(57)【要約】心電信号の処理方法、およびその装置。前記方法は事前にサンプリングした心電信号をＴ波をフィルターにかけるための処理を行い、Ｐ波の視覚化を向上させる。前記方法は、［ａ］少なくとも１５〜１５０Ｈｚの第１の範囲、好ましくは２０〜１００Ｈｚの第１の範囲内に含まれる周波数の範囲まで、信号のウェーブレット変換を計算することにより、前記信号を複数の帯域にする二項分解と、［ｂ］Ｐ波を含む重要な帯域の選択と、［ｃ］統計パラメトリックモデルおよび好ましくは統計パラメトリックノイズ抑制モデルを使用してウェーブレット係数を修正することによる前記重要な帯域の処理と、［ｄ］重み関数を掛けることによる重要でない帯域の重みづけと、［ｅ］前記信号の再構築と、を含む。本発明は、この処理方法を実行する装置にも関係する。【選択図】図４ｃ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の標準誘導で得られる心電信号の検出手段によってサンプリングされた複数の心電信号のうち、少なくとも一つの心電信号に用いるのに適した心電信号の処理方法であって、
［ａ］少なくとも１５〜１５０Ｈｚの第１の範囲、好ましくは２０〜１００Ｈｚの第１の範囲内に含まれる周波数の範囲まで、マザーウェーブレットを使用して前記信号のウェーブレット変換を計算することにより、前記信号を複数の帯域にする二項分解の段階と、
［ｂ］前記複数の帯域からＰ波の周波数に対応する少なくとも一つの重要な帯域と、複数の重要でない帯域とを選択する段階と、
［ｃ］前記少なくとも一つの重要な帯域を処理する段階であって、前記帯域の係数を統計パラメトリックモデルの使用に基づいた規則に従って修正すること、および好ましくは統計パラメトリックノイズ抑制モデルを適用することを含む段階と、
［ｄ］前記重要でない帯域を重みづけする段階であって、前記重要でない帯域に重み関数を掛けることを含む段階と、
［ｅ］再構築した信号を得る、前記信号を再構築する段階と、
を含むことを特徴とする心電信号の処理方法。
【請求項２】
前記重みづけ関数は定数であることを特徴とする請求項１記載の心電信号の処理方法。
【請求項３】
前記選択する段階において、第１の重要な帯域は２５〜７０Ｈｚの範囲、好ましくは３３〜６６Ｈｚの範囲内で選択されることを特徴とする請求項１または２記載の心電信号の処理方法。
【請求項４】
前記選択する段階において、第２の重要な帯域は７５〜９５Ｈｚの範囲、好ましくは８０〜９０Ｈｚの範囲内で選択されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項５】
前記マザーウェーブレットはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓウェーブレットファミリーから選択されたウェーブレットであることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項６】
前記Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓウェーブレットファミリーから選択された前記マザーウェーブレットはＨａａｒタイプのウェーブレットであることを特徴とする請求項５記載の心電信号の処理方法。
【請求項７】
前記マザーウェーブレットはＣｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリーから選択されたウェーブレットであることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項８】
前記二項分解の段階の前に実行される、
［ａ］複数のＲＲ範囲から代表的なＲＲ範囲を選択し、Ｔ波とＰ波とを検出する段階と、
［ｂ］ウェーブレット変換の計算により前記信号の少なくとも一つを二項分解することでマザーウェーブレットを検証する段階と、
［ｃ］前記二項分解を実行するために、マザーウェーブレットと、周波数帯域と、誘導もしくは前記あらかじめ検出されたＴ波の最小のエネルギーと前記Ｐ波の最大のエネルギーとに基づく最適な誘導の合成とを選択する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項９】
前記二項分解の前に、５〜１５０Ｈｚ、好ましくは１５〜３５Ｈｚの範囲で第１のバンドパス周波数フィルタリングが実行され、第１の周波数でフィルターされた信号を与えることを特徴とする請求項１ないし８のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項１０】
前記処理は、２５〜４０Ｈｚの範囲のバンドパス周波数フィルターを使用して、第２の周波数でフィルターされた信号を与える、前記二項分解と並行して行われる第２の周波数フィルタリングのための段階を含み、かつ前記処理は前記第２のフィルターされた信号と前記再構築された信号との間の非線形合成の段階と、ＱＲＳ波を減衰する段階とを含むことを特徴とする請求項１ないし９のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項１１】
前記処理は前記検出手段のＶ１誘導によって実行されることを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の心電信号の処理方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１の少なくとも一つに係る方法の実行に適した前記心電信号を処理する手段を備えた心電信号処理するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は心電信号(cardioelectric signal)の処理方法に関し、その方法は、心電信号検出手段によりサンプリングされ、患者の標準誘導で得られた複数の心電信号のうちの少なくとも一つの心電信号に用いられるのに適している。
【０００２】
本発明はまた心電信号を処理するための手段を含む装置に関し、この装置は本発明に係る方法を実行するのに適している。
【背景技術】
【０００３】
近年、心電信号の検出は心臓の問題を研究するための手段として重要性を増している。
【０００４】
非常に多くの装置が心電信号を検出するための技術として知られている。
【０００５】
これらの装置の第１の例は体表面心電図である。体表面心電図は複数の検出器、普通は１０個の検出器を有し、その検出器は通常人体表面のあらかじめ決められた様々な場所に配置されている。そして、そこから検出場所、いわゆる標準誘導が計算される。標準誘導には１２個の誘導が存在する。前記標準誘導は３つの大きなグループにわけられる。
１．Ｄ１とＤ２誘導に対応するアイントホーフェン(Einthoven)誘導、
２．Ｄ３、ａＶＦ、ａＶＬ、およびａＶＲ誘導に対応する計算されたアイントホーフェン誘導、
３．Ｖ１からＶ６誘導に対応する前胸部誘導。
【０００６】
実際、これらの検出器のそれぞれは異なった地点で心電信号を捉えるが、どの場合も同一の心電信号を捉える。そして前記心電信号は前記信号を処理、表現する処理装置へ送られる。これにより一連のデータは、ユーザに、たいていの場合は医者に提供され、診断を行うための手段として使うことができる。
【０００７】
心腔内心電図は患者の体内、特に心臓に埋め込まれるセンサを含む。経食道心電図の場合、このセンサは食道を通して患者の体内に埋め込まれ、心房の近くに置かれる。両方の場合において、センサの適用は侵襲的であり、それは複雑な事態、そのうちのいくつかは深刻な事態を引き起こしうる非常に複雑で低迷した技術である。
【０００８】
別の心電図の例としては、いわゆるホルター(Holter)心電図がある。これは長時間、患者が持ち歩く携帯用心電計で、心電信号を継続的に観察できる。
【０００９】
一般的に、前述のような心電図から得られる心電信号は連続の波列である。それぞれの波列は一回の脈拍に対応し、Ｐと呼ばれる第１の波と、より一般的にはＱＲＳ合成波として知られているＱ、Ｒ、Ｓと呼ばれる３つの波のグループと、最終波Ｔとを有している。
【００１０】
心臓病理学、特に不整脈の場合の研究において、心房活動を示すＰ波は即座に認識されなければならない。例えばＰ波の存在、形、継続期間などのデータのおかげで、洞性あるいは異所性のＰ波、あるいはＰ波のないことを示す心房細動の特徴であるＦ波を区別することが可能となり、結果としてより正確な診断を行うことが可能となる。
【００１１】
しかしながら、従来の非侵襲的手段、例えば表面電極を備えた心電図の心臓誘導からの心臓信号は、特定の場合において、Ｐ波をはっきりと認識することができない。特に、心室頻拍、期外収縮、および他の不整脈の場合は、Ｐ波は通常、前のＴ波あるいはＱＳＲ合成波により隠される。今のところ、これが生じた場合、Ｐ波の視認性を良くするために、経食道心電図あるいは、心腔内調査を用いなければならない。前述のように、これらの侵襲的技術は費用が高く、患者の健康に対してかなりの危険性を示している。
【００１２】
２００２年８月１日に公開された文献ＷＯ０２／０５８５５０には、テンプレート波の列を作りだす心電信号（そこからＱＲＳＴ区分が選ばれる）を処理するためのシステムが記載されている。後に、この波列は重なりの問題を含む波列から取り除かれる。こうして、前記テンプレートのＴ波に対応する信号の一部はＰ波とＴ波の重なりを含む信号から取り除かれ、重なりのないＰ波を残す。しかしながら、心電信号においてＰ波は残りの波からきれいに分けることできないため、そして、前もって選択されたテンプレートがその処理を制限するため、得られた結果に必ずしも満足できるとは限らない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】国際公開ＷＯ０２／０５８５５０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明の目的は、心電信号を検出するのに適した装置から前もってサンプリングされた心電信号に含まれているＰ波、Ｔ波のうち、Ｔ波をフィルタリングすることで、Ｐ波を正確に視覚化するのに適した方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の目的はこれらの欠点を克服することである。この目的は、前述のタイプの心電信号検出手段から得られる心電信号を処理する方法によって達成される。そして、前記方法は、
[ａ] 少なくとも１５〜１５０Ｈｚの第１の範囲、好ましくは２０〜１００Ｈｚの第１の範囲内に含まれる周波数の範囲まで、マザーウェーブレットを使用して前記信号のウェーブレット変換を計算することにより、前記信号を複数の帯域にする二項分解の段階と、
［ｂ］前記複数の帯域からＰ波の周波数に対応する少なくとも一つの重要な帯域と、複数の重要でない帯域を選択する段階と、
［ｃ］この、もしくはこれらの重要な帯域を処理する段階であって、前記帯域の係数を統計パラメトリックモデルの使用に基づいた規則に従って修正すること、および好ましくは統計パラメトリックノイズ抑制モデルを適用することを含む段階と、
［ｄ］前記重要でない帯域を重みづけする段階であって、前記重要でない帯域に重み関数を掛けることを含む段階と、
［ｅ］再構築された信号を得る、前記信号の再構築の段階と、
を含むことを特徴とする。
【００１６】
実際、本発明は、Ｐ波の検出を改善するための技術として通常よく知られているウェーブレット変換の時間特性を利用することを提案している。
【００１７】
信号のウェーブレット変換を得る技術は、例えば、Ｓ.Ｍａｌｌａｔによる著書“Ａ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｏｕｒ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”，Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，２ｎｄ ｅｄｉｔｉｏｎ，１９９９，ＩＳＢＮ：０−１２−４６６６６０６−Ｘに広く記載されている。そして、それゆえこの明細書では、変換の数学的な理論に関するより詳細な説明を提供していない。
【００１８】
ウェーブレット変換を通して、時間と周波数の両方における信号の的確な表現を得ることができる。これは、時間的情報ではなく周波数的情報のみを提供するフーリエ変換では得ることができない。このウェーブレットによれば、ある信号のスペクトル成分が現れた場合、その時間間隔を決定することができる。簡単に言えば、畳み込みのために選択されたウェーブレット関数を含む心電信号の場合、ウェーブレット変換は検討すべき信号の畳み込みである。この畳み込みは、位置とスケールが変化するウェーブレットの時間における一連の位置値に対して実行される。こうして、特定の位置とスケールにおけるウェーブレットが調整された場合、もしくはウェーブレットが調査信号に合致する場合、ウェーブレットの変換値は高くなる。一般的に、ウェーブレットの変換値はこの適合に比例する。
【００１９】
心電信号がサンプリングされ、もしくは離散化されると、この数学的な畳み込み、および上述のマザーウェーブレットは、本来周波数フィルターではないが、周波数フィルターのように振る舞い、周波数フィルターとして解釈される。しかしながら、簡単のために、この明細書において“フィルター”はウェーブレットを指して用いられる。そして周波数フィルターは通常の周波数フィルターを指して用いられる。前記分解から得られる大部分の情報は極めて不必要であるため、すべてのスケールと時間における初期計算と同様に、前記信号に対する唯一の一連の分解が必要となる。実際、この理由のために離散ウェーブレット変換が使用され、信号の解析と再構築の両方において十分な情報を与えることができ、可変周波数帯域を選ぶ処理時間の大幅な減少が可能となる。
【００２０】
そこで、前記離散変換は、異なったスケールで信号を解析するための異なったカットオフ周波数をもったマザーウェーブレットから得られたフィルターを使用する。それゆえ、信号は高い周波数を解析するための一連のハイパスフィルター、および低い周波数を解析するためのローパスフィルターを通過する。
【００２１】
離散信号において、サンプリング周波数は通常ラジアンに規格化され、信号のサンプリング周波数は動径周波数で２πと等価になる。言い換えれば、信号中に存在する最大周波数の二倍に対応したナイキスト周波数でサンプリングが行われると、信号の最大周波数成分はπラジアンになる。しかしながら、最新技術において周波数は通常Ｈｚという語で表現されているため、解析を明確にするために周波数はＨｚで表現される。
【００２２】
信号がハーフバンドローパスフィルターを通り過ぎると、サンプリング周波数の半分がナイキスト基準に従って除去される。信号はπではなくπ／２ラジアンより高い周波数をもっているため、それゆえ２サンプルごとに１サンプルがその信号が完全に分解されるまで、連続的に除去される。この前処理は、サブバンド符号化としてウェーブレットとの関連で知られている。
【００２３】
実際、ウェーブレット変換の計算による心電信号の二項分解は、選択されたマザーウェーブレットから生じるハイパスフィルターおよびローパスフィルターを元の信号に適用することに相当する。言い換えると、それぞれのフィルターがもたらすそれぞれの信号はハイパスフィルターおよびローパスフィルターのそれぞれによって再びフィルターにかけられる。そして、この方法で所望の周波数帯域の数と同じ数に、信号が連続的に分解される。このように元の信号を枝分かれさせる分解は、関連があるとみなされる周波数領域まで得ることができ、この周波数領域から一連のコヒーレントな帯域が信号を再構築するために選ばれる。
【００２４】
そこで、例えば１０００Ｈｚのサンプリング周波数をもった信号に関して、ナイキスト基準によれば、分解が始まる最大周波数成分は初期信号の半分のサンプリング周波数でなければならないということを踏まえて、二つのフィルターされた信号が得られる。最初の信号は０〜２５０Ｈｚの間の範囲の周波数帯域を含み、二つ目は２５０〜５００Ｈｚの範囲の帯域を含む。その後、０〜２５０Ｈｚの範囲の帯域は二つの信号に分解される。最初の信号は０〜１２５Ｈｚの周波数の範囲を含み、二つ目は１２５〜２５０Ｈｚの範囲を含む。この分解はより興味深い周波数帯域が得られるまで、連続的に実行される。この分解は信号の時間追跡可能性が保証されているという利点を備えている。言い換えれば、ある周波数帯域が現れる時刻を正確に測定することができる。より重要であると思われる帯域を選ぶために、心電信号の時間的な読み出しに適用されるこの分解は、Ｐ波が現れる時刻を測定できるということに相当する。
【００２５】
前述のように、本発明の目的はＴ波からＰ波を識別できるだけでなく、Ｐ波が特にはっきりと観察できるように信号を処理することである。そこで、一旦本当に興味のある周波数帯域が検知されると、例えば、カールネン−レーベ変換のような統計パラメトリックモデルの使用を含む処理が適用され、そして好ましくは統計パラメトリックノイズ抑制モデルが適用される。簡単に言えば、時間的な項のＸ（ｎ）における元の信号は以下のような関数の合計として理解する。
Ｘ（ｎ）＝Ｙ（ｎ）＋Ｖ（ｎ）
ここでＹ（ｎ）はノイズのない信号で、Ｖ（ｎ)は統計分布に従っているとされるノイズ係数である。これらのモデルはこの統計分布のパラメータによる雑音推定に基づいている。そして、必要に応じて、元の信号においてできるだけ多くＶ（ｎ)を除去もしくは減らしている。例えば、この処理段階で適用できる統計パラメトリックノイズ抑制モデルはＳｔｅｉｎ’ｓ ｕｎｂｉａｓｅｄ ｒｉｓｋ ｅｓｔｉｍａｔｅとしても知られている最少平均二乗誤差基準に相当するものを使用する方法を含む。また、ミニマックス統計の原則を使用する方法、もしくは前述の方法の組み合わせも適用される。これら統計モデルと関連する数学的な概念はＬｅｉｆ ＳｏｅｒｎｍｏとＰａｂｌｏ Ｌａｇｕｎａによる“Ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ Ｃａｒｄｉａｃ ａｎｄ Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ” Ｅｌｓｅｖｉｅｒ， ＩＳＢＮ：０−１２−４３７５５２−９の刊行物に広く説明されている。それゆえ、詳細な説明はこの明細書では提供していない。
【００２６】
この処理段階を通して、元の信号に対して、そして、とくにＴ波に対して、Ｐ波のより良い視認性が要求される一つまたは複数の周波数帯域のノイズを減らすことができる。
【００２７】
再び信号を再構築する前に、その特性のため、Ｔ波を含みＰ波の周波数帯域に一時的に重なる周波数帯域をできるだけ多く最小化することが不可欠である。そこで、重みづけの段階において、重要でない帯域は、最終の再構築された信号内での影響を減らす、もしくは単にその存在を取り除くための重み関数が掛けられる。例えば、この重みづけ関数はゼロに近い一定の関数になりうる。しかしながら、ある場合においては、重要でない帯域のある領域を完全に除去しないように別のタイプの関数を使用することが有用である。
【００２８】
最後に、心臓の電気的信号を再構築することにより、新しい信号を得ることができる。新しい信号はＰイベントの優れた視認性を隠すすべての周波数、言い換えればＴ波がＰ波に重なっているところの周波数が除去され、もしくは減衰されている。一方で、Ｔ波に重なっていないＰ波を含む帯域は、ノイズが除去され、そして必要に応じて増幅される。
【００２９】
実際、Ｐイベントの優れた視認性を得るために、一定の関数を用いて重要ではない帯域に重みづけすることが望ましいということが、コンピュータ用語を用いてより簡単に示されている。重みづけすることが再構築信号の解釈を非常に容易にする。それゆえ、前記重みづけ関数は定数であることが好ましい。
【００３０】
Ｐ波の周波数成分もしくはそのハーモニクスは、あらゆる周波数帯域に存在するが、選ばれた帯域次第でＰ波の分離はさらに難しくなりうる。それゆえ、好ましくは、前記選択する段階において、第１の重要な帯域は２５〜７０Ｈｚの範囲、好ましくは３３〜６６Ｈｚの範囲を含むように選択される。実際、本発明において、これらの周波数帯域内で、Ｐ波のハーモニクスを探すことによる信号の減衰（相対ノイズが増加した結果である）とＴ波の重なりによる減衰との間で、最良の妥協が達成されるのがわかる。こうしてＴ波の最大の減衰とＰ波の振幅の最小の損失との間の妥協を最適化する。ＱＲＳ混合波が常にＰ波に重なっているため、Ｐ波を除去することなしには前記混合波を除去することができないことは注目すべきである。
【００３１】
特定の場合において、Ｔ波が都合よくフィルターされるように、Ｐ波、言い換えればＰ波のハーモニクスが十分にＴ波から分離した他の周波数帯域を使用することは興味深い。それゆえ、追加的に、前記選択する段階において、第２の重要な波が７５〜９５Ｈｚの範囲、好ましくは８０〜９０Ｈｚの範囲を含むよう選択される。
【００３２】
好ましくは前記マザーウェーブレットはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓウェーブレットファミリーから選択されたウェーブレットである。本発明において、このウェーブレットのファミリーは、心電信号内の正確に強調したいと望むＰ波の形に高い相関関係を示す。前記Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓウェーブレットファミリーから選択されたマザーウェーブレットは好ましくは、Ｈａａｒタイプのウェーブレットである。実際Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓウェーブレットファミリーのグレイド１のウェーブレットは、Ｐ波の信号の形、特にＶ１誘導のＰ波の形に非常に似ており、元の信号に対して高い相関関係が達成されている。このウェーブレットは再構築された信号内のＰ波の視認性をおおいに改善する。
【００３３】
しかしながら、他のウェーブレットもまた発見されており、ある場合においてはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓファミリーから選択されたウェーブレットより適している。それゆえ、好ましくは、前記マザーウェーブレットはＣｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリーから選択されたウェーブレットである。
【００３４】
すでに説明したように、個々の場合は選択されたマザーウェーブレットに応じて、より順調に解決できる。理想的な解決法は心電信号がはっきりとウェーブレットに分解される前に使いたいウェーブレットを選択できることである。それゆえ、好ましくは前記二項分解の段階の前に、前記方法は、
［ａ］複数のＲＲ範囲から代表的なＲＲ範囲を選択し、Ｔ波とＰ波とを検出する段階と、
［ｂ］ウェーブレット変換の計算により前記信号の少なくとも一つを二項分解することでマザーウェーブレットを検証する段階と、
［ｃ］前記二項分解を実行するために、マザーウェーブレットと、周波数帯域と、誘導もしくは前記あらかじめ検出されたＴ波の最小のエネルギーと前記Ｐ波の最大のエネルギーとに基づく最適な誘導の合成とを選択する段階と、を含む。
【００３５】
ＲＲサイクルは二つの連続したＲイベント間の時間サイクルである。代表的なＲＲサイクルの概念のもとで、本発明は患者のＰ波が、Ｔ波もしくは同一のＲＲサイクルのＱＲＳ合成波に重ならない間のＲＲサイクルを検討している。しかしながら、もしかしたら患者がＰ波を示さないかもしれないということは注目すべきである。つまり、この場合、本発明に係る方法は前記Ｐ波が存在しない診断にも有用である。そこで、代表的なＲＲサイクルにおいて患者のＰ波の形に最も適合するマザーウェーブレット、および調査されたそれぞれのマザーウェーブレットに対してより良い結果を提供する周波数のサブバンドおよび誘導を決定することができる。この事前の決定が、本発明の方法を使用して得られる結果をさらに改善する。
【００３６】
さらに、心電信号検出装置がいくつかのセンサを含む場合、そのような例としてホルター装置の場合、いくつかの信号が様々な誘導から得られ、利用される。これらの誘導の一つ一つからＰ波に関する重要なデータを得ることができ、得られた結果を大幅に改善するために、本発明の方法が適用できる誘導を選択できることは特に興味深い。
【００３７】
一般的に、心電信号は常にベース雑音を含む。ベース雑音は、例えば実際の心電図、もしくは患者の筋肉活動に起因する。このベース雑音は実際の心電信号を乱し、さらに正しい読み取りを妨害する。さらに、特有の病気をもった何人かの患者において、例えば左脚ブロックの場合、特にＴ波が存在しにくい可能性がある。それゆえ、追加的に、二項分解のまえに、第１の周波数バンドパスフィルタリングが５〜１５０Ｈｚの間、好ましくは１５〜３５Ｈｚの間で実行され、第１の周波数でフィルターされた信号を与える。前述のように、この点に関して信号の時間的な情報を提供しない通常の周波数フィルタリングと、ウェーブレットよって得られたフィルタリングを混同しないことが重要である。
【００３８】
また、本発明に係る方法は、２５〜４５Ｈｚの範囲のバンドパス周波数フィルターを使用し、第２のフィルターされた信号を与える第２の周波数フィルタリングの段階を含む。前記第２の周波数フィルタリングは前記二項分解と並行して行われる。そして、本発明に係る方法は前記処理において第２のフィルターされた信号と前記再構築信号との間の非線形合成の段階と、ＱＲＳ波を減衰する段階とを含む。実際、この並行に行われる周波数フィルタリングを通して、心電信号内の、特にＰ波が存在する周波数帯域を強調した、周波数フィルタリングされた信号が得られる。こうして、両方の信号の非線形合成の結果、ウェーブレット変換の計算により処理された信号を再構築した信号から得られた結果をさらに強調することが可能となる。
【００３９】
本発明に係る方法は心電信号のどのタイプに対しても適用できる。しかしながら、医学会は標準誘導からの心電信号を解釈することに慣れている。そこで、好ましくは、前記処理は前記検出手段のＶ１誘導で実行される。Ｖ１誘導で実行された処理は得られた結果の理解をかなり容易にし、その結果ユーザは診断を行うことができる。
【００４０】
本発明はまた、本発明に係る方法を実行するのに適した前記心電信号を処理するための手段を含む心電信号処理装置を提供する。そこで、多くの可能な実施例おいて、例えば、この装置は本発明に係る方法を実行するための起動ボタンと、前記方法で得られる結果を正確に表すことのできるスクリーンもしくはプリンターのような表示手段と、を含む卓上用の心電計となりうる。しかしながら、これらの手段は、必要に応じて処理および表示ができるよう、解析される信号が入力される単純なコンピュータにもなりうる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
本発明の他の利点および特徴は以下に記載された好ましい実施形態、および添付された図面（それに限定されるものではない）を参照することで明らかとなろう。
【００４２】
【図１】二つのＰＱＲＳＴイベントをもった心電信号の模式図である。
【図２】ウェーブレットにおける変換計算の理論図である。
【図３】本発明に係るウェーブレットにおける変換計算の図である。
【図４ａ】本発明に係る方法を適用する前のＶ１誘導による上室性頻拍症患者の心電信号である。
【図４ｂ】Ｐ波を検出する心腔内心電図からの図４ａと同一の時間、同一の患者からの心電信号である。
【図４ｃ】本発明に係る方法の第１実施例を適用した後の図４ａの心電信号である。
【図４ｄ】本発明に係る方法の第２実施例を適用した後の図４ａの心電信号である。
【図４ｅ】本発明に係る方法の第３実施例を適用した後の図４ａの心電信号である。
【図５ａ】本発明に係る方法を適用する前のＶ１誘導からの期外収縮患者の心電信号である。
【図５ｂ】Ｐ波を検出する心腔内心電図からの図５ａと同一の時間、同一の患者からの心電信号である。
【図５ｃ】本発明に係る方法の第４実施例を適用した後の図５ａの心電信号である。
【図５ｄ】本発明に係る方法の第５実施例を適用した後の図５ａの心電信号である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
図１は標準検出手段から出力される病的ではない心電信号のＲＲサイクルを示す。図１に示すように、ＰＱＲＳＴイベント内には重なっている部分がないため異なった心臓のイベントがはっきりと見える。
【００４４】
しかしながら、例えば不整脈の場合、図１における信号のＰ波は移動し、Ｔ波もしくはＱＲＳ混合波と混同する。そこでは、心電信号内でＰ波をはっきりと区別することができない。これが起きた場合、医者はその後の診断をどうするかの結論を下すことが事実上不可能になる。
【００４５】
そこで、本発明はＴ波をフィルタリングすることで、Ｐ波をはっきりと見えるようにする方法を提案する。特に、心電図の誘導によって得られる一つもしくは複数の信号は、二項分解の段階の間に、そのウェーブレット変換を計算することによって周波数帯域に分解される。特に、図２に見られるように、最初にサンプリングされた心電信号ｘ[ｎ]のウェーブレット変換はＰ波の形に関して適切なマザーウェーブレットの畳み込みを通して計算される。例えば、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓウェーブレットファミリー、特にＨａａｒウェーブレットは体表面心電図のＶ１誘導によって得られる心電信号と高い相関関係を有する。Ｐ波と高い相関関係を有する別のウェーブレットファミリーにはＣｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリーがある。そして、信号ｘ[ｎ]と上述したマザーウェーブレットとの間の数学的畳み込みは、周波数フィルターではないが、周波数フィルターとして解釈される。図２に見られるように、信号ｘ[ｎ]は、畳み込みの結果から生じるローパスの数学的フィルターを使ってフィルターされ、フィルターされた信号ｈ[ｎ］を与える。そして、実信号ｘ[ｎ]はハイパスの数学的フィルターを使ってフィルターされ、フィルターされた信号ｇ[ｎ］を与える。この数学的なフィルタリングは、前記方法を実行するのに最適と思われる周波数帯域が得られるまで、フィルターされたそれぞれの信号を用いて繰り返される。
【００４６】
図３は、結果として得られる１０００Ｈｚのサンプリング周波数の信号の周波数帯域のツリーを示す。ナイキスト基準に従って最初の周波数は最初の信号のサンプル周波数の半分にならなければいけないということを考慮して、二つのフィルターされた信号が得られる。つまり、一つ目は０〜２５０Ｈｚの周波数帯域を含み、二つ目は２５０〜５００Ｈｚの範囲の帯域を含む。次に０〜２５０Ｈｚの範囲の帯域が二つの信号に分解される。一つ目は０〜１２５Ｈｚの範囲の周波数を含み、二つ目は１２５〜２５０Ｈｚの周波数の範囲を含む。ここで示された実施例において、この分解は３３〜６６Ｈｚの範囲の周波数帯域に到達するまで続く。この間、Ｔ波からのＰ波の分離は前記の最適な方法でＴ波をフィルターすることができるため、本発明は前記方法を適用するのに最も適していることがわかる。
【００４７】
従って、前記方法では、第１段階において原信号の二項分解が上述のように実行される。そして、重要な帯域と重要でない帯域とを選択する段階において、Ｐ波がよりはっきりと見える周波数が選択される。例えば、以下の実施例では、特に重要な帯域は３３〜６６Ｈｚの範囲の帯域となる。前記選択段階の後に、重要な帯域、言い換えればＴ波から十分に分離したＰ波を含む帯域を処理する段階が続く。これらの帯域は統計パラメトリックモデルを適用して処理され、以下の実施例では、Ｓｔｅｉｎ’ｓ ｕｎｂｉａｓｅｄ ｒｉｓｋ ｅｓｔｉｍａｔｅ法として知られている最小平均２乗誤差基準に相当するものを適用した。これらのモデルは信号のノイズに起因する重要な帯域内の多少の乱れを抑制することを目的とする。そして、重要でない帯域は重みづけの段階において、重みづけ関数を掛けることで重みづけされる。通常、この重みづけ関数は重要でない帯域を取り除くことを目的とする。重要でない帯域とは、実際、Ｐ波がＴ波から区別できないような帯域である。それゆえ、通常、重みづけ関数はゼロに近い定数である。最後に再構築段階において、重要でない帯域と対照的な重要な帯域とともに、逆変換が行われる。
【００４８】
任意に、本発明に係る方法を適用する前にどの周波数帯域、どの誘導、どのマザーウェーブレットが最良の結果を提供するのかを決めることは興味深い。それゆえ、最終の二項分解の前に、非病理的なＲＲ領域を選択する選択段階が行われる。検証段階は病気ではないＲＲ領域内で、連続したウェーブレットを備えたそれぞれの誘導のウェーブレット変換を計算することで実行される。最後に、選択段階では、Ｔ波のエネルギーの最小化とＰ波のエネルギーの最大化に基づいて、どの帯域、どのウェーブレット、どの誘導が、前節で説明した最終的な二項分解を実行するのに最も適しているか決めることが可能となる。
【００４９】
また、一般的な方法に追加するかたちで、主要な二項分解と並行して２５〜４５Ｈｚの間でバンドパス周波数フィルタリングを実行することが好ましい。これにより周波数的にフィルターされた信号が得られる。特定の点、例えばＰ波をよりはっきりと示す新しい信号を得るために、前記周波数的にフィルターされた信号とウェーブレットによりフィルターされた信号との間で、最後に非線形合成の段階が実行される。
【００５０】
図４ａから４ｅは、同じ時刻における、上室性頻拍症患者の複数の１０秒間の心電信号を示している。特に図４ａは体表面心電図のＶ１誘導から直接生じる心電信号に対応する。この図に見られるように、０から約７０００ミリ秒の間に、患者は頻脈現象を示す。ここでは、Ｐ波ははっきりと区別できない。言い換えれば、Ｐ波はＴ波もしくはＱＲＳ波から区別することができない。そして、それゆえ、臨床信号を解析できない。７０００ミリ秒以降、心臓のリズムは再び正常になる。言い換えれば、心臓のリズムは再び正常になるためＰ波とＴ波ははっきりと区別できる。しかしながら、センサがまさにＰ波を測るために心臓に直接埋め込まれている心腔内心電図に対応した図４ｂでは、常にＰ波が存在しているのを観察できる。
【００５１】
図４ｃは本発明に係る方法の第１実施例を適用した結果を示す。特に、はじめに適用された方法は、ＦＩＲとして知られている１５〜３５Ｈｚの間の有限インパルス応答周波数フィルターを使用する信号の事前フィルタリングであった。このフィルターされた信号は、Ｈａａｒタイプのマザーウェーブレットを使用し、そのウェーブレット変換を計算することで周波数帯域が３３〜６６Ｈｚになるまで、二つの項に分解された。重要な帯域の選択段階では、３３〜６６Ｈｚの範囲の帯域が選択された。この帯域では、Ｐ波のハーモニクスは信号のノイズに関して比較的優れた振幅を有するが、Ｔ波に関する重なりも極めて低減する。このことは、例えば０〜２０Ｈｚのような低い周波数では、Ｐ波の振幅は大きくなるが、Ｔ波の重なりの程度も高くなるため起こらず、信号が適切に処理されない。そこで、３３〜６６Ｈｚの範囲の帯域は統計的なパラメトリックノイズ抑制モデルを使用して、特に、Ｓｔｅｉｎ’ｓ ｕｎｂｉａｓｅｄ ｒｉｓｋ ｅｓｔｉｍａｔｅモデルのウェーブレット係数を修正することにより処理される。このため、ベース雑音はこの周波数帯域から抑制され、その結果Ｐ波の視認性が改善される。次に、重要でない帯域、言い換えれば、重要な帯域の残り帯域はゼロに相当する一定の重み関数を掛けることで重みづけされる。最後に、その信号はウェーブレット理論において使用される標準再構築法に従って再構築される。図４ｃは得られた結果を示している。図４ｂと直接比較した場合、実際上ほとんど見えないレベルまでＴ波がフィルターされているため、Ｐ波がはっきりと見える。そのため、図４ｂに示す心腔内心電図でＰ波が観測される同時刻において、図４ｃでもＰ波が観測されている。こうして、頻脈症状の間、言い換えれば７０００ミリ秒以下では、Ｐ波がＱＲＳ合成波に、そして、ＱＲＳ合成波もしくはＴ波と混同する範囲にシフトするという明らかな証拠となる。例えば１０００ミリ秒では、Ｐ波はＱＲＳ合成波範囲内に存在する。７０００ミリ秒の周辺では、心臓のリズムがどのようにして、再び正常になるかを見ることができる。言い換えれば、Ｐイベントは、ＱＲＳ合成波の前に数ミリ秒起こり、Ｔ波からはっきりと離れる。図４ｃは、図４ａ内のＰからはっきりと離れたＴイベントが実質的に完全にフィルタリングされていることを示す。これは本発明に係る方法がＴ波を正確にフィルタリングし、Ｐ波を強調させるのに成功したことを示す。
【００５２】
図４ｄは、図４ａに示された信号と同一の信号に関する本発明よる方法の第２実施例の応用を示す。この場合、Ｖ１誘導からの信号は周波数的にフィルターされていた。ウェーブレット変換は、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓファミリーから選択されたグレイド２のウェーブレットを使用し、直接計算された。前述と同様に、３３〜６６Ｈｚの範囲の帯域が重要な帯域として選択された。選択された重要な帯域はＳｔｅｉｎ基準を用いて処理された。重要な帯域の残りの帯域はゼロに相当する値をもった重みづけ関数を乗じられた。最後に、その信号は新たに再構築され、その結果は図４ｄに示されている。図４ｃと比べてわかるように、得られた情報はとても似ている。こうして、７０００ミリ秒以下では、患者がＰ波のシフトを含む頻脈の状態になり、７０００ミリ秒以降では、患者の心臓のリズムが再び正常になるのを見ることができる。図４ｂと比べても、Ｐイベントが起こるあらゆる点で、本発明に係る方法はＰ波を正しく検出しているのが観測される。
【００５３】
図４ｅでは、図４ａの信号を、周波数的にフィルターしなかった。図４ｅで適用された方法は、使用されたマザーウェーブレットがＣｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリーから選択されたグレイド１のウェーブレットであったという違いはあるが、図４ｄにおける方法と同一であった。以上のように、この方法の実施例が提供する情報は、図４ｃと図４ｄから得られる情報と似ている。これにより、前記方法がＴ波をフィルタリングすること、およびＰ波を強調することに成功していることがわかる。
【００５４】
図５ａから５ｄは期外収縮１、言い換えれば、同時刻における心拍が異常な患者からの複数の１０秒間の心電信号を示す。特に、図５ａはＶ１誘導に対応し、図５ｂは心腔内心電図に対応する。図５ｃと図５ｄでは、Ｈａａｒタイプのマザーウェーブレットが分解に使用された。選択された重要な帯域は３３〜６６Ｈｚの範囲の帯域であり、残りの帯域はゼロに相当する値をもつ重みづけ関数がかけられていた。これら二つの図は、図５ｃでは１５〜３５Ｈｚの範囲の周波数フィルターが適用されていないが、図５ｄでは適用されているという点において、お互いに異なる。この実施例は周波数フィルタリングが本発明に係る方法の改善を助けることができる場合を説明している。この場合、期外収縮１がＰ波によってもたらされたものかどうか調べることは興味深い。特に、患者は三つの期外収縮１を有している。第１は２０００ミリ秒と３０００ミリ秒の間で、第２は６０００ミリ秒直後で、最後の第３は１００００ミリ秒前後である。簡単のために、２０００ミリ秒と３０００ミリ秒の間の点における例が、前述の残りの点に対して有効であるという結論を用いて説明される。
【００５５】
特に、図５ｃに関しては前記周波数フィルターの適用はなく、期外収縮１の始まりがＰ波によってもたらされたということが考えられる。しかしながら、図５ｄに関して、１５〜３５Ｈｚの範囲の周波数フィルターが適用された場合、図５ｂに示されたＰイベントがＱＲＳイベント内に存在するため、期外収縮１がＰイベントによってもたらされる可能性はないということが観察される。特定の場合において、本発明に係る方法を適用する場合、事前の周波数フィルタリングは、得られた結果を改善するのを助けるということがわかる。
【００５６】
この方法は臨床的にも有効とされていた。計５４人の志願患者とともに、スペイン、バルセロナのサン・パウ病院の電気生理学センターで臨床研究が行われた。それぞれの患者に同時に体表面心電図と心腔内心電図との二つの心電図検査を実行した。
【００５７】
心電図の記録は、病理的な心電信号、言い換えれば、本発明の方法が適用される領域であるＴ波もしくはＱＲＳ合成波に隠れたＰ波から得られるＶ１誘導の１０秒シーケンスで定められる。
【００５８】
この方法の以下の実施例はサンプル患者に適用されたものである。Ｖ１誘導から得られた信号は１５〜３５Ｈｚの範囲の６６オーダーのバタワースタイプのバンドパス周波数フィルターで周波数的にフィルターされ、Ｈａａｒタイプのウェーブレットを用いて二項分解された。３３〜６６Ｈｚの範囲の周波数帯域は重要な帯域として選択され、残りの帯域は重要でない帯域とみなされた。Ｓｔｅｉｎ基準はノイズを減らすために重要な帯域に適用された。そして重要でない帯域はゼロに相当する重みづけ関数が掛けられた。最後に、信号が再構築された。この再構築信号は、Ｐ波が実際に検出できるかどうかという点において、心腔内心電図と比べられた。
【００５９】
統計的調査を実行する際に以下が考慮された。
真陽性：Ｐ波が再構築信号および心腔内心電図で検出される。
真陰性：Ｐ波が再構築信号および心腔内心電図で検出されない。あるいは、再構築信号のＰ波がＱＲＳイベント内で発見され、心腔内心電図で検出される。この二つ目の真陰性の場合、再構築信号内のＰ波の検出は陰性にならなければならない。
偽陽性：再構築信号内で検出されたＰ波が、心腔内心電図の本来のＰ波に対応していない。
偽陰性：Ｐ波が再構築信号内では検出されなかったが、心腔内心電図では検出できた。
【００６０】
調査では、客観的な自動検証と心臓専門医による検証の二つの検証がなされた。
【００６１】
客観的な自動検証は、１０秒間の病理的な信号のＱＲＳイベント間で検出されたＰイベントの数を数えることで構成されていた。体表面心電図ベースラインのノイズ閾値は、ノイズによって引き起こされた信号を無視するために使われた。検出されたＰ波の数は心腔内心電図で検出されたＰ波の数と比較された。
【００６２】
心臓の専門家による検証は対比解釈する調査によって行われた。最初に、この調査のために前述の実施例の方法に従ってフィルターされた信号を使い、次に参照としての心腔内心電図により得られた情報を使うことによって調査された場合における病理学の診断に基づいた調査であった。
【００６３】
客観的な自動検証では、統計カイ二乗検定がすべてのサンプルで実行された。それぞれのサンプルは病理的なＰ波である。全体で１３１４サンプルが５４人の患者から得られた。
【表１】
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【００６４】
そして、カイ二乗の調査において、以下の結果が得られた。
【表２】
2009545345.tif 000004
【００６５】
無帰仮説Ｈ０：二つの方法間には関係がない。
対立仮説Ｈ１：二つの方法間には関係がある。
結果：統計的有意性（ｐ＝０．００００＜０．０５）。
【００６６】
それゆえ、統計的には、検査の医学的意義を強調する以下の統計パラメータで示されているように、体表面心電図から得られた信号をフィルタリングする本発明に係る方法は、心腔内心電図を使う代わりの方法としてＰ波を検出するのに使うことができる。
【表３】
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【００６７】
心臓の専門家による検証では、陽性適中率（ＰＰＶ）に関連している「Ｐ波の存在」の変数が使われた。そして、診断による全体の正しい予測は５４人の患者のうち５３人だった。Ｐ波の位置に関する正しい診断の割合は９８％だった。
【００６８】
最後に、この明細書で記載したように、本発明に係る方法は以下の心臓学の分野で特に有用である。
１．様々なタイプの頻脈で正しい診断を行うために、Ｐ波が存在するかどうか、そして、それがどこに存在するのかを知ること。
２．Ｆ波に隠れた場合において、粗動の存在を検出すること。
３．心室性と上室性の期外収縮を識別すること。
４．頻脈と広いＱＲＳ合成波とを識別すること。
５．隠れた心房調律の場合において、心房活動の存在を検出すること。
【００６９】
また、前記方法は標準誘導から得られた信号にも適用されうる。これにより患者は経食道もしくは心腔内に検出器を取り付けなければならないのを避けることができる。後者の二つの方法は患者にとって望まない深刻な影響の危険性は増えるが、標準的な体表面心電図による心電図は患者にとって全く無害である。また経食道もしくは心腔内の検出器は、費用が高く、多くの病院で広く用いられていない。このため、本発明に係る方法が特に必要となる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図４ｄ】
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【図４ｅ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図５ｄ】
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【国際調査報告】
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