(57)【要約】  患者の皮膚表面上の心電図、心音図、および／または加速度計の信号に基づいて、構造的心疾患をスクリーニングするための、無線ウェアラブルセンサデバイス、システム、方法、および非一時的なコンピュータ可読媒体である。
2021536287.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
胸部皮膚表面上で心電図、心音図、および加速度計の信号の１つ以上のリードを測定するウェアラブルセンサデバイスを用いた構造的心疾患をスクリーニングする方法であって、
患者の皮膚表面上で心電図、心音図、および加速度計の信号を測定することと、
身体の加速度の測定値に基づいて、測定された前記信号を１つ以上のシーケンスに分割することと、
心電図および心音図に由来する特徴量の１つ以上のシーケンスに基づいて、判定をスクリーニングすることと、
集約されたスクリーニング判定のシーケンスを決定することと、
構造的心疾患をスクリーニングするために、個々の判定を組み合わせることと、
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
［関連出願への相互参照］
本出願は、２０１８年９月７日に出願された米国仮特許出願第６２／７２８，１９９号、発明の名称“ＳＣＲＥＥＮＩＮＧ  ＦＯＲ  ＳＴＲＵＣＴＵＲＡＬ  ＨＥＡＲＴ  ＤＩＳＥＡＳＥ”（「構造的心疾患のスクリーニング」）の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
［発明の分野］
本発明は、医療機器に関し、より詳細には、胸部皮膚表面上で心電図、心音図、加速度計の１つ以上のリードを測定するウェアラブルセンサデバイスを用いた構造的心疾患のスクリーニングに関するものである。
【０００３】
［背景］
聴診とは、聴診器を用いて、心臓、肺、腸などの内臓の働きに伴う音を聴くための技術であり、医師の基本的な診断手段の一つである。主に房室弁と半月弁の閉鎖によって発生する音と、手動による心臓の聴診によって、心臓の構造的機能的な健康状態を診断することができる。しかしながら、スポットチェック診断ツールとして使用される従来の聴診器は、医師の技術と経験に依存しており、特定の大きさおよび帯域の音の知覚におけるヒトの可聴度の限界により本質的に制限され、また、将来の参照のために音のデータを記録することもできない。
【０００４】
米国では、毎年５００万人以上が心臓弁膜症と診断されているため、電子録音を用いた客観的な心音分析の進歩は極めて重要である。人口の高齢化に伴い、石灰沈着性大動脈弁狭窄症や僧帽弁閉鎖不全症などの後天性構造性心疾患は、３番目に多い心血管疾患となっている。大動脈弁狭窄症の成人患者は、米国では約１５０万人、欧州ではその５６％が７０歳以上である。その上、出生時に心臓の構造的欠陥を伴う最も一般的な疾患である先天性心疾患は、米国と欧州連合で毎年７１，０００人以上の子供が罹患する。構造的な心疾患や先天性心疾患の効果的な医学的管理や外科的治療計画には、心音を含む心機能の客観的で信頼性の高いモニタリングが必要となる場合がある。
【０００５】
デジタル聴診器の登場により、臨床医は心音をデジタル波形として記録することができるようになり、聴診以外の視覚的要素を検査に取り入れることができるようになった。心音の記録は、心音図（ＰＣＧ）と呼ばれ、一般的な心臓の聴診部位に設置されたマイクで録音される。これらの部位には、胸部の大動脈、肺動脈、三尖弁、僧帽弁が含まれる。ＰＣＧの記録は、主として基本的な心音であるＳ１とＳ２（それぞれ「ルブ」と「ダブ」と呼ばれる音）で構成される。これらの正常な心音に加えて、心不全のリスクがある人の比較的弱いＳ３、Ｓ４の心音や、開口スナップ、駆出音、雑音、収縮中期クリックなどの他の異常音が存在することもある。これらのＰＣＧ信号にデジタル信号処理や機械学習技術を適用することで、手動での聴診の限界を克服し、心音を用いた効果的な臨床診断が可能になる。しかしながら、心音の自動分類は、背景雑音、呼吸音、腸内音、身体に対するセンサの動きなどによってＰＣＧが不明瞭になることがあるため、簡単ではない。ウェアラブル医療機器のセンサと高度なアルゴリズムを用いて心音を継続的にモニタリングすることで、心臓の異常な状態／欠陥のスクリーニングまたは診断が可能となり、早期の適切な医療介入が可能になりうる。
【０００６】
心音病理の自動分類は、信号の振幅、周波数、ウェーブレット、時間−周波数スペクトル測定、統計的手法などの様々な特徴量を抽出し、セグメント化および分類法と組み合わせて使用して、過去１０年間に亘って進化してきた。しかしながら、心電図、ＰＰＧ、加速度計を含む、複数の生理信号を測定できる継続的なウェアラブルセンサデバイスを使用して、病院または家庭環境で心音を正確にセグメント化し、正常と異常のクラスに分類することができる構造的な心疾患のマススクリーニングは、依然として課題である。
【０００７】
聴覚フィルタモデルは、高周波よりも低周波で効果的に音信号を認識および識別する独立したバンドパスフィルタのアレイを使用して、人間の耳が音をフィルタリングする仕組みを模倣して設計される。ほとんどの心音のスペクトルパワーは主に低周波（特に２００Ｈｚ以下）で発生し重なり合っているため、この低周波での変化をより詳細に識別する能力は、ＰＣＧ分析にとって有用な機能である。聴覚フィルタモデルは、音声分析には成功裏に適用されているが、心音の分類においては比較的未開拓である。ＰＣＧ分析に対して聴覚フィルタモデルを用いたこれまでの研究には、雑音の検出や動脈管開存症の評価などが含まれる。
【０００８】
したがって、前述の問題点を克服する解決策が強く求められている。本発明は、そのようなニーズに応えるものである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
胸部皮膚表面上で心電図、心音図、加速度計の信号の１つ以上のリードを測定するウェアラブルセンサデバイスを用いて、構造的心疾患をスクリーニングする方法が開示されている。この方法は、患者の皮膚表面上で心電図、心音図、および加速度計の信号を測定することと、測定された信号を身体の加速度の測定値に基づいて１つ以上のシーケンスに分割することと、心電図および心音図に由来する特徴量の１つ以上のシーケンスに関する判定をスクリーニングすることと、集約されたスクリーニング判定のシーケンスを決定することと、個々の判定を組み合わせて構造的心疾患をスクリーニングすることと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
添付の図は、本発明のいくつかの実施形態を示しており、説明と合わせて本発明の原理を説明するのに役立つ。当業者であれば、図に示された実施形態は単なる例示であり、本願発明の範囲を限定することを意図したものではないことを容易に認識することができる。
【００１１】
【図１】図１は、実施形態による健康モニタリングのための無線ウェアラブルセンサデバイスを示す。
【図２】図２は、構造的心疾患をスクリーニングするためのフローチャートを示す。
【図３】図３は、構造的心臓患をスクリーニングするために取られる動作の実施のためのブロック図を示す。
【図４ａ】図４ａは、生理学的なセグメント化の例示的なプロセスを示す。
【図４ｂ】図４ｂは、モデルベースのセグメント化の例示的なプロセスを示す。
【図５】図５は、シーケンスのスクリーニングエンジンからのシーケンスの集約と有限状態マシンを示す。
【図６】図６は、コンピューティングデバイスのブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本明細書では、特許請求の範囲の構造および方法の詳細な実施形態が開示されているが、開示された実施形態は、様々な形態で具現化され得る特許請求の範囲の構造および方法の単なる例示であると理解することができる。しかし、本発明は、多くの異なる形態で具現化されてもよく、本明細書に記載された例示的な実施形態に限定して解釈されるべきではない。説明の中で、当業者によく知られた特徴および技術の詳細は、提示された実施形態を不必要に不明瞭にすることを避けるために省略されることがある。
【００１３】
本明細書における「１つの実施形態」、「１つの実施形態」、「例示的な実施形態」などの言及は、記載された実施形態が特定の特徴、構造、または特性を含む可能性があることを示しているが、すべての実施形態が必ずしも特定の特徴、構造、または特性を含むとは限らない。さらに、このような表現は、必ずしも同じ実施形態を指しているわけではない。さらに、ある実施形態に関連して特定の特徴、構造、または特性が記載されている場合、明示的に記載されているか否かにかかわらず、他の実施形態に関連して、または他の実施形態と組み合わせて、そのような特徴、構造、または特性に影響を与えることは、当業者の知識の範囲内であることが提示される。
【００１４】
図１は、患者の皮膚表面上で、例えば、患者の胸部上で心電図（ＥＣＧ）、心音図（ＰＣＧ）、および加速度計（ＡＣＣ）の信号を測定するための無線ウェアラブルセンサデバイス１００を示す。無線ウェアラブルセンサデバイス１００またはウェアラブルデバイスは、１つ以上のセンサ１０２と、１つ以上のセンサ１０２に結合されたプロセッサ１０４と、プロセッサ１０４に結合されたメモリ１０６と、メモリ１０６に結合された無線ウェアラブルセンサデバイスアプリケーション１０８と、無線ウェアラブルセンサデバイスアプリケーション１０８に結合された送信機１１０と、を含む。
【００１５】
無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、ユーザに装着されて、患者の皮膚表面上で、例えば患者の胸部でＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号を測定する。１つ以上のセンサ１０２は、単リードまたは多リードのＥＣＧ、一軸または多軸の加速度計、およびＰＣＧセンサを含むが、これらに限定されない。１つ以上のセンサ１０２は、患者の皮膚表面上のＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号を取得し、これらはメモリ１０６に送信され、さらにプロセッサ１０４を介して無線ウェアラブルセンサデバイスアプリケーション１０８に送信される。メモリ１０６は、フラッシュメモリであってもよい。プロセッサ１０４は、無線ウェアラブルセンサデバイスアプリケーション１０８を実行して、ユーザの健康に関する情報を処理して取得する。情報は、送信機１１０に送られ、さらなる処理、分析、および保存のために別のユーザまたはデバイスに送信されてもよい。すなわち、送信機１１０は、処理、分析、および保存のために、様々なＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣデータをリモートデバイス／サーバ（例えば、スマートフォン、クラウドベースのサーバ）に送信してもよい。送信機１１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）トランシーバであってもよい。あるいは、無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、メモリ１０６に保存され、プロセッサ１０４によって実装される無線ウェアラブルセンサデバイスアプリケーション１０８を介して、ローカルで温度データを処理および分析してもよい。
【００１６】
プロセッサ１０４は、マイクロプロセッサおよび再利用可能な電子モジュールのいずれかである。当業者であれば、１つ以上のセンサ１０２、プロセッサ１０４、メモリ１０６、無線ウェアラブルセンサデバイスアプリケーション１０８、および送信機１１０に様々なデバイスを利用することができ、それが本願の主旨および範囲内であることを容易に認識することができる。
【００１７】
無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、複数のＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号を検出、記録、および分析するために、ユーザの皮膚に装着され、電子モジュールと組み合わせて使用される、統合されたセンサおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）トランシーバを備えた、非常に低コストで完全に使い捨て可能なバッテリ動作の接着式バイオパッチバイオセンサであってもよい。無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、パッチの装着者からＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号を継続的に収集する。そして、無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、暗号化し、暗号化されたデータを双方向通信でハブリレーに送信し、ハブリレーは、データをセキュアなサーバに転送し、そこでデータを保存して、閲覧、ダウンロード、および分析を行うことができるようにしてもよい。これらの情報をもとに、医療提供者は患者の構造的心疾患の改善や悪化を観察し、必要に応じて介入することができる。バイオセンサイベントの配信を改善するために、発生中のイベントを含むイベントを無線ウェアラブルセンサデバイス１００のフラッシュメモリに保存し、データの損失を防ぐ。データをローカルに保存することで、無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、常にＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続を維持する必要がない。例えば、装着者がＢｌｕｅｔｏｏｔｈの範囲外にいるときにデータが失われることはなく、無線ウェアラブルセンサデバイス１００がハブリレーの範囲内にあるときに再接続が自動的に行われる。無線ウェアラブルセンサデバイス１００がリレーとの接続を有する場合、無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、定期的な間隔でデータを送信し、送信が成功したことの確認をリレーから受信する。無線ウェアラブルセンサデバイス１００は、ファームウェア、設定ファイル、およびセンサデータを格納するオンボードフラッシュメモリを含んでもよい。医療提供者は、センサがどのようにデータを収集するかを設定することができる。バイオセンサがどのように使用されるかに応じて、個々のデータストリーム（ＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号など）を有効化または無効化することができる。
【００１８】
その後、ＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号は、ウェアラブルデバイス１００の統合プロセッサやアルゴリズム（再利用可能な電子モジュールやシステムオンチップボードなど）、または外部の処理デバイス（スマートフォンデバイスやクラウドベースのサーバーネットワークなど）のいずれかを使用して、処理、フィルタリング、モデル化、および分析される。
【００１９】
さらに、当業者であれば、本願発明の主旨および範囲内のウェアラブルデバイスに限らず、様々な無線ウェアラブルセンサデバイスを利用できることを容易に認識することができる。
【００２０】
本明細書でさらに説明される解決策は、ＥＣＧに由来する基準的な特徴量を用いてセグメント化された心音信号の正確な分類と、複数の信号を用いた生理学的イベントの確率的な順序付けのための聴覚フィルタモデルの適用に関する。
【００２１】
図２は、本明細書に記載されている例示的な実施形態に従って、構造的心疾患をスクリーニングするために取られる動作の例示的な実施のためのフローチャート２００を示している。例示的な実施形態は、方法、プログラム（例えば、コンピュータ実行可能な命令およびコンポーネント）、システム、装置、および／またはデバイスを含むことができる。
【００２２】
この例によって、ウェアラブルセンサは、２１０において、患者の皮膚表面上で、例えば、患者の胸部上の心電図（ＥＣＧ）、音声心電図（ＰＣＧ）、および加速度計（ＡＣＣ）の信号を測定する。少なくとも１つの例示的な実施形態に従って、２２０において、加速度計データに由来する身体の加速度の測定値に基づいて、信号が１つ以上のシーケンスに分割されてもよい。構造的心疾患を決定するために、２３０においてＥＣＧおよびＰＣＧ信号の各シーケンスにスクリーニングアルゴリズムが個別に適用されてもよく、すなわちスクリーニング判定が行われてもよい。２４０において、個々のシーケンスのスクリーニング出力は集約され、すなわち集約されたスクリーニング判定のシーケンスを決定する。最終的なスクリーニング判定は、２５０において、構造的心疾患をスクリーニングするために、個々の判定を組み合わせることによって、個々の判定から決定されてもよい。
【００２３】
構造的心疾患をスクリーニングするための上記システムおよび方法のより詳細な内容は、図３のフローチャート３００に示されている。センサシステム３１０は、単リードまたは多リードのＥＣＧ、一軸または多軸の加速度計、およびＰＣＧセンサ３２０を含む。ウェアラブルセンサデバイスのフォームファクタには、接着パッチセンサ、チェストバンド、または患者の身体に接着した１つ以上の電子モジュールなどの例示的な実施形態が含まれる。信号は、ノイズを除去するためにフィルタリングされ、あらゆる伝搬遅延を考慮して時間的に整列されてもよい。次に、時間的に整列されたＥＣＧ、ＰＣＧ、および加速度計の信号３３０は、任意の持続時間のウィンドウＷｉ  ３４０に分割され、ｘｉ（ｔ）、ｙｉ（ｔ）、およびｚｉ（ｔ）がそれぞれ得られる（ｉはウィンドウ番号であり、１≦ｉ≦Ｍである）。各ウィンドウＷｉにおいて、身体の加速度の測定値がｚｉ（ｔ）の関数として計算され、Ｗｉ＝（ｆ（ｚｉ（ｔ））＜Ｋ）となるように閾値Ｋと比較されてもよく（３４１）、ここで
【数１】
2021536287.tif 000003
である。Ｗｉ＝１であれば、ｘｉ（ｔ）およびｙｉ（ｔ）を含むそのウィンドウは、さらなる分析に使用され、そうでなければ、そのウィンドウは、分析から無効にされるか、または廃棄されてもよい。関数ｆ（ｚｉ（ｔ））は、単にフィルタリングされたｚｉ（ｔ）のリーマン和の線形結合であってもよいし、身体の加速度の強さを区別するためにデータから学習されてもよい。このようにして、加速度計のデータに基づいて、ｘｉ（ｔ），ｙｉ（ｔ），ｚｉ（ｔ）のＭ個のウィンドウからＮ個のシーケンス３５０が選択されてもよい。シーケンスは、Ｓｊで示されてもよく、ｘｊ（ｔ）およびｙｊ（ｔ）を含み、ｊは、シーケンス番号であり、１≦ｊ≦Ｎであり、Ｎ≦Ｍである。そして、各シーケンスＳｊ  ３６０は、シーケンススクリーニングエンジンに個別に供給され、そのシーケンスにおける心臓の構造的な異常を検出する。
【００２４】
シーケンススクリーニングエンジン３７０は、セグメント化固有の特徴量３７１およびシーケンス固有の特徴量３７６を含む２つのカテゴリの特徴量に依存して、Ｓｊをスクリーニングする。心音を、ｙｊ（ｔ）に含まれる各心拍に対して、Ｓ１、収縮期、Ｓ２、および拡張期などの構成心相にセグメント化した後に、セグメント化の特定の特徴量が導出されてもよい。生理学的なセグメント化３７２およびモデルベースのセグメント化３７３などのセグメント化の単一チャネルは、構成する心臓の段階を決定するために独立して使用される。次に、単一チャネルの検出値の加重和を使用してセグメントの最終的な位置を得ることができる。シーケンスの固有の特徴量は、セグメント化を行わずにｙｊ（ｔ）から直接導出される。
【００２５】
図４ａは、生理学的なセグメント化３７１を示している。このセグメント化には、各心拍に対するＲ波のピークやＴ波の終わりなど、ｘｊ（ｔ）における基準点の決定が含まれる。次いで、図４ａに示されるように、ｘｊ（ｔ）からのある拍動のＲ波のピーク（Ｔ１）とＴ波の終わり（Ｔ２）との間の持続時間を使用して、ｙｊ（ｔ）におけるＳ１および収縮期（Ｓｙｓ）の位置を決定する。同様に、ｘｊ（ｔ）からのある拍動のＴ波の終わりと次の拍動のＲ波のピークとの間の持続時間は、ｙｊ（ｔ）におけるＳ２および拡張期（Ｄｉａ）の位置を決定するために使用される。Ｓ１と収縮期との境界とＳ２と拡張期の境界とは、訓練セットから学習してもよい。
【００２６】
モデルベースのセグメント化３７２は、隠れマルコフベースモデル（ＨＭＭ）を用いてｙｊ（ｔ）の基準点を決定することを含む。一例として、ＰＣＧ信号ｙｊ（ｔ）は、２５〜４００Ｈｚの間の２次バターワースバンドパスフィルタを用いてフィルタリングされ、Ｆｓ＝１０００Ｈｚで一様に再サンプリングされてもよい。Ｔ１およびＴ２を決定するためのこの工程の説明を図４ｂに示す。Ｔ１およびＴ２の予想される持続時間は、確率的な分布を用いてモデル化され、このモデルは、ＨＭＭの放出確率を導出するために訓練されてもよい。具体的には、真の状態Ｑ＝｛ｑ１，ｑ２，．．．，ｑｔ｝は未知であるが、観測されたシーケンスＯは、既知である。したがって、モデルは、観測された状態を生成する可能性が最も高い状態シーケンスを見出す。
【数２】
2021536287.tif 000004
ここで、Ｑ＊は、観測された状態列であるＯを生成する可能性が最も高い状態列であり、λはＨＭＭの遷移行列および前述の持続時間分布といったモデルパラメータを表す。Ｔ１とＴ２とは、それぞれ、Ｓ１および収縮期とＳ２および拡張期とに分割され、その境界は訓練セットから学習される。さらに、セグメント化には、これらの心相のサブセットを含めることもできる。
【００２７】
単一チャネルの検出値（生理学的およびモデルベースのセグメント化）の加重和は、セグメントの最終的な位置を決定するために、閾値と比較されてもよい（すなわち、３７３のチャネル融合およびセグメント検出）。
【００２８】
特徴量は、ｙｊ（ｎ）から直接抽出するだけでなく、セグメント化の出力に基づいて抽出してもよい。以下に、聴覚周波数セプストラル係数（ＡＦＣＣ）に基づいて、セグメント化固有の特徴量３７４と、シーケンス固有の特徴量３７５を抽出する例を示す。
【００２９】
まず、ＰＣＧ信号ｙ（ｎ）を、音声周波数がこれらの時間フレーム内で比較的静止していると仮定して、いくらかのオーバーラップを伴う持続時間ｄのｉ個のフレームに分割してもよい。次に、各フレームのパワースペクトルＰｉ（ｋ）を、スペクトルの漏れを低減するために長さＮのハニング窓ｗ（ｎ）を適用して計算してもよく、蝸牛の機能と同様に、以下のように信号内の異なる周波数のエネルギー量を推定する。
【数３】
2021536287.tif 000005
ここで
【数４】
2021536287.tif 000006
および
【数５】
2021536287.tif 000007
である。第３に、Ｍ−チャネル聴覚フィルタバンクｈ（ｍ，ｋ）をパワースペクトル推定値に適用してもよく、ここで
【数６】
2021536287.tif 000008
であり、Ｍは、フィルタの総数である。聴覚フィルタバンクは、丸め指数関数（ＲｏＥｘ）族、ガンマチャープと全極のバリエーションを含むガンマトーン族、全極と極ゼロのバリエーションを含むフィルタカスケード、およびそれらの非線形拡張に属してもよい。さらに、聴覚フィルタバンクの各フィルタ内のエネルギーの総和の計算値の対数を取ることで、人間の蝸牛聴覚システムが音を知覚するのと同様に、間隔の狭い周波数をさらに効果的に区別する。
【００３０】
【数７】
2021536287.tif 000009
【００３１】
最後に、離散コサイン変換を適用して、フィルタバンクのエネルギーの対数を脱相関し、ｉ番目のフレームのｊ番目のＡＦＣＣに対応する係数ｃｉ，ｊを得ることができる。
【００３２】
【数８】
2021536287.tif 000010
【００３３】
セグメント化固有の特徴量３７４の場合、特徴量ベクトルは、単一チャネルのセグメント化の加重和によって決定された心周期の各相のフレームにわたって、平均、標準偏差、またはより高次のモーメントなどの統計的尺度を各係数に適用することによって計算してもよい。セグメント化によって計算される特徴量の総数は、ｎｃ＊ｎｐ＊ｎｓに等しく、ｎｃは抽出された係数の数、ｎｐはセグメント化された心周期の相の数、ｎｓは使用される統計的尺度の数である。一方、セグメント化を行わないシーケンス固有の特徴量３７５ベクトルは、すべてのフレームに亘って各係数に統計的尺度を適用することで計算してもよく、特徴量の総数は、ｎｃ＊ｎｓに等しい。
【００３４】
分類は、分類器Ａ  ３７６および分類器Ｂ  ３７７を用いて、セグメント固有の特徴量およびシーケンス固有の特徴量に対して独立して行ってもよい。分類器は、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、グラジエントブースティングなどの機械学習アルゴリズムに属してもよい。一例として、放射基底関数（ＲＢＦ）カーネル
【数９】
2021536287.tif 000011
を用いた重み付きＳＶＭ分類器を分類器として用いることができる。この分類器のハイパーパラメータには、誤分類ペナルティＣと、放射基底関数カーネルのカーネル係数γと、が含まれており、これらは後述するように最適化される。
【００３５】
重み付きＳＶＭは、臨床現場において正常な心音記録と異常な心音記録の割合が不均等であることに対処するため、以下のように定義された一連の重みｗに対するコスト関数を用いる。
【数１０】
2021536287.tif 000012
ここで、Ｃ＋とＣ−は、それぞれ正常な心音クラスと異常な心音クラスに対する正則化項またはペナルティ項である。加重クラスは、
【数１１】
2021536287.tif 000013
によって得られ、ここで、ｎは、心音観測の総数であり、ｋは、クラスの数であり、ｎｊは、クラスｊの観測数である。Ｍ、係数ｃｉ，ｊのサブセット、Ｃ、γといった特徴量抽出分類器のハイパーパラメータは、感度（異常なケースを正しく識別する確率）および特異度（正常なケースを正しく識別する確率）の平均値を最大化することによって最適化される。音声信号処理では、２０個より多くのチャネルと聴覚フィルタバンクの最初の１０個の係数を使用するのが一般的であるが、１０個のチャネルを超えても最適化の際に分類性能が大幅に向上することはない。したがって、Ｍとｃｉ，ｊのサブセットとは，１０チャネル×１０係数の２次元グリッド上で，統計的尺度の異なる組み合わせに対して独立に最適化することができる。分類器のハイパーパラメータは、最初に粗いグリッド検索を用いて最適化され、その後、
【数１２】
2021536287.tif 000014
および
【数１３】
2021536287.tif 000015
で微調整される。分類器ＡおよびＢの出力は、３７８で結合され、すなわち最終的なシーケンス検出器であり、線形または非線形ルールに基づいて判定Ｄｊ  ３７９を決定する。このように、シーケンススクリーニングエンジンは、Ｓｊを入力として、スクリーニング結果Ｄｊを決定する。
【００３６】
スクリーニング出力Ｄｊ  ３７９ａおよび３７９ｂは、ベクトルＤ＝［ＤａＤｂ．．．Ｄｎ］に集約され、３８０のシーケンス集約モデルに供給されて、最終的な判定が決定されてもよい。スクリーニング出力Ｄｊ  ３７９ａ，３７９ｂは、バイナリ（１、０）、カテゴリ、数値（０、１、２、３、４、．．．）であってもよい。シーケンス集約モデルは、シーケンスを認識するために、投票方式、リカレントニューラルネットワーク、および有限状態マシンの加重組み合わせであってもよい。図５は、４つの連続した正のシーケンスを識別するためのシーケンス集約および状態マシンの例示的な実施形態、すなわち、最終的なスクリーニングシーケンス１１１１を識別するためのシーケンススクリーニングエンジンからのシーケンス集約および有限状態マシンの例示的な実施形態を示す。シンボルＤａは、最初に状態Ａに供給され、次のシンボルＤｂに基づいて次の状態（ここでは状態Ａ）に遷移し、構造的心疾患の存在を示す最終状態Ｅに到達するまで同様に遷移する。多数決や閾値越えなどの投票方式や、長短期記憶、ゲート付きリカレントユニット、双方向ネットワークなどのリカレントニューラルネットワークとその変種も本発明の範囲内である。これにより、構造的心疾患をスクリーニングするための最終的なスクリーニング判定３９０を得ることができる。
【００３７】
当業者であれば、本明細書で開示されているこのおよび他の工程および方法に関して、工程および方法で実行される機能は、異なる順序で実施されてもよいことを理解できるだろう。さらに、概説されたステップや操作は例として提供されているに過ぎず、開示された実施形態の本質を損なうことなく、いくつかのステップや操作は、任意選択であり、より少ないステップおよび動作にまとめる、または追加のステップおよび動作に拡張することができる。
【００３８】
さらに、本開示は、様々な態様の例示として意図されている、本願において説明される特定の実施形態に限定されるものではない。当業者には明らかなように、その趣旨および範囲から逸脱することなく、多くの修正と変形が可能である。本明細書で列挙されたものに加えて、本開示の範囲内の機能的に等価な方法、さらには装置が、前述の説明から当業者に明らかになるであろう。そのような修正および変形は、添付の特許請求の範囲内に入ることが意図されている。本開示は、添付の特許請求の範囲の条件によってのみ限定されるものであり、そのような特許請求の範囲が権利を有する均等物の完全な範囲も併せて含まれる。本開示は、特定の方法、試薬、化合物、組成物、または生物学的システムに限定されるものではなく、当然に変化し得るものであることを理解されたい。また、本明細書で使用されている用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、限定することを意図しないことも理解されたい。
【００３９】
図６は、ユビキタスコンピューティング環境におけるウェアラブルセンサの様々な実施形態が実装されてもよい、サンプルのコンピューティングデバイス６００を示す。より詳細には、図６は、例示的なコンピューティングの実施形態を示しており、ここでは、本明細書に記載された動作、工程などのいずれかが、コンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ可読命令として実装されてもよい。コンピュータ読取可能な命令は、例えば、モバイルユニット、ネットワーク要素、および／または任意の他のコンピューティングデバイスのプロセッサによって実行されてもよい。
【００４０】
非常に基本的な構成６０２において、コンピューティングデバイス６００は、典型的には、１つ以上のプロセッサ６０４およびシステムメモリ６０６を含む。プロセッサ６０４とシステムメモリ６０６との間の通信には、メモリバス６０８が使用されてもよい。
【００４１】
所望の構成に応じて、プロセッサ６０４は、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはそれらの任意の組み合わせを含むがこれらに限定されない任意のタイプであってもよい。プロセッサ６０４は、レベル１キャッシュ６１０およびレベル２キャッシュ６１２のような１つ以上のレベルのキャッシング、プロセッサコア６１４、およびレジスタ６１６を含んでもよい。例示的なプロセッサコア６１４は、算術論理ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、デジタル信号処理コア（ＤＳＰコア）、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例示的なメモリコントローラ６１８も、プロセッサ６０４と共に使用されてもよく、または、いくつかの実装では、メモリコントローラ６１８は、プロセッサ６０４の内部部品であってもよい。
【００４２】
所望の構成に応じて、システムメモリ６０６は、揮発性メモリ（ＲＡＭなど）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはそれらの任意の組み合わせを含むがこれらに限定されない任意のタイプであってよい。システムメモリ６０６は、オペレーティングシステム６２０、１つまたは複数のアプリケーション６２２、およびプログラムデータ６２４を含んでもよい。
【００４３】
アプリケーション６２２は、図１〜５に関して先に説明したものを含む本明細書に記載の機能を実行するように配置されたクライアントアプリケーション６８０を含んでもよい。プログラムデータ６２４は、代替的に「図形テーブル６５０」または「分布テーブル６５０」と呼ばれることがあるテーブル６５０を含んでもよく、これは、本明細書で説明したように、患者の皮膚表面上のＥＣＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣの信号を測定するのに有用である。
【００４４】
コンピューティングデバイス６００は、基本構成６０２と任意の必要なデバイスおよびインタフェースとの間の通信を容易にするために、追加の特徴または機能、および追加のインタフェースを有してもよい。例えば、バス／インタフェースコントローラ６３０は、ストレージインタフェースバス６３４を介して、基本構成６０２と１つまたは複数のデータストレージデバイス６３２との間の通信を容易にするために使用されてもよい。データストレージデバイス６３２は、取り外し可能なストレージデバイス６３６、取り外し不可能なストレージデバイス６３８、またはそれらの組み合わせであってもよい。取り外し可能なストレージデバイスおよび取り外し不可能なストレージデバイスの例には、少数を挙げると、フレキシブルディスクドライブおよびハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスク装置、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブまたはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、およびテープドライブが含まれる。コンピュータストレージ媒体の例としては、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装された、揮発性および不揮発性の、取り外し可能および取り外し不可能な媒体を挙げることができる。
【００４５】
システムメモリ６０６、取り外し可能なストレージデバイス６３６、および取り外し不可能なストレージデバイス６３８は、コンピュータストレージ媒体の例である。コンピュータストレージ媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージデバイスまたは他の磁気ストレージデバイス、または、所望の情報を記憶するために使用され、コンピューティングデバイス６００によってアクセスされ得る他の媒体を含んでもよく、これらに限定されない。そのような任意のコンピュータストレージ媒体は、コンピューティングデバイス６００の一部であってもよい。
【００４６】
コンピューティングデバイス６００はまた、様々なインタフェースデバイス、例えば、出力デバイス６４２、周辺インタフェース６４４、および通信デバイス６４６から、バス／インタフェースコントローラ６３０を介して基本構成６０２への通信を容易にするためのインタフェースバス６４０を含んでもよい。例示的な出力デバイス６４２は、グラフィクス処理ユニット６４８および音声処理ユニット６５０を含んでもよく、これらは、１つまたは複数のＡ／Ｖポート６５２を介して、ディスプレイまたはスピーカなどの様々な外部デバイスと通信するように構成されてもよい。例示的な周辺インタフェース６４４は、シリアルインタフェースコントローラ６５４またはパラレルインタフェースコントローラ６５６を含んでもよく、これらは、１つまたは複数のＩ／Ｏポート６５８を介して、入力装置（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置など）または他の周辺装置（例えば、プリンタ、スキャナなど）などの外部装置と通信するように構成されてもよい。例示的な通信デバイス６４６は、ネットワークコントローラ６６０を含んでもよく、これは、１つまたは複数の通信ポート６６４を介してネットワーク通信リンク上の１つまたは複数の他のコンピューティングデバイス６６２との通信を促進するように配置されてもよい。
【００４７】
ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であってもよい。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータによって搬送波の変調されたデータ信号中または他の伝送機構に具現化されてもよく、任意の情報配信媒体を含んでもよい。「変調されたデータ信号」とは、信号に情報を符号化するような仕方で、その特性の１つ以上を設定または変更した信号であってもよい。限定するものではないが、一例において、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続などの有線媒体、および音響、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）、その他の無線媒体などの無線媒体を含んでもよい。本明細書で使用するコンピュータ可読媒体という用語は、ストレージ媒体と通信媒体の両方を含んでもよい。
【００４８】
コンピューティングデバイス６００は、携帯電話、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、パーソナル媒体再生デバイス、無線ウェブウォッチデバイス、パーソナルヘッドセットデバイス、アプリケーション固有のデバイス、または上記の機能のいずれかを含むハイブリッドデバイスなどのスモールフォームファクタポータブル（またはモバイル）電子デバイスの一部として実装されてもよい。コンピューティングデバイス４００はまた、ラップトップコンピュータおよび非ラップトップコンピュータの両方の構成を含むパーソナルコンピュータとして実装されてもよい。
【００４９】
システムの態様のハードウェアとソフトウェアの実装の間には、ほとんど区別がありません。ハードウェアまたはソフトウェアの使用は、一般的に（しかしながら、常にではなく、特定の状況においては、ハードウェアとソフトウェアの間の選択が重要になることがあるが）、コストと効率とのトレードオフを呈する設計上の選択である。本明細書に記載されているプロセスおよび／またはシステムおよび／またはその他の技術を実装するための様々な手段、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアがあり、好ましい手段は、プロセスおよび／またはシステムおよび／またはその他の技術が展開される状況に応じて変化する可能性がある。例えば、実施者が速度と精度が最重要であると判断した場合、実施者は主にハードウェアおよび／またはファームウェアの手段を選択することができ、柔軟性が最重要である場合、実施者は主にソフトウェアの実装を選択することができ、または、さらにまた別の方法として、実施者はハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアの何らかの組み合わせを選択することができる。
【００５０】
前述の詳細な説明では、ブロック図、フローチャート、および／または例を使用して、患者の体温を決定するための装置および／または工程の様々な実施形態を示した。そのようなブロック図、フローチャート、および／または例が１つまたは複数の機能および／または動作を含む限り、そのようなブロック図、フローチャート、または例内の各機能および／または動作は、個別におよび／または集合的に、広範なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの実質的に任意の組み合わせによって実装することができることは、当業者には理解されるであろう。一実施形態では、本明細書に記載されている主題のいくつかの部分は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、または他の集積形式を介して実装することができる。しかし、当業者であれば、本明細書に開示された実施形態の一部の態様は、その全体または一部が、集積回路において、１つ以上のコンピュータ上で実行される１つ以上のコンピュータプログラムとして（例えば、１つ以上のコンピュータシステム上で実行される１つ以上のプログラムとして）、１つ以上のプロセッサ上で実行される１つ以上のプログラムとして（例えば、１つ以上のプロセッサ上で実行される１つ以上のプログラムとして）、ファームウェアとして、または実質的にそれらの任意の組み合わせとして等価的に実装することができることを認識するであろう。また、回路を設計したり、ソフトウェアやファームウェアのコードを書いたりすることは、本開示を踏まえた当業者の技術力の範囲内であると考えられる。さらに、当業者であれば、本明細書に記載されている主題の機構は、様々な形態のプログラム製品として配布することが可能であり、本明細書に記載されている主題の例示的な実施形態は、実際に配布を実施するために使用される特定のタイプの信号担持媒体に関係なく適用されることを理解するであろう。信号担持媒体の例としては、フロッピーディスク（登録商標）、ハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、デジタルテープ、コンピュータメモリなどの記録型媒体と、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなどのデジタルおよび／またはアナログ通信媒体などの伝送型媒体と、が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００５１】
当業者であれば、本書に記載された方法で装置および／または工程を説明し、その後、工学的手法を用いてそのような説明された装置および／またはプロセスをデータ処理システムに統合することが当技術分野では一般的であることを認識するであろう。すなわち、本明細書で説明した装置および／または工程の少なくとも一部は、合理的な量の実験を介してデータ処理システムに統合することができる。当業者であれば、典型的なデータ処理システムは、一般に、システムユニット筐体、映像表示装置、揮発性および不揮発性メモリなどのメモリ、マイクロプロセッサおよびデジタル信号プロセッサなどのプロセッサ、オペレーティングシステム、ドライバ、グラフィカルユーザインタフェース、およびアプリケーションプログラムなどの計算エンティティ、タッチパッドまたはスクリーンなどの１つまたは複数のインタラクションデバイス、および／またはフィードバックループおよび制御モータ（例えば、位置および／または速度を感知するためのフィードバック；コンポーネントおよび／または量を移動および／または調整するための制御モータ）を含む制御システムのうちの１つまたは複数を含むことを認識するであろう。典型的なデータ処理システムは、データコンピューティング／通信および／またはネットワークコンピューティング／通信システムに見られるような、任意の適切な市販のコンポーネントを利用して実装することができる。
【００５２】
本明細書では、異なるコンポーネントが他のコンポーネントに含まれている、または他のコンポーネントと接続されている様子が描かれていることがある。このように描かれたアーキテクチャは単なる例であり、実際には、同じ機能を実現する他の多くのアーキテクチャを実装することができることを理解されたい。概念的には、同じ機能を実現するためのコンポーネントの配置は、所望の機能が達成されるように効果的に「関連付けられて」いる。したがって、本明細書では、特定の機能を実現するために組み合わされた２つのコンポーネントは、アーキテクチャや医療機器間のコンポーネントに関係なく、所望の機能が達成されるように互いに「関連付けられて」いると見ることができる。同様に、このように関連付けられた任意の２つのコンポーネントは、所望の機能を達成するために互いに「動作可能に接続されている」または「動作可能に結合されている」と見ることもでき、このように関連付けられることが可能な任意の２つのコンポーネントは、所望の機能を達成するために互いに「動作可能に結合可能である」と見ることもできる。操作可能に結合できる具体的な例としては、物理的に嵌合可能および／または物理的に相互作用するコンポーネント、および／または無線で相互作用可能および／または無線で相互作用するコンポーネント、および／または論理的に相互作用可能および／または論理的に相互作用するコンポーネントが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００５３】
最後に、本明細書における実質的に任意の複数形および／または単数形の用語の使用に関しては、当業者であれば、状況および／または用途に応じて、複数形から単数形へ、および／または単数形から複数形へと翻訳することができる。様々な単数／複数の順列は、明確にするために本明細書に明示的に記載することができる。
【００５４】
一般に、本明細書で使用される用語、特に添付の特許請求の範囲、例えば、添付の請求項本体で使用される用語は、一般に「オープン」な用語として意図されていることが、当業者には理解されるであろう。例えば、「含む」（“ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ”）という用語は、「〜を含むが、これに限定されない」と解釈されるべきであり、「有する」（“ｈａｖｉｎｇ”）という用語は、「少なくとも有する」と解釈されるべきであり、「含む」（“ｉｎｃｌｕｄｅ”）という用語は、「〜を含むが、これに限定されない」と解釈されるべきである。当業者であれば、導入された請求項の記載の特定の数が意図されている場合、そのような意図は請求項に明示的に記載され、そのような記載がない場合にはそのような意図は存在しないことがさらに理解されるであろう。例えば、理解を助けるために、添付の特許請求の範囲には、請求項の記載を導入するために、「少なくとも１つ」および「１つ以上」という導入句の使用が含まれる。しかし、そのような句の使用は、不定冠詞“ａ”または“ａｎ”による請求項の記載の導入が、そのような導入された請求項の記載を含むどの特定の請求項も、そのような記載されたものを１つだけ含む実施形態に限定することを意味するように解釈されるべきではなく、たとえ同じ請求項が導入句「１つ以上」または「少なくとも１つ」および“ａ”または“ａｎ”などの不定冠詞を含んでいたとしても、例えば、“ａ”および／または“ａｎ”は、「少なくとも１つ」または「１つ以上」を意味すると解釈されるべきであり、クレームの記載を導入するために使用される定冠詞の使用についても同様である。さらに、導入された請求項の記載の特定の数が明示的に記載されている場合でも、当業者であれば、そのような記載は少なくとも記載された数であることを意味するように解釈されるべきであることを認識するであろう。例えば、他の修飾語を使用せずに「２つの記載されたもの」が記載された場合、少なくとも２個の記載されたもの、または２個以上の記載されたものを意味する。さらに、「Ａ、Ｂ、Ｃなどのうちの少なくとも１つ」に類似する慣用句が使用される場合、一般的にそのような構成は、当業者が慣用句を理解する意味において意図されている。例えば、「Ａ、Ｂ、Ｃのうちの少なくとも１つを有するシステム」には、Ａ単独を、Ｂ単独を、Ｃ単独を、ＡとＢとを一緒に、ＡとＣとを一緒に、ＢとＣとを一緒に、並びに／或いはＡ、Ｂ、およびＣを一緒に有するなどのシステムが含まれるが、これらに限定されない。Ａ、Ｂ、またはＣなどのうちの少なくとも１つ」に類する慣用句が使用されている場合、一般に、そのような構成は、当業者が慣用句を理解する意味において意図されており、例えば、「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａ単独を、Ｂ単独を、Ｃ単独を、ＡとＢとを一緒に、ＡとＣとを一緒に、ＢとＣとを一緒に、並びに／或いは、Ａ、Ｂ、およびＣを一緒に有するなどのシステムを含むが、これらに限定されない。当業者であれば、明細書、特許請求の範囲、図面のいずれにおいても、２つ以上の代替用語を提示する実質的にすべての離接語および／または句は、いずれかの用語、いずれかの用語、または両方の用語を含む可能性を想定していると理解されるであろう。例えば、「ＡまたはＢ」という語句は、「Ａ」または「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解される。
【００５５】
さらに、本開示の特徴または態様がＭａｒｋｕｓｈグループの観点から説明されている場合、当業者は、本開示がそれによってＭａｒｋｕｓｈグループのメンバーの任意の個々のメンバーまたはサブグループの観点からも説明されていることを認識するであろう。
【００５６】
以上のことから、本開示の様々な実施形態は、例示のために本明細書に記載されており、本開示の範囲および主旨から逸脱することなく様々な変更を加えることができることが理解されるであろう。したがって、本明細書に開示された様々な実施形態は、限定することを意図したものではなく、真の範囲と主旨は以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
2021536287.tif 000016
【図２】
2021536287.tif 000017
【図３】
2021536287.tif 000018
【図４ａ】
2021536287.tif 000019
【図４ｂ】
2021536287.tif 000020
【図５】
2021536287.tif 000021
【図６】
2021536287.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】令和3年4月22日(2021.4.22)
【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】
胸部皮膚表面上で心電図（ＥＣＧ）、心音図（ＰＣＧ）、および加速度計（ＡＣＣ）の信号の１つ以上のリードを測定するウェアラブルセンサデバイスを用いた構造的心疾患をスクリーニングする方法であって、
患者の皮膚表面上で心電図、心音図、および加速度計の信号を測定することと、
身体の加速度の測定値に基づいて、測定された前記信号を１つ以上のシーケンスに分割することと、
心電図および心音図に由来する特徴量の１つ以上のシーケンスに基づいて、判定をスクリーニングすることと、
集約されたスクリーニング判定のシーケンスを決定することと、
構造的心疾患をスクリーニングするために、個々の判定を組み合わせることと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記身体の加速度の測定値が、前記加速度計の信号に由来する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記判定をスクリーニングすることは、前記心電図および前記心音図に由来する特徴量の１つ以上のシーケンスにスクリーニングアルゴリズムを適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ＥＣＧ、前記ＰＣＧ、および前記ＡＣＣの信号をフィルタリングしてノイズを除去することと、
フィルタリングされた前記ＥＣＧ、前記ＰＣＧ、および前記ＡＣＣの信号を、伝搬遅延を考慮して時間的に整列させることと、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記身体の加速度の測定値に基づいて測定された信号を１つ以上のシーケンスに前記分割することは、前記時間的に整列させた前記ＥＣＧ、前記ＰＣＧ、および前記ＡＣＣの信号を、任意の持続時間のウィンドウＷｉに分割して、それぞれ、ｘｉ（ｔ）、ｙｉ（ｔ）、およびｚｉ（ｔ）を得ることを含み、ｉは、ウィンドウ番号であり、１≦ｉ≦Ｍである、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記心電図および前記心音図に由来する特徴量の１つ以上のシーケンスの前記判定をスクリーニングすることは、各シーケンスＳｊを個別にシーケンススクリーニングエンジンに供給することを含み、前記シーケンススクリーニングエンジンは、セグメント化固有の特徴量およびシーケンス固有の特徴量を含む２つのカテゴリの特徴量に依存して前記シーケンスＳｊをスクリーニングする、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記セグメント化固有の特徴量は、ｙｊ（ｔ）に含まれる各心拍に対して、前記ＰＣＧ信号を、Ｓ１、収縮期、Ｓ２、および拡張期を含む構成心相にセグメント化した後に導出される、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記心電図および前記心音図に由来する特徴量の１つ以上のシーケンスの前記判定をスクリーニングすることは、構成心段階を決定するために、生理学的なセグメント化およびモデルベースのセグメント化を含むセグメント化の複数の単一チャネルを独立して採用することをさらに含む、
請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記セグメント化の最終的な位置を得るために、単一チャネルの加重和が使用される、請求項８に記載の方法。 
【請求項１０】
前記生理学的なセグメント化は、
各心拍に対してＲ波のピークおよびＴ波の終わりを含む、ｘｊ（ｔ）における基準点を決定することと、
ｘｊ（ｔ）からのある拍動のＲ波のピーク（Ｔ１）とＴ波の終わり（Ｔ２）との間の持続時間を使用して、ｙｊ（ｔ）におけるＳ１および収縮期（Ｓｙｓ）の位置を決定することと、
ｘｊ（ｔ）からのある拍動のＴ波の終わりと次の拍動のＲ波のピークとの間の持続時間を使用して、ｙｊ（ｔ）におけるＳ２および拡張期（Ｄｉａ）の位置を決定することと、
Ｓ１と収縮期との境界とＳ２と拡張期の境界とを、訓練セットから学習することと、
を含む、請求項８に記載の方法。 
【請求項１１】
前記モデルベースのセグメント化は、
隠れマルコフベースモデル（ＨＭＭ）を使用して、ｙｊ（ｔ）における基準点を決定することと、
Ｔ１とＴ２とを、それぞれ、Ｓ１および収縮期の心拍とＳ２および拡張期の心拍とに分割することと、
訓練セットから境界を学習することと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
セグメントの最終的な位置を決定するために、生理学的なセグメント化とモデルベースのセグメント化の単一チャネルの検出値の加重和が閾値と比較され、
特徴量が、セグメント化の出力またはｙｊ（ｎ）からの出力の少なくとも１つに基づいて抽出される、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記セグメント化固有の特徴量および前記シーケンス固有の特徴量に対して、それぞれ、分類器Ａおよび分類器Ｂを使用して、独立して分類を行うことができ、
前記分類器Ａおよび前記分類器Ｂは、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、またはグラジエントブースティングの少なくとも１つを含む機械学習アルゴリズムを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
セグメント化を行わずに、ｙｊ（ｔ）からシーケンス固有の特徴量を直接導出することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
構造的心疾患をスクリーニングするために、個々の判定を前記組み合わせることは、スクリーニングを集約して、シーケンス集約モデルに供給して構造的心疾患の最終的な判定を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
シーケンススクリーニングエンジン３７０は、セグメント化固有の特徴量３７４およびシーケンス固有の特徴量３７５を含む２つのカテゴリの特徴量に依存して、Ｓｊをスクリーニングする。心音を、ｙｊ（ｔ）に含まれる各心拍に対して、Ｓ１、収縮期、Ｓ２、および拡張期などの構成心相にセグメント化した後に、セグメント化の特定の特徴量が導出されてもよい。生理学的なセグメント化３７１およびモデルベースのセグメント化３７２などのセグメント化の単一チャネルは、構成する心臓の段階を決定するために独立して使用される。次に、単一チャネルの検出値の加重和を使用してセグメントの最終的な位置を得ることができる。シーケンスの固有の特徴量は、セグメント化を行わずにｙｊ（ｔ）から直接導出される。
【国際調査報告】
2021536287.tif 000023