(57)【要約】電子生体測定同一性認識若しくは照合のための方法及び装置である。特定の個人の脈拍パターンの表象と、複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、特定の個人が誰であるか特定する第１の生体測定サインを生成し蓄積することと、上記の生成するステップの後、選択した個人の脈拍パターンの表象を取得し、選択した個人の脈拍パターンと、上記複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、第２の生体測定サインを生成することと、選択した個人が特定の個人であるかどうか判定するために、上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインと比較することとを含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人がだれであるか確認する方法であって、
特定の個人の脈拍パターンの表象と、複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、特定の個人が誰であるか特定する第１の生体測定サインを生成し蓄積するステップと、
上記の生成するステップの後、選択した個人の脈拍パターンの表象を取得し、選択した個人の脈拍パターンと、上記複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、第２の生体測定サインを生成するステップと、
選択した個人が特定の個人であるかどうか判定するために、上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインと比較するステップと
を含む方法。
【請求項２】
上記の生成し蓄積するステップが、複数の第１の生体測定サインを生成して蓄積し、個々の個人の脈拍パターンの表象と、脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、夫々の個人がだれであるか確認するステップを含み、
上記の比較するステップが、上記第１の生体測定サインの各々に関して実施されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数の個人の脈拍パターンの表象を取得し、少なくとも選択された数のそれら表象から複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の表象を導出し蓄積する予備的なステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の表象を導出し蓄積する上記ステップが、複数の個人の異なるグループの夫々から脈拍パターンの共通特徴の複数の表象を導出し蓄積するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の表象を導出し蓄積する上記ステップが、複数の個人の脈拍パターンの平均を生成するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の表象を導出し蓄積する上記ステップが、主成分解析又は波形分解の一つを行うステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項７】
上記の比較するステップが、上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインの各々と相関させ上記第２の生体測定サインに最も近接して相関する上記第１の生体測定サインの一つを特定するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項８】
上記の相関させるステップが、個々の第１の生体測定サインと関連する相関係数を取得するステップを含み、
上記の比較するステップが更に、特定された第１の生体測定サインに関連する相関係数を相関係数閾値と比較するステップを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
上記の比較するステップが、
上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインと相関させ相関係数を取得するステップと、特定された第１の生体測定サインに関連する相関係数を相関係数閾値と比較するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
上記の第１の生体測定サインを生成し蓄積するステップが、ローカルデータベース内にサインを蓄積するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
上記の第１の生体測定サインを生成し蓄積するステップが、リモートデータベース内にサインを蓄積するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
上記の選択した個人の脈拍パターンの表象を取得するステップが、選択した個人の脈拍数における選択した脈拍数からの偏りを補償するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
上記の選択した個人の脈拍パターンの表象を取得するステップが、脈拍パターンの複数の表象を取得することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
上記の選択した個人の脈拍パターンの表象を取得するステップが、
一つの期間通して特定個人の脈拍パターンの不腔生体測定サインの表象を取得し、特定個人の脈拍パターンの複数の表象の各々から連続的な第１の生体測定サインを生成するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
個人がだれであるか確認する装置であって、
特定の個人の脈拍パターンの表象と、複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、特定の個人が誰であるか特定する第１の生体測定サインを生成し蓄積する手段と、
第１の生体測定サインが生成され蓄積された後、選択した個人の脈拍パターンの表象を取得し、選択した個人の脈拍パターンと、上記複数の個人の脈拍パターンの共通特徴平均の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、第２の生体測定サインを生成する手段と、
選択した個人が特定の個人であるかどうか判定するために、上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインと比較する手段と
を含む装置。
【請求項１６】
上記の生成し蓄積する手段が、複数の第１の生体測定サインを生成して蓄積し、個々の個人の脈拍パターンの表象と、脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、夫々の個人がだれであるか確認する手段を含み、
上記の比較する手段が、上記第１の生体測定サインの各々に関して実施されることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
上記の生成し蓄積する手段が、複数の個人の脈拍パターンの表象を取得する手段と、少なくとも選択された数のそれら表象から共通特徴の蓄積された表象を導出する手段を含むことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
上記の導出する手段が、異なるグループの夫々から共通特徴の複数の蓄積された表象を導出する手段を含むことを特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
上記の比較する手段が、上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインの各々と相関させ上記第２の生体測定サインに最も近接して相関する上記第１の生体測定サインの一つを特定する手段を含むことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
上記の相関させる手段が、個々の第１の生体測定サインと関連する相関係数を取得する手段を含み、
上記の比較する手段が更に、特定された第１の生体測定サインに関連する相関係数を相関係数閾値と比較する手段を含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
上記の比較する手段が、
上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインと相関させ相関係数を取得する手段と、特定された第１の生体測定サインに関連する相関係数を相関係数閾値と比較する手段を含むことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２２】
上記装置が、スマートカード、パスポート、運転免許証、バイオログオン特定証、パームパイロット、細胞埋め込み特定証、盗難防止装置、ＥＣＧモニタリング装置、ｅ−バンキング装置、ｅ−トランザクション装置、ペット特定証、物理アクセス装置、論理アクセス装置、及びＥＣＧと指紋モニタリングを組み合わせた装置のうちの、一つであることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２３】
上記装置は資源を確保するリモートログオンのためのＢｉｏログオン特定装置であることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２４】
上記装置が連続的に動作することを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２５】
上記の取得する手段が、選択された個人の手又は足で接触されるように構成されていることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２６】
上記装置が、
成功した認識の後限定された期間可動であり、その後次の成功する認識が為されるまで非可動であるスマートカード内に設定されていることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２７】
上記装置は、暗号キー又はデジタルサインと共に動作するように構成されていることを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２８】
信号が、時計のはめられている手首と、着用者のもう一方の手との間で計測される、腕時計に組み込まれた請求項１５に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［関連出願への相互参照］
本出願は、２００２年７月２９日出願の米国仮出願第６０／３９８８３２号の利益を主張するものであり、その開示全体が本明細書に参照されて組み込まれる。
［発明の背景］
【０００２】
本発明は、電子生体測定信号の取得、処理及び分析に関する。特に、本発明は、人の同一性の電子生体測定の認定及び照合のためのシステムと方法に関する。
【０００３】
本発明は、生体電気信号の取得、処理及び分析による人の同一性の電子生体測定の認定及び照合のためのシステム及び方法を提供する。
【０００４】
同一性認識は、自動銀行サービス、ｅ−コマース、ｅ−バンキング、ｅ−投資、ｅ−データ保護、資源へのリモートアクセス、ｅ−トランザクション、ワークセキュリティ、盗難排除デバイス、犯罪学的認定、安全入場、及び職場での入場登録を含む、生活の多数の場面で重要な役割を果たす。
【０００５】
単独で利用されても、スマートカード、暗号キー及びデジタル署名などの他の技術と統合されても、生体測定は、経済及び我々の日常生活の略全ての曲面に浸透すると予想されている。
【０００６】
コンピュータシステムは、ユーザ認識のためにパスワードや個人識別番号（ＰＩＮ）を用いる。セキュリティを維持するため、パスワードは定期的に変更されねばならないが、ユーザに実質的に負荷を掛けることになる。
【０００７】
人の同一性の生体測定の認定及び照合のための幾つかの進歩した技術が、開発されており、その先導となるものは、指紋認識、網膜及びアイリス認識、顔面認識、及び音声認識である。しかしながら、これらの技術は、複雑且つ不親切な取得の様相、光の状況や背景の雑音などの環境パラメータへの敏感度、及び高コストのために、限定された市場にのみ浸透してきたに過ぎない。更に、複雑な取得手順のために、上記技術は通常、オペレータの付添いが必要である。
【０００８】
指紋認識は、確立された技術であり最も成熟した技術であるが、しかしながら、幾つかの欠点がある。システムは、指紋所有者の肉体の存在を照合できず従って誤る傾向があり、オンラインの利用例に対する適合性を制限してしまう。光学センサは、高価で脆弱なデバイスであり、消費市場には概略不適合である。更に、犯罪学に関わるマイナスの意味合いを負っている。
【０００９】
網膜走査技術は、高パフォーマンスで特徴付けられる。しかしながら、それらは高精度光学センサを要求し、更にそれらは頭位の操作及び非常に鋭敏な器官である人間の目への操作を要求するのであるから利用し易いものとはいえない。光学センサは高価で脆弱である。
【００１０】
アイリス及び顔面認識システムは、遠くから画像を撮るので、使いやすい技術である。しかしながら、それらはデジタル写真器具を要求し、更に瞳孔サイズ変化と顔面表情の夫々に鋭敏であるだけでなく、採光状況にも鋭敏である。更に、アイリス認識のパフォーマンスは、暗い色の眼鏡やコンタクトレンズの利用により退行してしまい、顔面認識は顔まねにより惑う可能性がある。
【００１１】
音声認識は最も使いやすい技術であるが、しかしながら、その技術は低ノイズの設定を要求し、イントネーションを含む固有の可変のスピーチパラメータに非常に鋭敏である。更に、現存する従来の録音技術は、スピーチベースの認識システムを欺くために利用される可能性がある。
【００１２】
従って、現存のセキュリティシステムとの統合のためだけでなく、スタンドアローンでの利用のための、信頼でき確固としており、（オンラインでもオフラインでも）欺くのが困難であり、低コストで使いやすい同一性認識システムを求める要求が、存在する。
【００１３】
［発明の概要］
本発明によると、個人は、
特定の個人の脈拍パターンの表象と、複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、特定の個人が誰であるか特定する第１の生体測定サインを生成し蓄積するステップと、
上記の生成するステップの後、選択した個人の脈拍パターンの表象を取得し、選択した個人の脈拍パターンと、上記複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積された表象との間の差異を形成することによって、第２の生体測定サインを生成するステップと、
選択した個人が特定の個人であるかどうか判定するために、上記第２の生体測定サインを上記第１の生体測定サインと比較するステップとによって、
だれであるか確認される。
【００１４】
複数の個人の脈拍パターンの共通特徴の蓄積される表象は、そのような表象を計測して蓄積し蓄積された表象の全ての平均を取ることによって、若しくは主成分解析、波形分析などの技術を利用することによって、取得され得る。
【００１５】
個人（個体）は、人間でも動物でもよい。
【００１６】
本発明の好適な実施形態に係る装置は、個人の同一性の認識のため患者の特定の生体電気信号の自動抽出を行う。この装置は広範なデバイス及びシステムに組み込むことができる。少しの非限定の例を挙げる。スマートカード、パスポート、運転免許証、バイオログオン特定証、パームパイロット、細胞埋め込み特定証、盗難防止装置、ＥＣＧモニタリング装置、ｅ−バンキング装置、ｅ−トランザクション装置、ペット特定証、物理アクセス装置、論理アクセス装置、及びＥＣＧと指紋モニタリングを組み合わせた装置。当業者には他のものでも組み込み可能であることは明白である。
【００１７】
本発明に係る装置は、連続的に、若しくは要求あり次第、動作し得る。装置は、選択された個人の手又は足で接触される電極を有することにより、選択された個人の脈拍パターンの表象を取得するように構成され得る。請求項の装置がスマートカードに設けられているとき、カードは、成功した認識の後限定された期間可動であり、その後次の成功する認識が為されるまで非可動であってもよい。装置は、暗号キー又はデジタルサインと共に動作するように構成されていてもよい。
【００１８】
本発明の一つの実施形態によると、装置が腕時計に組み込まれ、信号が、時計のはめられている手首と、着用者のもう一方の手との間で計測される。時計の背面は、手首の背面と接触する導電体（例えば、金属プレート）からできており、時計の正面にはもう一方の手の指で触れられる必要のある別の金属接触子が設けられる。時計は着用者の同一性の確証を示し、及び／又は、ドア、コンピュータ、金庫などの物理的若しくは論理的にロックされたデバイスを作動する信号を、伝達し得る。一方で、時計は着用者に関する個人情報を伝達できる。
【００１９】
本発明の好適な実施形態に係る方法は、電子心臓病信号識別を基にする。分析は鼓動と同調して実施され、一般母集団に共通な特性を除去し、通常生の電子心臓病信号では検出できない電子生体測定、即ち生体測定サインを構成する患者の特定の特性を強調する。
【００２０】
本発明に係る方法は、唯一の電子生体測定サインに変換される生体電気信号の収集を基にしている。電子生体測定サインの唯一性により、システムを欺くことは非常に難しくなっており、固有の強固さにより、リモートやオンラインの適用例だけでなくローカルの適用例にも理想的なものとなっている。更に、システムは、開かれた及び閉じられたサーチモードの両方をサポートする高認識パフォーマンスにより特徴付けられる。開かれたサーチは、多くの蓄積されたサインが一人の患者を特定するためにサーチされるというものであり、閉じられたサーチは、一つの蓄積されたサインが一人の患者の同一性を照合するために調査されるというものである。本発明に係る電子生体測定システムの重要な長所は、その単純で率直な収集技術であり、低コストでユーザフレンドリな収集装置を含み、熟練したオペレータを求める要求を除去する。
【００２１】
本発明は、新規の電子心臓病信号の収集、処理、及び分析を基にする。概略、心臓で生成される電気信号は、通常患者の胸に装着される従来の表面電極を利用して採取されうる。信号は、生成する組織の電気的方向に従って投射される、個々の鼓動の間の異なる関数ステージを表象する複数の要素から構成される。電極の配置を僅かに変化させても、個別の信号の要素につき明確な若しくは不明確な程度まで、受信した信号の形態に激烈な変化を生じる可能性がある。
【００２２】
本発明は、配置内部での電極配置の変動に徹底して揺るがない、患者特有の一貫した信号を生成する電極配置位置が存在するという事実を利用する。これらの配置は（指やつま先を含む）腕や足であり、これらにより一貫した再生可能な電子心臓病信号が与えられる。これらの配置位置内部での電極配置の位置変動に対する強固さは、電極が肢端に近接してある限り変動しない一定の電子心臓病信号投射を制御する。
【００２３】
電子心臓病信号は、脈拍の変動に影響される。これは公知の電子心臓病の変動原因である。脈拍変動は、電子心臓病信号の’ＱＲＳ’要素に関連する’Ｐ’要素や’Ｔ’要素（これら要素は図５に示される）の潜在的変化を起こす。しかしながら、脈拍変動は、信号複素数の既往の、脈拍駆動の調整により、自動的に補償され得る。更に、システムの順応性ある動作モードは、脈拍誘発変化を追跡し補償できる。このことは、脈拍波形の１サイクルの時間スケールを圧縮したり拡張したりすることで、為され得る。波形特徴（例えば、Ｓ−Ｔ、Ｐ−Ｑセグメント期間）と脈拍との間の関係を記述するより洗練された定式が利用され得る。
【００２４】
異なる個人は、心臓組織構造、心臓方向、及び電気組織方向における通常の変動のための電子心臓病信号の患者特定の詳細を示し、それらは四肢から計測された電子心臓病信号に反映する。しかしながら、電子心臓病信号において、患者特定の詳細は、一般母集団に共通な主要な電子心臓病特性により不明瞭なものとなる。本発明により、これら共通特徴を除去、電子心臓病信号から導出される同一性認証サインを独特の生体電気サインとして利用することで、患者特定の詳細が明らかにされ個人の高パフォーマンス認識が可能になる。
【００２５】
［発明の詳細な説明］
本発明に係るシステムの好適な実施形態は、電子生体測定認定（Ｅ−ＢｉｏＩＤ）システムと称され、図１に例示として示される。この実施形態では、複数個人の鼓動の共通特性の蓄積された表象は、複数個人の鼓動の平均である。しかしながら、例えば、主成分解析や波形分解で達成され得るような別のタイプの共通特性の蓄積された表象を、別の実施形態が利用してもよい。
【００２６】
好適な実施形態では、Ｅ−ＢｉｏＩＤシステムの基本の要素は、信号取得モジュール１２、信号処理モジュール１４、及び出力モジュール１６であり、それらは単一ハウジング内に実装される。別の実施形態では、局所で取得した電子生体測定信号の遠隔分析が、信号取得、処理及び出力のための機能要素を分割して実施されてもよい。図１に示される要素の各々は、本開示と組み合わせて既に公知といえる原理及び技術に基づいて、当業者であれば容易に実施され得る。
【００２７】
図２は、Ｅ−ＢｉｏＩＤシステムでの信号取得モジュールの構成の好適な形態を示す。データ取得モジュールは、一対のセンサ２２、プリアンプ２４、バンドパスフィルタ２６、及びアナログデジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ２８を含むのが好ましい。これらの要素の各々は、本開示と組み合わせて既に公知といえる原理及び技術に基づいて、当業者であれば容易に実施され得る。
【００２８】
センサ２２は、鼓動パターンを検出できるどのタイプのものでもよく、例えば、標準的なコンピュータキーボードの“付加装置”として接続される金属プレートセンサであればよい。患者は、２本の指でセンサに触れさえすればよい。
【００２９】
図３は、Ｅ−ＢｉｏＩＤシステムでの信号処理モジュール１４の好適な要素を示す。信号処理モジュールは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）３２、デュアルポートラム（ＤＰＲ）３４、電気消去プログラム可能読み取り専用メモリ（Ｅ２ＰＲＯＭ）３６、及びＩ／Ｏポート３８を含むのが好ましい。これらの要素の各々は、本開示と組み合わせて既に公知といえる原理及び技術に基づいて、当業者であれば容易に実施され得る。信号処理モジュール１４は、ポート３８を介して、信号取得モジュール１２及び出力モジュール１６に接続する。
【００３０】
別の実施形態では、信号処理モジュールは、適切なプログラムによりパーソナルコンピュータで実現可能である。そのパーソナルコンピュータは拡張可能計算機プラットフォームであり、家庭、オフィス若しくは大学／企業環境での現存するコンピュータ施設の中にシステムを簡単に統合できる。
【００３１】
出力モジュール１６は、ＬＣＤやＣＲＴモニタなどの専用ディスプレイから構成されるのが好ましく、ロッキング機構などの外部電気装置の動作のための中継器を含んでもよい。一方で、出力モジュールは、認識結果を更なる活動のために遠隔場所に中継する通信ラインを含んでもよい。
【００３２】
信号取得、処理、及び分析
生体電気信号、即ち鼓動信号は、簡素な方法で取得され、その方法では患者は数秒間２枚の金属プレートに接触するように支持される。金属プレートは生体電気信号をアンプ２４に導き、アンプ２４は生体電気信号を所望の電圧範囲に増幅する。好適な実施形態では、電圧範囲は０〜５ボルトである。
【００３３】
増幅された信号は、４〜４０Ｈｚの好適な周波数範囲以外の寄与を除去するために、フィルタ２６を通過する。一方で、より広い範囲の０．１〜１００Ｈｚがノッチフィルタと共に利用され主要な周波数干渉（５０／６０Ｈｚ）が拒絶されてもよい。信号のデジタル化は、好ましくは約２５０Ｈｚのサンプリング周波数で、１２−ビットＡ／Ｄコンバータ２８によって為されるのが好ましい。
【００３４】
モジュール１４では、信号は、概ね外因性電気特性に関連する信号規模変数を説明するために、’Ｒ’ピークの規模で正規化される。正規化されたデータは、予め格納される電子生体測定サインテンプレートに対比される電子生体測定サインに変換される。対比の結果は、定量化され、任意で信頼度は割り当てられ、出力モジュール１６に伝送される。出力モジュール１６はＥ−ＢｉｏＩＤシステムの利用者に認識内容をフィードバックし、錠やサイレンなどの外部装置、ネットワークログイン確認などの仮想装置、又は通信リンクも活動させる。
【００３５】
別の実施形態では、Ｅ−ＢｉｏＩＤシステムは、多くの機能要素がＡＳＩＣベースのシステムで実装されている完全に統合されたコンパクトデバイスとして実現される。
【００３６】
動作の原理
生体測定認識は、新たに取得された生体測定サインを、登録若しくは記録された生体測定サインテンプレートデータベースのテンプレートと比較することが求められる。ここでは、システムの動作の２つのフェーズ：登録と認識が要求される。
【００３７】
登録フェーズ
好適な実施形態では、個々の新しい患者は２枚の金属プレートに、各々の手で１本ずつの２本の指で触れるように指示される。別の実施形態では、患者は、手や足の他の部位で金属プレートに触ってもよい。システムは、患者の脈拍数をモニタし記録を開始し、少なくとも２０秒間続けるのが好ましい。要求される正確さのレベルに依存するが、より短い間隔も用いられ得る。記録が終了すると、システムは、登録されたセグメントの２つの部分から導出される少なくとも２つの生体測定サインを比較してサインの一貫性を照合するセルフテストを行う。２つの部位は、２つの半分のものでもよく、２つのより大きい重なり合うセグメントであってもよい。２つの部位は、２つの生体測定サインを導出するのに利用される。セルフテスト結果が成功すれば、その患者の登録が終了し、成功しなければ、手順が繰り返される。成功した記録が、電子心臓信号、若しくは一連の電子心臓信号の構築の為に利用され、それらは電子心臓信号データベースに付加される。
【００３８】
電子心臓信号は、データセットに参加された全ての患者に共通な特性を除去することによって、電子心臓サインテンプレートのセットに変換され、このことにより、患者特質識別特性を強化することになる。
【００３９】
好適な実施形態では、システムは、全平均の電子心臓テンプレートを形成するが、その全平均は、全体プールの患者の正規化された電子心臓信号の同期平均により計算される。全平均は、上述の共通特性を表象し、電子心臓信号の各々からの全平均の差異は、明瞭な患者特質の電子生体測定テンプレートサインのセットを生じることになる。別の実施形態では、主成分分析や波形分解などの共通特性を除去する他の手段が、利用され得る。
【００４０】
別の好適な実施形態では、サブセット内の類似とサブセット間の格差を最大化するように、データベースが幾つかのサブセットに分割され、幾つかの明瞭な全平均を作成する。サブセットへの区分は、線形分類、ベイズ分類、ファジー分類若しくはニューラルネットワークなどの標準的なパターン分類スキームを利用して、為され得る。
【００４１】
電子心臓信号間での類似性の適切な表象として全平均の正当さを確証するためだけでなく、サーチプロセスを簡素に且つ短くするために、大きいデータベースの場合のサブセットへの区分は有用である。
【００４２】
図４は、データベースに加えられた２０人の患者のプールから構築された、全平均の例を示す。
【００４３】
図５は、電子心臓信号の１０例を示し、図６は、データベースに含まれる全ての患者に共通する特性を除去することによって上記電子心臓信号から導出される電子生体測定テンプレートサインを示す。特に、図６の各々のサインは、図５の対応する信号から図４の波形を引くことによって、得られる。元の電子心臓信号はよく似ているが、導出される電子生体測定サインは顕著に表明される差異を示すことがよくわかる。これらの差異は、Ｅ−ＢｉｏＩＤシステムの認識能力の基礎となる独特の電子心臓格差を生来的に反映するものとなる。
【００４４】
認識フェーズ
認識フェーズでは、患者は登録フェーズのときと同様にシステムに係わるが、しかしながら数秒のオーダーのより短い記録時間で充分となる。
【００４５】
好適な実施形態では、システムは照合手続き（閉じられたサーチ）を実行する。システムは取得された信号を処理し、電子生体測定患者サインを形成し、サインを脈拍数に従って調整し、調整された電子生体測定サインを患者の登録された電子生体測定サインテンプレートと比較する。
【００４６】
別の好適な実施形態では、システムは同一手続き（開かれたサーチ）を実行する。システムは、全体の若しくは区分されたデータベースに対する比較処理を繰り返し、調和する同一性の同定を行う。
【００４７】
好適な実施形態では、比較は、電子生体測定サインσｊと電子生体測定サインテンプレートΦｉとの間の相関係数ρを計算することにより、実施される。以下のようになる。
【００４８】
2005534378.tif 000002
【００４９】
相関係数は、２乗されつつその元の符号を維持する：η＝ｓｉｇｎ（ρ）＊｜ρ｜２。別の実施形態では、比較は、電子生体測定サインの間のＲＭＳなどの、他の類似の測定に基づいてもよい。
【００５０】
閉じられたサーチか開かれたサーチか操作のモードに依存して、比較により一つ若しくは複数の相関係数を生じる。閉じられたサーチでは、符号が維持された２乗相関係数（η）は、認識判定を為すために利用される。所与の閾値より大きい値は、肯定的な同一性、即ち合致として受けとめられる。ボーダライン、閾値近傍の値は、記録の拡張若しくは繰り返しの必要を示し得る。開かれたサーチでは、最も高い係数が選択された閾値より上であれば、全ての符号維持２乗相関係数の中での最大の符号維持２乗相関係数により、最も本当らしい患者同一性を生じることになる。
【００５１】
前もってセットされた閾値は、要求される信頼レベルから導出される。より高い信頼レベルはより高い閾値を要求する。一つの実施形態では、０．８より大きい符号維持２乗相関値は適合の特性を示し、０．７より小さい符号維持２乗相関値は不適合の特性を示す。従って、０．８より大きい符号維持２乗相関値は真の適合値と考えることができ、０．７より小さい値は不適合値と考えることができる。
【００５２】
図７の上方グラフは、符号時２乗相関値の散乱プロットを示し、０．８閾値を点線でマークしている。適合値（円）と不適合（星）との間の明確な分離は明白である。他の２つのグラフのヒストグラムは、Ｅ−ＢｉｏＩＤシステムの効果的な認識能力の異なる見方を示し、そこでは不適合値はゼロ値（相関無し）近傍に集中し適合値は１．０（絶対相関）近くに密度高く分布することがわかる。
【００５３】
別の実施形態では、マルチパラメータスキーム（例えば、ファジーロジックスキーム）などのより洗練された判断スキームが利用され得、そのマルチパラメータスキームは一つ以上の距離計測を利用する。例えば、多重相関値がセグメントデータ分析から導出され得る。
【００５４】
好適な実施形態では、信号内の変更が生じるときに電子心臓病信号を患者のデータベースファイルに加えることによって、システムは時間の経過と共にそのパフォーマンスを向上する。その後の認識では、システムは新たに取得された信号を処理し、脈拍数を計算し、電子生体測定患者サインを形成し、最も類似する脈拍数で登録された電子生体測定サインテンプレートを選択し、新たな電子生体測定サインを選択された登録電子生体測定サインテンプレートと比較する。
【００５５】
別の好適な実施形態では、システムは、長期間のシステムの動作の間に収集される信号を利用して登録された患者の電子心臓病信号での起こり得る変動を追跡し、もし一貫した変動が生じるならば登録された信号はこれら変動を反映するように自動的に調整される。この追跡の処理は長期間に渡る電子心臓病信号での漸次の変動を補償するが、しかしながら、臨床の心臓状況と関連して予想されるもののような急速、敏感な変動を補償するものではない。別の実施形態では、そのような敏感な変動は、医療的な相談の要求を示す患者に報告されてもよい。
【００５６】
例：登録のアルゴリズム
以下は、登録フェーズのための例示のアルゴリズムである。
ｉ．ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の新たな患者の２０秒、２５０Ｈｚデジタルサンプルを示し、ｎは時間の離散単位を示す。
ｉｉ．ｘｉ（ｎ）は４Ｈｚ−４０Ｈｚの範囲でバンドパスフィルタされる。
ｉｉｉ．フィルタされた信号は、ｙｉ（ｎ）で示される。
ｉｖ．フィルタされた信号ｙｉ（ｎ）は、ＱＲＳ複素数が探索され、’Ｒ’ピークをアンカーポイントと同一化する。
ｖ．フィルタされた信号ｙｉ（ｎ）は、維持され若しくはインバートされ、正の’Ｒ’ピークを得る。
ｖｉ．同一化されるＱＲＳ複素数が計算され平均脈拍数読み取りＰＲｉを確立する。
ｖｉｉ．フィルタされた信号ｙｉ（ｎ）は、アンカーポイント周りでセグメント化され、個々の’Ｒ’アンカーポイントの前に５０サンプル、アンカーポイントの後に９０サンプルを取る。
ｖｉｉｉ．個々のデータセグメントは、’Ｒ’アンカーポイントの大きさで正規化される。
ｉｘ．セグメントはアンカーポイント周りで整列されて平均化され、ｓｉ（ｎ）で示される患者の電子心臓病信号を生成する。
ｘ．患者の電子心臓病信号ｓｉ（ｎ）は、脈拍数に係る’Ｐ’と’Ｔ’の潜伏を正規化することによって、平均脈拍数ＰＲｉに従って調整される。調整された電子心臓病信号は、ｖｉ（ｎ）で示される。
ｘｉ．脈拍数を調整した患者の電子心臓病信号ｖｉ（ｎ）は、データベースに付加され、全平均Ｔ（ｎ）に持ち込まれる。
ｘｉｉ．システムデータベース内に格納された脈拍数を調整した電子心臓病信号の各々から全平均Ｔ（ｎ）を差し引くことによって、電子生体測定サインΦｉのセットが構築される。
【００５７】
以下は、認識フェーズのための例示のアルゴリズムである。
ｉ．ｘｊ（ｎ）は、テストされる患者の１０秒、２５０Ｈｚデジタルサンプルを示す。
ｉｉ．ｘｊ（ｎ）は４Ｈｚ−４０Ｈｚの範囲でバンドパスフィルタされる。
ｉｉｉ．フィルタされた信号は、ｙｊ（ｎ）で示される。
ｉｖ．フィルタされた信号ｙｊ（ｎ）は、ＱＲＳ複素数の位置が探索され、Ｒピークをアンカーポイントとして利用する。
ｖ．フィルタされた信号ｙｊ（ｎ）は、維持され若しくはインバートされ、正の’Ｒ’ピークを得る。
ｖｉ．同一化されるＱＲＳ複素数が計算され平均脈拍数読み取りＰＲｊを確立する。
ｖｉｉ．フィルタされた信号ｙｊ（ｎ）は、アンカーポイント周りでセグメント化され、個々のアンカーポイントの前に５０サンプル、アンカーポイントの後に９０サンプルを取る。
ｖｉｉｉ．セグメントはアンカーポイント周りで整列されて平均化され、ｓｊ（ｎ）で示される患者の電子心臓病信号を生成する。
ｉｘ．患者の電子心臓病信号ｓｊ（ｎ）は、平均脈拍数ＰＲｊに従って正規化される。脈拍数を調整した患者の電子心臓病信号は、ｖｊ（ｎ）で示される。
ｘ．脈拍数を調整した電子心臓病信号ｖｊ（ｎ）から全平均Ｔ（ｎ）を差し引くことによって、電子生体測定サインσｊが構築される。
ｘｉ．電子生体測定サインσｊと全ての登録された電子生体測定サインΦｉとの間の相関係数が計算されて２乗され、その元の符号を維持する。
ｘｉｉ．最大の符号維持２乗相関値が選択され前にセットされた閾値と比較される。
ｘｉｉｉ．選択された最大の符号維持２乗相関値が前にセットされた閾値より大きければ、正の適合が示され、患者が同一化される。
【００５８】
従って、電子生体測定同一性認識のための電子心臓病信号の取得、処理、及び分析の方法及び装置は、以下の登録及び認識のステップのどのサブセットを含んでもよい。
【００５９】
登録
患者からの電子心臓病信号の取得、デジタル化、及び格納；
ａ．電子心臓病信号データベースの編成；
ｂ．電子心臓病信号の類似性に基づくテンプレートデータベースの複数サブセットへの分割；
ｃ．一つ又はそれ以上の全平均の構築；
ｄ．患者固有電子生体測定サインの導出。
【００６０】
認識
照合
新たに捕獲された電子生体測定サインは、患者固有の登録された電子生体測定サインテンプレートと比較される；
ｅ．関連して格納された電子生体測定サインテンプレートと、新たに捕獲された患者の電子生体測定サインの相関と信頼度分析；
ｆ．認識結果の表示及び登録、及び／又は、物理的若しくは仮想的ローカル／リモートメカニズムの作動。
【００６１】
同一化
新たに捕獲された電子生体測定サインは、データベース内に加わる電子生体測定サインテンプレートの全てと比較される；
ｇ．全ての格納された電子生体測定サインテンプレートと、新たに捕獲された患者の電子生体測定サインの相関と信頼度分析；
ｈ．認識結果の表示及び登録、及び／又は、物理的若しくは仮想的ローカル／リモートメカニズムの作動。
【００６２】
特定の実施形態の前述の記載は本発明の概略の本質を充分に示すものであるから、周知の知識を利用して、過度の実験をすることもなく且つ包括的概念から乖離することなく種々の利用例に対してそれら特定の実施形態を容易に修正して適合することができ、従って、そのような適合及び修正は開示された実施形態の均等物の意義及び範囲の内部に包含されるべきであり、又、包含されることを意図する。本明細書で用いた文体若しくは用語は、記述のためのものであり内容を限定するものではない。手段、部材、及び種々の開示された機能を実施するためのステップは、本発明から乖離することなく種々の代替の形態を取り得る。
【００６３】
従って、上述の明細書及び／又は請求項で見出され、機能的記述が続く“・・する手段”及び“・・ための手段”という表現、若しくは方法のステップの用語は、現在若しくは将来存在し上述の明細書で開示される実施形態の正確な均等物であろうと無かろうと、列挙の機能を実行する、即ち、同じ機能を実施する他の手段若しくはステップが利用され得る、あらゆる構造的な、物理的な、化学的な若しくは電気的な要素若しくは構成、又はあらゆる方法のステップを定義しカバーすることを意図しており、更に、それらの表現は最も広い解釈を与えるように意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明に係るシステムの単純化したブロック図であり、信号取得モジュール、信号処理モジュール、及び出力モジュールから構成される。
【図２】図１のシステムの信号取得モジュールの一つの形態のブロック図である。
【図３】図１のシステムの信号処理モジュールの一つの形態のブロック図である。
【図４】テンプレートとして機能し得る、２０人の患者のデータベースから計算された、心電図信号波形の全平均を示す。
【図５】データベースに加わり図４の平均波形に寄与する１０人の患者の心電図信号波形のグループを示す。
【図６】図５の信号波形から導出された、心電図信号波形、即ちテンプレートのグループを示す。
【図７】図４の全平均波形に寄与した２０人の患者の符号維持平方相関値の散乱プロット及び分布ヒストグラムを示す。
【符号の説明】
【００６５】
１２・・・信号取得モジュール、１４・・・信号処理モジュール、１６・・・出力モジュール、２２・・・センサープレート、２４・・・プリアンプ、２６・・・バンドパスフィルタ、２８・・・Ａ／Ｄコンバータ。
【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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【国際調査報告】
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