JP2005080712A - 心臓健康指数の算出方法及び心電図特定波分類方法 - Google Patents

Abstract

【課題】心電図測定毎の心臓状態変化を反映し、携帯簡易型心電計による短時間測定にも適用可能な心臓健康指数（ＨＰ）の算出方法、並びに心電図解析に使用する特定波分類方法を提供する。
【解決手段】ＨＰ算出方法は、特定波についての非規則度点数（ＩＰ）を算出する段階と；脈拍点数（ＰＰ）を算出する段階と；脈脈拍偏差点数（ＤＰ）を算出する段階と；算出されたＩＰとＰＰとＤＰとから所定範囲の全実数値をとり得るようにＨＰを算出する段階と、を具備する。特定波分類方法は、各特定波につきＸＹ座標軸上に夫々１個のプロット点としてプロットする段階と；プロット点同士の距離を基に分類する段階と、を含んで成る。
【選択図】図２

Description

本発明は心電図の解析方法に係り、特に、心電図信号をコンピュータにより自動解析し、心臓の健康度を示す指数として算出する方法、及び心電図の自動解析に用いられ、特定種類の特定波についてその波形の非規則性を指標として分類する心電図特定波分類方法に関する。

心電図のコンピュータによる自動解析については、１９６０年代頃から広く研究が行われて急速に発展し、６個の肢誘導と６個の胸部誘導による標準１２誘導法の心電計などから得られる心電信号についての自動解析では、数多くの心電信号処理方法や膨大な診断ロジックが生み出され、これらを組合せることによって、医師、専門技師等の能力を超えるような診断も可能となってきている。一方で、このような解析結果は医学的な専門知識を有する医療従事者でなければ理解し難いため、心電図波形の計測値より心電図所見に分類し、所見名に対応する点数から定量化して表示・記録する心電図自動解析装置の解析結果提示方法及び装置がある（例えば、特許文献１参照）。

また、患者心電図の連続監視に使用される心電モニタ装置において、心電波形検出手段で心電波形（ＱＲＳ）が検出される度に、その波形パターンと波形パターン記憶手段に記憶されている典型的波形パターンとの類否が判定され、波形パターンの類型別にその波形と出現回数の計数値を表示部に表示するものがあり、最も計数値の多い典型波形が正常波形であると学習するか、又は、正常波形を予め記憶しておき、波形パターンの類否は両波形の相関係数などにより求めている（例えば、特許文献２参照）。この他、ホルター心電計などによる長時間心電図におけるＱＲＳ波を検出して、Ｒ−Ｒ間隔、ＱＲＳ波形の幅、高さ、向き、形などの特徴パラメータを計測し、特徴パラメータ毎に予め備えておいた被検者のファジー論理に基づく正常波形らしさ、異常波形らしさのメンバーシップ関数に当てはめてファジー総合値を求め、さらに、被検者の過去データ等で重み付けすることによって、正常波形であるか異常波形かを判定するＱＲＳ波判定方法もある（例えば、特許文献３参照）。

特開平６−３２７６４３号公報（第１頁〜第４頁、第２図） 特開昭６１−４５７３６号公報（第１頁〜第３頁、第３図、第４図） 特開平７−６７８４５号公報（第１頁〜第６頁、第４図〜第７図）

しかしながら、特許文献１のような心電図自動解析装置の結果提示方法においては、標準１２誘導心電図のＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波などの振幅や時間幅を計測、判定して得られた心電図所見に基づき、心筋性期外収縮１０点、心筋梗塞の疑い２５点のように、心電図所見（病態診断結果）毎に予め定められ主記憶部のテーブルに格納された点数によって異常度を定量化するため、同一の心電図被測定者では、顕著に状態（病態）が変わらない限り常に同一のスコアとなり、心電測定毎の詳細な状態変化を反映するスコアが得られないという問題があった。また、携帯簡易型心電計などによる短時間測定データからの自動解析では、体動等による波形変動やノイズレベルが高く、このような心電信号から正確な所見を得ることは困難であり、信頼性の高い異常度の定量化のためには実質上適用することに無理があった。

また、特許文献２、又は３のような心電モニタ装置、又はＱＲＳ判定方法ついても特許文献１の場合と同様に、波形パターンや心電波形の特徴パラメータから特定波の正常、異常の判定又は病態診断を行うため、携帯簡易型心電計などによる短時間測定データからの自動解析に適用することは実質上困難であり、標準１２誘導心電計のような複数の四肢誘導と胸部誘導を併せて測定した心電図信号又は簡易型心電計の場合には２４時間程度の長時間測定の心電図信号を用い、高度で繁雑な処理方法が適用できる自動解析装置が必要であった。

したがって本発明は、以上のような問題に鑑みてなされたものであり、心電図特定波の正常・異常を判定することなく、心電図測定毎の心臓の健康状態の詳細な変化を反映するとともに、携帯簡易型心電計などによる短時間測定データにも適用可能な心臓健康指数の算出方法、並びに心電図のコンピュータ自動解析に使用する心電図特定波分類方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明による心臓健康指数の算出方法は、心電計により測定された心電図信号をコンピュータによって自動解析し、心臓の健康状態を示す心臓健康指数（ＨＰ）を算出する心臓健康指数の算出方法であって；心電図における特定種類の特定波についての非規則性の度合いを含む非規則度点数（ＩＰ）を算出する非規則度点数算出段階と；平均脈拍数を指標とする脈拍点数（ＰＰ）を算出する脈拍点数算出段階と；脈拍の標準偏差を指標とする脈拍偏差点数（ＤＰ）を算出する脈拍偏差点数算出段階と；算出された前記ＩＰとＰＰとＤＰとから所定範囲の全実数値をとり得るようにＨＰを算出する指数算出段階とを具備することを特徴とする。

このような心臓健康指数の算出方法において、算出するＨＰの範囲を０〜１００とする場合に指数算出段階は；算出されたＩＰが０点の場合には、ＨＰ＝１００−ＰＰ−ＤＰの計算式に基づき算出し；算出されたＩＰが０点以外の場合には、算出されたＩＰとＰＰとＤＰの各点数を比較し、ＩＰ≦ＤＰ≦ＰＰの場合にはＨＰ＝１００−ＰＰの計算式に基づき、ＤＰ＜ＩＰの場合にはＨＰ＝１００−ＩＰの計算式に基づき、ＰＰ＜ＤＰの場合にはＨＰ＝１００−ＤＰの計算式に基づきＨＰを算出することが好適であり、また、前記非規則度点数算出段階の前段に、検出された全ての前記特定波について、波形を指標として最大数の特定波個数を有するマジョリティグループとマジョリティグループ以外のマイノリティグループとに分類する特定波分類段階をさらに含み；ＩＰは、検出される全ての前記特定波に対するマイノリティグループに分類された全ての特定波の個数（ＩＰｎ）の比率（Ｒ_ＩＰｉｒ）に基づき算出することが好ましい。

さらに、前記特定波分類段階の前段において；ＡＤ変換及びノイズ除去したノイズ除去心電図信号を微分し、電圧が増加する方向に凸形状のピークと電圧が減少する方向に凸形状のボトムとを検出するピーク／ボトム検出段階と；このピーク／ボトム検出段階において検出された全てのピークとボトムとについて、予め設定された３種類の幅の放物線の内、いずれの放物線とのフィッティング率が最も高いかを指標とし、いずれの前記特定波を構成するピーク／ボトムであるかを判定することによって特定波を検出する特定波検出段階と；特定波１個につきＸＹ座標軸平面上に１個のプロット点としてプロットする分類座標プロット段階とをさらに含み；特定波分類段階は、分類座標プロット段階でプロットされた全プロット点について、プロット点同士の距離を基に分類しても良い。

また、前記分類座標プロット段階は、特定波検出段階にて検出された個々の特定波について；ピークの最大振れ（ｐ）の絶対値とボトムの最大振れ（ｂ）の絶対値との和として算出される振幅（ｒ）と；ピークのみ又はピークに続いてボトムを有する波形であるか、或いは、ボトムのみ又はボトムに続いてピークを有する波形であるかによって、±１のいずれかに設定される係数ｋと、
前記ｐとｂとの値とからｔａｎ（θ／２）＝ｂ／ｐの計算式により求められる角度θと、に基づき、
ＸＹ座標軸平面上における座標軸原点からの距離をｒとし、係数ｋが正の値の場合に正側Ｘ軸から正側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットし、係数ｋが負の値の場合に正側Ｘ軸から負側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットすることが好ましく、さらに、前記特定波分類段階は、プロット点同士のＸＹ座標軸平面上における距離が、予め設定された距離を超えないＸＹ座標軸平面上の領域内に最大個数のプロット点を含むようにクラスタ分析によってマジョリティグループを決定することが好適である。

そしてさらに、前記ＩＰは；ＩＰｐｌｓが脈拍リズム分析により算出され；求められるＲ_ＩＰｉｒが０の場合にはＩＰ＝０とし；求められるＲ_ＩＰｉｒが０ではない場合、予め設定されるＲ_ＩＰｉｒの基準値Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}とＲ_ＩＰｉｒとの関係に条件付けて予め設定される計算式により算出されることが好ましく、また、前記脈拍点数算出段階におけるＰＰは；脈拍リズム分析により算出される平均脈拍数（ｐｌｓ）と、予め設定される複数のｐｌｓ基準値と；に条件付けて予め設定される計算式によって算出されることが好ましく、さらにまた、前記脈拍偏差点数算出段階におけるＤＰは；脈拍リズム分析により算出される脈拍の標準偏差（ｄｅｖ）と、予め設定される複数のｄｅｖ基準値と、に条件付けて予め設定される計算式によって算出されることが好ましく、そして、前記特定波が、ＱＲＳ波であることが好適である。

また、上記目的を達成するため、本発明による心電図特定波分類方法は、心電計により測定された心電図信号をコンピュータによって自動解析する際に用いられ、心電図における特定種類の特定波について波形を指標にして分類する心電図特定波分類方法であって；特定波１個につきＸＹ座標軸平面上に１個のプロット点としてプロットする分類座標プロット段階と；この分類座標プロット段階でプロットされた全プロット点について、プロット点同士の距離を基に分類する特定波分類段階とを含んで成ることを特徴とする。

このような心電図特定波分類方法では、前記特定波分類段階の前段において；ＡＤ変換及びノイズ除去したノイズ除去心電図信号を微分し、電圧が増加する方向に凸形状のピークと電圧が減少する方向に凸形状のボトムとを検出するピーク／ボトム検出段階と；このピーク／ボトム検出段階において検出された全てのピークとボトムとについて、予め設定された３種類の幅の放物線の内、いずれの放物線とのフィッティング率が最も高いかを指標とし、いずれの前記特定波を構成するピーク／ボトムであるかを判定することによって特定波を検出する特定波検出段階とをさらに含むことが好ましい。

また、前記分類座標プロット段階は、特定波検出段階にて検出された個々の特定波について；ピークの最大振れ（ｐ）の絶対値とボトムの最大振れ（ｂ）の絶対値との和として算出される振幅（ｒ）と；ピークのみ又はピークに続いてボトムを有する波形であるか、或いは、ボトムのみ又はボトムに続いてピークを有する波形であるかによって、±１のいずれかに設定される係数ｋと前記ｐとｂとの値とからｔａｎ（θ／２）＝ｂ／ｐの計算式により求められる角度θと、に基づき、
ＸＹ座標軸平面上における座標軸原点からの距離をｒとし、係数ｋが正の値の場合に正側Ｘ軸から正側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットし、係数ｋが負の値の場合に正側Ｘ軸から負側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットすることが好適である。

また、前記特定波分類段階は、少なくとも１種類の前記特定波について、最大数の特定波個数（プロット点個数）を有するマジョリティグループとマジョリティグループ以外のマイノリティグループとに分類することが好適であり、さらに、前記特定波分類段階は、プロット点同士のＸＹ座標軸平面上における距離が、予め設定された距離を超えない前記ＸＹ座標軸平面上の領域内に最大個数のプロット点を含むようにクラスタ分析によってマジョリティグループを決定しても良く、さらにまた、前記特定波が、ＱＲＳ波であることが好ましい。

本発明の心臓健康指数の算出方法によれば、心電図波形の正常、異常の判定や病態診断を行うことなく心臓の健康状態を示すＨＰを算出することができ、携帯簡易型心電計などによって測定された短時間の心電図信号についての解析にも適用が可能となる。また、同一の心電図被測定者の場合であっても、解析に供せられる心電図信号毎に心電図被測定者の心臓健康状態の良し悪しを詳細に反映するＨＰとして算出することができる。

本発明の心電図特定波分類方法によれば、解析に供する所望の全ての特定波について、個々の波形の正常、異常を判定することなくＸＹ座標軸平面にプロットすることができ、簡易型心電計によって測定された短時間の心電図信号についての解析にも適用が可能となる。また、特定波の波形形状や出現間隔などにおける非規則性の度合いにより分類することができ、分類されたプロット点の個数によって特定波の非規則性を点数化することが可能となる。さらに、分類結果と共に、プロットされたＸＹ座標軸平面を表示する場合には、診断する医療従事者や心電図被測定者に特定波の非規則性度及び分類結果の適否を一目で判りやすく提示することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、その一実施形態を示して図面を参照し詳細に説明する。
図１は最良の一実施形態におけるＨＰの算出方法及び心電図特定波分類方法を実行するために使用される自動解析装置の一例を示すブロック図である。この自動解析装置において、心電計１は、一つ以上の四肢誘導用の電極と、信号を増幅する増幅部とを有し、増幅されたアナログ心電信号を制御部１０の制御によりＡ／Ｄ変換手段１１に出力する簡易型心電計である。記憶手段の一部を成すＲＯＭ２０は、本実施形態におけるＨＰ算出方法及び心電図特定波分類方法を実行するためのプログラム及びプログラムが参照するデータテーブルを記憶している。

このプログラムは制御部１０を介して読み出され、それぞれ制御部１０の制御によりこのプログラムを実行するそれぞれ、アナログ心電信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換手段１１、デジタル変換された心電信号のフィルタリング処理及び／又は平滑化処理を行うノイズ除去手段１２、ノイズ除去心電信号を微分して電圧が増加する方向に凸形状のピークと電圧が減少する方向に凸形状のボトムを検出するピーク／ボトム検出手段１３、検出された全てのピーク／ボトムについていずれの特定波を構成するピーク／ボトムであるかを判定することによって特定波を検出する特定波検出手段１４、検出された特定波１個毎にＸＹ座標軸平面上にプロットし、プロット点同士の座標軸上の距離によって最大数プロット点を含むマジョリティグループとそれ以外のマイノリティグループに分類する特定波分類手段１５、特定波の非規則性の度合いを示すマノリティグループに分類されたプロット点の個数を含む非規則度点数（ＩＰ）を算出する非規則度点数算出手段１６、平均脈拍数を指標として脈拍点数（ＰＰ）を算出する脈拍点数算出手段１７、脈拍の標準偏差を指標として脈拍偏差点数（ＤＰ）を算出する脈拍偏差点数算出手段１８、ＩＰとＰＰとＤＰからＨＰを算出する指数算出手段１９を備えている。

また、本例の自動解析装置は、上述のＡ／Ｄ変換手段１１〜指数算出手段１９の各手段によってそれぞれ実行処理する際における条件付けの為の閾値、係数、並びに実行途中経過や実行結果などを、制御部１０の制御により読出し及び更新可能に記憶するＲＡＭ３０、ＲＯＭ２０及び／又はＲＡＭ３０に記憶された内容を、心電図被測定者や解析を行う医療従事者によってマウス、キーボード、タブレットペンなどの入力手段６０（図示なし）を介して要求された内容に従い、制御部１０の制御で編集表示する表示手段４０、同様に編集印刷するプリント手段５０とを備えている。

本例の自動解析装置において、心電計１は制御部１０にインターフェイスなどを介して接続される簡易型心電計であるが、自動解析機能の制御部を別体とする型式又は一体化した型式等を含め、どのような型式の心電計であっても良く、また、心電計と時間同期可能な脈拍計、血圧計等を適宜組合わせた構成の装置などにも適用可能である。本実施形態による心臓健康指数（ＨＰ）の算出方法及び心電図特定波分類方法を適用する場合の心電計には、例えば、単誘導電極を有し手の平に乗るようなサイズの携帯簡易型心電計、携帯型ホルター心電計、標準１２誘導心電計などが好適に使用できる。

一方、Ａ／Ｄ変換手段１１及び／又はノイズ除去手段１２に相当する手段、心電信号を一時保存する記憶部、記憶した心電信号を自動解析装置本体へ出力可能な出力手段などを備えるような携帯簡易型心電計を用いる場合には、自動解析装置側が、Ａ／Ｄ変換手段１１及び／又はノイズ除去手段１２を有する必要はない。なお、上記携帯簡易型心電計の場合における記憶部、出力手段として、カード型やスティック型の外部記憶装置が接続可能なコネクタを備えた形態とした心電計も使用でき、このような簡易型心電計を用いる場合には、より小型化され使い勝手が良く、本実施形態のＨＰ算出方法や心電図特定波分類方法に適用する心電計としてより好ましい。

また、本例の自動解析装置では、Ａ／Ｄ変換手段１１〜指数算出手段１９の各手段が、ＲＯＭ２０に記憶されたプログラムに基づき制御部１０の制御によってそれぞれ実行する形態のものとしたが、各手段１１〜１９の機能が実行可能な構成であれば特に限定されるものではなく、各手段１１〜１９が、ＲＯＭ、ＲＡＭのような記憶手段と制御手段をそれぞれ有するような装置形態や回路形態として構成された手段であっても良く、また例えば、非規則度点数算出手段１６〜指数算出手段１９の機能を１つの装置形態又は回路形態などとしてまとめた手段であったり、さらに、このように適宜変形した手段を組合わせた構成の装置にも適用可能である。そして、各手段１１〜１９の機能を実行する方法・方式についても、本実施形態におけるＨＰの算出方法を適用する解析装置の場合には、特定波分類手段１５〜指数算出手段１９以外の各手段１１〜１４は、従来から用いられているような如何なる方法・方式によって実行される手段から構成された解析装置であっても使用できる。また、本実施形態における心電図特定波分類方法を適用する解析装置の場合には、特定波分類手段１５を除く全てについて、従来から用いられているような如何なる方法・方式によって実行される手段から構成された解析装置であっても使用できる。

上述のような自動解析装置を使用して実行する本実施形態におけるＨＰの算出方法の全体的なフローを図２に示した。本実施形態におけるＨＰの算出方法のプログラム及びプログラムが参照するデータテーブルが予めＲＯＭ２０に記憶されており、本実施形態では、ＨＰ算出方法及び心電図特定波分類方法の各段階の実行は、対応するＡ／Ｄ変換手段１１〜指数算出手段１９の各手段を制御部１０が制御することにより行われる。心電計１により測定、増幅された心電信号は、制御部１０の制御によって読込まれる（Ｓ１０）。

心電信号読込み段階Ｓ１０において読込まれた心電信号は、Ａ／Ｄ変換手段１１にリアルタイムで出力される。Ａ／Ｄ変換手段１１は、出力されたアナログ心電信号を取込みデジタル変換する（Ｓ２０）。このＡ／Ｄ変換段階Ｓ２０における、アナログ心電信号のＡ／Ｄ変換の方法としては、心電図解析に適用される公知の如何なるＡ／Ｄ変換の方法を用いても良く、特に限定されない。本実施形態においては、１秒間に２５０回以上の所定頻度による一定間隔にて、電位変化の数値をサンプリングするＡ／Ｄ変換方法によって行った。Ａ／Ｄ変換された心電信号は、ノイズ除去手段１２に出力される。

なお、Ａ／Ｄ変換された心電信号について、心電図名やＩＤ番号の他、必要に応じて心電図被測定者情報、心電図測定条件情報などを付加した上で一旦ＲＡＭ３０に記憶された後、ＲＡＭ３０に記憶された心電信号のうちからＨＰ算出対象の心電信号が読み出され、ノイズ除去手段１２に出力するように構成しても良い。また、例えば、使用する心電計１が、自動解析装置と直接接続される必要のない別体の携帯簡易型のもので、このような心電計自体が、制御部１０、Ａ／Ｄ変換手段１１と同様の機能を備え、さらにカード型外部記憶装置等を接続可能なコネクタを有する形態の場合には、当該心電計において採用されているＡ／Ｄ変換方法をそのまま利用すれば良く、外部記憶装置に記憶されたＡ／Ｄ変換済の心電信号を制御部１０の制御により読込み、ノイズ除去手段１２に出力するように構成するなど、本実施形態のＨＰ算出方法を適用する自動解析装置の構成によって適宜変更することができる。

Ａ／Ｄ変換段階Ｓ２０に続いて、出力された心電信号はノイズ除去手段１２に取込まれ、フィルタリング処理及び／又は平滑化処理される（Ｓ３０）。このノイズ除去段階Ｓ３０におけるフィルタリング処理、平滑化処理の方法としては、心電図解析に適用される公知の如何なるフィルタリング処理、平滑化処理の方法を用いても良く、特に限定されない。本実施形態においてフィルタリング処理は、所定のカットオフ周波数相当のフィルタを多数点の加重平均フィルタで構成したハイパスフィルタ方式を採用した。ここで、フィルタ係数は固定とし、所定ｂｉｔ数だけ左シフトした値として加重平均した後、同ビット数右シフトすることが、整数化した計算を実行可能とし後段における演算処理を有利とする点で、より好ましい。平滑化処理については、フィルタリング処理後の心電信号について、最小値と最大値の差、又は標準偏差の所定倍の値などを基に、このような値が例えば「５０」、「１００」のような数値となるようにスケーリングした後に、複数の所定の点による平均平滑化を行う方法を採用した。フィルタリング処理及び／又は平滑化処理されたノイズ除去心電信号は、制御部１０の制御によりピーク／ボトム検出手段１４に出力される。

なお、ここで、ノイズ除去心電信号について、心電図名やＩＤ番号などの他、必要に応じて心電図被測定者情報、心電図測定条件情報などを付加した上で一旦ＲＡＭ３０に記憶させた後、ＲＡＭ３０に記憶されたノイズ除去心電信号のうちからＨＰ算出対象の心電信号が読み出され、ピーク／ボトム検出手段１４に出力するように構成しても良い。また、Ａ／Ｄ変換段階Ｓ２０におけるＡ／Ｄ変換心電信号を既にＲＡＭ３０に記憶している場合には、該当するＡ／Ｄ変換心電信号をノイズ除去心電信号に置換え更新するように構成しても良い。さらに、例えば、使用する心電計１が、自動解析装置と直接接続される必要のない別体の携帯簡易型のもので、このような心電計自体が、制御部１０、Ａ／Ｄ変換手段１１に加えて、ノイズ除去手段１２と同様の機能を備え、さらにカード型外部記憶装置等を接続可能なコネクタを有する形態の場合には、当該心電計において採用されているノイズ除去方法をそのまま利用すれば良く、外部記憶装置に記憶されたノイズ除去・平滑化済みの心電信号を制御部１０の制御により読込み、ピーク／ボトム検出手段に出力するように構成するなど、本実施形態のＨＰ算出方法を適用する自動解析装置の構成によって適宜変更することができる。

ノイズ除去段階Ｓ３０に続いて、ノイズ除去手段１２から出力されたノイズ除去・平滑化済みのノイズ除去心電図信号は、ピーク／ボトム検出手段１３に読込まれ、電圧が増加する方向に凸形状のピークと電圧が減少する方向に凸形状のボトムとを検出する（Ｓ４０）。このピーク／ボトム検出段階Ｓ４０におけるピーク／ボトム検出の方法としては、心電図解析に適用される公知の如何なるピーク／ボトム検出の方法を用いても良く、特に限定されない。本実施形態では、ピーク／ボトム検出手段１３は、制御部１０の制御によって、読込んだノイズ除去心電図信号を微分して変曲点を検出する。検出した全ての変曲点について、極大変曲点であるか極小変曲点であるかを判定することにより、それぞれ、極大変曲点を挟む時系列両側の連続点部分を、心電図信号において電圧が増加する方向に凸形状を成すピークとして判定検出し、また、極小変曲点を挟む時系列両側の連続点部分を、電圧が減少する方向に凸形状を成すボトムとして判定検出する。

ここで、ピーク又はボトムとして検出される連続点部分における各点は、Ａ／Ｄ変換段階Ｓ２０におけるサンプリングの各点に相当する。各点間の時間間隔についても、Ａ／Ｄ変換段階Ｓ２０のサンプリング頻度（２５０回／秒以上）に依存するが、各点の時間間隔が４ｍ秒（０．００４秒）の場合に、例えば、連続１０点程度の平滑化微分により変曲点を検出しても良く、後述の特定波検出段階以降、特に特定波をＱＲＳ波とする場合の分類座標プロット段階、特定波分類段階などにおいて、より的確な処理を可能とする点で好ましい。検出されたピーク／ボトムは、制御部１０の制御により、特定波検出手段１４に出力される。

なお、このピーク／ボトム検出段階Ｓ４０においても、心電信号読込み段階Ｓ１０からノイズ除去段階Ｓ３０の各段階の場合と同様に、ピーク／ボトムの検出データを一旦ＲＡＭ３０や外部記憶装置などに記憶させたり、有線、無線、公衆電話回線などを利用した通信手段を介して、例えば、医師や病院などのコンピュータ端末、心電図自動解析装置等に送信するように構成しても良い。

ピーク／ボトム検出段階Ｓ４０に続いて、ピーク／ボトム検出手段１３から出力されたピーク／ボトム検出データは、制御部１０の制御により特定波検出手段１４に読込まれ、特定波検出手段１４は、検出された全てのピークとボトムとについて、それぞれ、心電図におけるいずれの特定波を構成するピーク／ボトムであるかを判定することによって特定波を検出する（Ｓ５０）。
この特定波検出段階Ｓ５０における特定波検出の方法としては、心電図解析に適用される公知の如何なる特定波検出の方法を用いても良く、特に限定されない。心電図における特定波としては、振幅が大きく幅小の鋭いピークであるＲ波、Ｒ波を挟む幅狭の鋭いボトム形状のＱ波及びＳ波からなるＱＲＳ波の他、幅狭の鈍いピーク形状のＰ波、幅広の台形ピーク形状のＵ波、幅広の鈍いピーク形状のＴ波などが含まれる。本実施形態においては、特定波としてＱＲＳ波を構成するピーク／ボトムを検出する場合について説明するが、この特定波検出段階Ｓ５０以降の各段階を含め、ＱＲＳ波のみを対象として限定するものではない。

図３は、本実施形態の特定波検出段階Ｓ５０において、特定波検出手段１４が、ＱＲＳ波を構成するピーク／ボトムを検出する方法を示すフロー図であり、特定波検出手段１４は、ピーク／ボトム検出手段１３により検出された全てのピーク／ボトムデータを読込み（Ｓ５１）、全てのピーク／ボトムについて、予め設定されＲＯＭ２０に記憶された３種類の幅の放物線：ｙ＝ａ_１ｘ^２、ｙ＝ａ_２ｘ^２、ｙ＝ａ_３ｘ^２（ａ_１＞ａ_２＞ａ_３）を参照し、これら３種の放物線とのフィッティング率を算出する（Ｓ５２）。ここで、例えば、ｘの１単位が４ｍ秒、ｙの１単位が０．０２ｍＶの場合で、ｙの値を２００００倍して整数化させたときの各放物線の係数ａ_１、ａ_２、ａ_３として、３種類の放物線が設定されていることが好ましい。そして、最も幅の狭い放物線の係数ａ_１としては、ＱＲＳ波の平均的なピーク・ボトム形状に対応するように、例えば、７０００と設定されていることが望ましい。

Ｓ５２におけるフィッティング率（ＦＲ）算出については、各ピーク／ボトムの変曲点と各放物線の頂点とを重ね合わせた上で、各ピーク／ボトムの各点と各放物線の対応各点との差（Δｄ）を求めどれだけ分散しているかを、ＦＲ＝（Σｙｘ^２）^２／Σｙ^２Σｘ^４により算出すれば良い。次に特定波検出手段１４は、各ピーク／ボトムについて、３種類の放物線に対して算出されたＦＲのうち、最も幅狭の放物線ｙ＝ａ_１ｘ^２のＦＲが最も高いか否かを判定する（Ｓ５３）。ここで、放物線ｙ＝ａ_２ｘ^２又はｙ＝ａ_３ｘ^２についてのＦＲが最も高い値であるときには、当該ピーク／ボトムをＱＲＳ波以外の特定波を構成するピーク／ボトムとして、又はノイズとして判定検出する（Ｓ５４）。

Ｓ５３において、ｙ＝ａ_１ｘ^２のＦＲが最も高い値であった場合に特定波検出手段１４は、当該ピーク／ボトムについて、例えば、最小自乗法により最近似放物線ｙ＝ａｘ^２を求め、求めた最近似放物線の係数ａが最も幅狭の放物線の係数ａ_１より大きいか否かを判定する（Ｓ５５）。ここで、係数ａ＜ａ_１であれば、当該ピーク／ボトムをノイズとして判定検出する（Ｓ５６）。また、係数ａ≧ａ_１であれば、当該ピーク／ボトムをＱＲＳ波を構成するピーク／ボトムとして判定検出する（Ｓ５７）。そして、特定波検出手段１４は、読込んだ全てのピーク／ボトムについて、いずれの特定波であるかの判定が終了したか否かを確認し（Ｓ５８）、終了していない場合にはＳ５２〜Ｓ５８を繰り返す。終了した場合には、読込んだ全てのピーク／ボトムについていずれの特定波を構成するピーク／ボトムであるかの判定検出結果を付した上で、この特定波検出データを、制御部１０の制御によりＲＡＭ３０や外部記憶装置及び／又は特定波分類手段１５に出力する。

なお、Ｓ５７においてＱＲＳ波構成ピーク／ボトムと判定された全てのピーク／ボトムについて、時間軸上に再配列し、所定の時間隔以下で連続するＱＲＳ波構成ピーク／ボトムを一つのＱＲＳ波と判定し、その他のＱＲＳ波構成ピーク／ボトムについては、ＱＲ波、ＲＳ波、又は単独のＱ波、Ｒ波、Ｓ波として、そのままの波形でそれぞれＱＲＳ波構成ピーク／ボトムと判定することによってＱＲＳ波をより詳細に検出しても良い。これにより、心電計１が、一つの四肢誘導用の電極と、信号を増幅する増幅部とを有する携帯簡易型心電計で、且つ体動等による波形変動やノイズレベルが高いような短時間測定心電図からの自動解析である場合などにおいても、正確なＱＲＳ波の検出ができる点でより好ましい。

特定波検出段階Ｓ５０に続いて、特定波検出手段１４から出力された特定波検出データは、制御部１０の制御により特定波分類手段１５に読込まれ、特定波分類手段１５は、検出され読込まれた全ての特定波について、それぞれ、特定波１個につきＸＹ座標軸平面上に１個のプロット点としてプロットする（Ｓ６０）。この分類座標プロット段階Ｓ６０においても、前段の特定波検出段階Ｓ５０と同様に、特定波としてＱＲＳ波を対象とする場合について説明するが、これに限定するものではない。

図４は、本実施形態の分類座標プロット段階Ｓ６０において、特定波分類手段１５が、ＱＲＳ波を構成する各ピーク／ボトムを個々にＸＹ座標軸平面上に１個のプロット点としてプロットする方法を示すフロー図である。特定波分類手段１５は、制御部１０の制御により、ＲＡＭ３０又は外部記憶装置に記憶された又は特定波検出手段１４から出力された特定波検出データとしてのＱＲＳ波構成ピーク／ボトムデータを読み込む（Ｓ６１）。読込んだ個々のＱＲＳ波構成ピーク／ボトムについて、基線に対するピークの最大振れの絶対値ｐとボトムの最大振れの絶対値ｂとの和として振幅ｒを算出する（Ｓ６２）。
続いて、図５に示したＰＯ又はＰＢのようなピークのみ又はピークに続いてボトムを有する波形であるか、或いは、ＢＯ又はＢＰのようなボトムのみ又はボトムに続いてピークを有する波形であるかによって、係数ｋの値を±１のいずれかに決定する（Ｓ６３）。図５では、ＰＯ又はＰＢのような波形の場合に係数ｋ＝１、ＢＯ又はＢＰのような波形の場合にｋ＝−１と決定した例を示したが、係数ｋとして正負反対に決定しても良い。
なお、本実施形態において基線は、各ピーク／ボトムにおける一番先頭のピーク／ボトムの頂点（変曲点）から時系列１０点前（０．０４秒前）のサンプリング点を起点として、さらに時系列１５点前までの区間の電位平均値を算出し、各ＱＲＳ波構成ピーク／ボトムの基線位置（電位）とするように構成したが、これに限定されず、一般的に心電図解析において適用可能であれば如何なる基線位置特定法であっても良い。

次に、特定波分類手段１５は、Ｓ６２における基線に対するピークの最大振れの絶対値ｐとボトムの最大振れの絶対値ｂとＳ６３における係数ｋの値から、ＲＯＭ２０に記憶された計算式ｔａｎ（θ／２）＝ｂ／ｐを参照して、角度θを算出する（Ｓ６４）。続いて、係数ｋが正の値であるか否かを判断し（Ｓ６５）、正の値ではなく負の値である場合には、図５に示されるように、ＸＹ座標軸平面上における座標軸原点からの距離をｒとし、正側Ｘ軸から負側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットする（Ｓ６６）。また、係数ｋが正の値であれば、ＸＹ座標軸平面上における座標軸原点からの距離をｒとし、正側Ｘ軸から正側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットする（Ｓ６７）。
また、Ｓ６４〜Ｓ６７に代えて、特定波分類手段１５は、ＲＯＭ２０に記憶させた計算式、すなわち、Ｘ座標としてのＸｐｂｎ＝ｒ×ｓｉｎ（２ａｔｎ（ｋｐ／ｂ））、Ｙ座標としてのＹｐｂｎ＝ｒ×ｃｏｓ（２ａｔｎ（ｋｐ／ｂ））を参照して、各ＱＲＳ波構成ピーク／ボトムにつき、夫々ＸＹ座標位置（Ｘｐｂｎ，Ｙｐｂｎ）を算出し、ＸＹ座標軸平面上（分類座標）にプロットするように構成しても良く、Ｓ６４〜Ｓ６７による場合と同等の結果が得られる。

そして、特定波分類手段１５は、読込んだ全てのＱＲＳ波を構成するピーク／ボトムについて、ＸＹ座標軸平面上にプロットが終了したか否かを判断し（Ｓ６８）、終了していない場合にはＳ６２〜Ｓ６７を繰り返す。終了した場合には、読込んだ全てのＱＲＳ波構成ピーク／ボトムについて個々のＸＹ座標軸平面上のプロット座標情報を付した上で、この分類座標プロットデータを、制御部１０の制御により一旦ＲＡＭ３０や外部記憶装置に出力するか及び／又は特定波分類手段１５が引続いて特定波分類段階Ｓ７０を実行する。

図６は、本実施形態における特定波分類段階Ｓ７０として、分類座標プロット段階Ｓ６０で分類座標（ＸＹ座標軸平面上）にプロットされた全ＱＲＳ波プロット点について、プロット点同士の距離を基にクラスタ分析によって分類する方法を示すフロー図である。特定波分類手段１５は、分類座標のスケーリングの値と関連付けて予め設定され、ＲＯＭ２０などの記憶手段に記憶されている分類座標上の距離ｄを制御部１０の制御によって読出し（Ｓ７１）、この距離ｄの値を指標にクラスタ分析（クラスタリング）におけるグループ数を確定する（Ｓ７２）。
このＳ７２におけるグループ数の確定方法としては、例えば、任意のＱＲＳ波プロット点を第１の基準点とし、この第１の基準点に対して距離ｄの範囲内に含まれるＱＲＳ波プロット点を順次第１グループに属するプロット点とし、距離ｄ範囲外のＱＲＳ波プロット点が検出された場合には、当該ＱＲＳ波プロット点を第２の基準点として、第１グループに場合と同様にして、この第２の基準点に対して距離ｄの範囲を外れるＱＲＳ波プロット点を検出する。そして、このようなプロセスを、第ｎの基準点に対して距離ｄの範囲を外れるＱＲＳ波プロット点がなくなるまで繰り返し、グループ数ｎを確定する。
なお、距離ｄの設定としては、特に限定されず、測定に用いる心電計、心電図測定条件などに応じて適宜設定すれば良いが、簡易携帯型心電計などによる短時間測定であってもより正確に分類可能である点で、分類座標のスケーリングを±１とする場合に０．３〜０．７の範囲内で設定することが好ましく、０．４〜０．６の範囲内とすることがより好ましく、本実施形態においては０．５と設定した。

次に、Ｓ７２において確定されたグループ数ｎの各第１〜第ｎグループの各重心点座標を算出し（Ｓ７３）、個々のＱＲＳ波プロット点について、その分類座標位置が最も近い重心点座標を有するグループにグループ化する（Ｓ７４）。そして、特定波分類手段１５は、分類座標にプロットされた全てのＱＲＳ波プロット点についてグループ化が終了したか否かを判断し（Ｓ７５）、終了していない場合にはＳ７４を繰り返す。終了した場合には、各グループにグループ化されたＱＲＳ波プロット点の数を比較し、最大数のＱＲＳ波プロット点を含むグループをマジョリティグループ、それ以外の各グループをマイノリティグループと判定分類する（Ｓ７６）。特定波分類手段１５は、この特定波分類結果データを、制御部１０の制御により一旦ＲＡＭ３０や外部記憶装置に出力するか、及び／又は非規則度点数算出手段１６に出力する。また、特定波分類結果データを制御部１０を介して表示手段４０やプリント手段５０に出力し、表示、印刷するように構成しても良い。

なお、本実施形態における上述の分類座標プロット段階Ｓ６０、特定波分類段階Ｓ７０によれば、心電図の正常・異常を判定するプロセスを経ることなく、解析対象の心電図信号が波形変動やノイズレベルが高いような携帯簡易型心電計を用いた短時間測定である場合などにおいても、特定波としてのＱＲＳ波の分類が効率良くできる点で好ましいが、これに限定されるものではなく、心電図特定波が分類可能であれば如何なる方法であっても適用できる。例えば、分類座標プロット段階Ｓ６０を省略し、ファジー論理の適用、カオスアトラクターに埋め込むなどの手法によって、正常波形グループと異常波形グループに分類したり、長時間心電図から一般的な自動解析手法により特定波の正常グループと異常グループに分類しても良い。また、クラスタ分析の手法としても、図６に示した方法に限定されるものではなく、非階層的方法、階層的方法を問わず、それぞれクリスプ技法（非ファジィ）、ファジィ技法を用いた手法など、特定波分類が可能であれば如何なるクラスタ分析法であっても適用できる。

特定波分類段階Ｓ７０に続いて、特定波分類手段１５から出力された特定波分類結果データは、制御部１０の制御により非規則度点数算出手段１６に読込まれ、非規則度点数算出手段１６は、分類座標にプロットされた全ての特定波個数に対する、マイノリティグループに分類された全てのグループに含まれる特定波の個数（ＩＰｎ）の比率（Ｒ_ＩＰｉｒ）に基づき非規則度点数を算出する（Ｓ８０）。本実施形態におけるこの非規則度点数算出段階Ｓ８０については、特定波をＱＲＳ波とし、図６に示した特定波分類段階Ｓ７０にて分類された特定波分類結果データから非規則度点数を算出する場合について説明するが、これに限定されるものではない。

図７は、非規則度点数算出段階Ｓ８０における非規則度点数（ＩＰ）を算出する方法を示すフロー図である。非規則度点数算出手段１６は、制御部１０の制御により、特定波分類結果データとしてマジョリティグループとマイノリティグループに分類されたＱＲＳ波データを読込み（Ｓ８１）、マイノリティグループに含まれるＱＲＳ波の個数（ＩＰｎ）の、特定波分類結果データに含まれる全ＱＲＳ波の個数に対する比率として非規則度率（Ｒ_ＩＰｉｒ）を算出する（Ｓ８２）。
ここで、非規則度率Ｒ_ＩＰｉｒとしては、例えば、心電図信号の他、脈拍計や血圧計などから得られる信号から一般的な脈拍リズム分析を行い算出された非規則的な脈拍点の個数（ＩＰｐｌｓ）をＩＰｎの代りに用いたり、ＩＰｎとＩＰｐｌｓとを組合わせてＲ_ＩＰｉｒを算出することも可能である。

Ｓ８２に続いて、非規則度点数算出手段１６は、Ｓ８２において算出した非規則度率Ｒ_ＩＰｉｒが０であるかを判断する（Ｓ８３）。Ｒ_ＩＰｉｒが０であればＩＰ＝０とし（Ｓ８４）、Ｒ_ＩＰｉｒが０でなければ、予め設定された非規則度率基準値（Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}）及びＲ_{ＩＰｉｒＳ}に条件付けられた計算式を、ＲＯＭ２０などの記憶手段から読出し、Ｓ８２にて算出したＲ_ＩＰｉｒとＲ_{ＩＰｉｒＳ}とを比較し対応する計算式を選択してＩＰを算出する（Ｓ８５）。非規則度点数算出手段１６は、Ｓ８４又はＳ８５により算出したＩＰを、制御部１０の制御によりＲＡＭ３０や外部記憶装置などの記憶手段及び／又は指数算出手段１９に出力する。

Ｓ８５において、Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}に条件付けられた計算式としては、図８にＲ_ＩＰｉｒとＩＰとの関係をグラフ化して示すように、
Ｒ_ＩＰｉｒ＜Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}の場合には、ＩＰ＝２０＋〔Ｒ_ＩＰｉｒ×２００／１０Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}〕、
Ｒ_ＩＰｉｒ≧Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}の場合には、ＩＰ＝４０＋〔（Ｒ_ＩＰｉｒ−Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}）×６００／（１０（１−Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}））〕のように設定されていると良い。
また、Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}は、０から１．０の任意の数値に設定することができ、このＲ_{ＩＰｉｒＳ}に条件付けられる計算式を含めて１０００例程度の実験経験に基き設定されていることが望ましく、本実施形態では０．３と設定した。

非規則度点数算出段階Ｓ８０に続いて、特定波分類手段１５から出力された特定波分類結果データは、制御部１０の制御により脈拍点数算出手段１７に読込まれ、脈拍点数算出手段１７は、特定波分類結果データに含まれる全特定波についての脈拍リズム分析により得られる平均脈拍数（ｐｌｓ）を指標として脈拍点数（ＰＰ）を算出する（Ｓ９０）。本実施形態におけるこの脈拍点数算出段階Ｓ９０については、特定波をＱＲＳ波とし、図６に示した特定波分類段階Ｓ７０にて分類された特定波分類結果データから脈拍点数を算出する場合について説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、心電計と同期可能な脈拍計、血圧計などを用いる場合には、これらから得られる脈拍データを脈拍リズム分析することもできる。

図９は、脈拍点数算出段階Ｓ９０における脈拍点数ＰＰを算出する方法を示すフロー図である。脈拍点数算出手段１７は、制御部１０の制御により、ＲＡＭ３０などの記憶手段に記憶されている特定波分類結果データを読込み（Ｓ９１）、特定波分類結果データに含まれる全ＱＲＳ波についてのＱＱ間隔及び／又はＲＲ間隔及び／又はＳＳ間隔から各脈拍点の脈拍（１分間当りの心拍数）を求めて平均脈拍数ｐｌｓを算出する（Ｓ９２）。次に、予め設定された複数のｐｌｓ基準値及びｐｌｓ基準値に条件付けられた計算式を、ＲＯＭ２０などの記憶手段から読出し、Ｓ９２にて算出したｐｌｓとｐｌｓ基準値とを比較し対応する計算式を選択してＰＰを算出する（Ｓ９３）。脈拍点数算出手段１７は、Ｓ９３により算出したＰＰを、制御部１０の制御によりＲＡＭ３０や外部記憶装置などの記憶手段及び／又は指数算出手段１９に出力する。

Ｓ９３において、複数のｐｌｓ基準値としては、例えば、極低値基準（ｐｌｓＬ１）、低値基準（ｐｌｓＬ２）、中央低値基準（ｐｌｓＬＮ１）、中央高値基準（ｐｌｓＬＮ２）、高値基準（ｐｌｓＨ１）、極高値基準（ｐｌｓＨ２）などと設定する。これらのｐｌｓ基準値に条件付けられた計算式としては、図１０に平均脈拍数ｐｌｓとＰＰとの関係をグラフ化して示すように、
ｐｌｓ≦ｐｌｓＬ１の場合には、ＰＰ＝６０＋（ｐｌｓＬ１−ｐｌｓ）、
ｐｌｓＬ１＜ｐｌｓ≦ｐｌｓＬ２の場合には、ＰＰ＝２０＋（ｐｌｓＬ２−ｐｌｓ）×４、
ｐｌｓＬ２＜ｐｌｓ＜ｐｌｓＬＮ１の場合には、ＰＰ＝（ｐｌｓＬＮ１−ｐｌｓ）×２、
ｐｌｓＬＮ１≦ｐｌｓ≦ｐｌｓＬＮ２の場合には、ＰＰ＝０、
ｐｌｓＬＮ２＜ｐｌｓ＜ｐｌｓＨ１の場合には、ＰＰ＝（ｐｌｓ−ｐｌｓＬＮ２）／２、
ｐｌｓＨ１≦ｐｌｓ＜ｐｌｓＨ２の場合には、ＰＰ＝２０＋（ｐｌｓ−ｐｌｓＨ１）×２／３、
ｐｌｓＨ２≦ｐｌｓの場合には、ＰＰ＝６０＋（ｐｌｓ−ｐｌｓＨ２）／３、のように設定されると良い。

なお、複数のｐｌｓ基準値及びｐｌｓ基準値に条件付けられた計算式は、１０００例程度の実験経験に基き設定されていることが望ましく、本実施形態では、ｐｌｓＬ１の値を４０、ｐｌｓＬ２の値を５０、ｐｌｓＬＮ１の値を６０、ｐｌｓＬＮ２の値を８０、ｐｌｓＨ１の値を１２０、ｐｌｓＨ２の値を１８０のように各ｐｌｓ基準値を設定したが、ｐｌｓ基準値の個数や夫々の値などを含めてこれに限定するものではない。

脈拍点数算出段階Ｓ９０に続いて、特定波分類手段１５から出力された特定波分類結果データを、制御部１０の制御により脈拍偏差点数算出手段１８に読込み、脈拍偏差点数算出手段１８は、特定波分類結果データに含まれる全特定波についての脈拍リズム分析により得られる脈拍の標準偏差（ｄｅｖ）を指標として脈拍偏差点数（ＤＰ）を算出する（Ｓ１００）。本実施形態におけるこの脈拍偏差点数算出段階Ｓ１００については、特定波をＱＲＳ波とし、図６に示した特定波分類段階Ｓ７０にて分類された特定波分類結果データから脈拍偏差点数を算出する場合について説明するが、これに限定されるものではないことは、非規則度点数算出段階Ｓ８０、脈拍点数算出段階Ｓ９０の場合と同様である。

図１１は、脈拍偏差点数算出段階Ｓ１００における脈拍偏差点数ＤＰを算出する方法を示すフロー図である。脈拍偏差点数算出手段１８は、制御部１０の制御により、ＲＡＭ３０などの記憶手段に記憶されている特定波分類結果データを読込み（Ｓ１０１）、特定波分類結果データに含まれる全ＱＲＳ波についてのＱＱ間隔及び／又はＲＲ間隔及び／又はＳＳ間隔から各脈拍点の脈拍（１分間当りの心拍数）を求めて脈拍の標準偏差ｄｅｖを算出する（Ｓ１０２）。
次に、予め設定された複数のｄｅｖ基準値及びｄｅｖ基準値に条件付けられた計算式を、ＲＯＭ２０などの記憶手段から読出し、Ｓ１０２にて算出したｄｅｖとｄｅｖ基準値とを比較し対応する計算式を選択してＤＰを算出する（Ｓ１０３）。脈拍偏差点数算出手段１８は、Ｓ１０３において算出したＤＰを、制御部１０の制御によりＲＡＭ３０や外部記憶装置などの記憶手段及び／又は指数算出手段１９に出力する。

Ｓ１０３において、ｄｅｖ基準値としては、ｄｅｖの低値基準（ｄｅｖＬ）と高値基準（ｄｅｖＨ）のように複数の基準値が設定されている。これらのｄｅｖ基準値に条件付けられた計算式としては、図１２に脈拍の標準偏差ｄｅｖとＤＰとの関係をグラフ化して示すように、
ｄｅｖ≦ｄｅｖＬの場合は ＤＰ＝ｄｅｖ、
ｄｅｖＬ＜ｄｅｖ＜ｄｅｖＨの場合は ＤＰ＝ｄｅｖＬ＋（ｄｅｖ−ｄｅｖＬ）×２、
ｄｅｖＨ≦ｄｅｖの場合は ＤＰ＝４０＋（ｄｅｖ−ｄｅｖＨ）、のように設定されていると良い。
なお、ｄｅｖ基準値及びｄｅｖ基準値に条件付けられた計算式は、１０００例程度の実験経験の基き設定されていることが望ましく、本実施形態では、ｄｅｖＬの値を１０、ｄｅｖＨの値を２５として設定したが、ｄｅｖ基準値の個数や夫々の値などを含めてこれに限定するものではない。

非規則度点数算出段階Ｓ８０、脈拍点数算出段階Ｓ９０、脈拍偏差点数算出段階Ｓ１００が終了した後、指数算出手段１９は、算出されたＩＰとＰＰとＤＰとから心臓健康指数（ＨＰ）を算出する（Ｓ１１０）。なお、Ｓ８０、Ｓ９０、Ｓ１００の各段階の実行順序は、上述の順序に限定されず、また、同一の心電図測定信号から又は同期可能に測定された脈拍計、血圧計等による測定データとの組合わせなどから得られたＩＰ、ＰＰ、ＤＰが揃えられ、また、例えば外部記憶装置、ＦＤやＣＤ等記録媒体などに読出し可能に記憶、記録されたＩＰ、ＰＰ、ＤＰからＨＰを算出することもできる。

図１３は、指数算出段階Ｓ１１０における心臓健康指数ＨＰを算出する方法を示すフロー図である。指数算出手段１９は、制御部１０の制御により、ＲＡＭ３０や外部記憶手段などの記憶手段及び／又は非規則度点数算出手段１６、脈拍点数算出手段１７、脈拍偏差点数算出手段１８から出力されたＩＰ、ＰＰ、ＤＰの各算出値を読み込む（Ｓ１１１）。Ｓ１１１に続いて、指数算出手段１９は、Ｓ１１１において読込んだＩＰの値が０であるかを判断し（Ｓ１１２）、ＩＰが０であれば、予め設定されＲＯＭ２０などの記憶手段に記憶されたＩＰが０の場合に対応する計算式を読出しＨＰを算出する（Ｓ１１３）。ＩＰが０でなければ、予め設定され、ＩＰ、ＰＰ、ＤＰの各値の大小関係に条件付けられた計算式を、ＲＯＭ２０などの記憶手段から読出し、対応する計算式を選択してＨＰを算出する（Ｓ１１４）。指数算出手段１９は、Ｓ１１３又はＳ１１４により算出したＨＰを、制御部１０の制御によりＲＡＭ３０や外部記憶装置などの記憶手段及び／又は表示手段４０及び／又はプリント手段５０に出力する。

Ｓ１１３におけるＩＰ＝０の場合に対応する計算式は、ＨＰ＝１００−ＰＰ−ＤＰとして設定され、また、Ｓ１１４におけるＩＰ、ＰＰ、ＤＰ各値の大小関係に条件付けられた計算式としては、
ＩＰ≦ＤＰ≦ＰＰの場合にはＨＰ＝１００−ＰＰ、
ＤＰ＜ＩＰの場合にはＨＰ＝１００−ＩＰ、
ＰＰ＜ＤＰの場合にはＨＰ＝１００−ＤＰのように設定されている。なお、本実施形態ではＨＰの算出範囲を０〜１００とする場合の計算式を示したが、これに限定するものではなく、例えば、さらに１０を乗じて０〜１０００のＨＰ範囲としたり、又は、さらに１００から減じて１００〜０の逆順に指数化したり、このＨＰをさらに−１のような負数を乗じて０〜−１００のＨＰ範囲として算出する計算式に設定することもできる。

上述のような指数算出段階Ｓ１１０における心臓健康指数ＨＰを算出する方法によれば、心臓の健康状態を詳細に反映する０〜１００の範囲の実数値としてのＨＰを算出することができる。
図１４は、多種の心臓健康状態における夫々代表的な心電図であり、本実施形態のＨＰ算出方法によってＨＰを算出した場合には、運動や興奮で引き起こされる頻脈（Ａ）又は安静や深呼吸で起こる徐脈（Ｂ）を含む健康な状態の第１レベルの心電図からは、ＨＰが１００〜８０の範囲内の実数として算出される。また、心房性期外収縮（Ｃ）又は心房性頻拍（Ｄ）又は心室性期外収縮（Ｅ）の可能性を含む第２レベルの心電図からは、ＨＰが８０〜６０の範囲内の実数として算出され、心房粗動（Ｆ）又は心房細動（Ｇ）又は多源性心室性期外収縮（Ｈ）又は中等度の房室ブロック（Ｉ）の可能性を含む第３レベルの心電図からは、ＨＰが６０〜４０の範囲内の実数として、徐脈頻脈症候群（Ｊ）又は心室頻拍（Ｋ）又は完全房室ブロック（Ｌ）又は洞不全症候群（Ｍ）の可能性を含む第４レベルの心電図からは、ＨＰが４０〜２０の範囲内の実数として、心室細動（Ｎ）又は心室静止の可能性を含む第５レベルの心電図からは、ＨＰが２０〜０の範囲内の実数としてＨＰが算出される。

以下、本発明による心臓健康指数の算出方法及び心電図特定波分類方法について、実施例を示して具体的に説明するが、これによって本発明が限定されるものではない。

［実施例１］
図１に示した装置において、単誘導電極の携帯簡易型心電計で自動解析装置本体側制御部１０と接続可能な型式の心電計１を用い２０秒から３０秒の短時間測定とした。本実施例のＨＰ算出方法及び心電図特定波分類方法を実行するプログラム、プログラムが参照するデータテーブルをＲＯＭ２０に記憶した装置により、Ａ／Ｄ変換段階Ｓ２０のサンプリング点間隔は２５０回／秒とし、ピーク／ボトム検出段階Ｓ４０における微分は連続１０点の平滑化微分として全てのピーク／ボトムを検出した。特定波検出段階Ｓ５０は、図３に示したフローにより、最も幅狭の放物線の係数ａ_１を７０００として、特定波としてＱＲＳ波を検出し、特定波検出段階Ｓ５０以降の各段階では、特定波としてＱＲＳ波のみを対象とした。ただし、分類座標プロット段階Ｓ６０における分類座標上へのプロットは、特定波検出段階Ｓ５０のＳ５４にてノイズと判定されたピーク／ボトムを含めて行った。その他の各段階の実施条件は図３〜図１３に示したフロー及び最良の実施形態の記載条件に準じて行った。

実施例１のＨＰ算出方法及び心電図特定波分類方法により、ＨＰ算出、ＱＲＳ波分類を行った結果の例を、図１５〜図１８に示す。
結果表示に際して、対象心電図は時間軸単位ラベルを１秒、縦軸単位ラベルとして１ｍＶ毎に数字を付し、ＱＲＳ波分類結果は、分類座標上に、マジョリティグループを円で囲って表示するように編集した（図１７ではマイノリティグループについても円で囲った）。非規則度点数算出段階Ｓ８０、脈拍点数算出段階Ｓ９０におけるＲＲ間隔リズム分析結果をリズム判定として、縦軸に心拍数（１分間当り）を付し、さらに、マイノリティグループと分類されたＱＲＳ波構成Ｒピークに相当する脈拍点ついては斜線で囲み表示するように編集してある。また、心臓健康指数ＨＰ算出値は、小数点以下を四捨五入して整数値としてＨＰ算出値を示したほか、ＨＰ算出値と脈拍リズム分析の結果に予め関連付けてＲＯＭ２０に記憶されたアドバイスを付して表示した。

本発明の最良の一実施形態におけるＨＰの算出方法及び心電図特定波分類方法を実行するために使用される自動解析装置の一例を示すブロック図である。 本発明による最良の一実施形態としてのＨＰ算出方法の全体的なフロー図である。 同、特定波検出段階におけるＱＲＳ波構成ピーク／ボトムを検出する方法を示すフロー図である。 同、分類座標プロット段階におけるＱＲＳ波構成各ピーク／ボトムをＸＹ座標軸平面上にプロットする方法を示すフロー図である。 同、分類座標プロット段階におけるＱＲＳ波構成各ピーク／ボトムをＸＹ座標軸平面上にプロットする方法を説明する図である。 同、特定波分類段階において、分類座標（ＸＹ座標軸平面上）にプロットされた全ＱＲＳ波プロット点についてクラスタ分析によって分類する方法を示すフロー図である。 同、非規則度点数算出段階における非規則度点数ＩＰを算出する方法を示すフロー図である。 同、非規則度点数算出段階における非規則度率Ｒ_ＩＰｉｒとＩＰとの関係を示すグラフである。 同、脈拍点数算出段階における脈拍点数ＰＰを算出する方法を示すフロー図である。 同、脈拍点数算出段階における平均脈拍数ｐｌｓとＰＰとの関係を示すグラフである。 同、脈拍偏差点数算出段階における脈拍偏差点数ＤＰを算出する方法を示すフロー図である。 同、脈拍偏差点数算出段階における脈拍の標準偏差ｄｅｖとＤＰとの関係を示すグラフである。 同、指数算出段階における心臓健康指数ＨＰを算出する方法を示すフロー図である。 各種心臓健康状態における心電図の例である。 実施例１のＨＰ算出方法及び心電図特定波分類方法により、ＨＰ算出、ＱＲＳ波分類を行った結果の表示例を示す図である。 同、表示例を示す図である。 同、表示例を示す図である。 同、表示例を示す図である。

符号の説明

１ 心電計
１０ 制御部
１１ Ａ／Ｄ変換手段
１２ ノイズ除去手段
１３ ピーク／ボトム検出手段
１４ 特定波検出手段
１５ 特定波分類手段
１６ 非規則度点数算出手段
１７ 脈拍点数算出手段
１８ 脈拍偏差点数算出手段
１９ 指数算出手段
２０ ＲＯＭ
３０ ＲＡＭ
４０ 表示手段
５０ プリント手段

Claims (16)

1. 心電計により測定された心電図信号をコンピュータによって自動解析し、心臓の健康状態を示す心臓健康指数（ＨＰ）を算出する心臓健康指数の算出方法であって、
   心電図における特定種類の特定波についての非規則性の度合いを含む非規則度点数（ＩＰ）を算出する非規則度点数算出段階と、
   平均脈拍数を指標とする脈拍点数（ＰＰ）を算出する脈拍点数算出段階と、
   脈拍の標準偏差を指標とする脈拍偏差点数（ＤＰ）を算出する脈拍偏差点数算出段階と、
   算出された前記ＩＰとＰＰとＤＰとから所定範囲の全実数値をとり得るようにＨＰを算出する指数算出段階と、を具備することを特徴とする心臓健康指数の算出方法。
2. 前記算出するＨＰの範囲を０〜１００とする場合に前記指数算出段階は、
   算出された前記ＩＰが０点の場合には、ＨＰ＝１００−ＰＰ−ＤＰの計算式に基づき算出し、
   算出された前記ＩＰが０点以外の場合には、算出された前記ＩＰとＰＰとＤＰの各点数を比較し、ＩＰ≦ＤＰ≦ＰＰの場合にはＨＰ＝１００−ＰＰの計算式に基づき、ＤＰ＜ＩＰの場合にはＨＰ＝１００−ＩＰの計算式に基づき、ＰＰ＜ＤＰの場合にはＨＰ＝１００−ＤＰの計算式に基づきＨＰを算出することを特徴とする請求項１に記載の心臓健康指数の算出方法。
3. 前記非規則度点数算出段階の前段に、検出される全ての前記特定波について、波形を指標として最大数の特定波個数を有するマジョリティグループとマジョリティグループ以外のマイノリティグループとに分類する特定波分類段階をさらに含み、
   前記ＩＰは、検出される全ての前記特定波に対する前記マイノリティグループに分類された全ての特定波の個数（ＩＰｎ）の比率（Ｒ_ＩＰｉｒ）に基づき算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の心臓健康指数の算出方法。
4. 前記特定波分類段階の前段において、
   ＡＤ変換及びノイズ除去したノイズ除去心電図信号を微分し、電圧が増加する方向に凸形状のピークと電圧が減少する方向に凸形状のボトムとを検出するピーク／ボトム検出段階と、
   このピーク／ボトム検出段階において検出された全てのピークとボトムとについて、予め設定された３種類の幅の放物線の内、いずれの放物線とのフィッティング率が最も高いかを指標とし、いずれの前記特定波を構成するピーク／ボトムであるかを判定することによって特定波を検出する特定波検出段階と、
   前記各特定波につきＸＹ座標軸平面上に夫々１個のプロット点としてプロットする分類座標プロット段階とをさらに含み、
   前記特定波分類段階は、前記分類座標プロット段階でプロットされた全プロット点について、プロット点同士の距離を基に分類することを特徴とする請求項３に記載の心臓健康指数の算出方法。
5. 前記分類座標プロット段階は、前記特定波検出段階にて検出された個々の前記特定波について、
   前記ピークの振れの絶対値（ｐ）と前記ボトムの振れの絶対値（ｂ）との和として算出される振幅（ｒ）と、
   前記ピークのみ又はピークに続いてボトムを有する波形であるか、或いは、前記ボトムのみ又はボトムに続いてピークを有する波形であるかによって、±１のいずれかに設定される係数ｋと、
   前記ｐとｂとの値とからｔａｎ（θ／２）＝ｂ／ｐの計算式により求められる角度θと、に基づき、
   ＸＹ座標軸平面上における座標軸原点からの距離をｒとし、係数ｋが正の値の場合に正側Ｘ軸から正側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットし、係数ｋが負の値の場合に正側Ｘ軸から負側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットすることを特徴とする請求項４に記載の心臓健康指数の算出方法。
6. 前記特定波分類段階は、前記プロット点同士のＸＹ座標軸平面上における距離が、予め設定された距離を超えない前記ＸＹ座標軸平面上の領域内に最大個数の前記プロット点を含むようにマジョリティグループを決定することを特徴とする請求項４又は５に記載の心臓健康指数の算出方法。
7. 前記ＩＰは、
   求められる前記Ｒ_ＩＰｉｒが０の場合にはＩＰ＝０とし、
   求められる前記Ｒ_ＩＰｉｒが０ではない場合、予め設定されるＲ_ＩＰｉｒの基準値Ｒ_{ＩＰｉｒＳ}と前記Ｒ_ＩＰｉｒとの関係に条件付けて予め設定される計算式により算出されることを特徴とする請求項３に記載の心臓健康指数の算出方法。
8. 前記脈拍点数算出段階におけるＰＰは、
   前記平均脈拍数（ｐｌｓ）と、予め設定される複数のｐｌｓ基準値と、に条件付けて予め設定される計算式によって算出されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の心臓健康指数の算出方法。
9. 前記脈拍偏差点数算出段階におけるＤＰは、
   前記脈拍の標準偏差（ｄｅｖ）と、予め設定される複数のｄｅｖ基準値と、に条件付けて予め設定される計算式によって算出されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の心臓健康指数の算出方法。
10. 前記特定波が、ＱＲＳ波であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の心臓健康指数の算出方法。
11. 心電計により測定された心電図信号をコンピュータによって自動解析する際に用いられ、心電図における特定種類の特定波について波形を指標にして分類する心電図特定波分類方法であって、
    前記各特定波につきＸＹ座標軸平面上に夫々１個のプロット点としてプロットする分類座標プロット段階と、
    この分類座標プロット段階でプロットされた全プロット点について、プロット点同士の距離を基に分類する特定波分類段階とを含んで成ることを特徴とする心電図特定波分類方法。
12. 前記特定波分類段階の前段において、
    ＡＤ変換及びノイズ除去したノイズ除去心電図信号を微分し、電圧が増加する方向に凸形状のピークと電圧が減少する方向に凸形状のボトムとを検出するピーク／ボトム検出段階と、
    このピーク／ボトム検出段階において検出された全てのピークとボトムとについて、予め設定された３種類の幅の放物線の内、いずれの放物線とのフィッティング率が最も高いかを指標とし、いずれの前記特定波を構成するピーク／ボトムであるかを判定することによって特定波を検出する特定波検出段階とをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の心電図特定波分類方法。
13. 前記分類座標プロット段階は、前記特定波検出段階にて検出された個々の前記特定波について、
    前記ピークの最大振れ（ｐ）の絶対値とボトムの最大振れ（ｂ）の絶対値との和として算出される振幅（ｒ）と、
    前記ピークのみ又はピークに続いてボトムを有する波形であるか、或いは、前記ボトムのみ又はボトムに続いてピークを有する波形であるかによって、±１のいずれかに設定される係数ｋと前記ｐとｂとの値とからｔａｎ（θ／２）＝ｂ／ｐの計算式により求められる角度θと、に基づき、
    ＸＹ座標軸平面上における座標軸原点からの距離をｒとし、係数ｋが正の値の場合に正側Ｘ軸から正側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットし、係数ｋが負の値の場合に正側Ｘ軸から負側Ｙ軸に向かうθの角度でプロットすることを特徴とする請求項１１又は１２に記載の心電図特定波分類方法。
14. 前記特定波分類段階は、少なくとも１種類の前記特定波について、最大数の特定波個数（プロット点の数）を有するマジョリティグループとマジョリティグループ以外のマイノリティグループとに分類することを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれかに記載の心電図特定波分類方法。
15. 前記特定波分類段階は、前記プロット点同士のＸＹ座標軸平面上における距離が、予め設定された距離を超えない前記ＸＹ座標軸平面上の領域内に最大個数の前記プロット点を含むようにマジョリティグループを決定することを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれかに記載の心電図特定波分類方法。
16. 前記特定波が、ＱＲＳ波であることを特徴とする請求項１１乃至１５のいずれかに記載の心電図特定波分類方法。

Images