JPWO2019216378A1 - 演算装置、検知装置、演算方法、及び、コンピュータプログラム - Google Patents
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- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
Abstract
Description
更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。
図1は、本実施の形態にかかる検知装置の構成の概略を示す図である。図を参照して、検知装置100は、演算装置1と心拍計測器2とを含む。本実施の形態にかかる検知装置は、被験者の心拍に基づいて特定の生体状態を検知する検知装置である。特定の生体状態は、たとえば、てんかん性発作の予兆や、無呼吸状態や、居眠り状態、などである。
心拍計測器2は、被験者Pの身体に取り付けられ、被験者Pの心拍を計測するための小型軽量なウェアラブルデバイスである。心拍計測器2には、被験者Pの体表に取り付けられる複数(図1では3つ)の電極21が接続されている。3つの電極21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。
演算装置1は、心拍計測器2から送信されるR波データに基づいててんかん性発作の兆候などの特定の生体状態を検知する検知装置として機能するとともに、後述のRRIを補正する補正装置としても機能する。演算装置1は、たとえば、スマートフォンやパーソナルコンピュータなどの通信端末である。
R波データより、R波の間隔を示すRRI変数の時系列データであるRRIデータが得られる。RRIデータにはアーチファクト(ノイズ)が混入することがある。RRIデータに混入するアーチファクトの原因は、R波の検出漏れ、及び、不整脈である期外収縮(PVC:Premature Ventricular Contraction)の発生が挙げられ、第1の実施の形態では、PVCによるアーチファクト(以下、PVCアーチファクト)の混入について、検出及び補正を行うものとする。
1)meanNN:RRIの平均値
2)SDNN:RRIの標準偏差
3)Total Power:RRIの分散
4)RMSSD:隣接するRRIの差の2乗平均平方根
5)NN50:隣接するRRIの差が50msを超えた回数
1)LF:PSDの低周波(0.04〜0.15Hz)のパワー
2)HF:PSDの高周波(0.15〜0.40Hz)のパワー
3)LF/HF:HFに対するLFの比
本実施の形態において、演算装置1の処理部10は、計測結果から得られたRRIデータに混入されているPVCアーチファクトを検出する。そして、検出したPVCアーチファクトの影響をRRIデータから排除したRRIデータとなるように、計測結果から得られたRRIデータを補正する。処理部10は、補正したRRIデータを所定の生体状態の検知に用いる。
検出部102におけるPVCアーチファクトの検出手法には、MSPC−SSAが用られる。MSPC−SSAは、異常検知手法の特異スペクトル解析(SSA:Singular Spectrum Analysis)に、多変量の異常検知手法の多変量統計的プロセス管理(MSPC:Multivariate Statistical Process Control)で用いられる監視指標を導入した手法である。
補正部103におけるRRIデータの補正手法には、SAE(sparse autoencoder)と、ノイズ除去を目的とするニューラルネットであるDAE(denoising autoencoder)とが組み合わせて用いられる。AE(autoencoder)はニューラルネットを用いた次元圧縮手法、特徴抽出手法である。AEは出力を入力とできるだけ等しくするため、入力と出力との再構築誤差を最も小さくするように学習を行う。
SEN:94.9%
FPrate:1.20[times/hour]
であった。
I1=72.4%
I2=57.3%
I3=85.2%
I4=86.4%
I5=91.2%
I6=60.9%
I7=61.6%
I8=71.7%
I9=76.3%
R波の検出の信頼性を低下させる要因はPVCに限定されない。R波の検出の信頼性を低下させる要因の他の例として、上室性期外収縮(PAC:Premature Atrial Contraction)がある。PACは、洞結節の興奮に先立って心房などの上室と呼ばれる箇所で興奮が起こる期外収縮の一種である。PACもPVCと同様に健常者にも起こりうる不整脈の一種である。PACが生じた場合においてもRRIにアーチファクトが混入するため、R波の検出の信頼性を低下させる要因となる。
2 心拍計測器
10 処理部
12 メモリ
13 通信部
21 電極
31 ReLUDAE
32 typicalDAE
100 検知装置
101 RRI算出部
102 検出部
103 補正部
104 検知部
105 判別部
121 プログラム
Claims (11)
- 心電信号の隣接するR波の間隔のデータであるRRIデータを補正する演算装置であって、
時系列に得られた前記RRIデータのうちの、ノイズを有するRRIデータを含む補正対象範囲を検出し、
前記補正対象範囲のRRIデータをDAE(denoising autoencoder)に入力することによって、前記補正対象範囲のRRIデータを補正する
演算装置。 - 前記検出することは、ノイズが期外収縮(PVC:Premature Ventricular Contraction)によるものであるRRIデータを含む前記補正対象範囲を検出することを含む
請求項1に記載の演算装置。 - 前記DAEの活性化関数はReLU(Rectified Linear Unit)である
請求項2に記載の演算装置。 - 前記検出することは、ノイズがR波の検知が欠落していることに起因するものであるRRIデータを含む前記補正対象範囲を検出することを含む
請求項1に記載の演算装置。 - 前記DAEの活性化関数はシグモイド関数である
請求項4に記載の演算装置。 - 前記補正対象範囲のRRIデータを補正する際に、検出された前記補正対象範囲が、ノイズがPVCによるものであるRRIデータを含む補正対象範囲か、ノイズがR波の検知が欠落していることに起因するものであるRRIデータを含む補正対象範囲か、によって、前記DAEの活性化関数を、ReLUとシグモイド関数とで切り替える
請求項1に記載の演算装置。 - 前記補正対象範囲のRRIデータを補正する際にDAEに入力するRRIデータの数は、前記補正対象範囲に含まれるRRIデータの数に一致する
請求項1〜請求項6のいずれか一項に記載の演算装置。 - 前記検出することは、ノイズが上室性期外収縮(PAC:Premature Atrial Contraction)によるものであるRRIデータを含む前記補正対象範囲を検出することを含む
請求項1に記載の演算装置。 - 請求項1〜請求項7のいずれか一項に記載の演算装置を搭載し、
前記補正対象範囲のRRIデータを含んだ時系列に得られた前記RRIデータに基づいて特定の生体状態を検知する
検知装置。 - 心電信号の隣接するR波の間隔のデータであるRRIデータを補正する演算方法であって、
時系列に得られた前記RRIデータのうちの、ノイズを有するRRIデータを含む補正対象範囲を検出するステップと、
前記補正対象範囲のRRIデータをDAEに入力することによって、前記補正対象範囲のRRIデータを補正するステップと、を備える
演算方法。 - コンピュータを心電信号の隣接するR波の間隔のデータであるRRIデータを補正する演算装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
時系列に得られた前記RRIデータのうちの、ノイズを有するRRIデータを含む補正対象範囲を検出するステップと、
前記補正対象範囲のRRIデータをDAEに入力することによって、前記補正対象範囲のRRIデータを補正するステップと、を実行させる
コンピュータプログラム。
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