JP6929975B2 - ポータブルセンサデバイスからの心音図データおよび心電図データの分析 - Google Patents

ポータブルセンサデバイスからの心音図データおよび心電図データの分析 Download PDF

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Description

本発明は、ポータブルセンサデバイスからの心音図データおよび心電図データを分析する方法、分析装置、コンピュータプログラムおよびコンピュータプログラム製品に関する。
ECGは、患者の身体により生成された電気信号を測定および分析する確立された技術である。従来、身体の様々な場所にいくつかの電極が配置される。電極と皮膚との間の導電性接触を改善するために導電性ゲルが使用される。通常ECGを取る場合には、患者は数分間横になる。電極を使用して検出されたデータは記録され、医師や訓練を受けた看護師などの専門家によって分析され得る。測定手順が完了したならば、導電性ゲルは拭き取られる。
有用であることが証明されているものの、従来のECGの取得の仕方はすべての場合に最適というわけではない。例えば、こうしたECGは診療所で測定する必要があり、手の際に患者が汚れる。
最近、ECGデータを取得するための一体型電極を備えたポータブルセンサデバイスが開発された。これらのポータブルセンサデバイスにより、ユーザは、意のままに、また導電性ゲルを使用せずにECGデータを取ることができる。これにより、ユーザはECGデータを取るタイミングをより柔軟に、またより便利で汚れない仕方で制御できるようになる。
このようなポータブルセンサデバイスはまた、心音図(PCG)データ、すなわち心臓の音のデータを測定するように構成され得る。しかしながら、ポータブルデバイスで取られたPCGデータは、例えば診療所と比べて、よりノイズの多い環境の影響を受けやすい。加えて、経験豊富な医療専門家がPCGデータを取る場合と比較して、経験の浅いユーザがポータブルセンサデバイスを使用してPCGデータを取る場合、より多くのノイズが生じ得る。
心電図データおよび心音図データの分析は複雑であり、ユーザの健康に影響を与え得るため、誤った分析は可能な限り避ける必要がある。
心電図データと心音図データとの組み合わせの分析を改善することが目的である。
第1の態様によれば、ユーザの心臓のデータを分析するための方法が提示される。本方法は分析装置で実行され、心臓の活動の音データを表す心音図データをポータブルセンサデバイスから取得するステップと、ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づく心電図データをポータブルセンサデバイスから取得するステップであって、心電図データが時間的に心音図データに対応する、ステップと、心音図データおよび心電図データのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて、心音図データを時間セグメントに分割するステップと、心音図データの時間セグメントに対応する時間セグメントに心電図データを分割するステップと、閾値レベルより高い品質の心音図データ、および閾値レベルより高い品質の心電図データの時間セグメントのみに基づいて、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップと、を含む。
分割するステップは、心電図データを使用して識別された心周期に基づいて、心音図データを時間セグメントに分割することを含み得る。
各心周期は複数の時間セグメントから構成され得る。
心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップは、心周期の対応する時間セグメントにおける複合データを計算するステップを含み得る。
心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップは、心電図データのピークと心音図データのピークとの間の時間を判定することを含み得る。
本方法は、心電図データに基づいて心音図データに適用されるゲインを調整するステップをさらに含み得る。
心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップは、心音図データの複数の周波数成分を導出するステップを含み得る。
心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップは、心音図データの特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号があるか否かを判定するステップと、特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号がない場合、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられると判定するステップと、特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号がある場合、他の周波数成分の信号レベルを分析するステップと、を含み得る。
本方法は、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かの情報を含む信号をユーザのデバイスに送信するステップをさらに含み得る。
第2の態様によれば、ユーザの心臓のデータを分析するための分析装置が提示される。分析装置は、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、心臓の活動の音データを表す心音図データをポータブルセンサデバイスから取得することと、ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づく心電図データをポータブルセンサデバイスから取得することであって、心電図データが時間的に心音図データに対応する、ことと、心音図データおよび心電図データのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて、心音図データを時間セグメントに分割することと、心音図データの時間セグメントに対応する時間セグメントに心電図データを分割することと、閾値レベルより高い品質の心音図データ、および閾値レベルより高い品質の心電図データの時間セグメントのみに基づいて、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定することと、を分析装置に実行させる命令を格納するメモリと、を備える。
第3の態様によれば、ユーザの心臓のデータを分析するためのコンピュータプログラムが提示される。コンピュータプログラムは、分析装置で実行されると、心臓の活動の音データを表す心音図データをポータブルセンサデバイスから取得することと、ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づく心電図データをポータブルセンサデバイスから取得することであって、心電図データが時間的に心音図データに対応する、ことと、心音図データおよび心電図データのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて、心音図データを時間セグメントに分割することと、心音図データの時間セグメントに対応する時間セグメントに心電図データを分割することと、閾値レベルより高い品質の心音図データ、および閾値レベルより高い品質の心電図データの時間セグメントのみに基づいて、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定することと、を分析装置に実行させるコンピュータプログラムコードを含む。
第4の態様によれば、第3の態様によるコンピュータプログラムと、コンピュータプログラムが格納されるコンピュータ可読手段とを備えるコンピュータプログラム製品が提示される。
一般に、特許請求の範囲で使用されるすべての用語は、本明細書で明示的に別段の定義のない限り、当該技術分野の通常の意味に従って解釈されるものとする。「(ある/その(a/an/the))要素、装置、コンポーネント、手段、ステップなど」への言及はすべて、明示的に別段の記載のない限り、要素、装置、コンポーネント、手段、ステップなどの少なくとも1つのインスタンスを指すものとして非限定的に解釈されるものとする。本明細書で開示される方法のステップは、明示的に記載のない限り、開示されたまさにその順序で実行される必要はない。
ここで、添付図面を参照して、例として本発明を説明する。
本明細書に提示される実施形態を適用できる環境を示す概略図である。 本明細書に提示される実施形態を適用できる環境を示す概略図である。 ECGの測定値を取るためにポータブルセンサデバイスを使用する場合を示す概略図である。 1つの実施形態によるポータブルセンサデバイスの物理的表現を示す概略図である。 1つの実施形態によるポータブルセンサデバイスの物理的表現を示す概略図である。 いくつかの実施形態による、心音図データおよび心電図データがどのように使用され得るかを示す概略的なグラフである。 いくつかの実施形態による、心音図データおよび心電図データがどのように使用され得るかを示す概略的なグラフである。 1つの実施形態による図1A〜図1Bの分析装置を示す概略図である。 図1A〜図1Bの分析装置で実行される、ユーザの心臓のデータを分析するための方法の実施形態を示す流れ図である。 図1A〜図1Bの分析装置で実行される、ユーザの心臓のデータを分析するための方法の実施形態を示す流れ図である。 コンピュータ可読手段を備えるコンピュータプログラム製品の1つの例を示す図である。
ここで、本発明の特定の実施形態が示されている添付の図面を参照して、本発明を以下により詳細に説明する。しかしながら、本発明は、多くの異なる形態で実施されてもよく、本明細書に記載の実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、これらの実施形態はむしろ、本開示が徹底的かつ完全であり、かつ本発明の範囲を当業者に十分に伝えるように例として提供されている。説明全体を通して、同じ番号は同じ要素を指す。
図1A〜図1Bは、本明細書に提示される実施形態を適用できる環境を示す概略図である。
まず図1Aを見ると、ここでは、ネックレスストラップでポータブルセンサデバイス2を携帯しているユーザ5が示されている。ポータブルセンサデバイスは、任意の他の方法で、例えばポケットやハンドバッグに入れて持ち運ぶことができる。ユーザ5はまた、例えばポケットに、スマートフォン7を携帯している。ポータブルセンサデバイス2およびスマートフォン7は、任意の適切な無線インターフェースを介して、例えばBluetooth(登録商標)またはBluetooth(登録商標)Low Energy(BLE)、ZigBee(登録商標)、IEEE 802.11x規格(Wi−Fi(登録商標)としても知られる)のいずれかなどを使用して通信することができる。
スマートフォン7はまた、例えばWi−Fi(登録商標)またはセルラネットワークを介して、インターネットなどの広域ネットワーク6にも接続されて、ここではサーバの形態をしている分析装置1と通信できるようにする。ポータブルセンサデバイス2は、ECGデータおよびPCGデータを取り込み、このデータをスマートフォン7を介して分析装置1に送信する。これにより、分析装置1は、ポータブルセンサデバイス2によって取り込まれたPCGデータおよびECGデータに基づいて、ユーザ5の心臓が正常な状態にあると考えられるか否か、または心臓がさらなる検査を必要とするか否かを判定することができる。例えば異常な心臓の状態を除外できない場合、さらなる調査が必要であると判定され得る。さらなる調査が実行される場合であっても、心臓は実際には正常、すなわち非病理的である場合もあることに留意されたい。
図1Bでは、スマートフォン7は分析装置1を備えている。このようにして、広域ネットワークに即時アクセスする必要なく、分析はローカルで実行され得る。
あるいは、分析装置は、ポータブルセンサデバイス2(図示せず)の一部を形成することができる。このような場合、ポータブルセンサ2はスマートフォン7の機能も実行することができる。
図2は、図1のポータブルセンサデバイス2がECGおよびPCGの測定値を取り込むために使用される場合を示す概略図である。ECGおよびPCGの測定値を取り込むために、ポータブルセンサデバイス2は、ユーザの心臓の近くでユーザの身体2の皮膚に配置される。ユーザは、手3でポータブルセンサデバイス2を所定の位置に保持する。ECG測定のためのバラの電極がないことに留意されたい。代わりに、(図3Aにされるような、以下で説明する)電極がポータブルセンサデバイス2に一体化されて設けられている。したがって、ECGの測定値は、単にユーザがポータブルセンサデバイス2を身体2の皮膚に接触させて保持することによって取り込まれる。さらに、PCG測定はECG測定と同時に実行され得る。このようにして、ECGとPCGとを同時に分析して、ユーザの心臓の状態の分析機能を向上させることができる。
図3A〜図3Bは、1つの実施形態による図1のポータブルセンサデバイス2の物理的表現を示す概略図である。
図3Aには、ポータブルセンサデバイス2の底面図が示されている。第1の電極10a、第2の電極10b、および第3の電極10cがある。ECGデータを取り込むために、電極10a〜10cは、ユーザがポータブルセンサデバイス2を皮膚に配置したときにすべての電極10a〜10cが皮膚と接触するように、ポータブルセンサデバイス2のケーシングに配置される。ポータブルセンサデバイス2には、2つの電極、4つの電極、または他の任意の適切な数の電極を設けることもできることに留意されたい。電極を使用して、1つまたは複数のアナログECG信号が取り込まれる。アナログECG信号は、アナログ−デジタル(A/D)コンバータを使用してデジタルECG信号に変換される。次いで、デジタルECG信号は、分析のためにPCG信号と共に分析装置に送信される。
加えて、トランスデューサ8が、例えばマイクロフォンの形態で、身体のそばで取り込まれた音をアナログPCG信号に変換するために提供される。アナログPCG信号は、A/Dコンバータを使用してデジタルPCG信号に変換される。次いで、デジタルPCG信号は、分析のためにECG信号と共に分析装置に送信される。
図3Bには、ポータブルセンサデバイス2の上面図が示されている。ここでは、ユーザインターフェース要素4がプッシュボタンの形態で示されている。プッシュボタンは、例えばユーザがECGデータおよびPCGデータの測定を開始するタイミングを示すために使用され得る。他のユーザインターフェース要素(図示せず)、例えばより多くのプッシュボタン、発光ダイオード(LED)、ディスプレイ、スピーカ、ユーザのマイクロフォンなどを設けることもできることに留意されたい。
図4A〜図4Bは、いくつかの実施形態による、心音図データおよび心電図データがどのように使用され得るかを示す概略的なグラフである。まず、図4Aのグラフについて説明する。共通のタイムラインに沿って左から右にECG信号20とPCG信号21との両方が示されている。ここでは、2周期の心周期10a、10bがある。各心周期10a、10bの開始および終了が心周期の同等のポイントにある限り、各心周期10a、10bの開始および終了は重要ではないことに留意されたい。
ECGデータおよびPCGデータの分析に使用され得る1つの測定値は、ECGデータのピーク12とPCGデータのピーク13との間の時間測定値15である。ECGデータのピーク12は、右心室および左心室の急速脱分極を表すQRS複合群のピークである。PCGデータのピーク13は弁が閉じているときの音であり、これは、最大振幅のPCGデータのピークである。
時間測定値15は、平均心周期のパーセンテージとして表され得る。この測定値15が大き過ぎる場合、これは詳しく調べるべき異常状態を示している。
ここで図4Bを見ると、ここには心周期10が3つのセグメント16a、16b、および16cにどのように分割されるかが示されている。すべての心周期は同様に分割される。その結果、連続した心周期の対応するセグメントを複合分析(例えば、平均、中央値、加重平均など)に使用して、信号の品質を向上させることができる。各心周期の分割は、ECG信号20またはPCG信号21におけるイベントに基づくことができる。
心周期には任意の数のセグメントがあってよく、心周期間でセグメントへの分割が一貫している限り、図4Bに示されているものとは異なるセクションにセグメントを提供できることに留意されたい。
図5は、1つの実施形態による図1の分析装置1を示す概略図である。図1A〜図1Bに示されるように、分析装置は、サーバの一部として、またはスマートフォンなどのユーザ装置の一部として、あるいはポータブルセンサデバイスの一部として実施され得る。プロセッサ60は、適切な中央処理装置(CPU)、マルチプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路などのうちの1つまたは複数の任意の組み合わせを使用して提供され、メモリ64に格納されたソフトウェア命令67を実行でき、メモリ64は、したがってコンピュータプログラム製品になり得る。プロセッサ60は、以下の図6A〜図6Bを参照して説明される方法を実行するように構成され得る。
メモリ64は、読み取りおよび書き込み可能なメモリ(RAM)および読み取り専用メモリ(ROM)の任意の組み合わせとすることができる。メモリ64はまた永続的ストレージを含み、これは例えば、磁気メモリ、光学メモリ、ソリッドステートメモリ、またはさらには遠隔に置かれたメモリのうちの任意の単一のものまたは組み合わせであり得る。
プロセッサ60でのソフトウェア命令の実行中にデータを読み取りおよび/または格納するためのデータメモリ66も提供される。データメモリ66は、読み取りおよび書き込み可能なメモリ(RAM)および読み取り専用メモリ(ROM)の任意の組み合わせとすることができる。
分析装置1は、広域ネットワーク6を介してインターネットプロトコル(IP)を使用してユーザのスマートフォン7などの他の外部エンティティと通信するための入出力インターフェース62をさらに備える。
分析装置の他の構成要素は、本明細書で提示される概念を不明瞭にしないために省略されている。
図6A〜図6Bは、図1の分析装置で実行される、ユーザの心臓のデータを分析するための方法の実施形態を示す流れ図である。
心音図データを取得するステップ40では、PCGデータがポータブルセンサデバイスから取得される。上で説明したように、PCGデータは心臓の活動の音データを表す。PCGデータは、上記のデジタルPCG信号であり得る。心音図データは、ポータブル測定デバイスから受信され得る。
心電図データを取得するステップ42では、ECGデータがポータブルセンサデバイスから取得される。上で説明したように、ECGデータは、ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づいている。ECGデータは、時間的にPCGデータに対応する。ECGデータは、上記のデジタルECGデータであり得る。心電図データは、ポータブル測定デバイスから受信され得る。
心音図データを分割するステップ44では、PCGデータは、PCGデータおよびECGデータのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて時間セグメントに分割される。場合により、図4Bに示され、上で説明されたように、各心周期は複数の時間セグメントから構成される。時間セグメントは、心電図データを使用して識別される心周期のイベントに基づくことができ、これは、心イベントが心電図データを使用してよりロバストに識別可能であることが多いためである。そのようなイベントは、例えばP波、QRS複合群、T波、U波など、当技術分野で既知であり、容易に識別可能なイベントであり得る。
心電図データを分割するステップ46において、ECGデータは、PCGデータの時間セグメントに対応する時間セグメントに分割される。換言すれば、単一の心周期内で、ECGデータおよびPCGデータに対応する時間セグメントがある。
オプションのゲインを調整するステップ48では、PCGデータに適用されるゲインがECGデータに基づいて調整される。これにより、PCG信号の細部を取り込むにはPCG信号が小さいと予想されるセクションにおいてPCGデータのゲインを上げることができる。また、信号のダイナミックレンジ全体を取り込み可能とするにはPCG信号が大きいと予想されるセクションではPCGデータのゲインを下げる。換言すれば、ダイナミックレンジと低レベルの細部との両方について、PCGデータのゲインにECGデータを使用する。
さらなる検査の必要性を判定するステップ50において、分析装置は、PCGデータの品質が閾値レベルより高く、ECGデータの品質が閾値レベルより高いPCGデータおよびECGデータの時間セグメントのみに基づいて、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定する。換言すれば、過度の干渉またはノイズがある時間セグメントは分析で破棄される。特に、以下で説明するオプションの複合計算と組み合わせると、品質の低いセグメントの破棄により信号全体の品質が向上し、このことはPCGデータおよびECGデータの両方に適用され得る。干渉は持続時間が短いものであり得るため、品質が低い時間セグメントのみを破棄することにより、同じ心周期の他のセグメントを使用して分析に寄与させることができる。品質は、例えば信号対雑音比(SNR)または信号対雑音および干渉比(SINR)として測定されてもよく、閾値レベルはSNRまたはSINRの特定の数値とすることができる。1つの実施形態では、ECGの品質は、品質指標を使用して定量化される。品質指標は、ECGデータからの収縮などの心イベントの識別に基づいている。識別に基づいて、理想的なECG信号が合成される。次いで、ECGデータを理想的なECG信号と比較し、例えばRMS(二乗平均平方根)を用いてその偏差を定量化する。したがって、定量化された偏差は品質指標として機能し得る。PCHデータの品質は、同様に定量化され得る。1つの実施形態では、品質は一式の品質基準に基づいて判定される。このような品質基準としては、拍動間の類似性、検出されなかった/余分な検出の可能性、平均心拍数およびリズムの変動性を挙げることができる。
オプションの結果を送信するステップ52では、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かの情報を含む信号がユーザのデバイスに送信される。例えば、信号は、広域ネットワークを介してIPを使用してユーザのスマートフォンに送信され得る。これにより、スマートフォンは分析結果をユーザに表示し、心臓がさらに検査する必要があると考えられるか否か、またはユーザの心臓状態を判定するためにユーザをさらに調査するべきか否かをユーザに示すことができる。
心音図データは心電図データよりもノイズの影響を受けやすいため、2つのタイプのデータを相互に関連付けることにより、より良い分析が実現される。これは、ノイズの多い環境で使用される可能性のあるポータブルセンサデバイスを使用してデータを取り込む場合に特に当てはまる。さらに、ポータブルセンサデバイスを取り扱うエンドユーザは訓練された医療専門家ではない可能性があり、そうすると、心音図データにさらに多くのノイズが生じる可能性がある。
次に図6Bを見ると、これは、図6Aのさらなる検査の必要性を判定するステップ50の一部を形成するオプションのステップを示している。
オプションの平均を計算するステップ50aでは、心周期の対応する時間セグメントの複合データが計算される。複合データは、例えば平均することにより、中央値を取得することにより、または加重平均を計算することにより、計算される(ここで例えば極値は省略される)。これが多くのサンプルで実行されると、個々の心周期のノイズまたは干渉の強度が低下する。さらに、対応する時間セグメントは、心周期内の時間セグメントの対応関係が確保される限り、異なる心周期内の異なる持続時間の時間セグメントとすることができる。このようにして、不規則な心リズムがある場合でも、いくつかの心周期の信号が分析のベースを形成し得る。対応する時間セグメントは、同様のパターンの信号(例えば、上で説明した図4Bのセグメント16a〜16cを参照)および/または特定の持続時間の信号をマッチングすることによって判定され得る。
オプションのオフセットを判定するステップ50bでは、図4Aを参照して時間15について上述したように、ECGデータのピークとPCGデータのピークとの間の時間が判定される。
オプションの心音図の周波数成分を導出するステップ50cでは、PCGデータの複数の周波数成分が導出される。これは例えば高速フーリエ変換(FFT)またはウェーブレット解析を使用して行われ得る。
オプションの第1の周波数成分の信号の条件分岐ステップ50dでは、分析装置は、PCGデータの特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号があるか否かを判定する。例えば、心雑音は比較的高い周波数の音である。場合により、特定の周波数での信号の持続時間も、指定された持続時間より長くなるはずである。
特定の周波数成分の閾値レベルより高い信号がないと判定された場合、本方法はオプションのさらなる検査は不要と判定するステップ50fに進む。そうではない場合、本方法は、オプションの他の周波数成分を分析するステップ50eに進む。場合により、特定の周波数成分の信号が心周期全体で一定である場合、これは通常、生理学的起源の信号ではなく、バックグラウンドノイズとして解釈され、本方法はさらなる検査は不要と判定するステップ50fに進む。あるいは、一定の周波数成分は、時間セグメントの品質が低いことを示す可能性があることから時間セグメントは無視され得る。
オプションの他の周波数成分を分析するステップ50eでは、特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号がある場合、他の周波数成分の信号レベルが分析される。
オプションのさらなる検査は不要と判定するステップ50fでは、分析装置は、特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号がない場合、心臓がさらなる検査を不要とすると考えられると判定する。
オプションのさらなる検査をするか否かのステップ50gでは、分析装置は、以前のステップに基づいて、心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定する。
図7は、コンピュータ可読手段を備えるコンピュータプログラム製品の1つの例を示している。このコンピュータ可読手段には、コンピュータプログラム91を格納することができ、そのコンピュータプログラムは、本明細書で説明される実施形態による方法をプロセッサに実行させることができる。この例では、コンピュータプログラム製品は、CD(コンパクトディスク)、DVD(デジタル多用途ディスク)、Blu−Ray(登録商標)ディスクなどの光ディスクである。上で説明したように、コンピュータプログラム製品は、図5のコンピュータプログラム製品64などのデバイスのメモリで実施することもできる。ここでは、コンピュータプログラム91は、図示の光ディスク上のトラックとして概略的に示されているが、コンピュータプログラムは、取り外し可能なソリッドステートメモリ、例えばユニバーサルシリアルバス(USB)ドライブなどのコンピュータプログラム製品に適した任意の仕方で格納され得る。
本発明を主にいくつかの実施形態に関連して上で説明してきた。しかしながら、当業者には容易に理解されるように、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲内で、上記で開示されたもの以外の他の実施形態も等しく可能である。

Claims (11)

  1. ユーザ(5)の心臓のデータを分析するための方法であって、前記方法が分析装置(1)で実行され、かつ
    前記心臓の活動の音データを表す心音図データをポータブルセンサデバイス(2)から取得するステップ(40)と、
    前記ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づく心電図データを前記ポータブルセンサデバイス(2)から取得するステップ(42)であって、前記心電図データが時間的に前記心音図データに対応する、ステップ(42)と、
    前記心音図データおよび前記心電図データのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて、前記心音図データを時間セグメントに分割するステップ(44)と、
    前記心音図データの前記時間セグメントに対応する時間セグメントに前記心電図データを分割するステップ(46)と、
    前記心音図データの時間セグメントに対応する前記心電図データの時間セグメント内の前記心電図データに基づいて、前記心音図データの前記時間セグメント内の前記心音図データのゲインを調整するステップ(48)と、
    閾値レベルより品質が高いゲイン調整後の前記心音図データ、および閾値レベルより高い品質の前記心電図データの時間セグメントのみに基づいて、前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップ(50)と、
    を含む、方法。
  2. 前記分割するステップ(44)が、前記心電図データを使用して識別された心周期に基づいて、前記心音図データを時間セグメントに分割することを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 各心周期が複数の時間セグメントから構成される、請求項1または2に記載の方法。
  4. 前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップ(50)が、
    前記心周期の対応する時間セグメントにおける複合データを計算するステップ(50a)
    を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップ(50)が、
    前記心電図データのピークと前記心音図データのピークとの間の時間を判定すること(50b)
    を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップが、
    前記心音図データの複数の周波数成分を導出するステップ(50c)
    を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定するステップ(50)が、
    前記心音図データの特定の周波数成分に閾値レベルより高い信号があるか否かを判定するステップ(50d)と、
    前記特定の周波数成分に前記閾値レベルより高い信号がない場合、前記心臓がさらなる検査を不要とすると考えられると判定するステップ(50f)と、
    前記特定の周波数成分に前記閾値レベルより高い信号がある場合、他の周波数成分の信号レベルを分析するステップ(50e)と、
    を含む、請求項6に記載の方法。
  8. 前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かの情報を含む信号を前記ユーザのデバイスに送信するステップ(52)
    をさらに含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
  9. ユーザ(5)の心臓のデータを分析するための分析装置(1)であって、前記分析装置(1)が、
    プロセッサ(60)と、
    前記プロセッサによって実行されると、
    前記心臓の活動の音データを表す心音図データをポータブルセンサデバイス(2)から取得することと、
    前記ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づく心電図データを前記ポータブルセンサデバイス(2)から取得することであって、前記心電図データが時間的に前記心音図データに対応する、ことと、
    前記心音図データおよび前記心電図データのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて、前記心音図データを時間セグメントに分割することと、
    前記心音図データの前記時間セグメントに対応する時間セグメントに前記心電図データを分割することと、
    前記心音図データの時間セグメントに対応する前記心電図データの時間セグメント内の前記心電図データに基づいて、前記心音図データの前記時間セグメント内の前記心音図データのゲインを調整することと、
    閾値レベルより品質が高いゲイン調整後の前記心音図データ、および閾値レベルより高い品質の前記心電図データの時間セグメントのみに基づいて、前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定することと、
    を前記分析装置(1)に実行させる命令(67)を格納するメモリ(64)と、
    を備える、分析装置(1)。
  10. ユーザ(5)の心臓のデータを分析するためのコンピュータプログラム(67、91)であって、前記コンピュータプログラムが、分析装置(1)によって実行されると、
    前記心臓の活動の音データを表す心音図データをポータブルセンサデバイス(2)から取得することと、
    前記ユーザの身体に配置された電極によって測定された電気信号に基づく心電図データを前記ポータブルセンサデバイス(2)から取得することであって、前記心電図データが時間的に前記心音図データに対応する、ことと、
    前記心音図データおよび前記心電図データのうちの少なくとも一方を使用して識別された心周期に基づいて、前記心音図データを時間セグメントに分割することと、
    前記心音図データの前記時間セグメントに対応する時間セグメントに前記心電図データを分割することと、
    前記心音図データの時間セグメントに対応する前記心電図データの時間セグメント内の前記心電図データに基づいて、前記心音図データの前記時間セグメント内の前記心音図データのゲインを調整することと、
    閾値レベルより品質が高いゲイン調整後の前記心音図データ、および閾値レベルより高い品質の前記心電図データの時間セグメントのみに基づいて、前記心臓がさらなる検査を必要とすると考えられるか否かを判定することと、
    を前記分析装置(1)に実行させるコンピュータプログラムコードを含む、コンピュータプログラム(67、91)。
  11. 請求項10に記載のコンピュータプログラムと、前記コンピュータプログラムが格納されるコンピュータ可読手段とを備えるコンピュータプログラム製品(64、90)。

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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200029835A1 (en) * 2018-07-24 2020-01-30 Tosense, Inc. Physiological sensor resembling a neck-worn collar
CN109646044B (zh) * 2019-02-19 2019-10-18 山东大学 一种心音信号质量评价方法及装置
WO2020185151A1 (en) * 2019-03-13 2020-09-17 Coala-Life Ab Evaluating parameter value based on phonocardiogram data and electrocardiogram data
GB201908010D0 (en) * 2019-06-05 2019-07-17 Univ Oxford Innovation Ltd Improvements in or relating to physiological signal processing
KR102343863B1 (ko) * 2019-10-02 2021-12-28 주식회사 액티브디앤씨 심장음 분석 지원장치
KR102432260B1 (ko) * 2019-12-27 2022-08-16 주식회사 에이티센스 심전도 데이터에 관련된 심음 데이터를 이용하여 심전도 데이터의 비정상 신호 구간을 검출하는 생체신호 측정 장치 및 생체신호 측정 방법
TWI729808B (zh) * 2020-05-14 2021-06-01 廣達電腦股份有限公司 聽診裝置及應用聽診裝置的聽診方法
KR102402329B1 (ko) 2020-09-18 2022-05-26 연세대학교 산학협력단 비침습 방식 심전도 모니터링 장치 및 방법
KR102577049B1 (ko) 2021-07-16 2023-09-11 연세대학교 산학협력단 비침습 방식 심전도 모니터링 장치 및 방법
CN113729760A (zh) * 2021-09-30 2021-12-03 山西恒朝科技有限责任公司 便携式心脏多参数监测仪及系统
WO2023058104A1 (ja) * 2021-10-05 2023-04-13 日本電信電話株式会社 計測品質評価装置および方法ならびにプログラム
CN117694916B (zh) * 2023-12-20 2024-06-25 曜立科技(北京)有限公司 基于人工智能判断主动脉瓣狭窄的心音听诊系统

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9248306B2 (en) * 1999-09-30 2016-02-02 Physio-Control, Inc. Pulse detection apparatus, software, and methods using patient physiological signals
US7096060B2 (en) * 2003-06-27 2006-08-22 Innovise Medical, Inc. Method and system for detection of heart sounds
KR20060002448A (ko) * 2004-07-02 2006-01-09 엘지전자 주식회사 휴대용 단말기를 이용한 심음/심전도 측정 시스템
KR20060088770A (ko) * 2005-02-02 2006-08-07 삼성전자주식회사 생체신호 측정 장치 및 방법
US8290577B2 (en) * 2007-03-23 2012-10-16 Brooks Donald J Methods and apparatus for enhanced fiducial point determination and non-invasive hemodynamic parameter determination
US20080255464A1 (en) * 2007-04-10 2008-10-16 Vincent G Michael System and method for diagnosing and treating long qt syndrome
JP2012513858A (ja) * 2008-12-30 2012-06-21 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 心音信号を処理する方法及びシステム
US9144388B2 (en) * 2009-01-20 2015-09-29 Alfred Salazar Portable system and method for monitoring of a heart and other body functions
KR101492453B1 (ko) * 2009-02-13 2015-02-12 삼성전자주식회사 심장 기능을 모니터링하는 방법 및 장치
KR20100114330A (ko) * 2009-04-15 2010-10-25 이영우 심전도와 심음을 포함한 생체 신호의 동시 측정 및 분석을 위한 휴대형 측정기
US8694081B2 (en) * 2009-10-23 2014-04-08 General Electric Company Fetal monitoring system and method
US9008762B2 (en) * 2009-11-03 2015-04-14 Vivaquant Llc Method and apparatus for identifying cardiac risk
RU2580985C2 (ru) * 2009-12-18 2016-04-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Устройство и способ обработки сигналов фонокардиограммы
US9521956B2 (en) * 2012-06-05 2016-12-20 3M Innovative Properties Company Enhanced auscultatory sensor and analysis for patient diagnosis
US9241673B2 (en) * 2013-09-30 2016-01-26 Cyberonics, Inc. Systems and methods for validating monitoring device placement and locations
CA2947476A1 (en) * 2014-05-15 2015-11-19 The Regents Of The University Of California Multisensor physiological monitoring systems and methods
EP3204881B1 (en) * 2014-11-14 2021-05-26 Zoll Medical Corporation Medical premonitory event estimation
US9572504B2 (en) * 2015-03-16 2017-02-21 Nuvo Group Ltd. Continuous non-invasive monitoring of a pregnant human subject
CA2979953C (en) * 2015-03-16 2019-07-23 Nuvo Group Ltd. Continuous non-invasive monitoring of a pregnant human subject
WO2016200087A1 (ko) * 2015-06-11 2016-12-15 이창근 스마트폰의 이벤트로그와 에너지 하베스팅 기술이 적용된 생체신호감지모듈을 이용한 임산부와 태아의 생체신호 제공시스템과 그 방법
WO2017091502A1 (en) * 2015-11-23 2017-06-01 Zoll Medical Corporation Garments for wearable medical devices
EP3675717B1 (en) * 2017-08-31 2023-12-06 The Regents of the University of California Multisensor cardiac function monitoring and analytics systems

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