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公開番号2025140564
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-29
出願番号2024040040
出願日2024-03-14
発明の名称推定装置及び推定方法
出願人フクダ電子株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類A61B 5/08 20060101AFI20250919BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを精度よく推定する。
【解決手段】患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを推定するための推定装置は、患者の拍動間隔の時系列データの変動に基づいて、時系列データの測定期間に発生した複数の候補イベントを検出する検出部と、複数の判定処理を行うことによって、複数の候補イベントの少なくとも1つを根拠イベントとして識別する識別部と、根拠イベントに基づいて、患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを推定する推定部と、を有する。複数の判定処理は、複数の候補イベントのうちの第1の候補イベントが、複数の候補イベントのうちの第2の候補イベントの判定結果に基づかない第1の条件を満たすかどうかを判定する第1のタイプの判定処理と、第1の候補イベントが、第2の候補イベントの判定結果に基づく第2の条件を満たすかどうかを判定する第2のタイプの判定処理と、を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを推定するための推定装置であって、
前記患者の拍動間隔の時系列データの変動に基づいて、前記時系列データの測定期間に発生した複数の候補イベントを検出する検出手段と、
複数の判定処理を行うことによって、前記複数の候補イベントの少なくとも１つを根拠イベントとして識別する識別手段と、
前記根拠イベントに基づいて、前記患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを推定する推定手段と、を備え、
前記複数の判定処理は、
前記複数の候補イベントのうちの第１の候補イベントが、前記複数の候補イベントのうちの第２の候補イベントの判定結果に基づかない第１の条件を満たすかどうかを判定する第１のタイプの判定処理と、
前記第１の候補イベントが、前記第２の候補イベントの判定結果に基づく第２の条件を満たすかどうかを判定する第２のタイプの判定処理と、
を含む、推定装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記複数の判定処理は、前記第１のタイプの判定処理として、前記第１の候補イベントにおいて前記拍動間隔が第３の条件を満たすように減少するかどうかを判定することを含む第１の判定処理を含む、請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記第３の条件は、前記拍動間隔の減少開始から減少終了までの時間が閾値時間よりも長いことを含む、請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記複数の判定処理は、前記第２のタイプの判定処理として、
前記第２の候補イベントにおいて前記拍動間隔が第３の条件を満たすように減少するかどうかを判定することと、
前記第１の候補イベントと前記第２の候補イベントとの類似度が閾値類似度よりも大きいかどうかを判定することと、
を含む第２の判定処理を含む、請求項１に記載の推定装置。
【請求項５】
前記第１の候補イベントと前記第２の候補イベントとの前記類似度は、前記時系列データのうち前記第１の候補イベントに関連する第１の部分と、前記時系列データのうち前記第２の候補イベントに関連する第２の部分との相関係数に基づく、請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記第１の候補イベントと前記第２の候補イベントとの前記類似度は、前記時系列データのうちの前記第１の部分と、前記時系列データのうち前記第２の候補イベントに関連し、前記第２の部分とは異なる第３の部分との相関係数にさらに基づく、請求項５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記複数の判定処理は、前記第２のタイプの判定処理として、第４の条件を満たすと判定された候補イベントが閾値個数以上連続して検出されるかどうかを判定する第３の判定処理を含む、請求項１に記載の推定装置。
【請求項８】
前記第４の条件は、前記拍動間隔が第３の条件を満たすように減少することを含む、請求項７に記載の推定装置。
【請求項９】
前記第４の条件は、前記拍動間隔が前記第３の条件を満たすように減少すると判定された候補イベントとの類似度が閾値類似度よりも大きいことをさらに含む、請求項８に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記識別手段は、
前記複数の候補イベントのうち、
前記拍動間隔が第３の条件を満たすように減少することと、
前記拍動間隔が前記第３の条件を満たすように減少すると判定された候補イベントとの類似度が閾値類似度よりも大きいことと、のうちの少なくとも一方を満たす候補イベントを陽性イベントとして識別し、
閾値個数以上連続する前記陽性イベントを前記根拠イベントとして識別する、請求項１に記載の推定装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置及び推定方法に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
睡眠呼吸障害を有する心不全患者の一部は、過呼吸と低呼吸又は無呼吸を周期的に繰り返す中枢性の異常呼吸であるチェーン・ストークス呼吸を有する場合がある。特許文献１には、患者の拍動間隔データに基づいて無呼吸状態が発生していることを検出する技術が記載されている。非特許文献１には、患者の拍動間隔データに基づいて患者がチェーン・ストークス呼吸を行ったかどうかを推定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１６８２１４号公報
【非特許文献】
【０００４】
Yoshioka E, et al., "Discrimination between primary-central and primary-obstructive respiratory events by a pattern of cyclic variation of heart rate", 42nd Annual International Conferences of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, July 20, 2020
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１の技術は、心拍間隔データの個々の変動のみに基づいて患者の疾患を推定する。このような推定方法では、無呼吸は推定できるが、中枢性や閉塞性といった呼吸の型推定が難しいとされている。本発明の一部の側面は、患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを精度よく推定するための技術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】
一部の実施形態によれば、患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを推定するための推定装置であって、前記患者の拍動間隔の時系列データの変動に基づいて、前記時系列データの測定期間に発生した複数の候補イベントを検出する検出手段と、複数の判定処理を行うことによって、前記複数の候補イベントの少なくとも１つを根拠イベントとして識別する識別手段と、前記根拠イベントに基づいて、前記患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを推定する推定手段と、を備え、前記複数の判定処理は、前記複数の候補イベントのうちの第１の候補イベントが、前記複数の候補イベントのうちの第２の候補イベントの判定結果に基づかない第１の条件を満たすかどうかを判定する第１のタイプの判定処理と、前記第１の候補イベントが、前記第２の候補イベントの判定結果に基づく第２の条件を満たすかどうかを判定する第２のタイプの判定処理と、を含む、推定装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
一部の実施形態によれば、患者がチェーン・ストークス呼吸を伴う疾患を有するかどうかを精度よく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
一部の実施形態のハードウェアの構成例を説明するブロック図。
一部の実施形態の疾患推定の原理を説明する模式図。
一部の実施形態の疾患推定の動作例を説明するフロー図。
一部の実施形態の候補イベントの例を説明する模式図。
一部の実施形態の独立陽性条件の例を説明する模式図。
一部の実施形態の連携陽性条件の例を説明する模式図。
一部の実施形態の連続性条件の例を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴は任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【００１０】
図１を参照して、一部の実施形態に係るコンピュータ１００のハードウェア構成例について説明する。以下に詳細に説明されるように、コンピュータ１００は、患者がチェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）を伴う疾患を有するかどうかを推定するために使用される。そのため、コンピュータ１００は、推定装置や疾患推定装置と呼ばれてもよい。以下、ＣＳＲを伴う疾患のことをＣＳＲ疾患と表す。コンピュータ１００は、例えばサーバコンピュータであってもよいし、パーソナルコンピュータ（例えば、デスクトップ型又はラップトップ型）であってもよい。コンピュータ１００は、クラウド環境上に配置されたコンピュータリソースであってもよい。コンピュータ１００は、患者がＣＳＲ疾患を有するかどうかを推定することを含む医療関連の処理を行うための専用のコンピュータであってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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