JP7075611B1 - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents
情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7075611B1 JP7075611B1 JP2021176730A JP2021176730A JP7075611B1 JP 7075611 B1 JP7075611 B1 JP 7075611B1 JP 2021176730 A JP2021176730 A JP 2021176730A JP 2021176730 A JP2021176730 A JP 2021176730A JP 7075611 B1 JP7075611 B1 JP 7075611B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information processing
- index
- electrocardiographic waveform
- information
- heart failure
- 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
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 108
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 11
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 claims abstract description 59
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 20
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 10
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 5
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 claims description 3
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 25
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 25
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 108020001621 Natriuretic Peptide Proteins 0.000 description 1
- 102000004571 Natriuretic peptide Human genes 0.000 description 1
- 230000036982 action potential Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000010009 beating Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 210000004413 cardiac myocyte Anatomy 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000000692 natriuretic peptide Substances 0.000 description 1
- 230000037081 physical activity Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N pyraflufen-ethyl Chemical compound C1=C(Cl)C(OCC(=O)OCC)=CC(C=2C(=C(OC(F)F)N(C)N=2)Cl)=C1F APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000036391 respiratory frequency Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000036325 urinary excretion Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- 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
- A61B5/02405—Determining heart rate variability
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/361—Detecting fibrillation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4842—Monitoring progression or stage of a disease
-
- 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
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- 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
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
第1節では、本実施形態のハードウェア構成について説明する。
図1は、情報処理システム100を表す構成図である。情報処理システム100は、情報処理装置200と、ユーザ端末300と、心電計400とを備え、これらがネットワークを通じて接続されている。これらの構成要素についてさらに説明する。ここで、情報処理システム100に例示されるシステムとは、1つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。
図2は、情報処理装置200のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置200は、制御部210と、記憶部220と、通信部250とを有し、これらの構成要素が情報処理装置200の内部において通信バス260を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。
図3は、ユーザ端末300のハードウェア構成を示すブロック図である。ユーザ端末300は、制御部310と、記憶部320と、表示情報生成部330と、入力受付部340と、通信部350とを有し、これらの構成要素がユーザ端末300の内部において通信バス360を介して電気的に接続されている。制御部310、記憶部320及び通信部350の説明は、情報処理装置200における制御部210、記憶部220及び通信部250と略同様のため省略する。なお、ユーザ端末300は、例えば、デスクトップパソコン、ノートパソコン、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。
心電計400は、心臓の拍動に伴う心筋細胞の活動電位の時間的変動に係るデータを心電波形として取得するように構成される。心電計400は、例えば、12誘導心電計、心電計機能付きのウェアラブル端末等であってもよく、用途によって、ベクトル心電計、長時間記録心電計、体表面電位計、自動心電計等が適宜選択されればよい。
第2節では、本実施形態の機能構成について説明する。前述の通り、記憶部220に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部210によって具体的に実現されることで、制御部210に含まれる各機能部として実現されうる。
第3節では、情報処理装置200の情報処理方法について説明する。この情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法である。情報処理方法は、読出工程と、算出工程と、出力工程とを備える。読出工程では、任意の被検体である第1被検体の第1心電波形を読み出す。算出工程では、第1心電波形と、参照情報とに基づいて、心不全重症度の期待値に応じたインデックスを算出する。参照情報は、第1被検体とは異なる第2被検体の第2心電波形と、当該インデックスとの関係を示す情報である。出力工程では、当該インデックスを出力する。
第4節では、本実施形態で出力されるインデックスの有用性について説明する。
図7は、ある心不全患者のNYHA分類とインデックスとの長期トレンドを示す図である。
図8は、BNP値とこれに対応するインデックス値の分布を示す図である。図9は、BNP値とこれに対応するインデックス値を回帰分析したグラフである。図8及び図9では、BNP値とこれに対応するインデックス値との間で正の相関関係があることが読み取れた。
前記情報処理装置において、前記参照情報は、前記第2心電波形と、前記インデックスとの関係を教師データとして、予め学習させた学習済みモデルである、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記算出部は、前記第1心電波形と、前記第1被検体の臨床データと、前記参照情報とに基づいて、前記インデックスを算出し、前記参照情報は、前記第2心電波形と、前記第2被検体の臨床データと、前記インデックスとの関係を示す情報である、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記参照情報は、前記第2心電波形と、前記第2被検体の臨床データと、前記インデックスとの関係を教師データとして、予め学習させた学習済みモデルである、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記臨床データは、年齢、性別、BMI、PWTT、血圧、心拍数、SDNN、CVRR、心房細動及びHRVのうち少なくとも1つを含むデータである、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前処理部を備え、前記前処理部は、前記第1心電波形を前処理し、前記前処理は、トレンド除去、運動アーチファクト除去、ノイズ除去、心拍ごとの波形データ切り出し、及び正規化のうち少なくとも1つの処理である、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記第1心電波形は、1~50拍から構成される、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記第1心電波形は、5~300秒間における波形から構成される、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記第1心電波形は、12誘導のうちいずれか1つの誘導に対応する電極から取得されたものである、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記1つの誘導は、第I誘導である、情報処理装置。
前記情報処理装置において、受付部と、生成部とを備え、前記受付部は、前記第1心電波形を受け付け、前記生成部は、ユーザ端末で視認可能な前記インデックスに係る視覚情報を生成する、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記算出部は、前記インデックスからBNP値の傾向を算出する、情報処理装置。
プログラムであって、前記情報処理装置の各部としてコンピュータを機能させる、プログラム。
コンピュータが実行する情報処理方法であって、読出工程と、算出工程と、出力工程とを備え、前記読出工程では、第1被検体の第1心電波形を読み出し、前記算出工程では、前記第1心電波形と、参照情報とに基づいて、心不全重症度の期待値に応じたインデックスを算出し、前記参照情報は、前記第1被検体とは異なる第2被検体の第2心電波形と、前記インデックスとの関係を示す情報であり、前記出力工程では、前記インデックスを出力する、情報処理方法。
もちろん、この限りではない。
200 :情報処理装置
210 :制御部
211 :読出部
212 :算出部
213 :出力部
214 :前処理部
215 :受付部
216 :生成部
220 :記憶部
250 :通信部
260 :通信バス
300 :ユーザ端末
310 :制御部
320 :記憶部
330 :表示情報生成部
340 :入力受付部
350 :通信部
360 :通信バス
400 :心電計
Claims (14)
- 情報処理装置であって、
読出部と、算出部と、出力部とを備え、
前記読出部は、第1被検体の第1心電波形を読み出し、
前記算出部は、前記第1心電波形と、参照情報とに基づいて、心不全重症度の各確率を算出し、
前記算出部は、前記心不全重症度の各確率と、第1の数式とに基づいて、心不全重症度の期待値を算出し、
前記算出部は、前記心不全重症度の期待値と、前記第1の数式とは異なる第2の数式とに基づいて、心不全重症度の期待値に応じたインデックスを算出し、
前記参照情報は、前記第1被検体とは異なる第2被検体の第2心電波形と、前記インデックスとの関係を示す情報であり、
前記出力部は、前記インデックスを出力する、
情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記参照情報は、前記第2心電波形と、前記インデックスとの関係を教師データとして、予め学習させた学習済みモデルである、
情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記算出部は、前記第1心電波形と、前記第1被検体の臨床データと、前記参照情報とに基づいて、前記インデックスを算出し、
前記参照情報は、前記第2心電波形と、前記第2被検体の臨床データと、前記インデックスとの関係を示す情報である、
情報処理装置。 - 請求項3に記載の情報処理装置において、
前記参照情報は、前記第2心電波形と、前記第2被検体の臨床データと、前記インデックスとの関係を教師データとして、予め学習させた学習済みモデルである、
情報処理装置。 - 請求項3又は請求項4に記載の情報処理装置において、
前記臨床データは、年齢、性別、BMI、PWTT、血圧、心拍数、SDNN、CVRR、心房細動及びHRVのうち少なくとも1つを含むデータである、
情報処理装置。 - 請求項1~請求項5のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
前処理部を備え、
前記前処理部は、前記第1心電波形を前処理し、
前記前処理は、トレンド除去、運動アーチファクト除去、ノイズ除去、心拍ごとの波形データ切り出し、及び正規化のうち少なくとも1つの処理である、
情報処理装置。 - 請求項1~請求項6のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
前記第1心電波形は、1~50拍から構成される、
情報処理装置。 - 請求項1~請求項6のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
前記第1心電波形は、5~300秒間における波形から構成される、
情報処理装置。 - 請求項1~請求項8のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
前記第1心電波形は、12誘導のうちいずれか1つの誘導に対応する電極から取得されたものである、
情報処理装置。 - 請求項9に記載の情報処理装置において、
前記1つの誘導は、第I誘導である、
情報処理装置。 - 請求項1~請求項10のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
受付部と、生成部とを備え、
前記受付部は、前記第1心電波形を受け付け、
前記生成部は、ユーザ端末で視認可能な前記インデックスに係る視覚情報を生成する、
情報処理装置。 - 請求項1~請求項11のいずれか1項に記載の情報処理装置において、
前記算出部は、前記インデックスからBNP値の傾向を算出する、
情報処理装置。 - プログラムであって、
請求項1~請求項12のいずれか1項に記載の情報処理装置の各部としてコンピュータを機能させる、
プログラム。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
読出工程と、算出工程と、出力工程とを備え、
前記読出工程では、第1被検体の第1心電波形を読み出し、
前記算出工程では、前記第1心電波形と、参照情報とに基づいて、心不全重症度の各確率を算出し、
前記算出工程では、前記心不全重症度の各確率と、第1の数式とに基づいて、心不全重症度の期待値を算出し、
前記算出工程では、前記心不全重症度の期待値と、前記第1の数式とは異なる第2の数式とに基づいて、心不全重症度の期待値に応じたインデックスを算出し、
前記参照情報は、前記第1被検体とは異なる第2被検体の第2心電波形と、前記インデックスとの関係を示す情報であり、
前記出力工程では、前記インデックスを出力する、
情報処理方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021176730A JP7075611B1 (ja) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
JP2022073017A JP2023066352A (ja) | 2021-10-28 | 2022-04-27 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
US18/275,168 US20240047074A1 (en) | 2021-10-28 | 2022-10-11 | Information processing device, recording medium, and method for processing information |
PCT/JP2022/037794 WO2023074341A1 (ja) | 2021-10-28 | 2022-10-11 | 情報処理装置、記録媒体及び情報処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021176730A JP7075611B1 (ja) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022073017A Division JP2023066352A (ja) | 2021-10-28 | 2022-04-27 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7075611B1 true JP7075611B1 (ja) | 2022-05-26 |
JP2023066174A JP2023066174A (ja) | 2023-05-15 |
Family
ID=81749607
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021176730A Active JP7075611B1 (ja) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
JP2022073017A Pending JP2023066352A (ja) | 2021-10-28 | 2022-04-27 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022073017A Pending JP2023066352A (ja) | 2021-10-28 | 2022-04-27 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240047074A1 (ja) |
JP (2) | JP7075611B1 (ja) |
WO (1) | WO2023074341A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12048453B2 (en) | 2014-06-27 | 2024-07-30 | Covidien Lp | Cleaning device for catheter and catheter including the same |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7522405B1 (ja) | 2024-03-01 | 2024-07-25 | 国立大学法人 東京大学 | プログラム、情報処理方法及び情報処理システム |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006507510A (ja) | 2002-11-21 | 2006-03-02 | インバーネス・メデイカル・スウイツツアーランド・ゲゼルシヤフト・ミツト・ベシユレンクテル・ハフツング | 組織低酸素症の体液マーカー |
JP2007521921A (ja) | 2004-02-10 | 2007-08-09 | シネコー・エルエルシー | 治療薬用脈管内送達システム |
JP2008528958A (ja) | 2005-01-24 | 2008-07-31 | エフ.ホフマン−ラ ロシュ アーゲー | 抗炎症剤の投与に関連する心血管リスクを評価するための心臓ホルモンの使用 |
JP6893002B1 (ja) | 2020-08-31 | 2021-06-23 | 国立大学法人 東京大学 | 情報処理システム及びプログラム |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9968266B2 (en) * | 2006-12-27 | 2018-05-15 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Risk stratification based heart failure detection algorithm |
US20110319954A1 (en) * | 2010-06-28 | 2011-12-29 | Pacesetter, Inc. | Metrics and techniques for optimization of cardiac therapies |
US10893824B2 (en) * | 2010-12-20 | 2021-01-19 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Heart failure detection with a sequential classifier |
US20150169840A1 (en) * | 2011-08-05 | 2015-06-18 | Alere San Diego, Inc. | Methods and compositions for monitoring heart failure |
US10602940B1 (en) * | 2018-11-20 | 2020-03-31 | Genetesis, Inc. | Systems, devices, software, and methods for diagnosis of cardiac ischemia and coronary artery disease |
US11246538B2 (en) * | 2019-03-20 | 2022-02-15 | Zoll Medical Corporation | Single channel and dual channel noise detection systems and techniques |
-
2021
- 2021-10-28 JP JP2021176730A patent/JP7075611B1/ja active Active
-
2022
- 2022-04-27 JP JP2022073017A patent/JP2023066352A/ja active Pending
- 2022-10-11 US US18/275,168 patent/US20240047074A1/en active Pending
- 2022-10-11 WO PCT/JP2022/037794 patent/WO2023074341A1/ja active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006507510A (ja) | 2002-11-21 | 2006-03-02 | インバーネス・メデイカル・スウイツツアーランド・ゲゼルシヤフト・ミツト・ベシユレンクテル・ハフツング | 組織低酸素症の体液マーカー |
JP2007521921A (ja) | 2004-02-10 | 2007-08-09 | シネコー・エルエルシー | 治療薬用脈管内送達システム |
JP2008528958A (ja) | 2005-01-24 | 2008-07-31 | エフ.ホフマン−ラ ロシュ アーゲー | 抗炎症剤の投与に関連する心血管リスクを評価するための心臓ホルモンの使用 |
JP6893002B1 (ja) | 2020-08-31 | 2021-06-23 | 国立大学法人 東京大学 | 情報処理システム及びプログラム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12048453B2 (en) | 2014-06-27 | 2024-07-30 | Covidien Lp | Cleaning device for catheter and catheter including the same |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023074341A1 (ja) | 2023-05-04 |
JP2023066174A (ja) | 2023-05-15 |
US20240047074A1 (en) | 2024-02-08 |
JP2023066352A (ja) | 2023-05-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7075611B1 (ja) | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 | |
EP3981316A1 (en) | Information processing system and program | |
Ramirez-Villegas et al. | Heart rate variability dynamics for the prognosis of cardiovascular risk | |
Lopes et al. | Improving electrocardiogram-based detection of rare genetic heart disease using transfer learning: An application to phospholamban p. Arg14del mutation carriers | |
US8504142B2 (en) | Apparatus, method, and computer program for predicting risk for cardiac death | |
Poddar et al. | Automated classification of hypertension and coronary artery disease patients by PNN, KNN, and SVM classifiers using HRV analysis | |
Potter et al. | Machine learning of ECG waveforms to improve selection for testing for asymptomatic left ventricular dysfunction | |
JP7002168B1 (ja) | 心電図分析装置、心電図分析方法及びプログラム | |
US20220386966A1 (en) | Non-invasive prediction of risk for sudden cardiac death | |
CN117651523A (zh) | 心电图解析辅助装置、程序、心电图解析辅助方法、心电图解析辅助系统、峰值推测模型生成方法、以及区间推测模型生成方法 | |
Montenegro et al. | Evaluation of transfer learning to improve arrhythmia classification for a small ECG database | |
Zhang et al. | Analysis of autonomic nervous pattern in hypertension based on short-term heart rate variability | |
JP7522405B1 (ja) | プログラム、情報処理方法及び情報処理システム | |
Guerreschi et al. | Complexity quantification of signals from the heart, the macrocirculation and the microcirculation through a multiscale entropy analysis | |
Agrawal et al. | A machine learning approach for classifying healthy and infarcted patients using heart rate variabilities derived vector magnitude | |
CN116616790B (zh) | 心脏风险评估方法、装置、计算机设备与存储介质 | |
Raval et al. | LabVIEW based real time bio-telemetry system for healthcare | |
Weidlich et al. | Reducing the burden of inconclusive smart device single-lead ECG tracings via a novel artificial intelligence algorithm | |
JP7537826B2 (ja) | Ecg信号に基づいて指標値を変換する方法およびシステム | |
WO2022244291A1 (ja) | プログラム、出力装置及びデータ処理方法 | |
Zacarias et al. | Gender Classification Using nonstandard ECG Signals-A Conceptual Framework of Implementation | |
CN116725549B (zh) | 心电数据分析方法、装置、计算机设备与存储介质 | |
US20240108270A1 (en) | Method and system for estimating the extent of ischemia in an individual | |
George et al. | Heart disease diagnostic graphical user interface using fractal dimension | |
Castro et al. | Prediction of paroxysmal atrial fibrillation using a convolutional neural network and electrocardiogram signals |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220301 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220301 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220315 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220412 |
|
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: 20220419 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220427 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7075611 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |