(57)【要約】【課題】電極や追加のセンサを要することなく簡単にＡＦＩＢをスクリーニングできる方法及びシステムを提供する。【解決手段】本方法及びシステムは、ある時間期間にわたって血液酸素飽和レベルを監視することによって患者の心房細動を検出する工程を含む。本方法及びシステムは、監視した血中酸素飽和レベルからプレチスモグラフ波形（３０、３００、５５０）を作成して該プレチスモグラフ波形（３０、３００、５５０）及び検出した間隔（３１２、３１４）を解析し、患者が心房細動状態にあるか否かを決定する。本方法及びシステムは、ソフトウェア・アプリケーションの形で実現することが好ましく、また心房細動（ＡＦＩＢ）の現在の状態と現在のトレンドとに関してユーザにレポートするように構成されることがある。【選択図】図４Ａ
2007289694.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人や動物対象の心房細動を検出する方法であって、
監視デバイスからある時間期間にわたって患者のプレチスモグラフ波形を収集する工程（１１０、１２０）と、
前記プレチスモグラフ波形から１組のパルス間隔を計測する工程（１３０）と、
前記プレチスモグラフ波形から１組のフィーチャを計測する工程（１３５）と、
患者の心房細動状態を決定するためにプレチスモグラフ波形からの前記１組のパルス間隔及び１組のパルスフィーチャを解析する工程（１４０）と、
を含む方法。
【請求項２】
前記監視デバイスはパルスオキシメータ・センサである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１組のフィーチャのうちの１つは１組のパルス振幅（４３０）である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
患者（４８０）の心房細動トレンドを検出するためにプレチスモグラフ波形からの前記１組のパルス間隔及び１組のパルスフィーチャを解析する工程（１４０）をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
１組のパルス間隔を解析する前記工程（１４０）は、
前記１組のパルス間隔に対して隠れマルコフモデル解析（３３０）を実施する工程（１４０）と、
前記１組のパルス間隔に対してコンテキスト解析（３４０）を実施する工程（１４０）と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記隠れマルコフモデル解析（３３０）によって患者が不規則心臓リズムを有する確率が決定されている請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コンテキスト解析（３４０）によって心房細動を不規則心臓リズムの発生源から除外している請求項５に記載の方法。
【請求項８】
１組のパルスフィーチャを解析する前記工程は、前記１組のパルス振幅のうちの連続する各１つの間の振幅変動を計算する工程（３６０）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記心房細動状態の決定（３７０）はパルス振幅変動に対する解析（３６０）に依存している、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
１組のパルス振幅（４３０）を解析する前記工程は前記１組のパルス振幅（４３０）の１組の充填時間動態（４２０）を決定する工程を含んでおり、１組のパルス振幅（４３０）を解析する前記工程と１組の充填時間動態（４２０）を決定する該工程によって存在する心房オーグメンテーションの程度に関する指示が提供されている、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は患者監視の分野に関する。さらに詳細には本発明は心房細動を検出するための患者監視の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
人口の高齢化、診療コストの上昇、並びに患者によるその看護に対する管理要求の増大に伴って、近い将来に在宅環境における慢性疾患患者の監視がさらに一般的になるであろう。血圧、体重、心拍数など在宅で収集された臨床データは、再入院を回避するために早期の関与を提供できるケースワーカーや臨床医に送り返すことが可能である。慢性疾患の患者の多くが在宅心臓監視による恩恵を受ける可能性がある。
【０００３】
極めて典型的でありかつ危険な不整脈の１つは心房細動（ＡＦＩＢ）である。ＡＦＩＢは米国において入院に至る最も一般的な心臓不整脈である。ＡＦＩＢは、不規則な心臓リズムによって特定されると共に、臨床的には心房の非協調性の収縮と定義される。多くの場合に患者は、心悸の亢進を生じ、発作のリスクが増大する。患者の一部は無症候性のことがある。全発作の概ね３分の１がＡＦＩＢに起因する。さらに、ＡＦＩＢが存在すると発作の発生確率が５倍になると共に、その衰弱状態は２倍になる。
【０００４】
ＡＦＩＢは大胆な処置を必要とする。患者がＡＦＩＢ状態にある期間が長いほど、ＡＦＩＢが継続する確率がより高くなるため、早期の発見が望ましい。ＡＦＩＢの発症を迅速に発見すると、血餅の形成が心房内にまだ生じていないために高価な抗血栓薬治療を要しない最初の４８時間中に治療できる機会を提供することができる。
【特許文献１】米国特許第６，９３７，８８７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＡＦＩＢを検出する目下の方法は主に、連続ＥＣＧ記録を使用することに依存している。しかしながら、ＥＣＧを介した連続した心臓監視は、多種多様な電極を精密に付着させること、装置やケーブルの不快さ、並びに電池交換の問題など多くの問題点を提起する。多くの患者では、この鋭敏度レベルが保証されない。電極や追加のセンサを要することなく簡単にＡＦＩＢをスクリーニングできることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本方法及びシステムは、血液酸素飽和レベル監視デバイスからプレチスモグラフ波形を収集することによって患者の心房細動を検出する工程を含む。このプレチスモグラフ波形が解析されてパルス間隔が計算され、患者が心房細動状態にあるか否かが決定される。本方法及びシステムは、ソフトウェア・アプリケーションの形で実現し心房細動（ＡＦＩＢ）の現在の状態及び現在のＡＦＩＢトレンドに関する患者及び／または臨床医へのレポートの形で構成されることが好ましい。
【０００７】
本発明の一態様では、人や動物対象の心房細動を検出する方法は、ある時間期間にわたって監視デバイスから患者のプレチスモグラフ波形を収集する工程と、プレチスモグラフ波形から１組のパルス間隔を計測する工程と、プレチスモグラフ波形から１組のフィーチャを計測する工程と、患者の心房細動状態を決定するためにプレチスモグラフ波形からの１組のパルス間隔及び１組のパルスフィーチャを解析する工程と、を含んでおり、この監視デバイスはパルスオキシメータ・センサであると共にこの１組のフィーチャは１組のパルス振幅である。
【０００８】
本方法はさらに、患者の心房細動トレンドを検出するためにプレチスモグラフ波形からの１組のパルス間隔及び１組のパルスフィーチャを解析し心房細動トレンドをレポートする工程と、さらに心房細動状態をレポートする工程と、を含む。本方法はさらに、１組のパルス間隔に対する隠れマルコフモデル解析の実施、並びに１組のパルス間隔に対するコンテキスト解析の実施を含め１組のパルス間隔を解析する工程を含んでおり、この隠れマルコフモデル解析は患者が不規則心臓リズムを有する確率を決定しており、またこのコンテキスト解析は心房細動を不規則心臓リズムの発生源から除外している。
【０００９】
１組のパルスフィーチャに対する本方法の解析工程はさらに、１組のパルス振幅のうちの連続する同士の振幅変動を計算する工程を含んでおり、その心房細動状態決定はパルス振幅変動の解析に依存しており、またその１組のパルス振幅の解析工程は該１組のパルス振幅に関する１組の充填時間動態を決定する工程を含むと共に、さらにその１組のパルス振幅の解析工程及びその１組の充填時間動態の決定工程によって存在する心房オーグメンテーション（ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）の程度に関する指示が提供されている。
【００１０】
本発明の別の態様では、人や動物対象の心房細動を検出するためのシステムは、監視デバイスからのプレチスモグラフ波形を解析するように構成された遠隔検知システムと、コンピュータ・アプリケーションを保存するための記憶媒体と、該遠隔検知システム及び記憶媒体と結合させ、コンピュータ・アプリケーションを実行するように構成させ、またさらに遠隔検知システムからプレチスモグラフ波形を受け取るように構成させた処理ユニットと、を備えており、このコンピュータ・アプリケーションが実行されると、プレチスモグラフ波形からの１組のパルス間隔が検出されると共にプレチスモグラフ波形から１組のパルスフィーチャが計測されており、またさらに患者の心房細動状態を決定するためにこの１組のパルス間隔及び１組のパルスフィーチャが解析されている。この監視デバイスはパルスオキシメータ・センサであり、またプレチスモグラフ波形からの１組のパルス間隔及び１組のパルスフィーチャが解析されると患者の心房細動トレンドが検出されており、また患者に対して心房細動トレンドをレポートする手段及び心房細動状態をレポートする手段が含まれている。コンピュータ・アプリケーションが実行されて１組のパルス間隔が解析されると、この１組のパルス間隔に対して隠れマルコフモデル解析が実施されると共にこの１組のパルス間隔に対するコンテキスト解析が実施されており、該隠れマルコフモデル解析は患者が不規則心臓リズムを有する確率を決定しており、また該コンテキスト解析は心房細動を不規則心臓リズムの発生源から除外している。
【００１１】
本システムでは、コンピュータ・アプリケーションが実行されて１組のパルスフィーチャが解析されると、この１組のパルスフィーチャの充填時間動態が決定される共にこの１組のパルスフィーチャのうちの各々同士のフィーチャ変動が平均値（ｍｅａｎ）、中央値（ｍｅｄｉａｎ）、連続パルス、あるいは最大値対最小値を基準として計算されており、ここで心房細動状態決定はパルス振幅変動の解析に依存しており、またさらに充填時間の関数としたパルス振幅変動の解析によって存在する心房オーグメンテーションの程度に関する指示が提供されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、ＥＣＧ波形２０及びプレチスモグラフ波形３０を表している。典型的には、担当医や診療提供者がＥＣＧ波形２０を用いて患者のＡＦＩＢを検出し診断することになる。しかし上で検討したように、患者からＥＣＧ波形２０を取得することは、患者からプレチスモグラフ波形３０を取得することと比べてさらに一層複雑かつ困難である。以下で検討するように、プレチスモグラフ波形３０を用いてＡＦＩＢを検出するためには、プレチスモグラフ波形３０の数多くの様相を検査することになる。パルス検出が利用されると共に、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）法及びコンテキスト解析を用いてパルス間隔が解析される。さらに、各パルスの振幅４０が計測されて解析されることになり、またプレチスモグラフ波形の各パルス間での心室充填時間５０も同様である。本発明は、患者のプレチスモグラフ波形３０を用いてＡＦＩＢを検出するためのより単純で便利な方法を可能にする。もちろん、これによって以下に記載するように在宅監視システムが大幅に強化される。本方法及びシステム、並びにその実現形態について以下でより詳細に記載することにする。
【００１３】
図２は、遠位の（distal）プレチスモグラフ・パルスに対する心拍数（または、ＲＲ間隔）の変化の影響を表している。間隔ＲＲ１はパルスＡ０を発生させた先行する間隔より長い。その結果、動脈血が静脈系内に受動的に流入するのにより多くの時間がかかる。これによって心拡張期（Ｐ０）において血液量の低下が生じる。この長いＲＲ間隔がさらに、心臓の左室内の充填時間を長くさせる。Ｓｔａｒｌｉｎｇの法則によって、心室の体積の増加が次のボリュームパルスに関してより大きな振幅Ａ１をもつより強力な排出につながる。
【００１４】
これに続くＲＲ間隔（ＲＲ２）は先行する間隔より短い。血液が動脈系から流出するのに要する時間がより短いため、Ｐ１でのパルスレベルは心拡張期における先行するパルスと同じ程度の低い値まで低下しない。この短い充填時間は、Ａ２における振幅の低下になって反映されるような心拍出量及び心収縮期圧力の低下（先行する間隔と比較した低下）につながる。間隔ＲＲ４は、Ｐ２におけるレベルの上昇とＡ４における振幅の低下を伴うようなさらに短い間隔を表している。
【００１５】
パルスの振幅（Ａｉ＋１−Ｐｉ）はしたがって、先行するＲＲ間隔の長さに比例すると共に、このパルス振幅を患者がＡＦＩＢ状態にあるか否かを決定するために使用するアルゴリズムに対する別の入力として使用することができる。
【００１６】
図３は本発明の検出方法１００を表している。工程１１０では、ある時間期間にわたってプレチスモグラフ・センサから患者のプレチスモグラフ波形が収集される。工程１２０では、工程１１０で収集した当該時間期間にわたるプレチスモグラフ波形からプレチスモグラフ・パルスが検出される。工程１３０ではプレチスモグラフ波形から複数のパルス間隔が検出され、また工程１３５では複数のパルスフィーチャが計測される。このパルス間隔及びパルスフィーチャが工程１４０において解析されてＡＦ状態が決定される。工程１４０の解析結果は工程１５０においてレポートされると共に、患者のＡＦＩＢ状態の現在のトレンドもレポートされる。
【００１７】
さらに検出方法１００のブロック図を図４Ａ及び４Ｂに示している。先ず図４Ａを見ると、ＳＰＯ２データが収集されプレチスモグラフ波形３００として表示されている。パルス検出３１０は、一連のパルスを検出してパルス間隔３１２、３１４を計測し、これによって心臓の房室への反復した充填を表しているプレチスモグラフ波形３００上で実施される。パルス検出３１０及びパルス間隔計算３１２、３１４を終えた後、検出したパルス間隔に対して隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）３３０解析及びコンテキスト解析３４０を実施することがある。ＨＭＭ３３０及びコンテキスト解析３４０に関するより詳細な説明は図４Ｂの詳細な説明の中に含めることにする。
【００１８】
さらに図４Ａを参照する一方で同時に図１を参照すると、プレチスモグラフ波形３００に対してパルスフィーチャ計測３２０が実施されている。パルスフィーチャ計測３２０は、プレチスモグラフ波形３０の各振幅４０を計測すると共に、この情報を利用して振幅変動３６０を計算する。振幅変動３６０の計算によって担当医や診療提供者に対して心臓がどのように働いているかに関する指示が与えられると共に、各連続パルスの振幅の上や下への変化によってそのタイプや規則性に関する情報が提供される。
【００１９】
パルスフィーチャ計測３２０のデータを用いてさらに、心房オーグメンテーション検出３５０が決定される。図４Ａ及び５Ａ〜５Ｂを同時に参照すると、図５Ａ〜５Ｂに示すようにして心房オーグメンテーション検出３５０が決定される。充填時間動態４００によれば振幅変動を計算（３６０）したときに検出されることがあり得る不規則性を確認できるので、充填時間動態４００は重要である。ここで図５Ａ〜５Ｂを参照すると、充填時間動態４００をグラフ表示で表しており、この図示ではグラフのｘ軸方向を時間（ｔ）とし、またグラフのｙ軸方向を振幅（Ａ）としている。プレチスモグラフ・パルス振幅４１０は心室の充填時間４２０に対する依存性が大きい。幾つかのパルス振幅４３０を時間の関数としてプロットして得られた振幅傾斜４４０によって心拍出量に対する心房の寄与に関する情報が提供される。プレチスモグラフ・パルス４３０の振幅４１０の変化、並びに得られた振幅傾斜４４０は、心房「キック（ｋｉｃｋ）」の有無及び血圧の相対的変化を反映する可能性がある。図５Ａ〜５Ｂではパルス振幅４１０及び心房充填時間４２０を単一の例示的なパルス波形上にラベル付けしていること、並びに各パルス振幅４３０は１つの振幅４１０と充填時間４２０の値を有することに留意すべきである。得られる充填時間動態グラフ４００は、プレチスモグラフ波形３０（図１）から個々の各パルスを「カット（ｃｕｔｔｉｎｇ）」し（各パルスの心房充填時間５０を含む）、充填時間動態グラフ４００上に個々の各パルスを「ペースト（ｐａｓｔｉｎｇ）」する（充填時間５０を「０」で開始する）ことによって生成されている。
【００２０】
心臓の主収縮の各々のすぐ前に、心臓の上側にある小さい方の部屋（左心房及び右心房）が適正に機能したときに下側にある大きい方の部屋（左心室及び右心室）に余分な血液が押し入れられることはよく知られている。これは心室充填の１０％〜４０％を占める可能性がある。この心室充填の増大は心房細動の間は喪失すると共に、これによりこれらの患者の症状の幾つかが説明される。心房オーグメンテーションは「心房キック」または「心房寄与」とも呼ばれる。人が高齢となるに連れて心房キックがより重要となると共に、患者の年齢が高いほど心房細動による影響がより大きい。
【００２１】
プレチスモグラフ波形内に心房オーグメンテーションの証拠を認識するための方法はこれまでに開示されたことがない。心房オーグメンテーションは、心拍動間隔が異なるパルス振幅からなるパターンにおいて認識することができる。
【００２２】
心臓の拍動は概ね規則的であるが、ある程度のリズムの不規則性はほとんど常に存在するのが一般的である。心拍動間の間隔は吸気の間には短くなる。心拍動間隔は呼気の間には長くなる。心室性期外収縮（ＰＶＣ）や心房性期外収縮（ＰＡＣ）などとして知られるように拍動の一部が早く発生する。このように心拍動間隔が変動することは、血液が心室を満たすのに要する時間が心拍動間で長くなったり短くなったりすることを意味する。充填時間が長くなると、排出される血液の増加、血圧の上昇、及び当該拍動に関するプレチスモグラフ内のパルス振幅の増大が生じる。
【００２３】
したがって、心房オーグメンテーションと充填時間というとりわけ２つの要因が、プレチスモグラフ振幅に影響を及ぼしている。図５Ａは、パルス振幅が充填時間に伴って増大することを実証するために波形を重ね合わせて表している。図５Ａでは、患者が心房細動を有するためそのパルス振幅４１０が充填時間４２０の関数としてだけ増大しており、したがって心房オーグメンテーションが存在していない。
【００２４】
心房オーグメンテーションが存在すると、様々な心拍動間隔におけるパルス振幅４１０のパターンが違ってくる。このケースでは、期外拍動の大部分は心房オーグメンテーションの利益を有することがなく、またこれらの拍動に関するプレチスモグラフ・パルス波高は図５Ａに示したのと同じとなる。しかし、拍動間隔がより長いと心房オーグメンテーションが存在しており、したがって図５Ｂは最初のパルスと最終のパルスについてパルス波高を高く図示している。これらのパルスは、図５Ａと比べてよりレベルが高い位置にあるように図示した点線にまで及んでいる。
【００２５】
したがって、心房オーグメンテーションの証拠を認識するための一般的な方針は、少なくともある多様な心拍動間隔を含むある時間期間にわたってプレチスモグラフ・パルス振幅４３０を観測し、パルス波高の程度がより狭い心拍動間隔の増加の関数として増加することを観測することである。これによれば、充填時間の関数としたパルス波高の外挿が可能となる。心房オーグメンテーションが存在する場合、心拍動間隔が長くなるとパルス振幅が充填時間だけから予測される値を超えることになる。図５Ａ及び５Ｂは簡略した例である。波高対充填時間の関数は線形でないことがあり、したがってその外挿はより込み入った関数となることがある。しかしオーグメンテーションは依然として、充填時間外挿にわたるパルス増大として認識される。
【００２６】
図４Ａに戻ると、ＨＭＭ３３０、コンテキスト解析３４０、心房オーグメンテーション検出３５０、及び振幅変動計算３６０の結果が評価されて心臓のリズムが不規則であるか否かが決定される（３７０）。患者がＡＦＩＢ状態にあるか否かによらず、工程３８０においてＡＦＩＢがレポートされ、そのプレチスモグラフを収集した時間期間中のＡＦのトレンドがレポートされる（３９０）。
【００２７】
ここで図４Ｂを参照しながら、ＨＭＭ３３０及びコンテキスト解析３４０についてさらに詳細に記載することにする。この方法１００では、検出されたパルス間隔３１０が、３１２では詳細パルス間隔に、また３１４ではパルス間隔に分類される。ＨＭＭ３３０とコンテキスト解析３４０は、リズムの不規則性が不規則か規則正しいかを識別している。ＥＣＧ波形からＡＦＩＢを検出するために当技術分野で広く用いられる解析であるＨＭＭ３３０解析では、詳細パルス間隔３１２の分類の生成においてパルス間隔が、ＶＳ＝極めて短い、Ｓ＝短い、ＳＳ＝若干短い、Ｒ＝通常、ＳＬ＝若干長い、Ｌ＝長い及びＶＬ＝極めて長い、に分類される。ＨＭＭ３３０解析を正確にするには、コンテキスト解析３４０と比べて間隔をより短くする必要があり、このＨＭＭ３３０解析の具体的内容は米国特許第６，９３７，８８７号で見ることができる。
【００２８】
隠れマルコフモデルがＥＣＧ波形からＡＦＩＢを検出することは当技術分野において周知であるが、本システム及び方法でのＨＭＭ３３０解析の利用はこれまでに企図されたことがない。ＨＭＭ３３０解析は心臓リズムが不規則なリズムである確率を計算する一方、コンテキスト解析３４０はより多くの数のパルス間隔３１４を用いてＡＦＩＢを不規則性の発生源から除外している。コンテキスト解析３４０が利用するパルス間隔３１４はより多くの数となるが、間隔の分類はＳ＝短いとＬ＝長いだけである。繰り返しになるが、これらの２つの解析の結果は、工程３７０においてそのリズムの不規則性が不規則であるか否かを決定するのに寄与する。最後に、本明細書に記載した方法は図６に示したプロセッサなどの監視システム内のプロセッサで実行可能な１組のコンピュータコードとして具現化し得ることに留意すべきである。
【００２９】
図６は、患者の指５１０に装着可能であると共に患者の指５１０からプレチスモグラフ波形を収集してそのレベルをプロセッサ５６０に送り、コンピュータ、ハンドへルド型デバイス、ラップトップなどの電子デバイス５３０上や当技術分野で周知の別の電子デバイス５３０上にプレチスモグラフ波形５５０を表示できるように構成した指プローブ５２０を含んだ本発明の検出システム５００を表している。電子デバイス５３０は、患者や担当医、あるいは電子デバイスの別のユーザがディスプレイ５４０の操作、本方法からの出力の構成、あるいは警報の有効化または無効化を行えるように、キーボードなどの入力デバイス５７０を含む。本発明の方法を具現化しているコンピュータコードは記憶媒体５８０内に保存されており、またプロセッサ５６０はこのコードを実行するように構成されている。プロセッサ５６０はこのコードを実行しながら、検出方法１００の記述に関して上述したような要因のすべてを考慮に入れると共に、患者がＡＦＩＢ状態にあるか否かを決定する。さらに、ＡＦＩＢレポート３８０及びトレンドレポート３９０を表示させることがある（５４０）。
【００３０】
本発明は、従来技術と比較して多くの利点を提供することができる。本発明は、コストが低下する（幾つかのＥＣＧ電極及び／または電極接触ジェルが不要となる）こと、柔軟性が増大すること、複数のＥＣＧ電極の使用が容易になること、セットアップ時間が短縮されること含み、また本システム及び方法はＥＣＧと比較してより利便性が高くかつ患者に対する実施がより容易であり、このことは患者コンプライアンスが増大することを意味する。患者コンプライアンスはまた収集時間がかなり短縮されるという意味で改良される共に、短期計測であることは、運動アーチファクトなど典型的ＥＣＧシステムをより不正確にさせる傾向があるようなの事柄をコンプライアンスのよい患者では最小化できることを意味する。
【００３１】
本システム及び方法は主に、リアルタイム出力を不要とするように周期的評価ツールとすることを目的としており、またＳＰＯ２計測はすでに患者監視デバイスの共通要素であるため、本システムを実現するために追加的なハードウェアは必要でない。発生から４８時間以内でのＡＦＩＢの検出によって電気除細動実施の機会が提供されるため、抗血栓薬治療に関する大きなコストや時間を要することがなく、これによって診療コストを低減しながら診療を向上させることができる。在宅監視を向上させるこの改良型のシステム及び方法によればさらに、ＥＣＧ利用で実施されているような専門家によるセンサの装着を要することがなくなることによって、救急診療室への搬送が少なくなる一方、在宅看護や施設通院が減少する。
【００３２】
さらにこれらの技法は、ＡＦＩＢの存在を計測するために血液量や血圧パルスを計測する別の手段と連係して使用することも可能である。これらの手段には、インピーダンス・プレチスモグラフ、光学反射率プレチスモグラフ、動脈圧力測定法及び圧電センサ（ただし、これらに限らない）が含まれる。
【００３３】
本発明について、本発明の構造及び動作の原理の理解を容易にするように詳細内容を組み入れながら特定の実施形態に関して記載してきた。本明細書における特定の実施形態並びにその詳細内容に対する言及は、本明細書に添付した特許請求の範囲の趣旨域を限定することを目的としたものではない。本発明の精神及び趣旨を逸脱することなく例証のために選択した実施形態に関する修正を実施できることは当業者であれば理解されよう。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】ＥＣＧ波形とプレチスモグラフ波形のグラフ比較を表した図である。
【図２】ＥＣＧ波形とプレチスモグラフ波形の別のグラフ比較を表した図である。
【図３】本発明の一実施形態による方法の流れ図である。
【図４Ａ】本発明の一実施形態による方法のブロック図である。
【図４Ｂ】本発明の一実施形態による方法のブロック図である。
【図５Ａ】本発明の一実施形態によるプレチスモグラフ・パルス振幅の傾斜プロフィールをグラフで表した図である。
【図５Ｂ】本発明の一実施形態によるプレチスモグラフ・パルス振幅の傾斜プロフィールをグラフで表した図である。
【図６】本発明の一実施形態によるシステムのブロック図である。
【符号の説明】
【００３５】
２０  ＥＣＧ波形
３０  プレチスモグラフ波形
４０  パルスの振幅
５０  心室充填時間
３００  プレチスモグラフ波形
３１０  パルス検出
３１２  パルス間隔計算
３１４  パルス間隔計算
３２０  パルスフィーチャ計測
３３０  隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）解析
３４０  コンテキスト解析
３５０  心房オーグメンテーション検出
３６０  振幅変動計算
３７０  心臓リズム不規則性決定
３８０  ＡＦＩＢレポート
３９０  ＡＦトレンドのレポート
４００  充填時間動態
４１０  プレチスモグラフ・パルス振幅
４２０  心室充填時間
４３０  パルス振幅
４４０  振幅の傾斜
５００  本発明の検出システム
５１０  患者の指
５２０  指プローブ
５３０  電子デバイス
５４０  ディスプレイ
５５０  プレチスモグラフ波形
５６０  プロセッサ
５７０  入力デバイス
５８０  記憶媒体
【図１】
2007289694.tif 000003
【図２】
2007289694.tif 000004
【図３】
2007289694.tif 000005
【図４Ａ】
2007289694.tif 000006
【図４Ｂ】
2007289694.tif 000007
【図５Ａ】
2007289694.tif 000008
【図５Ｂ】
2007289694.tif 000009
【図６】
2007289694.tif 000010