(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換するウェーブレット変換ユニットと、
前記電位図の特徴部を、該特徴部が、前記細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、前記粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別するウェーブレット解析ユニットと、
を備え、
前記電位図は心房心電図を含み、
前記ウェーブレット解析ユニットは、
前記心房心電図の第１の特徴部を、該第１の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットで表示される時に１次近方場脱分極の指示として識別し、
前記心房心電図の第２の特徴部を、該第２の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレットで表示されるが、前記粗いスケールのウェーブレットで表示されない時に２次近方場脱分極として識別し、
前記心房心電図の第３の特徴部を、該第３の特徴部が前記粗いスケールのウェーブレットで表示されるが、前記細かいスケールのウェーブレットで表示されない時に遠方場１次脱分極として識別する、
埋め込み可能医療デバイス。
【請求項２】
前記電位図がデジタル電位図を含み、
アナログ電位図を前記デジタル電位図に変換するアナログ−デジタル変換器をさらに含み、
前記ウェーブレット変換ユニットは、前記デジタル電位図を前記ウェーブレットの集合に変換し、前記ウェーブレット解析ユニットは、前記デジタル電位図の特徴部を区別する、
請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項３】
外部医療デバイス及び埋め込み式医療デバイスのうちの一方である請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項４】
テレメトリを介して別の医療デバイスから前記電位図を受信する請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項５】
前記粗いスケールのウェーブレットは、前記細かいスケールのウェーブレットに関連するスケールファクタに１０以上を乗じたスケールファクタを有する請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項６】
前記ウェーブレット解析ユニットは、前記電位図の特定の特徴部を、該特定の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットで表示される時に、大振幅の急峻な変位として識別する請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項７】
前記ウェーブレット解析ユニットは、前記電位図の特定の特徴部を、該特定の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレットで表示されるが、前記粗いスケールのウェーブレットで表示されない時に、小振幅の急峻な変位として識別する請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項８】
前記ウェーブレット解析ユニットは、前記電位図の特定の特徴部を、該特定の特徴部が前記粗いスケールのウェーブレットで表示されるが、前記細かいスケールのウェーブレットで表示されない時に、大振幅の浅い変位として識別する請求項１に記載の埋め込み可能医療デバイス。
【請求項９】
電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換すること、及び、
前記電位図の特徴部を、該特徴部が、前記細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、前記粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別すること、
を含み、
前記電位図は心房心電図を含み、
前記特徴部を識別することは、
前記心房心電図の第１の特徴部を、該第１の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットで表示される時に１次近方場脱分極の指示として識別すること、
前記心房心電図の第２の特徴部を、該第２の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレットで表示されるが、前記粗いスケールのウェーブレットで表示されない時に２次近方場脱分極として識別すること、及び、
前記心房心電図の第３の特徴部を、該第３の特徴部が前記粗いスケールのウェーブレットで表示されるが、前記細かいスケールのウェーブレットで表示されない時に遠方場１次脱分極として識別すること、
をさらに含む、
方法。
【請求項１０】
コンピュータ読み取り可能媒体であって、実行されると、
電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換し、且つ
前記電位図の特徴部を、該特徴部が、前記細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、前記粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別する、
コンピュータ読み取り可能命令を含み、
前記電位図は心房心電図を含み、
前記コンピュータ読み取り可能媒体は、実行されると、
前記心房心電図の第１の特徴部を、該第１の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレット及び前記粗いスケールのウェーブレットで表示される時に１次近方場脱分極の指示として識別し、
前記心房心電図の第２の特徴部を、該第２の特徴部が前記細かいスケールのウェーブレットで表示されるが、前記粗いスケールのウェーブレットで表示されない時に２次近方場脱分極として識別し、
前記心房心電図の第３の特徴部を、該第３の特徴部が前記粗いスケールのウェーブレットで表示されるが、前記細かいスケールのウェーブレットで表示されない時に遠方場１次脱分極として識別する、
コンピュータ読み取り可能命令をさらに含む、
コンピュータ読み取り可能媒体。
【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、電位図又は他の生物医学的信号の信号処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の状態を監視し、おそらく、患者に治療を送出するために、多様な医療デバイスが開発されてきた。ある場合には、医療デバイスは、患者を監視するのに使用される外部医療デバイスを備える。他の場合には、医療デバイスは、短期又は長期治療のために、患者の内部に外科的に埋め込まれる埋め込み可能医療デバイス（ＩＭＤ）である。テレメトリを使用して、１つの医療デバイスから別の医療デバイスへ、たとえば、ＩＭＤから外部医療デバイスへ検知された情報を伝達することができる。
【０００３】
ＩＭＤの１つの一般的な例はペースメーカである。ペースメーカは、通常、患者の心臓にペーシングパルスを送出するための１本又は複数本のペーシングリード線及び検知リード線を含む。ＩＭＤの別の例は、ペースメーカ−カーディオバータ−ディフィブリレータの組み合わせである。他の例は、埋め込み可能脳刺激器、埋め込み可能胃器官系(gastric system)刺激器、埋め込み可能神経刺激器又は筋刺激器、埋め込み可能下部結腸刺激器、埋め込み可能薬剤又は有益作用物質分注器又はポンプ、埋め込み可能心臓信号ループ又は他のタイプのレコーダ又はモニタ、埋め込み可能遺伝子治療送出デバイス、埋め込み可能失禁防止又は監視デバイス、埋め込み可能インスリンポンプ又は監視デバイス等を含む。
【０００４】
ＩＭＤ及び外部医療デバイスを含む医療デバイスは、患者の電位図を検知し、記録することが多い。電位図は、患者の電位の記録された変化を表す信号のことを言う。電位図の例は、心電図、すなわち、患者の心臓に関連する記録された電位、及び、脳波、すなわち、患者の脳に関連する記録された電位を含む。電位図の他のより具体的な例は、心房電位図、冠状静脈洞（ＣＳ）電位図、食道電位図（esophageal electrograms）、高位右心房（ＨＲＡ）電位図、ヒス束電位図、心房内電位図、心臓内電位図、右心室電位図、右心室心尖部電位図、洞結節電位図等を含む。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
電位図の信号処理は、医療分野において一般的な難問である。特に、患者の心臓内の特定の脱分極等の医療事象を患者の中で識別することができるように電位図の特定の特徴部を識別することが必要であることが多い。こうした理由で、電位図を処理する新しい代替の技法が非常に望まれる。電位図の信号処理は、電位図を検知するＩＭＤ、電位図を検知する外部医療デバイス、又は、おそらくは、たとえば、テレメトリを介して別のデバイスから検知された電位図を受信する外部医療デバイスを含む、種々の医療デバイスのいずれかによって実施されることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一般に、本発明は、電位図のための信号処理技法に関する。特に、信号処理技法は、電位図のウェーブレット変換を利用する。たとえば、電位図は、スケール−時間領域における電位図の分解を含むウェーブレットの有限集合によって表すことができる。本発明によれば、ウェーブレット解析技法は、電位図において特定の現象を区別するのに使用することができる。たとえば、ウェーブレット解析は、電位図の大振幅の急峻な変位の発生と、小振幅の急峻な変位の発生と、大振幅の浅い変位の発生とを区別するのに使用することができる。このように、ウェーブレット解析は、Ｒ波、Ｐ波、及び他の電位図事象の識別に有用であり得る。
【０００７】
一実施形態では、本発明は、電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換すること、及び、電位図の特徴部を、特徴部が、細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別することを含む方法を提供する。
【０００８】
別の実施形態では、本発明は、電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換するウェーブレット変換ユニットと、電位図の特徴部を、特徴部が、細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別するウェーブレット解析ユニットとを備える医療デバイスを提供する。
【０００９】
ソフトウェアで実施される場合、本発明は、実行されると、電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換し、電位図の特徴部を、特徴部が、細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別するコンピュータ読み取り可能命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体で具体化され得る。
【００１０】
別の実施形態では、本発明は、電位図を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換する手段と、電位図の特徴部を、特徴部が、細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別する手段とを備える装置を提供する。
【００１１】
別の実施形態では、本発明は、生物医学的信号を、細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットを含むウェーブレットの集合に変換すること、及び、生物医学的信号の特徴部を、特徴部が、細かいスケールのウェーブレットのみで表示されるか、粗いスケールのウェーブレットのみで表示されるか、又は細かいスケールのウェーブレット及び粗いスケールのウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて識別することを含む方法を提供する。
【００１２】
本発明は、かなりの進歩を提供する特徴を含む。たとえば、ウェーブレット解析は、電位図の中の特徴部又は現象を区別するための比較的簡単で単純なメカニズムを提供することができる。そのため、ウェーブレット解析は、大振幅の浅い変位の発生を大振幅の急峻な変位の発生と混同する可能性を減らすことができる。同様に、本発明の特徴の実施は、医療デバイスが大振幅の急峻な変位の発生と小振幅の急峻な変位の発生を区別することを可能にするであろう。
【００１３】
さらに、本明細書で述べるウェーブレット解析技法は、計算資源がより制限され、電池電力が問題であるＩＭＤにおける実施に好適である可能性がある。たとえば、本明細書で述べる技法は、電位図特徴部を識別するために相関演算が実施される技法に比べて、はるかに計算を要しない。
【００１４】
本発明の１つ又は複数の実施形態の詳細が、添付図面及び以下の説明に記載される。本発明の他の特徴及び態様は、明細書及び図面、ならびに、特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明は、ウェーブレット解析が使用される、電位図又は他の生物医学的信号のための信号処理技法に関する。電位図は、スケール−時間領域における電位図の分解を含むウェーブレットの有限集合によって表されることができる。本発明によれば、ウェーブレット解析技法は、電位図又は他の生物医学的信号において特定の現象を区別するのに使用されることができる。特に、ウェーブレット解析は、電位図の大振幅の急峻な変位の発生と、小振幅の急峻な変位の発生と、大振幅の浅い変位の発生とを区別するのに使用されることができる。本発明の多くの詳細が電位図に関して述べられるが、これらの技法は、他のタイプの生物医学的信号の解析にも同様に有用である。
【００１６】
電位図の大振幅の急峻な変位は、大きな近方場脱分極、すなわち、検知電極の非常に近くを通る大きな脱分極に対応する。心臓の状況では、大振幅の急峻な変位の識別は、所与のロケーションにおける１次心臓脱分極を識別する。小振幅の急峻な変位は、小さな近方場脱分極、すなわち、検知電極の非常に近くを通る小さな脱分極に対応する。心臓の状況では、小振幅の急峻な変位の識別は、たとえば、心房細動中に一般に存在する、所与のロケーションにおける２次心臓脱分極を識別する。電位図の大振幅の浅い変位は、１次遠方場脱分極、すなわち、検知電極の非常に近くを通らない大きな脱分極に対応する。心臓の状況では、大振幅の浅い変位の識別は、心房電極によって検知される心室脱分極等の、検知電極に対応しないロケーションにおける１次心臓脱分極を識別する。
【００１７】
電位図の大振幅の急峻な変位、小振幅の急峻な変位、及び大振幅の浅い変位を区別することは、困難である可能性がある。しかしながら、ウェーブレット解析は、これを行うための比較的容易なメカニズムを提供する。特に、ウェーブレットは、種々のスケール又はスケールファクタの電位図について生成することができる。スケールファクタは粗いスケールから細かいスケールに及ぶ。粗いスケールのウェーブレットは、一般に、比較的大きなスケールファクタを有するウェーブレットのことを言い、細かいスケールは、一般に、比較的小さなスケールファクタを有するウェーブレットのことを言う。しかしながら、粗いスケール及び細かいスケールという用語は、一般に、相対的であり、異なる実施形態において異なる値をとる可能性がある。ウェーブレットの全てのスケールで表示される電位図特徴部は、大振幅の急峻な変位として識別することができる。細かいスケールで表示されるが、粗いスケールでは表示されない電位図特徴部は、小振幅の急峻な変位として識別される可能性がある。粗いスケールで表示されるが、細かいスケールで表示されない電位図特徴部は、大振幅の浅い変位として識別することができる。たとえば、所与のウェーブレットの係数が、或る所定の閾値を超える場合、特徴部が、そのウェーブレットに表示されると言うことができ、閾値は、異なるスケールについて異なってもよい。
【００１８】
電位図では、大振幅の急峻な変位と、小振幅の急峻な変位と、大振幅の浅い変位との差は、一般に相対的であり、解析される電位図のタイプによって決まる可能性がある。換言すれば、本開示に使用される、「大（大きな）」及び「小（小さな）」という用語は、相対的な用語であり、「急峻」及び「浅い」という用語もまた、相対的な用語である。例として、心房検知された心房信号の振幅は、通常、１〜４ｍＶの範囲であり、１ボルト／秒を超える傾斜を有する。心房（単極）検知された心室信号は、一般に、心房事象の振幅の約０．１〜０．３倍であるが、これは、心房電極、不関電極のロケーション及び心房電極のサイズに応じて大幅に変わる可能性がある。心房（単極）検知された心室信号の傾斜は、通常、０．１ボルト／秒の範囲である。
【００１９】
脱分極場が、供給源と記録部位の間の距離と共に減少するにもかかわらず、大きな遠方場脱分極波面、たとえば、心房電極によって記録される心室脱分極は、電位図の記録される振幅にかなり寄与する可能性がある。離れた供給源に対する記録用電極の空間感度は広く、記録される信号に寄与する。しかしながら、この距離現象に関連する帯域幅は比較的狭い。
【００２０】
正常な均一に結合した心房組織では、種々のロケーションにおいて同時に記録した単極電位図は、通常、２相であり、形態変動がほとんど無い。複数の隣接するロケーションから同時に記録された電位図の形態を比較することにより、心房細動中か、又は正常洞調律中の、局所細胞内結合に関する情報を明らかにすることができる。
【００２１】
空間的電極感度は、記録される信号帯域幅に関連する感度エリアに関する先験的情報を利用することによって減少する可能性がある。ウェーブレット変換は、従来の短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）及びガーバー(Gabor)変換の代わりとなるため、非定常信号の解析に特に役立つ。ウェーブレット変換は、通常、信号を、異なるスケール（又は分解能）で表示される成分に分解する線形演算である。マザーウェーブレットは、ゼロ平均関数Ψ∈Ｌ２（Ｒ）（有限エネルギー）を含む。
【００２２】
【数１】
0004668175.tif 000002
【００２３】
方程式１は、正規化され‖Ψ‖＝１、ｔ＝０を中心に集める(centered round)ことができる。その後、ｓによるマザーウェーブレットΨのスケーリング及び変換、ならびに、ｕによる変換によって、ウェーブレットの族(family)を得ることができる。
【００２４】
【数２】
0004668175.tif 000003
【００２５】
ウェーブレット解析は、より正確な低周波情報が必要とされる粗いウェーブレット、及び、高周波情報が必要とされる細かいウェーブレットの使用を可能にする。ＳＴＦＴと同様に、ウェーブレット変換は、ウェーブレット関数がスケーリングされ、シフトされたものによって乗算された信号の全時間にわたる合計として規定される。関数ｆ∈Ｌ２（Ｒ）について、時間ｕ及びスケールｓにおけるウェーブレット変換は、以下のように規定される。
【００２６】
【数３】
0004668175.tif 000004
【００２７】
このタイプの変換は、エネルギー保存を満足する。スケール「ｓ」の減少に伴って、ウェーブレットについてのサポートが減り、ウェーブレットは、信号の高周波成分に対してより敏感になり、信号の微細粒状性の(finer grain)細部が強められる。一方、スケールの増加は、信号の粗い構造をより強調する。ウェーブレット変換の結果は、スケール−時間平面で規定されることができる。ウェーブレット変換は、畳み込み積として書き直されることができる。
【００２８】
【数４】
0004668175.tif 000005
【００２９】
ここで、
【００３０】
【数５】
0004668175.tif 000006
【００３１】
である。
Ψｓ（ｔ）のフーリエ変換は、以下で与えられる。
【００３２】
【数６】
0004668175.tif 000007
【００３３】
【数７】
0004668175.tif 000008
【００３４】
は、バンドパスフィルタの伝達関数であるため、畳み込みは、膨張(dilated)インパルス応答バンドパスフィルタによってウェーブレット変換を計算することができる。心電図を含む多くの電位図は、最も重要な情報を、その特異点及び急激な変位(sharp deflection)において保持する。ウェーブレット変換は、信号を、時間及び周波数が十分に局在化した基礎的構成要素に分解するため、過渡現象又は特異性(singularity)を特徴付けるのに特によく適応している。ウェーブレット変換は、スケールパラメータ「ｓ」を徐々に減らすズーミング手順によって、局在化した信号構造に的を絞ることができる。信号の局所正則性の測度(measure of local regularity)は、そのスケールにわたる、ウェーブレット変換振幅の減衰によって提供される。特異性は、細かいスケールでウェーブレット変換の極大をたどることによって検出することができる。
【００３５】
【数８】
0004668175.tif 000009
【００３６】
方程式７から、以下を導出することができる。
【００３７】
【数９】
0004668175.tif 000010
【００３８】
図１は、本発明の実施形態による医療デバイス１０の例示的なブロック図である。医療デバイス１０は、電位図を解析するのに使用される、多様な医療デバイスのうちの任意のデバイスを備えてもよい。たとえば、医療デバイス１０は、電位図を検知するのに使用される種々の埋め込み式電極（図示せず）を含む埋め込み式医療デバイス（ＩＭＤ）から成ってもよい。代わりに、医療デバイス１０は、電位図を検知するために、患者の皮膚上で表面電極を使用する外部医療デバイスから成ってもよい。同様に、医療デバイス１０は、皮下電極を介して電位図を測定する、内部又は外部デバイスであってもよい。他の場合では、医療デバイス１０は、別のデバイスから、たとえば、テレメトリを介して検知された電位図を受信する外部デバイスから成ってもよい。いずれの場合も、医療デバイス１０は、本明細書で述べるウェーブレット解析技法を使用して、電位図に対して信号解析を実施する。
【００３９】
一般に、医療デバイス１０は、ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４を含む。図１に示す例では、ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１６上で実行されるソフトウェアモジュールを含む。その場合、医療デバイス１０はまた、ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４を実現するために、ＤＳＰ１６で実行することができるコンピュータ読み取り可能命令を記憶するメモリ１９を含む。たとえば、メモリ１９は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去可能なプログラム可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、等を含む可能性がある。
【００４０】
医療デバイス１０はまた、アナログ電位図を、デジタル電位図を構成するデジタルサンプルに変換するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１８を含んでもよい。ＤＳＰ１６は、デジタル電位図を受け取り、電位図をウェーブレットに変換するのにウェーブレット変換ユニット１２を援用し(invoke)、ウェーブレットを解析するのにウェーブレット解析ユニット１４を援用する。しかしながら、他の実施形態では、ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４は、本明細書で述べる機能を実施する専用ハードウェア又はロジックを備える。同様に、ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４は、１つ又は複数のプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ハードウェア及びソフトウェアの種々の組み合わせ等として実施されてもよい。さらに、一部の実施形態では、ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４は、アナログロジック回路として実施されてもよい。その場合、ＤＳＰ１６及びＡ／Ｄ変換器１８を必要としなくてもよい。ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４が、ＤＳＰ１６上で実行されるソフトウェアモジュールを含む、図１に示す例は、実施の観点から、比較的容易、且つ費用効果的である。その場合、ソフトウェアモジュールは、本明細書で述べる技法を実行するために、最初にメモリ１９に記憶され、ＤＳＰ１６によって援用される。
【００４１】
医療デバイス１０は、アナログ電位図（ＥＧＭ）を受け取り、Ａ／Ｄ変換器１８は、アナログ電位図をデジタル電位図、すなわち、電位図を表すデジタルサンプルの流れに変換する。やはり、医療デバイスは、医療デバイス１０の１つ又は複数の検知電極から電位図を受け取るか、又は、電位図を検知するのに使用される別のデバイスから電位図を受け取る。
【００４２】
ウェーブレット変換ユニット１２は、電位図を（この場合、デジタル形態で）受け取り、電位図内の情報をひとまとめにして含むウェーブレットの集合を生成するために、電位図に対してウェーブレット変換を実施する。たとえば、ウェーブレット変換ユニット１２は、先に概説したのと同様の数学的フレームワークを使用してウェーブレット変換を実施することができる。特に、ウェーブレットの集合は、選択されたマザーウェーブレットをスケーリングし、変換することによって得ることができる。ウェーブレット変換ユニット１２は、電位図に対して所望のウェーブレット変換を実施するために設計された膨張インパルス応答バンドパスフィルタのセットを備えていてもよい。ウェーブレット変換ユニット１２によって生成されるウェーブレットの集合は、種々のスケールファクタの多くのウェーブレットを含む。スケールファクタは粗いスケールから細かいスケールに及ぶ。
【００４３】
粗いスケールのウェーブレットは、電位図のより大まかな全体像を提供するが、電位図の特定の細部を欠く。細かいスケールのウェーブレットは、電位図の完全さに欠ける像を提供するが、より多くの細部を含む。ウェーブレットの全体集合は、多数の異なるスケールファクタのウェーブレットを含む。粗いスケールのウェーブレットに関連するスケールファクタは、細かいスケールのウェーブレットに関連するスケールファクタに１０以上を乗じた値である可能性があるが、本発明は、必ずしもその点に限定されない。
【００４４】
ウェーブレット解析ユニット１４は、ウェーブレットに基づいて、電位図特徴部を識別するために、生成されたウェーブレットを解析する。本発明によれば、ウェーブレット解析ユニット１４は、特徴部が、粗いウェーブレットで表示されるか、細かいウェーブレットで表示されるか、又は粗いウェーブレット及び細かいウェーブレットの両方で表示されるかに基づいて異なる電位図特徴部を区別することができる。ウェーブレット解析ユニット１４は、この解析に基づいて結果を出力する。たとえば、ウェーブレット解析ユニット１４の出力は、電位図内の識別された特徴部の指示及び識別された特徴部のタイミングを含む可能性がある。
【００４５】
より具体的には、ウェーブレット解析ユニット１４は、ウェーブレットの全てのスケールで表示される時に、大振幅の急峻な変位を含む電位図特徴部を識別する。同様に、ウェーブレット解析ユニット１４は、細かいスケールで表示されるが粗いスケールで表示されない時に、小振幅の急峻な変位を含む電位図特徴部を識別する。さらに、ウェーブレット解析ユニット１４は、粗いスケールで表示されるが細かいスケールで表示されない時に、大振幅の浅い変位を含む電位図特徴部を識別する。こうして、ウェーブレット解析ユニット１４は、電位図の特性を識別するためにウェーブレットを解析する。
【００４６】
図２Ａは、心房心電図、すなわち、心房電極によって検知された心臓電位図を含む例示的な電位図２０のグラフである。Ｘ軸は時間の単位（ミリ秒）であり、Ｙ軸は振幅の単位（ｍＶ／２００）である。部分２２は、電位図２０の大振幅急峻変位であり、大きな近方場脱分極、すなわち、検知電極の非常に近くを通る大きな脱分極に対応する。そのため、大振幅の急峻な変位（部分２２）の識別は、所与のロケーションにおける１次心臓脱分極を識別する。ウェーブレット変換ユニット１４は、この電位図特徴が粗いウェーブレット及び細かいウェーブレットの両方で表示されるために、部分２２を大振幅の急峻な変位として識別する。
【００４７】
図２Ｂは、心房心電図を含む電位図２０の別のグラフである。Ｘ軸は時間の単位（ミリ秒）であり、Ｙ軸は振幅の単位（ｍＶ／２００）である。図２Ｂに示すように、部分３２は、電位図２０の小振幅の急峻な変位であり、小さな近方場脱分極、すなわち、検知電極の非常に近くを通る小さな脱分極に対応する。小振幅の急峻な変位（部分３２）の識別は、たとえば、心房細動中に一般に存在する、所与のロケーションにおける２次心臓脱分極を識別する。ウェーブレット変換ユニット１４は、この電位図が、細かいウェーブレットで表示されるが、粗いウェーブレットで表示されないために、部分３２を小振幅の急峻な変位として識別する。
【００４８】
図２Ｃは、心房心電図を含む電位図２０の別のグラフである。Ｘ軸は時間の単位（ミリ秒）であり、Ｙ軸は振幅の単位（ｍＶ／２００）である。図２Ｃに示すように、部分４２は、電位図２０の大振幅の浅い変位であり、１次遠方場脱分極、すなわち、検知電極の非常に近くを通らない大きな脱分極に対応する。大振幅の浅い変位（部分４２）の識別は、検知電極に対応しないロケーションにおける１次心臓脱分極を識別する。ウェーブレット変換ユニット１４は、この電位図が、粗いウェーブレットで表示されるが、細かいウェーブレットで表示されないために、部分４２を大振幅の浅い変位として識別する。
【００４９】
こうしたウェーブレット解析は、電位図の中の特徴部又は現象を区別するための比較的簡単で直接のメカニズムを提供する。そのため、医療デバイス１０は、大振幅の浅い変位の発生を大振幅の急峻な変位の発生と混同する可能性が少ない。同様に、医療デバイス１０は、大振幅の急峻な変位の発生を小振幅の急峻な変位の発生と混同する可能性が少なく、以下同様である。こうして、電位図の信号処理を、改善及び簡略化することができる。特に、本明細書で述べるウェーブレット解析技法は、計算資源がより制限され、電池電力が問題であるＩＭＤにおける実施に好適である。たとえば、本明細書で述べる技法は、電位図特徴部を識別するために、相関演算が実施される技法に比べて、はるかに計算を要しない。
【００５０】
図２Ｄは、心房心電図を含む電位図２０の別のグラフである。図３〜図６は、それぞれ、４つの異なるスケールのウェーブレットに含まれる情報のトレースを示す。図３〜図６のそれぞれでは、Ｘ軸は時間の単位（ミリ秒）であり、Ｙ軸は振幅の単位（ｍＶ／２００）である。
【００５１】
特に、図３は、４のスケールファクタに関連するトレース３５を示し、図４は、２のスケールファクタに関連するトレース４５を示し、図５は、１のスケールファクタに関連するトレース５５を示し、図６は、０．４のスケールファクタに関連するトレース６５を示す。トレース３５に関連するウェーブレットは、トレース３５がこの例では粗いウェーブレットを表すため、他のトレースのウェーブレットより少ない。換言すれば、トレース３５を規定するのに使用される全てのウェーブレットは、他のトレース４５、５５、６５のウェーブレットに比べて、電位図２０のより大きな部分に及ぶ。
【００５２】
他方、トレース６５に関連するウェーブレットは、トレース６５がこの例では細かいウェーブレットを表すため、他のトレースのウェーブレットより多い。換言すれば、トレース６５を規定するのに使用される全てのウェーブレットは、他のトレース３５、４５、５５のウェーブレットに比べて、電位図２０のより小さな部分に及ぶ。それぞれの各トレース３５、４５、５５、６５は、それぞれのスケールにおけるウェーブレットの全てにひとまとめにして含まれる情報の全体的な表現である。
【００５３】
図３〜図６を調べることによって理解されるように、電位図２０の部分２２（図２Ａ）は、全てのトレース３５、４５、５５、６５において識別可能である。換言すれば、全てのスケールのウェーブレットは、部分２２に関連する大振幅の急峻な変位を示す情報を含む。しかしながら、電位図２０の部分３２（図２Ｂ）は、トレース５５、６５においてのみ識別可能であり、トレース３５、４５には全体として存在しない。換言すれば、細かいスケールのウェーブレットのみが、部分３２に関連する小振幅の急峻な変位を示す情報を含む。
【００５４】
電位図２０の部分４２（図２Ｂ）は、トレース３５、４５、および５５においてのみ識別可能であるが、トレース６５で識別するのは難しい。一層細かいスケールでは、部分４２は、完全に識別不可能になるであろう。そのため、より粗いスケールのウェーブレットのみが、部分４２に関連する大振幅の浅い変位を示す情報を含む。
【００５５】
ウェーブレット解析ユニット１４は、一部の特徴部は全てのスケールで識別可能であり、一部の特徴部は粗いスケールでのみ識別可能であり、一部の特徴部は細かいスケールでのみ識別可能であることを利用する。特に、ウェーブレット解析ユニット１４は、特徴部がウェーブレットの全てのスケールで表示される時に、大振幅の急峻な変位を識別し、特徴部が細かいスケールで表示されるが粗いスケールでは表示されない時に、小振幅の急峻な変位を識別し、特徴部が粗いスケールで表示されるが細かいスケールで表示されない時に、大振幅の浅い変位を識別する。本開示で使用される、「表示される」という用語は、一般に、所与の特徴部をそれぞれのスケールで識別することができることを意味する。たとえば、所与のウェーブレット係数が特定の規定値を超える場合、特徴部を識別することができ、ウェーブレットで表示されると言うことができる。たとえば、所与の規定値を所与のウェーブレット係数と比較することによって、特徴部が所与のウェーブレットで表示されるかどうかを判定するために、異なる規定値が、異なるスケールにおいて使用される可能性がある。しかしながら、特徴部が所与のウェーブレットで表示されるかどうかを判定するために、他の技法を使用してもよい。図７は、心房心電図を含む電位図２０の別のグラフである。図７では、Ｘ軸は時間の単位（ミリ秒）であり、Ｙ軸は振幅の単位（ｍＶ／２００）である。図８は、粗いものから細かいものまでの種々のスケールにわたって電位図２０の特徴部を識別する、スケール最大ライン８１、８２、８３を示す対応するグラフである。図８では、Ｘ軸は時間の単位（ミリ秒）であり、Ｙ軸は粗いものから細かいものまでのウェーブレットの異なるスケールを表す。
【００５６】
スケール最大ライン８１、８２、８３は、それぞれ、その所与の瞬間の対応する特徴部が、異なるスケールのウェーブレットで識別可能であるかどうかを識別する。図８で理解することができるように、スケール最大ライン８１は、粗いものから細かいものまでの全てのスケールに及ぶ。そのため、スケール最大ライン８１に関連する特徴部は、粗いものから細かいものまでの全てのスケールのウェーブレットで識別可能である。スケール最大ライン８１は、電位図２０の部分２２（図２Ａ）に対応する。そのため、部分２２に関連する大振幅の急峻な変位は、粗いものから細かいものまでのウェーブレットの全てのスケールで表示される。
【００５７】
一方、スケール最大ライン８２は、細かいスケールにおいてのみ存在する。特に、スケール最大ライン８２は、より粗いスケールに近づくにつれて終了する。そのため、スケール最大ライン８２に関連する特徴部は、細かいスケールのウェーブレットでのみ識別可能であり、粗いスケールのウェーブレットでは識別可能でない。スケール最大ライン８２は、電位図２０の部分３２（図２Ｂ）に対応する。そのため、部分３２に関連する小振幅の急峻な変位は、細かいスケールのウェーブレットにおいてのみで表示される。
【００５８】
スケール最大ライン８３は、より粗いスケールにおいてのみ存在する。特に、スケール最大ライン８３は、最も細かいスケールに近づくにつれて終了する。そのため、スケール最大ライン８３に関連する特徴部は、粗いスケールのウェーブレットで識別可能であり、細かいスケールのウェーブレットでは識別可能でない。スケール最大ライン８３は、電位図２０の部分４２（図２Ｃ）に対応する。そのため、部分４２に関連する大振幅の浅い変位は、粗いスケールのウェーブレットで表示されるが、細かいスケールのウェーブレットで表示されない。本発明によれば、ウェーブレット解析ユニット１４は、一部の特徴部はウェーブレットの全てのスケールで識別可能であり、一部の特徴部は粗いスケールでのみ識別可能であり、一部の特徴部は細かいスケールでのみ識別可能である現象を利用する。
【００５９】
図９は、本発明の実施形態によるフロー図である。図９に示すように、ウェーブレット変換ユニット１２は、ウェーブレット変換を実施して、電位図をウェーブレットに変換する（９１）。特に、ウェーブレットの集合は、上述したように、選択されたマザーウェーブレットのスケーリング及び変換によって得ることができる。ウェーブレットの集合は、種々のスケールファクタの多くのウェーブレットを含んでもよい。スケールファクタは、粗いスケールから細かいスケールに及ぶ。
【００６０】
ウェーブレット解析ユニット１４は、ウェーブレットに基づいて電位図の特徴を識別するために、生成されたウェーブレットを解析する。特に、ウェーブレット解析ユニット１４は、たとえば、所与のウェーブレット係数が特定の値を超えるかどうかを判定することによって、特徴部が種々のウェーブレットで表示されるかどうかを判定する。細かいスケールのウェーブレットでも何も表示されず（９２のＮＯの分岐）、粗いスケールのウェーブレットでも何も表示されない（９３のＮＯの分岐）場合、ウェーブレット解析ユニット１４は、特徴部が検出されなかったと判定する（９４）。電位図特徴部が、細かいスケールのウェーブレットで表示される（９２のＹＥＳの分岐）が、粗いスケールのウェーブレットで表示されない（９５のＮＯの分岐）場合、ウェーブレット解析ユニット１４は、特徴部を小振幅の急峻な変位として識別する（９６）。電位図特徴部が、細かいスケールのウェーブレットで表示されない（９２のＮＯの分岐）が、粗いスケールのウェーブレットで表示される（９３のＹＥＳの分岐）場合、ウェーブレット解析ユニット１４は、特徴部を大振幅の浅い変位として識別する（９７）。電位図特徴部が、細かいスケールのウェーブレットでも表示され（９２のＹＥＳの分岐）、粗いスケールのウェーブレットでも表示される（９５のＹＥＳの分岐）場合、ウェーブレット解析ユニット１４は、特徴部を大振幅の急峻な変位として識別する（９８）こうして、ウェーブレット解析ユニット１４は、電位図特徴部を識別するために、ウェーブレット解析を利用する。
【実施例】
【００６１】
本明細書で述べるウェーブレット変換技法を、急性心房細動中に取得される心房信号のセットに適用した。電位図のデータベースは、心房自由壁上の種々のロケーションに配置された種々の電極から検出され、抽出された信号のそれぞれを含んだ。全ての信号に、異なる同時始動波面から生じる信号の多くの変位について注釈を付けた。試験では、１〜５の範囲の同時波面が使用された。試験範囲は、断片化のレベルに関して２つのサブセットに分割された。第１サブセットは全ての単一波面及び２重波面を含み、一方、第２サブセットは全ての３重波面、４重波面、５重波面を含んだ。第２サブセットの全ての信号は、急性心房細動データベースから抽出され、第１サブセットの信号の等しいサイズのランダムサンプルが取得された。
【００６２】
ウェーブレットノイズ除去を含むいくつかの前処理ステップを、たとえば、電位図をウェーブレットに変換し、低振幅ウェーブレット係数をゼロに設定し、ノイズ除去済み電位図を生成するためにウェーブレットを変換することによって、電位図に対して実施した。試験セットは、全部で４９２の信号を含んだ。空間関係に関する情報は、信号の試験セットには含まれなかった。ガウス関数の１次微分を使用して、試験セットの信号全てについて、連続ウェーブレット変換が計算された。このウェーブレット族は、ガウス関数から始まり、
【００６３】
【数１０】
0004668175.tif 000011
【００６４】
の１次微分をとって構築された。ここで、
【００６５】
【数１１】
0004668175.tif 000012
【００６６】
である。
ガウス関数Θの１次微分を使用したウェーブレット変換は、電位図信号の種々のスケールの顕著な下降傾斜上に極大を生成した。
【００６７】
試験セットに含まれる信号の帯域幅評価は、ウェーブレット変換の解析スケールを明らかにした。線形スケールは、１の正規化された値から２０までに固定され、値１は最も細かいスケールを表し、値２０は最も粗いスケールを表す。次に、最も細かいスケールから始めて、最も粗いスケールへと最大が識別された。信号の標準偏差に関連する閾値を使用して種々のスケールにおいて、極大が検出された。特に、閾値は０．５に固定された。スケール上で、極大を両方向にわずか１ミリ秒もずらさないことによって、連鎖(chaining)が達成された。この基準に反すると、連鎖プロセスを終了した。いくつかの種類の波面が、単に、時間領域情報から識別することができる。
【００６８】
記録電極の下を通過する大量活性化波面を指示する大振幅の急峻な変位は、全ての利用可能なスケールにわたって連鎖を可能にした。記録電極近傍の１つ又は複数の小さな波面を示す小振幅の急峻な変位は、最も細かいスケールでのみ最大を生じた。遠隔のロケーションにおける大量脱分極を示す大振幅の浅い変位は、粗いスケールにおいてのみで最大を生じた。
【００６９】
以下のＭＡＴＬＡＢ擬似コードは、以下で、本発明の１つの例示的な実施態様を示す。特に、表１の擬似コードは、ＤＳＰでの実行のために、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶することができる。こうして、ウェーブレット解析ユニット１４の一実施形態は、ＤＳＰ上で実行されるソフトウェアにおいて実現される。
【００７０】
本発明のいくつかの実施形態が述べられた。しかしながら、本発明が、開示した実施形態以外の実施形態によって実施される可能性があることを、当業者は理解するであろう。たとえば、電位図解析において使用される各ウェーブレットを生成するために、他のタイプのマザーウェーブレット関数が使用される可能性がある。さらに、本発明は、限定はしないが、外部センサを介して測定される電位図、埋め込み式センサを介して測定される電位図、１つ又は複数の生物医学的センサによって測定される信号、長期継続的又は短期的な信号、又は任意の他の生物医学的信号を含む、多様な異なるタイプの生物医学的信号の解析のための用途を見出すことができる。
【００７１】
同様に、種々の技法が、ソフトウェアで実施されるものとして述べられたが、同様な技法は、ハードウェア、ファームウェア等で実施されてもよい。ウェーブレット変換ユニット１２及びウェーブレット解析ユニット１４の例示的なハードウェア実施態様は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能ロジックデバイス、特別に設計されたハードウェア部品、１つ又は複数のプロセッサ、又はそれらの任意の組み合わせ内での実施態様を含む。ソフトウェアで実施される場合、コンピュータ読み取り可能媒体は、先に述べた技法のうちの１つ又は複数を実施するために、プロセッサ又はＤＳＰによって実行されることができ、コンピュータ読み取り可能命令、たとえば、プログラムコードを記憶する。たとえば、コンピュータ読み取り可能媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去可能なプログラム可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ等を含むことができる。コンピュータ読み取り可能媒体は、医療デバイスにおいて実行されると、本明細書で述べた技法のうちの１つ又は複数を実施するコンピュータ読み取り可能命令を含むことができる。開示された実施形態は、制限のためではなく、説明のために提示され、本発明は、添付の特許請求の範囲によってのみ制限される。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の実施形態による医療デバイスの例示的なブロック図である。
【図２Ａ】心房心電図を含む例示的な電位図のグラフである。
【図２Ｂ】心房心電図を含む例示的な電位図のグラフである。
【図２Ｃ】心房心電図を含む例示的な電位図のグラフである。
【図２Ｄ】心房心電図を含む例示的な電位図のグラフである。
【図３】図２Ａ〜図２Ｄに示す電位図に関連する４つの異なるスケールのうちの１つのスケールのウェーブレットに含まれる情報のトレースを示す。
【図４】図２Ａ〜図２Ｄに示す電位図に関連する４つの異なるスケールのうちの１つのスケールのウェーブレットに含まれる情報のトレースを示す。
【図５】図２Ａ〜図２Ｄに示す電位図に関連する４つの異なるスケールのうちの１つのスケールのウェーブレットに含まれる情報のトレースを示す。
【図６】図２Ａ〜図２Ｄに示す電位図に関連する４つの異なるスケールのうちの１つのスケールのウェーブレットに含まれる情報のトレースを示す。
【図７】心房心電図を含む例示的な電位図の別のグラフである。
【図８】粗いものから細かいものまでの種々のスケールにわたる、図７の電位図の種々の特徴部のスケール最大ラインを示すグラフである。
【図９】本発明の実施形態によるフロー図である。
【図１】
0004668175.tif 000013
【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
0004668175.tif 000017
【図３】
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【図４】
0004668175.tif 000019
【図５】
0004668175.tif 000020
【図６】
0004668175.tif 000021
【図７】
0004668175.tif 000022
【図８】
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【図９】
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