JP2017529136A - 生理学的電気記録図の解析の改善 - Google Patents

Abstract

これまでの研究は、ペーシングに応答して記録された心臓内電気記録図の形状を観察することにより、特に心臓の早期刺激に続いて記録された電気記録図における一定の小さい歪みを検出することにより、不整脈に起因する突然死の危険性を予測できることを示している。以前からの問題は、典型的なカテーテル処置室内の他の電気装置により発生する、記録された電気信号中の雑音の存在を原因として、これらの小さい個々の電位の信頼できる検出となっている。記述される解決法は、生理学的信号が存在しないと推定される電気記録図の第１の部分から雑音モデルを導出することと、生理学的信号を含んでいると推定される電気記録図の第２の部分を雑音モデルに変換することとを含む。次に、電気記録図の第２の部分内の信号のうち、この雑音モデルに一致しない部分を識別することにより、生理学的信号が識別され得る。

Description

本発明は、病的心臓状態の識別を特に対象とするが、それだけに限定されない、生理学的電気記録図の解析に関する。

これまでの研究は、ペーシングに応答して記録された心臓内電気記録図の形状を観察することにより、不整脈に起因する突然死の危険性を予測できることを示している。

電気記録図における診断の変化は、心臓の早期刺激に続いて記録された電気記録図上の小さい歪みからなる。心臓は、心臓内の１つの箇所において、刺激系列を発生する装置により刺激される。この装置は、心臓内の別の箇所から電気記録図を記録する。

ペーシング系列は、Ｓ１刺激として知られている一定速度の多数の刺激からなる。所定数のＳ１刺激の後、Ｓ２刺激又は「追加刺激」として知られる早期刺激が加えられる。この系列が繰り返される。一般的にＳ１刺激とＳ２刺激との間の間隔は、各場合において、その間隔が非常に短く、心臓がもはやＳ２刺激に応答できなくなるまで低減される。

Ｓ２刺激とその次のＳ１刺激との間の間隔は、Ｓ１−Ｓ１間隔と同じである。

予測方法は、追加刺激後に電気記録図が長く続き、且つより多くのピークを含むことを明示することに依存する。突然死の危険性が高い患者の場合、この傾向は、Ｓ１刺激とＳ２刺激との間の間隔が低減されるにつれてより顕著となる。

追加刺激に続く電気記録図の個々の電位は、追加刺激後のその遅延とともに識別される。次に、これらのデータを解析して突然心臓死の危険性を予測することができる。

以前からの問題は、追加刺激に対する応答内の小さい個々の電位の信頼できる検出となっている。これは、典型的なカテーテル処置室内の他の電気装置により発生し得る、記録された電気信号中の雑音の存在に起因する。電気的雑音は種々の処置室間で広く変化し得る。この問題は、電気的干渉により引き起こされる不要電位とは対照的に、生理学的な起源を有する電気記録図中の電位を確実に区別する問題である。

英国特許第２４３９５６２号明細書は、雑音を低減するために電気記録図の日付を加工する方法を記述している。この方法は、電気記録図信号をいくつかのテンプレートに相関させることにより、各テンプレートに関する相関器出力を生成することを含む。電気記録図信号は、事前に広域フィルターに通すこともできる。

トレース１からの相関器出力が、他のテンプレートから生成されたトレースと比較される。最も類似していると思われる選択されたトレースが使用される。

根本的な問題は、生理学的信号を表すとされる任意の一連のテンプレートが相関され、そのため、相関された各トレースの結果が相互に独立でないことである。これは、種々の相関器出力を組み合わせて最適信号検出を与え、及び信号内の生理学的電位の不要な過検出及び不足検出を回避する方法においてかなりの困難をもたらす。

雑音は、生理学的信号が発生していないと推定されるときの電気記録図の周期内において相関出力のピークツーピーク振幅を識別することにより、さらに低減され得る。これを用いて閾値が作成され、この閾値未満の振幅を有するいかなるピークも雑音とみなされる。しかし、生理学的起源の信号は、この閾値に近い振幅を有し得るため、この閾値の設定が低すぎる場合の結果として、導出された生理学的なピークは検出されるが、雑音による他の多くのピークも検出されることになる。反対に、振幅閾値が高すぎる場合、信号の生理学的に重要な特徴が検出されない可能性がある。

本発明の目的は、上記の問題を克服すること、又は少なくとも改善することである。

本発明の第１の態様によると、生理学的信号と雑音とを区別するために電気記録図、たとえば心電図を解析する方法が提供され、この方法は、
生理学的信号が存在しないと推定される電気記録図の第１の部分から雑音モデルを導出ステップと、
生理学的信号を含んでいると推定される電気記録図の第２の部分を雑音モデルに変換するステップと
を含み、雑音モデルに一致しない信号の部分を識別することにより、生理学的信号が識別される。

これは、検出された電位が真に生理学的起源である可能性がより高く、したがってその後の解析が大幅に単純化されるため、振幅方法の使用に対する改善をもたらす。

好ましい１つの実施形態において、雑音モデルは、生理学的信号が存在しないと推定される電気記録図の複数の部分から導出される。これは、雑音を表現するより正確な手段を提供し、それにより雑音から生理学的信号を検出する方法の改善を可能にする。

生理学的信号が存在しないと推定される電気記録図の第１の部分と、推定された生理学的信号の特徴を表す複数のテンプレートとを相互相関させて、多数のテンプレート相関信号を生成することにより、雑音モデルが導出されることが好ましい。

テンプレートの数及び形状は、対象の信号に依存し、且つ実験により決定することができる。心電図の場合、記録用電極の領域における種々の局部伝導速度に対応する時間拡張テンプレートのセットが使用される。

生理学的信号が存在しないと推定される電気記録図の各部分について、テンプレート相関信号から共分散行列が導出されることが好ましい。本質的に対称である共分散行列を導出することにより、それから導出された固有ベクトルは完全に実数であり、且つ直交であり（且つしたがって独立である）、及びその固有値は実数である。この方法により、信号と雑音とを区別することが可能である。なぜなら、信号は固有ベクトルに相当な成分を有し、雑音は非常に少ないか又は全くないからである。

この方法は、好ましくは、生理学的信号が存在しないと推定される心電図の各部分について導出された共分散行列から平均共分散行列を導出するステップを含む。平均共分散行列は、記録全体を通じて雑音の挙動のより良好な推定を与える。

雑音モデルは、平均共分散行列から固有ベクトル及び固有値を導出することにより表現されることが好ましい。

電気記録図の第２の部分と、推定された生理学的信号の特徴を表す複数のテンプレートとを相関させて、テンプレート相関信号のセットを生成することが好ましく、また、セットの各テンプレート相関信号の最初のサンプルからベクトルが導出され、且つセットの各テンプレート相関信号のその後のサンプルからさらなるベクトルが導出されることも好ましい。

各ベクトルを各固有ベクトルに投影することにより、雑音モデル中の点としてベクトルが表され、それにより原信号を雑音モデル中の軌跡として表し、したがって信号と雑音との比較を可能にすることが好ましい。

生理学的信号は、雑音モデルの限界外に存在する点を決定し、それにより信号と雑音とを区別することにより識別されることが好ましい。

本発明は装置に関して表現することもでき、したがって、本発明の別の態様によると、生理学的信号と雑音とを区別するために電気記録図を解析する装置が提供され、この装置は、
生理学的信号が存在しないと推定される心電図の第１の部分から雑音モデルを導出する手段と、
生理学的信号を含んでいると推定される電気記録図の第２の部分を雑音モデルに変換する手段と
を含み、信号のうちの雑音モデルに一致しない部分を識別することにより、生理学的信号が識別される。

本発明について、これから以下の図を参照しつつ、例を使用して説明する。

心臓にペーシングを与え、電気記録図を記録し、且つその後の解析を行うための装置の概略図である。 ペーシングによる心電図系列の概略図である。 図１と同様の概略図であり、雑音を評価するために使用される信号の領域を示す。 解析技術の原理を示す概略図である。 テンプレートの時間領域表現の概略図である。 テンプレート間の相関を示すテンプレートの相関行例を示す。 雑音モデルの作成のステップを示すフローチャートである。 ３つのテンプレートの雑音モデルの図解である。 雑音モデル中の電位の識別のステップを示すフローチャートである。 ３つのテンプレートの雑音モデルの図解であり、雑音モデル内の１つの雑音記録の軌跡を示す。図示のように、この軌跡はモデルの限界内に留まっている。 ３つのテンプレートの雑音モデルの図解であり、生理学的信号から導出された信号の軌跡を示す。 ３つのテンプレートの正規化雑音モデルを図示する。 雑音及び小さい電位の加えられたシミュレーション電気記録図を示す。 モデルの時間領域出力信号を重畳した図１３のシミュレーション電気記録図を示す。

本装置は、心臓３内の記録用電極２に接続されている増幅器１及び電子回路並びに関連ソフトウェア４を含んでいる。ペーシング及び記録プログラム５がペーシング信号発生器６に信号を送ると、ペーシング信号発生器６はマルチプレクサ７により１つの選択された電極２に切り換えられ、心臓３を刺激する。別の電極２により感知された信号が増幅され、ＡＤＣ８によりデジタル化され、且つメモリ９に記憶される。続いて解析プログラム１０によりデータが取り出されて解析される。

すべてのその後の解析は、ナイキストサンプリング定理に従うように留意しつつ、サンプルされた信号について行われる。

マルチプレクサ７の使用は、心臓を種々の箇所３で刺激することを可能にする。

上述の機能及び構成は、本明細書中の教示に従って当業者により導かれ得る。

図２は、１つの電極２に加えられるペーシング系列を示し、定速度刺激Ｓ１及び追加刺激Ｓ２が示されている。Ｓ１−Ｓ１刺激間及びＳ２−Ｓ１刺激間の間隔は一定であり、この例では５００ｍｓの間隔である。Ｓ１とＳ２との間の間隔は変化し、典型的に発生ごとに１ｍｓ減少する。

図３は、Ｓ１刺激に先行する領域１１を示す。これらの領域は、これらの領域１１において生理学的信号が発生しないことを前提として雑音を評価するために使用される。Ｓ２刺激からもたらされる生理学的信号を識別するために解析される領域１２も示されている。

図４に示されているように、雑音領域１１が、記録された信号から抽出され、且つ解析プログラム１０により作成されたテンプレート１３と相関されて、独立固有ベクトルを有するモデル１４が生成される。テンプレート１３は、生理学的事象の結果であると思われる変動幅を有する電位の表現である。

続いて、記録された信号の部分１２がテンプレート１３と相関され、且つモデル１４に投影され、それにより出力１５が得られる。この出力は、解析されるサンプルが信号であるか又は雑音であるかを示す。

図５は、信号１１、１２と相関される１５個のテンプレート１３を示す。テンプレート番号１の１３Ａが最長の時間幅を有する一方、テンプレート番号１５の１３Ｂが最短の幅を有する。中間テンプレート番号の１３Ｃは徐々に短くなる。

実際には、テンプレートは、常に、計算効率のためにその周波数領域表現、すなわち離散フーリエ変換で使用される。

テンプレート１３間の相関は、相関行列として示される。図６を参照されたい。この行列において、各要素はテンプレートｎとテンプレートｍとの間の相関であり、ここでｎ及びｍはテンプレート番号である。これは、テンプレート１３が独立でないことを示し、なぜなら、それらがすべて非対角である場合、要素はゼロに等しくなるからである。

図７を参照すると、テンプレート１３が周波数領域において計算される２０。各雑音領域１１の記録が高速フーリエ変換により周波数領域に変換され２１、且つ乗算により各テンプレートと相関される２２。その結果が集計されて、平均相互相関スペクトルを形成する２３。相互相関スペクトルから平均雑音共分散行列が導出される２４。共分散行列がその固有ベクトル及び固有値に分解され２５、それにより雑音モデル１４を形成する。

図８は、３つのテンプレートのみの雑音モデルを示す（高次元モデルの図示の困難性から）。３つの固有ベクトルΛ１、Λ２、Λ３は直角、すなわち直交している。この雑音モデルの限界は、固有値により規定される網掛け領域４０により示されている。

図９を参照すると、すべての信号識別領域１２が個別に処理される。個々の信号部分２６が周波数領域に変換され２７、且つテンプレート１３と相関され２８、及びその結果が時間領域において表現される２９。その結果の信号テンプレート相関記録は、雑音モデル１４の固有ベクトル空間において軌跡として投影される３０。

図１０は、領域１１内の信号の軌跡４１を示す。この図は、軌跡が独立ベクトル／固有値により規定されるモデル１４の限界４０内に留まっていることを示している。

図１１は、領域１２内の信号の軌跡４２を示す。この図は、軌跡が雑音モデル１４の限界４０を超えており、したがって生理学的起源に起因する可能性が高いことを示している。

信号が雑音を超えているか否かを決定する簡便な方法は、軌跡を単一の時間領域信号に単純化することである。これを行うために、結果の軌跡が各固有ベクトルのその固有値による除算で正規化され、それにより、雑音モデルは、図１２に示す回転楕円体４３になる。１次元時間領域信号を得るために、この空間４４における軌跡ベクトルのノルム４５が計算される。

雑音より上に存在する時間領域信号のピークは、生理学的に有意であると考えられる。

図１３は、単一のＳ１−Ｓ２区間に対応するシミュレートされた電気記録図５０の部分を示す。生理学的応答から予想される小さい電位とともに、雑音が電気記録図に加えられている。小さい電位は、雑音の同一ピークツーピーク振幅を有している。小さい電位の部分は、矢印５１により示されている。

図１４は、上述した方法を使用して導出された時間領域信号出力５２が重畳された図１３の電気記録図を示す。この時間領域信号出力は、信号対雑音比のかなりの上昇を伴って小さい電位が信号に挿入された位置において、雑音モデルの限界に対応する雑音閾値５３を超える明確なピークを示している。

Claims (24)

1. 生理学的信号と雑音とを区別するために電気記録図を解析する方法であって、
   生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の第１の部分から雑音モデルを導出するステップと、
   生理学的信号を含んでいると推定される前記電気記録図の第２の部分を前記雑音モデルに変換するステップと
   を含み、前記電気記録図の前記第２の部分のうちの前記雑音モデルに一致しない部分を識別することにより、前記生理学的信号が識別される、方法。
2. 前記雑音モデルは、生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の複数の部分から導出される、請求項１に記載の方法。
3. 生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の前記第１の部分と、前記推定された生理学的信号の特徴を表す複数のテンプレートとを相互相関させて、多数のテンプレート相関信号を生成することにより、前記雑音モデルが導出される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の各部分について、テンプレート相関信号から共分散行列を導出するステップを含む、請求項３に記載の方法。
5. 生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の各部分について導出された前記共分散行列から平均共分散行列を導出するステップを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記雑音モデルは、前記平均共分散行列から固有ベクトル及び固有値を導出することにより表現される、請求項５に記載の方法。
7. 前記電気記録図の前記第２の部分と、前記推定された生理学的信号の特徴を表す複数のテンプレートとを相関させて、テンプレート相関信号のセットを生成するステップを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記セットの各テンプレート相関信号の最初のサンプルからベクトルを導出し、且つ前記セットの各テンプレート相関信号のその後のサンプルからさらなるベクトルを導出するステップを含む、請求項７に記載の方法。
9. 各ベクトルを各固有ベクトルに投影することにより、前記雑音モデル中の点として前記ベクトルを表し、それにより前記原信号を前記雑音モデル中の軌跡として表すステップを含む、請求項８の記載の方法。
10. 前記雑音モデルの限界外に存在する点を決定することにより、生理学的信号が識別される、請求項９に記載の方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に従って心電図を解析する方法。
12. 生理学的信号と雑音とを区別するために電気記録図を解析する装置であって、
    生理学的信号が存在しないと推定される前記心電図の第１の部分から雑音モデルを導出する手段と、
    生理学的信号を含んでいると推定される前記電気記録図の第２の部分を前記雑音モデルに変換する手段と
    を含み、前記電気記録図の前記第２の部分のうちの前記雑音モデルに一致しない部分を識別することにより、前記生理学的信号が識別される、装置。
13. 生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の複数の部分から前記雑音モデルを導出する手段を含む、請求項１２に記載の装置。
14. 生理学的信号が存在しないと推定される前記心電図の前記第１の部分と、前記推定された生理学的信号の特徴を表す複数のテンプレートとを相互相関させて、多数のテンプレート相関信号を生成することにより、前記雑音モデルを導出する手段を含む、請求項１２又は１３に記載の装置。
15. 生理学的信号が存在しないと推定される前記心電図の各部分について、前記テンプレート相関信号から共分散行列を導出する手段を含む、請求項１４に記載の装置。
16. 生理学的信号が存在しないと推定される前記心電図の各部分について導出された前記共分散行列から平均共分散行列を導出する手段を含む、請求項１５に記載の装置。
17. 前記平均共分散行列から固有ベクトル及び固有値を導出することにより、前記モデルを表現する手段を含む、請求項１６に記載の装置。
18. 前記心電図の前記第２の部分と、前記推定された生理学的信号の特徴を表す複数のテンプレートとを相関させて、テンプレート相関信号のセットを生成する手段を含む、請求項１２〜１７のいずれか一項に記載の装置。
19. 前記セットの各テンプレート相関信号の最初のサンプルからベクトルを導出し、且つ前記セットの各テンプレート相関信号のその後のサンプルからさらなるベクトルを導出する手段を含む、請求項１８に記載の装置。
20. 各ベクトルを各固有ベクトルに投影することにより、前記雑音モデル中の点として前記ベクトルを表現し、それにより前記原信号を前記雑音モデル中の軌跡として表す手段を含む、請求項１９の記載の装置。
21. 前記雑音モデルの限界外に存在する点を決定することにより、生理学的信号を識別するためを含む、請求項２０に記載の装置。
22. 心電図を解析するための請求項１２〜２１のいずれか一項に記載の装置。
23. 生理学的信号と雑音とを区別するために電気記録図を解析する装置であって、コンピュータ命令の実行に応じて、
    生理学的信号が存在しないと推定される前記心電図の第１の部分から雑音モデルを導出するステップと、
    生理学的信号を含んでいると推定される前記電気記録図の第２の部分を前記雑音モデルに変換し、且つ前記信号のうちの前記雑音モデルに一致しない部分を識別することにより、生理学的信号を識別するステップと
    を含む動作を行うプロセッサーを含む、装置。
24. 生理学的信号と雑音とを区別するために電気記録図を解析する方法であって、
    生理学的信号が存在しないと推定される前記電気記録図の第１の部分から雑音モデルを導出するステップと、
    生理学的信号を含んでいると推定される前記電気記録図の第２の部分を前記雑音モデルに変換するステップと
    を含み、前記信号のうちの前記雑音モデルに一致しない部分を識別することにより、前記生理学的信号が識別される、方法。
    

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