(57)【要約】  脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる血流障害判定装置等を提供する。血流障害判定装置１０は、生体１の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得する取得部１１と、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデル１２ａによって、第１特徴量を生成する第１生成部１２と、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデル１３ａによって、第２特徴量を生成する第２生成部１３と、第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部１４と、を備える。
2020111204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得する取得部と、
前記脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成する第１生成部と、
前記脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成する第２生成部と、
前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部と、
を備える血流障害判定装置。
【請求項２】
前記第１モデルは、異なる周期に関する複数の特徴量を生成する複数のニューラルネットワークを含む、
請求項１に記載の血流障害判定装置。
【請求項３】
前記第１モデルは、前記複数のニューラルネットワークのまとまりを複数含む、
請求項２に記載の血流障害判定装置。
【請求項４】
前記複数のニューラルネットワークは、それぞれ、所定の周期で前記脈波データの畳み込み演算を行うニューロンを含む、
請求項２又は３に記載の血流障害判定装置。
【請求項５】
前記第２モデルは、畳み込みニューラルネットワークを含む、
請求項１から４のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【請求項６】
生体の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得することと、
前記脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成することと、
前記脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成することと、
前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定することと、
を含む血流障害判定方法。
【請求項７】
血流障害判定装置に備えられたプロセッサを、
生体の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得する取得部、
前記脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成する第１生成部、
前記脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成する第２生成部、及び
前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部、
として機能させる血流障害判定プログラム。
【請求項８】
生体の脈波の時間変化を測定し、脈波データを出力する脈波センサと、前記脈波データを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する血流障害判定装置とを備える血流障害判定システムであって、
前記血流障害判定装置は、
前記脈波データを取得する取得部と、
前記脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成する第１生成部と、
前記脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成する第２生成部と、
前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部と、を有する、
血流障害判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療現場では、鬱血や虚血といった血流障害が生じているか否かを医療スタッフが判断している。例えば、患者の生体組織を圧迫して変色させてから色が元に戻るまでの時間によって判断するレフィル法、生体組織の色によって判断する方法及び生体組織に針を刺した際の出血状態から判断する方法によって血流障害の可能性が判断されている。【０００３】
血流障害の検出を自動化する技術として、下記特許文献１には、生体組織の異なる血流情報を計測する複数の種類の感知手段を、柔軟な基材上にそれぞれ複数配置してなるセンサーシートを有する血流障害検出装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０２６３９３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術によれば、ウェアラブルセンサによって測定した患者の脈波、皮膚の色及び皮膚の温度に基づいて血流障害を検出することができる。【０００６】
しかしながら、従来は、脈波データに関してフーリエ変換やウェーブレット変換を行ってルールベースで特徴量を生成しており、脈波データの特徴を必ずしも適切に捉えられていない場合があった。【０００７】
そこで、本発明は、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る血流障害判定装置は、生体の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得する取得部と、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成する第１生成部と、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成する第２生成部と、第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部と、を備える。【０００９】
この態様によれば、脈波データに含まれる周期的な特徴及び局所的な特徴を抽出することで、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる。【００１０】
上記態様において、第１モデルは、異なる周期に関する複数の特徴量を生成する複数のニューラルネットワークを含んでもよい。【００１１】
この態様によれば、複数の周期に関する複数の特徴量を生成することで、脈波データに含まれる様々な周期の特徴を捉えることができる。【００１２】
上記態様において、第１モデルは、複数のニューラルネットワークのまとまりを複数含んでもよい。【００１３】
この態様によれば、複数のニューラルネットワークのアンサンブルによって脈波データの特徴を捉えることができ、より汎化性能の高い特徴抽出ができる。【００１４】
上記態様において、複数のニューラルネットワークは、それぞれ、所定の周期で脈波データの畳み込み演算を行うニューロンを含んでもよい。【００１５】
この態様によれば、所定の周期に関する脈波データの特徴を捉えることができる。【００１６】
上記態様において、第２モデルは、畳み込みニューラルネットワークを含んでもよい。【００１７】
この態様によれば、脈波データに含まれる比較的短期間の特徴を捉えることができ、局所的な特徴量を生成することができる。【００１８】
本発明の他の態様に係る血流障害判定方法は、生体の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得することと、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成することと、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成することと、第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定することと、を含む。【００１９】
この態様によれば、脈波データに含まれる周期的な特徴及び局所的な特徴を抽出することで、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる。【００２０】
本発明の他の態様に係る血流障害判定プログラムは、血流障害判定装置に備えられたプロセッサを、生体の脈波の時間変化を測定した脈波データを取得する取得部、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成する第１生成部、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成する第２生成部、及び第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部、として機能させる。【００２１】
この態様によれば、脈波データに含まれる周期的な特徴及び局所的な特徴を抽出することで、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる。【００２２】
本発明の他の態様に係る血流障害判定システムは、生体の脈波の時間変化を測定し、脈波データを出力する脈波センサと、脈波データを用いて生体に血流障害が発生しているか否かを判定する血流障害判定装置とを備える血流障害判定システムであって、血流障害判定装置は、脈波データを取得する取得部と、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデルによって、第１特徴量を生成する第１生成部と、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデルによって、第２特徴量を生成する第２生成部と、第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する判定部と、を有する。【００２３】
この態様によれば、脈波データに含まれる周期的な特徴及び局所的な特徴を抽出することで、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態に係る血流障害判定システムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る血流障害判定システムが備えるセンサの概要を示す図である。
【図３】本実施形態に係る血流障害判定装置の機能ブロックを示す図である。
【図４】本実施形態に係る血流障害判定装置の物理的構成を示す図である。
【図５】本実施形態に係る血流障害判定装置の第１モデル及び第２モデルの概要を示す図である。
【図６】本実施形態に係る血流障害判定装置の第１モデルの概要を示す図である。
【図７】本実施形態に係る血流障害判定装置の第１モデルを構成するブロックの概要を示す図である。
【図８】本実施形態に係る血流障害判定装置の第１モデルを構成するブロックに含まれるユニットの概要を示す図である。
【図９】本実施形態に係る血流障害判定装置による血流障害の判定結果を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る血流障害判定装置による血流障害の判定性能を示す図である。
【図１１】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される血流障害判定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００２７】
図１は、本発明の実施形態に係る血流障害判定システム１００の概要を示す図である。血流障害判定システム１００は、血流障害判定装置１０と、センサ２０と、トランスミッタ３０とを備える。
【００２８】
血流障害判定システム１００は、生体１に貼付されるフレキシブルなセンサ２０によって生体１の脈波の時間変化を測定し、測定した脈波データを、トランスミッタ３０を介して血流障害判定装置１０に送信し、血流障害判定装置１０によって生体１に血流障害が生じているか否かを判定する。ここで、血流障害は、鬱血及び虚血を含む。本実施形態では、センサ２０とトランスミッタ３０は有線通信で接続され、トランスミッタ３０と血流障害判定装置１０は無線通信で接続されている。もっとも、通信方式は任意である。また、本実施形態では、血流障害判定装置１０は、タブレットコンピュータで構成されている。もっとも、血流障害判定装置１０は、ラップトップコンピュータで構成されてもよいし、他の形式のコンピュータで構成されてもよい。
【００２９】
また、血流障害判定システム１００は、センサ２０によって生体１の色の時間変化を測定したり、生体１の温度の時間変化を測定したりして、測定した色データ及び温度データを、トランスミッタ３０を介して血流障害判定装置１０に送信し、血流障害判定装置１０によって生体１に血流障害が生じているか否かを判定してもよい。
【００３０】
図２は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００が備えるセンサ２０の概要を示す図である。センサ２０は、生体１の脈波の時間変化を測定する脈波センサ２１と、生体１の色の時間変化を測定する色センサ２２と、生体１の温度の時間変化を測定する温度センサ２３と、を有する。なお、図２に示したメジャーの数値単位はｃｍである。
【００３１】
本実施形態に係るセンサ２０は、フレキシブル基板２５に４つの脈波センサ２１と、４つの色センサ２２と、４つの温度センサ２３とが実装されて構成されている。また、センサ２０は、１つの脈波センサ２１と、１つの色センサ２２と、１つの温度センサ２３とで１チャンネルの血流データを出力するように構成されている。本実施形態に係るセンサ２０は、合計４チャンネルの血流データを出力する。
【００３２】
フレキシブル基板２５は、体表面の変形に追随するように生体１に貼付される。脈波センサ２１は、例えば生体１に光を照射して、光の吸収量に基づき脈波を測定する光学式脈波センサで構成されてよい。色センサ２２は、例えば、赤外線を検出するフォトダイオードと、赤色の光を検出するフォトダイオードと、緑色の光を検出するフォトダイオードと、青色の光を検出するフォトダイオードとによって構成されてよい。温度センサ２３は、例えばサーミスタで構成されてよい。
【００３３】
図３は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の機能ブロックを示す図である。血流障害判定装置１０は、取得部１１、第１生成部１２、第２生成部１３及び判定部１４を備える。
【００３４】
取得部１１は、生体１の脈波の時間変化を測定した複数の脈波データを、トランスミッタ３０を介して脈波センサ２１から取得する。なお、取得部１１は、生体１の色の時間変化を測定した色データを、トランスミッタ３０を介して色センサ２２から取得してもよい。また、取得部１１は、生体１の温度の時間変化を測定した温度データを、トランスミッタ３０を介して温度センサ２３から取得してもよい。
【００３５】
第１生成部１２は、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデル１２ａによって、第１特徴量を生成する。第１モデル１２ａは、異なる周期に関する複数の特徴量を生成する複数のニューラルネットワークを含む。複数の周期に関する複数の特徴量を生成することで、脈波データに含まれる様々な周期の特徴を捉えることができる。
【００３６】
複数のニューラルネットワークは、それぞれ、所定の周期で脈波データの畳み込み演算を行うニューロンを含む。これにより、所定の周期に関する脈波データの特徴を捉えることができる。
【００３７】
第１モデル１２ａは、複数のニューラルネットワークのまとまりを複数含む。ここで、複数のニューラルネットワークは、異なる周期に関する複数の特徴量を生成するニューラルネットワークである。このようにして、複数のニューラルネットワークのアンサンブルによって脈波データの特徴を捉えることができ、より汎化性能の高い特徴抽出ができる。
【００３８】
第２生成部１３は、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデル１３ａによって、第２特徴量を生成する。ここで、第２モデル１３ａは、１次元の畳み込みニューラルネットワークを含む。畳み込みニューラルネットワークを用いることで、脈波データに含まれる比較的短期間の特徴を捉えることができ、局所的な特徴量を生成することができる。
【００３９】
判定部１４は、第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体１に血流障害が発生しているか否かを判定する。判定部１４は、第１特徴量及び第２特徴量を結合した特徴量を全結合ニューラルネットワークに入力し、２値分類を行うことで、生体１に血流障害が発生しているか否かを判定する。
【００４０】
本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、脈波データに含まれる周期的な特徴及び局所的な特徴を抽出することで、脈波データの特徴をより適切に捉えて血流障害を判定することができる。
【００４１】
図４は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の物理的構成を示す図である。血流障害判定装置１０は、プロセッサに相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では血流障害判定装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、血流障害判定装置１０は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図４で示す構成は一例であり、血流障害判定装置１０はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
【００４２】
ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、脈波データに基づいて生体１の血流障害を判定するプログラム（血流障害判定プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
【００４３】
ＲＡＭ１０ｂは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行する血流障害判定プログラム、脈波データ、第１モデル１２ａのパラメータ及び第２モデル１３ａのパラメータ等を記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１０ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
【００４４】
ＲＯＭ１０ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば血流障害判定プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
【００４５】
通信部１０ｄは、血流障害判定装置１０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、インターネット等の通信ネットワークに接続されてよい。
【００４６】
入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボードやタッチパネルを含んでよい。
【００４７】
表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆは、脈波データを表示したり、血流障害の危険度を表示したりしてよい。
【００４８】
血流障害判定プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。血流障害判定装置１０では、ＣＰＵ１０ａが血流障害判定プログラムを実行することにより、図３を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、血流障害判定装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
【００４９】
図５は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の第１モデル１２ａ及び第２モデル１３ａの概要を示す図である。第１モデル１２ａは、それぞれ長さＬである４チャンネルの脈波データＰを入力として、Ｎ２次元の出力データを判定モデル１４ａに出力する。第２モデル１３ａは、それぞれ長さＬである４チャンネルの脈波データＰを入力として、Ｋ３次元の出力データを判定モデル１４ａに出力する。
【００５０】
第１モデル１２ａは、「Periodic-Feature Extractor」と呼ぶ層と、全結合（ＦＣ）層とを含む。「Periodic-Feature Extractor」と呼ぶ層は、それぞれ長さＬである４チャンネルの脈波データＰを入力として、Ｎ１次元のデータを出力し、全結合層は、Ｎ１次元のデータを入力として、Ｎ２次元のデータを出力する。
【００５１】
第２モデル１３ａは、３つの畳み込み層（Conv.）と、グローバルアベレージプーリング（ＧＡＰ）層とを含む。第１畳み込み層は、カーネル数がＫ１であり、入力データ次元（脈波データＰの次元）が１であり、カーネルのサイズがＰ１である。第２畳み込み層は、カーネル数がＫ２であり、入力データ次元（第１畳み込み層から出力されるデータの次元）がＫ１であり、カーネルのサイズがＰ２である。第３畳み込み層は、カーネル数がＫ３であり、入力データ次元（第２畳み込み層から出力されるデータの次元）がＫ２であり、カーネルのサイズがＰ３である。
【００５２】
ＧＡＰ層は、Lin, Min, Qiang Chen, and Shuicheng Yan, "Network in network," arXiv:1312.4400, 2013.に記載された層であり、Ｋ３次元のデータを出力する。
【００５３】
判定モデル１４ａは、第１モデル１２ａの全結合層からＮ２次元のデータを受け付け、第２モデル１３ａのＧＡＰ層からＫ３次元のデータを受け付けて、それらを結合して（Ｎ２＋Ｋ３）次元のデータとして、全結合層に入力し、Ｎ３次元のデータを出力する。ここで、Ｎ３＝２であり、判定モデル１４ａの出力は（ｐ，１−ｐ）となる。ここで、ｐは、生体１に血流障害が発生している確率である。
【００５４】
第１モデル１２ａ及び第２モデル１３ａは、誤差逆伝播法による教師あり学習で重み係数及びバイアス係数を最適化することができる。教師あり学習は、脈波データＰと、その脈波データＰが、血流障害が発生している場合のものであるか否かを示すラベルデータとを用いて行われる。
【００５５】
図６は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の第１モデル１２ａの概要を示す図である。第１モデル１２ａは、periodic blockと呼ぶ複数のブロックＰＢを含む。複数のブロックＰＢは、それぞれ長さＬの脈波データＰを入力として、１次元のデータを出力する。ブロックＰＢの数はＢであり、複数のブロックＰＢから出力されるデータは、合計でＮ１次元となる。
【００５６】
ブロックＰＢは、複数のニューラルネットワークのまとまりであり、第１モデル１２ａは、複数のニューラルネットワークのまとまりを複数含む。ブロックＰＢに含まれる複数のニューラルネットワークについては、図７及び８を用いて説明する。
【００５７】
図７は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の第１モデル１２ａを構成するブロックＰＢの概要を示す図である。各ブロックＰＢは、periodic unitと呼ぶ複数のユニットＰＵを含む。複数のユニットＰＵは、互いにパラメータＴの値が異なり、それぞれ長さＬの脈波データＰを入力として、１次元のデータを出力する。ここで、パラメータＴは、Ｔ＝ＴｌからΔＴ刻みでＴ＝Ｔｈまで設定される。具体的には、例えば、Ｔｌ＝８、ΔＴ＝１、Ｔｈ＝６４として、５６個のユニットＰＵを設定する。１６Ｈｚで脈波データＰをサンプリングする場合、Ｔｌ＝８は０．５秒に相当し、ΔＴ＝１は１／１６秒に相当し、Ｔｈ＝６４は４秒に相当する。ブロックＰＢは、Ｕ＝ｉｎｔ（（Ｔｈ−Ｔｌ）／ΔＴ）＋１個のユニットＰＵを含む。ここで、ｉｎｔ（・）は、小数点以下を切り捨てて整数を出力する関数である。ブロックＰＢの出力は、Ｕ次元のベクトルであって、ｕ番目の要素がｕ番目のユニットＰＵの出力である。Ｂ個のブロックＰＢは、それぞれＵ次元のベクトルを出力し、複数のブロックＰＢから出力されるデータは、合計でＮ１＝Ｂ×Ｕ次元となる。
【００５８】
図８は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の第１モデル１２ａを構成するブロックＰＢに含まれるユニットＰＵの概要を示す図である。ユニットＰＵは、長さＬの脈波データＰを入力として、１次元のデータを出力する。より具体的には、脈波データＰをｘと表し、重み係数をｗと表し、バイアス係数をｂと表すとき、以下の数式（１）により中間出力ｕｎが算出される。ここで、ｃは脈波データＰのチャンネルを表し、ｃ＝１〜４である。また、ｐはユニットＰＵが着目する周期を表し、ｐ＝１〜Ｔである。また、ｌは、脈波データＰを着目する周期で分割した場合の先頭データを指す数であり、ｌ＝０，Ｔ，２Ｔ…である。
【００５９】
【数１】
2020111204.tif 000003
【００６０】
ユニットＰＵは、ｖｎ＝Ｒｅｌｕ（ｕｎ）、ｙ＝ｍａｘｎ（ｖｎ）によって出力ｙを算出する。ここで、Ｒｅｌｕ（ｕｎ）は、ｍａｘ（０，ｕｎ）という関数である。
【００６１】
複数のユニットＰＵは、それぞれパラメータＴが異なり、出力ｙの値が異なる。ブロックＰＢは、ユニットＰＵをＵ＝ｉｎｔ（（Ｔｈ−Ｔｌ）／ΔＴ）＋１個含み、Ｕ個のユニットＰＵの出力ｙをまとめてＵ次元のベクトルとして出力する。さらに、第１モデル１２ａは、複数のブロックＰＢの出力を全結合層に入力し、Ｎ２次元の特徴量を生成する。
【００６２】
図９は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０による血流障害の判定結果を示す図である。同図では、横軸に時間（time）を示し、縦軸に判定部１４により判定された血流障害が発生しているリスク（risk）を示している。ここで、リスクは、血流障害が発生している確率の所定期間（例えば３０分間）に関する移動平均によって算出している。
【００６３】
同図によれば、７月３０日の夜にリスクの値が急激に上昇し、１．０に近い値になっている。実際、この例について、７月３１日の朝に、医師によって血流障害と診断された。このように、本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、患者の血流状態を連続的に監視して、血流障害の発生をいち早く検出することができる。
【００６４】
図１０は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０による血流障害の判定性能を示す図である。同図では、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の場合と、本実施形態の第１モデル１２ａをＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）に置き換えて、ＬＳＴＭと第２モデル１３ａを組み合わせた場合と、第２モデル１３ａのみ用いた場合と、第１モデル１２ａのみ用いた場合とについて、それぞれ感度（Sensitivity）、特異度（Specificity）、正確度（Accuracy）及びＪ値を示している。
【００６５】
True PositiveをＴＰと表し、False PositiveをＦＰと表し、True NegativeをＴＮと表し、False NegativeをＦＮと表すとき、感度は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）で定義され、特異度は、ＴＮ／（ＦＰ＋ＴＮ）で定義され、正確度は、（ＴＰ＋ＴＮ）／（ＴＰ＋ＦＮ＋ＦＰ＋ＴＮ）で定義され、Ｊ＝Sensitivity＋Specificity−１で定義される。
【００６６】
図１０によると、感度、特異度、正確度及びＪ値のいずれについても、本実施形態のスコアは、他の場合のスコア以上となっている。特に、正確度及びＪ値について、本実施形態のスコアが最良となっている。
【００６７】
また、第１モデル１２ａのみの場合、第２モデル１３ａのみの場合は、スコアが低く、本実施形態に係る血流障害判定装置１０は、第１モデル１２ａ及び第２モデル１３ａによって、脈波データに含まれる周期的な特徴及び局所的な特徴を抽出することで、高い正確度で血流障害を判定できていることが読み取れる。さらに、本実施形態に係る血流障害判定装置１０のスコアは、ＬＳＴＭと第２モデル１３ａを組み合わせた場合のスコアよりも高く、第１モデル１２ａは、ＬＳＴＭよりも脈波データに含まれる周期的な特徴を適切に抽出できていることが読み取れる。
【００６８】
図１１は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により実行される血流障害判定処理のフローチャートである。はじめに、血流障害判定装置１０は、所定のサンプリングレートで脈波データを測定する（Ｓ１０）。
【００６９】
その後、血流障害判定装置１０は、脈波データの周期的な特徴を抽出する第１モデル１２ａによって、第１特徴量を生成する（Ｓ１１）。また、血流障害判定装置１０は、脈波データの局所的な特徴を抽出する第２モデル１３ａによって、第２特徴量を生成する（Ｓ１２）。
【００７０】
最後に、血流障害判定装置１０は、第１特徴量及び第２特徴量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する（Ｓ１３）。なお、血流障害判定装置１０は、判定モデル１４ａの出力値の移動平均をリスクとして出力してもよい。
【００７１】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１…生体、１０…血流障害判定装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…取得部、１２…第１生成部、１２ａ…第１モデル、１３…第２生成部、１３ａ…第２モデル、１４…判定部、２０…センサ、２１…脈波センサ、２２…色センサ、２３…温度センサ、２５…フレキシブル基板、３０…トランスミッタ、１００…血流障害判定システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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