(57)【要約】【課題】  生物医学装置，機械装置及びその他の物理プロセスからの位相空間非類似性データ解析により、重大事象を事前警告するさらに改善した方法を提供する。    【解決手段】  一番目の改良点は、時系列データを等確率性記号に変換することである。二番目の改良点は、同じ患者或いは過程からの多数のデータに対して、複数のデータチャンネルから、事前警告を行うチャンネル一貫性総計真正率を最大化する方法である。三番目の改良点は、種々の目的関数を使用して、位相空間非類似性指標から導かれて、最良の事前警告指摘を行うことである。四番目の改良点は、前記目的関数を最大限に生かすために、位相空間解析パラメータを検索する種々の方策を利用することである。五番目の改良点は、種々の生物医学や機械装置に応用する方法の有用性を示すことである。
2005533313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
重大事象の事前警告を提供するデータ処理方法において、
少なくとも一つの試験対象または試験過程に対して、複数のデータチャンネルを有する複数のデータセットを獲得し、
各データチャンネルに対し接続された位相空間から導かれる分布関数に対する非類似性繰り込み測度を計算し、
前記非類似性繰り込み測度の状態変化を指示するために、前記非類似性繰り込み測度と発生回数（ＮOCC）に対する閾値（ＵC）とを比較し、
重大事象の事前警告を確定するために、複数の非類似性繰り込み測度の同時的状態変化（ＮSIM）を検出し、
複数のデータセットにおける各データチャンネルに対して、重大事象の事前警告状態変化の真陽性，真陰性，偽陽性と偽陰性のそれぞれの指標を確定し、
各データチャンネルに対する事前警告指標の総計真正率を計算し、
少なくとも１チャンネルにおいて、最大のチャンネル一貫性総計真正率を有する前記少なくとも１チャンネルを確定するために、各チャンネルに対する総計真正率を比較することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２】
試験対象が、ヒトの患者であることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項３】
試験対象が、機械装置或いは物理プロセスであることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項４】
各チャンネルに対する最高のチャンネル一貫性総計真正率に対応したパラメータの最適値を確定するために、各チャンネルに対する複数のパラメータを試験し、
他のデータチャンネルから、データを処理するための前記最適値に、前記複数のパラメータをセットすることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項５】
前記接続された位相空間が、データセットにおけるデータに対する等確率性記号を計算することにより構築されることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項６】
ＴＰを真陽性、ＴＮを真陰性、ＦＰを偽陽性、及びＦＮを偽陰性のそれぞれ事前警告指標とした場合に、総計真正率が、数式Σi(ＴＰi＋ＴＮi）／Σi(ＴＰi＋ＴＮi＋ＦＰi＋ＦＮi）で計算される（但し、「ｉ」はデータセット番号である）ことを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項７】
重大な欠損状態の増進中に収集されるデータセットから、一連の繰り込み位相空間非類似性測度を決定し、
i番目のデータセットに対して、前記繰り込み測度を複合測度Ｃiに合算し、
最小二乗法の観点で、前記複合データを最適に適合させる直線yｉ＝ａi+ｂを得るために、前記複合測度のｍ個の点の窓で最小二乗法による解析を実行し、
適合した直線に関して、前記複合測度の分散σ12＝Σi（ｙi−Ｃi）2／（ｍ−１）を決定し、
統計値χ2＝Σi（ｙi−Ｃi）2／σ12により、ｎ個の連続点の帰結窓における分散を取得し、
前記Ｃiの値からｎ個の連続点の窓に対する同一の統計値の最大値χ2（Ｃi）と、前記χ2の値とを比較し、
χ2の値が最大値χ2（Ｃi）をかなり上回る場合、機械装置故障のような重大事象の開始を確定することを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項８】
処理すべきデータセットに接続された位相空間において、分布関数に対する非類似性の測度を計算するために、１組のパラメータ値（Ｎ，ｗ，Ｓ，及びｄ）を選定し、
事前警告指標のための最良チャンネルを発見するために、事前警告閾値（ＵC）の値と各チャンネルに対する発生対応数（ＮOCC）を超える各値を検索することを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項９】
前記接続された位相空間が、データセットにおけるデータに対する等確率性記号を計算することにより構築されることを特徴とする請求項８記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
複数の非類似性繰り込み測度が、データの各チャンネルに対する接続された位相空間から導かれる分布関数を求めるのに計算されるとともに、重大事象を事前警告する各条件変化を指示するために、前記複数の非類似性繰り込み測度が、各閾値と比較されることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
第二の複数の非類似性繰り込み測度が、データの各チャンネルに対する接続されていない位相空間から導かれる分布関数を求めるために、さらに計算されるとともに、重大事象を事前警告する各条件変化を指示するために、前記第二の複数の非類似性繰り込み測度が、各閾値と比較されることを特徴とする請求項１０記載のデータ処理方法。
【請求項１２】
複数の非類似性繰り込み測度が、データの各チャンネルに対する接続された位相空間から導かれる分布関数を求めるために計算され、前記非類似性繰り込み測度が、非類似性の複合測度を提供するのに合計されるとともに、重大事象を事前警告する各条件変化を指示するために、前記非類似性の複合測度が、閾値と比較されることを特徴とする請求項１のデータ処理方法。
【請求項１３】
非類似性の複合測度に対して、カイ二乗統計値χ2＝Σi（ｙi−Ｃi）2／σ12を計算し、
各チャンネルに対するχ2の最大値に対応したパラメータの最適値を確定するために、各チャンネルに対する複数のパラメータを試験し、
他のデータチャンネルから、データを処理するための前記最適値に、前記複数のパラメータをセットすることを特徴とする請求項１２のデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、ヒトの医療患者における癲癇発作、並びに機械装置及びその他の物理プロセスにおける機械的故障などの重大事象を事前警告するためのコンピューター解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ヒイヴェリィー等による米国特許第5,743,860号明細書（特許文献１）と米国特許第5,857,978号明細書（特許文献２）には、患者から脳波データを得て、従来の非線形方式でデータ解析を行うことにより、癲癇発作を検出し予測する方法が開示されている。
【０００３】
従来技術による癲癇予告方法の多くは、頭蓋内の脳波図（ＥＥＧ）のデータに基づいていた。本発明は、患者の頭皮に当てられたセンサーから得られるＥＥＧデータを用いて実施することが可能である。頭皮のＥＥＧデータを用いる従来技術の利点は、零相の二次フィルターを用いてアーチファクト(artifact)を除き、単一チャンネルの頭皮ＥＥＧデータの分析を可能としたことである。ヒイヴェリィーらによる米国特許第5,815,413号明細書（特許文献３）は、歩行可能な設定で、頭皮のＥＥＧから、間もなく発生する癲癇発作を警告するための位相空間非類似性測度（phase space dissimilarity measures ：ＰＳＤＭ）の使用を開示している。このＰＳＤＭは、頭皮のＥＥＧデータのノイズに関わらず、コルモゴロフ・エントロピー，リャプーノフ指数，相関次元等の従来の非線形指標よりも優れた性能をもたらした。しかし、偽陽性や偽陰性が発生するため、事前警告の指示にはなおも問題が存在している。
【０００４】
また、ヒイヴェリィーらによる米国特許第5,815,413号明細書（特許文献３）は、また、ドリル用ビットの状態、或いは、ポンプ駆動用電気モーター性能等の機械の状態を監視するための非線形技術の適用を開示している。
【特許文献１】米国特許第5,743,860号明細書
【特許文献２】米国特許第5,857,978号明細書
【特許文献３】米国特許第5,815,413号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、位相空間非類似性測度の適用に、従来技術の利点を使用して、事前警告の指標を提供するものである。この方法では、非類似性繰り込み測度、例えば、Ｕ（χ2）又はＵ（Ｌ）を閾値(ＵC)と比較し、非類似性繰り込み測度が連続発生回数(ＮOCC)に対する閾値を超えた場合に、事前警告指示を決定する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
患者が生物医学的な事象を経験したか否かが判明している場合に、多数のチャンネルを通して同一の患者から取得される多数のデータセット（集合）において、事前警告の指標はさらに、真陽性，真陰性，偽陽性，及び偽陰性に分解される。そして、その結果は、チャンネル一貫性の総計真正率(ｆT）を計算するために用いられる。このアプローチは、最大のチャンネル一貫性の総計真正事前警告指標を提供する一乃至複数のチャンネルの観察を可能とする。試験データはその後、選択された一乃至複数のチャンネルから処理されて、非類似性測度と事前警告指標を生み出すが、こうした非類似性測度や事前警告指標は、ほぼ真正の事前警告指標となる。
【０００７】
事前警告の指標は、様々な生物医学的な事象などの重大事象を警告するために用いられる。代表的な生物医学的な事象とデータ源は、ＥＥＧからの癲癇発作，ＥＫＧからの心臓細動、肺音からの呼吸困難などを含むが、これに限定されない。
【０００８】
また、本発明の方法は、機械装置や他の物理的過程で故障状態が増大している間に集められたデータセットに対する位相空間非類似性測度（χ2、Ｌ)に基づいて、繰り込み測度である例えばＵ（χ2）又はＵ（Ｌ）の傾向を決定することをも包含する。その後、本発明は最小二乗解析を用いて、機械装置やプロセス故障等の重要事象を事前警告するために、一本の直線を繰り込み測度の合計に適合させる。
【０００９】
代表的な機械装置とは、モータ，ポンプ，タービン及び金属切断を含むが、これに限定されない。代表的な時系列機械装置のデータは、電流，電圧及び電力や、位置，速度及び加速度や、温度及び圧力を含むが、これに限定されない。また、センサーによって監視可能な他の物理的プロセスも観察可能であり、機能不良や故障を事前警告することができる。
【００１０】
また本発明では、一つ或いは一つ以上の各チャンネルに対して、総計真正率を最大化する特定のパラメータ値を決定するのに、データを分析することも可能になる。
【００１１】
更に本発明の特徴は、接続又は非接続の位相空間から分布関数を計算するために、等確率性記号を用いることによって、技術を向上させることにある。
【００１２】
上記に加えて、本発明のその他の目的と利点は、以下の好ましい実施形態の説明から、当業者にとって理解できるであろう。本発明の一部を構成し本発明の実施例を説明する添付図を参照して、以下の説明を行なう。しかし、これらの実施例は本発明の様々な実施形態を網羅するものではないので、本発明の範囲を決定するための詳細な説明に続く特許請求の範囲が参照となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
「連邦政府委託研究に関する声明」
本発明は、契約番号DE-AC05-00OR22725の下、アメリカ合衆国政府のエネルギー省の支援によってなされた。合衆国政府は、本発明における一定の権利を有する。
【００１４】
本発明の第一の実施例において、40個のデータセット（集合）からなるデータベースが集められた。実験対象として、各々のデータは、癲癇事象の無い20個のデータセットと共に、少なくとも一つの電子撮影側頭葉（ＴＬ）の事象を有している。データセットは、年齢４歳から57歳の間で41人の異なる患者から取得された。このデータは、11人の患者（合計30事象に対して）からの複数のデータセットを含んでいて、チャンネル一貫性解析に使用される。このようなデータは、例えば32チャンネルのＥＥＧ器械（ニコレット−ビーエムエスアイ、マジソン、ウイスコンシン：Nicolet-BMSI, Madison, Wisconsin）により、対向する脳半球上の耳を基準として設置された国際的な10〜20台の配置システムにおける19個の頭皮電極より採取された。頭皮電位の各チャンネルは0.5から99Ｈｚの間の帯域通過フィルターを通って別個に増幅され、250Ｈｚでデジタル化された。これらの各データセットにおける19個のＥＥＧチャンネルは、5,016秒（１時間23分）と29,656秒（８時間14分）の間の長さを有していた。
【００１５】
下記の説明では、2002年11月19日発行の、ヒイヴェリーの米国特許第6,484,132号明細書に最初に開示された方法が盛り込まれている。本発明の方法が、ここに開示された方法をさらに積み上げたものに至るまでは、その出願に開示されていたものを参照として取り入れる。
【００１６】
本発明において、頭皮ＥＥＧからの目の瞬きによるアーチファクトは、従来の直線フィルターよりも効率の良いゼロ相二次フィルターにより除去されている。このフィルターは、中心点の両側にある同数のデータ点ｗを有するデータ点の移動窓ｅiを使用する。二次曲線は、これら２ｗ＋１のデータ点に適合し、発作の中心点を低周波アーチファクトｆiと考える。残余であるｇi＝ｅi−ｆiは、本来、いかなる低周波アーチファクト作用をも有していない。以下の総ての解析は、このアーチファクトフィルター化データを使用する。
【００１７】
次に、各々次のアーチファクトフィルター化値がＳiの記号形式に変換される。すなわち、Ｓ個の異なる整数０，１，…，Ｓ−１の内の一つは、次のようにあらわせる。
【００１８】
【数１】
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関数INTは、小数を最も近い低い方の整数に変換するものである。ｇmaxとｇminは、規範ケース（基準データ）全体でのｇiの最大値と最小値をそれぞれ示す。Ｓを明確な記号に維持するために、以下の数式が成立する、すなわちｇi＝ｇmaxの場合に、Ｓi＝Ｓ−１となる。上記数１は、信号振幅（一定の記号）の最大値と最小値との間で、一定に間隔を開けられた記号を作り出す。その代わりに、総てのＮ個の規範ケースにおけるデータ点を最小値から最大値まで順序付けることにより、等確率性記号を使用することができる。これら順序付けられたデータ値の第一番目のＮ／Ｓ値は、一番目の記号０に相当する。（Ｎ／Ｓ）＋１から２Ｎ／Ｓまでの順序付けられたデータ値は、二番目の記号１から以下最後の記号Ｓ−１まで同様に対応する。定義により、等確率性記号は、信号の振幅に一様でない区分があり、位相空間再構築のみにより、動的構造が発生する利点がある。さらに、ｇiの大きな負の値或いは大きな正の値は、等確率性記号化には、ほとんど影響がないが、同様な記号に対して著しく区分を変化させる。最後に、相互情報関数は、等確率性記号に対する再構築パラメータの円滑関数であるが、同様な記号に対しては、これらの同じパラメータの雑音関数である。故に、等確率性記号は、接続された位相空間を構築する場合に、同様な記号よりも状態変化を良好に識別する。
【００１９】
位相空間（ＰＳ)の構造は、基本となる力学を展開するために、時間遅延ベクトルy(i)=[Ｓi,Ｓi+λ,   ,Ｓi+(d-1)λ]を使用する。この取り組み（アプローチ）における重要なパラメータは、時間遅延λ，システムの次元ｄ，記号の種類と数であるＳである。記号化により、位相空間がＳdビン（bin）に分けられる。その結果の分布関数（ＤＦ）は、アトラクターに関する分離密度であるが、この密度は、各位相空間ビンで起きる点の数をカウントすることにより得られる。分布関数のｉ番目のビン母集団を、規範ケースに対してはＱiで、試験ケースに対してはＲiで各々表示する。試験ケースは、ＲiとＱiの差異を測定することにより、次式のごとく規範ケースと比較される。
【００２０】
【数２】
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【００２１】
【数３】
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ここで、上記の各総和は、多くの位相空間セルの総てに及ぶ。これらの測度は、アトラクターの図形，形状，そして巡回頻度における変更を明らかにし、多少相補的である。測度χ2は、観測し期待される頻度間での比較に、最も強力且つロバスト（robust）で、広く使用される統計値である。この意味において、測度χ2は、帰無仮説を受け入れ或いは拒絶する公平な統計値というよりは、むしろ相対的な非類似性測度である。距離Ｌは、アトラクター（attractor）に関する不変の総体測度に直接関係することによる、分布関数用の自然な測定基準であり、真正距離を定義するものである。これらの測度を一貫して計算することは、規範ケースと試験ケースの分布関数の双方における同じ点の数が、完全に同じように標本化されるのを明らかに必要とする。さもなければ、分布関数は正しく再計算されなければならない。
【００２２】
接続された位相空間ＰＳは、基本力学ｙ（ｉ）→ｙ（ｉ＋１）により規定されるように、連続する位相空間ＰＳの点を接続することにより構成される。かくして、この過程の離散的表現は、ｄ次元の再構築された位相空間ＰＳから、連続する二つのベクトルを隣接させるることにより形成される２ｄ次元ベクトルＹ（ｉ）→［ｙ（ｉ），ｙ（ｉ＋１）］の形式で得られる。Ｙ（ｉ）は、接続された位相空間（ＣＰＳ）用のベクトルである。従来どおり、ＱとＲは、規範ケースと試験ケースの各々に対して、接続された位相空間ＣＰＳの分布関数を表している。接続された位相空間ＣＰＳに対する二つの分布関数間の非類似性測度を、添え字Ｃにより示し、これにより以下のごとく定義される。
【００２３】
【数４】
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【００２４】
【数５】
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上記数４，数５における第一の添え字は、位相空間ＰＳの初期点を表し、第二の添え字は、対を成す位相空間ＰＳにおける終結点を表す。これらの接続された位相空間ＣＰＳの各測度は、未接続な位相空間ＰＳの非類似性測度よりは、より高度な識別力を有している。実際に、数４，数５において定義される測度は、χ2≦Ｌ，χc2≦Ｌ，Ｌ≦Ｌc，及びχ2≦χc2の各不等式を満たすものである。ここで、χc2とＬcは、接続された位相空間に対する非類似性測度であり、χ2とＬは、非接続な位相空間ＰＳに対する非類似性測度である。
【００２５】
ロバスト性を確保するために、規範ケースにおけるデータ構築は、異常値（outlier）規範ケースの切断集合（カットセット）を排除するために、慎重な統計値を必要とする。各データセットに対してＮ点の一番目の非重複窓Ｂ（切断集合）は、規範ケースの切断集合になる。これら規範ケースの切断集合の幾つかは、非常に特殊であり、条件変化の検出の場合に、重度な偏向（bias）を生じる。規範ケースの切断集合は、異常値に対して、以下の試験を行なう。上記数２〜数５を介して規範ケースの切断集合Ｂの中での特異ペアＢ（Ｂ−１）／２の比較により、非類似性が生じる。この非類似性から、平均値Ｖと４つの非類似性測度Ｖ=｛Ｌ，Ｌc，χ2，χc2｝のそれぞれに対する標本標準偏差σが得られるが、ここで添え字Ｃは、接続された位相空間ＣＰＳに対する非類似性測度を表す。次に、統計値χj2、すなわちχj2＝Σi(Ｖij−Ｖ）2／σが、これら４つの非類似性測度の各々に対して計算される。インデックスｉは、非重複規範ケースの切断集合Ｂの範囲に及ぶ。インデックスｊは固定され、他の切断集合Ｂ−１に対向してｊ番目の切断集合を試験し、統計値χj2におけるＢ−１の自由度が得られる。帰無統計仮説は、２Ｂ（Ｂ−１）よりも低い確率を持ったランダムな異常値を可能とする。この仮説が成立しない場合は、Ｂ＝１０に対して１／45より大きな確率に相当する少なくとも４つの非類似性測度の内の一つで、χj2＞19.38を有するものとして、異常値切断集合を特定する。この解析が異常値を特定しない場合は、以前のＶとσの値を、以下に述べる様に、後続の繰り込み用に使用する。この解析が異常値を特定すれば、切断集合は除去される。付加されたあらゆる異常値を特定するために、残りの規範ケースの切断集合に対し、新らしい値Ｂ＝９により、この解析は繰り返し行われる。８自由度の標準統計表から補間されるように、１/36よりも大きいランダムな確率に対応して、付加された異常値の存在が、新しい閾値17.24を超過する最大の統計値χj2により示される。さらに少ない残りの切断集合（自由度）に対する帰無仮説の排除は、Ｂ＝８，７，６にそれぞれ対する15.03，12.74，10.33よりも大きい統計値χj2に対応する。解析により５個（またはそれ以上の)の異常値が確認される場合は、総ての規範ケースを、代表的でないとして拒否し、新たな10の切断集合を、規範ケースとして獲得する。しかしながら、現在の解析においては、４つ以上の異常値は見られていない。
【００２６】
これらの測度のばらばらな範囲と変動性は、雑音を有するＥＥＧを解釈するには困難であり、従って一貫した比較法が必要とされる。この目的のために、以下に述べるように、非類似性測度の繰り込み（renormalize：再正規化）が行われる。非異常値である規範ケースの切断集合Ｂは、各試験ケースの切断集合と比較されて、各非類似性測度に対するｉ番目の切断集合の平均非類似性値Ｖiを得る。ここでＶは、一つの集合からの各非類似性測度を示し、Ｖ=｛Ｌ，Ｌc，χ2，χc2｝となる。上記で検討したごとく、異常値が除去された後に、平均値Ｖと非類似性測度Ｖの標準偏差σが、残りの規範ケースの切断集合を使用して計算される。繰り込みされた非類似性は、試験ケースが規範ケースの平均値から導く標準偏差の数となる：Ｕ（Ｖ）＝｜Ｖi−Ｖ｜／σ。
【００２７】
一旦、試験ケース及び規範ケースに対する繰り込み測度が得られると、各繰り込み測度Ｕに対して閾値Ｕcが選択され、正常（規範）形態と異常の可能性のある（試験）形態間の区別を行なう。正当な閾値の選択を行うことが、ロバストな、正確なそしてタイムリーな結果を得るために重要である。、予め設定された事前警告窓内で、非類似性の繰り込み測度Ｕが、連続発生の特定回数ＮOCCに対する閾値Ｕcを超えた場合（Ｕ≧Ｕc）、事前警告の指示が得られる。
【００２８】
本発明によれば、図１に説明するごとく、閾値以上（Ｕ≧Ｕc）の連続発生回数ＮOCCが、事前警告の指示として解釈される。事前警告窓20内で連続発生が起これば、このような事前警告の指示が真陽性ＴＰとなる。他の性能測定基準は、図１に示すように、同様な前もって設定された事前警告窓に関して定義され、真陰性ＴＮ，偽陽性ＦＰ，偽陰性ＦＮを包含する。水平軸は時間ｔを表す。ＴEVENTにおける垂直の太線は、事象開始時間を表す。垂直の細線は事前警告時間窓20の範囲を定めるもので、ここではＴ1≦ｔ≦Ｔ2＜ＴEVENTの間に時間ｔがある。例として、正当な事前警告窓が、時間Ｔ1＝ＴEVENT−60（分）とＴ2＝ＴEVENT−１（分）で、生物医学的事象として設定される。機械装置の故障に対する代表的な事前警告窓は、約１時間または約１日である。垂直軸は、上記で検討したように、非類似性の繰り込み測度Ｕに相当する。水平の破線（−−）は、閾値ＵCを示す。１チャンネルにおける事前警告時間ＴFWは、４つ非類似性測度の中で、同時指示数ＮSIMが或る最小値を超える時間である。偽陽性ＦＰの最良な排除は、ＮSIM＝４の値に対して起こる。解析は、時間ｔ＝０で始まり、上記で規定したように、最初の事前警告が発生するまでの時間内で進行する。、各チャンネルに対する論理的な試験を順次継続することにより、アルゴリズムが事前警告の統計値を取得する。
【００２９】
ＦＰ＝偽陽性は、事象発生の無い総ての時点における事前警告、或いはｔ＝ＴEVENTにおける事象に対して、ＴFW＜Ｔ1或いはＴFW>Ｔ2における事前警告である。
【００３０】
ＴＰ＝真陽性は、ｔ＝ＴEVENTにおける事象に対して、Ｔ1≦ＴFW≦Ｔ2における事前警告である。
【００３１】
ＴＮ＝真陰性は、事象発生がないときの事前警告無しの場合である。
【００３２】
ＦＮ＝偽陰性は、ｔ＝ＴEVENTにおける事象に対して、ｔ≦ＴEVENTにおける事前警告無しの場合である。
【００３３】
少なくとも１チャンネルが、所望する窓Ｔ1≦ＴFW≦Ｔ2内で事前警告を示す場合に、i番目のデータセットが真陽性ＴＰとして参照される。この指示は、以下の方程式においてＴＰi＝１であることと等価である。真陰性ＴＮのデータセットは，事象発生無しの場合は少なくとも１チャンネルにおいて、事前警告を示さない。この指示は、以下の方程式においてＴＮi＝１であることと等価である。ここで、総計真正率はＴ＝Σi(ＴＰi＋ＴＮi）／Σi(ＴＰi＋ＴＮi＋ＦＰi＋ＦＮi）であり、総計虚偽率はＦ＝Σi(ＦＰi＋ＦＮi）／Σi(ＴＰi＋ＴＮi＋ＦＰi＋ＦＮi）であるが、これらの総計は、データセットの総てに及ぶ。このアプローチにより、前回のデータ特性と一貫して、後続のリアルタイムな事前警告を行うために、適正チャンネルの選択が可能になる。
【００３４】
チャンネルの一貫性と同時に、どれか一つののチャンネルに対する総計真正率を測定する目的関数を最大にすることにより、チャンネル一貫性総計真正率の改善が行われる。この解析のために、複数のデータセットを有する11人の別々の患者から、30のデータセットが以下のごとく使用された。７人の患者は２つのデータセットを有し、１人の患者は３つのデータセットを有し、２人の患者は４つのデータセットを有し、１人の患者は５つのデータセットを有する。チャンネル一貫性を定量化するために、以下の記号と定義を使用する。
【００３５】
ｉ＝データセット数
ｊ＝事前警告が確定されるチャンネル数（１≦ｊ≦19）
ｋ＝患者数
Ｍ（ｋ）＝Ｋ番目の患者に対するデータセット数
Ｐ＝複数のデータセットを有する患者数（本解析では１１人）
ＴＮijk＝１は、ｋ番目の患者に対するｉ番目のデータセットのｊ番目のチャンネルにおける真陰性指示に対するもので、ＴＮijk＝０は、ｋ番目の患者に対するｉ番目のデータセットのｊ番目のチャンネルにおける偽陰性指示に対するものである。
【００３６】
ＴＰijk＝１は、ｋ番目の患者に対するｉ番目のデータセットのｊ番目のチャンネルにおける真陽性指示に対するもので、ＴＰijk＝０は、ｋ番目の患者に対するｉ番目のデータセットのｊ番目のチャンネルにおける偽陽性指示に対するものである。
【００３７】
ｋ番目の患者のｊ番目のチャンネルに対する総計真正率は、ｉ＝１からＭ（ｋ）までのデータセットの総和により、Ｔjk＝Σi[ＴＰijk+ＴＮijk]となる。ｊ番目のチャンネルにおける一つ以上の真陽性及び／又は真陰性の発生は、Ｔjk≧２により示される一方で、Ｔjk≦１は、同一の患者に対する他のデータセットでの一貫性を、ｊ番目のチャンネルが提供しないことを意味する。従って、チャンネルの重なりは、次のごとく定義される。
【００３８】
Ｔjk≧２で且つｋが固定されている場合は、Ｃk＝max（Ｔjk）となり、Ｔjk≦１の場合は、Ｃk＝０となる。
【００３９】
チャンネル一貫性総計真正率は、平均値ｆT＝［Σk  Ｃk］／［Σk  Ｍ（ｋ）］であり、ここでインデックスｋは、各データセットを等しく重み付けしたＰ人総ての患者に対する合計である。チャンネル一貫性総計真正率が、［Σk  max（Ｔjk）／Ｍ（ｋ）］／Ｐと定義されていたならば、一つのデータセットだけを有する患者が、数個のデータセットを有する患者と同様に、誤って重み付けをされていたであろう。選択されたパラメータ値（例えば、Ｎ，ｗ，Ｓ，ｄ）に対して、位相空間ＰＳの非類似性繰り込み測度が、各データセットに対してこれらのパラメータで計算され、ｆTの最大値を見つけるために、ＮOCCとＵcを超えるものが徹底的に検索される。
【００４０】
図２ａ〜２ｄは、癲癇発作の事前警告を行なうチャンネル一貫性総計真正率を最大にするために、一連の単一パラメータが検索を行なうことを説明している。１つのパラメータを体系的に変化させる一方で、他のパラメータは固定値とする。この例の場合、第一ラウンドの最適化に一対のパラメータ｛Ｓ，ｄ｝を使用するが、このパラメータはモジュラー計算（modular arithmetic）を使用したＣＰＳビン用の数値ラベルで計算制限されることにより制約される。この計算制限は、Ｓ2d≦２52すなわちｄ≦INT（26ln2／lnＳ）より大きな一単位から区別可能な最大の倍精度実数２52に原因する。２つの位相空間ＰＳの記号（Ｓ＝２）は、２≦ｄ≦26の範囲に検索を制限し、３つの位相空間ＰＳの記号（Ｓ＝３）は、２≦ｄ≦16に対応する、等々である。等確率性記号は、常にｆTに対してより大きな数値をもたらすので、本例における解析は、この記号方式を使用して行った。
【００４１】
図２ａは、位相空間ＰＳの次元数がｄ＝２で、等確率性記号数Ｓの雑音関数としてのｆTを表している。最大のチャンネル一貫性総計真正率は、Ｓ＝20及びＳ＝26の場合のｆT＝0.8667である。次に、２≦ｄ≦26の範囲で、位相空間ＰＳ次元の各値に対して可能性のある等確率性記号の総てに亘って、ｆTの最大値が得られた。これらの結果は図２ｂにおける実線で示されが、ｄ＝２における最大値からｄ＝17，18における最小値までｆTが単調に減少し、次に、さらに大きなｄの値に対して多少増加することを示している。一様な記号の奇数値に対する中央ビンが、膨大な量の位相空間ＰＳの点を累積し、それにより総てのケースでの結果が低下するので、完全のために、図２ｂはさらに、一様な記号（一点鎖線の曲線）の偶数値に対してのみ、同様な解析値を示している。これらの結果を基にして、さらに一様な記号に対する解析は必要としない。従って、図２ｃに示す様に、アーチファクト・フィルター窓の半値幅ｗを変更しつつ、ｄ＝２とＳ＝20（等確率性記号）を設定する。ここでのｆTは、ｗ＝54及びｗ＝98でｆT＝0.8833の最大値を有するｗの雑音関数であることが示される。前者の値（ｗ＝54）は、次のパラメータ走査に選定される。何故ならば、その範囲では、ｆTが大きくなる傾向が多少存在するからである。図２ｄは、Ｎが1000刻みで増加し、他のパラメータは固定されたＳ＝20，ｄ＝２，及びｗ＝54で、ｆTと各切断集合における点の数Ｎとの関係を示している。このプロットは、ｆTがＮ＞21,000に対する雑音水平域まで切断集合長を増加させつつ、単調に上昇することを示している。最大値ｆT＝0.8833は、Ｎ＝22,000、Ｎ＝54,000及びＮ＝61,000で発生する。上記の解析は総て、前に検討したように、各データセットの総てのチャンネルで一般的には差異のある時間遅延λ＝INT［0.5+Ｍ1／（ｄ−１）］を使用した。しかしながら、このパラメータもまた変動する。従って、ｆTの変動は、総てのデータセットの総てのチャンネルに対して、同一の値に設定した時間遅延λの関数として決定された。単一のピークが、λ＝17に対するｆT＝0.9で発生し、他のパラメータはＳ＝20，ｄ＝２，ｗ＝54，Ｎ＝22,000で固定された。
【００４２】
上記の結果は、解析パラメータのほぼ最適な選択によって、チャンネル一貫性総計真正率（ｆT＝０.９）が、かなり改善されたことを示している。さらに、解析パラメータの新たなセット（集合）が、異なる30人の患者から別々に得られる唯一のデータセットに対して、信頼性のある事象の事前警告（29の総計真正性）をもたらした。パラメータのロバストな選択が、さらに多くのデータの解析により取得可能であり、結果的にその選択が歩行可能な装置に用意される。代案として、患者特有の最良の解析パラメータ決定のために、初期の臨床監視を利用すれば、その後、当該解析パラメータが歩行可能監視用に用意されることになろう。徹底した検索による計算量が過剰になることから、目的関数を最大限にする一連の単一パラメータ検索が必要であった。しかしながら、当業者が通常理解できるように、少量の実験データ或いは非常に狭いパラメータ範囲により、徹底したパラメータ検索が実行可能になる。
【００４３】
各チャンネルに対する非類似性測度の解析のために設定されるパラメータ（例えば、Ｎ，ｗ，Ｓ，ｄ，Ｂ，ＮOCC及びＵc）を最良に選択することは、システムのみならず、考慮中の特定データにも依存している。規範ケースにおける切断集合数の妥当な値５≦Ｂ≦10は、通常力学の正当な準定常短期間と統計的有意性に対する十分な長期間との間のバランスとして選択された。本発明のこの方法は、次のものを包含する。すなわち、｛Ｎ，ｗ，Ｓ，及びｄ｝等のパラメータセットに含まれるべき各パラメータを選定し、各々のチャンネルに対する目的関数を最大にする各パラメータの特定値を見つけ出し、それらの最良値に設定されたパラメータで、特定のデータセットに対する位相空間ＰＳの非類似性繰り込み測度を計算し、そして事前警告表示を目的とした最良チャンネル発見のためにＮOCCとＵcを超える値をシステム的に検索する。
【００４４】
癲癇発作の他に、上記の方法は、心臓障害或いは呼吸困難の患者の状態変化検出のために適用可能である。
【００４５】
上記方法は、電気モータの予測保守の他に、機械装置や物理プロセスにも適用可能である。第二の例において、三相電動機の機内外における３軸方向加速度に加えて、三相電圧及び電流などのデータセットが、40ＫＨｚのサンプリングにより、1.5秒の速写（全体では60,000の時系列標本数）で記録された。次に、一つの人為的故障の解析について述べる。
【００４６】
テストシーケンスは通常状態（最初のデータセット）でのモータの運転で開始し、ローターバーが段々と重度の状態に破壊していった。２番目のデータセットは、１本のローターバーが50％破断した故障をシミュレートしたデータを含んでいた。３番目のデータセットは２番目と同じローターバーが、今度は100％破断したときのものであった。４番目のデータセットは、最初のローターバーの故障に加えて、そこから正確に180度の位置の第２のローターバーが100％破断したときのものであった。５番目のデータセットは、さらに１番目のローターバーの両隣の２本のバーが破断し、都合４本のバーが完全に破断したときのものであった。これらの５つのデータセットは、解析し易いように１つの長いデータセットに連結された。三相電圧Ｖi及び三相電流Ｉiは、瞬時電力Ｐ＝ΣiＩiＶiに変換され、三つの各相に亘って総計された。５つの各々のデータセットは、12,000点のデータをもつ５つのサブセットに分割され、都合25のサブセットとした。電力は、約０．１秒の間隔でゆっくりとした小さな振幅で変動している。解析の混乱を避けるために、このアーチファクトは零相二次フィルターで除去された。
【００４７】
前述のように、位相空間ＰＳの再構築パラメータはシステマティックに変化し、ローター破壊のテストシーケンスに対して、最小二乗の感覚において、状態変化の対数でほとんど直線的に増大している。図３は、位相空間の非類似性測度がテストシーケンスに亘って10倍上昇していることを示している。パラメータは、Ｓ＝88（等確率な位相空間記号の数）、ｄ＝４（位相空間の次元数）、λ＝31（各時間ステップにおける遅延時間）、ｗ＝550（各時間ステップにおけるアーチファクト・フィルター窓の半値幅）などである。ローターの破壊故障の致命度が指数関数的に（0.5から１，１から２，２から４と倍々に）増大するのが、解析パラメータの選択されたセットに対する４つの非類似測度（＊）の全てにおいて、対数での直線上昇（実線）により図３ａ〜３ｄで描写されている。
【００４８】
本発明は、生物医学データからの事象の事前警告における偽陽性と偽陰性の問題に対応するだけでなく、機械の故障やセンサや変換機で計測できる他の物理プロセスの故障事前警告にも適用される。
【００４９】
第３の例は、ギヤボックスを介して機械的負荷に接続されたモータからの３軸方向加速度データを含む。過剰な負荷をかけることにより、ギヤーの加速度的な故障を引き起こす。データは102.4ＫＨｚでサンプリングされ、テストシーケンスを通して10分間隔で取得された。全データは4.5ＧＢ（３つの加速度計によるデータチャンネルと、401回の速写で、全部で1,203ファイル）であった。それぞれのデータファイルから100,000点のデータが連続して結合され、解析しやすいように、単一の３チャンネルデータセット（1.6ＧＢ）にされた。100,000点の各速写（スナップショット）は、ここでの解析のために、10個の10,000点をもつサブセットに分割された。速写全体の代表値を得るために、この結果はこれらの１０個のサブセットにわたって平均化された。加速度計のデータは、準周期的で、複雑で、非線形な特性を示す。
【００５０】
３軸方向の加速度を使うことは、以下に説明するように、重要な利点を持っている。加速度は３次元のベクトルで、それを１回時間積分すれば、速度（ベクトル）が求められる。加速度（ベクトル）を質量倍すれば、力（ベクトル）である。力と速度のベクトル内積は仕事率（スカラー）である。このように、３次元加速度のデータは、スカラー仕事率に直接変換でき（比例定数を含むが）、当該仕事率は、関連する動作状態を捉え、加速度計単独でのデータチャンネルよりもっと多くのプロセスの情報を有している。加速度計で得られた結果であるパワーもまた非常に複雑で、非線形な特性を有している。
【００５１】
図４は、テスト（試験）の進行にしたがって、加速度計の仕事率における複合の位相空間ＰＳ非類似性がシステマティックに上昇していることを示し、さらに、データセット＃394で起こった故障の開始時に、さらに急激な上昇を示している。この結果は、状態変化の複合測度であるＣiを作成すること、すなわち、テストシーケンスにおける各データセットに対して、加速度計の仕事率での４つの繰り込み非類似性測度を総計することにより得られる。この結果を得るのに、次に述べる方法を使った。
１）ｉ番目のデータセットに対する複合測度Ｃi＝Ｕ（χ2）＋Ｕ（χc2）＋Ｕ（Ｌ）＋Ｕ（Ｌc）を作成する。
２）図４に示すように、ｍ個のデータセット（この場合はデータセット＃194〜393）窓のなかで、最小二乗法による直線Ｙi＝ａｉ＋ｂに、複合測度Ｃiを適合させる。
３）ステップ２で当てはめた直線について、複合測度Ｃiの分散σ12＝Σi（Ｙi―Ｃi）2／（ｍ−１）を得る。
４）データセット＃394〜400に適合する直線から、統計値χ2を定める。
χ2＝Σi（Ｙi―Ｃi）2／σ12
５）パラメータ（ｄ、Ｓ、λ）を超えて、ステップ４からのχ2の値を最大化する。
【００５２】
ステップ３での分散σ12は、ｍ個のデータセット（＃194〜393）の窓に適合する直線について、複合測度Ｃiの変動性を示している。
【００５３】
ステップ４での統計値χ2は、データセット＃394〜400の、定められた直線からの変動性を示している。ステップ４から求めた値χ2＝180.42は、自由度ｎ＝７（ステップ４での統計値χ2の計算をするのに使った７つのデータセットに対応する）の、正規分布における統計量と一致しないので、故障の始まりを強く示している。実際、図５は、故障の始まりの明確な統計的指標を示している。図５の中で、一番下のプロット（「正規分布」と表示されている）は、平均値が０で単一の標本標準偏差を有するガウス（正規）分布から、200サンプルの中のｎ個の連続値に対する統計量χ2の最大値を描いたものである。図５の中で、中位にある曲線は、直線が及ぶ領域（データセット＃194〜393）のｍ＝200のデータセットの窓に亘って、複合測度Ｃiのｎ個の連続値に対する統計値χ２の最大値を、上記のステップ４を用いて求めたものである。図５の中で、一番上にある曲線もまた、上記のステップ４を用いて、データセット＃394〜400からのｎ個の連続値に対する統計値χ2である。この一番上にある曲線（「事故開始」と表示されている）は、２つのデータセット（＃394〜395）の後では、下にあるカーブから著しく離れており、特に、３つ以上のデータセットに対しては圧倒的な大きな値を示している。このように、複合の位相空間ＰＳ非類似性測度は、故障の開始を明確に示すと共に、状態変化の一貫した測度を示す目的関数を提供している。
【００５４】
第４のそして最後の例は、第３の例のように、同様な過負荷をかけたギヤボックスの試験台を使用した。別のテストシーケンスにおいて、１ＫＨzでサンプリングした負荷トルクが得られた。それぞれ10秒間のデータセットには、10,000のデータ点があり、解析を容易にするために、それらの全てのデータは単一のデータファイルに連続的に結合された。これらのデータは、複雑で、非線形特性を有して準周期的である。データセット＃１〜29に対する閾値以下に留まる位相空間非類似測度を得るために、上述したように、解析パラメータを変化させた。データセット＃30を起点として、その後、４つ総ての非類似性測度は上昇し、データセット＃44における最後の故障まで、残りのテストシーケンスに対する閾値（Ｕ＞Ｕc＝0.894）より上に留まっている。これらの結果は、位相空間非類似測度が、ＥＥＧデータから癲癇事象を事前警告する第１の事例と異なり、間もなく発生する機械装置の故障事前警告を提供できることを示している。
【００５５】
以上、本発明の実施例を詳細に述べた。本発明から分かるように、これらの例は次のような技術的改良を示している。すなわち、等確率性記号の使用、警告に対しチャンネル一貫性総計真正率の定量化、事象警告のための様々な目的関数、これらの目的関数を最大限に生かすための様々な検索の仕方、及び様々な生物医学的な事象や、機械装置及び物理プロセスにおける故障の事前警告である。代表的な生物医学的な事象とデータは、ＥＥＧからの癲癇発作や、ＥＫＧからの心臓細動や、肺音からの呼吸困難を含むが、これらに限らない。代表的な機械装置は、モータ，ポンプ，タービン，及び金属切削を含むが、これらに限らない。代表的な時間系列の機械装置のデータとしては、電流，電圧及び電力や、位置，速度及び加速度や、温度及び圧力などを含むが、これらには限らない。通常の知識と技術とをもつ当業者にとって、ある種の変更は本発明の範囲内でなされるものであり、特許請求の範囲により明確にされるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】真陽性（ＴＰ），真陰性（ＴＮ），偽陽性（ＦＰ)及び偽陰性（ＦＮ)の事前警告指標を決定する警告時間（ｔ）の関数としての繰り込み非類似性グラフである。
【図２】癲癇発作警告用のチャンネル一貫性総計真正率ｆTと、選択されたパラメータとの関係を示すグラフであり、（ａ）は、ｄ＝２，ｗ＝62，Ｎ＝22,000の場合のｆTとＳ（位相空間記号数）との関係を示し、（ｂ）は、等確率性記号（実線の曲線）と同様な記号（一点鎖線の曲線）を使用したｗ＝62，Ｎ＝22,000の場合の最大ｆTとｄ（空間位相次元数）の関係を示し、（ｃ）は、ｄ＝２，Ｓ＝20，Ｎ＝22,000の場合のｆTとｗ(アーチファクト・フィルター窓の半値幅）の関係を示し、そして（ｄ）は、ｄ＝２，Ｓ＝20及びｗ54の場合のｆTとＮ（各切断集合におけるデータ点の数）の関係を示している。
【図３】（ａ）から（ｄ）において、破損回転子の人為的故障におけるパワーデータセットに対する４つの非直線非類似性測度をセミログでプロットしたものである。データセット＃１は、正常（故障無し）状態の場合である。データセット＃２は、回転子のバー１本が５０％切断した場合である。データセット＃３は、回転子のバーが１００％切断した場合である。データセット＃４は、回転子のバーが２本切断した場合である。データセット＃５は、回転子のバーが４本切断した場合である。選択された位相空間パラメータ１組に対する４つ総ての非類似性測度（*）の対数表示において、人為的故障重大度の指数関数的上昇が、ほとんど直線的上昇（実線）として示されている。
【図４】複合の位相空間ＰＳ非類似性測度Ｃiとギア・ボックスの故障に対するデータセット数（ｄ＝２，Ｓ＝274，そしてλ＝１）とをプロットしたものである。
【図５】平均値ゼロの正規分布と単一の標本標準偏差に対する標本分布（下端に示す）からの、統計値χ2の最大値と、連続点の数（ｎ）との関係を示すプロットである。（中間部に示すのは）直線に合致する２００のデータセットからの条件変化の複合測度Ｃiである。（最上部に示すのは）故障開始（データセット＃394−400）期間中の状態変化の複合測度Ｃiである。中間部と最上部の曲線は、図４と同様な解析パラメータを使用する。
【符号の説明】
【００５７】
20  事前警告時間窓（窓）
ＰＳ  接続されていない位相空間
ＣＰＳ  接続された位相空間
【図１】
2005533313.tif 000008
【図２】
2005533313.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2005533313.tif 000014
2005533313.tif 000015