(57)【要約】      （修正有）【課題】心拍数変動定量化のためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】複数の(K-1)個の最新の心拍間隔及び現時点の心拍間隔(I1)の標準偏差を、複数の連続する心拍間隔から、K個の最新の心拍間隔の二乗和(S1)から、及び、K個の最新の心拍間隔とK番目に古い心拍間隔(I2)の和(S2)から演算する動作をシステムに実行させるように構成されたコンピュータプログラムである。コンピュータプログラムは、S1からI2の二乗を減じた値にI1の二乗を加えた更新された和(S1')と、S2からI2を減じてI1を加えた更新された和(S2')と、Kに対するS1'の比とKの二乗に対するS2'の二乗の比の合計の平方根とを算出する。【選択図】図３
2015208682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の(K-1)個の最新の心拍間隔及び現時点の心拍間隔(I1)の標準偏差を、複数の連続する心拍間隔から、K個の最新の心拍間隔の二乗和(S1)から、及び、前記K個の最新の心拍間隔及びK番目に古い心拍間隔(I2)の和(S2)から演算する動作をシステムに実行させるように構成されたコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、
前記S1から前記I2の二乗を減じた値に前記I1の二乗を加えた更新された和(S1')と、前記S2から前記I2を減じて前記I1を加えた更新された和(S2')と、前記Kに対する前記S1'の比と前記Kの二乗に対する前記S2'の二乗の比の合計の平方根とを算出することを前記システムに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２】
前記算出された更新された和S1'に基づいて患者のストレスレベルを算出するようにさらに構成される請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
前記(K-1)個の最新の心拍間隔の追加の心拍数変動尺度を算出するようにさらに構成され、前記追加の心拍数変動尺度は、最大心拍数、最小心拍数、三角指数、５０ミリ秒超の連続する心拍間隔の心拍間隔差の割合、低対高頻度比、及び合計パワーを含む群から選択される請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
患者の複数の連続する心拍間隔を含むデータ信号を生成するように構成された心臓センサから前記心拍間隔を受け取るようにさらに構成される請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
新しい心拍間隔が前記コンピュータプログラムにおいて受け取られる度に、前記更新された和S1'を再算出し、時間ウィンドウの複数の連続する心拍間隔についての前記和S1'のストリーミング更新を提供する請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
複数の(K-1)個の最新の連続する心拍間隔差及び新たに演算された心拍間隔差(D1)の二乗平均平方根を、K個の最新の心拍間隔差及びK番目に古い心拍間隔差(D2)の二乗の和(Z1)から演算する動作をシステムに実行させるように構成されたコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、
前記Z1から前記D2の二乗を減じた値に前記D1の二乗を加えた更新された和(Z1')及び前記Kに対する前記Z1'の比の平方根を算出することを前記システムに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記更新された和Z1'に基づいて患者のストレスレベルを算出するようにさらに構成されている請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記(K-1)個の最新の心拍間隔の追加の心拍数変動尺度を算出するようにさらに構成されており、前記追加の心拍数変動尺度は、最大心拍数、最小心拍数、三角指数、５０ミリ秒超の連続する心拍間隔の心拍間隔差の割合、低対高頻度比、及び合計パワーを含む群から選択される請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
患者の複数の連続する心拍間隔を含むデータ信号を生成するように構成された心臓センサから前記心拍間隔を受け取るようにさらに構成される請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
新しい心拍間隔が前記コンピュータプログラムにおいて受け取られる度に、前記更新された和Z1'を再算出し、時間ウィンドウの複数の連続する心拍間隔についての前記和Z1'のストリーミング更新を提供する請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
心拍数変動定量化を実行するシステムであって、
患者の複数の連続する心拍間隔を含むデータ信号を生成するように構成された心臓センサと、
前記信号センサに通信可能に結合された演算装置であって、前記心臓センサから先に受け取った複数の(K-1)個の心拍間隔及び前記心臓センサからの現時点の心拍間隔(I1)の標準偏差を、K個の最新の心拍間隔の二乗和(S1)及び前記K個の最新の心拍間隔とK番目に古い心拍間隔(I2)の和(S2)から演算するように構成され、
前記S1から前記I2の二乗を減じた値に前記I1の二乗を加えた更新された和(S1')と、前記S2から前記I2を減じて前記I1を加えた更新された和(S2')と、前記Kに対する前記S1'の比と前記Kの二乗に対する前記S2'の二乗の比の合計の平方根とを算出するように構成された演算装置と、
を有するシステム。
【請求項１２】
前記心臓センサは、心電図記録装置またはパルスオキシメータを有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記演算装置は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、またはラップトップコンピュータを有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記演算装置は、前記更新された和S1'に基づいて患者のストレスレベルを判定するようにさらに構成されて、且つ、前記システムは、生理学的ストレスを定量化するようにさらに構成される請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記演算装置は、前記(K-1)個の最新の心拍間隔の追加の心拍数変動尺度を算出するようにさらに構成され、前記追加の心拍数変動尺度は、最大心拍数、最小心拍数、三角指数、５０ミリ秒超の連続する心拍間隔の心拍間隔差の割合、低対高頻度比、及び合計パワーを含む群から選択される請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
新しい心拍間隔が前記演算装置によって受け取られる度に、前記更新された和S1'を再算出し、時間ウィンドウの複数の連続する心拍間隔についての前記和S1'のストリーミング更新を提供する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記演算装置に通信可能に結合されると共に前記更新された和S1'及び前記更新された和S2'を保存するデータベースをさらに有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
心拍数変動定量化を実行するシステムであって、
患者の複数の連続する心拍間隔を含むデータ信号を生成するように構成された心臓センサと、
前記心臓センサに通信可能に結合された演算装置であって、前記心臓センサから受け取った複数の(K-1)個の最新の連続する心拍間隔差及び前記心臓センサから受け取った現時点の心拍間隔差(D1)の二乗平均平方根を、K個の最新の心拍間隔差及びK番目に古い心拍間隔差(D2)の二乗和(Z1)から演算するよう構成され、
前記Z1から前記D2の二乗を減じた値に前記D1の二乗を加えた更新された和(Z1')及び前記Kに対する前記Z1'の比の平方根を算出するように構成された演算装置と、
を有するシステム。
【請求項１９】
前記心臓センサは、心電図記録装置またはパルスオキシメータを有する請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記演算装置は、スマートフィン、タブレットコンピュータ、またはラップトップコンピュータを有する請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記演算装置は、前記更新された和Z1'に基づいて患者のストレスレベルを判定するようにさらに構成され、且つ、前記システムは、生理学的ストレスを定量化するようにさらに構成される請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記演算装置は、前記(K-1)個の最新の心拍間隔の追加の心拍数変動尺度を算出するようにさらに構成されており、前記追加の心拍数変動尺度は、最大心拍数、最小心拍数、三角指数、５０ミリ秒超の連続する心拍間隔の心拍間隔差の割合、低対高頻度比、及び合計パワーを含む群から選択される請求項１８に記載のシステム。
【請求項２３】
前記演算装置に通信可能に結合されると共に前記更新された和Z1'を保存するデータベースをさらに有する請求項１８に記載のシステム。
【請求項２４】
新しい心拍間隔が前記演算装置によって受け取られる度に、前記更新された和Z1'を再算出し、時間ウィンドウの複数の連続する心拍間隔についての前記和Z1'のストリーミング更新を提供する請求項１８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、心拍数変動定量化のための中心モーメントのストリーミング更新を実行するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
心拍数変動（Heart Rate Variability:HRV）とは、連続する心拍間隔の長さの変動を定量化したものである。HRVは、心拍の規則性を反映し、規則性が高いほど、HRVが低くなり、且つ、心臓の正常なリズムを変調させる多くの生理学的要因の信頼性の高い記述子である。HRVは、非常に重要な診断ツールであり、且つ、交感神経系と副交感神経系の間の相互作用を観察する強力な手段を提供し、且つ、予測不能な刺激を検出すると共にこれに対して迅速に応答することにより、変化する状況に対して適合する心臓の能力を反映すると考えられている。従って、HRVという尺度は、生理学的なストレスを特徴化する際に有用である。
【０００３】
現在、ホルターモニタまたはその他の携帯型装置を使用し、少なくとも２４時間にわたって（多くの場合に、一度に２週間にわたって）心血管系の様々な電気的活動を連続的に監視している。最新の研究は、患者が監視される持続時間により、結果の精度が改善される場合があることを示している。
【０００４】
例えば、最新の一研究は、心房細動（Atrial Fibrillation:AF）のための切除後の再発検出における長期間監視に対するニーズを示している。非特許文献１を参照されたい。非特許文献１に記述されているように、24時間のホルターによれば、完全な7日間の記録によって検出された再発を伴う患者のうちの59％が検出され、48時間のホルターによれば、67％が検出され、72時間のホルターによれば、80％が検出され、4日間の記録によれば、91％が検出される。従って、この研究は、4日間未満のホルター持続時間によっては、再発のかなりの部分が見逃されると結論付けている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】N.Dagres他、「Influence of the duration of holter monitoring on the detection of arrhythmia recurrences after catheter ablation of atrial fibrillation: Implications for patient follow-up」、International Journal of Cardiology、第139巻、第3号、305〜306頁、2010年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
相対的に長い期間にわたって患者を監視するニーズが生じていることから、様々なモバイルプラットフォーム上において利用可能であると共に新しい相対的に低いRFプロトコルを伴う相対的に小さくて電力効率に優れた監視装置に対するニーズが存在し続けてきた。この結果、7〜14日間以上の期間にわたってECG信号を連続的に記録及び送信する能力を有する着用可能なECG監視装置が開発されている。但し、これらの信号を追跡及び送信する改善された能力に加えて、HRVを正確且つ効率的に計測するように、データの分析の改良に対するニーズが存在している。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書において特許請求されている主題は、上述のものなどの任意の欠点を解決したりまたは上述のものなどの環境においてのみ動作する実施形態に限定されるものではい。むしろ、この背景説明は、本明細書に記述されているいくつかの実施形態を実施してもよい一つの例示の技術エリアを例示するべく提供されたものに過ぎない。
【０００８】
一実施形態の一態様によれば、コンピュータプログラムは、複数の(K-1)個の最新の心拍間隔及び現時点の心拍間隔(I1)の標準偏差を、複数の連続する心拍間隔から、K個の最新の心拍間隔の二乗和(S1)から、及び、K個の最新の心拍間隔とK番目に古い心拍間隔(I2)の和(S2)から演算する動作をシステムに実行させるように構成されている。コンピュータプログラムは、S1からI2の二乗を減じた値にI1の二乗を加えた更新された和(S1')と、S1からI2を減じてI1を加えた更新された和(S2')と、Kに対するS1'の比とKの二乗に対するS2'の二乗の比の合計の平方根とを算出する。
【０００９】
実施形態の目的及び利点は、少なくとも、請求項に具体的に指摘されている要素、特徴、及び組合せにより、実現及び達成されることになる。
【００１０】
上述の概略的な説明及び以下の詳細な説明は、いずれも、例示及び説明を目的としており、且つ、特許請求されている本発明の限定を目的としたものではないことを理解されたい。
【００１１】
本発明の上述の及びその他の利点及び特徴をさらに明らかにするべく、添付の図面に示されているその具体的な実施形態を参照し、本発明についてさらに具体的に説明することとする。これらの図面は、本発明の代表的な実施形態を示すものに過ぎず、且つ、従って、その範囲の限定と見なしてはならないことを理解されたい。以下の添付図面を使用し、本発明について更なる具体性及び詳細を伴って記述及び説明することとする。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】正常な心臓のリズムを表す例示のトレースを含むグラフである。
【図２Ａ】RRIAに基づいてストレスを判定する例示のシステムのブロックダイアグラムである。
【図２Ｂ】RRIAに基づいてストレスを判定する例示のシステムのブロックダイアグラムである。
【図３】HRV尺度のストリーミング更新を実行する例示のシステムのブロックダイアグラムである。
【図４】特定のタイプのHRV尺度として連続する差の二乗平均平方根（RMSSD）を取得するべくスライディングウィンドウにわたって素モーメントのストリーミング更新を実行する例示のシステムのブロックダイアグラムである。
【図５】他のタイプのHRV尺度としてNN間隔の標準偏差（SDNN）を取得するべくスライディングウィンドウにわたって中心モーメントのストリーミング更新を実行する例示のシステムのブロックダイアグラムである。
【図６】SDNN尺度を使用してストレスを判定する方法の例示のフローチャートを示す。
【図７】本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従ってすべてが構成された、心拍数変動定量化のために中心モーメントのストリーミング更新を取得すると共にストレスを判定するべく構成された例示の演算装置を示すブロックダイアグラムである。
【図８】本明細書に記述されている心拍数変動定量化のために中心モーメントのストリーミング更新を得るためのシステム及び方法の一実施形態との比較において、SDNN及びRMSSDを得るための既知の実装形態の間の性能比を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
すべての人間は、ストレスを誘発する責任を担うアクティブな交感神経系（Sympathetic Nervous System:SNS）と、リラックスを誘発する責任を担うアクティブな副交感神経系（Parasympathetic Nervous System:PSNS）と、を有する。人間がストレスを受けていない際には、SNS及びPSNSは、健康なバランス状態にあり、これは、ベースラインまたは非ストレス状態と呼ばれることがある。
【００１４】
ストレスを判定する一方法は、心拍数センサなどの心臓センサと、HRVを監視するスマートフォン、タブレットコンピュータ、またはラップトップコンピュータなどの演算装置とを含み、HRVは、心臓収縮の速度を増大させると共に房室結節における伝導を促進する心拍数（Heart Rate:HR）の交感神経媒体（即ち、洞房結節及び房室結節に対して作用する交感神経繊維から放出されるエピネフリンとノルエピネフリンの影響）と、HRの減少及び房室結節における伝導の低速化に結び付くHRの副交感神経媒体（即ち、洞房結節及び房室結節に対して作用する副交感神経繊維によって放出されるアセチルコリンの影響）の間のバランスの尺度である。心臓センサは、時間に伴って患者の計測心拍に対応したデータ信号を生成するように構成されてもよい。心臓センサによって生成されるデータ信号は、例えば、心電図記録（ElecroCardioGraphy:ECGまたはEKG）データを含んでもよい。
【００１５】
HRVは、連続する心拍間の時間間隔の間の時間的変動である。標準的な心電図（ECG）においては、例えば、正常なQRS群の最大上向き偏向は、R波のピークに位置しており、且つ、二つの隣接したＲ波ピークの間の持続時間は、R-R間隔と呼ばれる。通常、HRV分析の実行の前に、すべての非洞結節由来の拍動を除去するためのプロセスが実行される。洞結節の脱分極の結果として得られる隣接したＱＲＳ群の間の得られた期間は、N-N（Normal-Normal）間隔と呼ばれており、HRVは、N-N間隔の変動の計測値である。
【００１６】
1996年に、European Society of CardiologyとNorth American Society of Pacing and Electrophysiologyが、HRV法の計測、生理学的な解釈、及び臨床的使用法を標準化するという目標の下に、タスクフォースを形成した。彼らが受け入れた方法は、通常、これらのN-N間隔のシーケンスを入力しており、且つ、以下の分類に分かれている。
【００１７】
時間ドメイン：
（１）単純な尺度：平均NN間隔、平均心拍数、最長及び最短NN間隔の間の差、日中および夜間心拍数の間の差を含む。
（２）統計的尺度（従来は２４時間である相対的に長い期間において適用される）：NN間隔の標準偏差（Standard Deviation of the NN intervals:SDNN）及びその変形、連続するNN間隔の平均二乗差の平方根（RMSSD）、50ms超の連続するNN間隔の間隔差の割合（pNN50）
（３）幾何学的解釈尺度
【００１８】
周波数ドメイン：標準化された方法は、パワースペクトル密度分析を介して特定の周波数帯域内のパワーを定量化しており、主尺度は、LF/HFであり、これは、LF（[0.04Hz,0.15Hz]）帯域内とHF（[0.15Hz,0.4Hz]）帯域内のパワーの比である。
【００１９】
これらの尺度は、標準化されているが、通常は、既存の方法を使用して非効率的に算出されており、この結果、演算負荷が大きくなり、これにより、相対的に多くの処理時間が必要とされ、且つ、電池寿命が減少する。
【００２０】
例えば、(k+1)個のNN間隔のシーケンス（ｘ0，．．．．．，ｘk）について既存のアルゴリズムを使用して相対的に単純なHRV尺度のうちの一つであるpNN50を算出する場合、標準的なアルゴリズムは、その絶対値が50ms超である連続するNN間隔差の百分率を演算する。即ち、次式のとおりである。
【数１】
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【００２１】
一般に、間隔ｘk+1について、新しいNN間隔が、演算または処理装置によって受け取られた際には、新しいシーケンスについて合計を再演算することにより、NN間隔を含むシーケンス（ｘ0，．．．．．，ｘk+1）について、pNN50’が演算される。
【００２２】
さらに詳細に後述するように、本明細書に記述されている一実施形態は、尺度を非効率的に再演算する代わりに、心拍数信号の中心モーメントを含む様々な時間ドメイン及び非パラメータ周波数ドメインのHRV尺度をリアルタイムで効率的に更新するように設計されている。これらの尺度を相対的に効率的に更新することにより、本明細書に記述されているシステム及び方法は、パワー消費量の低減に結び付く歩行可能(ambulatory)なリアルタイムフィードバック型の長期間記録を提供し、且つ、リアルタイムの速度ではこれまで不可能であった尺度の演算を可能にする。
【００２３】
添付図面を参照し、本発明の実施形態について説明することとする。
【００２４】
図１は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、正常な心臓のリズムを表す例示のトレース１００を含むグラフである。ECG装置などの心臓センサは、心臓の洞房（SinoAtrial:SA）結節によって生成された電気信号を検出することにより、このようなトレースによって表されるデータ信号を生成するように構成されてもよく、これらの電気信号は、心臓のリズムを制御している。
【００２５】
トレース１００は、P,Q,R,S及びTというラベルが付与された様々な波または部分を含み、これらのいくつかは、しばしば、一つにグループ化され、且つ、QRS群などのように、群として表現されている。正常な心臓のリズムにおいては、SA結節は、右及び左心房を通じて伝播する電気インパルスを生成する。P波は、心房を通じて流れる電気を表している。QRS群は、心室が収縮して血液を心臓から押し出すのに伴う心室を通じた流れを表している。T波は、次の鼓動のための心臓の再分極または電気的リセットを表している。次の心拍サイクルは、次のP波において始まることになる。
【００２６】
図１に示されているように、RR間隔は、連続するＲ波の間の時間である。それぞれのRR間隔は、１回の心拍に対応している。さらには、鼓動／分の観点における心拍数は、RR間隔に反比例しており、且つ、RR間隔から算出されてもよい。それぞれのRR間隔の長さは、一つの心拍から次の心拍までの間において異なる場合があることから、瞬間的な心拍数を単一のRR間隔について算出してもよく、あるいは、平均心拍数を複数の連続するRR間隔に跨って算出してもよい。一つの心拍から次の心拍までの間のRR間隔の変動は、心拍数変動（HRV）と呼ばれている。
【００２７】
図２は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、HRVのための算出された中心モーメントに基づいてストレスを判定する例示のシステム２００のブロックダイアグラムである。システム２００は、心臓センサ２０２と、演算装置２０４とを含んでもよい。いくつかの実施形態においては、システム２００は、データベース２０５をさらに含んでもよい。図示されてはいないが、システム２００は、演算装置２０４及び／または心臓センサ２０２に電力供給するように構成された一つまたは複数の電池及び／またはその他のモバイル電源を任意選択でさらに含んでもよい。これらの且つその他の実施形態においては、システム２００は、モバイルシステムとして実装されてもよい。従って、演算装置２０４は、限定を伴うことなしに、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、またはその他のモバイル演算装置のみならず、デスクトップコンピュータなどの伝統的に非モバイル型の演算装置を含んでもよい。
【００２８】
図２を継続して参照すれば、心臓センサ２０４は、患者の複数の連続するＲＲ間隔を含むデータ信号を生成するように構成されてもよい。心臓センサ２０４によって生成されるデータ信号は、例えば、図１のトレース１００などのECGトレースによって視覚的に表されてもよい。心臓センサ２０４は、限定を伴うことなしに、ECG（または、EKG）装置、パルスオキシメータ、ホルターモニタ、フォトプレチスモグラフィ（PhotoPlethysmoGraph:PPG）、指に装着されるタイプの、胸部ストラップタイプの、または耳クリップタイプの心拍数モニタ、あるいは、その他の適した心臓センサを含んでもよい。
【００２９】
演算装置２０４は、有線または無線接続を介して心臓センサ２０２に通信可能に結合されてもよい。演算装置２０４は、心臓センサ２０２によって生成されるデータ信号を受け取るように構成されてもよい。演算装置２０４は、さらには、HRVに基づいてストレスを判定するように構成されてもよい。いくつかの実施形態においては、例えば、演算装置２０４は、HRV信号の中心モーメントを含むデータ信号から患者のHRV尺度を算出するように構成されてもよく、且つ、HRV尺度に基づいて患者のストレスレベルを示す尺度を算出することにより、HRV尺度から患者のストレスレベルを算出するようにさらに構成されてもよい。
【００３０】
従って、演算装置２０４は、ＲＲ間隔モジュール２０６と、HRVモジュール２０８とを含んでもよい。一つまたは複数のHRV尺度を算出するべく、演算装置２０４は、心拍数信号のSDNNを算出するSDNNモジュール２１０、信号のRMSSDを算出するRMSSDモジュール２１２、信号の最大及び最小心拍数を算出するMax/Minモジュール２１４、信号の三角指数（triangular index）を算出するHRVtrモジュール、信号のpNN50を算出するpNN50モジュール２１８、信号のLFHFを算出するLFHFモジュール２２０、及び／または信号の合計パワーPを算出するパワースペクトル密度モジュール２２２をさらに含んでもよい。RR間隔モジュール２０６、HRVモジュール２０８、SDNNモジュール２１０、RMSSDモジュール２１２、Max/Minモジュール２１４、HRVtrモジュール２１６、pNN50モジュール２１８、LFHFモジュール２２０、及び／または合計パワーモジュール２２２は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組合せとして実装されてもよい。少なくとも部分的にソフトウェアとして実装される際には、演算装置２０４は、メモリと、処理装置とをさらに含んでもよく、処理装置は、演算装置２０４に、且つ、さらに詳しくは、処理装置に、それぞれのモジュール２０６、２０８、２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、及び／または２２２との関係において記述されている動作を実行させるべくメモリに保存されたコンピュータ命令を実行するように構成されている。
【００３１】
一般に、RR間隔モジュール２０６は、心臓センサ２０２によって生成されたデータ信号を受け取るように構成されてもよく、データ信号は、複数の連続するRR間隔を含む。RR間隔モジュール２０６は、データ信号からそれぞれの連続するRR間隔の時間の長さを算出するようにさらに構成されてもよい。それぞれのRR間隔は、１回の心拍を表すことになり、あるいは、これに対応する。
【００３２】
HRVモジュール２０８は、RR間隔モジュール２０６からの洞結節脱分極の結果として得られる隣接したQRS群間のNN間隔のシーケンスを受け取るように構成されてもよい。HRVモジュール２０８は、それぞれのモジュール２１０〜２２２から患者の様々なHRVデータを取得するべくそれぞれのモジュール２１０〜２２２と通信するようにさらに構成されてもよい。
【００３３】
さらに詳細に後述するように、モジュール２１０〜２２２のそれぞれは、スライド時間ウィンドウにわたって様々なHRV尺度を更新することによってストリーミング更新を提供するように構成されてもよい。例えば、HRVモジュール２０８は、（１）SDNN、または、NN間隔のウィンドウの２次中心モーメントの根、（２）RMSSD、または、NN間隔差のウィンドウの第２素モーメントの根、（３）最大及び最小RR間隔、（４）NN間隔のウィンドウのHRVtr、（５）NN間隔のpNN50、（６）LF/HF、または、NN間隔の高対低頻度比、及び（７）NN間隔の合計パワーを算出してもよく、且つ、これらを連続的に更新してもよい。さらに詳しく後述するように、新しいデータがHRVモジュール２０８から受け取られるのに伴って、データを連続的に更新することにより、HRVモジュール２０８を使用し、様々なHRVデータを効率的に算出してもよい。
【００３４】
さらに詳しく後述するように、本明細書に記述されているHRVモジュール２０８及びモジュール２１０〜２２２は、新しいデータ点が受け取られるたびにそれぞれのHRV尺度を効率的に演算するために、HRVモジュール２０８及びモジュール２１０〜２２２がHRV尺度の連続生成に必要な演算時間を低減できるようにするべく、NN間隔の以前のウィンドウから算出され、かつ保存されている値を利用する更新アルゴリズムを使用している。
【００３５】
図３は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、HRV尺度のストリーミング更新を実行する例示の方法３００のブロックダイアグラムである。方法３００及び／またはその変形は、全体的にまたは部分的に、図２のシステム２００などのシステムにより、実装されてもよい。あるいは、この代わりに、またはこれに加えて、方法３００及び／またはその変形は、全体的にまたは部分的に、プロセッサまたはその他の処理装置により、実装されてもよい。別個のブロックとして図示されているが、様々なブロックは、好ましい実装形態に応じて、更なるブロックに分割されてもよく、さらに少ない数のブロックに組み合わせられてもよく、あるいは、省略されてもよい。
【００３６】
図３は、HRV尺度のストリーミング更新を実行するシステムを概略的に示しているが、特定のHRV尺度を更新するべく使用してもよいアルゴリズムの具体的な例については、さらに詳しく後述する。さらに、この方法は、HRVモジュール２０８または特定のHRV尺度モジュール２１０〜２２２のうちのいずれかによって実行されてもよい。
【００３７】
方法３００は、一連のN-N間隔について、データのシーケンスが第１時間ウィンドウにおいて受け取られるのに伴い、ブロック３１０において開始される。次いで、ブロック３２０において、シーケンスがシーケンスメモリに保存される。ブロック３３０において、このシーケンスについて、HRV尺度が第１時間のウィンドウについて算出され、且つ、ブロック３２５において、演算装置２０４からデータベース２０５に出力される。HRV尺度は保存されてもよく、且つ、最終的に表示されてもよい。また、さらに詳しく後述するように、HRVモジュール２０８は、算出されたHRV尺度を使用して、患者のストレスレベルを評価してもよい。
【００３８】
また、HRV尺度は、さらに詳細に後述するように、後続の計算において使用されるように、ブロック３３０において、HRVモジュール２０８に保存されてもよい。ブロック３３５において、新しいデータ点がRR間隔モジュール２０６から受け取られると共にHRVモジュール２０８に送られるのに伴って、新しいデータ点がシーケンスメモリに追加され、且つ、いまやストリーミング時間ウィンドウの外に位置する最も古いデータ点がシーケンスメモリから除去または削除される。第１時間ウィンドウについて予め保存されているHRV尺度及びさらに詳しく後述するものなどの新しいデータ点を使用する更新アルゴリズムを使用することにより、ブロック３４５において、更新されたHRV尺度が算出され、且つ、ブロック３５０において出力される。次いで、ブロック３５５において、新しい更新されたＨＲＢ尺度が保存される。新しいデータ点が受け取られた際に、方法３００は、ブロック３３５に戻り、且つ、方法は、後続のデータ点が受け取られるのに伴って、後続のストリーミング時間ウィンドウについての更新されたHRV尺度の算出を継続する。
【００３９】
時間ドメイン法
Ａ．スライディングウィンドウにわたる素モーメント及び中心モーメントの演算
図４は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、スライド時間ウィンドウにわたるN-N間隔のシーケンスの素モーメントのストリーミング更新を実行する例示の方法４００のブロックダイアグラムであり、且つ、図５は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、スライド時間ウィンドウにわたるN-N間隔のシーケンスの中心モーメントのストリーミング更新を実行する例示の方法５００のブロックダイアグラムである。方法５００は、図４に示されている方法４００に従って算出された素モーメントを利用している。
【００４０】
方法４００、５００及び／またはその変形は、全体的にまたは部分的に、図２のシステム２００などのシステムにより、実装されてもよい。この代わりに、またはこれに加えて、方法４００、５００及び／またはその変形は、全体的にまたは部分的に、プロセッサまたはその他の処理装置により、実装されてもよい。別個のブロックとして図示されているが、様々なブロックは、好ましい実装形態に応じて、更なるブロックに分割されてもよく、さらに少ない数のブロックに組み合わせられてもよく、あるいは、省略されてもよい。
【００４１】
SDNN及びRMSDは、重要なHRV尺度であると見なされている。SDNNは、N-N間隔のシーケンスの標準偏差または２次中心モーメントであり、且つ、ＲＭＳＤは、連続する差の二乗平均平方根であり、連続するN-N間隔の間の差の二乗の平均の平方根の計算結果、即ち、δＮＮ2間隔のシーケンスの２次素モーメントである。なお、δNN(i)＝|NNi-NNi-1|である。従って、図４の方法４００を使用して２次素モーメントを算出することにより、スライド時間ウィンドウについて、RMSDを出力してもよく、且つ、図５の方法５００を使用することにより、スライド時間ウィンドウについて、SDNNを出力してもよい。
【００４２】
N-N間隔のシーケンスの素モーメントのストリーミング更新を実行すると共にRMSDを算出する方法４００は、一連のN-N間隔について、データのシーケンスが第１時間ウィンドウにおいて受け取られるのに伴い、ブロック４０５において開始される。ブロック４１０において、シーケンスがシーケンスメモリに保存される。ブロック４１５において、第１時間ウィンドウについて、間隔のシーケンスの素モーメントが算出され、且つ、ブロック４２５において、演算装置２０４からデータベース２０５に出力される。なお、RMSSDは、保存されてもよく、且つ、最終的に表示されてもよい。
【００４３】
また、算出されたRMSSDも、さらに詳細に後述するように、後続の計算において使用されるように、ブロック４２０において、HRVモジュール２０８またはRMSSDモジュール２１２に保存されてもよい。ブロック４３０において、新しいデータ点がRR間隔モジュール２０６から受け取られると共にRMSSDモジュール２１２に送られるのに伴って、ブロック４３５において、新しいデータ点がシーケンスメモリに追加され、且つ、いまやストリーミング時間ウィンドウの外に位置する最も古いデータ点がシーケンスメモリから除去または削除される。第１時間ウィンドウ用の先に保存されているRMSSD及びさらに詳細に後述するものなどの新しいデータ点を使用する更新アルゴリズムを使用することにより、ブロック４４０において、更新されたRMSSDが算出され、且つ、ブロック４４５において出力される。次いで、ブロック４５０において、新しい更新されたRMSSDが保存される。新しいデータ点が受け取られた際に、方法４００は、ブロック４３０に戻り、且つ、方法は、後続のデータ点が受け取られるのに伴って、後続のストリーミング時間ウィンドウについての更新されたRMSSDの計算を継続する。
【００４４】
N-N間隔のシーケンスの中心モーメントのストリーミング更新を実行すると共にＲＭＳＤを算出する方法５００は、一連のN-N間隔について、データのシーケンスが第１時間ウィンドウにおいて受け取られるのに伴い、ブロック５１０において開始される。ブロック５１５において、シーケンスがシーケンスメモリに保存される。ブロック５２０において、方法４００において算出された第１時間ウィンドウについての間隔のシーケンスの素モーメントが、RMSSDモジュール２１２から受け取られ、且つ、ブロック５２５において、第１時間ウィンドウのデータのシーケンスの中心モーメントが算出され、且つ、ブロック５３０において、SDNNとして、演算装置２０４からデータベース２０５に出力される。なお、SDNNは、保存されてもよく、且つ、最終的に表示されてもよい。
【００４５】
また、算出された中心モーメントも、さらに詳しく後述するように、後続の計算において使用されるように、ブロック５３５において、HRVモジュール２０８またはSDNNモジュール２１０に保存されてもよい。ブロック５４０において、新しいデータ点がＲＲ間隔モジュール２０６から受け取られると共にSDNNモジュール２１０に送られるのに伴って、ブロック５４５において、新しいデータ点がシーケンスメモリに追加され、且つ、いやまストリーミング時間ウィンドウの外に位置する最も古いデータ点が、シーケンスメモリから除去または削除される。ブロック５５０において、図４において説明した方法４００に従い、第２時間ウィンドウのデータのシーケンスの更新された素モーメントが受け取られる。第１時間ウィンドウについて先に保存された中心モーメント、ブロック５５０からの更新された素モーメント、及び新しいデータ点を使用する更新アルゴリズムを使用することにより、ブロック５５５において、更新された中心モーメントが算出され、且つ、ブロック５６０において、更新されたSDNNとして出力される。次いで、ブロック５６５において、新しい更新された中心モーメントが保存される。新しいデータ点が受け取られた際に、方法５００は、ブロック５４０に戻り、且つ、その方法は、後続のデータ点が受け取られるのに伴って、後続のストリーミング時間ウィンドウについての更新された中心モーメントの算出及びSDNN値の出力を継続する。
【００４６】
以下、RMSSD及びSDNNを算出する更新アルゴリズムについて説明する。当業者には理解されるように、要素のウィンドウのk次素モーメント、即ち、既定のスライド数のNN間隔（ｘ1，．．．．．，ｘN）は、次式のように定義される。
【数２】
2015208682.tif 000004
【００４７】
k次中心モーメントは、次式のように定義される。
【数３】
2015208682.tif 000005
【００４８】
新しい間隔が受け取られるたびにk次中心モーメントを再算出するのではなく、SDNNモジュール２１０は、k次中心モーメントをO(k)において更新している。任意の次数の素モーメントを一定の時間において更新してもよい。j=1,...,kについて、スケーリングされていない合計は、次式のとおりである。
【数４】
2015208682.tif 000006
【００４９】
一実施形態においては、SDNNモジュール２１０は、リングバッファを使用してN個の最新のデータ点を保存してもよい。ブロック５４０において新しい要素ｘNを受け取った際に、SDNNモジュール２１０は、そのバッファから最も古い要素ｘ0を抽出し、且つ、新しい要素ｘNをリングバッファに追加する。SDNNモジュール２１０は、j=1,...,kの場合に、(ｘjN−ｘj0)をｓｕｍjに追加する。この結果、更新されたμ’jは、ｓｕｍj／Ｎとなる。オリジナルの要素がリングバッファ内に保存された状態に留まっていることから、これらの要素は、任意の次数の素モーメントの更新に再使用される。
【００５０】
また、二項変換により、k次中心モーメントは、次式のように表現してもよい。
【数５】
2015208682.tif 000007
【００５１】
それぞれの素モーメントは、方法４００に従って、O(1)において更新されることから、最大でk次のすべての素モーメントをO(k)において更新してもよい。従って、μkも、O(k)時間において更新されてもよい。一実施形態においては、関連するウィンドウの要素を含む単一のリングバッファのみを使用して、最大でk次の素モーメントと中心モーメントの両方を維持及び算出する。
【００５２】
以下に、ｋ次の素モーメントを更新するアルゴリズムの一例が含まれている。
【表１】
2015208682.tif 000008
【００５３】
上述のアルゴリズムを使用し、リアルタイムでそれぞれの値を更新することにより、スライディングウィンドウの素モーメント及び中心モーメントを連続的に算出してもよい。この結果、SDNN及びRMSSD値が、当技術分野において現時点で既知のものよりも、効率的に、リアルタイムで継続的に算出及び出力されることになる。さらには、スライディングウィンドウの中心モーメントの算出に加えて、HRVモジュール２０８は、後述するものを含む様々なその他のHRV尺度を算出してもよい。
【００５４】
Ｂ．スライディングウィンドウにわたるメジアンの演算
一実施形態においては、HRVモジュール２０８は、O(1)予想時間においてスライディングウィンドウにわたってメジアンを更新するように、メジアンを算出してもよい。δNN間隔のスライディングウィンドウのメジアンは、最も価値あるHRVアルゴリズムのうちの一つであり、且つ、その他のHRVアルゴリズムとの間の非常に直観的な関連をもたらすことが比較評価によって示されている。例えば、これは、pNNX=50%である値Xに等しい。また、これは、スライディングウィンドウ内の要素のヒストグラムの積分を二つの等しい部分に分離する値でもある。
【００５５】
１）初期化フェーズ：以下のアルゴリズム２には、HRVモジュール２０８によって実装してもよい一つのアルゴリズムの初期化フェーズが示されている。第１点がスライディングウィンドウを含むリングバッファに挿入され、これにより、ヒストグラムを保持するテーブルがクリアされ（MaxValueは、通常、100である）、且つ、その内部における第１データ点の存在がマーキングされる。また、第１点は、当初、メジアンでもある。また、この例においては、さらに詳しく後述するように、二つの補助変数「balance」及び「splitter」が利用されるべく、初期化されている。
【表２】
2015208682.tif 000009
【００５６】
２）更新フェーズ：本明細書に記述されている例におけるメジアン演算アルゴリズムの更新部分は、３つの不変量を保持している。第１変数であるbalanceは、正である際に、現時点のメジアン値が有効な状態に留まるように、ヒストグラムに挿入されなければならない現時点のメジアンを下回るサンプル点の数を表記している。同様に、これは、負である場合には、現時点のメジアンが有効状態に留まるように挿入されなければならない現時点のメジアン値を上回るサンプル点の数を表記している。従って、以下のアルゴリズムにおいては、balance∈[0,1]である。
【００５７】
第２変数であるsplitterは、ブックキーピング変数である。これは、メジアンが位置することになるすべてのhistogram[median]要素内の正確な位置を表記している。さらに詳しくは、splitter要素は、左に位置することになり、(histogram[median]-splitter-1)要素は、右に位置することになろう。実際のメジアン値は、ヒストグラムのmedian番目のエントリの要素内において正確に位置splitterに位置している。balance不変量を通じて、splitter不変量が維持され、且つ、これを通じて、median不変量が維持される。従って、以下のアルゴリズムにおいては、0≦splitter≦histogram[median]である。
【表３】
2015208682.tif 000010
【００５８】
上掲のアルゴリズム３において、第１行〜第９行は、リングバッファがフル状態にある安定状態のケースを処理している。新しい点を入力する前に、最も早期に入力された点が除去される。現時点のmedianとの関係におけるその場所に応じて、median値が無効になっている場合がある。従って、メジアンを有効な状態に維持するべく、変数balanceを更新することにより、ヒストグラムに入力されなければならない新しい要素の数及び相対位置が表記される。
【００５９】
第１０行〜第１６行は、新しい点をリングバッファ及びヒストグラムに追加しており、これにより、変数balanceをも適切に更新している。この時点において、median値が更新を必要としているかどうかを判定することができる。このエントリ点において、変数balanceは、0または1であってもよい。第１行〜第１６行が実行された後に、balance変数を最大で2だけ増減させることにより、その新しい可能な範囲が[-2，3]の間となるようにしてもよい。変数balanceを変更することにより、これを不変量によって決定される範囲に戻してもよい。
【００６０】
balance∈[2,3]である場合には、変数balanceを低減させる唯一の方法は、メジアンを増大させることである。メジアン位置を1だけ増大させることにより、balanceを2だけ低減することができる。このシナリオは、第１７行〜第２４行に示されているアルゴリズム３のセグメントによって処理されている。変数splitterを増大させることにより、median値が右に移動する。splitterが、histogram[median]限度の外に位置するように十分に大きくなった場合には、Splitterはリセットされ、且つ、medianは、その右の次の空ではないヒストグラムエントリに更新される。類似の方式により、balance∈[-2，1]である場合には、これを増大させる唯一の方法は、メジアンを減少させることによるものである。この対称的なケースは、第２５行〜第３２行に記述されているアルゴリズム３のセグメントによって処理されている。
【００６１】
アルゴリズム３の最後のセグメントは、リングバッファから外に弾かれたまたは除去された要素が正確にメジアンに位置した際に生じうる問題を補正しており、これにより、恐らくは、splitter不変量が無効となろう。このケースは、セグメント３３〜３８によって処理されている。
【００６２】
上述のアルゴリズムを使用することにより、HRVモジュール２０８は、新しいデータ点が受け取られるたびにメジアンを新しく再算出するのではなく、ヒストグラムのメジアンを単純に更新することにより、新しいデータ点が受け取られるのに伴って、スライディングウィンドウにわたってメジアンを連続的に算出することができる。
【００６３】
Ｃ．スライディングウィンドウにわたる最小値／最大値の演算
また、一実施形態においては、HRVモジュール２０８は、Max_Minモジュール２１４を使用し、特定のスライディングウィンドウ内の間隔のシーケンスの最小及び最大値を算出してもよい。アルゴリズム４は、シーケンスの最大値を演算するべくHRVモジュール２０８及び／またはMax_Minモジュール２１４によって実行されてもよいアルゴリズムの例示の実施形態を示している。以下に簡潔に説明している類似のアルゴリズムを使用し、シーケンスの最小値を演算してもよい。
【００６４】
アルゴリズム４を再度参照すれば、すべての新しい要素ｘtについて、ｗ要素のスライディングウィンドウにわたって、max(xt-w+1;...,xt)値が更新される。Max_Minモジュール２１４は、長さwのリングバッファCを使用してもよい。それぞれの到来する要素xtごとに、xt以下であるすべての要素がリングバッファCの末尾から除去される。次いで、xtがリングバッファCに挿入される。スライディングウィンドウの最大値は、リングバッファCの第１要素である。リングバッファCの保存されている要素には、リングバッファCに追加される際に、タイムスタンプが付与され、且つ、w回の更新の後に除去される。それぞれの要素は、リングバッファCに対して且つこれから正確に一回だけ追加及び削除され、従って、更新は、償却されたO(1)時間において実行されてもよい。
【表４】
2015208682.tif 000011
【００６５】
スライディングウィンドウの最小値を算出する特定のアルゴリズムは、明示的に含まれてはいないが、最小値を演算するアルゴリズムは、アルゴリズム４をわずかに変更したものである（この場合には、第１行における不等式が逆転される）。二つの別個のリングバッファを使用することにより、スライディングウィンドウの最大及び最小値を更新することができる。これらのバッファ内の要素の数は、wとの比較において、サイズが大きく成長しないことが経験的な観察によって示されている。実際に、これらは、その長さがウィンドウ内の最大及び最小要素の間の差によって制限されている完全なスライディングウィンドウの単調な減少という結果を維持することが観察されよう。これは、wとの比較において、小さな差である。
【００６６】
Ｄ．スライディングウィンドウにわたる三角指数の演算
別の実施形態においては、HRVモジュール２０８は、HRVtrモジュール２１６を使用し、スライディングウィンドウにわたって三角指数を演算してもよい。HRV三角指数（HRVtr）を演算するべく、すべてのN-N間隔の密度分布がスライディングウィンドウにおいて維持される。密度ビン幅は、通常、7:8125msであり、これは、128Hzのサンプリング周波数に対応しており、これは、標準プロトコルにおける標準ECGサンプリングレートである。HRVtrは、モーダルビンの頻度にわたる合計N-N間隔の比率として定義される。
【００６７】
スライディングウィンドウ内のN-N間隔の合計数は、容易に入手可能である。アルゴリズム５に示されているアルゴリズムにおいては、HRVtrモジュール２１６は、スライディングウィンドウ内のそれぞれの要素ごとのビン数を含むリングバッファCを保持している。組{freq,bin}が、max-heap H内において、ビン頻度に基づいて順序付けされた状態で保持されている。それぞれのビンごとに、H内に組が存在しており、その頻度は、当初は、０である。また、この例においては、ビン数とH内の対応する組の位置の間に、direct_map変数を使用することにより、直接的なマップが保持されている。HRVtrモジュール２１６が新しいデータ点ptを受け取った際に、最も古い要素がCから除去され、且つ、その場所が、direct_mapを介してHにおいて取得され、H内の対応する組の頻度が1だけ低減され、且つ、H内のその場所が、heapify-down動作を介して調節される。次いで、ptのビン数がCに追加され、且つ、その位置がH内の直接的マップを介して検出される。次いで、対応する組の頻度が１だけ増加され、且つ、その位置が、heapify-up動作を介してH内において再度調節される。伝統的なヒープ動作であるheapify-down及びheapify-upは、H内の二つの組が位置をスワップした際に、常に、direct-map内のそれぞれの対応する場所も適切に更新されるように、拡張されている。
【表５】
2015208682.tif 000012
【００６８】
アルゴリズムの複雑さは、主には、heapify-up及びheapify-down動作の複雑さに基づいており、これは、O(log BinCount)であり、ここで、BinCountは、分布内のビンの合計数であり、且つ、通常は、256である。このアルゴリズムを使用することにより、空間要件は、O(w+BinCount)であり、この場合に、wは、スライディングウィンドウの長さである。この結果、HRVtrモジュール２１６は、HRV三角指数を効率的に算出及び更新することができる。
【００６９】
Ｅ．スライディングウィンドウにわたるpNN50の演算
他の実施形態においては、HRVモジュール２０８は、pNN50モジュール２１８を使用し、O(1)時間においてスライディングウィンドウにわたってpNN50を演算してもよい。上述のように、すべてのδＮＮ値は、長さwのリングバッファに保存されている。以下のアルゴリズム６に示されているように、カウンタcnt50は、50を上回る|δNN|値の数を計数している。pNN50モジュール２１８が新しい要素xNを受け取った際には、最も古い要素x0がバッファから抽出される。|x0|<50である場合には、cnt50を1だけ減少させる。|x0|>50である場合には、cnt50を1だけ増大させる。この結果、尺度pNN50が、cnt50=wから得られることになる。新しいデータ点の適切な情報は、２値であることから、実際のデータ点の代わりに、ブール変数のリング変数が保存及び維持され、これにより、アルゴリズムのメモリ要件が低減され、且つ、システムの演算効率が改善される。
【表６】
2015208682.tif 000013
【００７０】
ＩＩＩ．周波数ドメイン法
また、他の実施形態においては、HRVモジュール２０８は、様々なドメイン法を実行してもよい。パワースペクトル密度（PSD）分析は、パワーが周波数の関数としてどのように分布しているかを理解するために有用である。通常、PSDは、回帰分析を介して、またはさらに一般的には、FFT分析を介して推定され、何れの方式も類似の結果を提供する。利用されるHRV尺度は、（１）合計パワーP、（２）VLF/LF/HF周波数帯域（[0,0.04Hz]/[0.04Hz,0.15z]/［0.15Hz,0.4Hz］）内のパワー、（３）LF/HF帯域内の正規化されたパワー（LFnorm=LF/(P-VLF)、HFnorm=HF/(P-VLF)）及び（４）比率LF/HFである。比率LF/HFは、通常、広く使用されている尺度である。FFTを適用する前に、不均一に離隔したピーク検出信号をリサンプリングする必要がある。
【００７１】
通常、リサンプリングレートは、2〜4Hzである。拍動置換及びリサンプリングの効果について行われた最近の研究は、最大で210bpmの心拍数の分解能を許容することから、7Hzのリサンプリングレートが適切であると結論付けている。本明細書には、一定の時間においてフーリエ係数を更新する方法が記述されている。後述するように、それぞれの係数は、その他の係数とは独立的に更新されてもよい。この結果、個々にそれぞれの反復において更新するのとは対照的に、好ましい周波数帯域に対応する係数の適切なサブセットのみの更新が可能となる。
【００７２】
Ａ．スライディングウィンドウにわたるFFT係数の更新
また、HRVモジュール２０８は、LFHFモジュール２２０を使用し、スライディングウィンドウにわたってFFT係数を演算してもよい。アルゴリズム７は、長さLのスライディングウインドウの数のストリーミングシーケンスである{x}tについて、時点tにおいて受け取られたすべての新しい要素xtごとにウィンドウ（xt-L+1,...,xt）のフーリエ係数を更新するべく、LFHFモジュール２２０が使用してもよい方法を示している。
次式がウィンドウのフーリエ係数（xt-L+1,...,xt）であるとしよう。
【数６】
2015208682.tif 000014
【００７３】
この結果、次式のとおりとなる。
【数７】
2015208682.tif 000015
【００７４】
それぞれのフーリエ係数Xtkは、一定の時間において、Xt-1kから更新されてもよい。さらに詳しくは、L次の原始根e2πi/Lのすべて累乗が予め演算されている場合には、Xtkの更新には、1回の実数加算と1回の虚数乗算で十分であろう。あるいは、この代わりに、適切な根の累乗を生成するには、係数当たりに1回の更なる虚数乗算で十分である。従って、LFHFモジュール２２０は、一連のストリーミング時間ウィンドウにわたって値を更新することにより、LFHFを効率的に算出することができる。
【表７】
2015208682.tif 000016
【００７５】
Ｂ．スライディングウィンドウにわたるパワースペクトル密度の演算
また、HRVモジュール２０８は、後述するアルゴリズムを使用し、合計パワーモジュール２２２を使用することにより、スライディングウィンドウにわたってパワースペクトル密度を演算してもよい。{x}tのピリオドグラムは、次式のように定義される。
【数８】
2015208682.tif 000017
【００７６】
P(k)は、周波数fk=k/ΔNにおける時系列のパワースペクトルの推定値であり、Δは、サンプリング期間である。xtは実数であることから、次式となる。
【数９】
2015208682.tif 000018
パーセバルの定理により、次式のとおりとなる。
【数１０】
2015208682.tif 000019
【００７７】
次のアルゴリズム８は、時系列のパワースペクトルを演算するべく、HRVモジュール２０８及び合計パワーモジュール２２２によって実装されてもよいアルゴリズムの一例を示している。
【表８】
2015208682.tif 000020
【００７８】
上述のアルゴリズム及び方法を使用することにより、本明細書に記述されている実施形態は、SDNN及びRMSSD値のストリーミング更新の提供を含むHRV定量化のための中心モーメントのストリーミング更新を実行する能力を有する。さらに詳しくは、上述の方法及びアルゴリズムを使用することにより、予め演算された情報の再使用を伴うことなしに、SDNN、RMSSD、NNメジアン、NN間隔の範囲、及びpNN50尺度がスライディングウィンドウ上のデータ点から相対的に効率的に演算される。
【００７９】
Ｂ．結果
図８は、SDNN及びRMSSD用の提案された実装形態と古典的な実装形態の間の性能比を提示するグラフ８００である。ここに示されているように、スピードアップが、ウィンドウサイズに伴って線形で増大している。本明細書に記述されている方法及びシステムは、代表的な使用ケースのシナリオについて、２桁超のスピードアップを実証しており、これらのスピードアップは、結果的に、これらの方法及びシステムを採用したモバイルシステムの大幅に長い電池寿命をもたらす。最も演算負荷が大きい周波数ドメイン法の場合にも、本明細書に記述されているアルゴリズムは、これまで不可能であったケースにおけるリアルタイム更新を許容している。
【００８０】
上述のように、SDNN及びRMSSDを含む上述の算出されたHRV尺度を後から使用し、患者のストレスを判定してもよい。SDNN及びRMSDD値を使用してストレス評価を実行する能力を有するシステム及び方法の一例が、「STRESS MODEL BASED ON RR INTEGRAL AVERAGE」という名称の2013年1月18日付けで出願された米国特許出願第13/745,099号明細書に開示されており、この内容は、そのすべてが本明細書に包含される。
【００８１】
図６は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、HRVデータに基づいてストレスを判定する方法６００の例示のフローチャートを示している。方法６００及び／またはその変形は、全体的にまたは部分的に、図２のシステム２００などのシステムにより実装されてもよい。この代わりに、またはこれに加えて、方法６００及び／またはその変形は、全体的にまたは部分的に、プロセッサまたはその他の処理装置により実装されてもよい。別個のブロックとして示されているが、それぞれのブロックは、好ましい実装形態に応じて、更なるブロックに分割されてもよく、さらに少ない数のブロックに組み合わせれてもよく、または省略されてもよい。
【００８２】
方法６００は、ブロック６０２において開始されてもよく、ここで、患者の複数の連続するＲＲ間隔を含むデータ信号が受け取られる。例えば、このようなデータ信号は、図２の心臓センサ２０２から演算装置２０４によって受け取られてもよい。
【００８３】
ブロック６０４において、患者のHRVデータをデータ信号から算出してもよい。上述のように、HRVデータは、データ信号のSDNN、RMSSN、平均値、最大／最小値、HRVtr、pNN50、LFHF、及び合計パワーを含む様々なHRVデータを含んでもよい。さらには、上述のように、HRVデータを一連のストリーミング時間ウィンドウにわたって連続的に更新してもよい。ブロック６０６において、ストレス値をHRVデータから算出してもよい。
【００８４】
当業者は、本明細書に開示されているこの及びその他のプロセス及び方法の場合には、プロセス及び方法において実行されている機能は、異なる順序で実装されてもよいことを理解するであろう。さらには、概説されているステップ及び動作は、例として提供されたものに過ぎず、且つ、ステップ及び動作のいくつかは、開示されている実施形態の本質を逸脱することなしに、任意選択であってもよく、さらに少ない数のステップ及び動作に組み合わせられてもよく、あるいは、更なるステップ及び動作に拡張されてもよい。
【００８５】
あるいは、この代わりに、またはこれに加えて、ストレスレベルまたはその他のHRV値は、複数の異なる時間において判定されてもよい。この及びその他の例においては、データ信号は、患者が第１状態にある際に生成された第１データを含んでもよく、HRVデータは、患者のベースラインストレスレベルを表す第１HRVデータを含んでもよい。相応して、方法６００は、現時点における患者の複数の連続するRR間隔を含む第２データ信号を受け取ることにより、患者の現時点のストレスレベルを評価するこｔをさらに含んでもよい。上述のように、第２のHRVデータを第２データ信号から患者について算出してもよい。第２ストレスレベルを第２HRVデータから算出してもよい。二つの値を比較し、この比較に基づいて、患者がストレスを受けた状態にあるかどうかを判定してもよい。
【００８６】
患者がストレスを受けた状態にあるかどうかを比較に基づいて判定することは、患者が現時点においてストレスを受けた状態にあること、または、第２HRV値がそれぞれ、第１HRV値未満であると判定すること、あるいは、それぞれ、第２HRV値がそれぞれ、第１HRV値を上回っている場合に患者が現時点においてストレスを受けていない状態にあると判定することを含んでもよい。
【００８７】
いくつかの実施形態においては、方法６００は、患者が現時点においてストレスを受けた状態にあるという判定に応答して、現時点のストレスレベルを低減するための患者用のストレス低減処置を推奨することをさらに含んでもよい。ストレス低減処置は、薬物療法、カウンセリング、瞑想、一つまたは複数の精神的または物理的エクササイズ、または差し迫った医療手順の延期、あるいは、これらの類似のものまたはこれらの組合せを含んでもよい。
【００８８】
図７は、本明細書に記述されている少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、HRV定量化のための中心モーメントのストリーミング更新を実行するべく構成された例示の演算装置７００を示すブロックダイアグラムである。演算装置７００は、演算装置２０４に対応してもよいと共に／または、例えば、図２のデータベース２０５を含むかまたはこれに対して接続されてもよい。演算装置７００は、非常に基本的な構成７０２内に、一つまたは複数のプロセッサ７０４と、システムメモリ７０６とを含んでもよい。プロセッサ７０４とシステムメモリ７０６の間の通信のために、メモリバス７０８を使用してもよい。
【００８９】
好ましい構成に応じて、プロセッサ７０４は、限定を伴うことなしに、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（Digital Signal Processor:DSP）、またはこれらの任意の組合せを含む任意のタイプであってもよい。プロセッサ７０４は、レベルワンキャッシュ７１０及びレベルツーキャッシュ７１２といった一つまたは複数のレベルのキャッシング、一つまたは複数のプロセッサコア７１４、及びレジスタ７１６を含んでもよい。例示のプロセッサコア７１４は、算術論理ユニット（Arithmetic Logic Unit:ALU）、浮動小数点ユニット（Floating Point Unit:FPU）、デジタル信号処理コア（DSPコア）、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。また、例示のメモリコントローラ７１８が、プロセッサ７０４と共に使用されてもよく、あるいは、いくつかの実装形態においては、メモリコントローラ７１８は、プロセッサ７０４の内部部品であってもよい。プロセッサ７０４は、例えば、システムメモリ７０６に読み込まれたコンピュータ命令またはコードを実行することにより、且つ／または、システムメモリ７０６を使用することなしに行ごとにコンピュータ命令またはコードを実行することにより、本明細書に記述されている動作のうちの一つまたは複数を実行するように構成されてもよい。
【００９０】
好ましい構成に応じて、システムメモリ７０６は、限定を伴うことなしに、揮発性メモリ（ランダムアクセスメモリ（Random Access Memory:RAM）など）、不揮発性メモリ（読出し専用メモリ（Read Only Memory:ROM）、スラッシュメモリなど）、あるいは、これらの任意の組合せを含む任意のタイプであってもよい。システムメモリ７０６は、オペレーティングシステム７２０と、一つまたは複数のアプリケーション７２２と、プログラムデータ７２４とを含んでもよい。アプリケーション７２２は、図６Ａとの関係において記述されている動作のうちの一つまたは複数を含む本明細書に記述されている患者のストレスを判定するための複数の連続的ＲＲ間隔を含むデータ信号の取得及び処理と関連した動作のうちの一つまたは複数を実行するように構成されたRRIAアルゴリズム７２６を含んでもよい。この代わりに、あるいは、これに加えて、アプリケーション７２２は、図６Ｂとの関係において記述されている動作の一つまたは複数を実行するように構成されたアルゴリズムを含んでもよい。さらに一般的には、アプリケーション７２２は、演算装置７００に本明細書に記述されている機能を実行するさせるべく、プロセッサ７０４によって実行されてもよい。プログラムデータ７２４は、患者の心拍数変動を示すHRVデータ７２８を含んでもよく、HRVデータ７２８は、本明細書に記述されているように、HRVヒストグラムを含んでもよい。いくつかの実施形態においては、アプリケーション７２２は、患者のストレスがRRIAに基づいて且つ／またはその他のストレスモデルに従って判定されうるように、オペレーティングシステム７２０上においてプログラムデータ７２４と共に動作するべく、構成されてもよい。
【００９１】
演算装置７００は、基本構成７０２とその他の装置及びインターフェイスの間の通信を促進するべく、更なる特徴または機能、並びに、更なるインターフェイスを有してもよい。例えば、バス／インターフェイスコントローラ７３０を使用し、基本構成７０２と一つまたは複数のデータストレージ装置７３２の間の通信をストレージインターフェイスバス７３４を介して促進してもよい。データストレージ装置７３２は、着脱自在のストレージ装置７３６、非着脱自在のストレージ装置７３８、またはこれらの組合せであってもよい。着脱自在のストレージ及び非着脱自在のストレージ装置の例は、例えば、フレキシブルディスクドライブ及びハードディスクドライブ（Hard-Disk Drive:HHD）などの磁気ディスク装置、コンパクトディスク（Compact Disk:CD）ドライブまたはデジタルバーサタイルディスク（Digital Versatile Disk:DVD）ドライブなどの光ディスクドライブ、半導体ドライブ（Solid State Drive:SSD）、及びテープドライブを含む。例示のコンピュータストレージ媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報の保存用の任意の方法または技術によって実装された揮発性及び不揮発性の着脱自在及び非着脱自在の媒体を含んでもよい。
【００９２】
システムメモリ７０６、着脱自在のストレージ装置７３６、及び非着脱自在のストレージ装置７３８は、コンピュータストレージ媒体の例である。コンピュータストレージ媒体は、限定を伴うことなしに、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリ、またはその他のメモリ技術、CD-ROM、デジタルバーサタイルディスク（DVD）、またはその他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたはその他の磁気ストレージ装置、あるいは、好ましい情報を保存するために使用されてもよいと共に演算装置７００によってアクセスされてもよい任意のその他の媒体を含む。このような任意のコンピュータストレージ媒体は、演算装置７００の一部であってもよい。
【００９３】
また、演算装置７００は、バス／インターフェイスコントローラ７３０を介した基本構成７０２に対する様々なインターフェイス装置（例えば、出力装置７４２、周辺インターフェイス７４４、及び／または通信装置７４６）からの通信を促進するためのインターフェイスバス７４０を含んでもよい。例示の出力装置７４２は、グラフィクス処理ユニット７４８及びオーディオ処理ユニット７５０を含み、これらは、一つまたは複数のA/Vポート７５２を介してディスプレイまたはスピーカなどの様々な外部装置に対して通信するように構成されてもよい。例示の周辺インターフェイス７４４は、シリアルインターフェイスコントローラ７５４またはパラレルインターフェイスコントローラ７５６を含み、これらは、一つまたは複数のI/Oポート７５８を介して入力装置（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置など）などの外部装置またはその他の周辺装置（例えば、プリンタ、スキャナなど）と通信するように構成されてもよい。例示の通信装置７４６は、ネットワークコントローラ７６０を含んでもよく、これは、一つまたは複数の通信ポート７６４を介してネットワーク通信リンクにおいて一つまたは複数のその他の演算装置７６２との間の通信を促進するように構成されてもよい。
【００９４】
ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であってもよい。通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、あるいは、搬送波またはその他の搬送メカニズムなどの変調されたデータ信号内のその他のデータによって実施されてもよく、且つ、任意の情報供給媒体を含んでもよい。「変調されたデータ信号」とは、情報を信号内においてエンコードするようにその特性セットのうちの一つまたは複数が設定または変更された信号であってもよい。限定を伴うことなしに、一例として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接的な有線接続などの有線媒体と、音響、高周波（Radio Frequency:RF）、マイクロ波、赤外線（InfraRed:IR）、及びその他の無線媒体などの無線媒体と、を含んでもよい。本明細書において使用されているコンピュータ可読媒体という用語は、ストレージ媒体と通信媒体の両方を含んでもよい。
【００９５】
演算装置７００は、セル電話機、パーソナルデータアシスタント（Personal Data Assistant:PDA）、パーソナルメディアプレーヤー装置、無線ウェブウォッチ装置、パーソナルヘッドセット装置、アプリケーション固有の装置、または以上の機能のうちの任意のものを含むハイブリッド装置などのスモールフォームファクタの携帯型（または、モバイル）電子装置の一部として実装されてもよい。また、演算装置７００は、ラップトップコンピュータと非ラップトップコンピュータ構成の両方を含むパーソナルコンピュータとして実装されてもよい。
【００９６】
本明細書に述べられているすべての例及び条件に関する言語は、本発明と、当技術分野の発展に対して本発明者によって寄与された概念と、の理解において読者を支援するための教育的目的を意図したものであり、且つ、これらの具体的に述べられている例及び状態に対する限定を伴うものではないと解釈されたい。本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲を逸脱することなしに、これらに対する様々な変更、置換、及び変形が実施可能であることを理解されたい。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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