WO2023089832A1 - 評価装置、評価方法、及び評価プログラム - Google Patents

評価装置、評価方法、及び評価プログラム Download PDF

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WO2023089832A1
WO2023089832A1 PCT/JP2021/042808 JP2021042808W WO2023089832A1 WO 2023089832 A1 WO2023089832 A1 WO 2023089832A1 JP 2021042808 W JP2021042808 W JP 2021042808W WO 2023089832 A1 WO2023089832 A1 WO 2023089832A1
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interval
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correct
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time
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PCT/JP2021/042808
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English (en)
French (fr)
Inventor
佳那 江口
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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.)
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    • 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

Definitions

  • the technology of the present disclosure relates to an evaluation device, an evaluation method, and an evaluation program.
  • P wave-QRS complex-T wave as shown in FIG. 12 is observed corresponding to one contraction of the heart.
  • the QRS complex consists of the Q, R, and S waves.
  • the duration of each waveform varies with each heart beat, it is medically known that in a healthy subject, the duration is within a certain period of time.
  • the heart rate is calculated by calculating the time between each waveform component corresponding to two consecutive contractions of the heart and taking the reciprocal thereof.
  • the RR interval which is the time between two adjacent R waves
  • Heart rate is often calculated.
  • the RRI is often calculated from the intervals between adjacent R waves detected as QRS complexes.
  • Wearable devices such as Holter electrocardiographs are one of the means of measuring electrocardiograms. Since these devices are often used for out-of-hospital monitoring, there are times when health care workers and co-medicals cannot always check the ECG measurement status.
  • An electrocardiogram that has not been checked by a medical professional or co-medical may contain measurement abnormalities that occurred during the measurement period. This measurement abnormality is, for example, a measurement abnormality caused by an electrode abnormality such as electrode deformation or displacement, or a measurement abnormality caused by various external factors such as body movement, perspiration, or static electricity. These measurement abnormalities can be confirmed in the form of artifacts and noise as shown in FIG. 13 in an electrocardiogram. In FIG.
  • the part surrounded by the two-dot dashed line shows the electrocardiogram containing noise
  • the dot part shows the electrocardiogram containing artifacts. Measurement abnormalities such as artifacts and noise are unrelated to the physiological activity of the heart because of their causes.
  • the QRS complex When detecting QRS complexes (or R waves) in electrocardiograms with measurement abnormalities such as artifacts and noise, the QRS complex itself may not be detected depending on the detection algorithm.
  • the inability to detect the QRS complex itself is hereinafter referred to as "overlook”.
  • QRS complex or R wave
  • measurement abnormalities such as artifacts and noise
  • these measurement abnormalities may be mistakenly regarded as the QRS complex (or R wave).
  • This erroneous detection is hereinafter referred to as “misdetection”. Since QRS complexes and artifacts have similar frequency characteristics, it is often extremely difficult to completely suppress erroneous detection by advancing signal processing technology.
  • RMSE root mean squared error
  • the number of QRS complexes that are correct values and the number of QRS complexes to be evaluated may not match.
  • the number of RRIs, which is the QRS complex interval also does not match between the correct interval group consisting of the correct interval and the evaluated interval group consisting of the evaluated interval. For this reason, simply making pairs in the order of observation of RRIs and evaluating them may result in an unreasonably large evaluation error.
  • the observation time of the evaluated interval which is the RRI
  • the value of the evaluated interval is the sum of the correct intervals that should have been calculated during the missed detection of the QRS complex (FIG. 14).
  • the thick line circle indicates the evaluated interval
  • the dot circle indicates the correct interval
  • the thick line and dot circle indicate the evaluated interval with the same value and observation time. , and the same applies to other figures.
  • FIG. 14 shows an example in which the sum of the third and fourth correct intervals matches the third evaluated interval.
  • FIG. 15 shows an example in which each of the third and fourth correct intervals is paired with the third evaluated interval.
  • the observation time of the evaluated interval is the same as the observation time of an arbitrary correct interval
  • the value of the evaluated interval If the target is an RRI that does not satisfy the feature such as "sum of The RRI to be paired cannot be identified. That is, if one or more false detections occur in the QRS complex detection algorithm, and one or more of the number of observations, the observation time, and the value (that is, RRI) differs between the evaluated interval and the correct interval, the evaluation is performed. cannot identify the RRI to be paired for As a result, RMSE (Root Mean Squared Error) may not be calculated.
  • RMSE Root Mean Squared Error
  • the disclosed technique has been made in view of the above points, and aims to provide an evaluation device, an evaluation method, and an evaluation program capable of appropriately selecting a pair of an evaluated interval and a correct interval. do.
  • a first aspect of the present disclosure includes an evaluated interval group consisting of evaluated intervals that are adjacent intervals of predetermined changes detected from time-series data of a subject's biosignal having periodicity, and the subject an input unit that receives a correct interval group consisting of correct intervals that are adjacent intervals of the predetermined change obtained from the time-series data of the biosignal of the person; and the evaluated interval included in the evaluated interval group. and a selection unit that selects at least one correct interval corresponding to the evaluated interval from the correct interval group in order for each of Any one of a plurality of predetermined first states is determined based on the presence or absence of the correct interval observed at the time corresponding to the observation time, and the first state of the evaluated interval is determined. and the first state determined for the immediately preceding evaluated interval, any one of a plurality of predetermined second states is determined, and the determined second state selects at least one correct interval corresponding to the evaluated interval by a selection method predetermined for the state of .
  • the input unit includes an evaluated interval group consisting of evaluated intervals that are adjacent intervals of predetermined changes detected from time-series data of a subject's biosignal having periodicity.
  • a correct interval group consisting of correct intervals, which are adjacent intervals of the predetermined change, obtained from the time-series data of the biosignal of the subject, and the selection unit is included in the evaluated interval group.
  • an evaluation method for sequentially selecting at least one correct interval corresponding to the evaluated interval from the correct interval group for each of the evaluated intervals wherein the selecting unit selects the evaluated interval Any one of a plurality of predetermined first states is determined based on the presence or absence of the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluation interval, and the first state of the evaluated interval is determined. Based on one state and the first state determined for the immediately preceding evaluated interval, any one of a plurality of predetermined second states is determined, and the determined Selecting at least one correct interval corresponding to the evaluated interval by a selection method predetermined for the second state.
  • a third aspect of the present disclosure is an evaluation program for causing a computer to function as the evaluation device of the first aspect.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an example of a computer functioning as an evaluation device of this embodiment;
  • FIG. It is a block diagram showing the functional composition of the evaluation device of this embodiment. It is a figure which shows an example of the state transition diagram about a 2nd state.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a result of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval; It is a figure for demonstrating the method to calculate a feature-value. It is a figure for demonstrating a detection omission class and an erroneous detection class. It is a figure which shows an example of a criterion vector. It is a flow chart showing a flow of evaluation processing of this embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 1;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in Example 2;
  • It is a figure which shows an example of an electrocardiogram.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining noise and artifacts in an electrocardiogram;
  • FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example of plotting a correct interval group and an evaluated interval group;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a result of selecting a pair of a correct interval and an evaluated interval in the conventional technology;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a correct interval group and an evaluated interval group in which one or more of the number of observations, observation times, and values differs between the evaluated interval and the correct interval. It is a figure which shows
  • the disclosed technique determines the first state of the evaluated interval based on the presence or absence of the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval, and determines the current state. Determine the second state of the current evaluated interval from the combination of the first state of the evaluated interval and the first state determined for the immediately preceding evaluated interval, and determine the determined second state Select at least one correct interval corresponding to the current evaluated interval by a selection method predetermined for .
  • HRV heart rate variability
  • pairs are made of the correct interval and the evaluated interval measured at the corresponding time, and the difference in the RRI value of each pair is calculated.
  • a method of evaluating the error by For example, in FIG. 15, the error is evaluated by calculating the difference in value for each pair of the correct interval and the evaluated interval surrounded by the dotted square frame.
  • the observation time of the evaluated interval will be the same as the observation time of any correct interval. Also, as shown in FIG. 14, the value of the evaluated interval is the sum of the correct intervals that should have been calculated during the QRS complex detection failure. Therefore, it is possible to evaluate the influence of "detection omission" by making pairs of only the correct interval and the evaluated interval measured at corresponding times.
  • the RRI error evaluation of the conventional method is based on the characteristics of detection omission on RRI, that is, "the observation time of the evaluated interval is the same as the observation time of an arbitrary correct interval, and the value of the evaluated interval is the detection of the QRS complex. It is the sum of the correct intervals that should have been calculated during the leak". Therefore, if such a characteristic is not guaranteed, for example, "when the observed time of the evaluated interval does not match the observed time of the correct interval, an erroneous detection occurs, and the value of the evaluated interval does not match the sum of the correct intervals. , even if a pair is made of the correct interval and the evaluated interval as shown in FIG. error) cannot be evaluated correctly.
  • the disclosed technique has been devised in view of the above situation, and even if an erroneous detection occurs, the RRI error occurring in the RRI tachograph, that is, at least the RRI observation time and the RRI Calculate the index that can evaluate the value and perspective.
  • the disclosed technique can be used to solve the problem of "when an erroneous detection occurs in the conventional method, an RRI error occurring in the RRI tachograph, that is, from the two viewpoints of the RRI observation time and the RRI value.
  • an RRI error occurring in the RRI tachograph that is, from the two viewpoints of the RRI observation time and the RRI value.
  • the x axis and the y By calculating the index using the axis values, it is possible to evaluate the RRI error based on at least the two viewpoints of the RRI observation time and the RRI value.
  • the conventional method has the problem that "it is not possible to properly grasp the extent and tendency of the influence of detection omissions and false detections caused by the performance of the QRS complex detection algorithm on the RRI tachograph.”
  • the disclosed technology when there is a pair of an evaluated interval and a correct interval, at least two viewpoints of the RRI observation time and the RRI value can be evaluated. A feature is calculated and the impact caused by the performance of the QRS complex detection algorithm is determined based on the geometric feature.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the hardware configuration of the evaluation device 10 of this embodiment.
  • the evaluation device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM 13, a storage 14, an input section 15, an output section 16, and a communication interface (I/F) 17.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • storage 14 an input section 15, an output section 16, and a communication interface (I/F) 17.
  • I/F communication interface
  • the CPU 11 is a central processing unit that executes various programs and controls each part. That is, the CPU 11 reads a program from the ROM 12 or the storage 14 and executes the program using the RAM 13 as a work area. The CPU 11 performs control of each configuration and various arithmetic processing according to programs stored in the ROM 12 or the storage 14 .
  • the ROM 12 or storage 14 stores an evaluation program for evaluating the detection algorithm.
  • the evaluation program may be one program, or may be a program group composed of a plurality of programs or modules.
  • the ROM 12 stores various programs and various data.
  • the RAM 13 temporarily stores programs or data as a work area.
  • the storage 14 is composed of a HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) and stores various programs including an operating system and various data.
  • the input unit 15 includes a pointing device such as a mouse and a keyboard, and is used for various inputs.
  • the input unit 15 inputs an evaluation interval group including evaluation intervals that are adjacent intervals of predetermined changes detected from the time-series data of the subject's biosignal having periodicity, and the subject's biometric data.
  • a correct interval group consisting of correct intervals, which are intervals between adjacent predetermined changes, obtained from the time-series data of the signal is accepted as an input.
  • the input unit 15 consists of an evaluation interval group consisting of an evaluation interval that is the RRI detected by the detection algorithm from the electrocardiogram of the subject, and a correct interval that is the RRI obtained from the electrocardiogram of the same subject.
  • a set of correct answer intervals is accepted as an input.
  • the correct interval group and the evaluated interval group are RRIs targeted to the same subject, are time-synchronized data, and are the first evaluated interval and the first evaluated interval. It is assumed that the correct interval is observed at the corresponding time, that is, the first evaluated interval is observed at the same time or within a predetermined time from the observation time of the first correct interval.
  • the correct interval group and the evaluated interval group do not need to have the same data format.
  • any input format is acceptable as long as the data can form at least two columns of data corresponding to the observation time and the RRI value.
  • two columns of data consisting of observation time and RRI value may be used, or one column of RRI value only may be used when the accumulated time of RRI is regarded as observation time.
  • the technology disclosed herein does not care about the implementation mode for creating the correct interval group and the evaluated interval group.
  • the input unit 15 receives as an input values relating to pair search in the processing of the selection unit 22, which will be described later.
  • the input unit 15 accepts, as input, designation of a “predetermined time” for assuming observation at a corresponding time, time and direction regarding addition of a pair of search ranges, and the like. Note that the various inputs described above may be read from what is held in an external or internal storage device.
  • the output unit 16 is, for example, a liquid crystal display, and displays various information including processing results.
  • the output unit 16 may employ a touch panel system and function as the input unit 15 .
  • the communication interface 17 is an interface for communicating with other devices, and uses standards such as Ethernet (registered trademark), FDDI, and Wi-Fi (registered trademark), for example.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the evaluation device 10. As shown in FIG.
  • the evaluation device 10 includes an option designation unit 20, a selection unit 22, a feature amount calculation unit 24, and an index calculation unit 26, as shown in FIG.
  • the option specifying unit 20 When the option specifying unit 20 receives a value related to searching for a pair for performing the processing of the selecting unit 22, the option specifying unit 20 specifies to the selecting unit 22 the received value related to searching for a pair. For example, the option designation unit 20 designates to the selection unit 22 the designation of a “predetermined time” for considering observation at the corresponding time, and the time and direction regarding the addition of the paired search range.
  • the selection unit 22 sequentially selects at least one correct interval corresponding to the evaluated interval from the correct interval group for each of the evaluated intervals included in the evaluated interval group, and detects the evaluated interval group. A pair of an evaluated interval and a correct interval for evaluating is created.
  • the selection unit 22 selects one of a plurality of predetermined first states based on the presence or absence of the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the interval to be evaluated. judge. Then, the selection unit 22 selects one of a plurality of predetermined second states based on the first state of the evaluated interval and the first state determined for the immediately preceding evaluated interval. judge one. Then, the selection unit 22 selects at least one correct interval corresponding to the evaluated interval by a selection method predetermined for the determined second state (see FIG. 4).
  • FIG. 4 shows an example in which each pair of a correct interval and an evaluated interval surrounded by a dotted square frame is selected.
  • the plurality of first states are a TP (true positive) state in which there is a correct interval observed at the time corresponding to the observed time of the evaluated interval, and a TP (true positive) state corresponding to the observed time of the evaluated interval.
  • TP true positive
  • non-true positive states where there is no correct answer interval observed at the time.
  • the plurality of second states includes state 1, state 2, state 3, and state 4.
  • State 1 is a state in which there is a correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval and there is a correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the immediately preceding evaluated interval. . That is, in state 1, the immediately preceding evaluated interval is the TP state and the current evaluated interval is the TP state.
  • State 2 is a state in which there is no correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval and there is a correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the immediately preceding evaluated interval. be. That is, in state 2, the immediately preceding evaluated interval is the TP state and the current evaluated interval is the non-TP state.
  • State 3 is a state in which there is a correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval and there is no correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the preceding evaluated interval. be. That is, in state 3, the immediately preceding evaluated interval is the non-TP state and the current evaluated interval is the TP state.
  • State 4 is a state in which there is no correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval and there is no correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the immediately preceding evaluated interval. be. That is, in state 4, the immediately preceding evaluated interval is the non-TP state and the current evaluated interval is the non-TP state.
  • FIG. 3 shows an example of transition from state 1 to state 1 or state 2 . Also, an example of transition from state 2 to state 3 or state 4 is shown. An example of transition from state 3 to state 1 or state 2 is shown. An example of transition from state 4 to state 3 or state 4 is shown.
  • the selection unit 22 selects the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval.
  • the selection unit 22 selects the correct interval observed at the time closest to the observation time of the evaluated interval.
  • the selection unit 22 selects a correct interval observed before the observation time of the evaluated interval and not yet selected, or Alternatively, the correct interval observed at the time corresponding to the observed time of the evaluated interval is selected.
  • the selection unit 22 executes the following first selection method or second selection method.
  • a correct interval observed before the observation time of the evaluated interval and not yet selected is selected. If there are N corresponding correct intervals, the same selection process is performed N times to select N pairs.
  • the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval is selected.
  • the first selection method and the second selection method may be executed in order. In this case, after selecting a correct interval that was observed before the observation time of the interval to be evaluated and that has not yet been selected, Select the correct answer interval. By executing in this order, it is possible to generate evaluation pairs for all correct intervals.
  • the selection unit 22 selects a correct interval observed before the observation time of the evaluated interval and not yet selected. Alternatively, the correct interval observed at the closest time to the observed time of the evaluated interval is selected.
  • the selection unit 22 executes the above first selection method or the following third selection method.
  • the correct interval observed at the time closest to the observation time of the evaluated interval is selected.
  • the first selection method and the third selection method may be executed in order. In this case, after selecting the correct interval observed before the observed time of the evaluated interval that has not yet been selected, the correct answer observed at the time closest to the observed time of the evaluated interval is selected. Select an interval. By executing in this order, it is possible to generate evaluation pairs for all correct intervals.
  • the second state of the evaluated interval is determined based on the observed time of the evaluated interval and the correct answer interval, and a separate method of selecting the correct interval is determined for each second state of the evaluated interval.
  • the selection unit 22 performs processing different from the above only for the last evaluated interval.
  • the processing targeted for the last evaluated interval either of the selection processing according to the selection method defined in the states 1 to 4 described above, in the same way as for the second to last evaluated interval. is performed, the correct interval that was not previously selected as a pair is selected as the correct interval corresponding to the last evaluated interval. If there are N corresponding correct intervals, the same selection process is performed N times to select N pairs.
  • the selection unit 22 sets the condition corresponding to the designated value in the above-described selection method. to select pairs of evaluated and correct intervals.
  • a "predetermined time” is specified for considering that the observation was made at the corresponding observation time.
  • it is designated to additionally provide a condition such as "among the correct intervals that have not been selected as a pair so far" in the selection method of the correct answer intervals in state 2.
  • the additional search range is “after” or “within an arbitrary time” of the observed time of the evaluated interval.
  • search direction and “additional search time” for The values specified by the option specifying section 20 are not limited to the above, and different values may be specified for states 1-4.
  • the feature quantity calculation unit 24 calculates a feature quantity using the difference in observation time and the difference in length of the interval for each pair of the evaluated interval and the correct interval corresponding to the selected evaluated interval. do.
  • the feature amount calculation unit 24 calculates the corresponding evaluated interval from the point indicating the correct interval in the two-dimensional coordinates with the axis of each of the observation time and the length of the interval. A vector up to a point indicating is calculated as a feature amount. In this way, a feature amount is calculated that can reflect the geometric feature between the pair of the evaluated interval and the correct answer interval and can be evaluated by distinguishing between detection omissions and false detections.
  • the index calculation unit 26 uses the sum of feature amounts belonging to a predetermined detection omission class and the sum of feature amounts belonging to a predetermined erroneous detection class based on the feature amounts calculated for each of the pairs. , an evaluation index for evaluating the degree of detection omission or the degree of erroneous detection.
  • the index calculation unit 26 converts the vectors calculated for each of the pairs into two-dimensional coordinates with the difference in observation time and the difference in interval length as axes, as shown in FIG. , from the origin to the difference in observation time and the difference in interval length, and classify the vectors (FIG. 6).
  • FIG. 6 shows an example in which the first quadrant is assigned to the "missed detection” class, and the third quadrant is assigned to the "erroneous detection" class.
  • each vector is classified into a "detection omission” class and an “erroneous detection” class depending on the quadrant when the vector calculated by the feature amount calculation unit 24 is extended from the origin.
  • the index calculation unit 26 obtains the sum of the vectors of the “false detection” class and the sum of the vectors of the “false positive” class, and then calculates the sum of the vectors of the “false positive” class and the sum of the vectors of the “false positive” class. , and the sum of the sum of the vectors of , is obtained as a criterion vector (FIG. 7).
  • the index calculation unit 26 outputs the criterion vector as the evaluation index through the output unit 16 .
  • FIG. 7 shows an example in which the determination reference vector indicated by the dotted arrow points to the first quadrant, and it is determined that the influence of "detection omission" is greater.
  • the performance of the QRS complex detection algorithm is to calculate an evaluation index that evaluates whether the performance of the QRS complex detection algorithm has more impact on at least the two aspects of RRI observation time and RRI value, detection failure or false detection. can be done.
  • the criterion of the index calculation unit 26 it is possible to evaluate at least which of the two viewpoints, the observation time of the RRI and the value of the RRI, has more influence, the omission of detection or the false detection. As long as it is a judgment criterion that captures the specific characteristics, the specific judgment criterion does not matter.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the flow of evaluation processing by the evaluation device 10.
  • the CPU 11 reads out the evaluation program from the ROM 12 or the storage 14, develops it in the RAM 13, and executes it, thereby performing the evaluation process.
  • an evaluation interval group composed of the evaluation intervals detected by the detection algorithm from the electrocardiogram of the subject and a correct interval group composed of the correct intervals obtained from the same subject's electrocardiogram are input. be done.
  • the value related to the pair search for performing the processing of the selection unit 22 is input to the evaluation device 10 .
  • the option designation unit 20 designates the received value to the selection unit 22 .
  • step S100 the CPU 11, as the selection unit 22, sequentially selects at least one correct interval corresponding to the evaluated interval from the correct interval group for each of the evaluated intervals included in the evaluated interval group. Create pairs of evaluated intervals and correct intervals for evaluating a group of intervals.
  • step S102 the CPU 11, as the feature amount calculation unit 24, calculates the difference in observation time and the difference in length of the interval for each pair of the evaluated interval and the selected correct interval corresponding to the selected evaluated interval. is used to calculate the feature amount.
  • step S104 the CPU 11, as the index calculation unit 26, calculates an evaluation index using the sum of feature amounts belonging to a predetermined detection omission class and the sum of feature amounts belonging to a predetermined false detection class. , the evaluation index is output by the output unit 16, and the evaluation process ends.
  • step S100 is realized by the processing routine shown in FIG.
  • step S110 the CPU 11, as the selection unit 22, sets the first evaluated interval as the target evaluated interval, and determines whether there is a correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the first evaluated interval. judge. If there is a correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the first evaluated interval, the CPU 11 proceeds to step S112. On the other hand, if there is no correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the first evaluated interval, the evaluation process ends without creating a pair of the evaluated interval and the correct interval.
  • step S112 the CPU 11, as the selector 22, selects a pair of the first evaluated interval and the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the first evaluated interval. Also, the CPU 11 sets the next evaluated interval as the target evaluated interval.
  • step S114 the CPU 11, as the selection unit 22, determines the first state based on the presence or absence of the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the target evaluated interval. Then, the CPU 11 determines the second state based on the first state of the target evaluated interval and the first state determined for the immediately preceding evaluated interval. Then, the CPU 11 selects at least one correct interval corresponding to the target evaluated interval by a selection method predetermined for the determined second state.
  • step S116 the CPU 11, as the selection unit 22, determines whether or not the target evaluated interval is the last evaluated interval. If the target evaluated interval is not the last evaluated interval, the CPU 11 sets the next evaluated interval as the target evaluated interval and returns to step S114. On the other hand, if the target evaluated interval is the last evaluated interval, the CPU 11 proceeds to step S118.
  • step S118 the CPU 11, as the selection unit 22, determines whether or not there is a correct interval that was not selected in step S112 or S114. If there is no correct answer interval that has not been selected in step S112 or S114, the processing routine ends. On the other hand, if there is a correct interval that was not selected in step S112 or S114, the CPU 11 proceeds to step S120.
  • step S120 the CPU 11, as the selection unit 22, selects each of the correct intervals not selected in step S112 or S114 as the correct interval corresponding to the last evaluated interval, creates each pair, and End the processing routine.
  • Example 1 In the first embodiment, processing for selecting a pair of an evaluated interval and a correct interval when a correct interval group and an evaluated interval group as shown in FIG. 10A are given will be described. That is, ⁇ the observed time of the evaluated interval is the same as the observed time of any correct interval'', ⁇ the value of the evaluated interval is the sum of the correct intervals that should have been calculated during the detection omission''. A case is assumed in which an RRI that does not satisfy such characteristics and an RRI that is calculated based on an omission of detection occur consecutively. A series of processes in this case will be described with reference to FIGS. 10A to 10G.
  • the input unit 15 receives the correct interval group and the evaluated interval group as inputs.
  • the selection unit 22 selects the first evaluated interval and the first correct interval as a pair P1. Next, the selector 22 determines the second state of the second evaluated interval. Since the second state of the second evaluated interval is determined to be state 1, the correct interval observed at the corresponding time is selected and created as pair P2 (see FIG. 10A).
  • the selection unit 22 determines the second state of the third evaluated interval. Since the second state of the third evaluated interval is determined to be state 2, the evaluated interval and the correct interval observed at the closest time to the evaluated interval are selected as the pair P3 ( See FIG. 10B).
  • FIG. 10B shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the third dotted square frame from the left are selected as a pair P3.
  • the selection unit 22 determines the second state of the fourth evaluated interval. Since the second state of the fourth evaluated interval is determined to be state 4 and there is a correct answer interval corresponding to the first selection method for state 4, this correct answer interval and the fourth evaluated interval are determined to be state 4. as pair P4 (see FIG. 10C).
  • FIG. 10C shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the fourth dotted square frame from the left are selected as a pair P4.
  • the selection unit 22 determines the second state of the fifth evaluated interval. Since the second state of the fifth evaluated interval is determined to be state 4 and there is no correct interval corresponding to the first selection method for state 4, the fifth evaluation interval is selected according to the third selection method for state 4. The correct interval observed at the nearest time from the evaluated interval and the fifth evaluated interval are selected as the pair P5 (see FIG. 10D).
  • FIG. 10D shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the fifth dotted rectangular frame from the left are selected as a pair.
  • the selection unit 22 determines the second state of the sixth evaluated interval. Since the second state of the sixth evaluated interval is determined to be state 4 and there is a correct answer interval corresponding to the first selection method for state 4, this correct answer interval and the sixth evaluated interval are determined to be state 4. as the pair P6, P7 (see FIG. 10E).
  • the evaluated interval and the correct interval surrounded by the sixth dotted square frame from the left are selected as a pair P6, and the evaluated interval and the correct interval surrounded by the seventh left dotted square frame are selected. as the pair P7.
  • the selection unit 22 determines the second state of the seventh evaluated interval.
  • the second state of the seventh evaluated interval is determined to be state 4, and since there are two correct intervals corresponding to the first selection method for state 4, each of these correct intervals and the seventh are selected as pairs P8 and P9, respectively (see FIG. 10F).
  • the evaluated interval and the correct interval enclosed in the eighth leftmost dotted square frame are selected as a pair P8, and the ninth leftmost dotted square frame surrounded by the evaluated interval and the correct interval are selected. as the pair P9.
  • the selection unit 22 checks whether there is any correct interval that has not been selected as a pair so far.
  • the correct interval observed after the 7th evaluated interval has not been previously selected as a pair, so this correct interval and the 7th evaluated interval are selected as the pair P10 ( See FIG. 10G).
  • FIG. 10G shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the rightmost dotted square frame are selected as a pair P10.
  • Example 2 In the second embodiment, the following conditions 1 to 3 are designated by the option designation unit 20 for the same evaluated interval group and correct interval group as in the first embodiment.
  • Condition 1 Designate a "predetermined time" for assuming observation at the corresponding time.
  • Condition 2 In addition to the selection method defined for state 2, a condition such as "among correct intervals that have not been selected as a pair so far" is additionally provided.
  • Condition 3 In state 4, when selecting the correct interval observed at the closest time to the evaluated interval, the search range is specified as follows.
  • the starting point of the search range is after the most recently evaluated interval determined to be in state 1.
  • the ending point of the search range is “after” the observation time of the evaluated interval and “within an arbitrary time”.
  • FIGS. 11A to 11G A series of processes in this case will be explained using FIGS. 11A to 11G.
  • the input unit 15 receives the correct interval group and the evaluated interval group as inputs.
  • the selection unit 22 selects the first evaluated interval and the first correct interval as a pair P1. Next, the selector 22 determines the second state of the second evaluated interval. Since the second state of the second evaluated interval is determined to be state 1, the correct interval observed at the corresponding time is selected and created as pair P2 (see FIG. 11A).
  • the selection unit 22 determines the second state of the third evaluated interval. Since the second state of the third evaluated interval is determined to be state 2, the most The correct interval observed at a near time is selected as the pair P3 (see FIG. 11B).
  • FIG. 11B shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the third dotted square frame from the left are selected as a pair P3.
  • the selection unit 22 determines the second state of the fourth evaluated interval. Since the second state of the fourth evaluated interval is determined to be state 4 and there is no correct interval corresponding to the first selection method for state 4, the fourth The correct interval observed at the nearest time when viewed from the evaluated interval and the fourth evaluated interval are selected as the pair P4. Here, the correct interval observed at the nearest time from the evaluated interval within the search range R4 and the fourth evaluated interval are selected as a pair P4 (see FIG. 11C).
  • FIG. 11C shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the fourth dotted square frame from the left are selected as a pair P4.
  • the selection unit 22 determines the second state of the fifth evaluated interval. Since the second state of the fifth evaluated interval is determined to be state 4 and there is no correct interval corresponding to the first selection method for state 4, the fifth evaluation interval is selected according to the third selection method for state 4. A correct interval observed at the closest time when viewed from the evaluated interval and the fifth evaluated interval are selected as a pair.
  • the “correct interval observed ⁇ after'' the observation time of the evaluated interval and ⁇ within an arbitrary time'' is within the search range R5 and is the correct interval observed at the closest time when viewed from the evaluated interval. Therefore, this correct interval and the fifth evaluated interval are selected as pair P5 (see FIG. 11D).
  • FIG. 11D shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the fifth dotted rectangular frame from the left are selected as a pair P5.
  • the selection unit 22 determines the second state of the sixth evaluated interval.
  • the second state of the sixth evaluated interval is determined to be state 4, and the correct answer interval corresponding to the first selection method of state 4 exists within the search range R6.
  • th evaluated interval is selected as pair P6 (see FIG. 11E).
  • FIG. 11E shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the sixth dotted square frame from the left are selected as a pair P6.
  • the selection unit 22 determines the second state of the seventh evaluated interval.
  • the second state of the seventh evaluated interval is determined to be state 4, and two correct intervals corresponding to the first selection method of state 4 exist within the search range R7. Select each and the seventh evaluated interval as the pair P7, P8 (see FIG. 11F).
  • the evaluated interval and the correct interval surrounded by the seventh leftmost dotted square frame are selected as a pair P7, and the eighth leftmost dotted square frame surrounded by the evaluated interval and the correct interval are selected. as the pair P8.
  • the selection unit 22 checks whether there is any correct interval that has not been selected as a pair so far. In this example, since no correct interval observed after the 7th evaluated interval has been selected so far, this correct interval and the 7th evaluated interval are selected as the pair P9 (see FIG. 11G). ).
  • FIG. 11G shows an example in which the evaluated interval and the correct interval surrounded by the rightmost dotted square frame are selected as a pair P9.
  • the evaluation apparatus determines the first state based on the existence or non-existence of the correct interval observed at the time corresponding to the observation time of the evaluated interval. determining a second state based on the first state of and the first state determined for the immediately preceding evaluated interval, and using a predetermined selection method for the determined second state, Select at least one correct interval corresponding to the evaluated interval. As a result, even when one or more of the number of observations, observation times, and values differs between the evaluated interval and the correct answer interval, the pair of the evaluated interval and the correct answer interval can be appropriately selected.
  • the evaluation device provides specific improvements over conventional methods that do not assume the occurrence of false detections, and represents an improvement in the technical field related to evaluation of detection algorithms.
  • the evaluation apparatus uses the values of the x-axis and the y-axis when the evaluated interval and the correct interval are plotted on the RRI tachograph when a pair of the evaluated interval and the correct interval is selected. By calculating the feature amount, it is possible to evaluate the RRI error based on at least the two viewpoints of the RRI observation time and the RRI value.
  • the evaluation apparatus calculates a feature amount using the difference in observation time and the difference in length of the interval for each pair of the evaluated interval and the correct interval, and calculates the degree of omission of detection or An evaluation index for evaluating the degree of false detection is calculated. This allows an assessment of the degree of false positives or false positives caused by the performance of the QRS complex detection algorithm.
  • the evaluation device provides a specific improvement over conventional methods that do not evaluate the degree of detection omissions and false detections caused by the performance of the QRS complex detection algorithm. It shows the improvement of the technical field related to.
  • the geometric feature amount shown in the above embodiment is just an example, and at least the influence on the two viewpoints of RRI observation time and RRI value can be evaluated by distinguishing between detection omission and false detection.
  • a specific feature amount does not matter as long as it is a specific feature amount. Therefore, the vector described in the above embodiment may be used, or a right-angled triangle whose hypotenuse is the evaluated interval and the correct answer interval, or a vector only in the y-axis direction may be used as the feature amount.
  • the vector only in the y-axis direction indicates the RRI difference.
  • the determination reference vector shown in the above embodiment is merely an example, and at least it is possible to evaluate whether the influence on the two viewpoints of the RRI observation time and the RRI value is greater, detection omissions or false detections.
  • a criterion other than the criterion vector may be used as long as it is a criterion that captures a certain geometric feature.
  • the degree of detection omissions and false detections may be evaluated by summing vectors for each class.
  • the false detection class and the false positive class are distinguished by the quadrant when the vector is extended from the origin, but the degree of false positive and false positive is evaluated by the number of vectors in each quadrant in the total number of vectors. It's good as a thing.
  • the index calculation unit 26 may calculate the evaluation index using the sum of the physical quantities relating to the feature quantity belonging to the detection omission class or the sum of the physical quantities relating to the feature quantity belonging to the false detection class.
  • the feature amount calculation unit 24 calculates a right-angled triangle whose hypotenuses are the evaluation interval and the correct answer interval as the feature amount
  • the vectors from the correct answer interval to the evaluation interval are used to divide the right-angled triangle into a detection omission class and an erroneous detection class. It is also possible to evaluate the extent of detection omissions and false detections based on the sum of the areas of the right-angled triangles after classifying them into two.
  • the feature amount calculation unit 24 focuses on the difference between the evaluated interval and the correct answer interval and calculates a vector only in the y-axis direction as the feature amount, the vector is calculated based on the vector directed from the correct answer interval to the evaluated interval. Classification may be performed with those in the positive direction as the detection omission class and those in the negative direction as the erroneous detection class.
  • the index calculator 26 may calculate the sum of vectors in the positive direction and the negative direction as an evaluation index to evaluate the extent of detection omissions and erroneous detections.
  • the index calculation unit 26 may calculate the evaluation index using only one of the sum of the feature amounts belonging to the detection omission class and the sum of the feature amounts belonging to the false detection class. Specifically, the index calculation unit 26 may calculate the sum of the feature amounts belonging to the detection omission class as an evaluation index for evaluating the degree of detection omission. The sum of the feature amounts belonging to the detection class may be calculated as an evaluation index for evaluating the degree of false detection.
  • the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 24 has been described as a vector, but it is not limited to this.
  • Other feature quantities may be used as long as they are calculated using the difference between the values on the x-axis and the difference between the values on the y-axis in the RRI tachograph.
  • the distance between the correct and evaluated intervals the root mean squared error (RMSE), the mean absolute error (MAE), the mean squared error (MSE), the mean squared error (MSE), A square error rate (Root Mean Square Percentage Error, RMSPE), a mean absolute error rate (Mean Absolute Percentage Error, MAPE), or the like may be used as the feature amount.
  • the correct interval group and the evaluated interval group are obtained from the same electrocardiogram has been described as an example, but it is not limited to this.
  • the correct interval group and the evaluated interval group may be obtained from different electrocardiograms.
  • the case where the RRI detected from the electrocardiogram is used as the interval to be evaluated has been described as an example, but it is not limited to this.
  • An interval between adjacent predetermined changes detected from time-series data of a subject's biosignal having periodicity other than an electrocardiogram may be used as an evaluation interval.
  • the various processes executed by the CPU by reading the software (program) in the above embodiment may be executed by various processors other than the CPU.
  • the processor is a PLD (Programmable Logic Device) whose circuit configuration can be changed after manufacturing, such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array), and an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) to execute specific processing.
  • a dedicated electric circuit or the like which is a processor having a specially designed circuit configuration, is exemplified.
  • the evaluation process may be executed by one of these various processors, or by a combination of two or more processors of the same or different type (for example, multiple FPGAs, a combination of a CPU and an FPGA, etc.). ) can be run.
  • the hardware structure of these various processors is an electric circuit in which circuit elements such as semiconductor elements are combined.
  • the mode in which the evaluation program is pre-stored (installed) in the storage 14 has been described, but the present invention is not limited to this.
  • Programs are stored in non-transitory storage media such as CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), and USB (Universal Serial Bus) memory.
  • CD-ROM Compact Disk Read Only Memory
  • DVD-ROM Digital Versatile Disk Read Only Memory
  • USB Universal Serial Bus
  • a correct interval group consisting of correct intervals that are adjacent intervals of the predetermined change obtained from selecting at least one correct interval corresponding to the evaluated interval from the correct interval group in order for each of the evaluated intervals included in the evaluated interval group,
  • the evaluation process includes: An evaluation interval group consisting of an evaluation interval that is an interval between adjacent predetermined changes detected from time-series data of a biosignal of a subject having periodicity, and time-series data of the biosignal of the subject.
  • a correct interval group consisting of correct intervals that are adjacent intervals of the predetermined change obtained from selecting at least one correct interval corresponding to the evaluated interval from the correct interval group for each of the evaluated intervals included in the evaluated interval group;

Abstract

被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する。

Description

評価装置、評価方法、及び評価プログラム
　本開示の技術は、評価装置、評価方法、及び評価プログラムに関する。
　健常者の心電図では、１回の心臓の収縮に対応して、図１２に示すような、Ｐ波－ＱＲＳ群－Ｔ波が観測される。ＱＲＳ群は、Ｑ波、Ｒ波、及びＳ波からなる。各波形の持続時間は心臓の拍出ごとに異なるが、健常者においては一定の時間内に収まることが医学的に知られている。
　連続する２回の心臓の収縮に対応する各波形成分の間の時間を算出し、その逆数をとったものが心拍数である。一般には、観測がしやすい心電波形成分であるＱＲＳ群のＲ波を対象として、隣接する２つのＲ波の間の時間であるＲ－Ｒ　ｉｎｔｅｒｖａｌ（ＲＲＩ）を算出し、その逆数をとって心拍数を算出する場合が多い。なお実用上、ＲＲＩは、ＱＲＳ群として検出した隣接するＲ波の間隔から算出されることが多い。
　心電図を計測する手段のひとつとして、ホルター心電計などのウェアラブルなデバイスがある。これらのデバイスは、多くの場合、病院外でのモニタリングなどに用いられるため、医療従事者やコメディカルが常に心電図の計測状態をチェックできないときもある。医療従事者やコメディカルによるチェックを経ない心電図は、計測期間中に生じた計測異常を含む場合がある。この計測異常は、例えば、電極の変形やズレをはじめとする電極に生じた異常に起因する計測異常、あるいは、体動、発汗、静電気など様々な外部要因による計測異常である。これらの計測異常は、心電図では図１３に示すようなアーチファクトやノイズという形で確認できる。図１３では、２点破線で囲まれた部分が、ノイズが混入した心電図を示し、ドット部分が、アーチファクトが混入した心電図を示している。アーチファクトやノイズといった計測異常は、その発生要因から、心臓の生理活動とは無関係である。
　アーチファクトやノイズといった計測異常が生じている心電図を対象にＱＲＳ群（またはＲ波）の検出を行う場合、検出アルゴリズムによっては、ＱＲＳ群の検出そのものが行えない場合がある。以降、ＱＲＳ群の検出そのものが行えないことを「検出漏れ（ｏｖｅｒｌｏｏｋ）」と呼ぶ。
　また、アーチファクトやノイズといった計測異常が生じている心電図を対象にＱＲＳ群（またはＲ波）の検出を行う場合、検出アルゴリズムによっては、これらの計測異常を誤ってＱＲＳ群（またはＲ波）とみなして検出してしまう場合がある。以降、この誤って検出してしまうことを、「誤検出（ｍｉｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」と呼ぶ。ＱＲＳ群とアーチファクトは周波数特性が近いため、信号処理技術の高度化などで誤検出を完全に抑制することは、現実的に極めて困難である場合が多い。
　誤差を評価する場合、例えば、誤差として二乗平均平方根誤差（Ｒｏｏｔ　ｍｅａｎ　ｓｑｕａｒｅｄ　ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）を算出する場合、正解間隔と被評価間隔が対となっている必要がある。
　ＱＲＳ群の検出において、検出漏れや誤検出が生じると、正解値であるＱＲＳ群の数と、被評価対象のＱＲＳ群の数とが一致しない場合が生じる。このような場合、ＱＲＳ群の間隔であるＲＲＩの数も、正解間隔からなる正解間隔群と被評価間隔からなる被評価間隔群とで一致しなくなる。このため、単純にＲＲＩの観測順序で対を作って評価してしまうと、不当に誤差を大きく評価してしまう場合がある。
　検出アルゴリズムで検出されたＱＲＳ群において検出漏れのみが生じている場合、ＲＲＩである被評価間隔の観測時刻は、ＲＲＩについての任意の正解間隔の観測時刻と同一となる。また、被評価間隔の値は、ＱＲＳ群の検出漏れの間に算出されるべきだった正解間隔の和となる（図１４）。図１４では、太線の丸印が、被評価間隔を示し、ドットの丸印が、正解間隔を示し、太線であり、かつ、ドットの丸印が、値及び観測時刻が一致した被評価間隔と正解間隔とを示しており、これは、他の図でも同様である。図１４では、３つ目、４つ目の正解間隔の和と、３つ目の被評価間隔とが一致する例を示している。
　したがって、検出漏れのみが生じている場合にＲＲＩを評価する手法のひとつとして、図１５に示すように、検出漏れが生じた区間のみに着目して、正解間隔群と被評価間隔群とで対を作って評価する方法がある（例えば、非特許文献１）。図１５では、３つ目、４つ目の正解間隔の各々と、３つ目の被評価間隔とで、それぞれ対を作る例を示している。
K. Kamata, K. Fujiwara, T. Kinoshita, and M. Kano, "Missing RRI Interpolation Algorithm based on Heart Rate Variability Analysis," Sensors, Vol.18, 2018.
　従来手法では、誤検出が生じる場合を想定していない。誤検出では、検出すべきでない点を検出してしまうため、被評価間隔の観測時刻が正解間隔の観測時刻と一致しなくなる場合も多い。また、このような場合の被評価間隔の値は、ＲＲＩの算出原理上、正解間隔の値と一致するとは限らない。
　従来手法では、このような「被評価間隔の観測時刻が、任意の正解間隔の観測時刻と同一となる」、「被評価間隔の値が、検出漏れの間に算出されるべきだった正解間隔の和となる」といった特徴が充足されないＲＲＩを対象とする場合、および、このようなＲＲＩと検出漏れから算出されたＲＲＩとが連続して生じているＲＲＩを対象とする場合、評価のために対にすべきＲＲＩを特定できない。すなわち、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムで１回以上の誤検出が生じ、被評価間隔と正解間隔とで、観測数、観測時刻、及び値（すなわち、ＲＲＩ）のいずれかひとつ以上が異なる場合、評価のために対にすべきＲＲＩを特定できない。これにより、ＲＭＳＥ（Ｒｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅｄ　Ｅｒｒｏｒ）を算出できなくなる場合がある。
　従来手法では、例えば、図１６に示す点線四角枠で囲まれていない部分において、どの正解間隔と、どの被評価間隔を対とするかが特定できない。
　開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、被評価間隔と正解間隔との対を適切に選択することができる評価装置、評価方法、及び評価プログラムを提供することを目的とする。
　本開示の第１態様は、周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、前記被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する前記所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を受け付ける入力部と、前記被評価間隔群に含まれる前記被評価間隔の各々について順番に、前記正解間隔群から、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する選択部と、を含む評価装置であって、前記選択部は、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する。
　本開示の第２態様は、入力部が、周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、前記被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する前記所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を受け付け、選択部が、前記被評価間隔群に含まれる前記被評価間隔の各々について順番に、前記正解間隔群から、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する評価方法であって、前記選択部が選択することでは、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する。
　本開示の第３態様は、評価プログラムであって、コンピュータを、第１態様の評価装置として機能させるためのプログラムである。
　開示の技術によれば、被評価間隔と正解間隔との対を適切に選択することができる。
本実施形態の評価装置として機能するコンピュータの一例の概略ブロック図である。 本実施形態の評価装置の機能構成を表すブロック図である。 第二の状態についての状態遷移図の一例を示す図である。 正解間隔と被評価間隔との対を選択した結果の一例を示す図である。 特徴量を算出する方法を説明するための図である。 検出漏れクラスと誤検出クラスとを説明するための図である。 判断基準ベクトルの一例を示す図である。 本実施形態の評価処理の流れを表すフローチャートである。 本実施形態の対を選択する処理の流れを表すフローチャートである。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例１における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 実施例２における正解間隔と被評価間隔との対を選択する方法を説明するための図である。 心電図の一例を示す図である。 心電図におけるノイズ及びアーチファクトを説明するための図である。 正解間隔群及び被評価間隔群をプロットした例を示す図である。 従来技術において正解間隔と被評価間隔との対を選択した結果の一例を示す図である。 被評価間隔と正解間隔とで、観測数、観測時刻、及び値のいずれかひとつ以上が異なる正解間隔群及び被評価間隔群の一例を示す図である。畳み込み処理の一例を示す図である。
　以下、開示の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
＜開示の技術の実施形態の概要＞
　従来手法では、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムで１回以上の誤検出が生じ、被評価間隔と正解間隔とで、観測数、観測時刻、及び値（すなわち、ＲＲＩ）のいずれかひとつ以上が異なる場合に、被評価間隔に対応する正解間隔が特定できない、という問題がある。
　この問題の解決をはかるために、開示の技術では、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、被評価間隔の第一の状態を判定し、現在の被評価間隔の第一の状態と、直前の被評価間隔について判定された第一の状態との組み合わせから、現在の被評価間隔の第二の状態を判定し、判定された第二の状態について予め定められた選択方法により、現在の被評価間隔に対応する少なくとも１つの正解間隔を選択する。これにより、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムで１回以上の誤検出が生じ、被評価間隔と正解間隔とで、観測数、観測時刻、及び値のいずれかひとつ以上が異なる場合であっても、被評価間隔に対応する正解間隔を適切に選択することができる。
　また、被検者の状態を推定する手段のひとつとして、複数のＲＲＩを用いる心拍変動（ＨＲＶ：ｈｅａｒｔ　ｒａｔｅ　ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）解析がある。ＨＲＶ解析で算出される指標には様々なものがあるが、周波数解析においては、横軸をＲＲＩの観測時刻、縦軸をＲＲＩの値とするＲＲＩタコグラフ（ｔａｃｈｏｇｒａｐｈ）が用いられる。周波数解析では、ＲＲＩタコグラフに対して近似やフーリエ変換などを行うため、理想的には、横軸であるＲＲＩの観測時刻、縦軸であるＲＲＩの値の両方について、正解値からの誤差を小さくする必要がある。
　また、検出漏れのみが生じている場合にＲＲＩの誤差を評価する手法のひとつとして、対応する時刻で計測した正解間隔と被評価間隔とで対を作り、各対のＲＲＩの値の差に基づいて誤差を評価する方法が考えられる。例えば、上記図１５において、点線四角枠で囲まれた正解間隔と被評価間隔との対の各々で、値の差を算出し、誤差を評価する。
　ＱＲＳ群の検出アルゴリズムにおいて検出漏れのみが生じている場合、被評価間隔の観測時刻は、任意の正解間隔の観測時刻と同一となる。また、上記図１４に示すように、被評価間隔の値は、ＱＲＳ群の検出漏れの間に算出されるべきだった正解間隔の和となる。したがって、対応する時刻で計測した正解間隔と被評価間隔のみで対を作って評価することとしても、「検出漏れ」の影響を評価することは可能である。
　また、従来手法では、誤検出が生じる場合を想定していない。従来手法のＲＲＩ誤差評価は、検出漏れがＲＲＩに及ぼす特性、すなわち、「被評価間隔の観測時刻は、任意の正解間隔の観測時刻と同一となり、かつ、被評価間隔の値がＱＲＳ群の検出漏れの間に算出されるべきだった正解間隔の和となる」、という特性を利用している。したがって、このような特性が担保されない場合、例えば、「被評価間隔の観測時刻が正解間隔の観測時刻と一致しない誤検出が生じてしまい、被評価間隔の値が正解間隔の和と一致しない場合」においては、上記図１６に示すように正解間隔と被評価間隔とで対を作ったとしても、ＲＲＩタコグラフで生じているＲＲＩの誤差（すなわち、ＲＲＩの観測時刻の誤差と、ＲＲＩの値の誤差）を正しく評価できない。
　また、従来手法では、上記図１６の点線四角枠で囲んでいない部分において、仮に近傍値で対を作ったとしても、ＲＲＩの誤差（すなわち、ＲＲＩの観測時刻と、ＲＲＩの値）を正しく評価できない。
　開示の技術は、上記状況を鑑みて考案されたものであり、誤検出が生じている場合であっても、ＲＲＩタコグラフで生じているＲＲＩの誤差、すなわち、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値との観点を評価可能な指標を算出する。
　また、開示の技術は、従来手法で生じていた、「誤検出が生じている場合に、ＲＲＩタコグラフで生じているＲＲＩの誤差、すなわち、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値のふたつの観点で生じている誤差を適切に評価できない」という問題の解決を図るために、被評価間隔と正解間隔との対がある場合において、ＲＲＩタコグラフに被評価間隔と正解間隔をプロットしたときのｘ軸とｙ軸の値を用いた指標を算出することで、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値とのふたつの観点に基づいてＲＲＩの誤差を評価可能とする。
　また、従来手法では、「ＱＲＳ群検出アルゴリズムの性能によって生じた検出漏れや誤検出が、ＲＲＩタコグラフにもたらす影響の程度や傾向を適切に把握することはできない」という問題がある。この問題の解決を図るために、開示の技術では、被評価間隔と正解間隔との対がある場合において、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値とのふたつの観点を評価可能な幾何的な特徴量を算出し、その幾何的な特徴量に基づいてＱＲＳ群の検出アルゴリズムの性能によって生じた影響を判定する。
＜本実施形態に係る評価装置の構成＞
　図１は、本実施形態の評価装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、評価装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ１３、ストレージ１４、入力部１５、出力部１６、及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。
　ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、検出アルゴリズムの評価を行うための評価プログラムが格納されている。評価プログラムは、１つのプログラムであっても良いし、複数のプログラム又はモジュールで構成されるプログラム群であっても良い。
　ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。
　入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。
　入力部１５は、周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、当該被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を入力として受け付ける。例えば、入力部１５は、被検者の心電図から検出アルゴリズムにより検出されたＲＲＩである被評価間隔からなる被評価間隔群と、同じ被検者の心電図から求められたＲＲＩである正解間隔からなる正解間隔群を、入力として受け付ける。
　この正解間隔群及び被評価間隔群は、同一の被検者を対象としたＲＲＩであって、かつ、時刻の同期が取れているデータであって、かつ１番目の被評価間隔と１番目の正解間隔とが対応する時刻に観測されていること、すなわち、同時刻、あるいは１番目の正解間隔の観測時刻から起算して所定時間内に１番目の被評価間隔が観測されていることを前提とする。
　なお、正解間隔群と被評価間隔群とでデータ形式が同一である必要はない。正解間隔群と被評価間隔群とのいずれについても、少なくとも、観測時刻とＲＲＩの値とに相当する２列のデータが構成できるデータであれば、入力形式は問わない。例えば、観測時刻とＲＲＩの値とから構成される２列のデータでも良いし、ＲＲＩの累積時間を観測時刻と見なす場合には、ＲＲＩの値のみの１列データでも良い。また、開示の技術では、正解間隔群及び被評価間隔群を作成するための実現形態は問わない。
　また、入力部１５は、後述する選択部２２の処理における対の探索に関する値を、入力として受け付ける。例えば、入力部１５は、対応する時刻に観測したとみなすための「所定時間」の指定や、対の探索範囲の追加に関する時間や方向などを、入力として受け付ける。なお、上記の各種の入力は、外部又は内部の記憶装置に保持されているものを読み込んだものであってもよい。
　出力部１６は、例えば、液晶ディスプレイであり、処理結果を含む各種の情報を表示する。出力部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能しても良い。
　通信インタフェース１７は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。
　次に、評価装置１０の機能構成について説明する。図２は、評価装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。
　評価装置１０は、機能的には、図２に示すように、オプション指定部２０、選択部２２、特徴量算出部２４、及び指標算出部２６を備えている。
　オプション指定部２０は、選択部２２の処理を行うための対の探索に関する値を受け付けた場合に、選択部２２に対して、受け付けた対の探索に関する値を指定する。例えば、オプション指定部２０は、対応する時刻に観測したとみなすための「所定時間」の指定や、対の探索範囲の追加に関する時間や方向などを、選択部２２に対して指定する。
　選択部２２は、被評価間隔群に含まれる被評価間隔の各々について順番に、正解間隔群から、被評価間隔に対応する少なくとも１つの正解間隔を選択し、被評価間隔群を検出した検出アルゴリズムを評価するための被評価間隔と正解間隔との対を作成する。
　具体的には、選択部２２は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定する。そして、選択部２２は、被評価間隔の第一の状態と、直前の被評価間隔について判定された第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定する。そして、選択部２２は、判定された第二の状態について予め定められた選択方法により、被評価間隔に対応する少なくとも１つの正解間隔を選択する（図４参照）。図４では、点線四角枠で囲まれた、正解間隔と被評価間隔との対の各々が選択された例を示している。
　より具体的には、複数の第一の状態は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在するＴＰ（ｔｒｕｅ　ｐｏｓｉｔｉｖｅ）状態と、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない非ＴＰ（ｎｏｎ－ｔｒｕｅ　ｐｏｓｉｔｉｖｅ）状態とを含む。また、複数の第二の状態は、状態１と、状態２と、状態３と、状態４とを含む。状態１は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在し、かつ、直前の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在する状態である。すわなち、状態１では、直前の被評価間隔がＴＰ状態であり、かつ、現在の被評価間隔がＴＰ状態である。
　状態２は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在せず、かつ、直前の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在する状態である。すわなち、状態２では、直前の被評価間隔がＴＰ状態であり、かつ、現在の被評価間隔が非ＴＰ状態である。
　状態３は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在し、かつ、直前の前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない状態である。すわなち、状態３では、直前の被評価間隔が非ＴＰ状態であり、かつ、現在の被評価間隔がＴＰ状態である。
　状態４は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在せず、かつ、直前の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない状態である。すわなち、状態４では、直前の被評価間隔が非ＴＰ状態であり、かつ、現在の被評価間隔が非ＴＰ状態である。
　上記４つの状態は、図３に示す状態遷移図にしたがって遷移する。図３では、状態１から状態１又は状態２に遷移する例を示している。また、状態２から、状態３又は状態４に遷移する例を示している。状態３から、状態１又は状態２に遷移する例を示している。状態４から、状態３又は状態４に遷移する例を示している。
　選択部２２は、第二の状態が状態１であると判定された場合、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択する。
　選択部２２は、第二の状態が状態２であると判定された場合、被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測された正解間隔を選択する。
　選択部２２は、第二の状態が状態３であると判定された場合、被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択するか、あるいは、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択する。
　例えば、選択部２２は、第二の状態が状態３であると判定された場合、以下の第１選択方法又は第２選択方法を実行する。
　第１選択方法では、被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択する。該当する正解間隔がＮ個存在する場合、同様の選択処理をＮ回行い、Ｎ個の対を選択する。
　第２選択方法では、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択する。
　更には、第１選択方法と第２選択方法とを、順に実行してもよい。この場合には、被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択した上で、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択する。この順で実施することで、全ての正解間隔に対する評価対を生成することができる。
　選択部２２は、第二の状態が、状態４であると判定された場合、被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択するか、あるいは、被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する。
　例えば、選択部２２は、第二の状態が状態４であると判定された場合、上記の第１選択方法又は以下の第３選択方法を実行する。
　第３選択方法では、被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する。
　更には、第１選択方法と第３選択方法とを、順に実行してもよい。この場合には、被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択した上で、被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する。この順で実施することで、全ての正解間隔に対する評価対を生成することができる。
　このように、被評価間隔及び正解間隔の観測時刻に基づいて被評価間隔の第二の状態を判別し、被評価間隔の第二の状態ごとに別個の、正解間隔の選択方法を定める。
　なお、判定された第二の状態で実行すべき選択方法が複数存在する場合（すなわち、状態３あるいは状態４の場合）については、上記に記載の順序でひとつ以上の対を選択できていればよいこととする。
　また、選択部２２は、最後の被評価間隔についてのみ、上記と異なる処理を行う。最後の被評価間隔を対象とした処理については、２番目から最後より一つ前までの被評価間隔と同様に、前述の状態１～４に定められた選択方法に則った選択処理のいずれかを実施した後、これまで対として選択されなかった正解間隔を、最後の被評価間隔に対応する正解間隔として選択する。該当する正解間隔がＮ個存在する場合、同様の選択処理をＮ回行い、Ｎ個の対を選択する。
　選択部２２は、オプション指定部２０で、選択部２２の処理を行うための対の探索に関する値が指定された場合には、上記で説明した選択方法において、当該指定された値に応じた条件を追加して、被評価間隔と正解間隔との対を選択する。
　例えば、対応した観測時刻に観測したとみなすための「所定時間」が指定される。あるいは、状態２の正解間隔の選択方法に、「これまで対として選択されなかった正解間隔のうち」といった条件を追加で設けることが指定される。また、状態４などにおいて、被評価間隔の観測時刻からみて最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する際に、被評価間隔の観測時刻の「後」「任意時間内」を追加の探索範囲とするための「探索方向」や「追加探索時間」を指定する。オプション指定部２０で指定する値は、上記に限定されるものではなく、また、状態１～４で異なる値を指定してもよい。
　特徴量算出部２４は、被評価間隔と、選択された当該被評価間隔に対応する正解間隔との対の各々について、観測時刻の差、及び間隔の長さの差を用いた特徴量を算出する。
　具体的には、特徴量算出部２４は、図５に示すように、観測時刻、及び間隔の長さの各々を軸とした２次元座標における、正解間隔を示す点から、対応する被評価間隔を示す点までのベクトルを、特徴量として算出する。これにより、被評価間隔と正解間隔の対の間にある幾何的な特徴を反映可能で、かつ検出漏れと誤検出とで区別して評価できる特徴量を算出する。
　指標算出部２６は、対の各々について算出された特徴量に基づいて、予め定められた検出漏れクラスに属する特徴量の和、及び予め定められた誤検出クラスに属する特徴量の和を用いて、検出漏れの度合い、又は誤検出の度合いを評価するための評価指標を算出する。
　具体的には、指標算出部２６は、対の各々について算出されたベクトルを、図６に示すように、観測時刻の差、及び間隔の長さの差の各々を軸とした２次元座標における、原点から、観測時刻の差、及び間隔の長さの差までのベクトルに変換し、ベクトルのクラス分けを行う（図６）。図６では、第一象限にあたるものを「検出漏れ」クラスとし、第三象限にあたるものを「誤検出」クラスとする例を示している。
　このように、原点を起点として、特徴量算出部２４で算出したベクトルを伸ばした場合の象限によって、各ベクトルを、「検出漏れ」クラスと、「誤検出」クラスとにクラス分けする。
　そして、指標算出部２６は、「検出漏れ」クラスのベクトルの総和と、「誤検出」クラスのベクトルの総和とを求めた上で、「検出漏れ」クラスのベクトルの総和と「誤検出」クラスのベクトルの総和との和を、判断基準ベクトルとして求める（図７）。また、指標算出部２６は、評価指標として、判断基準ベクトルを出力部１６により出力する。この判断基準ベクトルの向いている方向が第一象限であれば「検出漏れ」の影響が大きく、判断基準ベクトルの向いている方向が第三象限であれば「誤検出」の影響が大きいと判定する。図７では、ドット付きの矢印が示す判断基準ベクトルが第一象限を向いており、「検出漏れ」がもたらす影響の方が大きいと判定される例を示している。なお、判断基準ベクトルを評価指標として出力する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。「検出漏れ」クラスのベクトルの総和、又は「誤検出」クラスのベクトルの総和を、評価指標として出力してもよい。
　このように、特徴量算出部２４で算出した特徴量に基づいて、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムがＲＲＩタコグラフに与えた影響の程度と傾向を評価することができる。
　すなわち、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムの性能が、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値とのふたつの観点に与える影響が、検出漏れと誤検出とではどちらが多かったかを評価する評価指標を算出することができる。なお、指標算出部２６の判断基準については、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値とのふたつの観点に与える影響が、検出漏れと誤検出とではどちらが多かったかを評価可能であって、幾何的な特徴を捉えた判断基準であれば、具体的な判断基準は問わない。
＜本実施形態に係る評価装置の作用＞
　次に、本実施形態に係る評価装置１０の作用について説明する。
　図８は、評価装置１０による評価処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４から評価プログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより、評価処理が行なわれる。また、評価装置１０に、被検者の心電図から検出アルゴリズムにより検出された被評価間隔からなる被評価間隔群と、同じ被検者の心電図から求められた正解間隔からなる正解間隔群とが入力される。また、選択部２２の処理を行うための対の探索に関する値の指定がある場合には、評価装置１０に、選択部２２の処理を行うための対の探索に関する値が入力される。そして、オプション指定部２０は、選択部２２の処理を行うための対の探索に関する値を受け付けた場合に、選択部２２に対して、受け付けた値を指定する。
　ステップＳ１００で、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、被評価間隔群に含まれる被評価間隔の各々について順番に、正解間隔群から、被評価間隔に対応する少なくとも１つの正解間隔を選択し、被評価間隔群を評価するための被評価間隔と正解間隔との対を作成する。
　ステップＳ１０２で、ＣＰＵ１１は、特徴量算出部２４として、被評価間隔と、選択された当該被評価間隔に対応する正解間隔との対の各々について、観測時刻の差、及び間隔の長さの差を用いた特徴量を算出する。
　ステップＳ１０４で、ＣＰＵ１１は、指標算出部２６として、予め定められた検出漏れクラスに属する特徴量の和、及び予め定められた誤検出クラスに属する特徴量の和を用いて、評価指標を算出し、評価指標を、出力部１６により出力し、評価処理を終了する。
　上記ステップＳ１００は、図９に示す処理ルーチンによって実現される。
　ステップＳ１１０において、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、最初の被評価間隔を、対象の被評価間隔とし、最初の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在するか否かを判定する。最初の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在する場合には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１２へ移行する。一方、最初の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない場合には、被評価間隔と正解間隔との対を作成せずに、評価処理を終了する。
　ステップＳ１１２において、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、最初の被評価間隔と、最初の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔との対を選択する。また、ＣＰＵ１１は、次の被評価間隔を、対象の被評価間隔とする。
　ステップＳ１１４において、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、対象の被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、第一の状態を判定する。そして、ＣＰＵ１１は、対象の被評価間隔の第一の状態と、直前の被評価間隔について判定された第一の状態とに基づいて、第二の状態を判定する。そして、ＣＰＵ１１は、判定された第二の状態について予め定められた選択方法により、対象の被評価間隔に対応する少なくとも１つの正解間隔を選択する。
　ステップＳ１１６において、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、対象の被評価間隔が、最後の被評価間隔であるか否かを判定する。対象の被評価間隔が、最後の被評価間隔でない場合には、ＣＰＵ１１は、次の被評価間隔を、対象の被評価間隔として、上記ステップＳ１１４へ戻る。一方、対象の被評価間隔が、最後の被評価間隔である場合には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１８へ進む。
　ステップＳ１１８において、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、上記ステップＳ１１２又はＳ１１４で選択されなかった正解間隔があるか否かを判定する。上記ステップＳ１１２又はＳ１１４で選択されなかった正解間隔がない場合には、当該処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップＳ１１２又はＳ１１４で選択されなかった正解間隔がある場合には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２０へ進む。
　ステップＳ１２０において、ＣＰＵ１１は、選択部２２として、上記ステップＳ１１２又はＳ１１４で選択されなかった正解間隔の各々を、最後の被評価間隔に対応する正解間隔として選択して、対を各々作成し、当該処理ルーチンを終了する。
＜実施例１＞
　実施例１では、図１０Ａに示すような正解間隔群と被評価間隔群とが与えられた場合の、被評価間隔と正解間隔との対を選択する際の処理について述べる。すなわち、「被評価間隔の観測時刻が、任意の正解間隔の観測時刻と同一となる」、「被評価間隔の値が、検出漏れの間に算出されるべきだった正解間隔の和となる」といった特徴が充足されないＲＲＩと、検出漏れから算出されたＲＲＩとが連続して生じているＲＲＩを対象とする場合を想定する。この場合の一連の処理を、図１０Ａ～図１０Ｇを用いて説明する。
　まず、入力部１５は、正解間隔群と被評価間隔群とを入力として受け付ける。
　選択部２２は、１番目の被評価間隔と１番目の正解間隔とを対Ｐ１として選択する。次に、選択部２２は、２番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。２番目の被評価間隔の第二の状態は状態１であると判定されることから、対応する時刻で観測した正解間隔を選択し、対Ｐ２として作成する（図１０Ａ参照）。
　そして、選択部２２は、３番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。３番目の被評価間隔の第二の状態が状態２であると判定されることから、被評価間隔と、当該被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔とを対Ｐ３として選択する（図１０Ｂ参照）。図１０Ｂでは、左から３番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ３として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、４番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。４番目の被評価間隔の第二の状態が状態４であると判定され、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が存在することから、この正解間隔と、４番目の被評価間隔とを対Ｐ４として選択する（図１０Ｃ参照）。図１０Ｃでは、左から４番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ４として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、５番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。５番目の被評価間隔の第二の状態が状態４であると判定され、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が存在しないことから、状態４の第３選択方法に従って、５番目の被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔と、５番目の被評価間隔とを対Ｐ５として選択する（図１０Ｄ参照）。図１０Ｄでは、左から５番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、６番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。６番目の被評価間隔の第二の状態が状態４であると判定され、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が存在することから、この正解間隔と、６番目の被評価間隔とを対Ｐ６、Ｐ７として選択する（図１０Ｅ参照）。図１０Ｅでは、左から６番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ６として選択すると共に、左から７番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ７として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、７番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。７番目の被評価間隔の第二の状態は状態４であると判定され、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が２個存在することから、これら正解間隔の各々と、７番目の被評価間隔とを対Ｐ８、Ｐ９として各々選択する（図１０Ｆ参照）。図１０Ｆでは、左から８番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ８として選択すると共に、左から９番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ９として選択する例を示している。
　そして、７番目の被評価間隔は最後の被評価間隔であるため、選択部２２は、これまでに対として選択されていない正解間隔があるかを確認する。この例の場合、７番目の被評価間隔の後に観測した正解間隔が、これまでに対として選択されていないことから、この正解間隔と、７番目の被評価間隔とを対Ｐ１０として選択する（図１０Ｇ参照）。図１０Ｇでは、一番右の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ１０として選択する例を示している。
＜実施例２＞
　実施例２では、実施例１と同じ被評価間隔群と正解間隔群を対象に、オプション指定部２０にて、以下の条件１～条件３を指定した場合について説明する。
条件１：対応する時刻に観測したとみなすための「所定時間」を指定する。
条件２：状態２について定められた選択方法に、「これまで対として選択されなかった正解間隔のうち」といった条件を追加で設ける。
条件３：状態４において、被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する際に、以下のように探索範囲を指定する。
　最も直近で状態１と判定された被評価間隔よりも後を、探索範囲の開始点とする。被評価間隔の観測時刻より「後」で「任意時間内」を、探索範囲の終了点とする。
　この場合の一連の処理を、図１１Ａ～図１１Ｇを用いて説明する。
　まず、入力部１５は、正解間隔群と被評価間隔群とを入力として受け付ける。
　選択部２２は、１番目の被評価間隔と１番目の正解間隔とを対Ｐ１として選択する。次に、選択部２２は、２番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。２番目の被評価間隔の第二の状態は状態１であると判定されることから、対応する時刻で観測した正解間隔を選択し、対Ｐ２として作成する（図１１Ａ参照）。
　そして、選択部２２は、３番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。３番目の被評価間隔の第二の状態が状態２であると判定されることから、被評価間隔と、「これまで対として選択されなかった正解間隔のうち」の当該被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔とを対Ｐ３として選択する（図１１Ｂ参照）。図１１Ｂでは、左から３番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ３として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、４番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。４番目の被評価間隔の第二の状態が状態４であると判定され、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が存在しないことから、状態４の第３選択方法に従って、４番目の被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔と、４番目の被評価間隔とを対Ｐ４として選択する。ここで、探索範囲Ｒ４内であって、被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔と、４番目の被評価間隔とを対Ｐ４として選択する（図１１Ｃ参照）。図１１Ｃでは、左から４番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ４として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、５番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。５番目の被評価間隔の第二の状態が状態４であると判定され、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が存在しないことから、状態４の第３選択方法に従って、５番目の被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔と、５番目の被評価間隔とを対として選択する。ここで、「被評価間隔の観測時刻より「後」で「任意時間内」に観測した正解間隔」が、探索範囲Ｒ５内であって、被評価間隔からみて最も近い時刻に観測した正解間隔となるため、この正解間隔と、５番目の被評価間隔とを対Ｐ５として選択する（図１１Ｄ参照）。図１１Ｄでは、左から５番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ５として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、６番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。６番目の被評価間隔の第二の状態が状態４であると判定され、探索範囲Ｒ６内に、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が存在することから、この正解間隔と、６番目の被評価間隔とを対Ｐ６として選択する（図１１Ｅ参照）。図１１Ｅでは、左から６番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ６として選択する例を示している。
　そして、選択部２２は、７番目の被評価間隔の第二の状態を判定する。７番目の被評価間隔の第二の状態は状態４であると判定され、探索範囲Ｒ７内に、状態４の第１選択方法に該当する正解間隔が２個存在することから、これら正解間隔の各々と、７番目の被評価間隔とを対Ｐ７、Ｐ８として選択する（図１１Ｆ参照）。図１１Ｆでは、左から７番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ７として選択すると共に、左から８番目の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ８として選択する例を示している。
　そして、７番目の被評価間隔は最後の被評価間隔であるため、選択部２２は、これまでに対として選択されていない正解間隔があるかを確認する。この例の場合、７番目の被評価間隔の後に観測した正解間隔がこれまでに選択されていないことから、この正解間隔と、７番目の被評価間隔とを対Ｐ９として選択する（図１１Ｇ参照）。図１１Ｇでは、一番右の点線四角枠で囲まれた被評価間隔と正解間隔とを対Ｐ９として選択する例を示している。
　以上説明したように、本実施形態に係る評価装置は、被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、第一の状態を判定し、当該被評価間隔の前記第一の状態と、直前の被評価間隔について判定された第一の状態とに基づいて、第二の状態を判定し、判定された第二の状態について予め定められた選択方法により、被評価間隔に対応する少なくとも１つの正解間隔を選択する。これにより、被評価間隔と正解間隔とで、観測数、観測時刻、及び値のいずれかひとつ以上が異なる場合においても、被評価間隔と正解間隔との対を適切に選択することができる。
　本実施形態に係る評価装置は、誤検出が生じる場合を想定していない従来手法に対して特定の改善を提供するものであり、検出アルゴリズムの評価に係る技術分野の向上を示すものである。
　また、本実施形態に係る評価装置は、被評価間隔と正解間隔との対を選択した場合において、ＲＲＩタコグラフに被評価間隔と正解間隔をプロットしたときのｘ軸とｙ軸の値を用いた特徴量を算出することで、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値のふたつの観点に基づいてＲＲＩの誤差を評価可能とする。
　また、本実施形態に係る評価装置は、被評価間隔と正解間隔との対の各々について、観測時刻の差、及び間隔の長さの差を用いた特徴量を算出し、検出漏れの度合い又は誤検出の度合いを評価するための評価指標を算出する。これにより、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムの性能によって生じた、検出漏れの度合い又は誤検出の度合いを評価することができる。
　本実施形態に係る評価装置は、ＱＲＳ群の検出アルゴリズムの性能によって生じた検出漏れの度合いや誤検出の度合いを評価しない従来手法に対して特定の改善を提供するものであり、検出アルゴリズムの評価に係る技術分野の向上を示すものである。
　なお、本発明は、上述した実施形態の装置構成及び作用に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
　例えば、上記実施形態で示した幾何的な特徴量はあくまでも一例であり、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値のふたつの観点に与える影響を、検出漏れと誤検出とで区別して評価できる幾何的な特徴量であれば、具体的な特徴量は問わない。したがって、上記実施形態で説明したベクトルでも良いし、被評価間隔と正解間隔を斜辺とする直角三角形、あるいは、ｙ軸方向のみのベクトルを、特徴量としてもよい。ここで、ｙ軸方向のみのベクトルは、ＲＲＩの差を示す。
　また、上記実施形態で示した判断基準ベクトルはあくまでも一例であり、少なくとも、ＲＲＩの観測時刻とＲＲＩの値とのふたつの観点に与える影響が、検出漏れと誤検出とではどちらが多かったかを評価可能な幾何的な特徴を捉えた判断基準であれば、判断基準ベクトル以外の判断基準でもよい。
　例えば、特徴量算出部２４で特徴量としてベクトルを算出する場合、上記実施形態で説明したように、原点からベクトルを伸ばした場合の象限によって検出漏れクラスと誤検出クラスとを区別した上で、クラス別のベクトルの総和によって検出漏れと誤検出の程度を評価しても良い。あるいは別の方法として、原点からベクトルを伸ばした場合の象限によって検出漏れクラスと誤検出クラスとを区別するが、全ベクトル数に占める象限別のベクトル数によって検出漏れと誤検出の程度を評価することとしても良い。
　また、指標算出部２６は、検出漏れクラスに属する特徴量に関する物理量の和、又は誤検出クラスに属する特徴量に関する物理量の和を用いて、評価指標を算出するようにしてもよい。
　例えば、特徴量算出部２４で、被評価間隔と正解間隔を斜辺とする直角三角形を特徴量として算出する場合、正解間隔から被評価間隔に向かうベクトルによって、直角三角形を検出漏れクラスと誤検出クラスとにクラス分けした上で、直角三角形の面積の総和によって検出漏れと誤検出の程度を評価することとしても良い。
　また、特徴量算出部２４で、被評価間隔と正解間隔の差に着目し、ｙ軸方向のみのベクトルを特徴量として算出する場合、正解間隔から被評価間隔に向かうベクトルに基づいて、ベクトルが正方向であるものを検出漏れクラスとし，負方向であるものを誤検出クラスとして、クラス分けしてもよい。また、指標算出部２６は、正方向と負方向のベクトルの総和を、評価指標として算出し、検出漏れと誤検出の程度を評価することとしても良い。
　また、指標算出部２６は、検出漏れクラスに属する特徴量の和、及び誤検出クラスに属する特徴量の和の何れか一方のみを用いて、評価指標を算出してもよい。具体的には、指標算出部２６は、検出漏れクラスに属する特徴量の和を、検出漏れの度合いを評価するための評価指標として算出してもよいし、あるいは、指標算出部２６は、誤検出クラスに属する特徴量の和を、誤検出の度合いを評価する評価指標として算出してもよい。
　また、特徴量算出部２４で算出される特徴量は，ベクトルである場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。ＲＲＩタコグラフにおけるｘ軸の値の差とｙ軸の値の差とを用いて算出する特徴量であれば、他の特徴量であってもよい。例えば、正解間隔と被評価間隔の間の距離、二乗平均平方根誤差（ｒｏｏｔ　ｍｅａｎ　ｓｑｕａｒｅｄ　ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）、平均絶対誤差（ｍｅａｎ　ａｂｓｏｌｕｔｅ　ｅｒｒｏｒ，ＭＡＥ）、平均二乗誤差（ｍｅａｎ　ｓｑｕａｒｅｄ　ｅｒｒｏｒ，ＭＳＥ）、平均平方二乗誤差率（Ｒｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ　Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ　Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＰＥ）、平均絶対誤差率（Ｍｅａｎ　Ａｂｓｏｌｕｔｅ　Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ　Ｅｒｒｏｒ，ＭＡＰＥ）などを特徴量として用いてもよい。
　また、同じ心電図から正解間隔群、被評価間隔群が得られる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、計測装置から複数の心電図が得られる場合には、異なる心電図から、正解間隔群、被評価間隔群が得られてもよい。
　また、心電図から検出されるＲＲＩを被評価間隔とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。心電図以外の、周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔を、被評価間隔としてもよい。
　また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した各種処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、評価処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
　また、上記各実施形態では、評価プログラムがストレージ１４に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｋ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
　以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
　（付記項１）
　メモリと、
　前記メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと、
　を含み、
　前記プロセッサは、
　周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、前記被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する前記所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を受け付け、
　前記被評価間隔群に含まれる前記被評価間隔の各々について順番に、前記正解間隔群から、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
　評価装置であって、
　前記選択することでは、
　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、
　前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、
　前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
　評価装置。
　（付記項２）
　評価処理を実行するように、コンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、
　前記評価処理は、
　周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、前記被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する前記所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を受け付け、
　前記被評価間隔群に含まれる前記被評価間隔の各々について順番に、前記正解間隔群から、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
　ことを含み、
　前記選択することでは、
　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、
　前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、
　前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
　非一時的記憶媒体。
１０   評価装置
１１   ＣＰＵ
１３   ＲＡＭ
１４   ストレージ
１５   入力部
１６   出力部
２０   オプション指定部
２２   選択部
２４   特徴量算出部
２６   指標算出部

Claims (6)

  1. 　周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、前記被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する前記所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を受け付ける入力部と、
    　前記被評価間隔群に含まれる前記被評価間隔の各々について順番に、前記正解間隔群から、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する選択部と、
    　を含む評価装置であって、
    　前記選択部は、
    　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、
    　前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、
    　前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
    　評価装置。
  2. 　前記被評価間隔と、前記選択された前記被評価間隔に対応する前記正解間隔との対の各々について、前記観測時刻の差、及び前記間隔の長さの差を用いた特徴量を算出する特徴量算出部を更に含む請求項１記載の評価装置。
  3. 　前記複数の前記第一の状態は、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在する状態と、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない状態とを含み、
    　前記複数の前記第二の状態は、
    　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在し、かつ、直前の前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在する状態１と、
    　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在せず、かつ、直前の前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在する状態２と、
    　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在し、かつ、直前の前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない状態３と、
    　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在せず、かつ、直前の前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔が存在しない状態４と、を含み、
    　前記選択部は、前記第二の状態が前記状態１であると判定された場合、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択し、
    　前記第二の状態が前記状態２であると判定された場合、前記被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測された正解間隔を選択し、
    　前記第二の状態が前記状態３であると判定された場合、前記被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択するか、あるいは、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択し、
    　前記第二の状態が、前記状態４であると判定された場合、前記被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択するか、あるいは、前記被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する請求項１又は２記載の評価装置。
  4. 　前記選択部は、前記第二の状態が前記状態３であると判定された場合、前記被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択した上で、前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔を選択し、
    　前記第二の状態が、前記状態４であると判定された場合、前記被評価間隔の観測時刻より前に観測された正解間隔であって、まだ選択されていない正解間隔を選択した上で、前記被評価間隔の観測時刻に最も近い時刻に観測した正解間隔を選択する請求項３記載の評価装置。
  5. 　入力部が、周期性を有する被検者の生体信号の時系列データから検出された、隣接する所定の変化の間隔である被評価間隔からなる被評価間隔群と、前記被検者の生体信号の時系列データから求められた、隣接する前記所定の変化の間隔である正解間隔からなる正解間隔群と、を受け付け、
    　選択部が、前記被評価間隔群に含まれる前記被評価間隔の各々について順番に、前記正解間隔群から、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
    　評価方法であって、
    　前記選択部が選択することでは、
    　前記被評価間隔の観測時刻に対応する時刻に観測された正解間隔の存在有無に基づいて、予め定められた複数の第一の状態のうちの何れか一つを判定し、
    　前記被評価間隔の前記第一の状態と、直前の前記被評価間隔について判定された前記第一の状態とに基づいて、予め定められた複数の第二の状態のうちの何れか一つを判定し、
    　前記判定された前記第二の状態について予め定められた選択方法により、前記被評価間隔に対応する少なくとも１つの前記正解間隔を選択する
    　評価方法。
  6. 　コンピュータを、請求項１～請求項４の何れか１項記載の評価装置として機能させるための評価プログラム。
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