【手続補正書】
【提出日】平成30年2月19日(2018.2.19)
【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】
心電図信号（ＥＣＧ信号）を患者から取得するための少なくとも１つの検出電極と、
前記少なくとも１つの検出電極に動作可能に連結された少なくとも１つのプロセッサを有する処理ユニットと、
複数のプログラム命令を含む少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と、
を備える心臓モニタ機器であって、
前記複数のプログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記心臓モニタ機器に、
前記少なくとも１つの検出電極から前記ＥＣＧ信号を取得させ、
前記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定させ、
前記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出させ、
前記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するために少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供させ、
前記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較させ、
前記ＥＣＧ由来のスコアと前記予め定められた閾値スコアとの前記比較に基づき、心イベントのインジケーションを提供させる、
心臓モニタ機器。
【請求項２】
前記変換ＥＣＧ信号は前記ＥＣＧ信号の周波数領域表現を含む、
請求項１に記載の心臓モニタ機器。
【請求項３】
前記変換ＥＣＧ信号は、前記ＥＣＧ信号の周波数範囲にわたり、前記ＥＣＧ信号の電力分布の表現を含む、
請求項１又は２に記載の心臓モニタ機器。
【請求項４】
前記変換ＥＣＧ信号は前記ＥＣＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を含み、
前記ＰＳＤは前記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することで決定される、
請求項１から３の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５】
前記ＰＳＤの少なくとも４つの特徴が導出され、前記機械学習に提供される、
請求項４に記載の心臓モニタ機器。
【請求項６】
前記ＰＳＤの導出される前記少なくとも４つの特徴は、
前記ＰＳＤの優位周波数を表す少なくとも１つの値と、
２Ｈｚ〜６Ｈｚの周波数の間で、前記ＰＳＤの帯域内エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数の間で、前記ＰＳＤの第１帯域エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
前記ＰＳＤの分散を表す少なくとも１つの値とである、
請求項５に記載の心臓モニタ機器。
【請求項７】
前記心臓モニタ機器は、装着型除細動器、植え込み型除細動器、自動体外式除細動器（ＡＥＤ）、モバイル心臓テレメトリ機器、ＥＣＧリズム分類器、心室性不整脈検出器、及びホルターモニタのうち１つである、
請求項１から６の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項８】
前記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
請求項１から７の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項９】
前記インジケーションに基づき行動を起こすための命令信号を提供することをさらに有する、
請求項１から８の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項１０】
前記行動は、患者に治療を加えること及び前記患者に警告信号を提供することのうち少なくとも１つである、
請求項９に記載の心臓モニタ機器。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される前記複数のプログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサがトリガーイベントを検出した場合に、メモリデバイスに格納されている前記ＥＣＧ信号の一部について開始される、
請求項１から１０の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項１２】
前記ＥＣＧ信号の前記一部は、前記トリガーイベントに先行する前記ＥＣＧ信号の予め定められた期間である、
請求項１１に記載の心臓モニタ機器。
【請求項１３】
前記予め定められた期間は２０秒である、
請求項１２に記載の心臓モニタ機器。
【請求項１４】
装着型除細動器であって、
前記装着型除細動器を装着する患者に治療を提供するための少なくとも１つの治療パッドと、
患者からの心電図信号（ＥＣＧ信号）を取得するための少なくとも１つの検出電極と
前記少なくとも１つの治療パッド及び前記少なくとも１つの検出電極に動作可能に連結された少なくとも１つのプロセッサを有する処理ユニットと、
複数のプログラム命令を含む少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と
を備え、
前記複数のプログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると前記処理ユニットに、
前記ＥＣＧ信号を取得させ、
前記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定させ、
前記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出させ、
前記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するための少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供させ、
前記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較させ、
前記ＥＣＧ由来のスコアと前記予め定められた閾値スコアとの前記比較に基づき、心イベントのインジケーションを提供させる、
装着型除細動器。
【請求項１５】
前記変換ＥＣＧ信号は前記ＥＣＧ信号の周波数領域表現を含む、
請求項１４に記載の装着型除細動器。
【請求項１６】
前記変換ＥＣＧ信号は、前記ＥＣＧ信号の周波数範囲にわたり、前記ＥＣＧ信号の電力分布の表現を含む、
請求項１４又は１５に記載の装着型除細動器。
【請求項１７】
前記変換ＥＣＧ信号は前記ＥＣＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を含み、
前記ＰＳＤは前記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することで決定される、
請求項１４から１６の何れか一項に記載の装着型除細動器。
【請求項１８】
前記ＰＳＤの少なくとも４つの特徴が導出され、前記機械学習に提供される、
請求項１７に記載の装着型除細動器。
【請求項１９】
前記ＰＳＤの導出される前記少なくとも４つの特徴は、
前記ＰＳＤの優位周波数を表す少なくとも１つの値と、
２Ｈｚ〜６Ｈｚの周波数の間で、前記ＰＳＤの帯域内エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数の間で、前記ＰＳＤの第１帯域エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
前記ＰＳＤの分散を表す少なくとも１つの値とである、
請求項１８に記載の装着型除細動器。
【請求項２０】
前記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
請求項１４から１９の何れか一項に記載の装着型除細動器。
【請求項２１】
警告信号を前記患者に伝えるために、前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続されたディスプレイ及びスピーカのうち少なくとも１つをさらに備える、
請求項１４から２０の何れか一項に記載の装着型除細動器。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続された少なくとも１つの応答メカニズムをさらに備え、
前記装着型除細動器は、前記少なくとも１つの応答メカニズムの患者の操作に応答して、前記装着型除細動器を装着する前記患者に治療を提供することを防ぐ、
請求項１４から２１の何れか一項に記載の装着型除細動器。
【請求項２３】
前記インジケーションに基づき行動を起こすための命令信号を提供することをさらに有する、
請求項１４から２２の何れか一項に記載の装着型除細動器。
【請求項２４】
前記行動は、患者に治療を加えること及び前記患者に警告信号を提供することのうち少なくとも１つである、
請求項２３に記載の装着型除細動器。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される前記複数のプログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサがトリガーイベントを検出した場合に、メモリデバイスに格納されている前記ＥＣＧ信号の一部について開始される、
請求項１４から２４の何れか一項に記載の装着型除細動器。
【請求項２６】
前記ＥＣＧ信号の前記一部は、前記トリガーイベントに先行する前記ＥＣＧ信号の予め定められた期間である、
請求項２５に記載の装着型除細動器。
【請求項２７】
前記予め定められた期間は２０秒である、
請求項２６に記載の装着型除細動器。
【請求項２８】
心電図信号（ＥＣＧ信号）において心イベントをノイズと区別するための方法であって、
機械学習分類器を提供する段階と、
第１の信号処理ルーチンを用いる第１のモジュールで、前記ＥＣＧ信号の一部においてイベントを検出する段階と、
前記イベントが検出されたという信号、及び前記ＥＣＧ信号の前記一部を第２のモジュールに送信する段階と、
第２の信号処理ルーチンを用いる前記第２のモジュールで前記ＥＣＧ信号の前記一部を評価し、前記第１のモジュールにより検出された前記イベントが実際の心イベントかノイズかを前記機械学習分類器からの出力に基づき判断する段階と
を備える、
方法。
【請求項２９】
心イベントが前記第１のモジュールにより検出されるまで、前記第２のモジュールは休止状態である、
請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記第１のモジュールにより検出された前記心イベントが実際の心イベントであると前記第２のモジュールが判断した場合、アラームが起動し、前記実際の心イベントが起きたというインジケーションをユーザに提供する、
請求項２８又は２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記第１のモジュールにより検出された心イベントがノイズであると前記第２のモジュールが判断した場合、無音遅延期間が開始され、その間は前記実際の心イベントが起きたというインジケーションはユーザに提供されない、
請求項２８から３０の何れか一項に記載の方法。
【請求項３２】
前記無音遅延期間の間に、前記第２のモジュールは前記ＥＣＧ信号の前記一部を引き続き分析し、前記第１のモジュールにより検出された前記心イベントがノイズであることを確認する、
請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１のモジュールにより検出された前記心イベントが前記実際の心イベントであると前記第２のモジュールが判断した場合、前記第２のモジュールはアラームを起動し、前記実際の心イベントが起きたというインジケーションをユーザに提供する、
請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記第２のモジュールにより実行される前記第２の信号処理ルーチンは、
前記ＥＣＧ信号の前記一部を取得する段階と、
前記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定する段階と、
前記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出する段階と、
前記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するために前記少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供する段階と、
前記ＥＣＧ由来のスコアを前記機械学習分類器により決定された予め定められた閾値スコアと比較する段階と、
前記ＥＣＧ由来のスコアと前記予め定められた閾値スコアとの前記比較に基づき、心イベントのインジケーションを提供する段階と
を含む、
請求項２８から３３の何れか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記機械学習分類器は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記ＥＣＧ信号は心臓モニタ機器から取得される、
請求項２８から３５の何れか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記心臓モニタ機器は、装着型除細動器、植え込み型除細動器、皮下植え込み型除細動器、自動体外式除細動器（ＡＥＤ）、モバイル心臓テレメトリ機器、ＥＣＧリズム分類器、心室性不整脈検出器、ホルターモニタ、心イベントモニタ、及び植え込み型ループレコーダのうち１つである、
請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
心電図信号（ＥＣＧ信号）において心イベントをノイズと区別するための方法であって、
前記ＥＣＧ信号を取得する段階と、
前記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定する段階と、
前記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出する段階と、
前記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するために前記少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供する段階と、
前記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較する段階と、
前記ＥＣＧ由来のスコアと前記予め定められた閾値スコアとの前記比較に基づき、心イベントのインジケーションを提供する段階と
を備える、
方法。
【請求項３９】
前記変換ＥＣＧ信号は前記ＥＣＧ信号の周波数領域表現を含む、
請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記変換ＥＣＧ信号は、前記ＥＣＧ信号の周波数範囲にわたり、前記ＥＣＧ信号の電力分布の表現を含む、
請求項３８又は３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記変換ＥＣＧ信号は前記ＥＣＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を含み、
前記ＰＳＤは前記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することで決定される、
請求項３８から４０の何れか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記ＰＳＤの少なくとも４つの特徴が導出され、前記機械学習に提供される、
請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記ＰＳＤの導出される前記少なくとも４つの特徴は、
前記ＰＳＤの優位周波数を表す少なくとも１つの値と、
２Ｈｚ〜６Ｈｚの周波数の間で、前記ＰＳＤの帯域内エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数の間で、前記ＰＳＤの第１帯域エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
前記ＰＳＤの分散を表す少なくとも１つの値とである、
請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記ＥＣＧ信号は心臓モニタ機器から取得される、
請求項３８から４３の何れか一項に記載の方法。
【請求項４５】
前記心臓モニタ機器は、装着型除細動器、植え込み型除細動器、皮下植え込み型除細動器、自動体外式除細動器（ＡＥＤ）、モバイル心臓テレメトリ機器、ＥＣＧリズム分類器、心室性不整脈検出器、ホルターモニタ、心イベントモニタ、及び植え込み型ループレコーダのうち１つである、
請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
請求項４４又は４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記インジケーションに基づき行動を起こすための命令信号を提供することをさらに有する、
請求項４４から４６の何れか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記行動は、患者に治療を加えること及び前記患者に警告信号を提供することのうち少なくとも１つである、
請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記インジケーション及び前記ＥＣＧ由来のスコアを前記機械学習に提供して、前記予め定められた閾値スコアをさらに正確にする段階をさらに備える、
請求項４４から４８の何れか一項に記載の方法。
【請求項５０】
前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサがトリガーイベントを検出した場合、メモリデバイスに格納されている前記ＥＣＧ信号の一部について開始される、
請求項４４から４９の何れか一項に記載の方法。
【請求項５１】
前記ＥＣＧ信号の前記一部は、前記トリガーイベントに先行する前記ＥＣＧ信号の予め定められた期間である、
請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記予め定められた期間は２０秒である、
請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記機械学習は、複数の除細動器により実行された治療に関連するＥＣＧ信号群を含むトレーニングデータセットに基づいている、
請求項１から１３の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５４】
前記ＥＣＧ信号群は、少なくともノイズのある正常な洞リズム信号及び不整頻拍信号を含む、
請求項５３に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５５】
前記機械学習は、前記心臓モニタ機器のメモリに格納されたＥＣＧ信号群を含むトレーニングデータセットに基づいている、
請求項１から１３の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５６】
前記ＰＳＤを決定することは、前記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算し、前記ＦＦＴの絶対値を２乗して前記ＦＦＴを実数に変換することを含む、
請求項４に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５７】
前記命令信号に応答して警告信号を前記患者に提供するために、前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に連結された警告デバイスをさらに備える、
請求項９に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５８】
前記警告デバイスは、音声信号及び視覚信号のうち少なくとも１つとして、前記命令信号に応答して前記警告信号を提供する、
請求項５７に記載の心臓モニタ機器。
【請求項５９】
前記トリガーイベントは、前記ＥＣＧ信号における心室細動（ＶＦ）の検出、及び前記ＥＣＧ信号における心室頻拍（ＶＴ）イベントの検出のうち少なくとも１つである、
請求項１１に記載の心臓モニタ機器。
【請求項６０】
前記ＥＣＧ由来のスコアが前記予め定められた閾値スコアより上又は下のうち一方である場合に、
前記心イベントの前記インジケーションが提供される、
請求項１から１３の何れか一項に記載の心臓モニタ機器。
【請求項６１】
前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される前記複数のプログラム命令は、遅延期間の間に実行され、
前記遅延期間において、前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に連結された警告デバイスが前記患者に信号を提供しない、
請求項１に記載の心臓モニタ機器。
【請求項６２】
前記遅延期間は、約１０秒又は約３０秒のうちの一つである、
請求項６１に記載の心臓モニタ機器。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】心電図（ＥＣＧ）信号において心イベントをノイズと区別する、心臓モニタ機器、装着型除細動器及び、そのための方法
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１８】
心電図（ＥＣＧ）信号において心イベントをノイズと区別するためのシステム及び方法が、現在最も実用的で好ましい例であるとみなされていることに基づき、例示の目的のために詳細に説明されたが、そのような詳細は単にその目的のためにすぎず、本発明は開示された複数の例に限定されず、それどころか、複数の変更形態及び均等な構成を含むことが意図されていると理解されるべきである。例えば、可能な限り、任意の例の１つ又は複数の特徴が任意の他の例の１つ又は複数の特徴と組み合され得ることを本開示は意図していることが理解されるべきである。
［項目１］
心電図信号（ＥＣＧ信号）を患者から取得するための少なくとも１つの検出電極と、
上記少なくとも１つの検出電極に動作可能に連結された少なくとも１つのプロセッサを有する処理ユニットと、
複数のプログラム命令を含む少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と、
を備える心臓モニタ機器であって、
上記複数のプログラム命令は、上記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、上記心臓モニタ機器に、
上記少なくとも１つの検出電極から上記ＥＣＧ信号を取得させ、
上記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定させ、
上記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出させ、
上記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するために少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供させ、
上記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較させ、
上記ＥＣＧ由来のスコアが上記機械学習により決定された上記予め定められた閾値スコアより上又は下のうち一方である場合に、心イベントのインジケーションを提供させる、
心臓モニタ機器。
［項目２］
上記変換ＥＣＧ信号は上記ＥＣＧ信号の周波数領域表現を含む、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目３］
上記変換ＥＣＧ信号は、上記ＥＣＧ信号の周波数範囲にわたり、上記ＥＣＧ信号の電力分布の表現を含む、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目４］
上記変換ＥＣＧ信号は上記ＥＣＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を含み、
上記ＰＳＤは上記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することで決定される、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目５］
上記ＰＳＤの少なくとも４つの特徴が導出され、上記機械学習に提供される、
項目４に記載の心臓モニタ機器。
［項目６］
上記ＰＳＤの導出される上記少なくとも４つの特徴は、
上記ＰＳＤの優位周波数を表す少なくとも１つの値と、
２Ｈｚ〜６Ｈｚの周波数の間で、上記ＰＳＤの帯域内エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数の間で、上記ＰＳＤの第１帯域エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
上記ＰＳＤの分散を表す少なくとも１つの値とである、
項目５に記載の心臓モニタ機器。
［項目７］
上記心臓モニタ機器は、装着型除細動器、植え込み型除細動器、自動体外式除細動器（ＡＥＤ）、モバイル心臓テレメトリ機器、ＥＣＧリズム分類器、心室性不整脈検出器、及びホルターモニタのうち１つである、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目８］
上記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目９］
上記インジケーションに基づき行動を起こすための命令信号を提供することをさらに有する、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目１０］
上記行動は、患者に治療を加えること及び上記患者に警告信号を提供することのうち少なくとも１つである、
項目９に記載の心臓モニタ機器。
［項目１１］
上記少なくとも１つのプロセッサにより実行される上記複数のプログラム命令は、上記少なくとも１つのプロセッサがトリガーイベントを検出した場合に、メモリデバイスに格納されている上記ＥＣＧ信号の一部について開始される、
項目１に記載の心臓モニタ機器。
［項目１２］
上記ＥＣＧ信号の上記一部は、上記トリガーイベントに先行する上記ＥＣＧ信号の予め定められた期間である、
項目１１に記載の心臓モニタ機器。
［項目１３］
上記予め定められた期間は２０秒である、
項目１２に記載の心臓モニタ機器。
［項目１４］
装着型除細動器であって、
上記装着型除細動器を装着する患者に治療を提供するための少なくとも１つの治療パッドと、
患者からの心電図信号（ＥＣＧ信号）を取得するための少なくとも１つの検出電極と
上記少なくとも１つの治療パッド及び上記少なくとも１つの検出電極に動作可能に連結された少なくとも１つのプロセッサを有する処理ユニットと、
複数のプログラム命令を含む少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と
を備え、
上記複数のプログラム命令は、上記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると上記処理ユニットに、
上記ＥＣＧ信号を取得させ、
上記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定させ、
上記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出させ、
上記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するための少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供させ、
上記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較させ、
上記ＥＣＧ由来のスコアが上記機械学習により決定された上記予め定められた閾値スコアより上又は下のうち一方である場合に、心イベントのインジケーションを提供させる、
装着型除細動器。
［項目１５］
上記変換ＥＣＧ信号は上記ＥＣＧ信号の周波数領域表現を含む、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目１６］
上記変換ＥＣＧ信号は、上記ＥＣＧ信号の周波数範囲にわたり、上記ＥＣＧ信号の電力分布の表現を含む、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目１７］
上記変換ＥＣＧ信号は上記ＥＣＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を含み、
上記ＰＳＤは上記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することで決定される、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目１８］
上記ＰＳＤの少なくとも４つの特徴が導出され、上記機械学習に提供される、
項目１７に記載の装着型除細動器。
［項目１９］
上記ＰＳＤの導出される上記少なくとも４つの特徴は、
上記ＰＳＤの優位周波数を表す少なくとも１つの値と、
２Ｈｚ〜６Ｈｚの周波数の間で、上記ＰＳＤの帯域内エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数の間で、上記ＰＳＤの第１帯域エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
上記ＰＳＤの分散を表す少なくとも１つの値とである、
項目１８に記載の装着型除細動器。
［項目２０］
上記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目２１］
警告信号を上記患者に伝えるために、上記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続されたディスプレイ及びスピーカのうち少なくとも１つをさらに備える、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目２２］
上記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続された少なくとも１つの応答メカニズムをさらに備え、
上記装着型除細動器は、上記少なくとも１つの応答メカニズムの患者の操作に応答して、上記装着型除細動器を装着する上記患者に治療を提供することを防ぐよう構成される、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目２３］
上記インジケーションに基づき行動を起こすための命令信号を提供することをさらに有する、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目２４］
上記行動は、患者に治療を加えること及び上記患者に警告信号を提供することのうち少なくとも１つである、
項目２３に記載の装着型除細動器。
［項目２５］
上記少なくとも１つのプロセッサにより実行される上記複数のプログラム命令は、上記少なくとも１つのプロセッサがトリガーイベントを検出した場合に、メモリデバイスに格納されている上記ＥＣＧ信号の一部について開始される、
項目１４に記載の装着型除細動器。
［項目２６］
上記ＥＣＧ信号の上記一部は、上記トリガーイベントに先行する上記ＥＣＧ信号の予め定められた期間である、
項目２５に記載の装着型除細動器。
［項目２７］
上記予め定められた期間は２０秒である、
項目２６に記載の装着型除細動器。
［項目２８］
心電図信号（ＥＣＧ信号）において心イベントをノイズと区別するための方法であって、
第１の信号処理ルーチンを用いる第１のモジュールで、上記ＥＣＧ信号の一部においてイベントを検出する段階と、
上記イベントが検出されたという信号、及び上記ＥＣＧ信号の上記一部を第２のモジュールに送信する段階と、
第２の信号処理ルーチンを用いる上記第２のモジュールで上記ＥＣＧ信号の上記一部を評価し、上記第１のモジュールにより検出された上記イベントが実際の心イベントかノイズかを分類器からの出力に基づき判断する段階と
を備える、
方法。
［項目２９］
心イベントが上記第１のモジュールにより検出されるまで、上記第２のモジュールは休止状態である、
項目２８に記載の方法。
［項目３０］
上記第１のモジュールにより検出された上記心イベントが実際の心イベントであると上記第２のモジュールが判断した場合、アラームが起動し、上記実際の心イベントが起きたというインジケーションをユーザに提供する、
項目２８に記載の方法。
［項目３１］
上記第１のモジュールにより検出された心イベントがノイズであると上記第２のモジュールが判断した場合、無音遅延期間が開始され、その間は上記実際の心イベントが起きたというインジケーションはユーザに提供されない、
項目２８に記載の方法。
［項目３２］
上記無音遅延期間の間に、上記第２のモジュールは上記ＥＣＧ信号の上記一部を引き続き分析し、上記第１のモジュールにより検出された上記心イベントがノイズであることを確認する、
項目３１に記載の方法。
［項目３３］
上記第１のモジュールにより検出された上記心イベントが上記実際の心イベントであると上記第２のモジュールが判断した場合、上記第２のモジュールはアラームを起動し、上記実際の心イベントが起きたというインジケーションをユーザに提供する、
項目３２に記載の方法。
［項目３４］
上記第２のモジュールにより実行される上記第２の信号処理ルーチンは、
上記ＥＣＧ信号の上記一部を取得する段階と、
上記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定する段階と、
上記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出する段階と、
上記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するために上記少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供する段階と、
上記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較する段階と、
上記ＥＣＧ由来のスコアが上記機械学習により決定された上記予め定められた閾値スコアより上又は下のうち一方である場合に、心イベントのインジケーションを提供する段階と
を含む、
項目２８に記載の方法。
［項目３５］
上記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
項目３４に記載の方法。
［項目３６］
上記ＥＣＧ信号は心臓モニタ機器から取得される、
項目２８に記載の方法。
［項目３７］
上記心臓モニタ機器は、装着型除細動器、植え込み型除細動器、皮下植え込み型除細動器、自動体外式除細動器（ＡＥＤ）、モバイル心臓テレメトリ機器、ＥＣＧリズム分類器、心室性不整脈検出器、ホルターモニタ、心イベントモニタ、及び植え込み型ループレコーダのうち１つである、
項目３６に記載の方法。
［項目３８］
心電図信号（ＥＣＧ信号）において心イベントをノイズと区別するための方法であって、
上記ＥＣＧ信号を取得する段階と、
上記ＥＣＧ信号に基づき変換ＥＣＧ信号を決定する段階と、
上記変換ＥＣＧ信号の少なくとも１つの特徴を表す少なくとも１つの値を導出する段階と、
上記ＥＣＧ信号に関連したスコアを決定するために上記少なくとも１つの値を提供することで、ＥＣＧ由来のスコアを提供する段階と、
上記ＥＣＧ由来のスコアを機械学習により決定された予め定められた閾値スコアと比較する段階と、
上記ＥＣＧ由来のスコアが上記機械学習により決定された上記予め定められた閾値スコアより上又は下のうち一方である場合に、心イベントのインジケーションを提供する段階と
を備える、
方法。
［項目３９］
上記変換ＥＣＧ信号は上記ＥＣＧ信号の周波数領域表現を含む、
項目３８に記載の方法。
［項目４０］
上記変換ＥＣＧ信号は、上記ＥＣＧ信号の周波数範囲にわたり、上記ＥＣＧ信号の電力分布の表現を含む、
項目３８に記載の方法。
［項目４１］
上記変換ＥＣＧ信号は上記ＥＣＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を含み、
上記ＰＳＤは上記ＥＣＧ信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することで決定される、
項目３８に記載の方法。
［項目４２］
上記ＰＳＤの少なくとも４つの特徴が導出され、上記機械学習に提供される、
項目４１に記載の方法。
［項目４３］
上記ＰＳＤの導出される上記少なくとも４つの特徴は、
上記ＰＳＤの優位周波数を表す少なくとも１つの値と、
２Ｈｚ〜６Ｈｚの周波数の間で、上記ＰＳＤの帯域内エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
０Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数の間で、上記ＰＳＤの第１帯域エントロピーを表す少なくとも１つの値と、
上記ＰＳＤの分散を表す少なくとも１つの値とである、
項目４２に記載の方法。
［項目４４］
上記ＥＣＧ信号は心臓モニタ機器から取得される、
項目３８に記載の方法。
［項目４５］
上記心臓モニタ機器は、装着型除細動器、植え込み型除細動器、皮下植え込み型除細動器、自動体外式除細動器（ＡＥＤ）、モバイル心臓テレメトリ機器、ＥＣＧリズム分類器、心室性不整脈検出器、ホルターモニタ、心イベントモニタ、及び植え込み型ループレコーダのうち１つである、
項目４４に記載の方法。
［項目４６］
上記機械学習は、多変量適応型回帰スプライン分類器及びニューラルネットワーク分類器のうち一方である、
項目４４に記載の方法。
［項目４７］
上記インジケーションに基づき行動を起こすための命令信号を提供することをさらに有する、
項目４４に記載の方法。
［項目４８］
上記行動は、患者に治療を加えること及び上記患者に警告信号を提供することのうち少なくとも１つである、
項目４７に記載の方法。
［項目４９］
上記インジケーション及び上記ＥＣＧ由来のスコアを上記機械学習に提供して、上記予め定められた閾値スコアをさらに正確にする段階をさらに備える、
項目４４に記載の方法。
［項目５０］
上記方法は、上記少なくとも１つのプロセッサがトリガーイベントを検出した場合、メモリデバイスに格納されている上記ＥＣＧ信号の一部について開始される、
項目４４に記載の方法。
［項目５１］
上記ＥＣＧ信号の上記一部は、上記トリガーイベントに先行する上記ＥＣＧ信号の予め定められた期間である、
項目５０に記載の方法。
［項目５２］
上記予め定められた期間は２０秒である、
項目５１に記載の方法。