JP2024509034A - 状態情報確定方法及び装置、制御方法及び装置 - Google Patents

Abstract

状態情報確定方法及び装置、制御方法及び装置であって、医療データ処理の技術分野に関する。状態情報確定方法は、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するステップ（Ｓ１００）と、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップ（Ｓ２００）と、を含む。ここで、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応する。確定される第１状態情報の精度及び異なる時間における比較可能性を向上させることができ、したがって確定された第１状態情報に基づいてテスト対象体の疾患状態を確定すること及び進展などの状況の予測を補助することのために有利な条件を寄与する。

Description

本願は医療データ処理の技術分野に関し、具体的には状態情報確定方法及び装置、制御方法及び装置、コンピュータ読取可能な記憶媒体及び電子デバイスに関する。

周知の通り、テスト対象体に対応する心拍数及び心拍変動などのパラメータは、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、心拍数及び心拍変動などのパラメータに基づいてテスト対象体の状態情報（例えばテスト対象体の神経ホルモンの状態情報）及び比較可能性を確定することが相当難しい。

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、状態情報確定方法及び装置、制御方法及び装置、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、本発明の実施例は状態情報確定方法を開示する。該方法は、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するステップと、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップと、を含む。ここで、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応する。

本発明の一実施例において、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップは、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する数値変化情報を確定するステップと、数値変化情報に基づいて第１状態情報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、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップの前に、該方法は、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定するステップを更に含む。ここで、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップは、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確定するステップを含む。

本発明の一実施例において、予め設定された分析時間区間は複数の予め設定された分析時間帯を含む。且つ、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定するステップは、状態評価パラメータに基づいて複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルを確定するステップと、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベルを特定するステップと、最低レベル又は基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を第２状態情報とするステップと、を含む。

本発明の一実施例において、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確定するステップは、状態評価パラメータと第２状態情報を対比して対比結果を得るステップと、対比結果に基づいて第１状態情報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、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータを含み、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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するステップは、予め設定された分析時間区間において第１時間区間に対応する複数の第１時間帯を確定するステップと、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、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、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、状態評価パラメータは第１心拍変動表徴パラメータを更に含み、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、前記複数の第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、状態評価パラメータは第２心拍数表徴パラメータを含み、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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するステップは、予め設定された分析時間区間において第２時間区間に対応する複数の第２時間帯を確定するステップと、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更に含む。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は第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。

本発明の一実施例において、第１状態情報はテスト対象体の神経ホルモン活動の状態情報である。

もう一態様によると、本発明の実施例は制御方法を開示する。該方法は、テスト対象体に対応する第１状態情報を取得するステップであって、第１状態情報は上述のいずれかの実施例に記載の状態情報確定方法によって得られるステップと、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備及び／又はモバイルデバイスの作動状態を制御するステップと、を含む。

もう一態様によると、本発明の実施例は状態情報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確定モジュールは予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するように構成される。ここで、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応する。第２確定モジュールは状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するように構成される。

もう一態様によると、本発明の実施例は制御装置を開示する。該装置は取得モジュール及び制御モジュールを備える。取得モジュールはテスト対象体に対応する第１状態情報を取得するように構成される。ここで、第１状態情報は上述のいずれかの実施例に係る状態情報確定方法によって得られる。制御モジュールは第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備の作動状態を制御するように構成される。

もう一態様によると、本発明の実施例はコンピュータ読取可能な記憶媒体を開示する。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状態情報確定方法及び／又は制御方法を実行する。

もう一態様によると、本発明の実施例は電子デバイスを開示する。該電子デバイスはプロセッサと、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る。ここで、プロセッサは上述の実施例に係る状態情報確定方法及び／又は制御方法を実行するように構成される。

本発明の実施例では、テスト対象体に対応する心拍数及び／又は心拍変動パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を直接確定することではなく、代わりにテスト対象体に対応する状態評価パラメータを利用してテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。そのため、本発明の実施例は、確定される第１状態情報の精度及び異なる時間における比較可能性を向上させることができ、したがって確定された第１状態情報に基づいてテスト対象体の疾患進展などの状況の予測を補助するために有利な条件を寄与する。

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状態情報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、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報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状態情報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、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確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、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定することのフロチャートである。 本発明の例示的な一実施例に係る制御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状態情報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状態情報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２状態情報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制御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、体位、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。並びに、日によって、晩の睡眠段階における状態はすべて重複するわけではない。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、精神興奮段階及び異なる体位など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、従来技術では、心拍数及び心拍変動などのパラメータに基づいてテスト対象体の状態情報（例えばテスト対象体の神経ホルモンの状態情報）を確定することが難しい。

上述した技術課題に鑑みて、本発明の基本的思想として、状態情報確定方法及び装置、制御方法及び装置、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。

本発明に係る状態情報確定方法は、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するステップであって、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応するステップと、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップと、を含む。

本発明では、テスト対象体に対応する心拍数及び／又は心拍変動パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を直接確定することではなく、代わりにテスト対象体に対応する状態評価パラメータを利用してテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。そのため、本発明は、確定される第１状態情報の精度及び異なる時間における比較可能性を向上させることができ、したがって確定された第１状態情報に基づいてテスト対象体の疾患進展などの状況の予測を補助するために有利な条件を寄与する。

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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定し、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。ここで、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応する。すなわち、該場面では状態情報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状態評価パラメータを確定する。

されに、サーバ１はテスト対象体に対応する第１状態情報を取得し、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備２及び／又はモバイルデバイスの作動状態を制御するように構成される。すなわち、該場面では制御方法が実現される。

図１に示される上述の場面では、サーバ１を利用して状態情報確定方法及び／又は制御方法を実現した。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は予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定し、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。ここで、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応する。すなわち、該場面では状態情報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状態評価パラメータを確定する。

さらに、計算モジュール３０２はテスト対象体に対応する第１状態情報を取得し、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備３及び／又はモバイルデバイスの作動状態を制御するように構成される。すなわち、該場面では制御方法が実現される。

図２に示される上述の場面では、医療設備３を利用して状態情報確定方法及び／又は制御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、上述の場面は状態情報確定方法及び／又は制御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状態情報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状態情報確定方法は以下のステップを含む。

ステップＳ１００において、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定する。

本発明の実施例において、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含む。ここで、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は第１時間区間に対応し、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は第２時間区間に対応する。

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状態評価パラメータの精度が高くなる。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相対的に静止しており且つ「横になる」姿勢になっている状態を指す。

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少量運動状態にあり、それによりノイズが低減されて最終的に得られる状態評価パラメータ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。

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、人体に対応する状態評価パラメータを確定する。なお、ステップＳ１００で言及された、テスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定することは、テスト対象体に対応する状態評価パラメータを計算することを意味できる。

なお、ステップＳ１００で言及された予め設定された分析時間区間は、１つ又は複数の第１時間区間及び／又は１つ又は複数の第２時間区間を含むことができる。例えば、予め設定された分析時間区間は７つの自然日を含む１週間の時間区間である。

ステップＳ２００において、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。

例示的に、ステップＳ２００で言及された第１状態情報とは、テスト対象体に対応する状態状況（例えば、心臓の状態状況）を表徴できる情報である。例えば、第１状態情報は状態評価パラメータに基づいて確定された、状態評価パラメータに対応する絶対的な傾向変化情報及び／又は相対的な傾向変化情報である。ここで、絶対的な傾向変化情報は数値が時間に伴って変化する情報であってもよく、相対的な傾向変化情報は数値が基準値に対して変化する情報であってもよい。

実際に適用するとき、まずは予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定し、次に状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。

本発明の実施例では、テスト対象体に対応する心拍数及び／又は心拍変動パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を直接確定することではなく、代わりにテスト対象体に対応する状態評価パラメータを利用してテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。そのため、本発明の実施例は、確定される第１状態情報の精度及び異なる時間における比較可能性を向上させることができ、したがって確定された第１状態情報に基づいてテスト対象体の疾患進展などの状況の予測を補助するために有利な条件を寄与する。

図４は、本発明の例示的な一実施例に係る、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確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状態情報確定方法において、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報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、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する数値変化情報を確定する。

例示的に、数値変化情報は絶対値変化傾向情報を含む。例えば、絶対値変化傾向情報は３種類を含み、それぞれが予め設定された時間範囲内で絶対的な上昇傾向を呈すること、予め設定された時間範囲内で絶対的な下降傾向を呈すること、及び予め設定された時間範囲内で相対的な安定傾向を呈することである。

本発明の一実施例においては、線形回帰（絶対値及び時間）の方式を用いて上述した絶対値変化情報を表徴できる傾向線を算出する。他の統計分析方法も類似的に使用可能である。

例えば、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータを含み、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。この場合、対応するように、絶対値変化傾向情報は第１平均心拍数パラメータの絶対値変化傾向情報及び第１安静時心拍数パラメータの絶対値変化傾向情報、又は両者の絶対値の組合せの変化傾向、を含むことができる。

なお、状態評価パラメータは上述した第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限られず、状態評価パラメータに含まれる詳しいパラメータ及び各パラメータの詳しい表徴意味については、以下の実施例（例えば図８ないし図１２による実施例）を参照することができる。

例示的に、数値変化傾向情報は、状態評価パラメータのある１つの関連係数と、対応する予め設定された係数閾値との間の関係情報である。又は、数値変化傾向情報は、状態評価パラメータの勾配値（又は平均値）と、対応する予め設定された勾配値閾値（又は予め設定された平均値閾値）との間の関係情報である。好ましく、状態評価パラメータの勾配値（又は平均値）が、対応する予め設定された勾配値閾値（又は予め設定された平均値閾値）より小さい場合、状態評価パラメータの絶対値変化傾向情報は予め設定された時間範囲内で下降傾向を呈することであると定義できる。

なお、上述した、予め設定された係数閾値、予め設定された勾配値閾値及び予め設定された平均値閾値の具体的な数値は実際の状況に応じて設定することができ、本発明の実施例はこれについて制限しない。

ステップＳ２２０において、数値変化情報に基づいて第１状態情報を確定する。

例えば、数値変化情報が数値変化傾向情報を含む場合、対応するように、確定される第１状態情報は、「予め設定された時間範囲内で上昇傾向を呈する」ことに関連する状態情報であり得る。

本発明の一実施例において、数値変化傾向は「上昇」、「下降」及び「安定」の３種類を含む。簡単な場合、例えば数値が心拍数変動に対応する場合、該３種類の傾向はそれぞれテスト対象者の「良くなる」、「悪くなる」及び「安定」の３つの状態に対応する。数値が安静時心拍数に対応する場合、該３種類の傾向はそれぞれテスト対象者の「悪くなる」、「良くなる」及び「安定」の３つの状態に対応する。対応する数値が両者の所定の組合せである場合、該３種類の傾向は組合せの具体的な計算法に従って３つの状態に対応する。

本発明の実施例に係る状態情報確定方法は、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する数値変化情報を確定し且つ数値変化情報に基づいて第１状態情報を確定することにより、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定することを達成する。数値変化情報はテスト対象体の真実の状態状況をある程度表すことができるため、本発明の実施例は、確定される第１状態情報と真実状態の間の差異を効果的に縮小することができ、確定される第１状態情報の真実さを向上させることができる。

図５は本発明の他の例示的な一実施例に係る状態情報確定方法のフロチャートである。図５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５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５に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定方法は、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定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Ｓ１５０において、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定する。

例示的に、ステップＳ１５０で言及された第２状態情報はテスト対象体に対応する正常状態情報である。対応するように、以下のステップＳ２３０で言及される第１状態情報はテスト対象体に対応するリアルタイム状態情報である。好ましく、正常状態情報とは、テスト対象体が健康状態、疾患安定状態、又は疾患状況の変化が激しくない状態に対応する状態情報である。

また、本発明の実施例に係る状態情報確定方法において、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップは以下のステップを含む。

ステップＳ２３０において、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確定する。

実際に適用する場合、まずは予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定し、次に確定された状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定する。

図３による実施例に比べると、本発明の実施例では、確定された第２状態情報を用いて第１状態情報の確定を補助する。状態評価パラメータのみに基づいて第１状態情報を確定することに比べて、本発明の実施例は確定される第１状態情報の精度をより一層向上させることができる。特に第２状態情報がテスト対象体に対応する「正常」又は疾患安定状態情報である場合、本発明の実施例はテスト対象体の個体特性を十分反映できるため、確定される第１状態情報の精度を向上させることを達成できる。

図６は、本発明の例示的な一実施例に係る、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確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５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５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状態情報確定方法において、予め設定された分析時間区間は複数の予め設定された分析時間帯を含む。且つ、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定するステップは以下のステップを含む。

ステップＳ１５１において、状態評価パラメータに基づいて複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルを確定する。

例示的に、上述した予め設定された分析時間帯は、予め設定された時間長さのタイムウィンドウである。

なお、上述した状態評価レベルは、各予め設定された分析時間帯に対応する状態評価パラメータの詳しい数値によって設定されることができる。

ステップＳ１５２において、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベル（値）を特定する。

例示的に、ステップＳ１５２で言及された正常状態レベル要件とは、一般的な正常状態レベルである。例えば、テスト対象体が成年の人である場合、正常状態レベルは成年の人に対応する正常状態レベルである。又は、テスト対象体が患者（例えば慢性心不全の患者）である場合、「正常状態レベル」は患者に対応する疾患の安定状態レベルである。この状態における状態情報は基準レベル（値）になる。本発明の一実施例において、基準レベルの状態情報は、医者又は他の関係者により患者の状態を判断して確定されたものであってもよく、患者の病状、用薬状況及び／又は患者の情報（例えば体重、症状など）をリモートで収集して所定のアルゴリズムで取得したものであってもよい。患者の病状及び用薬状況を収集する１つの方法としては、病院のＨＩＳシステム又は患者の電子病歴から自動的又は人工的に収集することができる。

好ましく、ステップＳ１５２で言及された正常状態レベルとステップＳ１５１で言及された状態評価レベルとは互いに対応する。それにより、ステップＳ１５２で言及された正常状態レベルに基づいてステップＳ１５１で言及された状態評価レベルを判断することができる。

本発明のもう１つの実施例において、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベルを特定するステップは、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を継続的に満足する状態評価レベルのうちの最低レベル又は基準レベル（値）を特定することを含む。

ステップＳ１５３において、最低レベル又は基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を第２状態情報とする。

本発明の実施例においては、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を第２状態情報とするため、本発明の実施例は、確定される第２状態情報の精度を大幅に向上させ、判断誤りの可能性を低減することができ、したがって最終的に状態評価パラメータ及び第２状態情報に基づいて確定される第１状態情報の精度を向上させる。

図７は本発明の例示的な一実施例に係る、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報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５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５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状態情報確定方法において、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確定するステップは、以下のステップを含む。

ステップＳ２３１において、状態評価パラメータと第２状態情報を対比して対比結果を得る。

ステップＳ２３２において、対比結果に基づいて第１状態情報を確定する。

本発明の実施例では、状態評価パラメータと第２状態情報を対比して対比結果を取得し、対比結果に基づいて第１状態情報を確定することにより、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確定することを達成する。

図８は本発明の例示的な一実施例に係る、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確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状態情報確定方法において、状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータを含み、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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価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Ｓ１１０において、予め設定された分析時間区間において第１時間区間に対応する複数の第１時間帯を確定する。

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、予め設定された分析時間区間に含まれる、第１時間区間に対応す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。

ステップＳ１２０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。

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Ｓ１３０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。

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。よって、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（すなわち第１状態情報）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つの実施例を取得した。本発明の実施例において、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、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。

例示的に、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、睡眠中の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。

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９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状態情報確定方法において、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Ｓ１３１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Ｓ１３２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Ｓ１３２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状態情報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１０は本発明の他の例示的な一実施例に係る、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確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状態情報確定方法において、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の後に、以下のステップを更に含む。

ステップＳ１４０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Ｓ１５０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。

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時間区間における状態情報（例えば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。

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、平均心拍数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１１は本発明の他の例示的な一実施例に係る、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定することのフロチャートである。図１１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１１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１１に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定方法において、状態評価パラメータは第２心拍数表徴パラメータを含み、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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価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Ｓ１６０において、予め設定された分析時間区間において第２時間区間に対応する複数の第２時間帯を確定する。

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、予め設定された分析時間区間に含まれる、第２時間区間に対応す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。

ステップＳ１７０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。

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Ｓ１８０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。

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時間区間における状態情報（例えば神経ホルモンのレベル及び／又は状態）を確定すると、より精度が高い結果を得ることができる。

図１１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、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。

図１１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確定することと、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ことと、を含む。他の統計、例えば２５％値などにより記述されてもよい。

例えば、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、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。

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、本発明の実施例は状態評価パラメータに含まれる有効な情報をより一層増やすことができる。状態評価パラメータに基づいてテスト対象体の神経ホルモンのレベル及び／又は状態情報を確定する場合、本発明の実施例は神経ホルモンのレベル及び／又は状態情報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１２は本発明の他の例示的な一実施例に係る、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定することのフロチャートである。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状態情報確定方法において、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の後に、以下のステップを更に含む。

ステップＳ１９１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Ｓ１９２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。

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時間区間における状態情報（例えば神経ホルモンのレベル及び／又は状態情報）を表徴する能力を向上させることができる。

図１３は本発明の例示的な一実施例に係る制御方法のフロチャートである。図１３に示すように、本発明の実施例に係る制御方法は以下のステップを含む。

ステップＳ３００において、テスト対象体に対応する第１状態情報を取得する。

例示的に、ステップＳ３００で言及された第１状態情報は、上述したいずれかの実施例に記載の状態情報確定方法により得られる。

ステップＳ４００において、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備及び／又はモバイルデバイスの作動状態を制御する。

例示的に、ステップＳ４００で言及された医療システムとは、医療設備に搭載可能な医療システムである。

例示的に、医療設備の作動状態は様々な色（例えば黄色及び／又は赤色）の警告光源を利用して警告を示す状態を含む。なお、医療設備による警告は警告光源を利用しなくてもよく、代わりに振動、音声、又はそれらの組合せを利用して警告目的を達成することもできる。

例えば、第１状態情報は絶対的な傾向変化情報であり、且つ絶対的な傾向変化情報は予め設定された時間帯内において継続的な上昇状態を呈する。この場合、医療設備の黄色い警告光源を点灯して警告効果を達成することができる。選択的に、黄色い警告光源が連続的に２回も光った場合、医療設備の赤い警告光源を点灯して重点警告効果を達成することができる。

本発明のもう１つの実施例において、医療設備の作動状態を制御することは、医療設備の起動／停止状態を制御すること、医療設備に通信接続する他の設備の起動／停止状態を制御することなどを含む。

本発明の一実施例において、モバイルデバイスは患者又は患者の家族、医者、看護師の携帯電話、タブレットパソコンなどのモバイルデバイスを含むがこれらに限られない。例示的に、第１状態情報に基づいてモバイルデバイスの作動状態を制御することは、第１状態情報に基づいてモバイルデバイスの緊急情報通知状態などを制御して、患者及び関係者が患者の状況をタイムリーに把握できるようにすることを含むが、これに限られない。

実際に適用する場合、まずはテスト対象体に対応する第１状態情報を取得してから、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備の作動状態を制御する。

本発明の実施例に係る制御方法は、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備の作動状態を制御することにより、テスト対象体に対応する状態情報に基づいてテスト対象体に対応する状態状況をタイムリー且つ効果的に告知及び／又は予め警告することを実現する。

＜例示的な装置＞
図１４は本発明の例示的な一実施例に係る状態情報確定装置の構造模式図である。図１４に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置は、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するように構成される第１確定モジュール１００と、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第１状態情報を確定するように構成される第２確定モジュール２００とを備える。

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１４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１４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状態情報確定装置において、第２確定モジュール２００は、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する数値変化情報を確定するように構成される数値変化情報確定ユニット２１０と、数値変化情報に基づいて第１状態情報を確定するように構成される第１状態情報確定ユニット２２０とを備える。

図１６は本発明の他の例示的な一実施例に係る状態情報確定装置の構造模式図である。図１６に示す実施例は図１４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１４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状態情報確定装置は、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定するように構成される第２状態情報確定モジュール１５０を更に備える。

且つ、本発明の実施例において、第２確定モジュール２００は、状態評価パラメータ、第２状態情報に基づいて第１状態情報を確定するように構成される確定ユニット２３０を備える。

本発明の一実施例において、確定ユニット２３０はさらに、状態評価パラメータと第２状態情報を対比して対比結果を取得し、対比結果に基づいて第１状態情報を確定するように構成される。

図１７は本発明の例示的な一実施例に係る第２状態情報確定モジュールの構造模式図である。図１７に示す実施例は図１６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１７に示す実施例と図１６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１７に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置において、第２状態情報確定モジュール１５０は、状態評価パラメータに基づいて複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルを確定するように構成される状態評価レベル確定ユニット１５１と、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベル（値）を特定するように構成されるレベル確定ユニット１５２と、最低レベル又は基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を第２状態情報とするように構成される第２状態情報確定ユニット１５３と、を備える。

図１８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１８に示す実施例は図１４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１８に示す実施例と図１４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１８に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置において、第１確定モジュール１００は、予め設定された分析時間区間において第１時間区間に対応する複数の第１時間帯を確定するように構成される第１時間帯確定ユニット１１０と、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第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１２０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ように構成される第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１３０と、を備える。

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１３０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１９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１９に示す実施例は図１８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１９に示す実施例と図１８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１９に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置において、第１確定モジュール１００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る第１安静時間帯確定ユニット１４０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ように構成される第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１５０とを更に備える。

図２０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２０に示す実施例は図１４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２０に示す実施例と図１４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２０に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置において、第１確定モジュール１００は、予め設定された分析時間区間において第２時間区間に対応する複数の第２時間帯を確定するように構成される第２時間帯確定ユニット１６０と、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る第２平均心拍数パラメータ確定ユニット１７０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ように構成される第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット１８０と、を備える。

図２１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２１に示す実施例は図２０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２１に示す実施例と図２０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２１に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置において、第１確定モジュール１００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る第３安静時間帯確定ユニット１９１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ように構成される第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１９２と、を更に備える。

図２２は本発明の例示的な一実施例に係る制御装置の構造模式図である。図２２に示すように、本発明の実施例に係る制御装置は、テスト対象体に対応する第１状態情報を取得するように構成される取得モジュール３００と、第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備の作動状態を制御するように構成される制御モジュール４００と、を備える。

なお、図１４ないし図２１に係る状態情報確定装置における第１確定モジュール１００、第２状態情報確定モジュール１５０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時間帯確定ユニット１１０、第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１２０、第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１３０、第１安静時間帯確定ユニット１４０、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１５０、第２時間帯確定ユニット１６０、第２平均心拍数パラメータ確定ユニット１７０、第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット１８０、第３安静時間帯確定ユニット１９１及び第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１９２と、第２状態情報確定モジュール１５０に含まれる状態評価レベル確定ユニット１５１、レベル確定ユニット１５２及び第２状態情報確定ユニット１５３と、第２確定モジュール２００に含まれる絶対的な変化情報確定ユニット２１０、第１状態情報確定ユニット２２０及び確定ユニット２３０との操作及び機能は、上述した図３ないし図１２による状態情報確定方法を参照すればよく、重複を避けるために説明を省略する。

なお、図２２に係る制御装置における取得モジュール３００及び制御モジュール４００の操作及び機能は、上述した図１３による制御方法を参照すればよく、重複を避けるために説明を省略する。

以下、図２３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２３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２３に示すように、電子デバイス２３００は１つ又は複数のプロセッサ２３０１及びメモリ２３０２を備える。

プロセッサ２３０１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２３００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２３０２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２３０１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状態情報確定方法、制御方法及び／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状態評価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２３００は入力装置２３０３及び出力装置２３０４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２３０３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２３０４は外部に各種の情報（確定され得た第１状態情報などを含む）を出力することができる。該出力装置２３０４は例えば、ディスプレイ、スピーカー、振動機、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（例えば、ショートメッセージ、ウェーチャット、音声、ビデオ、メール、携帯電話）などを含むことができる。

もちろん、簡略化するために、図２３には該電子デバイス２３００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２３００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状態情報確定方法、制御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状態情報確定方法、制御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。

ステップＳ１０５において、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定する。

例示的に、ステップＳ１０５で言及された第２状態情報はテスト対象体に対応する正常状態情報である。対応するように、以下のステップＳ２３０で言及される第１状態情報はテスト対象体に対応するリアルタイム状態情報である。好ましく、正常状態情報とは、テスト対象体が健康状態、疾患安定状態、又は疾患状況の変化が激しくない状態に対応する状態情報である。

ステップＳ１０５１において、状態評価パラメータに基づいて複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルを確定する。

ステップＳ１０５２において、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベル（値）を特定する。

例示的に、ステップＳ１０５２で言及された正常状態レベル要件とは、一般的な正常状態レベルである。例えば、テスト対象体が成年の人である場合、正常状態レベルは成年の人に対応する正常状態レベルである。又は、テスト対象体が患者（例えば慢性心不全の患者）である場合、「正常状態レベル」は患者に対応する疾患の安定状態レベルである。この状態における状態情報は基準レベル（値）になる。本発明の一実施例において、基準レベルの状態情報は、医者又は他の関係者により患者の状態を判断して確定されたものであってもよく、患者の病状、用薬状況及び／又は患者の情報（例えば体重、症状など）をリモートで収集して所定のアルゴリズムで取得したものであってもよい。患者の病状及び用薬状況を収集する１つの方法としては、病院のＨＩＳシステム又は患者の電子病歴から自動的又は人工的に収集することができる。

好ましく、ステップＳ１０５２で言及された正常状態レベルとステップＳ１０５１で言及された状態評価レベルとは互いに対応する。それにより、ステップＳ１０５２で言及された正常状態レベルに基づいてステップＳ１０５１で言及された状態評価レベルを判断することができる。

ステップＳ１０５３において、最低レベル又は基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を第２状態情報とする。

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。

ステップＳ１２０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。
言い換えると、ステップＳ１１０及びステップＳ１２０は、予め設定された分析時間区間に含まれる、第１時間区間に対応す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。

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。

ステップＳ１７０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。
言い換えると、ステップＳ１６０及びステップＳ１７０は、予め設定された分析時間区間に含まれる、第２時間区間に対応す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。

図１６に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置は、状態評価パラメータに基づいてテスト対象体に対応する第２状態情報を確定するように構成される第２状態情報確定モジュール１０５を更に備える。

図１７に示すように、本発明の実施例に係る状態情報確定装置において、第２状態情報確定モジュール１０５は、状態評価パラメータに基づいて複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルを確定するように構成される状態評価レベル確定ユニット１０５１と、複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベル（値）を特定するように構成されるレベル確定ユニット１０５２と、最低レベル又は基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を第２状態情報とするように構成される第２状態情報確定ユニット１０５３と、を備える。

なお、図１４ないし図２１に係る状態情報確定装置における第１確定モジュール１００、第２状態情報確定モジュール１０５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時間帯確定ユニット１１０、第１平均心拍数パラメータ確定ユニット１２０、第１安静時心拍数パラメータ確定ユニット１３０、第１安静時間帯確定ユニット１４０、第１安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１５０、第２時間帯確定ユニット１６０、第２平均心拍数パラメータ確定ユニット１７０、第２安静時心拍数パラメータ確定ユニット１８０、第３安静時間帯確定ユニット１９１及び第２安静時心拍変動パラメータ確定ユニット１９２と、第２状態情報確定モジュール１０５に含まれる状態評価レベル確定ユニット１０５１、レベル確定ユニット１０５２及び第２状態情報確定ユニット１０５３と、第２確定モジュール２００に含まれる数値変化情報確定ユニット２１０、第１状態情報確定ユニット２２０及び確定ユニット２３０との操作及び機能は、上述した図３ないし図１２による状態情報確定方法を参照すればよく、重複を避けるために説明を省略する。

Claims (25)

1. 状態情報確定方法であって、
   予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するステップであって、前記状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、前記第１心拍数表徴パラメータ及び前記第１心拍変動表徴パラメータは第１時間区間に対応し、前記第２心拍数表徴パラメータ及び前記第２心拍変動表徴パラメータは第２時間区間に対応するステップと、
   前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第１状態情報を確定するステップと、を含む
   ことを特徴とする状態情報確定方法。
2. 前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第１状態情報を確定する前記ステップは、
   前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する数値変化情報を確定するステップと、
   前記数値変化情報に基づいて前記第１状態情報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に記載の状態情報確定方法。
3. 前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第１状態情報を確定する前記ステップの前に、前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第２状態情報を確定するステップを更に含み、
   前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第１状態情報を確定する前記ステップは、前記状態評価パラメータ、前記第２状態情報に基づいて前記第１状態情報を確定するステップを含む
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の状態情報確定方法。
4. 前記予め設定された分析時間区間は複数の予め設定された分析時間帯を含み、前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第２状態情報を確定する前記ステップは、
   前記状態評価パラメータに基づいて前記複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルを確定するステップと、
   前記複数の予め設定された分析時間帯それぞれに対応する状態評価レベルのうちの、正常状態レベル要件を満たす最低レベル又は基準レベルを特定するステップと、
   前記最低レベル又は前記基準レベルに対応する予め設定された分析時間帯の状態情報を前記第２状態情報とするステップと、を含む
   ことを特徴とする請求項３に記載の状態情報確定方法。
5. 前記状態評価パラメータ、前記第２状態情報に基づいて前記第１状態情報を確定する前記ステップは、
   前記状態評価パラメータと前記第２状態情報を対比して、対比結果を取得するステップと、
   前記対比結果に基づいて前記第１状態情報を確定するステップと、を含む
   ことを特徴とする請求項３又は４に記載の状態情報確定方法。
6. 前記状態評価パラメータは前記第１心拍数表徴パラメータを含み、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、
   予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定する前記ステップは、
   前記予め設定された分析時間区間において前記第１時間区間に対応する複数の第１時間帯を確定するステップと、
   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ないし５のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
7. 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確定するステップと、
   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６に記載の状態情報確定方法。
8. 前記状態評価パラメータは前記第１心拍変動表徴パラメータを更に含み、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６又は７に記載の状態情報確定方法。
9. 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、
   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６ないし８のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
10. 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８又は９に記載の状態情報確定方法。
11. 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６ないし１０のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
12. 前記状態評価パラメータは前記第２心拍数表徴パラメータを含み、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、
    予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定する前記ステップは、
    前記予め設定された分析時間区間において前記第２時間区間に対応する複数の第２時間帯を確定するステップと、
    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１１のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
13. 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１２に記載の状態情報確定方法。
14. 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更に含み、
    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１２又は１３に記載の状態情報確定方法。
15. 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、
    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１２ないし１４のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
16. 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１４又は１５に記載の状態情報確定方法。
17. 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１２ないし１６のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
18. 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１７のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
19. 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１８のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
20. 前記第１状態情報は前記テスト対象体の神経ホルモン活動の状態情報である
    ことを特徴とする請求項１ないし１９のいずれか一項に記載の状態情報確定方法。
21. 制御方法であって、
    テスト対象体に対応する第１状態情報を取得するステップであって、前記第１状態情報は請求項１ないし２０のいずれか一項に記載の状態情報確定方法により得られるステップと、
    前記第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備及び／又はモバイルデバイスの作動状態を制御するステップと、を含む
    ことを特徴とする制御方法。
22. 状態情報確定装置であって、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、予め設定された分析時間区間に基づいてテスト対象体に対応する状態評価パラメータを確定するように構成され、前記状態評価パラメータは第１心拍数表徴パラメータ、第１心拍変動表徴パラメータ、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のうちの少なくとも１つを含み、前記第１心拍数表徴パラメータ及び前記第１心拍変動表徴パラメータは第１時間区間に対応し、前記第２心拍数表徴パラメータ及び前記第２心拍変動表徴パラメータは第２時間区間に対応し、
    前記第２確定モジュールは、前記状態評価パラメータに基づいて前記テスト対象体に対応する第１状態情報を確定するように構成される
    ことを特徴とする状態情報確定装置。
23. 制御装置であって、取得モジュール及び制御モジュールを備え、
    前記取得モジュールはテスト対象体に対応する第１状態情報を取得するように構成され、前記第１状態情報は請求項１ないし２０のいずれか一項に記載の状態情報確定方法により取得され、
    前記制御モジュールは前記第１状態情報に基づいて医療システム及び／又は医療設備の作動状態を制御するように構成される
    ことを特徴とする制御装置。
24. 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２０のいずれか一項に記載の状態情報確定方法を実行するか、又は請求項２１に記載の制御方法を実行するように構成される
    ことを特徴とする記憶媒体。
25. 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２０のいずれか一項に記載の状態情報確定方法を実行するか、又は請求項２１に記載の制御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。