(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期性を有する動態を表わす動態測定パラメータを計測し、電気信号に変換する計測センサ、
計測センサからの電気信号のうち各周期の対応する着目値を求める着目値抽出手段、
着目値抽出手段によって抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう計測センサからの電気信号の補正を行なう電気信号補正手段、
電気信号補正手段により補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する代表値抽出手段、
を備えた周期性動態測定データ処理装置であって、
計測センサからの電気信号または電気信号補正手段により補正された電気信号の前記周期性に対応する周波数以上を透過させてハイパスフィルタリング処理を行った成分についての、各周期における正の最大の振幅値である最大高周波成分振幅値が、所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する誤差成分削除処理手段を備えることを特徴とするもの。
【請求項２】
周期性を有する動態を表わす動態測定パラメータを計測し、電気信号に変換する計測センサ、
計測センサからの電気信号のうち各周期の対応する着目値を求める着目値抽出手段、
着目値抽出手段によって抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう計測センサからの電気信号の補正を行なう電気信号補正手段、
電気信号補正手段により補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する代表値抽出手段、
を備えた周期性動態測定データ処理装置であって、
前記着目値抽出手段は、
計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極大点付近の周波数成分を通過させる上昇期間用フィルタリング処理手段、
計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極小点付近の周波数成分を通過させる下降期間用フィルタリング処理手段、
上記上昇期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の上昇期間を決定し、前記下降期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の下降期間を決定する認識領域決定手段、
認識領域決定手段の決定した各下降期間および上昇期間における計測センサからの電気信号に基づいて、各周期の着目値を抽出する抽出手段、
を備えていることを特徴とするもの。
【請求項３】
請求項１または２の周期性動態測定データ処理装置において、
着目値抽出手段により抽出される各周期の対応する着目値は、各周期の最小値であり、電気信号補正手段における同一の値は、零であること、
を特徴とするもの。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの周期性動態測定データ処理装置において、
代表値抽出手段は、下記のＡ）積分値算出手段、Ｂ）最大振幅算出手段、Ｃ）周波数算出手段のうち、少なくとも一つを備えることを特徴とするもの、
Ａ）電気信号補正手段により補正された電気信号における、前周期の最小値から現周期の最小値までの期間の電気信号を積分し、現周期の積分値とする積分値算出手段、
Ｂ）電気信号補正手段により補正された電気信号における、現周期の最小値と最大値との差を求め、現周期の最大振幅とする最大振幅算出手段、
Ｃ）電気信号補正手段により補正された電気信号における、前周期の最小値を生じた時刻と現周期の最小値を生じた時刻との時間間隔、または、前周期の最大値を生じた時刻と現周期の最大値を生じた時刻との時間間隔の少なくとも一方から、周波数を算出する周波数算出手段。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかの周期性動態測定データ処理装置において、
代表値抽出手段により抽出された代表値のうち、いずれか一つまたは二以上の代表値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する不要値削除処理手段を備えることを特徴とするもの。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかの周期性動態測定データ処理装置において、
周期性を有する動態が、動物の器官の収縮運動であり、計測センサが、動物の器官の収縮力を計測する器官収縮力計測センサであること、を特徴とするもの。
【請求項７】
計測センサによって計測された周期性を有する動態を表す電気信号のうち各周期の対応する着目値を抽出し、
抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう計測センサからの電気信号の補正を行ない、
補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する周期性動態測定データ処理方法であって、
計測センサからの電気信号または電気信号補正手段により補正された電気信号の前記周期性に対応する周波数以上を透過させてハイパスフィルタリング処理を行った成分についての、各周期における正の最大の振幅値である最大高周波成分振幅値が、所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する誤差成分削除処理手段を備えることを特徴とするもの。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は周期性動態測定データ処理装置および処理方法に関し、特に測定データの解析精度と解析速度の向上に関する。
【０００２】
【従来の技術】
薬効評価のため、消化管や膀胱など動物の器官の運動の収縮力から導かれる運動指数、最大収縮力、収縮頻度などの薬物投与による変動を測定することが行われている。例えば、胃部、十二指腸部、回腸部、結腸部などの消化管の収縮力の変化を消化管運動計測センサによって測定し、これに基づいて運動指数、最大収縮力、収縮頻度などを演算するようにしている。
【０００３】
図１４に、イヌの胃部における消化管運動の収縮力信号を測定した波形を示す。この例においては、３００秒間を１測定期間としている。この３００秒間において、しきい値Ｔｈ１からの最大変位量を期間最大収縮力とし、しきい値Ｔｈ１と波形とで囲まれた領域の面積を期間運動指数としている。また、波形がしきい値Ｔｈ２をクロスする点の数を計測し、これを期間収縮頻度として演算している。このようにして得られた期間運動指数、期間最大収縮力、期間収縮頻度は、メモリに記憶される。同様にして、次の１測定時間に関しての期間運動指数、期間最大収縮力、期間収縮頻度をメモリに記憶する。これを繰り返すことにより、薬物投与後の期間運動指数、期間最大収縮力、期間収縮頻度の変化を知ることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記のような従来の測定には次のような問題点があった。図１３Ａに、イヌの胃部における消化管運動の収縮力信号を測定した図を示す。図において、αの部分でノイズが生じ波形が乱れている。この場合、従来の測定法では、この部分の最大値を期間最大収縮力として認識してしまうという問題があった。また、αの部分があるため、期間収縮頻度も本来の期間収縮頻度より多く計測されてしまうという問題もあった。
【０００５】
一方、図１５に示すように動物の体位変動などにより、収縮力信号波形が全体的に下降したような場合には、波形がしきい値Ｔｈ１と乖離し、その上しきい値Ｔｈ２とクロスしなくなって、期間収縮頻度が少なく計測され、期間運動指数や期間最大収縮力も誤差が大きくなってしまうという問題もあった。すなわち、正確な測定を行えない可能性があった。
【０００６】
このような問題を解決するために、収縮力信号の周期を認識し、各周期ごとに収縮頻度等を求めることもできる（公開特許公報平６−２６１８７１参照）。しかしながら、収縮力信号の周期の切り分けのみでは、収縮頻度をある程度正確に求めることはできても、上述のように、収縮力信号波形が全体的に下降したような場合には、運動指数、最大収縮力の誤差が大きくなってしまう。
【０００７】
この発明は上記のような問題点を解決し、正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことのできる周期性動態測定データ処理装置および処理方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に係る周期性動態測定データ処理装置は、周期性を有する動態を表わす動態測定パラメータを計測し、電気信号に変換する計測センサ、計測センサからの電気信号のうち各周期の対応する着目値を求める着目値抽出手段、着目値抽出手段によって抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう計測センサからの電気信号の補正を行なう電気信号補正手段、電気信号補正手段により補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する代表値抽出手段、を備えた周期性動態測定データ処理装置であって、計測センサからの電気信号または電気信号補正手段により補正された電気信号の前記周期性に対応する周波数以上を透過させてハイパスフィルタリング処理を行った成分についての、各周期における正の最大の振幅値である最大高周波成分振幅値が、所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する誤差成分削除処理手段を備えていることを特徴としている。
【０００９】
請求項２に係る周期性動態測定データ処理装置は、周期性を有する動態を表わす動態測定パラメータを計測し、電気信号に変換する計測センサ、計測センサからの電気信号のうち各周期の対応する着目値を求める着目値抽出手段、着目値抽出手段によって抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう計測センサからの電気信号の補正を行なう電気信号補正手段、電気信号補正手段により補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する代表値抽出手段、を備えた周期性動態測定データ処理装置であって、前記着目値抽出手段は、計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極大点付近の周波数成分を通過させる上昇期間用フィルタリング処理手段、計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極小点付近の周波数成分を通過させる下降期間用フィルタリング処理手段、上記上昇期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の上昇期間を決定し、前記下降期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の下降期間を決定する認識領域決定手段、認識領域決定手段の決定した各下降期間および上昇期間における計測センサからの電気信号に基づいて、各周期の着目値を抽出する抽出手段を備えていることを特徴としている。
【００１０】
請求項３に係る周期性動態測定データ処理装置は、着目値抽出手段により抽出される各周期の対応する着目値が、各周期の最小値であり、電気信号補正手段における同一の値は、零であることを特徴としている。
【００１１】
請求項４に係る周期性動態測定データ処理装置は、代表値抽出手段が、下記のＡ）積分値算出手段、Ｂ）最大振幅算出手段、Ｃ）周波数算出手段のうち、少なくとも一つを備えることを特徴とする。Ａ）電気信号補正手段により補正された電気信号における、前周期の最小値から現周期の最小値までの期間の電気信号を積分し、現周期の積分値とする積分値算出手段、Ｂ）電気信号補正手段により補正された電気信号における、現周期の最小値と最大値との差を求め、現周期の最大振幅とする最大振幅算出手段、Ｃ）電気信号補正手段により補正された電気信号における、前周期の最小値を生じた時刻と現周期の最小値を生じた時刻との時間間隔、または、前周期の最大値を生じた時刻と現周期の最大値を生じた時刻との時間間隔の少なくとも一方から、周波数を算出する周波数算出手段。
【００１２】
請求項５に係る周期性動態測定データ処理装置は、代表値抽出手段により抽出された代表値のうち、いずれか一つまたは二以上の代表値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する不要値削除処理手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項６に係る周期性動態測定データ処理装置は、周期性を有する動態が、動物の器官の収縮運動であり、計測センサが、動物の器官の収縮力を計測する器官収縮力計測センサであることを特徴とする。
【００１４】
請求項７に係る周期性動態測定データ処理方法は、計測センサによって計測された周期性を有する動態を表す電気信号のうち各周期の対応する着目値を抽出し、抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう計測センサからの電気信号の補正を行ない、補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する周期性動態測定データ処理方法であって、計測センサからの電気信号または電気信号補正手段により補正された電気信号の前記周期性に対応する周波数以上を透過させてハイパスフィルタリング処理を行った成分についての、各周期における正の最大の振幅値である最大高周波成分振幅値が、所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する誤差成分削除処理手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
【作用】
請求項１に係る周期性動態測定データ処理装置および請求項７に係る周期性動態測定データ処理方法は、周期性を有する動態を表わす動態測定パラメータを計測して電気信号に変換し、変換された電気信号のうち各周期の対応する着目値を抽出し、抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう電気信号の補正を行ない、補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出することを特徴とする。また、最大高周波成分振幅値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する誤差成分削除処理手段を備えることを特徴とする。
【００１６】
したがって、なんらかの原因により各周期の対応する着目値が異なるような事態が生じても、着目値のレベルをそろえるように補正することで、各周期の代表値を正確に抽出することができる。また、所望の信号以外のノイズが生じたり、センサ外れや検体の動きに基づく信号の急激な変化が生じた場合には、当該周期に属する代表値を削除することができる。
【００１７】
請求項２に係る周期性動態データ処理装置は、着目値抽出手段が、計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極大点付近の周波数成分を通過させる上昇期間用フィルタリング処理手段、計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極小点付近の周波数成分を通過させる下降期間用フィルタリング処理手段、上記上昇期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の上昇期間を決定し、前記下降期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の下降期間を決定する認識領域決定手段、認識領域決定手段の決定した各下降期間および上昇期間における計測センサからの電気信号に基づいて、各周期の着目値を抽出する抽出手段を備えている。
【００１８】
したがって、正確に着目値を抽出することができる。
【００１９】
請求項３に係る周期性動態測定データ処理装置は、着目値抽出手段により抽出される各周期の対応する着目値は、各周期の最小値であり、電気信号補正手段における同一の値は、零であることを特徴とする。
【００２０】
したがって、各周期の最小値にずれが生じた場合であっても、最小値が零になるよう補正することにより、電気信号の下端を零にそろえることができる。
【００２１】
請求項４に係る周期性動態測定データ処理装置は、代表値抽出手段は、積分値算出手段、最大振幅算出手段、周波数算出手段のうち、少なくとも一つを備えることを特徴とする。
【００２２】
したがって、補正された電気信号に基づき、代表値として、現周期の積分値、最大振幅、周波数をもとめることができる。
【００２３】
請求項５に係る周期性動態測定データ処理装置は、代表値抽出手段により抽出された代表値のうち、いずれか一つまたは二以上の代表値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する不要値削除処理手段を備えることを特徴とする。したがって、想定外の原因で生ずる無意味な代表値を削除することができる。
【００２４】
請求項６に係る周期性動態測定データ処理装置は、周期性を有する動態が、動物の器官の収縮運動であり、計測センサが、動物の器官の収縮力を計測する器官収縮力計測センサであることを特徴とする。
【００２５】
したがって、器官収縮力計測センサを取り付けた動物が不用意に動いた場合であっても、動物の動きの影響を受けることなく、測定データの解析を行なうことができる。
【００２６】
【実施例】
−基本的構成−
図１にこの発明の一実施例による周期性動態測定処理装置である消化管運動測定データ処理装置の全体構成を示す。消化管運動測定データ処理装置は、器官収縮力計測センサ５２、着目値抽出手段５４、電気信号補正手段５６、代表値算出手段５８、誤差成分削除処理手段６０、不要値削除処理手段６２を備えている。
【００２７】
器官収縮力計測センサ５２は、動物の器官の収縮力を計測し、電気信号に変換する。着目値抽出手段５４は、器官収縮力計測センサ５２からの電気信号のうち各周期の最小値を求める。電気信号補正手段５６は、着目値抽出手段５４によって抽出された各周期の最小値を零とするよう器官収縮力計測センサ５２からの電気信号の補正を行なう。
【００２８】
代表値抽出手段５８は、電気信号補正手段５６により補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出する手段であり、積分値算出手段６４、最大振幅値算出手段６６、周波数算出手段６８を有している。
【００２９】
積分値算出手段６４は、電気信号補正手段５６により補正された電気信号における、前周期の最小値から現周期の最小値までの期間の電気信号を積分し、現周期の積分値とする。最大振幅算出手段６６は、電気信号補正手段５６により補正された電気信号における、現周期の最小値と最大値との差を求め、現周期の最大振幅とする。周波数算出手段６８は、電気信号補正手段５６により補正された電気信号における、前周期の最小値を生じた時刻と現周期の最小値を生じた時刻との時間間隔から、周波数を算出する。
【００３０】
誤差成分削除処理手段６０は、器官収縮力計測センサ５２からの電気信号の、周期性に対応する周波数以上を透過させてハイパスフィルタリング処理をした成分についての、各周期における正の最大の振幅値である最大高周波成分振幅値、または、器官収縮力計測センサ５２からの電気信号の一次微分波形についての、各周期における振幅の絶対値の最大値である最大微分波形絶対値のうち、いずれか一方または双方が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する。
【００３１】
不要値削除処理手段６２は、代表値抽出手段５８により抽出された代表値のうち、いずれか一つまたは二以上の代表値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する。
【００３２】
図３に、図１の消化管運動測定データ処理装置をコンピュータ２を用いて実現した場合の概念図を示す。被検動物Ａ1〜Ａ2には、器官収縮力計測センサである消化管運動計測センサ８（図示せず）が取り付けられている。各センサの出力は増幅アンプ６を経て８チャンネルのＡ／Ｄコンバータ４に入力されて、ディジタル信号に変換される。変換された電気信号は、収縮力信号としてコンピュータ２に入力される。コンピュータ２はこの収縮力信号に基づいて、後述する運動指数、最大収縮力、収縮頻度などの代表値を演算し記憶する。
【００３３】
消化管運動計測センサ８は、被検動物Ａ1〜Ａ2の消化管壁面に縫着させる。消化管の収縮変化が消化管運動計測センサ８に導かれる。これにより、消化管運動計測センサ８は、収縮に応じたアナログ信号を出力する。
【００３４】
図４に、図３の消化管運動測定データ処理装置のハードウェア構成を示す。各被検動物Ａ1〜Ａ2に取り付けられた消化管運動計測センサ８1〜８8からの出力は、増幅アンプ６で増幅され、Ａ／Ｄコンバータ４に与えられる。ＣＰＵ１２からの指令によって、ディジタル変換された収縮力信号が１つ選択されて入力ポート１０に与えられる。入力ポート１０は、バスライン２４に接続されている。バスライン２４には、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、ＣＲＴ１８、レコーダ２０、ハードディスク２２が接続されている。ＣＰＵ１２はＲＯＭ１４に格納されたプログラムにしたがって、入力ポート１０から収縮力信号の取り込み処理を行う。
【００３５】
−収縮力信号の処理−
図５のステップＳ0〜Ｓ6に、ＲＯＭ１４に格納されているプログラムのフローチャートを示す。まず、ＣＰＵ１２はステップＳ0において消化管運動計測センサ８1〜８8の出力を順次ディジタル信号として取り込む。ここでは説明の便宜上、消化管運動計測センサ８1の出力のみについて説明するが、他の消化管運動計測センサ８2〜８8についても同様の処置がなされる。また、計測部位として、胃部について説明するが、十二指腸部、回腸部、結腸部についても同様の処置がなされる。
【００３６】
取り込まれたディジタルの収縮力信号は、ＲＡＭ１６に記憶されていく。この収縮力信号を波形として示すと、胃部については図２Ａの２８のようになる。ＣＰＵ１２は、この収縮力信号に対して、フィルタリング処理を行う（ステップＳ1）。フィルタリング処理のフローチャートを図６のステップＳ7〜Ｓ10に示す。まずＣＰＵ１２は、上昇期間用のローパスフィルタリング処理を行う（ステップＳ7）。このローパスフィルターの透過周波数は、収縮力信号の極大点付近（図２Ａのγ）部分の周波数成分を通過させるように選択する。例えば、被検動物がイヌである場合には胃部では０．１Ｈｚ以下、十二指腸部、回腸部では０．６Ｈｚ以下、結腸部では０．０２Ｈｚ以下の周波数成分を透過するようにしている。これにより、図２Ａに示すような低周波成分３０が得られる。なお、得られた低周波成分３０はフィルタリング処理による遅延時間を有している。
【００３７】
次に、下降期間用のローパスフィルタリング処理を行う（ステップＳ8）。このローパスフィルターの透過周波数は、収縮力信号の極小点付近（図２Ｂのδ）部分の周波数成分を透過するようにしている。例えば、被検動物がイヌである場合には胃部では０．０８Ｈｚ以下、十二指腸部、回腸部では０．６Ｈｚ以下、結腸部では０．０２Ｈｚ以下の周波数成分を透過するようにしている。
【００３８】
次に、高周波成分検出用のハイパスフィルタリング処理を行う（ステップＳ9）。このハイパスフィルターの透過周波数は、周期性に対応する周波数以上の周波数成分を透過するようにしている。例えば、被検動物がイヌである場合には０．０１Ｈｚ以上の周波数成分を透過するようにしている。収縮力信号の透過した高周波成分の波形を図１６に示す。このハイパスフィルタリング処理により、収縮力信号中のノイズを抽出することができる。
【００３９】
次に、一次微分波形成分算出処理を行う（ステップＳ10）。収縮力信号の一次微分の波形を図１７に示す。この、一次微分波形成分算出処理により、消化管運動計測センサ８1〜８8の外れや、被検動物Ａ1〜Ａ2の動きによる急激な収縮力信号の変化を検出することができる。
【００４０】
入力された電気信号である収縮力信号データ、上昇期間用フィルタリング処理が施されたデータ、下降期間用フィルタリング処理が施されたデータ、高周波成分算出用フィルタリング処理が施されたデータ、一次微分波形データは、それぞれＲＡＭ１６に記憶される。
【００４１】
なお、上記のようにこの実施例においてはディジタルフィルター（この実施例では２次ＩＩＲバターワース型のフィルター処理とした）によって各フィルタリング処理を行っているが、アナログフィルターによって構成してもよい。
【００４２】
次に、ＣＰＵ１２は、上昇期間用フィルタリング処理を施された低周波成分（図２Ａの３０）のデータ上昇期間γ1を算出する。次に、この期間γ1内における収縮力信号の最大値を求め、これを最大運動量とする（ステップＳ11）。同様にして、下降期間用フィルタリング処理を施された低周波成分（図２Ｂの３２）のデータ下降期間δ1を算出し、この下降期間δ1内における収縮力信号の最小値を求め、これを最小運動量とする（ステップＳ12）。なお、上述のステップＳ８およびＳ１２が、着目値抽出手段に対応する。
【００４３】
図５に戻って、ステップＳ2において、下降期間用フィルタリング処理を施されたデータの極小点Ｘが表れたか否かを検出する。極小点Ｘが表れていなければ、ステップＳ0に戻って次の収縮力信号の収集を行う。
【００４４】
極小点Ｘが表れたら、前周期の最小運動量と現周期の最小運動量の値を基準値０とするように現周期の収縮力信号波形の基線変動補正を行う（図５、ステップＳ3、図７、ステップＳ13）。図２Ｃに収縮力信号波形３４と基線変動補正した波形３６を示す。基線変動処理は、たとえば、次式に基づいて行なう。
【００４５】
ｇ（ｔ）＝ｆ（ｔ）−ｔ・ＴＡＮ（θ）
上式において、ＴＡＮ（θ）は、基線変動処理前の、前周期における収縮力信号の極小点Ｘ０と現周期における収縮力信号の極小点Ｘ１とを通る直線の勾配を表わす。ｆ（ｔ）は、前周期における収縮力信号の極小点Ｘ０を座標原点とした場合の、時刻ｔにおける、基線変動処理前の現周期の収縮力信号の値を表わす。ｇ（ｔ）は、時刻ｔにおける、基線変動処理後の現周期の収縮力信号の値を表わす（図２Ｄ参照）。なお、上述のステップＳ１３が、電気信号補正手段に対応する。
【００４６】
次に、ＣＰＵ１２は、基線変動補正値に基づいて、代表値抽出処理を行う（ステップＳ4）。図８に示すように、基線変動補正値に対し前周期の最小運動量から現周期の最小運動量までの期間の収縮力データを積分し、この積分値である運動指数を算出する（ステップＳ14）。さらに、基線変動補正値からの最大運動量を算出し、最大振幅である最大収縮力とする（ステップＳ15）。前周期の最小運動量と現周期の最小運動量の間隔を１周期としたときの周波数である収縮頻度を求める（ステップＳ16）。入力された収縮力信号と上記のようにして得られた代表値は、ハードディスク２２に記憶される。
【００４７】
なお、上述のステップＳ４が代表値抽出手段に対応する。また、ステップＳ１４が積分値算出手段に、ステップＳ１５が最大振幅算出手段に、ステップＳ１６が周波数算出手段に、それぞれ対応する。
【００４８】
次に、ＣＰＵ１２は、高周波成分算出用ハイパス・ディジタルフィルター処理の結果に基づいて、図１８に示すように、高周波成分のうち各周期における最大の振幅値である最大高周波成分振幅値を抽出する（ステップＳ17）。また、ＣＰＵ１２は、一次微分波形成分から、図１９に示すように、微分波形の絶対値のうち各周期の最大値である最大微分波形絶対値を求める（ステップＳ18）。
【００４９】
これらの処理は、測定が完了するまで、繰り返し行われる。
【００５０】
測定が完了すると、ノイズなどから生じる誤差成分の削除処理に移る（ステップＳ5）。図９のステップＳ19-a〜Ｓ22に、誤差成分削除処理のフローチャートを示す。あらかじめ、最大微分波形絶対値の適正範囲を設定しておく（ステップＳ19-a）。ステップＳ4において算出した各周期の最大微分波形絶対値（図１９参照）が設定された範囲を外れた時、ノイズを含んだ誤差成分が存在するとして削除する（ステップＳ19）。ステップＳ20においては、測定データすべてに対する最大高周波成分振幅値の平均値と標準偏差を計算している。その平均値と標準偏差から採用の範囲を決定する（ステップＳ21）。この範囲から外れた最大高周波成分振幅値（図１８参照）が存在する時、ノイズを含んだ誤差成分が存在するとして削除する（ステップＳ22）。
【００５１】
以上のようにして、異常な値であると判定すると、当該１組の代表値を全て棄却する。すなわち、ハードディスク２２から消去し、以後の処理においては用いないようにする。このようにして、異常なデータを排除することができる。例えば、図１３Ａのαに示すような異常なデータが収縮力信号として得られた場合、この部分の最大微分波形絶対値や最大高周波成分振幅値は他の正常な部分の成分とかけ離れたものとなる。また、運動指数や最大収縮力についても異常値が検出される。したがって、上記の誤差成分削除処理によりαの部分のデータが排除されて正確なデータ処理が可能となる（図１３Ｂ）。
【００５２】
なお、上述のステップＳ９、Ｓ１０、Ｓ１７、Ｓ１８、および、ステップＳ１９〜Ｓ２２が、誤差成分削除処理手段に対応する。
【００５３】
次に不要値削除処理に移る（ステップＳ6）。図１０のステップＳ23〜Ｓ28に、不要値削除処理のフローチャートを示す。この実施例においては、ステップＳ4において算出した代表値のうち運動指数と最大収縮力について不要値削除処理を行っている。ステップＳ23においては、測定代表値すべてに対する運動指数の平均値と標準偏差を計算している。その平均値と標準偏差から採用代表値の範囲を決定する（ステップＳ24）。この範囲から、外れた代表値を不要値として削除する（ステップＳ25）。ステップＳ26〜Ｓ28においては、最大収縮力の代表値について同様にして不要値削除処理を行う。
【００５４】
以上のようにして、運動指数と最大収縮力の何れか一つでも不要な値であると判定すると、当該１組の代表値を全て棄却する。すなわち、ハードディスク２２から消去し、以後の処理においては用いないようにする。このようにして、不要なデータを排除することができる。不要なデータが収縮力信号として得られた場合、この部分の代表値は他の正常な部分の代表値よりごく小さいものとなる。したがって、上記の不要値削除処理によりこれらの代表値が排除されて正確なデータ処理が可能となる。なお、上述のステップＳ２３〜Ｓ２８が、不要値削除処理手段に対応する。
【００５５】
次に、ステップＳ6において、異常な代表値や不要な代表値が排除された正常な代表値のみに基づいて所定時間毎の平均値等が演算される。
【００５６】
以上のようにこの実施例においては、ディジタルフィルターによって下降期間、上昇期間を決定し、この期間内の収縮力信号に基づいて代表値を算出するようにしている。したがって、正確に代表値の抽出を行うことができる。また、ディジタルフィルターによって本来の収縮力変化の周波数近傍の収縮力信号を透過させるようにしている。さらに誤差成分削除処理と不要値削除処理を行っているので異常なデータや不要なデータを容易に排除することができ、正確な測定を行うことができる。
【００５７】
上記の説明では、１つの消化管運動計測センサ８1からの収縮力信号の処理について説明したが、ＣＰＵ１２は時分割により他の消化管運動計測センサ８2〜８8からの収縮力信号も取り込んで同様の処理を行う。このようにして算出された代表値は、各センサ８1〜８8ごとにハードディスク２２に記憶される。また、８つのセンサ８1〜８8に対応するディジタルの収縮力信号を、ＣＲＴ１８に表示することができる。また、代表値である運動指数、最大収縮力の時間的変化のグラフをＣＲＴ１８に表示することができる。なお、他の実施例においては、Ａ／Ｄコンバータ２のチャンネル数を増減して、同時に測定できる被検動物の数を選択することができる。
【００５８】
−データの出力−
上記のような処理によってハードディスク２２には代表値と収縮力信号が記憶されていく。図１１に、ハードディスク２２に記憶される代表値の一例を示す。この代表値は、ＣＲＴ１８もしくはレコーダ２０あるいは別途計算用ソフトウェアーに出力することによって確認することができる。図１２に、収縮力信号に基づいて得られた運動指数、最大収縮力の時間的変化をレコーダ２０に出力した例を示す。
【００５９】
−その他の実施例−
なお、上記実施例では、着目値抽出手段５４において、各周期の対応する着目値として各周期の最小値を用いたが、着目値としては最大値、最大値と最小値との中間値を用いることもできる。また、電気信号補正手段５６において、「同一の値」を０としたが、「同一の値」を０以外の他の数値とすることもできる。
【００６０】
また、上記実施例では、代表値抽出手段５８として、積分値算出手段６４、最大振幅値算出手段６６および周波数算出手段６８のすべてを用いたが、代表値抽出手段５８として、上記の三つの手段のうち一または二の手段を用いるよう構成してもよい。また、代表値抽出手段５８として、上記の三つの手段以外に、補正された電気信号における現周期の最小値と最大値との中間値を求める手段や、補正された電気信号における現周期の積分の重心を求める手段等を用いることもできる。
【００６１】
また、上記実施例では、誤差成分削除処理手段６０において、器官収縮力計測センサ５２からの電気信号を直接処理することにより、最大高周波成分振幅値、最大微分波形絶対値を算出するよう構成したが、誤差成分削除処理手段６０において、電気信号補正手段５６により補正された電気信号を処理することにより、最大高周波成分振幅値、最大微分波形絶対値を算出するよう構成することもできる。
【００６２】
また、上記実施例では、誤差成分削除処理を行なった後、不要値削除処理を行なうよう構成したが（図５ステップＳ５、Ｓ６参照）、不要値削除処理を行なった後、誤差成分削除処理を行なうよう構成することもできる。また、上記実施例では、誤差成分削除処理手段６０および不要値削除処理手段６２のいずれをも用いたが、上記二つの手段のいずれか一の手段のみを用いるよう構成することもできる。さらに、上記二つの手段のいずれをも用いないよう構成することもできる。
【００６３】
また、上記実施例では、ＣＰＵ１２を用いて各手段を構成したが、その全部または一部をハードウェアロジックによって構成してもよい。
【００６４】
なお、上記実施例では、消化管運動測定データ処理装置について説明したが、この発明は、膀胱の収縮運動など、消化管以外の動物の器官の収縮運動についても適用することができる。さらに、動物の器官の収縮運動に限らず、周期性を有する動態一般の測定処理に適用することができる。
【００６５】
【発明の効果】
請求項１に係る周期性動態測定データ処理装置および請求項７に係る周期性動態測定データ処理方法は、周期性を有する動態を表わす動態測定パラメータを計測して電気信号に変換し、変換された電気信号のうち各周期の対応する着目値を抽出し、抽出された各周期の着目値を同一の値とするよう電気信号の補正を行ない、補正された電気信号に基づいて、各周期の代表値を抽出することを特徴とする。また、最大高周波成分振幅値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する誤差成分削除処理手段を備えることを特徴とする。
【００６６】
したがって、なんらかの原因により各周期の対応する着目値が異なるような事態が生じても、着目値のレベルをそろえるように補正することで、各周期の代表値を正確に抽出することができる。すなわち、正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことができる。また、所望の信号以外のノイズが生じたり、センサ外れや検体の動きに基づく信号の急激な変化が生じた場合には、当該周期に属する代表値を削除することができる。すなわち、さらに、より正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことができる。
【００６７】
請求項２に係る周期性動態データ処理装置は、着目値抽出手段が、計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極大点付近の周波数成分を通過させる上昇期間用フィルタリング処理手段、計測センサからの電気信号を受けて、電気信号の極小点付近の周波数成分を通過させる下降期間用フィルタリング処理手段、上記上昇期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の上昇期間を決定し、前記下降期間用フィルタリング処理手段の出力に基づいて電気信号の下降期間を決定する認識領域決定手段、認識領域決定手段の決定した各下降期間および上昇期間における計測センサからの電気信号に基づいて、各周期の着目値を抽出する抽出手段を備えている。
【００６８】
したがって、正確に着目値を抽出することができる。
【００６９】
請求項３に係る周期性動態測定データ処理装置は、着目値抽出手段により抽出される各周期の対応する着目値は、各周期の最小値であり、電気信号補正手段における同一の値は、零であることを特徴とする。
【００７０】
したがって、各周期の最小値にずれが生じた場合であっても、最小値が零になるよう補正することにより、電気信号の下端を零にそろえることができる。すなわち、より正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことができる。
【００７１】
請求項４に係る周期性動態測定データ処理装置は、代表値抽出手段は、積分値算出手段、最大振幅算出手段、周波数算出手段のうち、少なくとも一つを備えることを特徴とする。
【００７２】
したがって、補正された電気信号に基づき、代表値として、現周期の積分値、最大振幅、周波数をもとめることができる。すなわち、より正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことができる。
【００７３】
請求項５に係る周期性動態測定データ処理装置は、代表値抽出手段により抽出された代表値のうち、いずれか一つまたは二以上の代表値が所定範囲を越えた場合、当該周期に属する代表値を削除する不要値削除処理手段を備えることを特徴とする。
【００７４】
したがって、想定外の原因で生ずる無意味な代表値を削除することができる。すなわち、さらに、より正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことができる。
【００７５】
請求項６に係る周期性動態測定データ処理装置は、周期性を有する動態が、動物の器官の収縮運動であり、計測センサが、動物の器官の収縮力を計測する器官収縮力計測センサであることを特徴とする。
【００７６】
したがって、器官収縮力計測センサを取り付けた動物が不用意に動いた場合であっても、動物の動きの影響を受けることなく、測定データの解析を行なうことができる。すなわち、動物の器官の収縮運動に関し、正確かつ迅速に測定データの解析を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例による周期性動態測定処理装置である消化管運動測定データ処理装置の全体構成を示す図面である。
【図２】消化管運動測定データ処理装置に基づくデータ処理を示すための図である。
【図３】消化管運動測定データ処理装置をコンピュータを用いて実現した場合の概念図である。
【図４】消化管運動測定データ処理装置をコンピュータを用いて実現した場合のハードウェア構成を示す図面である。
【図５】ＲＯＭ１４に格納されたデータ処理のプログラムのフローチャートである。
【図６】フィルタリング処理のフローチャートである。
【図７】基線変動補正処理のフローチャートである。
【図８】代表値抽出処理のフローチャートである。
【図９】誤差成分削除処理のフローチャートである。
【図１０】不要値削除処理のフローチャートである。
【図１１】ハードディスク２２に記憶される代表値の一例を示す図である。
【図１２】レコーダ２０に表示された代表値の推移を示す画面である。
【図１３】収縮力信号の測定を示すグラフである。
【図１４】従来の収縮力信号の測定を示すグラフである。
【図１５】従来の収縮力信号の測定を示すグラフである。
【図１６】収縮力信号の高周波成分の波形を示す図面である。
【図１７】収縮力信号の一次微分の波形を示す図面である。
【図１８】収縮力信号の最大高周波成分振幅値を示す図面である。
【図１９】収縮力信号の最大微分波形絶対値を示す図面である。
【符号の説明】
５２・・・・・・器官収縮力計測センサ
５４・・・・・・着目値抽出手段
５６・・・・・・電気信号補正手段
６０・・・・・・誤差成分削除処理手段
６２・・・・・・不要値削除処理手段
６４・・・・・・積分値算出手段
６６・・・・・・最大振幅算出手段
６８・・・・・・周波数算出手段
【図１】
0003729209.tif 000002
【図２】
0003729209.tif 000003
【図３】
0003729209.tif 000004
【図４】
0003729209.tif 000005
【図５】
0003729209.tif 000006
【図６】
0003729209.tif 000007
【図７】
0003729209.tif 000008
【図８】
0003729209.tif 000009
【図９】
0003729209.tif 000010
【図１０】
0003729209.tif 000011
【図１１】
0003729209.tif 000012
【図１２】
0003729209.tif 000013
【図１３】
0003729209.tif 000014
【図１４】
0003729209.tif 000015
【図１５】
0003729209.tif 000016
【図１６】
0003729209.tif 000017
【図１７】
0003729209.tif 000018
【図１８】
0003729209.tif 000019
【図１９】
0003729209.tif 000020