(57)【要約】【課題】比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる異常検出方法、異常検出装置及び異常検出プログラムを提供する。【解決手段】異常検出方法は、ハードウェアプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータによって、ユーザの心電データを取得することと、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出することと、ピークの間隔に基づいて、ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出することと、４種類の特徴量を分類モデルに入力し、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定することと、を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハードウェアプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータによって、
ユーザの心電データを取得することと、
前記心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出することと、
前記ピークの間隔に基づいて、前記ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出することと、
前記４種類の特徴量を分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力に基づいて前記心電データに異常が含まれているか否かを判定することと、
を実行する異常検出方法。
【請求項２】
前記判定することは、前記心電データが不整脈を示しているか否かを判定することを含む、
請求項１に記載の異常検出方法。
【請求項３】
前記判定することは、前記心電データが、頻脈性不整脈及び除脈性不整脈の少なくともいずれかを示しているか否かを判定することを含む、
請求項２に記載の異常検出方法。
【請求項４】
前記分類モデルは、学習済みの多層パーセプトロンを含み、
前記判定することは、前記多層パーセプトロンの出力に基づいて、前記心電データに異常が含まれているか否かを判定することである、
請求項１から３のいずれか一項に記載の異常検出方法。
【請求項５】
前記特徴量を算出することは、
Ｎ個の前記ピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、
（Σi=1N-1（ｘi+1−ｘi）2／Ｎ−１）1/2
の値により前記特徴量を算出することを含む、
請求項１から４のいずれか一項に記載の異常検出方法。
【請求項６】
前記特徴量を算出することは、
Ｎ個の前記ピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、ｉ＝２〜Ｎ−１について、ｘi＞ｘi+1かつｘi＞ｘi-1を満たすｉの個数をカウントして第１個数を算出することと、
ｉ＝２〜Ｎ−１について、ｘi＜ｘi+1かつｘi＜ｘi-1を満たすｉの個数をカウントして第２個数を算出することと、
前記第１個数と前記第２個数の合計をＮ−２で割ることで前記特徴量を算出することと、を含む、
請求項１から５のいずれか一項に記載の異常検出方法。
【請求項７】
前記特徴量を算出することは、
Ｎ個の前記ピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、ｘiのデータ列をＮより小さいｄ個の区間に分割することと、
前記ｄ個の区間のうちｊ番目（ｊ＝１〜ｄ）の区間に所属するデータ数をカウントして第３個数Ｎjを算出することと、
自然対数をｌｎと表し、Ｐｒ（Ｎj）＝Ｎj／Ｎと表すとき、
Σj=1dＰｒ（Ｎj）ｌｎ（ｄ×Ｐｒ（Ｎj））
の値により前記特徴量を算出することと、を含む、
請求項１から６のいずれか一項に記載の異常検出方法。
【請求項８】
前記特徴量を算出することは、
Ｎ個の前記ピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、
Σi=1Nｘi／Ｎ
の値により前記特徴量を算出することを含む、
請求項１から７のいずれか一項に記載の異常検出方法。
【請求項９】
ハードウェアプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータによって、
ユーザの心電データを取得することと、
前記心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出することと、
前記ピークの間隔に基づいて、前記ピークの間隔に関する３種類の特徴量を算出することと、
前記３種類の特徴量を分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力に基づいて前記心電データに異常が含まれているか否かを判定することと、
を実行する異常検出方法。
【請求項１０】
ユーザの心電データを取得する取得部と、
前記心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する抽出部と、
前記ピークの間隔に基づいて、前記ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出する算出部と、
前記４種類の特徴量を分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力に基づいて前記心電データに異常が含まれているか否かを判定する判定部と、
を備える異常検出装置。
【請求項１１】
異常検出装置に備えられたコンピュータを、
ユーザの心電データを取得する取得部、
前記心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する抽出部、
前記ピークの間隔に基づいて、前記ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出する算出部、及び
前記４種類の特徴量を分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力に基づいて前記心電データに異常が含まれているか否かを判定する判定部、
として機能させる異常検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出方法、異常検出装置及び異常検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの心電データを測定して、心臓機能に関する異常の有無を判定することがあった。心電データは、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波等と名付けられた複数のピークを含み、正常な心電の場合、それら複数のピークが規則的に測定される。
【０００３】
下記特許文献１には、心電図信号を測定する測定部と、心電図信号において第１の所定拍数の心電図波形に対して不整脈判定基準情報に基づき不整脈であるか否かを判定する判定手段と、判定手段が不整脈でないと判定した場合に、第１の所定拍数の心電図波形に基づいて基準波形を決定し、基準波形を用いて、測定される心電図波形が不整脈であるか否かの解析を行う解析手段とを備える心電図解析装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６０８８２７３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
心電データから異常を検出する方法について、これまでに様々な異常検出方法が提案されている。しかしながら、それら従来の異常検出方法は、比較的大規模な演算資源を用いて実行されるものである場合があり、低消費電力で、ユーザが身に着けることができる程度に小型であり、比較的小規模な演算資源を有する機器によって実行するには不向きであることがあった。また、演算資源が限られた機器によって心電データから異常を検出する場合、従来の異常検出方法を用いると異常検出の精度が十分に高くならないことがあった。
【０００６】
そこで、本発明は、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる異常検出方法、異常検出装置及び異常検出プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る異常検出方法は、ハードウェアプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータによって、ユーザの心電データを取得することと、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出することと、ピークの間隔に基づいて、ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出することと、４種類の特徴量を分類モデルに入力し、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定することと、を実行する。
【０００８】
この態様によれば、算出する特徴量を４種類に限定し、それら４種類の特徴量を分類モデルに入力して、心電データに異常が含まれているか否かを判定することで、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【０００９】
上記態様において、判定することは、心電データが不整脈を示しているか否かを判定することを含んでもよい。
【００１０】
この態様によれば、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、心電データが不整脈を示しているか否かを判定することができ、運動中や睡眠中に生じる不整脈を容易に検出することができる。
【００１１】
上記態様において、判定することは、心電データが、頻脈性不整脈及び除脈性不整脈の少なくともいずれかを示しているか否かを判定することを含んでもよい。
【００１２】
この態様によれば、不整脈の中でも、通常より心拍数が多い頻脈性不整脈であるか、通常より心拍数が少ない除脈性不整脈であるかを判定することができ、異常に関するより詳細な情報を提供することができる。
【００１３】
上記態様において、分類モデルは、学習済みの多層パーセプトロンを含み、判定することは、多層パーセプトロンの出力に基づいて、心電データに異常が含まれているか否かを判定することであってもよい。
【００１４】
この態様によれば、分類モデルが学習済みの多層パーセプトロンを含むことで、比較的単純な演算を繰り返すことで心電データに異常が含まれているか否かを判定することができ、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【００１５】
上記態様において、特徴量を算出することは、Ｎ個のピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、（Σi=1N-1（ｘi+1−ｘi）2／Ｎ−１）1/2の値により特徴量を算出することを含んでもよい。
【００１６】
上記態様において、特徴量を算出することは、Ｎ個のピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、ｉ＝２〜Ｎ−１について、ｘi＞ｘi+1かつｘi＞ｘi-1を満たすｉの個数をカウントして第１個数を算出することと、ｉ＝２〜Ｎ−１について、ｘi＜ｘi+1かつｘi＜ｘi-1を満たすｉの個数をカウントして第２個数を算出することと、第１個数と第２個数の合計をＮ−２で割ることで特徴量を算出することと、を含んでもよい。
【００１７】
上記態様において、特徴量を算出することは、Ｎ個のピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、ｘiのデータ列をＮより小さいｄ個の区間に分割することと、ｄ個の区間のうちｊ番目（ｊ＝１〜ｄ）の区間に所属するデータ数をカウントして第３個数Ｎjを算出することと、自然対数をｌｎと表し、Ｐｒ（Ｎj）＝Ｎj／Ｎと表すとき、Σj=1dＰｒ（Ｎj）ｌｎ（ｄ×Ｐｒ（Ｎj））の値により特徴量を算出することと、を含んでもよい。
【００１８】
上記態様において、特徴量を算出することは、Ｎ個のピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表すとき、Σi=1Nｘi／Ｎの値により特徴量を算出することを含んでもよい。
【００１９】
本発明の他の態様に係る異常検出方法は、ハードウェアプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータによって、ユーザの心電データを取得することと、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出することと、ピークの間隔に基づいて、ピークの間隔に関する３種類の特徴量を算出することと、３種類の特徴量を分類モデルに入力し、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定することと、を実行する。
【００２０】
この態様によれば、算出する特徴量を３種類に限定し、それら３種類の特徴量を分類モデルに入力して、心電データに異常が含まれているか否かを判定することで、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【００２１】
本発明の他の態様に係る異常検出装置は、ユーザの心電データを取得する取得部と、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する抽出部と、ピークの間隔に基づいて、ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出する算出部と、４種類の特徴量を分類モデルに入力し、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定する判定部と、を備える。
【００２２】
この態様によれば、算出する特徴量を４種類に限定し、それら４種類の特徴量を分類モデルに入力して、心電データに異常が含まれているか否かを判定することで、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【００２３】
本発明の他の態様に係る異常検出プログラムは、異常検出装置に備えられたコンピュータを、ユーザの心電データを取得する取得部、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する抽出部、ピークの間隔に基づいて、ピークの間隔に関する４種類の特徴量を算出する算出部、及び４種類の特徴量を分類モデルに入力し、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定する判定部、として機能させる。
【００２４】
この態様によれば、算出する特徴量を４種類に限定し、それら４種類の特徴量を分類モデルに入力して、心電データに異常が含まれているか否かを判定することで、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる異常検出方法、異常検出装置及び異常検出プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係る異常検出装置の上面図である。
【図２】本実施形態に係る異常検出装置の物理的構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係る異常検出装置の機能ブロックを示す図である。
【図４】本実施形態に係る異常検出装置によって実行される異常検出の第１処理を示すフローチャートである。
【図５】分類モデルに入力する特徴量の数と、異常検出の性能を表す指標値との関係を示すグラフである。
【図６】本実施形態に係る異常検出装置によって実行される異常検出の第２処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００２８】
図１は、本発明の実施形態に係る異常検出装置１０の上面図である。異常検出装置１０は、幅７４ｍｍ、高さ２８ｍｍの装置であり、裏面がユーザの皮膚に接触するように、バンド等でユーザの体に密着させて使用する。また、異常検出装置１０の厚さは１０ｍｍであり、重さは１４ｇである。異常検出装置１０は、小型かつ軽量であり、装着していることをほとんど意識せずに使用することができるため、運動中や睡眠中に身に着けて、ユーザの心電データを連続的に測定することができる。
【００２９】
図２は、本実施形態に係る異常検出装置１０の物理的構成を示す図である。異常検出装置１０は、ハードウェアプロセッサに相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、メモリに相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、メモリに相当するＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、測定部１０ｅと、バッテリ１０ｆとを有する。ＣＰＵ１０ａ、ＲＡＭ１０ｂ、ＲＯＭ１０ｃ、通信部１０ｄ及び測定部１０ｅは、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続され、それぞれバッテリ１０ｆから電源の供給を受けて動作する。
【００３０】
ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、心電データに異常が含まれているか否かを判定するプログラム（異常検出プログラム）を実行する演算装置である。ＣＰＵ１０ａは、通信部１０ｄや測定部１０ｅから種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を通信部１０ｄによって他の機器に送信したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
【００３１】
ＲＡＭ１０ｂは、データの書き換えが可能な記憶部であり、例えば半導体記憶素子で構成される。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行するアプリケーション等のプログラムやデータを記憶する。
【００３２】
ＲＯＭ１０ｃは、データの読み出しのみが可能な記憶部であり、例えば半導体記憶素子で構成される。ＲＯＭ１０ｃは、例えばファームウェア等のプログラムやデータを記憶する。
【００３３】
通信部１０ｄは、異常検出装置１０を通信ネットワークに接続する通信インタフェースである。通信部１０ｄは、近距離無線通信の通信インタフェースであってよく、例えば低消費電力の通信規格を用いるものであってよい。
【００３４】
測定部１０ｅは、ユーザの心電データを測定するものであり、測定電極を含む。ユーザは、異常測定装置１０の測定部１０ｅが皮膚に接触するように異常測定装置１０を体に装着する。
【００３５】
バッテリ１０ｆは、他の物理的構成に電源を供給するものであり、例えばリチウムイオンバッテリであってよい。
【００３６】
異常検出プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。異常検出装置１０では、ＣＰＵ１０ａが異常検出プログラムを実行することにより、次図を用いて説明する様々な機能が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、異常検出装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。本実施形態に係る異常検出装置１０は、ＣＰＵ１０ａ、ＲＡＭ１０ｂ、ＲＯＭ１０ｃ、通信部１０ｄ、測定部１０ｅ及びバッテリ１０ｆに相当する構成が単一の筐体に内蔵された装置である。  
【００３７】
図３は、本実施形態に係る異常検出装置１０の機能ブロックを示す図である。異常検出装置１０は、測定部１０ｅ、心電データ記憶部１１、取得部１２、抽出部１３、算出部１４、判定部１５、分類モデル記憶部１６及び通信部１０ｄを備える。
【００３８】
心電データ記憶部１１は、測定部１０ｅによって測定されたユーザの心電データを記憶する。取得部１２は、測定部１０ｅによって測定されたユーザの心電データ及び心電データ記憶部１１に記憶されたユーザの心電データの少なくともいずれかを取得する。
【００３９】
抽出部１３は、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する。本明細書では、Ｒ波のピークの間隔がＮ個抽出されたものとして、それらピークの間隔をｘi（ｉ＝１〜Ｎ）と表す。ここで、Ｎは任意の自然数である。なお、抽出部１３は、隣り合うＲ波のピークの間隔のうち外れ値を除外する前処理を行ってもよい。すなわち、抽出部１３は、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、必ずしも全てのＲ波のピーク間隔を抽出しなくてもよく、外れ値を除外することによって一部のピーク間隔を抽出してもよい。
【００４０】
算出部１４は、ピークの間隔に基づいて、ピークの間隔に関する４種類又は３種類の特徴量を算出する。算出部１４は、以下に示す第１〜第４特徴量のうち、４種類又は３種類の特徴量を算出する。なお、算出部１４は、以下に示す第１〜第４特徴量以外の特徴量を算出してもよい。
【００４１】
第１特徴量は、隣り合うデータ点の差の二乗平均平方根、ＲＭＳＳＤ（Root Mean Square Successive Difference）と呼ばれる量であり、（Σi=1N-1（ｘi+1−ｘi）2／Ｎ−１）1/2の値により算出される。第１特徴量は、ピークの間隔のばらつきを表す特徴量である。
【００４２】
第２特徴量は、転回点比、ＴＰＲ（Turning Point Ratio）と呼ばれる量であり、ｉ＝２〜Ｎ−１について、ｘi＞ｘi+1かつｘi＞ｘi-1を満たすｉの個数をカウントして第１個数ｎ１を算出し、ｉ＝２〜Ｎ−１について、ｘi＜ｘi+1かつｘi＜ｘi-1を満たすｉの個数をカウントして第２個数ｎ２を算出して、第１個数ｎ１と第２個数ｎ２の合計をＮ−２で割ることで算出される。すなわち、第２特徴量は、（ｎ１＋ｎ２）／（Ｎ−２）の値により算出される。第２特徴量は、ピークの間隔のばらつきを表す特徴量である。
【００４３】
第３特徴量は、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス、ＫＬＤ（Kullback-Leibler Divergence）と呼ばれる量であり、ピークの間隔ｘiのデータ列をＮより小さいｄ個の区間に分割し、ｄ個の区間のうちｊ番目（ｊ＝１〜ｄ）の区間に所属するデータ数をカウントして第３個数Ｎjを算出して、自然対数をｌｎと表し、Ｐｒ（Ｎj）＝Ｎj／Ｎと表すとき、Σj=1dＰｒ（Ｎj）ｌｎ（ｄ×Ｐｒ（Ｎj））の値により算出される。すなわち、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスをＤKLと表すとき、第３特徴量は、ＤKL（Ｐｒ（Ｎj）｜｜１／ｄ）で算出される。第３特徴量は、ピークの間隔のばらつきを表す特徴量である。
【００４４】
第４特徴量は、Ｒ波とＲ波のピーク間隔のある区間における平均、ＭＥＡＮ（Mean of R-R interval segment）と呼ばれる量であり、Σi=1Nｘi／Ｎの値により算出される。
【００４５】
判定部１５は、４種類又は３種類の特徴量を分類モデルに入力し、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定する。判定部１５は、心電データが不整脈を示しているか否かを判定してよく、心電データが、頻脈性不整脈及び除脈性不整脈の少なくともいずれかを示しているか否かを判定してよい。ここで、頻脈性不整脈とは、５０〜１００拍／分程度である通常の心拍数と比較して心拍数が多い場合の不整脈であり、心房細動、リエントリー性頻拍、心房粗動、心房頻拍、心室性期外収縮及び心室性頻拍等を含む。また、除脈性不整脈とは、５０〜１００拍／分程度である通常の心拍数と比較して心拍数が少ない場合の不整脈であり、房室ブロック、２枝ブロック及び３枝ブロック等を含む。判定部１５による判定結果は、通信部１０ｄによって他の機器に送信されてよい。
【００４６】
判定部１５により、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、心電データが不整脈を示しているか否かを判定することができ、運動中や睡眠中に生じる不整脈を容易に検出することができる。また、不整脈の中でも、通常より心拍数が多い頻脈性不整脈であるか、通常より心拍数が少ない除脈性不整脈であるかを判定することができ、異常に関するより詳細な情報を提供することができる。
【００４７】
分類モデル記憶部１６は、判定部１５により特徴量が入力される分類モデルを記憶する。分類モデルは、学習済みの多層パーセプトロンを含むものであってよく、判定部１５は、多層パーセプトロンの出力に基づいて、心電データに異常が含まれているか否かを判定したり、心電データが、頻脈性不整脈及び除脈性不整脈の少なくともいずれかを示しているか否かを判定したりしてよい。なお、分類モデルは、任意の層を含む多層パーセプトロンを用いるものであってよく、多層パーセプトロンと他のモデルを組み合わせたモデルであってもよいし、多層パーセプトロンの出力を後処理して最終的な出力とするモデルであってもよいし、多層パーセプトロン以外のモデルを用いるものであってもよい。
【００４８】
分類モデルが学習済みの多層パーセプトロンを含むことで、比較的単純な演算を繰り返すことで心電データに異常が含まれているか否かを判定することができ、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【００４９】
図４は、本実施形態に係る異常検出装置１０によって実行される異常検出の第１処理を示すフローチャートである。異常検出装置１０は、はじめに、取得部１２によって、ユーザの心電データを取得する（Ｓ１０）。そして、抽出部１３によって、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する（Ｓ１１）。
【００５０】
算出部１４は、抽出されたピークの間隔に基づいて、第１特徴量（ＲＭＳＳＤ）を算出する（Ｓ１２）。また、算出部１４は、抽出されたピークの間隔に基づいて、第２特徴量（ＴＰＲ）を算出し（Ｓ１３）、抽出されたピークの間隔に基づいて、第３特徴量（ＫＬＤ）を算出し（Ｓ１４）、抽出されたピークの間隔に基づいて、第４特徴量（ＭＥＡＮ）を算出する（Ｓ１５）。
【００５１】
判定部１５は、算出された第１特徴量、第２特徴量、第３特徴量及び第４特徴量を分類モデルに入力し（Ｓ１６）、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定する（Ｓ１７）。判定結果は、通信部１０ｄによって外部機器に送信されてもよい。以上により第１処理が終了する。
【００５２】
本実施形態に係る異常検出装置１０によれば、算出する特徴量を４種類に限定し、それら４種類の特徴量を分類モデルに入力して、心電データに異常が含まれているか否かを判定することで、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。
【００５３】
図５は、分類モデルに入力する特徴量の数と、異常検出の性能を表す指標値との関係を示すグラフである。同図では、横軸に分類モデルに入力する特徴量の数を示し、縦軸に異常検出の性能を表す指標値を示している。異常検出の性能を表す指標値は、実線で示すａｃｃｕｒａｃｙ（正確度）、破線で示すｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ（感度）、一点鎖線で示すｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ（特異度）、二点鎖線で示すｐｒｅｃｉｓｉｏｎ（精度）の４種類である。
【００５４】
サンプルの中に含まれる異常無し（ポジティブ）のデータ数をＰ、異常有り（ネガティブ）のデータ数をＮと表すとき、判定部１５により正しく異常無しと判定された数をＴＰ、判定部１５により誤って異常有りと判定された数をＦＰ、判定部１５により正しく異常有りと判定された数をＴＮ、判定部１５により誤って異常無しと判定された数をＦＮと表すとき、ａｃｃｕｒａｃｙは（ＴＰ＋ＴＮ）／（Ｐ＋Ｎ）で与えられ、ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙはＴＰ／Ｐで与えられ、ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙはＴＮ／Ｎで与えられ、ｐｒｅｃｉｓｉｏｎはＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）で与えられる。これらの指標値は、１に近いほど異常検出の性能が良いことを示す値である。
【００５５】
同図に示すグラフによると、分類モデルに入力する特徴量の数が３の場合、全ての指標値が０．９以上であり、異常検出の性能が十分に高いことを示している。一方、分類モデルに入力する特徴量の数が１又は２の場合、ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙのみ０．９程度であるものの、他の指標値は０．８５程度であり、異常検出の性能が十分に高くないことを示している。
【００５６】
また、グラフは、分類モデルに入力する特徴量の数が４の場合、全ての指標値が０．９５程度であり、異常検出の性能が十分に高いことを示している。一方、分類モデルに入力する特徴量の数が５以上の場合、全ての指標値が０．９５程度のまま横ばいであり、分類モデルに入力する特徴量の数が４である場合と比較して、異常検出の性能が改善しないことを示している。
【００５７】
比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合には、算出する特徴量の種類を減らして演算量を減らすことが望まれるが、グラフからは、分類モデルに入力する特徴量の数が１又は２の場合、異常検出の性能が十分に高くないことがわかり、分類モデルに入力する特徴量の数が３以上であれば異常検出の性能が十分に高くなることがわかる。また、分類モデルに入力する特徴量の数が４以上の場合に、異常検出の性能がほとんど変わらないことがわかる。よって、分類モデルに入力する特徴量の数は、３又は４が最適であるといえる。
【００５８】
図６は、本実施形態に係る異常検出装置１０によって実行される異常検出の第２処理を示すフローチャートである。第２処理は、心電データのＲ−Ｒピーク間隔に基づいて３種類の特徴量を算出し、分類モデルによって心電データに異常が含まれているか否かを判定する処理である。
【００５９】
異常検出装置１０は、はじめに、取得部１２によって、ユーザの心電データを取得する（Ｓ２０）。そして、抽出部１３によって、心電データに含まれる複数のＲ波のうち、隣り合うＲ波のピークの間隔を抽出する（Ｓ２１）。
【００６０】
算出部１４は、抽出されたピークの間隔に基づいて、第１特徴量（ＲＭＳＳＤ）を算出する（Ｓ２２）。また、算出部１４は、抽出されたピークの間隔に基づいて、第２特徴量（ＴＰＲ）を算出し（Ｓ２３）、抽出されたピークの間隔に基づいて、第３特徴量（ＫＬＤ）を算出する（Ｓ２４）。なお、ここでは、算出部１４によって第１特徴量、第２特徴量及び第３特徴量を算出する例を示したが、算出部１４は、第１特徴量、第２特徴量、第３特徴量及び第４特徴量（ＭＥＡＮ）のうちいずれか３種類を算出すればよく、その組み合わせは任意である。
【００６１】
判定部１５は、算出された第１特徴量、第２特徴量及び第３特徴量を分類モデルに入力し（Ｓ２５）、分類モデルの出力に基づいて心電データに異常が含まれているか否かを判定する（Ｓ２６）。判定結果は、通信部１０ｄによって外部機器に送信されてもよい。以上により第２処理が終了する。
【００６２】
本実施形態に係る異常検出装置１０によれば、算出する特徴量を３種類に限定し、それら３種類の特徴量を分類モデルに入力して、心電データに異常が含まれているか否かを判定することで、比較的小規模な演算資源を有する機器を用いる場合であっても、精度の良い異常検出又は異常の兆候の検出を行うことができる。算出する特徴量を３種類に限定することで、４種類の特徴量を算出する場合よりも演算負荷を減らすことができる。
【００６３】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１０…異常検出装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…測定部、１０ｆ…バッテリ、１１…心電データ記憶部、１２…取得部、１３…抽出部、１４…算出部、１５…判定部、１６…分類モデル記憶部
【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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