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肺繊維症患者の呼吸音に含まれる異常音であるcrackleを自動的に分離抽出することを目的としてソフトコンピューティングを導入した新しいたディジタル信号処理手法の開発を行なった。まず呼吸音の信号振幅分布や周波数特性などを調べ、異常音が突発的に発生する非定常信号であることに着目し、予測フィルタにソフトコンピューティングの一つであるファジィ推論を伴う判定を組み合わせるフィルタ構成を提案した。このファジイ推論判定部は単純な非線形関数で実現される。このフィルタは予測誤差の大きさに対しファジィ判定を行い突発性非定常信号を抽出することができる。しかしこれのみでは、crackle抽出精度が不十分であるので、さらに、大きさによる識別と突発的非定常信号存在個所の前後でのみの条件付き平滑を行う機能を付加した。得られた信号処理システムを実際の呼吸音データ10件程に対して適用して波形の上で十分高い精度でcrackleを分離抽出できることを確認し、また、音としても効果的に分離できることを聴覚において確認した。さらに、このcrackle分離抽出システムを実装するための新しいDSP形態を提案した。本研究で得られたcrackle分離抽出システムは線形荷重和処理と簡単な非線形関数の組み合わせにより構成される。従来のDSPは線形荷重和処理のみを行なう構造になっているので、本システムには適さない。そこで、crackle分離抽出システムを実現するDSPとして、従来のDSPに簡単な非線形関数を組み込む構造を有する非線形DSPの提案を行ない、それにより本システムが効果的に実現できることを示した。
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