JP7016680B2 - 生体情報処理装置、生体情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
被検者の生体情報を取得する取得部と、
前記取得部で取得された前記生体情報を分類する分類部と、
前記分類部の分類結果に応じて、予め用意された複数のアルゴリズムから用いるアルゴリズムを選択し、選択した前記アルゴリズムにより前記分類された生体情報を分析する分析部と、
を有する。
被検者の生体情報を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された前記生体情報を分類する分類工程と、
前記分類工程における分類結果に応じて、予め用意された複数のアルゴリズムから用いるアルゴリズムを選択する選択工程と、
前記選択工程で選択された前記アルゴリズムにより前記分類された生体情報を分析する分析工程と、
を含む。
d State Drive)、USBフラッシュメモリなどの記憶装置(ストレージ)であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶部4に格納されるプログラムは、生体情報処理プログラムや、分析に用いる複数のアルゴリズムなどである。記憶部4に格納される各種データは、生体情報に関するデータなどである。生体情報に関するデータは、時間軸上に連続して発生する複数の心電図波形(生体波形の一例)を示す波形データなどである。波形データは、不図示の心電図センサによりリアルタイムで(計測と同時に)取得されて、センサインターフェース6を介して、記憶部4に取得されてもよい。波形データは、既に計測された計測結果データ(過去の計測結果)であってもよい。既に計測された計測結果データの場合、ネットワークインターフェース7を介して、記憶部4に取得されてもよく、USBメモリなどの外部機器を介して取得されてもよい。
ネットワークインターフェース7は、処理装置1を通信ネットワークに接続するように
構成されている。
処理装置1とセンサインターフェース6またはネットワークインターフェース7とは、有線で接続されてもよく、無線で接続されてもよい。
取得部31が取得した生体情報は、分類部32に出力される。
図4は、分類部32による分類に用いられる分類テーブルの一例である。図4に示すように、分類部32は、心電図波形におけるQT時間(時間軸上の時間間隔の一例)及びT波の振幅(高さ)の違いに基づいて、生体波形を分類結果C1~C9に分類する。分類テーブルに用いられる分類基準は、例えば、QT時間について、350ms以下を「QT時間が短縮(以下「QT短縮」という)」、450ms以上を「QT時間が延長(以下「QT延長」という)」、350msより長く450ms未満を「QT時間が正常(QT時間が通常ともいう。以下「QT正常」という)と分類してもよい。
分類部32は、一例として、ニューラルネットワークを用いて予め生体情報を深層学習させることに基づいて構築されていてもよい。
分類部32の分類結果は、分類部32から分析部33に出力される。
分類部32は、この分類結果を、分析部33に出力する。
STEP5において、分析部33は、STEP4で選択したアルゴリズム(第二アルゴリズム、第八アルゴリズム)を用いて、STEP2で分類された波形データの分析を実行する(分析工程)。分析部33の分析結果は、出力部5から出力されてもよく、記憶部4に記憶されてもよい。
これに対して、上記した本実施形態の処理装置1によれば、分類部32により生体情報が分類される。その分類結果に応じて、分析部33により、用いるアルゴリズムが選択され、選択されたアルゴリズムを用いて分析が行われる。これにより、例えばQT短縮(図3)やQT延長(図6)のように、従来は正確に分析できなかった生体情報について、精度良く生体情報の分析を行うことができる。
また、生体情報処理プログラムは、通信ネットワーク上のコンピュータからネットワークインターフェース7を介してダウンロードされてもよい。この場合も同様に、ダウンロードされた当該プログラムがメモリに組み込まれる。
PR間隔に基づく心電図波形(生体波形の一例)を分類する場合、分類部32は、取得した心電図波形(A/D変換された波形データ)を、PR間隔に基づいて分類し、PR間隔が短縮された場合をC11、PR間隔が通常の場合をC12、PR間隔が延長された場合をC13と分類する。この場合において、分析部33は、分類結果C11~C13に応じたアルゴリズムを、予め用意された第十一アルゴリズム~第十三アルゴリズムから選択し、選択したアルゴリズムにより心電図波形の分析を行う。第十一アルゴリズムは、例えばWPW症候群に関するアルゴリズムとすることができ、分類結果C11の場合に選択される。第十三アルゴリズムは、例えば1度房室ブロックに関するアルゴリズムとすることができ、分類結果C13の場合に選択される。
分類部32は、取得部31から心臓を含む画像を取得し、この画像について深層学習により心臓がおおよそ画像のどの位置にあるのかを分類する。この分類において、分類部32は、分類する画像全体を複数の領域(例えば9領域)に区分し、各区分を分類結果C21~C29とする。分類部32は、取得した画像において、心臓が位置するおおよその位置を、例えば分類結果C28と分類する。
分析部33は、分類結果C28に応じたアルゴリズムを、予め用意された第二十一アルゴリズム~第二十九アルゴリズムから選択し、選択したアルゴリズムにより画像の分析を行う。例えば第二十八アルゴリズムは、心臓の内側の面積を算出するアルゴリズムとすることができる。分析部33は、分類結果C28に応じて第二十八アルゴリズムを選択し、選択した第二十八アルゴリズムを用いて、心臓の内壁を検出して心臓の内側の面積を算出する。
Claims (4)
- 被検者の生体情報を取得する取得部と、
前記取得部で取得された前記生体情報を分類する分類部と、
前記分類部の分類結果に応じて、予め用意された複数のアルゴリズムから用いるアルゴリズムを選択し、選択した前記アルゴリズムにより前記分類された生体情報を分析する分析部と、
を有し、
前記生体情報は、心電図波形を含み、
前記分類部は、前記心電図波形を、QT間隔の長さに応じた複数の分類基準及びT波の振幅の大きさに応じた複数の分類基準を組み合わせて分類する、生体情報処理装置。 - 前記分類部は、ニューラルネットワークを用いて予め生体情報を深層学習させることに基づいて構築されている、請求項1記載の生体情報処理装置。
- 被検者の生体情報を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された前記生体情報を分類する分類工程と、
前記分類工程における分類結果に応じて、予め用意された複数のアルゴリズムから用いるアルゴリズムを選択する選択工程と、
前記選択工程で選択された前記アルゴリズムにより前記分類された生体情報を分析する分析工程と、
を含み、
前記生体情報は、心電図波形を含み、
前記分類工程は、前記心電図波形を、QT間隔の長さに応じた複数の分類基準及びT波の振幅の大きさに応じた複数の分類基準を組み合わせて分類する、生体情報処理方法。 - 請求項3に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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