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公開番号2025040867
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-25
出願番号2023147936
出願日2023-09-12
発明の名称特定装置及びコンピュータプログラム
出願人ケンツメディコ株式会社,国立大学法人東京大学
代理人弁理士法人快友国際特許事務所
主分類A61B 5/349 20210101AFI20250317BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】心電図上の特定の波の発生タイミングを精度よく特定可能な技術を提供する。
【解決手段】特定装置は、心電図上の特定の波の発生タイミングに関連する情報を特定する。特定装置は、被検者の特定心電図を取得する取得部と、演算部と、を備えている。演算部は、学習用心電図と、前記学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を含む学習用データを用いた機械学習に基づいて、特定心電図の特定の波の周期的な発生を表す経時的な位相情報を取得し、取得した位相情報から、特定心電図に含まれる特定の波の発生タイミングを表すタイミング情報を特定する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
心電図上の特定の波の発生タイミングに関連する情報を特定する特定装置であって、
被検者の特定心電図を取得する取得部と、
演算部と、を備えており、
前記演算部は、
学習用心電図と、前記学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を含む学習用データを用いた機械学習に基づいて、前記特定心電図の特定の波の周期的な発生を表す経時的な位相情報を取得し、
取得した前記位相情報から、前記特定心電図に含まれる前記特定の波の発生タイミングを表すタイミング情報を特定する、特定装置。
続きを表示（約 770 文字）【請求項２】
前記位相情報は、前記特定の波の発生タイミングにおける位相が０である正弦波及び余弦波の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の特定装置。
【請求項３】
前記演算部は、
前記位相情報を用いて前記特定心電図の特定の波の発生タイミングで０を示す位相の遷移による正弦値及び余弦値の変化の軌跡を特定し、
特定済みの軌跡を補正することによって、前記特定の波の発生タイミングを表すタイミング情報を特定する、請求項２に記載の特定装置。
【請求項４】
前記学習用心電図は、特定の波を含む疑似的な第１学習用心電図と、予め人から計測された第２学習用心電図と、を含み、
前記演算部は、前記機械学習において、
前記第１学習用心電図と、前記第１学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を用いた第１学習ステップと、
前記第２学習用心電図と、前記第２学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を用いた第２学習ステップと、を実行する、請求項１に記載の特定装置。
【請求項５】
前記特定の波は、Ｐ波である、請求項１～４のいずれか一項に記載の特定装置。
【請求項６】
心電図上の特定の波の発生タイミングに関連する情報を特定するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
学習用心電図と、前記学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を含む学習用データを用いた機械学習に基づいて、前記特定心電図の特定の波の周期的な発生を表す経時的な位相情報を取得する取得部と、
取得した前記位相情報から、前記特定心電図に含まれる前記特定の波の発生タイミングを表すタイミング情報を特定する特定部、として機能させるコンピュータプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示する技術は、心電図上の特定の波の発生タイミングに関連する情報を特定するための技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
心電図を用いて心疾患を診断する際には、心電図から心臓の刺激伝導系の動きを判読する必要がある。医師、検査技師等の専門の医療従事者であっても、心電図の判読に時間を要する場合がある。このため、心電図を自動解析する技術が開発されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１３０７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
心電図を解析する際には、洞結節から房室結節までの興奮過程を示すＰ波、ヒス束からプルキンエ線維までの興奮過程を示すＱＲＳ波、心室の興奮が消退する過程を示すＴ波等の心臓の刺激伝導系における特徴的な波を読み取る。しかしながら、全ての波のうちのいくつかは、明確に現れないことがあり、明確に現れない波は、検出が難しいという問題があった。
【０００５】
本明細書は、心電図上の特定の波の発生タイミングを精度よく特定可能な技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書に開示する技術の第１の態様では、特定装置は、心電図上の特定の波の発生タイミングに関連する情報を特定する。特定装置は、被検者の特定心電図を取得する取得部と、演算部と、を備えている。演算部は、学習用心電図と、前記学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を含む学習用データを用いた機械学習に基づいて、特定心電図の特定の波の周期的な発生を表す経時的な位相情報を取得し、取得した位相情報から、特定心電図に含まれる特定の波の発生タイミングを表すタイミング情報を特定する。
【０００７】
心電図上の特定の波（例えば、Ｐ波、ＱＲＳ波、Ｔ波等）は、周期的に発生することが知られている。機械学習を用いることによって、特定心電図の特定の波の周期的な発生を表す経時的な位相情報を取得し、特定の波の周期性に基づいて発生タイミングを特定することができる。このため、特定心電図の特定の波の発生タイミングを精度よく特定することができる。
【０００８】
また、本明細書は、心電図上の特定の波の発生タイミングに関連する情報を特定するためのコンピュータプログラムを開示する。コンピュータプログラムは、コンピュータを、学習用心電図と、学習用心電図の特定の波の発生タイミングと、を含む学習用データを用いた機械学習に基づいて、特定心電図の特定の波の周期的な発生を表す経時的な位相情報を取得する取得部と、取得した位相情報から、特定心電図に含まれる特定の波の発生タイミングを表すタイミング情報を特定する特定部、として機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
実施例に係る特定装置の機能を示すブロック図。
機械学習モデルのアーキテクチャを示す図。
周期的に発生するＰ波を時間ｔと角度θで示す図。
Ｐ波とＴ波が重なった状態を含む心電図と、Ｐ波の発生タイミングを示す図。
機械学習処理の一例を示すフローチャート。
機械学習処理によって学習されたＤＮＮを用いて被検者の心電図のＰ波の発生タイミングを特定する特定処理の一例を示すフローチャート。
補正処理について説明するための図であり、（ａ）はＰ波がＴ波と重なった部分を含む心電図を示し、（ｂ）は補正処理前の位相θの位相軌道と位相の周回軌道を示し、（ｃ）は補正処理後の位相θの位相軌道と位相の周回軌道と示す。
本実施例と比較例の違いを模式的に示す図。
比較例、実施例１及び実施例２の再現率、適合率及びＦ値を示す表。
比較例、実施例１及び実施例２の検証結果を示す図であり、（ａ）は被検者の心電図を示し、（ｂ）は正解ラベルのＰ波の発生周期の位相軌道を示し、（ｃ）は実施例１のＰ波の発生周期の位相軌道を示し、（ｄ）は実施例２のＰ波の発生周期の位相軌道を示し、（ｅ）は正解ラベルのＰ波の発生タイミングを示し、（ｆ）は比較例のＰ波の発生タイミングを示し、（ｇ）は実施例１のＰ波の発生タイミングを示し、（ｈ）は実施例２のＰ波の発生タイミングを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に説明する実施例の主要な特徴を列記しておく。なお、以下に記載する技術要素は、それぞれ独立した技術要素であって、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。
（【００１１】以降は省略されています）

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