(57)【要約】  光電式容積脈波記録法ＰＰＧ信号から情報をモデル化及び抽出する方法は、ＰＰＧ信号を、長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化すること１０２を含む。本方法は、モデル化された長期及び短期周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約すること１０４を更に含む。
2021503973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光電式容積脈波記録法ＰＰＧ信号からの情報のモデル化及び抽出をコンピュータによって実現する方法であって、
前記ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化するステップと、
前記モデル化された長期及び短期間周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、前記ＰＰＧ信号に含まれる前記情報を要約するステップと、を有する、方法。
【請求項２】
前記分解及びモデル化するステップが、
曲線位置合わせを行うことによって前記短期周期成分をモデル化するステップであって、前記曲線位置合わせは、前記ＰＰＧ信号における異なるパルスに対応する曲線を整合させることを含む、ことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記短期周期成分をモデル化するステップは、
前記ＰＰＧ信号における各パルスを別々にモデル化することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
各パルスは、前記パルスに非パラメトリック関数を適合することによってモデル化される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
各パルスは、前記パルスにスプライン関数を適合することによってモデル化される、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記パルスは、前のパルスについての情報が次のパルスを適合する際に使用される再帰的手順を使用してモデル化される、請求項３、４又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記パルスは、カルマンフィルタを用いてモデル化される、請求項３から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記長期周期成分は、前記ＰＰＧ信号のエンベロープを含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記分解及びモデル化するステップは、
前記長期周期成分をスプライン関数を用いてモデル化することを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記分解及びモデル化するステップは、前記スプライン関数を、前記ＰＰＧ信号内の個々のパルスの１つ以上の極大値又は１つ以上の極小値に適合させることを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＰＰＧ信号の前記モデル化された長期及び／又は短期周期成分に基づいて、形状パラメータの分布を出力するステップを更に有する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＰＰＧ信号の前記モデル化された長期及び／又は短期周期成分の形状パラメータ間の１つ以上の相関を分析するステップを更に有する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記モデル化された長期周期成分及び／又は前記モデル化された短期周期成分を使用して、患者を監視し、及び／又は疾患を診断するステップを更に有する、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
光電式容積脈波記録法ＰＰＧ信号からの情報をモデル化及び抽出するように構成されたシステムであって、
前記ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化し、
前記モデル化された長期及び短期周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、前記ＰＰＧ信号に含まれる前記情報を要約するように構成された、システム。
【請求項１５】
コンピュータ可読コードを備えるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ可読コードは、好適なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、前記コンピュータ又はプロセッサに請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行させるように構成されている、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、ＰＰＧ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ、光電式容積脈波記録法）信号から情報をモデル化し、抽出するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の一般的な背景は、光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）信号である。心臓から遠くに位置しているとき、ＰＰＧ（光電式容積脈波記録法）信号は、心拍数及び心臓の力についての情報だけでなく、とりわけデバイスの位置での圧力、運動、動脈弾性、血圧、末梢皮膚の灌流及び呼吸についての情報も伝達する。ＰＰＧ信号は、より広い意味における健康状態の広範な分析に使用することができる。一方で、このことはＰＰＧを非常にリッチな信号にし、他方では、その複雑さの原因にもなる。
【０００３】
実際には、ＰＰＧ信号をモデル化し、その成分を理解することは、依然として困難な未解決問題である。これまでの開発の大部分は、単離された情報、例えば心拍数及び呼吸数を取得することに焦点を当ててきた。
【０００４】
更に、提案される方法は、解釈することが困難な場合があったり（例えば、高次自己回帰（Ｔａｒａｓｓｅｎｋｏ＆Ｆｌｅｍｉｎｇ  ２００９））、又はＰＰＧに含まれる生理学的情報を部分的にしか理解できなかったりする場合がある（例えば、呼吸（Ｔｏｗｎｓｅｎｄ＆Ｃｏｌｌｉｎｓ，２００３）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のように、ＰＰＧ信号を分析する現在の方法は、抽出する情報の量が限定される場合があり、結果として得られるデータの複雑さにより、解釈が困難な場合がある。更に、ＰＰＧ信号から様々な生理学的値を抽出及び監視する、より包括的な方法では（例えば、Ｄｅｋｋｅｒ，２００３を参照）、推論は概ね形状に基づいていない（例えば、そのような方法は、ＰＰＧ信号内のパルスの形状プロファイルを考慮していない場合がある）。実際に、形状を扱うモデル（例えば、既存のモデル）は、形状を決定論的と仮定するという制限がある（例えば、ＰＰＧパルスは特定の形状であり、特定のパラメトリック関数を用いてモデル化され得る、と仮定する）。
【０００６】
更に、これまで提案されたアプローチの大部分は、ノイズ又は病的状態の場合に機能しなかったり、一部の疾患（例えば不整脈）に特別に適していたりするので、患者の選択されたカテゴリにしか適用できない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書に記載する方法及びシステムは、これらの問題及び他の問題のいくつかを改善することを目的とする。本出願は、光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）信号からの情報をモデル化及び抽出する革新的方法を記載する。いくつかの例示的実施形態では、長期及び短期周期成分を別々に分解及びモデル化する２段階アプローチが記載される。
【０００８】
いくつかの実施形態では、結果として得られるシステムは自己完結型で、自動化され、ＰＰＧ信号のリッチな情報を維持しつつ、データの優れた圧縮を提供する。ユーザは、適合精度の向上又はデータの高い圧縮を達成するために、パラメータを調整することができる。アルゴリズムの出力は、単純な推定ではなく、適合パラメータの分布を提供することで、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約する。本方法は、例えば、場合によっては他の測定と組み合わせて、非干渉的かつ連続的なリアルタイム監視用デバイスにおいて実現可能である。したがって、本方法は、とりわけ様々な疾患の診断に、用途を見出すことができる。
【０００９】
第１の態様によれば、光電式容積脈波記録法ＰＰＧ信号から情報のモデル化及び抽出をコンピュータによって実現する方法が提供される。本方法は、ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化することと、モデル化された長期及び短期周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約することと、を含む。
【００１０】
このようにして、データリッチなＰＰＧ信号が、当該信号の長期成分のモデルに関連付けられたパラメータ及び短期成分に関連付けられたパラメータへと、圧縮及び低減されることができる。これは、ＰＰＧ信号を記憶するのに必要な計算ストレージスペースを低減するが、以下に示すように、依然として、元のＰＰＧ信号の詳細かつ高度に正確な再構成を行うことを可能にする。更に、モデル化から出力されるパラメータは、異常の監視及び診断を可能にする。
【００１１】
第２の態様によれば、光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）信号からの情報をモデル化及び抽出するように構成されたシステムが提供される。本システムは、ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化し、モデル化された長期及び短期周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約するように構成される。
【００１２】
第３の態様によれば、コンピュータ可読コードを組み込んだ非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読コードは、好適なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、コンピュータ又はプロセッサに上記の方法を実行させるように構成されたコンピュータプログラム製品が提供される。
【００１３】
本発明のこれらの態様及び他の態様は、以下に記載する実施形態から明らかであり、これらを参照して解明されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態による例示的な方法を示す。
【図２ａ】いくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分としてどのように分解及びモデル化され得るかを図示する例示的なプロットを示す。
【図２ｂ】いくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分としてどのように分解及びモデル化され得るかを図示する例示的なプロットを示す。
【図２ｃ】いくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分としてどのように分解及びモデル化され得るかを図示する例示的なプロットを示す。
【図２ｄ】いくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分としてどのように分解及びモデル化され得るかを図示する例示的なプロットを示す。
【図２ｅ】いくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分としてどのように分解及びモデル化され得るかを図示する例示的なプロットを示す。
【図２ｆ】いくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分としてどのように分解及びモデル化され得るかを図示する例示的なプロットを示す。
【図３】いくつかの実施形態による例示的な方法を示す。
【図４】いくつかの実施形態による例示的なシステムを示す。
【図５】いくつかの実施形態による例示的な方法を示す。
【図６】いくつかの実施形態によるＰＰＧ信号の例示的適合を示す。
【図７】いくつかの実施形態による心房細動を持つ患者からのＰＰＧ信号の例示的適合を示す。
【図８】いくつかの実施形態による形状パラメータの例示的なボックスプロットを示す。
【図９】いくつかの実施形態によるパルス形状の９５％予測区間を示す。
【図１０】本明細書の実施形態による非心房細動の形状パラメータ間の分散及び相互相関を示す。
【図１１】本明細書の実施形態による心房細動の形状パラメータ間の分散及び相互相関を示す。
【図１２】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１３】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１４】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１５】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１６】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１７】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１８】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図１９】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図２０】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図２１】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図２２】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図２３】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図２４】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【図２５】図２ａ〜図２ｆ、図６、図７、図８及び図９にそれぞれ示されるプロットの拡大されたバージョンを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明をよりよく理解するために、及びそれがどのように実施され得るかをより明確に示すために、単なる例示として添付の図面を参照する。
【００１６】
図１は、本明細書のいくつかの実施形態による、光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）信号から情報のモデル化及び抽出をコンピュータによって実現する方法１００を示す。簡潔に言えば、第１の工程１０２では、本方法は、ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化することを含む。第２の工程１０４では、本方法は、モデル化された長期及び短期周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約することを含む。
【００１７】
当業者であれば光電式容積脈波記録法及びＰＰＧ信号に精通しているであろうが、簡潔に言えば、ＰＰＧ信号は、器官の体積変化（例えば、血液量の変化）を説明するものである。ＰＰＧ信号は、例えば、皮膚を照射し、光吸収の変化を測定するパルス酸素計を用いて測定されることができる。当業者はＰＰＧ信号を測定する他の方法に精通している場合があり、本明細書に記載する方法は、それにも適用されることが理解されるであろう。
【００１８】
一般に、本明細書に記載するとき、用語「長期周期成分」は、ＰＰＧ信号のエンベロープ（例えば、呼吸等に起因するＰＰＧ信号のパルスの周期的変化）を指す。長期周期成分はまた、本明細書では「第１成分」又は成分Ｉと称される場合がある。
【００１９】
一般に、本明細書に記載するとき、用語「短期周期成分」は、ＰＰＧ信号の個々のパルス（例えば、心臓周期に起因する血液量の周期的変化）を指す。短期周期成分はまた、本明細書では「第２成分」又は成分ＩＩと称される場合もある。
【００２０】
以下に、提案する設計の革新的な態様の例、並びにそれらが当該技術分野の一部の問題及び欠点を克服する方法が列挙される。
【００２１】
１）成分ベース。信号の成分への自動分離が、いくつかの実施形態では、基礎生理学及び健康状態の包括的な理解のため、同時に複数の生理学的プロセス及びそれらの相互作用の調査を可能にする。
【００２２】
２）曲線位置合わせ。この関数アプローチによるいくつかの実施形態では、形状の推定前に、ＰＰＧ中の異なるパルスに対応する曲線が整合される。これにより、曲線を切り捨てる必要がなくなり、ＰＰＧパルスの可変長に含まれる全ての生理学的情報が保存される。
【００２３】
３）高速反復プロセス。例えば、利用可能な関連情報を用いて、リアルタイム分析用のデバイスにおいて実現され得る。
【００２４】
４）パルスのランダムな形状。ＰＰＧパルスは典型的には、決定論的及び／又はパラメトリック形状を有するものとしてモデル化される。この決定論的及び／又はパラメトリック形状からの偏差は、ノイズとしてモデル化される。提案する実施形態の一部は、代わりにパルスがランダムであると想定し、本発明者らは分布情報を導出する。この情報から、ポイント推定に関連する不確実性に関する記述を生成することが可能である。
【００２５】
−分布。形状パラメータの分布は、モデルの自然な出力である。このことから、統計情報を抽出し、それらを人々及び／又は人々のグループ間で比較することができる。
【００２６】
−相関。形状パラメータ間の相関は、パルスへの見識を得るために分析されることができる。
【００２７】
５）呼吸。前の文献は、従来の３つの成分を使用して呼吸数を推定する（Ｐｉｍｅｎｔｅｌ，Ｃｈａｒｌｔｏｎ，及びＣｌｉｆｔｏｎ，２０１５）。本明細書に記載する実施形態の一部は、異なる態様で呼吸にアプローチし、長期周期成分を完全にモデル化する。
【００２８】
６）患者の様々な状態に対してロバストであり、ゆえに監視及び診断のために使用されることができる。
【００２９】
図１に関するより詳細では、いくつかの実施形態において、図１の分解及びモデル化する工程１０２は、ＰＰＧ信号を長期周期成分と短期周期成分に分けることを含んでもよい。いくつかの実施形態において、分解及びモデル化する工程１０２は、長期周期成分及び短期周期成分をモデル化することを含んでもよい。いくつかの実施形態おいて、分解及びモデル化１０２は、１つの工程として実行されてもよい（例えば、長期周期成分のモデル化後、長期周期成分を、信号から除去し、短期周期成分を残すようにしてもよい。）
【００３０】
上述したように、いくつかの実施形態において、長期周期成分は、ＰＰＧ信号のエンベロープを含む。
【００３１】
いくつかの実施形態において、分解及びモデル化する工程１０２は、スプライン関数（例えば、区分線形スプライン）又はウェーブレット関数などの非パラメトリック関数を用いて、長期周期成分をモデル化することを含む。非パラメトリック関数の使用は、所定の形状が長期周期成分に対して想定されないことを意味する。これは、パラメトリック関数をＰＰＧのエンベロープに適合することに比べて、より柔軟で正確であり得る。なぜなら、パラメトリック関数はエンベロープの特定の形状（例えば、ガウス形状）を想定しており、柔軟性が低く、正確ではないためである。
【００３２】
いくつかの実施形態では、分解及びモデル化する工程１０２は、スプライン関数をＰＰＧ信号内の個々のパルスの１つ以上の極大値又は１つ以上の極小値に適合させることを含む。したがって、方法１００は、ＰＰＧ信号における１つ以上の極小値及び／又は極大値の位置を決定することと、ＰＰＧ信号内の個々のパルスの１つ以上の決定された極大値又は１つ以上の決定された極小値にスプライン関数を適合すること、を更に含んでもよい。
【００３３】
これは図２ａ及び図２ｂに示されており、心房細動を持たないＰＰＧ信号２０２（図２ａ）を示し、心房細動を持つＰＰＧ信号２０４（図２ｂ）を示す。スプライン関数を、ＰＰＧ信号２０２，２０４中の個々のパルスの線２０６で示す極大値（例えばピーク）に、及び／又は線２０８で示す極小値（例えば、トラフ）に適合することによって、長期周期成分（例えば、「第１成分」、成分Ｉ又はエンベロープ）がモデル化される。
【００３４】
いくつかの実施形態では、分解及びモデル化する工程１０２は、曲線位置合わせを実行することによって短期周期成分をモデル化することを含み、この曲線位置合わせは、ＰＰＧ信号内の異なるパルスに対応する曲線を整合させることを含む。
【００３５】
いくつかの実施形態では、分解及びモデル化する工程１０２は、信号を分解することを含んでもよい。例えば、ＰＰＧ信号におけるパルスの振幅を正規化する。これは、図２ｃ及び図２ｄに示され、それぞれ、図２ａ及び図２ｂのパルスの（振幅）正規化されたバージョンを示す。ＰＰＧ信号は、パルスの極大値又は極小値で個々のパルスに分割されてもよい。
【００３６】
曲線位置合わせは、パルスを重ね合わせること又は整合させることを含んでもよい。例えば、曲線位置合わせは、時間変換を実行することを含んでもよい。一例として、曲線位置合わせは、パルスの極大値を整合させることを含んでもよい。いくつかの実施形態において、曲線位置合わせは、共通の時間窓内のパルスの極大値を整合させることを含んでもよい。パルスの曲線位置合わせの出力が図２ｅ及び図２ｆに示される。
【００３７】
いくつかの実施形態において、短期周期成分をモデル化することは、ＰＰＧ信号における各パルスを別々にモデル化することを含む。例えば、関数を個々のパルスごとに別々にモデル化又は適合する。このように、各パルスのデータポイントが、最も良い適合パラメータによって要約されることができ、これらは、各パルスについての完全なＰＰＧデータの代わりに記憶されることができる。これは、完全なデータセットを記憶する必要なく、ＰＰＧ信号内の各パルスが再作成されることを可能にする。
【００３８】
いくつかの実施形態において、各パルスは非パラメトリック関数をパルスに適合することによってモデル化される。いくつかの実施形態において、スプライン関数（又はウェーブレット関数）を各パルスに適合することによって各パルスはモデル化される。当業者であれば個々のパルスに適合し得る他の非パラメトリック関数に精通しているであろう。スプラインなどの非パラメトリック関数の適合は、パラメトリック関数をＰＰＧの各パルスに適合することに比べ、より柔軟で正確であり得る。なぜなら、パラメトリック関数（例えば、１つ以上のガウスプロファイルを含む関数など）は、ＰＰＧ信号の実パルスの形状を正確に反映し得ないパルスの特定の形状を想定しているからである。したがって、非パラメトリック関数の使用は、より柔軟で正確である。なぜなら実際のプロファイルは、最初から任意の形状を想定せずにモデル化されるためである。この柔軟性は、例えば、心房細動等に起因して不規則なＰＰＧパルスをモデル化する際に重要である。
【００３９】
いくつかの実施形態において、パルスは、再帰的手順を用いてモデル化され、それにより前のパルスについての情報が次のパルスの適合の際に使用される。例えば、パルスのシーケンスにおける最初のパルスからの適合するパラメータ（例えば、最も良い適合スプラインモデル）は、シーケンス内の次のパルスの適合手順への入力として使用されてもよい。
【００４０】
いくつかの実施形態において、パルスはカルマンフィルタを用いてモデル化される。いくつかの実施形態において、各パルスに適合させて、カルマンフィルタの実現を可能にするのに、状態空間表現のスプラインモデルの式が使用されてもよい。
【００４１】
いくつかの実施形態において、短期周期成分をモデル化することは、式
2021503973.tif 000003
を用いて、ＰＰＧ信号内の各パルスをモデル化する（例えば、再帰的にモデル化する）ことを含む。
【００４２】
ここで、αｋはｋ番目のパルスの形状を決定するパラメータのベクトルであり、Ｙｋは観察されたｋ番目のパルスであり、形状パラメータαｋといくつかのノイズを有するスプラインとしてモデル化される。このようにして、前のパルスの形状パラメータを考慮することは、適合プロセスを高速化し、必要な計算リソースを低減する。平均して形状が著しく変化すると予想されないという事実も考慮される。スプラインモデルは、（例えば、異なる形状に対する）適合の観点、及び関与するパラメータの数の選択の観点において柔軟である（例えば、より多くのパラメータとより良い適合が、適合プロセスに必要な、例えば、計算リソースに対して調和され得る）。
【００４３】
ここで図１の工程１０４を参照すると、いくつかの実施形態において、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約すること１０４は、ＰＰＧ信号を要約する（例えば、圧縮する）ことを含み得る。これは、例えば、長期周期成分及び／若しくは短期周期成分のモデルに関連付けられたパラメータ値のセット、又は各パルスの（最も良い適合）パラメータ値のセットとして、ＰＰＧを表すことを含んでもよい。このようにＰＰＧ信号を要約することにより、ＰＰＧ信号の（潜在的に高い周波数であり、ゆえにデータリッチな）完全データセットを記憶する必要なしに（モデル及びモデルパラメータから）ＰＰＧ信号が再作成されることができる。
【００４４】
いくつかの実施形態において、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約すること１０４は、ＰＰＧ信号のモデル化された長期及び／又は短期周期成分に基づいて、形状パラメータの分布を出力することを含んでもよい。パラメータの分布は、例えば、（以下で論じるように）ボックスプロットとして提示されてもよい。分布はまた、１つ以上の統計パラメータを用いて要約されてもよく、例えば、平均、中央値、又は標準偏差などの統計量学（statics）が計算されてもよい。
【００４５】
いくつかの実施形態では、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約すること１０４は、ＰＰＧ信号のモデル化された長期及び／又は短期周期成分の形状パラメータ間の１つ以上の相関を分析することを含んでもよい。
【００４６】
いくつかの実施形態では、方法１００は、モデル化された長期周期成分及び／又はモデル化された短期周期成分を使用して患者を監視し、及び／又は疾患を診断することを更に含んでもよい。例えば、適合されたスプラインから得られたパラメータ（例えば、最も良い適合パラメータ）は、１つ以上の医療パラメータにマッピング（例えば、変換又は較正）されてもよい。
【００４７】
長期周期関数（例えば、エンベロープ）は呼吸関数と相関するので、長期周期関数のモデル化から得られるパラメータ（例えば、長期周期成分又はエンベロープへの最も良い適合スプラインパラメータ値）は、１つ以上の医療パラメータ上にマッピング（例えば、変換又は較正）されてもよい。例えば、呼吸数、流量、又はＣＯ２などの呼吸に関連する医療パラメータである。
【００４８】
短期周期成分を使用して、心機能に関連する医療パラメータが決定されることができる。例えば、短期周期関数のモデル化から得られるパラメータ（例えば、個々のパルスに対する最も良い適合スプラインパラメータ値）は、例えば、とりわけ、パルス振幅及び拍動間隔（ＩＢＩ）などの１つ以上の医療パラメータ上にマッピング（例えば、変換又は較正）されてもよい。このように、長期周期成分のモデル及び短期周期成分のモデルは、ＰＰＧ信号から抽出された情報が生理学的情報にリンクされることを可能にする。
【００４９】
いくつかの実施形態において、心臓パラメータは、（例えば、上記の決定された生理学的情報を介して）疾患又は医学的状態を診断するために更に使用されてもよい。例えば、不規則な心臓リズム（例えば、心房細動などの不整脈）を検出することなどが挙げられる。
【００５０】
ここで図３を参照すると、図３は本明細書の実施形態による方法３００を示す。第１の工程３０２では、ＰＰＧ信号が取得される。ＰＰＧ信号は、例えば、測定を行うことによって患者から取得されてもよいし、ＰＰＧ信号のデータベースから取得されてもよい。
【００５１】
工程３０４において、本方法は、ＰＰＧ信号の極小値及び極大値の位置（例えば、ＰＰＧ信号の極値）を決定することを含んでもよい。当業者であれば信号の極小値及び極大値の決定方法に精通しているであろう。
【００５２】
工程３０８〜３１０及び工程３１８〜３２６において、方法３００は、ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化することを含む。ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化することは、図１の工程１０２に関して上記したものであり、その詳細は、本実施形態に適用されることが理解されるであろう。
【００５３】
より詳細には、工程３０８〜３１０において、長期周期成分（例えば、成分Ｉ又は第１成分）は、工程３０８においてＰＰＧ信号のエンベロープを決定することによってモデル化される。エンベロープは、例えば、工程３０４で決定されたＰＰＧ信号の極大値（又は極小値）にスプライン関数を適合することによってモデル化されてもよい。工程３１０では、モデル化された第１成分（例えば、エンベロープ）の適合パラメータが決定される。
【００５４】
工程３１８〜３２２では、短期周期成分（例えば、成分ＩＩ又は第２成分）がモデル化される。工程３１８では、曲線位置合わせが行われ、個々のスプラインは、例えば、上記のカルマンフィルタ３２０を用いて、ＰＰＧ信号の各パルスに適合される。曲線位置合わせ及びスプラインの個々のパルスへの適合は、方法１００の工程１０２に関して上記したものであり、その詳細が本実施形態での工程３１８に適用されることが理解されるであろう。最も良い適合モデルから導出される形状及び周波数パラメータは、工程３２２で決定され得る。いくつかの実施形態では、周波数パラメータは、極値及びタイミング情報から取得されることができる。
【００５５】
ＰＰＧ信号が長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化されると、モデル化された長期周期成分の適合パラメータ３１０の分布を、それぞれのモデル３１２（例えば、長期周期成分に適合したモデル）と共に使用して、工程３１４において呼吸活動が決定されることができる。例えば、適合パラメータ３１０は、例えば呼吸数などの臨床パラメータに対して較正されてもよい。
【００５６】
モデル化された短期周期成分の適合パラメータ３２２（例えば、形状及び周波数パラメータ）の分布は、それぞれのモデル３２４（例えば、短期周期成分に適合するために使用されたモデル）と共に使用されて、工程３２６で心臓活動が決定されることができる。例えば、適合パラメータ３２０は、例えば、心拍数又は不整脈若しくは心房細動の測定値などの臨床パラメータに対して較正されてもよい。
【００５７】
長期周期成分のエンベロープパラメータ３１０、並びに短期周期成分の形状及び周波数パラメータ３２２は、適合パラメータ３１０、３２２の分布に基づいて各パルスの性質を分類するパルスのラベルによって補足されてもよい。新しい（セットの）ＰＰＧパルスが取得されると、それぞれのパラメータ（例えば、モデル化されたパラメータ）を過去のパルスの形状パラメータと比較して、統計的に有意な偏差が検出されることができる。ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約することは、方法１００の工程１０４に関して上記したものであり、その詳細は、ここでも適用されることが理解されるであろう。
【００５８】
ここで他の実施形態を参照すると、いくつかの実施形態において、上記の方法１００又は３００の実施形態のいずれかを実行するように構成されたシステムがある。
【００５９】
いくつかの実施形態では、上記の方法１００又は３００のいずれかを実行するように構成されたプロセッサを備えるシステムがある。
【００６０】
より詳細には、ここで図４を参照すると、いくつかの実施形態によれば、光電式容積脈波記録法ＰＰＧ信号から情報をモデル化及び抽出するように構成されたシステム４００がある。
【００６１】
いくつかの実施形態では、システム４００は、メモリ４０４及びプロセッサ４０２を備えてもよい。メモリは、命令のセットを表す命令データを含んでもよい。プロセッサ４０２は、メモリ４０４と通信し、命令セットを実行するように構成されてもよい。命令セットは、プロセッサによって実行されると、上記の方法１００又は３００の実施形態のいずれかをプロセッサに実行させることができる。メモリ４０４は、上記の方法１００を実行するようにプロセッサ４０２によって実行され得るプログラムコードの形態で命令データを記憶するように構成されてもよい。
【００６２】
いくつかの実施態様では、命令データは、本明細書に記載する方法の個別又は複数の工程を実行するようにそれぞれ構成された、又はそれらを実行するための複数のソフトウェアモジュール及び／又はハードウェアモジュールを含むことができる。いくつかの実施形態では、メモリ４０４がシステム４００の１つ以上の他の構成要素（例えば、プロセッサ４０２及び／又はシステム４００の１つ以上の他の構成要素）も含むデバイスの一部であってもよい。代替的な実施形態では、メモリ４０４がシステム４００の他の構成要素に対して別個のデバイスの一部であってもよい。
【００６３】
いくつかの実施形態では、メモリ４０４が複数のサブメモリを含んでもよく、各サブメモリは、命令データの一部を記憶することができる。メモリ４０４が複数のサブメモリを含むいくつかの実施形態では、命令セットを表す命令データが単一のサブメモリに記憶されてもよい。メモリ４０４が複数のサブメモリを含む他の実施形態では、命令セットを表す命令データが複数のサブメモリに記憶されてもよい。したがって、いくつかの実施形態によれば、異なる命令を表す命令データは、システム４００内の１つ以上の異なる場所に記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、メモリ４０４は、ＰＰＧ信号、分解及びモデル化の工程で使用されるモデル、モデルに関連付けられたパラメータなどの情報、又は方法１００を実行するために出力若しくは使用される任意の他の情報を記憶するために使用されてもよい。
【００６４】
プロセッサ４０２は、本明細書に記載する方法でシステム４００を制御するように構成又はプログラムされた１つ以上のプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ、及び／又はモジュールを備えることができる。いくつかの実施形態において、例えば、プロセッサ４０２は、複数の（例えば、相互運用された）プロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ、及び／又は分散処理用に構成されたモジュールを備えてもよい。このようなプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ及び／又はモジュールは、異なる場所に配置されてもよく、本明細書に記載する方法の異なる工程及び／又は単一の工程の異なる部分を実行してもよいことが、当業者には理解されるであろう。
【００６５】
簡潔に言えば、命令セットは、プロセッサ４０２によって実行されると、プロセッサ４０２に、ＰＰＧ信号を長期周期成分及び短期周期成分として分解及びモデル化させ、モデル化された長期及び短期周期成分の適合パラメータの分布に基づいて、ＰＰＧ信号に含まれる情報を要約させる。
【００６６】
いくつかの実施形態では、システム４００は、ＰＰＧセンサ４０６（例えば、パルス酸素計）を更に含んでもよく、プロセッサ４０２はＰＰＧセンサ４０６を用いてＰＰＧ測定値を取得するように更に構成されてもよい。
【００６７】
システム４００は、図４に示す構成要素に追加の構成要素を含んでもよいことが理解されるであろう。システム４００は、ディスプレイスクリーン、マウス、キーボード、又はユーザに情報を表示したり、入力をユーザから受け付けたりすることを可能にする任意の他のユーザインタフェースなどの１つ以上のユーザインタフェースを更に備えてもよい。いくつかの実施形態では、システム４００は、バッテリ又は主電源接続部などの電源を更に備えてもよい。
【００６８】
更なる実施形態によれば、好適なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、コンピュータ又はプロセッサに方法１００を実行させるように構成されたコンピュータ可読コードが組み込まれた非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品がある。
【００６９】
以下の説明は、本明細書に記載する方法及び装置のいくつかの実施形態によるいくつかの更なる実施例を示す。
【００７０】
例示的な実施形態の主要素（dementis）
一実施形態によれば、信号を長期及び短期周期成分に分解し、次いでその２つをモデル化する２段階アプローチがある。第１成分は、（２つの）区分（線形）スプラインを用いて信号の特定の特徴を内挿することによってモデル化され、呼吸活動と高度に相関することが示されている。トレンド除去された残りの信号は、再帰的手順によってモデル化され、それにより、関連する過去の情報を含めることが可能になる。各パルスは、最初に曲線位置合わせを行い、次いでスプライン関数を適合するように、別々に（例えば順次）モデル化される。ＰＰＧ信号を分解及びモデル化することは、方法１００及び図１の工程１０２に関して上記したものであり、その詳細は、本実施形態に等しく適用されると理解されるであろう。
【００７１】
その後、結果として、ＰＰＧは各モデル化された成分の形状パラメータ及び分散によって要約される。ＰＰＧは各モデル成分の時間変換によって更に要約されてもよい。ＰＰＧ信号の要約は、方法１００及び図１の工程１０４に関して上記したものであり、その詳細は、本実施形態に等しく適用されると理解されるであろう。
【００７２】
本実施形態は、場合により他のデバイス（例えば、ＥＣＧ、呼吸測定器）と組み合わせて、ＰＰＧを前処理、モデル化、及び解釈する構造を提供する。この知識は、場合によっては他の測定と組み合わせて、ＰＰＧ内に観察される差異を説明するのに、様々な疾患（例えば、不整脈、心不全、動脈硬化）及び薬物療法を有する患者からのデータと対比されることができる。
【００７３】
いくつかの実施形態の様々な特徴の例：
１．システムは自己完結型である。
２．この方法はリアルタイムで実現されることができる。
３．システムは完全に自動化される。
４．場合によっては、他のデバイス（例えば、加速度計、呼吸測定器、ＥＣＧ）からの情報と組み合わせて、ＰＰＧ信号を深く理解するための方法。
５．スプラインに完全に基づいたＰＰＧ信号のモデル。
６．呼吸数のモデルベースの推定。
７．曲線位置合わせを実行するシステム。
８．システムは圧縮及び精度をトレードオフするように調整されることができる。
９．様々な状態（例えば、不整脈、心不全、動脈硬化）を診断するシステム。
１０．（例えば、健康な人々、異なる状態の患者を）監視するシステム。
１１．ＰＰＧパルスの形状の分布及びその経時変動（例えば、分布及び形状パラメータ間の相関）を提供するモデルベースのアプローチ。
１２．時間変換を実行し、分析／診断のためにこの情報を記憶するシステム。
【００７４】
ＮＢ．以下では、心房細動に対して略語ＡＦを、非心房細動に対して略語ｎｏｎＡＦを使用する。
【００７５】
例示的な実施形態の構築及び使用方法の詳細な説明
図５は、例示的な実施形態による本発明のフローチャートを示す。ＰＰＧ信号５０２が最初に、その２つの主成分５０４に自動的に分解される。成分Ｉ（例えば、ｎｏｎＡＦについては図２ａ、ＡＦについては図２ｂ）は、他の情報の中でもとりわけ、ベースラインのふらつき、振幅の変化、及び長期周期性を取り込む。次いで、このエンベロープはスプライン関数（モデルＩ５０６）を介してモデル化される。結果は、呼吸情報５０８（すなわち、流量、ＣＯ２）と有意に相関することを示す。（注記：スプライン関数を用いた分解及びモデル化は、方法１００の工程１０４に関して上記したものであり、その詳細が本明細書に記載する実施形態に等しく適用されることが理解されるであろう。）
【００７６】
次いで、処理されたＰＰＧは、成分ＩＩ（ｎｏｎＡＦについては図２ｃ、ＡＦについては図２ｄ）を構成する。システムは、ここでは自動セグメンテーション５１０を実行し、単一のパルスにし、次いで、全てのパルスを間隔［０、１］に整合するように曲線位置合わせを実行する（ｎｏｎＡＦについては図２ｅ、ＡＦについては図２ｆ）。（注記：曲線位置合わせは、図１の方法１００に関して上記したものであり、その詳細は、本明細書に記載する実施形態を適用されることが理解されるであろう。）位置合わせ工程の合成関数は、パルス長の変動性に関する情報を提供する。次に、暗黙的な周期性を考慮しながら、スプライン関数によって、位置合わせされた曲線がモデル化される（モデルＩＩ５１４。関連する過去の情報のみを考慮したカルマンフィルタを介した効率的な推定）。このモデルの成果は、残りのうちで、ＰＰＧパルスの形状及びそれらの経時変動性に関する情報を与える。また、心臓活動５１６に関連する情報もある。モデルの成果は、監視及び診断目的５１８のために時間の経過とともに監視されることができる。
【００７７】
アルゴリズムは、心房細動を伴わない患者において改善した適合を生成し、ノイズの多いセグメントに対してロバストである（図６における、心房細動を持たないが、他の罹患を持つ患者のＰＰＧからの成分ＩＩへの適合例を参照）。同時に、それは、データの圧縮を改善する。ユーザは、所望の目標を達成するようにモデル化パラメータを調整することによって、精度と圧縮との間のトレードオフを選択することができる。心房細動を持つ患者においても、モデル適合はより改良され、リズム不規則性後に直ぐに再適応する（図７における、心房細動を持つ患者のＰＰＧからの成分ＩＩへの適合例を参照）。
【００７８】
使用
例示的な実施形態は、成分Ｉ及び成分ＩＩの両方のモデルを介してＰＰＧに含まれる情報を説明するものであり、人々／患者を監視し、疾患を診断するために使用されることができる。
【００７９】
モデルのアプリケーション例は、心房細動を持つ患者と持たない患者（ＡＦ、ｎｏｎＡＦ）を区別することである。心房細動を持つと考えられる患者の信号から導出される情報は、この状態にない人から抽出された情報と対比されることができる。
【００８０】
更なる例示的な実施形態
（図８、ｎｏｎＡＦ（左）及びＡＦ患者（右）からの２００パルスの適合からそれぞれ得られる）形状パラメータのボックスプロットは、モデルＩＩによって提供される情報の可能な要約（例えば、図１に関して上記した要約１０４の工程の出力）の一例である。形状に関する情報は、予測パルス形状の９５％予測区間によっても提供される（図９、ここでもｎｏｎＡＦ（左）及びＡＦ患者（右）からの２００パルスの適合からそれぞれ得られる）。また、形状パラメータ間の（例えば、形状パラメータ間の）分散及び相互相関（ｎｏｎＡＦについては図１０及びＡＦについては図１１。それぞれｎｏｎＡＦ（左）及びＡＦ患者（右）からの２００パルスの適合から再び得られる）は、自明でない情報に、時間にわたる形状の変動性と様々な疾患又は状態を有する患者の形状パラメータ間の対応関係とに関する見識を付与するものである。
【００８１】
アプリケーション
アプリケーションは、様々な種類の潜在的な患者に対して意図され、場合によって連続的な又は一日中の監視のために腕時計に実装される。
【００８２】
完全性のために、図２ａ〜ｆ、図６、図７、図８及び図９が、それぞれ、図１１〜２５に拡大した形態で再現される。
【００８３】
本明細書に記載する方法及び装置は、ＰＰＧ信号（心房細動を伴う又は伴わないＰＰＧ信号を含む）のための改善したモデルを提供することができ、更に、診断目的に使用され得るデータの要約を返す。
【００８４】
本発明の実施形態はまた、本発明を実践するように適合された、コンピュータプログラムにも適用され、特に、キャリア上又はキャリア内のコンピュータプログラムにも適用されることが理解されるであろう。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース、及び例えば部分的にコンパイルされた形態のオブジェクトコードの形態、又は本発明の実施形態による方法の実行において使用するのに好適な任意の他の形態であってもよい。このようなプログラムは、多くの各種アーキテクチャ設計を有し得ることも理解されよう。例えば、本発明による方法又はシステムの機能を実現するプログラムコードは、１つ以上のサブルーチンに細分化されてもよい。これらのサブルーチン間に機能を分散させる多くの各種方法が、当業者には明らかであろう。サブルーチンは、１つの実行可能ファイル内に一緒に記憶されて、内蔵型プログラムを形成してもよい。そのような実行可能ファイルは、コンピュータ実行可能命令、例えば、プロセッサ命令及び／又はインタプリタ命令（例えば、Ｊａｖａインタプリタ命令）を含んでもよい。あるいは、サブルーチンのうちの１つ以上又は全部は、少なくとも１つの外部ライブラリファイルに記憶されてもよく、静的又は動的に、例えば実行時にメインプログラムとリンクされてもよい。メインプログラムは、サブルーチンのうちの少なくとも１つに対する少なくとも１つの呼び出しを含む。サブルーチンはまた、互いに対する関数呼び出しを含んでもよい。コンピュータプログラム製品に関する実施形態は、本明細書に記載する方法のうちの少なくとも１つの各処理段階に対応するコンピュータ実行可能命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに細分化されてもよく、及び／又は静的若しくは動的にリンクされ得る１つ以上のファイルに記憶されてもよい。コンピュータプログラム製品に関する別の実施形態は、本明細書に記載するシステム及び／又は製品のうちの少なくとも１つの各手段に対応するコンピュータ実行可能命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに細分化されてもよく、及び／又は静的若しくは動的にリンクされ得る１つ以上のファイルに記憶されてもよい。
【００８５】
コンピュータプログラムのキャリアは、プログラムを担持することができる任意のエンティティ又はデバイスであってもよい。例えば、キャリアは、例えば、ＣＤ  ＲＯＭ若しくは半導体ＲＯＭといったＲＯＭ、又は例えばハードディスクといった磁気記録媒体などのデータストレージを含んでもよい。更に、キャリアは、電気信号又は光信号などの伝達性キャリアであってもよく、それらは、電気ケーブル若しくは光学ケーブルを介して、又は無線若しくは他の手段によって伝達されてもよい。プログラムがこのような信号で具体化される場合、キャリアは、そのようなケーブル又は他のデバイス又は手段によって構成されてもよい。あるいは、キャリアは、プログラムが組み込まれた集積回路であってもよく、この集積回路は、関連方法を実行するように適合されている、又は関連方法の実行で使用される。
【００８６】
開示する実施形態の変形例は、本図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の研究から、特許請求される発明を実施する際に当業者によって理解され、実施され得る。特許請求の範囲において、「含む、備える（comprising）」という語は、他の要素又は工程を排除せず、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲に挙げられたいくつかの項目の機能を果たすことができる。ある手段が相互に異なる従属請求項に挙げられているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又はその一部として供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体などの好適な媒体に記憶／分散されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介してなど他の形態で分散されてもよい。特許請求の範囲のあらゆる参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【００８７】
参考文献
Ｄｅｋｋｅｒ，Ａ（２００３）。国際特許公開第ＷＯ２００３０７１９３８Ａ１号。ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｎｌ／ｐａｔｅｎｔｓ／ＷＯ２００３０７１９３８Ａ１？ｃｌ＝ｅｎから２０１７年１１月０２日に取得
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【図１】
2021503973.tif 000004
【図２Ａ】
2021503973.tif 000005
【図２Ｂ】
2021503973.tif 000006
【図２Ｃ】
2021503973.tif 000007
【図２Ｄ】
2021503973.tif 000008
【図２Ｅ】
2021503973.tif 000009
【図２Ｆ】
2021503973.tif 000010
【図３】
2021503973.tif 000011
【図４】
2021503973.tif 000012
【図５】
2021503973.tif 000013
【図６】
2021503973.tif 000014
【図７】
2021503973.tif 000015
【図８】
2021503973.tif 000016
【図９】
2021503973.tif 000017
【図１０】
2021503973.tif 000018
【図１１】
2021503973.tif 000019
【図１２】
2021503973.tif 000020
【図１３】
2021503973.tif 000021
【図１４】
2021503973.tif 000022
【図１５】
2021503973.tif 000023
【図１６】
2021503973.tif 000024
【図１７】
2021503973.tif 000025
【図１８】
2021503973.tif 000026
【図１９】
2021503973.tif 000027
【図２０】
2021503973.tif 000028
【図２１】
2021503973.tif 000029
【図２２】
2021503973.tif 000030
【図２３】
2021503973.tif 000031
【図２４】
2021503973.tif 000032
【図２５】
2021503973.tif 000033
【国際調査報告】
2021503973.tif 000034
2021503973.tif 000035
2021503973.tif 000036