"携帯型モニタリングシステムのための生理学的信号を処理する方法であって、生理学的信号の自己相関結果の1つまたは複数のピークの幅の特性を、1つまたは複数の所定の特徴的なピークの幅の特性と比較するステップと、前記生理学的信号の1つまたは複数のピークの幅の特性の比較に基づいて、当該生理学的信号を前記所定の特徴的なピークの幅の特性に分類するステップと、前記生理学的信号の分類にしたがって、当該生理学的信号を処理するステップとを含むことを特徴とする方法。前記生理学的信号のエンベロープを抽出するステップと、前記エンベロープを用いて、前記生理学的信号の自己相関結果を生成するステップとをさらに含み、前記生理学的信号の1つまたは複数の特性の比較は、前記生成された自己相関結果の1つまたは複数の特性と、1つまたは複数の所定の特徴的な特性との間で行われることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記所定の特徴的な特性は、中央にあるピークの幅を特性に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記所定の特徴的な特性は、中央以外の位置にあるピークの幅を特性に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値におさまる幅を有しているか否かを判定した結果と、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値を超えた幅を有しているか否かを判定した結果とに、少なくとも一部基づいて、前記信号を良質レベル信号に分類することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を超えた幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号をノイジー信号に分類することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが、当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記処理するステップは、前記信号が良質レベルに分類された場合、前記生理学的信号から生理学的データを抽出するステップと、前記生理学的データを出力するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記処理するステップは、前記生理学的信号を分類したことに応じて、信号通知を生成するステップと、前記信号通知を出力するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。携帯型モニタリングシステムであって、変換器と、前記変換器と通信可能に接続された信号プロセッサとを含み、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記変換器によって検知された生理学的信号の自己相関結果の1つまたは複数のピークの幅の特性を、1つまたは複数の所定の特徴的なピークの幅の特性と比較し、前記生理学的信号の1つまたは複数のピークの幅の特性の比較に基づいて、当該生理学的信号を前記所定の特徴的なピークの幅の特性に分類し、前記生理学的信号の分類にしたがって、当該生理学的信号を処理することを特徴とする携帯型モニタリングシステム。前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号のエンベロープを抽出し、前記エンベロープを用いて、前記生理学的信号の自己相関結果を生成し、前記生理学的信号の1つまたは複数の特性の比較は、前記生成された自己相関結果の1つまたは複数の特性と、1つまたは複数の所定の特徴的な特性との間で行われることを特徴とする請求項11に記載のシステム。前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値におさまる幅を有しているか否かを判定した結果と、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値を超えた幅を有しているか否かを判定した結果とに、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を良質レベル信号に分類することを特徴とする請求項11に記載のシステム。前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を超えた幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号をノイジー信号に分類することを特徴とする請求項11に記載のシステム。前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを特徴とする請求項11に記載のシステム。前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを特徴とする請求項11に記載のシステム。携帯型モニタリングシステムであって、変換器と、前記変換器と通信可能に接続された信号プロセッサとを含み、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記変換器によって生成された生理学的信号の自己相関結果の信号のピークの幅を、複数の信号の種類を識別する所定の信号のピークの幅のしきい値と比較し、当該比較に基づいて、前記生理学的信号を前記信号の種類の1つに分類し、前記生理学的信号を前記信号の種類の1つに分類した結果にしたがって、当該信号を処理することを特徴とする携帯型モニタリングシステム。前記複数の信号の種類は、良質レベル、ノイジーレベル、および低レベルの信号のうち少なくとも2つであることを特徴とする請求項17に記載のシステム。前記自己相関結果の前記信号のピークの幅は、中央にあるピークの幅と中央以外の位置にあるピークの幅とを含むことを特徴とする請求項17に記載のシステム。携帯型モニタリングは、患者が日常生活を送っている間に、心音や肺音などの生理学的信号を取得して解析する装用機器wearabledevicesを用いて実現されることが多いが、当該信号は常に信頼できるものではない。例えば、患者が話をしたり、動いていたり、強い背景ノイズがある環境にいたりすると、信号は非常にノイジーになる。また、患者が当該装置のセンサを身体の適切な位置に置いていない場合や、センサの空気室が完全に密閉されていない場合、信号が微弱になることもある。信号がノイジーである場合、または信号が弱すぎる場合、患者の心拍数など、当該信号から抽出される生理学的データの信頼性は非常に低くなる。信頼できない生理学的信号から抽出された生理学的データは、患者の健康にまったく不都合な結果をもたらす。例えば、上記生理学的データによって、患者または当該患者の臨床医が患者の生理学的状態を誤って解釈し、患者が医療的に望ましくない治療を受ける、または医療的に望ましい治療を受けないことにもなる。本発明の一側面においては、携帯型モニタリングシステムのための生理学的信号を処理する方法であって、生理学的信号の1つまたは複数の特性を、1つまたは複数の所定の特徴的な特性と比較するステップと、前記生理学的信号の1つまたは複数の特性の比較に基づいて、当該生理学的信号を前記所定の特徴的な特性に分類するステップと、前記生理学的信号の分類にしたがって、当該生理学的信号を処理するステップとを含むことを特徴とする。本発明の他の側面においては、携帯型モニタリングシステムであって、変換器と、前記変換器と通信可能に接続された信号プロセッサとを含み、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記変換器によって検知された生理学的信号の1つまたは複数の特性を、1つまたは複数の所定の特徴的な特性と比較し、前記生理学的信号の1つまたは複数の特性の比較に基づいて、当該生理学的信号を前記所定の特徴的な特性に分類し、前記生理学的信号の分類にしたがって、当該生理学的信号を処理することを特徴とする。本発明のさらに他の側面においては、携帯型モニタリングシステムであって、変換器と、前記変換器と通信可能に接続された信号プロセッサとを含み、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記変換器によって生成された生理学的信号の自己相関結果の信号のピーク幅を、複数の信号の種類を識別する所定の信号のピーク幅のしきい値と比較し、当該比較に基づいて、前記生理学的信号を前記信号の種類の1つに分類し、前記生理学的信号を前記信号の種類の1つに分類した結果にしたがって、当該信号を処理することを特徴とする。本発明の上記側面および他の側面は、以下で簡単に説明する図面とあわせて、以下の発明の詳細な記載を考慮することにより、より良く理解されるだろう。本発明は、添付のクレームによって規定されることは言うまでもない。携帯型モニタリングを改善するために設計された、生理学的信号の品質を分類する方法およびシステムを、本発明は提供する。一般的に言えば、本発明は信号の性質に基づいて、良質、ノイジー、または微弱に生理学的信号を分類する。分類されると、信頼性の低い生理学的データを抽出することを回避し、信号品質を改善するための処理を実行するため、当該分類に応じて信号に異なる処理が行われる。例えば、信号が良質である場合、生理学的データを当該信号から抽出し、監視対象の患者に表示する。信号がノイジーである場合は、抽出した生理学的データに代えて、ノイジーな信号である旨の通知を当該患者に表示してもよい。信号が微弱である場合は、抽出した生理学的データに代えて、微弱な信号である旨の通知を当該患者に表示してもよい。また、監視対象の患者に表示されるノイジーな信号である旨の通知、または微弱な信号である旨の通知を、修正的なcorrective行動の推奨とともに表示してもよい。例えば、ノイジーな信号に対してはより静かな環境に移動してください、微弱な信号に対してはセンサの装着位置を確認してくださいなどでよい。図1は、本発明のいくつかの実施の形態に係る携帯型モニタリングシステム100を示す。システム100は、監視対象となる人間の被験者の身体に装着される音響変換器soundtransducer105を含む。例えば、変換器105は、気管、胸郭、または背中に装着されてよい。変換器105は、プリアンプpreamplifier,前置増幅器110、バンドパスフィルタ115、ファイナルアンプfinalamplifier,最終増幅器120、およびデータ取得モジュール125と通信可能に直列に接続されている。変換器105によって検知された音響から発生する音響生理学信号は、増幅器110、120、およびフィルタ115によって改変され、データ取得モジュール125は、当該信号を信号プロセッサ130に出力する。信号プロセッサ130は当該信号を処理し、当該信号から生成された情報を、ユーザインターフェース135、ローカル解析モジュール140、データ管理要素145、および/またはネットワークインターフェース150に出力する。図1に示した各要素は、互いに遠隔に配列または配置されてよい。図1に示した隣接する各要素は、有線または無線接続を介して通信可能に接続されていてよい。いくつかの実施の形態において、要素105~150は、患者が日常生活を送っている間に、リアルタイムに当該患者の生理学的な状態を監視する装用機器の一部である。変換器105は、気管、胸郭、または背中などの検知ポイントで、生理学的な音響を検知する。いくつかの実施の形態において、変換器105は、全方向の圧電セラミックマイクロホンomnidirectionalpiezoceramicmicrophoneである。例えば、部品BL-21785としてノールズアコースティクスKnowlesAcousticsから市販されているマイクロホンを使用してよい。変換器105は、検出した生理学的音響から生成され、電気信号の形式である音響生理学信号を、10~200mVの範囲にあるアナログ電圧としてプリアンプ110に出力する。プリアンプ110は、変換器105から受け取った音響生理学信号にインピーダンス整合を行い、後続のフィルタを適用するために適切なレベルまで当該信号を増幅する。例えば、プレソナスオーディオエレクトロニクスからボリュームユニットVU;VolumeUnitメータ付きチューブプレシングルチャネルマイクロホンプレアンプTubePreSingleChannelMicrophonePreampとして市販されているプリアンプを使用してよい。バンドパスフィルタ115は、筋肉ノイズや接触ノイズ等のノイズを低減するために、ハイパスのカットオフ周波数を80Hz、ローパスのカットオフ周波数を2KHzとして、プリアンプ110から受け取った音響生理学信号に適用するアナログフィルタである。ファイナルアンプ120は、バンドパスフィルタ115から受け取った音響生理学信号を、/-1Vの範囲に増幅する。データ取得モジュール125は、ファイナルアンプ120から受け取った音響生理学信号にA/D変換を実行し、当該信号を解析のための信号プロセッサ130に出力する。データ取得モジュール125は、信号プロセッサ130に出力される当該信号の振幅を調整する音響ゲイン制御を、信号対ノイズ比に影響を与えることなく実行する。信号プロセッサ130は、データ取得モジュール125から受信した音響生理学信号に信号処理を実行するための、ソフトウェア実行ファイルを備えたマイクロプロセッサである。信号処理は、信号の性質に基づいて、通常、ノイジー、または微弱のいずれかに当該音響生理学信号を分類することを含む。分類されると、信頼性の低い生理学的データを抽出することを回避し、必要であれば信号品質を改善するための処理を実行するため、上記分類に応じて当該信号に異なる処理が行われる。例えば、良質と分類された信号に対しては、生理学的データを当該信号から抽出し、当該データを表示するユーザインターフェース135に送信し、データがより高次の臨床処置の対象となるローカル解析モジュール140に送信し、当該データが記録されるデータ管理要素145に送信し、および/または、リモート解析モジュールまたはリモート臨床表示に送信するためのネットワークインターフェース150に送信する。ノイジーと分類された信号に対しては、生理学的データに代えて、ノイジーな信号である旨の通知が要素135、140、145、および/または、150に送信されてよい。微弱と分類された信号に対しては、生理学的データに代えて、微弱な信号である旨の通知が要素135、140、145、および/または、150に送信されてよい。また、ユーザインターフェース135および/またはリモート臨床表示に送信され、表示されたノイジーな信号である旨の通知、または微弱な信号である旨の通知を、信号品質を改善する方法についての助言を与える修正的な行動の推奨とともに表示してもよい。例えば、ノイジーな信号に対してはより静かな環境に移動してください、微弱な信号に対してはセンサの装着位置を確認してくださいなどでよい。信号プロセッサ130の制御のもとで、携帯型モニタリングシステム100において実行される音響生理学信号の処理方法を、図2~10、および図12の図とともに、図11および図13のフロー図を参照して説明する。図示された例において、携帯型モニタリングの最終目標は、気管で検知した心音に基づいて、心拍数データをリアルタイムに提供することであるが、当該方法は肺音に基づいて呼吸数データをリアルタイムに提供するなど、携帯型モニタリングの他の最終目標を達成するために適用されてよい。また、当該方法は、患者の胸郭や背中など、当該患者の身体のいかなる他の場所における検知に基づいたデータを提供することもできる。さらに、音響変換器を用いる携帯型モニタリングシステム100が、以下で説明される一方で、電気変換器例えば心電図または光学変換器など、他の種類の変換器を用いる携帯型モニタリングシステムが他の実施の形態で用いられてもよい。ステップ1105において、音響生理学信号が、信号プロセッサ130によってデータ取得モジュール125から取得される。図2は、データ取得モジュール125から信号プロセッサ130によって受信された、良質な気管の音響生理学信号を示す。図示された信号は、32KHzのサンプリング周波数で15秒間取得された。X軸は秒を単位とする時間であり、Y軸は振幅ユニットにおける信号の振幅である。当該信号は、異なる発生源からのノイズが混入したいくつかの身体音響心音、呼吸音などを含む。本例における上述した携帯型モニタリングの最終目標は、心拍数データをリアルタイムに提供することであるため、心音が対象となる身体音響である。図5は、データ取得モジュール125から信号プロセッサ130によって受信された、ノイジーな気管の音響生理学信号を示す。図示された信号も、32KHzのサンプリング周波数で15秒間取得されたものであり、X軸は秒を単位とする時間、Y軸は振幅ユニットにおける信号の振幅である。当該信号も、異なる発生源からのノイズが混入したいくつかの身体音響を含む。しかし、図5に示す信号は、サンプリング窓例えば7~15秒の後部分において強いノイズで乱されており、信号から心音などの身体音響を分離することが困難になっている。上記強いノイズは、例えば監視対象の患者の環境にある過度の背景ノイズが原因となる場合がある。図8は、データ取得モジュール125から信号プロセッサ130によって受信された、微弱な気管の音響生理学信号を示す。図示された信号も、32KHzのサンプリング周波数で15秒間取得されたものであり、X軸は秒を単位とする時間、Y軸は振幅ユニットにおける信号の振幅である。当該信号も、異なる発生源からのノイズが混入したいくつかの身体音響を含む。しかし、図8に示す信号に含まれる身体音響は上記サンプリング窓をとおして微弱であり、分離することが困難になっている。身体音響が微弱となるのは、例えば監視対象の患者の身体において、音響変換器105が不適切な位置にあることが原因となる場合がある。ステップ1110において、対象とする身体音響を分離するために、当該音響生理学信号にバンドパスフィルタを適用する。心音は20~120Hzの周波数幅にあることが通常であるため、当該心音を分離するために、低周波数側で20Hz、高周波数側で120Hzのカットオフ周波数をもつバンドパスフィルタを、上記信号に適用する。ステップ1115において、ノイズを除去し、信号品質を改善するために、当該音響生理学信号から信号エンベロープを抽出する。当該信号エンベロープを抽出可能な方法はいくつかある。例えば、短い窓において標準偏差を計算するとともに、エンベロープを検知するために当該窓をスライドさせる方法がある。図3は、図2の良質な信号良質レベル信号から抽出されたエンベロープを示す。周期的な心音が信号エンベロープに明確に現れており、信頼性の高い心拍数データを抽出できる。図6は、図5のノイジーな信号ノイジー信号から抽出されたエンベロープを示す。ノイズが原因で、周期的な心音は信号エンベロープにはっきりと現れていない。図9は、図8の微弱な信号低レベル信号から抽出されたエンベロープを示す。心音の検知が微弱であることが原因で、周期的な心音は信号エンベロープにはっきりと現れていない。ステップ1120において、上記音響生理学信号に含まれる基本周期を特定するために、自己相関関数を上記エンベロープに適用する。図4は、図3の良質な信号エンベロープから導かれる自己相関結果の正半分の時間遅延positivehalftimedelayを示す。当該自己相関結果は、0時間遅延t=0を中心とする中央ピークcentralpeakcenteredatzerotimedelay、中央にあるピークと、非ゼロ時間遅延を中心とする非中央ピークnoncentralpeakscenteredatnonzerotimedelay、中央以外の位置にあるピークとを含み、高い信頼性で心拍数データが抽出された心拍を表す有意な信号ピーク矢印で示された位置によって特徴付けられている。より具体的には、有意なピークは約07秒毎に発生し、1分間におよそ85拍60/07=857の心拍数を示す。図7は、図6のノイジーな信号エンベロープから導かれる自己相関結果の正半分の時間遅延を示す。当該自己相関結果は、周期エネルギー例えば心音が高いエネルギーのノイズに包み込まれた信号を反映して、幅の広い中央ピークによって特徴付けられている。上記ノイズにより、信頼性の高い心拍数データを上記信号から抽出することができない。図10は、図9の微弱な信号エンベロープから導かれる自己相関結果の正の半分の時間遅延を示す。当該自己相関結果は、微弱な検知が原因で、周期エネルギー例えば心音がほとんど存在しない信号を反映して、有意な信号ピークが存在しないことによって特徴付けられている。上記微弱な検知により、信頼性の高い心拍数データを上記信号から抽出することができない。ステップ1125において、良質、ノイジー、または微弱のいずれかに上記音響生理学信号を分類するために、上記自己相関結果に対してピーク幅peakwidth、ピークの幅の解析を行う。当該解析において、当該信号のピーク幅の特性を良質、ノイジー、および微弱な信号の特徴的なピーク幅の特性所定の特徴的なピークの幅の特性と比較し、当該比較に基づいて当該信号を分類する。良好、ノイジー、および微弱な信号の特徴的な特性のみに、本発明は限定されない。生理学的信号のいかなる他の特性の数を、所定の特徴的な特性の対応する数と比較してよい。図12に戻って、ピーク幅の解析を用いて音響生理学信号を分類するために、計測された幅をもつピーク例を示す。図示された例において、当該ピーク幅は、ピーク振幅から当該ピーク振幅の10パーセントにあるピーク減衰しきい値までの、正の時間遅延の方向における半分の幅halfwidthとして計測される。当然ながら、他の実施の形態においては、ピーク幅は全部の幅fullwidthとして計測される、負の時間遅延の方向に計測される、および/または、ピーク振幅から当該ピーク振幅の10パーセント以外にあるピーク減衰しきい値まで計測されてもよい。図13は、本発明のいくつかの実施の形態において、音響生理学信号の処理方法の信号を分類するステップを示す。まず、ステップ1120で取得された自己相関結果の中央ピークを、適切な解析を確実にする幅に正規化する。そして、ステップ1305において、当該中央ピークの幅を、中央ピークの幅のしきい値と比較する。当該中央ピークの幅が、高い中央ピークの幅のしきい値を超えている場合所定幅のしきい値の範囲を超えた幅、ステップ1310において当該信号をノイジーに分類する。当該中央ピークの幅が、低い中央ピークの幅のしきい値を下回っている場合所定幅のしきい値の範囲を下回った幅、ステップ1315において当該信号を微弱に分類する。当該中央ピークの幅が、高い中央ピークの幅のしきい値と低い中央ピークの幅のしきい値との間にある場合所定幅のしきい値の範囲、さらなる解析が必要になる。その場合、有意な非中央ピーク例えば、正の時間遅延を中心とするピークがあれば特定し、ステップ1320においてその幅を解析する。ステップ1320において有意な非中央ピークがない場合、ステップ1315において当該信号を微弱に分類する。有意な非中央ピークがある場合、それらを非中央ピークの幅のしきい値非中央ピークの幅に対応するしきい値を上回る幅と比較する。ステップ1320において、上記非中央ピークの幅のしきい値を超える幅をもつ有意な非中央ピークがない場合非中央ピークの幅に対応するしきい値を下回る幅、ステップ1315において、当該信号を微弱に分類する。一方で、ステップ1320において、上記非中央ピークの幅のしきい値を超える幅をもつ有意な非中央ピークが少なくとも1つある場合、ステップ1325において、当該信号を良質に分類する。上記中央ピークおよび非中央ピークは、複数の信号の種類を特徴付ける所定の信号ピークの幅のしきい値とみることができるすなわち、少なくとも2つの良質レベル、ノイジーレベル、および低レベルの信号。当該信号がどのように分類されたとしても、上記分類にしたがって当該信号が処理されるステップ1330にフローは進む。当該信号が良質に分類された場合、信号プロセッサ130の制御のもとで、生理学的データ例えば心拍数を当該信号から抽出し、当該生理学的データを監視対象の患者に表示するユーザインターフェース135に出力し、当該データがより高次の臨床処置の対象となるローカル解析モジュール140に送信し、当該データが記録されるデータ管理要素145に送信し、および/または、リモート解析モジュールまたはリモート臨床表示にさらに送信するためのネットワークインターフェース150に送信する。当該信号がノイジーと分類された場合、当該信号から生理学的データは抽出されず、その代わりに信号プロセッサ130の制御のもとで、ノイジーな信号である旨の通知信号通知が、要素135、140、145、および/または、150のうちの1つまたはそれ以上に出力される。当該信号が微弱と分類された場合、当該信号から生理学的データは抽出されず、その代わりに信号プロセッサ130の制御のもとで、微弱な信号である旨の通知信号通知が、要素135、140、145、および/または、150のうちの1つまたはそれ以上に出力される。信号品質の改善に迅速に行動するために、ノイジーな信号に対して適切となる修正的な行動の推奨を、ノイジーな信号である旨の通知とともに通知してよく、微弱な信号に対して適切となる修正的な行動の推奨を、微弱な信号である旨の通知とともに通知してよい。ピーク幅のしきい値として割り当てられた当該信号のピーク幅および値を計測する技術は、システムの仕様や監視する生理学的パラメータに合わせて変化する。監視するパラメータが心拍数であるいくつかの実施の形態において、当該信号のピーク幅は、ピーク振幅から当該ピーク振幅の10パーセントにあるピーク減衰しきい値までの、正の時間遅延の方向における半分の幅として計測されてよく、当該ピーク幅は以下の値が割り当てられたピーク幅のしきい値と比較される。高い中央ピークの幅のしきい値=01秒低い中央ピークの幅のしきい値=00125秒非中央ピークの幅のしきい値=0125秒また、これら実施の形態において、中央ピークのピーク振幅の少なくとも10パーセントのピーク振幅がある場合、非中央ピークは有意とみなされてよい。本発明のいくつかの実施の形態は、前記生理学的信号のエンベロープを抽出するステップと、前記エンベロープを用いて、前記生理学的信号の自己相関結果を生成するステップとをさらに含み、前記生理学的信号の1つまたは複数の特性の比較は、前記生成された自己相関結果の1つまたは複数の特性と、1つまたは複数の所定の特徴的な特性との間で行われることを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記所定の特徴的な特性は、中央にあるピークの幅を特性に含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記所定の特徴的な特性は、中央以外の位置にあるピークの幅を特性に含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値におさまる幅を有しているか否かを判定した結果と、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値を超えた幅を有しているか否かを判定した結果とに、少なくとも一部基づいて、前記信号を良質レベル信号に分類することを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を超えた幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号をノイジー信号に分類することを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記分類するステップは、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが、当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記処理するステップは、前記信号が良質レベルに分類された場合、前記生理学的信号から生理学的データを抽出するステップと、前記生理学的データを出力するステップとを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記処理するステップは、前記生理学的信号を分類したことに応じて、信号通知を生成するステップと、前記信号通知を出力するステップとを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記処理するステップは、前記生理学的信号を微弱に分類したことに応じて、微弱信号通知を生成するステップと、前記微弱信号通知を出力するステップとを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号のエンベロープを抽出し、前記エンベロープを用いて、前記生理学的信号の自己相関結果を生成し、前記生理学的信号の1つまたは複数の特性の比較は、前記生成された自己相関結果の1つまたは複数の特性と、1つまたは複数の所定の特徴的な特性との間で行われることを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値におさまる幅を有しているか否かを判定した結果と、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値を超えた幅を有しているか否かを判定した結果とに、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を良質レベル信号に分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を超えた幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号をノイジー信号に分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央にあるピークが所定幅のしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記生理学的信号の中央以外の位置にあるピークが当該中央以外の位置にあるピークの幅に対応するしきい値の範囲を下回る幅を有しているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記生理学的信号を低レベル信号に分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記複数の信号の種類は、良質レベル、ノイジーレベル、および低レベルの信号のうち少なくとも2つであることを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記自己相関結果の前記信号のピークの幅は、中央にあるピークの幅と中央以外の位置にあるピークの幅とを含むことを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記システムは、前記信号の中央ピークが低い中央ピークの幅のしきい値と高い中央ピークの幅のしきい値との間にあるか否かを判定した結果と、前記信号の非中央ピークの幅が非中央ピークの幅のしきい値を超えているか否かを判定した結果とに、少なくとも一部基づいて、前記信号を良質と分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、前記信号の中央ピークの幅が高い中央ピークの幅のしきい値を超えているか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記信号をノイジーと分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記信号プロセッサの制御のもとで、非中央ピークの幅のしきい値を超える幅をもつ前記信号の非中央ピークが存在しないか否かを判定した結果に、少なくとも一部基づいて、前記信号を微弱と分類することを特徴とするシステムを開示する。本発明のいくつかの実施の形態は、前記処理するステップは、前記信号を微弱に分類したことに応じて、微弱信号通知を生成するステップと、前記微弱信号通知を出力するステップとを含むことを特徴とする方法を開示する。本発明は、思想または本質的な性質から外れることなく、他の特定の形式で実施され得ると当業者によって評価されるだろう。したがって、本記載は実例であって制限的なものではないと考えられる。本発明の技術的範囲は添付のクレームによって導出され、等価な範囲に含まれるすべての改変は包含されることが意図される。"