(57)【要約】      （修正有）【課題】ＥＣＧ信号に含まれる傾斜磁場により生じたノイズを抑圧し、心臓の活動電位に関する特徴を安定して精度良く抽出できるＥＣＧ信号処理装置を提供する。【解決手段】ＥＣＧ信号処理装置１は、ＭＲＩ装置３００の傾斜磁場が印加されていないときに、ＭＲＩ装置３００と共に用いられる心電計１００から取得したＥＣＧ信号のパラメータを第１のパラメータとして記憶する記憶部と、傾斜磁場を印加しているときにＭＲＩ装置３００から取得した傾斜磁場信号と、憶部に記憶した第１のパラメータとを用いて、傾斜磁場によってＥＣＧ信号に混入したノイズを推定する適応フィルタ１０と、推定したノイズを用いて、傾斜磁場を印加しているときにＥＣＧ信号に混入するノイズを除去するノイズ除去部と、を備える。【選択図】図５
2017035131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＲＩ装置の傾斜磁場が印加されていないときに、前記ＭＲＩ装置と共に用いられる心電計から取得したＥＣＧ信号のパラメータを第１のパラメータとして記憶する記憶部と、
前記傾斜磁場が印加されているときに前記ＭＲＩ装置から取得した傾斜磁場信号と、前記記憶部に記憶した前記第１のパラメータとを用いて、前記傾斜磁場によって前記ＥＣＧ信号に混入したノイズを推定する適応フィルタと、
推定した前記ノイズを用いて、前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＥＣＧ信号に混入するノイズを除去するノイズ除去部と、
を備えるＥＣＧ信号処理装置。
【請求項２】
前記適応フィルタは、フィルタ係数可変型のＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタとして構成され、前記フィルタ係数は、前記ノイズ除去部によるノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から抽出した第２のパラメータと、前記記憶部に記憶した前記第１のパラメータとの類似度が高くなるように更新される、
ことを特徴とする請求項１に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項３】
前記適応フィルタは、前記傾斜磁場を印加していない期間は、前記フィルタ係数を更新しない、
ことを特徴とする請求項２に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項４】
前記心電計から取得した前記ＥＣＧ信号を周波数領域のＥＣＧスペクトルに変換する第１の変換部と、
前記ＭＲＩ装置から取得した前記傾斜磁場信号を周波数領域の傾斜磁場スペクトルに変換する第２の変換部と、を備え、
前記記憶部は、前記傾斜磁場を印加していないときの前記ＥＣＧスペクトルを前記第１のパラメータとして記憶し、
前記適応フィルタは、記憶部に記憶した前記ＥＣＧスペクトルと、前記傾斜磁場スペクトルとを用いて、前記ノイズを所定の周波数帯域毎に周波数領域で推定し、
前記ノイズ除去部は、前記周波数帯域毎に前記ノイズを周波数軸上で除去する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項５】
前記第１のパラメータは、前記傾斜磁場を印加していないときの前記ＥＣＧ信号のＲ波ピーク値を含む波形のパワースペクトルである、
ことを特徴とする請求項４に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項６】
前記適応フィルタは、心臓の活動電位を含まない周波数帯域に対応するフィルタ係数を更新しない、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項７】
前記第１のパラメータは、前記傾斜磁場を印加していないときに前記心電計から取得した前記ＥＣＧ信号の波形であり、
前記適応フィルタは、前記傾斜磁場を印加していないときの前記ＥＣＧ信号の波形と、前記傾斜磁場信号の波形とを用いて前記ノイズの波形を推定し、
前記ノイズ除去部は、前記ノイズを時間軸上で除去する、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項８】
前記ＥＣＧ信号から前記第１のパラメータを抽出するパラメータ抽出部、
をさらに備え、
前記パラメータ抽出部は、前記傾斜磁場を印加しているか否かを示す動作信号を前記ＭＲＩ装置から取得し、前記動作信号が前記傾斜磁場を印加していないことを示している期間に、前記ＥＣＧ信号から前記第１のパラメータを抽出して前記記憶部に記憶する、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項９】
前記パラメータ抽出部は、前記動作信号が前記傾斜磁場を印加していないことを示している期間の間は、前記第１のパラメータを前記ＥＣＧ信号から逐次抽出し、前記記憶部に記憶する前記第１のパラメータを逐次更新する、
請求項８に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項１０】
前記適応フィルタは、直交３方向の夫々の傾斜磁場信号の和信号から、前記ノイズを推定する、
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載のＥＣＧ信号処理装置。
【請求項１１】
傾斜磁場を発生するＭＲＩ装置と共に用いられる心電計と、
前記傾斜磁場を印加していないときに前記心電計から取得した前記ＥＣＧ信号のパラメータを第１のパラメータとして記憶する記憶部と、
前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＭＲＩ装置から取得した傾斜磁場信号と、前記記憶部に記憶した前記第１のパラメータとを用いて、前記傾斜磁場によって前記ＥＣＧ信号に混入したノイズを推定する適応フィルタと、
推定した前記ノイズを用いて、前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＥＣＧ信号に混入するノイズを除去するノイズ除去部と、
を備えるＥＣＧ信号処理装置。
【請求項１２】
傾斜磁場を発生する傾斜磁場コイルと、
前記傾斜磁場を印加していないときに心電計から取得したＥＣＧ信号のパラメータを第１のパラメータとして記憶する記憶部と、
前記傾斜磁場を印加しているときの傾斜磁場信号と、前記記憶部に記憶した前記第１のパラメータとを用いて、前記傾斜磁場によって前記ＥＣＧ信号に混入したノイズを推定する適応フィルタと、
推定した前記ノイズを用いて、前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＥＣＧ信号に混入するノイズを除去するノイズ除去部と、
前記ノイズが除去された前記ＥＣＧ信号に含まれるＲ波を検出して、心電同期撮像を行うための同期信号を生成する検出部と、
前記同期信号に同期して被検体からデータを収集し、収集した前記データから、前記被検体の画像を生成するＭＲＩ制御回路と、
を備えるＭＲＩ装置。
【請求項１３】
ＭＲＩ装置の傾斜磁場が印加されていないときに、前記ＭＲＩ装置と共に用いられる心電計から取得したＥＣＧ信号のパラメータを第１のパラメータとして記憶部に記憶し、
前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＭＲＩ装置から取得した傾斜磁場信号と、前記記憶部に記憶した前記第１のパラメータとを用いて、前記傾斜磁場によって前記ＥＣＧ信号に混入したノイズを、適応フィルタによって推定し、
推定した前記ノイズを用いて、前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＥＣＧ信号に混入するノイズを除去する、
ＥＣＧ信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態はＥＣＧ信号処理装置、ＭＲＩ装置、及びＥＣＧ信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
心電計は、生体に電極を取り付け、電極間の電位差を計測する装置である。心電計によって計測される信号はＥＣＧ（ＥＣＧ：Electrocardiogram）信号と呼ばれ、医療分野で広く用いられている。ＥＣＧ信号は、例えば、Ｐ波（P-wave）、Ｒ波（R-wave）、ＱＲＳ複合波（QRS complex）、Ｔ波（T-wave）と呼ばれる波形を有している。これらの波形は、各種の心疾患の診断に用いられる他、心電同期撮像が可能な医療撮像装置の同期信号に利用されるため、波形の自動検出は産業応用上重要である。例えば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置を用いた心臓の画像診断では、ＥＣＧ信号から検出される同期信号（トリガ信号とも呼ばれる）を用いて、例えば、心臓の収縮や拡張に同期したタイミングで撮像が行われる。このような撮像を心電同期撮像と呼ぶ。
【０００３】
ＭＲＩ装置内部の被験者から取得するＥＣＧ信号では、ＭＲＩ装置から生じる磁場の影響によりＥＣＧ信号にノイズが混入し信号対雑音比が劣化する。特に撮像中は強いノイズが混入し、最も目立つＲ波でさえ安定した検出が困難になる場合がある。ノイズに対して頑健にＲ波を検出するためには、取得したＥＣＧ信号から心臓の活動電位を強調し、活動電位以外のノイズを抑圧することが有効である。
【０００４】
Ｒ波検出性能を劣化させるようなノイズは、撮像に伴う傾斜磁場の切り替えやＲＦパルスに起因して発生する。心電計や電極の周りの磁束密度が時間と共に変化し、誘導起電力が発生しＥＣＧ信号にノイズとして混入する。そのため、傾斜磁場やＲＦパルスとノイズの性質は似ており、傾斜磁場制御信号からどのようなノイズがＥＣＧ信号に混入するかをある程度推定できる。これまでにも、適応フィルタを用いて傾斜磁場制御信号からＥＣＧ信号に混入したノイズを推定し除去する手法が提案されている。
しかしながら、従来の適応フィルタでは、ノイズの除去量が十分でなかったり、逆に過剰に除去してしまい心臓の活動電位まで著しく損なったりしてしまう場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２９８４８５３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】”Suppression of MR gradient artefacts on electrophysiological signals based on an adaptive real-time filter with LMS coefficient updates”, R. Abacherli, et al., MAGMA, 18:41-50, 2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、ＥＣＧ信号に含まれる傾斜磁場により生じたノイズを抑圧できるＥＣＧ信号処理装置、ＭＲＩ装置、及びＥＣＧ信号処理方法が要望されている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態のＥＣＧ信号処理装置は、ＭＲＩ装置の傾斜磁場が印加されていないときに、前記ＭＲＩ装置と共に用いられる心電計から取得したＥＣＧ信号のパラメータを第１のパラメータとして記憶する記憶部と、前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＭＲＩ装置から取得した傾斜磁場信号と、前記記憶部に記憶した前記第１のパラメータとを用いて、前記傾斜磁場によって前記ＥＣＧ信号に混入したノイズを推定する適応フィルタと、推定した前記ノイズを用いて、前記傾斜磁場を印加しているときに前記ＥＣＧ信号に混入するノイズを除去するノイズ除去部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ＭＲＩ装置における心電同期撮像の概念を示す図。
【図２】ＥＣＧ信号を模式的に示す図。
【図３】傾斜磁場によってノイズが重畳するＥＣＧ信号を例示する図。
【図４】ＥＣＧ信号処理装置のハードウェア構成を示す図。
【図５】第１の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の構成を示す第１のブロック図。
【図６】第１の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の構成を示す第２のブロック図。
【図７】第１の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の処理例を示すフローチャート。
【図８】第１の実施形態のＥＣＧ信号処理装置におけるデータの流れ及び処理の流れを模式的に示す図。
【図９】第１の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の効果を示す図。
【図１０】第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の構成を示すブロック図。
【図１１】第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の処理例を示すフローチャート。
【図１２】第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置の効果を示す図。
【図１３】第２の実施形態の変形例ＥＣＧ信号処理装置の構成を示すブロック図。
【図１４】第２の実施形態の変形例ＥＣＧ信号処理装置の処理例を示すフローチャート。
【図１５】ＥＣＧ信号処理装置を含むＭＲＩ装置の構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施形態に係るＥＣＧ信号処理装置、ＭＲＩ装置及びＥＣＧ信号処理方法の実施形態について、添付図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をするものとして、重複する説明を適宜省略する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、ＭＲＩ装置において従来から行われている心電同期撮像の概念を示す図である。ＭＲＩ装置５００は、例えば、ガントリ装置５０１、寝台５０２、ＭＲＩ制御部５０３を備えている。ガントリ装置５０１は、円筒状の、静磁場用磁石５１０、傾斜磁場コイル５１２、ＲＦコイル５１４等を備えている。
【００１２】
ガントリ装置５０１の円筒状の空間（ボアとも呼ばれる）に、寝台５０２の天板５０４に横臥する被検体、例えば患者、が搬送されて撮像される。撮像中においては、ＲＦコイル５１４から高周波磁場が被検体に印加されると共に、直交３軸方向の傾斜磁場が傾斜磁場コイル５１２から被検体に印加される。傾斜磁場を被検体に印加するために、直交３軸方向の傾斜磁場に対応する傾斜磁場信号Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚが、ＭＲＩ制御部５０３から傾斜磁場コイル５１２に供給される。
【００１３】
心電同期撮像を行う場合は、心電計１００から出力されるＥＣＧ信号に基づいて同期信号を生成し、この同期信号に同期させたタイミングで、傾斜磁場や高周波磁場を被検体に印加する。心電計の電極１０１は、通常、ボア内の被検体の体表面に装着される。
【００１４】
前述したように、撮像中においては、傾斜磁場や高周波磁場が電極１０１にも印加されることになるため、心電計１００から出力されるＥＣＧ信号にはノイズが重畳する。とくに、傾斜磁場の印加に伴って非常に大きなノイズがＥＣＧ信号に重畳することになる。
【００１５】
図２は、ノイズが重畳していないときのＥＣＧ信号の波形を模式的に示す図である。図２に示すように、ＥＣＧ信号は、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波等の特定の波形を有しており、これらの波形は心臓の活動電位に対応するものである。以下の各実施形態では、これらの特定の波形のうち、Ｒ波を検出する例を説明する。Ｒ波を検出する例は、一例であり、実施形態のＥＣＧ信号処理装置は、Ｒ波以外の波形（例えば、Ｐ波、Ｔ波等）を検出することが可能である。
【００１６】
図３は、傾斜磁場が印加されたときのＥＣＧ波形を例示する図である。撮像中においては、図３の下段に例示するような傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚが印加される他、ＲＦパルスも印加される。以下では、傾斜磁場またはＲＦパルスが印加されている期間を撮像期間と呼び、傾斜磁場及びＲＦパルスが印加されていない期間を非撮像期間と呼ぶ。
【００１７】
ＭＲＩ装置においては、傾斜磁場やＲＦパルスの強度や印加タイミング等が規定された「パルスシーケンス」が実行されることによりデータが収集される。また、パルスシーケンスの実行開始から、必要数のＴＲ（Repetition  Time）が繰り返されて所定のデータを収集するまでの撮像単位は、「プロトコル」等と称される。本明細書において、「撮像期間」とは、例えば、パルスシーケンスが実行されている期間であることを意味する。反対に、本明細書において、「非撮像期間」とは、例えば、パルスシーケンスが実行されていない期間であることを意味する。例えば、一連の検査に含まれる最初のプロトコルの開始前や、プロトコルとプロトコルとの間等が、「非撮像期間」に相当する。また、被検体に表面コイル等を設置した後、校正等のために行われるプリスキャンが開始されるまでの期間も「非撮像期間」に相当する。また、１プロトコルに対応するパルスシーケンスの実行中に、「非撮像期間」が含まれる場合も考えられる。例えば、縦磁化の回復を待つために、複数心拍分、ＲＦパルスや傾斜磁場の印加が中段されることがあるが、このような中断期間も「非撮像期間」の一例である。
【００１８】
撮像期間では、図３の上段に例示するように、ＥＣＧ信号にノイズが重畳する。一方、非撮像期間では、傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、ＧｚやＲＦパルスが印加されないため、ＥＣＧ信号にはノイズが重畳せず、Ｒ波等の心臓の活動電位のみによる波形となる。
【００１９】
図３に例示するＥＣＧ信号では、Ｒ波が他の波形よりも顕著となっているが、心臓に疾患等をもつ患者の中には、Ｒ波のピーク値がＰ波やＴ波と区別ができない程度に小さい患者も存在する。このため、これらの患者のＥＣＧ信号にノイズが重畳した場合、ＥＣＧ信号の中から同期信号としてのＲ波を検出することがより一層困難となってくる。
【００２０】
実施形態のＥＣＧ信号処理装置は、ＥＣＧ信号に重畳するこのようなノイズを抑圧するものである。
【００２１】
図４は、第１の実施形態のＥＣＧ信号処理装置１のハードウェア構成例を示す図である。ＥＣＧ信号処理装置１は、第１入力回路２０１、第２入力回路２０２、記憶回路２０３、処理回路２０６、及び通信回路２０７を有する。
【００２２】
第１入力回路２０１は、心電計１００（図５参照）からＥＣＧ信号を取得する。第２入力回路２０２は、ＭＲＩ装置３００から傾斜磁場信号を取得する。傾斜磁場信号は、傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚを発生させるための制御信号であり、各傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚのパルス波形に相似した波形を有する信号である。傾斜磁場信号は、傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚのそれぞれに対応して３つの信号から構成される。以下では、３つの傾斜磁場信号を、ｇｘ、ｇｙ、ｇｚと表記する場合がある。
【００２３】
記憶回路２０３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）を含むＲＯＭ／ＲＡＭ２０４と、外部記憶装置２０５とを有する。外部記憶装置２０５は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、光ディスク、磁気ディスク等の記憶媒体である。ＲＯＭ／ＲＡＭ２０４、及び外部記憶回路２０５は、各種データや各種プログラムを記憶する。
【００２４】
処理回路２０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサである。記憶回路２０３に記憶されたプログラムを処理回路２０６が実行することによって、以下に述べるような各種の機能が実現される。
【００２５】
処理回路２０６は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integration Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成してもよく、この構成によっても以下で述べる各種機能を実現することもできる。また、これらの機能は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアによる処理と、プロセッサによるソフトウェア処理とを組み合わせて実現することもできる。
【００２６】
通信回路２０７は、外部の装置との通信を行う。また、バス２０８は、上述した各回路を接続する。
【００２７】
図５は、ＥＣＧ信号処理装置１の機能構成を示すブロック図であり、ＥＣＧ信号処理装置１に接続される心電計１００及びＭＲＩ装置３００、及び必要に応じてＥＣＧ信号処理装置１に接続されるディスプレイ４００も併せて図示している。心電計１００はＥＣＧ信号を生成し、ＥＣＧ信号処理装置１に送る。ＥＣＧ信号処理装置１は、ＥＣＧ信号から同期信号を生成し、ＭＲＩ装置３００に送る。
【００２８】
心電計１００は、電極１０１ａ、１０１ｂ、差動増幅器１１０、及びＡＤ変換器１２０を備える。電極１０１ａ、１０１ｂは人体に取り付けられる。差動増幅器１１０は、電極１０１ａ、１０１ｂ間の微弱な電位差を増幅する。ＡＤ変換器１２０は、増幅器１１０が増幅したアナログ信号を、例えば１ミリ秒のサンプリング間隔でサンプリングしてデジタル信号に変換する。
【００２９】
心電計１００は、２つの電極１０１ａ、１０１ｂを例示しているが、電極の数は２つに限定されるものではない。例えば、１２誘導心電図を得るために、四肢に夫々取り付ける４つの電極と、胸部に取り付ける６つの電極を備える構成でもよい。また、体の２点間の電位差を求める方法ではなく、あらかじめ決めておいた基準と電極装着点の電位差を記録する方法であっても構わない。
【００３０】
ＭＲＩ装置３００は、傾斜磁場コイル３１０及びＭＲＩ制御回路３２０を少なくとも備えている。ＭＲＩ制御回路３２０は、傾斜磁場コイル３１０に傾斜磁場電流を供給して傾斜磁場を発生させる。また、ＭＲＩ制御回路３２０は、傾斜磁場電流に対応する波形をもつ傾斜磁場信号をＥＣＧ信号処理装置１に出力する。ＭＲＩ装置３００が心電同期撮像を行う場合は、ＥＣＧ信号処理装置１がＥＣＧ信号から検出した同期信号を用いて、心拍周期に同期したパルスシーケンスを用いて被検体を撮像する。また、ＭＲＩ装置３００は、傾斜磁場を印加しているか否か、即ち、撮像期間であるのか非撮像期間であるのかを示す信号（「撮像期間／非撮像期間」信号）をＥＣＧ信号処理装置１に出力する。「撮像期間／非撮像期間」信号は、例えば、傾斜磁場電流を生成する傾斜磁場電源から出力される信号でも良いし、傾斜磁場電源を制御するシーケンサから出力される制御信号でもよい。或いは、ＭＲＩ装置３００の全体を制御するコンソール（ホスト計算機）から出力する信号でもよい。
【００３１】
ＥＣＧ信号処理装置１は、前述したように、プロセッサを具備する処理回路２０６を有している。この処理回路２０６によって、図５に示す、適応フィルタ１０の機能、ノイズ除去機能２０、検出機能３０、参照パラメータ抽出機能４０、参照パラメータ格納機能５０を実現する。適応フィルタ１０の機能は、ノイズ推定機能１２、誤差計算機能１４、フィルタ係数更新機能１６、フィルタ係数格納機能１８によって構成され、これらの各機能１２、１４、１６、１８も処理回路２０６によって実現される。
ここで、適応フィルタとは、フィルタ処理後の信号と事前に与える参照値の誤差が小さくなるようにフィルタ係数を更新する仕組みを持つフィルタである。事前に厳密なフィルタ設計を必要としないため操作者への負担が小さく、また被験者に特別なハードウェアを装着する必要がないため被験者への負担も小さい。
【００３２】
適応フィルタ１０のうち、ノイズ推定機能１２は、例えば、ウェイト係数可変型のＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタによって実現することができる。
【００３３】
図６は、図５に示したブロック図のうち、特にノイズ推定機能１２を、タップ長Ｍのウェイト係数可変型ＦＩＲフィルタで実現する例を示す図である。図６に示すＦＩＲフィルタにおいて、ｇ[n]は、時刻nにおける傾斜磁場信号であり、τは遅延時間を示す。また、Wm[n]は、時刻nにおける、タップ番号ｍ（ｍ＝０〜（Ｍ−１））のウェイト係数を示している。
【００３４】
図７は、第１の実施形態に係るＥＣＧ信号処理装置１の処理例を示すフローチャートである。以下、図７のフローチャートにしたがって図５及び図６に示す各機能を説明する。
【００３５】
ステップＳＴ１００は、ノイズ推定機能１２の一部に対応するステップである。処理回路２０６は、ＭＲＩ装置３００のＭＲＩ制御回路３２０から、第２入力回路２０２（図４参照）を介して傾斜磁場信号を時系列信号として取得する。取得する傾斜磁場信号は、例えば、Ｘ軸傾斜磁場、Ｙ軸傾斜磁場、Ｚ軸傾斜磁場を発生するための３チャンネルのデジタル信号である。傾斜磁場信号は、スライス選択傾斜磁場、周波数エンコード傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場に対応する３チャンネルのデジタル信号であってもよい。
【００３６】
ステップＳＴ１０１は、ノイズ除去機能２０の一部に対応するステップである。なお、以下で述べる、「ノイズ除去」、「ノイズ除去機能」、「ノイズを除去する」、或いは「ノイズ除去処理」との用語は、ノイズを完全に除去するという意味だけでなく、ノイズを低減する、或いはノイズを抑圧する、という意味でも用いている。
【００３７】
処理回路２０６は、心電計１００のＡＤ変換器１２０から、第１入力回路２０１を介してＥＣＧ信号を時系列信号として取得する。取得するＥＣＧ信号は、心電計１００のＡＤ変換器１２０において、例えば１０００Ｈｚでサンプリングされた（サンプリング周期１ミリ秒）デジタル信号である。
【００３８】
ステップＳＴ１０２乃至ステップＳＴ１０４は、主に参照パラメータ抽出機能４０に対応するステップである。
【００３９】
ステップＳＴ１０２で、処理回路２０６は、ＭＲＩ装置３００から、傾斜磁場を印加しているか否かを示す動作信号（例えば、「撮像期間／非撮像期間」信号）を取得し、ＭＲＩ装置３００が、現在傾斜磁場を印加しているか否かを判定する。これに換えて、或いはこれに加えて、処理回路２０６が、ステップＳＴ１００で取得する傾斜磁場信号をモニタし、傾斜磁場信号の有無に基づいて傾斜磁場信号を印加しているか否かを判定してもよい。傾斜磁場を印加していない場合は、ステップＳＴ１０３に進む。
【００４０】
ステップＳＴ１０３で、処理回路２０６は、参照パラメータを抽出するか否か、即ち、参照パラメータを抽出して格納するか否かを判定する。参照パラメータを抽出するか否かは、ステップＳＴ１０２と同様に、傾斜磁場を印加しているか否かを示す信号を用いて、傾斜磁場を印加していないときに限り、参照パラメータを抽出してよい、と判定することができる。
【００４１】
図５或いは図６のブロック図で示すように、参照パラメータ抽出機能４０には、ノイズ除去機能２０から出力されるＥＣＧ信号が入力されている。ノイズ除去機能２０から出力されるＥＣＧ信号を、以下、「ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号」と呼ぶものとする。傾斜磁場が印加されていない期間においては、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号には、ノイズ除去処理を行っても行わなくても、ノイズが重畳していない。ステップＳＴ１０４では、このノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から参照パラメータを抽出する。
【００４２】
ここで、参照パラメータとは、傾斜磁場を印加していないときのＥＣＧ信号の特徴を示すパラメータのことである。例えば、傾斜磁場を印加していないときのＥＣＧ信号の波形を参照パラメータとすることができる。言い換えれば、傾斜磁場に起因するノイズが重畳しておらず、心臓の活動電位のみで変動するＥＣＧ信号の波形（時系列のデータ）を参照パラメータとすることができる。
【００４３】
傾斜磁場を印加していないときのＥＣＧ信号に対しては、図５及び図６に示す検出機能３０によって、比較的容易にＲ波を検出することができる。そこで、参照パラメータとしてＥＣＧ信号の波形を用いる場合、ＥＣＧ信号の波形を切り出す範囲を、検出したＲ波の位置に基づいて決定することができる。例えば、Ｒ波を検出した時刻から、それよりも所定の時間だけ過去の期間や、Ｒ波の前後の所定の期間を、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から抽出して、抽出したＥＣＧ信号の波形を参照パラメータとすることができる。
【００４４】
参照パラメータとしては、この他、傾斜磁場を印加していないときのＲ波のピーク値や、傾斜磁場を印加していないときのＥＣＧ信号の平均電力値等を参照パラメータとすることもできる。また、抽出したＥＣＧ信号の波形と、Ｒ波のピーク値やＥＣＧ信号の平均電力値等とを組み合わせて参照パラメータとすることもできる。
【００４５】
ステップＳＴ１０５は、参照パラメータ格納機能５０に対応するステップである。処理回路２０６は、ステップＳＴ１０４で抽出した参照パラメータを記憶回路２０３に格納する。記憶回路２０３は、参照パラメータを１つ以上保持してもよい。
【００４６】
また、ステップＳＴ１０４、１０５において、処理回路２０６は、傾斜磁場を印加していない期間（非撮像期間）中、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から参照パラメータを逐次抽出し、抽出した参照パラメータを用いて、記憶回路２０３に格納されている参照パラメータを逐次更新するようにしてもよい。
【００４７】
図６の右下に示す波形は、参照パラメータ格納機能５０によって記憶回路２０３に格納される、参照パラメータとしてのＥＣＧ信号の波形（ノイズが重畳されていないＥＣＧ信号の波形）を模式的に示したものである。
【００４８】
一方、ステップＳＴ１０２において、傾斜磁場を印加している、言い換えれば、撮像期間中であると判定されると、ステップＳＴ１０６に進む。
【００４９】
ステップＳＴ１０６は、ノイズ推定機能１２に対応するステップである。前述したように、ノイズ推定機能１２は、例えば、図６に例示するフィルタ係数可変型のタップ長ＭのＦＩＲフィルタによって実現することができる。このＦＩＲフィルタ１２の入力は傾斜磁場信号であり、出力は、ＥＣＧ信号に重畳するノイズの推定値である。
2017035131.tif 000003
【００５０】
（式１）において、ｗｍ[ｎ]は、時刻ｎにおけるタップ番号ｍ（ｍ＝０〜（Ｍ−１））におけるフィルタ係数を表わしている。また、ｇx[ｎ−ｍ]、ｇｙ[ｎ−ｍ]、ｇｚ[ｎ−ｍ]は、時刻ｎにおいて、番号ｍのタップに入力される直交３方向（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）傾斜磁場信号をそれぞれ表わしている。
【００５１】
（式１）では、直交３方向の傾斜磁場信号を加算し、その加算信号をＦＩＲフィルタに入力してノイズの推定値を求めている。なお、図６に示したＦＩＲフィルタでは、直交３方向の傾斜磁場信号の和信号を、ｇ[ｎ−ｍ]として表記している。
【００５２】
一方、直交３方向（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）傾斜磁場信号をそれぞれを個別のＦＩＲフィルタに入力し、３つのＦＩＲフィルタの出力を加算し、その加算信号をノイズの推定値とすることもできる。この場合、ノイズの推定値は、次の（式２）で表すことができる。
2017035131.tif 000004
ステップＳＴ１０６では、処理回路２０６が、記憶回路２０３に格納されているフィルタ係数ｗｍ[ｎ]と、ステップＳＴ１００で取得した傾斜磁場信号ｇx[ｎ−ｍ]、ｇｙ[ｎ−ｍ]、ｇｚ[ｎ−ｍ]とを用いて、上記の（式１）又は（式２）の演算を行うことによってＥＣＧ信号に重畳したノイズを推定する。
【００５３】
次のステップＳＴ１０７は、ノイズ除去機能２０に対応するステップである。ステップＳＴ１０７において、処理回路２０６は、ステップＳＴ１０１で取得したＥＣＧ信号に対してノイズ除去処理を行う。具体的には、次の（式３）で表されるように、ステップＳＴ１０１で取得したＥＣＧ信号から、ステップＳＴ１０６で求めたノイズの推定値を減算して、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号を求める。
2017035131.tif 000005
【００５４】
ステップＳＴ１０８は、検出機能３０に対応するステップである。ステップＳＴ１０８において、処理回路２０６は、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から特定の波形、具体的にはＲ波を検出する。Ｒ波の検出は、例えばノイズ除去処理後のＥＣＧ信号の振幅値と事前に与える閾値とを比較して検出しても良く、また事前に用意したＲ波テンプレートとノイズ除去処理後のＥＣＧ信号とを、パターンマッチングの手法を用いて検出しても良い。
【００５５】
ステップＳＴ１０９は誤差計算機能１４に対応するステップである。ステップＳＴ１０９では、処理回路２０６は、ステップＳＴ１０５で格納した参照パラメータ（第１のパラメータ）と、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から抽出したパラメータ（第２のパラメータ）との誤差を計算する。誤差計算の対象となる第１のパラメータと第２のパラメータとは対応するものである。例えば、参照パラメータが、傾斜磁場が印加されていないときのＥＣＧ波形である場合、第２のパラメータは、傾斜磁場の印加中におけるノイズ除去処理後のＥＣＧ信号から抽出したＥＣＧ波形となる。誤差としては、次の（式４）で表される平均最小二乗誤差εLMSを用いることができる。
2017035131.tif 000006
ここで、εLMS[n]は、時刻ｎにおける平均最小二乗誤差であり、ｘref[n]は、時刻ｎに対応する参照パラメータ（傾斜磁場の印加がないときに取得したＥＣＧ信号の波形）である。誤差としては、この他、差分絶対値（Ｌ１ノルム）を用いてもよい。
【００５６】
ステップＳＴ１１０は、フィルタ係数更新機能１６に対応するステップである。ステップＳＴ１１０では、処理回路２０６は、計算した誤差を低減させるためのフィルタ更新量Δｗｍ[ｎ]を算出する。そして、記憶回路２０３に格納されている現在時刻ｎのウェイト係数ｗｍ[ｎ]と、算出したフィルタ更新量Δｗｍ[ｎ]を用いて、次の（式５）によって、次の時刻ｎ＋１のウェイト係数ｗｍ[ｎ＋１]を求めて、記憶回路２０３に格納されているウェイト係数を更新する。
2017035131.tif 000007
誤差として平均最小二乗誤差を用いる場合、フィルタ更新量Δｗｍ[ｎ]は、次の（式６）で算出することができる。
2017035131.tif 000008
（式６）は、（式１）に対応するものであり、ｇ[n-m]は、直交３方向の傾斜磁場信号の加算信号である。また、μは、ステップサイズと呼ばれるパラメータであり、計算機シミュレーション等で事前に設計することができる。
【００５７】
ステップＳＴ１０６からステップＳＴ１１０までの処理は、時刻ｎごとに繰り返し行なわれる処理である。このうち、ステップＳＴ１０６、１０７、１０９、１１０の処理が、実質的に適応フィルタ１０の処理に該当する。
【００５８】
ステップＳＴ１１１では、必要に応じて、ノイズ除去処理後のＥＣＧ波形を、ディスプレイ４００（図５参照）に表示する。
【００５９】
ステップＳＴ１１２は終了処理判定であり、処理終了の指示が外部から入力されるまで、ステップＳＴ１００からステップＳＴ１１１までの処理を繰り返す。
【００６０】
図８は、上述した各ステップの処理を縦方向とし、時刻を横方向として、データの流れ、或いは処理の流れを模式的に示したものである。
【００６１】
上述したように、適応フィルタ１０では、誤差εLMS[n]が小さくなるように、換言すれば、誤差εLMS[n]がゼロに近づくようにフィルタ係数を更新する。つまり、傾斜磁場が印加された状態でのノイズ除去処理後のＥＣＧ信号と、傾斜磁場が印加されていないときに取得したＥＣＧ信号との類似度が高くなるように、フィルタ係数を更新する。したがって、フィルタ係数が収束した理想的な状態では、傾斜磁場が印加された状態でのノイズ除去処理後のＥＣＧ信号は、傾斜磁場が印加されていないときに取得したＥＣＧ信号とほぼ一致することになる。
【００６２】
別な見方をすると、フィルタ係数が収束した理想的な状態では、ＦＩＲフィルタから出力されるノイズの推定値は、傾斜磁場によってＥＣＧ信号に重畳したノイズとほぼ合致する。その結果、ノイズ除去処理前のＥＣＧ信号から、ノイズの推定値を減算したノイズ除去処理後のＥＣＧ信号では、重畳したノイズが除去され、心臓の活動電位のみで変動するＥＣＧ信号を得ることができる。
【００６３】
図９は、第１の実施形態に係るＥＣＧ信号処理装置１の効果を示す図である。ボランティアにＭＲＩ検査を受けてもらい、その間に収録したＥＣＧ信号と傾斜磁場信号を用いてどれだけ心臓の活動電位を保存したまま、活動電位以外のノイズを除去できるかを評価した。図９（ａ）に示すＥＣＧ信号（ＥＣＧ信号処理装置１への入力信号）では、２つの連続するＲ波のちょうど中間あたりにＲＦパルスに起因するノイズが混入しており、Ｒ波の直前の区間には傾斜磁場に起因するノイズが混入している。
【００６４】
図９（ｂ）は、従来法によるノイズ除去処理後のＥＣＧ信号を示している。ここでの従来法とは、例えば、非特許文献１に開示されているような、参照パラメータを使用しない適応フィルタによるノイズ除去法を指している。従来法では、ノイズ除去量は多いものの、ノイズの除去効果が過剰となり、心臓の活動電位を示すＰ波やＴ波等も除去され、これらのほとんどの情報が欠落している。また、Ｒ波も入力信号に比べて振幅が小さくなっており、全体的に心臓の活動電位まで除去されていることがわかる。
【００６５】
一方、図９（ｃ）は、第１の実施形態にかかるＥＣＧ信号処理装置１の処理方法を用いたノイズ除去処理後のＥＣＧ信号を示している。図９（ｃ）から判るように、第１の実施形態にかかるＥＣＧ信号処理装置１によれば、ＲＦパルスや傾斜磁場に起因するノイズがほぼ除去されており、その一方で、Ｒ波のみならず、Ｐ波やＴ波などの心臓の活動電位が保持されている様子がわかる。
このように、第１の実施形態にかかるＥＣＧ信号処理装置１によれば、ＥＣＧ信号に含まれる傾斜磁場により生じたノイズを抑圧する一方、心臓の活動電位に関する特徴を安定して精度良く抽出できる。その結果、ＭＲＩ装置が撮像中であっても、安定かつ確実にＭＲＩ装置に同期信号を供給することができる。
【００６６】
（第２の実施形態）
第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置１は、周波数領域でノイズの推定とノイズの除去を行うことを特徴とする。第１の実施形態と同一の構成と同一の処理については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【００６７】
図１０は、第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置１の機能構成を示すブロック図である。第２の実施形態では、処理回路２０６は、第１の実施形態の機能に加え、第１信号変換機能６０、第２信号変換機能６２、及び信号逆変換機能７０を実現する。
【００６８】
第１信号変換機能６０は、心電計１００から取得したＥＣＧ信号をバッファリングし、周波数領域へ変換する。バッファは例えば直近の２５６サンプルのＥＣＧ信号を格納でき、その２５６サンプルのＥＣＧ信号を周波数領域に変換する。周波数領域に変換されたＥＣＧ信号をＥＣＧスペクトルと呼ぶものとする。
第２信号変換機能６２は、ＭＲＩ装置３００から取得した傾斜磁場信号をバッファリングし、周波数領域へ変換する。周波数領域に変換された傾斜磁場信号を傾斜磁場スペクトルと呼ぶものとする。第１信号変換機能６０と同様に、例えば直近の２５６サンプルの傾斜磁場信号を格納でき、その２５６サンプルの傾斜磁場信号を周波数領域に変換する。
【００６９】
また、ノイズ除去機能２０、検出機能３０、参照パラメータ抽出機能４０、参照パラメータ格納機能５０、適応フィルタ１０を構成する各機能は、周波数領域に変換されたスペクトルの周波数帯域毎に行われる。但し、各周波数帯域における夫々の機能による処理内容は、第１の実施形態とほぼ同じである。
【００７０】
ノイズ推定機能１２は、第２信号変換機能６２から、傾斜磁場スペクトルを取得する。傾斜磁場が印加されている場合には、記憶回路２０３に格納されているフィルタ係数を用いて傾斜磁場によりＥＣＧ信号に混入するノイズを推定する。ノイズの推定は、例えば次の（式７）式を用いて行う。
2017035131.tif 000009
【００７１】
（式７）は、直交３方向の傾斜磁場信号のパワースペクトル（傾斜磁場スペクトラム）の加算値に対して１つの適応フィルタを適用する処理であるが、第１の実施形態と同様に、３方向の夫々の傾斜磁場信号のパワースペクトルに対して、個別の適応フィルタを施し、各適応フィルタの加算値をノイズのパワースペクトルの推定値とする方法でもよい。この場合、次の（式８）でノイズのパワースペクトルの推定値を求めることができる。
2017035131.tif 000010
【００７２】
2017035131.tif 000011
なお、位相情報については、第１信号変換機能６０から取得したＥＣＧ信号の位相をそのままノイズ除去処理後のＥＣＧ信号の位相とすることができる。
【００７３】
参照パラメータ抽出機能４０は、ノイズ除去機能２０から取得したノイズ除去処理後のＥＣＧスペクトラムを受け取り、参照パラメータを抽出するか判断し、抽出する時は参照パラメータを抽出する。参照パラメータを抽出するか否かは、例えばＲ波区間であるかどうかで決定しても良い。
【００７４】
参照パラメータとしては、傾斜磁場が印加されていないときに取得した、例えば、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号のパワースペクトルを用いることができる。また、参照パラメータの抽出は、（式１１）に示すように、検出機能３０がＲ波のピークを検出した時刻（ｎＲ）に抽出しても良い。或いは、（式１２）に示すように、所定期間（ｎ０からｎ１まで）の平均パワースペクトルを抽出しても良い。ここでの所定期間は、例えば、平均的な１心拍の期間である。
2017035131.tif 000012
この他、あるいはＲ波とＲ波以外の区間でそれぞれ抽出した参照パラメータを組み合わせて使っても良い。
【００７５】
誤差計算機能１４は、格納された参照パラメータ（傾斜磁場が印加されていないときに取得したＥＣＧ信号のパワースペクトル：第１のパラメータ）と、傾斜磁場印加中のノイズ除去処理後ＥＣＧ信号のパワースペクトラム（第２のパラメータ）とから誤差を計算する。誤差の算出には、例えば周波数帯域毎の平均二乗誤差として、次の（式１３）を用いることができる。
2017035131.tif 000013
【００７６】
フィルタ係数更新機能１６は、計算した誤差を低減させるためのフィルタ更新量を計算し、記憶回路２０３に格納されたフィルタ係数を更新する。例えば誤差として平均二乗誤差を用いると、更新は以下の（式１４）、（式１５）で計算できる。
2017035131.tif 000014
ここで、μωは、ステップサイズと呼ばれるパラメータであり、周波数帯域毎に異なる値とすることができる。ステップサイズμωは、計算機シミュレーション等で事前に設計することができる。
【００７７】
フィルタ格納機能１８は、周波数領域で表現される傾斜磁場信号の周波数帯域ごとに、（式１４）、（式１５）で求めたフィルタ係数を格納する。
【００７８】
図１１は、第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置１の処理例を示すフローチャートである。第２の実施形態では、短時間フーリエ変換（Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＳＴＦＴ）を行い周波数領域にてノイズ推定、ノイズ除去、Ｒ波検出、参照パラメータ抽出、フィルタ更新を行った後、ノイズ除去後のＥＣＧ信号に逆フーリエ変換を行う。なお、ステップＳＴ１００からステップＳＴ１１２までは第１の実施形態と同様であるので説明を省く。
【００７９】
ステップＳＴ５００では、第２信号変換機能６２が、ステップＳＴ１００で取得した時系列の傾斜磁場信号を、バッファに格納された過去の傾斜磁場信号と共に、周波数領域に変換する。周波数領域に変換する前に、例えばハミング窓やハニング窓などの窓関数をかけても良い。窓関数がかけられた傾斜磁場信号は、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）により、傾斜磁場信号のパワースペクトル（傾斜磁場スペクトル）に変換される。
【００８０】
ステップＳＴ５０１では、第１信号変換機能６０が、ステップＳＴ１０１で取得した時系列のＥＣＧ信号を、バッファに格納された過去のＥＣＧ信号とともに、周波数領域に変換する。ステップＳＴ５００と同様に、窓関数をかけても良い。
【００８１】
ステップＳＴ５０３では、信号逆変換機能７０が、ノイズ除去機能２０にてノイズが除去されたノイズ除去処理後のＥＣＧ信号のスペクトルを受け取り、逆ＦＦＴを行い、周波数領域から時間領域に変換する。なお、逆変換された信号はステップＳＴ５００、或いはステップＳＴ５０１で使用した窓関数を再度かけてオーバーラップアドをしても良く、ステップＳＴ５００、或いはステップＳＴ５０１で使用した窓関数と別の窓関数を使用しても良い。
【００８２】
図１２は、ＥＣＧ信号に対して周波数領域でノイズ除去を行う、第２の実施形態のＥＣＧ信号処理装置１の効果を示す図である。図１２（ａ）のＥＣＧ信号(入力)は、第１の実施形態にて述べた信号（図９（ａ））と同じＥＣＧ信号である。第２の実施形態では、周波数領域で周波数帯域ごとに適応フィルタを構築しているため、ステップサイズμωを周波数毎に設計できる。例えば心臓の活動電位が多く含まれる周波数帯域では適応を遅くする、或いはフィルタ係数を更新しないものとする。一方、心臓の活動電位が少ししか含まれない周波数帯域では適応を早くする。この結果、Ｒ波やＴ波等の活動電位が多く含まれる帯域では、これらの活動電位が保持される。その一方、心臓の活動電位が少ししか含まれない帯域では、傾斜磁場によって重畳されるノイズを大きく抑圧することができる。
【００８３】
このように、第２の実施形態に係るＥＣＧ信号処理装置１によれば、第１の実施形態の効果に加えて、ステップサイズの設計自由度が増えた分、心臓活動電位とノイズ除去量のトレードオフを調整しやすく、適切なカスタマイズが行いやすくなる。図１２（ｂ）は、第２の実施形態でのノイズ除去処理後のＥＣＧ信号を示している。図１２（ｂ）から判るように、心臓の活動電位であるＲ波やＴ波の形状は残しつつも、ＭＲＩ装置から発生したノイズを除去できている。
【００８４】
（第２の実施形態の変形例）
第２の実施形態の変形例に係るＥＣＧ信号処理装置１は、周波数領域において、ノイズ推定、ノイズ除去、参照パラメータ抽出、誤差計算、及びフィルタ係数更新行う一方、Ｒ波の検出は、ノイズ除去処理後のＥＣＧ信号を時間領域に逆変換した後に行うものとしている。
【００８５】
図１３は、第２の実施形態の変形例に係るＥＣＧ信号処理装置１の機能構成を示すブロック図である。第２の実施形態では、検出機能３０がノイズ除去機能２０の出力を受け取っていたのに対して（図１０参照）、第２の実施形態の変形例では、検出機能３０が信号逆変換機能７０の出力を受け取る構成となっている。
【００８６】
図１４は、第２の実施形態の変形例に係るＥＣＧ信号処理装置１の処理例を示すフローチャートである。
第２の実施形態の変形例では、周波数領域のノイズ除去処理後のＥＣＧ信号を時間領域に変換するステップＳＴ５０３が、特定の波形（Ｒ波）を検出するステップＳＴ１０８よりも先に処理される。
【００８７】
ステップＳＴ１０８では、時間領域で表現されたノイズ除去処理後のＥＣＧ信号からＲ波を検出する。但し、ステップＳＴ１０８において、時間領域で表現されたノイズ除去処理後のＥＣＧ信号と、周波数領域で表現されたノイズ除去処理後のＥＣＧ信号との双方を用いてＲ波を検出するようにしてもよい。
なお、ステップＳＴ１０４とステップＳＴ１０５は、第２の実施形態と同様に周波数領域で表現されたＥＣＧ信号を用いて処理される。
【００８８】
（ＭＲＩ装置）
図１５は、ＭＲＩ装置３００が、ＥＣＧ信号処理装置１を含む構成例を示す図である。
ＭＲＩ装置３００は、同期信号を生成するＥＣＧ信号処理装置１の他、同期信号に同期して被検体から撮像用のデータを収集し、収集した撮像用のデータから被検体の画像を生成するＭＲＩ装置本体３００ａを有している。ＭＲＩ装置本体３００ａは傾斜磁場コイル３１０及びＭＲＩ制御回路３２０を少なくとも備えている。
【００８９】
上記の各実施形態では、ＥＣＧ信号処理装置１は、心電計１００とは別個の構成である例を示した。心電計１００をＥＣＧ信号処理装置１の内部構成としてもよい。
【００９０】
以上説明した少なくとも１つの実施形態のＥＣＧ信号処理装置、ＭＲＩ装置およびＥＣＧ信号処理方法によれば、ＥＣＧ信号に含まれる傾斜磁場により生じたノイズを抑圧することができる。
【００９１】
なお、各実施形態の説明における記憶回路は、特許請求の範囲の記載における記憶部の一例である。各実施形態の説明のおけるノイズ除去機能は、特許請求の範囲の記載におけるノイズ除去部の一例である。各実施形態の説明のおける第１信号変換機能及び第２信号変換機能は、夫々、特許請求の範囲の記載における第１の変換部及び第２の変換部の一例である。各実施形態の説明のおける参照パラメータ抽出機能は、特許請求の範囲の記載におけるパラメータ抽出部の一例である。
【００９２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９３】
１  ＥＣＧ信号処理装置
１０  適応フィルタ
１２  ノイズ推定機能
１４  誤差計算機能
１６  フィルタ係数更新機能
１８  フィルタ係数格納機能
２０  ノイズ除去機能
３０  検出機能
４０  参照パラメータ抽出機能
５０  参照パラメータ格納機能
６０  第１信号変換機能
６２  第２信号変換機能
７０  信号逆変換機能
１００  心電計
２０３  記憶回路
２０６  処理回路
３００  ＭＲＩ装置
【図１】
2017035131.tif 000015
【図２】
2017035131.tif 000016
【図３】
2017035131.tif 000017
【図４】
2017035131.tif 000018
【図５】
2017035131.tif 000019
【図６】
2017035131.tif 000020
【図７】
2017035131.tif 000021
【図８】
2017035131.tif 000022
【図９】
2017035131.tif 000023
【図１０】
2017035131.tif 000024
【図１１】
2017035131.tif 000025
【図１２】
2017035131.tif 000026
【図１３】
2017035131.tif 000027
【図１４】
2017035131.tif 000028
【図１５】
2017035131.tif 000029