JP7416432B2 - てんかん発作予測装置、心電指標データの分析方法、発作予測コンピュータプログラム、モデル構築装置、モデル構築方法、モデル構築コンピュータプログラム - Google Patents

てんかん発作予測装置、心電指標データの分析方法、発作予測コンピュータプログラム、モデル構築装置、モデル構築方法、モデル構築コンピュータプログラム Download PDF

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Description

本開示は、てんかん発作予測装置、心電指標データの分析方法、発作予測コンピュータプログラム、モデル構築装置、モデル構築方法、モデル構築コンピュータプログラムに関する。
従来、被検者について計測した心拍パターンからてんかん発作の兆候を予測する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、てんかん発作を予測するものとして知られている心拍パターンを記憶しておき、記憶した心拍パターンと計測して得た心拍パターンとの比較結果に基づいててんかん性発作の兆候を検知する。
特表２００９－５１９８０３号公報 特許第６３４４９１２号公報
しかしながら、実際には、てんかん発作を予測する心拍パターンは知られていない。また、上記特許文献に記載された技術では、てんかん発作を予測する心拍パターンを示すデータが必須となる。しかも、被検者の心拍データ計測中にてんかん発作が起きる頻度は少なく、てんかん発作を予測する心拍パターン（てんかん発作の兆候を示す心拍パターン）を取得することは困難であるという実態がある。
ここで、特許文献２は、発作兆候検知モデルに基づいて、てんかん発作の兆候を識別することを開示している。特許文献２の発作兆候検知モデルは、心拍に関する前記複数種類の指標それぞれについての指標値を示す複数の第２指標データについて主成分分析を行うことにより生成されている。
特許文献２の発作兆候検知モデルは、発作間欠期における心電信号から生成されたサンプルデータに基づいて生成されており、てんかん発作の兆候が表れているデータが不要となっている。特許文献２の発明者の一人を含む本発明者らは、特許文献２に開示の方式とは異なるアプローチにより、てんかん発作の兆候が表れているデータを非必須化できる新たな手法を見出した。
本開示における、ある態様は、発作予測処理を実行するてんかん発作予測装置であって、前記発作予測処理は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する処理と、前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かに基づいて、前記被検者のてんかん発作の兆候を検出する検出処理と、を含むてんかん発作予測装置である。
本開示における他の態様は、被検者の心電信号から生成された心電指標データを分析するためにコンピュータが実行する方法である。
本開示における他の態様は、コンピュータに発作予測処理を実行させるコンピュータプログラムである。
本開示における他の態様は、てんかん発作予測のためのモデル構築処理を実行するモデル構築装置であって、前記モデル構築処理は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する算出処理と、前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定する設定処理と、を含むモデル構築装置である。
本開示における他の態様は、てんかん発作予測のためのモデルを構築する方法である。
本開示における他の態様は、コンピュータにモデル構築処理を実行させるコンピュータプログラムである。
更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。
図１は、てんかん発作予測装置を備えるシステム１００の構成図である。 図２、（ａ）は心電信号の一例を示す。図２（ｂ）は、Ｒ波データを示す。 図３は、てんかん発作予測装置の構成図である。 図４は、てんかん発作予測モデル構築装置の構成図である。 図５は、オートエンコーダの説明図である。 図６は、モデル構築処理のフローチャートである。 図７は、管理限界の設定の説明図である。 図８は、発作予測処理のフローチャートである。 図９は、発作予測実験結果を示す図である。
＜１．てんかん発作予測装置、心電指標データの分析方法、発作予測コンピュータプログラム、モデル構築装置、モデル構築方法、モデル構築コンピュータプログラムの概要＞
（１）実施形態に係るてんかん発作予測装置は、発作予測処理を実行する。前記発作予測処理では、オートエンコーダが用いられる。オートエンコーダは、入力データである学習用データから、入力データ（学習用データ）と等しいデータを再構築し、再構築データとして出力するよう学習させるニューラルネットワークである。実施形態においては、オートエンコーダは、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたものである。てんかん患者の数は、１又は複数である。学習用心電指標データは、てんかん発作の兆候が表れているデータを含む必要はなく、発作間欠期におけるデータであれば足りる。したがって、学習用心電指標データの取得は容易である。
てんかん発作が起きる頻度は少ないため、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データは、必然的に、発作間欠期のみのデータ又は主に発作間欠期におけるデータとなる。このようなデータによって学習されたオートエンコーダは、発作間欠期の入力データからは、精度よく出力データを再構築できる一方、てんかん発作の兆候が表れると入力データと出力データとの誤差（再構築誤差）が大きくなる。これを利用し、実施形態の発作予測処理は、前記オートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理を含む。前記発作予測処理は、さらに、前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する処理と、前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かに基づいて、前記被検者のてんかん発作の兆候を検出する検出処理と、を含む。これらの処理によれば、被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差が大きくなって管理限界を超えると、てんかん発作の兆候を検出することができる。
実施形態の発作予測処理によれば、てんかん発作の兆候が表れているデータを非必須化しても、てんかん発作の兆候を検出することができる。
なお、オートエンコーダは、てんかん発作予測装置が備えていてもよいし、てんかん発作予測装置以外の装置（例えば、インターネット上のサーバコンピュータ）が備えていてもよい。この場合、てんかん発作予測装置とオートエンコーダとして機能する装置（サーバコンピュータ等）とは、ネットワークを介して通信可能に接続される。てんかん発作予測装置は、入力データを、ネットワークを介して、てんかん発作予測装置からオートエンコーダに与えられる。また、てんかん発作予測装置は、出力データを、ネットワークを介してオートエンコーダから、取得する。すなわち、前記発作予測処理において、出力データを取得する前記処理は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして、ネットワークを介して、与えて、前記入力データの再構築データである出力データを、前記ネットワークを介して前記オートエンコーダから、取得する処理であってもよい。
（２）前記学習用心電指標データは、前記てんかん患者の発作間欠期の心電信号から生成されたものであるのが好ましい。この場合、てんかん発作の兆候が表れているデータが不要であるため有利である。また、被検者の心電指標データも、被検者の発作間欠期の心電信号から生成されたもので足りる。
（３）前記検出処理において、前記被検者のてんかん発作の兆候は、前記誤差が前記管理限界を所定時間連続して超えた場合に検出されるのが好ましい。この場合、瞬間的な誤差の増大による誤検出を抑制することができる。
（４）前記心電指標データは、被検者の心電信号から生成されたＲＲＩ（R-R Interval）から算出されるのが好ましい。
（５）前記学習用心電指標データは、複数のてんかん患者の心電信号から生成されたものであるのが好ましい。また、前記複数のてんかん患者は、前記被検者及び前記被検者以外のてんかん患者を含むのが好ましい。
（６）記憶装置に予め記憶された管理限界を調整するための調整処理を更に実行するよう構成されていてもよい。この場合、被検者に応じて、医師又はユーザが管理限界を調整することができる。
（７）実施形態に係る心電指標データの分析方法は、被検者の心電信号から生成された心電指標データを分析するためにコンピュータが実行する方法である。前記方法は、前記コンピュータが、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得し、前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出し、前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かを判定することを含む。
（８）実施形態に係る発作予測コンピュータプログラムは、コンピュータに発作予測処理を実行させるコンピュータプログラムである。前記発作予測処理は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する処理と、前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かに基づいて、前記被検者のてんかん発作の兆候を検出する検出処理と、を含む。コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納される。
（９）実施形態に係るモデル構築装置は、てんかん発作予測のためのモデル構築処理を実行する。前記モデル構築処理は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する算出処理と、前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定する設定処理と、を含む。
（１０）前記設定処理において、前記管理限界は、前記算出処理により算出された複数の前記誤差のうちの大部分である所定割合の誤差が前記管理限界に収まり、複数の前記誤差のうちの残りが管理限界を超えるように設定されるのが好ましい。前記学習用心電指標データが、前記てんかん患者の発作間欠期の心電信号から生成されている場合には、算出された複数の誤差は、全て発作間欠期において生じる誤差である。これら複数の誤差全てが発作間欠期となるように管理限界を設定しようとすると、管理限界の適切な設定が困難となる。これに対して、実施形態においては、複数の前記誤差のうちの大部分である所定割合の誤差が前記管理限界に収まり、複数の前記誤差のうちの残りが管理限界を超えるように設定すればよいため、管理限界を容易に設定することができる。
（１１）前記大部分である前記所定割合は、例えば、９０％以上１００％未満の範囲内の割合であるのが好ましい。前記所定割合の下限は、９５％以上であるのがより好ましく、９８％以上であるのがさらに好ましい。
（１２）実施形態に係るモデル構築方法は、てんかん発作予測のためのモデルを構築する方法である。方法は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得し、前記入力データと前記出力データとの誤差を算出し、前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定することを含む。
（１３）実施形態に係るモデル構築コンピュータプログラムは、コンピュータにモデル構築処理を実行させる。前記モデル構築処理は、てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する算出処理と、前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定する設定処理と、を含む。
＜２．てんかん発作予測装置、心電指標データの分析方法、発作予測コンピュータプログラム、モデル構築装置、モデル構築方法、モデル構築コンピュータプログラムの例＞
図１は、実施形態に係るてんかん発作予測装置１を備えるシステム１００の構成の概略を示す図である。システム１００は、てんかん発作予測装置１（以下、「予測装置１」という）と心拍計測器２とを含む。予測装置１と心拍計測器２とは互いに通信可能である。通信は、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。
心拍計測器２は、被検者Ｐの身体に取り付けられ、被検者Ｐの心拍を計測するための小型軽量なウェアラブル端末である。心拍計測器２には、被検者Ｐの体表に取り付けられる複数（図１では３つ）の電極２１Ａが接続されている。３つの電極２１Ａは、たとえばプラス電極、マイナス電極、及び、接地電極である。なお、心拍計測器２として機能するウェアラブル端末としては、例えば、心拍計測機能を有するスマートウォッチがあげられる。なお、ウェアラブル端末自体が、予測装置１及び心拍計測器２として機能してもよい。
図２（ａ）は、心電信号の一例を示す図である。図２（ａ）の縦軸は電位、横軸は時間を示している。電極２１Ａを用いて心拍を計測すると、図２（ａ）に示すようなＰ～Ｔ波からなる電位変化が周期的に現れる。単位周期の電位変化の中で最も電位の高いピークをＲ波といい、Ｒ波のタイミングで心臓が拍動する。心拍計測器２は、Ｒ波を示すＲ波データを予測装置１に送信する。
図２（ｂ）は、図２（ａ）の心電信号に対応するＲ波データを示す。図２（ｂ）に示すように、Ｒ波データは、心電信号におけるＲ波に対応する期間（信号強度Ｉが所定の強度閾値Ｉｔｈを超える期間）が「１」に設定され、それ以外の期間が「０」に設定された矩形パルス列を表すデータである。Ｒ波の間隔をＲＲＩ（R-R Interval）という。
予測装置１は、心拍計測器２から送信されたＲ波データを受信し、被検者Ｐのてんかん発作の兆候を検出することで、てんかん発作を予測する。図３に示すように、予測装置１は、処理部１０及び記憶装置２０を備えるコンピュータによって構成される。処理部１０は、例えば、ＣＰＵである。予測装置１は、心拍計測器２との間で通信するための通信部３０をも備える。通信部３０は、Bluetooth（登録商標）などの近距離無線通信のための通信機構であってもよいし、無線ＬＡＮのための通信機構であってもよい。
予測装置１を構成するコンピュータは、例えば、スマートフォン、タブレットなどのモバイル端末であるのが好ましい。この場合、被検者Ｐが保有するモバイル端末を予測装置１として活用でき好ましい。また、モバイル端末であれば、てんかん発作の予兆検知を被検者Ｐへ報知する場合にも、モバイル端末の報知機能（音、光、文字の出力機能）を活用でき好ましい。なお、モバイル端末は、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスであってもよい。予測装置１を構成するコンピュータは、複数であってもよい。例えば、予測装置１は、複数台のモバイル端末の連携によって構成されてもよい。複数台のモバイル端末は、例えば、スマートフォンとスマートウォッチである。
また、予測装置１を構成するコンピュータは、インターネット等のネットワーク上のサーバコンピュータであってもよい。この場合、被検者Ｐの心拍計測器２から送信されたＲ波データは、インターネット等のネットワークを介して、サーバコンピュータに送信される。サーバコンピュータが、てんかん発作の予兆を検知した場合には、ネットワークを介して、被検者Ｐの端末（モバイル端末等）へ報知すればよい。
予測装置１の記憶装置２０には、てんかん発作予測処理１２を処理部１０に実行させるためのコンピュータプログラム２１が記憶されている。処理部１０が、コンピュータプログラム２１を実行することで、コンピュータは、予測装置１として機能する。なお、コンピュータプログラム２１は、後述の管理限界調整処理１３も、処理部１０に実行させることができる。
予測装置１の記憶装置２０には、てんかん発作予測処理１２に用いられるてんかん発作予測モデル２２を構成するためのデータが記憶されている。実施形態において、発作予測モデル２２を構成するためのデータは、処理部６０を学習済みオートエンコーダＡＥとして機能させるためのパラメータを含む。オートエンコーダＡＥとして機能させるためのパラメータは、ニューラルネットワークにおけるパラメータであって、ニューラルネットワークにおける各ユニット間の重み、各ユニットのバイアス、活性化関数などを含む。重み等のパラメータは、学習により最適化されている。実施形態のモデル２２は、管理限界Ｌも含む。管理限界Ｌについては、後述する。
なお、予測装置１は、それ自体が、オートエンコーダＡＥを備えていなくてもよく、予測装置１と通信可能である外部の装置がオートエンコーダＡＥを備えていてもよい。例えば、コンピュータプログラム提供サーバからインターネットを介してダウンロードされたコンピュータプログラム２１が、被検者Ｐが保有するモバイル端末に、インストールされることで、予測装置１が構築される場合を想定する。この場合において、ダウンロードされたコンピュータプログラム２１は、被検者Ｐが保有するモバイル端末をオートエンコーダＡＥとして機能させるためのデータ（パラメータ）を有している必要はない。オートエンコーダＡＥは、インターネット等のネットワーク上のサーバコンピュータ上に構築されたものでよい。オートエンコーダＡＥの規模が大きくなった場合、演算負荷が大きくなり、被検者Ｐが保有する端末では十分な処理能力が得られないおそれがある。これに対して、サーバコンピュータ等の外部装置であれば、オートエンコーダＡＥの実行に必要な高い処理能力を確保することが容易である。
図４は、てんかん発作予測モデル構築装置５１（以下、「構築装置５１」という）を示している。構築装置５１は、てんかん発作予測のためのモデル構築処理６１を実行する。モデル構築処理６１により構築されたてんかん発作予測モデル７３を構成するデータは、予測装置１の記憶装置２０に、保存され、予測装置１における予測モデル２２として機能する。
構築装置５１は、処理部６０及び記憶装置７０を備えるコンピュータによって構成される。処理部６０は、例えば、ＣＰＵである。構築装置５１は、例えば、インターネット等のネットワーク上のサーバコンピュータである。構築装置５１の記憶装置７０には、モデル構築処理６１を処理部６０に実行させるためのコンピュータプログラム７１が記憶されている。処理部６０が、コンピュータプログラム７１を実行することで、コンピュータは、構築装置５１として機能する。なお、コンピュータプログラム７１は、後述の管理限界調整処理６２も、処理部６０に実行させることができる。
構築装置５１と予測装置１とは、同じコンピュータ（例えば、ネットワーク上のサーバコンピュータ）によって構成されてもよいが、構築装置５１と予測装置１とが異なるコンピュータによって構成されるのが好ましい。後者の場合（例えば、構築装置５１がサーバコンピュータであり、予測装置１がモバイル端末である場合）、発作予測モデルを構成するデータは、構築装置５１から予測装置１に送信される。発作予測モデルを構成するデータは、構築装置５１から、一旦、データ送信用サーバに保存され、データ送信用サーバから、予測装置１に送信されてもよい。また、構築装置５１が、予測装置１によって用いられるオートエンコーダＡＥとして機能してもよい。
構築装置５１のモデル構築処理６１では、まず、てんかん発作予測に用いられるオートエンコーダＡＥの学習が行われる。図５に示すオートエンコーダＡＥは、入力層、隠れ層、及び出力層を有する。図５に示すオートエンコーダＡＥは、一例として、入力層に８個のユニットＮ１１，Ｎ１２，Ｎ１３，Ｎ１４，Ｎ１５，Ｎ１６，Ｎ１７，Ｎ１８を有し、出力層に８個のユニットＮ２１，Ｎ２２，Ｎ２３，Ｎ２４，Ｎ２５，Ｎ２６，Ｎ２７，Ｎ２８を有する。すなわち、図５のオートエンコーダＡＥの入力変数及び出力変数の数は、それぞれ８である。図５において、隠れ層の数は１であるが、隠れ層の数は１に限られず、適宜決定できる。
なお、オートエンコーダの符号化器の伝達関数には、例えば、ロジスティックシグモイド伝達関数、正の飽和線形伝達関数、正規化線形ユニット、又は双曲線正接シグモイド伝達関数を採用できる。復号化器の伝達関数には、例えば、線形伝達関数を採用できる。本発明者らの実験によれば、実施形態のてんかん発作予測においては、符号化器の伝達関数としては、ロジスティックシグモイド伝達関数であるのが好ましい。
実施形態において、学習用入力データとして、オートエンコーダＡＥに与えられる８個の変数は、心拍変動(Heart Rate Variability;ＨＲＶ)に関する８個の指標（ＨＲＶ指標）である。実施形態においては、８個のＨＲＶ指標として、以下のものが採用されている。
１）ｍｅａｎＮＮ：ＲＲＩの平均値
２）ＳＤＮＮ：ＲＲＩの標準偏差
３）ＲＭＳＳＤ：隣接するＲＲＩの差の２乗平均平方根
４）ＮＮ５０：隣接するＲＲＩの差が５０ｍｓを超えた回数
５）ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒ：ＲＲＩの分散
６）ＬＦ／ＨＦ：ＨＦに対するＬＦの比
７）ＬＦｎｕ：ＬＦ／ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒ
８）ＨＦｎｕ：ＨＦ／ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒ
なお、ＨＦは、ＲＲＩの時系列データのパワースペクトル密度（ＰＳＤ）の高周波（０．１５～０．４０Ｈｚ）のパワーである。ＬＦは、ＰＳＤの低周波（０．０４～０．１５Ｈｚ）のパワーである。
上記の８個のＨＲＶ指標のうち、１）から５）は時間領域指標であり、６）から８）は周波数領域指標である。時間領域指標は、ＲＲＩの時系列データ（ＲＲＩデータ）から直接算出される。周波数領域指標は、ＲＲＩデータのＰＳＤから算出される。なお、ＲＲＩデータは等間隔にサンプリングされていないため、ＰＳＤを得るためにサンプリングする必要がある。ＰＳＤはリサンプリング後のＲＲＩデータより自己回帰(ＡＲ：Auto Regression）モデル又はＦｏｕｒｉｅｒ変換を用いて算出される。
構築装置５１の記憶装置７０には、複数（Ｉ人：Ｉは２以上の整数）のてんかん患者の心電指標データであるＨＲＶ指標データ７２が記憶されている。患者ｉ毎（ｉは１からＩまでの整数）のＨＲＶ指標データ７２は、上記の８個のＨＲＶ指標を含む。８個のＨＲＶ指標は、それぞれ時系列データであるため、患者ｉ毎（ｉは１からＩまでの整数）のＨＲＶ指標データは、８個の時系列データの集合となっている。
実施形態において、ＨＲＶ指標データ７２は、複数のてんかん患者それぞれの発作間欠期の心電信号から生成されている。発作間欠期の心電信号は取得が容易であり好適である。てんかん発作の兆候が表れているときの心電信号が入手可能であれば、ＨＲＶ指標データ７２は、てんかん発作の兆候が表れているときの心電信号と発作間欠期の心電信号とから生成されていてもよい。
オートエンコーダＡＥの学習に用いられる複数（Ｉ人）のてんかん患者のＨＲＶ指標データ７２は、予測装置１のユーザである被検者のＨＲＶ指標データを含んでいてもよいし、含んでいなくてもよい。複数のてんかん患者のデータ７２が、被検者のデータを含んでいる場合、被検者の特性が反映されたより適切な学習が可能である。
オートエンコーダＡＥの学習のため、複数のてんかん患者のＨＲＶ指標データ７２に含まれる８個のＨＲＶ指標時系列データは、標準化され、学習用心電指標データとして、オートエンコーダＡＥの入力層に与えられる。例えば、複数のてんかん患者のｍｅａｎＮＮ時系列データが、ユニットＮ１１に与えられる。以下同様に、ＳＤＮＮ時系列データがユニットＮ１２に、ＲＭＳＳＤ時系列データがユニットＮ１３に、ＮＮ５０時系列データがユニットＮ１４に、ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒ時系列データがユニットＮ１５に、ＬＦ／ＨＦ時系列データがユニットＮ１６に、ＬＦｎｕ時系列データがユニットＮ１７に、ＨＦｎｕ時系列データがＮ１８に与えられる。なお、ＨＲＶ指標データ７２を学習用心電指標データとしてオートエンコーダＡＥに与える方法は、後述のモデル構築処理６１の際に、管理限界Ｌを設定するために、ＨＲＶ指標データ７２をオートエンコーダＡＥに与える方法と同様であり、詳細は、後述する。
オートエンコーダＡＥの学習においては、オートエンコーダＡＥの入力層に入力された入力データが、隠れ層によって次元圧縮され、入力データと等しいデータを再構築して、出力層から出力するよう学習がなされる。したがって、学習済みのオートエンコーダＡＥにおいては、入力されたｍｅａｎＮＮを再構築した出力データが出力層のユニットＮ２１から出力される。同様に、ユニットＮ２２からはＳＤＮＮを再構築した出力データが出力され，ユニットＮ２３からはＲＭＳＳＤを再構築した出力データが出力され、ユニットＮ２４からはＮＮ５０を再構築した出力データが出力され、ユニットＮ２５からはＴｏｔａｌＰｏｗｅｒを再構築した出力データが出力され、ユニットＮ２６からはＬＦ／ＨＦを再構築した出力データが出力され、ユニットＮ２７からはＬＦｎｕを再構築した出力データが出力され、ユニットＮ２８からはＨＦｎｕを再構築した出力データが出力される。なお、学習エポック数は特に限定されないが、例えば、２００回から３０００回程度にすることができる。
学習済みオートエンコーダＡＥのパラメータは、発作予測モデル７３を構成するためのデータの一部として、記憶装置７０に記憶される。
続いて、学習済みオートエンコーダＡＥを用いて、管理限界Ｌの設定が行われる。図６は、モデル構築処理６１における管理限界Ｌの設定のための手順を示している。まず、ステップＳ１１において、処理部６０は、複数人（Ｉ人）のてんかん患者ｉそれぞれのＨＲＶ指標データ（心電指標データ）７２を、記憶装置７０から読み出す。読み出されたＨＲＶ指標データ７２が、オートエンコーダＡＥへの入力データとなる。以下では、各患者ｉのＨＲＶ指標データ７２を、ＨＲＶ指標行列Ｘ0 [i]として扱う。ＨＲＶ指標行列Ｘ0 [i]は、患者ｉについての８個のＨＲＶ指標時系列データそれぞれを行列の要素として有する。
続いて、ステップＳ１２において、複数のてんかん患者ｉ全員のＨＲＶ指標行列Ｘ0 [i]が、一つの行列Ｘ0に統合され、ステップＳ１３において、各ＨＲＶ指標が、平均０分散１を持つように、行列Ｘ0が標準化される（標準化入力データである行列Ｘの生成）。図５には、複数人分が統合された標準化入力データＸが示されている。なお、複数人（Ｉ人）分の統合は、１番目のてんかん患者（第１患者）の時系列データの後に、２番目のてんかん患者（第２患者）の時系列データを繋げ、以下同様に、Ｉ番目のてんかん患者（第Ｉ患者）まで、Ｉ人分の時系列データを繋げたものである。
なお、各患者ｉのＨＲＶ指標時系列データの時間長さを、Ｔi［ｓ］とした場合、統合された標準化入力データにおいて、各ＨＲＶ指標時系列データの時間長さＴは、Ｔ＝Σi= 1 I(Ｔｉ)［ｓ］となる。標準化入力データは、離散時間ｔ（ｔは０からＴまでの値）毎の値が、順次、オートエンコーダＡＥに与えられる。ここで、行列Ｘとして表される標準化入力データにおいては、行列Ｘの同一行に含まれる８個の要素が、（同一人の）同一の時間ｔにおける８個のＨＲＶ指標の値を示すものとする。
ある時間ｔの８個のＨＲＶ指標の値が入力データとしてオートエンコーダＡＥに与えられると、オートエンコーダＡＥは、その時間ｔの８個のＨＲＶ指標の値を再構築し、出力データとして出力する。したがって、全時間長さＴ分の標準化入力データ（行列Ｘ）が、オートエンコーダＡＥに与えられると、オートエンコーダＡＥは、時間長さＴ分の出力データ、すなわち、行列Ｘと同じ行列サイズの行列Ｘnormを出力データとして出力することになる（ステップＳ１４）。
処理部６０は、出力データＸnormを非標準化し、非標準化出力データＸRを得る（ステップＳ１５）。非標準化は、ステップＳ１３の標準化と逆の処理である。
続いて、処理部６０は、Ｘ0－ＸRを計算し、各てんかん患者ｉの時間ｔ毎の再構築誤差ＲＥ（ｔ）を算出する（ステップＳ１６）。再構築誤差ＲＥ（ｔ）は、時間ｔにおける入力データと出力データとの誤差である。
入力データと出力データとの誤差は、ＨＲＶ指標毎に算出されるが、実施形態においては、再構築誤差ＲＥ（ｔ）は、Ｘ0－ＸRの各行のＬ１ノルムとして算出される。Ｘ0－ＸRの各行は、その行に対応した時間ｔにおける（ｍｅａｎＮＮの再構築誤差，ＳＤＮＮの再構築誤差，ＲＭＳＳＤの再構築誤差，ＮＮ５０の再構築誤差，ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒの再構築誤差，ＬＦ／ＨＦの再構築誤差，ＬＦｎｕの再構築誤差，ＨＦｎｕの再構築誤差）を示している。Ｘ0－ＸRのある行（時間ｔに対応）が、例えば、（－１，－２，－３，－４，４，３，２，１）であれば、Ｌ１ノルムは、２０である。したがって、時間ｔにおける再構築誤差ＲＥ（ｔ）は、２０である。
また、行列Ｘ0－ＸRにおいて、患者ｉに対応する行は、統合（ステップＳ１２）の操作から既知であるため、各行のＬ１ノルムの算出により、各てんかん患者ｉの時間ｔ毎の再構築誤差ＲＥ（ｔ）が得られる。すなわち、ステップＳ１６により、各てんかん患者ｉの再構築誤差ＲＥ（ｔ）の時系列データが得られる。患者ｉの再構築誤差ＲＥ（ｔ）時系列データは、データ時間幅であるＴｉの時間内において、離散的な複数の誤差を有して構成されている。
上記のように、実施形態においては、管理限界Ｌは、複数のＨＲＶ指標毎に設定されるのではなく、複数のＨＲＶ指標の誤差（入力データと出力データとの差）から単一の管理限界Ｌが設定される。なお、管理限界Ｌは複数のＨＲＶ指標毎に設定されてもよいが、本発明者らの実験によれば、実施形態のてんかん発作予測においては、管理限界Ｌを複数のＨＲＶ指標毎に設定し、管理限界を超えたＨＲＶ指標が所定数以上になることによって発作兆候を予測するよりも、複数のＨＲＶ指標の誤差から単一の管理限界Ｌを設定するほうが、発作予測精度が良好であった。
図７は、再構築誤差ＲＥ（ｔ）の時系列データの模式図を示している。処理部６０は、この再構築誤差ＲＥ（ｔ）の時系列データに基づいて、各てんかん患者ｉについての再構築誤差の管理限界Ｌを設定する（ステップＳ１７）。管理限界Ｌは、患者ｉのＨＲＶ指標が正常であると判断するための指標であり、再構築誤差ＲＥ（ｔ）が管理限界Ｌに収まる場合、すなわち、管理限界Ｌ以下である場合、ＨＲＶ指標は正常であると判断される。ここで、正常であるとは、患者ｉが発作間欠期にあることをいう。実施形態では、再構築誤差ＲＥ（ｔ）が管理限界Ｌを超えたことに基づいて、患者ｉのてんかん発作の兆候が検出される。
管理限界Ｌは、ある患者ｉについて、再構築誤差ＲＥ（ｔ）時系列データに含まれる複数の誤差のうちの大部分である所定割合の誤差が、その管理限界Ｌに収まるが、所定割合以外の残りは管理限界Ｌを超えるように設定される。ここでは、所定割合を９９％とする。すなわち、管理限界Ｌは、時系列データに含まれる複数の誤差のうち、９９％が正常であると判定されるように設定される。図７では、時系列データに含まれる再構築誤差ＲＥ（ｔ）のうちごく一部（１％相当）だけが、管理限界Ｌを超えている。オートエンコーダＡＥに与えられるＨＲＶ指標データ７２が、患者ｉの発作間欠期の心電信号から生成されたものである場合、管理限界Ｌを超えている時点ｔのＨＲＶ指標も、本来、正常であるとみなされるべきものであるが、実施形態では、この時点ｔの誤差を非正常とみなす。
仮に、時系列データに含まれる複数の誤差の全てが正常であるとみなされるように、管理限界Ｌを設定しようとする場合、図７に示す管理限界Ｌよりも上方に設定されるべきであるが、どの程度上方に設定すべきであるのかの指針が存在しないため、管理限界Ｌの適切な設定が困難になる。これに対して、本実施形態では、明確かつ統一的な管理限界Ｌの設定が容易である。
上記のような管理限界Ｌの設定は、患者ｉ毎に行われ、患者ｉ毎の管理限界Ｌが、てんかん発作予測モデル７３を構成するデータの一部として、記憶装置７０に記憶される。実施形態では、患者ｉのてんかん発作予測モデル７３は、学習済みオートエンコーダＡＥと患者ｉの管理限界Ｌとから構成される。
処理部６０は、上記のように設定された管理限界Ｌを調整（変更）するための、管理限界調整処理６２（図４参照）を実行することができる。管理限界調整処理６２は、例えば、医師等の専門家が、ネットワークを介して、設定された管理限界Ｌを参照し、設定された管理限界（デフォルト値）Ｌを、個々の患者ｉに適した値に微調整する操作を可能とする処理である。管理限界調整処理６２は、例えば、医師等の専門家が利用する端末に対して、設定された管理限界（デフォルト値）Ｌを出力させる処理と、医師等の専門家が利用する端末から、設定された管理限界（デフォルト値）Ｌを調整する操作を受け付け、調整された管理限界Ｌを記憶装置７０に保存する処理と、を含む。
管理限界調整処理６２は、また、図６の手順で用いられた複数（Ｉ人）のてんかん患者以外のてんかん患者ｊのための管理限界Ｌを設定するために用いられてもよい。例えば、複数（Ｉ人）のてんかん患者の管理限界Ｌの平均値を、汎用的な管理限界Ｌの値として設定しておき、汎用的な管理限界Ｌを、医師等の専門家が、患者ｊに応じた値に調整するために管理限界調整処理６２が用いられていてもよい。
患者ｉのてんかん発作予測モデル７３を構成するデータは、構築装置５１から、患者ｉを被検者とする予測装置１に移行され、予測装置１の記憶装置２０に、患者（被検者）ｉのてんかん発作予測モデル２２を構成するデータとして保存される（図３参照）。モデル７３を構成するデータの予測装置１への移行は、例えば、てんかん発作予測コンピュータプログラム２１の新規入手又はアップデートのため、予測装置１を構成するコンピュータに、モデル２２を構成するデータがプログラム２１の一部としてダウンロードされることで行われる。予測装置１の処理部１０は、記憶装置２０からてんかん発作予測モデル２２を構成するデータを読み出し、てんかん発作予測モデル２２を機能させることができる。なお、患者ｉのてんかん発作予測モデル７３を構成するデータのうち、予測装置１へ移行されるデータは、管理限界Ｌを含むが、オートエンコーダＡＥを構成するデータを含まなくてもよい。この場合、オートエンコーダＡＥを構成するデータは、構築装置５１又はてんかん予測のためのサービスを提供するサーバコンピュータ等の外部装置が保有していればよい。
予測装置１の処理部１０は、記憶装置２０に設定されたてんかん発作予測モデル２２における管理限界調整処理１３を実行することができる（図３参照）。管理限界調整処理１３は、例えば、医師等の専門家又はユーザが、記憶装置２０に設定された管理限界Ｌを参照し、設定された管理限界（デフォルト値）Ｌを調整する操作を可能とする処理である。
予測装置１における管理限界調整処理１３も、記憶装置２０に設定された汎用的な管理限界Ｌを、医師等の専門家が、患者ｊに応じた値に調整するために用いられてもよい。
図８は、てんかん発作予測モデル２２を搭載した予測装置１による発作予測処理１２を示している。発作予測処理１２では、ステップＳ２１の初期設定の後、発作検出ループ（ステップＳ２２－１からステップＳ２２－２まで）が繰り返し実行される。
初期設定では、継続時間τ［０］がゼロにセットされ、状態Ｃ［０］がＮにセットされる。継続時間τは、再構築誤差ＲＥ（ｔ）が管理限界Ｌを超えている状態、又は超えていない状態の継続時間を示す変数である。状態Ｃは、Ｐ又はＮの値をとり、Ｐは、Ｐｏｓｉｔｉｖｅ（発作周辺期）を示し、ＮはＮｅｇａｔｉｖｅ（発作間欠期）を示す。発作検出ループの実行中において、予測装置１は、心拍計測器２からＲ波データを受信し、記憶装置２０に保存する。発作予測処理１２では、受信したＲ波データに基づいて、発作予測がなされる。なお、発作検出ループにおいて、ｔはカウンタ値であり、初期値はゼロであって、ループが繰り返される度にインクリメントされる。
発作検出ループでは、まず、被験者（予測装置１のユーザ）のｔ番目のＲＲＩデータｙ［ｔ］を、受信したＲ波データから算出する（ステップＳ２３）。続いて、ＲＲＩデータｙ［ｔ］からｔ番目のＨＲＶ指標ｘ０［ｔ］を得る（ステップＳ２４）。ＨＲＶ指標ｘ０［ｔ］は、モデル構築と同様に、８個のＨＲＶ指標（ｍｅａｎＮＮ，ＳＤＮＮ，ＲＭＳＳＤ，ＮＮ５０，ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒ，ＬＦ／ＨＦ，ＬＦｎｕ，ＨＦｎｕ）からなり、オートエンコーダＡＥへの入力データとなる。
さらに、ＨＲＶ指標ｘ０［ｔ］に対する前処理を行い、前処理後ＨＲＶ指標ｘ［ｔ］を得る（ステップＳ２５）。前処理は、図６に示すステップＳ１３における標準化と同様の処理である。
前処理後ＨＲＶ指標ｘ［ｔ］は、入力データとして、てんかん発作予測モデル２２を構成するオートエンコーダＡＥの入力層に与えられる。オートエンコーダＡＥの出力層からは、ｘ［ｔ］の再構築データが出力データとして出力される。出力データは、入力データと同様に、８個のＨＲＶ指標（ｍｅａｎＮＮ，ＳＤＮＮ，ＲＭＳＳＤ，ＮＮ５０，ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒ，ＬＦ／ＨＦ，ＬＦｎｕ，ＨＦｎｕ）からなる。出力データに対しては、後処理が行われ、後処理された出力データｘＲ［ｔ］が得られる。
そして、入力データｘ０［ｔ］と出力データｘＲ［ｔ］とから、再構築誤差ＲＥ［ｔ］が算出される（ステップＳ２６）。実施形態において、再構築誤差ＲＥ［ｔ］は、入力データｘ０［ｔ］と出力データｘＲ［ｔ］との差を示すベクトル（ｍｅａｎＮＮの再構築誤差，ＳＤＮＮの再構築誤差，ＲＭＳＳＤの再構築誤差，ＮＮ５０の再構築誤差，ＴｏｔａｌＰｏｗｅｒの再構築誤差，ＬＦ／ＨＦの再構築誤差，ＬＦｎｕの再構築誤差，ＨＦｎｕの再構築誤差）のＬ１ノルムとして算出される。
続く、ステップＳ２７，Ｓ２８，Ｓ２９，Ｓ３０，Ｓ３１，Ｓ３２では、再構築誤差ＲＥに基づいて、発作周辺期を検出する検出処理が行われる。この検出処理では、再構築誤差ＲＥが、管理限界ＬをＴｈ［ｓ］連続して超えれば（ステップＳ３０でＹＥＳ）、Ｐ（発作周辺期）と判定される。すなわち、てんかん発作の兆候が検出される。一方、再構築誤差ＲＥが、管理限界ＬをＴｈ［ｓ］連続して下回っていれば（ステップＳ３０でＹＥＳ）、Ｎ（発作間欠期）と判定される。ここでは、Ｔｈを１０秒に設定した。
実施形態では、再構築誤差ＲＥが、瞬間的に管理限界Ｌを超えたり、下回ったりしても、直ちに状態Ｃを変更せずに、管理限界Ｌを超えるか下回った状態が、Ｔｈ［ｓ］継続した場合に、状態Ｃを変更（反転：ステップＳ３１）するため、瞬間的な再構築誤差ＲＥの変動による誤検出を防止できる。また、本実施形態では、発作間欠期における再構築誤差ＲＥの９９％が正常となるが残り１％においては、発作間欠期であっても、再構築誤差ＲＥが管理限界Ｌを超えることがある。しかし、上記のように、発作周辺期の検出には、再構築誤差ＲＥが管理限界Ｌを所定時間継続して超える必要があるため、上記の１％に相当する再構築誤差ＲＥが発生したとしても、発作周辺期として誤検出されることが防止されている。
発作検出ループにおいて、状態ＣがＰ（発作周辺期）である場合には、被験者が発作周辺期であることを知らせる報知処理が行われる（ステップＳ３３）。報知は、音、文字表示、光など様々な形態を採用できる。報知は、発作予測処理１２を実行した装置自体からなされてもよいし、例えば、予測処理１２を実行した装置とは別の装置からなされてもよい。例えば、発作予測処理１２は、被検者Ｐのスマートフォンによって実行され、報知は、被検者Ｐのスマートウォッチなどのウェアラブル端末からなされてもよい。
なお、本実施形態では、モデル構築の際に、予測装置１のユーザとなる被検者の心電信号から生成されたＨＲＶ指標データを用いて、オートエンコーダＡＥの学習と管理限界Ｌの設定とが行われたが、モデル構築の際に、予測装置１のユーザとなる被検者の心電信号から生成されたＨＲＶ指標データを用いる必要はない。
例えば、予測装置１の新規ユーザである被験者が、予測装置１を使い始める前の段階（予測装置１又は発作予測コンピュータプログラム２１の購入時点など）では、被検者の心電信号から生成されたＨＲＶ指標データを用いたモデル構築は、事実上、困難である。そこで、例えば、被験者が、予測装置１を使い始める時点では、予測装置１には、他の複数のてんかん患者のデータから生成されたモデル２２が格納されており、被験者は、その状態で予測装置１の使用を開始することができる。そして、予測装置１の使用中において、被験者の心電信号（又はＲ波データ）が、ネットワークを介して、モデル構築装置５１に送信される。モデル構築装置５１は、被験者を追加した複数のてんかん患者のＨＲＶ指標データ（発作間欠期のＨＲＶ指標データ）からモデル構築処理６１を実行する。生成された新たなてんかん発作予測モデル７３を構成するデータは、予測装置１へネットワークを介して送信される。予測装置１は、新たなてんかん発作予測モデルを構成するデータを記憶装置２０に格納し、てんかん発作予測処理１２に用いることができる。
このようにすることで、予測装置１のユーザが増えるにしたがって、てんかん発作予測モデルをアップデートすることができる。なお、新たなてんかん発作予測モデル７３を構成するデータは、アップデートのため、他の被検者の予測装置１へ送信されてもよい。
図９Ａ，図９Ｂ，図９Ｃは、実施形態の予測装置１を用いた発作予測実験結果を示している。実験では、符号化器の伝達関数としてロジスティックシグモイド関数を用いた。図９Ａは、感度（sensitivity）の実験結果を示している。図９Ａにおいて、横軸は、隠れ層のユニット数を示し、縦軸は、感度を示す。図９Ａに示すように、予測装置１は、概ね良好な感度を有しており、特に、隠れ層のユニット数が５であるときに、８０％程度の良好な結果が得られている。
図９Ｂは、偽陽性率（False Positive rate）の実験結果を示している。図９Ｂにおいて、横軸は、隠れ層のユニット数を示し、縦軸は、偽陽性率を示している。偽陽性率は、誤検出、すなわち、発作間欠期において発作周辺期と誤検出された回数（１時間あたり回数）を示している。図９Ｂに示すように、偽陽性率はおおむね低く、特に、隠れ層のユニット数が５であるときに、０．７程度の良好な結果が得られている。
図９Ｃは、検証用発作間欠期のうち発作周辺期と誤検出された時間の割合（proportion
of duration under false alarms）についての実験結果を示している。図９Ｃにおいて、横軸は、隠れ層のユニット数を示し、縦軸は、検証用発作間欠期のうち発作周辺期と誤検出された時間の割合（proportion of duration under false alarms）を示している。図９Ｃに示すように、検証用発作間欠期のうち発作周辺期と誤検出された時間の割合は、おおむね低く、特に、隠れ層のユニット数が５であるときに、０．０２％程度の良好な結果が得られている。
＜３．付記＞
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
１ ：てんかん発作予測装置
２ ：心拍計測器
１０ ：処理部
１２ ：発作予測処理
１３ ：管理限界調整処理
２０ ：記憶装置
２１ ：コンピュータプログラム
２１Ａ ：電極
２２ ：てんかん発作予測モデル
３０ ：通信部
５１ ：てんかん発作予測モデル構築装置
６０ ：処理部
６１ ：モデル構築処理
６２ ：管理限界調整処理
７０ ：記憶装置
７１ ：コンピュータプログラム
７２ ：ＨＲＶ指標データ
７３ ：てんかん発作予測モデル
１００ ：システム

Claims (13)

  1. 発作予測処理を実行するてんかん発作予測装置であって、
    前記発作予測処理は、
    てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、
    前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する処理と、
    前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かに基づいて、前記被検者のてんかん発作の兆候を検出する検出処理と、
    を含み、
    前記心電指標データは、複数種類の心拍変動指標（ＨＲＶ指標）を含み、
    前記誤差は、前記入力データと前記出力データとにおける前記複数種類のＨＲＶ指標それぞれの再構成誤差から算出される単一の誤差である
    てんかん発作予測装置。
  2. 前記学習用心電指標データは、前記てんかん患者の発作間欠期の心電信号から生成されたものである
    請求項１に記載のてんかん発作予測装置。
  3. 前記検出処理において、前記被検者のてんかん発作の兆候は、前記誤差が前記管理限界を所定時間連続して超えた場合に検出される
    請求項１又は２に記載のてんかん発作予測装置。
  4. 前記心電指標データは、前記被検者の心電信号から生成されたＲＲＩ（R-R Interval）から算出される
    請求項１から３のいずれか１項に記載のてんかん発作予測装置。
  5. 前記学習用心電指標データは、複数のてんかん患者の心電信号から生成されたものであり、
    前記複数のてんかん患者は、前記被検者及び前記被検者以外のてんかん患者を含む
    請求項１から４のいずれか１項に記載のてんかん発作予測装置。
  6. 記憶装置に予め記憶された前記管理限界を調整するための調整処理を更に実行するよう構成されている
    請求項１から５のいずれか１項に記載のてんかん発作予測装置。
  7. 被検者の心電信号から生成された心電指標データを分析するためにコンピュータが実行する方法であって、
    前記コンピュータが、
    てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、前記被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得し、
    前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出し、
    前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かを判定する
    ことを含み、
    前記心電指標データは、複数種類の心拍変動指標（ＨＲＶ指標）を含み、
    前記誤差は、前記入力データと前記出力データとにおける前記複数種類のＨＲＶ指標それぞれの再構成誤差から算出される単一の誤差である
    心電指標データの分析方法。
  8. コンピュータに発作予測処理を実行させるコンピュータプログラムであって、
    前記発作予測処理は、
    てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、
    前記被検者の前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する処理と、
    前記誤差が、てんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を超えたか否かに基づいて、前記被検者のてんかん発作の兆候を検出する検出処理と、
    を含み、
    前記心電指標データは、複数種類の心拍変動指標（ＨＲＶ指標）を含み、
    前記誤差は、前記入力データと前記出力データとにおける前記複数種類のＨＲＶ指標それぞれの再構成誤差から算出される単一の誤差である
    発作予測コンピュータプログラム。
  9. てんかん発作予測のためのモデル構築処理を実行するモデル構築装置であって、
    前記モデル構築処理は、
    てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、
    前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する算出処理と、
    前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定する設定処理と、
    を含み、
    前記心電指標データは、複数種類の心拍変動指標（ＨＲＶ指標）を含み、
    前記誤差は、前記入力データと前記出力データとにおける前記複数種類のＨＲＶ指標それぞれの再構成誤差から算出される単一の誤差である
    モデル構築装置。
  10. 前記設定処理において、前記管理限界は、前記算出処理により算出された複数の前記誤差のうちの大部分である所定割合の誤差が前記管理限界に収まり、複数の前記誤差のうちの残りが管理限界を超えるように設定される
    請求項９に記載のモデル構築装置。
  11. 前記大部分である前記所定割合は、９０％以上１００％未満の範囲内の割合である
    請求項１０に記載のモデル構築装置。
  12. てんかん発作予測のためのモデルを構築する方法であって、
    てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得し、
    前記入力データと前記出力データとの誤差を算出し、
    前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定する
    ことを含み、
    前記心電指標データは、複数種類の心拍変動指標（ＨＲＶ指標）を含み、
    前記誤差は、前記入力データと前記出力データとにおける前記複数種類のＨＲＶ指標それぞれの再構成誤差から算出される単一の誤差である
    モデル構築方法。
  13. コンピュータにモデル構築処理を実行させるコンピュータプログラムであって、
    前記モデル構築処理は、
    てんかん患者の心電信号から生成された学習用心電指標データを学習用入力データとして与えて学習されたオートエンコーダに対して、被検者の心電信号から生成された心電指標データを入力データとして与えて、前記入力データの再構築データである出力データを取得する処理と、
    前記入力データと前記出力データとの誤差を算出する算出処理と、
    前記誤差に基づいて、前記被検者がてんかんの発作間欠期である場合に収まるべき管理限界を設定する設定処理と、
    を含み、
    前記心電指標データは、複数種類の心拍変動指標（ＨＲＶ指標）を含み、
    前記誤差は、前記入力データと前記出力データとにおける前記複数種類のＨＲＶ指標それぞれの再構成誤差から算出される単一の誤差である
    モデル構築コンピュータプログラム。
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