JP7022957B1 - 心房細動検知プログラム、心房細動検知装置、心房細動検知方法及び心房細動検知システム - Google Patents
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Abstract
Description
図5及び図6は、第1の実施の形態における心房細動検知処理の概略を説明する図である。具体的に、図5は、第1の実施の形態における心房細動検知処理のうち、学習段階の処理について説明する図である。また、図6は、第1の実施の形態における心房細動検知処理のうち、判定段階の処理について説明する図である。
次に、第1の実施の形態における心房細動検知処理の詳細について説明を行う。図7から図11は、第1の実施の形態における心房細動検知処理の詳細を説明するフローチャート図である。また、図12から図17は、第1の実施の形態における心房細動検知処理の詳細を説明する図である。
初めに、第1の実施の形態における心房細動検知処理の詳細のうち、学習段階における処理の詳細について説明を行う。図7及び図8は、学習段階における処理の詳細について説明する図である。
図12は、S11の処理からS16の処理の具体例を説明する図である。図12に示す各波形データにおける横軸及び縦軸は、データの番号及び振幅のそれぞれを示している。
図13は、S25の処理の具体例を説明する図である。また、図14は、S14の処理で分割した複数の分割波形データの具体例を示す図である。具体的に、図13は、学習モデルとしてCNNを生成する際の具体例である。
次に、第1の実施の形態における心房細動検知処理の詳細のうち、判定段階における処理の詳細について説明を行う。図9から図11は、判定段階における処理の詳細について説明する図である。
図15は、S41の処理の具体例を説明する図である。また、図16は、S34の処理で分割した複数の分割波形データのうちの1つの具体例を示す図である。具体的に、図15は、S34の処理で分割した複数の分割波形データのうちの1つの分割波形データについての判定を行う際の具体例である。
次に、心房細動検知処理の性能評価結果について説明を行う。図17は、心房細動検知処理の性能評価結果を示す図である。具体的に、図17は、第1DBに予め格納された波形データ(学習用の波形データ)を含む学習データを用いることによって生成した学習モデル(以下、第1学習モデルとも呼ぶ)の判定精度と、第2DBに予め格納された波形データ(学習用の波形データ)を含む学習データを用いることによって生成した学習モデル(以下、第2学習モデルとも呼ぶ)の判定精度とを示す情報について説明する図である。
2:患者端末
3:管理者端末
101:CPU
102:メモリ
103:通信インタフェース
104:記憶媒体
105:バス
Claims (10)
- 心電信号の波形データを用いた機械学習を行うことによって心房細動の検知を行う心房細動検知処理をコンピュータに実行させる心房細動検知プログラムであって、
前記心房細動の検知を行うために必要な波形データの時間として予め決定された所定時間以上の第1時間に対応する学習用波形データを、前記所定時間未満の第2時間に対応する複数の第1波形データに分割し、
分割した前記複数の第1波形データと、前記複数の第1波形データのそれぞれが前記心房細動に対応するか否かを示す情報と、を含む複数の学習データを用いた機械学習を行うことによって学習モデルを生成し、
前記第1時間に対応する新たな波形データを、前記第2時間に対応する複数の第4波形データに分割し、
分割した前記複数の第4波形データのそれぞれを前記学習モデルに入力することによって、前記複数の第4波形データのそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであるか否かを示す情報を取得し、
連続する所定数の前記複数の第4波形データに対応する前記情報のそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであることを示していると判定した場合、前記新たな波形データが前記心房細動に対応する波形データであることを示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする心房細動検知プログラム。 - 請求項1において、
前記学習用波形データを分割する処理では、
前記第1時間に対応する前記学習用波形データに対してトレンド除去を行うことによって第2波形データを生成し、
生成した前記第2波形データに対して運動アーチファクト除去を行うことによって第3波形データを生成し、
生成した前記第3波形データを、前記第2時間に対応する前記複数の第1波形データに分割する、
ことを特徴とする心房細動検知プログラム。 - 請求項1において、
前記新たな波形データを分割する処理では、
前記第1時間に対応する前記新たな波形データに対してトレンド除去を行うことによって第5波形データを生成し、
生成した前記第5波形データに対して運動アーチファクト除去を行うことによって第6波形データを生成し、
生成した前記第6波形データを、前記第2時間に対応する前記複数の第4波形データに分割する、
ことを特徴とする心房細動検知プログラム。 - 請求項1において、
前記連続する所定数の波形データに対応する時間は、前記所定時間以上の時間である、
ことを特徴とする心房細動検知プログラム。 - 請求項1において、
前記出力する処理では、
前記新たな波形データに対応する人の心拍数が所定以上でないと判定した場合、前記新たな波形データが前記心房細動に対応する波形データであると判定する、
ことを特徴とする心房細動検知プログラム。 - 請求項5において、
前記出力する処理では、
前記新たな波形データに対応する人の心拍数が所定以上であると判定した場合、前記新たな波形データに対応する人の心拍数の標準偏差が所定以下であるか否かを判定し、
前記新たな波形データに対応する人の心拍数の標準偏差が所定以下でないと判定した場合、前記新たな波形データが前記心房細動に対応する波形データであると判定する、
ことを特徴とする心房細動検知プログラム。 - 心電信号の波形データを用いた機械学習を行うことによって心房細動の検知を行う心房細動検知装置であって、
前記心房細動の検知を行うために必要な波形データの時間として予め決定された所定時間以上の第1時間に対応する学習用波形データを、前記所定時間未満の第2時間に対応する複数の第1波形データに分割するデータ分割部と、
分割した前記複数の第1波形データと、前記複数の第1波形データのそれぞれが前記心房細動に対応するか否かを示す情報と、を含む複数の学習データを用いた機械学習を行うことによって学習モデルを生成するモデル生成部と、を有し、
前記データ分割部は、前記第1時間に対応する新たな波形データを、前記第2時間に対応する複数の第4波形データに分割し、さらに、
分割した前記複数の第4波形データのそれぞれを前記学習モデルに入力することによって、前記複数の第4波形データのそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであるか否かを示す情報を取得するデータ判定部と、
連続する所定数の前記複数の第4波形データに対応する前記情報のそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであることを示していると判定した場合、前記新たな波形データが前記心房細動に対応する波形データであることを示す情報を出力する結果出力部と、を有する、
ことを特徴とする心房細動検知装置。 - 心電信号の波形データを用いた機械学習を行うことによって心房細動の検知を行う心房細動検知処理をコンピュータに実行させる心房細動検知方法であって、
前記心房細動の検知を行うために必要な波形データの時間として予め決定された所定時間以上の第1時間に対応する学習用波形データを、前記所定時間未満の第2時間に対応する複数の第1波形データに分割し、
分割した前記複数の第1波形データと、前記複数の第1波形データのそれぞれが前記心房細動に対応するか否かを示す情報と、を含む複数の学習データを用いた機械学習を行うことによって学習モデルを生成し、
前記第1時間に対応する新たな波形データを、前記第2時間に対応する複数の第4波形データに分割し、
分割した前記複数の第4波形データのそれぞれを前記学習モデルに入力することによって、前記複数の第4波形データのそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであるか否かを示す情報を取得し、
連続する所定数の前記複数の第4波形データに対応する前記情報のそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであることを示していると判定した場合、前記新たな波形データが前記心房細動に対応する波形データであることを示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする心房細動検知方法。 - 心電信号の波形データを採取する操作端末と、前記波形データを用いた機械学習を行うことによって心房細動の検知を行う心房細動検知装置とを有する心房細動検知システムであって、
前記心房細動検知装置は、
前記心房細動の検知を行うために必要な波形データの時間として予め決定された所定時間以上の第1時間に対応する学習用波形データを、前記所定時間未満の第2時間に対応する複数の第1波形データに分割し、
分割した前記複数の第1波形データと、前記複数の第1波形データのそれぞれが前記心房細動に対応するか否かを示す情報と、を含む複数の学習データを用いた機械学習を行うことによって学習モデルを生成し、
前記第1時間に対応する新たな波形データを、前記第2時間に対応する複数の第4波形データに分割し、
分割した前記複数の第4波形データのそれぞれを前記学習モデルに入力することによって、前記複数の第4波形データのそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであるか否かを示す情報を取得し、
連続する所定数の前記複数の第4波形データに対応する前記情報のそれぞれが前記心房細動に対応する波形データであることを示していると判定した場合、前記新たな波形データが前記心房細動に対応する波形データであることを示す情報を出力する、
ことを特徴とする心房細動検知システム。 - 請求項9において、
前記操作端末は、
前記第1時間に対応する新たな波形データを対象者から採取し、
採取した前記新たな波形データを前記心房細動検知装置に送信し、
前記心房細動検知装置は、
前記操作端末が送信した前記新たな波形データを受信した場合、受信した前記新たな波形データを、前記第2時間に対応する複数の第4波形データに分割する、
ことを特徴とする心房細動検知システム。
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Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003531656A (ja) | 1999-05-01 | 2003-10-28 | ザ コート オブ ネーピア ユニバーシティー | 医学的信号の解析方法 |
JP2008515486A (ja) | 2004-09-30 | 2008-05-15 | カーディアック ペースメーカーズ,インコーポレイテッド | 不整脈分類および療法選択 |
US20080167567A1 (en) | 2006-09-19 | 2008-07-10 | The Cleveland Clinic Foundation | Prediction and prevention of postoperative atrial fibrillation in cardiac surgery patients |
US20110201951A1 (en) | 2010-02-12 | 2011-08-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System for cardiac arrhythmia detection and characterization |
US20140276156A1 (en) | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Patient signal analysis and characterization |
CN105686801A (zh) | 2015-12-25 | 2016-06-22 | 四川大学 | 基于固有时间尺度分解的房颤自发终止预测方法 |
US20170135585A1 (en) | 2015-11-13 | 2017-05-18 | Acme Portable Corp. | Blood pressure monitor coordinated with a cardiovascular health condition monitoring module |
US20170156614A1 (en) | 2015-12-07 | 2017-06-08 | Smart Solutions Technologies, S.L. | Atrial Fibrillation Detection System and Methods of Use |
JP2018086278A (ja) | 2012-04-23 | 2018-06-07 | プレコルディール オサケユイチア | 心臓の機能不全と異常を表す情報を測定するための方法及び器械 |
JP2018102518A (ja) | 2016-12-26 | 2018-07-05 | 日本光電工業株式会社 | 心房細動検出装置、心房細動検出方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP2018149318A (ja) | 2013-09-13 | 2018-09-27 | 株式会社村田製作所 | 心臓のモニタリングシステム |
JP2018153487A (ja) | 2017-03-17 | 2018-10-04 | 株式会社エー・アンド・デイ | 生体の心房細動判定装置 |
JP2018503885A5 (ja) | 2015-11-13 | 2018-12-20 | 医療前兆イベント予測のシステムおよび当該システムを操作するための方法 | |
JP2019201886A (ja) | 2018-05-23 | 2019-11-28 | 国立大学法人 香川大学 | 心房細動の検出装置、心房細動の検出方法およびコンピュータプログラム |
CN110638430A (zh) | 2019-10-23 | 2020-01-03 | 苏州大学 | 多任务级联神经网络ecg信号心律失常疾病分类模型和方法 |
CN111067505A (zh) | 2019-12-25 | 2020-04-28 | 北京多唯阳光科技有限责任公司 | 心律失常检测的方法、装置以及存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160135706A1 (en) | 2014-11-14 | 2016-05-19 | Zoll Medical Corporation | Medical Premonitory Event Estimation |
-
2020
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Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003531656A (ja) | 1999-05-01 | 2003-10-28 | ザ コート オブ ネーピア ユニバーシティー | 医学的信号の解析方法 |
JP2008515486A (ja) | 2004-09-30 | 2008-05-15 | カーディアック ペースメーカーズ,インコーポレイテッド | 不整脈分類および療法選択 |
US20080167567A1 (en) | 2006-09-19 | 2008-07-10 | The Cleveland Clinic Foundation | Prediction and prevention of postoperative atrial fibrillation in cardiac surgery patients |
US20110201951A1 (en) | 2010-02-12 | 2011-08-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System for cardiac arrhythmia detection and characterization |
JP2018086278A (ja) | 2012-04-23 | 2018-06-07 | プレコルディール オサケユイチア | 心臓の機能不全と異常を表す情報を測定するための方法及び器械 |
US20140276156A1 (en) | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Patient signal analysis and characterization |
JP2018149318A (ja) | 2013-09-13 | 2018-09-27 | 株式会社村田製作所 | 心臓のモニタリングシステム |
US20170135585A1 (en) | 2015-11-13 | 2017-05-18 | Acme Portable Corp. | Blood pressure monitor coordinated with a cardiovascular health condition monitoring module |
JP2018503885A5 (ja) | 2015-11-13 | 2018-12-20 | 医療前兆イベント予測のシステムおよび当該システムを操作するための方法 | |
US20170156614A1 (en) | 2015-12-07 | 2017-06-08 | Smart Solutions Technologies, S.L. | Atrial Fibrillation Detection System and Methods of Use |
CN105686801A (zh) | 2015-12-25 | 2016-06-22 | 四川大学 | 基于固有时间尺度分解的房颤自发终止预测方法 |
JP2018102518A (ja) | 2016-12-26 | 2018-07-05 | 日本光電工業株式会社 | 心房細動検出装置、心房細動検出方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP2018153487A (ja) | 2017-03-17 | 2018-10-04 | 株式会社エー・アンド・デイ | 生体の心房細動判定装置 |
JP2019201886A (ja) | 2018-05-23 | 2019-11-28 | 国立大学法人 香川大学 | 心房細動の検出装置、心房細動の検出方法およびコンピュータプログラム |
CN110638430A (zh) | 2019-10-23 | 2020-01-03 | 苏州大学 | 多任务级联神经网络ecg信号心律失常疾病分类模型和方法 |
CN111067505A (zh) | 2019-12-25 | 2020-04-28 | 北京多唯阳光科技有限责任公司 | 心律失常检测的方法、装置以及存储介质 |
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