(57)【要約】  本発明の目的は、従来のアルゴリズムによって適用された閾値処理方法を使用せずに、高齢者または入院している人々のような、非常に活動度が低い人々を含む全ての個人に適用可能な二分法指標に基づいて、活動状態および休息状態を自動的かつ具体的に検出する手段を提案することによって、個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法を提案することである。
2019500191.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムからの少なくともデータから個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法であって、システムが、
ｉ．個人の体温を表すデータ信号を生成する温度センサと、
ｉｉ．時間に亘る個人の活動を表す第１の「ＺＣＭ」信号、および時間に亘る上昇する垂直線に対する個人の傾きを表す第２の「位置Ｘ」信号という２個のデータ信号を同時に生成する加速度計と
を含む携帯モジュールと、
少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリを含み、携帯センサからデータ信号を受信し、前記方法を実行するように構成されている計算リソースと
を備える、方法であって、
方法が、前記プロセッサによって実行される少なくとも以下のステップ：
Ａ．携帯モジュールの温度、ＺＣＭ信号、および位置Ｘ信号の様々なデータを受信し、かつメモリ内に記録するステップと、
Ｂ．モジュールが個人によって着用されていない場合、モジュールからの利用不可能なデータをメモリから削除するステップと、
Ｃ．加速度計のＺＣＭ信号および位置Ｘ信号からの異常データと、それらのメモリ内の記録とをプロセッサによって識別し、かつゼロにリセットするステップと、
Ｄ．加速度計の位置Ｘ信号の値を、個人の覚醒状態（０）または横臥状態（１）に相当する２進値（０または１）に変換し、かつそれらをメモリ内に記録するステップと、
Ｅ．加速度計のＺＣＭ信号の値を、個人の覚醒状態または横臥状態に相当する２進値に変換し、かつそれらをメモリ内に記録するステップと、
Ｆ．１８０分を超える期間に亘って、または１８０分に等しい期間に亘って、加速度計のＺＣＭ信号および位置Ｘ信号の２進値を比較し、加速度計の信号に対して同一の２進値の途切れない連続によって構成された個人の少なくとも１つの横臥状態を識別するステップと、
Ｇ．次の等式に従って、二分法指標を計算し、かつそれを表示手段上に表示するステップであって、
【数１】
2019500191.tif 000005
ＮＢＣは、ステップＥ中に識別された横臥状態に位置する、個人の活動対時間を表す第１のＺＣＭ信号の値の数であり、その値は、ステップＥ中に識別された横臥状態の外側に位置する、個人の活動対時間を表す第１のＺＣＭ信号の値の中央値よりも大きい値であり、
ＮＢＬは、ステップＥ中に識別された横臥状態の外側に位置する、個人の活動（ＺＣＭ）に対する第１の信号の値の数である、ステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
計算リソースが、前記方法を実行するための携帯モジュールに統合されていることを特徴とする、請求項１に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項３】
計算リソースが、携帯モジュールとは異なるコンピュータサーバに統合されていることを特徴とする、請求項１に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項４】
コンピュータサーバが、計算の結果を表示するための表示手段を備えることを特徴とする、請求項３に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項５】
データ信号が、２４時間の期間に亘って規則的な間隔で取得された値を含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項６】
温度センサおよび加速度計についてのデータ信号の値の数が異なる場合、プロセッサが、３次スプライン多項式補間を用いることによって、ステップＢの前にメモリ内に記録されたデータに対して正規化ステップを実行し、その結果、温度信号からの各値が位置Ｘ信号およびＺＣＭ信号の値に割り当てられ、前記値がシステムのメモリ内に記録されることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項７】
ステップＢ中に、プロセッサが、厳密に３０℃未満の温度データの全ての値、および厳密に３０℃未満の温度値と時間的に関連する位置Ｘ信号およびＺＣＭ信号の値をメモリから削除することを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項８】
ステップＣ中に、プロセッサが、位置ＸおよびＺＣＭデータ全体に対して、以下のサブステップ：
ａ）メモリ内で連続する値の第１のブロックをプロセッサによって選択するステップと、
ｂ）増加する順にブロックの値を分類するステップと、
ｃ）固有のデータセットを得るために、ブロックの値の繰り返しを削除するステップと、
ｄ）固有のデータセットの中央値を計算するステップと、
ｅ）位置Ｘ信号およびＺＣＭデータ信号の値が中央値より大きい場合、位置Ｘ信号およびＺＣＭデータ信号の値をメモリ内でゼロにリセットするステップと、
ｆ）連続する値の次のブロックで、ステップａ）からステップｅ）までを繰り返すステップと
を独立して適用することを特徴とする、請求項５に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項９】
値のブロックが、信号の３１分間の期間に対応する３１個の値によって構成され、
中央値が、固有のデータセットの最初の１０個のデータに亘って計算され、
ゼロへのリセットが、連続する５分に対応する５個のデータのサブセットによって達成され、中央値よりも大きい２個未満の値がある場合、そのときプロセッサは、メモリ内で対応するサブセットをゼロにリセットすることを特徴とする、請求項６に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項１０】
ステップＤ中に、位置Ｘ信号の全体に対して、プロセッサが、
以下のサブステップ：
増加する順に値を分類するステップと、
固有のデータセットを得るために、値の繰り返しを削除するステップと、
固有のデータセットの最初の３１個の値に亘って最小中央値を計算するステップと
を実行することによって、最小中央値を決定し、メモリ内に記録し、
以下のサブステップ：
減少する順に値を分類するステップと、
固有のデータセットを得るために、値の繰り返しを削除するステップと、
固有データセットの最初の３１個の値に亘って最大中央値を計算するステップと、
最小中央値および最大中央値の平均に相当する閾値中央値を決定し、メモリ内に記録するステップと、
位置Ｘ＿２進データ信号を得るために、閾値中央値よりも厳密に小さい値を０に置き換え、閾値中央値より大きいまたは等しい値を１に置き換えることによって、位置Ｘデータ信号を変換し、メモリ内に記録するステップと、
プロセッサによって位置Ｘ＿２進データ信号のメモリ内に記録された値を平滑化し、同一ではない値によって区切られたデータのセットが１時間３０分未満の期間に相当する場合、前記データセットの値が０から１へ、または１から０へ反転される、ステップと
を実行することにより、最大中央値を決定し、メモリ内に記録することを特徴とする、請求項７に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項１１】
ステップＥ中に、ＺＣＭ信号の全体に対して、プロセッサが、
０と１の間で変化する新しいＺＣＭ＿時間信号を得るために、各ＺＣＭ値を信号の最大値で割ることによってＺＣＭ値を正規化し、
ＺＣＭ＿時間信号に１０ポイントに亘る分散フィルタを適用し、その信号をメモリ内に記録し、
ＺＣＭ＿時間信号から累積２次平均を計算し、
プロセッサを用いて以下のサブステップ：
２次平均の各値に因子１０４を乗算し、最も近い整数に丸めたものを計算するステップと、
２００単位に相当するウィンドウを２単位のピッチで読み込むステップと、
各ウィンドウ内のポイントの数を決定するステップであって、見つかったポイントの数が１８０分より長い期間に相当する場合、プロセッサが「プラトー」カウンタを増加させ、プラトーの最初のポイントの時間指標と最後のポイントの時間指標とをメモリ内に保持するステップと、
ＺＣＭ＿２進データ信号を得るために、プラトーの時間指標の間に位置する値を１に置き換え、他の値を０に置き換えることによって、ＺＣＭデータ信号を変換し、メモリ内に記録するステップと
を実行することによって、累積２次平均のデータに対してプラトーを検索することを特徴とする、請求項８に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項１２】
ステップＦ中に、プロセッサが、初期データ値および最終データ値が１である横臥状態に相当する、プラトーの時間指標を決定するために、ＺＣＭ＿２進データ信号と位置Ｘ＿２進データ信号との比較を実行することを特徴とする、請求項９に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【請求項１３】
ステップＧ中に、プロセッサが、二分法指標を計算するために、プラトーの開始前の１時間と開始後の１時間の期間に相当するデータ、およびプラトーの終了前の１時間と終了後の１時間の期間に相当するデータを考慮に入れないことを特徴とする、請求項１０に記載の個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の二分法指標、すなわち日中活動と夜間休息の交互の規則性を識別する指標、ならびに概日リズムの測定値を提供する可能性を与える２４時間に亘るそれらの振幅を決定する方法の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
シフトで働くことによって引き起こされる可能性のある概日系の乱れは、がん、特に乳がん、大腸がんおよび前立腺がんのリスクを著しく増加させる。また、活動測定によって測定される活動および休息の概日リズムの混乱は、公知の予後因子とは無関係に、転移性大腸がん、乳がん、腎臓がん、卵巣がんまたは肺がんに罹患した患者の生存の観点から負の予後因子を表す。
【０００３】
活動測定は、活動および休息サイクルを測定するための非侵襲的な技術にあり、睡眠、覚醒リズム、すなわち概日リズムから構成されている。これを実施するために、少なくとも１つの加速度計を備え付けるケーシングのように見える、加速度の連続するゼロ交差を記録するアクチメータが使用される。
【０００４】
収集されたデータの分析を可能にする、サーバに接続されたこのタイプの装置は、睡眠ポリグラフによって検出されたものと良好に相関する活動および睡眠の期間を確実に予測する可能性を提供するが、しかしながら入眠についての不確実性は、覚醒についての不確実性よりもより大きい。
【０００５】
アクチメータは、活動および休息を測定するための「ゴールドスタンダード」と考えられているが、重度の病理を有し、および、または非常に行動能力障害があり、したがって低い身体活動能力を有すると病院に認定された個人にとっては理想的ではない。これは特に、活動レベルが健常者の活動レベルよりもかなり低く、それによって、特に入眠について休息相と覚醒相との区別を極めて困難にしているという事実に起因する。
【０００６】
このタイプの個人における活動を検出するための通常の方法は、平滑化、論理的組合せまたは、Ｔｉｌｍａｎｎｅ、Ｊ．の「ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｓｌｅｅｐ−ｗａｋｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａｃｔｉｇｒａｐｈｙ：ａ  ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ  ａｎｄ  ｎｅｗ  ｒｅｓｕｌｔｓ」Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｌｅｅｐ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ２００９，１８，（１）ｐｐ８５−９８の中に開示されている人工ニューロンネットワークに基づくアプローチに基づいてパラメトリックまたはノンパラメトリックアルゴリズムを使用することによって検出閾値を適合させる。
【０００７】
特に、これらは最良の結果をもたらすニューラルネットワークである。しかしながら、これらのアルゴリズムの進歩にもかかわらず、入院している個人の休息と覚醒の間の切れ目を検出するには、誤差のパーセンテージが根強く残る。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】「ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｓｌｅｅｐ−ｗａｋｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａｃｔｉｇｒａｐｈｙ：ａ  ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ  ａｎｄ  ｎｅｗ  ｒｅｓｕｌｔｓ」Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｌｅｅｐ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ２００９，１８，（１）ｐｐ８５−９８
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
したがって、本発明には、従来のアルゴリズムによって適用された閾値処理方法を使用せずに、高齢者または入院している人々のような、非常に活動度が低い人々を含む全ての個人に適用可能な二分法指標に基づいて、活動状態および休息状態を自動的かつ具体的に検出する手段を提案することによって、従来技術の欠点の部分を少なくとも克服する可能性を与え、個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法を提案するという目的がある。
【００１０】
この目的のために、本発明は、システムからの少なくともデータから個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法に関し、システムが、
個人の体温を表すデータ信号を生成する温度センサと、
時間に亘る個人の活動を表す第１の「ＺＣＭ」信号、および時間に亘る上昇する垂直線に対する個人の傾きを表す第２の「位置Ｘ」信号という２つのデータ信号を同時に生成する加速度計と
から少なくとも構成される携帯モジュールと、
少なくとも１つのプロセッサ、１つのメモリおよび表示手段を備え付け、携帯センサからデータ信号を受信し、前記方法を実行するように構成されているコンピュータサーバと
を備え、
方法が、少なくとも以下のステップ：
Ａ．携帯モジュールの温度、ＺＣＭ信号、および位置Ｘ信号の様々なデータをプロセッサによって受信し、かつメモリ内に記録するステップと、
Ｂ．モジュールが個人によって着用されていない場合、モジュールからの利用不可能なデータをプロセッサによってメモリから削除するステップと、
Ｃ．加速度計のＺＣＭ信号および位置Ｘ信号からの異常データと、それらのメモリ内の記録とをプロセッサによって識別し、かつゼロにリセットするステップと、
Ｄ．加速度計の位置Ｘ信号の値を、プロセッサによって、個人の覚醒状態（０）または横臥状態（１）に相当する２進値（０または１）に変換し、かつそれらをメモリ内に記録するステップと、
Ｅ．加速度計のＺＣＭ信号の値を、プロセッサによって、個人の覚醒状態または横臥状態に相当する２進値（０または１）に変換し、かつそれらをメモリ内に記録するステップと、
Ｆ．１８０分を超える期間に亘って、または１８０分に等しい期間に亘って、プロセッサによって、加速度計のＺＣＭ信号および位置Ｘ信号の２進値を比較し、加速度計の信号に対して同一の２進値の途切れない連続によって構成された個人の少なくとも１つの横臥状態を識別するステップと、
Ｇ．次の等式に従って、プロセッサによって、二分法指標を計算し、かつそれを表示手段上に表示するステップであって、
【数１】
2019500191.tif 000003
ＮＢＣは、ステップＥ中に識別された横臥状態に位置する、個人の活動対時間を表す第１のＺＣＭ信号の値の数であり、その値は、ステップＥ中に識別された横臥状態の外側に位置する、個人の活動対時間を表す第１のＺＣＭ信号の値の中央値よりも大きい値であり、
ＮＢＬは、ステップＥ中に識別された横臥状態の外側に位置する、個人の活動（ＺＣＭ）に対する第１の信号の値の数である、ステップと
を含むことを特徴とする。
【００１１】
二分法指標Ｉ＜Ｏは、休息期間中（通常は夜間）の１分間当たりの活動のパーセンテージを表し、ベッドから離れた活動の中央値（通常は昼間）よりも小さい。これは、活動および休息の概日リズムの信頼できる指標である。これは、少なくとも３日間連続して着用された胸郭アクチメータによって、１分間当たりの加速度数の測定および患者の位置から計算される。これは非侵襲的測定法であり、一般的に患者によって良好に受け入れられている。
【００１２】
「ＺＣＭ」またはゼロ交差モードは、信号が各時間期間について０を通過する時の回数に相当する。
【００１３】
「位置Ｘ」は、加速度計が個人の胸に着用される場合、上昇する垂直線に対して相対的に加速度計によって形成される角度の値に相当する。
【００１４】
特徴によれば、データ信号は、２４時間の期間に亘って規則的な間隔で取得された値を含む。
【００１５】
別の特徴として、温度センサおよび加速度計についてのデータ信号の値の数が異なる場合、プロセッサが、３次スプライン多項式補間を用いることによって、ステップＢの前にメモリ内に記録されたデータに対して正規化ステップを実行し、その結果、温度信号からの各値が位置Ｘ信号およびＺＣＭ信号の値に割り当てられ、前記値がシステムのメモリ内に記録される。
【００１６】
別の特徴によれば、ステップＢ中に、プロセッサが、厳密に３０℃未満の温度データの全ての値、および厳密に３０℃未満の温度値と時間的に関連する位置Ｘ信号およびＺＣＭ信号の値をメモリから削除する。
【００１７】
別の特徴によれば、ステップＣ中に、プロセッサが、位置ＸおよびＺＣＭデータ全体に対して、以下のサブステップ：
ａ）メモリ内で連続する値の第１のブロックをプロセッサによって選択するステップと、
ｂ）増加する順にブロックの値を分類するステップと、
ｃ）固有のデータセットを得るために、ブロックの値の繰り返しを削除するステップと、
ｄ）固有のデータセットの中央値を計算するステップと、
ｅ）位置Ｘ信号およびＺＣＭデータ信号の値が中央値より大きい場合、位置Ｘ信号およびＺＣＭデータ信号の値をメモリ内でゼロにリセットするステップと、
ｆ）連続する値の次のブロックで、ステップａ）からステップｅ）までを繰り返すステップと
を独立して適用する。
【００１８】
別の特徴によれば、値のブロックが、信号の３１分間の期間に対応する３１個の値によって構成され、中央値が、固有のデータセットの最初の１０個のデータに亘って計算され、ゼロへのリセットが、連続する５分に対応する５個のデータのサブセットによって達成され、中央値よりも大きい２個未満の値がある場合、そのときプロセッサは、メモリ内で対応するサブセットをゼロにリセットする。
【００１９】
別の特徴によれば、ステップＤ中に、位置Ｘ信号の全体に対して、プロセッサが、
以下のサブステップ：
増加する順に値を分類するステップと、
固有のデータセットを得るために、値の繰り返しを削除するステップと、
固有のデータセットの最初の３１個の値に亘って最小中央値を計算するステップと
を実行することによって、最小中央値を決定し、メモリ内に記録し、
以下のサブステップ：
減少する順に値を分類するステップと、
固有のデータセットを得るために、値の繰り返しを削除するステップと、
固有データセットの最初の３１個の値に亘って最大中央値を計算するステップと、
最小中央値および最大中央値の平均に相当する閾値中央値を決定し、メモリ内に記録するステップと、
位置Ｘ＿２進データ信号を得るために、閾値中央値よりも厳密に小さい値を０に置き換え、閾値中央値より大きいまたは等しい値を１に置き換えることによって、位置Ｘデータ信号を変換し、メモリ内に記録するステップと、
プロセッサによって位置Ｘ＿２進データ信号のメモリ内に記録された値を平滑化し、同一ではない値によって区切られたデータのセットが１時間３０分未満の期間に相当する場合、前記データセットの値が０から１へ、または１から０へ反転される、ステップと
を実行することにより、最大中央値を決定し、メモリ内に記録する。
【００２０】
別の特徴によれば、ステップＥ中に、ＺＣＭ信号の全体に対して、プロセッサが、
０と１の間で変化する新しいＺＣＭ＿時間信号を得るために、各ＺＣＭ値を信号の最大値で割ることによってＺＣＭ値を正規化し、
ＺＣＭ＿時間信号に１０ポイントに亘る分散フィルタを適用し、その信号をメモリ内に記録し、
ＺＣＭ＿時間信号から累積２次平均を計算し、
プロセッサを用いて以下のサブステップ：
２次平均の各値に因子１０４を乗算し、最も近い整数に丸めたものを計算するステップと、
２００単位に相当するウィンドウを２単位のピッチで読み込むステップと、
各ウィンドウ内のポイントの数を決定するステップであって、見つかったポイントの数が１８０分より長い期間に相当する場合、プロセッサが「プラトー」カウンタを増加させ、プラトーの最初のポイントの時間指標と最後のポイントの時間指標とをメモリ内に保持するステップと、
ＺＣＭ＿２進データ信号を得るために、プラトーの時間指標の間に位置する値を１に置き換え、他の値を０に置き換えることによって、ＺＣＭデータ信号を変換し、メモリ内に記録するステップと
を実行することによって、累積２次平均のデータに対してプラトーを検索する。
【００２１】
別の特徴によれば、ステップＦ中に、プロセッサが、初期データ値および最終データ値が１である横臥状態に相当する、プラトーの時間指標を決定するために、ＺＣＭ＿２進データ信号と位置Ｘ＿２進データ信号との比較を実行する。
【００２２】
別の特徴によれば、ステップＧ中に、プロセッサが、二分法指標を計算するために、プラトーの開始前の１時間と開始後の１時間の期間に相当するデータ、およびプラトーの終了前の１時間と終了後の１時間の期間に相当するデータを考慮に入れない。
【００２３】
本発明の他の特徴、詳細および利点は、添付の図面を参照して以下の説明を読むことによって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】位置Ｘ信号の値の一例を示す図である（ステップＡ）。
【図２】センサが着用されていないために利用不可能なデータを削除した後の位置Ｘ信号の値の同じ例を示す図である（ステップＢ）。
【図３】異常データに対してフィルタを適用した後の位置Ｘ信号の値の同じ例を示す図である（ステップＣ）。
【図４】平滑化前の位置Ｘ信号の値の同じ例に対応する位置Ｘ＿２進値の同じ例を示す図である（ステップＤ）。
【図５】平滑化後の位置Ｘ信号の値の同じ例に対応する位置Ｘ＿２進値の同じ例を示す図である（ステップＤ）。
【図６】分散フィルタを適用する前のＺＣＭ信号のＺＣＭ＿時間値の例を示す図である（ステップＥ）。
【図７】分散フィルタを適用した後のＺＣＭ信号のＺＣＭ＿時間値の同じ例を示す図である（ステップＥ）。
【図８】累積２次平均を用いて分散フィルタを適用した後のＺＣＭ信号のＺＣＭ＿時間値の同じ例を示す図である（ステップＥ）。
【図９】ＺＣＭ信号の変換後のＺＣＭ＿２進値を示す図である（ステップＥ）。
【図１０】二分法指標の計算に必要な値を示す図である。
【図１１】ステップＥ中にプラトーの存在の決定を可能にする読み出しウィンドウを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明による個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定するための方法の実施形態の限定されない例が、ここで説明される。−個人の体温を表すデータ信号を生成する温度センサと、
時間に亘って個人の活動を表す第１のＺＣＭ信号、および時間に亘って上昇する垂直線に対する個人の傾きを表す第２の位置Ｘ信号という２個のデータ信号を同時に生成する加速度計と
から少なくとも構成される携帯モジュールからのデータを使用する。
【００２６】
一例として、使用される加速度計は、活動の読み出し（または、各期間について信号が０を横切る回数に相当する「ＺＣＭ」ゼロ交差モードＺＣＭ（ゼロ交差モード））であることができる）または１分ごとの傾き（または「位置Ｘ」）の読み出しを生成することができる「ＡＤＸＬ３４５」加速度計であることができる。温度センサは、好ましくは、５分ごとに体温を測定するように構成された赤外線タイプのセンサである。
【００２７】
携帯モジュールは、例えばブルートゥース（登録商標）、ＷＩＦＩ、またはＧＰＲＳ接続を介してコレクタモジュールと無線通信回路を介して接続され得る。前記コレクタモジュールは、信号をサーバに通信する。この通信は、例えば、プロセッサ、メモリ、およびモジュールのメモリ内に一時的に記憶され、通信回路を介してサーバのメモリに送出されるデータを使用するプログラムなどの処理ユニットを含む、例えばサーバなどの計算リソースの通信回路による、ＧＰＲＳ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷＩＦＩ、ＬＩＦＩ、赤外線、無線または有線であることができる。
【００２８】
いくつかの実施形態では、携帯モジュールはサーバに接続される必要はない。実際、携帯モジュールは、モジュールのメモリ内に一時的に記憶された、センサおよび加速度計からのデータを使用する、処理ユニット、例えばプロセッサ、メモリ、およびプログラムとして計算リソースを含むことができて、個人の二分法指標Ｉ＜Ｏを自動的に決定する方法を実行する。言い換えれば、携帯モジュールおよびサーバの機能は、１つの携帯型要素の中で再統合され得る。
【００２９】
したがって、２４時間ごとに、サーバは、例えば、２４時間の期間に亘って５分ごとに取得された個人の体温の代表値の連続に相当する第１の信号と（より高い頻度はもちろん、使用され得るが、体温の変化が遅いとすれば、必ずしも適切とは限らない）、例えば、２４時間という期間に亘って毎分取得された個人の活動を表す連続する値に相当する第２の「ＺＣＭ」信号と、例えば、２４時間の期間に亘って毎分取得された、上昇する垂直線に対する個人の傾きを表す値の連続に相当する第３の「位置Ｘ」信号（図１）という３個のデータ信号に相当する測定値を受信する。
【００３０】
「２４時間」とは、２４時間という期間を意味し、これは、数分程度から最大１時間程度までの補正係数（この期間に加算または減算することができる）を含むことができる  。この補正係数は、例えば、１つまたは複数の過去のサイクルに亘って、これらのサイクルの持続時間を決定するために、個人の以前の測定値に基づいて計算され得る。この係数は、例えば過去の測定値および、または様々な予測係数に基づいて、個人の将来のサイクルの持続時間の統計的推定値に基づいて決定されることも可能である。
【００３１】
「位置Ｘ」値または「ＺＣＭ」値と同数の温度値を得るために、サーバは、メモリ内に記録された温度データに対して、３次スプライン多項式補間を使用して正規化ステップを実行し、その結果、各温度読み出しは、各「位置Ｘ」および「ＺＣＭ」値対時間についての温度値を得るために、５個の値を供給する。
【００３２】
続いて、携帯モジュールが着用されていない場合、携帯モジュールによって生成されたデータを削除するステップが、サーバによって実行される。この目的のために、サーバは、その実行中に、３０℃未満の温度値の識別ならびにその時間指標、すなわち測定を行うための時間基準の識別を可能にするプログラムを含む。このアルゴリズムは、３０℃未満の温度値、ならびに同じ時間指標を有する「ＺＣＭ」値および「位置Ｘ」値をメモリから削除する（図２）。
【００３３】
携帯モジュールが上下逆に着用された場合、負の角度値では検出されないように、「位置Ｘ」傾き信号から値を補正するステップが実行され得る。このために、「位置Ｘ」値が９０°より大きい場合、そのときサーバによって実行されるプログラムは、１８０から「位置Ｘ」値を減算することによって、以下の変換：１８０−「位置Ｘ」値を実行する。
【００３４】
続いて、サーバは、「ＺＣＭ」信号および「位置Ｘ」信号からの異常データをプロセッサによって識別し、かつゼロにリセットするステップを実行する。これを実行するために、プロセッサは、「位置Ｘ」および「ＺＣＭ」データ全体について、以下のサブステップ：
ａ）メモリ内で重要な測定の持続時間Ｘ（例えば、３１分）に対応する連続する値である第１のＸブロック（例えば、３１個）をプロセッサによって選択するステップと、
ｂ）増加する順にブロックの値を分類するステップと、
ｃ）固有のデータセットを得るために、ブロックの値の繰り返しを削除するステップと、
ｄ）固有データセットの第１の値の中央値を計算するステップと、
ｅ）Ｙ測定の分（それぞれ５）に対応するＹサブブロック（例えば５個）データ当たりのＸ値（３１個）のブロックを読み取り、中央値よりも大きいＺ＜Ｖ未満の値（例えば２個）が存在する場合、Ｙサブブロック（例えば５個）データをメモリ内でゼロにリセットするステップと、
ｆ）連続する値の次のブロックで、ステップａ）からステップｅ）までを繰り返すステップと
を独立して実行する。（図３）。
【００３５】
異常値「ＺＣＭ」および「位置Ｘ」を除去するステップに続いて、サーバは「位置Ｘ」信号および「ＺＣＭ」信号の値を、２進値０または１に変換する。２進値１は休息状態に相当し、２進値０は活動状態に相当する。
【００３６】
これを行うには、位置Ｘ信号の全体に対して、プロセッサが、
以下のサブステップ：
増加する順に値を分類するステップと、
固有のデータセットを得るために、値の繰り返しを削除するステップと、
固有のデータセットの最初のＸ（３１個）の値に亘って最小中央値を計算するステップと
を実行することによって、最小中央値を決定し、メモリ内に記録し、
以下のサブステップ：
減少する順に値を分類するステップと、
固有のデータセットを得るために、値の繰り返しを削除するステップと、
固有データセットの最初のＸ（３１個）の値に亘って最大中央値を計算するステップと
を実行することによって、最大中央値を決定し、メモリ内に記録し、
最小中央値および最大中央値の平均に相当する閾値中央値を決定し、メモリ内に記録し、
位置Ｘ＿２進データ信号を得るために（図４）、閾値中央値よりも厳密に小さい値を０に置き換え、閾値中央値より大きいまたは等しい値を１に置き換えることによって、「位置Ｘ」データ信号を変換し、メモリ内に記録し、
位置Ｘ＿２進データ信号のメモリ内に記録された値を平滑化し、同一ではない値によって区切られたデータのセットが１時間３０分未満の期間に相当する場合、前記データセットの値が０から１へ、および１から０へ反転される（図５）。
【００３７】
言い換えれば、セットに含まれる２進値の数が９０個未満である場合、そのとき前記セットの２進値は反転される。
【００３８】
「ＺＣＭ」値を２進値に変換するために、「ＺＣＭ」信号全体に亘ってプロセッサは、以下の演算：
０と１との間で変化するＺＣＭ＿時間（図６）と呼ばれる新しいデータセットを得るために、各「ＺＣＭ」値を信号の最大値で除算することによって「ＺＣＭ」値を正規化するステップと、
１０ポイントに亘って分散フィルタを「ＺＣＭ＿時間」データセットに適用するステップ
とを実行する。
【００３９】
したがって、時間指標ｉが修正される各ポイントに対する「ＺＣＭ＿時間」内で、分散フィルタは、ｉからｉ＋９（図７）の範囲に及ぶことになる。
【００４０】
例えば：
ＺＣＭ＿時間［０］＝
Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ＿Ｖａｒｉａｎｃｅ（ＺＣＭ＿時間［０］，ＺＣＭ＿時間［１］，．．．，ＺＣＭ＿時間［９］）
ＺＣＭ＿時間［１］＝
Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ＿Ｖａｒｉａｎｃｅ（ＺＣＭ＿時間［１］，ＺＣＭ＿時間［２］，．．．，ＺＣＭ＿時間［１０］）
ＺＣＭ＿時間［２］＝
Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ＿Ｖａｒｉａｎｃｅ（ＺＣＭ＿時間［２］，ＺＣＭ＿時間［３］，．．．，ＺＣＭ＿時間［１１］）
ＺＣＭ＿時間信号、すなわち（時間指標ｉの）各ＲＭＳポイントからの累積２次平均ＲＭＳの計算は、前のＲＭＳポイント（時間インデックスｉ−１）と２個のＺＣＭ＿時間ポイントに亘るＲＭＳの結果との合計である（図８）。
【００４１】
例えば：
ＲＭＳ［０］＝Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ＿ＲＭＳ（ＺＣＭ＿時間［０］，ＺＣＭ＿時間［１］）
ＲＭＳ［１］＝Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ＿ＲＭＳ（ＺＣＭ＿時間［１］，ＺＣＭ＿時間［２］）＋ＲＭＳ［０］
ＲＭＳ［２］＝Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ＿ＲＭＳ（ＺＣＭ＿時間［２］，ＺＣＭ＿時間［３］）＋ＲＭＳ［１］
【００４２】
さらに、プロセッサは、「ＺＣＭ」信号全体で、以下の演算：
以下のサブステップを実行することによって、累積２次平均のデータに対するプラトーを求めるステップであって：
２次平均の各値に因子１０４を乗算し、最も近い整数に丸めたものを計算するステップと、
２ユニットのピッチで、例えば２００ユニットで、対応するウィンドウを読み込むステップであって、言い換えれば、ウィンドウは、同時に２次平均の２００個までの値を読み込む可能性を与え、２から２へ移動され、すなわち、ウィンドウの幅は２００ユニットであり、その長さは信号のサイズである（図１１）、ステップと、
ウィンドウが少なくとも１８０個の２次平均値を含む場合、プラトーの存在を決定するステップであって、プロセッサによって実行されるプログラムは、そのときプラトーの最初と最後のポイントの時間指標をメモリ内に保持する、ステップと
を実行するステップと、
「ＺＣＭ＿２進」データ信号（図９）を得るために、プラトーの時間指標の間に位置する値を１に置き換え、他の値を０に置き換えることによって、ＺＣＭデータ信号を変換し、メモリ内に記録するステップと
を実行する。
【００４３】
これらの２進変換ステップに続いて、サーバは、「ＺＣＭ」信号および「位置Ｘ」信号の２進値を比較し、１に等しい少なくとも１８０個の２進値のセットによって表される、個人の少なくとも１つの休息状態を識別する。
【００４４】
最後に、サーバは、二分法指標を計算し、以下の等式を適用することによって、画面などの表示手段上の表示に進む。
【００４５】
【数２】
2019500191.tif 000004
ＮＢＣは、ステップＥ中に識別された横臥状態に位置する、個人の活動対時間を表す第１の「ＺＣＭ」信号の値の数であり、その値は、ステップＥ中に識別された横臥状態の外側に位置する、個人の活動対時間を表す第１の「ＺＣＭ」信号の値の中央値よりも大きい値であり、
ＮＢＬは、ステップＥ中に識別された横臥状態の外側に位置する、個人の活動（ＺＣＭ）を表す第１のＺＣＭ信号の値の数である。
【００４６】
これを実施するために、サーバは、そのプロセッサ上でプログラムを実行することによって、以下のサブステップ：
「ＺＣＭ＿Ｃ」という名前でメモリに記憶され、そのポイントがプラトーに含まれる「ＺＣＭ」値のセットを識別するステップと、
「ＺＣＭ＿Ｌ」という名前でメモリに記憶され、そのポイントがプラトーの両側にある「ＺＣＭ」値のセットを識別するステップと、
ＺＣＭ＿Ｌ値に相当する中央値「Ｍｅｄ＿Ｌ」を計算するステップと、
「ＺＣＭ＿Ｃ」内で、中央値「Ｍｅｄ＿Ｌ」を超えるポイント数ＮＢ＿Ｃ、および「ＺＣＭ＿Ｌ」内で、ポイント数ＮＢ＿Ｌを数えるステップと、
二分法指標の方程式を解決するステップと
を実行する。
【００４７】
好ましい実施形態では、精度を向上させるために、プロセッサが、二分法指標を計算するために、プラトーの開始前の１時間と開始後の１時間に相当するデータ、およびプラトーの終了前の１時間と終了後の１時間に相当するデータを考慮に入れない。言い換えれば、ＺＣＭ＿Ｃは、プラトーの最初と最後の１時間を除いて、ポイントがプラトー内に含まれるＺＣＭ値のセットに相当し、ＺＣＭ＿Ｌは、プラトーの１時間前およびプラトーの直後の１時間を除いて、ポイントがプラトーの両側にあるＺＣＭ値のセットに相当する。
【００４８】
したがって、この特定の実施形態では、二分法指標を計算するために、後者は、２４時間のスライス当たり２０時間の期間に亘ってのみ計算される（図１０）。
【００４９】
別の実施形態によれば、これが中央値を計算するために必要とされる場合、中央値の計算を実行するために十分な数の値を得るために、「ＺＣＭ」または「位置Ｘ」信号の最後の値と同一の１６個の値のセットが、信号の最後に加算され得る。
【００５０】
さらに、二分法指標が９７％より大きい場合、これは個人がよく眠っており、その人の概日リズムが乱されていないことを意味する。
【００５１】
二分法指標が９７％未満の場合、入院している個人における、特にがん患者にとって顕著な、生存に関して不良な予後因子を表す。
【００５２】
この結果を得ることは、がんに罹患した個人の概日リズムを知る可能性を与え、抗がん剤の時間調節投与の最適化を可能にし、それにより、耐性および抗がん剤の効率の改善を可能にする。
【００５３】
本発明によるそのような方法は、各個人にとって最適な時間および治療案を精緻化することを目指して、医師を助ける可能性を与える。
【００５４】
加えて、上記の全ての変数は、測定されたデータおよび／または統計的な推定値に基づいて定義される動的変数（例えば、上記の２４時間のようなものなど）であることができる。したがって、補正係数が加算され、またはそれらから減算されることが可能である。そのような補正係数は、例えば本明細書に記載されるように、患者間の個々の変動を所与の変動について考慮に入れることができる。
【００５５】
本発明の説明およびそれに関する図面は、本発明の範囲を限定するために提供されるのではなく、単に選択された実施形態を例示するものである。当業者であれば、特定の所与の実施形態の技術的特徴は、実際には逆のことが明確に言及されないならば、またはこれらの特徴が両立しないことが明らかであるならば、他の特定の他の実施形態の特徴と実際に組み合わせることができる。さらに、特定の所与の実施形態に記載された技術的特徴は、その反対が明確に言及されない限り、この実施形態の他の特徴から分離されることが可能である。
【００５６】
本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義される分野から逸脱することなく、多くの他の特定の形態下で実施形態を可能にすることは、当業者には明らかである。それらは例示として考慮されるべきであり、本発明は上記の所与の詳細に限定されるべきではない。
【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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【国際調査報告】
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