"本願明細書に記載の装置。本発明の目的は、より的確な診断と患者の治療を可能にする改良された不整脈検出と識別システム、装置、方法を提供することにある。本発明によれば、標本信号から特徴を選択する曲率に基づく方法が提供される。実施態様の1つでは、標本信号に、心拍信号または心電図が含まれる。本発明の態様の1つによれば、リアルタイムに、各標本の受信毎に、心拍信号を検知し、連続して曲率を計算することによって、特性点が選択される。特性点は、特異点またはデータポイントと呼ばれる場合もある。実施態様の1つでは、信号の各ターンが、時間、値、面積、幅の基準を有する特性点によって表わされる。時間は、連続した湾曲におけるターンの中心を示す時間を表わしている。値は、ターンの中心の時間における入力信号の振幅を表わしている。面積は、ターンの方向と程度を示す値を表わしている。幅は、ターンが生じる期間を表わしている。本明細書に提示の方法によれば、新たな各特性点は、それが描くターンの終了次第明らかになる。実施態様の1つでは、一連の特性点は、新たな各特性点が生じると、連続して分析される。実施態様の1つでは、特性点は、後で分析するため、バッファに保管される。入力信号における全てのターンが同じというわけではない。ターンには、鋭角をなして大きく偏向するものもあれば例えば、QRS信号におけるターン、わずかであって、大きい偏向とは結びつかないものもある例えば、信号中のノイズ。実施態様の1つでは、本発明には、信号の顕著な特性点を選択し、ノイズを表わす可能性のあるより小さい特性点またはほんのわずかな信号の偏向を廃棄する方式が含まれる。特性点の面積は、信号の角ターンの間接的な基準である。最大ターンは、極めて急速な信号反転を表わす約180度である。R波50msの期間にわたる10標本における完全な信号の振動のような、信号における大きい偏向は、178度の大きいターン角を有することになる。小さいノイズスパイク信号標本の10フルスケール振動のようなも、175度の大きいターン角を有する可能性がある。本発明では、これらの信号偏向がそれぞれ異なるやり方で処理される。R波の面積は大きいが、ノイズスパイクは、より少数の標本に生じるので、その面積は小さい。従って、特性点面積は、どの特性点が重要であり、どの特性点が重要ではないかを判定するための代用指標になる。以上の効果は、信号ベースライン値またはそれに近い値の小さい特性ポイントが無視されるということである。実施態様の1つによれば、05の範囲の絶対面積しきい値が、心拍数検知チャネルに用いられる。実施態様の1つでは、本発明によって、さまざまな患者と信号により的確に適応するように、しきい値が自動的に調整される。実施態様の1つでは、各特性点に、時間成分、振幅成分、面積成分が含まれる。本発明によれば、時間、振幅、面積成分は、標本信号を用いて実施される曲率計算から導びかれる。一般的な心拍律動管理装置は、心拍電気信号における拍動を検知し、その信号におけるR波の発生時点を検出することによって心拍数を求める。R波QRS群と呼ばれる場合もあるは、心臓の各拍動に関する主要電気事象を表わしている。実施態様の1つでは、複数の特性点を分析して、拍動検知に頼ることなく、心拍数が求められる。実施態様の1つでは、心拍数の最初の推定値が、特性点のある特定の関数を自己相関することによって得られる。実施態様の1つでは、時間差自己相関関数によって、心拍数が得られる。実施態様の1つでは、心拍数または拍動回数の第2の推定値が、二次プロセスによって得られ、2つの推定値を照合調整して、心拍数の単一値が導き出される。実施態様の1つでは、心房の一連の特性点が、心房チャネルに関して生成され、心室の一連の特性点が、心室チャネルに関して生成される。心房の一連の特性点と心室の一連の特性点の相対的タイミングが比較され、この比較結果によって、異なる律動タイプ間における識別の基準が設定される。特性点タイミングの変化と特性点領域の相互相関に基づく識別を含めて、他の方法も検討されている。実施態様の1つでは、各心室特性点の前に、窓が設定される。相対的タイミングは、窓に関して心房と心室の特性点をカウントし、グリッド上に結果をグラフ表示することによって値が求められる。グリッドは、異なる律動タイプに対応する領域に分割される。例えば、本発明は以下を提供する。項目1心臓電気活動に対応する標本信号を受信する入力回路と、前記標本信号に基づいて求められ、それぞれ、連続湾曲におけるローブの時間を有する一連の特性点の関数を自己相関することにより、前記標本信号の基本頻度を求めるようになっていて、前記入力回路に結合されたコントローラと、前記コントローラに結合されて、前記基本頻度を記憶するようになっているメモリとを含む埋め込み可能心拍律動管理装置。項目2さらに、前記コントローラが、特性点のサイズを求めるようになっていて、かつ、前記サイズの関数として前記基本頻度を求めるようになっていることを特徴とする項目1に記載の装置。項目3さらに、前記コントローラに結合されて、拍動頻度を生成するようになっている心拍数推定器が含まれ、さらに、前記コントローラが、前記拍動頻度と前記基本頻度に基づいて、心拍数を生成するようになっていることを特徴とする項目1に記載の装置。項目4さらに、前記コントローラに結合されて、プログラマと通信するようになっている遠隔測定回路が含まれることを特徴とする項目1に記載の装置。項目5さらに、前記コントローラに結合されて、前記コントローラから受信した信号に応じて、電気刺激を施すようになっている治療回路が含まれることを特徴とする項目1に記載の装置。項目6標本入力信号の関数として生成される連続した湾曲から、それぞれ、前記連続湾曲におけるローブの発生時間に対応するように、一連の特性点を設定するステップと、プロセッサを利用して、前記一連の特性点の関数を自己相関することにより、前記入力信号に関する頻度を求めるステップと、前記頻度をメモリに記憶するステップとを含む方法。項目7前記ローブの発生時間に、前記ローブの中心の発生時間が含まれることを特徴とする項目6に記載の方法。項目8各特性点毎に、前記ローブの面積の関数としてサイズを求めるステップが含まれ、さらに、前記プロセッサを利用して、前記入力信号に関する頻度を求めるステップに、各特性点のサイズの関数として、前記頻度を求めるステップが含まれることを特徴とする項目6に記載の方法。項目9前記一連の特性点の関数を自己相関するステップに、各特性点に関する発生時間の関数として、隣接特性点に関する一連の時間差を自己相関するステップが含まれることを特徴とする項目6に記載の方法。項目10各特性点に関する発生時間の関数として、隣接特性点に関する一連の時間差を自己相関するステップに、隣接特性点間の時間差と、時間シフトした隣接特性点間の時間差との積の値を求めるステップが含まれることを特徴とする項目8に記載の方法。項目11前記隣接特性点が、前記時間シフトした隣接特性点と時間的に重なる関係にあることを特徴とする項目10に記載の方法。項目12前記一連の特性点の関数を自己相関するステップに、前記一連の特性点から選択される少なくとも2つの要素の積を自己相関するステップが含まれることを特徴とする項目6に記載の方法。項目13検知した心臓電気活動の関数として標本入力信号を受信するステップと、プロセッサを利用して、各受信標本の関数として連続した湾曲を生成するステップと、前記連続した湾曲の関数として、それぞれ、前記連続湾曲におけるローブに関連しており、それぞれ、前記ローブの発生時間の関数としての時間と、前記ローブの面積の関数としてのサイズを備えた、一連の特性点を生成するステップと、前記一連の特性点に基づく関数を自己相関し、基本頻度を求めるステップと、前記プロセッサに結合されたメモリに前記基本頻度を記憶するステップとを含む方法。項目14前記関数を自己相関するステップに、時間領域における自己相関が含まれることを特徴とする項目13に記載の方法。項目15前記関数を自己相関するステップに、特性点領域における自己相関を含むことを特徴とする項目13に記載の方法。項目16標本信号を受信するステップに、心室性心拍電位図を受信するステップが含まれ、さらに、前記一連の特性点に基づく前記関数を自己相関するステップに、特性点時間差の時間領域自己相関が含まれることを特徴とする項目13に記載の方法。項目17標本信号を受信するステップに、除細動チャネル電位図を受信するステップが含まれ、さらに、前記一連の特性点に基づく前記関数を自己相関するステップに、特性点時間差関数の時間領域自己相関が含まれることを特徴とする項目13に記載の方法。項目18さらに、前記基本頻度に応じて治療を施すステップが含まれることを特徴とする項目13に記載の方法。項目19心臓電気活動から標本入力信号を受信する手段と、前記入力信号に基づいて連続した湾曲を生成する手段と、前記連続湾曲における一連のローブを識別する手段と、前記連続湾曲における各ローブ毎に面積中心の発生時間を求める手段と、それぞれ、1つのローブに対応する、一連の特性点を設定する手段と、前記一連の特性点の関数を自己相関することによって、前記入力信号に関する基本頻度を求める手段を含むシステム。項目20前記受信手段に、心臓電極が含まれることを特徴とする項目19に記載のシステム。項目21前記連続湾曲の生成手段に、プロセッサが含まれることを特徴とする項目19に記載のシステム。項目22前記発生時間を求める手段に、各ローブの面積を計算する手段が含まれることを特徴とする項目19に記載のシステム。項目23さらに、前記入力信号の関数として、第2の頻度を求める二次手段と、前記基本頻度と前記第2の頻度の関数として拍動頻度を生成する照合調整手段とを含むことを特徴とする項目19に記載のシステム。項目24前記一連の特性点の前記関数を自己相関することによって、前記入力信号に関する前記基本頻度を求める手段に、各特性点に関する発生時間の関数として、隣接特性点に関する一連の時間差を自己相関することによって、前記入力信号に関する基本頻度を求める手段が含まれることを特徴とする項目19に記載のシステム。項目25関連データを備えており、前記データがアクセスされると、結果として、機械に、標本信号を受信するステップと、前記標本信号に基づいて連続した湾曲を生成するステップと、それぞれ、前記連続湾曲における1つのローブに対応し、前記ローブの発生時間に対応する時間を有している、前記標本信号における一連の特性点を生成するステップと、前記一連の特性点の関数を自己相関することによって、頻度を求めるステップと、メモリに前記頻度を記憶するステップとを実施させることになる機械アクセス可能媒体を含む製品。項目26前記データがアクセスされると、さらに、結果として、機械に、各特性点毎に、前記連続湾曲におけるローブ面積のサイズとして求められるサイズを生成させることを特徴とする項目25に記載の製品。項目27前記一連の特性点の前記関数を自己相関するステップに、ある所定の値を超えるサイズを備えた前記一連の特性点の前記関数を自己相関するステップが含まれることを特徴とする項目26に記載の製品。項目28ある期間にわたって標本心室入力信号を受信する心室チャネル入力回路と、前記期間にわたって標本心房入力信号を受信する心房チャネル入力回路と、前記心室チャネル入力回路に結合され、かつ前記心房チャネル入力回路に結合されるとともに、心室特性点と心房特性点との相対的タイミングを求めるようになっているコントローラであて、それぞれの特性点が、前記入力信号の関数として生成される連続した湾曲に基づいて求められ、前記連続湾曲における1つのローブの時間を有する、コントローラと、前記コントローラに結合され、前記心房特性点の第1の関数と前記心室特性点の第2の関数の比較に基づいて、前記期間を分類するようになっている識別回路とを含む埋め込み可能心拍律動管理装置。項目29前記識別回路が、前記心房特性点の第1の関数と前記心室特性点の第2の関数の図を生成するようになっていることを特徴とする項目28に記載の装置。項目30前記識別回路が、前記図に分離曲線を設定するようになっていることを特徴とする項目29に記載の装置。項目31前記識別回路が、前記図に分離線を設定するようになっていることを特徴とする項目29に記載の装置。項目32前記識別回路が、前記分離線に近接した分離領域を設定するようになっていることを特徴とする項目31に記載の装置。項目33前記コントローラが、各心室特性点の前に、窓を生成することによって、相対的タイミングを決定するようになっていることを特徴とする項目28に記載の装置。項目34前記窓の大きさが遠隔位置で選択可能であることを特徴とする項目30に記載の装置。項目35前記窓の大きさが、計測されたパラメータに応じて変更されることを特徴とする項目30に記載の装置。項目36前記識別回路が、前記窓内に少なくとも1つの心房特性点を有する心室特性点数に基づいて減算カウントを求めるようになっており、また、心室特性点の少なくとも1つの窓内に位置する心房特性点数に基づいて加算カウントを求めるようになっていることを特徴とする項目28に記載の装置。項目37各特性点に、前記ローブの面積の関数として求められるサイズが含まれ、前記識別回路が、各特性点の前記サイズの関数として前記期間を分類するようになっていることを特徴とする項目36に記載の装置。項目38さらに、前記コントローラに結合されて、前記期間の前記分類結果を記憶するようになっているメモリが含まれることを特徴とする項目28に記載の装置。項目39さらに、前記コントローラに結合されて、プログラマとの通信を行うようになっている遠隔測定回路が含まれることを特徴とする項目28に記載の装置。項目40さらに、前記コントローラに結合されて、前記コントローラから受信する信号に応じて電気刺激を施すようになっている治療回路が含まれることを特徴とする項目28に記載の装置。項目41心拍信号の第1の標本入力信号の関数として生成される第1の連続した湾曲から、第1の一連の第1特性点を設定し、かつ、前記心拍信号の第2の標本入力信号の関数として生成される第2の連続した湾曲から、第2の一連の第2特性点を設定して、各特性点が、前記連続湾曲におけるローブの発生時間に対応するようにするステップと、プロセッサを利用して、前記第1の特性点に対する前記第2の特性点の時間的近接性を求めるステップと、前記時間的近接性に応じて、前記信号を分類するステップと、前記分類結果を記憶するステップとを含む方法。項目42前記ローブの発生時間に前記ローブの中心の発生時間が含まれることを特徴とする項目41に記載の方法。項目43前記第1の入力信号を第1の心室から受信し、前記第2の入力信号を第2の心室から受信することを特徴とする項目41に記載の方法。項目44前記第1の入力信号に心室入力信号が含まれ、前記第2の入力信号に心房入力信号が含まれることを特徴とする項目41に記載の方法。項目45前記分類ステップに、それぞれ、各第1の特性点の前に配置される、複数の窓を設定するステップが含まれることを特徴とする項目41に記載の方法。項目46前記心拍信号を分類するステップに、前記複数の窓の1つの窓内に少なくとも1つの第2の特性点を有する、第1の特性点の数の関数として減算カウントを求めるステップと、前記複数の窓の少なくとも1つの窓内に位置する、第2の特性点の数の関数として加算カウントを求めるステップと、前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップとを含むことを特徴とする項目45に記載の方法。項目47前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップに、前記第1の特性点の総数で割った前記減算カウントを作図するステップが含まれることを特徴とする項目46に記載の方法。項目48前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップに、前記第1の一連の第1特性点の数と前記第2の一連の第2の特性点の数の比で割った前記加算カウントを作図するステップが含まれることを特徴とする項目46に記載の方法。項目49前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップに、割合として表現される前記加算カウントを作図するステップが含まれることを特徴とする項目46に記載の方法。項目50それぞれがある期間にわたる心臓電気活動の関数である、第1の標本入力信号と第2の標本入力信号を受信する手段と、前記第1の標本入力信号に基づく第1の連続した湾曲と、前記第2の標本入力信号に基づく第2の連続した湾曲を生成する手段と、各連続湾曲における一連のローブを識別する手段と、各連続湾曲におけるローブの発生時間を求める手段と、それぞれの特性点が1つのローブに対応しており、前記第1の連続湾曲に基づく第1の一連の特性点と、前記第2の連続湾曲に基づく第2の一連の特性点を設定する手段と、前記第1の一連の特性点の発生時間と前記第2の一連の特性点の発生時間を相関させる手段と、前記相関に基づいて前記心臓電気活動を分類する手段とを含むシステム。項目51前記ローブの発生時間を求める手段に、ローブの中心の発生時間を求める手段が含まれることを特徴とする項目50に記載のシステム。項目52前記発生時間を求める手段に、前記ローブの中心のサイズを求める手段が含まれ、前記サイズが前記ローブの面積の関数であることを特徴とする項目50に記載のシステム。項目53前記相関手段に、それぞれが第1の一連の特性点の前に配置される複数の時間窓を設定する手段が含まれることを特徴とする項目50に記載のシステム。項目54前記相関手段に、前記複数の時間窓のうちの1つの窓内に第2の一連の特性点の少なくとも1つを有する第1の一連の特性点の数に基づいて減算カウントを求める手段と、さらに、第1の一連の特性点の少なくとも1つの窓内に配置された、第2の一連の特性点の数に基づいて加算カウントを求める手段が含まれることを特徴とする項目53に記載のシステム。項目55前記分類手段に、前記減算カウントと前記加算カウントの関数を作図する手段が含まれることを特徴とする項目54に記載のシステム。項目56前記分類手段に、減算カウントと加算カウントの関数の図における分離曲線に対する分布の比較を行うための手段が含まれることを特徴とする項目55に記載のシステム。項目57前記受信手段に心臓電極が含まれることを特徴とする項目50に記載のシステム。項目58関連データを備えており、前記データがアクセスされると、結果として、機械に、それぞれ、ある期間にわたる心臓電気活動に基づく、第1の標本信号と第2の標本信号を受信するステップと、前記標本信号に基づいて、第1の連続した湾曲と第2の連続した湾曲を生成するステップと、それぞれ、前記連続湾曲における1つのローブに対応し、前記ローブの発生時間に対応する時間を有している、前記第1の標本信号における第1の一連の特性点、前記第2の標本信号における第2の一連の特性点を生成するステップと、第2の一連の特性点の時間的発生と対比した第1の一連の特性点の時間的発生の図と、分離曲線に基づいて、前記期間の分類を生成するステップと、メモリに前記分類結果を記憶するステップを実施させることになる、機械アクセス可能媒体を含む製品。項目59前記データがアクセスされると、さらに、結果として、機械に、各特性点毎に、前記連続湾曲における前記ローブ面積の関数として求められるサイズを生成させることになるのを特徴とする項目58に記載の製品。項目60前記データがアクセスされると、さらに、結果として、機械に、それぞれ、前記第1の一連の特性点のうちの1つの特性点の前に配置される、複数の窓を生成させることになるのを特徴とする項目58に記載の製品。項目61前記分類生成ステップに、前記複数の窓のうちの1つの窓内に第2の一連の特性点の少なくとも1つを備える第1の一連の特性点の数に基づいて、減算カウントを作図するステップが含まれ、さらに、第1の一連の特性点の少なくとも1つの窓内に配置される第2の一連の特性点の数に基づいて、加算カウントを求める手段が含まれることを特徴とする項目60に記載の製品。本発明の他の態様については、本発明の下記詳細説明を読み、その一部をなす図面を検討することによって明らかになるであろう。図面中において、同様の番号は、いくつかの図にわたってほぼ同様のコンポーネントを表わしている。添字が異なる同様の番号は、ほぼ同様のコンポーネントの異なる例を表わしている。下記の詳細説明では、その一部をなし、例証のため、本発明の実施が可能な特定の実施形態が示されている、添付の図面が参照される。これらの実施形態は、当該技術者が本発明を実施できるように、十分詳細に解説されているが、もちろん、これらの実施形態を組み合わせることもできるし、あるいは、本発明の範囲を逸脱することなく、他の実施形態を利用したり、構造的、論理的、電気的変更を加えることも可能である。従って、下記詳細説明は、制限を意味するものと解釈すべきではなく、本発明の範囲は、付属の請求項とその同等物によって定義される。本明細書には、とりわけ、心臓内電位図または表面心電図ECGを含む、心拍信号を検知するために利用される心拍律動管理システムを必要とするシステム、方法、装置が開示される。こうした心拍律動管理システムには、制限するわけではないが、ペースメーカ、CRT装置、電気的除細動器/除細動器、ペーサ/除細動器、薬物送達装置が含まれる。ただし、云うまでもないが、本信号圧縮方法と装置は、心拍動検出、並びに、制限するわけではないが、力学的運動、音、圧力、加速、インピーダンス信号を含む、心臓活動に関連した他の信号に適用することが可能である。曲率に基づく分析任意の電圧対時間信号に関して、信号に沿った特性ターンを示す点によって、顕著な特性を捕捉することが可能である。一般に、これらの点は、図1に示す一次または二次導関数基準を利用して選択されるものとは異なる。任意の電位図100を例示したこの図では、点101として表示のR波は、二次導関数d2V/dt2の値が高い。さらに、点101の両側における電位図セクションは、一次導関数基準で検出可能な正と負の急勾配になっている。しかし、これらの急勾配はまたは最も急な勾配でさえ、電位図の特に顕著な部分を描写したものではない。例えば、点101と102の間のセグメントに沿った各時点毎に、波形は負の急勾配をなすが、このセグメントに沿ったどの点にも、他の点より目立つものはない。一方、点102、103、104、105は、心電図の最大値でも、最小値でも、あるいは、その導関数でもない。これらの点は、任意の波形の形状を表わしている。点102、103、104、105は、信号が大きくターンする位置を示すので、顕著である。点101におけるターンは、極めて急激であり、点103と105におけるターンは、それほど急激ではなく、より幅広である。点102と104におけるターンは、さらに緩やかであるが、かなり局部的である。本発明では、信号の曲率に基づく基準を利用して、点101、102、103、104、105が検出される。本発明の実施形態の1つに基づいて、図2には、信号曲率が例示されている。この図には、任意の電位図120が示されている。電位図120に沿った各点毎に、電位図の局部と接線方向に合致する接触円を見出すことが可能である。その点における電位図120の曲率は、半径の逆数であるため、小さい円の曲率は大きいが、大きい円の曲率は小さい。図2には、選択された点におけるこれらの円が示されている。点122における円は、点121、123、124よりも大きく、従って、曲率は小さい。点121、123、124におけるターンは、より急激であり、曲率は大きくなる。一般に、2次元空間における任意曲線の点X,Yにおける曲率は、下記のように表わされる。見てのとおり、曲率は、曲線の一次導関数と二次導関数の両方の非線形組み合わせである。曲線に沿った一次導関数が0になる点例えば、図1における点101において、曲率は二次導関数に等しく、二次導関数が0になる点例えば、その勾配に関係なく、任意の直線セクションにおいて、曲率は0になる。本発明では、標本毎に、任意の入力信号の曲率が計算される。電位図に関する曲率の次元数の問題について考察することにする。XとYの両方が、同じ次元例えば、長さを有する場合、曲率の次元は1/長さになる。電位図のように、時間の関数として電圧を有する信号Vtの場合、信号は、Tt=Vt/Uに従って、時間対時間信号Tt変換される。ここで、Uは、電圧/時間の次元を有する定数である。この変換によって、Ttの一次導関数と二次導関数は、次のようになる。これは無次元であり、この次元は、1/時間であり、従って、その曲率の次元は、1/時間になる。従って、曲率は、次のように表わされる。この次元は、1/時間であり、Uはある数値を有している。次に、入力信号の信号利得または振幅の関数として曲率を考察する。新たな入力信号Ftを求めるため、入力信号に任意の利得Gが適用されるものと仮定する。ここで、Ft=GTt=VtG/U。この利得信号の曲率は、従って、次の通りである。G/U比は、時間/電圧の次元を有するWとして表現することが可能である。実施形態の1つでは、入力信号は、電圧数値が/-2048の範囲の12ビットアナログディジタル変換器ADCでサンプリングされる電圧であり、ここで、各値は、いくつかの基本振幅単位ΔVすなわち電圧分解能を表わしている。実施形態の1つでは、本発明の増幅器は、Vtからの標本が、この範囲をほぼ満たすように調整される。さらに、標本が一定の率で抽出され、従って、時間は、各標本が時間間隔ΔT=時間分解能=1/サンプリング速度に相当する、ある整数個の標本によって表わされるものと仮定する。図3には、X軸上のサンプル数とY軸上のアナログディジタル変換値によって表わされるX-Y数値空間130が例示されている。X軸に沿って256ステップとY軸に沿って256ステップのX-Y空間130における正方形135と、この正方形が表わす電圧時間空間145における矩形140について考察する。矩形140は、256/サンプリング速度秒の幅と、256/電圧分解能ボルトの高さを備えている。ΔVとΔTに関して選択された値に応じて、この矩形は、電圧時間空間において正方形になる場合もあれば、ならない場合もある。実施形態の1つでは、電圧時間空間における正方形が標本標本空間における正方形によって表わされることを必要とするWが、選択される。その条件下において、電圧時間空間に存在する曲率対時間の関係は、標本標本空間に保存される。図4には、正方形のボックス150内に半円を形成する人為電圧時間曲線が示されている。電圧時間空間内においてボックス150を左から右に横切る信号の曲率は、半円に遭遇するまで、0である。曲率は、1/円の半径に等しい定数値まで急増し、半円の終端で、再び0に急減する。ある特定のW値の場合、標本標本空間155におけるこの信号の表現は、やはり、曲率が一定になるが、他のW値の場合、曲率は、標本標本空間において一定にはならないであろう。電圧時間空間と標本標本空間との間におけるこの関係を維持するため、Wは次のように選択される。電圧時間空間において、幅T×高さVのボックスは、正方形であるとみなされる。標本標本空間において、ボックスは、時間標本幅がT/ΔTで、電圧標本高さがGV/ΔVであり、変換により、電圧標本が、Uを利用して時間標本に変換され、その結果、標本空間の正方形の寸法は、T/ΔT×VG/ΔV/Uになる。ボックスが標本空間において正方形である場合、電圧時間空間におけるボックスV×Tが正方形であると仮定すると、次のようになる。V/ΔVG/U=T/ΔTまたはG/U=W=T/ΔT/V/ΔV本発明の実施形態の1つによれば、曲率は信号の一次導関数と二次導関数に基づく。最小自乗三次多項式適合を利用することにより、さもなければ、導関数の推定数値を利用し、非線形計算を利用して、曲率を求めることから生じるであろうノイズが低減させられる。標本電圧信号は、Vt=VIΔTとして表現されるここで、t=jΔTので、サイズNの適合には、時間tに中心がくる2N1の電圧標本が利用され、従って、次のようになる。VVVVVVVこのNの標本データポイントからなる集合を利用して、下記のように示される最小自乗三次適合が行われる。ここで、Ai、Bi、Ci、Diは、適合に関する二乗誤差を最小限に抑えることによって求められた係数であり、dtは、Vestの値が求められる、iΔTから離れる時間ステップを表わしている。多項式の係数は、点iΔTに関して有効であることを示すため、iを添えて表示される。上記方程式を利用すると、時点iΔTにおける2点間の曲率は、次のようになる。しかし、標本点は、必ずしも、信号曲率の値が最大または最小になる時点に位置するとは限らない。従って、実施形態の1つでは、湾曲信号は、標本点における信号の一次導関数と二次導関数の推定値を用いて、隣接標本点間で積分される。さらに、簡約化によって、下記のような平均点曲率の式が得られる。上述のように、曲率は、入力信号から標本毎に計算される。次に、信号における特性点を求める手順について考察することにする。もとの信号のターンは、湾曲信号における0を超える偏倚と0未満の偏倚として反映される。図5の湾曲160によって示唆されているように、0を超えるローブ例えば、ローブ165または0未満のローブ例えば、ローブ170は、従って、入力信号における単一ターンを表わしている。反対方向の湾曲ローブは、信号における反対方向のターン左方向または右方向を示している。各ローブの下方の面積は、ターンに含まれる全角度を反映している。2点間法を利用して、ローブ発生時に、ローブが識別され、各ローブの面積と面積中心が求められる。標本毎に、曲率値が生成される。各標本時間毎に、CRVは、現曲率値を表わし、CRVoldは、前標本から保持された前値を表わしている。曲率値が0の場合、もとの信号はターンしないので、特性点が存在する可能性はない。CRV値がちょうど0に等しくなることはほとんどない。実施形態の1つでは、計算された曲率を0に等しいものとして処理することが可能な、0のまわりの不感帯が定義される。曲率がこの不感帯内にある間、信号はほとんどターンしない。不感帯は、曲率しきい値によって定義され、0の上下に、CRVthreshから-CRVthreshの範囲に及んでいる。本発明では、実施形態の1つにおいて、しきい値に対するCRV値、ローブの不在または方向を考慮して、9つの事例が識別される。これらの事例は、次のように定義することが可能である。事例1:CRV>CRVthreshであり、ローブをなしていない。この場合、現曲率値は、不感帯を超え、湾曲信号は、現在、ローブをなしていない。従って、正ローブが開始したばかりであり、そのため、正ローブの初期化計算が後続することになる。事例2:CRVthresh≧CRV≧-CRVthreshであり、ローブをなしていない。この場合、現曲率値は、不感帯内にあり、湾曲信号は、現在、ローブをなしていない。事例3:CRV<-CRVthreshであり、ローブをなしていない。この場合、現曲率値は、不感帯未満であり、湾曲信号は、現在、ローブをなしていない。従って、負ローブが開始したばかりであり、そのため、負ローブの初期化計算が後続することになる。事例4:CRV>CRVthreshであり、正ローブをなしていない。この場合、現曲率値は、不感帯を超え、湾曲信号は、正ローブをなしていない。従って、正ローブ継続計算が後続することになる。事例5:CRVthresh≧CRV≧-CRVthreshであり、正ローブをなしている。この場合、現曲率値は、不感帯内にあり、湾曲信号は、現在、正ローブをなしている。従って、正ローブが終了したばかりであり、そのため、正ローブの終了化計算が後続することになる。事例6:CRV<-CRVthreshであり、正ローブをなしている。この場合、現曲率値は、不感帯未満であり、湾曲信号は、現在、正ローブをなしている。従って、正ローブが終了したばかりであり、負ローブが開始したばかりであるので、正ローブ終了化計算と負ローブ初期化計算が、後続することになる。事例7:CRV>CRVthreshであり、負ローブをなしている。この場合、現曲率値は、不感帯を超え、湾曲信号は、負ローブをなしている。従って、負ローブが終了したばかりであり、正ローブが開始したばかりであるので、負ローブ終了化計算と正ローブ初期化計算が、後続することになる。事例8:CRVthresh≧CRV≧-CRVthreshであり、負ローブをなしている。この場合、現曲率値は、不感帯内にあり、湾曲信号は、負ローブをなしている。従って、負ローブが終了したばかりであり、そのため、負ローブの終了化計算が後続することになる。事例9:CRV<-CRVthreshであり、負ローブをなしている。この場合、現曲率値は、不感帯未満であり、湾曲信号は、負ローブをなしている。従って、負ローブ継続計算が後続することになる。実施形態の1つでは、湾曲ローブの識別を助けるのに、ヒステリシスが利用される。実施形態の1つでは、ローブが開始すると、ローブを終了させるため、曲率値が0により近いしきい値と交差するように定められている。従って、ヒステリシスによって、別のしきい値が導入される。次に、本発明に従って各ローブの特性を明らかにするための測定基準について考察する。実施形態の1つでは、それらの測定基準には、ローブの総面積、ローブの面積中心の時間、面積中心の時間におけるもとのデータ値が含まれる。実施形態の1つでは、例えば、ローブにおけるピーク曲率、ピーク曲率の時間、ローブ開始とローブ終了時間を含む、他の測定基準が利用される。図6には、各標本時間に計算された一連の曲率として、湾曲ローブ185の一例が示されている。X軸に沿った目盛り記号180は、実際の標本を表しており、従って、ΔTずつ隔てられている。0曲率がX軸として示されている。曲率しきい値CRVthresh190と-CRVthresh195が、X軸の上方と下方の水平線として示されている。湾曲点200~245が、小さいべたの丸として示されている。この図に示すように、湾曲点200と205における初期曲率値は、曲率しきい値の不感帯内にあり、従って、まだローブは形成されていない。湾曲点210は、しきい値を超えており、上述の事例1に対応する。上述の事例1に従って、ローブが開始次第、初期面積250の大きさが計算される。湾曲点215が決定すると、上述の事例4に従って、主面積255の大きさへの寄与が計算される。さらに、湾曲点220、225、230が決定すると、主面積255の大きさが増すことになる。CRVthresh190の下方にある湾曲点235が決定すると、湾曲ローブ185の下方において、湾曲点230とCRVthresh190との交差点との間に位置する面積について、最終面積260の大きさが計算される。湾曲点235、240、245は、不感帯内にあり、面積の計算には寄与しない。初期面積250、主面積255、最終面積260の和を含む湾曲ローブ185の面積が計算される。実施形態の1つでは、カウンタの値Mが、ローブの標本毎の進展をモニタするため、プロセッサによって保持される。開始ローブ計算が実施されると、Mの値が、ゼロにリセットされ、不感帯外にとどまる各後続点毎にインクリメントされる。M値は、図6の異なる湾曲点に例示されている。湾曲ローブの下方の面積を求めるため、M値は0に設定され、ローブが開始すると、湾曲ローブの初期面積が、下記のように計算される。初期面積=。各順次曲率値毎に、M値がインクリメントされ、追加面積寄与が、下記のように計算される。追加面積=CiMCi1。ローブが終了すると、M値はインクリメントされず、最終面積寄与が、下記のように計算される。最終面積=MCi1。この結果、初期、最終、全追加面積の和にΔT/2を掛けて、湾曲ローブ下方の面積を求めることが可能になる。湾曲ローブ下方の面積の一次モーメントを求めるため、同様のアプローチが利用される。湾曲ローブの初期面積の計算時に、面積の初期モーメントも、次のように計算される。初期面積=Ci2CRVthreshγ2。ここで、γ。ローブ内の各順次曲率値毎に、面積計算と同じM値を利用して、追加モーメント寄与が計算される。この追加モーメント寄与は、下記のように計算される。追加モーメント=CiCi1。ローブが終了すると、最終面積の計算と同時に、最終モーメントの寄与が計算される。最終モーメントは、下記のように計算される。最終モーメント=CRVthresh3M2γCi13Mγγ。この結果、初期、最終、全追加モーメントの和にΔT2/6を掛けて、湾曲ローブ下方の面積の一次モーメントを求めることが可能になる。湾曲ローブ面積中心の時間が、時間=面積の一次モーメント/面積として、湾曲ローブ面積の一次モーメントを湾曲ローブ面積で割ることによって求められる。この時間は、ローブを開始した湾曲点の時間に関するものである。面積と面積の一次モーメントの両方についての計算は、標本が収集されると、各曲率標本の寄与を合計して、総面積または面積の全一次モーメントにすることができるようなやり方で行われる。従って、全ての計算に関する要素には、現在と前回の曲率値、しきい値、カウンタMが含まれている。こうして、ローブの終了次第、面積と面積中心の時間が生成される。実施形態の1つにおいて、本発明では、入力信号の各点毎の処理から特性点が識別される。実施形態の1つでは、信号の特性点は検出されると、バッファに保管される。実施形態の1つでは、各特性点は、特性点の時間、その時間における入力信号の値、特性点を生じた信号における曲線の方向と長さを表わす値を含む、値の集合である。次に、特性点を抽出する方法について考察する。実施形態の1つでは、心電図の特性点は、400Hzにおける標本抽出によって抽出される。実施形態の1つでは、標本抽出は、200Hzで実施される。5点400Hzまたは3点200Hz移動平均フィルタ、5最小二乗回帰平均点曲率法を利用して抽出データにフィルタリングを施すことにより、QRS群に関連した特性点が選択される。より低速の形態に関連した曲率を検出する場合、標本抽出は、例えば、50Hzといったより低い速度で行われる。より低速の形態を有する波の一例は、心電図におけるT波であろう。実施形態の1つでは、複数サンプリング速度を利用して、特性点抽出が行われる。実施形態の1つでは、高速特性点をもたらす200Hzと、低速特性点をもたらす50Hzの標本抽出による、二重速度の標本抽出が実施され、3点移動平均フィルタが用いられる。両サンプリング速度における5点最小二乗回帰サイズと3点移動平均フィルタリングによる、高速特性点をもたらす200Hz、低速特性点をもたらす50Hzを利用した二重速度の標本抽出例について考察する。実施形態の1つでは、曲率は、5点最小二乗回帰フィルタリングを利用して求められる。点iにおけるデータDi2~Di2に対する三次最小二乗回帰における直線Biと放物線Ci適合係数を求めるための係数は、下記の通りである。ここで、Rateは、標本/秒で表示のサンプリング速度であり、Biは、これらの最小二乗回帰係数Pに、iDi2~Di2を中心とする5つの対応するデータポイントを掛けた積和であり、Ciは、最小二乗回帰係数Qを利用した和である。従って、曲率は、下記のように計算される。ここで、Wは定数である。Wは適合係数CiまたはBiに関連して表れるので、その値は、D’i=WDiとなるように、データ信号利得として計算に組み込むことが可能である。従って、曲率の式は、下記のようになる。ここで、B’iとC’iは、Dデータポイントではなく、D’データポイントを最小二乗回帰係数と共に利用して求められる。従って、曲率の式は、下記のように書き直すことが可能である。ここで、Gnは、C′′に組みこまれる2と共に任意の値である。特性点の検出に用いられる曲率しきい値がそれに応じて調整される場合、各点毎の曲率が計算されるか、Gn×各点毎の曲率が計算されるかは問題ではない。値2GnのCi′′への組み込みは、2Gnとの乗算により、最小二乗回帰係数Q2~Q2を新しい最小二乗回帰係数Q’2~Q’2に変更することによって実施される。Gnが7/6Rateとして選択され、項Fn=Rate/12が、追加データ信号利得として組み込まれると、最小二乗回帰係数は、下記のようになり、その結果、Di=2WDi、Ci=Q2Di-2Q1Di-1Q0DiQ1Di1Q2Di2、Bi=P2Di-2P1Di-1P0DiP1Di1P2Di2になる。これらの係数は、全て、2の累乗0、1、2、4または8であり、従って、本発明のハードウェアまたはファームウェアによる実施が単純化されるという点に留意されたい。2つのサンプリング速度を用いて、特性点を求める場合、異なるサンプリング速度で計算すると、曲率の計算値は異なることになる。従って、2つのしきい値レベルと並列計算値集合が利用される。また、移動平均フィルタリングには、高速フィルタリングの場合、5つの連続した点を利用するが、低速フィルタリングでは、16の点にわたって間隔をあけて、3つおきに1つの点が利用されるという違いがある。実施形態の1つでは、最小二乗回帰操作の線形性が利用される。移動平均フィルタリング操作は、データレベルではなく、適合係数レベルすなわち、BとCで実施される。この実施形態の場合、2つのフィルタリング操作Bに関して1つ、Cに関して1つが、各速度で実施される。実施形態の1つでは、高速と低速の移動平均フィルタリング操作が、並列に実施される。実施形態の1つでは、下記の方法を利用して、特性点に関する値が選択される。1つの標本の時間から開始して、本発明の検知ハードウェアとソフトウェアは、次の標本の収集を始め、実際の標本が、先標本と現標本との間における信号の特性を反映するようにする。標本の実時間において、標本値は、現標本と前標本との中間の時間に帰属せしめることが可能である。低サンプリング速度による標本は、実際の標本時間より2段階前の高速サンプリングによる信号に当てはまる。実施形態の1つでは、サーキュラデータバッファが用いられる。データは、高サンプリング速度で収集され、サーキュラデータバッファの充填に用いられる。高速または低速特性点のタイミングが決まると、その特性点に関するデータ値が、サーキュラバッファに記憶されているデータから求められる。従って、データバッファには、必要なデータがバッファ内に得られるようなサイズが付与されている。実施形態の1つでは、バッファには、約50ミリ秒のデータまたは256のデータポイントを保持するサイズが付与されている。実施形態の1つでは、サーキュラバッファは、インデックスポインタを備えたメモリアレイとして実施される。実施形態の1つでは、インデックスポインタには、2進カウンタが含まれ、バッファサイズは、2の累乗である。実施形態の1つでは、入力データに対して移動平均フィルタリングRAFが実施される。さまざまな実施形態において、サーキュラバッファまたはシフトレジスタセットによってフィルタリングが施される。サーキュラデータバッファの値は、高速移動平均フィルタリングを反映する。実施形態の1つでは、高速移動平均フィルタリングを実施し、次に、そのデータをサーキュラバッファに記憶する、ハイブリッドアプローチが利用される。実施形態の1つでは、移動平均フィルタリングによって、高速湾曲信号の信号内容に関連した曲率ノイズが低減する。心電図信号は、一般に、信号の高速ターン時にゼロ曲率から大きく偏倚する。しかし、高速ターンがそれほど厳しくなければ、湾曲信号が、ゼロからそれほど離れることはなく、曲率ノイズが、湾曲ローブを早期に終了させる可能性がある。その結果、1つの小さい湾曲ローブが、2つ以上のさらに小さいローブに分割される。従って、実施形態の1つにおいて、信号内容に関連した曲率ノイズは、高速湾曲信号の場合、移動平均フィルタリングによって低減する。入力信号のフィルタリングでは、実際の湾曲信号のフィルタリングと同じ効果が得られない。実施形態の1つでは、高速曲率値に3点移動平均フィルタリングが施される。実施形態の1つでは、高速曲率値が、平均点曲率と3点移動平均フィルタリングとして計算されるので、現標本の採取時に計算される高速曲率は、現標本より5時間ステップ前の入力信号の時間に当てはまる。実施形態の1つでは、低速曲率値が、高速サンプリング速度の1/4で計算され、平均点曲率として計算されるので、3つおきに高速標本を採取すると、低速曲率が計算され、現標本より4低速16高速時間ステップ前の入力信号の時間に当てはまる。実施形態の1つにおいて、湾曲ローブと特性点の検出には、並列に実施される高速特性点検出と低速特性点検出の両方が必要とされる。実施形態の1つでは、高速と低速操作に、別個の曲率しきい値と湾曲面積しきい値が利用される。実施形態の1つでは、湾曲信号が、ローブを開始した交差方向とは逆方向になるが、ローブの開始に用いられたのと同じしきい値と交差する時、湾曲ローブは終了する。実施形態の1つでは、湾曲信号がヒステリシス値としてゼロと交差すると、湾曲ローブは終了する。実施形態の1つでは、W値が下記の手順に従って選択される。下記分析によってWの近時範囲が選択される。20Hzのサンプリング速度で、QRSはほぼ5つの標本を採取する。ピーク時の信号は、128によって近似される。QRSが、5点において、0からピークに達し、さらに、0に戻るアーチ形状をなす半円として近似される湾曲空間において場合、半円の半径は、001秒になり、ピークは001の値になる。従って、W値は、乗算されると、ピーク128の値が、001になる値、すなわち、W=001/128=00078になる。実施形態の1つでは、W=000122=1/2の累乗である8192になる。特性点検出に関する曲率の選択について考察する。実施形態の1つでは、しきい値によって、ノイズ特性点と計算上の負担が軽減または除去される。このノイズは、生信号が特性ターンしない場合に、湾曲信号が0または他のある値付近をさまようことによる当然の結果である。実施形態の1つでは、検出される湾曲ローブに関して、点別曲率は、0の両側のしきい値によって形成される不感帯の外側に位置することになる。このしきい値を0に向かって低減すると、検出される湾曲ローブ数が増加し、計算上の負担が増すことになる。実施形態の1つでは、しきい値は、約1分間の時間の入力信号を利用して、各標本時間に計算された高速曲率値のヒストグラムを作成することによって選択される。しきい値は、ピークの20に相当する値として選択される。次に、この値は、高速湾曲と低速湾曲特徴選択プロセスの両方のしきい値として利用される。実施形態の1つでは、検出ローブが臨界面積限界を超えなければならないものと要求することによって、ノイズローブが除去される。ノイズローブの面積は一般に小さいが、信号の特性ターンに関連した実際のローブは、通常、かなりの面積になる。実施形態の1つでは、高速湾曲と低速湾曲面積しきい値には、異なる値が用いられる。利得と曲率しきい値の設定に用いられる1分間の時間に生じる拍動数を利用して、これらの拍動について求めるべき所望の数の高速と低速特性点が選択される。例えば、実施形態の1つでは、拍動当り5つの高速特性点と拍動当り8つの低速特性点が、ターゲットとして利用される。次に、これらのターゲット数の特性点が見つかるまで、面積しきい値が調整される。実施形態の1つでは、01の面積下限が用いられる。実施形態の1つでは、拍動を分類するためのテンプレートが作成される。例えば、特性点テンプレートには、時間基準特性点に関すると信号振幅を包含する矩形ボックスが含まれる。テンプレートには、湾曲面積符号も含まれる。心拍数推定毎分拍動数を単位として表現される心拍数は、個々の拍動の検出に依存することなく求めることが可能である。心拍数は、数学的には、毎分特性点数を拍動当りの特性点数で割ることによって求められる。毎分特性点数の計算は、簡単である。自己相関関数の値を求めて、拍動当りの特性点数が求められる。実施形態の1つでは、拍動当り特性点数は、時間領域で自己相関関数を実施することによって計算される。実施形態の1つでは、拍動当り特性点数は、特性点領域で自己相関関数を実施することによって計算される。入力信号を表す一続きのまたは一連の特性点において、個々の特性点がCP1、CP2、CP3,...,CPnと表示されるものとする。各特性点は、時間値、面積ターン面積値、電圧値を備えており、i番目の特性点について、これらは、それぞれ、CPiT、CPiA、CPiVとして表示される。自己相関に関する値は、1~-1の範囲にわたる。自己相関に関するシフト指数kは、特性点領域におけるシフトを表わしている。例えば、k=0の場合、シフトはなく、k=1の場合、特性点が1だけシフトする。実施形態の1つでは、特性点領域における特性点の自己相関には、シフト指数kの各値毎に、対応する特性点の同様の基準値を掛け合わせて、合計し、ある値を生じさせることが必要になる。例えば、k=3の場合、一連の値には、CP1VとCP4Vの積、CP2VとCP5Vの積、CP3VとCP6Vの積等の合計が含まれる。結果は、図7の自己相関図にグラフで表示されている。この図では、縦軸は、自己共分散関数を分散関数で割った値に基づく自己相関係数であり、横軸は、シフト指数kである。この図のグラフには、平均して、各拍動が5つの特性点で表わされることを示す5のシフト指数にピークがある。6288秒間持続する期間にわたって収集された典型的なデータを利用して、サンプリング速度が12722特性点/秒の場合、全部で80の特性点が生成された。拍動当り5特性点の場合、心拍数は、15267拍動/分と算出される。実施形態の1つでは、自己相関が、順次特性点間の時間差を利用して実施される。例えば、隣接特性点の時間差は、CPiDT=CPiT-CPi1Tとして表わすことが可能である。さらに、隣接特性点の面積差は、CPiDA=CPiA-CPi1Aとして表わすことが可能であり、電圧差は、CPiDV=CPiV-CPi1Vとして表わすことが可能である。さまざまな実施形態において、差関数CPiDT、CPiDA、CPiDVを自己相関して、拍動当りの特性点数が求められる。さまざまな実施形態において、CPiA、CPiV、CPiDT、CPiDA、CPiDVを、単独、または、組み合わせて例えば、積CPiV×CPiDT×CPiA自己相関することにより、拍動当りの特性点数が求められる。一例として、特性点領域における特性点電圧値の自己相関は、下記のように表わすことが可能である。ここで、Nは、特性点数であり、CPiVAVGは、N個の特性点値の平均値であり、kは、特性点領域における指数である。実施形態の1つでは、心拍数は、時間領域における特性点の自己相関から求められる。実施形態の1つでは、心拍信号が、一連の特性点から自己相関のために再構成される。実施形態の1つでは、この再構成によって、自己相関のための等間隔の標本が得られる。実施形態の1つでは、再構成と自己相関は、一連の特性点からの特性点電圧と時間を利用して、閉形式で実施される。実施形態の1つでは、心拍信号における特性点に関するタイミング情報だけが、自己相関に用いられる。実施形態の1つでは、一連の特性点における順次特性点時間と一連の特性点における各特性点の時間との差が、時間差関数となる。実施形態の1つでは、時間差関数が、自己相関のため等間隔の標本を持つように構成される。実施形態の1つでは、時間差関数の自己相関が、一連の特性点からの特性点時間だけを利用して、閉形式で実施される。一般に、自己相関の最初のピークは、心拍数の逆数に等しい。図8Aには、特性点305が示された、選択された期間の心拍信号30が例示されている。この時間には、それぞれ、4~6つの特性点を備える、5つの心拍動が含まれている。図8Bには、各特性点における信号振幅が時間の関数として例示されている。図8Cと図8Dには、一連の特性点における順次特性点間の時間差が例示されている。特性点の時間と比較して作図すると、これらの時間差によって、さらに自己相関させることが可能な、時間差関数が得られる。図8Cの場合、隣接特性点305Aと305Bとの間の時間差310が、水平線315によって表示の振幅に変換される。従って、特性点305Aと305Bとの間の時間差関数は、この線分315に等しい。図8Dには、この期間における全特性点の時間差が例示されている。図8Eには、特性点を取り除いた後の時間差が例示されている。図8Eに示す波形は、図8Fにおいて、166bpmの拍動数に相当する、最初のピークが0360秒の時間に生じることを示す、自己相関図として描かれている。実施形態の1つでは、心拍数は、拍動当りの推定特性点数と、一連の特性点におけ特性点の時間から求められる。実施形態の1つでは、1拍動を表わす平均間隔が求められるが、その間隔は、律動に関する心拍数の逆数である。例えば、拍動当りの特性点数の推定値が5の場合、特性点5つ分離れた各特性点対間の平均時間間隔を利用して、律動に関する平均時間間隔が下記のように求められる。ここで、Kpは、拍動当りの推定特性点数である。他の自己相関も検討される。例えば、さまざまな実施形態において、特性点電圧値と面積値が自己相関される。自己相関関数におけるサブハーモニック関数を利用して、心拍数を求めることが可能である。サブハーモニック頻度は、心拍の基本頻度の倍数である。例えば、基本律動が単源性心室頻拍MVTの場合、同じ基本拍動形状が一定間隔で反復される。これは、特性点領域において、自己相関図に複数ピークが生じることを表わしている。例えば、MVT律動に関する自己相関図は、5のシフト指数におけるピーク、並びに、10、15、20のシフト指数におけるサブハーモニックを示す。実施形態の1つでは、サブハーモニックを利用して、心拍数が求められる。図9のグラフ330には、DTに関する典型的な自己相関が例示されている。このグラフにおける自己相関は、特定の心拍期間から導き出される。グラフ330において、対応する心房性心拍期間に関する最初のピーク320が、k=5におけるものか、k=6におけるものかは明確ではない。第1のサブハーモニックから導き出される第2のピーク325の位置によって、この曖昧さを解消することが可能になる。実施形態の1つにおける自己相関の処理方法では、サブハーモニックを組み込むことによって、ピークを求める分解能が改善される。図9の場合と同様、自己相関は、k=1、k=2等における値を有している。最初に、1/4ステップ分解能で点を追加することによって、自己相関に追加ポイントが加えられる。例えば、図9の場合、追加点は、225、25、275、325、35、375等に追加される。これらの追加点に関する自己相関値は、もとの点間で補間することによって求められる。次に、ハーモニックにおける値を平均化することによって、サブハーモニック自己相関値が求められる。例えば、k=2におけるサブハーモニック自己相関値は、自己相関の2、4、6等における点を平均することによって求められる。点k=225において、サブハーモニック自己相関の値は、自己相関のk=225、45、675等における点を平均することによって求められる。図10には、図9からのサブハーモニック自己相関の例が例示されている。図10では、ピークは、この場合、もとの相関のステップk=5とk=6の間のk=55においてより明確になる。実施形態の1つでは、最初の3つのサブハーモニック値の平均を利用して、サブハーモニック自己相関値が得られる。実施形態の1つでは、サブハーモニック自己相関値のピークを利用して、律動の速度が推定される。時間領域における自己相関を利用して、信号の周期性を識別することが可能である。周期性は、特性点電圧値を用いて、電圧信号の時間領域自己相関を実施することによって識別することも可能である。実施形態の1つでは、時間領域信号は、連続特性点を結ぶ直線分によって表わされる。次に、線分の積分を利用して、信号の線分表現が自己相関される。線分の端点は、特性点であり、従って、計算が単純化される。例えば、CP1が最も古い特性点で、CP2が次に古い特性点で、....である、N個の特性点によって表わされる信号について考察する。従って、ある特定の時間遅れQに関する閉形式自己相関が、各線分をQずつスライドさせ、その線分と、それが重なる信号部分の積を積分するその線分についてことによって、計算される。時間遅れQに関する自己相関値を得るため、全ての線分について値が求められる。さらに、他の時間遅れ値についても同じ操作を実施し、時間領域自己相関時間遅れに対する自己相関値が求めえられる。心拍数は、時間領域における特性点の関数を自己相関することによって求めることも可能である。例えば、実施形態の1つでは、図11に示すように、閉形式自己相関の計算が行われる。N個の特性点が存在する場合の、一連の特性点時間差CPiTについて考察する。時間差関数415Aが設定されるが、各特性点におけるその値は、チャート405に太い黒線と黒べたの丸で示すように、CPiとCPi1との間の時間間隔に等しい。時間関数415Aは、チャート410に415Bで表されているように、Qだけ時間がシフトされる。シフト関数415Bに沿った各点が、従って、非シフト関数415Aのある点に位置することになる。例えば、チャート410における点420Bシフト点420Aから得られるは、チャート405の点420Cに射影される。同様に、非シフト関数値が時間シフト関数に射影される。例えば、チャート405の点425Aは、チャート410の点425Bに射影される。時間領域におけるこの関数の自己相関値は、図11に示す垂直線間の各部分毎に面積寄与を加算することに相当する、曲線の積の下方の面積を決定することによって求められる。次に、チャート410のシフト曲線415Bについて考察する。垂直線間の各線分が、シフト特性点または非シフト特性点によって時間的に境界付けられている。さらに、これらの境界付け端点は、それぞれ、シフト値または非シフト値に等しい値を有している。各線分は、やはり、非シフト値黒べたの丸またはシフト値白丸として、第2の値集合チャート405に示すとアライメントがとれる。白丸チャート405の値と白丸チャート410の値は、特性点を時間的に順方向チャート405または逆方向チャート410にシフトさせることによって求められる。実施形態の1つでは、面積計算値は、シフト線分と、対応する非シフト線分から求められる。例えば、420Bとシフト関数415Bにおける次の点との間の線分は、非シフト関数415Aの点430の後の、完全に同じ線分上に位置することになる。420Bと430の値は、分っている。415Bは、時間差関数のため、420Bの後、次の点までの期間は、やはり420Bの値である。従って、この線分に関する自己相関積分への寄与は、点420Bの値の二乗に点430の値を掛けたものに等しい。自己相関は、全線分の和である。特性点時間差関数の時間領域自己相関を利用して、心拍数を推定することが可能である。心拍数の推定には、さまざまな方法が用いられる。いくつかの方法では、015秒と06秒の時間遅れ間の自己相関が、最小二乗回帰によって直線と適合させられ、この傾向線が、この同じ範囲の自己相関データから除去される。方法の1つでは、非傾向化自己相関の逐点走査を実施して、全ての局所ピークが求められる。各局所ピークは、従って、最初のこうしたピークの最初のサブハーモニックより速い場合に考慮されるだけである。例えば、自己相関における最初のピークが、30bpmの心拍数に相当する場合、150bpm以下のピークは、考慮されない。まだ考慮されないでいる全てのピークは、特定の遅れ時間と自己相関値を有している。実施形態の1つでは、自己相関値を利用して、それらのピークに関連した心拍数に重み付けを行い、律動に関する平均心拍数が求められる。実施形態の1つでは、015秒~06秒の時間遅れ範囲における非傾向化自己相関関数の値と0を超える値を利用して、平均時間遅れがSUMcorrlag/sumcorrとして求められる。この平均時間遅れを利用して、心拍数が求められる。この方法の場合、015秒と06秒の間の各非傾向化自己相関値と0を超える値との積に、対応する時間遅れを掛け合わせて、合計することにより、SUMcorrlagが求められる。また、これらの基準を満たす非傾向化自己相関値自体を合計して、SUMcorrが求められる。実施形態の1つでは、ピークに関連した平均自己相関値を利用して、心拍数が求められる。心拍数を求めるため、他の方法も検討される。律動識別実施形態の1つでは、特性点の分析を利用して、異なる律動タイプ間の識別が行われる。律動タイプは、心房性心拍信号と心室性心拍信号との関係に関連している。従って、異なるタイプ間で識別するため、心房性入力信号と心室性入力信号を利用して、一連の心房特性点と一連の心室特性点が生成される。さまざまな実施形態において、律動は、特性点タイミングの変動と特性領域における相互相関を推定することによって識別可能である。実施形態の1つでは、心房と心室性心拍数チャネルにおける特性点の相対的タイミングを利用して、識別が行われる。実施形態の1つでは、心房チャネルにおける個別特性点と心室チャネルにおける個別特性点が比較される。実施形態の1つでは、各心室特性点の前に、時間窓が設定される。適切なサイズの時間窓であれば、心室波形の特性点は、時間窓内に1つ以上の心房特性点を有するはずである。各心室特性点は、個別に検討され、こうした時間窓に含まれる心房特性点の数が求められる。実施形態の1つでは、制約条件によって、各心房特性点が1回だけしかカウントされないように要求される。このカウントは、加算カウントと呼ばれ、A:Vと表示されるが、1つ以上の心室特性点の時間窓内に位置する心房特性点数に等しい。時間窓の大きさは、正確な律動識別結果が得られるように選択される。実施形態の1つでは、時間窓は、心室特性点より30ミリ秒~10ミリ秒前に配置される。実施形態の1つでは、時間窓は、心室特性点より250ミリ秒~150ミリ秒前に配置される。他の大きさも検討される。実施形態の1つでは、時間窓の大きさは、手動入力に基づいて選択可能であるか、あるいは、測定されたパラメータまたは計算されたパラメータに基づいて自動的に選択可能である。実施形態の1つでは、時間窓の大きさは、遠隔位置で選択され、埋め込み可能装置に伝達される。各心房脱分極が多少遅れて心室脱分極に一致する単純な伝導律動の場合に、結果生じるカウントについて考察する。こうした場合、心房特性点の大部分がカウントされるので、カウントされる心房特性点と心房特性点の総数Acntで表示の比率は、ほぼ1になる。実施形態の1つでは、心房チャネルにおける心室脱分極の遠距離電磁界検知によって、心房チャネルに追加特性点が生じる可能性があるが、これらの追加特性点は、一般に心室特性点と同時か、または、それより遅くなるので、時間窓内に納まることはない。心臓が、1対1の伝導律動ではなく、心房細動A-fibによる拍動を生じている場合、心房特性点の総カウントが大きくなる。また、全ての心房波形が伝導され、心室波形をもたらすわけではないので、心室特性点の時間窓内に納まる心房特性点の割合が小さくなる。従って、比率は、小さくなるはずである。心臓が、MVT、多源性心室頻拍PVT、または、心室細動VFによる拍動を生じている場合、心房特性点の総カウントが増すことはないが、A-Vの同調性の損失のため、心室特性点の時間窓に関連した特性点数は少なくなる。一方、より多くの心室特性点が提供されて、A:V数が増すことになる。従って、比率が大きく影響される可能性はない。次に、心室特性点の観点から同じタイミングについて考察する。各心室特性点が分析され、心室特性点の時間窓内に少なくとも1つの心房特性点を有する、心室特性点数がカウントされる。このカウントは、減算カウントと呼ばれ、V:Aで表わされるが、先行時間窓内に1つ以上の心房特性点を有する、心室特性点数に等しい。1対1の伝導律動の場合、心室特性点の大部分は、基準を満たすことになるので、カウントされる心室特性点と心室特性点の総数Vcntとの比率は、ほぼ1になる。心拍律動が、1対1の伝導律動ではなく、実際にはA-fibの場合、心室特性点の総数は、高心拍数をより大きく反映することになる。しかし、各心室波形は、伝導律動によるものであるため、心室特性点が増しても、心房特性点に関連した心室特性点の割合は、ほぼ同じままである。実際の律動が、MVTまたはPVT/VFの場合、心室特性点の総数は増し、それらの時間窓内における心房特性点に関連した数は少なくなる。従って、その比率も低下することになる。選択された期間にわたって、心室と心房の特性点が求められる。律動が1対1の伝導の場合、各チャネルに同じ数の拍動が生じる。その期間における拍動数を知らずに、拍動当りの心室特性点数と対比した拍動当りの心房特性点数本明細書においてAcnt/Vcntと表示されるを推定することが可能である。律動が1対1の場合、心室特性点に関連した心房特性点の割合は、心房特性点に関連した心室特性点の割合に近似するはずであるが、拍動当りの特性点数は、2つのチャネルにおいて異なる可能性がある。さまざまな実施形態において、値V:A/Vcnt、または、Vcnt/Acnt2/A:VV/Aと書き直すことが可能な値[A:V/Acnt/V:A/Vcnt]/[Acnt/Vcnt]を利用して、律動間の識別が行われる。実施形態の1つでは、心房特性点と心室特性点との関係をグラフで例示する図が生成される。図12には、上室起点SVTまたは心室起点VTを備えた約50の律動に関する図が示されている。X軸すなわち横軸は、10V:A/Vcntであり、Y軸すなわち縦軸は、10A:VVcnt/Acnt2である。X-Y平面における異なる領域は、異なる律動タイプに対応する。例えば、SVT律動は、一般に、Y軸上において約150未満、X軸上において50~10の範囲内に位置する。対照的に、VT律動は、一般に、V:A/Vcntの予測される大幅な減少を反映して、X軸上においてかなり0に近くなる。さらに、一般に、Vcntはより多いので、VT律動は、Y軸上においてより高い値になる。実施形態の1つでは、律動に関するXとY値は、本発明に従って、心房と心室特性点のタイミングを処理することによって求められる。実施形態の1つでは、グラフ上におけるXとY値の位置は、律動の分類に利用される。実施形態の1つでは、分類は、SVTか、あるいは、VTかということになる。実施形態の1つでは、X-Y点とグラフ上の固定境界の比較によって行われる。実施形態の1つでは、境界は、1つ以上の線分から構成される。実施形態の1つでは、律動は、X-Y点が境界の一方の側に位置すると、SVTとして分類され、境界のもう一方の側に位置すると、VTとして分類される。図13には、本発明の実施形態の1つによる典型的な方法450が例示されている。455において、心房チャネルから一連の心房特性点が生成され、心室チャネルから一連の心室特性点が生成される。心房特性点の総数はAcntと表示され、心室特性点の総数はVcntと表示される。460において、心室チャネルの各特性点の前に、時間窓が設定される。465において、一連の心室特性点の単一パスにおいて、時間窓内に少なくとも1つの心房特性点を有する全ての心室特性点をカウントすることにより、減算カウントが生じる。470において、一連の心室特性点の単一パスにおいて、ある心室特性点に関連した少なくとも1つの時間窓に入る全ての心房特性点をカウントすることにより、加算カウントが生じる。実施形態の1つでは、これらのカウントは、心室特性点の同じ単一パスにおいて実施可能である。475において、XとY値が、加算カウント、減算カウント、Acnt、Vcntに基づいて生成される。実施形態の1つにおいて、X値は、全心室特性点のある割合として表現される減算カウントを表わす。実施形態の1つにおいて、Y値は、加算カウントと減算カウントの比を表わす。実施形態の1つにおいて、Y値は、A:VVcnt/Acnt2を表わす。480において、X-Y点は、律動タイプを識別するために分類される。実施形態の1つにおいて、データの分類には、X-Y平面における分離線または分離曲線の選択が含まれる。分離線または曲線の一方の側に位置するデータは、特定の律動タイプを表わし、もう一方の側に位置するデータは、異なる律動タイプを表わす。実施形態の1つでは、分離線または曲線は、サポートベクタ法SVMまたはサポートベクタ分類SVCとして知られる方法に基づいて選択されるV/Vapnik著、TheNatureofStatisticalLearningTheory、米国ニューヨーク、Springer-Verlag、1995年、他を参照されたい。分離線の配置において考慮すべき要素には、線の配置と勾配の決定が含まれる。考慮事項には、データポイントの近接性、X-Y平面の異なる部分間における分離領域の幅が含まれる。実施形態の1つでは、X-Y平面は、データポイントの離隔距離を最大にするやり方で領域化される。他の実施形態も検討される。例えば、実施形態の1つでは、各心房特性点の後に、時間窓が設定され、心房特性点と心室特性点の相対的タイミングに基づいて、カウントが確証される。律動タイプ間における識別のため、他の基準も検討される。例えば、実施形態の1つでは、識別は、心室特性点に関連しない心房特性点の割合、または、心室特性点から導き出されるある値に基づく。典型的な装置実施形態の1つでは、本発明には、体に埋め込むための回路、ハードウェア、ソフトウェアが含まれる。実施形態の1つでは、本発明は、体外での利用に適応する。図14には、本発明による心拍律動管理システム500の諸部分の実施形態の1つに関するダイアグラムが含まれている。例示のように、システム500には、それぞれ、心臓505に結合された、装置503、リード510、リード540が含まれている。さまざまな実施形態において、装置503には、埋め込み可能装置が含まれており、ペースメーカ、CRT装置、電気的除細動器/除細動器、ペーサ/除細動器、薬物送達装置として機能する。この図の場合、装置503は、心臓505から心臓活動を検知し、装置503のプログラミングと回路構成に従って、心臓505に治療を施す。リード510と540は、装置503と心臓505との間を電気的に接続し、それぞれ、心臓505またはその付近に配置するのに適した電極を含んでいる。リード510は、入力回路515に結合されて、心臓505の心臓活動から検知された電気信号を供給する。リード540は、治療回路535から受信した信号に応じて、心臓505に治療を施す。実施形態の1つでは、装置503に、入力回路515、コントローラ520、遠隔測定回路525、メモリ530、治療回路535が含まれている。入力回路515は、リード510に結合されて、心臓505の心臓活動に基づくアナログ信号を受信する。実施形態の1つでは、入力回路515に、アナログディジタル変換器が含まれている。実施形態の1つでは、コントローラ520に、本明細書に解説の方法を実施するためのプロセッサとプログラミングが含まれている。実施形態の1つでは、コントローラ520に、治療回路535と遠隔測定回路525を制御する回路が含まれている。メモリ530は、コントローラ520に結合されており、データ記憶を行う。実施形態の1つでは、入力信号の標本抽出が行われ、ほぼリアルタイムで、特性点が生成される。実施形態の1つでは、特性点は、入力信号から導き出された、記憶されている標本データに基づいて生成される。実施形態の1つでは、コントローラ520のプロセッサで実行するプログラミングが、メモリ530に記憶されている。実施形態の1つでは、コントローラ520は、治療回路535によって、リード540を用いて、心臓505にどんな治療または電気刺激を施すべきかを決定する。実施形態の1つでは、コントローラ520は、遠隔測定装置525を用いて、どんなデータを伝えるべきかを決定する。さまざまな実施形態において、遠隔測定装置525は、有線または無線遠隔測定を行うようになっている。実施形態の1つでは、コントローラ520は、プログラミングを実行して、入力信号の曲率を求め、特性点を生成する。実施形態の1つでは、コントローラ520に、入力信号と基準信号の比較に基づいて出力を発生するコンパレータが含まれている。典型的な比較には、ローブがベースラインから正の偏倚をするか、あるいは、負の偏倚をするかの確認が含まれる。実施形態の1つでは、典型的な比較に、一連の湾曲ローブが、不感帯しきい値を超えるか、あるいは、不感帯しきい値未満かの確認が含まれる。実施形態の1つでは、典型的な比較に、湾曲信号としきい値のヒステリシス値の比較が含まれる。この図には、心臓505に結合された2つのリードが示されている。実施形態の1つでは、単一リードによって、心臓505に関する検知と治療の両方が行われる。実施形態の1つでは、システム50は、本明細書に解説の方法に従って、心拍数を求めるようになっている。心拍数は、さらに、メモリ530に記憶される。実施形態の1つでは、心拍数を利用して、適切な治療が判断されるか、または、ある特定の治療の施与が確認される。実施形態の1つでは、第1の心拍数が、本明細書に解説の方法によって求められ、第2の心拍数が、補助的方法によって求められ、コントローラ520が、第1の心拍数と第2の心拍数を照合調整して、第3の心拍数を求める。実施形態の1つでは、心拍数は、遠隔測定回路525によって遠隔プログラマに伝達される。実施形態の1つでは、システム50は、本明細書に解説の方法に従って、律動を分類するようになっている。律動分類は、さらに、メモリ530に記憶される。実施形態の1つでは、分類を利用して、適切な治療が判断されるか、または、ある特定の治療の施与が確認される。実施形態の1つでは、第1の分類が、本明細書に解説の方法によって決定され、同じ期間に関する第2の分類が、補助的方法によって決定され、コントローラ520が、第1の分類と第2の分類を照合調整して、第3の分類を決定する。実施形態の1つでは、分類結果は、遠隔測定回路525によって遠隔プログラマに伝達される。代替実施形態特性点は、連続湾曲におけるローブの面積に対応するサイズによって表わすことが可能である。実施形態の1つでは、本明細書に解説の方法に従って、心拍数を計算するか、または、律動タイプを分類する前に、そのサイズに基づいて、一連の特性点にフィルタリングが施される。実施形態の1つでは、これには、心拍数を求めるか、または、律動を分類するのに用いられる、ある所定の値を超えるサイズを備えた特性点だけを選択することが必要になる。実施形態の1つでは、心拍数を求め、あるいは、律動を判定する前に、他のフィルタリング基準が一連の特性点に適用される。実施形態の1つでは、律動は、X-Y平面における線分に基づいて分類される。実施形態の1つでは、不規則形状の領域が、x-y平面で表わされ、その領域に関連したx-y平面における一群のデータポイントによって、識別基準が得られる。実施形態の1つでは、データポイントに関して、確率関数が計算され、識別基準の働きをする。実施形態の1つでは、他の識別技法が、本明細書に解説のものと併用され、プロセッサによって、差が分析され、分類選択が行われる。実施形態の1つでは、本明細書に解説の方法が、ハードウェア回路によって実行される。回路は、アナログまたはディジタルとし、演算増幅器または論理ゲートのような回路素子を含むことが可能である。結論上記説明は、例証を意図したものであって、制限を意図したものではない。当該技術者には、上記説明を検討すれば、他の多様な実施形態が明らかになるであろう。"