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Technisches Gebiet
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Lerngerät, ein Lernverfahren, und ein Messgerät.
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Hintergrundtechnik
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In letzter Zeit wurden verschiedene Arten von Geräten entwickelt, die Vitaldaten von Subjekten bzw. Personen erfassen. Beispielsweise offenbart Patentliteratur 1 eine Technik eines Messens einer Elektrokardiographiekurvenform eines Subjekts unter Verwendung von an einem Sitz und einer Lenkung eines mobilen Körpers vorgesehenen Elektroden. Mit einer solchen Technik ist es möglich, durch Elektrokardiographiekurvenformerlangung verursachte Belastungen eines Subjekts bzw. eines Probanden zu reduzieren.
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Zitierliste
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Patentliteratur
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Patentliteratur 1:
JP 2009 - 142 575 A -
Zusammenfassung der Erfindung
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Technisches Problem
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Bei der in Patentliteratur 1 beschriebenen Technik tritt jedoch aufgrund von Vibrationen eines mobilen Körpers, der Bewegung eines Subjektkörpers, und dergleichen, leicht Rauschen auf, was die Erlangungsgenauigkeit einer Elektrokardiographiekurvenform verringern können.
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In Anbetracht des vorstehend beschriebenen Problems zielt die vorliegende Erfindung darauf ab, einen Mechanismus bereitzustellen bzw. vorzusehen, der in der Lage ist, Vitaldaten, die weniger durch Rauschen beeinträchtigt sind, effizienter zu erlangen.
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Lösung des Problems
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Um das vorstehend beschriebene Problem zu lösen, sieht ein Aspekt der vorliegenden Erfindung ein Lerngerät einschließlich einer Lerneinheit, die ein Lernen bezüglich einer Ausgabe von Vitaldaten, die Lebenszeichen eines Subjekts indizieren bzw. darauf hinweisen, unter Verwendung von von dem Subjekt durch ein erstes System erlangten ersten Sensordaten als Lerndaten und von Lehrerdaten basierend auf von dem Subjekt durch ein zweites System in einer gleichen Periode wie eine Erlangungsperiode der ersten Sensordaten erlangten zweiten Sensordaten durchführt, vor, wobei das zweite System weniger von Rauschen beeinflusst ist als das erste System.
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Um das vorstehend beschriebene Problem zu lösen, sieht ein anderer Aspekt der vorliegenden Erfindung ein Lernverfahren einschließlich einem Durchführen von Lernen bezüglich einer Ausgabe von Vitaldaten, die Lebenszeichen eines Subjekts indizieren bzw. darauf hinweisen, unter Verwendung von von dem Subjekt durch ein erstes System erlangten ersten Sensordaten als Lerndaten und von Lehrerdaten basierend auf von dem Subjekt durch ein zweites System in einer gleichen Periode wie eine Erlangungsperiode der ersten Sensordaten erlangten zweiten Sensordaten vor, wobei das zweite System weniger von Rauschen beeinflusst ist als das erste System.
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Um das vorstehend beschriebene Problem zu lösen, sieht ein anderer Aspekt der vorliegenden Erfindung ein Messgerät einschließlich einer Messeinheit, die Vitaldaten, die Lebenszeichen eines Subjekts indizieren bzw. darauf hinweisen, unter Verwendung von von dem Subjekt durch ein erstes System erlangten ersten Sensordaten als eine Eingabe ausgibt, vor, wobei die Messeinheit die Vitaldaten unter Verwendung eines gelernten Modells, das durch Lernen bezüglich einer Ausgabe der Vitaldaten unter Verwendung der ersten Sensordaten als Lerndaten und von Lehrerdaten basierend auf von dem Subjekt durch ein zweites System in einer gleichen Periode wie eine Erlangungsperiode der ersten Sensordaten erlangten zweiten Sensordaten konstruiert ist, ausgibt, wobei das zweite System weniger durch Rauschen beeinflusst ist als das erste System.
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Vorteilhafte Effekte der Erfindung
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Wie vorstehend beschrieben, sieht die vorliegende Erfindung einen Mechanismus vor, der in der Lage ist, Vitaldaten, die weniger durch Rauschen beeinflusst sind, effizienter zu erlangen.
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Figurenliste
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- 1 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer funktionellen Konfiguration eines Lerngeräts 10 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung veranschaulicht.
- 2 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer funktionellen Konfiguration eines Messgeräts 20 gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
- 3 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer allgemeinen Elektrokardiographiekurvenform in einem einzelnen Zyklus veranschaulicht.
- 4 ist ein Diagramm, das Beispiele von Lerndaten und Lehrerdaten gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung veranschaulicht.
- 5 ist ein Diagramm, das Beispiele einer Eingabe und einer Ausgabe durch eine Messeinheit 220 gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
- 6 ist ein Diagramm, das Beispiele einer Eingabe und einer Ausgabe durch die Messeinheit 220 gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
- 7 ist ein Flussdiagramm, das einen Ablauf einer Lernphase gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
- 8 ist ein Flussdiagramm, das einen Ablauf einer Messphase gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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Nachfolgend werden unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung im Detail beschrieben. Es sollte beachtet werden, dass in dieser Beschreibung und den Zeichnungen Strukturelemente, die im Wesentlichen die gleiche Funktion und Struktur haben, mit den gleichen Bezugszeichen gekennzeichnet sind, und eine wiederholte Erklärung davon weggelassen ist.
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<Konfigurationsbeispiel>
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(Lerngerät 10)
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Das Lerngerät 10 der Ausführungsform kann ein Gerät sein, das überwachtes Lernen unter Verwendung von derselben Art von Sensordaten, die durch zwei verschiedene Systemen in der gleichen Periode erlangt sind, als eine Eingabe durchführt. Hier bezeichnet das überwachte Lernen ein Verfahren, bei dem Sätze von Eingabedaten (Lerndaten) und korrekten Antwortdaten (Lehrerdaten) entsprechend den Eingabedaten einem Computer bereitgestellt werden, so dass der Computer die Entsprechung dazwischen lernt. 1 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer funktionellen Konfiguration des Lerngeräts 10 gemäß der Ausführungsform veranschaulicht. Wie in 1 veranschaulicht, kann das Lerngerät 10 der Ausführungsform eine Lerneinheit 110 und eine Speichereinheit 120 umfassen. Es wird bemerkt, dass das Folgende beispielhaft einen Fall beschreibt, in dem das Lerngerät 10 ein Lernen bezüglich der Ausgabe von Vitaldaten durchführt, die die Lebenszeichen eines Subjekts anzeigen bzw. angeben.
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Die Lerneinheit 110 der Ausführungsform ist gekennzeichnet durch ein Durchführen eines Lernens bezüglich der Ausgabe von Vitaldaten unter Verwendung der ersten Sensordaten, die von einem Subjekt durch das erste System erlangt sind, als Lerndaten, und der zweiten Sensordaten, die von dem Subjekt durch das zweite System in der gleichen Periode wie die Erlangungszeit der ersten Sensordaten erlangt sind, als Lehrerdaten, wobei das zweite System weniger von Rauschen beeinflusst wird als das erste System. In einer solchen Konfiguration wird die Entsprechungsbeziehung zwischen den ersten Sensordaten mit vielen Rauschen und den zweiten Sensordaten, die weniger von Rauschen beeinflusst sind, gelernt, wodurch es möglich ist, ein gelerntes Modell zu erzeugen, das Vitaldaten ausgibt, die durch Entfernen von Rauschen aus den ersten Sensordaten erzeugt sind.
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Die Lerneinheit 110 der Ausführungsform kann das vorstehend beschriebene Lernen unter Verwendung einer beliebigen Maschinenlernmethode durchführen, die in der Lage ist, überwachtes Lernen zu erzielen. Die Lerneinheit 110 führt ein Lernen beispielsweise unter Verwendung eines Algorithmus wie eines neutralen Netzwerks oder einer Support-Vektor-Maschine (SVM) durch.
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Die Funktionen der Lerneinheit 110 werden beispielsweise durch einen Prozessor wie einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) erzielt. Die Einzelheiten der Funktionen der Lerneinheit 110 gemäß der Ausführungsform werden gesondert ausdrücklich beschrieben.
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Die Speichereinheit 120 der Ausführungsform speichert verschiedene Arten von Informationen bezüglich Betrieben des Lerngeräts 10. Die Speichereinheit 120 speichert beispielsweise die ersten Sensordaten und die zweiten Sensordaten, verschiedene Arten von Parametern, und dergleichen, die bei einem Lernen durch die Lerneinheit 110 verwendet werden.
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Vorstehend wurde das Beispiel einer funktionellen Konfiguration des Lerngeräts 10 gemäß der Ausführungsform beschrieben. Es wird bemerkt, dass die vorstehend unter Verwendung von 1 beschriebene Konfiguration nur ein Beispiel ist und die Konfiguration des Lerngeräts 10 der Ausführungsform nicht darauf beschränkt ist. Das Lerngerät 10 der Ausführungsform kann beispielsweise ferner eine Bedieneinheit, die Bedienungen durch einen Bediener empfängt, eine Ausgabeeinheit, die verschiedene Arten von Daten ausgibt, und dergleichen umfassen. Die Konfiguration des Lerngeräts 10 der Ausführungsform kann je nach Spezifikationen und Verwendungen flexibel modifiziert werden.
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Im Folgenden wird ein Beispiel einer funktionellen Konfiguration des Messgeräts 20 gemäß der Ausführungsform beschrieben. Das Messgerät 20 der Ausführungsform kann ein Gerät sein, das Vitaldaten unter Verwendung eines gelernten Modells misst, das von dem Lerngerät 10 konstruiert bzw. erstellt ist. 2 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer funktionellen Konfiguration des Messgeräts 20 gemäß der Ausführungsform veranschaulicht. Wie in 2 veranschaulicht, kann das Messgerät 20 der Ausführungsform eine Erlangungseinheit 210 und die Messeinheit 220 umfassen.
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Die Erlangungseinheit 210 der Ausführungsform ist eine Komponente für eine Erlangung der ersten Sensordaten von einem Subjekt. Aus diesem Grund umfasst die Erlangungseinheit 210 der Ausführungsform verschiedene Sensoren gemäß den Eigenschaften der zu erlangenden ersten Sensordaten.
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Die Messeinheit 220 der Ausführungsform gibt Vitaldaten, die Lebenszeichen eines Subjekts bzw. eines Probanden anzeigen bzw. indizieren, unter Verwendung der durch die Erlangungseinheit 210 erlangten ersten Sensordaten als eine Eingabe aus. Hierbei gibt die Messeinheit 220 der Ausführungsform Vitaldaten unter Verwendung eines gelernten Modells aus, das durch Lernen durch die Lerneinheit 110 erstellt bzw. konstruiert wurde. Das heißt, die Messeinheit 220 der Ausführungsform ist gekennzeichnet durch Ausgeben von Vitaldaten unter Verwendung eines gelernten Modells, das durch Durchführen von Lernen bezüglich der Ausgabe von Vitaldaten unter Verwendung der ersten Sensordaten als Lerndaten und der Lehrerdaten basierend auf den von einem Subjekt durch das zweite System in der gleichen Periode wie die Erlangungsperiode der ersten Sensordaten erlangten zweiten Daten konstruiert wurde, wobei das zweite System weniger durch Rauschen beeinflusst wird als das erste System.
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In der vorstehend beschriebenen Konfiguration ist es möglich, unter Verwendung von nur den ersten Sensordaten, in die vermutlich Rauschen eingemischt ist, hochgenaue Vitaldaten zu erlangen, die durch Entfernen des Einflusses von solchem Rauschen erzeugt werden. Es wird bemerkt, dass die Funktionen der Messeinheit 220 der Ausführungsform von verschiedenen Prozessoren erzielt werden.
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Das Vorstehende hat das Beispiel einer funktionellen Konfiguration des Messgeräts 20 gemäß der Ausführungsform beschrieben. Es wird bemerkt, dass die vorstehend unter Verwendung von 2 beschriebene Konfiguration nur ein Beispiel ist und die funktionale Konfiguration des Messgeräts 20 der Ausführungsform nicht darauf beschränkt ist. Das Messgerät 20 der Ausführungsform kann ferner eine Bedieneinheit, eine Ausgabeeinheit, eine Analyseeinheit, die Vitaldaten analysiert, eine Benachrichtigungseinheit, die verschiedene Benachrichtigungen basierend auf Analyseergebnissen durchführt, und dergleichen umfassen. Die Konfiguration des Messgeräts 20 der Ausführungsform kann flexibel gemäß den Eigenschaften von zu messenden Vitaldaten, Verwendungen und Nutzungen von Vitaldaten, und dergleichen modifiziert werden.
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<Details>
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Das Folgende wird die Sensordaten der Ausführungsform unter Verwendung von konkreten Beispiele beschreiben. In letzter Zeit sind Geräte entwickelt worden, die verschiedene Arten von Sensordaten erlangen. Darüber hinaus kann selbst in dem Fall einer Erlangung der gleichen Art von Sensordaten eine Vielzahl von Systemen existieren. Hier wird angenommen, dass die durch die Herzaktivität eines Subjekts verursachte Spannungsänderung als eine Elektrokardiographiekurvenform erlangt wird.
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Das System einer Erlangung einer Elektrokardiographiekurvenform kann beispielsweise ein System eines 12-Induktiv-Elektrokardiogramms sein, bei dem eine Vielzahl von Elektroden direkt auf der Haut eines Subjekts angebracht sind, so dass die Spannungsänderung mit den Elektroden aufgezeichnet wird. Mit einem solchen System ist es möglich, eine hochgenaue bzw. hochpräzise Elektrokardiographiekurvenform zu erlangen, die weniger durch Rauschen beeinflusst ist. Allerdings kann ein solches System häufig die Aktivitäten eines Subjekts einschränken oder dazu führen, dass sich ein Subjekt belästigt bzw. irritiert fühlt, weil die Elektroden direkt auf der Haut angebracht sind.
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Ferner kann ein weiteres System für eine Erlangung einer Elektrokardiographiekurvenform ein System sein, bei dem mit Elektroden, die an einer Vielzahl von Positionen vorgesehen sind, von denen angenommen wird, dass sie mit einem Subjekt in Kontakt sind, eine Spannungsänderung aufgezeichnet wird, die erlangt wird, wenn das Subjekt mit den Elektroden in Kontakt kommt. Ein solches System wird beispielsweise zur Erlangung einer Elektrokardiographiekurvenform eines Subjekts, das ein Gerät bedient, verwendet. Bekannt ist beispielsweise eine Technik einer Erlangung eines Elektrokardiogramms eines Fahrers, der einen mobilen Körper wie ein Fahrzeug fährt, unter Verwendung von Elektroden, die an einer Lenkung oder einem Fahrersitz angebracht sind und mit denen der Fahrer vermutlich während des Fahrens in Kontakt kommt bzw. von denen angenommen wird, dass der Fahrer während des Fahrens mit diesen in Kontakt kommt. Bei dieser Technik ist es nicht notwendig, Elektroden direkt auf der Haut des Fahrers anzubringen, wodurch eine Elektrokardiographiekurvenform erlangt werden kann, ohne Notwendigkeit des Fahrers Bewusstheit. In einem solchen Fall tritt jedoch leicht Rauschen auf, das aufgrund der durch Fahraktivität verursachten Bewegung eines Fahrerkörpers, durch Vibrationen eines Fahrzeugs, und dergleichen verursacht wird, und das die Genauigkeit einer erlangten Elektrokardiographiekurvenform verschlechtern kann.
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Wie vorstehend beschrieben, hat jedes einer Vielzahl von Systemen für eine Erlangung von Sensordaten einen Vorteil, während es einen Fall geben kann, in dem die Genauigkeit von erlangten Sensordaten variiert. Daher wurde eine Technik einer Verbesserung der Erlangungsgenauigkeit von Sensordaten, während der Vorteil eines bestimmten Systems ausgenutzt wird, gefordert.
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Um den vorstehend beschriebenen Aspekt zu lösen, führt die Lerneinheit 110 der Ausführungsform ein Lernen unter Verwendung von ersten Sensordaten, die durch das erste System erlangt werden, als Lerndaten, und von Lehrerdaten basierend auf den zweiten Sensordaten, die durch das zweite System in der gleichen Periode wie die Erlangungsperiode der ersten Sensordaten erlangt werden, durch, wobei das zweite System weniger durch Rauschen beeinflusst bzw. beeinträchtigt wird als das erste System. Auf diese Weise ist es möglich, ein gelerntes Modell zu konstruieren bzw. zu erstellen, das selbst nur aus den ersten Sensordaten hochpräzise Vitaldaten ausgibt, die weniger durch Rauschen beeinträchtigt sind.
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Das Folgende wird beispielhaft einen Fall beschreiben, in dem die Vitaldaten der Ausführungsform Daten bezüglich der Herzaktivität sind. In diesem Fall kann die Lerneinheit 110 die Ausgabe von Daten bezüglich der untersuchten Herzaktivität eines Subjekts unter Verwendung von der ersten Elektrokardiographiekurvenform, die durch das erste System erlangt wurde, als Lerndaten, und von Lehrerdaten basierend auf der zweiten Elektrokardiographiekurvenform, die durch das zweite System in der gleichen Periode wie die Erlangungsperiode der ersten Elektrokardiographiekurvenform erlangt wurde, lernen.
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In diesem Fall kann das vorstehend beschriebene erste System ein System einer Erlangung einer Elektrokardiographiekurvenform unter Verwendung von zumindest zwei Elektroden, die angenommenerweise in Kontakt mit einem Subjekt sind, sein, und das vorstehend beschriebene zweite System kann ein System einer Erlangung einer Elektrokardiographiekurvenform unter Verwendung von zumindest zwei Elektroden, die direkt auf der Haut des Subjekts angebracht sind, sein.
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Handelt es sich bei dem Subjekt beispielsweise um einen Fahrer, der einen beweglichen Körper wie ein Fahrzeug lenkt bzw. fährt, können zwei Elektroden, die in dem vorstehend beschriebenen ersten System verwendet werden, an einem Sitz, auf dem das Subjekt sitzt, und an einem von dem Subjekt bedienten Gerät (z. B. einer Lenkung) angebracht sein.
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In der vorstehend beschriebenen Konfiguration ist es möglich, hochpräzise Daten zu erlangen, die durch Entfernung von Rauschen erzeugt werden, das durch die Bewegung eines Körpers eines Fahrers, durch Vibrationen des Fahrzeugs, und dergleichen, auftreten, wobei die Vorteile des ersten Systems erhalten bleiben, z. B. dass nicht ausgelöst wird, dass sich der Fahrer gestört bzw. irritiert fühlt.
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Es wird bemerkt, dass die Lerneinheit 110 der Ausführungsform ein Lernen bezüglich der Ausgabe der dritten Elektrokardiographiekurvenform durchführen kann, die durch Entfernen von Rauschen aus der ersten Elektrokardiographiekurvenform erzeugt wird, wobei die zweite Elektrokardiographiekurvenform selbst als Lehrerdaten verwendet wird. In diesem Fall ist es möglich, verschiedene physiologische Indizes durch Analyse der dritten Elektrokardiographiekurvenform gemäß Zielen bzw. Zwecken zu erlangen.
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In einem Fall, in dem ein aus einer Elektrokardiographiekurvenform zu erlangender physiologischer Index im Voraus bestimmt ist, ist es indes auch möglich, die Lerneinheit 110 dazu zu bringen, spezifische Merkmalspunkte gemäß einem solchen physiologischen Index zu lernen. Hier werden die Merkmalspunkte (Merkmalskurvenform) einer allgemeinen Elektrokardiographiekurvenform beschrieben.
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3 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer allgemeinen Elektrokardiographiekurvenform in einem einzelnen Zyklus veranschaulicht. Es wird bemerkt, dass in 3 die horizontale Achse den Zeitablauf und die vertikale Achse eine Spannungsänderung anzeigt. Wie in 3 veranschaulicht, können in der allgemeinen Elektrokardiographiekurvenform eine Vielzahl von Merkmalskurvenformen, die charakteristische Formen zeigen, beobachtet werden. Die Beispiele der Merkmalskurvenform umfassen eine P-Welle, eine Q-Welle, eine R-Welle, eine S-Welle, eine QRS-Welle (gebildet aus einer Q-Welle, einer R-Welle, und einer S-Welle), eine T-Welle, eine U-Welle, und dergleichen.
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Unter diesen ist beispielsweise die R-Welle eine wichtige Merkmalskurvenform als ein Index einer Herzschlagvariation (Fluktuation). Das Intervall zwischen einer R-Welle in einem Zyklus und einer R-Welle in dem folgenden Zyklus (RRI: R-R-Intervall) wird zur Berechnung eines Herzschlagzyklus verwendet. Es ist auch bekannt, dass eine Fluktuation in dem RRI aufgrund von Stress und Müdigkeit auftritt, und daher ist das RRI ein effektiver physiologischer Index auch zur Erfassung einer körperlichen bzw. physikalischen Belastung oder einer geistigen bzw. mentalen Belastung eines Subjekts. Zudem gibt das Q-T-Intervall (QTI) zwischen einer Q-Welle und einer T-Welle in einem Zyklus beispielsweise eine Zeit von dem Start einer ventrikulären Erregung bis zu dem Verschwinden der Erregung an und ist ein wichtiger physiologischer Index für eine Erfassung eines irregulären bzw. ungleichförmigen Pulses oder dergleichen.
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Davon ausgehend kann die Lerneinheit 110 der Ausführungsform unter Verwendung von Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten, die die Anwesenheitswahrscheinlichkeit eines Merkmalspunktes in der zweiten Elektrokardiographiekurvenform anzeigen und von der zweiten Elektrokardiographiekurvenform erlangt sind, als Lehrerdaten, ein Lernen bezüglich der Ausgabe von Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten, die die Anwesenheitswahrscheinlichkeit des vorstehend beschriebenen spezifischen Merkmalspunktes in der ersten Elektrokardiographiekurvenform anzeigen bzw. angeben bzw. indizieren, durchführen.
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Die Lerneinheit 110 der Ausführungsform kann beispielsweise ein Lernen bezüglich der Ausgabe von Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten, die die Anwesenheitswahrscheinlichkeit einer R-Welle in der ersten Elektrokardiographiekurvenform anzeigen bzw. angeben, durchführen, wobei Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten, die die Anwesenheitswahrscheinlichkeit einer R-Welle in der zweiten Elektrokardiographiekurvenform anzeigen bzw. angeben, als Lehrerdaten verwendet werden.
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Bei dem vorstehend beschriebenen Lernen ist es möglich, ein gelerntes Modell zu erstellen, das einen beliebigen Merkmalspunkt wie beispielsweise eine R-Welle mit hoher Genauigkeit erfasst. Ferner kann mit diesem gelernten Modell ein physiologischer Index wie das RRI eines Subjekts in Echtzeit gemessen werden.
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Auf diese Weise kann die Lerneinheit 110 der Ausführungsform ein Lernen unter Verwendung der Lehrerdaten gemäß der Nutzungsanwendung des Messgeräts 20 durchführen, bei dem das gelernte Modell vorgesehen ist.
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4 ist ein Diagramm, das Beispiele von Lerndaten und Lehrerdaten gemäß der Ausführungsform veranschaulicht. 4 veranschaulicht in dem oberen Abschnitt die ersten Sensordaten (erste Elektrokardiographiekurvenform), die als Lerndaten verwendet werden. 4 veranschaulicht auch in dem mittleren Abschnitt die zweiten Sensordaten (zweite Elektrokardiographiekurvenform), die in der gleichen Periode wie die Erlangungsperiode der ersten Sensordaten erlangt sind und als Lehrerdaten A verwendet werden. 4 veranschaulicht auch in dem unteren Abschnitt Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten einer R-Welle, die basierend auf den vorstehend beschriebenen zweiten Sensordaten erzeugt sind und als Lehrerdaten B verwendet werden. Es wird bemerkt, dass in 4 die Position einer R-Kurve (R-Kurvenspitze) in allen Daten durch eine gestrichelte Linie veranschaulicht ist.
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Wie in 4 veranschaulicht, enthalten die ersten Sensordaten, die durch das erste System erlangt sind, viel Rauschen, und mit den ersten Sensordaten, wie sie sind, kann eine Erfassung einer R-Welle vorzugsweise nicht durchgeführt werden. Hier ist es unter Verwendung der zweiten Sensordaten, die weniger von Rauschen betroffen sind, als die Lehrerdaten A möglich, der Lerneinheit 110 zu erlauben, die Entsprechungsbeziehung bzw. Korrespondenzbeziehung zwischen den ersten Sensordaten und den zweiten Daten zu lernen.
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Unter Verwendung des gelernten Modells, das durch das vorstehend beschriebene Lernen konstruiert wurde, kann die Messeinheit 220 der Ausführungsform die dritten Sensordaten (dritte Elektrokardiographiekurvenform), die durch Entfernen von Rauschen aus den ersten Sensordaten als eine Eingabe erzeugt sind, ausgeben, wie in 5 veranschaulicht. Auf diese Weise ist es möglich, verschiedene physiologische Indizes bezüglich eines Subjekts durch Durchführen von beliebiger Verarbeitung und Analyse der ausgegebenen dritten Sensordaten mit hoher Genauigkeit zu erlangen.
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Indes ist es unter Verwendung der in 4 veranschaulichten Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten als die Lehrerdaten B möglich, der Lerneinheit 110 zu erlauben, die Entsprechungsbeziehung bzw. Korrespondenzbeziehung zwischen den ersten Sensordaten und einem beliebigen Merkmalspunkt direkt zu lernen.
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In diesem Fall kann die Messeinheit 220 der Ausführungsform die Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten bezüglich eines bestimmten Merkmalspunkts wie beispielsweise einer R-Welle mit den ersten Sensordaten als eine Eingabe ausgeben, wie in 6 veranschaulicht. Auf diese Weise ist es beispielsweise möglich, einen physiologischen Index wie ein RRI in Echtzeit zu messen und verschiedene Aktionen gemäß dem Messwert durchzuführen. Obwohl 4 und 5 beispielhaft den Fall darstellen, in dem die Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten aus zwei Werten 0 (abwesend) oder 1 (anwesend) ist, können die Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten der Ausführungsform drei oder mehr Werte umfassen.
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<Ablauf einer Lernphase und einer Messphase>
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Das Folgende wird Abläufe der Lernphase für ein Lernen unter Verwendung des Lerngeräts 10 und der Messphase für ein Messen unter Verwendung des Messgeräts 20 gemäß der Ausführungsform beschreiben. 7 ist ein Flussdiagramm, das einen Ablauf der Lernphase gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
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Wie in 7 veranschaulicht, werden in der Lernphase der Ausführungsform zunächst die ersten Sensordaten und die zweiten Sensordaten erlangt (S102). Hierbei können die ersten Sensordaten und die zweiten Sensordaten zusammen mit den Informationen von Zeitstempeln und dergleichen erlangt werden, so dass die Synchronisation auf der Zeitachse möglich ist. Ferner können die ersten Sensordaten und die zweiten Sensordaten von einem von dem Lerngerät 10 separaten Gerät erlangt werden. Die erlangten ersten Sensordaten und zweiten Sensordaten werden in der Speichereinheit 120 des Lerngeräts 10 gespeichert.
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Als nächstes werden die ersten Sensordaten und die zweiten Sensordaten verarbeitet, falls erforderlich (S104). Beispielsweise kann in einem Fall, in dem die Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten bezüglich eines bestimmten Merkmalspunkts als Lehrerdaten verwendet werden, die Verarbeitung einer Umwandlung der zweiten Sensordaten, die in Schritt S102 erlangt sind, in Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten in Schritt S104 durchgeführt werden. Ferner können verschiedene Arten von Filterverarbeitung für eine Verringerung von Rauschen in den ersten Sensordaten und den zweiten Sensordaten oder dergleichen durchgeführt werden. Es wird bemerkt, dass die vorstehend beschriebene Verarbeitung durch ein von dem Lerngerät 10 separates Gerät durchgeführt werden kann.
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Als Nächstes führt die Lerneinheit 110 ein Lernen unter Verwendung der ersten Sensordaten als Lerndaten und der auf den zweiten Sensordaten basierenden Lehrerdaten durch (S106). Hierbei kann die Lerneinheit 110 die zweiten Sensordaten selbst (oder die zweiten Sensordaten, die einer Filterverarbeitung unterzogen wurden) als Lehrerdaten verwenden, oder die in Schritt S104 erzeugten Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten als Lehrerdaten verwenden.
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Im Vorstehenden wurde der Ablauf der Lernphase gemäß der Ausführungsform beschrieben. Im Folgenden wird ein Ablauf der Messphase gemäß der Ausführungsform beschrieben. 8 ist ein Flussdiagramm, das einen Ablauf der Messphase gemäß der Ausführungsform veranschaulicht.
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Wie in 8 dargestellt, erlangt die Erlangungseinheit 210 in der Messphase der Ausführungsform zunächst die ersten Sensordaten durch das erste System (S202). Die Erlangungseinheit 210 kann als die ersten Sensordaten eine Elektrokardiographiekurvenform eines Fahrers unter Verwendung einer Vielzahl von Elektroden, die beispielsweise an einer Lenkung und einem Sitz eines Fahrzeugs angeordnet sind, erlangen.
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Als nächstes gibt die Messeinheit 220 die in Schritt S202 erlangten ersten Sensordaten in ein gelerntes Modell ein und gibt Vitaldaten aus (S204). In einem Fall, in dem das Lernen unter Verwendung der zweiten Sensordaten als Lehrerdaten in der Lernphase durchgeführt ist, können die vorstehend beschriebenen Vitaldaten die durch Entfernen von Rauschen aus den ersten Sensordaten erzeugten dritten Sensordaten sein. Indes können in einem Fall, in dem das Lernen unter Verwendung der Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten als Lehrerdaten in der Lernphase durchgeführt ist, die vorstehend beschriebenen Vitaldaten Anwesenheitswahrscheinlichkeitsdaten sein, die die Anwesenheitswahrscheinlichkeit eines beliebigen Merkmalspunktes anzeigen bzw. angeben bzw. indizieren.
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Als nächstes werden bei Bedarf verschiedene Aktionen basierend auf den in Schritt S204 ausgegebenen Vitaldaten durchgeführt (S206). Die vorstehend beschriebene Aktion kann beispielsweise eine Benachrichtigung oder dergleichen basierend auf einem aus den Vitaldaten erfassten RRI sein. Die vorstehend beschriebene Aktion kann durch ein von dem Messgerät 20 separaten Gerät durchgeführt werden.
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<Ergänzung>
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Vordem wurden bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen im Detail beschrieben, aber die vorliegende Erfindung ist nicht darauf beschränkt. Es liegt auf der Hand, dass der Fachmann im Rahmen der in den Ansprüchen definierten technischen Ideen zu verschiedenen Änderungen und Modifikationen gelangen kann, und es sollte selbstverständlich sein, dass solche Änderungen und Modifikationen auch vom technischen Bereich der vorliegenden Erfindung umfasst sind.
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Beispielsweise hat die vorstehend beschriebene Ausführungsform als Hauptbeispiel den Fall beschrieben, in dem die Lerneinheit 110 ein Lernen bezüglich der Ausgabe von Vitaldaten durchführt, die Lebenszeichen eines Subjekts anzeigen. Das von der Lerneinheit 110 zu lernende Ziel ist jedoch nicht auf die Ausgabe von Vitaldaten beschränkt. Die Lerneinheit 110 kann beispielsweise ein Lernen bezüglich der Ausgabe von Daten oder dergleichen durchführen, die einen Betriebszustand eines beliebigen Gerätes anzeigen bzw. angeben bzw. darauf hinweisen.
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Ferner hat die vorstehend beschriebene Ausführungsform als das erste System einer Erlangung einer Elektrokardiographiekurvenform das System, in dem Elektroden an Positionen angeordnet sind, die vermutlich in Kontakt mit einem Subjekt sind bzw. von denen angenommen wird, dass diese in Kontakt mit einem Subjekt sind, beispielhaft beschrieben, und hat als das zweite System das System, in dem Elektroden direkt auf der Haut eines Subjekts angebracht sind, beispielhaft beschrieben. Das erste System und das zweite System in der vorliegenden Technik können jedoch beliebig unterschiedliche Systeme mit einem Unterschied in einer Anfälligkeit bzw. Empfindlichkeit für Beeinflussungen durch Rauschen sein. In dem Fall einer Erlangung des Herzschlags kann das erste System beispielsweise ein berührungsloses System sein, das einen Doppler-Sensor verwendet, und das zweite System kann beispielsweise ein Kontaktsystem sein, bei dem Elektroden auf der Haut eines Subjekts angebracht sind.
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Eine Abfolge von Verarbeitungen durch die in dieser Spezifikation beschriebenen Geräte kann unter Verwendung jeglicher Software, Hardware und der Kombination von Software und Hardware erzielt werden. Ein Programm, das die Software bildet, wird zunächst beispielsweise auf einem Aufzeichnungsmedium (nichttransitorische Medien) gespeichert, das sich innerhalb oder außerhalb jedes Geräts befindet. Dann wird jedes Programm, wenn von einem Computer ausgeführt, in einen Speicher mit wahlfreiem Zugriff bzw. Lese-Schreib-Speicher (RAM) gelesen, und von einem Prozessor wie einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) ausgeführt. Das vorstehend beschriebene Aufzeichnungsmedium ist beispielsweise eine Magnetplatte, eine optische Platte, eine magneto-optische Platte, ein Flash-Speicher, oder dergleichen. Ferner kann das vorstehend beschriebene Computerprogramm beispielsweise über ein Netzwerk verteilt werden, ohne dass ein Aufzeichnungsmedium verwendet wird.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Lerngerät
- 110
- Lerneinheit
- 120
- Speichereinheit
- 20
- Messgerät
- 210
- Erlangungseinheit
- 220
- Messeinheit
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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