| 【発明の名称】 |
検出器装置及びＱＲＳ検出器並びにＱＲＳ信号の検出方法 |
| 【発明者】 |
【氏名】レイモンド エル ワルトラウス
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| 【要約】 |
【課題】従来技術を改良し、信号集合体のサブグループを表す形態、モルフォロジイをサーチすることにより１つの所定の事象に対して大きな信号の集合体を調べることができること。
【解決手段】検出器装置において、１つの信号入力と、複数の検出器を有し、その各検出器は、１つの入力側と出力側を有し、ここで、検出器の入力は、信号入力に応答するものであり、１つの検出の出力側を有し、ここで、該検出−出力側は、検出器の出力に応答するものであること。 |
【特許請求の範囲】
【請求項１】 検出器装置において、下記の構成要素を有し、即ち１つの信号入力側を有し、複数の検出器を有し、その各検出器は、１つの入力側と出力側を有し、ここで、検出器の入力は、当該の信号入力に応答するものであり、１つの検出−出力側を有し、ここで、該検出−出力側は、前記検出器の出力に応答するものであることを特徴とする検出器装置。
【請求項２】 前記検出器は入力信号の形態、モルフォロジイに応答するものであり、各検出器は、１つの独特の形態、モルフォロジイに応答するものであることを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】 検出器は人工的ニューラルネットワーク、マッチドフィルタ、アダプティブフィルタ、ファジイネットワーク、ルールをベースとしたエキスパートシステム及びシンタクティック及び確率的（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ）パターン照合器（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈｅｒ）のグループのうちの１つ又は複数を有することを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項４】 前記検出器は、人工的ニューラルネットワークを有し、各ニューラルネットワークは、入力信号のスロープ勾配及び／又は入力信号の持続時間に応答するものであることを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項５】 更に、入力信号のゲインを正規化、基準化するための手段を有することを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項６】 ヒステリシス特性を出力信号に導入するように構成されていることを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項７】 ＱＲＳ検出器において下記の構成要素を有する、即ち；心電信号入力側を有し、心電信号の形態、モルフォロジイに応答する複数のＱＲＳ検出器を有し、各検出器は、１つの独特の形態、モルフォロジイに応答するものであり、前記複数検出器は、独特の形態、モルフォロジイのポジティブ、正極性ないし肯定の検出を指示する出力を生じさせるための手段を有し、1つの検出−出力側を有し、該検出−出力側は、前記検出器に応答するものであることを特徴とするＱＲＳ検出器。
【請求項８】 ＱＲＳ信号を検出する方法において、下記方法ステップを有する、即ち、心電信号を取得し、心電信号を複数のＱＲＳ検出器に供給し、ここで、検出器は、心電信号に応答し、そして、各検出器は、１つの独特の形態、モルフォロジイに応答するものであり、検出状態の指示のため検出器をスキャニングするステップを有することを特徴とするＱＲＳ信号の検出方法。
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【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は検出器装置及びＱＲＳ検出器並びにＱＲＳ信号の検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】物理的現象、例えば、心拍は、人により異なったものであり、そして、同じ個人においても事象ごとに相異なったものになり得る。従って、それらの現象をセンシングする装置、例えば、心電センサは、相異なる事象に対して種々異なる形態、モルフォロジイ及びタイミングをディスプレイし得る。同様に、単一の事象を観測する多重のセンサが位置差に基づき変化を呈し得る。斯くて、大きな母集団中にてそのような信号中で所定の事象を検出し得る単一のメカニズムが、入力の広範囲の種類のものを扱い処理することを要することとなる。
【０００３】典型的には、事象検出器は、すべての可能な形態、モルフォロジイにて単一の独特の特性が存在するとの仮定のもとで動作している。当該の特性に対してサーチをすることにより、検出を実施し得る。然し乍ら、そのような特性を識別することは、可能でないかもしれず、そして、その仕方、様式で動作しようと試みる装置は、所望の程度の精度を提供し得ないおそれがある。
【０００４】母集団を、類似の、又は特性的な形態、モルフォロジイの各クラスタに細分化できるものと仮定すれば、母集団全体を、代表的形態、モルフォロジイの１セットにより代表させることができる。代表的形態、モルフォロジイが１度識別されると、検出器は、形態、モルフォロジイの各々を検出できるようになる。検出器は並列のバンクに接続され得、そして、それぞれ、同時に被観測現象について、心電図の場合、或人物から入力を受け取る。母集団のうちから有効な形態、モルフォロジイが提示されるといつも、検出器バンクの出力側にてポジティブ、正極性ないし肯定的な指示が現れる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、従来技術を改良し、信号集合体（universe）のサブグループを表す形態、モルフォロジイをサーチすることにより１つの所定の事象に対して大きな信号の集合体（universe）を迅速に調べることができるようにすることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記課題は特許請求の範囲の構成要件により解決される。
【０００７】要するにそれぞれのその様な代表的形態、モルフォロジイに対する検出器が、並列に配置され、１つの信号入力をチェックし、１つの所定の形態、モルフォロジイに対してポジティブ、正極性ないし肯定の検出、識別を行わせるものである。
【０００８】
【実施例】１つの波形内で事象を検出するための装置を図１に示す。観測された現象１０は、１つの所定の波形内で所定の繰り返し現象を包含すると信ぜられる時変性信号を生じさせる。信号は同時に検出器２２の１つのバンク２０に供給され、それらの検出器は、相互に並列に接続され、適宜“ＤＥＴ−１”“ＤＥＴ−２”…“ＤＥＴ−Ｎ”と称される。検出器２２は、人工的ニューラルネットワーク、マッチドフィルタ、アダプティブフィルタ、ファジイネットワーク、ルールをベースとしたエキスパートシステム及びシンタクティック及び確率的（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ）パターン照合器（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈｅｒ）及び類似の装置である。個別の検出器２２の各出力側は、相互にオア結合されている。単一の形態、モルフォロジイが多重の検出結果を生じさせないことを保証するため、ヒステリシス特性付ポストプロセンシングユニット３０は、検出器バンク２０に後続している。
【０００９】前述のように人工ニューラルネットワークを１つの検出器として使用できる。それらの人工ニューラルネットワークは、トレーニングされており、又は手動で構成され、そして、次いで、おそらく、トレーニングされ得、このことは、当業者に了解されることである。クラスタリングアルゴリズムも、代表的形態、モルフォロジイを生成し、類似の様に、斯様な代表的形態、モルフォロジイ−これは母集団をモデリングするのに必要とされる−を決定するために使用することもできる。心電図におけるＱＲＳ事象を検出する手動−構成された（hand-constructed）ネットワークを図２に示す。前記の特別なネットワークは入力及び出力層レイヤ及び指示された様な遅延に接続された３つの隠れ層レイヤを有する。第１の隠れ層レイヤ（ユニット１及び２）は、入力信号のスロープを検出する。第２の隠れ層レイヤ（ユニット３〜６）は、入力信号のスロープの持続時間を検出する（狭幅及び広幅パルス）。更に、第３の隠れ層レイヤ（ユニット７〜１０）は、アンド結合的に第２の隠れ層におけるユニットの所定の組合せに応答し、そして、所定の形態、モルフォロジイを検出する。出力層（ユニット１１）は、第３の隠れ層のユニットにオア結合的に応答する。
【００１０】使用された遅延及び割り当てられた重みは、被検の所定の形態、モルフォロジイに依存する。然し乍ら、図２の例では、第１の層に割当られた重みは、合わされると、零になって、レベルへの非依存性が達成される。
【００１１】ネットワークを手動的に構成する代わりに重みをランダムに割り当て、次いで、トレーニングにより調節することができる。人工ニューラルネットワークは下記刊行物に論じられている方法を用いてトレーニングすることができる。
【００１２】Ｗａｔｒｏｕｓ，Ｒａｙｍｏｎｄ Ｌ．，“Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｉｓｔ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａｐｐｌｉｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，“Ｆｉｒｓｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ，Ｊｕｎｅ １９８７，ｖｏｌ．ＩＩ，ｐｐ．６１９−２７；及びＷａｓｓｅｒｍａｎ，Ｐｈｉｌｉｐ Ｄ．，Ａｄｖａｎｃｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｖａｎ Ｎｏｓｔｒａｎｄ Ｒｈｅｉｎｈｏｌｄ，１９９３，Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ｈｅｒｅｉｎｂｙ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ．幾つかの母集団では、形態、モルフォロジイごとに振幅は変動し得る。当該の変動を説明するため検出器バンク２０の前にゲイン基準化器、正規化器４０を挿入することができる。
【００１３】
【発明の効果】本発明によれば、従来技術を改良し、信号集合体のサブグループを表す形態、モルフォロジイをサーチすることにより１つの所定の事象に対して大きな信号の集合体を調べることができるという効果が奏される。
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| 【出願人】 |
【識別番号】５９３０７８００６
【氏名又は名称】シーメンス コーポレイト リサーチ インコーポレイテツド
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| 【出願日】 |
平成１０年（１９９８）１２月１７日 |
| 【代理人】 |
【弁理士】
【氏名又は名称】矢野 敏雄 （外２名）
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| 【公開番号】 |
特開平１１−２４４２４９ |
| 【公開日】 |
平成１１年（１９９９）９月１４日 |
| 【出願番号】 |
特願平１０−３５９３０７ |
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