(57)【要約】  てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせることと、分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成することと、を少なくとも行っててんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行う。分類モデル全体の電力消費が削減される一方で最終分類出力の精度が改善されるように、重みを調整して、各分類モデルからの相対出力寄与を調整する。調節された重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方が行われる。別の方法は、てんかん発作検出用のセンサからのストリームを用いて、訓練を行い、ひとたび訓練されると固定された重みを有する分類モデルを作成する。固定された重みを有する分類モデルを定義する情報が、てんかん発作の検出及び予測のためのウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームに伝達される。ストリームは、複数の人々からのものとすることができ、個人に適用することができる。
2021522590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせること、及び
前記分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成すること、
を少なくとも行うことによって、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
前記分類モデルの全体の電力消費が削減される一方で前記最終分類出力の精度が改善されるように各分類モデルからの相対出力寄与を調整するために、前記重みを調節することと、
調節された前記重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記重みを調節することは、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことが所定の時間にわたって実施されたことに応答して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
てんかん発作の検出及びてんかん発作の予測の一方又は両方の１つ又は複数の指標を出力することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ある分類モデルに対する重みが最小指定閾値を下回ったことに応答して、そのモデルをスイッチオフして、そのスイッチオフされたモデルが、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときにそれ以上使用されないようにすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
より大きいモデルに比べて計算リソースの消費がより少ない第１の分類モデルが、より小さいモデルに比べてより多くの計算リソースを消費する前記より大きいモデルと同様のレベルの分類精度を達成することを判定することと、
てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときに前記より小さい分類モデルを依然として使用しながら、前記より大きいモデルをスイッチオフすることと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の分類モデルの各々は、その構造又はそのネットワーク重みが異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の分類モデルは、ニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークの１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の分類モデルの各々は、ネットワーク重みのセットを有し、前記ネットワーク重みのセットは、てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号からの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されており、前記ネットワーク重みのセットの各々は、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行う間、固定されている、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ネットワーク重みのセットは、複数の異なるユーザからの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されている、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
プログラム命令を含む１つ又は複数のメモリと、
１つ又は複数のプロセッサであって、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、
てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせること、及び
前記分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成すること、
を少なくとも行うことによって、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
前記分類モデルの全体の電力消費が削減される一方で前記最終分類出力の精度が改善されるように各分類モデルからの相対出力寄与を調整するために、前記重みを調節することと、
調節された前記重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
を含む動作を生じさせる１つ又は複数のプロセッサと、
を含む装置。
【請求項１１】
前記重みを調節することは、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことが所定の時間にわたって実施されたことに応答して行われる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記装置は、ディスプレイを含み、前記１つ又は複数のプロセッサは、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、てんかん発作の検出及びてんかん発作の予測の一方又は両方の１つ又は複数の指標を前記ディスプレイに出力することを含む付加的な動作をさらに生じさせる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、
ある分類モデルに対する重みが最小指定閾値を下回ったことに応答して、そのモデルをスイッチオフして、そのスイッチオフされたモデルが、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときにそれ以上使用されないようにすることを含む付加的な動作をさらに生じさせる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、
より大きいモデルに比べて計算リソースの消費がより少ない第１の分類モデルが、より小さいモデルに比べてより多くの計算リソースを消費する前記より大きいモデルと同様のレベルの分類精度を達成することを判定することと、
てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときに前記より小さい分類モデルを依然として使用しながら、前記より大きいモデルをスイッチオフすることと、
を含む付加的な動作をさらに生じさせる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
前記複数の分類モデルの各々は、その構造又はそのネットワーク重みが異なり、前記複数の分類モデルは、ニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークの１つ又は複数を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１６】
前記複数の分類モデルの各々は、ネットワーク重みのセットを有し、前記ネットワーク重みのセットは、てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号からの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されており、前記ネットワーク重みのセットの各々は、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行う間、固定されている、請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記ネットワーク重みのセットは、複数の異なるユーザからの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されている、請求項０に記載の装置。
【請求項１８】
前記装置は、人間にとってウェアラブルなものである、請求項１０に記載の装置。
【請求項１９】
てんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることと、
前記入力信号ストリームに対する処理を行って、分類タスクに適した１つ又は複数の表現を有する処理済データに変換することと、
処理済の入力信号ストリームを、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方のための複数の分類モデルにストリーミングし、訓練を行って、訓練後は調節不可の訓練済ネットワーク重みを有する複数の分類モデルを作成することと、
てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うための１つ又は複数のウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームで使用するために、前記複数の分類モデルを定義する情報を、それらの調節不可の訓練済ネットワーク重みと共に、前記１つ又は複数のウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームに送ることと、
を含む方法。
【請求項２０】
てんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることは、複数の人々からのてんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることをさらに含み、訓練を行って訓練済ネットワーク重みを有する複数の分類モデルを作成することは、複数の人々からの情報に基づくものである、請求項０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に発作の検出に関し、より詳細には、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測に関する。
【背景技術】
【０００２】
このセクションは、下記で開示される発明の背景又は文脈を提供することを意図する。ここでの説明は、探求することはできたが、必ずしも今までに着想され、実施され又は説明されたことがあるとは限らない概念を含む場合がある。したがって、ここで明示的に示さない限り、このセクションで説明することは、本出願における説明に対する先行技術ではなく、また、このセクションに含めることによって先行技術として認めるものでもない。明細書もしくは図面又はその両方で見いだされる場合がある略号は、下記で、詳細な説明のセクションの主部分の後で定義する。
【０００３】
てんかんは、突発性かつ再発性の、感覚障害、意識消失、又はけいれんの症状発現によって特徴づけられる神経障害である。これらは一般に発作と呼ばれる。発作の症状は、身体のあらゆる部分に影響を及ぼし得るが、症状を発生させる電気的事象は脳内で生じる。その事象の位置、広がり、脳が影響を受ける程度、事象が持続する長さは、すべて甚大な影響を有する。これらの要因が、発作の特性及び個人に対するその影響を決定する。
【０００４】
てんかんは、多様な神経活動信号によって特徴づけられる疾患である。これらの信号は、脳波検査（electroencephalography：ＥＥＧ）センサなどのセンサを用いて解析することができる。より詳細には、脳の異なる部分によって発生される波形として電気信号を記録するために、脳電図（electroencephalogram：ＥＥＧ）が利用されてきた。これらのＥＥＧは、解析することができ、ある人が発作を起こしているかどうか判断するため、又は発作の到来を予測するためにさえ用いることができる。
【０００５】
初期には、ＥＥＧは、訓練を受けた人員、主として医師のみによって実施され、その波形が解析されていた。コンピューティング性能及び予測技術が劇的に改善されてきたので、実施及びそれらの波形解析にコンピュータが用いられるようになってきた。例えば、ニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）がこの分野に適用されており、ＣＮＮに基づくモデルは、てんかん発作の解析及び予測における成功が実証されている。さらに、コンピューティング性能が維持され又は改善されながらも電子装置の小型化及びそれらの装置の電力削減が進展してきたことで、これらの解析を行うことが可能なモバイル・コンピューティング・プラットフォームの使用へと至った。これらのモバイル・コンピューティング・プラットフォームは、現在、てんかん発作の解析及び予測などの分野に適用されており、プラットフォームを、ウェアラブルにする程度まで又は病院内で使用されるポータブル・プラットフォームなどの他の電池駆動装置で使用することができる程度まで、小型化することができる。これらは利益を提供するが、特にてんかん発作の解析及び予測について改善することができるであろう。
【発明の概要】
【０００６】
このセクションは、例示を意図したものであり、限定を意図しない。
【０００７】
例示的な実施形態において、方法が開示される。この方法は、てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせること、及び、分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成すること、を少なくとも行うことによって、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことを含む。この方法はまた、分類モデル全体の電力消費が削減される一方で最終分類出力の精度が改善されるように重みを調節して各分類モデルからの相対出力寄与を調整することを含む。本方法はさらに、調節された重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことを含む。
【０００８】
付加的な例において、装置は、プログラム命令を含む１つ又は複数のメモリと、１つ又は複数のプロセッサと、を含む。１つ又は複数のプロセッサは、プログラム命令の取得及び実行に応答して、てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせること、及び、分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成すること、を少なくとも行うことによって、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、分類モデル全体の電力消費が削減される一方で最終分類出力の精度が改善されるように重みを調節して各分類モデルからの相対出力寄与を調整することと、調節された重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、を含む動作を生じさせる。
【０００９】
さらなる例示的な実施形態において、別の方法が開示され、これは、てんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることと、入力信号ストリームに対する処理を行って、分類タスクに適した１つ又は複数の表現を有する処理済データに変換することと、を含む。この方法はまた、処理済の入力信号ストリームを、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方のための複数の分類モデルにストリーミングし、訓練を行って、訓練後は調節不可の訓練済ネットワーク重みを有する、複数の分類モデルを作成することを含む。この方法はさらに、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うための１つ又は複数のウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームによる使用のために、複数の分類モデルを定義する情報をそれらの調節不可の訓練済ネットワーク重みと共に、１つ又は複数のウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームに送ること、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】図１は、図１Ａと図１Ｂとに分割され、図１Ａは図１Ａ−１と図１Ａ−２とに分割される。図１は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのシステムについてのシステム概要を提示する。
【図１Ａ−１】図１Ａは図１Ａ−１と図１Ａ−２とに分割されており、図１Ａ−１は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのシステムについてのシステム概要の一部提示する。
【図１Ａ−２】図１Ａは図１Ａ−１と図１Ａ−２とに分割されており、図１Ａ−２は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのシステムについてのシステム概要の一部を提示する。
【図１Ｂ】図１Ｂは、図１Ｂ−１と図１Ｂ−２とに分割される。
【図１Ｂ−１】図１Ｂは図１Ｂ−１と図１Ｂ−２とに分割されており、図１Ｂ−１は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのシステムについてのシステム概要の一部を提示する。
【図１Ｂ−２】図１Ｂは図１Ｂ−１と図１Ｂ−２とに分割されており、図１Ｂ−２は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのシステムについてのシステム概要の一部を提示する。
【図２】例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのオフライン訓練段階で用いられる学習コンピュータ・プラットフォームのブロック図である。
【図３】例示的な実施形態による、てんかん発作の検出及び予測の実時間オンライン解析に用いられるパワー制約型（例えばウェアラブル）コンピュータ・プラットフォームのブロック図である。
【図４Ａ】図４Ａは、図４Ａ−１と図４Ａ−２とに分割され、図４Ａは、例示的な実施形態によるてんかん発作の検出及び予測のオンライン・アプリケーションのための分類モデルの重み付きアンサンブルの使用のブロック図を示す。
【図４Ａ−１】図４Ａは、図４Ａ−１と図４Ａ−２とに分割されており、図４Ａ−１は、例示的な実施形態によるてんかん発作の検出及び予測のオンライン・アプリケーションのための分類モデルの重み付きアンサンブルの使用のブロック図の一部である。
【図４Ａ−２】図４Ａは、図４Ａ−１と図４Ａ−２とに分割されており、図４Ａ−２は、例示的な実施形態によるてんかん発作の検出及び予測のオンライン・アプリケーションのための分類モデルの重み付きアンサンブルの使用のブロック図の一部である。
【図４Ｂ】図４Ａのモデルの１つで用いられる例示的なＮＮ分類モデルの一例である。
【図５】例示的な実施形態におけるモデル選択を含む性能調整についてのフローチャートのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
上述のように、モバイル・コンピューティング・プラットフォームが、現在、てんかん発作の解析及び予測などの分野に適用されている。てんかん発作の解析及び予測のための解析ツールは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などのニューラルネットワーク（ＮＮ）を含む。ＣＮＮは、これらの信号におけるパターンの発見及び信号事象の分類に非常に効果的である。ＣＮＮを訓練するには大量のデータが必要とされるが、てんかん患者は通常、それほど頻繁に発作を起こすわけではない。
【００１２】
例示的な実施形態において、本発明者らは、既存の（例えば他の患者からの）訓練データを活用して、個々の患者に対して有効な発作検出及び予測システムを開発するのに要する時間量を削減することを提案する。このシステムは、分類器を使用する。最終的に、分類器は、ウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム上で実行することができる。コンピューティング能力（computing power）と、コンピューティングを可能にするバッテリ電力（battery power）とにおける性能限界に起因して、このようなプラットフォームは、推論タスク（すなわち、ストリーミング入力データの解析）は可能であるが、新たな分類器を訓練することはできないかもしれないと想定される。従って、本発明者らは、予め訓練された分類モデルのアンサンブルを使用するシステムであるが、これらの分類モデルを新たな患者に対して効果的に機能するように適合させることができるシステムを実装する。１つの例示的な目標は、最高の分類精度を提供する一方で可能な限り最小のＣＮＮモデルを用いることによって、ウェアラブル・デバイス上での電力消費を最小化することである。この例において、小さいＣＮＮモデルは、（例えば大きいモデルに比べて）使用される計算リソースの量によって測ることができるが、他の選択肢もまた可能である。
【００１３】
付加的な概要として、例示的なシステムは、てんかん患者の脳の活動を解析して発作事象を検出及び予測するために、深層学習分類器のオンライン及びオフラインの訓練を組み合わせる。深層学習は、タスク専用アルゴリズムとは対照的な、データ表現の学習に基づく機械学習法のより広いファミリーの一部である。深層学習アーキテクチャは、ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、再帰型ニューラルネットワークなどを含むことができる。コンピューティング能力及びバッテリ電力の一方又は両方によって制約された性能制約型コンピューティング・ハードウェアは、推論（てんかん信号のオンライン実時間分類）を行うことは可能であると想定されるが、ＣＮＮを訓練するのに十分なコンピューティング能力（及び場合によってはコンピューティングを行うバッテリ電力）を有していないことが想定される。したがって新たなＣＮＮの訓練は、より高性能のコンピューティング・ハードウェア上で、ことによると強力なグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）を用いて、オフラインで行われる。すなわち、オフライン・コンポーネントは、重みが固定されたモデルをウェアラブル・デバイスに配備する前に、分類モデルの重みが訓練される段階である。ウェアラブル・デバイスは、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（ＩＢＭ）のＴｒｕｅＮｏｒｔｈプラットフォームを含むことができる。ＩＢＭ(登録商標）は、米国ニューヨーク州アーモンクに本社を置く、米国の多国籍技術系企業である。ＩＢＭは、ＴｒｕｅＮｏｒｔｈが、並列、分散型、モジュラー型、スケーラブル、フォールトトレラント、かつフレキシブルな、コンピューテーションとコミュニケーションとメモリとを統合するとともにクロックを有さないアーキテクチャを有する、ブレイン・インスパイヤード・プロセッサであると表明している。
【００１４】
オンライン・コンポーネントは、解析モデルのアンサンブルの出力を組み合わせる。これらのモデルは、すべて同時にウェアラブル・デバイスに配備され、最終予測は、例えば単純な（例えばパーセプトロン・スタイルの）ＮＮからの、訓練可能な出力を介して行われる（例えば、一例として図４Ａ参照）。配備されたプラットフォームは、患者による使用時に、患者がオンライン分類器に対して実時間フィードバックを提供することを可能にするグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）（例えばタッチスクリーン）を含むこともできる。「私は５分前に発作を起こした」といった事象を分類モデルからの出力と比較することができ、それに応じてモデルの重み付き出力を更新することができる。オンライン分類器（例えば、複数の分類モデルのアンサンブルを使用するもの）をさらに訓練するために、ＥＥＧデータもしくは他のセンサからのデータ又はその両方をさらに、特に治療の初期段階に、分類／検証のために臨床医に送ることができる。オフライン・コンポーネントの再訓練は、例えばウェアラブル・プラットフォームからの格納データを用いて、医者／技術者のところに出向いたときに定期的に行うことができる。
【００１５】
１つの例示的な利点は、オンライン及びオフライン訓練の反復サイクルを使用して、ウェアラブル・プラットフォーム上の機械学習分類器の性能を個別化及び最適化することを含む。別の例示的な利点は、オンライン訓練段階中に、個々の出力が単一の分類器によって重み付けされる複数の独立した分類モデルを並列で使用して、最終分類結果を生成することを含む。さらなる例示的な利点は、特定の分類器の重み付けされた「有用性」が特定の閾値を下回ったことに応答して、この分類器を全体として「スイッチオフ」し、それによりウェアラブル・コンピューティング・プラットフォーム上での電力消費を削減することを含む。
【００１６】
さらなる詳細をここで提示する。図１Ａ及び図１Ｂに分割される図１を参照すると、この図は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのシステムについてのシステム概要を示す。図１は、ブロック１１０、１３０、及び１５０を参照して説明されるオフライン訓練段階１０５を示す。オフライン訓練段階１０５は、下記の図２を参照して説明される学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００によって行われる。オフライン訓練段階１０５は、複数の（例えば多数の）異なる人々からのデータを使用することができる。符号１０１を参照されたい。図１は、さらに、ブロック１６５、１６８、及び１７０を参照して説明される実時間のオンライン段階１０８を示す。実時間のオンライン段階１０８は、下記の図３を参照して説明される性能制約型（例えばウェアラブル）コンピュータ・プラットフォーム３００によって行われる。実時間のオンライン段階１０８は、単独の個人に適用される。符号１０２を参照されたい。このことは、潜在的に多くの人々（符号１０１）から取り込んだデータを用いて、「固定された」ニューラルネットワークを作成し、次いでこのニューラルネットワークを単独の個人（符号１０２）に対して用いることを可能にするものであり、この単独の個人は、符号１０１の多くの人々の一部であってもなくてもよい（例えば、たいていは一部ではない）。したがって、オンライン段階１０８は、訓練されたニューラルネットワークの優れたベースラインセットを用いて開始することになり、そのオンライン段階１０８を用いる個人に対しててんかん発作の検出及び予測を行うことができるようになるのにそれほど広範な訓練を必要としないはずである。
【００１７】
オフライン訓練段階１０５は、ブロック１１０において開始し、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、１つ又は複数のセンサ（例えば、ＥＥＧ、ＥＭＧ、ＥＣＧ、もしくは加速度計センサ又はそれらの組合せ）から入力信号ストリームを取り込む。ＥＥＧセンサの観点からの一例が符号１２０によって示されており、これはＥＥＧトレース（μＶ）対時間（秒）を含む。各ＥＥＧトレースは、標準的なＥＥＧ電極名（及びそれらの対応位置）に対応する。すなわち、「ＦＰ１−Ｆ３」のＥＥＧトレースは、頭部におけるＥＥＧ電極を周知のＦＰ１（前頭頂葉（frontal parietal lobe）配置）及びＦ３（前頭葉（frontal lobe）配置）に配置した場合のものである。ＥＥＧトレースは、符号１２１で示される領域において、てんかん発作を示す。
【００１８】
学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、ブロック１３０において、各ストリームに対して、生データに対する処理（例えばフィルタリング）を行い、生データを分類タスクに適した表現を有する処理済データ１４１に変換する。そのような表現の１つが符号１４０によって示され、これは周波数（ヘルツ）対時間（秒）のグラフで表した処理済データ１４１の２Ｄ表現である。符号１４０は、（周波数ドメインにマッピングされた）ＥＥＧ波形の単一のチャネルのみを示す。各記録チャネルが同様の２Ｄ表現を有する。
【００１９】
ブロック１５０において、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、処理済データ１４１をＮＮもしくはＣＮＮ又はその両方などの分類モデルにストリーミングして訓練し、訓練後は調節不可の訓練済ネットワーク重みを有する、複数（ｎ、ｎ＞１）の分類モデルを作成する。通常、予め訓練された分類モデルのライブラリは、人間のオペレータによって選択されることになる。分類モデルは、当面の具体的なタスクに対する期待される適合性に基づいて選択される。このようなモデルの１つが符号１６０によって示され、これは、３つの入力ノードｘ１、ｘ２、及びｘ３、５つの隠れノードＨ１、Ｈ２、Ｈ３、Ｈ４、及びＨ５、３つのバイアスノード（各々＋１）、並びに各々が対応する出力を生成する２つの出力ノードＯ１及びＯ２を有する比較的単純なＮＮの構造を示す。ネットワーク重み１６１は、ノード間の各矢印に適用される重みである。これは単なる例示であるが、使用し得るＮＮのタイプを示すことを意味する。ブロック１５０は、ストリーミングされた処理済データを用いて分類モデルを訓練し、訓練済の複数（ｎ、ｎ＞１）の分類モデルを生成する。
【００２０】
実時間のオンライン段階１０８は、ブロック１６５、１６８、及び１７０を参照して説明され、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００（図３参照、後述）によって行われる。図１Ｂに示すウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０は、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００の一例である。
【００２１】
ブロック１６５において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、訓練済分類モデル（複数）を性能制約型（例えばウェアラブル）コンピュータ・プラットフォームに配備する。分類モデルを定義する情報１５５（例えば、構造定義、ネットワーク重み）は、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００によって性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００に向けて送られ、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００によって受け取られるので、ブロック１６５は、段階１０５又は１０８の一方又は両方の一部として考えることができる。しかしながら、ブロック１６５は、より詳細に後述するように、分類モデル（複数）の構成とモデルの出力の初期の重み付けとを含むものと仮定される。それゆえ、ブロック１６５は、オンライン段階１０８に含まれる。
【００２２】
ブロック１６８において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、実時間入力信号ストリームを分類モデルのアンサンブルを通して適用する。性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、ブロック１７０において、各分類モデルの性能を評価し、各モデルの出力の相対重みを調節する。後述するように、不稼働（non-performing）モデルを無効化することも可能である。
【００２３】
ウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０は、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００の一例である。ウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０は、リストバンド１８２と、本体１８４と、この例ではセンサ３６０−１からセンサ３６０−ｍまでを含むウェアラブル・センサパックに対する接続部１９０とを備える。本体１８４自体の内部に、温度センサ、加速度計、又は他のセンサなどのセンサを有してもよいことに留意されたい。それらは図示されていない。本体１８４は、ユーザがウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０を設定するとともにウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０の結果を見ることができるように、典型的にはＧＵＩ １８８と共に、ディスプレイ１８６を含む。ウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０は、他のデバイスと無線通信することもできる。例えば、ウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０が医者のオフィス又は病院で使用される場合、ウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０は、医者が使用しているラップトップ又は例えば集中治療室内の病院機器と通信することができる。
【００２４】
図１に加えて図２を見ると、図２は、例示的な実施形態による、深層学習法などの技術を用いたてんかん発作の検出及び予測のためのオフライン訓練段階に使用される学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００のブロック図である。上述のように、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、オフライン訓練段階１０５において用いられる。学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、１つ又は複数のメモリ２０５と、１つ又は複数のプロセッサ２３０と、１つ又は複数のＧＰＵ２３３と、ユーザインタフェース回路２３５と、１つ又は複数のネットワーク・インタフェース２４０と、入力信号ストリーム・インタフェース２４５とを含む。１つ又は複数のメモリ２０５は、プログラム命令２１０と、入力信号ストリーム情報２１５と、処理済データ情報２２０と、分類モデル情報２２５（例えば、ｎ個の分類モデルの各モデルについての構造定義及びネットワーク重みを含む）とを含む。１つ又は複数のプロセッサ２３０（及び使用される場合はＧＰＵ２３３）は、プログラム命令２１０を取得して実行し、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００に本明細書に記載の動作を行わせる。
【００２５】
１つ又は複数のプロセッサ２３０は、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００に動作を行わせる回路を含む。１つ又は複数のＧＰＵ２３３は、グラフィック処理を行うための回路を含み、このグラフィック処理は、てんかん検出及び予測に使用されるＮＮ及びＣＮＮ並びに他のモデルを訓練するために使用することができる。ＧＰＵ２３３の使用は、随意的であるが、処理を高速化することができる。
【００２６】
ユーザインタフェース回路２３５は、ユーザが、例えば１つ又は複数のユーザインタフェースを介して、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００と対話することを可能にする回路である。これらのユーザインタフェースは図示していないが、ディスプレイ、キーボード、マウスなどを含むことができる。学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、サーバであってもよく、ネットワークを介してアクセスすることができる。
【００２７】
ネットワーク・インタフェース２４０は、例えば性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００及びユーザが学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００と対話することを可能にする、有線又は無線インタフェースである。入力信号ストリーム・インタフェース２４５は、ｍ個のセンサ２６０−１から２６０−ｍに対するインタフェースであり、アナログ−デジタル変換器などのような回路を含むことができる。
【００２８】
一例において、図１のブロック１１０、１３０、及び１５０は、センサ２６０−１から２６０−ｍを用いて行われ、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、センサ２６０−１から２６０−ｍの信号から入力信号ストリーム情報２１５（例えば、符号１２０における波形を記述する）を作成し、処理済データ情報２２０（例えば、図１の符号１４０によって示される処理済データ１４１に対応する）を生成する。これは通常、複数の、さらには多数の患者で行われるが、付加的に、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００（図３参照）を使用する患者で行ってもよい。学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００はまた、ｎ個の分類モデル（図４Ａの分類モデル４２０参照）について分類モデル情報２２５を作成する。この情報は、構造定義（例えば、モデルのタイプ、層及びノードの数など）と、各構造に対するネットワーク重み１６１とを含むことができる。
【００２９】
代替的に又は付加的に、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００は、入力信号ストリーム情報２１５もしくは処理済データ情報２２０又はその両方を収容したデータベース２５０にアクセスすることができる。データベース２５０に格納された入力信号ストリーム情報２１５もしくは処理済データ情報２２０又はその両方は、センサ２６０（又は他のシステムの同様のセンサ）を用いて既に収集されたものである。データベース２５０内のデータは、複数の、さらには多数の患者からのものであってもよく、もしくは性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００（図３参照）を使用する患者からのものであってもよく、又はその両方であってもよい。ブロック１１０、１３０、及び１５０は、このデータに対して、学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００によって行われる。
【００３０】
図３を参照すると、この図は、例示的な実施形態による、てんかん発作の検出及び予測の実時間オンライン解析に用いられる性能制約型（例えばウェアラブル）コンピュータ・プラットフォームのブロック図である。上述のように、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、実時間のオンライン段階１０８において用いられる。性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、１つ又は複数のメモリ３０５と、１つ又は複数のプロセッサ３３０と、ユーザインタフェース回路３３５と、ディスプレイ３８６と、１つ又は複数のネットワーク・インタフェース３４０と、入力信号ストリーム・インタフェース３４５と、バッテリシステム３６０とを含む。１つ又は複数のメモリ３０５は、プログラム命令３１０と、入力信号ストリーム情報３１５と、処理済データ情報３２０と、分類モデル情報３２５（例えば、ｎ個の分類モデルの各モデルについての構造定義及びネットワーク重みを含む）とを含む。１つ又は複数のプロセッサ３３０は、プログラム命令３１０を取得して実行し、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００に本明細書に記載の動作を行わせる回路である。
【００３１】
入力信号ストリーム情報３１５（例えば、符号１２０の波形を記述する）は、センサ３６０−１から３６０−ｍの信号からの情報である。ブロック３９０によって示されるように、センサ３６０は、人間の応答を検知するように構成される。通常、てんかん発作の検出及び予測の場合、使用することができるセンサは、ＥＥＧ、ＥＭＧ、ＥＣＧ、もしくは加速度計センサ又はそれらの組合せを含む。図１Ａの符号１２０に示すような波形を作成するために、センサ３６０のうちの一部又は全部を人間（図示せず）に取り付けることができる。性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、処理済データ情報３２０（例えば、図１の符号１４０によって示される処理済データ１４１に対応する）を作成する。
【００３２】
アンサンブル重み４３０は、例えば図４Ａ及び図５を参照して、より詳細に説明される。要するに、アンサンブル重み４３０の各重みが、分類モデルのうちの１つの出力に適用される。この実時間のオンラインシステムにおいて、アンサンブル重み４３０は、後述のように調節することができる。
【００３３】
ユーザインタフェース回路３３５は、ユーザが、例えば１つ又は複数のユーザインタフェース、この場合には図１のディスプレイ１８６によって示されるようなタッチスクリーンとすることができるディスプレイ３８６を介して、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００と対話することを可能にする回路である。ディスプレイ３８６に加えて又はその代わりに、キーパッドなどのような他のユーザインタフェースもまた可能である。
【００３４】
１つ又は複数のネットワーク・インタフェース３４０は、例えばユーザ又は他者が性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００と対話することを可能にするとともに、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００が学習段階コンピュータ・プラットフォーム２００と対話することも可能にする、有線又は無線インタフェースである。入力信号ストリーム・インタフェース３４５は、ｍ個のセンサ３６０−１から３６０−ｍに対するインタフェースであり、アナログ−デジタル変換器などのような回路を含むことができる。
【００３５】
バッテリシステム３６０は、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００の電源である。コンピュータ・プラットフォーム３００は、コンピューティング能力及びバッテリ電力の一方又は両方に基づいて性能が制約される。例えば、図１Ｂに示されるウェアラブル・コンピュータ・プラットフォーム１８０は多くの場合両方の制約を有しており、プロセッサ３３０のコンピューティング能力は、デスクトップ又はサーバコンピュータのコンピューティング能力と比べて低いことが多く、バッテリシステム３６０は、プロセッサ３３０がどれだけの電力を使用できるかということを含めた制約をプラットフォーム１８０に課す。
【００３６】
図４Ａ（図４Ａは、図４Ａ−１と図４Ａ−２とに分割される）を見ると、この図は、例示的な実施形態による、てんかん発作の検出及び予測のオンライン・アプリケーションのための分類モデルの重み付きアンサンブルの使用のブロック図である。この図は、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００が実時間入力信号ストリームを分類モデルのアンサンブルを通して適用する図１Ｂのブロック１６８の例と考えることもできる。図４Ａは、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００によって行われる。
【００３７】
この例において、モデルのアンサンブル４９０内にｎ個の分類モデル４２０−１、４２０−２、４２０−３、・・・、４２０−ｎが存在する。各モデル４２０は、それぞれモデル４２０−１、４２０−２、４２０−３、・・・、４２０−ｎに対応する１６１−１、１６１−２、１６１−３、・・・、１６１−ｎと表示された、各自のネットワーク重みのセット１６１を有するものと仮定される。ブロック４１０において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、符号１２０で示されるような入力信号をｎ個の分類モデル４２０の各々にストリーミングする。符号１２０で示されるＥＥＧトレースは、センサ３６０を用いて決定される。このストリーミングは、図１Ａのブロック１３０を参照して前述したように、処理済データ１４１がモデルのアンサンブル４９０に渡されるように、信号からのデータを処理することを含むこともできる。
【００３８】
ブロック４７０において示すように、各モデルは、その構造、又はそのネットワーク重みのセット１６１のいずれかで異なる。すなわち、同じ構造であるがネットワーク重みのセット１６１が異なるモデルであってもよく、又は異なる構造の（かつ定義上、異なるネットワーク重みの）モデルであってもよい。アンサンブル重み４３０−１、４３０−２、４３０−３、・・・、及び４３０−ｎが示される。各アンサンブル重み４３０は、ｎ個の分類モデル４２０のうちの１つの出力に適用される。性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００はブロック４４０において、重み付きアンサンブルを介して各モデルからの予測出力を組み合わせる。これにより最終分類出力４５０が作成され、これがてんかん発作の検出及び予測に用いられる。具体的には、ブロック４６０において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、少なくとも１つの最終分類出力に基づいて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行う。ブロック４６５において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、検出もしくは予測又はその両方の指標を出力する。これは、ＧＵＩ １８６を用いて、又は、電子メールアドレスもしくはインターネットプロトコルアドレスなどにメッセージを送信すること、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００を振動させることなど、もしくはそれらのいくつかの組合せといった他の技術によって行うことができる。ブロック４６５は、てんかん発作の検出又は予測に応答した場合にのみ行うこともでき、又は性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００がオンにされ、ユーザがディスプレイ３８６／１８６を使用している（又はディスプレイが起動されている）ときにはいつでも行うこともできることに留意されたい。そのため、ブロック４６５は、てんかん発作が検出されない又は予測されないことの指標といった否定的事象を示すことを必然的に伴い得る。
【００３９】
図４Ｂは、図４Ａのモデルの１つで用いられるＮＮ分類モデルの一例である。この図は、文献において標準的な方式でＣＮＮの構造を示す。各ボックスは、ＮＮにおいてパターンマッチングを担当するユニットである「特徴（feature）マップ」を表す。ラインは、入力イメージのパッチ（又は前の層の特徴マップの一部）がどのように次の層に送られるかを示す。イメージの右側の部分の（「全結合」と表示された）バーは、全結合されたニューロンの層を示す。これらはしばしばＣＮＮにおいて使用され、多数のパターンマッチング要素をマージして単一の分類出力（この例ではｐ（ｘ））にすることを可能にする。
【００４０】
図５を参照すると、この図は、例示的な実施形態におけるモデル選択を含む性能調整についてのフローチャートのブロック図である。図５は、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００によって行われる。ブロック５１０において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、定義された期間（例えば３０日間）にわたって、モデルのアンサンブルを通してストリーミング入力信号を走らせ、分類モデルの各々の出力に重みを適用して、最終分類出力を作成する。符号５９０によって示されるように、これはてんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことの一部である。
【００４１】
性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００はブロック５２０において、この期間の終わりに応答して、現在の特定のタスクに対する最終分類出力４５０の精度スコアを計算する。こうした精度スコアは、例えば、感度、特異性、精度、関連付けられた信頼区間及びＲＯＣ（受信者動作特性）解析によって決定された性能メトリック（performance metric）を用いて報告することができる。てんかん予測の場合、この精度スコアは、発作予測タスクにおける偽陽性又は偽陰性を反映することができる。この計算は、人間のユーザからの（例えば、グラフィカル・ユーザ・インタフェース１８８を介した）フィードバック、もしくは医療専門家からの、例えば診察によるフィードバック、又はその両方を含むことができる。
【００４２】
ブロック５３０において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、アンサンブル重み４３０、ｗ１・・・ｗｎを調節して各分類モデルからの相対出力寄与を調整し、アンサンブル４９０の電力消費が削減（例えば最小化）される一方で最終精度スコアが改善（例えば最大化）されるようにする。これは、微積分学の技術（訓練損失の変化率）を使用して、アンサンブル重みをどのように調節するかを決定することができる。これは、ＮＮを訓練する標準的方法であり、このような技術のいずれかを用いることができる。分類精度（例えば、精度スコアによって計測される）とハードウェアによって消費される電力との間の最適な（又は少なくとも改善された）トレードオフを見いだすためにシステムに実装されるアルゴリズムがある。精度スコアの改善は、以前に求めた精度スコアとの比較である。これらのタイプのシステムにおいて、電力消費は、通常、使用される計算リソースに直接比例する。そのため、システムがＣＰＵもしくはＲＡＭ又は両方において使用するリソースが少ないほど、そのシステムが消費する電力は少ないと想定することができる。これらのレベルは、直接測定する代わりに、見積もることができる。
【００４３】
ブロック５４０において、性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、いずれかのアンサンブル重み４３０が何らかの最小指定閾値（例えば０．０５）を下回ったことに応答して、そのモデルの寄与を無視できるものとみなし、そのモデル４３０をスイッチオフして、スイッチオフされたモデル４３０がさらなる入力データをそれ以上受けることも分類することもないようにする。すなわち、スイッチオフされたモデル４３０は、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときにそれ以上使用されない。
【００４４】
性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００は、ブロック５５０において、精度と電力消費との間のトレードオフ解析に基づいて二次最適化タスクを行うことができる。より小さい分類モデル（例えば、より大きいモデルに比べて計算リソースの消費がより少ないモデル）例えば４３０−ｘが、より大きいモデル（例えば、より小さいモデルに比べて計算リソースの消費がより高いモデル）例えば４３０−ｙと同様のレベル（例えば５％以内）の分類精度を達成した場合、システム（例えば性能制約型コンピュータ・プラットフォーム３００）は、より大きいモデル４３０−ｙをスイッチオフし、より小さいモデル４３０−ｘを使用して、モバイルプラットフォームのバッテリ寿命を延ばすようにする。すなわち、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときに、スイッチオフされたモデル４３０−ｙはそれ以上使用されないが、より小さいモデル４３０−ｘは使用される。小さい分類モデルを大きい分類モデルと区別するのに計算リソースの量のメトリックが用いられるが、モデルの層の数といった他のメトリックを用いてもよい。
【００４５】
本発明は、システム、方法、もしくはコンピュータプログラム製品又はその両方とすることができる。コンピュータプログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を含むことができる。
【００４６】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持及び格納することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージデバイス、磁気ストレージデバイス、光ストレージデバイス、電磁気ストレージデバイス、半導体ストレージデバイス、又は上記のものの任意の適切な組合せとすることができるがこれらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、記録された命令を有するパンチカード若しくは溝内に隆起した構造等の機械式コード化デバイス、及び上記のものの任意の適切な組合せを含む。
コンピュータ可読ストレージ媒体は、本明細書で用いられる場合、無線波若しくは他の自由に伝搬する電磁波、導波路若しくは他の伝送媒体を通って伝搬する電磁波（例えば光ファイバケーブルを通る光パルス）、又は電線を通って伝送される電気信号のような一時的な信号自体と解釈すべきではない。
【００４７】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスにダウンロードすることも、又は、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークもしくは無線ネットワーク又はその組合せを経由して、外部コンピュータ若しくは外部ストレージデバイスにダウンロードすることもできる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータもしくはエッジサーバ又はその組合せを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カード又はネットワーク・インタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、そのコンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体にストレージのために転送する。
【００４８】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械語命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、若しくはＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語若しくは類似のプログラミング言語のような従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ若しくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソースコード若しくはオブジェクトコードのいずれかとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータ若しくはサーバ上で実行される場合もある。後者のシナリオにおいては、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は外部コンピュータへの接続が行われる場合もある（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを用いたインターネットを通じて）。幾つかの実施形態において、例えばプログラム可能論理回路、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路を個別化することにより、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００４９】
本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図又はその両方を参照して説明される。フローチャート図もしくはブロック図又はその両方の各ブロック、並びにフローチャート図もしくはブロック図のブロック又はその両方の組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装することができることが理解されるであろう。
【００５０】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えてマシンを製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実装するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータプログラム命令を、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイス又はその組合せを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読ストレージ媒体内に格納し、それにより、その中に格納された命令を有するコンピュータ可読媒体が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実装する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【００５１】
コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイス上で行わせてコンピュータ実装のプロセスを生成し、それにより、コンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するようにすることもできる。
【００５２】
図面内のフローチャート及びブロック図は、本開示の種々の実施形態による、システム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又は命令の一部を表すことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に記された機能は、図中に記された順序とは異なる順序で行われることがある。例えば、連続して示された２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックはときとして逆順で実行されることもある。ブロック図もしくはフローチャート図又はその両方の各ブロック、及びブロック図もしくはフローチャート図又はその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能又は動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装することもでき、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行することもできることにも留意されたい。
【００５３】
明細書もしくは図面又はその両方において見いだされる場合がある下記の略号を以下の通り定義する。
【００５４】
２Ｄ：二次元
【００５５】
ＣＮＮ：畳み込みニューラルネットワーク
【００５６】
ＣＰＵ：中央処理ユニット
【００５７】
ＥＣＧ：心電図検査又は心電図
【００５８】
ＥＥＧ：脳波検査又は脳電図
【００５９】
ＥＭＧ：筋電図検査又は筋電図
【００６０】
ＧＰＵ：グラフィック処理ユニット
【００６１】
ＧＵＩ：グラフィカル・ユーザ・インタフェース
【００６２】
ＮＮ：ニューラルネットワーク
【００６３】
ＲＡＭ：ランダム・アクセス・メモリ
【図１Ａ】
2021522590.tif 000003
【図１Ａ−１】
2021522590.tif 000004
【図１Ａ−２】
2021522590.tif 000005
【図１Ｂ】
2021522590.tif 000006
【図１Ｂ−１】
2021522590.tif 000007
【図１Ｂ−２】
2021522590.tif 000008
【図２】
2021522590.tif 000009
【図３】
2021522590.tif 000010
【図４Ａ】
2021522590.tif 000011
【図４Ａ−１】
2021522590.tif 000012
【図４Ａ−２】
2021522590.tif 000013
【図４Ｂ】
2021522590.tif 000014
【図５】
2021522590.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月4日(2020.11.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせること、及び
前記複数の分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成すること、
を少なくとも行うことによって、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
前記複数の分類モデルの全体の電力消費が削減される一方で前記最終分類出力の精度が改善されるように前記複数の分類モデルの各々からの相対出力寄与を調整するために、前記重みを調節することと、
調節された前記重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記重みを調節することは、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことが所定の時間にわたって実施されたことに応答して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
てんかん発作の検出及びてんかん発作の予測の一方又は両方の１つ又は複数の指標を出力することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ある分類モデルに対する重みが最小指定閾値を下回ったことに応答して、その分類モデルをスイッチオフして、そのスイッチオフされた分類モデルが、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときにそれ以上使用されないようにすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
より大きい分類モデルに比べて計算リソースの消費がより少ない第１の分類モデルが、より小さい分類モデルに比べてより多くの計算リソースを消費する前記より大きい分類モデルと同様のレベルの分類精度を達成することを判定することと、
てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときに前記第１の分類モデルを依然として使用しながら、前記より大きい分類モデルをスイッチオフすることと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の分類モデルの各々は、その構造又はそのネットワーク重みが異なる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の分類モデルは、ニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークの１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の分類モデルの各々は、ネットワーク重みのセットを有し、前記ネットワーク重みのセットは、てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号からの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されており、前記ネットワーク重みのセットの各々は、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行う間、固定されている、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ネットワーク重みのセットは、複数の異なるユーザからの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されている、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
プログラム命令を含む１つ又は複数のメモリと、
１つ又は複数のプロセッサであって、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、
てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号を複数の分類モデルを通して走らせること、及び
前記複数の分類モデルの各々の出力に対して重みを適用して最終分類出力を生成すること、
を少なくとも行うことによって、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
前記複数の分類モデルの全体の電力消費が削減される一方で前記最終分類出力の精度が改善されるように前記複数の分類モデルの各々からの相対出力寄与を調整するために、前記重みを調節することと、
調節された前記重みを用いて、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことと、
を含む動作を生じさせる１つ又は複数のプロセッサと、
を含む装置。
【請求項１１】
前記重みを調節することは、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うことが所定の時間にわたって実施されたことに応答して行われる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記装置は、ディスプレイを含み、前記１つ又は複数のプロセッサは、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、てんかん発作の検出及びてんかん発作の予測の一方又は両方の１つ又は複数の指標を前記ディスプレイに出力することを含む付加的な動作をさらに生じさせる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、
ある分類モデルに対する重みが最小指定閾値を下回ったことに応答して、その分類モデルをスイッチオフして、そのスイッチオフされた分類モデルが、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときにそれ以上使用されないようにすることを含む付加的な動作をさらに生じさせる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記プログラム命令の取得及び実行に応答して、
より大きい分類モデルに比べて計算リソースの消費がより少ない第１の分類モデルが、より小さい分類モデルに比べてより多くの計算リソースを消費する前記より大きい分類モデルと同様のレベルの分類精度を達成することを判定することと、
てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うときに前記第１の分類モデルを依然として使用しながら、前記より大きい分類モデルをスイッチオフすることと、
を含む付加的な動作をさらに生じさせる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
前記複数の分類モデルの各々は、その構造又はそのネットワーク重みが異なり、前記複数の分類モデルは、ニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークの１つ又は複数を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１６】
前記複数の分類モデルの各々は、ネットワーク重みのセットを有し、前記ネットワーク重みのセットは、てんかん発作検出用のセンサからの複数の入力信号からの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されており、前記ネットワーク重みのセットの各々は、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行う間、固定されている、請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記ネットワーク重みのセットは、複数の異なるユーザからの入力ストリームを用いてあらかじめ決定されている、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記装置は、人間にとってウェアラブルなものである、請求項１０に記載の装置。
【請求項１９】
てんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることと、
前記入力信号ストリームに対する処理を行って、分類タスクに適した１つ又は複数の表現を有する処理済データに変換することと、
処理済の入力信号ストリームを、てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方のための複数の分類モデルにストリーミングし、訓練を行って、訓練後は調節不可の訓練済ネットワーク重みを有する複数の分類モデルを作成することと、
てんかん発作の検出及び予測の一方又は両方を行うための１つ又は複数のウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームで使用するために、前記複数の分類モデルを定義する情報を、それらの調節不可の訓練済ネットワーク重みと共に、前記１つ又は複数のウェアラブル・コンピュータ・プラットフォームに送ることと、
を含む方法。
【請求項２０】
てんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることは、複数の人々からのてんかん発作検出用の複数のセンサからの入力信号ストリームにアクセスすることをさらに含み、訓練を行って訓練済ネットワーク重みを有する複数の分類モデルを作成することは、複数の人々からの情報に基づくものである、請求項１９に記載の方法。
【国際調査報告】
2021522590.tif 000016
2021522590.tif 000017