JP5634065B2 - 生物医学的信号形態分析手法 - Google Patents
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Description
隠れ状態の初期確率と、次の観察時刻内に1つの特定状態から他の特定状態へ遷移する確率を与える確率行列とを与える遷移モデル。「自己遷移」とは測定値の間で変化しない状態を言う。
複数の状態の各々に対して1つ存在し、その各々は前記状態の中に存在する確率を与え、任意の指定された時点での観測値を与える、一組の観測モデル。
此処で
はs(t)のヒルベルト変換であり、jは虚数単位である。
1.位相信号の初期値の正弦(sine)
2.位相信号の初期値の余弦(cosine)
3.位相信号の変化(傾き)の初期変化率
4.位相信号の変化(傾き)の最終変化率
5.開始および終了時点の位相信号間の距離(これは信号内の回転点の数をロバスト(robust)な方法で測定する。)
6.強度信号の最大値(T波のおおよその高さを与える。)
Claims (26)
- 繰り返し信号特徴を有する生物医学的信号の分析を行うコンピュータに、
生物医学的信号内の、複数の前記繰り返し信号特徴の各々を、区間分けを行うアルゴリズムにより、自動的に区間分けするステップと、
1つまたは複数の区間を自動的に分析して前記1つまたは複数の区間の形状を記述する複数のパラメータの値を自動的に計算するステップと、
前記値を記録するステップと、
前記値の変化を生物医学的信号を通して自動的に追尾するステップと、
前記複数の繰り返し信号特徴の各々に対して、その形状記述子ベクトルと予め定義された前記形状記述子に対する正常性との間の差を計算するステップと
を実行させるためのプログラムであって、
前記複数のパラメータが、その区間に対する形状記述子ベクトルの成分から成る、前記プログラム。 - 請求項1記載のプログラムにおいて、生物医学的信号が心電図であり、繰り返し信号特徴が心拍である、前記プログラム。
- 請求項2記載のプログラムにおいて、前記1つまたは複数の区間の分析を行うステップが、心拍のJ点からToffsetの区間であるT波の分析を含む、前記プログラム。
- 請求項3記載のプログラムにおいて、J点がJ点以降の波形に対する状態モデルを含む隠れマルコフモデルを用いて検出される、前記プログラム。
- 請求項2または3記載のプログラムにおいて、ToffsetがT波およびToffset以降の波形に対する状態モデルを含む隠れマルコフモデルを使用して検出される、前記プログラム。
- 請求項5記載のプログラムにおいて、Toffsetが:
心電図を通して心拍毎に、QT間隔と心拍との間の関係に基づいてQT間隔の1つの推定値を維持するステップと、
Toffsetの位置を推定されたQT間隔から推定するステップと、
T波とToffset後の波形に対する状態モデルを含む隠れマルコフモデルを、推定されたToffset位置に関連して定義された心電図の部分に適用するステップと
を前記コンピュータに実行させることにより検出される、前記プログラム。 - 請求項6記載のプログラムにおいて、QT間隔の前記推定値を維持するためにカルマンフィルタ(Kalman filter)が使用されている、前記プログラム。
- 請求項1〜7のいずれか1つに記載のプログラムにおいて、正常性が訓練セットからの複数の繰り返し信号特徴に基づく形状記述子ベクトルにより定義される、前記プログラム。
- 請求項8記載のプログラムにおいて、前記複数の繰り返し信号特徴の各々に対して、その形状記述子ベクトルと正常性との間の差を計算するステップが、その形状記述子ベクトルと訓練セットに基づく最も近い形状記述子ベクトルとの間の距離を計算することを含む、前記プログラム。
- 請求項8記載のプログラムにおいて、前記複数の繰り返し信号特徴の各々に対して、その形状記述子ベクトルと正常性との間の距離を計算するステップが、訓練セットから導出された点の形状記述子ベクトル空間内の密度を計算し、前記複数の繰り返し信号特徴の各々に対して形状記述子ベクトルの正常性の確率を計算することを含む、前記プログラム。
- 請求項1〜10のいずれか1つに記載のプログラムが更に、前記差に基づく形態指標値を表示するステップを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。
- 請求項11記載のプログラムにおいて、形態指標値の時間変化が生体医学信号の全体に渡って表示される、前記プログラム。
- 請求項1〜12のいずれか1つに記載のプログラムが更に、次元縮小マッピングを形状記述子ベクトルに適用するステップと、マッピングされた形状記述子ベクトルを表示器上に表示するステップとを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。
- 請求項1〜13のいずれか1つに記載のプログラムにおいて、
前記区間分けが区間分けアルゴリズムによって自動的に実行され、これは加えて前記複数の前記繰り返し信号特徴の各々の区間分け信頼性を表す1つの値を返し、該プログラムは更に、
低い区間分け信頼性値を有する前記繰り返し信号特徴の割合を選択するステップと、
その上でそれらの手動区間分けを参考として表示器に提供するステップとを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。 - 請求項1〜14のいずれか1つに記載のプログラムにおいて、前記区間分けが区間分けアルゴリズムによって自動的に実行され、該プログラムは更に、
その形状記述子パラメータが予め定められた正常性から予め定められた1つの閾値より離れている、前記1つまたは複数の繰り返し信号特徴を選択するステップと、
前記繰り返し信号特徴を表示し、その上でそれらの手動区間分けを参考として表示器に提供するステップとを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。 - 請求項15記載のプログラムにおいて、その形状記述子パラメータが予め定められた正常性から予め定められた1つの閾値より離れている、前記1つまたは複数の繰り返し信号特徴を選択するステップが、形状記述子ベクトル空間内での、予め定められた正常な組みの最も近い形状記述子ベクトルからの距離を計算し、それを予め定められた閾値と比較することを含む、前記プログラム。
- 請求項1から13のいずれか1つに記載のプログラムであって、
生物医学的信号内の第1機関から波形の1つまたは1つのグループを選択するステップと、
前記1つまたは複数の波形の形状に基づき、第1テンプレートを定義し、前記信号内の後続波形を前記テンプレートと比較するステップと、
それらの形状がテンプレートから予め定められた閾値を越えて変動する場合、後続の波形の形状に基づいて第2のテンプレートを生成するステップと、
前記比較するステップと前記第2のテンプレートを生成ステップを生物医学的信号が終了するまで繰り返すステップと、
表示器を参照してそれらの手動区間分けのために備えられている間、前記テンプレートを表示するステップとを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。 - 請求項16記載のプログラムにおいて、その形状記述子パラメータが予め定められた正常性から予め定められた1つの閾値より離れている、前記選択された1つまたは複数の繰り返し信号特徴の各々に対し、更に、同様の形状記述子パラメータを有する信号特徴を選択して繰り返し信号特徴のグループを形成するステップと、
前記グループの各々に対してそのグループ内の信号特徴の形状に基づき1つのテンプレートを定義し、表示器を参照してその手動区間分けのために備えられている間、該テンプレートを表示するステップとを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。 - 請求項17または18記載のプログラムにおいて、そのグループがそれらの形状記述子ベクトルが互いに形状記述子ベクトル空間内で予め定められた距離の範囲内に存在する信号特徴を含む、前記プログラム。
- 請求項19記載のプログラムにおいて、そのテンプレートがその形状記述子ベクトルが形状記述子ベクトル空間内のグループの中心に最も近い、生物医学的信号内の繰り返し信号特徴により定義される、前記プログラム。
- 請求項17,18,19または20記載のプログラムにおいて、そのグループが各々、生物医学的信号内に時間的に局在する信号特徴を含む、前記プログラム。
- 請求項20記載のプログラムにおいて、前記テンプレートがその形状記述子ベクトルが形状記述子ベクトル空間内のグループの中心に最も近い、生物医学的信号内の複数の隣接する繰り返し信号特徴の平均値を採ることによって定義される、前記プログラム。
- 請求項22記載のプログラムにおいて、前記複数の隣接する繰り返し信号特徴が、信号特徴を一致させるために動的タイムワーピングを受ける、前記プログラム。
- 請求項17から23のいずれか1つに記載のプログラムにおいて、更にテンプレートの手動区間分けを対応するグループの信号特徴に適用するステップを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。
- 請求項24に記載のプログラムおいて、更にテンプレートの手動区間分けを対応するグループの信号特徴に適用するために、逆動的タイムワーピングを適用するステップを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。
- 請求項17から25のいずれか1つに記載のプログラムにおいて、更にテンプレートの手動区間分けを用いて区間分けアルゴリズムの再訓練を行うステップを前記コンピュータに実行させる、前記プログラム。
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