(57)【要約】      （修正有）【課題】心電信号のようなランダムノイズを含む多重ゆらぎ信号から独立なゆらぎ信号を導くとき、非定常性の信号を連続な周波数成分に分解するＤＦＴやＷａｖｅｌｅｔ変換法では時間局所性に優れたゆらぎ解析は困難であった。【解決手段】心電信号のような概周期信号には、フーリエ級数項がＲ＝極値数／２で与えられる規格化信号が存在するため、極値・特異点の検出時刻情報による周期化のスケール変換と規格化のスケール変換とによってゆらぎ信号を特定する手段と、ランダムノイズやスケール変換による変調されエイリアスされる信号を偏りなく保存し、局所形態を再生するＳＦＴ法を用いる手段とによるゆらぎ解析法を達成し、多導出の心電信号の生成される時間内に解析する装置の構成と、ゆらぎ信号を規格化信号とゆらぎ情報に高能率に圧縮する手段によって、実用的なリアルタイム性と多機能性の情報と高能率な記録・再生のゆらぎ解析を達成した。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電信号のＰ波からＵ波までの極値・起点・終点、急峻点・変曲点などの特異点と、Ｒ項のフーリエ級数からなる標準的な形態の心電信号を定義し、観測信号の時間ゆらぎを標準信号の検出特異点のゆらぎとして表現するスケール変換と、Ｒ項の標準信号の形態を２ｒ（Ｒ＞２ｒ）個の極値からなるｒ項に項数を減少させた規格化信号への時刻のスケール変換とを導き、連続する数十拍の心電信号を１拍ごとにこれら２種類の時間スケール変換と、信号強度を均一化する測定強度のスケール変換とによって、心電信号をｒ項の規格化フーリエ成分に集約させ、同時に基線動揺を広帯域の他のフーリエ成分に分散させる方法と統計的フーリエ変換法との組み合わせによって変換スケール上で心電図と基線動揺とを分離し、逆スケール変換によって心電図と基線動揺とに分離するゆらぎ解析の方法と装置。
【請求項２】
請求項１の方法において１拍ごとに均一化する測定強度のスケール変換を行なわずに心電図と基線動揺とを導く方法。
【請求項３】
請求項１の方法によって導かれる基線動揺を連結して数十回の換気信号を含む連続基線動揺を導き、数十回の換気窓幅を基本周期とする請求項１の方法を反復適用して換気と換気残渣とに分解する反復多重ゆらぎ解析の方法と装置。
【請求項４】
請求項１および請求項２において導かれる、極値・特異点の時刻情報と規格化信号の振幅・位相のフーリエ成分によって多重ゆらぎ信号を高能率に符号化する方法と装置。
【請求項５】
多重ゆらぎ解析をリアルタイムに実現する方法と装置。
【請求項６】
多重ゆらぎ解析から心電図、換気、換気残渣のゆらぎ信号、およびこれらの信号の時間ゆらぎを導く方法と装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的なゆらぎ信号の解析の方法および心電信号の多重ゆらぎ解析によってゆらぎ信号と時間ゆらぎ、強度ゆらぎを導く方法・装置およびゆらぎ信号の高能率符号化の方法の信号処理に関する。        
【背景技術】
【０００２】
信号のフーリエ成分を三角波に減少させる
【特許文献１】の手段を改良して、極値数／２項のフーリエ級数の規格化信号に変換するスケール変換とその高能率符号化法と、実時間フーリエ変換法
【特許文献２】による多重尺度計測を組み合わせたゆらぎ解析法を提供することを目的とする。
【特許文献１】特願２００２−１４１６０３
【特許文献２】特開６３−２８２８８１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ゆらぎ信号の形態が規格化信号の時刻や強度の変数変換によって表現されるとき、ｍ種類の固有な規格化信号が独立にゆらぐ心電信号のような多重ゆらぎ信号が存在するが、逆に、多重ゆらぎ信号からｍ種類の独立なゆらぎ信号を導くことができないという問題があった。そこで本発明は、多重ゆらぎ信号を２種類の独立なゆらぎ信号に分解する方法の提供と、分解した信号にこの方法を反復適用することで、ｍ種類の独立なゆらぎ信号を導く方法とその装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ゆらぎ信号に標準信号と、極値・特異点情報を基に、多重ゆらぎ信号を標準信号に変換するスケール変換と、その形態を特徴づける２ｒ個の極値と数十個の特異点とを定義し、標準信号の２ｒ個の極値と同じ極値を取るｒ項のフーリエ級数の規格化信号に導くスケール変換との２種類のスケール変換の組み合わせることで、多重ゆらぎに含まれる特定のゆらぎ成分を規格化信号に周期化し、ｒ項のフーリエ成分を強調すると同時に他のゆらぎのフーリエ成分を広帯域に分配させるスケール変換による手段と、さらに規格化信号を観測する窓幅を拡大することで、分散効果を増強させる手段とにより、特定のゆらぎ成分に他のゆらぎの成分の干渉を減じ、フーリエ解析との組み合わせによって２つのゆらぎ成分に分解する手段により課題を解決する。
【発明の効果】
【０００５】
上述の手段によってＳ／Ｎ比（信号：雑音比）の高いゆらぎ信号の分解を達成できるために、この手段により分離した低域ゆらぎ信号を連結した連続信号にこの手段を反復適応することで、高域から低域周波数のゆらぎへと次々にゆらぎ信号を導く効果がある。また、多種類のゆらぎ信号の極値・特異点情報からｍ種類の時刻ゆらぎ情報を導く方法、多導出に適用してｍ種類のゆらぎ信号の導出分布が導く方法、さらに、ゆらぎ信号の極値・特異点情報と規格化信号の振幅・位相のフーリエ成分とが高能率な信号の符号化法として、高能率にｍ種類のゆらぎ信号を再生することを達成する効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
心電信号は心筋の興奮、換気、肺気量、血液還流と関連する多種類の信号が含まれ、それらは生体調節によって相互に独立した固有のゆらぎを持つ多重ゆらぎ信号であることが知られているために、心電信号に特化したゆらぎ信号解析の方法と装置を示す。心電信号の多重ゆらぎ解析を実施する装置の構成を図１にその解析フローチャートを図２に、その装置を図３〜図６に、心電図と基線動揺とのゆらぎ解析例を図７に、強度スケール変換を加えて基線動揺から換気信号と換気残渣とを導いた例を図８、また、３導出の換気・換気残渣のゆらぎ信号を図９に、心電図の極値・特異点から導かれるゆらぎ情報との解析例を図１０に示す。
ゆらぎ解析装置は図３のＵＳＢ出力の心電計（Ｉｍｐｕｔ  Ｂｏｘ  ＥＥ−３０フクダ電子Ｋ．Ｋ開発）、図４のＵＳＢデータレコーダ基板（ＩＭＵ−ＵＳＢ−ＰＣＩ）および図５のＳＦＴ解析基板（ＭＥＩＭＵ−ＰＣＩ）３枚（アドテックシステムサイエンスＫ．Ｋ．試作）および図６の基板ＰＣ（ＮＵＰＲＯ８５０）からなる。基板ＰＣは３２ＢＩＴのダブルコアＣＰＵで上述のＰＣＩ基板を制御する方法により、最適ゆらぎ信号解析の環境を整えた。即ち、解析演算と多導出の信号入力の並列処理、および、複数のＳＦＴ基板による並列演算による多導出信号の同時演算処理を達成して、図２に示したゆらぎ解析アルゴリズムによる長時間の連続計測を実現した。先ず、心電信号を心電図と基線動揺とに分解するプロセスは、ｋＪ個の心拍窓で行われる。図２のｉ＜ｋＪのループは、ｉは心拍番号を表わし、極値・特異点の検出  （Ｐｅａｋ  Ｄｅｔｅｃｔｓ）と適応・固有スケール変換τＪ＝oＪ（ａＪ（ｔ））をｋＪ回行ってｋＪ個の心拍の変換信号を導く過程である。図７に、心電信号（ａ）から検出した極値・特異点によって、心電図成分が標準信号に周期化され、（ｂ）規格化される（ｃ）と同時に、基線動揺のフーリエ成分が広帯域に分散される状況である。さらに逆スケール変換によって心電図（ｆ）と基線動揺（ｇ）とが再生され、これらの信号の和は源信号に復元する。
ｋＪ個を超えたｓ＜ｓｍのループでは、ＳＦＴ解析によって、変換された心電図（ｄ）と基線動揺（ｅ）に分解され、逆固有・逆適応スケール変換（Ｉｎｖ．  Ｔｒａｎｓ）によりゆらぎ心電図（ｆ）と基線動揺（ｇ）とを導く過程であるのだが、同時に基線動揺をｓｍ回連結して０．５Ｈｚの移動平均によって低域の基線動揺（図４（ｉ））を導く過程（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅ）である。ここに、変数ｓは反復回数でｓｍを超えると基線動揺に含まれる換気も極値・特異点が検出され心電図と同様にτＪ＋１＝ｏＪ＋１（ａＪ＋１（ｔ））の換気の適応・固有スケール変換（図４（ａ）（ｂ））によって規格化されるが、図８に示す強度スケール変換ｕ（τＪ＋１）によって一換気ごとの信号強度を均一化させ換気成分を規格化の余弦波に変換し（図８（ｃ））ＳＦＴによって変換信号の換気（図８（ｄ））と換気残渣に分解し、逆強度・逆固有・逆適応のスケール変換（Ｉｎｖ．  Ｔｒａｎｓ）（図８（ｅ）（ｆ）（ｇ））によって換気と換気残渣（図８（ｈ））を導く過程である。ｒ＜ｎのループは換気残渣を連結してより低域ゆらぎを観測するためのループである。
図９は、Ｖ１，Ｖ４，Ｖ６導出の基線動揺（図９（ａ））だが、スパイロメータによる実測の換気（図９（ｄ））と較べると導出方向と換気の相互関連が導かれる。また、スパイロメータの実測の換気曲線（図９（ｄ））と換気波形が類似し、換気、換気残渣共に導出方向の空間的な換気分布と関連した情報が導かれる。極値検出アドレスから導かれる心電図および換気の時間ゆらぎを図１０に、速く浅い換気（図１０（ａ））と遅く深い換気（図１０（ｂ））について示した。多導出において、時刻ゆらぎが同一形態になるが、これは心臓や換気の時間ゆらぎを極値・特異点で表現できることを表す。また、心電図のゆらぎは、１心拍の各波から、換気、換気残渣に関連する広帯域のゆらぎが導かれ、換気ゆらぎでは、吸息と呼息に関連するゆらぎなど、換気に固有なゆらぎが導かれると同時に、心電図と換気の低域ゆらぎ（図１０（ａ），（ｂ））のように換気様式によって同じ変化を観測できるなど、ゆらぎの相互関連が導かれる。このように本発明は多機能なゆらぎ情報をリアルタイムに提供する効果があり、さらに、図８に示した換気信号の再生のように、ゆらぎ信号は心電図、換気の特異点の情報およびＳＦＴによる振幅・位相のフーリエ成分によって高能率に符号化される。
（解析原理に統計的フーリエ変換を選択する数学的な根拠）
一般に、ランダム信号のフーリエ成分は帯域に一様に分布し、ガウスの標本化定理から、分布Ｎ（ｍ，σ２）のランダム信号n個の標本平均の分散はσ２／ｎで与えられることは周知である。
一方、最大解析項数ｎでのランダム信号の統計的フーリエ変換（ＳＦＴ）による１〜ｎ項までの瞬時フーリエ成分はランダム軌跡であり、そのエネルギ分配は、σ２／ｉ（ｉ＝１，…，ｎ）に分配され、そのｎ項のフーリエ成分の和はもとのランダム信号に復帰するアルゴリズムである。このＳＦＴの項分配則が高域のエイリアス信号による効果であることを証明する。
さて、ランダム信号が充分に大きなＮ項（Ｎ＞＞ｎ）の連続なフーリエ級数で表現されるときｉ項の整数倍の、ｎ  項より大きい高域のフーリエ成分は（Ｎ−ｎ）／ｉ項だけ存在する。したがって、それらのフーリエ成分はｉ番目の多重尺度のエイリアス成分となる。一方、ランダム信号の連続なフーリエ成分がＮ項に一様に分配されるとき、ｉ項目に分配される成分はσ２／Ｎである、したがって、ｉ項のＳＦＴ成分は、ｉ項に一様に分配された連続なσ２／Ｎとｉ項にエイリアスされた（σ２／Ｎ）×（Ｎ−ｎ）／ｉ個の成分からなるために、充分大きいＮであればσ２（１／Ｎ  ＋（１−ｎ／Ｎ）／ｉ）  &#8776;  σ２／ｉとなる。即ち、ＳＦＴで観測されるランダム軌跡のｉ項のフーリエ成分がσ２／ｉとなるのは、帯域Ｎのランダム信号の連続なフーリエ成分は帯域に一様に分布するが、多重尺度にエイリアス成分が分配されることでＳＦＴのフーリエ成分がσ２／ｉになる。一方ｉ＝ｎを考えると、これはガウスの標本化定理にしたがって、多重尺度の標本平均の分散がσ２／ｎになることと対応する。以上から、ＳＦＴのフーリエ項分配則が高域のエイリアス信号による効果であることがわかる。以上からＳＦＴはランダム信号の高域成分を保存し、窓の境界の基線動揺の低域成分による不連続性が高域フーリエ成分で表現されていても、時間軌跡の信号連結によって低域のフーリエ成分に変換され、連結基線動揺が多重ゆらぎ信号の低域成分を保存する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】ＰＣＩディバイスによる装置の構成図
【図２】同装置の解析方法の手順を表すフローチャート
【図３】ＵＳＢ出力心電計基板（Ｉｎｐｕｔ  Ｂｏｘ  ＥＥ−３０）
【図４】ＵＳＢデータレコーダ基板（ＩＭＵ−ＵＳＢ−ＰＣＩ）
【図５】ＳＦＴ解析基板（ＭＥＩＭＵ−ＵＳＢ−ＰＣＩ）
【図６】ＰＣ制御、解析ソフトウエア用ＰＣ基板とＰＣＩディバイス
【図７】心電図と基線動揺とのゆらぎ解析の例
【図８】基線動揺から換気信号と換気残渣とを導く処理例
【図９】３導出の換気・換気残渣のゆらぎ信号（強度スケール変換あり）
【図１０】換気パターンの違いによる心電図および換気時間ゆらぎの例
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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