JP2016140689A - 心房細動検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】被検者の負担を軽減できると共に、発作性の心房細動も検出可能で、家庭でも使用可能で心房細動の早期発見に資することができる心房細動検出システムを提供する。【解決手段】対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システム１であって、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段４と、この拍動間隔測定手段により測定した心臓の拍動間隔から、正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)を算出する正規化拍動間隔演算手段７と、連続した所定の個数の正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)のうちその絶対値が正常拍動間隔閾値を超えた異常正規化拍動間隔の個数を積算する異常正規化拍動間隔積算手段１０と、異常正規化拍動間隔の積算個数と正常積算個数閾値とを比較し異常正規化拍動間隔の積算個数が正常積算個数閾値を超えた場合に心房細動が発生したと判定する比較判定手段１２とを備える。【選択図】図１７

Description

本発明は、心房細動検出システムに関するものである。

心房細動は、心房の至る所が不規則かつ頻繁に興奮するため、心房が細かく震えて十分に収縮できない状態である。一方、心房の興奮の一部は房室結節を通るので、心室は洞調律によらず不規則な間隔で収縮する。そのため、不規則とはいえ、心室が収縮し心機能の著しい低下は生じないことから、心房細動の症状に気付かずにいる人が多い。日本国内に心房細動患者は１００万人程度いると推定されており、症状に気付かない人を含めればさらに多くの患者がいると思われる。

心房細動の状態になると、心房が十分収縮できないため、心房内に血液が滞りがちになり、血栓が生じ、この血栓が脳に運ばれることで脳梗塞を生じる可能性がある。そのため、心房細動患者は、症状のない人に比べ５倍程度脳梗塞になりやすいといわれている。

心房細動によって生じる血栓のサイズは大きいため、脳の太い血管を塞ぐ場合が多い。このため心房細動が原因の脳梗塞は脳の広範囲にダメージを与え、予後に介護が必要なほどの障害を残す可能性が高い。介護は介助する家族の肉体的，精神的かつ経済的負担があり、社会的にも経済的負担が大きいと考えられる。

ところで、心房細動は、投薬によって血栓の生成を抑えたり、カテーテルアブレーションによって完治を目指すことができるが、そのためには早期発見が必要である。しかしながら、上述したように心房細動は自覚症状を生じない場合が多い。また、発作性の場合は健康診断や通院による心電図検査によっても見つけられないことがある。

そこで、拍動間隔から心房細動を鑑別しようとする研究がされている。例えば、健常者と心房細動患者それぞれについて、隣り合う拍動間隔の差ΔＲの分布を求め、Kolmogorov-Smirnovテストで心房細動を自動検出する方法がある。しかし、この方法では、ΔＲの分布を得るために長時間の拍動間隔値が必要となり、被検者の負担が大きい。また、短時間に生じる発作性の心房細動を検出できない可能性がある。

また、拍動間隔の分布から得られる標準偏差から、心房細動を鑑別する方法があるが（特許文献１）、特許文献１に開示される技術も、拍動間隔の分布を求める必要があることから、長時間の拍動間隔値が必要である。

さらに、拍動間隔変動の周波数解析によって鑑別する方法があるが（特許文献２）、周波数解析のためには数分程度の連続した拍動間隔値が必要であり、発作性の心房細動を検出できない可能性がある。

特開２００９−８９８８３号公報 特開２０１３−５５９８２号公報

本発明は、上述のような現状に鑑みなされたもので、短時間の拍動間隔値のみを用いて心房細動（の兆候）を検出することが可能であり、被検者の負担を軽減できると共に、発作性の心房細動も検出可能で、しかも、心臓の拍動間隔のみを測定する小型の測定器を用いて実現できるため、家庭でも使用可能で心房細動の早期発見に資することができる今までにない心房細動検出システムを提供するものである。

添付図面を参照して本発明の要旨を説明する。

対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システムであって、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段と、この拍動間隔測定手段により測定した心臓の拍動間隔から、心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｎとしたとき下式（１）で表される正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)を算出する正規化拍動間隔演算手段と、連続した所定の個数の前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)のうちその絶対値が正常拍動間隔閾値を超えた異常正規化拍動間隔の個数を積算する異常正規化拍動間隔積算手段と、前記異常正規化拍動間隔の積算個数と正常積算個数閾値とを比較し前記異常正規化拍動間隔の積算個数が前記正常積算個数閾値を超えた場合に心房細動が発生したと判定する比較判定手段とを備えたことを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

Ｎは１以上の整数、添え字ｎは時系列であり、
ｎはｎ＋１に対して過去を意味する。

また、請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記正規化拍動間隔から、心室性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外する心室性期外収縮除外手段を備えたことを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項２記載の心房細動検出システムにおいて、前記心室性期外収縮除外手段は、下記の方法により心室性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。
記
心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｉとした前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉのうち、下式（２）及び（３）を満たす正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉを検索し、続いて、検索された前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉから、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続する２つの値ＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１及びＤＲ(Ｎ)_ｉ＋２を除外する。

Ｔ_ｐとＴ_Ｎは、Ｔ_ｐ＞０とＴ_Ｎ＞０を満たす所定の閾値であり、
添え字ｉは時系列であり、ｉはｉ＋１に対して過去を意味する。
式（３）におけるＲ_ｉバー(Ｘ)は下式（４）で表される。

Ｍ及びＸは１以上の整数である。

また、請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記正規化拍動間隔から、心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外する心房性期外収縮除外手段を備えたことを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項２，３いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記正規化拍動間隔から、心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外する心房性期外収縮除外手段を備えたことを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項４，５いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記心房性期外収縮除外手段は、下記の方法により心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。
記
心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｉとした前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉのうち、下式（５）及び（６）を満たす正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉを検索する。続いて、検索された前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉから、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続するＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１とを除外する。

Ｔ_ＮとＴ_Ａは、Ｔ_Ｎ＞０と−Ｔ_Ｎ≦Ｔ_Ａ≦０を満たす所定の閾値、
添え字ｉは時系列であり、ｉはｉ＋１に対して過去を意味する。
Ｍは１以上の整数であり、Ｋは０以上の整数である。
式（５），（６）におけるＲ_ｉバー(Ｘ)は、
Ｘが１以上の整数のとき下式（７）で表され、
Ｘ＝０のとき下式（８）で表される。

また、請求項１〜６いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔から、下式（９）で表される正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｎを算出するように前記正規化拍動間隔演算手段が構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項１〜７いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定手段が設けられた拍動間隔測定用のセンサと、前記正規化拍動間隔演算手段と前記異常正規化拍動間隔積算手段と前記比較判定手段とが設けられた解析器とから成ることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項８記載の心房細動検出システムにおいて、前記センサには前記拍動間隔測定手段で測定した拍動間隔を保存する拍動間隔保存手段を設けるか若しくは測定した拍動間隔を解析器に送信する拍動間隔送信手段を設け、前記センサを用いて測定した前記拍動間隔を前記拍動間隔保存手段若しくは前記拍動間隔送信手段を介して前記解析器に入力することで、心房細動の検出を行うように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

本発明は上述のように構成したから、短時間の拍動間隔値のみを用いて心房細動（の兆候）を検出することが可能であり、被検者の負担を軽減できると共に、発作性の心房細動も検出可能で、しかも、心臓の拍動間隔のみを測定する小型の測定器を用いて実現できるため、家庭でも使用可能で心房細動の早期発見に資することができる心房細動検出システムとなる。

健常者のΔＲの度数分布を示すグラフである。 心房細動患者のΔＲの度数分布を示すグラフである。 心房細動患者のＤＲ(１)の度数分布を示すグラフである。 健常者のＤＲ(２)の度数分布を示すグラフである。 心房細動患者のＤＲ(２)の度数分布を示すグラフである。 健常者の１０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 心房細動患者の１０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 健常者の２０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 心房細動患者の２０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 心房性期外収縮保有者の２０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 典型的な心室性期外収縮の心電図波形の概略図である。 典型的な心房性期外収縮の心電図波形の概略図である。 心室性期外収縮除外後の健常者の１０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 心房性期外収縮保有者の心房性期外収縮除外後の２０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 心房性及び心室性期外収縮除外後の健常者の２０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 心房性及び心室性期外収縮除外後の心房細動患者の２０拍中の異常ＤＲ(２)数の分布を示すグラフである。 本実施例の構成概略説明図である。 本実施例の構成概略説明図である。 別例の構成概略説明図である。

好適と考える本発明の実施形態を、図面に基づいて本発明の作用を示して簡単に説明する。

所定の個数（後述する通り、多くとも２０程度）の正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)のうち、その絶対値が所定の正常拍動間隔閾値を超えたものを異常正規化拍動間隔としてカウントし、この異常正規化拍動間隔のカウント数が所定の正常積算個数閾値を超えた場合、心房細動と判定できることを確認した。従って、対象者が心房細動か否かを簡易に検出することができる。

また、短時間の拍動間隔値から心房細動の兆候を検出することが可能となり、それだけ被検者の負担を軽減でき、また、短時間に生じる発作性の心房細動も検出することが可能となる。

また、正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)は、対象者の拍動間隔から算出することができ、よって、発作性の心房細動の検出に通常用いられるホルター心電計や１２誘導心電計等の比較的大型で電極位置が厳密に指定される専門的な装置を用いる必要がなく、例えば胸に貼り付ける心拍計やリストバンド型の脈波計など家庭用の簡易で小型の測定器を用いて拍動間隔から正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)を求め、上記手法によって心房細動か否かを検出することができる。

本発明の具体的な実施例について図面に基づいて説明する。

本実施例は、対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システム１であって、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段４と、この拍動間隔測定手段４により測定した心臓の拍動間隔から、心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｎとしたとき上式（１）で表される正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)を算出する正規化拍動間隔演算手段７と、連続した所定の個数の前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)のうちその絶対値が正常拍動間隔閾値を超えた異常正規化拍動間隔の個数を積算する異常正規化拍動間隔積算手段10と、前記異常正規化拍動間隔の積算個数と正常積算個数閾値とを比較し前記異常正規化拍動間隔の積算個数が前記正常積算個数閾値を超えた場合に心房細動が発生したと判定する比較判定手段12とを備えたものである。

具体的には、本実施例は、図１７に図示したように拍動間隔測定手段４が設けられた拍動間隔測定用のセンサ２と、正規化拍動間隔演算手段７と異常正規化拍動間隔積算手段10と比較判定手段12とが設けられた解析器３とで構成されている。

各部を具体的に説明する。

センサ２には、拍動間隔測定手段４と、この拍動間隔測定手段４により測定した拍動間隔データを解析器３の拍動間隔受信手段６に送信する拍動間隔送信手段５とが設けられている。

拍動間隔測定手段４は、例えばマイコン等を用いて電極から得た電圧の変化をもとにした心電図から一のＲ波とこれに隣り合う他のＲ波との間隔、または、一のＳ波とこれに隣り合う他のＳ波との間隔から拍動間隔を測定するように構成されている。従って、センサを小型化し電極を介して皮膚に貼り付ければ、センサを衣服の下に隠すことができ、日常生活に支障をきたすことなく測定を行うことができる。

なお、拍動間隔測定手段４は、例えば赤外線の反射光から脈波を測定し、そのピーク間隔などから拍動間隔を測定するように構成しても良い。この場合、耳たぶや手首や腕などにクリップやバンドでセンサを固定するだけで良く、装着し易いものとなる。また、心音や脈音を捉え、これを電気的に処理することで拍動間隔を測定するように構成しても良い。この場合、聴診器や血圧計にセンサを内蔵可能となり、広く普及させることができる。

拍動間隔測定手段４は、測定した拍動間隔データを拍動間隔送信手段５へ転送する。

拍動間隔送信手段５は、拍動間隔測定手段４から受け取った拍動間隔データを解析器３に設けた拍動間隔受信手段６に転送する。本実施例においては、転送方法として、電波や光を用いた無線を採用している。この場合、センサを小型化でき、被検者が日常生活を妨げられることなく拍動間隔を測定できる。なお、転送方法としては有線を採用しても良く、例えば、プリント基板上の配線や電線や光ケーブルを用いることもできる。この場合、センサと解析器とを一体化したシステムを構築する場合に好適である。また、電話回線やインターネットなどの公衆回線を用いることも可能であり、この場合、被検者に対して遠隔で心房細動を検出することが可能となる。

解析器３には、拍動間隔受信手段６、正規化拍動間隔演算手段７、異常正規化拍動間隔積算手段10、所定閾値保存手段11、比較判定手段12及び表示手段13が設けられている。解析器３は一連の演算，比較，表示を行う電子計算機や計測器であり、上記各手段を備えた専用の機器、パーソナルコンピュータ、タブレット型のコンピュータ、スマートフォン若しくは携帯電話等を採用することができる。

拍動間隔受信手段６は、センサ２の拍動間隔送信手段５から拍動間隔データを受信し、正規化拍動間隔演算手段７に転送する。

正規化拍動間隔演算手段７は、所定の方法で正規化拍動間隔を算出し、異常正規化拍動間隔積算手段10に正規化拍動間隔を転送する。

異常正規化拍動間隔積算手段10は、所定閾値保存手段11に保存された異常正規化拍動間隔を判別するための正常拍動間隔閾値を参照し、所定拍数区間の正規化拍動間隔のうち、その絶対値が正常拍動間隔閾値を超えたものを異常正規化拍動間隔としてその数を積算し、所定拍数区間あたりの異常正規化拍動間隔数を比較判定手段12に転送する。

比較判定手段12は、所定閾値保存手段11に保存された所定拍数区間あたりの正常積算個数閾値を参照し、所定拍数区間あたりの異常正規化拍動間隔数が正常積算個数閾値を超えた所定拍数区間を心房細動発生箇所として検出し、その結果を表示手段13に転送する。

表示手段13は、心房細動が検出されたか否かを表示する。表示手段13としては、文字や画像などを表示するディスプレイを用いることができる。この場合、拍動間隔の時系列を時刻と共にグラフで表示し、どの時間の拍動間隔で心房細動が発生しているか分かり易く表示することができる。また、表示手段13として光や音や振動を用いることもできる。この場合、心房細動の発生を直ちに報知することができる。例えば、光としてはＬＥＤ、音としてはブザーやイヤフォン、振動としてはモータを用いることができる。

以上の構成（心房細動検出システム１）であれば心房細動の検出は可能であるが、本実施例においては、検出精度を更に向上させるため、図１８に図示した心房細動検出システム16のように、解析器17に、心房性期外収縮に関わる正規化拍動間隔を除外する心房性期外収縮除外手段８と、心室性期外収縮に関わる正規化拍動間隔を除外する心室性期外収縮除外手段９とを更に設けた構成としている。なお、心房性期外収縮除外手段８と心室性期外収縮除外手段９とはいずれか一方のみを設ける構成としても、検出精度を向上させることができる。

具体的には、前記心房性期外収縮除外手段８は、心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｉとした前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉのうち、上式（５）及び（６）を満たす正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉを検索し、続いて、検索された前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉから、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続するＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１とを除外することで、心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外するように構成されている。

また、前記心室性期外収縮除外手段９は、心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｉとした前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉのうち、上式（２）及び（３）を満たす正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉを検索し、続いて、検索された前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉから、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続する２つの値ＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１及びＤＲ(Ｎ)_ｉ＋２を除外することで、心室性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外するように構成されている。

心房性期外収縮除外手段８及び心室性期外収縮除外手段９を備えた場合の処理は以下の通りである。

正規化拍動間隔演算手段７で算出された正規化拍動間隔は、心房性期外収縮除外手段８で所定の手続きに従って心房性期外収縮に関わる正規化拍動間隔を除外する。

心室性期外収縮除外手段９は正規化拍動間隔演算手段７で算出された正規化拍動間隔から所定の手続きに従って心室性期外収縮に関わる正規化拍動間隔を除外する。

また、心房性期外収縮除外手段８と心室性期外収縮除外手段９の手続きはどちらが先でも良い。心房性期外収縮に関わる正規化拍動間隔及び心室性期外収縮に関わる正規化拍動間隔が除外されたのち、正規化拍動間隔は異常正規化拍動間隔積算手段10へ転送され、上述の通り異常正規化拍動間隔積算手段10及び比較判定手段12にて処理される。

なお、図１９に図示した別例（心房細動検出システム18）のように、センサ19に本実施例の拍動間隔送信手段５に代えて拍動間隔保存手段14を設け、解析器20に本実施例の拍動間隔受信手段６に代えて拍動間隔読出手段15を設ける構成としても良い。センサ19の拍動間隔保存手段14は、拍動間隔測定手段４で測定した拍動間隔を保存する。具体的にはテープや半導体メモリ等を採用できる。ホルター心電計とは異なり、心電図波形を保存する必要がなく、拍動間隔保存手段14として半導体メモリを用いた場合、非常に小型で低消費電力のメモリを用いることができるので、小型かつ軽量で被検者の負担にならないセンサ19を構成することが可能となる。解析器20の拍動間隔読出手段15は、センサ19の拍動間隔保存手段14に保存された拍動間隔を読み出し、正規化拍動間隔演算手段７へ拍動間隔を転送する。読み出すタイミングは、測定しながらリアルタイムで読み出しても良いし、所定時間測定した後にまとめて読み出しても良い。拍動間隔を拍動間隔保存手段14から読み出す経路は、有線でも無線でも良い。有線の場合、たとえばＵＳＢやＲＳ−２３２Ｃを用いることができ、高速かつ確実に拍動間隔を読み出すことができる。無線の場合、光でも電波でも良く、使用者は簡便に拍動間隔を読み出すことができ、より実用的なシステムとなる。

以下、心房細動を検出するにあたり上記式（１）〜（９）を用いる方法を採用した理由について詳述する。

・健常者と心房細動患者のΔＲの分布
健常者４名、心房細動患者５名それぞれ２時間の拍動間隔から、隣り合う拍動間隔の差ΔＲの分布を調べた。健常者と心房細動患者のΔＲの分布を、それぞれ図１と図２に示す。横軸は階級で階級間隔は１０ｍｓ、縦軸は頻度である。一見しただけで心房細動患者の方が健常者よりも分布が広いことがわかる。ここから、大きなΔＲを数えれば心房細動を検出できると考えられる。しかしながら、この分布の違いを単純に心房細動の検出に用いることはできない。なぜなら、平均心拍数、即ち平均拍動間隔によって拍動間隔の変動の大きさが異なるからである。例えば、運動中は人の心拍数は大きい、即ち拍動間隔は小さいが、このときの拍動間隔の変動は小さいのである。従って、ΔＲを何らかの拍動間隔値で正規化する必要がある。まず、次式（１０）で定義される正規化拍動間隔

の心房細動患者に関する分布を調べた。ここでＲは拍動間隔であり、添え字ｎは時系列であり、ｎはｎ＋１に対して過去を意味する。ＤＲ(１)_ｎの分布をプロットしたのが図３である。横軸は階級で階級間隔は０．０１、縦軸は頻度である。分布が非対称であるため、ＤＲ(１)_ｎは心房細動の検出に適さないことがわかる。また、

と定義した場合についても調べたが、図３と同様に分布が非対称な結果が得られた。次に、次式（１２）で定義される正規化拍動間隔（次式（１２）は式（９）と同じである）

を用いて、健常者と心房細動患者の分布を調べた。これを図４と図５にそれぞれ示す。横軸は階級で階級間隔は０．０１、縦軸は頻度である。健常者の分布の標準偏差はσ＝０．０５６０、心房細動患者の分布の標準偏差はσ＝０．３５５だった。図５に示すように、心房細動患者の分布において健常者の標準偏差の２倍である±２σ＝±０．１１２の範囲外に実測で心房細動患者全頻度の７４．６％が分布している。そこで、健常者の正常正規化拍動間隔、これをＴ_Ｎとし、所定の拍数のうちＴ_Ｎよりも大きな正規化拍動間隔を数えれば、心房細動を検出できると考えられる。例えば正常正規化拍動間隔を先に得られた健常者の分布の２σとして、１０拍のうち｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎ＝０．１１２となる異常正規化拍動間隔を数えると、異常正規化拍動間隔数は、健常者は０で心房細動患者は７となることが期待できるので（±２σ＝±０．１１２の範囲外に心房細動患者全頻度の７４．６％が分布していることから、１０拍中７拍はその範囲外にあると考えられるため）、心房細動はこの方法で鑑別できる。さらに鑑別の精度を上げるには、前述した分布で、健常者と心房細動患者の差が大きい方が良い。そこで、次式（１３）で定義される正規化拍動間隔

についても健常者と心房細動患者の分布を調べた。健常者の分布の標準偏差はσ＝０．０５９０、心房細動患者の分布の標準偏差はσ＝０．３７１だった。心房細動患者の分布において健常者の±２σ＝０．１１８の範囲外に実測で心房細動患者全頻度の７２．０％が分布していた。これは、ＤＲ(２)から得られた分布よりも小さい。さらに正規化拍動間隔を次式（１４）のように一般化し（次式（１４）は式（１）と同じである）、

（ただし、Ｎは１以上の整数）
Ｎ＞１０の場合について調べたが、Ｎ＝１０と同様の傾向だった。このように、正規化拍動間隔がＮ＝２において、健常者の標準偏差の２倍の外側に、心房細動患者の正規化拍動間隔が分布している割合が最も大きいので、異常正規化拍動間隔をカウントすることで健常者と心房細動患者を鑑別するには、正規化拍動間隔ＤＲ(２)を用いるのが好適であるが、Ｎは２以外の整数としても心房細動患者の鑑別は可能である。

よって、上記（１）式を用いることで、心房細動患者の鑑別を行うことができる。

・心房細動の検出方法
連続した所定の個数の正規化拍動間隔のうち、その絶対値が所定の正常拍動間隔閾値を超えたものをカウントし、そのカウント数が所定の正常積算個数閾値を超えたときに心房細動と判定する方法の有効性を検証する。

まず１つのケースとして、正規化拍動間隔ＤＲ(２)を採用し、拍動間隔の時系列を１０拍ごとに区切り、この１０拍のうち｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎ＝０．１１２である異常ＤＲ(２)の数をカウントする場合を検証する。図５に示したように、心房細動患者において異常ＤＲ(２)は全頻度の７４．６％を占めるので、平均して各区間あたりの異常ＤＲ(２)数は７である。一方、健常者において異常ＤＲ(２)は全頻度の４．５５％と期待されるので、０ないし１程度と思われる。そこで、７と０の間をとって、区間あたりの異常ＤＲ(２)数が２よりも大きいときを心房細動と判定することとした。健常者と心房細動患者について、各１０拍区間における異常ＤＲ(２)数を調べ、異常数とその頻度をプロットしたのが、それぞれ図６と図７である。横軸は各区間における異常ＤＲ(２)数で縦軸は頻度である。心房細動を「陽性」とし正常（健常者）を「陰性」としたとき、図7のとおり心房細動患者では全３９０６区間中に異常ＤＲ(２)数が２以下である偽陰性が８区間あり、偽陰性の割合は０．２０５％だった。図６のとおり健常者では全３８９８区間中、偽陽性は６７区間あり、偽陽性の割合は１．７２％だった。特に異常ＤＲ(２)数３の頻度が多いが、これは心室性期外収縮が原因と考えられる。単発の心室性期外収縮は健常者においても頻繁に発生するため、この期外収縮を除外する方法を検討する必要がある。

次に、正規化拍動間隔としてＤＲ(２)を採用し、拍動間隔の時系列を２０拍ごとに区切り、この２０拍のうち｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎ＝０．１１２である異常ＤＲ(２)の数をカウントした場合についても調べた。このとき、心房細動患者の異常ＤＲ(２)数は、およそ１５であると期待できる。一方、健常者は１程度と思われる。そこで、１５と１の間をとって、異常ＤＲ(２)数が６よりも大きいときに心房細動と判定することにした。健常者と心房細動患者について、各２０拍区間における異常ＤＲ(２)数を調べ、異常ＤＲ(２)数とその頻度をプロットしたのが、それぞれ図８と図９である。図８の通り、健常者では全１９４９区間中、偽陽性は５区間あり、偽陽性の割合は０．２５７％だった。また、図９の通り、心房細動患者では全１９５３区間中、偽陰性は２区間あり、偽陰性の割合は０．１０２％だった。いずれの場合も拍動間隔の時系列を１０拍ごとに区切って評価したときよりも偽陽性と偽陰性の割合が減少している。したがって、心房細動の検出には、２０拍中の異常ＤＲ(２)数を用いるのが好適である（即ち、上式（９）を用いるのが好適である。）。さらに多くの拍数を用いれば偽陰性と偽陽性を減少できると考えられるが、あまりに多いと短時間に生じる発作性の心房細動を検出できなくなる懸念がある。

・心房性期外収縮保有者における検証
前記の通り、｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎ＝０．１１２を異常正規化拍動間隔とし、２０拍のうち異常ＤＲ(２)数が６よりも大きいときに心房細動と判定できることを示した。この方法で心房性期外収縮と心房細動を鑑別できるか調べた。心房性期外収縮は一つ一つが単発で発生するに過ぎず健康上問題のない期外収縮である。

心房性期外収縮保有者１人の２時間の拍動間隔について、各２０拍区間における異常ＤＲ(２)数を調べ、異常ＤＲ(２)数とその頻度をプロットしたのが図１０である。全頻度４２６区間のうち偽陽性が１４８区間あり、偽陽性の割合は３４．７％だった。このままでは心房細動と健康上問題のない心房性期外収縮を鑑別できないので、心房性期外収縮を除外する必要がある。

・期外収縮の除外
心室性期外収縮の除外方法
図１１に典型的な心室期外収縮の心電図波形を示す。この中で、ビートＣが心室性期外収縮にあたる。ビートＣは洞調律によるビートよりも早期に現れ、そしてビートＤで洞調律に戻る。このため、拍動間隔ＢＣ，ＣＤ，ＤＥに対応する｜ＤＲ(２)｜が大きな値をとる。図６において、区間あたり異常ＤＲ(２)数が３となるものが多かったのはこのためである。

図１１に示すような心室性期外収縮の拍動間隔には、２×ＡＢ≒ＢＣ＋ＣＤ≒２×ＤＥの近似が成り立ち、さらに、概ね０．７５×ＡＢ＞ＢＣの関係がある。そこで、異常値となり得る心室性期外収縮に関わる正規化拍動間隔を除外するため、拍動間隔の時系列の中から、下式（１５）及び（１６）に該当する箇所を検索する（次式（１５）及び（１６）はそれぞれ式（２）と式（３）に同じである）。

ここで、Ｒは拍動間隔で、Ｔ_ｐとＴ_Ｎは、Ｔ_ｐ＞０とＴ_Ｎ＞０を満たす所定の閾値であり、添え字ｉは時系列であり、ｉはｉ＋１に対して過去を意味する。検索されたＲ_ｉは図１１の拍動間隔ＢＣに対応する。またＲ_ｉバー (Ｘ)は、Ｘが１以上の整数のとき下式（１７）で表される（次式（１７）は式（４）と同じである）。

ここでＭは１以上の整数である。そして、該当箇所を検出したとき、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続する２つの値ＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１及びＤＲ(Ｎ)_ｉ＋２を除外する。

閾値Ｔ_ｐは、心室期外収縮の性質に鑑み０．２〜０．３が適当であり、０．２５が最も好適である。また、一般には、健常者の拍動間隔の変動はおおむね１０％以内なので、異常拍動間隔を識別する閾値Ｔ_Ｎは０．１が最も好適である。パラメータＭはいくらでも良いが、Ｍ＝１でも十分な除外能力があるので、Ｍ＞１の場合よりも演算量が少ないことも考慮すると、これが最も好適である。

ここで、Ｔ_ｐ＝０．２５，Ｔ_Ｎ＝０．１，Ｎ＝２，Ｍ＝１の場合について、図１１を例に説明する。Ｒ_ｉをＢＣとすれば、上式（１５）は、下式（１８）のように書ける。また、上式（１６）は、下式（１９）のように書ける。

もし、式（１８）及び（１９）を満足するならば、拍動間隔値ＢＣ，ＣＤ及びＤＥに対応する正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉ，ＤＲ(２)_ｉ＋１及びＤＲ(２)_ｉ＋２が除外される。心室性期外収縮の拍動間隔の時系列として、たとえば、図１１における拍動間隔値をＡＢ＝ＤＥ＝１０００ｍｓ、ＢＣ＝７００ｍｓ、ＣＤ＝１３００ｍｓとすると、式（１８）の左辺は０．３５３，式（１９）の左辺は０であり、両式を満たしている。このときの拍動間隔値ＢＣに対する正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉは式（９）を使って換算すると２(１０００−７００)／（１０００＋７００）＝０．３５３で、同様にＣＤ、ＤＥに対応する正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉ＋１及びＤＲ(２)_ｉ＋2はそれぞれ−０．６００と０．２６１なので、｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎを異常正規化拍動間隔とするならば、正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉ，ＤＲ(２)_ｉ＋１及びＤＲ(２)_ｉ＋２は心室性期外収縮のために異常正規化拍動間隔と判定されるので、除外されなければならない。

従って、上述する方法で心室性期外収縮によって生じる異常正規化拍動間隔を検索し、除外できるといえる。

・心房性期外収縮の除外方法
図１２に典型的な心房性期外収縮の心電図波形を示す．この中で、ビートＣが心房性期外収縮にあたる。ビートＣは早期かつ不規則に現れ、そしてビートＤで通常の洞調律に戻る。心房性期外収縮は単発であるが、発生頻度が高いところでは拍動間隔ＢＣ及びＣＤに対応する正規化拍動間隔が異常値となることから、図１０のように偽陽性を生じさせる。図１２のような心房性期外収縮の拍動間隔には、概ねＡＢ＞ＢＣ，ＣＤ＞ＢＣかつＡＢ≒ＣＤの関係がある。異常値となり得る心房性期外収縮に関わる正規化拍動間隔を除外するため、拍動間隔の時系列の中から、下式（２０）及び（２１）に該当する箇所を検索する（次式（２０）及び（２１）はそれぞれ式（５）と式（８）に同じである）。

ここで、Ｒ_ｉバー(Ｘ)は式（１７）であり（式（１７）は式（７）と同じである），Ｘ＝０のとき下式（２２）で表される（次式（２２）は式（８）と同じである）。

検索されたＲ_ｉは図１２では拍動間隔ＢＣに対応する。また、Ｔ_Ｎ＞０であり、Ｔ_Ａは心房性期外収縮の性質から−Ｔ_Ｎ≦Ｔ_Ａ≦０を満たす所定の閾値、添え字ｉは時系列であり、ｉはｉ＋１に対して過去を意味する。さらに、Ｍは１以上の整数であり、Ｋは０以上の整数である。該当箇所を検出したとき、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続するＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１とを除外する。

閾値Ｔ_Ｎは、前述した通り健常者の拍動間隔の変動がおおむね１０％以内であることから０．１が最も好適である。閾値Ｔ_Ａは０のとき除外能力が最も高いが、心房性期外収縮のビートが健常者の拍動間隔の変動を超えて早期に出現することを考慮すると、Ｔ_Ａ＝Ｔ_Ｎとしても除去能力は十分ある。パラメータＭとＫはＭ＝Ｋ＝１でも除外能力は十分であり、Ｍ＞１、Ｋ＞１の場合よりも計算量が少ないことを考慮すると、これが最も好適である。

ここで、Ｔ_Ｎ＝０．１，Ｔ_Ａ＝０，Ｍ＝Ｋ＝１，Ｎ＝２の場合について図１２を例に説明する。Ｒ_ｉをＢＣとすれば、上式（２０）は、下式（２３）のように書ける。また、上式（２１）は、下式（２４）のように書ける。

もし、式（２３）及び（２４）を満足するならば、拍動間隔値ＢＣとＣＤに対応する正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉとＤＲ(２)_ｉ＋１が除外される。心房性期外収縮の拍動間隔の時系列として、たとえば、図１２における拍動間隔値をＡＢ＝ＣＤ＝１０００ｍｓ、ＢＣ＝７００ｍｓとすると、式（２３）は１７００＜２０００、式（２４）の左辺は０であり、両式を満たしている。このときの拍動間隔値ＢＣに対する正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉは式（９）を使って換算すると２(１０００−７００)／（１０００＋７００）＝０．３５３で、同様にＣＤに対応する正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉ＋１は−０．３５３なので、｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎを異常正規化拍動間隔とするならば、正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｉとＤＲ(２)_ｉ＋１は心房性期外収縮のために異常正規化拍動間隔と判定されるので、除外されなければならない。

従って、上述する方法で心房性期外収縮によって生じる異常正規化拍動間隔を検索し、除外できるといえる。

・期外収縮除外効果の検証
心室性期外収縮除外の効果
心室性期外収縮除外の効果を確かめるため、心室性期外収縮除外後の拍動間隔を用いて図６を得たのと同様の方法で検証した。心室性期外収縮除外のパラメータはＴ_ｐ＝０．２５，Ｔ_Ｎ＝０．１とした。ただし、条件を揃えるため異常正規化拍動間隔をＤＲ(２)＞０．１１２としている。図１３に結果を示す。全頻度３８９３区間のうち、偽陽性が３９区間あり、偽陽性の割合は１．００％だった。心室性期外収縮除外を施す前の１．７２％と比較すると改善しているので、心室性期外収縮除外の効果はあったといえる。しかしながら、図８に示したとおり２０拍で評価した場合の偽陽性率０．２５７％と比較すると大きい。したがって、心房細動の検出には、２０拍中の異常ＤＲ(２)数を用いるのが好適であるといえる。

心房性期外収縮除外の効果
前述した１名の心房性期外収縮保有者について、心房性期外収縮除外の処理を施した後の、拍動間隔の時系列を２０拍１区間で区切り、区間ごとに異常正規化拍動間隔の数を調べた。この検証ではパラメータをＮ＝２とした正規化拍動間隔ＤＲ(２)を用いた。また、Ｔ_Ｎ＝０．１とした。つまり、異常正規化拍動間隔は｜ＤＲ(２)｜＞０．１である。式（２１）と式（２２）で必要なフィルタのパラメータをＭ＝Ｋ＝１，閾値をＴ_Ａ＝０とした。図１４に各２０拍区間の異常ＤＲ(２)数とその頻度をプロットした。全頻度２７１区間のうち偽陽性が３区間あり、偽陽性の割合は０．０１１％だった。これは心房性期外収縮除外を施す前の３４．７％と比較すると非常に小さく、前述した心房性期外収縮除外方法が有効だったことが示された。

・期外収縮除外を含めた総合的な検証
正規化拍動間隔ＤＲ(２)を採用し、心房性期外収縮及び心室性期外収縮を除外した後の拍動間隔の時系列を２０拍ごとに区切り、この２０拍区間のうち異常正規化拍動間隔が６を超えたときを心房細動とする。正常正規化拍動間隔をＴ_Ｎ＝０．１とし、異常正規化拍動間隔を｜ＤＲ(２)｜＞Ｔ_Ｎとする。心房性期外収縮除外のパラメータはＭ＝Ｋ＝１，閾値Ｔ_Ａ＝０である。心室性期外収縮除外のパラメータはＴ_ｐ＝０．２５である。

健常者４名，心房細動患者５名それぞれ２時間の拍動間隔から得られた異常正規化拍動間隔の分布を、図１５と図１６に示す。図１５から、健常者では全頻度１９４９区間のうち偽陽性は３区間あり、偽陽性の割合は０．１５４％だった。図１６から、心房細動患者では全頻度１３００区間のうち偽陰性は４区間あり、偽陰性の割合は０．３０８％だった。従って、上記式（１）〜（９）を用いる方法で、拍動間隔から心房細動を良好に検出できるといえる。

Claims (9)

1. 対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システムであって、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段と、この拍動間隔測定手段により測定した心臓の拍動間隔から、心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｎとしたとき下式（１）で表される正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)を算出する正規化拍動間隔演算手段と、連続した所定の個数の前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)のうちその絶対値が正常拍動間隔閾値を超えた異常正規化拍動間隔の個数を積算する異常正規化拍動間隔積算手段と、前記異常正規化拍動間隔の積算個数と正常積算個数閾値とを比較し前記異常正規化拍動間隔の積算個数が前記正常積算個数閾値を超えた場合に心房細動が発生したと判定する比較判定手段とを備えたことを特徴とする心房細動検出システム。
   

   

   Ｎは１以上の整数、添え字ｎは時系列であり、
   ｎはｎ＋１に対して過去を意味する。
2. 請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記正規化拍動間隔から、心室性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外する心室性期外収縮除外手段を備えたことを特徴とする心房細動検出システム。
3. 請求項２記載の心房細動検出システムにおいて、前記心室性期外収縮除外手段は、下記の方法により心室性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
   記
   心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｉとした前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉのうち、下式（２）及び（３）を満たす正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉを検索し、続いて、検索された前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉから、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続する２つの値ＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１及びＤＲ(Ｎ)_ｉ＋２を除外する。
   

   

   

   Ｔ_ｐとＴ_Ｎは、Ｔ_ｐ＞０とＴ_Ｎ＞０を満たす所定の閾値であり、
   添え字ｉは時系列であり、ｉはｉ＋１に対して過去を意味する。
   式（３）におけるＲ_ｉバー(Ｘ)は下式（４）で表される。
   

   

   Ｍ及びＸは１以上の整数である。
4. 請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記正規化拍動間隔から、心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外する心房性期外収縮除外手段を備えたことを特徴とする心房細動検出システム。
5. 請求項２，３いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記正規化拍動間隔から、心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外する心房性期外収縮除外手段を備えたことを特徴とする心房細動検出システム。
6. 請求項４，５いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記心房性期外収縮除外手段は、下記の方法により心房性期外収縮に関する正規化拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
   記
   心臓の拍動間隔の時系列をＲ_ｉとした前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉのうち、下式（５）及び（６）を満たす正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉを検索する。続いて、検索された前記正規化拍動間隔ＤＲ(Ｎ)_ｉから、ＤＲ(Ｎ)_ｉとこれに連続するＤＲ(Ｎ)_ｉ＋１とを除外する。
   

   

   

   Ｔ_ＮとＴ_Ａは、Ｔ_Ｎ＞０と−Ｔ_Ｎ≦Ｔ_Ａ≦０を満たす所定の閾値、
   添え字ｉは時系列であり、ｉはｉ＋１に対して過去を意味する。
   Ｍは１以上の整数であり、Ｋは０以上の整数である。
   式（５），（６）におけるＲ_ｉバー(Ｘ)は、
   Ｘが１以上の整数のとき下式（７）で表され、
   Ｘ＝０のとき下式（８）で表される。
   

   

   
7. 請求項１〜６いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔から、下式（９）で表される正規化拍動間隔ＤＲ(２)_ｎを算出するように前記正規化拍動間隔演算手段が構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
   

   
8. 請求項１〜７いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定手段が設けられた拍動間隔測定用のセンサと、前記正規化拍動間隔演算手段と前記異常正規化拍動間隔積算手段と前記比較判定手段とが設けられた解析器とから成ることを特徴とする心房細動検出システム。
9. 請求項８記載の心房細動検出システムにおいて、前記センサには前記拍動間隔測定手段で測定した拍動間隔を保存する拍動間隔保存手段を設けるか若しくは測定した拍動間隔を解析器に送信する拍動間隔送信手段を設け、前記センサを用いて測定した前記拍動間隔を前記拍動間隔保存手段若しくは前記拍動間隔送信手段を介して前記解析器に入力することで、心房細動の検出を行うように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。

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