ちょっと前に書いた記事『電子聴診器 -digital stethoscope-』がマニアに受けている感じがするので、もうちょっとちゃんとやる。
電子聴診器では、心音をデジタル化するため、周波数特性の調整も容易だ。
教育目的であれば、多少の情報ロスは犠牲にしてもI 音は II 音が聞こえた方がいい。
逆にある程度診断まで視野に入れるならば、従来の可聴範囲＋α の機能は欲しい。
そういうわけで、手持ちの python 環境で電子聴診器が出力した音声ファイルの解析（まずは FFT による周波数解析）の準備。
まず、適当にネットに落ちている心音ファイルを拾ってくる。
なお、ドッドオッ・・ドッドオッ・・ドッドオッ・・と聞こえると思うが、最初のドッが I 音、続くドオッが II 音と呼ばれるもので、これは正常心音。
Python に読み込ませて可視化するとこうなる。
サンプリング周波数と後述する FFT (Fast Fourier Transformation 高速フーリエ変換)の関係上、解析するデータは冒頭の５秒程度。
これを FFT にかけて周波数全範囲（この場合はサンプリング周波数が 48kHz だったので 0-24kHz ）にわたって図示すると以下のようになる。
かなり低い周波数に集中していることがわかる。
0-200 Hz だけに注目すると以下のようになる。
結果に自信はなかったのだが、専門の人に聞いたら概ね正しいらしい。
ただ、もうちょっと良いマイクで録音すると200-500 Hz 領域にも信号は載る。
I 音の時間分解能がより詳細なことがわかる。
だから、元の音は、心音の音っぽさを出すために 200Hz 以上をカットオフした「教育用」「音響効果用」の音源のようだ。
もちろん、その用途で使う分には十分なのだろうが、医療用となると心雑音あたりまでは聞こえて欲しい。
さらに欲を言えば、この手のデータが院内システム（電子カルテ）などと連動して欲しいと思っている。
いくつかの企業が、テストして欲しいということなので、手が空いたら、この続きをやるかもしれません。
（追記）てなこと言ってたら、私、某聴診関係のプロジェクトのメンバーになってしまいました。
アカデミストというプラットフォームを使ってのクラウドファンディングです。
該当ページはこちら。
早速、グラフ使われてますね(^^;)
寄付が目標に達すればですが、私は解析を担当する予定です。
→2022/3/6 頃、いつの間にか目標の 100 万円に到達しました。
現在は、目標額を再設定して２段階目に挑戦中。
ちょっと真面目に取り組まなくてはいけない感じです。
→2020/3 末頃、なんとネクストゴールまで達成しました。
これを受けて（隙間時間を利用して）諸々準備始めました。
（『聴診音クラファンからの・・OpenDolphin』など参照）
猪股弘明
医師：精神科（精神保健指定医）
OpenDolphin-2.7m 開発者