(57)【要約】測定信号、および測定信号から導出した２次パラメータも含み、患者の状態を表す複数のセンサからのデータが、多次元測定空間から２次元可視化空間へとこれをマッピングすることにより、単純な方法で表示される。これは、例えば可視化空間でのポイント間距離が測定空間の対応するポイント間距離に可能な限り近く一致することを保証することにより、データ・ポイントのトポグラフィを保存するマッピングを使用して達成することができる。このようなマッピング、例えばサモンのマッピングは、適切に訓練した人工神経網によって達成される。パラメータは、マッピングの前に正規化され、正規化およびマッピングは、正常な状態を有する患者からマッピングしたポイントが、可視化空間の中心に表示され、異常な状態を有する患者からのポイントは、可視化空間の縁に表示されるような正規化およびマッピングである。人工神経網は、１人の患者または患者群からのデータ・ポイントを使用して訓練することができ、データは、予備クラスタ化アルゴリズムを使用して減少させることができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎ個のパラメータで測定した患者の図形表現を表示する装置で、ここでｎ＞３であり、前記ｎ個のパラメータによって表されたデータ・ポイントを、次元数削減マッピングを使用してｎ次元の測定空間からｍ次元の可視化空間にマッピングするプロセッサを備え、ここでｍ＜ｎであり、さらに可視化空間およびそれにマッピングされたデータ・ポイントを表示し、訓練された人工神経網によって実行されているマッピングによって、前記パラメータの動的に変化する値を表示するような構成であるディスプレイを備える装置。
【請求項２】
ｎ個のパラメータを、呼吸測定値、酸素飽和度測定値、血圧、皮膚温度、ＳＴ部分の上下、心拍数、心拍数の変動および呼吸数から選択する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
呼吸測定値が、インピーダンス肺撮影法の測定値である、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
酸素飽和度測定値が拍動酸素測定法の測定値である、請求項２または３に記載の装置。
【請求項５】
前記プロセスが、前記マッピングの前にパラメータを正規化する、請求項１から４いずれか１項に記載の装置。
【請求項６】
プロセッサが、ゼロ平均単位分布変換を使用してパラメータを正規化する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
プロセッサが、経験的変換を使用してパラメータを正規化する、請求項５に記載の装置。
【請求項８】
ｍ＝３である、請求項１から７いずれか１項に記載の装置。
【請求項９】
ｍ＝２である、請求項１から７いずれか１項に記載の装置。
【請求項１０】
次元数削減が、距離を保存するマッピングである、請求項１から９いずれか１項に記載の装置。
【請求項１１】
距離を保存するマッピングが、測定空間のポイント対と、可視化空間の対応するポイント対との間の距離の差を最小にする、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
距離を保存するマッピングがサモンのマッピングである、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
人工神経網が動径基底関数（ＲＢＦ）神経網である、請求項１から１２いずれか１項に記載の装置。
【請求項１４】
人工神経網が、患者からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１から１３いずれか１項に記載の装置。
【請求項１５】
人工神経網が、患者群からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１から１３いずれか１項に記載の装置。
【請求項１６】
ディスプレイが、
可視化空間で正常性の領域、正常の軌跡のうち少なくとも１つを表示するような構成である、請求項１から１５いずれか１項に記載の装置。
【請求項１７】
さらに、マッピングされたデータ・ポイントが、
可視化空間で正常性の領域、および正常の軌跡のうち少なくとも１つから逸脱したことに応答するアラームを備える、請求項１から１６いずれか１項に記載の装置。
【請求項１８】
ポイントが、患者の正常状態を表す各ポイントと所定のポイントまたはポイント・セット間の測定空間での距離に応じて、視覚的に識別可能な方法で可視化空間に表示される、請求項１から１７いずれか１項に記載の装置。
【請求項１９】
ｎ個のパラメータで測定した患者の図形表現を表示する方法、ここでｎ＞３であり、次元数削減マッピングを使用して、前記ｎ個のパラメータをｎ次元の測定空間からｍ次元の可視化空間にマッピングすることを含み、ここでｍ＜ｎであり、さらに可視化空間およびそれにマッピングされたデータ・ポイントを表示することを含み、訓練された人工神経網によって実行されているマッピングによって、前記パラメータの動的に変化する値を表示するような構成である方法。
【請求項２０】
ｎ個のパラメータを、呼吸測定値、酸素飽和度測定値、血圧、皮膚温度、ＳＴ部分の上下、心拍数、心拍数の変動および呼吸数から選択する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
呼吸測定値が、インピーダンス肺撮影法の測定値である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
酸素飽和度測定値が拍動酸素測定法の測定値である、請求項２０または２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記マッピングの前にパラメータを正規化することを含む、請求項１９から２２いずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
正規化が、ゼロ平均単位分布変換を使用してパラメータによる、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
正規化が経験的変換による、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
ｍ＝３である、請求項１９から２５いずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
ｍ＝２である、請求項１９から２５いずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
次元数削減が、距離を保存するマッピングである、請求項１９から２５いずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
距離を保存するマッピングが、測定空間のポイント対と、可視化空間の対応するポイント対との間の距離の差を最小にする、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
距離を保存するマッピングがサモンのマッピングである、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
人工神経網が動径基底関数（ＲＢＦ）神経網である、請求項１９から３０いずれか１項に記載の方法。
【請求項３２】
人工神経網が、患者からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１９から３１いずれか１項に記載の方法。
【請求項３３】
人工神経網が、患者群からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１９から３２いずれか１項に記載の方法。
【請求項３４】
さらに、
可視化空間で正常性の領域、正常の軌跡のうち少なくとも１つを表示することを含む、請求項１９から３３いずれか１項に記載の方法。
【請求項３５】
さらに、マッピングされたデータ・ポイントが、
可視化空間で正常性の領域、および正常の軌跡のうち少なくとも１つから逸脱したことに応答してアラームを生成することを含む、請求項１９から３４いずれか１項に記載の方法。
【請求項３６】
ポイントが、患者の正常状態を表す各ポイントと所定のポイントまたはポイント・セット間の測定空間での距離に応じて、視覚的に識別可能な方法で可視化空間に表示される、請求項１９から５いずれか１項に記載の方法。
【請求項３７】
請求項１から１８いずれか１項に記載の装置、または請求項１９から３６いずれか１項に記載の方法に使用する人工神経網を訓練する方法で、さらに、それぞれが前記パラメータのセットを備えるデータ・ポイントを、測定空間で予めクラスタ化するステップと、クラスタの中心を導出するステップと、人工神経網の訓練データとしてクラスタの中心を使用するステップとを含む方法。
【請求項３８】
データ・ポイントが、Ｋ平均法を使用して予めクラスタ化される、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
請求項１から１８いずれか１項に記載の装置を備えるか、請求項１９から３６いずれか１項に記載の方法により動作する患者状態モニタ。
【請求項４０】
請求項１９から３８いずれか１項の方法を、プログラムされたコンピュータ・システムで実行するためのプログラム・コード手段を備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項４１】
請求項４０に記載のコンピュータ・プログラムを記憶する、コンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の状態の図形的表現の表示に、特に患者の全体的状態を容易に認識できる方法で様々なソースから測定した結果の表示に関する。
【０００２】
患者の状態、特に高依存的治療または集中治療の患者の状態は、様々な方法で監視される。例えば、心電図（ＥＣＧ）、呼吸（例えば電気インピーダンス肺撮影法により測定）、酸素飽和度（例えば指用プローブで脈拍酸素飽和度測定法により測定）、血圧および皮膚温度のうち１つまたは複数のチャネルなどの生命徴候は、全て監視することができる。これらは「１次」信号またはパラメータと見なされ、直接測定される。しかし、追加的にここから心拍数、心拍数変動、呼吸数およびＳ−Ｔ部分の上下（心電図から測定する）などの「２次」パラメータを導出することが可能である。通常、様々なパラメータは異なる速度で収集される。例えばＥＣＧは２５６Ｈｚ、脈拍酸素飽和度測定器の信号は８１．８Ｈｚ、呼吸は６４Ｈｚ、温度は１Ｈｚ、血圧は、血圧カフスを使用して非経皮的に測定する場合は１０または２０分おきに収集する。さらに、２次パラメータは、ある期間にわたった何らかの平均に基づくことがある。
【０００３】
添付図面の図１および図２で示すように、総合モニタを使用して、患者の状態をまとめて表現する幾つかの測定値を表示するよう提案されている。図１は、上述したパラメータの多くを示すディスプレイを示し、図２は、心拍数および心拍数変動のディスプレイを示す。しかし、臨床医にこのように豊富なデータが使用可能であっても（または場合によっては使用可能であるせいで）、患者の状態が正常なのか、快方に向かっているのか、またはさらに深刻なことに悪化しているのか、一瞥で理解するのが困難なことがある。
【０００４】
また、様々なパラメータにおいて、様々な変化の度合いの臨床的重要性が異なることがある。例えば、温度の小さい割合の変化は、血圧の小さい割合の変化よりはるかに重大であるか、呼吸数の変化が、心拍数の同様の変化より重大なことがある。この相対的重大性は、患者の医学的問題によって決定される。さらに、状態の変化は、１つまたは複数のパラメータに反映するか、患者によって、および医学的状態によって異なる方法で反映するので、例えば表示された各パラメータの閾値を単に設定するだけで、満足できる解決法を提供することは非常に困難である。状態の重大な変化は、パラメータの組合せに反映することがあり、例えば心拍数低下が血圧低下と組み合わせられると、その値自体は異常ではなくても、深刻になることがある。しかし、患者の状態悪化の初期検出は、医学的成果を大幅に改善させることができ、その後の集中治療の必要性を低下させ、したがって患者と臨床医との双方にとって有利であることに留意されたい。
【０００５】
本発明は、患者の状態を単純な方法で表現し、患者の状態変化を容易に見ることができるパラメータのディスプレイを提供する。例えば、患者の状態が、その患者または患者群について定義された正常性から逸脱した様子を表示するか、同様に、異常状態から正常状態またはその逆方向の患者の経過を表示することができる。
【０００６】
さらに詳細には、本発明は、ｎ個のパラメータによって測定された患者の状態の図形的表現を表示する装置を提供し、ここでｎ＞３であり、装置は、前記ｎ個のパラメータによって表されたデータ・ポイントを、次元数削減マッピングを使用してｎ次元の測定空間からｍ次元の可視化空間へとマッピングするプロセッサを備え、ここでｍ＜ｎであり、さらに可視化空間およびそれにマッピングされたデータ・ポイントを表示し、訓練された人工神経網によって実行されるマッピングによって、前記パラメータの動的に変化する値を表示するような構成であるディスプレイを備える。
【０００７】
パラメータは、上述したような１次信号、またはそこから導出された２次パラメータでよい。例えば、呼吸測定値、酸素飽和度測定値、血圧測定値、皮膚温度、Ｓ−Ｔ部分の上下、心拍数の変動および呼吸数でよい。使用できる他のパラメータは、以下のような任意の物理的マーカまたは生理学的信号または指標であるが、それに制限されない。
【０００８】
物理的信号
身長、体重、年齢（身体的、精神的）、性別、病歴、使用薬物／薬物療法、肥満指数、体脂肪、人種、抵抗力、運動後の回復時間、耐久性／スタミナ、心臓血管機能、協調、柔軟性、Ｉ．Ｑ．、色（皮膚の蒼白、網膜）、発語、皮膚の弾力背、皮膚のきめ、発疹、腫脹、浮腫、疼痛、ショック、栄養状態、水和状態、疲労、以前の病歴。
【０００９】
生理学的信号
脳波（電気的（前頭部、中央、乳突）、ＭＥＧ）、心臓、電気的ＥＣＧ、音、圧力、心拍数、心拍数変動、心駆出率、心拍出量呼吸（数、量、流量、圧力、位相、ＦＥＶＩ（１秒間強制呼気容量）、ガス・レベル）、血圧、（侵襲的：動脈、中心静脈、左動脈、くさび法肺毛細血管、右動脈、肺動脈、左心房、右心房、頭蓋内非侵入性肺音脈拍遷移時間、脈拍強度、脈拍数、脈拍のリズム、動脈血の酸素飽和度、静脈血の酸素飽和度、血液中のＣＯ２レベル、インピーダンス肺撮影法、いびき、温度（芯、末梢、血液、唇）、ＥＭＧ、ＥＯＧ、運動（歩行、振顫譫妄、肢）、視力、聴力、嗅覚、味覚、触覚、喉の拡音器、腸音、ドップラー超音波、神経。
【００１０】
生化学的信号
ブドウ糖、インスリン、乳酸、ガス・レベル（血液、肺）、ホルモン、アルコール、甲状腺、血液、尿、唾液、痰、便、酵素、汗、間質液、細胞、組織、毛嚢、「レクリエーション」薬物、蛋白質、コレステロール、ＨＩＶ。
【００１１】
撮像信号
例えば脳、心臓／心臓血管系、中枢神経系、内部器官、周辺四肢、骨の画像。
【００１２】
次元数削減マッピングは、例えば距離保存マッピングまたは主成分分析（ＰＣＡ）でよい。他の次元数削減マッピングも知られている。「距離保存マッピング」とは、測定空間と可視化空間のデータ・ポイント間で幾何学的関係の側面を一部保存するマッピングという意味である。したがって、測定空間のトポロジの側面は一部、可視化空間で保存される。例えば、マッピングで、測定空間にあるポイント対と可視化空間でそれに対応するポイント対との間のポイント間距離の差を最小にすることができる。ポイント間距離に可能な限り近く一致するこのようなマッピングの例は、TippingおよびLoweによる「Shadow Targets: A Novel Algorithm For Topographic Projections By Radial Basis Functions」（Artificial Neural Networks, Cambridge 7〜9 July 1997, IEEE会議発行物No.440）に記載されたようなサモンのマッピングの展開である。距離測定は、ユークリッドの距離測定などの適切な測定によって実行することができる。
【００１３】
表示される可視化空間が、例えば異なるパラメータは異なる単位で表されるという事実（例えば温度は度数で、血圧はｍｍＨｇ）を考慮に入れるため、所望の測定空間の範囲にまたがるよう、パラメータは、マッピングの前に正規化することが好ましい。パラメータは、ゼロ平均、（使用可能な）患者からのデータで計算した単位分散変換、または患者群または別の患者からの例データを使用して正規化するか、あるいはパラメータは、様々なパラメータの異なる大きさの変化が重大であるという臨床医の知識に基づき、経験的変換を使用して正規化することができる。
【００１４】
ゼロ平均、単位分散変換を使用することの一つの利点は、例えば過度のノイズなどによって信号が欠落するか、削除しなければならない場合、ゼロ値によって置換できることである。
【００１５】
可視化空間は、２次元（つまりｍ＝２）であることが好ましく、この場合、表示は任意の軸上の単純な２軸図形表示である。
【００１６】
しかし、３次元の可視化空間、または画面上のその表現も可能である。
【００１７】
人工神経網は、監視される特定の患者から得た複数セットのパラメータを備えるデータで、または患者群からのデータで訓練することができる。群は、監視される患者に類似した状態の患者群であることが好ましい。というのは、心臓疾患を有する典型的な患者の「正常性」および「異常性」は、異なる医学的状態を有する患者、または実際に健康な人の「正常性」とは根本的に異なるからである。患者を最初にモニタする場合、その特定の患者からのデータで神経網を訓練するにはデータが不足し、したがって代替法はなく、患者群で訓練した神経網を使用するしかないことが明白である。その後、その患者に関する十分なデータが収集された後、そのデータで神経網を訓練し、より個人化したマッピングを提供することができる。
【００１８】
人口神経網を訓練するためのデータは、測定空間でデータ・ポイントを予めクラスタ化することによって選択することができる。つまり、典型的な状況では、妥当な気管内に訓練できるにはデータ・ポイントが多すぎることがあり、代わりにデータ・ポイントのクラスタを同定し、クラスタの中心を人工神経網を訓練するための名目データ・ポイント（プロトタイプ）として使用することができる。通常、患者または患者群を２４時間以上連続的にモニタするため、数千または数万のデータ・ポイントがある。中心またはプロトタイプの数は通常、１００より多いが１，０００未満である。人工神経網を訓練した後、完全なデータ・ポイントのセットを人工神経を通過させて、全データを収集する過程で、患者の状態の変化を表示することができる。データをクラスタ化し、中心またはプロトタイプを発見する一つの方法は、例えばｋ手段法である。
【００１９】
本発明は、人間または動物の患者に適用することができ、様々な状態を有する患者に適用することができる。例えば（実際の、または疑わしい）疾病または傷害、手術前後の看護、外傷処置中のモニタリング、高齢者および／または虚弱者のモニタリング、新生児のモニタリングまたは実際に医療または獣医学環境でのモニタリングである。本発明は、医療または獣医学施設または家庭でのモニタリングに適用することができる。したがって、定期的に読み取り、検討するために中央の収集ポイントに自動的に送信する健康モニタとして使用することができる。所定の「正常性」領域から外れた場合のみ、読み取り値を送信してもよい。
【００２０】
神経網の出力を使用して、薬物投与などの患者の管理を自動的に制御し、患者の状態を正常領域などの所定の領域内に維持することができる。さらなる強化方法では、投与する薬物の速度または量などの患者の管理の側面、または環境の側面を、入力パラメータとして含むことができる。
【００２１】
本発明は、適切にプログラムされたコンピュータ・システムで実行されるコンピュータ・プログラム、または専用システムによって実現することができる。したがって、本発明は本発明の機能の一部または全部を実行するプログラム・コード手段を備えるコンピュータ・プログラム、このようなコンピュータ・プログラムを記憶するコンピュータ記憶媒体、および本発明を実現するプログラム済みコンピュータ・システムまで拡張される。
【００２２】
本発明について、添付図面に関して例示によりさらに説明する。
【００２３】
図１は、総合患者状態モニタからの図形表示を示す。図から分かるように、ＥＣＧ、ＥＣＧ１、２および３の３つのチャネルを、酸素飽和波形および呼吸波形とともに示す。また、非侵襲的血圧、酸素飽和波形および温度の値も、ＥＣＧから導出できる心拍数の測定値、酸素飽和波形、またはその組合せとともに示す。これらの測定値は、特定の患者群に関連する他の測定値によって補足される。例えば、ある患者群では心拍数の変動が、患者の状態の重要な測定値であることが知られている。図２は、心拍数の２つのトレースを示す。つまり（ｉ）異所性拍動の発生に伴う急なスパイクを含む生の心拍数、（ｉｉ）フィルタリングした心拍数（異所性拍動の除去後）、５分平均心拍数、および平均心拍数の標準偏差である。他の心拍数の変動も知られる。また、図１および図２に図示されていないが、患者の状態の指標を与えるため、１次パラメータまたは信号から導出できる他の２次パラメータがある。例えば、Ｓ−Ｔ部分の上下（ＥＣＧから測定）は、心臓疾患を有する患者では重大である。
【００２４】
図３は、本発明により、ソース（例えばセンサ）からの１次信号またはパラメータ、およびそこから計算した２次パラメータ（各パラメータを次元と見なすことにより、多次元測定空間における定義ポイントと見なすことができる）を、（測定空間と比較して）次元を削減した可視化空間にマッピングし、表示する方法を概略的に示す。図３で示すように、例えば複数のセンサ３０などからの複数の信号を、入力インタフェース３２を介してプロセッサ３４に入力する。プロセッサ３４は、入力信号から２次パラメータを計算する解析デバイス３４０、およびデータの次元数をディスプレイ３６に表示できる形態に削減するマッピング・デバイス３４２を含む。図３に示すように、２次元ディスプレイ３８を使用することができる。つまり、パラメータの次元数は、２次元の可視化空間へと削減しなければならない。図３Ａは、これをさらに詳細に示す。１次測定値および２次パラメータを含む入力パラメータは、ベクトルの各成分がパラメータの一つである入力ベクトルｘ1、ｘ2・・・、ｘjと見なすことができる。
【００２５】
図３Ａは、各入力ベクトルのｎ個の成分を示す。マッピング・デバイス３４２は、この入力ベクトルをそれぞれ出力ベクトルｙ1、ｙ2・・・、ｙjに変換し、これは成分数が少なくなり、例えば図示のように２つの成分を有する。したがって、出力ベクトルｙは、グラフの縦軸と横軸など、通常の図形表示に容易に表示することができる。マッピング・デバイス３４２は、出力ベクトル中に入力ベクトルの関係のうち幾つかの側面を保存するよう設計される。したがって、入力ベクトルの値に重大な変化があると、出力ベクトルｙの値に識別可能な変化が生じる。これには実際に、図３Ａに示すように２つの段階がある。最初に正規化３４３、次に３４４でのマッピング自体（データの次元数を削減する）である。可視化空間が、モニタしたい入力パラメータの変動領域を正確にカバーするよう、正規化が必要である。正規化は、例えば例のデータ・セットを見て、ゼロ平均単位分散正規化変換などの正規化を選択することにより、統計に基づくものであるか、または特定の患者または患者群について、皮膚温度の２．０°の変化が、５０ｍｍＨｇの血圧変化と同じ重要性を持つことを知るなど、臨床医の知識に基づくものであってよい。
【００２６】
正規化は、正常状態の患者から得たデータ・ポイントを、表示された可視化空間の予め定義した領域、例えば中心に配置し、異常な状態の患者から得たデータ・ポイントを他の位置、例えば縁に配置するのにも有効である。
【００２７】
次に、正規化したパラメータを、入力ベクトルのトポグラフィの幾つかの側面を可能な限り保存するか、それに一致するよう設計された方法で、出力ベクトルに適用する。この実施形態では、入力ベクトルが測定空間で表すポイント間のポイント間（ユークリッド）距離が、可能な限り出力ベクトルの対応するポイント間距離に近づくよう、サモンのマッピングを使用する。図６に示すように、これはポイント間距離同士の差の平方の合計である誤り測定を最小にすることによって達成される。本発明では、これは、図６に概略的に示され、モニタ中の患者のような１人の患者、または患者群から導出できるデータ・ポイントのセットで訓練される人工神経網６０を使用することによって達成される。この実施形態では、図６に示すように動径基底関数神経網を使用する。
【００２８】
訓練プロセスを図４に概略的に示す。１次パラメータを表す測定値は、ステップ４０で複数のソースから獲得される。次に、必要に応じてステップ４１で１次パラメータから２次パラメータを計算する。これをステップ４２で集合させてデータ・セットにし、次にステップ４３で正規化して入力ベクトルｘ*を与える。通常、このプロセスの結果、大量のデータが生じ、人工神経網を訓練するためにこのデータを使用するには、長い時間がかかることになる。したがって、データ量が削減される。この実施形態では、ステップ４４でデータを予めクラスタ化することによって削減する。データは、データ・ポイントのセットを繰り返し検査して、そこからプロトタイプまたはクラスタ中心のセットを導出する周知の反復的方法であるｋ平均法を使用して、予めクラスタ化することができる。この場合、クラスタ中心の初期選択肢は、訓練データ・セットからランダムに取り出したパターンのセットであった。反復的プロセスでは、クラスタは、データ・ポイントに対して最適に位置するよう移動される。次に、クラスタの中心ポイントを、ステップ４５で示すように人工神経網の訓練に使用することができる名目データ・ポイントと見なす。この場合、神経網の初期重量は、−０．０１と＋０．０１の間の小さいランダム値であった。図７Ａは、例示的患者から採取した訓練データの２４時間のディスプレイを示す。したがって、図７Ａに示すポイントは、測定空間のクラスタ中心またはプロトタイプに相当する可視化空間のポイントである。
【００２９】
神経網を訓練して、ｎ次元から２次元へのマッピングを生成したら、神経網を使用して、単なるクラスタ中心またはプロトタイプではなく完全なデータをマッピング可視化空間にマッピングし、言うまでもなく患者から連続的に得た新しい測定値も正規化してマッピングし、患者の現在の状態を示すことができる。したがって、図５に示すように、ステップ５０および５１で１次および２次パラメータを獲得し、ステップ５２でデータ・セットに集合して、ステップ５３で正規化し、ステップ５４で神経網を使用してマッピングして、ステップ５５で表示する。
【００３０】
図７Ａから図７Ｂは、図７Ａのクラスタ中心またはプロトタイプによって定義された可視化空間のディスプレイに上書きされたデータ・ポイント自体の表示を示す。初期にはデータのセットにあるデータ・ポイントが、可視化空間の一方縁に位置し、患者の状態がその段階で異常であったことを示すことが、図７Ｂ（最初の２４時間のデータ）で見ることができる。図７Ｃ（最初の３時間）、図７Ｄ（最初の６時間）、図７Ｅ（最初の９時間）の過程で、患者の状態は、訓練セットから導出したポイントの大部分が位置する区域へと近づき、その患者の正常性を表す。データ・ポイントは、図７Ｆ（最初の１５時間）および図７Ｇ（全２４時間）を通して追加され続けて、患者の状態が安定していることを示し、したがってデータ・ポイントが可視化空間の中心からちょうど左側の領域にマッピングされ、その空間から上下に時折逸脱する。
【００３１】
したがって、患者の状態の経過は、マッピングされたこの表示を使用して、非常に容易に可視化することができる。その患者が正常性から逸脱すると、一連のデータ・ポイントが「正常」領域から可視化空間の中心からちょうど左側に逸脱する。さらに、薬物の投与中、または他の医療措置中など、患者の状態が変化している場合は、可視化空間にわたって特定の軌跡が見られると予想される。その軌跡からの逸脱は、医療措置に対する異常な反応を表す。例えば患者の状態が悪化している。患者の状態がその区域または軌跡の外側へと逸脱することをスタッフに警告するアラームも含むことができる。
【００３２】
さらに、可視化空間の「正常性」の予め定義された領域か外れて、または所定の正常な軌跡（予想された患者の状態変化に対応する）から外れてプロットされているデータ・ポイントに応答するアラームを含むよう、装置を改造することが可能であることが明白である。これは、患者群について定義された可視化空間に関して以下でさらに詳細に説明するが、特定の患者について図７に示す可視化空間にも同様に適用することができる。
【００３３】
図７では、患者からのデータ・ポイントのセットを（予備クラスタ化の後に）使用して、人工神経網を訓練する。次に、訓練した人工神経網を使用し、新しいデータ・ポイントを入力して、それを可視化空間にマッピングして表示することにより、その患者のモニタを継続することができる。しかし、患者を最初にモニタする場合、その患者について使用可能な事前のデータがないことは明白である。さらに、人工神経網を訓練するために、最初の数時間はデータが不十分であり、いかなる場合も、その患者の正常性を表す十分な量のデータが獲得された後でしか、人工神経網は適切に訓練することができない。したがって、その初期期間では、既に訓練した人工神経網を使用して、データ・ポイントを可視化空間にマッピングする必要がある。これは、特定の状態の代表的患者群から得たデータに関して人工神経網を訓練することによって達成することができる。健康な人からのデータを使用して人工神経網を訓練すると、うまくいかないことに留意されたい。そのデータは、測定空間の必要な範囲に広がる可能性が低いからである。さらに、異なる状態の患者も、モニタ中の患者に所望の測定空間に十分に広がるデータを提供しない。
【００３４】
図８は、群に含まれる数人の患者からのデータ（このデータは正規化され、必要に応じて上記のように予めクラスタ化してよい）を使用してマッピングしたポイントを示す可視化空間を示す。データの多くは、ディスプレイの中心領域でクラスタ化され、したがって、内側はその群について患者の状態が正常であると見なされ、外側は患者の状態が異常と見なされる境界８０を画定できることが分かる。特定の患者からのデータは、患者群からのデータで訓練した人工神経網を使用してマッピングし、次にその群の可視化空間に表示することができる。図９は、その群の可視化空間にある特定患者の状態のプロットを示す。図９は、図７Ｇ（患者３７）と同じ患者からのデータであるが、図７Ｂから図７Ｇでは、ｎ次元のデータを、その患者のみによって画定された可視化空間にマッピングし、図９では、同じｎ次元のデータを、患者群（つまり、この場合は患者３７、および図１０の患者３６、図１１の患者５２、および図１２の患者５６を含む他の５人の患者）によって画定された可視化空間にマッピングする。同様の患者の軌跡／分布が図７Ｇおよび図９に見られ、違いは、可視化空間の構造の違い（１人の患者と患者群）によるものである。
【００３５】
図９（または図７Ａから図７Ｇ）は、心臓の状態が改善しつつある患者を表す。図１０および図１１（患者３６および５２）は、心臓に問題がある患者群にいる「正常な」患者である。図１２（患者５６）は、その群で「正常」として開始した（境界８０内の領域）が、モニタの過程でプロットの右手部分へと悪化した患者を表す。正常の境界を越えたら、アラームを生成することができる。
【００３６】
図７に使用したデータは、４つのパラメータの正規化された読み値である。つまり、１秒に１回のサンプリング率で再サンプリングした２４時間の期間にわたって、冠状動脈疾患集中治療室から個々の患者について採取した心拍数、血圧、酸素飽和度および皮膚温度である。図８から図１２は、冠状動脈疾患集中治療室にいる患者６人全員について２４時間の期間にわたっての、図７と同じパラメータのデータ・セットに基づくものである。図１３から図２０は、急性呼吸困難、鬱血性心不全または心筋梗塞後の患者１４人について、１時間から１２時間にわたり同じ４つのパラメータを再サンプリングした測定値のデータ・セットに基づく。
【００３７】
図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、異なる（異常）患者群からの訓練データ・セットを使用してマッピングを導出した可視化空間でプロットした、図１２と同じ（患者５６の）データを示す。この場合も、「正常」は可視化空間の中央である。患者は、図１３（Ｂ）のパラメータの個々のプロットから分かるように、「正常な」心拍、血圧、皮膚温度および酸素飽和度から開始する。しかし、プロットした時間の最後の１／３では、患者の状態が悪化するにつれ、４つのパラメータが全て変化し、これは図１３（Ａ）の可視化空間で、空間の左側中心への１３０とラベルされた逸脱として見ることができる。図１３に、および図１４から図２０にも使用したデータ・セットでは、心拍は１分当たりの拍動数で、血圧はｍｍＨｇ、温度は℃、酸素飽和度はパーセンテージで測定する。これらのデータは、ゼロ平均単位分散変換を使用して正規化されているので、各ケースの「正常」値は０．０である。図では、正規化した値は、縦軸にデータ・セットの標準偏差の数をラベルし、横軸には秒（図１４から図１９では５秒間隔）をラベルした状態でプロットされる。
【００３８】
図１４（Ａ）および図１４（Ｂ）はそれぞれ、可視化空間でプロットしたデータ、および測定の過程で状態が正常を維持している患者の個々のパラメータ・プロットを示す。
【００３９】
図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）はそれぞれ、可視化空間でプロットしたデータ、および心拍数が上昇し、酸素飽和度が（７５％まで）低下した患者の個々のパラメータ・プロットを示し、これは可視化空間に、空間の左への１５０とラベルされた逸脱として示されている。この患者は、集中治療室への移動が必要であった。
【００４０】
図１６（Ａ）および図１６（Ｂ）は、異常（高い心拍数および血圧）から開始して正常になった状態を有する患者の対応するプロットを示し、その結果、図１６（Ａ）の可視化空間の軌跡１６０になる。しかし、酸素マスクを外すと、患者の酸素飽和度が（図１６（Ｂ）の酸素飽和度プロットのポイント１６２で）突然に低下した。これは、図１６（Ａ）の可視化空間の下左への逸脱１６４として見られる。
【００４１】
患者の状態に関するさらなる指示は、各ポイントの多次元測定空間にて、所定の「正常」ポイントからの距離に基づき、そのポイントの「新奇性率」を導出することによって獲得することができる。ゼロ平均変換で正規化した後、「正常」ポイントが起点、つまり測定空間の座標（０，０，０，０，・・・）のポイントとなる。新奇性率は、「Novelty Detection for the Identification of Masses in Mammograms」（Tarassenkoその他、Procs. 4th IEE Int. Conf. on Artificial Neural Networks, Cambridge、１９９５年６月、ｐｐ．４４２〜４４７)で開示されたParzenウィンドウの方法を使用して計算することができ、新奇性は、データ・ポイントと、正常を表すプロトタイプ・ポイントの各セットとの距離を合計することによって評価される（例えば起点に最も近いプロトタイプ・ポイントの８０％）。
【００４２】
この新奇性率を使用して、例えば所定の閾値を超えた場合に、アラーム状態をトリガすることができる。閾値は、例えば正常なプロトタイプを囲む境界として定義することができる。
【００４３】
新奇性率は、プロトタイプ・ポイント（図１３から図２０に使用した訓練セット）について図２１および図２２に示したようなプロットに表示することができる。図２１では、測定空間の（０，０，０，０）に最も近いプロトタイプ・ポイントの８０％が黒で図示され、図２２では、残りが黒で図示される（しかし実際には、それぞれ緑および赤を使用する）。
【００４４】
図１７から図２０では、可視化空間のポイントを、正規化した個々のパラメータ（心拍、血圧、皮膚温度および酸素飽和度）のプロット（Ｂ）とともにまたは時間とともに図示し、時間に対してプロットした新奇性率が、ディスプレイ（Ｃ）の右下隅に表されている。
【００４５】
患者のアラーム状態は、閾値（図１７から図２０の線ＴＨで図示）を超えただけでトリガされるのではなく、時間と閾値を超える範囲との組合せによってトリガされることが好ましい。これによって、例えば図１８および図２０で見られるような短時間の人為結果によるトリガが回避される。これは、プロットと閾値との間の面積を積分することによって達成され、この面積が特定量を超えた場合のみ、アラームをトリガする。
【００４６】
新奇性率は、無条件確率密度関数ｐ（ｘ）から計算することができ、ここでｘはパラメータのベクトル（この場合は、その正規化した値を使用する）である。これは、下記のParzenウィンドウの標準的方法を使用して推定することができる。
【数１】
2004528123.tif 000003
【００４７】
−正常な各プロトタイプｘmごとに１つの球ガウス核ｘm
−σは、プロトタイプ・ポイントとそれに最も近い１０の隣接ポイント間の平均距離として採取され、正常な全プロトタイプｘmについて同じである平滑化パラメータであり、
−ｄはデータの次元数であり、この場合は４つのパラメータを測定するので、４である。
次に、新奇性を１／ｌｏｇ  ｐ（ｘ）として計算する。したがって、‖ｘ−ｘm‖は、現在のデータ・ポイントと訓練セットのｍ番目の正常プロトタイプとの距離の大きさであり、ここではｎである。
【００４８】
図１７は、状態が正常を維持している患者の可視化空間、４つのパラメータのプロット、および新奇性率と時間とのプロットを示す。図１８は、同じ方法で図１６の患者からのデータを示す。最初は、患者の状態が改善されるにつれて新奇性率が低下するが、特に酸素マスクを外して酸素飽和度が低下すると、短時間の急上昇を示すことが分かる。図１９および図２０は、図１３および図１５に示した患者のデータに対応するプロットであり、新奇性率および色コードが患者の状態悪化を追随することが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】患者の生命力徴候を示す表示を示す。
【図２】患者の心拍数および心拍数変動の表示を示す。
【図３】図３は、本発明の実施形態を概略的に示す。
【図３Ａ】図３のマッピング・デバイスをさらに詳細に示す。
【図４】本発明の実施形態により人工神経網およびマッピング・ポイントを訓練するプロセスを概略的に示す。
【図５】本発明の実施形態によるモニタリング・プロセスを概略的に示す。
【図６】人工神経網の訓練を概略的に示す。
【図７Ａ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図７Ｂ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図７Ｃ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図７Ｄ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図７Ｅ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図７Ｆ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図７Ｇ】本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。
【図８】可視化空間および患者群の訓練データの表示を示す。
【図９】図８の可視化空間における患者の状態の表示を示す。
【図１０】図８の可視化空間における別の患者の状態の表示を示す。
【図１１】図８の可視化空間における他の患者の状態の表示を示す。
【図１２】図８の可視化空間における他の患者の状態の表示を示す。
【図１３（Ａ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１３（Ｂ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１４（Ａ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１４（Ｂ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１５（Ａ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１５（Ｂ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１６（Ａ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１６（Ｂ）】患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。
【図１７】可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。
【図１８】可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。
【図１９】可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。
【図２０】可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。
【図２１】可視化空間上でプロットし、新奇性率の値にしたがって着色した、図１３から図２０で使用したデータの訓練データ・セットを示す。
【図２２】可視化空間上でプロットし、新奇性率の値にしたがって着色した、図１３から図２０で使用したデータの訓練データ・セットを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図３Ａ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図１３（Ｂ）】
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【図１４（Ｂ）】
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【図１５（Ｂ）】
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【図１６（Ｂ）】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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2004528123.tif 000067
【国際調査報告】
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2004528123.tif 000069
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