JP7051786B2 - 自律型フルスペクトル生体モニタリング - Google Patents

自律型フルスペクトル生体モニタリング Download PDF

Info

Publication number
JP7051786B2
JP7051786B2 JP2019218127A JP2019218127A JP7051786B2 JP 7051786 B2 JP7051786 B2 JP 7051786B2 JP 2019218127 A JP2019218127 A JP 2019218127A JP 2019218127 A JP2019218127 A JP 2019218127A JP 7051786 B2 JP7051786 B2 JP 7051786B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
heart rate
feature vectors
data
rate data
identified
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019218127A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020089729A (ja
Inventor
ション チャンメン
スン ラン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Viavi Solutions Inc
Original Assignee
Viavi Solutions Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Viavi Solutions Inc filed Critical Viavi Solutions Inc
Publication of JP2020089729A publication Critical patent/JP2020089729A/ja
Priority to JP2022055298A priority Critical patent/JP7296503B2/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7051786B2 publication Critical patent/JP7051786B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0295—Measuring blood flow using plethysmography, i.e. measuring the variations in the volume of a body part as modified by the circulation of blood therethrough, e.g. impedance plethysmography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0261—Measuring blood flow using optical means, e.g. infrared light
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/7214—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using signal cancellation, e.g. based on input of two identical physiological sensors spaced apart, or based on two signals derived from the same sensor, for different optical wavelengths
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7228—Signal modulation applied to the input signal sent to patient or subject; demodulation to recover the physiological signal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681—Wristwatch-type devices

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）は、（心臓のポンプ作用による血流量の変化に伴う）末梢循環血液の容積変化の検出に用いることができる光学技術である。ＰＰＧは、（例えば、指先、手首、耳朶等の）皮膚の表面で測定を行う非侵襲的方法である。ＰＰＧ装置は、複数の波長チャネル（例えば、６４個の波長チャネル）に関連する心拍時系列データを提供するマルチスペクトルセンサ装置（例えば、バイナリマルチスペクトル（ＢＭＳ）センサ装置）の形態をとり得る。マルチスペクトルセンサ装置は、それぞれが心拍時系列データを取り込むために複数の波長チャネルのうちの１つを（マルチスペクトルフィルタの各領域を介して）受光する複数のセンサ素子（例えば、光センサ、スペクトルセンサ、及び／又はイメージセンサ）を含む。
いくつかの実施形態によれば、方法は、装置により、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得するステップと、装置により、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップと、装置により、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別するステップと、装置により、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成するステップと、装置により、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めるステップと、装置により、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正するステップとを含む。
いくつかの実施形態によれば、装置は、１つ又は複数のメモリと、１つ又は複数のプロセッサであり、１つ又は複数のメモリに通信結合されて、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得し、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別し、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成し、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め、且つ生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正する１つ又は複数のプロセッサとを含み得る。
いくつかの実施形態によれば、非一時的なコンピュータ可読媒体が命令を含むことができ、命令は、１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のプロセッサに複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得させ、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成させ、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別させ、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成させ、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めさせ、且つ生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正させる１つ又は複数の命令を含む。
図１Ａは、本明細書に記載の例示的な実施形態の図である。図１Ｂは、本明細書に記載の例示的な実施形態の図である。 本明細書に記載のシステム及び／又は方法を実施できる例示的な環境の図である。 図２の１つ又は複数の装置の例示的なコンポーネントの図である。 複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求める例示的なプロセスのフローチャートである。 図５Ａは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。図５Ｂは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。図５Ｃは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。図５Ｄは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。 本明細書に記載のような選択特徴ベクトルの集合の主成分分析に基づいて生成された平均特徴ベクトルの例を示す図である。 図７Ａは、本明細書に記載のような初期心拍周期データにおける心拍データギャップ補正の例示的な効果を示す図である。図７Ｂは、本明細書に記載のような初期心拍周期データにおける心拍データギャップ補正の例示的な効果を示す図である。 本明細書に記載のような最終心拍周期データに基づいて求められた瞬時心拍数の例を示す図である。
以下の例示的な実施形態の詳細な説明では、添付図面を参照する。異なる図面で同一の参照符号は同一又は同様の要素を示し得る。
上述のように、マルチスペクトルセンサ装置は、複数の（例えば、１６、３２、６４等の）波長チャネルに関連する心拍時系列データを測定、取得、採取、又は他の方法で求めることが可能であり得る。このようなデータを本明細書では生心拍データと称する。実際には、生心拍データは非常にノイズが多い場合あがり、頻繁な基線シフトを含み得る。このようなノイズ及び／又は基線シフトにより、生心拍データを収縮期（例えば、心臓の収縮中）及び拡張期（例えば、心臓の弛緩（resting）中）に切り出すことが困難又は不可能であり得る。したがって、生心拍データは不正確で不確実な結果をもたらし得るので、生心拍データをバイタルサインモニタリングの実行等（例えば、瞬時心拍数の測定、血圧の判定等）の生体モニタリング動作の実行に関連して用いることが困難又は不可能であることが多い。
本明細書に記載のいくつかの実施形態は、マルチスペクトルセンサ装置が採取した生心拍データに基づいて心拍周期データを求める心拍周期データ装置を提供し、心拍周期データに基づいて生体モニタリング動作を実行することができる。より詳細には、記載のいくつかの実施形態は、心拍周期データ（例えば、心拍周期の開始時間及び終了時間を識別するデータ）を求めるために生心拍データを処理することが可能な心拍周期データ装置を提供し、それにより心拍周期データを用いて（生体モニタリング動作の実行に関連した生心拍データの使用と比べて）比較的正確且つ／又は比較的確実な結果を提供する生体モニタリング動作を可能にする。
図１Ａ及び図１Ｂは、本明細書に記載の例示的な実施形態１００の図である。
図１Ａに示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の皮膚表面に対して位置決めされ得る。例えば、図１Ａに示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の手首に装着された装置であり得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置は、指先、腕、脚、耳朶等の身体の別の場所の皮膚表面に対して位置決めされ得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置は、例えば可視（ＶＩＳ）スペクトル、近赤外（ＮＩＲ）スペクトル等で動作するＢＭＳセンシング装置を含む。
参照符号１０５で示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、Ｎ（Ｎ＞１）個の波長チャネルに関連する生心拍データを求めること（例えば、測定、収集、採取等）ができる。生心拍データは、Ｎ個の波長チャネルのそれぞれについて、所与の時点の皮膚表面下（マルチスペクトルセンサ装置の場所）の血流量を示す測光反応データを含む。
参照符号１１０で示すように、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置から生心拍データを取得することができる。心拍周期データ装置は、本明細書に記載のような複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求めることが可能な装置である。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置と（例えば、同じパッケージ、同じハウジング、同じチップ等で）一体化され得る。代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置と別個であり得る（例えば、遠隔に位置付けられ得る）。
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、（例えば、マルチスペクトルセンサ装置が生心拍データの取得時に生心拍データを提供するよう構成される場合）リアルタイム又は略リアルタイムで生心拍データを取得し得る。追加として又は代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置が周期的（例えば、１秒毎、５秒毎等）に生心拍データを（自動的に）提供することに基づいて生心拍データを取得し得る。追加として又は代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置からの生心拍データの要求に基づいてマルチスペクトルセンサ装置から生心拍データを取得し得る。
参照符号１１５で示すように、心拍周期データ装置は、生心拍データに基づいて、Ｎ個の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応するＮ個の特徴ベクトルを生成することができる。例えば、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルを生成するためにＮ個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データのアイテムに対して特徴ベクトル変換を行うことができる。
心拍周期の収縮期及び拡張期は、生心拍データを表す信号の上昇傾斜部分及び下降傾斜部分それぞれにより特徴付けられる。したがって、このような特性が生心拍データの変換から生成される特徴ベクトルに取り込まれる場合、信号対雑音比（ＳＮＲ）が（例えば、生心拍データと比べて）改善される。いくつかの実施形態では、移動４分の１周期傾き特徴ベクトル（moving quarter-period slopes feature vectors）がこの目的で生成され得る。いくつかの実施形態では、このような特徴ベクトル変換は、２点間の変動（point-to-point variations）から生じるノイズを軽減しつつ、特徴ベクトルが符号を変える前に複数の時間ステップを取り込むのに十分な範囲を提供する。
いくつかの実施形態では、４分の１周期移動窓傾き特徴ベクトル（quarter-period moving windows slopes feature vector）は、次式を用いて生成され得る。
ＦＶ＝（Ｒｔ－Ｒ０）／Ｒ０
式中、Ｒｔは、現在の時間ステップで生心拍データにより特定される測光反応であり、Ｒ０は、現在の時間ステップよりｗＦＶ時間ステップ前に生心拍データにより特定される測光反応である。ここで、ｗＦＶは、被検者の推定心拍周期期間（cycle period）（例えば、典型的な心拍周期期間、平均心拍周期期間、予め決められた心拍周期期間等の調整可能であり得るもの）の４分の１である。特に、ｗＦＶは被検者の心拍周期の４分の１（１／４）として記載されているが、いくつかの実施形態では、ｗＦＶは心拍周期期間の１／４以外（例えば、心拍周期期間の１／６、心拍周期期間の１／５、心拍周期期間の１／３、心拍周期期間の１／２等）であってもよい。特徴ベクトル生成を示す例を、図５Ａ～図５Ｄに関して以下に記載する。
実際には、全ての波長チャネルがマルチスペクトルセンサ装置の動作中に許容可能なＳＮＲを有するわけではなく、その結果、心拍周期データ装置は、これらの雑音の多い波長チャネルに対応する特徴ベクトルをフィルタリングする必要があり得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの相関係数の２乗に基づいてこうしたフィルタリングを行うことができる。相関係数の２乗が小さいほど（例えば、０に近いほど）、２つの変数の相関が低いことを示し、相関係数の２乗が大きいほど、２つの変数の相関が比較的高いことを示す。したがって、図１Ａに参照符号１２０で示すように、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの各対の相関の２乗を求めることができる。
参照符号１２５で示すように、心拍周期データ装置は、相関係数の２乗に基づいてＭ個（Ｍ≦Ｎ）の選択特徴ベクトルを識別し得る。いくつかの実施形態では、選択特徴ベクトルのそれぞれが、各クリーンな（clean）波長チャネルに対応し得る。一例として、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの１対にそれぞれが関連するＮ×（Ｎ－１）／２個の相関係数の２乗を求め得る。次に、心拍周期データ装置は、求めたＮ×（Ｎ－１）／２個の相関係数の２乗のうち、閾値（例えば、０．８０、０．９０、０．９５等の最小許容値）を満たすＭ×（Ｍ－１）／２個の相関係数の２乗の集合を識別し得る。ここで、心拍周期データ装置は、閾値を満たすＭ×（Ｍ－１）／２個の相関係数の２乗の集合に対応するＭ個の選択特徴ベクトルの集合を識別し得る。このように、心拍周期データ装置は、許容不可能なノイズ量を有する波長チャネルをフィルタリングすることができる。
図１Ｂに参照符号１３０で示すように、Ｍ個の選択特徴ベクトルの識別後に、心拍周期データ装置は、主成分分析（ＰＣＡ）を用いてＭ個の選択特徴ベクトルの平均特徴ベクトルを生成し得る。例えば、単変量時系列データにデータ切り出しを行うよう設計され得るので、Ｍ個の選択特徴ベクトルに対応する多変量時系列データを単変量時系列データに圧縮する必要があり得る。この圧縮は、Ｍ個の選択特徴ベクトルの平均化とみなすことができる。いくつかの実施形態では、平均特徴ベクトルは、ＰＣＡの結果として求められた第１主成分（ＰＣ１）に基づいて生成される。いくつかの実施形態では、ＰＣＡを用いた平均特徴ベクトルの生成により、（例えば、後述のように、平均特徴ベクトルが選択特徴ベクトルの集合のそれぞれ又は選択特徴ベクトルの集合の平均値よりも高いＳＮＲを有するので）心拍の収縮期及び拡張期の識別がより容易になる。このような平均特徴ベクトルを示す例を、図６に関して以下に記載する。
参照符号１３５で示すように、心拍周期データ装置は、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め得る。初期心拍周期データは、初期心拍セットの開始時間及び終了時間を識別する情報を含み得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め得る。例えば、心拍周期データ装置は、平均特徴ベクトルの陽性相（positive phases）（例えば、平均特徴ベクトルが実質的に正の傾きを有し且つゼロ等の閾値を横切る時間窓）及び平均特徴ベクトルの陰性相（negative phases）（例えば、平均特徴ベクトルが実質的に負の傾きを有し且つ閾値を横切る時間窓）を識別し得る。この例では、陽性相（心拍の収縮期を示す）が陰性相（心拍の拡張期を示す）に隣接することが１心拍周期期間を規定し、心拍周期期間の開始時間及び終了時間をそれに従って決定することができる。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、複数の心拍の開始時間及び終了時間を識別する初期心拍周期データを求め得る。
図１Ｂに参照符号１４０でさらに示すように、心拍周期データ装置は、最終（例えば、ギャップなし）心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正し得る。
心拍周期ギャップは、所与の心拍周期期間が合理的に可能であるよりも大幅に短いか又は長いと識別されるに至る、初期心拍周期データの誤差、不正確、不整合等であり得る。例えば、実際には、平均特徴ベクトルは、心拍周期を陽性相又は陰性相のいくつかの断片に過分割し得るスパイク及び／又はノイズを含み得る。これが起こると、初期心拍周期データにおいて識別される心拍周期期間が実際の心拍周期期間よりも大幅に小さくなる。結果として、このようなデータに基づいて実行される生体モニタリング動作は、不正確及び／又は不確実であり得る。例えば、過分割された心拍の場合に瞬時心拍数が有意な正のスパイクを示す（例えば、求められた瞬時心拍数は実際の心拍数よりもはるかに高くなる）。
別の例として、（生心拍データにおける基線の傾斜により生じる）平均特徴ベクトルにおける傾斜した基線により、陰性相又は陽性相が検出されなくなり得る。例えば、正に傾斜した基線により陰性相が検出されなくなり、負に傾斜した基線により陽性相が検出されなくなり得る。これが起こると、初期心拍周期データにおいて識別される心拍周期期間が実際の心拍周期期間よりも大幅に大きくなる。結果として、このようなデータに基づいて実行される生体モニタリング動作は、不正確及び／又は不確実であり得る。例えば、このような未検出相の場合に瞬時心拍数が負のスパイクを示す（例えば、求められた瞬時心拍数は実際の心拍数よりもはるかに低くなる）。いくつかの実施形態では、初期心拍周期データにおけるギャップの補正により、過分割心拍周期及び傾斜基線の効果を除去することができる。
いくつかの実施形態では、初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップの補正の第１ステップとして、心拍周期データ装置は、１つ又は複数のこうした心拍周期ギャップを識別し得る。例えば、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満たす期間を有すると判断し得る。例えば、心拍周期データ装置は、所与の心拍周期が最小心拍周期期間未満の期間を有すると判断し得る。このような場合、心拍周期データ装置は、過分割心拍周期により生じたギャップの存在を識別し得る。別の例として、心拍周期データ装置は、所与の心拍周期が最大心拍周期期間よりも大きな期間を有すると判断し得る。このような場合、心拍周期データ装置は、傾斜基線により生じたギャップの存在を識別し得る。
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、閾値を識別する情報を用いて構成することができ、閾値は（例えば、心拍周期データ装置、被検者等により）調整可能であり得る。例えば、心拍周期データ装置は、被検者に関連する推定心拍周期期間（例えば、典型的な心拍周期期間、平均心拍周期期間、予め決められた心拍周期期間等）及び推定心拍周期期間からの正及び負の最大許容差（例えば、時間量、パーセンテージ等）を識別する情報を記憶し得るか又はこれにアクセスし得る。
いくつかの実施形態では、心拍周期ギャップの識別後に、心拍周期データ装置は、識別された心拍周期ギャップを補正するために初期心拍周期データを変更し得る。例えば、過分割心拍周期の場合、心拍周期データ装置は、調整された心拍周期期間が最小心拍周期期間以上となるまで隣接する心拍周期を結合し得る。別の例として、未検出相の場合、心拍周期データ装置は、心拍周期期間中の平均特徴ベクトルにおける局所的な谷又は山を識別し得ると共に、心拍周期を２つ以上の心拍周期に分割し得る（例えば、２つ以上の心拍周期の調整された心拍周期期間が最大心拍周期期間以下であるようにする）。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにおける複数の心拍周期ギャップを補正し得る。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の心拍周期ギャップの補正から得られるデータは、最終（例えば、ギャップなし）心拍周期データと称することができる。心拍周期ギャップ補正の効果を示す例は、図７Ａ及び図７Ｂに関して後述する。
いくつかの実施形態では、最終心拍周期データは、（例えば、心拍周期データ装置、マルチスペクトルセンサ装置、又は別の装置による）生体モニタリング動作の実行を可能にし得る。生体モニタリング動作として、例えば、バイタルサインモニタリング（例えば、瞬時心拍数測定、血圧判定等）、又は別のタイプの生体判定及び／又はモニタリング（例えば、酸素化測定、増大係数測定、ハイドレーション測定等）が挙げられ得る。
いくつかの実施形態では、参照符号１４５で示すように、心拍周期データ装置は、最終心拍周期データ及び／又は最終心拍周期データに関連する情報を提供し得る。例えば、いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、バイタルサインモニタリング（例えば、瞬時心拍数測定、血圧判定等）を実行するよう構成された装置に最終心拍周期データを提供し得る。別の例として、いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、別のタイプの生体モニタリング（例えば、血液酸素飽和度測定、ハイドレーション等）を実行するよう構成された装置に最終心拍周期データを提供し得る。いくつかの実施形態では、最終心拍周期データは、ＢＭＳ ＰＰＧ特徴行列で用いるために提供することができ、それに基づいて生体モニタリングを実行することができる。
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、最終心拍周期データに基づいて瞬時心拍数を求め得ると共に、瞬時心拍数を識別する情報を（例えば、マルチスペクトルセンサ装置及び／又は心拍周期データ装置の表示画面を介した表示用に）提供し得る。瞬時心拍数を求めることに関する例は、図８に関して後述する。
このように、心拍周期データ装置は、生体モニタリング動作を（例えば、生心拍データに基づく生体モニタリング動作の実行と比べて）高精度及び／又は高信頼度で実行できるようにするために、マルチセンサ装置により採取された生心拍データに基づいて心拍周期データを求めることができる。
上記のように、図１Ａ及び図１Ｂは単なる例として提示したものである。他の例は、図１Ａ及び図１Ｂに関して記載したものとは異なり得る。
図２は、本明細書に記載のシステム及び／又は方法が実施され得る例示的な環境２００の図である。図２に示すように、環境２００は、マルチスペクトルセンサ装置２０５、心拍周期データ装置２１０、及びネットワーク２１５を含み得る。環境２００の装置は、有線接続、無線接続、又は有線及び無線接続の組み合わせを介して相互接続され得る。
マルチスペクトルセンサ装置２０５は、本明細書に記載のように、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを測定、収集、採取、又は他の方法で求めることが可能な装置を含む。例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、６４個の波長チャネルのそれぞれについて生心拍データを（多変量時系列データの形態で）求めることが可能なマルチスペクトルセンサ装置を含み得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、可視スペクトル、近赤外スペクトル、赤外スペクトル等で動作し得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、ウェアラブル装置（例えば、手首、指、腕、脚、頭、耳等に装着することができる装置）であり得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０と一体化され得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じチップ、同じパッケージ、同じハウジング等にあるようにする）。代替として、いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０から分離され得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０等の環境２００中の別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に情報を送信し得る。
心拍周期データ装置２１０は、上述のように、複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求めることが可能な装置を含む。例えば、心拍周期データ装置２１０は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、集積回路、サーバ、サーバ群等、及び／又は別のタイプの通信及び／又はコンピューティング装置を含み得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０５と一体化され得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じチップ、同じパッケージ、同じハウジング等にあるようにする）。代替として、いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０５から分離され得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０５等の環境２００中の別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に情報を送信し得る。
ネットワーク２１５は、１つ又は複数の有線及び／又は無線ネットワークを含む。例えば、ネットワーク２１５は、有線ネットワークを含み得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じパッケージ及び／又は同じチップに含まれる場合）。別の例として、ネットワーク２１５は、セルラーネットワーク（例えば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）ネットワーク、３Ｇネットワーク、４Ｇネットワーク、５Ｇネットワーク、別のタイプの次世代ネットワーク等）、公衆陸上移動体ネットワーク（ＰＬＭＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、電話網（例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ））、プライベートネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光ファイバネットワーク（fiber optic-based network）、クラウドコンピューティングネットワーク等、及び／又はこれら若しくは他のタイプのネットワークの組み合わせを含み得る。
図２に示す装置及びネットワークの数及び配置は、一例として挙げたものである。実際には、図２に示すものに比べて追加の装置及び／又はネットワーク、より少ない装置及び／又はネットワーク、異なる装置及び／又はネットワーク、又は異なる配置の装置及び／又はネットワークがあってもよい。さらに、図２に示す２つ以上の装置を単一の装置内で実施してもよく、又は図２に示す単一の装置を複数の分散した装置として実施してもよい。追加として又は代替として、環境２００の装置セット（例えば、１つ又は複数の装置）が、環境２００の別の装置セットにより実行されると記載されている１つ又は複数の機能を実行してもよい。
図３は、装置３００の例示的なコンポーネントの図である。装置３００は、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び／又は心拍周期データ装置２１０に対応し得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び／又は心拍周期データ装置２１０が、１つ又は複数の装置３００及び／又は装置３００の１つ又は複数のコンポーネントを含み得る。図３に示すように、装置３００は、バス３１０、プロセッサ３２０、メモリ３３０、ストレージコンポーネント３４０、入力コンポーネント３５０、出力コンポーネント３６０、及び通信インタフェース３７０を含み得る。
バス３１０は、装置３００の複数のコンポーネント間の通信を可能にするコンポーネントを含む。プロセッサ３２０は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで実装される。プロセッサ３２０は、セントラルプロセッシングユニット（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、アクセラレーテッドプロセッシングユニット（ＡＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は別のタイプの処理コンポーネントである。いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、機能を実行するようプログラム可能な１つ又は複数のプロセッサを含む。メモリ３３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、及び／又はプロセッサ３２０が使用するための情報及び／又は命令を記憶する別のタイプのダイナミック又はスタティックストレージデバイス（例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ、及び／又は光メモリ）を含む。
ストレージコンポーネント３４０は、装置３００の動作及び使用に関する情報及び／又はソフトウェアを記憶する。例えば、ストレージコンポーネント３４０は、ハードディスク(例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び／又はソリッドステートディスク)、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク、カートリッジ、磁気テープ、及び／又は別のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を、対応するドライブと共に含み得る。
入力コンポーネント３５０は、装置３００がユーザ入力(例えば、タッチスクリーンディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、及び／又はマイクロフォン)等を介して情報を受信することを可能にするコンポーネントを含む。追加として又は代替として、入力コンポーネント３５０は、情報を検知するセンサ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）コンポーネント、加速度計、ジャイロスコープ、及び／又はアクチュエータ）を含み得る。出力コンポーネント３６０は、装置３００からの出力情報を提供するコンポーネント（例えば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は発光ダイオード（ＬＥＤ））を含む。
通信インタフェース３７０は、装置３００が有線接続、無線接続、又は有線及び無線接続の組み合わせ等を介して他の装置と通信することを可能にする送受信機のようなコンポーネント（例えば、送受信機及び／又は別個の受信器及び送信器）を含む。通信インタフェース３７０は、装置３００が別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に情報を提供することを可能にし得る。例えば、通信インタフェース３７０は、イーサネットインタフェース、光インタフェース、同軸インタフェース、赤外線インタフェース、無線周波数（ＲＦ）インタフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、Ｗｉ－Ｆｉインタフェース、セルラーネットワークインタフェース等を含み得る。
装置３００は、本明細書に記載の１つ又は複数のプロセスを実行し得る。装置３００は、プロセッサ３２０がメモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０等の非一時的なコンピュータ可読媒体により記憶されたソフトウェア命令を実行することに基づき、これらのプロセスを実行し得る。本明細書において定義されるコンピュータ可読媒体は、非一時的なメモリデバイスである。メモリデバイスは、単一の物理ストレージデバイス内のメモリ空間又は複数の物理ストレージデバイスに広がるメモリ空間を含む。
ソフトウェア命令は、別のコンピュータ可読媒体又は別の装置から通信インタフェース３７０を介してメモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０に読み込むことができる。実行されると、メモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０に記憶されたソフトウェア命令は、プロセッサ３２０に本明細書に記載の１つ又は複数のプロセスを実行させることができる。追加として又は代替として、ハードワイヤード回路をソフトウェア命令の代わりに又はソフトウェア命令と組み合わせて用いて、本明細書に記載の１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。したがって、本明細書に記載の実施形態は、ハードウェア回路及び／又はソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。
図３に示すコンポーネントの数及び配置は、一例として挙げたものである。実際には、装置３００は、図３に示すものに比べて追加のコンポーネント、より少ないコンポーネント、異なるコンポーネント、又は異なる配置のコンポーネントを含んでいてもよい。追加として又は代替として、装置３００のコンポーネントのセット（例えば、１つ又は複数のコンポーネント）が、装置３００の別のコンポーネントのセットにより実行されると記載されている１つ又は複数の機能を実行してもよい。
図４は、複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求める例示的なプロセス４００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、図４の１つ又は複数のプロセスブロックが心拍周期データ装置（例えば、心拍周期データ装置２１０）により実行され得る。いくつかの実施形態では、図４の１つ又は複数のプロセスブロックが、心拍周期データ装置とは別個の又は心拍周期データ装置を含む、マルチスペクトルセンサ装置（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５）等の別の装置又は装置群により実行され得る。
図４に示すように、プロセス４００は、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得するステップを含み得る（ブロック４１０）。例えば、心拍周期データ装置は（プロセッサ３２０、メモリ３３０、ストレージコンポーネント３４０、入力コンポーネント３５０、通信インタフェース３７０等を用いて）、上述のように、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得し得る
図４に示すように、プロセス４００は、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれに対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップを含み得る（ブロック４２０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し得る。
図４に示すように、プロセス４００は、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別するステップを含み得る（ブロック４３０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別し得る。
図４に示すように、プロセス４００は、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成するステップを含み得る（ブロック４４０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成し得る。
図４に示すように、プロセス４００は、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めるステップを含み得る（ブロック４５０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め得る。
図４に示すように、プロセス４００は、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正するステップを含み得る（ブロック４６０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期でイータを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正し得る。
プロセス４００は、以下に記載され且つ／又は本明細書の他の箇所に記載の１つ又は複数の他のプロセスに関連して記載された任意の単一の実施形態又は実施形態の任意の組み合わせ等の、さらなる実施形態を含み得る。
いくつかの実施形態では、生体モニタリング動作は瞬時心拍数測定である。ここで、いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、最終心拍周期データに基づいて瞬時心拍数を求め、瞬時心拍数を識別する情報を提供することができる。
いくつかの実施形態では、生体モニタリング動作はバイタルサインモニタリングである。ここで、心拍周期データ装置は、バイタルサインモニタリングの実行に関連して最終心拍周期データを提供し得る。
いくつかの実施形態では、複数の特徴ベクトルは複数の移動４分の１周期傾き特徴ベクトルである。
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、複数の特徴ベクトルに関する複数の相関係数の２乗を求め、複数の相関係数の２乗のうち閾値を満たす相関係数の２乗の集合を識別し得る。ここで、選択特徴ベクトルの集合の識別時に、心拍周期データ装置は、相関係数の２乗の集合に基づいて選択特徴ベクトルの集合を識別することができ、相関係数の２乗の集合のそれぞれが選択特徴ベクトルの各対に対応する。
いくつかの実施形態では、平均特徴ベクトルは、主成分分析に関連する第１主成分に基づいて生成される。
いくつかの実施形態では、最終心拍周期データを求めるための心拍周期ギャップの補正時に、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満たす期間を有するとの判断に基づいて心拍周期ギャップを識別し、推定心拍周期期間に基づいて、識別された心拍周期ギャップを補正するために初期心拍周期データを変更することができ、識別された心拍周期ギャップを補正するよう初期心拍周期データを変更した結果が最終心拍周期データである。
図４は、プロセス４００の例示的なブロックを示しているが、いくつかの実施形態では、プロセス４００は、図４に示すものに比べて追加のブロック、より少ないブロック、異なるブロック、又は異なる配置のブロックを含んでいてもよい。追加として又は代替として、プロセス４００のブロックのうち２つ以上を並行して実行してもよい。
図５Ａ～図５Ｄは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。特に、図５Ａ～図５Ｄに示す実施形態の理解には個々の信号の識別は不要であるので、各信号は図示されていない。
図５Ａは、時間ステップ０～時間ステップ約１８０の時間窓内での１４個の波長チャネル毎の生心拍データを（平均カウントの相対カウント変化の形態で）示す例である。特に、図５Ａに示す生心拍データは比較的平坦な基線を有する。いくつかの実施形態では、上述のように、波長チャネルのそれぞれについて特徴ベクトルを生成することができる。図５Ｂは、１４個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データを各移動４分の１周期傾き特徴ベクトルに変換した結果を示す例である。図５Ｂに示すように、特徴ベクトルの陽性相及び陰性相が（例えば、生心拍データと比べて）容易に識別可能である。したがって、上述のように、特徴ベクトル変換は、心拍周期データが心拍周期データ装置２１０により求められることを可能にし得る。
図５Ｃは、時間ステップ約１８０～時間ステップ約３２０の時間窓内での１４個の波長チャネル毎の生心拍データを（平均カウントの相対カウント変化の形態で）示す例である。特に、図５Ｃに示す生心拍データは大きく正に傾斜した基線を有する。いくつかの実施形態では、上述のように、波長チャネルのそれぞれについて特徴ベクトルを生成することができる。図５Ｄは、１４個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データを各移動４分の１周期傾き特徴ベクトルに変換した結果を示す例である。図５Ｄに示すように、特徴ベクトルの陽性相及び陰性相が（例えば、生心拍データと比べて）容易に識別可能である。したがって、上述のように、特徴ベクトル変換は、心拍周期データが心拍周期データ装置２１０により求められることを可能にし得る。いくつかの実施形態では、上述のように、心拍周期データ装置２１０が、上述のような方法で（例えば、平均特徴ベクトルの生成後に）正に傾斜した基線から得られるギャップを補正し得る。
上述のように、図５Ａ～図５Ｄは単に例として提示したものである。他の例は、図５Ａ～図５Ｄに関して記載したものとは異なっていてもよい。
図６は、本明細書に記載のような選択特徴ベクトルの集合の主成分分析に基づいて生成された平均特徴ベクトルの例を示す図である。図６に示すように、この例では、５０６ナノメートル（ｎｍ）波長チャネルに対応する特徴ベクトル、５２０ｎｍ波長チャネルに対応する特徴ベクトル、及び選択特徴ベクトルの集合（例えば、５０６ｎｍ及び５２０ｎｍチャネルに対応する特徴ベクトルを含む選択特徴ベクトルの集合）の平均に対応する特徴ベクトルが、所与の時間窓内で約－０．０２～約０．０２の範囲の値を有する。さらに図示するように、選択特徴ベクトルの集合のＰＣＡを用いて生成された平均特徴ベクトル（ＰＣ１）は、所与の時間窓内で約－０．０６～０．０８の範囲の値を有する。
図６で示すように、ＰＣＡを用いて平均特徴ベクトル（例えば、ＰＣ１）を生成することで、（選択特徴ベクトルの集合のそれぞれ又は選択特徴ベクトルの集合の平均に比べて）ＳＮＲが著しく高い信号が得られ、したがって陽性相及び陰性相を上述のような方法で心拍周期データを求めることに関連してより容易に識別することができる。
上記のように、図６は単に例として提示したものである。他の例は、図６に関して記載したものとは異なっていてもよい。
図７Ａ及び図７Ｂは、本明細書に記載のような初期心拍周期データにおける心拍データギャップ補正の例示的な効果を示す図である。図７Ａは、所与の時間窓内でのギャップ補正前後の異なる心拍周期の発生数の例を示し、図７Ｂは、所与の時間窓内でのギャップ補正前後の求められた瞬時心拍数の例を示す。
図７Ａに示すように、ギャップ補正前は、複数の過分割心拍周期期間（例えば、約２０時間ステップ未満の期間を有する心拍周期期間）及び未検出心拍周期期間が存在する。さらに図示するように、ギャップ補正後はこれらのギャップが除去される（例えば、全ての心拍周期が約２０～約３２時間ステップの期間を有するようになる）。
同様に、図７Ｂに示すように、ギャップ補正前は、瞬時心拍数が過分割心拍周期期間に起因する多数の正のスパイク（例えば、約１５０拍／分を超える）及び未検出心拍周期期間に起因する負のスパイクを含む。さらに図示するように、ギャップ補正後に、これらのスパイクは除去される（例えば、瞬時心拍数が急激な著しい増減を含まないようになる）。
上記のように、図７Ａ及び図７Ｂは単に例として提示したものである。他の例は、図７Ａ及び図７Ｂに関して記載したものとは異なっていてもよい。
図８は、本明細書に記載のような最終心拍周期データに基づいて求められた瞬時心拍数の例を示す図である。図８に示すように、本明細書に記載のように最終心拍周期データに基づいて求められた瞬時心拍数は、従来のチェストストラップ心拍数モニタ（比較的正確であることが知られている）で求められた瞬時心拍数に（例えば、数拍／分内で）概ね一致し得る。特に、（例えば、移動窓平均を用いて）求められた瞬時心拍数の平滑化からさらなる改善を得ることができ、したがって図８に示すよりもよい一致を達成することができる。いずれの場合も、図８に示すように、本明細書に記載の方法で求められた最終心拍周期データにより、生体モニタリング動作を許容可能な精度及び／信頼度で実行することができる。
上記のように、図８は単に例として提示したものである。他の例は、図８に関して記載したものとは異なっていてもよい。
本明細書に記載のいくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０がマルチスペクトルセンサ装置２０５により採取された生心拍データに基づいて心拍周期データを求め、それに基づいて生体モニタリング動作を実行することができる。より詳細には、本明細書に記載のいくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０が、心拍周期データを求めるために生心拍データを処理することができ、それにより心拍周期データを用いる生体モニタリング動作が（例えば、生体モニタリング動作の実行に関連した生心拍データの使用に比べて）より正確且つ／又はより正確な結果を提供することができる。
上記開示により図解及び説明を行ったが、これは、網羅的であることも実施形態を開示された形態そのものに限定することも意図されない。変更及び変形は、上記開示に照らして可能であるか、又は実施形態の実施から得ることができる。
本明細書において、「コンポーネント」という用語は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせと広義に解釈されることを意図したものである。
いくつかの実施形態は、閾値に関連して本明細書に記載されている。本明細書において、閾値を満たすことは、文脈に応じて、値が閾値を超えること、閾値より大きいこと、閾値より高いこと、閾値以上であること、閾値未満であること、閾値より少ないこと、閾値より低いこと、閾値以下であること、閾値と等しいこと等を指し得る。
本明細書に記載のシステム及び／又は方法が、異なる形態のハードウェア、ファームウェア、及び／又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで実施され得ることが明らかであろう。これらのシステム及び／又は方法の実施に用いられる実際の特殊制御ハードウェア又はソフトウェアコードは、実施形態を制限するものではない。したがって、システム及び／又は方法の動作及び挙動は、本明細書の記載では特定のソフトウェアコードに関係なく、ソフトウェアハードウェアが本明細書の記載に基づくシステム及び／又は方法を実施するよう設計され得ることが理解される。
特定の特徴の組み合わせが特許請求の範囲に記載され且つ／又は本明細書に開示されているが、これらの組み合わせが可能な実施形態の開示を限定することは意図されない。実際には、これらの特徴の多くを、具体的に特許請求の範囲に記載且つ／又は本明細書に開示されていない方法で組み合わせることができる。添付の各従属請求項は、１つの請求項のみに直接従属している場合があるが、種々の実施形態の開示には、各従属請求項をその請求項セットの他の全ての請求項と組み合わせたものが含まれる。
本明細書で使用される要素、行為、又は指示はいずれも、そのように明記されない限りは重要であるとも必須であるとも解釈されないものとする。また、本明細書において、不定冠詞「ａ」及び「ａｎ」は１つ又は複数の事項を含むことが意図され、「１つ又は複数の」と交換可能に用いることができる。さらに、本明細書において、「セット」という用語は、１つ又は複数の事項（例えば、関連事項、非関連事項、関連事項及び非関連事項の組み合わせ等）を含むことが意図され、「１つ又は複数の」と交換可能に用いることができる。１つの事項のみを意図する場合、「１つのみ」という語句又は同様の文言が用いられる。また、本明細書において、「有する」（"has," "have," "having"）という用語又はそれに類する用語はオープンエンドな用語であることが意図される。さらに、「基づく」という語句は、別段に明記されない限り「少なくとも一部基づく」を意味することが意図される。

Claims (20)

  1. 装置により、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得するステップと、
    前記装置により、特徴ベクトル変換に基づいて、前記複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップと、
    前記装置により、前記複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、前記複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別するステップと、
    前記装置により、主成分分析を用いて、前記選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成するステップと、
    前記装置により、前記平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めるステップと、
    前記装置により、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために前記初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正するステップと
    を含む方法。
  2. 請求項１に記載の方法において、前記生体モニタリング動作はバイタルサインモニタリングであり、該方法は、
    前記バイタルサインモニタリングの実行に関連して前記最終心拍周期データを提供するステップ
    をさらに含む方法。
  3. 請求項２に記載の方法において、前記バイタルサインモニタリングは、瞬時心拍数測定又は血圧判定を含む方法。
  4. 請求項１に記載の方法において、前記複数の特徴ベクトルは複数の移動４分の１周期傾き特徴ベクトルである方法。
  5. 請求項１に記載の方法において、
    前記複数の特徴ベクトルに関する前記複数の相関係数の２乗を求めるステップと、
    前記複数の相関係数の２乗のうち閾値を満たす前記相関係数の２乗の集合を識別するステップと
    をさらに含み、前記選択特徴ベクトルの集合を識別するステップは、
    前記相関係数の２乗の集合に基づいて前記選択特徴ベクトルの集合を識別するステップ
    を含み、前記相関係数の２乗の集合のそれぞれが前記選択特徴ベクトルの各対に対応する方法。
  6. 請求項１に記載の方法において、前記平均特徴ベクトルは、前記主成分分析に関連する第１主成分に基づいて生成される方法。
  7. 請求項１に記載の方法において、前記最終心拍周期データを求めるために前記心拍周期ギャップを補正するステップは、
    前記初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満たす期間を有するとの判断に基づいて心拍周期ギャップを識別するステップと、
    推定心拍周期期間に基づいて、前記識別された心拍周期ギャップを補正するために前記初期心拍周期データを変更するステップと
    を含み、前記識別された心拍周期ギャップを補正するよう前記初期心拍周期データを変更した結果が前記最終心拍周期データである方法。
  8. １つ又は複数のメモリと、
    １つ又は複数のプロセッサであり、前記１つ又は複数のメモリに通信結合されて、
    複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得し、
    特徴ベクトル変換に基づいて、前記複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し、
    前記複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、前記複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別し、
    主成分分析を用いて、前記選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成し、
    前記平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め、且つ
    生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために前記初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正する
    １つ又は複数のプロセッサと
    を備えた装置。
  9. 請求項８に記載の装置において、前記生体モニタリング動作はバイタルサインモニタリングであり、前記１つ又は複数のプロセッサはさらに、
    前記バイタルサインモニタリングの実行に関連して前記最終心拍周期データを提供する装置。
  10. 請求項９に記載の装置において、前記バイタルサインモニタリングは、瞬時心拍数測定又は血圧判定を含む装置。
  11. 請求項８に記載の装置において、前記複数の特徴ベクトルは複数の移動４分の１周期傾き特徴ベクトルである装置。
  12. 請求項８に記載の装置において、前記１つ又は複数のプロセッサはさらに、
    前記複数の特徴ベクトルに関する前記複数の相関係数の２乗を求め、
    前記複数の相関係数の２乗のうち閾値を満たす前記相関係数の２乗の集合を識別し、
    前記１つ又は複数のプロセッサは、前記選択特徴ベクトルの集合の識別時に、
    前記相関係数の２乗の集合に基づいて前記選択特徴ベクトルの集合を識別し、
    前記相関係数の２乗の集合のそれぞれが前記選択特徴ベクトルの各対に対応する装置。
  13. 請求項８に記載の装置において、前記平均特徴ベクトルは、前記主成分分析に関連する第１主成分に基づいて生成される装置。
  14. 請求項８に記載の装置において、前記１つ又は複数のプロセッサは、前記最終心拍周期データを求めるための前記心拍周期ギャップの補正時に、
    前記初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満たす期間を有するとの判断に基づいて心拍周期ギャップを識別し、且つ
    推定心拍周期期間に基づいて、前記識別された心拍周期ギャップを補正するために前記初期心拍周期データを変更し、
    前記識別された心拍周期ギャップを補正するよう前記初期心拍周期データを変更した結果が前記最終心拍周期データである装置。
  15. 命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
    １つ又は複数の命令であり、１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、該１つ又は複数のプロセッサに
    複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得させ、
    特徴ベクトル変換に基づいて、前記複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成させ、
    前記複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、前記複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別させ、
    主成分分析を用いて、前記選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成させ、
    前記平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めさせ、且つ
    生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために前記初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正させる
    １つ又は複数の命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
  16. 請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体において、前記生体モニタリング動作はバイタルサインモニタリングであり、前記１つ又は複数の命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、該１つ又は複数のプロセッサにさらに
    前記バイタルサインモニタリングの実行に関連して前記最終心拍周期データを提供させる非一時的なコンピュータ可読媒体。
  17. 請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体において、前記バイタルサインモニタリングは瞬時心拍数測定又は血圧判定を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
  18. 請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体において、前記複数の特徴ベクトルは複数の移動４分の１周期傾き特徴ベクトルである非一時的なコンピュータ可読媒体。
  19. 請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体において、前記１つ又は複数の命令は、前記１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、該１つ又は複数のプロセッサにさらに
    前記複数の特徴ベクトルに関する前記複数の相関係数の２乗を求めさせ、
    前記複数の相関係数の２乗のうち閾値を満たす前記相関係数の２乗の集合を識別させ、
    前記１つ又は複数のプロセッサに前記選択特徴ベクトルの集合を識別させる前記１つ又は複数の命令は、前記１つ又は複数のプロセッサに
    前記相関係数の２乗の集合に基づいて前記選択特徴ベクトルの集合を識別させ、
    前記相関係数の２乗の集合のそれぞれが前記選択特徴ベクトルの各対に対応する非一時的なコンピュータ可読媒体。
  20. 請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体において、
    前記最終心拍周期データを求めるために前記１つ又は複数のプロセッサに前記心拍周期ギャップを補正させる前記１つ又は複数の命令は、１つ又は複数のプロセッサに
    前記初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満たす期間を有するとの判断に基づいて心拍周期ギャップを識別させ、且つ
    推定心拍周期期間に基づいて、前記識別された心拍周期ギャップを補正するために前記初期心拍周期データを変更させ、
    前記識別された心拍周期ギャップを補正するよう前記初期心拍周期データを変更した結果が前記最終心拍周期データである非一時的なコンピュータ可読媒体。
JP2019218127A 2018-12-05 2019-12-02 自律型フルスペクトル生体モニタリング Active JP7051786B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022055298A JP7296503B2 (ja) 2018-12-05 2022-03-30 自律型フルスペクトル生体モニタリング

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/210,740 US11000198B2 (en) 2018-12-05 2018-12-05 Autonomous full spectrum biometric monitoring
US16/210,740 2018-12-05

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022055298A Division JP7296503B2 (ja) 2018-12-05 2022-03-30 自律型フルスペクトル生体モニタリング

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020089729A JP2020089729A (ja) 2020-06-11
JP7051786B2 true JP7051786B2 (ja) 2022-04-11

Family

ID=68808075

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019218127A Active JP7051786B2 (ja) 2018-12-05 2019-12-02 自律型フルスペクトル生体モニタリング
JP2022055298A Active JP7296503B2 (ja) 2018-12-05 2022-03-30 自律型フルスペクトル生体モニタリング

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022055298A Active JP7296503B2 (ja) 2018-12-05 2022-03-30 自律型フルスペクトル生体モニタリング

Country Status (6)

Country Link
US (2) US11000198B2 (ja)
EP (1) EP3662824B1 (ja)
JP (2) JP7051786B2 (ja)
KR (2) KR102380794B1 (ja)
CN (2) CN117731256A (ja)
TW (1) TWI801695B (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11000198B2 (en) 2018-12-05 2021-05-11 Viavi Solutions Inc. Autonomous full spectrum biometric monitoring

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110246123A1 (en) 2010-03-30 2011-10-06 Welch Allyn, Inc. Personal status monitoring
US20150305684A1 (en) 2012-12-14 2015-10-29 Koninklijke Philips N.V. System and method to detect significant arrhythmic events through a photoplethysmogram (ppg) and accelerometer
US20170245767A1 (en) 2016-02-25 2017-08-31 Echo Labs, Inc. Systems and methods for modified pulse transit time measurement
US20180085040A1 (en) 2016-09-27 2018-03-29 Spry Health, Inc. Systems and methods for biological metrics measurement
US20180333102A1 (en) 2015-12-01 2018-11-22 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for determining vital sign information of a subject

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6708058B2 (en) * 2001-04-30 2004-03-16 Cardiac Pacemakers, Inc. Normal cardiac rhythm template generation system and method
EP1815386A1 (en) * 2004-11-08 2007-08-08 Idesia Ltd. Method and apparatus for electro-biometric indentity recognition
GB0606776D0 (en) * 2006-04-03 2006-05-10 Novartis Pharma Ag Predictive biomarkers for chronic allograft nephropathy
JP2013500757A (ja) * 2009-07-31 2013-01-10 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 心弾道図信号解析の方法および装置
EP3048965A4 (en) * 2013-09-27 2017-05-31 Mayo Foundation for Medical Education and Research Analyte assessment and arrhythmia risk prediction using physiological electrical data
US10154818B2 (en) * 2014-12-24 2018-12-18 Samsung Electronics Co., Ltd. Biometric authentication method and apparatus
CN108366749A (zh) * 2015-10-12 2018-08-03 西北大学 动态血压与生命体征监测装置、系统和方法
WO2019205067A1 (en) * 2018-04-27 2019-10-31 Vita-Course Technologies Co., Ltd. Systems and methods for determining an arrhythmia type
US20200129130A1 (en) * 2018-10-26 2020-04-30 Firstbeat Technologies Oy Minimum heart rate value approximation
US11000198B2 (en) * 2018-12-05 2021-05-11 Viavi Solutions Inc. Autonomous full spectrum biometric monitoring

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110246123A1 (en) 2010-03-30 2011-10-06 Welch Allyn, Inc. Personal status monitoring
US20150305684A1 (en) 2012-12-14 2015-10-29 Koninklijke Philips N.V. System and method to detect significant arrhythmic events through a photoplethysmogram (ppg) and accelerometer
US20180333102A1 (en) 2015-12-01 2018-11-22 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for determining vital sign information of a subject
US20170245767A1 (en) 2016-02-25 2017-08-31 Echo Labs, Inc. Systems and methods for modified pulse transit time measurement
US20180085040A1 (en) 2016-09-27 2018-03-29 Spry Health, Inc. Systems and methods for biological metrics measurement

Also Published As

Publication number Publication date
TW202025963A (zh) 2020-07-16
KR20200068602A (ko) 2020-06-15
JP7296503B2 (ja) 2023-06-22
US11547310B2 (en) 2023-01-10
TW202329872A (zh) 2023-08-01
CN111265205B (zh) 2024-02-20
KR20220047932A (ko) 2022-04-19
US20210219857A1 (en) 2021-07-22
US11000198B2 (en) 2021-05-11
JP2020089729A (ja) 2020-06-11
US20200178819A1 (en) 2020-06-11
KR102380794B1 (ko) 2022-03-30
JP2022106705A (ja) 2022-07-20
CN111265205A (zh) 2020-06-12
CN117731256A (zh) 2024-03-22
EP3662824B1 (en) 2023-07-19
TWI801695B (zh) 2023-05-11
EP3662824A1 (en) 2020-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109414203B (zh) 基于光学测量的在线心率估计
US20200170577A1 (en) System and Methods for Adaptive Noise Quantification in Dynamic Biosignal Analysis
JP6310401B2 (ja) 生理的リズムを表す信号を処理する方法、システム及びコンピュータプログラム
US11918328B2 (en) Baseline correction and extraction of heartbeat profiles
JP7051786B2 (ja) 自律型フルスペクトル生体モニタリング
Pal et al. Improved heart rate detection using smart phone
WO2019146025A1 (ja) 脈波算出装置、脈波算出方法及び脈波算出プログラム
TWI655930B (zh) Measuring device, measuring method and recording medium
JP6488722B2 (ja) 脈波検出装置、脈波検出方法及び脈波検出プログラム
TWI844328B (zh) 用於生物測定監測之方法和設備以及相關的非暫時性電腦可讀取媒體
JP6167849B2 (ja) 脈波検出装置、脈波検出方法及び脈波検出プログラム
WO2021022293A1 (en) Hydration assessment using a binary multispectral sensor
EP3903673B1 (en) Blood pressure estimation with photoplethysmography measurement
JP7269709B2 (ja) 静脈圧測定装置
JP2022048301A (ja) システム、方法およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211210

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20211210

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220308

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220330

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7051786

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150