JP2008200120A - 不整脈信号の検出方法、不整脈信号検出装置および除細動装置 - Google Patents

Abstract

【課題】大量のデータの前処理や学習を必要とせず、あらゆる心電波形に対して不整脈を識別することを可能とする。
【解決手段】心臓に配置された複数の電極からの心電信号を検出し（ステップＳ１）、検出された複数の心電信号の相互情報量を算出し（ステップＳ２）、算出された相互情報量が、所定のしきい値より小さいときに不整脈信号であると判定する（ステップＳ３）不整脈信号の検出方法を提供する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、不整脈信号の検出方法、不整脈信号検出装置および除細動装置に関するものである。

従来、ニューラル回路網を使用して不整脈を識別する装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
この特許文献１に記載された装置は、検出されたディジタルＱＲＳ波形を周波数パワー・スペクトルに変換し、特定の周波数領域で複数の成分に分割されたパワー・スペクトル値を出力し、ニューラル回路網に与え、検出されたＱＲＳ波形のパターンを認識し、正常な洞結節リズムと不整脈を識別するものである。この装置においては、ＱＲＳ波形をそのままニューラル回路網処理に掛けずに、ニューラル回路網の処理対象を、心電信号の周波数解析による情報にした改善手法を入れることにより、正常な洞結節リズムと不整脈を識別している。
特許第２９１８４７２号明細書

しかしながら、フーリエ変換など周波数解析する方法に特有な弱点がこの場合にも含まれる可能性があり、取り出したい信号が弱かったり、ノイズがあったりする不都合がある。また、検出する波形に覆いかぶさる大きな信号強度の波形があると、検出したい情報が取り出しにくく、その波形に合わせた工夫の要る適切な前処理が必要とされ、あらゆる心電波形について不整脈識別することに応用できるとは言い難い。

実施上、ニューラルネットワーク手法を用いるためには、事前に、様々な大量のデータを処理させながら学習させてそれに向けたデータ作りをしなければならないとする他のニューラルネットワーク同様の面倒さがあったり、処理負荷の重いＦＦＴ処理とニューラル回路網処理の構成が大変複雑となったりして、体内植込み型装置で応用するには改善の余地が残されている。また、学習していない不整脈症状に遭遇した場合など学習データが無いために不整脈検出の対応ができない弱点がある。

本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、大量のデータの前処理や学習を必要とせず、あらゆる心電波形に対して不整脈信号を識別することを可能とする不整脈信号の検出方法、不整脈信号検出装置および除細動装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明は以下の手段を提供する。
本発明は、心臓に配置された複数の電極からの心電信号を検出し、検出された複数の心電信号の相互情報量を算出し、算出された相互情報量が、所定のしきい値より小さいときに不整脈信号であると判定する不整脈信号の検出方法を提供する。

上記発明においては、前記相互情報量と複数の心電信号の同時生起頻度を算出し、その分散値が所定のしきい値より小さいときに、細動波形の状態にあると判定し、その分散値が所定のしきい値より大きいとき、心室頻拍波形であると判定することとしてもよい。

また、上記発明においては、特定の時間幅内のサンプル数を定め、前記相互情報量の算出を行うこととしてもよい。
また、上記発明においては、前記時間幅および該時間幅内のサンプル数が、患者の様態や症状、心電信号の検出精度に合わせて変更可能であることとしてもよい。

また、上記発明においては、特定の時間幅内のサンプル数を定めて１つの相互情報量を算出し、前記時間幅をシフトして次の時間幅内の相互情報量を算出することとしてもよい。
また、上記発明においては、前記時間幅のシフト量を変更可能であることとしてもよい。

また、上記発明においては、前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを等分割することとしてもよい。
また、上記発明においては、前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを非線形分割することとしてもよい。

また、本発明は、心臓に配置された複数の電極からの心電信号を検出し、検出された複数の心電信号のピアソンのχ^２統計量を算出し、算出されたχ^２統計量が、所定のしきい値より小さいときに不整脈であると判定する不整脈信号の検出方法を提供する。
上記発明においては、前記χ^２統計量と複数の心電信号の同時生起頻度を算出し、その分散値が所定のしきい値より小さいときに、細動波形の状態にあると判定し、その分散値が所定のしきい値より大きいとき、心室頻拍波形であると判定することとしてもよい。

また、上記発明においては、特定の時間幅内のサンプル数を定め、前記χ^２統計量の算出を行うこととしてもよい。
また、上記発明においては、前記時間幅および該時間幅内のサンプル数が、患者の様態や症状、心電信号の検出精度に合わせて変更可能であることとしてもよい。

また、上記発明においては、特定の時間幅内のサンプル数を定めて１つのχ^２統計量を算出し、前記時間幅をシフトして次の時間幅内のχ^２統計量を算出することとしてもよい。
また、上記発明においては、前記時間幅のシフト量を変更可能であることとしてもよい。

また、上記発明においては、前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを等分割することとしてもよい。
また、上記発明においては、前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを非線形分割することとしてもよい。

また、本発明は、心臓に配置される複数の電極と、該電極により検出された複数の心電信号に基づいて相互情報量を算出する相互情報量算出部と、該相互情報量算出部により算出された相互情報量が所定のしきい値より小さいか否かを判定する判定部とを備える不整脈信号検出装置を提供する。

また本発明は、心臓に配置される複数の電極と、該電極により検出された複数の心電信号に基づいてχ^２統計量を算出するχ^２統計量算出部と、該χ^２統計量算出部により算出されたχ^２統計量が所定のしきい値より小さいか否かを判定する判定部とを備える不整脈信号検出装置を提供する。

また、本発明は、上記不整脈信号検出装置を備え、該不整脈信号検出装置により不整脈信号が検出された場合に、心臓に配置された電極を介して加える電気的な刺激パルスを発生する刺激パルス発生部を備える除細動装置を提供する。

本発明によれば、大量のデータの前処理や学習を必要とせず、あらゆる心電波形に対して不整脈を識別することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る不整脈信号の検出方法について、図１〜図１２を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る不整脈信号の検出方法は、図１に示されるように、右心室および左心室に配置した電極により右心室内および左心室内からそれぞれ心電信号を取得する心電信号検出ステップＳ１と、取得された２種類の心電信号の相互情報量を算出する相互情報量算出ステップＳ２と、算出された相互情報量に基づいて、不整脈信号であるか否かを判定する不整脈判定ステップＳ３とを備えている。

相互情報量は、２つの事象（確率変数）に対して片方の信号からもう片方の信号をどの程度予測できるかを定量化したものであり、下式（１）により算出することができる。

ここで、Ａ｜ａ_ｉ，ｉ＝１，２，…，ｍおよびＢ｜ｂ_ｊ，ｊ＝１，２，…，ｎは確率変数、Ｈ（Ａ）はＢを知る前のＡの不確かさ、Ｈ（Ａ｜Ｂ）はＢを知った後のＡの不確かさ、ｐ（ａ_ｉ），ｐ（ｂ_ｊ）はａ_ｉ，ｂ_ｊの生起確率、ｐ（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）はａ_ｉ，ｂ_ｊの同時生起確率である。

なお、相互情報量の上下限は、下式（２）を満たす。
０≦Ｉ（Ａ，Ｂ）≦Ｈ（Ａ），Ｈ（Ｂ） …（２）
ここで、Ｉ（Ａ，Ｂ）＝０となるのはｐ（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）＝ｐ（ａ_ｉ）ｐ（ｂ_ｊ）、すなわち、ＡとＢが互いに独立であるときである。右側の等号が成り立つのは、一方が他方に完全に従属している場合である。

また、３次元の場合の相互情報量は、下式（３）により算出することができる。

前記相互情報量算出ステップにおいては、図２（ａ）に示されるような右心室および左心室の電極から取得された心電信号を確率変数Ａ，Ｂとみなして、図２（ｂ）に示されるようにヒストグラムを生成し、確率変数Ａの構成要素ａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）、確率変数Ｂの構成要素ｂ_ｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）の含まれるビン内の要素数ｋ_ｉ・，ｋ_・ｊを用いて、生起確率ｐ（ａ_ｉ）、ｐ（ｂ_ｊ）を下式（４）により算出する。ここで、ｍ，ｎはそれぞれＡ，Ｂのビン数であり、ｋ_ｉ・やｋ_・ｊにおける添え字「・」はそれに対応する添え字がｉおよびｊであることを意味する。

ｐ（ａ_ｉ）＝ｋ_ｉ・／Ｎ
ｐ（ｂ_ｊ）＝ｋ_・ｊ／Ｎ …（４）
ここで、Ｎは全サンプル数である。

図２は、例えば、右心室の電極から取得された心電信号を例示し、左心室の電極から取得された心電信号については図示を省略している。
次いで、図３（ａ），（ｃ）に示されるように、右心室および左心室の電極から取得された心電信号を縦軸と横軸とに配置して、同図（ｂ），（ｄ）に示されるように、それぞれヒストグラムを生成し、同図（ｅ）に示されるように、（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）が含まれるボックス内の要素数をｋ_ｉｊとして同時生起確率ｐ（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）を下式（５）により算出する。

そして、このようにして算出された生起確率ｐ（ａ_ｉ）、ｐ（ｂ_ｊ）および同時生起確率ｐ（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）を式（１）に代入して式（６）の相互情報量を算出するようになっている。

十分なサンプル数と、比較的短い時間間隔での相互情報量の算出を行うために、図４に示されるように、各心電図からサンプル数Ｎの時間窓を切り出し、その時間窓を例えばＮ／１０ずつシフトしながら、その都度相互情報量の算出を繰り返す。この場合に、ヒストグラムは各時間窓内において最大値と最小値との間をｎ等分して算出する。

前記不整脈判定ステップは、相互情報量算出ステップにおいて算出された相互情報量が所定のしきい値より低いか否かを比較し、低い場合に不整脈であると判定するようになっている。

本実施形態に係る不整脈信号検出方法の実施例について、図５〜図９を参照して以下に説明する。
本実施例に係る不整脈信号検出方法に用いられた図５〜図８の心電図は、不整脈誘発実験において取得したイヌの心電図である。心電図は、右心室および左心室に配置された電極からそれぞれ取得した。サンプリング周波数は２００Ｈｚで取得し、２５０Ｈｚにアップサンプリングしてから解析した。

そして、取得された両心室心電信号から相互情報量を算出した。
ここで、例えば、ビン数ｎ＝５、ブロック数ｎ×ｎ＝５×５、全サンプル数Ｎ＝２５０である。図４に示されるように、サンプル数Ｎ＝２５０の時間窓を５０サンプルずつシフトしながら各時間窓において相互情報量を求めた。
また、上記時間窓と同じ時間窓内で、下式（７）によりピアソンの相関係数を算出し、比較した。

図５は、心室頻拍（ＶＴ）時の相互情報量と相関係数との比較を示す。
また、図６は、心室細動（ＶＦ）時の相互情報量と相関係数との比較を示す。
さらに、図７は、心房頻拍（ＡＴ）時の相互情報量と相関係数との比較を示す。
また、図８は正常（ＳＲ）時の相互情報量と相関係数との比較を示す
図５〜図８において（ａ）は右心室に配置された電極からの心電信号、（ｂ）は左心室に配置された電極からの心電信号、（ｃ）は、相互情報量ＭＩ（実線）および相関係数ＰＣＣ（破線）を示している。

図５、図６および図８を見ると、心室頻拍が生じた場合および心室細動が生じた場合においては、相互情報量および相関係数のいずれもが正常時に対して大きく変化しており、不整脈であることを検出することができる。
一方、図７および図８を見ると、心房頻拍が発生した場合には、相互情報量は正常時とは異なる変化を示すが、相関係数は正常時とさほど変化せず、心房頻拍を検出することができない。しかし、相関係数においては心房頻拍信号を心室性不整脈信号として誤検出する可能性がある。

上記結果をさらに明確にするために、図９に示される箱ひげ図により評価する。
箱ひげ図の作成は、まず、各データをソーティングした後、４分位範囲によってプロットする。
四分位範囲は，第１四分位値（小さいほうから２５％の値）と第３四分位値（小さいほうから７５％の値）間の区間であり、第２四分位値はメディアンを指す。次いで、下側のひげの部分は第１四分位値から下側に四分位範囲×１．５の長さで引く。この際、その範囲に最小値があれば，最小値まで線を引く。同様に上側のひげは，第３四分位値から上側に四分位範囲×１．５の長さで引く。最大値がこの範囲にあれば最大値までの線を引く。はずれ値（＋で示す。）は，上下ともに，ひげの区間を越えるものを指す。

このようにして作成された箱ひげ図によれば、心室性不整脈（ＶＴ，ＶＦ）の際は相互情報量も相関係数も正常（ＳＲ）時に比べ低下する。一方，心房頻拍（ＡＴ）の際は相互情報量が増加するが，相関係数が低下することがある。したがって相関係数では心室性不整脈と心房頻拍を区別できない場合がある。

図９の箱ひげ図の相互情報量によれば、心室性不整脈については、洞調律および心房頻拍の四分位範囲（箱の範囲）と分離されており、洞調律および心房頻拍とは明確に区別して判定することができる。一方、相関係数では心室性不整脈と洞調律および心房頻拍の四分位範囲に重なりがみられる。また，相関係数では心室性不整脈のはずれ値（＋）の範囲も広く、データがばらついているので、定性的な判断が困難である。

また、図９の箱ひげ図によれば、洞調律（ＳＲ）時と心房頻拍（ＡＴ）時とを区別することはできないが、ＡＴ区間では頻拍の状態であるため、ＱＲＳ波のピーク値に相当する部分は図４の時間窓毎でＳＲ区間より多い。したがって、ＳＲ区間とＡＴ区間では時間窓内でのピーク値に相当するヒストグラムが変わってくるため、判別が可能となる。

また、図９の箱ひげ図によれば、心室頻拍（ＶＴ）時と心室細動（ＶＦ）時との区別がつき難いが、ＶＴ区間では頻拍であるが、ＱＲＳ波は出ているため、心電波形のピーク部分と基線部分の左心室心電図および右心室心電図の同時生起頻度は基線部分に集中してカウントされる。また、同時生起頻度の分散を算出すると。ＶＦ区間は頻度分布が滑らかなため，分散は小さくなる。一方ＳＲ，ＡＴおよびＶＴ区間は基線部と周辺部（心電図のピーク部）の頻度が大きく異なるため分散は大きくなる。このことからＶＴとＶＦとの識別も可能となる。

すなわち、ＳＲ，ＡＴ（心房頻拍）とＶＴ（心室頻拍）、ＶＦ（心室細動）の違いは、相互情報量ＭＩの変化により検出することができる。ＶＴ，ＶＦ時はＭＩ値は小さくなり、ＳＲ，ＡＴ時はＭＩ値は大きい。
また、左心室心電図および右心室心電図の同時生起頻度はＶＴ時とＶＦ時とでは大きく異なり、その分散値よりＶＴとＶＦとの違いを検出することができる。

このように本実施形態に係る不整脈信号の検出方法によれば、ニューラルネットワーク手法のような大量のデータを用いた学習や前処理を必要とせず、処理負荷の重いＦＦＴ処理を行うことなく、ノイズが比較的多い信号でも、ピーク検出が困難な心電信号に基づいても、より確実に不整脈の識別を行うことができる。また、負荷の軽い処理で簡易な装置を実現することができる。さらに、心室頻拍、心室細動のみならず心房頻拍についても識別することができるという利点がある。

なお、洞性頻拍では心臓の興奮伝達は正常に行われるため，両心室はHis-Purkinje系を介してほぼ同時に興奮する。また上室性頻拍性不整脈は心房内に異所的な興奮が発生しても，房室間の興奮伝達はHis-Purkinje系を介するため両心室はほぼ同時に興奮する。
一方，心室性不整脈は心室内の異所的な興奮により生起するため，His-Purkinje系を介せず両心室の興奮が同期しない。

両心室の心電図から算出した相互情報量は，表１に示されるように、洞性頻脈および上室性不整脈では心電図波形が互いに従属するため大きい値になる。一方、心室性不整脈では心電図波形の独立性が高くなるため小さい値になる。したがって、致死的でない上室性頻拍の不整脈信号を心室性不整脈信号であると誤認することがなく、信号検出における誤判断が行われてしまう不都合を回避することができるという利点もある。

ここで、図１０に示されるように、致死性不整脈信号検出の閾値として相互情報量および相関係数をそれぞれ指標とした試験の精度を，ＲＯＣ（receiver-operator
characteristics）曲線により評価する。
図１０（ａ）は診断指標の分布、図１０（ｂ）は模式的なＲＯＣ曲線である。
ここで、表２に示される頻度ＴＰ，ＦＮ，ＴＮ，ＦＰを用いて、感度（sensitivity）＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）、特異度（specificity）＝ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＰ）、偽陽性率＝１−特異度である。

ＲＯＣ曲線はスクリーニング検査等の精度の評価や従来の検査と新しい検査の比較に用いられ、どの範囲でカットオフ点を取ればよいかを示すものである。
カットオフ点は、診断指標において、病態群と正常群を区別する検査の能力を視覚的に示すことが可能である。ＲＯＣ曲線において、異なる検査の優越を判定する場合はこの曲線がより左上方に位置するほど優れていると判断する。

精度の指標にはＲＯＣ曲線の面積（ＲＯＣＡ：ＲＯＣ area）を用いる。
その結果，相互情報量による試験ではＲＯＣＡ＝０．９８７、相関係数による試験ではＲＯＣＡ＝０．８１６となった。また、相互情報量による試験のほうが、ＲＯＣ曲線の立ち上がりが鋭い。これは特異度を低下させることなく、感度を向上させることが可能であることを示している。

次に、左心室心電図および右心室心電図の同時生起頻度によるＶＦの検出判別基準について説明する。
ＳＲ，ＡＴおよびＶＴ時の心電図波形は，主として基線部分と立ち上がりの急峻なＱＲＳ群から構成される。したがって、左心室心電図および右心室心電図の同時生起頻度は基線部分に集中してカウントされる。一方、ＶＦ時の心電図は無秩序な波形が連続して観測されるため、同時生起頻度は基線部を中心として滑らかに分布する。図１２に同時生起頻度を示す。このような差異を定量化するため、同時生起頻度の分散を算出する。ＶＦは頻度分布が滑らかなため、分散は小さくなる。一方ＳＲ，ＡＴおよびＶＴは基線部と周辺部（心電図のピーク部）の頻度が大きく異なるため分散は大きくなる。したがって、この分散値の違いによってもＶＦの検出が可能となる。

なお、本実施形態においては、相互情報量ＭＩを使用して、各心電図の解析を行ったが、ピアソンのχ^２統計量を使うことによっても、同様の解析を行うことが可能である。
相互情報量算出と同様に図２のような心電図の同時生起確率ｐ（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）は、図２より（ａ_ｉ，ｂ_ｊ）の含まれるボックスの要素数ｋ_ｉｊをカウントする。次にカウントしたｋ_ｉｊを基に、図１３に示されるｍ×ｎ分割表を作成し、χ^２統計量Ｔを下式（８）により算出する。

不整脈分類のアルゴリズムは下記手順１〜３に示す。また、不整脈分類のフローチャートを図１４に示す。
（手順1）
右心室心電図と左心室心電図の相互情報量（ＭＩ）またはχ²統計量（Ｔ）により、ＳＲまたはＡＴ(以下ＳＲ／ＡＴで表す)と、ＶＴまたはＶＦ(以下ＶＴ／ＶＦで表す)を分離する。
（ＭＩまたはχ²）＞αならばＳＲ／ＡＴ、
（ＭＩまたはχ²）≦αならばＶＴ／ＶＦである。
ここで、αは分類閾値である。

（手順2）
右心房心電図と右心室心電図の相互情報量ＭＩまたはχ²統計量ＴによりＳＲとＡＴを分離する。このとき、房室間の伝導遅れＴｄを補正するため，右心房心電図をＴｄだけ過去にシフトする。これにより正常時の右心房心電図のＰ波と右心室心電図のＲ波を同期させる。
（ＭＩまたはχ²）＞βならばＳＲ、
（ＭＩまたはχ²）≦βならばＡＴである。
ここで、βは分類閾値である。

（手順３）
右心室心電図と左心室心電図の同時生起頻度ｋ_ｉｊより求めた同時生起頻度の分散Ｖを下式（９）により算出し、ＶＴとＶＦを分離する。

ここで、μは、同時生起頻度の平均値である。

V ＞γならばVT、
V ≦γならばVFである。
ここで、γは分類閾値である。

図１５に左心室心電図と右心室心電図により算出したχ^２統計量Ｔによる箱ひげ図を示す。
心電図解析において、χ^２統計量Ｔを使うことも、前記相互情報量ＭＩによる解析と同様に有効で、ＳＲ，ＡＴとＶＴ，ＶＦの違いを検出できることがわかる。

次に、前記手順２に従い、右心房心電図と右心室心電図のχ²統計量Ｔを算出する。図１６にＳＲ時の相互情報量ＭＩとχ^２統計量Ｔを求めた例を示す。また、同様に、図１７にＡＴ時の相互情報量ＭＩとχ^２統計量Ｔを求めた例を示す。ＡＴの区間では相互情報量ＭＩ、χ^２統計量Ｔが小さくなっていることが判る。
図１８に右心房心電図と左心室心電図の箱ひげ図を示す。

次に、ＶＴ区間とＶＦ区間については図１５のフローチャートに従い同時生起頻度の分散を算出する。算出例を図１２に示すようにＶＦは頻度分布が滑らかなため、分散は小さくなる。一方ＳＲ，ＡＴおよびＶＴは基線部と周辺部（心電図のピーク部）の頻度が大きく異なるため分散は大きくなる。したがって、この分散値の違いからＶＦの検出が可能となる。

なお、本実施形態においては、検出された心電信号の振幅を分割する際に、最大値と最小値の間を等分割する線形分割を例示して説明したが、これに代えて、波形の振幅の絶対値が、例えば最大値×０．２以下の点を１つのボックスに集約し、その他のレベルを線形分割する非線形分割を採用してもよい。

この手法は、心電波形の絶対値の最大値を求め、その２０％以下のものはゼロレベルとみなすものである。２０％以下のレベルを除き、その他のレベル（２０％以上）を等分割することにより、分割点を決定し、各々対応するボックスの値とする。これにより、基線部分に生じるノイズ等を削減することができるという利点がある。

次に、上記不整脈信号検出方法を利用した本発明の一実施形態に係る除細動装置１について、図１９および図２０を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る除細動装置１は、図１９に示されるように、不整脈信号検出装置２と、治療制御部３と、刺激パルス発生部４とを備えている。

不整脈信号検出装置２は、心臓Ａに配置される３つの電極５ａ，５ｂ，５ｃと、これらの電極５ａ，５ｂ，５ｃの接続を切り替えるスイッチ部６と、電極５ａ，５ｂ，５ｃにより検出された心電信号に基づいて相互情報量を算出する情報処理部７と、該情報処理部７により算出された相互情報量に基づいて不整脈か否かを解析する解析診断部８とを備えている。

電極５ａ，５ｂ，５ｃは、例えば、右心房と右心室および左心室の冠状静脈洞にそれぞれ配置されている。
情報処理部７は、図２０に示されるように、スイッチ９と、増幅器１０と、フィルタ１１と、Ａ／Ｄ変換器１２と、レベル分割部１３と、リングメモリ１４と、ヒストグラム部１５と、相互情報量演算部１６とを備えている。

前記スイッチ９は、３つの電極５ａ，５ｂ，５ｃの内のいずれか２つからの心電信号を選択するようになっている。
前記増幅器１０は、スイッチ９により選択された２つの心電信号をそれぞれ増幅するようになっている。

前記フィルタ１１は、増幅器１０により増幅された２つの心電信号に含まれるノイズをそれぞれ除去するようになっている。
前記Ａ／Ｄ変換器１２は、心電信号をディジタル信号に変換するようになっている。
前記レベル分割部１３は、スイッチ９により選択された２つの電極（例えば、図２０においては電極５ａと電極５ｂ）からの増幅されノイズ除去されＡ／Ｄ変換された心電信号を等分割（例えば、５分割）してレベル変換を行うようになっている。すなわち、サンプル内における最大値と最小値との間を等分割するようになっている。

前記リングメモリ１４は、レベル分割部１３によりレベル変換された心電信号をサンプリングタイミングに応じて順次書き込み、順次読み出すことができるように配列されたメモリであり、書き込みは時間的にはリング状配列でサンプリングタイミングに準じて順次記録されるようになっている。リング状配列されたメモリの読み出しは、別のタイミングで、所定の配列幅（時間窓）分が読み出されるようになっている。また、その読み出し開始位置もあらかじめ定められた数メモリ（ステップ数）ずつ、メモリを配列方向にずらしながら読み出されるようになっている。

前記ヒストグラム部１５は、Ｘ配列ヒストグラム部１５ａ、Ｙ配列ヒストグラム部１５ｂおよび２次元配列ヒストグラム部１５ｃを備えている。Ｘ，Ｙ配列ヒストグラム部１５ａ，１５ｂは、それぞれ、リングメモリ１４の一部に記録された時間窓に対応する分のメモリ値が入力され、メモリ値に応じたヒストグラム配列に変換されて記録されるようになっている。

２次元配列ヒストグラム部１５ｃは、２次元配列したメモリであり、２つのリングメモリ１４の読み出しタイミングと同期しながらそれぞれ読み出し、各Ｘ値Ｙ値で１点として２次元配列したメモリにヒストグラム配列に変換して記録されるようになっている。
なお、構成を単純化するために、２次元配列ヒストグラム部１５ｃからＸ配列別に読み出して加算したりＹ配列別に読み出して加算したりすることで、Ｙ配列ヒストグラム部１５ｂやＸ配列ヒストグラム部１５ａの値としてもよい。

前記相互情報量演算処理部１６はＸ配列ヒストグラム部１５ａに記録されているメモリ値ｋ_ｉ・、Ｙ配列ヒストグラム部１５ｂに記録されているメモリ値ｋ_・ｊ、２次元配列ヒストグラム部１５ｃに記録されているメモリ値ｋ_ｉｊを読み出した後、相互情報量ＭＩの計算を行い、その値を解析診断部８へ転送するようになっている。
この動作を、順次、心臓Ａからの信号を電極５ａ，５ｂ，５ｃにて検出し、検出窓を予め定めたステップ数ずらしながら相互情報量ＭＩの値を演算し出力していくようになっている。

また、相互情報量演算処理部１６に代えて、χ^２統計量演算処理部１６′を備える不整脈信号検出装置を図２２に示す。χ^２統計量演算処理部１６′は、Ｘ配列ヒストグラム部１５ａに記録されているメモリ値ｋ_ｉ・、Ｙ配列ヒストグラム部１５ｂに記録されているメモリ値ｋ_・ｊ、２次元配列ヒストグラム部１５ｃに記録されているメモリ値ｋ_ｉｊを読み出した後、χ^２統計量Ｔの計算を行い、その値を解析診断部８へ転送するようになっている。
この動作を、順次、心臓Ａからの信号を電極５ａ，５ｂ，５ｃにて検出し、検出窓を予め定めたステップ数ずらしながらχ^２統計量Ｔの値を演算し出力していくようになっている。

解析診断部８は、相互情報量演算処理部１６から送られてきた相互情報量ＭＩの値から、または、χ^２統計量演算処理部１６′から送られてきたχ^２統計量Ｔの値から、不整脈信号であるか否かを判断し、その判断結果に基づいて刺激パルスを出力する必要性について判断するようになっている。そして、刺激パルスの出力が必要されるときには解析診断部８から治療制御部３へ信号が出力される。それによって、治療制御部３により刺激パルス発生部４が制御され、電極５ａ，５ｂ，５ｃに刺激パルスが伝わるようにスイッチが切り替えられ、その後、刺激パルスが心臓Ａへ与えられるようになっている。刺激パルスが与えられた後には、再び、心臓Ａからの信号を検出するために３つの電極５ａ，５ｂ，５ｃの内の２つとセンサ部７とが接続されるようにスイッチ６が切り替えられる。

このように構成された本実施形態に係る除細動装置１によれば、心臓Ａに取り付けた複数の電極５ａ，５ｂ，５ｃにより検出した複数の心電信号の相互情報量ＭＩまたはχ^２統計量Ｔに基づいて、簡易に、心室頻拍、心室細動あるいは心房頻拍のような致死性不整脈信号を検出して刺激パルスを出力することができるという利点がある。

なお、本実施形態においては、ヒストグラム部として２次元配列ヒストグラム部１５ｃを採用したが、これに代えて、図２１、図２３に示されるように、３次元配列ヒストグラム部１５ｃ′を採用してもよい。また、この場合、３つ目のＺ配列ヒストグラム部１５ｄが必要である。また、増幅器１０、フィルタ１１、Ａ／Ｄ変換器１２、レベル分割部１３、リングメモリ１４も３つずつ備えられている。また、スイッチ９が削除され、スイッチ９′が採用されている。

そして、３つのリングメモリ１４から読み出しタイミングを同期させながらそれぞれ読み出し、各Ｘ値Ｙ値Ｚ値で１点として３次元配列したメモリにヒストグラム配列に変換して記録する。
また、構成を単純化するために、３次元配列ヒストグラム部１５ｃ′からＸ配列別に読み出して加算したりＹ配列別に読み出して加算したり、Ｚ配列別に読み出して加算したりすることで、Ｘ配列ヒストグラム部１５ａ、Ｙ配列ヒストグラム部１５ｂおよびＺ配列ヒストグラム部１５ｄの値としてもよい。

本発明の一実施形態に係る不整脈の検出方法を示すフローチャートである。 図１の不整脈の検出方法における生起確率の算出のための（ａ）心電信号の振幅値の一例と、（ｂ）そのヒストグラムとを示す図である。 図１の不整脈の検出方法における同時生起確率の算出のための（ａ）一の心電信号の振幅値の一例、（ｂ）そのヒストグラム、（ｃ）他の心電信号の振幅値の一例、（ｄ）そのヒストグラムおよび（ｅ）同時生起要素数を示す図である。 図１の不整脈の検出方法における相互情報量の算出のための時間窓を示す図である。 心室頻拍（ＶＴ）時の２つの心電信号とその相互情報量および相関係数とを示す図であり、（ａ）右心室心電図、（ｂ）左心室心電図、（ｃ）ＭＩ：相互情報量（実線）、ＰＣＣ：相関係数（破線）である。 心室細動（ＶＦ）時の２つの心電信号とその相互情報量および相関係数とを示す図であり、（ａ）右心室心電図、（ｂ）左心室心電図、（ｃ）ＭＩ：相互情報量（実線）、ＰＣＣ：相関係数（破線）である。 心房頻拍（ＡＴ）時の２つの心電信号とその相互情報量および相関係数とを示す図であり、（ａ）右心室心電図、（ｂ）左心室心電図、（ｃ）ＭＩ：相互情報量（実線）、ＰＣＣ：相関係数（破線）である。 正常（ＳＲ）時の２つの心電信号とその相互情報量および相関係数とを示す図であり、（ａ）右心室心電図、（ｂ）左心室心電図、（ｃ）ＭＩ：相互情報量（実線）、ＰＣＣ：相関係数（破線）である。 （ａ）相互情報量、（ｂ）相関係数のばらつきを示す箱ひげ図である。 スクリーニング検査等の精度評価のための（ａ）診断指標の分布、（ｂ）ＲＯＣ曲線を模式的に示す図である。 実際のデータに基づく、相互情報量および相関係数のＲＯＣ曲線を示す図である。 図５〜図８のそれぞれの心電信号の同時生起頻度の平均値を示す図である。 図１の不整脈の検出方法の変形例であって、ピアソンのχ^２統計量の算出に用いられるｎ×ｎ分割表を示す図である。 不整脈分類手法を示すフローチャートである。 図１３のｎ×ｎ分割表を用いて算出したピアソンのχ^２統計量のばらつきを示す箱ひげ図である。 正常（ＳＲ）時の２つの心電信号とその相互情報量およびχ^２統計量とを示す図であり、（ａ）右心室心電図、（ｂ）左心室心電図、（ｃ）ＭＩ：相互情報量（細線）、χ^２統計量（太線）である。 心房頻拍（ＡＴ）時の２つの心電信号とその相互情報量およびχ^２統計量とを示す図であり、（ａ）右心室心電図、（ｂ）左心室心電図、（ｃ）ＭＩ：相互情報量（細線）、χ^２統計量（太線）である。 右心房心電図と右心室心電図間のχ^２統計量を示す箱ひげ図である。 本発明の一実施形態に係る除細動装置を示すブロック図である。 図１９の除細動装置の情報処理部を示すブロック図である。 図２０の情報処理部の変形例を示すブロック図である。 図２０の情報処理部の他の変形例を示すブロック図である。 図２０の情報処理部の他の変形例を示すブロック図である。

符号の説明

Ａ 心臓
１ 除細動装置
２ 不整脈信号検出装置
５ａ，５ｂ，５ｃ 電極
７ 情報処理部（相互情報量算出部）
８ 解析診断部（判定部）

Claims (19)

1. 心臓に配置された複数の電極からの心電信号を検出し、
   検出された複数の心電信号の相互情報量を算出し、
   算出された相互情報量が、所定のしきい値より小さいときに不整脈信号であると判定する不整脈信号の検出方法。
2. 前記相互情報量と複数の心電信号の同時生起頻度を算出し、その分散値が所定のしきい値より小さいときに、細動波形の状態にあると判定し、その分散値が所定のしきい値より大きいとき、心室頻拍波形であると判定する請求項１に記載の不整脈信号の検出方法。
3. 特定の時間幅内のサンプル数を定め、前記相互情報量の算出を行う請求項１または請求項２に記載の不整脈信号の検出方法。
4. 前記時間幅および該時間幅内のサンプル数が、患者の様態や症状、心電信号の検出精度に合わせて変更可能である請求項３に記載の不整脈信号の検出方法。
5. 特定の時間幅内のサンプル数を定めて１つの相互情報量を算出し、前記時間幅をシフトして次の時間幅内の相互情報量を算出する請求項１または請求項２に記載の不整脈信号の検出方法。
6. 前記時間幅のシフト量を変更可能である請求項５に記載の不整脈信号の検出方法。
7. 前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを等分割する請求項１に記載の不整脈信号の検出方法。
8. 前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを非線形分割する請求項１に記載の不整脈信号の検出方法。
9. 心臓に配置された複数の電極からの心電信号を検出し、
   検出された複数の心電信号のピアソンのχ^２統計量を算出し、
   算出されたχ^２統計量が、所定のしきい値より小さいときに不整脈信号であると判定する不整脈信号の検出方法。
10. 前記χ^２統計量と複数の心電信号の同時生起頻度を算出し、その分散値が所定のしきい値より小さいときに、細動波形の状態にあると判定し、その分散値が所定のしきい値より大きいとき、心室頻拍波形であると判定する請求項９に記載の不整脈信号の検出方法。
11. 特定の時間幅内のサンプル数を定め、前記χ^２統計量の算出を行う請求項９または請求項１０に記載の不整脈信号の検出方法。
12. 前記時間幅および該時間幅内のサンプル数が、患者の様態や症状、心電信号の検出精度に合わせて変更可能である請求項１１に記載の不整脈信号の検出方法。
13. 特定の時間幅内のサンプル数を定めて１つのχ^２統計量を算出し、前記時間幅をシフトして次の時間幅内のχ^２統計量を算出する請求項９または請求項１０に記載の不整脈信号の検出方法。
14. 前記時間幅のシフト量を変更可能である請求項１３に記載の不整脈信号の検出方法。
15. 前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを等分割する請求項９に記載の不整脈信号の検出方法。
16. 前記複数の電極から検出された心電信号のレベルを非線形分割する請求項９に記載の不整脈信号の検出方法。
17. 心臓に配置される複数の電極と、
    該電極により検出された複数の心電信号に基づいて相互情報量を算出する相互情報量算出部と、
    該相互情報量算出部により算出された相互情報量が所定のしきい値より小さいか否かを判定する判定部とを備える不整脈信号検出装置。
18. 心臓に配置される複数の電極と、
    該電極により検出された複数の心電信号に基づいてχ^２統計量を算出するχ^２統計量算出部と、
    該χ^２統計量算出部により算出されたχ^２統計量が所定のしきい値より小さいか否かを判定する判定部とを備える不整脈信号検出装置。
19. 請求項１７または請求項１８に記載の不整脈信号検出装置を備え、
    該不整脈信号検出装置により不整脈信号が検出された場合に、心臓に配置された電極を介して加える電気的な刺激パルスを発生する刺激パルス発生部を備える除細動装置。

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