(57)【要約】【課題】生体の脈波波形から、心電ＲＲ間隔、もしくはそれに相当する脈波Peak-to-Peak間隔（脈波Bottom-to-Bottom間隔）に等しい脈波ＲＲ間隔を検出し、不整脈を判定するにあたって、心房細動を、容易かつ正確に判定できるようにする。【解決手段】記憶手段１３に記憶されているパルスオキシメータで得られた１００拍ＲＲ間隔から、偏差検出部２１が標準偏差を求め、ヒストグラム作成部２２がその標準偏差の度数分布を作成する。そして、その度数分布の形状から、分布状態解析部２３が、たとえばピークが１つで広がりが大きいと心房細動と判別し、複数のピークがあると期外収縮と判別し、ピークが１つで幅が狭いと正常と判別する。これによって、早急な治療が必要な心房細動を、患者に負担のかからない脈波から、医師の診断を要することなく、自動的かつ正確に検出することができる。【選択図】図１
2009089883.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形から脈波ＲＲ間隔を検出する脈波間隔検出手段と、
前記脈波ＲＲ間隔に統計的処理を加えることで心房細動を検出する心房細動検出手段とを含むことを特徴とする心房細動検出装置。
【請求項２】
前記心房細動検出手段は、
予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出する度数算出手段と、
前記データ範囲における各区間の度数の分布状態から、前記心房細動を検出する分布状態解析手段とを備えて構成されることを特徴とする請求項１記載の心房細動検出装置。
【請求項３】
前記脈波ＲＲ間隔の標準偏差を求める偏差検出手段を備え、
前記度数算出手段は、前記標準偏差を予め定める閾値と比較し、大きければその閾値以上の範囲に不整脈が含まれていると判断して、前記度数分布を算出することを特徴とする請求項２記載の心房細動検出装置。
【請求項４】
前記分布状態解析手段は、分布状態のピーク個数をカウントし、１つであれば心房細動、２つ以上あれば期外収縮と判別することを特徴とする請求項２または３記載の心房細動検出装置。
【請求項５】
前記分布状態解析手段は、分布状態のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの標準偏差を求め、大きければ前記心房細動であると判定し、小さければ期外収縮であると判別することを特徴とする請求項２または３記載の心房細動検出装置。
【請求項６】
前記分布状態解析手段は、前記ピークから連続的に頻度が発生している部分の取出しにあたって、予め定める閾値以上の部分を取出すことを特徴とする請求項５記載の心房細動検出装置。
【請求項７】
前記分布状態解析手段は、分布状態のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの最大値と最小値との差が予め定める閾値より大きいときは前記心房細動であると判定し、前記閾値以下であるときは期外収縮であると判別することを特徴とする請求項２または３記載の心房細動検出装置。
【請求項８】
前記分布状態解析手段は、分布状態のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの尖度が予め定める閾値より大きいときは前記期外収縮であると判定し、前記閾値以下であるときは前記心房細動であると判別することを特徴とする請求項２または３記載の心房細動検出装置。
【請求項９】
前記分布状態解析手段は、前記度数分布に予め定めるＲＲ間隔の幅を有する窓関数をかけることでその窓関数内のピーク値とともにサンプル個数を検出し、前記窓関数を前記ＲＲ間隔の軸方向にシフトさせてゆくことで、前記ピーク値とともに分布状態のばらつきも同時に検出し、その検出結果から、正常、心房細動または期外収縮の判別を行うことを特徴とする請求項２記載の心房細動検出装置。
【請求項１０】
前記度数算出手段によって算出された前記脈波ＲＲ間隔の各区間の度数データをヒストグラムをとして作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラムを表示装置に表示するヒストグラム表示手段とを備えることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の心房細動検出装置。
【請求項１１】
前記脈波検出手段は、腕時計型パルスオキシメータであることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の心房細動検出装置。
【請求項１２】
生体の脈波波形を検出する脈波検出装置と、前記脈波波形に統計的処理を加えることで心房細動を検出する心房細動検出装置とから成る心房細動検出システムであって、
前記脈波検出装置は、前記脈波波形から脈波ＲＲ間隔を検出する脈波間隔検出手段を備え、
前記心房細動検出装置は、予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出する度数算出手段と、前記データ範囲における各区間の度数の分布状態から、前記心房細動を検出する分布状態解析手段とを備えることを特徴とする心房細動検出システム。
【請求項１３】
検出された生体の脈波波形から脈波ＲＲ間隔を検出するステップと、
予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出するステップと、
前記データ範囲における各区間の度数の分布状態から、前記心房細動を検出するステップとを備えて成ることを特徴とする心房細動検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心房細動を検出するための装置、システムおよび方法に関し、特に非侵襲な脈波波形を用いる手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓疾患に関する医療分野において、不整脈を検出する典型的な従来技術は、特許文献１で提案されている。その従来技術は、末梢血管の脈波波形を周波数解析し、体動成分を除去することで、心電ＲＲ間隔に相当する脈波ＲＲ間隔を正確に求め、隣り合う脈波ＲＲ間隔の差が所定の値より大きい場合に、不整脈、具体的には期外収縮であると判断する不整脈検出装置である。
【特許文献１】特許第３６３５６６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述の従来技術では、不整脈の中でも、前記期外収縮を検出することはできるが、脈波が欠落（飛ぶ）するこの期外収縮は治療の対象ではなく、一方、慢性化させないために早期治療が必要である心房細動（Atrial Fibri、略してＡＦ）は、上記従来技術では検出できないという問題がある。このため、心房細動を検出するには、現状では、医師が患者の手をとって脈動をチェックするか、ベッド上に寝かせた患者の手足に電極を装着する１２誘導心電計を用いた診断が行われている。ところが、心房細動の患者は高齢者が多く、小さい脈から触診で診断できるのは６〜７割に留まる。また、それらの短時間の検診では症状が現れないこともあり、そのような場合には、ホルター心電計を２４時間装着して、その心電データから医師が診断を行っている。
【０００４】
しかしながら、前記ホルター心電計の装着は専門の技師が行うので、一度装着すると２４時間取ることはできず、患者負担が大きいという問題がある。また、短時間ではもちろんのこと、２４時間の間でも心房細動が起こらないことがある一方、検査代が高額であるので、むやみに長時間測定することはできない。これらのことから、従来では、無症候性の心房細動の患者を見つけることは困難であった。
【０００５】
本発明の目的は、心房細動を簡単かつ正確に検出することができる心房細動検出装置、システムおよび方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の心房細動検出装置は、生体の脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形から脈波ＲＲ間隔を検出する脈波間隔検出手段と、前記脈波ＲＲ間隔に統計的処理を加えることで心房細動を検出する心房細動検出手段とを含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の心房細動検出装置では、前記心房細動検出手段は、予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出する度数算出手段と、前記データ範囲における各区間の度数の分布状態から、前記心房細動を検出する分布状態解析手段とを備えて構成されることを特徴とする。
【０００８】
さらにまた、本発明の心房細動検出システムは、生体の脈波波形を検出する脈波検出装置と、前記脈波波形に統計的処理を加えることで心房細動を検出する心房細動検出装置とから成る心房細動検出システムであって、前記脈波検出装置は、前記脈波波形から脈波ＲＲ間隔を検出する脈波間隔検出手段を備え、前記心房細動検出装置は、予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出する度数算出手段と、前記データ範囲における各区間の度数の分布状態から、前記心房細動を検出する分布状態解析手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の心房細動検出方法は、検出された生体の脈波波形から脈波ＲＲ間隔を検出するステップと、予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出するステップと、前記データ範囲における各区間の度数の分布状態から、前記心房細動を検出するステップとを備えて成ることを特徴とする。
【００１０】
上記の構成によれば、脈波検出装置で検出された生体の脈波波形から、心房細動検出装置が、心電ＲＲ間隔、もしくはそれに相当する脈波Peak-to-Peak間隔（脈波Bottom-to-Bottom間隔）に等しい脈波ＲＲ間隔を検出し、単にその脈波ＲＲ間隔から不整脈を判定するのではなく、統計的処理を加えることで心房細動を検出する。前記統計的処理としては、たとえば脈波を１００拍検出すると、正常な人なら標準偏差が小さくなるので、度数算出手段が予め定める期間における前記脈波ＲＲ間隔を取出し、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数を算出する。そして、その各区間の度数の分布状態から、分布状態解析手段が前記心房細動を検出する。その心房細動の検出方法は、先ず心房細動および期外収縮の人では、前記度数分布の拡がりが大きく、標準偏差の値が大きくなるので、これで正常な人を除く。次に心房細動の場合は前記度数分布におけるピークは必ず１つで、脈波ＲＲ間隔は連続的に発生する幅を持った広い山になるので、これで心房細動と期外収縮とを区別する。
【００１１】
したがって、早急な治療が必要な心房細動を、患者に検出の負担のかからない脈波から、医師の診断を要することなく、自動的かつ正確に検出することができる。
【００１２】
さらにまた、本発明の心房細動検出装置では、前記脈波ＲＲ間隔の標準偏差を求める偏差検出手段を備え、前記度数算出手段は、前記標準偏差を予め定める閾値、たとえば１００ｍｓｅｃと比較し、大きければその閾値以上の範囲に心房細動または期外収縮（ＡＰＢ（心房性期外収縮）またはＶＰＢ（心室性期外収縮））の不整脈が含まれていると判断して前記度数分布を算出し、小さければ正常またはデータに不整脈の症状が現れていないと判断して前記度数分布を算出しないことを特徴とする。
【００１３】
上記の構成によれば、比較的処理の大掛かりな度数分布の計算を、不整脈の症状が現れている場合にのみ行うことができる。
【００１４】
したがって、心房細動検出処理を軽減することができ、患者が日常生活上で装着して検出を行う該心房細動検出装置の電力消費を削減し、電源の小型化或いは検出期間の長期間化を図ることができる。
【００１５】
また、本発明の心房細動検出装置では、前記分布状態解析手段は、分布状態のピーク個数をカウントし、１つであれば心房細動、２つ以上あれば期外収縮と判別することを特徴とする。
【００１６】
上記の構成によれば、心房細動の場合はランダムにＲＲ間隔が変化し、広範囲であるが連続的にＲＲ間隔が発生するのに対して、期外収縮の場合はＲＲ間隔が発生している箇所が連続でない２箇所以上に分散していることを利用して、前記心房細動であるか期外収縮であるかの判別を行う。したがって、簡単に判別を行うことができる。
【００１７】
さらにまた、本発明の心房細動検出装置では、前記分布状態解析手段は、分布状態のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの標準偏差を求め、大きければ前記心房細動であると判定し、小さければ期外収縮であると判別することを特徴とする。
【００１８】
上記の構成によれば、前記心房細動であるか期外収縮であるかの判別を、高い精度で行うことができる。
【００１９】
また、本発明の心房細動検出装置では、前記分布状態解析手段は、前記ピークから連続的に頻度が発生している部分の取出しにあたって、予め定める閾値以上の部分を取出すことを特徴とする。
【００２０】
上記の構成によれば、脈波波形に切痕などのノイズ成分があった場合に、前記ピークから連なるか否かを識別して、前記取出しを適切に行うことができる。
【００２１】
さらにまた、本発明の心房細動検出装置では、前記分布状態解析手段は、分布状態のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの最大値と最小値との差が予め定める閾値より大きいときは前記心房細動であると判定し、前記閾値以下であるときは期外収縮であると判別することを特徴とする。
【００２２】
上記の構成によれば、心房細動の場合はランダムにＲＲ間隔が変化し、広範囲であるが連続的にＲＲ間隔が発生するのに対して、期外収縮の場合は、ＲＲ間隔が発生している箇所が塊り、その範囲も狭いことを利用して、前記心房細動であるか前記期外収縮であるかの判別を行う。
【００２３】
また、本発明の心房細動検出装置では、前記分布状態解析手段は、分布状態のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの尖度（＝Σ（偏差）４の平均÷（標準偏差）４）が予め定める閾値より大きいときは前記期外収縮であると判定し、前記閾値以下であるときは前記心房細動であると判別することを特徴とする。
【００２４】
上記の構成によれば、心房細動の場合は度数分布に広がりがあり、正規分布に近い形状となるのに対して、期外収縮の場合は著しいピークがあり、前記正規分布よりも尖った形状をしていることを利用して、前記心房細動であるか前記期外収縮であるかの判別を行う。
【００２５】
さらにまた、本発明の心房細動検出装置では、前記分布状態解析手段は、前記度数分布に予め定めるＲＲ間隔の幅を有する窓関数をかけることでその窓関数内のピーク値とともにサンプル個数を検出し、前記窓関数を前記ＲＲ間隔の軸方向にシフトさせてゆくことで、前記ピーク値とともに分布状態のばらつきも同時に検出し、その検出結果から、正常、心房細動または期外収縮の判別を行うことを特徴とする。
【００２６】
上記の構成によれば、前記ＲＲ間隔のピーク値とともに度数分布のばらつきも考慮して判別を行うことができる。
【００２７】
好ましくは、前記度数算出手段によって算出された前記脈波ＲＲ間隔の各区間の度数データをヒストグラムをとして作成するヒストグラム作成手段と、前記ヒストグラムを表示装置に表示するヒストグラム表示手段とを備えることを特徴とする。
【００２８】
また、本発明の心房細動検出装置では、前記脈波検出手段は、腕時計型パルスオキシメータであることを特徴とする。
【００２９】
上記の構成によれば、前記脈波検出手段に、測定方法が非常に簡便な抹消脈波波形を測定することができる腕時計型パルスオキシメータを用い、そこから前記心電ＲＲ間隔に相当する値を取出す。
【００３０】
したがって、装着感がよくて患者の負担が少なく、着脱が極めて容易で、特殊な技術も必要にならず、極めて簡単に前記心房細動を検出することができる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明の心房細動検出装置、システムおよび方法は、以上のように、生体の脈波波形から、心電ＲＲ間隔等に等しい脈波ＲＲ間隔を検出し、単にその脈波ＲＲ間隔から不整脈を判定するのではなく、統計的処理を加えることで心房細動を検出する。
【００３２】
それゆえ、早急な治療が必要な心房細動を、患者に検出の負担のかからない脈波から、医師の診断を要することなく、自動的かつ正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
［実施の形態１］
図１は本発明の実施の第１の形態に係る心房細動検出装置１の全体構成を概略的に示すブロック図であり、図２はその外観構成図である。この心房細動検出装置１は、大略的に、脈波検出手段１１が患者（生体）２の抹消脈波波形の測定を行い、その脈波波形を脈波間隔検出手段１２が解析することで心電図におけるＲＲ間隔に相当する情報である脈波ＲＲ間隔を求め、記憶手段１３に記憶しつつ、心房細動検出手段１４が前記脈波ＲＲ間隔に後述するような統計的処理を加えることで心房細動を検出し、その検出結果を表示手段１５に表示するものである。この心房細動検出装置１は、図２で示すような腕時計型パルスオキシメータに心房細動の検出機能を付加するもので、その場合、前記パルスオキシメータは前記脈波検出手段１１および脈波間隔検出手段１２を備えて脈波検出装置を構成し、心房細動検出手段１４は心房細動検出装置を構成し、この心房細動検出装置１全体でこの心房細動検出システムを構成する。
【００３４】
前記脈波検出手段１１は、パルスオキシメータにつき、血液中のヘモグロビンの吸光特性を利用して、心拍に伴う血流の脈動でヘモグロビンの量が波動的に変化すると、患者（生体）２に照射した光の反射光量もしくは透過光量が変化することで前記脈波波形を取得するものである。照射光として赤外光と赤色光とを併用することで、前記パルスオキシメータとしての本来の機能である血中酸素濃度も合わせて測定される。測定に際しては、図２で示すように、発光素子と受光素子とを備える反射型もしくは透過型のセンサ３を備えるプローブ４が患者２の指先５等にセットされるとともに、そのプローブ４に信号ケーブル６を介して接続される該心房細動検出装置１の装置本体部７が患者２の手首８付近に装着される。
【００３５】
こうして前記脈波検出手段１１に、測定方法が非常に簡便な抹消脈波波形を測定することができ、前記のように装置本体部７が患者２の手首８付近に装着される腕時計型のパルスオキシメータを用い、そこから前記心電ＲＲ間隔に相当する値を取出すことで、装着感がよくて患者の負担が少なく、着脱が極めて容易で、特殊な技術も必要にならず、極めて簡単に心房細動を検出することができるようになる。
【００３６】
装置本体部７には、電源スイッチ１６、ＬＣＤ等から成る前記表示手段１５、ベルト係止部１７等が備えられているほか、その内部に、前記脈波検出手段１１の前記センサ３を除く部分、前記脈波間隔検出手段１２、記憶手段１３および心房細動検出手段１４に相当する機能を果たす電気回路が収納されている。かかる心房細動検出装置１によれば、必要な機能が全て搭載されたウェアラブルな単一機器として装置（システム）が構成されるので、可搬性に優れたコンパクトな装置（システム）とすることができる。
【００３７】
前記脈波間隔検出手段１２は、各制御プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、一時的にデータを格納するＲＡＭ（Random Access Memory）および制御プログラム等をＲＯＭから読出して実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等から構成され、脈波検出手段１１にて取得された脈波波形を解析し、前記脈波ＲＲ間隔を測定する。前記記憶手段１３は、一時的にデータを格納するＲＡＭなどから成る。前記心房細動検出手段１４も、前記ＲＯＭ、ＲＡＭおよびＣＰＵなどから成り、後述するようにして前記脈波ＲＲ間隔を予め定める時間間隔で統計処理して心房細動を検出し、その検出結果を表示手段１５に表示するとともに、前記記憶手段１３に格納してゆく。
【００３８】
図示しないパーソナルコンピュータなどが該心房細動検出装置１に接続されて、或いは前記記憶手段１３の検出結果を格納する部分がメモリカードなどの着脱自在の記憶媒体で構成されて、検査期間中の不整脈の判定結果が読出されるようにしてもよい。またその際、脈波波形のデータそのものも読出されるようにしてもよい。さらにまた、前記パーソナルコンピュータが接続される場合、前記記憶手段１３、心房細動検出手段１４および表示手段１５を、このパーソナルコンピュータ側の構成で実現し、前記パルスオキシメータとこのパーソナルコンピュータとの間をBluetooth（登録商標）等の無線ＬＡＮで接続するようにしてもよい。
【００３９】
図３は、前記心房細動検出手段１４の一構成例の機能ブロック図である。前記記憶手段１３に順次格納されている脈波ＲＲ間隔のデータは、偏差検出部２０に予め定める期間、たとえば脈波を１００拍検出する期間分だけ取込まれ、それぞれの標準偏差が求められる。その標準偏差のデータは、ヒストグラム作成部２１に入力され、前記脈波ＲＲ間隔が存在するデータ範囲を複数の区間に分け、各区間に含まれるデータの度数分布が算出される。その度数分布は、分布状態解析部２３に入力され、その度数分布の形状、たとえば包絡線形状から、前記心房細動が検出される。
【００４０】
先ず、図４には、本願発明者が１００拍分の脈波ＲＲ間隔の標準偏差を求めた結果のグラフを示す。標準偏差が前記１００ｍｓｅｃを閾値として、◆はその１００ｍｓｅｃ以内の正常なサンプルを示し、７５人が観測されている。一方、前記１００ｍｓｅｃを超えるサンプルは不整脈のサンプルであり、■は心房細動（ＡＦ）のサンプルを示し、４２〜３人が観測されている。また、△はＡＰＢ（心房性期外収縮）のサンプルを示し、１５〜６人が観測されている。さらにまた、□はＶＰＢ（心室性期外収縮）のサンプルを示し、３０人弱が観測されている。このように、σ＝１００ｍｓｅｃを閾値とすることで、正常であるか不整脈であるかを判別可能であることが理解される。しかしながら、不整脈の種類までは判別することができず、以下のようにして判別が行われる。
【００４１】
図５は、前記心房細動検出手段１４の動作を説明するためのフローチャートである。前記偏差検出部２１は、ステップＳ１において、脈波ＲＲ間隔を前記１００拍分取込み、ステップＳ２で各脈波の標準偏差σｉ（ｉ＝１〜１００）を算出する。ステップＳ３では、ヒストグラム作成部２２が、得られた１００サンプルの標準偏差σｉの総てを、前記１００ｍｓｅｃの閾値Ｍと比較し、総てが前述のように閾値Ｍ未満であれば、分布状態解析部２３がステップＳ４で正常と判定して処理を終了し、１つでも閾値Ｍ以上であれば不整脈と判定して以下の不整脈の種類の判定に移る。なお、ステップＳ４で閾値Ｍ以上のサンプル数が所定値Ｋ以下であれば正常と判定してもよく、その所定値Ｋは前記閾値Ｍに応じて設定されればよい。
【００４２】
ステップＳ５では、前記ヒストグラム作成部２２は、図６〜図８で示すようなヒストグラムを作成する。図６〜図８において、横軸はPulse Interval（脈波間隔）で、縦軸は発生頻度（サンプル数ｎ）であり、ヒストグラムの幅は５０ｍｓｅｃとしている。図６〜図８は、８５０ｍｓｅｃ当りに発生頻度のピークを有する、すなわち脈拍数が７０拍／分程度の患者のサンプルである。続いてステップＳ６において、分布状態解析部２３はピークの数をカウントし、ステップＳ７で、図６で示すように１つしかカウントされないときにはステップＳ８で心房細動と判定して処理を終了し、図７または図８で示すように複数カウントされているときにはステップＳ９で期外収縮と判定して処理を終了する。
【００４３】
前記図６の心房細動のサンプルでは、ランダムにＲＲ間隔が変化するので、広範囲であるが連続的にＲＲ間隔が発生しており、前記のようにピークは１つである。それに対して期外収縮の場合は、ＲＲ間隔が発生している箇所が連続でない２箇所以上に分散している。そして、図７はＡＰＢ（心房性期外収縮）のサンプルを示し、ノイズと弁別するための閾値ｔｈ以下のサンプルを除外すると、２つのピークとなる。また、図８はＶＰＢ（心室性期外収縮）のサンプルを示し、離散した多くのサンプルが観測される。
【００４４】
なお、上述の説明では、説明を分り易くするために、度数算出手段として、ヒストグラム作成部２２を用いて図６〜図８で示すようなヒストグラムを作成しているが、本実施の形態の統計処理を行う上では必ずしもヒストグラムを作成する必要はなく、脈波データが得られたら、プログラム上で脈波ＲＲ間隔を算出し、標準偏差σｉを求め、閾値Ｍとの判定を行い、任意の区間に入る脈波ＲＲ間隔の度数をカウントし、ピークを求め、分布状態を解析するだけでよい。また、前記表示手段１５をフリーパターンの表示手段で構成して、前記心房細動の検出結果だけでなく、そのヒストグラムを表示するようにしてもよく、パーソナルコンピュータに表示するようにしてもよい。
【００４５】
図示しないパーソナルコンピュータなどが該心房細動検出装置１に接続されて、或いはこのように脈波検出手段１１で得られた患者（生体）２の脈波波形から、脈波間隔検出手段１２が、心電ＲＲ間隔、もしくはそれに相当する脈波Peak-to-Peak間隔（脈波Bottom-to-Bottom間隔）に等しい脈波ＲＲ間隔を検出し、心房細動検出手段１４が、単にその脈波ＲＲ間隔から不整脈を判定するのではなく、統計的処理を加えることで心房細動を検出するので、早急な治療が必要な心房細動を、患者に検出の負担のかからない脈波から、医師の診断を要することなく、自動的かつ正確に検出することができる。
【００４６】
また、前記統計的処理を、偏差検出部２１で標準偏差σｉを求め、ヒストグラム作成部２２がその度数分布を作成することで実現し、さらにその度数分布の作成を前記標準偏差σｉの総てが閾値Ｍ以上である場合にだけ行うので、比較的処理の大掛かりな度数分布の作成を、不整脈の症状が現れている場合にのみ行うことができる。これによって、心房細動の検出処理を軽減することができ、患者２が日常生活上で装着して検出を行う該心房細動検出装置１の電力消費を削減し、電源の小型化或いは検出期間の長期間化を図ることができる。
【００４７】
さらにまた、前記分布状態解析部２３が、度数分布のピーク個数をカウントし、１つであれば心房細動、２つ以上あれば期外収縮と判別することで、簡単に判別を行うことができる。
【００４８】
［実施の形態２］
図９は、本発明の実施の第２の形態の心房細動検出装置における心房細動検出手段１４の動作を説明するためのフローチャートである。本実施の形態においても、前述の図１および図２で示す心房細動検出装置１および図３で示す心房細動検出手段１４の構成を用いることができ、前記分布状態解析部２３による心房細動と期外収縮との判別方法が、前述の図５とこの図９とで異なるだけである。図９において、図５の動作に類似し、対応する部分には同一のステップ番号を付して示し、その説明を省略する。
【００４９】
注目すべきは、本実施の形態では、前記ステップＳ５で度数分布を作成した後は、ステップＳ１１でそのピークを検出し、そのピークからステップＳ１２において、連続的に頻度が発生している部分を取出して、その範囲のデータの標準偏差ｄσｊを求め、ステップＳ１３でその標準偏差ｄσｊが予め定める閾値Ｎより大きければ前記ステップＳ８で心房細動であると判定し、閾値Ｎ以下であれば前記ステップＳ９で期外収縮であると判別する。すなわち、前記図６〜図８において枠で囲った領域で示すように、たとえば前記閾値ｔｈ＝３として、ピークに連なり、その閾値ｔｈを超える領域を取出し、その領域の標準偏差ｄσｊを求めると、表１のようになる。
【００５０】
【表１】
2009089883.tif 000003
【００５１】
そして、標準偏差ｄσｊが閾値Ｎより大きければ前記心房細動であると判別し、閾値Ｎ以下であれば期外収縮であると判別する。Ｎ＝９０とすると、ｄσｊ＝１０７の図６は心房細動と判別され、ｄσｊ＝２２の図７およびｄσｊ＝６２の図８は、期外収縮であると判別される。頻度の連続部分を検出するにあたって設けられる前記閾値ｔｈは、脈波波形に切痕などのノイズ成分があった場合、正しいＲＲ間隔が検出されていない可能性があるので、そのようなデータを除外するために設けられる。前記閾値Ｎは、この閾値ｔｈに応じて定められればよい。
【００５２】
このように構成することで、心房細動であるか期外収縮であるかの判別を、高い精度で行うことができる。
【００５３】
［実施の形態３］
本発明の実施の第３の形態について、前述の図６〜図８を用いて説明する。本実施の形態でも、前述の図１および図２で示す心房細動検出装置１および図３で示す心房細動検出手段１４の構成を用いることができ、前記分布状態解析部２３による心房細動と期外収縮との判別方法が異なるだけである。注目すべきは、本実施の形態では、度数分布のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの最大値と最小値との差が予め定める閾値Ｋより大きいときは前記心房細動であると判定し、前記閾値Ｋ以下であるときは期外収縮であると判別することである。前述の図６〜図８を参照し、前記最大値と最小値との差を求めた結果が表２で示すとおりである。
【００５４】
【表２】
2009089883.tif 000004
【００５５】
この表２から、たとえば閾値Ｋ＝４００とすることで、前記差が大きい、すなわちＲＲ間隔がランダムに変化し、広範囲であるときには心房細動と判別し、前記差が小さい、すなわちＲＲ間隔が発生している箇所が塊り、その範囲も狭いときには期外収縮と判別する。これによって、第２の実施形態よりも精度的に劣るが、簡単に判別を行うことができる。
【００５６】
［実施の形態４］
本発明の実施の第４の形態について説明する。本実施の形態でも、前述の図１および図２で示す心房細動検出装置１および図３で示す心房細動検出手段１４の構成を用いることができ、前記分布状態解析部２３による心房細動と期外収縮との判別方法が異なるだけである。注目すべきは、本実施の形態では、度数分布のピークを検出し、そのピークから連続的に頻度が発生している部分を取出し、その範囲のデータの尖度を、Σ（偏差）４の平均÷（標準偏差）４で求めて、その尖度Σが予め定める閾値Ｎより大きいときは前記期外収縮であると判定し、前記閾値以下であるときは前記心房細動であると判別することである。
【００５７】
すなわち、心房細動の場合は前述のように度数分布に広がりがあり、正規分布に近い形状となって前記尖度の値は正規分布を意味する３に近い値となるのに対して、期外収縮の場合は著しいピークがあり、前記正規分布よりも尖った形状をしており、尖度の値は３より大きな値になる。したがって、前記閾値Ｎは、たとえば４に設定される。このように構成してもまた、心房細動と期外収縮とを判別することができる。
【００５８】
［実施の形態５］
図１０は、本発明の実施の第５の形態の心房細動検出装置における心房細動検出手段１４の動作を説明するためのフローチャートである。本実施の形態においても、前述の図１および図２で示す心房細動検出装置１および図３で示す心房細動検出手段１４の構成を用いることができ、前記分布状態解析部２３による心房細動と期外収縮との判別方法が、前述の図５や図９とこの図１０とで異なるだけである。図１０において、図５や図９の動作に類似し、対応する部分には同一のステップ番号を付して示し、その説明を省略する。
【００５９】
注目すべきは、本実施の形態では、前記分布状態解析部２３は、前記度数分布に予め定めるＲＲ間隔の幅を有する窓関数をかけることでその窓関数内のピーク値とともにサンプル個数を検出し、前記窓関数を前記ＲＲ間隔の軸方向にシフトさせてゆくことで、前記ピーク値とともに分布状態のばらつきも同時に検出し、その検出結果から、正常、心房細動または期外収縮の判別を行うことである。
【００６０】
詳しくは、前記図６で示す心房細動のデータに窓関数をかけると、たとえば図１１で示すようになる。図１１は、図６のデータに、前記窓関数として２００ｍｓｅｃの幅Ｔを持つ矩形波を重ね合わせたものである。そして前記窓関数内のデータで、前記閾値ｔｈを、たとえば３として、その閾値ｔｈを超えるデータだけを取出すと、図１２で示すようになる。この度数分布のピーク値とそのサンプル個数およびピークの幅を検出する。このような処理を、図１３〜図１６で示すように、窓関数を前記５０ｍｓｅｃの度数分布の幅毎にずらして繰返し行ってゆくと、心房細動の場合、ピークは１つで、幅は３００ｍｓｅｃより大きくなり、標準偏差は１００以上になる。これに対して、期外収縮の場合は、図１７で示すようにピークが１または２つ検出されるが、それぞれの幅は３００ｍｓｅｃ以下で小さく、標準偏差は１００以上となる。また、正常な場合は、図１８で示すようにピークが１つとなり、その幅も３００ｍｓｅｃ以下と小さく、標準偏差も１００以下となる。
【００６１】
前記図１０に戻って、前記ステップＳ１において、脈波ＲＲ間隔を前記１００拍分取込むと、ステップＳ５に移り、度数分布が作成される。その後、ステップＳ２１で、前記度数分布に前述の窓関数として幅Ｔを持つ矩形波を重ね合わせ、ステップＳ２２で閾値ｔｈを超えるデータだけを取出す。ステップＳ２３では、そのような処理が度数分布の全領域に亘って行われたか否かが判断され、行われていないときにはステップＳ２４で、前記窓関数をずらして前記ステップＳ２１に戻り、行われているときにはステップＳ２５に移る。
【００６２】
ステップＳ２５では、ピーク個数がカウントされ、ステップＳ２６で、前記ピーク個数が２つ以上であるか否かが判断され、２つ以上であるときには前記ステップＳ９で期外収縮と判別されて処理を終了し、１つであるときにはステップＳ２６に移る。ステップＳ２６では、検出されたピーク付近の標準偏差が予め定める閾値σ１、たとえば前記１００以下または幅が予め定める閾値Ｗ、たとえば前記３００ｍｓｅｃ以下であるか否かが判断され、そうであるときには前記ステップＳ４で正常と判別されて処理を終了し、そうでないときには前記ステップＳ８で心房細動と判別されて処理を終了する。
【００６３】
このように構成することで、前記ＲＲ間隔のピーク値とともに度数分布のばらつきも考慮して、前記正常、心房細動または期外収縮の判別を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の第１の形態に係る心房細動検出装置の全体構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】前記心房細動検出装置の外観構成図である。
【図３】心房細動検出手段の一構成例の機能ブロック図である。
【図４】本願発明者が１００拍分の脈波ＲＲ間隔の標準偏差を求めた結果の一例を示すグラフである。
【図５】本発明の実施の第１の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】心房細動の患者の１００拍ＲＲ間隔の標準偏差を示すグラフである。
【図７】ＡＰＢ（心房性期外収縮）の患者の１００拍ＲＲ間隔の標準偏差を示すグラフである。
【図８】ＶＰＢ（心室性期外収縮）の患者の１００拍ＲＲ間隔の標準偏差を示すグラフである。
【図９】本発明の実施の第２の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１２】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１３】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１４】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１５】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１６】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１７】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【図１８】本発明の実施の第５の形態に係る心房細動検出手段の動作を説明するためのグラフである。
【符号の説明】
【００６５】
１    心房細動検出装置
２    患者（生体）
３    センサ
４    プローブ
５    指先
７    装置本体部
８    手首
１１    脈波検出手段
１２    脈波間隔検出手段
１３    記憶手段
１４    心房細動検出手段
１５    表示手段
１６    電源スイッチ
２１    偏差検出部
２２    ヒストグラム作成部
２３    分布状態解析部
【図１】
2009089883.tif 000005
【図２】
2009089883.tif 000006
【図３】
2009089883.tif 000007
【図４】
2009089883.tif 000008
【図５】
2009089883.tif 000009
【図６】
2009089883.tif 000010
【図７】
2009089883.tif 000011
【図８】
2009089883.tif 000012
【図９】
2009089883.tif 000013
【図１０】
2009089883.tif 000014
【図１１】
2009089883.tif 000015
【図１２】
2009089883.tif 000016
【図１３】
2009089883.tif 000017
【図１４】
2009089883.tif 000018
【図１５】
2009089883.tif 000019
【図１６】
2009089883.tif 000020
【図１７】
2009089883.tif 000021
【図１８】
2009089883.tif 000022