(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体信号の原波形に近似させるよう心拍間隔及び心臓の収縮時間を基に線形結合モデルによる推定波形を作成し、
前記原波形から前記推定波形を減算し、この減算結果をバンドパスフィルタに通して過渡応答成分を抽出し、
前記推定波形に前記過渡応答成分を加算して出力波形を作成することを特徴とする生体信号処理方法。
【請求項２】
前記出力波形から心周期の基点を設定し、該心周期の基点から心周期パラメータを算出することを特徴とする請求項１記載の生体信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体信号処理方法、詳しくは、ICG（Impedance Cardio Graphy）や脈波などの生体信号を処理する生体信号処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
心拍出量を測定する方法として、血流中に既知の熱量を加えて血流温度変化から血流量を測定する熱希釈法があるが、この方法は侵襲的で患者に大きな負担をかける方法といわれている。患者の負担が軽く非侵襲的に測定する方法としては、超音波法とインピーダンス法が知られている。しかし、超音波法は、測定に熟練した検査技師の技術を要し、安静状態での短時間測定しかできないという問題がある。一方、インピーダンス法は、胸部に電極を装着するだけで簡便に測定できる方法である。
【０００３】
インピーダンス法は、以下の原理に基づいた測定方法である。血液は他の組織に比べて電気的に良導体であり、血液が心臓から送り出されると胸部のインピーダンスに変化が生じる。このため、胸部インピーダンス波形は心臓から送り出される血流量を反映したものとなる。ＩＣＧは、この胸部インピーダンス波形の一次微分波のことをいう。インピーダンス波形は、胸部に交流定電流を加えることにより電圧応答波形として測定することができ、また、ＩＣＧから左室駆出時間などの心周期パラメータや心拍出量を求めることができる。このように、インピーダンス法は、非侵襲的で簡便な測定方法である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、実際の胸部インピーダンス波形には心拍成分以外に、呼吸、体動、筋電、ハム等の様々な雑音成分が含まれており、必要とする心拍成分がこれらのノイズ成分に埋もれてしまうことが多い。
【０００５】
実際のインピーダンス測定においては、安静仰臥状態で呼吸を停止させるなど、測定条件を規定している。また一方では、フィルタを用いて雑音除去をする試みもなされているが、必要な成分と不要な成分のスペクトラムが重なっていて、うまく分離、除去できないのが現状である。
【０００６】
また、心周期分画においても、雑音の混入やフィルタによる波形歪のために正しい区分点認識ができず、オフライン処理によって平均波形を求めてから手動計測によって各パラメータを測定しようとしているのが現状である。
【０００７】
本発明は、以上のような現状の打開策としてなされたもので、胸部のインピーダンス測定において必要な心拍成分が呼吸や体動による雑音成分に埋もれてしまい本来のＩＣＧが得られずまた心周期に関する正確な測定ができなくなるという問題を解決することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の生体信号処理方法は、生体信号の原波形に近似させるよう心拍間隔及び心臓の収縮時間を基に線形結合モデルによる推定波形を作成し、前記原波形から前記推定波形を減算し、この減算結果をバンドパスフィルタに通して過渡応答成分を抽出し、前記推定波形に前記過渡応答成分を加算して出力波形を作成することを特徴とする。
【０００９】
前記出力波形から心周期の基点を設定し、該心周期の基点から心周期パラメータを算出する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１５】
図１は、一実施形態に係るICG処理方法（以下、ICG測定方法ともいう。）の手順を示すフローチャートである。
【００１６】
本実施形態に係るＩＣＧ測定方法は、基本的には、ＩＣＧの原波形ＩＣＧmeasured(i) （以下、ＩＣＧm(i)と記述する。なお、ｉは、１心拍内での時間を示すサンプル番号である。）を算出するとともに、各サンプル毎に線形結合モデルによるＩＣＧの推定波形ＩＣＧestimated(i)（以下、ＩＣＧe(i)と記述する。）を作成し、さらに、過渡応答成分ＩＣＧtransient(i)（以下、ＩＣＧt(i)と記述する。）を抽出し、ＩＣＧの出力波形ＩＣＧ(i) を作成するものである。さらに、出力波形ＩＣＧ(i) における区分点認識を行い、心周期パラメータを算出するものである。以下、原波形ＩＣＧm(i)の算出方法、推定波形ＩＣＧe(i)の作成方法、過渡応答成分ＩＣＧt(i)の抽出方法、出力波形ＩＣＧ(i) の作成方法、区分点認識方法、心周期パラメータの算出方法について順に説明する。
【００１７】
▲１▼原波形ＩＣＧm(i)の算出方法
胸部インピーダンス（胸部のベース抵抗Ｚ0 、ｄＺ）を測定し（ステップＳ１）、この測定結果に対して微分処理を行って原波形ＩＣＧm(i)（＝ｄＺ／ｄｔ(i) ）を算出する（ステップＳ２）。
【００１８】
▲２▼推定波形ＩＣＧe(i)の作成方法
推定波形ＩＣＧe(i)は、心拍間隔を心電図測定（ステップＳ３）による心電図（図２参照）のＲ−Ｒ間隔（ＲＲ）から求めた場合（ステップＳ４）、線形結合モデルによって下記式(1) で表され、この線形結合モデルによってＩＣＧが推定される（ステップＳ５）。
【００１９】
0003735774.tif 000002
ここで、ｍは、心拍間隔ＲＲを基本波とする高調波の次数を表し、Ｘcos ( ｍ，ｉ）及びＸsin ( ｍ，ｉ）は、下記式(2) 、(3) で示すように、それぞれ高調波の余弦波成分及び正弦波成分である。なお、Ｘcos ( ｍ，ｉ）及びＸsin ( ｍ，ｉ）は、ｃｏｓ，ｓｉｎテーブルに書き込まれ、心拍が検出されるたびにＲＲにしたがって更新される（ステップＳ６）。
【００２０】
Ｘcos ( ｍ，ｉ）＝ｃｏｓ｛２πｍｉ／ＲＲ｝              (2)
Ｘsin ( ｍ，ｉ）＝ｓｉｎ｛２πｍｉ／ＲＲ｝              (3)
また、Ｗcos ( ｍ，ｉ）及びＷsin ( ｍ，ｉ）は、各高調波の余弦波成分及び正弦波成分の大きさを表す重み係数である。
【００２１】
重み係数Ｗcos ( ｍ，ｉ）、Ｗsin ( ｍ，ｉ）は、原波形ＩＣＧm(i)から推定波形ＩＣＧe(i)を減算する処理（ステップＳ７）によって得た差分ｅ(i) （＝ＩＣＧm(i)−ＩＣＧe(i)）の大きさが小さくなるように、ＬＭＳ法（最急降下法）を用いて下記式(4) 、(5) にしたがって毎サンプル更新される（ステップＳ８）。
【００２２】
0003735774.tif 000003
ここで、μ( ｍ）は、重み係数Ｗcos ( ｍ，ｉ）、Ｗsin ( ｍ，ｉ）の修正量を決める修正係数であり、オンラインもしくはオフライン処理により得られる１心拍分の原波形ＩＣＧm の振幅スペクトルに応じて下記式(6) で表される。
【００２３】
μ( ｍ）＝μ0 ・Amplitude ｛ＩＣＧm(ｍ) ｝              (6)
（μ0 ＞０）
ここで、μは、正の固定値であるμ0 そのものを用いてもよいが、上記のように１心拍分の原波形ＩＣＧm の振幅スペクトルに応じて各高調波ごとに設定することにより、収束速度、収束後の安定性が向上する。
【００２４】
▲２▼’心拍間隔と収縮時間を用いた推定波形ＩＣＧe(i)の作成方法
▲２▼の推定波形の作成では、心拍間隔に基づく線形結合モデルを用いているため、日内変動のように長いスパンで起こる心拍間隔（心拍数）の変動に対しても追従できる能力を有している。しかしながら、心拍間隔の短縮、延長に比例して波形も短縮、延長することを仮定しているこのモデルでは、運動や呼吸によって短いスパンで心拍間隔に大きな変動が起きた場合は追従できない。なぜならば、実際の生体信号においては心臓の収縮時間や拡張時間が心拍間隔に比例しないからである。心電図を例にとって見れば分かり易いが、心拍間隔の短縮、延長に対して、収縮時間（心電図の場合、Ｑ波からＴ波までの時間）の短縮、延長の度合は小さく、拡張時間の短縮、延長の度合は逆に大きいのが一般的で、ＩＣＧや脈波についても全く同様である。
【００２５】
つまり、心拍間隔の変動に対して実際の波形が時間軸方向に単純に伸び縮みさせた形にならないため、１心拍ごとの心拍間隔を用いたとしても、変動が大きい場合にはうまく適応できず、波形の急峻な部分がうまく推定できなくなるのである。
【００２６】
これに対し、心拍間隔だけでなく、心臓の収縮時間を用い、線形結合モデルの入力信号である正弦波ならびに余弦波の位相子部分を前半部と後半部の二つに分けることによって心拍変動に伴う波形の短縮、延長をより実際の生体信号に即した形になるようにし、波形の急峻な部分も再生可能にする。
【００２７】
以下、具体的に説明する。
【００２８】
このＩＣＧ測定方法では、線形結合モデルの入力信号として用いていた基本波とその高調波からなる
Ｘcos ( ｍ，ｉ）＝ｃｏｓ｛２πｍｉ／ＲＲ｝
Ｘsin ( ｍ，ｉ）＝ｓｉｎ｛２πｍｉ／ＲＲ｝
の位相子部分について、次のように１周期を前半部（収縮期部分）と後半部（拡張期部分）の二つに分ける（ステップＳ６’参照）。
【００２９】
0003735774.tif 000004
ここで、心電図を用いて前半部と後半部を分ける場合、ＲＲｆ＝ＱＴ×α  （１＜α＜２）、ＲＲａ＝ＲＲ−ＲＲｆとする。なお、ＱＴは、図２に示すように、心電図のＱ波形からＴ波形の終了部分までの時間である。
【００３０】
その他の構成については、上述した実施形態と同様であるため説明は省略する。
【００３１】
▲３▼過渡応答成分ＩＣＧt(i)の抽出方法
過渡応答成分ＩＣＧt(i)は、下記式(7) で示すように、原波形ＩＣＧm(i)から推定波形ＩＣＧe(i)を減算した差分ｅ(i) の信号をバンドパスフィルタに通すことによって得る（ステップＳ９）。
【００３２】
ＩＣＧt(i)＝ＢＰＦ｛ＩＣＧm(i)−ＩＣＧe(i)｝            (7)
心拍間隔を用いた線形結合モデルは、心拍が検出されるたびに基本波、高調波を更新するため、時間方向に対する応答性に優れているが、心拍同期成分が繰返波形であることを仮定したモデルであるため、不整脈のような突発的な波形の変化に対する応答性が良くない。そのため、原波形ＩＣＧm(i)の信号を直接バンドパスフィルタに通すことが考えられるが、このようにすると波形歪が生じることになる。そこで、原波形ＩＣＧm(i)から推定波形ＩＣＧe(i)を減算することによって原波形ＩＣＧm(i)から心拍同期成分を分離しておき、その残留成分である過渡応答成分と雑音成分とをバンドパスフィルタに通すことによって、過渡応答成分を抽出するようにしている。
【００３３】
▲４▼出力波形ＩＣＧ(i) の作成方法
出力波形ＩＣＧ(i) は、下記式(8) で示すように、心拍同期成分である推定波形ＩＣＧe(i)に過渡応答成分ＩＣＧt(i)を加算することによって得る（ステップＳ１０）。
【００３４】
ＩＣＧ(i) ＝ＩＣＧe(i)＋ＩＣＧt(i)                      (8)
▲５▼区分点認識方法
出力波形ＩＣＧ(i) から、図３に示すように、心周期パラメータとしての前駆出期ＰＥＰ、左室駆出時間ＬＶＥＴ、等容性拡張期ＩＶＲＰ及び充満時間ＦＴを求めるために、僧帽弁の閉鎖を示すＡポイント、大動脈弁の開放を示すＢポイント、ＩＣＧ(i) の負極性の最大値を示す（ｄＺ／ｄｔ）max ポイント、大動脈弁の閉鎖を示すＸポイント及び僧帽弁の開放を示すＯポイントをそれぞれ求める（ステップＳ１１）。
【００３５】
各ポイントの認識方法を以下に示す。
【００３６】
(i) （ｄＺ／ｄｔ）max ポイント
まず、前心拍の負極性最大値（ｄＺ／ｄｔ）max を参照してその７０〜８０％をトリガレベルに設定し、このトリガレベルを上から下に横切るポイントを検索して心拍検出を行う。次に、この心拍検出ポイントから時間軸の正方向に負極性最大値を検索し、この負極性最大値をもつポイントを（ｄＺ／ｄｔ）max ポイントとする。
【００３７】
(ii)Ｂポイント
検出した負極性最大値（ｄＺ／ｄｔ）max の１０％をトリガレベルに設定し、（ｄＺ／ｄｔ）max ポイントから時間軸の負方向にＢポイントを検索し、トリガレベルを下から上に横切るポイントをＢポイントとする。
【００３８】
(iii) Ｘポイント
（ｄＺ／ｄｔ）max ポイントから時間軸の正方向に正極性最大値を検索し、最大値の更新が一定時間されなくなったら、それまでに保持している最大値のポイントをＸポイントとする。この一定時間は、雑音による変曲点（極大値）を最大値と誤って認識しないように設けるものであり、４０〜５０ｍｓに設定する。なお、ここでの最大値とは、１心拍中の最大値ではなく、（ｄＺ／ｄｔ）max ポイントから時間軸の正方向に対して進んでいった場合の最大値をいう。
【００３９】
(iv)Ａポイント
（ｄＺ／ｄｔ）max ポイントから時間軸の負方向に最大傾斜を検索し、最大傾斜の更新が一定時間されなくなったら、それまでに保持している最大傾斜ポイントの値を最大傾斜値とする。この一定時間は、上記Ｘポイント認識と同様、雑音による誤認識防止のためのものであり、４０〜５０ｍｓに設定する。また、ここでの最大傾斜値とは、１心拍中の最大傾斜値ではなく、（ｄＺ／ｄｔ）max ポイントから時間軸の負方向に対して進んでいった場合の最大傾斜ポイントの傾斜値をいう。次に、上記Ｂポイントから時間軸の負方向にＡポイントを検索し、傾斜値が最大傾斜値の１０％を下回るポイントをＡポイントとする。
【００４０】
(v) Ｏポイント
Ｘポイントから時間軸の正方向にマスク期間をおき、そこから時間軸の正方向に最小値を検索して最小値の更新が一定時間されなくなったら、それまで保持している最小値のポイントをＯポイントとする。この一定時間は、上記Ｘポイント認識、Ａポイント認識と同様、雑音による誤認識防止のためのものであり、４０〜５０ｍｓに設定する。また、ここでの最小値とは、１心拍中の最小値ではなく、Ｘポイントからマスク期間をおき、そこから時間軸の負方向に対して進んでいった場合の極小値をいう。マスク期間は、一定時間に設定されているものではなく、心拍数が高ければ短く、心拍数が低ければ長くなるよう、心拍数に応じて設定する。このマスク期間Ｔmaskを決定する一例を下記式(9) で示す。
【００４１】
Ｔmask＝１００−ＨＲ／β                                (9)
（β＝３〜４）
ここで、ＨＲは心拍数（bpm)を表す。
【００４２】
▲６▼心周期パラメータの算出方法
区分点認識によって得られた各ポイントから下記式(10)、(11)、(12)、(13) により心周期パラメータを算出する（ステップＳ１２）。
【００４３】
前駆出期：ＰＥＰ＝Ｔ［Ｂ］−Ｔ［Ａ］                    (10)
左室駆出時間：ＬＶＥＴ＝Ｔ［Ｘ］−Ｔ［Ｂ］              (11)
等容性拡張期：ＩＶＲＰ＝Ｔ［Ｏ］−Ｔ［Ｘ］              (12)
充満時間：ＦＴ＝Ｔ［Ａ’］−Ｔ［Ｏ］                    (13)
ここで、Ｔ［］は［］内のポイントの時刻を表し、式(13)におけるＡ’は次の心拍のＡポイントを表す。
【００４４】
さらに、ＬＶＥＴ、（ｄＺ／ｄｔ）max からKubicek の心拍出量の導出式を用いることにより、下記式(14)、(15) に示すように１心拍の心拍出量ＳＶ(Stroke Volume)(ｍｌ）、１分間の心拍出量ＣＯ(Cardiac Output)（ｍｌ）が導出できる。
【００４５】
ＳＶ＝ρ（Ｌ／Ｚ0 ）2 ・ＬＶＥＴ・（ｄＺ／ｄｔ）max     (14)
ＣＯ＝ＳＶ・ＨＲ                                        (15)
ここで、ρは血液の粘性抵抗（Ω・ｃｍ）、Ｌは測定電極間距離（ｃｍ）、Ｚ0 は上記した胸部のベース抵抗（Ω）を表す。なお、ＬＶＥＴの単位は（ｓ）で、（ｄＺ／ｄｔ）max の単位は（Ω／ｓ）である。
【００４６】
次に、本実施形態のＩＣＧ測定方法による効果を以下に説明する。
【００４７】
(1) 運動負荷試験への適用例
図４に、本発明の比較例としてエルゴメータを用いて運動負荷試験を行いながら測定したＩＣＧを示す。波形はサンプリング周波数２００Ｈｚにて収録したものである。測定された波形には、呼吸や体動による雑音のほか高周波雑音が混入している。
【００４８】
このＩＣＧの信号をバンドパスフィルタに通した結果を図５〜図７に示す。図５〜図７は、中心周波数ｆ0 が３Ｈｚ、Ｑ値が０．２〜０．５のバンドパスフィルタを用いた結果である。Ｑ値を大きくして帯域を狭めていくにしたがい雑音成分が抑制されていくが、逆に波形の減衰や歪み（Ａ波レベルの低下、Ｘ波レベルの上昇）が大きくなっていく様子が確認できる。このように、従来のフィルタ処理では雑音抑制と信号成分保持とは相反する関係となるため、両者を両立させることは非常に困難であった。
【００４９】
これに対し、本実施形態による線形結合モデルを用いてＩＣＧの推定を行った結果を図８に示す。線形結合モデルの次数は１６次（Ｍ＝１６）とし、１６倍高調波までの推定を行った。このような心拍同期式の推定を行うことにより、心拍とは非同期である雑音成分が排除でき、かつ波形の減衰や歪みもなく安定した心拍同期成分が推定、抽出できていることが分かる。
【００５０】
(2) 心拍間隔（心拍数）変動が大きい場合への適用例
短時間で大きく心拍間隔変動が起きているＩＣＧを図９に、心拍間隔だけを用いた場合の推定波形を図１０に、心拍間隔と収縮時間を用いた場合の推定波形を図１１に示す。
【００５１】
図９に示すＩＣＧは短時間で心拍間隔の短縮（▲１▼〜▲３▼）と延長（▲３▼〜▲５▼）が起きている。このような場合、心拍間隔だけを用いて推定を行うと、雑音成分の抑制はできるものの、図１０に示すように一部の信号成分が減衰し、波形全体も鈍りや横幅の広がりが発生して再現性が悪くなってしまう。一方、心拍間隔と収縮時間を用いて推定を行うと、図１１に示すように図１０で減衰していた部分も保持でき、波形全体の再現性が非常に高いことが分かる。
【００５２】
(3) 不整脈を含む波形への適用例
図１２に、不整脈を含む心電図を示す。左から４拍目で早期期外収縮が起き、リズムとは異なった心電図が現れている。この心電図と同時に測定したＩＣＧを図１３に示す。ＩＣＧも心電図と同様に不整脈のときの波形が全く異なったものとなっているのが確認できる。
【００５３】
図１３の測定波形から線形結合モデルにより推定したＩＣＧを図１４に示す。線形結合モデルは波形の繰返を仮定したモデルであるため、不整脈のような波形の急激な変化には追従できず、４拍目の推定結果は測定波形と全く異なったものになっている。
【００５４】
これに対し、図１３の測定波形から線形結合モデルの出力を減算し、中心周波数が３Ｈｚ、Ｑ値が０．３のバンドパスフィルタを通して過渡応答成分を抽出し、再び線形結合モデルの出力を加算した結果を図１５に示す。過渡応答成分の抽出により、不整脈にも対応しながら安定したＩＣＧが得られることが分かる。
【００５５】
(4) ＩＣＧの自動認識、測定例
運動負荷試験におけるＩＣＧの測定波形からＩＣＧの推定を行った後、区分点認識によって心周期の各基点（Ａポイント等）を自動認識させた結果を図１６に示す。図１６に示すように、運動負荷中においても心周期分画ができ、心臓の収縮期、拡張期の様子が観測できることが分かる。
【００５６】
区分点認識によって求めた各基点から左室駆出時間を自動測定し、運動負荷中の左室駆出時間のトレンドグラフが図１７のように得られた。また、左室駆出時間、（ｄＺ／ｄｔ）max 、心拍数からKubicek の導出式を用いて心拍出量を算出した結果、図１８のようになった。運動負荷試験は、負荷上昇率２０Ｗ／分で直線的に負荷を上昇させていくランプ負荷をかけて行ったものであるが、被験者の心機能がそれに追従していく様子が図１７、１８から確認でき、運動負荷中においても心機能を測定できるようになっている。
【００５７】
なお、上述した実施形態において、心拍間隔については、心拍に起因する生体信号波形であれば心電図以外から求めても構わない。また、ＩＣＧ以外の生体信号が得られない場合は、原波形ＩＣＧm(i)そのものをバンドパスフィルタに通すことによって心拍検出を行い、心拍間隔を求めることもできる。この場合に用いるバンドパスフィルタは、心拍を検出できれば十分であるため波形歪を生じるようなフィルタであっても一向に構わない。
【００５８】
以上説明したように、上述した実施形態によると、生体信号（ＩＣＧ）の原波形ＩＣＧm(i)に近似させるよう心拍間隔ＲＲを基に線形結合モデルによる推定波形ＩＣＧe(i)を作成するようにしたため、例えば胸部のインピーダンス測定において必要な心拍成分が呼吸や体動による雑音成分に埋もれてしまう不具合を解消可能になる。
【００５９】
また、推定波形ＩＣＧe(i)は、心拍間隔ＲＲ以外に収縮時間ＱＴに基づいて作成されることから、心拍変動に伴う推定波形ＩＣＧe(i)の延長、短縮がより実際の生体信号波形ＩＣＧm(i)の延長、短縮に即した形になり、波形の急峻な部分も再生可能になる。
【００６０】
また、原波形ＩＣＧm(i)から推定波形ＩＣＧe(i)を減算し、この減算結果をバンドパスフィルタに通して過渡応答成分ＩＣＧt(i)を抽出することから、呼吸や体動などによる雑音成分を除去可能になる。
【００６１】
また、推定波形ＩＣＧe(i)に過渡応答成分ＩＣＧt(i)を加算して出力波形ＩＣＧ(i) を作成することから、不整脈にも対応しながら安定した出力波形ＩＣＧ(i) を得ることができる。
【００６２】
また、出力波形ＩＣＧ(i) が安定したものとなるため、出力波形ＩＣＧ(i) から心周期の基点（Ａポイント等）を認識することができ、さらに、心周期の基点から心周期パラメータ（前駆出期等）を算出することができる。
【００６３】
【発明の効果】
本発明によると、生体信号測定例えば胸部のインピーダンス測定において必要な心拍成分が呼吸や体動による雑音成分に埋もれる不具合を解消しまた心周期に関する正確な測定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るＩＣＧ測定方法の手順を示すフローチャートである。
【図２】心電図におけるＲ−Ｒ間隔とＱ−Ｔ間隔の説明図である。
【図３】ＩＣＧにおける心周期の各基点と心周期パラメータの説明図である。
【図４】運動負荷試験中に測定したＩＣＧを表す。
【図５】図４図示のＩＣＧを中心周波数３Ｈｚ、Ｑ＝０．２のバンドパスフィルタで処理した結果の信号波形を表す。
【図６】図４図示のＩＣＧを中心周波数３Ｈｚ、Ｑ＝０．３のバンドパスフィルタで処理した結果の信号波形を表す。
【図７】図４図示のＩＣＧを中心周波数３Ｈｚ、Ｑ＝０．５のバンドパスフィルタで処理した結果の信号波形を表す。
【図８】図４図示のＩＣＧから線形結合モデルによって推定されたＩＣＧを表す。
【図９】短時間で大きく心拍間隔変動が起きているＩＣＧを表す。
【図１０】心拍間隔だけを用いた場合の推定波形を示す。
【図１１】心拍間隔と収縮時間を用いた場合の推定波形を示す。
【図１２】不整脈（早期期外収縮）発生時の心電図を表す。
【図１３】不整脈発生時のＩＣＧの測定波形を表す。
【図１４】不整脈発生時の線形結合モデルによるＩＣＧの推定結果の信号波形を表す。
【図１５】過渡応答成分抽出法の適用結果である出力波形を表す。
【図１６】運動負荷試験におけるＩＣＧの各基点の自動認識結果を表す。
【図１７】左室駆出時間のトレンドグラフである。
【図１８】心拍出量のトレンドグラフである。
【符号の説明】
ＩＣＧ    生体信号
ＩＣＧm(i)    原波形
ＲＲ    心拍間隔
ＩＣＧe(i)    推定波形
ＱＴ    収縮時間
ＩＣＧt(i)    過渡応答成分
ＩＣＧ(i)     出力波形
Ａ、Ｂ（ｄＺ／ｄｔ）max 、Ｘ、Ｏポイント    心周期の基点
ＰＥＰ、ＬＶＥＴ、ＩＶＲＰ、ＦＴ    心周期パラメータ
【図１】
0003735774.tif 000005
【図２】
0003735774.tif 000006
【図３】
0003735774.tif 000007
【図４】
0003735774.tif 000008
【図５】
0003735774.tif 000009
【図６】
0003735774.tif 000010
【図７】
0003735774.tif 000011
【図８】
0003735774.tif 000012
【図９】
0003735774.tif 000013
【図１０】
0003735774.tif 000014
【図１１】
0003735774.tif 000015
【図１２】
0003735774.tif 000016
【図１３】
0003735774.tif 000017
【図１４】
0003735774.tif 000018
【図１５】
0003735774.tif 000019
【図１６】
0003735774.tif 000020
【図１７】
0003735774.tif 000021
【図１８】
0003735774.tif 000022