"患者の心臓活動を解析する方法であって、一回の心拍に対応する少なくとも一つの基本信号1を含む少なくとも一つの心臓電気信号を獲得するステップ20と、前記基本信号から少なくとも一つの要素波P、Q、R、S、Tを抽出するステップ29であって、その一般的形状はにより表現され得、Φtは前記要素波P、Q、R、S、Tの位相である、ステップと、前記要素波P、Q、R、S、Tを解析するステップ30とを含み、前記要素波P、Q、R、S、Tの解析30は、前記要素波P、Q、R、S、Tの位相方程式の表現を決定するステップと、及びにより定義されるpcosn関数及びpsinn関数から、前記要素波P、Q、R、S、Tの非調和性及びその形態を測定するパラメータr、rk、Φ0、pkの関数として、前記要素波P、Q、R、S、Tの位相Φtの表現を決定するステップとを含む、ことを特徴とする方法。前記位相方程式は、として表現され、[0,1]で変化するrは、前記要素波P、Q、R、S、Tの非調和性を測定するパラメータであることを特徴とする、請求項1に記載の心臓活動を解析する方法。前記要素波xtは、二つのパラメータr及びΦ0を用いてとして表現され、及びであり、前記hsin関数及びhcos関数は、及びにより定義されることを特徴とする、請求項2に記載の心臓活動を解析する方法。前記位相方程式は、として表現され、PΦ及びQΦは、三角多項式であることを特徴とする、請求項1に記載の心臓活動を解析する方法。前記位相Φtの表現は、として決定され、前記psin1関数及びpcos1関数は、により定義されることを特徴とする、請求項4に記載の心臓活動を解析する方法。患者の心臓活動を解析するシステムであって、一回の心拍に対応する少なくとも一つの基本信号1を含む少なくとも一つの心臓電気信号を獲得する手段2と、前記基本信号1から少なくとも一つの要素波P、Q、R、S、Tを抽出する手段であって、その一般的形状はにより表現され得、Φtは前記要素波P、Q、R、S、Tの位相である、手段と、前記要素波P、Q、R、S、Tを解析する手段9とを備え、前記要素波P、Q、R、S、Tを解析する手段9は、前記要素波P、Q、R、S、Tの位相方程式の表現を決定する手段9と、及びにより定義されるpcosn関数及びpsinn関数から、前記要素波P、Q、R、S、Tの非調和性及びその形態を測定するパラメータr、rk、Φ0、pkの関数として、前記要素波P、Q、R、S、Tの位相Φtの表現を決定する手段9とを備える、ことを特徴とするシステム。前記位相方程式をとして表現する手段9を備え、[0,1]で変化するrは、前記要素波P、Q、R、S、Tの非調和性を測定するパラメータであることを特徴とする、請求項6に記載の心臓活動を解析するシステム。前記要素波xtを、二つのパラメータr及びΦ0を用いてとして表現する手段9を備え、及びであり、前記hsin関数及びhcos関数は、及びにより定義されることを特徴とする、請求項7に記載の心臓活動を解析するシステム。前記位相方程式をとして表現する手段9を備え、PΦ及びQΦは、三角多項式であることを特徴とする、請求項8に記載の心臓活動を解析するシステム。前記位相Φtをとして表現する手段9を備え、前記psin1関数及びpcos1関数は、及びにより定義されることを特徴とする、請求項9に記載の心臓活動を解析するシステム。請求項6~10のいずれか一項に記載の心臓活動を解析するシステムを備える心臓刺激装置。請求項6~10のいずれか一項に記載の心臓活動を解析するシステムを備える心臓除細動器。ECG信号を解析及び特性付ける多くの方法が提案されている。特に、信号の周波数解析は、この信号がフーリエ空間Fourierspaceで説明されることを可能とする。フーリエ分解Fourierdecompositionは、実際は、周波数fの周期信号を、Fの倍数であり、フーリエ係数Fouriercoefficientで重み付けされた周波数を有するシヌソイド関数sinusoidalfunctionの無限和infinitesumに分解することにある。これらのフーリエ係数は、解析された信号の符号化codingを形成するものであり、この信号の特性characteristicパラメータである。特に、保持されるフーリエ係数の数は限られており、フーリエ分解の最初の項termのみが保持される。しかしながら、これらの項は、符号化から統合された信号が元の信号にできる限り近似するように、十分な数であるべきである。ここで、ECG信号は、強非調和信号stronglyanharmonicsignal、即ち非線形信号であり、この信号のフーリエ分解は、物理的意味を与えるのが難しい多数の係数が保持されることを必要とする。さらに、この分解は、信号の周波数成分の分布distributionの説明を可能とする場合に、後者が起こる時点の情報を決して与えず、信号の異なる波P波、QRS複合波、T波、...及びその形状の特性付けを可能としない。この欠点は、得られたECG信号をウェーブレットwavelet又はガウス波Gaussianwaveの和に分解してモデル化することにより克服され得る。しかしながら、この方法も、モデル化が十分な質であるためには、非常に多数のパラメータの決定を必要とする。さらに、P波及びT波は、ガウス波に吸収され難く、一般に不十分にモデル化される。さらに、文献心電図信号を生成する動的モデルMcSharryetal.,IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,503:289-294,March2003から、ECG信号をモデル化する方法が知られている。その方法は、心拍数の平均及び標準偏差等の統計パラメータと、特にPQRST複合波の形態に関する形態パラメータとからECG信号が生成されることを可能とする。しかしながら、この方法は、ECG信号の直接解析を可能としない。さらに、この方法は、複雑な計算に基づくものであり、各固定のパラメータ一組に対して、完全な数値積分法numericalintegrationが行われることを必要とする。したがって、本発明の目的は、フーリエ級数Fourierseriesによる解析又はウェーブレット若しくはガウス波への分解に必要とされるパラメータの数に比べて少数であり、物理的意味を有すると共に、信号の形状の単純かつ明示的な特徴signatureを形成するパラメータを用いて、心臓活動信号の波形の解析を可能とすることである。このために、本発明の目的は、上述の型の解析方法であって、要素波の解析が、要素波の位相方程式phaseequationの表現を決定するステップと、及びにより定義されるpcosn関数及びpsinn関数から、要素波の非調和性anharmonicity及びその形態を測定するパラメータによる要素波の位相Φtの表現を決定するステップとを含む、ことを特徴とする方法である。本発明による方法は、別々に又は組み合わせて取り込まれる次の特徴も有する。-位相方程式は、として表現される。ここで、[0,1]で変化するrは、要素波の非調和性を測定するパラメータである。-要素波は、二つのパラメータr及びΦ0を用いて、として表現される。ここで、及びであり、hsin関数及びhcos関数は、及びにより定義される。-位相方程式は、として表現される。ここで、PΦ及びQΦは、三角多項式である。-位相Φtの表現は、として決定される。ここで、psin1関数及びpcos1関数は、及びにより定義される。これにより達成される本発明による方法は、最新技術による分解方法と比べて、ECG信号の解析及び少数のパラメータを用いた信号の特性付けを可能とする。さらに、これらのパラメータは、物理的意味を有するものであり、PQRST複合波の波形の特性である。別の態様によれば、本発明の目的は、患者の心臓活動を解析するシステムであって、一回の心拍に対応する少なくとも一つの基本信号を含む少なくとも一つの電気心臓信号を獲得する手段と、基本信号から少なくとも一つの要素波を抽出する手段であって、その一般的形状はとして表現され得、Φtは要素波の位相である、手段と、要素波を解析する手段とを備え、要素波を解析する手段は、要素波の位相方程式の表現を決定する手段と、及びにより定義されるpcosn関数及びpsinn関数から、要素波の非調和性及びその形態を測定するパラメータによる要素波の位相Φtの表現を決定する手段とを備える、ことを特徴とするシステムである。本発明によるシステムは、別々に又は組み合わせて取り込まれる次の特徴も有する。-解析システムは、位相方程式をとして表現する手段を備える。ここで、[0,1]で変化するrは、要素波の非調和性を測定するパラメータである。-解析システムは、要素波を、二つのパラメータr及びΦ0を用いてとして表現する手段を備える。ここで、及びであり、hsin関数及びhcos関数は、及びにより定義される。-解析システムは、位相方程式をとして表現する手段を備える。ここで、PΦ及びQΦは、三角多項式である。-解析システムは、位相Φtをとして表現する手段を備える。ここで、psin1関数及びpcos1関数は、及びにより定義される。他の態様によれば、本発明の目的は、本発明による心臓活動を解析するシステムを備える心臓刺激装置、及び本発明による心臓活動を解析するシステムを備える心臓除細動器である。本発明は、添付の図面を参照して説明される本発明の例示の実施形態を参照してより理解される。図1には、グラフが示される。そのグラフは、PQRST複合波を含むECG信号の基本信号1の形状を示す。このグラフでは、時間が横軸に、電圧が縦軸に示される。一回の心拍の間に生成されたP波、QRS複合波、及びT波が、このグラフで認識される。心臓信号を獲得及び解析するシステムが図2に示される。このシステムは、患者の体の異なる場所に配置される複数の測定電極2を備え、ECGモニタとも呼ばれる心電計electrocardiographicmonitor3に接続される、ECG信号を獲得する手段を備える。このシステムは、アナログ/デジタル変換器7と、デジタル信号を解析する手段9、例えばプロセッサとを含む、ECG信号を処理及び解析する手段5も備える。変換器7の入力は、ECGモニタ3の出力に接続され、プロセッサ9の入力は、変換器7の出力に接続される。さらに、システムは、プロセッサ9の出力に接続されるモニタ11を備える。測定電極2は、患者の体に配置される場合に、心臓で生成された電気信号を受信できる。その大きさは、1ミリボルトのオーダである。一組の電極を用いて、複数の、一般に6本又は12本のリード線から信号を受信することが可能である。ECGモニタ3は、電極1による段階的獲得の間、横軸に例えば25mm/sのスケールでの時間を、縦軸に例えば1cm/mVのスケールでの電圧を表示する曲線として、ECG信号を表示できる。これらの曲線は準周期的であり、各周期は一回の心拍に対応し、その形状は関連するリード線により変動する。このように、図1は、一回の心拍に対応する期間の、これらのリード線の一つからの信号の形状を示す。モニタ3は、出力で、電極により検知されたECG信号に対応するアナログ信号も提供できる。アナログ/デジタル変換器7は、アナログECG信号を、所定の標本化周波数、例えば256Hzで標本化することによりデジタル化できる。プロセッサ9は、デジタルECG信号を選別し、この信号の形状及び心拍数の特性パラメータを抽出し、これらのパラメータの統合を生成するために、この信号を解析できる。図3は、本発明の実施形態による、図2を参照して説明されたシステムを用いた、心臓活動信号の獲得及び解析を示すブロック図である。最初の獲得ステップ20では、心臓活動により生成された電気信号が、電極2により検知され、アナログ信号として、ECGモニタ3に送信される。ECGモニタ3は、その受信の間、段階的に、これらの信号を示すいくつかの曲線を表示する。この表示を用いて、施術者practitionerは、信号が適切に獲得されていることを確認することが特に可能である。電極2により検知された信号は、例えば12あり、これらの信号の各々は、特定のリード線に対応する。本発明による方法を用いて、これらのリード線の各々を解析することが可能であるが、これらのリード線の一つの解析のみが以降の説明で詳述される。このように、以降の説明では、ECG信号は、これらのリード線の一つに関連付けられた信号を示す。デジタル化ステップ22では、ECGモニタ3は、アナログECG信号をアナログ/デジタル変換器7に送信する。アナログ/デジタル変換器7は、この信号を標本化及び量子化によりデジタル化する。ステップ22の最後に得られたデジタルECG信号は、プロセッサ9に送信される。プロセッサ9は、この信号を、それから特性パラメータを抽出するために解析する。この信号は、一連の基本信号1からなり、その各々は、一回の心拍に対応し、PQRST複合波を形成する。しかしながら、この信号は、特に心拍数及びQRS複合波の形状の変動により、厳密には周期的でない。さらに、この信号は、心臓の唯一の電気的活動によるものではない。実際に、心筋heartmuscle、特に呼吸筋respiratorymuscle以外の筋肉の活動と、電気装置、例えばモニタ3及び11の干渉とは、電極2により受信される高周波数及び低周波数の寄生信号parasiticsignalを生成する。このように、ステップ25では、これらの寄生信号を抑制するために、デジタル選別がデジタルECG信号に適用される。ステップ27では、選別されたECG信号が、公知の方法を用いて、例えば一般にPQRST複合波の最も詳細finestかつ広範extensiveな波であるR波を検出することにより、その各々がPQRST複合波を含む基本信号Ytに分解される。この分解の間に、心拍数及びその変動は、信号の一連のP波を分離する異なる時間間隔を計算することにより決定される。プロセッサ9は、基本信号Ytの各々、特にPQRST複合波の形態を解析する。このために、各基本信号は、ステップ29で解析され、その各々が基本信号YtのP波、Q波、R波、S波、又はT波に対応する要素波の和に分解される。このように、各基本信号Ytは、により説明される。ここで、xP、xQ、xR、xS、及びxTは、それぞれP波、Q波、R波、S波、及びT波を示し、tP、tQ、tR、tS、及びtTは、これらの波の時刻の起点、即ちこれらの波が基本信号内に現れる時点を示す。要素波の各々は、ステップ30で解析され、少数のパラメータにより特性付けられる。これらの波の各々の解析は、同じステップにより行われる。このように、以降の説明では、要素波は、その型にかかわらず、xtにより示され、その時刻の起点は、t=0の時点が仮定される。各要素波xtは、次の形式で説明され得る非調和信号である。ここで、すべての時間依存性は、位相関数phasefunctionΦに含まれる。この要素波xtは、局所的に測定された心拍数の周期である周期Tの周期信号と見なされる。以降の説明では、2πの正規化周期が考慮される。非調和信号では、非調和性への主な寄与は、位相力学phasedynamicsの対称性の破れbreakingofsymmetryからもたらされる。このように、すべての関連する動的情報は、位相力学により表現される。したがって、波xtの解析の早期に、この位相Φt、特に関数Φの時間導関数timederivativeである関数Fにより表現された位相力学は、検査されるべきである。このように、波xtの形態は、Fを知ることにより完全に決定される。したがって、本発明による方法の解析ステップ30の間に、この関数Fは、非常に少数のパラメータを用いて説明されるはずである。少数のパラメータにより、同等の精度レベルaccuracylevelを有する、フーリエ級数を用いて同じ関数を分解するのに必要とされるパラメータの数に比べて減らされた数のパラメータが意味される。このように、この解析ステップ30は、位相Φ、特にΦの時間導関数である関数Fを表現することからなる最初のステップを含む。最も単純な場合に、周期2πの波に対して、位相力学は、位相方程式と呼ばれると書かれ得る。この場合の関数Fは、軸Φ=0に対して、鏡映対称reflectionsymmetryを有する。位相力学のこの表現は、区間[0,1]で変化する一つのパラメータrのみを含む。下限r=0は調和波harmonicwaveに対応し、上限r=1は無限非調和波infinitelyanharmonicwaveに対応する。と書かれ得る波xtここで、Φ0は位相の起点は、分解され、パラメータr及びΦ0を含む形式に書き換えられる。ここで、及びであり、次のhcos関数及びhsin関数が定義される。このように、波xtの分解は、二つのパラメータr及びΦ0のみを含む。非調和性パラメータと呼ばれるrは、波の非調和性度合いを測定する。下限r=0は調和波に対応し、上限r=1は無限非調和波に対応する。さらに、関数hcos及びhsinの両方での波の合成を定義するパラメータΦ0は、形態パラメータであり、位相力学の鏡映対称の角度に対応する。一般的な場合に、即ち任意の周期波に対して、位相方程式は、と書かれ得る。ここで、Pn及びQmは、それぞれ次数n及びmの三角多項式である。次数nの三角多項式の一般的形状は、である。したがって、波xtの解析は、少数のパラメータを含むΦの表現の決定を含み、これらのパラメータにより、波xtの表現の決定を可能とする。有利には、位相方程式2は、と書き換えられ得る。多項式PnΦを因数分解することにより、を単純な項の和に変換することが可能であり、位相方程式がと書き換えられることを可能とする。ここで、0及び1の間に含まれるパラメータrkは波xtの非調和性を測定し、パラメータpkはその形態を特性付ける。波の周期Tは、この方程式を、Φについて0及び2πの間で積分することにより決定され得る。この結果と、周期が2πに等しく、係数rkがすべて0である場合に波が調和であるという制約とから、位相方程式は、次の方法で表現され得る。ここで、関数Dkは、により定義され、を検証する。pcosn及びpsinnと書かれ、により表現され、とりわけ次の特性propertyを有するpolycos関数及びpolysin関数の定義は、位相方程式がと書き換えられることを可能とする。この方程式を解くことにより、により表現されるtΦの解析的表現にアクセスすることが可能である。したがって、明確に定義された独立のパラメータを用いて、時刻tは位相Φの関数として表現され、双対的に、位相Φは時刻tの関数として表現される。そのパラメータは、非調和性パラメータr又はrk及び形態パラメータΦ0又はpkを測定する。このように、解析ステップ30の間に、プロセッサ9は、少数のパラメータを用いて各要素波xtを符号化する。一実施形態によれば、各要素波xtは、大きさ、調和性r、及び形態Φ0により、ほぼ正確に説明される。別の実施形態によれば、各要素波xtは、それぞれの重みweightで完成する二組のパラメータr1、p1及びr2、p2により、より正確に説明される。したがって、要素波の各々、それ故にECG信号のPQRST複合波の各々は、限られた数のパラメータにより特性付けられ、非線形性及びこれらの複合波の形態を代表するため、物理的意味を有する。ステップ32では、プロセッサ9は、ステップ27及び29の間に決定されたECG信号のパラメータ、即ち心拍数、調和性、及び形態のパラメータを、特にECG信号全体でのこれらのパラメータの各々の平均及び標準偏差を決定することにより統合する。これらの値は、施術者により又は自動的にモニタ11に表示され、これらの値を特定の心臓異常に対応する表形式の値と比較することにより、診断の基礎として用いられ得る。このように、本発明による方法を用いて、心臓活動を解析し、心臓活動により生成された電気信号から、これらの信号の波形の小型かつ関連の表現を可能とする限られた数のパラメータを抽出することが可能である。しかしながら、上記の例示の実施形態には限定されないことを理解すべきである。特に、別の実施形態によれば、心臓活動信号は、腔内プローブendocavitaryprobeに配置された電極により収集された電気記録図electrogramである。このように、本発明によるシステム及び方法は、埋め込み型の刺激装置又は除細動器に適用され得、本発明による心臓活動信号の連続的解析であり、潜在異常の自動検出及び心臓の刺激の誘発を可能とする。勿論、他の実施形態も想定され得る。"