(57)【要約】  システムと方法は、波形の離散型フーリエ変換の係数に所定の関数の形を適用するために、本明細書にて説明されている。波形は、少なくとも部分的に、心電図（ＥＣＧ）に基づき得る。所定の関数の形は、放物線状であり得、および、対数スケールにおいて定義され得る。所定の関数の形のアプリケーションは、より低いサンプリングレートにおいて生成されるべき、より正確な波形の再構築を許し得る。
2015512111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧縮された最初の時間領域波形から時間領域波形を再構築する、コンピュータに実装された方法であって、
前記最初の時間領域波形の圧縮された形を定義しているパラメータをプロセッサにおいて、受信することと、
前記パラメータから、離散型フーリエ変換（ＤＦＴ）係数をプロセッサで、生成することと、
所定の関数の形に、前記生成されたＤＦＴ係数の少なくとも幾つかの振幅を、より密着させるために、前記生成されたＤＦＴ係数の少なくとも幾つかの前記振幅を、前記プロセッサで、調整することと、
再構築された時間領域波形を生成するために、前記調整されたＤＦＴ係数を含むＤＦＴ係数のセットにおいて、逆離散型フーリエ変換（ＩＤＦＴ）を前記プロセッサで、実行することと、
を備える方法。
【請求項２】
請求項１の方法であって、
前記最初の時間領域波形は、心電図（ＥＣＧ）信号であり、前記所定の関数の形は、対数スケールにおける放物線状である
請求項１記載の方法。
【請求項３】
請求項１の方法であって、
さらに、再構築のために、前記パラメータを導き出すこと、および、前記パラメータを記憶することを備える
請求項１記載の方法。
【請求項４】
請求項１の方法であって、
前記パラメータは、前記最初の時間領域波形の時間領域サンプルから導き出された
請求項１記載の方法。
【請求項５】
請求項４の方法であって、
前記時間領域サンプルは、１２０Ｈｚより少なく間隔をあけられる
請求項４記載の方法。
【請求項６】
請求項４の方法であって、
前記パラメータは、前記最初の時間領域波形をモデル化するパルスのシリーズの各々の特徴を表し、
前記特徴は、少なくともピークの場所、ピークの振幅およびパルス幅を含む
請求項４記載の方法。
【請求項７】
請求項４の方法であって、前記パラメータは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域ＥＣＧ信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、少なくとも１つのプロセッサにより、取得することと、
ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、前記少なくとも１つのプロセッサにより、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、前記少なくとも１つのプロセッサにより、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および、
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、前記少なくとも１つのプロセッサにより、導き出すことと、
を備える方法により導き出される請求項４記載の方法。
【請求項８】
請求項２の方法であって、前記パラメータは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、少なくとも１つのプロセッサにより、取得することと、
ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、前記少なくとも１つのプロセッサにより、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、前記少なくとも１つのプロセッサにより、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および、
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、前記少なくとも１つのプロセッサにより、導き出すことと、
を備える方法により導き出される請求項２記載の方法。
【請求項９】
請求項１の方法であって、
前記調整することは、
【数１】
2015512111.tif 000017
であってαおよびβは、前記所定の関数の形を特徴づけるパラメータである
公式により生成されたＤＦＴ係数の第１のセットを変換することを備える請求項１記載の方法。
【請求項１０】
請求項９の方法であって、
αおよびβは、
前記第１のセットとは異なる、生成されたＤＦＴ係数の第２のセットを使用して
【数２】
2015512111.tif 000018
の公式を最小化することにより導き出される
請求項９記載の方法。
【請求項１１】
請求項２の方法であって、
前記調整することは、
【数３】
2015512111.tif 000019
であってαおよびβは、前記所定の関数の形を特徴づけるパラメータである
公式により生成されたＤＦＴ係数の第１のセットを変換することを備える請求項２記載の方法。
【請求項１２】
請求項１１の方法であって、
αおよびβは、
前記第１のセットとは異なる、生成されたＤＦＴ係数の第２のセットを使用して
【数４】
2015512111.tif 000020
の公式を最小化することにより導き出される
請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
請求項１２の方法であって、前記パラメータは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域ＥＣＧ信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、少なくとも１つのプロセッサにより、取得することと、
ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、前記少なくとも１つのプロセッサにより、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、前記少なくとも１つのプロセッサにより、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および、
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、前記少なくとも１つのプロセッサにより、導き出すことと、
を備える方法により導き出される請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
処理装置であって、
最初の時間領域波形の圧縮された形を定義している、内部に記憶されたパラメータを有するメモリと、
パラメータを導き出すように、
前記パラメータから、離散型フーリエ変換（ＤＦＴ）係数を生成するように、
所定の関数の形に、前記生成されたＤＦＴ係数の前記少なくとも幾つかの前記振幅を、より密着させるために、前記生成されたＤＦＴ係数の少なくとも幾つかの前記振幅を、調整するように、および
再構築された時間領域波形を生成するために、前記調整されたＤＦＴ係数を含むＤＦＴ係数のセットにおいて、逆離散型フーリエ変換（ＩＤＦＴ）を、実行するように
構成されたプロセッサと、
を備える処理装置。
【請求項１５】
請求項１４の装置であって、
前記最初の時間領域波形は、心電図（ＥＣＧ）信号であり、前記所定の関数の形は、対数スケールにおける放物線状である
請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
請求項１４の装置であって、
前記プロセッサは、前記パラメータを導き出し、および、前記メモリに前記パラメータを記憶するように、構成された
請求項１４記載の装置。
【請求項１７】
請求項１６の装置であって、
前記パラメータは、前記最初の時間領域波形の時間領域サンプルから導き出された請求項１６記載の装置。
【請求項１８】
請求項１７の装置であって、
前記時間領域サンプルは、１２０Ｈｚより少なく間隔をあけられる
請求項１７記載の装置。
【請求項１９】
請求項１７の装置であって、
前記パラメータは、前記最初の時間領域波形をモデル化するパルスのシリーズの各々の特徴を表し、
前記特徴は、少なくともピークの場所、ピークの振幅およびパルス幅を含む
請求項１７記載の装置。
【請求項２０】
請求項１７の装置であって、
前記プロセッサは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域ＥＣＧ信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、取得することと、
前記ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、導き出すことと、
を備える方法により前記パラメータを導き出すように構成された請求項１７記載の装置。
【請求項２１】
請求項１５の装置であって、
前記プロセッサは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、取得することと、
前記ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、前記少なくとも１つのプロセッサにより、導き出すことと、
を備える方法により前記パラメータを導き出すように構成された請求項１５記載の装置。
【請求項２２】
請求項１４の装置であって、
前記調整することは、
【数５】
2015512111.tif 000021
であってαおよびβは、前記所定の関数の形を特徴づけるパラメータである
公式により生成されたＤＦＴ係数の第１のセットを変換することを備える請求項１４記載の装置。
【請求項２３】
請求項２２の装置であって、
αおよびβは、
前記第１のセットとは異なる、生成されたＤＦＴ係数の第２のセットを使用して
【数６】
2015512111.tif 000022
の公式を最小化することにより導き出される
請求項２２記載の装置。
【請求項２４】
請求項１５の装置であって、
前記調整することは、
【数７】
2015512111.tif 000023
であってαおよびβは、前記所定の関数の形を特徴づけるパラメータである
公式により生成されたＤＦＴ係数の第１のセットを変換することを備える請求項１５記載の装置。
【請求項２５】
請求項２４の装置であって、
αおよびβは、
前記第１のセットとは異なる、生成されたＤＦＴ係数の第２のセットを使用して
【数８】
2015512111.tif 000024
の公式を最小化することにより導き出される
請求項２４記載の装置。
【請求項２６】
請求項２５の装置であって、
前記プロセッサは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域ＥＣＧ信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、取得することと、
前記ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、導き出すことと、
を備える方法により前記パラメータを導き出すように構成された請求項２５記載の装置。
【請求項２７】
請求項１４の装置であって、
さらに、前記プロセッサに結合されたアンテナを備え、
前記プロセッサは、前記アンテナで無線にて前記パラメータを受信するように、および前記メモリにて前記パラメータを記憶するように構成されている
請求項１４記載の装置。
【請求項２８】
請求項２７の装置であって、加えて
ボディーに搭載可能なデバイスを備え、
前記ボディーに搭載可能なデバイスは、
ＥＣＧ電極と、
アナログ−デジタルコンバータと、
第２のアンテナと、および
第２のプロセッサと、
を備え、
前記第２のプロセッサは、前記ＥＣＧ電極により生成された信号の時間領域サンプルを受信するように、前記時間領域サンプルから前記パラメータを導き出すように、および、前記第２のアンテナで前記パラメータを送信するように構成されている
請求項１４記載の装置。
【請求項２９】
請求項２８の装置であって、
前記第２のプロセッサは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、取得することと、
前記ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、導き出すことと、
を備える方法により前記パラメータを導き出すように構成された請求項２８記載の装置。
【請求項３０】
非一時的な、コンピュータ可読記憶媒体であって、
実行されたときに、
最初の時間領域波形の圧縮された形を定義しているパラメータを前記プロセッサにおいて、受信することと、
前記パラメータから、離散型フーリエ変換（ＤＦＴ）係数を前記プロセッサで、生成することと、
所定の関数の形に、前記生成されたＤＦＴ係数の少なくとも幾つかの振幅を、より密着させるために、前記生成されたＤＦＴ係数の前記少なくとも幾つかの振幅を、前記プロセッサで、調整することと、
再構築された時間領域波形を生成するために、前記調整されたＤＦＴ係数を含むＤＦＴ係数のセットにおいて、逆離散型フーリエ変換（ＩＤＦＴ）を前記プロセッサで、実行することと、
を備える方法を前記プロセッサに実行させることを可能にする命令を備える非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
請求項３０の記憶媒体であって、
さらに、再構築のために、前記パラメータを導き出すこと、および、前記パラメータを記憶する方法を備える
請求項３０記載の記憶媒体。
【請求項３２】
請求項３１の記憶媒体であって、
前記パラメータを導き出すことは、
ＭＭは２Ｋを超えるものであり、Ｎ個のサンプルの時間領域ＥＣＧ信号の少なくともＭＭの離散型フーリエ変換係数のシリーズを、取得することと、
前記ＭＭの離散型フーリエ変換係数を用いて消滅多項式のＫ個のルートを、決定することと、
前記決定されたルートに、少なくとも部分的に基づき、Ｋ個のパルスの位置および幅を導き出すこと、および
前記Ｋ個のパルスの各々に対し、対称および非対称な振幅の１つまたは両方を、導き出すことと、
を備える
請求項３１記載の記憶媒体。
【請求項３３】
請求項３０の記憶媒体であって、
前記調整することは、
【数９】
2015512111.tif 000025
であってαおよびβは、前記所定の関数の形を特徴づけるパラメータである、
公式により生成されたＤＦＴ係数の第１のセットを変換することを備える
請求項３０記載の記憶媒体。
【請求項３４】
請求項３３の記憶媒体であって、
αおよびβは、
前記第１のセットとは異なる、生成されたＤＦＴ係数の第２のセットを使用して
【数１０】
2015512111.tif 000026
の公式を最小化することにより導き出される
請求項３３記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願に対する相互参照
[0001]  本出願は、その全体が、その全体における引用によりそれぞれ本明細書に組み込まれる、２０１２年３月１６日に出願された米国仮出願第６１／６１１，７３９号と２０１３年３月１３日に出願された米国出願第１３／８００，７５４号の優先権を主張する。
【０００２】
[0002]  本開示は、波形の離散型フーリエ変換の係数に所定の関数の形を適合するためのシステムと方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]  信号のパラメータ化は、シグナルプロセッシング、ストレージ、送信、および解析において広く使われている。おそらく、最も一般的であるのは、ナイキスト速度サンプリングの使用であり、連続的な時間領域の信号は、離散した時間におけるサンプルされた信号値のセットにより表される。最初の連続的な信号が、最大限でもサンプリングレートの半分に限られたバンドでありさえすれば、サンプルのセットは、例えばシンク補間アルゴリズム（sinc interpolation algorithm）を使用して完全な信号を再構築するために使用され得る。この共通の例において、信号は、離散パラメータ、サンプル値のセットにより再構築され、それは、最初の信号を完全に再構築するために任意の時に記憶され、送信され、使用され得る。
【０００４】
[0004]  より最近、実際的関心のいくつかの非バンド限定信号が、別の方法にてパラメータ化されている。しかしながら、これらの信号は、任意に大きな周波数要素を包含しており、それらは、単位時間に対する「革新の比率（rate−of−innovation）」を限定する特徴によりモデル化され、最初の信号が、再構築され得るように、信号は値の限定されたセットにてパラメータ化され得る。当時の解決すべき問題は、最初の信号からパラメータ値の適切なセットをどのようにして導き出すか、および、導き出されたパラメータのみを用いて完全な信号を再構築するために処理をどのようにして逆転するかであった。信号解析に基づく革新の有限速度（Finite Rate of Innovation）（ＦＲＩ）の先行技術は、そのような一つの信号解析の方法であり、以下の参考文献に表されている。
【０００５】
[1] M. Vetterli,  P. Marziliano,  T. Blu, “Sampling Signals with Finite Rate of Innovation”, IEEE Transactions on Signal Procesing</pt29>, vol. 50, no. 6, pp. 1417−1428, June 2002;
[2] T. Blu,  P.L. Dragotti,  M. Vetterli, P. Marziliano, and L Coulot, “Sparse Sampling of Signal Innovations: Theory, Algorithms, and Performance Bounds”, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 25, no.2,  pp. 31−40, March 2008;
[3] Y. Hao,  P. Marziliano,  M. Vetterli, T. Blu, “Compression of ECG as a Signal with Finite Rate of Innovation”, Proc. of the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27 th Annual Conference,  Shanghai, China,  September 1−4,  2005, pp. 7564 − 7567;
[4] Marziliano, M. Vetterli and T. Blu, “Sampling and Exact Reconstruction of Bandlimited Signals With Additive Shot Noise,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 52, No. 5, pp. 2230−2233, May 2006.
この方法において、波形または波形の派生物は、疑似周期内の信号区分の境界のために、信号の特性またはマーカーを定義するために用いられるディラック関数（Dirac functions）（本質的に無限に狭いパルス）の位置および振幅を特定されるために解析される。信号または信号の断片は、その次に、適切な波形またはスプライン（spline）を用いて再構築され得る。従来技術にて表わされているこれらのモデルは、（ディラックＦＲＩモデル（Dirac−FRI model）と呼ばれ得る）パルスの種類、振幅および期間（疑似周期信号に対し）内の場所に対し、２つのパラメータに限定され、再構築のためそれらは単一のパルス波形に限定される。このようにして、これらのモデルは、変動幅のパルスを含む信号をパラメータ化するそれらの能力に限定される。
【発明の概要】
【０００６】
[0005]  本発明のシステム、方法、およびデバイスは、いくつかの態様をそれぞれ有し、これらのうちの何れも、単独でその好ましい属性を担うものではない。後続する特許請求の範囲によって示される本発明の範囲を限定することなく、ここでいくつかの特徴が簡潔に説明される。この考察の熟考の後、および特に「詳細な説明」と表題をつけられたセクションを読んだ後、本発明の特徴が、変動幅のパルスを含むシステム応答または信号をパラメータ化および定義するモデルを含む利点をどのように提供するか理解するであろう。パラメータは、信号を定義し得、それゆえ、最初の信号の圧縮されたバージョン（compressed version）として使用され得る。信号の圧縮されたバージョンとしてのパラメータの記憶は、より少ない記憶領域を必要とし、より記憶効率のよい信号の記憶としている。
【０００７】
[0006]  一つの実装において、圧縮された最初の時間領域波形から時間領域波形を再構築する、コンピュータに実装された方法は、最初の時間領域の波形の圧縮された形を定義しているパラメータをプロセッサにより受信すること、パラメータから離散型フーリエ変換（discrete Fourier transform （DFT））係数をプロセッサにより生成すること、所定の関数の形に、生成されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかの振幅を、より密着させるために、生成されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかの振幅を、プロセッサで調整すること、再構築された時間領域波形を生成するために、調整されたＤＦＴ係数を含むＤＦＴ係数のセットにおいて、逆離散型フーリエ変換（inverse discrete Fourier transform （IDFT））をプロセッサで実行すること、を備える。いくつかの実装において、所定の関数の形は、対数スケールにおいて放物線状である。いくつかの実装において、波形は、少なくとも一部において心電図（electro−cardiogram （ECG））に基づいている。いくつかの実装において、パラメータは、最初の信号の時間領域のサンプルから導き出されており、時間領域のサンプルは、１２０Ｈｚより少なく、間隔をあけられ得る。
【０００８】
[0007]  別の態様において、実行装置は、内部に記憶された最初の時間領域の波形の圧縮された形を定義しているパラメータを有するメモリを備え、パラメータを読みだすように構成されているプロセッサは、パラメータから離散型フーリエ変換の係数を発生し、および、所定の関数の形に、発生されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかの振幅を、より適合させるために、発生されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかの振幅を、調整する。プロセッサは、また、再構築された時間領域波形を生み出すために、調整されたＤＦＴ係数を含むＤＦＴ係数のセットにおける逆離散型フーリエ変換（inverse discrete Fourier transform （IDFT））実行するように構成されている。
【０００９】
[0008]   別の態様において、非一時的なコンピュータ可読媒体は、開示されており、最初の時間領域の波形の圧縮された形を定義しているパラメータをプロセッサにおいて受信すること、パラメータから離散型フーリエ変換（discrete Fourier transform （DFT））係数をプロセッサで発生すること、所定の関数の形に、発生されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかの振幅を、より適合させるために、発生されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかの振幅を、プロセッサで調整すること、再構築された時間領域波形を生み出すために、調整されたＤＦＴ係数を含むＤＦＴ係数のセットにおける逆離散型フーリエ変換（inverse discrete Fourier transform （IDFT））をプロセッサで実行すること、を備える方法を、実行されたときプロセッサに実行することを引き起こす命令を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】[0009]  図１Ａは、ローレンツのパルスの合計を伴うＥＣＧ波形の再構築を説明している図。
【図１Ｂ−１】図１Ｂ−１は、ローレンツのパルスの合計を伴うＥＣＧ波形の再構築を説明している図。
【図１Ｂ−２】図１Ｂ−２は、ローレンツのパルスの合計を伴うＥＣＧ波形の再構築を説明している図。
【図１Ｃ】図１Ｃは、ローレンツのパルスの合計を伴うＥＣＧ波形の再構築を説明している図。
【図２】[0010]  図２は、変動幅パルスを含む波形をパラメータ化する方法のフローチャート
【図３】[0011]  図３は、ＥＣＧ波形のスペクトルのグラフ
【図４】[0012]  図４は、図２の方法にて発生されたパラメータを用いた信号再構築の方法のフローチャート
【図５】[0013]  図５は、ＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを用いた信号の再構築と最初の時間領域信号を比較しているグラフ
【図６】[0014]  図６は、周波数領域において図５の時間領域信号を比較するグラフ
【図７Ａ】[0015]  図７Ａは、最初の時間領域ＥＣＧ波形と、ダウンサンプル（downsample）されたデータを用いた波形の再構築を説明している図
【図７Ｂ】図７Ｂは、最初の時間領域ＥＣＧ波形と、ダウンサンプル（downsample）されたデータを用いた波形の再構築を説明している図
【図８】[0016]  図８は、周波数領域において図７Ａと７Ｂの時間領域波形を比較しているグラフ
【図９】[0017]  図９は、再構築に使用される調整された周波数領域波形と図７Ａの周波数領域波形を比較しているグラフ
【図１０Ａ】[0018]  図１０Ａは、最初の時間領域のＥＣＧ波形と、調整された図９の周波数領域波形を用いた波形の再構築を説明する図
【図１０Ｂ】１０Ｂは、最初の時間領域のＥＣＧ波形と、調整された図９の周波数領域波形を用いた波形の再構築を説明する図
【図１１】[0019]  図１１は、ＤＦＴ係数調整を含む信号再構築の方法のフローチャートである。
【図１２Ａ】[0020]  図１２Ａは、本開示の信号パラメータ化を利用したシステムの実施態様を説明する図
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、本開示の信号パラメータ化を利用したシステムの実施態様を説明する図
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、本開示の信号パラメータ化を利用したシステムの実施態様を説明する図
【図１３】[0021]図１３は、本開示の信号パラメータ化を利用したシステムの実施態様を説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
[0022]  新規なシステム、装置、および方法の様々な態様が添付の図面と参照とともに以下に、より十分に表されている。教示は、多数の異なった形にて具体化され得、本開示を通して示された特定の構成または、機能に限定されたものと解釈されるべきでない。むしろ、これらの態様は、本開示が徹底的で完全であり、当業者に本開示の範囲を十分に伝達することになるように提供される。本明細書の教示に基づき、当業者は、開示の範囲は、単独で実装されているか、または発明の任意の他の態様と組み合わされているかにかかわらず、本明細書で開示された新規のシステム、装置および方法の任意の態様をカバーするように意図されていると理解すべきである。例えば、今後本明細書で述べられる態様の任意の数を使用して、装置が実装され、または方法が実施されうる。加えて、発明の範囲は、他の構造、機能、あるいは今後本明細書で述べられる発明の様々な態様以外のまたはそれらの態様に加えた構造および機能を使用して実施されるそのような装置または方法をカバーするように意図される。本明細書にて開示される任意の態様は、請求項の１または複数の要素にて具体化されることが、理解されるべきである。
【００１２】
[0023]  特定の態様が本明細書に表されるが、これらの態様の多くの変形および置換が、本開示の範囲内に収まる。好ましい態様の何らかの利益および利点が述べられるが、本開示の範囲は、特定の利益、使用、または、目的に限定されることを意図していない。むしろ、本開示の態様は、異なるシステムに、広く適用できることを意図されており、それらの幾つかは、好ましい態様の下記の記述および図中における例を手段として説明されている。詳細な説明および図面は、限定ではなく、単に開示を説明するものにすぎず、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲およびその同等物によって定義される。
【００１３】
[0024]  本開示の方法は、多様なシステムに適用され得る。例えば、本開示は、心電図（ＥＣＧ）データベースのような信号ストレージデータベースに特に適用され得る。一態様において、本明細書の方法は、パラメータ化されたＥＣＧ信号と、そのときのＥＣＧデータベースにおけるそれらのパラメータを記憶することに使用され得る。これは、データを記憶するために必要とされる金額配分が大きく削減されるため、ＥＣＧ信号を記憶するために必要とされるリソースおよびコストを大きく削減し得る。そのようなＥＣＧ信号データベースは、患者の処置と評価のために使用される情報を提供する。さらに、病院は、患者の医療記録の記憶の一部として、そのようなＥＣＧデータベースを要求し得る。このように、本明細書にて表されているシステムおよび方法は、医療分野に有益であると証明し得る。
【００１４】
[0025]  本明細書に記載されている多数の方法は、モデルのパルス形状の非対称と幅を定義するモデルにおけるパラメータを取り入れる（introducing）ことによって、従来技術の困難を克服し、ＦＲＩ解析の方法論および数学を拡張する。加えて、本開示は、データからこれらのパラメータを推定する解析を実行するための手段を定義する。それは、重複するパルス（モデルにおいて複合ポール（complex poles）により定義された）の合計として波形を表すことができる４つのパラメータパルスモデル（four−parameter pulse model）にＦＲＩのモデルを一般化し、それらのそれぞれは、場所、対称な成分振幅、非対称な成分振幅および幅により特性化される。この一般化（generalization）により提供された加えられた自由度は、モデル化され得る信号のクラスとレンジを大いに拡張し、それは、波形セグメントの連結よりもむしろ、パルスの重複を表現することを許す。
【００１５】
[0026]  本明細書に記載されたパラメータ化モデルを概算する信号は、情報の可変パルス幅有限速度（Variable Pulse−Width Finite Rate of Information）（すなわちＶＰＷ−ＦＲＩ）信号と呼ばれ得る。信号のこのクラスの例は、図１Ａにおいて説明されるようにＥＣＧ波形における心臓の鼓動である。この図に見られるように、心臓の鼓動の構造は、そのＰＱＲＳＴのコンポネントにより定義される。それらのコンポネントの場所、大きさおよび形は、心臓の身体的働きに関する重大な情報を伝達する。ＶＰＷ−ＦＲＩモデルにおいて、波形は、ローレンツ（コーシー分布としても知られる）のパルスの合計としてモデル化され得、その各々は、対称および非対称な成分を含んでいる。
【数１】
2015512111.tif 000003
【００１６】
[0027]  このモデルにおいて、波形は、それぞれの１つは、添え字ｋにより示されたＫパルスから形成されたと考えられ、それぞれの１つは、センターポジションｔｋ、幅またはダンピング係数ａｋ、対称なパルス成分に対する振幅ｃｋおよび非対称なパルス成分に対する振幅ｄｋより定義される。信号をモデル化するのに使用されるローレンツのパルスの数は、信号の特質に依拠する。６つまたは７つのパルスモデルが使用された場合、特にモデル化されたＥＣＧ波形が比較的大量のノイズを有しているとき、いくつかのケースにおいて、より強固な結果が発見されたが、ＥＣＧ波形に対し、５つのＫを使用することが、臨床的有意性のあるＰ，Ｑ，Ｒ，ＳおよびＴ特性を再生するために概して適切であると発見された。
【００１７】
[0028]  いくつかの波形に対し、非対称な振幅ｄｋは、ゼロにセットされ得、それは波形をモデル化するのに使用されるパラメータの数を減少する。このことはＥＣＧ波形について可能であるが、一般に結果は、正確さがより少なくなる。
【００１８】
[0029]  図１Ｂは、方程式１において説明された５つのローレンツのパルスの形を説明しており、そのパラメータは、下記に表された方法を使用して、図１Ａの最初の波形から限定されている。図１Ｂにおけるパルスの合計が、図１Ｃに示されている。図１Ｃが、図１Ａの最初の信号のよい再生であることが見られる。この方法において、図１Ａからの信号は、図１Ｂおよび方程式１の５つのローレンツのパルスの各々に対する４つのパラメータ（ｃ，ｄ，ａ，およびｔ）、２０のパラメータにより正確にパラメータ化されている。
【００１９】
[0030]  他のパラメータ化技術と同様に、方法は、最初の時間領域データから所望のパラメータを導き出すことが必要とされ、それは、対象に結合された電極から出力されたアナログ電気信号の取得の間に取られた離散波形サンプルの典型的なシリーズである。サンプリングレートは、変化し得るが、Ｐ，Ｑ，Ｒ，ＳおよびＴの波形特性を含む関心のおおよそ０．７５−１．５秒の期間を上回って、波形のおよそ１００−５００時間領域サンプルを発生し、およそ１２０−３６０Ｈｚであり得る。１００−５００の最初の波形サンプル数値の代わりに２０パラメータの数値に波形をパラメータ化することは、５−２５の要因によりデータの圧縮を生み出し得ることを理解されるべきである。
【００２０】
[0031]  時間領域におけるパルスパラメータの導出を実行することは可能であるが（例えば、サンプル時間において方程式１により発生された数値と実際のサンプル値との間の相違を最小化する５つのパルスの各々に対しａ，ｔ，ｃ，およびｄ値を見つけるための回帰分析を使用することによって）、重要なコンピュータによる、および正確さの利点が、周波数領域におけるパラメータ導出の実行から生じる。
【００２１】
[0032]  図２は、周波数領域におけるＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを導出するための信号解析の１つの方法のフロー図である。この実施において、方法はブロック２１０において開始し、最初の時間領域サンプルにおける離散型フーリエ変換（ＤＦＴ）が実行される。方法は、ブロック２１２において続け、上記されたパルスパラメータを抽出するための更なる解析のためにＭＭの正極性周波数ＤＦＴ係数が選択される。これらのステップは、また、図３にグラフを使って説明され、それは、３６０Ｈｚにてサンプルされた時間領域ＥＣＧ波形に適合されたＤＦＴアルゴリズムから発生されたＥＣＧ周波数スペクトルを示している。図３において見られるように、そのようなスペクトルは典型的には、０Ｈｚ周辺に振動減衰領域を、周波数が６０または７０Ｈｚに増えるにしたがってスペクトルのエネルギーが減衰する推移領域を含んでいる。−７０ｄＢ周辺のノイズフロアは、また、約７０Ｈｚを超える周波数において図３において見られる。ＥＣＧ波形の詳細は、振動領域における周波数と減衰比率および推移領域の形状の詳細に影響を及ぼす。
【００２２】
[0033]  解析のために選択されたＭＭのＤＦＴ係数のセットは、０Ｈｚの正側に位置し、少なくとも２Ｋ＋１の隣接したＤＦＴ係数値を含んでいる。下記の、より詳細において表された抽出方法のため、係数のセットは、さらに下記に表されたように、抽出を実行するために使用される方法に起因して０Ｈｚを横切り及ぶことができないため、正側周波数系数が、選択される。下記に表された抽出方法は、また、入力として少なくとも２Ｋ＋１の数値を必要とするが、しかしながら、この数を超えて活用された場合、ノイズの存在における結果の安定性および正確性は、改善される。ＥＣＧ波形に対しＫ＝５（例えば５パルスモデル）の場合、最小の１１ではなく、少なくとも２５または３０ＤＦＴ係数であることが、数ＭＭに対し、役立つことが発見されている。選択された係数のセットは、０Ｈｚ付近から振動領域を含み、しかも、少なくとも推移領域の幾つかをカバーするために、広がるべきである。
【００２３】
[0034]  図２に戻って参照し、ブロック２１４において、パルス幅およびパルスの位置のパラメータａｋとｔｋは、選択されたＤＦＴ係数の少なくともいくつかから計算される。各パルスのダンピング係数（パルス幅係数とも呼ばれる）ａｋおよび、時間ｔｋを抽出するために、方法は、ブロック２１０のＤＦＴは、方程式１の関数形を有するサンプルされた時間領域信号から発生されると仮定する。サンプルされたそのようなローレンツのパルスの合計のＤＦＴ係数は、方程式２において示されるように、減衰する正弦極性の合計の形に追随する。
【数２】
2015512111.tif 000004
【００２４】
ここで
ｂｋ＝ｃｋ−ｊｄｋ    正のｍに対し
ｂｋ＝ｃｋ＋ｊｄｋ    負のｍに対し
τ＝Ｎ／Ｆｓ
ここでＦｓは、時間領域サンプリング周波数で、Ｎは、関心の期間内に取得された時間領域サンプルの数である。
【００２５】
[0035]  最初の信号のＤＦＴが、方程式２の関数形であると仮定される場合、消滅フィルタ（annihilating filter）は、パラメータａｋおよびｔｋに関連したルート（root）を有し構築され得る。サンプルされた信号（ノイジーであると思われる）のパラメータを導き出すことの、この数学的な問題を解決するための技術は、開発されて、周知となっており、信号は、指数関数的に減衰された振動の合計である。例えば、プロニアルゴリズム（Prony algorithm）のような、スペクトルの解析技術は、消滅多項式（annihilating polynomial）を構築でき、そのルート（root）を見つけることができるものとして知られる。他のスペクトルの解析技術は、ＥＳＰＲＩＴのような消滅多項式（annihilating polynomial）のルート（root）を見つけるためにまた使用され得る。上記のようにそのような技術は、ディラックＦＲＩ法（Dirac−FRI method）のような同じような目的のために使用されてきた。しかしながら、そのような方法を使用するための過去の試みは、概して、正および負の周波数の両者を含むＤＦＴ係数を使用する。パルスが、可変幅を有すると仮定されたとき、しかしながら、これは、方程式２から見られるように不連続を提示し、例えばプロニアルゴリズム（Prony algorithm）は、解析の領域内で変化する指数関数ウェイト（exponential weight）で曲線をモデル化しない。この問題を解決する１つの方法は、時間領域信号のスペクトルが、共役の対称であること、および、０Ｈｚのスパンのアルゴリズムにおいて使用される係数は必要とされないことを認識することによる。プロニ法（Prony method）の状態を満足するために、正のみまたは負のみ（所望の場合、０を加え）のスペクトルの要素を使用することができる。スペクトル解析における消滅多項式（annihilator polynomial ）の複素根は、次にパルス回数（pulse times）に加え、モデルにおいて、ダンピング係数を決定するための情報を提供する。付加的な利点は、プロニ法（Prony method）に供給された周波数要素は、ｍ＝０においてスタートする必要がないとの認識により得られる。実際のアプリケーションから取得されるデータは、しばしば、ＤＣオフセットにより改悪されており、解析におけるｍ＝０の期間、およびいくつかの場合において、ｍ＝１の期間を避けることは有益であり得る。
【００２６】
[0036]  上記されたスペクトル解析技術の1つが、この方法に適用された時、この多項式はＫ個のルートを有し、それは（極形式において）
【数３】
2015512111.tif 000005
【００２７】
[0037]  ルートの大きさおよび位相は、次のように見られる。
【数４】
2015512111.tif 000006
【００２８】
[0038]  これらのルートより、パルスの位置ｔｋが計算され得る。
【数５】
2015512111.tif 000007
【００２９】
ここでｔｋは、サンプル（０からＮ−１）におけるパルスの位置であり、ｚｋの角度はラジアン（０から２π）におけるものである。
【００３０】
[0039]  ダンピング係数ａｋは、以下の関係により、ルートの大きさに関連する。
【数６】
2015512111.tif 000008
【００３１】
[0040]   ダンピング係数およびパルス回数を見つけた後、図２のブロック２１６において、対称および非対称の振幅パラメータが、ブロック２１０において最初の時間領域信号から生成されたＤＦＴ係数に方程式２により生成されるために、ＤＦＴ係数に適合した線形回帰を用いて抽出される。
【００３２】
[0041]  これを達成するために、線形方程式のセットは、方程式２におけるモデルにより表された数値と、入力データからＸ（ｍ）のＬの値のセットを一致させることにより定義され得る。このセットは、係数を前もって選択されたＭＭのいくつかまたは全て、または、任意の他のｍ≧０に対するＬの値の選択であり得る。Ｋの信号値の最小およびＫの方程式（Ｌ≧Ｋ）は、ｂｋの値を取得するために反転（または、最小二乗反転）され得るマトリクス方程式を形づくるのに必要とされる。実行において、さらなる信号の値が概して使用され、ｂｋの値は、最小二乗法により決定される。
【００３３】
[0042]  線形方程式の上記のセットは、次のように表され得る。
【数７】
2015512111.tif 000009
【００３４】
[0043]  定義づけ
【数８】
2015512111.tif 000010
【数９】
2015512111.tif 000011
【数１０】
2015512111.tif 000012
【００３５】
[0044]  ｃに対する解は、下記のように表され得る。
【数１１】
2015512111.tif 000013
【数１２】
2015512111.tif 000014
【００３６】
ここで、ｉｎｖ（Ｇ）は、マトリクスＧの最小二乗（Ｍｏｏｒｅ−Ｐｅｎｒｏｓｅ）疑似反転である。
【００３７】
[0045]  この方法により、列ベクトル［ｂ］の要素が決定されるとき、各々、ｂｋの実数部は、パルスｋの対称な振幅ｃｋであり、ｂｋの虚数部は、パルスｋの非対称な振幅ｄｋである。
【００３８】
[0046]  すべてのパラメータａｋ、ｔｋ、ｃｋおよびｄｋが計算された後、将来の信号再構築のためにブロック２１８にてパラメータは記憶される。このモデルが、適用されたとき、各々のパルスごとに４つの数値（プラス、潜在的に付加的なＤＣシフトパラメータ）に完全な波形が圧縮され得、５パルスのために、波形は、従来のナイキスト速度サンプリング方法が使用された場合に、波形の描写（representative）として記憶される時間領域（または周波数領域）の数値の数より大幅に少ない２０または２１の数値のみである。
【００３９】
[0047]  図４は、記憶されたパラメータからの信号再構築のフロー図である。この実施において、記憶されたパラメータａｋ、ｔｋ、ｃｋおよびｄｋは、ブロック４１０において回収される。記憶されたパラメータから、ブロック４１２において正のｍ周波数指標に対するＤＦＴ係数は、方程式２をおよび回収されたパラメータを用いて計算される。負のｍ周波数指標に対する係数は、方程式２により生成された正のｍの数値の複素共役を取ることにより計算され得る。ブロック４１４において、逆離散型フーリエ変換（ＩＤＦＴ）は、最初の時間領域の信号を表す時間領域の数値のセットを生成しＤＦＴ係数において実行される。代替の再構築方法が、時間領域において使用され得、パラメータａｋ、ｔｋ、ｃｋおよびｄｋが、時間領域データを直接生成するために方程式１に当てはめられることが理解されよう。この場合において、最初の信号が任意の著しいＤＣオフセットを有する場合に、変えられた周期的な方程式１のバージョンを使用することに注意されるべきである。この複雑な状態は、図４の周波数領域の再構築が利用された場合、提示されない。
【００４０】
[0048]  このアプローチの利用を説明するため、ＶＰＷ−ＦＲＩモデルおよび、本開示により定義された解析方法である図５および６は、ＭＩＴ／ＢＩＨのデータベースから取得された実際の心臓の鼓動波形の解析の結果を示している。図５において、最初の時間領域データは、点線にて示されており、上記された方法(例えば図４のブロック４１４における)からの再構築の出力は、実線にて示されている。図６において、最初の信号のＤＦＴ（最初に３６０Ｈｚにおいてサンプルされた）は、点線にて示されており、図４のブロック４１２において方程式２を用いた方法により発生されたＤＦＴ係数は、実線にて示されている。
【００４１】
[0049]  信号処理の上記方法は、１２０Ｈｚまたはそれを超えるような比較的高いレートでサンプルされたＥＣＧ波形に対し非常によく動作する。実際には、しかしながら、記憶された時間領域サンプルは、しばしばより低い周波数を有し、時々、例えば６０Ｈｚに至るダウンサンプル（downsample）になる。より低い周波数でサンプルされたデータが使われる時、ＶＰＷ−ＦＲＩアルゴリズムは、波形の全ての重要な特徴を正確に再生し得ない。このことは、図７Ａおよび７Ｂに説明されており、入力データが３６０Ｈｚの最初のデータではなく、代わりに解析および再構築に６における１つのみの最初のサンプルが使用された、６０Ｈｚのサンプル周波数で取り除かれたデータセットであるときの、図７Ａの波形のＶＰＷ−ＦＲＩ再構築および最初の３６０ＨｚでサンプルされたＥＣＧ波形を示している。図７Ｂに見られるように、Ｒのピークは、振幅において強いオーバーシュートを有し、図７Ａにおける小さいＳのピークは、本質的に図７Ｂにおいて不存在である。
【００４２】
[0050]  図８は、周波数領域における図７Ａの最初の波形と図７Ｂの再構築された波形の差異を説明している。図８において、点線は、最初の３６０Ｈｚでサンプルされた波形のＤＦＴを示している。実線は、６０ＨｚのサンプルセットからＶＰＷ−ＦＲＩパラメータの抽出を生じている、例えば図４のブロック４１２において、方程式２により発生されたＤＦＴ係数を示している。実際のスペクトルと再構築されたスペクトル間の狂いは、約３０Ｈｚを超え大きくなる（サンプリング周波数６０Ｈｚに対応している）。一般的に、３０から１００Ｈｚまでの周波数に対し、再構築は振幅を多く見積もりすぎる。これは、図７Ａおよび７Ｂの時間領域データにおいて見られるオーバーシュートおよび損なわれたＳのピークを発生する。
【００４３】
[0051]  ダウンサンプルされた最初のデータで信号再構築を改善するために、対数スケールにおいて、ＥＣＧ波形のＤＦＴ係数の振幅が、６０〜１００Ｈｚにおいて基本的に信号がノイズになるまで約１０〜１５Ｈｚ上の推移領域において、放物線状の関数形状を追尾する傾向にあることが、観察されてきた（対数スケールにおいて）。この領域は、図８における８１２を意味する。しかしながら、異なるＥＣＧ波形は、この領域でより広いまたはより狭い放物線状の形状を有し得、通常この放物線状の形状を示すＥＣＧ波形の上へまたは下へ変化させられ得る。
【００４４】
[0052]  この観察は、それらが一般的に観察された放物線状の形状を追尾するように、入力データサンプル周波数より高い周波数に対応したｍの指標に対し方程式２により出力されたＤＦＴ係数の大きさを調整することにより、うまく利用され得る。調整のために使用する適切な、２次多項式（second order polynomial）を見つけるために、入力サンプル周波数の約１５Ｈｚに対応した推移領域における再構築されたＤＦＴデータの対数は、αｍ２+βの形のパラメータ化された放物線に合致する。この領域は、図８に示されたおよそライン８１４からライン８１６へ拡張する。これは、再構築の処理における方程式２から出力された最初のＤＦＴ係数が、実際のデータのＤＦＴをよく追尾するスペクトルの領域である。放物線は、０Ｈｚにおいて中心となるので、線形の期間の必要性はなく、放物線は下方に開いているので、係数αは負でありえる。パラメータαおよびβは、方程式２により発生されたＤＦＴ係数の振幅と、方程式８において示されるように公式ｌｏｇＸ［ｍ］=αｍ２+βにより発生されたＤＦＴ係数の振幅との差異を最小化するαおよびβの数値を見つけることにより決定され得、Ｘ［ｍ］は、図８の線８１４と８１６の間の領域において方程式２により生成されたＤＦＴの大きさである。
【数１３】
2015512111.tif 000015
【００４５】
[0053]  一度パラメータαおよびβが決定された後、方程式２により生成されたＤＦＴ係数の大きさは、最初のＤＦＴ係数が、スペクトルをうまく再生しないサンプル周波数上の領域において（位相を変えることなく）調整され得る。このように、入力サンプル周波数上の、周波数に対応したＤＦＴ係数に対し、ＤＦＴ係数は、方程式９に応じて変更され得る。
【数１４】
2015512111.tif 000016
【００４６】
[0054]  この生成の結果は、グラフを使って図９および１０において説明されている。図９において、最初の方程式２の出力から変更されたＤＦＴ係数のセットが、説明されている。図９の実線は、線８１４によって示された０Ｈｚから約３０Ｈｚにいたるまでの領域に対する方程式２から出力されたＤＦＴ係数のグラフである。線１０１６によって示された３０Ｈｚから約１００Ｈｚ（もしくは超えて）にいたるまでのＤＦＴ係数に対し、方程式９によって変化されたように、方程式２によって出力されたＤＦＴ係数である振幅を、ＤＦＴ係数は、有している。ＤＦＴは、今度は１００Ｈｚまたはそれを超える全行程の１５Ｈｚと３０Ｈｚの間で定義された放物線状の形状を追尾する。実際には、６０を超え８０ＨｚのＤＦＴ係数は、再構築においてほとんど影響しない。図１０Ａは、図７Ａに示されているのと同様に、３６０Ｈｚにてサンプルされた最初の時間領域波形を示している。図１０Ｂは、図９の実線のＤＦＴにおいてＩＤＦＴを実行することによって生成された時間領域波形を示している。３０Ｈｚから上方の修正で、図１０Ｂにおいて、Ｒのピークのオーバーシュートが取り除かれ、今度はＳのピークが再生されていることが見られる。
【００４７】
[0055]  図１１は、この修正方法を説明しているフローチャートである。概して、それは、上記で表現された付加的な修正ステップとともに、図４の流れを追尾する。また、図４の参照とともに上記で表現されたように、記憶されたパラメータａｋ、ｔｋ、ｃｋおよびｄｋが、ブロック１１１０において回収される。記憶されたパラメータから、ブロック１１１２において、正のｍの周波数指標に対するＤＦＴ係数は、方程式２および回収されたパラメータを用いて計算される。負のｍの周波数指標に対する係数は、方程式２により生成された正のｍの数値の複素共役を取ることにより再度計算され得る。ブロック１１１４において、ＤＦＴ係数のいくつかは、所定の関数の形に合致させるために調整される。ＥＣＧ波形に対し、放物線状の関数の形状は、適切に発見される。他の波形ソースに対し、異なる関数の形状が割り当てられる。ブロック１１１６において、逆離散型フーリエ変換（ＩＤＦＴ）は、最初の時間領域信号を提供する時間領域の数値セットを生成しＤＦＴ係数において実行される。
【００４８】
[0056]   図２の参照とともに上記に表現されたデータ解析の過程の間に、αおよびβのパラメータは生成され得ることが理解されよう。この実施において、放物線状カーブの合致は、方程式２、適切なαおよびβを生成すること、および、次に他のＶＰＷ−ＦＲＩパラメータに沿ってこれらの数値を記憶することを用いて抽出されたＶＰＷ−ＦＲＩパラメータａ，ｔ，ｃおよびｄからＤＦＴ係数を生成することにより実行され得る。これは、再構築の間、放物線状カーブの合致を実行する必要を除外する。
【００４９】
[0057]  上記された方法は、幅広い種類のシステムにおいて実施され得る。図１２Ａは、ＶＰＷ−ＦＲＩ法を実行するように構成された１つのデバイスのブロック図を説明している。デバイスはプロセッサ１２１０を含み得る。プロセッサ１２１０はまた、中央処理ユニット（ＣＰＵ）とも称され得る。読取専用メモリ（ＲＯＭ）とランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）との両方を含みうるメモリ１２１２は、命令およびデータをプロセッサ１２１０に提供する。メモリ１２１２の一部は、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）も含み得る。プロセッサ１２１０は通常、メモリ１２１２内に記憶されたプログラム命令に基づいて、論理および算術動作を実行する。メモリ１２１２内の命令は、本明細書に記載されたＶＰＷ−ＦＲＩモデルの方法を実行するために実行可能であり得る。例えば、メモリ１２１２内の命令は、図２，４および１１に示すように波形の解析および／または再構築のための信号処理のステップのシーケンスを実行するためにプロセッサ１２１０により実行可能であり得る。
【００５０】
[0058]   プロセッサ１２１０は、リモート信号ストレージ１２２０またはローカル信号ストレージ１２１８から、時間領域において入力信号のＮ個（ここでＮは正の実数）のサンプルを受信するように構成され得る。さらに、プロセッサ１２１０は、上記したように周波数領域で変換係数Ｘ（ｍ）を発生させるためＤＦＴアルゴリズムを利用してＮ個のサンプルを変換し得る。代替として、信号ストレージは、最初の時間領域信号のＤＦＴ係数を記憶し得、およびこれらは、プロセッサ１２１０により実行されるアルゴリズムに対して始点として使用され得る。変換係数（プロセッサ１２１０により発生されたか、または受信されたかの）、特に、正の周波数に関連した係数のセットであるサブセットＭＭは、プロセッサ１２１０により選択され得る。変換係数のサブセットＭＭは、次に、ＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを定義するためにプロセッサにより使用され得る。これらのパラメータは、次に、信号ストレージ１２１８または１２２０において最初のデータの圧縮されたバージョンとして記憶され得る。最初のデータは、次に、他の場所へ捨てられるか記憶される。プロセッサは、また、信号記憶メモリ１２１８または１２２０からＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを回収するように構成され得る。プロセッサは、次に、上記の方法を用いてＤＦＴ係数を発生し得、時間領域波形を再構築するために発生されたＤＦＴ係数においてＩＤＦＴを実行し得る。ディスプレイ１２１４またはプリンタのような出力デバイスは、最初のまたは、再構築された時間領域データを表示するために使用され得る。
【００５１】
[0059]  信号ストレージメモリ１２１８および／または１２２０は、ＥＣＧ信号データベースを備え得る。プロセッサ１２１０は、次に、それらを入力ＥＣＧ信号として使用し得、ＶＰＷ−ＦＲＩアルゴリズムを使って計算されたパラメータとして記憶し得る。そのようなパラメータとしてのＥＣＧ信号の記憶は、そのようなＥＣＧ信号を保管するのに必要なメモリ割り当てを減少し得る。図１２Ａのシステムは、例えば、病院において、患者の医療的な経緯の記録の一部としてＥＣＧ信号を効果的に保管するために採用され得る。
【００５２】
[0060]  図１２Ａにおいて、分離した構成要素の番号が説明されているが、当業者なら、１つまたは複数の構成要素が、組み合わされ得、または一般に実装され得ることを認識するであろう。さらに、図１２Ａにおいて説明されている構成要素の各々は、複数の分離した要素を用いて実装され得る。
【００５３】
[0061]  図１２Ｂおよび１２Ｃは、地理的に分離し得る異なるプロセッサ１２１０が、信号解析および信号再構築を分離して実行し得ることを説明しているブロック図である。図１２Ｂにおいて、プロセッサ１２１０は、プロセスの信号解析部分を実行することに専念させられている。このプロセッサは、時間領域サンプルを取得し、およびＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを生成する。図１２Ｃにおいて、プロセッサは、再構築することに専念させられている。このプロセッサは、入力としてＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを取得し、および、出力として再構築された時間領域サンプルを生成する。
【００５４】
[0062]  図１３は、上記された方法が実装され得る他のシステムを説明している。このシステムにおいて、パッチＥＣＧモニタ（patch ECG monitor）１３００は、ＥＣＧ電極１３１２を包含し、および、例えば歩行可能な心臓病患者のモニタリングデバイスのような対象に接着剤で搭載されている。電極からの信号は、信号の時間領域サンプルを生成するＡ／Ｄコンバータ１３１４へ送られる。これらのサンプルは、上記されたパルス幅、時間および対称、非対称な振幅のＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを生成するように構成されている信号処理回路１３１６に送られる。これらは、携帯電話、タブレット、または他の可搬電子システムのようなモバイルデバイス１３４０にアンテナ１３１８を介してワイヤレスにて送られ、それは、アンテナ１３４２を介してパラメータを受信し、およびパラメータをモバイルデバイス１３４０における信号処理回路１３４４へ送る。上記したように、信号処理回路は、また、上記された再構築の間のカーブの合致のために、αおよびβパラメータを生成し、およびそれらをモバイルデバイス１３４０に送り得る。パッチ１３００の要素が、同じ物理基板に一緒に搭載されることを必要とせず、様々な方法にて分裂され得ることが理解されよう。
【００５５】
[0063]   モバイルデバイス１３４０における信号処理回路１３４４は、モバイルデバイス１３４０において計算されるかまたはパッチモニタ１３００から受信されたαとβパラメータおよびＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを用いてＥＣＧ波形を再構築するように構成され得る。再構築された信号は、ディスプレイ１３４６に表示され、および、モバイルデバイスにおけるキーパッド／タッチスクリーン１３４８で操作され得る。モバイルデバイスは、また、物理学者等による再調査や、記憶のために、インターネットのような外部のネットワークに再構築された波形および／またはパラメータのどちらかを送信するように構成され得る。
【００５６】
[0064]  ボディーに搭載されたシステム１３００は、できるだけ小電力で使用されるため、オンボディーシステム１３００からモバイルデバイス１３４０へ送信されなければならないデータの量を最小化すること、およびＡ／Ｄコンバータのサンプリング周期を最小化することが有利である。上記された方法により提供された正確な再構築および圧縮が、オンボディーシステム１３００により消費される電力を削減できる。
【００５７】
[0065]  本明細書にて開示された実施と関連付けて説明される様々な実例となる論理、論理ブロック、モジュール、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両方の組み合わせとして実施され得る。ハードウェアおよびソフトウェアの互換性は、概して機能性の点から説明され、様々な実例となる要素、ブロック、モジュール、回路、および上記で説明されたステップで説明されている。このような機能が、ハードウェアまたはソフトウェアで実施されるか、特定のアプリケーションおよびシステム全体に課せられる設計制約に依存する。
【００５８】
[0066]  本明細書にて開示された態様に関連付けて説明された様々な実例となる論理、論理ブロック、モジュール、および回路を実施するために使用されるハードウェアならびにデータ処理装置は、汎用単一チップのプロセッサまたは汎用マルチチップのプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、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）、あるいは他のプログラマブル論理デバイス、離散ゲートまたはトランジスタ論理、離散ハードウェアコンポーネント、または本明細書にて説明された機能を実行するために設計された、それらの任意の組合せで実施または実行され得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ、または、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシン（state machine）であり得る。プロセッサはまた、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携した１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のこのような構成であるコンピューティングデバイスの組み合わせとして実装され得る。いくつかの実施では、特定のステップおよび方法は、所与の機能に特有である回路により実行され得る。
【００５９】
[0067]  １つまたは複数の様態では、説明された機能は、本明細書で開示された構造、およびこれらの構造的均等物を含む、ハードウェア、デジタル電子回路、コンピュータソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの任意の組み合わせで実装され得る。本明細書で説明される主題の実施はまた、データ処理装置による実行のための、またはデータ処理装置の動作を制御するためのコンピュータ記憶媒体で符号化された、１つまたは複数のコンピュータプログラム、つまりコンピュータプログラムの命令の１つまたは複数のモジュール、として実施されることができる。
【００６０】
[0068]  ソフトウェアで実装されるとき、機能は、コンピュータ可読媒体上の１つまたは複数の命令またはコードとして、記憶または送信され得る。本明細書に開示される方法またはアルゴリズムのステップは、コンピュータ可読媒体上に存在しうるプロセッサ実行可能なソフトウェアモジュールに実装され得る。コンピュータ可読媒体は、１つの場所から別の場所へコンピュータプログラムを転送することを可能にされた任意の媒体を含むコンピュータ記憶媒体および通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによりアクセスされうる任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用され、コンピュータによりアクセスされうるＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、または他の光ディスク記憶デバイス、磁気ディスク記憶デバイス、または他の磁気記憶デバイス、あるいは任意の他の媒体を含み得る。また、任意の接続は、コンピュータ可読媒体と適切に名づけられることができる。本明細書で使用されるようなディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびブルーレイ（登録商標）ディスクを含み、通常、ディスク（ｄｉｓｋ）は、データを磁気的に再生し、一方、ディスク（ｄｉｓｃ）はデータをレーザで光学的に再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。加えて、方法またはアルゴリズムの動作は、コンピュータプログラム製品に組み込まれうる、機械可読媒体およびコンピュータ可読媒体上で、１つの、または任意の組み合わせの、またはセットのコードおよび命令として存在し得る。
【００６１】
[0069]  本開示にて説明される実装への様々な変更は、当業者にとって容易に明らかであり、および、本明細書で定義される一般的な原理は、本開示の精神または範囲から逸脱することなく他の実装に適用され得る。これにより、本開示は、本明細書にて示される実装に限定されるように意図されず、本明細書にて開示される請求項、原理および新規な特徴と一致する最も広い範囲を与えられることとなる。「例示的」という言葉は、もっぱら本明細書では、「例、事例、または実例としての供給」を意味し、使用される。「例示的な」ものとして、本明細書にて説明される実施は、他の実施に対して、必ずしも、好ましいまたは利点があるものと解釈されるものではない。
【００６２】
[0070]  別個の実施に照らして本明細書で説明された、ある特徴もまた、単一の実施で
組み合わせて実施されることができる。反対に、単一の実施に照らして説明された様々な特徴もまた、多重の実施で別個に、または任意の適したサブコンビネーションで実施されることができる。さらに、特徴はある組み合わせで作用するように上記で説明され、および最初でもそのように特許請求され得るが、特許請求される組み合わせからの１つまたは複数の特徴は、いくつかの場合では、その組み合わせから削除され得、特許請求される組み合わせは、サブコンビネーション、またはサブコンビネーションのバリエーションに向けられ得る。
【００６３】
[0071]  類似して、動作は、特定の順序で図面に書き描かれる一方で、このことが、所望の結果を達成するために、実行されるそのような動作が、示された特定の順序でまたは連続した順序で実行されること、または全ての説明された動作が実行されることを要求するものとして理解されるべきではない。さらに、図面は、フロー図の形式において１つまたは複数の例示のプロセスを図的に描かれ得る。しかしながら、描かれていない他の動作は、図的に説明される例示のプロセスに組み込まれ得る。例えば、１つまたは複数の付加的な動作が、前に、後に、同時にまたは任意の説明された動作の間に、実行され得る。ある環境では、マルチタスクおよび平行処理は利点があることがあり得る。さらに、上記で説明された実施における様々なシステム要素の分離が、全ての実施の中でそのような分離を要求することとして理解されるべきではなく、説明されたプログラム要素およびシステムは、概して、単一のソフトウェア製品に共に集積され得、または多重のソフトウェア製品にパッケージされ得ると理解されるべきである。加えて、他の実施は、以下の請求項の範囲内である。いくつかの場合では、請求項に列挙された動作は、異なる順序で実行され得、それでもなお所望の結果を達成する。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ−１】
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【図１Ｂ−２】
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【図１Ｃ】
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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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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