【手続補正書】
【提出日】平成26年1月6日(2014.1.6)
【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】
人間の健康を監視するための方法であって、
人間からのセンサデータを受信するステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記人間の生理学的健康状態に特徴的な前記センサデータからの複数の特徴を生成するステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記生成された複数の特徴に基づいて、多変量モデルを使用して正常な人間の生理機能に特徴的な前記特徴に対する値を推定するステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記推定された値と前記生成された特徴を差別化して、前記特徴に対する残差の集合を得るステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、正規残差基準パターンの集合に基づいて、ガウス混合モデルを使用して、前記残差の集合が正規残差のパターンを表す確率を求め、正規残差パターンに対する確率分布を近似して、前記確率が、前記特徴の各々に対する個々の残差の挙動を１つの全体的な指標に統合し、前記人間の生理学的健康状態の正常からの偏向をまとめるステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記残差の集合は、前記多変量モデルを使用して、正常であると知られているデータに対する残差から計算された平均値および標準偏差を使用して調整されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、試験を前記確率に適用して、前記生成された特徴が正常な生理学的挙動に特徴的であるかどうかの判断を行うステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記特徴が前記正常な生理学的挙動に特徴的でないという判断の持続性について一連の前記行われた判断を試験するステップと
をさらにを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
値を推定する前記ステップは、前記特徴信号の値を含む特徴ベクトルと、それぞれが正常な健康状態における前記特徴信号を表す値を含む例示的なベクトルのライブラリの少なくとも一部とのカーネルに基づく比較を、前記比較に関して加重された前記例示的なベクトルの線形結合として前記推定値を生成するために行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記推定値を生成するために前記カーネルに基づく比較で使用する前記例示的なベクトルの部分集合を選択するために、前記特徴ベクトルは、前記ライブラリを含む前記例示的なベクトルと比較されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記推定値を、前記比較に関して加重された前記例示的なベクトルの線形結合として、
【数１】
2013517053.tif 000001
に従って生成し、式中、Ｘnewは前記特徴ベクトルであり、Ｘiは前記例示的なベクトルであり、Ｘestは前記推定値であり、Ｋは、前記カーネルに基づく比較であることを特徴とする請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
前記推定値を、前記比較に関して加重された前記例示的なベクトルの線形結合として、
【数２】
2013517053.tif 000002
に従って生成し、式中、Ｘnewは前記特徴ベクトルであり、Ｄは前記例示的なベクトルの少なくとも一部の行列であり、Ｘestは前記推定値であり、
【数３】
2013517053.tif 000003
は、行列間の前記カーネルに基づく比較を行うための演算子であることを特徴とする請求項４または５に記載の方法。
【請求項８】
前記例示的なベクトルのライブラリは、前記人間に個人化されたモデルを提供するために、前記人間が正常な健康状態または許容可能に安定した健康状態にあると考えられる期間を通じて取得された、前記人間からの特徴データの観測値を含むことを特徴とする請求項４乃至７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記ガウス混合モデルは、
【数４】
2013517053.tif 000004
の形であり、式中、Ｎは正規残差基準パターンの数であり、ｈは帯域幅パラメータであり、ｄは前記ベクトルの次元数であり、Ｘは前記特徴の観測値であり、Ｘiは前記正規残差基準パターンであり、
【数５】
2013517053.tif 000005
は、スカラー確率であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記受信するステップの前記センサデータは、心電図、バイオインピーダンス、少なくとも２つの波長に対するフォトプレチスモグラフ、及び、少なくとも１つの加速度計信号を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記生成するステップの前記複数の特徴は、心拍数、呼吸数、脈拍遷移時間、および、前記少なくとも２つの波長の吸収の比を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記加速度計信号がモーションアーチファクトが前記センサデータ内にあることを示す時間を監視し、前記時間の前記センサデータを無視するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
人間の健康を監視するための方法であって、
人間からのセンサデータを受信するステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記人間の生理学的健康状態に特徴的な前記センサデータからの複数の特徴を生成するステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記生成された複数の特徴に基づいて、多変量モデルを使用して正常な人間の生理機能に特徴的な前記特徴に対する値を推定するステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記推定された値と前記生成された特徴を差別化して、前記特徴に対する残差の集合を得るステップと、
複数の既知の健康状態の各々に対してプログラムされたマイクロプロセッサを用いて、前記既知の健康状態に対する残差基準パターンの集合に基づいて、ガウス混合モデルを使用して、前記残差の集合が前記既知の健康状態に特徴的な残差のパターンを表す確率を求めるステップと、
プログラムされたマイクロプロセッサを用いて、試験を前記確率に適用して、前記生成された特徴が最も特徴的な前記複数の既知の健康状態のランク付けを行うステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
値を推定する前記ステップは、前記特徴信号の値を含む特徴ベクトルと、それぞれが正常な健康状態における前記特徴信号を表す値を含む例示的なベクトルのライブラリの少なくとも一部とのカーネルに基づく比較を、前記比較に関して加重された前記例示的なベクトルの線形結合として前記推定値を生成するために行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記推定値を生成するために前記カーネルに基づく比較で使用する前記例示的なベクトルの部分集合を選択するために、前記特徴ベクトルは、前記ライブラリを含む前記例示的なベクトルと比較されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記推定値を、前記比較に関して加重された前記例示的なベクトルの線形結合として、
【数１０】
2013517053.tif 000006
に従って生成し、式中、Ｘnewは前記特徴ベクトルであり、Ｘiは前記例示的なベクトルであり、Ｘestは前記推定値であり、Ｋは、前記カーネルに基づく比較であることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記推定値を、前記比較に関して加重された前記例示的なベクトルの線形結合として、
【数１１】
2013517053.tif 000007
に従って生成し、式中、Ｘnewは前記特徴ベクトルであり、Ｄは前記例示的なベクトルの少なくとも一部の行列であり、Ｘestは前記推定値であり、
【数１２】
2013517053.tif 000008
は、行列間の前記カーネルに基づく比較を行うための演算子であることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記例示的なベクトルのライブラリは、前記人間に個人化されたモデルを提供するために、前記人間が正常な健康状態または許容可能に安定した健康状態にあると考えられる期間を通じて取得された、前記人間からの特徴データのベクトルを含むことを特徴とする請求項１４乃至１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
人間の健康を監視するためのシステムであって、
監視される人間から取得された複数の生理学的特徴の監視観測値を受信し、正常な健康状態の下での前記複数の生理学的特徴の挙動を具体化する推定モデルを使用して前記監視観測値における前記特徴の推定値を生成し、前記監視観測値とその推定値を差別化することによって前記特徴の残差を生成するように構成されたコンピューティングプラットホームと、
前記推定モデルを使用して生成された既知の健康状態に特徴的な前記複数の生理学的特徴の残差の例示的な観測値の集合を記憶するためのプラットホーム利用可能メモリと
を備え、
前記コンピューティングプラットホームは、残差の例示的な観測値の前記集合に基づいて、ガウス混合モデルを使用して、前記残差が前記既知の健康状態に対する残差のパターンを表す確率を求めるように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
前記ガウス混合モデルは、
【数４】
2013517053.tif 000009
の形であり、式中、Ｎは正規残差基準パターンの数であり、ｈは帯域幅パラメータであり、ｄは前記ベクトルの次元数であり、Ｘは前記特徴の観測値であり、Ｘiは前記正規残差基準パターンであり、
【数５】
2013517053.tif 000010
は、スカラー確率であることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記推定モデルは、カーネル回帰推定手段であることを特徴とする請求項１９または２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記推定モデルは、類似性に基づくモデルであることを特徴とする請求項１９または２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記特徴の監視観測値は、前記推定モデルを局在化させるために使用されることを特徴とする請求項２１または２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記推定モデルは、前記推定モデルが前記監視される人間に個人化されるように、前記監視される人間が正常な健康状態または許容可能に安定した健康状態にあると考えられる期間を通じて取得された、前記監視される人間からの特徴データの観測値から決定された前記複数の生理学的特徴の挙動を具体化することを特徴とする請求項１９乃至２３のいずれかに記載のシステム。
【請求項２５】
前記コンピューティングプラットホームは、前記確率を検出閾値で試験して、前記複数の特徴の前記監視観測値が前記既知の健康状態に特徴的であるかどうかの判断を行い、少なくとも閾値超過の選択された数が、観測値の選択されたウインドウに対して生じる場合に前記判断を保持するようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１９乃至２４のいずれかに記載のシステム。
【請求項２６】
前記特徴の前記残差は、前記推定モデルを使用して、正常であると知られているデータに対する残差から計算された平均値および標準偏差を使用して調整されることを特徴とする請求項１９乃至２５のいずれかに記載のシステム。
【請求項２７】
前記複数の生理学的特徴は、心拍数、呼吸数、脈拍遷移時間、および、前記少なくとも２つの波長の吸収の比を含むことを特徴とする請求項１９乃至２６のいずれかに記載のシステム。