JP2024508593A - パラメータ確定方法、パラメータ確定装置、記憶媒体及び電子デバイス - Google Patents

Abstract

パラメータ確定方法及びパラメータ確定装置であって、医療データ処理の技術分野に関する。パラメータ確定方法は、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するステップ（Ｓ１００）であって、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含むステップと、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップ（Ｓ２００）であって、第２時間区間は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含むステップと、を含む。パラメータ測定時に受けるノイズ要素からの影響を低減して、得られるパラメータ集合の精度と、時間に従う変化の比較可能性とを向上させることを達成できる。確定された第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合により神経ホルモンのレベル及び／又は状態を表徴する場合、表徴精度及び時間に従う変化の比較可能性を効果的に向上させることができる。

Description

本願は医療データ処理の技術分野に関し、具体的にはパラメータ確定方法、パラメータ確定装置、記憶媒体及び電子デバイスに関する。

周知の通り、交感神経及び副交感神経により駆動される神経ホルモンは、昼夜の変化、病状の進展、睡眠状況及び薬物などのたくさんの要素による影響を受けやすいため、精度よく測定されることが相当難しい。

そこで、神経ホルモンのレベル及び／又は状態を精度よく表すパラメータを確定するためのパラメータ確定方法が必要とされている。

上述の技術課題を解決するために本発明を提案する。本発明の実施例は、パラメータ確定方法、パラメータ確定装置、コンピュータ読取可能な記憶媒体及び電子デバイスを開示する。

一態様によると、本発明の実施例はパラメータ確定方法を開示する。該方法は、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するステップであって、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含むステップと、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップであって、第２時間区間は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含むステップと、を含む。

本発明の一実施例において、第１時間区間は複数の第１時間帯を含み、第１心拍数表徴パラメータは第１平均心拍数パラメータ及び第１安静時心拍数パラメータを含む。且つ、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するステップは、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップと、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定するステップと、を含む。

本発明の一実施例において、前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確認するステップは、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップと、最小の第１平均心拍数パラメータを第１安静時心拍数パラメータとして確定するステップと、を含む。

本発明の一実施例において、第１心拍変動表徴パラメータは第１安静時心拍変動パラメータを含む。且つ、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定するステップの後に、該方法は、第１安静時心拍数パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定するステップと、第１安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第１安静時心拍変動パラメータとして確定するステップと、を更に含む。

本発明の一実施例において、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップの前に、該方法は、複数の第１時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去するステップを更に含む。ここで、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップは、非安静時間区間が除去された後の複数の第１時間帯に基づいて、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップを含む。

本発明の一実施例において、第２時間区間は複数の第２時間帯を含み、第２心拍数表徴パラメータは第２平均心拍数パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータを含む。且つ、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップは、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップと、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定するステップと、を含む。

本発明の一実施例において、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定するステップは、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータのうちの最小の第２平均心拍数パラメータを特定するステップと、最小の第２平均心拍数パラメータを第２安静時心拍数パラメータとして確定するステップと、を含む。

本発明の一実施例において、第２心拍変動表徴パラメータは第２安静時心拍変動パラメータを含む。且つ、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定するステップの後に、該方法は、第２安静時心拍数パラメータに対応する第２時間帯を第３安静時間帯として確定するステップと、第３安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第２安静時心拍変動パラメータとして確定するステップと、を更に含む。

本発明の一実施例において、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップの前に、該方法は、複数の第２時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去するステップを更に含む。ここで、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップは、非安静時間区間が除去された後の複数の第２時間帯に基づいて、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップを含む。

もう一態様によると、本発明の実施例はパラメータ確定装置を開示する。該装置は第１確定モジュール及び第２確定モジュールを備える。第１確定モジュールは第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するように構成される。第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含む。第２確定モジュールは第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成される。第２時間区間は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む。

もう一態様によると、本発明の実施例はコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。該記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶されており、該コンピュータプログラムは上述の実施例に係るパラメータ確定方法を実行するように構成される。

もう一態様によると、本発明の実施例は電子デバイスを提供する。該電子デバイスはプロセッサと、プロセッサ実行可能な命令を記憶するように構成されるメモリとを備える。ここで、プロセッサは上述の実施例に係るパラメータ確定方法を実行するように構成される。

本発明に係るパラメータ確定方法は、第１時間区間と第２時間区間のそれぞれにおいてテスト対象体に対応するパラメータ集合（すなわち第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合）をそれぞれ確定することによって、パラメータ測定時のノイズ要素による影響を低減して、得られるパラメータ集合の精度と、異なる時点における比較可能性を向上させることを実現できる。また、本発明の実施例において確定された第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合を用いて神経ホルモンのレベル及び／又は状態を表す場合、表徴精度を効果的に向上させることができる。

図面を参照しながら本発明の実施例についてより詳しく説明することにより、本発明の上述又は他の目的、特徴及び長所がより明確になる。図面は、本発明の実施例がよりうまく理解されるために用いられており、明細書の一部を構成して本発明の実施例とともに本発明の解釈に寄与するが、本発明に対する制限にはならない。図面において、同じ符号は一般に同一の部品又はステップを表す。
本発明の実施例が適用される１つの場面の模式図である。 本発明の実施例が適用されるもう１つの場面の模式図である。 本発明の例示的な一実施例に係るパラメータ確定方法のフロチャートである。 本発明の例示的な一実施例に係る、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を測定することのフロチャートである。 本発明の例示的な一実施例に係る、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定することのフロチャートである。 本発明の他の例示的な一実施例に係る、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を測定することのフロチャートである。 本発明の他の例示的な一実施例に係る、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を測定することのフロチャートである。 本発明の例示的な一実施例に係る、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を測定することのフロチャートである。 本発明の例示的な一実施例に係る、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定することのフロチャートである。 本発明の他の例示的な一実施例に係る、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を測定することのフロチャートである。 本発明の例示的な一実施例に係るパラメータ確定装置の構造模式図である。 本発明の例示的な一実施例に係る第１確定モジュールの構造模式図である。 本発明の他の例示的な一実施例に係る第１確定モジュールの構造模式図である。 本発明の他の例示的な一実施例に係る第１確定モジュールの構造模式図である。 本発明の例示的な一実施例に係る第２確定モジュールの構造模式図である。 本発明の他の例示的な一実施例に係る第２確定モジュールの構造模式図である。 本発明の例示的な一実施例に係る電子デバイスの構造模式図である。

以下、図面を参照しながら本発明による例示的な実施例を詳しく記述する。明らかに、ここで記述される実施例は本発明の一部の実施例に過ぎず、本発明のすべての実施例ではない。なお、本発明はここで記述される例示的な実施例により制限されない。

＜発明の経緯＞
周知の通り、交感神経及び副交感神経により駆動される神経ホルモンはたくさんの要素による影響を受けやすい。特に心不全又は不整脈を罹患している心臓病患者の神経ホルモンは、昼夜の変化、病状の進展、睡眠状況、運動又は活動程度、薬物、気分の変化などの要素により非常に影響されやすい。そこで、従来技術においては一般に、心拍数（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ，ＨＲ）と心拍変動（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，ＨＲＶ）を神経ホルモンを表徴可能な診断根拠にするか又は測定指標の代替として使用する。具体的に、心拍数とは心臓が１分間あたりに拍動する回数である。心拍変動とは、心拍の回ごとの周期の差異の変化状況を指す。心拍数の計算由来は、体表面心電図、心内膜、心外膜心電図、皮下電極による心電図、又はＲ波及びＰ波によって算出された心室心拍数或いは心房心拍数を含むが、これらに限られない。また、心拍数は他の技術、例えば光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）などにより算出されてもよい。

しかしながら、心拍数も心拍変動もやはり非常に影響を受けやすい。例えば、夜間において、心拍数及び／又は心拍変動は睡眠段階によって頻繁に変化しており、このような変化は必ずしも神経ホルモンと関わるものではない。また、心拍数が低いため、ペースメーカー又は植込み型除細動器が植え込まれている患者は夜間によくペーシングされる。この場合、患者の実際の心拍数は「隠され」て、測定され得た心拍数データにより表されることができなくなる。さらに、従来技術において、測定された日中の心拍数及び日中の心拍変動には運動段階及び精神興奮段階のデータも含まれている。しかし、運動段階及び精神興奮段階は一時的な状態しか表徴できず、並びに、このような一時的な変化は時間（日）によって異なる。それとともに、心不全などのような疾患は、患者の神経ホルモンのレベル及び／又は状態に与える影響が顕著であるが、時間の面では相対的に長期である。故に、神経ホルモンのレベル及び／又は状態を正確に表徴できるパラメータを確定し且つ確定されるパラメータの比較可能性を向上させることができるパラメータ確定方法が必要とされている。

上述した技術課題に鑑みて、本発明の基本的思想として、パラメータ確定方法、パラメータ確定装置、コンピュータ読取可能な記憶媒体及び電子デバイスを提案する。

本発明に係るパラメータ確定方法は、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するステップであって、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含むステップと、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップであって、第２時間区間は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含むステップと、を含む。

本発明に係るパラメータ確定方法は、第１時間区間と第２時間区間のそれぞれにおいてテスト対象体に対応するパラメータ集合（すなわち第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合）をそれぞれ確定することによって、パラメータ測定時のノイズ要素による影響を低減して、得られるパラメータ集合の精度と比較可能性を向上させることを達成できる。また、本発明により確定された第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合を用いて神経ホルモンのレベル及び／又は状態を表す場合、表徴精度を効果的に向上させることができる。

本発明の基本的原理を説明した後、以下、図面を参照しながら本発明のいくつかの非制限的な実施例を紹介する。

＜例示的な場面＞
図１は本発明の実施例が適用される１つの場面の模式図である。図１に示すように、本発明の実施例が適用される場面はサーバ１及び医療設備２を含み、ここで、サーバ１と医療設備２の間には通信可能な接続関係が存在する。

具体的に、医療設備２はテスト対象体の基準パラメータを収集するために用いられる。ここで、基準パラメータは心拍数パラメータ及び心拍変動パラメータなどを含むがこれらに限られない。サーバ１は、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定し、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成される。ここで、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含む。第２時間帯は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む。すなわち、該場面ではパラメータ確定方法が実現される。

例示的に、サーバ１は、医療設備２により収集された基準パラメータに基づいて上述の第１パラメータ集合及び／又は第２パラメータ集合を確定する。

図１に示される上述の場面では、サーバ１を利用してパラメータ確定方法を実現した。それにより、場面の適応能力を向上させるとともに、医療設備２の計算量を効果的に削減することができる。

なお、本発明は他の１つの場面にも適用されることができる。図２は本発明の実施例が適用されるもう１つの場面の模式図である。具体的に、該場面は医療設備３を含み、且つ、医療設備３はパラメータ収集モジュール３０１及び計算モジュール３０２を含む。

具体的に、医療設備３中のパラメータ収集モジュール３０１はテスト対象体の基準パラメータを収集するように構成される。ここで、基準パラメータは心拍数パラメータ及び心拍変動パラメータなどを含むがこれらに限られない。計算モジュール３０２は第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定し、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成される。ここで、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含む。第２時間帯は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む。すなわち、該場面ではパラメータ確定方法が実現される。

例示的に、計算モジュール３０２は、パラメータ収集モジュール３０１により収集された基準パラメータに基づいて上述の第１パラメータ集合及び／又は第２パラメータ集合を確定する。

図２に示される上述の場面では、医療設備３を利用してパラメータ確定方法を実現したため、サーバなどの関連装置とデータ送信操作を行う必要がない。よって、上述の場面はパラメータ確定方法のリアルタイム性を保証することができる。

なお、上述の場面で言及された医療設備は植込み型の医療設備（Ｉｍｐｌａｎｔａｂｌｅ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｄｅｖｉｃｅｓ，ＩＭＤ）であってもよく、ウェアラブル型の医療設備（Ｗｅａｒａｂｌｅ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｄｅｖｉｃｅｓ，ＷＭＤ）であってもよく、本発明の実施例はこれについて限定しない。

＜例示的な方法＞
図３は本発明の例示的な一実施例に係るパラメータ確定方法のフロチャートである。図３に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は以下のステップを含む。

ステップＳ１００において、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定する。

例示的に、第１時間区間は夜間区間を含む。例えば、２４時間制の場合、第１時間区間は一日の１８：００から翌日の６：００までの時間区間である。好ましく、第１時間区間は一日の２２：００から翌日の６：００までの時間区間である。好ましく、第１時間区間において、テスト対象体は休憩又は睡眠状態にあり、それによりノイズが低減されて最終的に得られる第１パラメータ集合の精度が高くなる。ここで、休憩状態とは体が安静状態にあることを指し、睡眠状態とは眠っているとともに体が安静で且つ「横になる」姿勢になっている状態を指す。

例示的に、ステップＳ１００で言及されたテスト対象体は人体を指す。すなわち、人体に対応する第１パラメータ集合を確定する。なお、ステップＳ１００で言及された、テスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定することは、テスト対象体に対応する第１パラメータ集合を算出することを意味してもよい。

本発明の実施例において、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含む。ここで、第１心拍数表徴パラメータとは、第１時間区間内の心拍数状況を表徴できるパラメータである。第１心拍変動表徴パラメータは、第１時間区間内の心拍変動状況を表徴できるパラメータである。例えば、第１心拍数表徴パラメータはリアルタイムに測定された心拍数に基づいて得られており、第１心拍変動表徴パラメータはリアルタイムに測定された心拍変動に基づいて得られる。

ステップＳ２００において、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定する。

例示的に、第２時間区間は日中区間を含む。例えば、２４時間制の場合、第２時間区間は一日の６：００から当日の１８：００までの時間区間である。好ましく、第２時間区間は一日の８：００から当日の２０：００までの時間区間である。好ましく、第２時間区間において、テスト対象体は休憩状態にあるか又はほぼ運動や活動を行わない状態にあり、それによりノイズが低減されて最終的に得られる第２パラメータ集合の精度及び比較可能性が高くなる。さらに好ましく、第２時間区間において、テスト対象体は非立位の休憩又は非運動状態にある。例示的に、ここで言及された非運動状態は、運動／体動又は他の生理パラメータ閾値に基づいて判定されることができる。例えば、テスト対象体のリアルタイム体動信号が所定の閾値より低いか、又はテスト対象体のリアルタイム心拍数が継続的に予め設定された運動心拍数閾値を超えていない場合には、テスト対象体が非運動状態にあると判定してもよい。

本発明の実施例において、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む。ここで、第２心拍数表徴パラメータは、第２時間区間内の心拍数状況を表徴できるパラメータを指す。第２心拍変動表徴パラメータは、第２時間区間内の心拍変動状況を表徴できるパラメータを指す。例えば、第２心拍数表徴パラメータはリアルタイムに測定された心拍数に基づいて得られ、第２心拍変動表徴パラメータはリアルタイムに測定された心拍変動に基づいて得られる。

実際の適用場面においては、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定し、且つ、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定する。

本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は、第１時間区間と第２時間区間のそれぞれにおいてテスト対象体に対応するパラメータ集合（すなわち、第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合）をそれぞれ確定することにより、パラメータ測定時のノイズ要素による影響を低減して、得られるパラメータ集合の精度と比較可能性を向上させることを達成できる。また、本発明により確定された第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合を用いて神経ホルモンのレベル及び／又は状態を表す場合、表徴精度を効果的に向上させることができる。

図４は本発明の例示的な一実施例に係る、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を測定することのフロチャートである。図４に示す実施例は図３に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図４に示す実施例と図３に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図４に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法において、第１時間区間は複数の第１時間帯を含み、第１心拍数表徴パラメータは第１平均心拍数パラメータ及び第１安静時心拍数パラメータを含む。且つ、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するステップは、以下のステップを含む。

ステップＳ１１０において、複数の第１時間帯に基づいて、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定する。

例示的に、第１時間帯は時間長さが６０秒のタイムウィンドウである。言い換えると、ステップＳ１１０は、第１時間区間に含まれる複数のタイムウィンドウに基づいて、複数のタイムウィンドウそれぞれに対応する第１平均心拍数パラメータをそれぞれ確定することを指す。

選択的に、各タイムウィンドウに対応する第１平均心拍数（Ｍｅａｎ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ，ＭＨＲ）パラメータとは、該タイムウィンドウ内に測定された心拍数の平均値である。

ステップＳ１２０において、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて、第１安静時心拍数パラメータを確定する。

本発明の一実施例において、第１安静時心拍数パラメータは睡眠安静時心拍数（Ｓｌｅｅｐ Ｒｅｓｔ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ，Ｓｌｅｅｐ ＲＨＲ）パラメータである。

第１安静時心拍数パラメータは複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて確定されたものであるため、得られた第１安静時心拍数パラメータは複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータの特性を十分反映できる。よって、得られる第１安静時心拍数パラメータはテスト対象体の、第１時間区間における心拍数状況をよりうまく表徴することができる。

本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定し、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定することにより、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定することを達成できる。リアルタイム心拍数に比べると、第１平均心拍数パラメータ及び第１安静時心拍数パラメータはテスト対象体の、第１時間区間における心拍数状況をより精度よく表徴することができる。したがって、本発明の実施例により得られた第１平均心拍数パラメータ及び第１安静時心拍数パラメータに基づいてテスト対象体の第１時間区間における神経ホルモンのレベル及び／又は状態を予測する場合、より精度高い神経ホルモンの予測結果を得ることができる。

本発明のもう１つの実施例において、第１平均心拍数パラメータを確定する流れは、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する心拍変動パラメータを確定することと、複数の第１時間帯それぞれに対応する心拍変動パラメータに基づいて第１平均心拍数パラメータを確定することとを含む。例えば、まずは複数の第１時間帯それぞれに対応する心拍変動パラメータのうちの最大の心拍変動パラメータに対応する第１時間帯を特定し、次に該第１時間帯に対応する平均心拍数パラメータを第１平均心拍数パラメータとして確定する。ここで、心拍変動パラメータに対しては他の統計、例えば７５％値などにより記述してもよい。また、平均心拍数パラメータも他の統計、例えば２５％値などにより記述してもよい。

同じく、本発明の実施例においては、第１時間区間から非安静時間区間を先に除去してもよい。ここで、非安静時間区間の詳しい意味については図７に示す実施例を参照すればよく、本実施例では省略する。

図５は、本発明の例示的な一実施例に係る、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定することのフロチャートである。図５に示す実施例は図４に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図５に示す実施例と図４に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図５に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法において、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定するステップは、以下のステップを含む。

ステップＳ１２１において、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定する。

ステップＳ１２２において、最小の第１平均心拍数パラメータを第１安静時心拍数パラメータとして確定する。

例を挙げると、第１時間区間に含まれる第１時間帯の数が５であり、それぞれ第１時間帯ａ、第１時間帯ｂ、第１時間帯ｃ、第１時間帯ｄ及び第１時間帯ｅとなる。対応するように、第１時間帯ａに対応する第１平均心拍数パラメータは８０回／分であり、第１時間帯ｂに対応する第１平均心拍数パラメータは８５回／分であり、第１時間帯ｃに対応する第１平均心拍数パラメータは９０回／分であり、第１時間帯ｄに対応する第１平均心拍数パラメータは７５回／分であり、第１時間帯ｅに対応する第１平均心拍数パラメータは９５回／分である。明らかに、第１時間帯ｄに対応する第１平均心拍数パラメータ（７５回／分）が最小の第１平均心拍数パラメータになる。よって、ステップＳ１２２に記載のとおり、第１時間帯ｄに対応する第１平均心拍数パラメータ（７５回／分）を第１安静時心拍数パラメータとして確定することができる。

本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定し、最小の第１平均心拍数パラメータを第１安静時心拍数パラメータとして確定することにより、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定することを達成できる。複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータは、テスト対象体の、第１時間区間における心拍数特性をある程度表徴できるため、本発明の実施例は第１パラメータ集合に含まれる情報量をより一層増やすことができ、それにより神経ホルモンのレベル及び／又は状態の予測精度及び比較可能性を向上させることができる。

図５に示す実施例を基に拡張して本発明のもう１つの実施例を取得した。本発明の実施例は、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップの前に、第１時間区間のうちのプリセット時間区間を選定するステップを更に含む。ここで、プリセット時間区間の長さは第１時間区間より短い。並びに、本発明の実施例において、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップは、プリセット時間区間に含まれる第１時間帯に対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップを含む。このように設けることにより、第１時間区間におけるいくつかの非典型的な時間区間（例示的）に対応する平均心拍数パラメータを効果的に除去することができ、ひいては確定され得る最小の第１平均心拍数パラメータの精度をより一層向上させることができる。

図６は本発明の他の例示的な一実施例に係る、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を測定することのフロチャートである。図６に示す実施例は図４に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図６に示す実施例と図４に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図６に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定するステップの後に、以下のステップを更に含む。

ステップＳ１３０において、第１安静時心拍数パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定する。

ステップＳ１４０において、第１安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第１安静時心拍変動パラメータとして確定する。

本発明の一実施例において、第１安静時心拍変動パラメータは睡眠安静時心拍変動（Ｓｌｅｅｐ Ｒｅｓｔ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，Ｓｌｅｅｐ ＲＨＲＶ）パラメータである。

実際の適用場面においては、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定し、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定する。次に、第１安静時心拍数パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定し、第１安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第１安静時心拍変動パラメータとして確定する。さらに、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定する。

得られる第１安静時心拍変動パラメータは第１安静時心拍数パラメータに基づいて確定されるものであるため、従来技術に比べると、本発明の実施例は、得られる第１安静時心拍変動パラメータの、テスト対象体の第１時間区間における神経ホルモンのレベル及び／又は状態を表徴する能力及び比較可能性を向上させることができる。

なお、本発明のもう１つの実施例においては、第１安静時心拍変動パラメータを先に確定してから第１安静時心拍数パラメータを確定してもよい。（これは第２安静時心拍変動パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータにも適用可能であり、つまり、第２安静時心拍変動パラメータを先に確定してから第２安静時心拍数パラメータを確定することができる。）例えば、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータを確定してから、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータに基づいて第１安静時心拍変動パラメータを確定し、次に第１安静時心拍変動パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定し、第１安静時間帯に対応する平均心拍数パラメータを第１安静時心拍数パラメータとして確定する。ここで、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータに基づいて第１安静時心拍変動パラメータを確定するステップは、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータのうちの最大の第１心拍変動パラメータに対応する第１時間帯に基づいて第１安静時心拍変動パラメータを確定する、ように実行されることができる。ここで、心拍変動パラメータについては、最大以外にも他の統計、例えば７５％値などによって記述してもよい。また、心拍変動パラメータは他の統計、例えば２５％値などによって記述してもよい。

図７は本発明の他の例示的な一実施例に係る、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定することのフロチャートである。図７に示す実施例は図４に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図７に示す実施例と図４に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図７に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確認するステップの前に、以下のステップを更に含む。

ステップＳ１０５において、複数の第１時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去する。

例示的に、ステップＳ１０５で言及された非安静時間区間とは、例えば、いびき時間区間及び／又は呼吸周波数が不安定な（例えば睡眠時無呼吸，ｓｌｅｅｐ ａｐｎｅａ）の時間区間である。

本発明の一実施例において、非安静時間区間は、睡眠中に身体活動程度が高い特殊段階に対応する時間区間を更に含む。例えば、睡眠中の特殊段階はレム睡眠（Ｒａｐｉｄ Ｅｙｅ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ，ＲＥＭ）段階であり、例えば夢を見るときに心拍数の変化は激しい。もう１つの例として、非安静時間区間は心房期外収縮（Ｐｒｅｍａｔｕｒｅ ａｔｒｉａｌ ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ，ＰＡＣ）、心室期外収縮（Ｐｒｅｍａｔｕｒｅ Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ，ＰＶＣ）、心房頻拍又は心房性不整脈（例えば心房細動など）、心室頻拍（Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｔａｃｈｙｃａｒｄｉａ，ＶＴ）などの事件に対応する時間区間を更に含む。

また、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法において、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップは、以下のステップを含む。

ステップＳ１１５において、非安静時間区間が除去された後の複数の第１時間帯に基づいて、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定する。

非安静時間区間は特異性が強いため、テスト対象体の典型的状況をうまく表徴することができない。それに鑑みて、本発明の実施例は非安静時間区間を除去することにより、確定される第１平均心拍数パラメータ及び第１安静時心拍変動パラメータなどのパラメータの表徴能力を向上させる。

図８は本発明の例示的な一実施例に係る、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を測定することのフロチャートである。図８に示す実施例は図３に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図８に示す実施例と図３に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図８に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法において、第２時間区間は複数の第２時間帯を含み、第２心拍数表徴パラメータは第２平均心拍数パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータを含む。且つ、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップは、以下のステップを含む。

ステップＳ２１０において、複数の第２時間帯に基づいて、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定する。

例示的に、第２時間帯は時間長さが６０秒のタイムウィンドウである。言い換えると、ステップＳ２１０は、第２時間区間に含まれる複数のタイムウィンドウに基づいて複数のタイムウィンドウそれぞれに対応する第２平均心拍数パラメータをそれぞれ確定することを指す。

選択的に、各タイムウィンドウに対応する第２平均心拍数（Ｍｅａｎ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ，ＭＨＲ）パラメータとは、該タイムウィンドウ内で測定され得た心拍数の平均値である。

ステップＳ２２０において、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定する。

本発明の一実施例において、第２安静時心拍数パラメータは日中安静時心拍数（Ｄａｙ Ｒｅｓｔ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ，Ｄａｙ ＲＨＲ）パラメータである。

第２安静時心拍数パラメータは複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて確定されるものであるため、得られる第２安静時心拍数パラメータは複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータの特性を十分反映できる。よって、得られる第２安静時心拍数パラメータはテスト対象体の第２時間区間における心拍数状況をよりうまく表徴することができる。

本発明の実施例に係るパラメータ確定方法は、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定し、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定することにより、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定することを達成できる。リアルタイム心拍数に比べると、第２平均心拍数パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータはテスト対象体の第２時間区間における心拍数状況をより精度よく表徴することができる。よって、本発明の実施例により得られた第２平均心拍数パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータに基づいてテスト対象体の第２時間区間における神経ホルモンのレベル及び／又は状態を予測すると、より精度が高い神経ホルモンの予測結果を得ることができる。

図９は本発明の例示的な一実施例に係る、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定することのフロチャートである。図９に示す実施例は図８に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図９に示す実施例と図８に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図９に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法において、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定するステップは、以下のステップを含む。

ステップＳ２２１において、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータのうちの最小の第２平均心拍数パラメータを特定する。

ステップＳ２２２において、最小の第２平均心拍数パラメータを第２安静時心拍数パラメータとして確定する。

例を挙げると、第２時間区間に含まれる第２時間帯の数が３であり、それぞれが第２時間帯ａ、第２時間帯ｂ及び第２時間帯ｃである。対応するように、第２時間帯ａに対応する第２平均心拍数パラメータは８０回／分であり、第２時間帯ｂに対応する第２平均心拍数パラメータは８５回／分であり、第２時間帯ｃに対応する第２平均心拍数パラメータは９０回／分である。明らかに、第２時間帯ａに対応する第２平均心拍数パラメータ（８０回／分）が最小の第２平均心拍数パラメータとなる。よって、ステップＳ２２２に記載のとおり、第２時間帯ａに対応する第２平均心拍数パラメータ（８０回／分）を第２安静時心拍数パラメータとして確定することができる。なお、第２安静時心拍数パラメータは他の統計、例えば２５％値などにより記述されてもよい。

同じく、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータのうちの最小の第２平均心拍数パラメータはテスト対象体の第２時間区間における心拍数特性をある程度表徴することができるため、本発明の実施例は第２パラメータ集合に含まれる有効な情報をより一層増やすことができ、ひいては神経ホルモンのレベル及び／又は状態の予測精度及び比較可能性を向上させることができる。

図８に示す実施例を基に拡張して本発明のもう１つの実施例を得た。本発明の実施例は、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップの前に、複数の第２時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去するステップを更に含む。ここで、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップは、非安静時間区間が除去された後の複数の第２時間帯に基づいて、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップを含む。

例えば、テスト対象体が（喧嘩又は他の原因で）興奮している。又は、非安静時間区間は心房期外収縮（Ｐｒｅｍａｔｕｒｅ ａｔｒｉａｌ ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ，ＰＡＣ）、心室期外収縮（Ｐｒｅｍａｔｕｒｅ Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ，ＰＶＣ）、心房頻拍又は心房性不整脈（例えば心房細動など）、心室頻拍（Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｔａｃｈｙｃａｒｄｉａ，ＶＴ）などの事件に対応する時間区間を更に含む。よって、本発明の実施例は神経ホルモンのレベル及び／又は状態の予測精度及び比較可能性をより一層向上させることができる。ここで、非安静時間区間の詳しい意味については図７に示す実施例を参照すればよく、本実施例では省略する。

図１０は本発明の他の例示的な一実施例に係る、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を測定することのフロチャートである。図１０に示す実施例は図８に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図１０に示す実施例と図８に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図１０に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定方法において、第２心拍変動表徴パラメータは第２安静時心拍変動パラメータを含む。且つ、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定するステップの後に、以下のステップを更に含む。

ステップＳ２３０において、第２安静時心拍数パラメータに対応する第２時間帯を第３安静時間帯として確定する。

ステップＳ２４０において、第３安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第２安静時心拍変動パラメータとして確定する。

本発明の一実施例において、第２安静時心拍変動パラメータは日中安静時心拍変動（Ｄａｙ Ｒｅｓｔ Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，Ｄａｙ ＲＨＲＶ）パラメータである。

実際の適用場面においては、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定してから、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定し、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定し、さらに第２安静時心拍数パラメータに対応する第２時間帯を第３安静時間帯として確定し、第３安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第２安静時心拍変動パラメータとして確定する。

得られる第２安静時心拍変動パラメータは第２安静時心拍数パラメータに基づいて確定されるものであるため、従来技術に比べると、本発明の実施例は、確定される第２安静時心拍変動パラメータの、テスト対象体の第２時間区間における神経ホルモンのレベル及び／又は状態を表徴する能力を向上させることができる。

本発明の一実施例においては、上述の実施例で言及された第１平均心拍数パラメータ及び／又は第２平均心拍数パラメータを他の統計的な記述（例えば、対応する心拍数の中央値及び／又は四分位点（例えば７５％又は２５％）などの統計指標パラメータ）に変えることができる。又は、上述の実施例を基に、第１パラメータ集合及び／又は第２パラメータ集合に、対応する心拍数の中央値及び／又は四分位点（例えば７５％又は２５％）などの統計指標パラメータを更に補充する。こうすると、パラメータ確定方法の柔軟性を向上させるとともに、対応するパラメータ集合に含まれる有効な情報量を増やすことができる。

本発明の一実施例において、上述の実施例で言及された第１心拍変動表徴パラメータは、対応する心拍変動パラメータを含み、及び／又は、上述の実施例で言及された第２心拍変動表徴パラメータは、文献でよく使用される心拍変動パラメータを含むがこれに限られない。また、含まれる心拍変動パラメータは心拍数（Ｒ－Ｒ間隔又はＰ－Ｐ間隔）の標準偏差情報を利用して得られるものである。

図３に示す実施例を基に拡張して本発明のもう１つの実施例を得た。本発明の実施例は、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップ（すなわちステップＳ２００）の後に、第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合に基づいてテスト対象体に対応する神経ホルモンのレベル及び／又は状態を確定するステップを更に含む。

本発明の実施例は、第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合を利用して神経ホルモンのレベル及び／又は状態の表徴精度を向上させることができ、ひいては医者の疾患診断操作をよりうまく補助するために前提条件を提供する。

＜例示的な装置＞
図１１は本発明の例示的な一実施例に係るパラメータ確定装置の構造模式図である。図１１に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置は第１確定モジュール１００及び第２確定モジュール２００を備える。

第１確定モジュール１００は第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するように構成され、第２確定モジュール２００は第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成される。

図１２は本発明の例示的な一実施例に係る第１確定モジュールの構造模式図である。図１２に示す実施例は図１１に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図１２に示す実施例と図１１に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図１２に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置において、第１確定モジュール１００は、第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１１０及び第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１２０を備える。

第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１１０は複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するように構成され、第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１２０は複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて第１安静時心拍数パラメータを確定するように構成される。

本発明の一実施例において、第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１２０はさらに、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定し、最小の第１平均心拍数パラメータを第１安静時心拍数パラメータとして確定するように構成される。

図１３は本発明の他の例示的な一実施例に係る第１確定モジュールの構造模式図である。図１３に示す実施例は図１２に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図１３に示す実施例と図１２に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図１３に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置において、第１確定モジュール１００は第１安静時間帯確定ユニット１３０及び第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１４０を更に備える。

第１安静時間帯確定ユニット１３０は第１安静時心拍数パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定するように構成され、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１４０は第１安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第１安静時心拍変動パラメータとして確定するように構成される。

図１４は本発明の他の例示的な一実施例に係る第１確定モジュールの構造模式図である。図１４に示す実施例は図１２に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図１４に示す実施例と図１２に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図１４に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置は非安静時間区間除去ユニット１０５を更に備える。非安静時間区間除去ユニット１０５は複数の第１時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去するように構成される。

且つ、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置において、第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１１０は第１平均心拍数パラメータ確定サブユニット１１５を備える。第１平均心拍数パラメータ確定サブユニット１１５は、非安静時間区間が除去された後の複数の第１時間帯に基づいて、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するように構成される。

図１５は本発明の例示的な一実施例に係る第２確定モジュールの構造模式図である。図１５に示す実施例は図１２に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図１５に示す実施例と図１２に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図１５に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置において、第２確定モジュール２００は第２平均心拍数パラメータ確定ユニット２１０及び第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット２２０を備える。

第２平均心拍数パラメータ確定ユニット２１０は複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するように構成され、第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット２２０は複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定するように構成される。

本発明の一実施例において、第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット２２０はさらに、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータのうちの最小の第２平均心拍数パラメータを特定し、最小の第２平均心拍数パラメータを第２安静時心拍数パラメータとして確定するように構成される。

図１６は本発明の他の例示的な一実施例に係る第２確定モジュールの構造模式図である。図１６に示す実施例は図１５に示す実施例を基に拡張され得たものであるため、以下では図１６に示す実施例と図１５に示す実施例の間の差異を重点として説明し、共通の部分については省略する。

図１６に示すように、本発明の実施例に係るパラメータ確定装置において、第２確定モジュール２００は、第３安静時間帯確定ユニット２３０及び第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット２４０を更に備える。

第３安静時間帯確定ユニット２３０は第２安静時心拍数パラメータに対応する第２時間帯を第３安静時間帯として確定するように構成され、第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット２４０は第３安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第２安静時心拍変動パラメータとして確定するように構成される。

なお、図１１ないし図１６に係るパラメータ確定装置中の第１確定モジュール１００及び第２確定モジュール２００と、第１確定モジュール１００に含まれる第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１１０と、第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１２０と、第１安静時間帯確定ユニット１３０と、第２安静時間帯確定ユニット１３５と、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１４０と、第２確定モジュール２００に含まれる第２平均心拍数パラメータ確定ユニット２１０と、第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット２２０と、第３安静時間帯確定ユニット２３０と、第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット２４０と、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１４０に含まれる第１安静時心拍変動パラメータ確定サブユニット１４１との操作及び機能については、上述した図３ないし図１０に係るパラメータ確定方法を参照すればよく、重複を避けるためにここでは省略する。

また、上述した実施例で言及されたパラメータ確定装置は、心拍数異常事件（ＰＶＣもしくはＰＡＣ、非持続的ＶＴ、心房細動（Ａｔｒｉａｌ Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ，ＡＦ）、心室頻拍（Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｔａｃｈｙｃａｒｄｉａ，ＶＴ）及び心室細動（Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ，ＶＦ）を含むがこれらに限られない）に対して定義、検出などの機能を実現するために、上述した実施例に係るパラメータ確定方法を自身に具備するか、又は、従来の医療設備／装置と組合せることによって従来の医療設備／装置のデータ収集機能により収集された基準パラメータ及び／又は従来の医療設備／装置の判断機能によって上述の実施例に係るパラメータ確定方法を実現して、パラメータ確定方法により確定された第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合を利用することができる。

以下、図１７を参照しながら本発明の実施例に係る電子デバイスを説明する。図１７は本発明の例示的な一実施例に係る電子デバイスの構造模式図である。

図１７に示すように、電子デバイス１７００は１つ又は複数のプロセッサ１７０１及びメモリ１７０２を備える。

プロセッサ１７０１は中央処理ユニット（ＣＰＵ）又はデータ処理能力及び／又は命令実行能力を具備する他の形式の処理ユニットであってもよく、且つ、電子デバイス１７００中の他のコンポーネントを制御して所望の機能を実行させることができる。

メモリ１７０２は１つ又は複数のコンピュータプログラム製品を含むことができる。コンピュータプログラム製品は様々な形式のコンピュータ読取可能な記憶媒体、例えば揮発性メモリ及び／又は非揮発性メモリを含むことができる。揮発性メモリは例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又はキャッシュメモリ（ｃａｃｈｅ）などを含む。非揮発性メモリは例えば、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、フラッシュメモリなどを含む。コンピュータ読取可能な記憶媒体には１つ又は複数のコンピュータプログラム命令が記憶されており、プロセッサ１７０１は該プログラム命令を実行することによって上述した本発明の各実施例によるパラメータ確定方法及び／又は他の所望の機能を実現することができる。コンピュータ読取可能な記憶媒体には心拍数情報などのような各種内容が更に記憶されていてもよい。

１つの例において、電子デバイス１７００は入力装置１７０３及び出力装置１７０４を更に備えてもよく、これらのコンポーネントはバスシステム及び／又は他の形式の接続手段（図示せず）により互いに接続する。

該入力装置１７０３は例えばキーボード、マウスなどを含むことができる。

該出力装置１７０４は外部に各種の情報（確定され得た第１パラメータ集合及び第２パラメータ集合などを含む）を出力することができる。該出力装置１７０４は例えば、ディスプレイ、スピーカー、プリンター、通信ネットワーク及びそれに接続されるリモート出力デバイスなどを含むことができる。

もちろん、簡略化するために、図１７には該電子デバイス１７００において本発明と関連する一部のコンポーネントしか示しておらず、バス、入力／出力ポートなどのコンポーネントを省略した。また、これら以外にも、詳しい適用状況に応じて、電子デバイス１７００は他の任意の適切なコンポーネントを備えてもよい。

上述した方法及びデバイス以外、本発明の実施例はコンピュータプログラム命令を有するコンピュータプログラム製品であってもよく、コンピュータプログラム命令がプロセッサにより実行されるとき、プロセッサは本明細書に記載の本発明の各実施例に係るパラメータ確定方法のステップを実行する。

該コンピュータプログラム製品は、１種類又は複数種類のプログラミング言語の任意の組合せにより本発明の実施例による操作を実行するためのプログラムコードが編集されることができ、該プログラミング言語はオブジェクト指向のプログラミング言語（例えば、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋など）を含み、一般の手続型プログラミング言語（例えば、「Ｃ」言語や類似のプログラミング言語）を更に含む。プログラムコードはユーザ計算デバイスにおいて完全的に実行されるか、ユーザデバイスにおいて部分的に実行されるか、独立したソフトウェアパックとして実行されるか、一部がユーザ計算デバイスで実行されて一部がリモート計算デバイスで実行されるか、又は、リモート計算デバイスやサーバにおいて完全的に実行することができる。

さらに、本発明の実施例はコンピュータプログラム命令が記憶されているコンピュータ読取可能な記憶媒体であってもよい。コンピュータプログラム命令がプロセッサにより実行されるとき、プロセッサは本明細書に記載の本発明の各実施例によるパラメータ確定方法のステップを実行する。

コンピュータ読取可能な記憶媒体は１つ又は複数の読取可能な媒体の任意の組合せを採用することができる。読取可能な媒体は読取可能な信号媒体又は読取可能な記憶媒体であってもよい。読取可能な記憶媒体は例えば、電気、磁気、光、電磁気、赤外線、又は、半導体のシステム、装置或いはデバイス、又は、任意の以上の組合せを含んでもよいがこれらに限られない。読取可能な記憶媒体のより詳しい例（非網羅的なリスト）は、１つ又は複数の導線を有する電気接続、携帯式ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、書き込み・消去可能なリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー、携帯式コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光メモリ部品、磁気メモリ部品、又は以上の任意の適切な組合せを含む。

以上では具体的な実施例に基づいて本発明の基本的原理を説明したが、本発明で言及された長所、メリット、効果などは例示的なものに過ぎず、制限ではない。これらの長所、メリット、効果などが本発明のいずれの実施例にも必須なものとして考えてはいけない。また、上述した詳しい細部は例として、理解を助けるためのものに過ぎず、制限ではない。上述した細部は、本発明が必ずしも上述した詳しい細部で実現されなければならないように制限しない。

本発明に係るデバイス、装置、設備、システムのブロック図は例示的な例に過ぎず、ブロック図に示された形態で接続、配列、配置しなければならないと要求又は示唆することを意図しない。当業者であれば理解できるように、これらのデバイス、装置、設備、システムは任意の形態で接続、配列、配置されることができる。「含む」、「備える」、「有する」などの用語は開放的な語彙であって、「含むが限られない」ことを意味し、これで入れ替え可能である。ここで使用された用語「又は」と「及び」は「及び／又は」を意味し、文脈上で明確に否定していない限り、「及び／又は」と入れ替え可能である。ここで使用された用語「例えば」は「例えば…が、それに限られない」ことを指し、これで入れ替え可能である。

さらに、本発明による装置、デバイス及び方法において、各部品又は各ステップは分解及び／又は再組合せ可能である。これらの分解及び／又は再組合せは本発明の同等の形態として見なされるべきである。

以上の態様の記述は、任意の当業者が本発明を実現又は使用できるようにするために開示されている。これらの態様の様々な変更は当業者にとって容易なものであり、ここで定義された一般的原理は本発明の範囲を逸脱しない前提で他の態様に適用されることができる。よって、本発明はここで開示された態様に限られることを意図せず、ここで開示された原理及び新規な特徴に一致する最大の範囲に従う。

例示及び記述を目的として以上の記述を開示した。また、ここの記述は本発明の実施例をここで開示された形態に制限することを意図しない。以上では複数の例示的な態様及び実施例を説明したが、当業者であればこれらの変形、変更、変化、追加及びサブ組合せを想到できる。

具体的に、医療設備２はテスト対象体の基準パラメータを収集するために用いられる。ここで、基準パラメータは心拍数パラメータ及び心拍変動パラメータなどを含むがこれらに限られない。サーバ１は、第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定し、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成される。ここで、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含む。第２時間区間は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む。すなわち、該場面ではパラメータ確定方法が実現される。

具体的に、医療設備３中のパラメータ収集モジュール３０１はテスト対象体の基準パラメータを収集するように構成される。ここで、基準パラメータは心拍数パラメータ及び心拍変動パラメータなどを含むがこれらに限られない。計算モジュール３０２は第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定し、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成される。ここで、第１時間区間は夜間区間を含み、第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含む。第２時間区間は日中区間を含み、第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む。すなわち、該場面ではパラメータ確定方法が実現される。

図５に示す実施例を基に拡張して本発明のもう１つの実施例を取得した。本発明の実施例は、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップの前に、第１時間区間のうちのプリセット時間区間を選定するステップを更に含む。ここで、プリセット時間区間の長さは第１時間区間より短い。並びに、本発明の実施例において、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップは、プリセット時間区間に含まれる第１時間帯に対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップを含む。このように設けることにより、第１時間区間におけるいくつかの非典型的な時間区間に対応する平均心拍数パラメータを効果的に除去することができ、ひいては確定され得る最小の第１平均心拍数パラメータの精度をより一層向上させることができる。

なお、本発明のもう１つの実施例においては、第１安静時心拍変動パラメータを先に確定してから第１安静時心拍数パラメータを確定してもよい。（これは第２安静時心拍変動パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータにも適用可能であり、つまり、第２安静時心拍変動パラメータを先に確定してから第２安静時心拍数パラメータを確定することができる。）例えば、複数の第１時間帯に基づいて複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータを確定してから、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータに基づいて第１安静時心拍変動パラメータを確定し、次に第１安静時心拍変動パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定し、第１安静時間帯に対応する平均心拍数パラメータを第１安静時心拍数パラメータとして確定する。ここで、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータに基づいて第１安静時心拍変動パラメータを確定するステップは、複数の第１時間帯それぞれに対応する第１心拍変動パラメータのうちの最大の第１心拍変動パラメータに対応する第１時間帯に基づいて第１安静時心拍変動パラメータを確定する、ように実行されることができる。ここで、心拍変動パラメータについては、最大以外にも他の統計、例えば７５％値などによって記述してもよい。また、平均心拍パラメータは他の統計、例えば２５％値などによって記述してもよい。

実際の適用場面においては、第２時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップは、複数の第２時間帯に基づいて複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定し、複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて第２安静時心拍数パラメータを確定し、さらに第２安静時心拍数パラメータに対応する第２時間帯を第３安静時間帯として確定し、第３安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを第２安静時心拍変動パラメータとして確定することを含むことができる。

なお、図１１ないし図１６に係るパラメータ確定装置中の第１確定モジュール１００及び第２確定モジュール２００と、第１確定モジュール１００に含まれる第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１１０と、第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１２０と、第１安静時間帯確定ユニット１３０と、第２安静時間帯確定ユニットと、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１４０と、第２確定モジュール２００に含まれる第２平均心拍数パラメータ確定ユニット２１０と、第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット２２０と、第３安静時間帯確定ユニット２３０と、第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット２４０と、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１４０に含まれる第１安静時心拍変動パラメータ確定サブユニットとの操作及び機能については、上述した図３ないし図１０に係るパラメータ確定方法を参照すればよく、重複を避けるためにここでは省略する。

Claims (19)

1. パラメータ確定方法であって、
   第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するステップであって、前記第１時間区間は夜間区間を含み、前記第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含むステップと、
   第２時間区間に基づいて前記テスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するステップであって、前記第２時間区間は日中区間を含み、前記第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含むステップと、を含む
   ことを特徴とするパラメータ確定方法。
2. 前記第１時間区間は複数の第１時間帯を含み、前記第１心拍数表徴パラメータは第１平均心拍数パラメータ及び第１安静時心拍数パラメータを含み、
   第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定する前記ステップは、
   前記複数の第１時間帯に基づいて、前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップと、
   前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて、前記第１安静時心拍数パラメータを確定するステップと、を含む
   ことを特徴とする請求項１に記載のパラメータ確定方法。
3. 前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて、前記第１安静時心拍数パラメータを確定する前記ステップは、
   前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータのうちの最小の第１平均心拍数パラメータを特定するステップと、
   前記最小の第１平均心拍数パラメータを前記第１安静時心拍数パラメータとして確定するステップと、を含む
   ことを特徴とする請求項２に記載のパラメータ確定方法。
4. 前記第１心拍変動表徴パラメータは第１安静時心拍変動パラメータを含み、
   前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータに基づいて、前記第１安静時心拍数パラメータを確定する前記ステップの後に、
   前記第１安静時心拍数パラメータに対応する第１時間帯を第１安静時間帯として確定するステップと、
   前記第１安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを前記第１安静時心拍変動パラメータとして確定するステップと、を更に含む
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載のパラメータ確定方法。
5. 前記第１安静時心拍変動パラメータは睡眠安静時心拍変動パラメータを含む
   ことを特徴とする請求項４に記載のパラメータ確定方法。
6. 前記複数の第１時間帯に基づいて、前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定する前記ステップの前に、
   前記複数の第１時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去するステップを更に含み、
   ここで、前記複数の第１時間帯に基づいて、前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定する前記ステップは、
   非安静時間区間が除去された後の複数の第１時間帯に基づいて、前記複数の第１時間帯それぞれに対応する第１平均心拍数パラメータを確定するステップを含む
   ことを特徴とする請求項２ないし５のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
7. 前記第１安静時心拍数パラメータは睡眠安静時心拍数パラメータを含む
   ことを特徴とする請求項２ないし６のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
8. 前記第１時間区間は一日の２２：００から翌日の６：００までの時間区間を含む
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
9. 前記第２時間区間は複数の第２時間帯を含み、前記第２心拍数表徴パラメータは第２平均心拍数パラメータ及び第２安静時心拍数パラメータを含み、
   第２時間区間に基づいて前記テスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定する前記ステップは、
   前記複数の第２時間帯に基づいて、前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップと、
   前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて、前記第２安静時心拍数パラメータを確定するステップと、を含む
   ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
10. 前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて、前記第２安静時心拍数パラメータを確定する前記ステップは、
    前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータのうちの最小の第２平均心拍数パラメータを特定するステップと、
    前記最小の第２平均心拍数パラメータを前記第２安静時心拍数パラメータとして確定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項９に記載のパラメータ確定方法。
11. 前記第２心拍変動表徴パラメータは第２安静時心拍変動パラメータを含み、
    前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータに基づいて、前記第２安静時心拍数パラメータを確定する前記ステップの後に、
    前記第２安静時心拍数パラメータに対応する第２時間帯を第３安静時間帯として確定するステップと、
    前記第３安静時間帯に対応する心拍変動パラメータを前記第２安静時心拍変動パラメータとして確定するステップと、を更に含む
    ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のパラメータ確定方法。
12. 前記第２安静時心拍変動パラメータは日中安静時心拍変動パラメータを含む
    ことを特徴とする請求項１１に記載のパラメータ確定方法。
13. 前記複数の第２時間帯に基づいて、前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定する前記ステップの前に、
    前記複数の第２時間帯それぞれに対応する非安静時間区間を除去するステップを更に含み、
    ここで、前記複数の第２時間帯に基づいて、前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定する前記ステップは、
    非安静時間区間が除去された後の複数の第２時間帯に基づいて、前記複数の第２時間帯それぞれに対応する第２平均心拍数パラメータを確定するステップを含む
    ことを特徴とする請求項９ないし１２のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
14. 前記第２安静時心拍数パラメータは日中安静時心拍数パラメータを含む
    ことを特徴とする請求項９ないし１３のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
15. 前記第２時間区間は一日の８：００から当日の２０：００までの時間区間を含む
    ことを特徴とする請求項１ないし１４のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
16. 第２時間区間に基づいて前記テスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定する前記ステップの後に、
    前記第１パラメータ集合及び前記第２パラメータ集合に基づいて、前記テスト対象体に対応する神経ホルモンのレベル及び／又は状態を確定するステップを更に含む
    ことを特徴とする請求項１ないし１５のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法。
17. パラメータ確定装置であって、第１確定モジュール及び第２確定モジュールを備え、
    前記第１確定モジュールは第１時間区間に基づいてテスト対象体に対応する第１パラメータ集合を確定するように構成され、前記第１時間区間は夜間区間を含み、前記第１パラメータ集合は第１心拍数表徴パラメータ及び第１心拍変動表徴パラメータを含み、
    前記第２確定モジュールは第２時間区間に基づいて前記テスト対象体に対応する第２パラメータ集合を確定するように構成され、前記第２時間区間は日中区間を含み、前記第２パラメータ集合は第２心拍数表徴パラメータ及び第２心拍変動表徴パラメータを含む
    ことを特徴とするパラメータ確定装置。
18. コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
    前記記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは請求項１ないし１６のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法を実行するように構成される
    ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
19. 電子デバイスであって、
    前記電子デバイスは、プロセッサと、前記プロセッサにより実行可能な命令を記憶するメモリと、を備え、
    前記プロセッサは請求項１ないし１６のいずれか一項に記載のパラメータ確定方法を実行するように構成される
    ことを特徴とする電子デバイス。