(57)【要約】生体電位からのＲＦノイズを特定して除去するシステムと方法はＲＦ周波数ノイズで汚染されたエポックを特定する。汚染エポックはアーチファクトの現行レベルと適切なデータの利用性に基づいてバッファに保存された新しい非汚染エポックと交換される。交換エポックの開始部の非連続性はウィンドー関数手段によってスムーズ化される。
2005519646.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体電位信号のＲＦノイズ除去方法であって、
生体電位信号を所定長のエポックに分割するステップと、
該エポックの少なくとも一部を分析し、生体電位信号の分析エポックがＲＦノイズを含んでいるか否かを検出するステップと、
ＲＦノイズを含んだエポックの少なくとも一部から生体電位信号を除去するステップと、
を含んで成ることを特徴とする方法。
【請求項２】
生体電位信号から除去されたエポックをＲＦノイズを含まない生体電位信号のエポックと交換するステップをさらに含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
エポックの少なくとも一部を分析するステップはハードウェア検出回路で分析するステップを含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
エポックの少なくとも一部を分析するステップは、高周波ノイズに特徴的なエポックの二乗平均パワーの変動を分析するステップを含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
エポックの少なくとも一部を分析するステップはエポックのスルーレートの変動を分析するステップを含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
エポックの少なくとも一部を分析するステップは、
エポックをハードウェア検出回路で分析するステップと、
高周波ノイズに特徴的なエポックの二乗平均パワーの変動を分析するステップと、
を含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
エポックの少なくとも一部を分析するステップは、
エポックをハードウェア検出回路で分析するステップと、
エポックのスルーレートの変動を分析するステップと、
を含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
ＲＦノイズを含んだエポックの少なくとも一部を除去するステップは、
ＲＦノイズを含まない最新エポックのバッファを維持するステップと、
ＲＦノイズを含んだエポックをＲＦノイズを含まないエポックと交換するステップと、
を含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
交換エポックとして使用されたエポックのエッジを調整し、除去エポックの交換に使用されたエポックの最初の値を前エポックの最終値と等しくするステップをさらに含んでいることを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
生体電位信号内のＲＦノイズの存在を検出するシステムであって、
エポック単位で生体電位信号を分析し、ＲＦノイズを含んでいるか否かを決定するＲＦノイズ検出回路と、
前記生体電位信号のエポックを個別に検査し、ＲＦノイズを含んでいるか否かを決定し、ＲＦノイズを含んだエポックを除去し、該除去エポックをＲＦノイズを含まないエポックと交換することで前記生体電位信号を補正する処理装置と、
を含んで構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項１１】
ＲＦノイズ検出回路は、
生体電位信号を取得するための患者リード線にカップリングされた第１ステージトランジスタと、
該第１ステージトランジスタにカップリングされた第２ステージトランジスタと、
を含んでおり、前記第１ステージトランジスタは通常はオン状態であり、前記第２ステージトランジスタをオフ状態に保ち、前記患者リード線を流れる電流がベースバイアス電流を超えると、該第１ステージトランジスタはオフ状態となり、該第２ステージトランジスタはオン状態となってＲＦノイズの存在を示すことを特徴とする請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
処理装置は高周波ノイズに特徴的なエポックの二乗平均パワーの変動を分析することを特徴とする請求項１０記載のシステム。
【請求項１３】
処理装置はエポックのスルーレートの変動を分析することを特徴とする請求項１０記載のシステム。
【請求項１４】
ＲＦノイズを含まない最新エポックのバッファをさらに含んでおり、処理装置はＲＦノイズを含んだエポックをＲＦノイズを含まないエポックと交換することを特徴とする請求項１０記載のシステム。
【請求項１５】
処理装置は交換エポックとして使用されたエポックのエッジを調整し、除去エポックの交換に使用されたエポックの最初の値を前エポックの最終値と等しくすることを特徴とする請求項１０記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ＥＥＧ信号(electroencephalographic signal)を取得して処理する患者モニターは患者の状態すなわち麻酔状態および沈静状態を把握するために手術時において普通に利用される。
【背景技術】
【０００２】
ＥＥＧはμＶ域の強度と０から５０Ｈｚの周波数域に特徴を有する。処理されたＥＥＧ信号の利用は手術室環境の高周波電気ノイズで妨害される。外科医が切開具および凝結具として電気手術装置(electrosurgical device)を使用することは普通に行われている。電気手術装置は典型的には５００ＫＨｚから３ＭＨｚの周波数域のＡＣ電圧を使用する。典型的な強度は１００Ｖから５０００Ｖである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
電気手術外科用メスはしばしば放電し、広周波数域電気ノイズを発生させる。加えて、電気手術装置の波形はスイッチ操作で変形する。この波形変形も広周波数域の電気ノイズを発生させる。電気手術装置からのノイズは手術室の他のモニター装置にも容易に影響を及ぼす。それらの高強度と広周波数領域の周波数の特徴によって電気手術装置は手術室における電気干渉現象の主要な原因となる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明はＲＦ電波ノイズ(radio frequency noise)のアーチファクト(artifact)を特定し、生体電位（バイオポテンシャル:biopotential）信号からアーチファクトを除去するシステムと方法とを提供する。生体電位信号はエポック(epoch)に分割され、ＲＦノイズで汚染されたエポックが特定される。ＲＦノイズで汚染されたエポックは非汚染ノイズエポックと交換される。処理時のエラーを回避するため、それぞれのエポックは２種の異なるアーチファクト特定技術によって特定されなければならない。交換されたエポックの開始時に発生する非連続性は窓関数(windowing function)によってスムーズ化される。
【０００５】
関連出願
本願は米国仮特許願６０/２９９９８３の優先権を主張する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
図１はＥＥＧ分析システムを示す。このシステムはモニター対象患者の頭部（図示せず）に設置された電極セットを含む。好適には少なくとも３個の電極である測定電極１０、基準電極２０および接地電極３０が使用される。１好適実施例においてはそれら電極は銀/塩化銀電極であるが、どのような種類の生体電位電極でも利用できる。
【０００７】
１好適実施例ではデファレンシャルアンプリファイヤであるアンプ４０は測定電極１０と基準電極２０との間の電圧差を増幅する。この電圧差はＥＥＧ信号として呼称される。接地電極３０はアンプ接地部と接続され、アンプ４０の共通電圧ベースラインを提供する。アンプ４０はＥＥＧ電極１０と２０から得られたＥＥＧ信号をフィルターすることもできる。ＥＥＧアンプ４０の出力であるＥＥＧ信号はアナログ/デジタル変換装置４５への入力として提供される。変換装置４０はアンプ４０からのアナログ出力をサンプルし、後続するコンピュータ分析のためにデジタルシーケンスに変換する。アンプ４０は患者を電気ショックから保護するために患者隔絶回路８０によって接地部９０から隔絶される。
【０００８】
この好適実施例では患者隔絶回路８０は高隔絶トランスフォーマである。アナログ/デジタル変換装置４５の出力は隔絶回路８０への入力として提供され、そこからコンピュータ５０に入力される。コンピュータ５０はオプションで増幅されたＥＥＧ信号から計算された種々な計量情報を臨床医や技術者に通知する表示システム６０を有する。ＥＥＧ分析システムは電気手術装置が作動中には常にその装置が実際に手術で利用されているか、あるいは患者には接触せずにスイッチが作動モードになっているだけであるのか検出する電気手術アーチファクト検出回路７０をも含んでいる。この回路への入力は測定電極１０からの信号である。検出回路７０は接地部からも隔絶されなければならない。この回路の出力（〜ＥＳＵと表示）は隔絶回路８０への入力として提供され、そこからコンピュータ５０に送られる。
【０００９】
図２には電気手術装置アーチファクト検出回路７０が図示されている。この電気手術検出回路７０は患者隔絶回路８０のストレーキャパシタンス(stray capacitance)や他のストレーキャパシタンスを介して患者リード線やリード線１０、２０、３０から生体電位モニター容器の接地部に流れる電気手術装置電流に対して敏感である。この電流は共通モード信号を含んでいる。電流は患者測定電極１０と患者接地電極３０との間の電圧差にも敏感である。この電圧はデファレンシャルモード信号を含んでいる。電気手術装置アーチファクト検出回路７０は高周波干渉のみに対する感度を提供するために測定電極リード線１０に静電結合されている。本発明においては、電気手術装置アーチファクト検出回路７０は１００ＫＨｚから３ＭＨｚの領域の電気手術装置アーチファクトを検出する。
【００１０】
図２で示すように第１ステージトランジスタ９２のベースは患者リード線にキャパシタ９１を介して静電結合されている。トランジスタのエミッタは隔絶された接地部９３に接続されている。隔絶接地部９３は接地部に対してキャパシタンスを有している。第２トランジスタ９４は第１ステージトランジスタと直接的に結合され、論理レベル入力(logic level input)とインターフェースできる出力を提供する。
【００１１】
第１ステージの操作は新規である。なぜなら第１トランジスタ９２をオフ状態とするためにＲＦエネルギーを使用するからである。他の強度変更式検出器はＲＦ電流を使用して検出器をオン状態とする。第１トランジスタをオフ状態とするのにＲＦエネルギーを利用することは有利である。なぜなら、検出対象のＲＦから情報を引き出す必要がなく、検出器が応答する対象のＲＦの存在のみが問題になるだけである。この利点は検出器が応答する閾値電流レベルをセットできることである。供給電圧は制御され、ベースエミッタは１℃あたり２.２ｍＶのみ変化するのでベースバイアス電流は制御供給源から１体の抵抗９５を介して第１トランジスタのベースに供給される。この好適実施例においてはこの電流は約２０μＡである。この電流は固定され、温度に対する変動はほとんどない。よって検出回路７０の最低感度レベルはベースバイアス抵抗９５の選択によって容易にセットされる。
【００１２】
電気手術装置アーチファクト検出回路７０の動作を解説する。トランジスタ９２は常態ではオン状態であり、トランジスタ９４はオフ状態に保持する。電気手術ユニットジェネレータ作動され、患者リード線を通過して検出装置に入るピークＲＦ電流がベースバイアス電流を超えると、トランジスタ９２は電気手術ユニットジェネレータからのＲＦのハーフサイクルでオフ状態となる。ベースバイアス電流を超えるいかなる電流もこの結果を招く。トランジスタ９２がオフ状態となるとトランジスタ９４はオン状態となり、この情報は論理回路で検出され、データストリームを処理するコントローラに送られる。トランジスタ９４の出力が電気手術ユニットのＲＦ周波数以上のレートでサンプルされていなくとも、ＲＦ電流が存在することを５０万回/秒の確率で認知する。
【００１３】
図２の回路を使用して電気手術装置アーチファクトを検出することに加えて、様々なデジタル信号処理（ＤＳＰ）技術がアーチファクト検出に利用できる。これらの技術は電気手術装置アーチファクトの異なる特徴を検出するように設計することができる。１好適実施例においては、本発明は２つのそのようなＤＰＳ技術を利用する。
【００１４】
電気手術装置アーチファクトは典型的には高周波（ＨＦ）ノイズを含んでいる。このＨＦノイズは電気手術装置が接近したときのスパークが原因であると考えられる。すなわち、接近はスパークギャップを創出し、電圧差が充分に大きいときにスパークが発生する。この高周波ノイズは連続的である場合があり、３０秒以上継続することがある。このＨＦノイズを検出するために、本発明はこの種のＨＦノイズに特徴的な変動に対してＥＥＧ信号の二乗平均（ＲＭＳ）パワー(root mean square power)を調べる。
【００１５】
本発明においてはこのＲＭＳの急変動アーチファクト処理プロセスは１度に１つのエポックのデータに適用される。好適には１秒のエポック長が使用され、それぞれの新（後）エポックは前エポックと５０％オーバーラップする（０.５秒中に新しい半エポックが存在）。
【００１６】
このプロセスは全エポックデータのログＲＭＳパワー値(log RMS power value)の第３０・１００分位数をエポック内の連続短時間スライスのログＲＭＳパワー最大値と比較する。エポックはログＲＭＳパワー値の差が閾値よりも大きい時にアーチファクトを含む可能性があるものとしてマークされる。ソフトウェアアーチファクトフラッグである急変動フラッグがこの情報の保存に使用される。別々のアーチファクトフラッグがそれぞれのエポックに対して維持される。長バッファ内の第３０・１００分位数の値が使用されて高パワーノイズスパイクの影響を減少させるのに使用される。
【００１７】
これは最大パワーの７０％の値を無視する効果を有する。この技術は間断的ノイズを有した信号に対して効果的である。しかしデータから得られた値の使用は、アーチファクト検出プロセスが連続的高周波ノイズに適応させることを意味する。よってアーチファクト検出は、そこから長バッファの値が計算されるエポックの７０％以上で高周波ノイズが存在するときには失敗することになろう。この理由でバッファ長は連続アーチファクトの最長予測時間の１.５倍にセットされるべきである。本発明ではバッファ長１.５分が使用され、１.０５分までのアーチファクトを適正に扱わせる（１.５分の７０％）。このプロセスを図３を利用して解説する。
【００１８】
ステップ１００で本システムは毎秒１２８サンプルの割合でＥＥＧ信号をサンプル採集する。ステップ１０１においてサンプル信号は３５Ｈｚのa-３ｄＢ周波数にて第４オーダハイパスバターワースフィルタ(4th order high pass Butterworth filter)を使用してフィルタ処理される。
【００１９】
それぞれのエポックのサンプルデータに対して本システムはステップ１０２において全ＲＭＳパワーのログを計算し、ステップ１０３でこの値を使用して長バッファを更新する。この長バッファは先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファであり、その最旧値は最新値が加えられると削除される。長バッファは最新の１.５分データからの全１秒ＲＭＳパワー値を含んでいる。
【００２０】
それぞれのエポックのサンプルデータに対してステップ１０５において全ＲＭＳパワーのログも各エポックの連続８サンプル期間のそれぞれに対して計算される。ステップ１０６でそれらの値は別なＦＩＦＯバッファに保存される。この第２バッファは短バッファであり、最新１.５分データからの全ての８サンプルＲＭＳパワー値を含む。
【００２１】
ステップ１０８では最後の３０秒での長バッファの第３０・１００分位数と短バッファの最大値との間の差が計算される。この相違はステップ１０９でＲＭＳ急変動閾値と比較される。本発明の好適実施例では閾値は０.４である。この閾値は測定対象生体プロセスで許容変動が存在するように選択される。もしこの差が急変動閾値よりも大きければ、急変動フラッグ１４６はステップ１１０で現行エポックに対してセットされる。あるいは、この急変動フラッグ１４６はステップ１１１で現行エポックに対してクリア処理される。
【００２２】
電気手術装置アーチファクト検出の別方法は図５で示されている。この方法は一般的にスルーレートと呼称されるサンプルデータの変動レートに基いている。アーチファクトフラッグ（スルーレートフラッグ）はこの情報の保存に利用される。別のスルーレートフラッグは各エポックに対して維持される。
【００２３】
この方法はステップ１５０で毎秒１０２４サンプルの割合でＥＥＧ信号をサンプル採集することで実行される。ステップ１５１ではそれぞれのエポックのサンプルデータはバンドパスフィルターでフィルター処理される。１好適実施例ではフィルターは２体の第４オーダバターワースフィルターを含んでいる。一方は２００Ｈｚでa-３ｄＢ周波数のハイパスフィルターであり、他方は３００Ｈｚでa-３ｄＢのローパスフィルターである。
【００２４】
次にステップ１５２でサンプルごとのスルーレートが計算され、全エポックに対する結果はバッファに保存される。ステップ１５４でバッファの最大スルーレート値が計算され、ステップ１５５で現行エポックのそのような最大スルーレートはスルーレート閾値と比較される。
【００２５】
好適実施例は１００μＶ/秒である。最大スルーレートがスルーレート閾値を超えるなら、スルーレートフラッグ１４４はステップ１５６で現行エポック１４０に対してセットされる。あるいは、ステップ１５７で現行エポックに対してクリア処理される。最後にステップ１５８でスルーレートバッファは次のエポックを処理する準備のためにクリア処理される。
【００２６】
本発明で使用されるアーチファクト処理法はＥＥＧ信号を力学的にフィルター処理し、ＥＥＧ信号から電気手術装置アーチファクトを効果的に取り除く。この理由でこの電気手術装置アーチファクトフィルター法は電気手術装置アーチファクトが特定のエポックでアーチファクト検出回路７０と、２つのソフトウェア検出法の少なくとも一方で検出されたときにのみ適用される。電気手術装置アーチファクト分類法を図６を利用して説明する。
【００２７】
一般的にはＥＥＧ信号はエポックごとに分析される。本発明は特に１秒のエポック長を使用する。この理由でＥＥＧをそれぞれのエポックが電気手術装置アーチファクトを含んでいるか否かに関してＥＥＧ分類することが望ましい。この理由で出力信号〜ＥＳＵは典型的にはフラッグのセットに使用される。
【００２８】
ステップ２００ではＥＳＵフラッグは電気手術装置アーチファクト検出回路７０の〜ＥＳＵ信号出力によってセットされる。ＥＥＧ信号の各エポックが取得されると、ステップ２０１において電気手術装置ユニットフラッグは論理的ゼロにセットされているかどうかを決定するために検査される。
【００２９】
もし電気手術装置ユニットフラッグがセットされていれば、ハードウェア電気手術装置アーチファクト（ＨＥＳＡ）フラッグ１４２はステップ２０２でセットされる。
【００３０】
もし電気手術装置ユニットフラッグがセットされていなければ、ＨＥＳＡフラッグ１４２がステップ２０３でクリア処理される。電気手術装置ユニットフラッグ値とは無関係に次のエポックの取得が開始される前にステップ２０４でそれはクリア処理される。
【００３１】
エポックを電気手術装置アーチファクトを含んだものとして分類するためにはＨＥＳＡフラッグがセットされなければならない。さらにスルーレートフラッグ１４４または急変動フラッグ１４６がセットされなければならない。もしこの条件の組み合わせがステップ２０５で満たされていると発見されれば、アーチファクトフラッグ１４７はステップ２０６で現行エポック１４０に対してセットされる。ＨＥＳＡフラッグ１４２もステップ２０８でクリア処理される。
【００３２】
アーチファクト処理プロセスの重要機能は電気手術装置アーチファクトを含んだエポックを前に取得したアーチファクト非汚染エポックと交換することである。ＥＥＧは脳活動で発生する。それは厳密な意味では非安定プロセスである。
【００３３】
しかし、パワースペクトル分析、バイスペクトル分析およびタイムドメイン分析のごとき種々な信号処理手段を使用してＥＥＧから導かれた計測値は、脳活動が弱く安定しているとの想定にも拘わらず頑強である。この理由でアーチファクト汚染エポックをアーチファクト非汚染エポックと置き換えることでＥＥＧ信号に導入されたエラーは、置換のために使用されるエポックが新しいものである限り追加データから得られる利点と較べて小さい。交換エポックの古さが増大すると電位導入エラーも増大する。この理由でアーチファクト汚染エポックの交換に使用される古さは本発明の１好適実施例では１分以内である。
【００３４】
データ交換で導入される電位エラーを制御する別手段は新しいアーチファクトで汚染されたエポックの割合が比較的に大きく、それぞれのアーチファクト非汚染エポックの最終結果に対する重要性が増加するときにのみ交換を実行することである。
【００３５】
もしアーチファクト交換がアーチファクト汚染エポックの割合が小さいときに実行されると、アーチファクト交換で増加した電位増大エラーは追加データの利点によっては充分にカバーし切れない。本発明においてはアーチファクト汚染エポックが交換されるか否かは全種類のアーチファクトの総量による。最後の１分のエポック全数に対するアーチファクト非汚染エポックの割合は信号品質率（ＳＱＲ）と呼ばれる。
【００３６】
本発明の１実施例においては電気手術装置アーチファクト汚染エポックはＳＱＲが５０％（電気手術装置アーチファクト率閾値）以下である場合にのみ交換される。すなわち、もし最終の１分のデータからのエポックの５０％以上がアーチファクト汚染であると分類されれば交換される。電気手術装置アーチファクト含有エポックが交換されなければ、さらなる処理は行われない。
【００３７】
２つのデータバッファがアーチファクト処理プロセスで使用される。一方（ＥＥＧバッファ）はアーチファクト非汚染ＥＥＧ信号を保存する。他方のバッファ（フラッグバッファ）はＥＥＧバッファ内の対応エポックの種々なアーチファクトフラッグと、ＥＥＧバッファ内のそれらエポックの位置へのポインタを保存する。フラッグバッファは交換フラッグも保存する。
【００３８】
それはそのエポックがアーチファクト交換に使用されたかどうかを捕捉する。アーチファクト非汚染エポックのみがＥＥＧバッファに含まれる。ここで解説するアーチファクト検出法は電気手術装置アーチファクトに限定されているが、実際にはアーチファクト検出ソフトウェアは移動アーチファクト、６０Ｈｚノイズ、ベースラインワンダ、ＥＣＧおよびペーサアーチファクト等の多様なアーチファクト用のフィルターである検出装置を含む。
【００３９】
フラッグバッファはアーチファクトが対応エポックで検出されたか否かを表示するフラッグ（アーチファクトフラッグ）を含むであろう。一般的には、もし個々のアーチファクトフラッグのいずれかがセットされればアーチファクトフラッグはセットされる。交換データとして使用するには、エポックは完全にアーチファク非汚染でなければならない。すなわち、アーチファクトフラッグはクリア状態（非セット）でなければならない。あるいは、フラッグバッファはそれぞれの異なるアーチファクトに対してフラッグを含み、それらは個々にテストされて問題のエポックが検出アーチファクトを含んでいないことを確認するであろう。
【００４０】
ＥＥＧバッファの記憶量は、アーチファクト汚染エポック、電気手術装置アーチファクト率閾値、サンプルレート、およびデータワード長の交換に使用されるエポックの最大古さに関係する。本発明の１好適実施例では交換のために１分以内のデータを使用し、電気手術装置アーチファクト率閾値５０％を使用する。すなわち、アーチファクト汚染データも１分より古いデータも保存する必要はなく、ＥＥＧバッファは３０秒のＥＥＧ信号を保存するのに充分な容量でよい。
【００４１】
新エポックの取得が完了するとフラッグバッファは更新され、電気手術装置アーチファクトとアーチファクトフラッグおよび最も古いエポックに対応するＥＥＧバッファのポインタはシフトアウト（オーバーライト）され、効果的に削除される。もし新エポックがアーチファクト非汚染であるなら、ＥＥＧバッファもまた更新され、そのバッファに最新のアーチファクト非汚染エポックのみを含ませる。ＥＥＧバッファのＥＥＧ信号はアーチファクト汚染エポックに対して１度だけ使用される。
【００４２】
アーチファクト汚染として分類されたエポックの交換方法は図７で示されている。説明の単純化のために電気手術装置アーチファクトを対象とするが、本発明はどのようなタイプのアーチファクトに対しても有効である。
【００４３】
アーチファクト処理は現行エポックが取得され、エポックがアーチファクトに関して分類され（汚染または非汚染、ＥＳＡと他のアーチファクト）、ＳＱＲが更新された後に開始される。
【００４４】
まずステップ２５０でＥＳＡフラッグ１４８がチェックされ、現行エポック１４０のＥＳＡ分類を確認する。
【００４５】
もしＥＳＡフラッグ１４８がセット（クリア）されていなければ現行エポック１４０は電気手術装置アーチファクトを含まない。
【００４６】
もしステップ２５３でアーチファクトフラッグ１４７もセットされていないと確認されれば、現行エポック１４０はアーチファクト非汚染であり、ステップ２５５において交換することなく処理のために使用されよう。
【００４７】
もしステップ２５３においてアーチファクトフラッグ１４７がセットされていると決定されたら、エポック１４０は電気手術装置以外のアーチファクトを含んでおり、エポックは処理には使用されず、ステップ２８０で無視される。
【００４８】
もしシステムがステップ２６０で前のエポックがＥＥＧバッファからきたことを確認したなら（すなわち、このアーチファクト処理プロセスで交換されたら）、前エポックの最終部と現行エポックの開始部との間の移行部はステップ２６５で前述のようにスムーズ化される。この非連続性は２つのエポックが時間的に非連続的であるからである。
【００４９】
もしステップ２６０で前エポックがＥＥＧバッファからのものではないと決定されたら、前エポックと現行エポックとの間の移行部をスムーズ化する必要はない。いずれにしろステップ２７０で現行エポックは処理され、種々なＥＥＧ計測値がそこから導かれる。現行エポックもアーチファクト是正ＥＥＧ信号として表示装置で表示できる。
【００５０】
ステップ２５０において本システムがＥＳＡフラッグ１４８がセットされていると確認したら、現行エポックは電気手術装置アーチファクト汚染である。電気手術装置アーチファクトの現行レベルが高く、ＥＥＧバッファ内に交換用のデータが存在するなら、このエポックは利用可能である。この目的で、現行ＳＱＲはステップ２７５で電気手術装置アーチファクト率閾値と比較される。もしＳＱＲが閾値よりも大きければ、現行エポックは交換されない。ステップ２８０で現行エポックはアーチファクト汚染と表示され、利用に供されない。それをＥＥＧ信号として表示装置で表示することもできる。
【００５１】
もしＳＱＲが電気手術装置アーチファクト率閾値よりも小さければ、ステップ２８５において交換エポックとして利用可能なエポックがＥＥＧバッファ内に存在するか否かが決定される。ＥＥＧバッファには非汚染エポックのみが保存されている。さらに、エポックは交換に１度だけ利用できる。ＥＥＧバッファ内のエポックの交換状況を確認するため、フラッグバッファの交換フラッグがチェックされる。ＥＥＧバッファ内に交換のために使用されていないと対応交換フラッグが示すエポックが存在しないなら、現行エポックは交換されず、ステップ２８０で排除される。ＥＥＧ信号として表示装置で表示することもできる。
【００５２】
ＥＥＧバッファ内に交換に使用されなかったアーチファクト非汚染エポックが存在し、ＳＱＲが電気手術装置アーチファクト率閾値以下であれば、ステップ２９０でＥＥＧバッファ内の利用可能なエポックが使用されて現行エポックを交換する。交換エポックは出力用に使用され、その交換フラッグ１４９は交換に使用されたことを示すようにセットされる。ステップ２６５で前エポックの終了部と交換エポックの開始部との間の移行エッジは調整される。ステップ２７０において調整された交換エポックは処理されて、様々な処理済みＥＥＧ測定値を導く。調整交換エポックはアーチファクト是正ＥＥＧ信号として表示装置に表示することもできる。
【００５３】
ＥＥＧバッファからのエポックが現行ＥＥＧエポックの交換に使用されるとき、交換エポックの第１サンプルと前エポックの最終サンプルとの間で非連続性が創出されよう。前エポックから交換エポックにスムーズに移行させるため（交換）現行エポックの左端はエポックの左端にハーフハニングウィンドーを適用することで調整されよう。図８で示すハーフハニングウィンドーは次の式で計算される。
【数１】
2005519646.tif 000003
ＮはＥＥＧエポック内のサンプル数であり、サンプル数i＝０、１、２……（Ｎ/２）−１である。
【００５４】
ハーフハニングウィンドーはエポックの中央に接近するとき０から１の範囲をとる。その結果、調整エポックの最初の値は前エポックの最終値と等しくなる。調整エポックの右側半分はオリジナル信号と同一になるであろう。win0=１及びwinN/2-1=0
最初のステップとして交換エポックは臨時出力バッファに複写される。
【００５５】
スムーズ処理されたデータi＝新データi
i＝０、１、２、……Ｎ−１
新データ［］は交換エポック
スムーズ化データ［］は出力用エポック
ハーフハニングウィンドーは交換ＥＥＧエポックの左半分のスムーズ化に使用され、前ＥＥＧエポックの最終値と交換エポックの中央値との間の移行をスムーズにする。
【数２】
2005519646.tif 000004
i＝０、１、２、……Ｎ/２−１
前データN-1は前エポック最終値である。
【００５６】
臨時バッファのスムーズ化データのスムーズ化エポックは現行エポックとして出力される。
【００５７】
以上、本発明を好適実施例で解説したが、それらの改良は本発明の範囲内である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】電気手術装置アーチファクト検出によるＥＥＧ分析のブロック図である。
【図２】図１のシステムで使用される電気手術装置アーチファクト検出回路の回路図である。
【図３】本発明のＲＭＳ急変動を実行するステップを示すフロー図である。
【図４】本発明で使用されるエポックデータ構造を表わす。
【図５】本発明のスルーレート(slew rate)検出を実行するためのステップを示すフロー図である。
【図６】本発明のアーチファクト分類を実行するためのステップを示すフロー図である。
【図７】本発明のエポック交換を実行するためのステップを示すフロー図である。
【図８】ハーフハニングウィンドー(half Hanning window)のグラフである。
【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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【国際調査報告】
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