プレゼン

発表番号： Ｄ４－３
地域ICT振興型研究開発（課題番号： 092307004）
バイタルセンサの臨床データ取得と
そのユビキタス健康監視への応用
に関する研究開発
大阪市立大学 大学院
工学研究科／医学研究科
原晋介，竹内一秀，中村肇，
中島重義，辻岡哲夫
2011/10/4
SCOPE 第７回成果発表会
1
背景と目的
日本の医療現場の問題点
・高齢者の人口増加に伴う病床数、医師数の不足
・医療従事者への業務負担の増加
ユビキタス健康監視の提案
・ワイヤレス生体センサを用いて心電データと3軸加速度データ
を測定し、病院外から健康状態をリアルタイムに監視する
・心電データを自動解析して、病状（不整脈など）を
分類するトリアージエンジンを構築する
医療機器として利用されているホルター心電計との比較臨床試験
を行い，ワイヤレス生体センサがユビキタス健康監視のために
十分な性能を有しているかどうか評価したのち，バイタルデータ
解析アルゴリズムと遠隔ヘルスケアシステムを開発する
2011/10/4
SCOPE 第７回成果発表会
2
ユビキタス健康監視
心電計着脱
２４時間のホルター心電計測定
データを解析してからの診断
リアルタイムではない
（ａ） ホルター心電計による従来の診断
緊急アラーム
コンピュータによる
自動診断補助
専門医による
診断
ワイヤレス生体センサによる
バイタルデータ測定
（ｂ） ワイヤレス生体センサによるユビキタス健康監視
2011/10/4
SCOPE 第７回成果発表会
3
研究開発項目

臨床試験によるバイタルデータ取得

ホルター心電計とワイヤレス生体センサの比較


ダイバーシチ受信によるデータ欠損率の低減化


実際の病室に11台の受信機を設置して臨床試験
バイタルデータ解析アルゴリズム開発


受信機PC1台を持ち運び，生活行動
→ 健常者６７名，疾患者６０名
致死性不整脈の正確な検出
遠隔ヘルスケアシステムの開発

2011/10/4
ダイバーシチ受信，行動分析，不整脈検出を組み
込んだシステムの構築
SCOPE 第７回成果発表会
4
臨床試験によるバイタルデータ取得
被験者にワイヤレス生体センサとホルター心電計の両方を装着
24時間の日常生活の中で、両心電計からデータを収集し、比較解析
※受信機PC（ノートパソコン）の半径10m以内から離れないようにする
2009年度 健常者
67名
(男性30名：女性37名 21～49歳）
2010年度 循環器系疾患者 60名 （男性47名：女性13名 25～84歳）
2011/10/4
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5
臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
ワイヤレス生体センサの諸元
大きさ
40×35×7.2mm
重さ
11.8g（電池含む）
サンプリングレート
102Hz or 204Hz
量子化ビット
10bit
送信周波数
2.4GHz
伝送可能距離
10m
心電データ、3軸加速度データ、体表温度、心拍数の測定が可能
※サンプリングレートがホルター心電計（125Hz, 12bit）と異なるので、
両データを比較する際にサンプリングレート変換を行う
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6
臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
臨床試験結果（心電図波形）
被験者 No.12 11:30:00 – 11:30:02
サンプリングレート:125Hz
相関係数:0.93
4
3.5
3
2.5
2
holter-ch2
1.5
holter-ch1
sensor
1
0.5
0
1
21
41
61
81
101
121
141
161
181
201
221
241
-0.5
サンプル数
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7
臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
臨床試験結果（データ欠損率）
平均欠損率:0.22
50%
80%
（2009年度分）
2011/10/4
SCOPE 第７回成果発表会
8
臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
臨床試験結果（相関係数）
(x


rxy
i
 x )( y i  y ) / N
平均相関係数
 x y
被験者 No.10：0.76
被験者 No.12：0.85
2秒間（250サンプル）の局所相関を、1時間ごとに算出
1
0.8
0.6
#10
#12
0.4
0.2
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
経過時間
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9
臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
臨床試験結果（RR50）

RR50
心拍間隔が直前の値よりも50ms以上差があ
る場合の頻度

相関係数： 0.994
（非常に高い相関）
0.6
RR50
0.5
1.0
0.9
0.8
おおむね0.9以上の
高い相関が得られた
0.7
0.4
0.6
holter
0.5
sensor
0.3
0.4
0.2
0.3
0.2
データの欠損
0.1
0.1
0
0.0
1
2
3
4
5
6
7
8
1
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
2
3
4
5
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
被験者番号
経過時間
24時間のRR50の変化（被験者No.34の場合）
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6
SCOPE 第７回成果発表会
被験者ごとの相関係数
10
臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
ダイバーシチ受信の臨床試験




実際の病室を使った24
時間臨床試験
受信機を複数配置
 デスクレベル(1.00〜
1.20m)
 シーリングレベル
(2.35〜2.60m)
 ミックスレベル
複数の受信機のデータ
をダイバーシチ受信
データ欠損率を下げるた
めの効果的な受信機台
数と配置を検討する
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大阪市立大学医学部附属病院 特別
病棟病室
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臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
病室内での受信機配置
シーリングレベルでの配置
J
デスクレベルでの配置
E
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D
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臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤレス生体センサの性能解析
ダイバーシチ受信による欠損率低減化（１）
ダイバーシチ受信なし
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ダイバーシチ受信あり
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臨床試験によるバイタルデータ取得
ダイバーシチ受信による欠損率低減化（２）
Number of receivers
1.E+00
1
Data loss rate
1.E-01
1.E-02
1.E-03
1.E-04
1.E-05
2
3
4
窓
(ceiling)
中央(ceiling) + 冷蔵庫
(desk)
1%以下
5
最適配置
パターン
中央(ceiling) + TV横(desk) + 窓
(ceiling)
1/350
0.01%以下
ダイバーシチ受信機台数とデータ欠損率の関係
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バイタルデータ解析アルゴリズム

不整脈の検出


期外収縮性不整脈（運動中にも発生）
→ テンプレート相関法による検出
致死性不整脈（直ちに医師に連絡が必要）
→ 時変スペクトルに基づく検出
100
90
%
Success
80
70
60
50
40
30
Adapted from text: Cummins RO,
Annals Emerg Med. 1989,
18:1269-1275.
20
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Time (m)
致死性不整脈の発生経過時間と生存率の関係
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１分ごとに蘇生成功率
が10%低下する
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バイタルデータ解析アルゴリズム開発
心電図波形と周波数スペクトル
正常時の⼼電図波形
2011/10/4
⼼室細動時の⼼電図波形
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バイタルデータ解析アルゴリズム開発
致死性不整脈の検出法

短時間フーリエ変換



平滑化疑似ヴィグナービレ分布よりも周波数分解能
は低いがデータ欠損率が高い場合にロバスト
カイザー窓 （パラメータ：β）
スペクトルしきい値に基づいた致死性不整
脈検出

スレッショルドピーク数（ｎ）と係数（α），窓長
窓をシフトしながらピーク数判定を行い，
過半数を超えていれば致死性不整脈と判定
P max
☓
 Pmax
◯☓☓◯☓
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◯
◯☓◯◯◯
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バイタルデータ解析アルゴリズム開発
パラメータの最適化（１）
TP : 致死性不整脈 ⇒ 致死性不整脈として検出
TN : 非致死性不整脈 ⇒ 非致死性不整脈として検出
FP : 非致死性不整脈 ⇒ 致死性不整脈として誤検出
FN : 致死性不整脈 ⇒ 非致死性不整脈として検出
全致死性不整脈数に対する検出率
全検出数に対する正答率
TP
Sensitivity＝ TP  FN
TN
Specificity＝ TN  FP
（特異度）
β=7.0
最適値
β=2.0, width=5.12秒
Specificity＝99.97%
α=0.1, n = 5
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（感度）
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バイタルデータ解析アルゴリズム開発
パラメータの最適化（２）
最適パラメータ：
n=5，α=0.0825, β=2.0, 窓⻑ 5.12秒のとき
Sensitivity＝100% (検出⾒逃しFN=0)
Specificity＝99.99%を達成
(FN=0)
(FN=1)
(FN=2)
n=5
※データ欠損率が20%の場合は
検出見逃し率が10%発生する
→ ダイバーシチ受信の必要性を確認
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遠隔ヘルスケアシステムの開発
2011/10/4
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遠隔ヘルスケアシステムの開発
ソフトウェア構成
トリアージエンジン
受信機
Receiver
Developed by C++
Desk top PC
Windows Application
Software
Developme
nt Kit
RF
Receiver
Driver
Wireless channels
#1～#5
HTTP
Ring
buffer
Middleware
×8
Developed by C++
Data
Collector
Triage
Engine
Human Interface
Developed by JAVA
ダイバーシチ受信
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遠隔ヘルスケアシステムの開発
トリアージエンジンの解析画面
３軸加速度による
行動分析結果
（walk, run, sit,
stand, sleepなど
の推定ができる）
致死性不整脈を
検出すると，
・行動分析結果
・バイタルデータ
・心電図データ
を添えて，医師に
メール送信する
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SCOPE 第７回成果発表会
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まとめ

臨床試験によるバイタルデータ取得とワイヤ
レス生体センサの性能解析

健常者67名，疾患者60名による臨床試験




バイタルデータ解析アルゴリズム開発


高い相関係数
平均データロス率は約20%
ダイバーシチ受信により病室での最適な受信機配置，
データ欠損率の低減化を確認した（2台時1%以下，3台
時0.01%以下）
致死性不整脈の正確な検出を目指した．
100%検出可能な（誤検出率0%の）パラメータであっ
ても99.99%の正確さ（0.01%の誤検出率）を達成した
遠隔ヘルスケアシステムの開発

2011/10/4
ダイバーシチ受信，行動分析，不整脈検出を組み込
んだシステムを構築した
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