(57)【要約】  １つ以上のイベント信号において信号アーチファクトを検出する方法及びシステムが開示されている。このシステム及び方法は、モニタリングされた信号が変換関数を用いて統計学的な分析に基づいてアーチファクトを含んでいるかを推定するのに用いられる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
−制御器、
−前記制御器に結合されるメモリ、及び
−少なくとも２つのイベント信号を入力するように構成される入力インタフェース
を有する装置において、
前記制御器は、変換関数を用いて前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも一方の推定される値と、前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも他方とを決め、前記推定される値と前記少なくとも一方のイベント信号との偏差を決め、及び前記偏差に従って、前記少なくとも一方のイベント信号にアーチファクトが存在するかを判断するように構成される装置。
【請求項２】
前記装置は患者モニタリングシステムである請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記少なくとも２つのイベント信号は、患者をモニタリングしたデータ信号である請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記制御器に結合される警報表示器をさらに有する請求項３に記載の装置であり、前記警報表示器はアーチファクトが無いと判断した場合にトリガを発生する装置。
【請求項５】
前記少なくとも２つのイベント信号を記録するためのメモリをさらに有する請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記装置はクライアント・サーバーネットワークのサーバを形成する部分である請求項１に記載の装置。
【請求項７】
イベント信号において信号アーチファクトを検出する方法において、
−少なくとも２つのイベント信号を入力するステップ、
−変換関数を用いて前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも一方の推定される値と、前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも他方とを決めるステップ、
−前記推定されるイベント信号と前記少なくとも一方のイベント信号との偏差を決めるステップ、及び
−前記偏差に従って、前記少なくとも１つのイベント信号にアーチファクトが存在するかを判断するステップ
を有する方法。
【請求項８】
前記方法は患者モニタリングシステムと共に用いられる請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも２つのイベント信号は患者をモニタリングしたデータ信号である請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのイベント信号にアーチファクトが無いと判断した場合、警報表示を供給するステップをさらに有する請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも２つのイベント信号を記録するステップをさらに有する請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は、クライアント・サーバーネットワークのサーバー又はクライアントを形成する部分に用いられる請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
イベント信号における信号アーチファクトを検出するシステムにおいて、
−少なくとも２つのイベント信号を入力する手段、
−変換関数を用いて前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも一方の推定される値と、前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも他方とを決める手段、
−前記推定されたイベント信号と前記少なくとも１つのイベント信号との偏差を決める手段、及び
−前記偏差に従って前記少なくとも１つのイベント信号にアーチファクトが存在するかを判断するステップ
を有するシステム。
【請求項１４】
前記システムは、患者モニタリングシステムである請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記少なくとも２つのイベント信号は、患者をモニタリングしたデータ信号である請求項１４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号アーチファクトを検出するためのシステム及び方法に関し、特にモニタリングされた信号が変換関数を用いて統計学的な分析に基づいてアーチファクトを含んでいるかを推定するのに使用されるシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
測定機器の使用に関連する１つのよくある問題は、アーチファクト信号が対象となるイベント信号に導入することから生じる誤測定である。一般的に測定機器は、１つ以上の非イベント信号に関するあるレベルのアーチファクトと一緒に対象となるイベント信号からそれぞれ構成される１つ以上の測定された信号を検出する。結果生じる測定された信号は、これら信号がイベント信号を正確に表現しているとしては信用されないほどひどく破損している。これらイベント信号を破損させるアーチファクトは、センサ、電磁干渉等の機械的擾乱から生じることがある。当業者には明白であるように、アーチファクト信号の性質は、測定機器の性質、及びその下で測定が行われる環境条件に依存して変化する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
アーチファクト信号の存在が場合によっては生命にかかわる問題を表すあるエリアは、医療診断及び器機のエリアにある。患者モニタリング装置に非イベント信号が出現することは、医者が患者の治療に関して誤った決定を行ったり、又は決定を行うためのアルゴリズムを使用する装置に対しては、装置自体が患者の状態を間違って評価したりしてしまう。
【０００４】
従来の患者モニタリングシステムにおいて、モニタリングされている信号、例えば心拍において制限又はしきい値を超えるときに、通常は警報が発せられる。しきい値による方法がパラメタの変化量の生理学的な制限を決めるのに有用である一方、それが常にイベント検出の最も良い方法であるとは限らない。臨床医が通常欲する情報は、患者の状態の関連する異常性又は変化の検出である。これは制限を超える値に容易に反映されず、むしろ異なるパラメタの同時変化(evolution)により反映される。
【０００５】
実際には、所与のパラメタにおける幅広い変化量は、患者の生理学的機能の如何なる主要な変更もせずに観察されることができる。これら変動の多くが従来の患者モニタリングシステムにおいて誤警報を発生させる。モニタリングされるパラメタが制限を超えているのに対し、警報は臨床的な重要性を持たない。このような場合、例えば多くのイベントは、患者の状態の悪化に関係無い。この結果として、従来の患者モニタリングシステムにおける多くの警報は通常、誤警報、すなわち臨床的に重要ではない警報の高い発生率のために、医療スタッフにより役に立たないと思われている。
【０００６】
上述したように、従来の警報技術は、しきい値の設定に基づいて警報信号を発生させる。全パラメタに対し、警報のトリガは、その値が制限に達する場合、又は幾つかの場合では、その値が既定時間、制限を越えているとき、直ちにオフに設定される。同じ患者モニタリングシステムにおいて、幾つかのパラメタの値が制限を越えるとき、音響信号が警報のしきい値に達した最初のパラメタにおいてトリガを発生(triggered)しよいし、代わりに、警報の階層とすることも可能である。一般的に、全ての場合において、しきい値の警報制限を設定する必要がある。
【０００７】
大多数の生理学的データに関する警報を設定する従来の患者モニタリングシステムが設けられる。幾つかの場合では、４０以上の警報源、例えば人工呼吸を受けている患者に対する呼吸データ、心電図、動脈圧及び動脈酸素濃度がアクティブとなることができる。加えて、潅流ポンプ、栄養ポンプ、自動注射器及び透析システムも警報を発生させることがある。
【０００８】
誤警報は、幾つか逆の結果をもたらす。定常的な誤警報は、看護士が介入するのを遅れさせる、又は生命にかかわる警報を音声だけで認識しようとすることになる。これの実施は患者の状態が悪化している場合、厳しい結果をもたらす。
【０００９】
必要とされるものは、誤警報が最少となるように、イベント信号を破損させるアーチファクト信号の存在及び重要性を検出するための改善した方法である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、信号アーチファクトを検出する方法及びシステムに向けられている。本発明のある態様は、患者モニタリング装置と共に用いられるシステム及び方法に向けられ、この装置は、患者のモニタリングされた信号が統計学的な分析に基づいてアーチファクトを含んでいるか推定する。
【００１１】
本発明のある実施例は、イベント信号における信号アーチファクトを検出する方法に向けられている。この方法は、少なくとも２つのイベント信号を入力するステップ、変換関数を用いてこれら少なくとも２つのイベント信号の少なくとも一方の推定される値と、前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも他方とを決めるステップ、前記推定されたイベント信号と前記少なくとも１つのイベント信号との間の偏差を決めるステップ、及び前記偏差に従って、前記少なくとも１つのイベント信号にアーチファクトが存在するかを決めるステップを含んでいる。
【００１２】
本発明の他の実施例は、制御器、この制御器に結合されるメモリ、及び少なくとも２つのイベント信号を入力するように構成される入力インタフェースを含む装置に向けられる。前記制御器は、変換関数を用いてこれら少なくとも２つのイベント信号の少なくとも一方の推定される値と、前記少なくとも２つのイベント信号の少なくとも他方とを決め、前記推定されたイベント信号と前記少なくとも１つのイベント信号との間の偏差を決め、この偏差に従って、前記少なくとも１つのイベント信号にアーチファクトが存在するかを決めるように構成される。
【００１３】
本発明の方法及び装置をより完璧に理解することは、添付する図と一緒に行われる場合、以下の詳細な説明を参照することにより利用可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下の記述において、制限と言うよりもむしろ説明を目的として、特定の詳細、例えば特別なアーキテクチャ、インタフェース、技術等が、本発明の完全な理解を提供するために述べられている。簡略化及び明瞭性を目的として、よく知られている装置、回路及び方法の詳細な説明は、本発明の説明を不必要な詳細によって不明瞭にしないために省略される。
【００１５】
図１は、本発明による１つの態様に従うシステム１０を示すブロック図である。１つ以上の場合によっては破損しているイベント信号１１が測定装置２０に供給される。この測定装置２０は制御器２１を有する。システム１０はイベント信号１１を得て、それらイベント信号１１を測定システム２０に供給する複数のセンサ３０も含んでいる。
【００１６】
システム１０の幾つかの特定の実施が考察される。例えば、ある特定の実施例において、システム１０は複数の患者パラメタをモニタリングすることが可能である患者モニタリングシステムである。患者パラメタは、ＥＣＧ、ＥＥＧ、脈拍、体温又は如何なる他の生物学的活動も含むが、それらに限定されない。これら患者パラメタは対象となるイベント信号１１である。他の特定の実施において、システム１０はＥＣＧを測定することが可能である除細動器である。例えば、ＥＣＧは対象となるイベント信号１１である。
【００１７】
他の実施において、測定装置２０又は制御器２１は、例えばインターネットのようなクライアント・サーバーネットワークにおけるサーバー又はクライアントの一部である。
【００１８】
当業者には明白であるように、本発明は医療用アプリケーションに制限されない。本発明のアーチファクト検出技術は、如何なる測定される入力信号源からアーチファクトを検出するのに用いられる。例えば、海水温、地震活動等を測定するのに用いられる設備は、対象となる信号がアーチファクトで破損してしまったかを判断するために、信号処理及び対象となる信号との相関関係のための追加の入力信号が供給するように組み立てられる。加えて、本発明の態様は、多数のイベント信号を測定するシステムにも応用されることでき、ここで各イベント信号は、このアーチファクト検出方法を用いている。
【００１９】
説明を目的として、本発明のある実施例に従うアーチファクト検出技術は、患者モニタリング機器と一緒に以下に説明される。
【００２０】
この実施例において、１つ以上の患者のイベント信号１１（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘｎ）がモニタリングされている。この実施例において、測定装置２０は、病院の集中治療室において使用されるような患者モニタリングシステムである。１つ以上のセンサ３０が患者に繋がれているので、これらイベント信号１１は測定装置２０への流入を開始する。この実施例において、測定装置２０は、入力イベント信号１１を記録するためのメモリ２１を含んでいる。
【００２１】
複数の患者のイベント信号１１の各々に対し、アーチファクトの存在を示す表示器が各々に必要とされる。推定が確立され、その解決法が如何なるモニタリングしている信号アーチファクトを検出するのに用いられる。
【００２２】
この推定において、信号ｙは、多くの他の信号ｘ１，…，ｘｎ−１に依存していると仮定される。信号ｙと他の信号ｘ１，…，ｘｎ−１との間にある依存状態を事前に定量化する必要はない。
【００２３】
個々のサブシステムの詳細な知識を持たずに相互作用を調査する理由は、複雑なシステムがその刺激（入力）と反応（出力）を除いては何も知らない単一ユニット又はブラックボックスとして扱われてよいからである。サブシステムが特定の入力に応答する方法を理解することにより、ブラックボックスとして扱われるサブシステムの数学的な説明が展開されたりしてもよい。このサブシステムがある数学的特徴を持つと考えられる場合、ある特定の入力に対し展開された説明が全ての入力に対し妥当である
【００２４】
例えば、有機体の生理機能の規則を理解することは、各器官のサブシステムを理解するだけでなく、それらの相互作用も理解する必要がある。１つの問題は、各器官のシステム自体が複雑であり、多数の構成要素から成ることである。この複雑さは、器官のサブシステムの完全な理解をたびたび不可能にする。しかしながら、器官のサブシステムの内部又は細かい構造の理解の無さは、そのサブシステムが他の器官のサブシステムとどのように相互作用しているかの理解を妨げない。
【００２５】
この取り組みは、それが実際には測定される単なる刺激及び応答であるため、生理学的システム又は他のシステムを調査するのには妥当である。例えば、それは、動脈圧（刺激）の変化の関数として測定される心拍（応答）であり、心臓の個々の細胞形式の働きが決められないこととは無関係である。生理学に対するこのシステムの取り組みが器官のサブシステム間の相互作用をよりよく理解することとなる。
【００２６】
推定において、ｙは実際の信号であり、ｙａは推定信号である。つまり理想的には、
||ｙａ−ｙ||＝０                                    （１）
である。推定されるべき依存性モデルが非線形である、例えばｘ１ｘ２に依存している場合でさえも、このパラメタは推定問題に対しｘｎとして用いられるべき新しい信号として加えられ得ることができ、この推定に用いられる設定パラメタはｘ１，…，ｘｎであることに注意されたい。推定された信号ｙａと、この推定に必要とされるモニタリングされた信号ｘ１，…，ｘｎとの関係は、変換関数としてモデル化される。変換関数は、システムの入力をその出力に関連付ける数学的構造である。この変換関数を決めるために、入力信号と出力信号とを測定することだけが必要である。
【００２７】
推定において、この変換はＴ＝［Ａ］と表されることができ、推定信号との関係は、
ｙａ＝ｘ［Ａ］                                    （２）
と表されることができる。ここで、［Ａ］はｎ×１の行列であり、要素（ａ１，ａ２，…，ａｎ）及びｂ（推定オフセット）を持つ。これらパラメタ（ａ１，ａ２，…，ａｎ）は、変換関数［Ａ］を得るために決められなければならない。この推定に対する唯一の制約は、フルランク(full rank)［Ａ］行列、すなわちｄｅｔ｛［Ａ］｝≠０であり、ｘが１×ｎの大きさである行列を持つことである。ｘはイベント信号１１（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘｎ）に対応する行列を表すことを理解すべきである。
【００２８】
上述したように、この推定はサンプルデータ（様々な入力ｘと、それに対応する出力ｙと）を得ることにより取り戻される（推定される）。これは、最小自乗誤差（ＬＳＥ）推定方法を用いることにより、多くのサンプルに対応するマッチングした頂点の組を生じさせる。ｈ個の対応する頂点が存在する、すなわちｈ＞ｎ＋１の条件で｛（ｘ１，ｙ１），…，（ｘｈ，ｙｈ）｝｝及び｛（ｘａ１，ｙａ１），…，（ｘａｈ，ｙａｈ）｝がある場合、未知のパラメタ（ａ１，ａ２，…，ａｎ）に関して、ＬＳＥ測定
【数１】
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を最小にするＬＳＥ推定の解法として前記関係が得られる。このＬＳＥ解法は、
Ａ＝（ＸＴＸ）−１ＸＴＹ                            （４）
により与えられ、ここでＸはｈ×ｎ（ｎ次元のｈ個のサンプル）であり、Ｙはｈ×１である。
【００２９】
医療関連の応用の場合、ＭＩＴ／ＢＩＨデータベース（http://www.physionet.org参照）は、変換行列を推定するのに必要とされるサンプルデータ用のソースを用いる。例えば、PhysioBankは、生医学の研究コミュニティにより使用するための生理学的信号及び関連するデータの十分特徴付けされたデジタルレコーディングの大きい且つ成長するアーカイブである。PhysioBankは、心臓突然死、鬱血性心不全、癲癇、歩行障害、睡眠時無呼吸及び加齢を含む、主に公衆衛生の意味合いを持つ様々な条件での健康な被験者及び患者から多数のパラメタである心肺、神経及び他の生医学信号のデータベースを含む。
【００３０】
ＭＩＴ−ＢＩＨ睡眠ポリグラフデータベースは、睡眠中の多数の生理学的信号を集めたものである。このデータベースは８０時間分にわたる４−、６−及び７−チャンネルの睡眠ポリグラフレコーディングを含み、各々は、心拍毎にコメントが付けられるＥＣＧ信号、並びに睡眠段階及び無呼吸に関してコメントが付けられるＥＥＧ及び呼吸信号を備えている。生理学的信号は、脳波、筋電図、眼電図、観血圧、呼吸波形、酸素飽和度及びＶＥＳＴ方法により測定される心臓体積を含んでいる。
【００３１】
マサチューセッツ総合病院／マルケット財団（ＭＧＨ／ＭＦ）の波形データベースは、重症病棟にいる患者の血流力学及び心電図の波形の電子的なレコーディングの集めたものである。そのデータベースは、２５０人の患者によるレコーディングからなり、生理学及び異常生理学状態の広範なスペクトルを表す。個々のレコーディングは１２分から８６分までの長さで変化し、殆どの場合、約１時間の長さである。これらレコーディングは通例、３つのＥＣＧリード、動脈圧、肺動脈圧、中心静脈圧、呼吸インピーダンス及び気管のＣＯ２の波形を含んでいる。幾つかのレコーディングは、頭蓋内、左房、心室及び／又は大動脈内バルーン圧力の波形を含んでいる。ＥＣＧの較正、圧力０、圧力の較正、及び圧力／カテーテルの周波数応答試験も記録される。
【００３２】
推定される変換行列［Ａ］が一度見つけられると、数式（２）を用いて前記推定（ｘ１，…，ｘｎ）に用いられる残存する信号の現在値に基づいて、モニタリングされた信号ｙの現在値を予測するのに用いられる。差の測定（数式１）は、測定された信号ｙにおける障害（例えばアーチファクト）の表示である。
【００３３】
一般的に、前記測定された信号ｙは、計算された信号ｙａから±５から１５％だけ大きな差を持ち、このとき測定された信号ｙはアーチファクトを含んでいる。しかしながら、しきい値の偏差に対する正確な範囲は、既知の変動、特に信号に従って調節されることができる及び／又は上記イベント信号における範囲を通常は観察する。加えて、より低い又はより高い差のしきい値は、例えば臨床的症状の重さに依存して設定されてもよい。前記しきい値よりも低い又はそれに等しい偏差は、例えば患者モニタリングシステムにおける警報がトリガを発生すべきであることを示している。
【００３４】
同じ処理が他のイベント信号に対しても繰り返され、より多くの信号を予測することができ、如何なるアーチファクトの存在もモニタリングすることができる。
【００３５】
図２は、本発明の様々な態様の応用を示すフローチャートである。図２に示されるステップは、データ処理装置又は制御器２１により実施されるコンピュータ読取可能コードにより実装される。このコードは、前記データ処理装置（例えば患者のベッドにあるモニタ）内のメモリ（例えばメモリ２２）に記憶される、若しくはＣＤ−ＲＯＭ又はフロッピー（登録商標）ディスクのような記憶媒体から読み取られる／ダウンロードされてもよい。他の実施例において、ソフトウェア命令の代わりに又はそれと組み合わせて、ハードウェアの回路が用いられてもよい。
【００３６】
ステップ１００において、２つ以上のイベント信号１１が入力される。例えば、患者モニタリングシステムの場合、イベント信号１１は、モニタリングされるべき各患者に対し入力される。
【００３７】
ステップ１１０において、推定されるイベント信号（すなわちｙａ）は、変換関数［Ａ］及び他の入力されたイベント信号１１（すなわち、Ｘ１，Ｘ２等）を用いて決められる。この変換は、事前に決められても、例えばルックアップテーブルに記憶されてもよい。推定されるべき様々なイベント信号１１に対する多数の変換は、記憶され及び／又は使用するのに利用可能であることに注意されたい。これに関して、別々の変換が決められても、異なる人口基準（例えば大人対子供）で記憶されてもよい。これら別々の変換は、ユーザが選択可能でもよいし、及び／又はデフォルトの変換が用いられてもよい。
【００３８】
ステップ１２０において、測定されたイベント信号１１と推定されたイベント信号との偏差が決められる。この偏差が規定のしきい値内にある場合（ステップ１３０）、アラームの表示がステップ１４０において供給される。これは、測定されたイベント信号１１がアーチファクトを含んでいないことを意味している。前記偏差がこのしきい値よりも大きい及び／又はしきい値に等しい場合、アーチファクトが存在している。
【００３９】
本発明の好ましい実施例が図示及び説明されたとはいえ、様々な変更及び修正が行われてもよく、本発明の範囲から外れることなく、それと同等なものがこれら要素と置き換えられてもよいことは、当業者により理解される。加えて、前記範囲から外れることなく、特定の状況及び本発明が教示していることに適合させるために、多くの修正が行われてもよい。これにより、本発明は、本発明を実行しようとする最善のモードとして開示した特定の実施例に限定されるのではなく、添付される特許請求の範囲内にある全ての実施例を含むことを意味している。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施例によるモニタリングシステムのブロック図を示す。
【図２】本発明の１つの態様による方法を説明するフローチャートである。
【図１】
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【図２】
2007508616.tif 000005
【国際調査報告】
2007508616.tif 000006
2007508616.tif 000007
2007508616.tif 000008