(57)【要約】      （修正有）【課題】センサ信号の異常を自己学習により正確に検出する方法を提供する。【解決手段】入力センサ信号と関連したパターンを、入力センサ信号の個別の性質並びに厳しい上昇エッジおよび下降エッジによって認識する。定義する特徴を、入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて派生した特徴から識別する。さまざまな密度のクラスタを、定義する特徴の値に基づいて入力センサ信号のために識別する。入力センサ信号の異常および非異常な部分を、クラスタの密度に基づいて分類する。【選択図】図２
2018067287.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下を含む、プロセッサが実施する方法（２００）：
入力センサ信号の個別の性質に基づいて前記入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出すステップであって、前記主要な特徴は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点であり、前記入力センサ信号は、その非異常な部分を含む、ステップ（２０４）、
前記主要な特徴から得られる選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出するステップ（２０６、２０８）、
前記入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて前記派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別するステップ（２１０）、
前記入力センサ信号の前記非異常な部分の前記派生した特徴および少なくとも１つの定義する特徴に基づいて前記入力センサ信号の自己学習を実行するステップ（２１２）、
それに関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて前記入力センサ信号の部分をさまざまな密度のクラスタにクラスタリングするステップ（２１４）、および、
前記クラスタの前記密度に基づいて前記入力センサ信号の前記部分を異常な部分および非異常な部分として分類するステップであって、密度の最も高いクラスタは、前記入力センサ信号の非異常な部分に対応し、そして、密度の最も低いクラスタは、前記入力センサ信号の異常な部分に対応する、ステップ（２１６）。
【請求項２】
前記主要な特徴から得られる派生した特徴は、（ｉ）最大点の振幅、（ｉｉ）２つの連続する最小点間のサンプリング点の数、（ｉｉｉ）最小点と続く次の最大点との間の振幅の相違、（ｉｖ）最大点と続く次の最小点との間のサンプリング点の数、（ｖ）その傾向を識別するために予め定められた時間フレーム検出ウィンドウにおけるいくつかのサンプリング点の連続的な振幅および時間的相違、である、請求項１に記載のプロセッサが実施する方法。
【請求項３】
選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出する前記ステップは、前記派生した特徴の関数の形で検出パターンを表すステップをさらに含む、請求項１に記載のプロセッサが実施する方法。
【請求項４】
少なくとも１つの定義する特徴を識別する前記ステップは、以下を含む条件を満たしている派生した特徴から少なくとも１つの特徴を識別するステップを含む、請求項１に記載のプロセッサが実施する方法：
（ｉ）前記入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の平均値と、前記入力センサ信号の派生した特徴の平均値との違いは、少なくとも予め定められた第１の閾値（前記予め定められた第１の閾値は、前記入力センサ信号のタイプに基づく）よりも大きい、および、
（ｉｉ）前記入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の標準偏差は、少なくとも予め定められた第２の閾値（前記予め定められた第２の閾値は、前記入力センサ信号のタイプに基づく）によって前記入力センサ信号の派生した特徴の標準偏差よりも小さい。
【請求項５】
それに関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて前記入力センサ信号の部分をクラスタリングする前記ステップは、ｋ平均クラスタリング法に基づく、請求項１に記載のプロセッサが実施する方法。
【請求項６】
前記入力センサ信号の部分をクラスタリングする前記ステップは、ｋ＝３の３平均クラスタリング法に基づく、請求項５に記載のプロセッサが実施する方法。
【請求項７】
クラスタリングする前記ステップは、２つ以上のクラスタのマージングを含む、請求項１に記載のプロセッサが実施する方法。
【請求項８】
以下を含むシステム（１００）：
１つ以上のハードウェアプロセッサ（１０４）に有効に接続されて、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって以下を実行するために構成される命令をストアするように構成される、１つ以上のデータ記憶装置（１０２）：
入力センサ信号の個別の性質に基づいて前記入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出すことであって、前記主要な特徴は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点であり、前記入力センサ信号は、その非異常な部分を含む、引き出すこと、
前記主要な特徴から得られる選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出すること、
前記入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて前記派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別すること、
前記入力センサ信号の前記非異常な部分の前記派生した特徴および少なくとも１つの定義する特徴に基づいて前記入力センサ信号の自己学習を実行すること、
関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて前記入力センサ信号の部分をさまざまな密度のクラスタへとクラスタ生成すること、および、
前記クラスタの前記密度に基づいて前記入力センサ信号の前記部分を異常な部分および非異常な部分として分類することであって、密度の最も高いクラスタは、前記入力センサ信号の非異常な部分に対応し、そして、密度の最も低いクラスタは、前記入力センサ信号の異常な部分に対応する、分類すること。
【請求項９】
前記主要な特徴から得られる派生した特徴は、（ｉ）最大点の振幅、（ｉｉ）２つの連続する最小点間のサンプリング点の数、（ｉｉｉ）最小点と続く次の最大点との間の振幅の相違、（ｉｖ）最大点と続く次の最小点との間のサンプリング点の数、（ｖ）その傾向を識別するために予め定められた時間フレーム検出ウィンドウにおけるいくつかのサンプリング点の連続的な振幅および時間的相違、である、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記派生した特徴の関数の形で検出パターンを表すようにさらに構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、以下を含む条件を満たしている派生した特徴から少なくとも１つの特徴を識別することによって少なくとも１つの定義する特徴を識別するようにさらに構成される、請求項８に記載のシステム：
（ｉ）前記入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の平均値と、前記入力センサ信号の派生した特徴の平均値との違いは、少なくとも予め定められた第１の閾値（前記予め定められた第１の閾値は、前記入力センサ信号のタイプに基づく）よりも大きい、および、
（ｉｉ）前記入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の標準偏差は、少なくとも予め定められた第２の閾値（前記予め定められた第２の閾値は、前記入力センサ信号のタイプに基づく）によって前記入力センサ信号の派生した特徴の標準偏差よりも小さい。
【請求項１２】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、ｋ平均クラスタリング法に基づいてそれに関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて前記入力センサ信号の部分をクラスタ生成するようにさらに構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、ｋ＝３の３平均クラスタリング法に基づいて前記入力センサ信号の部分をクラスタ生成するようにさらに構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、２つ以上のクラスタのマージングによって前記入力センサ信号の部分をクラスタ生成するようにさらに構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
そこにおいて実施されるコンピュータ読み取り可能プログラムを有する非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ読み取り可能プログラムは、コンピューティング装置上で実行されるときに、前記コンピューティング装置に以下を実行させる、コンピュータ・プログラム製品：
入力センサ信号の個別の性質に基づいて前記入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出すことであって、前記主要な特徴は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点であり、前記入力センサ信号は、その非異常な部分を含む、引き出すこと、
前記主要な特徴から得られる選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出すること、
前記入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて前記派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別すること、
前記入力センサ信号の前記非異常な部分の前記派生した特徴および少なくとも１つの定義する特徴に基づいて前記入力センサ信号の自己学習を実行すること、
関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて前記入力センサ信号の部分をさまざまな密度のクラスタへとクラスタ生成すること、および、
前記クラスタの前記密度に基づいて前記入力センサ信号の前記部分を異常な部分および非異常な部分として分類することであって、密度の最も高いクラスタは、前記入力センサ信号の非異常な部分に対応し、そして、密度の最も低いクラスタは、前記入力センサ信号の異常な部分に対応する、分類すること。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［優先権の主張］
本願は、２０１６年１０月２１日出願のインド国出願第２０１６２１０３６１３９号の優先権を主張する。上述した出願の全内容は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
［技術分野］
本明細書における実施形態は、一般に信号処理に、特にセンサ信号の自己学習による異常検出方法ためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
センサ信号は、センサ解析論に基づいてスマートなアプリケーションを構築することを必要とするパラメータを引き出すための高い重要性を得ている。それゆえ、センサ信号のさまざまな時系列特徴を抽出して、次いでそれらを特定用途向けパラメータに関連させることは、強力なセンサ解析論アプリケーションを得るために必要である。しかしながら、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）のようなセンサ信号は、多くのノイズによって特徴づけられる。そして、解析論は、携帯電話のような低いパワー／バッテリ動作デバイス上で一般に動く。したがって、減少したエラーおよび減少したリソースの使用状況を有する異常値／異常（生理的異常の有無にかかわらず）を識別することは、重要な要求である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の実施形態は、従来のシステムの発明者によって認識される１つ以上の上述の技術的課題に対する解決策としての技術的改良を示す。
【０００５】
一態様では、以下を含む、プロセッサが実施する方法が提供される：入力センサ信号の個別の性質に基づいて入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出すステップであって、主要な特徴は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点であり、入力センサ信号は、その非異常な部分を含む、ステップ、主要な特徴から得られる選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出するステップ、入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別するステップ、入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴および少なくとも１つの定義する特徴に基づいて入力センサ信号の自己学習を実行するステップ、それに関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて入力センサ信号の部分をさまざまな密度のクラスタにクラスタリングするステップ、および、クラスタの密度に基づいて入力センサ信号の部分を異常な部分および非異常な部分として分類するステップであって、密度の最も高いクラスタは、入力センサ信号の非異常な部分に対応し、そして、密度の最も低いクラスタは、入力センサ信号の異常な部分に対応する、ステップ。
【０００６】
別の態様では、以下を含むシステムが提供される：１つ以上のハードウェアプロセッサに有効に接続されて、１つ以上のハードウェアプロセッサによって以下を実行するために構成される命令をストアするように構成される、１つ以上のデータ記憶装置：入力センサ信号の個別の性質に基づいて入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出すことであって、主要な特徴は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点であり、入力センサ信号は、その非異常な部分を含む、引き出すこと、主要な特徴から得られる選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出すること、入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別すること、入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴および少なくとも１つの定義する特徴に基づいて入力センサ信号の自己学習を実行すること、関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて入力センサ信号の部分をさまざまな密度のクラスタへとクラスタ生成すること、および、クラスタの密度に基づいて入力センサ信号の部分を異常な部分および非異常な部分として分類することであって、密度の最も高いクラスタは、入力センサ信号の非異常な部分に対応し、そして、密度の最も低いクラスタは、入力センサ信号の異常な部分に対応する、分類すること。
【０００７】
さらに別の態様では、そこにおいて実施されるコンピュータ読み取り可能プログラムを有する非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータ・プログラム製品であって、コンピュータ読み取り可能プログラムは、コンピューティング装置上で実行されるときに、コンピューティング装置に以下を実行させる、コンピュータ・プログラム製品が提供される：入力センサ信号の個別の性質に基づいて入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出すことであって、主要な特徴は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点であり、入力センサ信号は、その非異常な部分を含む、引き出すこと、主要な特徴から得られる選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出すること、入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別すること、入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴および少なくとも１つの定義する特徴に基づいて入力センサ信号の自己学習を実行すること、関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて入力センサ信号の部分をさまざまな密度のクラスタへとクラスタ生成すること、および、クラスタの密度に基づいて入力センサ信号の部分を異常な部分および非異常な部分として分類することであって、密度の最も高いクラスタは、入力センサ信号の非異常な部分に対応し、そして、密度の最も低いクラスタは、入力センサ信号の異常な部分に対応する、分類すること。
【０００８】
本開示の実施形態では、主要な特徴から得られる派生した特徴は、（ｉ）最大点の振幅、（ｉｉ）２つの連続する最小点間のサンプリング点の数、（ｉｉｉ）最小点と続く次の最大点との間の振幅の相違、（ｉｖ）最大点と続く次の最小点との間のサンプリング点の数、（ｖ）その傾向を識別するために予め定められた時間フレーム検出ウィンドウにおけるいくつかのサンプリング点の連続的な振幅および時間的相違、である。
【０００９】
本開示の実施形態では、１つ以上のハードウェアプロセッサは、派生した特徴の関数の形で検出パターンを表すようにさらに構成される。
【００１０】
本開示の実施形態では、１つ以上のハードウェアプロセッサは、以下を含む条件を満たしている派生した特徴から少なくとも１つの特徴を識別することによって少なくとも１つの定義する特徴を識別するようにさらに構成される：（ｉ）入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の平均値と、入力センサ信号の派生した特徴の平均値との違いは、少なくとも予め定められた第１の閾値（予め定められた第１の閾値は、入力センサ信号のタイプに基づく）よりも大きい、および、（ｉｉ）入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の標準偏差は、少なくとも予め定められた第２の閾値（予め定められた第２の閾値は、入力センサ信号のタイプに基づく）によって入力センサ信号の派生した特徴の標準偏差よりも小さい。
【００１１】
本開示の実施形態では、１つ以上のハードウェアプロセッサは、ｋ平均クラスタリング法に基づいてそれに関連する少なくとも１つの定義する特徴の値に基づいて入力センサ信号の部分をクラスタ生成するようにさらに構成される。好ましくは、本開示によれば、ｋ＝３。
【００１２】
本開示の実施形態では、１つ以上のハードウェアプロセッサは、２つ以上のクラスタのマージングによって入力センサ信号の部分をクラスタ生成するようにさらに構成される。
【００１３】
前述の概説および以下の詳細な説明は、例示的かつ説明的なだけであり、請求される本開示の実施形態で拘束されないことを理解すべきである。
【００１４】
本明細書において実施形態は、図面を参照して以下の詳細な説明からよりよく理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本開示の実施形態による、センサ信号の自己学習による異常検出システムの例示的ブロック図を示す。
【図２】図２は、本開示の実施形態による、センサ信号の自己学習による異常検出方法の例示的フローチャートを示す。
【図３】図３は、本開示の実施形態による、入力センサ信号の自己学習の一部として検出した最大点および最小点の例示的グラフ図を示す。
【図４】図４は、本開示の実施形態による、入力センサ信号の比較統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティの例示的グラフ図を示す。
【図５】図５は、グランドトルースデータと比較して本開示による検出された異常のグラフ表現を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
当業者によって、本明細書におけるいかなるブロック図も、本内容の原理を実施する図示するシステムの概念ビューを表すと認められなければならない。同様に、いかなるフローチャート、フローダイアグラム、状態遷移図、擬似コードなども、この種のコンピューティング装置またはプロセッサが明示的に示されるか否かを問わず、コンピュータ可読媒体において実質的に表されてよく、そしてコンピューティング装置またはプロセッサによって実行されてよいさまざまなプロセスを表すことはいうまでもない。
【００１７】
例示的実施形態は、添付図面に関して記載される。図において、参照番号の最上位桁は、参照番号が最初に示される図を識別する。便利な場合には、同じまたは同様のパーツを参照するために、同じ参照番号が図面の全体を通じて使われる。開示された原理の実施例および特徴が本明細書に記載されるとはいえ、修正、適合、および他の実施態様は、開示された実施形態の精神と範囲から逸脱することなく可能である。真の範囲および趣旨が以下の請求項によって示されて、以下の詳細な説明は、例示的のみとして考慮されることが意図される。
【００１８】
詳細な説明を記載する前に、下の考察の全ては、記載される特定の実施に関係なく、制限するよりはむしろ事実上例示的であることに注意されたい。
【００１９】
センサ信号からの通常の（非異常な）および異常なイベントの検出は、今日の洗練された世界のキー必要性である。本開示の文脈において、異常現象は、主にモーションアーチファクトおよび／または異常に起因するノイズを含んでよい異常値を示す。センサ信号からパターンを識別することは、トレーニングデータを使用することのない特別にチャレンジである。従来の方法は、通常および異常現象を分類するために、教師つき学習を使用した。本開示のシステムおよび方法は、信号の自己学習を用いることによって、通常および異常現象を分類するために半教師つき手段を提供する。そして、センサ信号の分析の第１ステップとして、センサ信号の主要な特徴の時間的および振幅違いに基づいて、選択的な派生した特徴のパターンが検出される。そして、主要な特徴は、センサ信号の頂点および谷点に基づいて引き出される。このように、本開示によれば、センサ信号のパターンは、センサ信号の個別の性質および最小および最大の基本的な定義を適用することによって学習される。この後に、センサ信号の通常の署名の統計的学習に基づいて派生した主要な特徴から１つ以上の定義する特徴を識別することが続く。自己学習は、異常現象を分類するためにパターン認識における動的な変化を含む。次いで、入力センサ信号の部分と関連した定義する特徴の値に基づいて、入力センサ信号の部分をクラスタ生成するためにクラスタリングアルゴリズムが適用される。クラスタの密度に応じて、センサ信号の異常および非異常な部分が次いで分類される。
【００２０】
図面を、より詳しくは、類似の参照符号が図の全体にわたって矛盾なく対応する特徴を示す図１〜５を参照すると、好ましい実施形態が示される。これらの実施形態は、以下の例示的なシステムおよび方法の文脈において記載される。
【００２１】
図１は、本開示の実施形態による、センサ信号の自己学習による異常検出システム１００の例示的ブロック図を示す。実施形態では、システム１００は、１つ以上のプロセッサ１０４、通信インターフェース装置または入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０６、および１つ以上のプロセッサ１０４に有効に接続された１つ以上のデータ記憶装置またはメモリ１０２を含む。ハードウェアプロセッサである１つ以上のプロセッサ１０４は、１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央演算処理装置、ステートマシン、グラフィックコントローラ、論理回路、および／または、操作命令に基づいて信号を操作するいかなるデバイスとしても実施されることができる。他の能力の中で、プロセッサは、メモリに保存されるコンピュータ可読命令を取り出して、実行するように構成される。実施形態では、システム１００は、さまざまなコンピューティング・システム（例えばラップトップコンピュータ、ノートブック、携帯用デバイス、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワーククラウドなど）で実施されることができる。
【００２２】
Ｉ／Ｏインターフェース装置１０６は、さまざまなソフトウェアおよびハードウェアインターフェース（例えば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザーインターフェースなど）を含むことができ、そして、有線ネットワーク（例えばＬＡＮ、ケーブルなど）および無線ネットワーク（例えばＷＬＡＮ、セルラ、または衛星）を含む多種多様なネットワークＮ／Ｗおよびプロトコルタイプを促進することができる。実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース装置は、多くのデバイスを互いにまたは別のサーバに接続するための１つ以上のポートを含むことができる。
【００２３】
メモリ１０２は、例えば、揮発性メモリ（例えばスタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ））および／または不揮発性メモリ（例えばリードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープ）を含む、当該技術において公知のいかなるコンピュータ可読媒体を含んでもよい。実施形態では、システム１００の１つ以上のモジュール（図示せず）は、メモリ１０２に保存されることができる。
【００２４】
図２は、本開示の実施形態による、センサ信号の自己学習による異常検出方法２００の例示的フローチャートを示す。実施形態では、システム１００は、１つ以上のプロセッサ１０４に有効に接続される１つ以上のデータ記憶装置またはメモリ１０２を含み、そして、１つ以上のプロセッサ１０４による方法２００のステップの実行のために構成される命令を保存するように構成される。
【００２５】
実施形態では、ステップ２０２で、１つ以上のプロセッサ１０４は、入力センサ信号を得てよい。入力センサ信号の少なくとも一部は、非異常（通常の署名）であり、ステップ２１２で自己学習のために用いられてよい。したがって、グランドトルースに基づく入力センサ信号の通常の署名のウィンドウは、入力センサ信号の頂点および谷点と関連した主要な特徴を学習するためのシステム１００への入力として提供されてよい。入力センサ信号の個別の性質に続いて、ステップ２０４で、１つ以上のプロセッサ１０４は、最小点、最大点、次の最小点および３連続極点を含む入力センサ信号と関連した主要な特徴を引き出してよい。本開示によれば、主要な特徴からの選択的な特徴は、ステップ２０８で入力センサ信号と関連したパターンを検出するためのステップ２０６で引き出される。実施形態では、派生した特徴は、以下を含む：
（ｉ）Ｘ１＝最大点の振幅、
（ｉｉ）Ｘ２＝２つの連続する最小点間のサンプリング点の数、
（ｉｉｉ）Ｘ３＝最小点と続く次の最大点との間の振幅の相違、
（ｉｖ）Ｘ４＝最大点と続く次の最小点との間のサンプリング点の数、
（ｖ）Ｘ５＝それらの中の傾向を識別するために予め定められた時間フレーム検出ウィンドウにおけるいくつかのサンプリング点の連続的な振幅および時間的相違。
本開示の文脈において、検出ウィンドウは、３００ミリ秒ウィンドウでもよい。
【００２６】
実施形態では、選択的な派生した特徴に基づいてパターンを検出するステップは、派生した特徴の関数の形で検出パターンを表すことをさらに含んでよい。例えば、
パターン＝ｆ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５）
【００２７】
実施形態では、ステップ２１０で、半教師つきアプローチは、入力センサ信号の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティに基づいて派生した特徴から少なくとも１つの定義する特徴を識別するために用いられる。入力センサ信号の各々の派生した特徴の各々のために、平均（μ）および標準偏差（σ）は、入力センサ信号の通常の署名すなわち非異常な部分のために計算される。１つ以上の定義する特徴は、以下の２つの条件を満たすそれらの派生した特徴である。
（ｉ）入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の平均値と、入力センサ信号の派生した特徴の平均値との間の違いは、著しく大きい。実施形態では、その違いは、少なくとも予め定められた第１の閾値（予め定められた第１の閾値は、入力センサ信号のタイプに基づく）よりも大きい。および、
（ｉｉ）入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の標準偏差は、入力センサ信号の派生した特徴の標準偏差よりも著しく小さい。実施形態では、入力センサ信号の非異常な部分の派生した特徴の標準偏差は、少なくとも予め定められた第２の閾値（予め定められた第２の閾値は、入力センサ信号のタイプに基づく）によって派生した特徴の標準偏差よりも小さい。
実施形態では、予め定められた第１の閾値および予め定められた第２の閾値は、同じ値を有してよい。
上述した２つの条件は、本明細書において以下の表１および表２の説明からさらに理解されてよい。
【００２８】
一旦、ステップ２１２で、入力センサ信号の非異常な部分に基づく自己学習プロセスが完了すると、ステップ２１４で、１つ以上のプロセッサ１０４は、入力センサ信号と関連した少なくとも１つの定義する特徴の値に基づく入力センサ信号の部分を、密度を変化させるクラスタへとクラスタ生成してよい。実施形態では、入力センサ信号の部分をクラスタリングするステップは、ｋ平均クラスタリング法に基づく。本開示の好ましい実施形態では、入力センサ信号の部分をクラスタリングするステップは、ｋ＝３の３平均クラスタリング法に基づく。実施形態では、クラスタリングのステップは、２つ以上のクラスタのマージングを含む。例えば、密度の高いクラスタと比較して微々たるメンバを有する密度のより低いクラスタは、入力センサ信号の異常な部分を検出するためにマージされてよい。実施形態では、クラスタの密度とともに、マージングの必要があるときには、クラスタの重心間の近さは考慮されてもよい。
【００２９】
実施形態では、ステップ２１６で、１つ以上のプロセッサ１０４は、クラスタの密度に基づいて入力センサ信号の部分を異常な部分および非異常な部分として分類してよい。実施形態では、密度の最も高いクラスタは、入力センサ信号の非異常な部分に対応するとして分類されてよい。そして、密度の最も低いクラスタは、入力センサ信号の異常な部分に対応するとして分類されてよい。本開示によれば、入力センサ信号の通常の部分のパーセンテージが異常な部分のそれを超えると推定される。通常のおよび異常な部分の分類は、グランドトルースに基づく。本開示のシステムおよび方法は、ドメインの特定の特徴が考慮されて異常検出が教師つき学習に依存する従来技術と比較して、いかなるセンサ信号のための異常検出も自動化することをこのように有効にする。
【００３０】
経験的評価：フィンガーティップＰＰＧデータが２０〜５０歳のグループの人々から集められた。収集したデータの全持続時間は、３０秒のノーマルおよび、人々が彼等の指を複数回動かした１０秒のモーションアーチファクトを有する５分であった。本開示のシステムは、自己学習のための通常の非雑音データ（３０秒）のサンプルを使用した。自己学習フェーズの間、本開示のシステムは、厳しい上昇エッジおよび下降エッジによって続く最大および最小および信号の個別の性質を引き出す。例えば、最小点は、以下の通りに検出される：
【数１】
2018067287.tif 000003
ここで、Ｔ２は３００ミリ秒の検出ウィンドウ、
【数２】
2018067287.tif 000004
は移動平均テクニックを適用しているスムーズにされた信号である。図３は、本開示の実施形態による、入力センサ信号の自己学習の一部として検出した最大点および最小点の例示的グラフ図を示す。最小点および最大点を検出した後、本開示のシステムは、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３およびＸ４を引き出すことによって通常の（非異常な）部分のならびに完全な信号のパターンを発見して、定義する特徴の選択がそれに続く。平均および標準偏差の具体例は表１、表２に示される。ところが、本開示の実施形態によれば、図（表１に対応する）は、入力センサ信号の比較の統計的プロパティならびに時間および周波数ドメインプロパティの例示的なグラフ図を示す。特に、図４は、評価のために集められる９つの信号のためのＸ１、Ｘ２、Ｘ３およびＸ４の平均を例示する。
【００３１】
【表１】
2018067287.tif 000005
【００３２】
【表２】
2018067287.tif 000006
【００３３】
表２から、Ｘ２およびＸ４の各々にとって、信号の通常部分の平均値と完全な部分の平均値との間の違いが著しく大きく（Ｘ２およびＸ４にとってそれぞれ３．５および７．０２）、そして、通常部分にとっての標準偏差は完全な信号の標準偏差よりも著しく小さい（Ｘ２およびＸ４にとってそれぞれ２１．９５および１７．２７の違い）点に注意されてよい。この実施例の文脈において、予め定められた第１の閾値は、セイ（ｓａｙ）２としてセットされてよい。そして、それぞれ３．５および７．０２としての信号の通常部分の平均値と完全な部分の平均値との間の違いを有するＸ２およびＸ４の両方は、定義する特徴として資格を得る。また、予め定められた第２の閾値は、セイ（ｓａｙ）１５としてセットされてよい。そして、２１．９５および１７．２７の違いを有するＸ２およびＸ４の両方は、定義する特徴として資格を得る。したがって、考慮中のデータのＸ２およびＸ４は、本開示の方法の定義する特徴として資格を得るために必要な２つの条件を満たす。ｋ＝３のｋ平均アルゴリズムの助けを借りてＸ２およびＸ４を用いて、クラスタリングは実行される。そこでは、密度の高いクラスタが通常の現象を示し、そして、密度の最も低いクラスタが異常現象を示す。密度の高いクラスタと比較して微々たるメンバを有する密度のより低いクラスタは、信号の異常なサンプルを検出するためにマージされた。本開示のシステムおよび方法の性能を評価するために、検出した異常は、グランドトルースと比較された。図５は、グランドトルースと比較して本開示により検出される異常のグラフィック表現を例示する。
【００３４】
【表３】
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【００３５】
モーションアーチファクトを有する（または有さない）実体準周期的なフォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）信号を用いる上記した経験的評価から、９０％の精度が本開示のシステムおよび方法によって信号の異常現象を検出することにおいて達成された点に注意されてよい。ＰＰＧ信号は、心臓健康モニタリング、ストレス、血圧、およびＳＰＯ２（周縁酸素の飽和）測定に巨大な影響を及ぼす。したがって、本開示のシステムおよび方法は、特に健康管理ドメインのいくつかのアプリケーションを有することができる。
【００３６】
いかなる当業者も本開示の実施形態を製作して使用することができるために、説明文は、内容を本明細書に記載する。ここで定められる内容の実施形態の範囲は、当業者に生じる他の修正を含んでよい。それらが請求項の文字通りの言語と異ならない同様な要素を有する場合、または、それらが文字通りの言語との実体のない違いを有する等価な要素を含む場合、他の修正は範囲の中にあると意図される。
【００３７】
保護の範囲がその中にメッセージを有するコンピュータ可読手段に加えてこの種のプログラムまで広げられることは、しかしながら理解される。この種のコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバまたはモバイル機器またはいかなる適切なプログラマブルデバイス上でも走るときに、方法の１つ以上のステップの実施のためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、例えばサーバまたはパーソナルコンピュータ等のようないかなる種類のコンピュータも含むプログラムされることができるいかなる種類のデバイス、またはそれらのいかなる組み合わせでもあることができる。デバイスは、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）の類の例えばハードウェア手段、またはハードウェアおよびソフトウェア手段の組合せ（例えばＡＳＩＣおよびＦＰＧＡ）、または、少なくとも１つのマイクロプロセッサおよびそこに位置するソフトウェアモジュールを有する少なくとも１つのメモリ、でありうる手段を含んでもよい。このように、手段は、ハードウェア手段およびソフトウェア手段を含むことができる。本明細書に記載されている方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで実施されることができる。デバイスは、ソフトウェア手段を含んでもよい。あるいは、本開示の実施形態は、異なるハードウェアデバイス（例えば複数のＣＰＵの使用）上で実施されてよい。
【００３８】
本明細書における実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェア要素を含むことができる。ソフトウェアで実施される実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、などを含むが、これに限定されない。本開示のシステムを含むさまざまなモジュールによって実行される、そして本明細書に記載されている機能は、他のモジュールまたは複数の他のモジュールの組合せで実施されてよい。この説明のために、コンピュータが使用可能なまたはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはそれに関連して使用されるためのプログラムを含むことができるか、格納することができるか、通信することができるか、伝播することができるか、または運搬することができるいかなる装置であることもできる。本明細書に記載されているさまざまなモジュールは、ソフトウェアおよび／またはハードウェアモジュールとして実施されてよく、そして、いかなるタイプの非一時的コンピュータ可読媒体にもまたは他の記憶装置に格納されてよい。非一時的コンピュータ可読媒体のいくらかの非限定的な例は、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイ、フラッシュメモリ、およびハードディスクドライブを含む。
【００３９】
さらに、プロセスステップ、方法ステップ、技術等が順序だてて記載されてよいにもかかわらず、この種のプロセス、方法および技術は、代わりの順序において機能するように構成されてよい。換言すれば、記載されてよいステップのいかなるシーケンスまたは順序も、ステップがその順序において実行される必要を必ずしも示すわけではない。本明細書に記載されているプロセスのステップは、実際的ないかなる順序においても実行されてよい。さらに、いくらかのステップは、同時に実行されてよい。
【００４０】
図示のステップは、図示した例示的な実施形態を説明するために示される。そして、進行中の技術開発は特定の機能が実行されるやり方を変えることが予想されなければならない。これらの例は、説明のために本明細書に示されて、そして限定しない。さらに、機能ブロックの境界は、説明の便宜のために本明細書において任意に定められた。指定された機能およびその関係が適切に実行される限り、他の境界は定められることができる。変形例（本明細書に記載されているそれらの等価物、拡張、変化、偏差、などを含む）は、本明細書に含まれる教示に基づいて、関連した技術の当業者にとって明らかである。この種の変形例は、開示された実施形態の範囲および趣旨に入る。また、用語「から成る」、「有する」、「包含する」、「含む」および他の相似形は、意味において等価であり、そして、これらの語のいずれか１つに続く１つまたは複数の項目がこの種の１つまたは複数の項目の徹底的なリストであることを意味しないか、またはリストされた１つまたは複数の項目だけに限定することを意味するオープンエンドであることを意図する。本明細書においてそして添付の請求の範囲において使われるように、単数形「１」、「１つ」および「その」は、さもなければ文脈がはっきり口述しない限り、複数の参照を含むことも強調されなければならない。
【００４１】
以下の請求項によって示されている開示された実施形態の真の範囲および趣旨については、開示および例が例示的のみであるとして考慮されることが意図される。
【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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【外国語明細書】
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