"検知チャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するように構成された第1識別回路と、第1ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成されたノイズ分類回路と、を備えるシステム。第1ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するように構成された第2識別回路をさらに備え、ノイズ分類回路は、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される、請求項1に記載のシステム。第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するように構成された第3識別回路をさらに備え、ノイズ分類回路は、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される、請求項2に記載のシステム。判定後のノイズ分類を使用して、装置プログラミングまたは推奨を提供するように構成された装置プログラミング回路をさらに備える、請求項1乃至3のうちのいずれか一項に記載のシステム。第1識別回路は、心拍数と不整脈範囲とを比較することに基づいて、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成される、請求項1乃至4のうちのいずれか一項に記載のシステム。第1識別回路は、検知チャネル信号にフィルタを適用するとともに、特定周波数を超えるエネルギ分布を判定することによって、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成される、請求項1乃至5のうちのいずれか一項に記載のシステム。第2識別回路は、心拍数がしきい値以下である場合に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するとともに、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第2インターバルにおけるデータを分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するように構成される、請求項2に記載のシステム。第2識別回路が、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号の振幅と第1しきい値とを比較することによって第1インターバルにノイズがあるか否かを判定することを含む、請求項7に記載のシステム。第2識別回路が、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号に時間-周波数変換を適用し、最大エネルギレベルを有した時点を判定し、該時点の変動性指標を導出し、該変動性指標と第2しきい値とを比較することを含む、請求項7に記載のシステム。検知チャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するステップと、回路を使用してノイズ分類を判定するステップであって、第1ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するステップとを含む方法。第1ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するステップと、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するステップと、をさらに含む、請求項10に記載の方法。第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するステップをさらに含み、ノイズ分類回路は、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される、請求項11に記載の方法。判定後のノイズ分類を使用して装置プログラミングまたは推奨を提供するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。心拍数がしきい値以下である場合に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するステップと、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第2インターバルにおけるデータを分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するステップと、をさらに含む、請求項11に記載の方法。第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップが、心室チャネル信号の振幅と第1しきい値とを比較することによって第1インターバルにノイズがあるか否かを判定するステップを含む、請求項14に記載の方法。第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップが、心室チャネル信号に時間-周波数変換を適用するステップを含み、最大エネルギレベルを有した時点を判定するステップと、該時点の変動性特性を導出するステップと、該変動性特性と第2しきい値とを比較するステップと、を含んでいる、請求項14に記載の方法。ショックチャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するように構成された第1識別回路と、第1ノイズ特性を使用して、心室心拍数検知チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するように構成された第2識別回路と、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房心拍数検知チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するように構成された第3識別回路と、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、ショックチャネル信号、心室心拍数検知チャネル信号、および心房心拍数検知チャネル信号のうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成されたノイズ分類回路とを備える装置。第2識別回路は、心拍数がしきい値以下である場合に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定し、心拍数が、しきい値よりも高い場合に、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、心周期内のノイズを判定するように構成される、請求項17に記載の装置。第2識別回路は、心室チャネル信号に時間-周波数変換を適用し、最大エネルギレベルを有した時点を判定するようにさらに構成される、請求項18に記載の装置。第2識別回路は、ショックチャネル信号における周波数分布が狭帯域内にあるか否かを判定するとともに、時間-周波数変換を前記信号に適用してショックチャネル信号のエネルギ分布を分析することによって、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成される、請求項18に記載の装置。幾つかの実例では、抗不整脈治療などの治療は、送達される治療に関連する症状のいずれも患者が罹患していない場合に、患者に送達することができる。これらの実例では、CRM装置は、生じなかった発作を誤って検知することがあるかも知れず、また、患者の安全性を危険に晒すことがあり、不必要な治療送達による患者の生活の質を低下させることがある。この誤検出は、心周期内の事象の過剰感知または誤検出によって生じることがあり、一般には2つのカテゴリ生理学的信号に基づいた過剰検知および非生理学的信号に基づいた過剰検知に分類される。生理学的信号は、周囲の筋組織によって生成されるノイズなどの筋電位を含んでいる。非生理学的信号は、電磁波干渉、断線、緩んだネジ類、配線の不十分な接続、または配線の絶縁不良を含んでいる。CRM装置における過剰検知は、稀に生じることがあるものの、この装置では大抵の場合に頻脈性不整脈が正確に検知されるので、実際の頻脈性不整脈と、過剰感知が生じたか否かとを区別することは、評価するのが難しいことがある。過剰感知による患者への不必要な治療の送達を軽減すべく、CRM装置は、過剰感知の発生を判定し、且つ、特定の形態の過剰感知を識別および分類するための分類スキームを適用することができる。心内電位図IEGMは、心臓内、心臓上、および/または、心臓近傍に配置されたCRM装置の電極における測定単位であるような、心臓の特定位置での電位変化を記録することができる。一例では、電位図から収集されたノイズ信号を分類するようなオフライン分類方法は、CRM装置用のプログラミングについて推奨プログラムを提供するために使用される。本分類方法は、時間領域における形態情報、周波数領域における周波数要素、および時間-周波数領域におけるエネルギ分布に基づいて分類を判定することができる。内因性の心臓信号は、或るチャネルにおけるノイズ信号のエネルギ分布と比較される際に、時間-周波数領域における独特なエネルギ分布特性を有することがある。この情報は、IMDのより良好な管理例えば、配線不良などによるノイズ検出および分類のために医師または訓練を受けた専門家によって使用される。例1は、検知チャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するように構成された第1識別回路と、第1ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成されたノイズ分類回路とを備えるシステムを使用または包含することができる主題について記述している。例2では、例1の主題が随意に、第1ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するように構成された第2識別回路を備えることができる。ノイズ分類回路は、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される。例3では、例1または例2の主題が随意に、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するように構成された第3識別回路を備えることができる。ノイズ分類回路は、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される。例4では、例1~例3のうちのいずれか1つの主題が随意に、判定後のノイズ分類を使用して、装置プログラミングまたは推奨を提供するように構成された装置プログラミング回路を備えることができる。例5では、例1~例4のうちのいずれか1つの主題が随意に、心拍数と不整脈範囲とを比較することに基づいて、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成された第1識別回路を備えることができる。例6では、例1~例5のうちのいずれか1つの主題が随意に、検知チャネル信号にフィルタを適用するとともに、特定周波数を超えるエネルギ分布を判定することによって、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成された第1識別回路を備えることができる。例7では、例1~例6のうちのいずれか1つの主題が随意に、心拍数がしきい値以下である場合に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定し、また、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第2インターバルにおけるデータを分析して、複数の心周期内のノイズを判定するように構成される、第2識別回路を備えることができる。例8では、例1~例7のうちのいずれか1つの主題が随意に、第2識別回路が第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号の振幅と第1しきい値とを比較することによって、第1インターバルにノイズがあるか否かを判定することを含んでいる。例9では、例1~例8のうちのいずれか1つの主題が随意に、第2識別回路が、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号に時間-周波数変換を適用し、最大エネルギレベルを有した時点を判定し、該時点の変動性指標を導出し、該変動性指標と第2しきい値とを比較することを含むことができる。例10では、例1~例9のうちのいずれか1つの主題が随意に、回路を使用して、検知チャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するステップと、該第1ノイズ特性を用いるとともに、検知チャネル信号の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を用いて、ノイズ分類を判定するステップとを含む方法を含むことができる。例11では、例1~例10のうちのいずれか1つの主題が随意に、第1ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するステップと、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するステップとを含むことができる。例12では、例1~例11のうちのいずれか1つの主題が随意に、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するステップを含むことができる。ノイズ分類回路は、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される。例13では、例1~例12のうちのいずれか1つの主題が随意に、判定後のノイズ分類を使用して、装置プログラミングまたは推奨を提供するステップを含むことができる。例14では、例1~例13のうちのいずれか1つの主題が随意に、心拍数がしきい値以下である場合に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定するステップと、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第2インターバルにおけるデータを分析して、心周期内のノイズを判定するステップとを含むことができる。例15では、例1~例14のうちのいずれか1つの主題が随意に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップを含み、心室チャネル信号の振幅と第1しきい値とを比較することによって、前記インターバルにノイズがあるか否かを判定するステップをさらに含むことができる。例16では、例1~例15のうちのいずれか1つの主題が随意に、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップが、心室チャネル信号に時間-周波数変換を適用するステップをさらに含むことができ、最大エネルギレベルを有した時点を判定し、該時点の変動性指標を導出し、該変動性指標と第2しきい値とを比較するステップを含んでいる。例17では、例1~例16のうちのいずれか1つの主題が随意に、ショックチャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するように構成された第1識別回路と、第1ノイズ特性を使用して、心室心拍数検知チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するように構成された第2識別回路と、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房心拍数検知チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するように構成された第3識別回路と、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、ショックチャネル信号、心室心拍数検知チャネル信号、および心房心拍数検知チャネル信号のうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するノイズ分類回路とを具備した装置を備えることができる。例18では、例1~例17のうちのいずれか1つの主題が随意に、心拍数がしきい値以下である場合に、第1インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定し、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、心周期内のノイズを判定するように構成された第2識別回路を備えることができる。例19では、例1~例18のうちのいずれか1つの主題が随意に、第2識別回路を備えることができ、同第2識別回路が、心室信号に時間-周波数変換を適用し、最大エネルギレベルを有した時点を判定するようにさら構成される。例20では、例1~例19のうちのいずれか1つの主題が随意に、ショックチャネル信号における周波数分布が狭帯域内にあるか否かを判定するとともに、前記信号に時間-周波数変換を適用してショックチャネル信号のエネルギ分布を分析することによって、第2インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成された第2識別回路を備えることができる。図面は、必ずしも実測するようには描かれておらず、図面中、同様の符号が、異なる図中の同様の構成要素について記述することがある。また、異なる文字の接尾文字を有した同様の符号は、同様の構成要素の異なる実例を表わすことがある。図面は、概して例として示されるが、限定することなく、本書面で議論される様々な実施形態を示している。図1は、2つのチャネルの非生理学的な外部ノイズに基づいた過剰感知を表示する心内電位図の出力の例を示している。第1チャネル102は、心室心拍数チャネルとすることができ、第2チャネル104は、心室ショックチャネルとすることができる。時間領域における信号の形態論、ならびに第1チャネル102および第2チャネル104の周波数領域におけるこれらの信号の周波数および振幅は、これらの信号が正常な心調律、頻脈性不整脈、または実際のノイズによって生じるか否かを判定するために使用されることができる。そのため、図1は、第1および第2の両方のチャネル102および104のノイズを示している。第1および第2の両方のチャネル102および104にノイズがあり、両方のチャネルのノイズの周波数および振幅に基づいているので、このノイズが、例えば電磁波雑音などの非生理学的な外部ソースによって生じることがあると判定される場合がある。上述したような形態論および周波数要素に基づいた分類に加えて、信号の分類は、この情報を使用し、さらに、時間-周波数領域におけるエネルギ分布を分析することによって強化される。一旦ノイズが検知されると、この情報は、医師臨床医に報告されるか、または、例えば、頻脈性不整脈治療の留保、装置プログラミングの変更、治療のパラメータの変更などの、アクションを判定するように、アルゴリズムへのデータとして提供されることができる。図2A~図2Fは、ショックチャネル信号と、該ショックチャネル信号の対応するエネルギ分布とを示している。ショックチャネルは、3Hz~80Hzの帯域幅を持つ、広帯域の非バイポーラ検知信号の一例である。図示のように、時間は、図2A~図2Fのグラフのx軸における測定単位である。信号の振幅は、図2A、図2C、および図2Eのy軸における測定単位である。周波数は、図2B、図2D、および図2Fのy軸における測定単位である。図2A~図2Bは、或る波形と、時間-周波数領域における正常な心臓信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。この信号におけるノイズを判定する際には、ウェーブレット変換またはウィグナー変換などの様々な時間-周波数分析技術を使用することが可能である。図2C~図2Dは、或る波形と、時間-周波数領域における心室頻拍信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図2E~図2Fは、或る波形と、時間-周波数領域における心室ノイズ信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図2A、図2C、および図2Eを比較することによって、ノイズ信号が、正常な心調律および心室頻拍信号よりも多い信号転換例えば、特異点、方向変換を有していることが分かる。これは、図2B、図2D、および図2Fに反映されており、正常な静脈洞および心室頻拍からの信号要素の大多数は、30Hzよりも低い周波数範囲を有することがあり、ノイズ信号の主たる信号要素は、30Hzよりも高い。図2Dでは、頻拍のエネルギが狭帯域で主に分散されていることがさらに分かる。図3A~図3Fは、心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示している。拍数検知チャネルは、例として20Hz~170Hzの帯域幅を持ち、バイポーラおよび非バイポーラの両方である場合がある狭帯域検知信号の一例である。図示のように、時間は、図3A~図3Fのグラフのx軸における測定単位である。信号の振幅は、図3A、図3C、および図3Eのy軸における測定単位である。周波数は、図3B、図3D、および図3Fのy軸における測定単位である。図3A~図3Bは、或る波形と、時間-周波数領域における正常な心臓信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図3C~図3Dは、或る波形と、時間-周波数領域における心室頻拍信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図3E~図3Fは、或る波形と、時間-周波数領域における心室ノイズ信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図3A、図3C、および図3Eを比較することによって、ノイズ信号が、正常な静脈洞および心室頻拍信号よりも多くの信号転換を有していることが分かる。信号中のより多くの転換が、特異点SPの高い密度に対応している。SPは、信号に沿った特定の箇所であり、それは時間に亘って信号によって示される転換を最も良好に表わしている。米国特許第6,950,702号明細書は、信号の特異点の判定および用途について記述し、参照によってここに援用される。加えて、非ノイズ信号では、連続する心拍間に静止期間があるが、ノイズ信号には静止期間がない。同様の観察は、図3B、図3D、および図3Fで見られ、正常な静脈洞および心室頻拍は、心拍周囲に集中した大多数のエネルギを有し、ノイズ信号のエネルギ分布は、より分散されている。それらの特性も、心房の狭帯域検知信号中に観察される。図2A~図2Fおよび図3A~図3Fに基づいて、様々なチャネルの時間-周波数分析が、ノイズまたは生理学的信号のいずれかとして、信号を分類するのに非常に有用であることがある。図4は、3つのチャネルを使用した信号分類の一例400を示している。402では、ショックチャネルのノイズは、特異点方法および周波数分析を使用することなどによって検知することができる。404では、心室チャネルのノイズは、時間-周波数パターンおよびショックチャネルからの情報を使用することなどによって検知することができる。406では、心房チャネルのノイズは、時間-周波数パターン並びにショックおよび心室チャネルからの情報を使用して検知することができる。3つのチャネルすべてからの情報は、信号を分類するために包括的に使用することができる。幾つかの例では、チャネルのいずれかまたはそれらの組合せが、ノイズとして信号を分類するために使用することができる。図5は、或る期間に亘るショックチャネル信号の特異点の密度を分析すること、および、時間-周波数分析などによって、ショックチャネル信号中のノイズを判定する一例500を示している。この例では、502で、ショックチャネル信号中のSPを検知することができる。504では、特異点の密度が、所定期間、しきい値よりも大きいか否かを判定することができる。504で、特異点の密度がしきい値よりも大きい場合、506で、本方法は、ショックチャネルにノイズが検知されたと判定することができる。504で、特異点の密度がしきい値よりも大きくない場合、508で、本方法は、前記ショックチャネル信号にハイパスフィルタを適用することができる。一例では、信号を30Hzのハイパスフィルタでフィルタリングすることができるが、他の例では、信号に異なるフィルタを適用することができる。ノイズ信号が30Hzよりも高い周波数分布を有している一方で、生理学的信号が30Hzよりも低い周波数分布を有しているので、30Hzを使用することができる。510では、高エネルギが、フィルタされた信号に存在するか否かを判定することができ、そうであれば、514で、ショックチャネル信号にノイズがあると宣言することができる。510では、高エネルギが、フィルタされた信号に存在しないと判定された場合、ショックチャネル信号にノイズがないと宣言することができる。図6は、特異点分析および時間-周波数分析に基づいてショックチャネルのノイズを判定する一例600を示している。この例では、602で、本方法は、時間インターバルに亘ってショック信号の特異点を演算することができる。例えば、604では、本方法は、1番目の特異点と15番目の特異点との間の時間インターバルの差を判定することができ、606では、本方法は、時間インターバルが0.0625秒未満であるか否かを判定することができる。1番目の特異点と15番目の特異点との間の時間インターバルが0.0625秒未満でない場合、608で、本方法は、このインターバルにはノイズがないと判定することができる。1番目の特異点と15番目の特異点との間の時間インターバルが0.0625秒未満である場合、610で、本方法は、カウンタを1ずつインクリメントすることができ、本方法は、発作内の別のインターバルを判定することができ、その時間インターバルの差も検査することができる。612でカウンタが2以上である場合、614で、本方法は、ノイズが発作に検出されたと判定することができる。しかし、612でカウンタが2未満である場合、本方法は、615でその発作についてより感度の高い分析を行なうことができる。615では、本方法は、インターバルのより詳細な分析を行なうことができ、特に616では、本方法は、10個の特異点の時間インターバルを検査することができる。618では、本方法は、10個の特異点の時間インターバルが0.55秒未満であるか否かを判定することができる。そうでなければ、620で、本方法は、このインターバルにはノイズがないと判定することができる。0.55秒のインターバルに10個の特異点がある場合、622で、本方法は、5番目の特異点が検知された時点を使用してしきい値を判定することができる。624では、本方法は、30Hzのカットオフ周波数の一例を持つハイパスフィルタを前記信号に適用することができる。ハイパスフィルタは、カットオフ周波数よりも高い周波数を良く通すが、停止周波数よりも低い周波数を減衰させる。カットフ周波数は、埋め込み可能な装置または信号を記録するために使用される任意の装置内に設定するフィルタリングの実施に基づいて選択することができる。626で、10個の特異点間の時間インターバル内のフィルタリングされた信号SFの平均エネルギが、しきい値の演算された割合以上ある場合、第2カウンタが1ずつインクリメントされる。そうでなければ、1番目の特異点と10番目の特異点との間のフィルタリングされた信号SFの平均エネルギが、しきい値の演算された割合よりも小さい場合に、本方法は、このインターバルにはノイズがないと判定することができる。632では、第2カウンタが2以上である場合に、本方法は、634でノイズが発作に検出されたと判定することができる。632では、第2カウンタが2未満である場合に、本方法は、この発作にはノイズが検出されていないと判定することができる。本質的に、フィルタを適用した後、エネルギがより高い周波数に存在する場合、これはノイズがあることの指標となることがあり、また、2つのそのような実例がある場合、これはチャネルにノイズのより大きい指標となる場合がある。使用される値はすべて、例として使用され、様々な他の値が適所で使用されることができる。例えば、カットオフ周波数、特異点時間インターバルは、求められる目的に対して当業者にとっては明白なように改良および調節される。心室チャネルノイズ検出方法は、2つの連続する心拍間の時間インターバルを判断することによって潜在的なノイズがチャネルにあるか否かを判定することができる。連続する心拍間の時間は、心室の収縮および弛緩の生理的現象を表わしている。2つの連続する心拍間の時間が、予め特定されたしきい値未満である場合、それはノイズである場合がある。しかし、それはノイズとしてまだ報告されない。追加の基準が、それが心室細動ではなく実際のノイズであることを確認するために使用される。この追加の基準は、ショックチャネルからの情報を使用する。ショックチャネルのノイズが多い場合、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。なぜならば、ショックチャネルにノイズが多い場合には、心室検知信号もノイズが多い可能性が高いからである。しかし、ショックチャネルのノイズが多くない場合、本方法は、ショックチャネルが心室細動の特徴を有しているか否かを判定することができる。心室細動の特徴のうちの幾つかは、速い心拍数、時間-周波数領域におけるショックチャネル信号のエネルギを含んでいる。ショックチャネルが心室細動の特徴を有している場合、ノイズがあることはなく、代わりに、本方法は、信号に心室細動があると判定することができる。幾つかの実施形態では、ショックチャネルが心室細動の特徴を含んでいる場合、ノイズおよび心室細動の両方を検出することができる。しかし、ショックチャネルが心室細動の特徴を含んでいない場合、本方法は、心室チャネルにノイズが検出されたと判定することができる。心室細動の判定は、時間-周波数領域におけるチャネルに対して信号をフィルタリングし、チャネル信号が図7に関して議論されるようなしきい値周波数を超えるか否かを判定することに基づくことができる。図7は、心室チャネルのノイズを判定する一例700である。702では、本方法は、心室電位図中の連続する検知した心拍間の時間を判定することができる。704では、連続的に検知した心拍間の時間の差がしきい値この場合、0.35秒以上である場合、本方法は、706で、データインターバルをより詳細に分析し続けることができる。706では、本方法は、連続する心拍マーカ内のより小さいインターバルを分析することができるこの場合、第1心拍マーカに0.125秒を加え、次の心拍マーカの時間から0.1秒を引くことによって狭くされる。最も可能性が高いのは、選択されたインターバルが、連続する心拍間の静止期間を反映することである。図3のように、生理学的信号の静止期間は、非常に小さい信号の振幅を持ち、殆ど静穏であるが、ノイズ信号には静止期間がない場合がある。708で、ショックチャネルにノイズがない場合、710では、本方法は、ショックチャネル検知から演算された心拍数が心室細動範囲内にあるか否かを判定する。そうであれば、心室チャネルにはノイズはない。710で、ショックチャネル検知から演算された心拍数が心室細動範囲内にない場合、714で、本方法は、信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きいか否かを判定することができる。さらに、本方法は、708でショックチャネルにノイズがあると判定されたときに、心室信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きいか否かを判定することができる。心室信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きい場合、716で、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。心室信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きくない場合、本方法は、心室チャネルにノイズがないと判定することができる。704に戻って、本方法が、連続する検知した心拍インターバルがしきい値この場合、0.35秒未満であると判定した場合、本方法は720へと継続することができる。720では、本方法は、第1マーカから0.1秒を引くことによって、および、その際に第2マーカに0.1秒を加えることによって、インターバルを拡張し、それによって、より広いインターバルを分析することができる。このインターバルは、心拍周囲の信号を含んでいる可能性が最も高い。図3によれば、正常な心調律または心室頻拍などの生理学的信号の周波数分布は、心拍周囲に集中した周波数分布を有するが、ノイズ信号の周波数分布は、広く分散し、拡散する。722で、本方法が、ショックチャネルにノイズがあると判定した場合図4および図6に関するショックチャネルの分析を参照、724で、本方法は、ウェーブレット変換などの技術を使用して、心室信号を時間領域から時間-周波数領域に変換し、時間-周波数エネルギ分布を判定することができる。726では、本方法は、エネルギが各周波数に対して最大レベルにある時点を得て、728へと継続する。728では、この時点の標準偏差がしきい値未満ではなく、周波数分布がより拡散していると示唆する場合、730で、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。しかし、728で、この時点の標準偏差がしきい値よりも小さく、周波数分布がより集中されていると示唆する場合、732で、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されていないと判定することができる。722に戻って、本方法が、ショックチャネルにノイズがないと判定することができる場合、本方法は、734へと継続し、本方法は、ショックチャネル検知から演算した心拍数が心室細動範囲内にあるか否かを判定することができる。そうであれば、740で、本方法は、心室チャネルにノイズがないと判定することができる。734で、本方法が、ショックチャネルから演算された心拍数が心室細動範囲内にないと判定した場合、736で、本方法は、ショックチャネルのエネルギが狭帯域内にあるか否かを判定することができる。図2Cおよび図2Dに示されるように、ショックチャネルのエネルギが心室頻拍についての狭帯域に集中されるので、したがって、これが真の場合には、ノイズはないが、ショックチャネルのエネルギが狭帯域内にない場合には、本方法は、724へと継続し、上述したような変換を適用することができる。幾つかの例では、心室チャネル信号中のノイズの検出は、ショックチャネルを分析せずに判定される。図8は、心房チャネルのノイズを判定する一例800を示している。心房チャネルのノイズを判定する際に、本方法は、図2A~図2Fおよび図5に関して上述したようなショックチャネルのノイズを判定する方法と、図7に関して上述したような心室チャネルのノイズを判定する方法とを組み合わせる。802では、本方法は、心房チャネル上での時間-周波数分析を使用して、心房チャネルから疑義のあるセグメントを検知することができる。この分析は、724,726,および728で説明されたものと同様である。804では、本方法は、心室チャネルが図7に記述された方法を使用してノイズが多かったか否かを判定することができる。804で、本方法が心室チャネルのノイズが多くないと判定した場合、806で、本方法は、心室チャネルから演算された心拍数が心室の頻脈性不整脈/細動範囲内にあるか否かを判定することができる。そうであれば、810で、本方法は、心房チャネルにノイズがないと判定することができる。しかし、心室チャネルから演算された心拍数が前記心室の頻脈性不整脈/細動範囲内にない場合、本方法は、808へと継続することができ、本方法は、R-Rインターバルの長さが安定しているか否かを判定することができる。安定していない場合、814で、本方法は、不安定なR-Rインターバルが心房細動の指標であるので、心房チャネルにノイズが存在しないと判定することができる。808で、本方法がR-Rインターバルが安定していると判定した場合、本方法は、812へと継続し、心房チャネルのP-Pインターバルを安定して分析する。812で、本方法がP-Pインターバルが安定していると判定することができる場合、814で、本方法は、心房チャネルにノイズがないと結論づけることができる。しかし、P-Pインターバルが安定していない場合、816で、本方法は、心房ノイズがあると結論づけることができる。804で、ノイズが多い心室チャネルがある場合、818で、本方法は、図2A~図2Fおよび図5に関する上記の分析から、ノイズが多いショックチャネルがあるか否かを判定することができる。この分析から、ノイズが多いショックチャネルがある場合、820で、本方法は、心房ノイズが検知されたと判定することができる。しかし、ショックチャネルの分析が、ノイズが多くないと判定された場合に、本方法は、822へと継続し、本方法は、ショックチャネルから演算された心拍数が心室の頻脈性不整脈/細動範囲内にあるか否かを判定することができる。前記心室の頻脈性不整脈/細動範囲内にない場合、本方法は、心房調律が速いときには心室調律が速い可能性が最も高いので、830で心房チャネルにノイズがあると判定することができる。心拍数が前記心室の頻脈性不整脈/細動範囲内にある場合、本方法は、心房チャネルにノイズがないと判定することができる。心拍数範囲は、当業者にとって容認可能な公知の範囲とすることができる。幾つかの例では、前記心室の頻脈性不整脈/細動範囲は、本方法の感度を増大させるべく設定される。幾つかの例では、心房チャネル信号のノイズは、ショックチャネルの分析および心室チャネルの分析なしに判定される。図9は、ノイズを分類する心内電位図モジュール902の一例900を示している。この例では、心内電位図モジュールは、第1識別モジュール904と、第2識別モジュール906と、第3識別モジュール908と、ノイズ分類モジュール910とを備えることができる。第1識別モジュール904は、ショックチャネル信号に関連した第1ノイズ特性を識別するように構成することができる。第2識別モジュール906は、第1ノイズ特性を使用して、非ショック心室チャネル信号に関連した第2ノイズ特性を識別するように構成することができる。第3識別モジュール908は、第1ノイズ特性および第2ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第3ノイズ特性を識別するように構成することができる。ノイズ分類モジュール910は、第1ノイズ特性、第2ノイズ特性、および第3ノイズ特性を使用するとともに、前記ショックチャネル、非ショック心室チャネル、および心房チャネルのうちの少なくとも1つの時間-周波数領域におけるエネルギ分布を使用して、ノイズ分類を判定するように構成することができる。幾つかの例では、心内電位図モジュール902は、患者の体内に配置される埋め込み可能な医療装置を備えたシステムの一部とすることができる。他の実施形態では、心内電位図モジュールは、メモリに格納され、プロセッサによって判読可能である、マシン読み取り可能な媒体を備えた埋め込み可能な医療装置の一部とすることができる。図10は、外部通信装置に通信可能に結合された、埋め込み可能な心臓機能管理システム1000の一例を示すブロック図である。この例では、システム1000は、埋め込み可能な医療装置IMD1005と、生理的データセンサ1010と、外部通信装置1020とを備えることができる。一例では、IMD1005は、患者の心臓に心調律治療を提供するために使用される心調律管理CRM装置である。一例では、生理的データセンサ1010は、検知応答脱分極情報および誘起応答脱分極情報などを含むEGMデータを検出するために使用される。別の例では、生理的データセンサ1010は、特に、心拍数、呼吸速度、または血圧などの心臓の働きと関係する一または複数の他の生理的パラメータを監視するために使用される。幾つかの例では、複数の生理的データモニタが、複数の関連性のある生理的パラメータを監視するために採用される。外部通信装置1020は、IMD1005をプログラミングし、IMD1005から得たデータを表示するか、または、IMD1005から医師もしくは中央監視ステーション図示せずにダウンロードされたデータを通信するために使用される。一例では、外部装置は、IMD1005と通信するように構成された、ラップトップなどのパーソナルコンピュータを備える。一例では、外部装置は、有線通信リンクを介してIMD1005と通信する。一例では、外部通信装置1020は、無線通信リンクを通じてIMD1005と通信する。一例では、外部通信装置1020は、IMD1005からデータを受信し、それをコンピュータディスプレイなどに表示することができる。一例では、外部通信装置1020は、さらに、診断する医師または装置プログラミングによる使用に対して、格納された発作データをダウンロードする目的で、IMD1005によって開始される無線通信を受信することができる。この例では、外部通信装置1020は、IMD1005によってダウンロードされたデータを、有線または無線データ接続を通じて中央監視ステーションに転送することができる。有線データ接続は、デジタル加入者線、ケーブルモデム、またはPOTS旧来の電話線を通じたダイアルアップ接続を含むことができる。IMD1005によって収集されたこの種類のデータの通信は、マザールMazarらの米国特許第7,395,117号明細書長期無線機能を有した埋め込み可能な医療装置においてさらに説明されており、それは参照によってここに援用される。この種の通信およびIMD1010の外部通信装置との相互作用もまた、マザールらの米国特許第7,127,300号明細書埋め込み可能な医療装置と患者管理システムとの間のデータ通信を可能にする方法および装置にさらに説明されており、それは参照によってここに援用される。図11は、適応データ記憶およびダウンロードを可能にするように構成された、埋め込み可能な心臓機能管理システム1100の一例を示すブロック図である。一例では、システム1100は、埋め込み可能な医療装置1005と、一または複数の生理的データセンサ1010A,1010B,...,1010N以下、包括的に1010と称すると、外部通信装置1020とを備えることができる。システム1100の一例では、IMD1005は、生理的データモニタ1110と、処理モジュール1120と、メモリ1140と、通信モジュール1150とを備えることができる。幾つかの例では、処理モジュール1120は、プロセッサ1125と、通信バス1130とを備えることができる。或る例では、処理モジュール1120は、病状検出回路1122も備えることができる。病状検出回路は、プロセッサ1125を備え、生理的データモニタ1110に通信可能に結合されている。例えば、生理的データモニタ1110内の信号サンプリング回路は、病状検出回路1122に対して、センサ1010によって生成された電気信号のデジタル化された値を提示することができる。幾つかの例では、病状検出回路1122は、プロセッサ1125を備え、該プロセッサ1125によって実行可能なソフトウェアまたはファームウェアにおける指令で具現化された一または複数の検出アルゴリズムを実行する。そのようなプロセッサは、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサDSP、または特定用途向けICASICを備えることが可能である。幾つかの例では、処理モジュール1120は、さらに随意に、プロセッサ1125または病状検出回路1122によって操作されるデータを格納するために使用される特定プロセッサ用メモリ1135を備えることができる。一例では、通信バス1130は、生理的データモニタ1110、プロセッサ1125、メモリ1140、および通信モジュール1150の間の通信を可能にすることができる。メモリ1140および通信モジュール1150は随意に、通信バス1130を通じてルーティングすることなく直接通信することができる。或る例では、メモリ1140は、メインメモリと、一または複数の二次メモリ回路1145とを備えることができる。一例では、二次メモリ回路1145は、外部通信装置1020との接続が確立されている間、データを一時的に格納するために使用されることができる。一例では、生理的データモニタ1110は、一または複数の生理的データセンサ1010からデータを受信することができる。或る例では、生理的データセンサ1010は、患者の体内に埋め込まれるセンサを備えることができ、内部センサとも呼ばれる。他の例では、生理的データセンサ1010は、患者によって装着もしくは携行されるか、または、患者の皮膚に付着されるか、または、患者の皮膚に装着されるような、歩行用または他の外部センサを備えることができる。幾つかの例では、生理的データセンサ1010は、外部および内部の両方のセンサを含むことができる。一例では、生理的データセンサ1010は、心音センサ、血圧センサ、姿勢センサ、呼吸センサ、活動センサ、または化学センサのうちの一または複数を含むことができる。この例では、生理的データモニタ1110は、前記複数のセンサのうちのいずれかまたはすべてからデータを受信し、受信したデータを、通信モジュール1150を介してIMD1005の他の部分または外部通信装置1020に通信するように構成される。或る例では、センサ1010は、対象者の生理的な心血管事象と関係のある時変電気信号を提供することができる。そのようなセンサ1010の例の非包括的なリストは、心臓信号検知回路、心内インピーダンス検知回路、経胸壁的インピーダンス検知回路、血圧センサ、血液ガスセンサ、化学センサ、心音センサ、姿勢センサ、および活動センサを含んでいる。幾つかの例では、IMD1005は、IMD図示せずの外部のセンサと通信する。この様々なセンサによって提供される信号は、患者または対象者が罹患しているまたは罹患した病理学的事象または発作を検出するために使用されることができる。例えば、IMD1005は、記述した電極のうちのいずれかを使用して検知された心臓信号から、不整脈事象を検出することが可能である。心臓信号は、対象者または患者の心臓活動を表すものである。頻脈性不整脈の発作などの病理学的発作が検出された場合、IMD1005は、心臓信号の記録を例えば、電位図として開始することが可能である。そして、生理的データまたは監視された生理的データと一般に呼ばれる、記録された心臓信号は、外部装置に通信されることが可能である。しかし、一般には、IMD1005によって検出されるすべての病理学的発作は、メモリ1140などの内部メモリに格納される。図11に戻って、一旦受信されると、監視された生理的データは、プロセッサ1125に転送されるか、または、メモリ1140に直接格納されることができる。この例では、メモリ1140は、通信モジュール1150を通じて外部通信装置1020によってアクセスされることができる。幾つかの例では、通信モジュール1150は、通信リンクを通じて外部通信装置1020と通信する。上で議論したように、外部通信装置1020とIMD1005との間の通信リンクは、有線または無線とすることができる。図12は、外部通信装置および記憶装置の一例を示すブロック図である。システム1200は、コンピュータシステム1200の例示形態をなすマシンであり、その内部では、ここで議論される方法論のいずれか1つまたは複数の実行をマシンに支援させる指令を実行することが可能である。或る例では、マシンは、スタンドアロン型装置として動作するか、または、他のマシンに接続されることができる例えば、ネットワーク化される。ネットワーク化された配置では、マシンは、サーバクライアントネットワーク環境におけるサーバまたはクライアントマシンの能力の範囲で、または、ピアツーピアまたは分散型ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作することができる。マシンは、パーソナルコンピュータPC、タブレットPC、セットトップボックスSTB、パーソナルデジタルアシスタントPDA、携帯電話機、ウェブ機器、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、または、そのマシンによって講じられる動作を指定する指令連続した指令または他の指令を実行可能な任意のマシンとすることができる。さらに、単一のマシンだけが図示されているが、マシンは、ここで議論される方法論のいずれか1つまたは複数を行なう1組または複数組の指令を個々にまたは共同して実行する任意のマシンの集合体を含むことができる。コンピュータシステム1200の例は、プロセッサ1202例えば、中央処理装置CPU、グラフィック処理装置GPU、またはそれらの両方と、メインメモリ1204と、スタティックメモリ1206とを備え、それらはバス1208を介して互いに通信する。コンピュータシステム1200は、ビデオ表示装置1210例えば、液晶ディスプレイLCDまたは陰極線管CRTをさらに備えることができる。コンピュータシステム1200は、英数字入力装置1212例えば、キーボードと、ユーザインタフェースUIナビゲーション装置1214例えば、マウスと、ディスクドライブユニット1216と、埋め込み可能な医療装置インタフェース1218と、ネットワークインタフェース装置1220とをさらに備えている。埋め込み可能な医療装置インタフェースは、埋め込み可能な医療装置との有線または無線のデータ接続を含むことができる。或る例では、システム1200は、埋め込み可能な医療装置との有線および無線の両方のデータ接続を含んでいる。一例では、埋め込み可能な医療装置IMDインタフェースは、記憶用および/または治療する医師または患者管理システムへの再送信用に、IMDに格納された情報をコンピュータシステム1200にダウンロードすることを可能にする。一例では、IMDからダウンロードされた情報は、ビデオ表示装置1210に表示させることができる。別の例では、ダウンロードされた情報は、ビデオ表示装置1210での表示に先立ってプロセッサ1202によって処理される。一例では、IMDインタフェースは、埋め込み可能なCRM装置用のプログラミングパラメータを含む情報を、IMDにアップロードし、同IMDに戻すことができる。ディスクドライブユニット1216は、マシン読み取り可能な媒体1222を備え、ここで記述される方法論または機能のうちのいずれか1つまたは複数によって具現化または利用される一または複数組の指令およびデータ構造例えば、ソフトウェア1224を格納することができる。指令1224は、さらに、コンピュータシステム1200によるその実行中に、完全にまたは少なくとも部分的にメインメモリ1204内またはプロセッサ1202内に存在することができ、メインメモリ1204およびプロセッサ1202もまた、マシン読み取り可能な媒体を構成している。マシン読み取り可能な媒体1222は、例示の実施形態では単一の媒体であるものとして示されることがあるが、用語マシン読み取り可能な媒体は、一または複数の指令またはデータ構造を格納する単一の媒体または複数の媒体例えば、中央集中型もしくは分散型のデータベースまたは関連するキャッシュおよびサーバを含むことができる。用語マシン読み取り可能な媒体は、マシンによる実行処理のための指令を格納、符号化、または搬送することが可能であり、且つ、本願の方法論のうちのいずれか1つまたは複数をマシンに行なわせるか、あるいは、そのような指令によって利用されるか、または、そのような指令に関連するデータ構造を格納、符号化、もしくは搬送することが可能な、任意の有形体表現媒体を含むことができる。用語マシン読み取り可能な媒体は、半導体メモリ、ならびに光学媒体および磁気媒体を含むことができるが、これらに限定される必要はない。マシン読み取り可能な媒体の特定の例は、例えば半導体記憶装置例えば、消去可能なROMEPROM、電気的消去可能PROMEEPROM、およびフラッシュメモリ装置を含む不揮発性メモリと、内部ハードディスクおよびリムーバブルディスクを含む磁気ディスクと、光磁気ディスクと、CD-ROMおよびDVD-ROMディスクとを含んでいる。指令1224は、さらに、送信媒体を使用して通信ネットワーク1226を通じて送信または受信することができる。指令1224は、ネットワークインタフェース装置1220および多数の転送プロトコル例えば、HTTPのうちのいずれか1つを使用して送信することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワークLAN、広域ネットワークWAN、インターネット、携帯電話網、POTS旧来の電話網、および無線データ通信網例えば、Wi-FiおよびWiMaxネットワークを含んでいる。或る例は、ロジック、または多数の構成要素、モジュール、もしくは機構を含んでいるように、ここでは記述されている。モジュールは、或る動作を行なうことが可能な有形ユニットであり、或る方法で構成または配置されることが可能である。例では、一または複数のコンピュータシステム例えば、スタンドアロン、クライアントまたはサーバコンピュータシステム、あるいは、コンピュータシステムの一または複数のモジュール例えば、プロセッサまたは一群のプロセッサは、ここで記述されるような或る動作を行なうように動作するモジュールとして、ソフトウェア例えば、アプリケーションまたはアプリケーションの部分によって構成されることが可能である。様々な例では、モジュールは、機械的または電子的に実装されることが可能である。例えば、モジュールは、或る動作を実行するように恒久的に構成された専用の回路またはロジック例えば、特殊目的のプロセッサのようなを含むことが可能である。モジュールは、ソフトウェアによって或る動作を行なうように一時的に構成されるプログラマブルロジックまたは回路例えば、汎用プロセッサまたは他のプログラム可能なプロセッサに包含されるようなをさらに含むことがある。当然のことながら、専用のおよび恒久的に構成された回路で機械的に、または一時的に構成された回路例えば、ソフトウェアによって構成されるでモジュールを実装するかの判断は、コストおよび時間を考慮することによってなされることがある。従って、用語モジュールは、有形の実体を包含するものとして理解されるべきであり、物理的に構築されるか、恒久的に構成されるか例えば、有線接続される、または一時的に構成される例えば、プログラムされる実体を包含するものとして理解されるべきであり、或る方法で動作するか、および/または、ここで記述される或る動作を実行する。モジュールが一時的に構成される例えば、プログラムされる例を考慮すると、モジュールの各々は、いずれ、任意の1つの実例で構成または例示される必要はない。例えば、モジュールが、ソフトウェアを使用して構成された汎用プロセッサを備える場合、その汎用プロセッサは、その時々において異なるモジュールとしてそれぞれ構成されることがある。従って、ソフトウェアはプロセッサを構成し、例えば、一時点で特定のモジュールを構成し、異なる時点で異なるモジュールを構成することがある。モジュールは、他のモジュールに情報を提供し、他のモジュールから情報を受信することができる。従って、記述されるモジュールは、通信可能に結合されるものとしてみなされることが可能である。そのような複数のモジュールが同時に存在する場合、通信は、モジュールを接続する信号送信を通じて例えば、適切な回路およびバスを通じて達成されることが可能である。複数のモジュールがその時々において構成または例示される例では、そのようなモジュール間の通信は、例えば、複数のモジュールがアクセスするメモリ構造における情報の記憶および取り込みを通じて達成されることが可能である。例えば、1つのモジュールは、動作を実行し、その動作の出力を、それが通信可能に結合されたメモリ装置に格納することが可能である。そして、さらなるモジュールは、後で、格納された出力を取り出し処理すべくメモリ装置にアクセスすることが可能である。さらに、モジュールは、入力または出力装置との通信を開始することが可能であり、リソース例えば、情報の集合体上で動作することができる。[補足説明]上の詳細な記述は、添付図面への参照を含み、それは詳細な記述の一部を構成する。図面は、例示として、本発明が実施されることができる特定の実施形態を示している。これらの実施形態もまた、ここでは例と称される。そのような例は、示されたかまたは記述されたものに加えて、要素を含むことができる。しかし、本願発明者らは、示されたかまたは記述されたそれらの要素のみが提供される例も考慮している。さらに、本願発明者らは、特定の例あるいはその一または複数の態様またはここで示されるかもしくは記述される他の例あるいはその一または複数の態様のいずれかに関して、記述されるかもしくは示されるそれらの要素あるいはその一または複数の態様の任意の組合せまたは置換を使用した例も考慮している。本書面で参照されるすべての出版物、特許、および特許文献は、あたかも参照によって個々に援用されるかのごとく、それらの全体を参照によってここに援用される。参照によってそのように援用される本書面とそれらの文書との間の使用方法が整合しない場合、援用した参照文献の使用方法は、本書面のそれに対する補足であると考えられるべきである。相容れない不整合については、本書面中の使用方法が支配する。本書面では、用語1つのaまたは1つのanは、特許文献において一般的であるように、少なくとも1つまたは一または複数の使用方法についての任意の他の実例と無関係に、1つまたは複数を含むように使用される。本書面では、用語またはは、つまり、あえて示されない限り、AまたはBがAであるが、Bではない、Bであるが、Aではない、およびAおよびBを含むように、非排他的に参照すべく使用されている。添付の特許請求の範囲では、用語含む/備えるincludingおよびここでinwhichは、含む/備えるcomprisingおよびここでwhereinのそれぞれの用語についての平易な英語の相当語句として使用されている。また、次の特許請求の範囲では、用語含む/備えるincludingおよび含む/備えるcomprisingは、非排他的包含であり、つまり、システム、装置、物品、または処理は、そのような用語の後に列挙されるものに追加する要素を含み、それでも依然としてその特許請求の範囲内に包含されるとみなされる。さらに、次の特許請求の範囲では、用語第1、第2、および第3などは、単にラベルとして使用され、それらの対象の数的要件を課すようには意図されていない。ここで記述される方法例は、少なくとも部分的にマシンまたはコンピュータで実施されることができる。幾つかの例は、上の例に記述されるような方法を行なうように電子装置を構成すべく動作可能な指令で符号化されたコンピュータ読取り可能な媒体またはマシン読み取り可能な媒体を含むことができる。そのような方法の実施は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのコードを含むことができる。そのようなコードは、様々な方法を行なうためのコンピュータ読取り可能な指令を含むことができる。コードは、コンピュータプログラム製品の部分を形成することが可能である。さらに、コードは、実行中にまたは他のときに、一または複数の揮発性または非揮発性のコンピュータ読取り可能な媒体に格納されて有形体となることが可能である。これらのコンピュータ読み取り可能な媒体は、ハードディスク、取外し可能な磁気ディスク、取外し可能な光ディスク例えば、コンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク、磁気カセット、メモリカードまたはスティック、ランダムアクセスメモリRAM、読み取り専用メモリROMなどを備えることが可能であるが、これらに限定されるものではない。上の記述は、実例であり、限定するものではないと意図される。例えば、上記の例あるいはその一または複数の態様は、互いに組み合わせて使用されることも可能である。他の実施形態は、当業者などによって上の記述の検討する際に使用されることができる。要約書は、37C.F.R.第1.72b条に準拠すべく提供されるものであり、読み手が技術的な開示の性質を素早く確認できるようにしている。それは、特許請求の範囲の範疇または意味を解釈または限定するためには使用されないという理解で提出されている。また、上の詳細な説明欄では、様々な特徴が本開示を合理化すべくグループ化されることがある。これは、請求されない開示の特徴が任意の請求項に対して必須であると意図するようには解釈されるべきでない。むしろ、創造性のある主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも狭い範囲にある場合がある。このように、次の特許請求の範囲は、これによって詳細な記述欄に組み込まれ、各請求項は、別個の実施形態として独自に成り立っている。本発明の範囲は、そのような特許請求の範囲に付与される均等物のすべての範囲に加えて、添付の特許請求の範囲を参照して判断されるべきである。"