JP2018175631A - 生体情報波形処理方法、記憶媒体、プログラム及び生体情報波形処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】波形の認識精度を向上させる方法を提供する。
【解決手段】生体情報波形処理方法は、取得部２１により測定された時間軸上の生体情報波形から所定の時間幅の波形を取得する取得工程と、予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築された分類部２２により、取得部２１により取得された時間幅の波形を所定の波形種別に分類する分類工程と、分類補正部２３が、分類部２２により分類された分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて分類結果を補正する補正工程と、を含む。
【選択図】図２

Description

本開示は、生体情報波形処理方法、記憶媒体、プログラム及び生体情報波形処理装置に関する。

特許文献１は、心電図の波形について、サンプリングデータから時間差分を算出し、この時間差分の算出結果から指標値を算出して、サンプリングデータがどの波形であるかを判定することを開示している。

特開２０１７−４２３８８号公報

特許文献１は、計測した波形のサンプリングごとの狭い範囲を判定対象としている。このため、Ｔ波とＱＲＳ波のような異なる波形であっても、サンプリングの近傍の狭い範囲における類似度が高い場合には、同じ波形として分類してしまうことがあり、波形を正しく分類するために改善の余地があった。

本開示は、波形の認識精度を向上させることができる生体情報波形処理方法、記憶媒体、プログラム及び生体情報波形処理装置を提供する。

本開示の第１の態様による生体情報波形処理方法は、
測定された時間軸上の生体情報波形から、所定の時間幅の波形を取得部により取得する取得工程と、
予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築された分類部により、前記取得部により取得された前記時間幅の前記波形を所定の波形種別に分類する分類工程と、
分類補正部が、前記分類部により分類された分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて前記分類結果を補正する補正工程と、
を含む。

上記方法によれば、予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築された分類部により、所定の時間幅の波形について波形種別の分類を行うことができる。さらに、その分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて分類結果を補正するので、生体情報波形の認識の精度を向上させることができる。

本開示の第２の態様によるプログラムは、前記方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

上記プログラムによれば、波形の認識精度を向上させることができる。

本開示の第３の態様による記憶媒体は、前記プログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。

上記記憶媒体によれば、波形の認識精度を向上させることができる。

本開示の第４の態様による生体情報波形処理装置は、
測定された時間軸上の生体情報波形から、所定の時間幅の波形を取得する取得部と、
予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築されており、前記取得部により取得された前記時間幅の前記波形を所定の波形種別に分類する分類部と、
前記分類部により分類された分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて前記分類結果を補正する分類補正部と、
を含む。

上記構成によれば、予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築された分類部により、所定の時間幅の波形について波形種別の分類を行うことができる。さらに、分類補正部により、その分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて分類結果を補正するので、生体情報波形の認識の精度を向上させることができる。

本開示によれば、波形の認識精度を向上させることができる。

本開示の一実施形態に係る生体情報波形処理装置を示す構成図である。 制御部の機能ブロックを示す図である。 本開示における処理の概要を示す説明図である。 本実施形態に係る生体情報波形処理方法のフローチャートを示す図である。 所定の時間幅に含まれる波形の分類結果（Ｐ波）とこの分類結果の補正方法を説明する図である。

以下、本開示に係る生体情報波形処理方法、記憶媒体、プログラム及び生体情報波形処理装置の実施の形態の例を、図面を参照して説明する。

＜生体情報波形処理装置＞
生体情報波形処理装置１は、図１に示すように、制御部２、記憶部３、センサインターフェース４、ネットワークインターフェース５、出力部６、入力部７とを備えている。これらはバス８を介して互いに通信可能に接続されている。

生体情報波形処理装置１は、生体情報波形を処理するための装置である。生体情報波形は、一例として、心電図における心電図波形（心電図データ）である。生体情報波形処理装置１は、心電計、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット、Ａｐｐｌｅ Ｗａｔｃｈ等のウェアラブルデバイスであってもよい。

制御部２は、図１に示すように、メモリとプロセッサとを備えている。メモリは、例えば、各種プログラム等が格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成される。プロセッサは、例えばＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)であって、ＲＯＭに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されている。

プロセッサが後述する生体情報波形処理プログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で生体情報波形処理プログラムを実行することで、制御部２は、生体情報波形処理装置１の各種動作を制御してもよい。制御部２及び生体情報波形処理プログラムの詳細については後述する。

記憶部３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の記憶装置であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶部３には、生体情報波形処理プログラムが組み込まれてもよい。

制御部２のメモリまたは記憶部３には、図示しない心電図センサによって取得された心電図データが保存されていてもよい。この心電図センサは、患者の心臓から生成される微弱な電気信号を測定することで、心電図データを取得するように構成される。ここで、心電図データは、時間軸上で連続的に発生する波形（Ｐ波、ＱＲＳ波等）を有する心電図波形を表す。

センサインターフェース４は、生体情報波形処理装置１を心電図センサに通信可能に接続するように構成されている。例えば、心電図センサによって取得された心電図データがセンサインターフェース４を介して制御部２又は記憶部３に送信される。センサインターフェース４は、Ａ／Ｄ変換機能を有してもよい。

ネットワークインターフェース５は、生体情報波形処理装置１を図示しない通信ネットワークに接続するように構成されている。ここで、通信ネットワークは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はインターネット等を含む。例えば、制御部２から出力された処理結果は、ネットワークインターフェース５を介して通信ネットワーク上に配置された別のコンピュータに送信されてもよい。

出力部６は、制御部２の処理結果等を出力する表示機器であり、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイ装置や、インクジェットプリンタ、レーザプリンタ等のプリンタ装置を含む。例えば、制御部２から出力された処理結果は、ディスプレイ装置の表示画面に表示され、又はプリンタによって印刷されてもよい。

入力部７は、生体情報波形処理装置１を操作する操作者の入力操作を受付けると共に、当該入力操作に応じて操作信号を出力するように構成されている。入力部７は、例えば、出力部６のディスプレイ装置上に重ねて配置されたタッチパネル、筐体に取り付けられた操作ボタン、マウス、キーボード等である。

図２は、図１に示した生体情報波形処理装置１の制御部２の機能ブロックを示した図である。図２に示すように、制御部２は、取得部２１と分類部２２と分類補正部２３と判定部２４とを備えている。

取得部２１は、測定された時間軸上の生体情報波形（心電図データ）から、所定の時間幅の波形（波形データ）を取得する。所定の時間幅は、生体情報波形の処理単位となる時間幅である。所定の時間幅は、例えば、測定された生体情報波形の時間軸上において、一つの波形に相当する時間幅（１００ｍｓ〜１Ｓ）や、一つのＰＰ間隔とすることができ、好適な例として１６０ｍｓである。図３には、生体情報波形における所定の時間幅としてＤ１が示されている。

波形を取得するための所定の時間幅は、測定された生体情報波形の時間軸上に、複数設定されていてもよい。また、複数の時間幅は、時間軸上で少なくとも一部が重複するように設定されていてもよい。図３に、複数の時間幅を時間軸上で一部重複するように設定する例として、前後の時間幅同士が相互に一部重複するように設定された複数の時間幅で取得された波形データ９〜１４が示されている。所定の時間幅は、時間軸上で、前後の他の時間幅と５０％以上重複するように設定されていてもよい。約５０％が重複するように時間幅を設定することにより生体情報波形処理の分解能が上がり、生体情報波形の認識精度をより向上させることができる。また、複数の時間幅は、一定の時間幅であってもよく、互いに異なる時間幅であってもよい。

分類部２２は、予め生体情報波形を（機械）学習させることに基づいて構築されている。分類部２２は、一例として、予め生体情報波形のビッグデータ（ｂｉｇ ｄａｔａ）を深層学習（ディープラーニング、ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）させることに基づいて構築されたアルゴリズムを有するニューラルネットワーク（神経回路網、ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ）とすることができる。

分類部２２は、取得部２１により取得された時間幅の波形を、所定の波形種別に分類するように構成されている。波形種別は、一例として、心電図に含まれるＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波等である。分類部２２の分類結果は、制御部２のメモリまたは記憶部３に保存される。

分類補正部２３は、分類部２２により分類された分類結果の妥当性を判定するように構成されている。ここで、分類結果の妥当性とは、時間軸上の生体情報波形に対して分類結果が適合するか否か（妥当であるか否か）を意味する。妥当性は、一例として、波形種別に対応する波形の形状、振幅の高低及び幅の長短、閾値に対する大小等の各種閾値または各種基準を、時間軸上の生体情報波形が満たすか否かにより判定される。妥当性に関する各種の閾値及び各種基準は、制御部２のメモリまたは記憶部３に保存される。

また、分類補正部２３は、判定された妥当性に応じて分類結果を補正するように構成されている。ここで、判定された妥当性に応じて補正するとは、分類部２２による分類結果について、妥当性が高い場合には補正を行わず、妥当性が低い場合には補正を行うことをいう。妥当性の判定の詳細については後述する。

判定部２４は、分類補正部２３により妥当性が高いと判定された分類部２２の分類結果及び分類補正部２３により妥当性が低いと判定されて補正された分類結果を取得して、各種の判定を行うように構成されている。一例として、判定部２４は、Ｐ波として妥当性が高いと判定された分類部２２の分類結果及び分類補正部２３により妥当性が低いと判定されて補正されたＰ波の分類結果を取得して、房室ブロックの判定を行う。

次に、生体情報波形処理の方法の概略について、図３を参照しながら以下に説明する。図３は、本開示における処理の概要を示す説明図である。

取得部２１は、測定された時間軸上の心電図データＷから、心電図データにおける所定の時間幅Ｄ１の波形データ９〜１４、…、Ｎを取得する（取得工程）。なお、心電図データの全体について波形Ｗ、個別の波形についてＷ１、Ｗ２、…、Ｗｎ（ｎは１以上の整数）として図示する。

分類部２２は、取得部２１により取得された各波形データ９〜１４、…、Ｎを、所定の波形種別（Ｐ波）に分類する（分類工程）。図３に、分類部２２が波形種別の分類を行った分類結果１５として、「波形データ９〜１１はＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波のいずれでもない（ノイズ）」、「波形データ１２はＰ波」、「波形データ１３はＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波のいずれでもない（ノイズ）」、「波形データ１４はＱＲＳ波」が示されている。

分類補正部２３は、分類部２２により分類された分類結果１５の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて分類結果１５を補正する（補正工程）。

図３に示す例で、分類補正部２３は、波形Ｗ１を含む波形データ１４が「ＱＲＳ波」であると判定して、分類結果１５の波形データ１４の分類「ＱＲＳ波」は妥当性が高いと判定し、波形データ１４の分類結果１５を維持する。図３の分類結果１６に、波形Ｗ１を含む波形データ１４の分類「ＱＲＳ波」が維持されたことが示されている。

図３に示す例で、分類補正部２３は、波形Ｗ４を含む波形データが「ＱＲＳ波」ではないと判定して、分類結果１５の波形Ｗ４を含む波形データの分類「ＱＲＳ波」は妥当性が低いと判定し、分類結果１５を補正する。この補正により、心電図データＷにおけるＲＲ間隔、ＰＰ間隔等（波形間隔）が変更され、ＱＲＳ波等の波形種別の周期（波形間隔）も変更されるため、分類補正部２３は、波形種別の新たな周期等（波形間隔）に基づいて、再度、分類結果１５の妥当性を判定する。

図３において、波形Ｗ４を含む時間幅の波形データが「ＱＲＳ波」ではないと補正されたことに伴い、時間軸上のＲＲ間隔が変更され、ＱＲＳ波形の周期が変更されている。分類補正部２３は、変更されたＲＲ間隔とＱＲＳ波の周期に基づいて、ＱＲＳ波の存在が推定される時間軸上の時刻近傍の時間幅の波形データについて、その波形の特徴を確認する。本例において、分類補正部２３は、波形Ｗ３を含む波形データがＱＲＳ波の特徴すべてを満たすと判定し、波形Ｗ３を含む波形データの分類結果１５「Ｐ波、ＱＲＳ波、Ｔ波のいずれでもない（ノイズ）」は妥当性が低いと判定し、その分類結果１５を補正する。図３の分類結果１６に、波形Ｗ３を含む波形データの分類が「ＱＲＳ波」に補正されたことが示されている。
分類補正部２３による妥当性の判定に応じて補正された波形種別の分類は、制御部２のメモリまたは記憶部３に保存される。

次に、波形種別としてＰ波の分類を行う生体情報波形処理方法の一例について、図４、図５を参照しながらより詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る生体情報波形処理方法のフローチャートを示す図である。図５は、波形の分類結果（Ｐ波）と、この分類結果の補正方法を説明する図である。より詳しくは、図５（ａ）は分類部２２によるＰ波の分類結果を示す図、図５（ｂ）及び図５（ｃ）は分類補正部２３により補正された分類結果を示す図である。図５（ａ）〜図５（ｃ）において、Ｐ波と分類された波形に下向き矢印を付している。

最初に、生体情報波形処理装置１は、測定された時間軸上の心電図データＷから、所定の時間幅の波形データ１〜Ｎを取得部２１により取得する（図４のＳ１、取得工程）。

次に、分類部２２は、取得部２１によって取得された波形データ１〜Ｎを、所定の波形種別であるＰ波に分類する（図４のＳ２、分類工程）。図５（ａ）に、分類部２２により、波形Ｗ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ８、Ｗ９が含まれるそれぞれの波形データをＰ波に分類した分類結果が示されている。

次に、分類補正部２３は、分類部２２により分類された分類結果を取得する（図４のＳ３）。また、分類補正部２３は、妥当性の判定のために、心電図データＷを取得部２１から取得する。分類補正部２３は、分類部２２により分類された波形データ１〜Ｎの分類結果の妥当性を判定する（Ｓ４）。

＜妥当性が高い場合＞
分類補正部２３は、分類部２２の分類結果の妥当性が高い場合（Ｓ４でＹＥＳ）、分類部２２の分類結果を維持する（Ｓ５）。本例において、分類補正部２３は、波形Ｗ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ９がそれぞれ含まれる波形データの分類「Ｐ波」は、妥当性が高いと判定する（Ｓ４でＹＥＳ）。この判定により、図５（ｂ）に示すように、波形Ｗ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ９が含まれる波形データの分類（Ｐ波）は維持される（図４のＳ５）。

＜妥当性が低い場合＞
分類補正部２３は、分類結果の妥当性が低いと判定した場合（Ｓ４でＮＯ）、分類結果の補正を行う（Ｓ６）。分類結果の補正（Ｓ６）は、波形種別に応じて定めることができる。

図４のＳ４〜６の補正処理の一例として、Ｐ波の波形種別の分類における補正処理（第１補正工程、第２補正工程、第３補正工程）を説明する。

＜第１補正工程＞
第１補正工程において、分類補正部２３は、Ｐ波ではない波形を分類し直す補正を行う。第１補正工程は、
（１）それぞれの所定の時間幅の波形データに含まれる波形が、Ｐ波かノイズ（Ｐ波、ＱＲＳ波、Ｔ波のいずれでもない）かを判定し、Ｐ波ではないと判定した波形データの分類「Ｐ波」をＰ波ではないと分類し直す補正、
（２）複数の時間幅の波形データに含まれる複数の波形の共通性を基準に、複数の波形を群（グループ）に分類し、この群に含まれる一つの波形がＰ波か否かを判定し、その一つの波形の判定結果を群に含まれるすべての波形データの判定結果として分類し直す補正、
（３）それぞれの所定の時間幅の波形データに含まれる波形が、Ｐ波かＰ波以外（ＱＲＳ波、Ｔ波）かを判定し、Ｐ波以外（ＱＲＳ波、Ｔ波）であると判定した場合に分類「Ｐ波」をＰ波ではないと分類し直す補正、
の少なくとも一つにより、Ｐ波ではない波形を分類し直す補正を行う。

図５（ａ）において、波形Ｗ８を含む波形データは、分類部２２により「Ｐ波」と分類されている。分類補正部２３は、第１補正工程において、波形Ｗ８を含む波形データを「ノイズ（Ｐ波、ＱＲＳ波、Ｔ波のいずれでもない）」と判定して、この分類結果の妥当性が低いと判定し（図４のＳ４でＮＯ）、この分類を補正する（Ｓ６）。図５（ｂ）には、波形Ｗ８を含む波形データの分類が、分類補正部２３により、「Ｐ波ではない（ノイズ）」と補正されたことが示されている。

第１補正工程によりＰ波ではないとの分類の補正が行われると、心電図データＷに関する時間幅（波形間隔）であるＰＰ間隔は変更され、Ｐ波の周期（波形間隔）も変更される。第１補正工程による補正前におけるＰＰ間隔は、図５（ａ）に示すＤ２、Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５であるが、第１補正工程による補正後のＰＰ間隔は、図５（ｂ）に示すＤ２，Ｄ３，Ｄ６に変更されている。

＜第２補正工程＞
第１補正工程により波形間隔が変動したので、分類補正部２３は、第１補正工程による処理で変動した波形間隔（ＰＰ間隔、Ｐ波の一周期）に基づいて、再度、分類結果の妥当性を判定し、妥当性に応じて分類結果を補正する第２補正工程を実行する（図４のＳ４〜Ｓ６）。第２補正工程の妥当性の判定の詳細については第１補正工程と同様であるので，説明を省略する。

＜第３補正工程＞
分類補正部２３は、第１補正工程及び第２補正工程の後に、分類部２２によるＰ波であることの分類漏れを補間する第３補正工程を実行する（図４のＳ４〜Ｓ６）。Ｐ波の分類漏れの補間は、第１補正工程及び第２補正工程により変動したＰ波の周期等（波形間隔）に基づいて判定される。

分類補正部２３は、第１補正工程及び第２補正工程で補正された分類結果を取得し、第１補正工程及び第２補正工程により変更されたＰＰ間隔及びＰ波の周期（波形間隔）を取得する。第１補正工程及び第２補正工程で補正された分類結果は図５（ｂ）であり、第１補正工程及び第２補正工程により変更されたＰＰ間隔は図５（ｂ）に示すＤ２，Ｄ３，Ｄ６である。分類補正部２３は、図５（ｂ）に示すＰ波の周期等（波形間隔）に基づいて、Ｐ波の存在が推定される時間軸上の時刻近傍の時間幅の波形データの波形Ｗ１０、Ｗ１１、Ｗ１２について、その波形の特徴を確認する。本例において、分類補正部２３は、波形Ｗ１２がＰ波であると判定し、波形Ｗ１２を含む時間幅の波形データの分類結果は妥当性が低いと判定して（図４のＳ４でＮＯ）、その分類結果を補正する（Ｓ６）。図５（ｃ）には、分類補正部２３により、波形Ｗ１２を含む波形データの分類を「Ｐ波」に補正した分類結果が示されている。

分類補正部２３による補正工程が完了した分類結果は、制御部２のメモリまたは記憶部３に保存される。図４及び図５に示した処理は、Ｐ波以外の波形種別についても同様に行うことができる。

以上説明したように、本開示に係る生体情報波形処理装置１及び方法によれば、分類部２２により所定の時間幅の波形を所定の波形種別に分類することができる。さらに、その分類結果の妥当性を分類補正部２３が判定し、判定された妥当性に応じて分類結果を補正するので、生体情報波形の認識精度を向上させることができる。

また、波形を取得するための複数の時間幅は、時間軸上で少なくとも一部が重複するように設定されているので、重複する時間幅において、複数の時間幅を用いて、所定の波形種別に分類することができる。さらに、その分類結果の妥当性の判定及び妥当性に応じた補正を複数回行うことにより分解能が上がり、生体情報波形の認識精度をより向上させることができる。

また、上記方法によれば、妥当性が低い場合、所定の波形種別ではないと補正し、所定の波形種別の周期に基づいて再度妥当性を判定して分類結果を補正するので、生体情報波形の認識精度をより向上させることができる。

なお、上記実施形態では、取得部２１、分類部２２、分類補正部２３を備える制御部２の例を説明したが、取得部２１、分類部２２、分類補正部２３は上記構成に限らず、ネットワークインターフェース５を介して通信可能に構成される個別機器にそれぞれ含まれてもよい。

また、上記実施形態では、心電図データ、分類部２２の分類結果、妥当性に関する各種閾値等及び分類補正部２３の分類結果を、制御部２のメモリまたは記憶部３に保存する例を説明したが、これらの保存は上記例示に限らず、ネットワークインターフェース５を介して通信可能な外部の機器または記憶媒体に保存させてもよい。

また、上記実施形態では、閾値または基準を記憶部３等から取得する分類補正部２３の例を説明したが、本開示の分類補正部は上記例示に限らない。例えば、予めビッグデータをディープラーニング（深層学習）させることに基づいて構築されたアルゴリズムを有するニューラルネットワークを、分類補正部として用いてもよい。このニューラルネットワークを分類補正部として用いる場合、分類結果の妥当性は、ディープラーニングにおける特徴量を用いて判定してもよい。

また、上記実施形態では、分類部２２による分類漏れの補間を、第１補正工程及び第２補正工程の後に第３補正工程として実行する例を説明したが、分類漏れの補間（補正工程、図４のＳ６）は上記例示に限らない。分類漏れの補間は、分類の補正に伴う周期等（波形間隔）の変更が無い場合にも行うことができる。

また、上記実施形態では波形種別としてＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波を例示して説明したが、波形種別は上記した波形に限らない。本開示の波形種別には、生体情報波形のＱＲＳ波に関して、正常拍なのか心室期外収縮(ｐｒｅｍａｔｕｒｅ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ、ＶＰＣ）の種類等を含んでもよい。

また、本開示の生体情報波形は心電図に限らず、例えば、脳波、脈波とすることができる。

また、上記実施形態では、判定部２４の判定として房室ブロックを例示して説明したが、判定部２４の判定は上記に限らない。生体情報波形を脈波とする場合に、判定部２４は動脈硬化指標の判定を行う等、生体情報波形に応じた各種の判定を行うことができる。

また、本実施形態に係る生体情報波形処理装置１をソフトウェアによって実現するためには、生体情報波形処理プログラムが制御部２のメモリ、記憶部３又はＲＯＭに予め組み込まれていてもよい。または、生体情報波形処理プログラムは、磁気ディスク（ＨＤＤ、フロッピー（登録商標）ディスク）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ、Ｂｌｕ−ｒａｙ(登録商標)ディスク等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、フラッシュメモリ（ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ等）等のコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、記憶媒体が生体情報波形処理装置１に接続されることで、当該記憶媒体に格納された生体情報波形処理プログラムが、制御部２のメモリまたは記憶部３に組み込まれる。そして、制御部２のメモリまたは記憶部３に組み込まれた当該プログラムがＲＡＭ上にロードされて、プロセッサがロードされた当該プログラムを実行することで、制御部２は図３、図４に示す各種処理を実行する。換言すれば、当該プログラムがプロセッサにより実行されることで、制御部２は、取得部２１、分類部２２、分類補正部２３、判定部２４としてそれぞれ機能する。この生体情報波形処理プログラム及び記憶媒体によれば、波形の認識精度を向上させることができる。

また、生体情報波形処理プログラムは、通信ネットワーク上のコンピュータからネットワークインターフェース５を介してダウンロードされてもよい。この場合も記憶媒体が生体情報波形処理装置１に接続される場合と同様に、ダウンロードされた当該プログラムが制御部２のメモリまたは記憶部３に組み込まれ、制御部２は図３、図４に示す各種処理を実行する。この生体情報波形処理プログラムによれば、波形の認識精度を向上させることができる。

本開示は、上述した実施形態や変形例に限定されず、適宜、変形、改良等が自在である。その他、上述した実施形態における各構成要素の材質、形状、形態、数、配置場所等は、本開示を達成できるものであれば任意であり、限定されない。

１ 生体情報波形処理装置、 ２ 制御部、 ３ 記憶部、 ４ センサインターフェース、 ５ ネットワークインターフェース、 ６ 出力部、 ７ 入力部、 ８ バス、 ９，１０，１１，１２，１３，１４ 波形データ、 １５ （分類部２２による）分類結果、 １６ （分類補正部２３による）分類結果、 ２１ 取得部、 ２２ 分類部、 ２３ 分類補正部、 ２４ 判定部、 Ｄ１ 時間幅、 Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７、Ｄ８ ＰＰ間隔、 Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ８、Ｗ９、Ｗ１０、Ｗ１１、Ｗ１２、Ｗｎ 波形

Claims (7)

1. 測定された時間軸上の生体情報波形から、所定の時間幅の波形を取得部により取得する取得工程と、
   予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築された分類部により、前記取得部により取得された前記時間幅の前記波形を所定の波形種別に分類する分類工程と、
   分類補正部が、前記分類部により分類された分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて前記分類結果を補正する補正工程と、
   を含む、生体情報波形処理方法。
2. 前記時間幅は前記時間軸上に複数設定されている、請求項１に記載の方法。
3. 複数の前記時間幅は前記時間軸上で少なくとも一部が重複するように設定されている、請求項２に記載の方法。
4. 前記補正工程は、前記分類結果に含まれる所定の前記波形種別のうち妥当性が低い場合、前記所定の波形種別ではないと補正し、さらに所定の前記波形種別の周期に基づいて再度妥当性を判定して前記分類結果を補正する、請求項２または請求項３に記載の方法。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
6. 請求項５に記載のプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
7. 測定された時間軸上の生体情報波形から、所定の時間幅の波形を取得する取得部と、
   予め生体情報波形を学習させることに基づいて構築されており、前記取得部により取得された前記時間幅の前記波形を所定の波形種別に分類する分類部と、
   前記分類部により分類された分類結果の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて前記分類結果を補正する分類補正部と、
   を含む生体情報波形処理装置。

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