(57)【要約】【課題】心電図（心電波形）から体動ノイズや筋電ノイズを高精度に除去する。【解決手段】心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行し、前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換である。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に電極が装着されて心電波形を含んだ波形信号を該生体から取得する信号取得部と、
前記信号取得で取得された波形信号から心電波形を抽出する抽出部とを備え、
前記抽出部が、前記波形信号から前記心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行するものであり、
前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、
前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする心電計。
【請求項２】
前記第１の離散的ウェーブレット変換および前記第２の離散的ウェーブレット変換は、いずれも基底関数がドビッシュ関数であることを特徴とする請求項１記載の心電計。
【請求項３】
前記抽出部によって抽出された心電波形が示す複数の特徴値を解析し、それら複数の特徴値それぞれの軸を有する複数次元上に表示する解析部を備えたことを特徴とする請求項１記載の心電計。
【請求項４】
心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行し、
前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、
前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする心電波形抽出装置。
【請求項５】
コンピュータに組み込まれて該コンピュータに、
心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行させ、
前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、
前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする心電波形抽出プログラム。
【請求項６】
心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行し、
前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、
前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする心電波形抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電計、心電波形抽出装置、心電波形抽出プログラム、および心電波形抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、心電図（心電波形）は紙に記録されるものであり、解析は専ら医師が波形を観察することにより行われていた。しかし、心電図をデータ化して記録するデジタル心電計の開発により、コンピュータを用いて心電図を自動解析することが可能になり、心電図から得られる様々なパラメータについて検討がなされている。
【０００３】
例えば、心拍変動とも呼ばれる、心拍周期（心拍数）の変動(Heart Rate Variability: HRV）は、自律神経機能を表す指標として用いられている。心拍変動は、心電図におけるＲ波の間隔（Ｒ−Ｒ間隔）の変動として計測することができる。
【０００４】
心電図（心電波形）は心臓の電気的な活動を体表面で検出した信号波形であり、被検者が体を動かすと電極が揺れて心電図に体動ノイズが生じ、被検者が筋肉を動かすと筋電信号が発生して心電図に筋電ノイズが生じる。そして、このような体動ノイズや筋電ノイズは心電図の自動解析の精度を低下させるため、体動ノイズや筋電ノイズを除去する様々な技術が提案されている。
例えば特許文献１には、被検者に接触する接触面積が互いに異なる２つの容量結合型電極を用いて体動ノイズを除去する技術が提案されている。
また、例えば特許文献２には、各電極間の電位を差動検出することで筋電ノイズを除去する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−０４０２４１号公報
【特許文献２】特開２０１１−２００５５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１や特許文献２の技術は計測時にノイズを除去する技術であるため、他の装置で計測された心電図（心電波形）から体動ノイズや筋電ノイズを除去して精度のよい解析を行うことはできない。また、計測後の解析で体動ノイズや筋電ノイズを除去することも試みられているが、精度のよい解析は実現されていない。
本発明は、心電図（心電波形）から体動ノイズや筋電ノイズを高精度に除去することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の心電計は、生体に電極が装着されて心電波形を含んだ波形信号を該生体から取得する信号取得部と、前記信号取得で取得された波形信号から心電波形を抽出する抽出部とを備え、前記抽出部が、前記波形信号から前記心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行するものであり、前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする。
【０００８】
このような心電計によれば、２段階の離散的ウェーブレット変換によって高い精度で体動ノイズや筋電ノイズを除去することができる。
本発明の心電計において、前記第１の離散的ウェーブレット変換および前記第２の離散的ウェーブレット変換は、いずれも基底関数がドビッシュ関数であることが好ましい。基底関数としてドビッシュ関数が用いられることにより、例えばモレット関数が用いられる場合よりも高い精度で体動ノイズや筋電ノイズを除去することができる。
【０００９】
本発明の心電計は、更に、前記抽出部によって抽出された心電波形が示す複数の特徴値を解析し、それら複数の特徴値それぞれの軸を有する複数次元上に表示する解析部を備えることが好ましい。
このような解析部を備えることで、複数の特徴値（パラメータ）の組み合わせに潜在している被検者の身体的状態などを明瞭化することができる。
【００１０】
本発明の心電波形抽出装置は、心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行し、前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする。
このような心電波形抽出装置によれば、２段階の離散的ウェーブレット変換によって高い精度で体動ノイズや筋電ノイズを除去することができ、他の装置で計測された心電図（心電波形）から体動ノイズや筋電ノイズを除去して解析に用いることもできる。
【００１１】
本発明の心電波形抽出プログラムは、コンピュータに組み込まれて該コンピュータに、心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行させ、前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする。
このような心電波形抽出プログラムによれば、汎用のコンピュータを用いて高い精度で体動ノイズや筋電ノイズを除去することができる。
【００１２】
本発明の心電波形抽出方法は、心電波形を含んだ波形信号から心電波形を抽出するために該波形信号に対して第１の離散的ウェーブレット変換と第２の離散的ウェーブレット変換とを順次に実行し、前記第１の離散的ウェーブレット変換は、第１帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であり、前記第２の離散的ウェーブレット変換は、前記第１帯域とは異なる第２帯域について前記心電波形以外の波形成分を除去する変換であることを特徴とする。
このような心電波形抽出方法によれば、２段階の離散的ウェーブレット変換によって高い精度で体動ノイズや筋電ノイズを除去することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、心電図（心電波形）から高い精度で体動ノイズや筋電ノイズを除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の心電計の一実施形態に相当する心電図計測システムの外観図である。
【図２】解析プログラムの構成を示す図である。
【図３】波形解析装置の機能的な構成を表した機能ブロック図である。
【図４】波形解析装置の特徴抽出部における機能的な構成を表した機能ブロック図である。
【図５】心電波形に体動ノイズや筋電ノイズが重畳されている波形信号を示す波形グラフである。
【図６】２段階の離散的ウェーブレット変換を経た波形信号を示す波形グラフである。
【図７】波形解析装置の特徴解析部における機能的な構成を表した機能ブロック図である。
【図８】グラフ表示の第１例を示す図である。
【図９】グラフ表示の第２例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態について、以下図面を参照して説明する。
図１は、本発明の心電計の一実施形態に相当する心電図計測システムの外観図である。
図１に示す計測システム１００は、大きく分けて、波形収録装置１１０と波形解析装置１２０とを備えている。
波形収録装置１１０は、心電図（心電波形）を計測しデジタルデータとして収録するための機器からなり、被検者の体表に貼り付けられて心電波形を含んだ波形信号を拾う電極パッド１１１と、波形信号を増幅する生体アンプ１１２と、波形信号を収録用のＵＳＢ信号として出力するＵＳＢ波形収録器１１３とを備えている。
【００１６】
波形解析装置１２０は、波形収録装置１１０からＵＳＢケーブルを介して波形信号を取得して解析するものであり、本実施形態ではパーソナルコンピュータに解析プログラムがインストールされることで構築されている。後述するように、波形解析装置１２０は、本発明の心電波形抽出装置の一実施形態に相当する機能を備えており、解析プログラムは、本発明の心電波形抽出プログラムの一実施形態に相当するプログラム部分を備えている。
【００１７】
図２は、解析プログラムの構成を示す図である。
本実施形態では、解析プログラム２００はＣＤやＤＶＤやＵＳＢなどといった解析プログラム記憶媒体３００に記憶されてパーソナルコンピュータにインストールされるものとする。但し、本発明にいう心電波形抽出プログラムは、インターネット等の通信網を介してインストールされるものであってもよい。
【００１８】
本実施形態の解析プログラム２００は、信号収録部２１０と、特徴抽出部２２０と、特徴解析部２３０とを有し、特徴抽出部２２０は更に、第１変換部２２１と、第２変換部２２２と、抽出部２２３とを有する。このような解析プログラム２００がコンピュータにインストールされて実行されることにより、コンピュータは、本発明の心電波形抽出装置の一実施形態としての機能を備えた波形解析装置１２０として動作する。解析プログラム２００が有する各部の機能については、波形解析装置１２０の機能説明と併せて説明する。
【００１９】
図３は、波形解析装置の機能的な構成を表した機能ブロック図である。
波形解析装置１２０は機能として見ると、信号収録部１２１と特徴抽出部１２２と特徴解析部１２３を備えている。これら信号収録部１２１、特徴抽出部１２２、特徴解析部１２３は、図２に示す解析プログラム２００の信号収録部２１０、特徴抽出部２２０、特徴解析部２３０がパーソナルコンピュータで実行されることによってそれぞれ構築された機能要素である。
【００２０】
波形解析装置１２０の信号収録部１２１は、パーソナルコンピュータが有するＵＳＢインタフェースを介して図１に示すＵＳＢ波形収録器１１３から波形信号を取り込むものである。信号収録部１２１は、取り込んだ波形信号をパーソナルコンピュータが有するハードディスク１２４内にデジタルデータとして保存する一方、波形信号が示す波形のグラフをパーソナルコンピュータが有するディスプレイ上に表示する。この信号収録部１２１が、本発明にいう信号取得部の一例に相当する。
【００２１】
波形解析装置１２０の特徴抽出部１２２は、信号収録部１２１によってハードディスク１２４に保存された波形信号と、図１に示す計測システム１００や波形収録装置１１０とは別のシステムや装置で計測されて計測ファイル１２５に保存された波形信号とを選択的に取り込み、心拍１回ごとの波形の特徴（パラメータ）を抽出するものである。後で詳述するように、特徴抽出部１２２は、波形の特徴（パラメータ）を抽出するに当たって、波形信号から心電波形以外のノイズ成分を除去するフィルタ処理を実行する。特徴抽出部１２２は抽出した特徴（パラメータ）を抽出ファイル１２６に保存するとともに特徴解析部１２３に送る。この特徴抽出部１２２が、本発明にいう抽出部の一例に相当する。
【００２２】
波形解析装置１２０の特徴解析部１２３は、特徴抽出部１２２から受け取った心拍１回ごとの波形の特徴（パラメータ）から複数心拍間での波形の特徴（パラメータ）を抽出し、特徴抽出部１２２から受け取った心拍１回ごとの波形の特徴（パラメータ）と組み合わせて解析するものである。特徴解析部１２３は解析結果を、解析ファイル１２７に保存するとともにパーソナルコンピュータが有するディスプレイ上に表示する。
【００２３】
図４は、波形解析装置の特徴抽出部における機能的な構成を表した機能ブロック図である。
特徴抽出部１２２は、機能要素として第１変換部１２２１と第２変換部１２２２と抽出部１２２３とを備えている。これら第１変換部１２２１、第２変換部１２２２、抽出部１２２３は、図２に示す解析プログラム２００の第１変換部２２１、第２変換部２２２、抽出部２２３がパーソナルコンピュータで実行されることによってそれぞれ構築された機能要素である。解析プログラム２００の第１変換部２２１と第２変換部２２２を併せたプログラム部分が、本発明の心電波形抽出プログラムの一実施形態に相当し、波形解析装置１２０の第１変換部１２２１と第２変換部１２２２とを併せたものが、本発明の心電波形抽出装置の一実施形態としての機能に相当する。
【００２４】
波形解析装置１２０の特徴抽出部１２２は、第１変換部１２２１および第２変換部１２２２によってフィルタ処理を実行し、波形信号から心電波形以外のノイズ成分を除去する。具体的には、第１変換部１２２１でドビッシュ（Daubechies）関数のレベル６をマザーウェーブレット関数（帯域通過フィルタ）とする離散的ウェーブレット変換を実行して体動ノイズの除去（トレンド除去）を行っている。また、第２変換部１２２２では、ドビッシュ（Daubechies）関数のレベル６をスケーリング関数（低域通過フィルタ）とする離散的ウェーブレット変換を実行して筋電ノイズの除去（ノイズ除去）を行っている。このように２段階の離散的ウェーブレット変換が実行されることで体動ノイズや筋電ノイズが高精度に除去される。また、第１変換部１２２１による離散的ウェーブレット変換と第２変換部１２２２による離散的ウェーブレット変換は、実行順序を交換しても体動ノイズや筋電ノイズが高精度に除去されるが、比較するならば、本実施形態のようにトレンド除去が先の方がやや高精度である。
【００２５】
ここで、図４の説明を一旦中断し、体動ノイズや筋電ノイズの除去の具体例について説明する。
図５は、心電波形に体動ノイズや筋電ノイズが重畳されている波形信号を示す波形グラフである。グラフの横軸は時間を表し、グラフの縦軸は信号強度を表している。
図５に示すグラフでは、波形のベースラインが波打つように歪んでいる。このようなベースラインの歪みが体動ノイズに起因した歪みである。また、図５に示すグラフでは、波形の全体に亘って細かくスパイク状に乱れており、このスパイク状の乱れが筋電ノイズに起因した乱れである。
【００２６】
図６は、２段階の離散的ウェーブレット変換を経た波形信号を示す波形グラフである。図６でもグラフの横軸は時間を表し、グラフの縦軸は信号強度を表している。
図６に示すグラフでは、波形のベースラインが殆ど一定となっていることが分かる。また、図６に示すグラフではスパイク状の乱れがなく、鋭いＲ波を間に挟んで存在する緩やかなＴ波とＰ波の波形が明瞭となっていることが分かる。このような波形信号を用いることで、心電波形における波形の特徴（パラメータ）を正確に計測（抽出）することができる。
【００２７】
図４に戻って説明を続ける。
波形解析装置１２０の特徴抽出部１２２は、心電図の計測中におけるリアルタイムでの解析処理を実現するために、第１変換部１２２１および第２変換部１２２２によるフィルタ処理を心拍の１回ごとに実行する。このようなフィルタ処理を経た波形信号は、抽出部１２２３に送られる。
【００２８】
抽出部１２２３では、心拍１回分の波形が示すパラメータ（例えばＱＴｃ時間やＲ波の高さや位置など）が波形信号から抽出される。例えばＱＴｃ時間は、Ｒ波の立ち上がりからＴ波の終了までの時間であるので、体動ノイズによるベースラインの歪みや筋電ノイズによるスパイク状の乱れによって値が大きく変動してしまうが、本実施形態では第１変換部１２２１および第２変換部１２２２によるフィルタ処理で高精度に体動ノイズや筋電ノイズが除去されているので、抽出部１２２３によるパラメータの抽出も高精度となる。このように抽出されたパラメータを表した特徴情報が図３に示す特徴解析部１２３に送られる。
【００２９】
図７は、波形解析装置の特徴解析部における機能的な構成を表した機能ブロック図である。
特徴解析部１２３は、機能要素としてトレンド除去部１２３１と周波数解析部１２３２と結果集計部１２３３とを備えている。
トレンド除去部１２３１は、特徴抽出部１２２から送られてきたＲ波の各位置情報から得られるＲ波の相互間隔のデータに対し、上記第１変換部１２２１と同様のトレンド除去を実行する。
【００３０】
周波数解析部１２３２は、Ｒ波の相互間隔のデータとトレンド除去されたデータとに基づいてＡＲモデルによりパワースペクトルを推定する。この推定により、低周波数帯域のパワースペクトルを表すパラメータ（ＬＦｎｏｒｍ）や高周波数帯域のパワースペクトルを表すパラメータ（ＨＦｎｏｒｍ）が算出される。
結果集計部１２３３は、算出された各パラメータ（ＬＦｎｏｒｍやＨＦｎｏｒｍなど）と、特徴抽出部１２２から送られてきたパラメータ（ＱＴｃ時間など）とを組み合わせて集計し、集計結果をディスプレイ上でグラフ表示する。
【００３１】
図８は、グラフ表示の第１例を示す図である。
図８には、ＬＦｎｏｒｍとＱＴｃ時間とを組み合わせて集計した結果のグラフが示されている。グラフの横軸はＬＦｎｏｒｍを示しており、グラフの縦軸はＱＴｃ時間を示している。また、グラフ中の丸印は、月経前に収録された波形信号から得られたデータを表しており、グラフ中の四角印は、月経後に収録された波形信号から得られたデータを表している。
【００３２】
図８から分かるように、月経前のデータと月経後のデータはグラフ上での分布がきれいに分離している。本実施形態では上述したように体動ノイズや筋電ノイズが高精度に除去されているので、このような分布の分離を確認することができる。すなわち、心電波形のパラメータに潜在している身体的状態や心理的状態の影響をノイズの高精度な除去によって顕在化させることができる。また、複数（この例では２つ）のパラメータ軸を有する複数次元上にデータを表示することで、複数パラメータの組み合わせに潜在している身体的状態や心理的状態の影響を容易に顕在化して把握することができる。
【００３３】
図９は、グラフ表示の第２例を示す図である。
図９には、ＨＦｎｏｒｍとＱＴｃ時間とを組み合わせて集計した結果のグラフが示されている。グラフの横軸はＨＦｎｏｒｍを示しており、グラフの縦軸はＱＴｃ時間を示している。また、グラフ中の丸印は、月経前に収録された波形信号から得られたデータを表しており、グラフ中の四角印は、月経後に収録された波形信号から得られたデータを表している。
図９でも、月経前のデータと月経後のデータはグラフ上での分布がきれいに分離しており、体動ノイズや筋電ノイズの高精度な除去により図９の例でも分離が確認できた。
【符号の説明】
【００３４】
１００……計測システム、  １１０……波形収録装置、  １２０……波形解析装置、
１２１……信号収録部、  １２２……特徴抽出部、  １２３……特徴解析部、
１２２１……第１変換部、  １２２２……第２変換部、  １２２３……抽出部、
２００……解析プログラム、  ２１０……信号収録部、  ２２０……特徴抽出部、
２３０……特徴解析部、  ２２１……第１変換部、  ２２２……第２変換部、
２２３……抽出部、
【図１】
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【図２】
2016140713.tif 000004
【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】
2016140713.tif 000009
【図８】
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【図９】
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