JP2003510122A - Ｔ波交代拍動分析での分析信号法 - Google Patents

Ｔ波交代拍動分析での分析信号法

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Abstract

(57)【要約】 心電図の如くの生理的信号における交代拍動を測定する。そのために、この生理的信号を処理して非対称スペクトルを有する処理済み信号を生成し、処理済み信号を処理して生理的信号における交代拍動を測定する。生理的信号の処理では、信号を周波数ドメインに変換し、負の周波数に対応する成分を除去し、時間ドメインにまた変換することにより分析信号を生成してもよい。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （技術分野） 本発明は、心電図(ＥＣＧ)波形における交代拍動を測定する技術に対してなさ
れている。
【０００２】 （背景技術） (ＥＣＧ)波形の繰返しパターンに表れる微かな心拍変動である交代拍動は、心
臓が電気的に不安定状態にあると共に、心臓死の可能性が大きい兆候を表してい
る。交代拍動では、ＥＣＧ波形における連続する心拍間で、波形がABABAB・・・・と
言った具合のパターンで変動している。この変動の度合は、個人の心臓の電気的
安定度を特徴付ける上で有用なものであることが判明しており、変動の度合が大
きければ安定度が低くなっていることになる。
【０００３】 図１を参照しながら説明すると、１回の心拍のＥＣＧ波形は一般に、ＰＱＲＳ
Ｔ群と称されている。簡単に言えば、心房の活動に対応するＰ波が拍動の開始点
に表れ、その後に心室の活動に対応するＱＲＳＴ群が現れる。ＱＲＳ成分は心室
の電気的活動を表す一方、Ｔ波は心室の電気的回復を表している。ＳＴ域は比較
的休止期間を表している。交代拍動を検出するにはＴ波はＥＣＧ群の中でも最良
の期間であることが判明している。即ち、交代心拍のＴ波のおける変動の度合が
、心臓の主たるポンプ作用室である心室の電気的安定度をよく表しているのであ
る。
【０００４】 ＥＣＧ波形には、通常ミリボルト単位のＱＲＳ振幅が含まれているが、マイク
ロボルト程度の振幅にすぎない交代拍動の変動パターンは臨床的には有意なもの
である。従って、交代拍動パターンはこのように小さなもので、心電図の視認検
査では検出できず、電子的に検出して定量化する必要がある。交代拍動パターン
のこのような電子的検出と定量化は、ＥＣＧ波形にノイズがあって、このノイズ
が交代拍動の変動パターンよりも大きい振幅の心拍間変動をもたらすことがある
ることから、一層複雑になっており、
【０００５】 ＥＣＧ信号におけるノイズは、電極で発生する基線ノイズと、生理的ノイズと
、外部電気ノイズとの三種に分けられる。基線ノイズは、ＥＣＧの波状基線とし
て出現する低周波ノイズである。この基線ノイズは、電極の動きや変形により起
こされ、患者の呼吸や身動きの如くの低周波事象に起因する。その結果、基線ノ
イズの大きさが他動運動に伴って大きくなる。一般に基線ノイズの周波数成分は
２Hz以下である。
【０００６】 生理的ノイズは、骨格筋運動の如くの生理的プロセスに起因するもので、ＥＣ
Ｇ信号と干渉する。骨格筋の電気的活動により電位が生成されるが、この電位は
心臓が生成する電位に対して相加的なものである。骨格筋信号の周波数成分はＱ
ＲＳ群の周波数成分に匹敵するものであって、一般に１０Hzよりも高い。Ｔ波交
代拍動を測定する場合、呼吸作用に伴って、または呼吸作用に伴って肺が膨脹、
収縮することから発生する胸郭導電性の変化による、心臓から表皮層に至る電位
の突出の変化に伴って心臓の位置が変わることから、前記とは別の生理的ノイズ
も発生することがある。
【０００７】 外部電気ノイズは、例えば室内での環境電磁波活動や、電極ケーブルの動き、
ＥＣＧ回路の増幅器やその他の回路構成部品の変動によりもたらされる。この外
部電気ノイズは、高品質回路構成部品を利用したり、例えば高パワー設備などを
不作動にするとか環境電磁波活動を減らすことにより、除去もしくは減らすこと
ができる。
【０００８】 ＥＣＧ波形におけるノイズは、実際はない交代拍動が出現していると兆候を出
すこともある。例えば、患者が心拍数の半分ないし３分の１だけ吸息していると
すると、呼吸作用に伴ってABABAB・・・・の交代拍動パターンを有する調和信号がで
てくることがある。ある周期性で繰り返される動き、例えば運動によりもたらさ
れる動きによっても、同様なパターンの電極ノイズが発生する。
【０００９】 ノイズの影響に対処しているある交代拍動測定法は、Ｔ波交代拍動を測定する
スペクトル法として知られている。この方法は、ここに本願明細書の一部をなす
ものとして挙げる米国特許第4,802,491号に開示されている。要点だけ説明すれ
ば、この方法では、ＥＣＧ信号の連続ストリームにおける１２８拍を同時に測定
している。このスペクトル法では、連続するＴ波の時間同期点からの測定を利用
している。ＱＲＳ群に関係のある定点におけるＴ波のレベルを１２８拍ごとに測
定して時系列を画定している。この方法を繰り返してＴ波における各点ごとの時
系列を画定している。その後、各時系列ごとに周波数スペクトルを生成し、これ
を平均化して複合Ｔ波交代拍動スペクトルを形成している。Ｔ波は各時系列ごと
に１回の心拍につき１回サンプリングされるのであるから、ナイキスト(Nyquist
)周期、即ち、１心拍に付き０.５サイクルでのスペクトル値で、Ｔ波波形におけ
る心拍間交代拍動のレベルが分かる。
【００１０】 交代拍動のパワーは統計的には、バックグランド・ノイズによるランダムな変
動で心臓の電気的活動が異常を来すので心拍間Ｔ波変動を弁別するには、ノイズ
のパワーに匹敵している。この交代拍動のパワーは、ナイキスト周期(１心拍に
付き０.５サイクル)でのパワーからバックグランド・ノイズのレベル(例えば１心
拍に追記０.４４〜０.４９サイクルの周波数帯)を見込むのに利用する基準帯域
での平均パワーを減算することにより算出できる。交代拍動は、それがノイズの
基準帯域でのノイズの標準偏差の少なくとも３倍であれば、有意的なものと見ら
れている。
【００１１】 （発明の開示） 本発明は、Ｔ波交代拍動を測定する、改良された技術を提供するものである。 Ｔ波交代拍動測定のためのスペクトル法は、生理的なＴ波交代拍動はＴ波と位
相固定されているので、心拍ごとに一定の位相でサンプリングできるとの第１仮
定と、ノイズ基準帯域内でのノイズは白色(white)であるとの第２仮定に立脚し
ている。第２仮定は、Ｔ波交代拍動の発生に生理的因子が関係しているから有効
なものである。
【００１２】 ノイズ基準帯域内でのノイズが白色であるためには、ノイズ基準帯域内の有色
ノイズ(例えば、運動に伴う偶発的な動きで作られたノイズ)は除去しなければな
らない。エルゴメータを利用して運動試験をしている間に、足漕ぎ速度(pedalin
g rate)を心拍数の１/３間ｔらは２/３に設定するが、この時、聴覚と視覚とを
手掛かりに大部分の有色ノイズを、ノイズ基準帯域と交代拍動周波数からそらせ
る。言うまでもないことではあるが、有色ノイズは、運動やその他の偶発的な動
き、呼吸作用、或いはその他の原因でエルゴメータを利用した運動時に時として
ノイズ基準帯域内に入ったり、交代拍動の周波数になったりする。また、単調な
足踏み(treadmill)運動の間では、足踏み速度(stepping rate)を制御するのは難
しく、また、運動による偶発的な動きでノイズ基準帯域に入ったり、交代拍動周
波数の有色ノイズが発生することもよくある。
【００１３】 広義的な面では、生理的信号における交代拍動を測定することは、生理的信号
を処理して、非対称スペクトル(即ち、ＤＣを中心として非対称なスペクトル)を
有する処理済み信号を生成し、その処理済み信号を処理して生理的信号における
交代拍動を測定することにある。
【００１４】 処理済み信号を生成するために生理的信号を処理することには、処理済み信号
を分析信号として、または、分析信号の近似値を生成することを含んでいる。ま
た、分析信号の生成は、生理的信号の周波数ドメイン表象(frequency domain re
presentation)を生成し、負の周波数に対応する成分を除去すべくこの周波数ド
メイン表象をしゅうせいし、修正した周波数ドメイン表象の時間ドメイン表象と
して分析信号を生成することからなる。
【００１５】 生理的信号は心電図であってもよい。心電図は、エルゴメータもしくは足踏み
機を利用した運動の如くの運動中に被験者から記録してもよい。
【００１６】 処理済み信号の処理は、交代拍動の周波数の２倍よりも低いか、またはそれに
等しい周波数で処理済み信号をサンプリングするようであってもよい。例えば、
処理済み信号は、交代拍動の周波数が１心拍おきに１回であれば、１心拍毎に１
回サンプリングしてもよい。換言すれば、交代拍動の期間の半分よりも大きいか
、等しい間隔だけ隔てた信号のサンプルを処理することでそれを行ってもよいの
である。
【００１７】 別の面では、生理的信号を受信するように構築した入力装置と、プロセッサと
出力装置とを有するシステムを利用して交代拍動を測定してもよい。プロセッサ
は入力装置と接続されていて、非対称スペクトルを有する処理済み信号を生成す
るように生理的信号を処理すると共に、処理済み信号を処理して生理的信号にお
ける交代拍動の指標を生成するように構築されている。出力装置はプロセッサと
接続されていて、交代拍動の指標を受信して出力するようになっている。
【００１８】 また別の面では、信号の分析信号版を生成し、分析信号をサンプリングし、サ
ンプリングした分析信号を生成すべく帯域制限信号(band-limited signal)をの
最大周波数成分の期間の半分よりも大きいか、等しい間隔だけ隔てた信号のサン
プ炉を処理し、サンプリングした分析信号を分析することにより、前記帯域制限
信号を分析してもよい。
【００１９】 帯域制限信号は、心電図の如くの生理的信号であってもよく、分析には交代拍
動の測定が伴っている。この帯域制限信号は脳波信号であってもよい。
【００２０】 帯域制限信号が周期的なものであれば、この帯域制限信号の期間の逆数の約数
、もしくは、その付近にある周波数成分を検出することで分析を行ってもよい。
【００２１】 （発明を実施するための最良の形態） その他の特徴や利点などは、添付素面を参照しながらなす本発明の好ましい実
施の形態の詳細な説明及び請求の範囲から明らかになるであろう。ここで説明す
る技法は、ＥＣＧ信号を処理して有色ノイズの影響を減少もしくは除去すること
に関するものである。しかしながら、有色信号を含む信号を処理するに当っては
、ノイズは白色であるとみなすとエラーが発生することがある。
【００２２】 理論的には、所定割合ＦＳで所定信号をサンプリングする場合でのエイリアシ
ングを避けるためには、信号の帯域を、ナイキスト周波数と称するサンプリング
周波数の半分(０.５ＦＳ)に制限する必要がある。図２Ａと図２Ｂとに帯域制限
アナログ信号ｘａ(ｔ)とその信号のパワースペクトルＸａ(ｆ)をそれぞれ示す。
尚、パワースペクトラムはゼロを中心として対称になっている点に留意されたし
。
【００２３】 アナログ信号をサンプリングする場合、サンプリングした信号のスペクトラム
はサンプリング周波数ＦＳと等しい期間を有する周期的なものである。図３Ａと
図３Ｂとに、サンプリング周波数が信号の帯域幅の二倍(２Ｂ)よりも大きい場合
を示している。図示のように、隣接するスペクトル期間の間には干渉がないので
、元のアナログ信号の全周波数における信号のパワーは、スペクトル期間に対す
るスペクトラムを考慮することにより正確に測定することができる。
【００２４】 図４Ａと図４Ｂとは、サンプリング・レートが２Ｂよりも小さい場合を示して
いる。図示のように、隣接するスペクトル期間の間の干渉によりオーバーラップ
の周波数に対するスペクトラムが歪んでいる。
【００２５】 この図４Ａと図４Ｂとに示すように、ナイキストの要件(即ち、信号の帯域幅
の二倍よりも小さいサンプリング周波数を利用すること)を満たさなかった場合
、ナイキスト周波数を含む全てのオーバーラップ周波数での信号パワーが過小評
価されることになる。交代拍動を検出するためには、サンプリング・レートを１
心拍に付き１サンプルに制限すると共に、交代拍動周波数は正にナイキスト周波
数にあるから、ナイキスト要件を満たすために信号の帯域を制限することはでき
ない。
【００２６】 Ｔ波交代拍動測定のためのスペクトル法は、Ｔ波交代拍動が、足漕ぎ速度を心
拍数の１/３または２/３に調節してエルゴメータを利用して運動試験をしている
間に測定される場合では正確な方法である。何故なら、二つの条件で、ナイキス
ト要件を満たすことができない要因を減少する、または、除去する傾向があるか
らである。
【００２７】 第１に、ノイズ帯域内でのノイズは白色であるとみなすことができる。白色ノ
イズのスペクトラムは全周波数にわたり平坦であるから、複数の隣接するスペク
トル周期から干渉がある。このことは、ノイズによる干渉が全ての周波数にわた
り統計的に等しいことを意味している。
【００２８】 第２に、前述したように交代拍動は位相固定されている(即ち、ＥＣＧ信号が
同期点でサンプリングされる)。これは、ナイキスト周波数での信号が一貫した
位相(consistent phase)と干渉することを意味しており、そのためにその周波数
での信号パワーを正確に評価できる。
【００２９】 有色ノイズによるアーチファクト(artifact)が、エルゴメータを利用した運動
中に測定したＴ波交代拍動に発生することがある。例えば、足漕ぎ速度が適切に
制御されていないとか、呼吸作用によるアーチファクトでノイズ帯域に交代拍動
周波数で有色ノイズが発生することがある。
【００３０】 また、足踏み運動試験においても有色ノイズが発生することがある。このよう
な運動の場合、歩行ないし走行による偶発的な動きで、交代拍動周波数において
、或いはその近傍において有色な、望ましくない信号が発生することがある。こ
の足踏み運動試験では、歩行速度は一般に心拍数に近く、そのために心拍数の亜
高調波でノイズ帯域において著しいノイズ成分が生成されることがある。図５Ａ
から図５Ｃは、患者の足踏み速度が心拍数に近くなっている典型的な足踏み運動
試験の場合を示すものある。とりわけ、図５Ａは時間経過に伴う心拍数を示し、
図５Ｂは足踏み速度を、また、図５は、心拍数に正規化した足踏み速度とその亜
高周波を示す。この例の場合では、足踏みにより心拍数の半分に近い周波数でア
ーチファクトがでている。
【００３１】 図５Ａから図５Ｃに示した如くの場合では、ノイズ帯域内のノイズは有所為区
であるから、異なった位相の隣接するスペクトルによる成分間の干渉でノイズが
過小評価されることになり、従って交代拍動パワーが過大評価され、かくて足踏
みＴ波交代拍動試験で偽の陽性結果がでてくることになる。
【００３２】 図６において、有色ノイズがあることに関連する問題点は、分析信号法６００
を利用することで解消することができる。分析信号法６００によれば、５０Hzフ
ィルター(ステップ６０５)と６０Hzフィルター(ステップ６１０)を順次利用して
ＥＣＧ信号を処理する。この処理で、ＥＣＧ信号を発生する装置を駆動するのに
使った電源電圧の影響を減らすことができるのではあるが、６０Hzは米国での標
準電源電圧の周波数を表し、５０Hzはヨーロッパでの標準電源電圧の周波数を表
している。
【００３３】 次に、信号の分析版を作成する(ステップ６１５〜６３５)。先ず、信号を低域
フィルターにかける(ステップ６１５)。この一方法として、低域フィルターとし
ては、０位相型５次バターワース・フィルター(5th order Butterworth filter o
f a zero phase configuration)である。濾波した信号はその後、高速フーリエ
変換(ＦＦＴ)を利用して周波数ドメインへ転送する(ステップ６２０)。
【００３４】 この周波数ドメインでは、負の周波数に対応する周波数スペクトルの部分を除
去する(ステップ６２５)。するとこの分析信号法で、全ての陽性で、ゼロでない
周波数スペクトルの成分を倍増することにより負の周波数の除去に対して補償す
ることになる(ステップ６３０)。その後、逆高速フーリエ変換(ＩＦＦＴ)を修正
周波数スペクトルにかけて時間ドメインでの分析信号を発生させる(ステップ６
３５)。
【００３５】 次に、分析信号がウィルソン中心ターミナル(Wilson's central terminal)の
分析版(analytical version)に参照される(ステップ６４０)。このウィルソン中
心ターミナル(ＷＣＴ)は、よく知られているＥＣＧ基準値である。ＷＣＴの分析
版は、ステップ６１５〜６３５で説明した手順を利用することで標準ＷＣＴから
生成される。分析信号は、２つの信号間の差を判定することによりＷＣＴの分析
版に参照されるのである。
【００３６】 参照された分析信号はその後、スペクトル法と同様に処理される。特に参照さ
れた分析信号は、１２８心拍の集まりに対してＴ波上の時間同期点でサンプリン
グされ(ステップ６４５)、Ｔ波の集まりにおける各点に対して時系列が生成され
る(ステップ６５０)。スペクトル法におけるのと同様に、時系列は、１２８心拍
毎にＱＲＳ群に対する定点でのＴ波レベルを測定することにより生成される。こ
のプロセスを繰り返して、Ｔ波における各点毎に時系列を生成する。
【００３７】 次に、時系列を処理して、基線のふらつきによるノイズの如くのノイズを減ら
す(ステップ６５３)。一般にこの処理では、基線のふらつきを順応して除去する
ために、呼吸作用やインピーダンスに対応する信号などその他の信号を利用して
いる。時系列の処理法については、本願明細書の一部をなすものとしてここに挙
げる、発明の名称を「Using Related signals to Reduce ECG Noise(ＥＣＧの伊
豆を減らすのに関係信号を利用する方法)」米国特許第5,704,365号に開示されて
いる。
【００３８】 その後、各時系列毎に周波数スペクトルを生成し(ステップ６５５)、このスペ
クトルを平均化して複合Ｔ波交代拍動スペクトルを形成する(ステップ６６０)。
Ｔ波は各時系列に付き、１心拍毎に１回サンプリングされるのであるから、ナイ
キスト周期、即ち、０.５サイクル/１心拍でのスペクトル値で、Ｔ波波形におけ
る心拍間の交代拍動のレベルが表されることになる。
【００３９】 最後に、交代拍動のパワーは統計的には、バックグランド・ノイズによるラン
ダムな変動で心臓の電気的活動が異常を来すので心拍間Ｔ波変動を弁別するには
、ノイズのパワーに匹敵している(ステップ６６５)。この交代拍動のパワーは、
ナイキスト周期(１心拍に付き０.５サイクル)でのパワーからバックグランド・ノ
イズのレベルを見込むのに利用する基準帯域での平均パワーを減算することによ
り算出できる。一実施の形態では、基準帯域には、１心拍当り０.４３〜０.４９
の周波数と０.５１〜０.５６の周波数が含まれている。この実施の形態では、交
代拍動は、それがノイズの基準帯域でのノイズの標準偏差の少なくとも３倍であ
れば、有意的なものと見られている。
【００４０】 一般に、分析信号法６００でエイリアシングによる影響を減少ないし除去する
ことができる。このエイリアシングの量は患者の心拍数に依存していて、心拍数
が増加すると減少する。主に対象となる８０〜１２０/分の如くの拍動の場合で
は、サンプリング周波数は約２Hzである。スペクトル法ではこのことは１Hzを超
える周波数成分の信号成分がエイリアシング源となっているかもしれないことを
意味する。
【００４１】 エイリアシングは主としてスペクトルの陽性部での周波数成分とふきんの期間
のスペクトルからのスペクトルの陰性部での周波数成分との間の干渉によりもの
であるから、分析信号を生成すればこのエイリアシングを避けることができるの
である。特に、分析信号を生成すれば、干渉している陰性周波数成分を除去する
一方で、全体の信号エネルギーを温存するように信号を仕掛けることができる。
【００４２】 分析信号は複合信号である。この点については、1996年にニュージャージー州
所在のプレンティス・ホール社から出版の、ProakisとManolakisらによる「Digita
l Signal Processing(デジタル信号処理)」(pp. 738-742)を参照されたし。この
文献も本願明細書の一部をなすものとしてここに挙げておく。複合信号の実数部
(real part)ｙは元の信号ｘであり、虚数部(imaginary part)は元の信号のヒル
ベルト変換Ｈ(ｘ)である。
【００４３】 即ち、Ｈ(ｘ)を、下記の変換関数で表される、ｘのヒルベルト変換、
【数１】 とすれば、ｙ＝ｘ＋ｊＨ(ｘ)となる。
【００４４】 ヒルベルト変換で複合序列(complex sequence)がもたらされる。この序列は、
位相が９０°シフトした元の実数序列である。これには元の実数データと同一振
幅と同一周波数成分を有していて、元のデータの位相に依存する位相情報を含ん
でいる。
【００４５】 全体の変換は下記の如くの実数変換関数である。
【数２】
【００４６】 分析信号は、負の周波数成分を除去した非対称スペクトルを有する点で特徴付
けられている。種々の時間ドメインと周波数ドメインの処理方法とフィルターと
が、分析信号法を実施するのに利用できる。これらの方法では、正の周波数＋|
ωｎ|と対応する負の周波数−|ωｎ|に対して別々に入力信号のある周波数ωｎ
に影響をもたらす。その結果、非対称スペクトルを有する信号が得られるのであ
る。適当な処理方法とフィルターの一例としては、必ずしもそれに限られないが
、スペクトラル・ウィンドウ関数や時間ドメイン関数があり、スペクトルが非対
称になっている信号で入力信号を畳み込んでいる。適当な関数を生成するのに利
用できる技法としては沢山ある。これらの技法には、必ずしもそれに限られない
が、チェビシェフ近似法や、ＦＩＲないしＩＩＲフィルター設計、ウィンドウ法
、回帰設計法、逆Ｚ変換法などがある。
【００４７】 図７Ａに示した帯域制限信号は、図７Ｂに示したパワースペクトルを有してい
る。図８に示したフィルターを図７Ａの信号に適用すると、図９に示したパワー
スペクトルを有する分析信号が生成される。その後この信号を、図１０Ａに示す
ように帯域幅の二倍よりも小さい周波数でサンプリングする。心電信号の場合で
は、信号をＴ波の位置で下順サンプリングすることにより、デジタルスペクトル
は依然と、期間が１/(サンプリング期間)、即ち、心拍数の周期スペクトルであ
る。図１０Ｂに示すように、スペクトルの負の部分が除去されているから、正と
負の周波数の間での干渉が除去されるのである。
【００４８】 前述の方法により、足踏み運動試験の時の発生する如く、交代拍動周波数、或
いはその近傍に有色ノイズがあるときに、Ｔ波交代拍動を正確に測定することが
できるのである。図１１Ａと図１１Ｂとに、分析法と既存のスペクトル法との比
較結果を示す。同図から、ノイズ帯域に有色ノイズがあると、スペクトル方にお
いては交代拍動パワーの過大評価とノイズパワーの過小評価をもたらすことにな
るのは明らかである。それに対して、分析法では、交代拍動とノイズ帯域内のノ
イズとを正確に評価できるのである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 単心拍のＥＣＧ波形を示すグラフ。
【図２Ａ】 帯域制限信号を示すグラフ。
【図２Ｂ】 信号のパワースペクトルを示すグラフ。
【図３Ａ】 帯域制限信号の最大周波数成分の周波数の二倍よりも高い周波
数でサンプリングした図２Ａの帯域制限信号を示すグラフ。
【図３Ｂ】 図３Ａでのサンプリングした信号の対応するパワースペクトル
を示すグラフ。
【図４Ａ】 帯域制限信号の最大周波数成分の周波数の二倍よりも低い周波
数でサンプリングした図２Ａの帯域制限信号を示すグラフ。
【図４Ｂ】 図４Ａでのサンプリングした信号の対応するパワースペクトル
を示すグラフ。
【図５Ａ】 足踏み運動試験中での患者の心拍数と時間との関係を示すプロ
ット図。
【図５Ｂ】 患者の足踏み速度と時間との関係を示すプロット図。
【図５Ｃ】 心拍数で割った足踏み速度(実線)と心拍数で割った足踏み速度
の第１亜高調波(sub-harmonic)(点線)とを示すプロット図。
【図６】 ＥＣＧ信号処理の手順を示すフローチャート。
【図７Ａ】 帯域制限信号を示すグラフ。
【図７Ｂ】 信号のパワースペクトルを示すグラフ。
【図８】 帯域制限信号から分析信号を発生させるのに利用するフィルター
の伝達関数を示すグラフ。
【図９】 分析信号のパワースペクトラムを示すグラフ。
【図１０Ａ】 帯域制限信号の最大周波数成分の周波数の二倍よりも低い周
波数でサンプリングした分析信号を示すグラフ。
【図１０Ｂ】 図１０Ａに対応するパワースペクトラムを示すグラフ。
【図１１Ａ】 分析信号法を利用して生成したパワースペクトラムのグラフ
。
【図１１Ｂ】 スペクトル法を利用して生成したパワースペクトラムのグラ
フ。

Claims (30)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 生理的信号における交代拍動を測定する方法であって、 生理的信号を処理して非対称スペクトルを有する処理済み信号を生成するステ
    ップと、 処理済み信号を処理して生理的信号における交代拍動を測定するステップとか
    らなる測定方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法であって、生理的信号を処理して処理
    済み信号を生成するステップが処理済み信号を分析信号として生成することより
    なる測定方法。
  3. 【請求項３】 請求項２に記載の方法であって、処理済み信号を分析信号と
    して生成することが、生理的信号の周波数ドメイン表象を発生させ、負の周波数
    に対応する成分を除去すべく周波数ドメイン表象を修正し、修正済周波数ドメイ
    ン表象の時間ドメイン表象として分析信号を生成することよりなる測定方法。
  4. 【請求項４】 請求項３に記載の方法であって、生理的信号が心電図信号で
    あることよりなる測定方法。
  5. 【請求項５】 請求項４に記載の方法であって、生理的信号が、運動中に被
    験者から記録した心電図であることよりなる測定方法。
  6. 【請求項６】 請求項５に記載の方法であって、運動がエルゴメータを利用
    することよりなる測定方法。
  7. 【請求項７】 請求項５に記載の方法であって、運動が足踏み器を利用する
    ことよりなる測定方法。
  8. 【請求項８】 請求項１に記載のものであって、処理済み信号の処理が、処
    理済み信号を、交代拍動に対応する周波数の二倍よりも低いか、または等しい周
    波数でサンプリングすることよりなる測定方法。
  9. 【請求項９】 請求項１に記載の方法であって、処理済み信号の処理が、交
    代拍動の期間の半分よりも長いか、または等しい間隔だけ隔てた信号のサンプル
    をを処理することよりなる測定方法。
  10. 【請求項１０】 請求項１に記載の方法であって、生理的信号の処理が、生
    理的信号の分析信号版の近似値を生成することよりなる測定方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の方法であって、処理済み信号の処理が
    、交代拍動に対応する周波数の二倍よりも低いか、または等しい周波数で処理済
    み信号をサンプリングすることよりなる測定方法。
  12. 【請求項１２】 請求項１に記載の方法であって、生理的信号が心電信号か
    らなる測定方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の方法であって、生理的信号が、運動中
    に被験者から記録した心電図であることよりなる測定方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１３に記載の方法であって、運動がエルゴメータを
    利用することよりなる測定方法。
  15. 【請求項１５】 請求項１３に記載の方法であって、運動が足踏み器を利用
    することよりなる測定方法。
  16. 【請求項１６】 請求項１に記載の方法であって、生理的信号が、運動中に
    被験者から記録した生理的信号であることよりなる測定方法。
  17. 【請求項１７】 請求項１６に記載の方法であって、運動がエルゴメータを
    利用することよりなる測定方法。
  18. 【請求項１８】 請求項１６に記載の方法であって、運動が足踏み器を利用
    することよりなる測定方法。
  19. 【請求項１９】 帯域制限信号を分析する方法であって、 信号の分析信号版を生成するステップと、 分析信号をサンプリングするステップと、 帯域制限信号の最大周波数成分の期間の半分よりも長いか、または等しい間隔
    だけ隔てた分析信号のサンプルを処理するステップとからなる分析方法。
  20. 【請求項２０】 請求項１９に記載の方法であって、帯域制限信号が生理的
    信号からなる分析方法。
  21. 【請求項２１】 請求項２０に記載の方法であって、生理的信号が心電図信
    号であることよりなる分析方法。
  22. 【請求項２２】 請求項１９に記載の方法であって、分析信号のサンプ炉を
    処理することが交代拍動の測定を伴っていることよりなる分析方法。
  23. 【請求項２３】 請求項１９に記載の方法であって、帯域制限信号が脳波信
    号よりなる分析方法。
  24. 【請求項２４】 請求項１９に記載の方法であって、帯域制限信号が周期的
    であり、分析信号のサンプ炉の処理が、帯域制限信号の期間の逆数の約数、もし
    くは、その付近にある周波数成分を検出することよりなる分析方法。
  25. 【請求項２５】 生理的信号での交代拍動を測定するシステムであって、 生理的信号を受信する入力装置と、 入力装置に接続されていて、生理的信号を処理することで非対称スペクトルを
    有する処理済み信号を生成し、また、処理済み信号を処理して生理的信号におけ
    る交代拍動の指標を発生するプロセッサと、 プロセッサに接続されていて、交代拍動の指標を受信して出力する出力装置と
    からなる測定システム。
  26. 【請求項２６】 請求項２５に記載のものであって、プロセッサが処理済み
    信号を分析信号として生成することよりなる測定システム。
  27. 【請求項２７】 請求項２６に記載のものであって、プロセッサが、生理的
    信号の周波数ドメイン表象を発生させ、負の周波数に対応する成分を除去すべく
    周波数ドメイン表象を修正し、修正済周波数ドメイン表象の時間ドメイン表象と
    して分析信号を生成することにより、処理済み信号を分析信号として生成するこ
    とよりなる測定システム。
  28. 【請求項２８】 請求項２６に記載のものであって、入力装置が、心電図信
    号を受信する回路からなり、この心電図信号を生成するために入力装置に電極を
    接続したことよりなる測定システム。
  29. 【請求項２９】 請求項２５に記載のものであって、プロセッサが、１心拍
    毎に１回の周波数で心電図信号をサンプリングすることよりなる測定システム。
  30. 【請求項３０】 請求項２５に記載のものであって、プロセッサが、交代は
    幾度ウニ対応する周波数の二倍より低い、または等しい周波数で処理済み信号を
    サンプリングすることよりなる測定システム。
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