【手続補正書】
【提出日】令和2年10月21日(2020.10.21)
【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】
システムをトレーニングする方法であって、前記方法が、
少なくとも生体構造の種類に関するインピーダンス測定結果の複数のセットを含むトレーニングデータを受信することであって、前記インピーダンス測定結果の複数のセットの各セットが、複数の異なる周波数を含むことと、
少なくとも前記インピーダンス測定結果の複数のセットに基づき、前記種類の生体構造のｉｎ  ｖｉｖｏでの測定のための医療機器を構成する周波数のセットを選択することであって、前記周波数のセットが、インピーダンス測定結果が前記インピーダンス測定結果の複数のセット内に含まれる複数の異なる周波数の全て未満であり、前記選択することが、
前記インピーダンス測定結果の複数のセットの各セットから、インピーダンス測定結果の第１のサブセットを含むトレーニングデータの第１の複数のサブセットを同定することであって、前記第１の複数のサブセットの各第１のサブセットが、周波数の第１のサブセットに関するインピーダンス測定結果を含み、前記周波数の第１のサブセットが、インピーダンス測定結果が前記インピーダンス測定結果の複数のセット内に含まれる複数の異なる周波数の全て未満を含むことと、
前記トレーニングデータの第１の複数のサブセットの各第１のサブセットから、第１の複数の特性を同定することであって、前記第１の複数の特性が、各第１のサブセットに関して、前記インピーダンス測定結果の第１のサブセット内に存在せず、かつ、前記トレーニングデータの第１のサブセットから生じる少なくとも１つの派生した特性を含むことと、
第１の複数の同定された特性を伴う少なくとも１つの機械学習技術を使用してモデルをトレーニングして、第１のトレーニングを受けたモデルを作成することと、
を含むことと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記モデルをトレーニングすることが、前記モデルをトレーニングして、生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することを含み、前記生体構造の少なくとも１つの特徴が、前記生体構造の組成を含み、前記方法が、
前記周波数の第１のサブセットの周波数にて生体構造のインピーダンスのｉｎ  ｖｉｖｏでの測定結果を得るように前記医療機器を構成することと、
前記第１のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することが、
前記生体構造の少なくとも１つのインピーダンス測定結果を捕捉することと、
前記第１のトレーニングを受けたモデルに関連する少なくとも１つの機械学習のパラメータを使用して、前記生体構造の捕捉された少なくとも１つのインピーダンス測定結果に基づき、前記生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することと、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のトレーニングを受けたモデルが少なくとも１つの性能目標と一致するかどうかを決定することと、
前記周波数の第１のサブセットの周波数にて前記種類の生体構造のインピーダンスのｉｎ  ｖｉｖｏでの測定結果を得るように前記医療機器を構成することと、
前記第１のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記少なくとも１つの性能目標に一致する第１のトレーニングを受けたモデルに応答する生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することと、
をさらに含む、請求項２または３のどちらか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のトレーニングを受けたモデルが前記少なくとも１つの性能目標に一致しないことに応答して、
前記インピーダンス測定結果の複数のセットの各セットから、インピーダンス測定結果の第２のサブセットを含むトレーニングデータの第２の複数のサブセットを同定することであって、前記第２の複数のサブセットの各第２のサブセットが、周波数の第２のサブセットに関するインピーダンス測定結果を含み、前記周波数の第２のサブセットが、インピーダンス測定結果が前記インピーダンス測定結果の複数のセット内に含まれる複数の異なる周波数の全て未満を含み、かつ、前記第１のサブセットとは異なる周波数のセットであることと、
前記トレーニングデータの第２の複数のサブセットの各第２のサブセットから、第２の複数の特性を同定することであって、前記第２の複数の特性が、前記インピーダンス測定結果の第２のサブセット内に存在せず、かつ、前記トレーニングデータの第２のサブセットから生じる少なくとも１つの派生した特性を含むことと、
第２の複数の同定された特性を伴う少なくとも１つの機械学習技術を使用して前記モデルをトレーニングして、第２のトレーニングを受けたモデルを作成することと、
前記第２のトレーニングを受けたモデルが前記少なくとも１つの性能目標と一致するかどうかを決定することと、
前記第２のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記少なくとも１つの性能目標に一致する第２のトレーニングを受けたモデルに応答する生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することであって、前記第２のトレーニングを受けたモデルを使用することが、前記周波数の第２のサブセットの周波数にて前記種類の生体構造のインピーダンスのｉｎ  ｖｉｖｏでの測定結果を得るように前記医療機器を構成することを含むことと、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記周波数の第１のサブセットの周波数にて前記種類の生体構造のインピーダンスのｉｎ  ｖｉｖｏでの測定結果を得るように前記医療機器を構成することと、
前記第１のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記種類の生体構造を治療する方法を同定することと、
をさらに含む、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の複数の特性が、前記トレーニングデータの第１の複数のサブセットの各第１のサブセット内に存在する少なくとも１つの特性、および各第１のサブセットに関する少なくとも１つの派生した特性を含み、
前記第１のサブセット内に存在する少なくとも１つの特性が、所与の周波数でのインピーダンス測定結果の値を含み、
前記各第１のサブセットに関する少なくとも１つの派生した特性が、前記第１のサブセットの１つ以上のインピーダンス値に関して少なくとも１つのコンピュータ処理を行うことから決定される値を含む、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のサブセットの１つ以上のインピーダンス値に関して少なくとも１つのコンピュータ処理を行うことが、前記第１のサブセットの１つ以上のインピーダンス値に関して１つ以上の統計解析を行うこと、および／または前記第１のサブセットのインピーダンス測定結果間の変化を表す値を決定することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記モデルをトレーニングすることが、少なくとも１つのモデルをトレーニングして、前記種類の生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することを含み、
前記インピーダンス測定結果の複数のセットが、複数の種類の生体構造に関するインピーダンス測定結果を含み、前記インピーダンス測定結果の複数のセットの各セットが、前記インピーダンス測定結果が関係する生体構造の種類を示し、
前記少なくとも１つのモデルをトレーニングすることが、前記第１の複数の同定された特性、および、そこから前記第１の複数の同定された特性が同定された複数のサブセットの各第１のサブセットに関して、前記インピーダンス測定結果の第１のサブセットが関係する生体構造の指標を使用して、第１のモデルをトレーニングすることを含み、
前記トレーニングすることが、前記インピーダンス測定結果に少なくとも部分的に基づき、前記第１のモデルをトレーニングして、前記種類の生体構造に関するインピーダンス測定結果を、１つ以上の他の種類の生体構造に関するインピーダンス測定結果と区別することを含み、
前記少なくとも１つのモデルをトレーニングすることが、前記種類の生体構造に関するインピーダンス測定結果に前記少なくとも１つの機械学習技術を少なくとも部分的に適用することにより、第２のモデルをトレーニングして、第１の種類の生体構造の少なくとも１つの特徴を同定することをさらに含む、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のモデルを使用して、前記インピーダンス測定結果の複数のセットのインピーダンス測定結果の入力されたセットをフィルタリングして、前記種類の第１の生体構造に関係するインピーダンス測定結果のフィルタリングされ入力されたセットをもたらすことと、
前記第２のモデルを使用して、前記第１の生体構造に関する少なくとも１つの特徴を決定することと、
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも１つの第２のトレーニングされたモデルが、誤りのある測定結果と誤りのない測定結果との間を区別するようにさらに構成されており、
インピーダンス測定結果の１つ以上のセットをフィルタリングすることが、前記少なくとも１つの第２のトレーニングされたモデルを使用して、任意の誤りのある測定結果を検出して除去することを含む、
請求項５乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
装置であって、
生体構造のｉｎ  ｖｉｖｏでのインピーダンス測定結果を得るための少なくとも１つの医療機器であって、前記少なくとも１つの医療機器が、少なくとも１つのインピーダンスセンサを備え、前記生体構造のｉｎ  ｖｉｖｏでのインピーダンス測定結果が、一定の一組の周波数にて前記少なくとも１つのインピーダンスセンサを使用して得られる、医療機器と、
前記一定の一組の周波数でのインピーダンス測定結果に基づき、異なる特徴を有する生体構造間を区別するようにトレーニングされている少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルを使用して、前記生体構造に関して前記一定の一組の周波数でのインピーダンス測定結果を少なくとも部分的に評価することにより、前記インピーダンス測定結果を処理するように構成された少なくとも１つの制御回路であって、前記少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルを使用することが、前記インピーダンス測定結果から少なくとも１つの派生した特性を導出すること、および、前記少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルを使用して前記少なくとも１つの派生した特性を処理することを含む、制御回路と、
を備える、装置。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルが、少なくとも１つの第１のトレーニングを受けたモデルであり、
前記少なくとも１つの制御回路が、少なくとも１つの第２のトレーニングを受けたモデルを使用して、インピーダンス測定結果の１つ以上のセットをフィルタリングして、フィルタリングされたインピーダンス測定結果を生成するようにさらに構成されており、受信されたインピーダンス測定結果が、前記生体構造に対応する少なくともいくつかのインピーダンス測定結果を含み、前記少なくとも１つの第２のトレーニングを受けたモデルが、前記生体構造に対応しないインピーダンス測定結果と前記生体構造に対応するインピーダンス測定結果を区別するようにトレーニングされており、
前記少なくとも１つの制御回路が、前記少なくとも１つの第１のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記フィルタリングされたインピーダンス測定を少なくとも部分的に評価することにより、前記少なくとも１つの第１のトレーニングを受けたモデルを使用して、前記インピーダンス測定結果を評価するように構成されている、
請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの制御回路が、
前記少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルを使用して、病変を治療するために前記インピーダンス測定を少なくとも部分的に評価することによる少なくとも１つのトレーニングを受けたモデル、および／または、
前記インピーダンス測定結果に関して、および前記少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルの係数に関して１つ以上のコンピュータ処理を少なくとも部分的に行うことによる少なくとも１つのトレーニングを受けたモデルであって、前記１つ以上のコンピュータ処理が、前記病変が治療されることになる方法を示す、モデル
を使用して、前記インピーダンス測定結果を評価するように構成されている、請求項１２または１３のどちらか１項に記載の装置。
【請求項１５】
少なくとも１つのプロセッサにより実行される際に、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法を行わせる実行可能な命令をその上で符号化した、少なくとも１つの非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。