(57)【要約】      （修正有）【課題】ＥＣＧ及び他の生理学的信号の中で関心のあるパターンを自動的に検出するための、改善された方法及びシステムを提供する。【解決手段】生理学的信号を分析する、コンピュータに実装される方法の１つで、生理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔を選択することを含む。その第１の時間間隔内にある複数の時間セグメント内での生理学的信号の特徴に対応する値が計算される。その計算値を連結し、関心のあるパターンのシグネチャーが生成される。第２の時間間隔内の生理学的信号における、関心のあるパターンの追加の発生が、第２の時間間隔内の信号とそのシグネチャーとの一致により識別される。【選択図】図１
2010131389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔を選択することと、
該第１の時間間隔内にある複数の時間セグメント内での該生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算することと、
該計算値を連結し、関心のある該パターンのシグネチャーを生成することと、
第２の時間間隔内の該生理学的信号における、関心のある該パターンの追加の発生を、第２の該時間間隔内の該信号と該シグネチャーとの一致により識別することと、を含む、生理学的信号を解析するための、コンピュータに実装される方法。
【請求項２】
前記生理学的信号が心電図を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴の前記値の計算に、各前記時間セグメントにおける前記生理学的信号の増加及び減少のいずれか一方を示す、それぞれの増加／減少フラッグを判定することが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記特徴の前記値の計算に、それぞれの文字を用いて該値を表わすことが含まれ、該値を連結することによる前記シグネチャーの生成に、該文字を増やして文字列を生成することが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の時間間隔内の前記信号と前記シグネチャーとの一致には、文字順列を用いて該第２の時間間隔内の該信号を表わすこと、及び該文字順列において該文字列の発生を見出すことが含まれる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴の前記値の計算に、それぞれのビット値を用いて該値を表わすことが含まれ、該値を連結することによる前記シグネチャーの生成に、該ビット値を増やして二値語を生成することが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記特徴の前記値の計算に、前記第１の時間間隔内における前記信号のスケーリングパラメータの計算が含まれ、前記第２の時間間隔内の前記信号と前記シグネチャーとの一致には、該スケーリングパラメータに応答可能に該第２の時間間隔内の該信号をスケーリングし、該第１の時間間隔内の該信号に一致させることが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記スケーリングパラメータに、前記第１の時間間隔内の前記信号の平均振幅が含まれる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記スケーリングパラメータの計算には、前記第１の時間間隔内の前記信号の第１のスペクトルにおける第１の卓越周波数を識別することが含まれ、前記第２の時間間隔内の前記信号のスケーリングには、前記第２の時間間隔内の前記信号の第２のスペクトルにおける第２の卓越周波数を識別すること、及び該第２のスペクトルのスケーリングを行い、該第２の卓越周波数を該第１の卓越周波数に一致させるようにすることが含まれる、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記追加の発生の識別には、前記生理学的信号をオペレータに対して表示すること、及び、表示された該信号上に該追加発生の印付けを行うことが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記追加の発生の識別には、関心のある前記パターンの複数の発生を識別すること、及び該複数の発生の統計的情報を算出しオペレータに供給することが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の時間間隔の選択には、関心のある前記パターンについて複数の個別事例を含む複数の第１間隔を選択することが含まれ、前記特徴の前記値の計算には、それぞれの該第１間隔内で平行の時間セグメントにおける複数群の前記値を計算することが含まれ、該計算値の連結には、該複数群の該値に応答可能に前記シグネチャーを計算することが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
生理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔の選択を受け入れるように設定される入力装置と、
該第１の時間間隔内の複数の時間セグメントにおける該生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算するように、該計算値を連結して関心のある該パターンのシグネチャーを生成するように、かつ第２の時間間隔内の該生理学的信号における関心のある該パターンの追加の発生を、該第２の時間間隔内の該信号と該シグネチャーとの一致により識別するように設定された、プロセッサと、を含む、該生理学的信号を解析するための装置。
【請求項１４】
前記生理学的信号が心電図を含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサが、各前記時間セグメントにおける前記生理学的信号の増加及び減少のいずれか一方を示す、それぞれの増加／減少フラッグを判定するように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサが、それぞれの文字を用いて前記特徴の前記値を表わし、かつ該文字を増やして文字列を生成することにより前記シグネチャーを生成するように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサが、文字順列を用いて前記第２の時間間隔内の前記信号を表わすように、また、該第２の時間間隔における該信号を前記シグネチャーと一致させるために該文字順列において前記文字列の発生を見出すように設定される、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、それぞれのビット値を用いて前記特徴の前記値を表わすように、また、二値語を生成するために該ビット値を増やすことにより前記シグネチャーを生成するように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記第１の時間間隔内における前記信号のスケーリングパラメータを計算し、かつ前記第２の時間間隔内の前記信号と前記シグネチャーとの一致の際に該スケーリングパラメータに応答可能に該第２の時間間隔内の該信号をスケーリングするように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項２０】
前記スケーリングパラメータに、前記第１の時間間隔内の前記信号の平均振幅が含まれる、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサが、前記第１の時間間隔内の前記信号の第１のスペクトルにおける第１の卓越周波数を識別し、前記第２の時間間隔内の前記信号の第２のスペクトルにおける第２の卓越周波数を識別し、かつ該第２の卓越周波数を該第１の卓越周波数に一致させるように該第２のスペクトルのスケーリングを行うように設定される、請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサが、前記生理学的信号をオペレータに対して表示し、かつ表示された該信号上の前記追加の発生に印を付けるように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項２３】
前記プロセッサが、関心のある前記パターンの複数の発生を識別し、かつ該複数の発生の統計的情報を計算してオペレータに供給するように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項２４】
前記入力装置が、関心のある前記パターンの複数の個別事例を含む複数の第１間隔の前記選択を受け入れるように設定され、前記プロセッサが、それぞれの該第１間隔内の平行時間セグメントにおける複数群の前記値を計算し、該複数群の該値に対して応答可能に前記シグネチャーを計算するように設定される、請求項１３に記載の装置。
【請求項２５】
コンピュータ読み取り可能な媒体が含まれ、該媒体にプログラム命令が保存され、該命令をコンピュータが読み取ると、該コンピュータは、生理学的信号の１つの記録において関心のあるパターンを含む第１の時間間隔の選択を受け入れ、該第１の時間間隔内の複数の時間セグメントにおける該生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算し、該計算値を連結して関心のある該パターンのシグネチャーを生成し、第２の時間間隔内の該生理学的信号における関心のある該パターンの追加の発生を、該第２の時間間隔内の該信号と該シグネチャーとの一致により識別する、生理学的信号を解析するためのコンピュータソフトウェア製品。
【発明の詳細な説明】
【開示の内容】
【０００１】
〔技術分野〕
本発明は概して医療システムに関連し、詳細には生理学的信号のパターン検出のための方法及びシステムに関連するものである。
【０００２】
〔背景技術〕
心電図（ＥＣＧ）信号を解析するための各種方法及びシステムが当該技術分野において既知である。例えば、米国特許第６，０９１，９９０号では、記録された患者の不整脈エピソードを整理、表示及び情報をやりとりするための、対話式表示画面で選択された不整脈イベントの波形を表わす記号をプロットする方法が記述されており、参照によりその開示を本明細書に組み込む。保存される不整脈エピソードは、複数個の不整脈エピソードの中から選択される。選択された不整脈エピソードの複数の波形の中のそれぞれの波形について、正常な洞調律波形と比較して、類似値及び非類似値が計算される。次に、不整脈波形を表わす記号が、計算された類似値及び非類似値の関数として、対話式表示画面上にプロットされる。
【０００３】
別の例として、米国特許第６，６８４，１００号では、曲率に基づく波形の識別及び分類の方法が記述されており、参照によりその開示を本明細書に組み込む。この方法には、心臓信号の検出と、その検出された心臓信号のサンプル点における曲率の計算が含まれる。次に、この計算された曲率から特徴が抽出され、その抽出された特徴が所定のテンプレート群と比較される。検出された心臓信号が、その比較結果に基づいて分類される。
【０００４】
米国特許第５，１０９，８６２号では、ＥＣＧ信号の周波数領域信号処理及び解析方法が記述されており、参照によりその開示を本明細書に組み込む。ＥＣＧ信号の中の短い重複セグメントにフーリエ解析を適用することにより、時間、周波数及び出力を各軸にとった三次元マップが作成され、これにより、短い時間間隔におけるＥＣＧの周波数成分の変化が明らかになる。
【０００５】
米国特許第６，３０４，７７３号では、心停止を自動的に検出及び報告する、除細動器などの医療機器について記述されており、参照によりその開示を本明細書に組み込む。この医療機器はＥＣＧデータを取得し、そのＥＣＧデータに基づいて１つ以上のＥＣＧ指標を算出する。このＥＣＧデータは心臓状態を示す分類に分けられ、このうち１つの分類が心停止を示す。除細動器は、このＥＣＧデータを、心調律（心停止など）に関連した調律分類に分け、そのＥＣＧデータの調律分類をディスプレイに伝えることができる。統計的二進分類及び回帰ツリーを用いて、心調律に対応してＥＣＧデータを分類することができる。インピーダンス又は心音計信号データなどの他の信号データも、ＥＣＧデータと共に取得及び分類が可能である。
【０００６】
ＥＣＧ信号を分類する他の方法は、例えば、ゴレツィス（Goletsis）ら著「遺伝的アルゴリズムと多基準意思決定分析を用いた虚血性心拍の自動化分類（Automated Ischemic Beat Classification Using Genetic Algorithms and Multicriteria Decision Analysis）」ＩＥＥＥ生物医学工学会報（IEEE Transactions on Biomedical Engineering）、（５１：１０）、２００４年１０月、１７１７〜１７２５頁に記載されており、参照によりこれを本明細書に組み込む。
【０００７】
〔課題を解決するための手段〕
本発明の１つの実施形態では、生理学的信号を解析する、コンピュータに実装される方法を提供し、次の工程を含む：
生理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔を選択する工程、
その第１の時間間隔内にある複数の時間セグメント内での生理学的信号の特徴についてそれぞれの値を計算する工程、
その計算値を連結し、関心のあるパターンのシグネチャーを生成する工程、及び、
第２の時間間隔内の生理学的信号における、関心のあるパターンの追加の発生を、その第２の時間間隔内の信号とそのシグネチャーとの一致により識別する工程。
【０００８】
いくつかの実施形態において、その生理学的信号には心電図が含まれる。その特徴の値の計算には、各時間セグメントにおける生理学的信号の増加及び減少のいずれか一方を示す、それぞれの増加／減少フラッグを判定することが含まれ得る。
【０００９】
開示される１つの実施形態において、その特徴の値の計算には、それぞれの文字を用いて値を表わすことが含まれ、その値を連結することによるシグネチャーの生成には、その文字を増やして文字列を生成することが含まれる。１つの実施形態において、第２の時間間隔内の信号とシグネチャーとの一致には、文字順列を用いてその第２の時間間隔内の信号を表わすこと、及び、その文字順列において特定文字列の発生を見出すことが含まれる。別の実施形態において、特徴の値の計算には、それぞれのビット値を用いてその値を表わすことが含まれ、値を連結してシグネチャーを生成することには、そのビット値を増やして二値語を生成することが含まれる。
【００１０】
別の実施形態において、特徴の値の計算には、第１の時間間隔における信号のスケーリングパラメータの計算が含まれ、第２の時間間隔内の信号とシグネチャーとの一致には、そのスケーリングパラメータに応答可能に第２の時間間隔内の信号をスケーリングし、第１の時間間隔内の信号に一致させることが含まれる。そのスケーリングパラメータには、第１の時間間隔内の信号の平均振幅が含まれ得る。更に別の実施形態において、そのスケーリングパラメータの計算には、第１の時間間隔内の信号の第１のスペクトルにおける第１の卓越周波数を識別することが含まれ、第２の時間間隔内の信号のスケーリングには、第２の時間間隔内の信号の第２のスペクトルにおける第２の卓越周波数を識別すること、及び、第２のスペクトルのスケーリングを行って、第２の卓越周波数を第１の卓越周波数に一致させることが含まれる。
【００１１】
いくつかの実施例において、追加の発生の識別には、その生理学的信号をオペレータに対して表示し、その表示された信号上に追加の発生の印付けを行うことが含まれる。１つの実施形態において、追加の発生の識別には、関心のあるパターンの複数の発生を識別すること、及び、その複数の発生の統計的情報を計算し、オペレータに供給することが含まれる。
【００１２】
開示される実施形態において、第１の時間間隔の選択には、関心のあるパターンの複数の個別事例を含む複数の第１間隔を選択することが含まれ、その特徴の値の計算には、それぞれの第１間隔内で平行の時間セグメントにおける複数群の値を計算することが含まれ、その計算値の連結には、シグネチャーをその複数群の値に対して応答可能に計算することが含まれる。
【００１３】
更に本発明の１つの実施形態に従い、次のものを含む生理学的信号を解析する装置が提供される：
理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔の選択を受け入れるように設定される入力装置、及び、
第１の時間間隔内の複数の時間セグメントにおける生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算するように、その計算値を連結して関心のあるパターンのシグネチャーを生成するように、及び、第２の時間間隔内の生理学的信号における関心のあるパターンの追加の発生を、その第２の時間間隔内の信号とそのシグネチャーとの一致により識別するように設定されたプロセッサ。
【００１４】
更に本発明の１つの実施例に従い、生理学的信号を解析するためのコンピュータソフトウェア製品が提供され、この製品にはコンピュータ読み取り可能な媒体が含まれており、ここにプログラム命令が保存され、この命令をコンピュータが読み取ると、コンピュータは、生理学的信号の１つの記録において関心のあるパターンを含む第１の時間間隔の選択を受け入れ、その第１の時間間隔内の複数の時間セグメントにおける生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算し、その計算値を連結し関心のあるパターンのシグネチャーを生成し、及び第２の時間間隔内の生理学的信号における関心のあるパターンの追加の発生をその第２の時間間隔内の信号とそのシグネチャーとの一致により識別する。
【００１５】
本発明は、図面と共に、実施形態の詳細な記載によって更に十分に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の１つの実施形態に基づくＥＣＧ信号分析システムの概略絵図。
【図２】本発明の１つの実施形態に基づくＥＣＧ信号解析システムの代表的な表示の概要図。
【図３】本発明の１つの実施形態に基づいてＥＣＧ信号を解析する方法の概略を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施形態は、ＥＣＧ及び他の生理学的信号の中で関心のあるパターンを自動的に検出するための、改善された方法及びシステムを提供する。このようなパターンは、特定の医学的な病状及び疾患を示すものであることが多い。これらパターンの検出に成功することにより、大きな診断上の価値を得ることができる。
【００１８】
いくつかの実施形態において、ＥＣＧ解析分析システムは、患者に対してＥＣＧ測定を実施し、その測定したＥＣＧ信号を医師に対して表示する。医師は、表示されている信号の中で関心のあるパターンの代表的な発生部分を識別し、そのパターンを含む時間間隔をシステムに対して知らせる。
【００１９】
パターンプロセッサがその時間間隔を解析し、そのパターンの特徴シグネチャーを生成する。典型的には、プロセッサは時間間隔を時間軸に沿って複数のセグメントに分割し、各セグメントの信号の特徴を計算する。このプロセッサは、異なるセグメントの信号の特徴の順列を、パターンシグネチャーとして用いる。例えば、信号特性には、そのセグメントでの信号の増減の表示が含まれ得る。
【００２０】
パターンプロセッサはＥＣＧ信号をスキャンし、関心のあるパターンの他の発生を検出する。このプロセッサは、信号がそのパターンシグネチャーに一致する時間間隔を識別する。いくつかの実施形態において、パターンシグネチャーには文字列が含まれ、この文字列には、対応する文字により各セグメントの信号特性値が表わされている。これらの実施形態において、プロセッサは、文字列一致法を用いてパターンの発生を検出する。検出されたパターン発生には印が付けられ、医師に対して表示される。
【００２１】
本明細書に記述される方法及びシステムは、関心のあるパターンを検出するのに、ＥＣＧ信号トレースを長時間手作業でスキャンするという、単調で時間のかかる医師の作業を軽減する。更に、これらの方法及びシステムは代表的パターンの自動解析に基づいており、時に特定が困難となることがあるパターンの明示的な定量的定義に基づくものではない。
【００２２】
図１は、本発明の１つの実施形態に基づくＥＣＧ信号解析システム２０の概略絵図である。このシステムは、ＥＣＧモニター２８を用いて、患者２４のＥＣＧを測定する。ＥＣＧモニターは、患者の身体に取り付けられた１つ以上の電極３２を使用する。この電極は患者の心臓の電気的活動を検出し、これに対応する電気信号（ここではＥＣＧ信号と呼ばれる）を生成する。このＥＣＧ信号が、ケーブル３６を経由してＥＣＧモニターに提供される。このＥＣＧモニターは一般的には、ＥＣＧ信号を時間の関数としてプロットしたＥＣＧトレースを出力する。
【００２３】
オペレータ４２（典型的には心臓専門医又は他の医師）がこのＥＣＧ信号を調べ、心臓の疾患又は病状など、関心のある心臓状態の識別を試みる。多くの場合、心臓状態は、ＥＣＧ信号の特徴的パターンによって示される。オペレータは、ＥＣＧ信号の特定の関心のあるパターンの分離した発生を検出することができることが多い。しかしながら、非常に長いＥＣＧトレース群の中でそのようなパターンの複数の発生を手作業で検出するのは、極めて単調で時間がかかり、エラーが起こりやすい作業である。一方、十分な品質の自動検出を可能にするために、関心のあるパターンを定量的かつ明白に識別するのは、非常に困難であることが多い。経験を積んだ心臓専門医は、例えば、識別の根拠を定量化する必要なしに、異常の過渡的表示として、診断上の重要性を有すると見られるＥＣＧ信号のセグメントを識別できることが多い。
【００２４】
本明細書に記載される方法及びシステムは、オペレータによって識別されたパターンの例に基づき、関心のあるパターンの発生を自動的に検出することができる。いくつかの実施形態において、モニター２８で測定されたＥＣＧ信号はパターンプロセッサ４０に供給される。このパターンプロセッサは、ディスプレイ４４を用いて、オペレータに対しＥＣＧ信号を表示する。例示的な表示のスクリーンショットは、後述の図２において記述される。オペレータは、キーボードやマウスなどの入力装置４６を使用して、表示されている信号のうち関心のある１つ以上のパターンを識別し、印を付ける。プロセッサ４０はその印を付けられたパターンの特徴を調べ、以降のＥＣＧ信号及び／又は以前に記録されたＥＣＧ信号の中で、同じパターンの他の発生を自動的に識別する。
【００２５】
原則として、オペレータは、関心のあるパターンを含んでいる時間間隔に印を付けるか、ないしは、プロセッサ４０に対してその時間間隔を知らせる。プロセッサ４０は、この印を付けられた時間間隔を、時間軸に沿って複数のセグメントに分割し、各セグメントにおけるＥＣＧ信号の挙動を特徴付ける。典型的な実施例では、この時間間隔は５〜１０のセグメントに分割される。しかしながら別の方法として、好適な他のセグメント数も使用することができる。
【００２６】
この時間間隔の異なったセグメントにおける信号特性値の順列が、プロセッサ４０によってパターンシグネチャーとして利用される。プロセッサは次に、このパターンの他の発生、すなわち、ＥＣＧ信号がそのシグネチャーと一致するような他の時間間隔を見つけるために、ＥＣＧ信号をスキャンする。パターンの特徴付けと一致プロセスは、後述の図３においてより詳細に記述される。
【００２７】
典型的には、プロセッサ４０は一般用途コンピュータで構成され、コンピュータには、本明細書に記述されている機能を実行するソフトウェアがプログラムされている。このソフトウェアは、ネットワーク経由でプロセッサに電子的形態でダウンロードすることができ、また別の方法として、例えばＣＤ−ＲＯＭなどの有形の媒体上でプロセッサに供給することもできる。更に別の方法として、プロセッサ４０のいくつかの要素は、ハードウェアを使用して、又はハードウェアとソフトウェア要素の組み合わせを使用して、実行することができる。
【００２８】
システム２０の仕様は例示としての仕様であり、純粋に概念の理解のために選ばれている。本明細書に記述されている方法は、別のシステム仕様においても使用することができる。例えば、ＥＣＧモニター２８及びパターンプロセッサ４０の機能は、単一の装置に統合することができる。このような装置は、患者が長時間着用できる小型の携帯型ＥＣＧ解析装置として実現することができる。あるいは、プロセッサ４０は、リアルタイムでＥＣＧ測定値を解析するのではなく、一連の取得済みＥＣＧ測定値にしてパターンを探す、オフライン手法で使用することもできる。いくつかの実施例において、プロセッサ４０は、特定の時間内の発生合計数、及び平均の発生率など、パターン発生に関する統計的情報も供給することができる。
【００２９】
更に、又は別の方法として、関心のあるパターンは、特徴的なＥＣＧパターンのライブラリなどから、外部的に供給することができる。システム２０は、特定のタイプの病状又は疾患に関連していることが見出されているパターンのライブラリを規定するのに用いることもできる。このライブラリは、他の患者から収集されたＥＣＧ信号の処理に使用するため、他の心臓専門医又はシステムに対して配布することができる。
【００３０】
図２は、本発明のある実施形態に従って、医師に対してディスプレイ４４上に表示される、システム２０の代表的なスクリーンショット表示の概要図である。この図は、１２個の電極３２から得られた１２個のＥＣＧ信号を示している。関心のある２つのパターンである「新規信号２（new signal 2）」及び「新規信号４（new signal 4）」は、医師によってあらかじめ定義されたものである。プロセッサ４０が、このＥＣＧ信号の中にあるこれら２つのパターンの発生を同時進行で検出する。この例において、検出された発生箇所は、表示されているＥＣＧ信号上に斜線領域を用いて印が付けられる。あるいは、別の色、アイコン、又は強調表示領域などの他の適切な表示を使用して、発生に印を付けることができる。
【００３１】
「新規信号２（new signal 2）」パターンの発生は、５０Ａと表示され、特定の斜線パターンで印が付けられており、「新規信号４（new signal 4）」の発生は、５０Ｂと表示され、別の斜線パターンで印が付けられている。この一致の質、又は信頼性レベルは、各発生箇所の隣りにパーセンテージとして示されている。
【００３２】
フィッティングウィンドウ５２には、関心のあるパターンに対する特定の発生箇所の一致状態が表示される。曲線５４及び５６はそれぞれ、そのパターンと、発生のうちの１つを互いに重ね合わせて表示されている。さまざまな制御機能５８により、医師は、表示されたＥＣＧ信号を停止させ、特定の発生箇所を選択し、関心のある別のパターンを追加するなどを行うことができる。図２のスクリーンショットには、代表的な表示が示されている。別の実施形態において、任意の他の好適なマン・マシン・インターフェース（ＭＭＩ）機能及び方法を使用することができる。
【００３３】
図３は、本発明のある実施形態に従ってＥＣＧ信号を解析する方法の概略を説明するフローチャートである。この方法は、最初に、取得ステップ６０において、システム２０がＥＣＧ信号を取得するところから始まる。この取得信号がオペレータに対して、リアルタイム又はオフラインのいずれかで表示される。パターン指示ステップ６２において、オペレータは、関心のあるパターンを含む時間間隔を見出し、印を付ける。
【００３４】
分割ステップ６４において、パターンプロセッサ４０は、オペレータが印を付けた時間間隔を複数のセグメントに分ける。シグネチャー生成ステップ６６において、パターンプロセッサは各セグメントにおけるＥＣＧ信号を特徴付け、信号特徴の順列に基づいてパターンシグネチャーを生成する。例えば、このプロセッサは各セグメントについて、信号がセグメント内で増加しているか、又は減少しているかを判定することができる。次にこのプロセッサは、「上昇」及び「下降」の表示の順列を生成し、この順列は、関心のあるパターンの特徴シグネチャーとして使用される。これらの実施形態において、セグメントの数は通常、各セグメント内の信号の変化傾向が単純になるよう、十分な解像度をもって選択される。
【００３５】
更に、又は別の方法として、このプロセッサは、各種セグメントを特徴付けるため、セグメント内の信号の傾きが正か又は負か、信号の振幅、正規化した振幅、ＤＣオフセット、周波数スペクトル、及び／又は信号断片化など、他の任意の適切なパラメータを使用することができる。
【００３６】
いくつかの実施形態において、プロセッサ４０は、各セグメントが文字によって表わされる文字列としてパターンシグネチャーをあらわす。例えば、信号が増加するセグメントは、「Ｕ」という文字で表わすことができる。信号が減少するセグメントは、「Ｄ」という文字で表わすことができる。すると、セグメントを表わす文字を連結して、例えば「ＵＤＤＵＵＤＵＤＵ．．．ＵＵＤ」のような文字列を生成でき、これをシグネチャーとして使用することができる。シグネチャーは、二値語を使用して表わすこともでき、この場合、各ビットは、対応するセグメントにおける信号の増加又は減少を表わす（例えば、「０」は減少セグメントを示し、「１」は増加セグメントを示す、あるいはその逆）。
【００３７】
いくつかの実施形態において、プロセッサ４０は、印を付けられた時間間隔内のＥＣＧ信号について１つ以上のスケーリングパラメータを評価する。このスケーリングパラメータはシグネチャーと共に保存され、後で他のパターン発生の一致に使用される。例えば、信号の平均振幅を、スケーリングパラメータとして使用することができる。更に、又は別の方法として、プロセッサは関心のあるパターンのスペクトルを計算し、そのスペクトル内の１つ以上の卓越周波数を決定することができる。この卓越周波数は、スケーリングパラメータとして使用することができる。
【００３８】
プロセッサ４０は、パターンシグネチャーを生成した後、スキャンステップ６８において、ＥＣＧ信号をスキャンして、関心のあるパターンの他の発生を検出しようと試みる。使用するシステム設定に応じて、プロセッサ４０は、リアルタイムの又は緩衝処理されたＥＣＧ測定値を取得次第モニターするか、又は身体を通過してあらかじめ測定されたＥＣＧ信号群をオフライン方式でスキャンすることができる。
【００３９】
プロセッサは、スケーリングステップ７０において、スキャンされたＥＣＧ信号の一部分を関心のあるパターンのスケーリングパラメータに応答可能にスケーリングする。例えばプロセッサは、関心のあるパターンの平均振幅に一致するように、スキャンされた信号の平均振幅を正規化することができる。他の例として、プロセッサは、スキャンされた信号の卓越関数が関心のあるパターンの卓越関数と一致するように、スキャンされた信号のスペクトルスケーリングを行うことができる。スペクトルスケーリングは、関心のあるパターンの時間軸に対して、スキャンされた信号の時間軸をスケーリング（すなわち、伸長又は圧縮）して表示させることができる。プロセッサは、この目的のため、スキャンされた信号の一部分の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算することができる。
【００４０】
プロセッサ４０は、一致ステップ７２において、パターンシグネチャーと一致する、スキャンされたＥＣＧ信号内の間隔を見つけようと試みる。例えば、関心のあるパターンが文字列を用いて表わされている場合、プロセッサはスキャン及びスケーリングが行われた信号の一部分をセグメントに分割し、各セグメントを特徴付け、各セグメントに文字を割り当てる。これにより、スキャンされた信号の一部分は、１本の長い文字列によって表わされる。次に、プロセッサは、スキャンされた信号の一部分を表わす文字列内に、パターンシグネチャーを表わす文字列の一部を見つけようと試みる。当該技術分野において既知の、好適な任意の文字列一致プロセスを、この目的のために使用することができる。一致したものはそれぞれ、スキャンされた信号内のパターン発生として見なされる。
【００４１】
プロセッサ４０は、発生指示ステップ７４において、検出された発生箇所にディスプレイ４４上で印を付ける。典型的には、このプロセッサは、パターン発生として検出された時間間隔に印を付ける。プロセッサは複数のパターンを同時に検索することができるため、検出されたパターンは、各発生箇所に隣接して示される。いくつかの実施形態において、各発生箇所には、表示される固有の名前又は番号も付与される。プロセッサはまた、検出された各発生箇所に隣接して、一致の信頼性レベル又は品質指標を表示することもできる。
【００４２】
いくつかの実施形態において、オペレータは、関心のある所定のパターンについて複数の例（発生例）を識別し、プロセッサ４０のために対して印を付け、更にこのプロセッサはその複数の例に基づいてパターンシグネチャーを計算する。この機能は、例えば、測定ノイズが高い場合、又は１つ以上の実施例の品質が低い場合、又は検索したパターンが十分に特徴を代表していない場合などに、一致性能を向上させることが多い。典型的には、プロセッサ４０は、異なった例を同じ数のセグメント数に分割し、平行セグメント（すなわち、別々のパターン例において対応するセグメント）における信号特性を組み合わせる。プロセッサは、平均、フィルタリング、重み付け、多数決、又は他の任意の適切な組み合わせ技法によって、平行セグメントの信号特性を組み合わせることができる。
【００４３】
本明細書に記載されている実施形態は、主に１つのＥＣＧ信号においてパターンを識別する取組みが行われているが、本発明の原理は、脳波図（ＥＥＧ）及び呼吸信号など他の生理学的信号におけるパターン検出にも使用することができる。
【００４４】
上記の実施形態は例示として引用されているものであり、よって本発明は、上記に具体的に図示説明されているものに限定されるものではないことが認識される。むしろ本発明の範囲には、上記のさまざまな特徴の組み合わせ及び準組み合わせの両方が含まれ、並びに、当業者が前述の説明を読むことによって見出され得る、既知の技術では開示されていないような変形及び修正も含まれる。
【００４５】
〔実施態様〕
（１）  生理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔を選択することと、
該第１の時間間隔内にある複数の時間セグメント内での該生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算することと、
該計算値を連結し、関心のある該パターンのシグネチャーを生成することと、
第２の時間間隔内の該生理学的信号における、関心のある該パターンの追加の発生を、第２の該時間間隔内の該信号と該シグネチャーとの一致により識別することと、を含む、生理学的信号を解析するための、コンピュータに実装される方法。
（２）  前記生理学的信号が心電図を含む、実施態様１に記載の方法。
（３）  前記特徴の前記値の計算に、各前記時間セグメントにおける前記生理学的信号の増加及び減少のいずれか一方を示す、それぞれの増加／減少フラッグを判定することが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（４）  前記特徴の前記値の計算に、それぞれの文字を用いて該値を表わすことが含まれ、該値を連結することによる前記シグネチャーの生成に、該文字を増やして文字列を生成することが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（５）  前記第２の時間間隔内の前記信号と前記シグネチャーとの一致には、文字順列を用いて該第２の時間間隔内の該信号を表わすこと、及び該文字順列において該文字列の発生を見出すことが含まれる、実施態様４に記載の方法。
（６）  前記特徴の前記値の計算に、それぞれのビット値を用いて該値を表わすことが含まれ、該値を連結することによる前記シグネチャーの生成に、該ビット値を増やして二値語を生成することが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（７）  前記特徴の前記値の計算に、前記第１の時間間隔内における前記信号のスケーリングパラメータの計算が含まれ、前記第２の時間間隔内の前記信号と前記シグネチャーとの一致には、該スケーリングパラメータに応答可能に該第２の時間間隔内の該信号をスケーリングし、該第１の時間間隔内の該信号に一致させることが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（８）  前記スケーリングパラメータに、前記第１の時間間隔内の前記信号の平均振幅が含まれる、実施態様７に記載の方法。
（９）  前記スケーリングパラメータの計算には、前記第１の時間間隔内の前記信号の第１のスペクトルにおける第１の卓越周波数を識別することが含まれ、前記第２の時間間隔内の前記信号のスケーリングには、前記第２の時間間隔内の前記信号の第２のスペクトルにおける第２の卓越周波数を識別すること、及び該第２のスペクトルのスケーリングを行い、該第２の卓越周波数を該第１の卓越周波数に一致させるようにすることが含まれる、実施態様７に記載の方法。
（１０）  前記追加の発生の識別には、前記生理学的信号をオペレータに対して表示すること、及び、表示された該信号上に該追加発生の印付けを行うことが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（１１）  前記追加の発生の識別には、関心のある前記パターンの複数の発生を識別すること、及び該複数の発生の統計的情報を算出しオペレータに供給することが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（１２）  前記第１の時間間隔の選択には、関心のある前記パターンについて複数の個別事例を含む複数の第１間隔を選択することが含まれ、前記特徴の前記値の計算には、それぞれの該第１間隔内で平行の時間セグメントにおける複数群の前記値を計算することが含まれ、該計算値の連結には、該複数群の該値に応答可能に前記シグネチャーを計算することが含まれる、実施態様１に記載の方法。
（１３）  生理学的信号の１つの記録において、関心のあるパターンを含む第１の時間間隔の選択を受け入れるように設定される入力装置と、
該第１の時間間隔内の複数の時間セグメントにおける該生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算するように、該計算値を連結して関心のある該パターンのシグネチャーを生成するように、かつ第２の時間間隔内の該生理学的信号における関心のある該パターンの追加の発生を、該第２の時間間隔内の該信号と該シグネチャーとの一致により識別するように設定された、プロセッサと、を含む、該生理学的信号を解析するための装置。
（１４）  前記生理学的信号が心電図を含む、実施態様１３に記載の装置。
（１５）  前記プロセッサが、各前記時間セグメントにおける前記生理学的信号の増加及び減少のいずれか一方を示す、それぞれの増加／減少フラッグを判定するように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（１６）  前記プロセッサが、それぞれの文字を用いて前記特徴の前記値を表わし、かつ該文字を増やして文字列を生成することにより前記シグネチャーを生成するように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（１７）  前記プロセッサが、文字順列を用いて前記第２の時間間隔内の前記信号を表わすように、また、該第２の時間間隔における該信号を前記シグネチャーと一致させるために該文字順列において前記文字列の発生を見出すように設定される、実施態様１６に記載の装置。
（１８）  前記プロセッサが、それぞれのビット値を用いて前記特徴の前記値を表わすように、また、二値語を生成するために該ビット値を増やすことにより前記シグネチャーを生成するように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（１９）  前記プロセッサが、前記第１の時間間隔内における前記信号のスケーリングパラメータを計算し、かつ前記第２の時間間隔内の前記信号と前記シグネチャーとの一致の際に該スケーリングパラメータに応答可能に該第２の時間間隔内の該信号をスケーリングするように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（２０）  前記スケーリングパラメータに、前記第１の時間間隔内の前記信号の平均振幅が含まれる、実施態様１９に記載の装置。
（２１）  前記プロセッサが、前記第１の時間間隔内の前記信号の第１のスペクトルにおける第１の卓越周波数を識別し、前記第２の時間間隔内の前記信号の第２のスペクトルにおける第２の卓越周波数を識別し、かつ該第２の卓越周波数を該第１の卓越周波数に一致させるように該第２のスペクトルのスケーリングを行うように設定される、実施態様１９に記載の装置。
（２２）  前記プロセッサが、前記生理学的信号をオペレータに対して表示し、かつ表示された該信号上の前記追加の発生に印を付けるように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（２３）  前記プロセッサが、関心のある前記パターンの複数の発生を識別し、かつ該複数の発生の統計的情報を計算してオペレータに供給するように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（２４）  前記入力装置が、関心のある前記パターンの複数の個別事例を含む複数の第１間隔の前記選択を受け入れるように設定され、前記プロセッサが、それぞれの該第１間隔内の平行時間セグメントにおける複数群の前記値を計算し、該複数群の該値に対して応答可能に前記シグネチャーを計算するように設定される、実施態様１３に記載の装置。
（２５）  コンピュータ読み取り可能な媒体が含まれ、該媒体にプログラム命令が保存され、該命令をコンピュータが読み取ると、該コンピュータは、生理学的信号の１つの記録において関心のあるパターンを含む第１の時間間隔の選択を受け入れ、該第１の時間間隔内の複数の時間セグメントにおける該生理学的信号の特徴のそれぞれの値を計算し、該計算値を連結して関心のある該パターンのシグネチャーを生成し、第２の時間間隔内の該生理学的信号における関心のある該パターンの追加の発生を、該第２の時間間隔内の該信号と該シグネチャーとの一致により識別する、生理学的信号を解析するためのコンピュータソフトウェア製品。
【図１】
2010131389.tif 000003
【図２】
2010131389.tif 000004
【図３】
2010131389.tif 000005
【外国語明細書】
2010131389000001.pdf