WO2022185544A1

WO2022185544A1 - 状態推定装置、状態推定方法及びプログラム

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Publication number: WO2022185544A1
Application number: PCT/JP2021/008780
Authority: WO
Inventors: 健太郎田中; 信吾塚田; 真澄山口; 隆行小笠原; 東一郎後藤
Original assignee: 日本電信電話株式会社
Priority date: 2021-03-05
Filing date: 2021-03-05
Publication date: 2022-09-09
Also published as: JPWO2022185544A1; US20240130659A1

Abstract

本発明の一態様は、推定対象の心臓の状態を示す信号を取得可能な電極に印加された電磁気的な力、場又はエネルギーである電磁気量の時系列である電磁気時系列を示す電極取得情報と、前記推定対象の運動の状態と推定対象の存在する環境とのいずれか一方又は両方に関する量である環境量の時系列の情報である環境情報とのいずれか一方又は両方を取得する情報取得部と、前記電極取得情報と前記環境情報とのいずれか一方又は両方を用いて、前記電極による前記推定対象の心臓の状態を示す信号の取得の異常である電極イベントが発生したか否かを判定する推定部と、を備える状態推定装置である。

Description

状態推定装置、状態推定方法及びプログラム

　本発明は、状態推定装置、状態推定方法及びプログラムに関する。

　生体電極を用いることで心臓の状態を示す生体信号を計測する技術の研究が行われている。

河西、小笠原、中島、塚田、「着るだけで生体情報計測を可能とする機能素材"hitoe"の開発及び実用」電子情報通信学会　通信ソサイエティマガジン41号（2017年6月）(Vol. 11 No.1)

　しかしながら、非侵襲的に行われる生体電極による計測では、被験者の体動により生体電極と皮膚の間で摩擦あるいは剥離が生じることが原因で、生体信号の品質の低下が生じる場合がある。品質の低下はノイズとして生体信号中に現れ、生体信号を用いたイベントの検知を行った場合の誤検知を引き起こす。イベントとは、心室細動等の心臓の異常な状態と、生体電極が外れる現象等の生体電極による計測の異常とのいずれか一方又は両方の発生である。

　例えば心電図計測では、本来一定のリズムで観測される心電波形の間隔中に生体電極接触異常により異常なスパイク上の波形が記録される場合がある。このような場合、不整脈を示す心異常イベントが生じている可能性がある。しかしながら、品質の低下が生じている場合、心異常イベントが生じた結果ではなく、剥離や摩擦等の生体電極と皮膚との接触が適切でないために生じた結果である可能性もある。

　上記事情に鑑み、本発明は、心臓の状態の推定の精度を高める技術の提供を目的としている。

　本発明の一態様は、推定対象の心臓の状態を示す信号を取得可能な電極に印加された電磁気的な力、場又はエネルギーである電磁気量の時系列である電磁気時系列を示す電極取得情報と、前記推定対象の運動の状態と推定対象の存在する環境とのいずれか一方又は両方に関する量である環境量の時系列の情報である環境情報とのいずれか一方又は両方を取得する情報取得ステップと、前記電極取得情報と前記環境情報とのいずれか一方又は両方を用いて、前記電極による前記推定対象の心臓の状態を示す信号の取得の異常である電極イベントが発生したか否かを判定する推定ステップと、を有する状態推定方法である。

　本発明の一態様は、上記の状態推定装置をコンピュータとして機能させるためのプログラムである。

　本発明により、心臓の状態の推定の精度を高めることができる。

実施形態の異常状態推定システム１００の概要を説明する説明図。実施形態における生体信号異常振幅判定処理を説明する説明図。実施形態における生体信号異常標準偏差判定処理を説明する説明図。実施形態における推定信頼度の時間経過の一例を説明する図。実施形態における監視装置４のハードウェア構成の一例を示す図。実施形態における制御部４１の機能構成の一例を示す図。実施形態における制御装置５のハードウェア構成の一例を示す図。実施形態における制御部５１の機能構成の一例を示す図。実施形態の異常状態推定システム１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。実施形態における正常な状態にある心臓から得られる心状態量時系列の一例を示す図。実施形態における異常な状態にある心臓から得られる心状態量時系列の一例を示す図。実施形態における上閾値と、下閾値と、閾値領域と範囲外データとを示す図。変形例における第４種心状態推定処理が奏する効果を説明する説明図。

（実施形態）
　図１は、実施形態の異常状態推定システム１００の概要を説明する説明図である。異常状態推定システム１００は、推定対象９の心臓の状態を示す生体信号を取得する電極１０１について、電極イベントが発生したか否かを判定する。心臓の状態を示す生体信号は、例えば心電位の時系列である。心臓の状態を示す生体信号は、例えば心拍数の時系列である。電極イベントは、電極１０１が推定対象９から外れる現象等の電極１０１による推定対象９の心臓の状態を示す信号の取得の異常、を意味する。

　異常状態推定システム１００は、心異常イベントが発生したか否かを判定する。心異常イベントは、推定対象９の心臓の状態の異常、を意味する。心臓の状態の異常は、例えば心室細動である。

　異常状態推定システム１００は、心異常イベントの推定結果の確からしさを推定する。

　推定対象９は、心臓を有する生命体であればどのような生命体であってもよく、例えば人である。推定対象９は人以外の動物であってもよい。推定対象９は、生体信号取得装置１を備える。

　生体信号取得装置１は、電極１０１を備える。生体信号取得装置１は、電極１０１を介して情報を取得する。電極１０１は推定対象９に取り付け可能な電極である。電極１０１は、推定対象９の心臓の状態を示す情報を取得可能である。電極１０１が推定対象９に取り付けられた状態にある場合に電極１０１の取得する情報は、推定対象９の心臓の状態を示す。電極１０１が取得する情報は、具体的には電極１０１に印加された生体信号や雑音等の信号である。

　以下、生体信号取得装置１が電極１０１を介して取得する情報を電極取得情報という。電極取得情報は、電極１０１に印加された電磁気的な力、場又はエネルギー（以下「電磁気量」という。）の時系列（以下「電磁気時系列」という。）の情報である。電磁気量は例えば、電磁場である。電磁気量は、例えば電圧であってもよい。電磁気量は、例えば電流であってもよい。

　以下、電極１０１が推定対象９に取り付けられた状態にある場合に電極１０１に印加される電磁気量の時系列を、心状態時系列という。心状態時系列は、電極１０１が推定対象９に取り付けられた状態にある場合に電極１０１に印加される電磁気量の時系列であるため、推定対象９の心臓の状態を示す量（以下「心状態量」という。）の時系列である。以下、心状態時系列を示す情報を心状態情報という。

　推定対象９の心臓の状態を示す生体信号は電極１０１が推定対象９に取り付けられた状態にある場合に電極１０１に取得される信号であるので、推定対象９の心臓の状態を示す生体信号は心状態時系列を示す情報（すなわち心状態情報）である。

　このように、心状態情報は電極取得情報の一種であり、心状態量は電磁気量の一種であり、心状態時系列は電磁気時系列の一種である。

　生体信号取得装置１は、例えば心状態情報を取得可能なデバイスであって推定対象９が身に着けるウェアラブルデバイスである。生体信号取得装置１は、例えば導電性の電極を介して推定対象９から心電位を検出する心電位センサを備える装置である。生体信号取得装置１は、推定対象９の心状態量を所定の時間間隔で繰り返し取得する。

　異常状態推定システム１００における推定対象９は、自動車９０等の移動体に乗車中であってもよい。以下、説明の簡単のため、自動車９０に乗車中の推定対象９の心臓の異常を推定する場合を例に、異常状態推定システム１００を説明する。

　異常状態推定システム１００は、生体信号取得装置１、中継端末２、環境センサ３、監視装置４及び制御装置５を備える。生体信号取得装置１は取得した電極取得情報を中継端末２に出力する。

　中継端末２は、生体信号取得装置１が取得した電極取得情報を監視装置４に送信する装置である。中継端末２は、例えば電極取得情報を送信するアンテナを備える装置である。中継端末２は例えば生体信号取得装置１から電極取得情報を取得し送信するスマートフォンやタブレット等の携帯端末であってもよい。

　中継端末２は、例えば電極取得情報をアナログ信号からデジタル信号に変換する。なお、電極取得情報は必ずしもデジタル信号の形態で中継端末２から送信される必要は無く、アナログ信号の形態で送信されてもよい。なお電極取得情報のアナログ信号からデジタル信号への変換は、必ずしも中継端末２で実行される必要は無く、生体信号取得装置１が実行してもよい。なお電極取得情報のアナログ信号からデジタル信号への変換は、監視装置４が実行してもよい。以下説明の簡単のため、電極取得情報がデジタル信号の形態で中継端末２から送信される場合を例に、異常状態推定システム１００を説明する。

　環境センサ３は、推定対象９の運動の状態と推定対象９の存在する環境とのいずれか一方又は両方に関する量（以下「環境量」という。）の時系列の情報（以下「環境情報」という。）を取得するセンサである。環境センサ３は、例えば、推定対象９の移動の速度を測定する速度計である。このような場合、環境情報は、推定対象９の移動の速度の時系列を示す。環境センサ３は、例えば推定対象９が存在する空間の温度を測定する温度センサであってもよい。このような場合、環境情報は、推定対象９が存在する空間の温度の時系列を示す。

　環境センサ３は、例えば推定対象９の体動の状態を測定するセンサであってもよい。推定対象９の体動の状態とは、例えば推定対象９の移動の加速度である。このような場合、環境情報は、推定対象９の移動の加速度の時系列を示す。なお、環境センサ３は、必ずしも１種類の情報だけを示す必要は無く、複数種類の情報を示してもよい。例えば、環境センサ３は、推定対象９の移動の速度と、推定対象９が存在する空間の温度との時系列を示してもよい。

　環境センサ３は、例えば自動車９０に搭載されたセンサであって、自動車９０に搭載された加速度センサ、温度センサ又は速度計等の自動車９０の状態を示す情報（以下「車載情報」という。）を取得するセンサであってもよい。車載情報は環境情報の一例である。

　環境センサ３は例えば加速度センサであってもよい。なお、環境センサ３は必ずしも生体信号取得装置１と異なる装置として実装される必要は無く、生体信号取得装置１が備えてもよい。環境センサ３は、推定対象９が身に着ける装置として実装されてもよいし、推定対象９が搭乗している自動車９０に備えられてもよい。

　環境センサ３は、取得した環境情報を、監視装置４に送信する。

　監視装置４は、少なくとも電極取得情報を取得する。監視装置４は、心異常イベント発生判定処理を実行する。心異常イベント発生判定処理は、少なくとも電極取得情報に基づき心異常イベントが発生したか否かを判定する処理である。心異常イベント発生判定処理は、少なくとも電極取得情報に基づき心異常イベントが発生したか否かを判定可能であればどのような処理であってもよい。心異常イベント発生判定処理は、例えば後述する心状態推定処理を実行し、その実行結果が、推定対象９の心臓の状態が異常である、ことを示す場合に、心異常イベントが発生したと判定する処理である。

　監視装置４は、電極イベント発生判定処理を実行する。電極イベント発生判定処理は、電極取得情報又は環境情報のいずれか一方又は両方に基づき、電極イベントが発生したか否かを判定する処理である。以下、説明の簡単のため電極取得情報だけを用いて電極イベントの発生が判定される場合を例に、電極イベント発生判定処理を説明する。環境情報を用いた電極イベント発生判定処理については変形例において説明する。

　監視装置４は、推定信頼度推定処理を実行する。推定信頼度推定処理は、少なくとも電極イベント発生判定処理の判定結果に基づき、心異常イベント発生判定処理の推定結果の確からしさ（以下「推定信頼度」という。）を推定する。

　制御装置５は、監視装置４の判定結果及び推定結果に基づき、予め定められた所定の基準である通知基準を監視装置４の判定結果及び推定結果が満たすか否かを判定する。通知基準は、具体的には、推定対象９の心臓の状態に関する監視装置４の判定結果及び推定結果を予め定められた所定の通知先に通知するか否かを判定するための所定の基準である。制御装置５は、判定結果及び推定結果が警告通知基準を満たす場合に、予め定められた所定の通知先に推定対象９の心臓が異常であることを通知する。以下、監視装置４の判定結果及び推定結果が通知基準を満たすか否かを判定する処理を、通知判定処理という。

＜電極イベント発生判定処理の一例の説明＞
　電極イベント発生判定処理は、生体信号異常振幅判定処理と生体信号異常標準偏差判定処理と電極状態判定処理とを含む。

　図２は、実施形態における生体信号異常振幅判定処理を説明する説明図である。生体信号異常振幅判定処理は、電磁気時系列が示す電磁気量が所定の上限値を超えたタイミングと所定の下限値を下回ったタイミングとを電極イベントの候補（以下「電極イベント候補」という。）のタイミングと判定する処理である。図２のグラフは電磁気時系列の一例である。図２の横軸は時間を表し、縦軸は電磁気量を表す。

　生体信号異常振幅判定処理における上限値及び下限値は、予め定められた値であってもよいし、電磁気時系列に基づいて決定される値であってもよい。

　生体信号異常振幅判定処理における上限値及び下限値は、例えば電磁気時系列の絶対値である。生体信号異常振幅判定処理における上限値及び下限値は、例えば生体信号異常振幅判定処理が実行される直前の所定の期間における電磁気時系列の平均挙動から算出される基準値からの相対値であってもよい。所定の期間は、例えば数秒の期間である。所定の期間は、数十秒の期間である。

　平均挙動は、所定の期間内に含まれる電磁気時系列の状態である。平均挙動は、所定の期間内に含まれる電磁気時系列を入力とする関数であって電磁出力量を出力とする予め定められた所定の関数の出力によって表現される。電磁出力量は、所定の期間の電磁気時系列の状態を示す量である。所定の期間の電磁気時系列の状態を示す量は、例えば平均値、標準偏差、中間値等の統計量である。

　基準値は、例えば所定の期間の電磁気時系列の平均値であってもよい。しかしながら、基準値は、所定の期間の基準値に基づく量であれば平均値に限らない。

　図３は、実施形態における生体信号異常標準偏差判定処理を説明する説明図である。図３のグラフは電磁気時系列が示す電磁気量の分布の標準偏差（以下「電磁気偏差」という。）の一例である。図３の横軸は時間を表し、縦軸は電磁気時系列が示す電磁気量の分布の標準偏差を表す。生体信号異常標準偏差判定処理は、電磁気偏差が所定の閾値を超えたタイミングを電極イベント候補のタイミングと判定する処理である。

　生体信号異常標準偏差判定処理における所定の閾値は、予め定められた値であってもよいし、電磁気時系列に基づいて決定される値であってもよい。

　生体信号異常標準偏差判定処理における所定の閾値は、例えば電磁気偏差の絶対値である。生体信号異常標準偏差判定処理における所定の閾値は、例えば生体信号異常振幅判定処理が実行される直前の所定の期間における電磁気偏差の平均挙動から算出される基準値からの相対値であってもよい。所定の期間は、例えば数秒の期間である。所定の期間は、数十秒の期間である。

　電極状態判定処理は、生体信号異常振幅判定処理の結果と生体信号異常標準偏差判定処理の結果とのいずれか一方又は両方が電極イベント候補のタイミングであると判定したタイミングを電極イベントの発生のタイミングであると判定する処理である。

＜推定信頼度推定処理の一例の説明＞
　推定信頼度推定処理の具体的な処理の一例を説明する。推定信頼度推定処理では、心異常イベント発生判定処理によって心異常イベントが発生したと判定された場合に、予め定められた下限値まで推定信頼度を下げる処理が実行される。推定信頼度推定処理では、予め定められた下限値まで推定信頼度を下げる処理が実行された後の一定時間は、推定信頼度を変化させない処理が実行される。

　推定信頼度推定処理では、一定時間の経過後に、心異常イベント発生判定処理によって心異常イベントが発生したと判定された場合に、信頼度を予め定められた所定の量だけ上げる処理が実行される。推定信頼度推定処理では、一定時間の経過後に、心異常イベント発生判定処理によって心異常イベントが発生していないと判定された場合には、信頼度を予め定められた所定の量だけ下げる処理が実行される。ただし、１回の判定で上昇する信頼度は予め定められた量であることが望ましい。

　また、推定信頼度推定処理では、一定時間の経過後に心異常イベント発生判定処理によって心異常イベントが発生していないと判定された場合には、一定時間が経過する度に、信頼度を上昇させる。

　推定信頼度推定処理では、電極イベント発生判定処理によって電極イベントが発生したと判定された場合には、一定の時間、心異常イベントの判定処理を停止するとともに、推定信頼度を下げる処理が実行される。

　推定信頼度推定処理では、電極イベント発生判定処理によって電極イベントが発生したと判定されない場合、信頼度を変更しない処理が実行される。

　推定信頼度推定処理では、電極イベントが発生していない場合に、信頼度を徐々に上昇させる。

　図４は、実施形態における推定信頼度の時間経過の一例を説明する図である。図４は電極イベント発生判定処理により、時刻ｔ０に電極イベントが発生したと判定されたことを示す。図４は、心異常イベント発生判定処理により、時刻ｔ１に心異常イベントが発生したと判定されたことを示す。図４は、心異常イベント発生判定処理により、時刻ｔ２に心異常イベントが発生したと判定されたことを示す。図４は、心異常イベント発生判定処理により、時刻ｔ３に心異常イベントが発生したと判定されたことを示す。図４は、時刻ｔ１以降、時間の経過とともに推定信頼度が上がることを示す。

　図５は、実施形態における監視装置４のハードウェア構成の一例を示す図である。監視装置４は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ９１とメモリ９２とを備える制御部４１を備え、プログラムを実行する。監視装置４は、プログラムの実行によって制御部４１、入力部４２、通信部４３、記憶部４４及び出力部４５を備える装置として機能する。

　より具体的には、プロセッサ９１が記憶部４４に記憶されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムをメモリ９２に記憶させる。プロセッサ９１が、メモリ９２に記憶させたプログラムを実行することによって、監視装置４は、制御部４１、入力部４２、通信部４３、記憶部４４及び出力部４５を備える装置として機能する。

　制御部４１は、監視装置４が備える各種機能部の動作を制御する。制御部４１は、例えば電極イベント発生判定処理を実行する。制御部４１は、例えば心異常イベント発生判定処理を実行する。制御部４１は、例えば推定信頼度推定処理を実行する。

　制御部４１は、例えば出力部４５の動作を制御する。制御部４１は、例えば電極イベント発生判定処理、心異常イベント発生判定処理又は推定信頼度推定処理の実行により生じた各種情報を記憶部４４に記録する。制御部４１は、例えば入力部４２又は通信部４３に入力された電極取得情報を記憶部４４に記録する。

　入力部４２は、マウスやキーボード、タッチパネル等の入力装置を含んで構成される。入力部４２は、これらの入力装置を監視装置４に接続するインタフェースとして構成されてもよい。入力部４２は、監視装置４に対する各種情報の入力を受け付ける。入力部４２には、例えば電極取得情報が入力される。入力部４２には、例えば環境情報が入力されてもよい。

　通信部４３は、監視装置４を外部装置に接続するための通信インタフェースを含んで構成される。通信部４３は、有線又は無線を介して外部装置と通信する。外部装置は、例えば電極取得情報の送信元の装置である。電極取得情報の送信元は、例えば中継端末２である。外部装置は、例えば制御装置５である。通信部４３は、環境センサ３と通信してもよい。通信部４３が環境センサ３と通信する場合、環境センサ３との通信によって通信部４３は環境センサ３が取得した環境情報を取得してもよい。

　記憶部４４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などのコンピュータ読み出し可能な記憶媒体装置を用いて構成される。記憶部４４は監視装置４に関する各種情報を記憶する。記憶部４４は、例えば入力部４２又は通信部４３を介して入力された情報を記憶する。記憶部４４は、例えば電極イベント発生判定処理、心異常イベント発生判定処理又は推定信頼度推定処理の実行により生じた各種情報を記憶する。記憶部４４は、例えば推定信頼度を記憶する。記憶部４４は、例えば推定信頼度の履歴を記憶する。

　なお、電極取得情報及び環境情報は、必ずしも入力部４２だけに入力される必要もないし、通信部４３だけに入力される必要もない。電極取得情報及び環境情報は、入力部４２と通信部４３とのどちらから入力されてもよい。

　出力部４５は、各種情報を出力する。出力部４５は、例えばＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置を含んで構成される。出力部４５は、これらの表示装置を監視装置４に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部４５は、例えば入力部４２に入力された情報を出力する。出力部４５は、例えば電極イベント発生判定処理及び心異常イベント発生判定処理の実行結果を表示してもよい。出力部４５は、例えば推定信頼度を出力してもよい。出力部４５は、例えば推定信頼度の履歴を出力してもよい。

　図６は、実施形態における制御部４１の機能構成の一例を示す図である。制御部４１は情報取得部４１０、推定部４２０、記憶制御部４３０、通信制御部４４０及び出力制御部４５０を備える。

　情報取得部４１０は、電極取得情報取得部４１１と環境情報取得部４１２とを備える。電極取得情報取得部４１１は、入力部４２又は通信部４３を介して電極取得情報を所定の周期で繰り返し取得する。すなわち電極取得情報取得部４１１は電極取得情報を取得する。

　環境情報取得部４１２は入力部４２又は通信部４３を介して環境情報を所定の周期で繰り返し取得する。すなわち環境情報取得部４１２は環境情報を取得する。なお、情報取得部４１０は、必ずしも電極取得情報と環境情報との両方を取得する必要は無く、いずれか一方であってもよい。

　推定部４２０は、電極イベント発生判定部４２１、心異常イベント発生判定部４２２及び推定信頼度推定部４２３を備える。電極イベント発生判定部４２１は電極イベント発生判定処理を実行する。心異常イベント発生判定部４２２は心異常イベント発生判定処理を実行する。推定信頼度推定部４２３は、推定信頼度推定処理を実行する。

　記憶制御部４３０は、各種情報を記憶部４４に記録する。通信制御部４４０は、通信部４３の動作を制御する。通信制御部４４０は通信部４３の動作を制御して、通信部４３に例えば推定部４２０の得た結果を制御装置５に送信させる。出力制御部４５０は、出力部４５の動作を制御する。出力制御部４５０は、例えば、出力部４５の動作を制御して出力部４５に推定部４２０の得た結果を出力させる。出力制御部４５０が出力部４５に出力させる結果は、例えば推定信頼度である。

　図７は、実施形態における制御装置５のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置５は、バスで接続されたＣＰＵ等のプロセッサ９３とメモリ９４とを備える制御部５１を備え、プログラムを実行する。制御装置５は、プログラムの実行によって制御部５１、入力部５２、通信部５３、記憶部５４及び出力部５５を備える装置として機能する。

　より具体的には、プロセッサ９３が記憶部４４に記憶されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムをメモリ９４に記憶させる。プロセッサ９３が、メモリ９４に記憶させたプログラムを実行することによって、制御装置５は、制御部５１、入力部５２、通信部５３、記憶部５４及び出力部５５を備える装置として機能する。

　制御部５１は、制御装置５が備える各種機能部の動作を制御する。制御部５１は、例えば通知判定処理を実行する。制御部５１は、例えば通信部５３の動作を制御する。制御部５１は、例えば通信部５３の動作を制御して通知先に通知を送信させる。制御部５１は、例えば出力部５５の動作を制御する。制御部５１は、例えば通知判定処理の実行により生じた各種情報を記憶部５４に記録する。制御部５１は、例えば入力部５２又は通信部５３に入力された情報を記憶部５４に記録する。入力部５２又は通信部５３に入力された情報は、例えば推定部４２０の得た結果である。

　入力部５２は、マウスやキーボード、タッチパネル等の入力装置を含んで構成される。入力部５２は、これらの入力装置を制御装置５に接続するインタフェースとして構成されてもよい。入力部５２は、制御装置５に対する各種情報の入力を受け付ける。入力部５２には、例えば推定部４２０の得た結果が入力される。

　通信部５３は、制御装置５を外部装置に接続するための通信インタフェースを含んで構成される。通信部５３は、有線又は無線を介して外部装置と通信する。外部装置は、例えば監視装置４である。外部装置は、例えば予め定められた所定の通知先である。

　記憶部５４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などのコンピュータ読み出し可能な記憶媒体装置を用いて構成される。記憶部５４は制御装置５に関する各種情報を記憶する。記憶部５４は、例えば入力部５２又は通信部５３を介して入力された情報を記憶する。記憶部５４は、例えば通知判定処理の実行により生じた各種情報を記憶する。

　なお、推定部４２０の得た結果（すなわち監視装置４の得た結果）は、必ずしも入力部５２だけに入力される必要もないし、通信部５３だけに入力される必要もない。推定部４２０の得た結果は、入力部５２と通信部５３とのどちらから入力されてもよい。

　出力部５５は、各種情報を出力する。出力部５５は、例えばＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置を含んで構成される。出力部５５は、これらの表示装置を制御装置５に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部５５は、例えば入力部５２に入力された情報を出力する。出力部５５は、例えば入力部５２又は通信部５３に入力された推定結果を表示してもよい。出力部５５は、例えば通知判定処理の実行結果を表示してもよい。

　図８は、実施形態における制御部５１の機能構成の一例を示す図である。制御部５１は結果取得部５１０、通知判定部５２０、記憶制御部５３０、通信制御部５４０及び出力制御部５５０を備える。

　結果取得部５１０は、入力部５２又は通信部５３に入力された推定部４２０の得た結果を所定の周期で繰り返し取得する。

　通知判定部５２０は、結果取得部５１０が取得した結果に対して、通知判定処理を実行する。すなわち、通知判定部５２０は、結果取得部５１０が取得した結果が通知基準を満たすか否かを判定する。通知判定処理の対象の結果は、より具体的には、少なくとも心異常イベントが発生したか否かの判定の結果を含む。

　記憶制御部５３０は、各種情報を記憶部５４に記録する。通信制御部５４０は、通信部５３の動作を制御する。

　通信制御部５４０は通信部５３の動作を制御して、通信部５３に例えば通知先への通知を実行させる。通信制御部５４０は、自動車９０に対して減速の指示を示す信号や停止の指示を示す信号等の自動車９０の動作を制御する制御信号を、通信部５３に送信させてもよい。

　出力制御部５５０は、出力部５５の動作を制御する。出力制御部５５０は、例えば、出力部５５の動作を制御して出力部５５に通知判定部５２０の判定結果を出力させる。

　図９は、実施形態の異常状態推定システム１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。異常状態推定システム１００は、図９に記載のフローチャートが示す処理を、所定の終了条件が満たされるまで繰り返し実行する。所定の終了条件は、例えば生体信号取得装置１への電力の供給が途絶えたという条件である。終了条件が満たされたか否かの判定は、例えば制御部４１が実行する。終了条件が満たされたか否かの判定は、例えば推定部４２０が実行する。終了条件が満たされたか否かの判定は、例えば通知判定部５２０が実行してもよい。

　情報取得部４１０が、電極１０１を介して取得された電極取得情報を取得する（ステップＳ１０１）。次に電極イベント発生判定部４２１が、電極イベントが発生したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。次に、心異常イベント発生判定部４２２が、心異常イベントが発生したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。次に、推定信頼度推定部４２３が、推定信頼度を推定する（ステップＳ１０４）。次に、通知判定部５２０が、ステップＳ１０２～ステップＳ１０４で得られた結果に基づき、通知先に通知するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

　通知先に通知すると判定された場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、通信制御部５４０が通信部５３の動作を制御して、通知先に通知する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６の次に、終了条件が満たされるか否かが判定される（ステップＳ１０７）。終了条件が満たされる場合（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、処理が終了する。終了条件が満たされない場合（ステップＳ１０７：ＮＯ）、ステップＳ１０１の処理に戻る。

　通知先に通知しないと判定された場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、ステップＳ１０７の処理が実行される。

　このように構成された実施形態の異常状態推定システム１００は、電極１０１が外れたか否かを判定する。そのため、異常状態推定システム１００によって電極１０１が外れたと判定された場合に異常状態推定システム１００を用いるユーザは、推定対象９の心臓の状態の推定結果が正しいか否かを再確認しようと考える可能性が高い。すなわち、異常状態推定システム１００は電極１０１が外れたか否かを判定するため、ユーザに、推定結果の正しさを再確認させる頻度を高めることができる。そのため、異常状態推定システム１００は、心臓の状態の推定の精度を高めることができる。

　また、このように構成された実施形態の異常状態推定システム１００は、推定結果の確からしさを推定する。そのため、異常状態推定システム１００は、心臓の状態の推定の精度を高めることができる。

　ここで、心状態推定処理の例を説明する。

　＜心状態推定処理の説明＞
　心状態推定処理は例えば以下の第１種心状態推定処理である。第１種心状態推定処理は、統計量算出処理と異常推定処理とを含む。統計量算出処理は、所定の周期で繰り返し実行される。以下、統計量算出処理が実行される周期の１周期の長さを単位処理期間という。単位処理期間の長さは例えば２秒である。

　統計量算出処理は、電極取得情報が示す電磁気時系列に関する統計量（以下「電磁気統計量」という。）を算出する処理である。電磁気統計量は、例えば電磁気量の時間平均である。電磁気時系列の統計量は、例えば電磁気量の分布の偏差である。偏差は、平均値との違いを示す量であればどのような量であってもよい。そのため、偏差は、例えば分散であってもよい。偏差は、例えば標準偏差であってもよい。

　統計量算出処理では、予め定められた条件（以下「サンプル条件」という。）を満たすサンプルを用いて電磁気時系列に関する統計量が取得される。サンプル条件は、例えば統計量算出処理の実行直前の単位処理期間中に監視装置４によって取得された電極取得情報に含まれるサンプルの全て、という条件である。したがって、例えば単位処理期間が２秒であれば、統計量算出処理に用いられるサンプル数は、直近の２秒間に監視装置４によって取得された電極取得情報に含まれるサンプルの全てである。

　異常推定処理は、推定対象９の心臓の状態が異常な状態にあるか否かを推定する処理である。異常推定処理による推定対象の異常は、例えば心室細動である。異常推定処理は、不応区間サンプル判定処理と、範囲外データ判定処理と、心室異常判定処理とを含む。

　不応区間サンプル判定処理、範囲外データ判定処理及び心室異常判定処理の理解の容易のため、正常な状態にある心臓から得られる電磁気時系列と異常な状態にある心臓から得られる電磁気時系列とを説明する。

　図１０は、実施形態における正常な状態にある心臓から得られる心状態量時系列の一例を示す図である。より具体的には、図１０は正常な状態にある心臓から得られる心電位の時系列の一例を示す図である。図１０の縦軸は心電位の電位を示し、横軸は時刻を示す。

　正常な拍動がなされているとき、Ｒ波をはじめとした心電波形が観測される。図１０における黒丸はＲ波を示す。図１０に記載のＡ、Ｂ及びＣそれぞれは、心臓が拍動する際の分極に関する活動期間の種類を示す。以下、種類がＡの期間をＡ期間という。以下、種類がＢの期間をＢ期間という。以下、種類がＣの期間をＣ期間という。

　Ａ期間は、心筋の分極区間ある。Ａ期間では、主にＲ波形が観測される。Ｂ期間は絶対不応区間である。Ｂ期間は、心筋分極直後の期間である。Ｂ期間では心筋の原理上、心臓の状態が正常であれば、波形に相当する心電位の発生が存在しない。Ｃ期間は、相対不応区間である。Ｃ期間では、心臓の状態が正常であれば、一定リズムの拍動トレンドが原因で、波形が存在しない。なお、Ｂ期間とＣ期間とをそれぞれ区別しない場合、一般に不応区間と呼称される。

　このように、正常な心臓から得られる心電位の時系列の場合、Ａ期間、Ｂ期間、Ｃ期間の判別が可能である。また正常な心臓から得られる心電位の時系列の場合、心電位の不応区間（すなわちＢ期間及びＣ期間）ではＲ波が生じているＡ期間に比べて、０ミリボルトからの電圧変化が小さい。正常な心臓から得られる心電位の時系列のＡ期間における電圧変化の範囲を、一般に、生理的に正常な再分極電位変化の範囲という。

　図１１は、実施形態における異常な状態にある心臓から得られる心状態量時系列の一例を示す図である。具体的には、図１１は異常な状態にある心臓から得られる心電位の時系列の一例を示す図である。より具体的には、図１１は、心室細動の状態にある心臓から得られる心電位の時系列の一例を示す図である。図１１の縦軸は心電位の電位を示し、横軸は時刻を示す。

　図１１に記載のＡ、Ｂ、Ｃそれぞれは、Ａ期間、Ｂ期間、Ｃ期間を示す。図３は、心室細動時の心電位では、正常な心電位における不応区間（すなわちＢ期間及びＣ期間）に相当する期間おいても、生理的に正常な再分極電位変化の範囲を外れた心電位の挙動が生じることを示す。

　異常状態推定システム１００は、こうした正常な心臓と異常な心臓との間に存在する心電位の挙動の差異に基づいて推定対象９の心臓の状態が正常か異常かを推定する。異常状態推定システム１００において実行される範囲外データ判定処理は、統計量を用いて正常な心電位の不応区間に相当する区間における範囲外データの発生の程度を定量化するために実行される処理である。

　不応区間サンプル判定処理、範囲外データ判定処理及び心室異常判定処理それぞれについて説明する。

　不応区間サンプル判定処理は、心状態時系列のサンプルのうち不応区間に属するサンプルがいずれであるのかを判定する処理である。不応区間サンプル判定処理は、例えば予め定められた条件を満たすサンプルを不応区間に属するサンプルであると判定する処理である。

　予め定められた条件は例えば、所定の閾値をサンプルが超えるという条件である。閾値は、具体的には所定の区間内の電磁気時系列の統計量である。統計量は、例えば所定の代表値と所定の散布度との和である。統計量は、例えば所定の代表値と所定の散布度との差であってもよい。代表値は、例えば平均値である。散布度は、例えば標準偏差である。

　ただし、電磁気時系列のサンプルは瞬間的に閾値を越える場合がある。そこで、不応区間サンプル判定処理では、サンプルが閾値を連続して横切った回数に対する所定の条件を満たすか否かが判定されてもよい。不応区間サンプル判定処理では、サンプルが閾値を連続して横切った回数に対する所定の条件が満たされた場合、不応区間に属するサンプルであると判定される。

　閾値は、例えば統計量算出処理によって取得された電磁気統計量であってもよい。

　以下説明の簡単のため、不応区間サンプル判定処理が、統計量算出処理によって取得された電磁気統計量に基づき電磁気時系列のサンプルのうち不応区間に属するサンプルがいずれであるかを判定する処理である場合を例に、異常状態推定システム１００を説明する。なお、不応区間サンプル判定処理が、予め定められた条件を満たすサンプルを不応区間に属するサンプルであると判定する処理である場合、統計量算出処理は必ずしも実行される必要は無い。

　範囲外データ判定処理は、不応区間サンプル判定処理によって不応区間に属するサンプルであると判定されたサンプル（以下「不応区間サンプル」という。）に対して実行される。

　範囲外データ判定処理は、各不応区間サンプルの値が、各時刻位置に応じた範囲（以下「閾値領域」という。）の範囲外か否かを判定する処理である。時刻位置とは、電磁気時系列の各サンプルの時間軸方向の位置である。以下、範囲外データ判定処理により、値（すなわち心状態量）が閾値領域の範囲外であると判定された不応区間サンプルを、範囲外データという。

　閾値領域は、少なくとも上限値及び下限値を有する範囲である。閾値領域の上限値を以下、上閾値という。閾値領域の下限値を以下、下閾値という。

　閾値領域は、単位処理期間ごとに、単位処理期間内における不応区間サンプルの分布に応じて決定される。上閾値は、例えば、閾値領域が決定される時刻位置を含む単位処理期間内の不応区間サンプルが示す電磁気量の平均値をＭとし標準偏差をＶとした場合に、（Ｍ＋Ｖ）である。下閾値は、例えば、単位処理期間内の不応区間サンプルが示す電磁気量の平均値をＭとし標準偏差をＶとした場合に、（Ｍ－Ｖ）である。

　なお、上閾値と下閾値とは必ずしも平均値Ｍと標準偏差Ｖの和又は差に限定されない。上閾値と下閾値とは、標準偏差Ｖに定数（補正値）を掛けて電極１０１の検出感度に応じた調整が行われた値の和又は差であってもよい。上閾値と下閾値とは、平均値Ｍと標準偏差Ｖとを独立変数とする所定の関数による変換の結果であってもよい。

　また上閾値と下閾値とは、心状態量の分散や勾配を基に算出されてもよい。上閾値と下閾値とは、生体信号以外の機器や環境データ、連続性（観測値の欠損の有無）による調整の量に基づいて算出されてもよい。閾値領域の範囲外であるとは、値が下閾値未満であるか、又は、上閾値より大きいかのいずれか一方であることを意味する。

　図１２は、実施形態における上閾値と、下閾値と、閾値領域と範囲外データとを示す図である。図１２は、電磁気時系列の一例として心電位時系列を示す。図１２の横軸は原点の時刻からの経過時間を示す。図１２の縦軸は心電位を示す。図１２は、上閾値と下閾値とを示す。図１２の例における上閾値と下閾値とは、直近２秒間の心電位データを用いて算出された値の一例である。そのため、図１２に示すように、上閾値及び下閾値は、全ての時刻で必ずしも同一では無い。

　図１２において、Ｄ１、Ｄ２及びＤ３が示す心電位の範囲は、それぞれ時刻Ｔ１、時刻Ｔ２及び時刻Ｔ３における閾値領域である。図１２に示すように、閾値領域が示す心電位の範囲は、全ての時刻で必ずしも同一では無い。図１２は、範囲外データと判定された不応区間サンプルの集合を示す。

　心室異常判定処理は、範囲外データ判定処理によって範囲外データと判定されたサンプルに基づき心室の状態を推定する処理である。心室異常判定処理は、ピーク期間の予め定められた出現の仕方を示す条件であって心室状態が異常な状態である場合のピーク期間の出現の仕方を示す条件（以下「ピーク期間出現条件」という。）を満たす場合に、心室状態が異常であると判定する処理である。

　ピーク期間は、範囲外データ積算時間が閾値時間を超えたピーク判定対象期間である。範囲外データ積算時間は、ピーク判定対象期間ごとに得られる値である。範囲外データ積算時間は、各ピーク判定対象期間内のサンプルのうちの範囲外データ判定処理によって範囲外データであると判定されたサンプルの発生時間の積算の値である。すなわち範囲外データ積算時間は、各サンプルに所定の時間幅を付与し、各ピーク判定対象期間内のサンプルのうちの範囲外データであると判定されたサンプルの数を時間幅に乗算した結果である。

　ピーク判定対象期間は、予め定められた所定の長さの期間である。ピーク判定対象期間の開始の時刻は、予め定められた条件を満たす時刻である。ピーク判定対象期間の開始の時刻は、例えば直前のピーク判定対象期間の終わりの時刻である。ピーク判定対象期間の開始の時刻は、例えば直前のピーク判定対象期間から所定の時間が経過した時刻であるという条件であってもよい。

　直前のピーク判定対象期間から所定の時間が経過した時刻であるという条件は、心室異常判定処理においてピーク判定対象期間が周期的に設定される、ことを意味する。心室異常判定処理では、例えばまず、電磁気時系列の０ミリ秒から２００ミリ秒までがピーク判定対象期間として設定されてピーク期間であるか否かが判定される。心室異常判定処理では、次に、２００ミリ秒の時刻が新たな０ミリ秒として設定された後に続く２００ミリ秒の長さの期間が新たなピーク判定対象期間として設定される、という処理が繰り返される。

　閾値時間は、予め定められた所定の基準の時間あって、正常な心臓の心状態時系列では生じない値を検知するための基準の時間である。閾値時間は、より具体的には、予め定められた所定の基準の時間あって、正常な心臓の心状態時系列における範囲外データ積算時間よりも長い時間である。閾値時間は正常な心臓の心状態時系列における範囲外データ積算時間よりも長い時間であるため、範囲外データ積算時間が閾値時間を超えるピーク判定対象期間は、異常な心臓の心状態時系列が出現している期間である。

　ピーク期間の長さは、例えば心状態時系列が２００Ｈｚのサンプリングレートで取得された場合であって、３点が範囲外データであった場合に、５ミリ秒の３倍の１５ミリ秒である。なお、２００Ｈｚのサンプリングレートの時系列の各サンプルの時間間隔は５ミリ秒である。心状態時系列が２００Ｈｚのサンプリングレートで取得された場合、サンプルの発生時間、すなわちサンプルに付与される所定の時間幅、は、例えば５ミリ秒である。

　ピーク判定対象期間の長さは、拍動の一拍の長さに略同一であることが望ましい。そのため、ピーク判定対象期間の長さは、例えば２００ミリ秒である。

　閾値時間は、例えば正常な心臓のＲ波の発生時間よりも長い時間である。正常な心臓のＲ波の発生時間よりも長い時間は、例えば５０ミリ秒である。

　閾値時間が５０ミリ秒であり、ピーク判定対象期間の長さが２００ミリ秒であり、ピーク判定対象期間が２００ミリ秒ごとに周期的に設定される場合について心室異常判定処理で実行される処理の一例を具体的に説明する。この場合心室異常判定処理では、２００ミリ秒間隔で周期的に繰り返される各ピーク判定対象期間のうち、電磁気量が閾値領域外であると判定された不応区間サンプルの累積時間が５０ミリ秒以上であるピーク判定対象期間をピーク期間と判定する処理が実行される。

　ピーク期間出現条件は、例えばピーク期間が所定数連続して出現するという条件である。ピーク期間出現条件が、ピーク期間が所定数連続して出現するという条件である場合、推定対象９の心臓は、心室粗動又は心室細動が発生した状態である。ピーク期間が連続する回数は予め設定された所定の値であるが、例えば誤判定の頻度と判定結果を得るまでに要する時間との兼ね合いで決定された値であることが望ましい。

　より具体的には、誤判定の頻度の低さと判定結果を得るまでに要する時間の短さとを両立する値であることが望ましい。判定結果を得るまでに要する時間は、例えば推定対象９の心臓が異常な状態になったことで生じ得る被害を通知によって防止できる時間が望ましい。ピーク期間が連続する回数は、例えば５回である。

　このように、第１種心状態推定処理は、範囲外データの発生時間に基づいて、推定対象９の心臓の状態を推定する処理である。

（適用場面）
　異常状態推定システム１００の適用場面の一例を説明する。異常状態推定システム１００は、バスや電車など公共性の高い乗り物のドライバ等の、作業中に意識を失った場合に重大事故に発展する可能性がある人の心機能異常の検知に用いられることで、重大事故を防止することができる。

　異常状態推定システム１００は、障がいやリハビリ、病気や怪我等を理由に電動移動補助器具を使用している人に対して適用されることで、電動移動補助器具の使用の最中に意識を失った場合に生じる事故を防止することができる。

　異常状態推定システム１００は、運動中の突然死につながる予兆を検知するために用いられてもよい。例えば図１に記載のように、自動車９０の運転手に対し、異常状態推定システム１００は適用される。

　自動車９０には、既に市中で利用されている車載搭載センサが搭載されている場合がある。車載搭載センサは環境センサ３の一例である。このような場合、異常状態推定システム１００は、自動車９０の運転手の心臓に異常が発生した場合に、推定信頼度や、その他の車載センサを含めたデータを加味し、統合的に状況を判断することができる。

　このような場合、異常状態推定システム１００は、例えばオペレータや通知先の制御システムに通知が飛ぶ。オペレータや通知先の制御システムは、必要に合わせて、自動車９０の運転手に対して、呼びかけや警報などのアクションを行うことができる。オペレータや通知先の制御システムは、直接的に自動車９０に対して、減速や停止処理の制御信号を通知してもよい。

（変形例）
　電極イベント発生判定処理では環境情報に基づいて電極イベントが発生したか否かが判定されてもよい。例えば電極イベント発生判定処理は体動検知処理を含み、電極イベント発生判定処理では体動検知処理の実行結果に基づいて電極イベントが発生したか否かが判定されてもよい。以下説明の簡単のため、環境量が推定対象９の体動の状態を示す量である場合を例に、体動検知処理を説明する。

　体動検知処理は、環境情報に基づき体動判定を行う。体動判定とは、体動検知条件が満たされた状態を体動イベントと判定する処理である。体動検知条件は、所定の閾値を環境量が超える、という条件である。体動検知条件に用いられる所定の閾値は、例えば所定の時間内の環境量の変化を示す統計量である。体動検知条件に用いられる所定の閾値は、例えば所定の時間内の環境量の平均値である。体動検知条件に用いられる所定の閾値は、予め定められた所定の値であってもよい。

　体動検知条件に用いられる所定の閾値は、所定の期間内に含まれる環境情報を入力とする関数であって環境出力量を出力とする予め定められた所定の関数の出力であってもよい。環境出力量は、所定の期間の環境量の時系列の状態を示す量である。体動検知処理は、環境信号異常振幅判定処理と環境信号異常標準偏差判定処理と体動状態判定処理とを含む。

　環境信号異常振幅判定処理は、環境情報が示す環境量が所定の上限値を超えたタイミングと所定の下限値を下回ったタイミングとを体動イベントの候補（以下「体動イベント候補」という。）のタイミングと判定する処理である。

　環境信号異常振幅判定処理における上限値及び下限値は、予め定められた値であってもよいし、環境情報に基づいて決定される値であってもよい。

　環境信号異常振幅判定処理における上限値及び下限値は、例えば環境量の絶対値である。環境信号異常振幅判定処理における上限値及び下限値は、例えば環境信号異常振幅判定処理が実行される直前の所定の期間における環境量の時系列の平均挙動から算出される基準値からの相対値であってもよい。所定の期間は、例えば数秒の期間である。所定の期間は、数十秒の期間である。

　基準値は、例えば所定の期間の基準値の平均値を基準値としてもよい。しかしながら、基準値は、所定の期間の基準値に基づく量であれば平均値に限らない。

　環境信号異常標準偏差判定処理は、環境量の偏差が所定の閾値を超えたタイミングを体動イベント候補のタイミングと判定する処理である。

　環境信号異常標準偏差判定処理における所定の閾値は、予め定められた値であってもよいし、環境情報に基づいて決定される値であってもよい。

　環境信号異常標準偏差判定処理における所定の閾値は、例えば環境量の偏差の絶対値である。環境信号異常標準偏差判定処理における所定の閾値は、例えば環境信号異常振幅判定処理が実行される直前の所定の期間における環境量の偏差の平均挙動から算出される基準値からの相対値であってもよい。所定の期間は、例えば数秒の期間である。所定の期間は、数十秒の期間である。

　体動状態判定処理は、環境信号異常振幅判定処理と環境信号異常標準偏差判定処理とがどちらも体動イベント候補のタイミングであると判定したタイミングを体動イベントの発生のタイミングであると判定する処理である。

　電極イベント発生判定処理では、体動検知処理により体動が検知されたと判定された場合、電極イベントが発生したと判定してもよい。する。

　ここまでで体動検知処理の説明を終了する。なお、電極イベント発生判定処理では、電極イベントの発生の判定に際して、電極取得情報と環境情報との両方が用いられてもよい。このような場合、電極イベント発生判定処理は、生体信号異常振幅判定処理と生体信号異常標準偏差判定処理と電極状態判定処理とに加えてさらに体動検知処理も実行する。

　極イベントの発生の判定に際して電極取得情報と環境情報との両方が用いられる場合、極イベントの発生の判定では、生体信号異常振幅判定処理と、生体信号異常標準偏差判定処理と、体動検知処理との少なくとも１つにおいてサンプルが閾値を超えたと判定された際に、電極イベントが発生したと判定される。なお、生体信号異常振幅判定処理における閾値は、上述した、生体信号異常振幅判定処理における所定の上限値及び下限値である。

　なお推定信頼度の初期値は、予め定められた値であってもよいし、直近の電極取得情報に基づく所定の処理の実行によって得られた値であってもよい。所定の処理は例えば、キャリブレーション処理である。キャリブレーション処理は、キャリブレーション期間において取得された電磁気時系列生体信号に対する異常振幅判定処理、生体信号異常標準偏差判定処理又は体動検知処理の少なくとも１つの判定の結果が真となった回数に応じて推定信頼度の初期値を変更する、という処理である。キャリブレーション処理では、同じ時刻ｔａに異常振幅判定処理、生体信号異常標準偏差判定処理又は体動検知処理のうちの複数おいて判定の結果が真であった場合には、時刻ｔａにおける真の回数が２回であったと判定される。キャリブレーション期間は、電極１０１が推定対象９に装着された後の所定の期間である。

　電極イベント発生判定処理と心異常イベント発生判定処理とでは、時系列のサンプルの分布の偏差に代えて、時系列のサンプルの分布を表す他の統計量が用いられてもよい。統計量は、例えば分散値であってもよいし、平均値であってもよいし、中央値であってもよいし、絶対偏差であってもよいし、二乗平均平方根であってもよいし、パーセンタイル値であってもよいし、最大値であってもよいし、最小値であってもよい。

　電極イベント発生判定処理と心異常イベント発生判定処理とで用いられる、上限値又は下限値は、外部からの入力や過去のデータの履歴に基づいてリアルタイムに動的変化してもよい。

　推定信頼度は、検知された異常の内容に基づいて、異なる下げ幅で下がってもよい。推定信頼度の上昇のペースは、検出された異常の内容や、環境情報の示す内容に応じて、上昇のペースが変化してもよい。なお、ペースとは単位時間当たりの変化量である。

　ピーク判定対象期間の設定については、サンプリングレートに合わせてデータが更新されるごとに０ミリ秒からの新たなピーク判定対象期間が設定され、各ピーク判定対象期間が重なるように設定されてもよい。

　ピーク期間出現条件は、必ずしもピーク期間が連続という条件を含む必要は無い。そのため、ピーク期間出現条件は、例えば１０００ミリ秒のなかで連続か非連続かに関わらず４回以上ピーク期間が発生する、という条件であってもよい。

＜第２種心状態推定処理＞
　監視装置４が実行する心状態推定処理は、第１種心状態推定処理に代えて第２種心状態推定処理であってもよい。すなわち、監視装置４は、電極取得情報が示す電磁気時系列に対して第２種心状態推定処理を実行することで、推定対象９の心臓の状態を推定してもよい。

　第２種心状態推定処理は、電磁気時系列におけるＲ波の時間間隔ＲＲＩ（RR-Interval）に基づいて推定対象９の心臓の状態を推定する処理である。

　第２種心状態推定処理は、例えば電磁気時系列におけるＲＲＩが所定の閾値であるＲＲＩ下限閾値よりも小さい場合に、推定対象９の心臓の状態が異常であると推定する処理である。ＲＲＩ下限閾値は、例えば心臓の状態が正常な人の運動時のＲＲＩである。心臓の状態が正常な人の運動時のＲＲＩより大きな値は、例えば６００ｍｓである。

　ＲＲＩ下限閾値が心臓の状態が正常な人の運動時のＲＲＩである場合であって電磁気時系列のＲＲＩがＲＲＩ下限閾値よりも小さい場合、心室頻拍の発生の可能性が高い。そのため、電磁気時系列におけるＲＲＩがＲＲＩ下限閾値よりも小さいか否かによって心臓の状態を推定することで、推定対象９の心臓について心室頻拍が発生するような異常な状態であるか否かの推定が可能である。

　第２種心状態推定処理では、電磁気時系列におけるＲＲＩが、ＲＲＩ下限閾値とは異なる所定の閾値であるＲＲＩ上限閾値よりも大きい場合に、推定対象９の心臓の状態が異常であると推定されてもよい。心臓の状態が異常である場合、心臓の活動が低下して脈拍数が下がる場合がある。すなわち、心臓の状態が異常である場合、徐脈が生じる場合がある。

　電磁気時系列におけるＲＲＩがＲＲＩ上限閾値よりも大きいか否かによって心臓の状態を推定することで、推定対象９の心臓について徐脈が発生するような異常な状態であるか否かの推定が可能である。ＲＲＩ上限閾値は、徐脈の発生を推定できる値が好ましく、例えば１０００ｍｓ以上であることが望ましい。

　第２種心状態推定処理では、ＲＲＩ下限閾値とＲＲＩ上限閾値と用いて推定対象９の心臓の状態が推定されてもよい。

　第２種心状態推定処理は、さらに環境情報も用いて推定対象９の心臓の状態を推定する処理であってもよい。第２種心状態推定処理が推定対象９の心臓の状態の推定に用いる環境情報は、例えば加速度センサやジャイロセンサ等の慣性センサによって取得された情報であって推定対象９の加速度を示す情報（以下「検知対象加速度情報」という。）である。すなわち、第２種心状態推定処理が推定対象９の心臓の状態に環境情報を用いる場合、環境情報の提供元の環境センサ３は例えば慣性センサである。

　ＲＲＩは、推定対象９の心臓の状態が心室頻拍の発生する状態には無い場合であって正常であっても、推定対象９が運動した場合に小さくなる。そのため、電磁気時系列だけでなく検知対象加速度情報も用いる第２種心状態推定処理は、電磁気時系列だけに基づく第２種心状態推定処理よりも高い精度で推定対象９の心臓の状態を推定することが可能である。

　電磁気時系列だけでなく検知対象加速度情報も用いる第２種心状態推定処理では、正常判定が行われる。正常判定は、電磁気時系列から得られるＲＲＩが所定の基準よりも小さくなった場合であっても、検知対象加速度情報から得られる統計量が所定の条件を満たす閾値を超えている場合には、推定対象９の心臓の状態は正常であると判定される処理である。

　以下、正常判定における閾値が満たす所定の条件を正常閾値条件という。正常閾値条件は、例えば、予め定められた所定の値という条件である。このような場合、正常閾値条件を満たす閾値は、予め定められた所定の値である。正常判定では、電磁気時系列から得られるＲＲＩが所定の基準よりも小さくなった場合であって、なおかつ、検知対象加速度情報に基づいて算出される統計量が正常閾値条件を満たす閾値を超えていない場合にのみ、推定対象９の心臓の状態が異常であると判定される。

　なぜなら、ＲＲＩが小さくなったとしても、検知対象加速度情報から得られる統計量が大きい場合には、ＲＲＩの減少は、心臓の状態異常によって生じたものではなく、推定対象９の移動又は運動によって生じた可能性が高いからである。

　なお、検知対象加速度情報から得られる統計量とは、具体的には慣性センサによって取得された情報であって推定対象９の加速度を示す情報の時系列が示す各サンプルの値の分布の統計量である。

　なお、正常判定における統計量は、例えば３軸の加速度の値の絶対値を所定の一定時間で積算した値である。しかしながら、正常判定における統計量は、検知対象加速度情報に基づいて算出される統計量であればどのような値であってもよく、３軸の加速度の値の絶対値を所定の一定時間で積算した値に限らない。

　正常閾値条件は、必ずしも予め定められた所定の値という条件である必要は無い。正常閾値条件は、例えば期間に関する所定の条件（以下「正常判定期間条件」という。）を満たす過去の時間区間における検知対象加速度情報に基づいて算出される統計量であってもよい。正常判定期間条件は、例えば３秒前という条件である。

　正常閾値条件は、例えば正常判定期間条件を満たす過去の時間区間における検知対象加速度情報を説明変数とする所定の関数の目的変数の値である、という条件であってもよい。

　第２種心状態推定処理が推定対象９の心臓の状態の推定に用いる環境情報は、例えば推定対象９の位置情報を含んでもよい。推定対象９の位置情報は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置情報を取得する技術を用いて取得された情報である。すなわち、位置情報を取得する環境センサ３は、例えばＧＰＳ機能を搭載したスマートフォン等のＧＰＳ等の位置情報を取得する技術を用いて推定対象９の位置情報を取得する装置である。

　推定対象９が自動車９０を運転している際、激しい運動は行われていないことが多い。したがって、推定対象９が車道にいることを示す情報や時刻５０ｋｍ等の歩行速度以上の速度で推定対象９が移動していることを示す情報が位置情報に基づいて取得される場合のＲＲＩの低下は、推定対象９が運動したことで生じたＲＲＩの低下では無い。

　そのため、推定対象９が車道にいることを示す情報や時刻５０ｋｍ等の歩行速度以上の速度で推定対象９が移動していることを示す情報が位置情報に基づいて取得される場合のＲＲＩの低下は、推定対象９の心臓の状態が異常である確率が高いことを意味する。このため、第２種心状態推定処理が位置情報にも基づいて推定対象９の心臓の状態を推定する場合、位置情報を用いずに推定対象９の心臓の状態を推定する場合よりも、高い精度で推定対象９の心臓の状態を推定することができる。

＜第３種心状態推定処理＞
　監視装置４が実行する心状態推定処理は、第１種心状態推定処理に代えて第３種心状態推定処理であってもよい。すなわち、監視装置４は、電極取得情報が示す電磁気時系列に対して第３種心状態推定処理を実行することで、推定対象９の心臓の状態を推定してもよい。

　第３種心状態推定処理は、第１種心状態推定処理と、第２種心状態推定処理と、第１統合推定処理とを実行する処理である。第１統合推定処理は、第１種心状態推定処理の推定結果と第２種心状態推定処理の推定結果とに基づいて、推定対象９の心臓の状態を推定する処理である。

　心臓の異常によって生じる現象の１つである心室細動においては、ＱＲＡ波形が不規則である（参考文献１参照）。

　参考文献１：”時事メディカル　心室頻拍、心室細動〔しんしつひんぱく、しんしつさいどう〕“、［online］、［令和３年２月１０日検索］、インターネット＜https://medical.jiji.com/medical/012-1027＞

　第３種心状態推定処理では、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とが実行された後に、第１統合推定処理が実行される。第１統合推定処理では、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とがどちらも推定対象９の心臓の状態が異常であると推定した場合にのみ、推定対象９の心臓の状態は異常であると推定される。

　そのため、第１統合推定処理では、例えば第１種心状態推定処理の実行により心臓の状態が異常であると推定された場合であっても第２種心状態推定処理の実行による推定結果が心臓の状態を正常であると推定した場合に、推定対象９の心臓の状態は正常であると推定される。

　このように第３種心状態推定処理は、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とのどちらか一方の推定結果だけでなく、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理との両方の推定結果を用いて推定対象９の心臓の状態を推定する処理である。

　そのため、第３種心状態推定処理は、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とのどちらか一方の推定結果を用いて推定対象９の心臓の状態を推定する場合よりも、高い精度で推定対象９の心臓の状態を推定することができる。第３種心状態推定処理は、不応区間における信号の発生とＱＲＳ波形の不規則性との２つの条件に基づいて推定対象９の心臓の状態を推定するため、高い精度で推定対象９の心臓の状態を推定することができる。

　なお不応区間における信号の発生とは、ピーク期間出現条件が満たされることを意味する。

　なお、第３種心状態推定処理において実行される第２種心状態推定処理では、必ずしもＲＲＩが閾値を超えるか否かによって推定対象９の心臓の状態が推定される必要は無く、ＲＲＩの統計量を用いて推定対象９の心臓の状態が推定されてもよい。すなわち、第３種心状態推定処理では、心室細動におけるＱＲＳ波形の不規則性が、ＲＲＩの不規則性としてＲＲＩの統計量を用いて推定されることで、推定対象９の心臓の状態が推定されてもよい。

　ＲＲＩの統計量は、例えばＲＲＩの平均であってもよいし、偏差であってもよいし、分散値であってもよいし、中央値であってもよいし、絶対偏差であってもよいし、二乗平均平方根であってもよいし、パーセンタイル値であってもよいし、最大値であってもよいし、最小値であってもよい。

　例えばＲＲＩの統計量がＲＲＩの平均である場合、第３種心状態推定処理では、繰り返し算出されるＲＲＯの平均値の差分が所定の閾値を超えた場合であって不応区間における信号の発生が確認されている際に、推定対象９の心臓の状態が異常であると推定される。

　なお、ＲＲＩの統計量は偏差等の平均以外の他の統計量であってもよい。ＲＲＩの統計量が他の統計量である場合であっても、繰り返し算出される統計量の差分が所定の閾値を超えるか否かにより、推定対象９の心臓の状態が異常であると推定される。

＜第４種心状態推定処理＞
　監視装置４が実行する心状態推定処理は、第１種心状態推定処理に代えて第４種心状態推定処理であってもよい。すなわち、監視装置４は、電極取得情報が示す電磁気時系列に対して第４種心状態推定処理を実行することで、推定対象９の心臓の状態を推定してもよい。

　第４種心状態推定処理は、第１種心状態推定処理と、第２種心状態推定処理と、第２統合推定処理とを実行する処理である。第２統合推定処理は、第１種心状態推定処理の推定結果と第２種心状態推定処理の推定結果とに基づいて、推定対象９の心臓の状態を推定する処理である。

　第２統合推定処理は、第２種心状態推定処理の推定結果が異常という結果であった場合には、第１種心状態推定処理の推定結果に関わらず、推定対象９の心臓の状態が異常であると推定する処理である。この点で第１統合推定処理と第２統合推定処理とは異なる。

　第２統合推定処理は、第１種心状態推定処理の推定結果が異常という結果であった場合であっても、第２種心状態推定処理の推定結果が正常という結果である場合には、推定対象９の心臓の状態が異常であると推定する処理である。第２統合推定処理は、第１種心状態推定処理の推定結果が正常という結果であった場合であって、第２種心状態推定処理の推定結果も正常という結果である場合には、推定対象９の心臓の状態が正常であると推定する処理である。

　第４種心状態推定処理では、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とが実行された後に、第２統合推定処理が実行される。

　このように第４種心状態推定処理は、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とのどちらか一方の推定結果だけでなく、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理との両方の推定結果を用いて推定対象９の心臓の状態を推定する処理である。

　そのため、第４種心状態推定処理は、第１種心状態推定処理と第２種心状態推定処理とのどちらか一方の推定結果を用いて推定対象９の心臓の状態を推定する場合よりも、高い精度で推定対象９の心臓の状態を推定することができる。

　図１３は、変形例における第４種心状態推定処理が奏する効果を説明する説明図である。図１３縦軸は電位を表す。図１３は、正常な心電位を生じていた推定対象９に心室頻拍が生じた後、心室細動が生じる過程を示す。図１３は、時刻位置ｔ０から時刻位置ｔ１までの期間は、心臓が正常であることを示す。図１３は、時刻位置ｔ１から時刻位置ｔ２までの期間は、頻脈が発生していることを示す。図１３は、時刻位置ｔ２から時刻位置ｔ３までの期間は、心室粗動又は心室細動が生じていることを示す。図１３における時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間の波形は、例えば心肺虚血などにより脈が弱くなることを示す波形の一例である。図１３は、時刻位置ｔ３以降に、心停止の状態に移行することを示す。

　図１３における枠Ａ１で囲まれた波形は、第２種心状態推定処理により異常と推定される波形の一例である。図１３における枠Ａ２で囲まれた波形は、第１種心状態推定処理により異常と推定される波形の一例である。図１３における領域Ａ３で囲まれた波形は、心停止に至る波形の一例である。

＜第５種心状態推定処理＞
　監視装置４が実行する心状態推定処理は、第１種心状態推定処理に代えて第５種心状態推定処理であってもよい。すなわち、監視装置４は、電極取得情報が示す電磁気時系列に対して第５種心状態推定処理を実行することで、推定対象９の心臓の状態を推定してもよい。

　第５種心状態推定処理は、心停止の状態を推定する点で第１種心状態推定処理～第４種心状態推定処理と異なる。心停止の状態は、例えば図１３の時刻ｔ３以降の状態である。第５種心状態推定処理では、第１種心状態推定処理と、第２種心状態推定処理と、第１統合推定処理と、第２統合推定処理と、心停止推定処理とを実行する処理である。第５種心状態推定処理では、第１種心状態推定処理及び第２種心状態推定処理の実行後に第１統合推定処理及び第２統合推定処理が実行され、その次に心停止推定処理が実行される。

　心停止推定処理は、異常発生時刻位置以降の所定の期間内における電磁気量の分布の偏差が所定の閾値以下である場合に、推定対象９の心臓の状態が心停止の状態であると推定する処理である。異常発生時刻位置は、第１統合推定処理又は第２統合推定処理によって推定対象９の心臓の状態が異常であると推定された時刻位置である。

　心停止時には、拍動に伴う心電位の変動は略ゼロであり、０ｍＶに略同一である。そのため、心停止推定処理では、例えば２００ｍｓ毎に電磁気量の分布の偏差を算出する処理と、算出された偏差が±１５ｍＶの範囲外にあるか否かを判定する処理とが実行される。

　そのため、第５種心状態推定処理の実行により、心停止の検知が可能である。

　心状態推定処理では、アナログフィルタ、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）やＩＲ（Infinite Impulse Response）等のデジタルフィルタ、移動平均を適用する移動平均フィルタ等の各種の信号処理を行うフィルタを用いた電磁気時系列の波形の整形が行われてもよい。フィルタの使用により例えば電磁気時系列に含まれるノイズ成分が除去される。

　監視装置４は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、監視装置４が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。

　制御装置５は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、制御装置５が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。

　なお、監視装置４と制御装置５とは、必ずしも異なる装置として実装される必要は無い。監視装置４と制御装置５とは、例えば両者の機能を併せ持つ１つの装置として実装されてもよい。例えば制御部４１が通知判定部５２０を備えてもよい。

　なお、異常状態推定システム１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

　なお監視装置４は状態推定装置の一例である。

　以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

　１００…異常状態推定システム、　１…生体信号取得装置、　１０１…電極、　２…中継端末、　３…環境センサ、　４…監視装置、　５…制御装置、　４１…制御部、　４２…入力部、　４３…通信部、　４４…記憶部、　４５…出力部、　４１０…情報取得部、　４２０…推定部、　４３０…記憶制御部、　４４０…通信制御部、　４５０…出力制御部、　４１１…電極取得情報取得部、　４１２…環境情報取得部、　４２１…電極イベント発生判定部、　４２２…心異常イベント発生判定部、　４２３…推定信頼度推定部、　５１…制御部、　５２…入力部、　５３…通信部、　５４…記憶部、　５５…出力部、　５１０…結果取得部、　５２０…通知判定部、　５３０…記憶制御部、　５４０…通信制御部、　５５０…出力制御部、　９１…プロセッサ、　９２…メモリ、　９３…プロセッサ、　９４…メモリ、　９…推定対象、　９０…自動車

Claims

　推定対象の心臓の状態を示す信号を取得可能な電極に印加された電磁気的な力、場又はエネルギーである電磁気量の時系列である電磁気時系列を示す電極取得情報と、前記推定対象の運動の状態と推定対象の存在する環境とのいずれか一方又は両方に関する量である環境量の時系列の情報である環境情報とのいずれか一方又は両方を取得する情報取得部と、
　前記電極取得情報と前記環境情報とのいずれか一方又は両方を用いて、前記電極による前記推定対象の心臓の状態を示す信号の取得の異常である電極イベントが発生したか否かを判定する推定部と、
　を備える状態推定装置。
　前記推定部は、前記電極取得情報に基づき、前記推定対象の心臓の状態の異常である心異常イベントの発生を判定し、
　前記推定部は、心異常イベントの発生の推定結果の確からしさである推定信頼度を推定する、
　請求項１に記載の状態推定装置。
　前記推定信頼度は前記電極イベントの発生の判定の結果にも基づいて推定される、
　請求項２に記載の状態推定装置。
　推定対象の心臓の状態を示す信号を取得可能な電極に印加された電磁気的な力、場又はエネルギーである電磁気量の時系列である電磁気時系列を示す電極取得情報と、前記推定対象の運動の状態と推定対象の存在する環境とのいずれか一方又は両方に関する量である環境量の時系列の情報である環境情報とのいずれか一方又は両方を取得する情報取得ステップと、
　前記電極取得情報と前記環境情報とのいずれか一方又は両方を用いて、前記電極による前記推定対象の心臓の状態を示す信号の取得の異常である電極イベントが発生したか否かを判定する推定ステップと、
　を有する状態推定方法。
　請求項１から３のいずれか一項に記載の状態推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。