(57)【要約】個人の心臓の状態を診断するための心電計（ＥＣＧ）の信号の分析の方法及びシステムを提供する。ＥＣＧ信号内の連続する心拍持続期間のＨＢｉシークエンスが獲得される。１つ以上の第１のパラメータがＨＢｉ及びＨＢｉ−ｍに関する計算により計算される。ここにｍは第１の既定の整数であり、ＨＢｉ−ｍはｉ番目の心拍のｍ心拍前に起こった心拍の持続期間である。１つ以上の第２のパラメータがＨＢｉ及びＨＢｉ−ｎに関する計算により計算される。ここにｎはｍとは異なる第２の既定の整数である。複数の第１のパラメータと複数の第２のパラメータに関する計算により、診断パラメータが計算される。診断パラメータは既定の閾値と比較され、この比較に基づいて診断が行われる。【選択図】図２
2012511954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の心臓の状態を診断するための心電計（ＥＣＧ）の信号の分析方法であって、
（ａ）前記ＥＣＧ信号内の連続する心拍持続期間のＨＢｉシークエンスを生成するステップと、
ここに前記ＨＢｉは前記シークエンス内のｉ番目の心拍の持続期間であり、
（ｂ）複数の整数ｉに対し：
（ｉ）１つ以上の第１のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｍに関する計算により計算するステップと、
ここにｍは第１の既定の整数であり、ＨＢｉ−ｍはｉ番目の心拍のｍ心拍前に起こった心拍の持続期間であり、
（ｉｉ）１つ以上の第２のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｎに関する計算により計算するステップと、
ここにｎはｍとは異なる第２の既定の整数であり、
（ｃ）ステップ（ｂ）で計算された複数の前記第１のパラメータと複数の前記第２のパラメータに関する計算により、診断パラメータを計算するステップと、そして、
（ｄ）前記診断パラメータを既定の閾値と比較し、前記比較に基づいて診断をするステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第１のパラメータは、
【数１】
2012511954.tif 000009
の一方又は両方である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２のパラメータは、
【数２】
2012511954.tif 000010
の一方又は両方である、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記診断パラメータは、ｘｍｉの標準偏差ｓｄｍｘ、ｙｍｉの標準偏差ｓｄｍｙ、
ｘｎｉの標準偏差ｓｄｎｘ、及びｙｎｉの標準偏差ｓｄｎｙに関する計算により計算される、ことを特徴とする請求項１−３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記診断パラメータは、
【数３】
2012511954.tif 000011
に等しい、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ｎが「１」であることを特徴とする、請求項１−５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
ランダムノイズを前記ＨＢｉシークエンスよりフィルタリングするステップを更に含む、ことを特徴とする請求項１−６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記ＨＢｉシークエンスは前記ＥＣＧ信号の連続するＲピーク間の時間間隔である、ことを特徴とする請求項１−７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
ｍが「１０」であることを特徴とする、請求項１−８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
個人の心臓の状態を診断するための心電計（ＥＣＧ）の信号の分析システムであって、
（ａ）前記個人のＥＣＧ信号を生成するように構成されたＥＣＧ装置と、      
（ｂ）プロセッサと、からなり、
前記プロセッサは：
（ｉ）前記ＥＣＧ信号内の連続する心拍持続期間のＨＢｉシークエンスを抽出し、
ここに前記ＨＢｉは前記シークエンス内のｉ番目の心拍の持続期間であり、
（ｉｉ）複数の整数ｉに対し：
１つ以上の第１のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｍに関する計算により計算し、
ここにｍは第１の既定の整数であり、ＨＢｉ−ｍはｉ番目の心拍のｍ心拍前に起こった心拍の持続期間であり、
１つ以上の第２のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｎに関する計算により計算し、
ここにｎはｍとは異なる第２の既定の整数であり、
（ｃ）ステップ（ｂ）で計算された複数の前記第１のパラメータと複数の前記第２のパラメータに関する計算により、診断パラメータを計算し、そして、
（ｄ）前記診断パラメータを既定の閾値と比較し、前記比較に基づいて診断する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
前記第１のパラメータは、
【数１】
2012511954.tif 000012
の一方又は両方である、ことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記第２のパラメータは、
【数２】
2012511954.tif 000013
の一方又は両方である、ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは前記診断パラメータを、ｘｍｉの標準偏差ｓｄｍｘ、ｙｍｉの標準偏差ｓｄｍｙ、ｘｎｉの標準偏差ｓｄｎｘ、及びｙｎｉの標準偏差ｓｄｎｙに関する計算により計算するように構成される、ことを特徴とする請求項９−１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは前記診断パラメータを、代数式：
【数３】
2012511954.tif 000014
を使用して計算するように構成される、ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ｎが「１」であることを特徴とする、請求項９−１４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
ランダムノイズを前記ＨＢｉシークエンスよりフィルタリングするステップを更に含む、ことを特徴とする請求項９−１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ＨＢｉシークエンスは前記ＥＣＧ信号の連続するＲピーク間の時間間隔である、ことを特徴とする請求項９−１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１８】
ｍが「１０」であることを特徴とする、請求項９−１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
プログラムがコンピュータ上で実行される場合、請求項１−８に記載の全てのステップを実行するためのコンピュータプログラムコード手段を有する、ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２０】
コンピュータ読み取り可能媒体上で実現される、ことを特徴とする請求項２０に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍変動（ＨＲＶ）の測定の方法とシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの心臓が鼓動するレートは、神経液性のメカニズム、その基本構成要素は自律神経システム、即ち、交感神経性と副交感神経性の神経システムであるが、により提供されるフィードバックループにより制御される。心拍変動は重度の虚血性心臓疾患、うっ血性心不全、加齢、及び糖尿病性神経障害において多くの場合減少する。減少した心拍変動は重度の虚血性心臓疾患、重度のうっ血性心不全を患い、突然死のリスクの高い患者の初期の識別ツールとして使用されてきた。
【０００３】
心電計（ＥＣＧ）の信号は心筋の電流を示している。単一の心拍のＥＣＧ信号は幾つかの要素に分けられる。Ｐ波は、心房を経由した心房の収縮の直前の衝撃の拡がりを示す。この後、収縮の直前の心室を経由する衝撃の拡がりを反映するＱＲＳ複合が続く。心室が元に戻るに従って生成される電流はＥＣＧ内にＴ波として現れる。連続するＲピーク間の時間、「ＲＲ間隔」と呼ばれる、はＲピークが検知し易いため通常は心拍数測定の基礎として使用される。
【０００４】
ポアンカレプロットは従前のＲＲ間隔に対し現在のＲＲ間隔をプロットした散布図である。即ち、シリーズ内のｉ番目のＲＲ間隔ＲＲｉがシリーズ内の従前のＲＲ間隔ＲＲｉ−１の関数としてプロットされる。ポアンカレプロットはこのようにフォームの点（ＲＲｉ，ＲＲｉ−１）からなる。ポアンカレプロットは、心拍の長さが有意に従前の心拍の長さに基づくという観察に基づく。ＲＲ間隔の経時変動が小さい場合、プロットは主として比較的高密度な点のクラスタから構成される。変動が有意に大きい場合、プロットの点は分散される。このようにポアンカレプロットはＲＲデータの図的表現を提供し、ＨＲＶの評価を促進する。
【０００５】
ポアンカレプロットはＲＲｉがＲＲｉ−ｍの関数としてプロットされる所謂「ｍ遅延ポアンカレプロット」として一般化され、ここで「ｍ」は１より大きい整数である。心拍の長さが幾つかの後続の心拍に影響を与えることが観察された。
Ｌｅｖｉｔａｎ氏他による引用文献１は単位質量をそれぞれのポアンカレプロットの点に割り当て、プロットの２つの軸の４極モーメントの積を計算することにより、心拍変動を測定することを開示している。
Ｍｅｉｅｒ氏他による特許文献２は１つのＥＣＧ信号から、心拍変動を表わす分離した測定値を測定し、測定値のフーリエ変換を評価することにより、心拍変動を計算する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許６，７３１，９７４
【特許文献２】米国特許６，５３２，３８２
【発明の概要】
【０００７】
本発明は、個人のＥＣＧ信号を分析することによる、個人の心臓病を診断するシステムと方法を提供する。心拍期間ＨＢｉのシークエンスがＥＣＧ信号から抽出される、ここでＨＢｉはシークエンスの中のｉ番目の心拍の継続期間である。ＨＢｉは例えば、ＥＣＧ内のｉ番目のＲＲ期間から獲得されてもよい。本発明によれば、遅延心拍期間の２つのシークエンス（ＨＢｉ，ＨＢｉ−ｍ）と（ＨＢｉ，ＨＢｉ−ｎ）が構築され、ここにｍ、ｎは正の整数である。この２つのシークエンスの分析に基づき１つ以上のパラメータが計算される。その後、これらパラメータに関する計算において１つの診断パラメータが計算される。この診断パラメータは既定の閾値と比較され、その比較に基づき個人の診断が行われる。
【０００８】
ある実施形態では、計算されたパラメータは：
【数１】
2012511954.tif 000003
【数２】
2012511954.tif 000004
を含む。
その後診断パラメータは，ｘｍｉの標準偏差ｓｄｍｘ、ｙｍｉの標準偏差ｓｄｍｙ、ｘｎｉの標準偏差ｓｄｎｘ、及びｙｎｉの標準偏差ｓｄｎｙ、に関する計算によって計算される。例えば、診断パラメータは：
【数３】
2012511954.tif 000005
と等しくてもよい。
【０００９】
発明者らは、例えば、ｎ＝１，ｍ＝１０を使用して、「約２」の閾値が、健康な個人と心臓疾患を有する個人とを識別するために使用可能であることを発見した。
また本発明によるシステムは適合するようにプログラムされたコンピュータであってよいことが判る。同様にコンピュータにより読み取り可能なコンピュータプログラムは本発明を実施する方法として考慮可能である。本発明は更に、本発明の方法を実行するため、機械により実行可能な命令のプログラムを接触可能に実現する機械読み取り可能なメモリを可能性として考慮する。
【００１０】
このようにある一面では、本発明は、
個人の心臓の状態を診断するための心電計（ＥＣＧ）の信号の分析方法であって、
（ａ）前記ＥＣＧ信号内の連続する心拍持続期間のＨＢｉシークエンスを生成するステップと、
ここに前記ＨＢｉは前記シークエンス内のｉ番目の心拍の持続期間であり、
（ｂ）複数の整数ｉに対し：
（ｉ）１つ以上の第１のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｍに関する計算により計算するステップと、
ここにｍは第１の既定の整数であり、ＨＢｉ−ｍはｉ番目の心拍のｍ心拍前に起こった心拍の持続期間であり、
（ｉｉ）１つ以上の第２のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｎに関する計算により計算するステップと、
ここにｎはｍとは異なる第２の既定の整数であり、
（ｃ）ステップ（ｂ）で計算された複数の前記第１のパラメータと複数の前記第２のパラメータに関する計算により、診断パラメータを計算するステップと、そして、
（ｄ）前記診断パラメータを既定の閾値と比較し、前記比較に基づいて診断をするステップと、
を有することを特徴とする方法、を提供する。
【００１１】
他の一面では、本発明は、
個人の心臓の状態を診断するための心電計（ＥＣＧ）の信号の分析システムであって、
（ａ）前記個人のＥＣＧ信号を生成するように構成されたＥＣＧ装置と、      
（ｂ）プロセッサと、からなり、
前記プロセッサは：
（ｉ）前記ＥＣＧ信号内の連続する心拍持続期間のＨＢｉシークエンスを抽出し、
ここに前記ＨＢｉは前記シークエンス内のｉ番目の心拍の持続期間であり、
（ｉｉ）複数の整数ｉに対し：
１つ以上の第１のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｍに関する計算により計算し、
ここにｍは第１の既定の整数であり、ＨＢｉ−ｍはｉ番目の心拍のｍ心拍前に起こった心拍の持続期間であり、
１つ以上の第２のパラメータを前記ＨＢｉ及びＨＢｉ−ｎに関する計算により計算し、
ここにｎはｍとは異なる第２の既定の整数であり、
（ｃ）ステップ（ｂ）で計算された複数の前記第１のパラメータと複数の前記第２のパラメータに関する計算により、診断パラメータを計算し、そして、
（ｄ）前記診断パラメータを既定の閾値と比較し、前記比較に基づいて診断する、
ことを特徴とするシステム、を提供する。
【００１２】
本発明はまた、前記プログラムがコンピュータ上で実行される場合、本発明の方法の全てのステップを実行するためのコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムを提供する。
本発明は更に、コンピュータ読み取り可能媒体上で実現されるコンピュータプログラムを提供する。  
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明を理解し、実際にそれがいかに実行されるかを見るため、限定を目的としない実施例として、実施形態が図を参照してここで記載される。
【図１】本発明の実施形態による心拍変動を測定するためのシステムを示す図である。
【図２】ＲＲｉシークエンスをフィルタするための方法を示す図である。
【図３−１】本発明の１実施形態による心拍変動を測定する方法の流れ図の前半部分である。
【図３−２】本発明の１実施形態による心拍変動を測定する方法の流れ図の後半部分である。
【図４】ｎ＝１，ｍ＝１０，閾値「２」を使用した、健康な個人（塗りつぶし棒グラフ）と心臓疾患患者（中が空白の棒グラフ）に対する、診断パラメータの度数分布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、本発明の実施形態による個人１２の心拍変動（ＨＲＶ）を測定するためのシステム２を示す図である。システム２は、ＥＣＧ装置４、ＱＲＳ検知器６、及び画像表示器１０を有する処理システム８からなる。個人１２はＥＣＧ装置４にリード１４経由で接続されている。ＥＣＧ装置４の出力はＱＲＳ検知器６に入力され、検知器はＥＣＧ装置４により生成された信号のＲピークを検知し、それぞれの検知されたＲピークに対し１つの電圧パルスを処理システム８に入力する。処理システム８は、ＱＲＳ検知器６からのパルスの到着時間から連続するパルス間の時間を計算するＲＲ間隔モジュール１６を有する。パルス間の時間は、メモリ１８内の個人１２のデータファイル内に記憶される。従ってデータファイルはＲＲｉのシリーズからなり、ここにｉは整数であり、ＲＲｉはｉ番目のＲＲ間隔の存続時間である。
【００１５】
個人の心拍を既定の時間、例えば６０分間監視した後に一度個人１２に対するＲＲ間隔データファイルが完成されると、フィルタモジュール２０は、シリーズＲＲｉからランダムノイズを除去するため、以下に記載するように時間シリーズＲＲｉをフィルタにかける。その後、フィルタ後のＲＲｉシリーズは診断モジュール２１に入力され、診断モジュール２１は１つ以上のＲＲｉシリーズの診断パラメータを生成し、その診断パラメータは、個人１２の状態を診断するために使用可能である。ＲＲｉシリーズ、フィルタ後ＲＲｉシリーズ、又はＲＲｉシリーズの処理結果は、画像表示器１０に表示されてもよい。
【００１６】
図２は、本発明の１実施形態による、ＲＲｉシリーズをフィルタモジュール２０によりフィルタするための方法を示す流れ図である。ステップ２２において、１つの時間ウィンドウが選択される。時間ウィンドウは典型的に、シリーズ内の連続する既定の整数Ｎ個のＲＲ間隔からなる。Ｎは例えば、「６５」である。選択された第１の時間ウィンドウは典型的に、シリーズ内の最初のＮ個のＲＲ間隔からなる。ステップ２４において、選択された時間ウィンドウ内のＲＲ間隔の平均値が計算され、そしてステップ２６において、その時間ウィンドウ内のＲＲ間隔の標準偏差が計算される。
【００１７】
ステップ２８において、その時間ウィンドウの中央のＲＲ間隔が、標準偏差の既定値倍だけ平均値から離れているか否かが判定される。例えば、中央のＲＲ間隔が、標準偏差の５倍だけ平均値から離れているか否かが判定される。ＹＥＳの場合、その後ステップ３０において、時間ウィンドウの中央のＲＲ間隔がＲＲシリーズから除去される。プロセスはステップ３０に続き、新しい時間間隔が選択されるか否かが判定される。ＹＥＳの場合、プロセスはステップ２２に戻り、新しい時間間隔を選択する。典型的に、選択される次の時間ウィンドウは、現在の時間ウィンドウを１つのＲＲ間隔だけ前方に偏移させることにより得られる。ＲＲシリーズからのＲＲ間隔の除去は、ＲＲシリーズからランダムノイズを除去する傾向がある。ステップ３２において新しい時間ウィンドウが選択されないと判定された場合、プロセスは終了する。
【００１８】
図３は、本発明の１実施形態による、診断パラメータを診断モジュール２１により生成するプロセスの流れ図である。ステップ３４において、２つの時間シリーズｘｍｉとｙｍｉが計算される：
【数４】
2012511954.tif 000006
ここで「ｍ」は第１の既定整数である。
【００１９】
ペア（ｘｍｉ，ｙｍｉ）は従ってポアンカレプロットを反時計回りに４５°回転することによって得られる。その後シリーズｘｍｉとｙｍｉのそれぞれの標準偏差ｓｄｍｘとｓｄｍｙが、ステップ３６において計算される。
ステップ４０において、２つの新しい時間シリーズ  ｘｎｉとｙｎｉが計算される：
【数５】
2012511954.tif 000007
ここで「ｎ」は「ｍ」とは異なる第２の既定の正の整数である。
その後シリーズｘｎｉとｙｎｉのそれぞれの標準偏差ｓｄｎｘとｓｄｎｙが、ステップ４２において計算される。  
【００２０】
ステップ４４において、診断パラメータが代数式によって計算される。
【数６】
2012511954.tif 000008
ステップ４６において、診断パラメータが既定の閾値より大きいか否かが判定される。既定の閾値は、例えば、「２」である。ＹＥＳの場合、ステップ４８において個人が健康であるという診断がなされる。ＮＯの場合、ステップ５０において、罹患しているという診断がなされる。診断はステップ５２において、メモリ１８と画像表示器１０の両方または一方に出力され、プロセスは終了する。
【００２１】
（サンプル）
５４７人の心臓疾患患者と７１人の健康な個人のＥＣＧ信号がウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｈｙｓｉｏｎｅｔ．ｏｒからダウンロードされ、本発明の方法により分析された。  
図４はｎ＝１，ｍ＝１０，で上記式１を使用した、健康な個人（塗りつぶし棒グラフ）と心臓疾患患者（中が空白の棒グラフ）に対する、診断パラメータの度数分布を示す図である。健康な個人は、心臓疾患患者に比較して統計的に有意に高いこの診断パラメータの値を有することが判った。結果は、信頼性を持って健常者と罹患した個人を区別するため、この診断パラメータに対し「約２」の閾値が使用可能であることを示している。
【符号の説明】
【００２２】
２：システム              ４：ＥＣＧ装置              ６：ＱＲＳ検知器    
８：処理システム        １０：画像表示器            １２：個人
１４：リード              １６：ＲＲ間隔モジュール    １８：メモリ
２０：フィルタモジュール  ２１：診断モジュール
【図１】
2012511954.tif 000015
【図２】
2012511954.tif 000016
【図３−１】
2012511954.tif 000017
【図３−２】
2012511954.tif 000018
【図４】
2012511954.tif 000019
【国際調査報告】
2012511954.tif 000020
2012511954.tif 000021
2012511954.tif 000022
2012511954.tif 000023