JP2003275187A - 診断方法とその装置、診断用プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 患者の心電図に発生した状態変化を、心電図
に繰り返し現れる特徴量、例えばＲ−Ｒ間隔の変動から
早期かつ確実に検出して対象を診断する。 【解決手段】 通常分布算出部３は、期間ＩＮＴ１の間
の計測された心電図データを入力として、その心電図に
繰り返し現れる特徴量を時系列データとして算出し、そ
の時系列データの隣接要素間の差の集合Ｃを生成する。
さらにこの集合Ｃからｎ個の要素をランダム抽出する処
理をｍ回繰り返してｍ個の部分集合を求め、このｍ個の
部分集合の各々の平均値の集合を正規分布とみなしてそ
の正規分布の平均値μ及び標準偏差σを算出し、これを
当該特徴量変動の通常状態を表す通常分布とする。状態
検出部４は、期間ＩＮＴ１より短い期間の心電図データ
から上記の集合Ｃと同様にして診断用の集合ＣＴを求
め、診断部５はこの集合ＣＴの平均値と通常分布の平均
値との差を標準偏差σと比較して診断を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、診断方法とその装
置、および診断用プログラムに係わり、特に心電図を用
いた病状の診断に好適な診断方法とその装置に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】心電図を分析して患者の症状を診断する
技術は数多く開発されており、例えば個々の心電図波形
の特徴点を正確に自動認識して診断を正確に行えるよう
にしたもの（特開平８−５６９１４号、特開平９−２０
１３４４号等）、個々の心電図波形の解析により診断を
行うもの（特開平１０−２２５４４３号、ＵＳＰ５，６
０９，１５８、ＵＳＰ５，５６０，３６８等）、心電図
波形からＲ−Ｒ間隔等の時系列データを取り出してその
時系列データの解析により診断を行うもの（ＵＳＰ５，
７５５，６７１、特開平６−５４８１５号等）などがあ
る。これらの技術を用いれば、心電図の目視のみによる
診断に比べれば、より効率的でかつ迅速な診断が可能と
なり、症状の見逃しも少なくできる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記に例示したような
従来技術は、数分、あるいは長くても１０数分程度の心
電図波形の観察、解析を行うものであるが、このような
短い時間に心臓の異常を示すデータが得られないことが
多い。例えば、心筋梗塞が発生すると、その後の数時間
内に心室頻拍による突然死の危険があり、心筋梗塞発生
後の数日間に不整脈が発生する確率は９０％にもなる。
その後は不整脈発生率は減少するが、１年以内には患者
の５〜１０％は死亡する。従って、このような患者の診
断には、長時間にわたる心電図データを連続して取得
し、監視することが望まれる。しかし、従来はこの記録
されたデータを、記録が終わってから医師が肉眼で見て
診断を行ったり、あるいはその記録データから医師が異
常と見なした短時間のデータを取り出して自動分析する
などの方法が用いられてきた。このために、計測から診
断結果が得られるまでの時間遅れが大きく、症状の変化
や切迫する危機を予知する点で不十分であった。また、
医師の肉眼による判断が入るので見落としが生じ易いと
いう問題もあった。

【０００４】また、例えば機械的構造物やプラント内を
移動する物体などで、複雑な揺らぎを伴うがほぼ周期的
な振動を生じるような現象に対して、その状態量を常時
監視して、その対象物の特性の望ましくない変化を検出
する場合にも、当該状態量の常時取得とその迅速な自動
解析により、確実かつ迅速な検出を行えるようにするこ
とが求められている。

【０００５】本発明の目的は、対象物に繰り返し現れる
状態量の変動を常時監視し、対象物の特性変化を迅速か
つ確実に自動検出できるようにした診断方法を提供する
ことにあり、とくに長期間にわたって患者の心電図を常
時観察し解析して、異常が発生したときには迅速にその
異常を自動的に検出できるようにした診断方法とその装
置、および診断用プログラムを提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明は、心電計装置により計測された心電図デ
ータを与えられた第１期間、分布算出用データとして取
り込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分
布算出用データから検出して時系列データを生成し、こ
の時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とす
る差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラ
ンダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
平均値と標準偏差を算出するとともに、心電計装置によ
り計測された心電図データを前記第１期間より短い第２
期間、診断用データとして取り込み、心電図データに繰
り返し現れる特徴量を前記診断用データから検出して時
系列データを生成し、この時系列データの隣接データ間
の差の絶対値を要素とする差分集合を生成し、この差分
集合の平均値と前記通常分布の平均値との差の絶対値を
与えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レベル
とを比較することにより診断を行うようにしたことを特
徴とする診断方法とその診断方法を具備した診断装置を
提供する。

【０００７】また、本発明は、心電計装置により計測さ
れた心電図データを与えられた第１期間、分布算出用デ
ータとして取り込み、心電図データに繰り返し現れる特
徴量を前記分布算出用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成し、この差分集合からｎ
個の要素をランダムに取り出して集めた部分集合をｍ個
生成し（ｎ，ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各
々についてその要素の平均値を求めて平均値集合を生成
し、さらにこの平均値集合を通常分布を示す正規分布と
見なしてその平均値と標準偏差を算出するとともに、前
記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰り
返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により計
測された心電図データを診断用データとして取り込み、
心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期間に
取り込んだ診断用データから検出して時系列データを生
成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対値を
要素とする差分集合を生成し、この差分集合ごとの平均
値と当該差分集合対応の第２期間を代表する時刻とを対
応づけてプロットした平均値変動図形を、与えられた診
断係数に前記標準偏差を乗じた診断レベルとともに表示
手段に表示し、さらにこの平均値変動図形上の任意の時
刻が操作手段により指定されると、その指定された時刻
を含む時間帯の心電図データの時間変化を表す心電図波
形を表示手段に表示し、前記平均値変動図形もしくは前
記心電図波形を観察することによって診断を行うように
したことを特徴とする診断方法とその診断方法を具備し
た診断装置を提供する。

【０００８】また、本発明は、心電計装置により計測さ
れた心電図データを与えられた第１期間、分布算出用デ
ータとして取り込み、心電図データに繰り返し現れる特
徴量を前記分布算出用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成し、この差分集合からｎ
個の要素をランダムに取り出して集めた部分集合をｍ個
生成し（ｎ，ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各
々についてその要素の平均値を求めて平均値集合を生成
し、さらにこの平均値集合を通常分布を示す正規分布と
見なしてその平均値と標準偏差を算出するとともに、前
記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰り
返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により計
測された心電図データを診断用データとして取り込み、
心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期間に
取り込んだ診断用データから検出して時系列データを生
成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対値を
要素とする差分集合を生成し、この差分集合ごとの平均
値が与えられた第３期間内に与えられた診断係数に前記
標準偏差を乗じた診断レベルを超えた回数をカウント
し、このカウント数を与えられた診断回数と比較するこ
とにより診断を行うようにしたことを特徴とする診断方
法とその診断方法を具備した診断装置を提供する。

【０００９】また、本発明は、上記の診断方法および診
断装置において、前記分布算出用データを用いた前記通
常分布の平均値および標準偏差の算出を、前記分布算出
用データの取り込み期間を周期的に変えて繰り返し、前
記通常分布の平均値および標準偏差の値を周期的に更新
するようにしたことを特徴とする診断方法とその診断方
法を具備した診断装置を提供する。

【００１０】また、本発明は、上記の診断方法および診
断装置において、前記通常分布算出および診断のための
心電図データは、ネットワークを経由して取り込むよう
にしたことを特徴とする診断方法とその診断方法を具備
した診断装置を提供する。

【００１１】また、本発明は、心電図装置により計測さ
れた心電図データを与えられた第１期間、分布算出用デ
ータとして取り込み、心電図データに繰り返し現れる特
徴量を前記分布算出用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成し、この差分集合からｎ
個の要素をランダムに取り出して集めた部分集合をｍ個
生成し（ｎ，ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各
々についてその要素の平均値を求めて平均値集合を生成
し、さらにこの平均値集合を通常分布を示す正規分布と
見なしてその平均値と標準偏差を算出する第１手順と、
心電計装置により計測された心電図データを前記第１期
間より短い第２期間、診断用データとして取り込み、心
電図データに繰り返し現れる特徴量を前記診断用データ
から検出して時系列データを生成し、この時系列データ
の隣接データ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生
成し、この差分集合の平均値と前記通常分布の平均値と
の差の絶対値を与えられた診断係数に前記標準偏差を乗
じた診断レベルと比較した結果を表示手段に表示する第
２手順と、をコンピュータに実行させるための診断用プ
ログラムを提供する。

【００１２】また、本発明は、心電図装置により計測さ
れた心電図データを与えられた第１期間、分布算出用デ
ータとして取り込み、心電図データに繰り返し現れる特
徴量を前記分布算出用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成し、この差分集合からｎ
個の要素をランダムに取り出して集めた部分集合をｍ個
生成し（ｎ，ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各
々についてその要素の平均値を求めて平均値集合を生成
し、さらにこの平均値集合を通常分布を示す正規分布と
見なしてその平均値と標準偏差を算出する第１手順と、
前記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰
り返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により
計測された心電図データを診断用データとして取り込
み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期
間に取り込んだ診断用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成する第２手順と、この差
分集合ごとの平均値と当該差分集合対応の第２期間を代
表する時刻とを対応づけてプロットした平均値変動図形
を、与えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レ
ベルとともに表示手段に表示し、さらにこの平均値変動
図形上の任意の時刻が操作手段により指定されると、そ
の指定された時刻を含む時間帯の心電図の時間変化を表
す心電図波形を表示手段に表示する第３手順と、をコン
ピュータに実行させるための診断用プログラムを提供す
る。

【００１３】また、本発明は、心電図装置により計測さ
れた心電図データを与えられた第１期間、分布算出用デ
ータとして取り込み、心電図データに繰り返し現れる特
徴量を前記分布算出用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成し、この差分集合からｎ
個の要素をランダムに取り出して集めた部分集合をｍ個
生成し（ｎ，ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各
々についてその要素の平均値を求めて平均値集合を生成
し、さらにこの平均値集合を通常分布を示す正規分布と
見なしてその平均値と標準偏差を算出する第１手順と、
前記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰
り返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により
計測された心電図データを診断用データとして取り込
み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期
間に取り込んだ診断用データから検出して時系列データ
を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
値を要素とする差分集合を生成する第２手順と、この差
分集合ごとの平均値が与えられた第３期間内に与えられ
た診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レベルを超えた
回数をカウントし、このカウント数を与えられた診断回
数と比較した結果を表示手段に表示する第３手順と、を
コンピュータに実行させるための診断用プログラムを提
供する。

【００１４】また、本発明は、上記のの診断用プログラ
ムにおいて、前記第１手順は、前記分布算出用データを
用いた前記通常分布の平均値および標準偏差の算出を、
前記分布算出用データの取り込み期間を周期的に変えて
繰り返し、前記通常分布の平均値および標準偏差の値を
周期的に更新する処理を含むことを特徴とする診断用プ
ログラムを提供する。

【００１５】さらに、本発明は、対象物の状態量を計測
して与えられた第１期間の状態量データを分布算出用デ
ータとして取り込み、前記状態量に繰り返し現れる特徴
量を前記分布算出用データから検出して時系列データを
生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対値
を要素とする差分集合を生成し、この差分集合からｎ個
の要素をランダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生
成し（ｎ，ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々
についてその要素の平均値を求めて平均値集合を生成
し、さらにこの平均値集合を通常分布を示す正規分布と
見なしてその平均値と標準偏差を算出するとともに、前
記状態量を計測して前記第１期間より短い第２期間の状
態量データを診断用データとして取り込み、前記状態量
に繰り返し現れる特徴量を前記診断用データから検出し
て時系列データを生成し、この時系列データの隣接デー
タ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生成し、この
差分集合の平均値と前記通常分布の平均値との差の絶対
値を与えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レ
ベルとを比較することにより対象物の診断を行うように
したことを特徴とする診断方法を提供する。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、心
電図解析による診断を例として詳細に説明する。図８
は、基本的な心電図波形を模擬的に図示したもので、
Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ波が心臓各部の状態を表す波として
観測される。心電図解析にはこのような波形のいろいろ
な特徴量を用いることが多く、この特徴量としては、例
えば隣接するＲ波のピーク間隔（心拍の間隔）を表すＲ
−Ｒ間隔、Ｓ波の面積を表すＳＴ降下部面積、このＳＴ
降下部の波形の特徴を示す評価値Ｗ、あるいはＱ波の始
まりからＳ波の終わりまでの幅を示すＱＳ間隔等があ
る。

【００１７】ここでＳＴ降下部分（Ｓ波）について説明
しておくと、異常がないときは図９（ａ）に示したよう
にＳ波の点Ｓpeak以降の波形が上に凸となり、比較的早
く基線へ近づいていくが、虚血性疾患があると図９
（ｂ）、（ｃ）のように下に凸な部分が現れると同時
に、基線へ近づくのが遅くなり、Ｓ波の面積も大きくな
る。特に図９（ｃ）の場合は点Ｓpeakから基線へ至るま
での間に２つの極値Ｓ１、Ｓ２が現れ、図９（ｂ）の場
合よりも重症である。上記の評価値Ｗは、この極値の差
ｂ＝｜Ｓ１−Ｓ２｜（単位ｍＶ：ミリボルト）を用いて
次式で与えるものとする；

【数１】

【００１８】またＳＴ降下面積の評価値をＵで表すと、
図９の（ｂ）（ｃ）の場合を強調する意味で次式のよう
に与えるものとする；

【数２】

【００１９】以上に例示した心電図波形の特微量は、い
ずれも１心拍に１個づつの値をとる時系列データとな
る。この時系列データ自体は患者ごとに一般に異なった
値をとる。例えばＲ−Ｒ間隔は、健康な人で同じように
平静にしている状態で測定しても、ある人は平均的に１
秒（１分の心拍数６０）であり、別の人は平均的に６／
７秒（１分の心拍数７０）…というように異なってお
り、しかも一泊ずつのＲ−Ｒ間隔は完全に一定ではな
く、細かく変動している。そして、運動をした後や症状
が変化したときには、Ｒ−Ｒ間隔の平均値もその細かい
揺らぎも変化することがあり、本発明ではこのような特
徴量の変化を抽出することで症状の変化を検出する。

【００２０】このような変化を検出するための、本発明
で用いる解析方法を、心電図データを例として説明す
る。本発明では、まず、対象とする患者の心電図データ
をディジタル化して長期間、例えば数日にわたり収集す
る。この収集期間をＩＮＴ１とし、収集した心電図デー
タを集合Ａで表す。今、例えば心電図モニタからの信号
を１ｍｓ間隔でサンプリングし、１２bitsで符号化する
場合を考えると、１秒あたりのデータ数（サンプリング
数）Ｎａは１０００個、バイト（Ｂ）で表した情報量Ｍ
ａは１２ｋbits=１．５ｋＢであり、１日あたりに換算
するとデータ数Ｎａは８６４０万個、情報量Ｍａは約１
３０ＭＢになる。従って、集合Ａの情報量Ｍａは、数日
間のデータのとき数百ＭＢ程度である。

【００２１】次に、上記収集した心電図データの集合Ａ
から特徴量（例えばＲ−Ｒ間隔）を算出するとそれは時
系列データとなるので、そのデータを時間順にｘ1，ｘ
2，・・・とし、この時系列データを集合Ｂ｛ｘj｝，ｊ
＝０，１，・・・で表す。さらにこの集合Ｂから

【数３】 に従って隣接する特徴量の差の絶対値ｙjの集合を求
め、この集合をＣ｛ｙj｝，ｊ＝１，２，・・・と表
す。この集合のデータ数Ｎｃは、心拍数が７０／分の場
合１日あたり１００，８００個であり、バイト数で表し
た情報量Ｍｃは１つの差分データｙjが１２bitsとし
て、１日あたり約１．５ＭＢになる。

【００２２】次に、集合Ｃ｛ｙj｝の分布を通常分布と
して以下のように算出する。まず、集合Ｃ｛ｙj｝から
ランダムに取り出したｎ個（例えば１０００個）のデー
タから成る部分集合を取り出すという操作をｍ回行い、
それらの部分集合をＣα＝｛ｙα1、ｙα2、…ｙα
n｝，α＝１〜ｍ（例えばｍ＝３０００個）とする。但
し各部分集合Ｃα，α＝１〜ｍの各々のランダム抽出の
仕方は互いに相関がないように抽出する。次に部分集合
Ｃαの各々についてその要素の平均値

【数４】 を求めると、元の集合Ａがどんな分布であっても、平均
値ｅαの集合は、前記のサンプル数ｎ、ｍが十分大きけ
れば正規分布と見なせることが知られている。そこで、
（数４）で算出した平均値ｅαの集合ＮＤを正規分布と
みなしてその平均値μ及び標準偏差σを

【数５】 により求める。患者の身体的な動きや病状の変化があっ
て、心拍数やＲ−Ｒ間隔などの特徴量に一時的な変動が
あっても、心電図データの集合Ａが大きく、部分集合を
取り出すときのデータサイズｎや部分集合の個数ｍを十
分大きくとれれば、上記のようにして求めた平均値ｅα
の分布ＮＤ（μ、σ）は患者の心活動の平均的な状態を
表すものと考えられ、従ってこれを心活動の変化を検出
するための基準としての通常分布とする。なお、この通
常分布は、数日間に１度、あるいは１週間に１度という
ように、その時点までの期間ＩＮＴ１について求めて更
新するのが好ましく、またその更新時点毎の期間ＩＮＴ
１の大きさは変わってもよい。

【００２３】次に、上記のようにして求めておいた通常
分布を用いて行う診断方法を説明する。まず集合Ａのデ
ータ収集期間ＩＮＴ１よりも十分短い期間ＩＮＴ２の心
電図データＡＴを診断時に取り込み、このデータ集合か
らｐ＋１個の特徴量の集合ＢＴｋ＝｛ｘk，ｘk+1,・・
・ｘk+p｝を算出したとする。次にこの集合ＢＴｋから
（数３）に従ってｐ個のデータからなる差分集合ＣＴｋ
＝｛ｙk、ｙk+1…ｙk+p-1｝を求め、その平均値μkを

【数６】 により算出する。そしてこの診断時の平均値μkが、予
め求められている通常分布上でその平均値μよりどれく
らい離れているかを評価する。即ち平均値偏差

【数７】 が通常分布ＮＤの標準偏差σに比べどのくらいの大きさ
かを評価する。そして例えば｜Ｚ｜＞３σであれば何か
異常な変化が起きていると判断する。このような変化検
出は、期間ＩＮＴ２の心電図データＡＴから特徴量の集
合ＢＴkを求め、さらにその差分集合ＣＴkを求めた後、
（数６）（数７）の計算により平均値偏差Ｚkを算出
し、これと通常分布の標準偏差σとの比較を行うことで
あって、これら一連の計算は極めて短時間に実行でき
る。従って、例えば１分毎に上記の検出を行えば、１分
毎に患者の状態変化を迅速に検出できる。

【００２４】なお、特に差分集合ＣＴkのデータ数ｐが
小さいときは、１つのμkの値だけでは正確な診断が難
しいこともある。このような場合には、ｒ個の差分集合
ＣＴk1，ＣＴk2・・・ＣＴkrを例えば１分ごとに求め、
それらの平均値μk1，μk2，・・・μkrが通常分布の平
均値μと例えば３σ以上離れている回数がｒ0回以上な
ら警報出力を行うなどとしてもよい。

【００２５】心電図データを用いた以上の診断方法は、
患者の通常の状態を、長い期間ＩＮＴ１にわたって取得
した心電図データから求めた通常分布によって表し、各
検査時点には、比較的短い期間ＩＮＴ２の心電図データ
から算出した差分集合ＣＴkの平均値μk、あるいは複数
の差分集合ＣＴk1、ＣＴk2・・・の各平均値μk1、μk2
・・・が、通常分布の平均値μからどれくらい離れてい
るかを評価することにより診断を行うものである。そし
て検査時点ごとの計算処理はリアルタイムに近い時間で
実行可能であるので、患者の心状態を常時監視し、その
異常を早期に自動検出できる。従って、この診断結果か
ら、医師などが心状態の変化を、たとえそれが一過性の
ものであっても確実に把握可能となり、当該患者の心状
態を意識した診察や治療を適切に行える。これは、すで
に心臓疾患をもつとみなされた患者のみならず、健康と
見なされている人に対する早期診断や、その診断結果に
基づく本人への注意、予防措置の勧告などにも有用であ
る。

【００２６】また、検査時のデータ取得期間ＩＮＴ２と
しては、例えば１０００個の特徴量が得られる時間（心
拍数が６０の場合ＩＮＴ２は約１７分）とすれば、特徴
量の検出に誤りがあっても、その誤検出の確率がよほど
大きくない限り、求められる平均値μkへの影響はきわ
めて小さく、診断結果への影響も同様である。これは、
より大きな集合の統計的処理により求められる通常分布
についても同様である。従って、従来のような短時間の
心電図データを用いる診断方法に比べれば、心電図デー
タの取得やそこからの特徴量の検出過程でのノイズの影
響や処理誤りに対しても、診断結果が影響されることは
きわめて少なく、ノイズがある程度あるような環境にお
いても使用可能な診断方法を実現できる。

【００２７】以上に示した解析方法は、複雑な揺らぎを
伴う振動現象を呈する構造物などの診断にも同様に適用
できる。その場合には、心電図データに代わって対象物
の状態量を取り込み、予想される状態変化に関連した特
徴量を用いて同様な解析を行えばよく、心電図データの
場合と同様な効果が得られる。

【００２８】以下では、上記の解析方法を用いた診断装
置の構成を説明する。図１は、本発明になる診断装置の
基本的構成の一例を示すブロック図で、対象物の状態量
を連続的に計測し、ディジタル化して出力する状態量計
測装置１、その計測値である状態量データを少なくとも
期間ＩＮＴ１以上にわたって記録することの出来る記録
装置２、この記録装置２に格納された状態量から前記し
た通常分布ＮＤの平均値μ及び標準偏差σを算出する通
常分布算出部３、特徴量の差分集合ＣＴkとその平均値
μkを算出する状態検出部４、この検出部４で算出され
た平均値μkと通常分布ＮＤのパラメータμ、σを用い
てそのときの状態を診断する診断部５、診断部５の診断
結果や記録装置２の状態量データ等の表示を制御する表
示制御部６、表示装置７、操作装置８とその装置８から
の指示に従って各部の動作を制御する制御部９からなっ
ている。

【００２９】この構成で、状態量計測手段１は、状態量
が心電図データのときは、計測したアナログ心電図デー
タをＡ／Ｄ変換してディジタル化し出力する心電計装置
であり、長時間にわたって連続して心電図データを取得
できるものでればよい。また状態量が機械的構造物のあ
る測定点の変位であれば、その変位量を計測してディジ
タルデータとして出力する振動計である。いずれにして
もここでは、状態量をディジタル化する必要がある場合
には、そのためのサンプリングクロックや符号化のため
のクロックは計測手段１が内蔵しているものとする。記
録装置２、通常分布算出部３、状態検出部４、表示制御
部６、制御部９はすべてディジタル処理を行う回路であ
り、個々の回路をＤＳＰ等で構成してもよいし、パソコ
ン等の汎用処理装置のプログラムで実現してもよい。

【００３０】制御部９には、各部動作を制御するための
制御パラメータ設定部１０が設けられており、ここには
通常分布ＮＤの算出周期Ｔ１と１回の算出に用いるデー
タ取得期間ＩＮＴ１、特徴量の差分集合Ｃ｛ｙj｝から
取り出す部分集合Ｃαの個数ｍと個々の部分集合のサイ
ズｎ、状態検出部４による心電図データ取得周期Ｔ２と
取得期間ＩＮＴ２、診断部５の比較により警報などの表
示を行うための基準としての１または複数の診断レベル
を定めるための診断係数、診断を複数の部分集合ＣＴk
の平均値を用いて行うときの部分集合の個数ｒや警報な
どを出力する基準の回数ｒ０、通常分布の算出を上記し
た周期Ｔ１でもって自動的に行う回数もしくは終了時刻
Ｑ１、診断を上記した周期Ｔ２でもって自動的に行う回
数もしくは終了時刻Ｑ２等が操作部８から設定できるも
のとする。さらに制御部９は、各部の動作に必要なクロ
ックＣＬを生成して供給する機能を持つ。制御部９は、
制御パラメータ設定部１０に設定されたパラメータを各
部に与えるとともに、操作部８からの起動指示に従って
制御信号contおよびクロックＣＬにより各部の動作を制
御する。

【００３１】なお、記憶装置２については、状態量計測
装置１からのデータライトと、通常分布算出部３、状態
量検出部４、表示制御部６からのデータリードが衝突し
ないようにリード／ライト動作の制御を行う必要があ
り、また特に同期をとらない限り状態量計測装置１のサ
ンプリングクロックと制御部９からのクロックＣＬとが
独立でかつクロック周波数も全く違うのが普通である。
しかし例えばハードディスク装置とその制御回路から記
憶装置２を構成すれば、リード、ライトされる情報量は
記憶装置のリードライト速度から見て十分に小さいの
で、記憶装置２に内蔵されている制御回路にバッファを
設けてリード／ライトを制御することにより、上記のよ
うな衝突を回避するのは容易である。

【００３２】以下では、状態量計測装置１が心電計装置
であるとして図１の装置を説明する。図２は、通常分布
算出手段３の処理を示すフローチャートで、まず制御変
数βを１とし（ステップ２００）、通常分布の算出時刻
かを調べる（ステップ２０１）。この算出時刻は、操作
装置８から最初の起動指示が与えられたとき、または前
回算出時刻より制御パラメータ設定部１０に設定された
算出周期Ｔ１を経過したときである。通常分布の算出時
刻になると（ステップ２０１でＹＥＳ）、その時点から
過去にさかのぼって制御パラメータ設定部１０に設定さ
れた期間ＩＮＴ１の間の心電図データ（集合Ａ）を記憶
装置２から取り込み（ステップ２０２）、この集合Ａか
ら解析対象とする特徴量の時系列データＢ｛ｘj｝を算
出する（ステップ２０３）。この演算処理は、例えば特
徴量がＲ−Ｒ間隔の場合はＲ波のピーク点を検出し、そ
の間隔を求めるものであるが、このような処理方法はど
の特徴量についても既知の方法によって心電図を解析す
ればよい。ＳＴ波を用いるときは（数１）（数２）など
をも用いればよく、ここではその詳細は省略する。

【００３３】期間ＩＮＴ１間の特徴量の時系列データＢ
｛ｘj｝がすべて求まると、次に（数３）に従って、時
系列データＢ｛ｘj｝の隣接要素の差の絶対値の集合Ｃ
｛ｙj｝を求め（ステップ２０４）、次いで制御変数α
を１とする（ステップ２０５）。なお、特徴量ｘj+1が
求まるとすぐに差ｙj＝｜ｘj−ｘj+1｜を算出すること
により、ステップ２０３、２０４を一体化した方が処理
効率がよいが、ここでは前述した診断方法との対応をわ
かりやすくするために別のステップで表している。次
に、制御パラメータ設定部１０に設定されたパラメータ
数ｍと上記の制御変数αとを比べ、α≦ｍであれば（ス
テップ２０６でＹＥＳ）、集合Ｃ｛ｙj｝からｎ個の要
素をランダムに取り出して部分集合Ｃα（ｙα1，ｙα
2，・・・ｙαn）とし（ステップ２０７）、そのｎ個の
要素の平均値ｅαを（数４）に従って算出する（ステッ
プ２０８）。そして制御変数αを＋１して（ステップ２
０９）、ステップ２０６へ戻る。このステップ２０６〜
２０９の処理はｍ回繰り返され、集合Ｃ｛ｙj｝からｍ
個の部分集合Ｃα，α＝１〜ｍが取り出されてそれらの
平均値ｅα、α＝１〜ｍが算出される。その後α＞ｍと
なり（ステップ２０６でＮＯ）、今まで算出されたｍ個
の平均値ｅα，α＝１〜ｍの平均値μ及び標準偏差σ
が、即ち通常分布ＮＤ（μ、σ）が（数５）により算出
される（ステップ２１０）。

【００３４】次に制御変数βが制御パラメータ設定部１
０に設定されたパラメータＱ１より小さいときは（ステ
ップ２１１でＹｅｓ）、βを＋１し（ステップ２１
２）、ステップ２０１へ戻るが、β≧Ｑ１であれば、処
理を終了する。以上の処理で、制御変数Ｑ１を１に設定
しておくと、操作装置８から１回だけ通常分布の算出を
指定したことになり、これはパラメータｍ，ｎ、ＩＮＴ
１などを変えることで、システムのチェックや患者の状
態の予備的把握などに有効である。また、通常分布の算
出回数や算出の終了時刻を特に設定せず、操作装置８か
らの停止の指示があるまで続けるときは、図２のステッ
プ２００，２１２を削除し、ステップ２１１で停止指示
の判定をしてステップ２０１へ戻るか終了するようにす
ればよい。あるいは図２はそのままで、パラメータＱ１
を十分大きな値に設定しておけばよい。

【００３５】ステップ２０７に於けるｎ個の要素のラン
ダムな抽出の方法としては、例えばＣ言語に用意されて
いる関数ｓｒａｎｄ（・）を用い、

【数８】 によって１〜ＮC（差分集合Ｃ｛ｙj｝のデータ数）の間
の疑似乱数系列を発生させるか、あるいはそれと同等の
ロジックを用いる。（数８）の引数ｔｉｍｅ（ｎｕｌ
ｌ）として、ＣＰＵのもつ時計の時刻を用いれば、１つ
の部分集合Ｃαを発生するごとに、異なった種から乱数
系列が生成されるので、部分集合ＣαとＣγ（α≠γ）
の要素の選び方にはほぼ相関はないものと見なせる。

【００３６】図３は、状態検出部４および診断部５の処
理を示すフローチャートで、まず制御変数βを１とし
（ステップ３００）、特徴量の変化検出のための検査時
刻になったかを調べる（ステップ３０１）。この時刻も
通常分布算出時刻と同様に、最初に操作装置８から起動
指令が与えられたとき、または前回検出時より制御パラ
メータ設定部１０に設定された算出周期Ｔ２を経過した
ときである。検査時刻になると、その時点からさかのぼ
って制御パラメータ設定部１０に設定された期間ＩＮＴ
２間の心電図データＡＴを記憶装置２から取り込み（ス
テップ３０２）、その心電図データから解析対象とする
特徴量の時系列データＢＴk｛ｘj｝，ｊ＝ｋ〜ｋ＋ｐを
算出する（ステップ３０３）。特徴量の時系列データＢ
Ｔk｛ｘj｝が求まると、その時系列データから（数３）
により隣接要素間の差分集合ＣＴk｛yj｝,ｊ＝１〜ｐを
検査データとして求め（ステップ３０４）、この差分集
合の要素の平均値μkを（数６）により算出する（ステ
ップ３０５）。なお、ステップ３０３、３０４の処理
は、通常分布算出のときと同様に、一体化した方が処理
効率はよい。次いで（数７）の平均値偏差Ｚk＝｜μk−
μ｜（μは通常分布の平均値）をもとめて、このＺkと
通常分布の標準偏差σとを比較し、その比較結果を表示
制御部６へ送る（ステップ３０６）。ここでの比較方法
は、例えば診断係数として３，５を制御パラメータ設定
部１０に設定しておき、診断レベルとしてＬ１＝３σ、
Ｌ２＝５σを用いる。そして、Ｚk＞Ｌ１なら「要注
意」、Ｚk＞Ｌ２になると「危険」を示す信号を表示制
御部６へ送るようにする。そして制御変数βがパラメー
タＱ２より小さいときは（ステップ３０７でＹｅｓ）、
ステップ３０１へ戻り、β≧Ｑ２になると処理を終了す
る。

【００３７】以上の図３の処理では、１つの差分集合Ｃ
Ｔkごとに診断を行うものとしているが、複数の差分集
合ごとの平均値を求め、それらの平均値の内の何個が所
定の回数を超えたかによって診断する場合には、図４に
示したフローチャートの処理を行う。この場合には、３
個の制御変数β、γ、β１と、β0個のカウンタ変数Γ1
〜Γβ0を用いる。まず制御変数β、γを１に、カウン
タ変数Γ1〜Γβ0をすべて０に初期化する（ステップ４
００、４０１）。次いで検査時刻になると、期間ＩＮＴ
２の心電図データを取り込んで特徴量の時系列データＢ
Ｔkγを求め、さらにそれから差分集合ＣＴkγを求めて
その平均値μkγを算出する（ステップ４０２〜４０
６）。これらステップ４０２〜４０６の処理は図３のス
テップ３０１〜３０５と同じ処理であるが、制御変数γ
が変わるごとに別の検査時刻における期間ＩＮＴ２の異
なるデータが対象となっているので、各集合ＢＴkγ、
ＣＴkγや平均値μkγは制御変数γの値ごとに異なった
ものであり、それを表すのに添え字γがつけられてい
る。

【００３８】ステップ４０６で平均値μkγが算出され
ると、平均値偏差Ｚkγ＝｜μkγ−μ｜を求め（ステッ
プ４０７）、次にこれと各診断レベルＬ１〜Ｌβ0（設
定された診断係数と標準偏差との積）との比較を行うた
め、制御変数β１を１とし（ステップ４０８）、偏差Ｚ
kγが診断レベルＬβ1より大なら対応するカウンタ変数
Γβ1を＋１するという処理をβ１＝１〜β0について行
う（ステップ４０９〜４１２）。これがおわると（ステ
ップ４１１でＹｅｓ）、制御変数γが診断対象とする差
分集合の個数ｒをこえたかを調べ（ステップ４１３）、
こえていなければ制御変数γを＋１して（ステップ４１
４）、ステップ４０２へ戻り、こえていれば各カウンタ
変数Γ1〜Γβ0の値に従って診断を行い、その結果を表
示制御部６へ送る（ステップ４１５）。そして制御変数
βがパラメータＱ２をこえるまで全体の処理を繰り返す
（ステップ４１６，４１７）。上記ステップ４１５で
は、例えば２つの診断レベルＬ１＝３σ、Ｌ２＝５σと
し（β0＝２）、ｒ＝５０回の検査の内レベルＬ１以上
が２０回以上なら「要注意」、レベルＬ２以上が１０回
以上なら「危険」を示す信号を表示制御部６へ送る。

【００３９】なお、図３，図４に示した変化検出部４お
よび診断部５の処理においても図２の場合と同様に、パ
ラメータＱ２を１としておけば一回だけのテストが行
え、また制御変数βを用いないで、停止指示の有無を判
定して検査の繰り返しを停止／続行するように制御して
もよい。また、やはり図３，４のいずれの処理において
も、例えば１つのデータ取得期間ＩＮＴ２が１０分とす
ると、心拍数７０／分の場合に７００個の特徴量が得ら
れる。これに対して例えばΔＴ＝１分間隔で検査を開始
する場合、対象とするデータ取得期間ＩＮＴ２は図５の
ように重なりをもつことになる。このようなときには、
ステップ３０５あるいはステップ４０６における平均値
の算出は、各要素の和の内、前の検査期間と重なってい
る部分については同じ値をもつので、重なり部分が大き
いときはこれを利用するように処理すれば、平均値算出
処理を大幅に効率化できる。

【００４０】次に表示制御部６の処理を図６のフローチ
ャートで説明する。図３，４で示した処理により診断結
果が入力されると（ステップ６０１でＹｅｓ）、その入
力結果を表示する（ステップ６０２）。次に、図３，図
４のいずれの場合にも、例えば１分間隔で差分集合ＣＴ
kが算出され、その要素の平均値と通常分布の平均値と
の差である平均値偏差Ｚkが算出されているので、これ
らを表示制御部内のバッファへ取り込んでおき、これを
時間軸に沿って表示し、さらに必要に応じて心電図デー
タそのものも表示できるようにすることで、診断結果の
みでなく、状態の時間変化を観察できるようにして、直
感的に患者の状態を把握できるようにするために以下の
処理を行う。まず、操作装置８からその平均値偏差の表
示指示が出されていないときは（ステップ６０３でＮ
ｏ）、それまで平均値偏差の表示があればそれを消去し
（ステップ６０４）、ステップ６０１へ戻るが、平均値
偏差の表示指示があるときは、平均値偏差でまだ未表示
のものを表示に加える。ここでの表示は、縦軸に平均値
偏差、横軸にその平均値偏差を求めた期間を示す代表時
刻（例えば図３，図４の検査時刻）を示した画面で、縦
軸に通常分布の標準偏差σや２σ・・・やあるいは設定
した判定レベル等をあわせて表示する。この値は検査周
期Ｔ２、例えば１分ごとに新しい値が入力されるので、
横軸にまだ表示領域があればそこへ単に新しい値を追加
し、表示領域がないときは一番古いデータを除去して新
しい値を追加するようにスクロールを行う。また、表示
の更新は１データづつとは限らず、何個かずつまとめて
更新してもよい。これにより医師は患者の状態をより詳
しく観察できる。

【００４１】さらに、ステップ６０５で表示される画面
を観察して、特に異常と思われる時点があれば、その点
をマウスでクリックすることで、心電図表示指示と解釈
する（ステップ６０６）。そしてこの指示があるとその
時点に前後する心電図データを記憶装置２から取りだし
てこれを画面に表示する（ステップ６０７）。この表示
時間幅は、制御パラメータ設定部１０に予め設定してお
いてもよいし、画面クリック時にその表示時間幅もしく
は時間帯を入力できるようにしてもよい。また、操作装
置８または画面上のコマンドボックスクリックによる心
電図表示停止の指示があれば（ステップ６０８でＹｅ
ｓ）、表示中の心電図を消去する（ステップ６０９）。
この心電図表示機能により、医師はさらに詳しく患者の
状態を知ることが出来る。

【００４２】以上に説明したように、図１に示した本発
明の診断装置によれば、例えば患者の心電図に現れた特
徴量の変化を常時監視して自動的に異常を早期検出で
き、病状変化への対応を早めることができる。さらに、
心電図の解析では、Ｒ波、Ｐ波等の波形分析が自動的に
１００％の正確さで行えるわけではなく、十分小さい頻
度とはいえ個々の波形分析では誤判定が生じるものであ
るが、本発明の装置では、特徴量に関する統計的平均の
みを用いて診断を行っているから、発生頻度の少ない波
形分析の誤判定があっても結果には影響することがな
く、短時間の解析を用いる従来技術よりもずっと精度の
よい診断が可能になる。これは、心電図解析以外の一般
の装置の場合も同様である。

【００４３】次に、図１の装置のさらに具体的な構成に
ついて述べる。図１の装置は、全ての構成部分が１つの
まとまった装置として示されているが、例えば心電計は
患者の体に常時装着して計測を行うものであり、一方、
表示装置７や操作装置８は医師・看護婦・検査技師など
が容易にアクセスできる場所に設置されている必要があ
る。また、通常分布算出部３は、常時作動している必要
はないから、患者ごとにその近くへ設置しておくのは効
率的ではなく、複数の患者が共用できるパソコン等で実
行するようにしてもよい。機械的構造物などの診断の場
合にも、同様な状態が考えられる。

【００４４】図７は、このような点を考慮したときのシ
ステム構成例を示しており、各計測端には状態量計測装
置７１ａ，７１ｂ…と、通信インタフェース７３ａ、７
３ｂ…と、計測値を収集して必要なら雑音除去などの処
理を加えたデータとし、これを送信データとしてまとめ
て通信インタフェース７３ａ、７３ｂ…へ送出するデー
タ収集転送装置７２ａ、７２ｂ…とが設けられており、
ネットワーク７０を介してデータをセンター側へ送信す
るように構成されている。状態量計測装置７１ａ、７１
ｂ…とデータ収集装置７２ａ、７２ｂ…の間は、状態量
計測装置が固定されたものである場合はケーブル接続で
もよいが、心電計装置のように患者に常時装着している
場合には、無線通信路を用いて接続する。通信インタフ
ェース７３ａ、７３ｂ…は、例えばＰＨＳ端末やパソコ
ンのモデムなど、ネットワーク７０に対応したものを利
用する。通信コストと転送するデータ量を考慮して、な
るべく安定で安価なものが好ましい。データ収集転送装
置７２ａ、７２ｂ…としては、例えばパソコンを利用す
ればよく、状態量計測装置がアナログ計測値を出力する
ときは、データ収集転送装置でディジタル化してデータ
を取り込むようにしてもよい。ここでのデータ収集は、
通信インタフェース７３ａ、７３ｂ…とネットワーク７
０の伝送可能容量に余裕があり、かつ通信料金が接続時
間に依存する場合には、一定時間ごとに収集データをま
とめてファイル化し、これをバースト的に転送した方が
通信コストを低く抑えることができる。ネットワーク７
０としては、ＰＨＳの回線網−公衆電話回線網やインタ
ーネットなどが利用でき、また、病院内などのシステム
の時はその病院などのＬＡＮを利用すればよい。

【００４５】センター側の記録装置２、通常分布算出部
３、状態量検出部４、診断部５、表示制御部６、表示装
置７、操作装置８、および制御部９は図１と同様の機能
を持ち、医師等の常駐するセンターに設置され、通信イ
ンタフェース７４を介してネットワーク７０と接続され
ている。この構成では、制御パラメータ設定部１０で
は、各計測端の各々についてのタイミング等の設定を行
う。通常分布算出部３や状態量検出部４、診断部５等
は、複数の計測端からのデータ処理に対応できる必要が
あり、各部が１台でも時分割処理が可能であればよい
が、それが無理なときは複数台を用意して処理を分散化
する。そのような場合の分散処理の制御は通常の処理シ
ステムと同様にして行えばよい。また、通信インタフェ
ース７４は、複数の測定端からのデータをすべて受信す
る機能を持つ必要があり、これはネットワーク７０に対
して複数のアドレスをもつか、あるいはビジー信号を返
送して相手を待たせるなどの機能と、適当なバッファを
備えることにより実現できる。以上のような図７の構成
によれば、たとえば在宅の心疾患をもつ患者の病状診断
を正確かつ早期に行うことができる。

【００４６】なお、図７の構成では、ディジタル化され
た状態量データそのものがネットワーク経由でセンター
へ送られるものとしている。これは心電図診断のよう
に、必要なときに状態量データ（心電図データ）そのも
のをセンター側で観察するのが好ましい場合に都合がよ
い。しかし、状態量データそのものの観察や他目的への
利用をセンター側で行わない時は、データ収集転送装置
７２ａ、７２ｂ…に記憶装置２、通常分布算出部３、状
態検出部４、診断部５の機能を持たせ、センター側では
表示のみを行うようにしてもよい。この場合には、診断
結果をすべて送信しなくても、何らかの異常があったと
きだけその内容をセンター側へ送信する。このようにす
れば、時々刻々の状態量データをすべて送信する必要が
ないので、ネットワーク経由で送信される情報量を大幅
に減らすことができる。さらに、通常時はこのように診
断結果のみを送り、センター側からの指示があると図６
で説明した平均値偏差の表示や心電図そのものの表示に
必要なデータを患者側からセンターへ送信するようにす
ることも出来る。

【００４７】

【発明の効果】本発明によれば、対象物の状態量、例え
ば心電図の特徴量の変動を示す通常分布を長時間の計測
データから正規分布として算出しておき、診断時には、
その時点の適当な長さの状態量の、例えば心電図の特徴
量の変動の平均値と、通常分布の平均値との差を、通常
分布の標準偏差と短時間で自動的に比較して診断を行う
ことが出来るので、以下の効果が得られる。 （１）対象物の状態量を常時自動監視し、その変化を、
たとえそれが一過性のものであっても、自動検出するこ
とが出来、その変化に対応する措置を早期にとることが
できる。特に心電図の特徴量に現れる変化を医師などが
早期に把握することにより、病状の進行を予防するため
の患者への注意の必要性やその内容判断、詳しい検査の
必要性の判断、治療の必要性やその内容判断などを早期
に行えるようになる。 （２）対象物の状態量取得時にノイズが混入する場合
や、特徴量検出が正確に行えず誤検出がある時に、それ
らノイズや誤検出により診断結果に影響がでるが、本発
明では従来より長い時間のデータを用いて統計的処理を
行った後診断をするので、ノイズや誤検出の影響を受け
にくく、常に確実な自動診断が可能になる。 （３）状態量の収集を行う測定場所と、その状態量を処
理したり、結果を利用するセンターとが空間的に離れて
いる場合には、測定側で収集した状態量またはそれを処
理して得た診断結果をセンターへネットワーク経由で送
信する構成により、例えば心疾患をもつ在宅患者の心状
態を、医療センターや病院などにいる医師などが常時監
視でき、早期に在宅患者の病状の変化を把握できる効果
がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による診断装置の構成例を示すブロック
図である。

【図２】通常分布算出部の処理を示すフローチャートで
ある。

【図３】状態検出部の処理を示すフローチャートであ
る。

【図４】状態検出部の処理を示す他のフローチャートで
ある。

【図５】診断データ取得のタイミング説明図である。

【図６】表示部の処理を示すフローチャートである。

【図７】本発明になる診断装置の別の構成例を示すブロ
ック図である。

【図８】基本的な心電図波形を模擬的に示した図であ
る。

【図９】Ｓ波の説明図である。

【符号の説明】

１ 状態量計測装置 ２ 記録装置 ３ 通常分布算出部 ４ 状態検出部 ５ 診断部 ６ 表示制御部 ７ 表示装置 ８ 操作装置 ９ 制御部 １０ 制御パラメータ設定部 ７０ ネットワーク ７１ａ、７１ｂ 状態量計測装置 ７２ａ、７２ｂ データ収集転送装置 ７３ａ、７３ｂ 通信インタフェース ７４ 通信インタフェース

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 心電計装置により計測された心電図デー
   タを与えられた第１期間、分布算出用データとして取り
   込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分布
   算出用データから検出して時系列データを生成し、この
   時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とする
   差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラン
   ダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
   ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
   の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
   の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
   平均値と標準偏差を算出するとともに、 心電計装置により計測された心電図データを前記第１期
   間より短い第２期間、診断用データとして取り込み、心
   電図データに繰り返し現れる特徴量を前記診断用データ
   から検出して時系列データを生成し、この時系列データ
   の隣接データ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生
   成し、この差分集合の平均値と前記通常分布の平均値と
   の差の絶対値を与えられた診断係数に前記標準偏差を乗
   じた診断レベルとを比較することにより診断を行うよう
   にしたことを特徴とする診断方法。
2. 【請求項２】 心電計装置により計測された心電図デー
   タを与えられた第１期間、分布算出用データとして取り
   込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分布
   算出用データから検出して時系列データを生成し、この
   時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とする
   差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラン
   ダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
   ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
   の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
   の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
   平均値と標準偏差を算出するとともに、 前記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰
   り返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により
   計測された心電図データを診断用データとして取り込
   み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期
   間に取り込んだ診断用データから検出して時系列データ
   を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
   値を要素とする差分集合を生成し、 この差分集合ごとの平均値と当該差分集合対応の第２期
   間を代表する時刻とを対応づけてプロットした平均値変
   動図形を、与えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた
   診断レベルとともに表示手段に表示し、さらにこの平均
   値変動図形上の任意の時刻が操作手段により指定される
   と、その指定された時刻を含む時間帯の心電図データの
   時間変化を表す心電図波形を表示手段に表示し、前記平
   均値変動図形もしくは前記心電図波形を観察することに
   よって診断を行うようにしたことを特徴とする診断方
   法。
3. 【請求項３】 心電計装置により計測された心電図デー
   タを与えられた第１期間、分布算出用データとして取り
   込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分布
   算出用データから検出して時系列データを生成し、この
   時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とする
   差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラン
   ダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
   ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
   の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
   の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
   平均値と標準偏差を算出するとともに、 前記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰
   り返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により
   計測された心電図データを診断用データとして取り込
   み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期
   間に取り込んだ診断用データから検出して時系列データ
   を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
   値を要素とする差分集合を生成し、 この差分集合ごとの平均値が与えられた第３期間内に与
   えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レベルを
   超えた回数をカウントし、このカウント数を与えられた
   診断回数と比較することにより診断を行うようにしたこ
   とを特徴とする診断方法。
4. 【請求項４】 請求項１ないし３の内の１つに記載の診
   断方法において、前記分布算出用データを用いた前記通
   常分布の平均値および標準偏差の算出を、前記分布算出
   用データの取り込み期間を周期的に変えて繰り返し、前
   記通常分布の平均値および標準偏差の値を周期的に更新
   するようにしたことを特徴とする診断方法。
5. 【請求項５】 心電計装置と、 少なくとも第１期間、この第１期間より短い第２期間、
   正の整数であるパラメータｎ、正の整数であるパラメー
   タｍ、および診断係数を設定するパラメータ設定手段
   と、 前記心電計装置により計測された心電図データを前記パ
   ラメータ設定手段に設定された第１期間の間取り込み、
   前記心電図に繰り返し現れる特徴量を前記分布算出用デ
   ータから検出して時系列データを生成し、この時系列デ
   ータの隣接データ間の差の絶対値を要素とする差分集合
   を生成し、この差分集合から前記パラメータ設定手段に
   設定されたパラメータｎに等しい個数の要素をランダム
   に取り出して集めた部分集合を前記パラメータ設定手段
   に設定されたパラメータｍに等しい個数生成し、前記ｍ
   個の部分集合の各々についてその要素の平均値を求めて
   平均値集合を生成し、さらにこの平均値集合を通常分布
   を示す正規分布と見なしてその平均値と標準偏差を算出
   する通常分布算出手段と、 前記心電計装置により計測された心電図データを前記パ
   ラメータ設定手段に設定された第２期間の間、診断用デ
   ータとして取り込み、心電図に繰り返し現れる特徴量を
   前記診断用データから検出して時系列データを生成し、
   この時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素と
   する差分集合を生成し、この差分集合の平均値を算出す
   る状態検出手段と、 この手段により算出された平均値と前記通常分布の平均
   値との差の絶対値を前記パラメータ設定手段に設定され
   た診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レベルとを比較
   することにより診断を行う診断手段と、を備えたことを
   特徴とする診断装置。
6. 【請求項６】 心電計装置と、 少なくとも第１期間、この第１期間より短い第２期間、
   正の整数であるパラメータｎ、正の整数であるパラメー
   タｍ、および診断係数を設定するパラメータ設定手段
   と、 前記心電計装置により計測された心電図データを前記パ
   ラメータ設定手段に設定された第１期間の間取り込み、
   心電図に繰り返し現れる特徴量を前記分布算出用データ
   から検出して時系列データを生成し、この時系列データ
   の隣接データ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生
   成し、この差分集合から前記パラメータ設定手段に設定
   されたパラメータｎに等しい個数の要素をランダムに取
   り出して集めた部分集合を前記パラメータ設定手段に設
   定されたパラメータｍに等しい個数生成し、前記ｍ個の
   部分集合の各々についてその要素の平均値を求めて平均
   値集合を生成し、さらにこの平均値集合を通常分布を示
   す正規分布と見なしてその平均値と標準偏差を算出する
   通常分布算出手段と、 前記パラメータ設定手段に設定された第２期間を時刻の
   経過とともに繰り返し設定し、その第２期間ごとに、前
   記心電計装置により計測された心電図データを診断用デ
   ータとして取り込み、心電図に繰り返し現れる特徴量を
   当該第２期間に取り込んだ診断用データから検出して時
   系列データを生成し、この時系列データの隣接データ間
   の差の絶対値を要素とする差分集合を生成し、この差分
   集合ごとの平均値を算出する状態検出手段と、 この手段により算出された差分集合ごとの平均値と当該
   差分集合対応の第２期間を代表する時刻とを対応づけて
   プロットした平均値変動図形を、前記パラメータ設定手
   段に設定された診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レ
   ベルとともに表示手段に表示し、さらにこの平均値変動
   図形上の任意の時刻が操作手段により指定されると、そ
   の指定された時刻を含む時間帯の状態量の時間変化を表
   す状態量波形を表示手段に表示する表示制御手段と、 を備えたことを特徴とする診断装置。
7. 【請求項７】 心電計装置と、 少なくとも第１期間、この第１期間より短い第２期間、
   第３期間、正の整数であるパラメータｎ、正の整数であ
   るパラメータｍ、診断係数、および診断回数を設定する
   パラメータ設定手段と、 前記心電計装置により計測された心電図データを前記パ
   ラメータ設定手段に設定された第１期間の間取り込み、
   心電図に繰り返し現れる特徴量を前記分布算出用データ
   から検出して時系列データを生成し、この時系列データ
   の隣接データ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生
   成し、この差分集合から前記パラメータ設定手段に設定
   されたパラメータｎに等しい個数の要素をランダムに取
   り出して集めた部分集合を前記パラメータ設定手段に設
   定されたパラメータｍに等しい個数生成し、前記ｍ個の
   部分集合の各々についてその要素の平均値を求めて平均
   値集合を生成し、さらにこの平均値集合を通常分布を示
   す正規分布と見なしてその平均値と標準偏差を算出する
   通常分布算出手段と、 前記パラメータ設定手段に設定された第２期間を時刻の
   経過とともに繰り返し設定し、その第２期間ごとに、前
   記心電計装置により計測された心電図データを診断用デ
   ータとして取り込み、心電図に繰り返し現れる特徴量を
   当該第２期間に取り込んだ診断用データから検出して時
   系列データを生成し、この時系列データの隣接データ間
   の差の絶対値を要素とする差分集合を生成し、この差分
   集合ごとの平均値を算出する状態検出手段と、 この手段により算出された差分集合ごとの平均値が前記
   パラメータ設定手段に設定された第３期間内に前記パラ
   メータ設定手段に設定された診断係数に前記標準偏差を
   乗じた診断レベルを超えた回数をカウントするカウンタ
   と、 このこのカウンタのカウント数を前記パラメータ設定手
   段に設定された診断回数と比較することにより対象物の
   診断を行う診断手段と、 を備えたことを特徴とする診断装置。
8. 【請求項８】 請求項５ないし７の内の１つに記載の診
   断装置において、前記分布算出手段は、前記通常分布の
   平均値および標準偏差の算出を、前記分布算出用データ
   の取り込み期間を周期的に変えて繰り返し、前記通常分
   布の平均値および標準偏差の値を周期的に更新する機能
   を備えたことを特徴とする診断装置。
9. 【請求項９】 請求項５ないし７の内の１つに記載の診
   断装置において、前記通常分布算出手段および状態検出
   手段は、前記心電計装置からの心電図データをネットワ
   ークを経由して取り込むように構成したことを特徴とす
   る診断装置。
10. 【請求項１０】 心電図装置により計測された心電図デ
    ータを与えられた第１期間、分布算出用データとして取
    り込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分
    布算出用データから検出して時系列データを生成し、こ
    の時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とす
    る差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラ
    ンダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
    ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
    の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
    の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
    平均値と標準偏差を算出する第１手順と、 心電計装置により計測された心電図データを前記第１期
    間より短い第２期間、診断用データとして取り込み、心
    電図データに繰り返し現れる特徴量を前記診断用データ
    から検出して時系列データを生成し、この時系列データ
    の隣接データ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生
    成し、この差分集合の平均値と前記通常分布の平均値と
    の差の絶対値を与えられた診断係数に前記標準偏差を乗
    じた診断レベルと比較した結果を表示手段に表示する第
    ２手順と、 をコンピュータに実行させるための診断用プログラム。
11. 【請求項１１】 心電図装置により計測された心電図デ
    ータを与えられた第１期間、分布算出用データとして取
    り込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分
    布算出用データから検出して時系列データを生成し、こ
    の時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とす
    る差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラ
    ンダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
    ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
    の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
    の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
    平均値と標準偏差を算出する第１手順と、 前記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰
    り返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により
    計測された心電図データを診断用データとして取り込
    み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期
    間に取り込んだ診断用データから検出して時系列データ
    を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
    値を要素とする差分集合を生成する第２手順と、 この差分集合ごとの平均値と当該差分集合対応の第２期
    間を代表する時刻とを対応づけてプロットした平均値変
    動図形を、与えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた
    診断レベルとともに表示手段に表示し、さらにこの平均
    値変動図形上の任意の時刻が操作手段により指定される
    と、その指定された時刻を含む時間帯の心電図の時間変
    化を表す心電図波形を表示手段に表示する第３手順と、 をコンピュータに実行させるための診断用プログラム。
12. 【請求項１２】 心電図装置により計測された心電図デ
    ータを与えられた第１期間、分布算出用データとして取
    り込み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を前記分
    布算出用データから検出して時系列データを生成し、こ
    の時系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とす
    る差分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をラ
    ンダムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，
    ｍ：正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてそ
    の要素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこ
    の平均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその
    平均値と標準偏差を算出する第１手順と、 前記第１期間より短い第２期間を時刻の経過とともに繰
    り返し設定し、その第２期間ごとに、心電計装置により
    計測された心電図データを診断用データとして取り込
    み、心電図データに繰り返し現れる特徴量を当該第２期
    間に取り込んだ診断用データから検出して時系列データ
    を生成し、この時系列データの隣接データ間の差の絶対
    値を要素とする差分集合を生成する第２手順と、 この差分集合ごとの平均値が与えられた第３期間内に与
    えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた診断レベルを
    超えた回数をカウントし、このカウント数を与えられた
    診断回数と比較した結果を表示手段に表示する第３手順
    と、 をコンピュータに実行させるための診断用プログラム。
13. 【請求項１３】 請求項１０ないし１２の内の１つに記
    載の診断用プログラムにおいて、前記第１手順は、前記
    分布算出用データを用いた前記通常分布の平均値および
    標準偏差の算出を、前記分布算出用データの取り込み期
    間を周期的に変えて繰り返し、前記通常分布の平均値お
    よび標準偏差の値を周期的に更新する処理を含むことを
    特徴とする診断用プログラム。
14. 【請求項１４】 対象物の状態量を計測して与えられた
    第１期間の状態量データを分布算出用データとして取り
    込み、前記状態量に繰り返し現れる特徴量を前記分布算
    出用データから検出して時系列データを生成し、この時
    系列データの隣接データ間の差の絶対値を要素とする差
    分集合を生成し、この差分集合からｎ個の要素をランダ
    ムに取り出して集めた部分集合をｍ個生成し（ｎ，ｍ：
    正の整数）、前記ｍ個の部分集合の各々についてその要
    素の平均値を求めて平均値集合を生成し、さらにこの平
    均値集合を通常分布を示す正規分布と見なしてその平均
    値と標準偏差を算出するとともに、 前記状態量を計測して前記第１期間より短い第２期間の
    状態量データを診断用データとして取り込み、前記状態
    量に繰り返し現れる特徴量を前記診断用データから検出
    して時系列データを生成し、この時系列データの隣接デ
    ータ間の差の絶対値を要素とする差分集合を生成し、こ
    の差分集合の平均値と前記通常分布の平均値との差の絶
    対値を与えられた診断係数に前記標準偏差を乗じた診断
    レベルとを比較することにより対象物の診断を行うよう
    にしたことを特徴とする診断方法。