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公開番号2024166833
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-29
出願番号2023083209
出願日2023-05-19
発明の名称波形発生特定方法およびプログラム
出願人株式会社リコー
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類A61B 5/372 20210101AFI20241122BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】波形データの測定をした複数のセンサのうち、IEDの特徴的な波形情報が現れるセンサを正確に特定することができる波形発生特定方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】複数のセンサにより測定された生体信号の波形データを取得する取得ステップと、取得した波形データのうち、IEDの特徴的な波形情報が現れている時刻の波形データに基づいて、生体信号の値の分布を示す分布情報を算出する算出ステップ、生体信号の値の分布を示す分布情報に、解析において選択されたセンサの情報を付与したものを教師データとして学習されたモデルに対して、前記算出ステップで算出した分布情報を入力として与え、ダイポールパターンの領域を示す選択領域を出力として得、選択領域に基づいて、ダイポールパターンの領域を構成するセンサを特定する特定ステップと、を有する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
複数のセンサにより測定された生体信号の波形データを取得する取得ステップと、
取得した前記波形データのうち、ＩＥＤ（ＩｎｔｅｒｉｃｔａｌＥｐｉｌｅｐｔｉｆｏｒｍＤｉｓｃｈａｒｇｅ）の特徴的な波形情報が現れている時刻の前記波形データに基づいて、前記生体信号の値の分布を示す分布情報を算出する算出ステップ、
前記生体信号の値の分布を示す分布情報に、解析において選択された前記センサの情報を付与したものを教師データとして学習されたモデルに対して、前記算出ステップで算出した前記分布情報を入力として与え、ダイポールパターンの領域を示す選択領域を出力として得、該選択領域に基づいて、前記ダイポールパターンの領域を構成する前記センサを特定する特定ステップと、
を有する波形発生特定方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記特定ステップは、
前記モデルに対して、算出した前記分布情報を入力して与え、前記選択領域を出力として得る領域検出ステップと、
前記モデルの出力として前記選択領域が複数得られた場合、複数の前記選択領域を除去または集約のうち少なくともいずれかを行う集約ステップと、
前記集約ステップの処理の結果、前記選択領域が残存しているか否かを判定する判定ステップと、
前記選択領域が残存していると判定した場合、該選択領域に含まれる前記センサを、前記ダイポールパターンの領域を構成する前記センサとして特定するセンサ特定ステップと、
を有する請求項１に記載の波形発生特定方法。
【請求項３】
取得した前記波形データから、前記特徴的な波形情報が現れている時刻を自動で検出する検出ステップを、さらに有し、
前記算出ステップでは、取得した前記波形データのうち前記検出ステップで検出した時刻の前記波形データに基づいて、前記分布情報を算出する請求項１または２に記載の波形発生特定方法。
【請求項４】
取得した前記波形データから、前記特徴的な波形情報が現れている時刻として、入力部に対する操作により指定された時刻を検出する検出ステップを、さらに有し、
前記算出ステップでは、取得した前記波形データのうち前記検出ステップで検出した時刻の前記波形データに基づいて、前記分布情報を算出する請求項１または２に記載の波形発生特定方法。
【請求項５】
前記検出ステップで検出した前記時刻の前後の少なくとも一方の前記波形データ部分に関する所定の指標値を算出し、該指標値に基づいて、前記波形データにおいて前記ＩＥＤが発生したオンセット時刻を探索する探索ステップを、さらに有し、
前記算出ステップでは、取得した前記波形データのうち前記探索ステップで探索した前記オンセット時刻の前記波形データに基づいて、前記分布情報を算出する請求項３に記載の波形発生特定方法。
【請求項６】
前記判定ステップでは、前記集約ステップの処理の結果、前記選択領域が残存している場合、残存している該選択領域が複数存在するか否かを判定し、
前記センサ特定ステップでは、前記判定ステップで複数の前記選択領域が存在していると判定した場合、それぞれの前記選択領域に含まれるセンサを、前記ダイポールパターンそれぞれの領域を構成する前記センサとしてそれぞれ特定する請求項２に記載の波形発生特定方法。
【請求項７】
前記取得ステップでは、前記生体信号として脳磁信号の前記波形データを取得し、
前記算出ステップでは、取得した前記波形データのうち前記特徴的な波形情報が現れている時刻の前記波形データに基づいて、前記分布情報として等磁図を算出する請求項１または２に記載の波形発生特定方法。
【請求項８】
前記取得ステップでは、前記生体信号として脳波信号の前記波形データを取得し、
前記算出ステップでは、取得した前記波形データのうち前記特徴的な波形情報が現れている時刻の前記波形データに基づいて、前記分布情報として電流分布図を算出する請求項１または２に記載の波形発生特定方法。
【請求項９】
前記特徴的な波形情報が現れている時刻、および特定した前記センサに対応する前記波形データを用いてダイポール推定を行う推定ステップを、さらに有した請求項１または２に記載の波形発生特定方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数のセンサにより測定された生体信号の波形データを取得する取得ステップと、
取得した前記波形データのうち、ＩＥＤ（ＩｎｔｅｒｉｃｔａｌＥｐｉｌｅｐｔｉｆｏｒｍＤｉｓｃｈａｒｇｅ）の特徴的な波形情報が現れている時刻の前記波形データに基づいて、前記生体信号の値の分布を示す分布情報を算出する算出ステップ、
前記生体信号の値の分布を示す分布情報に、解析において選択された前記センサの情報を付与したものを教師データとして学習されたモデルに対して、前記算出ステップで算出した前記分布情報を入力として与え、ダイポールパターンの領域を示す選択領域を出力として得、該選択領域に基づいて、前記ダイポールパターンの領域を構成する前記センサを特定する特定ステップと、
を実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、波形発生特定方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
臨床における脳磁計、脳波計を用いたてんかんの診断では、等価電流双極子法と称する手法を用いて脳におけるてんかん病変部の局在性を評価する。等価電流双極子法では、頭皮上で計測された磁場を生み出す電流源（ダイポール）を推定する。ダイポールを推定するためには、複数のセンサにより検出された時系列のデータから、発作間欠期てんかん性放電（ＩＥＤ：ＩｎｔｅｒｉｃｔａｌＥｐｉｌｅｐｔｉｆｏｒｍＤｉｓｃｈａｒｇｅ）と称する特徴的な波形情報が現れた時刻、および当該波形情報が出現しているセンサの特定が必要となる。しかし、脳磁計、脳波計の解析において、特徴的な波形を解析することは非常に重要であるが、技術の進歩によって測定時のサンプリング周波数およびセンサの数が増加傾向にあり、結果として目視でのＩＥＤの特徴的な波形情報の探索にかかる時間も増加する傾向がある。現状では、これらの操作は医師が手作業で行っているが、脳磁計のデータは膨大であるため、個別のＩＥＤの特徴的な波形情報について手動で正確に時刻およびセンサの特定を行うのは困難である。
【０００３】
このような、ＩＥＤの特徴的な波形が発生する時刻およびセンサの特定をする技術として、機械学習の学習モデルを用いてＩＥＤの確率マップを推論し、ＩＥＤの特徴的な波形情報が現れる時刻およびセンサを選択する技術が開示されている（例えば特許文献１）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、センサの選択は機械学習のモデルに基づいて行われるため、医師の判断基準と必ずしも一致しない場合があるという問題がある。医師がより直観的に判断できるよう、医師の判断基準に近い正確なセンサ選択方法を実現することが望ましい。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、波形データの測定をした複数のセンサのうち、ＩＥＤの特徴的な波形情報が現れるセンサを正確に特定することができる波形発生特定方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、複数のセンサにより測定された生体信号の波形データを取得する取得ステップと、取得した前記波形データのうち、ＩＥＤ（ＩｎｔｅｒｉｃｔａｌＥｐｉｌｅｐｔｉｆｏｒｍＤｉｓｃｈａｒｇｅ）の特徴的な波形情報が現れている時刻の前記波形データに基づいて、前記生体信号の値の分布を示す分布情報を算出する算出ステップ、前記生体信号の値の分布を示す分布情報に、解析において選択された前記センサの情報を付与したものを教師データとして学習されたモデルに対して、前記算出ステップで算出した前記分布情報を入力として与え、ダイポールパターンの領域を示す選択領域を出力として得、該選択領域に基づいて、前記ダイポールパターンの領域を構成する前記センサを特定する特定ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、波形データの測定をした複数のセンサのうち、ＩＥＤの特徴的な波形情報が現れるセンサを正確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムの全体構成の一例を示す図である。
図２は、第１の実施形態に係るサーバの機能ブロックの構成の一例を示す図である。
図３は、第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図４は、第１の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。
図５は、特定の時刻の等磁図の一例を示す図である。
図６は、ダイポールパターンに対応するセンサ選択領域の一例を示す図である。
図７は、第１の実施形態に係る情報処理装置の学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図８は、第１の実施形態に係る情報処理装置のダイポール推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図９は、第１の実施形態に係る情報処理装置のダイポールパターン検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１０は、第２の実施形態に係るサーバの機能ブロックの構成の一例を示す図である。
図１１は、波形データにおけるオンセットの探索範囲の一例を示す図である。
図１２は、第２の実施形態に係る情報処理装置のダイポール推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１３は、第３の実施形態に係る情報処理装置のダイポールパターン検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１４は、ダイポールパターンに対応する複数のセンサ選択領域の一例を示す図である。
図１５は、第４の実施形態に係る情報処理装置のダイポール推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る波形発生特定方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。
【００１０】
［第１の実施形態］
（生体信号計測システムの全体構成）
図１は、第１の実施形態に係る生体信号計測システムの全体構成の一例を示す図である。図２は、第１の実施形態に係るサーバの機能ブロックの構成の一例を示す図である。図１および図２を参照しながら、本実施形態に係る生体信号計測システム１の全体構成について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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