(57)【要約】      （修正有）【課題】ＴＷＡ（Ｔ波交互脈）を高精度で計測する装置を提供する。【解決手段】心電波形に含まれるＴ波の形状（たとえばピーク値）を心拍ごとに時系列に連ねて時系列信号を作成する信号作成部１６２と、信号作成部１６２が作成した時系列信号から時系列信号のフラクタル次元を算出する算出部１６４と、算出部１６４が算出したフラクタル次元の次元数が、判定閾値を超えていればＴＷＡが存在していると判定し、判定閾値を超えていなければＴＷＡが存在していないと判定するＴＷＡ判定部１６６と、を有する。【選択図】図２
2015112460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電波形に含まれるＴ波の形状を心拍ごとに時系列に連ねて時系列信号を作成する時系列信号作成部と、
前記時系列信号作成部が作成した時系列信号から時系列信号のフラクタル次元を算出する算出部と、
前記算出部が算出したフラクタル次元の次元数が、判定閾値を超えていればＴＷＡが存在していると判定し、判定閾値を超えていなければＴＷＡが存在していないと判定するＴＷＡ判定部と、
を有することを特徴とするＴＷＡ測定装置。
【請求項２】
さらに、
奇数拍と偶数拍とを時系列に組み合わせた各ペアについて、奇数拍と偶数拍の心電波形に含まれるＴ波の形状の差を求め、時系列に隣接する各ペアの差を掛け合わせて積の正負の符号を求め、求めた負の符号の数に対する前記ペアの数の割合が信頼性閾値を超えていれば、前記ＴＷＡ判定部の判定に信頼性があると判断し、信頼性閾値を超えていなければ、前記ＴＷＡ判定部の判定に信頼性がないと判断する検証部を有することを特徴とする請求項１に記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項３】
前記時系列信号作成部は、
前記心電波形の基線変動を除去する基線変動除去部と、
基線変動が除去された心電波形からＱＲＳ波形を検出するＱＲＳ波形検出部と、
検出したＱＲＳ波形を用いてＴ波の形状を検出するＴ波形状検出部と、
を有することを特徴とする請求項１または２に記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項４】
前記算出部は、
時系列信号作成部が作成した時系列信号の外れ値を検出する外れ値検出部と、
検出した外れ値を補正する外れ値補正部と、
前記時系列信号のトレンド成分を除去するトレンド成分除去部と、
を有することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記トレンド成分除去部によってトレンド成分を除去した後の時系列信号ｘ（ｉ）の変動の総和Ｌｍ（ｋ）（ｍ＝１、２、…、ｋ）を、下記式によって算出し、
【数１】
2015112460.tif 000011
ここで、Ｎはフラクタル次元を算出するための拍数であり、［  ］はガウス記号であり、ｍは変動の総和を算出するための時系列の開始時刻であり、ｋは粗視化数である。
次に、規格化した平均変動Ｌ（ｋ）を下記式によって算出し、
【数２】
2015112460.tif 000012
平均変動Ｌ（ｋ）はｋ−Ｄに比例することを用いてフラクタル次元を算出することを特徴とする請求項４に記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項６】
１６拍以下の短い期間継続するＳＤＴＷＡを検出する場合には、前記Ｎの値を１６以下とし、５０拍以上の長い時間継続するＬＤＴＷＡを検出する場合には、前記Ｎの値を５０以上とすることを特徴とする請求項５に記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項７】
前記ＳＤＴＷＡと前記ＬＤＴＷＡのいずれか、又は、両方を検出することを特徴とする請求項６に記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項８】
フランク誘導ベクトル心電図、標準１２誘導心電図、導出誘導心電図、ホルター心電図、イベント心電図、運動負荷心電図、モニター心電図のいずれかの心電図から取得される心電信号からＴＷＡの有無を検出することを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項９】
前記Ｔ波の形状はＴ波のピーク値であることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載のＴＷＡ測定装置。
【請求項１０】
心電波形に含まれるＴ波の形状を心拍ごとに時系列に連ねて時系列信号を作成する段階と、
作成した時系列信号から時系列信号のフラクタル次元を算出する段階と、
算出したフラクタル次元の次元数が、閾値を超えていればＴＷＡが存在していると判定し、閾値を超えていなければＴＷＡが存在していないと判定する段階と、
を含むことを特徴とするＴＷＡ測定方法。
【請求項１１】
さらに、
奇数拍と偶数拍とを時系列に組み合わせた各ペアについて、奇数拍と偶数拍の心電波形に含まれるＴ波の形状の差を求める段階と、
時系列に隣接する各ペアの差を掛け合わせて積の正負の符号を求める段階と、
求めた負の符号の数に対する前記ペアの数の割合が信頼性閾値を超えていれば、前記ＴＷＡ判定部の判定に信頼性があると判断し、信頼性閾値を超えていなければ、前記ＴＷＡ判定部の判定に信頼性がないと判断する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１２】
前記時系列信号を作成する段階は、
前記心電波形の基線変動を除去する段階と、
基線変動が除去された心電波形からＱＲＳ波形を検出する段階と、
検出したＱＲＳ波形を用いてＴ波の形状を検出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１３】
前記フラクタル次元を算出する段階は、
作成した時系列信号の外れ値を検出する段階と、
検出した外れ値を補正する段階と、
前記時系列信号のトレンド成分を除去する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１０から１２のいずれかに記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１４】
前記フラクタル次元を算出する段階は、
前記トレンド成分を除去した後の時系列信号ｘ（ｉ）の変動の総和Ｌｍ（ｋ）（ｍ＝１、２、…、ｋ）を、下記式によって算出する段階と、
【数３】
2015112460.tif 000013
ここで、Ｎはフラクタル次元を算出するための拍数であり、［  ］はガウス記号であり、ｍは変動の総和を算出するための時系列の開始時刻であり、ｋは粗視化数である。
次に、規格化した平均変動Ｌ（ｋ）を下記式によって算出する段階と、
【数４】
2015112460.tif 000014
平均変動Ｌ（ｋ）はｋ−Ｄに比例することを用いてフラクタル次元を算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１３に記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１５】
前記フラクタル次元を算出する段階では、
１６拍以下の短い期間継続するＳＤＴＷＡを検出する場合には、前記Ｎの値を１６以下とし、５０拍以上の長い時間継続するＬＤＴＷＡを検出する場合には、前記Ｎの値を５０以上とすることを特徴とする請求項１４に記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１６】
前記ＳＤＴＷＡと前記ＬＤＴＷＡのいずれか、又は、両方を検出することを特徴とする請求項１５に記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１７】
フランク誘導ベクトル心電図、標準１２誘導心電図、導出誘導心電図、ホルター心電図、イベント心電図、運動負荷心電図、モニター心電図のいずれかの心電図から取得される心電信号からＴＷＡの有無を検出することを特徴とする請求項１０から１６のいずれかに記載のＴＷＡ測定方法。
【請求項１８】
前記Ｔ波の形状はＴ波のピーク値であることを特徴とする請求項１０から１７のいずれかに記載のＴＷＡ測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＴＷＡ（Ｔ波交互脈）を高精度で計測できるＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＴＷＡは、ＱＴ延長症候群、異型狭心症、急性心筋虚血、電解質異常、発作性心頻拍、徐脈、心膜腔液貯留などの発症時に出現する。ＴＷＡは、心電図に現れるＴ波の形状（最大振幅（ピーク値）、波形の形、波形の面積、継続時間、極性等）が交互に変化する現象であり、心臓突然死の予測に有効な指標である。ＴＷＡは、必ずしも肉眼で確認できる現象ではないため、臨床での応用には限界があった。
【０００３】
そのため、１９８０年代から、微小なＴＷＡ（Ｍｉｃｒｏｖｏｌｔ  ＴＷＡ：ＭＴＷＡ）をコンピュータによって測定できるようにするための技術が開発され続けている。
【０００４】
現在提案されているＴＷＡの測定技術は、下記特許文献１及び２に開示されている、ゼネラルエレクトリック（ＧＥ）社のＭＭＡ法（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）による測定技術と、ケンブリッジハート（ＣＨ）社のピリオドグラムによる測定技術があげられる。
【０００５】
ＧＥ社の測定技術は、時間領域における波形解析方法であり、ノイズに強いと言われるものの、測定技術として歴史が浅く、その臨床的効果を見守る必要がある。
【０００６】
一方、周波数領域における手法としてのＣＨ社の測定技術は、１９８０年代から使われ続けてきているため、臨床での有効性は実証済みである。したがって、現在、ＧＥ社のＭＭＡ法による測定技術よりもＣＨ社のピリオドグラムによる測定技術の方が臨床では有用であると考えられている。
【０００７】
ＣＨ社のピリオドグラムによる測定技術は、発表されて以来、新たな処理を行うための測定電極の技術など、さまざまな技術が追加され、現在もその追加された最新の技術が使われている。
【０００８】
近年、１６拍以下の短い期間継続するＴＷＡをｓｈｏｔ  ｄｕｒａｔｉｏｎ  ＴＷＡ（ＳＤＴＷＡ）、５０拍以上の長い時間継続するＴＷＡをｌｏｎｇ  ｄｕｒａｔｉｏｎ  ＴＷＡ（ＬＤＴＷＡ）と定義している。心臓突然死のリスク評価には、ＳＤＴＷＡ及びＬＤＴＷＡ両方のＴＷＡの検出が有効であるとする研究結果が発表された。
【０００９】
具体的には、下記特許文献３に開示されているように、ローランドソン（Ｒｏｗｌａｎｄｓｏｎ）らの研究グループが、心臓突然死を起こした被験者の心電図データのＴＷＡについて調査した。その結果、３％の被験者の心電図データからＬＤＴＷＡが検出され、さらに、もう３％の被験者の心電図データからＳＤＴＷＡが検出された。この事実は、ＬＤＴＷＡ及びＳＤＴＷＡ両方のＴＷＡを検出することによって、心臓突然死のリスク評価をより高精度に行うことができるということを裏付けている。
【００１０】
しかし、上述した特許文献１−３に開示されている技術は、ＬＤＴＷＡの検出に特化したものであるため、ＳＤＴＷＡを検出するには不十分である。
【００１１】
例えば、ＣＨ社のピリオドグラムによる測定技術では、１２８拍の心拍データを用いてＴＷＡを検出するため、１６拍以下の短い継続のＳＤＴＷＡの検出には不向きである。
【００１２】
また、ＧＥ社のＭＭＡ法による測定技術では、最低１６拍の心拍データを用いてＳＤＴＷＡの検出が可能である。しかし、その検出には条件があり、心拍データに高振幅のＴＷＡ（６０μＶ以上）が存在していなければならない。心拍データに低振幅のＴＷＡしか存在していなければ、ＳＤＴＷＡは検出できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】米国特許第６，６６８，１８９号明細書
【特許文献２】米国特許第５，９３５，０８２号明細書
【特許文献３】米国特許第８，０６０，１９２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
一方、上述した従来の技術とは異なるが、ゴラニー（Ｇｈｏｒａａｎｉ）らは、ＮＭＦ法（Ｎｏｎｎｅｇａｔｉｖｅ  ｍａｔｒｉｘ  ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）による測定技術を用いて、１拍毎のＴＷＡ検出を実現している。
【００１５】
しかし、実際にはＮＭＦ法による計算には多くの拍の心拍データが必要になる。さらに、ＮＭＦ法は、心拍データに基づいた測定技術であり、分解された特徴量は心拍データに大きく依存する。
【００１６】
以上のことを考慮すると、上述した特許文献３に開示されている、ローランドソン（Ｒｏｗｌａｎｄｓｏｎ）らの研究グループが使用したＴＷＡデータは、ＬＤＴＷＡであったため、ＳＤＴＷＡの検出精度がどの程度であったかは不明であると言える。
【００１７】
本発明は、以上のような従来の測定技術の欠点を解消するために成されたものであり、ＴＷＡを高精度で計測できるＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するための本発明に係るＴＷＡ計測装置は、時系列信号作成部、算出部及びＴＷＡ判定部を有する。
【００１９】
時系列信号作成部は、心電波形に含まれるＴ波の形状を心拍ごとに時系列に連ねて時系列信号を作成する。算出部は、時系列信号作成部が作成した時系列信号から時系列信号のフラクタル次元を算出する。ＴＷＡ判定部は、算出部が算出したフラクタル次元の次元数が、判定閾値を超えていればＴＷＡが存在していると判定し、判定閾値を超えていなければＴＷＡが存在していないと判定する。
【００２０】
また、上記目的を達成するための本発明に係るＴＷＡ計測方法は、心電波形に含まれるＴ波の形状を心拍ごとに時系列に連ねて時系列信号を作成する段階と、作成した時系列信号から時系列信号のフラクタル次元を算出する段階と、算出したフラクタル次元の次元数が、判定閾値を超えていればＴＷＡが存在していると判定し、判定閾値を超えていなければＴＷＡが存在していないと判定する段階と、を含む。
【発明の効果】
【００２１】
以上のような構成を有する本発明に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法によれば、ＴＷＡの存在を確実に検出することができるので、ＴＷＡを高精度で検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態に係るＴＷＡ測定装置のブロック図である。
【図２】図１に記載したＴＷＡ測定部のブロック図である。
【図３】図２に記載したＴ波ピーク値時系列信号作成部のブロック図である。
【図４】図２に記載したフラクタル次元算出部のブロック図である。
【図５】本実施形態に係るＴＷＡ測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】Ｔ波ピーク値時系列信号の作成手順の説明に供する図である。
【図７】外れ値の補正手順の説明に供する図である。
【図８】トレンド成分除去前とトレンド成分除去後のＴ波ピーク値時系列信号を示す図である。
【図９】平均変動Ｌ（ｋ）と粗視化数ｋの両対数からフラクタル次元の次元数が最小二乗法による近似曲線の傾き−Ｄとして表すことができることを示すグラフである。
【図１０】ＳＤＴＷＡのない拍のフラクタル次元の分布（上部の図）とＳＤＴＷＡのある拍のフラクタル次元の分布（下部の図）を示す図である。
【図１１】ＳＤＴＷＡがある場合の心電波形とＴ波ピーク値時系列信号を示す図である。
【図１２】ＳＤＴＷＡがない場合の心電波形とＴ波ピーク値時系列信号を示す図である。
【図１３】１６拍の人工的なＴＷＡを持つＴ波ピーク値時系列信号の一例を示す図である。
【図１４】１６拍の人工的なＴＷＡを持つＴ波ピーク値時系列信号の他の例を示す図である。
【図１５】本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法を用いてＳＤＴＷＡの検出精度を検証した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に、本発明に係るＴＷＡ測定装置及びＴＷＡ測定方法を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、明細書中、被検者の具体例として患者という用語を用いる。しかし、患者には、病院で診察を受ける患者だけではなく、健康診断を行う検診センターや診療所、一般家庭など病院以外の場所での利用者も含まれる。
【００２４】
［ＴＷＡ測定装置の構成］
図１は、本実施形態に係るＴＷＡ測定装置のブロック図である。本実施形態に係るＴＷＡ測定装置は心電計内に設けられる。
【００２５】
図に示すように、ＴＷＡ測定装置１００は、心電計制御部１１０、測定電極１２０、患者情報入力部１３０、表示部１４０、患者情報記憶部１５０及びＴＷＡ測定部１６０を備える。
【００２６】
心電計制御部１１０は、測定電極１２０、患者情報入力部１３０、表示部１４０、患者情報記憶部１５０及びＴＷＡ測定部１６０の動作を総括的に制御する。
【００２７】
測定電極１２０は患者の体表面に装着する電極である。測定電極１２０の使用個数や装着位置は採用する測定方法によって異なる。
【００２８】
患者情報入力部１３０は、測定者のキー操作により患者情報を入力する。患者情報は、患者ＩＤ、患者名、患者年齢、患者性別である。
【００２９】
表示部１４０は、測定電極１２０によって取得される心電波形を表示したり、患者情報入力部１３０から入力される及び患者情報記憶部１５０に記憶されている患者情報を表示したり、ＴＷＡの有無の測定結果を表示したりする。
【００３０】
患者情報記憶部１５０は、患者情報入力部１３０より入力した患者情報、すなわち、患者ＩＤ、患者名、患者年齢、患者性別をそれぞれ記憶する。
【００３１】
ＴＷＡ測定部１６０は、心電計制御部１１０内に記憶されている心電波形を用いて心拍の変動を詳細に計測し、ＴＷＡの有無を測定する。
【００３２】
図２は、図１に記載したＴＷＡ測定部１６０のブロック図である。
【００３３】
図２に示すように、ＴＷＡ測定部１６０は、Ｔ波ピーク値時系列信号作成部１６２（以下、信号作成部と称する）、フラクタル次元算出部１６４（以下、算出部と称する）、ＴＷＡ判定部１６６及びＴＷＡ判定信頼性検証部（以下、検証部と称する）１６８を有する。
【００３４】
信号作成部１６２は、心電波形に含まれるＴ波の形状を心拍ごとに時系列に連ねてＴ波形状時系列信号を作成するもので、本実施形態においては、Ｔ波ピーク値時系列信号（以下、時系列信号と称する）を作成している。Ｔ波の形状としては、ピーク値（最大振幅）、波形の形、波形の面積、継続時間、極性等、ＴＷＡを計測することができるものであればよい。
【００３５】
時系列信号は、心電波形に含まれるＴ波のピーク値を検出された順番に並べることで作成される。時系列信号の作成に関する詳しい処理は後述する。
【００３６】
算出部１６４は、信号作成部１６２が作成した時系列信号から時系列信号のフラクタル次元を算出する。
【００３７】
本実施形態では、ヒグチ法と呼ばれる手法を用いてフラクタル次元を算出する。ヒグチ法を採用するのは、データ数が少なくてもフラクタル次元を算出できるため、ＳＤＴＷＡを定量化するには適しているからである。フラクタル次元の算出に関する詳しい処理は後述する。
【００３８】
ＴＷＡ判定部１６６は、算出部１６４が算出したフラクタル次元の次元数が、判定閾値を超えていればＳＤＴＷＡが存在していると判定し、判定閾値を超えていなければＳＤＴＷＡが存在していないと判定する。
【００３９】
ＳＤＴＷＡが存在しない時系列信号から算出されたフラクタル次元の次元数は、ＳＤＴＷＡが存在する時系列信号から算出されたフラクタル次元の次元数とは明らかに異なる。
【００４０】
したがって、判定閾値の値を最適な値に設定することによって、ＳＤＴＷＡの存在を高精度で判定できる。本実施形態では判定閾値を２.３としている。ＳＤＴＷＡの存在に関する詳しい処理は後述する。
【００４１】
検証部１６８は、入力した心電波形の奇数拍と偶数拍とを時系列に組み合わせた各ペアについて、奇数拍と偶数拍の心電波形に含まれるＴ波のピーク値の差を求める。時系列に隣接する各ペアの差を互いに掛け合わせて積の正負の符号を求める。求めた負の符号の数に対する前記ペアの数の割合が信頼性閾値を超えていれば、ＴＷＡ判定部１６６の判定に信頼性があると判断し、信頼性閾値を超えていなければ、ＴＷＡ判定部１６６の判定に信頼性がないと判断する。
【００４２】
検証部１６８は、具体的には、フラクタル次元の次元数を用いて、判定したＳＤＴＷＡの存在の信頼性を検証する。ＴＷＡは、奇数拍と偶数拍のＴ波の形状が交互に変化する現象であるが、Ｔ波の変動により算出したフラクタル次元の次元数が大きくなっても、ＴＷＡではない可能性がある。そのため、奇数拍と偶数拍のＴ波の交互変動の一貫性を検証することでＳＤＴＷＡの判定の信頼性を確認する。ＳＤＴＷＡ判定信頼性の検証に関する詳しい処理は後述する。
【００４３】
図３は、図２に記載した信号作成部１６２のブロック図である。
【００４４】
図３に示すように、信号作成部１６２は、基線変動除去部１６２−１、ＱＲＳ波形検出部１６２−２、Ｔ波ピーク値検出部１６２−３を有する。
【００４５】
基線変動除去部１６２−１は、入力した心電波形の基線変動を除去する。ＴＷＡはマイクロボルト単位のＴ波の微小な振幅の変化である。この振幅の変化の大きさに対して、心電波形の基線変動の変化が大きくなると、基線変動の変化がＴＷＡの検出精度に悪影響を及ぼす。
【００４６】
基線変動を除去する方法としては、キュービック・スプライン法で基線変動を推定し、推定した基線変動分を入力した心電波形から減ずる方法と、入力した心電波形を高速フーリエ変換して複数の周波数領域に分解し、低周波帯成分を０にした後、再び逆高速フーリエ変換して時間領域の波形に戻す方法とがある。本実施形態では、前者の方法を用いている。基線変動の除去に関する詳しい処理は後述する。
【００４７】
ＱＲＳ波形検出部１６２−２は、基線変動が除去された心電波形からＱＲＳ波形を検出する。
【００４８】
ＱＲＳ波形を検出する方法としては、テンプレートとなるＱＲＳ波形と、入力した心電波形との相関をとり、相関係数が０.９９以上になった区間をＱＲＳ領域とみなす方法と、ウェーブレット変換により入力した心電波形を時間周波数領域に変換し、変換後の波形の特徴からＱＲＳ領域を検出する方法とがある。本実施形態では、前者の方法を用いている。ＱＲＳ波形の検出に関する詳しい処理は後述する。
【００４９】
Ｔ波ピーク値検出部１６２−３は、検出したＱＲＳ波形を用いてＴ波のピーク値を検出する。Ｔ波のピーク値は次のような方法で検出する。
【００５０】
１つは、心電波形に含まれるＫ番目のＱＲＳ波のピーク位置から時系列に数サンプル離れたＫ＋５番目のピーク位置と、Ｋ＋１番目のＱＲＳ波のピーク位置から反時系列に数サンプル離れたＫ−４番目のピーク位置との間の区間で、最大振幅となっているＴ波の値をＴ波のピーク値とみなす方法である。
【００５１】
もう１つは、ウェーブレット変換を用いて心電波形に含まれるＴ波のピーク値を推定する方法である。本実施形態では、上記の１つ目の方法を用いてＴ波のピーク値を検出している。Ｔ波のピーク値の検出に関する詳しい処理は後述する。
【００５２】
図４は、図２に記載した算出部１６４のブロック図である。
【００５３】
図４に示すように、算出部１６４は、外れ値検出部１６４−１、外れ値補正部１６４−２、トレンド成分除去部１６４−３を有する。
【００５４】
外れ値検出部１６４−１は、信号作成部１６２（図２参照）が作成した時系列信号の、外れ値（他とは振幅値が大きく異なる値）を検出する。
【００５５】
ＴＷＡは、奇数拍と偶数拍のＴ波の形状が交互に変化する現象であるので、ＴＷＡが存在する場合には、奇数拍と偶数拍とでは、振幅値の平均値及び標準偏差に違いが出る。そのため、外れ値検出は、奇数拍と偶数拍とに分けて行う。
【００５６】
Ｘｏｄｄを時系列信号の奇数拍信号とし、Ｘｅｖｅｎを時系列信号の偶数拍信号とする。奇数拍の外れ値検出は次のようにして行う。
【００５７】
奇数拍信号Ｘｏｄｄを用いて、外れ値を含まない場合の推定標準偏差ＭＡＤｏｄｄを次式によって算出する。
【００５８】
【数１】
2015112460.tif 000003
【００５９】
上式において、分母の０．６７４５は、外れ値を含まない奇数拍信号Ｘｏｄｄの分布が正規分布であると推定した場合のスケールファクターである。時系列信号の振幅がＭＡＤｏｄｄよりも大きければ外れ値となる。
【００６０】
次に、偶数拍信号Ｘｅｖｅｎを用いて、外れ値を含まない場合の推定標準偏差ＭＡＤｅｖｅｎを次式によって算出する。
【００６１】
【数２】
2015112460.tif 000004
【００６２】
上式において、分母の０．６７４５は、外れ値を含まない偶数拍信号Ｘｅｖｅｎの分布が正規分布であると推定した場合のスケールファクターである。時系列信号の振幅がＭＡＤｅｖｅｎよりも大きければ外れ値となる。
【００６３】
外れ値補正部１６４−２は、外れ値検出部１６４−１が検出した外れ値を補正する。
【００６４】
外れ値補正部１６４−２は、外れ値検出部１６４−１が算出した推定標準偏差ＭＡＤｏｄｄと奇数拍信号Ｘｏｄｄとから下記式を用いて補正奇数拍信号ｘｏｄｄを算出する。
【００６５】
【数３】
2015112460.tif 000005
【００６６】
同様に、外れ値補正部１６４−２は、外れ値検出部１６４−１で算出した推定標準偏差ＭＡＤｅｖｅｎと偶数拍信号Ｘｅｖｅｎとから下記式を用いて補正偶数拍信号ｘｅｖｅｎを算出する。
【００６７】
【数４】
2015112460.tif 000006
【００６８】
外れ値補正部１６４−２は、上記のようにして求めた補正奇数拍信号ｘｏｄｄと補正偶数拍信号ｘｅｖｅｎとを結合し、補正Ｔ波ピーク値時系列信号（以下、補正時系列信号と称する）を求める。補正時系列信号の算出については後述する。
【００６９】
トレンド成分除去部１６４−３は、時系列信号のトレンド成分を除去する。
【００７０】
前述の基線変動除去部１６２−１（図３参照）によって、時系列信号から、ＴＷＡの検出に悪影響を与える低周波のゆらぎは除去できている。しかし、外れ値補正部１６４−２から出力される補正時系列信号に対しても、トレンド成分を除去することで、ＳＤＴＷＡの検出精度を向上させる。
【００７１】
トレンド成分は、最小自乗近似多項式を用いて推定し、推定したトレンド成分を補正時系列信号から減ずることによって除去する。トレンド成分の除去に関する詳細な処理は後述する。
【００７２】
［ＴＷＡ測定装置の動作］
次に、本実施形態に係るＴＷＡ測定装置１００の動作を、図５に示すフローチャートに基づいて、図６から図１２を参照しながら説明する。図５は、本実施形態に係るＴＷＡ測定装置１００の動作を示すフローチャートである。なお、このフローチャートの処理手順は、本実施形態に係るＴＷＡ測定方法を示すものでもある。
【００７３】
基線変動除去部１６２−１（図３参照）は、入力した心電波形の基線変動を除去する（ステップＳ１００）。
【００７４】
図６は、時系列信号の作成手順の説明に供する図である。図６に示すように、心電波形は一見すると基線変動が無いように見受けられる。しかし、ＴＷＡの有無は、マイクロボルト単位のＴ波の微小な振幅の変化をとらえて判断するため、心電波形に含まれる僅かな基線変動でも、ＴＷＡの検出精度に悪影響を及ぼす。このため、基線変動除去部１６２−１で心電波形の基線変動を除去する。
【００７５】
ＱＲＳ波形検出部１６２−２（図３参照）は、基線変動除去部１６２−１によって基線変動を除去した後の心電波形からＱＲＳ波形を検出する（ステップＳ１０１）。
【００７６】
ＱＲＳ波形検出部１６２−２は、テンプレートとなるＱＲＳ波形と、入力した心電波形（図６参照）との相関をとり、相関係数が０.９９以上になった区間をＱＲＳ領域とみなす。
【００７７】
Ｔ波ピーク値検出部１６２−３（図３参照）は、ＱＲＳ波形検出部１６２−２によって検出したＱＲＳ波形を用いてＴ波のピーク値を検出する（ステップＳ１０２）。Ｔ波のピーク値は次のような方法で検出する。
【００７８】
Ｔ波ピーク値検出部１６２−３は、心電波形に含まれるＫ番目のＱＲＳ波のピーク位置から時系列に数サンプル離れたＫ＋５番目のピーク位置と、Ｋ＋１番目のＱＲＳ波のピーク位置から反時系列に数サンプル離れたＫ−４番目のピーク位置との間の区間で、最大振幅となっている値をＴ波のピーク値とみなす。
【００７９】
信号作成部１６２（図２、図３参照）は、Ｔ波ピーク値検出部１６２−３によって検出されたＴ波のピーク値を、図６の下部に示してあるように、心拍ごとに時系列に連ね、折れ線グラフ状の波形を有する時系列信号を作成する（ステップＳ１０３）。
【００８０】
外れ値検出部１６４−１（図４参照）は、信号作成部１６２（図２参照）が作成した時系列信号の、外れ値（他とは振幅値が大きく異なる値）を検出する。時系列信号の外れ値の検出は、時系列信号の振幅がＭＡＤｏｄｄまたはＭＡＤｅｖｅｎよりも大きいか否かを比較することで行なう。時系列信号の振幅がＭＡＤｏｄｄまたはＭＡＤｅｖｅｎよりも大きければ、外れ値となる。時系列信号の外れ値の検出の詳細は外れ値検出部１６４−１の構成の部分で説明した。
【００８１】
そして、外れ値補正部１６４−２（図４参照）は、外れ値検出部１６４−１が検出した外れ値を補正する。外れ値補正部１６４−２は、外れ値検出部１６４−１が求めた補正奇数拍信号ｘｏｄｄと補正偶数拍信号ｘｅｖｅｎとを結合し、補正時系列信号を求める。補正奇数拍信号ｘｏｄｄと補正偶数拍信号ｘｅｖｅｎをどのようにして求めるのかは、外れ値補正部１６４−２の構成の部分で説明した通りである。
【００８２】
図７は、外れ値の補正手順の説明に供する図である。図の上部に示すように、時系列信号に外れ値が含まれている場合、外れ値検出部１６４−１によってこの外れ値を検出し、外れ値補正部１６４−２によってこの外れ値を補正することによって、図の下部に示すように、外れ値を除去できる。したがって、図７に示すように、外れ値の補正前の波形が外れ値の補正後の波形のようになる。
【００８３】
トレンド成分除去部１６４−３は、基線変動の除去と外れ値の補正とが行われた後の時系列信号に対して、その時系列信号に含まれるトレンド成分を除去する（ステップＳ１０６）。
【００８４】
トレンド成分は、最小自乗近似多項式を用いて推定し、時系列信号から減ずることで除去することができる。基線変動の除去が行われた後の時系列信号に対してもトレンド成分を除去するようにしているのは、ＳＤＴＷＡの検出精度を向上させるためである。
【００８５】
図８は、トレンド成分除去前とトレンド成分除去後の時系列信号を示す図である。ステップＳ１０６のトレンド成分除去の処理が行われると、図８の上部に示すような時系列に上昇するトレンド成分を含む時系列信号が、同図の下部に示すようなトレンド成分の含まれない時系列信号となる。
【００８６】
算出部１６４（図２参照）は、トレンド成分除去部１６４−３（図４参照）によってトレンド成分が除去された後の時系列信号から、その時系列信号のフラクタル次元を算出する（ステップＳ１０７）。
【００８７】
本実施形態では、ヒグチ法と呼ばれる手法を用いてフラクタル次元を算出する。トレンド成分除去部１６４−３（図４参照）でトレンド成分を除去した後の時系列信号をｘ（ｉ）（ｉ＝１、２、…、Ｎ）とする。ここで、Ｎは、フラクタル次元を算出するための拍数である。本実施形態では、１６拍のＳＤＴＷＡを検出するので、Ｎの値は１６とする。なお、５０拍以上のＬＤＴＷＡを検出する場合には、Ｎの値は５０以上とする。
【００８８】
まず、トレンド成分を除去した後の時系列信号ｘ（ｉ）の変動の総和Ｌｍ（ｋ）（ｍ＝１、２、…、ｋ）を算出する。ここで、ｋは解像度を低下させるための粗視化数である。
【００８９】
【数５】
2015112460.tif 000007
【００９０】
ここで、［  ］はガウス記号であり、ｍは変動の総和を算出するための時系列の開始時刻であり、ｋは粗視化数である。ｋの値は６のときに高精度の結果が得られることが確認されているので、本実施形態ではｋの値は６とする。
【００９１】
次に、ｋの値で割って規格化した平均変動Ｌ（ｋ）を次の式で求める。
【００９２】
【数６】
2015112460.tif 000008
【００９３】
時系列信号の時系列がフラクタル性を持っているとすると、平均変動Ｌ（ｋ）はｋ−Ｄに比例することになり、Ｄをフラクタル次元として定義することができる。
【００９４】
フラクタル次元の次元数は、様々な粗視化数ｋに対する平均変動Ｌ（ｋ）の両対数をとり、最小二乗法による近似直線の傾き−Ｄとして算出できる。
【００９５】
図９は、平均変動Ｌ（ｋ）と粗視化数ｋの両対数からフラクタル次元の次元数が最小二乗法による近似曲線の傾き−Ｄとして表すことができることを示すグラフである。図に示すように、縦軸を平均変動Ｌ（ｋ）の対数値とし、横軸を粗視化数ｋの対数値とすると、フラクタル次元の次元数は、近似曲線の傾き−Ｄとなる。したがって、Ｄの値がフラクタル次元の次元数となる。
【００９６】
ＴＷＡ判定部１６６（図２参照）は、判定閾値を用いてＳＤＴＷＡの存在を検出する（ステップＳ１０８）。すなわち、算出部１６４が算出したフラクタル次元の次元数が、判定閾値を超えていればＳＤＴＷＡが存在していると判定し、判定閾値を超えていなければＳＤＴＷＡが存在していないと判定する。
【００９７】
図１０は、拍数を１６拍とした場合のフラクタル次元の分布を示しており、ＳＤＴＷＡのない拍のフラクタル次元の分布（上部の図）とＳＤＴＷＡのある拍のフラクタル次元の分布（下部の図）を示す図である。
【００９８】
図を見れば明らかなように、ＳＤＴＷＡのない拍のフラクタル次元の分布は、およそ２．１〜２．３次元付近が高頻度であるのに対して、ＳＤＴＷＡのある拍のフラクタル次元の分布は、およそ２．４〜２．６次元付近が高頻度であり、明らかに分布の状態が異なる（平均値が異なる）。
【００９９】
したがって、ＳＤＴＷＡのない拍のフラクタル次元の分布とＳＤＴＷＡのある拍のフラクタル次元の分布を考慮し、ＳＤＴＷＡの有無を判定するための判定閾値を、適切な値とすることによって、ＳＤＴＷＡの有無を高精度に検出できるようになる。
【０１００】
なお、図１０の場合、判定閾値を２．３としたとき、最も高精度でＳＤＴＷＡを検出できた。
【０１０１】
図１１は、ＳＤＴＷＡがある場合の心電波形と時系列信号を示す図であり、図１２は、ＳＤＴＷＡがない場合の心電波形と時系列信号を示す図である。
【０１０２】
ＳＤＴＷＡがある場合の心電波形は奇数拍と偶数拍とでＴ波のピーク値が異なる。このため、図１１に示すように、ＳＤＴＷＡがある場合の時系列信号は非常に振幅変動の大きな波形となる。
【０１０３】
一方、ＳＤＴＷＡがない場合の心電波形は奇数拍と偶数拍とでＴ波のピーク値がほとんど同じになる。このため、図１２に示すように、ＳＤＴＷＡがない場合の時系列信号は振幅変動のほとんど見られない波形となる。
【０１０４】
図１１に示すＳＤＴＷＡがある場合の時系列信号から求めたフラクタル次元の次元数は２．８であった。また、図１２に示すＳＤＴＷＡがない場合の時系列信号から求めたフラクタル次元の次元数は１．８であった。フラクタル次元の次元数は、振幅変動の小さい時系列信号であればその小ささに応じて１に近づき、振幅変動の大きい時系列信号であればその大きさに応じて２、３というように大きくなる。したがって、フラクタル次元の次元数は、ＳＤＴＷＡの存在が顕著であるほど大きくなる。
【０１０５】
検証部１６８は、ステップＳ１０８で検出したＳＤＴＷＡの存在の信頼性を検証する（ステップＳ１０９）。
【０１０６】
検証部１６８は、時系列信号の奇数拍と偶数拍とを時系列に組み合わせた各ペアについて、奇数拍と偶数拍の心電波形に含まれるＴ波のピーク値の差を求め、時系列に隣接する各ペアの差を掛け合わせて積の正負の符号を求め、求めた負の符号の数に対する前記ペアの数の割合が信頼性閾値を超えていれば、ＴＷＡ判定部１６６の判定に信頼性があると判断し、信頼性閾値を超えていなければ、ＴＷＡ判定部１６６の判定に信頼性がないと判断する。
【０１０７】
フラクタル次元は、解析する信号の複雑性に応じてその値が増大するものである。ＴＷＡは、奇数拍と偶数拍の交互の振幅変化が特徴であるため、フラクラル次元を算出するとフラクタル次元の次元数は増大する。一方、Ｔ波の変動はＴＷＡ以外にも起こり得るため、フラクタル次元の次元数が増大しても、その増大だけでは必ずしもＴＷＡではない可能性がある。そこで、奇数拍と偶数拍の交互の振幅変動の一貫性を確認することで、ＳＤＴＷＡの判定の信頼性を検証する。
【０１０８】
具体的には、時系列信号の全ての奇数拍と偶数拍とを時系列に組み合わせた各ペアについて、次式により、奇数拍と偶数拍の心電波形に含まれるＴ波のピーク値の差を求める
【０１０９】
【数７】
2015112460.tif 000009
【０１１０】
上式による計算の結果、仮に、Ｄｉｆｆｓ（ｊ）がｊ＝１、２、３、…、Ｌ個得られたとする。次に、時系列に隣接する各ペアの差を掛け合わせて積の正負の符号を求め、次式により符号の一致度を確認する。
【０１１１】
【数８】
2015112460.tif 000010
【０１１２】
Ｌ個のピーク値の差について掛け合わせて積の正負の符号を求め、上式が満たされた回数をＰ回とすると、Ｐ／（Ｌ−１）の値が信頼性の指標になる。つまり、Ｐ／（Ｌ−１）の値が０に近づくほど、奇数拍と偶数拍の交互の振幅変動に一貫性があり、Ｐ／（Ｌ−１）の値が１に近づくほど、奇数拍と偶数拍の交互の振幅変動に一貫性がない。Ｐ／（Ｌ−１）の値が信頼性閾値を超えていなければ、ＴＷＡ判定部１６６（図１参照）の判定に信頼性がある。
【０１１３】
なお、信頼性閾値の値は０から１の範囲の値を取るが、信頼性閾値をどの程度の値にするかは、実験を繰り返し、ＳＤＴＷＡの有無の判定信頼性を確保するための合理的な値とする。
【０１１４】
たとえば、図１３に示すような、１６拍の人工的なＴＷＡを持つ時系列信号を用いたときには、偶数拍と奇数拍との平均の差が５．７５μＶであり、またそのフラクタル次元の次元数が２．４１１３であった。
【０１１５】
この場合、前述の従来のＧＥの手法では、偶数拍と奇数拍との平均の差が６０μＶ以下であるからＴＷＡは存在しないという判断が下されることになる。しかし、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法では、フラクタル次元の次元数が２．４１１３であり、判定閾値２.３よりも大きいので、ＴＷＡが存在するという判断が下される。また、信頼性の検証において、Ｐ／（Ｌ−１）が０．２８５７であるので、ＳＤＴＷＡである信頼性は７１％である。仮に信頼性閾値を０．３としてあれば、ＴＷＡが存在するという判断には信頼性が有るということになる。
【０１１６】
また、たとえば、図１４に示すような、１６拍の人工的なＴＷＡを持つ時系列信号を用いたときには、偶数拍と奇数拍との平均の差が１０．５μＶであり、またそのフラクタル次元の次元数が２．５６４であった。
【０１１７】
この場合、前述の従来のＧＥの手法では、偶数拍と奇数拍との平均の差が６０μＶ以下であるからＴＷＡは存在しないという判断が下されることになる。しかし、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法では、フラクタル次元の次元数が２．５６４であり、判定閾値２.３よりも大きいので、ＴＷＡが存在するという判断が下される。また、信頼性の検証において、Ｐ／（Ｌ−１）が０であるので、ＳＤＴＷＡである信頼性は１００％である。仮に信頼性閾値を０．３としてあれば、ＴＷＡが存在するという判断には信頼性が有るということになる。
【０１１８】
以上から、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法では、偶数拍及び奇数拍の平均振幅差を用いるよりも偶数拍と奇数拍との平均の差を用いた方が、交互の変動を定量化しやすいことがわかる。また、フラクタル次元の次元数もＴＷＡ振幅値に比例していることがわかる。
【０１１９】
以上のように、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法では、たとえば１６拍という少ない拍数でも、ＴＷＡの存在を高精度で検出できる。
【０１２０】
本実施形態では、主にＳＤＴＷＡの有無の認識について説明した。しかし、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法では、ＬＤＴＷＡの有無の認識も行うことができる。ＳＤＴＷＡとＬＤＴＷＡの両方の有無を認識すれば、ＴＷＡの認識精度は向上する。したがって、ＳＤＴＷＡとＬＤＴＷＡの両方を精度良く認識することができる本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法を用いれば、ＴＷＡの認識精度は格段に向上する。
【０１２１】
図１５は、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法を用いてＳＤＴＷＡの検出精度を検証した結果を示す図である。
【０１２２】
本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法の効果の検証には、ヨーロピアンＳＴ−Ｔデータベースを用いた。このデータベースにはＴＷＡが含まれていないので、Ｔ波にハミング窓を加算することによって、人工的にＴＷＡを作り出した。被検者データは、健康な人９名のものを採用し、人工的なシミュレーション波形を作成した。
【０１２３】
シミュレーション波形に含まれる総拍数は７７０００拍、その中に１６拍以下のＳＤＴＷＡを２７００拍加えた。加えたＳＤＴＷＡの振幅値は、５μＶ、１５μＶ、３０μＶ、４５μＶ、６０μＶ、７５μＶの６種類である。
【０１２４】
本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法に対して、６種類の振幅値のＳＤＴＷＡを与え、以下の２つの項目でＳＤＴＷＡの検出率の精度を検証した。
【０１２５】
まず、Ｓのパーセントを求める。
Ｓ＝検出された陽性エピソード／全陽性エピソードで表される。
【０１２６】
次に、Ｐ＋のパーセントを求める。
Ｐ＋＝検出された陽性エピソード／検出されたエピソードで表される。
【０１２７】
図１５に示すように、ＳＤＴＷＡの振幅値が５μＶの場合、Ｓが７５％、Ｐ＋が７５％である。ＳＤＴＷＡの振幅値が１５μＶの場合、Ｓが８７％、Ｐ＋が８７％である。ＳＤＴＷＡの振幅値が３０μＶの場合、Ｓが９５％、Ｐ＋が９５％である。ＳＤＴＷＡの振幅値が４５μＶの場合、Ｓが９２％、Ｐ＋が９２％である。ＳＤＴＷＡの振幅値が６０μＶの場合、Ｓが９７％、Ｐ＋が９７％である。ＳＤＴＷＡの振幅値が７５μＶの場合、Ｓが１００％、Ｐ＋が１００％である。
【０１２８】
以上の結果を勘案すると、１００μＶ以下のＳＤＴＷＡはおおむね９０％台、５μＶという肉眼では観測できないＳＤＴＷＡでも７０％台という高精度でＳＤＴＷＡを観測することができる。
【０１２９】
以上説明してきたように、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法は、前述の従来の技術に対して、次のような利点がある。
【０１３０】
従来から行われているＳＤＴＷＡ検出では、高振幅のＴＷＡ(６０μＶ以上)の時のみＳＤＴＷＡの検出ができた。一方、本実施形態のように、フラクタル次元を用いたＳＤＴＷＡ検出では、５μＶの振幅しかないＴＷＡであっても、７５％の検出率であることがシミュレーションで示されている(１５μＶ以上ならほぼ９０％以上)。したがって、本実施形態に係るＴＷＡ計測装置及びＴＷＡ計測方法を用いれば、これまでに検出できなかった低振幅なＳＤＴＷＡエピソードの検出も可能になる。
【０１３１】
従来から行われているＳＤＴＷＡ検出では、奇数拍、偶数拍の平均波形の差からＳＤＴＷＡを定量化しているが、その交互性の経時的評価は行っていない。しかし、本実施形態では、Ｔ波振幅の変動に交互性があるか否かを評価すると同時に、その交互性の経時的評価も検討できるので、より信頼性のあるＴＷＡ解析ができる。
【０１３２】
従来の平均波形計算は外れ値に弱いが、本実施形態では奇数拍、偶数拍毎に平常値からの外れ値の補正を行うことができる。
【０１３３】
従来は、１２８拍の拍数をＴＷＡ定量化に必要とするため、ＳＤＴＷＡの計算はできないが、本実施形態では１６拍で計算可能であるため、ＳＤＴＷＡ検出において優位性がある。
【０１３４】
本実施形態に係るＴＷＡ測定装置及びＴＷＡ測定方法は、様々な測定方法で取得される心電信号からＳＤＴＷＡ、ＬＤＴＷＡ及びＴＷＡの検出ができる。たとえば、フランク誘導ベクトル心電図、一般的なスカラー心電図、すなわち標準１２誘導心電図、導出誘導心電図、ホルター心電図、イベント心電図、運動負荷心電図、モニター心電図などの測定方法によって取得される心電信号からＴＷＡの有無が測定できる。
【０１３５】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で、上記実施形態とは異なる種々の態様で実施することができる。
【符号の説明】
【０１３６】
１００  ＴＷＡ測定装置、
１１０  心電計制御部、
１２０  測定電極、
１３０  患者情報入力部、
１４０  表示部、
１５０  患者情報記憶部、
１６０  ＴＷＡ測定部、
１６２  Ｔ波ピーク値時系列信号作成部、
１６２−１  基線変動除去部、
１６２−２  ＱＲＳ波形検出部、
１６２−３  Ｔ波ピーク値検出部、
１６４  フラクタル次元算出部、
１６４−１  外れ値検出部、
１６４−２  外れ値補正部、
１６４−３  トレンド成分除去部、
１６６  ＴＷＡ判定部、
１６８  ＴＷＡ判定信頼性検証部。
【図１】
2015112460.tif 000015
【図２】
2015112460.tif 000016
【図３】
2015112460.tif 000017
【図４】
2015112460.tif 000018
【図５】
2015112460.tif 000019
【図６】
2015112460.tif 000020
【図７】
2015112460.tif 000021
【図８】
2015112460.tif 000022
【図９】
2015112460.tif 000023
【図１０】
2015112460.tif 000024
【図１１】
2015112460.tif 000025
【図１２】
2015112460.tif 000026
【図１３】
2015112460.tif 000027
【図１４】
2015112460.tif 000028
【図１５】
2015112460.tif 000029