JP7461952B2 - 患者における脳卒中を検出する装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、患者における脳卒中を検出する装置及び方法に関する。

脳卒中（ストローク・発作）は、脳への貧しい血流の結果として細胞死になる医学的状態である。脳卒中に関しては、２つの主たる原因がある。虚血性の脳卒中は、典型的には、脳へ血液を供給する動脈におけるブロックから結果として生じる脳の部分（複数）への血流を欠くことによって生じる。血液は、通常は脳へ酸素及び栄養素を運搬する。ブロックによって一度酸素及び栄養素がカットオフされると、脳細胞は十分なエネルギーを作ることができず、最終的には働きを停止するだろう。ブロックが除かれない場合（not cleared）には、脳細胞は最終的には死ぬだろう。出血性の脳卒中は、脳内での出血によって生じる。出血は、典型的にはダメージを受けた血管が血液を漏出することによって生じる。出血性の脳卒中は、脳動脈瘤破裂によっても生じ得る。両方のケースで、血液が周囲の脳組織へ広がり（spreads）、増加した圧力を生じること、脳細胞の働きを限定すること、及び最終的に脳組織へダメージを与えること、が生じる。

上記のタイプの脳卒中の両方において結果として生じる影響は、脳細胞が正確に機能することを停止することによる、脳の機能における変化である。この変化は、動けないこと、又は、身体の片側にしか感覚がないこと、会話上の問題、及び視力喪失などの身体的な兆候を通して観察することができる。これらの身体的な兆候は、しばしば、多かれ少なかれ、脳卒中が開始し始めた後にすぐに現れる。

歴史的には、脳卒中は処置することが非常に困難であった。患者の兆候が脳卒中と認識及び診断されたとしても、限定された処置が利用可能であった。脳卒中が虚血性の脳卒中として同定された場合に、薬剤が血塊へ到達してそれを十分に分解し、影響を受けた動脈を通って血流が再稼働するであろうことを期待して、組織プラスミノーゲン活性化因子などの血塊分解剤が静脈内的に患者に投与された。脳組織へのダメージを限定するためには、そのような処置が脳卒中の開始のわずか数時間以内に成功裏に適用される必要があろう。いくつかの研究は、血塊分解剤からの最良の結果を得るための時間窓が脳卒中の最初の（第１の）サイン（複数）から３時間であることを示唆する。

脳卒中が成功裏に処置されなかった場合には、脳組織へのダメージは免れなくなり、頼り（recourse）は患者に対してケア及びリハビリテーショントレーニングを提供することのみである。

より最近には、虚血性脳卒中は、脳内のブロックされた血管の箇所へ血塊引抜デバイスを送達させることによって血塊が除去される、「機械的血栓除去」と称される血管内手法を介して成功裏に処置されている。このデバイスは血塊に取り付き（secures）、デバイスが取り出される際に血塊を血管から引き出す。同様に、出血性の脳卒中は、ダメージを受けた血管又は破裂した動脈瘤へ金属クリップを送達することによる血管内手法を介しても処置され得る。クリップは、血液のあふれ出しを制限して、更なる血液が周囲の血液組織へ漏れることを阻止するように固定される。血塊分解剤と併用した際に、脳卒中の最初の（第１の）サイン（複数）の数時間以内に処置が行われれば、顕著なダメージの緩和が達成され得る。

つまり、虚血性脳卒中に関して改善された処置オプションがあるので、脳卒中の兆候を認識及び特徴付けする（characterising）ことの重要性が増してきている。脳卒中を患う高いリスクを有する患者にとっては、コンスタントなモニタリングに対して、脳卒中の即時診断及びヘルスケアプロバイダへのエスカレーション（段階的拡張）を付与する方法が必要とされている。

患者における脳卒中の初期検出に関する、患者の身体上に着用したセンサの使用を採用する既知の技術がある。Villar. J R.の「A hybrid intelligent recognition system for the early detection of strokes」は、脳卒中が検出された時に警告アラームを生成し、かつ、ｅ－ヘルスサービスに対して自動的に接続する着用可能（ウエアラブル）デバイスの使用を開示する。記載されるアプローチは、動作データをモニタする２つの着用可能デバイスを採用し、そして、脳卒中を決定するために遺伝学的ファジー有限状態マシーン（genetic fuzzy finite-state machines）及びタイムシリーズ（ＴＳ）解析を採用する。

米国特許出願ＵＳ２０１８１５３４７７は、「生理学的なシグナル」を決定するために、いくつかのセンサを介して脳卒中に関して患者をモニタリングするデバイスを開示する。生理学的なシグナルは、心拍数シグナル、心房レートシグナル、心拍変動シグナル、血圧シグナル、血圧変動シグナル、心音シグナルなどを含み得る。

米国特許ＵＳ７，９８１，０５８は、低コストの二軸運動センサを使用して患者をモニタリングするデバイスを開示する。第１のセンサは客観的な加速度データを捕え、第２の二軸センサは少なくとも第１の加速度計に対して相対的な主観的な加速データを捕える。加速度データは、次に、非線形パラメータを決定すること、及び少なくとも２つのレベルのモーター機能情報を生成することに使用される。

ＵＳ２０１７２８１０５４は、患者の身体上の１か所以上の解剖学上の位置に配されて、患者の身体のある箇所の運動（モーション）に対応する複数の運動パラメータを検出するように構成される複数の運動センサを介して、脳卒中に関して患者をモニタリングするデバイスを開示する米国出願である。患者の身体のある箇所の動きは、その際、複数の所定の運動センテンス特徴（motion sentence features）に基づく。

ＵＳ２０１５１５７２５２は、いくつかのセンサを介して患者をモニタリングするデバイスを開示する米国出願である。センサ間をスイッチングして患者の生理学的なシグナルステータスの最良の指標をどのセンサが提供するかを決定する技術が開示されている。

ＵＳ２０１６０２１３３１８は、個々の睡眠中の脳卒中を検出するシステム及び方法を開示する米国出願である。システムは、手における電気的な又は筋肉の活動の不在を検出するために手に着用されるセンサを含む。

ＷＯ２０１８１１０９２５は、深い睡眠の間の脳卒中を検出するために左側及び右側の動きを測定する、左手及び右手上のセンサを有する装置を開示する国際出願である。

米国特許公報２０１８／１５３４７７号明細書 米国特許第７，９８１，０５８号明細書 米国特許公報２０１７／２８１０５４号明細書 米国特許公報２０１５／１５７２５２号明細書 米国特許公報２０１６／０２１３３１８号明細書 国際公開第２０１８／１１０９２５号

Villar. J R., "A hybrid intelligent recognition system for the early detection of strokes"

しかしながら、上記のシステム（複数）に関連する問題点は、あまりに多くの虚偽ポジティブをトリガーせずに、患者の脳卒中を指し示す信頼できるシグナルを生成することに関する問題点を含む。必要とされるのは、最小限の虚偽ポジティブで脳卒中検出シグナルを生成することが可能なシステムであり、虚偽ポジティブがまさに生じた場合にシステムがユーザにとって過大な不便さ無しにそれらを優雅に取り扱うことができることである。更に、脳卒中状態は、患者の睡眠中ではなく、患者が起きている時に生じ得る。

本発明の例（複数）は上述の課題へアドレスすることを狙う。

本発明の一視点によれば、処理装置と、ユーザの身体の少なくとも一部分の動作データを生成するように構成される少なくとも１つの着用可能センサとを含むデータ処理デバイスを含み、データ処理デバイスが、少なくとも１つの着用可能センサから受信された第１の動きに関する第１の動作データ及び第２の動きに関する第２の動作データを処理するように構成され、データ処理デバイスが、第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定し、そして決定された非対称性に依存して脳卒中検出シグナルを生成するように構成される脳卒中検出装置が提供される。

基本形態の上述の一視点のとおり。
任意的に、データ処理デバイスが、少なくとも１つの予め定められた身体ジェスチャをユーザが実行することに基づく第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定するように構成される。

任意的に、データ処理デバイスが、少なくとも１つの予め定められた身体ジェスチャを実行するようにユーザを促すように構成される。

任意的に、予め定められた閾値を超えるユーザの動きの非対称性をデータ処理デバイスが決定する時に、データ処理デバイスが脳卒中検出シグナルを生成する。

任意的に、データ処理デバイスが、ユーザの身体に関するユーザの履歴的な動作データに基づいて予め定められた閾値を決定するように構成される。

任意的に、予め定められた閾値が、ユーザの特徴に関連する１以上の事前設定に基づく。

任意的に、自動化された緊急サービスリクエストが、脳卒中エスカレーションシグナルに依存して生成される。

任意的に 少なくとも１つの着用可能センサが、両腕及び／又は両足に着用可能である。

任意的に、第１の着用可能センサがユーザの手首の一方に着用され、そして第２の着用可能センサがユーザの手首の他方に着用される。

任意的に、少なくとも１つの着用可能センサが、ユーザの身体の対称面の第１のサイド上の動きを測定するように構成される第１のセンサと、ユーザの身体の対称面の第２のサイド上の動きを測定するように構成される第２の着用可能センサとを含む。

任意的に、ユーザの身体の対称面が、矢状面、前頭面及び／又は横断面の１つ以上である。

任意的に、少なくとも１つの着用可能センサが第１の動作データを測定するように構成され、そして、第２の動作データが同時に測定される

任意的に、少なくとも１つの着用可能センサが、第１の動作データ及び第２の動作データを異なる時に測定するように構成される。

任意的に、少なくとも１つの着用可能センサが、データ処理デバイスに対して生成した動作データを送信するように構成される。

任意的に、データ処理デバイスが第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定する時に、追加の予め定められた身体ジェスチャを実行するようにユーザを促すようにデータ処理デバイスが構成される。

本発明の一視点よれば、少なくとも１つの着用可能センサを用いてユーザの身体の少なくとも一部分の動作データを生成すること、
少なくとも１つの着用可能センサから受信された第１の動きに関する第１の動作データ及び第２の動きに関する第２の動作データを処理すること、
第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定すること、及び
決定された非対称性に依存して脳卒中検出シグナルを生成すること、
を含む、脳卒中検出シグナルを生成する方法が提供される。

種々の他の視点及び更なる例も、添付図面を参照しつつ、以下の詳細な記載（実施例）及び特許請求の範囲において記載される。

図１は、一マルチセンサ脳卒中検出装置を着用する患者を示す。 図２は、本出願の一例による脳卒中検出装置の斜視図を示す。 図３は、本出願の一例による脳卒中検出装置の模式図である。 図４ａ及び図４ｂは、それぞれ着用可能センサ及びコントロールデバイスの実行フローを示す処理フロー図である。 図５ａ及び図５ｂは、第１及び第２の着用可能センサデバイスとコントロールデバイスとの間のデータ送信順序を示すシーケンス図である。 図６は、コントロールデバイス３００の実行フローを示す処理フロー図である。 図７は、コントロールデバイス３００の実行フローを示す代わりの処理フロー図である。 図８は、患者の身体の模式図を示す。 図９ａ～９ｈは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。 図１０ａ～１０ｅは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。 図１１ａ～１１ｅは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。 図１２ａ～１２ｉは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。 図１３ａ～１３ｃは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。 図１４ａ～１４ｆは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。 図１５ａ～１５ｂは、本出願の一例による、患者によって実行される一連のジェスチャを示す。

図１は、複数の着用可能センサ２００ａ、２００ｂを含む脳卒中検出装置１０２を着用したユーザ１００を示す模式図である。いくつかの例において、ユーザ１００は患者１００である。いくつかの例において、患者１００は一過性脳虚血発作（ＴＩＡ）、又は虚血性脳卒中、出血性脳卒中、動脈瘤、脳動静脈奇形（ＡＶＭ）、潜在性脳卒中、及び／又は脳幹卒中などの他のタイプの脳卒中に関する格別なリスクを有し得る。以降において、用語「脳卒中」が使用されるだろう。他の例（複数）において、ユーザは患者ではないが、用心として脳卒中検出装置１０２を使用する。用語「ユーザ」及び「患者」は互換可能なように使用され得るが、しかしながら明確化の目的のために用語「患者」が以降において使用されるだろう。

図１において、着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、患者１００の右手首１０４ａ及び左手首１０４ｂのそれぞれに取り付けられる。符号２００は、一般的には着用可能センサを意味するが、明確化を目的として符号２００ａ、２００ｂは、患者１００の右手首１０４ａ及び左手首１０４ｂ上の着用可能センサ２００ａ、２００ｂを意味する。

他の例（複数）において、着用可能センサは、手首の代わりか又は手首との組み合わせの何れかとして右及び左足首１０６ａ、１０６ｂに着用され得る。着用可能センサが着用され得る他の位置は履物、かぶり物を含み、並びにズボン及び上着などの衣服に取り付けられ得る。他の例（複数）において、１つ以上のセンサ２００ａ、２００ｂが患者の身体１１０のいずれかの適切な部分にマウントされ得る。

図２は、図１に示される着用可能センサ２００の一例の斜視図を示す。一例において、着用可能センサ２００は、患者１００に対して着用可能センサ２００を固定するように構成されるストラップ２０２、処理ボード２０６を収容するセンサ本体２０４を含む。処理ボード２０６は、電源２０８、データ処理デバイス２１０、及びセンサパッケージ２１２を含み得る。

センサパッケージ２１２は、着用可能センサ２００が取り付けられた患者１００の身体１１０の部分の傾き、位置、向き及び／又は加速を測定するように構成される、いずれかの適切な単数又は複数のセンサ構成要素を含み得る。センサパッケージ２１２は、力学的（メカニカル）な運動（モーション）を電気的なシグナルへ変換する、ピエゾ電気性の、ピエゾ抵抗性の及び／又は蓄電性の構成要素を含み得る。他の例（複数）において、患者の身体の１つ以上の部分を運動を検出するように構成されるいずれかの適切なセンサが使用される。ピエゾセラミックス（例えば、ジルコニウム酸チタン酸鉛）又は単一結晶（例えばクォーツ、トルマリン）が使用され得る。いくつかの例では、低い周波数領域における優れたパフォーマンスに起因して、蓄電性の加速度計が採用される。

データ処理デバイス２１０は、ハードウェア処理装置（単数又は複数）などの汎用目的の又は専用目的のコンピューティングデバイスの１つ以上の上で稼働する専用目的のソフトウェア（又はファームウェア）によって実現され得る。そのようなコンピューティングデバイスの各「要素」又は「手段」は、方法ステップのコンセプト的な均等物を意味し、要素／手段とハードウェア又はソフトウェアルーチンの特定のピース（部分）との間に１対１の対応関係が常にあるわけではない。ハードウェアの１つのピースは、異なる手段／要素をしばしば含む。例えば、処理ユニットは、１つの指示を実行する際には１つの要素／手段としての役割を果たすが、他の指示を実行する際には他の要素／手段としての役割を果たす。更に、１つの要素／手段は、いくつかのケースにおいては１つの指示によって実行され得るが、いくつかの他のケースにおいては複数の指示によって実行され得る。そのようなソフトウェア－コントロールされたコンピューティングデバイスは、１つ以上の処理ユニット、例えば、ＣＰＵ（「Central Processing Unit」）、ＤＳＰ（「Digital Signal Processor」）、ＡＳＩＣ（「Application-Specific Integrated Circuit」）、別個のアナログ及び／又はデジタルな構成要素、又はＦＰＧＡ（「Field Programmable Gate Array」）などのいくつかの他のプログラム可能な論理デバイス、を含み得る。データ処理デバイス２１０は、システムメモリ、及び処理ユニットに対するシステムメモリのカップル化を含む種々のシステム構成要素をカップル化するシステムバスを更に含み得る。システムバスは、種々のバス構造のいずれかを使用するメモリバス又はメモリコントローラ、ペリフェラルバス及びローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のいずれかであり得る。システムメモリは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及びフラッシュメモリなどの、揮発性及び／又は非揮発性のメモリの形態のコンピュータ記憶メディアを含み得る。専用目的ソフトウェアは、システムメモリ内、磁性メディア、光学メディア、フラッシュメモリカード、デジタルテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭ等などのコンピューティングデバイスに含まれるか又はアクセスし得る又は他のリムーバブルメディア／非リムーバブルな、揮発性／非揮発性のコンピュータ記憶メディア内に、記憶され得る。専用目的ソフトウェアは、レコードメディア及びリードオンリーメモリを含むいずれかの適切なコンピュータ読み出し可能なメディア上で、データ処理デバイス２１０に提供され得る。

データ処理デバイス２１０は、シリアルインターフェイス、ＵＳＢインターフェイス、ワイヤレスネットワーキングインターフェイス等などの１つ以上のコミュニケーションインターフェイス、並びにアナログからデジタルへの（Ａ／Ｄ）コンバータなどの１つ以上のデータ取得デバイスを含む。１つの例において、データ処理デバイス２１０は、センサパッケージ２１２から受信してデータ処理デバイス２１０によって処理されたセンサデータを送信するように構成される送信構成要素及び／又は１つ以上のコミュニケーションインターフェイスにわたるＡ／Ｄコンバータ（図示されず）を含み得る。１つの例において、コミュニケーションインターフェイスはブルートゥース（登録商標）又はＷｉ－Ｆｉトランシーバを介して提供され、処理されたセンサデータはコントロールデバイス３００（図３を参照して後述される）に対して送信される。処理されたセンサデータは、その代わりに、ＧＳＭ、ＬＴＥ又はライセンス化された又はライセンス化されていない任意の類似のモバイルコミュニケーションインターフェイスを介して１以上のリモートデバイスに対して送信され得る。

電源２０８は、バッテリー、運動エネルギー源、又は他の着用可能デバイスに適した電源を含み得る。電源２０８は、処理ボード２０６のデータ処理デバイス２１０及びセンサパッケージ２１２にパワーを供するためのエネルギー源を提供するように配される。

着用可能センサ２００は、カウンターパート構成要素２１６と固定されるように構成される留め構成要素（fastening component）２１４を更に含むことができ、着用可能センサ２００が患者１００の手足（limb）に対して固定されるようにする。

１つの例において、留め構成要素２１４は、着用可能センサ２００のストラップ２０２が「オープンな」構成の状態にあるか、又は「固定された」構成の状態にあるかを決定するように構成されるセンサ（図示されず）を含む。ストラップの「オープンな」構成の例は図２に示され、着用可能センサ２００がいずれにも固定されていない。「クローズドな」構成の例は図１に示され、着用可能センサ２００が患者に対して固定されている。同様に、「クローズドな」構成の例は図３に示され、留め構成要素２１４がカウンターパート構成要素２１６に対して留め付けられ、着用可能センサ２００のストラップを固定されたループ状態にする。１つの例において、留め構成要素２１４のセンサはデータ処理デバイス２７が着用可能センサ２００のストラップ２０２の構成を決定できるように、処理ボード２０６に対して電気的に接続される。従って、データ処理デバイス２１０は、着用可能センサ２００が患者１００に着用されており、データ処理デバイス２１０が着用可能センサ２００に関する「着用中」又は「非着用中」ステータス情報を生成することができるか否かを、決定することができる。データ処理デバイス２１０は、患者１００に関連する情報を決定する時に、着用可能センサ２００に関する「着用中」又は「非着用中」ステータス情報を使用することができる。例えば、「非着用中」ステータス情報から患者１００が着用可能センサ２００を着用していないことをデータ処理デバイス２１０が決定する場合には、データ処理デバイス２１０は、患者１００に関連付けられたいずれかのアラートが誤ったアラームであり得ると決定することができる。

図３は、一例に従ったワイヤレスネットワーク３０２を示す。図３において、２００ａ及び２００ｂ（図１及び２を参照して上記議論した）として示される２つの着用可能センサが患者１００（図示されない）に着用され、各着用可能センサのそれぞれのストラップ２０２が「クローズドな」 構成の状態にある。各着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、患者１００からセンサデータを収集して、前記データを処理し、そして、ワイヤレスネットワーキングインターフェイス３０４を介してコントロールデバイス３００に対してデータを送信する。

いくつかの例において、着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、患者１００からセンサデータを収集し、そしてワイヤレスネットワーキングインターフェイス３０４を介してセンサデータを処理すること無しにコントロールデバイス３００に対してデータを送信する。このことは、図５ｂを参照して更に詳細に議論される。他の例（複数）において、着用可能センサ２００ａの１つは、他の着用可能センサ２００ｂとワイヤレスコミュニケーション状態にある。例えば、着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、ブルートゥース（登録商標）又は低エネルギーブルートゥース（登録商標）上でコミュニケーションすることができる。着用可能センサ２００ａの１つは、ワイヤレスネットワーキングインターフェイス３０４を介してコントロールデバイス３００とワイヤレスコミュニケーション状態にある。他の着用可能センサ２００ｂは、コントロールデバイス３００とワイヤレスコミュニケーション状態ではない。

いくつかの例において、着用可能センサ２００ａの１つは、いくつかの又は全ての着用可能センサ２００ａ、２００ｂから収集したセンサデータを処理する。この仕方では、着用可能センサ２００ａの１つがマスター着用可能センサ２００ａであり、他の着用可能センサ２００ｂがスレーブ着用可能センサ２００ｂである。このことは、図５ａを参照して更に詳細に議論される。

図に示すように、例（複数）は、２つの着用可能センサ２００ａ、２００ｂのみを示すが、代わりの一例において、追加の着用可能センサが患者１００によって着用され得る。例えば、患者１００は、手足の各々に着用可能センサ２００ａ、２００ｂを着用することができる。このことは、格別なリスクを有し、そして増加したセンサデータ収集が必要とされる患者１００にとって望ましいであろう。

いくつかの例において、複数の着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、着用可能センサ２００ａ、２００ｂに関するパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）又はボディエリアネットワーク（ＢＡＮ）を確立して、互いにコミュニケーションすることができる。いくつかの例において、複数の着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、互いの間でメッシュネットワークを確立することができる。このことは図５ａを参照して更に詳細に記載される。

より少ない程度に好まれる例では、着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、ワイヤ接続を介してコントロールデバイス３００に対して接続され得る。しかしながら、着用可能センサ２００ａ、２００ｂとコントロールデバイス３００との間のワイヤ接続は、患者１００の身体の動きを邪魔し得る。

上述のように、着用可能センサ２００ａ、２００ｂとコントロールデバイス３００との間のコミュニケーションインターフェイスが、ブルートゥース（登録商標）トランシーバ、Ｗｉ－Ｆｉトランシーバ、ＧＳＭトランシーバ、ＬＴＥトランシーバ、又はいずれかの他の類似のライセンス化された又はライセンス化されていないモバイルコミュニケーションインターフェイスを介して提供される。

このプロセスは、後に、より詳細にかつ図４ａを参照して記載される。コントロールデバイス３００は、任意のモバイル式の又はリモート処理式の、あるいはいずれかの他の適切なコントロールデバイス３００であり得る。いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、Apple（登録商標）、iPhone（登録商標）、iPad（登録商標）、Apple Watch（登録商標）、Android（登録商標）デバイス、Wear OS（登録商標）デバイス、ラップトップデバイス、又は類似の携帯電話デバイスであり得る。コントロールデバイス３００は、着用可能センサ２００ａ、２００ｂからデータを受信して、受信したデータを処理し、患者の罹患状態を決定し、そして適切なエスカレーションプロセスを実行する。このプロセスは、後により詳細にかつ図４ｂを参照して記載される。

いくつかの代わりの例において、コントロールデバイス３００は、着用可能センサ２００ａを含む。この仕方において、コントロールデバイス３００は、１以上の加速度計（例えば６軸加速度計）を含むスマートフォンであり得る。スマートフォンは、その際にストラップにマウントされてユーザの腕に着用される。片腕にマウントされたスマートフォンは、本出願によれば着用可能センサ２００及びコントロールデバイス３００の両方として機能するだろう。更に、他の着用可能センサ２００ｂ、例えばスマートウォッチが他の腕に着用され得る。

図４ａは、データ処理デバイス２１０に関する処理フローの一例を示す。図４ａに示される処理フローは、連続的なループで又は周期的に実行され得る。処理が周期的に実行される場合には、バッテリー使用を最小化するために実行（複数）の間においてエネルギーセービングモードが採用され得る。

ステップ４００において、センサ出力は、センサパッケージ２１２からデータ処理デバイス２１０によって受信される。センサデータが例えばピエゾ電気性の構成要素によって生成される場合には、ピエゾ電気性の構成要素からの出力は所望のアナログシグナルが生成されようにするために、任意的な前処理ステップ４１０を必要とし得る。前処理ステップの一例は、アナログシグナルからピエゾ電気性の構成要素によって生成された高い周波数のノイズを減少させることであり得る。前処理ステップ４１０は、センサパッケージ２１２において又はデータ処理デバイス２１０上で生じ得る。

前処理ステップ４１０の後に、ステップ４２０においてアナログシグナルからデジタルシグナルへのシグナルの変換が実行され得る。このアナログからデジタルへの変換は、センサパッケージ２１２において又はデータ処理デバイス２１０上で生じ得る。

次に、ステップ４３０において、ノイズを減少させ、そしてセンサ読み取り値に対してタイムスタンプを付与するようにデジタルシグナルが処理される。

ステップ４３０は、加速度計によって生成された加速ベクターを、加速ベクターの規格（norm）へ変換することを任意に含み得る。すなわち、加速ベクターは、単一の方向の厳密に（strictly）ポジティブな（正の）長さへ変換される。このことは、ベクターデータを記憶するための記憶スペースの減少及び加速度計の配向（向き）に対する不変性を含む、いくつかの利点をもたらす。フィルタを通過した加速ベクターシグナルが重力又はセンサパッケージ２１２の向きに対して不変であるようにステップを確実にするために、上記のものと組み合わせて又は独立して他のフィルタが想定される。好ましい一例において、先行するフィルタリングステップのいずれかが、着用可能センサ２００ａ、２００ｂに対して、例えばデータ処理デバイス２１０によって局所的に実行される。

ステップ４３０は、上述のものと組み合わせて又は独立して、加速度計に対する重力から結果的に生じる加速ベクターを除去するハイパスフィルタを適用することを更に任意的に含み得る。このことは、加速ベクターの微分（differential）からスローな又は不変の加速ベクターを除去することによって達成され得る。このことは、重力から結果として生じるノイズの除去を有利に可能にする。

ステップ４３０は、脳からのシグナルの直接的な結果ではない、ヒトの身体の動きから生じるシグナルをフィルタに通すことを更に任意的に含み得る。言い換えると、着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、筋肉へ到達する電気的なシグナルの間接的な結果物を検出しない。フィルタに通され得る動きの例は以下のものを含む。
・神経系からのシグナルの間接的な結果物に過ぎない動きは、例えば、歩行の際に電気的なシグナルは、バランスを保つために腕（複数）を前方及び後方へ振るように刺激し得る。しかしながら、歩行の間の腕の下方への振りは、いずれかの筋肉の刺激というよりも重力及び身体のメカニクスの結果物であり得る。結論的には、可能な場合には、これらの動きは同定されて加速度計（単数又は複数）によって生成された加速ベクターから除去されるべきである。

つまり、いくつかの実施例において、データ処理デバイス２１０は、シグナル処理ステップ４３０において、シグナルをフィルタに通して中枢神経系に起因する筋肉の動きに関連しない１以上の動きを除外する。いくつかの例において、データ処理デバイス２１０は、シグナルをフィルタに通して、受動的な手足のメカニクス、心臓機能などの他の生物学的なシグナル、震え、又は他の無意識の筋肉の動き、環境のノイズ（例えばバス又は乗り物エンジン）、の１つ以上を除外する。この仕方において、データ処理デバイス２１０は、シグナルをフィルタに通して、患者１００が目を覚ましてベッドから出た時に患者１００の移動が解析され得る。

次に、センサデータは、ステップ４４０において、コントロールデバイス３００に対して送信するために、定義されたデータ構造に従って任意的にフォーマット化される。最終的には、ステップ４５０において、着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、フォーマット化されたセンサデータをワイヤレスネットワーキングインターフェイス３０４を使用してコントロールデバイス３００に対して送信する。

いくつかの実施例において、図４ａに示すようなステップがデータ処理デバイス２１０によって実行される。いくつかの他の例において、図４ａに示すようなステップは、リモート処理デバイス、例えばコントロールデバイス３００によって部分的に又は完全に実行される。

図４ｂは、コントロールデバイス３００に関する処理フローの一例を示す。いくつかの例において、コントロールデバイス３００は携帯電話３００であるが、いずれかの適切なモバイルデバイスであり得る。図４ｂに示す処理フローは、連続的なループで又は周期的に実行され得る。処理が周期的に実行される場合には、バッテリー使用を最小化するために、実行（複数）の間にエネルギーセービングモードが採用され得る。

ステップ４６０において、コントロールデバイス３００は、フォーマット化されたセンサデータを着用可能センサ２００ａ、２００ｂから受信する。受信されたセンサデータは、次に、ステップ４７０において、着用可能センサ２００ａ、２００ｂ並びにコントロールデバイス３００に対してセンサデータを送信するいずれかの他の着用可能センサから事前に受信した既存データと任意的に統合整理（consolidated）される。１つの例において、データは、コントロールデバイス３００上に記憶されたローカルデータベースに記憶される。１つの例において、システムはフォーマット化されたセンサデータの「チャンキング（chunking）」を実行し、データをチャンク（複数）へと破壊することを含み、各チャンクはいくつかのパラメータ（例えば記録したシグナルデータのタイムスタンプ、サイズなど）を示すヘッダを含む。このことは、各データチャンクがコントロールデバイス３００を着用可能センサのクロックに対して再同期することを可能にする。

ステップ４７５において、データ解析が、コントロールデバイス３００によってセンサデータについて実行される。進行中の脳卒中状態、例えば一過性脳虚血発作、などの患者の罹患状態の決定は、次に、データ解析４７５に依存して行われる。このことは、ステップ４８０に示すように患者の身体の第１の動き及び患者の第２の移動が対称であることの決定を含む。患者の罹患状態は、予め決定された非対称性に関する閾値を超えるセンサデータに基づいて提示されるように決定され得る。

データ解析４７５、患者イベント４８０の決定及びエスカレーションプロセス４９０のステップのプロセスが、後により詳細に、かつ後述の図６、７及び図９ａ～９ｈ、１０ａ～１０ｅ、１１ａ～１１ｅ、１２ａ～１２ｉ、１３ａ～１３ｃ、１４ａ～１４ｆ及び１５ａ～１５ｂを参照して記載される。

一度エスカレーションプロセス４９０が完了して、患者が患者の罹患状態のエスカレーションをキャンセルできていない場合に、コントロールデバイス３０は、ステップ４９５に示すようにリモートネットワークに対する送信を行う。例えば、コントロールデバイス３０は、ステップ４９５においてネットワークインターフェイス３０６を介してネットワークポイント３０８に対してコンタクトし、患者の罹患状態を取り扱う緊急サービスをリクエストする。１つの例において、携帯端末デバイスは、患者の罹患状態、携帯端末デバイスのＧＰＳ位置、患者ＩＤ、患者の医療歴、最近のセンサデータレポートなどの少なくとも１つをコミュニケーションすることができる。

ステップ４７５及びその後のステップが、ステップ４６０の直後のステップとして実行され得ることに注視すべきである。あるいは、ステップ４７５及びその後のステップは、例えば、周期的なタイミングの中断によって独立してトリガされる独立ループで実行され得る。

いくつかの例において、図４ｂに示すステップは、コントロールデバイス３００によって実行される。いくつかの他の例において、図４ｂに示すステップは、データ処理デバイス２１０によって部分的に又は完全に実行される。この仕方において、データ処理デバイス２１０は、図４ａ及び４ｂの全てのステップを実行することができ、そしてステップ４９５に示すように患者の罹患状態を取り扱うための緊急サービスをリクエストすることができる。

本明細書において、複数の着用可能センサがデータを収集することに使用される。図５ａは、コントロールデバイス３００において１つを上回る着用可能センサ２００ａ、２００ｂからデータを収集するためのフローを示す。ステップ５１０及び５２０において、身体の左側に位置する第１の着用可能センサ２００ａ及び身体の右側に位置する第２の着用可能センサ２００ｂから、センサデータが収集される。

ステップ５３０において、第１の着用可能センサ２００ａからのセンサデータがワイヤレスネットワーキングインターフェイス３０４を介して第２の着用可能センサ２００ｂに対して送信される。一度第１の着用可能センサ２００ａからのセンサデータが第２の着用可能センサ２００ｂにおいて受信されると、第１の着用可能センサ２００ａからのセンサデータが第２の着用可能センサ２００ａ[sic, ２００ｂ]からのセンサデータ（ステップ５２０において事前に収集した）と組み合わせられて、ステップ５４０においてコントロールデバイス３００に対して送信される。

図５ａに示すものについての代わりの例において、図５ｂは、コントロールデバイス３００において１つを上回る着用可能センサからデータを収集するための代わりのフローを示す。ステップ５１０及び５２０において、身体の左側に位置する第１の着用可能センサ２００ａ及び身体の右側に位置する第２の着用可能センサ２００ｂからのセンサデータが収集される。

ステップ５５０において、コントロールデバイス３００は、第１の着用可能センサ２００ａにワイヤレスネットワークインターフェイス３０４を介して指示を行い、コントロールデバイス３００に対して第１の着用可能センサ２００ａによって収集されたセンサデータを送信させる。ステップ５６０において、第１の着用可能センサ２００ａは、ワイヤレスネットワークインターフェイス３０４を介してコントロールデバイス３００に対して収集したデータを送信する。ステップ５７０において、コントロールデバイス３００は第２の着用可能センサ２００ｂにワイヤレスネットワークインターフェイス３０４を介して指示を行い、コントロールデバイス３００に対して第２の着用可能センサ２００ｂによって収集されたセンサデータを送信させる。ステップ５８０において、第２の着用可能センサ２００ｂはワイヤレスネットワークインターフェイス３０４を介してコントロールデバイス３００に対して収集したデータを送信する。

図６に戻ると、データ解析４７５、患者イベントの決定４８０、及びエスカレーションプロセス４９０のステップのプロセスがより詳細に記載される。図６は、図４ｂに示すデータ解析４７５の患者イベントの決定４８０及びエスカレーションプロセス４９０のステップの例を示す。

脳卒中を有する患者の兆候の１つは、顔、腕又は足の、特に身体の片側での突然の麻痺ないし無感覚（sudden numbness）又は反応・動きの弱さないし鈍さ（weakness）である。このことは、患者の脳卒中イベントの間に、患者が非対称な身体の動きになりやすい（susceptible）ことを意味する。

図８を参照して、身体の対称性の軸についての基準（reference）がここで議論される。図８は、第１の軸８００を含む患者の身体１１０の斜視図を示す。第１の軸は、身体１１０の垂直軸又は縦軸としても知られる。身体は、第２の軸８０２及び第３の軸８０４も有する。第２の軸８０２は、身体１１０の横断軸としても知られる。第３の軸８０４は、身体１１０の矢状断面軸（前後軸：sagittal axis）としても知られる。

図８は、第１の平面８１０を有する身体１１０も示し、第１の軸８００及び第３の軸８０４が延在する（lie）矢状面（前後平面：sagittal plan）８１０としても知られる。身体１１０は、第２の平面８０８を含み、横断面８０８としても知られ、第２の軸８０２及び第３の軸８０４が延在する。身体１１０は、第３の平面８０６も含み、前頭面としても知られ、第１の軸８００及び第２の軸８０２が延在する。

この仕方において、身体の動きの対称性は、身体１１０の１以上の平面８０６、８０８、８１０の何れかのサイドにおける第１の動き及び第２の動きの類似性に関連する。つまり、身体の動きの非対称性は、身体１１０の１以上の平面８０６、８０８、８１０の何れかのサイドにおける第１の動き及び第２の動きの非類似性に関連する。この仕方において、身体１１０の平面８０６、８０８、８１０は、身体１１０の動きに関する対称性の平面（対称面）でもある。

明瞭化を目的として、第１の平面８１０の対称性についてのみ参照（reference）がなされる。有利には、脳卒中検出という目的に関して第１の平面８１０の対称性を使用することは、ユーザの脳の半球（複数）において発現（expressed）される基本面（fundamental plane）の対称性を反映する。しかしながら、身体１１０の動きの対称性の参照は、第１の、第２及び／又は第３の平面８０６、８０８、８１０のいずれかの対称性についてであり得る。第１の平面８１０の対称性は、身体１１０を左手側８１２と右手側８１４とに分割する。脳卒中の１つの兆候は、矢状面８１０の対称性についての特に身体の片側上の、顔、腕又は足の突然の麻痺又は動きの弱さであり得る。

一例では、図６のステップ６００に示すように、患者１００は、１以上の予め定められたジェスチャを実行するように促される。コントロールデバイス３００は、一度あるシステム状態が該当すると（once a system condition has been met）、予め定められたジェスチャを実行するように患者１００を促し得る。一例において、システム状態は、現状の患者の罹患状態に関する閾値が超過しているというものである。現状の患者の罹患状態の蓋然性の決定は、ＧＢ１８２０８９２．６において議論され、その全体が引用によって本願に組み込まれる。

他の例において、システム状態は、コントロールデバイス３００が、タイマー、外部のリクエスト又は患者１００からのリクエストに基づいて患者１００を促すというものであり得る。例えば、リモート医師が、コントロールデバイス３００に対してリクエストして、予め定められたジェスチャを実行するよう患者１００を促すことができる。あるいは、患者１００は、健常（well）と感じることができないことがあり、そして脳卒中を患っているか否かをチェックしたいと望む場合があり得る。

その場合に、コントロールデバイス３００は、患者１００に対して１以上のジェスチャを実行するように指示する。患者１００は、ステップ６０２に示すように第１のジェスチャを実行する。次に、患者１００は、ステップ６０４に示すように第２のジェスチャを実行する。いくつかの例において、第１及び第２のジェスチャは同時に実行される。この仕方において、第１のジェスチャは患者の身体１１０の第１の部分によって行うことができ、そして、第２のジェスチャは患者の身体１１０の第２の部分によって行うことができる。例えば、患者の右手首１０４ａが第１のジェスチャを行うことができ、そして、患者の左手首１０４ｂが第２のジェスチャを行うことができる。

異なる時に第１及び第２の動きが実行される例の１つは、患者が一方の足（ないし脚：leg）を動かす図１４ａ～１４ｅ示される。図１４ａ～１４ｆは、本出願の一例に従って患者１００によって実行される一連の足ジェスチャを示す。図１４ａ～１４ｅにおいて第１の足１４００が動かされ、そして次に同一の動きが他の足１４０２で繰り返される。足１４００の動きは、図１４ａ、１４ｂ、１４ｃに示すように、股関節において後方及び前方へ行われ得る。追加的に又はその代わりに、足の動きは、図１４ｅに示すように膝関節で、又は図１４ｆに示すように足首の関節で行われ得る。

いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、ステップ６０２、６０４において、患者１００のために、実行すべき第１及び第２のジェスチャをスクリーン上に表示する。コントロールデバイス３００は、患者１００が後に続いて同じ動きを繰り返すことができるように、予め定められたジェスチャのアニメーションを表示する。あるいは、コントロールデバイス３００は、両手又は両足を用いて対称的な動きを実行するように患者１００を促し、そしてどの対称的な動きを実行すべきかの決定を患者１００に任せることができる。

任意的に他の一例において、コントロールデバイス３００は、第１及び第２のジェスチャを実行するよう患者１００を促すことはしない。このケースでは、患者１００は、コントロールデバイス３００からの促し無しに第１及び第２のジェスチャを実行する。例えば、患者１００は、医師によって周期的に第１及び第２のジェスチャを実行するように指示されていることがあり得、そして、コントロールデバイス３００はその際に以前に議論したようにステップ４７５において動作データを解析する。

一例において、第１の着用可能センサ２００ａは患者の右手首１０４ａにマウントされ、そして第２の着用可能センサ２００ｂは患者の左手首１０４ｂにマウントされる。このことは、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャが患者の身体１１０の対称面（例えば矢状面）８１０の対向する両サイド（opposite sides）で行われることを意味する。

第１及び第２の着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、ジェスチャが実行される間に、患者の身体１１０の第１の部分によって行われる動き及び患者の身体１１０の第２の部分によって行われる動きを測定する。第１及び第２の着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、平面８１０上の対称性に関して、右手首１０４ａ及び左手首１０４ｂの動きの加速度、速度、タイミング、距離、範囲の１つ以上を測定する。第１及び第２の着用可能センサ２００ａ、２００ｂは、第１及び第２の動きがぎくしゃくしている（jerky）か又は自然にスムーズであるかを測定することもできる。

この仕方において、コントロールデバイス３００は、ステップ４７５において第１及び第２の着用可能センサ２００ａ、２００ｂからの動作データを解析して、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャの動きの間に顕著（ないし有意）な違いがあるかを決定する。

例えば、コントロールデバイス３００は、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャの速度（velocity, speed）又は加速度が異なり得ることを決定することができる。例えば、コントロールデバイス３００は、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャの動きの範囲が異なり得ることを決定することができる。例えば、コントロールデバイス３００は、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャの動きの方向が異なり得ることを決定することができる。例えば、コントロールデバイス３００は、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャの回転の範囲が異なり得ることを決定することができる。例えば、コントロールデバイス３００は、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャのタイミングが異なり得ることを決定することができる。

コントロールデバイス３００は、ステップ６０６に示すように、その際に第１及び第２のジェスチャが対称であるか否かを決定する。

いくつかの例において、第１及び第２のジェスチャは、患者１００が右手首１０４ａ及び左手首１０４ｂを一緒に動かして、シンプルな拍手を実行することを求める。種々の他のジェスチャは、追加的に又はその代わりに実行され得る。図９ａ～９ｈ、１０ａ～１０ｅ、１１ａ～１１ｅ、１２ａ～１２ｉ、１３ａ～１３ｃ、１４ａ～１４ｆ及び１５ａ～１５ｂは、ステップ６０２、６０４及び／又は６１２の間に実行する患者１００にとって他の可能なジェスチャを示し、後に更に詳細に議論される。

コントロールデバイス３００は、第１及び第２のジェスチャの動作データに関する違いを決定する。いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、違いが予め定められた閾値を上回る時に、第１及び第２のジェスチャが非対称であることを決定する。いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、第１及び第２のジェスチャの間の動作データの違いが５％、１０％、２０％、３０％、４０％又は５０％の違いを上回る時に、非対称的な動きが存在することを決定する。例えば、コントロールデバイス３００は、患者の右手首１０４ａが患者の左手首１０４ｂよりも１０％よりすばやく、そして１０％より大きな範囲にわたって動くことを決定する。いくつかの他の例において、コントロールデバイス３００は、第１及び第２のジェスチャの動作データと関連した活動測定値及び／又はエネルギー消費を決定する。つまり、コントロールデバイス３００は、活動測定値及び／又はエネルギー消費の違いが予め定められた閾値を上回る時に、第１及び第２のジェスチャが非対称であると決定する。いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、第１及び第２のジェスチャの間の動作データと関連した活動測定値及び／又はエネルギー消費の違いが５％、１０％、２０％、３０％、４０％又は５０％の違いを上回る時に、非対称的な動きが存在することを決定する。

いくつかの例において、患者の身体１１０の非対称な動きを決定するための違いの閾値は、ダイナミック（動的）であり得る。いくつかの例において、違いの閾値は、患者の特徴（例えば、健康状態、年齢、性別、又は患者の身体１１０動きに対して影響し得るいずれかの他の適切なパラメータ）に基づいて変更され得る。

いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、患者の患者の身体１１０に関する履歴的な（historical）動作データに基づいて予め定められた閾値を決定するように構成される。このことは、第１及び第２のジェスチャが患者の履歴的な動作データに関して顕著（有意）に非対称であるか否かをコントロールデバイス３００が決定し得ることを意味する。例えば、患者１００は、患者１００の非対称な動きに結果として表れ得る過去の傷に起因して、患者の身体の一部分において限定された動きを有し得る。この仕方において、コントロールデバイス３００は、非対称な挙動を脳卒中状態に起因するものでないとして無視することができる。

いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、患者１００の特徴に関連する１つ以上の事前設定（pre-sets）に基づいて予め定められた閾値を決定するように構成される。例えば、プレゼント[present, sic, preset:事前設定]は、若い患者又は年配の患者に関連する動きを記載し得る。追加的に、事前設定は、非活動的、活発等など、患者１００の他の特徴に関連する。

ステップ６０６に示すように第１及び第２のジェスチャが非対称であることをコントロールデバイス３００が決定する時に、コントロールデバイス３００はエスカレーションプロセスステップ４９０を実行することができる。いくつかの例において、コントロールデバイス３００は、ステップ６０８に示すようにエスカレートして医療サービス（機関）に対してコンタクトすることができる。

第１及び第２のジェスチャが対称であるとコントロールデバイス３００が決定する場合には、その際にコントロールデバイス３００はステップ６１０に示すようにアラートをキャンセルすることができる。アラートがキャンセルされた後に、コントロールデバイス３００は、図４ａ、４ｂを参照して議論したように着用可能センサ２００ａ、２００ｂから受信するデータの受信及び解析を継続する。

患者１００が第１及び第２のジェスチャを実行するステップ６０２、６０４は、任意的に同時に実行される。例えば、患者１００が一緒に手をたたくように促された場合には、互いに向かって動く右手首１０４ａ及び左手首１０４ｂの第１及び第２のジェスチャが着用可能センサ２００ａ、２００ｂによって同時に測定されるだろう。

追加的に又はその代わりに、ステップ６０２、６０４が異なる時に実行され得る。例えば、第１のジェスチャ及び第２のジェスチャは、患者１００によって異なる時に実行され得る。例えば、患者１００は、右手首１０４ａにマウントされた着用可能センサ２００ａを用いて第１のジェスチャを実行し、その後に左手首１０４ｂにマウントされた着用可能センサ２００ｂを用いて第２のジェスチャを実行することができる。任意的にステップ４８０における患者イベントの決定は、第１のジェスチャを実行した後で第２のジェスチャを実行する前に患者が着用可能センサ２００ａを右手首１０４ａから左手首１０４ｂへ移し替えることによって、単一の着用可能センサ２００ａを用いて実行することができる。

任意的に、第１及び第２のジェスチャの間に非対称な動きが存在することの決定６０６の際に、コントロールデバイス３００は、ステップ６１２に示すように患者１００に対して追加の動きを実行するように促すことができる。コントロールデバイス３００は、類似の又はより複雑な予め定められたジェスチャを実行するように患者１００を促すことができる。追加のジェスチャは、コントロールデバイス３００によって、ボーダーラインケースに関する非対称な身体の動きの存在を決定することに使用され得る。あるいは、患者１００又はリモート医師は、ダブルチェックとして患者１００によって実行される追加の動きをリクエストすることができる。

ステップ６１４において次にコントロールデバイス３００は、ステップ６１２において実行された追加のジェスチャが非対称であるか否かを決定する。６１４の決定ステップは、ステップ６０６に類似する。追加のジェスチャが非対称であるとコントロールデバイス３００が決定する場合には、次にコントロールデバイス３００は上述のようにステップ６０８において医療サービスへエスカレートする。同様に、追加のジェスチャが実際に対称であるとコントロールデバイス３００が決定する場合には、次にコントロールデバイスは上記議論したようにステップ６１０においてアラートをキャンセルする。

任意的に、一例において、ステップ６１２又はステップ６０６は、医療サービスがアラートされるべきか否かを決定するために、患者１００に関する更なるテストを追加的に含むことができる。いくつかの例において、更なるテストは、ステップ６０６又は６１２において患者がジェスチャを実行する前に実行される必要があり得る。あるいは、更なるテストは、ステップ６０６又は６１２において患者がジェスチャを実行した後に実行される必要があり得る。

例えば、コントロールデバイス３００は、コントロールデバイス３００のディスプレイ上で患者１００に対して提示されるカウントダウンアラート（緊急アラート）７００を表示し得る。カウントダウンアラート７００は、コントロールデバイス３００がステップ６０８に移行して医療サービスに対してアラートを発する前の数秒（ないし十数秒）間のカウントダウンを示すシンプルなカウントダウンアラートを含み得る。患者１００は、いつでもカウントダウンをキャンセルするオプションを有する。患者１００がカウントダウンアラートに対する応答に失敗する場合には、コントロールデバイス３００はステップ６０８へ直接的に移行して医療サービスに対してアラートを発するだろう。患者１００が必要とされるキャンセルタスク（例えば、キャンセルボタンを押す）を実行することによってカウントダウンをキャンセルする場合には、患者１００はエスカレーションプロセスをリセットするオプションの提示を受ける。あるいは、患者１００が何かが悪いままであると感じる場合には、患者１００は、ステップ６０８へ直接的に移行して医療サービスに対してアラートを発するオプションの提示を受けることもできる。

１つの任意的な例において、患者１００は、ユーザテストの全てが成功裏に完了するまで、カウントダウンアラートをキャンセルすることができない。一例において、２パート式（ないし２ウェイ式）のカウントダウン（two-part countdown）が使用される。カウントダウン１は短期間のカウントダウン（例えば６０秒未満）であり、患者１００によってキャンセルされ得る。カウントダウン２はより長期間のカウントダウン（例えば６０秒を上回る）であり、患者１００テストの全てを成功裏に完了することによってのみキャンセルされ得る。

他の任意的な一例において、患者１００は、７１０に示すように単純なメンタル上の計算を実行するなどの単純な認知症テストを実行することを追加的に求められる。患者１００が更なるテスト７００、７１０に失敗したとコントロールデバイス３００が決定する場合に、次にコントロールデバイス３００はステップ６０８においてエスカレートして医療サービスに対してアラートを発することができる。

患者の動きの非対称を決定するための他のジェスチャは、図９ａ～９ｈ、１０ａ～１０ｅ、１１ａ～１１ｅ、１２ａ～１２ｉ、１３ａ～１３ｃ、１４ａ～１４ｆ及び１５ａ～１５ｂを参照してここで記載される。

図９ａ～９ｈ、１０ａ～１０ｅ、１１ａ～１１ｅ、１２ａ～１２ｉ、１３ａ～１３ｃ、１４ａ～１４ｆ及び１５ａ～１５ｂは、本出願の例に従って患者１００によって実行される一連のジェスチャを示す。

図９ａ～９ｄは、下向きに指し示す方向から頭上で上向きに指し示す方向へ患者１００が右腕を動かすことを示す。図９ｅ～９ｈは、下向きに指し示す方向から頭上で上向きに指し示す方向へ患者が左腕９０２を動かすことを示す。図９ａ～９ｄにおけるジェスチャは、図９ｅ～９ｈにおけるジェスチャを鏡写する。ジェスチャは、矢状面８１０の対称性に関して鏡写される。この仕方において、脳卒中検出装置１０２は、上記図４ａ、４ｂを参照して上述されるように、動きの間に非対称が存在するか否かを決定することができる。図９ａ～９ｈに示されるジェスチャは、同時に又は異なる時に実行され得る。患者１００は、前頭面８０６に対して平行な平面上で腕９００、９０２を動かしている。

図１０ａ～１０ｅは、図１０ａにおける腕を尻上に休めた第１の位置から、図１０ｅにおける腕９００、９０２が頭上で上向きを指し示す位置まで患者１００が腕９００、９０２を動かす、一連の腕ジェスチャを示す。図１０ａ～１０ｅにおけるジェスチャは、両腕９００、９０２が同時に動かされることを除いて、図９ａ～９ｈに示すジェスチャと類似する。１０ａ～１０ｅに示すジェスチャは、矢状面８１０の対称性に関して、患者の動きの非対称性を決定することに使用することができる。患者１００は、両腕９００、９０２を、前頭面８０６に対して平行な平面上で動かしている。

図１１ａ～１１ｅは、図１０ａ～１０ｅに類似の一連の腕ジェスチャを再度示す。しかしながら、図１１ａ～１１ｅにおいて、（最初に）患者の右腕９００は尻上で休んでおり、そして患者の左腕９０２は頭上に上げられている。患者は、次に、右腕及び左腕９００、９０２それぞれを、図１１ｅ示す位置まで上げる及び下げるように進む。患者１００は、次に、このプロセスを繰り返して、図１１ａにおける最初の位置まで戻ることができる。図１１ａ～１１ｅにおけるジェスチャは、両腕９００、９０２を協動（coordinate）する認知能力の要素を必要とするので、患者１００にとって実行することが有用であり得る。両腕９００、９０２を協動することについての患者の不能は、脳卒中状態の他の指標であり得る。

図１２ａ～１２ｉは、図１０ａ～１０ｅに類似の一連の腕ジェスチャを再度示す。しかしながら、患者１００は、図１２ｃに示す左腕９０２が肩の上に来るまで反時計周りの方向で両腕９００、９０２を振る。次に、患者１００は、図１２ｉに示すように右腕９００が肩の上に来るまで時計周りの方向で両腕９００、９０２を下方及び上方へ振る。再度、図１２ａ～１２ｉのジェスチャは、両腕９００、９０２を協動する認知能力の要素を必要とするので、患者１００にとって実行することが有用であり得る。

図１３ａ～１３ｃは、患者１００の一連の腕ジェスチャを示す。患者１００は、矢状面８１０に対して平行な平面上で両腕９００、９０２を動かす。患者１００は、横断面８０８を通過して両腕を動かして、図１３ａに示される頭上の第１の位置から図１３ｃに示すような横側の第２の位置まで下げるように回転させる。

図１４ａ～１４ｆは、一連の足（脚）ジェスチャであり、上記で議論されている。

図１５ａ及び１５ｂは、腕ジェスチャの他のシリーズを示す。図１５ａに示すように肩の高さで患者の横側から外側を指し示す両腕９００、９０２を患者１００が有している第１の位置から、一緒になって前方を指し示す両腕９００、９０２を患者１００が有している第２の位置まで、患者１００は両腕９００、９０２を動かす。患者１００は、横断面８０８に対して平行な平面上で両腕９００、９０２を動かす。

他の例（複数）において、患者１００は、他の動きを行うようにコントロールデバイス３００によって促され得る。例えば、患者１００は、円状に、自身の前で、前頭面８０６に対して平行な平面上で、各手を同一の又は反対の方向に、手を動かすよう求められる。追加的に又はその代わりに、患者１００は、直線状の動きで上下に、自身の前で、矢状面８１０と平行な平面上で、各手を同一の又は反対の方向に、手を動かすよう求められる。

他の例（複数）において、患者１００は、ディアドコキネティックな動きを行うように促され得る。すなわち、指を鼻まで動かすのと交互に手拍子又は足つま先でのタッピングの動きを行うなどの急速で小さい動きである。

このように、てんかん発作において見られ得る震え及びひきつけ（twitches）及び痙攣（jerks）などの無意識の動きからコントロールデバイス３００が区別し得るように、ジェスチャは十分に複雑である。ジェスチャは、いずれの場所でも、そして、１日の内のいつでも実行され得る。このことは、コントロールデバイス３００によって促された時に、旅行中又は家から離れた時であっても、患者１００がジェスチャを実行し得ることを意味する。

有利には、コントロールデバイス３００は、着用可能センサ２００ａ、２００ｂのみを用いてジェスチャの動きを決定することができる。このことは、患者１００の動きを決定するために更なる設備を必要としないことを意味する。この仕方において、ジェスチャは、１つ以上の特定の筋肉群又は複数の筋肉群の対称的な動きを、クリアかつシンプルな仕方で実証することに使用され得る。このことは、ジェスチャが、脳卒中状態を示す非対称な動きを決定するように十分に複雑であるが、患者１００にとって実行が容易であり得ることを意味する。

他の例において、２つ以上の実施例が組み合わされる。１つの実施例の特徴は、他の実施例の特徴と組み合わされ得る。

本発明の実施例は、特に図示された実施例を参照して議論されている。しかしながら、本発明の範疇内で記載された実施例に対して変形及び変化（variations and modifications）がなされ得ると評価されるだろう。

Claims (14)

1. 処理装置と、ユーザの身体の少なくとも一部分の動作データを生成するように構成される少なくとも２つの着用可能センサとを含むデータ処理デバイスを含み、
   データ処理デバイスが、少なくとも２つの着用可能センサから受信された第１の動きに関する第１の動作データ及び第２の動きに関する第２の動作データを処理するように構成され、
   データ処理デバイスが、第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定し、そして決定された非対称性に依存して脳卒中検出シグナルを生成するように構成され、
   データ処理デバイスが、第１の予め定められた身体ジェスチャを実行するようにユーザを促すように構成されるコントロールデバイスと通信状態にあり、
   データ処理デバイスが、第１の予め定められた身体ジェスチャをユーザが実行することに基づく第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定するように構成され、
   データ処理デバイスが第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定する時に、コントロールデバイスが認知症テストを実行するようにユーザを促すように構成される、
   脳卒中検出装置。
2. 予め定められた閾値を超えるユーザの動きの非対称性をデータ処理デバイスが決定する時に、データ処理デバイスが脳卒中検出シグナルを生成する、請求項１に記載の脳卒中検出装置。
3. データ処理デバイスが、ユーザの身体に関するユーザの履歴的な動作データに基づいて予め定められた閾値を決定するように構成される、請求項２に記載の脳卒中検出装置。
4. 予め定められた閾値が、ユーザの特徴に基づく、請求項２又は３に記載の脳卒中検出装置。
5. 自動化された緊急サービスリクエストが、脳卒中エスカレーションシグナルに依存して生成される、請求項１～４のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
6. 少なくとも２つの着用可能センサが、両腕及び／又は両足に着用可能である、請求項１～５のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
7. 第１の着用可能センサがユーザの手首の一方に着用され、そして第２の着用可能センサがユーザの手首の他方に着用される、請求項６に記載の脳卒中検出装置。
8. 少なくとも２つの着用可能センサが、ユーザの身体の対称面の第１のサイド上の動きを測定するように構成される第１のセンサと、ユーザの身体の対称面の第２のサイド上の動きを測定するように構成される第２の着用可能センサとを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
9. ユーザの身体の対称面が、矢状面、前頭面及び／又は横断面の１つ以上である、請求項８に記載の脳卒中検出装置。
10. 少なくとも２つの着用可能センサが第１の動作データを測定するように構成され、そして、第２の動作データが同時に測定される、請求項１～９のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
11. 少なくとも２つの着用可能センサが、第１の動作データ及び第２の動作データを異なる時に測定するように構成される、請求項１～９のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
12. 少なくとも２つの着用可能センサが、データ処理デバイスに対して生成した動作データを送信するように構成される、請求項１～１１のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
13. データ処理デバイスが第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定する時に、第１の予め定められた身体ジェスチャよりも複雑なように異なる第２の予め定められた身体ジェスチャを実行するようにユーザを促すようにデータ処理デバイスが構成される、請求項１～１２のいずれか１項に記載の脳卒中検出装置。
14. データ処理デバイスが、第１の予め定められた身体ジェスチャを実行するようにユーザを促すこと、
    データ処理デバイスが、少なくとも２つの着用可能センサを用いてユーザの身体の少なくとも一部分の動作データを生成すること、
    データ処理デバイスが、少なくとも２つの着用可能センサから受信された第１の動きに関する第１の動作データ及び第２の動きに関する第２の動作データを処理すること、
    データ処理デバイスが、第１の予め定められた身体ジェスチャをユーザが実行することに基づく第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定すること、
    決定された非対称性に依存して脳卒中検出シグナルを生成すること、及び
    データ処理デバイスが第１及び第２の動作データに基づいてユーザの動きの非対称性を決定する時に、コントロールデバイスが認知症テストを実行するようにユーザを促すこと、
    を含む、方法。

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