【手続補正書】
【提出日】平成26年3月11日(2014.3.11)
【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】
患者の生存性を予測することができる、人工ニューラルネットワークを発生する方法であって、
電子データベースに患者の健康データを記憶するステップを備え、前記患者の健康データは複数の組のデータを備え、各々の組は心拍変動性データに関する第１のパラメータおよびバイタルサインデータに関する第２のパラメータのうち少なくとも１つを有し、各々の組は患者の生存性に関する第３のパラメータをさらに有し、さらに
人工ニューラルネットワークを形成するように相互接続されたノードのネットワークを設けるステップを備え、前記ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは関連付けられた重みを有する少なくとも１つの入力を有し、さらに
前記複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの前記少なくとも１つの入力の前記関連付けられた重みが前記患者の健康データからの異なる組のデータのそれぞれの第１、第２、および第３のパラメータに応答して調節されるように前記患者の健康データを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングし、これにより前記人工ニューラルネットワークがトレーニングされて患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する予測を発生するステップを備える、方法。
【請求項２】
前記心拍変動性データは少なくとも１人の患者からの心電図（ＥＣＧ）信号から抽出される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記心拍変動性データを抽出することは、
前記ＥＣＧ信号をフィルタリングしてノイズおよびアーティファクトを除去することと、
フィルタリングされた前記ＥＣＧ信号内のＱＲＳ群を場所特定することと、
前記ＱＲＳ群の連続ＱＲＳピーク間のＲＲ間隔を求めることと、
前記ＲＲ間隔内の情報のシーケンスを処理して前記心拍変動性データを得ることとを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
帯域フィルタを用いて前記ＥＣＧ信号をフィルタリングして前記ＱＲＳ群を場所特定する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記帯域フィルタの周波数範囲は約５Ｈｚから約２８Ｈｚの間である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ＱＲＳピークは、
前記フィルタリングされたＥＣＧ信号中で最初に発生する最大ピークデータ値を場所特定し、
場所特定された最大ピーク値から上側振幅しきい値および下側振幅しきい値を定め、
ピーク値を場所特定し、
前記ピーク値のいずれかの側の最小値を場所特定し、かつ
前記ピーク値が前記上側振幅しきい値を上回りつつ前記最小値が前記下側振幅しきい値を下回る場合に、前記ピーク値の場所をＲ位置として、前記Ｒ位置の左側の最も近くで発生する前記最小値の場所をＱ位置として、かつ前記Ｒ位置の右側の最も近くで発生する前記最小値の場所をＳ位置として示して前記フィルタリングされたＥＣＧ信号内のＱＲＳピークの場所を形成することによって、
場所特定される、請求項３から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記フィルタリングされたＥＣＧ信号内の他のＱＲＳピークの位置は、
別のピーク値を場所特定し、
前記別のピーク値のいずれかの側の他の最小値を場所特定し、かつ
前記別のピーク値が前記上側振幅しきい値を上回りつつ前記他の最小値が両者とも前記下側しきい値を下回る場合に、前記ピーク値の場所をＲ位置として、前記Ｒ位置の左側の最も近くで発生する前記最小値の場所をＱ位置として、かつ前記Ｒ位置の右側の最も近くで発生する前記最小値の場所をＳ位置として示して別のＱＲＳピークの場所を形成する、というプロセスを繰返すことによって場所特定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ＲＲ間隔内の情報の前記シーケンスを処理することは、
前記ＲＲ間隔の中央値および標準偏差値を求め、
前記標準偏差値に基づいて許容因子を算出し、
前記許容因子分だけ前記中央値のいずれかの側に及ぶ前記ＲＲ間隔内にある情報の部分を保持し、これにより、保持される前記情報の部分から前記心拍変動性データを得て、
情報の前記シーケンスから前記情報の残余の部分を破棄する
ことによって前記ＲＲ間隔内の情報の前記シーケンスからアウトライアーを除去することをさらに備える、請求項３から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のパラメータ、前記第２のパラメータ、または前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの組合せを前記患者の健康データの特徴ベクトルとして分類するステップと、前記特徴ベクトルで前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップとをさらに備える、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記人工ニューラルネットワークは、プロセッサによって実行されると前記プロセッサに前記人工ニューラルネットワークの機能を行なわせる、メモリに記憶される命令として実現される、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記人工ニューラルネットワークはサポートベクトルマシンアーキテクチャに基づいており、前記複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの前記少なくとも１つの入力の前記関連付けられた重みは前記サポートベクトルマシンが用いるライブラリから初期化される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記サポートベクトルマシンは決定関数を備え、前記決定関数は
【数１】
2013524865.tif 000001
によって与えられ、
式中、ｓｇｎ（）は符号関数であり、（ｘ；ｘi）は特徴ベクトルの組であり、ｋ（ｘ；ｘi）はｘおよびｘiによって構築される核行列であり、ｙiは１または−１であり、これは特徴ベクトルｘiのラベルであり、ａiおよびｂは最適決定超平面を規定するのに用いられるパラメータであり、そのため、パターンの２つのクラス間のマージンを特徴空間中で最大化することができる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記人工ニューラルネットワークはエクストリームラーニングマシンアーキテクチャに基づいており、前記複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの前記少なくとも１つの入力の前記関連付けられた重みは前記エクストリームラーニングマシンによる無作為選択を通じて初期化される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記人工ニューラルネットワークは単層フィードフォワードネットワークとして実現され、これにより前記患者の前記生存性に関する予測は、関数
【数２】
2013524865.tif 000002
から導出され、
式中、ｘjはｊ＝１，２，…，Ｎ個の入力ベクトルについての複数の人工ニューロンのうち１つの入力への入力ベクトルであり、ｗiはｘjの入力ベクトルを受ける前記人工ニューロンの前記入力の前記関連付けられた重みであり、ｇ（ｗi・ｘj＋ｂi）は、ｉ＝１，２，…，Ｎ個の人工ニューロンについてｘjの入力ベクトル…を受ける前記人工ニューロンの出力であり、βiはｉ番目の隠れニューロンをそれぞれの出力ニューロンに関連付ける出力重みベクトルであり、ｂiは前記ｉ番目の隠れニューロンのバイアスである、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記人工ニューラルネットワークの前記トレーニングは誤差逆伝播学習に基づいている、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記誤差逆伝播学習はレーベンバーグ−マルカートアルゴリズムを用いる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の人工ニューロンのうち各々は活性化関数を有し、前記活性化関数は、ハードリミット、シグモイド、正弦、放射基底、および線形を備える関数の群から選択される、請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記ＲＲ間隔内の情報の前記シーケンスを非オーバーラップセグメントに区分するステップと、
前記非オーバーラップセグメントを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップとをさらに備える、請求項３から１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記フィルタリングされたＥＣＧ信号の各々の前記ＲＲ間隔内の信号の長さを抽出するステップと、
信号の前記長さを非オーバーラップセグメントに区分するステップと、
前記非オーバーラップセグメントのうち少なくとも１つを選択して前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップとをさらに備える、請求項３から１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記非オーバーラップセグメントの各々は実質的に長さが等しい、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記非オーバーラップセグメントの各々は長さが等しくない、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記非オーバーラップセグメントは固定長を有する、請求項１８から２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記非オーバーラップセグメントは調節可能な長さを有する、請求項１８から２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
複数の組のデータのうち各々の組は患者の特性に関する第４のパラメータをさらに備える、請求項１から２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記患者の特性は、年齢、性別、および病歴のうちいずれか１つ以上を備える、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
患者の生存性を予測する方法であって、
患者の心拍変動性データに関する第１の組のパラメータを測定するステップと、
前記患者のバイタルサインデータに関する第２の組のパラメータを測定するステップと、
相互接続されたノードのネットワークを備える人工ニューラルネットワークを設けるステップとを備え、前記ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも１つの入力を有し、各々の組は、少なくとも、心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータを有し、各々の組は患者の生存性に関するパラメータをさらに有し、さらに
前記第１の組のパラメータおよび前記第２の組のパラメータを処理して前記人工ニューラルネットワークへの入力に好適な処理済みデータを発生するステップと、
前記人工ニューラルネットワークへの入力として前記処理済みデータを与えるステップと、
前記人工ニューラルネットワークから出力を得るステップとを備え、前記出力は前記患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する予測を与える、方法。
【請求項２７】
前記第１の組のパラメータの前記処理済みデータおよび前記第２の組のパラメータの前記処理済みデータは特徴ベクトルとして表わされる、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記処理済みデータは、正規化データとして表わされる前記第１の組のパラメータおよび前記第２の組のパラメータである、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
前記処理済みデータは非オーバーラップセグメントに区分され、これにより前記人工ニューラルネットワークへの前記入力は処理済みデータの前記非オーバーラップセグメントのうち１つ以上の組を備え、
処理済みデータの前記非オーバーラップセグメントのうち１つ以上の前記組の各々毎に結果が得られるため、前記結果の各々は前記患者の次の７２時間以内の前記生存性を予測すると考えられる、請求項２６から２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
多数決を用いて前記患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する予測を判断し、前記多数決は、関数
【数３】
2013524865.tif 000003
で表わされ、
式中、Ｄm,jは最終決定を行なうための中間変数であり、Ｄm,jは、ｍ番目の分類子が決定集団中のクラスｊを選べば１の値を割当てられ、そうでない場合は０を割当てられる、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記人工ニューラルネットワークの前記結果は２クラスラベルとしてコードされ、これにより方法はさらに、
前記２クラスラベルの結果の各々にラベルベースのアルゴリズムを適用して前記人工ニューラルネットワークからの出力を決定し、これにより前記患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する予測を与えるステップを備える、請求項２９または３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記心拍変動性データは、時間領域データ、周波数領域データ、および幾何学的領域データを備える、請求項１から３１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３３】
前記時間領域データは、ＲＲ間隔の平均（平均ＲＲ）、ＲＲ間隔の標準偏差（ＳＴＤ）、瞬間心拍の平均（平均ＨＲ）、瞬間心拍の標準偏差（ＳＴＤ＿ＨＲ）、隣接するＲＲ間隔の間の差の二乗平均（ＲＭＳＳＤ）、５０ｍｓ超異なる連続ＲＲ間隔の数（ＮＮ５０）、および５０ｍｓ超異なる連続ＲＲ間隔の百分率（ｐＮＮ５０）というパラメータのうちいずれか１つ以上に関する情報を備える、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記周波数領域データは、非常に低い周波数範囲（≦０．０４Ｈｚ）中のパワー（ＶＬＦ）、低い周波数範囲（０．０４から０．１５Ｈｚ）中のパワー（ＬＦ）、高い周波数範囲（０．１５から０．４Ｈｚ）中のパワー（ＨＦ）、セグメント中のＮＮ間隔の分散から推測され、かつｍｓ2で測定される合計パワー（ＴＰ）、ＨＦパワーに対するＬＦパワーの比（ＬＦ／ＨＦ）、正規化された単位でのＬＦパワー：LF/(TP-VLF)×100 (LFnorm)、および正規化された単位でのＨＦパワー：HF/(TP-VLF)×100 (HFnorm)というパラメータのうちいずれか１つ以上に関する情報を備える、請求項３２または３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記幾何学的領域データは、間隔のヒストグラムの高さで除算されるすべてのＲＲ間隔の合計数（ＨＲＶ指数）、および最小二乗法を用いてＲＲヒストグラムにフィッティングされる三角形の底辺の幅（ＴＩＮＮ）というデータのうちいずれか１つに関する情報を備える、請求項３２から３４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３６】
前記バイタルサインデータは、収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍、パルスオキシメトリ、呼吸数、グラスゴーコーマスケール（ＧＣＳ）、疼痛スコア、体温、および年齢のうちいずれか１つ以上を備える、請求項１から３５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３７】
前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするのに用いられる前記患者の健康データは、瞬間心拍の標準偏差（ＳＴＤ＿ＨＲ）、正規化された単位での低い周波数範囲（０．０４から０．１５Ｈｚ）中のパワー（ＬＦｎｏｒｍ）、年齢、脈拍、パルスオキシメトリ、収縮期血圧、および拡張期血圧である、請求項１から３６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３８】
測定された前記第１の組のパラメータは、瞬間心拍の標準偏差（ＳＴＤ＿ＨＲ）および正規化された単位での低い周波数範囲（０．０４から０．１５Ｈｚ）中のパワー（ＬＦｎｏｒｍ）であり、測定された前記第２の組のパラメータは、年齢、脈拍、パルスオキシメトリ、収縮期血圧、および拡張期血圧である、請求項２６から３１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３９】
前記患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する予測は前記患者の死亡または生存のいずれかである、請求項１から３８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４０】
患者生存性予測システムであって、
患者の心拍変動性データに関する第１の組のパラメータを受ける第１の入力と、
前記患者のバイタルサインデータに関する第２の組のパラメータを受ける第２の入力と、
相互接続されたノードのネットワークを備える人工ニューラルネットワークを実現する命令を記憶するメモリモジュールとを備え、前記ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも１つの入力を有し、各々の組は心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータの少なくとも１つを有し、各々の組は患者の次の７２時間以内の生存性に関するパラメータをさらに有し、さらに
前記人工ニューラルネットワークの機能を行ない、かつ前記第１の組のパラメータおよび前記第２の組のパラメータに基づいて前記患者の前記生存性に関する予測を出力するように、前記メモリモジュールに記憶された前記命令を実行するプロセッサと、
前記患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する予測を表示するためのディスプレイとを備える、患者生存性予測システム。
【請求項４１】
前記第１の入力からの前記第１の組のパラメータおよび前記第２の入力からの前記第２の組のパラメータを受けるポートをさらに備える、請求項４０に記載の患者生存性予測システム。
【請求項４２】
前記第１の入力からの前記第１の組のパラメータを受ける第１のポートと、
前記第２の入力からの前記第２の組のパラメータを受ける第２のポートとをさらに備える、請求項４０に記載の患者生存性予測システム。
【請求項４３】
患者の生存性を予測する方法であって、
患者の心拍変動性データに関する第１の組のパラメータを測定するステップと、
前記患者のバイタルサインデータに関する第２の組のパラメータを測定するステップと、
患者の特性に関する第３の組のパラメータを得るステップと、
必要な場合に、電子データベースで実現されるスコアリングモデルに対し、正規化されたデータ値の組として、前記第１の組のパラメータ、前記第２の組のパラメータ、および前記第３の組のパラメータを与えるステップとを備え、前記スコアリングモデルは、前記第１の組のパラメータ、前記第２の組のパラメータ、および前記第３の組のパラメータの各々のパラメータに関連付けられるそれぞれのカテゴリを有し、各々のカテゴリは複数の予め規定された値の範囲を有し、前記複数の値の範囲の各々は予め規定されたスコアを有し、さらに
前記第１の組のパラメータ、前記第２の組のパラメータ、および前記第３の組のパラメータのそれぞれのパラメータに関連付けられた前記カテゴリの前記複数の値の範囲の、正規化されたデータ値の前記組を包含するそれぞれの予め規定された値の範囲に正規化されたデータの組を割当てることにより、前記第１の組のパラメータ、前記第２の組のパラメータ、および前記第３の組のパラメータの各パラメータ毎にスコアを定めるステップと、
前記第１の組のパラメータ、前記第２の組のパラメータ、および前記第３の組のパラメータの各パラメータ毎に前記スコアの和である合計スコアを得るステップとを備え、前記合計スコアは前記患者の次の７２時間以内の前記生存性に関する指標を与える、方法。
【請求項４４】
前記スコアリングモデルは複数のリスクカテゴリをさらに備え、各々のカテゴリは予め規定された範囲の値を有し、前記方法は、前記合計スコアを包含する前記予め規定された値の範囲を有する前記カテゴリに前記合計スコアを割当てて、前記複数のリスクカテゴリのうちどれに前記合計スコアが属するかを判断するステップをさらに備える、請求項４３に記載の方法。