A Novel Respiratory Function Evaluation Method via Cough Sounds

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K06878
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 45060:Applied anthropology-related
• Research Institution: Hiroshima Cosmopolitan University
• Principal Investigator: Umayahara Yasutaka 広島都市学園大学, 健康科学部, 教授(移行) (60746395)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995) ; 曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (80724351) ; 関川 清一 広島大学, 医系科学研究科(保), 准教授 (30363055)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 呼吸機能 / 咳嗽音 / 咳嗽力 / 肺活量 / ニューラルネット / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

This study presents a novel approach for estimating vital capacity using cough sounds and proposes a neural network-based model that utilizes the reference vital capacity computed using the lambda-mu-sigma method, a conventional approach, and the cough peak flow computed based on the cough sound pressure level as inputs. Additionally, a simplified cough sound input model is developed, with the cough sound pressure level used directly as the input instead of the computed cough peak flow. A total of 56 samples of cough sounds and vital capacities were collected from 31 young and 25 elderly participants. Model performance was evaluated using squared errors, and statistical tests including the Friedman and Holm tests were conducted to compare the squared errors of the different models. The proposed model achieved a significantly smaller squared error (0.052 L2, p<0.001) than the other models.

Free Research Field

健康科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

我々が提案する呼吸機能の推定システムは咳の音を用いていることから、測定方法など一定の条件のもと咳の音を測定することで肺活量を推定することが可能である。つまり、在宅の高齢者や呼吸器疾患患者およびその介助者により簡便に肺活量を測定することができる。また、対象者の身長や年齢から算出される肺活量の下限値より対象者の肺活量が低下しているのかを判定することができ、スクリーニング検査としても活用できる。さらに、本システムをスマートフォンアプリとして実装することで、測定データを専門医やかかりつけ医と共有することも可能となり、在宅や遠隔地医療での活用が期待される。