(57)【要約】生体状態推定装置（１）は、生体の状態を表す情報を取得する。生体状態推定装置（１）は、上記生体の心電図信号を取得する心電図信号取得部と、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する情報取得部と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の状態を表す情報を取得する生体状態推定装置であって、
前記生体の心電図信号を取得する心電図信号取得部と、
前記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを前記情報として取得する情報取得部と、
を備える生体状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体状態推定装置であって、
前記関数は、一般極値分布を表す関数であり、
前記パラメータは、前記一般極値分布の形状パラメータである、生体状態推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体状態推定装置であって、
前記取得された形状パラメータが正の値を有する場合、前記生体の状態が異常であると判定する生体状態判定部を備える生体状態推定装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の生体状態推定装置であって、
前記生体は、母体内の胎児であり、
前記心電図信号取得部は、
前記母体の表面における電位の変化を表す電位信号に基づいて、前記胎児の心臓の拍動毎の、前記胎児の前記母体に対する回転角度を推定する回転角度推定部と、
前記電位信号と前記推定された回転角度とに基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号を推定する心電図信号推定部と、
を含む生体状態推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生体状態推定装置であって、
前記回転角度推定部は、
前記胎児の心臓の拍動に起因する心電図基礎信号を推定し、
前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号の、所定の対象期間における最大値及び最小値に基づいて所定の信号特徴量を算出し、
前記胎児の心臓の拍動毎に、前記算出された信号特徴量に基づいて前記回転角度を推定する、生体状態推定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の生体状態推定装置であって、
前記信号特徴量は、前記最大値から前記最小値を減じた値により、前記最大値を除した値である、生体状態推定装置。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載の生体状態推定装置であって、
前記心電図信号推定部は、
前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号が前記対象期間において最大値を有する時点と、前記推定された回転角度と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号が最大値を有する時点である最大値時点を推定し、
前記推定された最大値時点と、前記推定された回転角度と、前記推定された心電図基礎信号と、に基づいて前記心電図信号を推定する、生体状態推定装置。
【請求項８】
請求項５乃至請求項７のいずれか一項に記載の生体状態推定装置であって、
前記回転角度推定部は、独立成分分析法により前記心電図基礎信号を推定する、生体状態推定装置。
【請求項９】
生体の状態を表す情報を取得する生体状態推定方法であって、
前記生体の心電図信号を取得し、
前記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを前記情報として取得する、生体状態推定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の生体状態推定方法であって、
前記関数は、一般極値分布を表す関数であり、
前記パラメータは、前記一般極値分布の形状パラメータである、生体状態推定方法。
【請求項１１】
請求項９又は請求項１０に記載の生体状態推定方法であって、
前記生体は、母体内の胎児であり、
前記心電図信号の取得は、
前記母体の表面における電位の変化を表す電位信号に基づいて、前記胎児の心臓の拍動毎の、前記胎児の前記母体に対する回転角度を推定し、
前記電位信号と前記推定された回転角度とに基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号を推定する、ことを含む生体状態推定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の生体状態推定方法であって、
前記回転角度の推定は、
前記胎児の心臓の拍動に起因する心電図基礎信号を推定し、
前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号の、所定の対象期間における最大値及び最小値に基づいて所定の信号特徴量を算出し、
前記胎児の心臓の拍動毎に、前記算出された信号特徴量に基づいて前記回転角度を推定する、ことを含む生体状態推定方法。
【請求項１３】
請求項１１又は請求項１２に記載の生体状態推定方法であって、
前記心電図信号の推定は、
前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号が前記対象期間において最大値を有する時点と、前記推定された回転角度と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号が最大値を有する時点である最大値時点を推定し、
前記推定された最大値時点と、前記推定された回転角度と、前記推定された心電図基礎信号と、に基づいて前記心電図信号を推定する、ことを含む生体状態推定方法。
【請求項１４】
生体の状態を表す情報を取得する処理をコンピュータに実行させるための生体状態推定プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記生体の心電図信号を取得し、
前記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを前記情報として取得する、
処理を実行させるための生体状態推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心起電力の変化を表す心電図信号は、生体の表面に取り付けられた電極を介して当該表面における電位の変化を表す電位信号を測定することにより推定される。心電図信号は、図１に示すように、拍動毎に、Ｐ波ＷＰ、Ｑ波ＷＱ、Ｒ波ＷＲ、Ｓ波ＷＳ、及び、Ｔ波ＷＴと呼ばれる、ピークを有する波を含む。心電図信号において、各波のピーク間の時間間隔は、疾患の診断又は検査等に用いられる。また、例えば、連続するＲ波ＷＲのピーク間の時間間隔を取得することにより、心拍数が測定される。【０００３】
生体の状態を表す情報を取得する生体状態推定装置が知られている。この種の生体状態推定装置の一つとして、特許文献１に記載の生体状態推定装置は、生体の心電図信号に基づいて、連続するＲ波のピーク間の時間間隔であるＲＲ間隔を取得する。更に、生体状態推定装置は、取得されたＲＲ間隔の平均値を算出する。【０００４】
加えて、生体状態推定装置は、取得されたＲＲ間隔のうちの上記平均値よりも小さいＲＲ間隔のそれぞれに対する、当該平均値からの偏差に基づいて第１のパラメータを算出する。更に、生体状態推定装置は、取得されたＲＲ間隔のうちの上記平均値よりも大きいＲＲ間隔のそれぞれに対する、当該平均値からの偏差に基づいて第２のパラメータを算出する。そして、生体状態推定装置は、第１のパラメータ及び第２のパラメータの比をＲＲ間隔の非対称性を表す情報として取得する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００２／０５２５５７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＲＲ間隔の確率分布が比較的大きく異なる２つの状態において、第１のパラメータ及び第２のパラメータの比が同一であることがある。換言すると、第１のパラメータ及び第２のパラメータの比が、ＲＲ間隔の確率分布を十分に高い精度にて表すことができないことがある。従って、上記生体状態推定装置においては、生体の状態を高い精度にて表す情報を取得できない虞があった。【０００７】
本発明の目的の一つは、上述した課題である、生体の状態を高い精度にて表す情報を取得できない場合が生じること、を解決することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの側面では、生体状態推定装置は、生体の状態を表す情報を取得する。
更に、この生体状態推定装置は、上記生体の心電図信号を取得する心電図信号取得部と、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する情報取得部と、を備える。【０００９】
また、他の側面では、生体状態推定方法は、生体の状態を表す情報を取得する。
更に、この生体状態推定方法は、上記生体の心電図信号を取得し、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する。【００１０】
また、他の側面では、生体状態推定プログラムは、生体の状態を表す情報を取得する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
更に、この生体状態推定プログラムは、上記コンピュータに、上記生体の心電図信号を取得し、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
開示の生体状態推定装置によれば、生体の状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】心電図信号の一例を示す説明図である。
【図２】第１実施形態に係る胎児状態推定装置の構成の一例を示す図である。
【図３】図２の処理部の機能の一例を示すブロック図である。
【図４】心臓に対する電極の位置が互いに異なる２つの状態において測定される２つの生体電位信号の一例を示すグラフである。
【図５】図２の胎児状態推定装置が用いる座標系の一例を示す説明図である。
【図６】図２の胎児状態推定装置が用いる基準胎児心電図信号の一例を示すグラフである。
【図７】図２の胎児状態推定装置が用いる基準胎児心電図信号の一例を示すグラフである。
【図８】図２の胎児状態推定装置が用いる基準胎児心電図信号の一例を示すグラフである。
【図９】図２の胎児状態推定装置が保持する第１の関係の一例を示すグラフである。
【図１０】基準胎児心電図信号における最大ピーク時点の、回転角度に応じた変化の一例を示すグラフである。
【図１１】図２の胎児状態推定装置が保持する第２の関係の一例を示すグラフである。
【図１２】ＲＲ間隔の心拍数に対する変化の一例を示すグラフである。
【図１３】妊娠の２３週における胎児のＲＲ間隔に対する規格化度数分布の一例を示すグラフである。
【図１４】妊娠の２３週における胎児の状態が正常である場合における形状パラメータの変動の一例を示すグラフである。
【図１５】妊娠の２３週における胎児の状態が異常である場合における形状パラメータの変動の一例を示すグラフである。
【図１６】図２の胎児状態推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る、生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラム、の各実施形態について図２乃至図１６を参照しながら説明する。
【００１４】
＜第１実施形態＞
（構成）
図２に例示するように、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、測定部１０と、処理部２０と、出力部３０と、を備える。胎児状態推定装置１は、生体状態推定装置の一例である。
【００１５】
測定部１０は、電極１１〜１５を備える。なお、図２においては、測定部１０が５つの電極を備える例が示されているが、測定部１０が備える電極の数は、４つ以下であってもよく、６つ以上であってもよい。各電極１１〜１５は、妊娠中の母体ＭＢの腹部の表面（例えば、皮膚）ＭＢＳに取り付けられる。
【００１６】
測定部１０は、電極１１〜１５を介して、母体ＭＢの表面ＭＢＳにおける電位の変化を表す生体電位信号を測定する。
生体電位信号は、母体ＭＢの心臓の拍動に起因する母体心電図基礎信号、母体ＭＢの筋線維の活動に起因する母体筋電図基礎信号、母体ＭＢの子宮内に収容された胎児ＣＢの心臓の拍動に起因する胎児心電図基礎信号、及び、雑音等、が重畳された信号である。
【００１７】
処理部２０は、測定部１０により測定された生体電位信号を処理する。処理部２０の機能は、図３に例示するように、心電図信号取得部２１０と、情報取得部２２０と、生体状態判定部２３０と、を含む。
【００１８】
本例では、処理部２０は、処理装置（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等）と記憶装置とを備え、記憶装置に予め記憶された胎児状態推定プログラムを処理装置が実行することにより、各機能を実現する。なお、処理部２０は、上記機能の少なくとも一部を集積回路（例えば、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等）により実現してもよい。
【００１９】
心電図信号取得部２１０は、測定部１０により測定された生体電位信号に基づいて、母体ＭＢ内の胎児ＣＢの心電図信号を取得する。本例では、心電図信号取得部２１０は、回転角度推定部２１１と、心電図信号推定部２１２と、を含む。
【００２０】
回転角度推定部２１１は、独立成分分析（ＩＣＡ；Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）法を用いることにより、測定部１０により測定された生体電位信号から、胎児心電図基礎信号を抽出する。
【００２１】
例えば、ＩＣＡ法は、自然勾配法、ＦａｓｔＩＣＡ法、又は、参照系ＩＣＡ法である。参照系ＩＣＡ法は、特許文献２（特開２００６−２０４７５９号公報）に記載されるように、胎児の心拍の周期を表す心拍周期信号に基づいて参照信号を生成し、生成された参照信号に基づいて、生体電位信号から胎児心電図基礎信号を抽出する方法である。ここで、心拍周期信号は、生体電位信号に基づいて生成されてもよい。また、心拍周期信号は、超音波センサにより測定された信号であってもよい。
【００２２】
なお、回転角度推定部２１１は、測定された生体電位信号に対して、母体心電図基礎信号を低減する低減処理を行なった後に、胎児心電図基礎信号の抽出を行なってもよい。この場合、例えば、回転角度推定部２１１は、母体ＭＢの胸部に取り付けられた、図示しない電極を介して、母体心電図基礎信号を推定し、推定された母体心電図基礎信号に基づいて上記低減処理を実行してよい。
【００２３】
また、回転角度推定部２１１は、バンドパスフィルタを適用することにより雑音を低減した後に、胎児心電図基礎信号の抽出を行なってもよい。例えば、回転角度推定部２１１は、２０Ｈｚから３０Ｈｚまでの帯域を通過帯域として有するバンドパスフィルタを用いてもよい。
【００２４】
ところで、心臓に対する電極の位置が互いに異なる２つの状態においては、心起電力の変化が同一であっても、測定される生体電位信号において、心起電力の変化が表れる態様が、互いに異なることが知られている。図４は、心起電力の変化が同一である場合において、心臓に対する電極の位置が互いに異なる２つの状態において測定される２つの生体電位信号Ｃ１０及びＣ１１を示す。例えば、図４に示すように、心臓に対する電極の位置に応じて、各波のピークの、大きさ及びタイミングが変化する。
【００２５】
また、胎児ＣＢは、比較的短い時間のうちに、母体ＭＢに対して回転する。従って、胎児ＣＢの回転に伴って、母体ＭＢの表面ＭＢＳに取り付けられた電極１１〜１５を介して測定される生体電位信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は変化しやすい。
【００２６】
そこで、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を推定し、推定された回転角度に基づいて、所定の基準回転角度に対する胎児ＣＢの心電図信号（胎児心電図信号）を取得する。この胎児心電図信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は一定である。従って、胎児心電図信号に基づいて胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【００２７】
本例では、回転角度推定部２１１は、抽出された胎児心電図基礎信号に基づいて、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を推定する。以下、回転角度の推定について説明する。
【００２８】
先ず、座標系について説明する。本例では、図５に示すように、右手系の直交座標系を用いる。この直交座標系は、胎児ＣＢの前方向をｙ軸として有し、胎児ＣＢの下方向をｚ軸として有し、胎児ＣＢの左方向をｘ軸として有する。胎児ＣＢに対する回転角度θは、ｚ軸の正方向に向かって胎児ＣＢを見た場合において、ｘ軸から反時計回りに回転した角度である。
【００２９】
本例では、胎児ＣＢの上下方向と母体ＭＢの上下方向とが一致している場合を想定する。従って、本例では、胎児ＣＢの回転運動は、ｚ軸に沿った方向を回転の中心軸として回転する運動である。なお、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの上下方向と母体ＭＢの上下方向とが相違する場合に適用されてもよい。
【００３０】
ｘ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）と、ｙ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）と、回転角度θと、に基づいて、ｘ軸の負方向を回転角度θだけ回転させた方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における胎児心電図信号ＥＣＧθ（τ）は、数式１のように表される。τは、時間を表す。
【数１】
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【００３１】
ここで、胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）は、ベクトル心電図を胎児ＣＢの左側面に射影した心電図を表す信号であると捉えられてもよい。また、胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）は、ベクトル心電図を胎児ＣＢの正面に射影した心電図を表す信号であると捉えられてもよい。
【００３２】
本例では、胎児心電図基礎信号を抽出するためにＩＣＡ法を用いることから、回転角度推定部２１１により抽出された胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）は、平均値が０となり、且つ、分散が１となるように正規化されている。
回転角度推定部２１１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、抽出された胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）に基づいて当該拍動に対応する期間である拍動期間を推定する。
【００３３】
先ず、回転角度推定部２１１は、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）の値（本例では、電位）の絶対値が所定の第１の閾値よりも小さい状態が、所定の第１の閾値時間よりも長く継続している期間内のある時点（例えば、当該期間の中間の時点）を境界時点として推定する。
【００３４】
次いで、回転角度推定部２１１は、推定された境界時点のうちの、連続する２つの境界時点間の期間における、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）の値が最大となる時点である最大ピーク時点τｍａｘ０を取得する。
【００３５】
そして、回転角度推定部２１１は、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定する。例えば、拍動周期は、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）に対して自己相関を取得することにより取得されてよい。
このようにして、回転角度推定部２１１は、胎児ＣＢの心臓の拍動のそれぞれに対して、拍動期間を推定する。
【００３６】
次いで、回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、回転角度θを推定する。
【００３７】
本例では、回転角度推定部２１１は、回転角度と信号特徴量との間の関係（第１の関係）を予め保持する。
本例では、信号特徴量は、拍動期間のうちの、ＱＲＳ波に対応する期間であるＱＲＳ波期間における、胎児心電図基礎信号の最大値及び最小値に基づいて算出されるパラメータである。ＱＲＳ波は、Ｑ波、Ｒ波、及び、Ｓ波からなる。
【００３８】
本例では、信号特徴量Ｒ（θ）は、数式２により表される。ここで、τｍａｘ（θ）は、ＱＲＳ波期間において、胎児心電図基礎信号が最大値を有する時点（ＱＲＳ波期間最大ピーク時点）を表す。また、τｍｉｎ（θ）は、ＱＲＳ波期間において、胎児心電図基礎信号が最小値を有する時点（ＱＲＳ波期間最小ピーク時点）を表す。ＱＲＳ波期間は、対象期間の一例である。
【数２】
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【００３９】
本例では、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）は、数式３により表され、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）は、数式４により表される。ここで、ＴＱＲＳは、ＱＲＳ波期間の長さを表す。本例では、ＴＱＲＳは、拍動周期に所定の係数（例えば、１／５）を乗じた値に設定される。
【数３】
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【数４】
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【００４０】
本例では、第１の関係は、数式５乃至数式７により表される、胎児心電図信号の基準信号（基準胎児心電図信号）に基づいて決定される。ＥＣＧｘ０（τ）は、ｘ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。ＥＣＧｙ０（τ）は、ｙ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。ＥＣＧｚ０（τ）は、ｚ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。
【数５】
2015145625.tif 000007
【数６】
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【数７】
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【００４１】
本例では、数式５乃至数式７により表されるように、基準胎児心電図信号は、ガウス関数の和により表される。ここで、αｉｘ、τｉｘ、ｂｉｘ、αｉｙ、τｉｙ、ｂｉｙ、αｉｚ、τｉｚ、及び、ｂｉｚは、ガウス関数を特定するパラメータである。本例では、図６乃至図８に示すように、非特許文献１（Ｒ．Ｓａｍｅｎｉ，Ｇ．Ｄ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ，Ｍ．Ｂ．Ｓｈａｍｓｏｌｌａｈｉ，Ｃ．Ｊｕｔｔｅｎ、”Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  ＥＣＧ  ａｎｄ  ｎｏｉｓｅ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ：  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍａｔｅｒｎａｌ  ａｎｄ  ｆｅｔａｌ  ＥＣＧ  ｓｉｇｎａｌｓ”、ＥＵＲＡＳＩＰ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２００７年、Ａｒｔｉｃｌｅ  ＩＤ  ４３４０７）に記載の心電図信号が基準胎児心電図信号として用いられる。
【００４２】
従って、上述した基準胎児心電図信号に対する第１の関係は、図９に示すように決定される。図９の（Ａ）において、回転角度θとＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）との間の関係は、破線により表され、回転角度θとＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）との間の関係は、実線により表される。また、図９の（Ｂ）において、回転角度θと信号特徴量Ｒ（θ）との間の関係は、実線により表される。
【００４３】
図９の（Ａ）から分かるように、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）がＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも大きくなる回転角度θの範囲（最小ピーク先行範囲）θｎｐと、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）がＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも小さくなる回転角度θの範囲（最大ピーク先行範囲）θｐｎと、が存在する。
【００４４】
また、図９の（Ｂ）から分かるように、最小ピーク先行範囲θｎｐにおいて、回転角度θと信号特徴量Ｒ（θ）とは、１対１に対応する。同様に、最大ピーク先行範囲θｐｎにおいても、回転角度θと信号特徴量Ｒ（θ）とは、１対１に対応する。
なお、第１の関係は、経験則に基づいて決定されてもよい。
【００４５】
回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）に基づいて、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）を取得する。
【００４６】
更に、回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）と、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）と、に基づいて信号特徴量Ｒ（θ）を算出する。
【００４７】
加えて、回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、保持されている第１の関係と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する。
【００４８】
具体的には、回転角度推定部２１１は、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）が、取得されたＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも大きい場合、保持されている第１の関係のうちの、最小ピーク先行範囲θｎｐに対応する部分と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する。また、回転角度推定部２１１は、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）が、取得されたＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも小さい場合、保持されている第１の関係のうちの、最大ピーク先行範囲θｐｎに対応する部分と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する。
このようにして、回転角度推定部２１１は、拍動期間毎に回転角度θの推定を行なう。
【００４９】
上述したように、胎児心電図基礎信号における最大ピーク時点τｍａｘ０は、回転角度θに応じて変化する。図１０において、破線の曲線Ｃ２０は、回転角度が０である場合（ｘ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合）における基準胎児心電図信号を表し、実線の曲線Ｃ２１は、回転角度が０と異なる値である場合における基準胎児心電図信号を表す。このように、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間の中心となる時点と、実際の拍動期間の中心となる時点と、の差は、比較的大きくなりやすい。
【００５０】
そこで、心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された回転角度θに基づいて、推定された拍動期間のそれぞれに対して、当該拍動期間の中心となる時点を再び推定し、再推定された時点に基づいて拍動期間を再び推定する。図１０において、点線の曲線Ｃ２２は、拍動期間の中心となる時点の補正量だけ、曲線Ｃ２１を時間軸において平行移動させた曲線である。
【００５１】
拍動期間の中心となる時点の再推定について説明する。
本例では、心電図信号推定部２１２は、回転角度と最大ピーク時点変化率との間の関係（第２の関係）を予め保持する。
本例では、最大ピーク時点変化率は、回転角度がθである場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）と、回転角度が０である場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）と、に基づいて算出されるパラメータである。本例では、最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）は、数式８により表される。
【数８】
2015145625.tif 000010
【００５２】
本例では、第２の関係は、上記の数式５乃至数式７により表される基準胎児心電図信号に基づいて決定される。従って、第２の関係は、図１１に示すように決定される。
なお、第２の関係は、経験則に基づいて決定されてもよい。
【００５３】
心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、回転角度推定部２１１により推定された回転角度θと、保持されている第２の関係と、に基づいて最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）を取得する。
【００５４】
次いで、心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得された最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）と、数式９と、に基づいて、回転角度が０である場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を算出する。ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）は、最大値時点の一例である。
【数９】
2015145625.tif 000011
【００５５】
心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、算出されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を、当該拍動期間の中心となる時点として推定する。
このようにして、心電図信号推定部２１２は、拍動期間の中心となる時点の再推定を行なう。
【００５６】
そして、心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定し直す。
【００５７】
次いで、心電図信号推定部２１２は、再推定された拍動期間と、回転角度推定部２１１により推定された回転角度θと、胎児心電図基礎信号と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する胎児ＣＢの心電図信号（胎児心電図信号）を推定する。
【００５８】
本例では、心電図信号推定部２１２は、回転角度が０である場合における第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）と、回転角度が３π／２である場合における第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）と、を推定する。第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）は、第１の基準回転角度としての０に対する胎児ＣＢの心電図信号の一例である。第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）は、第２の基準回転角度としての３π／２に対する胎児ＣＢの心電図信号の一例である。
【００５９】
ところで、胎児心電図基礎信号において、再推定された拍動期間のそれぞれに含まれるｐ個の信号値は、ｐ次元のベクトルであると解釈され得る。ｐは、自然数を表し、サンプル数とも呼ばれる。複数の拍動期間のそれぞれに含まれるｐ個の信号値は、ｐ次元空間における１つの点により表される。従って、胎児心電図基礎信号は、ｐ次元空間において、胎児心電図基礎信号に含まれる拍動期間の数と同数の点の集合を形成する。
【００６０】
そこで、心電図信号推定部２１２は、ｐ次元空間における、胎児心電図基礎信号を表す点の集合に対して、主成分分析を行なうことにより、互いに直交する、第１の主成分ベクトル、及び、第２の主成分ベクトルを取得する。
【００６１】
次いで、心電図信号推定部２１２は、再推定された拍動期間のそれぞれに対して、当該拍動期間における胎児心電図基礎信号のうちの、第１主成分ｕθ１、及び、第２主成分ｕθ２を取得する。第１主成分ｕθ１は、拍動期間における胎児心電図基礎信号のうちの、第１の主成分ベクトルに沿った方向の成分である。第２主成分ｕθ２は、拍動期間における胎児心電図基礎信号のうちの、第２の主成分ベクトルに沿った方向の成分である。
【００６２】
更に、心電図信号推定部２１２は、第１の主成分ベクトルに対応する第１の回転角度θ１と、第２の主成分ベクトルに対応する第２の回転角度θ２と、を推定する。本例では、心電図信号推定部２１２は、第１の主成分ベクトルが表す信号に対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）を取得し、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）に基づいて信号特徴量Ｒ（θ）を算出する。加えて、心電図信号推定部２１２は、保持されている第１の関係と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて第１の回転角度θ１を推定する。同様に、心電図信号推定部２１２は、第２の主成分ベクトルが表す信号に対して、第２の回転角度θ２を推定する。
【００６３】
ところで、第１主成分ｕθ１、及び、第２主成分ｕθ２は、単位ベクトルを構成するように正規化されている。従って、心電図信号推定部２１２は、数式１０及び数式１１に基づいて、スケーリングを行なう。ここで、Ｅ［Ｘ］は、Ｘの平均を表す。Ｖ［Ｘ］は、Ｘの分散を表す。ＥＣＧθ１０は、ｘ軸の負方向を第１の回転角度θ１だけ回転させた方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。ＥＣＧθ２０は、ｘ軸の負方向を第２の回転角度θ２だけ回転させた方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。
【数１０】
2015145625.tif 000012
【数１１】
2015145625.tif 000013
【００６４】
心電図信号推定部２１２は、スケーリング後の、第１主成分ＥＣＧθ１及び第２主成分ＥＣＧθ２と、推定された、第１の回転角度θ１及び第２の回転角度θ２と、数式１２と、に基づいて、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）及び第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）を推定する。
【数１２】
2015145625.tif 000014
【００６５】
なお、心電図信号推定部２１２は、推定された第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）と、推定された第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）と、に基づいて、ベクトル心電図を生成してもよい。
【００６６】
情報取得部２２０は、心電図信号推定部２１２によって推定された第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）に基づいて、胎児ＣＢの状態を表す生体状態情報を取得する。なお、情報取得部２２０は、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）に代えて、又は、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）に加えて、第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）に基づいて生体状態情報を取得してもよい。
【００６７】
本例では、情報取得部２２０は、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）において、連続するＲ波のピーク間の時間間隔であるＲＲ間隔を取得する。換言すると、ＲＲ間隔は、あるＲ波のピークと、そのＲ波に後続するＲ波のピークと、の間の時間間隔である。Ｒ波は、基準波の一例であり、ＲＲ間隔は、基準波間隔の一例である。
【００６８】
本例では、情報取得部２２０は、互いに異なる複数の取得期間のそれぞれに対して、当該取得期間に含まれる各ＲＲ間隔を取得する。本例では、各取得期間の長さは、当該取得期間に含まれるＲＲ間隔の数が、所定の範囲（例えば、３００個から４００個までの範囲等）内の数となるように設定される。なお、各所定期間の長さは、所定の取得時間（例えば、１分、５分、又は、１０分等）であってもよい。この場合、取得期間の長さは、一定であってよい。なお、取得期間の長さは、取得期間毎に異なっていてもよい。
【００６９】
本例では、複数の取得期間は、複数の取得期間のそれぞれの一部が、他の取得期間の一部と重複するように設定される。本例では、複数の取得期間は、各取得期間が、直前の取得期間が開始する時点から所定のオフセット時間（本例では、１００回の心拍数に対応する時間）だけ後の時点にて開始するように設定される。心拍数は、胎児ＣＢの心臓が拍動する回数である。
【００７０】
なお、複数の取得期間は、各取得期間と、当該取得期間の直後の取得期間と、の間に、所定の非取得期間が設けられるように設定されてもよい。この場合、非取得期間の長さは、一定であってよい。なお、非取得期間の長さは、非取得期間毎に異なっていてもよい。
【００７１】
図１２は、ＲＲ間隔の心拍数に対する変化の一例を表すグラフである。
情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得されたＲＲ間隔に基づいて、階級範囲毎にその階級範囲に含まれるＲＲ間隔が存在する頻度を表す度数分布を取得する。
【００７２】
本例では、情報取得部２２０は、取得されたＲＲ間隔を含む分布範囲を分割することにより得られる複数の階級範囲を設定する。本例では、階級範囲の幅は、一定である。なお、階級範囲の幅は、階級範囲毎に異なっていてもよい。更に、情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、階級範囲毎に、その階級範囲に含まれるＲＲ間隔の数を計数することにより度数分布を取得する。
【００７３】
情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された度数分布に基づいて規格化度数分布を取得する。規格化度数分布は、階級範囲の幅と、その階級範囲に対する度数と、の積の総和が１となるように規格化された度数分布である。
【００７４】
図１３は、妊娠の２３週における胎児ＣＢのＲＲ間隔に対する規格化度数分布の一例を表すグラフである。図１３において、斜線ハッチングにより示される長方形ＦＤ１は、胎児ＣＢの状態が正常である場合における規格化度数分布の一例を表す。また、図１３において、クロスハッチングにより示される長方形ＦＤ２は、胎児ＣＢの状態が異常である場合における規格化度数分布の一例を表す。
【００７５】
情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された規格化度数分布に基づいて、ＲＲ間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定する関数特定パラメータを取得する。本例では、確率分布を表す所定の関数は、確率密度関数である。本例では、この関数は、数式１３乃至数式１５により表される、一般極値分布を表す確率密度関数ｇξ（ｚ）である。ここで、ｚは、確率変数としてのＲＲ間隔を表す。
【数１３】
2015145625.tif 000015
【数１４】
2015145625.tif 000016
【数１５】
2015145625.tif 000017
【００７６】
μは、位置パラメータを表し、σは、尺度（スケール）パラメータを表し、ξは、形状パラメータを表す。本例では、位置パラメータμ、尺度パラメータσ、及び、形状パラメータξは、関数特定パラメータの一例である。
【００７７】
数式１３は、形状パラメータξが０でなく、且つ、確率変数ｚが数式１４により表される条件を満足する場合における確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。形状パラメータξが０でなく、且つ、確率変数ｚが数式１４により表される条件を満足しない場合、確率密度関数ｇξ（ｚ）は、０である。
また、数式１５は、形状パラメータξが０である場合における確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。
【００７８】
ＲＲ間隔に対する確率分布は、一般極値分布によりよく表される。従って、一般極値分布の形状パラメータξは、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す。このため、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【００７９】
本例では、形状パラメータξは、生体状態情報の一例である。なお、生体状態情報は、位置パラメータμ、尺度パラメータσ、及び、形状パラメータξのいずれか１つ、又は、これらの任意の組み合わせであってもよい。
【００８０】
例えば、情報取得部２２０は、最尤法を用いることにより、関数特定パラメータを推定する。なお、情報取得部２２０は、最小二乗法等の最尤法と異なる方法を用いることにより、関数特定パラメータを推定してもよい。
【００８１】
図１３において、実線の曲線ＰＤＦ１は、胎児ＣＢの状態が正常である場合における規格化度数分布ＦＤ１に対して取得された関数特定パラメータにより特定される確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。また、図１３において、点線の曲線ＰＤＦ２は、胎児ＣＢの状態が異常である場合における規格化度数分布ＦＤ２に対して取得された関数特定パラメータにより特定される確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。
【００８２】
図１４は、妊娠の２３週における胎児ＣＢの状態が正常である場合における、複数の取得期間のそれぞれに対する形状パラメータξの一例を表すグラフである。
また、図１５は、妊娠の２３週における胎児ＣＢの状態が異常である場合における、複数の取得期間のそれぞれに対する形状パラメータξの一例を表すグラフである。
このように、胎児ＣＢの状態が異常である場合、胎児ＣＢの状態が正常である場合よりも、形状パラメータξが正の値を有する確率が高い。
【００８３】
そこで、生体状態判定部２３０は、情報取得部２２０により取得された形状パラメータξが正の値を有する場合、胎児ＣＢの状態が異常であると判定する。一方、生体状態判定部２３０は、情報取得部２２０により取得された形状パラメータξが負の値を有する場合、胎児ＣＢの状態が正常であると判定する。
【００８４】
なお、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξが所定の正の判定閾値（例えば、０．１）以上である場合、胎児ＣＢの状態が異常であると判定し、形状パラメータξが判定閾値よりも小さい場合、胎児ＣＢの状態が正常であると判定してもよい。
【００８５】
また、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξが正の値を有する頻度、形状パラメータξが正の値を有する取得期間が連続する数、形状パラメータξの平均値、又は、形状パラメータξの分散が所定の判定閾値以上である場合に胎児ＣＢの状態が異常であると判定してもよい。
【００８６】
また、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξの時系列データに対する情報エントロピーに基づいて、胎児ＣＢの状態が正常であるか否かを判定してもよい。
例えば、生体状態判定部２３０は、ｍ個の取得期間のそれぞれに対する形状パラメータξ０，ξ１，…，ξｍを、形状パラメータξのｍ個の時系列データξ０，ξ１，…，ξｍとして用いるとともに、形状パラメータξのｍ個の時系列データξ０，ξ１，…，ξｍに対する情報エントロピーＨを、数式１６に基づいて算出してもよい。ｍは、２以上の整数を表す。
【数１６】
2015145625.tif 000018
【００８７】
ここで、ｐ（ξ０，ξ１，…，ξｍ）は、時系列データξ０，ξ１，…，ξｍの同時確率分布を表す。
この場合、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξが新たに取得される毎に、情報エントロピーを算出する。更に、生体状態判定部２３０は、算出された情報エントロピーが、前回に算出された値よりも、所定の増加閾値（例えば、０）よりも大きく増加したとき、胎児ＣＢの状態が異常であると判定する。
【００８８】
また、生体状態判定部２３０は、胎児ＣＢの状態に代えて、又は、胎児ＣＢの状態に加えて、母体ＭＢの状態が正常であるか否かを判定してもよい。
【００８９】
出力部３０は、生体状態判定部２３０による判定結果を表す情報を出力する。なお、出力部３０は、情報取得部２２０により取得された生体状態情報の時間に対する変化を表す情報（例えば、グラフ）を出力（例えば、ディスプレイに表示）してもよい。なお、出力部３０は、上記情報の出力に加えて、又は、上記情報の出力に代えて、上記情報を記憶装置に記憶してもよい。
【００９０】
（動作）
次に、上述した胎児状態推定装置１の動作について図１６を参照しながら説明する。
先ず、各電極１１〜１５が、妊娠中の母体ＭＢの腹部の表面（例えば、皮膚）ＭＢＳに取り付けられる。
【００９１】
胎児状態推定装置１は、独立成分分析法を用いることにより、測定部１０により測定された生体電位信号から、胎児心電図基礎信号を抽出する（図１６のステップＳ１０１）。
次いで、胎児状態推定装置１は、境界時点を推定し、推定された境界時点のうちの、連続する２つの境界時点間の期間における、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）の値が最大となる時点である最大ピーク時点τｍａｘ０を取得する（図１６のステップＳ１０２）。
【００９２】
そして、胎児状態推定装置１は、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定する（図１６のステップＳ１０３）。
【００９３】
次いで、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）を取得する。そして、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）と、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）と、に基づいて信号特徴量Ｒ（θ）を算出する（図１６のステップＳ１０４）。
【００９４】
次いで、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、保持されている第１の関係と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する（図１６のステップＳ１０５）。
【００９５】
そして、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、推定された回転角度θと、保持されている第２の関係と、に基づいて最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）を取得する。更に、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得された最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）に基づいて、回転角度が０である場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を算出する。次いで、胎児状態推定装置１は、算出されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を、当該拍動期間の中心となる時点として推定する（図１６のステップＳ１０６）。
【００９６】
そして、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定し直す（図１６のステップＳ１０７）。
【００９７】
次いで、胎児状態推定装置１は、再推定された拍動期間と、推定された回転角度θと、抽出された胎児心電図基礎信号と、に基づいて、基準回転角度に対する胎児心電図信号を推定する（図１６のステップＳ１０８）。本例では、胎児状態推定装置１は、第１の基準回転角度に対する第１の胎児心電図信号と、第２の基準回転角度に対する第２の胎児心電図信号と、を推定する。
【００９８】
そして、胎児状態推定装置１は、推定された第１の胎児心電図信号に基づいて、複数の取得期間のそれぞれに対して、ＲＲ間隔を取得する。次いで、胎児状態推定装置１は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得されたＲＲ間隔に基づいて、ＲＲ間隔に対する度数分布を取得する。更に、胎児状態推定装置１は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された度数分布に基づいて規格化度数分布を取得する（図１６のステップＳ１０９）。
【００９９】
次いで、胎児状態推定装置１は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された規格化度数分布に基づいて関数特定パラメータを取得する（図１６のステップＳ１１０）。
そして、胎児状態推定装置１は、取得された関数特定パラメータに基づいて、胎児ＣＢの状態が正常であるか否かを判定する（図１６のステップＳ１１１）。
【０１００】
以上、説明したように、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、取得された心電図信号におけるＲＲ間隔に対する確率分布を表す確率密度関数を特定するパラメータを、胎児ＣＢの状態を表す情報として取得する。
これによれば、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【０１０１】
更に、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、母体ＭＢの表面ＭＢＳにおける電位の変化を表す生体電位信号に基づいて、胎児ＣＢの心臓の拍動毎の、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を推定する。加えて、胎児状態推定装置１は、生体電位信号と推定された回転角度とに基づいて、所定の基準回転角度に対する心電図信号を推定する。
【０１０２】
心電図信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度に応じて変化する。従って、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの心起電力の変化が心電図信号において表れる態様の変動が抑制された心電図信号を取得することができる。その結果、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【０１０３】
加えて、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動に起因する心電図基礎信号を推定する。更に、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、推定された心電図基礎信号の、所定の対象期間における最大値及び最小値に基づいて所定の信号特徴量を算出する。加えて、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、算出された信号特徴量に基づいて回転角度を推定する。
【０１０４】
胎児ＣＢの心臓の拍動毎の、心電図基礎信号の所定の対象期間における最大値及び最小値の関係は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度をよく表す。従って、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を高い精度にて推定することができる。
【０１０５】
更に、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、推定された心電図基礎信号が対象期間において最大値を有する時点と、推定された回転角度と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する心電図信号が最大値を有する時点である最大値時点を推定する。加えて、胎児状態推定装置１は、推定された最大値時点と、推定された回転角度と、推定された心電図基礎信号と、に基づいて心電図信号を推定する。
【０１０６】
心電図基礎信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度に応じて変化する。従って、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、心電図信号が最大値を有する最大値時点を高い精度にて推定することができる。その結果、推定された最大値時点に基づいて、心電図信号を高い精度にて推定することができる。従って、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【０１０７】
加えて、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、独立成分分析法により心電図基礎信号を推定する。
これによれば、心電図基礎信号を高い精度にて推定することができる。
【０１０８】
なお、胎児状態推定装置１は、妊娠の２３週よりも前の週、又は、妊娠の２３週よりも後の週における胎児ＣＢに対して用いられてもよい。
また、胎児状態推定装置１は、所定の基準回転角度に対する心電図信号に基づいて生体状態情報を取得していたが、心電図基礎信号に基づいて生体状態情報を取得してもよい。
【０１０９】
また、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢに対して用いられていた。ところで、本発明に係る生体状態推定装置は、出生後の人間（新生児、乳児、幼児、子供、又は、大人等）に対して用いられてもよい。この場合、生体状態推定装置は、１２誘導心電図法等の公知の方法を用いて心電図信号を取得し、取得された心電図信号に基づいて生体状態情報を取得することが好適である。
【０１１０】
また、胎児状態推定装置１は、確率分布を表す所定の関数として、一般極値分布を表す確率密度関数を用いていたが、負の超幾何分布（ベータ二項分布）等の他の確率分布を表す確率密度関数を用いてもよい。例えば、胎児状態推定装置１が、確率分布を表す所定の関数として、ベータ二項分布を表す確率密度関数を用いる変形例について説明する。この場合、確率分布を表す所定の関数は、数式１７及び数式１８により表される、ベータ二項分布を表す確率密度関数ｇβ（ｚ）である。ここで、ｚは、確率変数としてのＲＲ間隔を表す。
【数１７】
2015145625.tif 000019
【数１８】
2015145625.tif 000020
【０１１１】
β（ａ，ｂ）は、ベータ関数を表し、ａは、第１のパラメータを表し、ｂは、第２のパラメータを表す。本例では、第１のパラメータａ、及び、第２のパラメータｂは、関数特定パラメータの一例である。
【０１１２】
数式１７は、確率変数ｚが数式１８により表される条件を満足する場合における確率密度関数ｇβ（ｚ）を表す。確率変数ｚが数式１８により表される条件を満足しない場合、確率密度関数ｇβ（ｚ）は、０である。
【０１１３】
ＲＲ間隔に対する確率分布は、ベータ二項分布によりよく表される。従って、ベータ二項分布の、第１のパラメータａ及び第２のパラメータｂは、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す。このため、この変形例に係る胎児状態推定装置１によっても、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
【０１１４】
本例では、第１のパラメータａ及び第２のパラメータｂは、生体状態情報の一例である。本例では、胎児状態推定装置１は、第１のパラメータａを第２のパラメータｂにより除した値ａ／ｂが１よりも小さい場合、胎児ＣＢの状態が異常であると判定する。一方、胎児状態推定装置１は、第１のパラメータａを第２のパラメータｂにより除した値ａ／ｂが１以上である場合、胎児ＣＢの状態が正常であると判定する。
なお、生体状態情報は、第１のパラメータａ及び第２のパラメータｂのいずれか１つであってもよい。
【０１１５】
例えば、胎児状態推定装置１は、妊娠の２０週から２７週までの胎児ＣＢに対して、一般極値分布を用いるとともに、妊娠の２８週以降の胎児ＣＢに対して、ベータ二項分布を用いてもよい。胎児ＣＢは、妊娠の２８週以降において、自律神経系が発達する。このため、妊娠の２８週以降の胎児ＣＢに対しては、ベータ二項分布を用いることが好適である。
【０１１６】
また、胎児状態推定装置１は、生体状態判定部２３０を機能として備えなくてもよい。この場合、胎児状態推定装置１は、情報取得部２２０により取得された生体状態情報の時間に対する変化を表す情報（例えば、グラフ）を出力（例えば、ディスプレイに表示）することが好適である。
【０１１７】
以上、上記実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成及び詳細に、本発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１１８】
また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１      胎児状態推定装置
１０    測定部
１１〜１５  電極
２０    処理部
２１０  心電図信号取得部
２１１  回転角度推定部
２１２  心電図信号推定部
２２０  情報取得部
２３０  生体状態判定部
３０    出力部
ＣＢ    胎児
ＭＢ    母体
ＭＢＳ  表面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【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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【国際調査報告】
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