(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍が存在するときに記録された信号または心拍の特徴的部分を整形し、デジタル化する、ＥＣＧ信号における非生理的変動の補正方法において、
信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態に記録し、ここでｍはサンプル数、ｐは患者（３）に適用される測定電極（２）からの使用される導出数であり、
当該測定マトリクスと基準マトリクスとの差を、測定マトリクスの平行移動、同期化、回転およびスケーリングの操作の１つ以上によって最小化する、ことを特徴とする補正方法。
【請求項２】
フロベニウス・ノルムを、マトリクス間の差の測定として、一方のマトリクスから他方のマトリクスを減算することによって得られたマトリクスに対して検出する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
同期化のため、測定マトリクスに記憶された測定データを１サンプルだけ各新たな測定マトリクスに対してシフトし、これに基づいて基準マトリクスと比較して最小差を示す測定マトリクスを同期測定マトリクスとして選択する、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
回転およびスケーリングを同時に実行する、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
基準マトリクスを検出するために、所定数の選択された測定マトリクスを、上記操作の１つ以上に従って補正し、測定マトリクスの１つを一時基準として用い、これに基づき補正されたマトリクスの平均値を形成し、この平均値を基準マトリクスとしてセットする、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
補正後に、フロベニウス・ノルムにより測定された存在する基準マトリクスから過度に大きく偏差する測定マトリクスを平均値検出から除外する、請求項５記載の方法。
【請求項７】
同期化を最初に実行し、次に回転およびスケーリング補正を瞬時の測定マトリクスと基準マトリクスとの差が所定の制限値より小さい場合だけ実行する、請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
一人の同じ患者の記憶された安静時ＥＣＧの連続比較のために、またはＥＣＧ信号の心拍毎の変化の研究のために、基準マトリクスが直前の心拍または心拍の特徴的部分を表す、請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
患者（３）に適用された測定電極（２）によりピックアップされた信号を整形する手段と、前記信号をデジタル化するためのＡ／Ｄコンバータ（８）と、計算ユニット（１０）とを有する、ＥＣＧ信号における非生理的変動の補正装置において、
前記計算ユニット（１０）は、信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態で記憶するための記憶手段（１１、３２）を有し、
ここでｍはサンプル数、ｐは患者（３）に適用された測定電極（２）からの使用された導出の数であり、
基準マトリクスを記憶するために、計算ユニット（１０）は、信号サンプルから形成された測定マトリクスと基準マトリクスとの差を、測定マトリクスの平行移動、同期化、回転およびスケーリングの１つ以上によって最小化するように構成されている、ことを特徴とする補正装置。
【請求項１０】
計算ユニット（１０）は、測定マトリクスと基準マトリクスとの差を計算するように構成されており、当該マトリクス間の差の測定として、当該差に対するフロベニウス・ノルムを計算する、請求項９記載の装置。
【請求項１１】
整形手段はハイパスフィルタ（５）を有し、該ハイパスフィルタはベースライン変動をＥＣＧ信号からろ波除去するように構成されている、請求項９または１０記載の装置。
【請求項１２】
計算ユニットは上記補正操作を検出されたＱＲＳ複合波に対して実行するためにＱＲＳ複合波検出器（２０）を有している、請求項９から１１までのいずれか１項記載の装置。
【請求項１３】
計算ユニットは、瞬時のＱＲＳ複合波を記憶された基準複合波と比較するための比較手段（３０）を有する、請求項１２記載の装置。
【請求項１４】
計算ユニットの記憶手段（１１、３２）は測定されたＱＲＳ複合波と基準ＱＲＳ複合波をｍ＊ｐマトリクスの形態で記憶するように構成されており、
測定されたＱＲＳ複合波の同期化のために、測定されたＱＲＳ複合波を表す複数の測定マトリクスと、基準ＱＲＳ複合波を表す基準マトリクスとの間の差に対するフロベニウス・ノルムを計算するように構成されており、
測定マトリクスに記憶された測定データを１サンプルだけ、各新たな測定マトリクスに対してシフトし、
前記計算ユニットは、フロベニウス・ノルムができるだけ小さいときに時間同期としてＱＲＳ複合波を定義するように構成されている、請求項９から１３までのいずれか１項記載の装置。
【請求項１５】
計算ユニット（１０）は、瞬時のＱＲＳ複合波を表す測定マトリクスと、ＱＲＳ複合波の電気軸の異なる回転位置に対する基準マトリクスとの間の差マトリクスに対するフロベニウス・ノルムを計算するように構成されており、
前記回転はフロベニウス・ノルムができるだけ小さくなるまで続けられる、請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
計算ユニット（１０）は、瞬時のＱＲＳ複合波を表す測定マトリクスのスケーリングを計算するように構成されており、
前記スケーリングは、測定マトリクスと基準マトリクスとの差マトリクスに対するフロベニウス・ノルムの最小値を与える請求項１４または１５記載の装置。
【請求項１７】
比較手段（３０）は、瞬時のＱＲＳ複合波と記憶された基準複合波との相互相関を検出するように構成されている、請求項１３記載の装置。
【請求項１８】
計算ユニットは、補正されたＱＲＳ複合波の形態分類のための形態分類手段（５０）を有する、請求項１４から１６までのいずれか１項記載の装置。
【請求項１９】
形態分類手段（５０）は、形態分類のために記憶された基準ＱＲＳ複合波と、補正されたＱＲＳ複合波を表す測定マトリクスとの間の差マトリクスに対するフロベニウス・ノルムを計算し、計算されたノルムを所定の制限値と比較するように構成されている、請求項１８記載の装置。
【請求項２０】
形態分類手段（５０）は、各導出毎に、測定され補正されたＱＲＳ複合波と基準ＱＲＳ複合波との相互相関を計算するように構成されている、請求項１８記載の装置。
【請求項２１】
計算ユニット（１０）は、瞬時のＱＲＳ複合波と記憶された基準複合波との相関係数が所定の閾値より小さい場合に、形態分類手段（５０）に記憶するための新たな基準ＱＲＳ複合波を形成するように構成されている、請求項１９記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、心拍が存在するときに記録された信号または心拍の特徴的部分を整形し、デジタル化する、ＥＣＧ信号における非生理的変動の補正方法に関する。
【０００２】
本発明はさらに、患者に適用された測定電極によりピックアップされた信号を整形する手段と、前記信号をデジタル化するためのＡ／Ｄコンバータと、計算ユニットとを有する、ＥＣＧ信号における非生理的変動の補正装置に関する。
【０００３】
【従来の技術】
心拍毎のＥＣＧ信号の変動は患者の呼吸運動や位置の変化によって生じるものである。この変動はＥＣＧ信号に対して複数の分析を行う際にますます複雑となる。この種の変化は主として胴体の幾何形状の変化および心臓の相対位置の変化によるものであり、心臓の電気軸が使用する測定電極の位置に対して相対的に変化するのである。例えばＱＲＳ複合波の形態的分類では、ＥＣＧ信号のこの変動によって、同じ心拍を表すＱＲＳ複合波が異なる複合波に分類されてしまうことがある。これは専ら患者の胴体における幾何形状の変化によってＥＣＧ信号の変化が生じるからである。このことは長時間の患者監視ではとりわけゆゆしい問題である。すなわちそのような患者においては患者が位置を変えたときに新しい“正常”ＱＲＳ複合波が生じる危険性がある。さらに、同じ患者からの複数の安静ＥＣＧを連続的に比較するとしばしば不所望の変化が生じる。なぜなら、心臓に対する電極の位置が各試行毎に同じではないからである。ＥＣＧ信号における心拍毎の変化を研究するＥＣＧ分散分析では、ＥＣＧ信号における前記の非生理的変動は非常にゆゆしい問題である。なぜなら、例えば患者の呼吸によって生じるこの変動はしばしば心筋機能に関連する研究すべき変動よりも大きいからである。
【０００４】
この問題を解決すべく多数の試みがなされたが、いずれも不適当または不十分なものである。
【０００５】
ＱＲＳ複合波の形態分類では、前記の問題を例えば直接的に、ＱＲＳ複合波の類似性の測定と同じような抽出された数量を使用することによって解決しようと試みられた。この数量はある程度複合波の正確な形態に依存しない。このような数量は例えばＱＲＳ複合波の表す２次元信号面の幅と面積である。しかしこの形式の形態分類は一般的に、複合波サンプル間の相関に基づく形態分類よりもその結果が思わしくない。Pahim and Soermo, "Data Processing of Exercise ECGs",IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. BME-34, pp. 158-165, February 1987, Cruts et ai., "Arrhythmia Typifcation in a Real-Time Analysis System for Monitoring Geriatric Patients during Exercises", Proceedings from the Coference on Computers in Cardiology IEEE 1985, pp. 423-426, Alste et al., "Beat-to-Beat Analysis of Waveshape and Rhythm in XECG Using Inner Vector Product Hardware", Computers in Cardiology, pp. 355-358, IEEE 1982 参照。
【０００６】
しかし複合波のサンプル間の相関に基づく後者の技術は、ＱＲＳ複合波における呼吸変動の影響を受けやすい。このことを補償しようとする試みは通常、基準複合波の更新または平均化によるテンプレートを使用する。しかしこの方法にも制限がある。すなわち、ＱＲＳ複合波の電気軸の方向の変動を基準複合波との相関前に補償する技術が現在のところないのである。
【０００７】
同じ患者で記録された複数の安静ＥＣＧを異なる時間で連続的に比較する場合には、しばしば不所望の変動が存在する。なぜなら、心臓に対する電極の位置が１試行毎に同じではないからである。この不所望の変動を低減する手段の１つが Rubel et al., "Methodology of ECG Interpretation in the Lyon Program", Meth. Inform, Med. Vol. 29, no. 4, pp. 393-402, (1990), Fayn et al., "Quantitaive Assessment of Beat-to-Beat Variability in Ambulatory ECG Recordings", Rubel et al., "New Strategies in Serial ECG Comparison and Trend Analysis", Computer ECG Analysis': Towards Standardization, Elsevier Science Publishers B.V. (North-Hollsnd), pp. 323-328 (1986)に記載されている。この手段では３次元ベクトルループの幾何的変換が行われる。したがって、この手段はいわゆるベクトル・カルディオグラムの記録を必要とする。このことは電極を３つの直交導出の得られるように配置することを意味する。この手段は比較的複雑であり、これに加えてリアルタイムで実現するのが困難な相互処理である。したがって心拍毎の変動に適用するのは困難である。
【０００８】
分散ＥＣＧ、すなわちＥＣＧ信号の心拍毎の変動は虚血性心臓疾患の診断のために研究される。Prasad and Gupta, "Phase-Invariant Signature Algorithm". "A noninvasive Technique for Early Detection and Quantification of Quabain-induced Caediac Disorders"; Angiology 30, pp. 721-732 (1979), Ben-Haim et al., "Beat to Beat Variation in Healed Myocardial Infraction". Am J Cardiol 1992, 70: pp. 1139-1142. 米国特許第５１８８１１６号明細書には、分散ＥＣＧを用いた虚血性心臓疾患を検出するための技術が記載されている。ここではＥＣＧ信号における呼吸変動の補正がＱＲＳ複合波のスケーリングによって行われる。このスケーリングはＲ波の振幅に基づいて行われる。Shaw and Savard, "On the Detection of QRS Variations in the ECG", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 42, No. 7, pp. 736-741 (1995)参照。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、上記に論議した従来技術の欠点を克服し、ＥＣＧ信号における非生理的変動に対する補正方法および補正装置を提供することである。本明細書において、“非生理的”とは心臓の電気活動によって引き起こされたのではない変動を意味する。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この課題は本発明により、信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態に記録し、ここでｍはサンプル数、ｐは患者に適用される測定電極からの使用される導出数であり、
当該測定マトリクスと基準マトリクスとの差を、測定マトリクスの平行移動、同期化、回転およびスケーリングの操作の１つ以上によって最小化するように構成して解決される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明は、ＥＣＧ信号の種々の形式の分析を実行するＥＣＧ装置に適用することができる。本発明はとりわけ、同じ患者からの信号を異なる時間で比較することに基づく分析に対して有利である。このような分析の例はＱＲＳ複合波の形態分類であり、このＱＲＳ複合波は実質的に他のすべてのＥＣＧ分析の基礎を診断および監視において形成する。本発明に対する適用の別の例は、同じ患者からの記憶された安静ＥＣＧの連続比較と分散ＥＣＧある。ここでは効果的な補正が非生理的な心拍毎のＥＣＧ信号変動および日毎のＥＣＧ信号変動で行われる。心臓位置と電極との変化の主たる原因は呼吸運動または電極配置の差によるものである。
【００１２】
本発明による方法および装置では、患者に適用された測定電極からの信号がサンプリングされ記憶される。信号は心拍の間、または例えばＱＳＲ複合波のような心拍の特徴的部分の間、記録される。ＱＲＳ複合波の開始と終了を検出するための方法は公知である。例えばSornmo, "A Model-Based Approach to QRS Delineation", Computers and Biomedical Reserch, Vol. 20, pp. 526-542 (1987)参照。記録された信号はｍ＊ｐマトリクスに記憶される。ここでｍはサンプル数、すなわち複合波の長さを表す。なぜなら、複合波は通常複数のサンプルで測定されるからである。各サンプル間の間隔は近似的に一定である。ｐは適用された電極からの使用される導出の数である。
【００１３】
異なる時間で導出される２つのこのようなマトリクスの差は次のような演算の実施によって低減される。すなわち、幾何的かつ非生理的変動のみを補正する演算の実施によって低減される。使用される演算は平行移動、時間同期化、回転およびスケーリングである。
【００１４】
このようなマトリクスをそれぞれＡおよびＢと表せば、Ａは基準マトリクスであり、平行移動を定数値、例えばＤＣレベルをマトリクスＢの各ラインからの減算によって実行することができる。しかしより良好な方法では信号のベースライン・フィルタリングを実行しなければならない。これはマトリクスに記憶する前により進んだアルゴリズムを用いて行う。したがって、本発明の装置の有利な実施例によれば、条件手段がハイパスフィルタを有する。このハイパスフィルタはベースライン変動をＥＣＧ信号からろ波するように構成されている。言い替えると、平行移動はマトリクスＡとＢとの差を低減する前に行う。
【００１５】
本発明の方法の有利な実施例によれば、測定マトリクスに記憶された測定データは同期化のためにシフトされ、新たな測定マトリクスに対する１つのサンプル（これに基づき測定マトリクスは基準マトリクスと比較して最小の差を示す）が同期測定マトリクスとして選択される。その結果、最小化はＢマトリクスの数に対して実行される。ＱＲＳ検出点が同期点の粗い評価を提供すると仮定すれば、最小化は例えば１０のＢマトリクスに対して実行することができる。このマトリクスはしたがって５のサンプルを含み、このサンプルは同期点に対して両方向でシフトされている。
【００１６】
回転はマトリクスＢをマトリクスＱと乗算することによって実行される。このマトリクスはマトリクスＢの回転のみを実行し、ベクトルの長さまたは内部ベクトル角を変化させない。このようなマトリクスはいわば直交であり、ユニタリマトリクスが得られる環境によって特徴付けられる。ユニタリマトリクスでは、マトリクスがその共役により乗算されるとき、すなわち対角へ反射されるとき、すべての要素が直交要素（これは１である）を除いてゼロである。
【００１７】
スケーリングはスケール係数によるマトリクスと乗算することによって実行される。
【００１８】
本発明の別の有利な実施例によれば、１つのマトリクスを他のマトリクスから減算することにより得られるフロベニウス・ノルムがマトリクス間の差の測定として検出される。フロベニウス・ノルムはマトリクス内のすべての要素の平方和の加算とこの和の平方根を求めることによって計算される。
【００１９】
ＡとＢのマトリクスの差の最小化の問題は数学的に次のように表現することができる。
【００２０】
最小化‖Ａ−αＢ（τ）Ｑ‖Ｆを条件ＱＴＱ＝Ｉｐの下で行う。
【００２１】
α＝スケール係数
Ｑ＝回転マトリクス（ｐ＊ｐ）
τ＝時間シフト（例えば［−５，５］）
‖  ‖Ｆはフロベニウス・ノルムを表す。
【００２２】
【数１】
0003909098.tif 000002
【００２３】
ここでＡはｍ＊ｎマトリクスであり、ａｉｊはサンプリングされた信号値を表す。
【００２４】
時間同期のための時間シフト最小化は理想スケールの計算とマトリクス数に対する回転により実行され、差が最小値であるマトリクスを選択する。
【００２５】
マトリクス間の差を最小にすることにより生じる、スケーリングと回転についての問題の解決はとくに公知である。例えば、Golub and Van Loan, Matrix Computations, The Johns Hopkins University Press (1989), chap. 12.4, pp. 581-587. 回転マトリクスＱとスケーリング係数αに対する正確な表現は公式化することができる。回転マトリクスＱの計算では特異値因数分解が用いられる。これは、マトリクスを２つの直交マトリクスと対角マトリクスの積として再度表すことを意味する。回転マトリクスＱにより最適回転が得られる。回転マトリクスは２つの直交マトリクスの積によって定義される。この２つの直交マトリクスはマトリクスＢの平行移動の特異値因数分解で、マトリクスＡとの乗算によって得られる。
【００２６】
最適スケーリング係数αは二次マトリクスの対角要素の和形成によって得られる。二次マトリクスは最適回転されたＢマトリクスの平行移動をマトリクスＡと乗算し、マトリクスＢをその平行移動と乗算したときに得られるマトリクスの対角要素の和によって除算すると得られる。
【００２７】
マトリクスＱと係数αは数学的に次のように導出することができる。
【００２８】
表現の最小化
【００２９】
【数２】
0003909098.tif 000003
【００３０】
ここでｓｐ（ｘ）は二次マトリクスＸの対角要素の和であり、固定のαに対してｓｐ（ＱＴＢＴＡ）の最小化により得られる。
【００３１】
この表現を最大にするＱはＵＶＴに等しい。ここでマトリクスＵとＶは、ＢＴＡからの特異値因数分解、ＳＶＤの計算により得られる。Golub and Van Loan, chap. 12.4.1参照。
【００３２】
αについての最小化は相応する導関数をゼロにセットすることによって得られる。
【００３３】
２αｓｐ（ＢＴＢ）−２ｓｐ（ＱＴＢＴＡ）＝０
ここから
α＝ｓｐ（（ＢＱ）ＴＡ）／ｓｐ（ＢＴＢ）
したがって本発明の基本は、記憶された心拍または心拍の特徴的部分、例えばＱＲＳ複合波を変換する方法に使用される。非生理的変動は上記のようにして最適に基準複合波に関連して、複合波をさらに分析する以前に最小化される。
【００３４】
本発明の方法の別の有利な実施例によれば、回転およびスケーリング演算は同時に実行される。
【００３５】
本発明の方法の別の実施例によれば、選択された測定マトリクスの所定数が基準マトリクスの検出のために、上記の演算の１つまたは複数に従って補正される。このとき、測定マトリクスの１つを一時基準として用い、これに基づいて補正されたマトリクスの平均値が形成される。この平均値は基準マトリクスとしてセットされる。クオリティチェックの後、例えば第１のＱＲＳ複合波が一時基準としてセットされる。複数の後続の複合波が回転され、スケーリングされ、そして平均値が形成される。手順は次の連続測定マトリクスにより繰り返すことができ、直接先行する平均値が基準値として用いられる。このことは、平均値が、従って基準マトリクスに生じた変化が所定の限界値を下回るまで繰り返される。補正後に存在する基準マトリクスから過度に大きく偏差する測定マトリクス（例えばフロベニウス・ノルムにより測定されたように）は平均値計算から、本発明の別の有利な実施例では除外される。
【００３６】
本発明によるＥＣＧ信号の補正では、医学情報の歪曲されないことの保証が非常に重要である。
【００３７】
本発明をいわゆる患者監視で記録された信号の補正に用いると有利である。これは患者が例えば時々寝返りを打つことが胴体の幾何変化の原因となるからである。
【００３８】
ＱＲＳ複合波は上に述べたように心拍の特徴的部分である。しかし本発明はもちろん、心拍の別の部分、例えばＰ波に適用することもできる。
【００３９】
本発明の装置の実施例は、分析ＥＣＧレコーダのＥＣＧの形態分類に適用される。この実施例を以下詳細に説明する。
【００４０】
【実施例】
図１は、患者３に適用された電極２によって測定されたＥＣＧ信号の記録分析装置を示す。電極２からの信号は増幅器４、アナログ・フィルタおよびＡ／Ｄコンバータ８に供給される。計算ユニット１０は信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態で記憶するための記憶手段１１を有している。ここでｍはサンプル数、ｐは患者３に適用された測定電極からの導出の数である。記憶手段は基準マトリクスを記憶するためのものであり、アナログフィルタとＡ／Ｄコンバータ８の出力側に接続されている。計算ユニット１０はサンプリングされたＥＣＧ信号の分析を実行し、結果はディスプレイ１２またはプリンタ１４に表示され、ハードディスクのような情報記憶媒体１６に記憶される。
【００４１】
本発明による装置は計算ユニット１０の内側に組み込まれている。この計算ユニットは１つ以上のマイクロプロセッサを有する。
【００４２】
本実施例では、ＥＣＧ信号の分析が心拍の形態分類に対して適用される。これを以下図２に基づいて説明する。
【００４３】
サンプリングされた導出は、ベースライン変動を除去するため適切なデジタル・ハイパスフィルタ５によりろ波される。このフィルタは図１のユニット１０に配置されている。適切なハイパスフィルタの例は刊行物ＷＯ９２／１５２４２およびＷＯ９２／１５２４３およびSoernmo, "Time-Varying Digital Filtering of ECG Baseline Wander", Medical & Biologocal Engineering & Computing, Vol. 31, pp. 503-508, (1993)に記載されている。
【００４４】
選択および計算ユニット９はろ波された導出から、ＱＲＳ複合波の検出と分類に使用される導出の選択と計算を行う。このとき有利には３つの直交導出が用いられる。
【００４５】
ハイパスフィルタリングは、前記の選択または計算動作の後に実行することもできる。
【００４６】
装置はさらにＱＲＳ検出器２０を有し、各検出されたＱＲＳ複合波は以前に記録されたＱＲＳ複合波に基づく基準と、時間同期および比較手段３０で比較される。検出されたＱＲＳ複合波は基準複合波の基準点と比較される。
【００４７】
ＱＲＳ検出器２０は公知の形式である。比較および時間同期は、瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関を下に詳細に述べる方法に従って計算することに基づく。
【００４８】
検出されたＱＲＳ複合波は、回転およにスケーリング装置４０で回転され、スケーリングされる。これについては以下の詳細に述べる。これに続いて形態分類が形態分類手段５０で行われる。形態分類は従来のものよりも格段に高い信頼性で実行することができる。ＱＲＳ複合波の分類はさらなる分析のため分析ユニット６０で使用される。形態分類に基づいたこのような分析の例はＳ−Ｔ測定に対する平均化および心臓リズム分析である。これらの分析を分析ユニット６０で実行することができる。
【００４９】
心拍の５つの異なる形式を表す５つまでの基準値、すなわち５つの異なるＱＲＳ複合波形態が記憶手段３２に記憶されるとすれば、新たに測定されたＱＲＳ複合波が存在する基準に十分に類似しない度に新たなＱＲＳ複合波が適切に形成される。すなわち、存在する基準に続いて計算される相関またはフロベニウス・ノルムが所定の閾値を下回る場合である。
【００５０】
基準を形成するための有効な手順は信頼性のある形態分類に対して基本的な必要条件である。
【００５１】
このことを実行する簡単な手段は、各形式の最初に発生したＱＲＳ複合波を基準として用いることである。この手段の欠点はノイズによって非常に歪曲された基準を得る危険性である。この問題の共通の解決手段は、複数のＱＲＳ複合波の平均値を形成し、ノイズレベルを低減することである。しかしこのような手順は本発明で使用するには適さない。なぜなら電気軸の位置のいずれの変動に対する平均値が“キャプチャリング”方向の代わりに形成されるからである。
【００５２】
ノイズなしに基準を表現するための有利な手順は本発明の相互使用に基づくものである。このような手段の１つでは、本発明による最適回転とスケーリングがいくつかの形式の例えば２０のＱＲＳ複合波について実行される。これらの１つを“学習フェーズ”の間一時基準として用い、次にこのようにして補正された心拍に対する平均値を形成する。この手順は、基準に対して付加的な改善が得られなくなるまで基準として用いる平均値に対して繰り返すことができる。手順は付加的に次のようなＱＲＳ複合波の除外によりリファインすることができる。除外するＱＲＳ複合波は存在する基準から過度に偏差するものであり、フロベニウス・ノルムより下に、平均値の形成前、最適回転とスケーリングの後、測定されたものである。
【００５３】
ｍ＊ｐマトリクス（ここでｍはサンプル数、ｐは患者に適用された測定電極からの使用された導出の数）の形態の信号サンプルは記憶手段３２に記憶される。サンプル値はマトリクスポイントを形成する。ＱＲＳ複合波の長さはサンプル数ｍで適当に測定され、各サンプル間の間隔は一定である。ｍは固定数とすることもできるが、ＱＲＳ複合波の始点と終点の計算から選択することもできる。
【００５４】
Ｔｉがｍ＊ｐマトリクスを表し、基準複合波の数がｉ（ｉ＝１−５、上記に従えば）であれば、Ｂｉは比較および同期手段３０で基準複合波の数ｉに同期した後に検出されたもっとも最近のＱＲＳ複合波を含むｍ＊ｐマトリクスを表す。したがって、各ＱＲＳ複合波（基準マトリクスＴｉを基準にしてマトリクスＢｉにより表される）の電気軸の方向を補正するための計算は、回転およびスケーリング手段４０で次のように実行される。
【００５５】
１．Ｃ＝ＢｉＴＴｉを計算する。
【００５６】
２．Ｃの特異値因数分解を計算する。
【００５７】
ＵＴＣＶ＝Σ
３．Ｑ＝ＵＶＴを計算する。
【００５８】
４．Ｂｉ’＝ＢｉＱ
５．α＝ｓｐ（Ｂｉ’ＴＴｉ）／ｓｐ（ＢｉＴＢｉ）を計算する。
【００５９】
６．ＢｉをＢｉopt＝α＊Ｂｉ’により置換する。
【００６０】
例えば測定されたＱＲＳ複合波と記憶された基準との相互相関が比較および同期手段３０で同期化のために使用されるなら、次のＱＲＳ複合波だけを補正のために選択することができる。すなわち、相応するマトリクスＢｉが十分に高い相関を相応する基準マトリクスＴｉに対して示す複合波だけを選択することができる。このことは、形態分類を除いて処理能力を節約する。形態分類の基準複合波は瞬時の複合波とは全く異なる。
【００６１】
比較および同期手段３０における同期化は、瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関に基づいて実行することができる。しかし上記の手順はまた、瞬時のＱＲＳ複合波を基準複合波と同期化するための手段３０に移植することもできる。手段３０と装置４０はシングルユニットにまとめることができる。このユニットでは上記のステップ１から６が実行される。実行回数は各計算の間に１つのサンプルがマトリクスＢにシフトされるＥＣＧデータの数である。最適同期（また回転とスケーリング）はもっとも小さなフロベニウス・ノルムを有する差マトリクスにより与えられる。
【００６２】
最適同期され、スケーリングされ、回転されたマトリクスＢｉは、形態分類装置５０への入力データとして使用される。この形態分類装置では分類カテゴリーが瞬時のＱＲＳ複合波に対して検出される。形態分類のためのいくつかの手段が公知である。通常は瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関の計算に基づいて行われる。相関係数ρは各導出毎に計算される。
【００６３】
【数３】
0003909098.tif 000004
【００６４】
ここで、ｘ＝分類すべき心拍（１導出）
ｙ＝基準、である。
【００６５】
相互相関は、ＱＲＳ複合波の始点と終点との間で適切に計算され、分類装置５０は有利には形態分類でのＱＲＳ複合波のこれらのポイントを検出するためのいくつかの技術を含んでいる。Sornmo, "A Model-based Approach to QRS Delineation", Computers and Biomedical Reseach, Vol. 20, pp. 526-542 (1987) 参照。各導出および各基準に対して相関係数が算出されたなら、ＱＲＳ複合波を割り当てるクラスを決定するために閾値が適用される。
【００６６】
本発明は、従来の形態分類に対する有利な択一手段を提供する。基準マトリクスと最適に同期され、スケーリングされ、回転されたマトリクス（瞬時に測定されたＱＲＳ複合波を表す）との間の差マトリクスに対するフロベニウス・ノルムは類似性の尺度として計算される。この技術は、複数の導出からの値を結合しなくてもよいという利点をもたらす。フロベニウス・ノルムと閾値との１回だけの比較で十分である。
【００６７】
図３から図５は５０〜６０心拍からのＱＲＳ複合波の３つの直交導出を示す。これは本発明による、“補正”基準複合波に関する回転による最適補正の前と後である。図６は、補正の前と後での相関係数に相応する変化を示す。図６は、導出３（これに対する相関が最悪である）に対する相関係数を示す。相関係数は本発明の補正によって非常に改善されている。ここで他の２つの導出（これらに対しては相関は始めから高い）はわずかしか影響を受けない。ここでは縦軸のスケールが図示した３つの導出で異なる。
【００６８】
これらの図は、形態分類が本発明の回転とスケーリングによる補正後では格段に確実に実行されることを示す。
【００６９】
図７は、５８の連続的心拍からのＱＲＳ複合波に対する１つの導出に対する図３から図５に相応する線図である。ここでは２つの心拍が図示の導出で相関の低いために間違って分類される危険性がある。しかし本発明の電気軸の方向の補正後には間違って分類される危険性はない。相関は、図８に示すようにすべての導出に対して高くなっている。この図での縦軸のスケールは３つの導出に対して異なっている。
【００７０】
１つの実施例をＱＲＳ複合波の形態分類について述べた。しかし本発明は、他の適用にも適する。ＱＲＳ複合波の代わりに心拍の他の特徴的部分、例えばＰ波を使用することもできる。上に述べたように本発明は、種々のＥＣＧおよび安静時ＥＣＧの連続比較において、電極位置の変動に対する補償に有効である。本発明はまた、患者が時々寝返りを打つような長期間の患者監視に適する。心臓に対する電極位置が変化するからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】記録および分析ＥＣＧに対する装置のブロック回路図である。
【図２】図１の装置の手順を説明する概略図である。
【図３】５０〜６０の心拍からのＱＲＳ複合波の３つの導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正後である。
【図４】５０〜６０の心拍からのＱＲＳ複合波の３つの導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正後である。
【図５】５０〜６０の心拍からのＱＲＳ複合波の３つの導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正後である。
【図６】基準心拍と他の心拍との相互相関を補正前と補正後とで示す線図である。
【図７】多数の心拍を同期し、相互に重ね合わせた別のＥＣＧ記録を示す線図である。
【図８】基準心拍間の相互相関を本発明の補正前と補正後とで示す線図である。
【符号の説明】
２  電極
３  患者
【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８】
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