JP2007222313A - Apparatus and program for determining biological parameter - Google Patents

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Nobuaki Sarai
伸明 皿井
Akinori Noma
昭典 野間
Keiichi Asakura
圭一 朝倉
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Kyoto University
Nippon Shinyaku Co Ltd
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    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To precisely and speedily acquire a biological parameter set including at least one appropriate biological parameter. <P>SOLUTION: An apparatus for determining a biological parameter is provided which comprises a simulation execution section that receives a biological parameter set, simulates heart activity, and acquires action potential information showing the action potential of the heart, a difference calculation section for calculating the difference between the acquired action potential information and experimental action potential information, a permissible parameter set determination section for determining whether the biological parameter set is within a permissible range or not using the difference calculated by the difference calculation section, and a permissible parameter output section for outputting a biological parameter set within the permissible range. Using the apparatus, a biological parameter set including at least one appropriate biological parameter is acquired precisely and speedily. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、医薬品開発の早期の段階で得られる動物評価試験データであり、心臓の活動電位波形のデータを用いて、動物の生体パラメータを推定する生体パラメータ決定装置と、動物評価試験データを用いて、対象薬物のヒト心臓に対する不整脈危険性の度合いを推測する装置等に関するものである。   The present invention is animal evaluation test data obtained at an early stage of drug development, using a biological parameter determination device for estimating animal biological parameters using data of cardiac action potential waveforms, and animal evaluation test data. Thus, the present invention relates to an apparatus for estimating the degree of risk of arrhythmia for a human heart of a target drug.

薬物の生体組織内での拡散現象を的確に解析することができる薬物の生体組織内拡散のシミュレーション方法及び装置がある(特許文献1参照)。かかるシミュレーション方法は、特定物質の生体内拡散を、有限要素法を用いてシミュレーションする方法であって、生体から分離した組織の一部を用いて、有限要素法を使用することなく該生体内の基準拡散特性定数を決定し、該基準拡散特性定数に基づいて基準拡散特性を設定し、解析の対象となる生体構造を有限要素法に基づいて決定し、前記基準拡散特性定数を用いて前記決定した生体構造における拡散を有限要素法に基づいて演算し、該生体内における拡散の有限要素法に基づく演算結果にかかる演算拡散特性と有限要素法によらないで決定した前記基準拡散特性とを比較し、前記演算拡散特性と前記基準拡散特性との偏差が最小となるように基準拡散特性定数を補正して有限要素法に基づく最適拡散特性係数を算出することを特徴とする生体内拡散のシミュレーション方法である。   There is a simulation method and apparatus for diffusion of a drug in a living tissue that can accurately analyze the diffusion phenomenon of the drug in the living tissue (see Patent Document 1). Such a simulation method is a method of simulating the diffusion of a specific substance in a living body using a finite element method, and using a part of tissue separated from a living body, without using the finite element method. A reference diffusion characteristic constant is determined, a reference diffusion characteristic is set based on the reference diffusion characteristic constant, a anatomy to be analyzed is determined based on a finite element method, and the determination is performed using the reference diffusion characteristic constant The diffusion in the living body structure is calculated based on the finite element method, and the calculation diffusion characteristic according to the calculation result based on the finite element method of diffusion in the living body is compared with the reference diffusion characteristic determined without using the finite element method. And calculating an optimum diffusion characteristic coefficient based on a finite element method by correcting a reference diffusion characteristic constant so that a deviation between the calculated diffusion characteristic and the reference diffusion characteristic is minimized. It is a simulation method for in vivo diffusion to.

また、極めて精確且つ高速に部位決定できる心臓の電気的活動の部位決定方法についての技術が存在する(特許文献2参照)。かかる心臓の電気的活動の部位決定方法は、多チャンネル測定装置を用いて、心臓の電気的活動によって生じた体表面電位が複数の測定点で測定されて、各測定点の前記体表面電位の特徴を示す値が記憶され、体表面電位の特徴を示す値がデータバンク内に記憶されている比較値と比較され、その際、比較値は、心臓での部位が分かっている比較心臓の電気的活動に起因する比較表面電位を示しており、心臓の電気的活動の比較値が、体表面電位の特徴を示す値と共に極めて大きな類似性を有している、比較心臓の電気的活動の部位は、心臓の電気的活動の部位決定結果として送出される方法において、比較値を、胸郭モデル内に設けた心臓モデルを用いて求めるようにしたことを特徴とする心臓の電気的活動の部位決定方法である。   In addition, there is a technique regarding a method for determining the site of the electrical activity of the heart that can determine the site very accurately and at high speed (see Patent Document 2). In such a method for determining the site of electrical activity of the heart, a multi-channel measurement device is used to measure the body surface potential generated by the electrical activity of the heart at a plurality of measurement points, and the body surface potential at each measurement point is measured. A characteristic value is stored, and a body surface potential characteristic value is compared to a comparison value stored in the data bank, where the comparison value is an electrical value of a comparative heart whose location at the heart is known. Sites of comparative heart electrical activity, which show comparative surface potentials due to physical activity, and where the comparative values of cardiac electrical activity have very similarities with values that characterize body surface potentials In the method of sending out as a result of determining the site of the electrical activity of the heart, the comparison value is obtained by using a heart model provided in the thorax model. Is the method.

さらに、関連する技術として、生体パラメータセットを入力として受け取り、細胞をシミュレーションし活動電位波形情報を取得するシミュレーション装置がある(非特許文献1参照)。
特開平08−016551(第1頁、第1図等) 特開平08−280644(第1頁、第1図等) 皿井伸明、野間昭典「simBio:生物学的ダイナミックモデル開発基盤」日本エム・イー学会雑誌BME,vol.18,No.2,p.3−11,2004(2004年2月発行)
Further, as a related technique, there is a simulation apparatus that receives a biological parameter set as an input, simulates a cell, and acquires action potential waveform information (see Non-Patent Document 1).
JP 08-016551 (first page, FIG. 1 etc.) JP 08-280644 (first page, FIG. 1 etc.) Nobuaki Sarai, Akinori Noma “SimBio: Biological Dynamic Model Development Platform”, MME Japan Journal BME, vol. 18, no. 2, p. 3-11, 2004 (issued in February 2004)

しかしながら、従来の生体パラメータ決定装置においては、精度高く、高速に適切な1以上の生体パラメータからなる生体パラメータセットを得ることができなかった、という課題があった。   However, the conventional biological parameter determination device has a problem that it is impossible to obtain a biological parameter set including one or more appropriate biological parameters with high accuracy and high speed.

具体的には、特許文献1について、薬物の生体組織内での拡散現象を解析する方法であり、活動電位情報から生体パラメータセットが得られるものではなかった。   Specifically, Patent Document 1 is a method for analyzing a diffusion phenomenon of a drug in a biological tissue, and a biological parameter set cannot be obtained from action potential information.

また、特許文献2について、体表面電位を用いて心臓の電気的活動部位を決定する方法であって、活動電位情報から生体パラメータセットが得られるものではなかった。   Further, Patent Document 2 is a method of determining an electrical activity site of the heart using body surface potential, and a biological parameter set cannot be obtained from action potential information.

さらに、非特許文献1のシミュレーション装置における技術は、生体パラメータ決定装置の一構成要素として組み込むことができる技術である。   Furthermore, the technique in the simulation apparatus of Non-Patent Document 1 is a technique that can be incorporated as a component of the biological parameter determination apparatus.

本第一の発明の生体パラメータ決定装置は、生体のパラメータである生体パラメータを1以上有する生体パラメータセットを2組以上格納している生体パラメータセット格納部と、前記2組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択部と、当該パラメータセット選択部が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得るシミュレーション実行部と、前記シミュレーション実行部の出力である活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する定常状態判断部と、前記定常状態判断部がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合の前記シミュレーション実行部の出力である活動電位情報を取得する活動電位情報取得部と、動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報を格納している実験活動電位情報格納部と、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出部と、前記相違度算出部が算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定部と、前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御部と、前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力部を具備する生体パラメータ決定装置である。   The biological parameter determination device according to the first aspect of the present invention includes a biological parameter set storage unit that stores two or more biological parameter sets having one or more biological parameters that are biological parameters, and two or more biological parameter sets. Information indicating the action potential of the heart by simulating the activity of the heart by inputting the parameter set selection unit for selecting one of the biological parameter sets from the inside and the one biological parameter set selected by the parameter set selection unit A simulation execution unit that obtains action potential information at predetermined time intervals, and a steady state that determines whether or not the activity state of the heart to be simulated has become a steady state from a change in action potential information that is an output of the simulation execution unit The determination unit and the steady state determination unit are the activity states of the heart to be simulated An action potential information acquisition unit that acquires action potential information that is an output of the simulation execution unit when it is determined that a steady state has been reached, and an experiment that stores experimental action potential information that is action potential information as a result of an animal experiment The action potential information storage unit, the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit, the difference calculation unit that calculates the difference between the experimental action potential information, and the difference calculated by the difference calculation unit And an allowable parameter set determining unit that determines whether or not the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range, and the allowable parameter set determining unit has the one biological parameter set within an allowable range. When it is determined that it is not a biological parameter set, one of the biological parameter sets not selected by the parameter set selection unit is selected from the biological parameter sets. When the control unit for instructing to select a subset and the allowable parameter set determination unit determine that the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range, the one biological parameter set is output. It is a biological parameter determination apparatus provided with an allowable parameter set output unit.

かかる構成により、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained with high accuracy.

また、本第二の発明の生体パラメータ決定装置は、第一の発明に対して、前記相違度算出部は、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する絶対値差情報取得手段と、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する変化差情報取得手段と、前記絶対値差情報および前記変化差情報を用いて、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出手段を具備する生体パラメータ決定装置である。   In addition, the biological parameter determination device according to the second aspect of the present invention is the biometric parameter determination device according to the first aspect, wherein the dissimilarity calculation unit includes the action potential value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit Absolute value difference information acquisition means for acquiring absolute value difference information, which is information relating to the difference between the action potential values indicated by the experimental action potential information, and the action potential change indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit Change difference information acquisition means for acquiring change difference information that is information relating to a difference between the value of the action potential indicated by the experimental action potential information and the absolute value difference information and the change difference information. The biological parameter determination device includes a dissimilarity calculating means for calculating a dissimilarity between the action potential information acquired by the action potential information acquiring unit and the experimental action potential information.

かかる構成により、活動電位情報と実験活動電位情報と相違度が精度高く得ることができる結果、より精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, the difference between action potential information and experimental action potential information can be obtained with high accuracy, and as a result, a biological parameter set can be obtained with higher accuracy.

また、本第三の発明の生体パラメータ決定装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記実験活動電位情報格納部に格納されている実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い新たな実験活動電位情報を得る前処理部をさらに具備し、前記相違度算出部は、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記前処理部が得た実験活動電位情報との相違度を算出する生体パラメータ決定装置である。   In addition, the biological parameter determination device according to the third aspect of the present invention removes noise from the experimental action potential information stored in the experimental action potential information storage unit with respect to either the first or second invention. A pre-processing unit that performs pre-processing as a process and obtains new experimental action potential information, and the dissimilarity calculation unit obtains the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and the pre-processing unit. This is a biological parameter determination device that calculates the degree of difference from the experimental action potential information.

かかる構成により、さらに精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained with higher accuracy.

また、本第四の発明の生体パラメータ決定装置は、第三の発明に対して、前記前処理部は、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報が示す電位の最大値と前記実験活動電位情報が示す電位の最大値が合致するように、前記実験活動電位情報が示す電位の値をスケーリングするスケーリング手段を具備する生体パラメータ決定装置である。   Further, the biological parameter determination device according to the fourth aspect of the present invention is the biometric parameter determination device according to the third aspect of the present invention, wherein the preprocessing unit is configured such that the potential value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit The biological parameter determination device includes a scaling unit that scales the potential value indicated by the experimental action potential information so that the maximum potential value indicated by the potential information matches.

かかる構成により、さらに精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained with higher accuracy.

また、本第五の発明の生体パラメータ決定装置は、第三、第四いずれかの発明に対して、前記前処理部は、前記実験活動電位情報が示す電位の値に対して、移動平均を算出し、当該算出した移動平均の値を新たな実験活動電位情報が示す電位の値とする平滑化手段を具備する生体パラメータ決定装置である。   In the biological parameter determination device according to the fifth aspect of the present invention, the preprocessing unit performs a moving average with respect to a potential value indicated by the experimental action potential information. It is a biological parameter determination device including a smoothing unit that calculates and uses the calculated moving average value as a potential value indicated by new experimental action potential information.

かかる構成により、さらに精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained with higher accuracy.

また、本第六の発明の生体パラメータ決定装置は、第一の発明に対して、前記パラメータセット選択部は、前記2組以上の生体パラメータセットを構成する1以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該1以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する探索範囲決定手段と、前記探索範囲決定手段が決定した探索空間に存在する1組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択するパラメータセット選択手段を具備する生体パラメータ決定装置である。   Further, in the biological parameter determination device of the sixth aspect of the invention, in contrast to the first aspect of the invention, the parameter set selection unit determines a range of values of one or more parameters constituting the two or more biological parameter sets. A search range determining means for limiting the range of each of the one or more parameters and determining a search space having information on the limited range, and one or more sets existing in the search space determined by the search range determining means It is a biological parameter determination apparatus provided with the parameter set selection means which selects one parameter set from these parameter sets.

かかる構成により、高速に、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained at high speed and with high accuracy.

また、本第七の発明の生体パラメータ決定装置は、第六の発明に対して、前記探索範囲決定手段は、前回の探索範囲を構成するn個のパラメータの値の範囲を2分割し、当該2分割したn個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する2個の探索範囲を取得し、当該2個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく生体パラメータ決定装置である。 Further, in the biological parameter determination device of the seventh invention, in contrast to the sixth invention, the search range determination means divides the range of n parameter values constituting the previous search range into two, 2 n search ranges having a value range of n parameter combinations divided into two are acquired, and a parameter set having the smallest difference among the representative parameter sets of the 2 n search ranges. This is a biological parameter determination device that narrows the search range with the search range having a previous search range as the search range.

かかる構成により、高速に、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained at high speed and with high accuracy.

また、本第八の発明の生体パラメータ決定装置は、第六の発明に対して、前記探索範囲決定手段は、前回の2以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、前記2以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、前記各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく生体パラメータ決定装置である。   Further, in the biological parameter determination device according to the eighth aspect of the present invention, in contrast to the sixth aspect, the search range determination means holds information on the value ranges of the parameters constituting the previous two or more parameter sets. A living body that narrows the search range with the range of half of the value range of each parameter as the next search range centering on the parameter set with the smallest difference among the two or more parameter sets in the previous time. It is a parameter determination device.

かかる構成により、高速に、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained at high speed and with high accuracy.

また、本第九の発明の生体パラメータ決定装置は、第一から第八いずれかの発明に対して、前記許容パラメータセット決定部は、前記相違度算出部が算出した相違度に対して、応答曲面法を用いて前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する生体パラメータ決定装置である。   Further, in the biological parameter determination device according to the ninth aspect of the present invention, in the first to eighth aspects of the invention, the allowable parameter set determination unit responds to the difference calculated by the difference calculation unit. The biological parameter determination apparatus determines whether or not the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range by using a curved surface method.

かかる構成により、人手を煩わすことなく、容易に、高速に、かつ精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   With this configuration, a biological parameter set can be obtained easily, at high speed, and with high accuracy without bothering people.

本発明による生体パラメータ決定装置によれば、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。また、本発明による不整脈危険性評価装置によれば、動物評価試験データを用いて、対象薬物のヒト心臓に対する不整脈危険性の度合いを推測することができる。   According to the biological parameter determination device of the present invention, a biological parameter set can be obtained with high accuracy. Moreover, according to the arrhythmia risk evaluation apparatus of the present invention, the degree of arrhythmia risk of the target drug with respect to the human heart can be estimated using animal evaluation test data.

以下、生体パラメータ決定装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
(実施の形態)
Hereinafter, embodiments of the biological parameter determination device and the like will be described with reference to the drawings. In addition, since the component which attached | subjected the same code | symbol in embodiment performs the same operation | movement, description may be abbreviate | omitted again.
(Embodiment)

本実施の形態において、動物実験の結果である活動電位の情報を入力することにより、生体パラメータを出力する生体パラメータ決定装置等について述べる。そして、この生体パラメータ決定装置を利用し、薬物投入前の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得し、かつ、薬物投入後の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得すれば、薬物投入の効果を定量的に得ることができる。なお、薬物投入の効果は、薬物投入前後の生体パラメータセットの差から求められる。   In the present embodiment, a biological parameter determination apparatus and the like that outputs biological parameters by inputting information on action potentials as a result of animal experiments will be described. Then, using this biological parameter determination device, if the biological parameter set is acquired from the action potential information before drug injection, and the biological parameter set is acquired from the action potential information after drug injection, the effect of drug injection Can be obtained quantitatively. Note that the effect of drug injection is obtained from the difference in biological parameter set before and after drug injection.

図1は、本実施の形態における生体パラメータ決定装置のブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram of the biological parameter determination apparatus in the present embodiment.

生体パラメータ決定装置は、生体パラメータセット格納部101、パラメータセット選択部102、シミュレーション実行部103、定常状態判断部104、活動電位情報取得部105、実験活動電位情報格納部106、前処理部107、相違度算出部108、許容パラメータセット決定部109、制御部110、許容パラメータセット出力部111を具備する。   The biological parameter determination apparatus includes a biological parameter set storage unit 101, a parameter set selection unit 102, a simulation execution unit 103, a steady state determination unit 104, an action potential information acquisition unit 105, an experimental action potential information storage unit 106, a preprocessing unit 107, A dissimilarity calculation unit 108, an allowable parameter set determination unit 109, a control unit 110, and an allowable parameter set output unit 111 are provided.

パラメータセット選択部102は、探索範囲決定手段1021、パラメータセット選択手段1022を具備する。   The parameter set selection unit 102 includes search range determination means 1021 and parameter set selection means 1022.

前処理部107は、スケーリング手段1071、平滑化手段1072を具備する。   The preprocessing unit 107 includes scaling means 1071 and smoothing means 1072.

相違度算出部108は、絶対値差情報取得手段1081、変化差情報取得手段1082、相違度算出手段1083を具備する。   The difference calculation unit 108 includes an absolute value difference information acquisition unit 1081, a change difference information acquisition unit 1082, and a difference calculation unit 1083.

生体パラメータセット格納部101は、生体のパラメータである生体パラメータを1以上有する生体パラメータセットを2組以上格納している。生体パラメータには細胞の種々のチャネル(たとえば、Naチャネル、Caチャネル、KATPチャネル、Krチャネル、K1チャネル、Ksチャネルなど)を流れる電流や、各チャネルの開閉速度や、イオン親和性、細胞内外のイオン濃度など、数百にも及ぶパラメータがある。生体パラメータは、通常、生体パラメータを識別する生体パラメータ識別子とパラメータの値を有する。ただし、生体パラメータセット中で、生体パラメータの列挙の順序が決まっている場合、生体パラメータは値だけでも良い。生体パラメータセットは、予め格納されていても良いし、図示しない手段により、算出されても良い。各生体パラメータの採りえる値の範囲の情報を保持しており、図示しない手段が、各生体パラメータの採りえる値の範囲から、各生体パラメータの一の値を決定して、生体パラメータセットを構築しても良い。生体パラメータセット格納部101は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。 The biological parameter set storage unit 101 stores two or more sets of biological parameter sets having one or more biological parameters that are biological parameters. Biological parameters include current flowing through various channels of cells (for example, Na channel, Ca channel, KATP channel, Kr channel, K1 channel, Ks channel, etc.), opening / closing speed of each channel, ion affinity, intracellular and extracellular There are hundreds of parameters, such as the ion concentration. The biological parameter usually has a biological parameter identifier for identifying the biological parameter and a parameter value. However, if the enumeration order of the biometric parameters is determined in the biometric parameter set, the biometric parameters may be values alone. The biological parameter set may be stored in advance or may be calculated by means not shown. Holds information on the range of values that each biological parameter can take, and a means (not shown) determines one value of each biological parameter from the range of values that each biological parameter can take and builds a biological parameter set You may do it. The biological parameter set storage unit 101 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

パラメータセット選択部102は、2組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択する。一の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムは問わない。任意に一の生体パラメータセットを選択しても良いし、予め決められたアルゴリズムで、一の生体パラメータセットを選択しても良い。パラメータセット選択部102は、探索範囲決定手段1021とパラメータセット選択手段1022の処理により、一の生体パラメータセットを選択することは好適である。一の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムの例は後述する。パラメータセット選択部102は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。パラメータセット選択部102の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The parameter set selection unit 102 selects one biological parameter set from two or more biological parameter sets. There is no limitation on the algorithm for selecting one biological parameter set. One biological parameter set may be arbitrarily selected, or one biological parameter set may be selected by a predetermined algorithm. It is preferable that the parameter set selection unit 102 selects one biological parameter set by the processing of the search range determination unit 1021 and the parameter set selection unit 1022. An example of an algorithm for selecting one biological parameter set will be described later. The parameter set selection unit 102 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the parameter set selection unit 102 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

探索範囲決定手段1021は、2組以上の生体パラメータセットを構成する1以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該1以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する。なお、パラメータの値の範囲は、通常、予め決められており、その範囲の情報は、記録媒体に格納されている。また、探索範囲決定手段1021は、例えば、前回の探索範囲を構成するn個(nは1以上の整数)のパラメータの値の範囲を2分割し、当該2分割したn個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する2個の探索範囲を取得し、当該2個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めていっても良い。探索範囲決定手段1021は、例えば、前回の2以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、2以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めていっても良い。探索範囲決定手段1021は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。探索範囲決定手段1021の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。 The search range determination unit 1021 limits the range of the one or more parameters using the range of the values of the one or more parameters constituting two or more biological parameter sets, and has information on the limited range. Determine the search space. Note that the range of parameter values is usually determined in advance, and information on the range is stored in the recording medium. Further, the search range determination unit 1021 divides the range of n parameter values (n is an integer equal to or greater than 1) that constitutes the previous search range into two, and the combination of the n parameters divided into two. 2 n search ranges having a value range are acquired, and a search range having a parameter set having the smallest difference among the representative parameter sets of the 2 n search ranges is set as the previous search range. The search range may be narrowed. The search range determination unit 1021 holds, for example, information on the value range of each parameter constituting the previous two or more parameter sets, and among the two or more parameter sets, the parameter set having the smallest difference in the previous time The search range may be narrowed by setting a half of the range of each parameter value as the next search range. The search range determination unit 1021 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the search range determination unit 1021 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

パラメータセット選択手段1022は、探索範囲決定手段1021が決定した探索空間に存在する1組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択する。パラメータセット選択手段1022は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。パラメータセット選択手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The parameter set selection unit 1022 selects one parameter set from one or more parameter sets existing in the search space determined by the search range determination unit 1021. The parameter set selection unit 1022 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the parameter set selection means is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

シミュレーション実行部103は、パラメータセット選択部102が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得る。生体パラメータセットを入力にして、活動電位情報を所定の時間間隔で得るシミュレーションの技術は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。なお、活動電位情報は、例えば、心臓の活動の電位を示す情報と時刻または時間を示す情報の対の集合である。また、例えば、活動電位情報は、心臓の細胞内の各種のイオン濃度(カリウムイオン、ナトリウムイオン、カルシウムイオンなど)の情報を含んでも良い。また、例えば、活動電位情報は、活動電位持続時間(例えば、APD90、APD60、APD30)等の情報でも良い。また、活動電位情報のデータ構造は問わない。また、上記の「所定の時間間隔」とは、定期的とは限らず、また、予め決められている必要もなく、ランダムな間隔(乱数発生などにより取得した間隔)でも良い。シミュレーション実行103部は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。シミュレーション実行部103の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The simulation execution unit 103 receives the one biological parameter set selected by the parameter set selection unit 102, simulates the activity of the heart, and obtains action potential information that is information indicating the action potential of the heart at predetermined time intervals. . Since the simulation technique for inputting the biological parameter set and obtaining the action potential information at a predetermined time interval is a known technique, detailed description thereof is omitted. Note that the action potential information is, for example, a set of pairs of information indicating the potential of heart activity and information indicating time or time. Further, for example, the action potential information may include information on various ion concentrations (potassium ions, sodium ions, calcium ions, etc.) in the heart cells. For example, the action potential information may be information such as action potential duration (for example, APD 90, APD 60, APD 30). The data structure of action potential information is not limited. The “predetermined time interval” described above is not necessarily regular, and does not need to be determined in advance, and may be a random interval (an interval acquired by generating a random number). The simulation execution unit 103 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the simulation execution unit 103 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

定常状態判断部104は、シミュレーション実行部103の出力である活動電位情報の変化(例えば、カリウムイオン、ナトリウムイオン、カルシウムイオンなどイオン濃度の変化)から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する。定常状態判断部104は、例えば、時刻tのシミュレーション実行部103の出力であるカリウムイオン濃度、または/およびナトリウムイオン濃度、または/およびカルシウムイオン濃度と、時刻(t+1)のシミュレーション実行部103の出力であるカリウムイオン濃度、または/およびナトリウムイオン濃度、または/およびカルシウムイオン濃度を比較し、予め決められた差より小さい差しかない場合に、心臓の活動状態が定常状態になったと判断する。また、定常状態判断部104は、例えば、時刻tのシミュレーション実行部103の出力である活動電位情報(V)と、時刻(t+1)のシミュレーション実行部103の出力である活動電位情報(Vt+1)を比較し、予め決められた差より小さい差しかない場合に、心臓の活動状態が定常状態になったと判断する。定常状態判断部104は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。定常状態判断部104の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。 The steady state determination unit 104 changes the activity state of the heart to be simulated to a steady state from a change in action potential information (for example, a change in ion concentration such as potassium ion, sodium ion, calcium ion) output from the simulation execution unit 103. Judge whether or not. For example, the steady state determination unit 104 outputs the potassium ion concentration or / and sodium ion concentration or / and calcium ion concentration, which is the output of the simulation execution unit 103 at time t, and the output of the simulation execution unit 103 at time (t + 1). The potassium ion concentration or / and the sodium ion concentration or / and the calcium ion concentration are compared, and if the difference is less than a predetermined difference, it is determined that the activity state of the heart has become a steady state. Moreover, steady-state decision unit 104, for example, which is the output action potential information of the simulation execution portion 103 of the time t and (V t), the time (t + 1) is the output of the simulation executing unit 103 is the action potential information (V t + 1 ) And if the difference is less than a predetermined difference, it is determined that the heart activity has become steady. The steady state determination unit 104 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the steady state determination unit 104 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

活動電位情報取得部105は、定常状態判断部104がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合のシミュレーション実行部103の出力である活動電位情報を取得する。活動電位情報取得部105は、通常、定常状態になったと判断した際の活動電位情報や、シミュレーション実行部103の最終の出力結果である活動電位情報を得る。活動電位情報取得部105は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。活動電位情報取得部105の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The action potential information acquisition unit 105 acquires action potential information that is an output of the simulation execution unit 103 when the steady state determination unit 104 determines that the activity state of the heart to be simulated has become a steady state. The action potential information acquisition unit 105 normally obtains action potential information when it is determined that a steady state is reached and action potential information that is the final output result of the simulation execution unit 103. The action potential information acquisition unit 105 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the action potential information acquisition unit 105 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

実験活動電位情報格納部106は、動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報を格納している。実験活動電位情報は、人手による入力を受け付けた情報でも良いし、外部の装置から受信した情報でも良い。実験活動電位情報格納部106は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The experimental action potential information storage unit 106 stores experimental action potential information that is action potential information as a result of animal experiments. The experimental action potential information may be information that has received manual input or information received from an external device. The experimental action potential information storage unit 106 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

前処理部107は、実験活動電位情報格納部106に格納されている実験活動電位情報を読み出し、当該実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い、新たな実験活動電位情報を得る。前処理は、いくつかの種類の処理が有り得、1以上の処理を組み合わせて行っても良い。前処理の例は、後述するスケーリングや平滑化の処理である。前処理部107は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。前処理部107の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。なお、前処理部107が行う前処理は、後述する相違度の算出の精度向上のために必要であるが、必須の処理ではない。   The preprocessing unit 107 reads out the experimental action potential information stored in the experimental action potential information storage unit 106, performs preprocessing that is a process for removing noise on the experimental action potential information, and creates a new experimental action potential information. get information. There may be several types of preprocessing, and one or more processes may be combined. An example of the preprocessing is scaling or smoothing processing described later. The preprocessing unit 107 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the preprocessing unit 107 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit). Note that the preprocessing performed by the preprocessing unit 107 is necessary for improving the accuracy of calculating the degree of difference described later, but is not essential.

スケーリング手段1071は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報が示す電位の最大値と、実験活動電位情報が示す電位の最大値が合致するように、実験活動電位情報が示す電位の値を変更する。かかる処理をスケーリングという。スケーリング手段1071は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。スケーリング手段1071の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The scaling means 1071 determines the potential value indicated by the experimental action potential information so that the maximum value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 matches the maximum value indicated by the experimental action potential information. To change. Such processing is called scaling. The scaling means 1071 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the scaling means 1071 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

平滑化手段1072は、実験活動電位情報が示す電位の値に対して、移動平均を算出し、当該算出した移動平均の値を新たな実験活動電位情報が示す電位の値とする。かかる処理を平滑化という。移動平均を算出する処理は公知技術であるので、詳細な説明を省略する。平滑化手段1072は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。平滑化手段1072の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The smoothing means 1072 calculates a moving average for the potential value indicated by the experimental action potential information, and sets the calculated moving average value as the potential value indicated by the new experimental action potential information. Such processing is called smoothing. Since the process of calculating the moving average is a known technique, detailed description thereof is omitted. The smoothing means 1072 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the smoothing means 1072 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

相違度算出部108は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報との相違度を算出する。ここで、「相違度」とは、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報との差(違い)という意味であり、類似度でも良い。「相違度が小さい(低い)」とは、「類似度が大きい(高い)」と同意義であることは言うまでもない。相違度算出部108は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報と、前処理部107が得た実験活動電位情報との相違度を算出することが好適である。相違度算出部108は、通常、相違度を算出するための算出式の情報を図示しない記録媒体に保持しており、かかる算出式の情報を読み出し、当該算出式に、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報から得られる情報をパラメータとして代入し、演算を行い、相違度を得る。相違度算出部108は、後述する絶対値差情のみ、または変化差情報のみ、またはその他の情報を用いて、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報と、前処理部107が得た実験活動電位情報との相違度を算出しても良い。相違度算出部108は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。相違度算出部108の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The difference calculation unit 108 calculates the difference between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the experimental action potential information. Here, the “difference” means a difference (difference) between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the experimental action potential information, and may be a similarity. It goes without saying that “the degree of difference is small (low)” is equivalent to “the degree of similarity is high (high)”. The difference calculation unit 108 preferably calculates the difference between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the experimental action potential information acquired by the preprocessing unit 107. The dissimilarity calculation unit 108 normally holds information on a calculation formula for calculating the dissimilarity on a recording medium (not shown), reads out the information on the calculation formula, and adds the action formula information acquisition unit 105 to the calculation formula. Substituting the action potential information acquired by, and the information obtained from the experimental action potential information as parameters, and performing calculations, the degree of difference is obtained. The difference calculation unit 108 uses the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the preprocessing unit 107 using only the absolute value difference described later, only the change difference information, or other information. The degree of difference from the experimental action potential information may be calculated. The dissimilarity calculation unit 108 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the difference calculation unit 108 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

絶対値差情報取得手段1081は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する。絶対値差情報取得手段1081が、2つの活動電位の情報が示す値の集合のうち、どの範囲の差の絶対値を取得するかは問わない。絶対値差情報取得手段1081は、例えば、2つの活動電位のVm(細胞膜電位)およびRMP(静止膜電位)の差の絶対値の累積を得ても良いし、2つの活動電位のVmの差の絶対値の累積のみを得ても良い。絶対値差情報取得手段1081は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。絶対値差情報取得手段1081の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The absolute value difference information acquisition unit 1081 is absolute value difference information that is information on the difference between the action potential value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the action potential value indicated by the experimental action potential information. To get. It does not matter whether the absolute value difference information acquisition unit 1081 acquires the absolute value of the difference between the ranges of the values indicated by the two action potential information. The absolute value difference information acquisition unit 1081 may obtain, for example, the accumulation of absolute values of differences between two action potentials Vm (cell membrane potential) and RMP (resting membrane potential), or the difference between the two action potentials Vm. It is also possible to obtain only the accumulation of absolute values of. The absolute value difference information acquisition unit 1081 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the absolute value difference information acquisition unit 1081 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

変化差情報取得手段1082は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する。この変化とは、時間的な変化である。時間的な変化とは、時間の経過とともに生じる変化である。変化差情報取得手段1082は、例えば、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報を時間微分した値と、実験活動電位情報が示す活動電位の情報を時間微分した値との差の累積を算出し、取得する。変化差情報取得手段1082は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。変化差情報取得手段1082の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The change difference information acquisition unit 1082 is a change that is information regarding the difference between the action potential change value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the action potential change value indicated by the experimental action potential information. Get difference information. This change is a change over time. A temporal change is a change that occurs over time. For example, the change difference information acquisition unit 1082 accumulates the difference between the value obtained by time differentiation of the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the value obtained by time differentiation of the action potential information indicated by the experimental action potential information. Calculate and get. The change difference information acquisition unit 1082 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the change difference information acquisition unit 1082 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

相違度算出手段1083は、絶対値差情報および変化差情報を用いて、活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報との相違度を算出する。相違度算出手段1083は、例えば、絶対値差情報および変化差情報に重み付けをして、その和を相違度として得る。相違度算出手段1083は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。相違度算出手段1083の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The difference calculation means 1083 calculates the difference between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and the experimental action potential information using the absolute value difference information and the change difference information. The difference degree calculation means 1083 weights the absolute value difference information and the change difference information, for example, and obtains the sum as the difference degree. The degree-of-difference calculation means 1083 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the dissimilarity calculation means 1083 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

許容パラメータセット決定部109は、相違度算出部108が算出した相違度を用いて、一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。許容パラメータセット決定部109は、例えば、相違度算出部108が算出した相違度に対して、応答曲面法を用いて一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。応答曲面法については、公知技術であるので、説明を省略する。また、許容パラメータセット決定部109は、例えば、相違度と一の生体パラメータセットをユーザに出力し、ユーザから許容範囲か否かを示す指示の入力を受け付け、当該指示の情報(許容範囲を示す情報または許容範囲外を示す情報)を得る処理を行っても良い。ユーザの指示を受け付ける場合、実質的な決定はユーザが行うこととなり、許容パラメータセット決定部109は、ユーザの指示を受け付け、保持する処理を行う。許容パラメータセット決定部109は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。許容パラメータセット決定部109の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The allowable parameter set determination unit 109 determines whether one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range, using the difference calculated by the difference calculation unit 108. For example, the allowable parameter set determination unit 109 determines whether one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range using the response surface method for the difference calculated by the difference calculation unit 108. To do. Since the response surface method is a known technique, a description thereof will be omitted. In addition, for example, the allowable parameter set determination unit 109 outputs a difference parameter and one biological parameter set to the user, receives an input of an instruction indicating whether or not the user is within the allowable range, and receives information on the instruction (indicating the allowable range). Information or information indicating information outside the allowable range) may be performed. When accepting a user instruction, the user makes a substantial decision, and the allowable parameter set determination unit 109 performs a process of accepting and holding the user instruction. The allowable parameter set determination unit 109 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the allowable parameter set determination unit 109 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

制御部110は、許容パラメータセット決定部109が一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、パラメータセット選択部102に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する。なお、制御部110は、許容パラメータセット決定部109が一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合にも、他の許容範囲にある生体パラメータセットを得るために、パラメータセット選択部102に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する構成でも良い。かかる場合、例えば、生体パラメータセット格納部101の全パラメータセットに対して、許容範囲か否かを判断することとなる。また、かかる場合、例えば、所定数(例えば、「5」)の許容範囲のパラメータセットが見つかるまで、制御部110は、パラメータセット選択部102に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示することとなる。制御部110は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。制御部110の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   When the allowable parameter set determination unit 109 determines that one biological parameter set is not within the allowable range, the control unit 110 determines one biological parameter set from among the biological parameter sets not selected by the parameter set selection unit 102. Instructs the user to select a parameter set. In addition, even when the allowable parameter set determination unit 109 determines that one biological parameter set is a biological parameter set within the allowable range, the control unit 110 obtains a biological parameter set within another allowable range. The parameter set selection unit 102 may be instructed to select one biological parameter set from among unselected biological parameter sets. In such a case, for example, it is determined whether or not all parameter sets in the biological parameter set storage unit 101 are within an allowable range. In such a case, for example, until a predetermined number (for example, “5”) of allowable parameter sets are found, the control unit 110 causes the parameter set selection unit 102 to select one biological parameter from unselected biological parameter sets. You will be prompted to select a set. The control unit 110 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the control unit 110 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

許容パラメータセット出力部111は、許容パラメータセット決定部109が一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。許容パラメータセット出力部111は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。許容パラメータセット出力部111は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。   The allowable parameter set output unit 111 outputs the one biological parameter set when the allowable parameter set determination unit 109 determines that the one biological parameter set is within the allowable range. Here, the output is a concept including display on a display, printing on a printer, sound output, transmission to an external device, accumulation in a recording medium, and the like. The allowable parameter set output unit 111 may be considered to include or not to include an output device such as a display or a speaker. The permissible parameter set output unit 111 may be realized by output device driver software, or output device driver software and an output device.

次に、生体パラメータ決定装置の動作について図2から図4のフローチャートを用いて説明する。   Next, the operation of the biological parameter determination device will be described using the flowcharts of FIGS.

(ステップS201)パラメータセット選択部102は、2組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択する。パラメータセット選択部102は、例えば、生体パラメータセット格納部101に格納されている生体パラメータセットの中から、格納されている順に一の生体パラメータセットを読み出す。   (Step S201) The parameter set selection unit 102 selects one biological parameter set from two or more biological parameter sets. The parameter set selection unit 102 reads, for example, one biological parameter set in the stored order from the biological parameter sets stored in the biological parameter set storage unit 101.

(ステップS202)シミュレーション実行部103は、パラメータセット選択部102が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得て、出力する。所定の時間間隔とは、等間隔とは限らない。   (Step S202) The simulation execution unit 103 receives one biological parameter set selected by the parameter set selection unit 102, simulates the activity of the heart, and obtains action potential information that is information indicating the action potential of the heart as a predetermined value. Obtain and output at time intervals. The predetermined time interval is not necessarily equal.

(ステップS203)定常状態判断部104は、ステップS202におけるシミュレーション結果の2以上の活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する。通常、直前の活動電位情報と現在の活動電位情報との変化が全くない場合、または所定の差以内の少ない差の場合、定常状態判断部104は、定常状態になったと判断する。定常状態になっていればステップS204に行き、定常状態になっていなければステップS202に戻り、シミュレーション実行部103によるシミュレーションを続行する。なお、通常、ステップS202に戻った際に、再度、パラメータセット選択部102が選択した一の生体パラメータセットを入力する処理は行わず、シミュレーション実行部103によるシミュレーションを続行するだけである。   (Step S203) The steady state determination unit 104 determines whether or not the activity state of the simulation target heart has become a steady state from the change in the two or more action potential information of the simulation result in Step S202. Normally, when there is no change between the immediately preceding action potential information and the current action potential information, or when there is a small difference within a predetermined difference, the steady state determination unit 104 determines that a steady state has been reached. If it is in a steady state, the process goes to step S204. If it is not in a steady state, the process returns to step S202, and the simulation by the simulation execution unit 103 is continued. Normally, when returning to step S202, the process of inputting one biological parameter set selected by the parameter set selection unit 102 is not performed again, and only the simulation by the simulation execution unit 103 is continued.

(ステップS204)活動電位情報取得部105は、定常状態判断部104がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合のシミュレーション実行部103の出力である活動電位情報を取得する。   (Step S204) The action potential information acquisition unit 105 acquires action potential information that is an output of the simulation execution unit 103 when the steady state determination unit 104 determines that the activity state of the simulation target heart has reached a steady state.

(ステップS205)前処理部107は、メモリ上に、実験活動電位情報格納部106の実験活動電位情報を読み込む。   (Step S205) The preprocessing unit 107 reads the experimental action potential information in the experimental action potential information storage unit 106 on the memory.

(ステップS206)前処理部107は、ステップS205で読み込んだ実験活動電位情報に対して前処理を行う。前処理の詳細について、図3のフローチャートを用いて説明する。   (Step S206) The preprocessing unit 107 performs preprocessing on the experimental action potential information read in step S205. Details of the preprocessing will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS207)相違度算出部108は、ステップS204で取得した活動電位情報と、ステップS206で前処理を行った結果である実験活動電位情報との相違度を算出する。2つの活動電位情報の相違度を算出するアルゴリズムの詳細について、図4のフローチャートを用いて説明する。   (Step S207) The dissimilarity calculation unit 108 calculates the dissimilarity between the action potential information acquired in step S204 and the experimental action potential information that is the result of the preprocessing in step S206. Details of the algorithm for calculating the degree of difference between the two action potential information will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS208)相違度算出部108は、選択されている生体パラメータセットと、ステップS207で算出した相違度の組を、図示しない記録媒体(主メモリでも良い)に格納する。   (Step S208) The difference calculation unit 108 stores the set of the selected biological parameter set and the difference calculated in step S207 in a recording medium (not shown) (may be a main memory).

(ステップS209)許容パラメータセット決定部109は、ステップS207で算出した相違度を用いて、選択した一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。許容範囲か否かは、ユーザが決定し、図示しない入力手段により入力しても良いし、自動的に応答曲面法を用いて決定しても良い。許容範囲であればステップS210に行き、許容範囲外であればステップS212に行く。   (Step S209) The allowable parameter set determination unit 109 determines whether or not the selected one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range, using the degree of difference calculated in step S207. Whether or not it is within the allowable range may be determined by the user and input by an input means (not shown) or may be automatically determined using the response surface method. If it is within the allowable range, go to Step S210, and if it is outside the allowable range, go to Step S212.

(ステップS210)制御部110は、処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するか否かは、一つの許容範囲にある生体パラメータセットが見つかれば処理を終了すると判断しても良いし、所定数の許容範囲にある生体パラメータセットが見つかれば処理を終了すると判断しても良いし、ユーザの終了指示の入力により処理を終了すると判断しても良い。その他、処理を終了すると判断するアルゴリズムは問わない。処理を終了すると判断した場合はステップS211に行き、処理を終了しないと判断した場合はステップS213に行く。   (Step S210) The control unit 110 determines whether or not to end the process. Whether or not to end the process may be determined to end the process if a biological parameter set within one allowable range is found, or determined to end if a biological parameter set within a predetermined number of allowable ranges is found. Alternatively, it may be determined that the process is ended by inputting a user's end instruction. In addition, the algorithm which judges that a process is complete | finished does not matter. If it is determined that the process is to be terminated, the process proceeds to step S211. If it is determined that the process is not to be terminated, the process proceeds to step S213.

(ステップS211)許容パラメータセット出力部111は、許容パラメータセット決定部109が許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した生体パラメータセットを読み出し、出力する。処理を終了する。   (Step S211) The permissible parameter set output unit 111 reads out and outputs the biometric parameter set that the permissible parameter set determination unit 109 determines to be a biometric parameter set within the permissible range. The process ends.

(ステップS212)制御部110は、許容範囲にない生体パラメータセットを削除する。   (Step S212) The control unit 110 deletes the biological parameter set that is not within the allowable range.

(ステップS213)制御部110は、次の生体パラメータセットを選択するように、パラメータセット選択部102に指示する。ステップS201に戻る。   (Step S213) The control unit 110 instructs the parameter set selection unit 102 to select the next biological parameter set. The process returns to step S201.

なお、図2のフローチャートにおいて、生体パラメータセットの選択アルゴリズムは、他のアルゴリズムでも良い。   In the flowchart of FIG. 2, another algorithm may be used as the selection algorithm for the biological parameter set.

次に、生体パラメータ決定装置の前処理(ステップS206)について図3のフローチャートを用いて説明する。   Next, preprocessing (step S206) of the biological parameter determination device will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS301)スケーリング手段1071は、活動電位情報取得部105が取得したシミュレーション結果の活動電位情報が示す電位の静止膜電位の平均値(VSRMP)、および最大値(VSH)を、活動電位情報を構成する値から取得する。なお、活動電位情報を構成する情報は、例えば、電圧(mV)と時間の情報を対に有する。 (Step S301) The scaling means 1071 uses the average value (V SRMP ) and the maximum value (V SH ) of the resting membrane potential indicated by the action potential information of the simulation result acquired by the action potential information acquisition unit 105 as the action potential. Obtained from the values that make up the information. Note that the information constituting the action potential information includes, for example, voltage (mV) and time information in pairs.

(ステップS302)スケーリング手段1071は、実験活動電位の情報のうちの静止膜電位の平均値(VERMP)、および最大値(VEH)を取得する。 (Step S302) The scaling means 1071 acquires the average value (V ERMP ) and the maximum value (V EH ) of the resting membrane potential among the information on the experimental action potential.

(ステップS303)スケーリング手段1071は、実験活動電位の情報の最大値(VEH)を最大値(VSH)に、最低値(VERMP)を最低値(VSRMP)に変更する。 (Step S303) The scaling means 1071 changes the maximum value (V EH ) of the experimental action potential information to the maximum value (V SH ) and the minimum value (V ERMP ) to the minimum value (V SRMP ).

(ステップS304)スケーリング手段1071は、カウンタiに1を代入する。   (Step S304) The scaling means 1071 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS305)スケーリング手段1071は、実験活動電位の情報の中に、i番目の値があるか否かを判断する。i番目の値があればステップS306に行き、i番目の値がなければステップS309に行く。   (Step S305) The scaling means 1071 determines whether or not there is an i-th value in the experimental action potential information. If there is an i-th value, the process goes to step S306, and if there is no i-th value, the process goes to step S309.

(ステップS306)スケーリング手段1071は、i番目の値(V)を、VSL、VSH、VERMPSRMPを用いて変更する。具体的には、i番目の値を、(V−VERMP)×(VSH−VSRMP)/(VEH−VERMP)+VSRMPにより決定する。なお、スケーリング手段1071は、演算式(V−VERMP)×(VSH−VSRMP)/(VEH−VERMP)+VSRMPの情報を保持しており、当該演算式の情報を読み込み、取得したパラメータを演算式に代入し、スケーリングしたi番目の値を得る。 (Step S306) The scaling means 1071 changes the i-th value (V i ) using V SL , V SH , and V ERMP V SRMP . Specifically, the i-th value is determined by (V i −V ERMP ) × (V SH −V SRMP ) / (V EH −V ERMP ) + V SRMP . Note that the scaling means 1071 holds information of the arithmetic expression (V i −V ERMP ) × (V SH −V SRMP ) / (V EH −V ERMP ) + V SRMP , reads the information of the arithmetic expression, The acquired parameter is substituted into the arithmetic expression to obtain the scaled i-th value.

(ステップS307)スケーリング手段1071は、ステップS306で得た新しいi番目の値(V)を格納する。 (Step S307) The scaling means 1071 stores the new i-th value (V i ) obtained in step S306.

(ステップS308)スケーリング手段1071は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS305に戻る。   (Step S308) The scaling means 1071 increments the counter i by 1. The process returns to step S305.

(ステップS309)平滑化手段1072は、カウンタiに1を代入する。   (Step S309) The smoothing means 1072 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS310)平滑化手段1072は、実験活動電位の情報の中に、i番目の点(値)があるか否かを判断する。i番目の点があればステップS311に行き、i番目の値がなければ上位関数にリターンする。   (Step S310) The smoothing means 1072 determines whether or not there is an i-th point (value) in the experimental action potential information. If there is an i-th point, the process goes to step S311, and if there is no i-th value, the process returns to the upper function.

(ステップS311)平滑化手段1072は、i番目の点の移動平均を算出する。   (Step S311) The smoothing means 1072 calculates the moving average of the i-th point.

(ステップS312)平滑化手段1072は、ステップS311で算出したi番目の点の移動平均を格納する。   (Step S312) The smoothing means 1072 stores the moving average of the i-th point calculated at step S311.

(ステップS313)平滑化手段1072は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS310に戻る。   (Step S313) The smoothing means 1072 increments the counter i by 1. The process returns to step S310.

なお、図3のフローチャートにおいて、ステップS301からステップS308の処理は、スケーリング処理である。また、ステップS309からステップS313の処理は、平滑化処理である。   In the flowchart of FIG. 3, the processing from step S301 to step S308 is scaling processing. Moreover, the process of step S309 to step S313 is a smoothing process.

また、図3のフローチャートにおいて、スケーリング処理の演算式は、上記の式に限られない。   In the flowchart of FIG. 3, the arithmetic expression for the scaling process is not limited to the above expression.

次に、生体パラメータ決定装置の相違度算出処理(ステップS207)について図4のフローチャートを用いて説明する。   Next, the dissimilarity calculation process (step S207) of the biological parameter determination device will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS401)相違度算出部108は、図示しない記録媒体に格納されている相違度の演算式の情報を読み出す。   (Step S401) The dissimilarity calculation unit 108 reads out information on the arithmetic expression of the dissimilarity stored in a recording medium (not shown).

(ステップS402)絶対値差情報取得手段1081は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタiに1を代入する処理である。また、相違度を算出するための元になる変数の値を「0」にする処理である。相違度を算出するための元になる変数は、ここでは、絶対値差情報を格納するための変数である絶対値差情報変数がある。   (Step S402) The absolute value difference information acquisition unit 1081 performs an initialization process. The initialization process is a process for substituting 1 into the counter i. Further, this is a process of setting the value of the variable that is the basis for calculating the degree of difference to “0”. Here, there is an absolute value difference information variable that is a variable for storing absolute value difference information.

(ステップS403)絶対値差情報取得手段1081は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報または/および実験活動電位情報に、i番目の値が存在するか否かを判断する。なお、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報または/および実験活動電位情報は、活動電位の値と、時刻または時間の情報の対の集合である。   (Step S403) The absolute value difference information acquisition unit 1081 determines whether or not the i-th value exists in the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and / or the experimental action potential information. The action potential information or / and experimental action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 is a set of pairs of action potential values and time or time information.

(ステップS404)絶対値差情報取得手段1081は、2つの活動電位情報のi番目の値(活動電位)を取得する。2つの活動電位情報とは、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報と実験活動電位情報である。   (Step S404) The absolute value difference information acquisition unit 1081 acquires the i-th value (action potential) of two pieces of action potential information. The two action potential information is the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105 and the experimental action potential information.

(ステップS405)絶対値差情報取得手段1081は、ステップS404で取得したi番目の値に対応する点がRMPとして取得した点であるか否かを判断する。RMPとして取得した点であればステップS406に行き、RMPとして取得した点でなければステップS409に行く。   (Step S405) The absolute value difference information acquisition unit 1081 determines whether or not the point corresponding to the i-th value acquired in step S404 is a point acquired as RMP. If it is a point acquired as RMP, go to step S406, and if it is not a point acquired as RMP, go to step S409.

(ステップS406)絶対値差情報取得手段1081は、ステップS404で取得したi番目の値に対応する点が最初のRMPとして取得した点であるか否かを判断する。最初のRMPとして取得した点であればステップS407に行き、最初のRMPとして取得した点でなければステップS409に行く。   (Step S406) The absolute value difference information acquisition unit 1081 determines whether or not the point corresponding to the i-th value acquired in step S404 is the point acquired as the first RMP. If it is a point acquired as the first RMP, go to step S407, and if it is not a point acquired as the first RMP, go to step S409.

なお、ここで、絶対値差情報取得手段1081は、2つの活動電位情報のRMPの差を算出しても良い。   Here, the absolute value difference information acquisition unit 1081 may calculate the difference between the two action potential information RMPs.

(ステップS407)絶対値差情報取得手段1081は、2つの活動電位情報のi番目の値の差の絶対値を算出する。そして、絶対値差情報取得手段1081は、算出した値を一時格納する。   (Step S407) The absolute value difference information acquisition unit 1081 calculates the absolute value of the difference between the i-th values of the two action potential information. Then, the absolute value difference information acquisition unit 1081 temporarily stores the calculated value.

(ステップS408)絶対値差情報取得手段1081は、カウンタiを1、インクリメントする。テップS403に戻る。   (Step S408) The absolute value difference information acquisition unit 1081 increments the counter i by 1. Return to step S403.

(ステップS409)絶対値差情報取得手段1081は、ステップS404で取得した2つの活動電位情報のi番目の値の差の絶対値を取得する。   (Step S409) The absolute value difference information acquisition unit 1081 acquires the absolute value of the difference between the i-th values of the two action potential information acquired in step S404.

(ステップS410)絶対値差情報取得手段1081は、ステップS409で算出した値を加算する。ステップS408に行く。   (Step S410) The absolute value difference information acquisition unit 1081 adds the values calculated in step S409. Go to step S408.

(ステップS411)変化差情報取得手段1082は、2つの活動電位情報の時間微分を算出する。   (Step S411) The change difference information acquisition unit 1082 calculates time derivatives of two pieces of action potential information.

(ステップS412)変化差情報取得手段1082は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタiに1を代入する処理である。また、相違度を算出するための元になる変数の値を「0」にする処理である。相違度を算出するための元になる変数は、ここでは、変化差情報を格納するための変数である変化差情報変数がある。   (Step S412) The change difference information acquisition unit 1082 performs an initialization process. The initialization process is a process for substituting 1 into the counter i. Further, this is a process of setting the value of the variable that is the basis for calculating the degree of difference to “0”. Here, there is a change difference information variable, which is a variable for storing change difference information, as a variable for calculating the degree of difference.

(ステップS413)変化差情報取得手段1082は、活動電位情報取得部105が取得した活動電位情報または/および実験活動電位情報に、i番目の値が存在するか否かを判断する。i番目の値が存在すればステップS414に行き、i番目の値が存在しなければステップS417に行く。   (Step S413) The change difference information acquisition unit 1082 determines whether or not the i-th value exists in the action potential information and / or the experimental action potential information acquired by the action potential information acquisition unit 105. If the i-th value exists, the process goes to step S414. If the i-th value does not exist, the process goes to step S417.

(ステップS414)変化差情報取得手段1082は、i番目の値に対応する、2つの活動電位情報の時間微分の値を取得し、当該2つの時間微分の値の差に関する情報を算出する。この2つの時間微分の値の差に関する情報は、変化率ともいう。   (Step S414) The change difference information acquisition unit 1082 acquires time differential values of the two action potential information corresponding to the i-th value, and calculates information regarding the difference between the two time differential values. Information on the difference between the values of these two time derivatives is also called the rate of change.

(ステップS415)変化差情報取得手段1082は、ステップS414で取得した変化率(値)を加算する。   (Step S415) The change difference information acquisition unit 1082 adds the change rate (value) acquired in step S414.

(ステップS416)変化差情報取得手段1082は、カウンタiを1、インクリメントする。テップS412に戻る。   (Step S416) The change difference information acquisition unit 1082 increments the counter i by one. Return to step S412.

(ステップS417)相違度算出部108は、ステップS401で読み出した演算式にパラメータを代入し、相違度を算出する。パラメータとは、ここでは、ステップS407、ステップS410、ステップS415で算出した値である。   (Step S417) The dissimilarity calculation unit 108 substitutes parameters for the arithmetic expression read in step S401, and calculates the dissimilarity. Here, the parameter is a value calculated in step S407, step S410, or step S415.

(ステップS418)相違度算出部108は、ステップS417で算出した相違度を、記録媒体に格納する。   (Step S418) The difference calculation unit 108 stores the difference calculated in step S417 in the recording medium.

なお、図4のフローチャートにおいて、ステップS402からステップS410までのステップにおける処理は、絶対値差情報を算出する処理である。また、絶対値差情報を算出する処理の中で、ステップS406、ステップS407の処理は、RMPの差の情報(以下、適宜、「静止膜距離情報」という)を取得する処理であり、ステップS409、ステップS410の処理は、再分極相の差の情報報(以下、適宜、「再分極相距離情報」という)を取得する処理である。また、ステップS411からステップS416までのステップにおける処理は、変化差情報を算出する処理である。図4のフローチャートにおいて、相違度を算出する場合に、絶対値差情報と変化差情報を算出し、この2つの情報(値)に基づいて、相違度を算出した。しかし、相違度の算出は、絶対値差情報、または変化差情報のどちらか一方の情報を使用するだけでも良い。また、絶対値差情報の算出には、静止膜距離情報と再分極相距離情報を使用したが、再分極相距離情報のみを使用しても良い。さらに、静止膜距離情報と再分極距離情報に分離しなくとも、すべてのカウンタiにおいて、絶対値差情報を算出してもよい。   In the flowchart of FIG. 4, the processes in steps S402 to S410 are processes for calculating absolute value difference information. In the process of calculating the absolute value difference information, the processes of step S406 and step S407 are processes for acquiring RMP difference information (hereinafter, referred to as “static film distance information” as appropriate), and step S409. The process of step S410 is a process of obtaining information on the difference between the repolarization phases (hereinafter referred to as “repolarization phase distance information” as appropriate). Further, the processes in steps from step S411 to step S416 are processes for calculating change difference information. In the flowchart of FIG. 4, when calculating the difference degree, absolute value difference information and change difference information are calculated, and the difference degree is calculated based on these two pieces of information (values). However, the difference degree may be calculated by using only one of the absolute value difference information and the change difference information. Further, the absolute value difference information is calculated using the stationary membrane distance information and the repolarization phase distance information, but only the repolarization phase distance information may be used. Further, absolute value difference information may be calculated for all counters i without being separated into static membrane distance information and repolarization distance information.

また、図4のフローチャートにおいて、ステップS401において、パラメータセット選択部102は、1組以上の生体パラメータセットの中から、任意に一の生体パラメータセットを選択した。しかし、パラメータセット選択部102は、以下のアルゴリズムで、一の生体パラメータセットを選択しても良い。このアルゴリズムは、例えば、以下で説明する単純2分割法である。単純2分割法の概念図を図5に示す。単純2分割法は、前回の探索範囲を構成するn個のパラメータの値の範囲をそれぞれ2分割し、当該2分割したn個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する2個の探索範囲を取得し、当該2個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく方法である。さらに具体的には、単純2分割法のアルゴリズムについて、図6、図7のフローチャートを用いて説明する。 In the flowchart of FIG. 4, in step S401, the parameter set selection unit 102 arbitrarily selects one biological parameter set from one or more biological parameter sets. However, the parameter set selection unit 102 may select one biological parameter set by the following algorithm. This algorithm is, for example, a simple bisection method described below. A conceptual diagram of the simple bisection method is shown in FIG. The simple two-division method divides each of n parameter value ranges constituting the previous search range into two parts, and 2 n search ranges each having a value range of a combination of the n parameter values divided into two. This is a method of acquiring and narrowing the search range with the search range having the smallest parameter set as the previous search range among the representative parameter sets of the 2 n search ranges. More specifically, the simple bisection algorithm will be described with reference to the flowcharts of FIGS.

(ステップS601)探索範囲決定手段1021は、各パラメータの探索範囲の情報を読み出す。各パラメータの探索範囲の初期値は、予め決められており、記録媒体に格納されている、とする。   (Step S601) The search range determination means 1021 reads the search range information of each parameter. It is assumed that the initial value of the search range for each parameter is determined in advance and stored in a recording medium.

(ステップS602)探索範囲決定手段1021は、ステップS601で読み出した各パラメータの探索範囲の探索範囲の情報から、各パラメータの探索範囲を2分割した値を取得する。例えば、一のパラメータの範囲は「1〜10」であれば、探索範囲決定手段1021は、例えば、「1〜5」と「6〜10」に分割する。探索範囲決定手段1021は、全パラメータ(n個とする)に対して、その範囲を2分割する。そして、探索範囲決定手段1021は、n個の全パラメータを2分割し、それらの組み合わせである「2」個の探索範囲を得る。 (Step S602) The search range determination unit 1021 acquires a value obtained by dividing the search range of each parameter into two from the search range information of the search range of each parameter read in step S601. For example, if the range of one parameter is “1 to 10”, the search range determination unit 1021 divides the range into “1 to 5” and “6 to 10”, for example. Search range determining means 1021 divides the range into two for all parameters (n). Then, the search range determination unit 1021 divides all n parameters into two, and obtains “2 n ” search ranges that are combinations thereof.

(ステップS603)パラメータセット選択手段1022は、カウンタiに1を代入する。   (Step S603) The parameter set selection unit 1022 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS604)パラメータセット選択手段1022は、i番目の探索範囲があるか否かを判断する。i番目の探索範囲があればステップS605に行き、i番目の探索範囲がなければステップS607に行く。   (Step S604) The parameter set selection unit 1022 determines whether there is an i-th search range. If there is an i-th search range, go to step S605, and if there is no i-th search range, go to step S607.

(ステップS605)パラメータセット選択手段1022は、i番目の探索範囲に対して、最適解を得る。最適解とは、相違度が最小の生体パラメータセットである。最適解を得るアルゴリズムについて、図7のフローチャートを用いて説明する。   (Step S605) The parameter set selection unit 1022 obtains an optimal solution for the i-th search range. The optimal solution is a biological parameter set with the smallest difference. An algorithm for obtaining an optimal solution will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS606)パラメータセット選択手段1022は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS604に戻る。   (Step S606) The parameter set selection unit 1022 increments the counter i by 1. The process returns to step S604.

(ステップS607)パラメータセット選択手段1022は、(i−1)の探索範囲で得た最適解の相違度の中で最も小さい相違度の解(生体パラメータセット)を取得する。   (Step S607) The parameter set selection unit 1022 acquires a solution (biological parameter set) having the smallest difference among the optimal solutions obtained in the search range of (i-1).

(ステップS608)パラメータセット選択手段1022は、ステップS607で選択した生体パラメータセットを構成する各パラメータの探索範囲の情報を取得する。   (Step S608) The parameter set selection unit 1022 acquires information on the search range of each parameter constituting the biological parameter set selected in Step S607.

(ステップS609)パラメータセット選択手段1022は、処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するならばステップS610に行き、処理を終了しないならステップS611に行く。なお、処理を終了するか否かの判断は、2個の探索範囲のすべてのパラメータセットを取得したか否かの判断であり、すべてのパラメータセットを取得していた場合に処理を終了すると判断しても良い。また、処理を終了するか否かの判断は、ユーザが行っても良い。つまり、必要な探索範囲のみのパラメータセットをユーザーが指定して選択し、選択した探索範囲のパラメータセットを取得した時点で修了してもよい。かかる場合、ユーザに選択を促す手段(画面上に選択するためのメニューや入力画面を表示する手段)、およびユーザの入力を受け付ける手段を具備する。 (Step S609) The parameter set selection unit 1022 determines whether or not to end the process. If the process ends, the process goes to step S610, and if not, the process goes to step S611. Note that whether or not to end the process is a determination whether or not all the parameter sets in the 2 n search ranges have been acquired. If all the parameter sets have been acquired, the process ends. You may judge. Also, the user may determine whether to end the process. That is, the user may specify and select a parameter set for only the necessary search range, and the process may be completed when the parameter set for the selected search range is acquired. In such a case, there are provided means for prompting the user to select (means for displaying a menu or input screen for selection on the screen) and means for accepting the user's input.

(ステップS610)パラメータセット選択手段1022は、ステップS607で取得した生体パラメータセット(最適解)を出力する。処理を終了する。   (Step S610) The parameter set selection unit 1022 outputs the biological parameter set (optimal solution) acquired in step S607. The process ends.

(ステップS611)パラメータセット選択手段1022は、パラメータ選択処理を再帰的に行う。   (Step S611) The parameter set selection unit 1022 performs parameter selection processing recursively.

なお、図6のフローチャートは、再帰的な処理になっている。   Note that the flowchart of FIG. 6 is a recursive process.

次に、最適解を得るアルゴリズムについて、図7のフローチャートを用いて説明する。図7のフローチャートにおいて、図2のフローチャートと同一のステップについては説明を省略する。   Next, an algorithm for obtaining an optimal solution will be described using the flowchart of FIG. In the flowchart of FIG. 7, the description of the same steps as those in the flowchart of FIG. 2 is omitted.

(ステップS701)パラメータセット選択手段1022は、探索範囲の中で最適解を探索するための、n種類のパラメータセットを取得する。n種類のパラメータセットは、ユーザが入力しても良いし、探索範囲の中で、自動的に決定しても良い。自動的に決定するアルゴリズムとして、例えば、あるパラメータの探索範囲は「4〜6」までの場合、「1」の等間隔で「4」「5」「6」を取得するアルゴリズムでも良い。   (Step S701) The parameter set selection unit 1022 acquires n types of parameter sets for searching for an optimal solution within the search range. The n types of parameter sets may be input by the user or automatically determined within the search range. As an algorithm to be automatically determined, for example, when the search range of a certain parameter is “4 to 6”, an algorithm that acquires “4”, “5”, and “6” at equal intervals of “1” may be used.

(ステップS702)パラメータセット選択手段1022は、カウンタiに1を代入する。   (Step S702) The parameter set selection unit 1022 substitutes 1 for a counter i.

(ステップS703)パラメータセット選択手段1022は、「i<=n」であるか否かを判断する。「i<=n」であればステップS704に行き、「i<=n」でなければステップS706に行く。   (Step S703) The parameter set selection unit 1022 determines whether or not “i <= n”. If “i <= n”, go to step S704, and if “i <= n”, go to step S706.

(ステップS704)パラメータセット選択手段1022は、n種類のうちで、i番目のパラメータセットを読み出す。ステップS202に行く。   (Step S704) The parameter set selection unit 1022 reads the i-th parameter set among the n types. Go to step S202.

(ステップS705)パラメータセット選択手段1022は、カウンタiを1、インクリメントする。   (Step S705) The parameter set selection unit 1022 increments the counter i by one.

(ステップS706)パラメータセット選択手段1022は、n種類のパラメータセットのうちで、最小の相違度を有するパラメータセットを取得する。上位関数にリターンする。   (Step S706) The parameter set selection unit 1022 acquires a parameter set having the smallest degree of difference among the n types of parameter sets. Return to upper function.

次に、パラメータセット選択部102が行う、他の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムについて述べる。本アルゴリズムは、範囲縮小法という。範囲縮小法の概念図を図8に示す。図8において、(1)、(2)、(3)と探索範囲は半分に狭まっていっている。範囲縮小法は、前回の2以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、前記2以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、前記各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく方法である。   Next, an algorithm for selecting another biological parameter set performed by the parameter set selection unit 102 will be described. This algorithm is called a range reduction method. A conceptual diagram of the range reduction method is shown in FIG. In FIG. 8, (1), (2), and (3) and the search range are narrowing in half. The range reduction method holds information on the range of values of each parameter constituting the previous two or more parameter sets, and among the two or more parameter sets, the parameter set with the smallest difference in the previous time is the center. This is a method of narrowing the search range by setting a half of the value range of each parameter as the next search range.

具体的な範囲縮小法のアルゴリズムについて、図9のフローチャートを用いて説明する。   A specific range reduction algorithm will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS901)探索範囲決定手段1021は、前回の各パラメータの探索範囲を読み出す。前回が無い場合(初回の場合)は、予め格納された各パラメータの探索範囲を読み出す。   (Step S901) The search range determination means 1021 reads the previous search range of each parameter. When there is no previous time (first time), the search range of each parameter stored in advance is read.

(ステップS902)探索範囲決定手段1021は、最適解を読み出す。最適解は、予め記録媒体に格納されていたり、ユーザーが入力したりした情報である。最適解は、生体パラメータセットである。   (Step S902) The search range determination means 1021 reads an optimal solution. The optimum solution is information that is stored in the recording medium in advance or input by the user. The optimal solution is a biological parameter set.

(ステップS903)探索範囲決定手段1021は、ステップS901で読み出した探索範囲の幅の半分を、各パラメータに対して算出し、ステップS902で取得した最適解を中心点として、各パラメータの半分した幅の範囲を、パラメータごとに算出する。ただし、一番最初に格納されていた範囲、あるいはユーザーが指定する探索範囲を超えないように範囲を算出する。もし一番最初に格納されていた範囲、あるいはユーザーが指定する探索範囲を超える場合は、各パラメータの半分した幅の範囲を保持したまま、最適解の中心点を含む範囲を算出する。ステップS605に行く。   (Step S903) The search range determination unit 1021 calculates half of the width of the search range read out in step S901 for each parameter, and uses the optimum solution acquired in step S902 as the center point, and the width obtained by halving each parameter. Is calculated for each parameter. However, the range is calculated so as not to exceed the first stored range or the search range specified by the user. If the range stored first or the search range specified by the user is exceeded, the range including the center point of the optimal solution is calculated while maintaining the range of the width half of each parameter. Go to step S605.

(ステップS904)パラメータセット選択手段1022は、処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するのであればステップS905に行き、処理を終了しないのであればステップS906に行く。処理を終了するか否かを判断は、予め本処理のループ回数を決めていても良いし、ユーザからの指示等でも良い。   (Step S904) The parameter set selection unit 1022 determines whether or not to end the process. If the process is to end, the process goes to step S905, and if the process is not to end, the process goes to step S906. Whether or not to end the process may be determined in advance by the number of loops of this process, or by an instruction from the user.

(ステップS905)パラメータセット選択手段1022は、ステップS605で算出した最適解を出力する。処理を終了する。   (Step S905) The parameter set selection unit 1022 outputs the optimum solution calculated in step S605. The process ends.

(ステップS906)パラメータセット選択手段1022は、パラメータセット選択処理を再帰的に行う。   (Step S906) The parameter set selection unit 1022 performs parameter set selection processing recursively.

以下、本実施の形態における生体パラメータ決定装置の具体的な動作について説明する。   Hereinafter, a specific operation of the biological parameter determination apparatus in the present embodiment will be described.

まず、生体パラメータ決定装置は、図示しない手段により、図10の各生体パラメータの採り得る範囲、および刻み幅の情報を、生体パラメータごとに保持している。ここで、生体パラメータは、「IKr」、「IK1」、および「IKs」で識別されるパラメータを例として挙げている。また、図10において、生体パラメータ「IKr」は、「0.0,0.1,0.2,・・・4.8,4.9,5.0」と採り得ることを示す。なお、「IKr」は、急速活性化遅延整流性カリウムチャネル(Krチャネル)を流れる電流、「IK1」は内向き整流性カリウムチャネル(K1チャネル)を流れる電流、「IKs」は緩除活性化遅延整流性カリウムチャネル(Ksチャネル)を流れる電流である。   First, the biological parameter determination apparatus holds information on ranges and step sizes that can be taken by each biological parameter in FIG. 10 for each biological parameter by means not shown. Here, the biological parameters are exemplified by parameters identified by “IKr”, “IK1”, and “IKs”. Further, in FIG. 10, the biological parameter “IKr” indicates that “0.0, 0.1, 0.2,... 4.8, 4.9, 5.0” can be taken. “IKr” is a current flowing through a rapid activation delayed rectifier potassium channel (Kr channel), “IK1” is a current flowing through an inward rectifying potassium channel (K1 channel), and “IKs” is a slow activation delay. This is a current flowing through a rectifying potassium channel (Ks channel).

そして、生体パラメータ決定装置は、図示しない手段により、図10の各生体パラメータの採り得る範囲、および刻み幅の情報を元に、生体パラメータセットを生成し、生体パラメータセット格納部101に蓄積する。かかる生体パラメータセットを管理する生体パラメータセット管理表を図11に示す。図11において、「ID」と「IKr」、「IK1」、「IKs」などの生体パラメータの値の組からなる生体パラメータセット(表のレコード)を1以上管理している。「ID」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。   Then, the biological parameter determination apparatus generates a biological parameter set based on the range of each biological parameter shown in FIG. 10 and the step size information by means not shown, and accumulates the biological parameter set in the biological parameter set storage unit 101. FIG. 11 shows a biological parameter set management table for managing such biological parameter sets. In FIG. 11, one or more biometric parameter sets (table records) including biometric parameter values such as “ID” and “IKr”, “IK1”, and “IKs” are managed. “ID” is information for identifying a record and exists for record management in the table.

つまり、本生体パラメータ決定装置は、図11の生体パラメータセットの中から、許容範囲にある生体パラメータセットを取得する装置である。   That is, the present biological parameter determination device is a device that acquires a biological parameter set within an allowable range from the biological parameter set of FIG.

また、図12は、実験活動電位情報格納部106に格納されている実験活動電位情報をグラフで表示したデータである。実験活動電位情報は、時間(ms)と電位(mV)を対に有する情報の集合であり、動物実験の結果の活動電位の情報の集合である。   FIG. 12 is data representing the experimental action potential information stored in the experimental action potential information storage unit 106 as a graph. The experimental action potential information is a set of information having a pair of time (ms) and potential (mV), and is a set of action potential information as a result of animal experiments.

まず、パラメータセット選択部102は、図11の生体パラメータセット群の中で、最初「ID=1」の生体パラメータセット「IKr:0.0,IK1:0.20,IKs:1.00,・・・・」を読み出す。   First, the parameter set selection unit 102 first selects the biological parameter set “IKr: 0.0, IK1: 0.20, IKs: 1.00,. ... ”Is read out.

次に、シミュレーション実行部103は、パラメータセット選択部102が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得て、出力する。   Next, the simulation execution unit 103 receives one biological parameter set selected by the parameter set selection unit 102, simulates the heart activity, and sets action potential information, which is information indicating the heart action potential, for a predetermined time. Obtain and output at intervals.

次に、定常状態判断部104は、シミュレーション実行部103におけるシミュレーション結果の2以上の活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断し、定常状態になった場合の活動電位情報を得る。この定常状態の活動電位情報をグラフで表示した図は、図12と類似した形状を有する。   Next, the steady state determination unit 104 determines whether or not the activity state of the heart to be simulated has become a steady state from the change in two or more action potential information of the simulation result in the simulation execution unit 103, and enters the steady state. Action potential information in the case of becoming. The graph in which the action potential information in the steady state is displayed in a graph has a shape similar to that in FIG.

次に、活動電位情報取得部105は、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合のシミュレーション実行部103の出力である活動電位情報を取り出す。   Next, the action potential information acquisition unit 105 extracts action potential information that is an output of the simulation execution unit 103 when it is determined that the activity state of the heart to be simulated has become a steady state.

なお、図13は、実験活動電位情報のグラフ(Experiment data)と、シミュレーション実行部103の出力である活動電位情報(Simulation)のグラフを重ねた図である。図13の縦軸は電位(mV)、横軸は時間(msec)である。   FIG. 13 is a diagram in which a graph of experimental action potential information (Experiment data) and a graph of action potential information (Simulation) that is an output of the simulation execution unit 103 are overlapped. In FIG. 13, the vertical axis represents potential (mV) and the horizontal axis represents time (msec).

次に、前処理部107は、メモリ上に、実験活動電位情報格納部106の実験活動電位情報を読み込み、前処理を行う。つまり、前処理部107のスケーリング手段1071は、活動電位情報取得部105が取得したシミュレーション結果の活動電位情報が示す電位の静止膜電位の平均値(VSRMP)、および最大値(VSH)を、活動電位情報を構成する値から取得する。そして、スケーリング手段1071は、実験活動電位の情報のうちの静止膜電位の平均値(VERMP)、および最大値(VEH)を取得する。次に、スケーリング手段1071は、実験活動電位の情報の最大値(VEH)を最大値(VSH)に、静止膜電位の平均値(VERMP)を静止膜電位の平均値(VSRMP)に変更する。スケーリング手段1071は、最大値、静止膜電位が実験活動電位の値に合致するように、他の点のデータも、スケーリングする。その結果、図14に示すように、実験活動電位情報の電位幅が、シミュレーション結果の活動電位情報の電位幅と同じになる。スケーリング処理により、活動電位の最大振幅をシミュレーションに合うように実験データ(Experiment data)を縦方向にスケーリングでき、適切な相違度の算出が可能となる。図14の縦軸は電位(mV)、横軸は時間(msec)である。 Next, the preprocessing unit 107 reads the experimental action potential information in the experimental action potential information storage unit 106 into the memory and performs preprocessing. That is, the scaling means 1071 of the preprocessing unit 107 calculates the average value (V SRMP ) and the maximum value (V SH ) of the potential of the resting membrane potential indicated by the action potential information of the simulation result acquired by the action potential information acquisition unit 105. The action potential information is acquired from the value. Then, the scaling means 1071 acquires the average value (V ERMP ) and the maximum value (V EH ) of the resting membrane potential among the information on the experimental action potential. Next, the scaling means 1071 sets the maximum value (V EH ) of the experimental action potential information to the maximum value (V SH ), and the average value (V ERMP ) of the resting membrane potential (V SRMP ). Change to The scaling means 1071 also scales the data at other points so that the maximum value, the resting membrane potential matches the value of the experimental action potential. As a result, as shown in FIG. 14, the potential width of the experimental action potential information becomes the same as the potential width of the action potential information of the simulation result. By the scaling process, the experimental data (Experiment data) can be scaled in the vertical direction so that the maximum amplitude of the action potential matches the simulation, and an appropriate difference can be calculated. In FIG. 14, the vertical axis represents potential (mV) and the horizontal axis represents time (msec).

次に、平滑化手段1072は、スケーリング処理を行った実験活動電位情報と、シミュレーション結果の活動電位情報に対して、以下の平滑化処理を行う。つまり、平滑化手段1072は、スケーリング処理を行った実験活動電位情報の全部の点(電位(mV)と時間(ms)からなる情報)に対して、移動平均の値を算出し、その値を、実験活動電位情報の点の値とする。同様に、平滑化手段1072は、シミュレーション結果の活動電位情報の全部の点(電位(mV)と時間(ms)からなる情報)に対して、移動平均の値を算出し、その値を、シミュレーション結果の活動電位情報の点の値とする。図15は、平滑化処理後の活動電位情報を示す。平滑化処理により、実験データのノイズを除去できる。図15は、段階的に移動平均を取ることで、実験データのノイズを除去した結果を示す。上部のライン(a)は、10.0msecの間隔で移動平均をとったデータ群である。また、ラインの一つ外側の帯(b)は、1.0msecの間隔で移動平均をとったデータ群である。また、さらに外側の帯(c)は、0.1msecの間隔で移動平均をとったデータ群である。さらに、(d)は、移動平均を取る前の生データである。   Next, the smoothing unit 1072 performs the following smoothing process on the experimental action potential information subjected to the scaling process and the action potential information obtained as a result of the simulation. That is, the smoothing means 1072 calculates a moving average value for all points (information consisting of potential (mV) and time (ms)) of the experimental action potential information subjected to the scaling process, and calculates the value. The point value of the experimental action potential information. Similarly, the smoothing means 1072 calculates a moving average value for all points (information consisting of potential (mV) and time (ms)) of action potential information as a simulation result, and calculates the value as a simulation. The resulting action potential information points. FIG. 15 shows action potential information after the smoothing process. The noise of the experimental data can be removed by the smoothing process. FIG. 15 shows the result of removing noise from experimental data by taking a moving average stepwise. The upper line (a) is a data group obtained by taking a moving average at intervals of 10.0 msec. The band (b) on the outer side of the line is a data group obtained by taking a moving average at intervals of 1.0 msec. Further, the outer band (c) is a data group obtained by taking a moving average at intervals of 0.1 msec. Further, (d) is raw data before taking a moving average.

以上のスケーリング処理と平滑化処理が完了した際の実験活動電位波形の薬物投与前(Before)と薬物投与後(After)の波形を図16に示す。図16の縦軸は電位(mV)、横軸は時間(msec)である。   FIG. 16 shows the waveforms of the experimental action potential waveform before the drug administration (Before) and after the drug administration (After) when the above scaling process and smoothing process are completed. In FIG. 16, the vertical axis represents potential (mV) and the horizontal axis represents time (msec).

次に、相違度算出部108は、シミュレーション結果であり、取得した活動電位情報と、前処理を行った結果である実験活動電位情報との相違度を、以下のようにして算出する。   Next, the dissimilarity calculation unit 108 calculates the dissimilarity between the acquired action potential information, which is a simulation result, and the experimental action potential information, which is the result of preprocessing, as follows.

まず、相違度算出部108は、図示しない記録媒体に格納されている相違度の演算式の情報を読み出す。ここでは、相違度の算出式を、例えば、数式1である、とする。また、図17は、相違度を算出する算出式とその元情報の対応を示す図であり、相違度の概念を示す図である。
First, the dissimilarity calculation unit 108 reads out information on the arithmetic expression for the dissimilarity stored in a recording medium (not shown). Here, it is assumed that the equation for calculating the degree of difference is, for example, Equation 1. FIG. 17 is a diagram showing the correspondence between the calculation formula for calculating the difference and the original information, and is a diagram showing the concept of the difference.

数式1において、パラメータA,B,Cは、重み付けの係数であり、通常、正の値である。また、パラメータA,Bがそれぞれかかっている第1項、第2項は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報との距離である絶対値差情報を算出する項である。また、第1項は、静止膜電位(RMP)の距離である静止膜距離情報を算出する項である。第2項は、再分極相の距離である再分極相距離情報を算出する項である。また、Cがかかっている第3項は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報との距離を規格化して算出される変化差情報を算出する項である。   In Equation 1, parameters A, B, and C are weighting coefficients, and are usually positive values. Also, the first and second terms to which the parameters A and B are applied are terms for calculating absolute value difference information, which is the distance between the action potential information of the simulation result and the experimental action potential information. The first term is a term for calculating resting membrane distance information which is a distance of resting membrane potential (RMP). The second term is a term for calculating repolarization phase distance information that is the distance of the repolarization phase. The third term on which C is applied is a term for calculating change difference information calculated by normalizing the distance between the action potential information of the simulation result and the experimental action potential information.

また、数式1において、RMPmodelは、シミュレーション結果の活動電位情報のうちの静止膜電位(RMP)の平均値であり、RMPexpは、実験活動電位情報のうちの静止膜電位(RMP)の平均値であることは好適である。
また、数式1において、Vmmodelはシミュレーション結果の活動電位、Vmexpは実験活動電位情報が有する活動電位である。また、phase2とは、活動電位の膜電位が最大値に達した点(時間と膜電位)のことを示す。phase3とは、活動電位の膜電位が最大値となった点(Phase2の開始点)から静止膜電位にまで再分極(静止膜電位に近づく)しきる点(Phase3の終了点)を示す。従って、数式1の第2項のPhase2からPhase3までのVmの絶対値差情報の和を計算するとは、Phase2の開始点からPhase3の終了点までに含まれる活動電位情報(時間、膜電位)の絶対値差情報を計算することをさす。
さらに、数式1において、dVm/dtmodelは、Vmmodelを時間微分した値、dVm/dtexpは、Vmexpを時間微分した値である。
In Equation 1, RMP model is an average value of resting membrane potential (RMP) in action potential information of simulation results, and RMP exp is an average of resting membrane potential (RMP) in experimental action potential information. A value is preferred.
In Equation 1, Vm model is the action potential of the simulation result, and Vm exp is the action potential of the experimental action potential information. Phase 2 indicates the point (time and membrane potential) at which the membrane potential of the action potential reaches the maximum value. Phase 3 indicates a point (phase 3 end point) where repolarization (approaching the resting membrane potential) can be completed from the point where the membrane potential of the action potential reaches the maximum value (starting point of Phase 2) to the resting membrane potential. Therefore, calculating the sum of the absolute value difference information of Vm from Phase 2 to Phase 3 in the second term of Equation 1 means that the action potential information (time, membrane potential) included from the start point of Phase 2 to the end point of Phase 3 It means calculating absolute value difference information.
Furthermore, in Formula 1, dVm / dt model is a value obtained by differentiating Vm model with respect to time, and dVm / dt exp is a value obtained by differentiating Vm exp with respect to time.

そして、絶対値差情報取得手段1081は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報を、数式1の第1項、および第2項に入力し、絶対値差情報を算出し、記録媒体に一時格納する。かかる処理の詳細は、図4のフローチャートで述べた通りである。次に、変化差情報取得手段1082は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報を、数式1の第3項に入力し、変化差情報を算出し、記録媒体に一時格納する。   Then, the absolute value difference information acquisition means 1081 inputs the action potential information of the simulation result and the experimental action potential information into the first term and the second term of Equation 1, calculates the absolute value difference information, and the recording medium Temporarily store in. The details of this processing are as described in the flowchart of FIG. Next, the change difference information acquisition unit 1082 inputs the action potential information of the simulation result and the experimental action potential information into the third term of Formula 1, calculates the change difference information, and temporarily stores it in the recording medium.

そして、相違度算出部108は、数式1の第1項、第2項および第3項の演算結果を記録媒体から読み出し、それらの和を算出し、相違度を得る。相違度は、値が小さいほど、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報が類似していることとなる。   Then, the dissimilarity calculation unit 108 reads out the calculation results of the first term, the second term, and the third term of Equation 1 from the recording medium, calculates their sum, and obtains the dissimilarity. The smaller the difference is, the more similar the action potential information of the simulation result and the experimental action potential information are.

次に、許容パラメータセット決定部109は、算出した相違度を用いて、選択した一の生体パラメータセット(図11の「ID=1」の生体パラメータセット)が許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。許容パラメータセット決定部109は、応答曲面法を用いて決定係数を算出し、その決定係数が許容範囲にあるかどうかで、生体パラメータセットが許容範囲内であるか否かを決定することが好適である。なお、応答曲面法を用いる場合、生体パラメータセット格納部101に格納されている生体パラメータセットとその相違度(相違度算出部108で算出した相違度)の組が2組以上、応答曲面法を計算するために必要となる。また、応用曲面法を用いれば、応答曲面法の計算結果として、最適解と予測される生体パラメータセットを算出することができる点好適である。   Next, the allowable parameter set determination unit 109 is a biological parameter set in which the selected one biological parameter set (the biological parameter set of “ID = 1” in FIG. 11) is within the allowable range using the calculated degree of difference. Determine whether or not. Preferably, the allowable parameter set determination unit 109 calculates a determination coefficient using the response surface method, and determines whether the biological parameter set is within the allowable range based on whether the determination coefficient is within the allowable range. It is. When the response surface method is used, there are two or more pairs of the biological parameter set stored in the biological parameter set storage unit 101 and the degree of difference (difference calculated by the difference degree calculation unit 108). Necessary to calculate. Further, if the applied curved surface method is used, it is preferable that a biological parameter set predicted as an optimal solution can be calculated as a calculation result of the response curved surface method.

そして、許容パラメータセット出力部111は、許容範囲にある生体パラメータセットを出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示や、記録媒体への蓄積や、外部装置への送信等の概念を含む。   Then, the allowable parameter set output unit 111 outputs a biological parameter set within the allowable range. Here, the output includes concepts such as display on a display, storage in a recording medium, and transmission to an external device.

次に、生体パラメータ決定装置は、図11の「ID=2」以降の生体パラメータセットに対して、上記と同様の処理を行い、許容範囲にある生体パラメータセットを得る。   Next, the biological parameter determination apparatus performs the same process as described above on the biological parameter set after “ID = 2” in FIG. 11 to obtain a biological parameter set in an allowable range.

なお、上記具体例において、許容範囲にある生体パラメータセットを選択する場合、候補となる全生体パラメータセットを処理したが、図6や図9に示すパラメータ選択方法(単純2分割法や範囲縮小法)により、効率的に最適な生体パラメータセットを取得するようにしても良い。   In the above specific example, when selecting a biological parameter set within the allowable range, all candidate biological parameter sets are processed. However, the parameter selection method (simple bisection method or range reduction method shown in FIGS. 6 and 9) is used. ) To obtain an optimal biological parameter set efficiently.

以上、本実施の形態によれば、動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報から、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   As described above, according to this embodiment, a biological parameter set can be obtained with high accuracy from experimental action potential information that is action potential information as a result of animal experiments.

また、本実施の形態によれば、応答曲面法を用いて一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定するので、人手を煩わすことなく、容易に、高速に、かつ精度高く生体パラメータセットを得ることができる。   Further, according to the present embodiment, since it is determined whether or not one biological parameter set is an acceptable biological parameter set by using the response surface method, it is possible to easily and quickly perform the operation without bothering humans. In addition, a biological parameter set can be obtained with high accuracy.

なお、本実施の形態において、相違度を算出する場合に、活動電位情報の時間微分(dVm/dt)の情報を用いた。これは、活動電位情報の時間微分(dVm/dt)の情報は、各電流系の変化により特徴的な変化を示す(図18)ことから、薬物による活動電位波形変化を入力として、投与した薬剤の各電流系への直接的な影響を評価することが可能となるからである。なお、図18は、各チャネルのパラメータを0−200%まで変化させた場合のdVm/dt波形変化を示す。具体的には、図18(a)は、生体パラメータ「ICaL」のdVm/dt波形変化、図18(b)は、生体パラメータ「IKr」のdVm/dt波形変化、図18(c)は、生体パラメータ「IK1」のdVm/dt波形変化、図18(d)は、生体パラメータ「IKs」のdVm/dt波形変化を示す。   In the present embodiment, the time differentiation (dVm / dt) information of the action potential information is used when calculating the degree of difference. This is because the information of the time derivative (dVm / dt) of action potential information shows a characteristic change due to the change of each current system (FIG. 18). This is because it is possible to evaluate the direct influence on each current system. FIG. 18 shows changes in the dVm / dt waveform when the parameters of each channel are changed from 0 to 200%. Specifically, FIG. 18A shows the change in the dVm / dt waveform of the biological parameter “ICaL”, FIG. 18B shows the change in the dVm / dt waveform of the biological parameter “IKr”, and FIG. The dVm / dt waveform change of the biological parameter “IK1”, FIG. 18D shows the dVm / dt waveform change of the biological parameter “IKs”.

また、本実施の形態における生体パラメータ決定装置を利用し、薬物投入前の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得し、かつ、薬物投入後の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得すれば、薬物投入の効果や副作用を定量的に得ることができる。なお、薬物投入の効果は、薬物投入前後の生体パラメータセットの差から求められる。   Further, using the biological parameter determination device in the present embodiment, if the biological parameter set is obtained from the action potential information before drug injection, and the biological parameter set is obtained from the action potential information after drug injection, The effects and side effects of drug input can be obtained quantitatively. Note that the effect of drug injection is obtained from the difference in biological parameter set before and after drug injection.

さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをCD−ROMなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における生体パラメータ決定装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、格納している2組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択ステップと、当該パラメータセット選択ステップで選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を得るシミュレーション実行ステップと、前記シミュレーション実行ステップにおける出力である活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する定常状態判断ステップと、前記定常状態判断ステップでシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合の前記シミュレーション実行ステップにおける出力である活動電位情報を取得する活動電位情報取得ステップと、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報と、格納している実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出ステップと、前記相違度算出ステップで算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定ステップと、前記許容パラメータセット決定ステップで前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御ステップと、前記許容パラメータセット決定ステップで前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力ステップを実行させるためのプログラム、である。   Furthermore, the processing in the present embodiment may be realized by software. Then, this software may be distributed by software download or the like. Further, this software may be recorded on a recording medium such as a CD-ROM and distributed. This also applies to other embodiments in this specification. In addition, the software which implement | achieves the biological parameter determination apparatus in this Embodiment is the following programs. That is, the program stores a parameter set selection step for selecting one biological parameter set from two or more biological parameter sets stored in the computer, and one biological parameter set selected in the parameter set selection step. From the simulation execution step of obtaining the action potential information, which is information indicating the action potential of the heart, and the change in the action potential information that is the output in the simulation execution step. Output in the simulation execution step when it is determined in the steady state determination step that the activity state of the heart to be simulated is in the steady state. Life Action potential information acquisition step for acquiring potential information, action potential information acquired in the action potential information acquisition step, difference calculation step for calculating a difference between stored experimental action potential information, and the difference Using the degree of difference calculated in the calculating step, an allowable parameter set determining step for determining whether or not the one biological parameter set is a biological parameter set in an allowable range; and A control step for instructing the parameter set selection unit to select one biological parameter set from unselected biological parameter sets when it is determined that the biological parameter set is not within an allowable range; and In the allowable parameter set determining step, the one biological parameter set is permitted. If it is determined that the biological parameter set in the range, a program, for executing the allowable parameter set output step of outputting the biological parameter set of the one.

また、上記プログラムにおける前記相違度算出ステップは、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する絶対値差情報取得ステップと、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する変化差情報取得ステップと、前記絶対値差情報および前記変化差情報を用いて、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出ステップを具備することは好適である。   The difference calculation step in the program is information relating to a difference between an action potential value indicated by the action potential information acquired in the action potential information acquisition step and an action potential value indicated by the experimental action potential information. Absolute value difference information acquisition step for acquiring absolute value difference information, action potential change value indicated by action potential information acquired in action potential information acquisition step, and action potential change value indicated by experimental action potential information A change difference information acquisition step for acquiring change difference information that is information relating to a difference between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit using the absolute value difference information and the change difference information, and the experiment. It is preferable to include a difference degree calculating step for calculating a difference degree from the action potential information.

また、上記プログラムは、コンピュータに、前記実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い新たな実験活動電位情報を得る前処理ステップをさらに実行させ、前記相違度算出ステップは、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報と、前記前処理ステップで得た実験活動電位情報との相違度を算出することは好適である。   The program further causes a computer to perform a preprocessing that is a process of removing noise from the experimental action potential information to obtain new experimental action potential information, and the difference degree calculating step includes: It is preferable to calculate the difference between the action potential information acquired in the action potential information acquisition step and the experimental action potential information acquired in the preprocessing step.

また、上記プログラムにおける前処理ステップは、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す電位の最大値と前記実験活動電位情報が示す電位の最大値が合致するように、前記実験活動電位情報が示す電位の値をスケーリングするスケーリングステップを具備することは好適である。   In the preprocessing step in the program, the experimental action potential is set such that the maximum value of the potential indicated by the action potential information acquired in the action potential information acquisition step matches the maximum value of the potential indicated by the experimental action potential information. It is preferable to provide a scaling step for scaling the potential value indicated by the information.

また、上記プログラムにおける前処理ステップは、前記実験活動電位情報が示す電位の値に対して、移動平均を算出し、当該算出した移動平均の値を新たな実験活動電位情報が示す電位の値とする平滑化ステップを具備することは好適である。   In the preprocessing step in the program, a moving average is calculated for the potential value indicated by the experimental action potential information, and the calculated moving average value is used as a potential value indicated by the new experimental action potential information. It is preferable to include a smoothing step.

また、上記プログラムにおける前記パラメータセット選択ステップは、前記2組以上の生体パラメータセットを構成する1以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該1以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する探索範囲決定ステップと、前記探索範囲決定ステップで決定した探索空間に存在する1組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択するパラメータセット選択ステップを具備することは好適である。   In addition, the parameter set selection step in the program limits the range of the one or more parameters using a range of values of the one or more parameters that constitute the two or more sets of biological parameter sets. A search range determining step for determining a search space having the information of the selected range, and a parameter set selecting step for selecting one parameter set from one or more parameter sets existing in the search space determined in the search range determination step It is suitable to have.

また、上記プログラムにおける前記探索範囲決定ステップは、前回の探索範囲を構成するn個のパラメータの値の範囲を2分割し、当該2分割したn個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する2個の探索範囲を取得し、当該2個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆくことは好適である。 Further, the search range determining step in the above program divides the value range of n parameters constituting the previous search range into two, and 2 n having a value range of the combination of the n parameters divided into two. The search range is acquired and the search range having the parameter set with the smallest difference among the representative parameter sets of the 2 n search ranges is set as the previous search range, and the search range is narrowed. That is preferred.

また、上記プログラムにおける前記探索範囲決定ステップは、前回の2以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、前記2以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、前記各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆくことは好適である。   Further, the search range determination step in the program holds information on the value ranges of the parameters constituting the previous two or more parameter sets, and the most different degree of difference among the previous two or more parameter sets. Centering on a small parameter set, it is preferable to narrow the search range by setting a half of the range of each parameter value as the next search range.

また、上記プログラムにおける前記許容パラメータセット決定ステップは、前記相違度算出ステップで算出した相違度に対して、応答曲面法を用いて前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定することは好適である。さらに応答曲面法から算出された最適解と予測される生体パラメータセットを選択しても良い。   Further, in the program, whether the allowable parameter set determination step is a biological parameter set in which the one biological parameter set is within an allowable range using a response surface method with respect to the difference calculated in the difference calculation step. It is preferred to determine whether or not. Furthermore, an optimal solution calculated from the response surface method and a predicted biological parameter set may be selected.

また、図19は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の生体パラメータ決定装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図19は、このコンピュータシステム340の概観図であり、図20は、コンピュータシステム340のブロック図である。   FIG. 19 shows the external appearance of a computer that executes the program described in this specification and realizes the biological parameter determination device according to various embodiments described above. The above-described embodiments can be realized by computer hardware and a computer program executed thereon. FIG. 19 is an overview diagram of the computer system 340, and FIG. 20 is a block diagram of the computer system 340.

図19において、コンピュータシステム340は、FD(Flexible Disk)ドライブ、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)ドライブを含むコンピュータ341と、キーボード342と、マウス343と、モニタ344と、マイク345とを含む。   In FIG. 19, a computer system 340 includes a computer 341 including a FD (Flexible Disk) drive and a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory) drive, a keyboard 342, a mouse 343, a monitor 344, and a microphone 345. .

図20において、コンピュータ341は、FDドライブ3411、CD−ROMドライブ3412に加えて、CPU(Central Processing Unit)3413と、CPU3413、CD−ROMドライブ3412及びFDドライブ3411に接続されたバス3414と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのROM(Read−Only Memory)3415と、CPU3413に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのRAM(Random Access Memory)3416と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク3417とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ341は、さらに、LANへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。   In FIG. 20, in addition to the FD drive 3411 and the CD-ROM drive 3412, the computer 341 includes a CPU (Central Processing Unit) 3413, a bus 3414 connected to the CPU 3413, the CD-ROM drive 3412, and the FD drive 3411, and a boot. A ROM (Read-Only Memory) 3415 for storing a program such as an up program, and a RAM (Random Access Memory) connected to the CPU 3413 for temporarily storing instructions of an application program and providing a temporary storage space 3416 and a hard disk 3417 for storing application programs, system programs, and data. Although not shown here, the computer 341 may further include a network card that provides connection to the LAN.

コンピュータシステム340に、上述した実施の形態の生体パラメータ決定装置の機能を実行させるプログラムは、CD−ROM3501、またはFD3502に記憶されて、CD−ROMドライブ3412またはFDドライブ3411に挿入され、さらにハードディスク3417に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ341に送信され、ハードディスク3417に記憶されても良い。プログラムは実行の際にRAM3416にロードされる。プログラムは、CD−ROM3501、FD3502またはネットワークから直接、ロードされても良い。   A program that causes the computer system 340 to execute the function of the biological parameter determination apparatus according to the above-described embodiment is stored in the CD-ROM 3501 or the FD 3502, inserted into the CD-ROM drive 3412 or the FD drive 3411, and further the hard disk 3417. May be transferred to. Alternatively, the program may be transmitted to the computer 341 via a network (not shown) and stored in the hard disk 3417. The program is loaded into the RAM 3416 at the time of execution. The program may be loaded directly from the CD-ROM 3501, the FD 3502, or the network.

プログラムは、コンピュータ341に、上述した実施の形態の生体パラメータ決定装置の機能を実行させるオペレーティングシステム(OS)、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能(モジュール)を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム340がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。   The program does not necessarily include an operating system (OS), a third-party program, or the like that causes the computer 341 to execute the function of the biological parameter determination device according to the above-described embodiment. The program only needs to include an instruction portion that calls an appropriate function (module) in a controlled manner and obtains a desired result. How the computer system 340 operates is well known and will not be described in detail.

また、上記各実施の形態において、各処理(各機能)は、単一の装置(システム)によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。   In each of the above embodiments, each process (each function) may be realized by centralized processing by a single device (system), or by distributed processing by a plurality of devices. May be.

以上のように、本発明にかかる生体パラメータ決定装置は、精度高く生体パラメータセットを得ることができるという効果を有し、薬物投入の効果や副作用を推定する装置の前処理を行う生体パラメータ決定装置等として有用である。   As described above, the biological parameter determination device according to the present invention has an effect that a biological parameter set can be obtained with high accuracy, and performs the preprocessing of the device for estimating the effect of drug injection and side effects. Useful as such.

実施の形態における生体パラメータ決定装置のブロック図Block diagram of biological parameter determination apparatus in embodiment 同生体パラメータ決定装置の動作について説明するフローチャートA flowchart for explaining the operation of the biological parameter determination device 同前処理の動作について説明するフローチャートFlow chart for explaining the operation of the pre-process 同相違度算出処理について説明するフローチャートFlow chart explaining the difference calculation processing 同単純2分割法の概念図Conceptual diagram of the simple bisection method 同単純2分割法について説明するフローチャートFlow chart explaining the simple bisection method 同最適解を得るアルゴリズムについて説明するフローチャートFlow chart explaining the algorithm for obtaining the optimal solution 同範囲縮小法の概念図Conceptual diagram of the same range reduction method 同範囲縮小法について説明するフローチャートFlowchart explaining the same range reduction method 同生体パラメータの情報の例を示す図The figure which shows the example of the information of the same body parameter 同生体パラメータセット管理表を示す図The figure which shows the same body parameter set management table 同実験活動電位情報のグラフを示す図Figure showing a graph of the experimental action potential information 同実験活動電位情報のグラフとシミュレーション結果の活動電位情報のグラフを重ねた図The graph of the action potential information graph of the experiment and the action potential information graph of the simulation result 同スケーリング処理結果を示す図The figure which shows the same scaling processing result 同平滑化処理結果を示す図The figure which shows the same smoothing processing result 同前処理の前後の波形を示す図Diagram showing waveforms before and after the same preprocessing 同相違度を算出する算出式とその概念を示す図The figure which shows the calculation formula which calculates the difference degree, and the concept 同各チャネルのパラメータを0−200%まで変化させた場合のdVm/dt波形変化を示す図The figure which shows the dVm / dt waveform change when the parameter of each channel is changed from 0 to 200% 同生体パラメータ決定装置を実現するコンピュータの外観図External view of a computer realizing the same biological parameter determination device 同生体パラメータ決定装置を実現するコンピュータシステムのブロック図Block diagram of a computer system that implements the biological parameter determination device

符号の説明Explanation of symbols

101 生体パラメータセット格納部
102 パラメータセット選択部
103 シミュレーション実行部
104 定常状態判断部
105 活動電位情報取得部
106 実験活動電位情報格納部
107 前処理部
108 相違度算出部
109 許容パラメータセット決定部
110 制御部
111 許容パラメータセット出力部
1021 探索範囲決定手段
1022 パラメータセット選択手段
1071 スケーリング手段
1072 平滑化手段
1081 絶対値差情報取得手段
1082 変化差情報取得手段
1083 相違度算出手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 Biometric parameter set storage part 102 Parameter set selection part 103 Simulation execution part 104 Steady state judgment part 105 Action potential information acquisition part 106 Experimental action potential information storage part 107 Preprocessing part 108 Dissimilarity calculation part 109 Permissible parameter set determination part 110 Control Unit 111 allowable parameter set output unit 1021 search range determination unit 1022 parameter set selection unit 1071 scaling unit 1072 smoothing unit 1081 absolute value difference information acquisition unit 1082 change difference information acquisition unit 1083 difference degree calculation unit

Claims (15)

生体のパラメータである生体パラメータを1以上有する生体パラメータセットを2組以上格納している生体パラメータセット格納部と、
前記2組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択部と、
当該パラメータセット選択部が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を得るシミュレーション実行部と、
前記活動電位情報を取得する活動電位情報取得部と、
動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報を格納している実験活動電位情報格納部と、
前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出部と、
前記相違度算出部が算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定部と、
前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御部と、
前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力部を具備する生体パラメータ決定装置。
A biological parameter set storage unit that stores two or more biological parameter sets having one or more biological parameters that are biological parameters;
A parameter set selection unit for selecting one biological parameter set from the two or more biological parameter sets;
A simulation execution unit that inputs one biological parameter set selected by the parameter set selection unit, simulates the activity of the heart, and obtains action potential information that is information indicating the action potential of the heart;
An action potential information acquisition unit for acquiring the action potential information;
An experimental action potential information storage unit storing experimental action potential information which is action potential information of the result of animal experiments;
The difference calculation unit that calculates the difference between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and the experimental action potential information;
An allowable parameter set determination unit that determines whether the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range, using the difference calculated by the difference calculation unit;
When the allowable parameter set determination unit determines that the one biological parameter set is not a biological parameter set within an allowable range, the biological parameter set is selected from the unselected biological parameter sets by the parameter set selection unit. A control unit instructing to
When the allowable parameter set determining unit determines that the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range, the biological parameter determining device includes an allowable parameter set output unit that outputs the one biological parameter set. .
前記シミュレーション実行部の出力である活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する定常状態判断部をさらに具備し、
前記活動電位情報取得部は、
前記定常状態判断部がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合の前記シミュレーション実行部の出力である活動電位情報を取得する請求項1記載の生体パラメータ決定装置。
Further comprising a steady state determination unit that determines whether or not the activity state of the heart to be simulated has become a steady state from a change in action potential information that is an output of the simulation execution unit;
The action potential information acquisition unit
2. The biological parameter determination device according to claim 1, wherein the steady state determination unit acquires action potential information that is an output of the simulation execution unit when it is determined that the activity state of the heart to be simulated has become a steady state.
前記相違度算出部は、
前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する絶対値差情報取得手段と、
前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する変化差情報取得手段と、
前記絶対値差情報および前記変化差情報を用いて、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出手段を具備する請求項1または請求項2記載の生体パラメータ決定装置。
The difference calculation unit
Absolute value difference information acquisition for acquiring absolute value difference information, which is information regarding the difference between the action potential value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and the action potential value indicated by the experimental action potential information. Means,
A change difference for acquiring change difference information, which is information relating to a difference between an action potential change value indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and an action potential change value indicated by the experimental action potential information. Information acquisition means;
The dissimilarity calculating means for calculating a dissimilarity between the action potential information acquired by the action potential information acquiring unit and the experimental action potential information using the absolute value difference information and the change difference information. Or the biological parameter determination apparatus of Claim 2.
前記実験活動電位情報格納部に格納されている実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い新たな実験活動電位情報を得る前処理部をさらに具備し、
前記相違度算出部は、
前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記前処理部が得た実験活動電位情報との相違度を算出する請求項1から請求項3いずれか記載の生体パラメータ決定装置。
A pre-processing unit that obtains new experimental action potential information by performing pre-processing that is a process for removing noise with respect to the experimental action potential information stored in the experimental action potential information storage unit;
The difference calculation unit
The biological parameter determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein a degree of difference between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and the experimental action potential information acquired by the preprocessing unit is calculated.
前記前処理部は、
前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報が示す電位の最大値と前記実験活動電位情報が示す電位の最大値が合致するように、前記実験活動電位情報が示す電位の値をスケーリングするスケーリング手段を具備する請求項4記載の生体パラメータ決定装置。
The pre-processing unit is
Scaling that scales the value of the potential indicated by the experimental action potential information so that the maximum value of the potential indicated by the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit matches the maximum value of the potential indicated by the experimental action potential information. The biological parameter determination apparatus according to claim 4, further comprising means.
前記前処理部は、
前記実験活動電位情報が示す電位の値に対して、移動平均を算出し、当該算出した移動平均の値を新たな実験活動電位情報が示す電位の値とする平滑化手段を具備する請求項4または請求項5記載の生体パラメータ決定装置。
The pre-processing unit is
5. A smoothing unit is provided for calculating a moving average with respect to a potential value indicated by the experimental action potential information and setting the calculated moving average value as a potential value indicated by new experimental action potential information. Or the biological parameter determination apparatus of Claim 5.
前記パラメータセット選択部は、
前記2組以上の生体パラメータセットを構成する1以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該1以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する探索範囲決定手段と、
前記探索範囲決定手段が決定した探索空間に存在する1組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択するパラメータセット選択手段を具備する請求項1記載の生体パラメータ決定装置。
The parameter set selector is
A search for limiting a range of each of the one or more parameters using a range of values of the one or more parameters constituting the two or more sets of biological parameters, and determining a search space having information on the limited range A range determination means;
The biological parameter determination apparatus according to claim 1, further comprising parameter set selection means for selecting one parameter set from one or more parameter sets existing in the search space determined by the search range determination means.
前記探索範囲決定手段は、
前回の探索範囲を構成するn個のパラメータの値の範囲を2分割し、当該2分割したn個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する2個の探索範囲を取得し、当該2個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく請求項7記載の生体パラメータ決定装置。
The search range determining means includes
The range of values of n parameters constituting the previous search range is divided into two, to get the 2 n pieces of search range having a range of values of the combination of the two split the n parameters, the 2 n pieces The biological parameter determination device according to claim 7, wherein the search range is narrowed by using, as a previous search range, a search range having a parameter set with the smallest difference among the representative parameter sets of each search range.
前記探索範囲決定手段は、
前回の2以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、前記2以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、前記各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく請求項7記載の生体パラメータ決定装置。
The search range determining means includes
It holds information on the range of values of each parameter constituting the previous two or more parameter sets. Among the two or more parameter sets, the parameter set having the smallest degree of difference in the previous time is used as the center. The biological parameter determination apparatus according to claim 7, wherein the search range is narrowed by setting a half of the value range as a next search range.
前記許容パラメータセット決定部は、
前記相違度算出部が算出した相違度に対して、応答曲面法を用いて前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する請求項1から請求項9いずれか記載の生体パラメータ決定装置。
The allowable parameter set determination unit includes:
10. Any one of claims 1 to 9, wherein a response surface method is used to determine whether or not the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range for the difference calculated by the difference calculation unit. Or a biological parameter determination device.
コンピュータに、
格納している2組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択ステップと、
当該パラメータセット選択ステップで選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を得るシミュレーション実行ステップと、
前記シミュレーション実行ステップにおける出力である活動電位情報を取得する活動電位情報取得ステップと、
前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報と、格納している実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出ステップと、
前記相違度算出ステップで算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定ステップと、
前記許容パラメータセット決定ステップで前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御ステップと、
前記許容パラメータセット決定ステップで前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力ステップを実行させるためのプログラム。
On the computer,
A parameter set selection step for selecting one biological parameter set from two or more stored biological parameter sets;
A simulation execution step of inputting the one biological parameter set selected in the parameter set selection step, simulating the activity of the heart, and obtaining action potential information that is information indicating the action potential of the heart;
Action potential information acquisition step of acquiring action potential information which is an output in the simulation execution step;
A difference degree calculating step for calculating a difference degree between the action potential information acquired in the action potential information acquisition step and the stored experimental action potential information;
An allowable parameter set determining step for determining whether or not the one biological parameter set is a biological parameter set within an allowable range using the difference calculated in the difference calculating step;
When it is determined in the allowable parameter set determination step that the one biological parameter set is not a biological parameter set within an allowable range, one biological parameter set is selected from the unselected biological parameter sets in the parameter set selection unit A control step instructing to
A program for executing an allowable parameter set output step of outputting the one biological parameter set when the one biological parameter set is determined to be a biological parameter set within an allowable range in the allowable parameter set determination step.
コンピュータに、
前記シミュレーション実行部の出力である活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する定常状態判断ステップをさらに実行させ、
前記活動電位情報取得ステップは、
前記定常状態判断部がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合の前記シミュレーション実行部の出力である活動電位情報を取得する請求項11記載のプログラム。
On the computer,
From the change in action potential information that is the output of the simulation execution unit, a steady state determination step for determining whether or not the activity state of the heart to be simulated has become a steady state is further executed,
The action potential information acquisition step includes
12. The program according to claim 11, wherein the steady state determination unit acquires action potential information that is an output of the simulation execution unit when it is determined that the activity state of the heart to be simulated has become a steady state.
前記相違度算出ステップは、
前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する絶対値差情報取得ステップと、
前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する変化差情報取得ステップと、
前記絶対値差情報および前記変化差情報を用いて、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出ステップを具備する請求項11または請求項12記載のプログラム。
The difference calculation step includes
Absolute value difference information acquisition for acquiring absolute value difference information, which is information regarding the difference between the action potential value indicated by the action potential information acquired in the action potential information acquisition step and the action potential value indicated by the experimental action potential information. Steps,
A change difference for obtaining change difference information, which is information relating to a difference between the action potential change value indicated by the action potential information acquired in the action potential information acquisition step and the action potential change value indicated by the experimental action potential information. An information acquisition step;
The dissimilarity calculating step of calculating a dissimilarity between the action potential information acquired by the action potential information acquisition unit and the experimental action potential information using the absolute value difference information and the change difference information. Or the program of Claim 12.
コンピュータに、
前記実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い新たな実験活動電位情報を得る前処理ステップをさらに実行させ、
前記相違度算出ステップは、
前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報と、前記前処理ステップで得た実験活動電位情報との相違度を算出する請求項11から請求項13いずれか記載のプログラム。
On the computer,
A pre-processing step for obtaining new experimental action potential information by performing pre-processing that is a process for removing noise with respect to the experimental action potential information;
The difference calculation step includes
The program according to any one of claims 11 to 13, wherein the degree of difference between the action potential information acquired in the action potential information acquisition step and the experimental action potential information acquired in the preprocessing step is calculated.
前記パラメータセット選択ステップは、
前記2組以上の生体パラメータセットを構成する1以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該1以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する探索範囲決定ステップと、
前記探索範囲決定ステップで決定した探索空間に存在する1組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択するパラメータセット選択ステップを具備する請求項11記載のプログラム。
The parameter set selection step includes:
A search for limiting a range of each of the one or more parameters using a range of values of the one or more parameters constituting the two or more sets of biological parameters, and determining a search space having information on the limited range A range determination step;
The program according to claim 11, further comprising a parameter set selection step of selecting one parameter set from one or more parameter sets existing in the search space determined in the search range determination step.
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