JP6908649B2 - 生理学的信号のリアルタイムで目立たないモニタリング - Google Patents
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Description
本出願は、2018年10月10日に出願された特許文献1の優先権を主張する。前述の出願の内容全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
B(t)=αI+JβQ (11)
SCSD法は、互いに独立した両方のチャネルを考慮するので、最適な場所に似ている信号に、クラスラベルおよびより大きな重みを割り当てる一方で、振幅およびDCのオフセット変動の問題に対処する。
生理学的信号は、非常に小さな振幅の、帯域制限された信号である。高調波が加わることにより、生命徴候を誤って検出することにつながる可能性がある。20セットのデーを収集した。図9Aおよび図9Bは、実験データセットに関する疑似Iチャネルおよび疑似Qチャネルの周波数スペクトルをそれぞれ示す。モニタされている対象に関して観察された呼吸回数は、およそ0.29Hz(18呼吸/分)であり、対応する高調波は、およそ0.59Hzであった。振幅不均衡のために、高調波は、同等の信号強度を有していた。図9Cは、実験データセットに対して従来技術で公知のようなCSD法を使用する周波数スペクトルを示し、高調波と基本周波数の両方が、ほとんど等しい。周波数スペクトルパターンに応じて、本開示のSCSD法を適用した。疑似Iチャネルが「よりよい最適クラス」とラベルを付けられ、疑似Qチャネルが「よりよいヌルクラス」とラベルを付けられることに留意した。それに応じて、両方のチャネルに重みを割り当てて、振幅不均衡の影響を抑制した。図9Dは、本開示のSCSD法を使用した周波数スペクトルを示し、高調波と比較したとき、基本周波数がはっきりと見える。
Claims (14)
- ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするための方法(200)であって、
1つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、3つの疑似IQレーダの疑似I(同相)チャネルおよび疑似Q(直交)チャネルから、心拍動数および呼吸回数を含む前記生理学的信号に関係する動きデータ信号を対象から周期的に得るステップであって、前記3つの疑似IQレーダは、前記対象の周囲に所定の構成で位置決めされ、前記3つの疑似IQレーダの各々は、1対の単一チャネル連続波(continuous wave、CW)レーダの中の一方のCWレーダの最適ポイントが、前記対の中の他方のCWレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた前記1対の単一チャネルCWレーダを備え、前記対を構成する前記CWレーダから得られるベースバンド信号は、それぞれ前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルの役割を果たすステップ(202)と、
前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、前記3つの疑似IQレーダの各々から得られる前記動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有する前記動きデータ信号を捨てるステップ(204)と、
前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、信号対雑音比(Signal to Noise Ratio、SNR)、および前記動きアーチファクトを有しない、前記3つの疑似IQレーダの各々から得られる動きデータ信号に関連する周波数スペクトルに基づき、情報の質(Quality of Information、QoI)を決定するステップ(206)であって、前記QoIは、前記動きデータ信号に対応する読取り値が最大SNRおよび最小高調波成分を有するように、前記対象の臥位ごとに考慮すべき、前記3つの疑似IQレーダの中の前記疑似IQレーダを示すステップと、
前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、前記動きアーチファクトを有しない前記動きデータ信号に対応する前記読取り値が、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、前記3つの疑似IQレーダの1つまたは複数を再較正するステップであって、前記しきい値は、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示すステップ(208)と、
前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサにより、前記QoIに基づき、前記3つの疑似IQレーダの前記1つまたは複数から受信した前記動きデータ信号に対して、管理された複合信号復号(Supervised Complex Signal Demodulation、SCSD)法を適用することにより、前記心拍動数および前記呼吸回数を評価するステップ(210)であって、前記SCSD法は、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルに重みを割り当てることにより、振幅およびDCの不均衡を抑制するように構成され、前記重みは、前記心拍動数および前記呼吸回数の範囲で、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルの高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform、FFT)パターンに基づき、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルの信頼度を識別するように構成された、シミュレートされトレーニングされた重み付きK最近傍(K−Nearest Neighbor、KNN)モデルを使用して決定され、前記信頼度は、前記動きデータ信号内の高調波成分を示すステップとを備える
ことを特徴とする方法。 - 前記所定の構成は、前記ベッドの最大ビーム到達範囲を提供し、前記3つの疑似IQレーダが、前記ベッド上の前記対象の前記臥位とは無関係に、前記動きデータ信号を目立たないように得るために二等辺三角形を形成するように、前記対象の上方に位置決めされた、前記3つの疑似IQレーダのうち2つ、およびベッドの下方に位置決めされた、前記3つの疑似IQレーダのうち1つを備える
請求項1に記載の方法。 - 前記較正された距離は、前記3つの疑似IQレーダの各々の前記CWレーダの波長に基づく
請求項1に記載の方法。 - 前記較正された距離は、前記3つの疑似IQレーダの各々の前記CWレーダの前記波長の8分の1(λ/8)である
請求項3に記載の方法。 - 前記動きアーチファクトの存在は、前記動きデータ信号内の卓越周波数が2Hzを超えるときに検出される
請求項1に記載の方法。 - 前記3つの疑似IQレーダの1つまたは複数を再較正する前記ステップは、前記対を構成する前記CWレーダ間の前記較正された距離を微調整することにより、前記疑似Iチャネルと前記疑似Qチャネルの間の位相不均衡を抑制するステップを備える
請求項1に記載の方法。 - 前記重み付きK最近傍(KNN)モデルは、
前記較正された距離を前記最適ポイントから前記ヌルポイントにわたる範囲のポイントを含む複数のビンに分割し、
前記複数のビンの各々を、中に別個の周波数スペクトルを有する、ヌルクラス、よりよいヌルクラス、中間クラス、よりよい最適クラス、および最適クラスを含む5つのクラスにさらに分割し、
モニタされている前記生理学的信号に対応する動作の周波数帯域を識別し、
前記複数のビンの各々に備わった前記5つのクラスごとに、前記動作の前記周波数帯域内の周波数すべての段階、および前記5つのクラスの各々に対応する距離に関して、前記ベースバンド信号をシミュレートし、
前記複数のビンの各々に備わった前記5つのクラスごとに前記シミュレートされたベースバンド信号を使用して、周波数プロットから得られるピークの位置、およびピーク・ツー・ピーク比を含む特徴を生成し、
前記複数のビンの各々に備わった5つのクラスごとに前記生成された特徴を使用して、シミュレートされたトレーニングデータを使用してトレーニングされる
請求項1に記載の方法。 - ベッドに拘束された対象に関係する生理学的信号をリアルタイムで目立たないようにモニタするためのシステム(100)であって、
前記対象の周囲に所定の構成で位置決めされた3つの疑似IQレーダを備えるジグザグ状のレーダシステム(102)であって、前記3つの疑似IQレーダの各々は、1対の単一チャネル連続波(CW)レーダの中の一方のCWレーダの最適ポイントが、前記対の中の他方のCWレーダのヌルポイントと空間的に重なるように、互いに較正された距離に置かれた前記1対の単一チャネルCWレーダを備え、前記対を構成する前記CWレーダから得られるベースバンド信号は、それぞれ疑似I(同相)チャネルおよび疑似Q(直交)チャネルの役割を果たすジグザグ状のレーダシステム(102)と、
前記3つの疑似IQレーダの各々と通信状態にあるコントローラユニット(104)とを備え、前記コントローラユニットは、
命令を記憶するように構成された1つまたは複数のデータ記憶装置(104A)と、
前記1つまたは複数のデータ記憶装置に動作可能に連結された1つまたは複数のハードウェアプロセッサ(104B)とを備え、前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサは、前記命令により、
前記3つの疑似IQレーダの前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルから、心拍動数および呼吸回数を含む前記生理学的信号に関係する動きデータ信号を前記対象から周期的に得て、
前記3つの疑似IQレーダの各々から得られる前記動きデータ信号を処理して、動きアーチファクトを有する前記動きデータ信号を捨て、
信号対雑音比(SNR)、および前記動きアーチファクトを有しない、前記3つの疑似IQレーダの各々から得られる動きデータ信号に関連する周波数スペクトルに基づき、前記動きデータ信号に対応する読取り値が最大SNRおよび最小高調波成分を有するように、前記対象の臥位ごとに考慮すべき、前記3つの疑似IQレーダの中の前記疑似IQレーダを示す情報の質(QoI)を決定し、
前記動きアーチファクトを有しない前記動きデータ信号に対応する前記読取り値が、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルから異常な読取り値を受信した回数を示す、経験的に決定されたしきい値から逸脱する場合、前記3つの疑似IQレーダの1つまたは複数を再較正し、
前記心拍動数および前記呼吸回数の範囲で、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルの高速フーリエ変換(FFT)パターンに基づき、前記動きデータ信号内の高調波成分を示す、前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルの信頼度を識別するように構成された、シミュレートされトレーニングされた重み付きK最近傍(KNN)モデルを使用して決定された重みを前記疑似Iチャネルおよび前記疑似Qチャネルに割り当てることにより、振幅およびDCの不均衡を抑制するように構成された、管理された複合信号復号(SCSD)法を、前記QoIに基づき、前記3つの疑似IQレーダの前記1つまたは複数から受信した前記動きデータ信号に対して適用することにより、前記心拍動数および前記呼吸回数を評価する
ことを特徴とするシステム。 - 前記所定の構成は、前記ベッドの最大ビーム到達範囲を提供し、前記3つの疑似IQレーダが、前記ベッド上の前記対象の前記臥位とは無関係に、前記動きデータ信号を目立たないように得るために二等辺三角形を形成するように、前記対象の上方に位置決めされた、前記3つの疑似IQレーダのうち2つ、およびベッドの下方に位置決めされた、前記3つの疑似IQレーダのち1つを備える
請求項8に記載のシステム。 - 前記較正された距離は、前記3つの疑似IQレーダの各々の前記CWレーダの波長に基づく
請求項8に記載のシステム。 - 前記較正された距離は、前記3つの疑似IQレーダの各々の前記CWレーダの前記波長の8分の1(λ/8)である
請求項10に記載のシステム。 - 前記動きアーチファクトの存在は、前記動きデータ信号内の卓越周波数が2Hzを超えるときに検出される
請求項8に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサは、前記命令により、前記対を構成する前記CWレーダ間の前記較正された距離を微調整することにより、前記疑似Iチャネルと前記疑似Qチャネルの間の位相不均衡を抑制することにより、前記3つの疑似IQレーダの1つまたは複数を再較正するステップを行うようにさらに構成される
請求項8に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサは、前記命令により、
前記較正された距離を前記最適ポイントから前記ヌルポイントにわたる範囲のポイントを含む複数のビンに分割し、
前記複数のビンの各々を、中に別個の周波数スペクトルを有する、ヌルクラス、よりよいヌルクラス、中間クラス、よりよい最適クラス、および最適クラスを含む5つのクラスにさらに分割し、
モニタされている前記生理学的信号に対応する動作の周波数帯域を識別し、
前記複数のビンの各々に備わった前記5つのクラスごとに、前記動作の前記周波数帯内の周波数すべての段階、および前記5つのクラスの各々に対応する距離に関して、前記ベースバンド信号をシミュレートし、
前記複数のビンの各々に備わった前記5つのクラスごとに前記シミュレートされたベースバンド信号を使用して、周波数プロットから得られるピークの位置、およびピーク・ツー・ピーク比を含む特徴を生成し、
前記複数のビンの各々に備わった5つのクラスごとに前記生成された特徴を使用して、シミュレートされたトレーニングデータを使用して、前記重み付きK最近傍(KNN)モデルをトレーニングするステップを遂行するようにさらに構成される
請求項8に記載のシステム。
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