JP2014171589A - 心房細動解析装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】脈波信号および心電図の波形信号などのＲＲ間隔が計測可能な信号において体動ノイズの影響が含まれていても、その信号から心房細動を解析することのできる装置を提供する。
【解決手段】心房細動解析装置は、心電または脈波の検出結果を示す検出波形信号を取得する取得部としての検出波形信号記憶領域１２１と、前記取得された検出波形信号に対して４秒より長く１６秒以下の単位期間毎に行われる周波数解析により得られる各単位期間のスペクトルに基づいて、単位期間毎に当該単位期間の平均ＲＲ間隔に相当するパラメーターを算出するＲＲ間隔算出部１１２と、前記ＲＲ間隔算出部により算出された平均ＲＲ間隔の時間変化を示すＲＲ波形信号における予め決められた周波数帯域のパワーを算出するパワー算出部１１３と、前記パワーが特定の条件を満たすか否かを判定し、該判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力する解析部１１４とを有する。
【選択図】図３

Description

本発明は、心房細動を解析する技術に関する。

心臓疾患に関する医療分野において、心房細動を判定する技術がある。特許文献１には、１拍毎の心電図から得られるＲＲ間隔を計測し、その標準偏差と度数分布とに基づいて、心房細動を判定する技術が開示されている。非特許文献１には、心房細動はＲＲ間隔が不規則であり、心房細動の心拍の周波数解析をすると１／ｆβ成分が存在し、そのゆらぎのため白色雑音状になることが記載されている。

特開２００９−８９８８３号公報

Hayano J, Yamasaki F, Sakata S, Okada A, Mukai S, Fujinami T「Spectral characteristics of ventricular response to atrial fibrillation.」 Am.J. Physiol. 1997; 273 : H2811-H2816

上述した特許文献１および非特許文献１においては、正確な心房細動の判定には、１拍毎のＲＲ間隔を正確に計測する必要がある。このＲＲ間隔の計測にあたっては、心電を測定して得られる心電図の波形信号から計測することも可能であるが、脈波を測定して得られる脈波信号から計測することも可能である。

ところが、脈波を測定する場合には、測定中に被験者が自由に動きまわることができる場合が多いことから、体動ノイズの影響が脈波信号に含まれやすい。心電を測定する場合においても、脈波を測定する場合と比べて程度の差はあるものの、体動ノイズの影響が心電図の波形信号に含まれる場合がある。このように体動ノイズの影響を受けた場合には、１拍毎のＲＲ間隔を正確に計測することは非常に困難である。
そのため、特許文献１および非特許文献１に開示された技術のように、１拍毎の正確なＲＲ間隔を計測することを前提としている場合には、体動ノイズの影響が含まれる信号を用いて心房細動の判定を行うことはできなかった。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、脈波信号および心電図の波形信号などのＲＲ間隔が計測可能な信号において体動ノイズの影響が含まれていても、その信号から心房細動を解析することにある。

本発明は、心電または脈波の検出結果を示す検出波形信号を取得する取得部と、前記取得された検出波形信号に対して４秒より長く１６秒以下の単位期間毎に行われる周波数解析により得られる各単位期間のスペクトルに基づいて、単位期間毎に当該単位期間の平均ＲＲ間隔に相当するパラメーターを算出するＲＲ間隔算出部と、前記ＲＲ間隔算出部により算出された平均ＲＲ間隔の時間変化を示すＲＲ波形信号における予め決められた周波数帯域のパワーを算出するパワー算出部と、前記パワーが特定の条件を満たすか否かを判定し、該判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力する解析部とを有する心房細動解析装置を提供する。
この心房細動解析装置によれば、脈波信号および心電図の波形信号などのＲＲ間隔が計測可能な信号において体動ノイズの影響が含まれていても、その信号から心房細動を判定することができる。

この心房細動解析装置は、前記ＲＲ波形信号における前記平均ＲＲ間隔の変動係数を算出する変動係数算出部を有し、前記解析部は、前記パワーおよび前記変動係数の組が前記特定の条件を満たすか判定し、判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力してもよい。

前記解析部は、複数の単位期間において得られた複数組の前記パワーおよび前記変動係数を、相対的に高パワーかつ高変動係数の第１クラスターおよび低パワーかつ低変動係数の第２クラスターに分け、前記特定の条件として、変動係数−パワー空間における前記第１クラスターの第１重心と前記第２クラスターの第２重心との位置関係に基づく条件を用い、心房細動の有無を判定してもよい。
この心房細動判定装置によれば、平均ＲＲ間隔を用いて心房細動の有無を判定することができる。

前記特定の条件は、前記第１重心と前記第２重心とが決められた第１しきい値以上離れていたという条件であり、前記特定の条件が満たされたと判断された場合、前記解析部は、前記第１クラスターを心房細動が発症した状態であると判定してもよい。
この心房細動解析装置によれば、クラスタリングの結果を用いて心房細動の有無を判定することができる。

前記特定の条件は、前記第１重心と前記第２重心とが前記第１しきい値以上離れていない場合において、前記第１重心と前記第２重心との平均重心が、決められた第２しきい値以上のパワーおよび第３しきい値以上の変動係数を有するという条件であり、前記特定の条件が満たされたと判断された場合、前記解析部は、前記第１クラスターおよび前記第２クラスターを、心房細動が発症した状態であると判定することができる。

前記特定の条件は、前記第１重心と前記第２重心とが前記第１しきい値以上離れていない場合において、前記第１重心と前記第２重心との平均重心が、決められた第２しきい値以上のパワーおよび第３しきい値以上の変動係数の少なくとも一方を有しないという条件であり、前記特定の条件が満たされたと判断された場合、前記解析部は、前記第１クラスターおよび前記第２クラスターを、心房細動が発症していない状態であると判定してもよい。
この心房細動解析装置によれば、第１クラスターと第２クラスターとが近接している場合においても、心房細動の有無を判定することができる。

前記周波数帯域の最低周波数は、前記単位期間の時間の逆数以上であってもよい。
この心房細動解析装置によれば、心房細動の判定の精度を向上させることができる。

前記周波数帯域の最高周波数は、前記周波数解析におけるサンプリング周波数の１/２以下であってもよい。
この心房細動解析装置によれば、心房細動の判定の精度を向上させることができる。

この心房細動解析装置は、検出対象者の前記心電または前記脈波を検出する検出部と、前記解析部によって出力された情報に基づいてユーザーに報知する報知部とを具備し、前記取得部は、前記検出された結果に応じて得られる検出波形信号を取得してもよい。
この心房細動解析装置によれば、検出対象者がリアルタイムに心房細動の判定結果を確認することができる。

前記取得部は、前記検出波形信号に対して、体動ノイズ成分を低減するフィルター処理を施し、前記検出波形信号として出力するノイズ低減部を備えてもよい。
この心房細動解析装置によれば、心房細動の判定の精度を向上させつつ、検出対象者がリアルタイムに心房細動の判定結果を確認することができる。

また、本発明は、コンピューターに、心電または脈波の検出結果を示す検出波形信号を取得するステップと、前記取得された検出波形信号に対して４秒より長く１６秒以下の単位期間毎に行われる周波数解析により得られる各単位期間のスペクトルに基づいて、単位期間毎に当該単位期間の平均ＲＲ間隔に相当するパラメーターを算出するステップと、前記算出された平均ＲＲ間隔の時間変化を示すＲＲ波形信号における予め決められた周波数帯域のパワーを算出するステップと、前記パワーが特定の条件を満たすか否かの判定をするステップと、前記判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
このプログラムによれば、脈波信号および心電図の波形信号などのＲＲ間隔が計測可能な信号において体動ノイズの影響が含まれていても、その信号から心房細動を判定することができる。

実施形態における脈波測定装置１の外観を説明する図。 実施形態における脈波測定装置１の構成を説明する図。 実施形態における心房細動解析装置１００の機能構成を説明する図。 検出波形信号Ｌの周波数解析を行うときのフレームを説明する図。 ＲＲ間隔算出部１１２における周波数特性を説明する図。 ＲＲ波形信号ＦＲＲの周波数解析を行うときのフレームを説明する図。 本実施形態による解析結果を示す図。 心房細動解析処理のフローチャート。 心電ＲＲ間隔を用いた心房細動の解析方法を説明する図。 平均脈波ＲＲ間隔を用いた心房細動の解析方法の問題点を説明する図。 ステップＳ４１０における心房細動解析処理の詳細を示す図。 パワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃを例示する図。 移動平均処理後のパワーおよび変動係数を例示する図。 パワーと変動係数との関係を例示する図。 図１４のデータの、クラスタリング後の結果を例示する図。 ＲＲ間隔の周波数特性を例示する図。 不整脈の検出率を例示する図。

＜実施形態＞
［概要］

従来、心電図から心房細動を判定（解析）する際には、１拍毎のＲＲ間隔（「心電ＲＲ間隔」という）が用いられていた。これに対し本実施形態においては、脈波から心房細動が判定される。脈波を用いた場合、心電図とは異なり、１拍毎のＲＲ間隔を正確に特定することが困難なことがある。そのため本実施形態においては、ある単位期間（フレーム）内におけるＲＲ間隔の平均を示す値（「平均脈波ＲＲ間隔」という）が用いられる。ここではまず、心電ＲＲ間隔を用いた心房細動の判定方法について説明し、次に、平均脈波ＲＲ間隔を用いた場合の問題点を説明し、最後に、本実施形態における判定方法の概要を説明する。

図９は、心電ＲＲ間隔を用いた心房細動の解析方法を説明する図である。図９は、心電ＲＲ間隔の変動を示す波形信号について、４８０秒間を１フレームとし、そのフレームにおいて０．０１Ｈｚから０．２Ｈｚの帯域で周波数解析を行い、ピーク周波数とパワーとを対数変換して表したグラフである。図９（ａ）は、心房細動を発症していないときの心電ＲＲ間隔を用いた場合を示し、図９（ｂ）は、心房細動を発症しているときの心電ＲＲ間隔を用いた場合を示している。図中の直線は、プロットされたデータから得られる１次回帰直線を示す。これらのグラフから、１次回帰直線の傾きβと相関係数γとを算出すると、以下に示す結果となる。

図９（ａ）に示す心房細動を発症していない場合においては、γ＝−０．７２、β＝−１．２９となる。また、図９（ｂ）に示す心房細動を発症している場合においては、γ＝−０．０７、β＝−０．１３となる。このように、心房細動を発症している場合には、相関がなくなって白色雑音状になり、また、傾きβが「０」に近づくことがわかる。このように、心電ＲＲ間隔を用いた場合、ピーク周波数およびパワーのプロットにおける１次回帰直線の傾きβと相関係数γとから、心房細動の有無を判定することができる。

図１０は、平均脈波ＲＲ間隔を用いた心房細動の解析方法の問題点を説明する図である。図１０は、平均脈波ＲＲ間隔の変動を示す波形信号について、４８０秒間を１フレームとし、そのフレームにおいて０．０１Ｈｚから０．２Ｈｚの帯域で周波数解析を行い、ピーク周波数とパワーとを対数変換して表したグラフである。図１０（ａ）は、心房細動を発症していない例を示し、図１０（ｂ）は、心房細動を発症している例を示している。図中の直線は、プロットされたデータから得られる１次回帰直線を示す。

図１０（ａ）に示す心房細動を発症していない場合においては、γ＝−０．６８、β＝−１．４０となる。また、図１０（ｂ）に示す心房細動を発症している場合においては、γ＝−０．４１、β＝−１．０２となる。このように、平均脈波ＲＲ間隔を用いたときには、図１０に示すように、心房細動の発症の有無によるγ、βの有意差がなく、心電ＲＲ間隔を用いた場合と同じ方法では心房細動の有無の判定が困難である。

ここで、図９（ａ）および（ｂ）を再び比較してみると、心房細動を発症している場合に、高周波数帯域側においてパワーが増大していることがわかる。例えば図９において、０．２Ｈｚ近傍の周波数帯域についてパワーを比較すると、心房細動を発症していないときのパワーが「１．５９」、心房細動を発症しているときのパワーが「４．９７」である。心房細動を発症しているときには、発症していないときに比べて、この周波数帯域のパワーが数倍に増加して有意差が見られる。

このパワーの増加は、平均脈波ＲＲ間隔を用いた場合にも観測される。図１０において、０．２Ｈｚ近傍の周波数帯域についてパワーを比較すると、心房細動を発症していないときのパワーが「０．０５」、心房細動を発症しているときのパワーが「０．３０」である。このように、平均脈波ＲＲ間隔を用いても、心房細動を発症しているときには、発症していないときに比べて、この周波数帯域のパワーが数倍に増加して有意差が見られる。本実施形態においては、このパワーの増大を一つの指標として用いて、心房細動の有無が判定される。

本実施形態においては、心房細動の有無のもう一つの指標として、変動係数が用いられる。変動係数は、平均脈波ＲＲ間隔の平均に対するばらつきの度合いを示すパラメーターである。心房細動を発症すると、ＲＲ間隔の不整が起こる。すなわち、１拍毎の時間間隔が不規則になる。平均脈波ＲＲ間隔についても同様であり、不整状態（平均に対するばらつき）を、心房細動の指標することができる。本実施形態においては、パワーおよび変動係数を指標として、心房細動の有無が判定される。以下、本実施形態の装置構成および動作について詳細に説明する。

［脈波測定装置１の構成］
図１は、実施形態における脈波測定装置１の外観を説明する図である。本発明の実施形態における脈波測定装置１は、図１（ａ）に示すように、ユーザーである検出対象者の手１０００における手首部分（腕）に腕時計のようにして装着される装置本体１０と、検出部位に装着されて脈波を検出する脈波検出部２０とを有する。装置本体１０と脈波検出部２０とは、ケーブル３０により接続されている。ケーブル３０は、脈波検出部２０から出力される脈波信号（以下、検出波形信号Ｌという）を装置本体１０に供給する一方、装置本体１０からの電力を脈波検出部２０に供給する。

装置本体１０には、リストバンド５０が取り付けられている。装置本体１０は、リストバンド５０がユーザーの腕に巻き付けられることにより腕に装着される。装置本体１０には、操作部１４および表示部１５が設けられている。操作部１４は、ユーザーが脈波測定装置１に機能選択の指示などを入力するためのボタンスイッチなどの操作子である。操作部１４には、表示部１５上に設けられたタッチセンサーなどが含まれていてもよい。表示部１５は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの表示デバイスである。

図１（ｂ）に示すように、脈波検出部２０が装着される検出部位は、この例においては、手１０００における人差し指の根元から第２指関節までの間の一部であるものとするが、脈波を検出できる部位であればどの部位であってもよい。脈波検出部２０は、固定バンド４０によって固定されることにより、検出部位に装着される。このとき、固定バンド４０は、脈波検出部２０を覆った状態であり、脈波検出部２０の受光部には固定バンド４０の外側からの光が到達しないように遮光する構成である。

脈波検出部２０は、以下のようにして脈波を検出し、検出結果を示す検出波形信号Ｌを出力する。脈波検出部２０は、発光部（例えば、緑色ＬＥＤ（Light Emitting Diode））と受光部とを有する。脈波検出部２０は、装置本体１０からケーブル３０を介して供給された電力に応じた光を発光部から照射する。脈波検出部２０は、発光部からの光のうち、毛細血管中のヘモグロビンによって反射した光を受光部により受光し、受光レベルに応じた信号を、検出波形信号Ｌとして、ケーブル３０を介して装置本体１０に供給する。

図２は、実施形態における脈波測定装置１の構成を説明する図である。脈波測定装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、
ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、操作部１４、表示部１５、発振回路１６、計時回路１７、Ａ／Ｄ変換回路１８、増幅回路１９を有する装置本体１０と、脈波検出部２０とを有する。増幅回路１９および脈波検出部２０を除く各構成は、バスを介して接続されている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３に記憶されている制御プログラムにしたがって、各部の制御およびデータの転送などを行う。ＲＡＭ１２は、検出波形信号Ｌなどの生体情報、およびＣＰＵ１１における制御プログラムの実行中に発生する各種データを一時記憶する。ＣＰＵ１１は制御プログラムを実行することにより、心房細動解析機能を実現し、脈波測定装置１を心房細動解析装置として機能させる。なお、ＣＰＵ１１は、制御プログラムを実行することにより、心房細動判定機能以外の様々な機能を実現するようにしてもよい。これらの機能は、例えば、ユーザーが操作部１４を操作することにより実現されるようにすればよい。

操作部１４は、上述したように、ユーザーの指示を脈波測定装置１に入力するためのボタンスイッチなどを有する。操作部１４は、ユーザーによって操作されると、ＣＰＵ１１に対して、操作内容を示す操作信号を出力する。
表示部１５は、上述したように、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの表示デバイスを有し、ＣＰＵ１１によって表示内容が制御される。この表示内容は、例えば、時刻表示、各種メニュー画面、脈波測定結果、心房細動の判定結果などを示す各種画像である。
発振回路１６は、制御の基礎となるクロック信号をＣＰＵ１１に供給する。
計時回路１７は、ＣＰＵ１１の制御により、時間を計測する。

増幅回路１９は、脈波検出部２０からケーブル３０を介して供給された検出波形信号Ｌを増幅する。増幅時のゲインは、ＣＰＵ１１の制御により設定される。
Ａ／Ｄ変換回路１８は、増幅回路１９において増幅されたアナログ信号の検出波形信号Ｌを、デジタル信号に変換する。この例においては、サンプリング周波数は１００Ｈｚであり、脈波から得られるＲＲ間隔に比べて十分高い周波数となっている。また、この例においては、量子化は１０ビットで行われる。なお、サンプリング周波数、量子化ビットについては、必要とする精度に応じて異なる値に決められていてもよい。
続いて、ＣＰＵ１１によって実現される心房細動解析装置の機能構成（心房細動解析機能）について説明する。

［機能構成］
図３は、実施形態における心房細動解析装置１００の機能構成を説明する図である。心房細動解析装置１００は、ノイズ低減部１１１、ＲＲ間隔算出部１１２、パワー算出部１１３、判定部１１４、表示制御部１１５、および変動係数算出部１１６を有するとともに、各種データの記憶領域となる検出波形信号記憶領域１２１、ＲＲ波形信号記憶領域１２２、パワー波形信号記憶領域１２３、および変動係数波形記憶領域１２４の各機能構成により実現される。

検出波形信号記憶領域１２１は、Ａ／Ｄ変換回路１８によってデジタル信号に変換された検出波形信号Ｌが記憶されるＲＡＭ１２上に設けられた領域である。
ノイズ低減部１１１は、検出波形信号記憶領域１２１に記憶された検出波形信号Ｌから、ＲＲ間隔に相当する周波数帯域以外の体動ノイズ成分を低減するフィルター処理を施して出力する。フィルター処理としては、例えば、ハイパスフィルター、バンドパスフィルター、適応フィルターなどによる処理である。ノイズ低減部１１１において体動ノイズ成分が低減された検出波形信号Ｌについては、一旦ＲＡＭ１２において記憶されるようにしてもよい。検出波形信号記憶領域１２１およびノイズ低減部１１１は、ＲＲ間隔算出部１１２において周波数解析に用いられる検出波形信号Ｌを取得する取得部として機能する。

なお、この処理においては体動ノイズ成分が低減され、その影響が検出波形信号Ｌから減少することにはなるが、背景技術として示した技術（特許文献１、非特許文献１）において精密な心房細動の判定ができるほど、正確なＲＲ間隔を計測することができるまでには至らない。

ＲＲ間隔算出部１１２は、ノイズ低減部１１１において体動ノイズ成分が低減された検出波形信号Ｌについて、サンプリング毎にフレームを切り出し、短時間での周波数解析（ＳＴＦＴ（Short-Time Fourier transform）解析）により周波数スペクトルを算出する。そして、ＲＲ間隔算出部１１２は、算出した周波数スペクトルに基づいて、フレーム毎にＲＲ間隔に相当するパラメータを算出し、このパラメータの時間変化を示すＲＲ波形信号ＦＲＲを、ＲＡＭ１２上に設けられた領域のＲＲ波形信号記憶領域１２２に記憶する。なお、ＲＲ波形信号ＦＲＲは、このパラメータの経時変化を示すデータの集合である。

算出されるパラメータは、この例においては、フレーム内におけるＲＲ間隔の平均を示す値（平均脈波ＲＲ間隔）であり、例えば、周波数スペクトルの最大ピークとなる周波数である。したがって、ＲＲ波形信号ＦＲＲは、平均脈波ＲＲ間隔の時間変化を示すことになる。ＲＲ間隔算出部１１２における処理により、ノイズ低減部１１１において体動ノイズが完全に除去されなくても、ＲＲ波形信号ＦＲＲに含まれる体動ノイズの影響を大幅に低減することができる。

図４は、検出波形信号Ｌの周波数解析を行うときのフレームを説明する図である。図４に示す波形は検出波形信号Ｌの波形の例である。図４に示すように、各フレームの時間は、この例においては４秒であり、１秒毎にサンプリングされ周波数解析が行われる。すなわち、各フレームは１秒ずつずれて設定され、次のフレームと３秒間オーバーラップしている。このように、サンプリングタイミング、フレームが設定されているため、平均脈波ＲＲ間隔はＲＲ間隔の４秒間における平均値であり、ＲＲ波形信号ＦＲＲは１秒毎の平均脈波ＲＲ間隔の変化を示すものとなる。

図５は、ＲＲ間隔算出部１１２における周波数特性を説明する図である。ＲＲ間隔算出部１１２において、上述のように設定したフレームで周波数解析を行うことは、移動平均処理における周波数特性が重畳することと同等である。図５に示す周波数特性は、フレームの時間の４秒に相当する０．２５Ｈｚおよびその整数倍の周波数において谷が生じ、山の頂点を結ぶような全体的な傾向として、高周波数になるほどレベルが低くなる、すなわち、マイナスの傾きを持つ周波数特性となっている。フレームの時間が長くなるほど、この傾きは急になる。一方、フレームの時間が短くなると、傾きが「０」に近づくことになるが、検出波形信号Ｌにおける体動ノイズ成分の残存が多くなってしまう。そのため、フレーム時間は１秒以上１６秒以下であることが望ましく、４秒より長く１６秒以下であることがより望ましく、４秒より長く８秒以下であることがさらに望ましい。

この点についてより詳細に説明する。心房細動が発生するとRR間隔（脈波信号のピーク間隔に相当）に変動が生じる。１拍ごとのＲＲ間隔を時系列な変化として捉えると、心房細動発生時にはRR間隔が乱高下する様子が見られる。この時の心房細動に起因するＲＲ間隔変動の周波数成分は０．２〜１．０Ｈｚの帯域に現れる。

図１６は、ＲＲ間隔の周波数特性を例示する図である。決められた長さのフレームを単位として周波数解析を行うことは、移動平均処理における周波数特性が重畳することと同様である。図１６は、フレームの時間長を変化させた場合における、周波数−振幅特性を示している。心房細動によるＲＲ間隔変動帯域に対応する振幅は、フレーム時間を長くするほど低くなる。すなわち、フレーム時間が長くなるにつれ、心房細動によるＲＲ間隔変動を捉えることが相対的に難しくなることがわかる。

図１７は、不整脈の検出率を例示する図である。図１７は、心房細動を含む不整脈を持病とする被験者に対して、本実施形態に係る方法において、フレームの時間長を種々の値に変えて、不整脈の検出を試みた結果を示している。図１７において、横軸はフレームの時間長を、縦軸は不整脈の検出率を示している。被験者の脈波データにおいて、図１６に示したＲＲ間隔変動帯域のパワーの積分値を求め、しきい値以上の変動パワーが得られた場合に不整脈を検出できたと判断した。上で説明したように、フレーム時間が長くなるとＲＲ間隔の変動を捉えることができず、検出率が悪くなることがわかる。

パワー算出部１１３は、ＲＲ波形信号記憶領域１２２に記憶されたＲＲ波形信号ＦＲＲについて、短時間での周波数解析（ＳＴＦＴ解析）を行い、得られる周波数スペクトルに基づいて、一部の周波数帯域（以下、算出周波数帯域という）のパワー（以下、帯域パワーという）を算出する。パワー算出部１１３は、算出した帯域パワーの時間変化を示すパワー波形信号Ｐａを、ＲＡＭ１２上に設けられた領域のパワー波形信号記憶領域１２３に記憶する。なお、パワー波形信号Ｐａは、帯域パワーの経時変化を示すデータの集合である。

図６は、ＲＲ波形信号ＦＲＲの周波数解析を行うときのフレームを説明する図である。図６に示す波形はＲＲ波形信号ＦＲＲの波形の例である。図６に示すように、各フレームの時間は、この例においては１２０秒であり、６０秒毎にサンプリングされ周波数解析が行われる。すなわち、各フレームは６０秒ずつずれて設定され、次のフレームと６０秒間オーバーラップしている。

また、パワー算出部１１３において帯域パワーが算出される上述の算出周波数帯域は、予め決められ、この例においては、０．２５Ｈｚから０．５Ｈｚまでの帯域であるものとする。これは、図５に示す周波数特性の２つの谷（０．２５Ｈｚ、０．５Ｈｚの谷）の間として決められている。これは、谷の部分におけるパワーは抑えられてしまうことから心房細動の有無の判定にはほとんど寄与しないため、心房細動の有無の判定に寄与する部分を中心に算出周波数帯域が決められている。すなわち、０．３Ｈｚから０．４５Ｈｚまでの帯域といったように、算出周波数帯域は、さらに、周波数特性の谷の部分が除かれて、山の部分だけが含まれるように、その範囲が狭くなるように設定されていてもよい。

ここで、算出周波数帯域の最低周波数（下限）と最高周波数（上限）とは、この例においては、ＲＲ間隔算出部１１２における周波数特性、すなわちＲＲ間隔算出部１１２における周波数解析で用いるフレームの時間に応じて決められていた。一方で、上下限の周波数のいずれか一方、または双方の周波数は、必ずしもフレームの時間に応じて決められていなくてもよい。

算出周波数帯域の最低周波数は、図９、図１０に示すように、パワーの変化が明確となる０．１Ｈｚ以上、望ましくは０．２Ｈｚ以上であるとよい。このとき、最低周波数は、上述したように、ＲＲ間隔算出部１１２における周波数解析で用いるフレームの時間の逆数以上であることがさらに望ましい。
また、算出周波数帯域の最高周波数は、ナイキスト周波数による影響を考え、ＲＲ間隔算出部１１２における周波数解析のサンプリング周波数の１／２以下であることが望ましい。このとき、最高周波数は、上述したように、ＲＲ間隔算出部１１２における周波数解析で用いるフレームの時間の逆数の２倍以下であることがさらに望ましい。

図３に戻って説明を続ける。変動係数算出部１１６は、ＲＲ波形信号記憶領域１２２に記憶されているＲＲ波形信号ＦＲＲ（平均脈波ＲＲ間隔）から、次式（１）に従って変動係数ＣＶＲＲを算出する。
ＣＶＲＲ＝σＲＲ／ａｖｅＲＲ …（１）
なお、σＲＲおよびａｖｅＲＲは、それぞれ、１フレームの期間における平均脈波ＲＲ間隔の標準偏差および平均値を示す。すなわち、変動係数ＣＶＲＲは、平均に対するばらつきの度合いを示すパラメーターである。変動係数算出部１１６は、算出した変動係数ＣＶＲＲを、変動係数波形記憶領域１２４に記憶する。変動係数ＣＶＲＲはフレーム毎に算出されるので、変動係数波形記憶領域１２４には、変動係数ＣＶＲＲの時間変化を示す信号（「変動係数信号Ｓｃ」という）が記憶される。なお、変動係数信号Ｓｃは、変動係数ＣＶＲＲの経時変化を示すデータの集合である。

判定部１１４は、パワー波形信号記憶領域１２３に記憶されたパワー波形信号Ｐａおよび変動係数波形記憶領域１２４に記憶された変動係数信号Ｓｃについて、特定の判定条件を満たすか否かを判定し、判定結果に応じた情報を出力する。特定の判定条件については後述する。

判定部１１４は、心房細動であると判定すると、その判定結果を示す情報を表示制御部１１５に出力する。判定部１１４から出力される情報は、例えば、心房細動であることの判定を示す情報など、心房細動の有無に関する情報であればよい。情報表示制御部１１５は、判定部１１４から出力された情報に基づいて、表示部１５の表示内容を制御し、心房細動であると判定されたことを示す画像を表示させる。ユーザーは、この表示内容を見ることにより、心房細動であるか否かを確認することができる。なお、この表示内容は、リアルタイムに心房細動の判定結果を示す表示であってもよいし、心房細動であると判定された期間を示す表示であってもよい。
以上が、心房細動解析装置１００の機能構成の説明である。続いて、心房細動解析装置１００の動作（心房細動判定処理）について、図８を用いて説明する。

［心房細動判定処理］
図８は、実施形態における心房細動判定処理を説明するフローチャートである。まずユーザーが操作部１４を操作し、心房細動の判定処理を開始する指示が入力されると、ＣＰＵ１１は、図８に示すフローを開始する。ＣＰＵ１１は、ユーザーが操作部１４を操作して、判定処理を終了する指示が入力されているか否かを判定する（ステップＳ１１０）。ＣＰＵ１１は、判定処理を終了する指示が入力されている場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）には、心房細動の判定処理を終了する。

ＣＰＵ１１は、判定処理を終了する指示が入力されていない場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）には、脈波検出部２０において脈波を検出させて検出波形信号Ｌを測定し（ステップＳ１２０）、ノイズ低減部１１１により体動ノイズ低減処理を行う（ステップＳ１３０）。このとき、ＣＰＵ１１は、検出波形信号ＬをＲＡＭ１２の検出波形信号記憶領域１２１に記憶するが、体動ノイズ低減処理を行った検出波形信号Ｌを記憶するようにしてもよい。

ＣＰＵ１１は、体動ノイズ低減処理を行った波形信号がＲＡＭ１２に１フレーム蓄積されたか否かを判定する（ステップＳ１４０）。ＣＰＵ１１０は、１フレームの蓄積がされていない場合（ステップＳ１４０；ＮＯ）には、ステップＳ１１０に戻って処理を続ける。一方、１フレームの蓄積がされた場合（ステップＳ１４０；ＹＥＳ）には、ＣＰＵ１１は、ＲＲ間隔算出部１１２により平均脈波ＲＲ間隔を算出する（ステップＳ２１０）。

ＣＰＵ１１は、ＲＲ間隔算出部１１２により算出した平均脈波ＲＲ間隔をＲＲ波形信号記憶領域１２２に記憶する（ステップＳ２２０）。この記憶領域に記憶された平均脈波ＲＲ間隔の時間変化はＲＲ波形信号ＦＲＲとなる。
ＣＰＵ１１は、ＲＲ波形信号記憶領域１２２に記憶されたＲＲ波形信号ＦＲＲが１フレーム蓄積されたか否かを判定する（ステップＳ２３０）。ＣＰＵ１１０は、１フレームの蓄積がされていない場合（ステップＳ２３０；ＮＯ）には、ステップＳ１１０に戻って処理を続ける。一方、１フレームの蓄積がされた場合（ステップＳ２３０；ＹＥＳ）には、ＣＰＵ１１は、パワー算出部１１３により帯域パワーを算出する（ステップＳ３１０）。

ＣＰＵ１１は、パワー算出部１１３により算出した帯域パワーをパワー波形信号記憶領域１２３に記憶する（ステップＳ３２０）。この記憶領域に記憶された帯域パワーの時間変化はパワー波形信号Ｐａとなる。

ＣＰＵ１１は、変動係数算出部１１６により変動係数を算出する（ステップＳ３３０）。ＣＰＵ１１は、変動係数算出部１１６により算出した変動係数を変動係数波形記憶領域１２４に記憶する（ステップＳ３４０）。

ＣＰＵ１１は、記憶されているパワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃを参照し、判定部１１４により、パワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃが所定の判定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ４１０）。

図１１は、ステップＳ４１０における心房細動判定処理の詳細を示す図である。ステップＳ５００において、ＣＰＵ１１は、パワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃを、ＲＡＭ１２から読み出す。

図１２は、パワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃを例示する図である。図１２には、ある患者について２４時間に渡って計測された脈波信号から得られたパワー波形信号Ｐａ［ｍｓｅｃ²］および変動係数信号Ｓｃ［％］を示している。なお、この患者は、測
定期間中に心房細動を発症している。

再び図１１を参照する。ステップＳ５０１において、ＣＰＵ１１は、パワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃについて、移動平均処理を行う。移動平均処理は、パワーおよび変動係数ＣＶＲＲのぞれぞれについて、細かい変動（短い時間における変動）を均すために行われる。この例では、２０点のデータ（すなわち脈波の２０分の測定から得られるデータ）を用いて移動平均処理が行われる。

図１３は、移動平均処理後のパワー波形信号Ｐａおよび変動係数信号Ｓｃを例示する図である。移動平均処理により細かい変動が均されている。以下、移動平均処理後のデータは、ある時刻におけるパワーと変動係数とを示すデータとして扱われる。測定は６０秒毎に行われるので、２４時間の測定で１４４０点のデータが得られる。

再び図１１を参照する。ステップＳ５０２において、ＣＰＵ１１は、所定のアルゴリズム（例えば、クラスタリングの手法として広く知られているｋ−ｍｅａｎｓ法）により、これらのデータを２つのクラスターにクラスタリングする。

図１４は、パワーと変動係数との関係を例示する図である。縦軸はパワー［ｍｓｅｃ²
］を、横軸は変動係数ＣＶＲＲ［％］を示す。既に説明したように、心房細動発症時には、平常時と比べるとパワーおよび変動係数が相対的に高い値を示す。したがって、図１４の右上付近のプロットは、心房細動が発症している時に測定されたデータに対応すると考えられる。本実施形態においては、クラスタリング手法によりデータを２つのクラスターに分け、これら２つのクラスターの変動係数−パワー空間における位置関係に基づいて、心房細動の有無が判定される。

図１５は、図１４のデータの、クラスタリング後の結果を例示する図である。このように、クラスタリング手法（この例ではｋ−ｍｅａｎｓ法）により、データは２つのクラスターに分割される。これら２つのクラスターを、それぞれ、クラスターＣ０およびクラスターＣ１という。クラスターＣ０は、相対的に高変動係数かつ高パワーのデータ群であり、クラスターＣ１は、低変動係数かつ低パワーのデータ群である。クラスターＣ０のデータは丸（○）で、クラスターＣ１は三角（△）で表されている。また、ｋ−ｍｅａｎｓ法によれば、変動係数−パワー空間における各クラスタの重心の座標が計算される。図１５には、クラスターＣ０およびＣ１の重心の位置が併せて図示されている。

再び図１１を参照する。ステップＳ５０３において、ＣＰＵ１１は、クラスターＣ０の重心の位置が、クラスターＣ１の重心の位置を基準として所定の範囲、例えば±３０％の範囲内にあるか判定する。クラスターＣ０の重心の位置がクラスターＣ１の重心の位置から±３０％の範囲の外にあると判定された場合（ステップＳ５０３；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ５０４に移行する。クラスターＣ０の重心の位置がクラスターＣ１の重心の位置から±３０％の範囲内にあると判定された場合（ステップＳ５０３；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ５０５に移行する。

ステップＳ５０４において、ＣＰＵ１１は、クラスターＣ０は、心房細動発症時のデータであると判定する。

クラスターＣ０の重心の位置がクラスターＣ１の重心の位置から±３０％の範囲内にある場合、データが２つのクラスターに分離できないと判定する。この場合、可能性としては、全測定期間において心房細動を発症していない場合と、全測定期間において心房細動を発症し続けている場合が考えられる。この場合は、パワーおよび変動係数の値により、心房細動の有無が判定される。ステップＳ５０５以降において、このための処理が行われる。

ステップＳ５０５において、ＣＰＵ１１は、クラスターＣ０の重心とクラスターＣ１の重心との平均位置（以下「平均重心」という）の座標（以下、「平均重心座標」という）を計算する。平均重心は、例えば、クラスターＣ０の重心とクラスターＣ１の重心との単純平均（すなわち、クラスターＣ０の重心とクラスターＣ１の重心との中点）である。あるいは、平均重心は、クラスターＣ０の重心とクラスターＣ１の重心とのデータ点数による重みつき重心（すなわち、全測定点の重心）であってもよい。

ステップＳ５０６において、ＣＰＵ１１は、平均重心座標が、所定の範囲（例えば、変動係数１０．０以上かつパワー０．５以上）にあるか判定する。平均重心座標が所定の範囲にあると判定された場合（ステップＳ５０６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、全測定期間において、心房細動が発症していたと判定する（ステップＳ５０７）。平均重心座標が所定の範囲にないと判定された場合（ステップＳ５０６；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、全測定期間において、心房細動が発症していなかったと判定する（ステップＳ５０８）。

再び図８を参照する。心房細動を発症していないと判定した場合（ステップＳ４１０；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップ１１０に戻って処理を続ける。 一方、心房細動を発症していると判定した場合（ステップＳ４１０；ＹＥＳ）には、ＣＰＵ１１は、表示制御部１１５により心房細動であることの判定結果を表示部１５に表示させ（ステップＳ４２０）、ステップＳ１１０に戻って処理を続ける。

なお、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１０からステップＳ１４０の処理をステップＳ１４０の判定にかかわらず繰り返し実行してもよい。この場合、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１４０においてＹＥＳとなる度に、ステップＳ１１０からステップＳ１４０の処理と並行して、ステップＳ２１０以降の処理を実行するようにしてもよい。このとき、ステップＳ２３０におけるＮＯの場合、または、ステップＳ４１０におけるＮＯの場合には、並行して実行したステップＳ２１０以降の処理を終了するようにすればよい。
以上が、心房細動判定処理の説明である。

図７は、本実施形態による判定結果を示す図である。図７は、図１２に示した信号を解析した結果を示している。ホルター心電計による心電図解析によって心房細動が発症していると判定された期間を併せて図示している。図中、太線で示した部分が本実施形態によって心房細動が発症していると判定された期間であり、ハッチング部分がホルター心電計による心電図解析によって心房細動が発症していると判定された期間である。ホルター心電計により心房細動が発症していると判定された期間については、本実施形態においても、ほぼ漏れなく、心房細動が発症していると判定されている。本実施形態においては、一部ノイズが心房細動として検出されているが、例えば、所定のしきい値より短い期間において心房細動と判定された場合は、その判定結果を棄却する（すなわち、しきい値より長い時間、連続して心房細動と判定され続けた場合に、心房細動であるという判定結果を採用する）ようにしてもよい。

このように、本発明の実施形態における脈波測定装置１においては、１拍毎の脈波ＲＲ間隔の代わりに平均脈波ＲＲ間隔を計測することにより体動ノイズの影響を低減しつつ、心房細動の判定を行うことができる。

＜変形例＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は以下のように、さまざまな態様で実施可能である。
［変形例１］
上述した実施形態においては、検出波形信号Ｌは、脈波検出部２０において脈波を検出した結果を示す信号であったが、心電を検出した結果として得られる波形信号であってもよい。すなわち、ＲＲ間隔に相当するパラメーターが取得可能な波形信号であればよい。

［変形例２］
上述した実施形態においては、心房細動解析装置１００の機能構成としてノイズ低減部１１１が設けられていたが、必ずしも設けられていなくてもよい。この場合には、ＲＲ間隔算出部１１２は、検出波形信号記憶領域１２１から周波数解析を行う検出波形信号Ｌを取得すればよい。

［変形例３］
上述した実施形態においては、心房細動解析装置１００は、脈波測定装置１において実現されていたが、パーソナルコンピューターなどの情報処理装置において実現されるようにしてもよい。この場合には、情報処理装置は、予め測定された検出波形信号Ｌを外部装置から取得して、検出波形信号記憶領域１２１に記憶するようにすればよい。そして、情報処理装置は、この検出波形信号Ｌを心房細動判定処理により解析して、心房細動の有無を判定すればよい。

［変形例４］
上述した実施形態においては、装置本体１０と脈波検出部２０とは、ケーブル３０により有線で接続されていたが、無線により接続されていてもよい。この場合には、装置本体１０と脈波検出部２０とは、脈波検出部２０の制御に必要な制御信号および脈波検出部２０において生成される検出波形信号Ｌなどの各種信号を無線通信によりやり取りすればよい。また、装置本体１０および脈波検出部２０のそれぞれにおいて電力を供給可能な電池などの構成を有するようにすればよい。

［変形例５］
上述した実施形態においては、心房細動の判定結果が表示部１５に表示され、ユーザーに報知されていたが、音、振動などにより報知されるようにしてもよい。例えば、音でユーザーに報知する場合には、スピーカー、および判定部１１４からの情報に基づいて、スピーカーの放音内容を制御する音制御部を設ければよい。また、振動でユーザーに報知する場合には、振動アクチュエーター、および判定部１１４からの情報に基づいて、振動アクチュエーターの振動内容を制御する振動制御部を設ければよい。このように、実施形態における表示制御部１１５および表示部１５は、心房細動の判定結果に応じてユーザーに報知する報知部として概念することもできる。

［変形例６］
実施形態で説明した種々のパラメーター、例えば、クラスター分離のしきい値（±３０％）、平均重心座標に対する所定の範囲（変動係数１０．０以上かつパワー０．５以上）、移動平均処理のデータ点数（２０点）、およびフレーム期間（１２０秒）は一例であり、これらのパラメーターの値はこれに限定されない。また、クラスタリングのアルゴリズムは、ｋ−ｍｅａｎｓ法に限定されない。ｋ−ｍｅａｎｓ法以外のアルゴリズムにより、データ群が２つのクラスターに分離されてもよい。また、心房細動の有無の具体的判定方法は、図１１で説明したものに限定されない。例えば、パワーおよび変動係数の少なくとも一方をしきい値と比較する等、図１１で説明した以外の方法により、心房細動の有無が判定されてもよい。

［変形例７］
上述した実施形態における制御プログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶した状態で提供し得る。また、脈波測定装置１は、各プログラムをネットワーク経由でダウンロードしてもよい。

１…脈波測定装置、１０…装置本体、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…操作部、１５…表示部、１６…発振回路、１７…計時回路、１８…Ａ／Ｄ変換回路、１９…増幅回路、２０…脈波検出部、３０…ケーブル、４０…固定バンド、５０…リストバンド、１００…心房細動解析装置、１１１…ノイズ低減部、１１２…ＲＲ間隔算出部、１１３…パワー算出部、１１４…判定部、１１５…表示制御部、１２１…検出波形信号記憶領域、１２２…ＲＲ波形信号記憶領域、１２３…パワー波形信号記憶領域、１０００…手

Claims (11)

1. 心電または脈波の検出結果を示す検出波形信号を取得する取得部と、
   前記取得された検出波形信号に対して４秒より長く１６秒以下の単位期間毎に行われる周波数解析により得られる各単位期間のスペクトルに基づいて、単位期間毎に当該単位期間の平均ＲＲ間隔に相当するパラメーターを算出するＲＲ間隔算出部と、
   前記ＲＲ間隔算出部により算出された平均ＲＲ間隔の時間変化を示すＲＲ波形信号における予め決められた周波数帯域のパワーを算出するパワー算出部と、
   前記パワーが特定の条件を満たすか否かを判定し、該判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力する解析部と
   を有する心房細動解析装置。
2. 前記ＲＲ波形信号における前記平均ＲＲ間隔の変動係数を算出する変動係数算出部を有し、
   前記解析部は、前記パワーおよび前記変動係数の組が前記特定の条件を満たすか判定し、判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の心房細動解析装置。
3. 前記解析部は、複数の単位期間において得られた複数組の前記パワーおよび前記変動係数を、相対的に高パワーかつ高変動係数の第１クラスターおよび低パワーかつ低変動係数の第２クラスターに分け、
   前記特定の条件として、変動係数−パワー空間における前記第１クラスターの第１重心と前記第２クラスターの第２重心との位置関係に基づく条件を用い、心房細動の有無を判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の心房細動解析装置。
4. 前記特定の条件は、前記第１重心と前記第２重心とが決められた第１しきい値以上離れていたという条件であり、
   前記特定の条件が満たされたと判断された場合、前記解析部は、前記第１クラスターを心房細動が発症した状態であると判定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の心房細動解析装置。
5. 前記特定の条件は、前記第１重心と前記第２重心とが前記第１しきい値以上離れていない場合において、前記第１重心と前記第２重心との平均重心が、決められた第２しきい値以上のパワーおよび第３しきい値以上の変動係数を有するという条件であり、
   前記特定の条件が満たされたと判断された場合、前記解析部は、前記第１クラスターおよび前記第２クラスターを、心房細動が発症した状態であると判定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の心房細動解析装置。
6. 前記特定の条件は、前記第１重心と前記第２重心とが前記第１しきい値以上離れていない場合において、前記第１重心と前記第２重心との平均重心が、決められた第２しきい値以上のパワーおよび第３しきい値以上の変動係数の少なくとも一方を有しないという条件であり、
   前記特定の条件が満たされたと判断された場合、前記解析部は、前記第１クラスターおよび前記第２クラスターを、心房細動が発症していない状態であると判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の心房細動解析装置。
7. 前記周波数帯域の最低周波数は、前記単位期間の時間の逆数以上である
   ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の心房細動解析装置。
8. 前記周波数帯域の最高周波数は、前記周波数解析におけるサンプリング周波数の１/２以下である
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載の心房細動解析装置
9. 検出対象者の前記心電または前記脈波を検出する検出部と、
   前記解析部によって出力された情報に基づいてユーザーに報知する報知部と
   を具備し、
   前記取得部は、前記検出された結果に応じて得られる検出波形信号を取得する
   ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載の心房細動解析装置。
10. 前記取得部は、前記検出波形信号に対して、体動ノイズ成分を低減するフィルター処理を施し、前記検出波形信号として出力するノイズ低減部を備える
    ことを特徴とする請求項９に記載の心房細動解析装置。
11. コンピューターに、
    心電または脈波の検出結果を示す検出波形信号を取得するステップと、
    前記取得された検出波形信号に対して４秒より長く１６秒以下の単位期間毎に行われる周波数解析により得られる各単位期間のスペクトルに基づいて、単位期間毎に当該単位期間の平均ＲＲ間隔に相当するパラメーターを算出するステップと、
    前記算出された平均ＲＲ間隔の時間変化を示すＲＲ波形信号における予め決められた周波数帯域のパワーを算出するステップと、
    前記パワーが特定の条件を満たすか否かの判定をするステップと、
    前記判定結果から心房細動の有無を示す情報を出力するステップと
    を実行させるためのプログラム。

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