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審決分類 審判 査定不服 2項進歩性 取り消して特許、登録 A61B
管理番号 1347119
審判番号 不服2018-14607  
総通号数 230 
発行国 日本国特許庁(JP) 
公報種別 特許審決公報 
発行日 2019-02-22 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2018-11-02 
確定日 2019-01-10 
事件の表示 特願2016-504782「ECGモーションアーチファクト除去に対する装置及び方法」拒絶査定不服審判事件〔平成26年10月 2日国際公開、WO2014/155230、平成28年 6月20日国内公表、特表2016-517712、請求項の数(12)〕について、次のとおり審決する。 
結論 原査定を取り消す。 本願の発明は、特許すべきものとする。 
理由 第1 手続の経緯

本願は、2014年(平成26年)3月17日を国際出願日とする出願であって、平成30年2月19日付けで拒絶理由が通知され、同年5月25日に意見書及び手続補正書が提出されたが、同年7月6日付けで拒絶査定(原査定)がされ、これに対して、同年11月2日に拒絶査定不服審判の請求がされたものである。


第2 原査定の概要

原査定(平成30年7月6日付け拒絶査定)の概要は次のとおりである。

本願の請求項1ないし5及び9ないし11に係る発明は、以下の引用文献1に記載された発明、及び引用文献2又は3に記載された事項に基づいて、請求項6ないし8及び12に係る発明は、以下の引用文献1に記載された発明、引用文献2又は3に記載された事項、及び引用文献4に記載された周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第29条第2項の規定により特許を受けることができない。

引用文献等一覧
1.米国特許第6216031号明細書
2.Jin-Ho Kim,“Optimized adaptive filter-set for wearable wireless ECG system”,2011 6th International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology (ICCIT), ,2011年,p.107-109
3.特許第3627243号公報
4.M.A.D. Raya,“Adaptive noise cancelling of motion artifact in stress ECG signals using accelerometer”,Engineering in Medicine and Biology, 2002. 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society EMBS/BMES Conference, 2002. Proceedings of the Second Joint,2002年,p.1756-1757


第3 本願発明

本願の請求項1ないし12に係る発明(以下それぞれ「本願発明1」ないし「本願発明12」という。)は、平成30年5月25日になされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項1ないし12に記載された事項により特定されるとおりのものであり、本願発明1は以下のとおりである。

「 【請求項1】
患者から取得されたECG信号におけるモーションアーチファクトを低減する装置において、
前記ECG信号を受信し、前記ECG信号から平均値拍動を計算する計算ユニットと、
前記ECG信号及び前記ECG信号から計算された前記平均値拍動に基づいて残差信号を取得する第1の取得ユニットと、
1以上のカットオフ周波数を用いて前記残差信号のフィルタリングを実行するフィルタリングユニットと、
前記フィルタリングされた残差信号及び前記平均値拍動を使用して修正されたECG信号を取得する第2の取得ユニットと、
前記患者の動作状態を表す加速度信号を使用して前記残差信号をフィルタリングする前記フィルタリングユニットの前記1以上のカットオフ周波数を決定する決定ユニットと、
を有し、
前記フィルタリングの前記1以上のカットオフ周波数が、前記加速度信号の信号周波数を有し、
前記フィルタリングユニットが、前記加速度信号の前記信号周波数をブロックするように前記決定ユニットにより決定されたカットオフ周波数を持つバンドストップフィルタを有する、
装置。」

なお、本願発明2ないし12の概要は以下のとおりである。
本願発明2ないし8は、本願発明1を減縮した発明である。
本願発明9ないし12は、それぞれ本願発明1ないし3及び6に対応する方法の発明であり、本願発明1ないし3及び6とカテゴリ表現が異なるだけの発明である。


第4 引用文献の記載事項、引用発明

1 引用文献1について

(1)原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献1には、次の事項が記載されている(翻訳は、Patent Translate(Esp@cenet)を参考に当審で作成した。下線は当審で付加した。)。

(引1-ア)第1欄4?46行
「The present invention relates to an apparatus for enhancing signals in electrocardiograms (ECG) including artefacts. Artefacts occur in electrocardiograms in particular during ergometric testing such as on a bicycle ergometer and treadmill, and when registering long-term ECGS.
Artefacts occurring in ECGs can be subdivided into fixed frequency interferences and random disturbances, the latter in turn into the categories muscle trembling, movement artefacts and base-line wander.
For the removal of fixed frequency interferences such as power-line noise, various methods have become known:
For example, a power frequency compensation filter can be employed (cf JP 1-227 740 A (Abstract)). But it Is also possible to remove fixed frequency interferences under condition that in the signal there are epochs between the QRS complexes and epochs in the QRS complexes and that the frequency and the amplitude do not substantially change during these epochs (of U.S. Pat. No. 5,687,735). Finally base-line wander and power-line noise can be removed also by means of finite-impulse-response (FIR) band-pass filters.
At present random artefacts such as muscle trembling and movement artefacts are reduced by means of low-pass filters such as first-order filters with a cut-off frequency of 20 Hz. Low-pass filters of this type, however, have disadvantageous effects: They reduce in particular the amplitudes in the QRS complex so that these amplitudes cannot be correctly evaluated. But apart from the ST path also the R amplitude is of great significance in particular for judging ischaemiae.
Known methods for removing base-line wander are high-pass filtering on the one hand (of U.S. Periodical: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. BME-32, 1985, pp 1052-1060), and the spline method on the other hand (C. R. Meyer and H. N. Keiser: "Electrocardiogram baseline noise estimation and removel using cubic splines and state-space computation techniques", Computers and Biomedical Research, vol. 10, pp 459 to 470, 1977).
A drawback of high-pass filters is the change of the ST path. The measured values of the ST path, e.g. the ST amplitude or the ST slope, are of utmost Importance for the judgment of ischaemiae and the diagnosis of coronary cardiopathy. The spline method causes an undesired delay of the ECG.」
(当審訳:本発明は、アーチファクトを含む心電図(ECG)における信号を強調するための装置に関する。アーチファクトは、特に自転車エルゴメータ及びトレッドミルなどのエルゴメトリー試験や長期ECGSの登録時に心電図に発生する。
ECGで発生するアーチファクトは、固定周波数干渉とランダム妨害に細分することができ、後者は、筋震動、運動アーチファクト、及びベースラインのふらつきのカテゴリに分類される。
電力線ノイズのような固定周波数干渉を除去するために、様々な方法が知られている。
例えば、電力周波数補償フィルタを使用することができる(特開平1-227740号公報(要約)を参照)。しかし、信号においてQRS群とQRS群との間の区間とQRS群中の区間が存在し、周波数及び振幅がこれらの区間の間に実質的に変化しないという条件の下で、固定周波数干渉を除去することも可能である(米国特許5687735号明細書)。最後に、ベースラインのふらつき及び電力線ノイズは、有限インパルス応答(FIR)バンドパスフィルタによっても除去することができる。
現在、筋震動や運動アーチファクトなどのランダムなアーチファクトは、20Hzのカットオフ周波数を有する1次フィルタのようなローパスフィルタによって低減される。しかしながら、このタイプのローパスフィルタは、不都合な効果を有している。すなわち、特にQRS群の振幅を低減し、その振幅を正確に評価することができない。しかし、ST経路とは別に、R振幅も特に虚血を判定するために非常に重要である。
ベースラインのふらつきを除去するための既知の方法は、一方でハイパスフィルタリングであり(米国定期刊行物:IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. BME-32, 1985, pp1052-1060)、他方で、スプライン法である(C. R. Meyer and H. N. Keiser: 「三次スプライン及び状態空間計算技術を用いた心電図ベースラインノイズの推定及び除去」, Computers and Biomedical Research, vol. 10, pp 459 to 470, 1977)。
ハイパスフィルタの欠点は、ST経路の変更である。ST経路の測定値、例えば、ST振幅又はST勾配は、虚血の判定及び冠動脈心疾患の診断にとって最も重要である。スプライン法は、ECGの望ましくない遅延を引き起こす。)

(引1-イ)第1欄65行?第2欄41行
「 It is the object of the present invention to provide an apparatus for enhancing signals in an ECG adapted to reduce the occurrence of random artefacts during signal processing, storage and reproduction to a large extent without inadmissibly distorting the ECG itself or delaying it.
For accomplishing this object, the invention provides an apparatus for enhancing signals in ECGs including artefacts, said apparatus comprising
a mean value unit for continuously evaluating from an ECG signal the curve shape of a predetermined number of beats from the beginning of a QRS complex to the end of a T wave and for continuously forming therefrom a mean value beat,
a subtracting unit for subtracting the mean value beat from the ECG signal of an actual beat to obtain a residual signal,
a filter unit for subjecting the residual signal to high-low pass-filtering and for delaying it to obtain a filtered signal, and
an adding unit for adding the mean value beat to the filtered signal.
Thus in the apparatus under the present invention, during an ergometric test, e.g, on a treadmill, a mean value beat is continuously computed by mean value formation of e.g. sixteen preceding well correlating ECG cycles. Of course more cycles or leer(当審注:「leer」は「less」の誤記と認める。) cycles may be used as well for evaluation.
The thus obtained mean value beat is then subtracted from an ECG signal of an actual beat and the resulting residual signal is supplied to a filter unit for high-low pass filtering. Subsequently, the mean value beat is again added to the filtered residual signal at the place at which it had been subtracted.
By continuous actualization of the mean value beat, the biologically conditioned change of the QRS character is considered which, for example, can come about by increasing stress during the ergometric test. The mean value beat represents the actual ECG.
Subtraction of the mean value beat from the ECG signal of an actual beat and addition to the filtered residual signal are made in a correct sequence so that the mean value beat obtained e.g. from sixteen ECG cycles is subtracted each in sequence from the actual ECG signal and added to the actual filtered signal.」
(当審訳:本発明の目的は、ECG自体の許容できないほどの歪み又は遅延を伴わずに、信号処理、記憶及び再生中のランダムなアーチファクトの発生を、大幅に低減するように適合されたECGの信号を強調する装置を提供することである。
この目的を達成するために、本発明は、アーチファクトを含むECGの信号を強調する装置であって、
ECG信号からQRS群の開始点からT波の終点までの所定数の拍動の曲線形状を連続的に評価し、それらから連続的に平均値拍動を形成する平均値ユニットと、
残差信号を得るために実際の拍動のECG信号から平均値拍動を差し引く減算ユニットと、
フィルタ処理された信号を得るために、残差信号にハイ-ローパスフィルタ処理をかけ、それを遅延させるフィルタユニットと、
フィルタ処理された信号に平均値拍動を加えるための加算ユニットと、
を含む装置を提供する。
したがって、本発明による装置では、例えばトレッドミル上でのエルゴメトリー試験の間、平均値拍動は、ECGサイクルに相関する例えば16の先行するウェルの平均値形成によって連続的に計算される。もちろん、評価のために、より多くのサイクル又はより少ないサイクルを使用することもできる。
このようにして得られた平均値拍動は、実際の拍動のECG信号から減算され、得られた残差信号は、ハイ-ローパスフィルタリングのためのフィルタユニットに供給される。その後、平均値拍動が、フィルタ処理された残差信号の減算された場所に再び加算される。
平均値拍動の連続的な実現によって、例えば、エルゴメトリック試験中の増加するストレスによってもたらされるQRS特性の生物学的条件付けされた変化が、考慮される。平均値拍動は、実際のECGを表す。
実際の拍動のECG信号からの平均値拍動の減算と、フィルタ処理された残差信号への加算は、正しい順序で行われ、それにより、例えば16のECGサイクルから得られた平均値拍動は、実際のECG信号の連続のそれぞれから減算され、実際のフィルタ処理された信号に加算される。)

(引1-ウ)第4欄41?50行
「 As a concrete embodiment of the filter unit for a sampling rate of e.g. 500 Hz, a low-pass filter for 10 Hz can have the following filter equation:

Accordingly, a high-pass filter for 0.5 Hz and 0.32 seconds, respectively, has the following characteristic;


(当審訳:例えばサンプリングレート500Hzにおけるフィルタユニットの具体的な実施形態として、10Hzのローパスフィルタは、以下のフィルタ式を有することができる。

従って、0.5Hz及び0.32秒のハイパスフィルタは、それぞれ次のような特徴を有する。

)

(引1-エ)第4欄62行?第5欄31行
「 FIG. 1 is a block diagram of the apparatus of the present invention, ・・・
An ECG signal is present at an input terminal 1 of the apparatus shown in FIG. 1, which signal is supplied to the mean value unit 2 in which a mean value beat is computed by mean value formation from e.g. 16 well-correlating ECG cycles. This mean value beat is fed to an input terminal of a subtracter 3 at the other input terminal of which the ECG signal is present. The residual signal produced by the subtracter 3 is supplied to a filter unit 4 comprising a FIR highpass filter and a FIR low-pass filter. After high and low-pass filtering in the filter unit 4, the filtered residual signal is added to the mean value beat in an adder 5 to thereby finally provide the filtered ECG signal at an output 6.
The low-pass filter and the high-pass filter in the filter unit 4 satisfy the filter equations (1) and (5), as explained above.
The delay time in the filter unit 4 only is about 1 second. Solely the use of the FIR filter unit 4 for the ECG signal at the input terminal 1 without the mean value circuit 2 has the effect that the amplitudes of the QRS complex are considerably reduced by the low-Pass filter in the filter unit 4. For this, reason the mean value unit 2 with the aid of which the mean value beat is subtracted before the filter unit 4 and is added behind the filter unit 4 is of special advantage.
The filter unit 4 is composed of digital filters which preferably are realized by software. Concrete dimensionings for this filter unit 4 are given by the above equations (9) and (10) for a sampling rate of 500 Hz. But if desired, also other filters can be employed if they are capable of providing a constant delay.」
(当審訳:図1は、本発明の装置のブロック図であり、・・・
ECG信号が、図1に示す装置の入力端子1に存在し、この信号は平均値ユニット2に供給され、ここで、平均値拍動が、相関の高い例えば16のECGサイクルからの平均値形成によって計算される。この平均値拍動は、他方の入力端子にECG信号が存在する減算器3の一方の入力端子に供給される。減算器3で生成された残差信号は、FIRハイパスフィルタとFIRローパスフィルタからなるフィルタユニット4に供給される。フィルタユニット4におけるハイパスフィルタ処理及びローパスフィルタ処理の後、フィルタ処理された残差信号は加算器5で平均値拍動に加算され、最終的にフィルタ処理されたECG信号を出力6に供給する。
上述したように、フィルタユニット4におけるローパスフィルタ及びハイパスフィルタは、フィルタ式(1)及び(5)を満たす。
フィルタユニット4のみの遅延時間は約1秒である。平均値回路2を用いない入力端子1でのECG信号に対するFIRフィルタユニット4のみの使用は、QRS群の振幅がフィルタユニット4内のローパスフィルタによって大幅に低減されるという結果をもたらす。このために、フィルタユニット4の前に差し引き、フィルタユニット4の後に追加する平均値拍動を援助する平均値ユニット2は、特別な利点を有する。
フィルタユニット4は、好ましくはソフトウェアによって実現されるデジタルフィルタで構成されている。このフィルタユニット4の具体的な次元は、500Hzのサンプリングレートに対して上記式(9)及び(10)によって与えられる。しかし、所望であれば、それらが一定の遅延を与えることができるならば、他のフィルタを使用することもできる。)

(引1-オ)Fig.1(図1)




(2)上記(引1-ウ)及び(引1-エ)の記載から、図1に記載された装置におけるフィルタユニット4のFIRハイパスフィルタ及びFIRローパスフィルタのカットオフ周波数の具体例として、それぞれ0.5Hz及び10Hzを採用できることが読み取れる。
そうすると、上記(引1-ア)ないし(引1-オ)の記載から、引用文献1には、以下の発明(以下「引用発明」という。)が記載されていると認められる。

「 ECG自体の許容できないほどの歪み又は遅延を伴わずに、信号処理、記憶及び再生中の、筋震動、運動アーチファクト、及びベースラインのふらつきのカテゴリに分類されるランダムなアーチファクトの発生を、大幅に低減するように適合されたECG信号を強調する装置であって、
ECG信号が入力端子1に存在し、この信号は平均値ユニット2に供給され、ここで、平均値拍動が、相関の高い16のECGサイクルからの平均値形成によって計算され、
この平均値拍動は、他方の入力端子にECG信号が存在する減算器3の一方の入力端子に供給され、
ECG信号から平均値拍動を差し引くことにより減算器3で生成された残差信号は、FIRハイパスフィルタとFIRローパスフィルタからなるフィルタユニット4に供給され、
フィルタユニット4におけるハイパスフィルタ処理及びローパスフィルタ処理の後、フィルタ処理された残差信号は加算器5で平均値拍動に加算され、最終的にフィルタ処理されたECG信号を出力6に供給するものであり、
フィルタユニット4のFIRハイパスフィルタ及びFIRローパスフィルタは、それぞれ0.5Hz及び10Hzのカットオフ周波数を有する、装置。」

2 引用文献3について

(1)原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献3には、次の事項が記載されている(下線は当審で付加した。)。

(引3-ア)「技術分野
この発明は、運動時における健康管理、特に呼吸数の測定に用いて好適な生体状態測定装置、およびこれを用いて算出された呼吸数の変化によって瞑想時や運動時におけるリラックスの程度を求め、これを告知することにより被験者をリラックスした状態に導くのに好適なリラックス指導装置に関する。
技術背景
・・・
ところで、安静状態の被験者の心電図のR-R周期のゆらぎの周波数成分を解析すると、呼吸数に相当する成分が存在する。脈拍は心電図と同期するから、脈波周期(または脈波振幅)のゆらぎ周波数成分においても呼吸数に相当する成分が含まれる。
・・・
そこで、本発明者らは、運動時においてもこのような関係が維持されるのではないか、換言すれば、運動時における心電や脈波に基づいて呼吸数が推定できるのではないか、との仮説を立て臨床実験を行った。そして、実験の結果、運動状態においても、心電のR-R周期あるいは脈波のゆらぎの周波数成分の中に呼吸数に相当する成分が存在することが判明した。
しかし、被験者が運動中であれば、心電波形には筋電波形が重畳し、脈波には体動成分が重畳する。これらの成分は呼吸数に相当する成分よりもレベルが高くなることもあるため、運動による成分に基づいて呼吸数を誤って算出してしまうという問題があった。」(第3頁27行?第4頁48行)

(引3-イ)「2.2.機能構成
次に、第1実施形態の機能構成を説明する。図21は、第1実施形態の機能構成を示す機能ブロック図である。図において11は加速度センサであり、被験者の体動を示す体動波形THを検出する。一方、上述したようにセンサユニット102は、光学式脈波センサで構成され、被験者の脈波波形を検出する。また、10,12は第1のFFT処理部、第2のFFT処理部であって、上述したマイクロコンピュータ181等によって構成される。第1のFFT処理部10は、脈波波形MHにFFT処理を施して、脈波解析データMFDを生成する。また、第2のFFT処理部31は、体動波形THにFFT処理を施して、体動解析データTFDを生成する。
次に、体動除去部13は、脈波解析データMFDの各スペクトラム周波数成分の内、体動解析データTFDの各スペクトラム周波数に対応するスペクトラム周波数成分成分(当審注:「スペクトラム周波数成分成分」は「スペクトラム周波数成分」の誤記と認める。)を除去して、体動除去脈波解析データMKDを生成する。この体動除去脈波解析データMKDにおいて、低域の周波数領域における最大ピーク周波数が呼吸成分の基本波周波数Fv1であり、高域の周波数領域における最大ピーク周波数が脈波の基本周波数Fm1となる。
ここで、図22は、脈波解析データMFD、体動解析データTFDおよび体動除去脈波解析データMKDの関係について、その一例を示す図である。この図を用いて、体動除去の動作を説明する。まず、図22(a)は脈波解析データMFDの内容を示しており、図22(b)は体動解析データTFDの内容を示している。この例にあっては、体動除去部13は、体動解析データTFDに基づいて、図22(b)に示す各スペクトル周波数Ft1?Ft6を特定する。この後、体動除去部13は、脈波解析データMFDの各スペクトラム周波数成分の内、スペクトル周波数Ft1?Ft6に対応するスペクトラム周波数成分を除去して、図22(c)に示す体動除去脈波解析データMKDを生成する。
ところで、体動波形THは、例えば、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、脈波解析データMFDの体動成分と体動解析データTFDは一致しない。具体的には、図22(b)と図22(a)に示すように、スペクトル周波数Ft1?Ft6に対応する各スペクトラム周波数成分が、脈波解析データMFDと体動解析データTFDで異なる。このため、この例では、脈波解析データMFDから体動解析データTFDを減算するのではなく、スペクトル周波数Ft1?Ft6に対応するスペクトラム周波数成分を除去するようにしている。また、体動除去部13において上述したフィルタリング処理を併せて行うことにより、より正確に体動成分を除去することが可能となる。
次に、脈拍数・呼吸数抽出部14は、体動除去脈波解析データMKDに基づいて、その各スペクトル周波数成分のうち、最大ピーク周波数を特定する。脈波波形においては、脈波成分のエネルギーが呼吸成分のエネルギーよりも大きい。したがって、ここで特定される最大ピーク周波数は、図22(c)に示す脈波の基本周波数Fm1に相当する。脈拍数・呼吸数抽出部14は、60/Fm1を演算することによって、脈拍数情報MJを生成する。
この後、脈拍数・呼吸数抽出部14は、Fm1未満の最大ピーク周波数を特定することによって、呼吸成分の基本波周波数Fv1を抽出する。そして、脈拍数・呼吸数抽出部14は、60/Fv1を演算することによって、呼吸数情報KJを生成する。脈拍数情報MJと呼吸数情報KJは、パーソナルコンピュータへ転送されるとともに、表示部17に供給される。
次に、あるサンプル時刻をTn、1サンプル前のサンプル時刻をTn-1としたとき、呼吸数変化率算出部15は、以下の式によって呼吸数変化率情報KJ'を算出し、当該情報をパーソナルコンピュータへ転送するとともに、表示部17に供給する。
KJ'(Tn)={KJ(Tn)-KJ(Tn-1)}/KJ(Tn)
上記した式は、呼吸数変化率情報KJ‘を算出する一例であって、この他にも所定時間(例えば、1分間)の呼吸数を計測し、この計測結果と直前の検出時間中に計測された呼吸数とに基づいて、呼吸数変化率情報KJ'を算出するようにしてもよい。
次に、比較部16は、呼吸数変化率情報KJ'を予め定められた閾値R1,R2と比較して、メッセージ情報を生成する。ここで、閾値R1,R2は、被験者のリラックスの程度が識別できるように予め設定される。例えば、R1を10%、R2を20%に設定し、KJ'>R1ならばリラックスの程度が低いことを示す「C」を、R1≧KJ'>R2ならばリラックスの程度が中程度であることを示す「B」を、R2≧KJ'ならばリラックスの程度が中程度であることを示す「A」を、リラックスの程度を示す指標として各々生成する。メッセージ情報は、これらの指標そのものであっても良いし、各指標に対応づけられた言葉やアイコン等であってもよい。例えば、「C」に「呼吸を整えて、ゆったりと呼吸してみましょう。」、「B」に「らくに呼吸をすることをイメージしましょう。」、「A」に「この状態を維持しましょう。」といったメッセージ文を対応づければよい。」(第15頁14行?第16頁18行)

(引3-ウ)【図22】





第5 対比・判断

1 本願発明1について

(1)本願発明1と引用発明とを対比する。


(ア)引用発明の「ECG信号」は、本願発明1の「ECG信号」に相当する。

(イ)引用発明の「ECG信号」が、患者から取得されたものであることは明らかである。

(ウ)引用発明の「運動アーチファクト」は、本願発明1の「モーションアーチファクト」に相当する。

(エ)上記(ア)ないし(ウ)を踏まえると、引用発明の「ECG自体の許容できないほどの歪み又は遅延を伴わずに、信号処理、記憶及び再生中の、筋震動、運動アーチファクト、及びベースラインのふらつきのカテゴリに分類されるランダムなアーチファクトの発生を、大幅に低減するように適合されたECG信号を強調する装置」は、本願発明1の「患者から取得されたECG信号におけるモーションアーチファクトを低減する装置」に相当する。

イ 引用発明の「入力端子1に存在」する「ECG信号」が「供給され」、「相関の高い16のECGサイクルからの平均値形成によって」「平均値拍動」を「計算」する「平均値ユニット2」は、本願発明1の「前記ECG信号を受信し、前記ECG信号から平均値拍動を計算する計算ユニット」に相当する。

ウ 引用発明の「ECG信号から平均値拍動を差し引くことにより」「残差信号」を「生成」する「減算器3」は、本願発明1の「前記ECG信号及び前記ECG信号から計算された前記平均値拍動に基づいて残差信号を取得する第1の取得ユニット」に相当する。

エ 引用発明の「それぞれ0.5Hz及び10Hzのカットオフ周波数を有する」「FIRハイパスフィルタ及びFIRローパスフィルタ」により「残差信号」を「ハイパスフィルタ処理及びローパスフィルタ処理」する「フィルタユニット4」と、本願発明1の「1以上のカットオフ周波数を用いて前記残差信号のフィルタリングを実行するフィルタリングユニット」とは、「前記残差信号のフィルタリングを実行するフィルタリングユニット」の点で共通する。


(ア)引用発明の「フィルタ処理されたECG信号」は、本願発明1の「修正されたECG信号」に相当する。

(イ)そうすると、引用発明の「フィルタ処理された残差信号」を「平均値拍動に加算」して「フィルタ処理されたECG信号」を「供給する」「加算器5」は、本願発明1の「前記フィルタリングされた残差信号及び前記平均値拍動を使用して修正されたECG信号を取得する第2の取得ユニット」に相当する。

(2)よって、本願発明1と引用発明とは、

「 患者から取得されたECG信号におけるモーションアーチファクトを低減する装置において、
前記ECG信号を受信し、前記ECG信号から平均値拍動を計算する計算ユニットと、
前記ECG信号及び前記ECG信号から計算された前記平均値拍動に基づいて残差信号を取得する第1の取得ユニットと、
前記残差信号のフィルタリングを実行するフィルタリングユニットと、
前記フィルタリングされた残差信号及び前記平均値拍動を使用して修正されたECG信号を取得する第2の取得ユニットと、
を有する、
装置。」

の発明である点で一致し、次の点で相違する。

(相違点)
「前記残差信号のフィルタリングを実行するフィルタリングユニット」について、本願発明1は、「前記患者の動作状態を表す加速度信号を使用して前記残差信号をフィルタリングする前記フィルタリングユニットの前記1以上のカットオフ周波数を決定する決定ユニット」を別途有し、「前記フィルタリングの前記1以上のカットオフ周波数が、前記加速度信号の信号周波数を有し」、「前記フィルタリングユニットが、前記加速度信号の前記信号周波数をブロックするように前記決定ユニットにより決定されたカットオフ周波数を持つバンドストップフィルタを有」して、「1以上のカットオフ周波数を用いて」フィルタリングを実行するのに対し、引用発明は、「0.5Hzのカットオフ周波数を有するFIRハイパスフィルタ」と「10Hzのカットオフ周波数を有するFIRローパスフィルタ」とからなる「フィルタユニット4」が、「ハイパスフィルタ処理及びローパスフィルタ処理」を行うものである点。

(3)相違点についての判断

ア 上記相違点について検討する。

(ア)上記(引3-ア)ないし(引3-ウ)の記載から、引用文献3には、
「 運動時の呼吸数の測定を用いた生体状態測定装置において、
脈波振幅のゆらぎ周波数成分に呼吸数に相当する成分が含まれることを利用して呼吸数を求めるに際し、
被験者が運動中の場合に脈波に重畳される体動成分が呼吸数に相当する成分よりもレベルが高くなることにより、呼吸数を誤って算出してしまうという問題に対処するために、
光学式脈波センサで検出した被験者の脈波波形MHにFFT処理を施して生成した脈波解析データMFDの各スペクトラム周波数成分の内、加速度センサで検出した被験者の体動を示す体動波形THにFFT処理を施して生成した体動解析データTFDの各スペクトラム周波数に対応するスペクトラム周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データMKDを生成し、
体動除去脈波解析データMKDにおける2番目に大きいピークの周波数から呼吸数を求める」
という技術事項(以下「引用文献3技術事項」という。)が記載されていると認められる。

引用文献3技術事項は、「脈波振幅のゆらぎ周波数成分」から「呼吸数を求める」技術に関するものであり、「ランダムなアーチファクトの発生を、大幅に低減するように適合されたECG信号を強調する装置」に係る引用発明とは、異なる技術分野に関するものである。
そうすると、引用文献3技術事項を引用発明に適用しようとする動機付けがあるとは認められない。

(イ)引用文献2は、「ウェアラブル無線ECGシステムのための最適化適応フィルタセット」に関するものであり、加速度センサの出力から活動状態の程度を判定し、活動状態の程度に適したフィルタ係数を選択することが記載されているが、加速度センサの出力から加速度信号の信号周波数を決定し、その信号周波数をカットオフ周波数とするバンドストップフィルタを用いてECG信号をフィルタリングすることは記載されていない。

(ウ)引用文献4は、加速度信号を基準信号とした適応フィルタを用いてECG信号のフィルタリングを行うことが周知技術であることを示すために引用された文献であり、加速度センサの出力から加速度信号の信号周波数を決定し、その信号周波数をカットオフ周波数とするバンドストップフィルタを用いてECG信号をフィルタリングすることを開示するものではない。

(エ)そうすると、引用発明及び引用文献2ないし4の記載事項から、上記相違点に係る本願発明1の発明特定事項を容易に想起し得たとはいえない。

イ したがって、本願発明1は、引用発明及び引用文献2ないし4の記載事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。

2 本願発明2ないし8について

本願発明2ないし8は、本願発明1の「前記患者の動作状態を表す加速度信号を使用して前記残差信号をフィルタリングする前記フィルタリングユニットの前記1以上のカットオフ周波数を決定する決定ユニット」を有し、「前記フィルタリングの前記1以上のカットオフ周波数が、前記加速度信号の信号周波数を有し」、「前記フィルタリングユニットが、前記加速度信号の前記信号周波数をブロックするように前記決定ユニットにより決定されたカットオフ周波数を持つバンドストップフィルタを有」して、「1以上のカットオフ周波数を用いて」フィルタリングを実行するとの特定事項を備えるものであるから、本願発明1と同じ理由により、引用発明及び引用文献2ないし4の記載事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。

3 本願発明9ないし12について

本願発明9ないし12は、それぞれ本願発明1ないし3及び6に対応する方法の発明であり、本願発明1の「前記患者の動作状態を表す加速度信号を使用して前記残差信号をフィルタリングする前記フィルタリングユニットの前記1以上のカットオフ周波数を決定する決定ユニット」を有し、「前記フィルタリングの前記1以上のカットオフ周波数が、前記加速度信号の信号周波数を有し」、「前記フィルタリングユニットが、前記加速度信号の前記信号周波数をブロックするように前記決定ユニットにより決定されたカットオフ周波数を持つバンドストップフィルタを有」して、「1以上のカットオフ周波数を用いて」フィルタリングを実行するとの特定事項に対応する特定事項を備えるものであるから、本願発明1と同じ理由により、引用発明及び引用文献2ないし4の記載事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。


第6 むすび

以上のとおり、本願発明1ないし12は、引用発明及び引用文献2ないし4の記載事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。
したがって、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
よって、結論のとおり審決する。
 
審決日 2018-12-25 
出願番号 特願2016-504782(P2016-504782)
審決分類 P 1 8・ 121- WY (A61B)
最終処分 成立  
前審関与審査官 谷垣 圭二  
特許庁審判長 伊藤 昌哉
特許庁審判官 信田 昌男
渡戸 正義
発明の名称 ECGモーションアーチファクト除去に対する装置及び方法  
代理人 五十嵐 貴裕  
代理人 笛田 秀仙  
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