JP2008093264A

JP2008093264A - 心電図自動解析装置、心電図自動解析方法および心電図自動解析プログラム

Info

Publication number: JP2008093264A
Application number: JP2006280239A
Authority: JP
Inventors: Mutsuo Kaneko; 睦雄金子; Takashi Yamaki; 貴山来; Tatsuya Yoneyama; 達哉米山
Original assignee: Fukuda Denshi Co Ltd
Current assignee: Fukuda Denshi Co Ltd
Priority date: 2006-10-13
Filing date: 2006-10-13
Publication date: 2008-04-24
Anticipated expiration: 2026-10-13
Also published as: JP5413869B2

Abstract

【課題】被検者の心臓疾患の診断精度を向上しつつ、その診断効率を高めること。
【解決手段】取得部としての合成心電波形取得部１４０は、波形合成部１３０で実測誘導心電波形から合成された複数の合成心電波形を取得する。計測部としての波形データ計測部１５０は、合成心電波形取得部１４０で取得された合成心電波形のデータを計測する。判定部としての心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形取得部１４０で取得された合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、波形データ計測部１５０で計測されるデータを用いて判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、被検者から計測された心電図（ＥＣＧ：Electrocardiogram）を自動的に解析する心電図自動解析装置、心電図自動解析方法および心電図自動解析プログラムに関する。

心臓疾患の診断に広く用いられている心電図は、一般に、標準１２誘導波形と呼ばれる１２種類の誘導波形から構成される。この標準１２誘導波形は、被検者の両手首および両足首にそれぞれ取付けられた４つの電極から得られる６つの誘導波形（Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ，ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ）と、被検者の胸部に取付けられた６つの電極から得られる６つの誘導波形（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４，Ｖ５，Ｖ６）とからなる。被検者から計測された標準１２誘導波形の特徴により、被検者の心臓疾患を診断することができる。

一方、心臓疾患の種類によっては、標準１２誘導波形には現れ難く、他の誘導波形に現れ易い特徴がある。例えば、ブルガダ（Ｂｒｕｇａｄａ）症候群は、右側胸部誘導波形（Ｖ１〜Ｖ３）において、特徴的なＳＴ上昇（ｃｏｖｅｄ型、ｓａｄｄｌｅｂａｃｋ型）を示すことで知られている。このブルガダ症候群の特徴は、ブルガダサインと呼ばれ、標準１２誘導波形よりも、胸部電極の取付位置を上げて計測される誘導波形に現れ易く、標準１２誘導波形の解析のみでは捉えきれない場合がある。

したがって、ブルガダ症候群を診断するためには、標準１２誘導波形を計測した後に、胸部電極の取付位置を上げて再計測し、これら双方の誘導波形を解析してブルガダサインの有無を判定することが望ましい。しかし、電極の取付位置を変更して１２誘導波形を再計測することは、実質上、１人の被検者に対して２度の計測を行うことを意味しており、複数の被検者に対して毎回このような計測を行うのは煩雑である。

そこで、本出願人は、この問題を解決する技術として、被検者から計測された標準１２誘導波形を利用して、例えばＶ１〜Ｖ３誘導波形の電極位置の一肋間上または二肋間上の仮想電極位置で計測されたであろう予測誘導波形を合成する生体情報処理装置を提案している（例えば、特許文献１参照）。この技術によれば、実測された標準１２誘導波形に加えて、合成された予測誘導波形を解析することにより、ブルガダ症候群の診断精度を向上することができると考えられる。
特開２００６−１４１８１３号公報

しかしながら、特許文献１記載の技術にあっては、解析する予測誘導波形の数を増やすにつれて、ブルガダ症候群の診断精度を一層向上することができるものの、これらを判読する医師の負担が増大し、診断効率が低くなる。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、被検者の心臓疾患の診断精度を向上しつつ、その診断効率を高めることができる心電図自動解析装置、心電図自動解析方法および心電図自動解析プログラムを提供することを目的とする。

本発明の心電図自動解析装置は、実測誘導心電波形から導出可能な合成心電波形を取得する取得部と、取得される合成心電波形のデータを計測する計測部と、取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、計測されるデータを用いて判定する判定部と、を有する構成を採る。

本発明の心電図自動解析方法は、心電図自動解析装置において実行される心電図自動解析方法であって、実測誘導心電波形から導出可能な合成心電波形を取得する取得ステップと、取得される合成心電波形のデータを計測する計測ステップと、取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、計測されるデータを用いて判定する判定ステップと、を有するようにした。

本発明の心電図自動解析プログラムは、実測誘導心電波形から導出可能な合成心電波形を取得する取得ステップと、取得される合成心電波形のデータを計測する計測ステップと、取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、計測されるデータを用いて判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるようにした。

本発明によれば、被検者の心臓疾患の診断精度を向上しつつ、その診断効率を高めることができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る心電図自動解析装置１００の構成の一例を示すブロック図である。

心電図自動解析装置１００は、例えば、メモリカードや光ディスクなどの記録媒体に記録された実測誘導心電波形を解析する形態、心電図計測装置などの外部機器から伝送される実測誘導心電波形を解析する形態、または心電図計測装置の内部に組み込まれた形態などの種々の形態を採りうる。本実施の形態では、心電図計測装置で計測され、伝送される実測誘導心電波形を解析する形態を例にとって説明する。

図１において、心電図自動解析装置１００は、実測誘導心電波形読出部１１０と、フィルタ処理部１２０と、波形合成部１３０と、合成心電波形取得部１４０と、波形データ計測部１５０と、心臓疾患特徴データベース（以下「心臓疾患特徴ＤＢ」という）１６０と、心臓疾患判定部１７０と、出力部１８０とを有する。

実測誘導心電波形読出部１１０は、実測誘導心電波形を読出す。すなわち、実測誘導心電波形読出部１１０は、心電図計測装置から伝送された実測誘導心電波形を受信する。実測誘導心電波形読出部１１０は、読出された実測誘導心電波形を、フィルタ処理部１２０に出力する。

ここで、「実測誘導心電波形」は、被検者の体表面に取付けられた電極（例えば１２誘導電極）によって検出された心電信号に対して増幅やアナログディジタル変換などの処理を施すことによって得られた心電波形（例えば標準１２誘導波形）である。本実施の形態では、「実測誘導心電波形」として、標準１２誘導波形を例に挙げて説明する。

フィルタ処理部１２０は、実測誘導心電波形読出部１１０から入力された実測誘導心電波形に対して、例えば、交流障害（ハム）、筋電図障害（ムスケル）および基線動揺（ドリフト）を除去するための波形整形処理を行う。フィルタ処理部１２０は、波形整形処理後の実測誘導心電波形を、波形合成部１３０に出力する。

波形合成部１３０は、フィルタ処理部１２０から入力された実測誘導心電波形から、合成心電波形を導出する。より具体的には、まず、波形合成部１３０は、実測誘導心電波形からＸＹＺ誘導波形を作成する。次いで、波形合成部１３０は、作成されたＸＹＺ誘導波形を、心起電力の変化を３次元（立体的）で捉えた心起電力ベクトルＨのＸＹＺ成分に変換する。そして、波形合成部１３０は、この心起電力ベクトルＨのＸＹＺ成分と、被検者の体表面上の位置座標を示す合成誘導ベクトルＬとの内積を求めることにより、被検者の体表面上の診断部位を網羅した範囲における複数の合成心電波形を作成する。これら複数の合成心電波形は、実測されてはいないが被検者の体表面上の部位に取付けられた電極を用いて計測されると予測される心電波形である。波形合成部１３０は、作成された複数の合成心電波形を、合成心電波形取得部１４０に出力する。波形合成部１３０による波形合成処理については、後に詳細に説明する。

取得部としての合成心電波形取得部１４０は、波形合成部１３０から入力された複数の合成心電波形を取得する。合成心電波形取得部１４０は、取得された複数の合成心電図波形を、波形データ計測部１５０、および出力部１８０に出力する。

計測部としての波形データ計測部１５０は、合成心電波形取得部１４０から入力された複数の合成心電波形のそれぞれについて、心電波形の特徴を示すデータを計測する。この心電波形の特徴を示すデータは、例えば、合成心電波形の部分ごとの振幅、時間幅および形状などを含む。波形データ計測部１５０は、計測された合成心電波形の特徴を示すデータを、心臓疾患判定部１７０に出力する。波形データ計測部１５０による合成心電波形の特徴を示すデータの計測処理については、後に詳細に説明する。

心臓疾患特徴ＤＢ１６０は、心臓疾患名と、その心臓疾患の診断アルゴリズムとを対応付けて保持する。この診断アルゴリズムは、波形データに基づいた心臓疾患の診断基準あるいは診断根拠を示している。すなわち、診断アルゴリズムは、波形データ計測部１５０で計測された合成心電波形の特徴を示すデータを用いて、心臓疾患の特徴の有無を判定可能なように作成されている。心臓疾患特徴ＤＢ１６０が保持する診断アルゴリズムについては、後に例示しつつ詳細に説明する。

判定部としての心臓疾患判定部１７０は、波形データ計測部１５０から入力された合成心電波形の特徴を示すデータを用いて、この合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を判定する。より具体的には、心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形の特徴を示すデータが、心臓疾患特徴ＤＢ１６０が保持する診断アルゴリズムで規定される条件（診断基準）を満たしているか否かを判定する。心臓疾患判定部１７０は、心臓疾患の特徴の有無の判定結果を出力部１８０に出力する。心臓疾患判定部１７０による心臓疾患の有無の判定処理については、後に詳細に説明する。

出力部１８０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示装置、またはプリンタなどの印刷装置である。出力部１８０は、合成心電波形取得部１４０から入力された合成心電波形のうち、何らかの心臓疾患の特徴を有すると判定された合成心電波形、判定結果、およびそれに関するコメントを出力する。すなわち、出力部１８０は、合成心電波形の異常を警告する警告部としての機能を有する。なお、合成心電波形の異常の警告は、各種のミネソタコード等のコード分類に従って行うことができる。

なお、本実施の形態では、実測誘導心電波形読出部１１０、フィルタ処理部１２０および波形合成部１３０を心電図自動解析装置１００の内部の構成要素として説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、これらの構成要素の一部または全部を、心電図自動解析装置１００の外部に設けるようにしてもよい。

以上、心電図自動解析装置１００の構成について説明した。

ここで、波形合成部１３０による波形合成処理について説明する。

波形合成部１３０による波形合成処理は、実測心電誘導波形から心起電力ベクトルＨのＸＹＺ成分を一旦求めれば、この心起電力ベクトルＨのＸＹＺ成分と、被検者の体表面上の位置座標を示す合成誘導ベクトルＬとの内積を求めることにより、被検者の体表面上のあらゆる部位に取付けられた電極を用いて実測されると予測される合成心電波形を導出することができるという原理に基づいて行われる。また、この原理は、体表面上の任意の点Ｐにおける電位をＶｐとし、心起電力ベクトルＨのＸＹＺ成分をＨ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とし、合成誘導ベクトルをＬ（ａ，ｂ，ｃ）としたときに、次の式（１）が成り立つという事実によって実証されている。
Ｖｐ＝Ｈ・Ｌ＝ａＸ＋ｂＹ＋ｃＺ …（１）

Ｈ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、標準１２誘導波形の線形和、例えばＶ１〜Ｖ６誘導と、Ｉ誘導と、ＩＩ誘導とを用いた線形和を示す次の式（２）によって求められる。この手法は、「逆Ｄｏｗｅｒ法」として広く知られている。逆Ｄｏｗｅｒ法については、例えば、（P. W. Macfarlane他著、大塚邦明監訳、「１２誘導ベクトル心電図」、株式会社メディカルエレクトロタイムス、１９９６年６月１１日発行、第３３頁〜第３６頁）を参照されたい。
X=-0.172Ｖ1-0.074Ｖ2+0.122Ｖ3+0.231Ｖ4+0.239Ｖ5+0.194Ｖ6+0.156(I)-0.010(II)
Y=0.057Ｖ1-0.019Ｖ2-0.106Ｖ3-0.022Ｖ4+0.041Ｖ5+0.048Ｖ6-0.227(I)+0.887(II)
Z=0.229Ｖ1+0.310Ｖ2+0.246Ｖ3+0.063Ｖ4-0.055Ｖ5-0.108Ｖ6-0.022(I)-0.102(II) …（２）

また、Ｌ（ａ，ｂ，ｃ）は、被検者の体表面上の点が、フランク（Frank）のイメージサーフェス（Image Surface）上のどの点に対応するかを決定することによって求められる。より具体的には、トルソモデルおよびイメージサーフェスによって、トルソモデルにおける標準１２誘導に用いる電極位置が対応するイメージサーフェス上の座標を求めた後、電極位置の座標から標準１２誘導波形についての合成誘導ベクトルＬ（ａ，ｂ，ｃ）を決定する。ここで、イメージサーフェスは、上記式（１）において、Ｈ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を固定した状態で、体表面上の電位を投影して得られるＸＹＺ空間である。トルソモデルおよびイメージサーフェスの詳細については、フランクの論文（Ernest Frank, "THE IMAGE SURFACE OF A HOMOGENEOUS TORSO", Amer. Heart. J, 47:pp. 757-768, 1954）を参照されたい。

このように、トルソモデルおよびイメージサーフェスを用いれば、被検者の体表面上のあらゆる位置座標を示す合成誘導ベクトルを求めることができる。これにより、診断部位を細かく刻んだ各点に電極を取付けたと仮定した場合の合成誘導波形を多数導出することができる。例えば、ブルガダ症候群の診断時に、標準１２誘導におけるＶ１〜Ｖ３誘導波形の電極位置の一肋間上または二肋間上までを細かく刻んだ多数の点で計測されると予測される多数の合成誘導波形を導出することができる。

なお、イメージサーフェスは、厳密には、体型や年齢、性別などの各種パラメータによって被検者ごとに異なりうるので、イメージサーフェス上の座標位置にも多少のずれが生じる可能性がある。これに対応するために、前述の特許文献１に示されるように、実測誘導波形について複数の候補波形を生成し、これら複数の候補波形のうち標準１２誘導波形と最も類似する候補波形の合成に用いた誘導ベクトルを選択して、波形合成部１３０の波形合成処理に用いるようにしてもよい。

以上、波形合成部１３０による波形合成処理について説明した。

次に、波形データ計測部１５０による合成心電波形の特徴を示すデータの計測処理について説明する。波形データ計測部１５０が計測するデータは、大別して、連続した合成心電波形から計測される項目と、連続した合成心電波形のうちの１つ（１心拍）から計測される項目とがある。

（連続した合成心電波形からのデータの計測）
連続した合成心電波形からのデータの計測処理について、図２（Ａ）〜（Ｃ）を用いて説明する。図２（Ａ）〜（Ｃ）は、連続した合成心電波形から計測されるデータの特徴の一例を示す図である。

まず、図２（Ａ）に示すように、波形データ計測部１５０は、心拍ごとにＱＲＳ波の始点および終点、ならびにＴ波の終点を求める。

次いで、図２（Ｂ）に示すように、波形データ計測部１５０は、ＱＲＳ波の始点から前心拍のＴ波の終点の区間（サーチエリア）でＰ波、ｆ波を計測する。これにより、連続した合成心電波形のそれぞれの区分点が認識される。

そして、図２（Ｃ）に示すように、波形データ計測部１５０は、心拍ごとに次の各項目を計測する。
・Ｒ−Ｒ時間：前のＲ波との間の時間
・Ｐ−Ｒ時間：ＱＲＳ波の始点とＰ波の始点との間の時間
・ＱＲＳ時間：ＱＲＳ波の始点と終点との間の時間
・ＱＴ時間：ＱＲＳ波の始点とＴ波の終点との間の時間
・Ｐ波、ｆ波の数：前心拍のＴ波終点までの区間にあるＰ波、ｆ波の数
・Ｐ−Ｐ時間：前心拍のＰ波との間の時間
・Ｐ１−Ｐ２時間：Ｐ波が２個ある場合における１個目と２個目との間の時間
・ＱＲＳ波の振幅：ＱＲＳ波の振幅
・ＱＲＳ波の面積：ＱＲＳ波の始点から終点までの積分値
・ＱＲＳ波の軸：ＱＲＳ波の面積から求めた電気軸
・ＱＲＳ波の向き：ＱＲＳ波の上向きなのか下向きなのかを示す情報

最後に、波形データ計測部１５０は、各心拍の計測値から、Ｒ−Ｒ時間、Ｐ−Ｒ時間、ＱＲＳ時間およびＱＴ時間の全心拍における平均値を求める。

（連続した合成心電波形のうちの１つからのデータの計測）
連続した合成心電波形のうちの１つからのデータの計測処理について、図３（Ａ）〜（Ｅ）を用いて説明する。図３（Ａ）〜（Ｅ）は、連続した合成心電波形のうちの１つから計測されるデータの特徴の一例を示す図である。

まず、波形データ計測部１５０は、連続した合成心電波形のうち、波形解析を行うために最も優勢な波形を１心拍抽出する（ドミナント波形の抽出）。より具体的には、波形データ計測部１５０は、連続した合成心電波形から、期外収縮が疑われる心拍を除いた上で、ショートＲ−Ｒ、異常ＱＲＳ、基線ドリフトのチェック項目からドミナント波形を決定し、Ｒ波の頂点の前４００ｍｓからＲ波の頂点の後６００ｍｓ（１秒分）を同位相で抽出する。

一方、波形データ計測部１５０は、異常心拍を除いた上で、各心拍のＲ波の頂点を基点として各心拍の波形を重ね合わせおよび平均化した波形を算出する（アベレージ波形の算出）。

そして、波形データ計測部１５０は、抽出されたドミナント波形と算出されたアベレージ波形との双方を使用して、区分点の認識を行い、さらに、波形の細分化、波形の振幅および時間幅などを算出する。これにより、図３（Ａ）〜（Ｅ）に示すように、次の各項目が得られる。
・Ｐ１ａ（ｍＶ）：Ｐ１の振幅（＋，−）
・Ｐ２ａ（ｍＶ）：Ｐ２の振幅（＋，−）
・Ｑａ（ｍＶ）：Ｑの振幅（＋，−）
・Ｒａ（ｍＶ）：Ｒの振幅（＋，−）
・Ｓａ（ｍＶ）：Ｓの振幅（＋，−）
・Ｒ’ａ（ｍＶ）：Ｒ’の振幅（＋，−）
・Ｓ’ａ（ｍＶ）：Ｓ’の振幅（＋，−）
・ＳＴ１（ｍＶ）：ＳＴ１の振幅（＋，−）
・ＳＴ２（ｍＶ）：ＳＴ２の振幅（＋，−）
・Ｔ１ａ（ｍＶ）：Ｔ１ａの振幅（＋，−）
・Ｔ２ａ（ｍＶ）：Ｔ２ａの振幅（＋，−）
・Ｐ１ｄ（ｍｓ）：Ｐ１の時間幅
・Ｐ２ｄ（ｍｓ）：Ｐ２の時間幅
・Ｑｄ（ｍｓ）：Ｑの時間幅
・Ｒｄ（ｍｓ）：Ｒの時間幅
・Ｓｄ（ｍｓ）：Ｓの時間幅
・Ｒ’ｄ（ｍｓ）：Ｒ’の時間幅
・Ｓ’ｄ（ｍｓ）：Ｓ’の時間幅
・Ｐ−Ｒ（ｍｓ）：Ｐｂ〜Ｑｂまでの時間幅
・ＱＲＳ（ｍｓ）：Ｑｂ〜Ｓｅまでの時間幅
・ＦＶＴ（ｍｓ）：Ｑｂから最初の波形頂点までの時間

波形データ計測部１５０により計測される各データは、各種の心臓疾患の特徴の有無を判定するための重要なパラメータとして利用されうる。波形データ計測部１５０は、合成心電波形取得部１４０から入力される複数の合成心電波形のそれぞれについて、上記した一連のデータ計測処理を行う。

なお、波形データ計測部１５０が計測する合成心電波形のデータは、上記したものに限定されず、診断対象となる心臓疾患によっては、さらに追加されうる。

以上、波形データ計測部１５０による合成心電波形の特徴を示すデータの計測処理について説明した。

次に、心臓疾患特徴ＤＢ１６０が保持する診断アルゴリズムについて、図４を用いて説明する。図４は、心臓疾患特徴ＤＢ１６０に保持される診断アルゴリズムの一例を示す図である。

図４において、診断アルゴリズムは、心臓疾患名によって分類されている。各診断アルゴリズムは、波形データ計測部１５０で計測された合成心電波形の特徴を示すデータを用いて心臓疾患の特徴の有無を判定可能なように作成されている。

例えば、診断アルゴリズム（Ｎｏ.１）は、合成心電波形におけるＲ−Ｒ間隔、ＱＳＴ幅、Ｐ波の有無、Ｐ−Ｐ間隔の規則性、およびｆ波やＦ波の有無を用いて、不整脈の有無を判定可能に作成されている。

また、診断アルゴリズム（Ｎｏ.２）は、合成心電波形におけるＱＲＳ群の高電位や軸偏位、ＳＴ−Ｔ異常、およびＰ波の異常などを用いて、心室肥大の有無およびその程度を判定可能に作成されている。

また、診断アルゴリズム（Ｎｏ.３）は、合成心電波形における異常Ｑ波、ＳＴ上昇、および冠性Ｔ波の有無や範囲を用いて、心筋梗塞の部位およびその重症度を判定可能に作成されている。

ここで、ブルガダ症候群を診断する診断アルゴリズム（Ｎｏ.４）を、図５（Ａ）〜（Ｃ）を用いてより具体的に説明する。

図５（Ａ）〜（Ｃ）は、心電波形におけるブルガダ症候群の特徴、例えばブルガダサインを説明するための図である。図５（Ａ）は、波形異常がない合成心電波形を示す図であり、図５（Ｂ）は、ｓａｄｄｌｅｂａｃｋ型のＳＴ上昇を示すブルガダサインを呈する合成心電波形を示す図であり、図５（Ｃ）は、ｃｏｖｅｄ型のＳＴ上昇を示すブルガダサインを呈する合成心電波形を示す図である。

図５（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、ブルガダ症候群の特徴を有する心電波形は、波形異常がない心電波形に比して、特徴的なＳＴ上昇を示す。したがって、ブルガダ症候群を診断する診断アルゴリズム（Ｎｏ.４）は、この特徴的なＳＴ上昇を検出するためのアルゴリズムである。

（ｓａｄｄｌｅｂａｃｋ型ブルガダ症候群の診断アルゴリズム）
ｓａｄｄｌｅｂａｃｋ型ブルガダ症候群におけるブルガダサインの検出条件は、図５（Ｂ）において、不完全ＲＳＲ’パターンまたは完全右脚ブロックパターンがあり、Ｖ１誘導またはＶ２誘導で、以下の式（３）が成立することである。
ＳＴ１≧０.２ｍＶ、且つＴａ＜ＳＴｊ×１.５、且つ｜Ｓａ｜≦３.０ｍＶ …（３）
ここで、ＳＴｊは、ＱＲＳ波とＳＴ部位との接合部（Ｊ点）のＳＴ値であり、ＳＴ１は、Ｊ点からＱＴ／１０の点のＳＴ値である。

（ｃｏｖｅｄ型ブルガダ症候群の診断アルゴリズム）
ｃｏｖｅｄ型ブルガダ症候群におけるブルガダサインの検出条件は、図５（Ｃ）において、Ｖ１誘導またはＶ２誘導で、以下の式（４）が成立することである。
ＳＴｊ≧ＳＴ１≧ＳＴ２、且つＳＴ１≧０.２ｍＶ、且つＴａ＜ＳＴｊ×１.５、且つ、｜Ｓａ｜≦３.０ｍＶ …（４）
ここで、ＳＴｊは、ＱＲＳ波とＳＴ部位との接合部（Ｊ点）のＳＴ値であり、ＳＴ１は、Ｊ点からＱＴ／１０の点のＳＴ値であり、ＳＴ２は、ＳＴ１からさらにＱＴ／１０の点のＳＴ値である。

以上、心臓疾患特徴ＤＢ１６０が保持する診断アルゴリズムについて説明した。

次に、心臓疾患判定部１７０による心臓疾患の判定処理について説明する。

心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形の特徴を示すデータが、上記例示したような心臓疾患特徴ＤＢ１６０が保持する診断アルゴリズムで規定される条件（診断基準）を満たしているか否かを判定する。

例えば、心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形におけるブルガダ症候群の特徴の有無を判定する場合、まず、不完全ＲＳＲ’パターンまたは完全右脚ブロックパターンの有無を検出し、次いで、計測部１５０で計測されたＳＴｊ、ＳＴ１、ＳＴ２、Ｔａ、Ｓａが上記式（３）または式（４）を満たすか否かを判定する。

そして、不完全ＲＳＲ’パターンまたは完全右脚ブロックパターンが検出され、且つ式（３）が満たされた場合、心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形がｓａｄｄｌｅｂａｃｋ型ブルガダ症候群の特徴を有すると判定する。また、式（４）が満たされた場合、心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形がｃｏｖｅｄ型ブルガダ症候群の特徴を有すると判定する。一方、式（３）および式（４）のいずれも満たされない場合、心臓疾患判定部１７０は、合成心電波形がブルガダ症候群の特徴を有しない、つまり正常波形であると判定する。

以上、心臓疾患判定部１７０による心臓疾患の判定処理について説明した。

以下、上述のように構成された心電図自動解析装置１００の動作について、図６を用いて説明する。

図６は、本実施の形態に係る心電図自動解析装置１００による心電図の自動解析処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、合成心電波形におけるブルガダ症候群の特徴の有無を判定する場合を例にとって説明する。なお、ここで説明する自動解析処理の手順は一例であり、この手順に含まれる工程およびその順番などは、種々変更可能である。

まず、実測誘導心電波形読出部１１０は、元波形データ、つまり実測誘導心電波形を読出す（Ｓ１）。実測誘導心電波形読出部１１０で読出された実測誘導心電波形は、フィルタ処理部１２０で波形整形処理され、波形合成部１３０に出力される。

次いで、波形合成部１３０は、入力された実測誘導心電波形からＸＹＺ誘導波形を生成し（Ｓ２）、生成されたＸＹＺ誘導波形と被検者の体表面上の位置座標を示す合成誘導ベクトルとを用いて、被検者の診断部位を網羅した範囲における合成心電波形を多数作成する（Ｓ３）。波形合成部１３０で作成されたこれら多数の合成心電波形は、合成心電波形取得部１４０で取得される。

ここでは、波形合成部１３０は、少なくとも、ブルガダ症候群の特徴の有無を判定するための診断部位、例えば、標準１２誘導における右側胸部誘導Ｖ１〜Ｖ３の電極位置の一肋間上および二肋間上に電極を取付けた場合に計測されると予測される合成心電波形を作成する。このように、ブルガダ症候群の特徴が現れ易い部位における合成心電波形が包括的に作成される。なお、波形合成部１３０が作成する合成心電波形の数は特に限定されず、一肋間からさらに複数の合成心電波形を作成するようにしてもよい。

次いで、波形データ計測部１５０は、合成心電波形取得部１４０で取得された合成心電波形について、上述した様々な項目における心電波形の特徴（例えば、振幅、時間幅、形状など）を示すデータを計測する（Ｓ４）。ここでは、波形データ計測部１５０は、合成心電波形について、少なくとも、ブルガダサインの有無を検出するためのデータ（ＳＴｊ、ＳＴ１、ＳＴ２、Ｔａ、Ｓａ）を計測する。波形データ計測部１５０で計測されたこれらのデータは、心臓疾患判定部１７０に出力される。

心臓疾患判定部１７０は、波形データ計測部１５０から入力された合成波形の特徴を示すデータと、心臓疾患特徴ＤＢ１６０が保持する診断アルゴリズムとを用いて、合成心電波形における心臓疾患の特徴の有無を判定することにより、合成心電波形の異常または正常を診断する（Ｓ５）。ここでは、心臓疾患判定部１７０は、まず、合成心電波形から不完全ＲＳＲ’パターンまたは完全右脚ブロックパターンの有無を検出し、波形データ計測部１５０で計測されたデータが上述の式（３）または式（４）を満たすか否かを判定することにより、合成心電波形の異常または正常（ここでは合成波形がブルガダサインを呈するか否か）を診断する。

波形データ計測部１５０および心臓疾患判定部１７０は、波形合成部１３０で作成され、合成波形取得部１４０で取得された多数の合成心電波形のすべてについて、上述したデータの計測処理と、波形の異常または正常の診断処理とを行う（Ｓ６：ＮＯ、Ｓ７）。

そして、心臓疾患判定部１７０は、すべての合成心電波形について、ステップＳ４およびステップＳ５の処理が完了すると（Ｓ６：ＹＥＳ）、その判定結果を、合成心電波形ごとに出力部１８０に出力する。

出力部１８０は、心臓疾患判定部１７０から、合成心電波形のいずれかに異常がある、つまりブルガダサインが呈される旨の判定結果が入力されると（Ｓ８：ＹＥＳ）、その合成心電波形と判定結果とを出力するとともに、それに関するコメントを出力して（Ｓ９）、自動解析処理を終了する。このコメントは、例えば、波形の説明、診断基準や診断根拠、考慮すべき臨床疾患、重症度やその対応、または必要な２次検査の示唆などを含む。

一方、出力部１８０は、心臓疾患判定部１７０から、いずれの合成心電波形にも異常はない旨の診断結果が入力されると（Ｓ８：ＮＯ）、心電図異常なしと判断して自動解析処理を終了する。なお、この場合において、出力部１８０は、心電図異常が診断されなかった旨のコメントを出力して自動解析処理を終了するようにしてもよい。

なお、ここでは、診断対象である心臓疾患をブルガダ症候群に特化して説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、心電図自動解析装置１００は、合成心電波形において、複数の心臓疾患の特徴（例えば、不整脈や心室肥大、心筋梗塞、ＷＰＷなど）の有無を同時に自動診断することができる。

以上、心電図自動解析装置１００による心電図の自動解析処理について説明した。

なお、本実施の形態では、ブルガダ症候群の特徴の有無を判定するための診断部位、つまり標準１２誘導における右側胸部誘導Ｖ１〜Ｖ３の電極位置よりも上部の電極位置で計測されると予測される合成心電波形を作成するようにしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、小児の右室異常を診断する場合には、Ｖ３Ｒ〜Ｖ４Ｒの電極位置の周辺における合成心電波形を作成するのが好ましく、後壁梗塞を診断する場合には、Ｖ７〜Ｖ９の電極位置の周辺における合成心電波形を作成するのが好ましい。このように、診断対象である心臓疾患の特徴が現れ易い部位の周辺における合成心電波形を作成して解析を行うことにより、波形異常が発見される可能性を向上させることができる。

また、本実施の形態においては、実測誘導心電波形として、標準１２誘導波形を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、実測誘導心電波形は、ホルタ心電図で利用されるＮＡＳＡ誘導またはＣＭ５誘導で導出される波形であってもよい。すなわち、実測誘導心電波形は、合成心電波形を生成するために必要となるＸＹＺ誘導波形を生成可能であれば、その誘導方法および波形の数は制限されない。

また、上記実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。例えば、上記の心電図自動解析方法をソフトウェアとしてコンピュータに実行させるようにしてもよい。すなわち、上記実施の形態で説明した心電図自動解析方法を実行するプログラムを予め例えばＲＯＭ（Read Only Memory）等の記録媒体に記録しておき、そのプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）によって動作させることで、本発明の心電図自動解析方法を実行することができる。

このように、本実施の形態によれば、合成心電波形取得部１４０が、実測誘導心電波形から導出された合成心電波形を取得し、波形データ計測部１５０が、取得される合成心電波形のデータを計測し、心臓疾患判定部１７０が、取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、波形データ計測部１５０の計測データを用いて判定する。これにより、実測誘導心電波形、例えば標準１２誘導波形を測定するだけで、電極が取付けられた部位を網羅した範囲において、漏れのない心臓疾患の診断を自動的に行うことができる。すなわち、心臓疾患の特徴が実測誘導心電波形に現れなくとも、合成心電波形に現れる可能性があるので、診断の精度を向上することができる。また、判定すべき合成心電波形の数が増大しても、その判定処理は波形データ計測部１５０および心臓疾患判定部１７０が自動で行うので、依然として高効率な診断が実現可能である。

また、本発明の自動診断技術は、波形データと診断アルゴリズムとに基づく定量的な手法によって行われるので、診断の恒常性および再現性が高い。これにより、本発明の自動診断技術は、医師による判読の後の客観的なダブルチェックの意味合いで用いることができる一方、多数の波形データの中から医師が判読すべき波形データ、つまり異常と判定される波形データを抽出するために用いることもできる。

したがって、本発明の自動診断技術は、ブルガダ症候群のように、１０００人に１人か２人の低い割合で存在する疾患であり、かつ突然死を引き起こす恐れのある危険な疾患の特徴の有無を判定するのに特に有用である。

本発明の一実施の形態に係る心電図自動解析装置の構成の一例を示すブロック図（Ａ）連続した合成心電波形から計測されるデータの特徴の一例を示す図、（Ｂ）連続した合成心電波形から計測されるデータの特徴の他の例を示す図、（Ｃ）連続した合成心電波形から計測されるデータの特徴のさらに他の例を示す図（Ａ）連続した合成心電波形のうちの１つから計測されるデータの特徴の一例を示す図、（Ｂ）連続した合成心電波形のうちの１つから計測されるデータの特徴の他の例を示す図、（Ｃ）連続した合成心電波形のうちの１つから計測されるデータの特徴のさらに他の例を示す図、（Ｄ）連続した合成心電波形のうちの１つから計測されるデータの特徴のさらに他の例を示す図、（Ｅ）連続した合成心電波形のうちの１つから計測されるデータの特徴のさらに他の例を示す図心臓疾患特徴データベースに保持される診断アルゴリズムの一例を示す図（Ａ）波形異常がない心電波形を示す図、（Ｂ）ｓａｄｄｌｅｂａｃｋ型のＳＴ上昇を示すブルガダサインを呈する心電波形を示す図、（Ｃ）ｃｏｖｅｄ型のＳＴ上昇を示すブルガダサインを呈する心電波形を示す図本実施の形態に係る心電図自動解析装置による心電図の自動解析処理の一例を示すフローチャート

符号の説明

１００心電図自動解析装置
１１０実測誘導心電波形読出部
１２０フィルタ処理部
１３０波形合成部
１４０合成心電波形取得部
１５０波形データ計測部
１６０心臓疾患特徴データベース
１７０心臓疾患判定部
１８０出力部

Claims

実測誘導心電波形から導出可能な合成心電波形を取得する取得部と、
取得される合成心電波形のデータを計測する計測部と、
取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、計測されるデータを用いて判定する判定部と、
を有することを特徴とする心電図自動解析装置。
前記合成心電波形は、前記実測誘導心電波形の線形和から求められる心起電力ベクトルと、被検者の体表面上の座標を示す合成誘導ベクトルとの内積によって導出される、
ことを特徴とする請求項１記載の心電図自動解析装置。
判定の結果、取得される合成心電波形に特定の心臓疾患の特徴が有ると判定される場合に、警告を発する警告部、をさらに有する、
ことを特徴とする請求項１記載の心電図自動解析装置。
前記判定部は、取得される合成心電波形におけるブルガダ症候群の特徴の有無を判定する、
ことを特徴とする請求項１記載の心電図自動解析装置。
前記計測部は、取得される合成心電波形の不完全ＲＳＲ’パターンまたは完全右脚ブロックパターンの有無、およびＳＴｊ、ＳＴ１、ＳＴ２、Ｔａ、Ｓａを計測する、
ことを特徴とする請求項４記載の心電図自動解析装置。
前記合成心電波形は、標準１２誘導における右側胸部誘導に対応する電極位置の上部の位置に電極を取付けた場合に計測されると予測される誘導心電波形を含む、
ことを特徴とする請求項４記載の心電図自動解析装置。
心電図自動解析装置において実行される心電図自動解析方法であって、
実測誘導心電波形から導出可能な合成心電波形を取得する取得ステップと、
取得される合成心電波形のデータを計測する計測ステップと、
取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、計測されるデータを用いて判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする心電図自動解析方法。
実測誘導心電波形から導出可能な合成心電波形を取得する取得ステップと、
取得される合成心電波形のデータを計測する計測ステップと、
取得される合成心電波形における特定の心臓疾患の特徴の有無を、計測されるデータを用いて判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための心電図自動解析プログラム。