(57)【要約】【課題】  擬似ＥＣＧ波を生成する医用画像診断装置を提供すること。【解決手段】  被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段２１と、この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を基に少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルを同定モデルして用いて擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段２５と、を有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、
この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を基に少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルを同定モデルとして用いて擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、
を有することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項２】
被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、
この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を基に少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルを同定モデルとして用いて擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、
この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を心拍に同期して処理する心拍同期処理手段と、
を有することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項３】
被検体の擬似ＥＣＧ波を生成する同定モデルとして用いる少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルに前記被検体の個人データを入力してパラメータを決定するモデルパラメータ決定手段と、
前記被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、
この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を、前記モデルパラメータ決定手段により決定されたパラメータを入れた同定モデルに入力して擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、
この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を心拍に同期して処理する心拍同期処理手段と、
を有することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項４】
被検体の擬似ＥＣＧ波を生成する同定モデルとして用いる少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルに前記被検体の個人データを入力してパラメータを決定するモデルパラメータ決定手段と、
前記被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、
前記被検体と同種の検体の同種ＥＣＧ波を得る同種ＥＣＧ波取得手段と、
前記モデルパラメータ決定手段により決定されたパラメータを用いた前記同定モデルに、前記心拍情報取得手段により得られる心拍情報を入力し前記同種ＥＣＧ波が得られるように前記同定モデルの前記パラメータを修正するモデルパラメータ修正手段と、
このモデルパラメータ修正手段により前記パラメータを修正された前記同定モデルに、前記心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を入力して擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、
この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を心拍に同期して処理する心拍同期処理手段と、
を有することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項５】
前記擬似ＥＣＧ波生成手段が用いる前記数学モデルは、ＡＲＸモデル、ＦＩＲモデル、ＡＲＭＡモデル、ＡＲＡＲＸモデル、ＯＥモデル、ＢＪモデルのいずれか１つ又はそれらの組合せであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１に記載の医用画像診断装置。
【請求項６】
被検体の擬似ＥＣＧ波を生成する同定モデルとして用いる少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルに前記被検体の個人データを入力してパラメータを決定するモデルパラメータ決定手段と、
前記被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍ドプラ情報を得る心拍ドプラ情報取得手段と、
前記被検体と同種の検体の同種ＥＣＧ波を得る同種ＥＣＧ波取得手段と、
前記モデルパラメータ決定手段により決定されたパラメータを用いた前記同定モデルに、前記心拍ドプラ情報取得手段により得られる心拍情報を入力し前記同種ＥＣＧ波が得られるように前記同定モデルの前記パラメータを修正するモデルパラメータ修正手段と、
このモデルパラメータ修正手段により前記パラメータを修正された前記同定モデルに、前記心拍ドプラ情報取得手段により得られた前記心拍ドプラ情報を入力して擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、
この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を用いて前記被検体の超音波診断画像を表示する超音波診断画像表示手段と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項７】
前記擬似ＥＣＧ波生成手段が用いる前記数学モデルは、ＡＲＸモデル、ＦＩＲモデル、ＡＲＭＡモデル、ＡＲＡＲＸモデル、ＯＥモデル、ＢＪモデルのいずれか１つ又はそれらの組合せであることを特徴とする請求項６記載の超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用の画像診断装置に係わり、特に心電（ＥＣＧ）波を発生することが可能な医用画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、超音波を被検体に照射しその反射波により診断部位の画像を作成する超音波診断装置が普及しており、この種の超音波診断装置には、超音波反射波に含まれるドプラ成分を検出して、被検体内の規則的に動くもの、例えば血流を検知して表示することがなされている。このような検知対象は、心電図（ＥＣＧ）波形に同期して調べることが便宜であり、この種の超音波診断装置では、ＥＣＧ波形が重要であり、このＥＣＧ波形を抽出する装置としてフィジオ（Ｐｈｙｓｉｏ）モジュールが知られている。
【０００３】
ところが、胎児を被検体とする場合などでは、胎児は母親の胎内にいるから、母親のＥＣＧ波形と混じっていること、胎児の心拍はまだ微弱であることなどのゆえに、胎児からＥＣＧ波形を抽出することが困難であった。そのほかにも被検体のＥＣＧ波を抽出することができないことがあり、このような場合に被検体のＥＣＧ波形を何らかの方法で生成することが求められていた。
【０００４】
なお、本発明のシステム同定に用いる数学モデルは制御のためのモデルとしては知られている（非特許文献１参照）。
【非特許文献１】・足立修一著「制御のためのシステム同定」東京電機大学出版局１９９６年発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は上記のような従来の問題点に鑑みてなされたもので、上記のような擬似ＥＣＧ波を生成する医用画像診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の請求項１によれば、被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を基に少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルを同定モデルとして用いて擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、を有することを特徴とする医用画像診断装置を提供する。
【０００７】
本発明の請求項２によれば、被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を基に少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルを同定モデルとして用いて擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を心拍に同期して処理する心拍同期処理手段と、を有することを特徴とする医用画像診断装置を提供する。
【０００８】
本発明の請求項３によれば、被検体の擬似ＥＣＧ波を生成する同定モデルとして用いる少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルに前記被検体の個人データを入力してパラメータを決定するモデルパラメータ決定手段と、前記被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、この心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を、前記モデルパラメータ決定手段により決定されたパラメータを入れた同定モデルに入力して擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を心拍に同期して処理する心拍同期処理手段と、を有することを特徴とする医用画像診断装置を提供する。
【０００９】
本発明の請求項４によれば、被検体の擬似ＥＣＧ波を生成する同定モデルとして用いる少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルに前記被検体の個人データを入力してパラメータを決定するモデルパラメータ決定手段と、前記被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍情報を得る心拍情報取得手段と、前記被検体と同種の検体の同種ＥＣＧ波を得る同種ＥＣＧ波取得手段と、前記モデルパラメータ決定手段により決定されたパラメータを用いた前記同定モデルに、前記心拍情報取得手段により得られる心拍情報を入力し前記同種ＥＣＧ波が得られるように前記同定モデルの前記パラメータを修正するモデルパラメータ修正手段と、このモデルパラメータ修正手段により前記パラメータを修正された前記同定モデルに、前記心拍情報取得手段により得られた前記心拍情報を入力して擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を心拍に同期して処理する心拍同期処理手段と、を有することを特徴とする医用画像診断装置を提供する。
【００１０】
本発明の請求項６によれば、被検体の擬似ＥＣＧ波を生成する同定モデルとして用いる少なくとも１つの外部確定入力を有する数学モデルに前記被検体の個人データを入力してパラメータを決定するモデルパラメータ決定手段と、前記被検体の診断部位毎に心臓の心拍周期により変化する心拍ドプラ情報を得る心拍ドプラ情報取得手段と、前記被検体と同種の検体の同種ＥＣＧ波を得る同種ＥＣＧ波取得手段と、前記モデルパラメータ決定手段により決定されたパラメータを用いた前記同定モデルに、前記心拍ドプラ情報取得手段により得られる心拍情報を入力し前記同種ＥＣＧ波が得られるように前記同定モデルの前記パラメータを修正するモデルパラメータ修正手段と、このモデルパラメータ修正手段により前記パラメータを修正された前記同定モデルに、前記心拍ドプラ情報取得手段により得られた前記心拍ドプラ情報を入力して擬似ＥＣＧ波を生成する擬似ＥＣＧ波生成手段と、この擬似ＥＣＧ波生成手段により生成された前記擬似ＥＣＧ波を用いて前記被検体の超音波診断画像を表示する超音波診断画像表示手段と、を有することを特徴とする超音波診断装置を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被検体のＥＣＧ波が得られない場合に、擬似ＥＣＧ波を生成することができる効果がある。例えば、妊婦の臍帯動脈の超音波ドプラ血流波形から胎児の擬似ＥＣＧ波形を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。本発明を超音波診断装置に適用した場合の一実施形態の構成例を図１に示す。
【００１３】
この超音波診断装置１１は、超音波を送波し反射超音波を受波する超音波プローブ１２と、この超音波プローブ１２から被検体に超音波を送波させるための駆動波形を生成する駆動波生成部１３と、この駆動波生成部１３からの駆動波を超音波プローブ１２に供給しこれにより受波した反射超音波を処理する送受信処理部１４と、この送受信処理部１４から出力される反射超音波からスペクトラムドプラ信号を抽出するスペクトラムドプラ信号処理部１５と、上記送受信処理部１４から出力された信号からカラードプラ信号を抽出処理するカラードプラ信号処理部１６と、擬似ＥＣＧ波形を生成する擬似ＥＣＧ波生成部１７と、この擬似ＥＣＧ波生成部１７により生成された擬似ＥＣＧ波に同期して被検体内の画像を表示する画像表示部１８と、被検体のＥＣＧ波形を出力するフィジオモジュール１９とから成る。
【００１４】
上記擬似ＥＣＧ波生成部１７は、被検体の心拍周期の信号を取る心拍周期信号収集部２１と、被検体の診断部位のデータを収集する診断部位データ収集部２２と、被検体のデータを収集する被検体個人データ収集部２３と、この被検体データ個人データ収集部２３お呼び上記診断部位データ収集部２２により収集されたデータから同定パラメータを決める同定パラメータデータベース（ＤＢ）２４と、この同定パラメータＤＢ２４により決められたパラメータを用いて被検体の擬似ＥＣＧ波を生成処理する擬似ＥＣＧ波生成処理部２５とから成る。
【００１５】
この超音波診断装置において、擬似ＥＣＧ波を生成する場合には、まえもって同定モデルを作成しパラメータを決める準備モードと、その後、実際に心拍信号から擬似ＥＣＧ波を生成する生成モードがある。
【００１６】
まず、前者の準備モードにおける動作を図２に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ２１において、同定モデルを作成するための数学モデルを選定する。数学モデルとしては外部確定入力を有する、ＡＲＸ(Auto Regressive（自己回帰） Exogeneous)モデル、ＦＩＲ(Finite Impulse Response)モデル、ＡＲＭＡ(Auto Regressive Moving Average Exogenious)モデル、ＡＲＡＲＸモデル、ＡＲＡＲＭＡＸモデル、ＯＥ(Output Error)モデル、ＢＪ(Box and Jenkins)モデルなどを用いることができる。
【００１７】
これらの数学モデルは、一般的には自己出力は自己入力と外部確定入力により、図４（ａ）に示すように伝達関数で表現でき、これらの入出力の間には、次のような式が成立する。
【００１８】
Ａ（ｚ）×ｙ（ｋ）＝Ｂ（ｚ）×ｕ（ｋ）／Ｆ（ｚ）＋Ｃ（ｚ）×ｗ（ｋ）／Ｄ（ｚ）
なぜなら、
Ａ（ｚ）＝１＋ａ１×Ｚ−１＋ａ２×Ｚ−２＋・・・＋ａｎ×Ｚ−ｎ、
Ｂ（ｚ）＝ｂ１×Ｚ−１＋ｂ２×Ｚ−２＋・・・＋ｂｍ×Ｚ−ｍ、
Ｃ（ｚ）＝ｃ１×Ｚ−１＋ｃ２×Ｚ−２＋・・・＋ｃｐ×Ｚ−ｐ、
Ｄ（ｚ）＝１＋ｄ１×Ｚ−１＋ｄ２×Ｚ−２＋・・・＋ｄｑ×Ｚ−ｑ、
Ｆ（ｚ）＝１＋ｆ１×Ｚ−１＋ｆ２×Ｚ−２＋・・・＋ｆｒ×Ｚ−ｒ、
更に上記各パラメトリックモデルは、図４（ｂ）に示すように、各パラメータＡ（ｚ）、Ｂ（ｚ）、Ｃ（ｚ）、Ｄ（ｚ）、Ｆ（ｚ）を１としたときの式である。
【００１９】
ここでは、ステップＳ２１でＡＲＸモデルを同定モデルとして選択したとする。次のステップＳ２２では、選択した数学モデルに、個人データや診断部位等のデータを入力し、システム同定を行う。
【００２０】
個人データは、ＥＣＧ波を生成しようとする被検体の年令、性別などのデータであり、例えば、ファウゲンバウム著、木下他監訳、メディカルサイエンスインターナショナル発行１９９２年「心エコー図学」に、心エコーデータの統計値として記載されているような個人データを入力する。また、同じ症例の患者や、地域毎に収集した個人データを用いることもできる。
【００２１】
これらのデータは被検体個人データ収集部２３から同定パラメータデータベース２４に入力される一方、被検体の診断部位のデータも診断部位データ収集部２２から同定パラメータデータベース２４に入力される。同定パラメータデータベース２４には診断部位毎の
同定パラメータが記憶されている。
【００２２】
次のステップＳ２３では、ＥＣＧ波を生成しようとする被検体に、年令や性別その他の個性の点で、近い人のＥＣＧ波形が同定パラメータデータベース２４にあるか調べられる。なければ上記のようにして決められた同定パラメータを用いてＥＣＧ波を生成するためのモデルを決定する（ステップＳ２４）。
【００２３】
ステップＳ２３で被検体に近い人のＥＣＧ波データベースがある場合には、ステップＳ２５で、心拍周期信号収集部２１から得られる心拍データと、上記のように仮に決めた同定パラメータにしたがった波形を比較し、データとして有するＥＣＧ波となるように線形予測を行い、同定パラメータを修正し、同定パラメータを決定する（ステップＳ２４）。
【００２４】
ここで、この実施形態で行う線形予測について説明する。数学モデルとしてＡＲＸモデルを考えると図５に示すような構成になり、ＥＣＧ波形の予測出力ｙ（ｋ）について次式が成り立つ。ｗ（ｋ）はノイズ源であり、ｕ（ｋ）はトレース信号など外部信号である。
【００２５】
ｙ（ｋ）＋ａ１×ｙ（ｋ−１）＋ａ２×ｙ（ｋ−２）＋・・・＋ａｎ×ｙ（ｋ−ｎ）＝ｂ１×ｕ（ｋ−１）＋ｂ２×ｕ（ｋ−２）＋・・・＋ｂｍ×ｕ（ｋ−ｍ）＋ｗ（ｋ）
Θ＝［ａ１，ａ２，・・・，ａｎ，ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｍ］Ｔ、
ψ（ｋ）＝［−ｙ（ｋ−１），・・・，−ｙ（ｋ−ｎ），ｕ（ｋ−１），・・・，ｕ（ｋ−ｍ）］Ｔ
ここで、Θがパラメータベクトル、ψがデータベクトルとすると、上記予測出力ｙ（ｋ）は、次式で表される。
【００２６】
ｙ（ｋ）＝ΘＴ＋ψ（ｋ）＋ｗ（ｋ）
図６に各波形を示して、線形予測を行う方法を説明する。図６において上方に描かれている波形６１は、被検体の左室流入血流の超音波ドプラの流速のエンベロープ波形Ｖｐであり、同図の下方に描かれている波形６２は被検体と同種の被検体から得られたＥＣＧ波形である。
【００２７】
そこで、上記ＡＲＸモデルを用い、上記波形６１を入力としたときに波形６２が得られるように各同定パラメータを修正する。波形６２の上に示されている波形６３はこのようにして決定した同定モデルを用いて擬似ＥＣＧ波発生処理部２５にて出力した擬似ＥＣＧ波形である。この場合図７に示すモデルで、Ａ（ｚ）×ｙ（ｋ）＝Ｂ（ｚ）×ｕ（ｋ）＋ｗ（ｋ）なる時系列モデルとなる。この式において、最小二乗法によりパラメータＡ（ｚ），Ｂ（ｚ）を求める。
【００２８】
ここで、Ａ（ｚ）＝１＋ａ１×Ｚ−１＋・・・・＋ａｎ×Ｚ−ｎ、
Ｂ（ｚ）＝ｂ１×Ｚ−１＋ｂ２×Ｚ−２＋・・・＋ｂｍ×Ｚ−ｍ。
【００２９】
図６で波形６３を見れば明らかなように、初期に過渡的に不安定な部分があるが、その後は定常的にＥＣＧ波形とほぼ同じ波形が得られることが理解される。
【００３０】
次に、実際の擬似ＥＣＧ信号を生成する生成モードの処理について図３を用いて説明する。この場合にはステップＳ３１で心拍周期信号処理部２１において、心拍周期信号として上記超音波ドプラ流速のエンベロープ波形の信号を得る。次のステップＳ３２で、擬似ＥＣＧ波生成処理部２５において上述のように同定パラメータを定めた同定モデルに上記心拍周期信号を入力し、ステップＳ３３で擬似ＥＣＧ波を生成する。
【００３１】
このようにして生成された擬似ＥＣＧ波は画像表示装置１８に入力され、ＥＣＧ波に同期した超音波画像が得られる。
【００３２】
なお、ＥＣＧ波が良好に得られる被検体の場合には、擬似ＥＣＧ波生成回路１７が用いられず、フィジオモジュール１９により被検体のＥＣＧ波が得られて、画像表示部１８に入力され、ＥＣＧ波に同期した超音波画像が得られる。
【００３３】
なお、上記実施形態において、心拍周期信号収集部２１で集める心拍周期信号としては、上記のような超音波ドプラ流速のエンベロープ波形の他これの平均流速波形、Ｍモードにおける心臓の壁（高輝度の像）の距離方向の時間変化、ＭＤＦモードの特定ＲＯＩでの壁速変化、血流速度変化、Ｂモード像の特定のＲＯＩ内での輝度平均値の時間変化、ＢＤＦモード像の特定のＲＯＩ内での組織速度変化などを用いることが可能であり、更に超音波診断装置から得られる心拍周期波形に限られず、他の医用画像装置から得られるＴＤＩの波形、ＭＣの輪郭波形、血流パワー変化や心音波形など、心拍に同期し周期性を有する信号であれば同様に用いることができる。
【００３４】
また、上記実施形態において、生成された擬似ＥＣＧ波は画像表示部１８に入力されて超音波画像が表示されていたが、この擬似ＥＣＧ波は心拍同期毎のドプラオート計測や心電トリガ収集などの心拍同期処理に用いることが可能である。
【００３５】
上記実施形態では、１つの外部確定入力を有する数学モデルを用いる場合について説明した。しかし、本発明では図８に示すように複数、例えば２つの外部確定入力ｕ１（ｋ），ｕ２（ｋ）を有する数学モデルを同定モデルとすることもできる。この外部確定入力としては、例えばスペクトラムエンベロープトレース波形と平均流速トレース波形を用いれば、血流トレースが正負両側にある場合には、安定性のよい擬似ＥＣＧ波が得られる利点がある。
【００３６】
また２つの外部確定入力として、母親のＥＣＧ波形と胎児の臍帯動脈のスペクトラムエンベロープ波形を用いれば、母子が混在した場合のＥＣＧ波を分離しやすい利点がある。
【００３７】
外部確定入力としては２つに限られず３以上であってもよく、ＥＣＧ（心電図）波形やの他、ＰＣＧ（心音）、Ｍエコー信号、Ｍカラー（ＭＣ）信号のパワー、速度、分散などを用いることもできる。これらの信号とドプラ波形は相関があり、複数の外部確定入力により同定モデルの妥当性が高まれば予測精度が向上し、精度の高い擬似ＥＣＧ波が得られることになる。
【００３８】
また本発明は超音波診断装置に限られず、リアルタイムもしくはオフラインによる心拍時相内の形状診断、機能診断ができる医用画像診断装置に用いることが可能である。
【００３９】
例えば、ＭＲＩアンギオでのＲＯＩを固定した断層像中の励起したプロトンスピンの流入流出量の心拍周期での変化信号を線形予測数学モデルの入力信号として擬似ＥＣＧ波を生成することができる。ＭＲＩなどの強力な磁場中において電極金具を付けるのは危険なので上記の方法は有効である。
【００４０】
また例えば、光オキメトリのヘモグロビン量に応じた透過率あるいは反射率の時間変化から擬似ＥＣＧ波を生成することができる。この場合、拍動性のある体表血管の波形から擬似ＥＣＧ波を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明一実施形態の構成例を示す図。
【図２】本発明一実施形態の準備モードにおける動作を説明するための図。
【図３】本発明一実施形態の生成モードにおける動作を説明するための図。
【図４】本発明において用いる数学モデルを説明するための図。
【図５】本発明一実施形態においてＡＲＸモデルを用いる場合のモデル構成を説明するための図。
【図６】本発明一実施形態において同定モデルのパラメータを修正する場合の波形例を説明するための図。
【図７】本発明一実施形態において同定モデルのモデル構成例を示す図。
【図８】本発明に用いる同定モデルの他の例を示す図。
【符号の説明】
【００４２】
１１・・・超音波診断装置、
１２・・・超音波プローブ、
１３・・・駆動波生成部、
１４・・・送受信処理部、
１５・・・スペクトラムドプラ信号処理部、
１６・・・カラードプラ信号処理部、
１７・・・擬似ＥＣＧ波生成部、
１８・・・画像表示部、
１９・・・フィジオモジュール、
２１・・・心拍周期信号収集部、
２２・・・診断部位データ収集部、
２３・・・被検体個人データ収集部、
２４・・・同定パラメータデータベース、
２５・・・擬似ＥＣＧ波生成処理部。
【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】
2005124815.tif 000007
【図７】
2005124815.tif 000008
【図８】
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【図６】
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