(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境内の人の日常生活の活動（ＡＤＬ）を監視するＡＤＬ監視システムであって、当該ＡＤＬ監視システムは、
１組のセンサであって、各センサは、活動に応答し、且つ該活動を表すセンサ出力信号を生成するように適合される、１組のセンサと、
前記センサ出力信号を受信するように適合されたデータ処理ユニットと、有しており、
該データ処理ユニットは、前記センサ出力信号を処理して、
所定のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを特定する活動密度マップを生成し、
前記所定のタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準値又は値の範囲を示す基準マップを生成し、
前記活動密度マップの個々のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを、前記基準マップの対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅と比較し、
前記活動密度マップの各タイムスロット内で生じる活動のレベル又はタイプと前記基準マップの前記対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの前記基準幅との対応関係のサイズを決定して、初期異常ポイントを特定し、
該初期異常ポイントについて、可能な限り多くの初期異常ポイントを除去するように並べ替えることができる前記活動密度マップのタイムスロットを見つけるように活動置換のテストを行い、
残りの異常ポイントを第１の異常指標として特定する、ように適合される、
ＡＤＬ監視システム。
【請求項２】
前記データ処理ユニットは、
初期異常を中心とした時間窓を設定し、
前記初期異常を取り除く、前記時間窓内のタイムスロットの並べ替えをテストし、
該タイムスロットの並べ替えによって新しい異常が生成されるか否かを判定することにより、前記活動置換のテストを行うように適合される、請求項１に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項３】
前記データ処理ユニットは、前記時間窓内でタイムスロット・スワップを再帰的にテストすることによって前記活動置換のテストを行い、前記時間窓の異常ポイントの残りの最小数を見つけるように適合される、請求項２に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項４】
前記活動密度マップ及び前記基準マップは、一組の全日の期間に対応する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項５】
前記データ処理ユニットは、前記基準マップに基づいて、前記活動密度マップの各タイムスロット内で生じる前記活動レベルの確率値を決定することによって、前記対応関係のサイズを決定するように適合され、全確率を最適化するように適合される、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項６】
前記データ処理ユニットは、タイムスロット毎の活動確率分布のシーケンスとして前記基準マップを生成するように適合される、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項７】
前記データ処理ユニットは、
前記活動確率分布のシーケンスからリカレンスプロットを形成し、
該リカレンスプロットの主対角線からの欠落点として前記初期異常ポイントを特定するように適合される、請求項６に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項８】
前記データ処理ユニットは、
前記活動密度マップ全体に亘って初期異常ポイントに対応するタイムスロットを特定して、該特定されたタイムスロットに基づいて第２の異常指標を提供し、
前記活動密度マップの平均活動密度を取得して、該平均活動密度を前記基準マップの平均活動密度と比較し、該比較に基づいて第３の異常指標を提供するように適合される、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項９】
前記１組のセンサは、ＰＩＲセンサ、開閉センサ、電力センサ、マット圧力センサ、レーダー及び超音波ベースのセンサ、湿度センサ、ＣＯ２センサ、温度センサ、マイク、カメラ、ウェアラブルセンサ、加速度計、ジャイロスコープ、心拍モニタ、呼吸センサ、体温センサ、皮膚導電率センサ、血圧センサ、糖レベル検出器のうちの１つ又は複数を含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載のＡＤＬ監視システム。
【請求項１０】
環境内の人のＡＤＬを監視するＡＤＬ装置の動作方法であって、当該動作方法は、
前記ＡＤＬ装置のデータ処理ユニットが、１組のセンサからセンサ出力信号を受信するステップであって、各センサは、活動に応答し、且つ検出された前記活動を表すセンサ出力信号を生成するように適合される、受信するステップと、
前記データ処理ユニットが、前記センサ出力信号を処理して、
所定のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを特定する活動密度マップを生成し、
前記所定のタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準値又は値の範囲を示す基準マップを生成し、
前記活動密度マップの個々のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを、前記基準マップの対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅と比較し、
前記活動密度マップの各タイムスロット内で生じる活動のレベル又はタイプと前記基準マップの前記対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅との対応関係のサイズを決定して、初期異常ポイントを特定し、
該初期異常ポイントについて、可能な限り多くの初期異常ポイントを除去するように並べ替えることができる前記活動密度マップのタイムスロットを見つけるように活動置換のテストを行い、
残りの異常ポイントを第１の異常指標として特定するステップと、を含む、
動作方法。
【請求項１１】
前記データ処理ユニットが、
初期異常を中心とした時間窓を設定し、
前記初期異常を取り除く、前記時間窓内のタイムスロットの並べ替えをテストし、
該タイムスロットの並べ替えによって新しい異常が生成されるか否かを判定することにより、前記活動置換のテストを行うステップを含む、請求項１０に記載の動作方法。
【請求項１２】
前記データ処理ユニットが、前記時間窓内でタイムスロット・スワップを再帰的にテストすることによって前記活動置換のテストを行い、前記時間窓の異常ポイントの残りの最小数を見つけるステップを含む、請求項１１に記載の動作方法。
【請求項１３】
前記データ処理ユニットが、前記基準マップに基づいて前記活動密度マップの各タイムスロット内で生じる前記活動レベルの確率値を決定することによって、前記対応関係のサイズを決定し、全確率を最適化するステップを含む、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の動作方法。
【請求項１４】
前記データ処理ユニットが、
タイムスロット毎の活動確率分布のシーケンスとして前記基準マップを生成するステップと、
前記活動確率分布のシーケンスからリカレンスプロットを形成するステップと、
該リカレンスプロットの主対角線からの欠落点として前記初期異常ポイントを特定するステップと、を含む、請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の動作方法。
【請求項１５】
コンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されたときに、請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の動作方法を実施するように適合されたコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の日常生活の活動（activities  of  daily  living:  ADLs）を監視することに関し、より具体的には、警告又は介入をトリガするために使用され得る行動（behavior）を検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の健康状態、身体能力、精神能力、又は傷害、入院、及び治療後の回復の機能評価又は監視は、老人医療、リハビリテーション及び理学療法、神経医学及び整形外科、看護及び高齢者ケアを含む医学の殆どの分野において主要な関心事である。
【０００３】
調査によると、被験者がなじみの環境にいるときに混乱状態の減少により機能が増大するので、個人の機能的能力は実際には環境に特有なものであることが見出された。また、機能の一回評価では、１日又は数日に亘る機能的性能の変動を評価できず、また、（リハビリテーション等の）特定の臨床的サービス及び治療の妥当性を決定する上で重要な変化も評価できず、機能的損失に続く。
【０００４】
従って、自宅やなじみの環境で、人の独立した機能を評価又は監視することが望ましいとのコンセンサスが存在する。
【０００５】
独立した機能のレベルは、一般に、日常生活の活動（ＡＤＬ）が行われる質によって示される。ＡＤＬとは、人々が１日の間に行う最も一般的な活動を指す。従って、ＡＤＬの質の低下は、介護が必要となる指標となり得る。例えば、１つ又は複数のＡＤＬの通常のパフォーマンスの異常は、特別な注意の警告として役立つ。
【０００６】
ＡＤＬ監視は、例えば認知症等のある神経学的低下問題を有する患者にとって重要である。問題は、常に、認知機能の低下、進行性の組織破壊、時間的空間的な方向感覚の喪失トラブルに関連し、従って介助なしに日常生活の活動を行うことを困難にさせる。睡眠／覚醒、休息／活動サイクル等のいくつかの概日リズムの障害もまた、行動的な症候学の要素であり、介護者の負担及び施設への入所の主な決定要因である。
【０００７】
高齢者が自宅で過ごすか適所で年齢を重ねるようにするための方針は、益々多くの国々で関心が高まっており、研究の対象となっている。その代りに、高齢者が老齢化する中で年齢に関連する疾患の有病率が増大し、家庭内のインフラや医療介護者のニーズが高まっている。
【０００８】
個人が自宅や又はなじみの環境で独立して生活するように個人のＡＤＬを監視するための装置やシステムが開発されている。例えば、身体（person  system）の日常生活の活動を検出するためのそのような既知のシステムの１つは、３つの主なコンポーネント、すなわち、（ｉ）人の活動及び行動に関する情報を収集するセンサシステムと、（ｉｉ）ＡＤＬ行動の決定のためのセンサ信号を解釈する知能（又は情報処理）システムと、（ｉｉｉ）介護者が解釈された（処理された）情報を検証するのを可能にするユーザインターフェイスシステムとを含む。知能システムは、典型的には、当技術分野で人工知能として知られている計算技術を利用する。このシステムは、データの収集、送信、及び保管のための従来技術によってサポートしてもよい。
【０００９】
しかしながら、実際には、実際の介護ケースで起こり得る様々なバリエーションによって大きな困難に直面する。例えば、人々は設計が異なる家に住み、異なるライフスタイルや習慣を有し得る。介護者もまた、異なるニーズ、位置、及び／又はライフスタイルを有し得る。また、様々な人々が異なる介護ニーズを有する可能性があり、そのため、活動及び行動の様々な態様が監視にとって重要となり得る。日常生活で起こり得る状況、状態、環境が非常に多いため、それらに関する表示情報を、把握するのに迅速且つ容易に方法で全て捉えることは困難である。専門的な介護機関だけでなく、個人的な介護者による良質の介護を提供する上で、迅速且つ容易な把握が最も重要である。
【００１０】
被験者に関して警報を与える既知の方法は、ＡＤＬデータを解析して異常を探すことである。現在のＡＤＬパターンが通常のパターンから逸脱しているかどうかを検出するためのいくつかの既存の方法がある。しかしながら、現在のパターンは、ユーザが依然として活動を全て行っている間に自分の通常のルーチンから外れるため、逸脱する可能性がある。実行の順序、場合によってはそれら活動の各継続期間は、警報を出す必要はないが、変更され得る。活動に使用される時間を延長及び短縮する方法が存在するが、パターン内の置換（permutation）を可能にする解決策はない。
【００１１】
現実的な状況では、ユーザは、例えばシャワーと朝食との間の順序を交換する等、活動の順序を変更し得る。このような交換は、逸脱として考慮してはならない。
【００１２】
人間の行動の異常を、理解し易く、実施し易い方法で検出できるようにする必要がある。
【発明の概要】
【００１３】
本発明は、前述したニーズを少なくとも部分的に満たすことを目的とする。この目的のために、本発明は、独立請求項に規定される装置、システム、及び方法を提供する。従属請求項は、有利な実施形態を提供する。
【００１４】
本発明の一態様による実施例は、環境内の人の日常生活の活動（ＡＤＬ）を監視するＡＤＬ監視システムを提供し、ＡＤＬ監視システムは、
１組のセンサであって、各センサは、活動に応答し、且つ活動を表すセンサ出力信号を生成するように適合される、１組のセンサと、
センサ出力信号を受信し、センサ出力信号を処理するように適合されたデータ処理ユニットと、を有しており、
データ処理ユニットは、
所定のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを特定する活動密度マップを生成し、
所定のタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準値又は値の範囲を示す基準マップを生成し、
活動密度マップの個々のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを、基準マップの対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅と比較し、
活動密度マップの各タイムスロット内で生じる活動のレベル又はタイプと基準マップの対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅との対応関係のサイズを決定して、初期異常ポイントを特定し、
初期異常ポイントについて、可能な限り多くの初期異常ポイントを除去するように並べ替えることができる活動密度マップのタイムスロットを見つけるように活動置換のテストを行い、
残りの異常ポイントを第１の異常指標として特定する。
【００１５】
例えば、活動密度マップと基準マップとが比較される期間は、１組の全日（complete  day）を含む。例えば、完全な活動密度マップは、活動レベル又はタイプのマトリックスを含むことができ、各行は、基準マップの期間（例えば、１日、又は特定の日、又は１週間等の他の継続期間、又は特定の日が除かれる１週間）を表し、各列は、その期間内のタイムスロットを表す。
【００１６】
基準マップは、１組の以前の期間、すなわち完全な活動密度マップの複数行の組合せに基づいて作成される。例えば、基準マップは、その日の各タイムスロットで異なる活動レベル又はタイプの確率を示す基準日とみなすことができる。
【００１７】
基準値又は値の範囲は、単一のスカラー数、或いはバイナリ値又は値の幅（a  spread  of  values）（スカラー、ベクトル、又は多次元）であってもよい。
【００１８】
タイムスロットの並べ替えは、タイムスロットを交換すること、例えば、単に１対のタイムスロットを交換すること、又はより複雑なタイムスロットの再割り当てを含むことができる。
【００１９】
上記で規定したシステムは、基準日に対する１日（又は完全な活動密度マップの１つの行の継続期間として選択される他の期間であれ）の活動密度マップをテストするためのものである。例えば、基準日に対してテストするために、直近の日を選択できる。基準日は、現在の日の前の日に基づいてもよく、例えば３０日前の期間に戻ってもよい。しかしながら、基準日を明確化する際に、いくつかのアウトライナー（outliner）日を除外できる。基準日からの日数は異なる場合がある。第１の比較では、対応するタイムスロットを互いにテストすることができ、基準日のタイムスロット１に対してテスト／現在の日のタイムスロットｋ（ｋは１に等しい）がテストされる。置換によって、テストを並べ替えることができる：ｋは１とは異なる（が、恐らく近傍にある）、これは、１に等しい基準日のタイムスロットが、基準日の別のタイムスロット（例えば、ｋ）でテストされることを意味する。
【００２０】
このシステムは、個々のタイムスロットのレベルにおいて異常を検出することができ、置換アプローチは、被検者が活動を行う順序の変化に対してシステムを頑強にする。こうして、本発明は、活動の順序を並べ替えることを可能にしながら、日常の活動パターンにおける異常を検出できる解決策を与える。このシステムは、例えば、現在の活動パターン（すなわち、特定の期間、例えば１日の活動密度マップ）と、活動レベル又はタイプの基準幅によって形成された基準パターン（すなわち、基準マップ）との間の可能な一致を示すマトリックスを形成することに基づいている。次に、マトリックスを使用して、上で規定した対応関係を決定する。例えば、マトリックスの各行は、現在の期間（例えば、日、すなわち測定日）のタイムスロットを表し、各列は、基準期間（例えば、基準日）のタイムスロットを表す。置換処理を行うこと、例えば、マトリックスの対角線上で置換窓を移動させることによって、対角線に沿った不一致の数が最小化される。最小化された不一致の数が閾値をパスする場合に、異常警報を発生させてもよい。
【００２１】
置換テストは、活動密度マップ及び基準マップによって表される全期間の活動の並べ替えを探すのではなく、活動の局所的な並び替えを探すために、初期異常ポイントの周りのみに局所的に適用され得る。
【００２２】
置換処理を実装する方法はいくつかある。本質的には、活動タイプ又はレベルが行われる順序での（時間的に）局所化された変更によって、活動密度マップが基準マップとより良く一致させることができるかどうかを調べる。置換の選択が異なると、残りの異常ポイントが異なる可能性があることに注意されたい。こうして、同じ数の残りの異常ポイントを実現するための複数の方法が存在し得る。
【００２３】
データ処理ユニットは、
初期異常を中心とした時間窓を設定し、
初期異常を取り除く、時間窓内のタイムスロットの並べ替えをテストし、
タイムスロットの並べ替えによって新しい異常が生成されるか否かを判定することにより、活動置換のテストを行うように適合してもよい。
新しい異常が生成された場合に、次に、別の候補スワップ（swap）が使用され得る。
【００２４】
データ処理ユニットは、時間窓内でタイムスロット・スワップを再帰的にテストすることによって活動置換のテストを行い、時間窓の異常ポイントの残りの最小数を見つけることができる。
【００２５】
データ処理ユニットは、基準マップに基づいて、活動密度マップの各タイムスロット内で生じる活動レベルの確率値を決定することによって、対応関係のサイズを決定するように適合し、全確率を最適化するように適合してもよい。
【００２６】
こうして、実際の活動レベル又はタイプが、基準マップによって伝えられた情報に基づいている可能性が高いかどうかがテストされ、タイムスロットが並べ替えられて全確率が最適化される。
【００２７】
データ処理ユニットは、タイムスロット毎の活動確率分布のシーケンスとして基準マップを生成するように適合してもよい。このようにして、活動密度マップにおいて生じる活動レベルが、基準マップを考慮している可能性が高いかどうかを判定することが可能である。
【００２８】
データ処理ユニットは、活動確率分布のシーケンスからリカレンス（recurrence）プロットを形成し、リカレンスプロットの主対角線から欠落点として初期異常ポイントを特定するように適合できる。リカレンスプロットは、確率閾値を適用するための１つの方法を与える。初期異常ポイントは、活動レベルが基準マップと一致しないように見えるタイムスロットを表す。
【００２９】
データ処理ユニットは、活動密度マップの全体に亘って初期異常ポイントに対応するタイムスロットを特定し、特定されたタイムスロットに基づいて第２の異常指標を与えるように適合してもよい。
【００３０】
これは、タイムスロットの間に活動がないか又は過度（極端）である場合に発生する可能性がある。これは、別の異常フラグとして使用できる。
【００３１】
データ処理ユニットは、活動密度マップの平均活動密度を取得して、この平均活動密度を基準マップの平均活動密度と比較し、その比較に基づいて第３の異常指標を与えることができる。これは、１日を通して活動が一般的に低下している場合に発生する可能性がある。これは、別の異常フラグとして使用できる。
【００３２】
データ処理ユニットは、第１、第２及び第３の異常指標のベクトル解析に基づいて、異常解析を行うように適合してもよい。
【００３３】
２５〜３５個の活動密度ビン（bin）を第１の基準パターンに使用してもよく、及び／又は第１の基準パターンを形成するために使用される１組の全日の日数は、１５〜２５日であり、及び／又は１日を表すために使用されるタイムスロットの数は、３０〜６０の間であり得る。これらのパラメータは、データの信頼性と処理要件との間の妥協点を与える。第１の基準パターン及び活動密度マップは、例えば個々の日に関連する。
【００３４】
一例として、１組のセンサは、
ＰＩＲセンサ、
開閉センサ、
電力センサ、
圧力センサ（マット）
レーダー及び超音波ベースのセンサ、
湿度センサ、
ＣＯ２センサ、
温度センサ、
マイク、
カメラ、
ウェアラブルセンサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ等、心拍モニタ、呼吸センサ、体温センサ、皮膚導電率センサ、血圧センサ、糖レベル検出器等）のうちの１つ又は複数を含む。
【００３５】
本発明の別の態様による実施例は、環境内の人のＡＤＬを監視する方法を提供し、この方法は、
１組のセンサからセンサ出力信号を受信するステップであって、各センサは、活動に応答し、且つ検出された活動を表すセンサ出力信号を生成するように適合される、受信するステップと、
センサ出力信号を処理して、
所定のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを特定する活動密度マップを生成し、
所定のタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準値又は値の範囲を示す基準マップを生成し、
活動密度マップの個々のタイムスロット内の所定の活動のレベル又はタイプを、基準マップの対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅と比較し、
活動密度マップの各タイムスロット内で生じる活動のレベル又はタイプと基準マップの対応するタイムスロット内の活動レベル又はタイプの基準幅との対応関係のサイズを決定して、初期異常ポイントを特定し、
初期異常ポイントについて、可能な限り多くの初期異常ポイントを除去するように並べ替えることができる活動密度マップのタイムスロットを見つけるように活動置換のテストを行い、
残りの異常ポイントを第１の異常指標として特定するステップと、を含む。
【００３６】
この方法は、
初期異常を中心とした時間窓を設定し、
初期異常を取り除く、時間窓内のタイムスロットの並べ替えをテストし、
タイムスロットの並べ替えによって新しい異常が生成されるか否かを判定することにより、活動置換のテストを行うステップを含む。
【００３７】
こうして、新しい異常が発生したか、初期異常の数が成功裏に減少したかどうかを調べることができる。
【００３８】
活動置換のテストを行うことは、時間窓内でタイムスロット・スワップを再帰的にテストすることによって行われ、時間窓の異常ポイントの残りの最小数を見つけることことができる。再帰スキームの代わりに逆戻り（backtracking）スキームを使用してもよい。これらが当該技術分野において知られているので、他のスキームも同様に使用できる。
【００３９】
この方法は、基準マップに基づいて活動密度マップの各タイムスロット内で生じる活動レベルの確率値を決定することによって、対応するサイズを決定するステップと、全確率を最適化するステップとを含むことができる。
【００４０】
この方法は、
タイムスロット毎の活動確率分布のシーケンスとして基準マップを生成するステップと、
活動確率分布のシーケンスからリカレンスプロットを形成するステップと、
リカレンスプロットの主対角線からの欠落点として初期異常ポイントを特定するステップと、を含むことができる。
【００４１】
現在の活動密度マップの全体に亘って初期異常ポイントに対応するタイムスロットが特定され、特定されたタイムスロットに基づいて第２の異常指標が提供される。現在の活動密度マップについて平均活動密度を取得して、この平均活動密度を第１の基準パターンの平均活動密度と比較し、この比較に基づいて第３の異常指標を提供できる。異常解析は、第１、第２、及び第３の異常指標のベクトル解析に基づくことができる。
【００４２】
本発明は、コンピュータプログラムによって実施できる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】ＡＤＬデータの異常を検出する方法を概略フォームに示す図である。
【図２】単純な２次元データセットにおける異常を示す図である。
【図３】リカレンスプロットの２つの例を示す図である。
【図４】活動密度マップの画像を示す図である。
【図５】ヒストグラムに基づく異常検出に使用される基準日計算プロセスを示す図である。
【図６（ａ）】１タイムスロットｔに対する正規化された３０−ビンＡＤＭ確率分布ヒストグラムの生成プロセスを示す図である。
【図６（ｂ）】１タイムスロットｔに対する正規化された３０−ビンＡＤＭ確率分布ヒストグラムの生成プロセスを示す図である。
【図６（ｃ）】１タイムスロットｔに対する正規化された３０−ビンＡＤＭ確率分布ヒストグラムの生成プロセスを示す図である。
【図７（ａ）】リカレンスプロットの２つの例を示す図である。
【図７（ｂ）】リカレンスプロットの２つの例を示す図である。
【図８】上向き対角線上に欠落したリカレンスポイントが認められる、図７（ｂ）のリカレンスプロットを示す図である。
【図９】１つの欠落点に適用された置換テストを説明するために使用される図である。
【図１０】単純な計算に基づく置換テストプロセスを示す図である。
【図１１】特定の行にリカレンスポイントのない活動密度プロットを示し、希な活動密度を示す図である。
【図１２】全体的なシステムを示す図である。
【図１３】この方法を実施するのに適したコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
本発明の態様による実施例について、添付の概略図を参照して詳細に説明する。
【００４５】
ＡＤＬ監視システムは、一組のセンサを使用し、各センサは、活動に応答し、且つ検出された活動レベル又はタイプを表すセンサ出力信号を生成するように適合される。活動密度マップが形成される。活動レベル又はタイプは、活動密度マップと同じ期間に亘って活動レベルの基準幅を特徴付けるマップ内に表される所定範囲の活動レベル又はタイプと比較される。次に、確率解析を用いて初期異常ポイントを特定する。これらの初期異常ポイントについて、初期の異常ポイントを除去するように並べ替えることができる、活動密度マップ内のタイムスロットを見つけるために活動置換のテストが行われる。このようにして、個々のタイムスロットのレベルにおける異常を特定することができ、置換アプローチは、被検者が活動を行う順序の変化に対してシステムを頑強にする。
【００４６】
図１は、本発明のアプローチを採用する全体的なアルゴリズムプロセスの概要を示す。詳細について、以下でさらに説明する。
【００４７】
ステップ１０において、活動密度マップ（activity  density  map:  ADM）が生成される。家には複数のセンサがあり、アルゴリズムの設計者は、異常なパターンを監視する１組のセンサを選択する。活動密度マップは、生のセンサデータ、又は処理されたセンサデータに基づいてもよい。これは任意の形式で作成することができ、より一般的には値のデータセットを含む。例えば、ユーザが存在するその後の部屋の時系列又は検出された移動時間を入力信号として取得する。選択されたセンサの信号は、各行が１日を示し、各列が１日のタイムスロットを示す活動密度マップと呼ばれる毎日のパターンのマトリックスに構成される。
【００４８】
完全な活動密度マップは複数の行を有し、各行が特定の期間に対応し、各期間はタイムスロットに分割される。しかしながら、用語「活動密度マップ」はまた、少なくとも１つのこのような行を示すために以下で使用される。実際には、以下で説明する方法及びシステムにおいて、基準マップに対して１つの行（すなわち、１つの期間、例えば１日）の比較が行われる（それ自体が１つの行であり、要素毎に比較が行われる）。この１行は、「活動密度マップ」と呼ばれる。この用語はそれに応じて理解すべきである。代わりに、複数の行を比較することができ、例えば、１週間の基準マップには７つの行がある。実際に、行の概念は単に理解を簡単にするためのものであり、活動密度マップは単なるデータ入力のセットであるが、これらデータ入力は配列（arrange）されている。
【００４９】
ＡＤＭの値は「活動レベル」と呼ばれる。この文脈における「活動」及び「活動レベル」は、一般的な用語であり、すなわち、必ずしも身体活動を反映するものではないが、任意の形態の行動又はイベントでなり得ることが理解されよう。例えば、一部の活動は離散値を有し、他の活動はバイナリ値を有する。「活動」は、単に温度レベル等のパラメータを指す場合もある。活動の例としては、新聞を読むこと、テレビの視聴、食事の準備、座ること、昼寝をすること、寝る等がある。そのため、特に活動レベルは、行われる（身支度をする、朝食をとる、パーソナルケア、トイレに行くこと等の）特定のＡＤＬ等のより高いレベルの抽象化となり得る。
【００５０】
ステップ１２において、完全なＡＤＭ、又はＡＤＭの選択された部分（例えば、最後の３０行、おそらくいくつかのアウトライナーが除外される）から基準日が生成される。これは、タイムスロット毎に１つの値を有するスカラー系列であってもよく、例えば、全日に亘ってそのタイムスロットの値を平均化することによって可能となる。好ましくは、可能な値の（確率）分布を表すベクトル値がタイムスロット毎に使用される。分布は、以前の日のセットに関してそのタイムスロットの値のヒストグラムを構築することによって決定できる。一緒に、平均パターン、つまり、基準日と呼ばれる一連の分布が構築される。より正確には、各ヒストグラムを正規化することによって、基準日は各タイムスロットについて活動確率分布のシーケンスを保持する。
【００５１】
ステップ１４において、測定日の間に測定された信号が基準日と比較される。所与の測定日に対して、活動パターンが取られ、基準日のタイムスロットに対応する確率が決定される。これは、得られた正規化ヒストグラムのテーブルルックアップによって行われる。現在の日について計算された活動値のヒストグラムにリストされる（listed）確率は、現在の日と基準日との間の対応関係の尺度とみなされる。次に、いわゆるリカレンスプロットが導出される。測定日のタイムスロットは１つの軸（例えば、垂直方向）にリストされ、基準日のタイムスロットは別の軸（例えば、水平方向）にリストされ、各確率は対応する行−列のエントリで導出される。これは、リカレンスプロットと呼ばれる値のマトリックスをもたらす。
【００５２】
解釈のために、確率値はバイナリ値に量子化される。確率は、この確率が閾値を超えると１に量子化され、そうでない場合には０と表される。この閾値は以下ではリカレンス閾値と呼ばれる。正常な日では、リカレンスプロットの対角線には全て１がリストされる。０は、対応するタイムスロットの活動が基準から大幅に逸脱していることを示す（一致するための確率は閾値未満である）。
【００５３】
更なるアルゴリズムがこれらのポイントに適用され、別の時間の活動とその時間の活動との置換によって見付けられた逸脱を補償できるかどうかを調べるためのテストを行う。これは再帰的なプロセスであり得る。そのような置換が見つかった場合に、タイムスロットは交換される。置換が見つからない場合に、対角線上の０はそのままで、タイムスロットは異常とみなされる。
【００５４】
活動の置換テストには、初期異常を中心とした時間窓の設定が含まれる。次に、初期異常を取り除く、時間窓内のタイムスロットのスワップ（入替え）をテストする。これは、局所的に異なる活動又はイベントの順序が、検出された行動を基準日より良く一致させるかどうかを検討することに等しい。しかしながら、タイムスロット・スワップは、スワップが成功しなかった場合に新たな異常を形成する可能性がある。こうして、時間窓内でタイムスロット・スワップを再帰的にテストして、時間窓の異常ポイントの残りの最小数を見つけることによって、活動の置換テストを行うことができる。逆戻りルーチンも同様に適用できる。
【００５５】
ステップ１６において、希な（uncommon）密度分散が特定される。測定日の希な密度値の第２のメトリックが規定される。リカレンスプロットでは、リカレンスプロットに完全に空の水平線（０のライン）が表示されることがある。このような空の水平線は、密度値が基準日の範囲外である単一のタイムスロットを示す。（このタイムスロットの）対角線に沿った異常の数を減らすための置換は存在しない。
【００５６】
ステップ１８において、１日の密度分散が導出される。これは第３のメトリックである。これは、測定日の平均活動密度を構成し、基準日の平均活動密度とどれ位離れた目標を比較するかの評価を提供する。
【００５７】
ステップ２０において、３つのメトリックに基づいて異常解析が行われる。３つのメトリックは、タイムスロット毎の特徴ベクトルを提供する。異常診断は、以下に説明するように、特徴ベクトル解析に基づいている。
【００５８】
異常検出とは、予想される行動に適合しないデータ内のパターンを見つける問題を指す。これは、クレジットカードの不正検出、保険や健康管理、サイバーセキュリティの侵入検知、安全重視システムの障害検知、敵の軍事監視等、様々な研究分野及びアプリケーション分野に関わる重要な問題である。
【００５９】
異常は、正常な行動に対応するデータの残りとは大きく異なるデータのパターンである。これらはアウトライナー、珍しさ、ノイズ、偏差、例外とも呼ばれる。図２は、単純な２次元データセットにおける異常を示す。データは２つの正常領域、Ｎ１及びＮ２を有するが、これは殆どの観測値がこれらの２つの領域にあるためである。これらの領域から十分に遠くに離れた点、例えば点ｏ１及び点ｏ２、領域ｏ３の点は異常である。これらは、機器のエラー、個体数の自然な偏差、人為的ミス、不正行為、システムの動作変更やシステムの不具合によって引き起こされる可能性がある。
【００６０】
検出された異常の性質は、異常検出における重要な態様である。それらは、ポイントの異常、コンテキスト（context）の異常、及び集合的な異常に分類できる。
【００６１】
ポイントの異常は、調査において最も一般的な異常であり、且つ単純である。個々のデータが他のデータインスタンスと異なると診断された場合に、それをポイントの異常と呼ぶ。コンテキストの異常について、データインスタンスは、コンテキスト属性及び行動属性によって規定される。コンテキスト属性は、そのインスタンスの近傍（neighborhood）（コンテキスト）を示し、行動属性は、非コンテキストの特性を捉える。データインスタンスが特定のコンテキストで異常であるが、その行動属性が正常である場合に、それはコンテキストの異常と呼ばれる。コンテキストの異常は、時系列データ及び空間データにおいて最も一般的に研究されてきた。集合的な異常には、それ自体では異常ではないいくつかの個々のデータインスタンスが存在する可能性があるが、関連するデータインスタンスの集合がデータセット全体に関して異常である場合に、集合的な異常と呼ばれる。
【００６２】
異常検出は、データが正常又は異常であることを示すために、常にデータラベリングに関連付けられる。典型的に、異常は、スコアとラベルとの２つの方法で報告される。スコアリング手法は、そのインスタンスが異常とみなされる程度に応じて、テストデータの各インスタンスに異常スコアを割り当てる。こうして、そのような技術の出力は、異常をランク付けしたリストである。解析者は、上位のいくつかの異常を解析するか、又は異常を選択するためにカットオフ（cutoff）閾値を使用するかを選択できる。ラベリング技術は、各テストインスタンスにバイナリ値（正常又は異常）を与える。解析者はスコア付けのような選択を直接的に行うことはできないが、各手法のパラメータの選択を通じて間接的に制御できる。
【００６３】
特定のアプリケーション分野では多種多様な異常検出技術が特別に開発されているが、いくつかはより一般的なものもある。それら異常検出技術は、一般的に、分類に基づく手法、最近傍に基づく手法、クラスタリングに基づく手法、及び統計的な手法に分類される。時系列比較及び統計的手法は、ＡＤＬデータに最も適用可能と考えられる。
【００６４】
２つの時間的なシーケンスを比較するいくつかの方法が存在する。最も簡単な方法は、サンプル毎に直接比較することである。通常はユークリッド距離であるシーケンス距離が規定される。例えば、Ｓ１及びＳ２が同じ長さｎを有する２つの時間的なシーケンスである場合に、それらの距離ｄは、以下の式に従う。
【数１】
0006483928.tif 000002
【００６５】
距離は、シーケンスＳ１とシーケンスＳ２との間の相違度を表す。Ｓ１が正常なシーケンス（本願の文脈では基準日である）を表す場合に、ｄ（Ｓ１，Ｓ２）はＳ２の異常スコアを示す。多くの場合に、時系列は同様の形状を有するが、局所的な継続期間が（僅かに）異なる。１つのシーケンスでは、形状は、あるポイントで他方のポイントよりも少し多く引き伸ばされ得るが、別のポイントで圧縮され得る。ユークリッド距離は、この引伸しと圧縮にペナルティを科し、相違度スコアを上げる。
【００６６】
このような局所的な伸張効果を考慮する方法は、当技術分野で周知の動的時間ワーピング（DTW）と呼ばれる。ＤＴＷは、長さＩのシーケンスＳ１と長さＪのシーケンスＳ２との間の最適な一致を計算し、伸縮を可能にする。
【００６７】
まず、ａＩ＊Ｊマトリックスが作成され、ここで（ｉｔｈ，ｊｔｈ）が２乗距離、ｄ（ａｉ，ｂｊ）＝（ａｉ−ｂｊ）２に対応する。総累積距離を最小にするマトリックスを通る経路が調査される。
【数２】
0006483928.tif 000003
この式において、ｗｋはマトリックス要素（ｉ，ｊ）ｋを表し、マトリックス要素（ｉ，ｊ）ｋは、ワーピング経路Ｗのｋ番目の要素にも属している。ワーピング経路は、以下の方程式を評価することによって動的計画法を使用して見つけることができる。
【数３】
0006483928.tif 000004
ここで、ｄ（ｑｉ，ｃｊ）は、現在のＩ＊Ｊマトリックスの中で見いだされた距離であり、γ（ｉ，ｊ）は、ｄ（ｑｉ，ｃｊ）と、３つの隣接するセルからの最小累積距離との和である。
【００６８】
以下に説明するように、説明されるシステムでは、基準日が一連の確率密度関数として計算される。ＤＴＷ適用するには、このデータタイプの距離メトリックが必要である。１つの方法は、各タイムスロットを分布の平均値又は他の中央の値（中央値、モード）で置き換え、そのように構成されたシーケンス同士の間の（絶対）差を取ることである。別の方法は、測定日の間に測定された活動レベルの確率値を使用することであり、ここで例えば、補数（１−ｐｒｏｂ（probability））を取ることによって、高い確率を低い距離に変換しなければならない。しかしながら、シーケンス比較法は、依然として置換問題を解決することができない。
【００６９】
統計的手法では、異常は仮定される確率モデルによって生成されないため、異常は分割されるか又は完全に無関係な疑いのある観測である。確率モデルの確率の高い領域には正常なデータインスタンスが存在する一方、確率モデルの確率の低い領域には異常が発生する。所与のデータセットについて、正常な行動を表すために統計モデルが作成される。テストデータ評価のために、学習統計モデルが適用される。確率が低いと計算された場合は異常であると判定され、そうでない場合は正常であるとみなされる。
【００７０】
統計的手法は、本願に記載されているアルゴリズムの主な要素であり、この手法について、より詳細に説明する。
【００７１】
統計モデルを作成するには様々なアプローチがある。それらアプローチは、パラメトリック及びノンパラメトリックに分類される。パラメトリック統計モデリングは、基礎となる分布の一般的な知識を前提とし、与えられたデータのその分布を特徴付けるパラメータを推定する。確率密度関数ｆ（ｘ，θ）を計算する。ここで、ｘは観測値である。テストインスタンス（又は観測）ｘの異常スコアは、確率密度関数ｆ（ｘ，θ）の逆数である。逆に、ノンパラメトリック手法は、一般に、基礎をなす分布の知識を前提とせず、与えられたデータからその分布を推定することを目指す。
【００７２】
パラメトリック統計モデリングの例は、ガウスモデル、回帰モデル、及びパラメトリック分布ベースモデルの混合である。
【００７３】
ガウスモデルでは、データ分布は、確率論における非常に一般的な連続確率分布であるガウス分布に従うと仮定される。所与のデータセット｛ｘ１，ｘ２・・・ｘｎ｝、各ｘ∈Ｒｎについて、平均及び分散が推定される。データはガウス分布に従うと仮定されるので、推定されたμ，σ（平均及び標準偏差）は、データ分布を次式のように表すと解釈される。
【数４】
0006483928.tif 000005
【００７４】
ｘ１，ｘ２・・・ｘｎのような考慮すべきいくつかの要因がある場合に、総分布は、因子毎のそれぞれの（ガウス分布）を乗算することによって計算できる。
【数５】
0006483928.tif 000006
乗算は、因子が互いに独立している（と仮定している）ことを意味する。
【００７５】
テストデータインスタンスｘについて、εは確率閾値を示し、値
【数６】
0006483928.tif 000007
ならば異常とみなされ、
【数７】
0006483928.tif 000008
ならば正常のデータインスタンスとみなされる。値εの選択は、特定のドメイン（分野）に依存し、いくつかの技術が利用可能である。
【００７６】
回帰モデリングが、時系列データについて広範囲に調査される。まず、回帰モデルをデータに当てはめる。次に、各テストインスタンスについて、テストインスタンスの残差を使用して、異常スコアを決定する。統計的検定は、一定の信頼性をもって異常を判定するように提案される。
【００７７】
パラメトリック分布モデリングの混合では、訓練インスタンスがどの分布に属するかが最初に決定され、次にそれらのパラメトリック分布について個別にモデル化される。学習モデルのいずれにも属さないテストインスタンスは異常であると宣言される。
【００７８】
ノンパラメトリック統計技術では、データに関する仮定は殆ど行われず、代わりに、確率分布は与えられたデータによって決定される。主な方法には、ヒストグラムベースとカーネル関数ベースとの２つがある。
【００７９】
ヒストグラムベースの異常検出は、最も単純なノンパラメトリックな統計手法である。ヒストグラムは、正常なデータのプロファイルを維持するために使用される。訓練データの値に基づく頻度ヒストグラムが作成される。第２のステップでは、この手法は、テストインスタンスがヒストグラムのビンのいずれかに該当するかどうかをチェックする。該当するならば、テストインスタンスは正常であり、それ以外の場合は異常である。基本的なヒストグラムに基づく手法の変形は、そのテストインスタンスが該当するビンの頻度に基づいて、異常スコアを各テストインスタンスに割り当てることである。
【００８０】
他のノンパラメトリック統計モデリングは、カーネル関数異常検出である。カーネル関数推定は、有限データサンプルに基づいて、母集団についての推論が行われる基本的なデータ平滑化問題である。
【００８１】
｛ｘ１，ｘ２・・・ｘｎ｝は、未知の密度ｆを有するある分布から引き出された独立且つ同一分布のサンプルであると仮定する。次に、カーネル関数がサンプルに適合するように選択され、次にカーネル密度推定値が次のようになる。
【数８】
0006483928.tif 000009
ここで、Ｋ（）はカーネルであり、これは１に積分され、平均値がゼロである非負関数である。ｈは、帯域幅と呼ばれる負ではない平滑化パラメータである。直観的に、ｈはデータが許す限り小さくすべきであるが、推定量の偏りとその分散との間には常にトレードオフがある。
【００８２】
分類に基づく異常検出手法もある。分類は、ラベル付けされたデータインスタンス（訓練）のセットからモデル（分類子）を学習するために使用され、次にテストインスタンスは学習モデルを使用して複数のクラスのうちの１つに分類される。前提条件（正常クラスと異常クラスとを区別できる分類子）が必要である。異常には、マルチクラスとワン（１つの）クラスとがある。マルチクラス分類では、いくつかのクラスを正常と規定できる。学習分類子に合格したテストインスタンスに関して、そのテストインスタンスがいずれかのクラスに含まれることが禁止される場合に、テストインスタンスは異常とみなされる。ワンクラス分類では、テストデータは正常又は異常としてのみ分類される。
【００８３】
分類ベースの異常検出の４つの主要な手法には、ニューラル（neural）ネットワーク、ベイジアンネットワーク、サポートベクターマシン（Support  Vector  Machine:  SVM）、及びルールベースの手法がある。これらの手法では、ニューラルネットワーク及びルールベースは、マルチクラス及びワンクラスの設定における異常検出に適用できる。ベイジアンネットワークは、マルチクラス設定の異常検出に使用されている。サポートベクターマシン（SVM）は、ワンクラス設定の異常検出に適用されている。
【００８４】
クラスタリングに基づく異常検出手法もある。クラスタリングは、類似するデータインスタンスをクラスタにグループ化するために使用される。主に３つのカテゴリがある。第１に、正常なデータインスタンス及び異常が異なるクラスタに属する場合に、既知のクラスタリングベースのアルゴリズムがデータセットをクラスタリングするために適用され、除外されたデータインスタンスが異常として示される。第２に、テストデータは異なるクラスタにクラスタリングされる。クラスタ重心に近いデータインスタンスは正常とみなされ、クラスタ重心から遠く離れたデータインスタンスは異常とみなされる。最も近いクラスタ重心までの距離はその異常スコアである。第３に、正常なデータインスタンスは、大規模で密集したクラスタに現れるものとみなされるが、小規模で疎らなクラスタに現れるインスタンスは異常としてラベル付けされる。
【００８５】
最近傍ベースの異常検出手法もある。正常なデータインスタンスが密集した領域に集まり、異常が最も近い隣接領域からかなり離れている状況では、最近傍の手法を適用する。主要な２つのアプローチは、そのｋ番目の隣接（neighbor）（インスタンス）とテストデータとの距離をスコアとして計算すること、及びテストデータの相対密度、すなわち所与の距離内の隣接（インスタンス）の数を異常スコアとして計算することである。
【００８６】
上述したように、システムの１つの実装形態では、リカレンスプロットが使用される。リカレンスプロットは、生理学的システム、特に非線形及び動的システムを解析するために、１９８７年にJ.  -P.  ECKMAによって導入された（J.  P.  Eckman，  S.  Oliffson  Kamphorsta.  “Recurrence  Plots  of  Dynamical  Systems”，  Europhys.  Lett.，  4  (91，  pp.973-977(1987))）。解析されたデータＸは、ｄ次元の状態空間にあるものとして表現することができる。その状態空間では、それらデータは活動範囲（orbit）を記述する。リカレンスプロットは、周期的であるその特性によって、そのような活動範囲を認識するように設計される。ｘは、ｉ＝１，・・・，Ｎの場合に、データＸ上のｉ番目のポイントである。リカレンスプロットは、Ｎ＊Ｎマトリックスのドット（dots）であり、ｘ（ｊ）がｘ（ｉ）に十分に近いときはいつでもドットが（ｉ，ｊ）に配置される。周期性がある場合に、プロットにおいて、対角線に沿った明白なラインの隣に線が現れる。
【００８７】
図３は、リカレンスプロットの２つの例を示す。
【００８８】
上記で説明した様々な解析ツールを利用するいくつかの手法がある。しかしながら、それら手法のいずれも特定の異常なタイムスタンプ又はタイムスロットを見つけることができないが、それら手法は活動置換に無反応ではない。人間の活動は決して固定されたパターンを有さないので、異常検出方法は現在の活動シーケンスにおける潜在的な置換を考慮すべきである。また、見つかった正常なパターンが十分に代表的なものであることを確認する必要がある。
【００８９】
こうして、本発明のシステムは、厳密な異常タイムスロットを見つけることを目的としているので、活動パターンのずれのより明白な分別が導かれ得る。人は、活動スケジュールが異常とみなされることなく、活動スケジュールを少し変更できる。
【００９０】
本発明の典型的なシステムは、開閉センサ（ドア、窓、食器扉、冷蔵庫、洗濯機等）、受動赤外線（PIR）センサ、湿度／温度センサ等の家庭内に取り付けられた様々なセンサを利用する。また、ユーザが携行するウェアラブルセンサを、含んでもよく、又は単独で使用してもよい。一例は、緊急時にユーザに即時サポートを提供する、ペンダント又は手首に装着された装置（加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、気圧センサ等のセンサを保持する）である。また、心拍数、呼吸、温度、皮膚導電率、血圧、糖及び他の生理学的センサを使用できる。
【００９１】
これらのセンサは、その家の中での行動を監視するために、台所、寝室、浴室、及び家の全ての場所に取り付けられる。例えば、家の室内に居ること、又は室内で検出された移動時間を入力信号とする。
【００９２】
より具体的には、センサの例は、
台所：冷蔵庫の開閉センサ；食卓金物用引出し／飾り棚の開閉センサ；給湯器／コーヒーマシンの電力センサ；調理が行われる場所の空所側に配置されるＰＩＲセンサ；
居間：居間で被験者が通常どこにいるかを検出するように配置されるＰＩＲセンサ；通常使用される腰掛け／ソファー上の圧力マット；テレビの電源センサ；
浴室／トイレ：トイレの圧力マット；可能な限り浴室の多くを検出するように配置されるＰＩＲセンサ；濡れた場所や換気の近くに置かれていない温度／湿度センサ；
寝室：ベッドの圧力マット；少なくともベッドを覆うように配置されるＰＩＲセンサ；
玄関：圧力マット；在宅／外出センサ；にある。
【００９３】
以下の解析は、家のいくつかのエリアに取り付けられたＰＩＲモーションセンサによって検出された移動時間から得られた日常生活の活動データに基づいている。
【００９４】
活動密度マップ（ADM）は、活動密度を表示するのに効果的な方法である。ＡＤＭでは、センサ信号は日常のパターンのマトリックスとして構成される。行は日にちを示し、列は１日のタイムスロットを示す。特定の座標における値は、その特定の日の特定の時刻における密度値（すなわち、累積センサデータ）を表す。これは、全ての日について行うことができる。つまり、行に連続した日にちが表示されるが、選択された日（代表的な日）も表示される。例えば、掃除婦が金曜日に存在する場合に、金曜日からの信号は、別のマトリックスに分離できる。
【００９５】
図４は、２０日（のデータ）を収集し、１日を４８個のタイムスロット（３０分毎に活動密度を計算する）に分割した活動密度マップのイメージを示す。この特定の例は、ユーザが着用する加速度計によって決定される活動レベルを示す。活動レベルは、生の信号又は処理信号のいずれかとして上で概説したセンサ信号のいずれかに関連してもよい。例えば、活動密度が観測窓内の動きの量を反映することを意味する、多数のＰＩＲセンサの発射時間を測定してもよい。次に、密度Ｎは、全てのモーションセンサがその持続期間ｔによって分割された期間中にヒットした数ｓとして計算でき：Ｎ＝ｓ／ｔ、この例ではｔ＝３０分である。活動密度マップ（ADM）は、活動のタイプ（睡眠、食事、入浴、テレビ視聴等）を保持することもできる。図４の異なるグレーレベルは、異なるレベルの密度を表す。
【００９６】
図５は、ヒストグラムに基づく異常検出に使用される基準日計算プロセスを示す。原則は、日にちのセットを観察することによって正常なデータのプロファイルを維持することであり、平均パターンは以前の日にちから取得される。このパターンは基準日と呼ばれる。より正確には、タイムスロット毎の基準日に、そのタイムスロットでの活動レベルの確率密度分布を捉えるｂ−ビンヒストグラムが記憶される。
【００９７】
値Ｄｄ，ｔは、日にちｄのタイムスロットｔにおける活動密度を表すように規定される。Ｎ日及び１日当たりＴ個のタイムスロットを有するＡＤＭの場合：
【数９】
0006483928.tif 000010
は、ＡＤＭ密度セットとして規定される。
値Ｄは、ステップ５０において収集される。
【００９８】
Ｄの全ての活動密度に基づいて、ステップ５２において、等しいサイズに正規化されたｂ−ビンヒストグラムＨが作成される（各ビンについて、各ビンに入るデータセットからの値の数がカウントされ、パーセンテージが計算される）。
【００９９】
ＡＤＭでは、ステップ５４において、各タイムスロットの密度Ｄｔ＝Ｄ（ｔ∈（１，２，３，・・・，Ｔｎ））が得られ、次にテップ５６において、ヒストグラムＨ（全ＡＤＭ密度に基づくヒストグラム）のｂ個のビンと比較される。各ビンに入るデータセットからの値の数がカウントされる。
【０１００】
正規化することにより、ステップ５８において、タイムスロットｔの確率分布が得られる：Ｈｔ＝Ｐ（ｔ）（ｔ∈１，２，・・・，Ｔ）である。Ｈｔは、タイムスロットｔでの（基準）活動の動作を示す。
【０１０１】
このプロセスは全てのＴ個のタイムスロットに適用され、ステップ６０において、それぞれのＨｔは、基準日Ｒ＝｛Ｈ１，Ｈ２，・・・，Ｈｔ｝に格納される。ＲはＴジョイント確率分布ヒストグラムである。
【０１０２】
図６は、タイムスロットｔ（この例では第１のタイムスロット）の正規化された３０−ビンＡＤＭ確率分布ヒストグラムのこの生成プロセス例を示す。異なるグレーレベルは異なる密度を意味する。
【０１０３】
図６（ａ）は、感知されたＡＤＭを示す。図６（ｂ）は、全てのＡＤＭ密度についての３０−ビンＡＤＭ確率分布ヒストグラムＨを示す。図６（ｃ）は、第１のタイムスロット密度について抽出され感知されたＡＤＭを示す。図６（ｂ）の各ビンに入るデータセットからの値の数を数えることによって、図６（ｃ）の確率ヒストグラムがＨｔとして得られる。
【０１０４】
活動の順序の入れ替えを可能にするために、上記で説明したような生理学的システムのリカレンスプロットの概念を活動密度マップに適用する。このプロットは、本質的に値のマトリックスである。
【０１０５】
この場合に、データ系列はそれ自体とは比較されないが、測定日の密度データＭは基準日Ｒと比較される。Ｍは、Ｔ個の要素を有する１次元の時間的なシーケンスであり、ｍ（ｉ）∈Ｍは、タイムスロットｉにおける活動密度として規定される。Ｒは、Ｔ個の要素を有するｂ次元の時間的なシーケンスであり、Ｈｔは、Ｒのｔ番目の要素であり、それは、ｂ−ビン確率ヒストグラムＨｔ＝｛ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｂ｝である。ｍ（ｉ）がＨｔと比較されたときに、値ｍ（ｉ）に対応する確率がリカレンスプロットの要素（ｔ，ｉ）に格納される。リカレンス・マトリックス（プロット）のより単純なバージョンは、確率値をバイナリ結果に量子化することによって得られる。ｍ（ｉ）の確率Ｈｔが閾値γを上回る、ｐ（Ｈｔ，ｍ（ｉ））≧γの場合、その確率Ｈｔはリカレンスプロットのリカレンスポイントとみなされる、すなわち値が１である。それ以外の場合に、その値はゼロに量子化される（プロットにドットがない）。
【数１０】
0006483928.tif 000011
【０１０６】
リカレンスプロットでは、全てのリカレンスポイントＰｒが１に、その他は０にマークされる。これにより、０／１値のマトリックスが導かれる。
【０１０７】
図７（ａ）は、リカレンスプロットを示し、ｘ軸が基準日タイムスロットＲを表し、ｙ軸が測定日タイムスロットＭを表す。リカレンスポイントはピクセルドットとして指定される。対角線のリカレンスポイントは、より大きなピクセルドットとして指定される。量子化は必須ではないことに留意されたい。量子化が適用されない場合に、３Ｄ表現が必要になる。
【０１０８】
対角線のリカレンスポイントは、所定のタイムスロットについて、観察された実際の活動密度が、基準日に発生する閾値確率を超える確率を有することを意味する。こうして、グリッドの行をとると、ポイントは、観察された活動レベルが考えられる可能性がある基準パターンのタイムスロットを示す。観察された活動レベルが（図６（ｃ）のようなヒストグラムに基づく）基準パターンの対応するタイムスロットで考えられない場合に、これは、実際の日が基準日に近くにないという点で潜在的な異常の徴候である。
【０１０９】
より大きなピクセルドットが欠落している場合、潜在的な異常を示す。異常がなければ、対角線は図７（ａ）に示されるようにドットで完全に埋められる。図７（ｂ）は、潜在的な異常を含む不完全な対角線を示す。
【０１１０】
量子化が適用されない場合に、その日が異常であるかどうかを決定するためのメトリックの例として、対角線に沿った値の合計が計算される。高い値は正常を示し、低い値は異常を示す。この計算は、テスト日と基準日との間の相関を計算することと同様である。このテストは、他の全てが正常であるが、単一のタイムスロットにおける異常に対しては敏感ではない。単一の異常は、平均化され、検出されないままになる可能性がある。従って、より強い（最初の）テストは、対角線に沿って全てのタイムスロットをテストすることである。これは、基本的に、量子化の効果と欠落したドットのテストを返す。
【０１１１】
こうして、リカレンスプロットは、測定日と基準日との間の相関を記述する。対角線上で、基準日と同じタイムスロットを有する測定日のタイムスロット同士の間の対応関係が現れ、基準日の間に測定されたタイムスロットと別のタイムスロットとの対応関係の軸ずれ（off-axis）が現れる。この情報は、置換を検索するために使用される。この相関は、（Charles  L.  WEBBER,  JR.,  AND  JOSEPH  P.  ZBILUT.  “Dynamical  assessment  of  physiological  systems  and  states  using  recurrence  plot”,  Journal  of  Applied  Physiology  03/1994;  76(2):  965-73に記載されるように）対角線に沿った孤立点、水平線及び垂直線、及び空白（white  space）の帯等による定性的特徴としてのリカレンスプロットに存在する。
【０１１２】
活動密度リカレンスプロットにおける最も重要な定性的特徴は、上向き（upward）対角線に沿った欠落したリカレンスポイントＰｍである。量子化されていないバージョンでは、これらは対角線に沿った確率値が低い点である。これらは、測定された日が基準から逸脱したタイムスロットを示す。逆に、上向き対角線に沿って表示されるリカレンスポイントは、正常な基準行動に対応するタイムスロットを示す。こうして、存在するポイントの数は、測定日の「正常」の尺度である。
【数１１】
0006483928.tif 000012
【０１１３】
図８（ｂ）は、上向き対角線に欠落したリカレンスポイントを含む図７（ｂ）のリカレンスプロットを示す。特定された矩形領域では、上向き対角線に欠落したリカレンスポイントがある。
【０１１４】
アルゴリズムの次のステップでは、上向き対角線に沿った欠落点Ｐｍは、それら欠落点が実際に異常なタイムスロットであるか、又は別のタイムスロットと並べ替えできるかについてさらに評価される。
【０１１５】
上向き対角線に沿って欠落したリカレンスポイントＰｍは、正常な行動との不整合を示す。しかしながら、いくつかの欠落点Ｐｍが実際の希な活動によって引き起こされるが、他の欠落点は実際には活動の置換によって生じ得る。
【０１１６】
この置換が合理的な期間内に起こるとき、これらの欠落点は異常なタイムスロットとして数えるべきではない。従って、これらの状況を除外するために、置換のテストが使用される。
【０１１７】
２つのシーケンスが互いに置換されるかどうかをテストする簡単な方法は、ランク付け操作に従ってシーケンスを正規化し、得られたシーケンスの等価性を要素毎に比較することである。スカラーシーケンスの場合に、ランク付けは線形であってもよい。例えば、数値は小から大、又は大から小にランク付けできる。
【０１１８】
典型的な事例では、活動密度マップの測定データは、スカラーであり、単一の活動レベルであるが、基準マップ内の基準データは確率分布（ヒストグラム）を表すベクトルである。各ヒストグラムからの必要な値は、測定シーケンス内の（使用された）タイムスロットの値に依存する。置換テストを解くために、リカレンスプロットの基礎をなす概念が使用される。可能な値のマトリックスが作成され、対角線に沿った確率和が、マトリックスの行（又は列）を交換することによって最大化される。確率和を最大化することは、対角線に沿って可能な限り多くの許容可能な値を求めることとして理解すべきである。許容可能は、対応するスロットにおいて十分な確率レベルが見出されることを意味する。許容可能なスロットの総数が増大すると、確率和がより小さくなり得る。この理由から、確率値を量子化することは、この最大化目的を実行することに単純化することは明らかである。
【０１１９】
測定日及び基準日を表す他の形式も想定できる。また、他の最大化又はテスト基準も想定できる。両方とも、置換テストを行う他の形式をもたらす可能性がある。
【０１２０】
置換テストは、再帰的プロセス又は逆戻りプロセスを使用することができ、これらのそれぞれの例を以下に示す。
【０１２１】
置換テストが、ある時点の１つの欠落点ｐｍ∈Ｐｍに適用される。時間間隔を規定し、この時間間隔に亘って候補置換が評価される、ｐｍを中心とする窓が選択される。窓は終日（full  day）にできる。しかしながら、好ましくは、その日のその一部の活動の種類に応じて選択される。例えば、身支度をすること、朝食、及びパーソナルケアは朝に行われ、窓はその日の朝の部分の間の順番の並び替えを検索できる。単純化するために、限られたサイズの固定窓を選択され得る。
【０１２２】
このテストは、例えば再帰的に実行される。図９に示されるように、正方形の窓９０は、現在の（欠落している）タイムスロットｐｍに中心が置かれる。窓は、奇数の要素を含む正方形であるため、両側に対称に延びる。典型的な数は、１１スロット（上に５つ及び下に５つ）である。リカレンスプロットの境界では、窓はその境界にクリップ（clipped）される。別の好ましいオプションは、その境界でリカレンスプロットを巡回的に繰り返し、それによってその境界で窓がそれらの繰返しに拡張できることである。これは、例えばモジュロ演算子のインデックスを使用して、窓にリカレンスプロットの値を反対側の境界に含めることによって実現できる。
【０１２３】
選択された窓９０において、行は測定された日のタイムスロットを表し、列は基準日のタイムスロットを表す。リカレンスポイントは、測定日のタイムスロットと基準日におけるそれぞれのタイムスロットとの間の一致を示す。置換テストでは、窓が選択される方法によって、中心点が欠落点になる。この不一致タイムスロットｔｍ∈Ｔｍの行に沿って、他のタイムスロットが一致するかどうかがテストされる。別のリカレンスポイント
【数１２】
0006483928.tif 000013
が選択された場合に、測定日のｔｍで行われた活動が基準日のｔｒで起こると仮定する。この仮定に基づいて、ｔｍとｔｒとをスワップできる。当然ながら、スワップは現在の不一致タイムスロットを修復できるが、（スワップされた）他のタイムスロットが不一致になる可能性がある。そのため、窓内では、次のタイムスロットに対して継続的に再帰的な検索が行われ、全てのスワップの可能性をテストする必要がある。完全一致が見つかると、それ以上のテストは中止され、現在のｔｍは正常とマークされる。
【０１２４】
検索は再帰的に実施できる。特定のサイズＮの窓が与えられると、対角線上の点が欠落している行が選択され、その点に対して候補スワップが存在する。候補スワップは、欠落点が一致によって置き換えられるものである。行は、全ての候補スワップについて評価される。各候補について、２つの列がスワップされ、スワップ後に、修復された点の行及び列が窓から削除される。サイズＮ−１の得られた窓は、同じルーチン、従って再帰（recursion）に付託される。ルーチンは、対角線に沿った欠落点の取得可能な最小数を返す。各候補について、この最小数は（サブ窓上で）繰り返し呼び出されるルーチンにより返される数である。そのため、繰り返し呼び出されるルーチンの１つがゼロを返す場合に、呼出しルーチンは評価のために停止して０を返す。選択する行（対角線上の欠落点及び候補スワップなし）が存在しない場合、すなわち窓全体が空である場合に、ルーチンは窓のサイズを返すことに留意されたい。上で説明したように、対角線に欠落点がない場合に、値０が返される。
【０１２５】
このプロセスのいくつかの例をより詳細に説明する。上述したように、このテストは、対角線の全ての不一致タイムスロットｔｍに対して実行される。関数が取得可能な最小数Ｎ０をもたらす場合に、このアルゴリズムでは、閾値はゼロになる、
【数１３】
0006483928.tif 000014
これは完全一致を意味する。Ｎ０＝０の場合に、計算が停止し、これはｔｍが正常であることを意味する。値Ｎ０＞０の場合に、関数は最後の層に戻り、前より大きなマトリックスを復元し、可能性のある全ての状況が試行されるまで他のリカレンスプロットを試す。最後に、可能性のある全ての状況が試行された場合に警報が発せられ、取得された不一致の最小数Ｎ０は閾値
【数１４】
0006483928.tif 000015
を超える。
【０１２６】
説明を簡単にするために、活動レベル又は活動タイプに対してバイナリ値が仮定される。
【０１２７】
初期の７×７マトリックスの第１の例を以下に示す。
【表１】
0006483928.tif 000016
この例では、対角線上（左下から右上）の６Ｂ及び４Ｄに２つのゼロがあり、２つの初期異常がある。
次に、アルゴリズムは、対角線上のゼロの数を最小にする置換を検索する。
中心要素（第４行、第Ｄ列：４Ｄ）から開始すると、スワップの候補は、４Ａ及び４Ｆの２つである。
【０１２８】
下の表は、４Ａでスワップが試みられ、列Ａと列Ｄとが入れ替えられたことを示す。
【表２】
0006483928.tif 000017
このスワップの後に、対角線上には依然として２つのゼロがある。４Ｄのゼロ（現在は４Ａとラベル付けされている）は修復されているが、７Ａ（現在は７Ｄとラベル付けされている）がゼロに戻っている。
【０１２９】
他の候補４Ｆが試行され、元の表１の列Ｄ及び列Ｆが入れ替えられる。
【表３】
0006483928.tif 000018
現在、対角線上に１つのゼロがある。以前４Ｄにあったゼロが修復されており、他はゼロに戻っていない。
こうして、改善がある。
【０１３０】
同じルーチンが再び呼び出されて、既に列Ｄ及び列Ｆが入れ替えられた状態の開始点に基づいて、更なる改善が達成可能かどうかを調べる。
第４行及び第４列（上記の４及びＦでラベル付けされている）は、もはや考慮する必要がないため、最初に削除される。
【表４】
0006483928.tif 000019
次に、このマトリックスは、上記の最初のステップのマトリックスとして機能するが、サイズが１つ少ないマトリックスとなる。こうして、このマトリックスは、再帰的プロセスの第２サイクルの初期マトリックスとして使用される。
【０１３１】
これまで見てきたように、簡単にするため、及び列の移動をより容易に確認できるようにするために、行及び列の名前は、６×６マトリックスへの縮小を反映するように変更していない。このアルゴリズムでは、実際には列の名前が変更される。
【０１３２】
対角線上の６Ｂに１つのゼロがある。
このアルゴリズムは、対角上のゼロの数を最小にする置換を検索する。要素６Ｂ（この例では対角線上の唯一のゼロ）から開始される。行６には、４つの候補：６Ａ、６Ｅ、６Ｄ、６Ｇがある。選択は、例えば、再帰的プロセスにおいてアルファベット順に行われるので、置換の最初の試行は６Ａを使用する。
【０１３３】
Ａ列とＢ列が入れ替えられる。
【表５】
0006483928.tif 000020
現在、対角線上にはゼロがない。以前６Ｂにあったゼロは修復されており、他はゼロに戻っていない。
この例では、最小スコアが達成され、ルーチンは終了し、ルーチンの呼出し元（caller）にゼロが返される。
次に、呼出し元は、再帰的に呼び出されたサブルーチンからゼロ異常の通知を受け取る。この例では、対角線上の異常が置換によって修復され得ると結論付けられる。
次に、アルゴリズムは、全てがテストされるまで他の初期異常に進み、総スコアを返すことができる。
【０１３４】
初期の７×７マトリックスの第２の例を以下に示す。
【表６】
0006483928.tif 000021
対角線上に２つの初期異常がある。このアルゴリズムは、対角上のゼロの数を最小にする置換を探索する。
中心要素：４Ｄから開始する。行４には、２つの候補：４Ｆ及び４Ｇがある。
【０１３５】
４Ｆを試行するには、列Ｄ及び列Ｆを入れ替える必要がある。
【表７】
0006483928.tif 000022
対角線上には依然として２つのゼロがある。
元の位置４Ｄのゼロは修復されている（現在は４Ｆの１である）が、元の位置２Ｆ（現在は２Ｄ）がゼロに戻っている。改善がないので、別の候補が試行される。４Ｇを試行するには、初期マトリックスの列Ｄ及び列Ｇを入れ替える必要がある。
【０１３６】
【表８】
0006483928.tif 000023
現在、対角線上に１つのゼロがある。元の位置４Ｄ（新しい表の４Ｇ）のゼロは修復され、他はゼロに戻っていない。改善があるので、同じルーチンが再帰的に呼び出され、更なる改善が（この候補スワップＤ−Ｇについて）達成可能かどうかを調べる。
【０１３７】
以前の表から第４行及び第４列（Ｇとラベル付けされている）を削除した後に、サブマトリックスが作成される。
【表９】
0006483928.tif 000024
このマトリックスは、最初のステップの初期マトリックスとして機能するが、サイズが１つ少ないマトリックスである。
対角線上の６Ｂに１つのゼロがある。このアルゴリズムは、対角上のゼロの数を最小にする置換を検索する。要素６Ｂ（この例では対角線上の唯一のゼロ）から開始して、位置６Ｄに１つの候補が存在する。こうして、列Ｂ及び列Ｄが入れ替えられる。
【０１３８】
【表１０】
0006483928.tif 000025
対角線には依然として１つのゼロがある。以前の位置６Ｂ（図の６Ｄ）のゼロは修復されたが、以前の１Ｄ（現在は１Ｂ）はゼロに戻っている。
他に候補はない。最小スコアが達成され、ルーチンは終了し、呼出し元に対角線上のゼロの最小数として１が返される。こうして、呼出し元は、再帰的に呼び出されるサブルーチンから１つの異常を受け取る。
【０１３９】
この例では、対角線の異常は、置換によって（最小数）１だけが残っている状態まで修復可能であると結論付けられる。
（初期ルーチンの）行４に第３の候補がある場合に、その候補は同様の方法で評価される。生じる異常の数が少なくなると、より少ない数が返される。
これらの例では、１つの入れ子（nesting）レベルの再帰がある。当然ながら、更なる再帰が起こることは明らかである。
また、この例では、再帰の各レベルで、単一の行が、例えば中央の要素、又は（偶数行の場合に）中央に最も近い要素について評価されることに注目すべきである。第２の例では、例えば表１０において、１Ｂ（その表ではラベル付けされている）における異常は、置換するためにテストされる。位置１Ａが候補になり、スワップ後にゼロの異常が発生する。このタイプのスワップ、すなわちこのタイプの置換も許容され得る。
【０１４０】
これは、置換を評価する別の設計を提供するだろう。このタイプのテストは、再帰を使用するのではなく、別の方法で実施できることに注意されたい。例えば、検索は、全ての列に対して異なる行が割り当てられ、選択された行が（まだ選択されていない）行のセットから外れ、現在の列に１を有する逆戻り（back-tracking）アルゴリズムとし得る。
【０１４１】
例えば、逆戻りアプローチについて、５×５マトリックスに関して説明する。
【表１１】
0006483928.tif 000026
最初のステップは次のとおりである。
１．行１を列Ａに割り当てて、１Ａのセルが対角線上の位置５Ａになるようにその１Ａを最下行にする。
２．行３を列Ｂに割り当てる。
３．行４を列Ｃに割り当てる。
４．行２を列Ｄに割り当てる。
５．行Ｅを割り当てることはできない（行５は残っているが、列Ｅにはゼロがある）。
Ａ１異常解は、最小値としてメモリに記憶される。
ステップ４に逆戻りする（行２を列Ｄに再び割り当てることはできないことを覚えておく）。
６．行Ｄを割り当てることはできない（行２及び行５が残っている：行２が試行され、行５は列Ｄにゼロがある）。
ステップ３に逆戻りする（列４を列Ｃに再び割り当てることはできないことを覚えておく）。
７．行５を列Ｃに割り当てる。
８．行４を列Ｄに割り当てる。
９．行２を列Ｅに割り当てる。
この場合に、全ての列を割り当てることができ、その結果、ゼロの異常を含む基準（リファレンス）を完全にマッピングする置換が存在する。
【０１４２】
これらのアプローチの全ては、可能な限り多くの初期異常ポイントを除去するように交換可能な、活動密度マップのタイムスロットを見つけるための活動置換のテストを行うこと、及び残りの異常ポイントを第１の異常指標として特定することを含む。
また、これらのアプローチは全て、初期異常を中心とする時間窓を設定し、時間窓内で初期異常を除去するタイムスロットのスワップをテストすることを含む。また、タイムスロットがスワップして新しい異常を生成されるかどうかが判定され、候補スワップを処理する価値があるかどうかが確認される。
【０１４３】
タイムスロットの変更が活動密度マップを基準マップに準拠させるかどうかを調べるためのテストの一般目的を達成するための多くの異なる置換方法がある。
【０１４４】
実際のソフトウェア実装では、計算を高速化するためにいくつかの特別なステップが追加される。例えば、空の垂直線及び水平線をテストすることによって、一致が不可能であると迅速に結論付けることができる。
【０１４５】
図１０は、単純な計算を使用した置換テストプロセスを示す。これは、上記の表に示されるようなデータの窓に適用される。
【０１４６】
ステップ１１０において、マップ内に空（すなわち、ゼロで満たされた）の水平線又は垂直線があるかどうかの、第１のチェックが行われる。
空の水平線は、活動密度マップのタイムスロットにおける活動（活動レベル又はタイプ）が基準マップのタイムスロットと一致しないため、スワップによって問題を解決できないことを意味する。
空の垂直線は、基準マップのタイムスロットにおける活動（活動レベル又はタイプ）が、データの窓によってカバーされる期間全体に亘って認識されないことを意味する。また、置換ルーチンの場合に、対応するスワップが別の対角エントリでゼロを生成するので、対角線のゼロを埋める候補タイムスロットを試行してみるポイントがない。
【０１４７】
これは、エントリが０及び１に量子化されている場合に当てはまる。実際の確率が使用されるスキームでは、ゼロは確率が低く、スワップは依然としてより有利な置換をもたらす可能性がある。これは評価基準に依存する。
例えば、基準は、対角線に沿って可能な限り多くのドットを必要とするだけでなく、確率の特定の最小和を必要とする可能性があり、それによって追加の欠落したドットが最終的により良い和（すなわち、全体的な一致がより多くなる）を与える。このタイプの改良では、空の行及び空の列は、少なくとも説明した方法ではなく、評価を短縮するために使用すべきではない。
【０１４８】
空の線がある場合には、ステップ１１１において、対角線の他の欠落しているポイントについてテストが行われる。対角線に他に欠落しているポイントがない場合に、プロセスはステップ１１２で終了し、空のタイムスロットが異常として特定される。こうして、初期異常が実際に報告されるという、より迅速な結論に達する。
【０１４９】
対角線に他の欠落しているポイントがある場合に、ステップ１１３において、対角線の欠落しているポイントが１つだけになるまで窓のサイズが縮小される。次に、ルーチンは、上述したより完全なプロセスに戻り、以下に説明するステップ１１４で開始する。
【０１５０】
ステップ１１０において、欠落したラインが特定されない場合に、上述したようなより完全なプロセスが続き、ステップ１１４において、リカレンスポイントが、（例えば、ランダムに）選択され、置換テストに使用される。
【０１５１】
ステップ１１５において、上で説明したような方法でスワップが成功し、行及び列が取り出されてより小さいマトリックスが生成される。
【０１５２】
ステップ１１４及び１１５は、全ての候補スワップについて、残りの異常の最小数がステップ１１６で返されるように、図示されるように再帰的に実行される。
【０１５３】
この方法は、元のリカレンスプロットの対角線に沿って欠落点を全て評価することを含む。
リカレンスプロットの対角線に沿って窓を移動させるとき、置換を使用して、（通常、窓の中央にある）欠落しているドットを修復することができる。上述した置換は、この目的を達成するが、窓のサイズにより、対角線の更なる評価を無視する。しかしながら、この評価は組み込むことができる。例えば、ルーチンは、欠落しているドットを修復する際にどの様な置換を使用しているかを返し、その置換を考慮して対角線に沿って進むこともできる。
【０１５４】
更なる改良は、（次の置換窓に入る場合に）過去の列を固定しておくこと；対角線を上から下まで評価すること；終日をカバーする窓を使用すること；欠落しているドットを全て含み、重なり合う窓を有するように窓を選択すること等である。
【０１５５】
上記の説明は、いくつかの特定の例に関係し、バイナリ表現に基づくものである。他の表現及び基準を使用してもよい。この原理は、上記の説明から明らかであり、当業者によって一般化され得る。この方法は、説明を簡単にするためにバイナリ値を使用して上で説明した。
【０１５６】
異常診断をさらに改善するために、他の要因も考慮に入れることができる。活動異常の特徴のため、単一のタイムスロットの対応関係を考えるだけでは不十分となり得る。例えば、人々が一日中非常に低い活動密度で過ごしている場合に、他のタイムスロットでは低活動が現れる可能性が非常に高い。リカレンスプロット上の置換は、これらの低い密度がタイムスロット毎に現れるので、これらの異常を検出するのを禁止し、これは、リカレンスプロットの対角線の欠落しているポイントがないことになる。
【０１５７】
このため、置換窓は最大サイズに設定される。この例では、１日の平均活動密度が通常の日の平均活動密度に比べて低過ぎる可能性がある。従って、その日の平均活動密度を評価する追加テストを組み込むことができる。この追加メトリックは、リカレンスプロットの評価に含めることができるため、より正確な検出を実現できる。
【０１５８】
基準日の全てのタイムスロットで非常に低い確率を有する非常に高い又は低い活動密度の場合に、これらの活動密度は、希な活動密度として特定できる。
【数１５】
0006483928.tif 000027
【０１５９】
稀な活動密度は極端な状況であり、リカレンスプロットでは空の線として現れる。例えば、図１１において、第１０行にリカレンスポイントがなく、その結果、測定日の１０番目のタイムスロットが、希な活動密度としてマークされる。この機能では、バイナリ出力を使用でき、希な活動密度がある場合に、出力は１であり、それ以外の場合に、出力は０になる。
【０１６０】
補足として考慮に入れることができる別の例示的なメトリックは、１日の密度分散Ｖｄである。通常、人の活動量は合理的な範囲［μ−σ，μ＋σ］で変化すると考えられる。合理的な範囲は、ＡＤＭ全体から生成される。まず、毎日の平均活動密度が計算される。ＡＤＭがＮ日である場合に、
【数１６】
0006483928.tif 000028
である。
ここで、Ｔｎはタイムスロットの数であり、ｎ∈Ｎは日数であり、Ｄｎ（ｉ）はｎ番目の日のタイムスロットｉにおける活動密度であり、ｄｎはｎ番目の日の平均密度値である。最初のステップの後に、１日の平均密度のセットＤｍ＝｛ｄ１，ｄ２，・・・，ｄｎ｝が得られる。これから、１日の密度の平均値μ及びその標準偏差が導出される。
【数１７】
0006483928.tif 000029
【０１６１】
最後に、日にちＭがテストされると、１日の平均値は次のようになる。
【数１８】
0006483928.tif 000030
ここで、ｍ（ｉ）は活動密度タイムスロットｉであり、Ｔｎはタイムスロット数である。
【数１９】
0006483928.tif 000031
は［μ−σ，μ＋σ］と比較され、Ｄは合理的な範囲の距離にある：
【数２０】
0006483928.tif 000032
Ｖｄ≦２の場合に、Ｍは１日の密度分散の観点から通常とみなされる。Ｖｄ＞２の場合に、Ｍは異常な日の密度分散とみなされる。
【０１６２】
上記の説明は、リカレンスプロットの方法が最も包括的であり、各タイムスロットが３つの特徴を有する特徴ベクトルを有する、３つの特徴ｆ＝  {ｆ１，ｆ２，ｆ３}の計算が存在することを示しており、それらは連続的である：置換テストスコア、希な活動密度、及び１日の密度分散が含まれる。３つの特徴値は全てバイナリ値０／１として出力される。特徴がそのタイムスロットについて異常とみなされる場合に、出力は１であり、それ以外の場合に、出力は０になる。例えば、タイムスロットの特徴が｛１，１，０｝である場合に、これは、タイムスロットが置換テストにおいて異常であり、希な活動密度を有することを意味するが、その日の平均密度分散は正常である。
【０１６３】
異常解析では、３つの特徴が組み合わされて警報を発生させるか否かの全体的な決定が行われる。各タイムスロットには、４つの異常レベル（正常、中程度正常、中程度異常、異常）のうち１つが割り当てられる。これらの３つの特徴は、この分類で同じように機能する。異常レベルは、０，１，２及び３の特徴セットの和として計算される。ｆ＝｛０，０，０｝の場合に、特徴の全てが正常を示し、異常レベルは０であり、タイムスロットは正常であるとみなされる。ｆにおいて、複数の特徴のうちの１つが異常を示す場合、例えば、ｆ＝｛０，１，０｝の場合に、異常レベルは１であり、タイムスロットは中程度正常とみなされる。ｆにおいて、複数の特徴のうちの２つが異常を示す場合に、異常レベルは２であり、タイムスロットは中程度異常とみなされる。ｆにおいて、全ての特徴が異常を示している場合に、異常レベルは３であり、タイムスロットは異常とみなされる。
【０１６４】
これは、メトリックを結合するための唯一の方法である。実際に、本発明の基礎を成す概念は第１のメトリックに関する。異なる方法を組み合わせて、異常検出をさらに改善できる。ベクトル特徴について、多数決、ロジスティック回帰、ベイズ分類子等に基づいて決定できる。
【０１６５】
アルゴリズムの結果に影響を与え得るいくつかのパラメータがある。以下のパラメータが重要である。
（１）  Ｎｂ−基準日のヒストグラムを構成するビンの数
（２）  Ｎｄ−基準日の計算に使用される日数
（３）  Ｎｔ−１日を表すタイムスロットの数
（４）  Ｓ−置換窓のサイズ
【０１６６】
（１）ヒストグラムを作成する際のビンのサイズは非常に重要である。ビンが小さい場合に、各ビンに少数の訓練データが取り込まれ、そのビンに遭遇する推定確率に高い変動があることを意味する。その結果、検出精度が低くなるか、又はその変動を無視すると、高い誤警報率が生じる可能性がある。ビンが大きい場合に、特に境界での欠落異常の検出精度が低いことを意味する分解能は殆どなく、すなわち高い偽陰性率をもたらす。Ｎｂを調べるには、他のパラメータ値を固定する必要がある。２５〜３５の範囲が最適なヒストグラムビン数であることが判明し、これは残りの評価で使用される。
【０１６７】
（２）基準日の日数Ｎｄは、基準日の活動分布の正確な推定値を得るのに十分な収集時間を与える必要がある。データが静止しているとみなされる限り、収集時間が長くなれば推定値も向上する。他方で、不必要に長い収集時間は計算コストを増大させる。さらに、実用的なアプリケーションでは、長い時間は、システムが（安定した）使用の準備が整うまでに長い継続時間があることも意味する。これは、収束時間についても同様に当てはまる。１５〜２５の範囲の収集日数が最適であることが判明している。
【０１６８】
（３）ＡＤＭにおける活動の最適な区別のためのタイムスロット数は、３０〜６０の間であることが判明している。
【０１６９】
（４）窓サイズＳについて、置換テストにおいて、奇数要素を有する正方形の窓が選択される。選択された窓サイズは、置換が起こり得る時間間隔を決定する。活動は３０分のタイムスロットに保存されるので、窓サイズをＳで表すと、置換スパン時間はＳ／２×０．５時間になる。５〜１５スロットの窓サイズが有効であることが判明している。
【０１７０】
このシステム及び方法は、高齢者の行動を目立たないように監視するために家庭内に設置されたＡＤＬセンサに適用可能である。システムは介護者によって監視され、システムは異常検出結果を介護者に与え、介護者は介助を提供するかどうかを決定する。
【０１７１】
このシステムは、高齢者の日常活動における異常を検出するためのアルゴリズムとして実装される。アルゴリズムの特定の態様は、活動の可能な置換を説明することである。異常検出による解析は、居住者の特定の異常タイムスロットを検出するための自動化された方法を提供する。そのような検出は、問題が何かを正確に見出すことができるように注意を喚起することによって、監視プロセスにおいて介護者を助けるだろう。
【０１７２】
この方法は、連続する異常を検出できるだけでなく、完全に単一の異常なタイムスロットも検出できる。縦軸は１０の異常日数を表し、横軸は毎日の４８タイムスロットを表す。小さなポイントは検出された異常を示し、大きな円はこれらのポイントのうちのどれが実際（real）であるかを示す。
【０１７３】
既存のアプローチと比較して、特定の異常タイムスロットを見つけるための実現可能な方法が提供され、適切な時間窓内の活動置換の影響は無視される。
【０１７４】
置換窓のサイズは、必要に応じて選択できる。選択したＡＤＭは、固定ベースライン期間又はスライドベースラインとすることができる。
【０１７５】
ユーザの行動パターンは、照会又は個人的なインタビューに基づく静的な設定ではなく、客観的な頻度ヒストグラムから学習される。また、統計的手法に基づくヒストグラムは、正常パターン構築のための監督されていない正当な解を与える。家全体のＡＤＭを使用するアプローチでは、居住者のパーソナライズされたパターンが提供され、実際の間取りには殆ど依存しない。
【０１７６】
この解析結果は、ＰＩＲデータから作成されたＡＤＭにのみ関連している。ＰＩＲ運動センサは特定の個人を特定することができない。こうして、システムは、活動を行った人物（例えば、居住者又は訪問者）についての一定程度の曖昧さを含み、アパート内の人数を特定することも課題である。
【０１７７】
このシステムは、より具体的な活動分類のために複数のセンサデータ解析に拡張できる。ペットの問題は、例えば将来、ペットの首輪に特殊なＲＦＩＤタグを付けることで解決できる。
【０１７８】
テストセット中の異常な日は、例えば夜間等の活動を逸脱させるものが支配的になるので、直観的に、それらの日を検出するのに分散のみのテストが有効となるだろう。
【０１７９】
上で使用されたリカレンスプロットは、確率マトリクスによって置き換えてもよい。測定日は、例えば基準日と比較されるだけでなく、測定日自体と比較することもできる。測定−測定リカレンスプロットには、有用な情報も含まれている。
【０１８０】
図１２にシステムを示す。このシステムは、家の周りに配置された、上に概説した種類のセンサ１３０のセットを含む。センサ信号は、上述したアルゴリズムを実施するためのコントローラ１３４と出力装置１３６とを有する中央ユニット１３２に供給される。例えば、出力装置１３６は、介護者による例えばインターネットを介したデータへの遠隔アクセスを可能にするための無線送信機を含む。中央ユニットは、データをローカルに提示可能するための画面を有することもできる。
【０１８１】
図１３は、上述したコントローラを実装するためのコンピュータ１４０の一例を示す。
コンピュータ１４０は、ＰＣ、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、パーム（palm）装置、サーバ、ストレージ等を含むが、これらに限定されるものではない。一般に、ハードウェアアーキテクチャに関して、コンピュータ１４０は、ローカルインターフェイス（図示せず）を介して通信可能に結合された１つ又は複数のプロセッサ１４１、メモリ１４２、及び１つ又は複数のＩ／Ｏ装置１４３を含むことができる。ローカルインターフェイスは、例えば、当技術分野で知られているように、１つ又は複数のバス又は他の有線又は無線接続とし得るが、これらに限定されるものではない。ローカルインターフェイスは、通信を可能にするために、コントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、中継器、及び受信器等の追加の要素を有してもよい。さらに、ローカルインターフェイスは、前述のコンポーネント間の適切な通信を可能にするために、アドレス、コントロール、及び／又はデータ接続を含むことができる。
【０１８２】
プロセッサ１４１は、メモリ１４２に記憶されるソフトウェアを実行するためのハードウェア装置である。プロセッサ１４１は、事実上、カスタムメイド又は市販のプロセッサ、中央処理装置（CPU）、デジタル信号プロセッサ（DSP）、又はコンピュータ１４０に関連するいくつかのプロセッサのうちの補助プロセッサであり、プロセッサ１４１は、マイクロプロセッサ又は（マイクロチップの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサであってもよい。
【０１８３】
メモリ１４２は、揮発性メモリ素子（例えば、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（DRAM）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（SRAM）等のランダムアクセスメモリ（RAM））、及び不揮発性メモリ素子（例えば、ＲＯＭ、消去可能ＰＲＯＭ（EPROM）電気的消去可能ＰＲＯＭ（EEPROM）、プログラム可能ＲＯＭ（PROM）、テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセット等）の任意の１つ又は組合せを含むことができる。さらに、メモリ１４２は、電子的、磁気的、光学的、及び／又は他のタイプの記憶媒体を組み込むことができる。メモリ１４２は、様々な構成要素が互いに離れて位置するが、プロセッサ１４１によってアクセスされ得る分散型アーキテクチャを有してもよいことに留意されたい。
【０１８４】
メモリ１４２内のソフトウェアは、論理機能を実現するための実行可能命令の順序付きリストをそれぞれ含む１つ又は複数の別個のプログラムを含むことができる。メモリ１４２内のソフトウェアは、例示的な実施形態による適切なオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）１４４、コンパイラ１４５、ソースコード１４６、及び１つ又は複数のアプリケーション１４７を含む。
【０１８５】
アプリケーション１４７は、計算ユニット、論理、機能ユニット、プロセス、オペレーション、仮想エンティティ、及び／又はモジュール等の多数の機能コンポーネントを含む。
【０１８６】
オペレーティングシステム１４４は、コンピュータプログラムの実行を制御し、スケジューリング、入出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリ管理、並びに通信制御及び関連サービスを提供する。
【０１８７】
アプリケーション１４７は、ソースプログラム、実行可能プログラム（オブジェクトコード）、スクリプト、又は実行される命令セットを含む任意の他のエンティティであってもよい。ソースプログラムの場合に、通常、プログラムは、オペレーティングシステム１４４に関して適切に動作されるように、メモリ１４２内に含まれても、含まれていなくてもよいコンパイラ（コンパイラ１４５等）、アセンブラ、インタプリタ等を介して翻訳される。さらに、アプリケーション１４７は、データ及びメソッドのクラスを有するオブジェクト指向プログラミング言語、又はルーチン、サブルーチン、及び／又は関数を有するプロシージャプログラミング言語として記述でき、プログラミング言語には、例えばＣ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、パスカル、ＢＡＳＩＣ、ＡＰＩ呼出し、ＨＴＭＬ、ＸＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ＡＳＰスクリプト、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＦＯＲＴＲＡＮ、ＣＯＢＯＬ、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＡＤＡ、．ＮＥＴ等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【０１８８】
Ｉ／Ｏ装置１４３は、例えば、マウス、キーボード、スキャナ、マイク、カメラ等の入力装置を含むことができるが、これらに限定されるものではない。さらに、Ｉ／Ｏ装置１４７は、例えばプリンタ、ディスプレイ等の出力装置も含むことができるが、これらに限定されるものではない。最後に、Ｉ／Ｏ装置１４３は、入出力装置と通信する装置をさらに含み、例えば（リモート装置、他のファイル、装置、又はネットワークにアクセスするための）ＮＩＣ又は変調器／復調器、無線周波数（RF）又は他のトランシーバ、電話インターフェイス、ブリッジ、ルータ等を含むが、これらに限定されるものではない。Ｉ／Ｏ装置１４３は、インターネット又はイントラネット等の様々なネットワークを介して通信するためのコンポーネントも含む。
【０１８９】
コンピュータ１４０が動作しているとき、プロセッサ１４１は、メモリ１４２内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリ１４２との間でデータを通信し、ソフトウェアに従ってコンピュータ１４０の動作を全体的に制御するように構成される。アプリケーション１４７及びオペレーティングシステム１４４は、プロセッサ１４１によって全体的に又は部分的に読み込まれ、恐らくプロセッサ１４１内にバッファされ、次に実行される。
【０１９０】
アプリケーション１４７がソフトウェアで実装される場合に、アプリケーション１４７は、任意のコンピュータ関連システム又は方法によって、又はそれに関連して使用される実質的に任意のコンピュータ可読媒体に記憶され得ることに留意すべきである。この文書の文脈において、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ関連システム又は方法によって、又はそれに関連して使用するためのコンピュータプログラムを含むか又は記憶できる電子的、磁気的、光学的、又は他の物理的装置又は手段であってもよい。
【０１９１】
開示された実施形態に対する他の変更は、図面、明細書の開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、特許請求の範囲に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、達成され得る。特許請求の範囲において、「備える、有する、含む（comprising）」という単語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「１つの（a,  an）」は複数を除外するものではない。特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組合せが有利に使用できないことを示すものではない。特許請求の範囲における参照符号は、特許請求の範囲を限定するものとして解釈すべきではない。
【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（ａ）】
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【図６（ｂ）】
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【図６（ｃ）】
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【図７（ａ）】
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【図７（ｂ）】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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