JP2020520734A - 生体電磁界における異常の機械識別 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、2017年5月22日に出願の米国仮特許出願第62/509,433号の利益を主張し、これは参照によって本明細書に組み込まれる。
1つ以上のEMFセンサによって感知された、感知したEMFデータが受け取られて、機械学習ソフトウェアモジュールを含むソフトウェアモジュールによって分析される。
本明細書に記載される機械学習ソフトウェアモジュールは、少なくとも1つのトレーニング段階を受けるように構成され、ここで、上記機械学習ソフトウェアモジュールは、データ抽出、データ分析、および出力生成を含む1つ以上のタスクを実行するようにトレーニングされる。
トレーニングに続いて、機械学習アルゴリズムは、例えば、異常の有無を判定するために使用され、予測段階を使用して、この異常の有無についてシステムがトレーニングされた。適切なトレーニングデータを用いて、システムは、異常の位置およびタイプを同定し、そのような異常に関連した現状を提示することができる。例えば、EMF測定値は被験体の脳から得られ、EMF測定値に由来する適切なデータは、記載されるトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して、分析のためにシステムに提出される。これらの実施形態では、機械学習ソフトウェアアルゴリズムは、癲癇に関連する異常を検出する。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズムは、個体のEMF測定値に基づいて個体の癲癇に関連する個体の脳の領域を局在化するなど、異常に関連する解剖学的領域をさらに局在化する。
本明細書に記載されるように、EMFを分析する方法について機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングして、例えば、異常の存在を判定するために、データ(入力)が機械学習ソフトウェアモジュールに典型的に提供される。入力データもまた、出力を生成するために機械学習ソフトウェアモジュールによって使用される。
本明細書に記載される装置、システム、ソフトウェア、および方法のいくつかの実施形態において、入力として機械学習アルゴリズムソフトウェアモジュールによって磁気センサから受け取られるデータは、フィルタリングおよび/または修正されているEMFデータを含んでもよい。いくつかの実施形態において、フィルタリングは、感知した電磁界データからのノイズまたはアーティファクトの除去を含む。例えば、アーティファクトまたはノイズは、個体から感知した電磁気データと共に感知される周囲の電磁気信号を含み得る。
いくつかの実施形態において、EMFデータは装置またはシステムを使用して感知される。いくつかの実施形態において、装置またはシステムは1つ以上のEMFセンサを含む。これらの実施形態のいくつかにおいて、上記装置またはシステムは、本明細書に記載される機械学習ソフトウェアモジュールを含むように構成される。これらの実施形態のいくつかにおいて、装置またはシステムは、感知したEMFを、装置ドライバまたはシステムの一部として含まれない機械学習ソフトウェアモジュールに送信するように構成される。磁気センサを使用して感知されるEMFデータは、細胞、組織、および/または例えば、個体の心臓などの個体の臓器を通る電流の通過に関連する磁気データを含む。一般に、デジタル処理装置を含む装置およびシステムが本明細書に記載される。
本明細書に記載される任意の装置、システム、および/またはソフトウェアは、方法の1つ以上の工程で使用されるように構成されるか、または方法の1つ以上の工程によって補足されることが理解されなければならない。
図10は、個体の頭部の近くで感知される、感知したEMFに基づいて、個体から感知されるMEGの例を示す。この例では、1つ以上のEMFセンサは個体の頭部のまわりに配置される。1つ以上のEMFセンサは、個体の脳の組織によって生成された1以上の電流に関連するEMFを感知する。その後、個体の脳の組織によって生成された電流に関連する感知したEMFは、個体の脳のMEGを表す1つ以上の波形に変換される。図10は、Y軸上にEMF値およびX軸上に時間値を有する4つの異なる波形を示す。第1の波形は、OPMセンサによって感知された、個体の脳に関連するEMFを含む。第2の波形は、OPMセンサによって感知された個体の脳に関連するEMFを含み、それは、さらにフィルタリングされて、バックグラウンドノイズを除去する。第3の波形は、SQUID磁力計センサによって感知された個体の脳に関連するEMFを含む。第4の波形は、SQUIDグラジオメーターセンサによって感知された個体の脳に関連するEMFを含む。
トレーニング段階:
Claims (36)
- 医学的診断を決定するように構成される診断装置であって、前記診断装置は:
(i)個体に関連した電磁界測定値を感知するように構成される電磁界センサと;
(ii)前記電磁界センサに動作可能に結合されるプロセッサと;
(iii)トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールを含むソフトウェアでコード化される非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、ここで、前記ソフトウェアは前記プロセッサによって実行可能であり、および、
(b)前記電磁界センサから電磁界測定値を受け取ること;
(c)抽出技術を使用して前記電磁界測定値から抽出値を抽出することであって、ここで、前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールが、使用される抽出技術を決定する、こと;
(d)データ関連技術を使用して前記抽出値と1つ以上の他の値を関連させ、それによってデータ関連性を生成することであって、ここで、前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールが、使用されるデータ関連技術を決定する、こと;
(e)関連性に基づいて仮説関数を生成すること;ならびに、
(f)前記仮説関数に基づいて個体の医学的診断を決定することを、前記プロセッサに行わせる、非一時的なコンピューター可読記憶媒体と、
を含む、診断装置。 - センサアレイを含み、
ここで、前記電磁界センサが前記センサアレイ内に配置される、請求項1に記載の装置。 - 前記電磁界センサは光ポンピング磁力計または超伝導量子干渉計型センサを含む、請求項1に記載の装置。
- 前記プロセッサを含むハウジングを含み、ここで、前記電磁界センサは前記ハウジングにハード接続される、請求項1に記載の装置。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールは、集団内の複数の個体から感知される複数の電磁界値を含む保存されたデータへのアクセスを有する、請求項1に記載の装置。
- 前記保存されたデータは前記複数の個体に関連する複数の健康データ値を含む、請求項5に記載の装置。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールは、前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングするために使用されるデータへのアクセスを有する、請求項1に記載の装置。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングするために使用される前記データは、心臓関連データを含む、請求項7に記載の装置。
- 前記心臓関連データは個体の心臓に関連する電磁界を含む、請求項8に記載の装置。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングするために使用され前記記データは 脳関連データを含む、請求項7に記載の装置。
- 前記脳関連データは個体の脳に関連する電磁界を含む、請求項10に記載の装置。
- 前記抽出値は前記電磁界測定値に対応する電磁波形のセグメントを含む、請求項1に記載の装置。
- 前記電磁界測定値はフィルタリングされる、請求項1に記載の装置。
- 1つ以上のデータ値は、集団の1以上の個体に関連する人口統計データ、医用画像データ、または臨床データの1つ以上を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記プロセッサは、前記電磁界測定値を波形に変換するようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記プロセッサは、診断を処理するための治療を決定するようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
- 前記診断は心臓関連診断を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記診断は脳関連診断を含む、請求項1に記載の装置。
- 診断方法であって:
(i)プロセッサおよびトレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールを含む感知装置に動作可能に結合された電磁界センサから電磁界測定値を受け取る工程と;
(ii)前記プロセッサを用いて、抽出技術を使用して電磁界測定値から抽出値を抽出する工程であって、ここで、トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールは、使用される抽出技術を決定する、工程と;
(iii)前記プロセッサを用いて、データ関連技術を使用して前記抽出値と1つ以上の他の値を関連させ、それによってデータ関連性を生成する工程であって、ここで、前記トレーニングされたソフトウェアモジュールは、使用されるデータ関連技術を決定する、工程と;
(iv)前記プロセッサを用いて、関連性に基づいて仮説関数を生成する工程と;
(v)前記プロセッサを用いて、前記仮説関数に基づいて個体の医学的診断を決定する工程と、
を含む診断方法。 - 前記感知装置はセンサアレイを含み、
前記電磁界センサは前記センサアレイ内に配置される、請求項19に記載の方法。 - 前記電磁界センサは光ポンピング磁力計または超伝導量子干渉計型センサを含む、請求項19に記載の方法。
- 前記電磁界センサは前記感知装置にハード接続される、請求項19に記載の方法。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールによって、集団内の複数の個体から感知される複数の電磁界値を含む保存されたデータにアクセスする工程を含む、請求項19に記載の方法。
- 前記保存されたデータは前記複数の個体に関連する複数の健康データ値を含む、請求項23に記載の方法。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールによって、前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングするために使用されるデータにアクセスする工程を含む、請求項19に記載の方法。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングするために使用される前記データは、心臓関連データを含む、請求項25に記載の方法。
- 前記心臓関連データは個体の心臓に関連する電磁界を含む、請求項26に記載の方法。
- 前記トレーニングされた機械学習ソフトウェアモジュールをトレーニングするために使用される前記データは 脳関連データを含む、請求項25に記載の方法。
- 前記脳関連データは個体の脳に関連する電磁界を含む、請求項28に記載の方法。
- 前記抽出値は前記電磁界測定値に対応する電磁波形のセグメントを含む、請求項19に記載の方法。
- 前記電磁界測定値をフィルタリングする工程を含む、請求項19に記載の方法。
- 1つ以上のデータ値は、集団の1以上の個体に関連する人口統計データ、医用画像データ、または臨床データの1つ以上を含む、請求項19に記載の方法。
- 前記プロセッサは、前記電磁界測定値を波形に変換するようにさらに構成される、請求項19に記載の方法。
- 前記プロセッサは、診断を処理するための治療を決定するようにさらに構成される、請求項19に記載の方法。
- 前記診断は心臓関連診断を含む、請求項19に記載の方法。
- 前記診断は脳関連診断を含む、請求項19に記載の方法。
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