JP2018512243A5 - - Google Patents

Description

妊娠中の被験者の連続非侵襲モニタリング

本願は、２０１５年３月１６日出願の米国仮特許出願第６２／１３３４８５号、及び２０１５年１０月２３日出願の米国特許出願第１４／９２１４８９号の優先権を主張するものであり、それら出願の全体の内容は参照の上全体として組み込まれる。２０１５年３月１６日に全て出願された、米国特許出願第１５／０７１８８４号、米国特許出願第１５／０７１９１５号、及び米国特許出願第１５／０７１９５６号の全体の内容は、参照の上全体として組み込まれる。

本発明は、母体及び胎児の心臓信号データを収集する多数のセンサを用いる、胎児及び／又は母体についての、連続非侵襲モニタリングの装置、システム、及び方法に関する。

母体及び胎児の心臓活動をモニタすることは、妊娠中の胎児及び母体の健康について判定するのに有用である。

一つの実施形態では、本発明は、以下のａ）〜ｃ）を含む、衣類である：
ａ）
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つのＥＣＧ（心電図）センサ；
ｂ）
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つの音響センサ；及び、
ｃ）
妊娠中の被験者の腹部上に、前記少なくとも一つの心電図センサと前記少なくとも一つの音響センサを配置してそれらと接触するように構成されている衣類；
を含む、衣類を提供する。

一つの実施形態では、前記衣類は、更に以下のｄ）〜ｆ）を含む：
ｄ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを除外するステップ；
訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション；
ｅ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション；
ｆ．
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

一つの実施形態では、前記衣類はベルトである。

一つの実施形態では、本発明は、以下のａ）〜ｆ）を含む、母体と胎児の心臓活動をモニタするシステムを提供する：
ａ）
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つのＥＣＧ（心電図）センサ；
ｂ）
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つの音響センサ；
ｃ）
妊娠中の被験者の腹部上に、前記少なくとも一つの心電図センサと前記少なくとも一つの音響センサを配置してそれらと接触するように構成されている衣類；
ｄ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを除外するステップ；
訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション；
ｅ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション；
ｆ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

一つの実施形態では、本発明は、以下のａ）特別にプログラムされたコンピュータシステムを含む、胎児の心臓活動の推定を生成するシステムを、提供する：
ａ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

一つの実施形態では、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストが、動的プログラミングを利用して、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、実行され、
蓄積されたコストメッシュの各々の値は、その時点での、及び、前のステップの近傍での極小経路の、胎児の心拍の確率メッシュの合計として、以下の式に基づいて計算され、

ここで、ｅは、胎児の心拍の確率メッシュの値であり、Ｅは、蓄積されたコストであり、ｉは、時間を表し、ｊは＋／−４［毎分拍／秒］の近傍の心拍値を表す。

一つの実施形態では、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストが、全数検索を利用して、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、実行される。

一つの実施形態では、本発明は、以下の段階ａから段階ｃを含む、コンピュータ実装された方法を提供する：
ａ）
以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを実行する、段階ａ：
ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを除外するステップ；
訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション；
ｂ）
以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを実行する、段階ｂ：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション；
ｃ）
段階ａと段階ｂの結果に関して、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを実行する、段階ｃ：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

一つの実施形態では、本発明は、以下のａ）受信するオペレーションからｆ）生成するオペレーションまでを含む、コンピュータ実装された方法を提供する：
ａ）
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｂ）
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｃ）
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｄ）
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｅ）
特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｆ）
胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

一つの実施形態では、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストが、動的プログラミングを利用して、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、実行され、
蓄積されたコストメッシュの各々の値は、その時点での、及び、前のステップの近傍での極小経路の、胎児の心拍の確率メッシュの合計として、以下の式に基づいて計算され、

ここで、ｅは、胎児の心拍の確率メッシュの値であり、Ｅは、蓄積されたコストであり、ｉは、時間を表し、ｊは＋／−４［毎分拍／秒］の近傍の心拍値を表す。

特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストが、全数検索を利用して、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、実行される。

図１は、本発明のある実施形態に係る、胎児心拍モニタリングシステムで用いるのに適切なシステムの表現を示す。 図２は、妊娠中の被験者により着用される、本発明のある実施形態に係る、衣類の第１の図を示す。 図３は、本発明のある実施形態に係る、衣類の正面図を示す。 図４は、本発明のある実施形態に係る、衣類の背面図を示す。 図５は、本発明のある実施形態に係る、ＥＣＧセンサを示す。 図６は、本発明のある実施形態に係る、ＥＣＧセンサを示す。 図７は、本発明のある実施形態に係る、ＥＣＧセンサを示す。 図８は、本発明のある実施形態に係る、ＥＣＧセンサを示す。 図９は、本発明のある実施形態に係る、皮膚への接触として適切な導電性布の顕微鏡写真図を示す。 図１０は、本発明のある実施形態に係る、皮膚への接触として適切な導電性布の顕微鏡写真図を示す。 図１１は、本発明のある実施形態に係る、皮膚への接触として適切な導電性布の顕微鏡写真図を示す。 図１２は、本発明のある実施形態に係る、皮膚への接触として適切な導電性布の顕微鏡写真図を示す。 図１３は、本発明のある実施形態に係る、皮膚への接触として適切な導電性布の顕微鏡写真図を示す。 図１４は、本発明のある実施形態に係る、皮膚への接触として適切な導電性布の顕微鏡写真図を示す。 図１５のパネルａ−ｃは、夫々、電極シリアル番号３−５を用いる、記録されたＥＣＧ信号を示す。 図１６のパネルａ−ｄは、妊娠中の被験者からの、２５週における、夫々、電極シリアル番号３−５及びコントロールウエットジェルＥＣＧ電極（ＧＥヘルスケア（登録商標））を用いる、記録されたＥＣＧ信号を示す。 図１７のパネルａ−ｄは、妊娠中の被験者からの、２５週における、夫々、電極シリアル番号３−５及びコントロールウエットジェルＥＣＧ電極（ＧＥ（登録商標））を用いる、記録されたＥＣＧ信号を示す。 図１８は、本発明のある実施形態に係る導電性布の表面抵抗率及び抵抗を判別するための、実験セットアップを示す。 図１９は、本発明のある実施形態に係る導電性布のＢＴＦＴを判別するための、実験セットアップを示す。 図２０は、本発明のある実施形態に係る皮膚−電極インタフェース等価回路の図を示す。 図２１は、テスト電極構成の表現を示す。 図２２は、本発明のある実施形態に係る音響センサの本体を示す。 図２３は、本発明のある実施形態に係る、ハウジング内部に配置される音響センサの本体を示す。 図２４は、本発明のある実施形態に係る別のハウジングを示す。 図２５は、妊娠中の被験者の腹部からではなく、音響信号からマイクロホンを分離するように構成された構造を示す。 図２６は、本発明のある実施形態に係る、音響センサを用いる音響信号の変換の表現を示す。 図２７は、本発明のある実施形態に係る、妊娠中の被験者の腹部上の、音響センサの位置（位置Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４）を示す。 図２８は、本発明のある実施形態に係る、音響センサを用いて受信する母体の音響信号を示す。 図２９は、妊娠中の被験者の腹部上の、少なくとも一つのＥＣＧセンサの位置（位置Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４）及び少なくとも一つの音響センサの位置（位置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、ＭＣ４）を示す。 図３０は、本発明のある実施形態に係る、心臓電気活動データを検出して分析するのに用いられるアルゴリズムのフローチャートを示す。 図３１は、本発明のある実施形態に係る、心臓電気活動データの例示の記録を示す。 図３２は、本発明のある実施形態に係る、テンプレートの母体の心電図を示す。 図３３は、本発明のある実施形態に係る、母体の心臓活動の除外を実行するのに用いられるアルゴリズムのフローチャートを示す。 図３４は、本発明のある実施形態に係る、母体の心臓活動の除外を実行するのに用いられるアルゴリズムのフローチャートを示す。 図３５は、本発明のある実施形態に係る、単独の母体の心拍に亘るテンプレートの母体の心電図のオーバレイを示す。 図３５は、本発明のある実施形態に係る、単独の母体の心拍に亘るテンプレートの母体の心電図のオーバレイを示す。 図３７は、本発明のある実施形態に係る、母体のＥＣＧの除外の結果を示す。 図３８は、本発明のある実施形態に係る、本発明のある実施形態に係る、心臓活動データを検出して分析するのに用いられるアルゴリズムのフローチャートを示す。 図３９（Ａ）と図３９（Ｂ）は、本発明のある実施形態に係る、単独のノイズ除去のアルゴリズムのフローチャートを示す。 図４０は、本発明のある実施形態に係る、音響センサからのデータの処理の結果を表すグラフを示す。 図４１は、本発明のある実施形態に係る、音響センサからのデータの処理の結果を表すグラフを示す。 図４２は、本発明のある実施形態に係る、音響センサからのデータの処理の結果を表すグラフを示す。 図４３は、本発明のある実施形態に係る、音響センサからのデータの処理の結果を表すグラフを示す。 図４４は、本発明のある実施形態に係る、音響センサからのデータの処理の結果を表すグラフを示す。 図４５は、ＥＣＧ信号データが「良好な」信号特性を有するが、ＰＣＧ信号データが「貧困な」信号特性を有する、グラフィックディスプレイを示す。 図４６は、ＰＣＧ信号データが「良好な」信号特性を有するが、ＥＣＧ信号データが「貧困」である、グラフィックディスプレイを示し、ＥＣＧ信号データが「良好な」信号特性を有するが、ＰＣＧ信号データが「貧困」である、グラフィックディスプレイを示す 図４７は、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データからの、特定の時間間隔における複数の時点に対する、計算された胎児の心拍及びスコアの、及び、フィルタされたＰＣＧアウトプットからの、特定の時間間隔における複数の時点に対する、計算された胎児の心拍の、グラフィックディスプレイを示す。スコアは、マーカフルネスにより表示される。フラーマーカは、より低いスコアを意味し、単独の胎児の心拍の推定でのより高い信頼を意味する。 図４８は、特定の時間間隔における複数の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアのグラフィックディスプレイを示す。スコアは、マーカフルネスにより表示される。フラーマーカは、より低いスコアを意味し、単独の胎児の心拍の推定でのより高い信頼を意味する。 図４９は、胎児の心拍の推定及びスコアに基づいて、心拍（拍／分）及び時間（秒）の関数として、胎児の心拍の確率メッシュを示す。 図５０は、胎児の心拍の推定及びスコアに基づいて、心拍（拍／分）及び時間（秒）の関数として、胎児の心拍の確率メッシュを示す。 図５１は、本発明のある実施形態に従って計算される、推定された胎児の心拍を示す。 図５２は、本発明のある実施形態に係る、胎児の心拍の推定の確率メッシュを示す。 図５３は、本発明のある実施形態に従って構築される、累積コストメッシュを示す。

開示の明確性のために、及び限定によるものでは無く、発明の詳細な説明は、本発明の或る特徴、実施形態、若しくは利用例を記載し若しくは示す、以下のサブセクションに分割される。

本明細書で用いられるように、「接触領域」の用語は、妊娠中の被験者の皮膚と皮膚への接触との間の接触エリア、即ち、妊娠中の被験者の皮膚と皮膚への接触との間で電流が流れ得る表面エリアを、含む。

本発明のある実施形態に係るシステム

本発明は、母体及び胎児の電気心臓信号を収集する多数の心電図センサ、及び／又は、母体及び胎児の音響信号センサを用いる、胎児及び／又は母体の連続非侵襲モニタリングの、装置、システム、及び方法に関する。

図１を参照して、ある実施形態では、胎児の心臓電気活動を記録し、検出し、及び分析するシステムは、皮膚電極インタフェース、少なくとも一つの電極、アナログプレプロセスモジュール、スマートホンモジュール、及び、クラウドコンピューティングモジュールを、含む。

ある実施形態では、アナログプレプロセスモジュールは、記録された信号の増幅、及び記録された信号のフィルタリング、から成るグループから選択される少なくとも一つの機能を実行する。

ある実施形態では、ＡＤＣ／ＭＣＵモジュールは、アナログ信号をデジタル信号へ変換すること、記録された信号をデジタル信号へ変換すること、データを圧縮すること、デジタルフィルタリング、及び、記録された心電図信号をトランスミッタへ伝達すること、から成るグループから選択される少なくとも一つのタスクを実行する。

ある実施形態では、通信モジュールは、記録された信号を無線レシーバへ送信する。

ある実施形態では、センサの位置、胎児の向き、胎児の動き、若しくは妊娠期間に拘わらず、胎児の心臓電気活動を記録し、検出し、分析するシステムは、国際特許出願ＰＣＴ／ＩＬ２０１５／０５０４０７に開示されるシステムである。

特定の理論により限定する意図は無いが、心臓活動は音響信号と電気信号の両方を生成する。心臓活動により生成される音響信号と電気信号は異なり得るが、それらは同じソース（即ち、胎児の及び／又は母体の心臓）から生じるものであるから、共に用いられ得る。

しかしながら、胎児の心臓活動の正確さは、例えば、胎児の動き、少なくとも一つのＥＣＧ電極及び／又は少なくとも一つの音響センサに対する胎児の心臓の位置、母体の筋肉活動、母体の心臓活動、胎盤の位置などの、複数のファクタに影響され得る。

特定の理論により限定する意図は無いが、背景信号は、例えば、胎盤からの散乱信号、胎児の及び／又は母体の胃の音、胎児の及び／又は母体の骨格筋活動、子宮内膜筋活動などで、あればよい。

例えば、特定の理論により限定する意図は無いが、ある実施形態では、少なくとも一つのＥＣＧセンサ及び少なくとも一つの音響センサは、固定位置にある。胎児は、妊娠中の被験者の子宮内部で自由に動き、センタに対して固定位置にいることは滅多に無い。胎児の心臓の小さいサイズと共に、これは、（ｉ）記録される信号データにアーチファクトを生成することがあり、よって（ｉｉ）常に変動する背景信号から胎児の信号を検出するための高感度センサ及び信号処理を要求することがある。

特定の理論により限定する意図は無いが、胎児及び母体のＥＣＧ信号などの電気信号、並びに、胎児の及び母体の心臓活動などの音響信号は、異なって伝搬する。例えば、音響信号は、例えば、羊水などの流体の環境では十分に伝搬し、散乱は最小となる。別の例として、ＥＣＧ信号内のノイズ干渉の寄与があまり無いことにもより、ＥＣＧ信号と対比して、音響信号は、より低い信号対ノイズ比を有することが多い。

よって、胎児の位置に依存して、ＥＣＧ信号及び／又は音響信号の、信号対ノイズ比は、より大きい範囲で若しくはより小さい範囲で、変動し得る。例えば、特定の時間フレーム内の一つの個別時点では、音響信号が無くとも、ＥＣＧ信号は在る。よって、ある実施形態では、本発明のシステムは、胎児のＥＣＧ信号データと胎児の音響心臓信号データのいずれかから、両方から、若しくは胎児のＥＣＧ信号データのみから、若しくは胎児の音響心臓信号データのみから、胎児の心拍を推定することができる。

本発明のシステムが胎児のＥＣＧ信号データと胎児の音響心臓信号データの両方から、胎児の心拍を推定する実施形態では、胎児のＥＣＧ信号データか、胎児の音響心臓信号データかの、いずれかの相対的な寄与は、等しくてもよく、等しくなくてもよい。

ある実施形態では、本発明のシステムは、胎児と母体の心臓活動を連続してモニタできる。

ある実施形態では、本発明のシステムは、病院の設定で用いられる。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、病院では無い設定で用いられる。

ある実施形態では、本発明のシステムは、ＥＣＧ信号データ及び／又は音響心臓活動信号が複数のシステムから収集されて分析され、データベースを確立する。

ある実施形態では、データベースは「ビッグデータ分析」で活用され、本発明のシステムから妊娠中の被験者により収集される信号データは、特定の人口学の、及び／若しくは、地理学の、又は他の統計的な特性を有する、妊娠中の被験者から得られる信号と、対比される。特定の理論により限定する意図は無いが、対比により、医師は妊娠中の被験者に、例えば、ダイエット、活動、投薬に適合するように勧めることができる。

ある実施形態では、データベースは、胎児の及び／又は母体の心臓活動及び健康をモニタするために、医療関係者及び／又は妊娠中の被験者に用いられる。一方で、データベースは、医療関係者及び／又は妊娠中の被験者に用いられて、妊娠期間に、潜在的に有害な体調、合併症、若しくは疾病を検出する。ある実施形態では、本発明に係るシステムは、標準的な妊婦管理プラクティスの間の、ルーティンの健康診断の間に可能であるよりも、より早く潜在的に有害な体調、合併症、若しくは疾病を検出することができる。

ある実施形態では、システムは、妊娠中の被験者に用いられて、例えば、栄養に関連するストレス及びリスク、身体活動若しくはその不足、睡眠、及び妊娠に影響し得る他のライフスタイルファクタなどの、妊娠関連ファクタを、減少する。

ある実施形態では、妊娠中の被験者がハイリスクの妊娠として診断されると、本発明のシステムは、治療と組み合わせて用いられハイリスクの妊娠を処置若しくは管理する。

ある実施形態では、妊娠中の被験者が、心臓疾患、低血圧症、高血圧症、低体重、肥満、子癇前症、妊娠性糖尿病、血栓溶解合併症、及び胎盤損傷から成る、グループから選択される少なくとも一つの疾病若しくは疾患を有するならば、本発明のシステムは、治療と組み合わせて用いられ少なくとも一つの疾病若しくは疾患を処置若しくは管理する。

ある実施形態では、妊娠中の被験者がハイリスクの妊娠と関連するファクタを有すると、本発明のシステムは治療と組み合わせて用いられハイリスクの妊娠を処置若しくは管理する。

ある実施形態では、ある実施形態に係る衣類は妊娠中の被験者により着用されるが、衣類は胎児の及び母体の心臓活動を連続してモニタするように構成される。ある実施形態では、胎児の及び母体の心臓活動信号データは、リモートシステムに送信され、胎児の及び母体の心臓活動信号データは、胎児の及び母体の心拍を出力するように処理される。

ある実施形態では、本発明のシステムは、例えば、母体の身体活動、胎児のキック、母体の食事摂取、母体の健康情報、ムードなどの、更なるデータを受信して処理することができる。ある実施形態では、更なるデータは、胎児の及び母体の心臓活動信号データと共に用いられ、妊娠期間の、潜在的に有害な体調、合併症、若しくは疾病を検出する。

ある実施形態では、更なるデータは、胎児の及び母体の心臓活動信号データと共に用いられ、例えば、栄養に関連するストレス及びリスク、身体活動若しくはその不足、睡眠、及び妊娠に影響し得る他のライフスタイルファクタなどの、妊娠関連ファクタを、減少する。

モニタすることができる本発明のある実施形態に係る、胎児のパラメータの例は、心臓活動、心拍、心臓の振動／音響の音、脈拍数、心拍の変動、徐脈事象、頻脈事象、不飽和化、胎児の動き、胎児の位置／向き、胎児の音、胎児のキック、胎児の脳活動、胎児の体温、グルコース、睡眠状態、血流、血圧、若しくは活動レベルを、含む。

モニタすることができる本発明のある実施形態に係る、母体のパラメータの例は、心臓活動、駆出率、心拍、心音、呼吸の深さ及び期間、脈拍数、心拍の変動、徐脈事象、頻脈事象、不飽和化、脳活動、温度、グルコース、炎症度、子宮活動、睡眠段階、血圧、身体活動度、若しくは体位を、含む。

ある実施形態では、本発明のシステムは、拡張期間に妊娠中の被験者により着用される。拡張期間は２４時間若しくはそれ以上でもよい。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、２４時間若しくはそれ以下に、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、１２時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、１１時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、１０時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、９時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、８時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、７時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、６時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、５時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、４時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、３時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、２時間、妊娠中の被験者により着用される。一方で、ある実施形態では、本発明のシステムは、１時間、妊娠中の被験者により着用される。（００９３）

一つの実施形態では、本発明は、以下のａ）〜ｆ）を含む、母体と胎児の心臓活動をモニタするシステムを提供する：
ａ)
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つのＥＣＧ（心電図）センサ；
ｂ)
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つの音響センサ；
ｃ)
妊娠中の被験者の腹部上に、前記少なくとも一つの心電図センサと前記少なくとも一つの音響センサを配置してそれらと接触するように構成されている衣類；
ｄ)
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを除外するステップ；
訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション；
ｅ)
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション；
ｆ)
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコア；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

本発明のある実施形態に係る衣類

一つの実施形態では、本発明は、以下のａ）〜ｃ）を含む衣類を提供する：
ａ)
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つのＥＣＧ（心電図）センサ；
ｂ)
妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つの音響センサ；及び、
ｃ)
妊娠中の被験者の腹部上に、前記少なくとも一つの心電図センサと前記少なくとも一つの音響センサを配置してそれらと接触するように構成されている衣類。

一つの実施形態では、衣類は更に、以下のｄ）〜ｆ）を含むように構成されている：
ｄ)
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを除外するステップ；
訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション；
ｅ)
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション；
ｆ)
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

ある実施形態では、本発明のシステムは、少なくとも一つの更なる母体の若しくは胎児の心臓検知モダリティを含み得る。そのモダリティは、前記の電気若しくは音響心臓検知モダリティにも置換し得る。これは、以下のグループから選択される、能動若しくは受動検知モダリティであってもよい。超音波、ドップラ、（ドップラ技術を用いるセンサにより、高周波数音響信号として記載され得る）超音波／ドップラ、皮膚色の変化及び（機能的近赤外分光を意味する）ＦＮＩＲＳから母体の心拍を観察する（周辺動脈トーンを意味する）ＰＡＴ光学センサ。

ある実施形態では、音響センサは、バルブの閉鎖の音響信号を検知し、心筋の収縮の心臓振動も検知する、振動音響センサであればよい。

ある実施形態では、衣類は、システムが、例えば、家庭などの、どんな設定でも妊娠中の被験者により移動され操作され得るように、構成される。例えば、図２〜図４を参照すると、衣類（１）は、少なくとも一つのＥＣＧセンサ（１）、少なくとも一つの音響センサ（２）、及び、プロセッサの出力をリモートサーバに通信するための低エミッションブルートゥース（登録商標）（ブルートゥースローエナジ）の少なくとも一つを介して一つ若しくはそれ以上のプロセッサの出力をリモートサーバに通信するトランスミッタ（４）と、組み込まれる。

ある実施形態では、衣類は洗濯可能である。ある実施形態では、システムの動作に必要な配線は、防水加工され、隠される。

ある実施形態では、衣類は、非刺激性の材料から作成される。

図２〜図４に示すある実施形態では、少なくとも一つの音響センサは取り外し可能である。別の実施形態では、少なくとも一つの音響センサは取り外し可能である。別の実施形態では、トランスミッタは取り外し可能である。

ある実施形態では、衣類は更に、オーディオスピーカを含む。

ある実施形態では、衣類は更に、電源を含む。

ある実施形態では、衣類は、米国特許第８３９６２２９Ｂ２号に開示のベルトを含む。

ある実施形態では、衣類は、米国特許第８３９６２２９Ｂ２号に開示の材料から製造される。

ある実施形態では、衣類は、米国特許第８３９６２２９Ｂ２号に開示の方法に従って製造される。

本発明のある実施形態に係るＥＣＧセンサ

ある実施形態では、本発明は、胎児の心電図信号を検出するように構成されたＥＣＧセンサ提供し、該ＥＣＧセンサは、
ａ）妊娠中の被験者から胎児の心電図信号を検出する皮膚接点と、
ｂ）リード線と接続するための、皮膚接点と電気接触するコネクタと、及び
ｃ）妊娠中の被験者に付属するためのサブストラクチャと
を含み、
サブストラクチャ上にて、皮膚接点は、皮膚接点の表面が妊娠中の被験者の皮膚と電気通信するように構成されている。

特定の理論により限定する意図は無いが、ある実施形態では、ＥＣＧセンサの３次元形状は性能に影響を与える。例えば、鋭角の無いカーブ状のプロファイルは、皮膚接点により生成される電場での、若しくは皮膚接点からリード線への電流の流れでの、急激な変化を回避しがちである。

図５は、本発明のある実施形態に係る円形ＥＣＧセンサを示す。図５に示す実施形態では、ＥＣＧセンサは、断面Ａ−Ａに沿って示すように、エラストマドーム形の円形構造（６）に亘って付属する導電性の布（５）を含み、該円形構造（６）は円形発泡体バッキングへ付属する。発泡体バッキングはプリント回路基板（８）へ付属し、該プリント回路基板（８）は、検知される胎児の心電図信号を出力する一つの電気接続（９）と、導電性の布をプリント回路基板（８）へ接続する少なくとも一つの電気接続（１０）とを、有する。

ある実施形態では、プリント回路基板は、皮膚接点をリード線とインタフェースするように構成される。一方、ある実施形態では、プリント回路基板は更に、例えば、信号フィルタリング、若しくは前置増幅などの、更なる機能を実施するように構成される。

図６は、本発明のある実施形態に係るＥＣＧセンサを示す。図示される実施形態では、ＥＣＧセンサは、プリント回路基板への接続を伴う一端で終端する平坦部を伴う、涙滴形状の導電性布と、他端にて皮膚接触を形成するドーム形の構造とから、成る。図示される実施形態では、ドーム形の構造のみが曝されて、妊娠中の被験者に接触する。

図７及び図８は、平面の皮膚接点を含む、本発明に係るＥＣＧセンサの別の実施形態を示す。

図５に示す実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、可能な付属角度の全ての下で、皮膚接点と妊娠中の被験者の皮膚との間の接触を最大化するように、構成される。

図５に示す実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、ＥＣＧセンサの性能に影響を与える傾向にある、鋭角を伴わないプロファイルを生成するように、構成されている。

ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、２０ｍｍから５０ｍｍの範囲の直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、２０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、２５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、３０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、３５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、４０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、４５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、５０ｍｍの直径を有する。

ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、５ｍｍから１５ｍｍの範囲の変形されていない高さ（即ち、圧力が加えられる前の高さ）を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、５ｍｍの変形されていない高さを有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、１０ｍｍの変形されていない高さを有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、１５ｍｍの変形されていない高さを有する。

ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、０．３ｍｍから５ｍｍの範囲の厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、０．３ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、０．５ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、１ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、１．５ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、２ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、２．５ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、３ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、３．５ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、４ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、４．５ｍｍの厚さを有する。ある実施形態では、円形発泡体バッキングは、５ｍｍの厚さを有する。

図６に示す実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、ＥＣＧセンサの性能に影響を与える傾向にある、鋭角を伴わないプロファイルを生成するように、構成されている。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、１５ｍｍから３８ｍｍの範囲の直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、１５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、２０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、２５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、３０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、３５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、３８ｍｍの直径を有する。

ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、５ｍｍから１５ｍｍの範囲の変形されていない高さ（即ち、圧力が加えられる前の高さ）を有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、５ｍｍの変形されていない高さを有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、１０ｍｍの変形されていない高さを有する。ある実施形態では、エラストマドーム形の円形構造は、１５ｍｍの変形されていない高さを有する。

特定の理論により限定する意図は無いが、皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、ＥＣＧセンサが妊娠中の被験者の皮膚に接触する圧力で、変動する。ある実施形態では、皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、ＥＣＧセンサが妊娠中の被験者の皮膚に接触する圧力が増加すると、減少する。

ある実施形態では、エラストマドームは、妊娠中の被験者の腹部上に配置されて圧力がＥＣＧセンサへ加えられると、変形するように構成されている。ある実施形態では、エラストマドームは、妊娠中の被験者の腹部上に配置されて、妊娠中の被験者からの胎児の心電図信号を検知するのに適切な皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するように圧力が加えられると、変形するように構成されている。

ある実施形態では、エラストマドームの変形が、妊娠中の被験者の皮膚に接触する皮膚接点の表面エリアを増加する。ある実施形態では、皮膚接点の表面エリアの１００％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの９０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの８０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの７０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの６０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの５０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの４０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの３０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの２０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの１０％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。別途の実施形態では、皮膚接点の表面エリアの７５％が妊娠中の被験者の皮膚に接触する。

ある実施形態では、加えられる圧力は、０．２ｋｇと５ｋｇの間の範囲の質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．２ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．２ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．３ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．４ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．５ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．６ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．７ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．８ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、０．９ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、１ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、１．５ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、２ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、２．５ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、３ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、３．５ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、４ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、４．５ｋｇの質量に等価である。ある実施形態では、加えられる圧力は、５ｋｇの質量に等価である。

ある実施形態では、圧力は、ベルトなどの衣類を用いて加えられる。

ある実施形態では、適切な皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、１００ｋΩと６５０ｋΩの間である。ある実施形態では、適切な皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、６０２ｋΩである。ある実施形態では、適切な皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、１５０ｋΩである。ある実施形態では、適切な皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、２２７ｋΩである。ある実施形態では、適切な皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスは、１３５ｋΩである。

ある実施形態では、皮膚接点は、１５０ｋΩより大きい皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。

ある実施形態では、皮膚接点は、１５０ｋΩより小さい皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。

ある実施形態では、皮膚接点は、５ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、２０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、３０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、４０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、５０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、６０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、７０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、８０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、９０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１００ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１１０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１２０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１３０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１４０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを有するように構成されている。

ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１５０ｋΩより小さい皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。

ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると５ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属するある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると２０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると３０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると４０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると５０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属するある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると６０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると７０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると８０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると９０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属するある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１００ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１１０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１２０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。ある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１３０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属するある実施形態では、皮膚接点は、妊娠中の被験者の腹部上に配置されると１４０ｋΩと１５０ｋΩの間の皮膚ＥＣＧセンサインピーダンスを形成するべく変形するように構成されているエラストマ構造に付属する。

ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、妊娠中の被験者からの胎児の心電図信号を検知するのに適切な表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１Ω／ｍ^２より小さい表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０１Ω／ｍ^２と１Ω／ｍ^２の間の表面抵抗を有するように構成されている。

ある実施形態では、皮膚接点は、０．０１Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０２Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０３Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０４Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０５Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０６Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０７Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０８Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．０９Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．１Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．２Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．３Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。る実施形態では、皮膚接点は、０．４Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．５Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．６Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．７Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．８Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、０．９Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。ある実施形態では、皮膚接点は、１Ω／ｍ^２の表面抵抗を有するように構成されている。

ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、妊娠中の被験者からの胎児の心電図信号を検知するのに適切なキャパシタンスを有するように構成されている。ある実施形態では、キャパシタンスは１ｎＦから０．５μＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは５ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは１０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは１５ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは２０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは２５ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは３０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは３５ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは４０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは４５ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは５０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは６０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは７０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは８０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは９０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは８０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは０．１μＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは８０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは０．２μＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは８０ｎＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは０．３μＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは０．４μＦである。ある実施形態では、キャパシタンスは８０Ｆである。ある実施形態では、キャパシタンスは０．５μＦである。

特定の理論により限定する意図は無いが、妊娠中の被験者の皮膚に接触する皮膚接点の表面エリアが増加すると、ＥＣＧセンサのキャパシタンスは増加する。更に、特定の理論により限定する意図は無いが、皮膚接点へ加えられる圧力が増加すると、ＥＣＧセンサのキャパシタンスは減少する。

ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、−２０ｄＢと５０ｄＢの間の信号対ノイズ比を有する、胎児の心電図信号を検出するように構成されている。ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、０ｄＢと５０ｄＢの間の信号対ノイズ比を有する、胎児の心電図信号を検出するように構成されている。ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、５０ｄＢより小さい信号対ノイズ比を有する、胎児の心電図信号を検出するように構成されている。

皮膚接点

ある実施形態では、皮膚接点は、導電性の布である。導電性の布は、例えば、布の構成に織り込まれた金属ストランドなどの、導電性布で作成され得る。本発明のある実施形態に係るＥＣＧセンサで用いるのに適切な導電性の布の例は、「Ｓｅｎｓｏｒｓ」１２ １６９０７−１６９１９，２０１２に開示されるテキスタイルＥＣＧセンサを含むが、これに限定されない。本発明のある実施形態に係るＥＣＧセンサで用いるのに適切な導電性の布の別の例は、「Ｓｅｎｓｏｒｓ」１４ １１９５７−１１９９２，２０１４に開示されるテキスタイルＥＣＧセンサを含むが、これに限定されない。

導電性の布は、伸縮可能であってもよい。一方で、導電性の布は、伸縮可能で無くても良い。導電性の布は、５０％まで、又は４０％まで、又は３０％まで、又は２０％まで、又は２０％まで、又は１０％まで、又は９％まで、又は８％まで、又は７％まで、又は６％まで、又は５％まで、又は４％まで、又は３％まで、又は２％まで、又は１％まで、伸縮することができてもよい。

ある実施形態では、導電性の布は、異方性である。ある実施形態では、異方性は５０％から１００％である。本明細書で用いているが、「異方性」の用語は、主方向に直交する方向のものと対比して、主方向で計測される導電性の布の抵抗における差異のことである。本明細書で用いているが、「主方向」の用語は、布が織られる方向のことである。ある実施形態では、導電性の布の異方性は、妊娠中の被験者から胎児の心電図信号を検知するのに適切な異方性を有するように構成されている。ある実施形態では、異方性は、６２％である。

ある実施形態では、導電性の布は、記録される電流が、胎児の及び／又は母体の心臓により生成される電気活動であり布の主方向に沿ってリード線へ流れるべく、向けられるように構成されている。ある実施形態では、導電性の布は、記録される電流が、胎児の及び／又は母体の心臓により生成される電気活動であり最小の抵抗を備える布の方向に沿ってリード線へ流れるべく、向けられるように構成されている。

ある実施形態では、導電性の布の片面の導電性は、他面より大きい。ある実施形態では、より大きい導電性を伴う導電性の布の面は、皮膚接点を形成する。

ある実施形態では、導電性の布は、０．３ｍｍと０．５ｍｍとの間の厚さを有する。ある実施形態では、導電性の布の厚さは０．３ｍｍである。ある実施形態では、導電性の布の厚さは、０．４である。ある実施形態では、導電性の布の厚さは、０．５ｍｍである。

ある実施形態では、導電性の布は、商標ＯＲＡＮＧＥ ＩＴで販売される銀ベースの導電性の布の面である。この導電性の布の例を図９に示す。

ある実施形態では、導電性の布は、商標Ｃ＋で、「Ｓｔ．Ｐｅｔｅｒｓｂｕｒｇ，Ｆｌｏｒｉｄａ，ＵＳＡ」の「Ｃｌｏｔｈｉｎｇ＋」により販売される銀ベースの導電性の布の面である。この導電性の布の例を図１０に示す。

ある実施形態では、導電性の布は、商標ＳＨＡＯＸＩＮＧ１７で、「Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ」の「Ｓｈａｏｘｉｎｇ Ｙｎｊｉａ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｃｏ．Ｌｔｄ．」により販売される銀ベースの導電性の布の面である。この導電性の布の例を図１１に示す。

ある実施形態では、導電性の布は、商標ＳＨＡＯＸＩＮＧ２７で、「Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ」の「Ｓｈａｏｘｉｎｇ Ｙｎｊｉａ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｃｏ．Ｌｔｄ．」により販売される銀ベースの導電性の布の面である。この導電性の布の例を図１２に示す。

ある実施形態では、導電性の布は、商標ＳＨＩＥＬＤＥＸ ＴＥＣＨＮＩＫ−ＴＥＸ Ｐ１３０−Ｂで、「Ｐａｌｍｙｒａ，ＮＹ，ＵＳＡ」の「Ｓｈｉｅｌｄｅｘ Ｔｒａｄｉｎｇ ＵＳＡ」により販売される銀ベースの導電性の布の面である。この導電性の布の例を図１３に示す。

ある実施形態では、導電性の布は、商標ＳＩＬＶＥＲ３０で、「Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ」の「Ｓｈａｏｘｉｎｇ Ｙｎｊｉａ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｃｏ．Ｌｔｄ．」により販売される銀ベースの導電性の布の面である。この導電性の布の例を図１４に示す。

本発明のある実施形態に係る音響センサ

一つの実施形態では、本発明は、胎児の心臓活動信号を検出するように構成される音響センサを提供し、該音響センサは、
ａ）二つの対応する主面壁を伴う円形エプロンを有する、固体の統合塊で形成される本体であって、
ａ．一の片壁が凹状の構成であり、他の片壁が同軸状に形成された後方面部を有し、後方面部はマイクロホンのためのアタッチメントを画定し、
ｂ．開口部が後方面部を介して同軸状に形成され、
ｃ．環状端部が片壁の周辺に接続する、
本体と、
ｂ）後方面部に付属するマイクロホンであって、
該マイクロホンが、妊娠中の被験者の腹部から送信される音響信号に応答して電気信号を生成するように構成されている、
マイクロホンと、
ｃ）一の片壁の環状端部を覆う可撓性膜であって、
可撓性膜の端部が一の片壁の環状端部を覆い、
可撓性膜が妊娠中の被験者の皮膚に接触するように構成されており、
可撓性膜が本体に送信される音響信号を変換するように構成されており、
本体が変換された音響信号をマイクロホンに送信するように構成されている、
可撓性膜と、
ｄ）マイクロホンへ電気的に接続する導電体と、及び、
ｅ）導電体と電気的に接続しリード線へ接続するためのコネクタと
を含む。

ある実施形態では、音響センサは、皮膚空気のインタフェースにより生じる音響伝搬における変化を補償するように構成されている。音響信号は、空気、水、若しくは体などの媒体を介して、圧力及び変位の力学波として伝搬する音波若しくは振動を含む。特定の理論により限定する意図は無いが、音響伝搬の振る舞いは、音波が伝搬する媒体の密度と圧力の間の関係により影響され得る。また、音響伝搬の振る舞いは、音波が伝搬する媒体の動きにより影響され得る。更に、音響伝搬の振る舞いは、音波が伝搬する媒体の粘度により影響され得る。

特定の理論により限定する意図は無いが、通常の収縮周期の間に心臓は以下の音を生成する。Ｓ１。これは通常の収縮周期の間に観察される心臓電気活動のＱＲＳ群に対応し、三尖弁と僧帽弁（二尖弁）の閉鎖による逆血流のブロックにより、心室収縮若しくは収縮の開始時に、生じる。Ｓ２。これは通常の収縮周期の間に観察される心臓電気活動のＴ波に対応し、大動脈弁と肺動脈弁の閉鎖により、生じる。

図２２及び図２３を参照すると、少なくとも一つの音響センサは、
二つの対応する主面壁（１２）（１３）を伴う円形エプロンを有する、固体の統合塊で形成される本体（１１）であって、
一の片壁（１２）が凹状の構成であり、他の片壁（１３）が同軸状に形成された後方面部（１４）を有し、後方面部（１４）はマイクロホンのためのアタッチメントを画定し、
開口部（１５）が後方面部を介して同軸状に形成され、
環状端部（１６）が片壁の周辺に接続する、
本体（１１）と、
後方面部（１４）に付属するマイクロホン（１７）であって、
該マイクロホン（１７）が、妊娠中の被験者の腹部から送信される音響信号に応答して電気信号を生成するように構成されている、
マイクロホン（１７）と、
一の片壁の環状端部（１６）を覆う可撓性膜（１８）であって、
可撓性膜（１８）の端部が一の片壁の環状端部（１６）を覆い、
可撓性膜（１８）が妊娠中の被験者の皮膚に接触するように構成されており、
可撓性膜（１８）が本体（１１）に送信される音響信号を変換するように構成されており、
本体（１１）が変換された音響信号をマイクロホン（１７）に送信するように構成されている、
可撓性膜（１８）と、
マイクロホン気的に接続する導電体と、及び、
導電体と電気的に接続しリード線へ接続するためのコネクタと
を含む。

ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、摩擦を介して後方面部（１４）上に固定して係合する。マイクロホン（１７）を後方面部（１４）上に固定して係合する別途のメカニズムは、接着剤、ねじ山などを含む。

図２４を参照すると、ある実施形態では、マイクロホンは、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離し、マイクロホン（１７）を後方面部（１４）上に配置するように構成された構造内に、固定して係合する。妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号の例は、妊娠中の被験者の動作により生じる音や、環境ノイズを含むが、これらに限定されるものでは無い。

ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、摩擦による、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成された構造内に、固定して係合する。妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成された構造内にマイクロホン（１７）を固定して係合する別途のメカニズムは、接着剤、ねじ山などを含む。

図２３に示す実施形態では、可撓性膜（１８）はホール（１９）を有する。一方で、可撓性膜（１８）はホールが無く、可撓性膜（１８）は、本体（１１）及び可撓性膜（１８）により画定される気密チャンバを形成する。

ある実施形態では、本発明は、胎児の心臓活動信号を検出するように構成されている少なくとも一つの音響センサを提供し、該音響センサは、
ａ）二つの対応する主面壁（１２）（１３）を伴う円形エプロンを有する、固体の統合塊で形成される本体（１１）であって、
ｉ．一の片壁が凹状の構成であり、他の片壁が同軸状に形成された後方面部を有し、後方面部はマイクロホンのためのアタッチメントを画定し、
ｉｉ．開口部が後方面部を介して同軸状に形成され、
ｉｉｉ．環状端部が片壁の周辺に接続する、
本体と、
ｂ）後方面部に付属するマイクロホン（１７）であって、
該マイクロホン（１７）が、妊娠中の被験者の腹部から送信される音響信号に応答して電気信号を生成するように構成されている、
マイクロホン（１７）と、
ｃ）一の片壁の環状端部を覆う可撓性膜（１８）であって、
可撓性膜（１８）の端部が一の片壁の環状端部（１６）を覆い、
可撓性膜（１８）が妊娠中の被験者の皮膚に接触するように構成されており、
可撓性膜（１８）が本体（１１）に送信される音響信号を変換するように構成されており、
本体（１１）が変換された音響信号をマイクロホン（１７）に送信するように構成されている、
可撓性膜と、
ｄ）マイクロホンへ電気的に接続する導電体と、及び、
ｅ）導電体と電気的に接続しリード線へ接続するためのコネクタと
を含む。

ある実施形態では、少なくとも一つの音響センサは、皮膚と空気の間の音響インピーダンスのミスマッチを減少させ、これにより少なくとも一つのセンサの性能を向上させるように構成されている。

特定の理論により限定する意図は無いが、本体（１１）は、胎児の心臓活動を検出するが、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離してマイクロホン（１７）を開口部（１５）に配置するように、構成されている。妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号の例は、妊娠中の被験者の動作により生じる音や、環境ノイズを含むが、これらに限定されるものでは無い。心臓活動を検出するための本発明のある実施形態による、少なくとも一つの音響センサの感度は、以下のものから成るグループから選択される一つ若しくはそれ以上のパラメータを変動することにより、変化し得る。可撓性膜の可撓性、本体の直径、マイクロホンの感度、本体の材料、本体のサイズ、片壁（１２）の凹状の構成により画定される円錐の高さ、分離構造の材料、及び、音響信号から胎児の心臓活動データを抽出するアルゴリズム。

例えば、例示として、より大きい音響センサは、より小さいものよりもより多くの音響信号を収集することができるであろう。別の例示として、アルミニウムの本体は、（プラスチックの本体よりも（例えば、図２５参照））より効率的に音波を反射するであろう。

ある実施形態では、本体（１１）は円形であり、外径は胎児の心臓活動を検出するように構成される。ある実施形態では、本体（１１）は円形であり、外径は６０ｍｍである。ある実施形態では、本体（１１）は円形であり、外径は５０ｍｍである。ある実施形態では、本体（１１）は円形であり、外径は４３ｍｍである。ある実施形態では、本体（１１）は円形であり、外径は４０ｍｍである。ある実施形態では、本体（１１）は円形であり、外径は３０ｍｍである。ある実施形態では、ハウジングは本体であり、外径は２０ｍｍである。

ある実施形態では、本体（１１）は非円形である。本発明のある実施形態に従って使用するのに適切である非円形の例は、楕円、矩形、長方形などであるが、これらに限定されるものではない。

一つの実施形態では、二つの片壁（２）及び（３）の官の距離は厚さを規定し、厚さは０．３ｍｍと５ｍｍの間の最小値を有する。ある実施形態では、厚さは、胎児の心臓活動を検出するように構成されている。ある実施形態では、厚さは５ｍｍである。一方で、厚さは４ｍｍである。一方で、厚さは３ｍｍである。一方で、厚さは２ｍｍである。一方で、厚さは１ｍｍである。一方で、厚さは０．９ｍｍである。一方で、厚さは０．８ｍｍである。一方で、厚さは０．７ｍｍである。一方で、厚さは０．６ｍｍである。一方で、厚さは０．５ｍｍである。一方で、厚さは０．４ｍｍである。一方で、厚さは０．３ｍｍである。

ある実施形態では、片壁（１２）の凹状の構成は、１ｍｍから１５ｍｍの高さを伴う円錐を画定する。ある実施形態では、円錐の高さは胎児の心臓活動を検出するように構成されている。ある実施形態では、円錐の高さは１５ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは１４ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは１３ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは１２ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは１１ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは１０ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは９ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは８ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは７ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは６ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは５ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは４ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは３ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは２ｍｍである。一方で、ある実施形態では、円錐の高さは１ｍｍである。

ある実施形態では、円錐の高さは、本体（１１）のベースの直径の１／４以下である。

ある実施形態では、本体（１１）は、５０ｄＢの音響利得を有するように構成されている。一方で、ある実施形態では、本体（１１）は、４０ｄＢの音響利得を有するように構成されている。一方で、ある実施形態では、本体（１１）は、３０ｄＢの音響利得を有するように構成されている。一方で、ある実施形態では、本体（１１）は、２０ｄＢの音響利得を有するように構成されている。一方で、ある実施形態では、本体（１１）は、１０ｄＢの音響利得を有するように構成されている。

ある実施形態では、音響利得は、インピーダンスのミスマッチの結果としての、皮膚と空気の間の音響信号の伝達における損失よりも大きい。

ある実施形態では、伝達における損失は以下の式を用いて計算される。

ここで、
Ｚａｉｒは、空気の等価音響インピーダンスであり、
Ｚｓｋｉｎは、皮膚の等価音響インピーダンスである。

ある実施形態では、損失τを補償するのに要求される最小の音響利得Ｇｍｉｎは、以下の式を用いて概算される。

ここで、
Ａｂａｓｅは、ベースの空間であり、
Ａｈｏｌｅは、ホールの空間であり、
Ｒｂａｓｅは、ベースの半径であり、
ｒｈｏｌｅは、ホールの半径であり、
Ｄｂａｓｅは、ベースの直径であり、
Ｄｈｏｌｅは、ホールの直径である。

ある実施形態では、ホール（１５）は、２ｍｍから５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１５）は、５ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１５）は、４ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１５）は、３ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１５）は、２ｍｍの直径を有する。

図２３及び図２４を参照すると、ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成された構造の内部に固定して係合し、該構造は、ホール（１５）を覆ってマイクロホンを配置するように構成されている。ある実施形態では、構造は０．２ｍｍから２ｍｍのスペーサを有する。ある実施形態では、スペーサは２ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．９ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．８ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．７ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．６ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．５ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．４ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．３ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．２ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．１ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは１．０ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．９ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．８ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．７ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．６ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．５ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．４ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．３ｍｍである。ある実施形態では、スペーサは０．２ｍｍである。

ある実施形態では、構造は、体からの音響信号をマイクロホン（１７）に送信するホールを有する。ある実施形態では、構造は、マイクロホン（１７）を固定して係合するように構成されている。ある実施形態では、マイクロホンは、接着剤を介して構造の内部に固定して係合する。

ある実施形態では、構造は、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成された高さを有する。ある実施形態では、高さは０．４ｍｍから９ｍｍまでである。ある実施形態では、高さは９ｍｍである。ある実施形態では、高さは８ｍｍである。ある実施形態では、高さは７ｍｍである。ある実施形態では、高さは６ｍｍである。ある実施形態では、高さは５．５ｍｍである。ある実施形態では、高さは５ｍｍである。ある実施形態では、高さは４．５ｍｍである。ある実施形態では、高さは４ｍｍである。ある実施形態では、高さは３．５ｍｍである。ある実施形態では、高さは３ｍｍである。ある実施形態では、高さは２．５ｍｍである。ある実施形態では、高さは２ｍｍである。ある実施形態では、高さは１．５ｍｍである。ある実施形態では、高さは１ｍｍである。ある実施形態では、高さは０．９ｍｍである。ある実施形態では、高さは０．８ｍｍである。ある実施形態では、高さは０．７ｍｍである。ある実施形態では、高さは０．６ｍｍである。ある実施形態では、高さは０．５ｍｍである。ある実施形態では、高さは０．４ｍｍである。

ある実施形態では、構造は、円形部を含む。ある実施形態では、円形部は、後方面部（１４）と固定して係合するように構成されている。

ある実施形態では、円形部は、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成された外径を有する。ある実施形態では、外径は６ｍｍから１６ｍｍまでである。ある実施形態では、外径は１６ｍｍである。ある実施形態では、外径は１５ｍｍである。ある実施形態では、外径は１４ｍｍである。ある実施形態では、外径は１３ｍｍである。ある実施形態では、外径は１２ｍｍである。ある実施形態では、外径は１１ｍｍである。ある実施形態では、外径は１０ｍｍである。ある実施形態では、外径は９ｍｍである。ある実施形態では、外径は８ｍｍである。ある実施形態では、外径は７．１ｍｍである。ある実施形態では、外径は７ｍｍである。ある実施形態では、外径は６ｍｍである。

ある実施形態では、円形部は、マイクロホン（１７）を収容して妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成された内径を有する。ある実施形態では、内径は４ｍｍから８ｍｍまでである。ある実施形態では、内径は８ｍｍである。ある実施形態では、内径は７ｍｍである。ある実施形態では、内径は６ｍｍである。ある実施形態では、内径は５ｍｍである。ある実施形態では、内径は４ｍｍである。

ある実施形態では、本体（１１）は、胎児の心臓活動を検出するように構成される材料から作成される。ある実施形態では、本体（１１）は、アルミニウムから作成される。別途の実施形態では、本体（１１）は、真ちゅうから作成される。別途の実施形態では、本体（１１）は、真ちゅうから作成される。ステンレス鋼から作成される。別途の実施形態では、本体（１１）は、プラスチックから作成される。ある実施形態では、プラスチックはナイロンである。

ある実施形態では、構造は、妊娠中の被験者の腹部からではない音響信号からマイクロホン（１７）を分離するように構成される材料から、作成される。ある実施形態では、構造は、ポリウレタン６０ショアから作成される。ある実施形態では、構造は、樹脂である。構造を形成するのに適切である材料の例は、ゴム、シリコン、ＴＰＥ、ＴＰＵ等を含むが、これらに限定されない。ある実施形態では、ポリウレタンの弾性は２０ショアから５０ショアである。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）は、接着剤により本体（１１）に付属する。一方で、ある実施形態では、可撓性膜（１８）は、本体（１１）とハウジングの間で可撓性膜の一部のひだを作り、真空成型して、スナップすることで、本体（１１）に付属する。

本明細書で用いる際、「可撓性」の用語は、妊娠中の被験者の皮膚に一致すること、更にはマイクロホンへの十分な忠実性を伴う音響信号を変換すること、の両方の、変形する膜の特性を示す。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）のサイズ、可撓性膜（１８）を含む材料、可撓性膜（１８）の厚さ、若しくはそれらの任意の組み合わせにより、可撓性膜（１８）が妊娠中の被験者の皮膚に接触できるか、音響信号を変換できるか、が変わり得ることになる。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は、妊娠中の被験者の皮膚に接触して音響信号を変換するように構成される。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は更に、ホール（１９）を含むように構成されている。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）の厚さは、０．２ｍｍから０．６ｍｍまでである。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の厚さは、０．６ｍｍである。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の厚さは、０．５ｍｍである。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の厚さは、０．４ｍｍである。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の厚さは、０．３ｍｍである。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の厚さは、０．２ｍｍである。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、９００ｋｇ／ｍ^３から１９００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１９００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１８００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１７００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１６００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１５００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１４００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１３００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１２００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１１００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、１０００ｋｇ／ｍ^３である。ある実施形態では、可撓性膜（１８）の密度は、９００ｋｇ／ｍ^３である。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）は、円形であり、本体と等しい直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜は本体（１１）と同じ外径を有する。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、２０ｍｍから５０ｍｍまでの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、５０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、４４ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、４０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、３８ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、３６ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、３４ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、３０ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、２６ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、可撓性膜（１８）は円形であり、２０ｍｍの直径を有する。

ある実施形態では、ホール（１９）は０．４ｍｍから１．２ｍｍまでの範囲の直径を有する。ある実施形態では、ホール（１９）は１ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１９）は０．８ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１９）は０．６ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１９）は０．４ｍｍの直径を有する。ある実施形態では、ホール（１９）は無い。

ある実施形態では、可撓性膜（１８）は、ＰＶＣを含む。ある実施形態では、可撓性膜は、ポリエステル、ポリカーボネートを含む。ある実施形態では、可撓性膜は、フェノキシ樹脂を含む。ある実施形態では、可撓性膜は、例えば、商標ＭＹＬＡＲで販売される膜などの、ＢｏＰＥＴを含む。ある実施形態では、可撓性膜は、例えば、商標ＨＯＳＴＡＰＨＡＮで販売される膜などの、ＢｏＰＥＴを含む。

ある実施形態では、可撓性膜は、米国特許第３２７６５３６号に開示される可撓性膜である。

ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、自由大気マイクロホンである。一方で、ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、コンタクトマイクロホンである。一方で、ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、ハイブリッドの自由大気及びコンタクトマイクロホンである。

ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、サブＥＬＦ（極低周波）信号を検出するように構成されている。ある実施形態では、マイクロホンは、５−１５０Ｈｚ領域で平坦な応答を有するように構成されている。

ある実施形態では、マイクロホン（１７）は、静電気キャパシタベースのマイクロホンである。ある実施形態では、静電気キャパシタベースのマイクロホンは、ホイル、若しくは振動板タイプの静電気キャパシタベースのマイクロホンである。ある実施形態では、静電気キャパシタベースのマイクロホンは、バックエレクレットタイプの静電気キャパシタベースのマイクロホンである。ある実施形態では、静電気キャパシタベースのマイクロホンは、フロントエレクレットタイプの静電気キャパシタベースのマイクロホンである。

図２から図４を参照すると、本発明のある実施形態に係る衣類が示されている。示される実施形態では、４の音響センサ（２）がベルト（１）に組み込まれ、着用時、ベルトは妊娠中の母体の腹部上に音響センサを配置し、これにより、音響センサは妊娠中の母体の腹部の皮膚に接触し、音響センサは、子宮周りの周縁構成に配置される。示される実施形態では、ベルトは更なるセンサ（４）及びトランスミッタ（３）も含む。

ある実施形態では、更なるセンサはＥＣＧセンサである。

例えば、図２９に示すように、例示の、本発明の独創的なシステムは、個別の例示の位置にて４つの音響センサ（Ｍ１−Ｍ４）のセットを利用する。音響センサの配置は、例えば、母体の胃の形状、妊娠の段階、妊娠中の被験者及び／又は胎児の生理学的特徴、従前の音響の及び／又は他のタイプの心臓記録（例えば、心電図（ＥＣＧ）信号記録及び分析など）、及び同様の適切なデータに、少なくとも部分的に、基づいて変動し得る。

音響センサの別途の配置を図２７に示す。

ある実施形態では、本発明の音響センサは、環境から付加されるノイズと共に妊娠中の被験者内部で生成される内部音を記録する。以下に詳細に示すように、これらの記録物から、胎児及び／又は妊娠中の被験者の心音が抽出され、個々の対象の心拍が計算される。

ある実施形態では、個々の音響センサによる検出のレベルは、他の音響センサ（例えば、図２９では、他の３つの音響センサ）から独立している。図２９を参照すると、ある実施形態では、通常、胎児のＰＣＧ信号は位置Ｍ３及び／又はＭ４の音響センサにより検出され、母体のＰＣＧ信号は位置Ｍ１及び／又はＭ２の音響センサにより検出される、と判定される。ある実施形態では、母体のＰＣＧ信号は、全ての４つのセンサ（Ｍ１−Ｍ４）により検出可能であり、胎児の心拍を検出するためにクリーンにされなければならない。ある実施形態では、以下に詳細に示すように、クリーニング処理は、本発明の独立成分分析（ＩＣＡ）アルゴリズムを用いて実行される。例えば、ある実施形態では、本発明の独創的なシステムは、干渉ノイズは胎児起源ではなく、統計的に胎児の心音とは無関係である音源である、と想定している。本発明のある実施形態に係る、音響センサを用いて検出される母体の音響信号の例は図２８に示される。

本発明のある実施形態に係るＥＣＧ信号処理

ある実施形態では、ＥＣＧ信号は、米国特許出願第１４／９２１４８９号に記載される方法に従って処理される。

ＥＣＧセンサの構成は、センサ位置、胎児の向き、胎児の動き、若しくは妊娠期間に拘わらず、胎児の心臓電気活動を記録し、検出して分析するシステムを提供する。ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、図２９に示す構成内で妊娠中の被験者の腹部上に付属し、若しくは位置する。ある実施形態では、ＥＣＧセンサは、一対のＥＣＧセンサを含むチャネルに分割され、心臓電気活動データはチャネルから同時に記録される。ある実施形態では、チャネルは、獲得される信号データを出力し、記録される心臓電気活動データに対応する。

ある実施形態では、少なくとも一つのＥＣＧセンサの対は、獲得される信号データを取得するのに用いられる。ある実施形態では、獲得される信号データの数は、「Ｎ」とされる。ある実施形態では、胎児の心臓電気活動データを検出するシステムの能力は、Ｎの値を増加することにより、増大する。例えば、非限定的な例示により、ある実施形態では、チャネルは以下のように特定される。
１．Ｂ１−Ｂ３
２．Ｂ１−Ｂ２
３．Ｂ２−Ｂ３
４．Ａ１−Ａ４
５．Ａ２−Ａ３
６．Ａ２−Ａ４

ある実施形態では、胎児の心臓電気活動データに対応する信号データは、獲得される信号データから抽出される。

本明細書で用いられるように、ある実施形態では、「Ｎ−ＥＣＧ信号」の用語は、一つより多く、即ち、Ｎ−ＥＣＧセンサから受信するＥＣＧ信号のことである。

胎児の心臓活動は、通常約０．１Ｈｚから１００Ｈｚまでの、準周期信号を引き出す。胎児の心臓活動に対応する信号は、母体の心臓電気活動を含む、他の電気信号で濁っていることが、多い。母体の心臓活動により引き出される信号は、胎児の心臓活動に対応する胎児の信号よりも、１０倍も大きいことがある。例えば、母体と胎児の両方の組み合わされた電気活動を示す、心臓電気活動データの例示の記録を示す、図３１を参照されたい。

ある実施形態では、胎児の心臓電気活動データは、以下を含む方法により獲得される信号データから抽出される。
ａ．胎児を身ごもる妊娠中の被験者の腹部から少なくとも一つのＥＣＧセンサの対を用いて電気活動を記録することで、生のＮ−ＥＣＧ信号データを取得すること、
ｂ．線形の及び非線形の数学的変換のセットを生のＮ−ＥＣＧ信号データに適用し、これにより変換された／訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データを取得すること、および、
ｃ．胎児の若しくは母体の心臓電気活動と関連する、変換された／訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ内の特徴を見出すこと。

本明細書で用いられる「変換」の用語は、線形の若しくは非線形の数学的変換のことであり、それらは、とりわけ、デジタルフィルタリング、数学的線形若しくは非線形分解、数学的最適化を含み得る。

ある実施形態では、胎児の心臓電気活動データは、図３０に示すアルゴリズムを用いて、獲得される信号データから抽出される。図３０に示すアルゴリズムを用いて、記録される信号データは、ノイズを除去するようにプレ処理され（「信号をクリーンアップする」）、続いて、母体の心臓電気活動データのピークが検出されて（「母体のピークを検出する」）、母体の心臓活動信号データが除去され（「母体の信号を除去する」）、続いて、結果のデータが、ノイズを除去するように処理され（「信号をクリーンアップする」）、続いて、胎児の心臓電気活動のピークが検出されて（「胎児のピークを検出する」）胎児の心臓活動を検出する。検出された胎児の活動データは、続いて、拍毎の胎児の心拍数、胎児のＥＣＧ、平均の胎児の心拍数、及び胎児の心拍の変動、から成るグループから選択されるパラメータの少なくとも一つを計算するように分析される。

ある実施形態では、本発明は、コンピュータ実装された方法を提供し、該方法は、以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを実行する：
前記方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを自動的に除外するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション。

獲得される信号データのプレ処理

ある実施形態では、生のＮ−ＥＣＧ信号データはノイズを除去するようにプレ処理され、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを生成する。ある実施形態では、プレ処理は、ベースライン変動フィルタ、電源周波数フィルタ、及び高周波数フィルタ、から成るグループから選択されるデジタル信号伝達フィルタを適用することを、含む。

ある実施形態では、ベースライン変動フィルタは、記録された信号の低周波数部分を除去して信号の拘束時間変動部を強調するように、意図される。

ある実施形態では、ベースライン変動フィルタは、一定の重み付けを伴う移動平均フィルタである。ある実施形態では、５０１ミリ秒の長さを伴う移動平均フィルタが用いられる。

ある実施形態では、ベースライン変動フィルタは、移動中央値フィルタである。

ある実施形態では、電源周波数フィルタは、ＥＣＧセンサの対により拾われる電源の干渉を除去するように、意図される。ある実施形態では、電源周波数フィルタのカットオフ周波数は、本発明のシステムが用いられる地理的領域の電源周波数にセットされる。例えば、システムがヨーロッパで用いられるならば、ある実施形態では、カットオフ周波数は４９．５−５０．５Ｈｚである。システムが米国で用いられるならば、ある実施形態では、カットオフ周波数は５９．５−６０．５Ｈｚである。

ある実施形態では、電源周波数フィルタのカットオフ周波数は、本発明のシステムが用いられる地理的領域の電源周波数の±１０Ｈｚである。ある実施形態では、電源周波数フィルタのカットオフ周波数は、本発明のシステムが用いられる地理的領域の電源周波数の±５Ｈｚである。

ある実施形態では、次数が１０次、５セクションである４９．５−５０．５Ｈｚのカットオフ周波数を伴うバターワースタイプのバンドステップフィルタが、用いられる。ある実施形態では、電源の干渉の周波数成分を減衰させるように、帯域消去フィルタが用いられる。ある実施形態では、帯域消去フィルタを適用する前に正確な電源周波数を自動的に判別するように、デジタル適応フィルタが用いられる。

ある実施形態では、高周波数フィルタは、獲得される信号から非常に高い周波数成分を除去するように、意図される。ある実施形態では、高周波数フィルタは、デジタルローパスフィルタである。ある実施形態では、獲得される信号の高周波数成分を減衰させるように、デジタルローパスフィルタが用いられる。ある実施形態では、デジタルローパスフィルタは、チェビシェフタイプＩのローパスフィルタである。

ある実施形態では、ローパスフィルタのカットオフ周波数は、７０サイクル／秒にセットされる。ある実施形態では、ベースラインのリップルは０．１２デシベルである。ある実施形態では、次数は１２次、６セクションである。

ある実施形態では、高周波数フィルタは、平滑化フィルタである。ある実施形態では、生のＮ−ＥＣＧ信号データの高周波数成分を減衰させるように、平滑化フィルタが用いられる。

ある実施形態では、高周波数フィルタは、エッジ保存フィルタである。ある実施形態では、生のＮ−ＥＣＧ信号データから高周波数ノイズを除去して生のＮ−ＥＣＧ信号データ内部に含まれる胎児と母体のＥＣＧ信号に関する様々な情報を保存するように、エッジ保存フィルタが用いられる。ある実施形態では、エッジ保存フィルタは、適応平均フィルタである。ある実施形態では、エッジ保存フィルタは、適応中央値フィルタである。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データに更なる変換が適用される。ある実施形態では、デジタル適応逆メジアンフィルタがフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号に適用され、母体のＥＣＧピークを拡張する。

本明細書で用いられる「母体のＥＣＧピーク」の用語は、心臓の収縮周期の間の電気活動のＰ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、若しくはＴのいずれをも示す。図３２は、心臓の収縮周期の間の電気活動の表現を示す。

ある実施形態では、更なる変換は、ＮのフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号に適応中央値フィルタを適用すること、及び、結果のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを差し引くことを、含む。

ある実施形態では、適応中央値フィルタの長さは、一定であるように選択される。ある実施形態では、長さは１００サンプルにセットされる。

ある実施形態では、適応中央値フィルタの長さは、母体のＥＣＧピークの局所特性に依存して適用される。

本明細書で用いられるように、「局所」の用語は、妊娠中の母体の腹部上の、特定の位置にて配置されるセンサから記録される信号のことである。

ある実施形態では、局所特性は、心臓の収縮周期の間の、母体の電気活動のＱＲＳセグメントの期間である。

ある実施形態では、局所特性は、心臓の収縮周期の間の、母体の電気活動のＳＴセグメントの期間である。

ある実施形態では、局所特性は、心臓の収縮周期の間の、母体の電気活動のＰＲセグメントの期間である。

ある実施形態では、更なる変換は、信号対ノイズ比を向上するための、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データへの分解を含む。ある実施形態では、分解は特異値分解（ＳＶＤ）である。ある実施形態では、分解は主成分解析（ＰＣＡ）である。ある実施形態では、分解は独立成分解析（ＩＣＡ）である。ある実施形態では、分解はウエーブレット分解である。

ある実施形態では、更なるハイパスフィルタは、分解されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データに適用される。ある実施形態では、ハイパスフィルタは１Ｈｚにおける５次である。ある実施形態では、分解されたＮのフィルタされた信号データは、事前の単純なピーク検出器により検査される。ある実施形態では、ピークの相対的エネルギが（信号の全体エネルギに対して）計算される。ある実施形態では、分解されたフィルタされたＥＣＧ信号データはこの計測に依存する品質スコアであるとすると、閾値より小さい品質スコアを伴う分解されたフィルタされたＥＣＧ信号データは除外され、信号は紛失データ及びＮａＮ（非数値である文字）のために検査される。

ある実施形態では、関係（ピークのエネルギ）／（フィルタされるＮ−ＥＣＧ信号の全体エネルギ）を計算することにより、品質スコアが割り当てられる。ある実施形態では、一時的ピークのエネルギが、検出されたピークの二乗平均平方根を計算することにより、計算される。ある実施形態では、信号のエネルギは、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の二乗平均平方根を計算することにより、計算される。

ある実施形態では、閾値は、０．３から０．９までのどんな値でもよい。ある実施形態では、閾値は０．８である。

フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから母体の心臓活動に対応する獲得された信号の部分の検出と、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから母体の心臓活動に対応する信号の除外

ある実施形態では、Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータを含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のＮ−ＥＣＧ信号の各々から、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の各々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号中の、母体の心臓ピークが、検出されて減算され、
前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに自動的に分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、自動的に分割するステップ；
ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を自動的に修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、自動的に修正するステップ；及び、

本発明のある実施形態に係る適応連符レートの例が、図３２、図３５、及び図３６に示される。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の個々のフィルタされたＥＣＧ信号の母体の心臓ピークの検出することは、
ｉ）個々のフィルタされたＥＣＧ信号を第１の複数のＥＣＧ信号セグメントに分解すること、
ｉｉ）個々のＥＣＧ信号セグメント内の、フィルタされたＥＣＧ信号を正規化すること、
ｉｉｉ）個々のＥＣＧ信号セグメント内の、フィルタされたＥＣＧ信号の第１の導関数を計算すること、
ｉｖ）第１の導関数のゼロ交差を判別することに基づいて、個々のＥＣＧ信号セグメント内の、局所の母体の心臓ピークを見出すこと、及び、
ｖ）１）予め定められた局所のピークの絶対閾値より小さい絶対値と、２）予め定められた局所のピークの距離閾値より小さい、局所ピークの間の距離とのうちの、少なくとも一つを有する局所の母体の心臓ピークを除外すること
の少なくとも一つに基づいて、実行される。

ある実施形態では、予め定められた相似値は、ユークリッド距離に基づくものであり、パラメータのセットは、
１）ユークリッド距離として取られる費用関数を最小化すること、
２）ガウス−ニュートンアルゴリズムを利用すること、
３）最急降下（勾配降下）アルゴリズムを利用すること、若しくは、
４）レーベンベルグ−マルクワルトアルゴリズムを利用すること
のうちの少なくとも一つにより解かれる、非線形の最小二乗問題の最小解
である。

ある実施形態では、個々のセグメントの長さは、１０秒にセットされる。

ある実施形態では、個々のセグメントの長さは、記録の長さに依存して自動的に選択される。

ある実施形態では、個々のセグメントの信号データは、信号データの最大絶対値により正規化される。ある実施形態では、個々のセグメントの信号データは、信号データの非ゼロ最小絶対値により正規化される。

ある実施形態では、一次の前方導関数が用いられる。ある実施形態では、一次の中央導関数が用いられる。

ある実施形態では、閾値は、０．３の一定値であるように選択される。

ある実施形態では、閾値は、信号データの局所の特徴に依存して選択される。ある実施形態では、信号の局所の特徴は、信号データの中央値、若しくはこの値の任意の多数倍である。ある実施形態では、信号の局所の特徴は、信号データの平均値、若しくはこの値の任意の多数倍である。

ある実施形態では、距離上の閾値は１００サンプルであるように選択される。

ある実施形態では、信号の局所の特徴は、最大限の予測の内部ＲＲ、若しくはこの値の任意の多数倍である。

ある実施形態では、「ピークアレイ」は、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生成される。ある実施形態では、ピークアレイは、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの個々のセグメントに対して検出されたピークの数を、含む。

ある実施形態では、クラスタリングはピークアレイ上で実行される。ある実施形態では、ピークを複数のクラスタにグループ化するのに、ｋ平均クラスタリングが用いられる。ある実施形態では、ピークを複数のクラスタにグループ化するのに、ｋメジアン平均クラスタリングが用いられる。

ある実施形態では、クラスタリングのためのクラスタの数は、３にセットされる。ある実施形態では、クラスタリングのためのクラスタの数は、処理されたＮのフィルタされた信号データの特徴に依存して受動的に選択される。

ある実施形態では、クラスタリングは、異常値を除外するのに用いられる。ある実施形態では、異常値は、特異な特徴を有するピークである。

ある実施形態では、特徴は、ピークとその近傍のピークとの間の距離である。ある実施形態では、特徴は、ピークの振幅である。

ある実施形態では、新しいピークアレイは、特異なピークの除外の後に、構成される。

ある実施形態では、新しいピークアレイは更に分析され、ピークは、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの信号対ノイズ比に依存してスコア化される。

ある実施形態では、信号対ノイズ比のスコアは、処理されたＮのフィルタされた信号データの全体エネルギから、ＱＲＳコンプレクスの相対エネルギを計算することにより、計算される。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの各々に対して検出されたピークは、より多くの安定した検出に対して融合される。ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データのピークの各々に対して与えられるスコアを用いて、検出されたピークの融合が為される。

ある実施形態では、融合されたピークを用いて、ピークのグローバルアレイが定義される。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの各々のピークが差異検出され、グローバルピークアレイを用いて位置が再定義される。ある実施形態では、他の先例からのピークを用いて作成される訂正を伴う最良の先例に基づいて、グローバルピークアレイが構築され、グローバルピークアレイは、例えば、ＲＲインターバル、ＨＲ、ＨＲＶなどの、生理的計測を用いて、検査される。

ある実施形態では、ピークが定義された後、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データは更に、母体の心臓活動に対応する信号を除外するように変換される。ある実施形態では、変換／訂正は、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データに非線形の減算を適用することを含む。ある実施形態では、残余のデータは、胎児の心臓活動及びノイズに対応する信号データを含む。

本発明のある実施形態では、非線形の減算が、処理されたＮのフィルタされた信号データの個々の一つに対して別々に適用される。ある実施形態では、非線形の減算プロシージャが、処理されたＮのフィルタされた信号データの全てに、順次に、任意の順序で適用される。ある実施形態では、非線形の減算プロシージャが、処理されたＮのフィルタされた信号データの全てに、同時に適用される。

ある実施形態では、非線形の減算は、
処理されたＮのフィルタされた信号データを多数のセグメントに分割すること；
逆最適化スキームを用いて、別々に若しくは結合して、セグメントの各々を変更すること；及び、
変更したセグメントを元の処理されたＮのフィルタされた信号データから除外して、Ｎの生の胎児の信号データを取得すること
を含む。

本明細書で用いる、「セグメント（セグメンテーション）」の用語は、処理されたＮのフィルタされた信号データを任意の所与の数のセグメントに分割することである。

ある実施形態では、セグメントの数は、検出される母体のピークの数の関数にセットされる。ある実施形態では、関数は恒等関数であり、セグメントの数は検出される母体ピークの数に等しく、この場合、個々のセグメントは完全な心拍である。

ある実施形態では、脈拍間隔が定義される。以下で用いる「脈拍間隔」の用語は、単独の母体の心拍の、時間間隔のことである。

ある実施形態では、脈拍間隔は、定数が取られ、Ｒピーク位置の前の５００ミリ秒、及び、Ｒピーク位置の後の５００ミリ秒として、定義される。

ある実施形態では、脈拍間隔は、個々の脈拍の拍動オンセットと拍動オフセットを検出することにより、自動的に検出される。よって、脈拍間隔は、局所的心拍値に依存し、ＥＣＧ信号のより正確なセグメンテーションが達成される。

ある実施形態では、脈拍間隔オンセットは、Ｐ波のオンセット（即ち、開始時点）として定義される。

ある実施形態では、脈拍間隔オフセットは、Ｔ波のオフセット（終了時点）として定義される。

ある実施形態では、現在の拍動に対する脈拍間隔オンセットは、直前の拍動と現在の拍動の間の、時間上、半分として定義される。

ある実施形態では、現在の拍動に対する脈拍間隔オフセットは、現在の拍動と次の拍動の間の、時間上、半分として定義される。

ある実施形態では、第２のセグメンテーションステップは、直前のセグメンテーションの結果に関して、実行される。このセグメンテーションステップで生成されるものは「インビートセグメント」と称される。

ある実施形態では、インビートのセグメントの数は、現在の脈動の時間サンプルの一つと、時間サンプルの数との間の、任意の整数であるように選択される。非限定的な例として、インビートのセグメントの数は、３であってもよい。

ある実施形態では、最適数のインビートセグメントを検出するように、自動プロシージャが実行される。ある実施形態では、自動プロシージャは、分割統治アルゴリズムを使用することを含み、個々のセグメントは二つの等しいサブセグメントに分割される。サブセグメントのエネルギコンテンツが、所定の相対閾値を超えるならば、サブセグメントそれ自身が二つのサブセグメントに分割され、以降再帰的に繰り返される。停止基準は、サブセグメントの最小限長さに到達すること、最大限の数のセグメントに到達すること、若しくは、全てがエネルギ閾値基準に適合するようにサブセグメントに分割すること、などであればよい。

ある実施形態では、セグメントをサブセグメントに分割するためにエントロピ計測が用いられる。この場合、個々のセグメントのエントロピは最小化される。

ある実施形態では、インビートセグメントの結果は、以下の７つのセグメントである。
１．脈動オンセットから、Ｐ波のオンセットへの等電位線。
２．Ｐ波。
３．Ｐ波のオフセットからＱＲＳコンプレクスのオンセットへの等電位線。
４．ＱＲＳコンプレクス。
５．ＱＲＳコンプレクスのオフセットからＴ波のオンセットへの等電位線。
６．Ｔ波。
７．Ｔ波のオフセットから脈動オンセットへの等電位線。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データのエネルギの大半は、ＱＲＳコンプレクス内にある。よって、ある実施形態では、インビートセグメントは、以下の３つのインビートセグメントである。
１．脈動オンセットからＱＲＳコンプレクスのオンセットまで。
２．ＱＲＳコンプレクス。
３．ＱＲＳコンプレクスのオフセットから脈動オフセット。

ある実施形態では、ＥＣＧ信号の脈動の各々に対して、ＱＲＳコンプレクスのオンセット及びオフセットは、以下を含む専用の方法を用いて自動的に検出される。
デジタルバンドパスフィルタを、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データへ適用すること；
フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの曲線長変換を計算すること；
閾値より高いデータの値を選択すること；
導関数データの正の推移及び負の推移を見出すこと；
正と負の推移の間の距離が、時間サンプルにて、予め選択された閾値よりも高くなるように、正と負の推移の対を見出すこと；
ＱＲＳコンプレクスのオンセットを、選択された対からの正の推移の、時間上の位置として、セットすること；及び、
ＱＲＳコンプレクスのオフセットを、選択された対からの負の推移の、時間上の位置として、セットすること。

ある実施形態では、バンドパスフィルタのカットオフ周波数は、より低い、及び、より高い周波数に対して、夫々、５及び２０サイクル／秒であるようにセットされる。

ある実施形態では、閾値は０．３の定数にセットされる。ある実施形態では、閾値は曲線長変換の後の、データの局所の特徴に依存して、自動的に計算される。ある実施形態では、データの局所の特徴は、変換されたデータの平均値である。

ある実施形態では、セグメンテーションは、整数値により信号のサンプルレートを変更することを含む更なる相補変換を含む。ある実施形態では、更なる相補変換は、選択されたセグメントのオンセット及びオフセットの微細な位置により生じる結果としての生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの変動を減少させる。

ある実施形態では、サンプルレートは４のファクタにより減少され、計算時間を減少する。一方で、ある実施形態では、サンプルレートは、４のファクタにより増加される。

ある実施形態では、サンプルレートを増加させることは、補間を用いて為される。ある実施形態では、サンプルレートを増加させることは、データをゼロ詰めしてローパスＦＯＩＲフィルタのセットを適用することにより、為される。

ある実施形態では、信号のサンプルレートを変更することは、セグメンテーションプロシージャの前に為される。ある実施形態では、サンプルレートを変更することは、セグメンテーションの後に為される。これらの実施形態では、異なるセグメントの、選択されたオンセット及びオフセットは、サンプルレートを変更した後の信号に依存して、洗練される。

ある実施形態では、セグメンテーションは、以下に記載する次のステップの反復方法の収束に依存して更新される。

ある実施形態では、選択されたセグメントは、ある基準に従って所定のセットのパラメータの値が変更される非線形のパラメータ変換を用いて、修正される。

ある実施形態では、所定のセットのパラメータの値は、以下を含む方法に従って決定されて修正される。
個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データに対して、ＥＣＧ信号及びそのセグメント（以下、「計測されるポテンシャル」）として、基準ベクトルを定義すること；及び、
計測されるポテンシャルの結果に良好なフィットを提供するセットのパラメータの値を見出すこと。

適用されるテンプレートと計測されるポテンシャルとの間の差異が非常に小さいとき「良好なフィット」が生じる。一つの実施形態では、「非常に小さい」は１０^−５若しくはそれ以下と定義される。他の実施形態では、「非常に小さい」は、１０^−６若しくはそれ以下として、又は、１０^−４若しくはそれ以下として、又は、１０^−７若しくはそれ以下として、又は、１０の他の指数若しくは他の数として、定義される。

ある実施形態では、適用されるテンプレートと計測されるポテンシャルとの間の差異は、二つのベクトル間の、エレメント毎の減算のＬ２ノルムである。

ある実施形態では、所定のセットのパラメータの値は、時間信号の振幅を変更するパラメータも含む。

ある実施形態では、反復スキームは、セットのパラメータの値を決定するのに用いられ、以下を含む。
開始条件を選択すること；
暫定値をセットのパラメータに割り当てること；
セットのパラメータを用いてテンプレートを適用すること；
適用されるテンプレートを計測されるポテンシャルに対比すること；
停止基準が達せられるかチェックすること；
達せられる停止基準が無いならばセットのパラメータの値を更新すること；及び、
ステップ（ｃ）（ｄ）（ｅ）（ｆ）を繰り返すこと。
ある実施形態では、停止基準が達せられると、反復プロシージャは終了し、現在のセットのパラメータが最適化問題の最適解と見なされる。

ある実施形態では、開始条件は、ＥＣＧテンプレートにセットされる。ある実施形態では、二つのテンプレートが定義される。第１のテンプレートは、あらゆるＥＣＧビート（例えば、図３５参照）に対して定義されるグローバルテンプレートであり、テンプレートはＭビートの重み付け平均として計算される。ある実施形態では、Ｍは、２とＥＣＧ信号内の脈拍の全体数との間の、整数である。ある実施形態では、重み付け平均で用いられる重みは、通常平均を生成することに等しい。ある実施形態では、Ｍは、脈拍の各々の間の相関係数が閾値より高い、という条件を充足する。ある実施形態では、閾値は０．９８である。ある実施形態では、平均化の前に、Ｒ波、ＱＲＳオンセット及びＱＲＳオフセットの正確な位置を用いて、脈拍がシフトされて微細にアラインされる。ある実施形態では、アラインメントプロシージャは、相互相関関数を用いて為される。ある実施形態では、Ｍビートは、これらのビート（脈拍）の平均として定義される、テンプレートのエネルギと、現在のＥＣＧビートのエネルギとの間の、関係が、１に近接して境界付けられる、という条件を、充足する。しかしながら、ある実施形態では、テンプレートのエネルギと現在のＥＣＧビートのエネルギとの間の関係は、僅かな値だけ１より大きく、又は、僅かな値だけ１より小さい。

第２のテンプレートは、現在のビート内のサブセグメントの各々に対して定義されるローカルテンプレートである。ある実施形態では、テンプレートは、Ｍの選択されたピーク内のサブセグメントの平均として計算される。ある実施形態では、ビート（脈拍）は、局所の心拍が現在の脈拍に対する局所の心拍と類似する、という条件を充足するように選択される。非限定的な例により、心拍値は、１．５のファクタにより、近接する。

ある実施形態では、暫定値はランダムナンバにセットされる。ある実施形態では、暫定値は定数にセットされる。非限定的な例により、それらは１にセットされる。

ある実施形態では、暫定値は、アルゴリズムの様々な実行の間にてセーブされ、利用可能であれば用いられる。

ある実施形態では、テンプレートに割り当てられる適宜のパラメータに依存して、様々なテンプレートが別々に適用される。ある実施形態では、テンプレートは、テンプレートベクトルを適宜のパラメータと乗算することにより、拡大される。ある実施形態では、テンプレートは、適宜のセットのパラメータを用いて、時間上シフトされる。

ある実施形態では、ユークリッド距離は、二つのセットのベクトル、適用されるテンプレートと、処理されたＮのフィルタされた信号データから計測されるポテンシャルとを、対比するのに用いられる。ある実施形態では、費用関数は、エラーエネルギ関数として定義される。

ある実施形態では、シティブロック計測は、適用されるテンプレートを、計測されるポテンシャルと対比するのに用いられる。

ある実施形態では、相互相関関数は、適用されるテンプレートを、計測されるポテンシャルと対比するのに用いられる。ある実施形態では、「良好なフィット」は、０．９５若しくはそれ以上の相関である。

ある実施形態では、反復の最大数が停止基準として用いられる。

ある実施形態では、ユークリッド距離を類似の計測として用いる場合、特定の反復におけるエラーエネルギ関数の値は、停止基準として用いられる。ある実施形態では、エラーエネルギ関数が閾値より低くなると、停止基準に達せられる。

ある実施形態では、閾値は定数にセットされる。非限定的な例によって、それは１０^−５にセットされる。

ある実施形態では、閾値は、反復プロシージャの特徴に依存して計算される。例えば、ある実施形態では、反復プロシージャの特徴は、許容される反復の最大数である。他の実施形態では、反復プロシージャの特徴は、用いられる費用関数、例えば、ユークリッド距離関数である。更に別の実施形態では、反復プロシージャの特徴は、テンプレート内の時間サンプルの数である。

ある実施形態では、改良計測は、停止基準として用いられる。

ある実施形態では、セットのパラメータの変更は、改良計測として用いられる。ある実施形態では、セットのパラメータの値が、変化しないならば、若しくは僅かしか変化しないならば、停止基準が充足される。

ある実施形態では、費用関数、例えば、エラーエネルギ関数の値が、改良計測として用いられる。

ある実施形態では、停止基準に到達すると、最適化スキームがセットのパラメータの値を更新するように適用される。

ある実施形態では、ユークリッド距離を類似の計測として用いる場合、最適化問題は非線形の最小二乗問題となる。ある実施形態では、この問題の解は、ユークリッド距離として取られる費用関数を最小化する最適のセットのパラメータを、与える。

ある実施形態では、非線形の最小二乗問題を解くように、ガウス−ニュートンアルゴリズムが用いられる。

ある実施形態では、非線形の最小二乗問題を解くように、最急降下（勾配降下）法が用いられる。

ある実施形態では、非線形の最小二乗問題を解くように、レーベンベルグ−マルクワルトアルゴリズムが用いられる。これらの実施形態では、問題は減衰最小二乗問題となる。レーベンベルグ−マルクワルトアルゴリズムは、勾配降下とガウス−ニュートンアルゴリズムの間を補完して、収束の正確性を増加させ収束時間を減少させるという両方の方法の利点を用いる、方法である。

ある実施形態では、勾配降下、ガウス−ニュートンアルゴリズム、及びレーベンベルグ−マルクワルトアルゴリズムは、潜在的に、多数回繰り返して、ユークリッド距離（エラーエネルギ関数）を極小値に持ってくる、反復方法である。

ある実施形態では、以下の式を用いて、セットのパラメータを更新することが、実行される。

ここで、Ｐｋは、ｋ回の反復におけるセットのパラメータである。

φｃ（Ｐｋ）は、Ｐｋパラメータに対して、適用される、テンプレートのバージョンである。

λｉは、レーベンベルグ−マルクワルトアルゴリズムの減衰パラメータである。

φｍは、計測されるポテンシャルである。

Ｊｋは、パラメータの値を変更することにより、セットのパラメータＰｋに対して計算されるヤコビマトリクスである。

ｄｉａｇ（Ｊ_ｋ ^ＴＪｋ）は、近似ヘッシアンマトリクスの対角である。

ある実施形態では、Ｎの生の信号データから、修正されたセグメントを除去することは、計測されるポテンシャルから適用されるテンプレートを減算することにより、達成される。ある実施形態では、減算の結果、Ｎの生の胎児の信号データとなる。ある実施形態では、Ｎの生の胎児の信号データは、ノイズと、胎児の心臓電気活動データを含む。

ある実施形態では、図３３に示すアルゴリズムを用いて母体の心臓活動が除去される。

ある実施形態では、図３４に示すアルゴリズムを用いて母体の心臓活動が除去される

本発明のある実施形態に係る母体のＥＣＧの除外の表現結果は、図３７に示される。

胎児の心臓電気活動データの抽出及び胎児の心臓電気活動データの検出

ある実施形態では、生の胎児のＥＣＧ信号データが、（１）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ、及び（２）訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データに関する、ブラインド音源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムを利用することにより、抽出されて分析され、
生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（Ｎ−ＥＣＧ信号）を含み、
ブラインド音源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムは、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、
ｉ）１５−６５Ｈｚの範囲内でバンドパスフィルタを適用して、複数の生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号を複数の周波数チャネルに割り込むことと、
ｉｉ）ピーク−２−平均に基づいて、チャネル毎にＥＣＧの胎児の信号をスコア化して複数の胎児の心拍チャネルを識別することであって、個々の胎児の心拍チャネルは特定の胎児のＥＣＧの胎児の信号に対応する、識別することと、及び、
ｉｉｉ）Ｎの数のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号（フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、フィルタされた胎児のＥＣＧ信号データ内への、識別された複数の胎児の心拍チャネルを、選択することと
の、少なくともｉ）〜ｉｉｉ）により、生の胎児のＥＣＧ信号データを処理して、信号対ノイズ比を改良するステップと、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、
ｉ）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号を、第１の複数の胎児のＥＣＧ信号セグメントに分割することと、
ｉｉ）個々の胎児のＥＣＧ信号セグメント内のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号を正規化することと、
ｉｉｉ）個々の胎児のＥＣＧ信号セグメント内のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号の一次導関数を計算すること、及び、
ｉｖ）一次導関数のゼロ交差を判別することに基づいて、個々の胎児のＥＣＧ信号セグメント内の、ローカルの胎児の心拍ピークを見出すこと
の、少なくともｉ）〜ｉｖ）を実行することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で、胎児の心拍ピークを検出するステップと、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、
検出された胎児の心拍ピークに基づいて、
ｉ）胎児の心拍、
ｉｉ）胎児の心拍曲線、
ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくは、
ｉｖ）胎児の心拍の変動
のうちの少なくとも一つを、計算するステップと、並びに、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、計算するステップの結果を出力するステップと
を含む。

ある実施形態では、信号対ノイズ比を改良する、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの処理は、
ｉ）１５−６５Ｈｚの範囲内でバンドパスフィルタを適用して、複数のＮ−ＥＣＧの胎児の信号を複数の周波数チャネルに割り込むことと、
ｉｉ）ピーク−２−平均に基づいて、チャネル毎にＥＣＧの胎児の信号をスコア化して複数の胎児の心拍チャネルを識別することであって、個々の胎児の心拍チャネルは特定の胎児のＥＣＧの胎児の信号に対応する、識別することと、及び、
ｉｉｉ）Ｎの数のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号（フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、フィルタされた胎児のＥＣＧ信号データ内への、識別された複数の胎児の心拍チャネルを、選択することと
を含む。

ある実施形態では、信号対ノイズ比を改良する、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの処理は、
ｉ）１−７０Ｈｚの範囲内でバンドパスフィルタを適用して、複数のＮ−ＥＣＧの胎児の信号を複数の周波数チャネルに割り込むことと、
ｉｉ）ピーク−２−平均に基づいて、チャネル毎にＥＣＧの胎児の信号をスコア化して複数の胎児の心拍チャネルを識別することであって、個々の胎児の心拍チャネルは特定の胎児のＥＣＧの胎児の信号に対応する、識別することと、及び、
ｉｉｉ）Ｎの数のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号（フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、フィルタされた胎児のＥＣＧ信号データ内への、識別された複数の胎児の心拍チャネルを、選択することと
を含む。

ある実施形態では、信号対ノイズ比を改良する、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの処理は、
ｉ）５−７０Ｈｚの範囲内でバンドパスフィルタを適用して、複数のＮ−ＥＣＧの胎児の信号を複数の周波数チャネルに割り込むことと、
ｉｉ）ピーク−２−平均に基づいて、チャネル毎にＥＣＧの胎児の信号をスコア化して複数の胎児の心拍チャネルを識別することであって、個々の胎児の心拍チャネルは特定の胎児のＥＣＧの胎児の信号に対応する、識別することと、及び、
ｉｉｉ）Ｎの数のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号（フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、フィルタされた胎児のＥＣＧ信号データ内への、識別された複数の胎児の心拍チャネルを、選択することと
を含む。

ある実施形態では、信号対ノイズ比を改良する、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの処理は、
ｉ）１０−７０Ｈｚの範囲内でバンドパスフィルタを適用して、複数のＮ−ＥＣＧの胎児の信号を複数の周波数チャネルに割り込むことと、
ｉｉ）ピーク−２−平均に基づいて、チャネル毎にＥＣＧの胎児の信号をスコア化して複数の胎児の心拍チャネルを識別することであって、個々の胎児の心拍チャネルは特定の胎児のＥＣＧの胎児の信号に対応する、識別することと、及び、
ｉｉｉ）Ｎの数のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号（フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、フィルタされた胎児のＥＣＧ信号データ内への、識別された複数の胎児の心拍チャネルを、選択することと
を含む。

ある実施形態では、信号対ノイズ比を改良する、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの処理は、
ｉ）１−６５Ｈｚの範囲内でバンドパスフィルタを適用して、複数のＮ−ＥＣＧの胎児の信号を複数の周波数チャネルに割り込むことと、
ｉｉ）ピーク−２−平均に基づいて、チャネル毎にＥＣＧの胎児の信号をスコア化して複数の胎児の心拍チャネルを識別することであって、個々の胎児の心拍チャネルは特定の胎児のＥＣＧの胎児の信号に対応する、識別することと、及び、
ｉｉｉ）Ｎの数のフィルタされた胎児のＥＣＧ信号（フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、フィルタされた胎児のＥＣＧ信号データ内への、識別された複数の胎児の心拍チャネルを、選択することと
を含む。

ある実施形態では、信号対ノイズ比を改良する、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの処理は、
１）特異値分解（ＳＶＤ）技術を利用すること、若しくは、
２）ウエーブレットノイズ除去（ＷＤ）技術を利用すること
の少なくとも一つを含む。

ある実施形態では、生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データの全ては、ＢＳＳプロシージャで用いられ、ＢＳＳプロシージャは２Ｎの信号に適用される。他の実施形態では、生のＮ−ＥＣＧ信号データの一部のみがＢＳＳプロシージャで用いられ、ＢＳＳプロシージャはＮ＋１の信号と２Ｎより少ない信号との間に、適用される。

ある実施形態では、ＢＳＳ方法として主成分解析（ＰＣＡ）が用いられる。ある実施形態では、ＢＳＳ方法として独立成分解析（ＩＣＡ）が用いられる。

ある実施形態では、信号の、信号対ノイズ比を改良するように、ＢＳＳプロシージャの結果は更に分析される。ある実施形態では、更なる分析は、１５−６５サイクル／秒の範囲のバンドパスフィルタを含む。ある実施形態では、更なる分析は、特異値分解（ＳＶＤ）を含む。ある実施形態では、更なる分析は、ウエーブレットノイズ除去（ＷＤ）を含む。

ある実施形態では、更なる分析は、「ピーク−２−平均」変換を含み、該変換はあるバージョンでは独立のソフトウエアモジュール内にあり、以下のステップを含む。
ａ．移動ウインドウ（ｗｉｎ）を用いて次の関係を計算する。

ｂ．ステップａの結果の一次導関数を計算する。
ｃ．導関数の負の部分を取るピークを見出すように、ゼロ交差を見出す。
ｄ．前の結果でのピークを見出し、それらの差異に基づいてそれらをクラスタ化する（一団にする）。ＳＣＲ＝ｎ／ＲＭＳと定義される最大スコアを伴うグループとして、最良のグループを識別する。ここでｎは、個々のクラスタ内のピークの数であり、ＲＭＳは、ピーク間の距離の導関数のエネルギである。
ｅ．最良のグループのための、ＲＲインターバルに対する予測を実行する。
ｆ．予測が、胎児のＲＲインターバルの、実際の生理学的モデルにフィットしないならば、現在の信号は無視され、次の信号により開始における処理（即ち、移動ウインドウを用いて関係を計算すること）を始める。
ｇ．予測が、胎児のＲＲの、実際の生理学的モデルにフィットするならば、信号のウインドウ化されたＲＭＳの自動訂正関数を計算する。結果が狭い分布を有するならば、現在の信号は無視され、結果が狭い分布を有さないならば、以下に進む。
ｈ．ＡＧＣを負の導関数の信号に適用する。
ｉ．結果を正規化する。

ある実施形態では、上記の「ピーク−２−平均変換」は、個々の信号（即ち、２Ｎ信号の各々、若しくは、Ｎ＋１と２Ｎまでの間の信号の各々）に別々に適用される。

ある実施形態では、胎児の心拍検出が実行される。例えば、ある実施形態では、Ｎの生の胎児の信号データが、更なる分析の前に胎児のピーク検出プロシージャを受け、他の実施形態では、更なる分析の結果が、胎児のピーク検出プロシージャを受ける。

ある実施形態では、分析は、
Ｎのフィルタされた胎児の信号データをセグメントに分割すること、
個々のセグメント内の信号データを正規化すること、
正規化された信号データの一次導関数を計算すること、
一次導関数のゼロ交差を判別することにより、正規化された信号データ内部で胎児のＥＣＧピークを特定すること、
絶対値がユーザにより予め選択された閾値より小さいピークを除外すること、及び、
間の距離が閾値より小さい、非常に近接したピークを除外して、処理されたＮのフィルタされた胎児の信号データを取得すること
を含む。

ある実施形態では、個々のセグメントの長さは１０秒にセットされる。

ある実施形態では、個々のセグメントの長さは記録の長さに依存して自動的に選択される。

ある実施形態では、個々のセグメント内の信号データは、信号データの最大絶対値により正規化される。ある実施形態では、個々のセグメント内の信号データは、信号データの非ゼロ最小絶対値により正規化される。

ある実施形態では、一次の前方導関数が用いられる。ある実施形態では、一次の中央導関数が用いられる。

ある実施形態では、閾値は、０．３の一定値であるように選択される。

ある実施形態では、閾値は、信号データの局所の特徴に依存して選択される。ある実施形態では、信号の局所の特徴は、信号データの中央値、若しくはこの値の任意の多数倍である。ある実施形態では、信号の局所の特徴は、信号データの平均値、若しくはこの値の任意の多数倍である。

ある実施形態では、距離上の閾値は１００サンプルであるように選択される。

ある実施形態では、信号の局所の特徴は、最大限の予測の内部ＲＲ、若しくはこの値の任意の多数倍である。

ある実施形態では、「ピークアレイ」は、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生成される。ある実施形態では、ピークアレイは、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの個々のセグメントに対して検出されたピークの数を、含む。

ある実施形態では、クラスタリングはピークアレイ上で実行される。ある実施形態では、ピークを複数のクラスタにグループ化するのに、ｋ平均クラスタリングが用いられる。ある実施形態では、ピークを複数のクラスタにグループ化するのに、ｋメジアン平均クラスタリングが用いられる。

ある実施形態では、クラスタリングのためのクラスタの数は、３にセットされる。ある実施形態では、クラスタリングのためのクラスタの数は、処理されたＮのフィルタされた信号データの特徴に依存して受動的に選択される。

ある実施形態では、クラスタリングは、異常値を除外するのに用いられる。ある実施形態では、異常値は、特異な特徴を有するピークである。

ある実施形態では、特徴は、ピークとその近傍のピークとの間の距離である。ある実施形態では、特徴は、ピークの振幅である。

ある実施形態では、新しいピークアレイは、特異なピークの除外の後に、構成される。

ある実施形態では、新しいピークアレイは更に分析され、ピークは、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの信号対ノイズ比に依存してスコア化される。

ある実施形態では、信号対ノイズ比のスコアは、処理されたＮのフィルタされた信号データの全体エネルギから、ＱＲＳコンプレクスの相対エネルギを計算することにより、計算される。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの各々に対して検出されたピークは、より多くの安定した検出に対して融合される。ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データのピークの各々に対して与えられるスコアを用いて、検出されたピークの融合が為される。

ある実施形態では、融合されたピークを用いて、ピークのグローバルアレイが定義される。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの各々のピークが差異検出され、グローバルピークアレイを用いて位置が再定義される。ある実施形態では、他の先例からのピークを用いて作成される訂正を伴う最良の先例に基づいて、グローバルピークアレイが構築され、グローバルピークアレイは、例えば、ＲＲインターバル、ＨＲ、ＨＲＶなどの、生理的計測を用いて、検査される。

ある実施形態では、検出された胎児のピーク位置から、ビートからビートまでの胎児の心拍が抽出される。ある実施形態では、検出された胎児のピーク位置から、胎児の心臓曲線も検出される。

本発明のある実施形態に係るＰＣＧ信号データ処理

ある実施形態では、本発明は、胎児を身籠もる妊娠中の母体から音響データを検出し、記録し、分析して、母体及び／又は胎児の心臓データを識別するシステムを、提供する。ある実施形態では、複数の音響センサは、心臓活動データを表す、心音図（ＰＣＧ）信号を記録するのに用いられる。心音図信号は、通常、例えば、心臓弁の閉鎖により生成される振動によって、心周期の間に心臓により作られる全ての音の記録である。例えば、少なくとも二つの音生成のイベントが在り得る。第１のものは、房室弁が心収縮の開始に閉じるとき（Ｓ１）であり、第２のものは、大動脈弁と肺動脈弁が心収縮の終了に閉じるとき（Ｓ２）である。

ある実施形態では、本発明の例示の独創的なシステムは、妊娠中の女性の腹部上に、及び／又は近傍に、配置される複数の音響センサ（例えば、２、３、４、５、６、７、８、９、１０等）を用いることがある。例えば、ある実施形態では、音響センサは、直接に付属する。ある実施形態では、音響センサは、例えば、ベルト、パッチなどの品物、及び、妊娠中の母体が着る、若しくは身に付ける品物に、組み込まれる。

ある実施形態では、音響センサの選択は、当業者により即座に決定される。音響センサの選択に影響するファクタは、マイクロホンの部品の感度、音響センサのサイズ、音響センサの重さ等を含むが、それらに限定されない。ある実施形態では、音響センサは、皮膚空気インタフェースにより生じる音伝搬の変化を補償するように構成される。音響信号は、空気、水、若しくは身体などの媒体を介して、圧力及び変位の力学的な波として伝搬する、音波若しくは振動を含む。特定の理論により限定する意図は無いが、音の伝搬の振る舞いは、音波が伝搬する媒体の密度と圧力の間の関係により、影響され得る。また、音の伝搬の振る舞いは、音波が伝搬する媒体の動きにより、影響され得る。更に、音の伝搬の振る舞いは、音波が伝搬する媒体の粘度により影響され得る。

例えば、図２９に示すように、本発明の例示の独創的なシステムは、個別の例示の位置における４つの音響センサ（Ｍ１−Ｍ４）のセットを利用する。ある実施形態では、音響センサの配置は、例えば、母体の胃の形状、妊娠の段階、母体及び／又は胎児の生理学的特徴、従前の音響の及び／又は他のタイプの心臓記録（例えば、心電図（ＥＣＧ）信号記録及び分析など）、及び同様の適切なデータに、少なくとも部分的に、基づいて変動し得る。

ある実施形態では、本発明の音響センサは、環境から付加されるノイズと共に母体内部で生成される内部音を記録する。以下に詳細に示すように、これらの記録物から、胎児及び／又は妊娠中の被験者の心音が抽出され、個々の対象の心拍が計算される。

ある実施形態では、個々の音響センサによる検出のレベルは、他の音響センサ（例えば、図２９では、他の３つの音響センサ）から独立している。図２９を参照すると、ある実施形態では、通常、胎児のＰＣＧ信号は位置Ｍ３及び／又はＭ４の音響センサにより検出され、母体のＰＣＧ信号は位置Ｍ１及び／又はＭ２の音響センサにより検出される、と判定される。ある実施形態では、母体のＰＣＧ信号は、全ての４つのセンサ（Ｍ１−Ｍ４）により検出可能であり、胎児の心拍を検出するためにクリーンにされなければならない。ある実施形態では、以下に詳細に示すように、クリーニング処理は、本発明の独立成分分析（ＩＣＡ）アルゴリズムを用いて実行される。例えば、ある実施形態では、本発明の独創的なシステムは、干渉ノイズは胎児起源ではなく、統計的に胎児の心音とは無関係である音源である、と想定している。

本発明に従って胎児及び／又は母体の心拍データを推定するのに用いられる実例のプロセスの例

図３８は、胎児及び／又は母体の心拍データ（例えば、心拍の存在、心拍パターン、心拍周波数など）を推定する本発明の例示の、独創的なシステムにより、ある実施形態では、利用される例示のプロセスを示す。

図３８では、例示のプロセスは以下の４つのステージを含む。

ステージ１：フィルタバンク

図３８では、入力は、図２９に示される個々の音響センサ（Ｍ１−Ｍ４）により記録される信号である。ある実施形態では、４つの音響センサの各々から記録された信号データは、例えば、Ｌの数のバンドパスフィルタを通過するが、これに限定されるものでは無く、また個々のフィルタは所定の周波数範囲を有する。ある実施形態では、例示の６のバンドパスフィルタ（Ｌ＝６）は以下の６の帯域幅である。
１０−４５Ｈｚ
２０−５０Ｈｚ
２５−６５Ｈｚ
４０−８０Ｈｚ
５５−９５Ｈｚ
２０−８０Ｈｚ

ある実施形態では、少なくとも３つのバンドパスフィルタが存在し得る。ある実施形態では、３−１２の間のバンドパスフィルタが存在し得る。ある実施形態では、５−１０の間のバンドパスフィルタが存在し得る。ある実施形態では、少なくとも５つのバンドパスフィルタが存在し得る。ある実施形態では、少なくとも７つのバンドパスフィルタが存在し得る。

ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、１０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、２０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、３０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、４０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、５０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、６０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、７０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、８０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。ある実施形態では、特定のフィルタの帯域幅は、９０−１００Ｈｚの範囲から選択され得る。

ある実施形態では、特定のフィルタは、５−１１０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、１５−１１０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、２５−１１０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、３５−１１０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、４５−１１０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５５−１１０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５−１０５Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５−１００Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５−９５Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５−２５Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５−５０Ｈｚの周波数範囲を有し得る。ある実施形態では、特定のフィルタは、５−７５Ｈｚの周波数範囲を有し得る。

ある実施形態では、図３８では、６のフィルタの各々からＫの数の出力（フィルタされたＰＣＧ出力）が、第２のステージに送られる。例えば、ある実施形態では、以下の示すように、Ｋは４に等しいが、それに限定されない。ある実施形態では、Ｋは、音響センサデータを収集するのに用いられる音響センサ（Ｍ１−Ｍ４）の数に等しい。ある実施形態では、所定の数の出力が、第２のステージに送られる。

ステージ２：ウエーブレットノイズ除去

ある実施形態では、例えば、６つのバンドパスフィルタからの４つのフィルタされたＰＣＧ出力の一つは更に、ウエーブレットノイズ除去を受け、それら特定のフィルタされたＰＣＧ出力は、Ｘ回までの、一連のロー及びハイパスフィルタを通過することにより分解され、分解されたフィルタされたＰＣＧ出力を作成する。ある実施形態では、Ｘの値は、サンプル周波数に依存し、該サンプル周波数により、以下に詳述する条件に適合する適切な結果に到達できる。例えば、ある実施形態では、特定のフィルタされたＰＣＧ出力は、３回までの、一連のロー及びハイパスフィルタを通過することにより分解される。例えば、ある実施形態では、特定のフィルタされたＰＣＧ出力は、５回までの、一連のロー及びハイパスフィルタを通過することにより分解される。例えば、ある実施形態では、特定のフィルタされたＰＣＧ出力は、６回までの、一連のロー及びハイパスフィルタを通過することにより分解される。

図３９Ａ及び３９Ｂは、例示のノイズ除去ステージの説明図を示す。ある実施形態では、ノイズ除去の結果は、近似値及び詳細と称される、ウエーブレット変換係数である。特に、分解されたフィルタされたＰＣＧ出力は、詳細Ｄｊ（ｎ），ｊ＝１・・・Ｎ、及び、近似値Ａｊ（ｎ）を用いて再構成可能であり、ノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成する。

ある実施形態では、ノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力は、以下の式（１）に基づいて決定される。

特に、最初に、ノイズ除去の第１のステップにて、心拍信号の情報を殆ど担持しない、全ての詳細は、０に、例えば、Ｄ＿ｊ（ｎ）＝０，ｊ＝１，２，３，４，５，６，・・・Ｎにセットされるが、これらに限定されない。例えば、詳細は、心収縮周期のＳ１及び／又はＳ２フェーズに対応する音データを含まない。

続いて、残余の詳細、第４の詳細は、例えば、以下に限定されるものでは無いが、以下の式（２）で示されるステインの非バイアスのリスク推定（ＳＵＲＥ）方法を利用して計算される閾値を用いて閾値化される。

ある実施形態では、閾値は、任意の他の類似の適切な方法を用いて計算され得る。

ある実施形態では、残余の詳細は、詳細のうちのどれでもよく、それらの組み合わせでもよい。

最後に、ノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力は、式（１）を用いて計算される。

ステージ３：ＩＣＡ変換

図３８を参照して、（１）フィルタされたＰＣＧ出力、及び（２）ノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力は更に、少なくとも一つのＩＣＡアルゴリズムを用いて変換されて、（１）変換された、フィルタされたＰＣＧ出力、及び（２）変換された、ノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を、夫々、形成する。ある実施形態では、例示のＩＣＡアルゴリズムは、例えば、高速ＩＣＡアルゴリズムであるが、それに限定されない。ある実施形態では、「独立成分分析：アルゴリズム及びアプリケーション」ヒュヴェリネンなど、Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ １３（４−５）：４１１−４３０（２０００）に従って利用されるのであり、その特定の記載は、その特定の目的のために本明細書に組み込まれる。

本明細書で用いる「変換」の用語は、線形の若しくは非線形の数学的変換のことであり、該変換は、とりわけ、デジタルフィルタリング、数学的線形若しくは非線形分解、数学的最適化を、含み得る。

ステージ４：胎児及び母体の心拍の検出

要約すると、このステージにて、従前の３つのスティ時からの、フィルタバンク、ノイズ除去、及びＩＣＡの全ての出力は、Ｓの数の検出心拍（ＤＨ）入力として利用され、ここでＳは、以下のように決定され、Ｌ×Ｍで計算される、フィルタバンク、ノイズ除去、及びＩＣＡステージの、全ての出力の数である。
１）Ｌのバンドパスフィルタを通過する、音響センサＭ１−Ｍ４の４つの信号データ入力からの結果である、ＭのフィルタされたＰＣＧ出力；
２）フィルタされたＰＣＧ出力の、ＭのフィルタされたＩＣＡ変換；
３）Ｍのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力；
４）ノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、Ｍのノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ出力。

ある実施形態では、この検出の例示の独創的なシステムは、母体及び／又は胎児の心拍はこれらのＤＨ入力の各々一つで検出され得る、と想定する。ある実施形態では、例示の独創的なシステムは、これらのＤＨ入力の内のどこで、胎児の心拍が検出されるか、若しくは母体の心拍が検出されるか、若しくは両方の心拍が検出されるか、又は、心拍が検出されないか、を示唆する先行履歴データを、有さない。

例えば、ある実施形態では、フィルタバンク内のフィルタのＬの数は６であり、ステージ４に対する入力の全数はＭ×Ｌ＝９６である。

ある実施形態では、ステージ４は更に、４つのサブステージに分割される。
サブステージ１：ＤＨ入力の各々内にて全ての心拍を検出する。
サブステージ２：ステップ１で検出された心拍が実際の心拍でありノイズではない確率を記載する信頼スコアを計算する。
サブステージ３；全てのＤＨ入力を少なくとも二つのグループに分割する。
−グループ１：胎児の心拍を含む、胎児の心拍出力
−グループ２：母体の心拍を含む、母体の心拍出力
サブステージ４：各々のグループから、対応する心拍を含む最も可能性のある出力を選択する。

サブステージ１：心拍検出

通常、音響信号は少なくとも幾らかのノイズを含むことがあり、少なくとも幾つかの場合、心拍はノイズに、若しくは非常にノイズの多い環境に「カバーされ」得る。更に、通常、心拍の形態は、一つの心拍から次の心拍までにも変動し得る。ある実施形態では、サブステージ１は、少なくとも以下の数ステップで実行される。

ステップ１：ビート検出

ｉ）ある実施形態では、本発明の例示の独創的なシステムは、音響信号のヒルベルト変換の絶対値の遅いエンベロープを計算する。例えば、本発明の例示の独創的なシステムは、ヒルベルト変換の絶対値に関して移動平均フィルタを適用することにより、このエンベロープを計算する。ある実施形態では、本発明の例示の独創的なシステムは、Ｐの所定の長さを有する移動平均ウインドウを利用できる。例えば、ある実施形態では、Ｐは３００ミリ秒（ｍｓ）である。ある実施形態では、Ｐは１００ミリ秒から５００ミリ秒に変動する。ある実施形態では、Ｐは２００ミリ秒から５００ミリ秒に変動する。ある実施形態では、Ｐは３００ミリ秒から５００ミリ秒に変動する。ある実施形態では、Ｐは４００ミリ秒から５００ミリ秒に変動する。
ｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、個々のＤＨ入力内の、信号の導関数のゼロ交差を識別することによって、信号の全てのピークを判別する。
ｉｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、少なくとも、以下の基準に基づいて、十分には突出していない全てのピークを廃棄する。

ｉｖ）本発明の例示の独創的なシステムは、例えば、形状及びサイズに従って、全てのピークを二つのグループにグループ化する。例えば、そのようなグループ化は、個々のピークに対する以下の特徴による、ガウス混合モデルクラスタリングアルゴリズムを用いて為される。
−最大のピーク幅により分割される、個々のピークの幅
−その突出により分割される、ピークの高さ
ｖ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、次のステップのためのピークとして最小の変動計測を有する、ピークのグループを選択する。
ｖｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、平均ウインドウ長Ｒミリ秒を用いて、ステップｉ−ｖを繰り返す。ある実施形態では、平均ウインドウ長は２５０ミリ秒である。ある実施形態では、平均ウインドウ長は１００−３００ミリ秒の間である。
ｖｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、ピークの位置に対する分布の過剰カートシス計測（個人のカートシスの適用バージョン）を計算し、最も小さい過剰カートシスを提供するピークの位置を選択する。図４０は、このステップにおける検出の結果を示し、特に、ノイズ領域に位置する最良のものは検出されない。
ｖｉｉｉ）選択沙されたピークの位置から、本発明の例示の独創的なシステムは続いて、平均心拍（ＨＲ）の初期推定を計算する。

ステップ２−拡張検出

本発明の例示の独創的なシステムは、例えば、消失のビートを加えてステップ１の検出の位置を訂正することにより、ステップ１の検出の結果を洗練する。
ｉ）本発明の例示の独創的なシステムは、ステップ１のアイテム（ｉ）に詳述するように実行されるのと同様に、Ｑミリ秒のウインドウを用いて高速のエンベロープを計算する。例えば、ある実施形態では、Ｑは１００ミリ秒である。ある実施形態では、Ｑは５０−２００ミリ秒の間で変動する。ある実施形態では、Ｑは５０−１５０ミリ秒の間で変動する。ある実施形態では、Ｑは５０−１００ミリ秒の間で変動する。
ｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、ステップ１のアイテム（ｉｉｉ）に詳述するのと同じ様に、高速のエンベロープの信号上のピークを識別して全ての突出するピークを選択する。
ｉｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、ステップ１の検出の結果から全てのビート対ビートの間隔（Ｂ２Ｂ）を計算するが、ここでＢ２Ｂは連続するビート間の間隔である。
ｉｖ）図４１を参照して、本発明の例示の独創的なシステムは続いて、限定するものでは無いが少なくとも以下の条件に基づいてステップ２のアイテム（ｉｉｉ）で決定される全てのビート対ビートの間隔を反復して分析することにより、ステップ１で識別されない、消失のビートを全てそろえる。
−Ｂ２Ｂ（ｋ）が、ステップ１のアイテム（ｉｉｉ）で計算されたＢ２Ｂ（平均）×１．５より高いならば、ステップ１のアイテム（ｉｉｉ）で見出された最新のピーク＋Ｂ２Ｂ（平均）にできるだけ近いピークを高速のエンベロープから見出す。
ｖ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、高速のエンベロープを用いて、ステップ１の検出を訂正する。

サブステージ２：心拍の検出のための信頼スコアを計算する。

通常、ビート毎の心拍は、過度には高速に変化し得ず、且つ、通常平均の心拍を定義するベースラインに追随する、生理的信号である。ある実施形態では、本発明の例示の独創的なシステムは、信頼スコアを計算するためのベースとして平均の心拍を利用する。心拍（例えば、限定するものでは無いが、９６ＤＨ入力からサブステージ１の終わりに得られる、それらの９６）の個々の検出に対して、本発明の例示の独創的なシステムは、以下のステップに従って信頼スコアを計算する。
ｉ）本発明の例示の独創的なシステムは、ビートの位置に基づいて（図４２に示す）ビート毎の心拍グラフを生成する。
ｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、全てのビート毎の心拍のヒストグラムを計算することにより、全体信号に対する心拍を計算する（ＨＲｅｓｔｉｍ）が、ここで全体信号に対して推定される心拍は、ヒストグラムの最大におけるものである。
ｉｉｉ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、メジアンフィルタ（例えば、２０次など）を用いてビート毎の心拍のグラフ（図４２）に対するベースラインを推定する。
ｉｖ）本発明の例示の独創的なシステムは続いて、以下の式（３）に基づいて信頼スコアを計算する。

ここで

サブステージ３：全ての心拍の検出を２グループにグループ化する：母体及び胎児

ステージ１−３及びサブステージ１−２に基づいて、本発明の例示の独創的なシステムは、Ｓのビート毎の心拍グラフを生成し、該心拍グラフは、ステージ１−３から得られるＤＨ入力を表すベクトル（ＤＨ入力ベクトル）である。例えば、９６のＤＨ入力の場合、９６のビート毎の心拍グラフが生成される。ＤＨ入力ベクトルの一部は母体の心拍を表し、また一部は胎児の心拍を表す。

ある実施形態では、本発明の例示の独創的なシステムは、例えば、母体の心拍についての、他の同時の母体の心拍データを利用し、該他の同時の母体の心拍は、非音響センサ／器具から収集されるデータ（例えば、ＥＣＧデータ）に基づいて分離して決定されて、母体の心拍の検出のための候補として、該他の同時の母体の心拍により高度に訂正された全てのＤＨ入力ベクトルをグループ化し、残余のＤＨ入力ベクトルは、胎児の心拍候補としてグループ化される。

ある実施形態では、他の同時の母体の心拍データが利用可能で無いとき、本発明の例示の独創的なシステムは、値に従って個々のＤＨ入力ベクトルの推定された心拍をクラスタ化することにより、ＤＨ入力ベクトルをグループ化できる。ある実施形態では、本発明の例示の独創的なシステムは、より高い平均の心拍を伴うＤＨ入力ベクトルを胎児の心拍グループに指定できる。

サブステージ４：胎児と母体の最良の検出を選択する。

ある実施形態では、最良の信頼スコアに基づいて、本発明の例示の独創的なシステムは、サブステージ３で識別された母体の心拍ＤＨ入力ベクトルのグループから母体の心拍の最良の検出として最良の見本の母体のＤＨ入力ベクトルを選択する。

ある実施形態では、最良の信頼スコアに基づいて、本発明の例示の独創的なシステムは、サブステージ３で識別された胎児の心拍ＤＨ入力ベクトルのグループから胎児の心拍の最良の検出として最良の見本の胎児のＤＨ入力ベクトルを選択する。

図４３は、低い信頼スコアを伴う例示のＤＨ入力ベクトルを表す、ビート毎の心拍グラフの実例を示す。

図４４は、高い信頼スコアを伴う例示のＤＨ入力ベクトルを表す、ビート毎の心拍グラフの実例を示す。

ある実施形態では、本発明は、少なくとも以下の受信するステップから選択するステップまでを含む、コンピュータ実装された方法に関する：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するステップ；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するステップ；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するステップ；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するステップ。

ある実施形態では、ウエーブレットノイズ除去は、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、個々のフィルタされたＰＣＧ出力を分解して、個々のフィルタされたＰＣＧ出力につき一連のロー及びハイパスフィルタを関連無く通過させることによって複数の変換係数を生成すること、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の変換係数から、心拍を担持する変換係数のサブセットを特定すること、及び、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、心拍を担持する変換係数を再構築してＭの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成すること
を、少なくとも含む。

ある実施形態では、Ｋは、複数の音響センサの数に等しく、Ｌは６に等しい。

ある実施形態では、複数のバンドパスフィルタの個々のフィルタは、１０−１００Ｈｚの帯域幅と、５−１１０Ｈｚの周波数レンジを有する。

ＤＨ入力の各々内で心拍のビートの位置を検出することは、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、所定の変換フィルタを計算することと、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、所定の変換フィルタの所定の平均ウインドウ長に基づいて、反復して繰り返すことと、
個々のＤＨ入力内で、所定の形状及び所定のサイズを有するピークのサブセットを識別することと、及び、
ピークのサブセットからピークのグループを選択することであって、ピークのグループは、最小の変動測定を有する、選択することと、
少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ビートの初期の位置を計算することと
を、少なくとも含む。

ある実施形態では、信頼スコアを計算することは、少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ビートの位置に基づいて、個々のＤＨ入力に対するビート毎の心拍グラフを生成することを、少なくとも含む。

ある実施形態では、複数のＤＨ入力を胎児の心拍を含む第１のグループのＤＨ入力及び母体の心拍を含む第２のグループのＤＨ入力に分割することは、少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより個々のビート値に従って個々のＤＨ入力のビートにクラスタ化することと、少なくとも一つのコンピュータプロセッサによりより高い平均の心拍を有する特定のＤＨインプットを、胎児の心拍を含む第１のグループのＤＨ入力内に割り当てることとを、含む。

ある実施形態では、本発明は、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、少なくとも以下のコンポーネントを含み、該コンポーネントは少なくとも一つのコンピュータマシンを含み、該少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション。

本発明のある実施形態に従って特定の時間間隔に亘って胎児の心拍を推定すること

図４５を参照すると、ＥＣＧ信号データが「良好な」信号特性を有する（即ち、胎児の心拍が検出可能である信号である）が、ＰＣＧ信号データが「貧弱な」信号特性を有する、グラフ表現が示される。同様に、図４６を参照すると、ＰＣＧ信号データが「良好な」信号特性を有するが、ＥＣＧ信号データが「貧弱」である、グラフ表現が示される。

本発明の目的は、本発明のシステムの正確さを増大させるためにＥＣＧ信号データとＰＣＧ信号データを組み合わせ、特定の時間間隔に亘ってＥＣＧ信号データとＰＣＧ信号データを統合して特定の時間間隔に亘って胎児の心拍の推定を計算することである。

ある実施形態では、本発明は、以下のａ）特別にプログラムされたコンピュータシステムを含む、特定の時間間隔に亘る胎児の心臓活動の推定を生成するシステムを提供する：
ａ）
少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
ｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｉｉ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｉｉ．
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｉｖ．
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

ある実施形態では、図３２を参照して、胎児の心拍が、胎児の心臓活動周期のＲＲインターバルを利用して、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ及びフィルタされたＰＣＧ出力に基づいて、計算される。

ある実施形態では、本発明は、以下のａ）受信するオペレーションからｆ）生成するオペレーションまでの、オペレーションを含む、コンピュータ実装された方法を提供する： ａ）
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
ｂ）
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｃ）
フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアを、決定するオペレーション；
ｄ）
フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及びスコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及びスコアを決定するオペレーションであって、
前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及びスコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；
ｅ）
特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及びスコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
ｆ）
胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。

ある実施形態では、特定の時間間隔は、１２０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、１１０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、１００秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、９０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、８０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、７０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、６０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、５０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、４０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、３０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、２０秒である。ある実施形態では、特定の時間間隔は、１０秒である。

ある実施形態では、特定の時間間隔の内部で５秒毎にデータが獲得される。ある実施形態では、特定の時間間隔の内部で４秒毎にデータが獲得される。ある実施形態では、特定の時間間隔の内部で３秒毎にデータが獲得される。ある実施形態では、特定の時間間隔の内部で２秒毎にデータが獲得される。ある実施形態では、特定の時間間隔の内部で１秒毎にデータが獲得される。

ある実施形態では、図４７と図４８を参照すると、特別にプログラムされたコンピュータシステムは、特定の時間間隔内部の個別の時点に対して、統合された胎児の心拍の推定とスコアを決定する。複数の時点内部の個別の時点に対して、統合された胎児の心拍の推定とスコアは、以下の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである：
１））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍のスコアが、有効である場合には、より低いスコアを有する、計算された心拍；
３））有効なスコアを有する計算された心拍；及び、
４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効なスコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及びスコアが無しであること；

ある実施形態では、重み付け平均は、以下のように決定される。

ある実施形態では、上記の統合された胎児の心拍の推定は、以下のようである。

ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から、個別の時点に対して計算された心拍は、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍のスコアが０．１５より大きくなければ、有効である。一方で、ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から、個別の時点に対して計算された心拍は、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍のスコアが０．２より大きくなければ、有効である。一方で、ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から、個別の時点に対して計算された心拍は、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍のスコアが０．１０より大きくなければ、有効である。一方で、ある実施形態では、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から、個別の時点に対して計算された心拍は、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ若しくはフィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍のスコアが０．０５より大きくなければ、有効である。

一方で、ある実施形態では、少なくとも一つのコンピュータプロセッサは、統合された胎児の心拍の推定とスコアのセットを生成する代わりに、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の胎児の信号データかフィルタされたＰＣＧ出力かの何れかにより、決定される心拍を用いる。

ある実施形態では、胎児の心拍の確率メッシュは、統合された胎児の心拍の推定とスコアから生成される。ある実施形態では、特定の時間間隔内部の個別の時点に対する胎児の心拍の確率関数は、反転され正規化された確率密度関数として、モデル化される。ある実施形態では、胎児の心拍の確率関数は、以下のように計算される。
１．毎分６０ビートから１８０ビートの範囲の、全ての可能な胎児の心拍に対して定義される。
２．最小の位置が、胎児の心拍の推定であるようにセットされる。
３．最小値がスコアに従って計算される（より良いスコアがより深いピークに変換する）。
４．関数の幅がスコアに従って計算される（より良いスコアがより狭い確率関数に変換する）。

本発明のある実施形態に係る、胎児の心拍の確率メッシュの例が、図４９と図５０に示される。

ある実施形態では、全体の、特定の期間に亘る胎児の心拍の推定が、特別にプログラムされたコンピュータにより、胎児の心拍の確率メッシュを用いて、生成される。

ある実施形態では、特定の時間間隔に亘って胎児の心拍を推定することは、最小の累積されたコストにより推定を計算することによって達成される。最小の累積されたコストは、（１）特定の時間間隔に亘る、推定される胎児の心拍の個々の時点における、胎児の心臓の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘る、推定される胎児の心拍の、全体のねじれを表すコストと、に基づいて計算される。

ある実施形態では、最小の累積されたコストにより推定を計算することによって、特定の時間間隔に亘って胎児の心拍を推定することの代わりに、特別にプログラムされたコンピュータは、統合された胎児の心拍の推定を用いて、特定の時間間隔に亘って、推定される胎児の心拍を生成する。

ある実施形態では、特定の時間間隔に亘って胎児の心拍を推定することは、最小の累積されたコストにより推定を計算することによって達成される。動的なプログラミングを用いて、蓄積されたコストが構成され、蓄積されたコストメッシュの各々の値は、その時点での、及び、前のステップの近傍での極小経路の、胎児の心拍の確率メッシュの合計である。

ここで、
・ｅは、胎児の心拍の確率メッシュの値である。
・Ｅは、蓄積されたコストである。
・ｉは、時間を表し、ｊは＋／−４［毎分拍／秒］の近傍の心拍値を表す。

図５２及び図５３は、夫々、胎児の心拍の推定確率メッシュと、胎児の心拍の推定確率メッシュから構築される蓄積されたコストを、示す。実例として、図５２及び図５３を参照して、極小経路は、全ての可能な経路の極小値を見つけることにより見出され、該極小値は、実例では、テーブルの右カラム、時間＝５６秒にある。極小値は、ＨＲ＝１２０ｂｐｍにて、１０．９６５２である。続いて極小経路は、時間上戻り、更に、＋／−２０ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−１０ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−９ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−８ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−７ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−６ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−５ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−４ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−３ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−２ｂｐｍ／秒の範囲で、若しくは＋／−１０ビート／分の範囲で、個々の前の時間上のステップにて、極小値を選ぶことによって、選択される。

別途の実施形態では、心拍は、毎分６０−２００のメッシュ範囲、１ｂｐｍの増分である。

一方で、極小経路は、全数検索を用いて計算され、このとき胎児の心拍の確率メッシュの全ての可能な経路を計算する。

次に、以下の例を参照する。該例は上述の記載と共に、非限定的に本発明のある実施形態を示す。

実施例

例１：本発明のある実施形態に係る電極

図５に示す実施形態に従って種々の電極が製造されて、推定される。以下のパラメータ：表面抵抗／抵抗率（ＭＳＳＲ）；基本伝達関数検査（ＢＴＴＦ）；バイオパラメータ（ＰｈｙｓｉｏＰＭ）；及び、胎児の心臓電気信号の実際の記録（ＰＬＰｙｓｉｏＰＭ）が、検査される。テーブル１は検査される電極を要約したものである。

図９は、電極シリアルナンバー１を用いる導電性布の顕微鏡写真図を示す。図１０は、電極シリアルナンバー２を用いる導電性布の顕微鏡写真図を示す。図１１は、電極シリアルナンバー３を用いる導電性布の顕微鏡写真図を示す。図１２は、電極シリアルナンバー４を用いる導電性布の顕微鏡写真図を示す。図１３は、電極シリアルナンバー５を用いる導電性布の顕微鏡写真図を示す。図１４は、電極シリアルナンバー６を用いる導電性布の顕微鏡写真図を示す。

テーブル２ａ−ｆは、検査される電極から観察されるＭＳＳＲ値を示す。テーブル３は、検査される電極の観察される異方性を示す。

布とリードコネクタの間のインピーダンスも決定された。電極は、銅シートに接続され、１．０１０２６ｋｇ重を用いて、３４．３８６ｋＰａの圧力が加えられた。計測システムの計測されたインピーダンスは、０．１０９Ωであり、この値は、電極の計測されたインピーダンスから引かれた。結果はテーブル４に示す。電極シリアルナンバー５は、皮膚と接触する最も大きい表面エリアを有すると観察された。

電極３−５が最も良く動作した。動作は以下のようにスコア化された。

電極３−５に対するＭＳＳＲの結果のサマリをテーブル５に示す。電極シリアルナンバー６の布は弱く、繊維間に大きい隙間を有しており（図１４参照）、従って適切では無かった。電極シリアルナンバー２は、表面抵抗率が１Ω／ｍ^２より大きかったため、除外した。

ＢＴＦＴの結果：以下の例３に記載する方法を用いて、ＢＴＦＴの計測が得られた。テーブル６にて結果を示す。

ＣＯＲＲＣＯＥＦは、入力と出力信号との間の線形相関係数である。ＣＯＲＲＬＡＧは、入力と出力信号の間のラグである。相対差ＲＭＳは、入力と出力信号のＲＭＳにおける相対差％である。ＳＩＮＡＤ．Ｒｅｌは、入力と出力信号の間の、ＳＩＮＡＤにおける相対パーセント差である。ＳＩＮＡＤ．ＲｅｌＲｅｆは、入力と出力信号との間の、信号対ノイズ及び歪み（ＳＩＮＡＤ）における相対パーセント差である。ＳＮＲ．Ｒｅｌは、入力と出力信号の間の、ＳＮＲ値の相対パーセント差である。ＢＴＦＴの結果は、ＳＮＲ及び相対ＳＩＮＡＤの観点で最良の性能を有する電極が電極シリアルナンバー５であり、続いて電極シリアルナンバー４であり、続いて電極シリアルナンバー３であることを、示す。

ＰｙｓｉｏＰＭ：ＰｙｓｉｏＰＭの計測は、例４に記載する方法に従って取得される。テーブル７は、計測されたインピーダンスの結果を示す。

観察される値は、５ｃｍの鉛ワイヤ、銅シート、及び銅シートへ接続するケーブルの、抵抗を含む。

電極と皮膚の間のインタフェースのインピーダンス：インピーダンスは、２０ｍｍ離して皮膚上に配置される、２つの電極間で計測された。テーブル８は、３つの実験の平均を示す。

例２：表面抵抗率及び抵抗を計測する

図１８は、本発明のある実施形態に係る電導性布の表面抵抗率及び抵抗を判別する実験セットアップを示す。Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤは、ポイントコンタクトコネクタである。表面抵抗率を計測するために、以下のプロトコルに従って電流が導入されて記録された。

１．背景セクションに記載するサンプルを接続する。
２．電流源が稼動しており安定していることを確認する。
３．ＡＢを注入し、ＣＤを計測する；
４．ＣＤを注入し、ＡＢを計測する；
５．ＢＡを注入し、ＤＣを計測する；
６．ＤＣを注入し、ＢＡを計測する；
７．ＢＣを注入し、ＤＡを計測する；
８．ＤＡを注入し、ＢＣを計測する；
９．ＣＢを注入し、ＡＤを計測する；
１０．ＡＤを注入し、ＣＢを計測する；

表面抵抗は以下の式に従って計算された。

ここで、以下は、ポイントＡとＢ間で電流を導入する間に、ＣとＤの間で計測される抵抗である。

ｄ（ｍ）はサンプルの厚さである。ρは抵抗率である。

上記のプロトコルは、電極のみを用いて、又は、（電極表面インタフェースの抵抗率を計測するための）銅シートに接触する電極を用いて、実行された。更に、電導性布が、主方向に２０％、若しくは５０％、又は主方向に直交する方向に、延ばした後、計測値が得られた。

例３：基本伝達関数検査

銅シート上に電極が配置され、皮膚の接触が銅シートと接し、１ｋｇの質量が電極に加えられた。銅シートは、信号生成器の正極に接続され、電極は、増幅器の正入力に接続され、増幅器の他の入力はグラウンドに接続された。図１９は、上述の実験セットアップを示す。信号生成器により３０Ｈｚの信号が生成され、以下のパラメータが記録された。
１．時間領域：
ａ．振幅−２−振幅；及び
ｂ．ノンゼロ除算；及び
ｃ．タイムシフト；及び
ｄ．相互相関；及び
ｅ．相関係数；及び
ｆ．ヒストグラム：平均、ＲＭＳ、ＳＴＤ
２．周波数領域：
ａ．Ｗｅｌｃｈ ＰＳＤ評価（大きさ）；及び
ｂ．クロスコヒーレンス；及び
ｃ．主周波数の大きさ；及び
ｄ．卓越周波数の大きさ；及び
ｅ．ＳＩＮＡＲ、ＳＮＲ

例４：電気生理学的性能計測

本発明のある実施形態に係る電極を用いて検出される生理学的信号のソースは、妊娠中の被験者の身体内部に配置され、極端に低い振幅と低い周波数を有する。特定の理論により限定する意図は無いが、生理学的信号は、イオンの移動により妊娠中の被験者の身体内部を流れる。本発明のある実施形態に係る電極は、信号トランスデューサとして作用し、イオンの移動を電子の移動に変換する。皮膚−電極インタフェース（ＳＳＩ）は、生理学的信号を変換する電極の能力の、一つの決定因子である。

本発明のある実施形態に係る電極のためのＳＳＩは、更なるウォーバーグ抵抗を伴う、抵抗性及び容量性インピーダンスの並列回路により、モデル化され得る（図２０参照）。特定の理論により限定する意図は無いが、導電性の及び容量性の区画は、本発明のある実施形態に係る電極の性能に影響する。皮膚−電極インピーダンス（ＳＳｉＭ）は、図２０に示す回路のインピーダンスと等価であり、１０ｋΩから１００ＭΩの範囲である。インピーダンスを減少させることは、本発明のある実施形態に係る電極の性能を向上させる。インピーダンスを減少させることは、皮膚の接触の表面エリアを増加させることにより、若しくは、皮膚の接触の抵抗を減少させることにより、達成され得る。増幅器の、入力インピーダンスの増加及び入力キャパシタンスの減少も、本発明のある実施形態に係る電極の性能を向上させ得る。

テストプロトコルでは、図２１に示す構成のように、患者の手の皮膚に電極が添付された。手の表面が、最初にきれいにされた。４つのベロクロ（登録商標）ストラップが添付され、表面圧力センサを用いて、ストラップの圧力は等しくなるように確証された。続いてテスト電極はストラップの下に挿入された。電極が皮膚に接触する圧力は、表面圧力センサを用いて、等しくなるように確証された。インピーダンスは以下のように計測された：
・２ワイヤ：Ｓｉ電極とＳｏ電極の間の２ワイヤ抵抗を計測する（２計測）。
・４ワイヤ：インジェクタとしてＳｉ電極を用い、測定体としてＳｏ電極を用いる（１計測）。
・キャパシタンス計測：Ｓｉ電極とＳｏ電極の間の２ワイヤキャパシタンスを計測する（２計測）。

１５０ｍＶｐｐサイン波が、Ｓｉ電極に印加され、Ｓｏ電極にて生じる電圧は、ＢｉｏＰａｃ増幅器を用いて記録された。以下の周波数：０．１、１、５、１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、５５、６０、７０、８０、９０Ｈｚのサイン波を用いて、記録は取得された。

例４：本発明のある実施形態に係るアルゴリズムデザイン

この明細書全体を通して引用される刊行物は、全体として参照の上本明細書に組み込まれる。実施例及び好適な実施形態を参照して、本発明に係る様々な形態を上記にて示したが、当然ながら、本発明の範囲は前述の記載によってではなく、特許法の原則の下で適切に構成される添付の特許請求の範囲によって、定義される。

Claims (6)

1. 母体と胎児の心臓活動をモニタするシステムにおいて、以下のａ〜ｆを含む、システム：
   ａ．
   妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つのＥＣＧ（心電図）センサ；
   ｂ．
   妊娠中の被験者の腹部の皮膚と接触して胎児と母体の心臓活動を検出するように構成されている少なくとも一つの音響センサ；
   ｃ．
   妊娠中の被験者の腹部上に、前記少なくとも一つの心電図センサと前記少なくとも一つの音響センサを配置してそれらと接触するように構成されている衣類；
   ｄ．
   少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
   少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
   前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから結果を出力するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
   ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対から生のＥＣＧ信号データを受信するオペレーションであって、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対は、妊娠中の被験者の腹部上に配置され、生のＥＣＧ信号データは、ＥＣＧセンサの少なくとも一つの対からリアルタイムで獲得されているＮの数の生のＥＣＧ信号を表すデータ（生のＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む、受信するオペレーション；
   フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を有する、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データを形成するように、生のＥＣＧ信号データにつき、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
   フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内の、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々での母体の心臓のピークを検出するオペレーション；
   Ｎの数の訂正されたＥＣＧ信号を表すデータ（訂正されたＮ−ＥＣＧ信号データ）を含む訂正されたＥＣＧ信号を取得する、少なくとも一つの非線形減算手続を利用することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データ内のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、母体のＥＣＧ信号を減算するオペレーションであって、
   前記少なくとも一つの一つの非線形減算手続は、以下のｉ）〜ｉｉｉ）のステップを反復して実行する、減算するオペレーション：
   ｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データの、Ｎ−ＥＣＧ信号の個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号を、第２の複数のＥＣＧ信号セグメントに分割するステップであって、１）複数のＥＣＧ信号セグメントのうちの、個々のＥＣＧ信号セグメントは、全体心拍の脈拍間隔に対応し、２）個々の脈拍間隔は、脈拍間隔のオンセット値とオフセット値を自動的に検出することに少なくとも基づいて、自動的に決定される、分割するステップ；
   ｉｉ）複数の修正されたフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントを作成するように、複数のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントの各々を修正するステップであって、該修正するステップはパラメータのセットに基づく少なくとも一つの逆最適化スキームを用いて実行され、パラメータのセットの値は、１）大人の標準心拍プロファイルに基づいてグローバルテンプレートを定義すること、２）個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための、ローカルテンプレート用の暫定値のセットを設定すること、及び３）所定の相似値の範囲内でグローバルテンプレートに適合するローカルテンプレートに基づいて、個々のフィルタされたＮ−ＥＣＧ信号セグメントのための適応テンプレートを決定する、少なくとも一つの最適化スキームを利用すること、の１）〜３）を繰り返し実行することに基づいて、決定される、修正するステップ；及び、
   ｉｉｉ）フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号から適応テンプレートを減算してこれにより個々の訂正されたＥＣＧ信号を生成することにより、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号の各々から、修正されたセグメントを除外するステップ；
   訂正されたＥＣＧ信号データに基づいて、フィルタされたＮ−ＥＣＧ信号データから生の胎児のＥＣＧ信号データを抽出するオペレーションであって、生の胎児のＥＣＧ信号データは、Ｎの数の胎児のＥＣＧ信号（生のＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ）を含む、抽出するオペレーション；
   Ｎ−ＥＣＧの胎児の信号の信号対ノイズ比を向上させてフィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データを形成するように、生のＥＣＧの胎児の信号データを処理するオペレーション；
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データ内で胎児の心臓のピークを検出するオペレーション；
   ｉ）胎児の心拍、ｉｉ）胎児の心臓カーブ、ｉｉｉ）ビート−２−ビートの胎児の心拍、若しくはｉｖ）胎児の心拍の変動のうちの、少なくとも一つを、検出された胎児の心臓のピークに基づいて、計算するオペレーション；及び
   前記計算するオペレーションの結果を出力するオペレーション；
   ｅ．
   少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
   少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
   前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、受信するオペレーションから、選択するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
   方法のために構成された特定のプログラム可能な命令を実行する少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数の音響センサからの複数の心音図（ＰＣＧ）を受信するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、複数のバンドパスフィルタを利用して、複数のフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように複数のＰＣＧ信号データ入力をデジタル信号フィルタリングするオペレーションであって、前記複数のバンドパスフィルタはＬの数のバンドパスフィルタを含み、個々のバンドパスフィルタ出力は、Ｋの数のフィルタされたＰＣＧ出力を含む、デジタル信号フィルタリングするオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第１のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、ウエーブレットノイズ除去するオペレーションであって、ＭはＬにＫを乗じたものに等しい、ウエーブレットノイズ除去するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように前記複数のフィルタされたＰＣＧ出力の、第２のサブセットのフィルタされたＰＣＧ出力を、変換するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、独立成分解析（ＩＣＡ）を利用して、Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を形成するように、第２のサブセットのノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力の、第１の部分を、変換するオペレーション；
   ｉ）Ｍの数のフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＰＣＧ出力、ｉｉｉ）Ｍの数のフィルタされたＩＣＡ変換、及びｉｖ）Ｍの数のノイズ除去されたフィルタされたＩＣＡ変換を、含む、Ｓの数の複数の検出心拍（ＤＨ）入力を蓄積するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力の各々の、心拍のビート位置を検出するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力の、各々のＤＨ入力の心拍が、ノイズでは無く実際の心拍を表す確率を記載する信頼スコアを、計算するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、前記複数のＤＨ入力を、ｉ）胎児の心拍を含むＤＨ入力に係る第１のグループと、ｉｉ）母体の心拍を含むＤＨ入力に係る第２のグループとの、少なくとも二つのグループに、分割するオペレーション；
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第１のグループから、少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力の、第１の信頼スコアに基づいて、胎児の心拍を含む少なくとも一つの特定の胎児のＤＨ入力を選択するオペレーション；並びに、
   前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、ＤＨ入力に係る第２のグループから、少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力の、第２の信頼スコアに基づいて、母体の心拍を含む少なくとも一つの特定の母体のＤＨ入力を選択するオペレーション；
   ｆ．
   少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
   少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
   前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
   ｉ．
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
   ｉｉ．
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアを、決定するオペレーション；
   ｉｉｉ．
   フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアを、決定するオペレーション；
   ｉｖ．
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及び信頼スコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及び信頼スコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及び信頼スコアを決定するオペレーションであって、
   前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及び信頼スコアは、以下の１））〜４））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
   １））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
   ２））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアが、有効である場合には、より低い信頼スコアを有する、計算された心拍；
   ３））有効な信頼スコアを有する計算された心拍；及び、
   ４））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効な信頼スコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及び信頼スコアが無しであること；
   ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及び信頼スコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
   ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
   特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。
2. 衣類は、ベルトを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 胎児の心臓活動の推定を生成するシステムにおいて、以下のａ．特別にプログラムされたコンピュータシステムを含む、システム：
   ａ．
   少なくとも一つのコンピュータマシンを含む、特別にプログラムされたコンピュータシステムであって、
   少なくとも一つのコンピュータマシンは、非一時的メモリと、電子的に格納される特定のコンピュータ実行可能プログラムコードと、及び、前記特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを実行すると特別にプログラムされたコンピュータプロセッサになる、少なくとも一つのコンピュータプロセッサとを、含み、
   前記特別にプログラムされたコンピュータプロセッサは、以下の、ｉ．受信するオペレーションから、ｖｉ．生成するオペレーションまでの、オペレーションを少なくとも実行するように構成されている、特別にプログラムされたコンピュータシステム：
   ｉ．
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍と、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍を、受信するオペレーション；
   ｉｉ．
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアを、決定するオペレーション；
   ｉｉｉ．
   フィルタされたＰＣＧ出力に対して、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアを、決定するオペレーション；
   ｉｖ．
   フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及び信頼スコアと、フィルタされたＰＣＧ出力から、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して計算された胎児の心拍及び信頼スコアとに、基づいて、特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された胎児の心拍及び信頼スコアを決定するオペレーションであって、
   前記複数の時点の範囲内の、個別の時点に対する、統合された胎児の心拍及び信頼スコアは、以下のａ））〜ｄ））の、４つのオプションで構成されるグループから選択される一つ、として決定されるものである、該決定するオペレーション；
   ａ））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍以下で異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアが、有効である場合には、個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍の、重み付け平均；
   ｂ））個別の時点に対して、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データからと、フィルタされたＰＣＧ出力から、計算された心拍が、毎分１０拍よりも多く異なり、且つ、フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データと、フィルタされたＰＣＧ出力との、両方に対して、個別の時点に対して計算された胎児の心拍の信頼スコアが、有効である場合には、より低い信頼スコアを有する、計算された心拍；
   ｃ））有効な信頼スコアを有する計算された心拍；及び、
   ｄ））フィルタされたＮ−ＥＣＧの胎児の信号データから計算された心拍も、フィルタされたＰＣＧ出力から計算された心拍も、有効な信頼スコアを有さない場合には、統合された胎児の心拍及び信頼スコアが無しであること；
   ｖ．特定の時間間隔に亘る複数の時点に対して統合された心拍及び信頼スコアに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、胎児の心拍の確率メッシュを生成するオペレーション；
   ｖｉ．胎児の心拍の確率メッシュに基づいて、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍を生成するオペレーションであって、
   特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍は、（１）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、（２）特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストとに基づいて、計算される、該生成するオペレーション。
4. 特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストが、動的プログラミングを利用して、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、実行される、
   請求項３に記載のシステム。
5. 蓄積されたコストメッシュの各々の値は、その時点での、及び、前のステップの近傍での極小経路の、胎児の心拍の確率メッシュの合計として、以下の式に基づいて計算され、
   

   

   ここで、ｅは、胎児の心拍の確率メッシュの値であり、Ｅは、蓄積されたコストであり、ｉは、時間を表し、ｊは＋／−４［毎分拍／秒］の近傍の心拍値を表す、
   請求項４に記載のシステム。
6. 特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の個々のポイントにおける、胎児の心拍の確率メッシュ値を表すコストと、特定の時間間隔に亘って推定された胎児の心拍の全体のねじれを表すコストが、全数検索を利用して、前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサにより、実行される、
   請求項３に記載のシステム。

Images