【事件の表示】
　特願２００８−５１５３３６「患者生理学的情報モニタリング用システム、判定方法及び患者モニタリング用方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１８年１２月１４日国際公開、ＷＯ２００６／１３１８５０、平成２０年１１月２７日国内公表、特表２００８−５４１９７６〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
第１　手続の経緯　
　本願は，平成１８年５月３１日（パリ条約による優先権主張２００５年６月９日，米国（ＵＳ））を国際出願日とする出願であって，平成２４年３月２６日付けで拒絶理由が通知され，同年１０月３日付けで手続補正がなされ，平成２５年５月１７日付けで拒絶査定がなされ，同年９月２０日に拒絶査定不服審判の請求がなされ，同時に平成２５年９月２０日付けで手続補正がなされたものである。
　
第２　本願発明について　 
１　本願発明　 
　本願の請求項１〜１８に係る発明は，平成２４年１０月３日付け手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１〜１８に記載された事項により特定されるとおりのものと認められ，その請求項１に係る発明は，次のとおりである。　 
「【請求項１】
　患者からの生理学的情報をモニタし，対応する生理学的信号を生成する複数の患者モニタリング用装置；及び
　前記モニタされた生理学的情報を処理し，生理学的変化が臨床的に重要な事象であるかアーティファクトであるかを判定する生理学的情報分析器であって，
　前記患者モニタリング用装置から前記生理学的信号を受信する少なくとも１つの受信器と，
　前記受信された生理学的信号の対からモルフォグラムを生成する信号相関器と，
　各々のモルフォグラムについての標識を演算するように各々のモルフォグラムにウェーブレット分解を適用する標識生成器と，
　サンプリング間隔内で又はサンプリング間隔に亘って前記モルフォグラムについての標識を比較して，生理学的変化が臨床的に重要な変化であるか又はアーティファクトであるかを判定する判定構成要素であって，前記判定構成要素は，形状摂動が少なくとも１つの共通信号を有する標識の副集合のみにある場合には，前記生理学的変化がアーティファクトであると判定し，前記判定構成要素は，形状摂動が生理学的変化に関連する信号を有する標識において存在している場合には，警報は有効であると判定する，判定構成要素と，
　を有する，生理学的情報分析器；
　を有する患者生理学的情報モニタリング用システム。」（以下，「本願発明」という。）
　
２　引用刊行物およびその記載事項
（１）本願の出願前に頒布され，原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である「Walid Ali Larry Eshelman，Morphograms: Exploiting Correlation Patterns to Efficiently Identify Clinically Significant Events in Intensive Care Units，Proceedings of the 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS，IEEE，２００４年，ｐ．５５４−５５７」（以下，「刊行物１」という。）には，図面とともに次の事項が記載されている（下線は当審で付与した。）。
（１ーア）
「Abstract-In this paper we present a simple technique that utilizes the cross correlations between ECG signals and an arterial blood pressure (ABP) signal for the purpose of assessing signal quality and detecting artifacts in the ABP signal. The technique was tested using cases from a physician-annotated patient monitoring signal database from Beth Israel/Harvard-MIT University data bank. The results were encouraging: 45% of the manually annotated artifacts were correctly classified and 98% of the manually annotated true events were correctly classified.」（第５５４頁左欄下から４７行〜下から３８行）「当審仮訳：要約−この文献では，
ECG信号と動脈血圧 (ABP)信号との相互相関を用い
ABP信号のアーティファクトを探し出す
　
（１ーイ）
「In this paper we present a simple method for detecting artifacts in patient monitoring signals. Alarms caused by artifacts in monitoring signals reduce the efficacy of healthcare provision, especially in intensive and critical care units (ICU/CCU). Thus, a method is needed for identifying these alarms (based on artifacts) vs. clinically significant (true) ones.」（第５５４頁左欄下から３５行〜下から２９行）「当審仮訳:　この文献では，
患者からのモニタ信号の中からアーティファクトを探し出す簡単な方法を紹介する。モニタ信号の中のアーティファクトによる警報は特に集中治療室(ICU/CCU)において健康管理のための手間の効率を減じる。
これらの警報（アーティファクトによる）と臨床的に重要な（本当の）警報とを認定する方法が必要とされている
　
（１ーウ）
「Numerous systems have been developed for automatically analyzing patient monitoring signals, and these have employed various methods ranging from traditional signal processing techniques such as frequency analysis, time-frequency analysis, and wavelet analysis [3], [7], [8], [9], [11] to techniques developed by Artificial Intelligence (AI) researchers such as neural networks (NN) [4], [6], [12], [15] and fuzzy logic [1], [10], [16].」（第５５４頁左欄下から２０行〜下から１３行）「当審仮訳:
患者からのモニタ信号を自動的に分析する多くのシステムが，開発されてきている。これらは，
ウェーブレット分析
まで多くの方法がある。
　
（１ーエ）
「The method introduced here for detecting artifacts in one of several correlated patient monitoring signals represents the interactions of the monitored signals as morphograms and specifies rules for interpreting changes to these morphograms. We will use the term “morphogram” to describe the plotting of one signal against another−e.g., an ECG signal on the x-axis and the ABP on the y-axis. 
・・・
　Figure 1 shows a 12 second plot of a typical set of signals being monitored for a stable patient. Since we are interested in the signals that are highly correlated, we created morphograms for two of the ECG signals (e.g., II and V) and the ABP signal. Given three signals of interest, we have three possible pairs, and thus 3 morphogram plots (as shown in Figure 2). These implicitly capture the signal changes in the case under study．」（第５５４頁右欄下から３０行〜下から１行）「当審仮訳:　
ここで紹介する方法は，
から，アーティファクトを探し出す方法であ
モルフォグラムとして記述し
技術用語「モルフォグラム」を，一つのシグナルを他のシグナルに対してプロットしていくものを記述するために用いる。
・・・
図１は，安定した患者をモニターした信号の典型的な１２秒のプロットの組を示している。我々は，高い相関の信号に興味があるので，２つの ECG信号 (例えばII とV)と ABP信号についてモルフォグラムを作成する。興味のある３種類の信号が得られるので，３つの利用可能な対ができ，そして３つのモルフォグラムが得られる（図２参照）。これらはこの研究の事例では信号の変化を捉えることを暗示している。」
　
（１ーオ）
「Any change in the pattern of a signal will be quite obvious in the morphograms using that signal, i.e., there will be a perturbation of each morphogram's signature morphology. Assuming that the signals being plotted are highly correlated, then a change in the subset of the morphograms that have a single signal in common probably indicates an artifact (e.g., a mechanical problem for that signal), whereas a change in all the morphograms probably indicates a clinically caused event. 」（第５５５頁右欄８行〜１６行）「当審仮訳：それらの信号を用いるモルフォグラムにおいて，どのような信号パターンの変化も全く明らかであろう。それは，それぞれのモルフォグラム記号形態に摂動があるからである。
高い関連がある信号がプロットされているとすると，一つの共通信号を有するモルフォグラムの副集合内の摂動はアーティファクトを示し（例えば，その信号が機械的問題），それに対して，全てのモルフォグラムが摂動することは，十中八九，病床からの出来事を示している。
　
（１ーカ）
「Ideally one could determine the “normal” morphogram signature, with limits, for a particular patient, and then detect when the pair of signals being traced significantly exceeds these limits. For example, the algorithm could determine the convex hull for the morphogram. However, this is computationally more expensive, and one of our goals has been to try to keep the algorithm as simple as possible. We began with a very simple method. We enclose the morphogram in a rectangle whose sides are parallel to the x and y axes, and then calculate the area of this rectangle. In effect, for the period being considered we multiply the range of the first signal times the range of the second signal. (This usually works because normally a deviation from the signature of the morphogram is reflected in a change in the range of the signals.)」（第５５６頁左欄下から２９行〜下から１５行）「当審仮訳：理想的には，モルフォグラムの記号が”正常”であると各人の境界を用いて決定することができ，それゆえ，トレースされた対の信号がこれらの境界をはっきりと超える時を検知できる。
例えば，アルゴリズムは，モルフォグラムに対して凸状の外形状を決定することができる。
我々は大変簡単な方法から始める。
両側がそれぞれＸ軸とＹ軸に平行な長方形でモルフォグラムを囲み，その長方形の面積を
その結果，想定する時刻では，最初の信号の範囲と２番目の信号の範囲を掛け合わせる（これは通常有効である。なぜなら，モルフォグラムの記号からの摂動は，普通は信号の範囲の変化を反映するからである。）」
　
（１ーキ）
「Since we are concerned with detecting perturbations, we next need to determine what standard our measure of change in shape is being compared against. The morphogram for the alarm period represents the local correlations, and we now need to compare it against a morphogram representing the global correlations. For the implementation being described here we selected, for each patient, a 12 second out of a longer period where the signals are stable (which sometimes may be as long as days), plotting morphograms for this period, and determining if the morphograms for the period immediately preceding the alarm deviate significantly from those for the reference period. Thus, the algorithm determines if the shape of the morphogram for the period immediately preceding the alarm had been perturbed by comparing the area of the rectangle encapsulating the morphogram for the pair of signals preceding the alarm with the area of the rectangle encapsulating the morphogram for a reference period. More specifically, the algorithm computes the areas of the rectangles that enclose the three alarm period morphograms and the three reference period morphograms (in our tests we use only the first two ECG leads and the ABP signal). Then it uses these areas to compute for each of the three pairs of signals the ratio of the change in area (between the reference and alarm periods) to the area of the reference area. And finally, it compares theses ratios to a set of thresholds (based on the typical variability of stable signals). It interprets the alarm as an artifact if the ratio for the ECG pair of signals is below the first threshold and both ABP-ECG ratios (one for each ECG lead) are above a second threshold, i.e., two out of three morphograms are perturbed.（第５５６頁左欄下から１４行〜右欄１７行）「当審仮訳：我々は，摂動の検知に関心があるので，我々は次に，形状の変化を測定するために対象と比べる標準を決定することが必要である。警報時のモルフォグラムはローカル相関を代表する。そして，われわれはいま，グローバル相関を代表するモルフォグラムとの比較を必要とする。
ここで記載した我々の選択を実行するために，各患者に対して，長い時間（それはある場合は数日であるかもしれない）の中の信号が安定している１２秒で，この間モルフォグラムをプロットして，そして，警報の直前のモルフォグラムが参照期間に対して決定的に逸脱するか決定し続ける。
　このようにして，
アルゴリズムは，その間のモルフォグラムの形状が摂動しているか否かを，参照期間を要約した長方形の面積と，警報に先立つ対の信号モルフォグラムを要約する長方形の面積を比較することにより，決定する。
より正確にいえば，アルゴリズムは３つの警報期間のモルフォグラムを囲む長方形の面積と３つの参照期間のモルフォグラムを計算する（我々のテストでは，最初の２つのＥＣＧリードとＡＢＰ信号を用いる。）
そして，これらの面積を利用して３つの対の信号それぞれに対して面積が変化した比率（参照期間と警報期間の間の）を計算する。
そして，最後にこれらの比率を一組の閾値（安定した信号の典型的な変動に基づいた）と比較する。
　
ECG対の信号の比率が第一の閾値より下で，両 ABP-ECG 比（一つは各ECGリード）が第２の閾値より上の場合（つまり，３つのうちの２つのモルフォグラムが摂動している），アルゴリズムは警報をアーティファクトであると解釈する。）
　上記（１ーア）〜（１ーキ）の記載及び当業者の技術常識から，以下の事項が認定できる。
ア　（１−イ）には，「患者からのモニタ信号の中からアーティファクトを探し出す簡単な方法を紹介する。モニタ信号の中のアーティファクトによる警報は特に集中治療室(ICU/CCU)において健康管理のための手間の効率を減じる」との記載より，患者の健康管理のために患者からモニタリングする装置に適用することを前提にした方法であるので，刊行物１がこの方法を実現するためのシステムを対象とすることは自明の事項といえる。
イ　（１ーカ）の「両側がそれぞれＸ軸とＹ軸に平行な長方形でモルフォグラムを囲み，その長方形の面積」と，（１ーキ）の「より正確にいえば，アルゴリズムは・・・３つの・・・モルフォグラムを計算する（我々のテストでは，最初の２つのＥＣＧリードとＡＢＰ信号を用いる。）」との記載と，ＥＣＧリードがＥＣＧ信号を意味することを参酌すると，ここでのモルフォグラムとは，１つめのＥＣＧ信号とＡＢＰ信号から作成するモルフォグラム，２つめのＥＣＧ信号とＡＢＰ信号からから作成するモルフォグラム，１つめのＥＣＧ信号と２つめのＥＣＧ信号から作成するモルフォグラム，の３つのモルフォグラムのことである。
　以上のことから，上記刊行物１には，次の発明が記載されていると認められる。
「患者からのモニタ信号から，ABP信号のアーティファクトを探し出すシステムであって，
１つめのＥＣＧ信号とＡＢＰ信号から作成するモルフォグラム，２つめのＥＣＧ信号とＡＢＰ信号からから作成するモルフォグラム，１つめのＥＣＧ信号と２つめのＥＣＧ信号から作成するモルフォグラム，の３つのモルフォグラムを作成し，
３つのモルフォグラムのそれぞれから，両側がそれぞれＸ軸とＹ軸に平行な長方形でモルフォグラムを囲み，３つのそれぞれの長方形の面積を計算し，
モルフォグラムの形状が摂動しているか否かを，参照期間を要約した長方形の面積と，警報に先立つ信号のモルフォグラムを要約する長方形の面積を利用して３つの対の信号それぞれに対して面積が変化した比率（参照期間と警報期間の間の）を計算し，
これらの比率を安定した信号の典型的な変動に基づいた一組の閾値と比較し，
ECG対の信号の比率が第一の閾値より下で，両 ABP-ECG 比（一つは各ECG信号）が第２の閾値より上の場合（つまり，３つのうちの２つのモルフォグラムが摂動している），アルゴリズムは警報をアーティファクトであると解釈し，
すなわち一つの共通信号を有するモルフォグラムの副集合内の摂動はアーティファクトを示し，それに対して，３つのモルフォグラム全てが摂動することは，病床からの出来事を示しているとして，アーティファクトを探し出すシステム。」（以下，「引用発明」という。）
　
３　対比・判断 
　本願発明と引用発明とを対比する。
ア　引用発明は「ＥＣＧ信号とＡＢＰ信号から作成するモルフォグラム，２つめのＥＣＧ信号とＡＢＰ信号からから作成するモルフォグラム，１つめのＥＣＧ信号と２つめのＥＣＧ信号から作成するモルフォグラム」を用いるので，２つのＥＣＧ信号とＡＢＰ信号という２種類３つの患者モニタ信号を得ることが前提となっており，心電図の信号であるECG信号と，動脈血圧(ABP)信号は，各信号を測定する測定装置が異なるのであり，測定装置毎にモニタ信号を生成しているのであるから，複数の「患者モニタ信号生成手段」を備えているといえる。
　そうすると，それらの信号を処理するためには，複数の「患者モニタ信号生成手段」から出力される各モニタ信号を受信する必要があることは自明であるから，「患者モニタ信号受信手段」を備えることも自明である。
　さらに，引用発明は「３つのモルフォグラムを作成」するのであるから「モルフォグラム作成手段」を備えているといえる。
　そして目的，作用から，引用発明が備えているといえる，複数の「患者モニタ信号生成手段」，「患者モニタ信号受信手段」，及び「モルフォグラム作成手段」が，それぞれ本願発明の，複数の「患者モニタリング用装置」，「受信器」，及び「信号相関器」に相当するといえる。
　
イ　引用発明は，「３つのモルフォグラムのそれぞれから，両側がそれぞれＸ軸とＹ軸に平行な長方形でモルフォグラムを囲み，３つのそれぞれの長方形の面積を計算し，
モルフォグラムの形状が摂動しているか否かを，参照期間を要約した長方形の面積と，警報に先立つ信号のモルフォグラムを要約する長方形の面積を利用して３つの対の信号それぞれに対して面積が変化した比率（参照期間と警報期間の間の）を計算し，
これらの比率を安定した信号の典型的な変動に基づいた一組の閾値と比較し，
ECG対の信号の比率が第一の閾値より下で，両 ABP-ECG 比（一つは各ECG信号）が第２の閾値より上の場合（つまり，３つのうちの２つのモルフォグラムが摂動している），アルゴリズムは警報をアーティファクトであると解釈し」ているのであるから，「モルフォグラムを囲む長方形の面積算出手段」を備え，「モルフォグラムを囲む長方形の面積を用いてアーティファクトを探し出す手段」を備えており，モルフォグラムを囲む長方形の面積をアーティファクトを探すための尺度としている。
　さらに，引用発明は「患者からのモニタ信号」を用いるのであるから，本願発明同様に「サンプリング間隔内で又はサンプリング間隔に亘って」動作することは自明である。
　そして，引用発明は３つのモルフォグラムから，アーティファクトであるか解釈するのであるから，３つのモルフォグラムから，アーティファクトであるかを判断しているといえるので，その尺度は本願発明と異なるが，本願発明同様に生理学的変化が臨床的に重要な変化であるか又はアーティファクトであるかを判定する判定構成要素を有するといえる。
　そのうえ，引用発明の「警報に先立つ信号のモルフォグラム」において，「３つのモルフォグラム全てが摂動することは，病床からの出来事を示している」が，摂動がアーティファクトではなく，病床からの出来事，すなわち，生理学的変化を表していると判定することであるから，本願発明の「形状摂動が生理学的変化に関連する信号を有する標識において存在している場合には，警報は有効である」に相当する。
　そうすると，引用発明の「３つのモルフォグラムのそれぞれから，両側がそれぞれＸ軸とＹ軸に平行な長方形でモルフォグラムを囲み，３つのそれぞれの長方形の面積を計算し，
モルフォグラムの形状が摂動しているか否かを，参照期間を要約した長方形の面積と，警報に先立つ信号のモルフォグラムを要約する長方形の面積を利用して３つの対の信号それぞれに対して面積が変化した比率（参照期間と警報期間の間の）を計算し，
これらの比率を安定した信号の典型的な変動に基づいた一組の閾値と比較し，
ECG対の信号の比率が第一の閾値より下で，両 ABP-ECG 比（一つは各ECG信号）が第２の閾値より上の場合（つまり，３つのうちの２つのモルフォグラムが摂動している），アルゴリズムは警報をアーティファクトであると解釈し，
すなわち一つの共通信号を有するモルフォグラムの副集合内のの摂動はアーティファクトを示し，それに対して，３つのモルフォグラム全てが摂動することは，病床からの出来事を示している」と，
本願発明の「各々のモルフォグラムについての標識を演算するように各々のモルフォグラムにウェーブレット分解を適用する標識生成器と，
　サンプリング間隔内で又はサンプリング間隔に亘って前記モルフォグラムについての標識を比較して，生理学的変化が臨床的に重要な変化であるか又はアーティファクトであるかを判定する判定構成要素であって，前記判定構成要素は，形状摂動が少なくとも１つの共通信号を有する標識の副集合のみにある場合には，前記生理学的変化がアーティファクトであると判定し，前記判定構成要素は，形状摂動が生理学的変化に関連する信号を有する標識において存在している場合には，警報は有効であると判定する，判定構成要素と，
を有する」とは，
「各々のモルフォグラムについての尺度を演算するように各々のモルフォグラムに尺度算出を適用する尺度算出手段と，
　サンプリング間隔内で又はサンプリング間隔に亘って前記モルフォグラムについての尺度を比較して，生理学的変化が臨床的に重要な変化であるか又はアーティファクトであるかを判定する判定構成要素であって，前記判定構成要素は，形状摂動が少なくとも１つの共通信号を有する標識の副集合のみにある場合には，前記生理学的変化がアーティファクトであると判定し，前記判定構成要素は，形状摂動が生理学的変化に関連する信号を有する標識において存在している場合には，警報は有効であるとする，判定構成要素と，
　を有する」の点で共通する。
　
ウ　引用発明は，上記アで検討したように本願発明の，複数の「患者モニタリング用装置」，「受信器」，および「信号相関器」に相当する構成を備えているといえ，さらに上記イで検討したように「モルフォグラムを囲む長方形の面積算出手段」と「モルフォグラムを囲む長方形の面積を用いてアーティファクトを探し出す手段」を備えているといえるので，「モルフォグラムを囲む長方形の面積算出手段」と「モルフォグラムを囲む長方形の面積を用いてアーティファクトを探し出す手段」は，用いる尺度が本願発明と異なるが，引用発明は，本願発明の「生理学的情報分析器」を有しているといえる。
　
エ　引用発明の「患者からのモニタ信号」は，患者の生理学的情報であり，上記アで検討したように，本願発明の複数の「患者モニタリング用装置」に相当する構成を備えており，かつ，上記ウで検討したように，本願発明の「生理学的情報分析器」に相当する構成を備えているので，引用発明の「患者からのモニタ信号から，ABP信号のアーティファクトを探し出すシステム」は，計算する尺度が本願発明と異なるが，構造においては，本願発明の「患者生理学的情報モニタリング用システム」に相当する。
　
　そうすると，本願発明と引用発明とは，
「患者からの生理学的情報をモニタし，対応する生理学的信号を生成する複数の患者モニタリング用装置；及び
　前記モニタされた生理学的情報を処理し，生理学的変化が臨床的に重要な事象であるかアーティファクトであるかを判定する生理学的情報分析器であって，
　前記患者モニタリング用装置から前記生理学的信号を受信する少なくとも１つの受信器と，
　前記受信された生理学的信号の対からモルフォグラムを生成する信号相関器と，
　各々のモルフォグラムについての尺度を演算するように各々のモルフォグラムに尺度算出を適用する尺度算出手段と，
　サンプリング間隔内で又はサンプリング間隔に亘って前記モルフォグラムについての尺度を比較して，生理学的変化が臨床的に重要な変化であるか又はアーティファクトであるかを判定する判定構成要素であって，前記判定構成要素は，形状摂動が少なくとも１つの共通信号を有する標識の副集合のみにある場合には，前記生理学的変化がアーティファクトであると判定し，前記判定構成要素は，形状摂動が生理学的変化に関連する信号を有する標識において存在している場合には，警報は有効であるとする，判定構成要素と，
　を有する，生理学的情報分析器；
　を有する患者生理学的情報モニタリング用システム」で一致し，次の点で相違している。
　
（相違点）
　モルフォグラムに適用する尺度，尺度演算，及び尺度算出手段について，本願発明では，「ウェーブレット分解」の解（標識），「ウェーブレット分解」，及び「標識生成器」であるのに対して，引用発明では，「両側がそれぞれＸ軸とＹ軸に平行な長方形でモルフォグラムを囲み，その長方形の面積」，「その面積を求める」こと，及び「モルフォグラムを囲む長方形の面積を求める手段」である点。
　
（１）相違点についての検討
　モルフォグラムに適用する尺度，尺度演算，及び尺度算出手段について刊行物１の摘記事項である（１−カ）には，「例えば，アルゴリズムは，モルフォグラムに対して凸状の外形状を決定することができる。」と記載され，モルフォグラムの分析に形状を利用することが示唆されており，（１−ウ）には，「患者からのモニタ信号を自動的に分析する多くのシステムが，開発されてきている。これらは，・・・ウェーブレット分析・・まで多くの方法がある」と患者からのモニタ信号を自動的に分析するシステムでは，ウェーブレット分析が用いられていたことが記載されている。
　そして，外形状を評価するためにウェーブレット分析を利用できることは明らかである。
　さらに，患者生理学的情報モニタリング技術において，ウェーブレット分解を用いるものは周知である（例えば，特開平１１−１３７５３０号公報（特に【請求項１３】，【０００１】），特開平１０−１３７２０６号公報（特に【０００８】，【０００９】）参照）。
　してみると，引用発明のモルフォグラムに適用する尺度，尺度演算，及び尺度算出手段として，上記周知の「ウェーブレット分解の解」，「ウェーブレット分解」，及び「ウェーブレット分解をするための手段」を採用して，相違点に記載の本願発明の構成とすることは，十分動機付けがあり，阻害要因もなく，当業者が容易に想到するものといえる。
　
（２）そして，本願明細書に記載された本願発明の効果も，引用発明および周知の技術事項から，当業者が予測し得る範囲のものであり，格別顕著なものといえない。　　
　
（３）したがって，本願発明は，引用発明および周知の技術事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるというべきであり，特許法第２９条第２項の規定により，特許を受けることができないものである。　　
　
第４　まとめ　　
　以上のとおり，本願発明は，特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないから，その他の請求項について言及するまでもなく，本願は拒絶されるべきものである。　　
　よって，結論のとおり審決する。