(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理信号を処理する処理装置であって、
生理的プロセスにより生じる少なくとも２つの波サイクルを含む生理信号を取得する手段と、
前記生理信号におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を取得する手段と、
前記生理信号におけるフィーチャの発生の周りの前記生理信号の平均波形を決定する手段と、
前記生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の平均波形の振幅スケーリングされたインスタンスを含むモデル信号を決定する手段とを有し、
平均波形を決定する手段は、前記フィーチャの発生における生理信号の値と、前記生理信号の隣接サンプルの値との間の平均的相対的変化を決定する手段を有する、
処理装置。
【請求項２】
前記生理信号は生理的運動を示す運動信号である、請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記生理信号のフィーチャは前記生理信号のピークである、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項４】
さらに、前記モデル信号を前記生理信号と比較する手段を有するように構成された、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項５】
前記比較する手段は、前記モデル信号と前記生理信号との間の差分信号を比較する、
請求項４に記載の処理装置。
【請求項６】
前記比較する手段は、さらに、前記フィーチャ信号又は前記生理信号の品質を示す差分信号のエネルギーを比較する、請求項５に記載の処理装置。
【請求項７】
平均波形を決定する手段は、前記フィーチャの発生に先立つ及び／又は続く異なる隣接サンプルの平均的相対的変化の決定を繰り返す手段を有する、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項８】
前記繰り返す手段は、停止基準に達するまで実行される、特に、時間的な隔たりが最小なフィーチャの少なくとも一ペアの連続した発生間の生理信号のすべてのサンプルに対して相対的変化が決定されるまで実行される、
請求項７に記載の処理装置。
【請求項９】
前記モデル信号を決定する手段は、さらに、平均波形のインスタンス間のモデル信号を補間する手段を有する、請求項１に記載の処理装置。
【請求項１０】
前記処理装置は、さらに、前記フィーチャ信号におけるフィーチャの発生の時間的隔たりの変動を評価するように構成された、請求項１に記載の処理装置。
【請求項１１】
前記処理装置は、さらに、時間領域で前記生理信号及び／又はフィーチャ信号を評価するように構成された、請求項１に記載の処理装置。
【請求項１２】
生理信号を処理する処理方法であって、
生理的プロセスにより生じる少なくとも２つの波形サイクルを含む生理信号を取得するステップと、
前記生理信号におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を取得するステップと、
前記生理信号におけるフィーチャの発生の周りの前記生理信号の平均波形を決定するステップと、
前記生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の平均波形の振幅スケーリングされたインスタンスを含むモデル信号を決定するステップと含み、
平均波形を決定するステップは、前記フィーチャの発生における生理信号の値と、前記生理信号の隣接サンプルの値との間の平均的相対的変化を決定するステップを含む、
処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、請求項１２に記載の方法のステップを実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１４】
被験者のバイタルサインを決定するシステムであって、
生理信号を測定するセンサと、
処理ユニットであって、前記生理信号のフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を決定する第１の処理装置と、前記生理信号を処理する第２の処理装置とを有し、前記第２の処理装置はモデル信号を決定するように構成された請求項１に記載の処理装置である、処理ユニットとを有し、
前記処理ユニットは、さらに、前記モデル信号を考慮して、前記生理信号に基づき、前記被験者のバイタルサインを決定するように構成された、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者のバイタルサイン決定の分野に関し、特に、生理信号を処理する処理装置、処理方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者のバイタルサインは、被験者の医学的状態及び健康を決定する強力な指標である。バイタルサインは、限定ではないが、呼吸数（ＲＲ）と、心拍数（ＨＲ）または脈拍数とを含む。バイタルサインはその基になる心拍や呼吸運動などの生理的プロセスを示している。その基になる生理的プロセスを示す生理信号を測定して評価することができる。
【０００３】
例えば、呼吸モニタリングは異なる原理に基づいて行うことができる：呼吸努力の測定としては、例えば、胸部インピーダンスプレチスモグラフィー（ｔｈｏｒａｘ  ｉｍｐｅｄａｎｃｅ  ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）、呼吸インダクタンスプレチスモグラフィー（ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  ｉｎｄｕｃｔａｎｃｅ  ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）（呼吸バンドまたはレスピバンドと呼ばれることが多い）、光電式プレチスモグラフィー（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）などがあり、呼吸効果の測定としては、例えば、音響記録、温度検出、二酸化炭素検出などがある。
【０００４】
心拍数を決定するため生理信号を測定するセンサの例としては、光電式プレチスモグラフセンサ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ  ｓｅｎｓｏｒ）、心電センサ（ＥＣＧ（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）ｓｅｎｓｏｒ）、または心音センサ（ｈｅａｒｔ  ｓｏｕｎｄ  ｓｅｎｓｏｒ）などがある。
【０００５】
特許文献１は、患者の身体に配置した加速度計からの得られる生理信号データを用いて、心拍の存否を検出するパルス検出装置を開示している。加速度計は、心拍による動きを検知して、それに応じた加速度信号データを生理信号として生成するように適応されている。処理回路は、心拍を示す特徴を探して加速度信号を分析し、その特徴に基づき患者に心拍があるか決定する。この装置は、患者に除細動パルスを与えて心臓の動きを刺激する除細動器で用いることができる。
【０００６】
心拍を示す特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）は、例えば、ピーク・ツー・ピーク振幅、微分係数のピーク・ピーク振幅、または加速度信号のエネルギーなどの時間的エネルギーフィーチャ（ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｅｎｅｒｇｙ  ｆｅａｔｕｒｅ）であり得る。あるいは、信号のエネルギースペクトル中のピークのエネルギーや振動数などのスペクトルエネルギーフィーチャでもあり得る。さらに別の態様では、加速度信号データを心拍の存在を予測すると知られた既知のパターンと比較することにより、フィーチャを取得してもよい。これはパターンマッチングとも呼ばれ、測定された生理信号が既知のパターンと比較される。
【０００７】
特許文献２は、パターンマッチングを用いる心拍測定装置を開示している。波形データを既知のパターンと比較するのではなく、一心拍に対応する波形データの一部をテンプレートとして用いる。前記テンプレートと測定された波形との間の相関などの波形類似性を計算し、その後の分析に用いる。
【０００８】
特許文献３は、呼吸信号の解釈を支援する信号処理手法を開示している。信号のピークをリスケールして規格化波形を生成することもできる。
【０００９】
バイタルサインは一般に生理信号のかかる特徴的フィーチャから求められるので、そのフィーチャが、例えば信号ピークが正しく識別されたか決定する必要がある。ピーク検出が正しく行われたか分類する正しいアプローチは、例えば、心拍数の変動性を評価し、またはスペクトル分析を行う。これらの手法を適用する要件は、少なくとも弱定常の信号である。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００４／００３９４２０号
【特許文献２】米国特許出願公開第２００６／０２２４０７４Ａ１号
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１０／０３１２０７５Ａ１号
【発明の概要】
【００１０】
本発明の一目的は、信号フィーチャの、特に非定常的生理信号の信号フィーチャの品質をより正確に決定する処理装置、処理方法及びシステムを提供することである。本発明のさらに別の一目的は、生理信号における異なる寄与を区別する処理装置、処理方法及びシステムを提供することである。
【００１１】
本発明の第１の態様によると、信号を処理する処理装置を提供する。該処理装置は、
−  生理的プロセスにより生じる少なくとも２つの波形サイクルを含む生理信号を取得するステップと、
−  前記生理信号におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を取得するステップと、
−  前記生理信号におけるフィーチャの発生の周りの前記生理信号の平均波形を決定するステップと、
−  前記生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の平均波形の振幅スケーリングされたインスタンスを含むモデル信号を決定するステップとを実行するように構成されている。
【００１２】
本発明の別の一態様では、生理信号を処理するシステムを提供する。該システムは、
−  生理信号を測定するセンサと、
−  処理ユニットであって、前記生理信号のフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を決定する第１の処理装置と、生理信号を処理する第２の処理装置とを有し、前記第２の処理装置はモデル信号を決定するように構成された上記の処理装置である、処理ユニットとを有し、前記処理ユニットは、さらに、前記モデル信号を考慮して、前記生理信号に基づき、前記被験者のバイタルサインを決定するように構成されている。
【００１３】
本発明のさらに別の一態様では、対応する処理方法と、コンピュータで実行されると、ここに開示した方法のステップをコンピュータに実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムと、プロセッサにより実行されると、ここに開示した方法を実行させる非一時的コンピュータ読み取り可能記録媒体とを提供する。
【００１４】
本発明の好ましい実施形態は従属項に規定した。言うまでもなく、請求項に係る方法、システム、コンピュータプログラム、及び記録または記憶媒体は、請求項に係る処理装置と同様の及び／又は同一の、従属項に記載した好ましい実施形態を有する。
【００１５】
生理信号から心拍数や呼吸数などのバイタルサインを決定することは、容易ではなく、特に生理信号が人目につかないセンサにより取得される時に容易ではない。測定される生理信号は、ドリフト、ノイズまたは運動アーティファクトなどの信号歪みを含むことが多い。さらにまた、測定された生理的信号は、心臓活動や呼吸に関する情報など、２つ以上の元になる生理的プロセスに関する情報を含むことがある。例えば、一定の心拍数と一定の呼吸数は、生理信号のスペクトルにおいて別のピークとして現れる。これらは周波数領域でフィルタリングすることにより互いに分離できる。対応して、ドリフト、ノイズ及びアーティファクトはスペクトルをフィルタリングすることにより抑制できる。
【００１６】
これらの従来のアプローチは多くのアプリケーションでうまく行くが、限界もある。スペクトル分析による生理信号の評価は、少なくとも弱定常信号（ｗｅａｋ  ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  ｓｉｇｎａｌ）を仮定する。しかし、不整脈の場合、すなわち元になる生理的プロセスの変動の場合、かかるアプローチはもはやうまく行かない。さらにまた、曲線形状や形態に関する情報が失われる。例えば、心拍数がスペクトルから得られるが、個々の心拍に対応する生理信号の形状はフィルタリングプロセスにより歪められる。
【００１７】
さらにまた、２つの元になる生理的現象のスペクトルが重なる場合、第１の生理的減少に対応する第１の信号を取り出す生理信号のフィルタリングは、第２の生理的現象に対応する第２の信号のスペクトルに影響を与えることがある。第１と第２の信号の信号形状または形態は保存されるべきである。
【００１８】
さらに別の態様では、バイタルサインは生理信号の特徴的フィーチャ（ｆｅａｔｕｒｅｓ）から求めることができる。しかし、フィーチャが正しく取り出されるようにしなければならない。これは品質メトリック（ｑｕａｌｉｔｙ  ｍｅｔｒｉｃ）により示すことができる。あるいは、品質メトリックを、生理信号が良好か不良か分類するために用いることもできる。例えば、信号フィーチャが信号のピークであるとき、分類器出力は、ピーク検出器からの検出ピークがエラーを含むか、すなわちｆａｌｓｅ−ｐｏｓｉｔｉｖｅかｆａｌｓｅ−ｎｅｇａｔｉｖｅか示す。心拍数の変動性またはスペクトル分析に基づき品質メトリックを決定する現在のアプローチは、少なくとも弱定常信号を仮定する。不整脈の場合、すなわちピーク・ツー・ピーク距離の変動が大きいとき、かかるアプローチはもはやうまく行かない。
【００１９】
さらにまた、発明者は、生理信号の形状とスペクトルが、生理信号が得られた信号源に大きく依存することを発見した。例えば、ＥＣＧ信号中の心拍は、例えば生理信号の測定に加速度計が使われる新しい測定手法とは大きく異なる。特に、新しい測定手法を用いて、心拍などの特定の生理的現象に対応する曲線形状は、被験者ごとに大きく異なることがある。
【００２０】
さらにまた、生理的現象に対応する生理信号の波形は、被験者の姿勢に応じて変わり得る。曲線形状と振幅との両方が影響を受け得る。よって、複数の異なる波形が同一の生理的現象を表すことがあり、一般的なパターン比較を困難にする。
【００２１】
しかし、発明者は、患者と姿勢の間の変動に関わらず、ある患者について、ある姿勢のとき、生理信号に対応する波形は非常に似ていることを発見した。これは不整脈の場合にも言える。
【００２２】
それゆえ、本発明によると、提案の処理装置は、生理信号と、その生理信号におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号とを入力とし、その発生の周りの平均波形を決定する。生理信号は、平均化できる、生理的プロセスにより生じる少なくとも２つの波サイクルを含む。平均波形はタイミングや振幅の変動によって変わらない。この平均波形に基づき、生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の平均波形の振幅スケーリングされたインスタンスを含むモデル信号を決定する。言い換えると、生理信号におけるフィーチャの発生の周りの、生理信号の平均波形のコピーを、フィーチャの発生に配置する。平均波形の各コピーの振幅は、そのコピーが配置されるところの、フィーチャの発生におけるまたはその周りの生理信号の振幅に応じてスケールできる。平均波形の複数のコピーはモデル信号を構成する。
【００２３】
このアプローチの利点は、生理信号における生理的現象の波形が先験的に知られている必要がないことである。さらにまた、処理装置は、非定常的生理信号を評価するために使える。よって、非周期的な生理信号も処理できる。さらに、モデル信号の形状は周波数選択的フィルタにより操作されない。
【００２４】
被験者のバイタルサインを決定するシステムを参照して、処理ユニットは、モデル信号を考慮して生理信号に基づき被験者のバイタルサインを決定するように構成することができる。第１の態様では、モデル信号を考慮して、モデル信号を用いて、生理信号及び／又はフィーチャ信号の品質メトリックを決定する。例えば、品質メトリックはバイタルサインにと合わせて提供されてもよい。第２の態様では、モデル信号を考慮して、バイタルサインをモデル信号から決定する。同様に、モデル信号は生理信号に基づいている。あるいは、後でさらに詳しく説明するように、バイタルサインは生理信号とモデル信号との間の差分に基づいて決定される。
【００２５】
処理装置の好ましい一実施形態において、前記生理信号は生理的運動を示す運動信号である。処理装置は、例えば、加速度計またはジャイロスコープからの生理的運動を示す運動信号を取得するように構成され得る。提案の処理システムは、運動信号を処理するのに特に有利である。運動信号の問題は、波形がセンサの配置に大きく依存し、被験者の姿勢に応じて大きく変化するかも知れないことにある。しかし、本発明による処理装置は、生理信号におけるフィーチャの発生の周りの生理信号の平均波形を決定するので、形状は事前に分かっていなくてもよい。
【００２６】
さらに別の実施形態では、生理信号のフィーチャは生理信号のピークである。ここでピークとは、生理信号の極大または極小を指す。この実施形態では、フィーチャ信号は生理信号におけるピークの位置を示す。あるいは、フィーチャは、所定のエネルギー、スロープ、変曲点、極値またはそれらの組み合わせを含む波形の一部を指す。一般的に、生理信号の特性は、元になる生理的現象を表すフィーチャとして評価できる。
【００２７】
得られるモデル信号は、直接評価され、又はさらに別の処理に使われ得る。例えば、モデル信号は「クリーンな」生理信号として機能し得る。別の一実施形態では、処理装置はさらに、モデル信号を生理信号と比較するステップを実行するように構成される。
【００２８】
一実施形態では、前記比較するステップは、さらに、前記モデル信号と前記生理信号との間の差分信号の比較を含む。例えば、モデル信号は、第１の生理的現象に対応し、生理信号から除去でき、残差生理信号を与える。この実施形態の利点は、生理信号への別の寄与の波形が影響を受けないことにある。これは、残差生理信号がフィルタリングプロセスにより変わってしまう他のフィルタリング手法（ローパスフィルタリングやメジアンフィルタリングやＳａｖｉｔｓｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタリングなど）と対照的である。
【００２９】
さらなる改良として、前記比較するステップは、さらに、前記フィーチャ信号又は前記生理信号の品質を示す差分信号のエネルギーの比較を含む。ここでエネルギーとは、差分信号を示す値を指す。任意的に、エネルギーは、例えば、生理信号の値により規格化できる。例えば、エネルギーは、差分信号のセグメントに渡る積分の値を表す。エネルギーが高くなるのは、生理信号とモデル信号との差分が大きいときであり、不一致が大きいことを表す。不一致が大きいということは信号品質が悪いと解釈され、一方、不一致が小さいということは信号品質が良好と解釈され得る。あるいは、エネルギーをある閾値と比較してデジタル値を決定することもできる。例えば、信号品質が高いことを示す閾値より差分が低いときは１、差分が閾値を越えるときは０である。言い換えると、差分信号のエネルギーはフィーチャ信号または生理信号の品質に反比例する。よって、エネルギー値は、フィーチャ信号及び／又はモデル信号及び／又は生理信号の品質を示す品質メトリックの決定に用いることができる。
【００３０】
一実施形態では、平均波形を決定するステップは、前記フィーチャの発生における生理信号の値と、前記生理信号の隣接サンプルの値との間の平均的相対的変化を決定するステップを含む。それにより、分析は生理的フィーチャを示す所定パターンとは独立であるが、実際に測定される生理信号に依存する。例えば、（フィーチャ信号により指定され）フィーチャの各発生において、生理信号の値が取られ、それから隣接サンプルの値が引かれる。結果を生理信号の値により割ってもよく、特にフィーチャの発生における生理信号の値、または隣接するサンプルの値によりわって、相対的変化を求めても良い。例えば、生理信号の各ピークについて、各ピークの直前のサンプルの値を引いて、各ピーク値で割る。これにより、この隣接値における相対的変化を決定する。隣接値の相対的変化は、ここで隣接値は各ピークの直前の隣接値を指すが、平均化され、ピークに対する直前サンプルの平均的相対的変化を決定する。
【００３１】
言い換えると、平均波形を決定するステップは、フィーチャの発生における生理信号の値と、隣接サンプルの値との間の差分のスケーリングを含む。それにより、平均的相対的変化を決定する差分を、例えば、フィーチャの発生における生理信号の値、またはその逆数により、重み付けできる。後者の場合、平均波形の値が大きいサンプルの影響が低減される。
【００３２】
この実施形態の改良として、平均波形を決定するステップは、フィーチャの発生の右側及び／又は左側の、すなわち前後のサンプルの異なる隣接サンプルの平均的相対的変化を決定するステップを繰り返すステップを含む。よって、すぐ隣接する値の相対的変化を決めるだけでなく、フィーチャの左側及び／又は右側の、フィーチャの発生に対してさらに離れたサンプルの相対的変化も決定し、それにより平均波形を構成する。言い換えると、この実施形態では、平均波形は、生理信号におけるフィーチャの発生から所定距離における平均敵意相対的変化を表す。
【００３３】
この実施形態の改良として、前記繰り返すステップは、停止基準に達するまで実行される、特に、時間的な隔たりが最小なフィーチャの少なくとも一ペアの連続した発生間の生理信号のすべてのサンプルに対して相対的変化が決定されるまで実行される。
【００３４】
一実施形態では、モデル信号を決定するステップは、さらに、生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の値に応じて平均波形のインスタンスをスケーリングするステップを含む。生理信号におけるフィーチャの時間的隔たりが変化し得るだけでなく、振幅も変化し得る。よって、生理信号におけるフィーチャの発生における平均波形のインスタンスを、生理信号の振幅を一致させるようにスケールできる。例えば、平均波形のインスタンスは、フィーチャの発生における平均波形の値が、そのフィーチャの発生における生理信号の値に一致するように、スケールできる。
【００３５】
一実施形態では、前記モデル信号を決定するステップは、さらに、平均波形のインスタンス間のモデル信号を補間するステップを含む。上記の通り、生理信号の２つの発生の最小の時間的隔たりに基づく、平均波形を決定する停止基準があってもよい。よって、モデル信号の平均波形の２つのインスタンス間にギャップがあってもよく、これは間の値を補間することにより埋めることができる。どんな補間でも用いることができるが、特に線形三次またはスプライン補間を用いることができる。
【００３６】
一実施形態では、前記処理装置は、さらに、前記フィーチャ信号におけるフィーチャの発生の時間的隔たりの変動を評価するように構成される。有利にも、ここに開示した、提案した、差分信号のエネルギーに基づく品質メトリックの決定は、フィーチャ信号及び／又は生理信号の品質を決定する別のアプローチと組み合わせ得る。しかし、例えば、命には関わらない不整脈などによる、時間的隔たりに大きな変動が検出されたとしても、差分信号のエネルギーに基づく品質メトリックがそう示せば、信号は良好であると分類され得る。
【００３７】
さらに他の一実施形態において、前記処理装置は、さらに、時間領域で前記生理信号及び／又はフィーチャ信号を評価するように構成される。有利にも、ブロック、すなわち長さが制限された生理信号のセグメント及び対応するフィーチャ信号が評価される。有利にも、長さが１ないし８秒のブロックが評価される。これは、一般的に、周波数領域で意味のある結果を求めて、例えば３０秒のより長いウィンドウを評価する周波数領域における処理と比較して有利である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
本発明の上記その他の態様を、以下に説明する実施形態を参照して明らかにし、説明する。
【図１】被験者のバイタルサインを決定するデバイスの一実施形態を示す図である。
【図２】被験者のバイタルサインを決定するデバイスの実施形態を示す斜視図である。
【図３】被験者のバイタルサインを決定するデバイスの一実施形態を示す模式的ブロック図である。
【図４】被験者の呼吸数を決定するための呼吸信号を示すグラフである。
【図５】被験者の心拍数を決定するための心拍信号を示すグラフである。
【図６】処理ユニットの一実施形態を示す図である。
【図７】処理方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図８】平均波形と基準信号の決定を示すフローチャートである。
【図９】図９Ａないし９Ｄは、基準信号を決定する異なるステップを示す波形を示す図である。
【図１０】図１０Ａないし１０Ｂは、取得された基準信号を示す異なるグラフである。
【図１１】図１１Ａないし１１Ｃは、基準信号を決定する異なるステップを示す波形を示す図である。
【図１２】筋電図（ＥＭＧ）測定中の心電図（ＥＣＧ）オーバーレイを除去するシステムの一実施形態を示す図である。
【図１３】対応する信号を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
図１は、被験者１００のバイタルサインを決定するデバイス１の一実施形態を示す図である。デバイス１は、生理信号を測定するため、被験者１００の身体の適当な場所に取り付けられる。適当な場所には、限定ではないが、図１に示したように胸および胸郭領域を含む。しかし、特に上部胴体の、生理的現象による影響がある被験者１００のどの部分であっても、想定できる。
【００４０】
本発明の一態様による被験者１００のバイタルサインを決定するデバイス１により、例えば、呼吸運動及び／又は心拍による運動を示す運動信号の人目につかない測定が可能になる。信号は、被験者の呼吸数及び心拍数（脈拍）を決定する基礎となる。図１から分かるように、デバイス１は、被験者１００の身体に取り付けられる小型デバイスとして実施できる。
【００４１】
従来の呼吸モニタリングデバイス、例えば、鼻カニュラ（ｎａｓａｌ  ｃａｎｕｌａ）は患者にとっては不便である。他の従来の呼吸モニタリングデバイス、例えば呼吸インダクタンスプレチスモグラフィー用の胸部ベルトは、取り扱いが難しい。呼吸インダクタンスプレチスモグラフィー（ＲＩＰ）の場合、一二本のＲＩＰバンドを被験者１００の胸部及び／又は腹部の周りに巻かなければならない。特に、体重が重い患者の場合、これらのバンドの取り付けは看護師にとって厄介であり得る。それでもなお、呼吸インダクタンスプレチスモグラフィーは、今日、呼吸数を決定するのに用いられる最も一般的な手法の一つである。さらに別の従来の呼吸モニタリングデバイスには、集中治療室で用いられる胸部インピーダンスプレチスモグラフィー用のデバイスが含まれる。胸部インピーダンスプレチスモグラフィーにおいて、インピーダンスは二つの電極を介して測定され、これは患者にとって不便であり得る。これに対応して、従来の心拍数測定では、心電式プレチスモグラフィー用のＥＣＧ電極またはフィンガークリップが患者に取り付けられる。
【００４２】
図２は、被験者１００のバイタルサインを決定するデバイス１と、アプリケーションポケット２とを示す。アプリケーションポケット２は、図１に示したように、被験者１００の肌に取り付けられる使い捨てアイテムであり得る。アプリケーションポケット２は、デバイス１を受け入れるコンパートメント３と、閉じてデバイス１をコンパートメント３に固定するカバー４とを有する。デバイス１の被験者１００の肌への取り付けは、限定ではないが、この実施形態を含む。例えば、デバイス１は被験者１００の肌に単にテープで貼ることもできる。あるいは、デバイス１は被験者１００の衣服に取り付けることもできる。一例では、デバイス１は身体にぴったりしたシャツのポケットに固定することもできる。デバイス１は、測定する生理的現象の動きに追随するだけでよい。幾つかの場合には、測定は呼吸運動の検出に限定されていてもよい。
【００４３】
図３は、被験者のバイタルサインを決定するデバイス１の一実施形態を示すブロック図である。このデバイスは、被験者のバイタルサインを決定するシステムの一実施形態であり、コンポーネントの少なくとも一部は、例えば、共通ハウジングに実装される。本発明の一態様によれば、このデバイス１は、生理信号６を測定するセンサ５と、生理信号６中のフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を決定する第１の処理装置８と、生理信号を評価する第２の処理装置９とを有する。この実施形態では、生理信号６は、生理的運動、特に呼吸運動及び／又は心拍による生理的運動を記述する運動信号である。この実施形態では、フィーチャ信号を決定する第１の処理装置８と、生理信号を評価する第２の処理装置９とは、共通の処理ユニット７として実装されている。代替的に、これらは別々に実装されてもよい。換言すると、処理ユニット７の機能要素は、分散サブユニットとして実装することもできる。各機能の実装はハードウェアまたはソフトウェア（例えばマイクロプロセッサで実行されるソフトウェア）でも可能である。この実施形態では、デバイス１はさらにインタフェース１０とメモリ１１とを有する。
【００４４】
センサ５は、例えば、一以上の空間軸に沿った加速度を示す運動信号を生成するように適応された加速度計を有しても良い。この実施形態では、加速度計は三つの直交空間軸に沿った加速度を示す三つの加速度信号を含む運動信号を生成するように適応した三軸加速度計である。例えば、Ｂｏｓｃｈ  ＢＭＡ３５５、ＳＴ  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  ＬＩＳ３ＤＳＨ、ＳＴ  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  ＬＩＳ３４４ＡＬＨ、Ｋｉｏｎｉｘ  ＫＸＭ５２などの三軸加速度計を用いることができる。あるいは、センサ５は、回転角を示す運動信号を生成するように適応したジャイロスコープを有しても良い。例えば、ジャイロスコープＳＴ  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  ＬＹＰＲ５４０ＡＨを用いて、三つの直交軸の各速度を取得できる。これらから回転角を容易に求めることができる。
【００４５】
運動信号６は、被験者のバイタルサインを決定する処理ユニット７に送られる。処理ユニット７の一実施形態は、以下、図６を参照してさらに説明する。
【００４６】
インタフェース１０は、被験者のバイタルサインを供給する無線インタフェースであってもよい。有利にも、デバイス１はバッテリーを電源とするデバイスであり、インタフェース１０はケーブルを必要としないように無線インタフェースである。例えば、インタフェース１０は、バイタルサインをスクリーン上に表示する患者モニターに、バイタルサインを供給できる。あるいは、インタフェース１０は、バイタルサイン及び／又は生理信号及び／又はこれらから求めた任意の量をデバイス１のディスプレイに表示するヒューマン・マシン・インタフェース（ＨＭＩ）であってもよい。
【００４７】
メモリ１１は、生理信号及び／又はそれから求められたフィーチャ信号及び／又は処理ユニット７により決定されたバイタル信号を記憶できる。あるいは、メモリ１１は、処理ユニット７またはそのコンポーネントにより実行される命令を格納した非一時的記憶媒体であってもよい。この命令は、処理ユニット７に、図７及び／又は図８に示したフローチャートのステップの少なくとも一部を実行させる。メモリ１１は決定された生理信号６を記憶する。信号はある時間にわたり記録でき、患者モニターなどの外部エンティティへの接続は必要ないようになっている。生理信号は所望の測定時間後にダウンロードされ得る。それにより、消費電力をさらに低減できる。接続、特に無線通信が必要ないからである。
【００４８】
別の一実施形態では、センサ５と処理ユニット７またはそのパーツは１つのデバイスに実装されていない。例えば、センサ５とインタフェース１０の最小構成は、患者が装着するデバイス１として実装し得る。生理信号６はこのように、インタフェース１０を介して、離れた場所にある処理ユニット７に送信される。例えば、処理ユニット７は、患者モニターの一部として、または病院ＩＴシステムなどのヘルスケアインフラストラクチャの一部として実装することもできる。さらに別の一実施形態では、スマートフォンや同様のデバイスは、処理ユニット７として機能し、本発明の一態様による、被験者のバイタルサインを決定するステップを実行するように構成され、及び／又は生理信号を処理するステップを実行するように構成される。
【００４９】
図４は、２つの生理信号６ａ、６ｂ及び２つのフィーチャ信号１２ａ、１２ｂを示すグラフである。水平軸は秒単位の時間Ｔを示し、垂直軸は各信号の振幅を表す。図４の下の曲線は、加速度計により得られる呼吸による生理的運動を記述する運動信号である生理信号６ａを示す。この実施形態では、三軸加速度計が用いられ、加速度計の生信号に前処理が適用され、生理信号６ａが得られる。フィーチャ信号１２ａは、×印で示したが、生理信号６ａのピークの発生を記述する。
【００５０】
第２の生理信号６ｂは、別の測定手法を用いて、すなわち呼吸インダクタンスプレチスモグラフィーを用いて得られている。これは呼吸バンドまたはレスピバンドと呼ばれることも多い。第２のフィーチャ信号１２ｂは、×印で示したが、第２の生理信号６ｂのピークを示す。留意点として、レスピバンド生理信号６ｂは非常にクリーンな信号である。このように、フィーチャ信号１２ｂのフィーチャは、精度が高い生理信号６ｂから求められ、フィーチャ信号６ｂは本質的に品質がよい。レスピバンド生理信号６ｂは、比較と、加速度計ベースの生理信号６ａの性能評価との機能を有する。
【００５１】
図４の破線で示した垂直線は遅延を示し、生理信号６ａは生理信号６ｂに対して遅延している。これは実験設定によるものである。垂直破線の左側のセグメントでは、加速度ベースの生理信号６ａは、図４の上部のレスピバンド生理信号６ｂとのよい対応を示している。垂直破線の右側のセグメントでは、運動アーティファクトは時間Ｔ＝２４００秒の後に見られる。レスピバンド生理信号６ｂは、少し乱れているだけで、ピークの抽出は依然として可能である。しかし、運動アーティファクトは、加速度計で求められた生理信号６ａを大きく乱している。
【００５２】
図５は心臓モニタリングを示す。水平軸は秒単位の時間Ｔを示し、垂直軸は各信号の振幅を表す。図５の下の曲線は、心拍による生理的運動を表す生理信号６ｃを示す。また、この非限定的例では、フィーチャ信号１２ｃは、生理信号６ｃにおけるピークの発生を記述する。比較のため、図５の上の曲線はＥＣＧ電極を用いて取得された生理信号６ｄを示し、すなわち心電図である。また、この例では、上の曲線は非常にクリーンな信号であり、フィーチャ信号１２ｄにより示したように、ピークの発生を明確に識別できる。
【００５３】
両方の生理信号６ｃと６ｄは同じ被験者から得たものである。二つの信号間の時間的遅延は垂直破線により示されている。加速度計ベースの生理信号６ｃはＥＣＧベースの生理信号６ｄに対して少し送れている。
【００５４】
留意点として、この例では被験者は一定でなく不規則な心拍を有しており、不整脈を示している。２４００秒の直後と２４１０秒の後に、２つの心拍間の間隔が大きくなっている。この例では、ピーク・ツー・ピーク変動のみに基づく分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）または品質メトリック（ｑｕａｌｉｔｙ  ｍｅｔｒｉｃ）、すなわち隣接するピークの分離がどのように変動するかを評価する分類器により、この信号は不良と分類されるかも知れない。さらにまた、スペクトル的特徴を評価する分類器は、うまくいかず、信号を不良と分類するかも知れない。不整脈により、測定される生理信号のスペクトルに歪みが生じるからである。例えば、スペクトルに複数のピークがあるかも知れないし、ピークの周りのスペクトルが大幅に広がっているかも知れない。
【００５５】
分類器は、通常、生理信号のセグメントを決定する。分類器の信号品質が低ければ、セグメント全体が破棄され、評価されない。結果として、評価される生理信号のセグメント数が減少し、生理信号のカバレッジが低下する。
【００５６】
図４及び図５において、垂直破線の左側の生理信号６ａ、６ｃのセグメントは品質が高いが、垂直破線の右側のセグメントは歪みがある。例えば、図５において、下の曲線６ｃでは、フィーチャ信号は、Ｐ１で示したピークを、生理的現象に対応するフィーチャとして間違って含んでおり、一方、Ｐ２で示した次のピークは破棄されている。例えば、Ｐ２で示されたピークが破棄されたのは、フィーチャ信号を取得する手法が、その前に識別されたピークＰ１に対する間隔が所定閾値より大きいことを要求しているからである。しかし、加速度計ベースの生理信号６ｃのＥＣＧベースの生理信号６ｄとの比較により、Ｐ１のピークは破棄すべきであったこと、一方、ピークＰ２がＰ３で示した実際の心拍に対応することが分かる。
【００５７】
図６は、一実施例による処理ユニット７をより詳しく例示している。処理ユニット７は、センサ信号に基づき生理信号を生成する前処理装置１３と、生理信号におけるフィーチャの発生を記述するフィーチャ信号を決定する第１の処理装置８と、非定常的生理信号を評価する第２の処理装置９とを有する。
【００５８】
この実施形態では、前処理装置１３は、三軸加速度計の出力信号ａｃｃ＿ｘ、ａｃｃ＿ｙ、ａｃｃ＿ｚを受診し、これらの信号を合成して生理信号６にする。生理信号６は第１の処理装置８と第２の処理装置９とに供給される。前処理装置１３は、任意的要素であり、（図３に示したように）センサ５の一部であっても、処理ユニット７の一部であってもよい。一実施形態では、前処理はセンサ信号の再サンプリング、三つの加速度計軸のフィルタリング（ａｃｃ＿ｘ、ａｃｃ＿ｙ及びａｃｃ＿ｚ）、及び／又は加速度計軸を融合して一つの生理信号６にすることよりなる。あるいは、加速度計やＰＰＧセンサなどのセンサの出力信号は、直接、生理信号として機能する。
【００５９】
ここに説明の実施形態では、生理信号６におけるフィーチャの発生を記述するフィーチャ信号を決定する第１の処理装置８はピークディテクタである。しかし、留意点として、本発明はこの点において限定されておらず、波形の極値、波形の傾斜（すなわち、信号のスロープ）の極値、変曲点、ピークエネルギーなどの信号の他のフィーチャをフィーチャとすることもできる。ピーク検出器（第１の処理装置９）は第２の処理装置９にフィーチャ信号１２を供給する。フィーチャ信号１２は生理信号におけるピークの発生を記述する。しかし、ピーク検出は必ずしも完全ではない。ピークが検出されないことがあり（ＦＮ：ｆａｌｓｅ  ｎｅｇａｔｉｖｅ）、ピークが間違って検出されることがある（ＦＰ：  ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ）。このように、この実施形態では第２の処理装置９はピーク検出が正確か分類するように構成されている。
【００６０】
この実施形態では、第２の処理装置９は、分類器ユニットと呼ぶこともある。一実施形態では、分類器ユニットは、ウィンドウ（例えば、８秒の長さの生理信号６のセクション）に基づき、フィーチャ信号１２の品質を記述する品質メトリックを計算し、生理信号６及び／又はフィーチャ信号１２を良好または不良として分類する。分類器による結果は分類器ユニット９の出力１４に供給される。
【００６１】
任意的に、分類器ユニット９は、ピーク検出器８へのフィードバックパス１５を提供する。それにより、ピーク検出器８は、生理信号６のセグメントが良好であり、バイタルサイン信号１６の決定に使われるべきか、このセグメントは破棄され、被験者のバイタルサインの決定に使われるべきではないかの情報を受け取る。この実施形態では、被験者のバイタルサインは心拍数である。しかし、本発明は、この点に関して限定されず、異なる生理信号やバイタルサインに対して用いられ、例えば、呼吸信号を生理信号６として処理し、呼吸数をバイタルサインとして決定してもよい。
【００６２】
処理装置９による生理信号６の処理は、図９に示したフローチャートを参照して、より詳細に説明される。
【００６３】
図７は、本発明の一態様による、処理装置９により実行されるステップを示すフローチャートである。最初のステップＳ１１において、生理信号を取得する。好ましい実施形態では、生理信号は生理的運動、すなわち生理的現象により生じる運動を示す運動信号である。生理信号は対応するセンサの出力であってもよく、前処理された信号や事前に記録され、後の時点で評価される信号を指していても良い。
【００６４】
第２のステップＳ１２において、生理信号におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を取得する。例えば、フィーチャ信号は、生理信号のサンプルなどの、ピークなどのフィーチャが発生する時または場所を示すものでもよい。例えば、フィーチャ信号は図６に示すようにピーク検出器８から得られる。あるいは、生理信号を処理する処理装置は、さらに、生理信号におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号を決定するように構成されている。
【００６５】
第３のステップＳ１３において、生理信号におけるフィーチャが発生する周りの生理信号の平均波形を決定する。例えば、生理信号のピークは開始点としてとられ、各ピークに対して、そのピークの値に対する隣接値の差分が決定される。これらの差分に基づいて、ピークに対する各距離について、平均差分が決定される。任意的に、ピークと隣接値との間の差分は重み付けされ、例えば、対応するピークの高さ又はその逆数で重み付けされ、相対的変化を求める。
【００６６】
次のステップＳ１４において、生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の平均波形の例を含むモデル信号を決定する。言い換えると、各ピークについて、平均波形のコピーをインスタンス化（ｉｎｓｔａｎｔｉａｔｅ）し、平均波形のピークが生理信号の各ピークに対応するように構成する。任意的に、平均波形の高さが、モデル信号が平均波形の振幅スケーリングされたインスタンスを含むように、各ピークの高さによりスケールされる。
【００６７】
最後のステップＳ１５において、フィーチャ信号の品質を示す品質メトリックが、生理信号とモデル信号との比較に基づき決定される。例えば、生理信号とモデル信号との間の差分信号が計算される。任意的に、差分信号は、例えば、生理信号のピーク値または平均値に基づき、規格化される。フィーチャ信号及び／又は生理信号の品質を示す差分信号のエネルギーが計算される。差分が小さく、それゆえ差分信号のエネルギーが小さいことは、マッチングがよく信号品質が高いことを示し、一方、差分が大きいことは、マッチングが悪く信号品質が低いことを示す。このステップの出力１４は、品質メトリックに基づく分類器出力である。この品質メトリックは、例えば、差分信号のエネルギー値または規格化されたエネルギー値として計算される。あるいは、計算された差分は閾値と比較され、デジタル出力が決定される。例えば、１は、信号品質が良好であり、生理信号の各セグメントを用いてバイタルサインを決定すべきときであり、０は、セグメントを破棄すべきことを意味する。一実施形態では、分類器は、ある部分がある区別できる分類に属するか決定する。分類器の出力はこれらの分類の一つのラベルまたは識別子であり得る。
【００６８】
留意点として、生理信号におけるフィーチャの発生の周辺の生理信号の平均波形を決定するステップＳ１３及び、基準信号を決定するステップＳ１４は、組み合わせて一ステップとして実行してもよいし、繰り返し実行してもよい。例えば、モデル信号を決定する前には、平均波形全体は決定されない。その替わり、平均波形及びモデル信号は、サンプルごとに、段階的に決定することもできる。
【００６９】
生理信号におけるフィーチャの発生の周りにおける生理信号の平均化に基づいてモデル信号を決定する実施形態を、図８を参照して説明する。モデル信号をどのように構成するかに関する中間ステップを図９Ａないし図９Ｄに示す。
【００７０】
図８を参照して、最初のステップＳ２１において、モデル信号を初期化する。ある例において、生理信号は、オーバーラップしていないセグメントに基づきブロックごとに処理される。この例では、生理信号はサンプルレートが６２．５Ｈｚであり、各ブロックは５１２サンプルを有する、図９Ａないし図９Ｄ。しかし、本発明はこの点では限定はされない。このセグメントは約８秒の長さを有する。ピークの発生において、基準信号はピークの生理信号の値で初期化される。これは図９Ａに示されている。図９Ａないし図９Ｄに示した生理信号６ｃは、３２９２秒から２４００秒までのセグメントが示された図５に示した生理信号６ｃに対応する。水平軸はサンプル番号Ｓを示し、垂直軸は各信号の振幅Ａを表す。セグメントは、心拍の明白な不整脈を示している。すなわち、ピークの間隔または拍間隔（ｉｎｔｅｒ−ｂｅａｔ−ｉｎｔｅｒｖａｌ（ＩＢＩ））が変化している。モデルは、ベクトルｍ＿ｅｓｔ（ｐ）＝ｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ（ｐ）を計算することにより、ピーク検出器で識別されたときそのピーク値で初期化できる。任意的に、ピーク値の逆数（ｉｎｖｅｒｓｅ−ｐｅａｋ−ｖａｌｕｅｓ）も決定して計算の複雑性を節約する。Ｐ個のピーク値があると仮定して、Ｐ個のピーク値の逆数を計算しなければならず、補助ベクトルｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ＿ｉｎｖｅｒｓｅ（ｐ）＝１／ｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ（ｐ）が得られる。
【００７１】
第２のステップＳ２２において、ピークの各隣接値に対して、ｃｈａｎｇｅ（ｐ）＝（ｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ（ｐ）−ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｖａｌｕｅ（ｐ））＊ｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ＿ｉｎｖｅｒｓｅ（ｐ）を計算して、そのピーク値に対する相対的変化を決定する。ここで、ｐはピーク番号インデックスｐ＝［０．．Ｐ−１］である。ここで用いられる隣接値は、あるピークに対して左または右にあるサンプルを指す。例えば、左側の最初の隣接値は、図９Ｂに示したピークの発生した場所に対し左側の最初のサンプルである。言い換えると、各ピークは、（図９Ａないし図９Ｄに示した例の場合は異なるが、そのピークがセグメントの最初のサンプルではないという前提で、）最初の左側隣接値を有し得る。
【００７２】
ステップＳ２３において、ある隣接値の平均的相対変化は、すべてのピークに対して、例えば、Ａｖｇ＿ｃｈａｎｇｅ＝ｓｕｍ（ｃｈａｎｇｅ（ｐ））／Ｐを計算することにより決定される。例えば、各ピークの最初の左側隣接値について、各ピークに対する最初の左側隣接値の相対変化を計算する。次いで、これらの相対的変化の合計を計算し、その結果をピーク数で割る。
【００７３】
次のステップＳ２４において、補助ベクトルｍ＿ｅｓｔ（ｐ）が、ピークの値ｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ（ｐ）及び決定された平均相対変化Ａｖｇ＿ｃｈａｎｇｅに基づいて、ｍ＿ｅｓｔ（ｐ）＝（１−Ａｖｇ＿ｃｈａｎｇｅ（ｐ））＊ｐｅａｋ＿ｖａｌｕｅ（ｐ）を計算することにより、更新される。ピーク値をかけることにより、平均相対変化の振幅スケール値が得られる。この補助ベクトルは、基準信号の更新に用いられ、例えば、第１のピークの最初の左側隣接値が補助ベクトルｍ＿ｅｓｔ（ｐ）の第１の要素の値に割り当てられ、第２のピークの最初の左側隣接値が補助ベクトルｍ＿ｅｓｔ（ｐ）の第２の要素の値に割り当てられ、以下同様である。
【００７４】
さらに左の隣接値とさらに右の隣接値に対して同じ計算をすることもできる。これは図８のループ１７で示されている。決定ステップＳ２５により、２つの隣接するピークのモデル信号に属する２つのサンプルのインデックスが（例えば、第２のピークの左の隣接値のサンプル番号と、第１のピークの右の隣接値のサンプル番号とが）一致するまで、ピークの隣接値ごとに、ピークの左端または右側の異なる隣接値に対して、ステップＳ２２ないしＳ２４を繰り返す。図９Ｃにおいて、この停止基準は、ピークＰ４とＰ５との間のＸ１により示されるサンプルで、Ｐ４の右隣接値のサンプル番号とＰ５の左隣接値のサンプル番号とが一致して、満たされる。
【００７５】
最後の任意的ステップＳ２６において、前述のプロセスで計算されていない基準信号のサンプル値は補間され、ギャップをふさぐことができる。ギャップ例をＸ２で示したが、ピークＰ８とＰ９との間にある。
【００７６】
本発明のこの態様による手順は、図９Ａないし図９Ｄに示したグラフを参照して説明する。開始点及び初期化を図９Ａに例示する。図９Ｂは、各側でステップＳ２２ないしＳ２４が７回繰り返された、すなわち、各ピークの左側の７つの隣接値及び各ピークの右側の７つの隣接値を示す中間グラフである。この中間グラフでは、基準信号は最初のピーク検出の左側（×印で示す）と右側（○印で示す）に延在する。留意点として、左側のサンプル数は、ピークの右側のサンプル数とは異なっても良い。例えば、前述の停止基準は、図９Ｃに示すように、左側で実装できる。例えば、停止基準は、基準信号の値が閾値（例えば、ベースラインである０）より低いとき、ピークの左側に隣接サンプルを加えることを停止してもよい。図９Ｃは、ピークの左隣接値のインデックスが他のピークの右隣接値のインデックスと一致するまで、基準信号がピークの右側にさらに伸びることを示している。これはＸ１で示されている。Ｘ１では、ピークＰ４の右隣接値のインデックス（必ずしも値ではない）がピークＰ５の左隣接値のインデックスと一致している。
【００７７】
最後に、図８においてステップＳ２６を参照して説明したように、モデル信号のギャップはモデル信号を補間して最後のモデル信号に届かせることにより閉じられている。このステップでは、繰り返し時にステップＳ２２ないしＳ２４で計算されていない（例えば、サンプル５０ないし８０及び１１０ないし１５０の）基準信号の値が決定される。これらはピーク・ツー・ピーク間隔が長い心周期だからである。最終的な基準信号１８を、図９Ｄに、生理信号６ｃとともに示した。
【００７８】
任意的に、分類器出力は品質メトリックに基づき計算される。この品質メトリックは、生理信号と基準信号の比較に基づき計算されるフィーチャ信号の品質を示す。品質メトリックは、モデル信号１８と生理信号６ｃとの間の差分信号のエネルギーとして計算できる。モデル信号が生理信号にどのくらい一致するか評価するため、品質メトリックを、例えば次式ｅｎｅｒｇｙ＝ｓｕｍ（ａｂｓ（ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ＿ｓｉｇｎａｌ−ｍｏｄｅｌ＿ｓｉｇｎａｌ））／ｓｕｍ（ａｂｓ（ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ＿ｓｉｇｎａｌ））で計算できる。モデル信号が生理信号のすべてのサンプルに対して計算されないとき、品質メトリックまたはエネルギーの計算は、モデル信号があるサンプルに限定してもよい。生理信号の絶対値による規格化は任意的であるが、信号の強さが異なるセグメント間の比較の役に立つ。図９Ｄに示したサンプルの場合、品質メトリック値は０．２０５６である。
【００７９】
図１０Ａと図１０Ｂは、図５の生理信号の２４０８秒から２４１６秒までのセグメントの、すなわち、ピークＰ２ではなくピークＰ１が検出されピーク検出を間違えたセグメントの品質メトリックの決定を示す。
【００８０】
図１０Ａは、生理信号６ｃと決定されたモデル信号１８ａとを示す。モデル信号はフィーチャ信号に基づき決定され、ピークＰ１が間違って考慮され、ピークＰ２が破棄されている。この場合、品質メトリックは０．６３５７である。明らかに、モデル信号と決定された品質メトリックは、失われたピーク検出Ｐ２による大きな影響を受けている。失われたピーク検出により、平均波形にバンプ（モデル信号中にＸ４で示した）が生じている。
【００８１】
正しい検出ができている状況、すなわち、サンプルインデックス２００のピークＰ１ではなく、サンプルインデックス２３０のピークＰ２が検出されている状況を図１０Ｂに示す。得られるモデル信号は曲線１８ｂで示した。この正しい場合には、図１０Ａに示した間違った場合の０．６３５７と対比して、品質メトリックは０．１６７４である。
【００８２】
留意点として、運動アーティファクトが大きい場合、異なる信号の品質メトリックまたはエネルギーの値は、例えば１０や１００など、よりいっそう極端な値を示し得る。しかし、品質メトリックの値は、この点に限定されず、評価される生理信号と基準信号の所望の規格化スケーリング及び振幅に依存する。
【００８３】
平均波形とモデル信号の計算の詳細を含む、品質メトリックがどのように決定されるかに関するより詳細な例を、図１１Ａないし図１１Ｃを参照して説明する。
【００８４】
提案の信号処理は、生理信号の各波動サイクルが類似した形状を有するが、必ずしも一定の（すなわち、規則的な）時間分離及び／又は波動サイクルの振幅を有してはいないという発見に基づく。例えば、心臓波形の振幅は呼吸に依存し得る。
【００８５】
この例におけるモデル信号を決定する基本的ステップは、次のようにまとめられる：（１）開始点としてピークを見つける、（２）（左及び／又は右の）各隣接サンプルについて、最初のピークに対するレベルの平均的相対的低下／増加を計算し、平均的低下／増加と最初のピークとに基づいてモデル信号の値を計算し、（３）二つの隣接するサンプルが一致するとき、モデル信号の値を（線形）補間する。
【００８６】
図１１Ａは生理信号６ｅのセグメントを示す。この非限定的例のセグメント又は窓は、長さが８秒であり、５１２サンプルを含む。フィーチャ信号１２ｅは、六つのはっきりと確定されるピークを示し、サンプルインデックス２２０の近くのピークは、ピークとすべきか否か判断が分かれる。ピーク検出器は、例えば、より大きなピークの検出直後の小さなピークは検出しないように適応されていてもよい。このように、サンプルインデックス２２０におけるピークはフィーチャ信号には含まれない。
【００８７】
以下、さらにアルゴリズムを説明するため、生理信号をベクトル［外１］
0006557219.tif 000002
として示す。ｗＰは８秒ウィンドウのインデックスである。［外２］
0006557219.tif 000003
の長さは、Ｎｘである。図１１Ａの例では、Ｎｘ＝５１２サンプルある。生理信号［外３］
0006557219.tif 000004
のピーク位置は、長さがＮｐのベクトル［外４］
0006557219.tif 000005
として列記される。図１１Ａの例では、検出されるピークは６つであり、それゆえＮｐ＝６であり、ベクトル［外５］
0006557219.tif 000006
は値：４３、１１５、１８７、３１０、３８６及び４６２を含む。
【００８８】
検出されたピーク位置における波形値は
【００８９】
【数１】
0006557219.tif 000007
により記される。ここで、ｊ＝０，・・・，Ｎｐ−１はピークのインデックスである。図１１Ａの例では、ベクトル［外６］
0006557219.tif 000008
は値２４９、２３４、２７８、２２７、２５１及び２９６を含む。
【００９０】
平均波形を決定し、モデルを決定する次のステップは、（最初のピークに対し左右に向かって）隣接するサンプルを探し、最初のピークレベルに対する平均低下または増加を計算することである。
【００９１】
ピーク位置に対する隣接位置は
【００９２】
【数２】
0006557219.tif 000009
で示すことができる。ここで、ｋ＝１は隣接サンプルを左にスキャンすることを示し、ｋ＝２は隣接サンプルを右にスキャンすることを示す。よって、
【００９３】
【数３】
0006557219.tif 000010
である。
【００９４】
８秒ウィンドウ内のピーク位置に対するすべての隣接位置について、平均レベル低下／増加を
【００９５】
【数４】
0006557219.tif 000011
で計算する。ここで、Ｎは、
【００９６】
【数５】
0006557219.tif 000012
として計算した領域［０，・・・，Ｎｘ−１］内の隣接位置数である。
【００９７】
それゆえ、各ピークの隣接値の量Ψは、ピーク発生の周りの生理信号の平均波形を与える。与えられた例では、低下／増加はピークの値［外７］
0006557219.tif 000013
によりスケールされる。
【００９８】
図１１Ｂは、各ピークの右に１０番目の隣接値の、すなわちΔ２＝１０の場合の計算を示す。ピークの右側１０番目の隣接値における生理信号の値は、４５、３５、６７、７５、４０及び７４により与えられる。値は図１１Ｂにアスタリスクで示した。平均波形の値はΨΔｋ＝０．７８１５である。
【００９９】
モデル信号は、生理信号［外８］
0006557219.tif 000014
との比較のため、［外９］
0006557219.tif 000015
と記す。［外１０］
0006557219.tif 000016
の長さは［外１１］
0006557219.tif 000017
の長さと等しく、Ｎｍ＝Ｎｘと記す。
【０１００】
モデル信号の値は
【０１０１】
【数６】
0006557219.tif 000018
と計算される。
【０１０２】
図１１Ｂにおいて、モデル信号の値は、Δ２＝１０であるピークの隣接サンプルにおける○で示した。モデル信号の各値は、５４．４、５１．１、６０．７、４９．６、５４．８及び６４．７である。
【０１０３】
モデル信号の計算例は、Δ１の値を繰り返し減少し、Δ２の値を繰り返し増加することを含み、これにより一連の（ｋ，Dｋ）＝（１，−１），（２，１），（１，−２），（２，２），．．．が得られる。限られた回数の繰り返しの後、明らかに２つのインデックスは一致し、基準波形の計算が停止する：
【０１０４】
【数７】
0006557219.tif 000019
。
【０１０５】
この非限定的例では、停止は
【０１０６】
【数８】
0006557219.tif 000020
のときに生じる。
【０１０７】
項［外１２］
0006557219.tif 000021
は、基本的に、二つの隣接するピーク間の間隔を与える。前出の式の条件が満たされた時のΔｋ、ｋ＝１，２，・・・の値は、［外１３］
0006557219.tif 000022
、ｋ＝１，２，・・・と記される。これらの値は、（ピーク検出の発生を中心とする）各波のモデルの境界を表す（左右への）オフセットを示す。与えられた例の場合、Δ１とΔ２の値はそれぞれ−３６と３６である。図１１Ｂの破線で示した曲線は、停止基準後のモデル信号１８ｅを表す。
【０１０８】
あるいは、左側及び／又は右側で異なる停止基準を利用してもよい。例えば、左側（Δ１＜０）に向かうモデル信号の値の決定は、右側（Δ２＞０）に向かうより早く終了してもよい。例えば、左側の停止基準は
【０１０９】
【数９】
0006557219.tif 000023
と記載できる。
【０１１０】
上記の２つの停止基準を組み合わせてもよいし、別の停止基準を使ってもよい。
【０１１１】
上記のように、モデル信号［外１４］
0006557219.tif 000024
の値を決定した後、［外１５］
0006557219.tif 000025
にはまだモデル化されていない値があり得る。言い換えると、［外１６］
0006557219.tif 000026
の全ての値は満たされていない。これは図１１Ｂから分かる。サンプル２１０と２４０の間の基準信号１８ｅの値がモデル化されておらず、モデル信号１８ｅにはギャップがある。
【０１１２】
セグメントの検出ピーク間のモデル化されていない値は、例えば、線形補間により満たすことができる。その後の検出ピークの各ペア（Ｎｐ−１ペア）について、Ｎｐ−１個の要素を有するベクトル［外１７］
0006557219.tif 000027
を計算できる。ベクトルの要素はサンプル中の各ギャップの長さを示す。ｉ番目のペアについて、ベクトルのｉ番目の要素は
【０１１３】
【数１０】
0006557219.tif 000028
により計算できる。ここで、［外１８］
0006557219.tif 000029
と［外１９］
0006557219.tif 000030
は（左右それぞれの方向の）オフセットであると定義され、（検出ピークを中心とした）それぞれのスケールされた平均波形のモデル信号の境界におけるサンプルを表す。図１１Ｂに示した例のベクトル［外２０］
0006557219.tif 000031
の要素は、１、２、５１、５及び５である。
【０１１４】
モデル［外２１］
0006557219.tif 000032
におけるギャップは
【０１１５】
【数１１】
0006557219.tif 000033
を計算することにより満たされる。
【０１１６】
図１１Ｃは、破線の曲線１８ｆとして補間ステップの結果を示す。
【０１１７】
任意的に、フィーチャ信号の品質を示す品質メトリックは、元のデータ［外２２］
0006557219.tif 000034
とモデル［外２３］
0006557219.tif 000035
との間の規格化強度差分を計算することにより決定できる。モデル信号は生理信号のすべてのサンプルについて決定されていないかも知れないので、品質メトリックの計算は、モデル信号がある値に限定されてもよい。例えば、セグメントの境界のサンプルがモデル化されていなければ、品質メトリックの決定は、モデル信号の最も左のサンプルと最も右のサンプルとの間の範囲に限定されてもよく、よって
【０１１８】
【数１２】
0006557219.tif 000036
となる。
【０１１９】
上記の通り計算した品質メトリックは、フィーチャ信号の品質を示すため直接使われても良いし、生理信号を評価する分類器で用いることができる。例えば、分類器ツリー
【０１２０】
【数１３】
0006557219.tif 000037
を使うことができる。
【０１２１】
例えば、周期的な歩行信号など、加速度計により大きい運動が測定された場合に分類を回避するため、有利にも、生理信号のエネルギーは、ある限度（限度１）より低くなければならない。
【０１２２】
定常信号の場合、すなわち不整脈がない信号の場合、ピーク・ツー・ピーク分散を分類に用いることができ、一方、不整脈の場合、本発明の一態様による分類器を用いることができる。
【０１２３】
本発明の一態様による処理装置９のさらに有利なアプリケーションを図１２と図１３を参照して説明する。
【０１２４】
図１２は、筋電図（ＥＭＧ）測定中の心電図（ＥＣＧ）オーバーレイを除去するシステムを示す。ＥＭＧは筋肉活動を、例えば、呼吸努力に関係する胸骨筋活動を表す。よって、呼吸活動を表し、特に、その呼吸を行うのがどのくらい困難か示すパラメータを、ＥＭＧ信号から取り出すことができる。例えば、ＥＭＧがある人の胸の第２肋間スペースで測定されたとき（胸骨傍ＥＭＧ測定としても知られている）、ＥＭＧ信号は胸骨傍筋の活動量に関係する。しかし、測定される生理信号６は、胸骨傍筋活動による所望のＥＭＧ信号と、心活動によるＥＣＧ信号との両方を含む。ＥＣＧ信号はＥＭＧ信号より優性であり得る。
【０１２５】
図１２に示すシステムは、フィーチャ検出器８と、本発明の一態様による処理装置９と、加算器１９とを有する。フィーチャ検出器８は、測定された生理信号６を入力に受け取り、生理信号６におけるフィーチャの発生を示すフィーチャ信号１２を出力に供給する。この実施形態では、フィーチャ検出器８は、ＱＲＳピーク検出を行い、ＥＣＧ波形のＲピークを位置特定するように構成されたピーク検出器として構成される。例えば、ピーク検出器は、Ｐａｎ−Ｔｏｍｋｉｎｓアルゴリズムを用いる（Ｊ．  Ｐａｎ，  Ｗ．  Ｊ．  Ｔｏｍｋｉｎｓ，  「Ａ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ＱＲＳ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｂｉｏｍｅｄ．  Ｅｎｇ．  １９８５，  ｖｏｌ．  ３２，  ｐｐ．  ２３０−２３６）．
処理装置９は、心活動（ＥＣＧ信号）と呼吸（ＥＭＧ信号）から生じる少なくとも２つの波形サイクルを含む生理信号６と、フィーチャ検出器８からフィーチャ信号を取得する。モデル信号１８は、処理装置９の出力に供給される。この実施形態では、フィーチャ信号１２は心拍の発生を示す。それゆえ、得られるモデル信号１８は、生理信号における心拍の発生における生理信号６の平均波形のインスタンスを含む。このように、モデル信号１８はＥＣＧ信号のモデルを表す。
【０１２６】
モデル信号１８は、加算器１９を用いて生理信号６から引くこともでき、この場合モデル信号は加算器１９の反転入力に供給される。出力信号は、ＥＣＧ信号を実質的に含まない差分信号または残差信号２０である。差分信号を評価して、例えば、呼吸数や呼吸努力を決定することができる。モデル信号１８も用いて、さらに処理してもよいし、例えば、きれいなＥＣＧ信号として被験者や医師に提示してもよい。
【０１２７】
図１３は、ＥＣＧ信号が支配的に寄与している測定された生理信号６と、×印で示したフィーチャ信号１２と、ＥＣＧを除去した残差信号２０とを示す。上と真ん中のグラフの水平軸は時間Ｔ（秒）を示し、垂直軸は振幅を表す。真ん中のグラフは上のグラフの一セグメントの拡大を示す。下のグラフは生理信号６と残差２０のスペクトルを示す。
【０１２８】
心拍によるＥＣＧ波は残差信号２０ではキャンセルされている。これは、図１３の下のプロットに示したスペクトルからも分かる。残差信号２０のパワーは生理信号６と比較して約１５−２０ｄＢだけ低減されている。本発明の一態様による本信号処理の利点は、ＥＣＧ除去手法によりＥＭＧ信号が影響を受けないことにある（図１３の上と真ん中のグラフ参照）。これは、ＥＭＧ波形がフィルタリングプロセスにより変わってしまう従来のフィルタリング手法（ローパスフィルタリングやメジアンフィルタリングやＳａｖｉｔｓｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタリングなど）と対照的である。生理信号における異なる寄与を区別する機能をＥＣＧ／ＥＭＧ信号の場合に示したが、留意点として、かかる説明は例示であって限定ではない。
【０１２９】
要するに、本発明は、取得した生理信号と、生理信号におけるフィーチャの発生を示す取得したフィーチャ信号とに基づき、生理信号を処理する処理装置、処理方法、及びデバイスであって、生理信号におけるフィーチャの発生の周りの生理信号の平均波形を決定し、生理信号におけるフィーチャの発生における生理信号の平均波形の振幅スケーリングされたインスタンスを含むモデル信号を決定することにより行うものを提案する。このように、提案の処理装置は、例えば、不整脈の場合や振幅変動の場合であっても、（被験者のバイタルサインの決定の基礎を形成する）フィーチャ信号の品質を決定するのに用い得るモデル信号を提供する。さらにまた、モデル信号は、生理信号に対する異なる寄与を区別するように機能できる。
【０１３０】
本発明を、図面と上記の説明に詳しく示し説明したが、かかる例示と説明は例であり限定ではなく、本発明は開示した実施形態には限定されない。請求項に記載した発明を実施する際、図面、本開示、及び添付した特許請求の範囲を研究して、開示した実施形態のその他のバリエーションを、当業者は理解して実施することができるであろう。
【０１３１】
請求項において、「有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は他の要素やステップを排除するものではなく、「１つの（「ａ」または「ａｎ」）」という表現は複数ある場合を排除するものではない。単一の要素またはその他のアイテムが請求項に記載した複数のユニットの機能を満たすこともできる。相異なる従属クレームに手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。
【０１３２】
コンピュータプログラムは、光記憶媒体や他のハードウェアとともに、またはその一部として供給される固体媒体などの適切な媒体に記憶／配布することができ、インターネットや有線または無線の電気通信システムなどを介して他の形式で配信することもできる。
【０１３３】
請求項に含まれる参照符号は、その請求項の範囲を限定するものと解してはならない。
【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】
0006557219.tif 000044
【図８】
0006557219.tif 000045
【図９Ａ】
0006557219.tif 000046
【図９Ｂ】
0006557219.tif 000047
【図９Ｃ】
0006557219.tif 000048
【図９Ｄ】
0006557219.tif 000049
【図１０Ａ】
0006557219.tif 000050
【図１０Ｂ】
0006557219.tif 000051
【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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