(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓モニタリング装置であって、
モニターフェーズ中に、患者からの心電計信号を受ける入力手段、
前記心電計信号の各パルスの形状を表す複数のｎの値を得て、ピーク値ならびにピーク間隔（peak  separations）を決定することにより、ノイズを抑制するとともに、前記心電計信号の前記各パルスの形状の重要な特徴を抽出するための特徴抽出を実行するため、前記心電計信号を処理する前処理手段、
ｎ次元基準ベクトルの複数のｍを記憶する記憶手段、ならびに
ｎ次元Kohonen特徴マップを定義する記憶された前記ｎ次元基準ベクトルの複数のｍを読み出し、読み出された複数の基準ベクトルおよび当該基準ベクトルの周囲にあるしきい値範囲（threshold ragens around the reference vectors）を用いてｎ次元空間におけるｎ次元の値を定義し、モニタリングフェーズ中に、前記複数のｎの値を受け取り、前記複数のｎの値からｎ次元ベクトルを形成し、前記形成されたｎ次元ベクトルと前記ｎ次元値との近似性を判断するために、形成された前記ｎ次元ベクトルと前記ｎ次元値を比較し、さらに、前記ｎ次元ベクトルが前記ｎ次元値内あるいはそれ以外かの表示を出力するKohonen神経ネットワーク手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２】
請求項１で請求された心臓モニタリング装置において、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、前記基準ベクトルを前記記憶手段に記憶するとともに基準ベクトルの前記複数のｍを有するｎ次元のKohonenマップを定義するため、前記学習フェーズ中、基準心電計信号の各パルスの形状を表す複数の基準値を受信するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３】
請求項２で請求された心臓モニタリング装置において、前記入力手段は、前記学習フェーズ中、患者からの前記基準心電計信号を受信するよう適用され、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、モニタリングフェーズ中、前記ｎ次元ベクトルが前記ｎ次元値以外であるか否かを判断するとともに、前記Kohonen神経ネットワーク手段が前記ｎ次元ベクトルが前記ｎ次元値以外であると判断した場合、前記表示を出力するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３で請求された心臓モニタリング装置であって、前記基準心電計信号を前記前処理手段に入力するための基準入力手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項５】
請求項４で請求された心臓モニタリング装置において、前記基準入力手段は、心臓の正常動作範囲を表す前記基準心電計信号を入力するよう適用され、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、前記ｎ次元ベクトルが前記ｎ次元値以外であるか否かを判断するとともに、前記Kohonen神経ネットワーク手段が前記ｎ次元ベクトルが前記ｎ次元値以外であると判断した場合、前記表示を出力するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項６】
請求項３または請求項４で請求された心臓モニタリング装置において、前記基準入力手段は、少なくとも一の既知の心臓の状態（heart condition）を表す、少なくとも一の異常な前記基準心電計信号を入力するよう適用され、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、異常な基準ベクトルを形成し、異常基準ベクトルならびに前記異常な基準ベクトルの周囲にあるしきい値範囲を用いて異常なｎ次元の値を定義し、前記ｎ次元ベクトルが異常なｎ次元値にあるか否かを判断し、前記ｎ次元ベクトルが異常なｎ次元値内にあると前記Kohonen神経ネットワーク手段が判断した場合、前記表示を出力するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項７】
請求項１で請求された心臓モニタリング装置であって、前記記憶手段に対し前記ｎ次元のKohonen特徴マップを定義するための前記基準ベクトルの複数のｍを入力するベクトル入力手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置において、前記前処理手段は、ピーク間の途中にある点（points midway）を識別するとともに、前記値を前記複数のｎの値に含ませるため、前述の点における前記心電計信号の値を測定するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項９】
請求項８で請求された心臓モニタリング装置において、前記前処理手段は、前記心電計信号中のＰ、Ｑ、Ｒ、ＳおよびＴピークを識別し、ＰおよびＱピーク間ならびにＳおよびＴピーク間の途中の点を識別するとともに、前記複数のｎの値を生成するため、前記識別されたピークならびに前記点における前記信号の値を用いるよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置において、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、各次元について、各基準ベクトルと前記のように形成されたｎ次元ベクトル間の差を判断し、各次元の差を加算するとともに、前記加算の和としきい値の差の値を比較することにより、前記比較および前記判断を実行するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項９のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置において、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、ピタゴラスの定理より、ｎ次元空間における前記形成されたｎ次元ベクトルの位置と前記基準ベクトル間の差を演算するとともに、前記差と少なくとも一の異なるしきい値を比較することにより、前記比較および前記判断を実行するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置であって、前記心電計信号から特有の不規則な心拍を除去するフィルター手段を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１３】
請求項１２で請求された心臓モニタリング装置であって、前記特有の不規則な心拍の発生を表示する表示手段を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１４】
請求項１２または請求項１３で請求された心臓モニタリング装置において、前記フィルター手段は、ハイパスフィルターを備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１５】
請求項１３で請求された心臓モニタリング装置であって、前記表示手段は、ローパスフィルターを備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１６】
請求項１２から請求項１５のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置であって、前記フィルター手段により前記特有の不規則な心拍を除去した後の前記心電計信号の複数のパルスまたは前記複数のｎの値を平均化する平均化手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１７】
請求項１２または請求項１３で請求された心臓モニタリング装置において、前記記憶手段は、前記特有の不規則な心拍に関するｎ次元基準ベクトルの第一のセット、および、正常な心拍をモニタするためのｎ次元基準ベクトルの第二のセットを記憶し、さらに、
前記神経ネットワーク手段は、モニターフェーズ中、まず、前記記憶された基準ベクトルの第一セットを読み出し、前記基準ベクトルの第一のセットおよび当該基準ベクトルの第一セットの周囲にあるしきい値範囲を用いて不規則な心拍のｎ次元値を定義し、前記特有の不規則な心拍を識別するため、前記形成されたｎ次元基準ベクトルと前記不規則な心拍のｎ次元値を比較し、次に、前記記憶された基準ベクトルの第二のセットを読み出し、前記基準ベクトルの第二のセットおよび当該基準ベクトルの第二セットの周囲にあるしきい値範囲を用いて正常な心拍のｎ次元値を定義し、前記固有の異常な心拍を除く正常な心拍から形成されたｎ次元ベクトルと前記正常な心拍のｎ次元値を比較し、さらに、前記正常な心拍から構成された前記ｎ次元ベクトルが、前記正常な心拍のｎ次元値内あるいはそれ以外であると判断された場合、前記表示を出力するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１８】
請求項１７で請求された心臓モニタリング装置において、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、前記特有の不規則な心拍から生成されたｎ次元ベクトルが、前記不規則な心拍のｎ次元値の範囲内またはそれ以外であると判断された場合、前記特有の不規則な心拍が発生したことの表示を出力するよう適用されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項１９】
請求項１８で請求された心臓モニタリング装置であって、前記固有の不規則な心拍が発生したことの前記表示に応じて、前記心電計の複数のパルス、または、複数の正常な心拍に関する前記複数のｎの値を平均化する平均化手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２０】
請求項１９で請求された心臓モニタリング装置であって、平均化された前記複数の値を平均値により減じるとともに、標準偏差で除すことにより標準化する標準化手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２１】
請求項１から請求項２０のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置であって、前記神経ネットワーク手段による前記表示の出力に応じて警報を生成する警報生成手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２２】
請求項１から請求項２１のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置であって、前記神経ネットワーク手段によって出力された前記表示に応じ、ある時間にわたって、前記心電計信号、および／または、前記複数の値を記憶するデータ記憶手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２３】
請求項１から請求項２０のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置であって、心臓ストレスを表示させるため、前記Kohonen神経ネットワーク手により出力された前記表示をさらに処理する後処理手段、を備えたものにおいて、前記出力表示は、心臓の動作（heart operation）に関する追加データとともに、エラーベクトルerror vector）、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２４】
請求項２３で請求された心臓モニタリング装置であって、心拍数、心拍数変動（heart rate vibration）、異所性収縮（ectopic beats）のような特有の不規則な心拍の発生率、ならびに、前記ＳとＴピーク間の途中にある前記心電計信号の値と、前記ＰとＱピーク間の途中にある前記心電計信号の値間の差、の少なくとも一つを含む前記追加データを供給する手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２５】
請求項２３または請求項２４で請求された心臓モニタリング装置において、前記後処理手段は、前記神経ネットワーク手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２６】
請求項２５で請求された心臓モニタリング装置であって、前記神経ネットワーク手段は、前記神経ネットワーク手段は、多層構造の知覚手段（multi-layeredperception）、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２７】
請求項１から請求項２６のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置において、前記入力手段は、前記前処理手段に入力する前記心電計信号をデジタル化するデジタル化手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２８】
請求項１から請求項２７のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置において、前記入力手段は、前記患者から前記心電計信号を得るための検出手段、を備え、前記装置は、前記Kohonen神経ネットワークから前記表示を信号として出力するための出力手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項２９】
請求項２８で請求された心臓モニタリング装置において、前記検出手段および前記出力手段は、互いに離れており、前記装置は、その間で空中通信する（airborne communication）通信手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３０】
請求項２９で請求された心臓モニタリング装置において、前記検出手段は、前記患者の胸部に取り付けるよう構成されたポータブルハウジング内に設けられ、前記ポータブルハウジングは、前記出力手段に対し、信号を送信する送信手段を備え、前記出力手段は、ベースステーション内に設けられ、前記ベースステーションは、前記送信信号を受信するための受信手段を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３１】
請求項２９で請求された心臓モニタリング装置において、前記検出手段は、前記患者の胸部に取り付けるための電極を備え、前記装置は、前記患者により運搬されるポータブルハウジングを備え、前記ポータブルハウジングは、前記電極からの信号を受信するとともに、前記出力手段に信号を送信するための送信手段を備え、前記電極は、線によって前記ハウジングに接続されており、前記出力手段は、ベースステーション内に設けられ、前記ベースステーションは、前記送信信号を受信する受信手段を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３２】
請求項３０または請求項３１で請求された心臓モニタリング装置において、前記送信手段および受信手段は、前記心電計信号をそれぞれ、送信し、受信するよう構成され、前記ベースステーションは、前記前処理手段および前記Kohonen神経ネットワーク手段、を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３３】
請求項３０または請求項３１で請求された心臓モニタリング装置において、前記ポータブルハウジングは、前記前処理手段および前記Kohonen神経ネットワーク手段、を備え、前記送信および受信手段は、前記ｎ次元ベクトルに近似性を示す信号を、それぞれ、前記基準ベクトルに送信し、受信するよう構成されること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３４】
請求項１から請求項３３のいずれかの請求項で請求された心臓モニタリング装置であって、前記Kohonen神経ネットワーク手段によって出力された前記表示に応じ、所定時間にわたって、前記心電計信号、または、前記複数のｎの値、を記憶する記憶手段を備えたこと、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【請求項３５】
請求項２で請求された心臓モニタリング装置において、前記Kohonen神経ネットワーク手段は、学習フェーズ中、特定の心臓状態を示した心電計信号を表す第二の複数の基準値を受け取り、ｎ次元の異常基準ベクトルおよび当該異常基準ベクトルの周囲にあるしきい値範囲を用いてｎ次元の異常値を定義するため複数の異常基準ベクトルを生成するとともに、
モニタリングフェーズ中、前記ｎ次元ベクトルが前記ｎ次元の異常値内にあるか否かを判断するため前記ｎ次元ベクトルと前記ｎ次元の異常値を比較するよう適用され、
前記装置は、前記Kohonen神経ネットワーク手段により、前記ｎ次元ベクトルが、前記ｎ次元の異常な基準値内にあると判断された場合に、前記患者が前記特定の心臓の状態を有することを示す警告を生成するため、前記Kohonen神経ネットワーク手段により出力された前記表示に応答する心臓状態警告（heartcondition warning）手段、を備えること、
を特徴とする心臓モニタリング装置。
【発明の詳細な説明】
本発明は、一般的には、患者の心臓の動作をモニタするための装置と方法に関する。より詳細には、本発明は、患者の心臓の、機能つまり働きの変化をモニタするための、神経ネットワークを使用して患者から得られた心電計信号の分析に関する。
心臓とその心室の筋肉膨張と収縮に伴う電気信号は、特に手術後や、その他病気の処置後に、心臓の病状ならびに心臓の状態の悪化と改善を判断するために、しばしばモニタされる。患者は心臓の機能を改善するために、運動やリハビリテーションを受ける。
心臓の電気信号は普通、導電パッドや接触子によって検出されるが、この導電パッドや接触子は、外部胸壁に貼付され、適切に訓練された人による分析のために、図式波形が表される適切なディスプレイ装置のための、波形のトレースを提供する適切なマシンへ直に結線される。しかしながら、これは、電線によって患者を永続的にモニタ装置に拘束する必要があり、更に、適切に訓練された人の介在を必要とする。
従って、本発明の目的は、心臓の状態の変化を自動的にモニタできる心臓モニタの装置と方法を提供することである。
一局面によれば、本発明は請求項１に定義される心臓モニタ装置を提供する。
Kohonen神経ネットワーク手段がｎ次元Kohonen特徴マップを生成するためには、一実施例によれば、学習フェーズ中、基準心電計信号の特徴を表す複数の基準値がKohonen神経ネットワークに入力される。Kohonen神経ネットワークは、複数ｍの基準ベクトルを有するｎ次元Kohonen特徴マップを生成して、これらの基準ベクトルが記憶手段に格納される。
患者固有の正常データを提供するために、基準心電計信号を、学習フェーズ中に患者から獲得することもできるし、一般的な正常心臓動作を表現するために、基準心電計信号を、集団の大きなサンプルから獲得することもできる。いずれの場合も、Kohonen神経ネットワーク手段は、モニタフェーズ中は動作して、ｎ次元ベクトル、すなわち心電計信号が基準ベクトルの所定範囲の外にあるか否かを判断する。ｎ次元ベクトルが所定範囲の外にある旨判断された場合に、出力信号が生成されている。この出力信号を用いて、警報の発生のような事象を発動できるし、あるいは未処理状態にある心電計信号または複数の値としての心電計信号の記憶の発動のような事象を発動することができる。また、心電計信号は複数の値としてではなく、圧縮フォームで格納することもできるだろう。更に、誤差ベクトルを含む出力信号は、例えば心臓によって経験されたストレスのレベルをモニタするために、更なる処理に使用できる。
代替実施例では、学習フェーズを省略することができ、ｎ次元Kohonen特徴マップを定義する複数ｍのｎ次元基準ベクトルを、これらが、例えば別の機械上で先に学習されたところで直に入力できる。
特定の心臓状態を検出するために使用可能な、本発明の別の実施例では、ベクトルを直に入力するか、あるいは既知の異常を表す一組以上の心電計信号からそれらを学習するか、の何れかによって、少なくとも一組の基準ベクトルを、Kohonen特徴マップ中に構築できる。このようにして、モニターフェーズ中に、ｎ次元ベクトルが異常基準ベクトルの所定の範囲内にある、とKohonen神経ネットワーク手段によって検出されているときは、出力信号を発生させ、それを使って警報を発動すること、および／または心電計信号の記憶を発動することができる。
本発明の一実施例では、Kohonen神経ネットワーク手段は、各次元毎に、基準ベクトルと、複数の値との間の差を判断し、個々の次元の差を合計し、その合計をしきい値の差の値（threshold difference value）と比較することによって、比較と判断を実行するようになされている。
本発明の代替実施例では、Kohonen神経ネットワーク手段は、Kohonen特徴マップ上に複数の値をマッピングして、それらの間の差をピタゴラス法によって算出し、その差を、少なくともひとつの、差のしきい値（difference threshold）と比較することによって比較と決定を実行するようになされている。
従って、これらの実施例のいずれかに従って、しきい値を超えた旨判断されると、出力信号を発生させることができる。この信号は単なるトリガ信号の場合もあるし、あるいはｎ次元ベクトルと、ｎ次元Kohonen特徴マップ中の最も近い基準ベクトルとの間の誤差ベクトルを含むこともできる。誤差ベクトルが出力される場合は、心臓によって経験されるストレスのレベルを測定するために、他の心臓動作関連信号と共にこれを更なる処理に使用できる。
Kohonen神経ネットワークへの入力のための心電計信号を調整するために、ｎ値を提供してｎ次元ベクトルを形成するべく前処理される。
一実施例では、このｎ値は、心電計信号のｎ個の重要な特徴を抽出することにより、例えばピークおよび他の固有の特徴を選択することによって獲得される。
心電計トレースは、異所性ビート（ectopic beat）のような特有の不規則心搏（heartbeats）を含むことがあるので、本発明の一実施例は、出力信号を発生させるためにkohonen神経ネットワークによって処理される心電計信号から、この特有の不規則心拍を除去する手段を含んでいる。
このような不規則心拍は、特有の周波数成分、例えば明らかに低い周波数成分を含む心室異所性ビートを含むことがあるので、ハイパスフィルタを使って、このようなビートを除去し、ローパスフィルタを使って、このようなビートが何時発生したかを識別、表示することができる。本発明の代替実施例では、Kohonen神経ネットワークは異なる二組の基準ベクトルを使用すると共に、２ステップで作動することによって最初に特有の不規則ビートを分離する。第１の組のｎ次元基準ベクトルが特有の不規則ビートの識別のために記憶され、第２の組のｎ次元基準ベクトルが正規心拍をモニタするために記憶される。モニターフェーズの間、Kohonen神経ネットワークが作動して、最初にｎ次元ベクトルを、記憶された第１の組の基準ベクトルと比較して、その特有の不規則心拍を識別し、続いて、特有の不規則心拍を除いた正規心拍から形成されたｎ次元ベクトルを、第２の組のｎ次元基準ベクトルと比較する。かくして、本方法に従って、Kohonen神経ネットワークは、ｎ次手ベクトルが第１の組の基準ベクトルのしきい値範囲内に入るか否かを判断することによって、特有の不規則心拍を識別できる。従って、識別された特有のこの不規則心拍は、Kohonenネットワーク手段によって実行される後続ステップでは無視することができ、その発生回数を憶えていることができる。
心電計信号から特有な不規則心拍を除去することに加えて、その信号／ノイズ比（Ｓ／Ｎ比）を高めるために、心電計信号つまり複数の値を、幾つかの正規心搏にわたって平均することが望ましい。また、精度を向上するために、その平均値を、値を減じて標準偏差で除すことによって正規化することが望ましい。
このようにして、心電計信号を前処理することによって特有の不規則ビートが除去され、Ｓ／Ｎ比が有意に改善されるので、Kohonen神経ネットワークによる、識別を間違った新規な心電計信号の数を減らす。かくして本発明は、モニターフェーズでの心臓動作の変化をモニタできる心臓モニタ装置を提供できるのである。この装置は、患者固有の正常データ、または集団を代表する正常データのいずれかを使って作動するように設定できる。また、装置は敏感で、固有の特徴的な心電計形状によって表される固有の心臓状態を検出できる。
患者固有の正常データと共にこの装置を使用すれば、心臓動作の正常範囲を、患者がまだ入院中か、または集中治療中のような学習フェーズの間に簡単に学習できる。引きつづき、モニターフェーズにおいて、例えば病院から退院した後、または集中治療から離れた、病棟での観察期間の後、心臓の機能を、その患者固有の正常範囲と比較できる。この患者固有のモードでは、心臓の機能が正常フェーズの間に学習された正常範囲から逸脱している、とKohonenネットワークが判断した場合、警報の発令や心電計データの記憶等の事象を発動できる。警報の発令は適切に訓練された人の介入が可能である。警報は患者の状態の悪化を表示できる一方、同様に患者の状態の改善も表示できる。かくして、この患者固有のモードでは、いずれの場合も、患者の心臓の動作の正常範囲が移動した場合、装置をもう一度、その学習フェーズに設定して、患者の正常な心臓動作範囲を学習し直すことができる。
本発明の重要な局面は、本発明では、心臓の機能の変化が、単に脈拍数を考慮することではなく、心電計信号の完全な分析を考慮することによって判断されることである。本発明では、Kohonen神経ネットワークが心電計信号の形状を分析できる。
集団のサンプルから導かれた訓練データを持つ利点は、心電計信号に含まれる或る量の情報がすべての患者に共通することである。その上、患者から導かれた訓練データを持つことによって、個人特有の特徴も分類されるだろう。両タイプのデータを獲得することによって、心電計パターンの分類が可能になる。
本発明の実施例は、警報が出ていることを指示するための、および／またはストレスのレベルを指示するためのオーディオ出力を組み込んだ内蔵バッテリ作動のポータブルユニットを備えている。また、分類データまたは記憶データを転送するためのコネクタを設けて、適切に訓練された人による、後続する分析のためのデータ表示やプリントアウトを可能にする。本発明はまた、遠隔モニタ編成としての具体化も可能で、その場合、検出手段と出力手段は互いに離れていて、空中通信、例えば無線周波数信号によって相互に通信する。これは、患者が通常、心電計装置に装備されたワイヤによって制約されることがないという利点があり、従って、この編成は、広範な用途に理想的に適する。
本発明の遠隔モニタの実施例は多くの形を取ることができる。心電計信号はアナログ形式かディジタル形式のいずれでも送信可能であり、また実際、患者に装着されるモジュールは、処理を実行するとともに、何らかの形の限定されたディスプレイおよび／または警報も実行できるだろう。一実施例では、出力信号だけを遠隔ステーションに送信することができよう。
ここで、本発明の実施例を添付図面に関して説明する。
図１は、心電計トレースの例であり、
図２は、本発明の一実施例による心臓モニタ装置の概略図であり、
図３は、本発明の一実施例による装置の更に詳細な概略図であり、
図４は、本発明の第２実施例による装置の更に詳細な概略図であり、
図５は、本発明の第３実施例による装置の更に詳細な概略図であり、
図６は、本発明の第４実施例による装置の更に詳細な概略図であり、
図７は、本発明の第５実施例による装置の更に詳細な概略図であり、
図８Ａは、新規性検出を説明する２次元パターン空間の図であり、
図８Ｂは、基準ベクトルまわりの領域からの他の形状を示し、
図９は、新規性検出の原理を説明する２次元パターン空間の図であり、
図１０は、新規性検出と、固有の心臓状態の診断の両者の原理を説明する２次元パターン空間の図であり、
図１１Ａは、本発明の第６実施例による送信装置の概略図であり、
図１１Ｂは、本発明の第６実施例による受信装置の概略図であり、
図１２Ａと１２Ｂは、図１１Ａで説明した送信機装置の回路図であり、
図１３Ａと１３Ｂは、図１１Ｂの受信装置でシリアルアナログデータを発生させるための受信装置の回路図であり、
図１４は、受信された心電計信号の図であり、
図１５は、本発明の第６実施例の動作で得られた心電計データの初期ウィンドウ（initial window）の図であり、
図１６は、Ｒ波ピークを識別する方法を示し、
図１７は、Ｒ波ピークまわりの１秒ウィンドウをセンタリングする方法を示し、
図１８は、心搏数を判断する方法を示し、
図１９ａ、１９ｂ、１９ｃは、心電計トレースからの１２個の値の識別を示し、
図２０は、獲得された１２個の値のディスプレイを示し、
図２１ａ、２１ｂは、第６実施例の動作を説明する流れ図であり、
図２２は、特徴抽出ステップを説明する流れ図であり、そして
図２３は、本発明の第７実施例の概略図である。
ここで図面を参照すると、図１は典型的な心電計トレースを示し、様々な特徴Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔを見ることができる。各特徴の形状と寸法は、心臓の状態と動作の重要な指標である。任意の二人の患者に関する心電計トレースの形状は決して正確に同一ではないので、患者に関する違いと固有の心臓状態を検出するには、医療実務者による重要な技量が要求される。本発明は、心電計トレースの形に関する情報を獲得して、変化の自動的な検出を可能にすることに向けられる。
図２は、本発明の一実施例による極めて概略的な遠隔（リモート）心臓モニタ装置を示す。患者１００には、その患者１００から心電計信号を獲得して、遠隔（リモート）ベースステーション６００に送信できるポータブルハウジング２００が取り付けられる。心電計信号は、既存の医療実務に適する３電極編成のような従来型電極を使って、患者から獲得できる。電極のうちの２個は差分信号を検出できる一方、第３の電極は共通信号または基準信号を提供できる。差分的に検出された信号は次に、分析のために遠隔ベースステーション６００に送信できる。本発明の別の実施例によって以下に明らかにされるように、心電計信号の分析も、患者によって携帯されるポータブルハウジング２００内で実行できる。
便利なことに、このポータブルハウジング２００を、ベストや、同じような衣類のポケットの中にそれを入れて、患者１００によって携帯できるので、電極は患者の皮膚に接して正しい位置に保持される。別法として、電極をハウジングから分離して設けて、ワイヤでハウジングに接続する。遠隔ベースステーション６００では、送信された心電計信号が受信機３００に受信されて、処理のために神経（ニューラル）コンピュータ４００に渡される。神経コンピュータ４００は、心電計信号を分析して、新規な心臓信号が検出された場合、その心電計信号をディスプレイ兼オーディオ警報装置５００に渡す。神経コンピュータはまた、熟達した医療実務者による従来型の分析のために、心電計信号を記憶することもできる。
図３は本発明の一実施例を更に詳細に示し、ここで心電計信号は無線周波数信号として送信される。電極１によって検出された心電計信号は計器アンプ２に渡されるが、このアンプの特徴は、非常に高い入力インピーダンスと、非常に低い共通モード信号拒否と、０．０１Ｈｚから５００Ｈｚの帯域幅にわたって１００の正方向ゲインを持つことである。アンプ２の出力は次に、極めて応答の遅い自動ゲインコントロール回路３に供給され、歪みをもたらすことなく最大許容変調レベルで妥当なほど一定にピーク出力信号レベルが保たれるよう確保される。信号は次に、ＲＦ発振器５によって生成されているＲＦ信号を使って、変調された形に変調される。ＡＭまたはＦＭ変調を適宜に使用してもよい。信号は次に、送信のためにアンテナ６に渡される。無線送信機は建物や病棟内での作動のために設計された低出力の近距離回路で、その周波数帯内で多チャンネルが作動できるような周波数安定性を持つ。ベースステーションでは、アンテナ７と復調器８とを備える無線受信機が、チャンネル毎にひとつの心臓信号を受信、復調するが、各チャンネルは、低出力で送信された信号を検出できるほどに敏感で、隣接する信号間を、干渉なく弁別できるほどに選択性がある。心臓信号は次に、線形Ａ／Ｄコンバータ９によって、５００Ｈｚのサンプリング速度でディジタル信号に変換され、アナログ信号のそのサンプルを、長さで１２ビットと１６ビットの間の２進数に分解する。２進コード信号は次に、前処理ユニット１０内での前処理のためにプロセッサ１２に渡される。前処理信号は次に、分析のために神経（ニューラル）ネットワーク１１に渡されて、正常な心電計トレースが判断を下された場合は出力が発動され、本例においては、その出力が警報ユニット１３に可聴および／または可視警報を発令させる。その上、またはその代わりに、その出力は、心電計トレースの記憶と、多分、ディスプレイを発動できる。
図４は本発明の第２実施例を示し、ここで、電極１によって検出された心電計信号は、先の実施例と同様、計装アンプ２と自動ゲインコントロール回路３に渡される。しかしながら、無線送信機へのオンワード送信の前に、信号はＡ／Ｄコンバータ１４によってディジタル化されて２進ビットストリームを形成し、次いで、そのビットストリームを使って、変調器４内でＲＦ発振器５からのＲＦ信号が変調される。
ベースステーションでは、受信機はアンテナ７を備え、受信された信号を復調器８が復調して、初期アナログ信号のディジタル化されたサンプルであるディジタル信号を提供する。この信号は次に、プロセッサ１２に渡されて、先の実施例と同様の方法で分析される。
次に図５は本発明の第３実施例を示し、ここで電極からの心電計信号は、１マイクロボルト以上まで分解できる高分解能Ａ／Ｄコンバータ１５によって直接、処理される。ディジタル化された信号は次に、ディジタル信号プロセッサ１６を使って処理されて、振幅が正規化され、信号のＳ／Ｎ比と帯域幅限度が改善される。次いで、ディジタル信号プロセッサ１６からのディジタルデータは、変調器４を使ってＲＦ発振器５からのＲＦ信号を変調するために使用される。
ベースステーションでＲＦ信号が復調され、次いで直列ディジタル信号がユニット１７で並列信号に変換される。この並列信号は１２から１６ビットの２進コードワードを含み、それらのワードがプロセッサ１２に５００Ｈｚの速度で提示される。プロセッサ１２は次に、先の実施例と同様の方法で、受信された信号に動作する。
図６は本発明の第４実施例を示すが、この実施例は、心電計信号の分析が患者の携帯するポータブルハウジング内で行なわれる以外、本発明の先の実施例と同様である。電極１からの心電計信号は高分解能Ａ／Ｄコンバータ１５に渡される。高分解能Ａ／Ｄコンバータ１５の出力は次に、ディジタル信号プロセッサ１６に渡されて振幅を正規化し、信号のＳ／Ｎ比と帯域幅限度が改善される。ディジタル信号プロセッサ１６の出力は次にプロセッサ１２に渡され、そこで心電計信号がまず、前処理ユニット１０で前処理される。前処理されたデータは次に、分析のために神経ネットワーク１１に渡される。新規な心電計トレースが判断を下された場合、出力信号が生成されているが、これは本実施例では警報信号である。この信号は次に、ＲＦ発振器５からのＲＦ信号を変調する変調器４に渡される。変調されたＲＦ信号は次にアンテナ６によって送信される。ベースステーションでは、アンテナ７が変調されたＲＦ信号を受信し、次いで、その信号は復調器８で復調される。警報信号は次に警報ユニット２１に渡されて、可聴または可視警報を発生させる。
警報ユニットに加えて、神経ネットワーク１１は心搏数のような心臓信号の概要データを出力できる。警報ユニット２１はディスプレイのために、そのような概要データも受信できる。
図７は本発明の第５実施例を示すが、この実施例は、信号がアナログ形式で送信される以外、図６の実施例と同様である。神経ネットワーク１１の出力は、Ｄ／Ａコンバータ２２に渡される。Ｄ／Ａコンバータ２２のアナログ出力は次に、変調器４内で、ＲＦ発振器５からのＲＦ信号を変調するために使用される。
ベースステーションでは、復調器８のアナログ出力が、Ａ／Ｄコンバータを使ってディジタル化され、そのディジタル信号が次に警報ユニット２１に渡される。上記で説明した実施例１から５において、生の心電計信号自体は、神経コンピュータによる直接処理には適さない。信号の小さな変動は有意であり、検出の必要があるが、信号全体の中に埋没している場合はノイズレベルに比べて数字的に有意でなくなるので、生信号に対する新規性の検出の実行は事実上不可能になる。これを克服するために、ディジタル信号処理技術を用いて、受信された信号から情報を抽出する。抽出された情報は心電計信号の有意な特徴を含んでおり、新規性の検出のために神経コンピュータによって測定、使用される。
心電計信号の重要な特徴は、ピーク高さとピーク間の隔たりである。
神経コンピュータはKohonen特徴マップとして作動する。このような神経ネットワークは周知であり、これについては「Neural Network Architectures. AnIntroduction」，J Dayhoff, Van Nostrand, Reinhold 1990年、の１６３〜１９１ページに記載されている。
Kohonen特徴マップの特徴マッピング（マップ化）は、それによって実例トレーニング・ベクトルを特徴空間（featured space）に密集させ得るプロセスである。心電計信号からの前処理された値は、ユークリッド多次元空間内のベクトル位置を定義する。空間の次元数は、測定された特徴の数、すなわち値の数によって決定される。例えば、２つの特徴が５と３の値と共に測定された場合、その心電計のベクトル位置は２次元空間の（５、３）である。本発明の上記実施例では６４個のＦＦＴ値が与えられるので、特徴空間は６４次元空間である。高速フーリエ変換出力とWavelett変換出力とを用いる、より複雑な実施例では、Kohonen特徴マップは１２８の次元を持つ。
Kohonen特徴マップでは、最初に多次元空間にランダムに配置される複数の基準ベクトルが用いられる。Koheonen特徴マップに値が入力される学習フェーズの間、特徴空間内の値の分布を表すために、基準ベクトルの位置が動かされる。各基準ベクトルは、その中心になって、かつそのまわりに所定の影響区域（area of influence）を持ち得る、多次元空間内の点を持つ。これを図８Ａに示す。基準ベクトルを囲む区域は基準ベクトルからのパターン空間内の所定の距離を定義する。図８Ｂから分かるように、影響区域の形は、円形（radial）、四角形、菱形の間でそれぞれ変えることができる。円形の影響区域が最も正確だが、計算は最も複雑になる。
図８Ａは２次元空間内の単一基準ベクトルを示す。この基準ベクトルのまわりには、その基準ベクトルの範囲内と見做される所定の区域が存在する。仮に基準ベクトルが、学習された基準ベクトル、すなわち心電計信号を表す場合は、心電計値がモニターフェーズで入力されると、それが影響区域内に入る場合は認識されるが、影響区域外に来る場合は認識されず、従って新規性があると見做される。すなわち、例えば警報を発動するか、心電計信号の記憶を発動できる出力信号の発生をもたらす。また、最も近い基準ベクトルと、入力データのベクトルとの間のベクトルである誤差ベクトルも出力できる。
この空間の２次元パターンを平易に考えてみると、基準ベクトルの位置が（５、３）で、測定フェーズの間に得られた心電計信号のベクトル位置が（６、２．５）である場合、両者間の差はピタゴラス法か、単に個々の次元の差を合計するかの何れかにより算出できる。すなわち、この場合は差は１．５となる。
特徴マッピングは、心電計信号に対する「正規な」（ノーマル）位置を記述する特徴空間内の基準位置を定義する。空間に表示されるベクトルの限界を記述するしきい値を、各基準ベクトルのまわりに設定できる。かくして、例えば、差２．２は、最早「正規」（ノーマル）ベクトルによって表示されないものとして定義できるので、新規性があることになる。これを図８Ａに示す。
基準ベクトルの位置は、J Dayhoffの書物に、より詳しく記載されるトレーニングプロセス時に決定される。アルゴリズムは、各神経ネットワークが基準ベクトル位置を定めるような神経ネットワークの形を取る。サンプルデータが与えられると、反復学習プロセスを使用して、サンプルデータの位置と密度に基づく、すべての基準ベクトル対する最適位置が求められる。これがネットワーク・トレーニングプロセスである。
図９は、各々がそれ自体の影響区を持つ８個の基準ベクトルを有する２次元パターン空間の単純なケースを示す。基準値は、学習フェーズの間に心電計値から導かれる、最適化された平均値を表し、パターン空間内の分布と密度に従って配置される。従って、各基準ベクトルに関する影響区域の外周が、学習フェーズにおける心電計信号に基づく、心電計信号に関する正規性のしきい値を定義する。
図９は、この２次元仮説例に関する２つの心電計値を示す。すなわち、ひとつは正規性のしきい値内に入る正規な心電計信号を表し、ひとつは正規性のしきい値外に来る新規な心電計信号を表す。
例えば、患者が病院環境内でモニタされているような本発明の一実施例では、実例データが、その患者から収集されてネットワークの訓練のために使用される。別の実施例では、トレーニングデータを、集団の大きなサンプルからの心電計信号から獲得できる。一組の基準ベクトルが定義され、患者から収集されたその基準ベクトルは当該患者に独特のものになる。モニターフェーズの間に、前処理された心電計値が神経コンピュータに入力されて、ピタゴラス法か、単に個々の次元差を合計するかのいずれかにより、基準ベクトル間の差が決定される。別法として、ラジアルバイアス関数アルゴリズムが使用できる。この場合、関数の中心と幅が上記と同様のトレーニングプロセスによって定義される。
図８Ａと８Ｂに示すように、各中心は円形、四角形、またはバイナリ形の影響区域を持つ。入力がパターン空間に提示されると、それが少なくともひとつの中心領域に入った場合は認識され、さもなければ、それは新規性有りとして処理される。
図１０は、ある診断能力を備えた、本発明の更なる実施例を示す。この実施例では、心筋梗塞等の特定の状態を表す特定の基準ベクトルが定義される。パターン空間のこの領域は、特定の心臓状態を定義すると共に、特定状態での心臓の動作を表すことで周知の心電計信号の入力によって獲得できる。この実施例では、モニターフェーズにおいて、心電計信号値が正規性のしきい値の外に来て異常性の領域内に入る場合、装置は、発生した特定の心臓状態を表示できる。
図１０、は単一の特定心臓状態を表すパターン空間の単一領域のみを示すが、この方法を使って、様々な特定心臓状態を表すパターン空間内の様々な領域を定義できることは明らかである。
神経コンピュータは、従って、可聴または可視のいずれかの方法で警報を発令させることができる信号を生成できる。本発明の一実施例はまた、可聴または可視警報装置に匹敵する能力を備え、神経コンピュータが認識した場合には、発生した特定の心臓状態を表示することができる。
ここで図１１Ａと１１Ｂに関して本発明の第６実施例を説明する。図１１Ａは、患者が携帯する送信モジュールを示す。従来型の心電計信号ＬＡ、ＬＧ、ＲＡが計装アンプ２５によって受信され、そのアンプが差分信号を増幅してそれを反アリアス・フィルタ２６に出力し、サンプリング誤差を生じさせる高周波成分を取り除く。濾波された信号は次に、Ａ／Ｄコンバータ２７に渡され、次いで、ディジタル化された信号が直列シフトレジスタ２８に入力される。Ａ／Ｄコンバータ２７と直列シフトレジスタ２８は、フレームタイミングおよび制御ユニット３０に制御されている。直列シフトレジスタ２８の出力は次に、遠隔ベーステーションへのアンテナ３１上の心電計信号送信のために、ＲＦ変調器および送信機２９に入力される。
図１１Ｂは遠隔ベースステーションの概略を示す。送信された心電計信号は、アンテナ３２で拾われて、ＲＦ受信機および復調器３３に渡される。復調された心電計信号は、直列Ｄ／Ａコンバータ３４によって、フレームタイミングおよび制御ユニット３５の制御の下で、直列アナログ信号に変換される。直列アナログ信号は次に、コンピュータ３６内のＩ／Ｏカード３７に入力される。この実施例では、コンピュータはＩＢＭ（登録商標）互換機であり、Ｉ／ＯカードはNational Instrumentsから入手可能なＬａｂ−ＰＣ＋多チャンネル・アナログディジタルＩ／Ｏカードである。使用するデータ収集ソフトは、National Instrumentsから入手可能なＮＩ／ＤＡＱソフトウェアである。
次に、図１１Ａと１１Ｂに示す送信ユニットと受信ユニットとを形成する回路について説明する。
図１２Ａと１２Ｂは、図１２Ａの計装アンプ２５、反アリアス・フィルタ２６、Ａ／Ｄコンバータ２７、直列シフトレジスタ２８、およびフレームタイミング兼制御ユニット３０の回路図を示す。
患者に装着された電極は、振幅約１ミリボルトの差分信号を検出する。この信号は次に、コンデンサＣ５、Ｃ６を経てＤＣ成分が除去され、次いで抵抗Ｒ７、Ｒ８とコンデンサＣ７から成るローパスフィルタに通される。到来する信号のＤＣ回復（DC restoration）は、接地点に対して１ＭΩの漏洩抵抗Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６を備えることによって確保される。ゲインを２０００にセットした極めて高い入力インピーダンスの計装アンプＩＣ１０の出力が、１００Ｈｚ以下のロールオフ周波数を持つ単一ゲインのローパスフィルタＩＣ１２に通される。ローパスフィルタＩＣ１２の出力は、１２ビットのＡ／ＣコンバータＩＣ９に入力される。そのＡ／Ｄコンバータは１２ビットの精度の直列ディジタル出力を与えるような構成だが、最も重要な１０ビットのデータだけが使用される。
Ａ／Ｄ変換サイクルは、ピン２０のチップセレクト（ＣＳ）信号がローレベルになると開始される。この後、直ちにＡ／Ｄコンバータは、ピン９を、それがビジーであることを示すローレベルにする。変換が完了するとビジー信号はハイレベルにされ、Ｊ−ＫフリップフロップＩＣ６に回される。（ＣＳ）信号もハイレベルにされる。
連続する近似Ａ／Ｄ変換の各段階の進行とともに、データビットとクロックエッジ（clock edge）が、最も有意なビットから先に、Ａ／Ｄコンバータによって生成されている。これらは、それぞれのピン１８、１７上で出力される。直列データ（ＳｅｒＤａ）とクロック（ｓｈＩｎ）がシフトレジスタＩＣ５に送られ、データがビット当り１．５ミリセカンドのＨｉＣｋ率でシフトレジスタにクロック（clock）される。
フレームタイミング兼論理制御装置は４つの主要ブロックから成る。すなわち、オシレータ兼デバイダ、カウンタ、ゲートロジック、およびシフトレジスタである。オシレータ兼デバイダは、抵抗Ｒ１と共に直列に結合された３つのインバータＩＣ２Ａ、ＩＣ２Ｃ、ＩＣ２Ｄを備え、コンデンサＣ１は、インバータＩＣ２Ａ、ＩＣ２Ｄの間で接地接続される。これは、ＨｉＣｋ周波数である６６７ｋＨｚで動作するオシレータを形成する。インバータＩＣ２Ａの出力は、非同期の２進デバイダＩＣ１に送られ、デバイダはＨｉＣｋを２５６で除して２．６ｋＨｚで動作する低周波クロックＬｏＣｋを発生する。ＤタイプのフリップフロップＩＣ７Ａを用いてデバイダの出力をＨｉＣｋに同期させる。
カウンタは、１３で除すようにセットされた同期プログラマブルカウンタＩＣ３を備えている。これは３にプリセットされた後、１５までカウントすることによって行なわれ、その後の実行はカウンタを再び３にプリセットする。これが２６００Ｈｚのクロックから、毎秒２００フレームのデータフレーム率を作り出す。
各フレームの始まりは、ＳｙｎｃパルスＬｏＣｋビートワイドによって表示される。これはＪ−ＫフリップフロップＩＣ６Ａによって生成されている。カウンタＩＣ３のＱ３出力が高くなると、３から４へのカウント転移時にＪ−ＫフリップフロップＩＣ６ＡのＪ入力がハイレベルにされて、次のＬｏＣｋ立ち上がり区域（rising edge）でＪ−ＫフリップフロップＩＣ６ＡのＱ出力Ｓｙｎｃがハイレベルになる。２カウントの後、カウンタＩＣ３のＱ２出力は、カウンタが５から６に進むにつれて高レベルになり、Ｊ−ＫフリップフロップＩＣ６ＡのＫ入力が高レベルになる。ＬｏＣｋの次の立ち上がり区域で、Ｊ−ＫフリップフロップのＱ出力は低レベルにクロックバック（clocks back）する。次のＬｏＣｋエッジでのＪ−ＫフリップフロップＩＣ６Ａのトグル（toggling）を防ぐために、カウンタＩＣ３の出力Ｑ４が高レベルになったとき、Ｊ−ＫフリップフロップＩＣ６Ａをリセットに保つ。Ｓｙｎｃを使ってＡ／Ｄ変換が開始されるが、これはインバータＩＣ４ＣとＪ−ＫフリップフロップＩＣ７Ｂとを備える立ち上り区域検出器に、Ｊ−ＫフリップフロップＩＣ６Ｂを高レベルに、ＣＳを低レベルにすることにより、Ａ／Ｄ変換をスタートさせる１ビートパルスを発生させて行なわれる。セット・リセットタイプのフリップフロップがインバータＩＣ４ＡとＩＣ４Ｂから作成されて、Ｑ４出力カウンタＩＣ３が高レベルになったときにフリップフロップをカウント８にセットし、Ｓｙｎｃが高レベルになったときにフリップフロップをカウント３にリセットすることによって、１０ビートのＬｏＣｋのためにゲーティング（gating）が準備される。出力のクロック・イネーブル（ＣｋＥｎ）を使ってシフトレジスタＩＣ５でクロックをゲートする。
シフトレジスタＩＣ５は１２ビットのシフトレジスタとして構成されている。Ａ／ＤコンバータＩＣ９は、変換が完了すると、１．６マイクロ秒の間隔で１２のクロックエッジを発生させ、これを使って各データビットが、シフトレジスタＩＣ５の中にクロックされる。データは、はるかに低速の２６００Ｈｚでクロックアウトされる。ＬｏＣｋは、インバータＩＣ８ＢによってＣｋＥｎでゲートされてシフトレジスタＩＣ５のデータをシャットアウトする。直列データストリームは、インバータＩＣ８Ｄ上でＳｙｎｃパルスとミックスされて、インバータＩＣ４ＢからのインバーデッドＬｏＣｋを使ってゲートされるので、１／２幅のデータパルスが直列出力ストリーム中に生成されている。１０個のＬｏＣｋエッジだけがシフトレジスタＩＣ５の中にゲートされるので、最も有意ではない低い２ビットのデータは無視される。
この実施例では、専用の低出力無線モジュールがデータ伝送に使用される。これは４３３ＭＨｚまたは４５８ＭＨｚで動作すると共にＦＭを作動させる。変調帯域幅は４０００ボーの領域にあるので、この構成で２６００ボーのデータ速度を扱うことができる。
回路は低電力設計として実施されているので、低容量のバッテリで作動できる。次に、図１３Ａと１３Ｂを参照すると、受信機兼デコーダ回路は、２出力、ひとつの信号アウト、および受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）、を有する専用ＦＭ受信機を備えている。ＲＳＳＩがない場合、デコーダ回路はリセットに保たれる。ＲＳＳＩ信号はダイオードＤ１に入力され、強度が下がったとき、データ劣化が起こる前にカットオフするためのしきい値レベルを提供する。トランジスタＱ１を用いて、信号をシュミットトリガＩＣ２Ａに切り換えて、有効データ信号ＶａｌｉＤａを発生させる。緑色ＬＥＤのＤ３を使用して、この信号の存在を表示する。この有効データ信号は、有効データだけが受け入れられるように、直列データをゲートするのにも使用される。トランジスタＱ２はＳｙｎｃ検出器である。データパルスが存在する限り、コンデンサＣ１は放電状態を保つ。２ビート幅の、従って他のどのパルスよりも長いＳｙｎｃパルスが発生したときは、常に、コンデンサＣ１を跨ぐ電圧がシュミットトリガＩＣ２Ｃのしきい値まで上昇して、（ＳｙｎｃＤｅｔ）が低レベルになる。信号は、Ｓｙｎｃの立ち下がり区間（trailing edge）で高レベルなる。
（ＳｙｎｃＤｅｔ）信号は単安定素子ＩＣ７Ａ、ＩＣ７Ｂに入力される。単安定素子ＩＣ７Ａは、（ＳｙｎｃＤｅｔ）の立ち上がり区間でトリガされ、単安定素子ＩＣ７Ｂは、（ＳｙｎｃＤｅｔ）の立ち下がり区間でトリガされる。単安定素子ＩＣ４ＡとＩＣ４Ｂは、交差結合されてオシレータを形成する。この技術は、イネーブル化された後の最初の数サイクルの間隔が長くなる、というオシレータに伴う問題を克服するために使用される。単安定素子によって各サイクルの周期が正確に決定される。交差結合の単安定素子ＩＣ４Ａ、ＩＣ４Ｂを備えるオシレータは、単安定素子ＩＣ７Ｂの出力によってトリガされる。プリセットカウンタＩＣ１Ａは、オシレータからの１２サイクルをカウントした後に停止する。それは単安定素子ＩＣ４Ｂをゲートオフすることによって、クロックを止める。それはＩＣ７Ａによってリセットされて、ＩＣ７Ｂが単安定素子ＩＣ４Ａをトリガしてクロックをスタートさせる。
有効な直列データがシュミットトリガＩＣ２Ｂ、ＩＣ２Ｄによってゲートされて、１２ビットの直列レジスタを与えるように接続される３個の４ビットシフトレジスタＩＣ５Ａ、ＩＣ５Ｂ、ＩＣ８Ａに送られる。１０ビットのデータと２ビットのＳｙｎｃでシフトする１２のクロックサイクルが発生する。Ｓｙｎｃビットは無視され、シフトレジスタの最も有意性が低い２ビットは使用されない。データは直列的に１フレーム上にシフトインされ、次のフレームの（ＳｙｎｃＤｅｔ）上で出力バッファＩＣ３、ＩＣ６、ＩＣ９のデータが更新される。１０ビットのデータがコンピュータへの入力に利用可能で、コンピュータは次に、このデータを使ってデータ抽出と新規性の検出を実行できる。本実施例では、この並列データは使用されない。
並列データを使用する代わりに、直列Ｄ／Ａコンバータ１０と、アンプＩＣ１１Ａとに接続されたローパスフィルタからの直列アナログ出力が使用される。直列Ｄ／Ａコンバータは、データがＴ１によってクロックされる直列クロックイン２進データ（serially clocked-in binary data）に対して０〜５ボルトの出力を提供する。（ＳｙｎｃＤｅｔ）は負荷または更新信号として使用される。アンプＩＣ１１Ａはローパスフィルタとして使用されて、アナログ信号を平滑化する。かくして、本実施例では、心電計信号が、ポータブル患者モジュールから遠隔ベースステーションまで、分析のために送信される。ここで本発明の第６実施例によって実行される分析方法を、図１４〜２２に従って説明しよう。これはＰＣで動作するプログラムによって実行される。
図２１Ａと２１Ｂは、本発明の本実施例の分析方法を示す。ステップＳ１では、心電計データが図１４に示す形で入力される。データは１kＨzのサンプル速度て取り込まれ、Ｓ２ステップで、２進＊．ＷＡＶファイルとして格納される。２進＊．ＷＡＶファイルは、ステップＳ３でＥｘｃｅｌ（登録商標）ファイルに変換され、ステップＳ４で振幅情報が抽出される。ステップＳ５では、データが周波数１００Ｈｚで二次サンプル化される。ステップＳ６では、図１５に示すように、３秒ウィンドウ、すなわち３００個のサンプルが採取される。ステップＳ７では、中央の２秒がＲ波ピークに対して走査される。ピークが図１６に示すように識別され、ステップＳ８では、１秒ウィンドウが、図１７で示すようにＲ波を中心にした状態で作成されている。ステップＳ９では、３秒ウィンドウ全体が、１秒ウィンドウが０〜１の範囲の振幅を持つように正規化される。図２１Ｂに示す次のステップは、特徴抽出のステップＳ１０である。図２２は特徴抽出プロセスのステップを示す。ステップＳ１００では、Ｒ波からプリセットされた距離の、ウィンドウ内の最高点を見出だすことによってＴ波が識別される。この距離は心電計に関する先験的情報によって定義される。ステップＳ１１０ではＳ波とＲ波の両者の振幅が測定され、ステップＳ１２０では、その２つの平均値が取られてステップＳ１３０で使用され、算出された平均値より上にあるピークを探すことによって、３秒ウィンドウの中の、次または先のＲ波の位置を突き止める。最初に位置を確認したＲ波のいずれかの側の、３秒ウィンドウの大きい方のセクションをＲ波を求めて走査し、その点の振幅が平均値よりも大きい隣接点の位置を確認する。この位置のまわりにウィンドウを置いて次のＲ波の位置を確認する。図１８はこのプロセスを示す。
ステップＳ１４０では、Ｒ波間の測定された間隔から１分当りの心搏数が算出される。算出された値は離散的な値で、時間に対する平均化による平滑化は行なわれない。ステップＳ１５０では、Ｒ対Ｒの変動性、すなわち心搏数の変動が最も直近の２００の鼓動に対して計算され、これが心搏数の測定値と共に出力される。
次にこの方法は、鼓動の形をしたパターンの存在を識別すると共に、心室異所性ビート（ventricular ectopic beat）や人為的ビート等の不規則ビートの位置を確認するように設計された一連のステップを記載する。心室異所性ビートは、心臓を通る導通路が心室内の悪性のこぶから出ているときに起こる。心臓ストレスの診断にとって、このようなビートの存在の確認は重要だが、心臓状態のモニタに関しては擬似的なものと見做さなければならない。
本方法のこの部分の背景にある主たる概念は、信号を、時間の次元から信号タイプの、より大きな分類（separation）を提供する次元へ移転することである。これは、信号の分割によってこの実施例の中で達成されている。しかしながら、必要な値を発生させるために、フーリエ変換、またはより詳細にはWavelett変換等の変換を使用してもよい。
ステップＳ１６０では、ＰＱ波とＳ波の位置がビード形状の先験的な知識を用いて計算される。Ｐ波とＱ波の中点は、Ｐ−Ｒインターバルと呼ばれる期間に発生する。これは、振幅を測定する基になる基線と見做すことができる。Ｓ波とＴ波の中点は心室の回復期に関して診断上必要である。かくして、ステップＳ１７０では、図１９Ａに示す中点ＰＱとＳＴが決定される。図１９Ｂはこれらの点の振幅の計算を示し、図１９Ｃでは、ステップＳ１８０で実行された１２の値の計算を示す。図２０はＥＣＧトレースから得られる１２の値を示す。
波形の分析のために取られた１２の点は次の通りである：
0004001916.tif 000002
心電計信号を表す１２の値を明確化した後、ステップＳ１１では、学習またはモニターモードが必要か否か判断される。基準ベクトル、つまりKohonen神経ネットワークのニューロンの位置を判断するために学習モードを必要とする場合は、ニューロンの数と初期位置を定義することによって、学習フェーズがステップＳ１２で開始される。ステップでは、次に１２の値が、ニューロンの位置をステップＳ１４で学習することになるKohonen神経ネットワークに入力される。これは、ステップＳ６で確認された入力ＥＤＣデータの３秒ウィンドウの各々について継続される。
モニタが必要である旨ステップＳ１１で判断された場合、１２の値がKohonen神経ネットワークに入力され、ステップＳ１５で異所性ビートが識別される。学習とモニタの両モードにおけるKohonen神経ネットワークの動作原理は、J Dayhoffの書物に記載されている。ステップＳ１６では最も近いニューロン（基準ベクトル）が判断され、ステップＳ１７では、入力ベクトルと最も近い基準ベクトルと間の誤差ベクトルが判断される。ステップＳ１８では、誤差が所定のしきい値を超えるか否かが判断される。ステップＳ１９でしきい値を超える場合、異所性率が計算、出力されて、ステップＳ２０でそのビートが異所性ビートである旨マーキングされるので、以後の心電計信号処理では無視される。従って、処理は、あたかもステップＳ１８でしきい値を超えなかったものとして継続され、ステップＳ２１では、異所性ビートを含まない８つの最も直近の１秒ウィンドウ（サブ）が、メジアン平均法によって平均される。ステップＳ２２では、図２２に示すように、特徴抽出が再度、実行される。ステップＳ２３では、予め算出された平均値と、各値毎の標準偏差とを使って、１２の値が正規化される。次元毎に平均値と標準偏差が、任意の１００のデータセットに対して算出され、値を正規化するために、各値から平均値を減じて標準偏差で除算される。
ステップＳ２４では、ＳＴセグメントの降下が算出されて出力された。ＳＴセグメントの降下は心室の回復能力に関する診断情報を含む。従って、ＳＴセグメントの降下は全体的な心臓ストレスレベルの指標として使用できる。
正規化された１２の値は次に、ステップＳ２５でKohonen神経ネットワークに入力される。Kohonen神経ネットワークは、学習フェーズの間に学習したニューロンを持つ（ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４）。ステップＳ２６で入力ベクトルに最も近いニューロンが決定され、ステップＳ２７で誤差ベクトルが決定される。ステップＳ２８では、しきい値を超えたか否か判断され、超えた場合は新規性を示す出力信号がステップＳ２９で生成されている。ステップＳ２９では、誤差ベクトル判断ステップＳ２７も出力できる。
しきい値を超えない場合でも、一旦、信号がステップＳ２９で出力されたなら、しきい値を超えたものと判断され、次の３秒ウィンドウが分析される。すなわち、プロセスはステップＳ６に戻る。第６実施例の動作方法では５つの出力が生成され、これらは、毎分当りの心搏数、心搏数の変動性（Ｒ対Ｒ変動性）、異所性率、ＳＴセグメント降下、およびKohonen神経ネットワーク分析の出力信号である。これら５つの異なる測定値は、その各々が心臓ストレスの重要な指標であり、これらの値の重み付けと組合わせによって、総合的な心臓のストレスレベルが与えられる。これらの信号に適用される実際の重み付けは用途によって決まる。必要な重み付けは、多層パーセプトロンのような神経ネットワークを用いて算出できる。このネットワークの動作についても、J Dayhoffの書物に記載されている。
心臓が受けるストレスの全体レベルをモニタする能力は、格付けされた心臓ストレスの出力ベクトルをイネーブル化する。これによって、システムは広範な用途を持つことができる。
次に図２３に従って説明すると、これは本発明の第７実施例の概略図で、この実施例では、信号の処理と分析のすべての特徴が、ポータブルユニットである単一ユニット内で実行される。電極１００からの心電計信号は計装アンプ２００に渡され、次にＡ／Ｄコンバータ３００に渡される。ディジタル信号は次に、信号を前処理するためにプリプロセッサ４００に渡される。前処理された信号は次に、上述の分析のために神経ネットワーク５００に渡される。神経ネットワークの出力は次に、ディスプレイおよび／または可聴出力ユニットを備える出力装置に出力される。出力装置は任意の心電計信号の記憶を発動できる。
本発明を具体的な実施例に関して説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、また主張される発明の範囲内で様々な変更が可能であることは言うまでもない。例えば、可視または可聴出力は、心臓が受けるストレスレベルを表示できるし、特定の心臓状態が検出されたり、心臓の動作の望ましくない変化が患者に検出されたときは、更に具体的な警報を提供できるだろう。また、特定のストレスレベルの検出、心臓動作の変化の検出、あるいは神経ネットワークによる特定の心臓状態の検出を使用して、適切に訓練された人による分析のために心電計トレースの記録を発動することができる。また、上記事象が発生する回数を記録すると共に、更に患者に対して、彼らも感じた場合はその時点を記録するための表示装置を提供できる。これは心臓状態の識別を可能にするための追加情報を提供するだろう。
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１ａ】
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【図１１ｂ】
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【図１２ａ】
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【図１２ｂ】
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【図１３ａ】
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【図１３ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１９ａ】
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【図１９ｂ】
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【図１９ｃ】
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【図１８】
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【図２０】
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【図２１ａ】
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【図２１ｂ】
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【図２２】
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【図２３】
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