(57)【要約】  所定の期間にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信可能なシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品が開示される。温度データの少なくとも１つのメトリックを計算することができ、この少なくとも１つのメトリックは、所定の期間にわたって特定のセンサから受信した温度データを利用してもよく、この温度データの変動性を示してもよい。分類器を用いて組織評価を決定することができる。この分類器にはメトリックから決定された少なくとも一つの特徴量が入力される。
2021532914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織を評価するためのシステムであって、
少なくとも１つのプログラム可能プロセッサと、
命令を格納する非一時的機械可読媒体と、
を備え、
前記命令は、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサにより実行されると、
所定の期間にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信するステップと、
前記温度データの少なくとも１つのメトリックを計算するステップであって、当該少なくとも１つのメトリックは、前記所定の期間にわたって特定のセンサから受信した前記温度データを利用し、前記温度データの変動性を示す、ステップと、
分類器を用いて組織評価を決定するステップであって、当該分類器には前記少なくとも１つのメトリックから決定された少なくとも１つの特徴量が入力される、ステップと、
を含む動作を、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサに実行させる、システム。
【請求項２】
前記温度データは複数の温度センサから受信され、前記温度データから複数のメトリックが計算され、前記分類器に複数の特徴量が入力される、請求項１のシステム。
【請求項３】
前記組織評価は、正常、良性、または悪性である、請求項１のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つの温度センサをさらに備える、請求項１のシステム。
【請求項５】
ウェアラブルデバイスをさらに備え、
前記少なくとも１つの温度センサは前記ウェアラブルデバイスに一体化された、請求項４のシステム。
【請求項６】
前記ウェアラブルデバイスはブラジャーである、請求項５のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つの温度センサは、乳房上の１つ以上の特定の位置において前記温度データを測定する、請求項４のシステム。
【請求項８】
前記分類器は、ベイズネット（ＢＮ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、放射基底関数ニューラルネットワーク（ＲＢＦＮＮ）、放射基底関数カーネルを持つサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、逐次最小最適化（ＳＭＯ）、ナイーブベイズツリー（ＮＢＴｒｅｅ）、決定木（ＤＴ）、ＸＧＢｏｏｓｔ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、およびバギングメタ分類器のうちの少なくとも１つである、請求項１のシステム。
【請求項９】
前記温度データの前記少なくとも１つのメトリックは、平均（Ｍｅａｎ）、分散（Ｖａｒ）、近似エントロピー（ＡｐＥｎ）、フラクタル次元（ＦＤ）、二次モーメント、短ハースト指数（Ｓｈｏｒｔ  Ｈｕｒｓｔ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔ）（ＳＨＥ）、最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）、移動性（Ｍｏｂ）、ウェーブレットエントロピー（ＷＥｎｔ）、および順列エントロピー（ＰＥ）のうちの少なくとも１つを含む、請求項１のシステム。
【請求項１０】
前記動作は、前記少なくとも１つのメトリックを計算するステップの前に、データ孤立値を識別して除去するために前記温度データを分析するステップをさらに含む、請求項１のシステム。
【請求項１１】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、複数の温度センサからのメトリックを利用して決定される、請求項１のシステム。
【請求項１２】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、身体の一方の側からの前記温度データと、身体の反対側の対応する位置からの前記温度データを利用する、請求項１のシステム。
【請求項１３】
前記所定の期間は約２４時間である、請求項１のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのメトリックは、平均、最大リアプノフ指数、および短ハースト指数のうちの１つ以上を含む、請求項１３のシステム。
【請求項１５】
前記特徴量は、Ｍｅａｎ１、ＬＬＥ７、およびＳＨＥ１２のうちの１つ以上を含む、請求項１４のシステム。
【請求項１６】
前記分類器は、放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器である、請求項１３のシステム。
【請求項１７】
前記所定の期間は約２時間である、請求項１のシステム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのメトリックは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆおよびＡｐＥｎのうちの１つ以上を含む、請求項１７のシステム。
【請求項１９】
前記特徴量は、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＡｐＥｎ３、およびＡｐＥｎ５のうちの１つ以上を含む、請求項１８のシステム。
【請求項２０】
前記分類器はＸＧＢｏｏｓｔ分類器である、請求項１７のシステム。
【請求項２１】
乳房組織の温度変化を分析して疑わしい異常を判定するシステムであって、
各々のパッチ上に複数の温度センサを含む一対のパッチと、
所定の期間にわたって前記複数の温度センサの各々から受信した温度を記録するレコーダと、
記録された前記温度を、乳房組織の分類を決定するコンピューティングデバイスに通信する送信デバイスと、
を備えるシステム。
【請求項２２】
各々のパッチ上に８つの温度センサが設けられた、請求項２１のシステム。
【請求項２３】
前記温度センサは主に乳がんに関連付けられた位置に配置される、請求項２１のシステム。
【請求項２４】
前記所定の期間は２時間である、請求項２１のシステム。
【請求項２５】
前記送信デバイスは記録された温度をＢｌｕｅｔｏｏｔｈを介して前記コンピューティングデバイスに通信する、請求項２１のシステム。
【請求項２６】
前記コンピューティングデバイスは、１つ以上のコンピューティングモジュールと通信して、前記乳房組織の分類を決定するために、少なくとも
記録された前記温度から複数の線形および非線形の特徴量を抽出するステップであって、前記非線形の特徴量は前記所定の期間にわたる前記温度データの変動性を示す、ステップと、
分類器システムを適用することによって、前記複数の線形および非線形の特徴量に対してフィルタリングを行うステップと、
フィルタリングされた前記複数の線形および非線形の特徴量を予測モデルに利用して、組織の分類を決定するステップと、
を実行する、請求項２１のシステム。
【請求項２７】
少なくとも１つのプログラム可能プロセッサと、
命令を格納する非一時的機械可読媒体と、
をさらに備え、
前記命令は、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサにより実行されると、
前記所定の期間にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信するステップと、
前記温度データの少なくとも１つのメトリックを計算するステップであって、当該少なくとも１つのメトリックは、前記所定の期間にわたって特定のセンサから受信した前記温度データを利用し、前記温度データの変動性を示す、ステップと、
分類器を用いて組織評価を決定するステップであって、当該分類器には前記少なくとも１つのメトリックから決定された少なくとも１つの特徴量が入力される、ステップと、
を含む動作を、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサに実行させる、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２８】
前記温度データは複数の温度センサから受信され、前記温度データから複数のメトリックが計算され、前記分類器に複数の特徴量が入力される、請求項２７のシステム。
【請求項２９】
前記組織評価は、正常、良性、または悪性である、請求項２７のシステム。
【請求項３０】
前記少なくとも１つの温度センサは前記デバイスに一体化された、請求項２７のシステム。
【請求項３１】
前記デバイスはブラジャーである、請求項３０のシステム。
【請求項３２】
前記少なくとも１つの温度センサは、乳房上の１つ以上の特定の位置において前記温度データを測定する、請求項２７のシステム。
【請求項３３】
前記分類器は、ベイズネット（ＢＮ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、放射基底関数ニューラルネットワーク（ＲＢＦＮＮ）、放射基底関数カーネルを持つサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、逐次最小最適化（ＳＭＯ）、ナイーブベイズツリー（ＮＢＴｒｅｅ）、決定木（ＤＴ）、ＸＧＢｏｏｓｔ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、およびバギングメタ分類器のうちの少なくとも１つである、請求項２７のシステム。
【請求項３４】
前記温度データの前記少なくとも１つのメトリックは、平均（Ｍｅａｎ）、分散（Ｖａｒ）、近似エントロピー（ＡｐＥｎ）、フラクタル次元（ＦＤ）、二次モーメント、短ハースト指数（Ｓｈｏｒｔ  Ｈｕｒｓｔ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔ）（ＳＨＥ）、最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）、移動性（Ｍｏｂ）、ウェーブレットエントロピー（ＷＥｎｔ）、および順列エントロピー（ＰＥ）のうちの少なくとも１つを含む、請求項２７のシステム。
【請求項３５】
前記動作は、前記少なくとも１つのメトリックを計算するステップの前に、データ孤立値を識別して除去するために前記温度データを分析するステップをさらに含む、請求項２７のシステム。
【請求項３６】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、複数の温度センサからのメトリックを利用して決定される、請求項２７のシステム。
【請求項３７】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、身体の一方の側からの前記温度データと、身体の反対側の対応する位置からの前記温度データを利用する、請求項２７のシステム。
【請求項３８】
前記所定の期間は約２４時間である、請求項２７のシステム。
【請求項３９】
前記少なくとも１つのメトリックは、平均、最大リアプノフ指数、および短ハースト指数のうちの１つ以上を含む、請求項３８のシステム。
【請求項４０】
前記特徴量は、Ｍｅａｎ１、ＬＬＥ７、およびＳＨＥ１２のうちの１つ以上を含む、請求項３９のシステム。
【請求項４１】
前記分類器は、放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器である、請求項３８のシステム。
【請求項４２】
前記所定の期間は約２時間である、請求項２７のシステム。
【請求項４３】
前記少なくとも１つのメトリックは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆおよびＡｐＥｎのうちの１つ以上を含む、請求項４２のシステム。
【請求項４４】
前記特徴量は、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＡｐＥｎ３、およびＡｐＥｎ５のうちの１つ以上を含む、請求項４３のシステム。
【請求項４５】
前記分類器はＸＧＢｏｏｓｔ分類器である、請求項４２のシステム。
【請求項４６】
組織を評価するためのシステムであって、
少なくとも１つのプログラム可能プロセッサと、
命令を格納する非一時的機械可読媒体と、
を備え、
前記命令は、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサにより実行されると、
所定の期間にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信するステップと、
前記温度データの少なくとも１つのメトリックを計算するステップであって、当該少なくとも１つのメトリックは、前記所定の期間にわたって特定のセンサから受信した前記温度データを利用し、前記温度データの変動性を示す、ステップと、
分類器を用いて組織評価を決定するステップであって、当該分類器には前記少なくとも１つのメトリックから決定された少なくとも１つの特徴量が入力される、ステップと、
を含む動作を、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサに実行させる、システム。
【請求項４７】
前記温度データは複数の温度センサから受信され、前記温度データから複数のメトリックが計算され、前記分類器に複数の特徴量が入力される、請求項１から４６のうちいずれか１項のシステム。
【請求項４８】
前記組織評価は、正常、良性、または悪性である、請求項１から４７のうちいずれか１項のシステム。
【請求項４９】
前記少なくとも１つの温度センサをさらに備える、請求項１から４８のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５０】
ウェアラブルデバイスをさらに備え、
前記少なくとも１つの温度センサは前記ウェアラブルデバイスに一体化された、請求項１から４９のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５１】
前記ウェアラブルデバイスはブラジャーである、請求項１から５０のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５２】
前記少なくとも１つの温度センサは、乳房上の１つ以上の特定の位置において前記温度データを測定する、請求項１から５１のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５３】
前記分類器は、ベイズネット（ＢＮ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、放射基底関数ニューラルネットワーク（ＲＢＦＮＮ）、放射基底関数カーネルを持つサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、逐次最小最適化（ＳＭＯ）、ナイーブベイズツリー（ＮＢＴｒｅｅ）、決定木（ＤＴ）、ＸＧＢｏｏｓｔ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、およびバギングメタ分類器のうちの少なくとも１つである、請求項１から５２のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５４】
前記温度データの前記少なくとも１つのメトリックは、平均（Ｍｅａｎ）、分散（Ｖａｒ）、近似エントロピー（ＡｐＥｎ）、フラクタル次元（ＦＤ）、二次モーメント、短ハースト指数（ＳＨＥ）、最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）、移動性（Ｍｏｂ）、ウェーブレットエントロピー（ＷＥｎｔ）、および順列エントロピー（ＰＥ）のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から５３のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５５】
前記動作は、前記少なくとも１つのメトリックを計算するステップの前に、データ孤立値を識別して除去するために前記温度データを分析するステップをさらに含む、請求項１から５４のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５６】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、複数の温度センサからのメトリックを利用して決定される、請求項１から５５のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５７】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、身体の一方の側からの前記温度データと、身体の反対側の対応する位置からの前記温度データを利用する、請求項１から５６のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５８】
前記所定の期間は約２４時間である、請求項１から５７のうちいずれか１項のシステム。
【請求項５９】
前記少なくとも１つのメトリックは、平均、最大リアプノフ指数、および短ハースト指数のうちの１つ以上を含む、請求項１から５８のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６０】
前記特徴量は、Ｍｅａｎ１、ＬＬＥ７、およびＳＨＥ１２のうちの１つ以上を含む、請求項１から５９のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６１】
前記分類器は、放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器である、請求項１から６０のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６２】
前記所定の期間は約２時間である、請求項１から６１のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６３】
前記少なくとも１つのメトリックは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆおよびＡｐＥｎのうちの１つ以上を含む、請求項１から６２のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６４】
前記特徴量は、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＡｐＥｎ３、およびＡｐＥｎ５のうちの１つ以上を含む、請求項１から６３のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６５】
前記分類器はＸＧＢｏｏｓｔ分類器である、請求項１から６４のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６６】
乳房組織の温度変化を分析して疑わしい異常を判定するシステムであって、
各々のパッチ上に複数の温度センサを含む一対のパッチと、
所定の期間にわたって前記複数の温度センサの各々から受信した温度を記録するレコーダと、
記録された前記温度を、乳房組織の分類を決定するコンピューティングデバイスに通信する送信デバイスと、
を備えるシステム。
【請求項６７】
各々のパッチ上に８つの温度センサが設けられた、請求項１から６６のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６８】
前記温度センサは主に乳がんに関連付けられた位置に配置される、請求項１から６７のうちいずれか１項のシステム。
【請求項６９】
前記所定の期間は２時間である、請求項１から６８のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７０】
前記送信デバイスは記録された温度をＢｌｕｅｔｏｏｔｈを介して前記コンピューティングデバイスに通信する、請求項１から６９のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７１】
前記コンピューティングデバイスは、１つ以上のコンピューティングモジュールと通信して、前記乳房組織の分類を決定するために、少なくとも
記録された前記温度から複数の線形および非線形の特徴量を抽出するステップであって、前記非線形の特徴量は前記所定の期間にわたる前記温度データの変動性を示す、ステップと、
分類器システムを適用することによって、前記複数の線形および非線形の特徴量に対してフィルタリングを行うステップと、
フィルタリングされた前記複数の線形および非線形の特徴量を予測モデルに利用して、組織の分類を決定するステップと、
を実行する、請求項１から７０のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７２】
少なくとも１つのプログラム可能プロセッサと、
命令を格納する非一時的機械可読媒体と、
をさらに備え、
前記命令は、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサにより実行されると、
前記所定の期間にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信するステップと、
前記温度データの少なくとも１つのメトリックを計算するステップであって、当該少なくとも１つのメトリックは、前記所定の期間にわたって特定のセンサから受信した前記温度データを利用し、前記温度データの変動性を示す、ステップと、
分類器を用いて組織評価を決定するステップであって、当該分類器には前記少なくとも１つのメトリックから決定された少なくとも１つの特徴量が入力される、ステップと、
を含む動作を、前記少なくとも１つのプログラム可能プロセッサに実行させる、請求項１から７１のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７３】
前記温度データは複数の温度センサから受信され、前記温度データから複数のメトリックが計算され、前記分類器に複数の特徴量が入力される、請求項１から７２のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７４】
前記組織評価は、正常、良性、または悪性である、請求項１から７３のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７５】
前記少なくとも１つの温度センサは前記デバイスに一体化された、請求項１から７４のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７６】
前記デバイスはブラジャーである、請求項１から７５のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７７】
前記少なくとも１つの温度センサは、乳房上の１つ以上の特定の位置において前記温度データを測定する、請求項１から７６のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７８】
前記分類器は、ベイズネット（ＢＮ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、放射基底関数ニューラルネットワーク（ＲＢＦＮＮ）、放射基底関数カーネルを持つサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、逐次最小最適化（ＳＭＯ）、ナイーブベイズツリー（ＮＢＴｒｅｅ）、決定木（ＤＴ）、ＸＧＢｏｏｓｔ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、およびバギングメタ分類器のうちの少なくとも１つである、請求項１から７７のうちいずれか１項のシステム。
【請求項７９】
前記温度データの前記少なくとも１つのメトリックは、平均（Ｍｅａｎ）、分散（Ｖａｒ）、近似エントロピー（ＡｐＥｎ）、フラクタル次元（ＦＤ）、二次モーメント、短ハースト指数（ＳＨＥ）、最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）、移動性（Ｍｏｂ）、ウェーブレットエントロピー（ＷＥｎｔ）、および順列エントロピー（ＰＥ）のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から７８のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８０】
前記動作は、前記少なくとも１つのメトリックを計算するステップの前に、データ孤立値を識別して除去するために前記温度データを分析するステップをさらに含む、請求項１から７９のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８１】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、複数の温度センサからのメトリックを利用して決定される、請求項１から８０のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８２】
前記特徴量のうちの少なくとも１つは、身体の一方の側からの前記温度データと、身体の反対側の対応する位置からの前記温度データを利用する、請求項１から８１のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８３】
前記所定の期間は約２４時間である、請求項１から８２のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８４】
前記少なくとも１つのメトリックは、平均、最大リアプノフ指数、および短ハースト指数のうちの１つ以上を含む、請求項１から８３のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８５】
前記特徴量は、Ｍｅａｎ１、ＬＬＥ７、およびＳＨＥ１２のうちの１つ以上を含む、請求項１から８４のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８６】
前記分類器は、放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器である、請求項１から８５のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８７】
前記所定の期間は約２時間である、請求項１から８６のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８８】
前記少なくとも１つのメトリックは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆおよびＡｐＥｎのうちの１つ以上を含む、請求項１から８７のうちいずれか１項のシステム。
【請求項８９】
前記特徴量は、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＡｐＥｎ３、およびＡｐＥｎ５のうちの１つ以上を含む、請求項１から８８のうちいずれか１項のシステム。
【請求項９０】
前記分類器はＸＧＢｏｏｓｔ分類器である、請求項１から８９のうちいずれか１項のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、米国特許仮出願第６２／７１４，０３３号（出願日：２０１８年８月２日、名称：「皮膚表面温度のリズムを分析して健康状態をモニタリングするためのシステム及び方法」）に基づく優先権を主張するものであり、この米国仮特許出願の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
乳がんとは、乳房組織に由来する細胞が不規則に増殖したものである。乳がんの世界的な影響は大きく、継続的に増加している。ほとんどの国で、乳がんによる死亡率が高いのは、主にスクリーニングプロトコル、快適で放射線を用いない早期発見技術、および質の高いケアの利用手段が不足しているためである。訓練を受けた専門家を必要とせずに、早期の乳房組織の異常な変化の存在を効率的に診断できる手頃な価格の家庭用乳房健康モニタリングデバイスは、生存率を大幅に向上させる可能性がある。
【発明の概要】
【０００３】
任意に組織評価を作成するために使用され得る温度データを収集するためのシステム、方法、コンピュータプログラム製品（ソフトウェア）、およびデバイスが開示される。そのようなシステムの１つは、所定の期間にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信することを含む、様々な動作を実行するプロセッサおよびソフトウェアを含む。これらの動作はまた、温度データの少なくとも１つのメトリックを計算することを含み、当該メトリックは、所定の期間に特定のセンサから受信した温度データを利用し、温度データの変動性を示す。次いで、分類器を用いて組織評価が決定される。この分類器にはメトリックから決定された少なくとも一つの特徴量が入力される。
【０００４】
いくつかの実施形態では、複数の温度センサから温度データを受信することができる。この場合、複数のメトリックが温度データから計算され、複数の特徴量が分類器に入力される。決定された組織評価は、正常、良性、または悪性であり得る。
【０００５】
別の実施形態では、システムは、ブラジャーなどのウェアラブルデバイスを含むことができる。このウェアラブルデバイスは、乳房上の特定の部位の温度データを測定するためにウェアラブルデバイスに統合された温度センサを有する。
【０００６】
さらに別の実施形態では、複数の温度センサからのメトリックを利用して特徴量を決定することができる。また、特徴量は、身体の一方の側からの温度データと、身体の反対側の対応する位置からの温度データを利用することができる。
【０００７】
いくつかの実施形態では、（温度データを取得する）所定の期間は約２４時間とすることができる。こうした期間について、少なくとも１つのメトリックは、平均、最大リアプノフ指数、および短ハースト指数を含むことができ、特徴量は、オプションとしてＭｅａｎ１、ＬＬＥ７、およびＳＨＥ１２を含み、分類器は、オプションとして放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器であってもよい。
【０００８】
別の実施形態では、所定の期間は約２時間とすることができる。この期間について、少なくとも１つのメトリックは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆおよびＡｐＥｎを含むことができ、特徴量は、オプションとしてＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＡｐＥｎ３、およびＡｐＥｎ５を含み、分類器は、オプションとしてＸＧＢｏｏｓｔ分類器であってもよい。
【０００９】
また、乳房組織の温度変化を分析して疑わしい異常を判定するシステムが開示される。このシステムは、各々のパッチ上に温度センサを含む一対のパッチと、所定の期間にわたって複数の温度センサの各々から受信した温度を記録するレコーダと、記録された温度を、乳房組織の分類を決定するコンピューティングデバイスに通信する送信デバイスと、を備えることができる。
【００１０】
いくつかの実施形態では、各々のパッチ上に８つの温度センサが設けられ、これらの温度センサは主に乳がんに関連付けられた位置に配置される。所定の時間は２時間とすることができ、送信デバイスは記録された温度をＢｌｕｅｔｏｏｔｈを介してコンピューティングデバイスに通信することができる。
【００１１】
本開示の主題の実施例は、これらに限定されないが、本明細書で説明する内容と一致する方法、および、説明した特徴のうち１または複数を実装する処理を１または複数の機械（例えば、コンピュータ等）に実行させるよう構成されている有形で具現化された機械可読媒体を含む物品を含むとしてよい。同様に、１または複数のプロセッサと、当該１または複数のプロセッサに結合されている１または複数のメモリとを備えるコンピュータシステムも想定される。メモリは、コンピュータ可読記憶媒体を含み、本明細書で説明する処理のうち１または複数を、１または複数のプロセッサに実行させる１または複数のプログラムを、含有、符号化、記憶等しているとしてよい。本開示の主題の１または複数の実施例と一致するコンピュータ実装方法は、１または複数のデータプロセッサで実装するとしてよい。当該データプロセッサは、１つのコンピューティングシステムに、または、複数のコンピューティングシステムにわたって存在する。このような複数のコンピューティングシステムは、１または複数の接続部を介して、あるいは複数のコンピューティングシステムのうち１または複数同士を直接接続することによって、互いに接続し、データおよび／もしくはコマンド、または、その他の命令等をやり取りするとしてよい。１または複数の接続部は、ネットワークを介した接続（例えば、インターネット、ワイヤレスワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、有線ネットワーク等）、等を含むが、これらに限定されない。
【００１２】
本明細書で説明する主題の１または複数の変形例の詳細については、添付図面および以下の説明に記載する。本明細書で説明する主題のその他の特徴および利点は、明細書および図面から、そして、請求項から明らかになるであろう。本願で開示する主題の特徴は特定の実施例に基づいて例示を目的として記載しているが、このような特徴に限定されるものではないと容易に理解されたい。本開示に続く特許請求の範囲は、保護を求める主題の範囲を定義するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
添付図面は、本明細書に組み込まれるとともにその一部を構成するが、本明細書で開示する主題の態様を図示すると共に、明細書と組み合わせることで、開示した実施例に対応付けられている原理の一部の説明となる。図面は以下の通りである。
【００１４】
【図１】本開示の特定の態様に従って例示的なウェアラブルデバイスを示す簡略図であり、患者の左右の乳房上の温度センサの相対的な位置を示す。
【００１５】
【図２Ａ】本開示の特定の態様に従って、ウェアラブルデバイスのための例示的なパッチサイズを示す簡略図であり、各パッチ上の温度センサの配置例を含む。
【図２Ｂ】本開示の特定の態様に従って、ウェアラブルデバイスのための例示的なパッチサイズを示す簡略図であり、各パッチ上の温度センサの配置例を含む。
【００１６】
【図３Ａ】本開示の特定の態様に従って、良性病変に関して経時的に読み取られる温度の例を示す簡略図である。
【図３Ｂ】本開示の特定の態様に従って、良性病変に関して経時的に読み取られる温度の例を示す簡略図である。
【００１７】
【図４Ａ】本開示の特定の態様に従って、悪性病変に関して経時的に読み取られる温度の例を示す簡略図である。
【図４Ｂ】本開示の特定の態様に従って、悪性病変に関して経時的に読み取られる温度の例を示す簡略図である。
【００１８】
【図５】本開示の特定の態様に従って、患者の組織評価のための例示的な動作を示す簡略図である。
【００１９】
【図６】本開示の特定の態様に従って、患者の組織を評価するための予測モデルを開発し導入する例示的なプロセスを示す簡略図である。
【００２０】
【図７】本開示の特定の態様に従って、組織評価を提供するための例示的なシステムを示す簡略図である。
【００２１】
【図８】本発明の実施形態に従って、予測モデルの結果を報告するためのグラフィカルユーザインターフェースを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本開示の様々な態様は、とりわけ、皮膚表面温度のリズムの予測分析を利用して乳房組織の評価および／またはモニタリングを行うことができるデバイス、システム、ソフトウェア、および方法を記載する。人は、例えば体温において、特定の生物学的リズム（例えば、概日リズム）を示す。本明細書でさらに説明するように、癌性組織と非癌性組織は、異なる温度挙動を示すことがある。患者の組織からの特定の温度関連データを解釈するために予測モデルをトレーニングすることにより、予測モデルは、所定の温度データのセットが正常であるか異常であるかの評価を提供することができる。
【００２３】
乳房組織を評価するために、１つ以上の温度センサを利用して、乳房の表面の温度を測定することができる。図１は、１つまたは複数（この例では複数）の温度センサ１０４がウェアラブルデバイスに統合されたウェアラブルデバイスの一例を示す。ウェアラブルデバイスは、一対の着用可能で、非侵襲的で、快適で、再利用可能な自己付着乳房パッチ１００および１０２を有することができる。様々な実施形態では、ウェアラブルデバイスは、乳房組織内の温度変化を捕捉するために、ブラジャーの下に（またはブラジャーに組み込まれて）着用することができる。いくつかの実施形態では、各パッチは、所望の測定位置に近接してセンサを位置決めして支持するための１つ以上のアーム１０８を含むことができる。図示されているように、アームは全体として放射状とすることができ、センサが乳房上の特定の位置に配置されることを可能にする。他の実施形態では、温度センサを位置決めするために、異なる支持フレームワークを使用することができる。温度センサはコネクタ１０６に有線接続されてもよく、このコネクタは取得した温度データを収集するレコーダに接続されてもよい。レコーダは、パッチに電力を供給するためのバッテリ、メモリ、および記録されたデータを外部コンピューティングデバイスに通信することができる低エネルギーＢｌｕｅｔｏｏｔｈ送信デバイスを含んでもよい。
【００２４】
温度センサの配置は、乳房上の１つ以上の特定の位置で温度データを測定するように構成することができる。図１に示す例示的な実施形態では、温度センサ１０４は、特定のセンサを表すために１〜１６のラベルが付けられているとともに、それらのおおまかな位置を表す略語（例えば、右上外側（Ｒｉｇｈｔ  Ｕｐｐｅｒｒ  Ｏｕｔｅｒ）の位置＃３（ＲＵＯ３）、左中央（Ｌｅｆｔ  Ｃｅｎｔｅｒ）（ＬＣ）など）を含む。図１において、１の番号を付された例示的な温度センサは、左乳房のほぼ中央下部位置に位置する温度センサに対応する。同様に、温度センサ１１は右乳房の上部内側部分に対応する。本開示は、乳房上の特定の位置にある温度センサを例示し、例示的な番号付けおよびレイアウトを有するが、他の位置、番号付けおよびレイアウトも想定される。
【００２５】
例示的な実施形態では、ウェアラブルデバイスは、２時間の間、各センサからの温度データを記録することができる。他の実施形態では、ウェアラブルデバイスは、約２時間、約２〜６時間、約２４時間、または最大約４８時間という異なる期間にわたって温度データを記録してもよい。いくつかの実施形態では、患者に受け入れられやすくするために、より短い収集時間が望ましい場合もある。収集時間を短くすると、環境干渉および他の変動の影響を受けにくくなる可能性がある。
【００２６】
本明細書で使用されるように、「温度データ」とは、アナログ収集または高いサンプリングレートを介して多数のセンサから長時間のスパンで収集された比較的大きな温度データのセットを指すことができる。しかしながら、「温度データ」はまた、より小さい温度データのセット、例えば、２時間の時間スパンでわずか４個のセンサから収集した温度データを含むデータセットを指すことができる。
【００２７】
いくつかの実施形態では、左乳房パッチ上の温度センサ位置は、右乳房パッチ上のセンサ位置の鏡像であってもよい。パッチのセンサ位置は、女性の乳房内の乳がんの主たる位置に基づく特定の空間的配置を有してもよい。
【００２８】
ウェアラブルデバイスが様々な乳房のサイズで使用できるようにするために、パッチは異なるサイズで利用可能であってもよい。患者は、下記表１のサイズ表に示すように、従来のブラカップおよび乳房のサイズに基づいて、適切なサイズ（例えば、＃１〜＃１５）のパッチを選択することができる。
【表１】
2021532914.tif 000003
【００２９】
図２Ａおよび図２Ｂは、表１の異なるパッチサイズ＃３および＃１３の２つの実施形態（２１０、２２０）、および各パッチサイズ上のおおよそのセンサ配置を示す。アーム１０８は、中心点から略放射状に延びるように示されている。アームは、温度センサが配置され得る１つまたは複数の穴１１２（または、ポケットのような他の温度センサ結合機能でもよく、これらは例えば、パッチに縫い付けられているか、パッチ材料に埋め込まれている）を含んでもよい。穴はパッチの中心点１１０からのおおよその距離に基づいてラベル付けされ得る。例えば、図２Ａでは、穴１１２の距離１、２、３、および４は、それぞれ約２２ｍｍ、３４．７ｍｍ、４７．４ｍｍ、および６０．１ｍｍである。図２Ｂでは、穴１１４の距離４、５、７、および１０は、それぞれ約６０．１ｍｍ、７２．８ｍｍ、９８．２ｍｍ、および１３６．３ｍｍである。アームの長さはパッチサイズに応じて変化し得るが、穴の距離は、様々なパッチサイズを通して一貫していてもよい（例えば、穴１は、図２Ａおよび図２Ｂの両方において、中心から約２２ｍｍであり得る）。上述したように、各パッチ１００、１０２に対応する温度センサの配置は、パッチサイズおよび、例えば乳がんの主たる位置によって決定される所望の位置に基づいてもよい。したがって、中心点１００を基準とする温度センサの配置は、パッチのサイズまたはデザインに関係なく、乳房に対するセンサのおおよその相対的位置が一貫しているように変化し得る。
【００３０】
ウェアラブルデバイスからの記録された温度データは、所定の期間にわたる利用可能な温度センサからの温度値などの多次元時系列データセットを形成することができる。図３Ａおよび図３Ｂは、良性病変を有する乳房組織から、それぞれ２時間および２４時間の期間にわたって複数の温度センサが収集した温度データ３１０，３２０の例を示す。これらの例は、各センサからの温度データが概ね同じ概日リズムに従うことを示している。図４Ａおよび図４Ｂは、同様にそれぞれ２時間および２４時間の期間にわたる温度データ４１０、４２０を示すが、乳房組織が悪性病変を含む場合を示す。良性または悪性の組織異常では、時相代謝変化および熱概日リズム変動の明確なセグメントが、温度データの圧縮（振幅および周期）および差分（センサ温度の相対的な最小値および最大値）の期間として可視化され得る。
【００３１】
図示されているように、良性病変を有する患者の測定された期間における温度変化（図３Ａおよび図３Ｂ）は、同様の期間における悪性病変の測定値の変化（図４Ａおよび図４Ｂ）よりも大きい。一般的に、非癌性組織から得られる熱プロファイルでは、より高い変動が見られる。これは、乳房の表面的な熱パターンが、その下にある組織内の代謝および血管新生に関連しているため、振幅だけでなく、経時的な変動性においても顕著な温度変化が生じることが一因である。
【００３２】
以下で議論されるように、図５および図６をさらに参照して説明する本開示のいくつかの実施形態では、観察された温度変動を分析し、皮膚表面温度が記録された乳房組織の評価を生成するために、１つ以上の予測モデルを用いて温度情報を利用することができる。様々な実施形態において、予測モデルは、腫瘍増殖の初期段階で生じる温度の時間的変動（またはそのような変動の減少）に基づいて評価を行うことができる。例えば、評価は、癌性または非癌性、「正常」（例えば、病変がない）、「良性」（例えば、有害ではない）、または「悪性」（例えば、癌性）などの組織分類を決定することを含むことができる。
【００３３】
組織を評価するための１つの例示的なシステムは、組織を評価するための様々な動作を実行することができるプロセッサおよびソフトウェアを含むことができる。図５に例示されるように、これらの動作は、５１０において、一定期間（例えば、約２時間または約２４時間）にわたって少なくとも１つの温度センサから温度データを受信することを含むことができる。５２０において、温度データのメトリック（例えば、分散）が、期間にわたる特定のセンサからの温度データを利用して計算されてもよい。ここで計算されるメトリックは、温度データの変動性を示す。５３０において、分類器（例えば、評価を行うためにトレーニングされたニューラルネットワーク）に少なくとも１つの特徴量を入力することで、組織の評価を決定することができる。本明細書でさらに説明するように、「特徴量」はメトリックから決定することができる。
【００３４】
本明細書で想定される特定の実施形態において、複数の温度センサから温度データを受信することができ、温度データから複数のメトリックを計算することができ、複数の特徴量を分類器に入力することができる。
【００３５】
本明細書で使用されるように、「変動性」という用語は、経時的な変化（例えば、温度の変化）に関連している。例えば、温度データの集合は、その分散がより大きい場合、より大きな変動性を有することができる。別の例では、変動性は、データに由来するカオスまたはランダム性の程度に関連することができる。変動性の他の尺度が本明細書に記載されている。
【００３６】
本開示は、組織の評価を行うために温度データの変動性の諸相を決定および利用するための方法を説明する。しかしながら、変動性以外の量（例えば、温度値自体、またはそれらの平均等）が、任意に評価に組み込まれ得ることが想定される。また、本明細書では、温度データを分析する方法について言及しているが、開示された方法は、他の種類の生理学的データまたは感知されたデータにも適用することができ、健康状態の評価を行う際に、そのようなデータの変動性を同様に分析することができる。
【００３７】
組織の評価は、利用可能なデータに基づいて組織を正確に評価するようにトレーニングされた予測モデルによって生成されてもよい。以下でさらに詳細に説明するように、本明細書で使用される「予測モデル」は、「分類器」（例えば、特定の種類のニューラルネットワークまたは他の分類アルゴリズム）と、１つ以上の「特徴量」（例えば、センサ３などの１つ以上の特定のセンサから取得した分散などの１つ以上のメトリックの組み合わせ）との組み合わせである。分類器は、（既知の評価を有する）トレーニングデータおよび（評価されていないデータに基づいて予測モデルの精度をテストするための）テストデータを用いてトレーニングされ得る。いくつかの実施形態において、図６に示されるように、予測モデルを開発して導入するプロセスは、以下を含むことができる。データ収集６１０、データ前処理６２０、メトリック計算６３０、特徴量決定６４０、特徴量サブセット選択６５０、予測モデル開発および評価６６０、および予測モデル導入６７０を含む。
【００３８】
データ収集６１０は、ウェアラブルデバイス上の１つ以上の温度センサから温度データを収集することを含み得る。ウェアラブルデバイスに関連付けられたデータレコーダは、所定の時間間隔（例えば、１０秒毎または６０秒毎）で温度センサをスキャンし、選択された測定サイクル時間（例えば、２時間）が経過するまで、感知された温度データを保存するためのソフトウェアを有していてもよい。
【００３９】
データ前処理６２０は、例えば、不完全なデータまたは孤立値を除去することによって、温度データの品質を向上させるために使用することができる。例えば、ある時点における温度データに欠落データがある場合、そのエントリ（例えば、その時点における全てのセンサからのデータ）を除去することができる。特定の閾値を外れる値がある場合（例えば、センサが患者に適切に接触していなかった場合など）にも、エントリを除去することができる。閾値は、例えば、２７℃未満の値を有する任意の温度レコード（例えば、１６個のセンサ値のセット）として定義することができる。こうして、閾値未満の値を有する任意のエントリを除去することができる。あるいは、所定の数（例えば、３個）以上の不良エントリがある場合、患者から収集した温度データは、分析対象から完全に放棄することができる。
【００４０】
メトリック計算６３０は、例えば、前処理された温度データを経時的に使用して、温度データの変動性を捕捉し得るメトリックを計算することを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、メトリック計算の元となる温度データは、平均（Ｍｅａｎ）、分散（Ｖａｒ）、近似エントロピー（ＡｐＥｎ）、フラクタル次元（ＦＤ）、二次モーメント（Ｃｕｍ＿２）、短ハースト指数（Ｓｈｏｒｔ  Ｈｕｒｓｔ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔ）（ＳＨＥ）、最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）、移動性（Ｍｏｂ）、ウェーブレットエントロピー（ＷＥｎｔ）、および順列エントロピー（ＰＥ）等である。リストされたもの以外のメトリックも想定される。これらのメトリックは、以下に記載されるように計算され得るが、特定の命名法、工程、および計算の順序を含むこれらのメトリックの計算の正確な詳細は、定量的にまたは定性的に類似したメトリックをもたらすバリエーションを有し得ることが理解される。
【００４１】
平均（Ｍｅａｎ）
平均μは時系列Ａの平均値である。これは以下のように計算される（Ｎは実測値の個数である）。
【数１】
2021532914.tif 000004
【００４２】
分散（Ｖａｒ）
分散は、時系列がその平均からどの程度変動するかの累乗を表現したものである。分散は以下のように計算される。
【数２】
2021532914.tif 000005
【００４３】
近似エントロピー（ＡｐＥｎ）
近似エントロピーは複雑さの尺度であり、時系列の変動の予測不可能性を定量化したものである。ＡｐＥｎはスケール不変であり、データにおけるより多くの不規則性により大きな値が対応するように、時系列に非負の数を割り当てる。時系列ＡNはＮ個の測定値ＴＳ（１），ＴＳ（２）…ＴＳ（Ｎ）を有するとする。近似エントロピーＡｐＥｎ（ＡN，ｍ，ｒ）を計算するために、まず２つのパラメータが選択される。それらは、パターンの長さを指定するｍと、類似性の基準を定義するｒである。ｐm（ｔ）は系列ＡN内の測定値ｉから始まるｍ個の測定値のパターンを表すとする。２つのパターンｐm（ｉ）とＰm（ｊ）は、両方のパターンの対応する測定値のいずれかのペア間の差がｒよりも小さい場合、類似しているとみなされる。ＰmはＡN内の測定値１から測定値Ｎ−ｍ＋１で始まる長さｍのすべてのパターンのセットを表すとする。相関積分は次式で定義される。
【数３】
2021532914.tif 000006
【００４４】
ここで、ｎim（ｒ）は、ｐm（ｔ）に類似するパターンの数である。相関積分は、Ｐmの各パターンについて計算される。これらすべてのＣｊn（ｒ）の値の平均をＣm（ｒ）とする。近似エントロピーは、以下のように、長さｍ＋１の反復パターンと比較したときの、長さｍの反復パターンの相対的な発生量の自然対数として定義される。
【数４】
2021532914.tif 000007
フラクタル次元（ＦＤ）
ＦＤは、系列の複雑さと時系列データのトランジェントの存在の別の尺度である。ここで、｛ａi，ａ2，ａ3，ａN｝がＮ次元の時系列を示すとする。まず、以下のように定義されたｋ個の新しい時系列
2021532914.tif 000008
を形成する。
【数５】
2021532914.tif 000009
【００４５】
ここで、ｋは点間の離散時間間隔を示し、ｍ＝１，２，ｋは初期時間値を示す。次に、各々の新しい時系列の長さを次のように計算する。
【数６】
2021532914.tif 000010
【００４６】
次に、すべてのｍについてＬ（ｍ，ｋ）を平均することにより、各ｋについて曲線長Ｌ（ｋ）の平均値が計算される。ＦＤは、
2021532914.tif 000011
および
2021532914.tif 000012
にフィット（最小二乗線形ベストフィット）する直線の傾きと定義される。
【００４７】
二次キュムラント（Ｃｕｍ＿２）
ここで、｛ａｘ，ａ２，ａ３，ａＮ｝がＮ次元の時系列を示すとする。その二次モーメントは次のように定義される。
【数７】
2021532914.tif 000013
【００４８】
Ｅ［］は期待値演算子を示す。モーメントを用いて、二次キュムラントは次のように計算される。
【数８】
2021532914.tif 000014
【００４９】
短ハースト指数（ＳＨＥ）
ハースト指数は、時系列の予測可能性の数値的な推定値である。これは、時系列が以前の工程で増加した場合に、増加する可能性が高いか、低いか、または等しくなるかを決定するために使用される。ハースト指数は次のように定義される。
【数９】
2021532914.tif 000015
【００５０】
Ｔは時系列の持続時間であり、Ｒ／Ｓは再スケーリングされた範囲の対応する値である。Ｒは平均からの最大偏差と最小偏差の差であり、Ｓは標準偏差である。
【００５１】
最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）
ＬＬＥはシステムのカオスの指標である。これは、隣接する２つの軌道が発散あるいは互いに分離する平均速度を定義する。空間内の２つの近傍点を時間の関数であるｘ0とｘ0＋Δｘと考える。これらの点の各々は、それ自身の軌道を生成する。２つの軌道間の分離Δｘは初期値の位置の関数であり、Δｘ（ｘ0，ｔ）の形式を有する。これら２つの軌道の発散の平均指数率は次のように測定される。
【数１０】
2021532914.tif 000016
【００５２】
ＬＬＥはλの正の最大値である。ＬＬＥが正の値であれば、そのシステムにカオスが存在することを示す。
【００５３】
移動性（ＭＯＢ）
移動性は、データＡNの１次微分の分散をデータＡNの分散で割った値の平方根である。
【数１１】
2021532914.tif 000017
【００５４】
ウェーブレットエントロピー（ＷＥｎｔ）
ウェーブレットエントロピー（ＷＥ）は、ウェーブレット分解とエントロピーを組み合わせて、高い時間周波数分解能で信号の秩序／無秩序の度合いを推定する。シャノンエントロピーは、ウェーブレットのサブバンドのエネルギー分布を定量化するために一般的に使用され、時系列のスペクトルの複雑さの尺度でもある。時系列の各周波数のパワーをｐfで表すとする。ウェーブレットエントロピーは、次式で与えられるように、全周波数範囲にわたるエントロピーの総和として計算される。
【数１２】
2021532914.tif 000018
【００５５】
順列エントロピー（ＰＥ）
順列エントロピーは、時系列または信号の複雑さを記述し、時系列のランダム性を考慮する。これは、時系列データの測定値の時間的順序を考慮に入れ、時系列間の結合を決定するのに役立つ。値が大きいほど、時系列のランダム性が高いことを示す。時系列ＡNが与えられると、最初に埋め込み手順を用いて、埋め込み次元ｍとラグｌを持つベクトルを形成する。ｍ個の異なる埋め込み次元に対して，ｍ！個の可能な順列（順序パターン）πが存在する。Ｃ（πi）を順序パターン（π）iの出現数とし、ここでｉ＝１，２，…ｍ！とする。Ｃ（πi）の相対的な頻度は，ｐ（π）＝Ｃ（πi）／（Ｎ−（ｍ−１）ｌで与えられる。順列エントロピーは次のように定義される。
【数１３】
2021532914.tif 000019
【００５６】
例示的なプロセスは、図６に示すように続き、ここで６４０において、１つ以上の特徴量が決定される。一般的に、予測モデルの開発は、利用可能なセンサデータを選択すること、および特徴量（例えば、特定のセンサに対応したメトリック）と組織評価を生成するために使用する分類器との最適な組み合わせを決定することを含む。前述したように、本開示で使用されるように、「特徴量」は、１つまたは複数の特定の温度センサについて計算された１つまたは複数のメトリックから決定される量である。例えば、「分散」はメトリックであるが、「分散３」（すなわち、センサ３からの信号の分散）は、特徴量であり得る。また、特徴量は、複数のメトリックから計算されてもよいし、複数のセンサから計算されてもよい。例えば、特徴量は、分散３と分散９との差であってもよいし、分散３とウェーブレットエントロピー９との差であってもよい。
【００５７】
いくつかの例示的な特徴量は、身体の一方の側からの温度データと、身体の反対側の対応する位置からの温度データを利用してもよく、これは例えば、鏡像センサ（すなわち、異なるパッチ上の対応する／鏡像化された位置のセンサ）間の差として計算された特徴量である。特徴量の例の非限定的なリストを以下に示す（図１の例で示された例示的なセンサ番号／位置を参照する）。
【００５８】
（ＳｉｄｅＤｉｆｆ）ＳｉｄｅＤｉｆｆは、全ての左側のセンサの平均の平均と全ての右側のセンサの平均の平均との差（例えば、センサ１〜８の平均の平均−センサ９〜１６の平均の平均）である。
【００５９】
（ＵＯＤｉｆｆ）ＵＯＤｉｆｆは、全ての左上外側象限センサの平均の平均と全ての右上外側象限センサの平均の平均との差（例えば、センサ２，３，４，５，７の平均の平均−センサ１０，１２，１３，１４，１５の平均の平均）である。
【００６０】
（ＵＩＤｉｆｆ）ＵＩＤｉｆｆは、全ての左上内側象限センサの平均の平均と全ての右上内側象限センサの平均の平均との差（例えば、センサ４，５，６の平均の平均−センサ１１，１２，１３の平均の平均）である。
【００６１】
（ＬＯＤｉｆｆ）ＬＯＤｉｆｆは、全ての左下外側象限センサの平均の平均と全ての右下外側象限センサの平均の平均との差（例えば、センサ１，８の平均の平均−センサ９，１６の平均の平均）である。
【００６２】
（ＬＩＤｉｆｆ）ＬＩＤｉｆｆは、全ての左下内側象限センサの平均の平均と全ての右下内側象限センサの平均の平均との差（例えば、センサ１の平均−センサ１６の平均）である。
【００６３】
（Ｓｅｎｓｏｒ１）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ２の平均−センサ１５の平均である。
【００６４】
（Ｓｅｎｓｏｒ２）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ３の平均−センサ１４の平均である。
【００６５】
（Ｓｅｎｓｏｒ３）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ４の平均−センサ１３の平均である。
【００６６】
（Ｓｅｎｓｏｒ４）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ５の平均−センサ１２の平均である。
【００６７】
（Ｓｅｎｓｏｒ５）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ６の平均−センサ１１の平均である。
【００６８】
（Ｓｅｎｓｏｒ６）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ７の平均−センサ１０の平均である。
【００６９】
（Ｓｅｎｓｏｒ７）鏡像センサの平均の差、例えば、センサ８の平均−センサ９の平均である。
【００７０】
（ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ１）上外側センサのうちの２つの平均の差、例えば、センサ１４の平均−センサ７の平均である。
【００７１】
（ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ２）第１のセンサの組み合わせの平均の平均の差、例えば、（センサ１４、１５、１６の平均）の平均−（センサ４、７、８の平均）の平均である。
【００７２】
（ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３）第２のセンサの組み合わせの平均の平均の差、例えば、（センサ９、１３の平均）の平均−（センサ５、６の平均）の平均である。
【００７３】
（ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ４）中央センサのうちの２つの平均の差、例えば、センサ１３の平均−センサ５の平均である。
【００７４】
特徴量サブセット選択６５０は、組織評価に最も有用な特徴量のサブセットを決定すること、およびデータセットから無関係な特徴量を除去することを含むことができる。より小さい特徴量のセットを得て、温度データの最適で顕著な特性を保持することは、処理時間を減少させるだけでなく、学習されたモデルの小型化、より良い一般化、および結果の理解し易さをもたらす。特徴量サブセット選択技術の例としては、（ｉ）特徴量の選択が分類器に依存しないフィルタ法と、（ｉｉ）分類器を用いて特徴量を選択するラッパー法（Ｗｒａｐｐｅｒ  Ｍｅｔｈｏｄｓ）の２つが挙げられる。
【００７５】
フィルタ法は、特徴量のサブセットを評価し選択するために、データの一般的な特性を用いることができる。フィルタは単純で高速であるため、前処理工程として使用することができる。フィルタ法の一例は、各特徴量に一変量基準を個別に適用することである。いくつかの例では、各特徴量にｔ検定を適用し、結果として得られたｐ値（またはｔ統計量の絶対値）を、グループ分けにどれだけ効果的であるかの尺度として、各特徴量について比較した。
【００７６】
ラッパー法では、可能なすべての特徴量サブセットを使って評価を行い、最高の評価精度を与える特徴量サブセットを選択するために、分類器を使用する。この方法は、分類器の学習と特徴量の選択の両方が同じバイアスを利用するため，分類器の性能を向上させることができる。分類器は生成された特徴量サブセットの数だけ構築されるため，それらの分類器が計算量を増大させる可能性があり，それを考慮しなければならない場合には検討対象となり得ない。
【００７７】
逐次特徴選択はラッパー法の一つである。この方法では、ある停止条件が成立するまで、特徴量を順次追加（前方探索）または削除（後方探索）することで特徴量のサブセットを選択する。ラッパー法での前方逐次特徴選択は、重要な特徴量を見つけるために使用され得る。より具体的には、目標の１つが評価誤差（ＡＥ）を最小化することであり得るので、特徴量選択手順は、各候補特徴量サブセットに対する分類器のＡＥをそのサブセットの性能指標として使用して逐次探索を実行することができる。トレーニングセットは、特徴量を選択して分類器を適合させるために使用され、テストセットは、最終的に選択された特徴量サブセットの性能を評価するために使用される。特徴量選択手順の間、各候補特徴量サブセットの性能を評価し比較するために、トレーニングセットに層化１０倍交差検証を適用することができる。層化１０倍交差検証では、データセットを１０個のほぼ同じ大きさで互いに素なサブセットに分割することができる。これらのサブセットは、良性サンプルと悪性サンプルの割合がすべてにおいて同じになるような方法で選択することができる（例えば、層化）。各々の層または反復において、９つのサブセットを特徴量のランク付けに使用することができる。このプロセスを１０回繰り返し、最終的な特徴量サブセットを選択することができる。上記の例は、最終的な特徴量サブセットを選択できる１つの方法に過ぎず、よって請求された主題のいずれかの実施形態の本質的な特徴ではない。
【００７８】
予測モデル開発および評価６６０は、入力データを、熱異常の存在／熱異常の不在の２つの種類のうちの１つに分類することができる予測モデルを開発することを含み得る。予測モデルは、選択された特徴量と分類器の組み合わせであり、調査するデータセットに対する分類精度、感度および特異度に基づいてランク付けされ得る。分類器の性能は、評価するデータの特性に大きく依存する。すべての所与の問題に対して最適に機能する単一の分類器は存在しないと考え得るため、どの分類器が最も効果的に機能するかを理解するために，いくつかの分類器を評価することができる。
【００７９】
いくつかの実施形態では、教師付き学習が好ましい場合がある。この種の学習では、トレーニング段階において、特徴量（入力）と対応するクラスラベル（病理／出力）の両方を用いて、分類器が入力と出力の間の関係を学習する。トレーニング後は、テストデータの特徴量のみが使用される。その後、分類器は、トレーニング段階で得られた知識を活用して、未知のクラスラベルを自動的に予測する。分類器は、例えば、ベイズネット（ＢＮ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、放射基底関数ニューラルネットワーク（ＲＢＦＮＮ）、放射基底関数カーネルを持つサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、逐次最小最適化（ＳＭＯ）、ナイーブベイズツリー（ＮＢＴｒｅｅ）、決定木（ＤＴ）、ＸＧＢｏｏｓｔ、Ａｄａｂｏｏｓｔ、およびバギングメタ分類器を含むことができる。バックプロパゲーションニューラルネットワーク（ＢＰＮＮ）、確率的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ）、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）、ファジィ等価（ＦＥＱ）のような他のいくつかの分類器も利用されることがある。
【００８０】
一実施形態では、これらの分類器を構築し評価するために、上述の層化１０倍交差検証技術を採用した。すなわち、データセットを１０のサブセットに分割した。９つのサブセットをトレーニングに使用し、残りのサブセットをテストに使用して、精度、感度、特異度などの性能測定値を得た。このプロセスをさらに９回繰り返し、最終的な性能測定値を１０回の繰り返しで得られた測定値の平均とした。最良の特徴量セットと分類器の組み合わせ（予測モデルとも称する）を選択するために、前述の特徴量選択工程の一部として、特徴量サブセットと分類器のいくつかの組み合わせを評価することができる。例えば、高い予測精度を有すると判定された特徴量セットと分類器の組み合わせの一実施形態には、放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器におけるＭｅａｎ１１、Ｍｅａｎ１３、Ｃｕｍ２＿１２、Ｃｕｍ２＿１５、ＬＬＥ９、ＬＬＥ２、ＰＥ８、Ｃｕｍ２＿１１、ＬＬＥ６、ＳＨＥ１、ＳＨＥ１２、ＬＬＥ７、およびＭｅａｎ１が含まれる。
【００８１】
予測モデルの決定は、データ取得時間に依存し得る。いくつかの実施形態では、期間は約２４時間とすることができる。本明細書で使用されるように、「約２４時間」という記載は、２２時間から２６時間の間を意味することを意図している。取得時間を約２４時間とするいくつかの実施形態では、予測モデルで使用されるメトリックは、平均、最大リアプノフ指数（ＬＬＥ）、および短ハースト指数（ＳＨＥ）のうちの１つ以上を含むことができる。いくつかの実施形態では、特徴量は、Ｍｅａｎ１、ＬＬＥ７、およびＳＨＥ１２のうちの１つまたは複数を含むことができる。また、分類器は、放射基底関数カーネルを有するＳＶＭ分類器であってもよい。前記分類器（または他の任意の種類の分類器）で使用するための拡張特徴量セットは、Ｍｅａｎ１１、Ｍｅａｎ１３、Ｃｕｍ２＿１２、Ｃｕｍ２＿１５、ＬＬＥ９、ＬＬＥ２、ＰＥ８、Ｃｕｍ２＿１１、ＬＬＥ６、ＳＨＥ１、ＳＨＥ１２、ＬＬＥ７、およびＭｅａｎ１を含むことができる。
【００８２】
本明細書で使用されるように、Ｍｅａｎ１のような用語が利用される場合、図１の温度センサ１の例によって示されるように、乳房の略左下中央部分に位置する温度センサから取得された温度データの平均を指すことが意図されている。同様に、ＬＬＥ７は、図１の温度センサ７の例によって示されるように、乳房の略左上隅に位置する温度センサから取得された温度データの最大リアプノフ指数を指すことが意図されている。そのような位置は近似的であり、温度データは、図示された位置からだけでなく、概ねそれらに近接した任意の位置（例えば、図示された位置から最大２２ｍｍ以内）からも取得することができることが理解されるべきである。
【００８３】
他の実施形態では、取得時間は２４時間よりもはるかに短くすることができる。例えば、データ取得時間は約２時間（例えば、１時間から３時間の間）であり得る。取得時間を約２時間とする実施形態では、予測モデルで使用されるメトリックは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ（例えば、上記ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ特徴量のいずれか）とＡｐＥｎのうちの１つ以上を含むことができる。別の実施形態では、特徴量は、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＡｐＥｎ３、およびＡｐＥｎ５のうちの１つ以上を含むことができる。また、分類器は、ＸＧＢｏｏｓｔ分類器であり得る。上記の分類器（または任意の他の種類の分類器）で使用するための拡張特徴量セットは、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ１、ＡｐＥｎ３、ＡｐＥｎ５、ＬＬＥ３、Ｖａｒ１２、Ｃｕｍ２＿１２、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ２、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ４、ＬＬＥ１２、ＷＥｎｔ５、Ｍｅａｎ５、ＷＥｎｔ７、ＬＬＥ５、Ｍｅａｎ７、ＳｅｎｓｏｒＤｉｆｆ３、ＬＬＥ７、ＬＬＥ１５を含むことができる。
【００８４】
前述の動作は、分類器をトレーニングするための病理情報を有する履歴データセット上で実施することができる。これは、新しい患者データが乳房組織における何らかの異常を示すかどうかを評価することができるトレーニングされた予測モデルを生成するために使用することができる。予測モデル導入６７０の間、予測モデルは、新しい患者データの評価に使用することができる。新しいデータセットに対して、センサの位置不良の兆候があるか、またはデータ収集が不完全であったかどうかを（範囲外またはゼロ値の存在をチェックすることによって）検査することができる。データが使用可能であれば、モデル開発プロセスで決定された特徴量を患者の体温データから計算することができる。これらの特徴量は、乳房異常の有無を示す評価を提供するトレーニングされた予測モデルに入力することができる。
【００８５】
図７は、組織評価を提供するために温度データを取得および分析するためのシステムの一例を示す。このシステムは、温度データを取得して記録するために、例えば本明細書に記載されたような、ウェアラブルデバイス７１０を含むことができる。このウェアラブルデバイスは、コンピュータ等のデバイス７３０（例えば、アプリケーションがダウンロードされた患者／ユーザのスマートフォンなど）上のアプリケーション７３５と通信７２０（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信）を行ってもよい。アプリケーション７３５は、温度データの処理、分析、および保存を管理するために、ローカルデータマネージャ７４０と通信してもよい。データマネージャ７４０は、デバイス７３０とネットワーク通信しているクラウドコンピューティング環境、１つ以上のリモートサーバ、または他のコンピューティングデバイス上でホストされていてもよい。いくつかの実施形態では、クラウドまたはサーバは、アプリケーション７３５が使用される地理的な地域に局在していてもよい。データマネージャ７４０は、アプリケーション７３５から温度データを受信して、温度データをデバイス上の患者データベース７７０に保存してもよく、および／または予測分析のために、温度データをコアラボ７５０に送信してもよい。コアラボ７５０は、例えば、配備された任意の数のウェアラブルデバイスから温度データを受信して分析することができる中央に配置された１つ以上のサーバであり得る。コアラボは、温度データを分析し、分析された組織の評価を提供するために、データマイニングアルゴリズムおよび本明細書に記載された予測モデルを利用することができる。
【００８６】
また、温度データは、ユーザのプライバシーを確保するために、コアラボ７５０での分析の前に匿名化されてもよい。匿名化された温度データおよび／または組織の評価は、将来の参照および使用のためにコアラボデータベース７６０に保存されてもよい。コアラボ７５０が受信した温度データのセットを分析した後、測定された組織の評価を含む結果は、データマネージャ７４０に送り返されてもよい。データマネージャ７４０から、評価は、患者データベース７７０に保存されてもよく、および／またはアプリケーション７３５を介してユーザに表示されてもよい。
【００８７】
以下では、図７に図示されたシステムに従ってユーザによって実施され得る例示的なプロセスを説明する。このプロセスにおいて、アプリケーション７３５は、スマートフォンまたは他のスマートデバイスなどのコンピューティングデバイス７３０に（場合によってはユーザによって）インストールされ、またアプリケーション７３５は、ウェアラブルデバイス７１０を制御し、ウェアラブルデバイス７１０上の温度センサによって収集されたデータを受信するために、ウェアラブルデバイスのレコーダと無線通信７２０を行うことができる。いくつかの実施形態では、アプリケーションは、乳房疾患またはウェアラブルデバイスの使用についてユーザを教育するための情報を含むモジュール、データ分析モジュール、およびウェアラブルデバイスの交換品および他の部品を注文するためのオプションをさらに含むことができる。
【００８８】
無線デバイスパッチが乳房に適切に接触すると、ユーザは、アプリケーションを介してスマートデバイスとウェアラブルデバイスとの間の接続、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続を開始してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザにウェアラブルデバイスが装着されたときに自動的に接続されてもよい。他の実施形態では、ウェアラブルデバイスとアプリケーションとの間の接続のために、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続およびアプリケーションのロードが必要とされてもよい。
【００８９】
接続７２０が確立されると、ユーザは、アプリケーション７３５を介してテスト実行について通知され得る。テスト実行中に、ファームウェアは、センサからの温度を一定期間、例えば１分間安定させ、その後、センサの接続および温度範囲をチェックすることができる。テスト実行が成功した場合、ユーザはアプリケーションでスキャンを開始することができ、アプリケーションは、レコーダに適切なコマンドを送信してスキャンを開始することができる。スキャンが開始されると、データ収集を開始するための信号をレコーダに送信することができ、データ収集プロセスを完了するためにどのくらいの時間が必要であるかをユーザに示すためにゼロまでカウントダウンするタイマーをアプリケーション上に表示することができる。
【００９０】
記録期間中、ユーザは通常の日常活動を続けることができる。特定の実施形態では、ユーザがデバイス７３０から離れても、またはデバイス７３０の通信範囲外に移動しても、データ記録を継続することができる。アプリケーション７３５においてタイマーがゼロに達すると、接続７２０は再検証され得る。デバイス７３０がまだウェアラブルデバイス７１０に接続されている場合、ウェアラブルデバイス７１０からアプリケーション７３５へのデータの転送を開始することができる。接続が確立されていない場合、ユーザは、データを送信するために、ウェアラブルデバイス７１０とコンピューティングデバイス７３０との間の接続を再確立するように促されてもよい。
【００９１】
コンピューティングデバイスのアプリケーションが温度データを受信すると、温度データは、バックエンドのクラウド環境、例えば、保存のためのローカルデータベース７７０に転送されてもよく、また、オプションとして、分析のための集中コアラボ７５０に転送されてもよい。データが受信され、バックエンドに転送されると、データの受信の確認応答がデバイス７３０上に表示されてもよい。また、可能な場合には、結果がユーザおよび／またはその医師／保険提供者に送信されることを示すメッセージがあってもよい。
【００９２】
コアラボ７５０では、予測モデルがデータを分析し、異常の有無を示す組織評価を得ることができる。データ収集プロセスが完了し、温度データがアプリケーションに正常に送信されると、ユーザは、パッチを取り外し、データレコーダの接続を終了してもよい。
【００９３】
図８に示すように、予測モデルの出力８４０は、アプリケーション７３５のグラフィカルユーザインターフェース８５０を介してユーザに表示される組織評価であり得る。いくつかの実施形態では、出力は、結果が正常８１０、良性８２０、または悪性８３０のいずれであるかを示してもよい。評価は、オプションとして、乳房の全体的な健康度を測定することを可能にし、さらなる治療決定を支援するために、医療従事者のコンピュータシステムに電子的に送信することができる。
【００９４】
本開示において、本明細書の実施形態で開示する算出処理は、本明細書で教示する概念と同じ概念を適用しつつ、多くの方法で実行され得ると共に、そうした算出処理は開示した実施形態と等価であると考えられている。
【００９５】
本明細書で説明した主題の１または複数の態様または特徴は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計された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）コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアおよび／またはこれらの組み合わせで実現するとしてよい。これらのさまざまな態様または特徴は、特定用途型または汎用型にかかわらず少なくとも１つのプログラマブルプロセッサ、少なくとも１つの入力デバイスおよび少なくとも１つの出力デバイスを含むプログラマブルシステムで実行可能および／または解釈可能な１または複数のコンピュータプログラムにおける実装を含むとしてよい。当該プログラマブルプロセッサは、ストレージシステムからデータおよび命令を受け取り、当該ストレージシステムへデータおよび命令を送信するよう、結合されている。プログラマブルシステムまたはコンピューティングシステムは、クライアント側およびサーバ側を含むとしてよい。クライアントおよびサーバは通常、互いに離れた位置にあり、通信ネットワークを介してやり取りするのが普通である。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータで実行されており、互いにクライアント―サーバ関係にあるコンピュータプログラムによって発生する。
【００９６】
これらのコンピュータプログラムは、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、アプリケーション、コンポーネントまたはコードとも呼ばれるが、プログラマブルプロセッサ用の機械命令を含み、高級プロシージャ言語、オブジェクト指向型プログラミング言語、機能プログラミング言語、論理プログラミング言語および／またはアセンブリ言語／機械語で実装され得る。本明細書で用いる場合、「機械可読媒体」（または「コンピュータ可読媒体」）という用語は、任意のコンピュータプログラム製品、装置および／またはデバイス、例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリおよびプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）等を意味する。これらは、機械命令を機械可読信号として受信する機械可読媒体を含むプログラマブルプロセッサに、機械命令および／またはデータを提供するために用いられる。「機械可読信号」（または「コンピュータ可読信号」）という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために用いられる任意の信号を意味する。機械可読媒体は、このような機械命令を非一時的な方法、例えば、非一時的ソリッドステートメモリまたは磁気ハードドライブまたは任意の等価物となる記憶媒体等で格納することができる。機械可読媒体は、これに代えてまたはこれに加えて、このような機械命令を一時的に、例えば、プロセッサキャッシュ、または、１または複数の物理プロセッサコアに対応付けられているその他のランダムアクセスメモリ等と同様の方法で格納するとしてよい。
【００９７】
ユーザとのやり取りを実現するべく、本明細書で説明する主題の１または複数の態様または特徴は、ディスプレイデバイス、例えば、ユーザに情報を表示する陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタと、ユーザがコンピュータに入力を行うためのキーボードおよびポインティングデバイス、例えば、マウスまたはトラックボール等とを含むコンピュータで実装され得る。他の種類のデバイスを利用してユーザとのやり取りを実現するとしてもよい。例えば、ユーザに与えられるフィードバックは、任意の形式の感覚フィードバックであってよく、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または、触覚フィードバック等である。ユーザからの入力は、これらに限定されないが、音響入力、音声入力または触覚入力等の任意の形式で受信するとしてよい。他の可能な入力デバイスとしては、これらに限定されないが、タッチスクリーンまたはその他のタッチセンサ式デバイス、例えば、シングルポイント型またはマルチポイント型の抵抗膜方式トラックパッドまたは静電容量方式トラックパッド、音声認識ハードウェアおよびソフトウェア、光スキャナ、光ポインタ、デジタルイメージキャプチャデバイスおよび対応する解釈ソフトウェア等が含まれる。
【００９８】
上記の記載および特許請求の範囲において、「〜のうち少なくとも１つ」または「〜のうち１または複数」等の表現の後に、複数の要素または特徴が接続詞と共に並べられることがある。「および／または」という用語も、２つ以上の要素または特徴が列挙される際に記載される場合がある。これらの表現は、使用されている文脈において暗示的または明示的に相反する記載がない限り、列挙した要素または特徴のうちいずれかを個別に、または、記載した要素または特徴のうちいずれかと残りの要素または特徴の何れかとを組み合わせたものを意味することを意図しているものである。例えば、「ＡおよびＢのうち少なくとも１つ」、「ＡおよびＢのうち１または複数」および「Ａおよび／またはＢ」という表現はそれぞれ、「Ａのみ」、「Ｂのみ」または「ＡおよびＢ」を意味することを意図している。３つ以上が列挙されている場合も同様の解釈をするものとする。例えば、「Ａ、ＢおよびＣのうち少なくとも１つ」、「Ａ、ＢおよびＣのうち１または複数」および「Ａ、Ｂおよび／またはＣ」という表現はそれぞれ、「Ａのみ」、「Ｂのみ」、「Ｃのみ」、「ＡおよびＢ」、「ＡおよびＣ」、「ＢおよびＣ」または「ＡおよびＢおよびＣ」を意味することを意図している。「〜に基づき」という用語を上記および特許請求の範囲で用いる場合、記載していない特徴または要素も考慮され得るように、「〜に少なくとも部分的に基づいて」を意味することを意図する。
【００９９】
本明細書で説明する主題は、所望の構成に応じて、システム、装置、方法、コンピュータプログラムおよび／または物品で具現化され得る。添付図面で図示する、および／または、本明細書で説明する任意の方法またはロジックフローは、所望の結果を実現するために必ずしも図示している特定の順序または逐次順序が必要なわけではない。上記の説明に記載した実施例は、本明細書で説明する主題に一致した全ての実施例を代表するものではない。そうではなく、説明している主題に関するさまざまな態様に一致している一部の例に過ぎない。上記でいくつか変形例を詳細に説明したが、他の点で変形または追加をすることも可能である。具体的には、本明細書で記載した内容に加えてさらなる特徴および／または変形を行うこともできる。上述した実施例は、開示した特徴のさまざまなコンビネーションおよびサブコンビネーション、および／または、上述したさらなる特徴のコンビネーションおよびサブコンビネーションに関するとしてよい。さらに、上述した利点は、請求項の適用を、これらの利点のうちいずれかまたはすべてを実現するプロセスおよび構造に限定することを意図したものではない。
【０１００】
これに加えて、各セクションのタイトルは、本開示に基づく請求項に記載されている発明を限定または特徴付けるものではない。さらに、「背景技術」に記載した技術の説明は、当該技術が本開示の発明に対する先行技術と認めたものと解釈されるべきではない。「発明の概要」の記載もまた、請求項に記載されている本発明を特徴付けるものと解釈されるべきではない。さらに、本開示に全体的に言及する場合、または、「発明」という用語を単数形で使用する場合、以下に記載する請求項の範囲に対する限定を暗示していることを意図するものではない。本開示に基づく複数の請求項の限定事項にしたがって複数の発明を記載するとしてよい。したがってこれらの請求項は、保護すべき発明およびその均等物を定義する。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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