JP2004016248A - 心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】心電図データを得るための心電図モニタと、前記長時間心電図データに基づいてR波を検出すると共にR−R間隔の時系列データを求め、これらR−R間隔の時系列データを2次元データに変換して2次元散布図を得るための演算処理を行う心電図データの演算処理手段と、前記2次元散布図における2次元データの分布状態の各種指標に基づいて発作性心房細動を識別判定する発作性心房細動識別判定手段と、前記発作性心房細動の識別判定結果を表示する表示手段とを、具備した構成からなる。
【選択図】 図3
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ホルター心電図等による心電図データに基づいて、発作性心房細動を適正かつ自動的に識別し得る検出と、その評価とを行うことができる発作性心房細動の検出・評価システムに関するものである。
【0002】
【従来技術】
従来より、心房細動の予後は、一般に認識されている以上に深刻である。すなわち、年齢や基礎疾患を問わない全ての慢性心房細動患者を対象とした調査においても、3年間における患者の死亡率は20%に昇っている。特に、心房細動は、70歳以上の高齢者では、高い率で脳梗塞等の塞栓症を合併し、生命予後およびQOL(Quality of Life :クオリティー・オブ・ライフ*生命の質)を悪化させる。
また、心房細動は、それ自体が心不全の危険因子であり、基礎疾患が心房細動と同等である場合、心房細動が存在すると、死亡率は1.5から1.9倍になる。
【0003】
しかるに、発作性心房細動(Paroxysmal Atrial Fibrillation :PAF)は、一過性かつ発作的に出現する心房細動であり、その持続時間は数秒から数日と広い範囲に及ぶ。また、発作性心房細動(PAF)は、かなりの患者において不快な症状を伴い、QOLを損なうのみでなく、慢性心房細動と同様に塞栓症のリスクを伴う。さらに、発作性心房細動(PAF)は、多くの場合、慢性心房細動への移行の予兆である。
【0004】
従って、発作性心房細動(PAF)の存在や、その頻度、持続時間を把握することは、慢性心房細動の発症予防のための治療効果を判定する上で重要である。また、発作性心房細動(PAF)には、その発生や停止の時間的分布によって、夜間型と中間型の2つのタイプがある。前者のタイプにおいては副交感神経緊張が関与し、また後者のタイプにおいては交感神経緊張が関与するため、個々の症例がどのタイプに属するかを識別することは、患者に対する治療法を選択する上で重要である。このような治療法の選択を行うためには、発作性心房細動(PAF)の発生時刻や停止時刻の日内分布を知る必要がある。
【0005】
このような観点から、従来より、発作性心房細動(PAF)の診断や臨床的評価を行うため、ホルター心電図等による長時間心電図モニタが用いられているが、現在使用されているホルター心電図解析装置においては、発作性心房細動(PAF)を自動検出する機能を備えていない。
【0006】
しかるに、発作性心房細動(PAF)は発作的に出現し、その持続時間も数秒から数日まで様々である。そして、発作性心房細動(PAF)の診断は、発作中の心電図によって確定され、非発作時には心電図を含めて発作性心房細動(PAF)を診断する検査方法はない。このため、発作性心房細動(PAF)の存在が想定される場合や、発作性心房細動(PAF)の頻度や時間的分布を知りたい場合は、ホルター心電図検査が行われるが、発作性心房細動(PAF)の検出は、判定者の心電図の目視に頼っているのが現状である。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した長時間心電図モニタにより得られた長時間心電図データに対し、目視による発作性心房細動(PAF)を判定するには、明らかに限界がある。例えば、発作性心房細動(PAF)の頻度が低い症例では、発作性心房細動(PAF)を見逃す可能性が高い。また、発作性心房細動(PAF)の存在する確率が低い症例では、発作性心房細動(PAF)の有無を確定するために長い時間を割くことは非効率である。さらに、ホルター心電図の原波形データに対し、現在において一般的に使用されているホルター心電図解析装置の分解能では、目視によって、発作性心房細動(PAF)と、それ以外の上室性の頻脈(心房粗動、上室性期外収縮の頻発、発作性上室性頻拍)とを、容易に識別することができない難点がある。
【0008】
そこで、本発明者は、鋭意研究並びに検討を重ねた結果、ホルター心電図による長時間心電図モニタから得られる長時間心電図データに基づいて、心電図のR−R間隔の時系列データを、例えばポアンカレ(Poincare )プロット等の手法により2次元散布図(すなわちR−R間隔を縦軸にして、その直前のR−R間隔を横軸にプロットした図)に展開することにより、そのプロットの分布形態における固有の特徴から発作性心房細動(PAF)の有無を識別判定することができることを突き止めた。
【0009】
すなわち、前記心電図のR−R間隔の時系列データに基づく2次元散布図において、プロットの分布形態が、大きな正方形またはそれに近い菱形の中に、ほぼ均等に分布する場合に、発作性心房細動(PAF)と判定することができる。
【0010】
そして、前記発作性心房細動(PAF)の検出に基づき、(1)各発作性心房細動(PAF)の発生時刻と停止時刻、持続時間およびそれらの時間分布を自動測定し、(2)各発作性心房細動(PAF)の平均心拍数、R−R間隔変動性および最小R−R間隔を自動測定し、さらに(3)発作性心房細動(PAF)の1日における発生頻度およびその時刻等を自動測定することにより、患者の発作性心房細動(PAF)に対する治療法を選択する上での適正な診断を容易に行うことができることを突き止めた。
【0011】
従って、本発明の目的は、ホルター心電図等による長時間心電図モニタから得られる長時間心電図データに基づいて、発作性心房細動(PAF)の識別判定を容易かつ適正に行うことができると共に、患者に対する治療法を選択する上での適正な診断を行うための発作性心房細動(PAF)の発生および停止に関する時刻、持続時間、平均心拍数、R−R間隔変動性、発生頻度等の統計量を自動測定してグラフ表示することができる心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムを提供することにある。
【0012】
【課題を解決するための手段】
前記の目的を達成するため、本発明に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムは、心電図データを得るための心電図モニタと、
前記心電図データに基づいてR波を検出すると共にR−R間隔の時系列データを求め、これらR−R間隔の時系列データを2次元データに変換して2次元散布図を得るための演算処理を行う心電図データの演算処理手段と、
前記2次元散布図における2次元データの分布状態の各種指標に基づいて発作性心房細動を識別判定する発作性心房細動識別判定手段と、
前記発作性心房細動の識別判定結果を表示する表示手段とを、具備したことを特徴とする。
【0013】
この場合、前記発作性心房細動識別判定手段における発作性心房細動を識別判定するための2次元散布図における2次元データの分布状態の指標は、2次元データの分布の形状、2次元データの分布の大きさ、2次元データの分布の不規則性、および2次元データの分布の不均一を基準とするように設定することができる。
【0014】
また、前記R−R間隔の時系列データを2次元データに変換して2次元散布図を得るための演算処理は、隣り合った2つのR−R間隔データの関係に対し、初めのR−R間隔データを横軸の座標とし、次のR−R間隔データを縦軸の座標とする点としてプロットする操作を、順次オーバーラップしながら連続するR−R間隔データについて繰り返すことによって、連続するR−R間隔の間に存在する関係を描出するように設定することができる。
【0015】
さらに、前記発作性心房細動の識別判定結果を表示する表示手段は、2次元散布図を画像表示すると共に、発作性心房細動に関する2次元データの分布状態の各種指標についての統計量をそれぞれ自動計測してグラフ表示するように構成することができる。
【0016】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムの実施例につき、添付図面を参照しながら以下詳細に説明する。
【0017】
図1および図2は、本発明に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムの一実施例を示す制御ブロック系統図である。すなわち、図1において、参照符号10は長時間心電図データを得るためのホルター心電図モニタ等の長時間心電図モニタを示し、参照符号20は前記長時間心電図モニタ10からの長時間心電図データを入力して発作性心房細動の検出および評価を行うためのマイクロコンピュータ等からなる心電図データの演算処理手段を示す。
【0018】
そして、前記心電図データの演算処理手段20に対しては、演算処理操作を行うための操作手段14と、前記演算処理手段20により演算処理された処理データを記憶保持するための記憶手段16と、さらに前記演算処理手段20により演算処理された処理データ、すなわち2次元散布図や発作性心房細動に関する各種の統計グラフを、それぞれ画像表示する表示手段18とが、それぞれ接続されている。
【0019】
図2は、本実施例における発作性心房細動の検出・評価システムを実施する制御システム構成を示すものであって、長時間心電図データを入力して発作性心房細動の検出および評価を行うためのマイクロコンピュータ等からなる心電図データの演算処理手段20は、CPU21を備える。このCPU21に対しては、例えば長時間心電図モニタ10としてのホルター心電図モニタより得られる長時間心電図データとしてのホルター心電図データを入力するための心電図データ入力部12と、前記心電図データ入力部12により入力された心電図データの記憶をし、CPU21により演算処理された処理データを記憶する記憶部16と、前記処理データを画像表示する表示部18と、前記CPU21における心電図データの演算処理操作を指示するための操作部14とが、それぞれ接続構成される。
【0020】
また、前記CPU21に対しては、心電図データ入力部12から入力され、記憶部16に記憶された心電図データに対して、R波の検出処理を行うR波検出処理手段段22と、前記心電図データに対しR−R間隔時系列データの演算処理を行うR−R間隔時系列データ演算処理手段23と、2次元散布図の演算処理を行う2次元散布図演算処理手段24と、前記2次元散布図に基づき発作性心房細動の識別判定処理を行う発作性心房細動識別判定処理手段25と、前記識別判定された結果と2次元散布図とを表示部18に画像表示する発作性心房細動判定結果表示処理手段26と、前記識別判定された発作性心房細動の発生および停止に関する時刻、持続時間、平均心拍数、R−R間隔変動性、発生頻度等のデータを演算処理すると共に演算処理されたデータを表示部18に画像表示する発作性心房細動に関するデータ演算・表示処理手段27とが、それぞれ接続構成される。
【0021】
次に、前記構成からなる本実施例の発作性心房細動の検出・評価システムの制御動作例につき、図3および図4、図5を、それぞれ図2に示す制御システム構成と併せ参照しながら説明する。
【0022】
まず、心電図データの演算処理手段20としてのCPU21に対し、心電図データ入力部12を介して、ホルター心電図モニタ等の長時間心電図モニタ10により得られる長時間心電図データとしてのホルター心電図データを入力する(STEP−1)。この入力された心電図データは、予め記憶部16に時系列的に記憶保持される。次いで、記憶部16に記憶保持された心電図データに対し、R波検出処理手段段22の作動によって、全てのR波の検出を行う(STEP−2)と共に、R−R間隔時系列データ演算処理手段23の作動によって、R−R間隔についての時系列データを演算し、適宜記憶部16に記憶保持する(STEP−3)。
【0023】
次に、発作性心房細動(PAF)を判定評価すべきウインドウ(測定され続けた時刻のうち何時の時刻から何時の時刻までのR−R間隔時系列データを判定評価するか)を設定する(STEP−4)。
【0024】
そして、ウインドウ範囲のR−R間隔時系列データを移動する度に、ウインドウ内の全R−R間隔に関するデータを、2次元散布図演算・表示処理手段24の作動によって、2次元データ(X,Y)=(R−Rn ,R−Rn+1 )に変換処理する(STEP−5)。このように、全R−R間隔に関するデータを、2次元データに変換するに際しては、隣り合った2つのR−R間隔データの関係に対し、初めのR−R間隔データを横軸の座標とし、次のR−R間隔データを縦軸の座標とする点としてプロットする操作を、ウィンドウの位置を一拍づつずらしながら全ての連続するR−R間隔データについて繰り返すことによって、スペクトル分析や標準偏差には現れない連続するR−R間隔の間に存在する関係が描出されるポアンカレプロット方法を適用することができる(図4参照)。
【0025】
従って、前記ポアンカレプロット方法によって、前記2次元散布図演算処理手段24により得られる2次元散布図を、演算処理して記憶部16に記憶保持する。そして、このようにして得られた2次元散布図に基づいて、発作性心房細動識別判定処理手段25の作動によって、発作性心房細動(PAF)の識別判定を行う(STEP−6)。
【0026】
そこで、前記発作性心房細動識別判定処理手段25における発作性心房細動(PAF)の識別判定に際しては、例えば次の4つの指標を基準として識別判定する。
(1)2次元データ(X,Y)の分布の形状(正方形からの解離度)の指標
これは、プロットされた点のY=X軸と、Y=−X軸方向の分布幅の比の対数値Pratio を基準とするものである。すなわち、図4において、Pratio =log (L1 /L2 )で求めることができる。
(2)2次元データ(X,Y)の分布の大きさの指標
これは、プロットされた点のY=X軸と、Y=−X軸方向の分布幅の信頼区間から求めた面積Pareaを基準とするものである。すなわち、図4において、Parea=L1 ×L2 で求めることができる。
(3)2次元データ(X,Y)の分布の不規則性の指標
これは、R−R間隔の近似値Ap En (Approximate Entropy)を基準とするものである。この場合、近似値Ap En の次数は2であり、許容誤差(Tolerance)は面積Parea内に、2次元データ(Xi ,Xi+1 )が均等に分布した場合のプロットされた2点間の期待距離Ed 、すなわち
【数1】
によって、基準化することができる。但し、Nは所要範囲内におけるプロットされた点の総数である。
(4)2次元データ(X,Y)の分布の不均一性の指標
これは、前記期待距離Ed によって基準化した距離内に、互いに集族し合っているようなプロットされた点の割合CR(Clustering Ratio)を基準とするものである。すなわち、CRは、全てのプロットされた点の内、その周囲の総数Nに対する所要の割合以上の数が存在するような前記プロットされた点の割合を示すものである。
【0027】
前述したように、発作性心房細動識別判定処理手段25により発作性心房細動(PAF)の識別判定を行った場合には、次いで発作性心房細動判定結果表示処理手段26により、識別判定された結果と2次元散布図とを表示部18に画像表示する(STEP−7)。このようにして得られる発作性心房細動の判定結果および2次元散布図は、それぞれ1拍毎に変化する動画として表示すると共に、記憶部に16に記憶保持する(STEP−8)。そして、前述したSTEP−4からSTEP−7までの操作は、ウィンドウの位置をずらしながら繰り返し行われる。なお、図4は、発作性心房細動と識別判定された場合において、表示部18に画像表示した2次元散布図の表示例を示すものである。
【0028】
さらに、前述した発作性心房細動識別判定処理手段25により発作性心房細動(PAF)の識別判定において、発作性心房細動(PAF)と判定された際には、(1)各発作性心房細動(PAF)の発生時刻と停止時刻、持続時間およびそれらの時間分布を自動測定し、(2)各発作性心房細動(PAF)の平均心拍数、R−R間隔変動性および最小R−R間隔を自動測定し、さらに(3)発作性心房細動(PAF)の1日における発生頻度およびその時刻等を自動測定して、これらの統計量を全記録時間に亘って記憶部16に記憶保持すると共に、表示部18に前記各統計量をグラフ表示し得るように設定する(STEP−9)。
【0029】
【臨床例A〜L】
前述した発作性心房細動(PAF)の識別判定指標に基づいて、複数の患者(パネル)A〜Lに対してそれぞれ判定を行ったところ、表1に示す結果と、図5に示す2次元散布図が得られた。
【0030】
【表1】
【0031】
図5において、パネルA〜Lに示す2次元散布図の表示例によれば、心電図のR−R間隔時系列データから、個々のR−R間隔をX軸、その直前のR−R間隔をY軸として、2次元X−Y平面に展開して得られる2次元データ(X,Y)の分布状態において、心房細動時のR−R間隔は、次の全ての条件を満たすような特徴を有し、かつその特徴は心房細動に固有であることが確認された。なお、発作性心房細動(PAF)では、この特徴が発作中のみ出現し、持続性の心房細動ではこの特徴が持続的に現れる。
【0032】
すなわち、心房細動に固有な特徴は、次の通りである。
(1)2次元データ(X,Y)の分布の形態は、X=Yを1つの対角線とする正方形に近く、原点側の2辺は明瞭な境界を示す(パネルA、B、C参照)。
(2)前記分布の形態における正方形の面積は、その時の平均R−R間隔で規定される一定値以上で、平均R−R間隔に相関して増大する。
(3)前記分布の形態における正方形の中での2次元データ(X,Y)の分布密度は、正方形内でほぼ均一か、または原点から遠ざかるに従って滑らかに減少するものであり、正方形の原点側の角の1点を例外として、特定の点に集中したり、島状または格子状の分布を示すことはない。
【0033】
これに対して、洞調律や心房細動以外の上室性の頻脈発作では、2次元データ(X,Y)の分布形態が次のような特徴を示している。
(1)洞調律の場合、2次元データ(X,Y)の分布の形態は、X=Yに対応する軸上に、点状、棒状または細い扇形の集合を1つ形成する(パネルD、E、F参照)。
(2)心房細動以外の上室性頻脈の場合、2次元データ(X,Y)の分布の形態は、複数の集合を形成し、時に洞調律様の集合も共存する(パネルG、H、I、J、K、L参照)。
【0034】
従って、発作性心房細動の検出判定に際しては、心電図のR−R間隔の時系列に沿って適当な大きさのウインドウを設定して、このウインドウを連続的に移動させ、ウインドウ内のR−R間隔の連続的な2次元散布図を作成すれば、その2次元データ(X,Y)の分布状態の特徴から、ウインドウが心房細動中にあるか否かを容易に識別判定することができ、これによって発作性心房細動(PAF)の検出およびその発症ないし停止時刻の特定が可能となる。
【0035】
前述した心房細動の検出判定基準によれば、パネルA、B、Cにおける2次元散布図は、明かに発作性心房細動(PAF)の発生を示している。すなわち、この場合の発作性心房細動(PAF)においては、2次元データの分布形態が、大きな正方形またはそれに近い菱形の中にほぼ均等に分布しており、前述した心房細動における固有の特徴を有していることが確認される。
また、前記発作性心房細動(PAF)の発生においては、表1に示すように、洞調律(パネルD、E、F)に比べて、2次元データの分布の大きさの指標である面積Pareaが小さく、かつ平均R−R間隔に対し相対的に面積Pareaが大きいことが明かである。
【0036】
一方、上室性期外収縮の頻発PAC(パネルG、H)や、房室ブロックAVblock (パネルI)、複数の伝導比を示す上室性頻拍PSVT(パネルJ、K)、心房粗動AFL(パネルL)においては、2次元データの分布の形状(正方形からの解離度)の指標である分布幅の比の対数値Pratio や面積Pareaが、発作性心房細動(PAF)と同様な値をとることがあるが、これらの状態に比べて、発作性心房細動(PAF)では、2次元データの分布の不規則性の指標であるR−R間隔の近似値Ap En が大きく、また2次元データ(X,Y)の分布の不均一性の指標である期待距離Ed 内におけるプロットされた点の割合CRが小さいことが理解される。
【0037】
以上の臨床例A〜Lから、2次元データ(X,Y)の分布(2次元散布図)に基づく発作性心房細動(PAF)を識別判定するための前記各指標に対する数値的基準を求めると、次のように表わすことができる。
【0038】
(1)2次元データ(X,Y)の分布の形状(正方形からの解離度)の指標について、分布幅の比の対数値Pratio は、
【数2】
となる。
【0039】
(2)2次元データ(X,Y)の分布の大きさの指標について、分布幅の信頼区間から求めた面積Pareaは、平均R−R間隔の380msの大小関係により場合分けして、
Parea>C
この場合、平均R−R間隔が380msとして、その大小関係から、
【数3】
となる。
【0040】
(3)2次元データ(X,Y)の分布の不規則性の指標について、R−R間隔の近似値Ap En は、
Ap En > 1.0
となる。
【0041】
(4)2次元データ(X,Y)の分布の不均一の指標について、期待距離Ed 内におけるプロットされた点の割合CRは、
CR< 40 %
となる。
【0042】
従って、発作性心房細動(PAF)である場合には、上記の全ての指標に対する条件を満たしていることが確認された。
【0043】
以上、本発明の好適な実施例について説明したが、本発明は前記実施例に限定されることなく、本発明の精神を逸脱しない範囲内において、多くの設計変更を行うことが可能である。
【0044】
【発明の効果】
以上、本発明に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムの好適な実施例について説明したが、請求項1に記載の心電図に基づく発作性心房細動の自動検出・評価システムによれば、ホルター心電図等による長時間心電図モニタから得られる長時間心電図データに基づいて、発作性心房細動(PAF)の識別判定を容易かつ適正に行うことができる。
【0045】
また、請求項2に記載の心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムによれば、2次元散布図に基づく2次元データの分布状態の指標に基づいて、簡便かつ適正に発作性心房細動の検出・評価を行うことができる。
【0046】
さらに、請求項3に記載の心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムによれば、発作性心房細動の検出・評価を行う2次元散布図を得るための演算処理を、容易かつ適正に行うことができる。
【0047】
そして、請求項4に記載の心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムによれば、患者に対する治療法を選択する上での適正な診断を行うための発作性心房細動(PAF)の発生および停止に関する時刻、持続時間、平均心拍数、R−R間隔変動性、発生頻度等の統計量を自動測定し、これらの自動測定される統計量をグラフ表示して、発作性心房細動(PAF)の識別判定をより一層適正かつ効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムの一実施例を示す制御ブロック系統図である。
【図2】図1に示す本発明の実施の形態に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムを実施する制御システム構成図である。
【図3】本発明の実施の形態に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムの制御プログラムの一例を示すフローチャート図である。
【図4】本発明の実施の形態に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムにおける2次元散布図の表示例を示す説明図である。
【図5】本発明の実施の形態に係る心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システムにおける各種の2次元散布図の表示例A〜Lをそれぞれ比較表示した説明図である。
【符号の説明】
10 長時間心電図モニタ
12 ホルター心電図データ入力部
14 操作手段(操作部)
16 記憶手段(記憶部)
18 表示手段(表示部)
18a 2次元散布図の表示
18b 統計グラフの表示
20 心電図データの演算処理手段
21 CPU
22 R波検出処理手段
23 R−R間隔の時系列データ演算処理手段
24 2次元散布図演算処理手段
25 発作性心房細動識別判定処理手段
26 発作性心房細動判定結果表示処理手段
27 発作性心房細動に関するデータ演算・表示処理手段
Claims (4)
- 心電図データを得るための心電図モニタと、
前記心電図データに基づいてR波を検出すると共にR−R間隔の時系列データを求め、これらR−R間隔の時系列データを2次元データに変換して2次元散布図を得るための演算処理を行う心電図データの演算処理手段と、
前記2次元散布図における2次元データの分布状態の各種指標に基づいて発作性心房細動を識別判定する発作性心房細動識別判定手段と、
前記発作性心房細動の識別判定結果を表示する表示手段とを、具備したことを特徴とする心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システム。 - 前記発作性心房細動識別判定手段における発作性心房細動を識別判定するための2次元散布図における2次元データの分布状態の指標は、2次元データの分布の形状、2次元データの分布の大きさ、2次元データの分布の不規則性、および2次元データの分布の不均一を基準とすることを特徴とする請求項1記載の心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システム。
- 前記R−R間隔の時系列データを2次元データに変換して2次元散布図を得るための演算処理は、隣り合った2つのR−R間隔データの関係に対し、初めのR−R間隔データを横軸の座標とし、次のR−R間隔データを縦軸の座標とする点としてプロットする操作を、順次オーバーラップしながら連続するR−R間隔データについて繰り返すことによって、連続するR−R間隔の間に存在する関係を描出することを特徴とする請求項1または2記載の心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システム。
- 前記発作性心房細動の識別判定結果を表示する表示手段は、2次元散布図を画像表示すると共に、発作性心房細動に関する2次元データの分布状態の各種指標についての統計量をそれぞれ自動計測してグラフ表示するように構成したことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の心電図に基づく発作性心房細動の検出・評価システム。
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