JP2002301039A - 心房細動の検出方法と装置 - Google Patents

心房細動の検出方法と装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 心房細動の検出。 【解決手段】 ＥＣＧ（１０，１５０）情報を受領した
インターバル計算機（２４）は連続するＲ波間のインタ
ーバルを決定する。確率エンジンは、拍動分類とＲＲイ
ンターバル値に基づいて心房細動を検出し、不規則状態
の存在確率を示す状態変数を出力する。コンテクスト解
析モジュールは、所定のマップを現在のＥＣＧ情報のラ
ンニングマップと適合させ、複数の連続するＲＲインタ
ーバル間の類似度を決定し、一連の適合クラスをチェッ
クする。確率解析エンジンとコンテクスト解析モジュー
ルとＥＣＧ情報からＰ波の存在を検出するＰ波検出モジ
ュール（６０）からの情報は、状態評価モジュール（５
０）に送られる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の背景】本発明は、一般的に、「不整脈」として
周知の動物の心臓の不規則な拍動を検出するために用い
るデバイスと方法に関する。特に、本発明は心房細動
（「ＡＦ」：Atrial fibrillation）を検出するための
装置と方法に関する。
【０００２】医療分野では周知のことであるが、動物の
心臓の収縮は右心房の洞結節で生じる一連の電気信号に
よって制御されている。これらの信号を記録することが
可能であって、この記録情報を診断／治療手段として利
用することができる。心電図（「ＥＣＧ」）は、心臓の
収縮を引き起こす電気信号をグラフ表示したものであ
る。代表的なＥＣＧ波形１０を図１に示す。ＥＣＧ１０
には、多数の波頭（一般的に「波」と呼ばれる）と多数
の谷が含まれる。通常のＥＣＧ、例えば、ＥＣＧ波形１
０にはＰ波が含まれ、これは、心臓が収縮する前に心房
細胞が消極するときに生成された電位を表すものであ
る。Ｐ波の次には、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波が含まれるＱＲＳ
複体として知られる波頭と谷の組みがくる。ＱＲＳ複体
は、収縮前に心室筋細胞が消極するときに生成される電
位から生じる。ＱＲＳ複体の次にはＴ波がくる。Ｔ波
は、心室が分極状態から回復するときに生成される電位
から生じる。Ｔ波の次には、相対的に短い無運動期間が
くる。新たな収縮が、第２のＰ波Ｐ2から始まる。
【０００３】医者がＥＣＧを解釈することを支援するた
めに、多様な方法とデバイスが開発されてきた。そのよ
うなツールの一つは、ＥＫｐｒｏ検出ソフトウェアとし
て知られており、これは、本出願の譲受人である、ＧＥ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔ
ｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社から市販されてい
る。ＥＫｐｒｏソフトウェアは、成人であって歩調正し
く歩く患者のＥＣＧ信号を監視するように設計されてい
る。ＥＫｐｒｏソフトウェアは、心房細動を検出すると
いう特定の用途に適用される。ＡＦは、不規則な心拍の
存在によって識別され、臨床的に非調和な心房収縮とし
て定義される。一般的に、心房細動に苦しむ患者のＥＣ
Ｇは、不規則な心室収縮が起こり、Ｐ波が欠如している
ことを示す。もしこれが続けば、ＡＦによって、運動負
荷検査での左心室の機能低下が起こることがある。より
深刻な場合では、ＡＦによって致命的な病状となること
がある。
【０００４】もし洞律動を回復できるならば、ＡＦに関
する問題をなくすことができる。ＡＦを識別することに
よって、介護人は症状を抑え、また、さらに重大な合併
症を避けるための処置を行うことができる。大抵の場
合、その処置は、患者が苦しむ心房細動の特長と、特に
患者の心拍と、患者が苦しむ症状と、ＡＦ事象の期間に
ついて特有のものである。現在のソフトウェアシステム
の中には、心室の運動に基づいてＡＦの検出を試みるも
のもある。しかしながら、この種のシステムでは、一般
的に、心房細動が不規則な心拍を引き起こすことを示唆
することしかできない。上述のＥＫｐｒｏ製品の一バー
ジョンをホルターモニタリングに用いて、隠れマルコフ
モデル（「ＨＭＭ」:Hidden Markov Model）を利用して
ＡＦ状態の確率を決定する。ＡＦ状態の予測について
は、ＥＫｐｒｏ製品は多くのその他の製品よりも良いも
のであるが、それには依然として心室データだけをあて
にするという問題があって、それを調整するために使わ
れるデータに依存している。正確に予測するためには、
ＡＦだけでなく、全ての不規則な心拍を網羅する完全な
データ集合が必要である。このようなデータ集合の編集
は難しいことが多いので、ＨＭＭ法だけに依存するシス
テムにはバイアスをかけることがある。
【０００５】一般的に、現在のシステムの別の問題は、
その多くの場合、他の不規則な心拍からＡＦを明確に識
別できないことである。患者のほとんどをアラームベー
スで監視する病院環境では、患者が苦しむ不規則心拍を
明確に識別できないことが問題となっている。即ち、不
規則状態の検出時はいつも、アラームが作動する。アラ
ームが鳴ると、医療専門家は応答しなければならない。
医療専門家は状況を判断して、アラームが正確であるの
か、誤りであるかを識別することができる。誤アラーム
が非常に多く発生すると、医療専門家はアラームに対し
て鈍感になり、遅く、即ち、怠惰に応答するようにな
る。このため、医療専門家は、深刻な、即ち、危険な状
態が発生しても応答が不適切になる。
【０００６】
【発明の簡潔な概要】従って、ＡＦを検出する改良され
た方法と装置を備えることが望ましい。さらに、一般的
に心房細動は生命に関わる不整脈ではないため、アラー
ムに基づく監視システムの代わりとなる解決法では、全
ての事象に平等に扱うのではなくて、不規則な事象の重
要度に比例して医療専門家が応答することが望ましい。
【０００７】本発明では、心室運動の分析と、Ｐ波運動
と、Ｒ波からＲ波までのインターバルの類似度とその状
態評価に基づいて、ＡＦを検出する装置と方法を提供す
る。本発明の一実施形態には、ＥＣＧ情報を入力情報と
して受け取る拍動分類モジュールが含まれる。拍動分類
モジュールは、解析中の心拍が、ＡＦ状態が存在するか
どうかを解析するときに利用に適した分類内に含まれる
かどうかを決定する。もし拍動が解析に適したクラスに
入るならば、そのＥＣＧ情報はインターバル計算機に送
られる。インターバル計算機は連続するＲ波間の時間イ
ンターバル（「ＲＲインターバル」）を求める。インタ
ーバル計算機からの情報は、確率エンジンとコンテクス
ト解析モジュールに送られる。確率エンジンは、拍動の
分類とインターバル計算機からのＲＲインターバル値に
基づいて心房細動を検出するように設計されている。確
率エンジンはＡＦ状態が存在するかどうかを示す状態変
数を出力する。コンテクスト解析モジュールは、現在の
ＥＣＧ情報のランニングマップに合う所定のマップを見
つける。また、コンテクスト解析モジュールは、連続す
るＲＲインターバル間の類似度を決定する。また、拍動
分類モジュールによって求められた分類は、コンテクス
ト解析モジュールで用いられて、適合する一連のクラス
がチェックされる。この解析では、ＡＦ状態が存在する
環境でアラームが開始する前に、不応期が必要である。
【０００８】また、ＥＣＧ情報は、Ｐ波検出モジュール
にも送られる。Ｐ波検出モジュールは、拍動分類モジュ
ールから拍動分類情報を受信する。本発明の一実施形態
では、各拍動の形状は１つのテンプレートによって表さ
れ、解析中のＥＣＧ情報の主要な形状は、「最も好まし
い」テンプレートで表される。正常な主要拍動が検出さ
れると、それらを用いて、その最も好ましいテンプレー
トを追加的に更新される。次に、最も好ましいテンプレ
ートが用いられて、主要拍動クラスにＰ波が存在するか
どうかが決定される。次に、確率解析エンジンとコンテ
クスト解析モジュールとＰ波検出モジュールからの情報
は、状態評価モジュールに送られる。状態評価モジュー
ルは、周知の３つのモジュールからの出力情報を用い
て、心房細動状態が存在するかどうかを判定する。もし
確率エンジンモジュールが心房細動状態を示す状態変数
を出力し、Ｐ波検出モジュールとコンテクスト解析モジ
ュールが負の指標を出力すると、心房細動状態出力情報
が生成される。しかしながら、状態評価モジュールがア
ラームを出力する前に、心房細動状態が規定期間存在す
る必要がある。同様に、アラームを無効にする前に、非
心房細動状態が規定期間存在する必要がある。
【０００９】また、本発明は一つの方法で具体化するこ
とも可能である。本方法には、ＥＣＧ情報を分類する工
程と、ＥＣＧ情報内で繰り返し発生する事象間のインタ
ーバルを決定する工程と、ＥＣＧ情報を分類する工程と
繰り返し発生する事象間のインターバルを決定する工程
に基づいて、不規則状態の存在確率を決定する工程と、
決定された確率に基づいて状態変数を生成する工程が含
まれる。状態変数は、不規則状態が存在するかどうかを
示すものである。本発明では、ＥＣＧ情報の現在のマッ
プに一致する所定のマップを見つけ、ＥＣＧ情報内のＰ
波の存在を決定し、Ｐ波の存在に基づいて検出出力情報
を生成することに基づいてコンテクスト出力情報を生成
することによって、それを示すことが補われる。不規則
な状態が存在するかどうかの最終的な決定は、状態変数
とコンテクスト出力情報と検出出力情報に基づいてなさ
れる。
【００１０】上記から明らかなことであるが、本発明の
メリットは、心房細動の検出方法と装置を提供すること
である。本発明のその他の特徴とメリットは詳細な説明
と添付の図面を検討することによって明らかとなる。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の一実施形態を詳細に説明
する前に、以下の説明や図面に示される構成要素の構成
と配置の詳細な記述に本発明の適用が限定されないこと
を理解していただきたい。本発明は、その他の実施形態
でもよいし、様々な方法で実施、即ち、実行してもよ
い。また、本願で用いられる専門用語や技術用語は説明
する目的のものであって、限定するためのものではない
ことも理解していただきたい。
【００１２】本発明を具体化するシステム２０を図２に
示す。普通の当業者にとっては明らかなことであるが、
本発明は、中央処理装置とメモリと入出力デバイス等の
共通のハードウェア構成要素と、オペレーティングシス
テムと、そのオペレーティングシステムに勿論組込み可
能なグラフィックインタフェース等のソフトウェア要素
（全て不図示）を備えるインストラクション実行可能コ
ンピュータやそれと同様なデバイスで実行されるソフト
ウェアを使って実施されるものである。本願で説明され
る構成要素は、パラメータと関数コールとリターンを用
いて情報交換するソフトウェアモジュールであることが
好ましい。しかしながら、配線接続された回路を用いて
それと等価なものを作ることもできる。
【００１３】上述したように、本発明は、本発明の譲受
人から入手可能なＥＫｐｒｏ不整脈監視／検出ソフトウ
ェアとして既知の製品を改良／進歩させた結果として作
られたものである。従って、本発明の一実施形態は、Ａ
Ｆを検出し、ＥＫｐｒｏソフトウェアと共に使われるよ
うに設計されたモジュールに関するものである。さら
に、本発明で使われた原理は、その実施形態に限定され
ず、また、ＡＦの検出にも限定されるものではない。本
発明を用いることで、その他の生理学的波形データ、例
えば、圧脈波を解析することもできる。
【００１４】本発明のソフトウェアとＥＫｐｒｏ製品を
比較するために、コンパイルスイッチを設定することに
よってコンフィグレーション時に本発明のソフトウェア
を包含させたり、除外させることができる。説明された
例では、そのスイッチは、ＡＴＲＩＡＬ＿ＦＩＢＲＩＬ
ＬＡＴＩＯＮ＿ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ（ヘッダファイルに
包含可能）である。本発明を具体化するソフトウェアモ
ジュールを包含させるには、コンパイルスイッチを１に
設定し、そしてすぐに、その他の（以下で議論される様
々なモジュール用の）設定値をアプリケーションに対応
して設定しなければならない。本発明で用いられるコン
フィグレーション値と、ＥＫｐｒｏ製品の性能に基づい
た推奨デフォルト値をテーブル１に示す。特定のアプリ
ケーションに基づいてデフォルト値を調整することによ
って、様々なＡＦ検出性能に合わせることができる。
【００１５】
【表１】
【００１６】システム２０は、ＥＣＧ情報形式の生理学
的情報を受信する。（図１のＥＣＧ波形１０はその情報
の代表的なものである。）ＥＣＧ情報は分類モジュール
２２に入力され、そこでは、形態学に基づいて拍動が検
出され、テンプレートと相関づけられる。その相関づけ
のために多くのテンプレートが保持されているので、様
々な多くの形態（もしあれば）を表すことができる。入
来する拍動は、特定の一形態を表す相関テンプレートに
入れられる。分類時には、拍動やテンプレートに関する
多くの測定が行われ、正常な洞や心室等としてそれらが
分類される。また、このときノイズ処理も行われる。全
拍動の分類情報と検出時間が記録されて、インターバル
計算機２４に送られる。インターバル計算機２４は、Ｒ
波間のインターバルを計算し、ＲＲインターバル値を出
力する。一旦インターバル計算機２４がＲＲインターバ
ル値を計算すると、その値はコンテクスト解析モジュー
ル３０とＲＲバッファ３６とストラクチャ３８に送られ
る。バッファ３６とストラクチャ３８は、新たに計算さ
れた値に更新される。ＲＲバッファ３６を用いて類似度
テストを行い、さらに次の処理のために、ＲＲストラク
チャ３８を用いて最新の拍動の幾つかの履歴を保持する
（以下でさらに詳しく議論される）。正常な洞の拍動、
即ち、「融合」拍動として分類された拍動は、確率エン
ジン４０に送られる。当技術では周知のことであるが、
正常な拍動、即ち、融合拍動かどうかの判定は、形態学
とタイミングとそれらが発生する頻度に基づいて行われ
る。また、確率エンジン４０は、１）ＲＲインターバル
値と、２）ノイズの存在が原因で特定のインターバルが
無効となるかどうかを示すフラグの形式でノイズ情報を
受信する。
【００１７】確率エンジン４０は、ＨＭＭ法を用いて実
施されることが好ましい。簡単に言うと、確率エンジン
４０は、拍動分類データとモジュール２２、２４によっ
て生成されたＲＲインターバル値を受け取って、現在の
拍動、即ち、律動がＡＦ不整脈である確率を計算する。
確率エンジン４０は、ＡＦが存在するかどうかを示す状
態変数を出力する。状態変数は、状態評価モジュール５
０に送られる。
【００１８】確率エンジン４０はＡＦ状態の確率を決定
する（即ち、律動の「不規則性」を特徴付ける）が、本
発明の主要な要素はさらに、最終決定するために幾つか
の規則性をチェックする。コンテクスト解析モジュール
３０は、幾つかのコンテクスト特性を調べる。第１に、
モジュール３０は、所定のブロックマップグループと現
在の律動拍動マップの一致度を求める。また、モジュー
ル３０は連続するＲＲインターバル値間の類似度を求め
る。また、モジュール３０は、複数の分類を用いて一連
の適合クラスをチェックする。コンテクスト解析モジュ
ール３０はコンテクスト出力情報を作成する。
【００１９】また、Ｐ波を検出することによって、主要
な種類の拍動の形態学的特性を調べるが、これはＰ波検
出モジュール６０で行われる。ＱＲＳ複体の前に波があ
るかどうかを調べることによって、Ｐ波検出モジュール
６０は現在の拍動が検出可能なＰ波を示すものであるか
どうかを判定する。Ｐ波検出モジュールは、検出出力情
報を生成する。
【００２０】状態評価モジュール５０は、確率解析モジ
ュール４０とコンテクスト解析モジュール３０とＰ波検
出モジュール６０の出力情報を利用して、ＡＦ状態が存
在するかどうかを判定する。もし確率エンジン４０の状
態変数がＡＦ状態とＰ波の検出を示し、コンテクスト解
析モジュールが負の結果を出力するならば、状態評価モ
ジュール５０はＡＦ状態が存在すると判定する。以下で
詳しく議論されるが、モジュール５０でＡＦアラームイ
ネーブル出力を生成する前の特定期間で、ＡＦ状態を検
出しなければならないように状態バッファを実現しても
良い。同様に、ＡＦアラームディスエーブル出力が生成
される前にバッファを用いても良い。
【００２１】システム２０の制御／データフローを、図
３と図４に示す。テーブル１の議論で述べたように、シ
ステム２０は特定のコンフィギュレーションデータで構
成されることが好ましい。図３に示されるように、確率
エンジン４０は、フローライン７０で示されるように特
定のＨＭＭ分類（以下で議論される）／フィルタパラメ
ータで構成される。コンテクスト解析モジュール３０
は、類似インデックス情報と拍動マップ（フローライン
７２を参照）を用いて構成される。Ｐ波検出モジュール
は、Ｐ波検出閾値（フローライン７４を参照）を用いて
構成される。最後に、状態評価モジュール５０は、待ち
時間、即ち、バッファ時間と不応期（以下で議論され
る）（フローライン７６を参照）で構成される。図４
は、本発明の４主要モジュール間でのデータフローを示
す。上述したように、ＲＲインターバル値と拍動分類情
報は、確率エンジン４０とコンテクスト解析モジュール
３０の両方に送られる（フローライン８０、８１を参
照）。確率エンジン４０からクラスデータを含む状態変
数がコンテクスト解析モジュール３０と状態評価モジュ
ール５０に送られる（フローライン８２と８３を参
照）。テンプレートデータは、Ｐ波検出モジュール６０
に送られる（フローライン８４）。Ｐ波検出モジュール
６０は、検出情報を状態評価モジュール５０に送る（フ
ローライン８５）。コンテクスト解析モジュール３０
は、状態評価モジュール５０に類似情報を送り（フロー
ライン８６）、この状態評価モジュールでは、最終的
に、表示デバイスやその他の出力デバイスに送られる
（フローライン８７）ＡＦ状態／傾向情報を決定する。
【００２２】システム２０の全体的な動作と一般的なア
ーキテクチャについて議論してが、こんどは以下でシス
テムの各構成要素について詳細に議論する。
【００２３】確率エンジン４０は、入力ＲＲインターバ
ル値を解析して、処理しているＥＣＧ情報に含まれる
「不規則性」の量を求める。確率エンジン４０は、２つ
の起こりうる状態、即ち、ＡＦもしくは非ＡＦのうちの
一方となる状態変数を出力する。ＨＭＭルックアップテ
ーブルを用いて、その状態変数が生成される。図５は、
確率エンジン４０で実行された処理のデータフローを示
す。
【００２４】周知のように、ＨＭＭは、観測結果を用い
て状態マシンの状態を予測する統計モデルである。観測
結果は状態マシンを直接観測したものではなく、モデル
状態の間接的根拠を提供する外部事象の観測結果であ
る。ＡＦの場合、起こりうる状態はＡＦもしくは非ＡＦ
である。観測結果は正常な拍動間の一連のＲＲインター
バルである。
【００２５】本発明では、統計学を用いて一連のデータ
集合から確率エンジン４０のモデルパラメータと確率が
設計される。本願で説明された例で用いられたＨＭＭで
は、ＲＲインターバルは７つの確率のうちの一つとして
分類される。テーブル２に示されるように、この分類で
は、８５％から１１５％の未熟度率の閾値を用いてい
る。
【００２６】
【表２】
【００２７】確率エンジン４０が受信した各ＲＲインタ
ーバル値は、移動平均、即ち、平均ＲＲインターバルと
比較され、未熟度に基づいてＨＭＭクラスが割り当てら
れる。移動平均は７つのインターバルの中央値、即ち、
最後の６つのインターバルとこれらのインターバルの平
均の中央値を用いて決定される。これらの連続する一連
のＲＲインターバル値は、ＲＲインターバルの時間パタ
ーンを示すものであって、それらを用いて現在の律動を
決定、即ち、分類する。確率エンジン３０の出力は、各
ＲＲインターバル値に対して現在のＲＲインターバル値
とその前の２つのＲＲインターバル値に基づいて生成さ
れる。これを実行するために、確率エンジン３０は、拍
動分類モジュール２２からの最新の６つの入力情報を含
む６つのＲＲ構造体を保持する。確率エンジン３０は、
実行する毎に第３のＲＲ構造体を処理し、全構造体の値
をシフトし、最も古い値を排除し、最新の値のための場
所を作る。これによって、確率エンジンは、現在のイン
ターバルと過去のインターバルと新しいインターバルを
見ることができる。３つのインターバルシーケンスによ
って、ＨＭＭ確率マトリックス、即ち、ルックアップテ
ーブルの位置が与えられ、ＡＦのスコアを求めることが
できる。これを実施することによって、ルックアップテ
ーブルをその他の機能と共にファイル内に包含させる、
即ち、アクセス可能な記憶装置に配置することができ
る。
【００２８】本発明の一実施形態で用いられるルックア
ップテーブルは、不整脈データベースを利用して開発さ
れたものであって、それをテーブル３に示す。テーブル
３
【００２９】
【表３】
【００３０】この例では、確率エンジン４０が行う解析
は、所定の律動モデルｒで発生する初期状態Ｘ（０）を
含む一連の所定のＲＲインターバル値（Ｘ＝［Ｘ
（１），Ｘ（２），Ｘ（３），．．．Ｘ（ｎ）］）の事
後確率に基づく。この確率は、マルコフの仮説に基づい
て式１で与えられる。ここで、Ｐ（Ｘ（ｉ）｜Ｘ（ｉ−
１），ｒ）は、律動モデルｒが状態Ｘ（ｉ−１）から状
態Ｘ（ｉ）へ遷移する確率である。
【００３１】
【数１】 式１
【００３２】ＡＦを検出するための律動モデルは２進数
に基づくものであるため、２つの状態、即ち、ＡＦと非
ＡＦを表す。遷移マトリクスはこれらの状態に基づいて
決定され、式２の推移確率比の対数で定義される。ここ
で、Ｋは任意の定数であって、Ｓ１とＳ２は、起こりう
る状態、即ち、ＶＳとＳとＳＳとＮとＳＬとＬとＶＬの
うちの一つである。
【００３３】
【数２】 式２
【００３４】このことは、より大きな正のテーブル値
は、ＡＦである確率がより高いシーケンスであることを
示し、より大きな負の値は非ＡＦ状態を示すことを意味
する。
【００３５】表３の値は、マサチューセッツ工科大学−
べスイスラエル病院（ＭＩＴ−ＢＩＨ）の不整脈データ
ベースのデータレコードを用いて求めたものである。
「ゴールド」、即ち、真のＡＦの注釈とＲＲインターバ
ルを用いて、ＡＦ律動と非ＡＦ律動時に発生する各シー
ケンスの総数を得ることができる。次に、その数を用い
て、各シーケンス毎に１回の割合で式３を３４３回解
く。スケーリング係数を実験的に決定することによっ
て、本アプリケーションに最適な値を生成することがで
きる。
【００３６】
【数３】 式３
【００３７】特定のシーケンスで検出されるＡＦの数が
ゼロのときは、テーブル値は式４を用いて決定される。
本願で説明する例では、テーブル値は−２００までに制
限される。
【００３８】
【数４】 式４
【００３９】特定のシーケンスで検出される非ＡＦの数
がゼロのときは、テーブル値は式５を用いて決定され
る。これらのテーブル値は＋２００までに制限される。
【００４０】
【数５】 式５
【００４１】特定のシーケンスがＡＦ律動でも非ＡＦ律
動でも表されないときは、テーブル値はゼロである。上
述したように、テーブル３は、説明された本実施形態で
用いられた値をリストしたものである。
【００４２】一旦ＡＦスコア、即ち、変数が、議論され
たルックアップテーブル解析によって生成されると、三
角応答を備える指数関数的フィルタ特性を近似する対称
性／有限インパルス応答（「ＦＩＲ」）フィルタを用い
て、変数をローパスフィルタ処理することが好ましい。
そのフィルタの支援によって、ジッタを除去し、ＡＦオ
ンセットとオフセットを容易に決定することができる。
【００４３】確率エンジン４０の初期状態、即ち、初期
出力は非ＡＦである。フィルタの出力は、性能テストか
ら決定された２つの閾値、即ち、ａｆＴｈｒｅｓｈとｎ
ｓｒＴｈｒｅｓｈと比較される。これらの値は、本実施
形態の初期化時で関数ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ＿ａｆｉｂ
（）を実行しているときに設定されるが、解析時に動的
に調整してもよい。もしその出力値がＡＦ閾値よりも大
きいならば、ＡＦに状態遷移する。その出力値が通常の
洞律動（ＮＳＲ）閾値を下回るまで、即ち、非ＡＦに状
態遷移するまで、その状態が保持される。上位／下位閾
値によってヒステリシス制御が提供され、これによっ
て、システム２０が二つの状態の間であまりに速くスイ
ッチすることを防止できる。
【００４４】コンテクスト解析モジュール３０は、解析
中のＲＲインターバル値間の類似度、即ち、パターンを
求める。確率エンジン４０は、連続した３つのインター
バルのみを用いるが、コンテクスト解析モジュール３０
はさらに多くのインターバルを用いる。一実施形態のコ
ンテクスト解析モジュールは、幾つかの１６ビットブロ
ックマップとＲＲインターバル値のランニング拍動マッ
プとを比較する。次に、コンテクスト解析モジュール
は、ＲＲインターバル値のバッファを調べて、それらの
インターバル間の類似度％を求める。全てのインターバ
ルが許容差以内であるならば、その律動をＡＦとみなす
には不規則性が不十分であると考えられる。また、コン
テクスト解析モジュールは、確率エンジンから正常な一
連の分類を探す。これらのテストのうちの一つをパスす
ると、不応期、即ち、空白期間が有効となり、不応期が
終了するまでＡＦ状態は非ＡＦからＡＦへ遷移できな
い。
【００４５】コンテクスト解析モジュール３０が実行で
きる主要なテストは３つある。第１に、１６ビット拍動
マップを現在の律動と比較する。各拍動マップは、不規
則性を示す共通の拍動パターンを表すが、これはＡＦ以
外の症状に起因するものである。これらの種類のマップ
は「ブロックマップ」と呼ばれる。各マップでは、数字
の１は「長い」インターバルを示し、０は「短い」イン
ターバルを示す。長いインターバルは、３つより多い確
率エンジンの分類として定義される。短いインターバル
は、４つ以下の確率エンジンの分類として定義される。
別の１６ビットマップは、現在の律動を表すものであっ
て、許容インターバル毎に保持されて更新される。この
マップは拍動マップと呼ばれる。ブロックマップは以下
のとおりである。
【００４６】
【数６】
【００４７】律動の拍動マップと各ブロックマップは排
他的論理和演算によって比較され、二つのマップ間で異
なるビット数が求められる。もしビット数の差が最大差
（ＭＡＸ＿ＢＩＴ＿ＤＩＦＦ等）より小さいならば、律
動はブロックマップと適合しているとみなされ、不応
期、即ち、空白期間が有効になる。もしビット数の差が
最大差よりも大きければ、次の一連のテストが実行され
る。
【００４８】コンテクスト解析モジュールは類似度％テ
ストを実行して、複数のＲＲインターバル値間で互いの
値、即ち、大きさが類似しているかどうかを決定する。
ＲＲバッファは、最終ＲＲＢＵＦＳＺインターバルを保
持する。テストを実行する毎に、バッファは、ＲＲイン
ターバル値が、例えば、［Ｘ1Ｘ2Ｘ3Ｘ4Ｘ5Ｘ6Ｘ7Ｘ8Ｘ
9Ｘ10ＸRRBUFSZ］のように最小値から最大値となるよう
にソートされる。以下で示されるように、バッファ内の
第１の値（Ｘ1）とＮＵＭ＿ＳＩＭＩＬＡＲ＿ＶＡＬＵ
ＥＳの差が計算され、類似度％と比較される。
【００４９】
【数７】
【００５０】比較ステートメントが真、即ち、ＮＵＭ＿
ＳＩＭＩＬＡＲ＿ＶＡＬＵＥＳ＋Ｎ＝ＲＲＢＵＦＳＺと
なるまで比較を続ける。比較ステートメントのうちの一
つが真ならば、インターバルは類似とみなされ、不応期
が有効となる。もし全ての比較がなされても、真がなけ
れば、最終テストが行われる。このテストでは、確率エ
ンジン４０の最新の４つのＨＭＭ分類が解析される。も
し最新の４つのＨＭＭ分類が全て正常なインターバルで
あるならば、不応期が有効となる。
【００５１】Ｐ波検出モジュール６０は、心房信号、即
ち、ＥＣＧの信号部分の解析を行う。ＡＦ期間では、Ｅ
ＣＧ信号にはＰ波は存在しない。ＱＲＳに先行する信号
を測定して、律動内にＰ波が存在するかどうかを判定す
る。
【００５２】入来する拍動が「最も好ましい」のテンプ
レートと適合する毎に、そのテンプレートは追加的に更
新される。１６番目の更新毎にテンプレートはＰ波の存
在が測定される。まず、検出ウインドウが定義される。
次に、極限信号、即ち、Ｐ波のピークが検索ウインドウ
で求められる。次に、その信号の６番目の波形差が計算
される。これは６つのデータポイント（６番目の差＝｜
Ｖａｌｕｅn−Ｖａｌｕｅn+5｜、ｎ＋５が検出ウインド
ウの長さと等しくなるまでｎをインクリメントする）に
よって分割された値間の絶対差を計算することによって
求められる。ピーク前の６番目の最大差は、Ｖａｌｕｅ
nから始まる波を特徴づけるものであって、ピーク後の
６番目の最大差は、Ｖａｌｕｅn+5で終了する波を特徴
づけるものである。最後に、波の偏差の大きさ、即ち、
ピーク値から開始値を引いたものと、ピーク値から終値
を引いたものがＰＷＡＶＥ＿ＴＨＲＥＳＨと比較され
る。もし、一方の偏差が閾値より大きく、他方の偏差が
少なくとも閾値の半分であるなら、その波はＰ波である
と考えられる。本技術の結果の一例を図６に示す。
【００５３】上述したように、確率エンジン４０とＰ波
検出モジュール６０とコンテクスト解析モジュール３０
の出力は、状態評価モジュール５０に入力する。状態評
価モジュール５０は３状態の状況を制御する。その状況
とは、状態変化なしの状態と、ＡＦから非ＡＦへの遷移
状態と、非ＡＦからＡＦへの遷移状態である。もし現在
の状態がＡＦであって、確率エンジン４０の出力がＡＦ
状態を示すならば、解析は行われない。同様に、もし現
在の状態が非ＡＦであって、確率エンジン４０が非ＡＦ
を示す出力を行うならば、解析は行われずに、現在の状
態がそのまま保持される。
【００５４】状態評価モジュール５０は、現在の状況、
即ち、１分間の状態履歴を保持する。この履歴には１２
個の５秒ウィンドーが含まれる。各ウィンドーはその時
点でのＡＦの現状を表し、５秒毎に継続的に更新され
る。もし現在の状態がＡＦであり、確率エンジン４０の
出力が非ＡＦを示すならば、その履歴は非ＡＦを示すよ
うに更新されるが、現在の状態は変更されない。一旦、
非ＡＦ状態が３０秒間続いた（最新の６個の５秒ウィン
ドウが非ＡＦを示す）ことをその履歴が示すと、現在の
状態は非ＡＦに変更される。
【００５５】もし現在の状態が非ＡＦであり、確率エン
ジン４０がＡＦを示す出力を行うならば、幾つかのチェ
ックが行われる。もしＰ波が検出されたならば、現在の
状態は非ＡＦのままである。もしインターバル類似度、
即ち、律動パターンから不応期が有効になっていたなら
ば、現在の状態は非ＡＦのままである。もしこれらの検
査結果がいずれも否定であるならば、その履歴を見直し
てＡＦ状態を３０秒間チェックする。もし、ＡＦ状態が
３０秒間存在しないならば、その履歴はＡＦに更新され
るが、現在の状態は非ＡＦのままである。状態評価モジ
ュール５０で発生する状態の変化をテーブル４に示す。
【００５６】
【表４】
【００５７】上述したように、システム２０の出力は、
ＡＦのアラーム状態を示す状態変数と一分毎のＡＦ状態
の傾向変数である。傾向値の出力は、現在の１分間に患
者がＡＦ状態であるかどうかを示す。これは、１分間の
ＡＦ履歴内に多くある５秒の時間インターバルを合計し
て、合計時間が３０秒より長いかどうかを判定すること
によって計算される。一分間に３０秒以上のＡＦが存在
する場合は、傾向変数は正となり、もし、そうでなけれ
ば、傾向変数はその１分間はゼロとなる。図７は、傾向
がどのように表示されるかを示す。図７はＥＣＧ波形１
５０を示す。ＡＦ状態が存在する間の波形部分はそれぞ
れ、水平線１５２、１５４、１５６によって特徴づけら
れる。ＡＦが発生する期間を合計することによって、総
ＡＦ時間１５８を提供することができる。勿論、傾向デ
ータはその他の方法、例えば、棒グラフで表示してもよ
い。
【００５８】上記からわかるように、本発明は、不整脈
を検出するための改良された方法とシステムを提供す
る。本発明の様々な特徴とメリットは以下の請求項で開
示される。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、健康な患者の典型的なＥＣＧ波形の図
である。
【図２】図２は、本発明を具体化するシステムの概略図
である。
【図３】図３は、本発明で用いられる処理の上位レベル
の制御フロー図である。
【図４】図４は、本発明で用いられる処理の上位レベル
のデータフロー図である。
【図５】図５は、本発明で用いられるＨＭＭ確率決定の
データフロー図である。
【図６】図６は、本発明で実施されたＰ波検出の図であ
る。
【図７】図７は、本発明で生成可能な心房細動データの
図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 エリザベス・アン・ボック アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、エル ム・グロウブ、ウエスト・ブルーマウン ド・ロード・ナンバー・103、13050番 Ｆターム(参考） 4C027 AA02 BB00 GG02 GG05 GG13 GG16 KK03

Claims (34)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ＥＣＧ情報を受け取る入力部を備える拍
    動分類モジュール（２２）と、 前記拍動分類モジュールに接続され、繰り返し発生する
    事象間のインターバルを計算できるインターバル計算機
    （２４）と、 前記インターバル計算機に接続され、状態変数を出力で
    きる確率エンジン（４０）と、 前記インターバル計算機に接続され、所定のマップに一
    致する現在の拍動マップを見つけて、コンテクスト出力
    情報を生成できるコンテクスト解析モジュール（３０）
    と、 前記拍動分類モジュールに接続され、検出出力情報を生
    成できるＰ波検出モジュール（６０）と、 前記確率エンジンと前記コンテクスト解析モジュールと
    前記Ｐ波検出モジュールに接続され、前記状態変数と前
    記コンテクスト出力と前記検出出力に基づいて不整脈の
    状態を決定できる状態評価モジュール（５０）を備え
    る、不整脈検出装置（２０）。
  2. 【請求項２】 前記インターバル計算機（２４）によっ
    て計算された前記インターバルは、連続するＲ波間のイ
    ンターバルである、請求項１の装置。
  3. 【請求項３】 前記確率エンジン（４０）は、ＨＭＭ解
    析を実施する、請求項１の装置。
  4. 【請求項４】 前記確率エンジン（４０）は、未熟度率
    の閾値を用いて、繰り返し発生する事象間のインターバ
    ルを分類できる、請求項３の装置。
  5. 【請求項５】 前記Ｐ波検出モジュール（６０）は、６
    番目の差の解析を実施する、請求項１の装置。
  6. 【請求項６】 前記状態評価モジュール（５０）は、ア
    ラーム情報形式の出力情報を生成できる、請求項１の装
    置。
  7. 【請求項７】 前記状態評価モジュール（５０）は、ア
    ラーム状態が所定時間存在するまでアラーム情報出力を
    遅延させる、請求項６の装置。
  8. 【請求項８】 前記状態評価モジュール（５０）は、傾
    向情報形式の出力情報を生成できる、請求項６の装置。
  9. 【請求項９】 前記コンテクスト解析モジュール（３
    ０）は、インターバル値のバッファ（３６）を含む、請
    求項１の装置。
  10. 【請求項１０】 前記コンテクスト解析モジュール（３
    ０）は、前記インターバルの類似度％に基づいて前記コ
    ンテクスト出力情報を生成する、請求項９の装置。
  11. 【請求項１１】 ＥＣＧ情報（１０，１５０）から不整
    脈を検出する方法であって、 前記ＥＣＧ情報を分類する工程と、 前記ＥＣＧ情報内で繰り返し発生する事象間のインター
    バルを決定する工程と、 前記ＥＣＧ情報を分類する工程と繰り返し発生する事象
    間のインターバルを決定する工程に基づいて、不規則状
    態の存在確率を決定する工程と、 所定の確率に基づいて状態変数を生成する工程と、 繰り返し発生する事象間のインターバルの類似度に基づ
    いてコンテクスト出力情報を生成する工程と、 前記ＥＣＧ情報内のＰ波の存在を決定する工程と、 前記Ｐ波の存在を決定する工程に基づいて検出出力を生
    成する工程と、 前記状態変数と前記コンテクスト出力情報と前記検出出
    力情報に基づいて、不規則状態の存在を決定する工程を
    備える方法。
  12. 【請求項１２】 ＥＣＧ情報を分類する工程は、形態学
    に基づいて拍動を検出し、相関づける工程を含む、請求
    項１１の方法。
  13. 【請求項１３】 前記所定の確率に基づいて状態変数を
    生成する工程は、ルックアップテーブルを用いる工程を
    含む、請求項１１の方法。
  14. 【請求項１４】 不規則状態が存在する確率を決定する
    工程は、複数の構造体を保持する工程を含む、請求項１
    １の方法。
  15. 【請求項１５】 前記コンテクスト出力情報を生成する
    工程は、前記ＥＣＧ情報の現在のマップに一致する所定
    のマップを見つける工程を含む、請求項１１の方法。
  16. 【請求項１６】 前記コンテクスト出力情報を生成する
    工程は、類似度％テストを実行する工程を含む、請求項
    １１の方法。
  17. 【請求項１７】 前記Ｐ波の存在を決定する工程は、前
    記ＥＣＧ情報の６番目の差を計算する工程を含む、請求
    項１１の方法。
  18. 【請求項１８】 生理学的情報を受け取る入力部を有す
    る分類モジュール（２２）と、 前記分類モジュールに接続され、繰り返し発生する事象
    間のインターバルを計算できるインターバル計算機（２
    ４）と、 前記インターバル計算機に接続され、状態変数を出力で
    きる確率エンジン（４０）と、 前記インターバル計算機に接続され、生理学的情報の分
    類と繰り返し発生する事象間の前記インターバルに基づ
    いてコンテクスト出力情報を生成できるコンテクスト解
    析モジュール（３０）と、 前記分類モジュールに接続され、検出出力情報を生成で
    きる波検出モジュール（６０）と、 前記確率エンジンと前記コンテクスト解析モジュールと
    前記波検出モジュールに接続され、前記状態変数と前記
    コンテクスト出力情報と前記検出出力情報に基づいて生
    理学的状態を決定できる状態評価モジュール（５０）を
    備える、生理学的状態検出装置（２０）。
  19. 【請求項１９】 前記インターバル計算機によって計算
    された前記インターバルは、連続する複数の波の間のイ
    ンターバルである、請求項１８の装置。
  20. 【請求項２０】 前記確率エンジンは、ＨＭＭ解析を実
    施する、請求項１８の装置。
  21. 【請求項２１】 前記確率エンジンは、未熟率の閾値を
    用いて繰り返し発生する事象間のインターバルを分類で
    きる、請求項２０の装置。
  22. 【請求項２２】 前記波検出モジュールは、６番目の差
    の解析を実施する、請求項１８の装置。
  23. 【請求項２３】 前記状態評価モジュールは、アラーム
    情報形式の出力情報を生成できる、請求項１８の装置。
  24. 【請求項２４】 前記状態評価モジュールは、所定時間
    アラーム状態が存在するまでアラーム情報の出力を遅延
    させる、請求項２３の装置。
  25. 【請求項２５】 前記状態評価モジュールは、傾向情報
    形式の出力情報を生成できる、請求項２３の装置。
  26. 【請求項２６】 前記コンテクスト解析モジュールは、
    インターバル値のバッファ（３６）を含む、請求項１８
    の装置。
  27. 【請求項２７】 前記コンテクスト解析モジュールは、
    前記インターバルの類似度％に基づいて前記コンテクス
    ト出力情報を生成する、請求項２６の装置。
  28. 【請求項２８】 生理学的情報（１０，１５０）を解析
    する方法であって、 前記生理学的情報を分類する工程と、 前記生理学的情報内で繰り返し発生する事象間のインタ
    ーバルを決定する工程と、 前記生理学的情報を分類する工程と繰り返し発生する事
    象間のインターバルを決定する工程に基づいて不規則状
    態の存在確率を決定する工程と、 所定の確率に基づいて状態変数を生成する工程と、 繰り返し発生する事象間のインターバルの類似度に基づ
    いてコンテクスト出力情報を生成する工程と、 前記生理学的情報内の所定の波の存在を決定する工程
    と、 前記所定の波の存在を決定する工程に基づいて検出出力
    情報を生成する工程と、 前記状態変数と前記コンテクスト出力情報と前記検出出
    力情報に基づいて、前記不規則状態の前記存在を決定す
    る工程を備える方法。
  29. 【請求項２９】 前記生理学的情報を分類する工程は、
    形態学に基づいて拍動を検出し、相関づける工程を含
    む、請求項２８の方法。
  30. 【請求項３０】 前記所定の確率に基づいて状態変数を
    生成する工程は、ルックアップテーブルを用いる工程を
    含む、請求項２８の方法。
  31. 【請求項３１】 前記不規則状態の存在確率を決定する
    工程は、複数の構造体を保持する工程を含む、請求項２
    ８の方法。
  32. 【請求項３２】 前記コンテクスト出力情報を生成する
    工程は、前記生理学的情報の現在のマップに一致する所
    定のマップを見つける工程を含む、請求項２８の方法。
  33. 【請求項３３】 前記コンテクスト出力を生成する工程
    は、類似度％テストを実行する工程を含む、請求項２８
    の方法。
  34. 【請求項３４】 前記所定の波の存在を決定する工程
    は、前記生理学的情報の６番目の差を計算する工程を含
    む、請求項２８の方法。
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