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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-06-14
(45)【発行日】2023-06-22
(54)【発明の名称】自律型フルスペクトル生体モニタリング
(51)【国際特許分類】
A61B 5/0245 20060101AFI20230615BHJP
A61B 5/02 20060101ALI20230615BHJP
【ＦＩ】
A61B5/0245 F
A61B5/02 310A
【請求項の数】
20
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2022055298
(22)【出願日】2022-03-30
(62)【分割の表示】P 2019218127の分割
【原出願日】2019-12-02
(65)【公開番号】P2022106705
(43)【公開日】2022-07-20
【審査請求日】2022-05-10
(31)【優先権主張番号】16/210,740
(32)【優先日】2018-12-05
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】502151820
【氏名又は名称】ヴァイアヴィ・ソリューションズ・インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】Ｖｉａｖｉ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ Ｉｎｃ．
(74)【代理人】
【識別番号】100147485
【弁理士】
【氏名又は名称】杉村 憲司
(74)【代理人】
【識別番号】230118913
【弁護士】
【氏名又は名称】杉村 光嗣
(74)【代理人】
【識別番号】100147692
【弁理士】
【氏名又は名称】下地 健一
(72)【発明者】
【氏名】チャンメン ション
(72)【発明者】
【氏名】ラン スン
【審査官】▲高▼木 尚哉
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１８／００８５０４０（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０２５６０６３（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特表２０１３－５００７５７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／００－５／０１
Ａ６１Ｂ ５／０２－５／０３
Ａ６１Ｂ ５／０５－５／０５３８
Ａ６１Ｂ ５／０６－５／２２
Ａ６１Ｂ ５／２４－５／３９８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
装置により、マルチスペクトルセンサ装置から生心拍データを受信するステップと、前記装置により、前記生心拍データに基づいて、複数の特徴ベクトルを識別するステップと、
前記装置により、前記複数の特徴ベクトルに関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、前記複数の特徴ベクトルから１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別するステップと、
前記装置により、前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルに基づいて、心拍周期データを求めるステップと、
前記装置により、前記心拍周期データに関する情報を提供するステップと
を含む方法。
【請求項2】
前記マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の皮膚表面に対して位置決めされる、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記装置は、前記マルチスペクトルセンサ装置と同じハウジングで一体化される、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記装置は、前記マルチスペクトルセンサ装置から遠隔に位置付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルのうち、１つの特徴ベクトルが、１つの波長チャネルに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記複数の相関係数の２乗のうち、１つの相関係数の２乗が、前記複数の特徴ベクトルの１対に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別するステップは、前記複数の特徴ベクトルから、前記複数の相関係数の２乗のうち、閾値を満たす２乗の集合に対応する前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
１つ又は複数のメモリと、１つ又は複数のプロセッサであり、前記１つ又は複数のメモリに結合されて、
生心拍データに基づいて、複数の特徴ベクトルを識別し、
前記複数の特徴ベクトルに関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、前記複数の特徴ベクトルから１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別し、
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルに基づいて、心拍周期データを求め、且つ
前記心拍周期データに関する情報を提供する
１つ又は複数のプロセッサと
を備えた装置。
【請求項9】
前記１つ又は複数のプロセッサは、さらに、被検者の皮膚表面に対して位置決めされたマルチスペクトルセンサ装置から前記生心拍データを受信する、請求項８に記載の装置。
【請求項10】
前記１つ又は複数のプロセッサは、さらに、前記装置と同じハウジングで一体化されたマルチスペクトルセンサ装置から前記生心拍データを受信する、請求項８に記載の装置。
【請求項11】
前記１つ又は複数のプロセッサは、さらに、前記装置から遠隔に位置付けられたマルチスペクトルセンサ装置から前記生心拍データを受信する、請求項８に記載の装置。
【請求項12】
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルのうち、１つの特徴ベクトルが、１つの波長チャネルに対応する、請求項８に記載の装置。
【請求項13】
前記複数の相関係数の２乗のうち、１つの相関係数の２乗が、前記複数の特徴ベクトルの１対に関連する、請求項８に記載の装置。
【請求項14】
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別する前記１つ又は複数のプロセッサは、前記複数の特徴ベクトルから、前記複数の相関係数の２乗のうち、閾値を満たす２乗の集合に対応する前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別する、請求項８に記載の装置。
【請求項15】
命令の集合を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令の集合は、装置の１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、該装置に
マルチスペクトルセンサ装置から生心拍データを受信させ、
前記生心拍データに基づいて、複数の特徴ベクトルを識別させ、
前記複数の特徴ベクトルに基づいて、前記複数の特徴ベクトルから１つ又は複数の選択特徴ベクトルを識別させ、
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルに基づいて、心拍周期データを求めさせ、且つ
前記心拍周期データに関する情報を提供させる
１つ又は複数の命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項16】
前記マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の皮膚表面に対して位置決めされる、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項17】
前記装置は、前記マルチスペクトルセンサ装置と同じハウジングで一体化される、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項18】
前記装置は、前記マルチスペクトルセンサ装置から遠隔に位置付けられる、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項19】
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルのうち、１つの特徴ベクトルが、１つの波長チャネルに対応する、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項20】
前記１つ又は複数の選択特徴ベクトルは、前記複数の特徴ベクトルの１対に関連する相関係数の２乗に基づいて識別される、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）は、（心臓のポンプ作用による血流量の変化に伴
う）末梢循環血液の容積変化の検出に用いることができる光学技術である。ＰＰＧは、（
例えば、指先、手首、耳朶等の）皮膚の表面で測定を行う非侵襲的方法である。ＰＰＧ装
置は、複数の波長チャネル（例えば、６４個の波長チャネル）に関連する心拍時系列デー
タを提供するマルチスペクトルセンサ装置（例えば、バイナリマルチスペクトル（ＢＭＳ
）センサ装置）の形態をとり得る。マルチスペクトルセンサ装置は、それぞれが心拍時系
列データを取り込むために複数の波長チャネルのうちの１つを（マルチスペクトルフィル
タの各領域を介して）受光する複数のセンサ素子（例えば、光センサ、スペクトルセンサ
、及び／又はイメージセンサ）を含む。
う）末梢循環血液の容積変化の検出に用いることができる光学技術である。ＰＰＧは、（
例えば、指先、手首、耳朶等の）皮膚の表面で測定を行う非侵襲的方法である。ＰＰＧ装
置は、複数の波長チャネル（例えば、６４個の波長チャネル）に関連する心拍時系列デー
タを提供するマルチスペクトルセンサ装置（例えば、バイナリマルチスペクトル（ＢＭＳ
）センサ装置）の形態をとり得る。マルチスペクトルセンサ装置は、それぞれが心拍時系
列データを取り込むために複数の波長チャネルのうちの１つを（マルチスペクトルフィル
タの各領域を介して）受光する複数のセンサ素子（例えば、光センサ、スペクトルセンサ
、及び／又はイメージセンサ）を含む。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0002】
いくつかの実施形態によれば、方法は、装置により、複数の波長チャネルに関連する生
心拍データを取得するステップと、装置により、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波
長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップと、
装置により、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基
づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別するステップと、装置に
より、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成するステ
ップと、装置により、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めるステップ
と、装置により、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求める
ために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正するステップとを含む。
心拍データを取得するステップと、装置により、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波
長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップと、
装置により、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基
づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別するステップと、装置に
より、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成するステ
ップと、装置により、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求めるステップ
と、装置により、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データを求める
ために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正するステップとを含む。
【0003】
いくつかの実施形態によれば、装置は、１つ又は複数のメモリと、１つ又は複数のプロ
セッサであり、１つ又は複数のメモリに通信結合されて、複数の波長チャネルに関連する
生心拍データを取得し、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれに
それぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれ
が関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトル
の集合を識別し、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生
成し、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め、且つ生体モニタリング動
作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心
拍周期ギャップを補正する１つ又は複数のプロセッサとを含み得る。
セッサであり、１つ又は複数のメモリに通信結合されて、複数の波長チャネルに関連する
生心拍データを取得し、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞれに
それぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれ
が関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトル
の集合を識別し、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生
成し、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め、且つ生体モニタリング動
作の実行を可能にする最終心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心
拍周期ギャップを補正する１つ又は複数のプロセッサとを含み得る。
【0004】
いくつかの実施形態によれば、非一時的なコンピュータ可読媒体が命令を含むことがで
き、命令は、１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のプロセッサ
に複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得させ、特徴ベクトル変換に基づいて
、複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成させ、
複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数
の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別させ、主成分分析を用いて、選択特徴
ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成させ、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周
期データを求めさせ、且つ生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データ
を求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正させる１つ又は複数
の命令を含む。
き、命令は、１つ又は複数のプロセッサにより実行されると、１つ又は複数のプロセッサ
に複数の波長チャネルに関連する生心拍データを取得させ、特徴ベクトル変換に基づいて
、複数の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成させ、
複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数
の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を識別させ、主成分分析を用いて、選択特徴
ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成させ、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周
期データを求めさせ、且つ生体モニタリング動作の実行を可能にする最終心拍周期データ
を求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正させる１つ又は複数
の命令を含む。
【図面の簡単な説明】
【0005】
【図2】本明細書に記載のシステム及び／又は方法を実施できる例示的な環境の図である。
【図4】複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求める例示的なプロセスのフローチャートである。
【図5】図５Ａは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。図５Ｂは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。図５Ｃは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。図５Ｄは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベクトルの例を示す図である。
【図6】本明細書に記載のような選択特徴ベクトルの集合の主成分分析に基づいて生成された平均特徴ベクトルの例を示す図である。
【図7】図７Ａは、本明細書に記載のような初期心拍周期データにおける心拍データギャップ補正の例示的な効果を示す図である。図７Ｂは、本明細書に記載のような初期心拍周期データにおける心拍データギャップ補正の例示的な効果を示す図である。
【図8】本明細書に記載のような最終心拍周期データに基づいて求められた瞬時心拍数の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0006】
以下の例示的な実施形態の詳細な説明では、添付図面を参照する。異なる図面で同一の
参照符号は同一又は同様の要素を示し得る。
参照符号は同一又は同様の要素を示し得る。
【0007】
上述のように、マルチスペクトルセンサ装置は、複数の（例えば、１６、３２、６４等
の）波長チャネルに関連する心拍時系列データを測定、取得、採取、又は他の方法で求め
ることが可能であり得る。このようなデータを本明細書では生心拍データと称する。実際
には、生心拍データは非常にノイズが多い場合あがり、頻繁な基線シフトを含み得る。こ
のようなノイズ及び／又は基線シフトにより、生心拍データを収縮期（例えば、心臓の収
縮中）及び拡張期（例えば、心臓の弛緩（resting）中）に切り出すことが困難又は不可
能であり得る。したがって、生心拍データは不正確で不確実な結果をもたらし得るので、
生心拍データをバイタルサインモニタリングの実行等（例えば、瞬時心拍数の測定、血圧
の判定等）の生体モニタリング動作の実行に関連して用いることが困難又は不可能である
ことが多い。
の）波長チャネルに関連する心拍時系列データを測定、取得、採取、又は他の方法で求め
ることが可能であり得る。このようなデータを本明細書では生心拍データと称する。実際
には、生心拍データは非常にノイズが多い場合あがり、頻繁な基線シフトを含み得る。こ
のようなノイズ及び／又は基線シフトにより、生心拍データを収縮期（例えば、心臓の収
縮中）及び拡張期（例えば、心臓の弛緩（resting）中）に切り出すことが困難又は不可
能であり得る。したがって、生心拍データは不正確で不確実な結果をもたらし得るので、
生心拍データをバイタルサインモニタリングの実行等（例えば、瞬時心拍数の測定、血圧
の判定等）の生体モニタリング動作の実行に関連して用いることが困難又は不可能である
ことが多い。
【0008】
本明細書に記載のいくつかの実施形態は、マルチスペクトルセンサ装置が採取した生心
拍データに基づいて心拍周期データを求める心拍周期データ装置を提供し、心拍周期デー
タに基づいて生体モニタリング動作を実行することができる。より詳細には、記載のいく
つかの実施形態は、心拍周期データ（例えば、心拍周期の開始時間及び終了時間を識別す
るデータ）を求めるために生心拍データを処理することが可能な心拍周期データ装置を提
供し、それにより心拍周期データを用いて（生体モニタリング動作の実行に関連した生心
拍データの使用と比べて）比較的正確且つ／又は比較的確実な結果を提供する生体モニタ
リング動作を可能にする。
拍データに基づいて心拍周期データを求める心拍周期データ装置を提供し、心拍周期デー
タに基づいて生体モニタリング動作を実行することができる。より詳細には、記載のいく
つかの実施形態は、心拍周期データ（例えば、心拍周期の開始時間及び終了時間を識別す
るデータ）を求めるために生心拍データを処理することが可能な心拍周期データ装置を提
供し、それにより心拍周期データを用いて（生体モニタリング動作の実行に関連した生心
拍データの使用と比べて）比較的正確且つ／又は比較的確実な結果を提供する生体モニタ
リング動作を可能にする。
【0009】
【0010】
図１Ａに示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の皮膚表面に対して位置
決めされ得る。例えば、図１Ａに示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の
手首に装着された装置であり得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装
置は、指先、腕、脚、耳朶等の身体の別の場所の皮膚表面に対して位置決めされ得る。い
くつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置は、例えば可視（ＶＩＳ）スペクト
ル、近赤外（ＮＩＲ）スペクトル等で動作するＢＭＳセンシング装置を含む。
決めされ得る。例えば、図１Ａに示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、被検者の
手首に装着された装置であり得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装
置は、指先、腕、脚、耳朶等の身体の別の場所の皮膚表面に対して位置決めされ得る。い
くつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置は、例えば可視（ＶＩＳ）スペクト
ル、近赤外（ＮＩＲ）スペクトル等で動作するＢＭＳセンシング装置を含む。
【0011】
参照符号１０５で示すように、マルチスペクトルセンサ装置は、Ｎ（Ｎ＞１）個の波長
チャネルに関連する生心拍データを求めること（例えば、測定、収集、採取等）ができる
。生心拍データは、Ｎ個の波長チャネルのそれぞれについて、所与の時点の皮膚表面下（
マルチスペクトルセンサ装置の場所）の血流量を示す測光反応データを含む。
チャネルに関連する生心拍データを求めること（例えば、測定、収集、採取等）ができる
。生心拍データは、Ｎ個の波長チャネルのそれぞれについて、所与の時点の皮膚表面下（
マルチスペクトルセンサ装置の場所）の血流量を示す測光反応データを含む。
【0012】
参照符号１１０で示すように、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置か
ら生心拍データを取得することができる。心拍周期データ装置は、本明細書に記載のよう
な複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求めることが
可能な装置である。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、マルチスペクトル
センサ装置と（例えば、同じパッケージ、同じハウジング、同じチップ等で）一体化され
得る。代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置と別個であり得
る（例えば、遠隔に位置付けられ得る）。
ら生心拍データを取得することができる。心拍周期データ装置は、本明細書に記載のよう
な複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求めることが
可能な装置である。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、マルチスペクトル
センサ装置と（例えば、同じパッケージ、同じハウジング、同じチップ等で）一体化され
得る。代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置と別個であり得
る（例えば、遠隔に位置付けられ得る）。
【0013】
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、（例えば、マルチスペクトルセンサ
装置が生心拍データの取得時に生心拍データを提供するよう構成される場合）リアルタイ
ム又は略リアルタイムで生心拍データを取得し得る。追加として又は代替として、心拍周
期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置が周期的（例えば、１秒毎、５秒毎等）に
生心拍データを（自動的に）提供することに基づいて生心拍データを取得し得る。追加と
して又は代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置からの生心拍
データの要求に基づいてマルチスペクトルセンサ装置から生心拍データを取得し得る。
装置が生心拍データの取得時に生心拍データを提供するよう構成される場合）リアルタイ
ム又は略リアルタイムで生心拍データを取得し得る。追加として又は代替として、心拍周
期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置が周期的（例えば、１秒毎、５秒毎等）に
生心拍データを（自動的に）提供することに基づいて生心拍データを取得し得る。追加と
して又は代替として、心拍周期データ装置は、マルチスペクトルセンサ装置からの生心拍
データの要求に基づいてマルチスペクトルセンサ装置から生心拍データを取得し得る。
【0014】
参照符号１１５で示すように、心拍周期データ装置は、生心拍データに基づいて、Ｎ個
の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応するＮ個の特徴ベクトルを生成することがで
きる。例えば、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルを生成するためにＮ個の波長
チャネルのそれぞれに関連する生心拍データのアイテムに対して特徴ベクトル変換を行う
ことができる。
の波長チャネルのそれぞれにそれぞれが対応するＮ個の特徴ベクトルを生成することがで
きる。例えば、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルを生成するためにＮ個の波長
チャネルのそれぞれに関連する生心拍データのアイテムに対して特徴ベクトル変換を行う
ことができる。
【0015】
心拍周期の収縮期及び拡張期は、生心拍データを表す信号の上昇傾斜部分及び下降傾斜
部分それぞれにより特徴付けられる。したがって、このような特性が生心拍データの変換
から生成される特徴ベクトルに取り込まれる場合、信号対雑音比（ＳＮＲ）が（例えば、
生心拍データと比べて）改善される。いくつかの実施形態では、移動４分の１周期傾き特
徴ベクトル（moving quarter-period slopes feature vectors）がこの目的で生成され得
る。いくつかの実施形態では、このような特徴ベクトル変換は、２点間の変動（point-to
-point variations）から生じるノイズを軽減しつつ、特徴ベクトルが符号を変える前に
複数の時間ステップを取り込むのに十分な範囲を提供する。
部分それぞれにより特徴付けられる。したがって、このような特性が生心拍データの変換
から生成される特徴ベクトルに取り込まれる場合、信号対雑音比（ＳＮＲ）が（例えば、
生心拍データと比べて）改善される。いくつかの実施形態では、移動４分の１周期傾き特
徴ベクトル（moving quarter-period slopes feature vectors）がこの目的で生成され得
る。いくつかの実施形態では、このような特徴ベクトル変換は、２点間の変動（point-to
-point variations）から生じるノイズを軽減しつつ、特徴ベクトルが符号を変える前に
複数の時間ステップを取り込むのに十分な範囲を提供する。
【0016】
いくつかの実施形態では、４分の１周期移動窓傾き特徴ベクトル（quarter-period mov
ing windows slopes feature vector）は、次式を用いて生成され得る。
ＦＶ＝（Ｒｔ－Ｒ０）／Ｒ０
式中、Ｒｔは、現在の時間ステップで生心拍データにより特定される測光反応であり、Ｒ
０は、現在の時間ステップよりｗＦＶ時間ステップ前に生心拍データにより特定される測
光反応である。ここで、ｗＦＶは、被検者の推定心拍周期期間（cycle period）（例えば
、典型的な心拍周期期間、平均心拍周期期間、予め決められた心拍周期期間等の調整可能
であり得るもの）の４分の１である。特に、ｗＦＶは被検者の心拍周期の４分の１（１／
４）として記載されているが、いくつかの実施形態では、ｗＦＶは心拍周期期間の１／４
以外（例えば、心拍周期期間の１／６、心拍周期期間の１／５、心拍周期期間の１／３、
心拍周期期間の１／２等）であってもよい。特徴ベクトル生成を示す例を、図５Ａ～図５
Ｄに関して以下に記載する。
ing windows slopes feature vector）は、次式を用いて生成され得る。
ＦＶ＝（Ｒｔ－Ｒ０）／Ｒ０
式中、Ｒｔは、現在の時間ステップで生心拍データにより特定される測光反応であり、Ｒ
０は、現在の時間ステップよりｗＦＶ時間ステップ前に生心拍データにより特定される測
光反応である。ここで、ｗＦＶは、被検者の推定心拍周期期間（cycle period）（例えば
、典型的な心拍周期期間、平均心拍周期期間、予め決められた心拍周期期間等の調整可能
であり得るもの）の４分の１である。特に、ｗＦＶは被検者の心拍周期の４分の１（１／
４）として記載されているが、いくつかの実施形態では、ｗＦＶは心拍周期期間の１／４
以外（例えば、心拍周期期間の１／６、心拍周期期間の１／５、心拍周期期間の１／３、
心拍周期期間の１／２等）であってもよい。特徴ベクトル生成を示す例を、図５Ａ～図５
Ｄに関して以下に記載する。
【0017】
実際には、全ての波長チャネルがマルチスペクトルセンサ装置の動作中に許容可能なＳ
ＮＲを有するわけではなく、その結果、心拍周期データ装置は、これらの雑音の多い波長
チャネルに対応する特徴ベクトルをフィルタリングする必要があり得る。いくつかの実施
形態では、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの相関係数の２乗に基づいてこう
したフィルタリングを行うことができる。相関係数の２乗が小さいほど（例えば、０に近
いほど）、２つの変数の相関が低いことを示し、相関係数の２乗が大きいほど、２つの変
数の相関が比較的高いことを示す。したがって、図１Ａに参照符号１２０で示すように、
心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの各対の相関の２乗を求めることができる。
ＮＲを有するわけではなく、その結果、心拍周期データ装置は、これらの雑音の多い波長
チャネルに対応する特徴ベクトルをフィルタリングする必要があり得る。いくつかの実施
形態では、心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの相関係数の２乗に基づいてこう
したフィルタリングを行うことができる。相関係数の２乗が小さいほど（例えば、０に近
いほど）、２つの変数の相関が低いことを示し、相関係数の２乗が大きいほど、２つの変
数の相関が比較的高いことを示す。したがって、図１Ａに参照符号１２０で示すように、
心拍周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの各対の相関の２乗を求めることができる。
【0018】
参照符号１２５で示すように、心拍周期データ装置は、相関係数の２乗に基づいてＭ個
（Ｍ≦Ｎ）の選択特徴ベクトルを識別し得る。いくつかの実施形態では、選択特徴ベクト
ルのそれぞれが、各クリーンな（clean）波長チャネルに対応し得る。一例として、心拍
周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの１対にそれぞれが関連するＮ×（Ｎ－１）／２
個の相関係数の２乗を求め得る。次に、心拍周期データ装置は、求めたＮ×（Ｎ－１）／
２個の相関係数の２乗のうち、閾値（例えば、０．８０、０．９０、０．９５等の最小許
容値）を満たすＭ×（Ｍ－１）／２個の相関係数の２乗の集合を識別し得る。ここで、心
拍周期データ装置は、閾値を満たすＭ×（Ｍ－１）／２個の相関係数の２乗の集合に対応
するＭ個の選択特徴ベクトルの集合を識別し得る。このように、心拍周期データ装置は、
許容不可能なノイズ量を有する波長チャネルをフィルタリングすることができる。
（Ｍ≦Ｎ）の選択特徴ベクトルを識別し得る。いくつかの実施形態では、選択特徴ベクト
ルのそれぞれが、各クリーンな（clean）波長チャネルに対応し得る。一例として、心拍
周期データ装置は、Ｎ個の特徴ベクトルの１対にそれぞれが関連するＮ×（Ｎ－１）／２
個の相関係数の２乗を求め得る。次に、心拍周期データ装置は、求めたＮ×（Ｎ－１）／
２個の相関係数の２乗のうち、閾値（例えば、０．８０、０．９０、０．９５等の最小許
容値）を満たすＭ×（Ｍ－１）／２個の相関係数の２乗の集合を識別し得る。ここで、心
拍周期データ装置は、閾値を満たすＭ×（Ｍ－１）／２個の相関係数の２乗の集合に対応
するＭ個の選択特徴ベクトルの集合を識別し得る。このように、心拍周期データ装置は、
許容不可能なノイズ量を有する波長チャネルをフィルタリングすることができる。
【0019】
図１Ｂに参照符号１３０で示すように、Ｍ個の選択特徴ベクトルの識別後に、心拍周期
データ装置は、主成分分析（ＰＣＡ）を用いてＭ個の選択特徴ベクトルの平均特徴ベクト
ルを生成し得る。例えば、単変量時系列データにデータ切り出しを行うよう設計され得る
ので、Ｍ個の選択特徴ベクトルに対応する多変量時系列データを単変量時系列データに圧
縮する必要があり得る。この圧縮は、Ｍ個の選択特徴ベクトルの平均化とみなすことがで
きる。いくつかの実施形態では、平均特徴ベクトルは、ＰＣＡの結果として求められた第
１主成分（ＰＣ１）に基づいて生成される。いくつかの実施形態では、ＰＣＡを用いた平
均特徴ベクトルの生成により、（例えば、後述のように、平均特徴ベクトルが選択特徴ベ
クトルの集合のそれぞれ又は選択特徴ベクトルの集合の平均値よりも高いＳＮＲを有する
ので）心拍の収縮期及び拡張期の識別がより容易になる。このような平均特徴ベクトルを
示す例を、図６に関して以下に記載する。
データ装置は、主成分分析（ＰＣＡ）を用いてＭ個の選択特徴ベクトルの平均特徴ベクト
ルを生成し得る。例えば、単変量時系列データにデータ切り出しを行うよう設計され得る
ので、Ｍ個の選択特徴ベクトルに対応する多変量時系列データを単変量時系列データに圧
縮する必要があり得る。この圧縮は、Ｍ個の選択特徴ベクトルの平均化とみなすことがで
きる。いくつかの実施形態では、平均特徴ベクトルは、ＰＣＡの結果として求められた第
１主成分（ＰＣ１）に基づいて生成される。いくつかの実施形態では、ＰＣＡを用いた平
均特徴ベクトルの生成により、（例えば、後述のように、平均特徴ベクトルが選択特徴ベ
クトルの集合のそれぞれ又は選択特徴ベクトルの集合の平均値よりも高いＳＮＲを有する
ので）心拍の収縮期及び拡張期の識別がより容易になる。このような平均特徴ベクトルを
示す例を、図６に関して以下に記載する。
【0020】
参照符号１３５で示すように、心拍周期データ装置は、平均特徴ベクトルに基づいて初
期心拍周期データを求め得る。初期心拍周期データは、初期心拍セットの開始時間及び終
了時間を識別する情報を含み得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、平
均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め得る。例えば、心拍周期データ装置
は、平均特徴ベクトルの陽性相（positive phases）（例えば、平均特徴ベクトルが実質
的に正の傾きを有し且つゼロ等の閾値を横切る時間窓）及び平均特徴ベクトルの陰性相（
negative phases）（例えば、平均特徴ベクトルが実質的に負の傾きを有し且つ閾値を横
切る時間窓）を識別し得る。この例では、陽性相（心拍の収縮期を示す）が陰性相（心拍
の拡張期を示す）に隣接することが１心拍周期期間を規定し、心拍周期期間の開始時間及
び終了時間をそれに従って決定することができる。いくつかの実施形態では、心拍周期デ
ータ装置は、複数の心拍の開始時間及び終了時間を識別する初期心拍周期データを求め得
る。
期心拍周期データを求め得る。初期心拍周期データは、初期心拍セットの開始時間及び終
了時間を識別する情報を含み得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、平
均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期データを求め得る。例えば、心拍周期データ装置
は、平均特徴ベクトルの陽性相（positive phases）（例えば、平均特徴ベクトルが実質
的に正の傾きを有し且つゼロ等の閾値を横切る時間窓）及び平均特徴ベクトルの陰性相（
negative phases）（例えば、平均特徴ベクトルが実質的に負の傾きを有し且つ閾値を横
切る時間窓）を識別し得る。この例では、陽性相（心拍の収縮期を示す）が陰性相（心拍
の拡張期を示す）に隣接することが１心拍周期期間を規定し、心拍周期期間の開始時間及
び終了時間をそれに従って決定することができる。いくつかの実施形態では、心拍周期デ
ータ装置は、複数の心拍の開始時間及び終了時間を識別する初期心拍周期データを求め得
る。
【0021】
【0022】
心拍周期ギャップは、所与の心拍周期期間が合理的に可能であるよりも大幅に短いか又
は長いと識別されるに至る、初期心拍周期データの誤差、不正確、不整合等であり得る。
例えば、実際には、平均特徴ベクトルは、心拍周期を陽性相又は陰性相のいくつかの断片
に過分割し得るスパイク及び／又はノイズを含み得る。これが起こると、初期心拍周期デ
ータにおいて識別される心拍周期期間が実際の心拍周期期間よりも大幅に小さくなる。結
果として、このようなデータに基づいて実行される生体モニタリング動作は、不正確及び
／又は不確実であり得る。例えば、過分割された心拍の場合に瞬時心拍数が有意な正のス
パイクを示す（例えば、求められた瞬時心拍数は実際の心拍数よりもはるかに高くなる）
。
は長いと識別されるに至る、初期心拍周期データの誤差、不正確、不整合等であり得る。
例えば、実際には、平均特徴ベクトルは、心拍周期を陽性相又は陰性相のいくつかの断片
に過分割し得るスパイク及び／又はノイズを含み得る。これが起こると、初期心拍周期デ
ータにおいて識別される心拍周期期間が実際の心拍周期期間よりも大幅に小さくなる。結
果として、このようなデータに基づいて実行される生体モニタリング動作は、不正確及び
／又は不確実であり得る。例えば、過分割された心拍の場合に瞬時心拍数が有意な正のス
パイクを示す（例えば、求められた瞬時心拍数は実際の心拍数よりもはるかに高くなる）
。
【0023】
別の例として、（生心拍データにおける基線の傾斜により生じる）平均特徴ベクトルに
おける傾斜した基線により、陰性相又は陽性相が検出されなくなり得る。例えば、正に傾
斜した基線により陰性相が検出されなくなり、負に傾斜した基線により陽性相が検出され
なくなり得る。これが起こると、初期心拍周期データにおいて識別される心拍周期期間が
実際の心拍周期期間よりも大幅に大きくなる。結果として、このようなデータに基づいて
実行される生体モニタリング動作は、不正確及び／又は不確実であり得る。例えば、この
ような未検出相の場合に瞬時心拍数が負のスパイクを示す（例えば、求められた瞬時心拍
数は実際の心拍数よりもはるかに低くなる）。いくつかの実施形態では、初期心拍周期デ
ータにおけるギャップの補正により、過分割心拍周期及び傾斜基線の効果を除去すること
ができる。
おける傾斜した基線により、陰性相又は陽性相が検出されなくなり得る。例えば、正に傾
斜した基線により陰性相が検出されなくなり、負に傾斜した基線により陽性相が検出され
なくなり得る。これが起こると、初期心拍周期データにおいて識別される心拍周期期間が
実際の心拍周期期間よりも大幅に大きくなる。結果として、このようなデータに基づいて
実行される生体モニタリング動作は、不正確及び／又は不確実であり得る。例えば、この
ような未検出相の場合に瞬時心拍数が負のスパイクを示す（例えば、求められた瞬時心拍
数は実際の心拍数よりもはるかに低くなる）。いくつかの実施形態では、初期心拍周期デ
ータにおけるギャップの補正により、過分割心拍周期及び傾斜基線の効果を除去すること
ができる。
【0024】
いくつかの実施形態では、初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップの補正の第１
ステップとして、心拍周期データ装置は、１つ又は複数のこうした心拍周期ギャップを識
別し得る。例えば、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにより識別された心拍周
期が閾値を満たす期間を有すると判断し得る。例えば、心拍周期データ装置は、所与の心
拍周期が最小心拍周期期間未満の期間を有すると判断し得る。このような場合、心拍周期
データ装置は、過分割心拍周期により生じたギャップの存在を識別し得る。別の例として
、心拍周期データ装置は、所与の心拍周期が最大心拍周期期間よりも大きな期間を有する
と判断し得る。このような場合、心拍周期データ装置は、傾斜基線により生じたギャップ
の存在を識別し得る。
ステップとして、心拍周期データ装置は、１つ又は複数のこうした心拍周期ギャップを識
別し得る。例えば、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにより識別された心拍周
期が閾値を満たす期間を有すると判断し得る。例えば、心拍周期データ装置は、所与の心
拍周期が最小心拍周期期間未満の期間を有すると判断し得る。このような場合、心拍周期
データ装置は、過分割心拍周期により生じたギャップの存在を識別し得る。別の例として
、心拍周期データ装置は、所与の心拍周期が最大心拍周期期間よりも大きな期間を有する
と判断し得る。このような場合、心拍周期データ装置は、傾斜基線により生じたギャップ
の存在を識別し得る。
【0025】
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、閾値を識別する情報を用いて構成す
ることができ、閾値は（例えば、心拍周期データ装置、被検者等により）調整可能であり
得る。例えば、心拍周期データ装置は、被検者に関連する推定心拍周期期間（例えば、典
型的な心拍周期期間、平均心拍周期期間、予め決められた心拍周期期間等）及び推定心拍
周期期間からの正及び負の最大許容差（例えば、時間量、パーセンテージ等）を識別する
情報を記憶し得るか又はこれにアクセスし得る。
ることができ、閾値は（例えば、心拍周期データ装置、被検者等により）調整可能であり
得る。例えば、心拍周期データ装置は、被検者に関連する推定心拍周期期間（例えば、典
型的な心拍周期期間、平均心拍周期期間、予め決められた心拍周期期間等）及び推定心拍
周期期間からの正及び負の最大許容差（例えば、時間量、パーセンテージ等）を識別する
情報を記憶し得るか又はこれにアクセスし得る。
【0026】
いくつかの実施形態では、心拍周期ギャップの識別後に、心拍周期データ装置は、識別
された心拍周期ギャップを補正するために初期心拍周期データを変更し得る。例えば、過
分割心拍周期の場合、心拍周期データ装置は、調整された心拍周期期間が最小心拍周期期
間以上となるまで隣接する心拍周期を結合し得る。別の例として、未検出相の場合、心拍
周期データ装置は、心拍周期期間中の平均特徴ベクトルにおける局所的な谷又は山を識別
し得ると共に、心拍周期を２つ以上の心拍周期に分割し得る（例えば、２つ以上の心拍周
期の調整された心拍周期期間が最大心拍周期期間以下であるようにする）。いくつかの実
施形態では、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにおける複数の心拍周期ギャッ
プを補正し得る。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の心拍周期ギャップの補正から
得られるデータは、最終（例えば、ギャップなし）心拍周期データと称することができる
。心拍周期ギャップ補正の効果を示す例は、図７Ａ及び図７Ｂに関して後述する。
された心拍周期ギャップを補正するために初期心拍周期データを変更し得る。例えば、過
分割心拍周期の場合、心拍周期データ装置は、調整された心拍周期期間が最小心拍周期期
間以上となるまで隣接する心拍周期を結合し得る。別の例として、未検出相の場合、心拍
周期データ装置は、心拍周期期間中の平均特徴ベクトルにおける局所的な谷又は山を識別
し得ると共に、心拍周期を２つ以上の心拍周期に分割し得る（例えば、２つ以上の心拍周
期の調整された心拍周期期間が最大心拍周期期間以下であるようにする）。いくつかの実
施形態では、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにおける複数の心拍周期ギャッ
プを補正し得る。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の心拍周期ギャップの補正から
得られるデータは、最終（例えば、ギャップなし）心拍周期データと称することができる
。心拍周期ギャップ補正の効果を示す例は、図７Ａ及び図７Ｂに関して後述する。
【0027】
いくつかの実施形態では、最終心拍周期データは、（例えば、心拍周期データ装置、マ
ルチスペクトルセンサ装置、又は別の装置による）生体モニタリング動作の実行を可能に
し得る。生体モニタリング動作として、例えば、バイタルサインモニタリング（例えば、
瞬時心拍数測定、血圧判定等）、又は別のタイプの生体判定及び／又はモニタリング（例
えば、酸素化測定、増大係数測定、ハイドレーション測定等）が挙げられ得る。
ルチスペクトルセンサ装置、又は別の装置による）生体モニタリング動作の実行を可能に
し得る。生体モニタリング動作として、例えば、バイタルサインモニタリング（例えば、
瞬時心拍数測定、血圧判定等）、又は別のタイプの生体判定及び／又はモニタリング（例
えば、酸素化測定、増大係数測定、ハイドレーション測定等）が挙げられ得る。
【0028】
いくつかの実施形態では、参照符号１４５で示すように、心拍周期データ装置は、最終
心拍周期データ及び／又は最終心拍周期データに関連する情報を提供し得る。例えば、い
くつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、バイタルサインモニタリング（例えば、
瞬時心拍数測定、血圧判定等）を実行するよう構成された装置に最終心拍周期データを提
供し得る。別の例として、いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、別のタイプ
の生体モニタリング（例えば、血液酸素飽和度測定、ハイドレーション等）を実行するよ
う構成された装置に最終心拍周期データを提供し得る。いくつかの実施形態では、最終心
拍周期データは、ＢＭＳ ＰＰＧ特徴行列で用いるために提供することができ、それに基
づいて生体モニタリングを実行することができる。
心拍周期データ及び／又は最終心拍周期データに関連する情報を提供し得る。例えば、い
くつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、バイタルサインモニタリング（例えば、
瞬時心拍数測定、血圧判定等）を実行するよう構成された装置に最終心拍周期データを提
供し得る。別の例として、いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、別のタイプ
の生体モニタリング（例えば、血液酸素飽和度測定、ハイドレーション等）を実行するよ
う構成された装置に最終心拍周期データを提供し得る。いくつかの実施形態では、最終心
拍周期データは、ＢＭＳ ＰＰＧ特徴行列で用いるために提供することができ、それに基
づいて生体モニタリングを実行することができる。
【0029】
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、最終心拍周期データに基づいて瞬時
心拍数を求め得ると共に、瞬時心拍数を識別する情報を（例えば、マルチスペクトルセン
サ装置及び／又は心拍周期データ装置の表示画面を介した表示用に）提供し得る。瞬時心
拍数を求めることに関する例は、図８に関して後述する。
心拍数を求め得ると共に、瞬時心拍数を識別する情報を（例えば、マルチスペクトルセン
サ装置及び／又は心拍周期データ装置の表示画面を介した表示用に）提供し得る。瞬時心
拍数を求めることに関する例は、図８に関して後述する。
【0030】
このように、心拍周期データ装置は、生体モニタリング動作を（例えば、生心拍データ
に基づく生体モニタリング動作の実行と比べて）高精度及び／又は高信頼度で実行できる
ようにするために、マルチセンサ装置により採取された生心拍データに基づいて心拍周期
データを求めることができる。
に基づく生体モニタリング動作の実行と比べて）高精度及び／又は高信頼度で実行できる
ようにするために、マルチセンサ装置により採取された生心拍データに基づいて心拍周期
データを求めることができる。
【0031】
【0032】
図２は、本明細書に記載のシステム及び／又は方法が実施され得る例示的な環境２００
の図である。図２に示すように、環境２００は、マルチスペクトルセンサ装置２０５、心
拍周期データ装置２１０、及びネットワーク２１５を含み得る。環境２００の装置は、有
線接続、無線接続、又は有線及び無線接続の組み合わせを介して相互接続され得る。
の図である。図２に示すように、環境２００は、マルチスペクトルセンサ装置２０５、心
拍周期データ装置２１０、及びネットワーク２１５を含み得る。環境２００の装置は、有
線接続、無線接続、又は有線及び無線接続の組み合わせを介して相互接続され得る。
【0033】
マルチスペクトルセンサ装置２０５は、本明細書に記載のように、複数の波長チャネル
に関連する生心拍データを測定、収集、採取、又は他の方法で求めることが可能な装置を
含む。例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、６４個の波長チャネルのそれぞれ
について生心拍データを（多変量時系列データの形態で）求めることが可能なマルチスペ
クトルセンサ装置を含み得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２
０５は、可視スペクトル、近赤外スペクトル、赤外スペクトル等で動作し得る。いくつか
の実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、ウェアラブル装置（例えば、手
首、指、腕、脚、頭、耳等に装着することができる装置）であり得る。いくつかの実施形
態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０と一体化され
得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じ
チップ、同じパッケージ、同じハウジング等にあるようにする）。代替として、いくつか
の実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０から
分離され得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周
期データ装置２１０等の環境２００中の別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に
情報を送信し得る。
に関連する生心拍データを測定、収集、採取、又は他の方法で求めることが可能な装置を
含む。例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、６４個の波長チャネルのそれぞれ
について生心拍データを（多変量時系列データの形態で）求めることが可能なマルチスペ
クトルセンサ装置を含み得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２
０５は、可視スペクトル、近赤外スペクトル、赤外スペクトル等で動作し得る。いくつか
の実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、ウェアラブル装置（例えば、手
首、指、腕、脚、頭、耳等に装着することができる装置）であり得る。いくつかの実施形
態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０と一体化され
得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じ
チップ、同じパッケージ、同じハウジング等にあるようにする）。代替として、いくつか
の実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周期データ装置２１０から
分離され得る。いくつかの実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５は、心拍周
期データ装置２１０等の環境２００中の別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に
情報を送信し得る。
【0034】
心拍周期データ装置２１０は、上述のように、複数の波長チャネルに関連する生心拍デ
ータに基づいて心拍周期データを求めることが可能な装置を含む。例えば、心拍周期デー
タ装置２１０は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、集積回路、サーバ、サーバ群等、
及び／又は別のタイプの通信及び／又はコンピューティング装置を含み得る。いくつかの
実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０５と一体
化され得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０
が同じチップ、同じパッケージ、同じハウジング等にあるようにする）。代替として、い
くつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０
５から分離され得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチス
ペクトルセンサ装置２０５等の環境２００中の別の装置から情報を受信し且つ／又は別の
装置に情報を送信し得る。
ータに基づいて心拍周期データを求めることが可能な装置を含む。例えば、心拍周期デー
タ装置２１０は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、集積回路、サーバ、サーバ群等、
及び／又は別のタイプの通信及び／又はコンピューティング装置を含み得る。いくつかの
実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０５と一体
化され得る（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０
が同じチップ、同じパッケージ、同じハウジング等にあるようにする）。代替として、い
くつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチスペクトルセンサ装置２０
５から分離され得る。いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０は、マルチス
ペクトルセンサ装置２０５等の環境２００中の別の装置から情報を受信し且つ／又は別の
装置に情報を送信し得る。
【0035】
ネットワーク２１５は、１つ又は複数の有線及び／又は無線ネットワークを含む。例え
ば、ネットワーク２１５は、有線ネットワークを含み得る（例えば、マルチスペクトルセ
ンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じパッケージ及び／又は同じチップに
含まれる場合）。別の例として、ネットワーク２１５は、セルラーネットワーク（例えば
、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、符号分割多重アクセス（ＣＤ
ＭＡ）ネットワーク、３Ｇネットワーク、４Ｇネットワーク、５Ｇネットワーク、別のタ
イプの次世代ネットワーク等）、公衆陸上移動体ネットワーク（ＰＬＭＮ）、ローカルエ
リアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエ
リアネットワーク（ＭＡＮ）、電話網（例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ））、プライ
ベートネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光フ
ァイバネットワーク（fiber optic-based network）、クラウドコンピューティングネッ
トワーク等、及び／又はこれら若しくは他のタイプのネットワークの組み合わせを含み得
る。
ば、ネットワーク２１５は、有線ネットワークを含み得る（例えば、マルチスペクトルセ
ンサ装置２０５及び心拍周期データ装置２１０が同じパッケージ及び／又は同じチップに
含まれる場合）。別の例として、ネットワーク２１５は、セルラーネットワーク（例えば
、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、符号分割多重アクセス（ＣＤ
ＭＡ）ネットワーク、３Ｇネットワーク、４Ｇネットワーク、５Ｇネットワーク、別のタ
イプの次世代ネットワーク等）、公衆陸上移動体ネットワーク（ＰＬＭＮ）、ローカルエ
リアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエ
リアネットワーク（ＭＡＮ）、電話網（例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ））、プライ
ベートネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光フ
ァイバネットワーク（fiber optic-based network）、クラウドコンピューティングネッ
トワーク等、及び／又はこれら若しくは他のタイプのネットワークの組み合わせを含み得
る。
【0036】
図２に示す装置及びネットワークの数及び配置は、一例として挙げたものである。実際
には、図２に示すものに比べて追加の装置及び／又はネットワーク、より少ない装置及び
／又はネットワーク、異なる装置及び／又はネットワーク、又は異なる配置の装置及び／
又はネットワークがあってもよい。さらに、図２に示す２つ以上の装置を単一の装置内で
実施してもよく、又は図２に示す単一の装置を複数の分散した装置として実施してもよい
。追加として又は代替として、環境２００の装置セット（例えば、１つ又は複数の装置）
が、環境２００の別の装置セットにより実行されると記載されている１つ又は複数の機能
を実行してもよい。
には、図２に示すものに比べて追加の装置及び／又はネットワーク、より少ない装置及び
／又はネットワーク、異なる装置及び／又はネットワーク、又は異なる配置の装置及び／
又はネットワークがあってもよい。さらに、図２に示す２つ以上の装置を単一の装置内で
実施してもよく、又は図２に示す単一の装置を複数の分散した装置として実施してもよい
。追加として又は代替として、環境２００の装置セット（例えば、１つ又は複数の装置）
が、環境２００の別の装置セットにより実行されると記載されている１つ又は複数の機能
を実行してもよい。
【0037】
図３は、装置３００の例示的なコンポーネントの図である。装置３００は、マルチスペ
クトルセンサ装置２０５及び／又は心拍周期データ装置２１０に対応し得る。いくつかの
実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び／又は心拍周期データ装置２１０
が、１つ又は複数の装置３００及び／又は装置３００の１つ又は複数のコンポーネントを
含み得る。図３に示すように、装置３００は、バス３１０、プロセッサ３２０、メモリ３
３０、ストレージコンポーネント３４０、入力コンポーネント３５０、出力コンポーネン
ト３６０、及び通信インタフェース３７０を含み得る。
クトルセンサ装置２０５及び／又は心拍周期データ装置２１０に対応し得る。いくつかの
実施形態では、マルチスペクトルセンサ装置２０５及び／又は心拍周期データ装置２１０
が、１つ又は複数の装置３００及び／又は装置３００の１つ又は複数のコンポーネントを
含み得る。図３に示すように、装置３００は、バス３１０、プロセッサ３２０、メモリ３
３０、ストレージコンポーネント３４０、入力コンポーネント３５０、出力コンポーネン
ト３６０、及び通信インタフェース３７０を含み得る。
【0038】
バス３１０は、装置３００の複数のコンポーネント間の通信を可能にするコンポーネン
トを含む。プロセッサ３２０は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及び
ソフトウェアの組み合わせで実装される。プロセッサ３２０は、セントラルプロセッシン
グユニット（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、アクセラレ
ーテッドプロセッシングユニット（ＡＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントロー
ラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰ
ＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は別のタイプの処理コンポーネントであ
る。いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、機能を実行するようプログラム可能
な１つ又は複数のプロセッサを含む。メモリ３３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ
）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、及び／又はプロセッサ３２０が使用するための情報
及び／又は命令を記憶する別のタイプのダイナミック又はスタティックストレージデバイ
ス（例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ、及び／又は光メモリ）を含む。
トを含む。プロセッサ３２０は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェア及び
ソフトウェアの組み合わせで実装される。プロセッサ３２０は、セントラルプロセッシン
グユニット（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、アクセラレ
ーテッドプロセッシングユニット（ＡＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントロー
ラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰ
ＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は別のタイプの処理コンポーネントであ
る。いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、機能を実行するようプログラム可能
な１つ又は複数のプロセッサを含む。メモリ３３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ
）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、及び／又はプロセッサ３２０が使用するための情報
及び／又は命令を記憶する別のタイプのダイナミック又はスタティックストレージデバイ
ス（例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ、及び／又は光メモリ）を含む。
【0039】
ストレージコンポーネント３４０は、装置３００の動作及び使用に関する情報及び／又
はソフトウェアを記憶する。例えば、ストレージコンポーネント３４０は、ハードディス
ク(例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び／又はソリッドステート
ディスク)、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッ
ピーディスク、カートリッジ、磁気テープ、及び／又は別のタイプの非一時的なコンピュ
ータ可読媒体を、対応するドライブと共に含み得る。
はソフトウェアを記憶する。例えば、ストレージコンポーネント３４０は、ハードディス
ク(例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び／又はソリッドステート
ディスク)、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッ
ピーディスク、カートリッジ、磁気テープ、及び／又は別のタイプの非一時的なコンピュ
ータ可読媒体を、対応するドライブと共に含み得る。
【0040】
入力コンポーネント３５０は、装置３００がユーザ入力(例えば、タッチスクリーンデ
ィスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、及び／又はマイクロ
フォン)等を介して情報を受信することを可能にするコンポーネントを含む。追加として
又は代替として、入力コンポーネント３５０は、情報を検知するセンサ（例えば、全地球
測位システム（ＧＰＳ）コンポーネント、加速度計、ジャイロスコープ、及び／又はアク
チュエータ）を含み得る。出力コンポーネント３６０は、装置３００からの出力情報を提
供するコンポーネント（例えば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は発光ダイオード（
ＬＥＤ））を含む。
ィスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、及び／又はマイクロ
フォン)等を介して情報を受信することを可能にするコンポーネントを含む。追加として
又は代替として、入力コンポーネント３５０は、情報を検知するセンサ（例えば、全地球
測位システム（ＧＰＳ）コンポーネント、加速度計、ジャイロスコープ、及び／又はアク
チュエータ）を含み得る。出力コンポーネント３６０は、装置３００からの出力情報を提
供するコンポーネント（例えば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は発光ダイオード（
ＬＥＤ））を含む。
【0041】
通信インタフェース３７０は、装置３００が有線接続、無線接続、又は有線及び無線接
続の組み合わせ等を介して他の装置と通信することを可能にする送受信機のようなコンポ
ーネント（例えば、送受信機及び／又は別個の受信器及び送信器）を含む。通信インタフ
ェース３７０は、装置３００が別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に情報を提
供することを可能にし得る。例えば、通信インタフェース３７０は、イーサネットインタ
フェース、光インタフェース、同軸インタフェース、赤外線インタフェース、無線周波数
（ＲＦ）インタフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、Ｗｉ－
Ｆｉインタフェース、セルラーネットワークインタフェース等を含み得る。
続の組み合わせ等を介して他の装置と通信することを可能にする送受信機のようなコンポ
ーネント（例えば、送受信機及び／又は別個の受信器及び送信器）を含む。通信インタフ
ェース３７０は、装置３００が別の装置から情報を受信し且つ／又は別の装置に情報を提
供することを可能にし得る。例えば、通信インタフェース３７０は、イーサネットインタ
フェース、光インタフェース、同軸インタフェース、赤外線インタフェース、無線周波数
（ＲＦ）インタフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、Ｗｉ－
Ｆｉインタフェース、セルラーネットワークインタフェース等を含み得る。
【0042】
装置３００は、本明細書に記載の１つ又は複数のプロセスを実行し得る。装置３００は
、プロセッサ３２０がメモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０等の非一
時的なコンピュータ可読媒体により記憶されたソフトウェア命令を実行することに基づき
、これらのプロセスを実行し得る。本明細書において定義されるコンピュータ可読媒体は
、非一時的なメモリデバイスである。メモリデバイスは、単一の物理ストレージデバイス
内のメモリ空間又は複数の物理ストレージデバイスに広がるメモリ空間を含む。
、プロセッサ３２０がメモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０等の非一
時的なコンピュータ可読媒体により記憶されたソフトウェア命令を実行することに基づき
、これらのプロセスを実行し得る。本明細書において定義されるコンピュータ可読媒体は
、非一時的なメモリデバイスである。メモリデバイスは、単一の物理ストレージデバイス
内のメモリ空間又は複数の物理ストレージデバイスに広がるメモリ空間を含む。
【0043】
ソフトウェア命令は、別のコンピュータ可読媒体又は別の装置から通信インタフェース
３７０を介してメモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０に読み込むこと
ができる。実行されると、メモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０に記
憶されたソフトウェア命令は、プロセッサ３２０に本明細書に記載の１つ又は複数のプロ
セスを実行させることができる。追加として又は代替として、ハードワイヤード回路をソ
フトウェア命令の代わりに又はソフトウェア命令と組み合わせて用いて、本明細書に記載
の１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。したがって、本明細書に記載の実施形態は
、ハードウェア回路及び／又はソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されな
い。
３７０を介してメモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０に読み込むこと
ができる。実行されると、メモリ３３０及び／又はストレージコンポーネント３４０に記
憶されたソフトウェア命令は、プロセッサ３２０に本明細書に記載の１つ又は複数のプロ
セスを実行させることができる。追加として又は代替として、ハードワイヤード回路をソ
フトウェア命令の代わりに又はソフトウェア命令と組み合わせて用いて、本明細書に記載
の１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。したがって、本明細書に記載の実施形態は
、ハードウェア回路及び／又はソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されな
い。
【0044】
図３に示すコンポーネントの数及び配置は、一例として挙げたものである。実際には、
装置３００は、図３に示すものに比べて追加のコンポーネント、より少ないコンポーネン
ト、異なるコンポーネント、又は異なる配置のコンポーネントを含んでいてもよい。追加
として又は代替として、装置３００のコンポーネントのセット（例えば、１つ又は複数の
コンポーネント）が、装置３００の別のコンポーネントのセットにより実行されると記載
されている１つ又は複数の機能を実行してもよい。
装置３００は、図３に示すものに比べて追加のコンポーネント、より少ないコンポーネン
ト、異なるコンポーネント、又は異なる配置のコンポーネントを含んでいてもよい。追加
として又は代替として、装置３００のコンポーネントのセット（例えば、１つ又は複数の
コンポーネント）が、装置３００の別のコンポーネントのセットにより実行されると記載
されている１つ又は複数の機能を実行してもよい。
【0045】
図４は、複数の波長チャネルに関連する生心拍データに基づいて心拍周期データを求め
る例示的なプロセス４００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、図４の１
つ又は複数のプロセスブロックが心拍周期データ装置（例えば、心拍周期データ装置２１
０）により実行され得る。いくつかの実施形態では、図４の１つ又は複数のプロセスブロ
ックが、心拍周期データ装置とは別個の又は心拍周期データ装置を含む、マルチスペクト
ルセンサ装置（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５）等の別の装置又は装置群に
より実行され得る。
る例示的なプロセス４００のフローチャートである。いくつかの実施形態では、図４の１
つ又は複数のプロセスブロックが心拍周期データ装置（例えば、心拍周期データ装置２１
０）により実行され得る。いくつかの実施形態では、図４の１つ又は複数のプロセスブロ
ックが、心拍周期データ装置とは別個の又は心拍周期データ装置を含む、マルチスペクト
ルセンサ装置（例えば、マルチスペクトルセンサ装置２０５）等の別の装置又は装置群に
より実行され得る。
【0046】
図４に示すように、プロセス４００は、複数の波長チャネルに関連する生心拍データを
取得するステップを含み得る（ブロック４１０）。例えば、心拍周期データ装置は（プロ
セッサ３２０、メモリ３３０、ストレージコンポーネント３４０、入力コンポーネント３
５０、通信インタフェース３７０等を用いて）、上述のように、複数の波長チャネルに関
連する生心拍データを取得し得る
取得するステップを含み得る（ブロック４１０）。例えば、心拍周期データ装置は（プロ
セッサ３２０、メモリ３３０、ストレージコンポーネント３４０、入力コンポーネント３
５０、通信インタフェース３７０等を用いて）、上述のように、複数の波長チャネルに関
連する生心拍データを取得し得る
【0047】
図４に示すように、プロセス４００は、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャ
ネルのそれぞれに対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップを含み得る（ブロック
４２０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等
を用いて）、上述のように、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞ
れにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し得る。
ネルのそれぞれに対応する複数の特徴ベクトルを生成するステップを含み得る（ブロック
４２０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等
を用いて）、上述のように、特徴ベクトル変換に基づいて、複数の波長チャネルのそれぞ
れにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成し得る。
【0048】
図４に示すように、プロセス４００は、複数の特徴ベクトルの各対にそれぞれが関連す
る複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を
識別するステップを含み得る（ブロック４３０）。例えば、心拍周期データ装置は（例え
ば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、複数の特徴ベクトル
の各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから
選択特徴ベクトルの集合を識別し得る。
る複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから選択特徴ベクトルの集合を
識別するステップを含み得る（ブロック４３０）。例えば、心拍周期データ装置は（例え
ば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、複数の特徴ベクトル
の各対にそれぞれが関連する複数の相関係数の２乗に基づいて、複数の特徴ベクトルから
選択特徴ベクトルの集合を識別し得る。
【0049】
図４に示すように、プロセス４００は、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合
の平均特徴ベクトルを生成するステップを含み得る（ブロック４４０）。例えば、心拍周
期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように
、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成し得る。
の平均特徴ベクトルを生成するステップを含み得る（ブロック４４０）。例えば、心拍周
期データ装置は（例えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように
、主成分分析を用いて、選択特徴ベクトルの集合の平均特徴ベクトルを生成し得る。
【0050】
図４に示すように、プロセス４００は、平均特徴ベクトルに基づいて初期心拍周期デー
タを求めるステップを含み得る（ブロック４５０）。例えば、心拍周期データ装置は（例
えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、平均特徴ベクトル
に基づいて初期心拍周期データを求め得る。
タを求めるステップを含み得る（ブロック４５０）。例えば、心拍周期データ装置は（例
えば、プロセッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、平均特徴ベクトル
に基づいて初期心拍周期データを求め得る。
【0051】
図４に示すように、プロセス４００は、生体モニタリング動作の実行を可能にする最終
心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正する
ステップを含み得る（ブロック４６０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロ
セッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、生体モニタリング動作の実行
を可能にする最終心拍周期でイータを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期
ギャップを補正し得る。
心拍周期データを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期ギャップを補正する
ステップを含み得る（ブロック４６０）。例えば、心拍周期データ装置は（例えば、プロ
セッサ３２０、メモリ３３０等を用いて）、上述のように、生体モニタリング動作の実行
を可能にする最終心拍周期でイータを求めるために初期心拍周期データにおける心拍周期
ギャップを補正し得る。
【0052】
プロセス４００は、以下に記載され且つ／又は本明細書の他の箇所に記載の１つ又は複
数の他のプロセスに関連して記載された任意の単一の実施形態又は実施形態の任意の組み
合わせ等の、さらなる実施形態を含み得る。
数の他のプロセスに関連して記載された任意の単一の実施形態又は実施形態の任意の組み
合わせ等の、さらなる実施形態を含み得る。
【0053】
いくつかの実施形態では、生体モニタリング動作は瞬時心拍数測定である。ここで、い
くつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、最終心拍周期データに基づいて瞬時心拍
数を求め、瞬時心拍数を識別する情報を提供することができる。
くつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、最終心拍周期データに基づいて瞬時心拍
数を求め、瞬時心拍数を識別する情報を提供することができる。
【0054】
いくつかの実施形態では、生体モニタリング動作はバイタルサインモニタリングである
。ここで、心拍周期データ装置は、バイタルサインモニタリングの実行に関連して最終心
拍周期データを提供し得る。
。ここで、心拍周期データ装置は、バイタルサインモニタリングの実行に関連して最終心
拍周期データを提供し得る。
【0055】
いくつかの実施形態では、複数の特徴ベクトルは複数の移動４分の１周期傾き特徴ベク
トルである。
トルである。
【0056】
いくつかの実施形態では、心拍周期データ装置は、複数の特徴ベクトルに関する複数の
相関係数の２乗を求め、複数の相関係数の２乗のうち閾値を満たす相関係数の２乗の集合
を識別し得る。ここで、選択特徴ベクトルの集合の識別時に、心拍周期データ装置は、相
関係数の２乗の集合に基づいて選択特徴ベクトルの集合を識別することができ、相関係数
の２乗の集合のそれぞれが選択特徴ベクトルの各対に対応する。
相関係数の２乗を求め、複数の相関係数の２乗のうち閾値を満たす相関係数の２乗の集合
を識別し得る。ここで、選択特徴ベクトルの集合の識別時に、心拍周期データ装置は、相
関係数の２乗の集合に基づいて選択特徴ベクトルの集合を識別することができ、相関係数
の２乗の集合のそれぞれが選択特徴ベクトルの各対に対応する。
【0057】
いくつかの実施形態では、平均特徴ベクトルは、主成分分析に関連する第１主成分に基
づいて生成される。
づいて生成される。
【0058】
いくつかの実施形態では、最終心拍周期データを求めるための心拍周期ギャップの補正
時に、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満
たす期間を有するとの判断に基づいて心拍周期ギャップを識別し、推定心拍周期期間に基
づいて、識別された心拍周期ギャップを補正するために初期心拍周期データを変更するこ
とができ、識別された心拍周期ギャップを補正するよう初期心拍周期データを変更した結
果が最終心拍周期データである。
時に、心拍周期データ装置は、初期心拍周期データにより識別された心拍周期が閾値を満
たす期間を有するとの判断に基づいて心拍周期ギャップを識別し、推定心拍周期期間に基
づいて、識別された心拍周期ギャップを補正するために初期心拍周期データを変更するこ
とができ、識別された心拍周期ギャップを補正するよう初期心拍周期データを変更した結
果が最終心拍周期データである。
【0059】
図４は、プロセス４００の例示的なブロックを示しているが、いくつかの実施形態では
、プロセス４００は、図４に示すものに比べて追加のブロック、より少ないブロック、異
なるブロック、又は異なる配置のブロックを含んでいてもよい。追加として又は代替とし
て、プロセス４００のブロックのうち２つ以上を並行して実行してもよい。
、プロセス４００は、図４に示すものに比べて追加のブロック、より少ないブロック、異
なるブロック、又は異なる配置のブロックを含んでいてもよい。追加として又は代替とし
て、プロセス４００のブロックのうち２つ以上を並行して実行してもよい。
【0060】
図５Ａ～図５Ｄは、本明細書に記載のような生心拍データに基づいて生成された特徴ベ
クトルの例を示す図である。特に、図５Ａ～図５Ｄに示す実施形態の理解には個々の信号
の識別は不要であるので、各信号は図示されていない。
クトルの例を示す図である。特に、図５Ａ～図５Ｄに示す実施形態の理解には個々の信号
の識別は不要であるので、各信号は図示されていない。
【0061】
図５Ａは、時間ステップ０～時間ステップ約１８０の時間窓内での１４個の波長チャネ
ル毎の生心拍データを（平均カウントの相対カウント変化の形態で）示す例である。特に
、図５Ａに示す生心拍データは比較的平坦な基線を有する。いくつかの実施形態では、上
述のように、波長チャネルのそれぞれについて特徴ベクトルを生成することができる。図
５Ｂは、１４個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データを各移動４分の１周期
傾き特徴ベクトルに変換した結果を示す例である。図５Ｂに示すように、特徴ベクトルの
陽性相及び陰性相が（例えば、生心拍データと比べて）容易に識別可能である。したがっ
て、上述のように、特徴ベクトル変換は、心拍周期データが心拍周期データ装置２１０に
より求められることを可能にし得る。
ル毎の生心拍データを（平均カウントの相対カウント変化の形態で）示す例である。特に
、図５Ａに示す生心拍データは比較的平坦な基線を有する。いくつかの実施形態では、上
述のように、波長チャネルのそれぞれについて特徴ベクトルを生成することができる。図
５Ｂは、１４個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データを各移動４分の１周期
傾き特徴ベクトルに変換した結果を示す例である。図５Ｂに示すように、特徴ベクトルの
陽性相及び陰性相が（例えば、生心拍データと比べて）容易に識別可能である。したがっ
て、上述のように、特徴ベクトル変換は、心拍周期データが心拍周期データ装置２１０に
より求められることを可能にし得る。
【0062】
図５Ｃは、時間ステップ約１８０～時間ステップ約３２０の時間窓内での１４個の波長
チャネル毎の生心拍データを（平均カウントの相対カウント変化の形態で）示す例である
。特に、図５Ｃに示す生心拍データは大きく正に傾斜した基線を有する。いくつかの実施
形態では、上述のように、波長チャネルのそれぞれについて特徴ベクトルを生成すること
ができる。図５Ｄは、１４個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データを各移動
４分の１周期傾き特徴ベクトルに変換した結果を示す例である。図５Ｄに示すように、特
徴ベクトルの陽性相及び陰性相が（例えば、生心拍データと比べて）容易に識別可能であ
る。したがって、上述のように、特徴ベクトル変換は、心拍周期データが心拍周期データ
装置２１０により求められることを可能にし得る。いくつかの実施形態では、上述のよう
に、心拍周期データ装置２１０が、上述のような方法で（例えば、平均特徴ベクトルの生
成後に）正に傾斜した基線から得られるギャップを補正し得る。
チャネル毎の生心拍データを（平均カウントの相対カウント変化の形態で）示す例である
。特に、図５Ｃに示す生心拍データは大きく正に傾斜した基線を有する。いくつかの実施
形態では、上述のように、波長チャネルのそれぞれについて特徴ベクトルを生成すること
ができる。図５Ｄは、１４個の波長チャネルのそれぞれに関連する生心拍データを各移動
４分の１周期傾き特徴ベクトルに変換した結果を示す例である。図５Ｄに示すように、特
徴ベクトルの陽性相及び陰性相が（例えば、生心拍データと比べて）容易に識別可能であ
る。したがって、上述のように、特徴ベクトル変換は、心拍周期データが心拍周期データ
装置２１０により求められることを可能にし得る。いくつかの実施形態では、上述のよう
に、心拍周期データ装置２１０が、上述のような方法で（例えば、平均特徴ベクトルの生
成後に）正に傾斜した基線から得られるギャップを補正し得る。
【0063】
【0064】
図６は、本明細書に記載のような選択特徴ベクトルの集合の主成分分析に基づいて生成
された平均特徴ベクトルの例を示す図である。図６に示すように、この例では、５０６ナ
ノメートル（ｎｍ）波長チャネルに対応する特徴ベクトル、５２０ｎｍ波長チャネルに対
応する特徴ベクトル、及び選択特徴ベクトルの集合（例えば、５０６ｎｍ及び５２０ｎｍ
チャネルに対応する特徴ベクトルを含む選択特徴ベクトルの集合）の平均に対応する特徴
ベクトルが、所与の時間窓内で約－０．０２～約０．０２の範囲の値を有する。さらに図
示するように、選択特徴ベクトルの集合のＰＣＡを用いて生成された平均特徴ベクトル（
ＰＣ１）は、所与の時間窓内で約－０．０６～０．０８の範囲の値を有する。
された平均特徴ベクトルの例を示す図である。図６に示すように、この例では、５０６ナ
ノメートル（ｎｍ）波長チャネルに対応する特徴ベクトル、５２０ｎｍ波長チャネルに対
応する特徴ベクトル、及び選択特徴ベクトルの集合（例えば、５０６ｎｍ及び５２０ｎｍ
チャネルに対応する特徴ベクトルを含む選択特徴ベクトルの集合）の平均に対応する特徴
ベクトルが、所与の時間窓内で約－０．０２～約０．０２の範囲の値を有する。さらに図
示するように、選択特徴ベクトルの集合のＰＣＡを用いて生成された平均特徴ベクトル（
ＰＣ１）は、所与の時間窓内で約－０．０６～０．０８の範囲の値を有する。
【0065】
図６で示すように、ＰＣＡを用いて平均特徴ベクトル（例えば、ＰＣ１）を生成するこ
とで、（選択特徴ベクトルの集合のそれぞれ又は選択特徴ベクトルの集合の平均に比べて
）ＳＮＲが著しく高い信号が得られ、したがって陽性相及び陰性相を上述のような方法で
心拍周期データを求めることに関連してより容易に識別することができる。
とで、（選択特徴ベクトルの集合のそれぞれ又は選択特徴ベクトルの集合の平均に比べて
）ＳＮＲが著しく高い信号が得られ、したがって陽性相及び陰性相を上述のような方法で
心拍周期データを求めることに関連してより容易に識別することができる。
【0066】
【0067】
図７Ａ及び図７Ｂは、本明細書に記載のような初期心拍周期データにおける心拍データ
ギャップ補正の例示的な効果を示す図である。図７Ａは、所与の時間窓内でのギャップ補
正前後の異なる心拍周期の発生数の例を示し、図７Ｂは、所与の時間窓内でのギャップ補
正前後の求められた瞬時心拍数の例を示す。
ギャップ補正の例示的な効果を示す図である。図７Ａは、所与の時間窓内でのギャップ補
正前後の異なる心拍周期の発生数の例を示し、図７Ｂは、所与の時間窓内でのギャップ補
正前後の求められた瞬時心拍数の例を示す。
【0068】
図７Ａに示すように、ギャップ補正前は、複数の過分割心拍周期期間（例えば、約２０
時間ステップ未満の期間を有する心拍周期期間）及び未検出心拍周期期間が存在する。さ
らに図示するように、ギャップ補正後はこれらのギャップが除去される（例えば、全ての
心拍周期が約２０～約３２時間ステップの期間を有するようになる）。
時間ステップ未満の期間を有する心拍周期期間）及び未検出心拍周期期間が存在する。さ
らに図示するように、ギャップ補正後はこれらのギャップが除去される（例えば、全ての
心拍周期が約２０～約３２時間ステップの期間を有するようになる）。
【0069】
同様に、図７Ｂに示すように、ギャップ補正前は、瞬時心拍数が過分割心拍周期期間に
起因する多数の正のスパイク（例えば、約１５０拍／分を超える）及び未検出心拍周期期
間に起因する負のスパイクを含む。さらに図示するように、ギャップ補正後に、これらの
スパイクは除去される（例えば、瞬時心拍数が急激な著しい増減を含まないようになる）
。
起因する多数の正のスパイク（例えば、約１５０拍／分を超える）及び未検出心拍周期期
間に起因する負のスパイクを含む。さらに図示するように、ギャップ補正後に、これらの
スパイクは除去される（例えば、瞬時心拍数が急激な著しい増減を含まないようになる）
。
【0070】
【0071】
図８は、本明細書に記載のような最終心拍周期データに基づいて求められた瞬時心拍数
の例を示す図である。図８に示すように、本明細書に記載のように最終心拍周期データに
基づいて求められた瞬時心拍数は、従来のチェストストラップ心拍数モニタ（比較的正確
であることが知られている）で求められた瞬時心拍数に（例えば、数拍／分内で）概ね一
致し得る。特に、（例えば、移動窓平均を用いて）求められた瞬時心拍数の平滑化からさ
らなる改善を得ることができ、したがって図８に示すよりもよい一致を達成することがで
きる。いずれの場合も、図８に示すように、本明細書に記載の方法で求められた最終心拍
周期データにより、生体モニタリング動作を許容可能な精度及び／信頼度で実行すること
ができる。
の例を示す図である。図８に示すように、本明細書に記載のように最終心拍周期データに
基づいて求められた瞬時心拍数は、従来のチェストストラップ心拍数モニタ（比較的正確
であることが知られている）で求められた瞬時心拍数に（例えば、数拍／分内で）概ね一
致し得る。特に、（例えば、移動窓平均を用いて）求められた瞬時心拍数の平滑化からさ
らなる改善を得ることができ、したがって図８に示すよりもよい一致を達成することがで
きる。いずれの場合も、図８に示すように、本明細書に記載の方法で求められた最終心拍
周期データにより、生体モニタリング動作を許容可能な精度及び／信頼度で実行すること
ができる。
【0072】
【0073】
本明細書に記載のいくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０がマルチスペク
トルセンサ装置２０５により採取された生心拍データに基づいて心拍周期データを求め、
それに基づいて生体モニタリング動作を実行することができる。より詳細には、本明細書
に記載のいくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０が、心拍周期データを求め
るために生心拍データを処理することができ、それにより心拍周期データを用いる生体モ
ニタリング動作が（例えば、生体モニタリング動作の実行に関連した生心拍データの使用
に比べて）より正確且つ／又はより正確な結果を提供することができる。
トルセンサ装置２０５により採取された生心拍データに基づいて心拍周期データを求め、
それに基づいて生体モニタリング動作を実行することができる。より詳細には、本明細書
に記載のいくつかの実施形態では、心拍周期データ装置２１０が、心拍周期データを求め
るために生心拍データを処理することができ、それにより心拍周期データを用いる生体モ
ニタリング動作が（例えば、生体モニタリング動作の実行に関連した生心拍データの使用
に比べて）より正確且つ／又はより正確な結果を提供することができる。
【0074】
上記開示により図解及び説明を行ったが、これは、網羅的であることも実施形態を開示
された形態そのものに限定することも意図されない。変更及び変形は、上記開示に照らし
て可能であるか、又は実施形態の実施から得ることができる。
された形態そのものに限定することも意図されない。変更及び変形は、上記開示に照らし
て可能であるか、又は実施形態の実施から得ることができる。
【0075】
本明細書において、「コンポーネント」という用語は、ハードウェア、ファームウェア
、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせと広義に解釈されることを意図したも
のである。
、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせと広義に解釈されることを意図したも
のである。
【0076】
いくつかの実施形態は、閾値に関連して本明細書に記載されている。本明細書において
、閾値を満たすことは、文脈に応じて、値が閾値を超えること、閾値より大きいこと、閾
値より高いこと、閾値以上であること、閾値未満であること、閾値より少ないこと、閾値
より低いこと、閾値以下であること、閾値と等しいこと等を指し得る。
、閾値を満たすことは、文脈に応じて、値が閾値を超えること、閾値より大きいこと、閾
値より高いこと、閾値以上であること、閾値未満であること、閾値より少ないこと、閾値
より低いこと、閾値以下であること、閾値と等しいこと等を指し得る。
【0077】
本明細書に記載のシステム及び／又は方法が、異なる形態のハードウェア、ファームウ
ェア、及び／又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで実施され得ることが明ら
かであろう。これらのシステム及び／又は方法の実施に用いられる実際の特殊制御ハード
ウェア又はソフトウェアコードは、実施形態を制限するものではない。したがって、シス
テム及び／又は方法の動作及び挙動は、本明細書の記載では特定のソフトウェアコードに
関係なく、ソフトウェアハードウェアが本明細書の記載に基づくシステム及び／又は方法
を実施するよう設計され得ることが理解される。
ェア、及び／又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで実施され得ることが明ら
かであろう。これらのシステム及び／又は方法の実施に用いられる実際の特殊制御ハード
ウェア又はソフトウェアコードは、実施形態を制限するものではない。したがって、シス
テム及び／又は方法の動作及び挙動は、本明細書の記載では特定のソフトウェアコードに
関係なく、ソフトウェアハードウェアが本明細書の記載に基づくシステム及び／又は方法
を実施するよう設計され得ることが理解される。
【0078】
特定の特徴の組み合わせが特許請求の範囲に記載され且つ／又は本明細書に開示されて
いるが、これらの組み合わせが可能な実施形態の開示を限定することは意図されない。実
際には、これらの特徴の多くを、具体的に特許請求の範囲に記載且つ／又は本明細書に開
示されていない方法で組み合わせることができる。添付の各従属請求項は、１つの請求項
のみに直接従属している場合があるが、種々の実施形態の開示には、各従属請求項をその
請求項セットの他の全ての請求項と組み合わせたものが含まれる。
いるが、これらの組み合わせが可能な実施形態の開示を限定することは意図されない。実
際には、これらの特徴の多くを、具体的に特許請求の範囲に記載且つ／又は本明細書に開
示されていない方法で組み合わせることができる。添付の各従属請求項は、１つの請求項
のみに直接従属している場合があるが、種々の実施形態の開示には、各従属請求項をその
請求項セットの他の全ての請求項と組み合わせたものが含まれる。
【0079】
本明細書で使用される要素、行為、又は指示はいずれも、そのように明記されない限り
は重要であるとも必須であるとも解釈されないものとする。また、本明細書において、不
定冠詞「ａ」及び「ａｎ」は１つ又は複数の事項を含むことが意図され、「１つ又は複数
の」と交換可能に用いることができる。さらに、本明細書において、「セット」という用
語は、１つ又は複数の事項（例えば、関連事項、非関連事項、関連事項及び非関連事項の
組み合わせ等）を含むことが意図され、「１つ又は複数の」と交換可能に用いることがで
きる。１つの事項のみを意図する場合、「１つのみ」という語句又は同様の文言が用いら
れる。また、本明細書において、「有する」（"has," "have," "having"）という用語又
はそれに類する用語はオープンエンドな用語であることが意図される。さらに、「基づく
」という語句は、別段に明記されない限り「少なくとも一部基づく」を意味することが意
図される。
は重要であるとも必須であるとも解釈されないものとする。また、本明細書において、不
定冠詞「ａ」及び「ａｎ」は１つ又は複数の事項を含むことが意図され、「１つ又は複数
の」と交換可能に用いることができる。さらに、本明細書において、「セット」という用
語は、１つ又は複数の事項（例えば、関連事項、非関連事項、関連事項及び非関連事項の
組み合わせ等）を含むことが意図され、「１つ又は複数の」と交換可能に用いることがで
きる。１つの事項のみを意図する場合、「１つのみ」という語句又は同様の文言が用いら
れる。また、本明細書において、「有する」（"has," "have," "having"）という用語又
はそれに類する用語はオープンエンドな用語であることが意図される。さらに、「基づく
」という語句は、別段に明記されない限り「少なくとも一部基づく」を意味することが意
図される。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5-1】
【図5-2】
【図6】
【図7】
【図8】
