(57)【要約】      （修正有）【課題】ベッドに拘束された対象の生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするための方法およびシステムに関する。単一チャネル連続波（ＣＷ）レーダの出力は、レーダから対象までの距離に依存する。２チャネルＩＱレーダは、より正確であるが、費用がかかり、市場での入手可能性が制約となる。本開示は、安価で、容易に再現可能な疑似ＩＱレーダに基づくシステムを提供する。【解決手段】疑似ＩＱレーダは、一方のＣＷレーダの最適ポイントが、他方のＣＷレーダのヌルポイントと区間的に重なり、かつ位相不均衡が抑制されるように、互いに較正された距離に置かれた２つのＣＷレーダを備える。３つのそのような疑似ＩＱレーダは、モニタされている対象の周囲に所定の構成で位置決めされる。生理学的信号を評価するために、振幅およびＤＣの不均衡を抑制するように構成された、管理された複合信号復号（ＳＣＳＤ）法もまた提供される。【選択図】図１
2020058774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのプロセッサ実装方法（２００）であって、
１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、３つの疑似ＩＱレーダの疑似Ｉ（同相）チャネルおよび疑似Ｑ（直交）チャネルから、心拍動数および呼吸回数を含む前記生理学的信号に関係する動きデータ信号を対象から周期的に得るステップであって、前記３つの疑似ＩＱレーダは、前記対象の周囲に所定の構成で位置決めされ、前記３つの疑似ＩＱレーダの各々は、１対の単一チャネル連続波（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｗａｖｅ、ＣＷ）レーダの中の一方のＣＷレーダの最適ポイントが、前記対の中の他方のＣＷレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた前記１対の単一チャネルＣＷレーダを備え、前記対を構成する前記ＣＷレーダから得られるベースバンド信号は、それぞれ前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルの役割を果たすステップ（２０２）と、
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、前記３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる前記動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有する前記動きデータ信号を捨てるステップ（２０４）と、
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）、および前記動きアーチファクトを有しない、前記３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号に関連する周波数スペクトルのうち少なくとも一方に基づき、情報の質（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、ＱｏＩ）を決定するステップ（２０６）であって、前記ＱｏＩは、前記動きデータ信号に対応する読取り値が最大ＳＮＲおよび最小高調波成分を有するように、前記対象の臥位ごとに考慮すべき、前記３つの疑似ＩＱレーダの中の前記疑似ＩＱレーダを示すステップと、
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、前記動きアーチファクトを有しない前記動きデータ信号に対応する前記読取り値が、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、前記３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正するステップであって、前記しきい値は、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示すステップ（２０８）と、
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、前記ＱｏＩに基づき、前記３つの疑似ＩＱレーダの前記１つまたは複数から受信した前記動き信号データに対して、管理された複合信号復号（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、ＳＣＳＤ）法を適用することにより、前記心拍動数および前記呼吸回数を評価するステップ（２１０）であって、前記ＳＣＳＤ法は、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルに重みを割り当てることにより、振幅およびＤＣの不均衡を抑制するように構成され、前記重みは、前記心拍動数および前記呼吸回数の範囲で、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルの高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）パターンに基づき、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルの信頼度を識別するように構成された、シミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（Ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ、ＫＮＮ）モデルを使用して決定され、前記信頼度は、前記動き信号データ内の高調波成分を示すステップとを備える
ことを特徴とするプロセッサ実装方法。
【請求項２】
前記所定の構成は、前記ベッドの最大ビーム到達範囲を提供し、前記３つの疑似ＩＱレーダが、前記ベッド上の前記対象の前記臥位とは無関係に、前記動きデータ信号を目立たないように得るために二等辺三角形を形成するように、前記対象の上方に位置決めされた、前記３つの疑似ＩＱレーダのうち２つ、およびベッドの下方に位置決めされた、前記３つの疑似ＩＱレーダのうち１つを備える
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
前記較正された距離は、前記３つの疑似ＩＱレーダを備える前記ＣＷレーダの波長に基づく
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
前記較正された距離は、前記３つの疑似ＩＱレーダを備える前記ＣＷレーダの前記波長の８分の１（λ／８）の整数（ｎ）倍である
請求項３に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
前記動きアーチファクトの存在は、前記動き信号データ内の卓越周波数が２Ｈｚを超えるときに検出される
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項６】
前記３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正する前記ステップは、前記対を構成する前記ＣＷレーダ間の前記較正された距離を微調整することにより、前記疑似Ｉチャネルと前記疑似Ｑチャネルの間の位相不均衡を抑制するステップを備える
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項７】
前記シミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルは、
前記較正された距離を前記最適ポイントから前記ヌルポイントにわたる範囲のポイントを含む複数のビンに分割し、
前記複数のビンの各々を、中に別個の周波数スペクトルを有する、ヌルクラス、よりよいヌルクラス、中間クラス、よりよい最適クラス、および最適クラスを含む５つのクラスにさらに分割し、
モニタされている前記生理学的信号に対応する動作の周波数帯域を識別し、
前記複数のビンの各々に備わった前記５つのクラスごとに、前記動作の前記周波数帯域内の周波数すべての増分段階、および前記５つのクラスの各々に対応する増分距離に関して、前記ベースバンド信号をシミュレートし、
前記複数のビンの各々に備わった前記５つのクラスごとに前記シミュレートされたベースバンド信号を使用して、周波数プロットから得られるピークの位置、およびピーク・ツー・ピーク比を含む特徴を生成し、
前記複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとに前記生成された特徴を使用して、前記重み付きＫＮＮモデルをトレーニングすることによりシミュレートされたトレーニングデータを使用してトレーニングされる
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項８】
ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのシステム（１００）であって、
前記対象の周囲に所定の構成で位置決めされた３つの疑似ＩＱレーダを備えるジグザグ状のレーダシステム（１０２）であって、前記３つの疑似ＩＱレーダの各々は、１対の単一チャネル連続波（ＣＷ）レーダの中の一方のＣＷレーダの最適ポイントが、前記対の中の他方のＣＷレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた前記１対の単一チャネルＣＷレーダを備え、前記対を構成する前記ＣＷレーダから得られるベースバンド信号は、それぞれ疑似Ｉ（同相）チャネルおよび疑似Ｑ（直交）チャネルの役割を果たすジグザグ状のレーダシステム（１０２）と、
前記３つの疑似ＩＱレーダの各々と通信状態にあるコントローラユニット（１０４）とを備え、前記コントローラユニットは、
命令を記憶するように構成された１つまたは複数のデータ記憶装置（１０４Ａ）と、
前記１つまたは複数のデータ記憶装置に動作可能に連結された１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（１０４Ｂ）とを備え、前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、前記命令により、
前記３つの疑似ＩＱレーダの前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルから、心拍動数および呼吸回数を含む前記生理学的信号に関係する動きデータ信号を前記対象から周期的に得て、
前記３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる前記動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有する前記動きデータ信号を捨て、
信号対雑音比（ＳＮＲ）、および前記動きアーチファクトを有しない、前記３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号に関連する周波数スペクトルのうち少なくとも一方に基づき、前記動きデータ信号に対応する読取り値が最大ＳＮＲおよび最小高調波成分を有するように、前記対象の臥位ごとに考慮すべき、前記３つの疑似ＩＱレーダの中の前記疑似ＩＱレーダを示す情報の質（ＱｏＩ）を決定し、
前記動きアーチファクトを有しない前記動きデータ信号に対応する前記読取り値が、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示す、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、前記３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正し、
前記心拍動数および前記呼吸回数の範囲で、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）パターンに基づき、前記動き信号データ内の高調波成分を示す、前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルの信頼度を識別するように構成された、シミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルを使用して決定された重みを前記疑似Ｉチャネルおよび前記疑似Ｑチャネルに割り当てることにより、振幅およびＤＣの不均衡を抑制するように構成された、管理された複合信号復号（ＳＣＳＤ）法を、前記ＱｏＩに基づき、前記３つの疑似ＩＱレーダの前記１つまたは複数から受信した前記動き信号データに対して適用することにより、前記心拍動数および前記呼吸回数を評価する
ことを特徴とするシステム。
【請求項９】
前記所定の構成は、前記ベッドの最大ビーム到達範囲を提供し、前記３つの疑似ＩＱレーダが、前記ベッド上の前記対象の前記臥位とは無関係に、前記動きデータ信号を目立たないように得るために二等辺三角形を形成するように、前記対象の上方に位置決めされた、前記３つの疑似ＩＱレーダのうち２つ、およびベッドの下方に位置決めされた、前記３つの疑似ＩＱレーダのち１つを備える
請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記較正された距離は、前記３つの疑似ＩＱレーダを備える前記ＣＷレーダの波長に基づく
請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記較正された距離は、前記３つの疑似ＩＱレーダを備える前記ＣＷレーダの前記波長の８分の１（λ／８）の整数（ｎ）倍である
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記動きアーチファクトの存在は、前記動き信号データ内の卓越周波数が２Ｈｚを超えるときに検出される
請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、前記命令により、前記対を構成する前記ＣＷレーダ間の前記較正された距離を微調整することにより、前記疑似Ｉチャネルと前記疑似Ｑチャネルの間の位相不均衡を抑制することにより、前記３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正するステップを行うようにさらに構成される
請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、前記命令により、
前記較正された距離を前記最適ポイントから前記ヌルポイントにわたる範囲のポイントを含む複数のビンに分割し、
前記複数のビンの各々を、中に別個の周波数スペクトルを有する、ヌルクラス、よりよいヌルクラス、中間クラス、よりよい最適クラス、および最適クラスを含む５つのクラスにさらに分割し、
モニタされている前記生理学的信号に対応する動作の周波数帯域を識別し、
前記複数のビンの各々に備わった前記５つのクラスごとに、前記動作の前記周波数帯内の周波数すべての増分段階、および前記５つのクラスの各々に対応する増分距離に関して、前記ベースバンド信号をシミュレートし、
前記複数のビンの各々に備わった前記５つのクラスごとに前記シミュレートされたベースバンド信号を使用して、周波数プロットから得られるピークの位置、およびピーク・ツー・ピーク比を含む特徴を生成し、
前記複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとに前記生成された特徴を使用して、前記重み付きＫＮＮモデルをトレーニングする
ことによりシミュレートされたトレーニングデータを使用して、前記シミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルをトレーニングするステップを遂行するようにさらに構成される
請求項８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１０月１０日に出願された特許文献１の優先権を主張する。前述の出願の内容全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本明細書の本開示は、一般に生理学的信号を目立たないようにモニタすることに関し、より詳細にはリアルタイムで費用効果の高い、目立たないモニタリングに関する。
【背景技術】
【０００３】
マイクロ波レーダ技術は今日、心拍数および呼吸回数を含む微小振動を検出するために利用されている。しかしながら、マイクロ波干渉法は、適切に取り扱わなければ、測定にエラーを持ち込む場合があるいくつかの問題を欠点として持つ。そのような問題の１つが、マイクロ波干渉法と呼ばれることがある標準的レーダベースバンド処理を通して測定を行うときに振動振幅と探査波長の間の関係から生じる。変位の点から見て振動振幅が（探査波長と比較して）一定のしきい値を超えて増大するとき、ベースバンド測定は、測定を誤った方向に導く可能性がしばしばある高調波を含有する。これは、適切な振幅対波長の比を維持することにより管理することができる。しかしながら、ヌルポイントの周囲を測定する場合、測定は、高調波を依然として欠点に持つ可能性がある。この状況は、所望の場所（すなわち、最適なポイント）にレーダモジュールを固定することができるわけではなく、レーダモジュールが活動的に動く必要がある場合（たとえば、振動を検出するための携帯型ユニット）、より問題になる。同様にさらにまた、対象が、特有のポイントに強固に結びつけられていない使用事例（たとえば、人々が、固定されたレーダの前で快適に立っている、または座っていることができる、非接触心拍数および呼吸モニタリング）については、ヌルポイント問題が生じる場合があり、誤った測定につながる可能性がある。さらに、ヌルポイントの周囲の測定は、高調波を生み出すだけではなく、感度が急激に低下するという欠点を持つ。ヌルポイントに関係があるそのような問題を克服するために、ＩＱチャネルレーダが使用される。しかしながら、ＩＱレーダの、市場での費用および入手可用性は、ＩＱレーダを利用する際の大きなボトルネックである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】インド特許出願公開第２０１８２１０３８４７０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示の実施形態は、従来のシステムで本発明者らが認識した、上述の技術的問題の１つまたは複数に対する解決手段として、本技術的改善を提示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一様態では、ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするための方法を実装したプロセッサが提供され、方法は：１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、３つの疑似ＩＱレーダの疑似Ｉ（同相）チャネルおよび疑似Ｑ（直交）チャネルから、心拍動数および呼吸回数を含む生理学的信号に関係する動きデータ信号を対象から周期的に得るステップであって、３つの疑似ＩＱレーダは、対象の周囲に所定の構成で位置決めされ、３つの疑似ＩＱレーダの各々は、１対の単一チャネル連続波（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｗａｖｅ、ＣＷ）レーダの中の一方のＣＷレーダの最適ポイントが、対の中の他方のＣＷレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた１対の単一チャネルＣＷレーダを備え、対を構成するＣＷレーダのベースバンド信号は、それぞれ疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの役割を果たすステップと；１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有する動きデータ信号を捨てるステップと；１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）、および動きアーチファクトを有さない、３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動き信号に関連する周波数スペクトルのうち少なくとも一方に基づき、情報の質（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、ＱｏＩ）を決定するステップであって、ＱｏＩは、動きデータ信号に対応する読取り値が最大ＳＮＲおよび最小高調波成分を有するように、対象の臥位ごとに考慮すべき、３つの疑似ＩＱレーダの中の疑似ＩＱレーダを示すステップと；１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、動きアーチファクトを有さない動きデータ信号に対応する読取り値が、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正するステップであって、しきい値は、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示すステップと；１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、ＱｏＩに基づき、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数から受信した動き信号データに対して、管理された複合信号復調（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、ＳＣＳＤ）法を適用することにより、心拍動数および呼吸回数を評価するステップであって、ＳＣＳＤ法は、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルに重みを割り当てることにより、振幅およびＤＣの不均衡を抑制するように構成され、重みは、心拍動数および呼吸回数の範囲で、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）パターンに基づき、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの信頼度を識別するように構成されたシミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（Ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ、ＫＮＮ）モデルを使用して決定され、信頼度は、動き信号データ内の高調波成分を示すステップとを備える。
【０００７】
別の様態では、ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのシステムが提供され、システムは、対象の周囲に所定の構成で位置決めされた３つの疑似ＩＱレーダであって、３つの疑似ＩＱレーダの各々は、１対の単一チャネル連続波（ＣＷ）レーダの中の一方のＣＷレーダの最適な位置が、対の中の他方のＣＷレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた１対の単一チャネルＣＷレーダを備え、対を構成するＣＷレーダのベースバンド信号は、それぞれ疑似Ｉ（同相）チャネルおよび疑似Ｑ（直交）チャネルの役割を果たす３つの疑似ＩＱレーダと；３つの疑似ＩＱレーダの各々と通信状態にあるコントローラユニットとを備え、コントローラユニットは：命令を記憶するように構成された１つまたは複数のデータ記憶装置と；１つまたは複数のデータ記憶装置に操作可能に連結された１つまたは複数のハードウェアプロセッサとを備え、１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、命令により：３つの疑似ＩＱレーダの疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルから、心拍動数および呼吸回数を含む生理学的信号に関係する動きデータ信号を対象から周期的に得るステップと；３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有さない動きデータ信号を捨てるステップと；信号対雑音比（ＳＮＲ）、および動きアーチファクトを有さない、３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号に関連する周波数スペクトルのうち少なくとも一方に基づき、情報の質（ＱｏＩ）を決定するステップであって、ＱｏＩは、動きデータ信号に対応する読取り値が最大ＳＮＲおよび最小高調波成分を有するように、対象の臥位ごとに考慮すべき、３つの疑似ＩＱレーダの中の疑似ＩＱレーダを示すステップと；動きアーチファクトを有さない動きデータ信号に対応する読取り値が、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正するステップであって、しきい値は、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示すステップと；ＱｏＩに基づき、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数から受信した動き信号データに対して、管理された複合信号復調（ＳＣＳＤ）法を適用することにより、心拍動数および呼吸回数を評価するステップであって、ＳＣＳＤ法は、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルに重みを割り当てることにより、振幅およびＤＣの不均衡を抑制するように構成され、重みは、心拍動数および呼吸回数の範囲で、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）パターンに基づき、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの信頼度を識別するように構成されたシミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルを使用して決定され、信頼度は、動き信号データ内の高調波成分を示すステップとを行うように構成される。
【０００８】
本開示の一実施形態では、所定の構成は、ベッドの最大ビーム到達範囲を提供し、３つの疑似ＩＱレーダが、ベッド上の対象の臥位とは無関係に、動きデータ信号を目立たないように得るために二等辺三角形を形成するように、対象の上方に位置決めされた、３つの疑似ＩＱレーダのうち２つ、およびベッドの下方に位置決めされた、３つのうち１つを備える。
【０００９】
本開示の一実施形態では、較正された距離は、３つの疑似ＩＱレーダを備えるＣＷレーダの波長に基づく。
【００１０】
本開示の一実施形態では、較正された距離は、３つの疑似ＩＱレーダを備えるＣＷレーダの波長の８分の１（λ／８）の整数（ｎ）倍である。
【００１１】
本開示の一実施形態では、動きアーチファクトの存在は、動き信号データ内の卓越周波数が２Ｈｚを超えるときに検出される。
【００１２】
本開示の一実施形態では、１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、命令により、対を構成するＣＷレーダ間の較正された距離を微調整することにより、疑似Ｉチャネルと疑似Ｑチャネルの間の位相不均衡を抑制することにより、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正するステップを行うようにさらに構成される。
【００１３】
本開示の一実施形態では、１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、命令により：較正された距離を最適ポイントからヌルポイントの範囲にわたるポイントを含む複数のビン（ｂｉｎ）に分割し；複数のビンの各々を、中に別個の周波数スペクトルを有する、ヌルクラス、よりよいヌルクラス、中間クラス、よりよい最適クラス、および最適クラスを含む５つのクラスにさらに分割し；モニタしている生理学的信号に対応する動作の周波数帯域を識別し；複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとに、動作の周波数帯域内の周波数すべての増分段階、および５つのクラスの各々に対応する増分距離に関して、ベースバンド信号をシミュレートし；複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとのシミュレートされたベースバンド信号を使用して、周波数プロットから得られるピークの位置、およびピーク・ツー・ピーク比を含む特徴を生成し；複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとに生成された特徴を使用して、重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルをトレーニングすることによりシミュレートされたトレーニングデータを使用して、シミュレートされトレーニングされた重み付きＫＮＮモデルをトレーニングするステップを行うようにさらに構成される。
【００１４】
前述の一般的説明も以下の詳細な説明も、代表的なものであり、説明のためだけのものであり、特許請求される本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【００１５】
本開示に組み込まれ、本開示の一部を構成する添付図面は、代表的実施形態を示し、本明細書と共に、開示する原理を説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本開示の一実施形態による、生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのシステムの代表的構成図
【図２Ａ】本開示の一実施形態による、生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのコンピュータ実装方法を示す代表的流れ図
【図２Ｂ】本開示の一実施形態による、生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのコンピュータ実装方法を示す代表的流れ図
【図３】従来技術で公知の連続波（ＣＷ）レーダの構成図
【図４】本開示の一実施形態による、互いに較正された距離だけ分離された２つの単一チャネルレーダのヌルポイントおよび最適ポイントを示す説明図
【図５】図５Ａ：本開示の一実施形態による疑似ＩＱレーダの正面図図５Ｂ：本開示の一実施形態による疑似ＩＱレーダの上面図図５Ｃ：本開示のシステムを形成する３つの疑似ＩＱレーダの三角測量を示す説明図
【図６】本開示の一実施形態による３つのＩＱレーダごとの出力ブロックの図式表現を示す説明図
【図７】本開示の一実施形態による３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる出力を合併する図式表現を示す説明図
【図８】本開示の一実施形態による、管理された複合信号復号（ＳＣＳＤ）法の図式表現を示す説明図
【図９Ａ−Ｂ】図９Ａ（左）：実験データセットに関する疑似Ｉチャネルの周波数スペクトルを示す説明図図９Ｂ（右）：実験データセットに関する疑似Ｑチャネルの周波数スペクトルを示す説明図
【図９Ｃ−Ｄ】図９Ｃ（左）：実験データセットに対して当技術分野で公知の複合信号復号（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、ＣＳＤ）法を使用する周波数スペクトルを示す説明図図９Ｄ（右）：本開示の、管理された複合信号復号（ＳＣＳＤ）法を使用する周波数スペクトルを示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
添付図面を参照して、代表的実施形態について説明する。図では、参照番号の１つまたは複数の左端の数字は、参照番号が最初に出現する図を識別する。好都合なときはいつでも、同じまたは類似する部分を指すために、図面全体を通して同じ参照番号を使用する。開示する原理の例および特徴について本明細書で説明するが、開示する実施形態の趣旨および範囲を逸脱することなく、修正形態、適応形態、および他の実装形態が可能である。以下の詳細な説明は、ただ単に代表的であると考えられ、真の範囲および趣旨は、以下の特許請求の範囲により示されることが意図される。
【００１８】
レーダと目標物の間の距離が固定されていない用途では、単一チャネルレーダは、ヌルポイントの問題に直面する。その結果、振動検出に関係がある従来技術の大部分は、直交（ＩＱチャネル）レーダの使用を伴う。しかしながら、ＩＱレーダは、費用がかかる解決手段であり、市場でそのようなレーダが相対的に不足していることが、実現可能な解決手段に規模を調整する際に制約を課す。効果的な回避法は、ＩＱレーダの役割をほぼ果たすように（局部発振器により提供される９０°位相ずれに対応する）経路長の差だけ空間的にずらされた２つの単一チャネルレーダを使用することである。しかしながら、２つの単一チャネルレーダの間に空間的オフセットを伴う２つの独立したレーダは、振幅、位相、およびＤＣなどの、異なる不均衡をより起こしやすい。したがって、標準的ＩＱレーダと共にしばしば使用される複合信号復号（ＣＳＤ）法、または微分およびたすき掛け（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ  Ａｎｄ  Ｃｒｏｓｓ  Ｍｕｌｔｉｐｌｙ、ＤＡＣＭ）法を直接使用すると、これの方法が２レーダシステムでそのまま使用される場合、多くの状況で失敗する。
【００１９】
次に、類似する参照文字が、図全体を通して、対応する特徴を一貫して示す図面を、より詳細には図１〜図９Ｄを参照すると、好ましい実施形態が示されており、これらの実施形態について、以下の代表的なシステムおよび／または方法に関連して説明する。
【００２０】
図１は、本開示の一実施形態による、ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのシステム１００の代表的構成図を示す。図２Ａおよび図２Ｂは、本開示の一実施形態による、生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのコンピュータ実装方法２００を示す代表的流れ図である。次に、図１のシステム１００の構成要素を参照して、方法２００のステップについて詳細に説明する。処理ステップ、方法ステップ、技法などについて連続した順序で説明する場合があるが、そのような処理、方法、および技法を、代わりの順序で作動するように構成してもよい。換言すれば、説明する場合があるステップのシーケンスまたは順序は、ステップをその順序で遂行するという要件を示すわけでは必ずしもない。本明細書で説明する処理のステップを、任意の実際的な順序で遂行してもよい。さらに、いくつかのステップを同時に遂行してもよい。
【００２１】
一実施形態では、システム１００は、対象の周囲に所定の構成で位置決めされた３つの疑似ＩＱレーダを含むジグザグ状のレーダシステム１０２を備える。本開示によれば、３つの疑似ＩＱレーダの各々は、１対の単一チャネル連続波（ＣＷ）レーダの中の一方のＣＷレーダの最適ポイントが、対の中の他方のＣＷレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた１対の単一チャネル連続波（ＣＷ）レーダを備える。本開示によれば、対を構成するＣＷレーダから得られるベースバンド信号は、それぞれ疑似Ｉ（同相）チャネルおよび疑似Ｑ（直交）チャネルの役割を果たす。
【００２２】
図３は、従来技術で公知の連続波（ＣＷ）レーダの構成図を示す。発振器は、周波数ｆおよび波長λの単一トーン高周波信号Ｔ（ｔ）を発生させる。次いで、信号Ｔ（ｔ）は、送信機アンテナ（Ｔx）を使用して空間の中に伝送される。レーダから距離ｄ0にある、振動する目標物が、周波数ｆの単純な調和運動ｘ（ｔ）で波動しているとする。振動する目標物の変位が、伝送された信号を変調し、ＣＷレーダに戻して反映されるようになる。この反映された信号は、受信機アンテナ（Ｒx）により取り込まれる。次いで、受信したエコー信号Ｒ（ｔ）は、送信機（Ｔx）から得られる局部発振器信号Ｔ（ｔ）と混合され、結果として得られる信号は、ベースバンド信号Ｂ（ｔ）をフィルタ処理して取り除くために、低域フィルタを通過させられる。ベースバンド信号Ｂ（ｔ）の式は、以下の式（１）
【００２３】
【数１】
2020058774.tif 000003
【００２４】
に示すようなものであり、式中
【００２５】
【数２】
2020058774.tif 000004
【００２６】
であり、次式が成り立つ。
【００２７】
【数３】
2020058774.tif 000005
【００２８】
【数４】
2020058774.tif 000006
【００２９】
式（２）は、レーダから振動する対象までの固定距離による定位相を表す。式（３）は、目標物の振動周波数を示す。式（４）のΔθ（ｔ）は、それぞれ送信機および受信機に関する局部発振器からの位相雑音の差を表す。Δθ（ｔ）は通常、直交レーダの短距離用途については無視してよいと考えられる。固定距離で振動している身体については、θ0は定数である。ジグザグ状のレーダ設定では、２つの別個の単一チャネルレーダを使用してＩＱレーダを再現するとき、Δθ（ｔ）は、もはや無視できない。
【００３０】
直交レーダでは、ＩおよびＱの出力は、発振器周波数に９０°位相シフトを与え、次いで、受信したエコー信号と混合することにより発生させられる。図４は、本開示の実施形態による、ＣＷレーダの波長に基づき互いに較正された距離だけ分離された２つの単一チャネルレーダ（ＣＷ）のヌルポイントおよび最適ポイントを示す。ジグザグ状のレーダシステム１０２では、ＩおよびＱの出力は、波長λ／８の整数（ｎ）倍に等しい、較正された距離だけ２つの信号チャネルレーダ（ＣＷ）を空間的に分離することにより発生させられる。
【００３１】
本開示によれば、図４のジグザグ状のレーダシステムについては、式（１）は、両方のチャネルに関して以下のように書き直される。
【００３２】
【数５】
2020058774.tif 000007
【００３３】
式（６）を以下のように書き直してもよい。
【００３４】
【数６】
2020058774.tif 000008
【００３５】
このようにして、式（５）および（８）は、本開示のジグザグ状のレーダシステム１０２に関する疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルを構成する。
【００３６】
本開示の一実施形態では、システム１００は、ジグザグ状のレーダシステム１０２の３つの疑似ＩＱレーダの各々と通信状態にあるコントローラユニット１０４をさらに備える。一実施形態では、コントローラユニット１０４は、命令を記憶するように構成された１つまたは複数のデータ記憶装置またはメモリ１０４Ａと、１つまたは複数のデータ記憶装置１０４Ａに動作可能に連結された１つまたは複数のハードウェアプロセッサ１０４Ｂとを含み、１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、図２Ａおよび図２Ｂの方法２００のステップを実行するように構成される。ハードウェアプロセッサである１つまたは複数のプロセッサ１０４Ｂを、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル・シグナル・プロセッサ、中央処理装置、状態機械、グラフィックスコントローラ、論理回路、および／または動作命令に基づき信号を操作する任意の機器として実装することができる。他の能力の中でも、１つまたは複数のプロセッサは、メモリに記憶されたコンピュータ可読命令を取り出して、実行するように構成される。本開示に関連して、「プロセッサ」および「ハードウェアプロセッサ」という表現は、交換可能に使用される場合がある。一実施形態では、システム１００を、ラップトップコンピュータ、ノートブック、ハンドヘルド機器、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワーククラウドなどのような、さまざまなコンピューティングシステムで実装することができる。
【００３７】
一実施形態では、システム１００は、１つもしくは複数の通信インタフェース機器、または１つもしくは複数の入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０６（図示せず）を含む。１つまたは複数のＩ／Ｏインタフェース１０６は、さまざまなソフトウェアインタフェースおよびハードウェアインタフェースを、たとえば、ウェブインタフェース、グラフィカル・ユーザ・インタフェースなどを含んでもよく、有線ネットワーク、たとえばＬＡＮ、ケーブルなど、およびＷＬＡＮ、携帯電話、または衛星などの無線ネットワークを含む、多種多様のネットワークＮ／Ｗおよびプロトコルのタイプの範囲で多重通信を容易にすることができる。一実施形態では、１つまたは複数のＩ／Ｏインタフェースは、いくつかの機器を互いに、または別のサーバに接続するための、１つまたは複数のポートを含むことができる。
【００３８】
メモリ１０４Ａは、たとえば、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＳＲＡＭ）およびダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、ならびに／または読出し専用メモリ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリを含む、当技術分野で公知の任意のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。一実施形態では、システム１００の１つまたは複数のモジュール（図示せず）をメモリ１０４Ａの中に記憶してもよい。
【００３９】
本開示の一実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ１０４Ｂは、ステップ２０２で、ジグザグ状のレーダシステム１０２の３つの疑似ＩＱレーダの疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルから、モニタされている対象の心拍動数および呼吸回数などの生理学的信号に関係する動きデータ信号を周期的に得るように構成される。
【００４０】
本開示の一実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ１０４Ｂは、ステップ２０２で、３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有する動きデータ信号を捨てるように構成される。動きアーチファクトの存在は、呼吸回数および心拍動数がそれぞれ０．２Ｈｚ〜０．４Ｈｚおよび１Ｈｚ〜２Ｈｚに制限されることを考慮して、動き信号データ内の卓越周波数が２Ｈｚを超えるときに検出される。
【００４１】
本開示の一実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ１０４Ｂは、ステップ２０６で、信号対雑音比（ＳＮＲ）、および動きアーチファクトを有しない、３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られる動きデータ信号に関連する周波数スペクトルのうち少なくとも一方に基づき、情報の質（ＱｏＩ）を決定するように構成される。本開示によれば、ＱｏＩは、動きデータ信号に対応する読取り値が最大ＳＮＲおよび最小高調波成分を有するように、対象の臥位ごとに考慮する必要がある、３つの疑似ＩＱレーダの中の疑似ＩＱレーダを示す。対象の、異なる場所に関するＱｏＩは、以下の表１に示すように表されてもよい。
【００４２】
【表１】
2020058774.tif 000009
【００４３】
上記で明言したように、３つの疑似ＩＱレーダは、所定の構成で対象の周囲に位置決めされ、３つのＩＱレーダの各々を備えるＣＷレーダ対の間の較正された距離は、ｎλ／８である。図５Ａおよび図５Ｂは、本開示の一実施形態による疑似ＩＱレーダのそれぞれ正面図および上面図を示す。各対の中のＣＷレーダが、距離の狂い、背景の騒音などにより、完全にｎλ／８の距離に置かれない場合がある可能性があり、それに従って、位相差が、±１０°になる場合がある。本開示の一実施形態によれば、これは、それぞれ水平方向の動きおよび横方向の動きを可能にする調節手段の上にＣＷレーダを置くことにより補正されてもよい。一実施形態では、図５Ａに示すような、水平の動きおよび横方向の動きのために、ステップモータを伴うコンベヤベルトを提供してもよい。図５Ｂは、レーダ間距離（ｎλ／８）を示す。
【００４４】
本開示の一実施形態では、ジグザグ状のレーダシステム１０２の所定の構成は、図１に示すように、３つの疑似ＩＱレーダのうち２つを対象の上方に、３つの疑似ＩＱレーダのうち１つをベッドの下方に位置決めすることにより、ベッドの最大ビーム到達範囲を提供する。図５Ｃは、本開示のシステムを形成する３つの疑似ＩＱレーダの三角測量を示す。３つの疑似ＩＱレーダは、ベッド上の対象の臥位とは無関係に、動きデータ信号を目立たないように得ることにより、生理学的信号をよりよい精度でモニタするために、図示するように二等辺三角形を生成する所定の構成で置かれる。
【００４５】
図６は、本開示の一実施形態による３つの疑似ＩＱレーダごとの出力ブロックの図式表現を示す。一実施形態では、ステップ２０４で、３つの疑似ＩＱレーダの各々から得られた、バッファリングされたデータを使用して、動きアーチファクトがあるかどうか調べる。対象が人間である一実施形態では、ドップラ周波数が２Ｈｚを超える動き速度を考慮してもよい。以下の表２は、動く速度、および参考として、対応するドップラ周波数を示す。
【００４６】
【表２】
2020058774.tif 000010
【００４７】
対象が人間である一実施形態では、ドップラ周波数が≦２Ｈｚである場合、対象はベッド上に不動で寝ている。人が動くとき、ステップ２０４で、動きアーチファクトが検出され、バッファリングされたデータは捨てられる。動きアーチファクトがあるかどうかを調べた後、次いでステップ２０６で、バッファリングされたデータを使用して、ＱｏＩを決定する。ＱｏＩは、上記で説明したように、少なくともＳＮＲおよび高調波成分に基づき、動きデータ信号の質が、心拍動数および呼吸回数を検出するのに適しているかどうかを基本的に示す。
【００４８】
本開示の一実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ１０４Ｂは、ステップ２０８で、動きアーチファクトを有しない動きデータ信号に対応する読取り値が、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数を再較正するように構成され、しきい値は、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示す。再較正する必要性は、３つの疑似ＩＱレーダの各々に備わったＣＷレーダが、ＩチャネルおよびＱチャネルの役割を果たすように、正しく構成されているかどうかを調べるステップを伴う。経験的に決定されたしきい値（Ｔc）から逸脱する動きデータ信号に対応する読取り値（交換可能にレーダデータとも呼ばれる）の点から見て異常が検出される場合、特定の疑似ＩＱレーダを再較正する必要があることを示す、対応する疑似ＩＱに関するフラグを１に設定する。３つの疑似ＩＱレーダのフラグおよびＱｏＩ情報の各々を生成した後、ステップ２０８で、再較正を開始してもよい。本開示によれば、再較正するステップ２０８は、対を構成するＣＷレーダ間の較正された距離を微調整することにより、疑似Ｉチャネルと疑似Ｑチャネルの間の位相不均衡を抑制する。
【００４９】
図７は、本開示の一実施形態による３つのＩＱレーダの各々から得られる出力を合併する図式表現を示す。管理された複合信号復号（ＳＣＳＤ）法は、本開示の一実施形態によれば、表１から決定されるような良好なＱｏＩ値を有する動き信号データに適用される。次いで、シミュレートされトレーニングされたモデルから得られる重みが、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルに提供される。シミュレートされトレーニングされたモデルは、モニタされている生理学的信号（心拍動数および呼吸回数）の範囲で、シミュレートされトレーニングされたモデルの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）パターンに基づき、チャネルの信頼度を識別することができる。それに応じて、一実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ１０４Ｂは、ステップ２１０で、ＱｏＩに基づき、３つの疑似ＩＱレーダの１つまたは複数から受信した動き信号データに対してＳＣＳＤ法を適用することにより、心拍動数および呼吸回数を評価するように構成され、ＳＣＳＤ法は、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルに重みを割り当てることにより、振幅およびＤＣの不均衡を抑制するように構成され、重みは、心拍動数および呼吸回数の範囲で、チャネルのＦＦＴパターンに基づき、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの信頼度を識別するように構成された、シミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルを使用して決定される。本開示によれば、信頼度は、動き信号データ内の高調波成分を示す。
【００５０】
図８は、本開示の一実施形態による、ＳＣＳＤ法の図式表現を示す。ＣＳＤ方程式は、当技術分野で公知のように、以下の式（９）に示すようなものである。
【００５１】
【数７】
2020058774.tif 000011
【００５２】
疑似ＩＱレーダが実装される本開示によれば、振幅およびＤＣの不均衡は、リアルタイムで必ず発生するようになる。不整合（振幅およびＤＣ）に関する異なるシナリオをシミュレートすることにより、振幅不整合の影響が重要であることが分かった。したがって、振幅不均衡の影響は、本開示のＳＣＳＤ法により対処され、式（９）は、以下に示す式（１０）として修正される。
【００５３】
【数８】
2020058774.tif 000012
【００５４】
式中ＡiおよびＡqは、２つのチャネル間の振幅不整合を表す。理想的には、ＣＳＤ法は、レーダと目標物の間の距離に依存せず、任意の距離にある所与の振動する目標物に関して、同じ周波数スペクトルが期待されてもよい。したがって、疑似ＩＱレーダから得られる結合出力については、任意の距離で同じ周波数スペクトルが期待されてもよく、ヌルの場所での信号強度（ＳＮＲ）は、最適な場所と比較してはるかに小さくなることが期待される。しかしながら、このことは、振幅不整合のために、常にあてはまるわけではない場合がある。式（１０）をシミュレートすることにより、ＣＳＤ出力に与える振幅不整合の影響が得られる。
【００５５】
本開示の一実施形態によれば、シミュレートされトレーニングされた重み付きＫ最近傍（ＫＮＮ）モデルは、較正された距離を最適ポイントからヌルポイントの範囲におよぶポイントを含む複数のビンに最初に分割することによりシミュレートされたトレーニングデータを使用してトレーニングされる。複数のビンの各々は、ヌルクラス、よりよいヌルクラス、中間クラス、よりよい最適クラス、および最適クラスとしてラベルを付けられる５つのクラスにさらに細分される。これらのクラスは、これらのクラスの各々で周波数パターンが別個のものであるように選択される。任意の距離で、疑似Ｉチャネルまたは疑似Ｑチャネルは、対象に関連する基本周波数のよりよい推定を取り込み、そこでは、心拍動数および呼吸回数は、振動する信号を提供する。モニタされている生理学的信号に対応する動作の周波数帯域が識別される。複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとに、動作の周波数帯域内の周波数すべての増分段階、および５つのクラスの各々に対応する増分距離に関して、ベースバンド信号をシミュレートする。受信した動きデータ信号の周波数パターンに基づき、重み付きＫＮＮモデルを使用する、管理された学習モデルを生成して、受信した動きデータ信号に関して最もよく似ているクラスを割り振る。モデルの特徴は、複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとにシミュレートされたベースバンド信号を使用して、周波数プロットから得られるピーク、およびピーク・ツー・ピーク比に基づく。重み付きＫＮＮモデルは、複数のビンの各々に備わった５つのクラスごとに生成された特徴を使用してトレーニングされる。
【００５６】
試験段階では、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの実験的データから得た特徴を、トレーニングされた重み付きＫＮＮモデルに別個に供給する。ラベルを見分けた後、トレーニングされた重み付きＫＮＮモデルは、疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルにそれぞれαおよびβの値を割り当てる。周波数パターンが最適ビンに近いほど、それだけαまたはβの値は大きくなる。以下の表３に、クラス、およびクラスの対応するαまたはβの値を示す。
【００５７】
【表３】
2020058774.tif 000013
【００５８】
両方のチャネルにαおよびβの値を割り当てた後、以下に示す式（１１）を使用して、出力を組み合わせる。
Ｂ（ｔ）＝αＩ＋ＪβＱ  （１１）
ＳＣＳＤ法は、互いに独立した両方のチャネルを考慮するので、最適な場所に似ている信号に、クラスラベルおよびより大きな重みを割り当てる一方で、振幅およびＤＣのオフセット変動の問題に対処する。
【００５９】
実験的評価
生理学的信号は、非常に小さな振幅の、帯域制限された信号である。高調波が加わることにより、生命徴候を誤って検出することにつながる可能性がある。２０セットのデーを収集した。図９Ａおよび図９Ｂは、実験データセットに関する疑似Ｉチャネルおよび疑似Ｑチャネルの周波数スペクトルをそれぞれ示す。モニタされている対象に関して観察された呼吸回数は、およそ０．２９Ｈｚ（１８呼吸／分）であり、対応する高調波は、およそ０．５９Ｈｚであった。振幅不均衡のために、高調波は、同等の信号強度を有していた。図９Ｃは、実験データセットに対して従来技術で公知のようなＣＳＤ法を使用する周波数スペクトルを示し、高調波と基本周波数の両方が、ほとんど等しい。周波数スペクトルパターンに応じて、本開示のＳＣＳＤ法を適用した。疑似Ｉチャネルが「よりよい最適クラス」とラベルを付けられ、疑似Ｑチャネルが「よりよいヌルクラス」とラベルを付けられることに留意した。それに応じて、両方のチャネルに重みを割り当てて、振幅不均衡の影響を抑制した。図９Ｄは、本開示のＳＣＳＤ法を使用した周波数スペクトルを示し、高調波と比較したとき、基本周波数がはっきりと見える。
【００６０】
このように、本開示のシステムおよび方法は、疑似ＩＱレーダを備えるジグザグ状のレーダシステムを使用して、呼吸回数および心拍動数などの生理学的信号をリアルタイムでモニタするための、簡単で目立たない、費用効果の高い解決手段を提供する。標準的なＣＳＤ法は、ジグザグ状のレーダシステムに適用したとき、実際の振動の周波数を検出することができない。したがって、本開示によれば、ＳＣＳＤ法を提供して、振幅不均衡の影響を抑制する。
【００６１】
記載した説明は、当業者が実施形態を作成し、使用することができるようにする、本明細書の主題について説明している。主題の実施形態の範囲は、特許請求の範囲により規定され、当業者が思いつく他の修正形態を含んでもよい。そのような他の修正形態は、特許請求の範囲の文言と異ならない類似の要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言とわずかな差を有する均等の要素を含む場合、特許請求の範囲に入ることが意図される。
【００６２】
保護の範囲は、そのようなプログラムに、さらには中にメッセージを有するコンピュータ可読手段に拡張され、そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバもしくは移動体機器、または任意の適切なプログラム可能機器上で走るとき、方法の１つまたは複数のステップを実装するためのプログラムコード手段を含有することを理解されたい。ハードウェア機器は、たとえば、サーバもしくはパーソナルコンピュータなど、またはそれらの任意の組合せのような任意の種類のコンピュータを含む、プログラムすることができる任意の種類の機器とすることができる。機器はまた、たとえば、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）などのようなハードウェア手段、またはたとえば、ＡＳＩＣおよびＦＰＧＡ、もしくは少なくとも１つのマイクロプロセッサおよび中にソフトウェアモジュールが配置された少なくとも１つのメモリなどのハードウェアとソフトウェアの組合せとすることができる手段を含んでもよい。したがって、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書で説明する方法の実施形態を、ハードウェアおよびソフトウェアの形で実装することができる。機器はまた、ソフトウェア手段を含んでもよい。あるいは、たとえば複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェア機器上に実施形態を実装してもよい。
【００６３】
本明細書の実施形態は、ハードウェア要素およびソフトウェア要素を備えることができる。ソフトウェアの形で実装された実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むが、それらに限定されない。本明細書で説明するさまざまなモジュールが遂行する機能を、他のモジュールで、または他のモジュールと組み合わせて実装してもよい。本明細書が意図するところでは、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、もしくは機器により使用する、またはそれらと共に使用するためのプログラムを備える、記憶する、伝達する、伝播する、または移送することができる任意の装置とすることができる。
【００６４】
例示するステップは、示されている代表的実施形態を説明するために提示され、継続的技術開発により、特定の機能を遂行する手法が変わることを認識されたい。これらの例は、例示のために本明細書に提示され、限定するために提示されているわけではない。さらに、説明の便宜上、機能構成要素の境界について、本明細書で任意に規定してきた。指定された機能およびそれらの関係が適切に遂行される限り、代わりの境界を規定することができる。代替形態（本明細書で説明する実施形態の均等形態、拡張形態、変形形態、偏向形態などを含む）は、本明細書に包含される教示に基づき、１つまたは複数の関連技術分野の当業者に明らかであろう。そのような代替形態は、開示する実施形態の範囲および精神に入る。また、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、「ｈａｖｉｎｇ（有する）」、「ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ（含有する）」、および「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、ならびに他の類似の形態は、意味が同等であることが意図され、これらの用語の任意の１つに続く１つまたは複数の項目が、そのような１つまたは複数の項目の網羅的な列挙であることを意味することも、列挙した１つまたは複数の項目だけに限定されることを意味することもないという点で、オープンエンド形式であることが意図される。また、本明細書および添付の特許請求の範囲で使用するとき、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、前後関係が他の方法で明確に規定しない限り、複数の参照を含むことに留意しなければならない。
【００６５】
さらに、本開示と矛盾しない実施形態を実装する際、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を利用してもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサにより可読の情報またはデータを記憶してもよい、任意のタイプの物理メモリを指す。したがって、コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書で説明する実施形態と矛盾しないステップまたはステージを１つまたは複数のプロセッサに遂行させるための命令を含む、１つまたは複数のプロセッサにより実行するための命令を記憶してもよい。用語「コンピュータ可読媒体」は、有形の項目を含み、かつ搬送波および過渡信号を除外する、すなわち、非一時的であることを理解されたい。例には、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュディスク、ディスク、および任意の他の公知の物理的記憶媒体が含まれる。
【００６６】
本開示および本例はただ単に代表的であると考えられ、かつ開示する実施形態の真の範囲および趣旨は、以下の特許請求の範囲により示されることが意図される。
【図１】
2020058774.tif 000014
【図２Ａ】
2020058774.tif 000015
【図２Ｂ】
2020058774.tif 000016
【図３】
2020058774.tif 000017
【図４】
2020058774.tif 000018
【図５】
2020058774.tif 000019
【図６】
2020058774.tif 000020
【図７】
2020058774.tif 000021
【図８】
2020058774.tif 000022
【図９Ａ−Ｂ】
2020058774.tif 000023
【図９Ｃ−Ｄ】
2020058774.tif 000024
【外国語明細書】
2020058774000001.pdf