(57)【要約】【課題】心室周期長の情報を使用して、高い感度を持って心房頻脈性不整脈不整脈を検出する医療デバイスを提供する【解決手段】医療デバイスにおいて実行される、心室周期長の情報を使用して心房不整脈を検出するマルチレイヤ方法は、心房頻脈性不整脈の開始及び終了を検出するベースレイヤアルゴリズムを実施することを含む。マルチレイヤ方法は、ベースレイヤ検出に応答して実行されて、ベースレイヤ検出を確認するか又は排除する１つ又は複数の高次レイヤアルゴリズムをさらに含む。ベースレイヤは、心房細動及び／又は統一性のある心房頻脈に対する高い感度を持って作動するように設計され、高次レイヤは、心房細動及び／又は統一性のある心房頻脈に対して高い感度と高い特異性とを持って作動するように設計される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓事象を同定する方法であって、
前記心臓事象以外の事象の検出中の第１の状態において、第１の検出フォーマットを使用して検知による事象を検出すること、
前記第１の状態から、前記第１の検出フォーマットを使用して検出することを一時中止することに相当する第２の状態へ移行すると共に、前記第１の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当すると前記第１の検出フォーマットが判定することに応答して、該第１の検出フォーマットと異なる第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出すること、
前記第２の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当しないと前記第２の検出フォーマットが判定することに応答して、前記第２の状態から前記第１の状態へ移行すること、
前記第２の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当すると前記第２の検出フォーマットが判定することに応答して、前記第２の状態から第３の状態へ移行することであって、該第３の状態は、前記第１の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することに相当すること、
前記第３の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当しないと判定されることに応答して、前記第３の状態から第４の状態へ移行することであって、該第４の状態は、前記第１のフォーマットを使用して検出することを一時中止すること、及び、前記第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することに相当すること、
前記第４の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当すると判定されることに応答して、前記第４の状態から前記第３の状態へ移行すること、及び
前記第４の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当しないと判定されることに応答して、前記第４の状態から前記第１の状態へ移行すること
を含む、心臓事象を同定する方法。
【請求項２】
前記第３の状態中に、前記第１の検出フォーマット及び前記第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することをさらに含む、請求項１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項３】
前記第３の状態中に、前記第１の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出すること、及び前記第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することを交互にすることをさらに含む、請求項２に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項４】
前記第２の検出フォーマットを使用して検出することは、所定の期間内に実施され、前記方法は、該所定の期間内に、前記第２の状態から前記第１の状態と前記第３の状態とのうちの一方へ、また、前記第４の状態から該第３の状態と前記第１の状態とのうちの一方へ移行することをさらに含む、請求項１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項５】
前記所定の期間は、所定の数の検出されるＲＲ間隔に相当する、請求項４に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項６】
前記第２の検出フォーマットは、
検知による心臓信号に関連する複数の周期長を求めること、
前記求めた複数の周期長の連続する周期長間の差を求めること、
前記求めた差に応答してクラスタシグネチャメトリックを求めること、
前記求めた差に相当するプロットを生成すること、及び
前記プロットの原点を基準にする、或る範囲の大きさ及び位相によって定義され、且つ、前記心臓事象に関連するパターンに相当する、前記プロットの複数のセグメント内に配置される前記求めた差の数を求めること
を含む、請求項１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項７】
前記第１の検出フォーマットは、周期長の第１の変化に相当する第１のメトリック、心室レートの減少と心室レートの増加とのうちの一方に相当する第２のメトリック、及び周期長の第２の変化に相当する第３のメトリックを含む、請求項１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項８】
前記心臓事象は、前記第１のメトリックと前記第２のメトリックとのうちの一方に応答して心房細動の開始に相当すると判定され、また、前記第１のメトリック、前記第２のメトリック、及び前記第３のメトリックのうちの１つに応答して統一性のある心房頻脈の開始に相当すると判定される、請求項７に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項９】
前記心臓事象は、前記第１のメトリックと前記第２のメトリックとのうちの一方に応答して心房細動の開始に相当すると判定され、また、前記第１のメトリック及び第３のメトリック並びに前記第２のメトリックのうちの１つに応答して統一性のある心房頻脈の開始に相当すると判定される、請求項８に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１０】
心臓事象を同定する方法であって、
前記心臓事象以外の事象の検出中の第１の状態において、第１の検出フォーマットを使用して検知による事象を検出すること、
前記第１の状態から、前記第１の検出フォーマットを使用して検出することを一時中止することに相当する第２の状態へ移行すると共に、前記第１の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当すると前記第１の検出フォーマットが判定することに応答して、該第１の検出フォーマットと異なる第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出すること、
前記第２の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当しないと前記第２の検出フォーマットが判定することに応答して、前記第２の状態から前記第１の状態へ移行すること、
前記第２の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当すると前記第２の検出フォーマットが判定することに応答して、前記第２の状態から第３の状態へ移行することであって、該第３の状態は、前記第１の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することに相当すること、
前記第３の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当しないと判定されることに応答して、前記第３の状態から第４の状態へ移行することであって、該第４の状態は、前記第１のフォーマットを使用して検出することを一時中止すること、及び、前記第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することに相当すること、
前記第４の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当すると判定されることに応答して、前記第４の状態から前記第３の状態へ移行すること、及び
前記第４の状態中に、前記検知による事象が前記心臓事象に相当しないと判定されることに応答して、前記第４の状態から前記第１の状態へ移行すること
を含み、前記第２の検出フォーマットは、
検知による心臓信号に関連する複数の周期長を求めること、
前記求めた複数の周期長の連続する周期長間の差を求めること、
前記求めた差に応答してクラスタシグネチャメトリックを求めること、
前記求めた差に相当するプロットを生成すること、及び
前記プロットの起点を基準にする、或る範囲の大きさ及び位相によって定義され、且つ、前記心臓事象に関連するパターンに相当する、前記プロットの複数のセグメント内に配置される前記求めた差の数を求めること
を含み、前記第１の検出フォーマットは、周期長の第１の変化に相当する第１のメトリック、心室レートの減少と心室レートの増加とのうちの一方に相当する第２のメトリック、及び周期長の第２の変化に相当する第３のメトリックを含む、心臓事象を同定する方法。
【請求項１１】
前記第３の状態中に、前記第１の検出フォーマット及び前記第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することをさらに含む、請求項１０に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１２】
前記第３の状態中に、前記第１の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出すること、及び前記第２の検出フォーマットを使用して前記検知による事象を検出することを交互にすることをさらに含む、請求項１１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１３】
前記第２の検出フォーマットを使用して検出することは、所定の期間内に実施され、前記方法は、該所定の期間内に、前記第２の状態から前記第１の状態と前記第３の状態とのうちの一方へ、また、前記第４の状態から該第３の状態と前記第１の状態とのうちの一方へ移行することをさらに含む、請求項１２に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１４】
前記所定の期間は、所定の数の検出されるＲＲ間隔に相当する、請求項１３に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１５】
前記心臓事象は、前記第１のメトリックと前記第２のメトリックとのうちの一方に応答して心房細動の開始に相当すると判定され、また、前記第１のメトリック、前記第２のメトリック、及び前記第３のメトリックのうちの１つに応答して統一性のある心房頻脈の開始に相当すると判定される、請求項１１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１６】
前記心臓事象は、前記第１のメトリックと前記第２のメトリックとのうちの一方に応答して心房細動の開始に相当すると判定され、また、前記第１のメトリック及び第３のメトリック並びに前記第２のメトリックのうちの１つに応答して統一性のある心房頻脈の開始に相当すると判定される、請求項１１に記載の心臓事象を同定する方法。
【請求項１７】
心房不整脈を検出する方法であって、
心房頻脈性不整脈の開始を検出するベースレイヤアルゴリズムを実行すること、
前記ベースレイヤアルゴリズムによって前記心房頻脈性不整脈の前記開始を検出することに応答して、前記ベースレイヤアルゴリズムによる前記心房頻脈性不整脈の開始の検出を確認するか又は排除する高次レイヤアルゴリズムを実行すること、
前記高次レイヤアルゴリズムによる前記心房頻脈性不整脈検出の確認に応答して、該心房頻脈性不整脈の終了を検出し、そうでなければ、前記高次レイヤアルゴリズムによる前記心房頻脈性不整脈の排除に応答して該心房頻脈性不整脈の前記開始を検出する、前記ベースレイヤアルゴリズムを実行すること、及び
前記ベースレイヤアゴリズムによって前記心房頻脈性不整脈の前記終了を検出することに応答して、前記心房頻脈性不整脈の終了を確認する前記高次レイヤアゴリズムを実行すること
を含む、心房不整脈を検出する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療デバイスに関し、より詳細には、周期長の弁別シグネチャを使用して医療デバイスにおいて不整脈を検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
正常洞調律（ＮＳＲ）中に、心拍動は、右心房壁に位置する洞房（ＳＡ）結節によって生成される電気信号によって調節される。ＳＡ結節によって生成される各心房脱分極信号は、心房にわたって広がり、心房の脱分極及び収縮を引き起こし、房室（Ａ−Ｖ）結節に到達する。Ａ−Ｖ結節は、心室脱分極信号を、心室中隔のヒス束を通って、その後、右心室及び左心室の脚及びプルキンエ筋繊維に伝播させることによって反応する。
【０００３】
心房頻脈性不整脈は、統一性のない形態の心房細動、及び、心房粗動を含む統一性の程度が変動する心房頻脈を含む。心房細動（ＡＦ）は、心房内に複数の焦点性トリガーがあるため、又は、心房内の物質の変化が、心房の異なる領域にわたる伝導の不均一性をもたらすために起こる。異所性トリガーは、左心房又は右心房又は肺静脈内のどこででも発生する可能性がある。ＡＶ結節は、頻繁で且つ不規則な心房活性化を受けるが、ＡＶ結節が不応でないときに脱分極信号を伝導するだけであることになる。心室周期長は、不規則であり、ＡＶ結節の不応性の異なる状態に依存するであろう。
【０００４】
心房粗動（ＡＦＬ）を含む統一性のある心房頻脈（ＯＡＴ）中に、上室性調律は、心房内の物質変化によって生じる再入力可能な回路によって支配される。ＡＶ結節に対するＯＡＴの伝導の影響は、心室周期長の、規則的なパターンか、不規則的なパターンか、又は繰り返しパターンのいずれかをもたらす可能性がある。心室周期長の群拍動パターン(group beating pattern)は、近位及び遠位のＡＶ結節内の異なるレベルのブロックによって観測される。１つの共通パターンは、近位ＡＶ結節における２：１ブロック及び遠位ＡＶ結節における４：３ウェンケバッハ型ブロックによって起こり、２つの短い周期と１つの長い周期とを含む心室周期長の繰り返しパターンをもたらす。心室周期長の変動を生じる他の正常心調律及び異常心調律は、洞頻脈、呼吸洞不整脈、一連の心房期外収縮（ＰＡＣ）、及び一連の心室期外収縮（ＰＶＣ）を含む。
【０００５】
昔は、心房不整脈は、これらの不整脈が比較的良性であるという認識によって殆どが不十分に処置されてきた。比較的重篤な心室不整脈及び発作の関連するリスク等の、持続性ＡＴ／ＡＦの重篤な結果が理解されるようになるにつれて、昔よりも、心房不整脈を監視し処置することに対する関心が高まってきた。さらに、ＡＦ及びＯＡＴは、通常、ＡＦとＯＡＴとの間の遷移と同時に存在するため、両方の形態のＡＴを検出し監視することは、抗凝固治療の適切な用量を提供すること等の、患者ケアを管理するときに重要である。
【０００６】
臨床状況における、また、外来患者が装着する可搬型外部モニタとしての体外医療デバイス（ＥＭＤ）、又は、患者の毎日の活動中の電気心臓機能に関連するデータを採取するための、外来患者に埋め込まれる埋め込み可能医療デバイス（ＩＭＤ）を使用して、心臓の電気活動に関するデータを採取し解釈する種々の技法が開発されてきた。
【０００７】
心臓不整脈を弁別する方法は、心房ＥＧＭ信号と心室ＥＧＭ信号との両方を利用可能である、２腔埋め込み可能デバイスで使用するために開発された。心臓不整脈の弁別は、心房及び／又は心室の周期長、周期長パターン、並びにＥＧＭ形態に依存する可能性がある。このような方法は、心室不整脈を上室性不整脈から確実に弁別することが示された。
【０００８】
しかし、単腔埋め込み可能デバイス又は埋め込み可能監視デバイス若しくは外部監視デバイスでは、心房ＥＧＭ信号は、心房不整脈を検出し弁別するときの使用に、常に利用可能であるわけではない。しかし、ＡＦ及びＯＡＴの検出及び弁別は、患者を適切に処置し、重篤で、生命にかかわるか、又は、消耗性の事象を防止するのに重要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の課題は、心室周期長情報を使用して、高い感度を持って心房頻脈性不整脈不整脈を検出する医療デバイスを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、心室周期長情報を使用して心房不整脈を検出するマルチレイヤ方法であって、心房頻脈性不整脈の開始及び終了を検出するベースレイヤアルゴリズムを実施することを含む。マルチレイヤ方法は、ベースレイヤ検出に応答して実行されて、ベースレイヤ検出を確認するか又は排除する１つ又は複数の高次レイヤアルゴリズムをさらに含む。ベースレイヤは、心房細動及び／又は統一性のある心房頻脈に対する高い感度を持って作動するように設計され、高次レイヤは、心房細動及び／又は統一性のある心房頻脈に対して高い感度と高い特異性とを持って作動するように設計される。
【００１１】
本発明が、添付図面に関連して考えられるときに、本発明の実施形態の以下の詳細な説明を参照することによってよりよく理解されるにつれて、本発明の態様及び特徴が、認識されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、心室周期長の弁別クラスタシグネチャを使用してＡＦを検出し、ＡＦとＯＡＴとを弁別する方法及び装置を提供する。ＡＦ及び統一性のあるＡＴ並びにＰＡＣ中の心臓内の基礎になる伝導メカニズム、又は、心室周期長（ＶＣＬ）の不規則性の他の原因は、ＶＣＬにおいて不規則性の異なるパターンを生成する。ＡＦを検出し、ＡＦ及び、ＡＦＬを含むＯＡＴを弁別することは、基礎になる調律の伝導パターンに固有のＶＣＬの種々のパターンの弁別に基づく。
【００１３】
本方法は、電気信号、圧力信号、酸素測定信号、又は、心室周期長を求めることを可能にする任意の他の生理的信号であることができる心室心臓信号を取得すること、及び、ＶＣＬの拍動ごとの差を測定することを含む。一実施形態では、表面ＥＣＧ信号又は心臓内ＥＧＭ信号であってよい、電気心臓信号を使用して、Ｒ−Ｒ間隔（ＲＲＩ）が測定される。連続するＲＲＩ又はδＲＲ間の差が、その後求められる。連続するＲＲＩ、δＲＲｉ、及びδＲＲ（ｉ−１）の対間の差を使用して、δＲＲ（ｉ−１）対δＲＲｉの２次元ローレンツプロットが生成される。ローレンツプロットエリアは、座標系の原点を基準にして、或る範囲の大きさ及び位相によって定義することができるセグメントに分割される。定義されたセグメントは、ＯＡＴ又はＰＡＣの発生に関連する特定のＶＣＬパターンに相当する。ＶＣＬ情報の取得中に、各セグメントが、いくつかのヒストグラムビンを含む２次元ヒストグラムによって、ローレンツプロットが数値的に表現される。ヒストグラムビンを使用して、設定された時間間隔中に求めた（δＲＲｉ，δＲＲ（ｉ−１））点が記憶される。
【００１４】
いくつかのクラスタシグネチャメトリックが、各セグメントで起こる点の数及び占有されたヒストグラムビンの数に基づいて計算される。不規則性メトリックもまた、測定されたＲＲＩの時間スケーリングされたメジアン(median)を使用して計算される。クラスタシグネチャメトリック及び規則性メトリックは、ＡＦ及びＯＡＴを検出するための比較解析で使用される。一実施形態では、ＡＦとＯＡＴは共に、（δＲＲｉ，δＲＲ（ｉ−１））点のローレンツプロットの２次元ヒストグラム表現を使用して、検出され弁別される。一実施形態では、（δＲＲｉ，δＲＲ（ｉ−１））点の２次元ヒストグラムだけを使用するＡＦ検出のアルゴリズムが提供される。
【００１５】
さらに別の実施形態では、δＲＲｉ点を記憶する１次元ヒストグラムが使用され、検出アルゴリズムを実施するためのメモリ要件を低減する。ローレンツプロットの１次元表現から求めたクラスタシグネチャメトリックを利用する、ＡＦのみの検出アルゴリズム又はＡＦとＯＡＴとの検出アルゴリズムが提供される。さらに別の実施形態では、連続するδＲＲｉ点の固定のセットが、ＡＦ及びＯＡＴを検出し、ＡＦからＯＡＴを弁別する同じ原理に基づくロジックで使用される。
【００１６】
本発明の態様は、ＡＦ及び／又はＯＡＴ等の生理的事象を検出するマルチレイヤ方法であり、その方法は、ＡＦ及び／又はＯＡＴ検出の高い感度及び高い特異性を、計算量的に効率的な方法で達成するための、ベースレイヤアルゴリズム及び１つ又は複数の高次レイヤアルゴリズムを含む。ベースレイヤアルゴリズムは、ＡＦ及び／又はＯＡＴの開始及び終了を高い感度を持って検出するために、計算上の複雑さ、電池消耗、メモリ要件等の観点から要求の厳しくないメトリックに依存する。高次レイヤアルゴリズムは、ベースレイヤによって行われた検出を、高い感度と高い特異性を持って確認するか、又は、排除するための、計算上の複雑さ、電池消耗、メモリ要件において比較的要求の厳しいメトリックに依存する。高次レイヤアルゴリズムは、大きな計算パワーを必要とするが、ベースレイヤアルゴリズムによって行われた検出に基づいて好都合な時刻に実施されて、計算負荷を低減した状態で、信頼性の高いＡＦ／ＯＡＴ検出を達成する。一実施形態では、ベースレイヤアルゴリズム及び高次レイヤアルゴリズムは、ＡＦ及び／又はＯＡＴを検出するために、心室周期長の情報の評価に依存する。特に、高次レイヤアルゴリズムは、δＲＲ点のローレンツプロットのヒストグラム表現から求めたクラスタシグネチャメトリックに依存してもよい。
【００１７】
本発明は、ＡＦＬを含む統一性のある頻脈性不整脈及びＡＦを検出する方法を提供し、その方法は、ＶＣＬを求めるために心室信号に依存し、心房信号源を必要としない。提示される方法は、埋め込み可能医療デバイス又は外部医療デバイス内のソフトウェア又はファームウェアのいずれかで具現化されてもよい。このようなデバイスは、心臓ＥＧＭ監視能力及び関連するＥＧＭセンス電極（心臓内電極か、心外膜電極か、又は皮下電極であってよい）を有する埋め込み可能監視デバイスを含む。本発明によって提供される方法は、たとえば、単腔ペーシングシステム若しくは両心室ペーシングシステム、又は、心室内でＲ波を検知し、心室に電気刺激治療を送出するＩＣＤ等の、医療デバイス用の、治療送出のソフトウェア又はファームウェアに組み込まれることもできる。本発明によって提供される方法はまた、Ｒ波を検出するために患者の皮膚に結合したＥＣＧ電極を有する外部モニタ、たとえば、ホルタモニタのファームウェア又はソフトウェアに、又は、予め記録されたＥＣＧデータ又はＥＧＭデータを評価するコンピュータ化されたシステム内に組み込まれてもよい。本発明はまた、埋め込み可能デバイス又は装着可能デバイスによって送出されたデータを処理する集中コピュータシステム等の患者監視システムで実施されてもよい。
【００１８】
本発明は、ＶＣＬ測定値を、そこから生成することができる心室活動の他のセンサを有する、内部又は外部監視システムで実施されてもよいことも認識される。本発明の実践方法は、ＶＣＬを測定するために、ＥＧＭ信号又はＥＣＧ信号を使用することに限定されない。圧力信号、血中酸素測定信号、流量信号、心室壁運動信号、容積関連インピーダンス変化、又は、心室周期に応答する他の生理的信号等の、他の信号が、ＶＣＬを測定するために使用することができる。一般に、ＶＣＬ不規則性の規則的なパターン（ＯＡＴの場合も同様）が、クラスタシグネチャメトリックに基づいて、ＶＣＬ不規則性の不規則なパターン（ＡＦの場合も同様）から弁別されることを可能にするために、ＶＣＬ測定は、約１ミリ秒〜２０ミリ秒程度の分解能を有するべきである。しかし、本発明の態様は、低い分解能のＶＣＬ測定を有するシステムで実施されてもよい。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態による、或る時系列のＲＲ間隔についての、連続するＲＲ間隔点間の差のローレンツプロットの生成を示す略図である。ローレンツプロット１４は、ｘ軸１８に沿ってδＲＲｉを、ｙ軸１６に沿ってδＲＲｉ−１を定義したデカルト座標系である。したがって、ローレンツプロットの各プロット点は、δＲＲｉに等しいｘ座標と、δＲＲｉ−１に等しいｙ座標によって定義される。δＲＲｉは、ｉ番目のＲＲＩと、前のＲＲＩ、ＲＲＩｉ−１との差である。δＲＲｉ−１は、ＲＲＩｉ−１とＲＲＩｉ−２との差である。したがって、ローレンツプロット１４上にプロットされた各点は、３つの連続するＶＣＬ、ＲＲＩｉ、ＲＲＩｉ−１、及びＲＲＩｉ−２に関連するＶＣＬパターンを表す。先に述べたように、ＶＣＬ情報は、Ｒ波の検出及びＲＲＩを求めることに限定されない。ＶＣＬ測定が、ＥＧＭ信号又はＥＣＧ信号からの一連のＲ波検出から導出されようが、任意の他の生理的信号からの他の心室周期事象検出から導出されようが、本明細書で使用されるＲＲＩ及びδＲＲｉという用語は、一般に、それぞれ、ＶＣＬの測定値及び２つの連続するＶＣＬ測定値間の差を指す。例示のために、本明細書で述べる実施形態は、ＶＣＬ測定を実施し、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点を求めるための、Ｒ波検出を指すことが多い。
【００２０】
図１では、一連のＲ波事象２０が示される。ローレンツプロットエリア１４上に点をプロットするために、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、Ｒ波事象２０から求めた連続するＲＲＩを測定することによって求められる。図示する例では、３つの連続するＲＲＩ（ＲＲＩｉ−２、ＲＲＩｉ−１及びＲＲＩｉ）の第１のシリーズ２２は、短−短−長のＶＣＬパターンを提示し、最初の２つの短いＲＲＩはほぼ等しい。したがって、ＲＲＩｉ−２とＲＲＩｉ−１との差であるδＲＲｉ−１は、ほぼ０である。δＲＲｉ、すなわち短いＲＲＩｉ−１と比較的長いＲＲＩｉとの差は、正の変化である。相応して、０に近いｙ座標と正のｘ座標とを有する（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点２３が、ローレンツプロット１４にプロットされ、短−短−長（Ｓ−Ｓ−Ｌ）シーケンス２２を表す。
【００２１】
３つのＲＲＩの次のシリーズ２４は、短−長−短シリーズを提示し、正のＲＲＩ変化（δＲＲｉ−１）とそれに続く、ほぼ同じ大きさの負のＲＲＩ変化（δＲＲｉ）をもたらす。大きさがほぼ同じ、負のｘ座標と正のｙ座標を有する（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点２５が、ローレンツプロット１４上にプロットされ、Ｓ−Ｌ−Ｓシーケンス２４を表す。（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点をプロットするこのプロセスは、ひき続き行われ、３つの周期シリーズ２６は、長−短−短パターンを提示し、負のδＲＲｉ−１とゼロにほぼ等しいδＲＲｉとをもたらす。点２７が、負のｙ座標とゼロに近いｘ座標に基づいてローレンツプロット上にプロットされ、Ｌ−Ｓ−Ｓシーケンス２６を表す。
【００２２】
パターンが継続するにつれて、点２９、３１、及び３３が、それぞれの、Ｓ−Ｓ−Ｌシリーズ２８、Ｓ−Ｌ−Ｓシリーズ３０、及びＬ−Ｓ−Ｓシリーズ３２に応答してプロットされることになる。Ｓ−Ｓ−Ｌの繰り返しパターンは、３つのＲＲＩシーケンスのＳ−Ｓ−Ｌ、Ｓ−Ｌ−Ｓ、及びＬ−Ｓ−Ｓの繰り返しに相当するプロット点のクラスタを生成することになる。２次元ローレンツプロットにプロットされた各点は、３周期パターン及び３周期パターン内の周期長の変化の極性をエンコードする。以下で述べるように、結果的に得られる点クラスタシグネチャは、ＡＦ及びＯＡＴを検出し弁別するのに使用されるであろう。
【００２３】
ＡＦは、不規則で相関のないＶＣＬをもたらし、また、参照によりその全体が本明細書に援用される、Ritscher他に対する２００２年１１月１１日（Ｎｏ．Ｐ１０３０７）に出願された「Algorithm  for  Detecting  Arrhythmias  from  Discriminatory  Signatures  of  Ventricular  Cycle  Lengths」という名称の米国特許出願第１０／２９２，２８５号に以前に述べられたように、まばらに散在した(sparsely scattered)点のプロットを生成するであろう。ＡＴ中の、統一性(organization)の程度の変動が、点のクラスタをもたらすことになる。点クラスタシグネチャのメトリックを求めるために、ローレンツプロットエリアは、図１で０〜１２と表示された、いくつかのセグメントに分割される。セグメントは、ＯＡＴに相当する典型的な点クラスタシグネチャに基づいて定義される。
【００２４】
座標系の原点を含むセグメント０は、定義済みの正常洞調律（ＮＲＳ）ＲＲＩ差範囲（「ＮＳＲｍａｓｋ」と呼ぶ）より大きいＲＲＩの変化が全くないことを特徴とする、３つのＲＲＩのシリーズを表す任意の点を含むことになる。セグメント０は、原点からＮＳＲｍａｓｋ４０に等しい大きさまで広がり、１つの例示的な実施形態では、形が円である。しかし、原点から全ての方向において、ＮＳＲｍａｓｋ４０にほぼ等しい境界を定義するほぼ四角形の形状又は他の幾何形状が許容可能であり、ＡＦを検出し、ＡＦをＯＡＴから弁別するアルゴリズムの性能を制限しないであろう。ＮＳＲｍａｓｋ４０は、基準値(nominal value：公称値)、たとえば、７５ミリ秒、又は、ＡＶ結節の正常自律神経変調(normal autonomic modulation)によってＮＳＲ中に起こることが予測されるＶＣＬ変化範囲を含むように求められた別の固定値を割り当てられる。ＮＳＲｍａｓｋ４０は、ＮＳＲ中のＶＣＬ変動性の履歴尺度(historical measure)に基づいて個々の患者について求められてもよい。
【００２５】
セグメント１〜１２は、プロットエリア内で且つ互いを基準にして、ＯＡＴの特徴的シグネチャを表す点クラスタの検出を可能にするように定義される。プロットエリア１４の左上象限のセグメント１及び９は、短−長−短（Ｓ−Ｌ−Ｓ）のＶＣＬパターンを表す点を含むことになる。セグメント１又は９内の点は、短いＲＲＩｉから減算された長いＲＲＩｉ−１から得られる負のδＲＲｉ、及び、長いＲＲＩｉ−１から減算された短いＲＲＩｉ−２から得られる正のδＲＲｉ−１によって生成される。セグメント９は、図１のシリーズ２４に示すように、短いＶＣＬと長いＶＣＬとの間の変化が規則的であることを指示する大きさに近いδＲＲｉ値とδＲＲｉ−１値とを有する点を含むことになる。Ｌ−Ｓ間隔間の負の変化及びＳ−Ｌ間隔間の正の変化はほぼ等しい。ＲＲＩの変化がほぼ等しいこのようなＳ−Ｌ−Ｓパターンは、Ａ−Ｖ伝導比の変化が起こるＯＡＴの特徴を表す。セグメント９の幅は、ＡＶ結節の自律神経変調によるＶＣＬの変動を反映するためにＮＳＲｍａｓｋ４０に等しい。
【００２６】
セグメント１は、短いＶＣＬと長いＶＣＬとの、変動する差を有する点を含むことになる。すなわち、Ｓ−Ｌ−Ｓパターンにおいて、Ｌ−Ｓ間隔間の負の変化とＳ−Ｌ間隔間の正の変化とが異なる。Ｓ−Ｌ−Ｓパターンにおける負の変化と正の変化とのこのような差は、ＰＡＣ又はＰＶＣ等の代償性休止期(compensatory pause)を呈する調律の特徴を表す。
【００２７】
反対の、プロットエリア１４の右下象限では、セグメント３及び１１に含まれる点は、Ｌ−Ｓ−ＬのＶＣＬパターンを表す。ＶＣＬの正の変化（長いＲＲＩｉから短いＲＲＩｉ−１を減算した値は、正のδＲＲｉをもたらす）は、ＶＣＬの負の変化（短いＲＲＩｉ−１から長いＲＲＩｉ−２を減算した値は、負のδＲＲｉ−１をもたらす）に続く。セグメント１１では、Ｌ−Ｓ−Ｌパターンにおける負の変化と正の変化とは、同様であり、ＯＡＴ中の変化する伝導比の特徴を表す。セグメント１１の幅は、ＮＳＲｍａｓｋに等しい。セグメント３では、負の変化と正の変化とは、大きさが同様ではなく、代償性休止期を呈する調律の特徴を表す。
【００２８】
プロットエリア１４の右上象限のセグメント４及び１２は、短−中間(medium)−長（Ｓ−Ｍ−Ｌ）のパターンによって提示される２つの正のＶＣＬの変化を表す点を含む。左下象限のセグメント２及び１０は、Ｌ−Ｍ−Ｓのパターンによって提示される２つの負のＶＣＬの変化を表す点を含む。対角セグメント１０及び１２に沿った点は、２つの負の変化又は２つの正の変化が、それぞれ、大きさが同様であり、ＮＳＲｍａｓｋの大きさ内にあるパターンを表すことになる。このようなパターンは、通常、ＶＣＬの大きな不規則性を表し、ＡＦ又は一連の期外収縮に関連する。
【００２９】
座標系の軸に沿って起こるセグメント、セグメント５、６、７、及び８は、全く変化がなく、また、正の変化か負の変化のいずれかがあるＶＣＬパターンを表す点を含むことになる。これらのセグメントはそれぞれ、ＡＶ結節に及ぼす自律神経の影響を反映するためにＮＳＲｍａｓｋに等しい幅も有する。セグメント５は、ＮＳＲｍａｓｋより大きくない変化とそれに続く負の変化を表す点、すなわち、Ｌ−Ｌ−Ｓのパターンを含むことになる。セグメント６は、負の変化とそれに続くＮＳＲｍａｓｋより大きくない変化を表す点、すなわち、Ｌ−Ｓ−Ｓのパターンを含むことになる（シリーズ２６及びシリーズ３２と、それぞれの点２７及び３３とで表す）。セグメント７は、ＮＳＲｍａｓｋより大きくない変化とそれに続く正の変化を表す点、すなわち、Ｓ−Ｓ−Ｌのパターンを含むことになる（シリーズ２２及びシリーズ２８と、それぞれの点２３及び２９とで表す）。セグメント８は、正の変化とそれに続くＮＳＲｍａｓｋより大きくない変化を表す点、すなわち、Ｓ−Ｌ−Ｌのパターンを含むことになる。
【００３０】
表Ｉは、ＶＣＬパターン、及び、図１に示すセグメント０〜１２のそれぞれによって表される、δＲＲｉ及びδＲＲｉ−１の対応する相対差を要約する。
【００３１】
【表１】
2008539015.tif 000003
図２Ａ及び図２Ｂは、本発明の一実施形態による、それぞれ、正常洞調律中、及び、心房細動中に得られたローレンツプロットである。両方のプロットにおいて、δＲＲｉ−１の２分セグメントは、δＲＲｉに対してプロットされる。ＮＳＲ中、図２Ａに示すように、プロットされた点は、ＮＳＲｍａｓｋ４０内、セグメント０内に密にひとまとめにされる(tightly clustered)。ＡＦ中、図２Ｂに示すように、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点は、プロットエリアにわたってまばらに散在し、点はセグメント０〜１２のそれぞれに入る。ＶＣＬは、不規則で且つ相関がない。
【００３２】
図３Ａ〜図３Ｆは、本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。プロットは、統一性の程度が変動する間に、ＲＲＩの２分セグメントから生成される。図３Ａは、一貫した１：１Ａ−Ｖ結節伝導による規則的な心房活性化によって非常に規則的なＶＣＬを有するＯＡＴを表す。ＶＣＬの唯一の変動は、Ａ−Ｖ結節の自律神経変調の結果である。図３Ｂ〜図３Ｄは、個別の統一性の異なる程度を示し、点のクラスタが、セグメント６、７、９、及び１１にある。これらの例は、個別に一貫性のないＡ−Ｖ結節伝導による恒常的に不規則な(regularly irregular)ＶＣＬを有する、ＯＡＴの共通クラスタシグネチャを表す。各クラスタの密度又は散在性は、Ａ−Ｖ結節の自律神経変調の程度の変動を示唆する。
【００３３】
図３Ｅ及び図３Ｆは、不規則な心房活性化及び一貫性のないＡＶ結節伝導の結果としてのＶＣＬの程度の高い不規則性を有するＯＡＴを表す。ＶＣＬの変動は、不規則な心房活性化によるＡ−Ｖ結節の不応性の変調、Ａ−Ｖ結節の自律神経変調、及びＡ−Ｖ伝導比の変化に応じて、ＡＴ中に様々な程度で起こる。
【００３４】
図３Ｂは、最大の程度の統一性を表し、図３Ｆは、示す例について最小の統一性を表す。図３Ａ〜図３Ｆは、全ての可能性のあるＡ−Ｖ伝導比の変化及び自律神経系によるＡ−Ｖ結節変調が可能である、統一性の連続体が存在することを示唆する。これらの例はそれぞれ、ＯＡＴ中に、点が、セグメント６、７、９、及び１１内に存在する高い確率が存在することも示す。各クラスタは、Ａ−Ｖ伝導比の個別の変化を指示する。点クラスタの密度は、Ａ−Ｖ結節の自律神経変調の程度の変動に伴って変動するであろう。ＡＦ及びＯＡＴ検出アルゴリズムは、いくつかのクラスタシグネチャメトリックを使用してクラスタシグネチャを定量化することによって、ＶＣＬ変化のこれらの認識可能なパターンを利用することができる。
【００３５】
図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の一実施形態による、一連の心房期外収縮（ＰＡＣ）中に得られるローレンツプロットである。図４Ａでは、セグメント１及び３内とセグメント５及び６内との点クラスタは、一連のＰＡＣ中の２連脈（代償性休止期が続く２つの高速な拍動）の提示から得られる。図４Ｂでは、セグメント１及び３内とセグメント１０内との点クラスタは、一連のＰＡＣ中の３連脈（代償性休止期が続く３つの高速な拍動）の提示から得られる。１及び３の非対角セグメント内の点クラスタは、一連のＰＡＣ中に共通である。
【００３６】
このような観測に基づいて、ローレンツプロット内で、点及び点クラスタのロケーション並びに点クラスタの相対的な散在性又は密度の比較解析を行うための、いくつかのクラスタメトリックを定義することができる。これらのクラスタメトリックは、その後、ＡＦをＯＡＴから弁別するために評価されることができる。
【００３７】
図５は、本発明の一実施形態によるローレンツプロットエリアの２次元ヒストグラムである。ローレンツプロットエリアは、それぞれ、δＲＲｉ座標及びδＲＲｉ−１座標について、正と負の両方の方向に定義済の範囲１６６及び１６４を有する２次元ヒストグラム１６０によって数値的に表現される。２次元ヒストグラムは、それぞれが、δＲＲｉ値及びδＲＲｉ−１値の定義済の範囲を有するビン１６８に分割される。一例では、ヒストグラム範囲は、δＲＲｉ値とδＲＲｉ−１値との両方について、−１２００ミリ秒〜＋１２００ミリ秒に及んでもよく、２次元ヒストグラムのそれぞれにおいて７．５ミリ秒に及ぶビンに分割され、１６０×１６０ヒストグラムをもたらす。
【００３８】
外れ値(outlier)境界１７０が定義される。外れ値境界１７０の外側の任意の（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）値は、クラスタシグネチャメトリックを求めるために無視される。一実施形態では、外れ値は、−１５００ミリ秒より小さい、又は、＋１５００ミリ秒より大きい座標値を有する任意の点である。外れ値点は、２次元ヒストグラムビン内でカウントされない。
【００３９】
許容範囲外の(out-of-range)点は、ヒストグラム範囲１６２の外であるが、外れ値境界１７０内に入る（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）座標を有する点として定義されてもよい。たとえば、２次元ヒストグラム１６０が、各δＲＲｉ方向及びδＲＲｉ−１方向に±６００ミリ秒の範囲１６２を有し、且つ、外れ値境界１７０が±１５００ミリ秒として定義される場合、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）によって定義される点は、δＲＲｉ又はδＲＲｉ−１が、ヒストグラム範囲１６２（±１２００ミリ秒）の外側にあるが、外れ値境界１７０（±１５００ミリ秒）内にある場合外れ値である。許容範囲外のゾーン１７６内に入る点は、２次元ヒストグラム１６２の外側範囲１７２に沿って選択される適切な「縁」ビン内でカウントされることができる。他の実施形態では、許容範囲外の点は、無視され、ヒストグラムビン内でカウントされない。
【００４０】
原点ビン１７４は、ローレンツプロットエリアの原点を含むビンとして定義される。統一性の高いＡＴ又はＡＦＬ中では、図３Ａに示すように、原点ビン１７４は、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点の大きなパーセンテージを含むことになる。
【００４１】
図５に示す２次元ヒストグラムを使用して、ＡＦとＯＡＴとの弁別時に使用するための、いくつかのクラスタシグネチャメトリックを導出することができるように、測定されたＶＣＬから求めた（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点の数及び相対ロケーションが定量化される。一部の実施形態では、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）座標の一方又は両方は、２次元ヒストグラム内に点を格納する前に、それぞれ、係数ｋｉ又はｋｉ−１を乗算される。一例では、δＲＲを計算するのに使用されるＶＣＬの１つが、５００ミリ秒より小さい場合、δＲＲ値は、ｋ＝２の値を乗算される。δＲＲを計算するのに使用されるＶＣＬの１つが、１０００ミリ秒より大きい場合、δＲＲ値は、ｋ＝０．５の値を乗算される。以下に続く説明では、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点に対する言及は、点座標値が、係数ｋｉ又はｋｉ−１で調整された、（ｋｉ＊δＲＲｉ，ｋｉ−１＊δＲＲｉ−１）点のことを指すことができる。
【００４２】
定数によるδＲＲ値の乗算は、固定のヒストグラム範囲及びビンサイズの効率的な使用を可能にする。Ｒ−Ｒ間隔の変動性は、一般に、非常に速いレートでは小さく、狭い範囲のヒストグラムビンにわたって比較的密な点集団を生成する。低い頻脈性不整脈レートでは、δＲＲ値は、比較的大きく、大きな範囲のプロットエリアにわたってより散在したローレンツプロット点を生成する。定数による小さなδＲＲ値の乗算及び定数による大きなδＲＲ値の除算は、固定のヒストグラム範囲及びビンサイズが、クラスタシグネチャメトリックを測定するために効率的に使用されることを可能にする。
【００４３】
一部の実施形態では、２次元ヒストグラムは、固定パラメータで定義される。他の実施形態では、ヒストグラムパラメータ（ヒストグラム範囲及びビンサイズ等）は、ＶＣＬデータストリームの何らかの特徴に基づいて動的であることができる。たとえば、ヒストグラム範囲及びビンサイズは、データ取得時間間隔中のＶＣＬメジアンの関数として定義されてもよい。メジアンＶＣＬが変化するにつれて、新しいヒストグラム範囲及びビンサイズを求めることができる。ＶＣＬの範囲、平均、又は標準偏差等のＶＣＬデータストリームの他の局面は、可変ヒストグラムパラメータを定義するために使用することができる。
【００４４】
図６は、本発明の一実施形態による、心室周期長のローレンツプロットの数値的２次元ヒストグラム表現を使用して、心房細動と統一性のある心房頻脈とを検出し弁別するために使用される装置の機能ブロック図である。図６に要約される機能は、ペースメーカ及び埋め込み可能カーディオバータ・ディフィブリレータを含む心臓刺激デバイス又は心臓監視デバイス等の埋め込み可能医療デバイスに埋め込むことができる。本発明を組み込むことができる埋め込み可能監視デバイスの例は、参照によりその全体が本明細書に援用される、Klein他に発行された米国特許第５，９８７，３５２号に開示される。或いは、図６に要約される機能は、心臓調律を監視するのに使用される外部デバイスで実施されてもよい。他の実施形態では、図６に要約される機能は、２つ以上のデバイスにわたって実施されてもよい。たとえば、埋め込み可能医療デバイスを使用して、解析及び評価のために体外デバイスにアップリンクされるＲＲＩデータを採取し記憶するためのＥＧＭ信号が得られてもよい。図６によって要約される機能に従ってＡＦ及びＯＡＴの検出及び弁別を達成するための、種々のデバイスの実施態様が実現されてもよい。
【００４５】
ＶＣＬ信号源１０１は、ＲＲＩ検出器１０３に対する入力として設けられる。ＶＣＬ信号源１０１は、ＶＣＬが生理的信号から導出されるように、心室周期情報を含む任意の生理的信号として提供される。ＶＣＬ信号源１０１は、Ｒ波信号を含む、心臓の電気信号を検知する心臓電極又は表面電極として具現化されてもよい。ＲＲＩ検出器１０３は、ＶＣＬ信号源１０１から受信した信号から、Ｒ波又は心室周期の開示時刻を指示する別の事象を検出し、出力としてＲＲＩ信号を提供する。一実施形態では、ＲＲＩ検出器１０３は、Ｒ波検出しきい値を自動的に調整することに基づいてＲ波を検出するセンス増幅器を含む。Ｒ波が検出されるたびに、Ｒ波検出信号が生成され、Ｒ波検出信号間で起こる時間間隔が、ＲＲＩ検出器１０３からの出力として提供される。
【００４６】
本発明は、ＲＲＩを検出するためにＥＣＧ／ＥＧＭ信号を使用することに限定されない。ＲＲＩの概念は、任意のＶＣＬに対して一般化されることができる。対象となるのは、心室の活性化であるが、電気的活性化の詳細ではない。心室周期の開始についての近似を行うことができる他の生理的信号が、ＶＣＬ信号源１０１と置換えられることができる。１つの代替の実施形態では、圧力信号を使用して、心周期の開始を検出してもよい。たとえば、圧力振幅及び／又はｄＰ／ｄｔ振幅の所定のしきい値交差が、心室活性化関連事象として検出され、ＲＲＩ検出器１０３によるＶＣＬの測定のために、心室周期の開示時点として使用されてもよい。ＶＣＬの測定時に使用するための代替の心臓信号源は、心室圧信号、壁運動信号、血中酸素測定信号、又は心室周期長に相当する周期的変動を特徴とする他の信号を含む。心室周期の開始に相当するＶＣＬ信号源１０１の特徴部は、心室周期長を測定するＲＲＩ検出器１０３によって検出される。心室周期長を測定する、既知の任意の方法が、ＲＲＩ検出器１０３によって使用されてもよい。
【００４７】
ＲＲＩ検出器１０３の出力は、ＲＲＩスケールメジアンモジュール１１０に提供される。ＲＲＩスケールメジアンモジュール１１０は、いくつかの異なる時間スケールについてメジアンＲＲＩを計算する。いずれかの統一性の程度を有するＡＴ中に、ＡＶ結節伝導比の変化によって、恒常的に不規則になる、基礎になるベースＶＣＬが存在することになる。変動する時間間隔から求めたメジアンＲＲＩは、ベースＶＣＬがＯＡＴ中に存在するときに一貫性があることになる。異なる時間スケールにわたってＲＲＩメジアンを求め、これらの「スケールメジアン」を比較することによって、ＶＣＬの規則性についての判定を行うことができる。したがって、ＶＣＬ規則性のメトリック、すなわち、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ（規則性証拠）が、ＲＲＩスケールメジアンモジュール１１０からの入力として受信されたスケールメジアンを使用して、ブロック１１８にて計算されることができる。
【００４８】
図７は、本発明の一実施形態による、ＲＲ間隔（ＲＲＩ）スケールメジアンを求めるための時間ラインである。一般に、いくつかの異なるサイズのサンプル窓２０２、２０４、２０６、２０８、２１０、及び２１２は、スケールメジアンを計算するために、所定の時間間隔２００の間に取得される。サンプル窓は、サンプルサイズに従って、又は、時間間隔に従って定義されてもよい。ＲＲＩメジアンは、各時間スケール又はサンプル数スケール窓について求められる。一実施形態では、２ｎ＋１のサンプル数スケール窓が、Ｔ分時間間隔にわたって取得される。図７に示す例では、５、９、１７、３３、６５、及び１２９のサンプル数窓サイズが、２分時間間隔にわたって適用される。全ての時間又はサンプル数スケールについてのメジアンが使用されてもよく、又は、選択されたスケールのセットについてメジアンが使用されてもよい。２分間隔の間に起こるＲＲＩの数は、得ることができる、５サンプル窓、９サンプル窓、１７サンプル窓等の数を決めることになる。各サンプル窓は、Ｔ分間隔２００が終了するまで繰り返される。各サンプル窓の間に、２ｎ＋１のサンプルからＲＲＩメジアンが求められる。Ｔ分間隔についてのメジアンＲＲＩもまた求められる。
【００４９】
ＲＲＩスケールメジアンモジュール１１０によって提供されるスケールメジアンを使用してモジュール１１８によって計算されたＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックは、基線ＲＲＩメジアンの所定の範囲内にあるスケールメジアンのパーセンテージとして計算されることができる。基線ＲＲＩメジアンは、以前の時間窓から求めたＲＲＩメジアンである。１つの例示的な実施形態では、基線ＲＲＩメジアンは、以前の時間間隔Ｔのメジアンとして求められる。代替の実施形態では、基線ＲＲＩメジアンは、任意の選択される先行する時間間隔から求められてもよく、又は、拍動ごとに若しくは他の周期的方式で更新される現在のメジアンＲＲＩであってもよい。
【００５０】
図８は、本発明の一実施形態による、ＲＲ間隔（ＲＲＩ）スケールメジアンを使用してメトリックを計算する方法のフローチャートである。方法２２０は、時間間隔Ｔの間に計算されるＲＲＩメジアンの数及び基線ＲＲＩメジアンの規則性範囲内にあるＲＲＩメジアンの数をカウントするときに使用されることになるカウンタをゼロに初期化することによって、ステップ２２２にて始まる。
【００５１】
ステップ２２４にて、タイマが、所定の時間間隔Ｔに設定され、その時間間隔Ｔにわたって、いくつかのスケールメジアンＲＲＩが求められることになる。ステップ２２６にて、ＲＲＩは、入力として提供される。ＲＲＩ検出器１０３（図６）によって測定されるＲＲＩは、スケールメジアンＲＲＩを求めるために、一時メモリバッファに記憶される。先に示した例示的な実施形態では、２ｎ＋１（ｎ＝２、３、４、５、６、及び７）のＲＲＩは、５、９、１７、３３、６５、及び１２９個のＲＲＩのサンプル数窓を満たすために記憶される。代替の一実施形態では、ステップ２２６にて入力として提供されるＲＲＩは、いくつかの時間スケール窓にわたって記憶されてもよい。たとえば、ＲＲＩは、５、１０、２０、４０、６０、及び１２０秒の間隔にわたって記憶されてもよい。各サンプル数又は時間スケール窓は、Ｔが終了するまで間隔Ｔにわたって繰り返される。
【００５２】
したがって、サンプル数窓が、所望の数のサンプルで満たされるたびに、又は、Ｔが終了する前に、時間スケール窓が終了したと、決定ステップ２２８にて判定されると、ステップ２３０にて、ＲＲＩスケールメジアンが求められる。時間間隔Ｔの間に計算されるスケールメジアンの数をカウントするのに使用されるカウンタは、ステップ２３０にてスケールメジアンが求められるたびに、ステップ２３２にて、１だけ増加する。
【００５３】
ステップ２３４にて、ＲＲＩスケールメジアンと基線メジアンとの差が計算される。１つの例示的な実施形態では、基線メジアンは、以前の時間間隔Ｔについて求めたＲＲＩメジアンである。ＲＲＩスケールメジアンと基線メジアンとの差は、決定ステップ２３６にて、規則性範囲と比較される。規則性範囲は、Ａ−Ｖ伝導比が変動する間の、ＡＦＬ等の統一性の高いＡＴ、又は、個別のＯＡＴ中のＶＣＬ変動性を包含すると予想される時間間隔に設定される。図３Ａの例を見てわかるように、ＡＶ伝導比が一定である間、ＶＣＬの変動性が小さいため、統一性の高いＡＴ又はＡＦＬ中に、密な点クラスタが、セグメント０に提示される。図３Ｂの例では、ＡＶ伝導比が変化する間、ＶＣＬの小さな変動性が起こるため、密な点クラスタは、異なるセグメントに提示される。一実施形態では、規則性範囲は、±１２ミリ秒に設定される。規則性範囲は、図２Ａに見られるように、ＮＳＲ中に予想されるＶＣＬの変動性を包含しない。
【００５４】
ステップ２３０にて求めたスケールメジアンと基線メジアンとの差が、１２ミリ秒又は選択された別の規則性範囲より小さい場合、スケールメジアンは、統一性の高いＡＴ中に起こる規則的なＶＣＬを表すと考えられる。規則性カウンタは、ステップ２３８にて、１だけ増加する。スケールメジアンと基線メジアンとの差が、選択された規則性範囲より大きい場合、スケールメジアンは、ＮＳＲ中に起こるＶＣＬ変動性又はＡＦ中に起こるＶＣＬ不規則性を表すと考えられる。差が規則性範囲内にない場合、規則性カウンタは、ステップ２３８にて増加しない。
【００５５】
ステップ２４０にて、方法２２０は、時間間隔Ｔが終了したか否かを判定する。終了していない場合、方法２２０は、スケールメジアン窓が満たされるか、又は、終了するときにスケールメジアンを計算するために、入力ステップ２２６にて、ＲＲＩを記憶し続ける。決定ステップ２４０にて、時間間隔Ｔが終了した場合、ステップ２４２にて、基線メジアンを更新することができる。基線メジアンが、以前の時間間隔Ｔのメジアンとして定義されるとき、新しい基線メジアンが、各時間間隔Ｔの終了時に求められて、次の時間間隔Ｔの間に求められるスケールメジアンとの比較時に使用される。
【００５６】
ステップ２４４にて、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅが、求めたスケールメジアンの総数又はスケールメジアンカウントに対する規則性カウントのパーセンテージ又は比として計算される。統一性の高いＡＴ中に（図３Ａに示すように）、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、１に等しいか又は１に近い値を有することになり、全てのスケールメジアンは、基線メジアンの規則性範囲内にある。ＡＦ中、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、０に等しいか又は０に近い値を有することになる。ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、ＮＳＲ中、０と１との中間値及びＯＡＴの程度の変動を有することになる。
【００５７】
再び、図６の機能ブロック図を参照すると、ブロック１１８にて計算されたＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックは、規則性比較器１３０への入力として提供される。ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅを、規則性比較器１３０への入力として同様に提供される規則性しきい値１２８と比較することによってＯＡＴの検出で使用することができる。ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅが規則性しきい値１２８を超える場合、ＯＡＴが検出され、ＯＡＴ検出信号１３２が、比較器１３０によって生成される。規則性しきい値１２８は、規則性比較器１３０によって行われる比較が、統一性の高いＡＴを表すセグメント０内の密な点クラスタの検出に感度があり（図３Ａに示すように）、ＮＳＲを表すセグメント０内の散在的なクラスタシグネチャを検出しないように選択される（図２Ａに示すように）。
【００５８】
ＲＲＩ検出器１０３の出力は、減算ブロック１０５及び１つの心室周期についてＲＲＩを記憶する一時的バッファ１０４への入力としても提供される。バッファ１０４によって記憶される以前のＲＲＩ（ＲＲｉ−１）及び新しいＲＲＩは、減算ブロック１０５への入力として提供され、それにより、２つの連続するＲＲＩの差、即ち又はδＲＲｉが、計算され、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ（ヒストグラム）カウンタ１０９への入力として提供されることができる。減算ブロック１０５からの出力δＲＲｉは、１つの心室周期についてδＲＲｉを記憶する一時的バッファ１０７への入力としても提供され、それにより、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０９への入力として、以前のδＲＲｉ又はδＲＲｉ−１が、新しいδＲＲｉと共に提供される。（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）値を受信することによって、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０９は、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）値に相当するヒストグラムビンカウントを更新する。そのため、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０９は、図５に示す２次元ヒストグラム１６２に含まれる各ヒストグラムビンに対応するいくつかのカウンタを含む。全てのヒストグラムビンを完璧にカウントすることなくいくつかのクラスタシグネチャメトリックを求めるためには、各セグメント内の点の数及び占有されたビンの数だけをカウントすることで十分であるため、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０９は、本発明の全ての実施態様について必要とされるわけではない。
【００５９】
適切なヒストグラムビンカウンタを更新することによって、他のカウントの数が、新しい（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点を含んだヒストグラムビンに従って更新される。ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎカウンタ１１２を使用して、ローレンツプロットエリアのｎ個のセグメント、たとえば、図１に示すセグメント０〜１２のそれぞれの中のビン内でカウントされる点の数がカウントされ、各セグメント内の点の総数が生成される。したがって、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎカウンタ１１２は、ｎ個の定義済みセグメントのそれぞれについてセグメント点カウンタを含み、新しい（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点によって、ヒストグラムビンが増加されるたびに、セグメント点カウンタのうちの１つが適切に増加する。
【００６０】
ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔ（非ゼロビンカウント）ｎカウンタ１１４を使用して、ローレンツプロットエリアの各セグメント内の占有されたビンの数がカウントされ、点がその中にあるセグメントの総数が生成される。したがって、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎカウンタ１１４はｎ個のカウンタを含み、カウンタはそれぞれ、ローレンツプロットエリア内で定義されるＮ個のセグメントのうちの１つに対応する。新しい（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０９により、以前に占有されていないビンによってカウントされる場合、以前に占有されていないビンを含むセグメントに対応するＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎカウンタ１１４内のカウンタが、１だけ増加する。
【００６１】
ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔ（原点カウント）カウンタ１１６を使用して、原点ビン１７４（図５に示す）内に入る点の数がカウントされる。新しい（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０８による原点ビンの増分をもたらす場合、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタ１１６は、１だけ増加する。そのため、新しい（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタ１０９によってカウントされるたびに、３つの付加的なカウンタ、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ（点カウント）ｎカウンタ１１２、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎカウンタ１１４、及びＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタ１１６が、適切に更新される。
【００６２】
所定のデータ取得時間間隔の終了時に、カウンタ値を使用して、いくつかのクラスタシグネチャメトリックが求められる。データ取得時間間隔は、何秒かに又は何分かにに設定されてもよい。１つの例示的な実施形態では、データ取得時間間隔は、２分に設定され、それにより、カウンタ１１２、１１４、及び１１６は、２分間隔の間、全ての心周期に関して更新され、２分間隔の終了時に、上述したＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックを含むクラスタシグネチャメトリックが求められる。データ取得間隔の終了時におけるクラスタシグネチャメトリックの計算後に、カウンタは全てゼロにリセットされる。
【００６３】
ブロック１２０にて、ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅ（異方性証拠）メトリックが計算される。ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックを使用して、図３Ｂ〜図３Ｆに示す例示的なローレンツプロットにおいて観測される、伝導比が変動する間のＡＴの個別の統一性の特徴を表すクラスタパターンの指向性が認識される。セグメント５、６、７、８、９、１０、及び１１に対応するＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ値は、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎカウンタ１１２から得られる。対角セグメント１０及び１２並びに軸セグメント５及び８（図１に示される）内の点の数に対する、対角セグメント９及び１１並びに軸セグメント６及び７内の点の大きな数は、たとえば図３Ｂ〜図３Ｆに示すように、ＯＡＴクラスタシグネチャを指示するであろう。
【００６４】
図９は、本発明の一実施形態による異方性メトリックの計算の機能ブロック図である。セグメント５及び８（ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ５及びＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ８）内にあるビン内でカウントされる点の数は、加算ブロック２０４への入力として提供される。結果的に得られる和は、減算ブロック２１０に提供される。ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ６及びＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ７の値は、加算ブロック２０４への入力として提供され、結果的に得られる和は、減算ブロック２１０に提供され、それにより、セグメント６及び７内の点の数と、セグメント５及び８内の点の数との差が求められて、異方性シグネチャを同定することができる。
【００６５】
同様に、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ９及びＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ１１の値は、加算ブロック２０６への入力として提供され、結果的に得られる和は、減算ブロック２２０に提供される。ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ１０及びＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔ１２の値は、加算ブロック２０８への入力として提供され、結果的に得られる和は、減算ブロック２２０に提供され、それにより、セグメント９及び１１内の点の数と、セグメント１０及び１２内の点の数との差が求められて、異方性シグネチャを同定することができる。
【００６６】
減算ブロック２１０及び減算ブロック２２０の出力の絶対値は、加算ブロック２２２にて加算されて、異方性のメトリックとしてＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅ出力２２４が提供される。
【００６７】
モジュール１２０によるＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅの計算は、以下の式によって数学的に提示される。
【００６８】
【数１】
2008539015.tif 000004
セグメント５〜１２についての点カウントが０になるため、正常洞調律の間、及び、図３Ａに示すような統一性の高いＡＴの間、ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅは０になるであろう。ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、図３Ｂに示すタイプのＯＡＴ中は、高い値であり、図３Ｃ〜図３Ｆに示すＯＡＴの例については、値がわずかに減少するであろう。ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、低い、非ゼロの値おＡＦ中に有するであろう。
【００６９】
図６の機能ブロック図を再び参照すると、ブロック１２２にて、ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ（密度証拠）が、各セグメント内でプロットされた点の密度のメトリックとして計算される。ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、ＯＡＴ中の異なるＡ−Ｖ伝導比に関連する群拍動現象(group beating phenomenon)の目安である。所与のセグメント内の点の密度Ｄｅｎｓｉｔｙｎは、セグメント内の点の数と、セグメント内の占有されたビンの数との差を次式で計算することによって測定することができる。
【００７０】
【数２】
2008539015.tif 000005
点密度が大きい場合、比較的多数の点が、少数のビンを占有し、Ｄｅｎｓｉｔｙｎについて大きな値をもたらすことになる。ＡＦの場合と同様に、点が散在する場合、任意の所与のセグメント内の点は、比較的多数のビンにわたって散在し、Ｄｅｎｓｉｔｙｎについて小さな値をもたらすことになる。
【００７１】
ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、次式によって、ＯＡＴに関連する点クラスタを通常含む、セグメント５〜１２についてのＤｅｎｓｉｔｙ値の和として、ブロック１２２にて計算される。
【００７２】
【数３】
2008539015.tif 000006
ＡＦ中に見出される、最も散在する（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点分布は、０に等しいか又は０に近いＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅをもたらすことになる。点の数は、占有されたビンの数に近づくか、又は、占有されたビンの数に等しくなるであろう。ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅはまた、ＮＳＲ中に０に等しいか又は０に近くなるであろう。それは、セグメント５〜１２内の点カウント及び占有されたビンの数が共に、０となり、全て又はほとんどの点がセグメント０に入るからである。任意の所与のセグメント内の最も高い密度は、全ての点が単一ビンに入るときに起こることになり、点の数から１を引いた値（ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎ−１）に等しいＤｅｎｓｉｔｙｎをもたらす。セグメント５〜１２の１つ又は複数についてのＤｅｎｓｉｔｙｎ値が大きい場合、メトリックＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅが高いことになり、ＯＡＴの証拠を提供する。図３Ｂ〜図３Ｆに示す例を考えると、ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、図３Ｂに示すＯＡＴについて最も高く、図３Ｆまでに示す例について減少することになる。
【００７３】
ブロック１２４にて、ＰＡＣの証拠を求めるためのメトリックＰＡＣＥｖｉｄｅｎｃｅ（ＰＡＣ証拠）が計算される。図４Ａ及び図４Ｂに示す例に見られるように、一連のＰＡＣに関連するクラスタシグネチャは、通常、セグメント１、２、３、又は４内に点のクラスタを提示し、その時、セグメント１０内に点のクラスタがあり、対向するセグメント１２内には点が全く無いか若しくは少数の点があり（図４Ｂ）、又は、セグメント５及び６内に点のクラスタを提示し、その時、対向するセグメント７及び８にはほとんど点がない。したがって、ＰＡＣＥｖｉｄｅｎｃｅは、セグメント１〜４についてのＤｅｎｓｉｔｙｎ値の加算結果が、セグメント５及び６についてのＤｅｎｓｉｔｙｎ値の和とセグメント７及び８についてのＤｅｎｓｉｔｙｎ値の和との差に加算され、セグメント１０のＤｅｎｓｉｔｙｎ値とセグメント１２についてのＤｅｎｓｉｔｙｎ値との差に加算された値として、次式で計算される。
【００７４】
【数４】
2008539015.tif 000007
ブロック１２６にて、ＶＣＬ不規則性のメトリックＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ（不規則性証拠）が計算される。０セグメントの外側にある益々多くの数のビンが、益々多くのＶＣＬ不規則性で満たされることになる。したがって、不規則性メトリックは、０セグメント以外の全セグメントについて、占有されたビンの数、すなわち、全てのＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔ値の和として、次式で計算される。
【００７５】
【数５】
2008539015.tif 000008
ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、全ての点がセグメント０に入ることになるため、ＮＳＲについて、また、図３Ａに示す統一性が高いＡＴの例について０であることになる。ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、ＡＦ中に高く（図２Ｂを参照されたい）、ＯＡＴ中にＶＣＬ不規則性の程度を表す変動する非ゼロ値を有することになる。図３Ｂ〜図３Ｆに示す例に関して、ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、図３Ｂで示すＯＡＴエピソード中に最も低く、図３Ｆまでに示すエピソードについて値が増加することになる。
【００７６】
異方性、密度、ＰＡＣ、規則性、及び不規則性についてのクラスタシグネチャメトリックは、ブロック１３４にて、ＯＡＴを検出するためのメトリックを計算する入力として提供される。ＰＡＣ及び不規則性についてのクラスタシグネチャメトリック並びにＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔは、ブロック１４２にて、ＡＦを検出するときに使用するためのメトリックへの入力として提供される。規則的なＶＣＬ不規則性、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点の異方性パターン、及び一連のＰＡＣに関連しない（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点の密度又は集合の程度(clustering)は、ＯＡＴの証拠である。一実施形態では、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅ（ＡＴ証拠）メトリックが、以下の式に従って、クラスタシグネチャメトリックから計算される。
【００７７】
【数６】
2008539015.tif 000009
定数Ｋは、ＰＡＣＥｖｉｄｅｎｃｅについての重み値として選択される。Ｋについての基準値は、ＰＡＣＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックが、ＡＴの証拠を提供する他の４つのクラスタシグネチャメトリックをオフセットすることができるように４である。他の実施形態では、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅを計算するときに使用されるクラスタシグネチャメトリックのそれぞれについて、他の重み係数を選択することができる。ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅを計算する、先に示した式において、｛１、１、１、１、−４｝の重み係数の基準セットを使用することができる。しかし、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅの式内の項のそれぞれに適用される重み係数は、ＡＴの検出について感度があり且つ特異的なメトリックを提供するために、０を含む任意の値に最適化することができる。
【００７８】
不規則なＶＣＬ不規則性は、ＡＦの証拠である。高いＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔは、ＡＦに対する証拠であることになる。したがって、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅ（ＡＦ証拠）は、以下の式に従ってクラスタシグネチャメトリックから計算される。
【００７９】
【数７】
2008539015.tif 000010
定数Ｊは、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅを計算するときに重み係数として使用されるものと異なる値であってよい、ＰＡＣＥｖｉｄｅｎｃｅ用の重み値として選択される。Ｊについての基準値は２である。重み係数は、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅ式に含まれる他の項に適用されてもよい。ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックだけが、ＡＦを検出するために使用されることができる。したがって、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔについての重み係数は、ゼロである可能性がある。しかし、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅ式にＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔを含むことによって、高い感度でＡＦ検出が行われてもよい。ＡＦ検出の高い特異性及び高い感度について最適化された重み係数は、先に提供されたＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅ式内の項のそれぞれに適用することができる。
【００８０】
ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅメトリック及びＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックは、それぞれ、比較器１３８及び１４６への入力として提供される。比較器１３８は、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅの値を、以前に定義したＯＡＴしきい値１３６と比較する。ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅがＯＡＴしきい値１３６より大きい場合、ＯＡＴ検出信号１４０が生成される。
【００８１】
比較器１４６は、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅの値を、以前に定義したＡＦしきい値１４４と比較する。ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅがＡＦしきい値１４４より大きい場合、ＡＦ検出信号１４８が生成される。ＯＡＴしきい値１３６及びＡＦしきい値１４４は、比較器１３８及び１４６によって行われるそれぞれの比較が、それぞれ、ＯＡＴ及びＡＦの検出に対して感度があり且つ特異的であるように選択される。
【００８２】
ＯＡＴ及びＡＦの検出に使用される、２次元ヒストグラム寸法及びクラスタシグネチャメトリックについてのパラメータセットを最適化するために実施される調査において、ＡＦの検出についての最大の感度と特異性が、２分の時間間隔Ｔを使用して見出された。その時間間隔の間に、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が取得され、ヒストグラムに記憶され、また、その時間間隔の間に、スケールメジアンが求められる。ＡＦ検出用の最大の感度と特異性とについての最適ヒストグラム寸法は、各方向で２５ミリ秒のビンに分割され、７５ミリ秒のＮＳＲｍａｓｋを持つ、全ての軸方向で５００ミリ秒のヒストグラム範囲であった。これらの設定を使用して、ＯＡＴ及びＡＦの検出の感度及び特異性が、或る範囲の規則性しきい値及び或る範囲のＯＡＴしきい値について試験された。最適化されたしきい値は、ＡＴ／ＡＦ負荷測定について、９０％以上の特異性と感度とをもたらした。規則性しきい値、ＯＡＴしきい値、及びＡＦしきい値の設定は、選択された患者集団の臨床履歴データ又は個々の患者の履歴データに基づいて選択され、最適化されてもよい。最適設定は、患者ごとに変わってもよい。
【００８３】
図１０は、本発明の一実施形態による、心臓事象を検出し弁別するためにクラスタシグネチャメトリックを使用する方法のフローチャートである。方法２５０は、ＲＲＩをカウントするために使用されるであろうカウンタ、ヒストグラムビンカウンタ、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔカウンタ、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタ、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタ、及び、図６に関連して述べられる機能を実施するときに使用される任意の他のカウンタを全てゼロに初期化することによって、ステップ２５２にて始まる。
【００８４】
ステップ２５４にて、タイマが、所望の時間間隔Ｔに設定される。タイマは、１つの例示的な実施形態では、２分に設定されるが、ＯＡＴ及びＡＦを検出し弁別するために実施されるクラスタシグネチャメトリック及び比較解析は、任意の所望の時間間隔にわたって実施することができる。或いは、所望の数の（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、ＡＦ及びＯＡＴの検出及び弁別に使用されることが可能になるように、固定数又は可変数のＶＣＬが採取される。得られるＶＣＬの数は、ＶＣＬデータストリームの特徴に基づいてもよい。
【００８５】
ステップ２５６にて、ＲＲＩ測定値が、ステップ２５８にてＲＲＩスケールメジアンを求めるための入力として提供される。ステップ２５７にて、上述したローレンツプロットエリアを表す２次元ヒストグラム内の（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）座標ロケーションに基づいて、ステップ２６０にてＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎカウンタを、ステップ２６２にてＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎカウンタを、ステップ２６４にてＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタを更新するときに使用するための入力として、δＲＲｉ測定値が提供される。
【００８６】
実際には、図６に示す２次元ヒストグラムの計算は、全ての実施態様において完全な形では必要とされない。一実施態様では、ビット算術演算を使用して、各ビンの２値状態が指示される。おそらく、ビン状態（占有されているか、又は、占有されていないか）を指示するのに、単一ビットだけが必要とされる。ビット算術演算を使用して、クラスタシグネチャメトリックを求めるためのメモリ要件が低減される。ローレンツプロット原点を含むビン内の点を除いて、セグメント０内の点はカウントされる必要はない。ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎは、（単一ビットだけを必要とする）２値状態に基づいて各セグメント内の占有されたビンの数を求めるであろう。ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔは、各セグメント１〜１２内の点をカウントするための１２個のカウンタとして設けられるであろう。
【００８７】
ローレンツプロットセグメントの階層的実施態様は、患者履歴に基づいてもよい。患者の調律履歴を使用して、どのセグメントが、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点を含む確率が最も高いかを選択してもよい。たとえば、図１に示すセグメント９〜１２は、ＯＡＴを頻繁に経験する患者における点をカウントするために選択されてもよく、その時、他のセグメント内に入る点は、無視されるか、又は、それらのセグメント内のヒストグラムビンの２値状態（占有されているか、又は、占有されていないか）としてだけカウントされる。セグメント５〜８は、次に考えられてもよく、セグメント１〜４は、点を含む可能性が最も低い。一部の実施形態では、階層の低いセグメント内のビンの数は、階層の高いセグメント内のビンの数に比べて小さい場合がある。たとえば、セグメント１〜４は、それぞれ、単一ビンが割り当てられてもよい。
【００８８】
ＲＲＩスケールメジアン、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎカウンタ、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎカウンタ、及びＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、時間間隔Ｔ中の各ＲＲＩ測定後に更新される。時間間隔Ｔが終了したと、決定ステップ２６６にて判定されることによって、ステップ２６８にて、いくつかのクラスタシグネチャメトリックが計算される。クラスタシグネチャメトリックは、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＰＡＣＥｖｉｄｅｎｃｅ、及びＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅを含むことができる。
【００８９】
ステップ２７０にて、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅ及びＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅのメトリックが、ステップ２６８にて計算したクラスタシグネチャメトリックから計算される。統一性指標は、任意選択で、ステップ２７１にて計算される。統一性指数は、１からＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅとＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅとの比を引いた値として計算されてもよい。ＡＦＬと同様に、ＡＴが、統一性が高い場合、統一性指数は１に近い。ＡＦと同様に、ＡＴが、統一性が非常に低い(highly disorganized)場合、統一性指数は０に近い。統一性指数は、治療を選択するとき、又は、疾病状態を監視するときに有用である場合がある。
【００９０】
別の実施形態では、統一性指数は、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔ、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、及びＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅの重み付き和として計算される。１つの例示的な実施形態は、先に指定したメトリックについて、それぞれ、｛１、１、１、１、−２｝の重み係数を採用するであろう。さらに別の実施形態では、Ｈｉｓｔｏｇｒａｍカウンタを使用して、各セグメント内の任意のビン内の最大カウントが計算される。統一性指数は、その後、各セグメントについての最大カウントの和として計算される。
【００９１】
ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅ、及びＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅのしきい値比較は、ＡＦ又はＯＡＴを検出するためにステップ２７２にて使用される。ＡＦ及びＯＡＴの検出のためのクラスタシグネチャメトリックとの比較に使用される種々のしきい値は、一定値に限定されない。一実施形態では、ＯＡＴ又はＡＦの開始を検出するためのしきい値、ＯＡＴからＡＦへの遷移を検出するためのしきい値、並びにＯＡＴ及びＡＦの終了を検出するためのしきい値は、異なるように定義されてもよい。別の実施形態では、しきい値は、ＶＣＬ若しくはＶＣＬの変化、及び／又は、１つ若しくは複数のクラスタシグネチャメトリックの関数として定義されることもできる。たとえば、しきい値は、１つ又は複数のクラスタシグネチャメトリックの値に基づいて、又は、その時の時間間隔について測定されたメジアンＶＣＬに基づいて自動調整されることができる。
【００９２】
しきい値比較に基づいて、ＡＦもＯＡＴも検出されない場合、方法２５０は、ステップ２５２に戻って、全てのカウンタをゼロにリセットし、新しい時間間隔Ｔを開始する。ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅとＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅが共に、関連する検出しきい値を超える場合、統一性指数を使用して、決定ステップ２７２にて、ＡＦとＯＡＴとを弁別してもよい。統一性指数は、しきい値と比較されて、検出された不整脈が、（ＡＦＬに似た）統一性のあるＡＴであるか、又はＡＦであるかが判定される。
【００９３】
こうして、クラスタシグネチャメトリックが、ＡＦ又はＯＡＴの検出についてしきい値比較基準を満たす場合、各時間間隔Ｔ後に、ＡＦ又はＯＡＴの検出を行うことができる。或いは、ＡＦ又はＯＡＴの検出は、任意の選択された数の時間間隔後に行うことができる。たとえば、クラスタシグネチャメトリックは、各時間間隔Ｔ後に計算することができる。所望の数の時間間隔が過ぎた後、Ｙ個のブロックからＸ個のブロック(X out of Y)について計算されたクラスタシグネチャメトリックが、ＯＡＴ又はＡＦ検出についてのしきい値基準を満たすために必要とされるというロジックに基づいて、ＯＡＴ／ＡＦ決定が行われる。同様なロジックは、ＯＡＴからＡＦへの遷移及びＯＡＴ又はＡＦの終了を検出するために適用されることができる。
【００９４】
ＡＦ又はＯＡＴが、決定ステップ２７２にて検出される場合、ステップ２７４にて、応答が提供される。適切な応答は、検出結果を記憶すること、ＡＴ／ＡＦ負荷を計算すること、ＯＡＴ／ＡＦ検出及びＡＴ／ＡＦ負荷及び他の関連するデータの報告を生成すること、警告信号を生成すること、又は、治療を送出すること、一時中止する(withhold)こと、若しくは調整することを含んでもよい。送出されるか、又は、調整される治療は、薬剤治療、心臓刺激治療、又は神経刺激治療を含んでもよい。たとえば、ＯＡＴ又はＡＦに応答して、適切な抗頻脈性不整脈治療が送出されてもよい。期外収縮刺激等の、１つのタイプの心臓刺激は、ＯＡＴ又はＡＦの検出によって一時中止されてもよい。調整されることができる薬剤治療は、抗不整脈薬及び抗凝固剤を含む。
【００９５】
一般に、Ｎ次元ヒストグラムを使用して、Ｎ時系列のδＲＲ点のローレンツプロットを数値的に表すことができる。２次元ヒストグラムは、２つの時系列のδＲＲ点、δＲＲｉと、１だけ遅延したδＲＲｉ又はδＲＲｉ−１とを表す。Ｎ次元評価において、時系列は、δＲＲｉ、δＲＲｉ−１、δＲＲｉ−２、δＲＲｉ−３、…、δＲＲｉ−Ｎ−１を含むことができる。Ｎ時系列のδＲＲ値を表すＮ次元ヒストグラムから計算されるクラスタシグネチャメトリックを使用して、Ｎ時系列間の相関が評価される。以前のδＲＲ点に基づいて次のδＲＲ点を予測することができることは、ＯＡＴの証拠を提供する、或る程度の相関が存在することを指示する。ＡＦ中に、δＲＲ点の相関は存在せず、したがって、予測可能性は存在しない。より一般的に、本明細書で述べる方法を使用して、計算能力及び電池パワーが制限されたデバイスについて理想的に適する、索引付け、カウンティング、加算、減算、及びビットシフト演算だけを使用して、任意の数の時系列間の相関又はコヒーレンスを計算することができる。別の２つの時系列の例は、１つの時系列としての心拍数及び第２の時系列としての血圧である。
【００９６】
図１１は、本発明の一実施形態による、心臓事象を検出するためにクラスタシグネチャメトリックを使用する方法のフローチャートである。ＡＦ検出だけのためにクラスタシグネチャメトリックを使用する１つの単純化した実施形態では、セグメント１〜１２は、単一セグメントとして合成されてもよい。ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、セグメント０の外側に入る占有されたビンの数をカウントすることになる。セグメント０内の原点を含むビン内に入る点だけが、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタによってカウントされることになる。セグメント０内の他の点は、カウントされる必要はない。
【００９７】
したがって、ステップ３０２にて、全てのカウンタが、０に初期化され、ステップ３０４にて、タイマは、２分等の選択された時間間隔Ｔに設定される。ステップ３０６にて、δＲＲｉデータが、ステップ３０８にてＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタを、ステップ３１０にてＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタを更新するための入力として提供される。２次元ヒストグラムにおいて、ヒストグラムビンカウントは、その時の心室周期についての（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点に基づいて更新される。（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、以前に占有されなかった、セグメント０の外側の任意のビンに入る場合、ステップ３０８にて、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、１だけ増加する。（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点が、原点ビンに入る場合、ステップ３１０にて、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、１だけ増加する。
【００９８】
一部の実施形態では、ローレンツプロットの１次元ヒストグラム表現は、２−Ｄヒストグラムに置換えられてもよい。δＲＲｉの１−Ｄヒストグラムは、軸のいずれかに沿って２−Ｄヒストグラムを投影したようなものであることになる。２−Ｄヒストグラムは、３つのＲＲＩのシーケンスに関する、大きさと３６０度の変化方向又は位相情報との両方を含む。１−Ｄヒストグラムは、２つのＲＲＩのシーケンスについての大きさ及び双方向変化情報を含む。１−Ｄヒストグラムは、メモリ要件においてかなりの節約を提供するが、計算上の要件においては、２−Ｄヒストグラムの実施態様と同じである。１−Ｄヒストグラムの実施態様では、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、０セグメントの外側で（選択されたＮＳＲｍａｓｋより大きい又は小さい）、以前に占有されなかった１−Ｄビン内に入る各δＲＲｉ点について、ステップ３０８にて更新される。ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、１−Ｄヒストグラムの原点を含むビン内に入る各δＲＲｉ点について更新される。
【００９９】
ＡＦだけを検出するためのクラスタシグネチャメトリックの２−Ｄ又は１−Ｄの実施態様について、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔカウンタは必要とされない。セグメント０に入るが原点ビンの外側の点、及び、以前に占有されたヒストグラムビンに入る点は、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタとＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタのいずれにも影響を及ぼさないであろう。
【０１００】
時間間隔Ｔがいまだ終了していないと、決定ステップ３１２にて判定される場合、方法３００は、（δＲＲｉ，δＲＲｉ−１）点を取得し、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタ及びＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタを適切に更新し続ける。ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅのメトリックは、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔとＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔとの差として計算される。ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅが、ＡＦ検出しきい値を超えると、決定ステップ３１６にて判定される場合、ステップ３１８にて、ＡＦ検出が行われる。図１０に関連して先に述べたように、ＡＦ検出によって応答が提供されてもよい。方法３００は、ステップ３０２に戻って、カウンタをゼロにリセットして、新しい時間間隔Ｔを開始させる。
【０１０１】
或いは、一定数のＶＣＬが採取されて、ＡＦを検出し、ＡＦをＯＡＴから弁別するために、所望の数のδＲＲｉ値が使用されることを可能にする。一例では、１２個のδＲＲｉ値が、採取され、ＡＦを検出するための上述した同じロジックを使用して解析される。
【０１０２】
図１２は、本発明の一実施形態による心臓事象を検出する方法において、連続するＲＲ間隔点間の差を記憶するために使用することができる１次元ヒストグラムである。３つのセグメント３３０、３３２、及び３３４が定義される。セグメント０  ３３２は、原点ビン３４０を含み、−ＮＳＲｍａｓｋ３３６から＋ＮＳＲｍａｓｋ３３８へ延びる。セグメント1  ３３０は、パラメータ−Ｅｘｔｅｎｔで定義することができる負の範囲３２６から−ＮＳＲｍａｓｋ３３６まで延びる。セグメント１  ３３０は、ＮＳＲｍａｓｋより大きいＲＲＩの負の変化を表す全てのδＲＲｉ点を含むことになる。セグメント２  ３３４は、＋ＮＳＲｍａｓｋ３３８からヒストグラム３２５の正の範囲すなわち＋Ｅｘｔｅｎｔ３２８まで延びる。セグメント２  ３３４は、ＮＳＲｍａｓｋより大きいＲＲＩの正の変化を表す全てのδＲＲｉ点を含むことになる。
【０１０３】
図１３は、本発明の一実施形態による、ローレンツプロットの１次元ヒストグラム表現を使用して心臓事象を検出する方法のフローチャートである。ステップ３５２にて、ＲＲＩサンプル数をカウントするのに使用されるカウンタ、ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔカウンタ、ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタ、ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタ、ヒストグラムビンカウンタ、及び方法３５０を実行する任意の他のカウンタは、ゼロに初期化される。タイマは、ステップ３５４にて、選択された時間間隔Ｔ（通常は２分）に設定される。ステップ３５６にて、ＲＲＩ情報が、先に述べたスケーリングされたメジアンを求めるためにステップ３５８に提供される。２次元の実施態様において計算されるＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、１次元の概念であり、したがって、１−Ｄの実施態様に組み込まれることができる。したがって、図６、図７、及び図８に関連して述べた同じ方法で、ＲＲＩスケールメジアンが、ステップ３５８にて求められる。
【０１０４】
ステップ３６２にて、δＲＲｉ情報は、ステップ３６０にてＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔカウンタを、ステップ３６４にてＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタを、ステップ３６６にてＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタを更新するために提供される。ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔカウンタは、各セグメント０、１、及び２（図１２に示す）内に記憶されるδＲＲｉ点の総数をカウントすることになる。ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、各セグメント０、１、及び２内の占有されるビンの数をカウントすることになる。ＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔカウンタは、原点ビン３４０（図１２に示す）に入るδＲＲｉ点の数をカウントすることになる。
【０１０５】
位相方向情報が、１−Ｄヒストグラム表現から利用可能でないため、２−Ｄヒストグラムについて計算されるＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅ及びＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは利用可能でない。代替のクラスタシグネチャメトリックが、１−Ｄの実施態様で計算される。タイマが終了したと、決定ステップ３６８にて判定された後、代替のＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックが、Ｄｅｎｓｉｔｙ１とＤｅｎｓｉｔｙ２との和として計算される。Ｄｅｎｓｉｔｙ１とＤｅｎｓｉｔｙ２とは、先に述べた各ＰｏｉｎｔＣｏｕｎｔｎ値と各ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔｎ値との差として、それぞれセグメント１及び２について計算される。ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、セグメント０の外側に入るδＲＲｉ点の密度の尺度を提供し、したがって、ＯＡＴを表すことができる点の集合の程度の目安を提供する。１−Ｄヒストグラムは、２−Ｄヒストグラムで利用可能な位相方向情報が欠如し、したがって、１−Ｄの実施態様で提供されるＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックは、一連の早期収縮を表すことができる点クラスタ（１〜４の２−Ｄヒストグラムセグメントに見出される）を排除することによって、ＯＡＴの特徴を表す点クラスタ（５〜１２の２−Ｄヒストグラムセグメントに見出される）だけを考慮するのではない。
【０１０６】
ＳｙｍｍｅｔｒｙＥｖｉｄｅｎｃｅ（対称性証拠）は、ＡｎｉｓｏｔｒｏｐｙＥｖｉｄｅｎｃｅ用の代替メトリックとしてステップ３７２にて計算される。ＯＡＴ中に、δＲＲｉ点は、一連の期外収縮中又はＡＦ中に比べて、原点を中心とする程度の大きな対称性を提示することになる。したがって、原点ビンから同距離にあるセグメント１内のヒストグラムビンとセグメント２内のヒストグラムビンとの差が求められる。これらの差の最大絶対値を使用して、ＳｙｍｍｅｔｒｙＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックを求めることができる。一実施形態では、ＳｙｍｍｅｔｒｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、次式によって数学的に表される。
【０１０７】
【数８】
2008539015.tif 000011
ステップ３７４にて、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅは、ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＤｅｎｓｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅ、及びＳｙｍｍｅｔｒｙＥｖｉｄｅｎｃｅの和として１−Ｄの実施態様について計算される。ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅは、セグメント１及び２について総ＮｏｎＺｅｒｏＢｉｎＣｏｕｎｔカウントして求められる。ステップ３７６にて、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅは、ＩｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅとＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔとの差として計算される。このＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックは、図１１に関連して述べた２−Ｄの実施態様におけるＡＦ検出だけのための方法について計算されたＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅメトリックと同じである。セグメント０の外側の多数の占有されたビン及び比較的低いＯｒｉｇｉｎＣｏｕｎｔを認識することに基づいて、ＡＦ検出が行われてもよく、ＡＦＬの可能性がなくなる。
【０１０８】
ステップ３７８にて、ＡＦ又はＯＡＴを検出するために、ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅ、ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅ、及びＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅのしきい値比較が行われる。これらのクラスタシグネチャメトリックは、それぞれの以前に定義されたしきい値、ＡＦしきい値、ＯＡＴしきい値、及び規則性しきい値と比較される。ＡＦＥｖｉｄｅｎｃｅが、ＡＦしきい値を超える場合、ＡＦが検出される。ＡＴＥｖｉｄｅｎｃｅがＯＡＴしきい値を超えるか、又は、ＲｅｇｕｌａｒｉｔｙＥｖｉｄｅｎｃｅが規則性しきい値を超える場合、ＯＡＴが検出される。しきい値比較を実施し、いずれかの適切な検出を行った後、方法３５０は、ステップ３５２に戻って、全てのカウンタをリセットし、新しい時間間隔Ｔを開始する。任意のＡＦ又はＯＡＴの検出に対する適切な応答が、先に述べたように行われてもよい。
【０１０９】
クラスタシグネチャメトリックを使用してＡＦ及びＯＡＴを検出する方法は、ＡＦ及びＯＡＴの高い検出感度と高い特異性を提供する。しかし、ほとんどの時間がＮＳＲ状態にある患者の場合、ＣＳＭ方法を連続して実施することは、不必要に、電池エネルギーを消費する場合がある。したがって、心房頻脈性不整脈を検出するときに感度が高い、計算量的に要求の厳しくないベースレイヤアルゴリズム及び感度が高く且つ特異性の高い１つ又は複数の高次レイヤアルゴリズムを使用するマルチレイヤ方法が実施されてもよい。ベースレイヤは、少ない電池エネルギー及び少ないメモリ容量を要求する。計算量的に要求の厳しい高次レイヤアルゴリズム（複数可）は、ＡＦ／ＯＡＴ検出方法の全体性能の高い特異性を回復するために、感度の高いベースレイヤアゴリズムに基づいて好都合な時に実行される。電池エネルギーを保存し、一方、感度があり且つ特異性のあるＡＦ／ＯＡＴ検出を依然として提供する、このようなマルチレイヤ方法は、上述したクラスタシグネチャ方法又はＡＦ及び／若しくはＯＡＴの検出のための任意の他の代替方法を組み込んでもよい。
【０１１０】
図１４は、本発明の一実施形態による、心臓事象を検出するマルチレイヤ方法の状態図である。ベースレイヤは、特異性が高く且つ感度が高くなるように設計された高次レイヤが、いつ実施されるべきかを判定するスクリーニング方法であるように設計される。ベースレイヤは、高次レイヤアルゴリズムと比較してより多くの時間作動し、高次レイヤアルゴリズムは、ベースレイヤアルゴリズムによって行われた検出を確認（すなわち維持）又は排除するのに使用される。本明細書で述べられることになる２レイヤ方法は、ベースレイヤによって検出された状況を検証するための、様々な複雑さの付加的なレイヤを含むように拡張されることができる。
【０１１１】
図１４は、４つの可能性のある状態、すなわち、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ４０４、ＡＦ／ＯＡＴ開始（ＯＮＳＥＴ）４０８、ＡＦ／ＯＡＴ４１４、及びＡＦ／ＯＡＴ終了（ＯＦＦＳＥＴ）４２０の間の遷移を示す。ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ４０４で始まって、比較的低いＣＰＵパワーを必要とするか、又は、全く必要とせず、且つ、ハードウェアで完全に実施することができるベースレイヤは、ＡＦ／ＯＡＴの検出のために心室周期長を監視する。２レイヤ方法４００で使用することができるベースレイヤアルゴリズムは、以下で述べられる。ＡＦ／ＯＡＴ開始検出基準が満たされない限り、２レイヤ方法は、ベースレイヤ内で作動し続け、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２にとどまる。ベースレイヤアルゴリズムは、２分等の所定の時間間隔にわたって心室周期長の情報を評価する。各時間間隔Ｔの終了時に、アルゴリズムは、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８に遷移するか、又は、ループ４０４で示すようにＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２にとどまる。
【０１１２】
ベースレイヤアルゴリズムによってＡＦ／ＯＡＴ開始を検出するための基準が満たされると、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８への遷移４０６が行われる。遷移４０６は、ベースレイヤによって検出されたＡＦ／ＯＡＴを検証する高次レイヤアルゴリズムの使用を誘発する。こうして、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８において、計算的により複雑で、且つ、一般に、マイクロプロセッサによって実施される操作を必要とする、高次レイヤアルゴリズムが実行されて、ベースレイヤによって行われたＡＦ／ＯＡＴ検出が確認される。高い感度と高い特異性とによってＡＦ／ＯＡＴを検出するように設計された高次レイヤアルゴリズムが、ＡＦ／ＯＡＴを検出しない場合、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２に戻る遷移４１０が行われる。ベースレイヤＡＦ／ＯＡＴ開始検出は、高次レイヤアルゴリズムによって排除される。ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２に戻る遷移４１０は、ＡＦ／ＯＡＴ検出のために心室周期長の情報を監視するベースレイヤアルゴリズムの作動を回復する。
【０１１３】
高次レイヤアルゴリズムが、ＡＦ／ＯＡＴを検出し、それにより、ベースレイヤによって行われたＡＦ／ＯＡＴ開始検出を確認する場合、ＡＦ／ＯＡＴ検出状態４１４への遷移４１２が行われる。ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４への遷移４１２は、ＡＦ／ＯＡＴエピソードの検出を維持するベースレイヤの作動を誘発する。ベースレイヤアルゴリズムは、時間間隔Ｔごとに実施され続ける。ベースレイヤＡＦ／ＯＡＴ検出基準が満たされたままである場合、アルゴリズム４００は、ループ４１６に示すように、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４にとどまる。一部の実施形態では、高次レイヤアルゴリズムは、ベースレイヤアルゴリズムによるＡＦ／ＯＡＴの継続した検出を検証するために、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４中に周期的に又は或る程度断続的に実施されてもよい。たとえば、高次レイヤアルゴリズムは、時間間隔Ｔの１つおきに、間隔の２つおきに、又は、任意の他の指定された周期で実施されてもよい。一部の患者において、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４中の高次レイヤアルゴリズムの連続作動が望ましい場合がある。
【０１１４】
ＡＦ／ＯＡＴ検出基準がもはや満たされない場合、ＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０への遷移４１８が行われる。ＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０への遷移４１８は、ベースレイヤアルゴリズムによるＡＦ／ＯＡＴ終了検出を確認するための高次レイヤアルゴリズムの作動を誘発する。高次レイヤアルゴリズムは、ベースレイヤによって行われたＡＦ／ＯＡＴ終了検出を確認し、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２に戻る遷移４２４をもたらすか、又は、ベースレイヤによって行われたＡＦ／ＯＡＴ終了検出を排除し、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４に戻る遷移４２２をもたらすことになる。いずれの場合も、方法４００は、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４内でＡＦ／ＯＡＴの検出を継続するか、又は、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２内で、新しいＡＦ／ＯＡＴ検出について心室周期長の情報を監視するためのベースレイヤアルゴリズムに戻る。
【０１１５】
ＡＦ／ＯＡＴの継続した検出を確認するための、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４中の高次レイヤアルゴリズムの周期的な性能は、直接にＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２への遷移４２６をもたらす可能性がある。一般に、ベースレイヤアルゴリズムによって行われる決定は、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８及びＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０への遷移を引き起こす可能性がある。ベースレイヤではなく、高次レイヤアルゴリズムによって行われる決定だけが、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４又はＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２への遷移を引き起こす可能性がある。検出用のベースレイヤアルゴリズムしきい値は、特異性についてはほとんど関心を払わずに、検出について非常に高い感度が得られるように設定される。高次レイヤアルゴリズムは、検出のための高い特異性を回復するためにベースレイヤによって行われた検出を検証するために使用される。そのため、高次レイヤアルゴリズムの高い感度と高い特異性とは、計算量的に効率的に達成される。一部の実施形態では、マルチレイヤ手法は、ＡＦ／ＯＡＴエピソードの継続を検出する付加的なレイヤ、ＡＦ／ＯＡＴを再検出する付加的なレイヤ、又は、ＡＦ／ＯＡＴエピソード検出の他の態様のための付加的なレイヤを含んでもよい。
【０１１６】
図１５は、図１４の２レイヤ方法における検出状態間の遷移に従う、ベースレイヤアルゴリズムと高次レイヤアルゴリズムとの間の遷移のフローチャートである。２レイヤ方法４００は、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２で始まり、ＡＦ／ＯＡＴの開始を検出するために、ＮＳＲ中にブロック４５０にて、ベースレイヤアルゴリズムを実行する。ＡＦ／ＯＡＴ開始検出基準が満たされないと、決定ステップ４５２にて判定される限り、方法４００は、戻りループ４０４で示すように、各時間間隔Ｔの間に、ブロック４５０にてベースレイヤアルゴリズムを繰り返す。ＡＦ／ＯＡＴ開始が、ベースレイヤアルゴリズムによって検出されると、決定ステップ４５２にて判定される場合、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８への遷移４０６が、ブロック４５４にて、高次レイヤアルゴリズムを始動させる。
【０１１７】
高次レイヤアルゴリズムが、決定ステップ４５６にて、ＡＦ／ＯＡＴ開始検出を確認しない場合、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２へ戻る遷移４１０が、ブロック４５０にて、ベースレイヤアルゴリズムを回復させる。ＡＦ／ＯＡＴ開始が、決定ステップ４５６にて確認される場合、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４への遷移４１２は、ベースレイヤアルゴリズムが、ＡＦ／ＯＡＴ検出を継続するために、ブロック４５８にて再び実行されるようにする。ＡＦ／ＯＡＴの継続した検出は、ブロック４５８におけるベースレイヤアルゴリズムによって、又は、ブロック４５８におけるベースレイヤアルゴリズムとブロック４６０における高次レイヤアルゴリズムとを交互に行うことによって実施することができる。ＡＦ／ＯＡＴが、検出され続けるか、又は、ＡＦ／ＯＡＴ終了基準が満たされてないままであると、決定ステップ４６２にて判定される限り、戻りループ４１６によって示すように、高次レイヤアルゴリズムが、ブロック４５８にて作動し続ける（任意選択の高次レイヤアルゴリズムが周期的に実行される）。
【０１１８】
ＡＦ／ＯＡＴ終了が、ベースレイヤアルゴリズムによって検出されると、決定ステップ４６２にて判定される場合、ＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０への遷移４１８は、ＡＦ／ＯＡＴエピソードの終了を確認するために、ブロック４６４にて、高次レイヤアルゴリズムを始動させる。ＡＦ／ＯＡＴ終了が、高次レイヤアルゴリズムによって確認されないと、決定ステップ４６６にて判定される場合、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４へ戻る遷移４２２は、ベースレイヤアルゴリズムが、ブロック４５８にて継続するようにする。ＡＦ／ＯＡＴ終了が、決定ステップ４６６にて確認される場合、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２への遷移４２４は、新しいＡＦ／ＯＡＴエピソードの検出のためＶＣＬ情報を監視するために、ブロック４５０にてベースレイヤアルゴリズムを始動させる。
【０１１９】
ベースレイヤアルゴリズムは、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２及びＡＦ／ＯＡＴ状態４１４中に時間間隔Ｔごとに実施される。高次レイヤアルゴリズムは、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８への遷移により、ＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０への遷移により、また、任意選択で、ＡＦ／ＯＡＴ状態４１４中に周期的又は断続的に、時間間隔Ｔにわたって実施される。こうして、状態遷移は、各時間間隔Ｔの終了時に起こることができる。２レイヤアルゴリズムは、一時間間隔Ｔよりも長い間、ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８又はＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０内にとどまらない。それは、高次レイヤアルゴリズムが、以前の時間間隔Ｔに関してベースレイヤによって行われた決定を確認するか又は排除し、また、以前の状態へ戻るか又は新しい状態へ遷移することになるためである。ベースレイヤアルゴリズム及び高次レイヤアルゴリズムが、ＶＣＬ情報を評価する時間間隔Ｔは、任意の事前定義された間隔、たとえば、２分であってよい。ベースレイヤアルゴリズム及び高次レイヤアルゴリズムが、ＶＣＬを評価する時間間隔は、同じ間隔か又は異なる間隔であってよい。一部の実施形態では、ベースレイヤアルゴリズム及び高次レイヤアルゴリズムが実施される時間間隔は、一定ではなく、ＶＣＬ情報に応じて変わってもよい。
【０１２０】
ＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８及びＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０中に、高次レイヤアルゴリズムを使用して、ベースレイヤアルゴリズムによって行われるＡＦ／ＯＡＴの開始又は終了の検出の特異性が改善される。こうして、高い感度（高次レイヤアルゴリズムの高い感度は、ベースレイヤアルゴリズムによって低下しない）と（高次レイヤアルゴリズムによる）高い特異性との両方を特徴とするＡＦ／ＯＡＴを検出する計算量的に効率的な方法が達成される。ベースレイヤアルゴリズムが、高次レイヤアルゴリズムによって排除される偽陽性を間隔１つおきに繰り返し検出する、すなわち、ＮＯＴ  ＡＦ／ＯＡＴ状態４０２とＡＦ／ＯＡＴ開始状態４０８との間の循環又はＡＦ／ＯＡＴ状態４１４とＡＦ／ＯＡＴ終了状態４２０との間の循環を引き起こす場合、計算量的負荷(burden)が最も大きいことになる。
【０１２１】
２レイヤ方法４００によって採用されるベースレイヤアルゴリズム及び高次レイヤアルゴリズムは、種々の実施形態に従って定義されてもよい。一般に、ハードウェアで実施することができるベースレイヤは、ＶＣＬメトリックを求め、これらのメトリックを、高い感度を持った状態でＡＦ又はＯＡＴの検出をもたらすように設計されたしきい値又は他の基準と比較するように設計される。目標は、１００％に近い感度である。高次レイヤアルゴリズムは、いくつかのクラスタシグネチャメトリックを含むことができるＶＣＬメトリックを求め、これらのメトリックを、高い感度と高い特異性とを持った状態でＡＦ又はＯＡＴの検出をもたらすように設計されたしきい値又は他の基準と比較するように設計される。高次レイヤアルゴリズムは、先に述べた、ＡＦ及び／又はＯＡＴの検出についてのクラスタシグネチャメトリックを使用し、また、ＡＦ／ＯＡＴ検出の高い特異性を得るために、ベースレイヤアルゴリズムに比べて多くの数のメトリックとより複雑なＶＣＬ情報の解析とを一般に含むアルゴリズムとして具現化されてもよい。
【０１２２】
ＶＣＬ情報又は本明細書で述べるＣＳＭ方法の変形を使用する他のアルゴリズムが、高次レイヤアルゴリズムと置換えられることができる。たとえば、ＶＣＬ情報を使用するＡＦ／ＯＡＴ検出のための２レイヤ方法又はマルチレイヤ方法で使用することができる他の方法は、Ritscher他による、先に援用された米国特許公報第２００４／００９２８３６号、及び、Wang他による、米国特許公報第２００２／００６５４７３号（参照によりその全体が本明細書に援用される）に全体が開示される。他の実施形態では、高次レイヤアルゴリズムは、たとえば、Tateno K, Glass L著「Automatic detection of atrial fibrillation using the coefficient of variation and density histograms of RR and deltaRR intervals」（Med Biol Eng Comput. 2001 Nov;39(6):664-71）、又は、Glass他による、米国特許公報第２００５／０１６５３２０号（参照によりその全体が本明細書に援用される）に記載されるように、ＡＦ／ＯＡＴを検出するように設計された任意の方法に従って実施されてもよい。ＡＦ／ＯＡＴの検出のためのマルチレイヤ方法の実施態様は、クラスタシグネチャ方法によるアルゴリズムを使用することに限定されない。本明細書に述べるクラスタシグネチャ方法は、ＡＦ／ＯＡＴの検出のためのマルチレイヤ方法に含まれる高次レイヤアルゴリズムで実施することができる方法の１つの例を提供するに過ぎない。
【０１２３】
さらに、高次レイヤアルゴリズムがいつ必要とされるかを判定するベースレイヤスクリーニングアルゴリズムを使用するマルチレイヤアルゴリズムの実施態様は、心室周期長を使用してＡＦ／ＯＡＴを検出するアプリケーションに限定さない。ＡＦ／ＯＡＴを検出するために他の情報を使用するアルゴリズム又は任意の他の生理的事象若しくは生理的状態の検出のために他の生理的情報を使用するアルゴリズムは、図１４及び図１５によって要約されるスキームに従って全体が作動するマルチレイヤアルゴリズムに組み込まれてもよい。
【０１２４】
図１６は、本発明の一実施形態による、心臓事象を検出するマルチレイヤ方法に含まれるベースレイヤアルゴリズムの略図である。ベースレイヤアルゴリズム５００は、ＡＦ開始又はＯＡＴ開始を検出するために、不規則性メトリック５０５、心室レート変化メトリック５２５、及び規則性メトリック５４０を使用する。一実施形態では、不規則性メトリック５０５は、以前に定義されたＮＳＲしきい値より大きいＲＲ間隔の総数をカウントすることによって求められてもよい。たとえば、正常洞調律中における拍動ごとの心室周期長の変化は、通常、ＮＳＲしきい値についての基準値として選択されることができる７５ｍｓより小さくてもよい。
【０１２５】
心室レート変化メトリック５２５を使用して、心房頻脈の開始で起こることが多い心室レートの突然の減少及び心房頻脈の終了で起こる可能性がある心室レートの突然の増加が検出される。心室レート変化メトリックは、その時の時間間隔Ｔ中のメジアンＲＲ間隔、又は以前の時間間隔Ｔ中のメジアンＲＲ間隔のパーセンテージ若しくは比としてのメジアンＲＲ間隔の一部として定義することができ、時間間隔Ｔは、高次レイヤアルゴリズムが、それにわたって実行される時間間隔以下である。たとえば、心室レート変化（ＶＲＣ）メトリックは、次式により計算されてもよい。
【０１２６】
【数９】
2008539015.tif 000012
不規則性メトリック５０５及び事前定義された不規則性しきい値５１０は、比較器５２０への入力として提供される。比較器５２０の出力は、不規則性メトリック５０５が不規則性しきい値５２０より大きい場合、ハイであることになる。心室レート変化メトリック５２５及び以前に定義された開始しきい値５３０は、比較器５３５への入力として提供される。比較器５３５の反転出力は、心室レート変化メトリック５２５が開始しきい値５３０より低くなる場合、ハイになることになる。比較器５２０及び５３５からの出力は、ＡＦ開始を検出するためのＯＲゲート５６０への入力として提供される。不規則メトリックが不規則しきい値を超えるか、又は、心室レート変化メトリックが開始しきい値より低くなる場合、ＯＲゲート５６０の出力５６５は、ハイになり、ＡＦ開始が、ベースレイヤアルゴリズムによって検出されたことを指示する。図６に関連して先に述べた方法、又は、任意の他の適したＡＦ検出方法等の高次レイヤアルゴリズムは、ＡＦ検出を確認するために、次の時間間隔Ｔにわたって実施される。
【０１２７】
規則性メトリック５４０は、ＯＡＴ開始を検出するためにベースレイヤアルゴリズム５００によって使用される。一実施形態では、規則性メトリック５４０は、以前に定義されたＲＲしきい値より小さいＲＲ間隔の総数のカウントとして求められる。図３Ａの例によって示されるＯＡＴの一形態は、たとえば、２０ミリ秒より小さいＲＲ間隔を有する規則性の高いＶＣＬを特徴とする。規則性メトリック５４０及び以前に定義された規則性しきい値５４５は、比較器５５０への入力として提供される。比較器５５０の出力は、規則性メトリック５４０が規則性しきい値５４５を超える場合、ハイになることになる。
【０１２８】
比較器５２０、５３５、及び５５０の出力は、ＯＲゲート５７０への入力として提供される。不規則メトリック５０５が不規則しきい値５１０を超えるか、心室レート変化メトリック５２５が開始しきい値５３０より低くなるか、又は、規則性メトリック５４０が規則性しきい値５５０を超える場合、ＯＲゲート５７０の出力５７５は、ハイになり、ＯＡＴ開始検出を指示する。高次レイヤアルゴリズムは、ＯＡＴ開始検出に応答して実施されて、ＯＡＴ検出を確認するために、次の時間間隔ＴにわたってＶＣＬをさらに評価する。
【０１２９】
不規則性メトリックが不規則性しきい値より大きい場合、ＡＦ開始とＯＡＴ開始が共に検出される。高次レイヤアルゴリズムを実施して、ＡＦ又はＯＡＴの検出を確認して一方の検出が排除されるか、又は両方の検出が排除される。不規則性しきい値、開始しきい値、及び規則性しきい値は、ＡＦ開始及びＯＡＴ開始の検出について１００％に近い高い感度を達成するように最適化される。ベースレイヤアルゴリズム５００は、感度があるように設計されるが、心房頻脈性不整脈を検出するときに特異性が高くある必要はない。高いＡＦ／ＯＡＴ特異性は、高次レイヤアルゴリズムの設計において回復される。
【０１３０】
図１７は、本発明の一実施形態による、心臓事象終了を検出するベースレイヤアルゴリズムの略図である。不規則性メトリック５０５及び不規則性しきい値５１０は、比較器６０５への入力として提供される。比較器６０５の反転出力は、不規則性メトリック５０５が不規則性しきい値５１０より低くなるとき、ハイになることになる。心室レート変化メトリック５２５及び以前に定義された終了しきい値６１０は、比較器６１５への入力として提供される。比較器６１５の出力は、心室レート変化メトリック５２５が終了しきい値６１０を超える場合、ハイになることになり、心房不整脈の終了に伴う可能性がある突然の心室レートの増加を指示する。
【０１３１】
比較器６０５及び６１５の出力は、ＯＲゲート６３０への入力として提供される。ＯＲゲート６３０の出力６３５は、不規則性メトリックが不規則性しきい値より低くなるか、又は、心室レート変化メトリックが終了しきい値を交差する場合、ハイになり、ベースレイヤアルゴリズムによるＡＦ終了の検出を指示する。高次レイヤアルゴリズムは、次の時間間隔ＴにわたってＡＦ終了検出に応答して実行されて、ＮＯＴ  ＡＦ状態を検証する。開始を検出するとき、及び、終了を検出するときに使用される不規則性しきい値は、異なるように定義されてもよい。
【０１３２】
規則性メトリック５４０及び以前に定義された規則性しきい値５４５は、比較器６２０への入力として提供される。比較器６２０の反転出力は、規則性メトリック５４０が規則性しきい値５４５より低くなる場合、ハイになる。比較器６０５及び６２０の出力は、ＡＮＤゲート６２５への入力として提供される。ＡＮＤゲート６２５の出力は、不規則性メトリック５０５が不規則性しきい値５１０より低くなり、且つ、規則性メトリック５４０が規則性しきい値５４５より低くなるときに、ハイになることになる。開始を検出するとき、及び、終了を検出するときに使用される規則性しきい値は、異なるように定義されてもよい。
【０１３３】
ＡＮＤゲート６２５の出力及び比較器６１５の出力は、ＯＲゲート６４０への入力として提供される。心室レート変化メトリックが終了しきい値を越えるか、又は、規則性メトリックが規則性しきい値より低くなり且つ不規則性メトリックが不規則性しきい値より低くなる場合、ＯＲゲート６４０の出力６４５は、ハイになり、ベースレイヤアルゴリズムによるＯＡＴ終了検出を指示する。高次レイヤアルゴリズムは、次の時間間隔ＴにわたってＯＡＴ終了検出に応答して実行されて、ＮＯＴ  ＯＡＴ状態を確認する。
【０１３４】
図１８Ａ及び図１８Ｂは、本発明の一実施形態による、心臓事象を検出する２レイヤ方法で使用されるベースレイヤアルゴリズムと高次レイヤアルゴリズムとの略図である。ベースレイヤアルゴリズムは、第１の時間間隔Ｔにわたって最初に作動する。したがって、タイマは、ステップ７０５にて、時間間隔Ｔに設定され、ベースレイヤメトリックは、ＶＣＬ測定情報７１０から求めたδＲＲｉデータ入力７１５を使用して比較される。ベースレイヤによって使用されるメトリックに応じて、メトリックは、δＲＲｉが入力されるたびに、又は、時間間隔Ｔの終了時に更新されてもよい。図１６及び図１７に示すベースレイヤアルゴリズムを参照すると、ＮＳＲしきい値より大きいδＲＲ間隔をカウントするカウンタは、ベースレイヤの実行中に作動することができる。
【０１３５】
時間間隔Ｔが終了したと、決定ステップ７２５にて判定されると、ベースレイヤアルゴリズムは、計算されたメトリックを以前に定義されたしきい値と比較することによってメトリックを評価する。図１６のベースレイヤアルゴリズムに関して、不規則性メトリック、心室レート変化メトリック、及び規則性メトリックは、対応する不規則性しきい値、開始しきい値、及び規則性しきい値と比較される。これらの比較に基づいて、決定ステップ７３５にて、ＡＦ開始又はＯＡＴ開始が検出されてもよい。ＡＦ開始又はＯＡＴ開始を検出する基準が満たされない場合、方法７００は、ステップ７０５に戻って、次の時間間隔Ｔにわたってベースレイヤアルゴリズムを繰り返す。
【０１３６】
決定ステップ７３５にて、ＡＦ開始又はＯＡＴ開始の検出が行われる場合、タイマは、ステップ７４０にて設定されて、ステップ７４５にて高次レイヤアルゴリズムが始動される。一実施形態では、ローレンツプロットヒストグラムを生成し、図６に関連して述べたいくつかのクラスタシグネチャメトリックを計算するために、心室周期長の情報７４２から導出されたδＲＲｉデータ入力７４４を使用して、ステップ７４５にて高次レイヤメトリックが計算される。高次レイヤアルゴリズムは、図１に示す、たとえば、複数のセグメントを含む、より詳細なローレンツプロットヒストグラムを使用する。一部の高次レイヤメトリックは、各心周期後に計算されるか又は更新され、一部は、図６に関連して先に述べた時間間隔Ｔの終了時に計算される。
【０１３７】
時間間隔Ｔが終了したと、決定ステップ７５０にて判定されると、高次レイヤアルゴリズムは、計算されたクラスタシグネチャメトリックを以前に求めたしきい値と比較することによってＶＣＬ情報を評価する。決定ステップ７６０にて、高次レイヤアルゴリズムが、ＡＦ又はＯＡＴを検出し、ベースレイヤアルゴリズムによって行われたＡＦ開始又はＯＡＴ開始の検出を確認する場合、方法７００は、ステップ７６５（図１８Ｂ）に進んで、ＡＦ／ＯＡＴ状態においてベースレイヤアルゴリズムを始動する。決定ステップ７６０にて、高次レイヤアルゴリズムが、ＡＦ又はＯＡＴを検出せず、ベースレイヤアルゴリズムによって行われたＡＦ開始又はＯＡＴ開始の検出を排除する場合、方法７００は、ステップ７０５に戻って、ＮＯＴ  ＡＦ／ＮＯＴ  ＯＡＴ状態においてベースレイヤアルゴリズムの作動を回復させ、ＡＦ又はＯＡＴの開始の監視を継続する。
【０１３８】
ステップ７６５にて、タイマが設定されて、ＶＣＬ情報７６６から導出されたδＲＲｉデータ入力７６８を使用して、ベースレイヤアルゴリズムが、それにわたってベースレイヤメトリックを計算する次の時間間隔Ｔが始動される。上述したのと同様に、ベースレイヤメトリックは、ステップ７７４にて計算され、時間間隔Ｔが終了したと、決定ステップ７７６にて判定された後、ＡＦ又はＯＡＴのエピソードの終了を検出するために、ベースレイヤメトリック比較が実施される。図１７に関して、上述したようにＡＦ又はＯＡＴの終了を検出するために、ベースレイヤアルゴリズムは、不規則性メトリック、心室周期長メトリック、及び規則性メトリックを計算し、これらのメトリックを対応する不規則性しきい値、終了しきい値、及び規則性しきい値と比較する。不規則性しきい値及び規則性しきい値は、ステップ７３０にて開始を検出するために使用され、ステップ７７８にて終了を検出するために使用される不規則性しきい値及び規則性しきい値と異なるように定義されてもよい。
【０１３９】
ＡＦ／ＯＡＴ終了が検出されないと、決定ステップ７８０にて判定される場合、方法７００は、ステップ７６５に戻って、次の時間間隔Ｔにわたってベースレイヤアルゴリズムを繰り返す。ＡＦ／ＯＡＴ終了が検出される場合、方法７００は、ステップ７８２に進んで、タイマを次の時間間隔Ｔに設定し、ＮＯＴ  ＡＦ／ＮＯＴ  ＯＡＴ状態を確認するために高次レイヤアルゴリズムを始動させる。ステップ７８４にて、上述したのと同じ方法で、心室周期長の情報７７０から導出されたδＲＲｉデータ入力７７２を使用して、高次レイヤメトリックが計算される。
【０１４０】
時間間隔Ｔが終了すると、高次レイヤアルゴリズムは、所定のしきい値との比較を実施することによって高次レイヤメトリックを評価する。高次レイヤアルゴリズムが、ＡＦ又はＯＡＴを検出する場合、方法７００は、ステップ７６５に戻って、ＡＦ／ＯＡＴ終了を監視し続けるために、ベースレイヤアルゴリズムを回復させる。高次レイヤアルゴリズムが、ＡＦ又はＯＡＴを検出せず、それにより、ベースレイヤ終了検出を確認する場合、方法７００は、ステップ７０５に戻って、新しいＡＦ／ＯＡＴ開始について監視するために、次の時間間隔Ｔに関してベースレイヤアルゴリズムを再開する。
【０１４１】
先に述べたように、高次レイヤアルゴリズムは、ＡＦ／ＯＡＴエピソードの継続した検出についての高い感度と高い特異性とを維持するために、ＡＦ／ＯＡＴ中に、連続して又は周期的に実施されてもよい。一部の実施形態では、高次レイヤアルゴリズムは、ＡＦ／ＯＡＴ状態中に連続して使用されてもよい。特に、高次レイヤアルゴリズムは、発作性ＡＦを患う患者において、断続的に又は連続して使用されてもよい。
【０１４２】
本明細書に述べるマルチレイヤ方法とは、一般に、指定された時間間隔Ｔにわたってベースレイヤアルゴリズムと高次レイヤアルゴリズムとを実行することを言う。これらのアルゴリズムは、代替的に、指定された数の検出されたＲＲ間隔にわたって実施されてもよいことが認識される。一部の実施形態では、クラスタシグネチャメトリック又は他の心室周期長メトリックを計算するのに必要とされる、最小数のδＲＲｉデータ点が定義される。時間間隔が指定され、δＲＲｉデータ点がそれにわたって取得され、最少数のデータ点が、１つの時間間隔中に得られない場合、その時間間隔中に取得されたデータは、破棄されてもよい。Ｒ波アンダーセンシングにより、最少数の時間間隔に達しなくてもよい。他の実施形態では、ゆっくりとした心室調律が、ＡＦ／ＯＡＴ検出のためのＶＣＬ評価から廃棄されないように、最少数の必要とされるδＲＲｉデータ点に達しない時間間隔が、後続の時間間隔と連結されてもよい。
【０１４３】
こうして、心房信号を必要とすることなく、ＶＣＬ情報を使用してＡＦ及びＯＡＴの検出を実現する方法が述べられた。これらの方法は、心室頻脈の上室性頻脈からの弁別が重要である監視及び治療適用において有益である可能性がある。さらに、ＡＦのＯＡＴからの弁別は、治療を管理し、疾病状態を監視するための、患者のより正確な診断の観点を提供する。本明細書で詳細に述べる実施形態は、本発明の例示的な実施形態を示すために提供され、添付の特許請求の範囲に関して限定的であることを意図しない。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】本発明の一実施形態による、或る時系列のＲＲ間隔（ＲＲＩ）についての、連続するＲＲ間隔点間の差のローレンツプロットの生成の略図である。
【図２Ａ】本発明の一実施形態による、正常洞調律中に得られたローレンツプロットである。
【図２Ｂ】本発明の一実施形態による、心房細動中に得られたローレンツプロットである。
【図３Ａ】本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。
【図３Ｂ】本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。
【図３Ｃ】本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。
【図３Ｄ】本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。
【図３Ｅ】本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。
【図３Ｆ】本発明の一実施形態による、統一性の程度が変動する心房頻脈中に得られたローレンツプロットである。
【図４Ａ】本発明の一実施形態による、一連の心房期外収縮（ＰＡＣ）中に得られるローレンツプロットである。
【図４Ｂ】本発明の一実施形態による、一連の心房期外収縮（ＰＡＣ）中に得られるローレンツプロットである。
【図５】本発明の一実施形態による、ローレンツプロットエリアの２次元ヒストグラムである。
【図６】本発明の一実施形態による、心室周期長のローレンツプロットの数値的２次元ヒストグラム表現を使用して、心房細動と統一性のある心房頻脈とを検出し弁別するために使用される装置の機能ブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態による、ＲＲ間隔スケールメジアンを求めるための時間ラインである。
【図８】本発明の一実施形態による、ＲＲ間隔スケールメジアンを使用してメトリックを計算する方法のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態による、異方性メトリックの計算の機能ブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出し弁別するためにクラスタシグネチャメトリックを使用する方法のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出するためにクラスタシグネチャメトリックを使用する方法のフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出する方法において、連続するＲＲ間隔点間の差を記憶するために使用することができる１次元ヒストグラムである。
【図１３】本発明の一実施形態による、ローレンツプロットの１次元ヒストグラム表現を使用して心臓事象を検出する方法のフローチャートである。
【図１４】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出するマルチレイヤ方法の状態図である。
【図１５】図１４の２レイヤ方法における検出状態間の遷移に従う、ベースレイヤアルゴリズムと高次レイヤアルゴリズムとの間の遷移のフローチャートである。
【図１６】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出するマルチレイヤ方法に含まれるベースレイヤアルゴリズムの略図である。
【図１７】本発明の一実施形態による、心臓事象終了を検出するベースレイヤアルゴリズムの略図である。
【図１８Ａ】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出する２レイヤ方法で使用されるベースレイヤアルゴリズムと高次レイヤアルゴリズムとの略図である。
【図１８Ｂ】本発明の一実施形態による、心臓事象を検出する２レイヤ方法で使用されるベースレイヤアルゴリズムと高次レイヤアルゴリズムとの略図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【国際調査報告】
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