【手続補正書】
【提出日】令和3年10月4日(2021.10.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つ以上のコンピュータからなるシステムによって、期間中の哺乳動物の心電図（ＥＣＧ）を記述するＥＣＧデータを受け取ることと、
前記システムによって、前記ＥＣＧデータから導出された予測入力を駆出率予測モデルへ提供することと、
前記駆出率予測モデルによって前記予測入力を処理して、前記哺乳動物の推定駆出率特性を生成することと、
前記哺乳動物の前記推定駆出率特性を出力として提供することと
を含む、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
システムの一つ以上のプロセッサによって実行されると前記一つ以上のプロセッサに動作を実施させる命令によって符号化された、一つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作が、
前記システムによって、期間中の哺乳動物の心電図（ＥＣＧ）を記述するＥＣＧデータを受け取ることと、
前記システムによって、前記ＥＣＧデータから導出された予測入力を駆出率予測モデルへ提供することと、
前記駆出率予測モデルによって前記予測入力を処理して、前記哺乳動物の推定駆出率特性を生成することと、
前記哺乳動物の前記推定駆出率特性を出力として提供することと
を含む、一つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３】
前記ＥＣＧデータが、一つ以上のチャネルを含み、各チャネルが、前記期間中の前記哺乳動物の前記ＥＣＧのそれぞれの誘導を記述する前記ＥＣＧデータのサブセットを含み、  前記予測入力が、前記ＥＣＧデータの前記一つ以上のチャネルの各々に対して、前記ＥＣＧの前記それぞれの誘導を特性化する、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項４】
前記ＥＣＧデータが、複数のチャネルを含み、各チャネルが、前記期間中の前記哺乳動物の前記ＥＣＧの複数の誘導のうちのそれぞれの誘導を記述する前記ＥＣＧデータのサブセットを含み、
前記予測入力が、前記ＥＣＧデータの前記複数のチャネルの各々に対して、前記ＥＣＧの前記複数の誘導を特性化する、請求項３に記載のコンピュータ実施方法または非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項５】
前記ＥＣＧデータが前記哺乳動物の前記ＥＣＧを記述する前記期間が、前記哺乳動物の複数の心臓周期に及ぶ、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項６】
前記哺乳動物が人間である、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項７】
前記駆出率予測モデルが回帰モデルである、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記駆出率予測モデルが機械学習モデルである、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記駆出率予測モデルがニューラルネットワークである、請求項８に記載のコンピュータ実施方法または非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークが、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、又は再帰型ニューラルネットワークである、請求項９に記載のコンピュータ実施方法または非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記哺乳動物の前記推定駆出率特性が、前記哺乳動物の前記駆出率の絶対推定値を表す値である、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記哺乳動物の前記推定駆出率特性が、前記哺乳動物の前記駆出率の推定範囲を示す、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記哺乳動物の前記推定駆出率特性を出力として提供することは、前記哺乳動物への、又は前記哺乳動物に関連する医療提供者への提示のために前記推定駆出率特性を提供することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記哺乳動物の前記ＥＣＧの一つ以上の形態学的特徴についての値を判定することによって、前記予測入力を生成することをさらに含み、
前記予測入力が、前記哺乳動物の前記ＥＣＧの前記一つ以上の形態学的特徴についての前記値を示す、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記哺乳動物の前記ＥＣＧの前記形態学的特徴が、Ｔ波振幅、Ｐ波振幅、Ｐ波面積、Ｔ波面積、Ｔ波左傾、Ｔ波右傾、Ｐ波左傾、Ｐ波右傾、Ｔ波持続時間、Ｐ波持続時間、ＰＲ区間、ＱＲＳ持続時間、ＱＲＳ振幅、ＱＲＳ面積、ＱＲＳエネルギー、ＱＲＳピーク対ピーク比、又はＱＴセグメント長のうちの少なくとも一つを含む、請求項１４に記載のコンピュータ実施方法または非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記駆出率予測モデルが、前記哺乳動物に合わせて個人化される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法または請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
一つ以上のプロセッサと、
前記一つ以上のプロセッサによって実行されると、前記一つ以上のプロセッサに請求項１または３〜１６のいずれかに記載の方法を実施させる命令によって符号化された、一つ以上のコンピュータ可読媒体と
を備えるコンピューティングシステム。
【請求項１８】
哺乳動物の無症候性低左室機能障害（ＡＬＶＤ）を検出する方法であって、
期間中の前記哺乳動物の心電図（ＥＣＧ）を記述するＥＣＧデータを取得することと、  機械学習モデルを使用して、前記ＥＣＧデータに基づいて前記哺乳動物のＡＬＶＤの存在を検出することと
を含む、方法。
【請求項１９】
前記ＥＣＧデータを取得することが、一つ以上の誘導のために前記哺乳動物に取り付けられたＥＣＧ電極に結合されたデータ取得装置から前記哺乳動物の前記ＥＣＧを捕捉することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記哺乳動物が人間である、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記ＥＣＧデータが、前記哺乳動物の単誘導ＥＣＧを記述する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記単誘導ＥＣＧが、１２誘導ＥＣＧの誘導のうちの一つに対応する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記１２誘導ＥＣＧの前記誘導のうち前記単誘導ＥＣＧが対応する一つが、誘導１、誘導２、誘導３、ＡｖＦ、ＡｖＬ、ＡｖＲ、又はＶ１〜Ｖ６である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記ＥＣＧデータが、前記哺乳動物の多誘導ＥＣＧを記述する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２５】
前記ＥＣＧデータが、スマートフォン、タブレットコンピュータ、時計本体、時計バンド、又は着用式パッチに一体化され又は通信可能に結合されたＥＣＧ電極から捕捉されたものである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２６】
前記機械学習モデルが、畳み込みニューラルネットワーク、全結合層を有するニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、カプセルネットワーク、及びオートエンコーダを有するニューラルネットワークのうちの一つ以上を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２７】
前記ＥＣＧデータが、期間中の前記哺乳動物の前記ＥＣＧの、６０秒、３０秒、２０秒、１５秒、１０秒、５秒、又は２秒以下の限定された部分を記述する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２８】
前記ＥＣＧデータが、前記哺乳動物の前記ＥＣＧからの単一の心拍を記述するように限定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２９】
前記ＥＣＧデータが、前記哺乳動物の前記ＥＣＧからの単一の平均心拍を記述するように限定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項３０】
前記ＥＣＧデータが、前記哺乳動物の前記ＥＣＧからの単一の中央値心拍を記述するように限定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項３１】
前記ＥＣＧデータが単一の心拍を記述し、前記データが多次元であり、ベクトル心電図から抽出される、請求項２８〜３０のいずれかに記載の方法。
【請求項３２】
データ拡張のための訓練中に仮想誘導を使用することによって、一つ以上の物理的誘導を使用するときに誘導シフトに対して不変かつ体位置に対して不変になるように機械学習モデルを訓練する方法であって、前記仮想誘導が、誘導のアンサンブルから数学的に計算される、方法。
【請求項３３】
前記仮想誘導が、１２誘導ＥＣＧデバイスから計算される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記仮想誘導が、多誘導パッチから計算される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
前記仮想誘導が、垂直平面における電極シフト又は心臓回転を模倣するための二つ以上の前部誘導の加重平均を含み、前記二つ以上の前部誘導が、誘導１〜３、ＡｖＲ、ＡｖＬ、及びＡｖＦからなる誘導の群から選択される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３６】
前記仮想誘導が、水平平面における電極シフト又は心臓回転を模倣する二つ以上の横誘導の加重平均を含み、前記二つ以上の横誘導が、Ｖ１〜Ｖ６からなる誘導の群から選択される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３７】
前記仮想誘導が、両前記平面における電極シフト又は心臓回転を模倣する１２誘導すべての加重平均を含む、請求項３２に記載の方法。