(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルデータ処理システム内で、心房性不整脈を特徴付ける指標を導出する方法において、
患者の心臓の心房から発する時間領域電気信号のディジタル表現を取得し、
前記時間領域信号のディジタル表現の一部を可変位置の時間窓内で時間的に分離し、
この時間的に分離された部分の周波数分析を行い、基本周波数ピークと当該基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波とを有する周波数スペクトルを取得し、
この取得した周波数スペクトルを、テンプレート基本周波数ピークと当該テンプレート基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波とを有するテンプレート周波数スペクトルと比較して、前記２つのスペクトルの間の相関を最適化する周波数偏移値及び振幅値を決定する、諸ステップを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記テンプレート周波数スペクトルを前記取得した周波数スペクトルで選択的に平均化することにより調整する付加的ステップを有しており、
なお、前記取得した周波数スペクトルは、前記基本周波数ピークが前記テンプレート基本周波数ピークと一致するように偏移されている請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記周波数スペクトルと、それ以前に前記時間領域信号のディジタル表現の種々異なる時間窓位置で時間的に分離された部分から得られた先行する周波数スペクトルとから導出される平均化された周波数スペクトルを生成し、
前記テンプレート基本周波数の位置が前記平均化された周波数スペクトル内の基本ピーク位置と同じになるように前記スペクトルを偏移させることにより、前記テンプレート周波数スペクトルを調整する、付加的な諸ステップを有する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
１つのグループから選択されたパラメータ、基本周波数ピーク振幅、指数関数的減衰及びＳＮ比のうちの１つ又は複数の値を決定するための調整に先立って前記テンプレート周波数スペクトルを分析する付加的ステップを有する、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
ディジタル信号処理システムのメモリにロード可能なコンピュータプログラム製品において、
当該コンピュータプログラム製品は、当該製品が前記ディジタル信号処理システム上で実行されるときに、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法の前記諸ステップに従い、前記ディジタル信号によるパフォーマンスを生じるソフトウェアコード部分を有する、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項６】
心房性不整脈を特徴付ける指標を決定するディジタルデータ処理システムにおいて、
ストレージ手段（８）と、
時間窓ジェネレータ（１２）と、
スペクトル分析器（１４）と、
コンパレータ（１６）とを有し、
前記ストレージ手段（８）は、患者の心臓の心房から発する時間領域電気信号のディジタル表現を処理する逐次データを受け取って保持し、
前記時間窓ジェネレータ（１２）は、前記ストレージ手段（８）と作動結合されており、前記保持されたディジタル表現の一部を可動時間窓内で時間的に分離し、
前記スペクトル分析器（１４）は、前記時間的に分離された部分の周波数分析を行い、基本周波数ピーク及び該基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波を有する周波数スペクトルを得るように構成されており、
前記コンパレータ（１６）は、前記得られた周波数スペクトルを、テンプレート基本周波数ピークと該テンプレート基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波とを有するテンプレート周波数スペクトルと比較して、前記２つのスペクトルの間の相関を最適化する周波数偏移値及び振幅を決定し、前記２つの値を表す出力を供給する、ことを特徴とするディジタルデータ処理システム。
【請求項７】
前記時間窓ジェネレータ（１２）は、時間窓の位置を変えることにより、保持されたディジタル表現の複数の重複部分を時間的に分離するように構成されており、
前記複数の重複部分の各々は、対応する複数の周波数スペクトルを供給するスペクトル分析器（１４）により分析され、
また、前記テンプレート周波数スペクトルを前記複数の周波数スペクトルのうちの１つ又は複数に依存して変更するように構成されたスペクトルジェネレータ（１８）が設けられている、請求項６記載のディジタル信号処理システム。
【請求項８】
さらに、分析器（２０）と事象分類手段（２２，２４）とが設けられており、
前記分析器（２０）は、複数の基本周波数ピーク振幅、指数関数的減衰及び、前記テンプレートを特徴付けるＳＮ比のうちの１つ又は複数の値を決定し、１つ又は複数の決定された値を出力として供給するために、変更に先立って前記テンプレート周波数スペクトルを分析するように構成されており、
前記事象分類手段（２２，２４）は、前記分析器（２０）からの出力を受け取り、取得した時間領域電気信号のディジタル表現内に存在する、心房性不整脈の分類を表す出力を供給するように構成されている、請求項７記載のディジタル信号処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、心房性不整脈を特徴付ける指標を導出する方法及び装置、とりわけ、心房から発する電気信号の時間周波数分析を用いて、不整脈を特徴付ける指標を導出する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
心頻拍、粗動及び細動を含む心房性不整脈の特徴付け及び分類のための方法、特に非侵襲的方法を見出すことが望まれている。この課題を達成するためには、心房の活動に含まれている情報を適切な仕方で定量化しなければならない。現在まで、この分野における主な努力は心房性細動に向けられてきた。しかしながら、多くのケースにおいて同じ方法が粗動及び心頻拍にも使用可能である。心房性細動の場合、心電図（ＥＣＧ）における心房の活動は、患者の内部又は外部から記録され、従来その最大の振幅によって分類されてきた。ＥＣＧにおけるｆ波の繰返し周波数（又は心房周期の長さ）も調べられ、心房の器質化の度合いの指標として使用されている。平均繰返し周波数の推定は、スペクトル分析に基づいていてもよい。このようなアプローチは、ピーク位置により平均繰返し周波数に関する情報を、ピークの幅により周波数の変化に関する情報を、そしてピーク振幅により平均信号エネルギーに関する情報を提供することにより信号の全体像を与える。この方法は単純であるが、貴重な臨床的情報を提供する。
【０００３】
心房信号は非定常的であり得るが、反復的であり、したがって短いインターバルの間、細動の波形を反映する繰返し周波数と高調波パターンを反映する基本周波数信号とによって表すことができる。この認識に基づいて、このタイプの信号に対する時間周波数平面での詳細な特性抽出が達成され得る。
【０００４】
秒ベースで信号を分析するクロスウィグナー分布（ＸＷＶＤ）の反復による時間周波数分析（ＴＦＡ）が公知であり、これは上記のアプローチよりも詳細な、繰返し周波数の変化の時間的特徴付けを提供することができる。
【０００５】
しかしＸＷＶＤは、周波数変化を、トレンドに対してローパス作用を有する周波数変調されたサインカーブとしてモデル化する。さらに、ＸＷＶＤは、基本周波数のエネルギーを使用するだけであり、それゆえ基本周波数の高調波によって記述される信号波形をトラッキングすることができない。他の制限は、多数の反復が行われるため、計算量が比較的高いことである。
【０００６】
【特許文献１】
ＵＳ  ６，３０５，２３１
【非特許文献１】
Ｍ．Ｈｏｌｍ  ｅｔ  ａｌ．“Ｎｏｎ−Ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  Ａｔｒｉａｌ  Ｒｅｆｒａｃｔｏｒｉｎｅｓｓ  Ｄｕｒｉｎｇ  Ａｔｒｉａｌ  Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ  Ｉｎ  Ｍａｎ−Ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ，Ｖａｌｉｄａｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｎｇ  ａ  Ｎｅｗ  ＥＣＧ  Ｍｅｔｈｏｄ”，Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｖｏｌ  ３８，ｐｐ．６９−８１，１９９８
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、従来の時間周波数分析を改善し、比較的低い計算量で心房性不整脈を特徴付ける指標を導出することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題は、患者の心臓の心房から発する時間領域電気信号のディジタル表現を取得し、前記時間領域信号のディジタル表現の一部を可変位置の時間窓内で時間的に分離し、この時間的に分離された部分の周波数分析を行い、基本周波数ピークと当該基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波とを有する周波数スペクトルを取得し、この取得した周波数スペクトルを、テンプレート基本周波数ピークと当該テンプレート基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波とを有するテンプレート周波数スペクトルと比較して、前記２つのスペクトルの間の相関を最適化する周波数偏移値及び振幅値を決定する諸ステップを有する心房性不整脈を特徴付ける指標を導出する方法により解決される。
【０００９】
同様に、上記課題は、ディジタル信号処理システムにロードされると、上記方法の諸ステップに従いディジタル信号によるパフォーマンスを生じるソフトウェアコード部分を有するコンピュータプログラム製品により解決される。
【００１０】
さらに、上記課題は、患者の心臓の心房から発する時間領域電気信号のディジタル表現を処理する逐次データを受け取り、保持するストレージ手段と、前記保持されたディジタル表現の一部を可動時間窓内で時間的に分離する、前記ストレージ手段と作動結合された時間窓ジェネレータと、前記時間的に分離された部分の周波数分析を行い、基本周波数ピーク及び該基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波を有する周波数スペクトルを得るよう構成されたスペクトル分析器と、得られた周波数スペクトルを、テンプレート基本周波数ピークと該テンプレート基本周波数ピークの１つ又は複数の高調波とを有するテンプレート周波数スペクトルと比較して、前記２つのスペクトルの間の相関を最適化する周波数偏移値及び振幅を決定し、前記２つの値を表す出力を供給するコンパレータとを有する、ディジタルデータ処理システムにより解決される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
請求項１において記載され且つ特徴付けられた本発明の第１の側面によれば、ディジタル信号処理システム内で、心房性不整脈の特徴付けに有効な少なくとも１つの指標を導出する方法が提供される。この方法は、入力心房電気信号の時間的に局所化された領域を表す周波数スペクトルと、不整脈事象を示す値を提供するモデル又はテンプレート周波数スペクトルとの比較を行う。これにより、上述した他のコンピュータ分析と比べて反復ステップの数が低減される。
【００１２】
有利には、テンプレート周波数スペクトルは、別の時間局所化された領域からの各スペクトルによって選択的に適合され得る。これは、テンプレート周波数スペクトルが、時間経過とともに生じ且つ患者ごとに異なる波形特性の変化に適応できるという利点を有している。
【００１３】
実用的には、この適合は、入力心房信号の別の時間局所化領域から得られた平均化された周波数スペクトルに依存して、テンプレートスペクトルの基本ピークの周波数位置を変更することを含んでいてもよい。基本周波数ピークのこのようなトラッキングは、テンプレート周波数スペクトルと入力心房信号の周波数スペクトルとの間の相関を最適化するのに必要な周波数偏移を計算するときの所要計算量を減らす。
【００１４】
本発明による方法によって得られる指標のセットは、心房性不整脈の分類の基礎として使用され得る。なお、心房性不整脈の分類は、例えば、ディジタルデータ処理システム内で、得られた指標とデータベース内に格納されている既知の不整脈タイプを特徴付ける指標とを比較することにより行われる。
【００１５】
本発明の第２の側面によれば、コンピュータプログラム製品が提供される。このコンピュータプログラム製品は、ディジタル信号処理システムにロードされ実行されると、前記第１の側面に従ってシステムに本方法を実行させる。
【００１６】
本発明の第３の側面によれば、本発明の第１の側面に従い、それに関連した利点を提供するよう動作する装置が提供される。
【００１７】
つぎに、本発明の実施例をその適用例とともに、添付した図面の図を参照してより詳細に説明する。
【００１８】
【実施例】
図１の装置を見ると、従来の１２リード表面ＥＣＧ記録装置２が、１ｋＨｚでサンプリングされたディジタル出力をＱＲＳＴ消去（ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ）装置６に供給するＡ／Ｄ変換器４を有している。ＱＲＳＴ消去装置６は、例えば特許文献１に記載されているような装置であり、５０Ｈｚにダウンサンプリングされた出力を供給するように構成されている。なお、５０Ｈｚは、主に患者の心臓の心房の活動を表す時間領域信号を記述するには十分である。
【００１９】
ディジタルデータプロセッサ１０のバッファメモリ８は、ＱＲＳＴ消去装置６からダウンサンプリングされた出力を受け取るよう構成されている。時間窓ジェネレータ１２は、（図１の破線矢印により表された）可変位置の時間窓１２を形成し、バッファメモリ８内でデータの一部を時間的に分離し、このデータの一部をスペクトル分析器１４に供給する。なお、このスペクトル分析器１４は、時間領域信号の分離された部分を周波数スペクトルｑｋへと分解するよう動作するものである。
【００２０】
コンパレータ１６は、スペクトルジェネレータ１８から分析された周波数スペクトルｑｋとテンプレートスペクトルφとを受け取るようスペクトル分析器１４に接続されており、これら２つのスペクトルの相関を最適化するのに必要な周波数偏移値θｋ及び振幅値ａｋを決定するよう構成されている。スペクトルの相関の最適化については以下でより詳細に説明する。スペクトルジェネレータ１８は、さらに、入力心房信号の周波数スペクトルｑｋに依存して、テンプレートスペクトルφを適合させるよう構成されている。テンプレートスペクトルの適合についても以下でより詳細に説明する。
【００２１】
分析器２０は、ディジタル信号プロセッサ１０への心房信号入力内に存在する可能性のある不整脈事象を特徴付ける指標として使用可能なパラメータを決定するために、以下で例示する記述モデルに従ってテンプレートスペクトルφをパラメトライズするよう構成されている。事象分類器２２は、分析器２０、コンパレータ１６及びデータベース２４に作動結合されている。なお、データベース２４は、パラメータ、値の組合せ及び対応する不整脈事象を格納している。事象分類器２２は、データベース２４内に格納されているデータとの比較後に、ＱＲＳＴ消去装置６からの心房信号入力内に存在する不整脈事象を識別し、この識別を、例えばプリンタもしくは視覚的表示ユニットのようなディスプレイ装置２６、データ格納装置（図示せず）に出力するか、又は遠隔クライアントロケーションへ伝送するよう構成されている。
【００２２】
当業者においては以下のことが理解される。すなわち、標準的なプログラミング技術を用いた、コンピュータプログラム製品のプログラムコード部分を実行する従来のマイクロプロセッサは、ディジタルデータプロセッサ１０の機能を果たすように特別に適合可能である。このようなマイクロプロセッサは、さらに、ＱＲＳＴ消去装置６の機能を果たすようにプログラムすることが可能である。
【００２３】
さらに、当業者においては次のことも理解される。すなわち、ディジタルデータプロセッサ１０は、本発明の請求範囲から逸脱することなく、表面ＥＣＧレコーダ１０から遠く離れた位置にあることもでき、以前に記録及び格納されたＥＣＧ軌跡を分析するため又はプロセッサ１０にインターネットリンクのような遠距離通信リンクを介して通信されるＥＣＧ軌跡をリアルタイムで分析するために使用することができる。
【００２４】
図１の装置は、本発明の方法に従って動作するよう構成されており、本発明による心房性不整脈の特徴付けは、入力心房信号の時間周波数分布に基づいている。概してこの方法は、初期テンプレートスペクトルφ０を、低振幅雑音の下限における初期基本周波数位置ｐ０での単一の周波数ピークとして構成することを含む。ｋ番目の信号ブロック（時間窓）に対して、対応する周波数スペクトルｑｋが計算され、時間周波数分布に添えられる。計算されたスペクトルｑｋとテンプレートスペクトルφとの間の周波数偏移θｋは、これら２つのスペクトルが最もよく合致するように、これらのうちの一方又は他方を、有利にはテンプレートスペクトルφを、相対的に周波数偏移させることにより決定される。入力心房信号の時間的に分離された部分（ｋ番目の時間窓）の振幅ａｋの推定は、この周波数偏移θｋに基づいて行われる。周波数偏移θｋと推定される振幅ａｋの両方を、入力心房信号内の不整脈を特徴付ける指標として使用してもよい。
【００２５】
有利には、以下でより詳細に説明されるように、本方法はさらに、ｋ番目時間窓に対して計算された周波数スペクトルｑｋの周波数偏移されたバージョンを用いて、テンプレートスペクトルφを更新することを含む。更新されるテンプレートスペクトルφｋは、つねに基本周波数位置ｐｋへ偏移する。なお、基本周波数位置ｐｋは、指数関数的に平均化された入力スペクトルＳｋ内でピーク検出により検出されるピーク位置に対応する。さらに、以下で説明されるように、テンプレートスペクトルを記述するパラメータのセットが計算され、入力心房信号内における不整脈の存在の特徴付け及び識別における別の指標として使用されるようにしてもよい。これらのパラメータは、正規化されたピーク振幅ｂｋ、指数関数的減衰λｋ及びＳＮ比κｋである。
【００２６】
今の例では、２．５Ｈｚと２５Ｈｚの間の領域の周波数間隔だけが選択される。この間隔は、およそ２．５Ｈｚの比較的低い周波数限界までの緩慢な心頻拍を表現できるように選択されている。およそ２５Ｈｚの上限が選択されている理由は、これより上の可能なスペクトル成分はたいてい弱すぎて検出できないためである。当業者においては、これらの限界は特徴付けすべき心房の事象に応じて調整可能であることが理解されるだろう。
【００２７】
上記のように、心頻拍の間は、周期はしばしば同じ長さであり、細動の場合は、周期の長さはしばしば不規則に急速に変化するが、典型的には１〜２秒の短いインターバルの間であり、近似的には定常的とも見なし得るので、短い分析時間窓の間、入力心房信号の時間的に分離された部分は、基本波及び、波形の型を反映した複数の高調波として表すことができる。２．５Ｈｚの最低周波数での正確な推定のためには、２〜２．５秒の領域内の時間窓が必要とされる。このように時間窓を短くする他の理由は、Ｒ−Ｒインターバル及び時間窓によっては、低周波数のときに小さなＱＲＳＴ残余が生じ得るからである。ＱＲＳＴ残余が大きな振幅を有しており、周期的に現れる場合、より長い窓を使用すれば、ＱＲＳＴ残余は２．５Ｈｚを超えるスペクトル成分を有する可能性がある。
【００２８】
つぎに本発明の方法をより詳細に考察する：
得られたすべてのＥＣＧ信号はまず基線のゆらぎを除去するためにフィルタリングされる。有利には、特許文献１に開示された時空間ＱＲＳＴ消去スキームを使用して、表面ＥＣＧ信号から心房の活動が抽出される。この時空的方法は、平均拍動に加えて、隣接したリードからの平均拍動を使用して消去を改善し、心臓の電気軸における変動を補償して大きなＱＲＳ残余が生じないようにすることができる。心室の活動（ＱＲＳ複合波及びＴ波）は、その結果として生じるＥＣＧ信号から除去され、したがってこの信号は主に心房の活動、すなわち洞調律の間の波動及び心房性細動の間のＦ波を含む。残余ＥＣＧ信号の関心あるスペクトル成分は２５Ｈｚよりも十分低いので、残余ＥＣＧは有利には１ｋＨｚから５０Ｈｚへダウンサンプリングされる。この操作は、ディジタルデータプロセッサ１０によって処理されるべきデータの量をかなり減少させる。
【００２９】
残余ＥＣＧ信号ｘ（ｎ）は、ｋ番目の窓間隔（重複ブロック）に関して、データベクトルとして表現される：
【００３０】
【数１】
0004199978.tif 000002
【００３１】
ここで、Ｎは窓の長さであり、Ｌは順次連続する２つの窓の間の距離である。短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）の各スペクトルは、
【００３２】
【数２】
0004199978.tif 000003
【００３３】
として計算される。ここで、Ｆ（Ｋ×Ｎ）は周波数ベクトルｆ＝［ｆ０…ｆＫ−１］Ｔに基づいたＫポイント非一様離散フーリエ変換（ＮＤＦＴ）行列である。
【００３４】
【数３】
0004199978.tif 000004
【００３５】
ここで、１は長さＫの列ベクトルである。対角行列Ｗ（Ｎ×Ｎ）の対角成分は窓関数（ここではハニング・ウィンドウ）を表す。
【００３６】
本方法のこの実施例では、非一様ＳＴＦＴは対数周波数目盛を有しており、すべての周波数について周波数が２倍になることは、同じ数の周波数ビンに対応する。
【００３７】
【数４】
0004199978.tif 000005
【００３８】
このようにする動機は、異なる基本周波数を有する他のスペクトルの高調波パターンと合致するように、あるスペクトルの高調波パターンを偏移させることができるようにするためである。これは、新たなスペクトルの各々をテンプレートスペクトルに合致させるのに必要な周波数偏移を推定するときに重要な機能である。対数周波数目盛のゆえに、基本波の周波数分解能は高調波の周波数分解能と比べて格段に高い。
【００３９】
【外１】
0004199978.tif 000006
【００４０】
【外２】
0004199978.tif 000007
【００４１】
【外３】
0004199978.tif 000008
【００４２】
【外４】
0004199978.tif 000009
【００４３】
現在の高調波パターンが有効か否かを決定するのに使用される他の有用な尺度はκｋである。この尺度は
【００４４】
【数５】
0004199978.tif 000010
【００４５】
として定義され、信号振幅（基本波と第１の高調波との平均振幅）と２つのピークの中間のノイズレベルとの間の関係を測るものである。これはＳＮ比と見なすこともできる。
【００４６】
【外５】
0004199978.tif 000011
【００４７】
つぎに、図１の装置と機能的に類似した装置の表面ＥＣＧ軌跡の分析への適用を例を用いて説明する。
【００４８】
異なる患者からの５秒間のＥＣＧ信号が図３（ａ）〜（ｄ）に示されている。なおここで、ＥＣＧ信号において心室の活動は消去されている。同様の時間領域信号に対する分解された時間周波数分布が、図４（ａ）〜（ｄ）に示されている。すべての分析に対して、以下のパラメータ設定が用いられる。信号窓の長さとＮＤＦＴポイントの数の両方は、信号窓距離Ｌ＝５０でＮ＝Ｋ＝１２８に設定される。周波数ベクトルはｆ０＝２．５Ｈｚで形成される。初期基本波位置はｐ０＝４２であり、ほぼ５．３Ｈｚに相当する。最大偏移は、偏移区間が平均心房周波数の周辺に集中するような適切な平均基本波位置が発見された後に、Θ＝２５に設定される。テンプレートスペクトルは
【００４９】
【数６】
0004199978.tif 000012
【００５０】
で開始される。適応利得はα＝０．１及びν＝０．０５に設定される。
【００５１】
第１の高調波が基本波よりも大きな振幅を有している場合、発見されたピークに対応する基本波位置は、つねに平均ピーク位置推定においてテストされる。発見されたピークと比較して７０％超の振幅を有するピークが存在する場合、低い方のピークが推定値として選択される。信号区間が、発生回数６回未満の拍動クラスからの拍動を含んでいる場合、信号信頼度ｚｋはその区間の間ゼロに設定される。
【００５２】
【外６】
0004199978.tif 000013
【００５３】
図４の例は、細動、心頻拍、洞調律及び非常に緩慢な細動／粗動のケースに対する，図３のＥＣＧスペクトルと同様のＥＣＧスペクトルを分析する際に、本発明の方法に従って動作する装置のパフォーマンスを示している。図４ａには、およそ２．５Ｈｚの基本周波数の緩慢な心頻拍が示されている。このケースの周波数トレンドは一定であり、テンプレートスペクトル内に７つの高調波が見られる。図４ｂには、許容された２．５Ｈｚ限界に満たない周波数の洞調律、すなわちＰ波が示されている。およそ２．５秒の窓の長さ（Ｌ＝５０に相応）も、これらの信号の分析には短すぎる。スペクトル偏移は基本波が２．５Ｈｚ未満のときには機能しないので、テンプレートスペクトルは離散的ではない。信号振幅とＳＮ比との間の関係は計算により１．６である。これは過度に低い値である。というのも、少なくとも２の値が必要だからである。図４ｃ及び４ｄには、心房性細動の２つのケースが示されている。これら２つのケースのうち、一方（ｃ）はおよそ７Ｈｚの基本波であり、他方（ｄ）はおよそ３Ｈｚ幅の基本波であり、両方のケースにおいて、少なくとも１つの明瞭に識別可能な高調波がある。
【００５４】
複数の既知の不整脈に対する同様の分析によりデータベース２４が提供される。事象分類器２２は、このデータベース２４によって不整脈事象の分類動作が可能になる。信号は、事象分類器２２において、周波数の変化が０．１Ｈｚ未満であれば心頻拍と分類され、周波数の変化が０．１Ｈｚを超える場合は細動／粗動と分類される。４．５Ｈｚを超える周波数は細動を示すものと見なされ、一方で、それ未満の周波数は粗動を示すものと見なされる。
【００５５】
計算された振幅とデータベース値との比較は、およそ７０００と振幅が大きい場合、不整脈を、同様の振幅を有する心頻拍及び細動を伴った粗動と分類し、振幅がこれにはるかに満たない場合は、粗動を示すものと分類する。計算された指数関数的減衰γは、事象分類器２２によって信号の分類に使用される。信号は、０．２と０．６５の間であれば心頻拍と分類され、０．６４〜０．８であれば粗動と分類され、０．８を超えておよそ２．０までであれば細動と分類される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法に従って動作するよう構成された、本発明による装置を示す。
【図２】本発明の方法で用いられる指数関数的減衰モデルにより表現可能な波形を示す。
【図３】ＱＲＳＴ消去後５秒間の各々４つのＥＣＧ信号を示す。
【図４ａ】図３の信号と同様の、種々の不整脈事象を含んだ１分間の信号の本発明の方法による分解を示す。
【図４ｂ】図３の信号と同様の、種々の不整脈事象を含んだ１分間の信号の本発明の方法による分解を示す。
【図４ｃ】図３の信号と同様の、種々の不整脈事象を含んだ１分間の信号の本発明の方法による分解を示す。
【図４ｄ】図３の信号と同様の、種々の不整脈事象を含んだ１分間の信号の本発明の方法による分解を示す。
【図１】
0004199978.tif 000014
【図２】
0004199978.tif 000015
【図３】
0004199978.tif 000016
【図４ａ】
0004199978.tif 000017
【図４ｂ】
0004199978.tif 000018
【図４ｃ】
0004199978.tif 000019
【図４ｄ】
0004199978.tif 000020