JP2018000952A - 実時間信号分割及び基準点整列フレームワークを提供するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】生体信号の正確なビート検出を可能にする実時間信号分割（セグメンテーション）及び基準点整列フレームワークを提供するシステムを提供する。
【解決手段】センサ１２２は使用者から第１信号を獲得するように構成され、診断プロセッサは第１信号を前処理して第２信号を生成し、第２信号を分割して第１、第２信号セグメントを形成し、第１、第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定し、特徴整列のために、第２信号セグメントの基準点の隣接点を第１信号セグメントの基準点にマッチさせ、特徴整列の結果を使用して第３信号を提供する。
【選択図】図２

Description

本発明は使用者の生体信号の測定に係り、さらに具体的には、実時間信号分割（ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｓｉｇｎａｌ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）及び基準点整列フレームワーク（ｆｉｄｕｃｉａｌ ｐｏｉｎｔｓ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）を提供するシステム及び方法に係る。

携帯用電子機器においては何れの場合にも、生体信号をモニタする着用型（ｗｅａｒａｂｌｅ）センサ装置が望む生体信号を正確に検出することが望ましい。しかし、使用者の動き、検出された信号の複雑性、及び検出された信号内の雑音は、生体信号の正確な検出を往々にして困難にする。
従来のビート（拍動、ｂｅａｔ）検出方法は通常、多様なタイプの測定センサからの健康測定結果（例えば、心臓拍動、呼吸数）を決定するのに使用される。この測定センサは、例えばＢＣＧ（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ、心弾動図）信号、ＰＰＧ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ、光電式容積脈波図）信号、ＥＣＧ（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ、心電図）信号、ＧＳＲ（ｇａｌｖａｎｉｃ ｓｋｉｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ、電気皮膚反応）信号及び生体インピーダンス信号のような多様なタイプのセンサ信号を測定する。このような従来のビート検出方法は正確な検出性能を提供できず、雑音が含まれた信号（ｎｏｉｚｙ＿ｓｉｇｎａｌ、以下、「雑音信号」という）上の特徴点（ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓ）を高い信頼度をもって識別できない。

米国特許出願１４／９２８，０７２ 米国特許出願１５／１６８，５３１

本発明の目的は、生体信号の正確なビート検出を可能にする実時間信号分割（セグメンテーション、ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）及び基準点整列フレームワークを提供するシステム及び方法を提供することにある。

例示的な実施形態は、使用者から少なくとも１つのチャネルを通じて受信された第１信号に対する信号タイプを決定する方法を含み、ここで第１信号は使用者の生体信号である。第２信号は第１信号から提供され、第２信号は第１信号セグメント及び第２信号セグメントを形成するように分割される。

第１信号セグメント及び第２信号セグメントは信号タイプに基づいて処理されて第１信号セグメント及び第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定する。信号タイプが第１タイプである場合、基準点は第１信号セグメント及び第２信号セグメントの各々に対して直接決定される。信号タイプが第２タイプである場合、第１イベント位置は第１信号セグメントから決定され、第１イベント位置は第１信号セグメントに対する基準点として識別される。

第２信号セグメントからの１つ以上の隣接点は第１信号セグメントに対する基準点とマッチングされ、隣接点の中で１つは第１信号セグメントに対する基準点に対応する第２信号セグメントに対する基準点として選択される。その次に、基準点を使用して第３信号が生成される。

他の例示的な実施形態は実行される時、コンピューティングシステムによって動作を制御するようにする機械実行可能命令を格納する非一時的機械読出し可能媒体を含み、前記命令は使用者から少なくとも１つのチャネルを通じて受信された第１信号の信号タイプを決定する。第１信号は使用者の生体信号である。第２信号は第１信号から提供され、第２信号は第１信号と異なるか、或いは第１信号と実質的に同一である。第２信号は第１信号セグメント及び第２信号セグメントを形成するように分割されることができる。その後、第１信号セグメント及び第２信号セグメントは信号タイプに基づいて処理されて第１信号セグメント及び第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定し、第３信号は基準点を使用して生成される。

その他の例示的な実施形態は使用者から第１信号を獲得するように構成された少なくとも１つのセンサを含むシステムを含み、ここで、センサは少なくとも１つのチャネルを有し、第１信号はチャネルの中で１つのチャネルを通じて受信される。診断プロセッサは第１信号の信号タイプを決定し、第１信号から第２信号を提供し、第１信号セグメント及び第２信号セグメントを形成するように第２信号を分割し、信号タイプに基づいて、第１信号セグメント及び第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定する。

信号タイプが第１タイプである場合、診断プロセッサは第１信号セグメント及び第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定することができる。信号タイプが第２タイプである場合、診断プロセッサは第１信号セグメントから第１イベント位置を決定し、第１イベント位置を第１信号セグメントに対する基準点として識別することができる。その次に、診断プロセッサは第２信号セグメントからの１つ以上の隣接点を第１信号セグメントに対する基準点にマッチングさせ、前記１つ以上の隣接点の中で１つを前記第１信号セグメントに対する前記基準点に対応する前記第２信号セグメントに対する前記基準点として選択する。第３信号は基準点を使用して生成される。

本発明の他の実施形態は使用者から少なくとも１つのチャネルを通じて第１信号を受信する段階及び前記第１信号に基づいて第２信号を提供する段階を含む方法である。第２信号は複数の信号セグメントを形成するように分割され、少なくとも１つのイベント位置は複数の信号セグメントの各々に対して決定されることができる。複数の信号セグメントの中で隣接する信号セグメントに対する少なくとも１つのイベント位置は特徴整列のためにマッチングされることができ、第３信号は特徴整列の結果を使用して提供される。

説明された一部の実施形態は２つの信号セグメントを有する例であるが、信号セグメントの数は２つを超過することができる。

追加的な様相は提示された例示的な実施形態の以下の説明又は実施形態で説明される。

このような構成を有する本発明の方法及びシステムは、実時間信号分割及び基準点整列フレームワークを提供するので、特に生体信号の正確なビート検出を可能にする。

本発明の一実施形態に係る電子装置を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る電子装置のハイレベルブロック図である。 本発明の一実施形態に係る通信ネットワークの電子装置を示した図面である。

（Ａ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧプロット（ｐｌｏｔ）の例である。 （Ｂ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧプロットの例である。 （Ｃ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧプロットの例である。 （Ｄ）は、本発明の一実施形態に係るＥＣＧプロットの例である。 （Ｅ）は、本発明の一実施形態に係るＰＰＧプロットの例である。 本発明の実施形態に係って入力信号を処理するための例示的なフローチャートである。

（Ａ）は、本発明の一実施形態に係って分割されたＢＣＧプロットの例である。 （Ｂ）は、本発明の一実施形態に係って分割されたＢＣＧプロットの例である。 （Ｃ）は、本発明の一実施形態に係って分割されたＢＣＧプロットの例である。 （Ｄ）は、本発明の一実施形態に係って分割されたＥＣＧプロットの例である。 （Ｅ）は、本発明の一実施形態に係って分割されたＰＰＧプロットの例である。 本発明の一実施形態に係るフィルタリングされたＰＰＧ波形の例である。 本発明の一実施形態に係るフィルタリングされたＰＰＧ波形に対する時間遅延されたプロットの波形の例である。 本発明の一実施形態に係る二変量（ｂｉ−ｖａｒｉａｔｅ）ガウシアン基盤のＤＴＷ（ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ）輪郭に対するダイヤグラムの例である。

（Ａ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧ波形に対する点点マッチングを示す例示図である。 （Ｂ）は、本発明の一実施形態に係って除去された残余点とＢＣＧマッチングの比較を示す例示図である。

（Ａ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧプロットの特徴点を図示する。 （Ｂ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧプロットの特徴点を図示する。 （Ｃ）は、本発明の一実施形態に係るＢＣＧプロットの特徴点を図示する。 （Ｄ）は、本発明の一実施形態に係るＥＣＧプロットの特徴点を図示する。 （Ｅ）は、本発明の一実施形態に係るＰＰＧプロットの特徴点を図示する。 本発明の一実施形態に係るビート位置補間のための例示的な波形である。

本発明の１つ以上の実施形態の長所及び特徴は実施形態に対する次の詳細な説明及び添付図面を参照することによってより容易に理解されることができる。

これと関連して、本実施形態は本明細書に記載された説明に限定されることと解釈されなければならない。むしろ、これら実施形態は例として提供されることによって本開示が完全に完成され、本実施形態の概念を当業者に完全に伝達できるように例として提供される。添付された請求の範囲は本発明の一部の実施形態を説明する。

明細書の全文にわたって同一の参照符号は同一の構成要素を称する。本明細書で使用された敍述的又は技術用語を含む全ての用語は当業者に自明な意味を有することと解釈されなければならない。言語の進化によって用語が曖昧な意味を有する場合、先行事例又は新技術が出現する場合、本開示で使用された用語の意味は本開示で使用及び／又は定義によって先ず明確にならなければならない。追加説明が必要であれば、当該技術分野の通常の技術者が開示の時に開示の脈絡に用語を理解したので、用語は明確になる。

部分が構成要素を“含む”又は“含んでいる”は場合、それに反する特定説明が無ければ、他の構成要素をさらに含むことができる。本明細書の実施形態で“ユニット”という用語は特定機能を遂行するソフトウェアコンポーネント又はハードウェアコンポーネントを意味する。ハードウェア構成要素は、例えばＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）を含むことができる。

ソフトウェアコンポーネントはアドレス可能な格納媒体で実行可能コードによって使用される実行可能コード及び／又はデータを称することができる。従って、ソフトウェア構成要素は、例えば客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素、及び作業構成要素であり、プロセス、機能、属性、手続、サブルーチン、プログラムコードセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、配列又は変数を含むことができる。

“ユニット”によって提供される機能は追加のコンポーネント及び“ユニット”に分けられる。

以下、添付された図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。これと関連して、本実施形態は他の形態を有し、ここに説明された説明に限定されることと解釈されなければならない。

以下の説明で、公知された機能又は構成は不必要な細部事項として実施形態を曖昧にしないように詳細に説明しない。

本発明の多様な実施形態は対応する特徴点を識別するための信号イベント検出及び周期的又は擬似周期的（ｐｓｅｕｄｏ−ｐｅｒｉｏｄｉｃ）信号の基準点（ｆｉｄｕｃｉａｌ ｐｏｉｎｔｓ）整列に対する実時間フレームワーク（ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）を開示する。多様な実施形態は信号最適化、信号再構成、ＴＤＥ（ｔｉｍｅ−ｄｅｌａｙ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ、時間遅れ埋込み）ビート（ｂｅａｔ）検出、及びＤＴＷ（適応式動的時間ワープ、ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ）の中で１つ以上を含む。多様な実施形態は形態変化、高い雑音レベル、及び／又は信号アーティファクト（ａｒｔｉｆａｃｔｓ、人為的なゴミ・キズ）に強い。従って、多様な実施形態が睡眠／無呼吸診断、血圧診断、心拍変動（ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ、ＨＲＶ）診断、呼吸数変動（ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ、ＲＲＶ）診断、心臓不整脈検出、及び動作認識の中で１つ以上に適用されることができる。

多様な実施形態は反複的なパターンを有する信号に対する実時間信号分割及び整列フレームワークを開示する。多様な実施形態は（例えば、加速度計のような低電力動きセンサから測定された）ＢＣＧ信号、（例えば、使用者の手首上の光学センサから測定された）ＰＰＧ信号、（例えば、着用型装置から得られた）ＥＣＧ信号、（例えば、ＧＳＲセンサから得られた）ＧＳＲ信号、及び生体インピーダンス信号を含む生理的データ信号を受信し、分析することができる。

図１は本発明の一実施形態に係る電子装置を示す図面である。図１を参照すれば、使用者着用型装置（ｕｓｅｒ−ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）１００のような電子装置はディスプレイ１０２、プロセッサ１１０、１１２、センサモジュール１２０、バッテリ１３０、バンド１４０、及びクラスプ１４２を含む。センサモジュール１２０はセンサ１２２、１２４を含む。プロセッサ１１０又はプロセッサ１１２は診断プロセッサと称され、命令語を実行する。従って、診断プロセッサは、例えばデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ（ＭＣＵ）、特定用途（ｕｓｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）プロセッサ、汎用プロセッサ等である。説明の便宜上、診断プロセッサは、多様なハードウェア（上記又は以下に説明されるもの）の組合せを一般的に指す。

使用者着用型装置１００は手首に着用されるが、本発明の多様な実施形態は必ずしもこれに限定されない。使用者着用型装置１００は、例えば腕（前腕、肘又は上腕の周辺）、脚、胸、（ヘッドバンドのように）頭、（ネックレスのように）喉、そして耳などの身体の他の部分に装着されるように設計できる。使用者着用型装置１００は、例えばスマートフォン、ラップトップ、又は病院又は医院の多様な医療装置などの他の電子装置と通信できる。これについては図３と関連してより詳細に説明される。

ディスプレイ１０２は、使用者及び／又は他の人が見るために使用者の身体からモニタリングされる生体信号を出力する。モニタリングされる信号は生体信号又は生体測定データである。モニタリングされる信号は例えば、心臓（脈拍）速度、脈拍形態（パターン）、パルス間隔（脈拍間隔）、呼吸（息）数及び血圧である。ディスプレイ１０２は、また、例えば生体の状態及び診断結果のみならず、使用者着用型装置１００の使用又は他の測定装置の使用に際して使用者又は他の人に対する指示を出力する。

プロセッサ１１０はセンサモジュール１２０内のセンサを通じてモニタリングされた信号を受信する。センサモジュール１２０は、例えば使用者着用型装置１００が使用者によって着用される時、使用者の手首から信号を獲得するのみならず、使用者の身体位置、動作等を示す他の情報提供できるセンサ１２２、１２４を含む。センサ１２２及び／又は１２４は、例えば加速度計、光学センサ、ジャイロメータ等である。プロセッサ１１２はセンサ１２２、１２４を制御し、センサ１２２、１２４によってモニタリングされる信号を処理する。本発明の多様な実施形態では、プロセッサ１１０がプロセッサ１１２の機能をも遂行する場合がある。また、本発明の多様な実施形態では、センサの数は互いに異なる場合がある。

センサ１２２は、例えばパルス（拍動）に関連する情報をモニタリングするのに使用される加速度計又は動きセンサである。センサ１２４はセンサ１２２と類似であるか、又は、例えば使用者の体温を測定する温度計などの他のタイプのセンサである。多様な実施形態は異なる数のセンサモジュールを含み得る。例えば、一部の実施形態は単一のセンサモジュールのみを有する反面、他の実施形態は２つ以上のセンサモジュールを含む。

バッテリ１３０は使用者着用型装置１００に電力を供給するように構成される。バッテリ１３０は有線充電システム又は無線充電システムを使用して充電される。バンド１４０は手首周囲に巻き付けられ、使用者着用型装置１００がクラスプ１４２を利用して手首に固定される。

図２は本発明の一実施形態に係る電子装置のハイレベルブロック図である。図２にはディスプレイ１０２、プロセッサ１１０、センサモジュール１２０、及びバッテリ１３０が示されている。ディスプレイ１０２への出力は、例えばプロセッサ１１０によって制御される。ディスプレイ１０２は、例えばボタン、ダイヤル、タッチスクリーン、マイクロフォン等のような入力装置（図示されない）をも含み得る。

プロセッサ１１０はＣＰＵ２００、メモリ２１０、入／出力（ＩＯ）インタフェイス２２０、通信インタフェイス２３０、電源管理ユニット（ＰＭＵ）２４０、分解モジュール（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ）２５０、再構成モジュール（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ）２６０、及び帯域通過フィルタ２７０を含む。本実施形態では、プロセッサ１１０がこれらの多様な装置を含むが、他の実施形態では、相異なる機能が相異なってグループ化される他のアーキテクチャを使用できる。例えばグループ化は、異なる集積回路チップ内になされる。又は、例えばグループ化は、ＩＯインタフェイス２２０と通信インタフェイス２３０とを一緒に結合し、又は、分解モジュール２５０と再構成モジュール２６０とを一緒に結合する。

ＣＰＵ２００はセンサモジュール１２０の動作を制御するだけでなく、センサモジュール１２０からモニタリングされた信号を受信する。ＣＰＵ２００はメモリ２１０内の命令語を実行することによって、センサモジュール１２０からのモニタリングされた信号を処理し、ディスプレイ１０２上に処理された信号をディスプレイし、ディスプレイ１０２からの入力を受信し、ＩＯインタフェイス２２０又は通信インタフェイス２３０を通じて多様な装置とインタフェイスするなどの動作を介して使用者着用型装置１００を制御する。ＩＯ（入出力）インタフェイス２２０はＣＰＵ２００によって例えばディスプレイ１０２とインタフェイスするために使用される。

プロセッサ１１２は、相異なる実施形態では他のアーキテクチャを使用して動作できる。例えばプロセッサ１１２は、実行する命令語を格納するためにメモリ２１０を使用し、又はプロセッサ１１２は、命令語を格納するメモリ（図示されない）をその内部に含む。一部の実施形態が独立したプロセッサ１１０、１１２を有するが、多様な実施形態は必ずしもこれに限定されない。１つのプロセッサ１１０が使用者着用型装置１００の機能を制御する場合も、又は使用者着用装置１００に対して多数のプロセッサがある場合もあり得る。

メモリ２１０は不揮発性メモリ２１６及び揮発性メモリ２１８を含む。オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションは不揮発性メモリ２１６に格納される。本開示の多様な実施形態は、設計及び／又は具現に依存する相異なるメモリアーキテクチャを使用できる。

通信インタフェイス２３０は、例えばＵＳＢ（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、ＮＦＣ（登録商標）（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、及びＷｉＦｉ（登録商標）などの有線又は無線プロトコルを通じて使用者着用型装置１００の、他の装置との通信を可能にする。ＰＭＵ２４０は外部電源からの電力受信、バッテリ１３０充電、及び使用者着用型装置１００の相異なる部分に対する電力割当を制御する。

分解モジュール２５０は時間−周波数変換を利用して、例えばＢＣＧ信号のような入力信号を複数の周波数帯域に分解する機能を遂行する。再構成モジュール２６０は、例えば分解モジュール２５０からの分解された信号を再構成してＢＣＧ信号などの原（ｏｒｉｇｉｎａｌ）信号からの望む成分を精製（ｒｅｆｉｎｅ）しアクセスする機能を遂行する。信号の分解及び再構成は、上記特許文献１に詳細に説明されており、その全体が本発明において参照により統合される。帯域通過フィルタ２７０は信号から特定の周波数成分を選択・抽出するのに使用される。

図３は本発明の一実施形態に係る通信ネットワークの電子装置を示した図面である。図３を参照すれば、使用者着用型装置１００及びスマートフォン３００が示されている。使用者着用型装置１００は図２に示された通信インタフェイス２３０を利用してスマートフォン３００と通信する。通信は通信信号３０２を通じて行われ、通信は使用者着用型装置１００とスマートフォン３００との間において直接的に行われるか、又は、使用者着用型装置１００とスマートフォン３００との間において他の要素を含んで行われる。

使用者着用型装置１００のアプリケーション２１４の中で１つは、スマートフォン３００が使用者着用型装置１００の少なくとも一部の動作を制御することを可能にする。例えば、使用者着用型装置１００が、プロセッサ１１０による処理の結果をディスプレイ１０２に出力し、及び／又は同一の結果をスマートフォン３００にも伝送することを可能にする。また、使用者は使用者着用型装置１００又はスマートフォン３００の中で何れか１つにおいてオプションを選択できる。オプションは、例えば使用者着用型装置１００による生体信号モニタリングプロセスを開始するか、又は生体信号モニタリングプロセスを停止させる。

スマートフォン３００はさらに大きいディスプレイを含むので、使用者が着用型装置１００よりはスマートフォン３００で結果を見るというオプションを更に容易に選択できよう。しかし、スマートフォン３００は一般的には、使用者着用型装置１００の動作に必要としない。

図４Ａ乃至図４Ｅは本発明の一実施形態に係り、ＥＣＧ、ＢＣＧ、及びＰＰＧの、生の擬似周期信号（ｒａｗ ｐｓｅｕｄｏ−ｐｅｒｉｏｄｉｃ ｓｉｇｎａｌｓ）の多様なプロット（ｐｌｏｔｓ）を図示する。図４Ａ、図４Ｂ、及び図４ＣはＢＣＧプロットの例であり、図４ＤはＥＣＧプロットの例であり、図４ＥはＰＰＧプロットの例である。図面に示されたように、擬似周期信号の信号複雑性は多様である。これらの信号に対して高信頼性の精度を提供するイベント検出方法に関する本開示の多様な実施形態が以下で説明される。

図５は本発明の実施形態に係り、入力信号を処理するための例示的なフローチャートである。図５を参照すれば、フローチャート５００は本例示的なシステムによる信号分割及び基準点検出処理を説明する。処理される信号は、例えば図１に示された使用者着用型装置１００のような着用型装置から受信される。使用者着用型装置１００はセンサモジュール１２０を通じて生体信号を検出する。

段階５０２で、１つ以上のセンサが存在すれば、本例示的なシステムは生体信号モニタリングのためのセンサを選択する。選択されるセンサは、色々な判断基準の中でも例えば、信号の鮮明度、望む生体信号のタイプ、生体信号をモニタリングするのに必要である電力、などの基準に依存する。相異なる基準が他の実施形態に対しては使用され得る。相異なるセンサは相異なる信号タイプを提供するが、ここで信号タイプは一般的に、“クリーン（ｃｌｅａｎ）”信号を提供する第１信号タイプ及び“雑音信号”を提供する第２信号タイプとして列挙される。“雑音信号”は、その後の処理に先立って、望ましくない信号成分を除去するために前処理（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓ）される必要がある。例えば、ＥＣＧ及びＰＰＧ信号は第１信号タイプ（“クリーン”信号）と称され、ＢＣＧは第２信号タイプ（“雑音信号”）と称される。これは段階５１２と関連してさらに説明される。

段階５０４で、センサモジュール１２０上の加速度計のようなセンサは使用者の動き（ｍｏｔｉｏｎ）をモニタリング／検出する。一部の生体信号は使用者の動きによって影響を受けないが、他のモニタリングされた生体信号は使用者が実質的に停止状態である時、さらに良い信号を提供する。例えば、ＢＣＧ及びＰＰＧ信号は使用者が実質的に停止状態である時、より信頼性ある信号を提供する。従って、ＢＣＧ又はＰＰＧ信号が要求される時、使用者の動きが所定の閾値レベル以上であれば、プロセスは段階５０４にループバックする。使用者の動きが所定の閾値レベルより低ければ、センサからの生体信号が処理のために受け入れられ、プロセスは段階５０６に進行する。段階５０４で使用者の動きをモニタリングすることは本開示の一部の実施形態に対して選択的であることを注意しなければならない。

段階５０６で、選択するべき多重チャネルがある実施形態で、本例示的なシステムは望ましい信号候補を決定するためにチャネルを選択する。例えば、加速度計及びジャイロメータのような測定センサがＢＣＧ信号を提供する場合、チャネル候補は、加速度計の３つの軸の各々に対する出力、加速度計の大きさ、及び１つのチャネルを選択できる多数のチャネルに対するジャイロメータの多重出力を含む。しかし、本開示の多様な実施形態はこれに制限される必要はない。
一実施形態によれば、本例示的なシステムは信号品質向上の目的のために信号混合（ｓｉｇｎａｌ ｆｕｓｉｏｎ）のようにチャネルを結合して新しいチャネルを形成してチャネルの数を更に増加できる。本例示的なシステムは、例えば再現率（ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ ｒａｔｅ）分析、周波数スペクトルで優位（又は優勢な）周波数の決定、及びエントロピ分析の中で１つ以上に基づいてチャネルを選択する。例えば、ＢＣＧチャネル選択のためにスペクトル分析を使用する時、優勢な周波数成分のより高い電力比率は、測定された信号のより良い決定のみならず、アーティファクト（ａｒｔｉｆａｃｔｓ、人為的なゴミ・キズ）の抑制を呈する。また、多様な実施形態は、オプションとしてチャネル選択を有する。例えば、ただ１つのチャネル入力のみがある場合、チャネル選択は必要としない。

段階５０８で、本例示的なシステムはセンサの選択されたチャネルから生の信号（ｒａｗ ｓｉｇｎａｌ）を受信する。段階５１０で、本例示的なシステムはフレームワークの将来の再初期化の際に使用できるにメモリ２１０に、例えば身体の姿勢及び方向のような身体位置情報を格納する。

段階５１２で、本例示的なシステムは段階５０６においてチャネル選択プロセスが存在するか否かによって、（段階５０８で）選択されたチャネルからの、又は測定センサからの直接的な、生の信号を前処理（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓ）する。例えば、本例示的なシステムは、時間−周波数（ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）処理技術及び／又は時間−ドメイン（ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ）処理技術のような技術を使用することによって、呼吸アーティファクト（ａｒｔｉｆａｃｔｓ）及び高周波攪乱（ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ）を除去するためにＢＣＧ信号を前処理する。時間−周波数処理技術は特に、ウェーブレット係数再構成（ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を含み、時間−ドメイン処理技術は特に、帯域通過フィルタリングを含む。

一実施形態は、例えば実質的に０．５−３．５Ｈｚの望ましい通過周波数帯域を有する帯域通過フィルタを使用して生のＢＣＧ信号をフィルタリングする。帯域通過フィルタリングは図２に示された帯域通過フィルタ２７０を通じるか、例えば、プロセッサ１１２又はＣＰＵ２００のような１つ以上の診断プロセッサを使用するデジタル信号処理を通じて遂行される。使用者からの信号が比較的にクリーン信号であると判別されれば、段階５１２での前処理は選択的である。
従って、センサのタイプは、また前処理が必要であるか否かを決定するのに使用される。例えば、ＥＣＧセンサ又はＰＰＧセンサからの信号は前処理される必要がない。他の実施形態は、使用されるセンサに関わらず、信号が前処理される必要がない程度に十分にクリーンであるか否かを決定する。同様に多様な実施形態は、通常はクリーン信号を生成するセンサが使用される場合にも信号が前処理される必要があることを決定できる。

段階５１４で、本例示的なシステムは例えば、帯域通過フィルタリングされた信号のように前処理された信号を発生する。他の実施形態で、本例示的なシステムは生のＢＣＧ信号を周波数帯域に分解する。例えば、ＢＣＧ信号は５レベルのドビシ・ウェーブレット（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ５ ｗａｖｅｌｅｔ）を使用して１００Ｈｚのサンプリングレートで分解される。第２周波数帯域乃至第５周波数帯域からのウェーブレット係数は大部分の心臓拍動情報を担うと考慮される。超低周波（ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＶＬＦ）帯域は呼吸信号であると看做される。マザー（ｍｏｔｈｅｒ）ウェーブレット及び分解設定（例えば、分解レベルの数）は本開示の範囲を逸脱せずに、類似の結果を達成するように調整できることに留意しなければならない。

本例示的なシステムは以後、エネルギエントロピを分解された信号周波数帯域に適用することによって分解されたＢＣＧ信号を再構成するためにウェーブレット係数の再構成を利用する。再構成されたＢＣＧ信号は高調波成分及びアーティファクト曖昧性が無いという向上された基本反複パターンを有する。再構成されたＢＣＧ信号は段階５１４で前処理された信号として示される。本実施形態では分解されたＢＣＧ信号を再構成するためにエネルギエントロピを使用するが、本開示の多様な実施形態は必ずしもこのように制限されない。また、分解されたＢＣＧ信号を再構成するために他の技術が使用できる。

２０１６年５月３１日付に出願された特許文献２、 “Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ ａｎｄ Ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ Ｒａｔｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｓｅｎｓｏｒ”は、ＢＣＧ信号を多数の周波数帯域に分解し、ＢＣＧ信号を再構成するシステム及び方法を開示し、本明細書において参照により統合される。

段階５１６で、本例示的なシステムはフィルタリングアウトされた（ｆｉｌｔｅｒｅｄ−ｏｕｔ）周波数成分を段階５１２から受信し、例えば、以後の分析のためにフィルタリングアウトされた周波数成分をメモリ２１０に格納する。本例示的なシステムは別途、フィルタリングアウトされた低周波成分を分析して、例えば呼吸数のみならず、吸い込む息及び吐き出す息の開始を推定する。フィルタリングアウトされた高周波成分は、別途、例えば生体認識のために使用される。

段階５１８で、本例示的なシステムは、例えば時間遅延挿入（ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ、ＴＤＥ）ビート検出に基づいて、信号イベント分割（ｓｉｇｎａｌ ｅｖｅｎｔ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）のために前処理された信号をさらに処理する。ＴＤＥ接近法（アプローチ）は与えられた信号の多様な形態学的（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ）変化に対して安定で崩れにくいな（ｒｏｂｕｓｔ）ビート位置（ｂｅａｔ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ）を低い計算費用で以って生成できる。ＴＤＥアプローチはサンプル地点を遅延された地点に対してプロッティングする（ｐｌｏｔｔｉｎｇ）ことによって信号を２次元空間にマッピングする。適応形閾値（ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ）ビート検出がまた信号イベント分割に対して使用できる。これは図６Ａ乃至図８を参照してさらに説明される。

段階５２０で、本例示的なシステムはイベント位置に対して分割された信号を処理し、実時間特徴の整列は（段階５０８からの）生の信号を使用して段階５２２で遂行する。段階５１８から段階５２２までの処理は２０１５年１０月３０日に出願された上記特許文献１、“Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｌｏｗ−Ｐｏｗｅｒ−Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ、Ｒｏｂｕｓｔ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙ、Ｃｏｎｔｏｕｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ、ａｎｄ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ”により詳細に開示されている。本出願は時間遅延基盤ビート検出のためのシステム及び方法を説明し、本明細書において参照により統合される。

例えば、相関方法（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）及び／又は動的時間ワーピング（ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ、ＤＴＷ）方法のような、実時間特徴整列（ｒｅａｌ＿ｔｉｍｅ＿ｆｅａｔｕｒｅ＿ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）のために多様な類似性マッチング技術（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）が使用できる。例えば、ＤＴＷは、２つの連続してクリップされたセグメント（ｃｌｉｐｐｅｄ ｓｅｇｍｅｎｔｓ）の時間的類似性パターンをマッチングする（ｍａｔｃｈ）のに使用される。ＤＴＷ距離は与えられた２つのシークェンスの間の最適のマッチングを決定するための類似性の指標（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を提供する。

一実施形態によれば、確率関数はＤＴＷ方法に適用されてセグメントの中心付近に近い主な特徴地点により大きい加重値を割当し、ノイズとして解釈されるエッジ地点に、より小さい加重値を割当する。これにより整列性能の信頼度び精度は、さらに向上できる。これは後に図９に示される。確率関数はソフトマックス（ｓｏｆｔｍａｘ）関数、エントロピ、及びモジュラス（ｍｏｄｕｌｕｓ）距離を含むが、これに限定されない。

段階５２４で、本例示的なシステムは段階５２２の実時間特徴整列からの出力を使用して信号品質信頼度の指標を決定する。ＤＴＷからの整列レベルは信号品質の信頼度の指標として使用される。例えば、整列レベルは、整列された信号を生成するために整列された２つの事前整列された（ｐｒｅ−ａｌｉｇｎｅｄ）信号のより短いセグメントの長さに対する前記整列された信号の長さの比率である。さらに高い整列レベルは２つの連続的なセグメントがより高い類似性を有することを示す反面、より低い整列レベルは信号がより大きい形態学的変動を有することを示す。
信号品質信頼度の指標が所定の閾値より低ければ、プロセスはチャネル選択のために段階５０６に進行し、段階５１０で再初期化をもたらす。

段階５２６で、例えば、睡眠診断（ｓｌｅｅｐｉｎｇ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）、血圧診断、心拍変動（ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ、ＨＲＶ）診断、呼吸数変化（ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ、ＲＲＶ）診断、不整脈識別／無呼吸、及び動き認識において、心拍（パルス）速度、脈拍形態（波形）、脈拍間隔（ビート間間隔）、呼吸（息）数、及び血圧などの測定に際して使用するために本例示的なシステムは、（段階５０８からの）生の信号から精製されたイベント位置／基準点、及び／又は、（段階５２２からの）実時間特徴整列出力を生成する。

一実施形態は以上、図５に示されたフローチャートを用いて説明されたが、多様な実施形態は他のフローを示し、機能を追加し、又は機能を除去する他のプロセスを使用できると理解されなければならない。例えば、多様な実施形態は、段階５０２でセンサから受信された信号のタイプに従って段階５２２で整列を選択的に遂行する。段階５０２で受信された信号が、例えばＰＰＧ又はＥＣＧセンサを経由する場合、特徴の整列のための必要性が無い場合もある。従って、セグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）に対するイベント位置は他のセグメントとは独立的に決定され、このイベントはそのセグメントに対する基準点である。しかし、段階５０２で受信された信号が、例えばＢＣＧセンサを経由する場合、各セグメントに対する基準点を決定する際に説明されたように、段階５２２で特徴整列が遂行される。何れの場合にも、出力信号は決定された基準点から生成される。

本発明の多様な実施形態は、イベント位置及び／又は基準点を決定するために、例えば極小（ｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍａ）又は極大（ｌｏｃａｌ ｍａｘｉｍａ）を使用する。

図６Ａ乃至図６Ｅは本発明の一実施形態に係り、分割された多様なプロット（ｐｌｏｔｓ）の例を図示する。図４Ａ乃至図４Ｅに示された信号プロットに各々対応する図６Ａ乃至図６Ｅを参照すれば、信号プロットの各々は破線で表示されたように分割されている（ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ）。分割（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）は、例えば図５の段階５１８で処理されたプロセスの結果である。

図６Ａ乃至図６Ｃは多様な信号ソースに対してＴＤＥビート検出を使用する信号分割結果のＢＣＧ波形である。図６ＤはＴＤＥビート検出を使用する信号分割結果を有するＥＣＧ波形である。図６ＥはＴＤＥビート検出を使用する信号分割結果を有するＰＰＧ波形である。他の実施形態で、信号イベント分割（例えば、ＢＣＧ信号に対する）は適応形閾値（ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ）ビート検出アプローチを使用することによって遂行される。この信号は後続段階のためにＴＤＥビート位置（図６Ａ乃至図６Ｅの破線で示される）を使用してセグメントにさらにクリップ（ｃｌｉｐ）されてもよい。

図７は一実施形態に係るフィルタリングされたＰＰＧ信号の例示的な波形を図示する。ここでｘ軸、ｙ軸には各々、相対時間ｔ、信号の大きさ（相対値）ＰＰＧ（ｔ）が割当てられる。フィルタリングされたＰＰＧ信号ＰＰＧ（ｔ）は、例えば図５の段階５１４のプロセスの結果である。

図８は一実施形態に係るフィルタリングされたＰＰＧ信号の時間遅延プロットの例示的な波形を図示する。判定ライン（ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｌｉｎｅ）８０４（図８で破線の対角線で表示される）は交差点を識別するために使用される。交差点は図６の破線で図示されたＴＤＥ分割位置（イベント位置）である。

図８は一実施形態に係る観測データの時系列（ｔｉｍｅ−ｓｅｒｉｅｓ）に対応する位相軌跡（ｐｈａｓｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ）の例示的な２次元再構成のグラフを図示する。例示的なトレース（ｔｒａｃｅ）８００は２次元再構成の幾つかのサイクルを図示する。ｘ軸及びｙ軸に対するベクトル８０２の軌跡は、４５°角度で座標空間原点（０、０）を通過する判定ライン８０４（又は光線）との交差点に対して評価される。ベクトル８０２は判定ライン８０４に沿って幾つの点で所望の判定ライン８０４と交差する。矢印８０６、８０８は軌道（ｏｒｂｉｔ）の方向を示す。ベクトル（８０２）が特定の方向（例えば、図８の左側から右側へ）で判定ライン８０４と交差する時点の各々はサイクル（ｃｙｃｌｅ）又は周期（ｐｅｒｉｏｄ）の開始を示す。２次元再構成のために、所望の判定ラインは１次元である。

一例として、図７で、相対時間ｔ＝０での大きさは−１．０５６ｘ１０^５であり、相対時間ｔ＝５０での大きさは−１．０６２ｘ１０^５である。以下、簡単にするために指数部を省略すると、ｔ＝０での信号の大きさ（相対値）ＰＰＧ（０）は−１．０５６であり、相対時間ｔ＝５０での信号の大きさは−１．０６２である。これが図８にマッピングされる。ここで、トレース８００の終点にある点８１０は座標（−１．０５６、−１．０６２）を有する。図８のトレース８００は時間ｔにおけるＰＰＧ信号の大きさＰＰＧ（ｔ）をｘ座標として使用し、遅延された時間（ｔ＋ｄ）でＰＰＧ信号の大きさＰＰＧ（ｔ＋ｄ）をＹ座標として使用してプロット（ｐｌｏｔ）される。ここで、相対遅延ｄはこの例では５０である。

図９は二変量ガウシアン（ｂｉ−ｖａｒｉａｔｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ）基盤のＤＴＷ輪郭（ｃｏｎｔｏｕｒ）に対する例示的なダイヤグラムを図示する。二変量分布がＤＴＷ行列（ｍａｔｒｉｘ）に適用されている。図９には比較するべき２つのセグメント９０２、９１２が図示されている。ガウシアン曲線９０４、９１４は、比較のためにより重く加重されるべきセグメント９０２、９１２の部分を各々示す。図示されたように、中心部分がより重く加重され、端部がより軽く加重される。二変量ガウシアン輪郭９２０は２つのセグメント９０２、９１２に対して注目するべき領域を示す。

図１０Ａ及び図１０Ｂは一実施形態に係るＢＣＧ分割マッチング結果の例示的な波形を図示する。

図１０Ａは本発明の実施形態に係るＢＣＧ波形に対する時点別マッチングを示す例示図である。図１０Ａは、本発明のＤＴＷ方法を使用した、２つの連続的なＢＣＧセグメントに対するＤＴＷグラフィック性能の一例を提示するものであり、重要な特徴、特に（心臓）収縮波形がペア毎に正確に識別され、エッジ残余セクション（ｅｄｇｉｎｇ ｒｅｓｉｄｕａｌ ｓｅｃｔｉｏｎｓ）が不一致を示す。図１０Ａにはセグメント１及びセグメント２が図示され、セグメント１及びセグメント２の多様な点は互いにマッチングされる。１つのセグメントの１つの点は他のセグメントの複数の点とマッチングされる。例えば、セグメント１上の点１０００はセグメント２上の点１０００ａ、１０００ｂとマッチングされる。多様な実施形態は複数のマッチング点の中で１つを選択する異なる方法を有するが、最も近い点を維持する方法が使用できる。従って、セグメント１上の点１０００に対して、セグメント２上の点１０００ｂはマッチング点として維持される。同様に、セグメント２上の点１００２はセグメント１上の点１００２ａとマッチングされる。選択されなかった点は残余点であると称され、廃棄される。

図１０Ｂは本発明の一実施形態に係り、残余点が除去された状態におけるＢＣＧマッチング比較を示した例示図である。図１０Ｂはセグメント１及びセグメント２に対する残余点除去とＢＣＧマッチング比較を示している。２つのセグメントは残余点を除去することによって同一の長さに切断（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）される。多様な実施形態は、例えば心臓拍動不整脈検出、心拍数変動、及び血圧計算のようなアプリケーションのためのビート（ｂｅａｔ、拍動）別のマッチング結果を使用できる。

図１１Ａ乃至図１１Ｅは本発明の一実施形態に係る多様なプロットの特徴点を＊印を付けて図示する。また、図１１Ａ乃至図１１ＣはＢＣＧ信号に対する特徴点を図示し、図１１ＤはＥＣＧ信号の特徴点を図示し、図１１ＥはＰＰＧ信号に対する特徴点を図示する。初期化又はリセットの後に第１番目のセグメントに対する極大エネルギの点を発見することによって特徴点（例えば、ＢＣＧ信号からのＪピーク又はＩピーク、ＥＣＧ信号からのＲピーク、及びＰＰＧ信号上の１次ピーク（ｐｒｉｍａｒｙ ｐｅａｋｓ）が決定される。後続のセグメントに対する対応する特徴点は本ＤＴＷ方法を使用して識別される。

一実施形態によれば、他の基準点が、初期化又はリセットの後に第１番目のセグメントに対して同様に選択される。後続のセグメントの基準点は以後に反復的に識別される。例えば、ＰＰＧ上の一次低部（ｐｒｉｍａｒｙ ｆｏｏｔ）が第１番目のイベントの特徴点として選択された場合、本フレームワークは後続のＰＰＧセグメントで対応する一次ピークを識別することができる。

図１２は本発明の一実施形態に係るビート位置補間のための例示的な波形である。センササンプリング速度の制限のため、ビート検出精密度は、図１２に図示されたように、１／Ｆｓスケールである。ここで、Ｆｓはサンプリング周波数である。一実施形態によれば、本例示的なシステムは元のサンプリング速度以上にビート位置の解像度を増加させる補間法をさらに提供する。

一実施形態で、より正確なビート振幅及び位置（シフト比率）は次の数学式から導出される。

ここで、Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ_ｐ−１、Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ_ｐ、Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ_ｐ＋１は隣接する３つの点の振幅であり、中央点Ｐが特徴点として選択される。“シフト比率（ｓｈｉｆｔ ｒａｔｉｏ）”は、中央点Ｐが属しているセグメントの長さの百分率で表わした中央点Ｐの水平位置調整量である。本例示的なシステムは本開示の範囲から逸脱しない範囲内で所定のタイプの補間方法を使用できる。例えば、補間方法は高次多項式補間、線形補間、及び他のものを含む。

一実施形態によれば、ビート及び基準点検出はイネーブルストリームがトリガーされる時に、初期化される。例えば、ビート情報は図５の動き検出と関連して説明されたように、使用者の活動レベルが予め設定された閾値より低い時に連続的に計算される。

使用者の活動レベルが予め設定された閾値を超過すれば、本例示的なシステムはリセットフラッグに基づいてビート及び基準点検出をリセットする。一実施形態によれば、着用型装置アプリケーションで、本例示的なシステムはリセットフラッグと共に位置／方位推定を記録する。位置推定は特に睡眠データに対して測定された対象の価値あるジェスチャ情報を提供する。

一実施形態によれば、本例示的なシステムは睡眠段階、心拍変動（ＨＲＶ）診断及び睡眠姿勢診断などの他の診断アプリケーションのために位置情報をビート及び基準位置と結合できる。

多様な実施形態はＢＣＧ、ＥＣＧ及びＰＰＧ信号を処理することを説明した。しかし、本開示の多様な実施形態は他の生体信号にもまた適用できる。

本発明の多様な実施形態はコンピュータプログラムとして書き込まれ、非一時的コンピュータ読出し可能記録媒体を使用してプログラムを実行する汎用デジタルコンピュータで具現される。

非一時的なコンピュータ読出し可能記録媒体は、例えばマグネチック格納媒体（例えば、磁気カード、フロッピディスク、ハードディスク）及び光記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ）を含む。

本明細書の多様な実施形態が図面を参照して説明されたが、当業者は以下の請求の範囲に定義されたように、本開示の思想及び範囲を逸脱せずに、形態及び細部事項に関して多様な変化を為し得ると理解すべきである。従って、前記実施形態及びその全ての態様は単なる例示であり、制限的ではない。

１００ 使用者着用型装置
１０２ ディスプレイ
１１０、１１２ プロセッサ
１２０ センサモジュール
１２２、１２４ センサ
１３０ バッテリ
１４０ バンド
１４２ クラスプ
２００ ＣＰＵ
２１０ メモリ
２１２ オペレーティングシステム（ＯＳ）
２１４ アプリケーション
２１６ 不揮発性メモリ
２１８ 揮発性メモリ
２２０ ＩＯインタフェイス
２３０ 通信インタフェイス
２４０ 電源管理ユニット（ＰＭＵ）
２５０ 分解モジュール
２６０ 再構成モジュール
２７０ 帯域通過フィルタ
３００ スマートフォン
３０２ 通信信号
ＢＣＧ 心弾動図（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）
ＤＴＷ 適応式動的時間ワ−プ（ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ）
ＥＣＧ 心電図（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）
ＧＳＲ 電気皮膚反応（ｇａｌｖａｎｉｃ ｓｋｉｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）
ＨＲＶ 心拍変動（ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）
ＰＰＧ 光電式容積脈波図（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）
ＲＲＶ 呼吸数変動（ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）
ＴＤＥ 時間遅延挿入（ｔｉｍｅ−ｄｅｌａｙ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）

Claims (20)

1. 実時間信号分割及び基準点整列フレームワークを提供する方法であって、
   使用者から少なくとも１つのチャネルを通じて受信された第１信号に対する信号タイプを決定する段階と、
   前記第１信号から第２信号を提供する段階と、
   前記第２信号を分割して第１信号セグメント及び第２信号セグメントを形成する段階と、
   前記信号タイプに基づいて、前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントを処理し、前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定する段階と、
   前記決定された基準点を利用して第３信号を生成する段階と、を含み、
   前記基準点を決定する段階は、
   前記信号タイプが第１タイプである場合、前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの各々に対する前記基準点を決定する段階と、
   前記信号タイプが第２タイプである場合、
   前記第１信号セグメントから第１イベント位置を決定し、前記第１信号セグメントに対する前記基準点として前記第１イベント位置を識別する段階と、
   前記第２信号セグメントから１つ以上の隣接点を前記第１信号セグメントに対する前記基準点にマッチングさせる段階と、
   前記１つ以上の隣接点の中で１つを前記第１信号セグメントに対する前記基準点に対応する前記第２信号セグメントに対する前記基準点として選択する段階と、を含むことを特徴とする方法。
2. 前記使用者の動きをモニタリングする段階をさらに含み、
   前記モニタリングされた動きが予め設定された閾値より低ければ、前記第１信号は、処理のために受け入れられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記基準点は、極大及び極小の中で１つを決定することによって前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの各々に対して決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記信号タイプが第１タイプである場合、前記第２信号は、前記第１信号と同様に提供され、前記信号タイプが第２タイプである場合、前記第２信号は、時間−ドメイン（ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ）処理及び時間−周波数（ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）処理の中で１つに前記第１信号を前処理することによって前記第２信号が提供されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記時間−ドメイン処理は、帯域通過フィルタリングを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記時間−周波数処理は、ウェーブレット係数再構成を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
7. 前記第１信号を受信するために前記少なくとも１つのチャネルの中で１つの選択を確定する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記第１信号の一部を格納する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントを形成するために、ＴＤＥ（ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ、時間遅延挿入）ビート検出及び適応形閾値（ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ）ビート検出の中で１つを使用する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 第１信号セグメントと第２信号セグメントとをマッチングさせるために類似性マッチング技術を使用する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 前記類似性マッチング技術は、ＤＴＷ（ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｒｐｉｎｇ）方法及び相関方法を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記ＤＴＷ方法に確率関数を適用して前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの部分に他の加重値を割当する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記第３信号が予め設定された閾値より低ければ、前記使用者から前記第１信号を受信するための新しいチャネルを選択する段階をさらに含み、
    前記少なくとも１つのチャネルの中で任意のチャネルは、前記新しいチャネルであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 実時間信号分割及び基準点整列フレームワークを提供するシステムであって、
    使用者から第１信号を獲得するように構成された少なくとも１つのセンサと、
    診断プロセッサと、を含み、
    前記少なくとも１つのセンサは、少なくとも１つのチャネルを有し、前記第１信号は、前記少なくとも１つのチャネルの中で１つのチャネルから受信され、
    前記診断プロセッサは、
    前記第１信号の信号タイプを決定し、
    前記第１信号から第２信号を提供し、
    前記第２信号を分割して第１信号セグメント及び第２信号セグメントを形成し、
    前記信号タイプに基づいて、前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントを処理し、前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの各々に対する基準点を決定し、
    前記決定された基準点を利用して第３信号を生成し、
    前記信号タイプが第１タイプである場合、前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの各々に対する前記基準点を決定し、
    前記信号タイプが第２タイプである場合、
    前記第１信号セグメントから第１イベント位置を決定し、前記第１信号セグメントに対する前記基準点として前記第１イベント位置を識別し、
    前記第２信号セグメントから１つ以上の隣接点を前記第１信号セグメントに対する前記基準点にマッチングさせ、
    前記１つ以上の隣接点の中で１つを前記第１信号セグメントに対する前記基準点に対応する前記第２信号セグメントに対する前記基準点として選択することを特徴とするシステム。
15. 前記少なくとも１つのセンサの中で少なくとも１つは、前記使用者の動きをモニタリングし、前記モニタリングされた動きが予め設定された閾値より低ければ、前記第１信号は、処理のために受け入れられることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
16. 前記使用者の身体位置情報を格納するように構成されたメモリをさらに含み、前記身体位置情報は、前記少なくとも１つのセンサによってモニタリングされるから前記診断プロセッサによって決定されることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
17. 前記基準点は、極大及び極小の中で１つを決定することによって前記第１信号セグメント及び前記第２信号セグメントの各々に対して決定されることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
18. 前記信号タイプが第１タイプである場合、前記第２信号は、前記第１信号と同様に提供され、前記信号タイプが第２タイプである場合、前記第２信号は、時間−ドメイン（ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ）処理及び時間−周波数（ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）処理の中で１つに前記第１信号を前処理することによって前記第２信号が提供されることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
19. 前記時間−ドメイン処理は、帯域通過フィルタリングを含み、前記時間−周波数処理は、ウェーブレット係数再構成を含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 実時間信号分割及び基準点整列フレームワークを提供する方法であって、
    使用者から少なくとも１つのチャネルを通じて第１信号を受信する段階と、
    前記第１信号から第２信号を提供する段階と、
    前記第２信号を分割して複数の信号セグメントを形成する段階と、
    前記複数の信号セグメントの各々に対する少なくとも１つのイベント位置を決定する段階と、
    特徴整列のために前記複数の信号セグメントの中で隣接する信号セグメントに対する少なくとも１つのイベント位置をマッチングさせる段階と、
    前記特徴整列結果を使用して第３信号を提供する段階と、を含む方法。
    

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