(57)【要約】【課題】生体の心電図におけるピーク（ＱＲＳピーク）を適切に検出することができる学習済みモデルの生成方法又はコンピュータプログラム等を提供する。【解決手段】学習済みモデルの生成方法は、ＱＲＳピークを特定した心電図データに対し、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを含む画像を複数生成し、前記特定されたＱＲＳピークに基づき、前記画像夫々の候補ピークに対しＱＲＳピークであるか否かを対応付けた教師データを生成し、前記教師データを用いて学習させることにより、前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力する学習済みモデルを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＱＲＳピークを特定した心電図データに対し、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを含む画像を複数生成し、
前記特定されたＱＲＳピークに基づき、前記画像夫々の候補ピークに対しＱＲＳピークであるか否かを対応付けた教師データを生成し、
前記教師データを用いて学習させることにより、前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力する学習済みモデルを生成する
ことを特徴とする学習済みモデルの生成方法。
【請求項２】
前記抽出方法は、所定の閾値以上となる候補ピークを抽出するようにしてあり、
前記閾値は、既に抽出した候補ピークに基づき導出される
ことを特徴とする請求項１に記載の学習済みモデルの生成方法。
【請求項３】
前記抽出方法は、直前の候補ピークからの経過時間が、所定時間以上となる候補ピークを抽出するようにしてあり、
前記所定時間は、既に抽出した候補ピークに基づき導出される
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の学習済みモデルの生成方法。
【請求項４】
前記画像の中央部に前記候補ピークが位置するように該画像を生成する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の学習済みモデルの生成方法。
【請求項５】
前記学習済みモデルに入力された候補ピークを含む画像と、前記候補ピークを含む画像に対し前記学習済みモデルが出力した判定結果に対する修正データとを取得し、
前記取得した画像及び修正データに基づき、前記学習済みモデルを再学習する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の学習済みモデルの生成方法。
【請求項６】
コンピュータに
生体から検出した心電図データを取得し、
予め定められた抽出方法により、前記心電図データから候補ピークを抽出し、
前記抽出した候補ピークを含む画像を生成し、
前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように学習済みの学習済みモデルに、生成した前記候補ピークを含む画像を入力し、
前記学習済みモデルから判定結果を取得する
処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記画像の中央部に前記候補ピークが位置するように該画像を生成する
ことを特徴とする請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記抽出方法は、所定の閾値以上となる候補ピークを抽出するようにしてあり、
前記閾値は、既に抽出した候補ピークに基づき導出される
ことを特徴とする請求項６又は請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記抽出方法は、直前の候補ピークからの経過時間が所定時間以上となる候補ピークを抽出するようにしてあり、
前記所定時間は、既に抽出した候補ピークに基づき導出される
ことを特徴とする請求項６から請求項８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記学習済みモデルを用いるか否かの選択を受付け、
前記学習済みモデルを用いる選択を受付けた場合、前記学習済みモデルから取得した前記判定結果を出力し、
前記学習済みモデルを用いない選択を受付けた場合、前記予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを出力する
ことを特徴とする請求項６から請求項９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記学習済みモデルを学習させるための教師データは、
ＱＲＳピークを特定した心電図データに対し、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを含む画像を複数生成し、
前記特定されたＱＲＳピークに基づき、前記画像夫々の候補ピークに対しＱＲＳピークであるか否かを対応付けして生成される
ことを特徴とする請求項６から請求項１０のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
使用者を識別するための識別情報を受付け、
前記使用者による前記学習済みモデルの使用に関する情報と、前記使用者の識別情報とを関連付けて、所定の記憶領域に記憶する
ことを特徴とする請求項６から請求項１１のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
生体から検出した心電図データを取得する心電図データ取得部と、
予め定められた抽出方法により、前記心電図データから候補ピークを抽出する抽出部と、
前記抽出した候補ピークを含む画像を生成する画像生成部と、
前記候補ピークを含む画像を入力した場合に、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように学習済みの学習済みモデルと、
前記学習済みモデルに、生成した前記候補ピークを含む画像を入力する入力部と、
前記学習済みモデルから判定結果を取得する判定結果取得部とを
備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
生体から検出した心電図データを取得し、
予め定められた抽出方法により、前記心電図データから候補ピークを抽出し、
前記抽出した候補ピークを含む画像を生成し、
前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように学習済みの学習済みモデルに、生成した前記候補ピークを含む画像を入力し、
前記学習済みモデルから判定結果を取得する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習済みモデルの生成方法、コンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体の心電図波形のサンプリングデータから閾値を超える指標値のピーク（ＱＲＳピーク）を検出し、検出したピーク（ＱＲＳピーク）のサンプリング時刻に基づき心拍時刻とする心拍検出方法が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１の心拍検出方法は、所定個数以上のピークを連続して検出できた場合に、これらのピークのうち最新の所定個数のピークの平均値に基づいて閾値の候補を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１８／０７４１４５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の心拍検出方法は、ピークを検出するために用いる閾値を、所定個数以上のピークを連続して検出できたか否か、すなわち過去の検出結果に基づく判定ロジックに基づき決定するものであり、当該判定ロジックを人手で作成する必要があった。また、特許文献１の心拍検出方法は、本来なら検出すべきピークであるにもかかわらず、当該検出すべきピークの指標値が閾値以下の場合、このピークは検出されないという問題点がある。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、生体の心電図におけるピーク（ＱＲＳピーク）を適切に検出することができる学習済みモデルの生成方法又はコンピュータプログラム等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る学習済みモデルの生成方法は、ＱＲＳピークを特定した心電図データに対し、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを含む画像を複数生成し、前記特定されたＱＲＳピークに基づき、前記画像夫々の候補ピークに対しＱＲＳピークであるか否かを対応付けた教師データを生成し、前記教師データを用いて学習させることにより、前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力する学習済みモデルを生成する。
【０００７】
本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに生体から検出した心電図データを取得し、予め定められた抽出方法により、前記心電図データから候補ピークを抽出し、前記抽出した候補ピークを含む画像を生成し、前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように学習済みの学習済みモデルに、生成した前記候補ピークを含む画像を入力し、前記学習済みモデルから判定結果を取得する処理を実行させる。
【０００８】
本開示の一態様に係る情報処理装置は、生体から検出した心電図データを取得する心電図データ取得部と、予め定められた抽出方法により、前記心電図データから候補ピークを抽出する抽出部と、前記抽出した候補ピークを含む画像を生成する画像生成部と、前記候補ピークを含む画像を入力した場合に、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように学習済みの学習済みモデルと、前記学習済みモデルに、生成した前記候補ピークを含む画像を入力する入力部と、前記学習済みモデルから判定結果を取得する判定結果取得部とを備える。
【０００９】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、生体から検出した心電図データを取得し、予め定められた抽出方法により、前記心電図データから候補ピークを抽出し、前記抽出した候補ピークを含む画像を生成し、前記候補ピークを含む画像を入力した場合、前記画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように学習済みの学習済みモデルに、生成した前記候補ピークを含む画像を入力し、前記学習済みモデルから判定結果を取得する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、生体の心電図におけるピーク（ＱＲＳピーク）を適切に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態１に係る教師データ作成システム（ＤＢサーバ及び教師データ作成装置）の構成例を示す模式図である。
【図２】情報処理装置（教師データ作成装置）の構成例を示すブロック図である。
【図３】ＱＲＳピークに関する説明図である。
【図４】ＱＲＳピークを特定した心電図データに関する説明図である。
【図５】抽出した候補ピークを含む心電図データに関する説明図である。
【図６】抽出した候補ピーク夫々に対し、ＱＲＳピークであるか否かを対応づけた心電図データに関する説明図である。
【図７】ＱＲＳピークであるか否かを対応づけた心電図データから切り出した画像（候補ピークを含む画像）を用いた教師データに関する説明図である。
【図８】情報処理装置の制御部に含まれる教師データ作成に関する機能部を例示する機能ブロック図である。
【図９】学習済みモデル（ＣＮＮ）の生成処理に関する説明図である。
【図１０】情報処理装置の制御部による教師データ作成及び、学習済みモデルの生成に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態２に係るＱＲＳ判定システム（心電図検出装置及びＱＲＳ判定装置）の構成例を示す模式図である。
【図１２】情報処理装置（ＱＲＳ判定装置）の構成例を示すブロック図である。
【図１３】情報処理装置の制御部に含まれるＱＲＳ判定に関する機能部を例示する機能ブロック図である。
【図１４】情報処理装置の制御部によるＱＲＳ判定に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】情報処理装置の制御部による再学習に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】実施形態３のＱＲＳ判定システムにおける選択受付画面の一例を示す説明図である。
【図１７】情報処理装置の制御部によるＱＲＳ判定に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（実施形態１）
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。図１は、実施形態１に係る教師データ作成システムＳ１（ＤＢサーバ及び教師データ作成装置）の構成例を示す模式図である。教師データ作成システムＳ１は、心電解析結果データベースサーバＤＢＳ及び、心電解析結果データベースサーバＤＢＳと通信可能に接続される情報処理装置２を含む。
【００１３】
心電解析結果データベースサーバＤＢＳは、例えば医療関連機関に設置され、各医療機関において医師等の医療従事者により行われた心電解析結果データを保存するデータベースサーバであり、例えば単体のサーバ装置、クラウドサーバ又は仮想サーバ等により構成される。心電解析結果データは、被検者である生体Ｕ（図１１参照）から検出した心電図データに対し、当該心電図データに含まれるピーク夫々に対し、これらピーク夫々が、後述するＱＲＳピークに対応するか否かに関する情報が付与されたデータである。生体Ｕは人間に限定されずマウス等の哺乳類を含む。
【００１４】
情報処理装置２は、使用者からの操作を受付けるキーボード等の入力部４、及び情報処理結果を表示するディスプレイ等の表示部３を含み、又は通信可能に接続され、後述するプログラムＰを実行することにより、教師データ作成装置として機能する。情報処理装置２は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレットＰＣ等の携帯端末装置、又はサーバ装置（単体のサーバ装置、クラウドサーバ又は仮想サーバ等）により構成される。
【００１５】
情報処理装置２は、例えばインターネット等の外部ネットワークを介して心電解析結果データベースサーバＤＢＳと通信し、心電解析結果データベースサーバＤＢＳに含まれる心電解析結果ＤＢから、心電解析結果データ（ＱＲＳピークに関する情報が付与された心電図データ）を取得する。情報処理装置２は、取得した心電解析結果データ（ＱＲＳピークに関する情報が付与された心電図データ）に基づき、後述するニューラルネットワークを学習させ、学習済みモデル２０１を生成するための教師データを生成する。
【００１６】
情報処理装置２による心電解析結果データの取得は、心電解析結果データベースサーバＤＢＳとのオンライン通信に限定されず、心電解析結果データベースサーバＤＢＳに記憶されている心電解析結果データを、例えばＤＶＤ等の記録メディアにコピーし、当該記録メディアを読み取ることにより取得（オフライン通信）するものであってもよい。また、心電解析結果データベースサーバＤＢＳと情報処理装置２とは、別装置として説明してあるが、情報処理装置２は、心電解析結果データベースサーバＤＢＳの機能を有する一体化した装置であってもよい。
【００１７】
図２は、情報処理装置２（教師データ作成装置）の構成例を示すブロック図である。情報処理装置２は、制御部２２、通信部２１、記憶部２３及び入出力Ｉ／Ｆ２４を含む。
【００１８】
制御部２２は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の計時機能を備えた演算処理装置を有し、記憶部２３に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、情報処理装置２に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。
【００１９】
記憶部２３は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の揮発性記憶領域及び、ＥＥＰＲＯＭ又はハードディスク等の不揮発性記憶領域を含む。記憶部２３には、プログラムＰ及び処理時に参照するデータがあらかじめ記憶してある。記憶部２３に記憶されたプログラムＰは、情報処理装置２が読み取り可能な記録媒体２３１から読み出されたプログラムＰを記憶したものであってもよい。また、図示しない通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからプログラムＰをダウンロードし、記憶部２３に記憶させたものであってもよい。記憶部２３には、学習済みモデル２０１を構成する実体ファイルが保存されている。これら実体ファイルは、プログラムＰの一部位として構成されるものであってもよい。
【００２０】
通信部２１は、有線又は無線により、心電解析結果データベースサーバＤＢＳと通信するための通信モジュール又は通信インターフェイスであり、例えばｗｉｆｉ（登録商標）、 Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の狭域無線通信モジュール、又は４Ｇ、ＬＴＥ等の広域無線通信モジュールである。又は、心電解析結果データベースサーバＤＢＳと情報処理装置２との通信は、ＬＡＮケーブル等の通信ケーブルを用いた有線通信であってもよい。
【００２１】
入出力Ｉ／Ｆ２４は、例えば、ＵＳＢ又はＤＳＵＢ等の通信規格に準拠したものであり、入出力Ｉ／Ｆ２４に接続された外部機器とシリアル通信するための通信インターフェイスである。入出力Ｉ／Ｆ２４には、例えばディプレイ等の表示部３、キーボード等の入力部４が接続されており（図１参照）、制御部２２は、入力部４から入力された実行コマンド又はイベントに基づき行った情報処理の結果を表示部３に出力する。
【００２２】
図３は、ＱＲＳピークに関する説明図である。図３に示される波形データは、心電図データ（ＥＣＧ）である。横軸は生体Ｕから検出する際の経過時間を示し、縦軸は心電図の波形の振幅（ｍＶ）を示す。
【００２３】
生体Ｕから検出された心電図の波形には、Ｐ波、ＱＲＳ波及びＴ波が含まれる。ＱＲＳ波は、心室の興奮（収縮）により発生する波であり、当該ＱＲＳ波が含むＱ波、Ｒ波及びＳ波において、Ｒ波の頂点部により特定される地点がＱＲＳピークである。心電図におけるＱＲＳピークの特定は、医師等の医療関係者により最終的に行われる。ＱＲＳピークを特定することにより、当該ＱＲＳピークにおけるＱ点とＳ点との幅（ＱＲＳ幅）、又は隣接するＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）が、被検者の心拍数の測定又は、健康状態を診断するための情報として用いられる。
【００２４】
図４は、ＱＲＳピークを特定した心電図データに関する説明図である。図４の波形における横軸及び縦軸は、図３と同様である。
【００２５】
生体Ｕから検出された心電図データは、例えば、ＥＤＦ（European Data Format）又はＭＦＥＲ（Medical waveform format Encoding）規約によるフォーマット形式で保存される。当該心電図データは、上述のとおり医師等により、ＱＲＳピークを特定する情報が付加されている。
【００２６】
ＭＦＥＲ等の所定フォーマット形式で保存される心電図データは、生体Ｕから心電図の波形を検出する開始時点からの経過時間に基づき、ＱＲＳピーク夫々を特定するための時点に関する情報が付与されている。又は、当該時点の情報に換えて、又は当該時点の情報に加えて、心電図の波形をサンプリングするサンプリングレイトにより決定されるＢｙｔｅ数番号により、ＱＲＳピークを特定するものであってもよい。すなわち、心電図データのデータ容量（データサイズ）は、心電図の波形を検出する経過時間に伴って、サンプリングした波形の振幅値（ｍＶ）を所定のデータ量（Ｂｙｔｅ数）の単位で記憶（格納）することにより、増加するものとなる。そこで、ＱＲＳピークとなる振幅の値（Ｒ波高さの値）が記憶（格納）されている時点を、心電図データの先頭行から、当該ＱＲＳピークを記憶している領域までのＢｙｔｅ数の番号（Ｂｙｔｅ数番号：ＱＲＳピークを記憶している領域が、先頭Ｂｙｔｅから何Ｂｙｔｅ目であるかを示す番号）に基づき、特定するものであってもよい。心電図データが、サンプリング周期、周波数分解能又はフォーマット形式等に関する情報を５００Ｂｙｔｅのヘッダ部に格納する場合、当該ヘッダ部以降の領域が心電図の波形の振幅値（ｍＶ）が格納されるデータ領域となる。例えば、１秒間おいて検出される波形のデータを格納するためのデータ領域として、４００Ｂｙｔｅ（単位時間のＢｙｔｅ数）用いられる場合、検出を開始し１．８秒経過した時点のＱＲＳピークのＢｙｔｅ数番号は、１２２０Ｂｙｔｅ（1220=500+400*1.8／単位時間のＢｙｔｅ数に経過時間を乗算した値に、ヘッダ部のＢｙｔｅ数を加算）となる。
【００２７】
図４においては、心電図データの波形データとＱＲＳピークに関する情報との関連付けを模式的に記したものである。ＱＲＳピークは、これらＱＲＳピーク夫々を特定するために付与された連番（ＱＲＳピーク番号：Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３）により管理される。心電図データの波形データにおいてＲ１、Ｒ２及びＲ３として特定されているＱＲＳピーク夫々は、心電図データの波形データに付随する情報又は属性情報として、例えばテーブル形式にて記憶部２３に記憶されている。
【００２８】
図５は、抽出した候補ピークを含む心電図データに関する説明図である。図５の波形における横軸及び縦軸は、図３と同様である。
【００２９】
情報処理装置２は、心電図データを取得することにより、心電図データに含まれる候補ピークを抽出する。情報処理装置２は取得した心電図データを、例えば所定の通過帯域でフィルタ処理を行い、フィルタ処理後の信号を微分することによりピークの位置（時点）を演算し、演算結果であるピークの位置（時点）夫々から候補ピークを抽出する。
【００３０】
情報処理装置２は、予め定められた抽出方法、すなわちルールベース方式により候補ピークを抽出する。当該予め定められた抽出方法は、例えば、ピーク高さ（振幅）が所定の閾値（ピーク閾値）である場合、抽出する方法を含む。所定の閾値（ピーク閾値）は、例えば、既に抽出した複数の候補ピークのピーク高さ（振幅）の平均値に基づき、導出するものであってもよい。当該導出において、例えば既に抽出した複数の候補ピークのピーク高さ（振幅）の平均値の５％から５０％の範囲におけるいずれかの値を、所定の閾値とするものであってもよい。より好ましくは、当該平均値の５％から３０％の範囲におけるいずれかの値を、所定の閾値とするものであってもよい。更により好ましくは、平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を、所定の閾値とするものであってもよい。従って、例えば平均値の５％から１５％とした際、既に抽出した複数の候補ピークのピーク高さ（振幅）の平均値が、１０ｍｖの場合、所定の閾値は、０．５ｍＶから１．５ｍＶのいずれかの値とすることができる。既に抽出した複数の候補ピークのピーク高さ（振幅）の平均値は、移動平均により算出するものであってもよい。又は、抽出要否の判定対象であるピーク（微分演算結果によるピーク）の直前に位置する単一の候補ピークのピーク高さ（振幅）に基づき、例えば当該ピーク高さの５％から５０％、５％から３０％、又は５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を、所定の閾値とするものであってもよい。当該平均値を算出するため、心電図の検出を開始した直後における候補ピークの抽出は、例えば、例えば０．３ｍＶ以上等の所定の値以上のピーク高さ（振幅）のものを、候補ピークとして抽出するものであってもよい。所定の閾値は、平均値等に基づき導出するものとしたが、これに限定されず、当該所定の閾値（ピーク閾値）は、例えば０．３ｍＶから０．５ｍＶとするものであってもよい。このように種々の抽出方法により一般的に使用される閾値と比較して低い値に所定の閾値を設定することにより、多数の候補ピークを抽出することが可能となり、ＱＲＳピークであるにもかからず所定の閾値以下であるため候補ピークとして抽出されないことを減少させることができる。
【００３１】
更に、当該予め定められた抽出方法は、例えば、直前の候補ピークからの経過時間が、所定時間以上となるピークを、前記候補ピークとして抽出する方法を含む。当該所定時間は、例えば、既に抽出した複数の候補ピークにおけるＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）の平均値に基づき、導出するものであってもよい。例えば既に抽出した複数の候補ピークのＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）の平均値の５％から５０％の範囲におけるいずれかの値を、所定時間とするものであってもよい。より好ましくは、当該平均値の５％から３０％の範囲におけるいずれかの値を、所定時間とするものであってもよい。更により好ましくは、平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を、所定時間とするものであってもよい。既に抽出した複数の候補ピークにおけるＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）の平均値は、移動平均により算出するものであってもよい。又は、抽出要否の判定対象であるピーク（微分演算結果によるピーク）の直前及び直前々に位置する２つの候補ピークのＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）に基づき、例えば当該ＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）の５％から５０％、５％から３０％、又は５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を、所定時間とするものであってもよい。所定時間は、平均値等に基づき導出するものとしたが、これに限定されず、当該所定時間を、例えば０秒よりも大きく、かつ０．１秒以下とするものであってもよい。このように種々の抽出方法により一般的に使用される所定時間と比較して短い値に所定の所定時間を設定することにより、多数の候補ピークを抽出することが可能となり、ＱＲＳピークであるにもかからず、直前のピークからの経過時間（ＲＲ間隔）が、所定時間よりも短いため候補ピークとして抽出されないことを減少させることができる。
【００３２】
又は、候補ピークは、医師等により特定されたＱＲＳピークに基づくものであってもよい。上述のとおり、教師データを生成するための元データである心電図データには、医師等によりＱＲＳピークに関する情報が付与されている。そこで、医師等により特定されたＱＲＳピークのピーク高さの平均値を用いて所定の閾値を導出するものであってもよい。同様に医師等により特定されたＱＲＳピークのＲＲ間隔の平均値を用いて、所定時間を導出するものであってもよい。当該導出においては、これら平均値の５％から５０％、５％から３０％、又は５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を、所定の閾値又は、所定時間とするものであってもよい。これら、予め定められた抽出方法における所定時間、所定の閾値（ピーク閾値）は、一例であり、これに限定されず、他のアルゴリズム又は抽出方法であってもよい。
【００３３】
情報処理装置２は、抽出した候補ピークに関し、例えばこれら候補ピーク夫々の連番等の管理番号（候補ピーク番号）を付与し、これら候補ピーク夫々の経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号と、管理番号（候補ピーク番号）とを関連付けてテーブル形式にて記憶部２３に記憶する。当該経過時間（時点）及びＢｙｔｅ数番号は、図４にて説明した経過時間（時点）及びＢｙｔｅ数番号と同義である。
【００３４】
図６は、抽出した候補ピーク夫々に対し、ＱＲＳピークであるか否かを対応づけた心電図データに関する説明図である。情報処理装置２は、取得した心電図データにおいて、図４にて説明したＱＲＳピークに関する情報に基づき、抽出した候補ピークがＱＲＳピークであるか否か分類する。抽出した候補ピークがＱＲＳピークであるかの分類は、候補ピークの経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号と、医師等により特定されたＱＲＳピークの経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号とを対比することによる行われる。情報処理装置２は、候補ピークの経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号と、同じ経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号のＱＲＳピークが有れば、当該候補ピークは、ＱＲＳピークである（正）と分類する。情報処理装置２は、候補ピークの経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号と、同じ経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号のＱＲＳピークが無ければ、当該候補ピークは、ＱＲＳピークではない（誤）と分類する。
【００３５】
情報処理装置２は、このように候補ピーク夫々の分類結果を、候補ピーク夫々の経過時間（時点）、Ｂｙｔｅ数番号及び、管理番号（候補ピーク番号）と関連付けて、例えば図６に示すようなテーブル形式にて記憶部２３に記憶する。このようにテーブル形式で記憶された候補ピークの分類結果は、取得した心電図データと関連づけて、又は心電図データの属性情報として一体化されて、情報処理装置２の記憶部２３に記憶される。
【００３６】
図７は、ＱＲＳピークであるか否かを対応づけた心電図データから切り出した画像（候補ピークを含む画像）を用いた教師データに関する説明図である。上述のごとく、情報処理装置２の記憶部２３には、取得した心電図データ及び候補ピークの分類結果が関連付けられて記憶されており、情報処理装置２は、これら心電図データ及び候補ピークの分類結果に基づき、様々な情報加工処理を行うことができる。
【００３７】
情報処理装置２は、心電図データから候補ピークを含む画像を生成する。情報処理装置２は、当該画像を生成するにあたり、候補ピークを画像の中央部に位置（センタライズ）させて画像を生成する。画像に含まれる心電図データの波形の時間長は、例えば１秒とするものであってもよい。すなわち、当該画像には、センタライズされた候補ピークの前後０．５秒間における波形が含まれるものとなる。このように生成された画像（候補ピークを含む画像）は、教師データにおける問題データに相当する。画像に含まれる心電図データの波形の時間長を１秒とするのは一例であり、これに限定されず、当該時間長は１秒よりも長くてもよく、短くてもよい。候補ピークを含む画像は、当該候補ピークを中央部に位置（センタライズ）されたものに限定されず、いずれの場所に位置するものであってもよい。
【００３８】
情報処理装置２は、記憶部２３に記憶されている候補ピークの分類結果に基づき、これら生成した画像（候補ピークを含む画像）に、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの情報をラベル付けする。当該ラベル付けされるＱＲＳピークであるか否かの情報（正：ＱＲＳピーク「ＱＲＳピークである」、又は、誤：ＮｏｔＱＲＳピーク「ＱＲＳピークでない」）が、教師データにおける回答データに相当する。情報処理装置２は、このように生成した教師データを記憶部２３に記憶する。
【００３９】
心電図データにおけるＱＲＳピークの判断は、最終的には医師等により行われる必要があるところであり、教師データ作成システムＳ１は、医師等がＱＲＳピークに関する情報を付与した心電図データを元データとし、教師データを生成している。すなわち、教師データにおける回答データは、医師等により付与されたＱＲＳピークに関する情報に依存しているデータである。医師等によるＱＲＳピークに関する情報を付与された心電図データは、例えば心電解析結果データベースサーバＤＢＳを保有する医療機関等にて多量に保有されているため、当該心電図データを用いた教師データを効率的に多量に生成することができる。
【００４０】
図８は、情報処理装置２の制御部２２に含まれる教師データ作成に関する機能部を例示する機能ブロック図である。図８においては、ＱＲＳピークに関する情報が付与された心電図データを教師データに加工するまでの処理に関し、情報処理装置２の制御部２２による情報処理の内容を各機能部として模式的に説明する。
【００４１】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、取得した心電図データから候補ピークを抽出する候補ピーク抽出部２２１として機能する。
【００４２】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、抽出した候補ピークがＱＲＳピークであるか否か（正／誤）を分類し、これら候補ピーク夫々に対しＱＲＳピークであるか否かの対応付けを行う正誤対応付け部２２２として機能する。
【００４３】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、候補ピーク夫々に対しＱＲＳピークであるか否かの対応付けされた心電図データに基づき、学習済みモデル２０１を学習するための教師データを作成する教師データ用画像生成部２２３として機能する。
【００４４】
候補ピーク抽出部２２１は、取得した心電図データをフィルタ処理し、フィルタ処理後の信号を微分することによりピークの位置（時点）を演算し、演算結果であるピークの位置（時点）夫々から候補ピークを抽出する。微分演算結果であるピークの位置（時点）夫々からの候補ピークの抽出は、予め定められた抽出方法（ルールベース方式）によって行われ、ピーク高さ（振幅）が所定の閾値（ピーク閾値）である場合、及び直前のピークからの経過時間が、所定時間以上となる場合、これらを候補ピークとして抽出する。これら所定の閾値及び所定時間は、既に抽出した複数の候補ピークの平均値（ピーク高さの平均値、ＲＲ間隔の平均値）に対し、例えば、当該平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を用いる。又は、既に抽出した複数の候補ピークの平均値によらず、所定の閾値は例えば０．３ｍＶから０．５ｍＶのいずれかの値とし、当該所定時間は例えば０秒よりも大きく、かつ０．１秒以下のいずれかの値とするように、絶対値を設定するものであってもよい。このように一般的に使用される値よりも、所定の閾値を小さく、及び当該所定時間を短く設定することにより、多数の候補ピークを抽出することができ、候補ピークの抽出漏れが発生することを低減することができる。
【００４５】
候補ピーク抽出部２２１は、抽出した候補ピークを特定するにあたり、当該候補ピーク夫々の計測時間の時間軸における位置を示す経過時間（時点）又はＢｙｔｅ数番号と、候補ピークとを関連づけて、中間データとして記憶部２３に記憶する。
【００４６】
正誤対応付け部２２２は、抽出した候補ピークに関する情報と、心電図データに付与されているＱＲＳピークとに関する情報に基づき、当該候補ピーク夫々がＱＲＳピークであるか否かを分類する。上述のごとく、心電図データに付与されているＱＲＳピークに関する情報に含まれるＱＲＳピークの時点又はＢｙｔｅ数番号と、抽出した候補ピークに関する情報に含まれる候補ピークの時点又はＢｙｔｅ数番号とは、計測時間の時間軸において対応しており、正誤対応付け部２２２は、これら時点等を対比又は照合する。正誤対応付け部２２２は、これら時点等の対比結果に基づき、候補ピーク夫々がＱＲＳピークであるか否かを分類し、分類結果（正／誤）を候補ピーク夫々と関連づけて記憶部２３に記憶する。
【００４７】
教師データ用画像生成部２２３は、心電図データから、候補ピークを中央部に位置（センタライズ）させた画像を生成する。教師データ用画像生成部２２３が生成する画像の枚数は、抽出した候補ピークの個数と同数である。従って、例えば、抽出した候補ピークが１００個の場合、教師データ用画像生成部２２３は、１００枚の画像を生成する。
【００４８】
教師データ用画像生成部２２３は、生成した候補ピークを含む画像に対し、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの情報をラベル付けし、候補ピークを含む画像と問題データとし、ラベル付けしたＱＲＳピークであるか否かの情報を回答データとする教師データを生成する。教師データ用画像生成部２２３は、生成した教師データを記憶部２３に記憶する。教師データ用画像生成部２２３は、候補ピークを中央部に位置させた画像を生成するため、当該画像における候補ピークの視認性を向上させることができる。
【００４９】
図９は、学習済みモデル２０１（ＣＮＮ）の生成処理に関する説明図である。情報処理装置２は、候補ピークを含む画像を問題データとし、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの情報を回答データとする教師データに基づき学習することで、候補ピークを含む画像を入力とし、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力とするニューラルネットワークを構築（生成）する。
【００５０】
教師データを用いて学習されたニューラルネットワーク（学習済みモデル２０１）は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムＰモジュールとして利用が想定される。学習済みモデル２０１は、上述のごとく制御部２２（ＣＰＵ等）及び記憶部２３を備える情報処理装置２にて用いられるものであり、このように演算処理能力を有する情報処理装置２にて実行されることにより、ニューラルネットワークシステムが構成される。すなわち、情報処理装置２の制御部２２が、記憶部２３に記憶された学習済みモデル２０１からの指令に従って、入力層に入力された候補ピークを含む画像の特徴量を抽出する演算を行い、出力層から当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力するように動作する。
【００５１】
ニューラルネットワークは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）であり、候補ピークを含む画像の入力を受け付ける入力層と、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力とする出力層と、当該画像の特徴量を抽出する中間層とを有する。
【００５２】
入力層は、画像に含まれる各画素の画素値の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された画素値を中間層に受け渡す。中間層は、画像の画像特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した画像特徴量を出力層に受け渡す。例えば学習済みモデル２０１がＣＮＮである場合、中間層は、入力層から入力された各画素の画素値を畳み込むコンボリューション層と、コンボリューション層で畳み込んだ画素値をマッピング（圧縮）するプーリング層とが交互に連結された構成を有し、画像の画素情報を圧縮しながら最終的に画像の特徴量を抽出する。出力層は、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力とする一又は複数のニューロンを有し、中間層から出力された画像特徴量に基づいて候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを判定する。
【００５３】
なお、本実施形態では学習済みモデル２０１がＣＮＮであるものとして説明するが、学習済みモデル２０１はＣＮＮに限定されず、ＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、回帰木など、他の学習アルゴリズムで構築された学習済みモデル２０１であってよい。
【００５４】
情報処理装置２は、教師データに含まれる候補ピークを含む画像を入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層から出力された判定結果（候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定）を取得する。出力層から出力される判定結果は、候補ピークがＱＲＳピークであるか否か示す値であってもよく、または候補ピークがＱＲＳピークである（正）確率値、及び候補ピークがＱＲＳピークでない（誤）確率値であってもよい。
【００５５】
情報処理装置２は、出力層から出力された判定結果を、教師データにおける画像（問題データ）に対しラベル付けされた情報（ＱＲＳピークであるか否かの情報）、すなわち正解値（回答データ）と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）、各ニューロンで用いられる活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば情報処理装置２は、誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。情報処理装置２は、教師データに含まれる画像（候補ピークを含む画像）について上記の処理を行い、学習済みモデル２０１を生成する。
【００５６】
図１０は、情報処理装置２の制御部２２による教師データ作成及び、学習済みモデル２０１の生成に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部２２は、例えば情報処理装置２に接続されている入力部４からの入力内容に基づき、当該フローチャートの処理を開始する。
【００５７】
情報処理装置２の制御部２２は、ＱＲＳピークが特定されている心電図データを取得する（Ｓ１０）。制御部２２は、通信部２１を介して、ＱＲＳピークが特定されている心電図データを保有している心電解析結果データベースサーバＤＢＳから、ＱＲＳピークが特定されている心電図データを取得し、記憶部２３に記憶する。
【００５８】
情報処理装置２の制御部２２は、予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出する（Ｓ１１）。制御部２２は、取得した心電図データに対しフィルタ処理及び微分処理し、微分演算結果として導出したピークに対し、ピーク高さ（振幅）又は直前のピークからの経過時間に基づき予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出し、抽出した候補ピークと、当該候補ピークの時点等とを関連付けて記憶部２３に記憶する。
【００５９】
情報処理装置２の制御部２２は、抽出した候補ピークと、特定されているＱＲＳピークとに基づき、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを分類する（Ｓ１２）。制御部２２は、特定されているＱＲＳピークの時点等と、候補ピークの時点等とを対比し、いずれかのＱＲＳピークの時点等と同じ時点等の候補ピークはＱＲＳピークである（正）と分類し、いずれのＱＲＳピークの時点等とも異なる時点等の候補ピークはＱＲＳピークでない（誤）と分類する。制御部２２は、候補ピーク夫々と、分類結果とを関連づけて記憶部２３に記憶する。
【００６０】
情報処理装置２の制御部２２は、候補ピークを含む画像を生成する（Ｓ１３）。制御部２２は、心電図データから、抽出した候補ピーク夫々が中央部に位置するように、当該候補ピーク夫々の画像を生成し、当該画像を記憶部２３に記憶する。当該画像において候補ピークが中央部に位置するものに限定されず、予め決定される場所に位置するものであってもよい。
【００６１】
情報処理装置２の制御部２２は、生成した画像に、当該画像に含まれる候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを示す情報をラベル付けした教師データを生成する（Ｓ１４）。制御部２２は、生成した候補ピークを含む画像夫々に対し、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを示す情報をラベル付けした教師データを生成することにより、当該教師データを取得する。制御部２２は、生成し取得した教師データを記憶部２３に記憶する。
【００６２】
情報処理装置２の制御部２２は、生成した教師データをニューラルネットワークに学習させ、学習済みモデル２０１を生成する（Ｓ１５）。制御部２２は、取得した教師データを用いて、候補ピークを含む画像を入力した場合、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力する学習済みモデル２０１を生成する。具体的には、制御部２２は、教師データに含まれる候補ピークを含む画像をニューラルネットワークの入力層に入力し、中間層にて抽出される画像の特徴量に基づき出力層から出力される判定結果を取得する。
【００６３】
制御部２２は、取得した判定結果と、教師データに含まれる正解値（候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを示す情報）とを比較し、出力層から出力される判定結果が、正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータ（重み等）を最適化する。制御部２２は、生成した学習済みモデル２０１を記憶部２３に記憶し、一連の処理を終了する。
【００６４】
本実施形態によれば、医師等によりＱＲＳピークに関する情報を付与された心電図データ（ＱＲＳピークを特定した心電図データ）を元データとすることにより、教師データを効率的に生成することができる。また、このように医師等によりＱＲＳピークに関する情報を付与された心電図データは、医療機関等における心電解析結果データベースサーバＤＢＳに多量に保有されているため、多量の教師データを効率的に生成することができる。また、このように生成した教師データを用いて学習済みモデル２０１を効率的に生成することができ、当該学習済みモデル２０１を用いて心電図データにおける候補ピークが、ＱＲＳピークであるか否かを効率的に判定することができる。
【００６５】
本実施形態によれば、情報処理装置２（情報処理装置２にて実行されるプログラムＰ）は、予め定められた抽出方法により心電図から候補ピークを抽出する。当該予め定められた抽出方法は、心電図データをフィルタ処理及び微分処理して導出したピークにおいて所定の閾値以上となるピーク高さ（指標値）のピークを候補ピークとして抽出するようにしている。当該所定の閾値は、既に抽出した複数の候補ピークのピーク高さの平均値に対し、例えば、当該平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を用いる。又は、当該閾値は、例えば０．３ｍＶから０．５ｍＶのいずれかの値とするものであってもよい。このように閾値を一般的に使用される値よりも低い値に設定することにより、多数の候補ピークを抽出し、ＱＲＳピークであるにもかかわらず、閾値よりも小さいために候補ピークとして抽出されない事象が発生することを低減することができる。更に、当該予め定められた抽出方法は、直前のピークからの経過時間が、所定時間以上となるピークを、候補ピークとして抽出するようにしてある。当該所定時間は、既に抽出した複数の候補ピークによるＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）の平均値に対し、例えば、当該平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を用いる。又は、所定時間は、例えば０秒よりも大きく、かつ０．１秒以下のいずれかの値とするものであってもよい。このように所定時間を一般的に使用される値よりも低い値に設定することにより、更に多数の候補ピークを抽出し、ＱＲＳピークであるにもかかわらず、直前のピークからの経過時間（ＲＲ間隔）が所定時間をよりも短いために候補ピークとして抽出されない事象が発生することを低減することができる。
【００６６】
本実施形態によれば、予め定められた抽出方法により多数の候補ピークを抽出するものとなるが、当該候補ピークは、ＱＲＳピークに相当する正ピークと、ＱＲＳピークに相当しない誤ピークとを含むものとなる。これに対し、当該候補ピークの抽出元データである心電図データには、医師等によりＱＲＳピークに関する情報を付与されているため、当該付与されているＱＲＳピークに関する情報に基づき、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを効率的に分類することができる。
【００６７】
本実施形態によれば、情報処理装置２（情報処理装置２にて実行されるプログラムＰ）は、心電図データに含まれる候補ピークを含む画像を、当該候補ピークの個数分、生成し、生成した複数の画像（候補ピークを含む画像）夫々に対し、上述の分類結果に基づき当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かをラベル付けした教師データを生成する。従って教師データとして用いられる、候補ピークがＱＲＳピークである画像と、候補ピークがＱＲＳピークでない画像とを、効率的に生成することができる。
【００６８】
本実施形態によれば、情報処理装置２（情報処理装置２にて実行されるプログラムＰ）は、候補ピークを含む画像の中央部に、当該候補ピークが位置するように画像を生成する。従って、候補ピークを含む画像を医師等が確認する場合、候補ピークを含む画像における候補ピークに対する視認性を向上させることができる。
【００６９】
（実施形態２）
図１１は、実施形態２に係るＱＲＳ判定システム（心電図検出装置１及びＱＲＳ判定装置）の構成例を示す模式図である。ＱＲＳ判定システムは、心電図検出装置１及び、当該心電図検出装置１と通信可能に接続される情報処理装置２を含む。
【００７０】
心電図検出装置１は、生体Ｕの心筋により発する電気信号（心電図データ）を検出する電極１１、検出した心電図データを情報処理装置２に送信する通信ユニット１３を含み、電極１１と通信ユニット１３とは電極ケーブル１２にて通信可能に接続されている。電極１１により検出された心電図データは、通信ユニット１３を介して情報処理装置２に送信（出力）される。心電図検出装置１は、例えば時計型等のウェラブルデバイスであってもよい。
【００７１】
通信ユニット１３と情報処理装置２との通信は、例えばｗｉｆｉ（登録商標）、 Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の狭域無線通信、又は４Ｇ、ＬＴＥ等の広域無線通信によって行われる。又は、通信ユニット１３と情報処理装置２との通信は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus／登録商標）ケーブル等の通信ケーブルを用いた有線通信であってもよい。
【００７２】
情報処理装置２は、使用者からの操作を受付けるキーボード等の入力部４、及び情報処理結果を表示するディスプレイ等の表示部３を含み、又は通信可能に接続され、後述するプログラムＰを実行することにより、ＱＲＳ判定装置として機能する。情報処理装置２は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な装置であり、実施形態１にて説明した情報処理装置２（教師データ作成装置）と同様に、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ又は、スマートホン等の携帯端末である。
【００７３】
情報処理装置２には、後述するプログラムＰ、学習済みモデル２０１等のソフトウェアモジュールが実装されており、通信ユニット１３を介して取得した心電図データから候補ピークを抽出し、当該候補ピークを含む画像を生成して、当該画像に基づき候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを判定する。情報処理装置２は、判定結果（候補ピークがＱＲＳピークであるか否か）を含む情報を表示部３に出力し、当該情報を表示部３に表示させる。このように判定結果（候補ピークがＱＲＳピークであるか否か）を含む情報を表示部３に出力することにより、表示部３には、当該判定結果に基づき、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像が表示される。
【００７４】
情報処理装置２と表示部３とは直接的に接続されている場合に限定されず、例えば、情報処理装置２であるクラウドサーバはインターネット上に接続されており、表示部３はスマートホン等の携帯端末であってもよい。検出された心電図データに基づき学習済みモデル２０１にて、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定する処理は、インターネット上に接続されるクラウドサーバ等のリモート環境で行われ、当該クラウドサーバ等は、判定結果を携帯端末に送信することにより、判定結果が反映された心電図データの表示は、心電図データの検出対象である生体Ｕに最寄りの携帯端末にて行われるものであってもよい。
【００７５】
図１２は、情報処理装置２（ＱＲＳ判定装置）の構成例を示すブロック図である。
実施形態２の情報処理装置２の構成例、すなわち情報処理装置２が含むハードウェア部位は、実施形態１の情報処理装置２の構成例と同じであり、実施形態２の情報処理装置２は、制御部２２、通信部２１、記憶部２３及び入出力Ｉ／Ｆ２４を含む。これら各ハードウェア部位は、実施形態１の情報処理装置２の構成例と同じであるため省略する。
【００７６】
実施形態２の情報処理装置２（ＱＲＳ判定装置）は、実施形態１にて説明した教師データ作成装置として機能する情報処理装置２と同じ構成であるとして説明したが、学習済みモデル２０１を用いてＱＲＳ判定を行う情報処理装置２は、教師データ作成装置として機能する情報処理装置２と同一の装置である場合に限定されない。教師データ作成装置として機能する情報処理装置２と、学習済みモデル２０１を用いてＱＲＳ判定を行う情報処理装置２とは、別個の装置であってもよい。
【００７７】
心電図検出装置１は、上述のごとく通信ユニット１３、電極１１及び、通信ユニット１３と電極１１とを通信可能に接続する電極ケーブル１２を含む。信号変換部１３１は、例えば、電極１１が検出したアナログ値である電気信号を増幅し、増幅した電気信号からノイズを除去するフィルタを含み、ノイズを除去した電気信号をアナログ変調して通信部２１に出力する。
【００７８】
通信部２１は、信号変換部１３１から出力されたデータを無線又は有線により、情報処理装置２に送信する通信モジュール又は通信インターフェイスである。通信ユニット１３には信号変換部１３１及び通信部２１が含まれるとしたが、これに限定されない。通信ユニット１３は信号変換部１３１を含まず、電極１１が検出したアナログ値である電気信号を通信部２１が取得し、情報処理装置２に送信する構成であってもよい。
【００７９】
心電図検出装置１が検出し出力する心電図データは、上述の図２及び図３に示す心電図データと同様のものであり、例えばＭＦＥＲ規約によるフォーマット形式によるものである。または、心電図検出装置１は電極１１にて検出したアナログ値の電気信号を、通信部２１を介して情報処理装置２に出力し、情報処理装置２は、取得した電気信号を、例えばＭＦＥＲ規約によるフォーマット形式に変換することにより心電図データを取得するものであってもよい。心電図検出装置１から送信される心電図データを取得した情報処理装置２は、取得した心電図データを記憶部２３に記憶する。
【００８０】
図１３は、情報処理装置２の制御部２２に含まれるＱＲＳ判定に関する機能部を例示する機能ブロック図である。情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、心電図検出装置１から送信される心電図データを取得し、記憶部２３に記憶する心電図データ取得部２２４として機能する。
【００８１】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、取得した心電図データを元データとして、予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出する候補ピーク抽出部２２１として機能する。予め定められた抽出方法は、実施形態１において説明した抽出方法と同義である。なお、情報処理装置２がＱＲＳ判定装置として機能する際の抽出方法と、情報処理装置２が教師データ作成装置として機能する際の抽出方法とは、同じ方法、すなわち同じ閾値（ピーク高さに対する閾値）、又は所定時間（直前のピークからの経過時間に対する所定時間）を用いるものであってもよく、又は、異なる閾値及び所定時間を用いるものであってもよい。
【００８２】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、抽出した候補ピークに基づき、当該候補ピークが中央部に位置する画像を、抽出した候補ピークの個数分、生成する入力画像生成部２２５として機能する。候補ピークを中央部に位置させるにあたり、画像に含まれる心電図データの波形の時間長は、例えば１秒とするものであってもよい。
【００８３】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、又は学習済みモデル２０１を構成する実体ファイルを読み出すことにより、学習済みモデル２０１として機能する。学習済みモデル２０１は、入力画像生成部２２５から入力された候補ピークを含む画像に基づいて、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを出力する。
【００８４】
情報処理装置２の制御部２２は、記憶部２３に記憶してあるプログラムＰを実行することにより、学習済みモデル２０１が出力した判定結果（候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果）を取得し、取得した判定結果を含む情報を例えばディスプレイ等の表示部３に出力する判定結果取得部２２６として機能する。判定結果取得部２２６は、判定結果を含む情報を出力するにあたり、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像を出力するものであってもよい。
【００８５】
上述のごとく、制御部２２はプログラムＰを実行等することにより、心電図データ取得部２２４、候補ピーク抽出部２２１、入力画像生成部２２５、学習済みモデル２０１及び判定結果取得部２２６として機能するものであり、図１３においては、これら部位を機能部として示している。
【００８６】
本実施形態において、心電図データ取得部２２４、候補ピーク抽出部２２１、入力画像生成部２２５、学習済みモデル２０１及び判定結果取得部２２６は、単一の情報処理装置２の制御部２２における機能部として説明してあるが、これに限定されない。これら機能部は複数の情報処理装置２にて分散して設けられ、当該複数の情報処理装置２が協働することにより、これら機能部による一連の処理が行われるものであってもよい。例えば、学習済みモデル２０１として機能する情報処理装置２をインターネット上に接続されるクラウドサーバとし、心電図データ取得部２２４、候補ピーク抽出部２２１、入力画像生成部２２５及び判定結果取得部２２６（学習済みモデル２０１に対する入出力に関連する処理を行う機能部）を、被検者である生体Ｕに最寄りの携帯端末とし、当該クラウドサーバと携帯端末とが相互通信を行い協働することにより、これら機能部による一連の処理が行われるものであってもよい。
【００８７】
候補ピーク抽出部２２１及び入力画像生成部２２５を心電図検出装置１に含ませ（実装させ）、心電図検出装置１は心電図データに換えて、候補ピークを含む画像を情報処理装置２に送信するものであってもよい。又は、心電図検出装置１は、情報処理装置２の機能を備えるものであってもよい。すなわち心電図検出装置１が、情報処理装置２の制御部２２及び記憶部２３と同様の演算処理等を有する制御部（図示せず）を記憶部（図示せず）備え、心電図検出装置１の記憶部（図示せず）に記憶されている学習済みモデル２０１を用いて、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを判定するものであってもよい。
【００８８】
更に、心電図検出装置１は、表示部３の機能を備えるものであてもよい。すなわち心電図検出装置１は、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を含む情報を自装置に含まれる表示部３に出力し、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像を表示するものであってもよい。
【００８９】
図１４は、情報処理装置２の制御部２２によるＱＲＳ判定に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部２２は、例えば情報処理装置２に接続されている入力部４からの入力内容に基づき、当該フローチャートの処理を開始する。
【００９０】
情報処理装置２の制御部２２は、心電図データを取得する（Ｓ２０）。制御部２２は、心電図検出装置１から出力された心電図データを、通信部２１を介して取得する。制御部２２は、取得した心電図データを記憶部２３に記憶（バッファリング）する。
【００９１】
情報処理装置２の制御部２２は、予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出する（Ｓ２１）。制御部２２は、取得した心電図データに対しフィルタ処理及び微分処理し、ピーク高さ（振幅）又は直前のピークからの経過時間に基づき、予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出し、抽出した候補ピークと、当該候補ピークの時点等とを関連付けて記憶部２３に記憶する。
【００９２】
情報処理装置２の制御部２２は、候補ピークを含む画像を生成する（Ｓ２２）。制御部２２は、心電図データから、抽出した候補ピーク夫々が中央部に位置するように、当該候補ピーク夫々の画像を生成し、当該画像を記憶部２３に記憶する。制御部２２は、抽出した候補ピークの位置を特定する時点又はＢｙｔｅ数番号に基づき、当該候補ピークの前後０．５秒間の波形を含む画像を生成する。当該画像は、例えばＢＭＰ、ＪＰＥＧ又はＰＮＧ等のフォーマット形式の画像データとして、記憶部２３に記憶される。
【００９３】
情報処理装置２の制御部２２は、生成した候補ピークを含む画像を学習済みモデル２０１に入力し、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を取得する（Ｓ２３）。制御部２２は、取得した候補ピークを含む画像を学習済みモデル２０１に入力し、学習済みモデル２０１が出力した判定結果（当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果）を取得する。
【００９４】
情報処理装置２の制御部２２は、候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果を出力する（Ｓ２４）。制御部２２は、学習済みモデル２０１から取得した判定結果（当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果）に関する情報を出力し、ディスプレイ等の表示部３に表示する。又は、制御部２２は、学習済みモデル２０１から取得した判定結果（当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果）に関する情報を、通信部２１を介して所定の携帯端末等に送信すべく、当該通信部２１に出力するものであってもよい。制御部２２は、判定結果に加え、判定結果に基づき心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像を出力するものであってもよい。
【００９５】
情報処理装置２の制御部２２は、Ｓ２４の処理を実行後、本フローによる処理を終了する。又は、制御部２２は、Ｓ２４の処理を実行後、再度Ｓ２０の処理を実行すべくループ処理を行うものであってもよい。
【００９６】
図１５は、情報処理装置２の制御部２２による再学習に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部２２は、例えば情報処理装置２に接続されている入力部４からの入力内容に基づき、当該フローチャートの処理を開始する。
【００９７】
情報処理装置２の制御部２２は、学習済みモデル２０１に入力された候補ピークを含む画像と、学習済みモデル２０１が出力した判定結果に対する修正データとを取得（候補ピークを含む画像及び修正データを取得）する（Ｓ２０１）。制御部２２は、図１４に示すフローチャートにおいて実行されたＳ２２の処理結果である候補ピークを含む画像と、Ｓ２３の処理結果である学習済みモデル２０１が出力した判定結果に対し、医師等の操作による当該判定結果を修正した修正データとを取得する。
【００９８】
情報処理装置２の入力部４には、学習済みモデル２０１が出力した判定結果に対し、医師等により当該判定結果を修正した修正データが、入力される。制御部２２は、入力部４から入力された修正データを取得し、当該修正データと、この修正データの対象である候補ピークを含む画像とを、関連づけて記憶部２３に記憶する。
【００９９】
情報処理装置２の制御部２２は、取得した候補ピークを含む画像及び修正データに基づき教師データを生成する（Ｓ２０２）。制御部２２は、候補ピークを含む画像を問題データとし、当該画像に関連付けられている修正データを回答データとして、再学習用の教師データを生成する。
【０１００】
情報処理装置２の制御部２２は、生成した教師データにより学習済みモデル２０１を再学習する（Ｓ２０３）。制御部２２は、生成した再学習用の教師データを学習済みモデル２０１に入力させ、学習済みモデル２０１を再学習させる。学習済みモデル２０１による再学習は、実施形態１と同様に例えば誤差逆伝播法を用いて各種パラメータを再最適化することにより行われる。
【０１０１】
本実施形態によれば、心電図データにおいてＱＲＳピークを判定するにあたり、予め定められた抽出方法と、学習済みモデル２０１とを、データ処理の流れ方向において直列的に接続するデータフロートポロジーを構成することにより、予め定められた抽出方法抽出方法及び学習済みモデル２０１を組み合わせてＱＲＳピークを判定する。従って、心電図データにおけるＱＲＳピークの判定精度を向上させることができる。更に、学習済みモデル２０１に入力される候補ピークを含む画像は、予め定められた抽出方法によって抽出した候補ピークであるため、学習済みモデル２０１に入力される画像の数が過度に増加することを抑制し、学習済みモデル２０１における計算負荷を低減することができる。
【０１０２】
本実施形態によれば、予め定められた抽出方法は、心電図データをフィルタ処理及び微分処理して導出したピークにおいて所定の閾値以上となるピーク高さ（指標値）のピークを候補ピークとして抽出するようにしている。当該所定の閾値は、既に抽出した複数の候補ピークのピーク高さの平均値に対し、例えば、当該平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を用いる。又は、当該閾値は、例えば０．３ｍＶから０．５ｍＶのいずれかの値とするものであってもよい。このように閾値を一般的に使用される値よりも低い値に設定することにより、多数の候補ピークを抽出し、ＱＲＳピークであるにもかかわらず、閾値よりも小さいために候補ピークとして抽出されない事象が発生することを低減することができる。更に、当該予め定められた抽出方法は、直前のピークからの経過時間が、所定時間以上となるピークを、候補ピークとして抽出するようにしてある。当該所定時間は、既に抽出した複数の候補ピークによるＱＲＳピーク間の間隔（ＲＲ間隔）の平均値に対し、例えば、当該平均値の５％から１５％の範囲におけるいずれかの値を用いる。又は、所定時間は、例えば０秒よりも大きく、かつ０．１秒以下のいずれかの値とするものであってもよい。このように所定時間を一般的に使用される値よりも低い値に設定することにより、更に多数の候補ピークを抽出し、ＱＲＳピークであるにもかかわらず、直前のピークからの経過時間（ＲＲ間隔）が所定時間をよりも短いために候補ピークとして抽出されない事象が発生することを低減することができる。その上で候補ピークを含む画像を学習済みモデル２０１に入力し、学習済みモデル２０１は、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを判定することにより、ＱＲＳピークではない候補ピーク（誤ピーク）を効率的に除去し、ＱＲＳピークである候補ピーク（正ピーク）を導出することができる。
【０１０３】
本実施形態によれば、候補ピークを含む画像の中央部に、当該候補ピークが位置するように画像を生成する。従って、候補ピークを含む画像を、医師等が確認する場合、候補ピークを含む画像における候補ピークに対する視認性を向上させることができる。
【０１０４】
本実施形態によれば、学習済みモデル２０１に入力された候補ピークを含む画像と、候補ピークを含む画像に対し前記学習済みモデル２０１が出力した判定結果に対する修正データとを取得し、取得した画像及び修正データに基づき学習済みモデル２０１を再学習するので、効率的に学習済みモデル２０１を再学習することができる。
【０１０５】
（実施形態３）
図１６は、実施形態３のＱＲＳ判定システムにおける選択受付画面の一例を示す説明図である。実施形態３にＱＲＳ判定システムは、学習済みモデル２０１を用いるか否かを受付け、学習済みモデル２０１を用いる選択を受付けた場合、学習済みモデル２０１から取得した判定結果を出力し、学習済みモデル２０１を用いない選択を受付けた場合、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを出力する点で実施形態と異なる。
【０１０６】
情報処理装置２は、情報処理装置２の使用者のユーザ名（使用者ＩＤ）等の識別情報及びパスワードを受け付けるログイン画面を表示部３に表示する。ログイン画面に入力されたユーザ名及びパスワードが正当な場合、情報処理装置２の制御部２２は、ログイン画面から選択画面に画面を遷移させる。
【０１０７】
選択画面は、学習済みモデル２０１を用いるか否か使用者の操作に基づき受け付けるための選択受付部（選択受付メニュー）を含む。選択受付部は、例えば「学習済みモデル２０１を用いる」又は「学習済みモデル２０１を用いない」の表示内容に対応して、ラジオボタンにより、使用者による選択操作を受付ける。
【０１０８】
選択画面には、例えば、取得した心電図データにおけるＱＲＳピークの判定処理を開始するための実行ボタンが設けられており、当該実行ボタンが使用者により押下された場合、制御部２２はボタン押下によるイベントを受付け、ＱＲＳピークの判定処理を開始する。
【０１０９】
情報処理装置２は、学習済みモデル２０１を用いる選択を受付けた場合、学習済みモデル２０１に候補ピークを入力し、学習済みモデル２０１から取得した判定結果を含む情報を表示部３に出力する。判定結果を含む情報とは、例えば当該判定結果に基づき、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像である。
【０１１０】
情報処理装置２は、学習済みモデル２０１を用いない選択を受付けた場合、学習済みモデル２０１を用いることなく、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークを含む情報を表示部３に出力する。候補ピークを含む情報とは、例えば、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークをＱＲＳピークであるとして、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像である。
【０１１１】
図１７は、情報処理装置２の制御部２２によるＱＲＳ判定に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部２２は、例えば情報処理装置２に接続されている入力部４からの入力内容に基づき、当該フローチャートの処理を開始する。
【０１１２】
情報処理装置２の制御部２２は、情報処理装置２の使用者を識別するための識別情報を受付ける（Ｓ３０）。制御部２２は、例えば表示部３に表示したログイン画面にて入力された使用者の識別情報（使用者ＩＤ）を受付け、当該識別情報を記憶部２３に記憶する。
【０１１３】
情報処理装置２の制御部２２は、学習済みモデル２０１を使用するか否かの選択を受付ける（Ｓ３１）。制御部２２は、例えば表示部３に表示した選択受付画面にて入力された学習済みモデル２０１を使用するか否かの選択を受付け、受け付けた選択と、Ｓ３０の処理にて受け付けた使用者の識別情報とを関連づけて、記憶部２３に記憶する。
【０１１４】
情報処理装置２の制御部２２は、心電図データを取得する（Ｓ３２）。制御部２２は実施形態１の処理Ｓ２０と同様に心電図データを取得する。
【０１１５】
情報処理装置２の制御部２２は、予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出する（Ｓ３３）。制御部２２は実施形態１の処理Ｓ２１と同様に予め定められた抽出方法により候補ピークを抽出する。
【０１１６】
情報処理装置２の制御部２２は、使用者が学習済みモデル２０１を使用するか否を判定する（Ｓ３４）。制御部２２は、記憶部２３に記憶されている使用者により入力された選択を読取り、学習済みモデル２０１を使用するか否を判定する。
【０１１７】
学習済みモデル２０１を使用する場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、制御部２２は、実施形態２の処理Ｓ２２からＳ２４の処理と同様にＳ３５からＳ３７の処理を行う。すなわち制御部２２は、生成した候補ピークを含む画像を学習済みモデル２０１に入力し、学習済みモデル２０１から出力された判定結果（候補ピークがＱＲＳピークであるか否かの判定結果）に基づき、当該判定結果を含む情報を表示部３に出力する。判定結果を含む情報とは、例えば当該判定結果に基づき、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像である。
【０１１８】
情報処理装置２の制御部２２は、使用者の識別情報と関連づけて、学習済みモデル２０１の使用に関する情報を記憶部２３に記憶する（Ｓ３８）。制御部２２は、学習済みモデル２０１の使用に関する情報として、例えばＳ３６の処理に要した時間、すなわち学習済みモデル２０１が入力された候補ピークを含む画像に基づき、当該候補ピークがＱＲＳピークであるか否かを判定する処理に要する時間（学習済みモデル２０１の使用時間）を取得する。又は、制御部２２は、学習済みモデル２０１の使用回数を取得するものであってもよい。制御部２２は、学習済みモデル２０１の使用時間、使用回数又は、学習済みモデル２０１の使用時間及び使用回数と、使用者の識別情報と関連づけて、記憶部２３に記憶する。
【０１１９】
情報処理装置２の制御部２２は、使用者の識別情報と関連づけて、学習済みモデル２０１の使用に関する情報を通知する（Ｓ３９）。制御部２２は、学習済みモデル２０１の使用時間又は使用回数を含む学習済みモデル２０１の使用に関する情報を、電子メール等により使用者に通知することにより、当該情報を使用者に報知する。記憶部２３には、使用者に関する情報として、例えばメールアドレスが記憶されており、制御部２２は、記憶部２３を参照してログインしている使用者のメールアドレスを読み出し、当該アドレスに学習済みモデル２０１の使用に関する情報を送信する。制御部２２は、使用者に報知する内容に、学習済みモデル２０１の使用時間又は使用回数に応じた課金情報を含めるものであってもよい。
【０１２０】
学習済みモデル２０１を使用しない場合（Ｓ３４：ＮＯ）、情報処理装置２の制御部２２は、抽出した候補ピークを出力する（Ｓ４０）。制御部２２は、学習済みモデル２０１を使用することなく、Ｓ３３の処理にて抽出した候補ピークを含む情報を表示部３に表示する。抽出した候補ピークを含む情報とは、例えば、予め定められた抽出方法により抽出した候補ピークをＱＲＳピークであるとして、心電図データの波形上にＱＲＳピークを示すタグ等が重畳された画像である。
【０１２１】
本実施形態によれば、情報処理装置２は、学習済みモデル２０１を用いるか否かの選択を受付け、当該選択に基づき、心電図データにおけるＱＲＳピークの判定処理における学習済みモデル２０１の使用の要否（使用又は不使用）を制御する。従って、予め定められた抽出方法であっても心電図データにおけるＱＲＳピークの抽出が精度よく行えることが見込める場合は、学習済みモデル２０１を使用しないことにより、情報処理装置２における計算負荷を低減することができる。
【０１２２】
本実施形態によれば、情報処理装置２は、使用者による学習済みモデル２０１の使用に関する情報と、使用者の識別情報とを関連付けて、所定の記憶領域に記憶する。従って、学習済みモデル２０１の使用に関する情報に基づき、使用者の操作傾向等を把握することができる。
【０１２３】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１２４】
Ｓ１  教師データ作成システム
Ｓ２  ＱＲＳ判定システム
ＤＢＳ  心電解析結果データベースサーバ
１  心電図検出装置
１１  電極
１２  電極ケーブル
１３  通信ユニット
１３１  信号変換部
１３２  通信部
２  情報処理装置
２１  通信部
２２  制御部
２２１  候補ピーク抽出部
２２２  正誤対応付け部
２２３  教師データ用画像生成部
２２４  心電図データ取得部
２２５  入力画像生成部
２２６  判定結果取得部
２３  記憶部
２３１ 記録媒体
Ｐ  プログラム
２４  入出力Ｉ／Ｆ
２０１  学習済みモデル
３  表示部
４  入力部
Ｕ  生体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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