【手続補正書】
【提出日】平成15年11月20日(2003.11.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】ＥＣＧ波形から心搏数を計算する方法および装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】ＥＣＧ波形から心搏数を計算する方法であって、
（ａ）前記ＥＣＧ波形から複数の心搏を検出するステップと、
（ｂ）前記複数の心搏のそれぞれの間の複数の時間間隔を測定するステップと、
（ｃ）前記複数の時間間隔を最短時間間隔から最長時間間隔まで分類し、それにより分類済み時間間隔を作るステップと、
（ｄ）前記複数の時間間隔のうち最短のものから第１のパーセントを切り捨てる第１の切り捨てるステップと、
（ｅ）前記複数の時間間隔のうち最長のものから第２のパーセントを切り捨てる第２の切り捨てるステップと、
（ｆ）前記第１の切り捨てるステップおよび前記第２の切り捨てるステップの後に残る残存時間間隔を平均して第１の平均時間間隔を得る第１の平均するステップと、
（ｇ）前記第１の平均時間間隔を心搏数に変換するステップと、
（ｈ）前記心搏数を格納するステップと
を設けて成る方法。
【請求項２】所定期間待つステップと、
前記（ｂ）ないし（ｅ）のステップを繰り返すステップと、
前記残存時間間隔を平均して第２の平均時間間隔を得る第２の平均するステップと、
前記第１の平均時間間隔を前記第２の平均時間間隔とともに平均して第３の平均時間間隔を得る第３の平均するステップと、
前記第３の平均時間間隔を第２の心搏数に変換するステップと、
前記第２の心搏数を格納するステップと
をさらに備えていることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】前記第１の捨てるステップは前記複数の時間間隔のうち最短のもの25％を捨てることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】前記第２の捨てるステップは前記複数の時間間隔のうち最長のもの25％を捨てることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】ＥＣＧ波形内の心搏数を計算する医用装置であって、
（ａ）前記ＥＣＧ波形内の複数の心搏を検出する検出手段と、
（ｂ）前記複数の心搏の各々の間の複数の時間間隔を測定する手段と、
（ｃ）前記複数の時間間隔を最短時間間隔から最長時間間隔まで分類し、それにより分類済み時間間隔を作る手段と、
（ｄ）前記複数の時間間隔のうちの最短のものから第１のパーセントを切り捨てる第１の切り捨て手段と、
（ｅ）複数の時間間隔のうちの最長のものから第２のパーセントを切り捨てる第２の切り捨て手段と、
（ｆ）前記第１の切り捨て手段および第２の切り捨て手段の後に残っている残存時間間隔を平均して第１の平均時間間隔を得る第１の平均手段と、
（ｇ）前記第１の平均時間間隔を心搏数に変換する手段と、
（ｈ）前記心搏数を格納する手段と
を設けて成る医用装置。
【請求項６】所定時間待つ手段と、
前記（ｂ）ないし（ｅ）の手段を繰り返す手段と、
前記残存する時間間隔を平均して第２の平均時間間隔を得る第２の平均手段と、
前記第１の平均時間間隔を前記第２の平均時間間隔とともに平均して第３の時間間隔を得る第３の平均手段と、
前記第３の時間間隔を第２の心搏数に変換する手段と、
前記第２の心搏数を格納する手段と
をさらに備えていることを特徴とする、請求項５に記載の医用装置。
【請求項７】前記第１の切り捨て手段は前記複数の時間間隔のうち最短のもの25％を切り捨てることを特徴とする、請求項５に記載の医用装置。
【請求項８】前記第２の切り捨て手段は前記複数の時間間隔のうち最長のもの25％を切り捨てることを特徴とする、請求項７に記載の医用装置。
【請求項９】前記心搏数を表示する表示装置をさらに備えていることを特徴とする、請求項５に記載の医用装置。
【請求項１０】前記心搏数を印刷するプリンタをさらに備えていることを特徴とする、請求項５に記載の医用装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は電子工学回路の分野に関する。更に詳細に述べれば、本発明はＥＣＧ波形から心搏数を計算する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カージオグラフのような医学的器械の設計者はその職務において多数の困難な課題に直面している。彼らが設計する装置は、患者の心臓の状態の正しい診断を行なうことができるように、患者の心臓の電気的活動について心臓学者または他の医学専門家に高品質の情報を供給することが期待されている。残念乍ら、患者に接続されるＥＣＧ電極は普通、患者の心臓の電気的活動を示す情報ばかりでなく、電気的ノイズをも含むＥＣＧデータをカージオグラフに伝える。このノイズは、ＥＣＧデータの大部分を占めてしまう可能性があり、患者心臓の電気的活動についての情報を含むＥＣＧデータの部分を劣化させ全体的に圧倒する可能性がある。この問題はストレス試験または運動試験を受ける患者のような不利な環境では特に深刻であり、この場合にはノイズが極めて極端になることがある。医学的器械の設計者がこのＥＣＧデータを分析してこのノイズの効果を除去または減少させる医学器械の設計に成功しないかぎり、心臓学者または他の医学専門家は、患者の心臓の状態の正しい診断に到達するのに使用できる、心搏数のような患者の心臓に関する情報を得ることは、不可能ではないまでも困難であると判定するであろう。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従って本発明は、ノイズ環境に左右されず、ＥＣＧから正確に患者の心搏数を計算する方法および装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
心搏測定値を獲得する方法および装置は、複数のＥＣＧ波形からＥＣＧデータを得る。ＥＣＧ波形は複数のＥＣＧ電極から受け取る信号から得られる。心搏数計算論理が患者の心搏数を計算する。この論理はＥＣＧデータから検出した複数の心搏の間の時間間隔を測定し、その複数の時間間隔のうち最短のもの数パーセントおよび最長のもの数パーセントを切り捨て、残存する時間間隔を平均して患者の心搏数を算出する。これにより、非常にノイズの多い環境でさえ強固な測定値が得られる。ノイズの多い環境では、ノイズが心搏として誤って検出されたり、鼓動が抜けたりすることが一般によくある。測定された心搏数は患者の心臓の状態を診断するために心臓学者または医学専門家に表示される。
【０００５】
【実施例】
（１）概観
図１は本発明の好適実施例の医用装置のブロック図を示す。医用装置10は獲得ユニット20、電極25、カージオグラフ40、および計算ユニット60を備えている。好適実施例では、カージオグラフ40および獲得ユニット20は、ヒューレット・パッカード会社により製造され、本発明の好適実施例の図４および図１２の流れ図を実行するよう修正されたＰageＷriter ＸＬiの別々の構成要素である。計算ユニット60は ＨＰ Ｖectraコンピュータ であり、本発明の好適実施例の図５ないし図１１Ａおよび図１１Ｂの流れ図を実行するよう適切にプログラムされている。
【０００６】
図２は医用装置10のブロック図を更に詳細に示している。カージオグラフ40は獲得ユニット・インターフェース41、プロセッサ45、プリンタ47、および計算ユニット・インターフェース49を備えている。プロセッサ45は本発明の好適実施例の図４および図１２の流れ図を実行する。計算ユニット60はカージオグラフ・インターフェース61、プロセッサ65、表示装置66、入力装置67、メモリ68、および記憶装置69を備えている。プロセッサ65は本発明の好適実施例の図５〜図１１Ａおよび図１１Ｂの流れ図を実行する。図２は医用装置10を別々の構成要素を備えているとして示してあるが、当業者には、医用装置10は図２に示した各構成要素を備えている単一ユニットであると認識されるであろう。または、医用装置10が異なる数の別々の構成要素を備えても、なお本発明の精神および範囲の中に入ることを当業者は認めるであろう。
【０００７】
図３は医用装置10の計算ユニット60のプロセッサ65を更に詳細に示す。プロセッサ65はＱＲＳ波検出論理71、心搏数計算論理73、分類論理74、整列論理75、代表心搏作成論理77、および測定論理78を備えている。好適実施例では、これら各論理ブロックは図５〜図１１Ａおよび図１１Ｂに示す流れ図の関連部分の機能を行なうように書かれたソフトウェアにより行なわれ、このソフトウェアはプロセッサ65により実行される。代わりに、論理ブロック71〜78の幾つかまたは全部を、図５〜図１１Ａおよび図１１Ｂに示す流れ図に関連した部分の機能を行なうように設計されたＡＳＩＣに入っているような専用ハードウェアとすることもできる。
【０００８】
図４は本発明の好適実施例のカージオグラフ40の動作の流れ図を示す。ブロック101で、ＥＣＧ信号を獲得ユニット20の電極25から受け取る。好適実施例では、これら信号は高いサンプリングレートでサンプルされるディジタル信号である。ブロック103は所定帯域幅外のサンプルＥＣＧ信号を大幅に減らして濾過する。好適実施例では、所定の帯域幅は0.1Ｈzから150Ｈzであり、その大幅に減らすプロセスはサンプルの数を元のサンプルの数の８分の１に減らす。ブロック105は10個の電極から12個のＥＣＧリード（leads）を従来の方法で作る。12個のＥＣＧリードに入っている信号をここでは「ＥＣＧ波形」と呼ばれ、それに入っている情報をここでは「ＥＣＧデータ」と呼ばれる。当業者は、電極またはリードの実際の数が、上に説明したものとは異なっており、しかもなおその数は本発明の精神および範囲の中にあることを認識するであろう。ブロック108はＥＣＧ波形におけるＥＣＧデータを計算ユニット60に送る。流れ図はブロック109で終わる。
【０００９】
図５は本発明の好適実施例の計算ユニット60の動作の高レベル流れ図を示す。ブロック201はカージオグラフ40からのＥＣＧデータが入っているＥＣＧ波形を受け取る。ブロック203はＥＣＧデータを順方向濾過する。好適実施例では、このフィルタは、ＥＣＧデータの低周波情報を保存しながら基線の漂動（baselinewander）を除去する順方向／逆方向濾過機構の一部として使用される高域フィルタである。ブロック300はＥＣＧ波形内の心搏（すなわち、ＱＲＳ群）を検出するサブルーチンを呼び出す。このサブルーチンは、ノイズが最も少ないと決定されたＥＣＧ波形のサブセットから活動関数を計算し、この活動関数を使用して心搏を探す。これにより偽の「ノイズ」鼓動を排除しながら真の心搏を検出できる。このサブルーチンの動作を図６Ａおよび図６Ｂの説明と関連して後に更に詳細に説明する。
【００１０】
ブロック400は患者の心搏数を計算するサブルーチンを呼び出す。この論理は心搏間の時間間隔を測定し、その数々の時間間隔のうち最も短いもの数パーセント及び最も長いもの数パーセントを切り捨て、残りの時間間隔を平均して患者の心搏数を算出する。この方法によって、誤って心搏として検出されるノイズが存在したり、ノイズのある一般の環境で取りこぼした鼓動が存在しても、強固な心搏数の計算を実現する。このサブルーチンの動作を図７Ａおよび図７Ｂの説明に関連して後に更に詳細に説明する。
【００１１】
ブロック500は心搏を分類するサブルーチンを呼び出す。この分類は、各心搏を一つまたは複数の心搏分類に対応する一群のテンプレートに対して比較することにより行なわれる。テンプレートは心搏の形態の変化を追跡するように更新される。このサブルーチンの動作を図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃの説明に関連して後に更に詳細に説明する。
【００１２】
ブロック205はＥＣＧデータを逆方向濾過する。好適実施例においては、このフィルタは、ＥＣＧデータ内の低周波情報を保存しながら基線の漂動を除去するために、順方向／逆方向濾過機構の一部として使用される高域フィルタである。
【００１３】
ブロック600は代表心搏作成前に心搏を整列するサブルーチンを呼び出す。この論理は、整列テンプレートを横切るように心搏をスライドさせ、いつ心搏が整列するかを計算し、調節を行なって異なるＥＣＧ波形におけるノイズまたはジッタの影響を減らす。このサブルーチンの動作を図９Ａおよび図９Ｂの説明と関連して後に更に詳細に説明する。
【００１４】
ブロック700は整列された心搏から代表心搏を作成するサブルーチンを呼び出す。この論理は整列された心搏を通じて薄く切り取り、各瞬間における整列された心搏の最大のもの数パーセントおよび最小のもの数パーセントを切り捨て、残りの大きさを平均して代表心搏を作成する。この刈り込み平均法（trimmed averaging technique）は、ノイズからのサンプルおよび誤って分類された心搏が切り捨てられるので、高品質の代表心搏を生ずる。このサブルーチンの動作を図１０Ａおよび図１０Ｂの説明に関連して後に更に詳細に説明する。
【００１５】
ブロック800は代表心搏の様々な局面を測定するサブルーチンを呼び出す。この論理は一群のＥＣＧ波形からの代表心搏を分析して最も古いＱＲＳ波の始まりおよび最も新しいＱＲＳ波の最終点を決定し、これらの値を使用して多様な測定を行なう。これは非常にノイズの多い環境においてさえ正確な測定を生ずる。このサブルーチンの動作を図１１Ａおよび図１１Ｂの説明と関連して後に更に詳細に説明する。
【００１６】
ブロック210はサブルーチン700により作成された代表心搏、および、随意選択的に、サブルーチン800および400により獲得された測定値を、計算ユニット60の表示装置66（図２）に表示する。これら表示の例を図１８および図１９に示してある。ブロック220は代表心搏および、サブルーチン400により計算された心搏数測定値を含む、各ＥＣＧ波形に対する測定値をカージオグラフ40に送り返す。カージオグラフ40はこの情報を図１２の流れ図に従って処理する。流れ図はブロック249で終わる。
【００１７】
図１２はカージオグラフ40が計算ユニット60から受け取った情報を処理する仕方を示す。ブロック150は代表心搏および図５のブロック220により送られた、心搏数測定値を含む、測定値を受け取る。ブロック190はサブルーチン700により作成された代表心搏および、随意選択的に、サブルーチン800および400により獲得された測定値を、カージオグラフ40（図２）のプリンタ47で印刷する。これらプリント出力の例を図１８および図１９に示してある。
【００１８】
（２）ＱＲＳ波の検出
図６Ａおよび図６Ｂは、本発明の好適実施例の計算ユニット60のＱＲＳ波検出論理71により行なわれるサブルーチン300の動作の流れ図を示す。ブロック302は、ＥＣＧデータについて学習する初期設定プロセスを行なう。更に詳細に説明すれば、このサブルーチンにおける最初に、このプロセスによって、ＥＣＧデータが最初の数秒間分析され、ピーク間の準備的時間間隔および平均ピークの大きさが測定される。ルーチン処理の期間（すなわち、このサブルーチンにおける以後の時間）中ブロック302はサブルーチンにおいて最初に得られた情報を更新し続ける。ブロック301はブロック201（図４）において計算ユニット60により受け取られた12個のＥＣＧ波形のうちの３つのＥＣＧ波形からのＥＣＧデータを受け取る。３つの模範的なＥＣＧ波形のグラフを図１３に示す。好適実施例では、ブロック301において、これら３つのＥＣＧ波形が、最適ノイズ特性を持つ３つのＥＣＧ波形として選択される。これは、12個のＥＣＧ波形に関する信号品質を連続的に計算し、これら波形を最高信号品質から最低信号品質まで等級付けすることにより行なわれる。
【００１９】
ブロック303において、ＥＣＧデータの３つのリードから活動関数を計算する。活動関数は、ノイズの影響を最小限にして一層正確な心搏検出を可能としながらも心搏の特性を強調する、ＥＣＧデータから数学的に得られる信号である。好適実施例における活動関数は、ＥＣＧデータを半分だけ減らし、帯域フィルタを使用してデータを濾過し、最初の差の絶対値を取ることにより作成される。次に、３つのＥＣＧ波形からの最初の差の絶対値を共に加算し、しきい値を超えるものを切り捨て、平滑にしてノイズ性能を改善する。12個のＥＣＧ波形すべてにわたるノイズ統計値（すなわち、信号品質）を計算し、更新する。模範的な活動関数のグラフを図１４に示す。
【００２０】
ブロック305において、ノイズ統計をチェックして受容し得ない高ノイズが検出されたか確認する。検出されていれば、ブロック306は「高ノイズ」メッセージを発し、これを計算ユニット60の表示装置66（図２）に表示する。この誤差はブロック398で終わることによりサブルーチンを異常終了させる。高ノイズが存在しない場合には、ブロック305において否定回答を受ける。ブロック309において、他の心搏を検出すべきか見て確認する。検出すべきでなければ、サブルーチンはブロック399で図５のブロック400に戻る。
【００２１】
ブロック309において肯定回答を受ければ、サブルーチン300において、最大３つまでの異なる形式の探索が行なわれ各心搏が見出される。第１の探索はオンタイム探索である。この探索は通常、その予想時間の小さい窓の中に現われる心搏を検出するのに使用される。オンタイム探索が心搏を検出できなかった場合には、修正オンタイム探索を行なう。修正オンタイム探索は動作がオンタイム探索と同じであるが、初期鼓動のような、オンタイム探索が検出しそこなう低ノイズ環境で心搏を検出することができる。オンタイム探索および修正オンタイム探索が共に心搏を検出することができなかった場合には、遅れ鼓動探索を行なう。この探索はその予想時刻より遅く現われる心搏を検出する。
【００２２】
オンタイム探索の動作を次に更に詳細に説明する。ブロック310においてＥＣＧデータのＱＲＳ群に対する活動関数のオンタイム探索が行われる。好適実施例では、ブロック310にて（ブロック302で決定された）心搏間の現在の間隔長の115％の長さにわたって、活動関数の平均ピーク値の80％で始まるしきい値で探索する。次に、時間にわたり探索窓の終わりで活動関数の平均ピーク値の40％になるように直線的にしきい値を減らす。この直線的に減少するしきい値よりも上で見つかる局部的最大値は「ピーク」と考えられる。
【００２３】
ブロック315において、ピークが検出されたかチェックして確認する。検出されていれば、ブロック320において各ピークが発生した時刻を見ることにより検出されたピークから真の心搏（すなわち、ＱＲＳピーク）を選択する。当業者は上述の探索がノイズの多い環境で多数のピークを検出でき、そのうちの一つを除いてすべてがノイズであることを認めるであろう。次の心搏が予想される時刻に最も接近して発生するピークは真の心搏であると考えられ、この心搏についてのタイミング情報は計算ユニット60（図２）の記憶装置69に格納される。制御ループの流れはブロック309に戻って他の搏動を探して検出する。
【００２４】
再び図６Ａおよび図６Ｂを参照して、修正オンタイムの動作を次に説明する。ブロック315が否定回答を受け取ると、ブロック330はノイズレベルが低いかチェックし確認する。低ければ、ブロック335が修正オンタイム探索を行なって活動関数を探す。好適実施例では、この探索は現在の時間間隔長の115％の時間にわたり平均ピーク活動関数値の54％の値といった、一定の低いしきい値を使用して行なわれる。ブロック335はピークが検出されているかチェックし確認する。検出されていれば、ブロック338は検出されたピークから、次の心搏が予想される時刻に最も接近して発生するピークを選択することにより真の心搏を選択する。鼓動タイミング情報のような、ブロック338で選択された心搏に関する情報は計算ユニット（図２）の記憶装置69に格納される。制御ループの流れはブロック309に戻って検出する他の鼓動を探す。
【００２５】
遅れ鼓動探索の動作を次に説明する。ブロック330かまたは335が否定回答を受け取ると、ブロック350は遅れ鼓動探索を行なう。好適実施例では、このブロックは、オンタイム探索で行なったように、直線的に減少するしきい値を使用して３つのＲ-Ｒ時間間隔長にわたり活動関数を探索する。ブロック355はピークが検出されているかチェックし確認する。検出されていれば、ブロック358は検出されたピークから、それが見付けた最初のピークを選択することにより真の心搏を選択する。鼓動タイミング情報のような、ブロック358で選択された心搏に関する情報は、計算ユニット（図２）の記憶装置69に格納される。制御ループの流れはブロック309に戻り、他の鼓動を探して検出する。ブロック355が否定回答を受け取ると、ブロック370が計算ユニット60の表示装置66に表示される「検出器失敗」メッセージを発する。鼓動が検出されなかったので、ブロック396でサブルーチンが異常終了する。
【００２６】
（３）心搏数の計算
図７Ａおよび図７Ｂは本発明の好適実施例の計算ユニット60の心搏数計算論理73により行なわれるサブルーチン400の動作の流れ図を示す。ブロック401はＲＲ_ctrというカウンタを０にセットする。ブロック403はＥＣＧ波形で検出された最初の心搏と第２の心搏との間のＲ-Ｒ間隔を読んで格納する。好適実施例では、この検出はサブルーチン300でＱＲＳ検出論理71により格納された情報を使用して行なわれるが、ＥＣＧ波形でＲ-Ｒ間隔を検出する通常の方法も使用することができる。ブロック405はＲＲ_ctrをインクリメントさせる。ブロック410は、カウンタの値が最大カウンタ値より少なくてＥＣＧ波形の分析になお利用できる別の心搏が存在するかチェックし確認する。これら二つの条件が真であれば、制御ループの流れは一つの条件がもはや真でなくなるまでブロック403に戻る。ブロック403がタイマであり、ブロック410が最大時間が経過したかチェックして確認する代替実施例が考えられている。たとえば、最大時間が10秒にセットされていれば、最も新しい10秒間に発生した心搏だけが心搏数を計算するのに使用される。
【００２７】
ブロック410が受け取る回答が結局否定であるとき、ブロック420は少なくとも最少数の心搏がブロック403〜410から構成されるループにより分析されたかチェックして確認する。
【００２８】
ブロック420が肯定回答を受け取ると、ブロック425はＲ-Ｒ間隔を最短から最長までソートする。ブロック430は次に、数々のＲ-Ｒ間隔のうちの最短のもの数パーセントおよび最長のもの数パーセントを切り捨てる。ノイズの多い環境では、ＱＲＳ検出器がノイズを心搏として誤って検出することがあり、真の心搏を誤って見落とすことがある。これらの誤りは短すぎたり長すぎたりする正しくないＲ-Ｒ間隔を生ずる。ここで行なわれる刈り込み平均は、偽の検出および見落とし搏動があっても強固且つ正確な心搏数を生ずる。低ノイズおよび不正脈がある場合、この刈り込み平均法は心搏数の正確な計算をも行なう。
【００２９】
好適実施例では、ブロック430は最短Ｒ-Ｒ間隔の25％および最長Ｒ-Ｒ間隔の25％を捨てているが、異なる値を使用することもできる。次にブロック435は残りのＲ-Ｒ間隔を平均する。ブロック440はこの平均Ｒ-Ｒ間隔を心搏数に変換する。ブロック445は、ブロック440が決定した心搏数を所定数の過去の心搏数と平均することにより平滑にする。好適実施例では、ブロック445は、現在の心搏数を過去の二つの心搏数と平均している。いずれの場合でも、ブロック445により（またはブロック445の平滑ステップを望まなければ、ブロック440により）決定された心搏数をブロック450により計算ユニット60（図２）の記憶装置69に格納する。サブルーチンはブロック499で図５のブロック500に戻る。
【００３０】
ブロック420が否定回答を受け取れば、ブロック460は単に、ブロック403で読み取られ格納された少数のＲ-Ｒ間隔の平均Ｒ-Ｒ間隔を計算する。この平均Ｒ-Ｒ間隔をブロック440で心搏数に変換し、心搏数をブロック450で計算ユニット60（図２）の記憶装置69に格納する。前のように、サブルーチンはブロック499で図５のブロック500に戻る。
【００３１】
（４）心搏の分類
図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃは本発明の好適実施例の計算ユニット60の分類論理74により行なわれるサブルーチン500の動作の流れ図を示す。好適実施例では、サブルーチン500は鼓動を「Ｄ」（優性）、「Ｖ」（心室異所性）、「Ｓ」（上心室異所性）、または「Ｑ」（疑問あり）として分類するのに使用されているが、他の分類を使用することもできる。
【００３２】
ブロック501は分類すべき更に多数の心搏が存在するかチェックし確認する。存在すれば、ブロック502は次の心搏に関する鼓動タイミング情報を得る。好適実施例では、この情報は既に説明したのと同じ仕方でＱＲＳ検出論理71から得られるが、この情報を得る従来の方法をも使用することができる。ブロック503は（ＱＲＳ検出論理または従来の手段からの）活動関数の部分を鼓動の周りに正規化して分類する。ブロック505は活動関数および鼓動の両者に関するタイミング測定および生理学的測定を行なって分類する。これら測定値をブロック510および550で使用して、後に説明するように、鼓動の分類を補助する。
【００３３】
ブロック510はブロック505で行なわれるすべての測定値が生理学的限界内（たとえば、所定の幅および高さ以内）にあるかチェックして確認する。限界内になければ、その鼓動を、ノイズによる疑問あり（「Ｑ」）として分類し、制御ループの流れがブロック501に戻って、分類すべき更に多数の鼓動が存在するかチェックして確認する。ブロック510が肯定回答を受ければ、ブロック515はテンプレートカウンタを１にセットし、鼓動を比較して１つまたは複数のテンプレートで分類する一連のステップを開始する。ブロック518はＮum_templatesというカウンタが０であるかチェックし確認する。０であれば、テンプレートはこの波形について未だ作成されておらず、制御の流れは下のブロック539および540に飛んで、この鼓動を第１のテンプレートとして保存することにより新しいテンプレートを作成する。次にブロック542はタイミング情報および 生理学的情報を使用してこの搏動およびテンプレートを「Ｄ」（優性）、「Ｖ」（心室異所性）、「Ｓ」（上心室異所性）、または「Ｑ」（疑問あり）として分類する。一般的には、この搏動をＤとして分類し、「優性/上心室異所性」のためテンプレートをＤ/Ｓとして分類する。これは、分類される鼓動の広く大多数がこのように分類されるからであり、さらに、ＤおよびＳの鼓動が同じ形態を備え、したがって同じテンプレートに合うであろうが、タイミング情報により変わるかもしれない（Ｓ鼓動はＤ鼓動より早い）からである。Ｄ鼓動とＳ鼓動とを区別する方法は、後に更に詳細に説明するように、ブロック545から558迄により行なわれる。当業者は、優性心搏が１つまたは複数の独特の形態を備えることができるので、１つまたは複数のテンプレートを「Ｄ/Ｓ」として分類できることを認めるであろう。ブロック542はＮum_templatesを１にインクリメントさせて１つの格納テンプレートを指示する。制御の流れはブロック545に移動するが、このブロックの動作を後に説明することにする。
【００３４】
少なくとも１つのテンプレートが一度作成されると、ブロック518は、否定回答を受け取り、ブロック520は、第１の静止テンプレートを横切るように鼓動をスライドさせて分類する。前に説明したように、第１のテンプレートは普通、Ｄ/Ｓの第１の心搏分類に対応し、優性波形および上心室波形に対するテンプレートを意味している。ブロック520がこの鼓動を第１のテンプレートにわたってスライドさせると、分類する鼓動と第１のテンプレートとの間の最小面積差を計算する。ブロック525においてこの最小面積差がしきい値より小さいかが問われる。小さければ、その鼓動は第１の（Ｄ/Ｓ）テンプレートに適合しており、ブロック530において、その新しい鼓動データは適合するテンプレートとともに平均される。好適実施例では、重みづけ平均を使用しており、平均プロセスにおいてその時点で存在するテンプレートにその新しい鼓動よりも多い重みが与えられる。ブロック530において、鼓動がこのテンプレートに適合した回数の証跡を保持すると同時に、鼓動が最も最近にいつこのテンプレートに適合したかの証跡をも保持する。
【００３５】
ブロック525が否定回答を受け取れば、ブロック535はテンプレートカウンタをインクリメントさせる。ブロック538はチェックするテンプレートの最大数を超えていないことを確認するが、これはすべてのテンプレートがチェックされてしまったことを示す。ブロック538が肯定回答を受け取れば、制御ループの流れはブロック518および520に戻り、鼓動を第２のテンプレートにわたってスライドさせる。第２のテンプレートは例示的に心室異所性（「Ｖ」）の分類に対応する。ブロック520は再び最小面積差を計算し、ブロック525は再びこの最小面積差がしきい値より少ないかを問う。少なければ、鼓動は第２の（Ｖ）テンプレートに適合しており、ブロック530は新しい鼓動データをそれが適合するテンプレートとともに平均する。適合するテンプレートが見つからなければ、サブルーチンは適合するテンプレートが見つかるまで、またはブロック538が否定回答を受け取ってその時点で存在するすべてのテンプレートが適合についてチェックされてしまったことを示すまで、ブロック535、538、518、520、および525を通して循環する。
【００３６】
適合するテンプレートが見つかり、ブロック530が新しい鼓動データをそれが適合するテンプレートとともに平均されると、ブロック537はテンプレートの分類を確認する。新しい鼓動がその時点で存在するテンプレートとともに平均されるにつれて、テンプレートの分類は変化することが可能になる。たとえば、最初に「Ｖ」として分類されているテンプレートを、更に多くの鼓動がそれに平均されたとき、「Ｄ」に分類することができる。ブロック545は鼓動がＤ/Ｓテンプレートに適合するかチェックし確認する。適合すれば、その鼓動に関する別の質問をその鼓動を分類する前に行なわなければならない。これはブロック550において行なわれ、その鼓動が早期であったかどうかを問う。早期であれば、その鼓動はブロック555で上心室（「Ｓ」）として分類され、制御ループの流れがブロック501に戻って、分類すべき更に多数の鼓動が存在するかを調べる。存在しなければ、その鼓動をブロック558で優性（「Ｄ」）として分類し、制御ループの流れはブロック501に戻って分類すべき更に多数の鼓動が存在するかを調べる。ブロック545が鼓動がＤ/Ｓテンプレート以外のテンプレートと合っていることを確認すれば、ブロック560はその鼓動をそれが適合するテンプレートに対応する分類として分類する。たとえば、その鼓動が心室異所性（「Ｖ」）テンプレートに合っていれば、鼓動は心室異所性として分類される。制御ループの流れは前に説明したようにブロック501に戻る。
【００３７】
再びブロック538を参照して、ブロック538が否定回答を受け取れば、その時点で存在するすべてのテンプレートがチェックされてしまっており、それらの一つにも適合していない。次に、ブロック539はＮum_templateがＭax_template（テンプレートの最大数を示すカウンタである）より少ないかを問う。少なくなければ、ブロック540はこの鼓動に対する新しいテンプレートを作成する。ブロック542は新しいテンプレートおよび鼓動を分類し、前に説明したように、Ｎum_templatesをインクリメントさせる。
【００３８】
ブロック539が否定回答を受け取ると、テンプレートの最大数に到達してしまっている。ブロック541はテンプレートに最も新しい更新により上書きする。ブロック542と同様に、ブロック543は新しいテンプレートを分類するが、テンプレートの数は変わっていないので、Ｎum_templatesをインクリメントさせない。当業者は、実際に作成されるテンプレートの数はその環境におけるノイズの量により、また、異所性鼓動が検出されるか否かにより、変わる可能性があることを認めるであろう。
【００３９】
ブロック501がもはや分類すべき鼓動が存在しないことを確認すると、ブロック590は分類した心搏を計算ユニット60（図２）の表示装置66に表示する。このような表示の代表例の一つを図１５に示してある。サブルーチンはブロック599で図５のブロック205に戻る。
【００４０】
（５）鼓動の整列
図９Ａおよび図９Ｂは本発明の好適実施例の計算ユニット60の整列論理75により行なわれるサブルーチン600の動作の流れ図を示す。ブロック601は３つのＥＣＧ波形のどれが最もノイズが少ないか確認する。好適実施例では、これはＥＣＧ波形サブルーチン300中のＱＲＳ群検出のブロック301で得られた情報を用いて行なわれるが、この確認は12個のＥＣＧ波形に関して信号対ノイズ比または信号品質の他の指示を連続的に計算し、それら波形を最高から最低まで等級づけることにより、または或る他の手法を使用することによりこのサブルーチンで直接行なうことができる。ブロック603はリードカウンタをセットして３つの最もノイズの少ないＥＣＧ波形の第１のものを見る。ブロック605はリードカウンタにより決定されたＥＣＧ波形からＥＣＧデータを受け取る。ブロック608においてＥＣＧデータを低域濾過してから、ブロック610は、代表心搏を構成するのに使用される鼓動の中から優性テンプレートを決定する。好適実施例では、これは、図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃのブロック530で決定されるように、分類論理により使用されるテンプレートが鼓動と適合する回数を見ることにより行なわれる。当然ながら、これはＤ/Ｓテンプレートである。
【００４１】
ブロック620は整列テンプレートを作成して計算ユニット60の記憶装置69に格納する。好適実施例では、整列テンプレートは、ブロック610で決定された優性テンプレートと適合する鼓動で作成され、この場合ＱＲＳ波の周りの優性テンプレートの一部が正常化される。代替実施例では、ステップ610を飛び越し、ブロック620において、Ｄとして分類された第１の鼓動を（鼓動分類論理74または鼓動分類の従来の方法により）見いだすことにより整列テンプレートが作成され、この鼓動を整列テンプレートとして使用する。
【００４２】
ブロック630は鼓動カウンタを１にセットする。ブロック640はこのＥＣＧ波形に対する次の優性鼓動を得、この鼓動の一部をＱＲＳ群の周りに正常化する。この用途の目的で、「Ｄ」として分類される鼓動をここでは「優性」と言い、「Ｖ」、「Ｓ」、または「Ｑ」と分類される鼓動を「非優性」という。好適実施例では、これら鼓動は代表心搏に悪影響を及ぼす可能性があるので、非優性鼓動を整列および代表心搏の決定から除外している。
【００４３】
ブロック650はこの鼓動を静止整列テンプレートにわたってスライドさせる一方、鼓動と整列テンプレートとの間の差の絶対値の和の値を計算する。この値をここでは面積差という。面積差が最小（最小面積差）である位置は、鼓動が整列テンプレートと最もよく整列している位置であり、この位置をこの鼓動について計算ユニットの記憶装置69に保存する。ブロック655は鼓動カウンタをインクリメントさせる。ブロック660は鼓動カウンタがこのＥＣＧ波形について整列する鼓動の数以下であるかをチェックし確認する。鼓動数以下でなければ、制御ループの流れはブロック640に戻って次の優性鼓動を得る。鼓動数以下であれば、ブロック670はリードカウンタをインクリメントさせる。
【００４４】
ブロック675はリード（lead）カウンタが３（ブロック601において選択された最もノイズの少ない一つながりのＥＣＧ波形の数）以上であるかをチェックし確認する。ブロック675が否定回答を受け取ると、制御ループの流れはブロック605に戻り、次のＥＣＧ波形について整列プロセスを繰り返す。ブロック675が肯定回答を受け取れば、ブロック680は３つの最もノイズの少ないリードに無関係に決定された整列時間の中間値と共に、各ＥＣＧ波形に関する各鼓動時間を補正して格納する。これは、異なるＥＣＧ波形上の鼓動が最もよく整列するのがわずかに異なる時刻においてである（すなわち、ジッタ）というノイズの効果を最小にするように行なわれる。サブルーチンはブロック699で図５のブロック700に戻る。図１６は、静止テンプレートを横切るようにスライドさせる新しい鼓動を示す。
【００４５】
（６）代表鼓動の作成
図１０Ａおよび図１０Ｂは本発明の好適実施例の計算ユニット60の代表心搏作成論理77により行なわれるサブルーチン700の動作の流れ図を示す。ブロック701は代表心搏を作成する際にどの鼓動を使用するかを決定する。好適実施例では、上に説明した鼓動整列ステップにより整列した「優性」鼓動だけが使用される。代表心搏を構成するのに必要な数より多い「優性」鼓動を利用できるのであれば、最も似た形態を有する優性鼓動から使用される。たとえば、分類サブルーチン500で２つまたはそれ以上の優性テンプレートが作成されれば、最も多い鼓動を含む優性テンプレートに適合する鼓動のみが好適に使用される。ブロック705は、どのＥＣＧ波形についての代表心搏を作成しているかの証跡を保持するカウンタを１にセットする。
【００４６】
ブロック710は、リード数カウンタがＥＣＧ波形の最大数以上であるかチェックし確認する。最大数以上でなければ、ブロック715において、このＥＣＧ波形に対する「優性」鼓動を読み取る。ブロック720において、時間ポインタは０にセットされる。
【００４７】
ブロック725は時間ポインタにより指示される時間に対応して各整列データに対するデータのタイムスライスを得る。好適実施例では、このデータはこの瞬間における各整列優性心搏の大きさである。ブロック730はこのタイムスライスの大きさを最小から最大まで分類する。ブロック735は、タイムスライスの最小の大きさのもの数パーセントおよび最大の大きさのもの数パーセントを切り捨てる。ノイズの多い環境では、鼓動分類サブルーチンは鼓動を優性として誤って分類することがある。これらの誤りの結果誤分類された鼓動は、誤って整列鼓動に入れられる。ここで行なわれる刈り込み平均によって、優性鼓動に誤分類された鼓動や高ノイズが存在していても、強固且つ正確な代表心搏が算出される。好適実施例では、最小の大きさの33％および最大の大きさの33％が切り捨てられるが、他の値を使用することもできる。ブロック740は、残りのタイムスライスの大きさを平均する。ブロック750は、このタイムスライスに関する平均の大きさを計算ユニット60の記憶装置69の代表鼓動配列に格納する。ブロック755は、時間ポインタを次のタイムスライスまでインクリメントさせ、ブロック760は、時間ポインタがその最大値に達したかチェックし、確認する。達していなければ、制御ループの流れはブロック725に戻り、他のタイムスライスの平均の大きさを決定して代表心搏配列を完成する。図１７は上に説明したプロセスを使用してタイムスライスが行われている整列鼓動の模範例を示す。
【００４８】
ブロック760が肯定回答を受け取ると、ブロック765は代表心搏配列に格納されている代表心搏を順方向および逆方向濾過し、結果をブロック770で配列に戻して格納する。このステップをスキップする代替実施例が考えられている。ブロック775はＥＣＧ波形カウンタをインクリメントさせ、制御ループの流れがブロック710に戻って他のＥＣＧ波形の各々に対する代表心搏を作成する。ブロック710において代表心搏が各ＥＣＧ波形に関して作成され、格納されたことが確認されると、ブロック780は代表心搏を計算ユニット60の表示装置66に表示する。代表心搏の例示的なディスプレイを図１８に示す。サブルーチンはブロック799で図５のブロック800に戻る。
【００４９】
（７）測定
図１１Ａおよび図１１Ｂは本発明の好適実施例の計算ユニット60の測定論理78により行なわれるサブルーチン800の動作の流れ図を示す。ブロック801は各ＥＣＧ波形に関する代表心搏を得る。好適実施例では、これは図１０Ａおよび図１０Ｂのステップ770で格納された代表心搏配列を読み取ることにより行なわれる。代わりに、代表心搏を作成する従来の既知の方法を含む異なる方法を使用して作成した代表心搏を使用することもできる。
【００５０】
ブロック803はブロック801で得られたすべての代表心搏のうち最も古いＱＲＳ波の始まりと最も新しいＱＲＳ波の最終点を測定する。すぐ後に説明するように、これらの値は、これら代表心搏について行なわれる多数の測定に使用される。ブロック805は、代表心搏を測定するＥＣＧ波形の証跡を確保するカウンタをセットする。ブロック810はこのＥＣＧ波形に関する代表心搏を得る。ブロック815は代表心搏の等電位のレベル（isoelectric level）を測定する。好適実施例では、これは最も古いＱＲＳ波の始まりよりも前のデータの16msec間の平均レベルである。ブロック820は、この代表心搏のＲ波振幅を決定する。好適実施例では、これは最も古いＱＲＳ波の始まりと最も新しいＱＲＳ波の最終点との間の最大の正の値であり、もし「Ｔ」波がＲ波振幅の測定に影響する程大きければ、最も新しいＱＲＳ波の最終点における上昇するＳＴ部分に対して補正するための調節も行われる。
【００５１】
ブロック825はＳＴレベルを測定する。好適実施例では、代表心搏のユーザが決定するＳＴ測定ポイント周辺の10msecの平均である。ブロック830はＳＴ勾配を測定する。好適実施例では、これは最も新しいＱＲＳ波の最終点と代表心搏のＳＴ測定点との間のベストラインフィット（best line fit）を使用することによって測定される。ブロック835はＳＴ部分の積分を行う。好適実施例では、これは最も新しいＱＲＳ波の最終点と代表心搏のＳＴ測定点との間の負面積の和を計算することにより行われる。
【００５２】
ブロック850は採用する各測定ごとに測定信頼フラグ（measurement confidence flag）を更新する。好適実施例では、ヒストリ情報および生理学的限界を使用してこれら測定フラグを「ロー」または「ハイ」信頼にセットしている。これら信頼フラグを測定値の次に「ロー」または「ハイ」の語を表示する、表示の測定値の色を変える（たとえば、緑はハイを、赤はローを意味する）などを含む多様な仕方でユーザに表示することができる。「ロー」信頼フラグは、測定が生理学的でないこと、または非生理学的に変化していること、および測定の正しさを手作業的によく調べるべきであることを、心臓学者または他の医学専門家に指示する。ブロック855はＥＣＧ波形カウンタをインクリメントさせる。ブロック860はＥＣＧ波形カウンタがＥＣＧ波形の最大値を超えているかチェックし確認する。超えていなければ、制御ループの流れはブロック810に戻って他のＥＣＧ波形に対するプロセスを繰り返す。超えていれば、ブロック880は測定値を計算ユニット60（図２）の表示装置66に表示する。これら測定値の表示の模範例を、代表心搏と共に図１９に示してある。図１９に示す代表心搏および測定値を見る心臓学者はストレス試験を受けている患者が冠状動脈を患っていることを示す窪んだＳＴ部分を見るであろう。サブルーチンはブロック899で図５のブロック210に戻る。
【００５３】
〔実施態様〕なお、本発明の実施態様の例を以下に示す。
【００５４】
〔実施態様１〕 ＥＣＧ波形から心搏数を計算する方法であって、
（ａ）前記ＥＣＧ波形から複数の心搏を検出するステップと、
（ｂ）前記複数の心搏のそれぞれの間の複数の時間間隔を測定するステップと、
（ｃ）前記複数の時間間隔を最短時間間隔から最長時間間隔まで分類し、それにより分類済み時間間隔を作るステップと、
（ｄ）前記複数の時間間隔のうち最短のものから第１のパーセントを切り捨てる第１の切り捨てるステップと、
（ｅ）前記複数の時間間隔のうち最長のものから第２のパーセントを切り捨てる第２の切り捨てるステップと、
（ｆ）前記第１の切り捨てるステップおよび前記第２の切り捨てるステップの後に残る残存時間間隔を平均して第１の平均時間間隔を得る第１の平均するステップと、
（ｇ）前記第１の平均時間間隔を心搏数に変換するステップと、
（ｈ）前記心搏数を格納するステップと
を設けて成る方法。
【００５５】
〔実施態様２〕所定期間待つステップと、
前記（ｂ）ないし（ｅ）のステップを繰り返すステップと、
前記残存時間間隔を平均して第２の平均時間間隔を得る第２の平均するステップと、
前記第１の平均時間間隔を前記第２の平均時間間隔とともに平均して第３の平均時間間隔を得る第３の平均するステップと、
前記第３の平均時間間隔を第２の心搏数に変換するステップと、
前記第２の心搏数を格納するステップと
をさらに備えていることを特徴とする、実施態様１に記載の方法。
【００５６】
〔実施態様３〕前記第１の捨てるステップは前記複数の時間間隔のうち最短のもの25％を捨てることを特徴とする、実施態様１に記載の方法。
【００５７】
〔実施態様４〕前記第２の捨てるステップは前記複数の時間間隔のうち最長のもの25％を捨てることを特徴とする、実施態様３に記載の方法。
【００５８】
〔実施態様５〕ＥＣＧ波形内の心搏数を計算する医用装置（10）であって、
（ａ）前記ＥＣＧ波形内の複数の心搏を検出する検出手段（71）と、
（ｂ）前記複数の心搏の各々の間の複数の時間間隔を測定する手段と、
（ｃ）前記複数の時間間隔を最短時間間隔から最長時間間隔まで分類し、それにより分類済み時間間隔を作る手段と、
（ｄ）前記複数の時間間隔のうちの最短のものから第１のパーセントを切り捨てる第１の切り捨て手段と、
（ｅ）複数の時間間隔のうちの最長のものから第２のパーセントを切り捨てる第２の切り捨て手段と、
（ｆ）前記第１の切り捨て手段および第２の切り捨て手段の後に残っている残存時間間隔を平均して第１の平均時間間隔を得る第１の平均手段と、
（ｇ）前記第１の平均時間間隔を心搏数に変換する手段と、
（ｈ）前記心搏数を格納する手段と
を設けて成る医用装置。
【００５９】
〔実施態様６〕所定時間待つ手段と、
前記（ｂ）ないし（ｅ）の手段を繰り返す手段と、
前記残存する時間間隔を平均して第２の平均時間間隔を得る第２の平均手段と、
前記第１の平均時間間隔を前記第２の平均時間間隔とともに平均して第３の時間間隔を得る第３の平均手段と、
前記第３の時間間隔を第２の心搏数に変換する手段と、
前記第２の心搏数を格納する手段と
をさらに備えていることを特徴とする、実施態様５に記載の医用装置。
【００６０】
〔実施態様７〕前記第１の切り捨て手段は前記複数の時間間隔のうち最短のもの25％を切り捨てることを特徴とする、実施態様５に記載の医用装置。
【００６１】
〔実施態様８〕前記第２の切り捨て手段は前記複数の時間間隔のうち最長のもの25％を切り捨てることを特徴とする、実施態様７に記載の医用装置。
【００６２】
〔実施態様９〕前記心搏数を表示する表示装置（66）をさらに備えていることを特徴とする、実施態様５に記載の医用装置。
【００６３】
〔実施態様１０〕前記心搏数を印刷するプリンタ（47）をさらに備えていることを特徴とする、実施態様５に記載の医用装置。
【００６４】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、非常にノイズの多い環境においてもＥＣＧ波形から患者の心搏数を正確に計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好適実施例の医用装置のブロック図を示す。
【図２】図１の医用装置のブロック図を更に詳細に示す。
【図３】図２の医用装置の計算ユニットのプロセッサを更に詳細に示す。
【図４】本発明の好適実施例のカージオグラフの動作の流れ図を示す。
【図５】本発明の好適実施例の計算ユニットの動作の高レベル流れ図を示す。
【図６Ａ】本発明の好適実施例のＱＲＳ検出論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図６Ｂ】本発明の好適実施例のＱＲＳ検出論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図７Ａ】本発明の好適実施例の心搏数計算論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図７Ｂ】本発明の好適実施例の心搏数計算論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図８Ａ】本発明の好適実施例の分類論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図８Ｂ】本発明の好適実施例の分類論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図８Ｃ】本発明の好適実施例の分類論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図９Ａ】本発明の好適実施例の整列論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図９Ｂ】本発明の好適実施例の整列論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図１０Ａ】本発明の好適実施例の代表心搏作成論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図１０Ｂ】本発明の好適実施例の代表心搏作成論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図１１Ａ】本発明の好適実施例の測定論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図１１Ｂ】本発明の好適実施例の測定論理の動作の流れ図の一部を示す。
【図１２】本発明の好適実施例のカージオグラフの動作の流れ図を示す。
【図１３】本発明の好適実施例のＱＲＳ検出論理により使用される３つの例示ＥＣＧ波形のグラフを示す。
【図１４】本発明の好適実施例のＱＲＳ検出論理により使用される例示活動関数のグラフを示す。
【図１５】例示分類心搏のグラフを示す。
【図１６】本発明の好適実施例の整列論理により整列している例示心搏のグラフを示す。
【図１７】本発明の好適実施例の代表心搏作成論理により時間分割されている例示整列心搏のグラフを示す。
【図１８】測定値なしの代表心搏の印刷出力または表示を示す。
【図１９】測定値のある代表心搏の印刷出力または表示を示す。
【符号の説明】
10…医用装置
20…獲得ユニット
40…カージオグラフ
60…計算ユニット
65…プロセッサ
66…表示装置
71…ＱＲＳ検出論理
74…分類論理
75…整列論理
77…代表心搏論理
78…測定論理