(57)【要約】  本開示は、オンボディセンサシステムによって生成される情報から抽出される特徴に基づいて被験者の血圧降下を決定する方法及びシステムに関する。オンボディセンサシステムは、光電脈波（ＰＰＧ）センサと運動センサとを含む。血圧変動は１日を通じて取り込まれ、被験者が眠っているか或いは目を覚ましているかの決定と共に利用される。１日を通じて収集される血圧決定は、睡眠期間の決定と共に、オンボディセンサシステムが着用される日に亘る血圧降下を決定するために使用される。
2021519168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習モデルを介して被験者における血圧降下を決定するシステムであって、当該システムは、
前記被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスであって、
前記被験者の血流に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される光電脈波（ＰＰＧ）センサと、
前記被験者の運動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される運動センサとを含む、
ウェアラブルデバイスと、
該ウェアラブルデバイスに動作的に連結される１つ又はそれよりも多くのプロセッサであって、機械可読命令によって、
時間期間に亘って前記ＰＰＧセンサから出力ＰＰＧ信号を受信し、
前記時間期間に亘って前記運動センサから出力運動信号を受信し、
少なくとも前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定し、
前記運動信号に基づいて、前記被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す、前記被験者の身体状態を決定し、
前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態を機械学習モデルに提供し、
該機械学習モデルに、少なくとも前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態に基づいて前記時間期間に亘る前記被験者の血圧降下を決定させ、
前記ウェアラブルデバイスへの前記血圧降下の伝達を引き起こす、
ように構成される、
１つ又はそれよりも多くのプロセッサとを含む、
システム。
【請求項２】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定ことが、
前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記被験者の心拍数変動性（ＨＲＶ）を決定することと、
該ＨＲＶに基づいて、前記時間期間に亘る前記心拍数変動性の特性の変化を示す、複数のＨＲＶ特徴を決定することと、
前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流曲線の形状の特性の変化を示す、複数のＰＰＧ形態構造特徴を決定することと、
前記機械学習モデルを利用して、少なくとも前記複数のＨＲＶ特徴及び／又は前記複数のＰＰＧ形態構造特徴に基づいて前記時間期間に亘る血圧を決定することと、
時間の経過に亘って前記血圧に基づいて前記血圧降下を決定することとを含む、
ように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記身体状態を決定することが、
前記時間期間に亘る継続的な方法において前記複数のＨＲＶ特徴及び前記運動信号を利用して前記被験者のエントロピー勾配を決定することと、
該エントロピー勾配が減少することに応答して、前記身体状態が覚醒状態にあると決定することと、
前記エントロピー勾配が増大することに応答して、前記身体状態が睡眠状態であると決定することとを含む、
ように構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することが、
前記ＰＰＧ信号の部分のＰＰＧ形態構造を決定することと、
前記ＰＰＧ信号の前記部分の予期される形状を決定することと、
前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記ＰＰＧ形態構造が前記ＰＰＧ形態構造の前記予期される形状に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
ように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することが、
前記ＰＰＧ信号の部分に時間において対応する前記被験者の運動レベルを決定することと、
前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記運動レベルが所定の運動レベル未満に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
ように構成される、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記身体状態を決定することは、前記運動信号から複数の運動特徴を抽出することを含み、前記複数のＨＲＶ特徴、前記複数の形態構造特徴、及び前記複数の運動特徴は、少なくとも部分的に、１つ又はそれよりも多くの機械学習モデルを利用して抽出される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
機械学習モデルを介して被験者における血圧降下を決定する方法であって、
当該方法は、前記被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスであって、前記被験者の血流に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される光電脈波（ＰＰＧ）センサと、前記被験者の運動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される運動センサとを含む、ウェアラブルデバイスと、該ウェアラブルデバイスに動作的に連結される１つ又はそれよりも多くのプロセッサであって、機械可読命令によって構成される、１つ又はそれよりも多くのプロセッサとによって実装され、当該方法は、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、時間期間に亘って前記ＰＰＧセンサから出力ＰＰＧ信号を受信することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記時間期間に亘って前記運動センサから出力運動信号を受信することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、少なくとも前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流の変動性及び血流曲線の形状を示す、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記運動信号に基づいて、前記被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す、前記被験者の身体状態を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態を機械学習モデルに提供することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記機械学習モデルに、少なくとも前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態に基づいて前記時間期間に亘る前記被験者の前記血圧降下を決定させることと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ウェアラブルデバイスへの前記血圧降下の伝達を引き起こすこととを含む、
方法。
【請求項８】
当該方法は、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記被験者の心拍数変動性（ＨＲＶ）を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＨＲＶに基づいて、前記時間期間に亘る前記心拍数変動性の特性の変化を示す、複数のＨＲＶ特徴を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流曲線の形状の特性の変化を示す、複数のＰＰＧ形態構造特徴を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記機械学習モデルを利用して、少なくとも前記複数のＨＲＶ特徴及び／又は前記複数のＰＰＧ形態構造特徴に基づいて、前記時間期間に亘る血圧を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、時間の経過に亘って前記血圧に基づいて前記血圧降下を決定することとを更に含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記被験者の前記身体状態を決定することは、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記時間期間に亘る継続的な方法において前記複数のＨＲＶ特徴及び前記運動信号を利用して前記被験者のエントロピー勾配を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記エントロピー勾配が減少することに応答して、前記身体状態が覚醒状態にあると決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記エントロピー勾配が増大することに応答して、前記身体状態が睡眠状態であると決定することとを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することは、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の部分のＰＰＧ形態構造を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の前記部分の予期される形状を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記ＰＰＧ形態構造が前記ＰＰＧ形態構造の前記予期される形状に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することは、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の部分に時間において対応する前記被験者の運動レベルを決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記運動レベルが所定の運動レベル未満に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記身体状態を決定することは、前記運動信号から複数の運動特徴を抽出することを含み、前記複数のＨＲＶ特徴、前記複数の形態構造特徴、及び前記複数の運動特徴は、少なくとも部分的に、１つ又はそれよりも多くの機械学習モデルを利用して抽出される、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
機械学習モデルを介して被験者における血圧降下を決定するシステムであって、
時間期間に亘って出力ＰＰＧ信号を生成する手段と、
前記時間期間に亘って出力運動信号を生成する手段とを含み、
前記出力ＰＰＧ信号を生成する手段及び前記出力運動信号を生成する手段は、前記被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイス内に含められ、
前記時間期間に亘って前記出力ＰＰＧ信号を生成する手段から前記出力ＰＰＧ信号を受信する手段と、
前記時間期間に亘って前記出力運動信号を生成する手段から前記出力運動信号を受信する手段と、
少なくとも前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定する手段と、
前記運動信号に基づいて、前記被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す、前記被験者の身体状態を決定する手段と、
前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態を機械学習モデルに提供する手段と、
該機械学習モデルに、少なくとも前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態に基づいて前記時間期間に亘る前記被験者の前記血圧降下を決定させる手段と、
前記ウェアラブルデバイスへの前記血圧降下の伝達を引き起こす手段とを含む、
システム。
【請求項１４】
前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記被験者の心拍数変動性（ＨＲＶ）を決定する手段と、
該ＨＲＶに基づいて、前記時間期間に亘る前記心拍数変動性の特性の変化を示す、複数のＨＲＶ特徴を決定する手段と、
前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流曲線の形状の特性の変化を示す、複数のＰＰＧ形態構造特徴を決定する手段と、
前記機械学習モデルを利用して、少なくとも前記複数のＨＲＶ特徴及び／又は前記複数のＰＰＧ形態構造特徴に基づいて前記時間期間に亘る血圧を決定する手段と、
時間の経過に亘って前記血圧に基づいて前記血圧降下を決定する手段とを更に含む、
請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記時間期間に亘る継続的な方法において前記複数のＨＲＶ特徴及び前記運動信号を利用して前記被験者のエントロピー勾配を決定する手段と、
前記エントロピー勾配が減少することに応答して、前記身体状態が覚醒状態にあると決定する手段と、
前記エントロピー勾配が増大することに応答して、前記身体状態が睡眠状態であると決定する手段とを更に含む、
請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ＰＰＧ信号の部分のＰＰＧ形態構造を決定する手段と、
前記ＰＰＧ信号の前記部分の予期される形状を決定する手段と、
前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記ＰＰＧ形態構造が前記ＰＰＧ形態構造の前記予期される形状に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定する手段とを更に含む、
請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ＰＰＧ信号の部分に時間において対応する前記被験者の運動レベルを決定する手段と、
前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記運動レベルが所定の運動レベル未満に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定する手段とを更に含む、
請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記身体状態を決定する手段は、前記運動信号から複数の運動特徴を抽出する手段を含み、前記複数のＨＲＶ特徴、前記複数の形態構造特徴、及び前記複数の運動特徴を抽出する手段は、少なくとも部分的に、１つ又はそれよりも多くの機械学習モデルである、
請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、血圧をモニタリング(監視)するシステム及び方法、並びに訓練された予測モデル(trained  prediction  models)に基づいて非侵襲的に血圧降下を決定するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の間隔（例えば、３０分毎）で血圧を測定する振動測定血圧カフ(oscillometric  blood  pressure  cuff)を用いて２４時間の自由行動下血圧モニタリング(ambulatory  blood  pressure  monitoring)（ＡＢＰＭ）を通じて血圧の変動を測定することが知られている。２４時間の過程に亘って、これらの定期的な血圧測定は、睡眠の質に否定的な影響を有し、通常の日常活動において数回の休止を必要とし、不快であり、痛みを伴うことがある。この欠点及び他の欠点が存在する。
【発明の概要】
【０００３】
従って、本開示の１つ又はそれよりも多くの態様は、機械学習モデルを介して被験者の血圧降下を決定するシステムに関する。システムは、被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスを含む。ウェアラブルデバイスは、被験者の血流に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される光電脈波(フォトプレチスモグラフィック)(ＰＰＧ)センサと、被験者の運動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される加速度計とを含む。システムは、ウェアラブルデバイスに動作可能に連結され、時間期間に亘ってＰＰＧセンサから出力ＰＰＧ信号を受信し且つ時間期間に亘って加速度計から出力運動信号を受信するよう機械可読命令によって構成される、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを含む。幾つかの態様において、システムは、少なくともＰＰＧシグナルに基づいて、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定するように構成される。１つ又はそれよりも多くの血流特徴は、時間期間に亘る血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す。幾つかの実施形態において、システムは、運動信号に基づいて、被験者の身体状態を決定するように構成される。身体状態は、被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す。システムは、１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態を機械学習モデルに提供するように構成される。システムは、機械学習モデルに、少なくとも１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態に基づいて時間期間に亘る被験者の血圧降下を決定させ、ウェアラブルデバイスへの血圧降下の伝達を引き起こすように構成される。
【０００４】
本開示の別の態様が、機械学習モデルを介して被験者における血圧降下を決定する方法に関する。幾つかの実施形態において、方法は、被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスと、ウェアラブルデバイスに動作的に連結される１つ又はそれよりも多くのプロセッサとによって実装される。ウェアラブルデバイスは、被験者の血流に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される光電脈波(フォトプレチスモグラフィック)(ＰＰＧ)センサと、被験者の運動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される加速度計とを含む。１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、機械可読命令によって構成される。幾つかの実施形態において、方法は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、時間期間に亘ってＰＰＧセンサからの出力ＰＰＧ信号を受信することと、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、時間期間に亘って加速度計からの出力運動信号を受信することと、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、少なくともＰＰＧ信号に基づいて、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む。幾つかの態様において、１つ又はそれよりも多くの血流特徴は、時間期間に亘る血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す。幾つかの実施形態において、方法は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、運動信号に基づいて、被験者の身体状態を決定することを含む。身体状態は、被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す。方法は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態を機械学習モデルに提供することを含む。幾つかの実施形態において、方法は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、機械学習モデルに、少なくとも１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態に基づいて時間期間に亘る被験者の血圧降下を決定させることと、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、ウェアラブルデバイスへの血圧降下の伝達を引き起こさせることとを含む。
【０００５】
本開示の更に別の態様は、機械学習モデルを介して被験者の血圧降下を決定するシステムに関する。システムは、時間期間に亘って出力ＰＰＧ信号を生成する手段と、時間期間に亘って出力運動信号を生成する手段とを含む。出力ＰＰＧ信号を生成する手段及び出力運動信号を生成する手段は、被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスに含められる。システムは、時間期間に亘ってＰＰＧセンサから出力ＰＰＧ信号を受信する手段と、時間期間に亘って加速度計から出力運動信号を受信する手段と、少なくともＰＰＧ信号に基づいて、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定する手段とを含む。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くの血流特徴は、時間期間に亘る血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す。幾つかの実施形態において、システムは、運動信号に基づいて、被験者の身体状態を決定する手段を含む。身体状態は、被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す。システムは、１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態を機械学習モデルに提供する手段を含む。幾つかの実施形態において、システムは、機械学習モデルに、少なくとも１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態に基づいて時間期間に亘る被験者の血圧降下を決定させる手段と、ウェアラブルデバイスへの血圧降下の伝達を引き起こす手段とを含む。
【０００６】
本開示のこれらの及び他の目的、特徴(構成)、及び特性、並びに作動方法及び構造の関連する要素の機能、並びに部品の組み合わせ及び製造経済性は、添付の図面を参照して以下の記述及び添付の特許請求の範囲を考察した後に、より明らかになるであろう。添付の図面の全ては、本明細書の一部を構成し、同等の参照番号は、様々な図において対応する部品を指し示す。しかしながら、図面は例示及び記述の目的のためにだけあり、本開示の限界の定義として意図されていないことが、明確に理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１Ａ】血圧降下の非侵襲的な決定のためのシステムの概略図である。
【図１Ｂ】血圧降下の非侵襲的な決定のためのシステムの概略図である。
【０００８】
【図２Ａ】例示的な２４時間自由行動下血圧読取値の概略図である。
【図２Ｂ】例示的な２４時間自由行動下血圧読取値の概略図である。
【０００９】
【図３】図１の血圧降下の非侵襲的な決定のためのシステムの例示的な実施形態の概略図である。
【００１０】
【図４】被験者の血圧を予測するために使用される予測モデルの概略図である。
【００１１】
【図５】１つ又はそれよりも多くの実施形態に従った非侵襲的な血圧決定を実施するための方法を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本明細書で使用するとき、単数形の表現は、文脈が明白に他のことを指示しない限り、複数の言及を含む。本明細書で使用するとき、１つ又はそれよりも多くの部品又は構成要素が「連結される(coupled)」という表現は、リンクが発生する限り、部品が直接的に又は間接的に、すなわち、１つ又はそれよりも多くの中間部品又は構成要素を通じて、互いに接合される或いは協働することを意味する。本明細書で使用するとき、「直接的に連結される(directly  coupled)」とは、２つの要素が互いに直接的に接触することを意味する。本明細書で使用するとき、「固定的に連結される(fixed  coupled)」又は「固定される(fixed)」とは、２つの構成要素が互いに対する一定の向きを維持しながら１つのものとして動くように連結されることを意味する。
【００１３】
本明細書で使用するとき、「一体的な(unitary)」という用語は、構成要素が単一のピース(部品)又はユニットとして作り出されることを意味する。すなわち、別個に作り出され、次に、ユニットとして互いに連結されるピースを含む構成要素は、「一体的な」構成要素又は本体ではない。本明細書で使用するとき、２つ又はそれよりも多くの部品又は構成要素が互いに「係合する(engage)」という記述は、それらの部品が直接的に又は１つ又はそれよりも多くの中間部品又は構成要素を通じて互いに対して力を及ぼし合うことを意味する。本明細書で使用されるとき、「数」という用語は、１よりも大きい整数（すなわち、複数）を意味する。
【００１４】
例えば、非限定的に、頂、底、左、右、上方、下方、前方、後方、及びそれらの派生形のような、本明細書で使用する指向性の語句は、図面に示される要素の向きに関し、請求項で明示的に引用されない限り、請求項を限定しない。
【００１５】
自由行動下２４時間血圧モニタリングは、高血圧の被験者の診断及び管理に有用となっている。概日血圧リズムは、心血管系の状態と関連する。概日血圧リズムの制御は、高血圧の管理及び心血管転帰の予測に重要である。夜間（又は他の睡眠時間）に不十分な量の血圧低下を有する被験者及び／又は過度の朝（又は他の睡眠時間後）の血圧サージ(急上昇)を有する被験者は、心血管疾患のリスクの増大と関連付けられる。
【００１６】
本明細書に記載する例示的な実施形態は、被験者の血圧降下(blood  pressure  dip)を決定する、快適で、容易で、かつ拘束のない方法を提供する。例えば、本システムを用いるならば、被験者は、血圧カフ又は他の類似の機器を規則的な間隔で使用することを要求されない。これは、被験者が２４時間の時間期間に亘って着用するオンボディ(on-body)センサシステムを有するウェアラブルデバイスによって達成される。例示的な２４時間の期間は、被験者が最初の朝に目を覚ました瞬間から開始し、被験者が次の朝に目を覚ます瞬間まで続く。本明細書に記載する例示的な実施形態は、被験者が終日に亘って着用しなければならない、目立ち、不快で、膨張性のカフを使用することなく、取り込まれるセンサ信号から被験者の血圧降下を決定する。被験者が所与の日（及び／又は他の時間期間）を通じて定期的な身体血圧測定に参加することを要求する代わりに、本システムは、被験者の血圧を予測し、予測モデル（例えば、以下に記載するような機械学習モデル及び／又は他の予測モデル）を用いて、非進入的なオンボディセンサシステムからの出力に基づいて、被験者についての対応する血圧降下を決定する。幾つかの実施形態において、システム１００は、毎日記録される血圧値の電子記憶の必要性を削減することがあり、（様々な感覚で、例えば、３０分間隔で記録される情報に基づいて決定を行う従来技術のシステムと比較して）より正確に血圧及び血圧降下を決定するために使用される及び／又は他の利点を有するセンサ情報の連続的なストリームを提供することがある。
【００１７】
本明細書に記載する幾つかの実施形態は、被験者が目覚めているか或いは眠っているかもモニタリングしながら、１日を通じて血圧変動を決定することによって、血圧降下を決定する。昼間及び夜間睡眠期間に関する情報と共に、１日を通じて決定される血圧を用いて、デバイスが着用される日についての単一の血圧降下を決定する。
【００１８】
図１Ａは、血圧降下決定システム１００の例示的な実施形態を概略的に図示している。図１Ａに示すように、システム１００は、ウェアラブルデバイス１０２、ネットワーク１０３、サーバ１０５、及び／又は他の構成要素(コンポーネント)を含む。幾つかの実施形態において、ウェアラブルデバイス１０２は、ネットワーク１０３を介して及び／又は他の方法によって、サーバ１０５と通信するように構成される。サーバ１０５は、ネットワーク１０３を介して及び／又は他の方法によって、ウェアラブルデバイス１０２と通信するように同様に構成される。幾つかの実施形態において、ネットワーク１０３は、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）によって提供されるハイブリッド光ファイバケーブル（ＨＦＣ）通信ネットワークを介してインターネットに接続されるＷＡＮ／ＬＡＮネットワークを介して実装される。幾つかの実施形態において、ウェアラブルデバイス１０２、サーバ１０５、及びネットワーク１０３の間の通信は、ＧＳＭ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、５Ｇ、又はインターネット接続を確立し得る任意の他の無線通信プロトコルのような、無線通信ネットワークを介して、実施される。幾つかの実施形態において、サーバ１０５の機能性は、ウェアラブルデバイス１０２の処理構成要素（例えば、処理回路構成１１０）及び／又は本システムの他の構成要素によって提供される。
【００１９】
ここで図１Ａと関連して図１Ｂを参照すると、図１Ｂは、ウェアラブルデバイス１０２（例えば、デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂ）及びネットワーク１０３を含む、図１Ａのシステム１００の一部を図示している。幾つかの実施態様において、ウェアラブルデバイス１０２Ａ及び１０２Ｂは、（複数の）被験者１０１によって着用されるように構成される。（複数の）被験体１０１は、ウェアラブルデバイス１０２Ａ及び１０２Ｂを着用する１人又はそれよりも多くの被験者を含む。図１Ｂに示すように、ウェアラブルデバイス１０２Ａ及び１０２Ｂは、座っている間に、横になっている間に、及び／又は他の通常の日常活動を行っている間に、被験者１０１によって着用されるように構成される。ウェアラブルデバイス１０２（例えば、ウェアラブルデバイス１０２Ａ、１０２Ｂなど）は、ストラップ、クランプ、フック、クリップ、及び／又は被験者の１つ又はそれよりも多くの身体部分（例えば、手首、足首、頭、胸など）及び／又は衣類と取り外し可能に連結するように構成される他の構成要素を含む。図１Ｂに示すように、幾つかの実施態様において、（複数の）被験者１０１は、少なくとも２４時間の期間及び／又は他の時間期間に亘っていずれかの手首にウェアラブルデバイス１０２を着用する。例えば、２４時間の期間は、被験者１０１が目を覚ます瞬間から始まり、被験者１０１が翌日に目を覚ます瞬間に終わってよい。幾つかの実施形態において、ウェアラブルデバイス１０２（例えば、１０２Ａ、１０２Ｂなど）は、アップル又はサムスンのスマートウォッチ、及び／又は他のスマートウォッチであってよく、且つ／或いはそれらを含んでよい。幾つかの実施形態において、ウェアラブルデバイス１０２は、被験者の血流を示すＰＰＧ信号及び被験者の活動レベルを示す運動信号を送信し得る任意の他のウェアラブルデバイスを含む。
【００２０】
図１Ａに示すように、幾つかの実施形態において、ウェアラブルデバイス１０２は、ＰＰＧセンサ１０４と運動センサ１０６とを含むオンボディセンサシステム１０７、ユーザインターフェース１０８、処理回路構成１１０、デバイスコード１１３を格納するメモリ１１２、及び／又は他の構成要素を含む。処理回路構成１１０は、メモリ１１２にアクセスして、本明細書に記載の例示的な実施形態を実行するためのデバイスコード１１３を実行するように構成される。
【００２１】
幾つかの実施形態において、オンボディセンサシステム１０７は、未加工のバイオ信号を取り込む(キャプチャする)センサと、被験者の身体活動レベルを示す信号を出力するセンサとを含む。幾つかの実施形態において、オンボディセンサシステム１０７は、ＰＰＧセンサ１０４及び運動センサ１０６、及び／又は他のセンサを含む。幾つかの実施形態において、未加工のバイオ信号は、ＰＰＧシグナルであり、且つ／或いはＰＰＧシグナルに関連する。運動センサ１０６は、処理回路構成１１０を介して、被験者の活動レベルを示す運動信号をサーバ１０５及び／又は他のコンピューティングデバイスに出力するように構成される。ＰＰＧセンサ１０４は、処理回路構成１１０を介して、サーバ１０５及び／又は他のコンピューティングデバイスにＰＰＧ信号を出力するように同様に構成される。幾つかの実施形態において、オンボディセンサシステム１０７は、被験者の血流量の変化を登録し(register)且つ／或いは心拍数変動を取り込むのに適した任意の他のバイオセンサ、例えば、（複数の）マイクロホン、（複数の）バイオインピーダンスセンサ、複数のＥＣＧセンサ、血液量変化を表す膚色(skin  tone)の変動を取り込む（複数の）遠隔カメラ、前胸部加速度を測定する（複数の）加速度センサ、バリスト心電図に利用される（複数の）ベッドセンサ、心エコー図のために使用される複数のオーディオセンサ及び／又は超音波センサ、複数の低圧センサ、複数の眼圧計測センサ、及び／又は複数の断層撮影センサを含む。
【００２２】
幾つかの実施形態において、ＰＰＧセンサ１０４は、血液パルス容積センサ(blood  pulse  volumetric  sensor)として構成される光学センサである。血液パルス容積感知において、各心周期(cardiac  cycle)の間にＰＰＧセンサ１０４によって検出される反射光の量は、多かれ少なかれ血流が被験者の細動脈を通じて流れるにつれて変化する。ＰＰＧセンサ１０４は、パルスオキシメトリの概念を利用して、被験者の血流量をトラッキング(追跡)する。パルスオキシメトリは、血液量及び血液酸素化によって変化する平均的な膚色をトラッキングする。時間の経過に亘る膚色のこの変化は、血液容積(blood  volume)に関する情報を含む。幾つかの実施形態において、ＰＰＧセンサ１０４は、反射光を電気信号に変換するように構成され、電気信号は、平均的な膚色をトラッキングする。幾つかの実施形態において、ＰＰＧセンサ１０４は、反射モードで作動する。反射モードにおいて、ＰＰＧセンサ１０４は、被験者の皮膚表面にＬＥＤ光を照射し、皮膚組織、骨、及び／又は血管によって後方散乱又は反射される光の量を測定する。幾つかの実施形態において、ＰＰＧセンサ１０６は、透過モードで作動する。透過モードにおいて、媒体を通じて透過する光は、ＬＥＤ光源の反対側のフォトダイオードによって検出される。
【００２３】
幾つかの実施形態において、ＬＥＤ光は、（図１Ａに示されていない）フォトダイオードによって実現される。幾つかの実施形態において、ＬＥＤは、緑色光に対応する波長である。光信号を反射し、反射された光信号を電気信号に変換するように構成される他の光学トランジスタも、本明細書に提示する例示的な実施形態の範囲及び精神から逸脱せずに実装されることがある。
【００２４】
幾つかの実施形態において、運動センサ１０６は、被験者の運動に関連する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される加速度計であり、且つ／或いは加速度計を含む。幾つかの実施形態において、運動センサ１０６は、３軸上で運動を感知するように構成される３軸加速度計である。運動信号は、被験者の活動レベルを示す。３軸加速度計が本明細書に記載されるが、運動を測定する他の手段が、本明細書に記載する実施形態の範囲及び精神から逸脱せずに実装されることがある。
【００２５】
幾つかの実施形態において、処理回路構成１１０は、運動センサ１０６の出力信号と共に、ＰＰＧセンサ１０４によって出力される電気的ＰＰＧ信号を送信するように構成される。従って、ＰＰＧセンサ１０４及び運動センサ１０６は、処理回路構成１１０及び／又は他の構成要素を介して、ＰＰＧ信号及び運動信号をサーバ１０５及び／又は他のデバイスに通信するように構成される。以下で更に詳細に議論するように、サーバ１０５は、運動信号及びＰＰＧ信号を受信して、被験者の血圧降下を決定するように構成される。以下で議論するように、幾つかの実施形態において、（複数の）プロセッサ１１４は、サーバメモリ１１７にアクセスして、サーバコード１１９を実行して、ユーザインターフェース１０８を介した表示のために、血圧降下決定を決定し、血圧降下決定をウェアラブルデバイス１０２に送信するように構成される。幾つかの実施形態において、サーバ１０５によって実行される操作は、ウェアラブルデバイス１０２に含められてよい処理回路構成１１０及び／又は１つ又はそれよりも多くのプロセッサによって実行されてよい。
【００２６】
幾つかの実施形態において、ユーザインターフェース１０８は、被験者に情報を通信することができ、被験者から情報を受信することができる、スマートウォッチのＬＣＤスクリーン又は他のグラフィックユーザインターフェースである。ユーザインターフェース１０８は、被験者及び／又は他の被験者がシステム１００に情報を提供することがある並びにシステム１００から情報を受信することがある、システム１００及び被験者及び／又は他の被験者の間のインターフェースを提供するように構成される。これは、集合的に「情報」と呼ぶ、データ、キュー(手がかり)、結果、及び／又は命令、並びに他のあらゆる通信可能な品目が、被験者とシステム１００の１つ又はそれよりも多くの構成要素との間で通信させられることを可能にする。
【００２７】
ユーザインターフェース１０８に含めるのに適したインターフェースデバイスの例は、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、ディスプレイスクリーン、タッチスクリーン、スピーカ、マイクロホン、インジケータライト、可聴アラーム、触覚フィードバックデバイス、及び／又は他のインターフェースデバイスを含む。幾つかの実施形態において、ユーザインターフェース１０８は、システム１００の処理回路構成１１０及び／又は他の構成要素と一体的に提供される少なくとも１つのインターフェースを含む。結線接続(ハードワイヤード)又はワイヤレスのいずれかの他の通信技法も本開示によってユーザインターフェース１０８として想定されることが理解されるべきである。
【００２８】
デバイスメモリ１１２は、情報を電子的に格納する電子記憶媒体を含む。デバイスメモリ１１２の電子記憶媒体は、ウェアラブルデバイス１０２と一体的に提供される（すなわち、実質的に取外し不能である）システム記憶装置、及び／又は、例えば、ポート（例えば、ＵＳＢポート、ファイヤワイヤポートなど）又はドライブ（例えば、ディスクドライブなど）を介して、ウェアラブルデバイス１０２に取り外し可能に接続可能である取外し可能な記憶装置の一方又は両方を含んでよい。デバイスメモリ１１２は、光学的に読取り可能な記憶媒体（例えば、光ディスクなど）、磁気的に読取り可能な記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブなど）、電荷ベースの記憶媒体（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなど）、ソリッドステート記憶媒体（例えば、フラッシュドライブなど）、クラウド記憶媒体、及び／又は他の電子的に読取り可能な記憶媒体のうちの１つ又はそれよりも多くを含んでよい。デバイスメモリ１１２は、ソフトウェアアルゴリズム（例えば、デバイスコード１１３）、処理回路構成１１０によって決定される情報、ユーザインターフェース１０８及び／又は外部コンピューティングシステム（例えば、サーバ１０５）を介して受信される情報、及び／又はシステム１００が本明細書に記載するように機能することを可能にする他の情報を格納してよい。
【００２９】
ここで図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、図２Ａは、正常な夜間降下２３２を示す、被験者についての２４時間の時間期間２３１の自由行動下血圧読取値２３０を描写している。図２Ａに示すように、血圧２３３は、毎日の変動２３４を有し、典型的には、睡眠２３５中に低下する。通常、血圧は、午前の中頃２３６が最高であり、次に、日中２３７の残余を通じて次第に低下する。加えて、血圧は、しばしば、睡眠２３５中の夜間に最低であり、目が覚める前に上昇し、これは朝サージ(急上昇)として知られており、図２Ａに朝サージ２３８として示す。正常血圧の被験者において、自然な概日リズム血圧は、例えば、１０〜２０％の夜間の血圧低下を含む。
【００３０】
ここで図２Ｂを参照すると、図２Ｂは、別の自由行動下血圧記録、特に、典型的な非降下(non-dipping)血圧パターン２４０を描写している。図２Ｂに示すように、非降下血圧パターン２４０は、非降下血圧パターンの一例である異常な夜間降下２４２を含む。非降下は、脳卒中を含む心血管系の合併症のリスク増大と関連する。また、非降下は、睡眠障害、ＯＳＡ、肥満、年齢、起立性低血圧、自律神経機能障害、慢性腎疾患、及び糖尿病性神経障害と関連する。例えば、５ｍｍＨｇ毎の夜間血圧の低下は、心血管系のリスクの１４％減少と関連する。異常な概日血圧パターンは、例えば、交感神経系活動の異常のような内因性因子、及び身体活動レベル、交替作業、高塩分摂取及び容積バランスのような外因性因子によって引き起こされ得る。これらの因子は、異常な概日リズムを補正するために、生活様式、食事の変化、及び／又は降圧薬の投与によって修正されることができる。睡眠前の降圧薬は、非降下状態において降下状態を回復させることがある。
【００３１】
幾つかの実施形態において、血圧降下は、以下の方程式に従って決定される。
【数１】
2021519168.tif 000003
幾つかの実施形態では、非限定的に、血圧変動性(blood-pressure  variability)、高圧面積指数(hyperbaric  area  index)、最小夜間血圧、朝サージ、及び／又は他の自由行動下血圧読取値を含む、２４時間自由行動下血圧読取値の他の統計が、決定される。
【００３２】
幾つかの実施形態において、血圧変動性は、２４時間自由行動下血圧サイクルにおける血圧の変動(fluctuation)を測定することによって決定される。幾つかの実施形態において、血圧の変動を測定することは、測定間の標準偏差を決定すること、又は連続する異なる血圧測定値間の標準偏差を決定することを含む。幾つかの実施形態において、血圧負荷としても知られる高圧面積指数は、時間の尺度として決定される。時間の尺度は、血圧が高すぎる或いは所望の血圧レベルを上回る瞬間の大きさをトラッキングする。幾つかの実施態様において、高圧面積指数は、信号から高血圧のカットオフ値を減算し、次に、血圧がカットオフ値を上回る（すなわち、血圧が高すぎる）信号より下の面積を計算することによって、決定される。幾つかの実施態様において、朝サージは、最後の日からのベースライン測定値と比較した、目覚めの最初の２時間における血圧の増加を分析することによって計算又は決定される。幾つかの実施形態において、最小夜間血圧は、睡眠期間中の最小血圧を分析することから決定される。
【００３３】
血圧は、通常、２つの読取値、すなわち、収縮期圧及び拡張期圧として測定される。収縮期圧は、心臓の左心室の最大収縮中に動脈で生じる。拡張期圧は、心筋が拍動と血液の再充満との間で休止しているときの動脈内の圧力を指す。正常な血圧は、１２０／８０ｍｍＨｇ未満と考えられる。一般的に、以下のカテゴリの血圧降下が知られている。
【００３４】
（１）降下(dipping)：平均的な日中値と比較して１０％を超えるが２０％未満である、夜間の平均的な収縮期圧（ＳＢＰ）及び拡張期圧（ＤＢＰ）の低下。
【００３５】
（２）非降下(non-dipping)：夜間の１０％未満の平均的な収縮期圧及び拡張期圧の低下。睡眠中のアドレナリン作用性活動の増加及び迷走神経活動の低下を有する高血圧患者。
【００３６】
（３）極度の降下(extreme  dipping)：２０％以上の夜間の平均的な収縮期圧及び拡張期圧の低下。脳内の白質虚血性病変の増加及び過度の朝の血圧上昇と密接に関連する。
【００３７】
（４）逆降下(reverse  dipping)：永久値と比較して高い夜間の平均的な収縮期圧及び拡張期圧を有する患者。
【００３８】
幾つかの実施形態において、測定される血圧降下は、上記の記述に従って、降下、非降下、極度の降下、又は逆降下のいずれか１つとして特徴付けられる。
【００３９】
ここで図３を参照すると、図３は、予測モデルを介して被験者の血圧降下を決定するように構成された例示的なシステム３００を描写している。システム３００は、図１Ａのシステム１００の例示的な実施形態であり、そのうち、同様に印された数字及び部品は、類似の構造及び機能性に対応する（例えば、サーバ３０５は、サーバ１０５と類似及び／又は同一であり、ウェアラブルデバイス３０２は、ウェアラブルデバイス１０２と類似及び／又は同一であり、ネットワーク３０３は、ネットワーク１０３と同一又は類似である）。システム３００は、ウェアラブルデバイス３０２と、サーバ３０５と、ネットワーク３０３と、外部リソース３２６と、及び電子記憶装置３２８とを含む。図３に示すように、幾つかの実施形態において、サーバ３０５は、プロセッサ構成要素３０６と、その上に格納されるサーバコード３１９を有するサーバメモリ３１７とを含む。
【００４０】
幾つかの実施形態において、サーバ３０５は、１つ又はそれよりも多くのコンピュータプログラム構成要素を実行するために機械可読命令（例えば、サーバコード３１９）を介して構成される、処理構成要素３０６を含む。１つ又はそれよりも多くのコンピュータプログラム構成要素は、ウィンドーイング構成要素３１１(windowing  component)、位置特定構成要素３１２(localization  component)、拍動間隔（ＩＢＩ）構成要素３１４(inter-beat-interval  component)、心拍数変動性(heart  rate  variability)（ＨＲＶ）、特徴構成要素３１６(feature  component)、形態構造特徴構成要素３１８(morphology  feature  component)、特徴変換構成要素３２０(feature  transformation  component)、物理的状態構成要素３２２(physical  state  component)、血圧（ＢＰ）決定構成要素３２４、及び／又は他の構成要素のうちの１つ又はそれよりも多くを含んでよい。処理構成要素３０６は、ソフトウェア；ハードウェア；ファームウェア；ソフトウェア、ハードウェア、又はファームウェアの何らかの組み合わせ、又は処理構成要素３０６上の処理能力を構成する他の機構によって、構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、又は３２４を実行するように構成されてよい。
【００４１】
構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４は、単一の処理ユニット内の同じ場所に配置されるものとして図３に図示されているが、処理構成要素３０６が複数の処理ユニットを含む実施形態において、構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４のうちの１つ又はそれよりも多くは、他の構成要素から離れて配置されてよいことが理解されるべきである。以下に記載する異なる構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４によって提供される機能性の記述は、例示の目的のためであり、限定的であることを意図しない。何故ならば、構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４のうちのいずれかは、記載されるよりも多い又は少ない機能性を提供することがあるからである。例えば、構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４のうちの１つ又はそれよりも多くが除去されてよく、その機能性の一部又は全部が他の構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４によって提供されてよい。別の例として、処理構成要素３０６は、構成要素３１１、３１２、３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、及び／又は３２４のうちの１つに帰属させられる機能性の一部又は全部を実行することがある１つ又はそれよりも多くの追加的な構成要素を実行するように構成されてよい。幾つかの実施形態において、これらの構成要素のうちの１つ又はそれよりも多くの構成要素の機能性は、図１Ａに示すウェアラブルデバイス１０２の処理構成要素（例えば、処理回路構成１１０）及び／又は本システムの他の構成要素によって提供されてよい。
【００４２】
幾つかの実施形態において、ウィンドーイング構成要素３１１は、ある時間期間に亘ってＰＰＧセンサ３０４から出力ＰＰＧ信号を受信し、その時間期間に亘って運動センサ３０６から出力運動信号を受信する、ように構成される。幾つかの態様において、時間期間は、連続的な２４時間の時間期間である。例えば、２４時間の時間期間は、被験動物が目を覚ました瞬間に開始し、被験者が翌日に目を覚ます瞬間まで続く。他の実施形態では、時間期間は、２４時間よりも長い又は短い。
【００４３】
幾つかの実施形態において、ウィンドーイング構成要素３１１は、ＰＰＧ信号及び運動データを受信し、両方の信号を処理して離散エポック(discrete  epochs)にする、ように構成される。エポックは、所定の量のＰＰＧ信号及び運動データである。幾つかの実施形態において、離散エポックは、３０秒のＰＰＧ信号及び運動データである。幾つかの実施態様において、エポックは、所定の長さ及び３０秒のオーバーラップを有するスライディングウィンドウ(sliding  window)である。幾つかの実施形態において、スライディングウィンドウのエポックのサイズ又は長さは、抽出される特徴のタイプ（例えば、以下に更に議論するＨＲＶ特徴／形態構造特徴）によって決定される。幾つかの実施形態において、ＨＲＶ特徴抽出のためのウィンドウ長(window  length)は、２７０秒である。幾つかの実施形態において、形態構造特徴抽出のためのウィンドウ長は、６０秒である。幾つかの実施形態では、様々な特徴抽出（例えば、ＰＰＧ信号及び運動特徴抽出）のために、他のウィンドウ長が利用される。
【００４４】
幾つかの実施形態において、ウィンドーイング構成要素３１１は、３０秒間隔で入力ＰＰＧ信号及び運動データをバッファリングし(buffer)、データバッファが３０秒の運動及びＰＰＧ信号データを有すると、バッファリングされたＰＰＧ信号及び／又は運動データを出力する、ように構成される。幾つかの実施形態において、データバッファ(data  buffer)は、運動データ及び／又はＰＰＧ信号データを受信するように構成された先入れ先出し(first  in  first  out)（ＦＩＦＯ）バッファである。幾つかの場合、間隔は、３０秒よりも長くてよく或いは短くてよい。
【００４５】
幾つかの実施形態において、ウィンドーイング構成要素３１１は、高周波数ノイズ低減及び低周波数アーチファクトを除去するために、未加工のＰＰＧ信号及び運動信号を処理するようにも構成される。幾つかの実施形態において、高／低周波数ノイズ及びアーチファクトを除去することは、平滑化機能を介して実施され、平滑化機能は、信号内のノイズを平滑化するように構成される。ノイズ及びアーチファクト除去のための他の実施形態が、本明細書に提示する実施形態の範囲及び精神から逸脱することなく実施されてよい。
【００４６】
幾つかの実施形態において、位置特定構成要素３１２は、ＰＰＧ信号において、各心周期の拍動開始を位置特定するように構成される。各心周期の拍動開始を位置特定することは、ＰＰＧ信号の部分の時間並進(time  translations)を実行して、更なる処理のために時間内で同様にＰＰＧ信号の部分を整列させことを含む。ＰＰＧ信号を位置特定することに加えて、幾つかの実施形態において、位置特定構成要素３１２は、運動信号によって表される登録された運動（例えば、運動アーチファクト）及びＰＰＧパルス（例えば、周囲光）の形態構造(morphology)に基づいて、低品質の拍動を拒絶するように構成される。
【００４７】
幾つかの実施形態において、ＰＰＧ信号を位置特定すること及び低品質の心拍を拒絶することは、ＰＰＧ信号内の特定のランドマークを探さない方法で実行される。別の言い方をすると、システム３００は、以下で更に詳細に議論する、ＰＰＧ信号、形態構造特徴、又はＨＲＶ特徴抽出プロセスにおける特定の点を探さない方法で実装される。むしろ、本明細書に記載する例示的な実施形態は、高品質の心拍及び形態構造／ＨＲＶ特徴抽出の両方を決定するために、全体としてＰＰＧ信号の形態構造を調べる。
【００４８】
幾つかの実施形態において、心拍検出は、ＰＰＧ信号中に存在する特定のランドマークの検出を含んでよい。幾つかの実施形態において、ランドマークは、ＰＰＧ最小（すなわち、足）の場所、ＰＰＧ最大（すなわち、ピーク）の場所、及び／又はＰＰＧシグナルの最大正の振幅及び二次導関数の場所（すなわち、開始）を含む。幾つかの実施形態において、２つの連続する（足）ランドマークによって定義される間隔は、典型的には、完全な心周期を表す。幾つかの実施形態において、ウェーブレット変換(wavelet  transformation)及び／又は双曲接線適合のようなパラメトリック方法が、ＰＰＧ信号における心拍を決定するために利用される。
【００４９】
幾つかの実施態様において、時間期間に亘る血流曲線の形状を示す１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することは、先ず、ＰＰＧ信号に含まれる低品質の心拍を拒絶することを含む。幾つかの実施形態において、低品質の心拍を拒絶することは、ＰＰＧ形態構造又はＰＰＧ信号の形状を分析して、ＰＰＧ信号の形状をＰＰＧ信号の予想又は予期される形状と比較することによって、決定される。
【００５０】
幾つかの実施形態において、低品質の拍動を拒絶することは、ＰＰＧ信号の一部のＰＰＧ形態構造を決定して、ＰＰＧ信号の一部の予想される形状を決定することによって、被験者の１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することを含む。幾つかの実施形態において、サーバ３０５は、高品質の心拍の予想される形状を決定するために利用される既知のＰＰＧ形態構造データセットのデータバンクにアクセスするように構成される。幾つかの実施形態において、高品質の心拍の予想される形状及び／又は形態構造は、電子記憶装置３２８に格納される。幾つかの実施形態において、予想される形態構造及び／又は形状は、例えば、外部リソース３２６を介して、第三者によって提供される。幾つかの実施形態において、予想される形態構造形状は、電子記憶装置３２８又は外部リソース３２６に格納されるユーザテンプレートにアクセスすることによって決定される。幾つかの実施形態において、ユーザテンプレートは、以下で更に詳細に議論する、オフライン段階の間に記録される。ユーザテンプレートは、高品質のＰＰＧ信号を含み、高品質のＰＰＧ信号は、低品質の拍動を拒絶するための基準として使用されることができる。
【００５１】
幾つかの実施形態において、ＰＰＧ形態構造の予想される形状に対応するＰＰＧ形態構造に応答して、位置特定構成要素３１２は、ＰＰＧ信号のその部分をＩＢＩ構成要素３１４に出力することがある。次に、ＩＢＩ構成要素３１４は、被験者の１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定するために、拍動間隔時系列がＩＢＩ間隔時系列をＨＲＶ特徴構成要素３１６に出力することを決定する。
【００５２】
従って、幾つかの実施形態において、ＰＰＧシグナルの一部は、ＰＰＧ形態構造の予想される形状に対応するＰＰＧ形態構造に応答して被験者の１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定するために利用される。ＰＰＧ形態構造の予想される形状に対応するＰＰＧ形態構造は、ＰＰＧ形態構造が予想される形状と適合する(一致)(matches)ことを意味する。適合(一致)(matching)は、必ずしも正確な適合を必要とせず、むしろ当技術分野で知られているように発見的テストを通じて決定される所定の程度の適合を必要とする。幾つかの実施形態では、ＰＰＧ信号又は特定のＰＰＧエポックの形態構造と（例えば、以下に詳細に記載するユーザテンプレートとして格納される）ＰＰＧ形態構造の予想される形状に対応する形態構造との間の類似性を測定するために、以下の手順を使用することができる。先ず、動的時間ワーピング機能を適用することによって、現在のＰＰＧエポックと予想される形態構造／テンプレートを整列させる。動的時間ワーピングは、２つの時間依存シークエンスの整列(アラインメント)を可能にする。ＰＰＧエポックと予想される形態構造／テンプレートがひとたび時間整列させられると、距離関数が適用されて、類似性（例えば、ユークリッド距離）が定量化される。ＰＰＧエポックと予想される形態構図／テンプレートとの間の距離を予め定義された閾値に対して比較し、形態構造が予想される形状と適合するかどうかを決定する。
【００５３】
幾つかの実施形態において、位置特定構成要素３１２は、低品質の心拍を拒絶するために、運動センサ３０６によって出力される運動信号を利用する。幾つかの実施形態において、低品質の心拍を拒絶することは、運動センサ３０６によって出力される運動信号を分析してＰＰＧ信号中の運動アーチファクトを検出することによって実行される。検出される運動アーチファクトが所定の閾値を超えるならば、ＰＰＧ信号の一部は低品質の拍動として拒絶される。運動レベルが閾値レベルを超えないならば、ＰＰＧ信号のその部分は、本明細書に記載するように、更なる処理のためにＩＢＩ構成要素３１４及びＨＲＶ特徴抽出構成要素３１６に送信される。従って、幾つかの実施形態において、位置特定構成要素３１２は、ＰＰＧ信号の一部に時間内に対応する被験者の運動レベルを決定するために構成され、ＰＰＧ信号の一部を利用して、所定の運動レベル未満に対応する運動レベルに応答して、被験者の１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定するために構成される。
【００５４】
上記で議論したように、幾つかの実施態様において、ＩＢＩ構成要素３１４は、位置特定構成要素３１２から検出される高品質の拍動を利用し、検出される拍動を拍動間隔時系列(inter-beat  interval  time  series)に変換する。拍動間隔時系列は、ＰＰＧ信号の部分内又はＰＰＧエポック／ウィンドウフレーム内の連続的な心拍の１つ又はそれよりも多くのペアについての連続的な心拍間の期間の尺度である。幾つかの実施形態において、拍動間隔時系列信号は、ＩＢＩ構成要素３１４によって出力され、ＨＲＶ特徴構成要素３１６によって入力として受信される。以下で更に詳細に議論するように、幾つかの実施形態において、処理構成要素３０６は、少なくともＰＰＧ信号に基づいて、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定するように構成され、１つ又はそれよりも多くの血流特徴は、時間期間に亘る血流曲線の形状及び／又は血流の変動性を示す。
【００５５】
幾つかの実施形態において、ＨＲＶ特徴構成要素３１６は、ＰＰＧ信号に基づいて、時間期間に亘る被験者の心拍数変動を決定するように構成される。幾つかの実施形態において、時間期間に亘る被験者のＨＲＶは、それぞれのＰＰＧエポック又はウィンドウフレームについての拍動間隔時系列に対応する。幾つかの実施形態において、ＨＲＶ特徴構成要素３１６は、ＩＢＩ構成要素３１４によって出力されるＩＢＩ時系列(IBI  time  series)信号を入力として受信して、血圧決定のためにＩＢＩ時系列から特徴セットを抽出するように構成される。ＩＢＩ時系列から抽出される特徴セットは、時間の経過に亘る心拍数変動の特性の変化を示す心拍数変動特徴に対応する。従って、幾つかの実施形態において、ＨＲＶ特徴構成要素３１６は、ＨＲＶに基づいて、複数のＨＲＶ特徴を決定するために構成され、ＨＲＶ特徴は、時間の経過に亘る心拍数変動の特性の変化を示す。
【００５６】
幾つかの実施形態において、ＨＲＶ特徴は、時間領域線形特徴、周波数特徴、及びＩＢＩ系列(IBI  series)を不規則に記述する非線形特徴を含む、少なくとも３つの異なるクラスに分類される。幾つかの実施形態において、時間領域線形特徴は、最小、最大、平均、標準偏差百分位数(パーセンタイル)などのような、身体的特徴(physical  features)を含む。幾つかの実施形態において、周波数特徴は、周波数帯域パワー分析を利用して、例えば、適用するときに得られる係数を利用して得られる特徴、及び自己回帰パラメトリックスペクトル密度（ＰＳＤ）推定を含む。幾つかの実施形態において、非線形特徴は、非限定的に、トレンド除去ゆらぎ分析(detrending  fluctuation  analysis)（ＤＦＡ）及びマルチスケールエントロピー(multiscale  entropy)（ＭＳＥ）のような、技法を適用することによって決定される。ＤＦＡは、信号内の長距離相関を特定する技法であり、それは信号が非定常特性を有するときにも有用である。ＭＳＥ時系列分析は、より短くより長い時間スケールでの複雑性の評価、及びシステムの全体的な複雑性の定量化を可能にする。全ての個々の時間スケールに亘るエントロピー値の合計として。
【００５７】
幾つかの実施形態においては、ＨＲＶ特徴は、以下で更に詳細に議論する形態構造特徴抽出と同様に、隠れマルコフモデル(Hidden  Markov  Models)（ＨＭＭ）を用いてＩＢＩ時系列から抽出される。
【００５８】
幾つかの実施形態において、形態構造特徴構成要素３１８は、血圧予測のための形態構造特徴抽出のために構成される。幾つかの実施形態では、低品質の拍動が拒絶された後に、ＰＰＧ信号の抽出される拍動は、形態構造特徴構成要素３１８に入力される。幾つかの実施形態において、形態構造特徴構成要素３１８は、ウィンドーイング処理構成要素３１１によって出力される信号及び位置特定構成要素３１２によって出力されるＰＰＧ信号出力の両方に基づいて形態構造特徴を決定する。ウィンドーイング構成要素３１１からのＰＰＧ信号及び位置特定構成要素３１２の抽出される高品質の位置特定された心周期の両方を使用することによって、形態構造構成要素３１８は、高品質の心拍を有するＰＰＧ信号の一部のみから特徴を抽出するための基準を有する。このようにして、形態特徴抽出の精度は向上する。よって、血圧降下決定の精度を上げる。従って、幾つかの実施形態において、形態構造構成要素３１８は、ＰＰＧ信号に基づいて、時間期間に亘る血流曲線の形状の特徴の変化を示す複数のＰＰＧ形態構造特徴を決定するように構成される。
【００５９】
幾つかの実施形態において、形態構造特徴は、ＰＰＧパルスの一部から直接的に抽出され、ＰＰＧ信号の品質エントロピー、不規則性、及び周波数成分を全体的に定量化する信号処理技術からなる。幾つかの実施態様において、形態構造特徴は、ランドマークベースの特徴である。ランドマークベースの特徴は、ＰＰＧフット、最大振幅、及びＰＰＧ形状の特定の変曲点の場所のような、単一のＰＰＧ拍動間隔内の特定の形態構造特徴を定量化する。幾つかの実施態様において、形態構造特徴は、ＰＰＧ形状を、例えば、一組のガウス関数に分解することによって決定される、ＰＰＧ形状のパラメータ表示(parametrizations)である。見出されたサブ波の相対的位置及び得られた振幅は、形態構造特徴として役立つ。以下で詳細に議論する幾つかの実施形態において、ＨＲＶ／形態構造／運動特徴は、予測モデルによって導き出される。例えば、ニューラルネットワークは、上記で議論したような特徴に類似する信号の同等の表現を生む一連の畳み込み(convolutional)及び／又はタイマ電流演算(timer  current  operations)を学習するように実装される。
【００６０】
幾つかの実施態様において、形態構造特徴を抽出することは、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用することを含む。ＨＭＭは、時変スペクトルベクトルシーケンス(time-varying  spectral  vector  sequences)のモデル化(モデリング)を容易にする。ＨＭＭを用いる特徴抽出は、特徴ベクトルを抽出するために、様々なウェーブレット変換、周波数適合(マッチング)、及びスペクトル分析を実装することを含む。幾つかの実施形態において、特徴ベクトルは、（例えば）約２５ｍｓの重複分析ウィンドウ(overlapping  analysis  window)を使用して、（例えば）１０ｍｓ毎に抽出される。
【００６１】
ＨＭＭを利用するならば、ＰＰＧ信号の各３０秒部分が特徴ベクトルのシーケンスに分解される。ＨＭＭは、時間期間に亘ってＰＰＧ信号の特性の変化を決定するための特徴ベクトルの特徴抽出に適しているが、特徴抽出の他の方法が当技術分野で知られており、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく利用されてよい。
【００６２】
幾つかの実施形態において、ＨＲＶ特徴構成要素３１６及び形態構造構成要素３１８は、それらのそれぞれの出力信号を特徴変換構成要素３２０に通信するように構成される。特徴変換構成要素３２０は、ＨＲＶ特徴構成要素３１６及び形態構造特徴構成要素３１８からの両方の特徴セットを、特徴正規化及び変換を適用して振幅変動を減少させる処理ブロックへの入力として受信するように構成される。幾つかの実施形態において、正規化は、信号中の外れ値(アウトライア)が大幅に増幅され、増幅されたままであるように、信号の変化を繰り返す関数として実装される。このようにして、信号の振幅は、信号中の連続的なサンプリング点の間の変動を依然として維持しながら減少させられる。
【００６３】
幾つかの実施形態において、特徴変換構成要素３２０は、ＨＲＶ特徴セット及び形態構造特徴セットを併合し、変換された特徴セットを血圧決定構成要素２２４に出力するように構成される。幾つかの実施形態において、ＨＲＶ及び形態構造特徴セットを併合することは、第１の特徴セット（例えば、ＨＲＶ特徴）を第２の特徴セット（例えば、形態構造特徴）で拡張すること、及び組み合わせられたセットの各々の個々の特徴を正規化することを含む。幾つかの実施形態では、特徴を正規化することの代わりに、バッチ正規化が、特徴よりもむしろ深部ニューラル層(deep  neural  layers)の出力を正規化するためのニューラルネットワーク関数(neural  network  function)の一部として実装される。幾つかの実施形態において、更なる特徴変換技法は、主成分分析（ＰＣＡ）、多次元スケーリング（ＭＤＳ）、特異値分解（ＳＶＤ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、及び／又は他の特徴変換技法のような、組み合わせられたＨＲＶ及び形態構造特徴セットに実装される。幾つかの実施形態において、特徴選択方法は、特徴空間を減少させるために利用される。例えば、ニューラルネットワークの埋込層を利用する幾つかの実施形態において、特徴は、望ましい特性を備える異なる特徴空間に変換されてよい。
【００６４】
血圧決定構成要素２２４は、以下で詳細に議論する予測モデルを介して、ＰＰＧエポック又はＰＰＧ信号データの特定の（例えば）３０秒ウィンドウに亘って血圧を決定するように構成される。幾つかの実施形態では、血圧決定構成要素２２４は、２４時間期間を通じてＰＰＧ信号データの３０秒ウィンドウを集約して、１日の血圧降下を決定するように構成される。幾つかの態様において、１日の血圧降下を決定することは、被験者の身体状態（例えば、睡眠又は覚醒）にも基づく。
【００６５】
幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、運動信号に基づいて、被験者が目覚めているか或いは眠っているかを示す被験者の身体状態を決定するように構成される。幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、ウィンドーイング構成要素３１１（すなわち、運動データの３０秒ウィンドウ）から出力される運動信号を受信する。幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、運動データから運動特徴を抽出するように構成される。幾つかの実施形態において、運動特徴は、ゼロ交差(zero  crossing)の数、周期性、垂直加速度、及び運動歩調、及び／又は他の運動特徴のような、瞬間的運動特性を含む。幾つかの実施形態において、運動データ特徴抽出は、上記で議論したような形態構造特徴抽出と類似の方法で実行される。例えば、ＨＩＭと類似の方法で実装される長−短メモリ構造を有するニューラルネットワーク又はＨＭＭを利用することによって。幾つかの実施形態において、運動特徴は、以下に議論するような予測モデルを使用して抽出される。
【００６６】
幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、ＰＰＧ信号データを処理して、（例えば、位置特定構成要素３１２及びＩＢＩ構成要素３１４を介して）上記で議論したＨＲＶ特徴構成要素３１６によって実行されるのと類似の方法でＨＲＶ特徴を抽出するように構成される。幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、動作特徴セット及びＨＲＶ特徴セットを正規化し且つ被験者の身体状態を決定するために利用される単一の特徴セットに併合するように構成される。幾つかの実施形態において、運動データ特徴セット及びＨＲＶ特徴セットの正規化及び併合は、上記で議論したように、特徴変換構成要素３２０によって実行されるのと類似の方法で実施される。
【００６７】
幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、併合された運動特徴セット及びＨＲＶ特徴セットに基づいて被験者のエントロピー勾配(entropy  gradient)を決定することによって、被験者身体状態を決定するように構成される。エントロピーは、心拍数についての不規則性の尺度である。幾つかの実施形態において、エントロピーは、心拍数がより規則的になるにつれて減少し、それは時間の経過に亘って組み合わせられた特徴セットのＨＲＶ特徴に反映される。被検者が寝ている間に、エントロピーは、典型的には減少し、心拍数は、より規則的になり、それは時間の経過に亘って組み合わされた特徴セットの運動特徴に反映される。エントロピーは、拍動間隔時系列、心拍数変動性、様々なＨＲＶ特徴及び運動特徴の決定、及び／又は他の情報に基づいて決定されることができる。エントロピーが増加すると、これは心拍数及びＩＢＩ時系列がより不規則になることと相関する。幾つかの実施形態において、被験者のエントロピーを決定することは、ＩＢＩ時系列から抽出されるＨＲＶ特徴を利用する不規則性の尺度に基づく。幾つかの実施形態において、エントロピーを決定することは、時系列データに亘る変動の予測不可能性及び規則性の量を定量化するために使用される技術である近似エントロピー(approximate  entropy)（ＡｐＥｎ）を利用することを含む。
【００６８】
幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、時間期間に亘る継続的な方法において複数のＨＲＶ特徴及び運動信号を利用して、被験者のエントロピー勾配を決定するように構成される。幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、身体状態が、エントロピー勾配が（例えば、時間のエポックから次のエポックに）減少することに応答する覚醒状態であることを決定するように構成される。幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、身体状態が、エントロピー勾配が（例えば、時間の１つのエポックから次のエポックに）増加することに応答する睡眠状態であることを決定するように構成される。幾つかの実施形態において、睡眠状態及び覚醒状態を識別するためにエポックを分類することは、運動特徴及びＨＲＶ特徴の組み合わせに対する予備訓練されたベイジアン線形識別関数を利用することに基づく。幾つかの実施形態において、睡眠／覚醒エポックの分類は、専ら、運動特徴、ＨＲＶ特徴、及び／又はそれらの組み合わせに基づく。幾つかの実施形態において、身体状態構成要素３２２は、個々の時間フレーム又はエポックを覚醒又は睡眠のいずれかに分類するように構成される。割り当てられるクラスは、２４時間に亘って血圧降下を決定するために、ＢＰ決定構成要素３２４に入力される。
【００６９】
幾つかの実施形態において、ＢＰ決定構成要素３２４は、（以下に記載する）オフライントレーニング段階で訓練されるＢＰ予測モデルを含む。幾つかの実施形態において、外部リソース３２６は、ＢＰ予測モデルを含み、ＢＰ決定構成要素３２４は、外部リソース３２６を介してＢＰ予測モデルにアクセスするように構成される。幾つかの実施形態において、ＢＰ決定構成要素３２４は、ＢＰ予測モデルに情報を提供し且つ／或いはＢＰ予測モデルから情報を受信するように構成される。幾つかの実施形態において、ＢＰ予測モデルは、機械学習モデル及び／又はアルゴリズム、ニューラルネットワーク、及び／又は他の予測モデルであり、且つ／或いはそれらを含む。幾つかの実施形態において、外部リソース３２６は、ＢＰ予測モデルを訓練するためのサンプルデータを含む。幾つかの実施形態において、サンプルデータは、第三者専有のデータソースを含む多数のソースから収集される。幾つかの実施形態において、ＢＰ決定構成要素３２４は、ＢＰ予測モデルであり、且つ／或いはＢＰ予測モデルを含む。
【００７０】
幾つかの実施形態において、ＢＰ決定構成要素３２４は、１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態分類を予測モデルに提供して、予測モデルに、少なくとも１つ以上の血流特徴及び身体状態分類に基づいて少なくとも１つ以上の血流特徴及び身体状態分類に基づいて、（例えば、２４時間の）時間期間に亘る被験者の血圧及び血圧降下を予測させるように構成される。
【００７１】
ここで図３と共に図４を参照する。図４は、ＢＰ予測モデルを訓練するための例示的な実施形態を描写している。図４に示すように、図４は、外部リソース４２６と通信する例示的な予測モデル４２４を描写している。予測モデル４２４は、オフライントレーニングモードで作動し、トレーニング予測モデル４２４のためのトレーニングデータを得るために外部リソース４２６にアクセスするように構成される。トレーニングデータは、オフライントレーニングモード中にのみ使用され、オンライン操作モード（例えば、本明細書に記載するシステム１００によって実行される操作）では利用されない。
【００７２】
幾つかの実施形態において、予測モデル４２４は、血圧及び血圧降下予測を生成するために訓練され利用される、１つ又はそれよりも多くのニューラルネットワーク、機械学習モデル及び／又はアルゴリズム、及び／又は他の予測モデルを含む。一例として、ニューラルネットワークは、ニューラルユニット（又は人工ニューロン）の大きな集合に基づいてよい。ニューラルネットワークは、生物学的な脳（例えば、軸索によって接続される生物学的ニューロンの大きな集団を介して）働く方法を緩やかに模倣してよい。ニューラルネットワークの各ニューラルユニットは、ニューラルネットワークの他の多くのニューラルユニットと接続されてよい。そのような接続は、接続されるニューラルユニットの活性化状態に対するそれらの影響において強制的又は抑制的であることができる。幾つかの実施形態において、各々の個々のニューラルユニットは、全てのその入力の値を一緒に結合する加算関数(summation  function)を有してよい。
【００７３】
幾つかの実施形態において、各接続（又はニューラルユニット自体）は、信号が他のニューラルユニットに伝播する前に信号が閾値を超えなければならないような閾値関数(threshold  function)を有してよい。これらのニューラルネットワークシステムは、明示的にプログラムされるというよりもむしろ、自己学習的であってよく、訓練されてよく、従来的なコンピュータプログラムと比較して、問題解決の特定の領域において、有意により良好に機能することができる。幾つかの実施形態において、ニューラルネットワークは、（例えば、信号経路が、前方層から後方層に横断する場合）複数の層を含んでよい。幾つかの実施形態では、誤差逆伝搬(バックプロパゲーション)技法がニューラルネットワークによって利用されてよく、その場合、「前方(front)」ニューラルユニット上の重みをリセットするために順方向刺激が使用される。幾つかの実施形態において、ニューラルネットワークのための刺激及び抑制は、よりカオス的で複雑な様式で相互作用する接続を伴って、より自由に流れて(free-flowing)よい。幾つかの実施形態において、予測モデルは、外部リソース４２６を使用してオフライン段階中に訓練される。
【００７４】
幾つかの実施形態において、予測モデルを訓練することは、既知の検証された血圧値を有する血圧読取値を取得することを含む。外部リソース４２６は、トレーニング予測モデル４２４のために利用されるトレーニングデータベースを含む。幾つかの実施態様において、予測モデル４２４は、予測モデルトレーニングデータを検索するために外部リソース４２６を照会するように構成される。予測モデルトレーニングデータは、多数のソース（例えば、ヘルスケア／医療ウェブサイト、医学雑誌、オンラインライブラリ及びデータベース、医療介護施設、並びに既知の血圧値を有するＰＰＧデータサンプルの他のソース）からの既知の血圧値を有するＰＰＧ信号データを含んでよい。幾つかの実施形態において、トレーニングは、予測モデルトレーニングデータを検索した後に、先ず予測モデルトレーニングデータから特徴を抽出することによって開始する。
【００７５】
幾つかの実施形態において、トレーニングデータ特徴抽出は、例えば、それぞれ、ＨＲＶ特徴構成要素３１６及び形態構造特徴構成要素３１８によってそれぞれ実行されるＨＲＶ特徴抽出及び形態構造特徴抽出と同様に、上記で議論したのと類似の方法で実行される。幾つかの実施形態において、形態構造特徴は、ＨＲＶ特徴と同様に、トレーニングデータから抽出される。幾つかの実施形態では、トレーニングデータから抽出される形態構造特徴セット及びＨＲＶ特徴セットが併合され、単一のトレーニング特徴に結合される。特徴セットの併合及び結合は、上記で議論したのと類似の方法で実行される。結果として得られる単一のトレーニング特徴セットは、予測モデル４２４への入力として実装され、外部リソース４２６に格納される既知の血圧値の対応する出力にマッピングされる。幾つかの実施形態において、予測モデル４２４は、トレーニングデータサンプルに対応する人口統計学的情報を含むように構成される。
【００７６】
幾つかの実施形態において、トレーニング予測モデル４２４は、血圧予測のための操作モードの間に、入力及び重みが予測モデル４２４に被験者の血圧レベルを予測させるように、最適化された重み行列(weight  matrices)を開発することによって実行される。幾つかの実施形態において、トレーニング予測モデル４２４のための入力は、トレーニングデータから抽出される特徴ベクトルを含む。幾つかの実施形態において、特徴ベクトルは、ＰＰＧ信号の特性の変化に対応する。幾つかの実施態様において、予測モデル４２４は、所与の入力特徴ベクトルのためにニューラルネットワークによって生成される出力が期待される出力と比較されるときに訓練される。幾つかの実施形態において、予測モデルは、長期及び短期メモリ（ＬＳＴＭ）、ゲート付き反復単位(gated  recurrent  units)（ＧＲＵ）、畳み込み神経アーキテクチャ(convolution  neural  architectures)（拡張(dilated)、ストライド(strided)、残留ベース(residual-based)、スキップ(skipped)、因果関係(causal)）、ドロップアウト又は敵対的構成要素（例えば、ドメイン敵対的分類器(domain  adversarial  classifier)）のような正規化技法、カプセル層、及び／又は他の予測モデルを利用する。
【００７７】
誤差逆伝搬の間、ネットワークは、全てのトレーニングサンプルセットについて最小の誤差が達成されるまで、入力特徴ベクトルをトレーニングセットに繰り返し提示して重みを調整することによって、重みのマッピング機能を学習する。誤差相関は、出力と期待される出力との間の差から決定される。重みは、誤差を減少させるために調整される。よって、入力特徴セットを対応するデータセットの血圧値にマッピングすることによって、予測モデル４２４は、順方向パス及び逆伝搬の連続的な反復を通じて訓練される。トレーニング中、重みは、ニューラルネットワークの層の各層についてのバイアスと共に、最初にランダム化される(randomized)。ニューラルネットワークの層を通じて入力特徴ベクトルを順方向に通過させ且つ逆伝搬させることによって、重み付け係数についての誤差を決定することができる。係数を調整し、順方向通過及び誤差逆伝搬を反復的に繰り返すことによって、誤差を無視できるレベルの誤差に減少させることができる。
【００７８】
幾つかの実施形態において、トレーニング予測モデル４２４は、被験者の人口統計学的情報に基づいて各トレーニングデータセットを分類するために、トレーニングデータに対応する人口統計学的情報を利用することを含む。人口統計学的情報は、被験者の身体的特徴、関連する病歴、及び他の被験者の人口統計学的データ（例えば、年齢、ボディマスインデックス(体格指数)、性別、身長、体重、以前の血圧サンプル、及び心血管疾患を含む以前の医療状態）を含む。
【００７９】
幾つかの実施形態では、オフライントレーニング段階において、外部リソース４２６は、トレーニングデータとして履歴ユーザテンプレートを提供してよい。幾つかの実施形態では、被験者が、外部ソースによって検証されたＰＰＧ信号、人口統計学的データ、及び血圧値を含む履歴ユーザテンプレートをトレーニングデータとして入力してよい。血圧値の検証は、医院で医療提供者によって行われることができる。例えば、ウェアラブルデバイス１０２は、被験者が医院にいる間に記録されるトレーニングＰＰＧデータセットを記録してよい。ＰＰＧデータを検証するために、被験者は、血圧カフと共に体外血圧読取りを同時に行う。血圧カフ読取値は、ＰＰＧ信号データと共に、被験者についてのＰＰＧテンプレートとして、インターネットを介して、外部リソース４２６に送信されることができる。オフライントレーニングモードにおいて、予測モデル４２４は、被験者についてのＰＰＧテンプレートを抽出して、入力としてのＰＰＧ信号及び出力としての検証された血圧値で予測モデルを訓練するように構成される。
【００８０】
ひとたび訓練されると、予測モデル４２４は、血圧予測を行う際にトレーニングデータを更に利用しない。加えて、予測モデル４２４は、血圧降下を予測及び／又は他の方法で決定するために、実際の血圧測定値を必要としない。上述のように、システム１００（図１Ａ）は、ＰＰＧ及び動作センサ情報に基づいて血圧降下を予測及び／又は決定する。動作モードにおいて、予測モデル４２４は、処理構成要素３０６を介して、（複数の）被験者１０１のＰＰＧ信号データに対応する特徴セットを受信する。次に、訓練された予測モデル４２４は、位置特定構成要素１１１によって出力される各ＰＰＧウィンドウについての血圧レベルの予測を出力する。
【００８１】
ここで図３に戻ると、幾つかの実施形態において、ＢＰ決定構成要素３２４は、被験者（例えば、図１に示す被験者１０１）によって着用される運動センサ及びＰＰＧから決定される情報（例えば、ＨＲＶ特徴、運動特徴、覚醒又は睡眠分類など）、被験者の人口統計学的情報、被験者の過去の血圧、ＰＰＧ形態構造テンプレート、及び／又は被験者の他の個人データから決定される情報を、訓練された予測モデル４２４に入力するように構成される。幾つかの態様において、被験者の人口統計学的情報は、非限定的に、年齢、ボディマスインデックス、性別、身長、体重、以前の血圧サンプル、以前の心血管疾患を含む医療状態、及び被験者の他の人口統計学的情報を含んでよい。被験者の人口統計学的情報を用いて、訓練された予測モデル４２４によって作成される血圧予測の精度を更に高めることができる。
【００８２】
幾つかの実施形態において、血圧降下決定は、予測モデル４２４に、身体状態構成要素３２２によって決定される覚醒／睡眠状態と共にＰＰＧ信号データの３０秒エポック毎の各血圧予測を格納させることによって、実行される。個々のＰＰＧ信号エポックについての２４時間期間の血圧予測を集約することに応答して、幾つかの実施形態において、予測モデル４２４は、データを２つのカテゴリに分割させる。幾つかの実施形態では、第１のカテゴリは、日中血圧予測を指す一方で、第２のカテゴリは、図２に示すように、夜間血圧予測を指す。幾つかの実施形態において、予測モデル４３０は、図２において上記で議論したように、平均日中血圧及び夜間血圧を決定させ、図２において上記で議論したのと同様に、平均日中血圧で除された日中血圧及び夜間血圧の差に基づいて血圧降下を決定する。次に、各々の所与の日について、血圧降下は、処理構成要素３０６によって出力される。幾つかの実施形態において、血圧降下は、上記で議論したように、降下、非降下、極度の降下、又は逆降下のいずれかとして範疇分けされる。従って、血圧降下を決定すると、処理構成要素３０６は、血圧降下をウェアラブルデバイス１０８に伝達させるように構成される。
【００８３】
幾つかの実施形態において、ＢＰ決定構成要素３２４は、絶対血圧を決定するように構成される。絶対血圧レベルを決定することは、被験者の較正された血圧読取値を受信することを含む。幾つかの実施形態では、ＰＰＧ信号は、絶対血圧ではなく、相対血圧を提供するので、ＢＰ決定構成要素３２４は、相対血圧を絶対血圧に較正するための基準として使用するために外部血圧読取値を受信するように構成される。
【００８４】
幾つかの実施形態において、較正信号を受信することは、標準的なカフデバイスを用いて血圧読取りを行う被験者を含む。幾つかの実施形態において、被験者は、外部医療提供者で標準的なカフデバイスを用いて行われる血圧読取値を有してよい。次に、医療提供者は、例えば、外部リソース３２６を介して、血圧読取値をシステム３００に提供してよい。幾つかの実施形態において、カフデバイスを用いて血圧読取りを行ったならば、被験者は、ユーザインターフェース１０８を介して較正された血圧読取値を入力してよい。較正された血圧読取値を受信したならば、ＢＰ決定構成要素３２４は、未知のオフセットを有するｍｍＨｇにおける相対血圧というよりもむしろ、ｍｍＨｇにおける絶対血圧値を出力してよい。相対血圧は、被験者の平均血圧に近いゼロ点を含む。従って、較正された信号を分析することによって、オフセットを決定することができる。よって、単一の較正信号を用いて、全２４時間読取値についてのオフセットを決定することができる。
【００８５】
幾つかの実施態様において、外部リソース３２６は、情報源（例えば、データベース、ウェブサイトなど）、システム３００に参加する外部実体（例えば、ユーザＰＰＧ形態構造テンプレート、絶対血圧較正情報、人口統計学的データなどを容易にする医療提供者）、及び／又は他のリソースを含む。例えば、外部リソース３２６は、モデル、及び／又は他の情報を訓練するためのＰＰＧ形態構造トレーニングデータソースを含んでよい。ＰＰＧ形態構造トレーニングデータは、被験者の病歴に関連してよく、被験者の心血管の健康に関連する他の様々な履歴的、人口統計学的、医療的情報を含んでよい。幾つかの実施形態において、外部リソース３２６は、情報の通信を容易にする構成要素、システム３００の外部の１つ又はそれよりも多くのサーバ、ネットワーク（例えば、インターネット）、電子記憶装置、Ｗｉ−Ｆｉ技術に関連する機器、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術に関連する機器、データ入力デバイス、センサ、スキャナ、個人ユーザに関連するコンピューティングデバイス、及び／又は他のリソースを含む。幾つかの実装では、本明細書で外部リソース３２６に帰属される機能性の一部又は全部が、システム３００に含まれるリソースによって提供されてよい。外部リソース３２６は、有線及び／又は無線接続を介して、ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク及び／又はインターネット）を介して、移動体技術を介して、Ｗｉ−Ｆｉ技術を介して、及び／又は他のリソースを介して、処理構成要素３０６、ウェアラブルデバイス３０２、電子記憶装置３２８、及び／又はシステム３００の他の構成要素と通信するように構成されてよい。
【００８６】
幾つかの実施態様において、電子記憶装置３２８は、情報を電子的に格納する電子記憶媒体を含む。電子記憶装置３２８の電子記憶媒体は、システム３００と一体的に提供される（すなわち、実質的に取り外し不能な）システム記憶装置、及び／又は、例えば、ポート（例えば、ＵＳＢポート、ファイヤワイヤポートなど）又はドライブ（例えば、ディスクドライブなど）を介してシステム３００に取り外し可能に接続可能な取り外し可能に接続可能なリムーバブル記憶装置の一方又は両方を含んでよい。電子記憶装置３２８は、光学的に読取可能な記憶媒体（例えば、光ディスクなど）、磁気的に読取可能な記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブなど）、電荷ベースの記憶媒体（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなど）、ソリッドステート記憶媒体（例えば、フラッシュドライブなど）、クラウド記憶装置、及び／又は他の電子的に読取可能な記憶媒体のうちの１つ又はそれよりも多くを含んでよい。電子記憶装置３２８は、ソフトウェアアルゴリズム、処理構成要素３０６によって決定される情報、ウェアラブルデバイス３０２及び／又は外部コンピューティングシステム（例えば、外部リソース３２６）を介して受信される情報、及び／又はシステム３００が本明細書に記載するように機能することを可能にする他の情報を格納してよい。電子記憶装置３２８は、（全体的に又は部分的に）システム３００内の別個の構成要素であってよく、或いは電子記憶装置３２８は、（全体的又は部分的に）システム３００の１つ又はそれよりも多くの他の構成要素（例えば、処理構成要素３０６）と一体的に提供されてよい。
【００８７】
ここで図５を参照すると、図５は、血圧降下を非侵襲的に決定するための方法５００を図示している。システムは、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ及び／又は他の構成要素を含む。１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、コンピュータプログラム構成要素を実行する機械可読命令によって構成される。コンピュータプログラム構成要素は、ウィンドーイング構成要素、位置特定構成要素、ＩＢＩ構成要素、ＨＲＶ特徴構成要素、形態構造特徴構成要素、特徴変換構成要素、身体状態構成要素、及び血圧決定構成要素を含む。以下に提示する方法５００の操作は、例示的であることを意図する。幾つかの実施形態において、方法５００は、記載していない１つ又はそれよりも多くの追加的な操作を用いて及び／又は議論した操作のうちの１つ又はそれよりも多くを用いて達成されてよい。加えて、方法５００の操作が図５に図示される且つ以下に記載される順序は、限定的であることを意図しない。
【００８８】
幾つかの実施形態において、方法５００は、１つ又はそれよりも多くの処理デバイス（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、状態機械、及び／又は情報を電子的に処理する他の機構）において実装される。１つ又はそれよりも多くの処理デバイスは、電子記憶媒体に電子的に格納される命令に応答して、方法５００の操作の一部又は全部を実行する１つ又はそれよりも多くのデバイスを含んでよい。１つ又はそれよりも多くの処理デバイスは、ハードウェア、ファームウェア、及び／又は方法５００の動作のうちの１つ又はそれよりも多くの実行のために特に設計されたソフトウェアを通じて構成される、１つ又はそれよりも多くのデバイスを含んでよい。
【００８９】
幾つかの実施形態において、方法は、時間期間に亘ってＰＰＧセンサからの出力ＰＰＧ信号を受信し且つ時間期間に亘って加速度計からの出力運動信号を受信することによって、操作５０２で開始する。幾つかの実施態様において、操作５０２は、図３のウィンドーイング構成要素３１１と同じ又は類似の処理構成要素によって実行される。
【００９０】
操作５０４で、少なくともＰＰＧ信号に基づいて、時間期間に亘る血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定する。幾つかの実施態様において、操作５０４は、図３のＨＲＶ特徴構成要素３１６及び／又は形態構造特徴構成要素３１８と同じ又は類似の処理構成要素によって実行される。
【００９１】
操作５０６で、方法は、運動信号に基づいて、被験者が目覚めているか或いは眠っているかを示す、被験者の身体状態を決定することを含む。幾つかの実施態様において、操作５０６は、図３の身体状態構成要素３２２と同じ又は類似の処理構成要素によって実行される。
【００９２】
操作５０８で、方法は、１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態を予測モデルに提供すること、並びに、予測モデルに、少なくとも１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び身体状態に基づいて時間経過に亘る被験者の血圧降下を決定させることを含む。幾つかの実施態様において、操作５０８は、図３の血圧決定構成要素３２４と同じ又は類似の処理構成要素によって実行される。
【００９３】
操作５１０で、方法は、ウェアラブルデバイスへの血圧降下の伝達を引き起こすことによって終了してよい。幾つかの実施形態において、操作５１０は、図３の血圧決定構成要素３２４と同じ又は類似の処理構成要素によって実行される。
【００９４】
請求項において、括弧内に置かれる如何なる参照符号も、請求項を限定するものと解釈されてならない。「含む(comprising)」又は「含む(including)」という語は、請求項に列挙される要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を除外しない。幾つかの手段を列挙するデバイス請求項において、これらの手段の幾つかは、１つの同一の品目のハードウェアによって具現されてよい。単数形の要素の表現は、これらの要素が複数存在することを除外しない。幾つかの手段を列挙する如何なるデバイス請求項においても、これらの手段の幾つかは、１つの同じの品目のハードウェアによって具現されてよい。特定の要素が相互に異なる従属項において列挙されているという単なる事実は、これらの要素を組み合わせにおいて用い得ないことを示すさない。
【００９５】
上記に提供される記述は、現在最も実用的で好ましいと考えられるものに基づいて例示の目的のために詳細を提供するが、そのような詳細は、専らその目的のためのものであり、本開示は、明示的に開示される実施形態に限定されず、むしろ添付の請求項の精神及び範囲内にある修正及び均等な構成をカバーすることを意図することが理解されるべきである。例えば、本開示は、可能な範囲で、任意の実施形態の１つ又はそれよりも多くの特徴(構成)を任意の他の実施形態の１つ又はそれよりも多くの特徴(構成)と組み合わせ得ることを想定することが理解されるべきである。
【図１Ａ】
2021519168.tif 000004
【図１Ｂ】
2021519168.tif 000005
【図２Ａ】
2021519168.tif 000006
【図２Ｂ】
2021519168.tif 000007
【図３】
2021519168.tif 000008
【図４】
2021519168.tif 000009
【図５】
2021519168.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月5日(2020.10.5)
【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】
機械学習モデルを介して被験者における血圧降下を決定するシステムであって、当該システムは、
前記被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスであって、
前記被験者の血流に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される光電脈波（ＰＰＧ）センサと、
前記被験者の運動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される運動センサとを含む、
ウェアラブルデバイスと、
該ウェアラブルデバイスに動作的に連結される１つ又はそれよりも多くのプロセッサであって、機械可読命令によって、
時間期間に亘って前記ＰＰＧセンサから出力ＰＰＧ信号を受信し、
前記時間期間に亘って前記運動センサから出力運動信号を受信し、
少なくとも前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流の変動性及び／又は血流曲線の形状を示す、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定し、
前記運動信号に基づいて、前記被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す、前記被験者の身体状態を決定し、
前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態を機械学習モデルに提供し、
該機械学習モデルに、少なくとも前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態に基づいて前記時間期間に亘る前記被験者の血圧降下を決定させ、
前記ウェアラブルデバイスへの前記血圧降下の伝達を引き起こす、
ように構成される、
１つ又はそれよりも多くのプロセッサとを含む、
システム。
【請求項２】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定ことが、
前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記被験者の心拍数変動性（ＨＲＶ）を決定することと、
該ＨＲＶに基づいて、前記時間期間に亘る前記心拍数変動性の特性の変化を示す、複数のＨＲＶ特徴を決定することと、
前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流曲線の形状の特性の変化を示す、複数のＰＰＧ形態構造特徴を決定することと、
前記機械学習モデルを利用して、少なくとも前記複数のＨＲＶ特徴及び／又は前記複数のＰＰＧ形態構造特徴に基づいて前記時間期間に亘る血圧を決定することと、
時間の経過に亘って前記血圧に基づいて前記血圧降下を決定することとを含む、
ように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記身体状態を決定することが、
前記時間期間に亘る継続的な方法において前記複数のＨＲＶ特徴及び前記運動信号を利用して前記被験者のエントロピー勾配を決定することと、
該エントロピー勾配が減少することに応答して、前記身体状態が覚醒状態にあると決定することと、
前記エントロピー勾配が増大することに応答して、前記身体状態が睡眠状態であると決定することとを含む、
ように構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することが、
前記ＰＰＧ信号の部分のＰＰＧ形態構造を決定することと、
前記ＰＰＧ信号の前記部分の予期される形状を決定することと、
前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記ＰＰＧ形態構造が前記ＰＰＧ形態構造の前記予期される形状に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
ように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することが、
前記ＰＰＧ信号の部分に時間において対応する前記被験者の運動レベルを決定することと、
前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記運動レベルが所定の運動レベル未満に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
ように構成される、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記身体状態を決定することは、前記運動信号から複数の運動特徴を抽出することを含み、前記複数のＨＲＶ特徴、前記複数の形態構造特徴、及び前記複数の運動特徴は、少なくとも部分的に、１つ又はそれよりも多くの機械学習モデルを利用して抽出される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
機械学習モデルを介して被験者における血圧降下を決定する方法であって、
当該方法は、前記被験者によって着用されるように構成されるウェアラブルデバイスであって、前記被験者の血流に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される光電脈波（ＰＰＧ）センサと、前記被験者の運動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される運動センサとを含む、ウェアラブルデバイスと、該ウェアラブルデバイスに動作的に連結される１つ又はそれよりも多くのプロセッサであって、機械可読命令によって構成される、１つ又はそれよりも多くのプロセッサとによって実装され、当該方法は、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、時間期間に亘って前記ＰＰＧセンサから出力ＰＰＧ信号を受信することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記時間期間に亘って前記運動センサから出力運動信号を受信することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、少なくとも前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流の変動性及び血流曲線の形状を示す、１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記運動信号に基づいて、前記被験者が目を覚ましているか或いは眠っているかを示す、前記被験者の身体状態を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態を機械学習モデルに提供することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記機械学習モデルに、少なくとも前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴及び前記身体状態に基づいて前記時間期間に亘る前記被験者の前記血圧降下を決定させることと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ウェアラブルデバイスへの前記血圧降下の伝達を引き起こすこととを含む、
方法。
【請求項８】
当該方法は、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記被験者の心拍数変動性（ＨＲＶ）を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＨＲＶに基づいて、前記時間期間に亘る前記心拍数変動性の特性の変化を示す、複数のＨＲＶ特徴を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号に基づいて、前記時間期間に亘る前記血流曲線の形状の特性の変化を示す、複数のＰＰＧ形態構造特徴を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記機械学習モデルを利用して、少なくとも前記複数のＨＲＶ特徴及び／又は前記複数のＰＰＧ形態構造特徴に基づいて、前記時間期間に亘る血圧を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、時間の経過に亘って前記血圧に基づいて前記血圧降下を決定することとを更に含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記被験者の前記身体状態を決定することは、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記時間期間に亘る継続的な方法において前記複数のＨＲＶ特徴及び前記運動信号を利用して前記被験者のエントロピー勾配を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記エントロピー勾配が減少することに応答して、前記身体状態が覚醒状態にあると決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記エントロピー勾配が増大することに応答して、前記身体状態が睡眠状態であると決定することとを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することは、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の部分のＰＰＧ形態構造を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の前記部分の予期される形状を決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記ＰＰＧ形態構造が前記ＰＰＧ形態構造の前記予期される形状に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することは、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の部分に時間において対応する前記被験者の運動レベルを決定することと、
前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサを用いて、前記ＰＰＧ信号の前記部分を利用して、前記運動レベルが所定の運動レベル未満に対応することに応答して、前記被験者の前記１つ又はそれよりも多くの血流特徴を決定することとを含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記身体状態を決定することは、前記運動信号から複数の運動特徴を抽出することを含み、前記複数のＨＲＶ特徴、前記複数の形態構造特徴、及び前記複数の運動特徴は、少なくとも部分的に、１つ又はそれよりも多くの機械学習モデルを利用して抽出される、請求項７に記載の方法。
【国際調査報告】
2021519168.tif 000011
2021519168.tif 000012
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