JP2022040892A - 情報処理システム及びプログラム - Google Patents

情報処理システム及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2022040892A
JP2022040892A JP2020145822A JP2020145822A JP2022040892A JP 2022040892 A JP2022040892 A JP 2022040892A JP 2020145822 A JP2020145822 A JP 2020145822A JP 2020145822 A JP2020145822 A JP 2020145822A JP 2022040892 A JP2022040892 A JP 2022040892A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information processing
processing system
electrocardiographic waveform
information
heart failure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2020145822A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6893002B1 (ja
Inventor
克仁 藤生
Katsuhito Fujiu
一成 小室
Kazunari Komuro
映理子 荷見
Eriko HASUMI
悠 清水
Hisashi Shimizu
芳宏 三上
Yoshihiro Mikami
龍 齋藤
Ryu Saito
稔 白土
Minoru Shirato
▲エイ▼ 陳
Ying Chen
裕次 濱田
Yuji Hamada
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Tokyo NUC
Simplex Quantum Inc
Original Assignee
University of Tokyo NUC
Simplex Quantum Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Tokyo NUC, Simplex Quantum Inc filed Critical University of Tokyo NUC
Priority to JP2020145822A priority Critical patent/JP6893002B1/ja
Priority to CN202180002401.9A priority patent/CN114599272A/zh
Priority to EP21773262.7A priority patent/EP3981316A4/en
Priority to US17/435,974 priority patent/US11412978B2/en
Priority to CN202311635091.1A priority patent/CN117838067A/zh
Priority to PCT/JP2021/023417 priority patent/WO2022044509A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6893002B1 publication Critical patent/JP6893002B1/ja
Publication of JP2022040892A publication Critical patent/JP2022040892A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/271—Arrangements of electrodes with cords, cables or leads, e.g. single leads or patient cord assemblies
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/339—Displays specially adapted therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/361—Detecting fibrillation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4842—Monitoring progression or stage of a disease
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6825—Hand
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • G06T11/206—Drawing of charts or graphs
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

【課題】心不全ステージの判断において医療従事者の手間を削減できる情報処理システムを提供すること。【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成される。読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出す。判断ステップでは、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
心電波形、心拍数、心拍変動、心拍間隔及び呼吸周波数をユーザから取得し、これらの情報を解析して心不全であるか否かを判断する心不全検出方法が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
特開２０２０－０３９４７２号公報
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、心不全の重症度（心不全ステージ）までは判断されない。また、ユーザから様々な情報を取得する必要があるため、心不全の判断に手間がかかっていた。
本発明では上記事情を鑑み、心不全ステージの判断において医療従事者の手間を削減できる情報処理システムを提供することとした。
本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成される。読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出す。判断ステップでは、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。
上記の開示によれば、心不全ステージの判断において医療従事者の手間を削減できる情報処理システムを提供することができる。
情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。 情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。 制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。 ［図４Ａ］健常者の正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。［図４Ｂ］早期における正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。［図４Ｃ］軽度における正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。［図４Ｄ］中重度における正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。 情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。 ［図１６Ａ］学習済みモデル１２２の生成方法を示すアクティビティ図である。［図１６Ｂ］制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。 情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。 制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。 情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。 制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。
＜第１実施形態＞
第１実施形態について説明する。
１．情報処理システム１００の構成
図１は、情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、制御部１１０、記憶部１２０、表示部１３０、入力部１４０及び通信部１５０を備える。制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等であって、情報処理システム１００の全体を制御する。記憶部１２０は、種々のプログラム及びデータを記憶するものであり、例えばメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
また、記憶部１２０は、制御部１１０がプログラムに基づき処理を実行する際に用いるデータ等を記憶する。そして、記憶部１２０に記憶されているプログラムに基づいて制御部１１０が処理を実行することにより、後述する各種処理が実現される。すなわち、当該プログラムは、コンピュータに、情報処理システム１００の各ステップを実行させる。なお、記憶部１２０に関して、少なくとも一部の情報が記憶部１２０以外の外部サーバに記憶されていてもよいし、複数の端末にブロックチェーン技術等を用いて分散して記憶されていてもよい。
表示部１３０は、テキスト、画像（静止画及び動画を含む）を表示するものであり、任意のディスプレイにより構成される。入力部１４０は、情報処理システム１００に種々の情報を入力するものであり、マウス、キーボード、ポインティングデバイス等により構成される。通信部１５０は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等であって、情報処理システム１００をネットワークに接続し、有線接続又は無線接続により他の装置又は構成要素とデータ通信可能に構成される。
２．情報処理システム１００の機能構成
図２は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、制御部１１０は、読出部１１１と、判断部１１２とを備える。読出部１１１は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。読出部１１１は、読出ステップを実行するように構成される。読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す。ここで、第１心電波形とは、ユーザから取得した心電波形を示す。また、第１心電波形を読み出すとは、例えば、通信部１５０を経由して外部装置から第１心電波形を受信し、当該第１心電波形を読み出すことで記憶部１２０（例えばＲＡＭ）に書き出すこと、予め記憶部１２０（例えばＨＤＤ）に記憶された第１心電波形を、ユーザによる入力部１４０の操作に応じて読み出し、記憶部１２０（例えばＲＡＭ）に書き出すこと、又は、所定の心電計測端末からクラウドに送信され、サーバの記憶装置（例えばＨＤＤ）に保存された第１心電波形について、サーバの制御装置（例えばＣＰＵ）がサーバの記憶装置（例えばＲＡＭ）に書き出すこと等、を示しうる。もちろんあくまでも例示でありこの限りではない。
判断部１１２は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。判断部１１２は、判断ステップを実行するように構成される。判断部１１２は、第１心電波形と参照情報１２１とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報１２１は、記憶部１２０（例えばＲＯＭ）に記憶されている。ここで、参照情報１２１とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。参照情報の例として、ルックアップテーブル、関数、数理モデル、学習済みモデル等が挙げられる。もちろんあくまでも例示でありこの限りではない。また、心不全ステージとは、ＮＹＨＡ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ニューヨーク心臓協会）が作成し、身体活動による自覚症状の程度により心不全の重症度を４段階に分類したものを示す。さらに、第２心電波形とは、予め取得された心電波形であって、医師によって心不全ステージの判断がなされた心電波形を示す。
ここで、判断するとは、例えば、予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）にルックアップテーブルが記憶されており、制御部１１０が記憶部１２０から当該ルックアップテーブルを読み出して判断がなされること、予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）に関数が記憶されており、当該関数に対して第１心電波形から得られる特徴量を入力することで判断がなされること、予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）に数理モデルが記憶されており、当該数理モデルに対して第１心電波形から得られる特徴量を入力することで判断がなされること、又は、第２心電波形と心不全の特徴量とを学習させた学習済みモデルに基づいて、当該学習済みモデルに対して第１心電波形から得られる特徴量を入力することで判断がなされること等、を示しうる。もちろんあくまでも例示でありこの限りではない。
３．情報処理
図３は、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図３に示すように、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、判断部１１２は、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。
図４Ａ～Ｄは、心不全ステージの判断結果を示す図である。具体的には、図４Ａ～Ｄでは、第１心電波形３１１，３２１，３３１，３４１が読出部１１１によって読み出され、読み出された第１心電波形３１１，３２１，３３１，３４１と参照情報とに基づいて、判断部１１２によって判断された心不全ステージの判断結果３１２，３２２，３３２，３４２が表示されている。
図４Ａに示すように、判断結果３１２に対応するＮＹＨＡは、９つの心拍全てにおいて０を示し、これは健常者の場合を示す。図４Ｂに示すように、判断結果３２２に対応するＮＹＨＡは、９つの心拍全てにおいて１を示し、これは心不全ステージが早期の場合を示す。図４Ｃに示すように、判断結果３３２に対応するＮＹＨＡは、１１の心拍全てにおいて２を示し、これは心不全ステージが軽度の場合を示す。図４Ｄに示すように、判断結果３４２に対応するＮＹＨＡは、８つの心拍中、３つ目の心拍は２を示しているが他の７つの心拍は４を示し、４が支配的であるため、これは心不全ステージが中重度の場合を示す。
なお、情報処理システム１００の表示部１３０や、後述する第２ユーザ端末２２０に表示される様々な画面例を、図５～図１４に例示したので参考にされたい。図５～図１４に示すような画面例によれば、ユーザは心不全ステージの判断結果を容易に把握できる。
以上をまとめると、情報処理方法は、読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成される。
読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出す。判断ステップでは、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。
第１実施形態において、入力された第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。すなわち、ユーザから様々な情報を取得する必要がないため、心不全ステージの判断において、医療従事者の手間を削減することができる。
＜第２実施形態＞
第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
第１心電波形は、１～５０拍から構成されると好ましい。具体的には例えば、１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１８，１９，２０，２１，２２，２３，２４，２５，２６，２７，２８，２９，３０，３１，３２，３３，３４，３５，３６，３７，３８，３９，４０，４１，４２，４３，４４，４５，４６，４７，４８，４９，５０拍であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。特に好ましくは１拍である。判断部１１２は、１～５０拍から構成される第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。
また、第１心電波形は、５～３００秒の心拍から構成されると好ましい。具体的には例えば、５，１０，１５，２０，２５，３０，３５，４０，４５，５０，５５，６０，６５，７０，７５，８０，８５，９０，９５，１００，１０５，１１０，１１５，１２０，１２５，１３０，１３５，１４０，１４５，１５０，１５５，１６０，１６５，１７０，１７５，１８０，１８５，１９０，１９５，２００，２０５，２１０，２１５，２２０，２２５，２３０，２３５，２４０，２４５，２５０，２５５，２６０，２６５，２７０，２７５，２８０，２８５，２９０，２９５，３００秒であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。特に好ましくは５秒である。判断部１１２は、５～３００秒の心拍から構成される第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。
第２実施形態において、１～５０拍、そして５～３００秒の心拍を表す第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。したがって、第１心電波形を取得する時間を削減することができるため、迅速に心不全ステージを判断することができる。
＜第３実施形態＞
第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第１実施形態及び第２実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
第１心電波形は、１つの誘導から構成されると好ましい。判断部１１２は、１つの誘導から構成される第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。第１心電波形は、通常、四肢誘導６種類と胸部誘導６種類とから構成されるが、１つの誘導とは、これらのいずれか１つの誘導を示す。
第３実施形態において、１つの誘導に係る第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。すなわち、ユーザに電極を装着する手間を省くことができるため、医療従事者の手間を削減することができる。
＜第４実施形態＞
第４実施形態について説明する。第４実施形態では、第１実施形態、第２実施形態及び第３実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
図１５は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１５に示すように、記憶部１２０に記憶された参照情報は、第２心電波形から心不全の特徴量を学習させた学習済みモデル１２２であると好ましい。学習済みモデル１２２は、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：畳み込みニューラルネットワーク）等の深層学習や機械学習で、第２心電波形から心不全の特徴量を学習させたものである。
図１６Ａは、学習済みモデル１２２の生成方法を示すアクティビティ図である。ここでは、機械学習を例に挙げて説明する。図１６Ａに示すように、制御部１１０（例えばＣＰＵ）は、記憶部１２０（例えばＨＤＤ）に記憶されている第２心電波形を読み出す（Ａ２１０）。次に、制御部１１０（例えばＧＰＵ）は、当該第２心電波形について機械学習を行う（Ａ２２０）。次に、制御部１１０（例えばＧＰＵ）は、出力処理を行う（Ａ２３０）。ここで、Ａ２１０からＡ２３０を繰り返し行うことで、学習済みモデル１２２が生成する。
ここで、学習済みモデル１２２は、判断部１１２で判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習させたものである。また、臨床データとは、年齢、性別、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ：ボディマス指数）、ＰＷＴＴ（Ｐｕｌｓｅ Ｗａｖｅ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｔｉｍｅ：脈波伝播時間）、血圧、心拍数、ＳＤＮＮ（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ Ｏｆ Ｔｈｅ ＮＮ Ｉｎｔｅｒｖａｌ：正常心拍間隔の標準偏差）、ＣＶＲＲ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ Ｏｆ ＲＲ Ｉｎｔｅｒｖａｌ：ＲＲ間隔変動係数）、心房細動及びＨＲＶ（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：心拍変動）のうちの少なくとも１つを含むデータである。
図１６Ｂは、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図１６Ｂに示すように、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、判断部１１２は、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。次に、制御部１１０は、Ａ１４０で判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習済みモデル１２２に機械学習させる（Ａ１５０）。
第４実施形態において、参照情報として学習済みモデル１２２を使用することにより、判断部１１２で判断した内容とこれに対応する臨床データとをさらに学習させることで、高い確度で心不全ステージを判断することができる。
＜第５実施形態＞
第５実施形態について説明する。第５実施形態では、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態及び第４実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
図１７は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１７に示すように、制御部１１０は、前処理部１１３をさらに備えると好ましい。前処理部１１３は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。前処理部１１３は、前処理ステップを実行するように構成される。前処理部１１３は、読出部１１１で読み出された第１心電波形を前処理する。ここで、前処理するとは、例えば、第１心電波形におけるノイズを除去するために必要な所定パラメータが予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）に記憶されており、制御部１１０が記憶部１２０から第１心電波形と当該所定パラメータとを読み出して処理がなされることを示しうる。前処理として、例えば、トレンド除去、運動アーチファクト除去、ノイズ除去、心拍ごとの波形切り出し、正規化が挙げられる。なお、これらを互いに組み合わせて前処理をしてもよい。
図１８は、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図１８に示すように、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、前処理部１１３は、第１心電波形を前処理する（Ａ１３０）。次に、判断部１１２は、前処理された第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。
第５実施形態において、心不全ステージを判断しやすいように第１心電波形を前処理することにより、高い確度で心不全ステージを判断することができる。
＜第６実施形態＞
第６実施形態について説明する。第６実施形態では、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態、第４実施形態及び第５実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
１つの誘導は、ユーザの右手及び左手から取得した第Ｉ誘導であると好ましい。ここで、第Ｉ誘導とは、ユーザの右手及び左手から取得した誘導であって、心臓における左室の側壁を見る誘導を示す。
第６実施形態において、第Ｉ誘導に係る第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。すなわち、電極の装着箇所がユーザの右手と左手だけなので、ユーザに電極を装着する手間を省くことができるため、医療従事者の手間を削減することができる。
＜第７実施形態＞
第７実施形態について説明する。第８実施形態では、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態、第４実施形態、第５実施形態及び第６実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
図１９は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１９に示すように、制御部１１０は、受付部１１５と、視覚情報生成部１１６とを、さらに備えると好ましい。受付部１１５は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。受付部１１５は、受付ステップを実行するように構成される。受付部１１５は、第１心電波形を第１ユーザ端末２１０から受け付ける。第１ユーザ端末２１０は、例えば、簡易心電計、ウェアラブル端末、１２誘導心電計、ベッドサイドモニター、ホルター心電計であってもよい。ここで、受け付けるとは、例えば、第１ユーザ端末２１０で取得した第１心電波形を、通信部１５０を経由して受信することを示しうる。
視覚情報生成部１１６は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。視覚情報生成部１１６は、視覚情報生成ステップを実行するように構成される。視覚情報生成部１１６は、判断部１１２の結果を第２ユーザ端末２２０で視認可能な視覚情報を生成する。第２ユーザ端末２２０は、例えば、パソコン、スマートフォン、タブレットであってもよい。ここで、視覚情報を生成するとは、例えば、記憶部１２０（例えばＲＡＭやＨＤＤ）に記憶されている心不全ステージの判断結果について、第２ユーザ端末２２０に表示させる際における画面、画像、レンダリング情報等の視覚情報を生成することを示しうる。なお、第１ユーザ端末２１０と第２ユーザ端末２２０とは、同一の端末であってもよい。
図２０は、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図２０に示すように、受付部１１５は、第１心電波形を第１ユーザ端末２１０から受け付ける（Ａ１１０）。次に、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、判断部１１２は、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。次に、視覚情報生成部１１６は、Ａ１４０で判断した結果について、第２ユーザ端末２２０で視認可能な視覚情報を生成する（Ａ１７０）。
第７実施形態において、ユーザは、自身の第２ユーザ端末２２０で心不全ステージを確認することができるため、時間や場所に拘束されることなく自身の体調を気にかけることができる。すなわち、ユーザに対して心不全に対する意識付けを図ることができる。
次に記載の各態様で提供されてもよい。
前記情報処理システムにおいて、前記第１心電波形は、１～５０拍から構成される、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記第１心電波形は、１つの誘導から構成される、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記１つの誘導は、ユーザの右手及び左手から取得した第Ｉ誘導である、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記参照情報は、前記第２心電波形から前記心不全の特徴量を学習させた学習済みモデルである、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記学習済みモデルは、前記判断ステップで判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習させたものである、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記臨床データは、年齢、性別、ＢＭＩ、ＰＷＴＴ、血圧、心拍数、ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、心房細動及びＨＲＶのうちの少なくとも１つを含むデータである、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前処理ステップをさらに実行するように構成され、前記前処理ステップでは、前記読出ステップで読み出された前記第１心電波形を前処理する、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、受付ステップと、視覚情報生成ステップとを、さらに実行するように構成され、前記受付ステップでは、前記第１心電波形を第１ユーザ端末から受け付け、前記視覚情報生成ステップでは、前記判断ステップの結果を第２ユーザ端末で視認可能な視覚情報を生成する、情報処理システム。
情報処理方法であって、読出ステップと、判断ステップとを備え、前記読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出し、前記判断ステップでは、前記第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断し、ここで、前記参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である、情報処理方法。
プログラムであって、コンピュータに、前記情報処理システムの各ステップを実行させるための、プログラム。
もちろん、この限りではない。
１００ ：情報処理システム
１１０ ：制御部
１１１ ：読出部
１１２ ：判断部
１１３ ：前処理部
１１５ ：受付部
１１６ ：視覚情報生成部
１２０ ：記憶部
１２１ ：参照情報
１２２ ：モデル
１３０ ：表示部
１４０ ：入力部
１５０ ：通信部
２１０ ：第１ユーザ端末
２２０ ：第２ユーザ端末
３１１ ：第１心電波形
３１２ ：判断結果
３２１ ：第１心電波形
３２２ ：判断結果
３３１ ：第１心電波形
３３２ ：判断結果
３４１ ：第１心電波形
３４２ ：判断結果

Claims (11)

  1. 情報処理システムであって、
    読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成され、
    前記読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出し、
    前記判断ステップでは、前記第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断し、ここで、前記参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である、
    情報処理システム。
  2. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
    前記第１心電波形は、１～５０拍から構成される、
    情報処理システム。
  3. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
    前記第１心電波形は、１つの誘導から構成される、
    情報処理システム。
  4. 請求項３に記載の情報処理システムにおいて、
    前記１つの誘導は、ユーザの右手及び左手から取得した第Ｉ誘導である、
    情報処理システム。
  5. 請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
    前記参照情報は、前記第２心電波形から前記心不全の特徴量を学習させた学習済みモデルである、
    情報処理システム。
  6. 請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
    前記学習済みモデルは、前記判断ステップで判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習させたものである、
    情報処理システム。
  7. 請求項６に記載の情報処理システムにおいて、
    前記臨床データは、年齢、性別、ＢＭＩ、ＰＷＴＴ、血圧、心拍数、ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、心房細動及びＨＲＶのうちの少なくとも１つを含むデータである、
    情報処理システム。
  8. 請求項１～請求項７のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
    前処理ステップをさらに実行するように構成され、
    前記前処理ステップでは、前記読出ステップで読み出された前記第１心電波形を前処理する、
    情報処理システム。
  9. 請求項１～請求項８のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
    受付ステップと、視覚情報生成ステップとを、さらに実行するように構成され、
    前記受付ステップでは、前記第１心電波形を第１ユーザ端末から受け付け、
    前記視覚情報生成ステップでは、前記判断ステップの結果を第２ユーザ端末で視認可能な視覚情報を生成する、
    情報処理システム。
  10. 情報処理方法であって、
    読出ステップと、判断ステップとを備え、
    前記読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出し、
    前記判断ステップでは、前記第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断し、ここで、前記参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である、
    情報処理方法。
  11. プログラムであって、
    コンピュータに、請求項１～請求項９のいずれか１項に記載の情報処理システムの各ステップを実行させるための、
    プログラム。
JP2020145822A 2020-08-31 2020-08-31 情報処理システム及びプログラム Active JP6893002B1 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020145822A JP6893002B1 (ja) 2020-08-31 2020-08-31 情報処理システム及びプログラム
CN202180002401.9A CN114599272A (zh) 2020-08-31 2021-06-21 信息处理系统以及程序
EP21773262.7A EP3981316A4 (en) 2020-08-31 2021-06-21 Information processing system and program
US17/435,974 US11412978B2 (en) 2020-08-31 2021-06-21 Information processing system and program
CN202311635091.1A CN117838067A (zh) 2020-08-31 2021-06-21 一种信息处理方法及信息处理系统
PCT/JP2021/023417 WO2022044509A1 (ja) 2020-08-31 2021-06-21 情報処理システム及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020145822A JP6893002B1 (ja) 2020-08-31 2020-08-31 情報処理システム及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6893002B1 JP6893002B1 (ja) 2021-06-23
JP2022040892A true JP2022040892A (ja) 2022-03-11

Family

ID=76464601

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020145822A Active JP6893002B1 (ja) 2020-08-31 2020-08-31 情報処理システム及びプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11412978B2 (ja)
EP (1) EP3981316A4 (ja)
JP (1) JP6893002B1 (ja)
CN (2) CN114599272A (ja)
WO (1) WO2022044509A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024038618A1 (ja) 2022-08-19 2024-02-22 株式会社ＵＴ−Ｈｅａｒｔ研究所 インシリコ心疾患データベース活用方法、インシリコ心疾患データベース活用プログラム、および情報処理装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7075611B1 (ja) * 2021-10-28 2022-05-26 国立大学法人 東京大学 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
JP2023151321A (ja) * 2022-03-31 2023-10-16 オムロンヘルスケア株式会社 診療支援システム、診療支援装置及びプログラム
WO2023193053A1 (en) * 2022-04-08 2023-10-12 3 Aim Ip Pty Ltd A device and method for the detection and monitoring of cardiovascular disease

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003153864A (ja) * 2001-11-26 2003-05-27 Nippon Koden Corp 電子カルテシステム
JP2010514497A (ja) * 2006-12-27 2010-05-06 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド リスク層別化のための患者間比較
JP2011062367A (ja) * 2009-09-17 2011-03-31 Fukuda Denshi Co Ltd 医療情報サービス提供装置
JP2012504478A (ja) * 2008-10-10 2012-02-23 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド 心不全患者管理用の複数センサ方式
JP2014507187A (ja) * 2010-12-20 2014-03-27 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド 逐次分類器を用いる心不全検出
JP2015231427A (ja) * 2014-06-09 2015-12-24 株式会社デンソー 心電計
JP2018524079A (ja) * 2015-06-24 2018-08-30 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド 可変閾値を用いた事象の検出
JP2018173962A (ja) * 2010-03-15 2018-11-08 シンガポール ヘルス サービシーズ ピーティーイー リミテッド 患者の生存性を予測する方法
JP2020039472A (ja) * 2018-09-07 2020-03-19 国立大学法人大阪大学 心不全の検出方法および装置、検出端末装置、心不全検出支援システム、その生産方法、並びにコンピュータプログラム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102670190A (zh) * 2012-05-21 2012-09-19 南京大学 基于心率变异性非线性特性的充盈性心衰自动诊断方法
EP3764886B1 (en) * 2018-03-16 2024-01-10 ZOLL Medical Corporation Monitoring physiological status based on bio-vibrational and radio frequency data analysis
US11246538B2 (en) * 2019-03-20 2022-02-15 Zoll Medical Corporation Single channel and dual channel noise detection systems and techniques

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003153864A (ja) * 2001-11-26 2003-05-27 Nippon Koden Corp 電子カルテシステム
JP2010514497A (ja) * 2006-12-27 2010-05-06 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド リスク層別化のための患者間比較
JP2012504478A (ja) * 2008-10-10 2012-02-23 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド 心不全患者管理用の複数センサ方式
JP2011062367A (ja) * 2009-09-17 2011-03-31 Fukuda Denshi Co Ltd 医療情報サービス提供装置
JP2018173962A (ja) * 2010-03-15 2018-11-08 シンガポール ヘルス サービシーズ ピーティーイー リミテッド 患者の生存性を予測する方法
JP2014507187A (ja) * 2010-12-20 2014-03-27 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド 逐次分類器を用いる心不全検出
JP2015231427A (ja) * 2014-06-09 2015-12-24 株式会社デンソー 心電計
JP2018524079A (ja) * 2015-06-24 2018-08-30 カーディアック ペースメイカーズ， インコーポレイテッド 可変閾値を用いた事象の検出
JP2020039472A (ja) * 2018-09-07 2020-03-19 国立大学法人大阪大学 心不全の検出方法および装置、検出端末装置、心不全検出支援システム、その生産方法、並びにコンピュータプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024038618A1 (ja) 2022-08-19 2024-02-22 株式会社ＵＴ−Ｈｅａｒｔ研究所 インシリコ心疾患データベース活用方法、インシリコ心疾患データベース活用プログラム、および情報処理装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022044509A1 (ja) 2022-03-03
US11412978B2 (en) 2022-08-16
EP3981316A1 (en) 2022-04-13
CN114599272A (zh) 2022-06-07
EP3981316A4 (en) 2022-06-29
US20220061754A1 (en) 2022-03-03
JP6893002B1 (ja) 2021-06-23
CN117838067A (zh) 2024-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2022044509A1 (ja) 情報処理システム及びプログラム
US9706952B2 (en) System for ventricular arrhythmia detection and characterization
JP2023182756A (ja) 脳症／せん妄のスクリーニングおよびモニタリングのための装置、システムおよび方法
US10278595B2 (en) Analysis and characterization of patient signals
RU2657384C2 (ru) Способ и система неинвазивной скрининговой оценки физиологических параметров и патологий
US20120150003A1 (en) System Non-invasive Cardiac Output Determination
US11621082B2 (en) Physiological parameter monitoring system
US20190223741A1 (en) System and Method for Rapid ECG Acquisition
CN116782829A (zh) 用于将生物电信号数据转换为数值向量的方法和装置及利用其分析疾病的方法和装置
Mahri et al. Utilization of second derivative photoplethysmographic features for myocardial infarction classification
Gospodinov et al. Three-sensor portable information system for physiological data registration
US20220346647A1 (en) Electrocardiogram analysis apparatus, electrocardiogram analyzing method, and non-transitory computer-readable storage medium
US10588577B2 (en) Patient signal analysis based on affine template matching
US11478199B2 (en) Heart signal waveform processing system and method
JP7075611B1 (ja) 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
Iqbal et al. Real-time signal processing of data from an ECG
Akouz et al. A Comprehensive Review on Monitoring Sensors for Cardiovascular Disease Prevention and Management
Iqbal et al. A wearable telehealth system for the monitoring of parameters related to heart failure
Georgieva-Tsaneva An Information System for Cardiological Data Studying
EP4295754A1 (en) Method for transforming index value based on ecg signal and system thereof
Mañay et al. Low-cost deep learning-based architecture for detecting cardiac arrhythmias in ECG signals
JP7455295B2 (ja) 生体情報処理装置及びその制御方法
Kohli et al. Determinants of electrocardiographic abnormalities in patients with pectus excavatum
Heena Analysis and classification of heart abnormalities
WO2022044132A1 (ja) 分析装置

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200901

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201215

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20201215

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20201221

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210105

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210127

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210216

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210303

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210323

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210415

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210511

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210520

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6893002

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250