"一連の心拍について心電計測定値を記録するステップと、前記心電計測定値からピーク間隔データを判断するステップと、前記ピーク間隔データから複数のデータ点を生成するステップと、前記複数のデータ点からデータ点の2つのサブセットを識別し、それぞれのサブセットはデータ点の最大数を有するステップと、前記データ点の2つのサブセットのうちの1つのデータ点の最大数を、前記データ点の2つのサブセットの他の1つのデータ点の最大数で除算することにより、HRV相対密度パラメータRDを計算するステップと、を含む、心拍変動HRVを測定する方法。それぞれの前記データ点が、第1の軸上に第1の座標、および第2の軸上に第2の座標を有し、前記データ点の2つのサブセットが、前記第1の軸上の第1のデータ間隔に第1のデータ点の最大数を有する第1のサブセット、および前記第2の軸上の第2のデータ間隔に第2のデータ点の最大数を有する第2のサブセットを有する、請求項1に記載のHRVを測定する方法。前記ピーク間隔データを判断するステップが、2500msecより大きいピーク間隔の破棄を含む、請求項1に記載のHRVを測定する方法。前記複数のデータ点を生成するステップが、それぞれの前記データ点の、数式新しい第1の座標=cos45第1の座標第2の座標、および新しい第2の座標=cos45第2の座標-第1の座標による、新しい第1の座標および新しい第2の座標を有する新しいデータ点への変換を含む、請求項2に記載のHRVを測定する方法。第1のデータ間隔および第2のデータ間隔を識別するステップが、データ間隔長の選択を含む、請求項2に記載のHRVを測定する方法。前記データ間隔長が10から20の範囲である、請求項5に記載のHRVを測定する方法。前記ピーク間隔データをトレンド除去するステップをさらに含み、計算された前記RDは全般的な健康予測に適用可能である、請求項1に記載のHRVを測定する方法。前記ピーク間隔をトレンド除去するステップが、前記ピーク間隔からの平均値の減算を含む、請求項7に記載のHRVを測定する方法。前記平均値が、予め定められた数のピーク間隔の総計を得ること、および前記総計を前記予め定められた数で除算することにより計算される、請求項8に記載のHRVを測定する方法。パルスレベルを測定するステップ、および前記パルスレベルが予め定められた閾値を超えるとRDを計算するステップをさらに含み、計算された前記RDが、心室性頻拍VTまたは心室性細動VFの起こりうる発生の判断に適用可能である、請求項1に記載のHRVを測定する方法。前記予め定められた閾値が、秒あたり少なくとも120拍の率で起こる10回の連続した心拍のパルスレベルである、請求項10に記載のHRVを測定する方法。現在の心拍の心電計測定値を記録するステップと、前記現在の心拍と先行する心拍の間隔を測定するステップと、前記測定された間隔を、一連の先行する心拍に対応する一連の間隔の記録に追加するステップと、予め定められた数の記録された間隔に基き心拍変動HRVパラメータを計算するステップと、前記HRVパラメータが閾値を超える場合、心臓治療を適用するステップと、を含む、リアルタイムの心臓治療を提供する方法。間隔を測定した後、予め定められた数の記録された間隔にテストを適用してテスト結果を得るステップと、前記テスト結果が第1の予め定められた値の範囲に入る場合、前記前のステップを繰り返すステップと、前記テスト結果が第2の予め定められた値の範囲に入る場合、前記心拍変動HRVパラメータを計算するステップと、をさらに含む、請求項12に記載の心臓治療を提供する方法。前記テストが、前記予め定められた数の記録された間隔に対応する脈拍数の閾値の脈拍数への比較を含み、前記第1の値の範囲が前記閾値の脈拍数を下回る脈拍数であり、前記第2の値の範囲が前記閾値の脈拍数を上回る脈拍数である、請求項13に記載の心臓治療を提供する方法。前記治療が、軽度の警告ショックの適用、薬剤の注入、および心臓のペースを定めるための電圧の適用のうち少なくとも1つを含む、請求項12に記載の心臓治療を提供する方法。心拍を記録し、一連の心拍間隔を検出するデータ収集器と、前記一連の心拍間隔を分析し、相対密度パラメータに基きHRV値を得るデータ分析器と、前記HRV値を出力する出力装置と、を備える、心拍変動HRVを測定するシステム。前記出力装置が、前記HRV値を表示する画面、前記HRV値を印刷するプリンタ、可聴音を出す警報機、および患者に注入を行う注入器のうち少なくとも1つである、請求項16に記載の心拍変動HRVを測定するシステム。本発明の態様により、心拍変動HRVを測定する方法が提供され、その方法は、一連の心拍について心電計測定値を記録するステップと、心電計測定値からピーク間隔データを判断するステップと、ピーク間隔データから複数のデータ点を生成するステップと、複数のデータ点からデータ点の2つのサブセットを識別し、それぞれのサブセットはデータ点の最大数を有するステップと、データ点の2つのサブセットのうちの1つのデータ点の最大数を、データ点の2つのサブセットの他の1つのデータ点の最大数で除算することにより、HRV相対密度パラメータRDを計算するステップを含む。本発明の別の態様により、リアルタイムの心臓治療を提供する方法が提供され、その方法は、現在の心拍の心電計測定値を記録するステップと、現在の心拍と先行する心拍の間隔を測定するステップと、測定された間隔を、一連の先行する心拍に対応する一連の間隔の記録に追加するステップと、予め定められた数の記録された間隔に基き心拍変動HRVパラメータを計算するステップと、HRVパラメータが閾値を超える場合、心臓治療を適用するステップを含む。本発明のさらに別の態様により、心拍変動HRVを測定するシステムが提供され、そのシステムは、心拍を記録し、一連の心拍間隔を検出するデータ収集器と、一連の心拍間隔を分析し、相対密度パラメータに基きHRV値を得るデータ分析器と、HRV値を出力する出力装置を備える。本発明のさらに別の態様により、心拍変動HRVを測定する方法が提供され、その方法は、一連の心拍について心電計測定値を収集するステップと、心電計測定値からピーク間隔データを判断するステップと、2500msecより大きい長さを有するピーク間隔データを破棄するステップと、ピーク間隔データから複数のデータ点を生成し、それぞれのデータ点は、第1の軸上に第1の座標、および第2の軸上に第2の座標を有するステップと、それぞれのデータ点を、数式新しい第1の座標=cos45第1の座標第2の座標、および新しい第2の座標=cos45第2の座標-第1の座標により、新しい第1の座標および新しい第2の座標を有する新しいデータ点へ変換するステップと、データ間隔長を選択するステップと、複数のデータ間隔長により、それぞれの新しいデータ点を移動および拡張するステップと、第1の最大数のデータ点を有する第1の軸上の第1のデータ間隔、および第2の最大数のデータ点を有する第2の軸上の第2のデータ間隔を識別するステップと、第1または第2の最大数のデータ点のうち1つを、他の第1または第2の最大数のデータ点で除算することにより、HRV相対密度パラメータRDを計算するステップを含む。本発明のこれらの付加的なおよび/または他の態様および/または利点を、後述の詳細な記載で説明し、詳細な記載から推論が可能であり、および/または本発明の実践により習得可能である。本発明は、以下の図と併せて後述の詳細な記載から、さらに理解し認識されるであろう。本発明の実施形態について詳細に説明し、その例を添付の図に示し、同一の参照番号は全体を通し同一の構成要素を指す。実施形態を以下に記述し、図の参照により本発明を説明する。図1を参照すると、心電計ECGまたは類似の装置に検出されるような、心拍波または一連の波20の図形の例示が示されている。心拍間隔は、近接した波形の対応する点の間の時間である。前述のように、慣例により、それぞれの波は標準基準点QRSを有する。従って、間隔RR1、RR2、およびRRnによって図に示すように、心拍波20を一連のRRまたはピーク間隔として定義してもよい。心拍間隔を、例えば点QおよびSのようないずれの波の他の対応する点に対しても測定可能であることを理解すべきである。記述の便宜上、ピーク間隔値RR1,RR2からRRnの一連またはストリームを間隔ストリーム22と呼ぶ。心拍変動HRVの語は、特定の患者の心拍間隔の変動量をいう。分析は、例えば15分のできるだけ短い、または48時間のできるだけ長いサンプルのような、異なる持続時間のデータサンプルから行ってもよい。従って、与えられたデータサンプルは、通常は何千もの波形を有するだろう。近接した心拍間の最も多い間隔は500から1500msecの間に入り、この範囲外の例外は少ないだろう。実際には、生の波形データの視覚検査で患者のHRVを評価するのは困難である。本発明は、臨床的評価に有用な特徴的なHRV値を得るため、この情報を分析および定量化する新規の方法を提供する。この方法は、データ点の相対密度に基き計算された、新しいパラメータRDを導入する。またいくつかの実施形態では、リアルタイムで出力HRV値を提供し、特定の患者の状態の即時または緊急治療に役立つよう、本発明を構成してもよい。特にいくつかの実施形態では、エピソードの発現前に間に合う時点でVTの差し迫ったエピソードを検出するよう、本発明をICD内で使用してもよい。このようにして、患者はVT前に早期の警告をうまく受けるかもしれず、そうでなければ可能でないだろう特定の治療が適用されるかもしれない。図2は、本発明の実施形態に一致した、心拍変動を測定するシステムのブロック図を示す。システムは、3つの部分またはサブシステムである、データ収集サブシステム24、データ分析サブシステム26、および出力サブシステム28を有する。モジュール30として示される患者は、ECGのような心臓モニタリング装置に連結される。データ収集サブシステム24で、図1に示されたECGチャ-トを作成するため、患者の心拍がまず記録されるモジュール32。その後、デジタル化/検出モジュール34で、アナログ波形がデジタル化され、その関連するピーク間隔が検出または測定される。従って、データ収集サブシステム24の出力は、間隔ストリーム22、すなわち図1に示された一連の間隔値RR1,RR2~RRnである。データ分析サブシステム26で、間隔ストリーム22は、座標変換モジュール36により2次元座標システムに、まず変換される。任意選択的に、さらなる数学的変換および転換をデータに加えて分析または視覚化を強化してもよく、回帰プロットを任意選択的に表示してもよい。モジュール38は、本発明の分析方法を用いて座標データを評価し、患者のHRV値を得る。本発明の異なる実施形態によると、出力サブシステム28は、個々にまたは組み合わせて実行してもよいさまざまな出力を示す。示されるように、結果として生じるHRV値をコンピュータスクリーンモジュール40上に表示、または印刷モジュール41してもよい。代わりにまたは加えて、HRV値は、警報機モジュール42を起動および/または薬剤注入装置モジュール43のような治療の適用に導いてもよい。後者の2つの結果、警報機および注入装置は、本発明がリアルタイムまたは即時/緊急治療に使用される実施形態で、より使用されそうである。図3は、本発明の実施形態に一致した、心拍変動を測定する方法のブロック図を示す。この図は、図2に示された本発明の3つのサブシステムと図の一致を示す、点線44および45を含む。示されるように、第1および第3のサブシステムはそれぞれ、本発明の異なる実施形態に対応する、左側および右側に位置付けられるモジュールを有する。右側のモジュールは、HRV値が即時またはリアルタイム医療治療の提供に使用されるいくつかの実施形態を指す。データ収集サブシステム24から始めると、左側で、方法はモジュール46で始まる。モジュール48は心拍情報を収集、デジタル化、および検出し、間隔ストリーム22を得る。モジュール50で、予め定められた高閾値と比較して測定されるように異常に長いピーク間隔は、間隔ストリームから削除される。これらの間隔は、データ内で不自然な結果または例外的な状況となりそうであり、従って歪曲された結果につながる可能性があるので、破棄される。2500msecが適切な高閾値であることが見出されたが、状況により他の値も使用してもよい。モジュール52で、平均値を計算し、ピーク間隔データ点から平均値を減算することで、間隔データはトレンド除去される。トレンド除去は、例えば迅速な起立、走行、摂食、または咳嗽などの突然の移動のような通常の日常の活動に関連して起こるかもしれない心拍数の突然の上昇により引き起こされる変動をデータから除去するために適用される。トレンド除去の計算は、当業界で公知の種々の平均技術のいずれに基いてもよい。図4は、間隔ストリームデータに適切であると見出されたトレンド除去アルゴリズムの1つの例を示す表である。表の第1の欄は、間隔ストリーム22、すなわちピーク間隔RR1からRRnの生データである。第2の欄は、257点全てにわたり取られた平均値を示す。従って、完全な計算が可能な第1の平均値は、間隔RR257にあたる。このパラメータはAVER257の語により表わされ、RR1からRR257の全てのデータ点の平均値を表す。同様に、次のデータ点RR258は、RR2からRR258の257点を表す、関連したAVER258を有する。このようにして、RRnまでの全ての残りのデータ点について平均値が計算される。表の第3の欄で、トレンド除去されたデータが、欄1の当初の間隔値から欄2の平均値を減算することにより計算される。示されるように、第1のデータ点r1はRR129に対して起こり、RR129からAVER257を減算することにより計算される。特定のデータ点のトレンド除去は、従って、対象となるデータ点の128点前から128点後の範囲を含むデータ点に及ぶ平均値を減算することを含む。このようにして、モジュール52は、自律神経系に関連しない影響により心拍でデータが突然急上昇するのを除く。図3に戻ると、右側で、開始モジュール54はリアルタイム治療の提供が可能な本発明の実施形態についてのデータ収集の開始を示す。モジュール56で、単一のデータ点、すなわちピークまたはRR間隔の値が取得される。判断モジュール58は、この値が2500msecのような予め定められた高閾値を超えるかどうか問い合わせる。閾値を超えていれば、この取得されたピーク間隔は破棄され、制御がモジュール56に戻り次のピーク間隔値を取得する。そうでなければ、値が高閾値を下回る場合、取得されたピーク間隔値はモジュール60によりメモリ内に格納される。図5はコンピュータメモリ61の論理表現であり、間隔ストリーム22の値が所定の時間で格納されうる方法を示す。ピーク間隔RR1は最古の値であり、間隔RRnは最新の取得された値である。この論理表現で、その後取得されるピーク間隔のそれぞれは、RRnに近接または右側に格納される。データ収集サブシステム24の残りの2つのモジュールは、リアルタイム治療を提供する実施形態に対し予備テストとして有用なサブアルゴリズムを適用する。テストの1つのタイプは、患者の脈拍または心拍に規定された閾値を超える加速または上昇を探すことである。サブアルゴリズムが閾値を超える心拍を見出した後のみ、その後のHRV計算は考慮される。サブアルゴリズムについて適切と見出されたテストの例は、分あたり120拍またはより多い脈拍数の連続した心拍10回の時間である。ピーク間隔はミリ秒で表され、心拍数に反比例するので、この脈拍の数字は、500ミリ秒またはそれ未満のピーク間隔値に対応して示すことが可能である。前述のサンプルテストパラメータを用いて、モジュール60で最新の間隔値がメモリ内に格納された後、メモリ内の最新の10個の値すなわちRRnからRRn-9が調べられ、モジュール62でこの群内の最高値がRRmaxとして記録される。判断モジュール64は、それから、RRmaxが500ミリ秒未満または等しいかどうか問い合わせる。実際には、このテストは、最新の10心拍が分あたり120拍を全て超えているかどうかに等しい。回答がいいえであれば、最も頻繁なケースのように、制御はモジュール56に戻り、次のピーク間隔値が取得される。脈拍数が閾値を超えて増加した場合、その点が時間内の時点でメモリ61内に格納された、記録された間隔ストリーム22がデータ分析サブセクション26に渡される。本発明のいくつかの実施形態では、モジュール62および64の予備テストを省略してもよい。そのようなケースで、HRV値は常に可能であろうし、間隔ストリームへのそれぞれの増分の追加が受信されメモリ内に格納されるとき、継続的に更新されるであろう。リアルタイム治療についての実施形態では、本出願では有用と見出されないため、データはトレンド除去されない。しかし、適切と見出される場合、トレンド除去を任意選択的にこれらの実施形態で同様に適用してもよい。リアルタイム治療についての実施形態では、適用される特定の予備テストは、本発明による治療が望まれる心臓の症状に関連する。例えば、前述のようなサンプル予備テスト、すなわち連続した10拍が秒あたり120拍またはより多い場合、その点の心拍の加速または上昇は、一部のケースでVTのエピソードに先行するイベントである。VTを治療する他の実施形態では、異なるパラメータを有するテスト、他のタイプのテストを使用してもよいことを理解すべきである。同様に、本発明が他の心臓症状を治療するのに使用される場合、前述のものよりも、格納された間隔ストリームの異なる予備テストを代わりに使用してもよい。図3のデータ分析サブシステム26に戻ると、モジュール66は間隔ストリーム22を受信し、一連のピーク間隔を2次元x-y座標システムに変換する。いくつかの実施形態では、近接したピーク間隔ペアは、ペアの第1のピーク間隔を横座標またはx軸点に、および第2のピーク間隔ペアを縦座標またはy軸点に設定することにより、座標にマッピングされる。次のピーク間隔ペアは、その第1の間隔のような、前のピーク間隔ペアからの第2の間隔を有する。例えば、この方法によると、間隔ストリーム22の最初の4つの間隔、すなわちRR1,RR2,RR3,およびRR4は、以下の3つの座標x1,y1=RR1,RR2,x2,y2=RR2,RR3,およびx3,y3=RR3,RR4に転換する。モジュール66により生成されたデータ座標を、任意選択的に、回帰チャートを形成するため作図してもよい。図6は、最初のセットの4つのサンプルデータ点の作図を示す。間隔ストリーム22内のそれぞれのピーク間隔は他から独立しているので、あらゆる特定の横座標Xnは先行する横座標Xn-1より大きいまたはより小さいかもしれず、従って回帰プロットは非線形であることを理解すべきである。図7は、深刻な病状がない健康な個人の特徴であるデータ点の全てで作成されたサンプル回帰チャートを示す。示されるように、プロットは葉巻形状および約45度の方向を有し、最も多い点は500から1500msecの間隔時間に入る。モジュール66で定められたデータ座標点を、任意選択的に、数学モジュール68によりさらに変更または転換してもよい。限定しない例示の目的で、本発明のいくつかの実施形態では、新しい座標セットXnew,Ynewは、数式Xnew=cos45XnYn、およびYnew=cos45Yn-Xnにより計算される。図8に示されるように、この転換の効果は、プロットが実質的に平坦化、または時間軸に平行になるように、図7のプロットをおよそ-45度回転することである。この転換の利点は、それがデータ値が0および1の間で正規化される好都合な形でデータを表すことである。任意選択的に、モジュール68は、転換されたプロットの視覚表示を提供してもよい。本発明は、相対密度RDと呼ばれる新しいパラメータの計算を通してHRVを得る。RDは2つの係数、dxおよびdyの商であり、ここでxはX軸または横座標をいい、yはY軸または縦座標をいう。dxおよびdyの計算で、それぞれの軸は任意の数のデータ間隔に分割される。それぞれのデータ間隔内のデータ点の数が計数され、それぞれの軸についてデータ間隔内の点の最大数が記録される。係数dxがデータ点の総数で除算されたX軸間隔についてのこの最大数の値に割り当てられ、dyがY軸間隔についての最大数に基き同様に計算される。x,yデータ点のセットはまずモジュール70が受け取り、これがセット内の点の総数を計数し、その後の使用のためその値を格納する。さらに後述するように、モジュール70は、RDの計算に必要がないので任意である。まずdxを得ると仮定すると、例えば、モジュール72はx軸または横座標を選択し、パラメータXmaxをゼロに初期化する。Xmaxは、X軸に沿ったデータ間隔内で最も多いすなわち最大データ点の数を有するデータ点の数を格納するのに使用される。モジュール74は、データ間隔長を指定するのに使用されるパラメータhを選択する。間隔長は、データ点の有意義なサンプルを含むのに十分大きく、しかし妥当な数の間隔を可能にするのに十分小さい値であるよう選択される。例えば、与えられた軸に沿ったデータ点が0と1の間である場合、軸を20の等しいデータ間隔に分割する0.05の間隔長hが適切かもしれない。代わりにおよび特に、後述のモジュール76の記載に示すように、データ点が広い範囲に入る場合、間隔長hを対応したより大きな公称値で設定してもよい。モジュール76は、任意選択的に、軸を比較的大きなデータ間隔長hを有する視覚的に明確な間隔により容易に分割してもよいように、与えられた軸に沿ってデータセットを移動および/または拡張する。データセットの移動を、データ点のおよそ半分が軸のマイナス側に入り、およそ半分が軸のプラス側に入るようにそれぞれの点を変換することにより実行してもよい。乗数によって特定の軸上の座標のそれぞれを乗算することにより、データセットを拡張してもよい。これがなされるとき、軸を-20hから20hに伸ばすよう検討してもよい。限定しない例示の目的で、20hが260となるように、データ間隔h=13および乗数20を選択する。新しい軸目盛は、従ってマイナス260から260の範囲となり、等しいデータ間隔長13、すなわち3,26,39および-13,-26,-39などに分割される。データ点は20を乗算され、それで例えば、軸上で-0.3にあたるデータ点は-6になり、0.74の点は14.8になどなる。本発明の方法がどのように軸をデータ間隔hに分割するかは、図9に示される。示されるように、データセットは通常X軸に沿って移動され、同一のデータ間隔hがX軸およびY軸の両方に適用される。モジュール78は、現在の間隔内のデータ点の数を計数する。このモジュールは、第1の間隔で開始のため初期化される。判断モジュール80は、それから、現在の間隔内のデータ点の計数が新しい最大値であるかどうか問い合わせる。それが新しい最大値である場合、モジュール82はXmaxにこのデータ点計数を割り当てる。Xmaxがゼロで初期化されたので、第1の間隔を読んで、Xmaxはその間隔内のデータ点の値を常に取得する。そうでなければ、現在のデータ間隔がデータ点の新しい最大数を有さない場合、制御はモジュール82をとばして判断モジュール84へ移る。判断モジュール84は、全ての間隔が計数されたかどうか問い合わせる。例えば範囲が20hである場合、判断モジュール84は、-20hから20hの全ての40個の間隔が計数されたかどうかチェックする。そうでなければ制御はモジュール86に移り、モジュール86は間隔カウンタを1ずつ増分し、次の間隔データ点がモジュール78で計数される。そうでなければ、軸に沿った全ての間隔が計数されたとき、制御はモジュール88に移る。モジュール88で、場合によってXmaxまたはYmaxをモジュール70から得られたデータ点の総数で除算することにより、係数dxおよびdyが計算される。判断モジュール90は、パラメータdyの値が得られたかどうか問い合わせる。得られていなければ、制御はモジュール92に移り、モジュール92はY軸を選択しYmaxをゼロに設定する。係数dyはそれから、モジュール74で始まりdxを得るのに用いられたのと同様に計算される。いくつかの実施形態では、モジュール72が必要に応じてX軸またはY軸のどちらかを選択しXmaxまたはYmaxをゼロに設定するように、モジュール92の機能をモジュール72に含んでもよい。そのようなケースでは、否定的な結果の際、判断モジュール90からの制御はモジュール72へ向かうだろう。dyの計算で、モジュール94は、dyをdxで、または任意選択的にdxをdyで除算することによりRDを計算する。いくつかの実施形態では、RD=dy/dxとなるようにdyをdxで除算することが好都合であることがわかった。これは、dyは通常dxより大きく、この方法で計算されたRDは好都合なことに1より大きい数になる故のケースである。RD値、例えば数字2.3はその逆数0.43478より、その分野の臨床医により容易に知覚されそうである。モジュール70で得られたデータ点の総数が係数dyおよびdxの両方の除数であるので、この総数は係数が除算されるとき無効になることも理解すべきである。この理由で、前述のように、点の総数を得ることは任意であり、いくつかの実施形態では省いてもよい。図10は、本発明の方法のグラフ表示である。X軸およびY軸が長さhの一連の等しい間隔に分割された、回帰プロットが示される。X軸に特定の間隔hが、あらゆるX軸間隔のデータ点の最大数Xmaxを含めて確認される。同様に、Y軸で間隔hが、あらゆるY軸間隔のデータ点の最大数Ymaxを含めて確認される。本発明によると、HRVはYmax対Xmaxの比またはその逆数に等しい相対密度パラメータ、またはRDである。図3に戻ると、計算されたRD値がモジュール94から出力され、出力サブシステム28に入る。いくつかの実施形態では、出力サブシステム28の左側のモジュール96により示されるように、コンピュータ画面上のようにRD値を表示してもよい。担当の内科医または臨床医は、表示された値を読み、患者に適切な診断をするかもしれない。実際には、患者の同席ありまたはなしに後ほどの時間の後ほどの分析のため、RD値を代わりに格納、eメール、または印刷してもよい。HRVの適用がリアルタイム治療を含む場合、出力サブシステム28の右側に示されるように、RD値は判断モジュール98により受信される。モジュール98は、RDが、VTのような危険な医療または心臓症状が起こりうることを示すのが見出される予め定められた値の範囲内に入るかどうか問い合わせる。RDが指定された範囲に入らない場合、制御はモジュール56まで戻り、新しいピーク間隔を取得して図3のプロセスを繰り返す。記したように、本出願で本発明は、患者を継続的にモニタリングし必要であればリアルタイム治療を提供するために使用されるので、プロセスは継続する。従って、単に時間内の特定の点でのテストが否定的で治療を必要としなかったからといって、止める理由はない。モジュール98でRDが能動的範囲内に入る場合、モジュール100は任意選択的にリアルタイム治療を適用する。これは、患者への小さなショックまたは他の警告の適用、心臓のペースを定めるための一連の低レベルショックの適用、除細動器レベルショックの適用、植込まれたシリンジからの薬剤の注入、および/または担当医療専門家の招集のような手段を含んでもよい。前のように、治療の適用の後、患者のモニタリングを継続するため開始の際制御はモジュール56に移る。適用および実験の継続を通して、得られたRD値を評価し解釈するのに使用する、いくつかの範囲のRD値で構成されるスケールを開発してもよい。例えばサンプルスケールによれば、RD値2.3以下は患者が心臓問題または他の医学的状態の反応的に高いリスクを有することを示すかもしれず、RD値2.7以上は比較的低いリスクを示すかもしれず、2.3から2.7の間の値はさらに内科医の解釈を必要とするグレーゾーンかもしれない。記録の継続時間、使用される記録装置のタイプ、および実行される診断または治療のタイプのような種々の要因により、異なる状況において、異なる数字範囲を有する異なるスケールを適用可能であってもよい。また、スケールを、所望の感度を得るよう調整してもよい。例えば、前述の例を続けると、高リスクの閾値のRD値を2.3から2.4に上げる場合、VTを経験する運命になる患者が増えることが前もって正しく認定されるが、同時にVTを経験しないだろうが誤ってリスク状態にあると識別される患者が増える。切迫したVTのリアルタイム判断の場合、高リスクの閾値を上げることで実際のVTエピソードをより多くとらえるだろうが、誤った警報の数も増える。RDの計算で、本発明の方法は、他の方法で使用されるものよりはるかに小さい回帰プロットの領域を使用することを理解すべきである。これは、最多の心拍間隔が、プロットの中央部分に近い密接な範囲に位置付けられているので可能である。発明者は、HRVの簡単および正確な計算がプロットの高密度で位置付けられた領域内のデータ点に焦点を当てることにより得られうると認識する最初の人物である。本発明の方法を、ソフトウェア上、または心臓の心拍間隔を記録するあらゆる物理ハードウェア装置と通信して作動してもよい。適用により、これは例えば、病院および医療施設で使用されるようなECG機、24時間のような延長期間中患者が身に付けるホルタまたは他の外部の装置、またはICDを含んでもよい。利用例で、以前に心臓症状がない患者が健康診断を受けるかもしれない。患者は健康であるかもしれず、または例えばパーキンソン病、糖尿病、またはアルツハイマー病のような既存症を有するかもしれない。健康診断、および相対的な密度、またはHRV値を計算するため記録されたピーク間隔に適用された本発明の方法の一部としてECG測定が行われるかもしれない。内科医は適用可能なスケールに関連してこの値を分析し、従って患者に助言するだろう。助言は診断の形を取る、すなわち測定値が患者が特定の医学的状態であることを示すかもしれない。いくつかの状況で、助言は、HRV値が自律神経系の問題を示唆するような予測の形を取るかもしれない。患者が異なって健康とみなされた場合、この結果は、自律系の不全に関する医学的状態が将来ある時点で進行するかもしれないことを示唆する。内科医は、この情報を治療または日常の勧告をするのに使用してもよい。患者がすでに自律神経系に関連する症状を診断された場合、結果は確認としてはたらき、患者の症状の状態をよく理解するのを助けるかもしれない。他の利用例では、例えば、患者はAMIのような深刻な心臓症状を経験したかもしれない。診療所でECGのようなまたは24時間のホルタ着用によるような心拍測定を行うかもしれない。本発明の方法を、データを分析し相対密度計算からHRV値を提供するために再度使用してもよい。このHRV値を現在の医学的状態の診断、またはありうる将来の医学的状態の予測に使用してもよい。このケースでは、患者は心臓症状を有するので、患者が次の数年内のある時点で致命的なVFにつながるVTのエピソードを有するリスクの判断において、HRV値を医者を補助するのに使用してもよい。実際には、RDを壁運動指標のような1つまたは複数の他のパラメータと組み合わせて使用し、高リスクでICD植込みの恩恵を受けそうな患者の群、および低リスク群でありICD植込みが有益でないかもしれない群を予測してもよい。特に、他のパラメータが明確および曖昧でない方針を指摘しないケースで、RDは決定要因としてはたらくかもしれない。RDの判断を通したHRVの取得は、本発明の方法によれば、当業界で公知のHRVを得る他の方法と比較して効率的および改良された診断および予測ツールを提供する。試験的研究で、RDは突然の心血管死についておよそ96の陰性予測値を示し、すなわち、次の5年に致命的なVT/VF症状がないだろうという予測が、時間のおよそ96で正しかった。従って、AMI後の患者をICDで治療すべきかそうでないかの判断において、RDを有用なリスク因子として使用してもよい。他の利用例では、患者は、本発明のRD計算を実行するようプログラムされた植込みICDを有してもよい。記したように、発明者は、継続した患者モニタリングの過程で得られたHRVを、切迫したVTの事前の警告をするのに使用可能であることを発見した。これは順に、VT/VFエピソードを避けまたはそれをより許容可能にするため、内科医または患者が予防または注意手段を取ることを可能にする。従って、VTが起きるときのみそれを検出する従来のICD適用と異なり、本発明の方法を備えたICDは、実際のエピソードよりかなり前の時間にありうるVTのエピソードを検出するのにHRVを使用できる。結果として、VTがすでに開始した後にのみそれを治療可能である代わりに、VTエピソードを、そうでなければ不可避であった発現さえも防ぐよう、本発明を使用可能である。記載された方法で使用されたRDパラメータは、エピソードのおよそ60で切迫したVTの早期警告を提供することがわかった。本発明のいくつかの実施形態では、警告による早期通知は、エピソードの約5分から2時間前の間に起こった。本発明のいくつかの実施形態では、ICDメモリはおよそ2時間の情報、または8000の心拍間隔を保持し、従って2時間は、得られうるおよそ最も早い通知で、一方で切迫したVTの予測を補助するデータをなお保持する。技術が向上し、プログラミング技術が応用され、および/またはICDメモリサイズが増加するにつれて、より早期の通知が可能になるかもしれない。切迫したVTを検出すると、治療の選択肢の範囲に着手してもよい。いくつかの実施形態では、ICDは、治療の電気ショックまたは心臓のペーシングを加えてもよい。VTエピソードは直ちにではなく後で起こるので、ICDは、患者により漸進的でストレスの少ないペーシングの度合で実行することが可能であるかもしれない。代わりにまたは加えて、および図2のモジュール42および43に示すように、小さい電気ショックによるような警報を患者に送ってもよく、および/または起こりそうなVTまたはVFを抑制または防ぐよう、抗不整脈剤を自動的に注入してもよい。自動注入が可能でない場合、患者は注入を受けに病院へ行く、または緊急介助が可能な環境でVTを待機することで警報に注意を払うかもしれない。患者が事前の通知を有する場合、ICDが最終的に除細動器ショックを送る場合でも、従来のICDのケースのように予測されなくはないので、経験はより痛みが少ないまたは不快でないかもしれないことを理解すべきである。適するように装備されたICDに可能な他の選択肢は、患者の応答を受信するまで周期的ベースで小さな警告ショックを繰り返すことである。これは、切迫したVTが検出される一方で患者が睡眠中であり、患者が警告ショックに気づいていないケースに有用かもしれない。本発明のいくつかの適用で、外部のECGレコーダにより連続したモニタリングを実行してもよい。例えば、AMIを起こした患者は、症状後数週間しばしば病院で観察が続けられる。そのような患者はICDを持ちそうではないが、危険なVT/VFを経験するリスク状態にある。これらの患者を、本発明の連続したモニタリング実施形態を適用するようプログラムされたECGに接続してもよい。切迫したVTを検出すると、警報を鳴らしてもよく、またはすぐ近くの医療職員の注意を引くため電子メッセージが送られ、彼はそれから迅速に患者を看護し薬剤または他の治療を与えることが可能である。同様に、本発明をホルタ記録装置で使用してもよい。前述で説明したように、本発明の実施形態は、データ点の相対密度に基いた心拍変動の新しい測定方法を提供する。この方法は、分析に比較的複雑なアルゴリズムを活用する従来の方法と異なり、データ点の単純な計数に基くので、計算が容易である。この測定方法は、従って比較的速く、臨床的使用に充分正確な結果を提供する。この方法の適用は、以前に記録された心拍データに基いた医学的状態の診断および予測、および、ICDを植込むかどうかの判断における補助を含む。ICDの装置のような継続した患者モニタリング装置は、本発明の方法を作動可能であり、この方法を使用して、VTの切迫したエピソードの事前の警告を得て、タイミングよく適切な治療をすることを可能にできる。本発明の選択された実施形態が示され記載されたが、本発明は記載された実施形態に限定されないことを理解すべきである。代わりに、本発明の原理および趣旨から逸脱することなくこの/これらの実施形態を変更してもよく、その範囲は請求項およびその等価物により定義されることを理解すべきである。"