特表 2023-500807 心臓診断および／または監視のためのシステム、デバイス、および方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-01-11

(54)【発明の名称】心臓診断および／または監視のためのシステム、デバイス、および方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/33 20210101AFI20221228BHJP

【ＦＩ】

A61B5/33 200

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022523341

(86)(22)【出願日】2020-10-29

(85)【翻訳文提出日】2022-06-16

(86)【国際出願番号】 IL2020051125

(87)【国際公開番号】W WO2021084535

(87)【国際公開日】2021-05-06

(31)【優先権主張番号】62/927,428

(32)【優先日】2019-10-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】518233039

【氏名又は名称】ゾル メディカル イスラエル リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ウェインステイン、ウリエル

(72)【発明者】

【氏名】ラビッド、ラフィ

(72)【発明者】

【氏名】メシュラム、デイビッド

(72)【発明者】

【氏名】シャルビト、ベレット コーエン

(72)【発明者】

【氏名】アベルボウクフ、アルカディ

(72)【発明者】

【氏名】ヘクト、ジェイコブ

【テーマコード（参考）】

4C127

【Ｆターム（参考）】

4C127AA02

4C127BB05

4C127GG05

4C127GG16

4C127JJ03

(57)【要約】

本開示のいくつかの実施形態は、心臓診断および／または不整脈監視、より詳細には、少なくとも１つのニューラルネットワークを含む訓練された分類器を用いた不整脈監視のためのシステム、デバイス、および方法に向けられている。いくつかの実施形態において、外部心臓監視デバイスは、表面ＥＣＧ活動を検知する複数のＥＣＧ電極と、表面ＥＣＧ活動を処理して少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するＥＣＧ処理回路と、少なくとも１つのニューラルネットワークを含むリズム変化分類器を含む非一時的コンピュータ可読媒体と、少なくとも１つのプロセッサであって、上記少なくとも１つのプロセッサは、ＥＣＧ信号を受信し、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データをリズム変化分類器を用いて検出し、検出された時間データに基づいて所定のリズム変化に対応する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステムに送信する、少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

患者のための外部心臓監視デバイスであって、
（ａ）前記患者の表面心電図（ＥＣＧ）活動を検知する複数のＥＣＧ電極と、
（ｂ）前記患者の前記表面ＥＣＧ活動を処理して、少なくとも１つのＥＣＧチャネルで前記患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するＥＣＧ処理回路と、
（ｃ）リズム変化分類器を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記リズム変化分類器は、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、
（ｄ）前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルおよび前記非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、
（ｉ）前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルを介して受信された前記少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信し、
（ｉｉ）前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出し、前記時間データは、開始時間、時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含み、
（ｉｉｉ）検出された前記時間データに基づいて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記所定のリズム変化に対応する検出された前記時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、
（ｉｖ）少なくとも１つの判断された前記ＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステムに送信する
少なくとも１つのプロセッサと
を有する、患者のための外部心臓監視デバイス
を備える、不整脈監視システム。

【請求項2】

前記所定のリズム変化は、不整脈に関連する、請求項１に記載の不整脈監視システム。

【請求項3】

前記非一時的コンピュータ可読媒体は、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、集積回路、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有する、請求項１または２に記載の不整脈監視システム。

【請求項4】

前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項5】

前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を含む少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを有する、請求項１から４のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項6】

前記複数の畳み込み層は、少なくとも７つ、１０以下の畳み込み層を有する、請求項５に記載の不整脈監視システム。

【請求項7】

前記少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークは、入力層および出力層をさらに有する、請求項５または６に記載の不整脈監視システム。

【請求項8】

前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを有し、前記入力層は、前記複数のＥＣＧ信号サンプルの各ＥＣＧ信号サンプルに対する少なくとも１つのノードを有する、請求項７に記載の不整脈監視システム。

【請求項9】

前記出力層の出力は、前記リズム変化に対応する前記時間データの指標を有する、請求項７または８に記載の不整脈監視システム。

【請求項10】

前記少なくとも１つのＥＣＧ信号部分は、１５秒よりも長いまたはそれに等しく、１２０秒よりも短いまたはそれに等しい継続期間を持つＥＣＧ信号部分を含む、請求項１から９のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項11】

前記ＥＣＧ信号部分は、１５秒よりも長いまたはそれに等しく、６０秒よりも短いまたはそれに等しい継続期間を持つ、請求項１０に記載の不整脈監視システム。

【請求項12】

前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを有する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項13】

前記複数のＥＣＧ信号サンプルは、１００Ｈｚよりも高いまたはそれに等しく、５００Ｈｚよりも低いまたはそれに等しいレートでサンプリングされる、請求項１２に記載の不整脈監視システム。

【請求項14】

前記複数のＥＣＧ信号サンプルは、１００Ｈｚよりも高く、５００Ｈｚよりも低いレートでサンプリングされる、請求項８に記載の不整脈監視システム。

【請求項15】

前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルは、複数のＥＣＧチャネルを有し、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、前記複数のＥＣＧチャネルの各個別ＥＣＧチャネルに関連する少なくとも１つの個別ＥＣＧ信号を有する、請求項１から１４のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項16】

前記複数のＥＣＧチャネルは、第１のＥＣＧチャネルおよび第２のＥＣＧチャネルを有し、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、前記第１のＥＣＧチャネルに関連する第１の個別ＥＣＧ信号と、前記第２のＥＣＧチャネルに関連する第２の個別ＥＣＧ信号とを有する、請求項１５に記載の不整脈監視システム。

【請求項17】

前記第１の個別ＥＣＧ信号は、前記第２の個別ＥＣＧ信号に直交する、請求項１６に記載の不整脈監視システム。

【請求項18】

前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチを有し、前記複数のＳｉａｍｅｓｅブランチの各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチは、前記複数のＥＣＧチャネルの個別ＥＣＧチャネルに関連する、請求項１５から１７のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項19】

前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、前記複数のＳｉａｍｅｓｅブランチに接続された少なくとも１つのさらなる層をさらに有する、請求項１８に記載の不整脈監視システム。

【請求項20】

前記複数のＳｉａｍｅｓｅブランチの各Ｓｉａｍｅｓｅブランチは、複数の畳み込み層を有し、各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチの複数の畳み込み層の各々の寸法は、他の各Ｓｉａｍｅｓｅブランチの複数の畳み込み層の各々の寸法と同じである、請求項１８または１９に記載の不整脈監視システム。

【請求項21】

前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記所定のリズム変化をさらに検出する、請求項１から２０のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項22】

前記患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに備える不整脈監視システムであって、
前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の前記非ＥＣＧ生体データにさらに基づく、請求項２１に記載の不整脈監視システム。

【請求項23】

前記少なくとも１つのセンサは、加速度計、心音検出器、またはそれらの組み合わせの少なくとも１つを有し、前記非ＥＣＧ生体データは、加速度データ、心音データ、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有する、請求項２２に記載の不整脈監視システム。

【請求項24】

前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づく、請求項２１から２３のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項25】

前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づく、請求項２１から２４のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項26】

前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づき、前記少なくとも１つの較正測定は、第２の複数のＥＣＧ電極により検知された第２の表面ＥＣＧ活動からの少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号に基づき、前記第２の複数のＥＣＧ電極は、前記外部心臓監視デバイスの前記複数のＥＣＧ電極から独立する、請求項２１から２５のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項27】

前記所定のリズム変化を検出することは、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づく、請求項２１から２６のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項28】

ゲートウェイデバイスをさらに備える不整脈監視システムであって、
前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記リモートコンピュータシステムに送信することは、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記外部心臓監視デバイスから前記ゲートウェイデバイスに送信することを含み、前記ゲートウェイデバイスは、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記外部心臓監視デバイスから受信し、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記リモートコンピュータシステムに送信する、請求項１から２７のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項29】

前記リモートコンピュータシステムは、前記外部心臓監視デバイスと通信しており、前記リモートコンピュータシステムは、
前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記外部心臓監視デバイスから受信し、
前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記リズム変化に対する不整脈種類を分類するように、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析する、
請求項１から２８のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項30】

前記不整脈種類は、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項２９に記載の不整脈監視システム。

【請求項31】

前記リモートコンピュータシステムは、不整脈種類分類器を有し、前記不整脈種類分類器は、既知の不整脈種類情報を持つ第２の複数のＥＣＧ信号部分の第２の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの第２のニューラルネットワークを含み、
前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析することは、前記不整脈種類分類器を用いて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に基づいて、前記リズム変化に関連する前記不整脈種類を検出することを含む、
請求項２９または３０に記載の不整脈監視システム。

【請求項32】

前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージと、前記リズム変化に関連する不整脈種類とを、技術者に関連するコンピューティングデバイスに送信する、請求項２９から３１のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項33】

前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記リズム変化に対する不整脈を識別するように、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析する、請求項２９から３２のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項34】

前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記所定のリズム変化に関連する信頼度スコアを判断する、請求項１から３３のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項35】

前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を前記リモートコンピュータシステムに送信し、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分は、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記所定のリズム変化に対応する前記検出された時間データから独立する、請求項１から３４のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項36】

前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をランダムに判断する、請求項３５に記載の不整脈監視システム。

【請求項37】

前記プロセッサはさらに、
前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記所定のリズム変化に関連する第１の信頼度スコアを判断し、前記第１の信頼度スコアは、第１の閾値よりも大きく、
前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における潜在的なリズム変化に対応する第２の時間データを検出し、前記第２の時間データは、第２の開始時間、第２の時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含み、
前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記潜在的なリズム変化に関連する第２の信頼度スコアを判断し、前記第２の信頼度スコアは、前記第１の閾値よりも小さく、第２の閾値よりも大きく、
検出された前記第２の時間データに基づき、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記潜在的なリズム変化に対応する検出された前記第２の時間データに関連する前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を判断する、
請求項３５または３６に記載の不整脈監視システム。

【請求項38】

前記リモートコンピュータシステムはさらに、
前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージを、技術者に関連するコンピューティングデバイスに送信し、
前記技術者に関連する前記コンピューティングデバイスから、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信する、
請求項３５から３７のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項39】

前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する前記少なくとも１つのアノテーションを前記外部心臓監視デバイスに送信し、
前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分および前記アノテーションデータに基づいて、前記リズム変化分類器を再訓練する、
請求項３８に記載の不整脈監視システム。

【請求項40】

前記リモートコンピュータシステムはさらに、
前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集に追加し、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する前記既知のリズム変化情報は、前記アノテーションデータの少なくとも一部を含み、
前記既知のリズム変化情報を持つ前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集に基づいて、更新されたリズム変化分類器を訓練し、
前記更新されたリズム変化分類器を、前記外部心臓監視デバイスに送信し、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を前記更新されたリズム変化分類器に置き換える、
請求項３８または３９に記載の不整脈監視システム。

【請求項41】

前記リモートコンピュータシステムは、既知の不整脈種類情報を持つ第２の複数のＥＣＧ信号部分の第２の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの第２のニューラルネットワークを有する不整脈種類分類器を有し、前記リモートコンピュータシステムはさらに、
前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の前記第２の履歴収集に追加し、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する前記既知の不整脈種類情報は、前記アノテーションデータの少なくとも一部を含み、
既知の不整脈種類情報を持つ前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の前記第２の履歴収集に基づいて、前記不整脈種類分類器を再訓練する、
請求項３８から４０のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項42】

前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分は、複数の判断されたＥＣＧ信号部分を含み、前記リモートコンピュータシステムは、前記外部心臓監視デバイスと通信しており、前記リモートコンピュータシステムは、
前記外部心臓監視デバイスから、前記複数の判断されたＥＣＧ信号部分を受信し、
各個別判断されたＥＣＧ信号部分に対する個別のクラスを分類するように、前記複数の判断されたＥＣＧ信号部分の各個別判断されたＥＣＧ信号部分を分析し、少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分に対する前記クラスは、第１のクラスを含む、
請求項１から４１のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項43】

前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージと、前記第１のクラスとを、技術者に関連するコンピューティングデバイスに送信する、請求項４２に記載の不整脈監視システム。

【請求項44】

前記プロセッサはさらに、
前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、ピーク回数および心拍数の少なくとも１つを検出し、
検出された前記ピーク回数および前記心拍数の前記少なくとも１つは、前記患者に対する第１の閾値よりも大きく、前記患者に対する第２の閾値よりも小さいことを判断し、前記患者に対する前記第２の閾値は、前記患者に対する前記第１の閾値よりも小さく、
前記ピーク回数および前記心拍数の前記少なくとも１つに基づく前記所定のリズム変化は、前記患者に対する前記第１の閾値よりも大きく、または前記患者に対する前記第２の閾値よりも小さいことを検出する、
請求項１から４３のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項45】

前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第２の複数のＥＣＧ電極が検知した第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分を含み、前記第２の複数のＥＣＧ電極は、前記外部心臓監視デバイスの前記複数のＥＣＧ電極から独立する、請求項１から４４のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項46】

前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、前記第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含み、
前記リズム変化分類器は、
前記リズム変化分類器を用いて、前記第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、前記第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を予測することと、
前記予測されたＥＣＧ信号部分および前記第２のＥＣＧ信号部分に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、
前記少なくとも１つの誤差値に基づいて、前記リズム変化分類器を訓練することと
によって訓練される、
請求項１から４５のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項47】

前記少なくとも１つの誤差値は、予測誤差または対照損失のうちの１つを含む、請求項４６に記載の不整脈監視システム。

【請求項48】

前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含み、
前記リズム変化分類器は、
前記リズム変化分類器を用いて、前記第１のＥＣＧ信号部分および前記第２のＥＣＧ信号部分に基づいて、前記第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を予測することと、
前記予測された時間および前記第２の時間に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、
前記少なくとも１つの誤差値に基づいて、前記リズム変化分類器を訓練することと
によって訓練される、
請求項１から４７のいずれか一項に記載の不整脈監視システム。

【請求項49】

不整脈検出システムであって、
（ａ）既知の不整脈種類情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含む不整脈種類分類器を有する非一時的コンピュータ可読媒体と、
（ｂ）前記非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、
（ｉ）少なくとも１つのＥＣＧ信号と、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号の各々に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータとを受信し、
（ｉｉ）不整脈種類分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における不整脈種類および検出された前記不整脈種類に関連する時間データを検出し、前記時間データは、開始時間、時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含み、
（ｉｉｉ）前記時間データに基づいて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における検出された前記不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、
（ｉｖ）検出された前記不整脈種類に基づいて、前記少なくとも１つのアノテーションに対する尤度スコアを判断し、
（ｖ）前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分および前記少なくとも１つのアノテーションに対する前記尤度スコアに基づいて少なくとも１つのメッセージを生成し、前記少なくとも１つのメッセージは、
検出された前記不整脈種類に基づいて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または
前記尤度スコアに基づいて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する前記アノテーションデータを再評価することを推奨すること
の少なくとも１つを示し、
（ｖｉ）前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する前記少なくとも１つのメッセージを送信する
少なくとも１つのプロセッサと、
を備える、不整脈検出システム。

【請求項50】

前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記尤度スコアは、閾値よりも小さいことを判断し、前記少なくとも１つのメッセージを生成することは、前記尤度スコアは前記閾値よりも小さい前記判断に基づいて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する前記アノテーションデータを再評価することを推奨することを示す前記少なくとも１つのメッセージを生成することを含む、請求項４９に記載の不整脈検出システム。

【請求項51】

前記アノテーションデータは、技術者に関連する第１のコンピューティングデバイスから受信され、前記少なくとも１つのメッセージは、前記技術者の監督者に関連する第２のコンピューティングデバイスに送信される、請求項４９または５０に記載の不整脈検出システム。

【請求項52】

前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有する、請求項４９から５１のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項53】

前記既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含み、前記複数のアノテーションの各アノテーションは、前記複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連し、
前記不整脈種類分類器は、前記複数のＥＣＧ信号および前記複数のアノテーションに基づいて訓練される、
請求項４９から５２のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項54】

前記複数のアノテーションは、複数の技術者からのものであり、前記複数のアノテーションの各アノテーションは、前記複数の技術者の個別技術者、および前記複数のＥＣＧ信号部分の前記個別ＥＣＧ信号部分に関連し、
前記複数の技術者の第１の技術者に対する前記不整脈種類分類器は、前記複数のＥＣＧ信号のサブセットと、前記複数の技術者のうち、前記第１の技術者とは異なる少なくとも１人の他の技術者に関連する前記複数のアノテーションとに基づいて訓練される、
請求項５３に記載の不整脈検出システム。

【請求項55】

各アノテーションは、前記個別ＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つの不整脈種類に関連する、請求項５３または５４に記載の不整脈検出システム。

【請求項56】

前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極に関連する第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極に関連する第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含み、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分は、前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応し、
前記既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含み、前記複数のアノテーションの各個別アノテーションは、前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連し、
前記不整脈種類分類器は、
前記不整脈種類分類器を用いて、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、
前記予測された不整脈種類と、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の前記個別ＥＣＧ信号部分に対応する前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連する前記複数のアノテーションの前記個別アノテーションとに基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、
前記少なくとも１つの誤差値に基づいて、前記不整脈種類分類器を訓練することと
によって訓練される、
請求項４９から５５のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項57】

前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極によって検知された第１の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第１のＥＣＧ信号の第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極によって検知された第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含み、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極は、前記少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極から独立し、
複数の推定されたＥＣＧ信号部分を形成するように、前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の各ＥＣＧ信号部分は、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分と組み合わせられ、
前記既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含み、前記複数のアノテーションの各個別アノテーションは、前記複数の推定されたＥＣＧ信号部分の個別推定されたＥＣＧ信号部分に関連する、
請求項４９から５６のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項58】

前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部は、複数のワープされたＥＣＧ信号部分を形成するように時間ワープされている、請求項４９から５７のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項59】

前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部は、フィルタリングされた、反転された、またはそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つである、請求項４９から５８のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項60】

少なくとも１つのノイズ信号部分は、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部と組み合わせられる、請求項４９から５９のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項61】

前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部は、スタイル転送される、請求項４９から６０のいずれか一項に記載の不整脈検出システム。

【請求項62】

患者のための外部心臓監視デバイスであって、
（ａ）前記患者の表面心電図（ＥＣＧ）活動を検知する複数のＥＣＧ電極と、
（ｂ）前記患者の前記表面ＥＣＧ活動を処理して、少なくとも１つのＥＣＧチャネルで前記患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するＥＣＧ処理回路と、
（ｃ）前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルに動作可能に接続された少なくとも１つの第１のプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、
（ｉ）前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルを介して受信された前記少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信し、
（ｉｉ）前記少なくとも１つのＥＣＧ信号を送信する、
少なくとも１つの第１のプロセッサと
を有する、患者のための外部心臓監視デバイスと、
ゲートウェイデバイスであって、
（ａ）リズム変化分類器を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記リズム変化分類器は、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含む、非一時的コンピュータ可読媒体と、
（ｂ）少なくとも１つのＥＣＧチャネルおよび前記非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つの第２のプロセッサであって、前記少なくとも１つの第２のプロセッサは、
（ｉ）前記外部心臓監視デバイスから前記少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信し、
（ｉｉ）前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出し、前記時間データは、開始時間、時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含み、
（ｉｉｉ）検出された前記時間データに基づいて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記所定のリズム変化に対応する検出された前記時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、
（ｉｖ）少なくとも１つの判断された前記ＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステムに送信する
少なくとも１つの第２のプロセッサと
を有する、ゲートウェイデバイスと
を備える、不整脈監視システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１９年１０月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／９２７，４２８号の利益を主張し、その開示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれるものとする。

【0002】

本開示の実施形態は、心臓診断および／または監視、より詳細には、少なくとも１つのニューラルネットワークを含む訓練された分類器を用いた不整脈監視のためのシステム、デバイス、および方法に向けられている。

【背景技術】

【0003】

患者の病状を監視および／または治療するための電子および機械装置は、多種多様なものがある。いくつかの例において、監視および／または治療される基礎的な病状に応じて、心臓モニタまたは除細動器などの医療装置を外科的に埋め込む、または患者に外部接続することがある。場合によっては、医師が医療装置を単独で、あるいは薬物治療と併用して、心臓不整脈などの病状を治療に使用することがある。

【0004】

このような患者には、心不全患者、例えば、うっ血性心不全（ＣＨＦ）患者を含めることができる。ＣＨＦは、心臓のポンプとしての機能が不十分で、体の要求に応えられない病状である。一般的に、多くの疾患過程は心臓のポンプ性能を低下させ、うっ血性心不全を引き起こすことがある。うっ血性心不全の症状は様々であるが、疲労感、運動能力の低下、息切れ、むくみ（浮腫）などが挙げられる。うっ血性心不全の診断は、個人病歴の把握、入念な身体検査、および選択された臨床検査に基づいて行われる。

【0005】

追加的または代替的に、患者は心臓不整脈に悩まされることもある。心室細動は、正常且つ規則な電気的インパルスが不規則且つ急速なインパルスに置き換わり、心筋の正常な収縮が停止し、震え始めることで起こる最も致命的な心臓不整脈の１つである。正常な心臓収縮が回復しなければ、正常な血流が停止し、数分で臓器障害または死亡に至ることもある。患者は細動が迫っていることを知覚できないため、必要な医療援助が得られる前に死亡することが多い。その他の心臓不整脈としては、徐脈と呼ばれる過度に遅い心拍数、頻脈と呼ばれる過度に速い心拍数などが挙げられる。心停止は、患者の体内における、心室細動、心室頻拍、無脈性電気活動（ＰＥＡ）、不全収縮（心臓がすべての電気活動を停止）などの心臓の様々な不整脈により、生命維持のために脳および他の重要臓器に十分なレベルの血流が心臓によって供給されない場合に起こる可能性がある。

【0006】

世界中で、主な死因は、心停止および他の心臓の健康状態に関する問題である。心停止時に体の循環系および呼吸系を維持し、患者の命を救おうとすることを目的とした様々な蘇生活動が行われている。これらの蘇生活動を早く開始すればするほど、患者の生存率は高まる。植込み型除細動器（ＩＣＤ）または体外式除細動器（手動式除細動器または自動式体外式除細動器（ＡＥＤ）など）は、生命を脅かすこれらの病状の治療能力を著しく向上させた。このようなデバイスは、患者の心臓に直接、矯正用の電気パルスを印加することで動作する。心室細動または心室頻拍は、植込み型または体外式除細動器により、例えば、正常なリズムを回復させるために心臓に治療用ショックを与えることで治療することができる。徐脈などの病状を治療するために、植込み型または体外式のペーシングデバイスは、本来の心臓の電気活動が戻るまで、患者の心臓にペーシング刺激を与えることができる。体外式ペースメーカ、除細動器、その他の医療用モニタは、外来および／または長期間の使用を前提に設計されており、生命を脅かす病状を適時に検出し治療する能力をさらに向上させた。体外式心臓監視および／または治療装置の例としては、心臓モニタ、ゾール・メディカル・コーポレーションから入手可能なＺＯＬＬ ＬｉｆｅＶｅｓｔ（登録商標）装着可能式電気除細動器、および同じくゾール・メディカル・コーポレーションから入手可能なＡＥＤ Ｐｌｕｓが挙げられる。

【0007】

特定の心臓監視および／または治療装置は、患者に関連する生体データ（例えば、ＥＣＧ信号サンプルおよび／またはＥＣＧ信号部分／ストリップ）を、（例えば、技術者、処方者／治療医師、および／または同様のものによる）レビュー用にクラウド（例えば、リモートサーバ、心臓監視施設、および／または同様のもの）に通信してよい。しかしながら、そのような通信は、大きな帯域幅（例えば、リアルタイムで常にストリーミングされるすべての測定された生体データ、および／または同様のもの）を必要とする場合があり、心臓事象に関連しない大量の生体データ（例えば、正常洞調律（ＮＳＲ）、および／または同様のものに関連する生体データ）を含み、そのどの部分が心臓事象に関連しているかという指針なしに大量のデータをレビューする人間のレビューアを必要とする場合がある。追加的または代替的に、人間のレビューアが生体データ中の心臓事象を正しく識別および／またはアノテートしたかどうかを正確に判断することが困難である場合がある。例えば、技術者は経験および専門知識のレベルが異なる場合があり、心臓事象の識別に失敗する、および／または心臓事象を誤って識別すると、患者に害を及ぼす場合がある（例えば、それぞれ必要な治療が提供されない場合、および／または不要な治療が提供される場合）。
［いくつかの実施形態のまとめ］

【0008】

本開示の実施形態は不整脈監視システムを含む。いくつかの実施形態において、不整脈監視システムは、患者のための外部心臓監視デバイスを備えてよい。外部心臓監視デバイスは、前記患者の表面心電図（ＥＣＧ）活動を検知する複数のＥＣＧ電極と、前記患者の前記表面ＥＣＧ活動を処理して、少なくとも１つのＥＣＧチャネルで前記患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するＥＣＧ処理回路と、リズム変化分類器を含む非一時的コンピュータ可読媒体と、少なくとも１つのＥＣＧチャネルおよび前記非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサとを備えてよい。いくつかの実施形態において、前記リズム変化分類器は、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい。いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルを介して受信された前記少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信し、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出し、前記時間データは、開始時間、時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含み、検出された前記時間データに基づいて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記所定のリズム変化に対応する検出された前記時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、少なくとも１つの判断された前記ＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステムに送信してよい。

【0009】

いくつかの実施形態において、前記所定のリズム変化は、不整脈に関連してよい。

【0010】

いくつかの実施形態において、前記非一時的コンピュータ可読媒体は、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、集積回路、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有してよい。いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有してよい。

【0011】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を含む少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを有してよい。追加的または代替的に、前記複数の畳み込み層は、少なくとも７つ、１０以下の畳み込み層を有してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークは、入力層および出力層をさらに有してよい。

【0012】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は複数のＥＣＧ信号サンプルを有してよい。追加的または代替的に、前記入力層は、前記複数のＥＣＧ信号サンプルの各ＥＣＧ信号サンプルに対する少なくとも１つのノードを有してよい。いくつかの実施形態において、前記出力層の出力は、前記リズム変化に対応する前記時間データの指標を有してよい。

【0013】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号部分は、１５秒よりも長いまたはそれに等しく、１２０秒よりも短いまたはそれに等しい継続期間を持つＥＣＧ信号部分を含んでよい。例えば、前記ＥＣＧ信号部分は、１５秒よりも長いまたはそれに等しく、６０秒よりも短いまたはそれに等しい継続期間を持ってよい。

【0014】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを有してよい。追加的または代替的に、前記複数のＥＣＧ信号サンプルは、１００Ｈｚよりも高いまたはそれに等しく、５００Ｈｚよりも低いまたはそれに等しいレートでサンプリングされてよい。

【0015】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号サンプルは、１００Ｈｚよりも高く、５００Ｈｚよりも低いレートでサンプリングされてよい。

【0016】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルは、複数のＥＣＧチャネルを有してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、前記複数のＥＣＧチャネルの各個別ＥＣＧチャネルに関連する少なくとも１つの個別ＥＣＧ信号を有してよい。いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧチャネルは、第１のＥＣＧチャネルおよび第２のＥＣＧチャネルを有してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号は、前記第１のＥＣＧチャネルに関連する第１の個別ＥＣＧ信号と、前記第２のＥＣＧチャネルに関連する第２の個別ＥＣＧ信号とを有してよい。いくつかの実施形態において、前記第１の個別ＥＣＧ信号は、前記第２の個別ＥＣＧ信号に直交してよい。

【0017】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチを有してよい。追加的または代替的に、前記複数のＳｉａｍｅｓｅブランチの各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチは、前記複数のＥＣＧチャネルの個別ＥＣＧチャネルに関連してよい。いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、前記複数のＳｉａｍｅｓｅブランチに接続された少なくとも１つのさらなる層をさらに有してよい。いくつかの実施形態において、前記複数のＳｉａｍｅｓｅブランチの各Ｓｉａｍｅｓｅブランチは、複数の畳み込み層を有してよい。追加的または代替的に、各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチの複数の畳み込み層の各々の寸法は、他の各Ｓｉａｍｅｓｅブランチの複数の畳み込み層の各々の寸法と同じであってよい。

【0018】

いくつかの実施形態において、前記プロセッサは、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記所定のリズム変化をさらに検出してよい。

【0019】

いくつかの実施形態において、前記患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに備えてよい。追加的または代替的に、前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の前記非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい。いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのセンサは、加速度計、心音検出器、またはそれらの組み合わせの少なくとも１つを有してよい。追加的または代替的に、前記非ＥＣＧ生体データは、加速度データ、心音データ、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有してよい。

【0020】

いくつかの実施形態において、前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。追加的または代替的に、前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。

【0021】

いくつかの実施形態において、前記所定のリズム変化を検出することは、前記患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの較正測定は、第２の複数のＥＣＧ電極により検知された第２の表面ＥＣＧ活動からの少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号に基づいてよい。追加的または代替的に、前記第２の複数のＥＣＧ電極は、前記外部心臓監視デバイスの前記複数のＥＣＧ電極から独立してよい。

【0022】

いくつかの実施形態において、前記所定のリズム変化を検出することは、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0023】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイスが備えられてよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記リモートコンピュータシステムに送信することは、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記外部心臓監視デバイスから前記ゲートウェイデバイスに送信することを含んでよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス、前記ゲートウェイデバイスは、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記外部心臓監視デバイスから受信し、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記リモートサーバに送信してよい。

【0024】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムは、前記外部心臓監視デバイスと通信してよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステムは、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を前記外部心臓監視デバイスから受信し、および／または、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記リズム変化に対する不整脈種類を分類するように、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、前記不整脈種類は、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0025】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムは、不整脈種類分類器を有し、前記不整脈種類分類器は、既知の不整脈種類情報を持つ第２の複数のＥＣＧ信号部分の第２の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの第２のニューラルネットワークを含んでよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析することは、前記不整脈種類分類器を用いて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に基づいて、前記リズム変化に関連する前記不整脈種類を検出することを含んでよい。

【0026】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージと、リズム変化に関連する不整脈種類とを、技術者に関連するコンピューティングデバイスに送信してよい。

【0027】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記リズム変化に対する希少な不整脈を識別するように、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。

【0028】

いくつかの実施形態において、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記所定のリズム変化に関連する信頼度スコアを判断してよい。

【0029】

いくつかの実施形態において、前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を前記リモートコンピュータシステムに送信してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分は、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記所定のリズム変化に対応する前記検出された時間データから独立してよい。いくつかの実施形態において、前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をランダムに判断してよい。いくつかの実施形態において、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記所定のリズム変化に関連する第１の信頼度スコアを判断し、前記第１の信頼度スコアは、第１の閾値よりも大きいであってよい。追加的または代替的に、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における潜在的なリズム変化に対応する第２の時間データを検出してよい。追加的または代替的に、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、前記潜在的なリズム変化に関連する第２の信頼度スコアを判断し、前記第２の信頼度スコアは、前記第１の閾値よりも小さく、第２の閾値よりも大きいであってよい。追加的または代替的に、前記プロセッサはさらに、検出された前記第２の時間データに基づき、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記潜在的なリズム変化に対応する検出された前記第２の時間データに関連する前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0030】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージを、技術者に関連するコンピューティングデバイスに送信し、および／または、前記技術者に関連する前記コンピューティングデバイスから、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。

【0031】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する前記少なくとも１つのアノテーションを前記外部心臓監視デバイスに送信してよい。追加的または代替的に、前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分および前記アノテーションデータに基づいて、前記リズム変化分類器を再訓練してよい。

【0032】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集に追加してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する前記既知のリズム変化情報は、前記アノテーションデータの少なくとも一部を含んでよい。追加的または代替的に、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記既知のリズム変化情報を持つ前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集に基づいて、更新されたリズム変化分類器を訓練してよい。前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記更新されたリズム変化分類器を、前記外部心臓監視デバイスに送信してよい。追加的または代替的に、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を前記更新されたリズム変化分類器に置き換えてよい。

【0033】

いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムは、既知の不整脈種類情報を持つ第２の複数のＥＣＧ信号部分の第２の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの第２のニューラルネットワークを有する不整脈種類分類器を有してよい。追加的または代替的に、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分を、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の前記第２の履歴収集に追加してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分に対する前記既知の不整脈種類情報は、前記アノテーションデータの少なくとも一部を含んでよい。追加的または代替的に、前記リモートコンピュータシステムはさらに、既知の不整脈種類情報を持つ前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の前記第２の履歴収集に基づいて、前記不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0034】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分は、複数の判断されたＥＣＧ信号部分を含んでよい。追加的または代替的に、前記リモートコンピュータシステムは、前記外部心臓監視デバイスと通信してよい。追加的または代替的に、前記リモートコンピュータシステムは、前記外部心臓監視デバイスから、前記複数の判断されたＥＣＧ信号部分を受信し、および／または各個別判断されたＥＣＧ信号部分に対する個別クラスを分類するように、前記複数の判断されたＥＣＧ信号部分の各個別判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。追加的または代替的に、少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分に対する前記クラスは、第１のクラスを含んでよい。いくつかの実施形態において、前記リモートコンピュータシステムはさらに、前記少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージと、前記第１のクラスとを、技術者に関連するコンピューティングデバイスに送信してよい。

【0035】

いくつかの実施形態において、前記プロセッサはさらに、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、ピーク回数および心拍数の少なくとも１つを検出してよい。追加的または代替的に、前記プロセッサは、検出された前記ピーク回数および前記心拍数の前記少なくとも１つはさらに、前記患者に対する第１の閾値よりも大きく、前記患者に対する第２の閾値よりも小さいことを判断してよい。追加的または代替的に、前記患者に対する前記第２の閾値は、前記患者に対する前記第１の閾値よりも小さくてよい。追加的または代替的に、前記プロセッサはさらに、前記ピーク回数および前記心拍数の前記少なくとも１つに基づく前記所定のリズム変化が、前記患者に対する前記第１の閾値または前記患者に対する前記第２の閾値よりも大きいであることを検出してよい。

【0036】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第２の複数のＥＣＧ電極が検知した第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分を含んでよい。追加的または代替的に、前記第２の複数のＥＣＧ電極は、前記外部心臓監視デバイスの前記複数のＥＣＧ電極から独立してよい。

【0037】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、前記第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、前記リズム変化分類器は、前記リズム変化分類器を用いて、前記第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、前記第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を予測すること、前記予測されたＥＣＧ信号部分および前記第２のＥＣＧ信号部分に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断すること、および／または、前記少なくとも１つの誤差値に基づいて、前記リズム変化分類器を訓練することによって訓練されてよい。いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つの誤差値は、予測誤差または対照損失のうちの１つを含んでよい。

【0038】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、前記リズム変化分類器は、前記リズム変化分類器を用いて、前記第１のＥＣＧ信号部分および前記第２のＥＣＧ信号部分に基づいて、前記第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を予測すること、前記予測された時間および前記第２の時間に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断すること、および／または、前記少なくとも１つの誤差値に基づいて、前記リズム変化分類器を訓練することによって訓練されてよい。

【0039】

本開示の実施形態は、不整脈検出システムを備えてよい。いくつかの実施形態において、前記不整脈検出システムは、既知の不整脈種類情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークと、非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサとを含む不整脈種類分類器を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えてよい。いくつかの実施形態において、前記不整脈種類分類器は、既知の不整脈種類情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つのＥＣＧ信号と、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号の各々に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータとを受信し、不整脈種類分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における不整脈種類および検出された前記不整脈種類に関連する時間データを検出し、前記時間データに基づいて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における検出された前記不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、検出された前記不整脈種類に基づいて、前記少なくとも１つのアノテーションに対する尤度スコアを判断し、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分および前記少なくとも１つのアノテーションに対する前記尤度スコアに基づいて少なくとも１つのメッセージを生成し、および／または、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する前記少なくとも１つのメッセージを送信してよい。いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのメッセージは、検出された前記不整脈種類に基づいて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または前記尤度スコアに基づいて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する前記アノテーションデータを再評価することを推奨することの少なくとも１つを示してよい。

【0040】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記尤度スコアは、閾値よりも小さいことを判断してよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つのメッセージを生成することは、前記尤度スコアは前記閾値よりも小さい前記判断に基づいて、前記少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連する前記アノテーションデータを再評価することを推奨することを示す前記少なくとも１つのメッセージを生成することを含んでよい。

【0041】

いくつかの実施形態において、前記アノテーションデータは、技術者に関連する第１のコンピューティングデバイスから受信されてよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つのメッセージは、前記技術者の監督者に関連する第２のコンピューティングデバイスに送信されてよい。

【0042】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを有してよい。

【0043】

いくつかの実施形態において、前記既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。追加的または代替的に、前記複数のアノテーションの各アノテーションは、前記複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。追加的または代替的に、前記不整脈種類分類器は、前記複数のＥＣＧ信号および前記複数のアノテーションに基づいて訓練されてよい。

【0044】

いくつかの実施形態において、前記複数のアノテーションは、複数の技術者からのものであってよい。追加的または代替的に、前記複数のアノテーションの各アノテーションは、前記複数の技術者の個別技術者、および前記複数のＥＣＧ信号部分の前記個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。追加的または代替的に、前記複数の技術者の第１の技術者に対する前記不整脈種類分類器は、前記複数のＥＣＧ信号のサブセットと、前記複数の技術者のうち、前記第１の技術者とは異る少なくとも１人の他の技術者に関連する前記複数のアノテーションとに基づいて訓練されてよい。いくつかの実施形態において、各アノテーションは、前記個別ＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つの不整脈種類に関連してよい。

【0045】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極に関連する第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極に関連する第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分は、前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応してよい。追加的または代替的に、前記既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含み、および／または、前記複数のアノテーションの各個別アノテーションは、前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。追加的または代替的に、前記不整脈種類分類器は、前記不整脈種類分類器を用いて、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、前記予測された不整脈種類と、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の前記個別ＥＣＧ信号部分に対応する前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連する前記複数のアノテーションの前記個別アノテーションとに基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、前記少なくとも１つの誤差値に基づいて、前記不整脈種類分類器を訓練することとによって訓練されてよい。

【0046】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極によって検知された第１の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第１のＥＣＧ信号の第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極によって検知された第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、前記少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極は、前記少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極から独立してよい。追加的または代替的に、複数の推定されたＥＣＧ信号部分を形成するように、前記第１の複数のＥＣＧ信号部分の各ＥＣＧ信号部分は、前記第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分と組み合わせられてよい。追加的または代替的に、前記既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含み、および／または、前記複数のアノテーションの各個別アノテーションは、前記複数の推定されたＥＣＧ信号部分の個別推定されたＥＣＧ信号部分に関連してよい。

【0047】

いくつかの実施形態において、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部は、複数のワープされたＥＣＧ信号部分を形成するように時間ワープされてよい。

【0048】

いくつかの実施形態において、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部は、フィルタリングされた、反転された、またはそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つである、信号部分を形成するように時間ワープされてよい。

【0049】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのノイズ信号部分は、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部と組み合わせられてよい。

【0050】

いくつかの実施形態において、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部は、スタイル転送されてよい。

【0051】

本開示の実施形態は、不整脈監視システムを備えてよい。いくつかの実施形態において、前記不整脈監視システムは、患者のための外部心臓監視デバイスおよびゲートウェイデバイスを備えてよい。前記外部心臓監視デバイスは、前記患者の表面心電図（ＥＣＧ）活動を検知する複数のＥＣＧ電極と、前記患者の前記表面ＥＣＧ活動を処理して、少なくとも１つのＥＣＧチャネルで前記患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するＥＣＧ処理回路と、前記少なくとも１つのＥＣＧチャネルに動作可能に接続された少なくとも１つの第１のプロセッサとを備えてよい。前記少なくとも第１のプロセッサは、前記ＥＣＧチャネルを介して受信された前記ＥＣＧ信号を受信し、前記ＥＣＧ信号を（例えば、ゲートウェイデバイスへ）送信してよい。前記ゲートウェイデバイスは、リズム変化分類器を含む非一時的コンピュータ可読媒体と、前記非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つの第２のプロセッサとを備えてよい。前記リズム変化分類器は、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい。前記少なくとも１つの第２のプロセッサは、前記外部心臓監視デバイスから前記少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信し、前記リズム変化分類器を用いて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出し、前記時間データは、開始時間、時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも１つを含み、検出された前記時間データに基づいて、前記少なくとも１つのＥＣＧ信号における前記所定のリズム変化に対応する検出された前記時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断し、少なくとも１つの判断された前記ＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステムに送信してよい。

【0052】

本開示のいくつかの実施形態は、本明細書に図示、説明、および／または開示される実施形態のいずれかおよび／または別の実施形態による不整脈監視システム、デバイス、または方法を含んでよい。

【0053】

上記の複数のコンセプト、および以下でより詳細に説明される追加の複数のコンセプト（そのような複数のコンセプトは、相互に矛盾しない）の全ての組み合わせが、本明細書に記載の本発明の主題の一部であるとして考えられることを理解されたい。特に、本開示の最後に出てくる特許請求されている主題の全ての組み合わせが、本明細書に記載の発明の主題の一部であると考えられる。本明細書で明示的に用いられ、また、参照により任意の開示に組み込まれ得る用語は、本明細書に開示される複数の特定のコンセプトと最も一致する意味が与えられるべきであることも理解されたい。

【図面の簡単な説明】

【0054】

当業者は、複数の図面が主に複数の例示目的のためであり、複数の図面が本明細書に記載の発明の主題の範囲を限定することを意図していないことを、理解するだろう。複数の図面は必ずしも原寸に比例したものではなく、幾つかの例において、本明細書に記載の発明の主題の様々な態様は、複数の異なる特徴の理解を促すべく、複数の図面において誇張または拡大して示され得る。複数の図面において、複数の同様の参照文字は、概して、複数の同様の特徴（例えば、機能的に類似および／または構造的に類似した複数の要素）を指す。

【0055】

【図1A】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のための環境の例示的なブロック図を示す図である。

【図1B】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のための環境の例示的なブロック図を示す図である。

【図1C】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のための環境の例示的なブロック図を示す図である。

【0056】

【図2A】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のためのシステムアーキテクチャの例示的なブロック図を示す図である。

【図2B】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のためのシステムアーキテクチャの例示的なブロック図を示す図である。

【図2C】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のためのシステムアーキテクチャの例示的なブロック図を示す図である。

【0057】

【図3A】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のための例示的なプロセスの通信フローの例示的なスイムレーン図を示す図である。

【図3B】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のための例示的なプロセスの通信フローの例示的なスイムレーン図を示す図である。

【図3C】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のための例示的なプロセスの通信フローの例示的なスイムレーン図を示す図である。

【0058】

【図4A】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のプロセスの例示的なフローチャートを示す図である。

【図4B】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のプロセスの例示的なフローチャートを示す図である。

【図4C】いくつかの実施形態に係る心臓診断および／または不整脈監視のプロセスの例示的なフローチャートを示す図である。

【0059】

【図5A】いくつかの実施形態に係る例示的なリズム変化分類器のニューラルネットワークの例示的な図を示す図である。

【0060】

【図5B】いくつかの実施形態に係る不整脈種類分類器のニューラルネットワークの例示的な図を示す図である。

【0061】

【図6A】いくつかの実施形態に係る例示的なＥＣＧ信号部分を示す図である。

【図6B】いくつかの実施形態に係る例示的なＥＣＧ信号部分を示す図である。

【図6C】いくつかの実施形態に係る例示的なＥＣＧ信号部分を示す図である。

【図6D】いくつかの実施形態に係る例示的なＥＣＧ信号部分を示す図である。

【図6E】いくつかの実施形態に係る例示的なＥＣＧ信号部分を示す図である。

【0062】

【図7】いくつかの実施形態に係る、本明細書に記載のプロセスが実装され得る１つまたは複数のコンピューティングデバイスのコンポーネントの例示的なブロック図を示す図である。

【0063】

【図8】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される身体装着可能なセンサ（例えば、外部心臓監視デバイス）を介して取得される生理学的データの測定および送信の例示的な概略図を示す図である。

【0064】

【図9A】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）例示的なセンサおよびセンサを身体に近接して保持するパッチを示す図である。

【図9B】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）例示的なセンサおよびセンサを身体に近接して保持するパッチを示す図である。

【図9C】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）例示的なセンサおよびセンサを身体に近接して保持するパッチを示す図である。

【図9D】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）例示的なセンサ、センサを身体に近接して保持するパッチ、およびセンサを収容するパッチの患者の皮膚への取り付けを示す図である。

【図9E】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）例示的なセンサ、センサを身体に近接して保持するパッチ、およびセンサを収容するパッチの患者の皮膚への取り付けを示す図である。

【0065】

【図10A】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）センサの例示的な正面図を示す図である。

【図10B】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）センサの例示的な背面図を示す図である。

【図10C】いくつかの実施形態に係る、本明細書に開示される（例えば、外部心臓監視デバイスの）センサの例示的な分解図を示す図である。

【0066】

【図11A】いくつかの実施形態に係る患者の生理学的データ（例えば、生体データ）の測定および送信のためのデバイス電子機器アーキテクチャの例示的な説明図を示す図である。

【0067】

【図11B】いくつかの実施形態に係る無線周波数（ＲＦ）モジュールの例示的なアーキテクチャのブロック図を示す図である。

【0068】

【図11C】いくつかの実施形態に係るＲＦモジュールの別の例示的なアーキテクチャのブロック図を示す図である。

【0069】

【図12】いくつかの実施形態に係る体外式であり、外来であり、患者によって装着可能な例示的な医療装置（例えば、外部心臓監視デバイス）を示す図である。

【0070】

【図13】いくつかの実施形態に係る医療装置（例えば、外部心臓監視デバイス）の例示的なコンポーネントレベル図を示す。

【発明を実施するための形態】

【0071】

本開示は、心不全状態監視を含む心臓診断および／または不整脈監視のためのシステム、デバイスおよび方法に関する。例えば、少なくとも１つのニューラルネットワークを含む１つまたは複数の訓練された分類器の各々を、少なくとも１つのＥＣＧ信号またはその部分に基づいて、リズム変化、不整脈種類、および／または同様のものを検出する（例えば、識別する、および／または同様のことを行う）ために、心臓監視デバイス（例えば、体外式、装着可能式、および／または同様のものの心臓監視デバイス）、コンピュータシステム、および／または同様のもので使用してよい。例示的な使用シナリオとしては、モバイル心臓テレメトリ、心臓ホルター監視（拡張心臓ホルター監視を含む）、装着可能式心臓モニタ、装着可能式除細動器、装着可能式電気除細動器、および他のそのような外来心臓監視および／または治療システムのコンテキストにおける心臓診断および／または不整脈監視のためのシステム、デバイス、および方法の使用が挙げられる。

【0072】

いくつかの実施形態において、不整脈監視システムは、患者のための外部心臓監視デバイスを備えてよい。例えば、外部心臓監視デバイスは、患者の表面ＥＣＧ活動を検知するための複数の心電図（ＥＣＧ）電極を備えてよい。ＥＣＧ処理回路は、少なくとも１つのＥＣＧチャネルにおいて、患者に少なくとも１つのＥＣＧ信号を供給するために患者の表面ＥＣＧ活動を処理してよい。リズム変化分類器を、非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、集積回路、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）に実装してよい。リズム変化分類器は、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい。さらに、少なくとも１つのプロセッサを、ＥＣＧチャネルおよび非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続してよい。プロセッサは、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。プロセッサは、ＥＣＧ信号におけるリズム変化（例えば、所定のリズム変化、および／または同様のもの）に対応する時間データを検出するためにリズム変化分類器を使用してもよい。例えば、時間データは、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものを含んでよい。プロセッサはまた、検出された時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。プロセッサはまた、リモートコンピュータシステム（例えば、リモートサーバ、心臓監視施設、および／または同様のもの）に判断されたＥＣＧ信号部分を送信してよい。

【0073】

例えば、このような実施形態において、リズム変化分類器（例えば、ニューラルネットワークおよび／または同様のもの）は、特定のリズム種類を分類することなく、リズム変化を検出して（例えば、識別して、および／または同様のことを行って）よい。例示の目的のために、リズム変化分類器は、心臓リズムが正常洞調律（ＮＳＲ）から心房細動（ＡＦＩＢ）に、ＡＦＩＢからＮＳＲに、ＡＦＩＢから心房粗動（ＡＦＬ）に、ある形態から別の形態に変化した場合、および／または同様の場合のリズムを検出してよい。さらに、リズム変化が検出される（例えば、識別される、および／または同様のことが行われる）たびに、検出されたリズム変化を含むＥＣＧ信号部分（例えば、ＥＣＧストリップ、および／または同様のもの）を、（例えば、検出されたリズム変化を示す指標、メッセージ、マーキング、および／または同様のものを持つ）リモートコンピュータシステムに送信してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器は、検出されたリズム変化に関連する信頼度スコアを判断してもよい（例えば、検出されたリズム変化が実際にリズム変化である確率に関連する信頼度スコアを出力する）。

【0074】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、加速度計データ、心音データ、内部組織から散乱および／または反射された電磁波（例えば、無線周波数（ＲＦ）波、および／または同様のもの）、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものを含むがこれらに限定されないさらなるセンサに関連するデータ（例えば、少なくとも１つのセンサからの非ＥＣＧ生体データ）を使用する（例えば、ニューラルネットワークの入力として受信する、および／または同様のことを行う）ことも可能である。このようなさらなる非ＥＣＧ生体データは、リズム変化の検出に関連する精度、信頼性、および／または同様のものがさらに向上する可能性がある。

【0075】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は患者に対するベースラインＥＣＧ信号、参照ベクトル、較正測定値、以前の測定値、および／または同様のものに関連するデータを使用する（例えば、ニューラルネットワークの入力として受信、比較、および／または同様のことを行う）ことも可能である。例えば、このようなベースライン信号および／またはさらなる測定値を、クリニックで高精度な設備を使用して取得してよく、既知の休息時間、および／または同様のものにおいて外部心臓監視デバイスによって取得してよい。このような患者固有のベースライン信号および／またはさらなる測定値を使用することで、リズム変化の検出に関連する精度、信頼性、および／または同様のものをさらに向上することが可能である。

【0076】

いくつかの実施形態において、リズム変化を検出する（例えば、識別する、および／または同様のことを行う）、およびリズム変化が検出される場合のみにＥＣＧ信号部分を送信するために訓練されたニューラルネットワークを使用することで、例えば、比較的小さな電源（例えば、バッテリ、および／または同様のもの）を有する装着可能な体外式デバイスに適した、電力消費の低減を可能にし得る。さらに、リズム変化分類器（例えば、そのニューラルネットワーク）を、低消費電力ハードウェア（例えば、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、集積回路、および／または同様のもの）を使用して実装してもよく、これにより、電力消費をさらに低減することが可能である。

【0077】

いくつかの実施形態において、分類器および／またはそのニューラルネットワークロジックを、例えば、電力消費を最適化するため、送信されるデータの量を低減するため、リズム変化の検出の精度を向上するため、および／または他の制約に対処するため、複数のデバイス（例えば、外部心臓監視デバイス、ゲートウェイデバイス、および／またはリモートコンピュータシステム）間で分散してもよい。例えば、リズム変化分類器を、（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）、および／または同様のものの低電力無線送信を介して）外部心臓監視デバイスからＥＣＧ信号データおよび／または他のセンサデータを受信してもよいゲートウェイデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、および／または同様のもののモバイルコンピューティングデバイス）上に、（例えば、完全に、部分的に、および／または同様のように）実装してもよい。追加的または代替的に、第２の分類器（例えば、より大きく、より正確なリズム変化分類器、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）を、リモートコンピュータシステム上に（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実装してよい。

【0078】

いくつかの実施形態において、分類器（例えば、リズム変化分類器、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の性能をテストする、訓練データセットを拡大する（例えば、ＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加される、および／または同様のことを行う）、分類器を再訓練する、および／または同様のことを行うため、（例えば、技術者、および／または同様のものによって）さらなるＥＣＧ信号部分をサンプリングし（例えば、ランダムに、上側閾値を下回るが下側閾値を上回る信頼度スコアに基づいて所定の間隔で、および／または同様のもので）、アノテーションのために外部心臓監視デバイスからリモートコンピュータシステムに送信してもよい。

【0079】

いくつかの実施形態において、外部心臓監視デバイスからリモートコンピュータシステムに送信されたＥＣＧ信号部分を、分類する（例えば、バケット化する、および／または同様のことを行う）、グループ化する、および／または同様のことを行ってよい。さらに、同じ分類／グループにおけるＥＣＧ信号部分を、ユーザ（例えば、技術者、および／または同様のもの）にまとめて提示してよい。これにより、このようなＥＣＧ信号部分の人間によるレビュー（例えば、処理、問い合わせ、アノテーション、および／または同様のこと）を強化することが可能である。

【0080】

いくつかの実施形態において、不整脈検出システムは、少なくとも１つのプロセッサが動作可能に接続され得る少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、集積回路、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。不整脈種類分類器を、非一時的コンピュータ可読媒体に実装してよい。不整脈種類分類器は、既知の不整脈種類情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい。プロセッサは、少なくとも１つのＥＣＧ信号、およびＥＣＧ信号の各々に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。例えば、技術者に関連するコンピューティングデバイスからアノテーションデータを受信してよい。プロセッサは、不整脈種類分類器を用いて、ＥＣＧ信号における不整脈種類および検出された不整脈種類に関連する時間データを検出してよい。時間データは、開始時間、時間間隔、またはそれらの任意の組み合わせの少なくとも１つを含んでよい。プロセッサは、時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における検出された不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。プロセッサは、検出された不整脈種類に基づいて、アノテーションに対する尤度スコアを判断してよい。プロセッサは、判断されたＥＣＧ信号部分およびアノテーションに対する尤度スコアに基づいて、少なくとも１つのメッセージを生成してよい。例えば、メッセージは、検出された不整脈種類に基づいて、判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または尤度スコアに基づいて、判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することを推奨すること、および／または同様のことの少なくとも１つを示してよい。プロセッサは、例えば、技術者のコンピューティングデバイスに、ＥＣＧ信号部分に関連するメッセージを送信してよい。

【0081】

例えば、このような実施形態において、技術者は異なるレベルの経験、専門知識、および／または同様のものを持ってよい。このような不整脈種類分類器を使用するシステムは、不整脈の不整合、異常、見逃し、および／または同様のことを識別してよい。追加的または代替的に、このようなシステムは、さらなるレビュー（例えば、処理、問い合わせ、アノテーション、および／または同様のこと）のために、識別されたＥＣＧ信号部分を技術者、別のさらなる上級の技術者（例えば、上記の技術者の監督者）、および／または同様のものにルーティングして（例えば、通信、送信、および／または同様のことを行って）よい。

【0082】

図１Ａから図１Ｃに参照して、図１Ａから図１Ｃは、システム、製品および／または方法が、本明細書に記載されたように、実装され得る環境１００の例示的なブロック図を示す。図１Ａから図１Ｃに示すように、環境１００は、心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、監督者デバイス１１０および／またはゲートウェイデバイス１２９を備えてよい。

【0083】

心臓監視デバイス１０２は、（例えば、有線および／または無線ネットワークおよび／または他の適切な通信技術を介して直接におよび／または間接的に）リモートコンピュータシステム１０４、ゲートウェイデバイス１２９、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８および／または監督者デバイス１１０から情報を受信する、および／またはそれらに情報を通信することが可能である１つまたは複数のデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたような（例えば、患者に装着可能、患者に外部から接続される、および／または同様のもの）外部心臓監視デバイスであってよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ電極１２２（例えば、患者の表面ＥＣＧ活動を検知する複数のＥＣＧ電極）、ＥＣＧ処理回路１２４（例えば、少なくとも１つのＥＣＧチャネルにおける、患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を供給する患者の表面ＥＣＧ活動を処理するＥＣＧ処理回路）、（例えば、少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体に実装される）リズム変化分類器１１２、プロセッサ１２６（例えば、少なくとも１つのＥＣＧチャネルおよび非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサ）、ＥＣＧセンサ１２８（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路）、および／または同様のものを備えてよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器１１２は、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報１１８を持つ複数のＥＣＧ信号部分１１６の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、プロセッサ１２６は、少なくとも１つのＥＣＧチャネルを介して（例えば、ＥＣＧ処理回路１２４から）少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、プロセッサ１２６は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを、（例えば、リズム変化分類器１１２を用いて）検出してよい。いくつかの実施形態において、時間データは、本明細書に記載されたように、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを含んでよい。追加的または代替的に、プロセッサ１２６は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を、（例えば、検出された時間データに基づいて）判断してよい。追加的または代替的に、プロセッサ１２６は、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４に少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を送信してよい。

【0084】

リモートコンピュータシステム１０４は、（例えば、直接および／または間接的に有線および／または無線ネットワークおよび／または任意の他の適切な通信技術を介して）心臓監視デバイス１０２、ゲートウェイデバイス１２９、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８および／または監督者デバイス１１０から情報を受信、および／またはそれらに情報を通信することができる１つまたは複数のデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、サーバ、サーバのグループ、および／または他の同様なデバイスを備えてよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、携帯可能な、および／またはハンドヘルドのデバイス（例えば、コンピュータ、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、スマートフォン、タブレット、および／または同様のもの）、デスクトップコンピュータ、および／または他の同様なデバイスの、サーバおよび／またはサーバのグループとは別であって、または上記サーバおよび／またはサーバのグループを含む、少なくとも１つの他のコンピューティングデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、心臓監視施設、および／または同様のものに関連してよい。追加的または代替的に、心臓監視施設は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２のプロバイダ（例えば、マニュファクチャ、ディストリビュータ、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの分類器（例えば、リズム変化分類器１１２、不整脈種類分類器１１４、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、各分類器（例えば、リズム変化分類器１１２、不整脈種類分類器１１４、および／または同様のもの）を少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体によって実装してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、リモートコンピュータシステム１０４に対してローカルまたはリモートであるデータレポジトリ１０６に通信してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、データレポジトリ１０６から情報を受信すること、データレポジトリ１０６に情報を記憶すること、データレポジトリ１０６に情報を通信すること、またはデータレポジトリ１０６に記憶された情報を検索することができる。

【0085】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、（体外式）心臓監視デバイス１０２から少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を受信すること、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するために判断されたＥＣＧ信号部分を分析すること、および／または同様のことを行ってよい。例えば、不整脈種類分類器１１４は、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報１２０を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分１１６の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを含んでよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類は、本明細書に記載されたように、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0086】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号および各ＥＣＧ信号に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、（例えば、不整脈種類分類器１１４を用いて）ＥＣＧ信号における不整脈種類、および検出された不整脈種類に関連する時間データを検出してよい。いくつかの実施形態において、時間データは、本明細書に記載されたように、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを備えてよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における検出された不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分（例えば、時間データに基づいて）判断してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、検出された不整脈種類に基づいて、アノテーションに対する尤度スコアを判断してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分およびアノテーションに対する尤度スコアに基づいて少なくとも１つのメッセージを生成してよい。追加的または代替的に、メッセージは、本明細書に記載されたように、検出された不整脈種類に基づいて、判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または尤度スコアに基づいて、判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することを推奨すること、および／または同様のことのうちの少なくとも１つを示してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、そのプロセッサ）は、判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージを、（例えば、技術者デバイス１０８、監督者デバイス１１０、および／または同様のものに）送信してよい。

【0087】

データレポジトリ１０６は、（例えば、直接および／または間接的に有線および／または無線ネットワークおよび／または任意の他の適切な通信技術を介して）心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、ゲートウェイデバイス１２９、技術者デバイス１０８および／または監督者デバイス１１０から情報を受信、および／またはそれらに情報を通信することができる１つまたは複数のデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ１０６は、本明細書に記載されたように、サーバ、サーバのグループ、および／または他の同様なデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ１０６は、本明細書に記載されたように、心臓監視施設、および／または同様のものに関連してよい。追加的または代替的に、心臓監視施設は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２のプロバイダ（例えば、マニュファクチャ、ディストリビュータ、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ１０６はリモートコンピュータシステム１０４の一部である。追加的または代替的に、データレポジトリ１０６はリモートコンピュータシステム１０４に対してローカルまたはリモートであってよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、データレポジトリ１０６から情報を受信すること、データレポジトリ１０６に情報を記憶すること、データレポジトリ１０６に情報を通信すること、またはデータレポジトリ１０６に記憶された情報を検索することができる。

【0088】

いくつかの実施形態において、データレポジトリ１０６は、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分１１６の少なくとも１つの履歴収集を備えてよい。追加的または代替的に、データレポジトリ１０６は、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分１１６（例えば、第１の複数のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）の少なくとも一部の履歴収集に対する既知のリズム変化情報１１８を備えてよい。追加的または代替的に、データレポジトリ１０６は、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分１１６（例えば、第２の複数のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）の少なくとも一部の履歴収集に対する既知の不整脈種類情報１２０を備えてよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ１０６は、例えば、ベースラインＥＣＧおよび／または他のベースライン生理的情報、患者固有の参照ＥＣＧおよび／または他の参照生理的情報、患者固有の較正データ、および／または同様のものの患者固有の情報を備えてよい。例えば、患者への初期配備の前に、心臓監視デバイス１０２を患者に装着してもよく、および／または心臓監視デバイス１０２を用いて初期の患者固有の情報（例えば、ベースラインＥＣＧおよび／または生理学的データ、および／または同様のもの）を判断してよい。このような患者固有の情報を、患者に対するベースラインデータとして指定してよい。追加的または代替的に、特定の患者固有のデータを、本明細書に記載されたように、特定の分析のための参照データとして指定してよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ１０６は、本明細書に記載されたように、このようなベースラインおよび／または参照データに基づいて、訓練され得る患者固有の分類器（例えば、患者固有のリズム変化分類器、患者固有の不整脈種類分類器、および／または同様のもの）を備えてよい。

【0089】

技術者デバイス１０８は、（例えば、直接および／または間接的に有線および／または無線ネットワークおよび／または任意の他の適切な通信技術を介して）心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、ゲートウェイデバイス１２９、データレポジトリ１０６、および／または監督者デバイス１１０から情報を受信、および／またはそれらに情報を通信することができる１つまたは複数の技術者に関連するデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８は、本明細書に記載されたように、携帯可能な、および／またはハンドヘルドデバイス（例えば、コンピュータ、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、タブレット、および／または同様のもの）、デスクトップコンピュータ、および／または他の同様なデバイスなどの少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８は、本明細書に記載されたように、心臓監視施設、および／または同様のものに関連してよい。追加的または代替的に、心臓監視施設は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２のプロバイダ（例えば、マニュファクチャ、ディストリビュータ、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８はリモートコンピュータシステム１０４の一部である。追加的または代替的に、技術者デバイス１０８はリモートコンピュータシステム１０４に対してローカルまたはリモートであってよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８は、ユーザ入力、および／または同様のものを介して、情報を受信するように技術者デバイス１０８を許可する、少なくとも１つの入力コンポーネント（例えば、タッチパネルディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、マイク、カメラ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、技術者デバイス１０８は、技術者デバイス１０８からの出力情報を提供する少なくとも１つの出力コンポーネント（例えば、ディスプレイ、タッチスクリーン、スピーカー、および／または同様のもの）を備えてよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８は、本明細書に記載されたように、（例えば、リモートコンピュータシステム１０４、心臓監視デバイス１０２、監督者デバイス１１０、および／または同様のものから）ＥＣＧ信号および／またはその一部に関連するメッセージ（例えば、アノテーション、不整脈種類の識別、リズム変化の識別、分類、および／または同様のことに関する推奨事項）を受信してよい。追加的または代替的に、技術者デバイス１０８は、本明細書に記載されたように、個別ＥＣＧ信号および／またはその一部に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、リモートコンピュータシステム１０４、心臓監視デバイス１０２、監督者デバイス１１０、および／または同様のものに）通信してよい。

【0090】

監督者デバイス１１０は、（例えば、直接および／または間接的に有線および／または無線ネットワークおよび／または任意の他の適切な通信技術を介して）心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、ゲートウェイデバイス１２９、データレポジトリ１０６、および／または技術者デバイス１０８から情報を受信、および／またはそれらに情報を通信することができる監督者（例えば、少なくとも１人の技術者の監督者、および／または同様のもの）に関連するデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス１１０は、本明細書に記載されたように、携帯可能な、および／またはハンドヘルドデバイス（例えば、コンピュータ、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、タブレット、および／または同様のもの）、デスクトップコンピュータおよび／または他の同様なデバイス、および／または同様のものの少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス１１０は、本明細書に記載されたように、心臓監視施設、および／または同様のものに関連してよい。追加的または代替的に、心臓監視施設は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２のプロバイダ（例えば、マニュファクチャ、ディストリビュータ、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス１１０はリモートコンピュータシステム１０４の一部であってよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム１０４に対してローカルまたはリモートである監督者デバイス１１０であってよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス１１０は、ユーザ入力、および／または同様のものを介して、情報を受信するように監督者デバイス１１０を許可する、少なくとも１つの入力コンポーネント（例えば、タッチパネルディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、マイク、カメラ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、監督者デバイス１１０は、監督者デバイス１１０からの出力情報を提供する少なくとも１つの出力コンポーネント（例えば、ディスプレイ、タッチスクリーン、スピーカー、および／または同様のもの）を備えてよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス１１０は、本明細書に記載されたように、（例えば、リモートコンピュータシステム１０４、心臓監視デバイス１０２、技術者デバイス１０８、および／または同様のものから）ＥＣＧ信号および／またはその一部に関連するメッセージ（例えば、アノテーション、不整脈種類の識別、リズム変化の識別、分類、および／または同様のことに関する推奨事項）を受信してよい。追加的または代替的に、監督者デバイス１１０は、本明細書に記載されたように、個別ＥＣＧ信号および／またはその一部に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、リモートコンピュータシステム１０４、心臓監視デバイス１０２、技術者デバイス１０８、および／または同様のものに）通信してよい。

【0091】

ゲートウェイデバイス１２９は、（例えば、直接および／または間接的に有線および／または無線ネットワークおよび／または任意の他の適切な通信技術を介して）心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８および／または監督者デバイス１１０から情報を受信、および／またはそれらに情報を通信することができる１つまたは複数のデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、携帯可能な、および／またはハンドヘルドデバイス（例えば、コンピュータ、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、タブレット、および／または同様のもの）、デスクトップコンピュータ、および／または他の同様なデバイス、および／または同様のものの少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備えてよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、患者、例えば、心臓監視デバイス１０２に関連する（例えば、に接続される、に埋め込まれる、および／または同様のことが行われる）個別の患者、に関連してよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、心臓監視施設、および／または同様のものに関連してよい。追加的または代替的に、心臓監視施設は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２のプロバイダ（例えば、マニュファクチャ、ディストリビュータ、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９はリモート心臓監視システム１０２に対してローカルまたはリモートであってよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス１２９はリモートコンピュータシステム１０４に対してローカルまたはリモートであってよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、ユーザ入力、および／または同様のものを介して、情報を受信するようにゲートウェイデバイス１２９を許可する、少なくとも１つの入力コンポーネント（例えば、タッチパネルディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、マイク、カメラ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス１２９は、ゲートウェイデバイス１２９からの出力情報を提供する少なくとも１つの出力コンポーネント（例えば、ディスプレイ、タッチスクリーン、スピーカー、および／または同様のもの）を備えてよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２、および／または同様のものから、生体データ（例えば、少なくとも１つのセンサに関連するＥＣＧ信号、ＥＣＧ信号部分、非ＥＣＧ生体データ、および／または同様のもの）を受信してよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４、および／または同様のものに、生体データ（例えば、少なくとも１つのセンサに関連するＥＣＧ信号、ＥＣＧ信号部分、非ＥＣＧ生体データ、および／または同様のもの）を通信してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器１１２を（例えば、心臓監視デバイス１０２とは独立して、それに代えて、またはそれに加えて）ゲートウェイデバイス１２９の非一時的コンピュータ可読媒体によって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実装してよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス１２９のプロセッサは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号を（例えば、心臓監視デバイス１０２から）受信し、および／または、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを（例えば、リズム変化分類器１１２を用いて）検出してよい。いくつかの実施形態において、時間データは、本明細書に記載されたように、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを含んでよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス１２９のプロセッサは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を、（例えば、検出された時間データに基づいて）判断し、および／または、リモートコンピュータシステム１０４に少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を送信してよい。

【0092】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、監督者デバイス１１０および／またはゲートウェイデバイス１２９を、１つまたは複数ネットワークによって接続してよい。ネットワークは、１つまたは複数の有線および／または無線ネットワークを備えてよい。例えば、ネットワークは、セルラネットワーク（例えば、長期進化（ＬＴＥ：ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）ネットワーク、第３世代（３Ｇ：ｔｈｉｒｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）ネットワーク、第４世代（４Ｇ：ｆｏｕｒｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）ネットワーク、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ：ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）ネットワーク、および／または同様のもの）、公衆陸上移動ネットワーク（ＰＬＭＮ：ｐｕｂｌｉｃ ｌａｎｄ ｍｏｂｉｌｅ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、大都市ネットワーク（ＭＡＮ：ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網（例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：ｐｕｂｌｉｃ ｓｗｉｔｃｈｅｄ ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ））、プライベートネットワーク、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ：ｖｉｒｔｕａｌ ｐｒｉｖａｔｅ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ローカルネットワーク、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、光ファイバベースのネットワーク、クラウドコンピューティングネットワーク、および／または同様のもの、および／またはこれらまたは他の種類のネットワークの組み合わせを含んでよい。

【0093】

ここで、図２Ａを参照して、図２Ａはいくつかの実施形態に係る不整脈監視のためのシステムアーキテクチャ２００ａの例示的なブロック図を示す。システムコンポーネントに加えて、システムアーキテクチャ２００ａは、システムコンポーネントの間のデータフローも示す。図２Ａに示すように、システムアーキテクチャ２００ａは、心臓監視デバイス２０２ａ、リモートコンピュータシステム２０４ａ、データレポジトリ２０６ａ、技術者デバイス２０８ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａを備えてよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａは、心臓監視デバイス１０２と同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａはリモートコンピュータシステム１０４（例えば、リモートコンピュータシステム１０４の１つまたは複数のデバイス）と同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ２０６ａはデータレポジトリ１０６（例えば、データレポジトリ１０６の１つまたは複数のデバイス）と同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス２０８ａは、技術者デバイス１０８と同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａはゲートウェイデバイス１２９と同じであるか、または類似してもよい。

【0094】

図２Ａに示すように、２３０ａにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ａは、例えば、データレポジトリ２０６ａから、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知のリズム変化情報、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ２０６ａに通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知のリズム変化情報、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもののそれぞれ）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、リズム変化分類器、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0095】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つのニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを備えてよい。例えば、ニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を有する少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを有してよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、５から４０個の畳み込み層（例えば、少なくとも５つの畳み込み層、且つ最大４０個の畳み込み層）を有してよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークは、７から１０個の畳み込み層（例えば、少なくとも７つ、且つ１０個以下の畳み込み層）を有してよい。いくつかの実施形態において、各畳み込み層は、少なくとも１つの畳み込みノード（例えば、複数の畳み込みノード）を含んでよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークはさらに、入力層および出力層を有してよい。例えば、ＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、複数のＥＣＧ信号サンプル（または、例えば、所定の期間、ＥＣＧ信号サンプルに対するバッファのバッファサイズ、および／または同様のものに関連する、上記複数のＥＣＧ信号サンプルのサブセット）の各ＥＣＧ信号サンプルに対して少なくとも１つのノードを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａの各センサに関連する非ＥＣＧ生体データに対する少なくとも１つの入力をさらに含んでよい。いくつかの実施形態において、出力層の出力は、リズム変化に対応する時間データの指標を含んでよい。追加的または代替的に、出力層の出力は、本明細書に記載されたように、信頼度スコアを含んでよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0096】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａはリズム変化分類器を訓練してよい。例えば、リモートコンピュータシステム２０４ａは、リズム変化分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（またはその第１の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各ＥＣＧ信号部分に対する予測されたリズム変化情報（例えば、予測されたリズム変化に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、予測されたリズム変化の欠如に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、および／または同様のもの）を生成することと、予測されたリズム変化情報および既知のリズム変化情報に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいてリズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0097】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を生成することと、予測されたＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号部分に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0098】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号に基づいて、第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を生成することと、予測された時間および第２の時間に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0099】

いくつかの実施形態において、所望のタスク（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化を検出および／または識別すること）を実行するためにリズム変化分類器を訓練するための既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の数が不十分である場合がある。追加的または代替的に、リズム変化分類器を訓練して別のタスク（例えば、ターゲットタスクに何らかの形で関連していてよい）を実行するのに十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、ターゲットタスクを実行するように適用してよい。例えば、いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の限定された量、および／または同様のものを使用して再訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように使用してよく、その出力をターゲットタスクに適用してよい。例えば、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて少なくとも１つのピーク回数または心拍数を検出してよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、検出された少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ること（例えば、ここで、患者に対する第２の閾値は、患者に対する第１の閾値より小さくてよい）を判断してよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ることに基づいて、所定のリズム変化を検出してよい。

【0100】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対するリズム変化分類器を訓練するために、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分である場合がある。追加的または代替的に、第２の複数のＥＣＧ電極に基づいて、リズム変化分類器を訓練するために、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極から独立する第２の複数のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサ、個別の体外式、および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの心臓監視デバイス２０２ａとは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、第２の複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知した、および／または同様のことによって得られた）ＥＣＧ信号部分に基づいて訓練してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極に基づいて所定のリズム変化を検出するように、リズム変化分類器を次に適用してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、第２の複数のＥＣＧ電極に関連するＥＣＧ信号部分の、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極への変換（例えば、ベクトルプロジェクション、および／または同様のもの）を判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よく、ＥＣＧ信号部分の変換を、ＥＣＧ信号部分が心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極に関連して（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知されて、および／または同様のことにより関連して）いたかのように、リズム変化分類器を訓練するために使用してよい。

【0101】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0102】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。例えば、ニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を有する少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを備えてよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、５から４０個の畳み込み層（例えば、少なくとも５つの畳み込み層、且つ最大４０個の畳み込み層）を有してよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークは、７から１０個の畳み込み層（例えば、少なくとも７つ、且つ１０個以下の畳み込み層）を有してよい。いくつかの実施形態において、各畳み込み層は、少なくとも１つの畳み込みノード（例えば、複数の畳み込みノード）を含んでよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークはさらに、入力層および出力層を有してよい。例えば、ＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、複数のＥＣＧ信号サンプル（または、例えば、所定の期間、ＥＣＧ信号サンプルに対するバッファのバッファサイズ、および／または同様のものに関連する、上記複数のＥＣＧ信号サンプルのサブセット）の各ＥＣＧ信号サンプルに対して少なくとも１つのノードを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａ、および／または同様のものの）センサに関連する非ＥＣＧ生体データに対する少なくとも１つの入力をさらに含んでよい。いくつかの実施形態において、出力層の出力は、不整脈種類に対応する時間データの指標を含んでよい。追加的または代替的に、出力層の出力は、本明細書に記載されたように、信頼度スコア、尤度スコアおよび／または同様のものを含んでよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0103】

図２Ａに示すように、２３２ａにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａに訓練されたリズム変化分類器（またはその複数の重さ）を通信してよい。いくつかの実施形態において、訓練後に、訓練されたリズム変化分類器に対応する複数の重さを、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａに通信してよい。追加的または代替的に、訓練されたリズム変化分類器（またはその複数の重さ）のコピーをリモートコンピュータシステム２０４ａからダウンロードしてよく、および／または少なくとも１つの、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａにインストールされた、および／またはその一部であり得る非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）にインストールして（例えば、上記非一時的コンピュータ可読媒体にアップロードして、書き込めて、構成して、および／または同様のことを行って）よい。

【0104】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａは、本明細書に記載されたように、患者のための外部心臓監視デバイスであってよい。例えば、（体外式）心臓監視デバイス２０２ａは、患者の表面ＥＣＧ活動を検知する複数のＥＣＧ電極を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス２０２ａは、少なくとも１つのＥＣＧチャネルで患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するように、患者の表面ＥＣＧ活動を処理するＥＣＧ処理回路を備えてよい。

【0105】

いくつかの実施形態において、（体外式）心臓監視デバイス２０２ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）訓練されたリズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことを行う）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、集積回路、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス２０２ａは、ＥＣＧチャネルおよび／または非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0106】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）訓練されたリズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことを行う）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス２２９ａは、非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0107】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａ（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ａ（例えば、そのプロセッサ）は、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号で所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。例えば、所定のリズム変化は、不整脈（例えば、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のこと）に関連してよい。追加的または代替的に、時間データは、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａ（例えば、そのプロセッサ）は、検出された時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0108】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａ（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ａ（例えば、そのプロセッサ）は、ゲートウェイデバイス２２９ａにＥＣＧ信号を送信してよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。例えば、所定のリズム変化は、本明細書に記載されたように、不整脈（例えば、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のこと）に関連してよい。追加的または代替的に、時間データは、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、検出された時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0109】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号部分は、（例えば、所定の時間間隔、ＥＣＧ信号サンプルに対するバッファのバッファサイズ、および／または同様のものに基づいて）１５秒よりも長いまたはそれに等しい、且つ１２０秒よりも短いまたはそれに等しい継続期間を含んでよい。例えば、前記ＥＣＧ信号部分は、１５秒よりも長いまたはそれに等しく、６０秒よりも短いまたはそれに等しい継続期間を持ってよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号部分は、１５秒から１８０秒の間の継続期間を含んでよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号部分は、１５秒から２４０秒の間の継続期間を含んでよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号部分は、１５秒から４８０秒の間の継続期間を含んでよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号部分は、１５秒から１０００秒の間の継続期間を含んでよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号部分の継続期間を、ユーザインタフェースコントロール（例えば、心臓監視デバイス２０２ａ、ゲートウェイデバイス２２９ａ、および／または同様のもの）を介してユーザ入力によって特定してよい。

【0110】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号は複数のＥＣＧ信号サンプルを有する。例えば、ＥＣＧ信号サンプルを、１０Ｈｚから１０００Ｈｚの間の（例えば、１０Ｈｚよりも高いまたはそれに等しい、且つ１０００Ｈｚよりも低いまたはそれに等しい）レート、１００Ｈｚから５００Ｈｚの間の（例えば、１００Ｈｚよりも高いまたはそれに等しい、且つ５００Ｈｚよりも低いまたはそれに等しい）レート、および／または同様のレートでサンプリングしてよい。

【0111】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧチャネルは、複数のＥＣＧチャネル（例えば、標準１２誘導ＥＣＧシステムのチャネル、そのサブセット、および／または同様のもの）を含んでよい。追加的または代替的に、ＥＣＧ信号は、各個別ＥＣＧチャネルに関連する少なくとも１つの個別ＥＣＧ信号を含んでよい。いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧチャネルは、第１のＥＣＧチャネルおよび第２のＥＣＧチャネルを含んでよい。追加的または代替的に、ＥＣＧ信号は、第１のＥＣＧチャネルに関連する第１の個別ＥＣＧ信号および第２のＥＣＧチャネルに関連する第２の個別ＥＣＧ信号を含んでよい。いくつかの実施形態において、第１の個別ＥＣＧ信号は、第２の個別ＥＣＧ信号と実質的に直交してよい。例えば、第１のＥＣＧチャネルは、患者の前面に近接して配置された第１の電極および患者の背中に接近して配置された第２の電極（例えば、前後（ＦＢ：ｆｒｏｎｔ－ｔｏ－ｂａｃｋ）チャネル）に関連してよい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧチャネルは、患者の第１の側に接近して配置された第３の電極および患者の第２の側に接近して配置された第４の電極（例えば、左右（ＳＳ：ｓｉｄｅ－ｔｏ－ｓｉｄｅ）チャネル）に関連してよい。追加的または代替的に、ＦＢチャネルは、ＳＳチャネルに直交してよい（例えば、第１の電極と第２の電極とを接続する第１の仮説線は、第３の電極と第４の電極とを接続する第２の仮説線と実質的に（例えば、ほぼ、および／または同様のように）直交（例えば、垂直、および／または同様のように）し、第２の仮説線は、第１の仮説線に直交するコンポーネント（例えば、計算され得る、および／または同様のことによって得られるベクトルコンポーネント、ベクトルプロジェクション、および／または同様のもの）、および／または同様のものを含んでよい）。

【0112】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａ）のニューラルネットワークは、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチを含んでよい。追加的または代替的に、各個別のＳｉａｍｅｓｅブランチは、（例えば、複数のＥＣＧチャネルの）個別ＥＣＧチャネルに関連してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器のニューラルネットワークは、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチに接続された少なくとも１つのさらなる層をさらに含んでよい。いくつかの非限定的な実施形態において、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチのＳｉａｍｅｓｅブランチのそれぞれは、複数の畳み込み層を含んでよい。追加的または代替的に、各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチの複数の畳み込み層の各々の寸法は、他の各Ｓｉａｍｅｓｅブランチの複数の畳み込み層の各々の寸法と同じであってよい（例えば、すべてのＳｉａｍｅｓｅブランチの畳み込み層は、同じ寸法を持ってよい）。

【0113】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、（例えば、訓練されたリズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化をさらに検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａは、（いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａに通信し得る）患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに含んでよい。追加的または代替的に、所定のリズム変化を検出することは、患者の非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを、リズム変化分類器のニューラルネットワークに入力してよく、リズム変化分類器の出力と組み合わせてよく、および／または同様のことを行ってよい）。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのセンサは、加速度計、心音検出器、電磁波（例えば、ＲＦ）用受信器（例えば、アンテナおよび／または同様のもの）、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。追加的または代替的に、非ＥＣＧ生体データは、加速度データ、心音データ、内部組織から散乱および／または反射された電磁波（例えば、ＲＦ）、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0114】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。例えば、ベースラインＥＣＧ信号部分を、患者が診療所を訪れた際に、高精度ＥＣＧ測定を用いて（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサおよび／または同様のものの心臓監視デバイス２０２ａとは別のＥＣＧデバイスから）取得して（例えば、測定して、記録して、保存して、および／または同様なことを行って）よい。追加的または代替的に、ベースラインＥＣＧ信号部分は、既知および／または予想された休息期間（例えば、夜間時間および／または同様の時間）に心臓監視デバイス２０２ａ（および／またはゲートウェイデバイス２２９ａ）を用いて取得して（例えば、測定して、記録して、保存して、および／または同様なことを行って）よい。追加的または代替的に、ベースラインＥＣＧ信号部分は、正常洞調律時間帯に心臓監視デバイス２０２ａ（および／またはゲートウェイデバイス２２９ａ）を用いて取得して（例えば、測定して、記録して、保存して、および／または同様なことを行って）よい。

【0115】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。例えば、較正測定は、（体外式）心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極から独立してよい第２の複数のＥＣＧ電極により検知された第２の表面ＥＣＧ活動からの少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号に基づいてよい。例えば、較正測定を、患者が診療所を訪れた際に、高精度ＥＣＧ測定を用いて（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサおよび／または同様のものの心臓監視デバイス２０２ａとは別のＥＣＧデバイスから）取得して（例えば、測定して、記録して、保存して、および／または同様なことを行って）よい。

【0116】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。例えば、参照ベクトルは、複数の過去の測定の集合（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に基づいて判断された（例えば、計算された、および／または同様のことによって得られた）ベクトルを含んでよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａ（および／またはゲートウェイデバイス２２９ａ）は、基準抽出ニューラルネットワークを用いて、過去の測定（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に基づいて参照ベクトルを判断してよい。

【0117】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。例えば、少なくとも１つのベクトルを、（例えば、少なくとも１つの以前の期間からの）複数の以前のＥＣＧ信号部分の集合に基づいて判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よい。いくつかの実施形態において、複数のベクトルを、複数の以前の期間（例えば、以前の一日、以前の一週、以前の一か月、および／または同様の期間）の各々からの複数の以前のＥＣＧ信号部分の集合に基づいて判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よい。いくつかの実施形態において、各ベクトルを、過去の測定（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に基づいて、基準抽出ニューラルネットワークを用いて（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａによって）判断してよい。

【0118】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａとリモートコンピュータシステム２０４ａとの間の通信を可能にしてよい。例えば、リモートコンピュータシステム２０４ａは、ゲートウェイデバイス２２９ａに、訓練されたリズム変化分類器を通信してよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス２２９ａは、訓練されたリズム変化分類器を保存してよく、および／または訓練されたリズム変化分類器を心臓監視デバイス２０２ａに通信してよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａは、訓練されたリズム変化分類器（および／またはそれに対応する複数の重さ）を保存してよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス２２９ａは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類を実行するために、訓練されたリズム変化分類器を使用してよい。例えば、ゲートウェイデバイス２２９ａは、心臓監視デバイス２０２ａからＥＣＧ信号を（例えば、継続的に、周期的に、および／または同様のように）受信し、訓練されたリズム変化分類器に基づいて心臓監視デバイス２０２ａからのＥＣＧ信号を処理し、および／または、リモートコンピュータシステム２０４ａに、所定のリズム変化に対応する判断／識別されたＥＣＧ信号部分を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。

【0119】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａの）プロセッサは、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、所定のリズム変化に関連する信頼度スコアをさらに（例えば、リズム変化分類器を用いて）判断してよい。例えば、リズム変化分類器の少なくとも１つのニューラルネットワークの出力は、信頼度スコア（例えば、判断されたＥＣＧ信号部分が所定のリズム変化、および／または同様のものを含む確率）を含んでよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、複数のニューラルネットワークを含んでよく、このようなニューラルネットワークはそれぞれ少なくとも１つの所定のリズム変化に関連する予測値を出力してよい。追加的または代替的に、このような出力を組み合わせて（例えば、集合して、および／または同様のことを行って）よく、および／または信頼度スコアをこのような出力に基づいて計算してよい。

【0120】

図２Ａに示すように、２３４ａにおいて、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム２０４ａに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号部分において検出された（例えば、識別された、および／または同様のことによって得られた）所定のリズム変化に関連する指標（例えば、フラグ、インジケータ、信頼度スコア、マーク、メタデータ、時間データ、および／または同様のもの）を検出、および／または通信してよい。

【0121】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、ＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム２０４ａにさらに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ信号部分は、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データから独立してよい。いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、ランダムに第２のＥＣＧ信号部分を判断して（例えば、第２のＥＣＧ信号部分を判断するためにＥＣＧ信号をランダムにサンプルして）よい。いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化に関連する第１の信頼度スコアを判断してよく、第１の信頼度スコアは第１の閾値を上回ってよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号における潜在的なリズム変化に対応する第２の時間データを検出してよい（例えば、第２の時間データは、第２の開始時間、第２の時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい）。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号に基づいて潜在的なリズム変化に関連する第２の信頼度スコアを判断してよく、第２の信頼度スコアは第１の閾値を下回って、第２の閾値を上回ってよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａの）プロセッサは、検出された第２の時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における潜在的なリズム変化に対応する検出された第２の時間データに関連する第２のＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0122】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａとリモートコンピュータシステム２０４ａとの間の通信を可能にしてよい。例えば、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム２０４ａに送信することは、心臓監視デバイス２０２ａが判断されたＥＣＧ信号部分をゲートウェイデバイス２２９ａに通信する（例えば、送信する、および／または同様のことを行う）ことを含んでよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス２２９ａは、判断されたＥＣＧ信号部分を、心臓監視デバイス２０２ａから受信してよく、および／または判断されたＥＣＧ信号部分をリモートサーバ２０４ａに通信してよい。

【0123】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム２０４ａは、判断されたＥＣＧ信号部分を（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａから）受信してよい。追加的または代替的に、リモートコンピューティングシステム２０４ａは、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するために、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類は、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0124】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知の不整脈種類情報を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを有する）不整脈種類分類器を備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析することは、リモートコンピュータシステム２０４ａが、不整脈種類分類器を用いて、判断されたＥＣＧ信号部分に基づいて、リズム変化に関連する不整脈種類を検出することを含んでよい。

【0125】

いくつかの実施形態において、徐脈の発症は、患者の心拍数が患者に対する第１の閾値未満に低下することを含んでよい。例えば、第１の閾値を、少なくとも２０拍／分（ＢＰＭ）且つ最大１００ＢＰＭの値、少なくとも３０ＢＰＭ且つ最大１００ＢＰＭの値、および／または同様の値を含んでもよく、所定の間隔（例えば、１６拍、および／または同様の心拍の数）にわたって計算してよい。例えば、デフォルトの第１の閾値は、４０ＢＰＭを含んでよく、第１の閾値を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。いくつかの実施形態において、徐脈のオフセットは、患者の心拍数がその患者に対する第２の閾値を超えて上昇することを含んでよい。例えば、第２の閾値を、少なくとも２０拍／分（ＢＰＭ）且つ最大１００ＢＰＭの値を含んでもよく、所定の間隔（例えば、１６拍、および／または同様の心拍の数）にわたって計算してよい。例えば、デフォルトの第２の閾値は、４５ＢＰＭを含んでよく、第２の閾値を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化が報告される前に（例えば、ＥＣＧ信号部分が徐脈として分類される前に、ＥＣＧ信号部分に関連する任意のメッセージが通信される前に、および／または同様の場合に）患者は第１の選択された期間にわたって徐脈を維持しなければならない。例えば、第１の選択された期間は、少なくとも０秒且つ最大６００秒の値、少なくとも１５秒且つ最大６００秒、および／または同様の値を含んでもよい。例えば、デフォルトの第１の期間は３０秒を含んでよく、第１の期間を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。

【0126】

いくつかの実施形態において、頻脈の発症は、患者の心拍数が患者に対する第３の閾値を超えて上昇することを含んでよい。例えば、第３の閾値を、少なくとも１００ＢＰＭ且つ最大２５０ＢＰＭの値、少なくとも１００ＢＰＭ且つ最大２４９ＢＰＭの値、および／または同様の値を含んでもよく、所定の間隔（例えば、１６拍、および／または同様の心拍の数）にわたって計算してよい。例えば、デフォルトの第３の閾値は、１３００ＢＰＭを含んでよく、第３の閾値を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。いくつかの実施形態において、頻脈のオフセットは、患者の心拍数が患者に対する第４の閾値未満に低下することを含んでよい。例えば、第４の閾値を、少なくとも１００ＢＰＭ且つ最大２５０ＢＰＭの値、少なくとも１００ＢＰＭ且つ最大２４９ＢＰＭの値、および／または同様の値を含んでもよく、所定の間隔（例えば、１６拍、および／または同様の心拍の数）にわたって計算してよい。例えば、デフォルトの第４の閾値は、１１０ＢＰＭを含んでよく、第４の閾値を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化が報告される前に（例えば、ＥＣＧ信号部分が頻脈として分類される前に、ＥＣＧ信号部分に関連する任意のメッセージが通信される前に、および／または同様の場合に）患者は第２の選択された期間にわたって頻脈を維持しなければならない。例えば、第２の選択された期間は、少なくとも０秒且つ最大６００秒の値、少なくとも１５秒且つ最大６００秒、および／または同様の値を含んでもよい。例えば、デフォルトの第２の期間は３０秒を含んでよく、第２の期間を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。

【0127】

いくつかの実施形態において、心房細動の発症は、患者の患者の震えまたは不規則な心拍を含んでよい。いくつかの実施形態において、リズム変化が報告される前に（例えば、ＥＣＧ信号部分が心房細動として分類される前に、ＥＣＧ信号部分に関連する任意のメッセージが通信される前に、および／または同様の場合に）患者は第３の選択された期間にわたって心房細動を維持しなければならない。例えば、第３の選択された期間は、少なくとも０分且つ最大６０分、および／または同様の期間を含んでよい。例えば、デフォルトの第３の期間は５分を含んでよく、第３の期間を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。

【0128】

いくつかの実施形態において、心拍休止の発症は、心室性脱分極の中断を意味する延長されたＲ－Ｒ間隔を含んでよい。いくつかの実施形態において、リズム変化が報告される前に（例えば、ＥＣＧ信号部分が心拍休止として分類される前に、ＥＣＧ信号部分に関連する任意のメッセージが通信される前に、および／または同様の場合に）患者は第４の選択された期間にわたって心拍休止を維持しなければならない。例えば、第４の選択された期間は、少なくとも１５００ミリ秒（ｍｓ）且つ最大１５０００ｍｓ、および／または同様の期間を含んでよい。例えば、デフォルトの第４の期間は３０００ミリ秒を含んでよく、第４の期間を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。

【0129】

いくつかの実施形態において、徐脈率変化の発症は、患者の心拍数が第１の閾値よりも低くとも第１の所定値だけ低下することを含んでよい。いくつかの実施形態において、患者の心拍数が第１の所定値の少なくとも整数倍だけ低下するたびに、リズム変化を報告して（例えば、ＥＣＧ信号部分を徐脈率変化として分類して、ＥＣＧ信号部分に関連するメッセージを通信して、および／または同様なことを行って）よい。例えば、第１の所定値は、少なくとも０ＢＰＭ且つ最大１００ＢＰＭの値、および／または同様の値を含んでよい。例えば、デフォルトの第１の所定値は５ＢＰＭであってよく、第１の所定値を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。

【0130】

いくつかの実施形態において、頻脈率変化の発症は、患者の心拍数が第３の閾値を超えて少なくとも第２の所定値だけ上昇することを含んでよい。いくつかの実施形態において、患者の心拍数が第２の所定値の少なくとも整数倍だけ上昇するたびに、リズム変化を報告して（例えば、ＥＣＧ信号部分を頻脈率変化として分類して、ＥＣＧ信号部分に関連するメッセージを通信して、および／または同様なことを行って）よい。例えば、第２の所定値は、少なくとも０ＢＰＭ且つ最大２５０ＢＰＭの値、および／または同様の値を含んでよい。例えば、デフォルトの第２の所定値は１０ＢＰＭであってよく、第２の所定値を、（例えば、処方者、治療医師および／または同様のものによって）各個人の患者に応じて調整してよい。

【0131】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、少なくとも１つのＥＣＧ信号におけるリズム変化に関連する少なくとも１つの不整脈を識別するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、不整脈は、リモートコンピュータシステム２０４ａが以前に訓練されている可能性がある１つまたは複数の希少な不整脈であってよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、希少な不整脈を識別するために、任意の適切な（例えば、本明細書に記載されたような不整脈種類分類器とは別個に、またはそれを含んでいる）信号処理技術を使用してよい。例えば、このようなＥＣＧ信号部分の履歴収集の小さな部分は、不整脈種類分類器がこのような希少な不整脈を分類するように十分に訓練されていない可能性がある希少な不整脈に関連してよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、このような希少な不整脈を識別するために、信号処理技術、所定のルール、および／または同様のものを使用してよい。

【0132】

いくつかの実施形態において、判断されたＥＣＧ信号部分は、複数の判断されたＥＣＧ信号部分を含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａ、および／またはゲートウェイデバイス２２９ａから複数の判断されたＥＣＧ信号部分を受信してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分に対する個別クラスを分類するために、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。追加的または代替的に、少なくとも２つの個別の判断されたＥＣＧ信号部分のクラスは、第１のクラスを含んでよい（例えば、少なくとも２つのＥＣＧ信号部分は同じクラス／グループに属してよい）。いくつかの実施形態において、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分を分析することは、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分に対するベクトルを判断すること（例えば、計算すること、および／または同様のこと）を含んでよい。追加的または代替的に、ベクトルを、個別のベクトル間の類似性（例えば、ベクトル距離、クラスタリング、および／または同様のもの）に基づいて、クラス（例えば、グループ、クラスタ、および／または同様のもの）に分類してよい。

【0133】

図２Ａに示すように、リモートコンピュータシステム２０４ａは、２３６ａにおいて、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージおよび／またはリズム変化に関連する不整脈種類を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。例えば、メッセージを、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム２０４ａから技術者デバイス２０８ａに通信してよい。

【0134】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、技術者デバイス２０８ａに、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0135】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、技術者デバイス２０８ａに、少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分および第１のクラスに関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。例えば、同様のＥＣＧ信号部分を同じクラス（例えば、第１のクラス）にまとめてグループ化したため、技術者デバイス２０８ａを使用する技術者は、より効率よく、迅速に、および／または同様のように少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分をレビューすることができる。

【0136】

図２Ａに示すように、２３８ａにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス２０８ａから少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。例えば、アノテーションデータを、本明細書に記載されたように、技術者デバイス２０８ａからリモートコンピュータシステム２０４ａに通信してよい。追加的または代替的に、このようなアノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータを用いて通信してよい。

【0137】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、技術者デバイス２０８ａから）受信してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0138】

図２Ａに示すように、２４０ａにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたよう、データレポジトリ２０６ａにアノテーションデータを通信して（例えば、送信して、書き込めて、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、アノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータで通信してよい。

【0139】

いくつかの実施形態において、このようなアノテーションに関連するアノテーションデータおよびＥＣＧ信号部分を複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。例えば、アノテーションデータを、アノテーションに関連するＥＣＧ信号部分に対する既知のリズム変化情報、および／または既知の不整脈種類情報として、保存してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、既知のリズム変化情報（ここで、それに関連付けられたＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられたＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0140】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータ（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）をデータレポジトリ２０６ａにおける複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、既知のリズム変化情報（ここで、それに関連付けられた第２のＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられた第２のＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0141】

図２Ａに示すように、２４２ａにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、再訓練されたリズム変化分類器（および／または訓練された、更新されたリズム変化分類器）を心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａに通信してよい。追加的または代替的に、再訓練されたリズム変化分類器（および／または訓練された、更新されたリズム変化分類器）のコピーをリモートコンピュータシステム２０４ａからダウンロードしてよく、および／または少なくとも１つの、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ａにインストールされた、および／またはその一部であり得る非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、ＦＰＧＡ、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）にインストールして（例えば、上記非一時的コンピュータ可読媒体にアップロードして、書き込めて、構成して、および／または同様のことを行って）よい。

【0142】

ここで図２Ｂを参照する。図２Ｂは、いくつかの実施形態に係る不整脈監視のためのシステムアーキテクチャ２００ｂの例示的なブロック図を示す。システムコンポーネントに加えて、システムアーキテクチャ２００ｂは、システムコンポーネント間のデータフローも示す。図２Ｂに示すように、システムアーキテクチャ２００ｂは、心臓監視デバイス２０２ｂ、リモートコンピュータシステム２０４ｂ、データレポジトリ２０６ｂ、技術者デバイス２０８ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂを備えてよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂは、心臓監視デバイス１０２、心臓監視デバイス２０２ａ、および／または同様なものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、リモートコンピュータシステム１０４（例えば、リモートコンピュータシステム１０４の１つまたは複数のデバイス）、リモートコンピュータシステム２０４ａ（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ａの１つまたは複数のデバイス）、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ２０６ｂは、データレポジトリ１０６（例えば、データレポジトリ１０６の１つまたは複数のデバイス）、データレポジトリ２０６ａ（例えば、データレポジトリ２０６ａの１つまたは複数のデバイス）、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス２０８ｂは、技術者デバイス１０８、技術者デバイス２０８ａおよび／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂはゲートウェイデバイス１２９と同じであるか、または類似してもよい。

【0143】

図２Ｂに示すように、２３０ｂにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、例えば、データレポジトリ２０６ｂから、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知のリズム変化情報、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ２０６ｂに通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0144】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。例えば、ニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を有する少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを有してよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、５から４０個の畳み込み層（例えば、少なくとも５つの畳み込み層、且つ最大４０個の畳み込み層）を有してよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークは、７から１０個の畳み込み層（例えば、少なくとも７つ、且つ１０個以下の畳み込み層）を有してよい。いくつかの実施形態において、各畳み込み層は、少なくとも１つの畳み込みノード（例えば、複数の畳み込みノード）を含んでよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークはさらに、入力層および出力層を有してよい。例えば、ＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、複数のＥＣＧ信号サンプル（または、例えば、所定の期間、ＥＣＧ信号サンプルに対するバッファのバッファサイズ、および／または同様のものに関連する、上記複数のＥＣＧ信号サンプルのサブセット）の各ＥＣＧ信号サンプルに対して少なくとも１つのノードを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス２０２、および／または同様のものの）センサに関連する非ＥＣＧ生体データに対する少なくとも１つの入力をさらに含んでよい。いくつかの実施形態において、出力層の出力は、不整脈種類に対応する時間データの指標を含んでよい。追加的または代替的に、出力層の出力は、本明細書に記載されたように、信頼度スコア、尤度スコアおよび／または同様のものを含んでよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0145】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を生成することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0146】

図２Ｂに示すように、２３２ｂにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集およびそれに関連する情報（例えば、既知のリズム変化情報、および／または同様のもの）を、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂに通信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂにインストールされてよく、および／またはその一部である少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）によって実装され得るリズム変化分類器を訓練してよい。

【0147】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂは、本明細書に記載されたように、患者のための外部心臓監視デバイスであってよい。例えば、（体外式）心臓監視デバイス２０２ｂは、患者の表面ＥＣＧ活動を検知する複数のＥＣＧ電極を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス２０２ｂは、少なくとも１つのＥＣＧチャネルにおける患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を供給するように、患者の表面ＥＣＧ活動を処理するＥＣＧ処理回路を備えてよい。

【0148】

いくつかの実施形態において、（体外式）心臓監視デバイス２０２ｂは、本明細書に記載されたように、（例えば、少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）リズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことをする）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス２０２ｂは、ＥＣＧチャネルおよび非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0149】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂは、本明細書に記載されたように、（例えば、少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）リズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことをする）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス２２９ｂは、非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0150】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つのニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを備えてよい。例えば、ニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を有する少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを有してよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、５から４０個の畳み込み層（例えば、少なくとも５つの畳み込み層、且つ最大４０個の畳み込み層）を有してよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークは、７から１０個の畳み込み層（例えば、少なくとも７つ、且つ１０個以下の畳み込み層）を有してよい。いくつかの実施形態において、各畳み込み層は、少なくとも１つの畳み込みノード（例えば、複数の畳み込みノード）を含んでよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークはさらに、入力層および出力層を有してよい。例えば、ＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、複数のＥＣＧ信号サンプル（または、例えば、所定の期間、ＥＣＧ信号サンプルに対するバッファのバッファサイズ、および／または同様のものに関連する、上記複数のＥＣＧ信号サンプルのサブセット）の各ＥＣＧ信号サンプルに対して少なくとも１つのノードを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ｂの各センサに関連する非ＥＣＧ生体データに対する少なくとも１つの入力をさらに含んでよい。いくつかの実施形態において、出力層の出力は、リズム変化に対応する時間データの指標を含んでよい。追加的または代替的に、出力層の出力は、本明細書に記載されたように、信頼度スコアを含んでよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0151】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂは、リズム変化分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集の各ＥＣＧ信号部分に対する予測されたリズム変化情報（例えば、予測されたリズム変化に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、予測されたリズム変化の欠如に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、および／または同様のもの）を生成することと、予測されたリズム変化情報および既知のリズム変化情報に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいてリズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0152】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂは、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を生成することと、予測されたＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号部分に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0153】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂは、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号に基づいて、第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を生成することと、予測された時間および第２の時間に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0154】

いくつかの実施形態において、所望のタスク（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化を検出および／または識別すること）を実行するためにリズム変化分類器を訓練するための既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の数が不十分である場合がある。追加的または代替的に、リズム変化分類器を訓練して別のタスク（例えば、ターゲットタスクに何らかの形で関連していてよい）を実行するのに十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、ターゲットタスクを次に実行するように適用してよい。例えば、いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の限定された量、および／または同様のものを使用して再訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように使用してよく、その出力をターゲットタスクに適用してよい。例えば、（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて少なくとも１つのピーク回数または心拍数を検出してよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂの）プロセッサは、検出された少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ること（例えば、ここで、患者に対する第２の閾値は、患者に対する第１の閾値より小さくてよい）を判断してよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂの）プロセッサは、少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ることに基づいて、所定のリズム変化を検出してよい。

【0155】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対するリズム変化分類器を訓練するために、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における心臓監視デバイス２０２ｂの複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、第２の複数のＥＣＧ電極に基づいて、リズム変化分類器を訓練するために、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極から独立する第２の複数のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサ、個別の体外式、および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの心臓監視デバイス２０２ｂとは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、第２の複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知した、および／または同様のことによって得られた）ＥＣＧ信号部分に基づいて訓練してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂの複数のＥＣＧ電極に基づいて所定のリズム変化を検出するように、リズム変化分類器を次に適用してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂは、第２の複数のＥＣＧ電極に関連するＥＣＧ信号部分の、心臓監視デバイス２０２ｂの複数のＥＣＧ電極への変換（例えば、ベクトルプロジェクション、および／または同様のもの）を判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よく、ＥＣＧ信号部分の変換を、ＥＣＧ信号部分が心臓監視デバイス２０２ｂの複数のＥＣＧ電極に関連して（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知されて、および／または同様のことにより関連して）いたかのように、リズム変化分類器を訓練するために使用してよい。

【0156】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号で所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、検出された時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0157】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、ゲートウェイデバイス２２９ｂにＥＣＧ信号を送信してよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、検出された時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0158】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂ）のニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチを含んでよい。

【0159】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、（例えば、訓練されたリズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化をさらに検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ｂは、本明細書に記載されたように、（いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂに通信し得る）患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに含んでよい。追加的または代替的に、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを、リズム変化分類器のニューラルネットワークに入力してよく、リズム変化分類器の出力と組み合わせてよく、および／または同様のことを行ってよい）。

【0160】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0161】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。

【0162】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。

【0163】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0164】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ｂとリモートコンピュータシステム２０４ｂとの間の通信を可能にしてよい。

【0165】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂの）プロセッサは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、所定のリズム変化に関連する信頼度スコアをさらに（例えば、リズム変化分類器を用いて）判断してよい。

【0166】

図２Ｂに示すように、２３４ｂにおいて、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム２０４ｂに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号部分において検出された（例えば、識別された、および／または同様のことによって得られた）所定のリズム変化に関連する指標（例えば、フラグ、インジケータ、信頼度スコア、マーク、メタデータ、時間データ、および／または同様のもの）を通信してよい。

【0167】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂの）プロセッサは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム２０４ｂにさらに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データから独立してよい。

【0168】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス２２９ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ｂとリモートコンピュータシステム２０４ｂとの間の通信を可能にしてよい。

【0169】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分を（例えば、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂから）受信してよい。追加的または代替的に、リモートコンピューティングシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するために、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知の不整脈種類情報を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを有する）不整脈種類分類器を備えてよい。

【0170】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号におけるリズム変化に関連する少なくとも１つの不整脈を識別するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、不整脈は、リモートコンピュータシステム２０４ａが以前に訓練されている可能性がある１つまたは複数の希少な不整脈であってよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、希少な不整脈を識別するために、任意の適切な（例えば、本明細書に記載されたような不整脈種類分類器とは別個に、またはそれを含んでいる）信号処理技術を使用してよい。

【0171】

いくつかの実施形態において、判断されたＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、複数の判断されたＥＣＧ信号部分を含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ｂ、および／またはゲートウェイデバイス２２９ｂから複数の判断されたＥＣＧ信号部分を受信してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分に対する個別クラスを分類するために、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。

【0172】

図２Ｂに示すように、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、２３６ｂにおいて、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージおよび／またはリズム変化に関連する不整脈種類を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。例えば、メッセージを、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム２０４ｂから技術者デバイス２０８ｂに通信してよい。

【0173】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス２０８ｂに、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0174】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス２０８ｂに、少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分および第１のクラスに関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0175】

図２Ｂに示すように、２３８ｂにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス２０８ａから少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。例えば、アノテーションデータを、本明細書に記載されたように、技術者デバイス２０８ｂからリモートコンピュータシステム２０４ｂに通信してよい。追加的または代替的に、このようなアノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータを用いて通信してよい。

【0176】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、技術者デバイス２０８ｂから）受信してよい。

【0177】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0178】

図２Ｂに示すように、２４０ｂにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、データレポジトリ２０６ｂにアノテーションデータを通信して（例えば、送信して、書き込めて、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、アノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータで通信してよい。

【0179】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、このようなアノテーションに関連するアノテーションデータおよびＥＣＧ信号部分を複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられたＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0180】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータ（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）をデータレポジトリ２０６ｂにおける複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられた第２のＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0181】

図２Ｂに示すように、２４２ｂにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｂは、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス２０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス２２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。

【0182】

ここで図２Ｃを参照する。図２Ｃは、いくつかの実施形態に係る不整脈監視のためのシステムアーキテクチャ２００ｃの例示的なブロック図を示す。システムコンポーネントに加えて、システムアーキテクチャ２００ｃは、システムコンポーネントの間のデータフローも示す。図２Ｃに示すように、システムアーキテクチャ２００ｃは、リモートコンピュータシステム２０４ｃ、データレポジトリ２０６ｃ、技術者デバイス２０８ｃおよび／または監督者デバイス２１０ｃを備えてよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃはリモートコンピュータシステム１０４（例えば、リモートコンピュータシステム１０４の１つまたは複数のデバイス）、リモートコンピュータシステム２０４ａ（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ａの１つまたは複数のデバイス）、リモートコンピュータシステム２０４ｂ（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｂの１つまたは複数のデバイス）、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ２０６ｃは、データレポジトリ１０６（例えば、データレポジトリ１０６の１つまたは複数のデバイス）、データレポジトリ２０６ａ（例えば、データレポジトリ２０６ａの１つまたは複数のデバイス）、データレポジトリ２０６ｂ（例えば、データレポジトリ２０６ｂの１つまたは複数のデバイス）、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス２０８ｃは、技術者デバイス１０８、技術者デバイス２０８ａ、技術者デバイス２０８ｂおよび／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス２１０ｃは、監督者デバイス１１０および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。

【0183】

図２Ｃに示すように、２３０ｃにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、例えば、データレポジトリ２０６ｃから、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ２０６ｃに通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0184】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。例えば、ニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を有する少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークを備えてよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、５から４０個の畳み込み層（例えば、少なくとも５つの畳み込み層、且つ最大４０個の畳み込み層）を有してよい。例えば、畳み込みニューラルネットワークは、７から１０個の畳み込み層（例えば、少なくとも７つ、且つ１０個以下の畳み込み層）を有してよい。いくつかの実施形態において、各畳み込み層は、少なくとも１つの畳み込みノード（例えば、複数の畳み込みノード）を含んでよい。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークはさらに、入力層および出力層を有してよい。例えば、ＥＣＧ信号は、複数のＥＣＧ信号サンプルを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、複数のＥＣＧ信号サンプル（または、例えば、所定の期間、ＥＣＧ信号サンプルに対するバッファのバッファサイズ、および／または同様のものに関連する、上記複数のＥＣＧ信号サンプルのサブセット）の各ＥＣＧ信号サンプルに対して少なくとも１つのノードを含んでよい。追加的または代替的に、入力層は、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス１０２、および／または同様のものの）センサに関連する非ＥＣＧ生体データに対する少なくとも１つの入力をさらに含んでよい。いくつかの実施形態において、出力層の出力は、不整脈種類に対応する時間データの指標を含んでよい。追加的または代替的に、出力層の出力は、本明細書に記載されたように、信頼度スコア、尤度スコアおよび／または同様のものを含んでよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0185】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0186】

いくつかの実施形態において、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。例えば、各アノテーションは、複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号および複数のアノテーションに基づて不整脈種類分類器を訓練してよい。

【0187】

いくつかの実施形態において、複数のアノテーションは、複数の技術者（例えば、複数の技術者デバイス２０８ｃおよび／または同様のもの）からのものであってよい。追加的または代替的に、複数のアノテーションの各アノテーションは、複数の技術者の個別技術者、および／または複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、各技術者を分別に訓練してよい。例えば、複数の技術者の第１の技術者に対して、複数のＥＣＧ信号のサブセットと、複数の技術者のうち、（例えば、第１の技術者に対して、他の技術者からのアノテーションに基づいて不整脈種類分類器のみを訓練する）第１の技術者とは異る少なくとも１人の他の技術者に関連する複数のアノテーションとに基づいて、不整脈種類分類器（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｃ）を訓練してよい。

【0188】

いくつかの実施形態において、各アノテーションは、個別ＥＣＧ信号および／またはその部分の１つの可能な不整脈種類（例えば、可能な不整脈種類に関連するラベル、少なくとも１つの可能な不整脈種類を識別するテキスト文字列、および／または同様のもの）に関連してよい。

【0189】

いくつかの実施形態において、第２のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対する不整脈種類分類器を訓練するように、既知の不整脈種類情報（例えば、アノテーションラベル、および／または同様のもお）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極に関連する（例えば、から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ電極に基づいてリズム変化分類器を訓練するように、第２のＥＣＧ電極から独立する少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導心電図センサ、個別の体外式および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの第２のＥＣＧ電極とは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよく、その複数のアノテーションの各々は、第１のＥＣＧ電極に関連する第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、第２のＥＣＧ電極に関連する第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分は、第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、不整脈種類分類器を、不整脈種類分類器を用いて、第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類と、第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応する第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連する複数のアノテーションの個別アノテーションとに基づいて、少なくとも１つの誤差値を（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものに基づいて）判断することと、少なくとも１つの誤差値に基づいて、不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、重さを更新すること、および／または同様のことこと）とによって訓練してよい。

【0190】

いくつかの実施形態において、人間ユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）によるレビューによりよく知られたおよび／または適したものであり得る推定されたＥＣＧ信号部分を形成するように、複数の電極に関連するＥＣＧ信号部分を（例えば、ベクトル加算、ベクトルプロジェクション、変換、および／または同様のことによって）組み合わせる。例えば、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極によって検知された第１の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第１のＥＣＧ信号の第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極によって検知された第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極は、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極から独立してよい。いくつかの実施形態において、第１の複数のＥＣＧ信号部分の各ＥＣＧ信号部分を、複数の推定されたＥＣＧ信号部分を（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｃによって）形成するように、第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に（例えば、ベクトル加算、ベクトルプロジェクション、変換、および／または同様のことによって）組み合わせてよい。
いくつかの実施形態において、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。追加的または代替的に、各個別のアノテーションは、複数の推定されたＥＣＧ信号部分の個別推定されたＥＣＧ信号部分に関連してよい。

【0191】

いくつかの実施形態において、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部を、（例えば、時間ワープ、時間拡張、および／または同様のことのための任意の適切な信号処理技術を用いたリモートコンピュータシステム２０４ｃによって）複数のワープＥＣＧ信号部分を形成するために時間ワープ（例えば、時間拡張および／または同様のこと）してよい。

【0192】

いくつかの実施形態において、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部に対して、フィルタリング、反転、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のことのうちの少なくとも１つを（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｃによって）行ってよい。

【0193】

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つのノイズ信号部分を、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部と（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｃによって）組み合わせしてよい。

【0194】

いくつかの実施形態において、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部を、（例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｃによって）スタイル転送してよい。例えば、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、１つの基準信号と低レベルの特徴を共有し、第２の基準信号と高レベルの特徴を共有するＥＣＧ信号を検索してもよい（例えば、第２の基準信号は、不整脈の希少なタイプ／クラスおよび／または同様のものに関連してよい）。追加的または代替的に、低および／または高レベルの特徴は、それぞれの低および／または高層を有する予め訓練された分類ネットワークの出力であってよい。

【0195】

図２Ｃに示すように、２３２ｃにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号および各ＥＣＧ信号に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。

【0196】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器を用いて、ＥＣＧ信号における不整脈種類および検出された不整脈種類に関連する時間データを検出してよい。例えば、時間データは、本明細書に記載されたように、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを含んでよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における検出された不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0197】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは検出された不整脈種類に基づいてアノテーションに対する尤度スコアを判断してよい。例えば、不整脈種類分類器の少なくとも１つのニューラルネットワークの出力は、本明細書に記載されたように、各可能な不整脈種類に関連する信頼度スコア（例えば、確率および／または同様のもの）を含んでよい。例えば、不整脈種類分類器により判断された不整脈種類は、信頼度スコアが最も高い不整脈種類（例えば、確率および／または同様のもの）であってよい。追加的または代替的に、各アノテーションは、可能な不整脈種類（例えば、可能な不整脈種類に関連するラベル、少なくとも１つの可能な不整脈種類を識別するテキスト文字列、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、各アノテーションの尤度スコアは、（例えば、このようなアノテーションに関連する可能な不整脈種類の不整脈種類分類器によって判断された）信頼度スコアであってよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、複数のニューラルネットワークを備えてよく、このようなニューラルネットワークのそれぞれは、少なくとも１つの可能な不整脈種類に関連する信頼度スコアを出力してよい。

【0198】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分および少なくとも１つのアノテーションに対する尤度スコアに基づいて、少なくとも１つのメッセージを生成してよい。例えば、メッセージは、検出された不整脈種類に基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または尤度スコアに基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することを推奨すること、および／または同様のことの少なくとも１つを示してよい。

【0199】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、尤度スコアが閾値を下回ることを判断してよい。追加的または代替的に、メッセージを生成することは、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム２０４ｃが、尤度スコアが閾値を下回ることを判断することに基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することの推奨を示す少なくとも１つのメッセージを生成することを含んでよい。

【0200】

図２Ｃに示すように、２３４ｃにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージの少なくとも一部を技術者デバイス２０８ｃに送信してよい。

【0201】

図２Ｃに示すように、２３６ｃにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージの少なくとも一部を監督者デバイス２１０ｃに送信してよい。

【0202】

ここで、図３Ａを参照して、図３Ａは、いくつかの実施形態に係る不整脈監視のための処理３００ａの例示的なスイムレーン図を示す。システムコンポーネントに加えて、処理３００ａは、システムコンポーネントの間の通信フローも示す。図３Ａに示すように、いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ａは、心臓監視デバイス１０２、心臓監視デバイス２０２ａおよび／または２０２ｂ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、リモートコンピュータシステム１０４、リモートコンピュータシステム２０４ａ、２０４ｂおよび／または２０４ｃ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ３０６ａは、データレポジトリ１０６、データレポジトリ２０６ａ、２０６ｂ、および／または２０６ｃ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス３０８ａは、技術者デバイス１０８、技術者デバイス２０２ａ、２０２ｂおよび／または２０２ｃ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ａは、ゲートウェイデバイス１２９、ゲートウェイデバイス２２９ａおよび／または２２９ｂ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。

【0203】

図３Ａに示すように、３１０ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、例えば、データレポジトリ３０６ａから、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知のリズム変化情報、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ２０６ａに通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。

【0204】

図３Ａに示すように、３１０ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知のリズム変化情報、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもののそれぞれ）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、リズム変化分類器、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0205】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。例えば、少なくとも１つのニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを備えてよい。

【0206】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集の各ＥＣＧ信号部分に対する予測されたリズム変化情報（例えば、予測されたリズム変化に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、予測されたリズム変化の欠如に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、および／または同様のもの）を予測することと、予測されたリズム変化情報および既知のリズム変化情報に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいてリズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0207】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を予測することと、予測されたＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号部分に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0208】

いくつかの実施形態において、前記複数のＥＣＧ信号部分の前記履歴収集は、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号に基づいて、第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を予測することと、予測された時間および第２の時間に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0209】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0210】

いくつかの実施形態において、所望のタスク（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化を検出および／または識別すること）を実行するためにリズム変化分類器を訓練するための既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の数が不十分である場合がある。追加的または代替的に、リズム変化分類器を訓練して別のタスク（例えば、ターゲットタスクに何らかの形で関連していてよい）を実行するのに十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、ターゲットタスクを実行するように適用してよい。例えば、いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の限定された量、および／または同様のものを使用して再訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように使用してよく、その出力をターゲットタスクに適用してよい。例えば、（例えば、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて少なくとも１つのピーク回数または心拍数を検出してよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａの）プロセッサは、検出された少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ること（例えば、ここで、患者に対する第２の閾値は、患者に対する第１の閾値より小さくてよい）を判断してよい。追加的または代替的に、（例えば、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａの）プロセッサは、少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ることに基づいて、所定のリズム変化を検出してよい。

【0211】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス２０２ａの複数のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対するリズム変化分類器を訓練するために、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、第２の複数のＥＣＧ電極に基づいて、リズム変化分類器を訓練するために、心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極から独立する第２の複数のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサ、個別の体外式、および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの心臓監視デバイス３０２ｂとは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、第２の複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知した、および／または同様のことによって得られた）ＥＣＧ信号部分に基づいて訓練してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極に基づいて所定のリズム変化を検出するように、リズム変化分類器を次に適用してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム２０４ａは、第２の複数のＥＣＧ電極に関連するＥＣＧ信号部分の、心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極への変換（例えば、ベクトルプロジェクション、および／または同様のもの）を判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よく、ＥＣＧ信号部分の変換を、ＥＣＧ信号部分が心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極に関連して（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知されて、および／または同様のことにより関連して）いたかのように、リズム変化分類器を訓練するために使用してよい。

【0212】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。

【0213】

図３Ａに示すように、３１４ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａに訓練されたリズム変化分類器（またはその複数の重さ）を通信してよい。いくつかの実施形態において、訓練後に、訓練されたリズム変化分類器に対応する複数の重さを、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａに通信してよい。追加的または代替的に、訓練されたリズム変化分類器（またはその複数の重さ）のコピーをリモートコンピュータシステム３０４ａからダウンロードしてよく、および／または少なくとも１つの、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａにインストールされた、および／またはその一部であり得る非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）にインストールして（例えば、上記非一時的コンピュータ可読媒体にアップロードして、書き込めて、構成して、および／または同様のことを行って）よい。

【0214】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、患者のための外部心臓監視デバイスであってよい。例えば、（体外式）心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、患者の表面ＥＣＧ活動を検知する複数のＥＣＧ電極を備えてよい。例えば、（体外式）心臓監視デバイス３０２ａは、少なくとも１つのＥＣＧチャネルで患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を提供するように、患者の表面ＥＣＧ活動を処理するＥＣＧ処理回路を備えてよい。

【0215】

いくつかの実施形態において、（体外式）心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）訓練されたリズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことを行う）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス３０２ａは、ＥＣＧチャネルおよび非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0216】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）訓練されたリズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことを行う）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス３２９ａは、非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0217】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａとリモートコンピュータシステム２０４ａとの間の通信を可能にしてよい。

【0218】

図３Ａに示すように、３１６ａにおいて、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号を受信してよい。
いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号をゲートウェイデバイス３２９ａに通信（例えば、送信）してよく、および／または、ゲートウェイデバイス３２９ａは、ＥＣＧ信号を心臓監視デバイス３０２ａから受信してよい。

【0219】

図３Ａに示すように、３１８ａにおいて、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。例えば、所定のリズム変化は、本明細書に記載されたように、不整脈（例えば、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のこと）に関連してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、時間データは、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0220】

図３Ａに示すように、３２０ａにおいて、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、（例えば、検出された時間データに基づいて）ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0221】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧチャネルは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧチャネルを含んでよい。追加的または代替的に、ＥＣＧ信号は、本明細書に記載されたように、各個別ＥＣＧチャネルに関連する少なくとも１つの個別ＥＣＧ信号を含んでよい。いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧチャネルは、本明細書に記載されたように、第１のＥＣＧチャネルおよび第２のＥＣＧチャネルを含んでよい。追加的または代替的に、ＥＣＧ信号は、本明細書に記載されたように、第１のＥＣＧチャネルに関連する第１の個別ＥＣＧ信号および第２のＥＣＧチャネルに関連する第２の個別ＥＣＧ信号を含んでよい。いくつかの実施形態において、第１の個別ＥＣＧ信号は、本明細書に記載されたように、第２の個別ＥＣＧ信号と実質的に直交してよい。

【0222】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器（例えば、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ）のニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチを含んでよい。追加的または代替的に、各個別のＳｉａｍｅｓｅブランチは、本明細書に記載されたように、（例えば、複数のＥＣＧチャネルの）個別ＥＣＧチャネルに関連してよい。

【0223】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、（例えば、訓練されたリズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化をさらに検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、（いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ａに通信し得る）患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに含んでよい。追加的または代替的に、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを、リズム変化分類器のニューラルネットワークに入力してよく、リズム変化分類器の出力と組み合わせてよく、および／または同様のことを行ってよい）。

【0224】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0225】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。

【0226】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。

【0227】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0228】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａの）プロセッサは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、所定のリズム変化に関連する信頼度スコアをさらに（例えば、リズム変化分類器を用いて）判断してよい。

【0229】

図３Ａに示すように、３２２ａにおいて、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム３０４ａに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａ（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号部分において検出された（例えば、識別された、および／または同様のことによって得られた）所定のリズム変化に関連する指標（例えば、フラグ、インジケータ、信頼度スコア、マーク、メタデータ、時間データ、および／または同様のもの）を検出、および／または通信してよい。

【0230】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス２０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａの）プロセッサは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム３０４ａにさらに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データから独立してよい。

【0231】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ａとリモートコンピュータシステム３０４ａとの間の通信を可能にしてよい。例えば、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム２０４ａに送信することは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス２０２ａが判断されたＥＣＧ信号部分をゲートウェイデバイス３２９ａに通信する（例えば、送信する、および／または同様のことを行う）ことを含んでよい。

【0232】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム３０４ａは、判断されたＥＣＧ信号部分を（例えば、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａから）受信してよい。

【0233】

図３Ａに示すように、３２４ａにおいて、リモートコンピューティングシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するために、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類は、本明細書に記載されたように、心拍数の変化、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、徐脈、頻脈、少なくとも１つのＥＣＧ信号の形態変化、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもののうちの少なくとも１つを含んでよい。

【0234】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知の不整脈種類情報を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを有する）不整脈種類分類器を備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分を分析することは、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム３０４ａが、不整脈種類分類器を用いて、判断されたＥＣＧ信号部分に基づいて、リズム変化に関連する不整脈種類を検出することを含んでよい。

【0235】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号におけるリズム変化に関連する少なくとも１つの不整脈を識別するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、不整脈は、リモートコンピュータシステム３０４ａが以前に訓練されている可能性がある１つまたは複数の希少な不整脈であってよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、希少な不整脈を識別するために、任意の適切な（例えば、本明細書に記載されたような不整脈種類分類器とは別個に、またはそれを含んでいる）信号処理技術を使用してよい。

【0236】

いくつかの実施形態において、判断されたＥＣＧ信号部分は、複数の判断されたＥＣＧ信号部分を含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ａ、および／またはゲートウェイデバイス３２９ａから複数の判断されたＥＣＧ信号部分を受信してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分に対する個別クラスを分類するために、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。追加的または代替的に、少なくとも２つの個別の判断されたＥＣＧ信号部分のクラスは、本明細書に記載されたように、第１のクラスを含んでよい（例えば、少なくとも２つのＥＣＧ信号部分は同じクラス／グループに属してよい）。

【0237】

図３Ａに示すように、リモートコンピュータシステム３０４ａは、３２６ａにおいて、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージおよび／またはリズム変化に関連する不整脈種類を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。例えば、メッセージを、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム３０４ａから技術者デバイス３０８ａに通信してよい。

【0238】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ａに、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下上回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0239】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ａに、少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分および第１のクラスに関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0240】

図３Ａに示すように、３２８ａにおいて、技術者デバイス３０８ｂは、ＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのアノテーションを、例えば、入力を介してユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）から受信してよい。

【0241】

図３Ａに示すように、３３０ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、アノテーションに関連するアノテーションデータを技術者デバイス３０８ａから受信してよい。例えば、アノテーションデータを、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ａからリモートコンピュータシステム３０４ａに通信してよい。追加的または代替的に、このようなアノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータを用いて通信してよい。

【0242】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に対するアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、技術者デバイス３０８ａから）受信してよい。

【0243】

図３Ａに示すように、３３２ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0244】

図３Ａに示すように、３３４ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたよう、データレポジトリ３０６ａにアノテーションデータを通信して（例えば、送信して、書き込めて、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、アノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータで通信してよい。

【0245】

いくつかの実施形態において、このようなアノテーションに関連するアノテーションデータおよびＥＣＧ信号部分を複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。例えば、アノテーションデータを、アノテーションに関連するＥＣＧ信号部分に対する既知のリズム変化情報、および／または既知の不整脈種類情報として、保存してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、既知のリズム変化情報（ここで、それに関連付けられたＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられたＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0246】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータ（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）をデータレポジトリ３０６ａにおける複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、既知のリズム変化情報（ここで、それに関連付けられた第２のＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ａは、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられた第２のＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0247】

図３Ａに示すように、３３６ａにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ａは、本明細書に記載されたように、再訓練されたリズム変化分類器（および／または訓練された、更新されたリズム変化分類器）および／またはその重さを心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａに通信してよい。追加的または代替的に、再訓練されたリズム変化分類器（および／または訓練された、更新されたリズム変化分類器）および／またはその重さのコピーをリモートコンピュータシステム３０４ａからダウンロードしてよく、および／または少なくとも１つの、心臓監視デバイス３０２ａおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ａにインストールされた、および／またはその一部であり得る非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、ＦＰＧＡ、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）にインストールして（例えば、上記非一時的コンピュータ可読媒体にアップロードして、書き込めて、構成して、および／または同様のことを行って）よい。

【0248】

ここで図３Ｂに参照して、図３Ｂは、いくつかの実施形態に係不整脈監視のためのプロセス３００ｂの例示的なスイムレーン図を示す。システムコンポーネントに加えて、プロセス３００ｂは、システムコンポーネントの間の通信フローを示す。図３Ｂに示すように、いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ｂは、心臓監視デバイス１０２、心臓監視デバイス２０２ａおよび／または２０２ｂ、心臓監視デバイス３０２ａおよび／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、リモートコンピュータシステム１０４、リモートコンピュータシステム２０４ａ、２０４ｂおよび／または２０４ｃ、リモートコンピュータシステム３０４ａ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ３０６ｂは、データレポジトリ１０６、データレポジトリ２０６ａ、２０６ｂおよび／または２０６ｃ、データレポジトリ３０６ａ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス３０８ｂは、技術者デバイス１０８、技術者デバイス２０８ａ、２０８ｂおよび／または２０８ｃ、技術者デバイス３０８ａ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ｂは、ゲートウェイデバイス１２９、ゲートウェイデバイス２２９ａおよび／または２２９ｂ、ゲートウェイデバイス３２９ａ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。

【0249】

図３Ｂに示すように、３１０ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、例えば、データレポジトリ３０６ｂから、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知のリズム変化情報、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ３０６ｂに通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。

【0250】

図３Ｂに示すように、３１２ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0251】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0252】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、誤差値は、予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0253】

図３Ｂに示すように、３１４ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集およびそれに関連する情報（例えば、既知のリズム変化情報、および／または同様のもの）を、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂに通信してよい。

【0254】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂとリモートコンピュータシステム３０４ｂとの間の通信を可能にしてよい。

【0255】

図３Ｂに示すように、３１６ｂにおいて、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂにインストールされた、および／またはその一部である少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）によって実装され得るリズム変化分類器を訓練してよい。

【0256】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ｂは、本明細書に記載されたように、患者のための外部心臓監視デバイスであってよい。例えば、（体外式）心臓監視デバイス３０２ｂは、患者の表面ＥＣＧ活動を検知する複数のＥＣＧ電極を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス３０２ｂは、少なくとも１つのＥＣＧチャネルにおける患者に対する少なくとも１つのＥＣＧ信号を供給するように、患者の表面ＥＣＧ活動を処理するＥＣＧ処理回路を備えてよい。

【0257】

いくつかの実施形態において、（体外式）心臓監視デバイス３０２ｂは、本明細書に記載されたように、（例えば、少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）リズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことをする）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、（体外式）心臓監視デバイス３０２ｂは、ＥＣＧチャネルおよび非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0258】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを含んでよい）訓練されたリズム変化分類器を有する（例えば、実装する、具現化する、保存する、および／または同様のことを行う）非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、ゲートウェイデバイス３２９ｂは、非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えてよい。

【0259】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つのニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを備えてよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0260】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集の各ＥＣＧ信号部分に対する予測されたリズム変化情報（例えば、予測されたリズム変化に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、予測されたリズム変化の欠如に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、および／または同様のもの）を予測することと、予測されたリズム変化情報および既知のリズム変化情報に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいてリズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0261】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、本明細書に記載されたように、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を予測することと、予測されたＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号部分に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0262】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、本明細書に記載されたように、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、第１の時間および第２の時間に基づいて、第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を予測することと、予測された時間および第２の時間に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0263】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、所望のタスク（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化を検出および／または識別すること）を実行するためにリズム変化分類器を訓練するための既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の数が不十分である場合がある。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を訓練して別のタスク（例えば、ターゲットタスクに何らかの形で関連していてよい）を実行するのに十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、ターゲットタスクを実行するように適用してよい。例えば、いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の限定された量、および／または同様のものを使用して再訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように使用してよく、その出力をターゲットタスクに適用してよい。例えば、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂの）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて少なくとも１つのピーク回数または心拍数を検出してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂの）プロセッサは、検出された少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ること（例えば、ここで、患者に対する第２の閾値は、患者に対する第１の閾値より小さくてよい）を判断してよい。

【0264】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂの複数のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対するリズム変化分類器を訓練するために、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、第２の複数のＥＣＧ電極に基づいて、リズム変化分類器を訓練するために、心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極から独立する第２の複数のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサ、個別の体外式、および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの心臓監視デバイス３０２ｂとは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を、第２の複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知した、および／または同様のことによって得られた）ＥＣＧ信号部分に基づいて訓練してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂの複数のＥＣＧ電極に基づいて所定のリズム変化を検出するように、リズム変化分類器を次に適用してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂは、第２の複数のＥＣＧ電極に関連するＥＣＧ信号部分の、心臓監視デバイス３０２ｂの複数のＥＣＧ電極への変換（例えば、ベクトルプロジェクション、および／または同様のもの）を判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よく、ＥＣＧ信号部分の変換を、ＥＣＧ信号部分が心臓監視デバイス３０２ｂの複数のＥＣＧ電極に関連して（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知されて、および／または同様のことにより関連して）いたかのように、リズム変化分類器を訓練するために使用してよい。

【0265】

図３Ｂに示すように、３１８ｂにおいて、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号を受信してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ａは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号をゲートウェイデバイス３２９ａに通信（例えば、送信）してよく、および／または、ゲートウェイデバイス３２９ａは、ＥＣＧ信号を心臓監視デバイス３０２ａから受信してよい。

【0266】

図３Ｂに示すように、３２０ｂにおいて、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。

【0267】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器（例えば、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ）のニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチを含んでよい。

【0268】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、（例えば、訓練されたリズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化をさらに検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス３０２ｂは、本明細書に記載されたように、（いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ｂに通信し得る）患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに含んでよい。追加的または代替的に、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを、リズム変化分類器のニューラルネットワークに入力してよく、リズム変化分類器の出力と組み合わせてよく、および／または同様のことを行ってよい）。

【0269】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0270】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。

【0271】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。

【0272】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0273】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂの）プロセッサは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、所定のリズム変化に関連する信頼度スコアをさらに（例えば、リズム変化分類器を用いて）判断してよい。

【0274】

図３Ｂに示すように、３２２ｂにおいて、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、（例えば、検出された時間データに基づいて）ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0275】

図３Ｂに示すように、３２４ｂにおいて、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム３０４ｂに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号部分において検出された（例えば、識別された、および／または同様のことによって得られた）所定のリズム変化に関連する指標（例えば、フラグ、インジケータ、信頼度スコア、マーク、メタデータ、時間データ、および／または同様のもの）を検出、および／または通信してよい。

【0276】

いくつかの実施形態において、（例えば、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂの）プロセッサは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム３０４ｂにさらに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データから独立してよい。

【0277】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス３２９ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂとリモートコンピュータシステム３０４ｂとの間の通信を可能にしてよい。

【0278】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分を（例えば、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂから）受信してよい。

【0279】

図３Ｂに示すように、３２６ｂにおいて、リモートコンピューティングシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。例えば、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知の不整脈種類情報を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを有する）不整脈種類分類器を備えてよい。

【0280】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号におけるリズム変化に関連する少なくとも１つの不整脈を識別するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。いくつかの実施形態において、不整脈は、リモートコンピュータシステム２０４ａが以前に訓練されている可能性がある１つまたは複数の希少な不整脈であってよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、希少な不整脈を識別するために、任意の適切な（例えば、本明細書に記載されたような不整脈種類分類器とは別個に、またはそれを含んでいる）信号処理技術を使用してよい。

【0281】

いくつかの実施形態において、判断されたＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、複数の判断されたＥＣＧ信号部分を含んでよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス３０２ｂ、および／またはゲートウェイデバイス３２９ｂから複数の判断されたＥＣＧ信号部分を受信してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分に対する個別クラスを分類するために、各個別の判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。

【0282】

図３Ｂに示すように、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、３２８ｂにおいて、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージおよび／またはリズム変化に関連する不整脈種類を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。例えば、メッセージを、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム３０４ｂから技術者デバイス３０８ｂに通信してよい。

【0283】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ｂに、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0284】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ｂに、少なくとも２つの個別判断されたＥＣＧ信号部分および第１のクラスに関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0285】

図３Ｂに示すように、３３０ｂにおいて、技術者デバイス３０８ｂは、ＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのアノテーションを、例えば、入力を介してユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）から受信してよい。

【0286】

図３Ｂに示すように、３３２ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ａから少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。例えば、アノテーションデータを、本明細書に記載されたように、技術者デバイス３０８ｂからリモートコンピュータシステム３０４ｂに通信してよい。追加的または代替的に、このようなアノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータを用いて通信してよい。

【0287】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、技術者デバイス３０８ｂから）受信してよい。

【0288】

図３Ｂに示すように、３３４ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0289】

図３Ｂに示すように、３３６ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、データレポジトリ３０６ｂにアノテーションデータを通信して（例えば、送信して、書き込めて、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、アノテーションに関連するＥＣＧ信号部分を、本明細書に記載されたように、アノテーションデータで通信してよい。

【0290】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、このようなアノテーションに関連するアノテーションデータおよびＥＣＧ信号部分を複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられたＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0291】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータ（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）をデータレポジトリ３０６ｂにおける複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に追加してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報（ここで、それに関連付けられた第２のＥＣＧ信号部分および／またはアノテーションデータを含んでよい）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、不整脈種類分類器を再訓練してよい。

【0292】

図３Ｂに示すように、３３８ｂにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｂは、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス３０２ｂおよび／またはゲートウェイデバイス３２９ｂ（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。

【0293】

ここで図３Ｃを参照する。図３Ｃは、いくつかの実施形態に係る不整脈監視のためのプロセス３００ｃの例示的なスイムレーン図を示す。システムコンポーネントに加えて、処理３００ｃは、システムコンポーネントの間の通信フローも示す。図３Ｃに示すように、いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、リモートコンピュータシステム１０４、リモートコンピュータシステム２０４ａ、２０４ｂおよび／または２０４ｃ、リモートコンピュータシステム３０４ａおよび／または３０４ｂ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、データレポジトリ３０６ｃは、データレポジトリ１０６、データレポジトリ２０６ａ、２０６ｂおよび／または２０６ｃ、データレポジトリ３０６ａおよび／または３０６ｂ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、技術者デバイス３０８ｃは、技術者デバイス１０８、技術者デバイス２０８ａ、２０８ｂおよび／または２０８ｃ、技術者デバイス３０８ａおよび／または３０８ｂ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。いくつかの実施形態において、監督者デバイス３１０ｃは、監督者デバイス１１０、監督者デバイス２１０ｃ、および／または同様のものと同じであるか、または類似してもよい。

【0294】

図３Ｃに示すように、３１２ｃにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、例えば、データレポジトリ３０６ｃから、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ２０６ｃに通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。

【0295】

図３Ｃに示すように、３１４ｃにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0296】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0297】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0298】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。例えば、各アノテーションは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号および複数のアノテーションに基づて不整脈種類分類器を訓練してよい。

【0299】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、複数のアノテーションは、複数の技術者（例えば、複数の技術者デバイス３０８ｃおよび／または同様のもの）からのものであってよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、複数のアノテーションの各アノテーションは、複数の技術者の個別技術者、および／または複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器は、各技術者を分別に訓練してよい。例えば、複数の技術者の第１の技術者に対して、複数のＥＣＧ信号のサブセットと、複数の技術者のうち、本明細書に記載されたように、第１の技術者とは異る少なくとも１人の他の技術者に関連する複数のアノテーションとに基づいて、不整脈種類分類器（例えば、リモートコンピュータシステム３０４ｃ）を訓練してよい。

【0300】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、各アノテーションは、個別ＥＣＧ信号および／またはその部分の１つの可能な不整脈種類（例えば、可能な不整脈種類に関連するラベル、少なくとも１つの可能な不整脈種類を識別するテキスト文字列、および／または同様のもの）に関連してよい。

【0301】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対する不整脈種類分類器を訓練するように、既知の不整脈種類情報（例えば、アノテーションラベル、および／または同様のもお）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極に関連する（例えば、から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ電極に基づいてリズム変化分類器を訓練するように、第２のＥＣＧ電極から独立する少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導心電図センサ、個別の体外式および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの第２のＥＣＧ電極とは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよく、その複数のアノテーションの各々は、第１のＥＣＧ電極に関連する第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ電極に関連する第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分は、第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、不整脈種類分類器を、不整脈種類分類器を用いて、第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類と、第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応する第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連する複数のアノテーションの個別アノテーションとに基づいて、少なくとも１つの誤差値を（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものに基づいて）判断することと、少なくとも１つの誤差値に基づいて、不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、重さを更新すること、および／または同様のことこと）とによって訓練してよい。

【0302】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、人間ユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）によるレビューによりよく知られたおよび／または適したものであり得る推定されたＥＣＧ信号部分を形成するように、複数の電極に関連するＥＣＧ信号部分を（例えば、ベクトル加算、ベクトルプロジェクション、変換、および／または同様のことによって）組み合わせる。例えば、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極によって検知された第１の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第１のＥＣＧ信号の第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極によって検知された第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、第１の複数のＥＣＧ信号部分の各ＥＣＧ信号部分を、複数の推定されたＥＣＧ信号部分を（例えば、リモートコンピュータシステム３０４ｃによって）形成するように、第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に（例えば、ベクトル加算、ベクトルプロジェクション、変換、および／または同様のことによって）組み合わせてよい。
いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、各個別のアノテーションは、複数の推定されたＥＣＧ信号部分の個別推定されたＥＣＧ信号部分に関連してよい。

【0303】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部を、（例えば、時間ワープ、時間拡張、および／または同様のことのための任意の適切な信号処理技術を用いたリモートコンピュータシステム３０４ｃによって）複数のワープＥＣＧ信号部分を形成するために時間ワープ（例えば、時間拡張および／または同様のこと）してよい。

【0304】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部に対して、フィルタリング、反転、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のことのうちの少なくとも１つを（例えば、リモートコンピュータシステム３０４ｃによって）行ってよい。

【0305】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、前記少なくとも１つのノイズ信号部分を、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部と（例えば、リモートコンピュータシステム３０４ｃによって）組み合わせしてよい。

【0306】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部を、（例えば、リモートコンピュータシステム３０４ｃによって）スタイル転送してよい。

【0307】

図３Ｃに示すように、３１６ｃにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号および各ＥＣＧ信号に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。

【0308】

図３Ｃに示すように、３１８ｃにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器を用いて、ＥＣＧ信号における不整脈種類および検出された不整脈種類に関連する時間データを検出してよい。例えば、時間データは、本明細書に記載されたように、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを含んでよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における検出された不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0309】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｃは検出された不整脈種類に基づいてアノテーションに対する尤度スコアを判断してよい。例えば、不整脈種類分類器の少なくとも１つのニューラルネットワークの出力は、本明細書に記載されたように、各可能な不整脈種類に関連する信頼度スコア（例えば、確率および／または同様のもの）を含んでよい。例えば、不整脈種類分類器により判断された不整脈種類は、信頼度スコアが最も高い不整脈種類（例えば、確率および／または同様のもの）であってよい。追加的または代替的に、各アノテーションは、可能な不整脈種類（例えば、可能な不整脈種類に関連するラベル、少なくとも１つの可能な不整脈種類を識別するテキスト文字列、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、各アノテーションの尤度スコアは、（例えば、このようなアノテーションに関連する可能な不整脈種類の不整脈種類分類器によって判断された）信頼度スコアであってよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、複数のニューラルネットワークを備えてよく、このようなニューラルネットワークのそれぞれは、少なくとも１つの可能な不整脈種類に関連する信頼度スコアを出力してよい。

【0310】

図３Ｃに示すように、３２０ｃにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分および少なくとも１つのアノテーションに対する尤度スコアに基づいて、少なくとも１つのメッセージを生成してよい。例えば、メッセージは、検出された不整脈種類に基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または尤度スコアに基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することを推奨すること、および／または同様のことの少なくとも１つを示してよい。

【0311】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、尤度スコアが閾値を下回ることを判断してよい。追加的または代替的に、メッセージを生成することは、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム３０４ｃが、尤度スコアが閾値を下回ることを判断することに基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することの推奨を示す少なくとも１つのメッセージを生成することを含んでよい。

【0312】

図３Ｃに示すように、３２２ｃにおいて、リモートコンピュータシステム３０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージの少なくとも一部を技術者デバイス３０８ｃに送信してよい。

【0313】

図３Ｃに示すように、３２４ｃにおいて、リモートコンピュータシステム２０４ｃは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージの少なくとも一部を監督者デバイス３１０ｃに送信してよい。

【0314】

ここで、図４Ａを参照して、図４Ａは、いくつかの実施形態に係る、不整脈監視のためのプロセス４００ａの例示的なフローチャートを示す。いくつかの実施形態において、プロセス４００ａの１つまたは複数の段階を、心臓監視デバイス１０２によって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実行してよい。いくつかの非限定的な実施形態において、プロセス４００ａの１つまたは複数の段階を、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、ゲートウェイデバイス１２９および／または同様のものなど、心臓監視デバイス１０２とは別の、または心臓監視デバイス１０２に備えられた別のシステム、別のデバイス、システムの別のグループ、またはデバイスの別のグループによって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実行してよい。

【0315】

図４Ａに示すように、段階４０２ａにおいて、リズム変化分類器を受信および／またはインストールしてよい。例えば、リズム変化分類器（および／またはその複数の重さ）を、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９に（例えば、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、および／または同様のものから）受信され、および／または、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９に（例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９の非一時的コンピュータ可読媒体に）インストールしてよい。例えば、リズム変化分類器は、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。

【0316】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を訓練してよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９に訓練されたリズム変化分類器を通信してよい。

【0317】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２とリモートコンピュータシステム１０４との間の通信を可能にしてよい。

【0318】

図４Ａに示すように、段階４０４ａにおいて、少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号をゲートウェイデバイス１２９に通信して（例えば、送信して）よく、および／または、ゲートウェイデバイス１２９は、心臓監視デバイス１０２からＥＣＧ信号を受信してよい。

【0319】

図４Ａに示すように、段階４０６ａにおいて、少なくとも１つの所定のリズム変化および／またはその時間を検出してよい。
例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、（リズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化を検出してよい。

【0320】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、（例えば、訓練されたリズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化を検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、（いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９に通信し得る）患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに含んでよい。追加的または代替的に、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを、リズム変化分類器のニューラルネットワークに入力してよく、リズム変化分類器の出力と組み合わせてよく、および／または同様のことを行ってよい）。

【0321】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0322】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。

【0323】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。

【0324】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0325】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、所定のリズム変化に関連する信頼度スコアをさらに（例えば、リズム変化分類器を用いて）判断してよい。

【0326】

図４Ａに示すように、段階４０８ａにおいて、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を、（例えば、検出された時間データ、検出された所定のリズム変化、および／または同様のものに基づいて）判断してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、（例えば、検出された時間データに基づいて）ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0327】

図４Ａに示すように、段階４１０ａにおいて、ＥＣＧ信号部分を送信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム１０４に通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号部分において検出された（例えば、識別された、および／または同様のことによって得られた）所定のリズム変化に関連する指標（例えば、フラグ、インジケータ、信頼度スコア、マーク、メタデータ、時間データ、および／または同様のもの）を検出、および／または通信してよい。

【0328】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム１０４にさらに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データから独立してよい。

【0329】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２とリモートコンピュータシステム１０４との間の通信を可能にしてよい。

【0330】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム１０４は、判断されたＥＣＧ信号部分を（例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９から）受信してよい。

【0331】

図４Ａに示すように、段階４１２ａにおいて、再訓練された（例えば、更新された、および／または同様のことが行われた）リズム変化分類器を受信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、リモートコンピュータシステム１０４から再訓練された（例えば、更新された、および／または同様のことが行われた）リズム変化分類器を受信してよい。

【0332】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム１０４は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。例えば、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知の不整脈種類情報を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを有する）不整脈種類分類器を備えてよい。

【0333】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージおよび／またはリズム変化に関連する不整脈種類を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。例えば、メッセージを、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４から技術者デバイス１０８に通信してよい。

【0334】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、技術者デバイス１０８に、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0335】

いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８は、ＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのアノテーションを、例えば、入力を介してユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）から受信してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４は、技術者デバイス１０８からアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。

【0336】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、（例えば、本明細書に記載されたように、履歴収集に第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを追加すること前および／または後に）既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。

【0337】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、再訓練されたリズム変化分類器（および／または訓練された、更新されたリズム変化分類器）を心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９に通信してよい。追加的または代替的に、再訓練されたリズム変化分類器（および／または訓練された、更新されたリズム変化分類器）のコピーをリモートコンピュータシステム１０４からダウンロードしてよく、および／または少なくとも１つの、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９にインストールされた、および／またはその一部であり得る非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、ＦＰＧＡ、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）にインストールして（例えば、上記非一時的コンピュータ可読媒体にアップロードして、書き込めて、構成して、および／または同様のことを行って）よい。

【0338】

いくつかの非限定的な実施形態において、プロセス４００ａは、少なくとも一部の段階（例えば、段階４０４ａ－４１０ａ，４０４ａ－４１２ａ、および／または同様の段階）を繰り返す段階を含んでよい。例えば、少なくとも一部のこのような段階を、継続的に、周期的に、および／または同様のように繰り返してよい。例えば、ＥＣＧ信号を継続的に受信（４０４ａ）してよい。追加的または代替的に、受信されたＥＣＧ信号を、リズム変化分類器を用いて、継続的に分析してよい。例えば、所定のリズム変化および／またはそれに関連付けられた時間データを、ＥＣＧ信号にリズム変化が起こるのと同じ頻度で検出（４０６ａ）してよい。追加的または代替的に、ＥＣＧ信号部分を、リズム変化および／またはそれに関連付けられた時間データを検出し得るのと同じ頻度で判断（４０８ａ）および／または送信（４１０ａ）してよい。例えば、リズム変化分類器を、周期的に、継続的に、および／または同様のように再訓練（４１２ａ）してよい。

【0339】

ここで、図４Ｂを参照して、図４Ｂは、いくつかの実施形態に係る、不整脈監視のためのプロセス４００ｂの例示的なフローチャートを示す。いくつかの実施形態において、プロセス４００ｂの１つまたは複数の段階を、心臓監視デバイス１０２によって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実行してよい。いくつかの非限定的な実施形態において、プロセス４００ｂの１つまたは複数の段階を、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、ゲートウェイデバイス１２９および／または同様のものなど、心臓監視デバイス１０２とは別の、または心臓監視デバイス１０２に備えられた別のシステム、別のデバイス、システムの別のグループ、またはデバイスの別のグループによって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実行してよい。

【0340】

図４Ｂに示すように、段階４０２ｂにおいて、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集およびそれに関連する情報（例えば、既知のリズム変化情報および／または同様のもの）を受信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、および／または同様のものから、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集および／またはそれに関連する情報を受信してよい。

【0341】

図４Ｂに示すように、段階４０４ｂにおいて、リズム変化分類器を訓練してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９にインストールされた、および／またはその一部である少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ、プログラマブル回路基板、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、集積回路、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもの）によって実装され得るリズム変化分類器を訓練してよい。

【0342】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、患者のための外部心臓監視デバイスであってよい。

【0343】

いくつかの実施形態において、リズム変化分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワークを備えてよい。追加的または代替的に、少なくとも１つのニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを備えてよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0344】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２はおよび／またはゲートウェイデバイス１２９、リズム変化分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集の各ＥＣＧ信号部分に対する予測されたリズム変化情報（例えば、予測されたリズム変化に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、予測されたリズム変化の欠如に関連するデータ（例えば、確率、信頼度スコア、および／または同様のもの）、および／または同様のもの）を生成することと、予測されたリズム変化情報および既知のリズム変化情報に基づいて、少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいてリズム変化分類器を更新すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0345】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、本明細書に記載されたように、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第１の時間の後の第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分に基づいて、第２の時間に関連する予測されたＥＣＧ信号部分を予測することと、予測されたＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号部分に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0346】

いくつかの実施形態において、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、本明細書に記載されたように、第１の時間に関連する第１のＥＣＧ信号部分と、第２の時間に関連する第２のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、第１のＥＣＧ信号部分および第２のＥＣＧ信号に基づいて、第２のＥＣＧ信号部分に関連する予測された時間を予測することと、予測された時間および第２の時間に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）誤差値に基づいて、リズム変化分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって、リズム変化分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0347】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、所望のタスク（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化を検出および／または識別すること）を実行するためにリズム変化分類器を訓練するための既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の数が不十分である場合がある。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を訓練して別のタスク（例えば、ターゲットタスクに何らかの形で関連していてよい）を実行するのに十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、ターゲットタスクを実行するように適用してよい。例えば、いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集におけるＥＣＧ信号部分の限定された量、および／または同様のものを使用して再訓練してよい。追加的または代替的に、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、別のタスク（例えば、ＥＣＧ信号に基づいてＲピークをカウントすること、心拍数を判断すること、および／または同様のこと）を実行するように使用してよく、その出力をターゲットタスクに適用してよい。例えば、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９の）プロセッサは、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて少なくとも１つのピーク回数または心拍数を検出してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、（例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９の）プロセッサは、検出された少なくとも１つのピーク回数または心拍数が、患者に対する第１の閾値（例えば、頻脈発症閾値）を上回ること、または患者に対する第２の閾値（例えば、徐脈発症閾値）を下回ること（例えば、ここで、患者に対する第２の閾値は、患者に対する第１の閾値より小さくてよい）を判断してよい。

【0348】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２の複数のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対するリズム変化分類器を訓練するために、既知のリズム変化情報を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における心臓監視デバイス３０２ａの複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、第２の複数のＥＣＧ電極に基づいて、リズム変化分類器を訓練するために、心臓監視デバイス１０２の複数のＥＣＧ電極から独立する第２の複数のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導ＥＣＧセンサ、個別の体外式、および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの心臓監視デバイス１０２とは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、リズム変化分類器を、本明細書に記載されたように、第２の複数のＥＣＧ電極に関連する（例えば、上記第２の複数のＥＣＧ電極から検知した、および／または同様のことによって得られた）ＥＣＧ信号部分に基づいて訓練してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２の複数のＥＣＧ電極に基づいて所定のリズム変化を検出するように、リズム変化分類器を次に適用してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、第２の複数のＥＣＧ電極に関連するＥＣＧ信号部分の、心臓監視デバイス１０２の複数のＥＣＧ電極への変換（例えば、ベクトルプロジェクション、および／または同様のもの）を判断して（例えば、計算して、および／または同様のことを行って）よく、ＥＣＧ信号部分の変換を、ＥＣＧ信号部分が心臓監視デバイス１０２の複数のＥＣＧ電極に関連して（例えば、上記複数のＥＣＧ電極から検知されて、および／または同様のことにより関連して）いたかのように、リズム変化分類器を訓練するために使用してよい。

【0349】

図４Ｂに示すように、段階４０６ｂにおいて、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号を受信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号を受信してよい。
いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧチャネルを介してＥＣＧ信号を受信してよい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号をゲートウェイデバイス１２９に通信して（例えば、送信して）よく、および／または、ゲートウェイデバイス１２９は、心臓監視デバイス１０２からＥＣＧ信号を受信してよい。

【0350】

図４Ｂに示すように、段階４０８ｂにおいて、少なくとも１つの所定のリズム変化および／またはその時間を検出してよい。
例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、リズム変化分類器を用いて、少なくとも１つのＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する時間データを検出してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、（リズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化を検出してよい。

【0351】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、（例えば、訓練されたリズム変化分類器を用いて）少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて所定のリズム変化を検出してよい。いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２は、本明細書に記載されたように、（いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９に通信し得る）患者の非ＥＣＧ生体データを検知する少なくとも１つのセンサおよび関連するセンサ回路をさらに含んでよい。追加的または代替的に、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の非ＥＣＧ生体データにさらに基づいてよい（例えば、患者の非ＥＣＧ生体データを、リズム変化分類器のニューラルネットワークに入力してよく、リズム変化分類器の出力と組み合わせてよく、および／または同様のことを行ってよい）。

【0352】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つのベースラインＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0353】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの較正測定にさらに基づいてよい。

【0354】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、患者の少なくとも１つの参照ベクトルにさらに基づいてよい。

【0355】

いくつかの実施形態において、所定のリズム変化を検出することは、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの以前のＥＣＧ信号部分にさらに基づいてよい。

【0356】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号に基づいて、所定のリズム変化に関連する信頼度スコアをさらに（例えば、リズム変化分類器を用いて）判断してよい。

【0357】

図４Ｂに示すように、段階４１０ｂにおいて、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を、（例えば、検出された時間データ、検出された所定のリズム変化、および／または同様のものに基づいて）判断してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、（例えば、検出された時間データに基づいて）ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データに関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0358】

図４Ｂに示すように、段階４１２ｂにおいて、ＥＣＧ信号部分を送信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム１０４に通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、ＥＣＧ信号部分において検出された（例えば、識別された、および／または同様のことによって得られた）所定のリズム変化に関連する指標（例えば、フラグ、インジケータ、信頼度スコア、マーク、メタデータ、時間データ、および／または同様のもの）を検出、および／または通信してよい。

【0359】

いくつかの実施形態において、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９（例えば、そのプロセッサ）は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号の少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号部分をリモートコンピュータシステム１０４にさらに通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、第２のＥＣＧ信号部分は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号における所定のリズム変化に対応する検出された時間データから独立してよい。

【0360】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２とリモートコンピュータシステム１０４との間の通信を可能にしてよい。

【0361】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム１０４は、判断されたＥＣＧ信号部分を（例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９から）受信してよい。

【0362】

図４Ｂに示すように、段階４１４ｂにおいて、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分および／または第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ信号部分および／または第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータをリモートコンピュータシステム１０４から受信してよい。

【0363】

いくつかの実施形態において、リモートコンピューティングシステム１０４は、本明細書に記載されたように、ＥＣＧ信号におけるリズム変化に対する不整脈種類を分類するように、判断されたＥＣＧ信号部分を分析してよい。例えば、リモートコンピュータシステム２０４ａは、本明細書に記載されたように、（例えば、既知の不整脈種類情報を持つ（第２の）複数のＥＣＧ信号部分の（第２の）履歴収集に基づいて訓練された少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークを有する）不整脈種類分類器を備えてよい。

【0364】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、判断されたＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのメッセージおよび／またはリズム変化に関連する不整脈種類を通信して（例えば、送信して、および／または同様のことを行って）よい。例えば、メッセージを、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４から技術者デバイス１０８に通信してよい。

【0365】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、技術者デバイス１０８に、第２のＥＣＧ信号部分（例えば、本明細書に記載されたような、ランダムに判断された第２のＥＣＧ信号部分、第１の閾値を下回って第２の閾値を上回る信頼度スコアを持つように判断された第２のＥＣＧ信号部分、および／または同様のもの）に関連する少なくとも１つのメッセージを送信してよい。

【0366】

いくつかの実施形態において、技術者デバイス１０８は、ＥＣＧ信号部分に関連する少なくとも１つのアノテーションを、例えば、入力を介してユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）から受信してよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４は、技術者デバイス１０８からアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。

【0367】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９に、第２のＥＣＧ信号部分および／または第２のＥＣＧ信号部分に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを通信してよい。

【0368】

図４Ｂに示すように、段階４１６ｂにおいて、リズム変化分類器を再訓練してよい。例えば、心臓監視デバイス１０２および／またはゲートウェイデバイス１２９は、本明細書に記載されたように、既知のリズム変化情報、第２のＥＣＧ信号部分およびそれに関連付けられたアノテーションデータを持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集に基づいて、リズム変化分類器を再訓練して（および／または、更新されたリズム変化分類器を訓練して）よい。

【0369】

いくつかの非限定的な実施形態において、プロセス４００ｂは、少なくとも一部の段階（例えば、段階４０６ｂ－４１２ｂ，４０６ｂ－４１６ｂ、および／または同様の段階）を繰り返す段階を含んでよい。例えば、少なくとも一部のこのような段階を、継続的に、周期的に、および／または同様のように繰り返してよい。例えば、ＥＣＧ信号を継続的に受信（４０６ｂ）してよい。追加的または代替的に、受信されたＥＣＧ信号を、リズム変化分類器を用いて、継続的に分析してよい。例えば、所定のリズム変化および／またはそれに関連付けられた時間データを、ＥＣＧ信号にリズム変化が起こるのと同じ頻度で検出（４０８ｂ）してよい。追加的または代替的に、ＥＣＧ信号部分を、リズム変化および／またはそれに関連付けられた時間データを検出し得るのと同じ頻度で判断（４１０ｂ）および／または送信（４１２ｂ）してよい。例えば、周期的に、継続的に、および／または同様のように、アノテーションおよび／またはそれに関連付けられたＥＣＧ信号部分を受信し（４１４ｂ）、および／または、リズム変化分類器を再訓練（４１６ｂ）してよい。

【0370】

ここで、図４Ｃを参照して、図４Ｃは、いくつかの実施形態に係る、不整脈監視のためのプロセス４００ｃの例示的なフローチャートを示す。いくつかの実施形態において、プロセス４００ｃの１つまたは複数の段階を、リモートサーバ１０４によって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実行してよい。いくつかの非限定的な実施形態において、プロセス４００ｃの１つまたは複数の段階を、心臓監視デバイス１０２、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、ゲートウェイデバイス１２９および／または同様のものなど、リモートサーバ１０４とは別の、またはリリモートサーバ１０４に備えられた別のシステム、別のデバイス、システムの別のグループ、またはデバイスの別のグループによって（例えば、完全に、部分的に、または同様のように）実行してよい。

【0371】

図４Ｃに示すように、段階４０２ａにおいて、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集およびそれに関連する情報（例えば、既知の不整脈種類情報および／または同様のもの）を受信してよい。例えば、リモートコンピュータシステム１０４は、例えば、データレポジトリ１０６から、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）を受信して（例えば、取得する、検索する、データレポジトリ１０６に通信させるための要求および／または問い合わせを送信する、および／または同様のことを行って）よい。

【0372】

図４Ｃに示すように、段階４０４ｃにおいて、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器を訓練してよい。例えば、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分およびそれに関連する情報の履歴収集（例えば、既知の不整脈種類情報、および／または同様のもの）に基づいて、少なくとも１つの分類器（例えば、不整脈種類分類器、および／または同様のもの）の少なくとも１つのニューラルネットワークを訓練してよい。

【0373】

いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つのニューラルネットワーク（例えば、少なくとも１つの第２のニューラルネットワーク）を備えてよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの（第２の）ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションネットワーク、完全接続されたニューラルネットワーク、それらの任意の組み合わせおよび／または同様のもののうちの少なくとも１つを備えてよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、本明細書に記載されたように、複数のＳｉａｍｅｓｅブランチ（例えば、個別ＥＣＧチャネルに関連する各個別Ｓｉａｍｅｓｅブランチ）を含んでよい。

【0374】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器を用いて、複数のＥＣＧ信号部分（または第２の複数のＥＣＧ信号部分）の履歴収集の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類および既知の不整脈種類情報（例えば、各個別ＥＣＧ信号部分に対する既知の不整脈種類に関連する個別アノテーション）に基づいて少なくとも１つの誤差値を判断することと、誤差値に基づいて（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものを用いて）不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、その重さを更新すること、および／または同様のこと）とによって不整脈種類分類器を訓練してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、誤差値は予測誤差または対照損失の１つを含んでよい。

【0375】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。例えば、各アノテーションは、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、複数のＥＣＧ信号および複数のアノテーションに基づて不整脈種類分類器を訓練してよい。

【0376】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、複数のアノテーションは、複数の技術者（例えば、複数の技術者デバイス１０８および／または同様のもの）からのものであってよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、複数のアノテーションの各アノテーションは、複数の技術者の個別技術者、および／または複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器は、各技術者を分別に訓練してよい。例えば、複数の技術者の第１の技術者に対して、複数のＥＣＧ信号のサブセットと、複数の技術者のうち、本明細書に記載されたように、第１の技術者とは異る少なくとも１人の他の技術者に関連する複数のアノテーションとに基づいて、不整脈種類分類器（例えば、リモートコンピュータシステム１０４）を訓練してよい。

【0377】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、各アノテーションは、個別ＥＣＧ信号および／またはその部分の１つの可能な不整脈種類（例えば、可能な不整脈種類に関連するラベル、少なくとも１つの可能な不整脈種類を識別するテキスト文字列、および／または同様のもの）に関連してよい。

【0378】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ電極から受信されたＥＣＧ信号に対する不整脈種類分類器を訓練するように、既知の不整脈種類情報（例えば、アノテーションラベル、および／または同様のもお）を持つ複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集における少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極に関連する（例えば、から検知される、および／または同様のことにより関連する）ＥＣＧ信号部分の数が不十分であってよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ電極に基づいてリズム変化分類器を訓練するように、第２のＥＣＧ電極から独立する少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極（例えば、１２誘導心電図センサ、個別の体外式および／または装着可能式心臓監視デバイスなどの第２のＥＣＧ電極とは別のＥＣＧデバイスの電極、および／または同様のもの）に関連する（例えば、から検知される、および／または同様のことにより関連する）十分なデータ（例えば、過去のＥＣＧ信号部分および／または同様のもの）が存在してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよく、その複数のアノテーションの各々は、第１のＥＣＧ電極に関連する第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、第２のＥＣＧ電極に関連する第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分は、第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応してよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４は、不整脈種類分類器を、不整脈種類分類器を用いて、第２の複数のＥＣＧ信号部分の各個別ＥＣＧ信号部分における予測された不整脈種類を予測することと、予測された不整脈種類と、第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に対応する第１の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に関連する複数のアノテーションの個別アノテーションとに基づいて、少なくとも１つの誤差値を（例えば、バックプロパゲーション、および／または同様のものに基づいて）判断することと、少なくとも１つの誤差値に基づいて、不整脈種類分類器を訓練すること（例えば、重さを更新すること、および／または同様のことこと）とによって訓練してよい。

【0379】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、人間ユーザ（例えば、技術者および／または同様のもの）によるレビューによりよく知られたおよび／または適したものであり得る推定されたＥＣＧ信号部分を形成するように、複数の電極に関連するＥＣＧ信号部分を（例えば、ベクトル加算、ベクトルプロジェクション、変換、および／または同様のことによって）組み合わせる。例えば、複数のＥＣＧ信号部分の履歴収集は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの第１のＥＣＧ電極によって検知された第１の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第１のＥＣＧ信号の第１の複数のＥＣＧ信号部分と、少なくとも１つの第２のＥＣＧ電極によって検知された第２の表面ＥＣＧ活動に基づく少なくとも１つの第２のＥＣＧ信号の第２の複数のＥＣＧ信号部分とを含んでよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、第１の複数のＥＣＧ信号部分の各ＥＣＧ信号部分を、複数の推定されたＥＣＧ信号部分を（例えば、リモートコンピュータシステム１０４によって）形成するように、第２の複数のＥＣＧ信号部分の個別ＥＣＧ信号部分に（例えば、ベクトル加算、ベクトルプロジェクション、変換、および／または同様のことによって）組み合わせてよい。
いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、既知の不整脈種類情報は、複数のアノテーションを含んでよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、各個別のアノテーションは、複数の推定されたＥＣＧ信号部分の個別推定されたＥＣＧ信号部分に関連してよい。

【0380】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部を、（例えば、時間ワープ、時間拡張、および／または同様のことのための任意の適切な信号処理技術を用いたリモートコンピュータシステム１０４によって）複数のワープＥＣＧ信号部分を形成するために時間ワープ（例えば、時間拡張および／または同様のこと）してよい。

【0381】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部に対して、フィルタリング、反転、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のことのうちの少なくとも１つを（例えば、リモートコンピュータシステム１０４によって）行ってよい。

【0382】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、前記少なくとも１つのノイズ信号部分を、履歴収集の複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部と（例えば、リモートコンピュータシステム１０４によって）組み合わせしてよい。

【0383】

いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、前記履歴収集の前記複数のＥＣＧ信号部分の少なくとも一部を、（例えば、リモートコンピュータシステム１０４によって）スタイル転送してよい。

【0384】

図４Ｃに示すように、段階４０６ｃにおいて、少なくとも１つのＥＣＧ信号および各ＥＣＧ信号に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを受信してよい。例えば、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４は、少なくとも１つのＥＣＧ信号および各ＥＣＧ信号に対する少なくとも１つのアノテーションに関連するアノテーションデータを（例えば、技術者デバイス１０８から）受信してよい。

【0385】

図４Ｃに示すように、段階４０８ｃにおいて、本明細書に記載されたように、不整脈種類を検出して（例えば、分類して）よい。例えば、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、不整脈種類分類器を用いて、ＥＣＧ信号における不整脈種類および検出された不整脈種類に関連する時間データを検出してよい。例えば、時間データは、本明細書に記載されたように、開始時間、時間間隔、それらの任意の組み合わせ、および／または同様のものの少なくとも１つを含んでよい。いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、時間データに基づいて、ＥＣＧ信号における検出された不整脈種類に関連する少なくとも１つのＥＣＧ信号部分を判断してよい。

【0386】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は検出された不整脈種類に基づいてアノテーションに対する尤度スコアを判断してよい。例えば、不整脈種類分類器の少なくとも１つのニューラルネットワークの出力は、本明細書に記載されたように、各可能な不整脈種類に関連する信頼度スコア（例えば、確率および／または同様のもの）を含んでよい。例えば、不整脈種類分類器により判断された不整脈種類は、信頼度スコアが最も高い不整脈種類（例えば、確率および／または同様のもの）であってよい。追加的または代替的に、各アノテーションは、可能な不整脈種類（例えば、可能な不整脈種類に関連するラベル、少なくとも１つの可能な不整脈種類を識別するテキスト文字列、および／または同様のもの）に関連してよい。いくつかの実施形態において、各アノテーションの尤度スコアは、（例えば、このようなアノテーションに関連する可能な不整脈種類の不整脈種類分類器によって判断された）信頼度スコアであってよい。いくつかの実施形態において、不整脈種類分類器は、複数のニューラルネットワークを備えてよく、このようなニューラルネットワークのそれぞれは、少なくとも１つの可能な不整脈種類に関連する信頼度スコアを出力してよい。

【0387】

図４Ｃに示すように、段階４１０ｃにおいて、（例えば、判断されたＥＣＧ信号部分、尤度スコアおよび／または同様のものに基づいて）少なくとも１つのメッセージを生成してよい。例えば、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分および少なくとも１つのアノテーションに対する尤度スコアに基づいて、少なくとも１つのメッセージを生成してよい。例えば、メッセージは、検出された不整脈種類に基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分にアノテートすることを推奨すること、または尤度スコアに基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することを推奨すること、および／または同様のことの少なくとも１つを示してよい。

【0388】

いくつかの実施形態において、リモートコンピュータシステム１０４は、尤度スコアが閾値を下回ることを判断してよい。追加的または代替的に、メッセージを生成することは、本明細書に記載されたように、リモートコンピュータシステム１０４が、尤度スコアが閾値を下回ることを判断することに基づいて、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するアノテーションデータを再評価することの推奨を示す少なくとも１つのメッセージを生成することを含んでよい。

【0389】

図４Ｃに示すように、段階４１２ｃにおいて、メッセージを送信してよい。例えば、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージの少なくとも一部を技術者デバイス１０８に送信してよい。追加的または代替的に、リモートコンピュータシステム１０４は、本明細書に記載されたように、少なくとも１つの判断されたＥＣＧ信号部分に関連するメッセージの少なくとも一部を監督者デバイス１１０に送信してよい。

【0390】

いくつかの非限定的な実施形態において、プロセス４００ｃは、少なくとも一部の段階（例えば、段階４０６ｃ－４１２ｃ，４０２ｃ－４１２ｃ、および／または同様の段階）を繰り返す段階を含んでよい。例えば、少なくとも一部のこのような段階を、継続的に、周期的に、および／または同様のように繰り返してよい。例えば、ＥＣＧ信号および／またはそれに関連付けられたアノテーションを継続的に受信（４０６ｃ）してよく、周期的におよび／または同様のように技術者がこのようなアノテーションを提供することと同じ頻度であってよい。追加的または代替的に、周期的におよび／または同様のように、ＥＣＧ信号および／またはアノテーションを受信することと同じ頻度で、不整脈種類を分類（４０８ｃ）してよく、および／または、メッセージを継続的に生成（４１０ｃ）および／または送信（４１２ｃ）してよい。例えば、ＥＣＧ信号部分の履歴収集を、継続的に、周期的に、および／または同様のように更新して（例えば、新しいＥＣＧ信号部分および／または既知の不整脈種類情報を追加して、および／または同様のことを行って）よい。追加的または代替的に、不整脈種類分類器を、周期的に、および／または同様のように、ＥＣＧ信号部分の履歴収集を更新することと同じ頻度で継続的に（再）訓練（４０４ｃ）してよい。

【0391】

ここで、図５Ａを参照して、図５Ａは、例示的なリズム変化分類器のニューラルネットワーク５００ａの例示的な図を示す。図５Ａに示すように、本明細書に記載されたように、ニューラルネットワーク５００ａは、少なくとも１つの入力層５０２ａを備えてよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、ニューラルネットワーク５００ａは、少なくとも１つの出力層５０８ａを備えてよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、ニューラルネットワーク５００ａは、少なくとも１つの隠れ層（例えば、第１の隠れ層５０４ａ、最後の隠れ層５０６ａ、および／または同様のもの）を備えてよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、隠れ層（例えば、第１の隠れ層５０４ａ、最後の隠れ層５０６ａ、および／または同様のもの）は、複数の畳み込み層を備えてよい。

【0392】

ここで、図５Ｂに参照して、図５Ｂは、例示的な不整脈種類分類器の例示的な図ニューラルネットワーク５００ｂを示す。図５Ｂに示すように、本明細書に記載されたように、ニューラルネットワーク５００ｂは、少なくとも１つの入力層５０２ｂを備えてよい。追加的または代替的に、本明細書に記載されたように、ニューラルネットワーク５００ｂは、少なくとも１つの出力層５０８ｂを備えてよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、ニューラルネットワーク５００ｂは、少なくとも１つの隠れ層（例えば、第１の隠れ層５０４ｂ、最後の隠れ層５０６ｂ、および／または同様のもの）を備えてよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されたように、隠れ層（例えば、第１の隠れ層５０４ｂ、最後の隠れ層５０６ｂ、および／または同様のもの）は、複数の畳み込み層を備えてよい。

【0393】

ここで、図６Ａ～図６Ｅを参照して、図６Ａ～図６Ｅは、例示的なＥＣＧ信号部分を示す。図６Ａに示すように、第１のＥＣＧ信号部分６００ａは、第１のチャネル６０２ａからの第１のＥＣＧ信号および第２のチャネル６０４ａからの第２のＥＣＧ信号の部分を備えてよい。いくつかの実施形態において、第１のＥＣＧ信号部分６００ａは、両方のチャネルにおける正常洞調律（ＮＳＲ）を示してよい。

【0394】

図６Ｂに示すように、第２のＥＣＧ信号部分６００ｂは、第１のチャネル６０２ｂからの第１のＥＣＧ信号および第２のチャネル６０４ｂからの第２のＥＣＧ信号の部分を備えてよい。いくつかの実施形態において、第２のＥＣＧ信号部分６００ｂは、両方のチャネルにおける、１８秒と１９秒の間のリズム変化を示してよい。

【0395】

図６Ｃに示すように、第３のＥＣＧ信号部分６００ｃは、第１のチャネル６０２ｃからの第１のＥＣＧ信号および第２のチャネル６０４ｃからの第２のＥＣＧ信号の部分を備えてよい。いくつかの実施形態において、第３のＥＣＧ信号部分６００ｃは、両方のチャネルにおける６２秒と６３秒の間の治療処置（例えば、１５０Ｊの治療用ショック）を示してよい。

【0396】

図６Ｄに示すように、第４のＥＣＧ信号部分６００ｄは、第１のチャネル６０２ｄからの第１のＥＣＧ信号および第２のチャネル６０４ｄからの第２のＥＣＧ信号の部分を備えてよい。いくつかの実施形態において、第４のＥＣＧ信号部分６００ｄは、両方のチャネルにおけるハイライト期間６０６ｄ内のリズム変化を示してよい。

【0397】

図６Ｅに示すように、第５のＥＣＧ信号部分６００ｅは、チャネル６０４ｅからのＥＣＧ信号の一部を備えてよい。いくつかの実施形態において、第５のＥＣＧ信号部分６００ｅは、９３秒と９４秒の間のリズム変化を示してよい。

【0398】

ここで、図７を参照して、図７は、デバイス７００の例示的なコンポーネントの図である。デバイス７００は、心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、監督者デバイス１１０、および／またはゲートウェイデバイス１２９の１つまたは複数のデバイスに対応してよい。いくつかの非限定的な実施形態において、心臓監視デバイス１０２、リモートコンピュータシステム１０４、データレポジトリ１０６、技術者デバイス１０８、監督者デバイス１１０、および／またはゲートウェイデバイス１２９は、少なくとも１つのデバイス７００、および／または、デバイス７００の少なくとも１つコンポーネントを備えてよい。図７に示すように、デバイス７００は、バス７０２、プロセッサ７０４、メモリ７０６、ストレージコンポーネント７０８、入力コンポーネント７１０、出力コンポーネント７１２、および通信インタフェース７１４を備えてよい。

【0399】

バス７０２は、デバイス７００のコンポーネントのうちの通信を許可するコンポーネントを備えてよい。いくつかの非限定的な実施形態において、プロセッサ７０４を、ハードウェア、ファームウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせに実装してよい。例えば、プロセッサ７０４は、プロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）、および／または同様のもの）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、および／または任意の処理コンポーネント（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／または同様のもの）、および／または同様のもの、並びに機能を果たすようプログラムすることができる同様のものを含んでよい。メモリ７０６は、プロセッサ７０４が使用するための情報および／または命令を格納するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、および／または別のタイプの動的または静的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、光学メモリ、および／または同様のもの）を含んでよい。

【0400】

ストレージコンポーネント７０８は、デバイス７００の動作および使用に関連する情報および／またはソフトウェアを格納することができる。例えば、ストレージコンポーネント７０８は、対応するドライブと共に、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、ソリッドステートディスク、および／または同様のもの）、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、および／または別のタイプのコンピュータ可読媒体を含んでよい。

【0401】

入力コンポーネント７１０は、ユーザ入力、および／または同様のものを介して、情報を受信するようにデバイス７００を許可する、コンポーネント（例えば、タッチパネルディスプレイ、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチ、マイク、カメラ、および／または同様のもの）を備えてよい。追加的または代替的に、入力コンポーネント７１０は、情報を検知するためのセンサ（例えば、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）コンポーネント、加速度計、ジャイロスコープ、アクチュエータ、および／または同様のもの）を含んでよい。出力コンポーネント７１２は、デバイス７００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、スピーカー、１つまたは複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）、および／または同様のもの）を含んでよい。

【0402】

通信インタフェース７１４は、有線接続、無線接続、または有線接続と無線接続との組み合わせなどを介して、デバイス７００が他のデバイスと通信することを可能にするトランシーバ様コンポーネント（例えば、トランシーバ、分離している受信器および送信機、および／または同様のもの）を含んでよい。通信インタフェース７１４は、デバイス７００が他のデバイスから情報を受信すること、および／または他のデバイスに情報を提供することを許可してよい。例えば、通信インタフェース７１４は、イーサネット（登録商標）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（登録商標）インタフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インタフェース、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）インタフェース、セルラネットワークインタフェース、および／または同様のものを含んでよい。

【0403】

デバイス７００は、本明細書に記載された１つまたは複数の処理を実行してよい。デバイス７００は、メモリ７０６および／またはストレージコンポーネント７０８などのコンピュータ可読媒体によって格納されたソフトウェア命令を実行するプロセッサ７０４に基づいて、これらの処理を実行してよい。本明細書では、コンピュータ可読媒体（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体）を非一時的メモリデバイスと定義する。非一時的メモリデバイスは、単一の物理ストレージデバイス内に配置されたメモリスペースと、複数の物理ストレージデバイスに分散して配置されたメモリスペースとを含む。

【0404】

ソフトウェア命令は、別のコンピュータ可読媒体から、または通信インタフェース７１４を介して別のデバイスから、メモリ７０６および／またはストレージコンポーネント７０８に読み取られてもよい。実行されると、メモリ７０６および／またはストレージコンポーネント７０８に格納されたソフトウェア命令は、プロセッサ７０４に、本明細書に記載された１つまたは複数の処理を実行させることができる。追加的または代替的に、ハードワイヤード回路を、本明細書に記載される１つまたは複数の処理を実行するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と併用してよい。したがって、本明細書に記載の実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアとの特定の組み合わせに限定されない。

【0405】

図７に示すコンポーネントの数および配置は、一例として示したものである。いくつかの非限定的な実施形態において、デバイス７００は、図７に示されるものよりもさらなるコンポーネント、より少ないコンポーネント、異なるコンポーネント、または異なる配置されたコンポーネントを備えてよい。追加的または代替的に、デバイス７００のコンポーネントのセット（例えば、１つまたは複数のコンポーネント）は、デバイス７００のコンポーネントの別のセットによって実行されるものとして説明される１つまたは複数の機能を実行してよい。

【0406】

ここで図８を参照して、図８は、生理学的監視デバイス８１０、以下「センサ」、およびセンサを身体（例えば、患者）の表面上またはその近傍に配置する装着可能パッチ８６０を含む例示的な心臓監視デバイス、例えば不整脈および体液監視システムを示している。さらに、システムは、センサ８１０によって取得されたデータを、処理および／または分析のためにリモートコンピュータシステム（例えば、１つまたは複数のサーバ８５０）に継続的に送信することができる携帯可能なデータ送信装置（ゲートウェイ）８３０を含んでよい。したがって、例えば、ゲートウェイデバイス８３０は、センサ８１０から受信したデータを、ほとんどまたは全く遅延または待ち時間なくサーバ８５０に送信してよい。このため、デバイス８１０とサーバ８５０との間のデータ送信のコンテキストでは、本開示の「継続的」は、継続的（中断なし）、またはほぼ継続的、すなわち、デバイスによる測定完了および／または装置での事象発生後１分以内であることを含む。また、高速送信など、連続したバースト送信を繰り返すことによっても、継続性を実現してよい。同様に、本開示によれば、「即時」という用語は、デバイスで発生した事象の測定および／または発生の完了後、一度に発生または行われること、または即時近くすなわち１分以内に行われることを含む。

【0407】

さらに、デバイス８１０によって生理学的データの取得のコンテキストにおいて、「継続的に」は、ＥＣＧデータおよび／または加速度計データなどのセンサデータの途切れない収集が臨床的に継続的に行われることも含む。この場合、１時間に数回、最大１秒の短いデータ取得の中断、または、１日に数回、数分程度の長いデータ取得の中断があっても、「継続的」と見なすことができる場合がある。本明細書に記載されたような継続的な方式の結果としての待ち時間に関しては、これは、約５分から約１５分の間の全体的な応答時間（例えば、事象の発生が検出されてからその事象に関する通知が出されるまでの時間）に相当することができる応答時間の全体の予算に関するものである。そのため、送受信の待ち時間は数分単位となる。

【0408】

さらに、本明細書に記載された装着可能なデバイスは、患者による長期間および／または延長された使用または装着、または患者への取り付け若しくは接続のために構成される。例えば、本明細書に記載されたようなデバイスは、実質的な中断なしに、例えば、最大２４時間またはそれ以上（例えば、数週間、数ヶ月間、または数年間）、患者によって使用または装着されるか、または患者に取り付けまたは接続されることが可能である場合がある。いくつかの実施例において、そのようなデバイスは、例えば、バッテリの交換、技術サービスの実施、デバイスソフトウェアまたはファームウェアの更新、および／またはシャワを浴びるかまたは他の活動に従事するために、本明細書に記載された例の範囲から逸脱せずに、使用、装着、取り付けまたは患者への接続を再開する前に一定時間取り外すことができる。

【0409】

いくつかの実施形態において、センサ８１０とゲートウェイデバイス８３０との間のデータ／信号８２０の送信は、一方通行（例えば、センサ８１０からゲートウェイデバイス８３０へ）であってもよく、または送信は双方向であってもよい。同様に、ゲートウェイデバイス８３０とサーバ８５０との間のデータ／信号８４０の送信は、一方通行（例えば、ゲートウェイデバイス８３０からサーバ８５０へ）でも双方向でもよい。また、システムは、システムの電子機器に電力を供給するための充電器（図示せず）を含んでよい。

【0410】

いくつかの実施形態において、センサ８１０は、センサ８１０の装着者に関する生理学的データを継続的に監視、記録、およびゲートウェイデバイス８３０に送信する。特に、センサ８１０は、既に取得したデータをゲートウェイデバイス８３０に送信している間、監視および／またはさらなるデータの記録を中断しないようにしてもよい。別の言い方をすれば、いくつかの実施形態において、監視／記録処理と送信処理の両方が同時に、または少なくともほぼ同時に行われる。

【0411】

別の例として、センサ８１０が、既に取得したデータをゲートウェイデバイス８３０に送信している間に、さらなるデータの監視および／または記録を中断する場合、センサ８１０は、その後、既に取得したすべてのデータがゲートウェイデバイス８３０に送信される前にさらなるデータの監視および／または記録を再開してよい。言い換えれば、監視および／または記録のための中断期間は、既に取得したデータの送信に要する時間と比較して少なくてもよく（例えば、約０％～約８０％、約０％～約６０％、約０％～約４０％、約０％～約２０％、約０％～約１０％、約０％～約５％の間の値およびその間の部分的な範囲を含む）、既に取得した生理学的データの送信中にさらなるデータのほぼ継続的監視および／または記録を容易にしてよい。例えば、ある特定のシナリオでは、測定時間の継続期間が約２分の場合、その後の測定データの監視および／または記録の一時停止または中断期間は、数ミリ秒から約１分の範囲となる可能性がある。このようなデータの一時停止または中断を行う理由の例としては、以下に詳述するように、以前に取得したデータの特定のデータ完全性テストおよび／または他のオンラインテストの完了を可能にすることが挙げられる。以前の測定データに問題がある場合、センサ８１０は、適切な調整を行うことができるように、患者および／またはリモート技術者に問題を通知することができる。

【0412】

いくつかの実施形態において、センサ８１０とゲートウェイデバイス８３０との間のリンク８２０の帯域幅は、リンク８２０を介して送信される取得データの帯域幅よりも大きく、いくつかの実施形態において著しく大きい場合がある（例えば、バースト送信）。このような実施形態は、リンクの中断、受信の減少／不在の期間などに発生しうる問題を改善するものである。いくつかの実施形態において、中断後に送信が再開されるとき、再開は、後入れ先出し（ＬＩＦＯ）の形態であってよい。ゲートウェイデバイス８３０は、センサ８１０から受信したデータをまずゲートウェイデバイスのオンボードメモリに格納し、その後外部サーバに転送するストアアンドフォワードモードで動作するように構成することができる。例えば、サーバとのリンクが一時的にできない場合などに有効なモードである。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス８３０は、パイプラインとして機能し、センサ８１０からのデータを直ちにサーバに通過させることができる。さらなる例では、センサからのデータは、データ圧縮技術を使用して圧縮され、メモリ要件だけでなく、送信時間および電力消費も低減される場合がある。

【0413】

いくつかの実施形態において、センサ８１０は、上述したように、いくつかのデータを継続的またはほぼ継続的な方法で監視、記録および送信する一方で、いくつかの他のデータを非継続的な方法（例えば、周期的、無周期的など）で監視、記録および送信するように構成されてよい。例えば、センサ８１０は、ＥＣＧデータを継続的またはほぼ継続的に記録および送信するように構成されてよい一方、無線周波数（ＲＦ）に基づく測定および／または送信は周期的であってよい。例えば、ＥＣＧデータは、さらなるＥＣＧデータが記録されているときに継続的またはほぼ継続的にゲートウェイデバイス８３０（およびその後サーバ８５０）に送信されてもよく、ＲＦベースの測定値は、測定プロセスが完了した時点で送信されてもよい。

【0414】

センサ８１０による生理学的データの監視および／または記録を、周期的であってよく、いくつかの実施形態において、既に取得したデータのゲートウェイデバイス８３０への送信中に遅延または待ち時間なく予定通り（すなわち、周期的に）達成してよい。例えば、センサ８１０は、上述したように、周期的な方法で患者（すなわち、センサ８１０の装着者）から生理学的データを取得し、上述のように継続的な方法でデータをゲートウェイデバイス８３０に送信してもよい。

【0415】

センサ８１０は、データをゲートウェイデバイス８３０に送信する代わりに、またはそれに加えて、取得したデータをサーバ８５０に送信してよい。また、センサ８１０は、取得した生理学的データの一部または全部を格納してよい。いくつかの実施形態において、センサ８１０からゲートウェイデバイス８３０へのデータの送信は、無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）および／または有線接続、例えば、８２０を介して達成されてもよい。ゲートウェイデバイス８３０からサーバ８５０へのデータの送信を、無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）－ｔｏ－ＴＣＰ／ＩＰアクセスポイント通信、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、セルラなど）および／または有線接続、例えば、８４０を介して達成してよい。

【0416】

上述したように、いくつかの実施形態において、データおよび／または信号の送信は、センサ８１０とゲートウェイデバイス８３０との間のリンク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）リンク）およびゲートウェイデバイス８３０とサーバ８５０との間のリンク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、セルラ）である２つのリンク８２０、８４０を経由して行われる。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）リンクは、コマンド、センサ８１０のマイクロプロセッサの状態に関する情報、測定データなどを渡すために使用される、センサ８１０とサーバ８５０の通信用の接続バスとすることができる。いくつかの実施形態において、センサ８１０のマイクロプロセッサは、サーバ８５０（および／またはゲートウェイデバイス８３０）との通信を開始してもよく、接続が確立されると、サーバ８５０は、他の一部または全部の通信を開始するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス８３０は、センサ８１０、デバイス８３０および／またはサーバ８５０に利用可能な電力を節約してよい。例えば、リンク８２０、８４０の一方または両方は、それぞれのデバイス／サーバ間の接続が利用できないとき、省電力モード（例えば、スリープモード、オフ状態など）に入ることができる。別の例として、リンク品質（例えば、利用可能な帯域幅）がデータの少なくとも満足な送信に不十分な場合、データの送信が少なくとも一時的に中断されることもある。そのような実施形態において、ゲートウェイデバイス８３０は、センサ８１０およびサーバ８５０の一方または両方との関係において、マスタデバイスとして機能してよい。

【0417】

いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイス８３０は、単純なパイプとして考えられてもよく、センサ－ゲートウェイデバイス－サーバ経路は、単一のリンクとして定義されてもよく、すなわち、リンク性能は、センサ－ゲートウェイデバイスおよびゲートウェイデバイス－サーバリンクの間のボトルネックに依存してもよい。いくつかの実施形態において、ゲートウェイデバイスはそのデバイスに近接する患者によって運ばれるため、少なくとも主なボトルネックは、ゲートウェイデバイス－サーバリンクであってもよく、一方、ゲートウェイデバイス－サーバリンク（例えば、セルラまたはＷｉＦｉ（登録商標）カバレッジ）は可変であると予想される。いくつかの実施形態において、送信されたデータは（例えば、多少の待ち時間を伴って）処理され、（例えば、監視センタにオンラインで提示されるのではなく）通知を表示するために使用されるので、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈリンクおよび／またはＴＣＰ／ＩＰリンクは「ベストエフォート配信」サービス品質で十分であってよい。いくつかの実施形態において、単一のゲートウェイデバイス８３０は、複数のセンサにサービスを提供してよく、すなわち、複数のセンサは、それぞれのリンクを介して単一のゲートウェイデバイス８３０に接続されてもよい。いくつかの実施形態において、１つまたは複数のセンサにサービスを提供する複数のゲートウェイデバイスが存在してもよく、すなわち、１つまたは複数のセンサの各センサが、それぞれのリンクを介して複数のゲートウェイデバイスに接続されてもよい。

【0418】

いくつかの実施形態において、送信リンク８２０、８４０は、近傍の同様のデバイスからの共存干渉、および同じＲＦバンド（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｃｅｌｌｕｌａｒ、ＷｉＦｉ（登録商標））を使用する他のデバイスからの共存干渉に耐えるように構成されてよい。標準的なＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルおよび／または標準的なＴＣＰ／ＩＰプロトコル、および送信データに巡回冗長検査を追加することによって、干渉の問題に対処してよい。さらに、無線信号およびデータのセキュリティを保持するために、いくつかの実施形態において、センサとサーバとの間のデータ転送は、独自のプロトコルを使用して行われてよい。例えば、ＴＣＰ／ＩＰリンクはＳＳＬプロトコルを使用してセキュリティを維持し、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）リンクは暗号化してよい。また、別の例として、ＵＤＰ／ＨＴＴＰをデータの安全な送信に使用してよい。いくつかの実施形態において、患者を識別することなく、生のバイナリデータのみを送信してよい。

【0419】

不整脈および体液監視センサ８１０が、センサ８１０を装着した患者から監視および／または取得する生理学的データの種類の例としては、心電図（ＥＣＧ）データ、胸部インピーダンス、心拍数、呼吸数、身体活動（例えば、動作）および患者の姿勢の１つまたは複数が挙げられる。いくつかの実施形態において、生理学的データを、継続的、周期的、または受信した信号によって指示されるように（例えば、ゲートウェイデバイス８３０および／またはサーバ８５０から受信した信号によって指示されるように）センサ８１０によってゲートウェイデバイス８３０またはサーバ８５０に取得および／または送信してよい。例えば、センサ装着者または別の当事者（例えば、健康専門家）は、センサ８１０を起動してもよく、センサは、装着者または当事者からのさらなる入力なしに自動的に上述の生理学的パラメータのうちの任意の１つを監視および／または記録し始めることができる。センサ８１０、または一般に不整脈および体液監視システムは、生理学的データの監視および／または記録を開始する前に、さらなる入力（例えば、測定される生理学的パラメータを識別する設定の選択）を要求することができる。いずれにしても、監視および／または記録が開始されると、センサ８１０は、取得したデータを、例えば上述したように少なくとも継続的な方法でゲートウェイデバイス８３０および／またはサーバ８５０に送信してよい。

【0420】

いくつかの実施形態において、上述の生理学的パラメータの１つまたは複数が周期的に測定されてもよく、センサ８１０は、取得されるように少なくとも継続的な方法で測定値をゲートウェイデバイス８３０に送信してもよい。例えば、周期的な測定は予定通りに進み、ゲートウェイデバイス８３０への送信を、データ取得後の遅延または待ち時間がほとんどない状態で行ってよい。

【0421】

いくつかの実施形態において、センサ８１０、または一般に不整脈および体液監視システムは、上述した利用可能な特徴のすべてではなく、一部を動作させるように構成されてもよい。例えば、センサ８１０は、ＥＣＧデータ、胸部インピーダンス、心拍数、呼吸数、身体活動（例えば、動作）、患者の姿勢などのうちの１つまたは複数を監視および／または取得してよいが、その他はそうでなくてもよい。例えば、センサは、ＥＣＧデータなどのデータを監視および／または取得してよいが、呼吸数、身体活動（例えば、動作）、患者の姿勢などは含まれない。このような実施形態は、例えば、特徴を担うセンサ／システムのコンポーネントを個別に制御する制御をセンサおよび／またはシステムに含めることによって実現することができる。例えば、不整脈および体液監視システムは、センサの加速度計とＥＣＧコンポーネントを別々に制御する制御（例えば、電源ボタン）を含んでよい。加速度計の電力制御をスイッチオンにし、ＥＣＧの電力制御をスイッチオフにすることによって、いくつかの実施形態において、ＥＣＧデータの監視および／または取得を停止しながら、呼吸数、身体活動、および患者の姿勢に関連するデータの監視および／または取得を可能にすることができる。

【0422】

いくつかの実施形態において、接着パッチ８６０を、患者の身体表面にセンサ８１０を取り付けるように使用してよい。図９Ａ～図９Ｅは、本明細書で開示されたセンサ９７０を示す。パッチ９１０は、患者の身体にセンサ９７０を取り付け、または少なくとも、身体の皮膚にセンサ９７０を近接させるように保持する。いくつかの実施形態に係る、センサ９７０をパッチ９１０に取り付ける方法を説明図に示す。パッチ９１０は、センサ９７０を収容するパッチ９１０の領域の境界を画定するパッチフレーム９３０（例えば、プラスチックフレーム）を備えてよい。パッチ９１０は、使い捨て可能（例えば、１回用または数回用のパッチ）であってよく、生体適合性のある不織布材料で作られてよい。いくつかの実施形態において、センサ９７０を長期間の使用のために設計してよい。このような実施形態において、パッチ９１０とセンサ９７０との間の接続は可逆的であってよく、すなわち、センサ９７０を、パッチ９１０に取り外し可能に取り付けてよい。例えば、センサ９７０は、取り付け時にセンサ９７０をパッチ９１０（例えば、パッチフレーム９３０）に固定するスナップインクリップ９４０などのコンポーネントを備えてよい（分離が望まれる場合にはセンサ９７０をパッチから解放する）。また、センサ９７０は、センサ９７０とパッチ９１０との間の取り付けプロセスを容易にする位置決めタブ９６０を備えてよい。いくつかの実施形態において、パッチを、数日間（例えば、約４日～約１０日、約５日～約７日などの範囲）患者の皮膚への取り付けを維持するように設計してよい。

【0423】

いくつかの実施形態において、パッチ９１０は、センサ９７０による生理学的データの監視および／または記録若しくは取得を容易にする、または補助するさらなるコンポーネントを備えてよい。例えば、パッチは、患者の身体の表面（例えば、直接または被覆を介して接触する皮膚）からＥＣＧデータを記録するときに使用できる１つまたは複数のＥＣＧ電極９２０（例えば、単一のリード、２つのリードなど）などの導電性素子を備えてよい。電極を、パッチ内の専用配線によってセンサ９７０に結合してよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧは、約９５０Ｈｚから約５００Ｈｚ、約３００Ｈｚから約４５０Ｈｚ、約３５０Ｈｚから約４００Ｈｚの、その間の値および部分的な範囲を含む範囲のサンプリングレートを有してよい。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号を、１２ビットＡＤＣによってバンドパスフィルタリング後にサンプリングしてよい。通常動作では、データを「そのまま」サーバに転送してよく、その後、サーバのアルゴリズムで分析に使用することができる。いくつかの実施形態において、内部アルゴリズムにより、患者にデバイスを取り付けるたびにＥＣＧ信号品質をリアルタイムで評価すること（「取り付けテスト」）ができる。

【0424】

図９Ｄ～図９Ｅは、パッチを配置し得る、患者の身体表面上の例示的な位置を示す。ここで、センサ１０１０を収容するパッチ１０２０は、患者の胴体の側面（例えば、脇の下）（図９Ｄ）および胸部上部（図９Ｅ）に配置されるように示される。パッチを、生理学的データの効率的な監視および記録を可能にする患者の身体表面の任意の一部（例えば、パッチ１０２０の皮膚への均一な取り付けを可能にする皮膚の領域）に配置してよいことに留意されたい。例えば、肺液量測定を行うために、パッチ１０２０を乳首の高さで脇の下に配置してよい。ＥＣＧ測定に関して、この位置のＥＣＧ信号は、ＥＣＧの標準Ｖ５リードとＶ６リードとの差として表してよい。

【0425】

図１０Ａ～図１０Ｃを参照して、いくつかの実施形態において、本明細書で開示されたセンサの正面図、背面図、分解図をそれぞれ示す。図１０Ａは、センサ１０１０の前面１０１２および背面１０１４のカバー（図１０Ｃでは上面カバー１０７０および底面カバー１０７０とラベル付けされている）を示す。いくつかの実施形態において、このようなカバーは、センサの電気コンポーネントを周囲の環境から密閉するために互いに結合することができる（例えば、電気的密閉）。このような実施形態において、金属タブ１０２５は、ＥＣＧ測定の実行、電源の充電および／または同様のもののような状況のための電気接続を提供するために、カバーの外側に突出してよい。

【0426】

図１０Ｂは、センサ１０１０が、センサ１０１０のユーザに対してセンサ１０１０の状態を識別する１つまたは複数のインジケータを含んでよいことを示す。このようなインジケータの例には、光インジケータ１０４０（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）インジケータ）および音インジケータ１０２０が挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、インジケータ１０２０、１０４０は、センサ１０１０の電源（例えば、バッテリ）の充電および／または電力レベル、パッチ９１０へのセンサ１０１０の取り付けレベル、パッチ９１０が取り付けられた身体表面へのパッチ９１０の取り付けレベルなどの、センサ１０１０およびそのコンポーネントの状態に対するフィードバックを提供する。別の例として、センサは、可能性のある症状を示すための患者による係合に応じて、点滅（例えば、光インジケータ１０４０を介して）または振動（例えば、音インジケータ１０２０を介して）により応答してよい。

【0427】

いくつかの実施形態において、図１０Ｃは、センサのコンポーネントの少なくとも一部を示す、センサ１０１０の分解図を提供する。例えば、センサ１０１０は、バッテリ１０８０などの電源、光インジケータ１０６０、患者、医療提供者、および／または技術者とセンサとの対話を容易にするためのボタン１０５０、無線通信回路１０８５、無線周波数シールド１０９０（例えば、ＥＣＧ処理および他のデジタル回路との干渉を防ぐための金属カバーなど）、デジタル回路基板１０９５、および／または同様のものを備えてよい。図１０Ｃは、無線通信回路１０８５の一例としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈユニットを示しているが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈユニットに加えて、または代替的に、他のタイプの通信（ＷｉＦｉ（登録商標）、セルラなどを含む例）を容易にする他のモジュールがセンサ１０１０に含まれてもよい。

【0428】

いくつかの実施形態において、センサ１０１０は、ユーザとインタフェースするためのボタンなどの入力インタフェースも備えてよい。例えば、センサは、患者または医療従事者がセンサ１０１０を起動または停止することを可能にするボタン１０３０を備えてよい。このような入力インタフェースは、ユーザとの意図されていない対話を回避してよく、または少なくとも最小限に抑えてよい。例えば、ボタンを偶発的作動を回避するようにサイズ設定および造形してよい（例えば、ボタンを外部の物体で押し込まれることで作動する必要があるように構成してよい）。ボタンを、センサをリセットすること、およびセンサをゲートウェイデバイスにペアリングして通信を開始することに使用してよい。いくつかの実施形態において、センサの入力インタフェースは、ユーザから入力を受信する、および／またはユーザに情報を提供して戻すタッチスクリーンを備えてよい。例えば、入力は、ユーザがセンサを「航空機モード」、すなわち、例えば、外部のデバイスおよび／またはサーバとの任意の無線通信（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなど）を停止するモードでセットすることを可能にしてよい。例えば、ボタンは、物理ボタンの代わりに、磁気スイッチ、例えば、埋め込まれた磁気スイッチとして実装することができる。このような実装は、デバイスの筐体を設計する際、ボタンのコンポーネントが環境にさらされるのを回避するために有効である。

【0429】

いくつかの実施形態において、上述したように、開示されたセンサは、心電図（ＥＣＧ）データ、胸部インピーダンス、心拍数、呼吸数、身体活動、姿勢および／または同様のものを含むがこれに限定されない生理学的パラメータに関するデータを監視および／または取得する。そのため、センサおよび／またはセンサを収容するパッチは、これらのパラメータの少なくとも一部の監視および／または記録を容易にし、または引き受けるコンポーネントを備えてよい。例えば、上述したように、センサを収容するパッチは、ＥＣＧデータの監視および／または取得を容易にするために、センサに結合されたＥＣＧ電極を備えてよい。患者の生理学的データの測定および送信のためのデバイス電子機器アーキテクチャの例示的な実施形態を示す図１１Ａに示すように、センサは、センサ自体を収容するパッチに埋め込まれたＥＣＧ電極に結合するＥＧＧ処理回路を備える。ＥＣＧ処理回路は、例えば、ノイズ、信号の低周波変動、および他の信号アーチファクトのフィルタリング、増幅、および／または除去を行う。

【0430】

他の例として、センサは、電磁波を患者の体内に向け、内部組織から散乱および／または反射された波を受信するための無線周波数（ＲＦ）アンテナを備えてよい。さらに、センサは、送信波および／または散乱／反射波の経路上にある組織のいくつかの特性を判断するように、受信波を処理するＲＦ回路またはモジュールを備えてよい。例えば、アンテナはＲＦ波を患者の肺に向け、ＲＦ回路は散乱／反射波を分析し、患者の肺液レベルのＲＦベースの測定を行ってよい。図１１Ａは、ＲＦアンテナ、ＲＦモジュール、およびモジュールを制御するための回路（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）回路）を備えるセンサの例示的な実施形態を示す。

【0431】

図１１Ａを参照すると、いくつかの実施形態において、センサ１１００は、限定するものではないが、ＲＦ信号を送信および受信するためのＲＦアンテナ（例えば、ｂｉ－ｓｔａｔｉｃ）１１０４ａ、１１０４ｂ、センサ１１００を起動または停止するためのボタンまたはスイッチ１１２４、センサ１１００のユーザに光および音声のフィードバックを提供するためのＬＥＤ１１１８およびブザー１１２６、バッテリ１１１２などのオンボード電源を充電するための電力管理モジュール１１１０に結合されたバッテリ充電リンク１１３０、同期信号の記録のためのＥＣＧパッド１１３０などの外部インタフェースを備える。いくつかの実施形態において、センサ１１００は、センサ１１００に少なくとも一部の制御を及ぼすように、センサ１１００への外部サーバアクセスを提供するための無線リンク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））（図示せず）を備えてよい。

【0432】

内部的には、いくつかの実施形態において、センサ１１００は、測定（ＲＦ、ＥＣＧ、加速度計など）がどのように行われ、取得されたデータが送信されるか、センサ１１００の状態をどのように中継するか、センサ１１００が複数の睡眠レベルに入る方法／タイミング、および／または同様のものを特定する命令をそこに含むマイクロプロセッサ１１０８（代替的にマイクロコントローラとして参照されてよい）を備えてよい。いくつかの実施形態において、命令はまた、特定のタイプの測定を実行するために病状を特定してよい。例えば、センサのユーザが安静にしているかまたは特定の姿勢を維持している場合を除き、命令は、加速度計の（例えば、身体活動、および患者の姿勢の）測定を開始しないように特定してよい。別の例として、命令は、ＥＣＧ測定が開始される前に満たされなければならない可能性がある条件を識別してもよく、そのような条件は、センサとセンサ１１００が取り付けられる身体表面との間の少なくとも十分な取り付けレベルを含む。いくつかの実施形態において、マイクロプロセッサ１１０８は、測定ディレクトリおよびデータ、スケジューラ情報、および／または動作およびエラーのログを保持するために使用できる内部および外部不揮発性メモリバンクを有してよい。この不揮発性メモリは、データおよび状態情報を保持したまま、トータルパワーダウンによる省電力化を可能にする。

【0433】

図１１Ｂおよび図１１Ｃは、いくつかの実施形態に係るＲＦモジュール（例えば、ＲＦモジュール１１３２）内に配置されたＲＦセンサ機能性の例を示すブロック図である。本明細書に記載されたように、このような機能性は、本明細書に記載された技術に従って、組織内の体液蓄積／含有量のＲＦベースの体液監視に使用してよい。最初に図１１Ｂを参照すると、最初は、１つまたは複数のＲＦ信号（例えば、単一の「ＬＯ」信号、または異なる「ＬＯ_１」信号および「ＬＯ_２」信号、集合的に「ＬＯ」信号）が広帯域合成器１１８０（例えば、パルス発生器および合成器－ＬＯ）により生成することができる。このような合成器１１８０は、好ましくは、適度な位相ノイズ性能および高速セトリング時間能力（いくつかの実施形態において、一方または他方）を有することができる。ＲＦモジュールは、例えば、患者の体内の目標組織に向けてＲＦ波を送信するための送信アンテナ（Ｔｘ）および関連回路を含むトランシーバ部１１８１と、例えば、患者の体内の目標組織からの反射ＲＦ波を受信するための受信アンテナ（Ｒｘ）および関連回路１１８２を含む受信器部１１８２と、を有する。

【0434】

送信機部１１８１のトランシーバ（Ｔｘ）のＬＯ信号は、ＩＦ源１１８４で生成された低周波の中間周波（ＩＦ）信号で外部正弦波と乗算され、トランシーバ（Ｔｘ）の出力に導かれる。上述したように、ＬＯ信号は、トランシーバ部１１８１および受信器部１１８２において、１つまたは２つのＬＯ源（例えば、合成器１１８０）によって生成できる。出力電力は、ＲＦトランシーバ経路における、デジタル方式で制御された減衰器（ＤＣＡ）のデジタル制御を介して制御できる。受信アンテナ（Ｒｘ）に戻る外部の反射されたＲＦ波は、受信器部に導かれ、ダウンコンバージョンミキサーによってＩＦ周波数にダウンコンバートされる。反射特性（位相および振幅）は、ＡＤＣ１１８５の前に、新しいＩＦキャリア（例えば、２５０ＫＨｚのオーダ）に変換され、フィルタリングされ、増幅されることが可能である。

【0435】

図１１Ｂの機能性に対するデジタル制御は、プロセッサおよび／またはデジタルロジック（例えば、ＦＰＧＡ１１８６）によって直接実現されてもよく、このプロセッサは、トランシーバの構成プロセス、ＩＦ信号調整および関連スイッチングの両方を制御してよい。

【0436】

ここで図１１Ｃを参照すると、いくつかの実施形態において、ＲＦモジュール１１３２は、示されるように、送信部１１８７および受信器部１１９０を用いて実装されてもよい。例えば、送信部１１８８は、パルス発生器１１８８と、患者の体内の目標組織に向けてＲＦ波を送信するための送信アンテナＴｘ１１８９とを有することができる。受信器部１１９０は、受信アンテナＲｘ１１９１、低ノイズＲＦ増幅器１１９２、ミキサーを用いて反射されたＲＦ信号をＩＦ信号に変換する受信器１１９３、局部発振器１１９４を有してよく、局部発振器１１９４は、モノスタティック（シアードＬＯ）方式、またはバイスタティック方式であってよい。信号はフィルタリングされ、増幅され、検出器１１９５に供給され、その出力はさらなる信号処理のためにさらなる回路に接続されてよい。

【0437】

潜在的なＲＦ／ＥＣＧ干渉に関して、いくつかの実施形態において、以下の段階を取ることができる。
・デジタルとＲＦコンポーネントとの間のグラウンド分離：デジタルおよびＲＦグラウンドを分離し、フェライトビーズを介した単一の接続点を利用することによって実現されてよい。
・ＲＦモジュールシールドも、例えば、図１０Ｃに示されるような金属カバー、無線周波数シールド１０９０を有するものが使用されてよい。
・電源回路の考慮：異なるコンポーネント／モジュールに対して異なる電源経路を利用してもよい。さらに、電源回路は、ノイズを回避するためのフィルタを備えてよい。
・ＥＣＧフィルタリングは、高周波信号がＥＣＧ回路／モジュールと干渉するのを防ぐＲＦ干渉を最小限に抑えるのを補助するために使用されてもよい。
・回路レイアウト：ＥＣＧ信号経路は、ＲＦ経路から物理的に分離されている。いくつかの実施形態において、ＥＣＧ信号経路は、干渉する可能性のある他のラインから物理的に分離することができる。

【0438】

図１１Ｃは、低周波ＩＦと共有の局部発振器（ＬＯ）を備えたＲＦモジュールの一般的なアーキテクチャの例を示す。非限定的な例として、図１１Ｃを参照すると、送信ＲＦ信号は、送信前にＩＦ信号（例えば、約２５０ＫＨｚ）と混合されてもよいので、送信は、実際には、約５００ＫＨｚで分離したキャリアＲＦ信号の周りに２トーンになる。

【0439】

いくつかの実施形態において、ＲＦモジュール１１３２は、外部伝搬経路と相関しない定常的かつ一定のまたはほぼ一定の反射を生成する較正経路（例えば、基板上の抵抗器のような電気反射器であるがこれに限定されない）を備えてよい。この反射器は、温度、システムノイズ、体内でのデバイスの位置への依存を最小限に抑えた反射プロファイルを生成する。

【0440】

いくつかの実施形態において、ＲＦモジュール１１３２自体は、内部にいかなる処理コンポーネントも有していなくてもよい。例えば、周波数、出力電力レベル、システム利得、バイパスモードおよび／または送信の有効／無効のうちの１つまたは複数を各周波数ポイントまたはほぼ各周波数ポイントで定義するフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）によって制御することができる。

【0441】

いくつかの実施形態において、ＲＦモジュール１１３２は、通常動作、較正フレーム動作、通常動作と較正フレーム動作との間のインターリーブ切り替え、通常経路動作と遅延経路動作との間のインターリーブ切り替え、およびクリアチャネルセンシングを含むがこれらに限定されない異なるタイプの波形構成可能オプションをサポートしてよい。これらのオプションのうち、例えば通常スイッチングおよびインターリーブ切り替えのものでは、周波数ごとに減衰が異なる場合があり、クリアチャネルセンシングの場合は、送信がない場合がある。較正フレーム動作では、すべての周波数で同じ減衰にすることができるが、通常動作の減衰と比較すると大きくなる場合がある。

【0442】

いくつかの実施形態において、送信（Ｔｘ）および受信（Ｒｘ）スイッチは、較正フレーム動作の場合、較正経路を介して送信および受信するようにそれぞれ設定されてもよく、一方、クリアチャネルセンシングについては、Ｒｘスイッチがアンテナに、Ｔｘが較正経路に設定されてよい。通常フレーム動作と較正フレーム動作との間、および通常経路動作と遅延経路動作との間のインターリーブ切り替えのために、いくつかの実施形態において、ＴｘおよびＲｘスイッチは、周波数ごとに較正経路とアンテナ経路との間、および通常経路と遅延経路との間をそれぞれ交互に切り替えることができる。

【0443】

いくつかの実施形態において、ＲＦ波は、約１００ＭＨｚ～約１ＧＨｚ、２００ＭＨｚ～約２．５ＧＨｚ、約２００ＭＨｚ～約３ＧＨｚ、約５００ＭＨｚ～約５ＧＨｚの周波数範囲であってよく、その間の値および部分的な範囲を含む。いくつかの実施形態において、胸腔液量（ＴＦＣ）感度は、開示されたセンサが取り付けられた体内の、最大約２５ｃｍ、約２０ｃｍ、約１５ｃｍ、約１０ｃｍ、約５ｃｍまでの距離（その間の値および部分的な範囲を含む）での心信号の測定を可能にしてよい。いくつかの実施形態において、ダイナミックレンジは、送信＆受信間の強い結合信号の存在下で測定した場合、１００ｄＢ以上である。さらに、波形はステップ周波数（１６～１２８の周波数）、１ＭＨｚの精度＆分解能で任意に設定してよい。いくつかの実施形態において、選択された実際の周波数は、規制要件に応じて、連続的であってもなくてもよい。いくつかの実施形態において、滞留時間およびセトリング時間は、それぞれ５～２０ｍｓ未満で１６～１２８の周波数を可能にしてよい。

【0444】

胸腔液量などの生理学的パラメータのＲＦベースの測定に関する詳細は、「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｆｌｕｉｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ Ｔｉｓｓｕｅ」と題する２０１０年４月１４日に出願された米国特許公開第ＵＳ ２０１１／０１３０８００号、および「Ｉｍｐｌａｎｔａｂｌｅ Ｄｉｅｌｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ」と題する２０１１年７月２１日に出願されたＰＣＴ国際特許公開第ＷＯ ２０１２／０１１０６６号で説明されており、それらの開示はその全体が参照により本明細書に組み込まれるものとする。

【0445】

センサは、センサを収容するパッチのセンサ装着者の皮膚への取り付けレベルに関する情報を提供するインジケータを含んでもよいことは、上述したとおりである。そのような情報は、２０１６年１月１２日に出願されたＰＣＴ国際特許公開第ＷＯ ２０１６／１１５１７５号、タイトル「Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ａｐｐａｒａｔｕｓｅｓ， ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－Ｂａｓｅｄ Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ Ｓｅｎｓｉｎｇ」において議論されているように、ＲＦベースの測定から取得することができ、その開示は参照によりその全体が本明細書に組み込まれるものとする。

【0446】

いくつかの実施形態において、図１１Ａにそのトップレベル図が示されるＦＰＧＡ１１０６は、ＲＦモジュール１１３２とインタフェースしてよい。例えば、ＦＰＧＡ１１０６は、トランシーバモジュールの制御、ＲＦディスクリートピンの制御、ＡＤＣモジュールの制御、ＲＦモジュール１１３２のＩＦ信号の生成、および生成されたＩＦ信号に同期したＡＤＣ（アナログ－デジタル変換）出力サンプルの取得の１つまたは複数を行う。さらに、いくつかの実施形態において、ＦＰＧＡ１１０６は、ベースバンドデータを生成するように、ＡＤＣ出力サンプルを処理する。さらに、いくつかの実施形態において、ＦＰＧＡ１１０６は、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサ１１０８とインタフェースしてよい。例えば、ＦＰＧＡ１１０６は、マイクロプロセッサ１１０８からのコマンドによりＲＦ送信（フレームごとに）を開始し、マイクロプロセッサ１１０８が読み取るためにフレームごとにベースバンドデータをローカルＲＡＭに保存し、マイクロプロセッサ１１０８が構成メモリに向かって読み取り／書き込みトランザクションを行うことを可能にし、マイクロプロセッサ１１０８にデバッグインタフェースを提供し、および／またはマイクロプロセッサ１１０８が専用メモリを使用して構成設定を変更することを可能にしてよい。

【0447】

いくつかの実施形態において、ＦＰＧＡは、最大で１２８の周波数をサポートすることができ、周波数ごとに異なる利得と滞留時間を可能にすることができる。いくつかの実施形態において、設計内でいくつかのクロック周波数を使用し、未使用のクロック信号をゲートすることによって、電力消費を最小限に抑えることができる。いくつかの実施形態において、マイクロプロセッサのデータ取得は、別のクロックを使用して実行することができ、データを読み取る間、制御＆処理パイプ全体をシャットダウンすることを可能にする。

【0448】

いくつかの実施形態において、本明細書で開示されたセンサは、加速度計を備えてよく、加速度計は、センサを装着した患者の身体活動、姿勢、および呼吸数のうちの１つまたは複数を判断するために用いられてよい。例えば、３軸（３Ｄ）加速度計１１２２を使用して、患者の動作および姿勢並びに呼吸数に関するデータを取得してよく、取得されたデータを受信するプロセッサ（例えば、センサまたは外部サーバの）は、そのデータ（例えば、ＥＣＧデータまたはＲＦベースの測定値などのセンサによって取得されたデータと組み合わせて）を使用して、患者の肺液レベルなどの患者の生理学的パラメータを判断してよい。３Ｄ加速度計１１２２は、ＲＦおよび／またはＥＣＧの測定条件を適宜解釈／分析できるように、記録内の異なるタイプの運動セグメントを検出することによって、ＲＦおよび／またはＥＣＧ分析を補助するために使用されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＲＦおよび／またはＥＣＧ測定値を、センサを装着した患者が活動している間または安静にしている間に実行してよい。その後、ＲＦおよび／またはＥＣＧデータの分析は、患者の身体活動の状態（例えば、安静にしている、低強度の活動にしている、高強度の活動にしているなど）に依存してもよい。そのような実施形態において、加速器は、ＲＦおよび／またはＥＣＧ測定値を適切に分析および解釈するために、患者の身体状態を識別するために使用されてよい。

【0449】

いくつかの実施形態において、加速度計１１２２は、内部タップ検出器を含むこともでき、これは、患者トリガー事象を生成するために使用されてもよい（例えば、「ダブルタップ」機能を使用する）。加速信号は、呼吸数を計算するために使用できる。図１１Ａは、３Ｄ加速度計１１２２、ＲＦアンテナ１１０４ａ、１１０４ｂ、ＥＣＧ電極に結合されたＥＣＧ処理回路、マイクロコントローラ１１０８（本開示を通じて代替的にマイクロプロセッサと呼ばれる場合がある）、およびテレメトリ（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））１１１４を備えるセンサの例示的な実施形態を示す。そのような実施形態において、例えば、マイクロコントローラ１１０８は、患者の呼吸数、動作、姿勢、ＥＣＧだけでなく、患者のＲＦベースの測定値に関するデータを受信し、患者の生理学的パラメータを判断するために、さらなる処理のためにテレメトリ１１１４を介して外部プロセッサに処理、および／または送信することができる。一例として、センサのマイクロコントローラ１１０８は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）テレメトリ１１１４に、記録されたデータおよび測定値を外部サーバに送信させ、そのサーバは、ＲＦ測定値、ＥＣＧ、姿勢、動作、および／または呼吸数データを分析して、患者の肺液レベルを判断してよい。別の例として、外部サーバは、心拍数、心房細動、粗動、上室性頻拍、心室頻拍、休止、房室（ＡＶ）ブロック、心室細動、二段脈、三段脈、心室異所性拍動、上室異所性拍動（ＳＶＥＢ）、徐脈、および頻脈の１つまたは複数に関連する患者の健康状態を判断すべく、ＥＣＧデータを分析してよい。患者の生理学的健康パラメータ（例えば、肺液レベルまたは上述の健康状態）の判断により、サーバは、データが来たセンサを装着した患者の健康関連の事象に関する通知を提供することを可能にしてよい。例えば、センサから受信したデータから不整脈の病状を判断すると、外部サーバは、データを送信したセンサ装着者に対して、心臓事象を示す通知を提供することができる。

【0450】

いくつかの実施形態において、センサは、温度センサ、コンダクタンスセンサ、圧力センサ、呼吸センサ、ＳＰＯ２、および／または光センサを備えることもできる。例えば、呼吸センサは、例えば、日中および／または夜間の特定の部分、またはＲＦ測定中に患者の胸の動作を監視する加速度計を備えることができる。例えば、３Ｄ多軸マルチチャネル加速度計は、第１のチャネルで患者の動作および／または姿勢を監視し、第２の異なるチャネルで患者の胸の動作を監視して呼吸数などの関連データを判断することができる。代替的に、姿勢検知用加速度計とは別に呼吸加速度計をデバイスに設けることができる。いくつかの例において、呼吸数の測定は、患者の胴体に取り付けられたデバイス内の３軸微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）加速度計の動作に基づくことができる。加速度計は、重力ベクトルの固有軸への投影を測定することができる。これらの測定値から、患者の胸郭の呼吸動作によって生じる投影の準周期的な変化を測定することに基づいて、呼吸数を導き出すことができる。

【0451】

他の例において、呼吸数および／または他の呼吸データは、ＲＦ信号自体から導出することができる。例えば、専用の呼吸回路を設けることができ、および／またはプロセッサに、本明細書に記載されたように反射ＲＦ波を監視させ、そこから呼吸数および関連データを判断させる命令を構成することができる。いくつかの実施形態において、吐く時間対吸う時間などの呼吸特性は、加速度計を介して測定することができ、睡眠時無呼吸症候群などの健康状態は、加速度計の測定値から検出することができる。

【0452】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧ上の心室拍動間隔を示すＲＲは、ＥＣＧデータから導出されてもよく、これらのＲＲ測定方法の２つ以上のデータを融合することによってＲＲ精度を向上させることができる。

【0453】

開示されたセンサを使用する場合、いくつかの実施形態において、古い患者から新しい患者へのセンサの転送を伴うか、または故障したセンサを交換する場合のいずれかで、身体の皮膚から接着パッチを取り外すシナリオがある。例えば、充電器に入っていたり、誤って患者に装着してしまった場合、サーバの動作により、患者からデバイスを切り離すことができる。同様に、デバイスが新たに患者に割り当てられた場合、サーバ動作によってデバイスを新しい患者に関連付けることができる。いくつかの実施形態において、センサの特定の動作モードは、センサの動作能力のすべての態様を含まない場合がある。例えば、自動内蔵テスト、規制テスト、デバッグ、センサが故障しているときの処理などを含む状況では、センサの１つまたは複数の機能は、センサ自体が動作している間は、起動または動作しない（またはセンサが完全にまたは通常動作しているときとは異なる動作をしてよい）可能性がある。例えば、故障したシステムをデバッグする場合、いくつかの実施形態において、特定の周波数を構成し、送信の開始／停止をトリガーすることを可能にすることによって、単一の特定の周波数を介して送信が実施される場合がある。

【表1】

【0454】

図１２は、体外式で、外来で、患者１２０２によって装着可能であり、本明細書に記載された１つまたは複数の構成を実装する例示的な心臓監視デバイス、例えば、医療装置１２００を示す。例えば、医療装置１２００は、患者の実質的に外部に配置されるように構成された非侵襲性医療装置とすることができる。このような医療装置１２００は、例えば、患者が日常生活を送る際に患者と共に移動することが可能であり、そのために設計された外来医療装置とすることができる。例えば、本明細書に記載の医療装置１２００は、ＺＯＬＬ（登録商標）Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＬｉｆｅＶｅｓｔ（登録商標）装着可能式電気除細動器などの患者に身体的に取り付けることができる。例示的なシナリオでは、このような装着可能式除細動器は、一度に２～３ヶ月間、ほぼ継続的または実質的に継続的に装着することができる。患者に装着されている期間中、装着可能式除細動器は、患者のバイタルサインを継続的または実質的に継続的に監視し、治療が必要であると判断した場合には、患者に１つまたは複数の治療用電気パルスを送達することができる。例えば、そうした治療用ショックは、ペーシング、除細動、または経皮的電気神経刺激（ＴＥＮＳ）のパルスになり得る。

【0455】

医療装置１２００は、以下、衣服１２１０、１つまたは複数の検知電極１２１２（例えばＥＣＧ電極）、１つまたは複数の治療電極１２１４ａおよび１２１４ｂ（本明細書では総称して治療電極１２１４と呼ばれる）、医療装置コントローラ１２２０、接続ポッド１２３０、患者インタフェースポッド１２４０、ベルト１２５０、またはこれらのあらゆる組み合わせの１つまたは複数を含み得る。いくつかの例において、医療装置１２００のコンポーネントの少なくとも一部は、患者の胴体について着用することができる衣服１２１０に貼り付けられるように（またはいくつかの例において、衣服１２１０に恒久的に統合されるように）構成されることができる。

【0456】

医療装置コントローラ１２２０は、衣服１２１０に取り付けられてよい検知電極１２１２に動作可能に結合されてよく、例えば、検知電極１２１２が、衣服１２１０に組み込まれる、または、例えば、面ファスナを用いて、衣服に取り外し可能に組み付けされる。いくつかの実施例では、検知電極１２１２は、衣服１２１０に恒久的に統合され得る。医療装置コントローラ１２２０は、治療電極１２１４に動作可能に結合され得る。例えば、治療電極１２１４は、衣服１２１０に組み付けることもでき、または、いくつかの実施例では、治療電極１２１４は、衣服１２１０に恒久的に統合することができる。

【0457】

図１２に示すもの以外のコンポーネント構成も可能である。例えば、検知電極１２１２は、患者１２０２の身体に関する様々な位置に取り付けられる。検知電極１２１２は、接続ポッド１２３０を介して医療装置コントローラ１２２０に動作可能に結合することができる。いくつかの実施例では、検知電極１２１２は患者１２０２に接着的に取り付けられる。いくつかの実施例では、検知電極１２１２および治療電極１２１４の少なくとも１つは、単一の統合パッチ上に含まれ、患者の身体に接着的に適用され得る。

【0458】

検知電極１２１２は、１つまたは複数の心臓信号を検出することができる。このような信号の例としては、ＥＣＧ信号および／または患者から検知された他の心臓生理学的信号が挙げられる。特定の実施例では、検知電極１２１２は、加速度計、音響信号検出装置、およびさらなるパラメータを記録するための他の測定装置などのさらなるコンポーネントを備えることができる。例えば、検知電極１２１２は、組織液レベル、心臓振動、肺振動、呼吸振動、患者の動作など、他のタイプの患者の生理学的パラメータおよび音響信号を検出するように構成され得る。例示的な検知電極１２１２は、例えば、「Ｃａｒｄｉａｃ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ」と題する米国特許第６，２５３，０９９号（その開示は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）に記載されるような五酸化タンタル電極などの酸化物コーティングを有する金属電極を含む。

【0459】

いくつかの例において、また、治療電極１２１４は、ＥＣＧ信号および患者の他の生理学的信号を検出するセンサを含むよう構成され得る。 接続ポッド１２３０は、いくつかの例において、医療装置コントローラ１２２０に心臓信号を送信する前に、これらの心臓信号を増幅し、フィルタリングし、デジタル化する信号プロセッサを含むことができる。治療電極１２１４の１つまたは複数は、医療装置１２００が、検知電極１２１２によって検出され医療装置コントローラ１２２０によって処理された信号に基づいて、そのような治療が保証されると判断したとき、患者１２０２の身体に１つまたは複数の治療用除細動ショックを供給するように構成され得る。例示的な治療電極１２１４は、特定の実施例において、治療用ショックの送達の前に金属電極に導電性ゲルを送達する１つまたは複数の導電性ゲル展開装置を含む、ステンレス鋼電極などの導電性金属電極を含むことが可能である。

【0460】

いくつかの実施例において、本明細書に記載の医療装置は、治療用医療装置と、患者を監視のみする監視医療装置（例えば、治療的機能を施さない、または実行しない）との間で切り替わるよう構成されてよい。例えば、治療電極１２１４および関連する回路などの治療コンポーネントは、任意に医療装置から切り離す（または結合する）、または医療装置からスイッチアウトする（またはスイッチインする）ことができる。例えば、医療装置は、治療モードで動作するオプションの治療要素（例えば、除細動および／またはペーシング電極、コンポーネント、および関連回路）を有することができる。治療用医療装置を特定の用途（例えば、監視専用モードでの動作）または患者のための監視用医療装置に変換する手段として、任意の治療要素を医療装置から物理的に切り離すことができる。代替的に、オプションの治療要素は、（例えば、物理的切り替えまたはソフトウェア切り替えによって）停止され、実質的に、治療用医療装置を特定の生理的目的または特定の患者のための監視医療装置にし得る。ソフトウェア切り替えの一例として、医療装置の治療要素を停止するために、権限を付与された人は、医療装置の保護されたユーザインタフェースにアクセスし、かつ予め構成されたオプションを選択し、またはユーザインタフェースを介していくつかの他のユーザの行動を行い得る。

【0461】

図１３は、医療装置コントローラ１２２０のサンプルのコンポーネントレベル図を示す。図１３に示すように、医療装置コントローラ１２２０は、治療供給回路１３０２、データストレージ１３０４、ネットワークインタフェース１３０６、ユーザインタフェース１３０８、少なくとも１つのバッテリ１３１０、センサインタフェース１３１２、アラームマネージャ１３１４、および少なくとも１つのプロセッサ１３１８を含むことが可能である。患者監視医療装置は、上述したものと同様のコンポーネントを含む医療装置コントローラ１２２０を含むことができるが、治療供給回路１３０２（点線で示す）は含まれない。

【0462】

治療供給回路１３０２は、患者に治療を提供する１つまたは複数の電極１３２０（例えば、図１２に関連して上述したような治療電極１２１４）に結合され得る。例えば、治療供給回路１３０２は、治療用ショックを生成し提供する回路コンポーネントを含むか、または動作可能に接続され得る。回路コンポーネントは、例えば、抵抗器、キャパシタ、中継および／またはスイッチ、ｈブリッジなどの電気ブリッジ（例えば、複数の絶縁ゲートバイポーラトランジスタまたはＩＧＢＴを含む）、電圧および／または電流測定コンポーネント、並びに回路コンポーネントが、治療供給回路と協働して、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、プロセッサ１３１８）の制御下で、例えば、１つまたは複数のペーシングまたは除細動治療パルスを提供するように配置および接続されている他の同様の回路コンポーネントを含むことができる。

【0463】

ペーシングパルスは、例えば、固定レートペーシング、デマンドペーシング、抗頻脈ペーシング等を用いて、徐脈（例えば、３０脈拍数／分未満）および頻脈（例えば、１５０脈拍数／分より多い）等の心臓不整脈を治療するために用いられてよい。除細動パルスは、心室頻拍および／または心室細動を治療するために使用できる。

【0464】

キャパシタは、複数のキャパシタ（例えば、２、３、４以上のキャパシタ）から成る並列接続されたキャパシタバンクを含むことができる。これらのキャパシタは、除細動パルスの放電中に、直列接続に切り替えられてよい。例えば、およそ６５０のマイクロファラッドの４つのキャパシタが用いられ得る。キャパシタは３５０～５００ボルトのサージ定格があり、バッテリパックから約１５～３０秒で充電することができる。

【0465】

例えば、各除細動パルスは、６０～１８０ジュールの範囲内のエネルギーを供給することができる。いくつかの実施例において、除細動パルスは、二相性切断指数波形であってよく、それにより、信号は、正の部分と負の部分とを（例えば、帯電方向）を切り替えることができる。このタイプの波形は、他のタイプの除細動パルス（例えば、単相パルス等）と比べた場合、より低いエネルギーレベルでの患者の除細動に有効であってよい。例えば、エネルギー波形の二相の振幅と幅を自動的に調整し、患者の身体インピーダンスに関わらず正確なエネルギー量（例えば、１５０ジュール）を供給することができる。治療供給回路１３０２は、例えば、プロセッサ１３１８の制御下、切り替えおよびパルス供給の動作を実行することができる。患者にエネルギーを供給すると、供給されたエネルギー量を追跡することができる。例えば、パルスが供給される患者の身体インピーダンスなどのファクタに基づいてパルス波形をダイナミックに制御しながらも、エネルギー量を所定の一定値に保つことができる。

【0466】

データストレージ１３０４は、フラッシュメモリ、ソリッドステートメモリ、磁気メモリ、光メモリ、キャッシュメモリ、これらの組み合わせおよびその他等の複数の非一時的コンピュータ可読媒体のうちの１つまたは複数を含むことができる。データストレージ１３０４は、医療装置コントローラ１２２０の動作に用いられる、実行可能命令およびデータを格納することができる。特定の実装例では、データストレージは、実行されると、プロセッサ１３１８に１つまたは複数の機能を実行させる実行可能命令を含むことができる。

【0467】

いくつかの例において、ネットワークインタフェース１３０６は、通信ネットワークを介した、医療装置コントローラ１２２０と、１つまたは複数の他のデバイス若しくはエンティティとの間の情報通信を促進させることができる。例えば、医療装置コントローラ１２２０が、外来医療装置（医療装置１２００などの）中に含まれる場合、ネットワークインタフェース１３０６は、リモートサーバまたは他の類似のコンピューティングデバイスなどのリモートコンピューティングデバイスと通信するように構成し得る。ネットワークインタフェース１３０６は、媒介装置（例えば、基地局、「ホットスポット」デバイス、スマートフォン、タブレット、携帯可能なコンピューティングデバイス、および／または装着可能な医療装置１００に近接した他のデバイス）に対して短距離でそのデータを交換するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線規格に従ってデータを送信するための通信回路を含むことができる。媒介装置は次いで、広帯域セルラネットワーク通信リンクを介してデータをリモートサーバに通信してよい。この通信リンクは、高速無線通信の広帯域セルラ技術（例えば、２．５Ｇ、２．７５Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇセルラ規格）および／またはロングタームエボリューション（ＬＴＥ）技術、またはＧＳＭ（登録商標）／ＥＤＧＥおよびＵＭＴＳ／ＨＳＰＡ（登録商標）技術を実装してよい。いくつかの実施例では、媒介装置は、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づくＷｉ－Ｆｉ^ＴＭ通信リンク上でリモートサーバと通信することができる。

【0468】

特定の実施例では、ユーザインタフェース１３０８は、入力デバイス、出力デバイス、および組み合わせ入力／出力デバイスと、デバイスの動作を駆動するように構成されたソフトウェアスタックなど１つまたは複数の物理的インタフェースデバイスを含み得る。これらのユーザインタフェース要素は、視覚的、聴覚的および／または触知的コンテンツを表示し得る。したがって、ユーザインタフェース１３０８は、入力を受信し、または出力を提供し、それによって、ユーザが医療装置コントローラ１２２０と対話することを可能にし得る。

【0469】

医療装置コントローラ１２２０は、また、医療装置コントローラ１２２０に統合された１つまたは複数のコンポーネントに電力を供給するよう構成された少なくとも１つのバッテリ１３１０を含んでもよい。バッテリ１３１０は、再充電可能マルチセルバッテリパックを含むことができる。例示的な一実施例において、バッテリ１３１０は、電力を医療装置コントローラ１２２０内の他のデバイスコンポーネントに電力を供給する３個以上の１３２００ｍＡｈリチウムイオン電池を含んでよい。例えば、バッテリ１３１０は、２０ｍＡ～１０００ｍＡ出力の範囲内（例えば、４０ｍＡ）でその電力出力を供給してよく、充電と充電との間の２４時間、４８時間、７２時間またはそれ以上のランタイムをサポートしてよい。特定の実施例では、バッテリ容量、ランタイム、およびタイプ（例えば、リチウムイオン、ニッケルカドミウム、またはニッケル水素）は、医療装置コントローラ１２２０の特定のアプリケーションに最も合うように変更することが可能である。

【0470】

センサインタフェース１３１２は、患者の１つまたは複数の生理学的パラメータを監視するよう構成された１つまたは複数のセンサに結合されてよい。図示の通り、センサは、有線接続または無線接続を介して、医療装置コントローラ１２２０に結合されてよい。センサは、１つまたは複数の心電図（ＥＣＧ）電極１３２２（例えば、図１２に関連して上述したような検知電極１２１２と同様）、心臓振動センサ１３２４、および組織液モニタ１３２６（例えば、超広帯域無線周波数デバイスに基づく）を含むことができる。

【0471】

ＥＣＧ電極１３２２は、患者のＥＣＧ情報を監視し得る。例えば、ＥＣＧ電極１３２２は、患者のＥＣＧ情報を測定するために患者の電気生理学の変化を測定するガルバニック（例えば、導電性）電極および／または容量性電極とすることができる。ＥＣＧ電極１３２２は、その後の分析のために、ＥＣＧ信号の記述的な情報をセンサインタフェース１３１２に送信することができる。

【0472】

心臓振動センサ１３２４は、患者の心臓振動情報を検出することができる。例えば、心臓振動センサ１３２４は、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３およびＳ４の任意の１つまたはすべてを含む心臓振動値を検出することができる。これらの心臓振動値から、電気機械的作動時間（ＥＭＡＴ）、ＥＭＡＴの割合（％ＥＭＡＴ）、収縮機能不全指数（ＳＤＩ）、および左心室収縮時間（ＬＶＳＴ）のいずれか１つまたは複数を含む特定の心臓振動メトリックスを計算してよい。心臓振動センサ１３２４は、被験者の心臓システムからの振動を検出し、検出された心臓振動に応答して出力信号を提供する音響センサを含むことができる。心臓振動センサ１３２４は、患者の動作／身体の位置が検出され、検出された心臓振動情報に相関され得るように、３つの直交軸のそれぞれにおける動作を検知するマルチチャネル加速度計、例えば、３チャネル加速度計も含むことができる。心臓振動センサ１３２４は、その後の分析のために、心臓振動情報を記述した情報をセンサインタフェース１３１２に送信することができる。

【0473】

組織液モニタ１３２６は、無線周波数（ＲＦ）ベースの技術を使用して、患者の身体組織内の体液レベルおよび蓄積を評価することができる。例えば、組織液モニタ１３２６は、典型的には心不全患者の肺水腫または肺うっ血の診断およびフォローアップのために、肺の体液含有量を測定することができる。組織液モニタ１３２６は、患者の組織を通してＲＦ波を導き、組織を通過した波に応答して出力ＲＦ信号を測定する１つまたは複数のアンテナを含むことができる。特定の実施例では、出力ＲＦ信号は、患者の組織内の体液レベルを示すパラメータを含む。組織液モニタ１３２６は、その後の分析のために、組織液レベルを記述する情報をセンサインタフェース１３１２に送信することができる。

【0474】

センサインタフェース１３１２は、患者パラメータを示す他の患者データを受信すべく、検知電極／他のセンサのうちの任意のものまたはこれらの組み合わせに結合されてよい。センサからのデータがセンサインタフェース１３１２によって受信されると、そのデータは、プロセッサ１３１８によって医療装置コントローラ１２２０内の適切なコンポーネントに向けられることができる。例えば、心臓データが心臓振動センサ１３２４によって収集され、センサインタフェース１３１２に送信される場合、センサインタフェース１３１２は、そのデータをプロセッサ１３１８に送信し、プロセッサ１３１８は、そのデータを心臓事象検出器に中継することができる。また、心臓事象データは、データストレージ１３０４に格納することもできる。

【0475】

特定の実施例においては、アラームマネージャ１３１４は、アラームプロファイルを管理し且つ１つまたは複数の対象受信者に対し、アラームプロファイル内で当該対象受信者にとって関心があるものとして特定された事象を通知するよう構成されてよい。これらの対象受信者は、ユーザ（患者、医師、監視員）、コンピュータシステム（監視システムまたは緊急対応システム）などの外部エンティティを含むことができる。アラームマネージャ１３１４は、ハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実装することができる。例えば、いくつかの例において、アラームマネージャ１３１４は、データストレージ１３０４内に格納され、プロセッサ１３１８によって実行されるソフトウェアコンポーネントとして実装され得る。この例において、アラームマネージャ１３１４に含まれる命令は、プロセッサ１３１８に、アラームプロファイルを構成し、アラームプロファイルを使用して対象受信者に通知するようにさせることができる。他の例において、アラームマネージャ１３１４は、プロセッサ１３１８に結合され、アラームプロファイルを管理し、アラームプロファイル内で指定されたアラームを使用して対象受信者に通知する特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）とすることができる。したがって、アラームマネージャ１３１４の例は、特定のハードウェアまたはソフトウェアの実装に限定されない。

【0476】

いくつかの実施例において、プロセッサ１３１８は、それぞれが、操作されたデータをもたらす一連の命令を実行するように、および／または、医療装置コントローラ１２２０の他のコンポーネントの動作を制御するように構成された１つまたは複数のプロセッサ（または、１つまたは複数のプロセッサコア）を含む。いくつかの実施例において、特定のプロセス（例えば、心臓監視）を実行するとき、プロセッサ１３１８は、受信された入力データに基づき、特定のロジックベースの判断をなすよう構成されてよい。さらに、プロセッサ１３１８は、プロセッサ１３１８および／または他のプロセッサ若しくはプロセッサ１３１８が通信可能に結合された回路によって実行されるべき、後続の処理を制御または通知するために使用されてよい、１つまたは複数の出力を提供するよう構成されてよい。故に、プロセッサ１３１８は、特定の入力刺激に対し、特定の方法で反応し、その入力刺激に基づく対応する出力を生成する。いくつかの例示的な事例では、プロセッサ１３１８は、プロセッサ１３１８の内部または外部の様々な内部レジスタ状態および／または他のビットセル状態が論理ハイまたは論理ローに設定され得る論理遷移のシーケンスを通じて進行することができる。本明細書で言及するように、プロセッサ１３１８は、ソフトウェアがプロセッサ１３１８に結合されたデータストアに格納される機能を実行するように構成され得、ソフトウェアは、プロセッサ１３１８に、機能が実行される結果となる種々の論理決定のシーケンスを通して進行させるように構成される。プロセッサ１３１８によって実行可能であるとして本明細書に記載される様々なコンポーネントは、様々な形態の専用ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実装され得る。例えば、プロセッサは、２４ビットＤＳＰプロセッサなどのデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）とすることができる。プロセッサは、例えば、２または２より多い処理コアを有するマルチコアプロセッサであってよい。プロセッサは、３２ビットＡＲＭプロセッサなどのＡＲＭ（ＡＲＭ：Ａｄｖａｎｃｅｄ ＲＩＳＣ Ｍａｃｈｉｎｅ）プロセッサを使用することができる。このプロセッサは、埋め込みオペレーティングシステムを実行することができ、ファイルシステム操作、表示および音声生成、基本的ネットワーク機能、ファイヤウォール機能、データ暗号化および通信のために使用され得るオペレーティングシステムによって提供されるサービスを含み得る。

【0477】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧ分析システム（例えば、不整脈監視システム、心不全状態監視、および／または同様のもの）は、身体上のセンサ（例えば、外部心臓監視デバイス、これは、本明細書に記載のように、ＥＣＧ電極および／またはＥＣＧ処理回路を含み得る）で取得されるＥＣＧを含み得る。追加的または代替的に、ニューラルネットがＥＣＧ信号を処理して、報告可能な間隔（例えば、本明細書で説明するように、少なくとも１つの所定のリズム変化に関連するＥＣＧ信号部分）を識別し、フラグを立てることができる。

【0478】

いくつかの実施形態において、報告可能な事象は、ＥＣＧスニペット（例えば、ＥＣＧ信号部分）を含んでもよく、これは、あるリズム種類から別のリズム種類へのリズム変化を含んでもよい。追加的または代替的に、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、特定のリズム種類を分類することなく、リズム変化を識別してよい。例えば、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、正常洞調律（ＮＳＲ）から心房細動（ＡＦＩＢ）、ＡＦＩＢからＮＳＲ、ＡＦＩＢから心房粗動（ＡＦＬ）などへのリズム種類変化を検出してよい。追加的または代替的に、リズム変化が識別されるたびに、変化を含むＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）がマークされおよび／またはサーバ（例えば、本明細書に記載されるようなリモートコンピュータシステム）に送信され得る。

【0479】

いくつかの実施形態において、リズム変化は、いくつかの異なる種類、例えば、（１）ある臨床状態から別の臨床状態への実際の変化（ＮＳＲからＡＦｉｂ、ＡＦｉｂから心室頻拍（ＶＴ）など）、（２）形態ＲＲ－間隔統計または信号特性における同様の変化、および／または同様のものであることが可能である。

【0480】

いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークへの入力は、時間窓の間に採取された生のＥＣＧサンプルのベクトルであってもよい。
例えば、１５－１２０秒、１５－６０秒、および／またはそのような時間窓とすることができる。追加的または代替的に、ネットワークの出力は、ＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分、ＥＣＧサンプルのベクトル、および／または同様のもの）におけるリズム変化の位置であってもよい。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、深層畳み込みニューラルネットワーク、リカレントネットワーク、アテンションネットワーク、および／または同様のものであってもよい。

【0481】

例えば、ニューラルネットワークは、以下のパラメータを含むことができる：（ｉ）７～１０畳み込み層；（ｉｉ）１００～５００Ｈｚでサンプリングされた１５～６０秒のＥＣＧを受け取る入力層、入力層における全体の１５００～３００００個のノード。

【0482】

いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、複数のＥＣＧチャネル（例えば、共有または異なるパラメータを有する）を処理する複数の「シャム」ブランチを含んでもよく、および／またはこれらのチャネルを統合するさらなる層と含んでもよい。

【0483】

いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、さらなるセンサ、例えば、加速度計、心音、および／または同様のものからのデータを統合する（例えば、入力および／または同様のものとして取り込む）こともできる。

【0484】

いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、患者の予め取得されたＥＣＧベースラインとリズム種類が異なるＥＣＧストリップを検出してもよい。例えば、このようなベースラインは、診療所における高精度ＥＣＧ測定値に基づいてネットワークに予め設定されてもよく、既知の休息時間（例えば夜間時間帯）中にデバイス（例えば、外部心臓監視デバイスおよび／または同様のもの）により自動的に検出される、および／または同様のものであってもよい。

【0485】

いくつかの実施形態において、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、各分類に信頼度を提供してよい。追加的または代替的に、任意の決定は、信頼度および分類の両方に依存してもよい（例えば、デバイスは、デバイスが十分に高い信頼度で分類することができない事象を送信することを決定することができる）。

【0486】

いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、以下のうちの１つに実装されてもよい。
（ａ）ＥＣＧセンサ（例えば、外部心臓監視デバイス）。ニューラルネットワークは、特殊な低電力のニューラルネットワーク（ＮＮ）処理ハードウェア）を用いて実装されてもよい。例えば、専用のＮＮプロセッサは、シリコンに直接ニューラルネットワークを実装してもよい（例えば、汎用のフォン・ノイマン・マシンを使用しない）。このアーキテクチャにより、非常に低い電力消費でニューラルネットワークを実装することを可能にしてよい。そのため、ニューラルネットワークを、小さなバッテリに頼って、患者装着型センサに統合してよい。
（ｂ）ゲートウェイシステムは、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（ＢＴ）送信を使用してセンサから生データを受信し、そのデータをリモートサーバに送信するゲートウェイデバイス（例えば、スマートフォン、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）デバイス、テーブル、ラップトップ、携帯可能および／またはハンドヘルドデバイス、および／または同様のもの）を含んでもよい。ニューラルネットワークを、このゲートウェイ上に実装してよい。
（ｃ）サーバ（例えば、リモートコンピュータシステム）。サーバ側での最初の処理層は、次の処理層で処理すべきデータ量を減らすために使用することができる。

【0487】

いくつかの実施形態において、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）ロジックは、所望の精度レベルを保持しながら、電力消費、送信制限、他の制約、および／または同様のものを最適化するような方法で、ＥＣＧセンサ（例えば、外部心臓監視デバイス）、ゲートウェイ、および／またはサーバ（例えば、リモートコンピュータシステム）の間で分割されてもよい。

【0488】

いくつかの実施形態において、（第１の）ニューラルネットワークに加えて、サーバは、第２のニューラルネットワークを含んでよい。例えば、第２のニューラルネットワークは、（第１の）ニューラルネットワークと比較して、より大きく、より正確である、および／または同様のものであってもよい。追加的または代替的に、第２のニューラルネットワークは、特定の不整脈種類を分類してもよい。

【0489】

いくつかの実施形態において、フラグ付き区間（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化に関連するＥＣＧ信号部分）のみをサーバ分析層（例えば、リモートコンピュータシステム）に送信することによって、データ送信および処理を大幅に削減することができる。追加的または代替的に、フラグ付き区間のみが、不整脈種類の分類のためにサーバで処理され、および／またはアノテーションのために技術者に提示されてよい。

【0490】

いくつかの実施形態において、データ削減処理は、非ＮＮ処理（例えば、任意の適切な信号処理技術（例えば、第２のニューラルネットワークとは別またはそれを含む））を使用して、希少な不整脈を「狩り」することもできる。

【0491】

いくつかの実施形態において、データ削減層は、ランダムストリップ（例えば、第２のＥＣＧ部分）を「トリクル」して、将来のアルゴリズム訓練（例えば、第１のニューラルネットワーク、第２のニューラルネットワーク、および／または同様のものの訓練）のための新しいアノテートされたデータを提供することができる。例えば、トリクリングはランダムであってもよく、および／または、ネットワーク信頼度に基づくものであってもよく、他の事前定義されたルールに基づくものであってもよい。いくつかの実施形態において、このようなトリクリングにより、ネットワーク性能を向上させるために使用できる利用可能なアノテートされたデータセットを拡大することを可能にしてよい。追加的または代替的に、このようなトリクリングは、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）性能の継続的なテストを可能にし得る。例えば、入力分布の変化が検出性能に影響を与える可能性があり、および／または、テストを継続することが有効な場合がある。そのため、システムは、トリクリングメカニズムを含んでよい。

【0492】

いくつかの実施形態において、システムは、リズムバケット化を採用してよい。例えば、ストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）にフラグが立てられた後（例えば、少なくとも１つの所定のリズム変化に関連すると判断された後）、そのようなストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）は、例えば、技術者による一括レビューのために、類似ストリップのグループにバケット化（例えば、分類、カテゴリー化、グループ化、クラスター化、および／または同様のもの）されてもよい。例えば、そのようなバケット化は、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）を使用することによって、特徴（例えば、ベクトル表現）の共通性／類似性によって、および／または同様のものによって達成されてもよい。いくつかの実施形態において、バケット化は、（例えば、各バケット内のＥＣＧ信号部分の）迅速な人間の処理および問い合わせを補助するために、技術者に（例えば、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）、および／または同様のものの専用のユーザインタフェースを用いて）示されることがある。

【0493】

いくつかの実施形態において、独立診断検査施設（ＩＤＴＦ）の技術者は現在、報告されたすべての不整脈をレビューすることができ、技術者が見ているもの（例えば、リズム変化、不整脈種類、および／または同様のものを識別する）を伝えることに大きな利点はない場合がある。いくつかの実施形態において、そのような技術者に表示されるデータ量は減少してもよく、例えば、識別／判断されたリズム変化だけに、患者あたりのデータ量はより合理的／管理可能（例えば、１日あたり平均約１０分）になる可能性がある。追加的または代替的に、事象（例えば、少なくとも１つのリズム変化を含むように関連および／または識別されたＥＣＧ信号部分）をクラスにバケット化すると、技術者がそのような事象を一括してレビュー（例えば、分類、アノテート、および／または同様のもの）することができるようになる場合がある。

【0494】

いくつかの実施形態において、システム（例えば、不整脈監視システム、心不全状態監視システム、および／または同様のもの）は、ＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）をレビューおよび分析するためにＥＣＧ技術者のグループを採用するＥＣＧ外来監視サービスの一部であってもよい。追加的または代替的に、このような技術者は、異なるレベルの経験および専門知識を持ってよい。

【0495】

いくつかの実施形態において、システム（例えば、不整脈監視システム、心不全状態監視システム、および／または同様のもの）は、技術者の作業の出力を監視し、および／または不整合を識別することができる。例えば、システムによって不整合／異常が検出された場合、関連するストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）は、さらなるレビューのために上級技術者（例えば、監督者および／または同様のもの）にルーティングされることができる。

【0496】

いくつかの実施形態において、システム（例えば、不整脈監視システム、心不全状態監視システム、および／または同様のもの）は、深層学習ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）を含み、および／または使用してもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、以下の入力を受け入れてもよい：（ａ）レビュー中の現在のＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）。（ｂ）ＥＣＧ技術者の分析結果（例えば、アノテーションデータ）。技術者のＥＣＧ分析（例えば、アノテーションデータ）は、リズム（例えば、「正常洞調律」、「心房細動発症」等）を説明するテキストの形態であってよい。

【0497】

いくつかの実施形態において、ネットワーク出力は、訓練段階で使用された以前の決定の本体を考慮して、決定の妥当性を反映する数値メトリックを含んでもよい。

【0498】

いくつかの実施形態において、システム（例えば、不整脈監視システム、心不全状態監視システム、および／または同様のもののニューラルネットワーク）は、訓練段階（例えば、システム（例えば、そのニューラルネットワーク）が訓練データセットに基づいて学習するとき）とプロダクション段階（例えば、システム（例えば、そのニューラルネットワーク）が技術者の決定をオンラインで評価するのに用いられるとき）とを有してもよい。

【0499】

いくつかの実施形態において、各技術者について、異なるネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）が、他の技術者の決定のみに基づいて訓練されてもよい（例えば、「自己説得」を除去するために）。

【0500】

いくつかの実施形態において、システム（例えば、不整脈監視システム、心不全状態監視システム、および／または同様のもの）は、高い信頼性（例えば、低い尤度）の逸脱がある場合にのみ警告するように設定されてもよい。

【0501】

いくつかの実施形態において、時間の経過とともに、ＥＣＧ入力に影響を与える条件が変化してよい。例えば、被験者の集団の特性は、例えば、新しい集団がＥＣＧ評価のために指示されるように、変化してよい。追加的または代替的に、ハードウェアの変化は、時間の経過とともに発生してよい。いくつかの実施形態において、この時間の経過とともに発生した変化に基づいて、ニューラルネットワークの性能は劣化する可能性がある（例えば、精度および／または感度が低下する場合がある）。

【0502】

いくつかの実施形態において、ＥＣＧ技術者は、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）によって検出されたＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）をレビューするだけなので、かかる技術者は、この性能の低下について何の指標も持たない可能性がある。いくつかの実施形態において、トリクリングメカニズムは、そのような性能劣化を検出するため、ネットワークを改善するために使用することができる条件の変化を表すアノテートされたサンプルの継続的なストリームを生成することによって性能改善を可能にするため、および／または同様のように有用である場合がある。

【0503】

このようなトリクリングメカニズムを有するいくつかの実施形態において、技術者は、レビューのためにニューラルネットワークによってフラグが立てられなかったいくつかのＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）を提示される場合がある（例えば、「トリクル」）。

【0504】

いくつかの実施形態において、レビューのためにストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）をサンプリングする（例えば、「トリクル」を生成する）技術は、（ａ）分析のためにランダムに送られるストリップの低パーセント、（ｂ）ノイズ／ＮＳＲでないストリップ、または何らかの規範と異なるストリップ、または希少な不整脈事象（ブロックなど）である疑いがある一部のストリップ、（ｃ）（例えば、信頼度予測のための特別なネットワーク、またはクラスタリングまたは最近傍のような他の技術を使用する）ニューラルネットワークによって低信頼度としてフラグ付きストリップ。

【0505】

いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークの本来の性能が維持される場合、「トリクル」の技術者レビューは、臨床所見の低い割合のみをもたらすことが期待され得る、および／または同様のものである。追加的または代替的に、ニューラルネットワークの性能の劣化は、トリクルの臨床収率の上昇をもたらす可能性がある。いくつかの実施形態において、この変化を監視してよい。例えば、このような変化が見られた場合、再訓練を開始してよい。いくつかの実施形態において、再訓練は、それまで蓄積された「トリクル」に対して技術者が行った新たなアノテーションを利用してよい。

【0506】

いくつかの実施形態において、「トリクル」は、サーバ側の監視型ニューラルネットワークへの入力として使用されてもよく、このニューラルネットワークは、入力の分布の変化を検出するようにタスク化されてもよい。

【0507】

いくつかの実施形態において、２つの異なるセンサ（例えば、（例えば、第１のセンサデバイスの）電極の第１のセットと、電極の第１のセットとは別の（例えば、第２のセンサデバイスの）第２の電極のセット）が、同じ現象に関する情報を運ぶことができる。いくつかの実施形態において、（例えば、電極の第１のセットを有する）第１のセンサは、（例えば、第２のセンサと比較して）人間の解釈により適している、より多くの情報を含む、より良い品質を有する、および／または同様のものであってもよい。追加的または代替的に、第２のセンサは、適切な性能で所望の現象の機械的検出を可能にして（例えば、適して）よいが、第２のセンサの出力は、人間の解釈には適さない場合がある。

【0508】

いくつかの実施形態において、教師あり学習のために、アノテートされた参照（例えば、ＥＣＧ信号部分の履歴収集に関連するアノテーション］）を使用してよい。いくつかの実施形態において、このようなアノテートされた参照を取得するために、２つのセンサを被験者（例えば、患者）に同時に配備してよい。例えば、アノテーションデータを、第１のセンサに基づいて（例えば、人間のレビューア／技術者によって）生成してよい。追加的または代替的に、取得されたアノテーションデータは、第２のセンサからのセンサデータ（例えば、ＥＣＧ信号および／またはそのサンプル）を用いてネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）を訓練するために使用されてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、複数のリードまたは複数のセンサ（例えば、リストウォッチ、装着可能なパッチ等）が利用可能な場合、一方のリード（例えば、より信頼性が高く、正確で、人間の解釈に適した、および／または同様のリード）を使用して、他方のリード（例えば、信頼性が低く、正確で、人間の解釈に適した、および／または同様のリード）に対するデータのアノテートを行ってもよい。

【0509】

例えば、リードＩＩ ＥＣＧ信号（例えば、第１のセンサ／電極のセットからの基準信号）は、人間のＡＦＩＢ検出および解釈に適している場合がある。追加的または代替的に、パッチセンサは、左腋窩領域（例えば、ターゲットセンサ／セットまたは電極）に配置されてもよく、人間のＡＦＩＢ検出にはあまり適していないが、機械学習アルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク）により使用できる関連情報を運ぶことができる。いくつかの実施形態において、アノテートされた参照データベースがリードＩＩ信号を用いて生成されてよく、そのようなデータベースはパッチセンサを訓練するために使用されてよい。

【0510】

いくつかの実施形態において、ネットワークを訓練することに利用可能なデータ量が少ない状況が存在する場合がある。例えば、（１）十分な記録データがないが、記録データにアノテートがある場合、例えば、新しいセンサのバージョンが使用されている場合または展開方法が変更され、まだ十分なデータが収集されていない場合、（２）十分な記録生データがあるが、手動でラベルが付けられない（例えば、時間、予算、専門知識の制約による）場合などが挙げられる。

【0511】

いくつかの実施形態において、これらの問題に対処するために、以下の方法を適用することができる（例えば、個別にまたは並行して）。（１）ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、十分なデータおよびアノテーションが利用可能な別のタスク（例えば、Ｒピークの識別または心拍数の測定）に対して訓練されてもよい。その後、得られたネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）をターゲットタスクに使用し、（例えば、限られたアノテートされたデータセットを使用して）微調整を行うことができる。（２）追加的または代替的に、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）を特定のリード（例えば、大量のアノテートされたデータが利用可能）からのデータで訓練し、訓練されたモデル（例えば、ニューラルネットワーク）をターゲットリード（例えば、限定された量のアノテートされたデータが利用可能）に適用してもよい。ベースモデル（例えば、ニューラルネットワーク）は、ターゲットリードのために微調整されてよい。（３） 追加的または代替的に、手動でラベル付けされたデータが利用できないか、または少量しか利用できない場合、訓練は、大量のアノテートされていないデータに対して自己教師あり代理タスクを使用して学習された信号表現を利用することができる。これらのタスクは、例えば、（ａ）現在のストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）に対して将来の異なる時間における信号または生信号の表現を予測すること、（ｂ）予測誤差の測定に基づいて、または他よりも類似しているストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）を区別しようとする対照損失を用いて訓練すること、（ｃ）予測されたストリップからの時間距離および／または異なる患者に属する相対的時間を予測すること、であってもよい。他よりも類似している（例えば、予測されたストリップからの時間距離、それらが異なる患者に属していること、および／または同様のものに基づいて）ストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）を区別しようとする対照的損失、（ｃ）短いテストストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）が他のストリップに対して取られた相対時間を予測する、（ｄ）他の既知のアルゴリズムが存在する心拍（ＨＲ）などの信号特徴を予測する、などであることができる。

【0512】

いくつかの実施形態において、オーグメンテーションは、訓練のためのアノテートされたデータセットを人為的に豊かにするために使用され得る。このような方法は、そのラベルが変更されないように、または既知の方法で変更されるように、入力信号を変更（例えば、増強）することに基づいてもよい。

【0513】

例えば、ＥＣＧ分類の場合、以下のオーグメンテーション方法を使用することができる。（１）（リードの位置決めにおける小さな違いをシミュレートするため、または利用できないリードに外挿するために）異なるリードの線形結合；（２）時間ワープ（例えば、信号依存時間拡張）によりわずかに変化した心拍数をシミュレート；（３）フィルタリング（例えば、短時間フーリエ変換を用いて）；（４）ノイズ（例えば、典型的なノイズおよび／または期待できるノイズ）の付加；（５）信号の反転；（６）スタイル転送による増強（例えば、「スタイル転送」などを用いて、不整脈事象（例えば、希少な不整脈事象）をその不整脈を保持しながら増強し、それらを訓練に使用する方法、これは、データの有効性（例えば、量）を高めるために、深層学習（ＤＬ）ネット（例えば、ニューラルネットワーク）の訓練に有用であり、ビート形態を異なるリズムに投影することを可能にすること）を行う方法。

【0514】

いくつかの実施形態において、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、以下の入力：（ａ）検出／分類のための現在のＥＣＧストリップ、および／または（ｂ）ＥＣＧコンテキスト情報、を受け入れてもよい。例えば、コンテキスト情報は、以下のものを含むことができる。（ａ）同じ患者のベースラインＥＣＧストリップ（例えば、ＥＣＧ信号部分）。例えば、そのようなストリップは、正常であることが既知のまたは推定されている時間（例えば、睡眠時間、休息時間、および／または同様のもの）からであってもよく、または何らかの既知の特性を有するものであってもよい。このようなコンテキストは、生データ（例えば、ＥＣＧ信号部分）またはその何らかの表現（例えば、ニューラルネットワークによって構築された（例えば、生成された）ベクトル表現）であってもよい。（ｂ）現在のテストされるストリップ（例えば、現在のＥＣＧ信号部分）に対する参照（例えば、参照ベクトル）として集約される、過去における患者の測定値のすべてまたは一部の表現である。（ｃ）高精度ＥＣＧ（例えば、診療所での１２リードＥＣＧ）による較正測定。

【0515】

いくつかの実施形態において、コンテキストデータは、複数の時間スケールを含んでよい。例えば、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、分類を判断するために、異なる時間スケールでＥＣＧデータを検査してもよい。追加的または代替的に、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク）は、１つまたは複数の時間期間（例えば、月、日、現在のＥＣＧストリップ（例えば、３０秒のＥＣＧ信号部分））にわたるデータを統合して、経時的傾向および患者固有のベースラインを考慮してもよい。

【0516】

本明細書において、様々な発明の実施形態が記載され、示されたが、当業者は、機能を実行し、および／または、本明細書に記載の複数の結果および／または１つまたは複数の利点を取得するための様々な他の手段および／または構造を容易に想像し、そのような変更および／または変形の各々は、本明細書に記載の発明の複数の実施形態の範囲内にあると認められる。より一般的には、当業者は、本明細書に記載されたすべてのパラメータ、寸法、材料、および構成は例示であることを意味し、実際のパラメータ、寸法、材料、および／または構成は、本発明の教示が用いられる／用いられる特定の用途またはアプリケーションに依存することを容易に理解するであろう。当業者は、わずかな通常の実験を用いて、本明細書に記載の複数の特定の発明の実施形態と同等の多くのことを認識し、または解明できるようになるだろう。したがって、前述の実施形態は例示としてのみ提示され、添付の特許請求の範囲およびその均等物の範囲内で、発明的実施形態は、具体的に説明および請求されたものとは別の方法で実施され得ることが理解されるであろう。本開示の複数の発明の実施形態は、本明細書に記載の個々の特徴、システム、物品、材料、キット、および／または方法を対象とする。さらに、そのような特徴、システム、物品、材料、キット、および／または方法が、互いに矛盾しない場合、そのような特徴、システム、物品、材料、キットおよび／または方法の２つまたはそれより多くのものの任意の組み合わせが、本開示の発明の範囲に含まれる。また、本明細書に開示された実施形態は、１つまたは複数の特徴と組み合わせて、さらに他の実施形態および発明をもたらす完全なシステム、装置および／または方法とすることもできる。さらに、いくつかの実施形態は、特定の先行技術文献（複数可）に開示された１つおよび／または別の特徴を特に欠くことによって先行技術と区別され得る；すなわち、いくつかの実施形態に対する請求項は、１つまたは複数の否定的制限を含むことによって先行技術から区別され得る。

【0517】

また、様々な発明概念は、１つまたは複数の方法として具現化することができ、その例が提供されている。本方法の一部として実行される行為は、任意の適切な方法で順序付けることができる。したがって、例示の実施形態では連続した行為として示されていても、いくつかの行為を同時に行うことを含む、例示とは異なる順序で行為が行われる実施形態が構築されてもよい。

【0518】

本願のどこかに提示された、特許、特許出願、論文、ウェブページ、書籍などを含むがこれらに限定されない、出版物または他の文書へのあらゆる参照は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。さらに、本明細書で定義され使用されるすべての定義は、辞書の定義、参照により組み込まれる文書における定義、および／または定義された用語の通常の意味を支配するものと理解されるべきである。

【0519】

本明細書および特許請求の範囲で使用される不定冠詞「ａ」および「ａｎ」は、明確に反対の指示がない限り、「少なくとも１つ」を意味すると理解されるべきである。

【0520】

本明細書および特許請求の範囲で使用される「および／または」という語句は、そのように結合された要素の「いずれかまたは両方」、すなわち、ある場合には接続的に存在し、他の場合には接続的に存在する要素を意味すると理解されるべきである。「および／または」で列挙される複数の要素は、同じ方法で、すなわち結合される複数の要素の「１または複数（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」と解釈されるべきである。具体的に識別された複数の要素に関連しまたは関連しなくても、「および／または」の表現により具体的に識別された複数の要素の他に、複数の他の要素が任意選択的に存在し得る。従って、非限定的な例として、「Ａおよび／またはＢ（Ａ ａｎｄ／ｏｒ Ｂ）」の言及は、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」等のオープンエンド（非制限的）な文言と共に用いられる場合、ある実施形態においては、Ａのみを指し（Ｂ以外の複数の要素を任意選択的に含む）、別の実施形態においては、Ｂのみを指し（Ａ以外の複数の要素を任意選択的に含む）、また別の実施形態においては、ＡとＢの両方を指す（他の要素を任意選択的に含む）等を指す。

【0521】

本明細書および特許請求の範囲で使用される場合、「または」は、上記で定義される「および／または」と同じ意味を有すると理解されるべきである。例えば、複数の物品をリストに分離している場合、「または」または「および／または」は、含まれるものと解釈すべきである、すなわち、多数のまたは列挙された要素および任意選択的には、列挙されていない追加の物品のうち、少なくとも１つを含むが、１つ以上をも含む。「１つのみ（ｏｎｌｙ ｏｎｅ ｏｆ）」または「かならず１つ（ｅｘａｃｔｌｙ ｏｎｅ ｏｆ）」、あるいは特許請求の範囲で使用される場合は「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ）」など、明確に反対を示す用語のみが、要素の数またはリストのうち正確に１つの要素を含むことを指すことである。一般に、本明細書で使用される用語「または」は、「いずれか」、「１つ」、「いずれか一方のみ」または「いずれか厳密に」のような排他性の用語が先行する場合にのみ、排他的代替（すなわち、「いずれか一方のみ」であって両方ではない）を示すものとして解釈されるものとする。特許請求の範囲において使用される場合、「で基本的に構成され」特許法の分野で使用される通常の意味を有するものとする。

【0522】

本明細書および特許請求の範囲で使用される場合、１つまたは複数の要素のリストに言及する「少なくとも１つ」という語句は、要素のリスト内の任意の１つまたは複数の要素から選択される少なくとも１つの要素を意味すると理解されるべきであるが、必ずしも要素のリスト内に具体的にリストされた各々および全ての要素の少なくとも１つを含む必要はなく、要素のリスト内の要素の任意の組み合わせを除外しないものとする。また、この定義により、「少なくとも１つ」の表現が指す、複数の要素のリスト内に具体的に特定された複数の要素の他に、具体的に識別された複数の要素に関連しまたは関連しなかろうが、複数の要素が任意選択的に存在することが可能となる。従って、非限定的な例として、「ＡとＢのうち少なくとも１つ」（または、「ＡまたはＢのうち少なくとも１つ」と同じく、または「Ａおよび／またはＢのうち少なくとも１つ」と同じく）は、ある実施形態においては少なくとも１つ、任意選択的には１よりも多くの、Ａがあるが、Ｂが存在しない（および任意選択的に、Ｂ以外の複数の要素を含む）、別の実施形態においては、少なくとも１つ、任意選択的には１よりも多くの、Ｂがあるが、Ａが存在しない（および任意選択的に、Ａ以外の複数の要素を含む）、また別の実施形態では、少なくとも１つ、任意選択的には１つよりも多くの、Ａ、１よりも多くの、Ｂ（任意選択的に複数の他の要素を含む）等を指し得る。

【0523】

複数の請求項において、および上記の明細書においても、「備え（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「所持する（ｃａｒｒｙｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、「伴う（ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ）」「保持する（ｈｏｌｄｉｎｇ）」「からなる（ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｏｆ）」などの全ての移行句は、オープンエンド、すなわち、含むが限定されないことを意味すると理解される。経過的フレーズ「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ）」および「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ）」のみが、それぞれ閉じた経過的フレーズまたは半閉じた経過的フレーズでなければならない。

【0524】

本明細書で使用される場合、用語「右」、「左」、「上」、およびそれらの派生語は、図面図において方向づけられた本発明に関するものとする。しかしながら、本発明は様々な代替の向きを仮定し得、従って、そのような用語は限定とみなされるべきではないことが理解されるべきである。また、本発明は、これに反して明示的に指定された場合を除き、様々な代替的な変形および段階的なシーケンスを想定することができることを理解されたい。また、添付図面に図示され、以下の明細書に記載された特定のデバイスおよびプロセスは、一例であることを理解されたい。したがって、本明細書に開示された実施形態に関連する特定の寸法および他の物理的特性は、限定的なものとして考慮されるべきではない。

【0525】

本明細書で使用する「通信（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）」および「通信（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ）」という用語は、１つまたは複数の信号、メッセージ、コマンド、または他のタイプのデータの受信または転送を意味する。別のユニットまたはコンポーネントと通信するべき１つのユニットまたはコンポーネントについて、その１つのユニットまたはコンポーネントが、直接または間接的に、その別のユニットまたはコンポーネントからデータを受信でき、および／または、その別のユニットまたはコンポーネントへとデータを送信できることを意味する。これは、本質に有線および／または無線であり得る直接または間接的な接続を指し得る。 さらに、送信されるデータが、第１のおよび第２のユニットまたはコンポーネントの間で修正されたり、処理されたり、ルーティングされたりするなどのことがあり得るとしても、その２つのユニットまたはコンポーネントは、互いに通信し得る。例えば、第１のユニットが受動的にデータを受信し、データを能動的に第２のユニットへ送信しないとしても、第１のユニットは、第２のユニットと通信し得る。別の例として、中継ユニットが１つのユニットからのデータを処理し、処理されたデータを第２のユニットへ送信する場合、第１のユニットは、第２のユニットと通信し得る。その他、多数のアレンジが可能であることは理解されるであろう。

【0526】

本明細書に含まれる主題が例示のために詳細に記載されているとしても、その詳細はその目的のためだけであり、本開示は、開示された実施形態に限定されないが、一方で、添付された特許請求の範囲の趣旨および範囲内にある修正および等価な配置におよぶことを意図していることを理解されたい。例えば、可能な限り、任意の実施形態の１つまたは複数の特徴が任意の他の実施形態の１つまたは複数の特徴と組み合され得ることを本開示は意図していることが理解されるべきである。

【0527】

他の例は、特許請求の範囲の記載の範囲および趣旨の範囲内にある。さらに、上記の特定の機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ハードワイヤリング、またはこれらの組み合わせで実装することができる。また、機能を実現する機能は、物理的に様々な位置に配置することができ、機能の一部が異なる物理的な位置に実装されるように分散配置することができる。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5A】

【図5B】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図6E】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図9C】

【図9D】

【図9E】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図12】

【図13】

【国際調査報告】