(57)【要約】  可変の幅のパルスを含む信号またはシステム応答を定義し、パラメータ化するためのシステムおよび方法が、ここに記載される。パラメータは、信号を定義することができ、したがって、オリジナルの信号の圧縮バージョンと等価とされ得る。信号の圧縮バージョンとしてパラメータを記憶することは、より少ない記憶スペースしか必要とせず、信号の記憶を、よりメモリ効率的にする。
2015502824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号のパラメータ化のコンピュータ実装方法であって、
ＭＭが２Ｋよりも大きい場合、少なくとも１つのプロセッサによって、Ｎ個のサンプル時間領域信号の一連の少なくともＭＭ個の離散フーリエ変換係数を取得することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記ＭＭ個の離散フーリエ変換係数を使用して、アニヒレータ多項式（annihilator polynomial）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いて、前記少なくとも１つのプロセッサによって、Ｋ個のパルスの位置および幅を導出することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記Ｋ個のパルスの各々について実数振幅または複素数振幅を導出することと
を備える方法。
【請求項２】
前記パルスが、前記時間領域においてほぼローレンツ関数の形状を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＭＭ個の離散フーリエ変換係数がすべて、ゼロ以上の周波数に対応する、請求項１および２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記ＭＭ個の離散フーリエ変換係数がすべて、ゼロ以下の周波数に対応する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記Ｋ個のパルスの前記対称および非対称の成分の前記振幅を導出することを備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記振幅が線形回帰行列反転によって決定される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記信号の一連の時間領域サンプルから前記一連の少なくともＭＭ個の離散フーリエ変換係数を導出することを備える、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記時間領域信号が心電図記録（ＥＣＧ）信号を備える、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
処理回路に、
一連のＭＭ個の離散フーリエ変換係数を取得するステップと、
前記ＭＭ個の離散フーリエ変換係数を使用して、アニヒレータ多項式（annihilator polynomial）のＫ個のルートを決定するステップと、
前記決定されたルートに少なくとも部分的に基づいて、Ｋ個のパルスの各々の前記位置、前記幅、および前記実数振幅または複素数振幅を導出するステップと
を実行させる、記録された命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
ピーク位置、減衰係数、および振幅を有する一連の重複するパルスとして前記信号をモデル化し、前記モデルに従って、処理回路を用いて前記圧縮または解凍を実行することを備える、信号を圧縮または解凍するコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記パルスが反対称的成分振幅を有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記圧縮することが、
一連の少なくともＭＭ個の離散フーリエ変換係数を取得することと、
前記少なくともＭＭ個の離散フーリエ変換係数を使用して、アニヒレータ多項式（annihilator polynomial）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いて、Ｋ個のパルスの各々の位置、幅、および実数振幅または複素数振幅を導出することと
を備える、請求項１０および１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
信号のパラメータ化のために構成された装置であって、
時間領域信号の一連の周波数領域変換係数を取得し、
前記周波数領域変換係数を使用して、アニヒレータ多項式のルートを決定し、
前記決定されたルートに少なくとも部分的に基づいて、前記時間領域信号のパルスの位置および幅を導出する
ように構成されたプロセッサ
を備える装置。
【請求項１４】
前記プロセッサが、前記パルスの各々の実数振幅または複素数振幅を導出するようにさらに構成される、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記パルスが、前記時間領域においてほぼローレンツ関数の形状を有する、請求項１３および１４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
前記周波数領域変換係数がすべて、ゼロ以上の周波数に対応する、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
前記ＭＭ個の離散フーリエ変換係数がすべて、ゼロ以下の周波数に対応する、請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、前記パルスの対称および非対称の成分の前記振幅を導出するようにさらに構成される、請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記信号の一連の時間領域サンプルから前記一連の周波数領域変換係数を導出するようにさらに構成される、請求項１３〜１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記時間領域信号が心電図記録（ＥＣＧ）信号を備える、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記装置が、被験者の体に取り付けるために構成された、ＥＣＧ電極と、Ａ／Ｄコンバータと、前記プロセッサと、アンテナとを備える、請求項１９および２０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２２】
前記装置が、アンテナとプロセッサとを有するポータブルデバイスを備え、前記ポータブルデバイスが、前記プロセッサと通信するために構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
信号のパラメータ化のために構成された装置であって、
時間領域信号を生成するための手段と、
前記時間領域信号の周波数領域係数から前記時間領域信号におけるパルスの位置および幅を導出することによって、前記時間領域信号を圧縮するための手段と
を備える装置。
【請求項２４】
時間領域信号を生成するための前記手段が電極を含む、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記圧縮された時間領域信号を送信するための手段を含む、請求項２３および２４のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、信号またはシステム応答を定義し、パラメータ化するためのモデル、およびこれらのパラメータを決定するために信号およびシステム応答を分析するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
信号のパラメータ化は、信号処理、記憶、送信、および分析において広く使用されている。おそらく、最も一般的なものは、連続する時間領域信号が離散時間における１組のサンプリングされた信号の値によって表される、ナイキストレートサンプリング（Nyquist rate sampling）の使用である。オリジナルの連続する信号がサンプリングレートの多くとも半分に帯域制限されている限り、たとえば、ｓｉｎｃ補間アルゴリズムを使用することによって、完全な信号を復元するために、サンプルのセットが使用され得る。この一般的な例では、信号は、オリジナルの信号を完全に復元するために、どの時点でも、記憶され、送信され、使用され得る個別のパラメータのセット、サンプル値によって表される。
【０００３】
より最近では、実用的な関心のあるいくつかの帯域制限されていない信号は、他の方法でパラメータ化されている。これらの信号は任意に大きい周波数成分を含むことができるが、オリジナルの信号が復元され得る有限の組の値で、信号がパラメータ化され得るように、単位時間あたりの「不確定率」を制限する特徴によって、これらの信号はモデル化される。次に解決されるべき問題は、オリジナルの信号から適切な１組のパラメータ値をどのように導出するか、および導出されたパラメータのみを使用して、完全な信号を復元するためのプロセスをどのように逆に進めるかである。不確定率有限（ＦＲＩ）ベースの信号分析の従来技術は、信号を分析する１つのそのような方法であり、以下の参照に記載されている。［１］  Ｍ．  Ｖｅｔｔｅｒｌｉ，  Ｐ．  Ｍａｒｚｉｌｉａｎｏ，  Ｔ．  Ｂｌｕ，  “Ｓａｍｐｌｉｎｇ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ｗｉｔｈ  Ｆｉｎｉｔｅ  Ｒａｔｅ  ｏｆ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ，  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  ２７th 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．この方法では、疑似期間内の信号セグメントの境界についての信号の特徴またはマーカーを定義するために使用さ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識別するために、波形または波形の派生物が分析される。次に、信号または信号セグメントは、適切な波の形状またはスプラインを使用して復元され得る。従来技術に記載されているこれらのモデル（ディラック−ＦＲＩモデル：Dirac-FRI modelsと呼ばれ得る）は、（疑似周期信号についての）ある期間内のパルス説明、振幅��よび位置についての２つのパラメータに限定され、それらは、復元のために単一のパルス形状に制限される。したがって、これらのモデルは、可変の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が制限される。
【発明の概要】
【０００４】
本発明のシステム、方法、およびデバイスはそれぞれいくつかの態様を有し、それらのうちの単一の態様が単独で本発明の望ましい属性を担当するとは限らない。次に、以下の特許請求の範囲によって表される本発明の範囲を限定することなしに、いくつかの特徴について概略的に検討される。この検討の考察の後、特に「発明を実施するための形態」と題するセクションを読めば、本発明の特徴が、可変の幅のパルスを含む信号またはシステム応答を定義し、パラメータ化するためのモデルを含む利点をどのように提供するかが理解されよう。パラメータは、信号を定義することができ、したがって、オリジナルの信号の圧縮バージョンとして使用され得る。信号の圧縮バージョンとしてパラメータを記憶することは、必要な記憶スペースがより少なくて済み、信号の記憶がよりメモリ効率的になる。
【０００５】
以下に提供されるように、信号を圧縮または解凍するコンピュータ実装方法は、ピーク位置、減衰係数、および振幅を有する一連の重複するパルスとして信号をモデル化し、モデルに従って圧縮または解凍を実行することを含み得る。
【０００６】
一実装形態では、信号のパラメータ化のコンピュータ実装方法は、ＭＭが２Ｋよりも大きい場合、少なくとも１つのプロセッサによって、Ｎ個のサンプル時間領域信号の一連の少なくともＭＭ個の離散フーリエ変換係数を取得することと、少なくとも１つのプロセッサによって、ＭＭ個の離散フーリエ変換係数を使用して、アニヒレータ多項式（annihilator polynomial）のＫ個のルート（roots）を決定することとを含む。決定されたルートに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１のプロセッサによって、Ｋ個のパルスの位置および幅が導出される。Ｋ個のパルスの各々についての実数振幅または複素数振幅も少なくとも１つのプロセッサによって導出される。
【０００７】
別の実装形態では、命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体は、処理回路に、一連のＭＭ個の離散フーリエ変換係数を取得するステップと、ＭＭ個の離散フーリエ変換係数を使用して、アニヒレータ多項式のＫ個のルートを決定するステップと、決定されたルートに少なくとも部分的に基づいて、Ｋ個のパルスの各々の位置、幅、および実数振幅または複素数振幅を導出するステップとを実行させることができる。
【０００８】
別の実装形態では、信号のパラメータ化のために構成された装置は、時間領域信号の一連の周波数領域変換係数を取得し、周波数領域変換係数を使用して、アニヒレータ多項式のルートを決定し、決定されたルートに少なくとも部分的に基づいて、時間領域信号のパルスの位置および幅を導出するように構成されたプロセッサを含む。そのような装置は、ＥＣＧ監視システムの一部としてＥＣＧ電極に結合され得る。
【０００９】
別の実装形態では、信号のパラメータ化のために構成された装置は、時間領域信号を生成するための手段と、時間領域信号の周波数領域係数から時間領域信号におけるパルスの位置および幅を導出することによって、時間領域信号を圧縮するための手段とを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】ローレンツパルス（Lorentzian pulses）の合計によるＥＣＧ波形の復元の図。
【図１Ｂ−１】ローレンツパルスの合計によるＥＣＧ波形の復元の図（図１Ｂ）。
【図１Ｂ−２】ローレンツパルスの合計によるＥＣＧ波形の復元の図（図１Ｂ続き）。
【図１Ｃ】ローレンツパルスの合計によるＥＣＧ波形の復元の図。
【図２】様々な幅の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】ＥＣＧ波形のスペクトルのグラフ。
【図４】図２の方法によって生成されるパラメータを使用した信号の復元の方法のフローチャート。
【図５】ＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを使用した信号の復元と元の時間領域信号と比較したグラフ。
【図６】周波数領域における図５の時間領域波形を比較したグラフ。
【図７Ａ】本開示の信号のパラメータ化を使用したシステムの実施形態を示す図。
【図７Ｂ】本開示の信号のパラメータ化を使用したシステムの実施形態を示す図。
【図７Ｃ】本開示の信号のパラメータ化を使用したシステムの実施形態を示す図。
【図８】本開示の信号のパラメータ化を使用したシステムの一実施形態を示す図。
【詳細な説明】
【００１１】
添付の図面を参照しながら新規のシステム、装置、および方法の様々な態様について以下でより十分に説明する。教示は、多くの異なる形態で実施され得るものであり、本開示全体にわたって提示する任意の特定の構造または機能に限定されるものと解釈すべきではない。むしろ、これらの態様は、本開示が周到で完全になり、本開示の範囲を当業者に十分に伝えるために与えるものである。本明細書の教示に基づいて、本開示の範囲は、本発明の他の態様とは無関係に実装されるにせよ、本開示の他の態様と組み合わせて実装されるにせよ、本明細書で開示する新規のシステム、装置、および方法のいかなる態様をもカバーするものであることを、当業者なら諒解されたい。たとえば、本明細書に記載の態様をいくつ使用しても、装置は実装され得、または方法は実施され得る。さらに、本発明の範囲は、本明細書に記載の本発明の様々な態様に加えてまたはそれらの態様以外に、他の構造、機能、または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ものとする。本明細書で開示する任意の態様が請求項の１つまたは複数の要素によって実施され得ることを理解されたい。
【００１２】
本明細書では特定の態様について説明するが、これらの態様の多くの変形体および置換は本開示の範囲内に入る。好ましい態様のいくつかの利益および利点について説明するが、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ものではない。むしろ、本開示の態様は、様々なシステムに広く適用可能であるものとし、そのうちのいくつかを例として図および好ましい態様についての以下の説明で示す。発明を実施するための形態および図面は、限定的なものではなく本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均等物によって規定される。
【００１３】
本開示の方法は、様々なシステムに適用可能であり得る。たとえば、本開示は、信号記憶データベース、たとえば心電図（ＥＣＧ）データベースなどに特に適用可能であり得る。一態様では、本明細書の方法は、ＥＣＧ信号をパラメータ化し、次にそれらのパラメータをＥＣＧデータベースに記憶するために使用され得る。これは、データを記憶するために必要とされるメモリ割振りが大幅に低減されるので、ＥＣＧ信号を記憶するために必要とされるコストおよびリソースを大幅に低減することができる。そのようなＥＣＧ信号データベースは、患者の評価および治療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データベースを必要とし得る。したがって、本明細書で説明するシステムおよび方法は、医療分野にとって役立つことがわかり得る。
【００１４】
本明細書で説明する方法の多くは、パラメータをモデルに導入することによって、従来技術の問題を克服し、モデルのパルス形状の幅および非対称を定義し、ＦＲＩ分析の数学的処理および方法を拡張する。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ために分析を実行するための手段を定義する。これは、波形を、その各々が位置、対称成分振幅、非対称成分振幅、および幅によって特徴づけられる重複するパルスの合計として表すことができる４パラメータパルスモデルに、ＦＲＩのモデルを一般化する。この一般化によって提供される追加の自由度は、モデル化され得る信号の範囲およびクラスを大幅に拡張し、それは、波形セグメントの連結よりむしろパルスの重複の表現を可能にする。
【００１５】
本明細書で説明するパラメータ化モデルを近似する信号は、可変パルス幅の情報率有限（すなわちＶＰＷ−ＦＲＩ：Variable Pulse-Width Finite Rate of Information）信号と呼ばれ得る。信号のこのクラスの例は、図１Ａに示したように、ＥＣＧ波形における心拍である。この図によってわかるように、心拍の構造は、そのＰ  Ｑ  Ｒ  Ｓ  Ｔ成分によって定義される。これらの成分の位置、サイズ、および形状は、心臓の物理的な動作に関する重要な情報を伝える。ＶＰＷ−ＦＲＩモデルにおいて、波形は、対称および非対称の成分を各々含むローレンツ（コーシー分布(Cauchy distribution）とも呼ばれる）パルスの合計としてモデル化され得る。
【数１】
2015502824.tif 000003
【００１６】
このモデルでは、波形は、各々インデックスｋによって示されるＫ個のパルスから形成されると考えられ、その各々は、中心位置ｔk、幅または減衰係数ａk、対称のパルス成分の振幅ｃk、および非対称のパルス成分の振幅ｄkよって定義される。信号をモデル化するために使用されるローレンツパルスの数は、信号の性質に依存する。ＥＣＧ波形について、特に、モデル化されているＥＣＧ波形が比較的大量のノイズを有する場合に、６または７のパルスモデルが使用されるならば、より頑強な結果がいくつかの場合に見出されているが、一般に、５のＫを使用することは、一臨床的に重要であるＰ、Ｑ、Ｒ、ＳおよびＴの特徴を再生するために適切であることがわかっている。
【００１７】
いくつかの信号波形では、非対称の振幅ｄkは、ゼロに設定され得、それは、波形をモデル化するために使用されるパラメータの数を減らす。これは、ＥＣＧ波形で可能であるが、一般に、結果はあまり正確でない。
【００１８】
図１Ｂは、パラメータが以下で説明する方法を使用して図１Ａのオリジナルの波形から抽出された式（１）に記載される形の５つのローレンツパルスを示す。図１Ｂのパルスの合計が図１Ｃに示される。図１Ｃが図１Ａのオリジナルの信号の良好な再現であることがわかる。このようにして、図１Ａからの信号は、図１Ｂおよび式（１）の５つのローレンツパルスの各々について４つのパラメータ（ｃ、ｄ、ａ、およびｔ）、２０のパラメータによって正確にパラメータ化される。
【００１９】
他のパラメータ化の技法と同様に、方法は、オリジナルの時間領域データから所望のパラメータを導出することを必要とし、それは一般的に、被験者に結合された電極から出力されたアナログの電気信号の取得の間に得られる一連の個別の波形サンプルである。サンプリングレートは変わり得るが、約１２０〜３６０Ｈｚであり得、Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、およびＴの波形の特徴を含む当該の約０．７５から１．５秒の時間期間にわたる波形の約１００〜５００の時間領域サンプルを生成する。１００〜５００のオリジナルの波形サンプル値の代わりに２０個のパラメータ値に波形をパラメータ化することが５〜２５分の１のデータの圧縮をもたらすことができることが諒解されよう。
【００２０】
（たとえば、サンプル時間において、式（１）によって生成される値と、実際のサンプル値との間の差を最小にする５つのパルスの各々について、ａ、ｔ、ｃ、およびｄの値を見つけるために回帰分析を使用することによって）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が可能であり得るが、周波数領域におけるパラメータの導出を実行することから、かなりの計算および精度の利点が生じる。
【００２１】
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分析の１つの方法のフロー図である。この実装形態では、方法は、ブロック２１０で開始し、ここで、オリジナルの時間領域サンプルの上で離散フーリエ変換（ＤＦＴ）が実行される。方法は、ブロック２１２に進み、ここで、上記で説明したパルスパラメータを抽出するためのさらなる分析のために、１組のＭＭ個の正の周波数ＤＦＴ係数が選択される。これらのステップは、３６０Ｈｚでサンプリングされた時間領域のＥＣＧ波形に適用されるＤＦＴアルゴリズムから生成されるＥＣＧ周波数スペクトルを示す図３にグラフによっても示される。図３でわかるように、そのようなスペクトルは、一般的に、約０Ｈｚの振動を減衰する領域と、６０または７０Ｈｚまで周波数が増加するにつれてスペクトルエネルギーが低下する移行領域とを含む。約−７０ｄＢのノイズフロアは、約７０Ｈｚを上回る周波数であることも図３でわかり得る。ＥＣＧ波形の詳細は、振動領域における周波数および減衰率、ならびに移行領域の形状の詳細に影響を及ぼす。
【００２２】
分析のために選択されるＭＭ個のＤＦＴ係数の組は、０Ｈｚの正の側にあり、少なくとも（２Ｋ＋１）個の隣接するＤＦＴ係数値を含む。以下でより詳細に説明する抽出方法では、以下でさらに説明するように、抽出を実行するために使用される方法のために、１組の係数が０Ｈｚをまたぐことはできないので、正の周波数係数が選択される。以下で説明する抽出方法はまた、入力として少なくとも（２Ｋ＋１）の値を必要とするが、この数より多くのものが使用される場合、ノイズの存在下での結果の安定性および精度が改善される。ＥＣＧ波形でのＫ＝５（たとえば５パルスモデル）である場合、数ＭＭが１１の最小値よりむしろ少なくとも２５または３０のＤＦＴ係数であることが有用であることがわかっている。選択された１組の係数は、ほぼ０Ｈｚからの振動領域を含み、移行領域の少なくとも一部をカバーするために拡張するものとする。
【００２３】
図２を再度参照すると、ブロック２１４で、選択されたＤＦＴ係数のうちの少なくともいくつかから導出されたアニヒレーション（annihilation）多項式のルートから、パルス幅およびパルスロケーションパラメータａkおよびｔkが抽出される。各パルスの減衰係数（パルス幅係数とも呼ばれる）ａkと時間ｔkとを抽出するために、この方法は、ブロック２１０のＤＦＴが式（１）の関数の形を有するサンプリングされた時間領域信号から生成されたと仮定する。そのようなローレンツパルスのサンプリングされた合計のＤＦＴ係数は、式（２）に示すように、減衰する正弦波の合計の形に従う。
【数２】
2015502824.tif 000004
【数３】
2015502824.tif 000005
【００２４】
ここで、Ｆsは、時間領域サンプリング周波数であり、Ｎは、当該の期間中に得られる時間領域サンプルの数である。
【００２５】
オリジナルの信号のＤＦＴが式（２）の関数の形のものであると仮定される場合、パラメータａkおよびｔkに関連したルートを有するアニヒレート（annihilating）多項式が構築され得る。信号が指数関数的に減衰する振動の合計である、サンプリングされた（およびおそらくノイズが多い）信号のパラメータを導出するこの数学問題を解くための技法が開示され、よく知られている。たとえば、アニヒレート多項式を構築し、そのルートを見つけることができる、プロニアルゴリズムなどのスペクトル分析技法が知られている。他のスペクトル分析技法は、たとえばＥＳＰＲＩＴなどアニヒレーション多項式のルートを見つけるためにも使用され得る。そのような技法は、たとえば上記のディラックＦＲＩ方法など、類似の目的のために使用されていた。しかしながら、そのような方法を使用する過去の試みは、一般に、両方の正および負の周波数を含むＤＦＴ係数を使用した。しかしながら、パルスが様々な幅を有すると仮定されるとき、式（２）からわかるように、これは不連続性を示し、プロニアルゴリズムは、たとえば、分析の領域内で変化する指数関数の重みによる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対称性であると認識することによるものであり、アルゴリズムで使用される係数が０Ｈｚにわたることは必要でない。プロニ方法の条件を満たすために、スペクトルの正のみまたは負のみの成分（望まれるならば、プラス０Ｈｚ）を使用することができる。次いで、スペクトル分析におけるアニヒレータ多項式の複素数ルートは、パルス時間に加えてモデルにおける減衰係数を決定するための情報を提供する。プロニ方法（Plony method）に供給される周波数成分がｍ＝０から始まる必要がないことを認識することによって、さらなる利点が得られる。実際のアプリケーションから得られるデータは、ＤＣオフセットによってしばしば壊されるので、分析において、ｍ＝０項、および場合によっては、ｍ＝１項を回避することが有利であり得る。正味効果は、分析を実際のデータで生じ得るＤＣオフセットに対してより頑強にすることである。
【００２６】
上記で説明したスペクトル分析技法の１つがこのようにして適用されるとき、この多項式は、以下の（極形式での：in polar form）Ｋ個のルートを有する。
【数４】
2015502824.tif 000006
【００２７】
ルートの大きさおよび位相は以下の通りであることがわかる。
【数５】
2015502824.tif 000007
【００２８】
これらのルートから、パルスロケーションｔkが計算され得る。
【数６】
2015502824.tif 000008
【００２９】
ここで、ｔkは、サンプル（０からＮ−１）におけるパルスロケーションであり、ｚkの角度は、ラジアン（０から２π）である。
【００３０】
減衰係数ａkは、以下の関係により、ルートの大きさに関連付けられる。
【数７】
2015502824.tif 000009
【００３１】
減衰係数およびパルス時間を見つけた後、図２のブロック２１６で、ブロック２１０でオリジナルの時間領域信号から生成されたＤＦＴ係数に対して、式（２）によって生成されるＤＦＴ係数の線形回帰フィット（a linear regression fit of DFT coefficients）を使用して、対称および非対称の振幅パラメータが抽出される。
【００３２】
これを達成するために、入力データからＸ（ｍ）の１組のＬ個の値を式（２）におけるモデルによって表される値に一致させることによって、１組の１次方程式が定義され得る。この組は、ＭＭの以前選択された係数の一部またはすべて、またはｍ≧０の場合、Ｌ個の値の任意の他の選択とすることができる。Ｋ個の信号値の最小値およびＫ個の方程式（Ｌ≧Ｋ）は、ｂkの値を取得するために逆にされ得る（または逆最小２乗法：least squares inverted）行列方程式を形成するために必要とされる。実際には、一般に、より多くの信号値が使用され、ｂkの値は最小２乗法によって決定される。
【００３３】
上記の組の１次方程式は、以下の通り説明され得る。
【数８】
2015502824.tif 000010
【００３４】
ここで、
【数９】
2015502824.tif 000011
【００３５】
以下を定義する。
【数１０】
2015502824.tif 000012
【数１１】
2015502824.tif 000013
【数１２】
2015502824.tif 000014
【００３６】
ｃについての解は、以下として表され得る。
【数１３】
2015502824.tif 000015
【数１４】
2015502824.tif 000016
【００３７】
ここで、
ｉｎｖ（Ｇ）は、行列Ｇの最小２乗（たとえばムーアペンローズ:Moore-Penrose）擬逆元（least squares pseudo-inverse）である。
【００３８】
列ベクトル［ｂ］の成分がこの方法で決定されると、各ｂkの実数部はパルスｋの対称形の振幅ｃkであり、各ｂkの虚数部はパルスｋの非対称の振幅ｄkである。
【００３９】
すべてのパラメータａk、ｔk、ｃkおよびｄkが計算された後、パラメータは、将来の信号の復元のためにブロック２１８で記憶される。このモデルが適用されるとき、完全な波形は、各パルス（プラス潜在的に追加のＤＣシフトパラメータ）のための４つの値に圧縮され得、５パルス波形では、それはわずか２０または２１の値であり、従来のナイキストレートサンプリング法が使用される場合、波形を表すものとして記憶される時間領域（または周波数領域）値の数よりもかなり少ない。
【００４０】
図４は、記憶されたパラメータからの信号の復元のフロー図である。この実装形態では、記憶されたパラメータａk、ｔk、ｃkおよびｄkがブロック４１０で取り出される。記憶されたパラメータから、ブロック４１２で、式（２）および取り出されたパラメータを使用して、正のｍ個の周波数インデックスのＤＦＴ係数が計算される。式（２）によって生成された正のｍ個の値の複素共役を得ることによって、負のｍ個の周波数インデックスの係数が計算され得る。ブロック４１４で、逆離散フーリエ変換（ＩＤＦＴ）がＤＦＴ係数上で実行され、オリジナルの時間領域信号を表す１組の時間領域値を生成する。代替の復元方法が時間領域において使用され得、時間領域データを直接生成するために、パラメータａk、ｔk、ｃkおよびｄkが式（１）に差し込まれることを諒解されよう。この場合、オリジナルの信号が任意の重要なＤＣオフセットを有する場合、式（１）のシフトされた周期バージョンを使用するために注意する必要がある。図４の周波数領域の復元が利用される場合、この厄介な問題は存在しない。
【００４１】
本開示によって定義されるこの手法、ＶＰＷ−ＦＲＩモデルおよび分析法の有用性を説明するために、図５および図６は、ＭＩＴ／ＢＩＨデータベースから取得された実際の心拍波形の分析の結果を示す。図５では、オリジナルの時間領域データは破線で示され、（たとえば図４のブロック４１４で）上記で説明した方法から出力される復元は実線で示される。図６では、（初めは３６０Ｈｚでサンプリングされた）オリジナルの信号のＤＦＴは破線で示され、図４のブロック４１２で式（２）を使用した方法によって生成されるＤＦＴ係数は実線で示される。
【００４２】
上記で説明した方法は、多種多様なシステム中に実装され得る。図７Ａは、ＶＰＷ−ＦＲＩ方法を実装するように構成された１つのデバイスのブロック図を示す。本デバイスはプロセッサ７１０を含み得る。プロセッサ７１０は中央処理装置（ＣＰＵ）と呼ばれることもある。読取り専用メモリ（ＲＯＭ）とランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）の両方を含むことができるメモリ７１２は、命令とデータとをプロセッサ７１０に与える。メモリ７１２の一部は不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）をも含むことができる。プロセッサ７１０は一般に、メモリ７１２内に記憶されたプログラム命令に基づいて、論理および演算動作を実行する。メモリ７１２中の命令は、本明細書で説明するＶＰＷ−ＦＲＩモデルの方法を実装するために実行可能である。たとえば、メモリ７１２中の命令は、図２、図４および図１１で示すように波形の分析および／または復元のための信号処理ステップのシーケンスを実行するために、プロセッサ７１０によって実行可能であり得る。
【００４３】
プロセッサ７１０は、ローカル信号ストレージ７１８または遠隔信号ストレージ７２０から時間領域における入力信号のＮ個のサンプル（Ｎが正の整数である場合）を受信するように構成され得る。さらに、プロセッサ７１０は、上記のように周波数領域における変換係数Ｘ（ｍ）を生成するためにＤＦＴアルゴリズムを利用してＮ個のサンプルを変換することができる。代替として、信号ストレージは、オリジナルの時間領域信号のＤＦＴ係数を保存することができ、プロセッサ７１０によって実施されるアルゴリズムの開始ポイントとして、これらが使用され得る。変換係数のサブセットＭＭ（プロセッサ７１０によって受信されたか、生成されたかにかかわらず）、特に正の周波数に関連する１組の係数がプロセッサ７１０によって選択され得る。次いで、ＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを定義するために、変換係数のサブセットＭＭがプロセッサによって使用され得る。次いで、これらのパラメータは、信号ストレージ７１８または７２０のオリジナルのデータの圧縮バージョンとして記憶され得る。次いで、オリジナルのデータは、破棄されるか、他の場所に記憶され得る。プロセッサは、信号ストレージメモリ７１８または７２０からＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを取り出すように構成することもできる。次いで、プロセッサは、上記で説明した方法を使用してＤＦＴ係数を生成し、時間領域波形を復元するために、生成されたＤＦＴ係数上でＩＤＦＴを実行することができる。オリジナルのまたは復元された時間領域データを表示するために、ディスプレイ７１４またはプリンタのような出力デバイスが使用され得る。
【００４４】
信号ストレージメモリ７１８および／または７２０は、ＥＣＧ信号データベースを備え得る。次いで、プロセッサは、入力としてＥＣＧ信号を使用し、ＶＰＷ−ＦＲＩアルゴリズムを利用して計算されたパラメータとしてそれらを記憶することができる。そのようなパラメータとしてＥＣＧ信号を記憶することは、そのようなＥＣＧ信号を記憶するために必要なメモリ割振りを減らすことができる。図７Ａのシステムは、患者の病歴記録の一部としてＥＣＧ信号を効率的に記憶するために、たとえば病院で使用され得る。
【００４５】
図７Ａには、いくつかの別個の構成要素が示されているが、構成要素のうちの１つまたは複数が組み合わされ得るかまたは共通に実装され得ることを当業者は認識されよう。さらに、図７Ａに示す構成要素の各々は、複数の別個の要素を使用して実装され得る。
【００４６】
図７Ｂおよび図７Ｃは、地理的に分離され得る異なるプロセッサ７１０が信号の分析および信号の復元を別々に実行することができることを示すブロック図である。図７Ｂでは、プロセッサ７１０は、プロセスの信号分析部分の実行に専用である。このプロセッサは、時間領域サンプルを取得し、ＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを生成する。図７Ｃでは、プロセッサは、復元に専用である。このプロセッサは、入力としてＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを取得し、出力として復元された時間領域サンプルを生成する。
【００４７】
図８は、上記で説明した方法が実施され得る別のシステムを示す。このシステムでは、パッチＥＣＧモニタ８００は、ＥＣＧ電極８１２を組み込み、移動式心臓監視デバイスとして、たとえば被験者に粘着テープで取り付けられる。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８１４にルーティングされる。これらのサンプルは、上記で説明したパルス幅、時間、ならびに対称形および非対称の振幅のＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを生成するように構成され得る信号処理回路要素８１６に送られる。これらは、アンテナ８４２を介してパラメータを受信し、モバイルデバイス８４０における信号処理回路８４４にパラメータをルーティングする、たとえば携帯電話、タブレット、他のポータブル電子システムなどのモバイルデバイス８４０に、アンテナ８１８を介してワイヤレスで送られ得る。パッチ８００の構成要素が同じ物理的な基板に一緒に取り付けられる必要はなく、様々な方法で分離することができることを諒解されよう。
【００４８】
モバイルデバイス８４０の信号処理回路８４４は、ＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを使用してＥＣＧ波形を復元するように構成され得る。復元された信号は、ディスプレイ８４６に表示され、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８４８で操作され得る。モバイルデバイスは、復元された波形および／またはＶＰＷ−ＦＲＩパラメータを、記憶、医師による再調査などのために、インターネットなどの外部ネットワークに送信するようにも構成され得る。
【００４９】
ボディ装着型システム８００はできるだけ小さい電力を使用しなければならないので、Ａ／Ｄコンバータのサンプリングレートを最低限に抑え、さらにボディ装着型システム８００からモバイルデバイス８４０に送信されなければならないデータの量も最低限に抑えることは有利である。上記で説明した方法によって提供される圧縮および正確な復元は、ボディ装着型システム８００によって消費される電力を低減することができる。
【００５０】
上記で説明したＶＰＷ−ＦＲＩ方法は、スペクトルが各パルス（プロニ分析と数学的に整合している）についての独立した減衰係数によって指数的に減衰した正弦波と定義され得るパルス形状（たとえばローレンツ）に基づく。信号のパルススペクトルがたとえばガウス形状など異なる形状を有する場合、データとＶＰＷ−ＦＲＩによって使用されるモデルとの固有の性質の間にモデルの不整合がある。この不整合の影響は、ＶＰＷ−ＦＲＩモデルを使用する前にデータにプリエンファシス係数および復元方法における対応するデエンファシス係数を掛けることによって部分的に低減され得る。それにプリエンファシス係数Ｐ（ｍ）を掛けることによって、プリエンファシスは、入力ＤＦＴのデータＸ（ｍ）に適用され得る。
【００５１】
デエンファシスは、同様に、ＩＤＦＴを取得する前に
【数１５】
2015502824.tif 000017
【００５２】
をＰ（ｍ）で割ることによって、復元された信号に適用され得る。
【００５３】
プリエンファシス関数Ｐ（ｍ）の選択は、アプリケーションによって決定され、その最も単純な形では、静的モデルである。
【００５４】
本明細書で開示する実装形態に関して説明した様々な例示的な論理、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、または両方の組合せとして実装され得る。ハードウェアとソフトウェアの互換性が、概して機能に関して説明され、上記で説明した様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路およびステップにおいて示された。そのような機能がハードウェアで実装されるか、ソフトウェアで実装されるかは、特定の適用例および全体的なシステムに課された設計制約に依存する。
【００５５】
本明細書で開示する態様に関して説明した様々な例示的な論理、論理ブロック、モジュール、および回路を実装するために使用される、ハードウェアおよびデータ処理装置は、汎用シングルチップまたはマルチチッププロセッサ、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）または他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装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、あるい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、または状態機械であり得る。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する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そのような構成として実装することもできる。いくつかの実装形態では、特定のステップおよび方法が、所与の機能に固有である回路によって実行され得る。
【００５６】
１つまたは複数の態様では、説明した機能は、本明細書で開示する構造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、およびそれらの上記構造の構造的等価物において、またはそれらの任意の組合せにおいて実装され得る。また、本明細書で説明する主題の実装形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラムとして、すなわち、データ処理装置が実行するためにコンピュータ記憶媒体上に符号化された、またはデータ処理装置の動作を制御するための、コンピュータプログラム命令の１つまたは複数のモジュールとして、実装され得る。
【００５７】
ソフトウェアで実装する場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶するか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信することができる。本明細書で開示された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得る、プロセッサ実行可能ソフトウェアモジュールで実施され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所にコンピュータプログラムを転送することを可能にされ得る任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体とコンピュータ通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得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、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、命令もしく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得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を含み得る。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれ得る。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびブルーレイ（商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。さらに、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得る、機械可読媒体およびコンピュータ可読媒体上のコードおよび命令の、１つまたは任意の組合せまたはセットとして存在し得る。
【００５８】
本開示で説明する実装形態への様々な修正は当業者には容易に明らかであり得、本明細書で定義した一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の実装形態に適用され得る。したがって、本開示は、本明細書で示した実装形態に限定されるものではなく、本明細書で開示する特許請求の範囲、原理および新規の特徴に一致する、最も広い範囲を与られるべきである。「例示的」という単語は、本明細書ではもっぱら「例、事例、または例示の働きをすること」を意味するために使用される。本明細書に「例示的」と記載されたいかなる実施形態も、必ずしも他の実装形態よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。
【００５９】
また、別個の実装形態に関して本明細書で説明された、いくつかの特徴は、単一の実装形態において組み合わせて実装され得る。また、逆に、単一の実装形態に関して説明された様々な特徴は、複数の実装形態において別個に、あるいは任意の好適な部分組合せで実装され得る。その上、特徴は、いくつかの組合せで働くものとして上記で説明され、初めにそのように請求されることさえあるが、請求される組合せからの１つまたは複数の特徴は、場合によってはその組合せから削除され得、請求される組合せは、部分組合せ、または部分組合せの変形形態を対象とし得る。
【００６０】
同様に、動作は特定の順序で図面に示されているが、これは、望ましい結果を達成するために、そのような動作が、示される特定の順序でまたは順番に実行されることを、あるいはすべての図示の動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきでない。さらに、図面は、流れ図の形態でもう１つの例示的なプロセスを概略的に示し得る。ただし、図示されていない他の動作が、概略的に示される例示的なプロセスに組み込まれ得る。たとえば、１つまたは複数の追加の動作が、図示の動作のうちのいずれかの前に、後に、同時に、またはそれの間で、実行され得る。いくつかの状況では、マルチタスキングおよび並列処理が有利であり得る。その上、上記で説明した実装形態における様々なシステム構成要素の分離は、すべての実装形態においてそのような分離を必要とするものとして理解されるべきでなく、説明するプログラム構成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おいて互いに一体化されるか、または複数のソフトウェア製品にパッケージングされ得ることを理解されたい。さらに、他の実装形態が以下の特許請求の範囲内に入る。場合によっては、特許請求の範囲に記載の行為は、異なる順序で実行され、依然として望ましい結果を達成することができる。
【図１Ａ】
2015502824.tif 000018
【図１Ｂ−１】
2015502824.tif 000019
【図１Ｂ−２】
2015502824.tif 000020
【図１Ｃ】
2015502824.tif 000021
【図２】
2015502824.tif 000022
【図３】
2015502824.tif 000023
【図４】
2015502824.tif 000024
【図５】
2015502824.tif 000025
【図６】
2015502824.tif 000026
【図７Ａ】
2015502824.tif 000027
【図７Ｂ】
2015502824.tif 000028
【図７Ｃ】
2015502824.tif 000029
【図８】
2015502824.tif 000030
【国際調査報告】
2015502824.tif 000031
2015502824.tif 000032
2015502824.tif 000033
2015502824.tif 000034