JP2013521867A - 心内電位図の時間−周波数ノイズ検出 - Google Patents

Abstract

心臓発作の誤検出を防止すべく心調律管理装置の心内電位図のノイズを識別および分類するシステム、方法、および装置が開示されている。一例では、発作またはノイズが検知されたか否かを識別および判定すべく、３つのチャネルが分析される。

Description

本願発明は、心内電位図の時間−周波数ノイズ検出に関する。

埋め込み可能な医療装置（ＩＭＤ）は、生理的パラメータを監視し、筋収縮を誘発または制限するなどの治療を提供するか、または、神経性刺激を提供するために、または、治療もしくは診断の用途に対して使用されることができる。ＩＭＤの一例には、心調律管理（ＣＲＭ）装置が含まれ、それは心調律の疾患を治療するように構成される。例えば、ＣＲＭは、患者の心調律を検知し、頻脈または細動を検出し、ペーシング電気刺激を提供して心収縮反応を誘起し、心臓再同期療法（ＣＲＴ）の電気刺激を提供して一または複数の心室の心収縮の空間的特性を調整し、抗頻脈性不整脈ペーシング、電気的除細動、または除細動ショックを提供して頻脈性不整脈を中断させることによって支援することができる。

幾つかの実例では、抗不整脈治療などの治療は、送達される治療に関連する症状のいずれも患者が罹患していない場合に、患者に送達することができる。これらの実例では、ＣＲＭ装置は、生じなかった発作を誤って検知することがあるかも知れず、また、患者の安全性を危険に晒すことがあり、不必要な治療送達による患者の生活の質を低下させることがある。この誤検出は、心周期内の事象の過剰感知または誤検出によって生じることがあり、一般には２つのカテゴリ（生理学的信号に基づいた過剰検知および非生理学的信号に基づいた過剰検知）に分類される。生理学的信号は、周囲の筋組織によって生成されるノイズなどの筋電位を含んでいる。非生理学的信号は、電磁波干渉、断線、緩んだネジ類、配線の不十分な接続、または配線の絶縁不良を含んでいる。

ＣＲＭ装置における過剰検知は、稀に生じることがあるものの、この装置では大抵の場合に頻脈性不整脈が正確に検知されるので、実際の頻脈性不整脈と、過剰感知が生じたか否かとを区別することは、評価するのが難しいことがある。過剰感知による患者への不必要な治療の送達を軽減すべく、ＣＲＭ装置は、過剰感知の発生を判定し、且つ、特定の形態の過剰感知を識別および分類するための分類スキームを適用することができる。

心内電位図（ＩＥＧＭ）は、心臓内、心臓上、および／または、心臓近傍に配置されたＣＲＭ装置の電極における測定単位であるような、心臓の特定位置での電位変化を記録することができる。一例では、電位図から収集されたノイズ信号を分類するようなオフライン分類方法は、ＣＲＭ装置用のプログラミングについて推奨プログラムを提供するために使用される。本分類方法は、時間領域における形態情報、周波数領域における周波数要素、および時間−周波数領域におけるエネルギ分布に基づいて分類を判定することができる。内因性の心臓信号は、或るチャネルにおけるノイズ信号のエネルギ分布と比較される際に、時間−周波数領域における独特なエネルギ分布特性を有することがある。この情報は、ＩＭＤのより良好な管理（例えば、配線不良などによるノイズ検出および分類）のために医師または訓練を受けた専門家によって使用される。

例１は、検知チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するように構成された第１識別回路と、第１ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成された
ノイズ分類回路とを備えるシステムを使用または包含することができる主題について記述している。

例２では、例１の主題が随意に、第１ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するように構成された第２識別回路を備えることができる。ノイズ分類回路は、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される。

例３では、例１または例２の主題が随意に、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するように構成された第３識別回路を備えることができる。ノイズ分類回路は、第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される。

例４では、例１〜例３のうちのいずれか１つの主題が随意に、判定後のノイズ分類を使用して、装置プログラミングまたは推奨を提供するように構成された装置プログラミング回路を備えることができる。

例５では、例１〜例４のうちのいずれか１つの主題が随意に、心拍数と不整脈範囲とを比較することに基づいて、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成された第１識別回路を備えることができる。

例６では、例１〜例５のうちのいずれか１つの主題が随意に、検知チャネル信号にフィルタを適用するとともに、特定周波数を超えるエネルギ分布を判定することによって、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成された第１識別回路を備えることができる。

例７では、例１〜例６のうちのいずれか１つの主題が随意に、心拍数がしきい値以下である場合に、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定し、また、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第２インターバルにおけるデータを分析して、複数の心周期内のノイズを判定するように構成される、第２識別回路を備えることができる。

例８では、例１〜例７のうちのいずれか１つの主題が随意に、第２識別回路が第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号の振幅と第１しきい値とを比較することによって、第１インターバルにノイズがあるか否かを判定することを含んでいる。

例９では、例１〜例８のうちのいずれか１つの主題が随意に、第２識別回路が、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号に時間−周波数変換を適用し、最大エネルギ・レベルを有した時点を判定し、該時点の変動性指標を導出し、該変動性指標と第２しきい値とを比較することを含むことができる。

例１０では、例１〜例９のうちのいずれか１つの主題が随意に、回路を使用して、検知チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するステップと、該第１ノイズ特性を用いるとともに、検知チャネル信号の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を
用いて、ノイズ分類を判定するステップとを含む方法を含むことができる。

例１１では、例１〜例１０のうちのいずれか１つの主題が随意に、第１ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するステップと、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するステップとを含むことができる。

例１２では、例１〜例１１のうちのいずれか１つの主題が随意に、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するステップを含むことができる。ノイズ分類回路は、第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される。

例１３では、例１〜例１２のうちのいずれか１つの主題が随意に、判定後のノイズ分類を使用して、装置プログラミングまたは推奨を提供するステップを含むことができる。
例１４では、例１〜例１３のうちのいずれか１つの主題が随意に、心拍数がしきい値以下である場合に、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定するステップと、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第２インターバルにおけるデータを分析して、心周期内のノイズを判定するステップとを含むことができる。

例１５では、例１〜例１４のうちのいずれか１つの主題が随意に、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップを含み、心室チャネル信号の振幅と第１しきい値とを比較することによって、前記インターバルにノイズがあるか否かを判定するステップをさらに含むことができる。

例１６では、例１〜例１５のうちのいずれか１つの主題が随意に、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップが、心室チャネル信号に時間−周波数変換を適用するステップをさらに含むことができ、最大エネルギ・レベルを有した時点を判定し、該時点の変動性指標を導出し、該変動性指標と第２しきい値とを比較するステップを含んでいる。

例１７では、例１〜例１６のうちのいずれか１つの主題が随意に、ショック・チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するように構成された第１識別回路と、第１ノイズ特性を使用して、心室心拍数検知チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するように構成された第２識別回路と、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房心拍数検知チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するように構成された第３識別回路と、第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、ショック・チャネル信号、心室心拍数検知チャネル信号、および心房心拍数検知チャネル信号のうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するノイズ分類回路とを具備した装置を備えることができる。

例１８では、例１〜例１７のうちのいずれか１つの主題が随意に、心拍数がしきい値以下である場合に、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定し、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、心周期内のノイズを判定するように構成された第２識別回路を備えることができる。

例１９では、例１〜例１８のうちのいずれか１つの主題が随意に、第２識別回路を備えることができ、同第２識別回路が、心室信号に時間−周波数変換を適用し、最大エネルギ・レベルを有した時点を判定するようにさら構成される。

例２０では、例１〜例１９のうちのいずれか１つの主題が随意に、ショック・チャネル信号における周波数分布が狭帯域内にあるか否かを判定するとともに、前記信号に時間−周波数変換を適用してショック・チャネル信号のエネルギ分布を分析することによって、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成された第２識別回路を備えることができる。

２つのチャネルにおける非生理学的な外部ノイズに基づいた過剰感知を表示する心内電位図の出力の一例を示す図。 ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示す図。 ３つのチャネルを使用した信号分類の一例を示す図。 或る期間に亘るショック・チャネル信号の特異点の密度を分析すること、および時間−周波数分析などによって、ショック・チャネルのノイズを判定する一例を示す図。 心室チャネルのノイズを判定する一例を示す図。 心室チャネルのノイズを判定する一例を示す図。 心房チャネルのノイズを判定する一例を示す図。 ノイズを分類する心内電位図モジュールを具備した埋め込み可能な医療装置の一例を示す図。 外部通信装置に通信可能に結合された埋め込み可能な心臓機能管理システムの一例を示すブロック図。 適応データの記憶およびダウンロードを可能にするように構成された埋め込み可能な心臓機能管理システムの一例を示すブロック図。 外部プログラミングおよび診断コンピュータの一例を示すブロック図。

図面は、必ずしも実測するようには描かれておらず、図面中、同様の符号が、異なる図中の同様の構成要素について記述することがある。また、異なる文字の接尾文字を有した同様の符号は、同様の構成要素の異なる実例を表わすことがある。図面は、概して例として示されるが、限定することなく、本書面で議論される様々な実施形態を示している。

図１は、２つのチャネルの非生理学的な外部ノイズに基づいた過剰感知を表示する心内電位図の出力の例を示している。第１チャネル１０２は、心室心拍数チャネルとすることができ、第２チャネル１０４は、心室ショック・チャネルとすることができる。時間領域における信号の形態論、ならびに第１チャネル１０２および第２チャネル１０４の周波数領域におけるこれらの信号の周波数および振幅は、これらの信号が正常な心調律、頻脈性不整脈、または実際のノイズによって生じるか否かを判定するために使用されることができる。そのため、図１は、第１および第２の両方のチャネル１０２および１０４のノイズを示している。第１および第２の両方のチャネル１０２および１０４にノイズがあり、両方のチャネルのノイズの周波数および振幅に基づいているので、このノイズが、例えば電磁波雑音などの非生理学的な外部ソースによって生じることがあると判定される場合がある。上述したような形態論および周波数要素に基づいた分類に加えて、信号の分類は、この情報を使用し、さらに、時間−周波数領域におけるエネルギ分布を分析することによって強化される。一旦ノイズが検知されると、この情報は、医師（臨床医）に報告されるか、または、例えば、頻脈性不整脈治療の留保、装置プログラミングの変更、治療のパラメータの変更などの、アクションを判定するように、アルゴリズムへのデータとして提供されることができる。

図２Ａ〜図２Ｆは、ショック・チャネル信号と、該ショック・チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示している。ショック・チャネルは、３Ｈｚ〜８０Ｈｚの帯域幅を持つ、広帯域の非バイポーラ検知信号の一例である。図示のように、時間は、図２Ａ〜図２Ｆのグラフのｘ軸における測定単位である。信号の振幅は、図２Ａ、図２Ｃ、および図２Ｅのｙ軸における測定単位である。周波数は、図２Ｂ、図２Ｄ、および図２Ｆのｙ軸における測定単位である。図２Ａ〜図２Ｂは、或る波形と、時間−周波数領域における正常な心臓信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。この信号におけるノイズを判定する際には、ウェーブレット変換またはウィグナー変換などの様々な時間−周波数分析技術を使用することが可能である。図２Ｃ〜図２Ｄは、或る波形と、時間−周波数領域における心室頻拍信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図２Ｅ〜図２Ｆは、或る波形と、時間−周波数領域における心室ノイズ信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図２Ａ、図２Ｃ、および図２Ｅを比較することによって、ノイズ信号が、正常な心調律および心室頻拍信号よりも多い信号転換（例えば、特異点、方向変換）を有していることが分かる。これは、図２Ｂ、図２Ｄ、および図２Ｆに反映されており、正常な静脈洞および心室頻拍からの信号要素の大多数は、３０Ｈｚよりも低い周波数範囲を有することがあり、ノイズ信号の主たる信号要素は、３０Ｈｚよりも高い。図２Ｄでは、頻拍のエネルギが狭帯域で主に分散されていることがさらに分かる。

図３Ａ〜図３Ｆは、心室検知チャネル信号と、該心室検知チャネル信号の対応するエネルギ分布とを示している。拍数検知チャネルは、例として２０Ｈｚ〜１７０Ｈｚの帯域幅を持ち、バイポーラおよび非バイポーラの両方である場合がある狭帯域検知信号の一例である。図示のように、時間は、図３Ａ〜図３Ｆのグラフのｘ軸における測定単位である。信号の振幅は、図３Ａ、図３Ｃ、および図３Ｅのｙ軸における測定単位である。周波数は、図３Ｂ、図３Ｄ、および図３Ｆのｙ軸における測定単位である。図３Ａ〜図３Ｂは、或
る波形と、時間−周波数領域における正常な心臓信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図３Ｃ〜図３Ｄは、或る波形と、時間−周波数領域における心室頻拍信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図３Ｅ〜図３Ｆは、或る波形と、時間−周波数領域における心室ノイズ信号のこの波形の対応するエネルギ分布とを図示している。図３Ａ、図３Ｃ、および図３Ｅを比較することによって、ノイズ信号が、正常な静脈洞および心室頻拍信号よりも多くの信号転換を有していることが分かる。信号中のより多くの転換が、特異点（ＳＰ）の高い密度に対応している。ＳＰは、信号に沿った特定の箇所であり、それは時間に亘って信号によって示される「転換」を最も良好に表わしている。米国特許第６，９５０，７０２号明細書は、信号の特異点の判定および用途について記述し、参照によってここに援用される。加えて、非ノイズ信号では、連続する心拍間に静止期間があるが、ノイズ信号には静止期間がない。同様の観察は、図３Ｂ、図３Ｄ、および図３Ｆで見られ、正常な静脈洞および心室頻拍は、心拍周囲に集中した大多数のエネルギを有し、ノイズ信号のエネルギ分布は、より分散されている。それらの特性も、心房の狭帯域検知信号中に観察される。図２Ａ〜図２Ｆおよび図３Ａ〜図３Ｆに基づいて、様々なチャネルの時間−周波数分析が、ノイズまたは生理学的信号のいずれかとして、信号を分類するのに非常に有用であることがある。

図４は、３つのチャネルを使用した信号分類の一例４００を示している。４０２では、ショック・チャネルのノイズは、特異点方法および周波数分析を使用することなどによって検知することができる。４０４では、心室チャネルのノイズは、時間−周波数パターンおよびショック・チャネルからの情報を使用することなどによって検知することができる。４０６では、心房チャネルのノイズは、時間−周波数パターン並びにショックおよび心室チャネルからの情報を使用して検知することができる。３つのチャネルすべてからの情報は、信号を分類するために包括的に使用することができる。幾つかの例では、チャネルのいずれかまたはそれらの組合せが、ノイズとして信号を分類するために使用することができる。

図５は、或る期間に亘るショック・チャネル信号の特異点の密度を分析すること、および、時間−周波数分析などによって、ショック・チャネル信号中のノイズを判定する一例５００を示している。この例では、５０２で、ショック・チャネル信号中のＳＰを検知することができる。５０４では、特異点の密度が、所定期間、しきい値よりも大きいか否かを判定することができる。５０４で、特異点の密度がしきい値よりも大きい場合、５０６で、本方法は、ショック・チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。５０４で、特異点の密度がしきい値よりも大きくない場合、５０８で、本方法は、前記ショック・チャネル信号にハイパス・フィルタを適用することができる。一例では、信号を３０Ｈｚのハイパス・フィルタでフィルタリングすることができるが、他の例では、信号に異なるフィルタを適用することができる。ノイズ信号が３０Ｈｚよりも高い周波数分布を有している一方で、生理学的信号が３０Ｈｚよりも低い周波数分布を有しているので、３０Ｈｚを使用することができる。５１０では、高エネルギが、フィルタされた信号に存在するか否かを判定することができ、そうであれば、５１４で、ショック・チャネル信号にノイズがあると宣言することができる。５１０では、高エネルギが、フィルタされた信号に存在しないと判定された場合、ショック・チャネル信号にノイズがないと宣言することができる。

図６は、特異点分析および時間−周波数分析に基づいてショック・チャネルのノイズを判定する一例６００を示している。この例では、６０２で、本方法は、時間インターバルに亘ってショック信号の特異点を演算することができる。例えば、６０４では、本方法は、１番目の特異点と１５番目の特異点との間の時間インターバルの差を判定することができ、６０６では、本方法は、時間インターバルが０．０６２５秒未満であるか否かを判定することができる。１番目の特異点と１５番目の特異点との間の時間インターバルが０．
０６２５秒未満でない場合、６０８で、本方法は、このインターバルにはノイズがないと判定することができる。１番目の特異点と１５番目の特異点との間の時間インターバルが０．０６２５秒未満である場合、６１０で、本方法は、カウンタを１ずつインクリメントすることができ、本方法は、発作内の別のインターバルを判定することができ、その時間インターバルの差も検査することができる。６１２でカウンタが２以上である場合、６１４で、本方法は、ノイズが発作に検出されたと判定することができる。しかし、６１２でカウンタが２未満である場合、本方法は、６１５でその発作についてより感度の高い分析を行なうことができる。

６１５では、本方法は、インターバルのより詳細な分析を行なうことができ、特に６１６では、本方法は、１０個の特異点の時間インターバルを検査することができる。６１８では、本方法は、１０個の特異点の時間インターバルが０．５５秒未満であるか否かを判定することができる。そうでなければ、６２０で、本方法は、このインターバルにはノイズがないと判定することができる。０．５５秒のインターバルに１０個の特異点がある場合、６２２で、本方法は、５番目の特異点が検知された時点を使用してしきい値を判定することができる。６２４では、本方法は、３０Ｈｚのカットオフ周波数の一例を持つハイパス・フィルタを前記信号に適用することができる。ハイパス・フィルタは、カットオフ周波数よりも高い周波数を良く通すが、停止周波数よりも低い周波数を減衰させる。カットフ周波数は、埋め込み可能な装置または信号を記録するために使用される任意の装置内に設定するフィルタリングの実施に基づいて選択することができる。６２６で、１０個の特異点間の時間インターバル内のフィルタリングされた信号（ＳＦ）の平均エネルギが、しきい値の演算された割合以上ある場合、第２カウンタが１ずつインクリメントされる。そうでなければ、１番目の特異点と１０番目の特異点との間のフィルタリングされた信号（ＳＦ）の平均エネルギが、しきい値の演算された割合よりも小さい場合に、本方法は、このインターバルにはノイズがないと判定することができる。６３２では、第２カウンタが２以上である場合に、本方法は、６３４でノイズが発作に検出されたと判定することができる。６３２では、第２カウンタが２未満である場合に、本方法は、この発作にはノイズが検出されていないと判定することができる。本質的に、フィルタを適用した後、エネルギがより高い周波数に存在する場合、これはノイズがあることの指標となることがあり、また、２つのそのような実例がある場合、これはチャネルにノイズのより大きい指標となる場合がある。使用される値はすべて、例として使用され、様々な他の値が適所で使用されることができる。例えば、カットオフ周波数、特異点時間インターバルは、求められる目的に対して当業者にとっては明白なように改良および調節される。

心室チャネル・ノイズ検出方法は、２つの連続する心拍間の時間インターバルを判断することによって潜在的なノイズがチャネルにあるか否かを判定することができる。連続する心拍間の時間は、心室の収縮および弛緩の生理的現象を表わしている。２つの連続する心拍間の時間が、予め特定されたしきい値未満である場合、それはノイズである場合がある。しかし、それはノイズとしてまだ報告されない。追加の基準が、それが心室細動ではなく実際のノイズであることを確認するために使用される。この追加の基準は、ショック・チャネルからの情報を使用する。ショック・チャネルのノイズが多い場合、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。なぜならば、ショック・チャネルにノイズが多い場合には、心室検知信号もノイズが多い可能性が高いからである。しかし、ショック・チャネルのノイズが多くない場合、本方法は、ショック・チャネルが心室細動の特徴を有しているか否かを判定することができる。心室細動の特徴のうちの幾つかは、速い心拍数、時間−周波数領域におけるショック・チャネル信号のエネルギを含んでいる。ショック・チャネルが心室細動の特徴を有している場合、ノイズがあることはなく、代わりに、本方法は、信号に心室細動があると判定することができる。幾つかの実施形態では、ショック・チャネルが心室細動の特徴を含んでいる場合、ノイズおよび心室細動の両方を検出することができる。しかし、ショック・チャネルが心室細動の特徴を含
んでいない場合、本方法は、心室チャネルにノイズが検出されたと判定することができる。心室細動の判定は、時間−周波数領域におけるチャネルに対して信号をフィルタリングし、チャネル信号が図７に関して議論されるようなしきい値周波数を超えるか否かを判定することに基づくことができる。

図７は、心室チャネルのノイズを判定する一例７００である。７０２では、本方法は、心室電位図中の連続する検知した心拍間の時間を判定することができる。７０４では、連続的に検知した心拍間の時間の差がしきい値（この場合、０．３５秒）以上である場合、本方法は、７０６で、データインターバルをより詳細に分析し続けることができる。７０６では、本方法は、連続する心拍マーカ内のより小さいインターバルを分析することができる（この場合、第１心拍マーカに０．１２５秒を加え、次の心拍マーカの時間から０．１秒を引くことによって狭くされる）。最も可能性が高いのは、選択されたインターバルが、連続する心拍間の静止期間を反映することである。図３のように、生理学的信号の静止期間は、非常に小さい信号の振幅を持ち、殆ど「静穏」であるが、ノイズ信号には静止期間がない場合がある。７０８で、ショック・チャネルにノイズがない場合、７１０では、本方法は、ショック・チャネル検知から演算された心拍数が心室細動範囲内にあるか否かを判定する。そうであれば、心室チャネルにはノイズはない。７１０で、ショック・チャネル検知から演算された心拍数が心室細動範囲内にない場合、７１４で、本方法は、信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きいか否かを判定することができる。さらに、本方法は、７０８でショック・チャネルにノイズがあると判定されたときに、心室信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きいか否かを判定することができる。心室信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きい場合、７１６で、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。心室信号の絶対値の平均がしきい値よりも大きくない場合、本方法は、心室チャネルにノイズがないと判定することができる。

７０４に戻って、本方法が、連続する検知した心拍インターバルがしきい値（この場合、０．３５秒）未満であると判定した場合、本方法は７２０へと継続することができる。７２０では、本方法は、第１マーカから０．１秒を引くことによって、および、その際に第２マーカに０．１秒を加えることによって、インターバルを拡張し、それによって、より広いインターバルを分析することができる。このインターバルは、心拍周囲の信号を含んでいる可能性が最も高い。図３によれば、正常な心調律または心室頻拍などの生理学的信号の周波数分布は、心拍周囲に集中した周波数分布を有するが、ノイズ信号の周波数分布は、広く分散し、拡散する。７２２で、本方法が、ショック・チャネルにノイズがあると判定した場合（図４および図６に関するショック・チャネルの分析を参照）、７２４で、本方法は、ウェーブレット変換などの技術を使用して、心室信号を時間領域から時間−周波数領域に変換し、時間−周波数エネルギ分布を判定することができる。７２６では、本方法は、エネルギが各周波数に対して最大レベルにある時点を得て、７２８へと継続する。７２８では、この時点の標準偏差がしきい値未満ではなく、周波数分布がより拡散していると示唆する場合、７３０で、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されたと判定することができる。しかし、７２８で、この時点の標準偏差がしきい値よりも小さく、周波数分布がより集中されていると示唆する場合、７３２で、本方法は、心室チャネルにノイズが検知されていないと判定することができる。

７２２に戻って、本方法が、ショック・チャネルにノイズがないと判定することができる場合、本方法は、７３４へと継続し、本方法は、ショック・チャネル検知から演算した心拍数が心室細動範囲内にあるか否かを判定することができる。そうであれば、７４０で、本方法は、心室チャネルにノイズがないと判定することができる。７３４で、本方法が、ショック・チャネルから演算された心拍数が心室細動範囲内にないと判定した場合、７３６で、本方法は、ショック・チャネルのエネルギが狭帯域内にあるか否かを判定することができる。図２Ｃおよび図２Ｄに示されるように、ショック・チャネルのエネルギが心
室頻拍についての狭帯域に集中されるので、したがって、これが真の場合には、ノイズはないが、ショック・チャネルのエネルギが狭帯域内にない場合には、本方法は、７２４へと継続し、上述したような変換を適用することができる。幾つかの例では、心室チャネル信号中のノイズの検出は、ショック・チャネルを分析せずに判定される。

図８は、心房チャネルのノイズを判定する一例８００を示している。心房チャネルのノイズを判定する際に、本方法は、図２Ａ〜図２Ｆおよび図５に関して上述したようなショック・チャネルのノイズを判定する方法と、図７に関して上述したような心室チャネルのノイズを判定する方法とを組み合わせる。８０２では、本方法は、心房チャネル上での時間−周波数分析を使用して、心房チャネルから疑義のあるセグメントを検知することができる。この分析は、７２４，７２６，および７２８で説明されたものと同様である。８０４では、本方法は、心室チャネルが図７に記述された方法を使用してノイズが多かったか否かを判定することができる。８０４で、本方法が心室チャネルのノイズが多くないと判定した場合、８０６で、本方法は、心室チャネルから演算された心拍数が心室の頻脈性不整脈／細動範囲内にあるか否かを判定することができる。そうであれば、８１０で、本方法は、心房チャネルにノイズがないと判定することができる。しかし、心室チャネルから演算された心拍数が前記心室の頻脈性不整脈／細動範囲内にない場合、本方法は、８０８へと継続することができ、本方法は、Ｒ−Ｒインターバルの長さが安定しているか否かを判定することができる。安定していない場合、８１４で、本方法は、不安定なＲ−Ｒインターバルが心房細動の指標であるので、心房チャネルにノイズが存在しないと判定することができる。８０８で、本方法がＲ−Ｒインターバルが安定していると判定した場合、本方法は、８１２へと継続し、心房チャネルのＰ−Ｐインターバルを安定して分析する。８１２で、本方法がＰ−Ｐインターバルが安定していると判定することができる場合、８１４で、本方法は、心房チャネルにノイズがないと結論づけることができる。しかし、Ｐ−Ｐインターバルが安定していない場合、８１６で、本方法は、心房ノイズがあると結論づけることができる。

８０４で、ノイズが多い心室チャネルがある場合、８１８で、本方法は、図２Ａ〜図２Ｆおよび図５に関する上記の分析から、ノイズが多いショック・チャネルがあるか否かを判定することができる。この分析から、ノイズが多いショック・チャネルがある場合、８２０で、本方法は、心房ノイズが検知されたと判定することができる。しかし、ショック・チャネルの分析が、ノイズが多くないと判定された場合に、本方法は、８２２へと継続し、本方法は、ショック・チャネルから演算された心拍数が心室の頻脈性不整脈／細動範囲内にあるか否かを判定することができる。前記心室の頻脈性不整脈／細動範囲内にない場合、本方法は、心房調律が速いときには心室調律が速い可能性が最も高いので、８３０で心房チャネルにノイズがあると判定することができる。心拍数が前記心室の頻脈性不整脈／細動範囲内にある場合、本方法は、心房チャネルにノイズがないと判定することができる。心拍数範囲は、当業者にとって容認可能な公知の範囲とすることができる。幾つかの例では、前記心室の頻脈性不整脈／細動範囲は、本方法の感度を増大させるべく設定される。幾つかの例では、心房チャネル信号のノイズは、ショック・チャネルの分析および心室チャネルの分析なしに判定される。

図９は、ノイズを分類する心内電位図モジュール９０２の一例９００を示している。この例では、心内電位図モジュールは、第１識別モジュール９０４と、第２識別モジュール９０６と、第３識別モジュール９０８と、ノイズ分類モジュール９１０とを備えることができる。第１識別モジュール９０４は、ショック・チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するように構成することができる。第２識別モジュール９０６は、第１ノイズ特性を使用して、非ショック・心室チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するように構成することができる。第３識別モジュール９０８は、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するように構成す
ることができる。ノイズ分類モジュール９１０は、第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、前記ショック・チャネル、非ショック・心室チャネル、および心房チャネルのうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布を使用して、ノイズ分類を判定するように構成することができる。幾つかの例では、心内電位図モジュール９０２は、患者の体内に配置される埋め込み可能な医療装置を備えたシステムの一部とすることができる。他の実施形態では、心内電位図モジュールは、メモリに格納され、プロセッサによって判読可能である、マシン読み取り可能な媒体を備えた埋め込み可能な医療装置の一部とすることができる。

図１０は、外部通信装置に通信可能に結合された、埋め込み可能な心臓機能管理システム１０００の一例を示すブロック図である。この例では、システム１０００は、埋め込み可能な医療装置（ＩＭＤ）１００５と、生理的データ・センサ１０１０と、外部通信装置１０２０とを備えることができる。一例では、ＩＭＤ１００５は、患者の心臓に心調律治療を提供するために使用される心調律管理（ＣＲＭ）装置である。一例では、生理的データ・センサ１０１０は、検知応答脱分極情報および誘起応答脱分極情報などを含むＥＧＭデータを検出するために使用される。別の例では、生理的データ・センサ１０１０は、特に、心拍数、呼吸速度、または血圧などの心臓の働きと関係する一または複数の他の生理的パラメータを監視するために使用される。幾つかの例では、複数の生理的データ・モニタが、複数の関連性のある生理的パラメータを監視するために採用される。

外部通信装置１０２０は、ＩＭＤ１００５をプログラミングし、ＩＭＤ１００５から得たデータを表示するか、または、ＩＭＤ１００５から医師もしくは中央監視ステーション（図示せず）にダウンロードされたデータを通信するために使用される。一例では、外部装置は、ＩＭＤ１００５と通信するように構成された、ラップトップなどのパーソナル・コンピュータを備える。一例では、外部装置は、有線通信リンクを介してＩＭＤ１００５と通信する。一例では、外部通信装置１０２０は、無線通信リンクを通じてＩＭＤ１００５と通信する。一例では、外部通信装置１０２０は、ＩＭＤ１００５からデータを受信し、それをコンピュータ・ディスプレイなどに表示することができる。一例では、外部通信装置１０２０は、さらに、診断する医師または装置プログラミングによる使用に対して、格納された発作データをダウンロードする目的で、ＩＭＤ１００５によって開始される無線通信を受信することができる。この例では、外部通信装置１０２０は、ＩＭＤ１００５によってダウンロードされたデータを、有線または無線データ接続を通じて中央監視ステーションに転送することができる。有線データ接続は、デジタル加入者線、ケーブル・モデム、またはＰＯＴＳ（旧来の電話）線を通じたダイアルアップ接続を含むことができる。ＩＭＤ１００５によって収集されたこの種類のデータの通信は、マザール（Ｍａｚａｒ）らの米国特許第７，３９５，１１７号明細書「長期無線機能を有した埋め込み可能な医療装置」においてさらに説明されており、それは参照によってここに援用される。この種の通信およびＩＭＤ１０１０の外部通信装置との相互作用もまた、マザールらの米国特許第７，１２７，３００号明細書「埋め込み可能な医療装置と患者管理システムとの間のデータ通信を可能にする方法および装置」にさらに説明されており、それは参照によってここに援用される。

図１１は、適応データ記憶およびダウンロードを可能にするように構成された、埋め込み可能な心臓機能管理システム１１００の一例を示すブロック図である。一例では、システム１１００は、埋め込み可能な医療装置１００５と、一または複数の生理的データ・センサ１０１０Ａ，１０１０Ｂ，．．．，１０１０Ｎ（以下、包括的に１０１０と称する）と、外部通信装置１０２０とを備えることができる。システム１１００の一例では、ＩＭＤ１００５は、生理的データ・モニタ１１１０と、処理モジュール１１２０と、メモリ１１４０と、通信モジュール１１５０とを備えることができる。幾つかの例では、処理モジュール１１２０は、プロセッサ１１２５と、通信バス１１３０とを備えることができる。
或る例では、処理モジュール１１２０は、病状検出回路１１２２も備えることができる。病状検出回路は、プロセッサ１１２５を備え、生理的データ・モニタ１１１０に通信可能に結合されている。例えば、生理的データ・モニタ１１１０内の信号サンプリング回路は、病状検出回路１１２２に対して、センサ１０１０によって生成された電気信号のデジタル化された値を提示することができる。

幾つかの例では、病状検出回路１１２２は、プロセッサ１１２５を備え、該プロセッサ１１２５によって実行可能なソフトウェアまたはファームウェアにおける指令で具現化された一または複数の検出アルゴリズムを実行する。そのようなプロセッサは、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、または特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）を備えることが可能である。

幾つかの例では、処理モジュール１１２０は、さらに随意に、プロセッサ１１２５または病状検出回路１１２２によって操作されるデータを格納するために使用される特定プロセッサ用メモリ１１３５を備えることができる。一例では、通信バス１１３０は、生理的データ・モニタ１１１０、プロセッサ１１２５、メモリ１１４０、および通信モジュール１１５０の間の通信を可能にすることができる。メモリ１１４０および通信モジュール１１５０は随意に、通信バス１１３０を通じてルーティングすることなく直接通信することができる。或る例では、メモリ１１４０は、メインメモリと、一または複数の二次メモリ回路１１４５とを備えることができる。一例では、二次メモリ回路１１４５は、外部通信装置１０２０との接続が確立されている間、データを一時的に格納するために使用されることができる。

一例では、生理的データ・モニタ１１１０は、一または複数の生理的データ・センサ１０１０からデータを受信することができる。或る例では、生理的データ・センサ１０１０は、患者の体内に埋め込まれるセンサを備えることができ、内部センサとも呼ばれる。他の例では、生理的データ・センサ１０１０は、患者によって装着もしくは携行されるか、または、患者の皮膚に付着されるか、または、患者の皮膚に装着されるような、歩行用または他の外部センサを備えることができる。幾つかの例では、生理的データ・センサ１０１０は、外部および内部の両方のセンサを含むことができる。一例では、生理的データ・センサ１０１０は、心音センサ、血圧センサ、姿勢センサ、呼吸センサ、活動センサ、または化学センサのうちの一または複数を含むことができる。この例では、生理的データ・モニタ１１１０は、前記複数のセンサのうちのいずれかまたはすべてからデータを受信し、受信したデータを、通信モジュール１１５０を介してＩＭＤ１００５の他の部分または外部通信装置１０２０に通信するように構成される。

或る例では、センサ１０１０は、対象者の生理的な心血管事象と関係のある時変電気信号を提供することができる。そのようなセンサ１０１０の例の非包括的なリストは、心臓信号検知回路、心内インピーダンス検知回路、経胸壁的インピーダンス検知回路、血圧センサ、血液ガスセンサ、化学センサ、心音センサ、姿勢センサ、および活動センサを含んでいる。幾つかの例では、ＩＭＤ１００５は、ＩＭＤ（図示せず）の外部のセンサと通信する。この様々なセンサによって提供される信号は、患者または対象者が罹患しているまたは罹患した病理学的事象または発作を検出するために使用されることができる。

例えば、ＩＭＤ１００５は、記述した電極のうちのいずれかを使用して検知された心臓信号から、不整脈事象を検出することが可能である。心臓信号は、対象者または患者の心臓活動を表すものである。頻脈性不整脈の発作などの病理学的発作が検出された場合、ＩＭＤ１００５は、心臓信号の記録を（例えば、電位図として）開始することが可能である。そして、生理的データまたは監視された生理的データと一般に呼ばれる、記録された心臓信号は、外部装置に通信されることが可能である。しかし、一般には、ＩＭＤ１００５
によって検出されるすべての病理学的発作は、メモリ１１４０などの内部メモリに格納される。

図１１に戻って、一旦受信されると、監視された生理的データは、プロセッサ１１２５に転送されるか、または、メモリ１１４０に直接格納されることができる。この例では、メモリ１１４０は、通信モジュール１１５０を通じて外部通信装置１０２０によってアクセスされることができる。幾つかの例では、通信モジュール１１５０は、通信リンクを通じて外部通信装置１０２０と通信する。上で議論したように、外部通信装置１０２０とＩＭＤ１００５との間の通信リンクは、有線または無線とすることができる。

図１２は、外部通信装置および記憶装置の一例を示すブロック図である。システム１２００は、コンピュータ・システム１２００の例示形態をなすマシンであり、その内部では、ここで議論される方法論のいずれか１つまたは複数の実行をマシンに支援させる指令を実行することが可能である。或る例では、マシンは、スタンドアロン型装置として動作するか、または、他のマシンに接続されることができる（例えば、ネットワーク化される）。ネットワーク化された配置では、マシンは、サーバ・クライアント・ネットワーク環境におけるサーバまたはクライアント・マシンの能力の範囲で、または、ピア・ツー・ピア（または分散型）ネットワーク環境におけるピア・マシンとして動作することができる。マシンは、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップ・ボックス（ＳＴＢ）、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話機、ウェブ機器、ネットワーク・ルータ、スイッチもしくはブリッジ、または、そのマシンによって講じられる動作を指定する指令（連続した指令または他の指令）を実行可能な任意のマシンとすることができる。さらに、単一のマシンだけが図示されているが、マシンは、ここで議論される方法論のいずれか１つまたは複数を行なう１組（または複数組）の指令を個々にまたは共同して実行する任意のマシンの集合体を含むことができる。

コンピュータ・システム１２００の例は、プロセッサ１２０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、またはそれらの両方）と、メインメモリ１２０４と、スタティック・メモリ１２０６とを備え、それらはバス１２０８を介して互いに通信する。コンピュータ・システム１２００は、ビデオ表示装置１２１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ））をさらに備えることができる。コンピュータ・システム１２００は、英数字入力装置１２１２（例えば、キーボード）と、ユーザ・インタフェース（ＵＩ）ナビゲーション装置１２１４（例えば、マウス）と、ディスク・ドライブ・ユニット１２１６と、埋め込み可能な医療装置インタフェース１２１８と、ネットワーク・インタフェース装置１２２０とをさらに備えている。埋め込み可能な医療装置インタフェースは、埋め込み可能な医療装置との有線または無線のデータ接続を含むことができる。或る例では、システム１２００は、埋め込み可能な医療装置との有線および無線の両方のデータ接続を含んでいる。一例では、埋め込み可能な医療装置（ＩＭＤ）インタフェースは、記憶用および／または治療する医師または患者管理システムへの再送信用に、ＩＭＤに格納された情報をコンピュータ・システム１２００にダウンロードすることを可能にする。一例では、ＩＭＤからダウンロードされた情報は、ビデオ表示装置１２１０に表示させることができる。別の例では、ダウンロードされた情報は、ビデオ表示装置１２１０での表示に先立ってプロセッサ１２０２によって処理される。一例では、ＩＭＤインタフェースは、埋め込み可能なＣＲＭ装置用のプログラミング・パラメータを含む情報を、ＩＭＤにアップロードし、同ＩＭＤに戻すことができる。

ディスク・ドライブ・ユニット１２１６は、マシン読み取り可能な媒体１２２２を備え、ここで記述される方法論または機能のうちのいずれか１つまたは複数によって具現化または利用される一または複数組の指令およびデータ構造（例えば、ソフトウェア）１２２４を格納することができる。指令１２２４は、さらに、コンピュータ・システム１２００
によるその実行中に、完全にまたは少なくとも部分的にメインメモリ１２０４内またはプロセッサ１２０２内に存在することができ、メインメモリ１２０４およびプロセッサ１２０２もまた、マシン読み取り可能な媒体を構成している。

マシン読み取り可能な媒体１２２２は、例示の実施形態では単一の媒体であるものとして示されることがあるが、用語「マシン読み取り可能な媒体」は、一または複数の指令またはデータ構造を格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、中央集中型もしくは分散型のデータベースまたは関連するキャッシュおよびサーバ）を含むことができる。用語「マシン読み取り可能な媒体」は、マシンによる実行処理のための指令を格納、符号化、または搬送することが可能であり、且つ、本願の方法論のうちのいずれか１つまたは複数をマシンに行なわせるか、あるいは、そのような指令によって利用されるか、または、そのような指令に関連するデータ構造を格納、符号化、もしくは搬送することが可能な、任意の有形体表現媒体を含むことができる。用語「マシン読み取り可能な媒体」は、半導体メモリ、ならびに光学媒体および磁気媒体を含むことができるが、これらに限定される必要はない。マシン読み取り可能な媒体の特定の例は、例えば半導体記憶装置（例えば、消去可能なＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、およびフラッシュ・メモリ装置）を含む不揮発性メモリと、内部ハード・ディスクおよびリムーバブル・ディスクを含む磁気ディスクと、光磁気ディスクと、ＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクとを含んでいる。

指令１２２４は、さらに、送信媒体を使用して通信ネットワーク１２２６を通じて送信または受信することができる。指令１２２４は、ネットワーク・インタフェース装置１２２０および多数の転送プロトコル（例えば、ＨＴＴＰ）のうちのいずれか１つを使用して送信することができる。通信ネットワークの例は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、携帯電話網、ＰＯＴＳ（旧来の電話）網、および無線データ通信網（例えば、Ｗｉ−ＦｉおよびＷｉＭａｘネットワーク）を含んでいる。

或る例は、ロジック、または多数の構成要素、モジュール、もしくは機構を含んでいるように、ここでは記述されている。モジュールは、或る動作を行なうことが可能な有形ユニットであり、或る方法で構成または配置されることが可能である。例では、一または複数のコンピュータ・システム（例えば、スタンドアロン、クライアントまたはサーバ・コンピュータ・システム）、あるいは、コンピュータ・システムの一または複数のモジュール（例えば、プロセッサまたは一群のプロセッサ）は、ここで記述されるような或る動作を行なうように動作するモジュールとして、ソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーションの部分）によって構成されることが可能である。

様々な例では、モジュールは、機械的または電子的に実装されることが可能である。例えば、モジュールは、或る動作を実行するように恒久的に構成された専用の回路またはロジック（例えば、特殊目的のプロセッサのような）を含むことが可能である。モジュールは、ソフトウェアによって或る動作を行なうように一時的に構成されるプログラマブル・ロジックまたは回路（例えば、汎用プロセッサまたは他のプログラム可能なプロセッサに包含されるような）をさらに含むことがある。当然のことながら、専用のおよび恒久的に構成された回路で機械的に、または一時的に構成された回路（例えば、ソフトウェアによって構成される）でモジュールを実装するかの判断は、コストおよび時間を考慮することによってなされることがある。

従って、用語「モジュール」は、有形の実体を包含するものとして理解されるべきであり、物理的に構築されるか、恒久的に構成されるか（例えば、有線接続される）、または一時的に構成される（例えば、プログラムされる）実体を包含するものとして理解される
べきであり、或る方法で動作するか、および／または、ここで記述される或る動作を実行する。モジュールが一時的に構成される（例えば、プログラムされる）例を考慮すると、モジュールの各々は、いずれ、任意の１つの実例で構成または例示される必要はない。例えば、モジュールが、ソフトウェアを使用して構成された汎用プロセッサを備える場合、その汎用プロセッサは、その時々において異なるモジュールとしてそれぞれ構成されることがある。従って、ソフトウェアはプロセッサを構成し、例えば、一時点で特定のモジュールを構成し、異なる時点で異なるモジュールを構成することがある。

モジュールは、他のモジュールに情報を提供し、他のモジュールから情報を受信することができる。従って、記述されるモジュールは、通信可能に結合されるものとしてみなされることが可能である。そのような複数のモジュールが同時に存在する場合、通信は、モジュールを接続する信号送信を通じて（例えば、適切な回路およびバスを通じて）達成されることが可能である。複数のモジュールがその時々において構成または例示される例では、そのようなモジュール間の通信は、例えば、複数のモジュールがアクセスするメモリ構造における情報の記憶および取り込みを通じて達成されることが可能である。例えば、１つのモジュールは、動作を実行し、その動作の出力を、それが通信可能に結合されたメモリ装置に格納することが可能である。そして、さらなるモジュールは、後で、格納された出力を取り出し処理すべくメモリ装置にアクセスすることが可能である。さらに、モジュールは、入力または出力装置との通信を開始することが可能であり、リソース（例えば、情報の集合体）上で動作することができる。
［補足説明］
上の詳細な記述は、添付図面への参照を含み、それは詳細な記述の一部を構成する。図面は、例示として、本発明が実施されることができる特定の実施形態を示している。これらの実施形態もまた、ここでは「例」と称される。そのような例は、示されたかまたは記述されたものに加えて、要素を含むことができる。しかし、本願発明者らは、示されたかまたは記述されたそれらの要素のみが提供される例も考慮している。さらに、本願発明者らは、特定の例（あるいはその一または複数の態様）またはここで示されるかもしくは記述される他の例（あるいはその一または複数の態様）のいずれかに関して、記述されるかもしくは示されるそれらの要素（あるいはその一または複数の態様）の任意の組合せまたは置換を使用した例も考慮している。

本書面で参照されるすべての出版物、特許、および特許文献は、あたかも参照によって個々に援用されるかのごとく、それらの全体を参照によってここに援用される。参照によってそのように援用される本書面とそれらの文書との間の使用方法が整合しない場合、援用した参照文献の使用方法は、本書面のそれに対する補足であると考えられるべきである。相容れない不整合については、本書面中の使用方法が支配する。

本書面では、用語「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」は、特許文献において一般的であるように、「少なくとも１つ」または「一または複数」の使用方法についての任意の他の実例と無関係に、１つまたは複数を含むように使用される。本書面では、用語「または」は、つまり、あえて示されない限り、「ＡまたはＢ」が「Ａであるが、Ｂではない」、「Ｂであるが、Ａではない」、および「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的に参照すべく使用されている。添付の特許請求の範囲では、用語「含む／備える（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「ここで（ｉｎ ｗｈｉｃｈ）」は、「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「ここで（ｗｈｅｒｅｉｎ）」のそれぞれの用語についての平易な英語の相当語句として使用されている。また、次の特許請求の範囲では、用語「含む／備える（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、非排他的包含であり、つまり、システム、装置、物品、または処理は、そのような用語の後に列挙されるものに追加する要素を含み、それでも依然としてその特許請求の範囲内に包含されるとみなされる。さらに、次の特許請求の範囲では、用語「第１」、「第２」、およ
び「第３」などは、単にラベルとして使用され、それらの対象の数的要件を課すようには意図されていない。

ここで記述される方法例は、少なくとも部分的にマシンまたはコンピュータで実施されることができる。幾つかの例は、上の例に記述されるような方法を行なうように電子装置を構成すべく動作可能な指令で符号化されたコンピュータ読取り可能な媒体またはマシン読み取り可能な媒体を含むことができる。そのような方法の実施は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのコードを含むことができる。そのようなコードは、様々な方法を行なうためのコンピュータ読取り可能な指令を含むことができる。コードは、コンピュータ・プログラム製品の部分を形成することが可能である。さらに、コードは、実行中にまたは他のときに、一または複数の揮発性または非揮発性のコンピュータ読取り可能な媒体に格納されて有形体となることが可能である。これらのコンピュータ読み取り可能な媒体は、ハード・ディスク、取外し可能な磁気ディスク、取外し可能な光ディスク（例えば、コンパクト・ディスクおよびデジタル・ビデオ・ディスク）、磁気カセット、メモリ・カードまたはスティック、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などを備えることが可能であるが、これらに限定されるものではない。

上の記述は、実例であり、限定するものではないと意図される。例えば、上記の例（あるいはその一または複数の態様）は、互いに組み合わせて使用されることも可能である。他の実施形態は、当業者などによって上の記述の検討する際に使用されることができる。要約書は、３７Ｃ．Ｆ．Ｒ．第１．７２（ｂ）条に準拠すべく提供されるものであり、読み手が技術的な開示の性質を素早く確認できるようにしている。それは、特許請求の範囲の範疇または意味を解釈または限定するためには使用されないという理解で提出されている。また、上の詳細な説明欄では、様々な特徴が本開示を合理化すべくグループ化されることがある。これは、請求されない開示の特徴が任意の請求項に対して必須であると意図するようには解釈されるべきでない。むしろ、創造性のある主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも狭い範囲にある場合がある。このように、次の特許請求の範囲は、これによって詳細な記述欄に組み込まれ、各請求項は、別個の実施形態として独自に成り立っている。本発明の範囲は、そのような特許請求の範囲に付与される均等物のすべての範囲に加えて、添付の特許請求の範囲を参照して判断されるべきである。

Claims (20)

1. 検知チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するように構成された第１識別回路と、
   第１ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成されたノイズ分類回路と、を備えるシステム。
2. 第１ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するように構成された第２識別回路をさらに備え、
   ノイズ分類回路は、第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される、請求項１に記載のシステム。
3. 第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するように構成された第３識別回路をさらに備え、
   ノイズ分類回路は、第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される、請求項２に記載のシステム。
4. 判定後のノイズ分類を使用して、装置プログラミングまたは推奨を提供するように構成された装置プログラミング回路をさらに備える、請求項１乃至３のうちのいずれか一項に記載のシステム。
5. 第１識別回路は、心拍数と不整脈範囲とを比較することに基づいて、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成される、請求項１乃至４のうちのいずれか一項に記載のシステム。
6. 第１識別回路は、検知チャネル信号にフィルタを適用するとともに、特定周波数を超えるエネルギ分布を判定することによって、ノイズについて検知チャネル信号を分析するように構成される、請求項１乃至５のうちのいずれか一項に記載のシステム。
7. 第２識別回路は、心拍数がしきい値以下である場合に、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するとともに、心拍数がしきい値よりも高い場合に、第２インターバルにおけるデータを分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するように構成される、請求項２に記載のシステム。
8. 第２識別回路が、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号の振幅と第１しきい値とを比較することによって第１インターバルにノイズがあるか否かを判定することを含む、請求項７に記載のシステム。
9. 第２識別回路が、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成されることは、心室チャネル信号に時間−周波数変換を適用し、最大エネルギ・レベルを有した時点を判定し、該時点の変動性指標を導出し、該変動性指標と第２しきい値とを比較することを含む、請求項７に記載のシステム。
10. 検知チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するステップと、
    回路を使用してノイズ分類を判定するステップであって、第１ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するステップとを含む方法。
11. 第１ノイズ特性を使用して、検知チャネル信号とは異なる心室チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するステップと、
    第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号および心室チャネル信号のうちの少なくとも一方の時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するステップと、をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するステップをさらに含み、
    ノイズ分類回路は、第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、検知チャネル信号、心室チャネル信号、および心房チャネル信号のうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成される、請求項１１に記載の方法。
13. 判定後のノイズ分類を使用して装置プログラミングまたは推奨を提供するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
14. 心拍数がしきい値以下である場合に、第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するステップと、
    心拍数がしきい値よりも高い場合に、第２インターバルにおけるデータを分析して、複数の心臓脱分極候補の間のノイズを判定するステップと、をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
15. 第１インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップが、心室チャネル信号の振幅と第１しきい値とを比較することによって第１インターバルにノイズがあるか否かを判定するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するステップが、心室チャネル信号に時間−周波数変換を適用するステップを含み、
    最大エネルギ・レベルを有した時点を判定するステップと、該時点の変動性特性を導出するステップと、該変動性特性と第２しきい値とを比較するステップと、を含んでいる、請求項１４に記載の方法。
17. ショック・チャネル信号に関連した第１ノイズ特性を識別するように構成された第１識別回路と、
    第１ノイズ特性を使用して、心室心拍数検知チャネル信号に関連した第２ノイズ特性を識別するように構成された第２識別回路と、
    第１ノイズ特性および第２ノイズ特性を使用して、心房心拍数検知チャネル信号に関連した第３ノイズ特性を識別するように構成された第３識別回路と、
    第１ノイズ特性、第２ノイズ特性、および第３ノイズ特性を使用するとともに、ショック・チャネル信号、心室心拍数検知チャネル信号、および心房心拍数検知チャネル信号のうちの少なくとも１つの時間−周波数領域におけるエネルギ分布に関する情報を使用して、ノイズ分類を判定するように構成されたノイズ分類回路とを備える装置。
18. 第２識別回路は、心拍数がしきい値以下である場合に、第１インターバルにおけるノイ
    ズについて心室チャネル信号を分析して、複数の心臓脱分極間のノイズを判定し、
    心拍数が、しきい値よりも高い場合に、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析して、心周期内のノイズを判定するように構成される、請求項１７に記載の装置。
19. 第２識別回路は、心室チャネル信号に時間−周波数変換を適用し、最大エネルギ・レベルを有した時点を判定するようにさらに構成される、請求項１８に記載の装置。
20. 第２識別回路は、ショック・チャネル信号における周波数分布が狭帯域内にあるか否かを判定するとともに、時間−周波数変換を前記信号に適用してショック・チャネル信号のエネルギ分布を分析することによって、第２インターバルにおけるノイズについて心室チャネル信号を分析するように構成される、請求項１８に記載の装置。