(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本開示に係る生体情報波形処理方法、記憶媒体、プログラム及び生体情報波形処理装置の実施の形態の例を、図面を参照して説明する。
【0017】
<生体情報波形処理装置>
生体情報波形処理装置1は、
図1に示すように、制御部2、記憶部3、センサインターフェース4、ネットワークインターフェース5、出力部6、入力部7とを備えている。これらはバス8を介して互いに通信可能に接続されている。
【0018】
生体情報波形処理装置1は、生体情報波形を処理するための装置である。生体情報波形は、一例として、心電図における心電図波形(心電図データ)である。生体情報波形処理装置1は、心電計、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット、Apple Watch等のウェアラブルデバイスであってもよい。
【0019】
制御部2は、
図1に示すように、メモリとプロセッサとを備えている。メモリは、例えば、各種プログラム等が格納されたROM(Read Only Memory)やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するRAM(Random Access Memory)等から構成される。プロセッサは、例えばCPU(Central Processing Unit)であって、ROMに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをRAM上に展開し、RAMとの協働で各種処理を実行するように構成されている。
【0020】
プロセッサが後述する生体情報波形処理プログラムをRAM上に展開し、RAMとの協働で生体情報波形処理プログラムを実行することで、制御部2は、生体情報波形処理装置1の各種動作を制御してもよい。制御部2及び生体情報波形処理プログラムの詳細については後述する。
【0021】
記憶部3は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等の記憶装置であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶部3には、生体情報波形処理プログラムが組み込まれてもよい。
【0022】
制御部2のメモリまたは記憶部3には、図示しない心電図センサによって取得された心電図データが保存されていてもよい。この心電図センサは、患者の心臓から生成される微弱な電気信号を測定することで、心電図データを取得するように構成される。ここで、心電図データは、時間軸上で連続的に発生する波形(P波、QRS波等)を有する心電図波形を表す。
【0023】
センサインターフェース4は、生体情報波形処理装置1を心電図センサに通信可能に接続するように構成されている。例えば、心電図センサによって取得された心電図データがセンサインターフェース4を介して制御部2又は記憶部3に送信される。センサインターフェース4は、A/D変換機能を有してもよい。
【0024】
ネットワークインターフェース5は、生体情報波形処理装置1を図示しない通信ネットワークに接続するように構成されている。ここで、通信ネットワークは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)又はインターネット等を含む。例えば、制御部2から出力された処理結果は、ネットワークインターフェース5を介して通信ネットワーク上に配置された別のコンピュータに送信されてもよい。
【0025】
出力部6は、制御部2の処理結果等を出力する表示機器であり、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ等のディスプレイ装置や、インクジェットプリンタ、レーザプリンタ等のプリンタ装置を含む。例えば、制御部2から出力された処理結果は、ディスプレイ装置の表示画面に表示され、又はプリンタによって印刷されてもよい。
【0026】
入力部7は、生体情報波形処理装置1を操作する操作者の入力操作を受付けると共に、当該入力操作に応じて操作信号を出力するように構成されている。入力部7は、例えば、出力部6のディスプレイ装置上に重ねて配置されたタッチパネル、筐体に取り付けられた操作ボタン、マウス、キーボード等である。
【0027】
図2は、
図1に示した生体情報波形処理装置1の制御部2の機能ブロックを示した図である。
図2に示すように、制御部2は、取得部21と分類部22と分類補正部23と判定部24とを備えている。
【0028】
取得部21は、測定された時間軸上の生体情報波形(心電図データ)から、所定の時間幅の波形(波形データ)を取得する。所定の時間幅は、生体情報波形の処理単位となる時間幅である。所定の時間幅は、例えば、測定された生体情報波形の時間軸上において、一つの波形に相当する時間幅(100ms〜1S)や、一つのPP間隔とすることができ、好適な例として160msである。
図3には、生体情報波形における所定の時間幅としてD1が示されている。
【0029】
波形を取得するための所定の時間幅は、測定された生体情報波形の時間軸上に、複数設定されていてもよい。また、複数の時間幅は、時間軸上で少なくとも一部が重複するように設定されていてもよい。
図3に、複数の時間幅を時間軸上で一部重複するように設定する例として、前後の時間幅同士が相互に一部重複するように設定された複数の時間幅で取得された波形データ9〜14が示されている。所定の時間幅は、時間軸上で、前後の他の時間幅と50%以上重複するように設定されていてもよい。約50%が重複するように時間幅を設定することにより生体情報波形処理の分解能が上がり、生体情報波形の認識精度をより向上させることができる。また、複数の時間幅は、一定の時間幅であってもよく、互いに異なる時間幅であってもよい。
【0030】
分類部22は、予め生体情報波形を(機械)学習させることに基づいて構築されている。分類部22は、一例として、予め生体情報波形のビッグデータ(big data)を深層学習(ディープラーニング、deep learning)させることに基づいて構築されたアルゴリズムを有するニューラルネットワーク(神経回路網、neural network,NN)とすることができる。
【0031】
分類部22は、取得部21により取得された時間幅の波形を、所定の波形種別に分類するように構成されている。波形種別は、一例として、心電図に含まれるP波、QRS波、T波等である。分類部22の分類結果は、制御部2のメモリまたは記憶部3に保存される。
【0032】
分類補正部23は、分類部22により分類された分類結果の妥当性を判定するように構成されている。ここで、分類結果の妥当性とは、時間軸上の生体情報波形に対して分類結果が適合するか否か(妥当であるか否か)を意味する。妥当性は、一例として、波形種別に対応する波形の形状、振幅の高低及び幅の長短、閾値に対する大小等の各種閾値または各種基準を、時間軸上の生体情報波形が満たすか否かにより判定される。妥当性に関する各種の閾値及び各種基準は、制御部2のメモリまたは記憶部3に保存される。
【0033】
また、分類補正部23は、判定された妥当性に応じて分類結果を補正するように構成されている。ここで、判定された妥当性に応じて補正するとは、分類部22による分類結果について、妥当性が高い場合には補正を行わず、妥当性が低い場合には補正を行うことをいう。妥当性の判定の詳細については後述する。
【0034】
判定部24は、分類補正部23により妥当性が高いと判定された分類部22の分類結果及び分類補正部23により妥当性が低いと判定されて補正された分類結果を取得して、各種の判定を行うように構成されている。一例として、判定部24は、P波として妥当性が高いと判定された分類部22の分類結果及び分類補正部23により妥当性が低いと判定されて補正されたP波の分類結果を取得して、房室ブロックの判定を行う。
【0035】
次に、生体情報波形処理の方法の概略について、
図3を参照しながら以下に説明する。
図3は、本開示における処理の概要を示す説明図である。
【0036】
取得部21は、測定された時間軸上の心電図データWから、心電図データにおける所定の時間幅D1の波形データ9〜14、…、Nを取得する(取得工程)。なお、心電図データの全体について波形W、個別の波形についてW1、W2、…、Wn(nは1以上の整数)として図示する。
【0037】
分類部22は、取得部21により取得された各波形データ9〜14、…、Nを、所定の波形種別(P波)に分類する(分類工程)。
図3に、分類部22が波形種別の分類を行った分類結果15として、「波形データ9〜11はP波、QRS波、T波のいずれでもない(ノイズ)」、「波形データ12はP波」、「波形データ13はP波、QRS波、T波のいずれでもない(ノイズ)」、「波形データ14はQRS波」が示されている。
【0038】
分類補正部23は、分類部22により分類された分類結果15の妥当性を判定し、判定された妥当性に応じて分類結果15を補正する(補正工程)。
【0039】
図3に示す例で、分類補正部23は、波形W1を含む波形データ14が「QRS波」であると判定して、分類結果15の波形データ14の分類「QRS波」は妥当性が高いと判定し、波形データ14の分類結果15を維持する。
図3の分類結果16に、波形W1を含む波形データ14の分類「QRS波」が維持されたことが示されている。
【0040】
図3に示す例で、分類補正部23は、波形W4を含む波形データが「QRS波」ではないと判定して、分類結果15の波形W4を含む波形データの分類「QRS波」は妥当性が低いと判定し、分類結果15を補正する。この補正により、心電図データWにおけるRR間隔、PP間隔等(波形間隔)が変更され、QRS波等の波形種別の周期(波形間隔)も変更されるため、分類補正部23は、波形種別の新たな周期等(波形間隔)に基づいて、再度、分類結果15の妥当性を判定する。
【0041】
図3において、波形W4を含む時間幅の波形データが「QRS波」ではないと補正されたことに伴い、時間軸上のRR間隔が変更され、QRS波形の周期が変更されている。分類補正部23は、変更されたRR間隔とQRS波の周期に基づいて、QRS波の存在が推定される時間軸上の時刻近傍の時間幅の波形データについて、その波形の特徴を確認する。本例において、分類補正部23は、波形W3を含む波形データがQRS波の特徴すべてを満たすと判定し、波形W3を含む波形データの分類結果15「P波、QRS波、T波のいずれでもない(ノイズ)」は妥当性が低いと判定し、その分類結果15を補正する。
図3の分類結果16に、波形W3を含む波形データの分類が「QRS波」に補正されたことが示されている。
分類補正部23による妥当性の判定に応じて補正された波形種別の分類は、制御部2のメモリまたは記憶部3に保存される。
【0042】
次に、波形種別としてP波の分類を行う生体情報波形処理方法の一例について、
図4、
図5を参照しながらより詳細に説明する。
図4は、本実施形態に係る生体情報波形処理方法のフローチャートを示す図である。
図5は、波形の分類結果(P波)と、この分類結果の補正方法を説明する図である。より詳しくは、
図5(a)は分類部22によるP波の分類結果を示す図、
図5(b)及び
図5(c)は分類補正部23により補正された分類結果を示す図である。
図5(a)〜
図5(c)において、P波と分類された波形に下向き矢印を付している。
【0043】
最初に、生体情報波形処理装置1は、測定された時間軸上の心電図データWから、所定の時間幅の波形データ1〜Nを取得部21により取得する(
図4のS1、取得工程)。
【0044】
次に、分類部22は、取得部21によって取得された波形データ1〜Nを、所定の波形種別であるP波に分類する(
図4のS2、分類工程)。
図5(a)に、分類部22により、波形W5、W6、W7、W8、W9が含まれるそれぞれの波形データをP波に分類した分類結果が示されている。
【0045】
次に、分類補正部23は、分類部22により分類された分類結果を取得する(
図4のS3)。また、分類補正部23は、妥当性の判定のために、心電図データWを取得部21から取得する。分類補正部23は、分類部22により分類された波形データ1〜Nの分類結果の妥当性を判定する(S4)。
【0046】
<妥当性が高い場合>
分類補正部23は、分類部22の分類結果の妥当性が高い場合(S4でYES)、分類部22の分類結果を維持する(S5)。本例において、分類補正部23は、波形W5、W6、W7、W9がそれぞれ含まれる波形データの分類「P波」は、妥当性が高いと判定する(S4でYES)。この判定により、
図5(b)に示すように、波形W5、W6、W7、W9が含まれる波形データの分類(P波)は維持される(
図4のS5)。
【0047】
<妥当性が低い場合>
分類補正部23は、分類結果の妥当性が低いと判定した場合(S4でNO)、分類結果の補正を行う(S6)。分類結果の補正(S6)は、波形種別に応じて定めることができる。
【0048】
図4のS4〜6の補正処理の一例として、P波の波形種別の分類における補正処理(第1補正工程、第2補正工程、第3補正工程)を説明する。
【0049】
<第1補正工程>
第1補正工程において、分類補正部23は、P波ではない波形を分類し直す補正を行う。第1補正工程は、
(1)それぞれの所定の時間幅の波形データに含まれる波形が、P波かノイズ(P波、QRS波、T波のいずれでもない)かを判定し、P波ではないと判定した波形データの分類「P波」をP波ではないと分類し直す補正、
(2)複数の時間幅の波形データに含まれる複数の波形の共通性を基準に、複数の波形を群(グループ)に分類し、この群に含まれる一つの波形がP波か否かを判定し、その一つの波形の判定結果を群に含まれるすべての波形データの判定結果として分類し直す補正、
(3)それぞれの所定の時間幅の波形データに含まれる波形が、P波かP波以外(QRS波、T波)かを判定し、P波以外(QRS波、T波)であると判定した場合に分類「P波」をP波ではないと分類し直す補正、
の少なくとも一つにより、P波ではない波形を分類し直す補正を行う。
【0050】
図5(a)において、波形W8を含む波形データは、分類部22により「P波」と分類されている。分類補正部23は、第1補正工程において、波形W8を含む波形データを「ノイズ(P波、QRS波、T波のいずれでもない)」と判定して、この分類結果の妥当性が低いと判定し(
図4のS4でNO)、この分類を補正する(S6)。
図5(b)には、波形W8を含む波形データの分類が、分類補正部23により、「P波ではない(ノイズ)」と補正されたことが示されている。
【0051】
第1補正工程によりP波ではないとの分類の補正が行われると、心電図データWに関する時間幅(波形間隔)であるPP間隔は変更され、P波の周期(波形間隔)も変更される。第1補正工程による補正前におけるPP間隔は、
図5(a)に示すD2、D3,D4,D5であるが、第1補正工程による補正後のPP間隔は、
図5(b)に示すD2,D3,D6に変更されている。
【0052】
<第2補正工程>
第1補正工程により波形間隔が変動したので、分類補正部23は、第1補正工程による処理で変動した波形間隔(PP間隔、P波の一周期)に基づいて、再度、分類結果の妥当性を判定し、妥当性に応じて分類結果を補正する第2補正工程を実行する(
図4のS4〜S6)。第2補正工程の妥当性の判定の詳細については第1補正工程と同様であるので,説明を省略する。
【0053】
<第3補正工程>
分類補正部23は、第1補正工程及び第2補正工程の後に、分類部22によるP波であることの分類漏れを補間する第3補正工程を実行する(
図4のS4〜S6)。P波の分類漏れの補間は、第1補正工程及び第2補正工程により変動したP波の周期等(波形間隔)に基づいて判定される。
【0054】
分類補正部23は、第1補正工程及び第2補正工程で補正された分類結果を取得し、第1補正工程及び第2補正工程により変更されたPP間隔及びP波の周期(波形間隔)を取得する。第1補正工程及び第2補正工程で補正された分類結果は
図5(b)であり、第1補正工程及び第2補正工程により変更されたPP間隔は
図5(b)に示すD2,D3,D6である。分類補正部23は、
図5(b)に示すP波の周期等(波形間隔)に基づいて、P波の存在が推定される時間軸上の時刻近傍の時間幅の波形データの波形W10、W11、W12について、その波形の特徴を確認する。本例において、分類補正部23は、波形W12がP波であると判定し、波形W12を含む時間幅の波形データの分類結果は妥当性が低いと判定して(
図4のS4でNO)、その分類結果を補正する(S6)。
図5(c)には、分類補正部23により、波形W12を含む波形データの分類を「P波」に補正した分類結果が示されている。
【0055】
分類補正部23による補正工程が完了した分類結果は、制御部2のメモリまたは記憶部3に保存される。
図4及び
図5に示した処理は、P波以外の波形種別についても同様に行うことができる。
【0056】
以上説明したように、本開示に係る生体情報波形処理装置1及び方法によれば、分類部22により所定の時間幅の波形を所定の波形種別に分類することができる。さらに、その分類結果の妥当性を分類補正部23が判定し、判定された妥当性に応じて分類結果を補正するので、生体情報波形の認識精度を向上させることができる。
【0057】
また、波形を取得するための複数の時間幅は、時間軸上で少なくとも一部が重複するように設定されているので、重複する時間幅において、複数の時間幅を用いて、所定の波形種別に分類することができる。さらに、その分類結果の妥当性の判定及び妥当性に応じた補正を複数回行うことにより分解能が上がり、生体情報波形の認識精度をより向上させることができる。
【0058】
また、上記方法によれば、妥当性が低い場合、所定の波形種別ではないと補正し、所定の波形種別の周期に基づいて再度妥当性を判定して分類結果を補正するので、生体情報波形の認識精度をより向上させることができる。
【0059】
なお、上記実施形態では、取得部21、分類部22、分類補正部23を備える制御部2の例を説明したが、取得部21、分類部22、分類補正部23は上記構成に限らず、ネットワークインターフェース5を介して通信可能に構成される個別機器にそれぞれ含まれてもよい。
【0060】
また、上記実施形態では、心電図データ、分類部22の分類結果、妥当性に関する各種閾値等及び分類補正部23の分類結果を、制御部2のメモリまたは記憶部3に保存する例を説明したが、これらの保存は上記例示に限らず、ネットワークインターフェース5を介して通信可能な外部の機器または記憶媒体に保存させてもよい。
【0061】
また、上記実施形態では、閾値または基準を記憶部3等から取得する分類補正部23の例を説明したが、本開示の分類補正部は上記例示に限らない。例えば、予めビッグデータをディープラーニング(深層学習)させることに基づいて構築されたアルゴリズムを有するニューラルネットワークを、分類補正部として用いてもよい。このニューラルネットワークを分類補正部として用いる場合、分類結果の妥当性は、ディープラーニングにおける特徴量を用いて判定してもよい。
【0062】
また、上記実施形態では、分類部22による分類漏れの補間を、第1補正工程及び第2補正工程の後に第3補正工程として実行する例を説明したが、分類漏れの補間(補正工程、
図4のS6)は上記例示に限らない。分類漏れの補間は、分類の補正に伴う周期等(波形間隔)の変更が無い場合にも行うことができる。
【0063】
また、上記実施形態では波形種別としてP波、QRS波、T波を例示して説明したが、波形種別は上記した波形に限らない。本開示の波形種別には、生体情報波形のQRS波に関して、正常拍なのか心室期外収縮(premature ventricular contraction、VPC)の種類等を含んでもよい。
【0064】
また、本開示の生体情報波形は心電図に限らず、例えば、脳波、脈波とすることができる。
【0065】
また、上記実施形態では、判定部24の判定として房室ブロックを例示して説明したが、判定部24の判定は上記に限らない。生体情報波形を脈波とする場合に、判定部24は動脈硬化指標の判定を行う等、生体情報波形に応じた各種の判定を行うことができる。
【0066】
また、本実施形態に係る生体情報波形処理装置1をソフトウェアによって実現するためには、生体情報波形処理プログラムが制御部2のメモリ、記憶部3又はROMに予め組み込まれていてもよい。または、生体情報波形処理プログラムは、磁気ディスク(HDD、フロッピー(登録商標)ディスク)、光ディスク(CD−ROM,DVD−ROM、Blu−ray(登録商標)ディスク等)、光磁気ディスク(MO等)、フラッシュメモリ(SDカード、USBメモリ、SSD等)等のコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、記憶媒体が生体情報波形処理装置1に接続されることで、当該記憶媒体に格納された生体情報波形処理プログラムが、制御部2のメモリまたは記憶部3に組み込まれる。そして、制御部2のメモリまたは記憶部3に組み込まれた当該プログラムがRAM上にロードされて、プロセッサがロードされた当該プログラムを実行することで、制御部2は
図3、
図4に示す各種処理を実行する。換言すれば、当該プログラムがプロセッサにより実行されることで、制御部2は、取得部21、分類部22、分類補正部23、判定部24としてそれぞれ機能する。この生体情報波形処理プログラム及び記憶媒体によれば、波形の認識精度を向上させることができる。
【0067】
また、生体情報波形処理プログラムは、通信ネットワーク上のコンピュータからネットワークインターフェース5を介してダウンロードされてもよい。この場合も記憶媒体が生体情報波形処理装置1に接続される場合と同様に、ダウンロードされた当該プログラムが制御部2のメモリまたは記憶部3に組み込まれ、制御部2は
図3、
図4に示す各種処理を実行する。この生体情報波形処理プログラムによれば、波形の認識精度を向上させることができる。
【0068】
本開示は、上述した実施形態や変形例に限定されず、適宜、変形、改良等が自在である。その他、上述した実施形態における各構成要素の材質、形状、形態、数、配置場所等は、本開示を達成できるものであれば任意であり、限定されない。