JP2018535011A - フォトプレチスモグラム（ｐｐｇ）信号品質を定量化する方法 - Google Patents

Abstract

患者モニター（例えば、指センサーなど）から測定されるフォトプレチスモグラフィＰＰＧ信号５２の質を評価するとき、ＰＰＧ信号の複数の特徴が抽出及び分析されて、ＰＰＧ信号又はその部分（例えば、心拍）にスコアを割り当てることが容易にされる。ＰＰＧ信号における心拍は、同時に捕捉された心電計ＥＣＧ信号５０を用いてセグメント化され、各心拍毎に、複数の抽出された特徴が分析される。全ての抽出された特徴が各特徴に関する１つ又は複数の所定の基準を満たす場合、心拍波形は所定の心拍テンプレートと比較される。波形がテンプレートとマッチする場合（例えば、所定のマッチパーセント内など）、心拍は「クリーン」として分類される。心拍がテンプレートにマッチしない場合、又は１つ若しくは複数の抽出された特徴がその１つ又は複数の所定の基準を満たさない場合、心拍は「ノイジー」と分類される。

Description

本発明は、患者モニタリングシステム及び方法において適用される。しかしながら、本書の技術は、他のバイタルサイン分析システム、他の患者測定システムなどにも適用される点を理解されたい。

フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）は、心周期中の血液量変化を非侵襲的に測定するのに使用される方法である。ＰＰＧは、組織による光の吸収における変化を利用し、酸素化レベルにおける差を測定し、血液量における変化を推測する。ＰＰＧは、血液の酸素飽和度（ＳｐＯ２）を測定するために臨床的に使用される。ＰＰＧ波形解析はまた、パルス到着時間といった他の臨床パラメータを計算し、血圧を推定するなどのために使用されている。ＰＰＧ測定デバイスは、小型で持ち運びができ、使いやすい。従って、病院及び診療所において患者を監視するために広く使用される。

ＰＰＧ信号測定及び波形解釈に対する大きな課題は、信号に内在するノイズである。ＰＰＧ信号は、モーションアーチファクトにより一時的に影響を受ける。従って、さまざまなアルゴリズムへの入力としてのこの信号の使用は、誤った結果をもたらす可能性がある。ＰＰＧ波形のノイズ問題を克服するため、信号処理技術及び補償戦略が開発されたが、信号品質を評価する方法は存在しない。ＰＰＧ信号品質を評価する際の別の課題は、大部分のＰＰＧデバイスが、（例えば、視覚化の目的でスケーリングするため）信号振幅が変更されたフィルタリングされた信号を出力するという事実である。従って、ＰＰＧ波形の大きさは解釈が難しく、これは、大きさの閾値に基づかれる波形の評価を制限する。

本願は、ＰＰＧ派生パラメータ（例えば、パルス通過時間、心拍数）が計算され、臨床決定支援アルゴリズムで使用される前に、ＰＰＧ信号のクリーンなセグメントを自動的に識別し及び選択することを容易にする新規で改良されたシステム及び方法を提供し、これにより、上記の問題及び他の問題を克服する。

一態様によれば、クリーンフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶することを容易にするシステムが、患者のフィルタリングされていないＰＰＧ信号及び心電図信号（ＥＣＧ）を同時に記録する患者モニタと、上記患者モニタから上記フィルタリングされていないＰＰＧ信号及び同時のＥＣＧ信号を入力として受信し、上記同時に測定されたＥＣＧ信号を用いて上記ＰＰＧ信号における複数の心拍の各々をセグメント化するビート識別モジュールとを有する。このシステムは、上記ＰＰＧ信号における各心拍に関する特徴のセットを抽出するＰＰＧ特徴抽出モジュールであって、上記特徴が、１つ又は複数の波形振幅及び１つ又は複数のパルス通過時間（ＰＰＴ）を含む、ＰＰＧ特徴抽出モジュールと、上記抽出された特徴を評価し、各ＰＰＧ心拍波形をクリーン又はノイジーとして分類する信号品質評価モジュールとを更に有する。更に、このシステムは、ユーザに提示するために、識別されたクリーンなＰＰＧ心拍波形を含むＰＰＧ信号統計情報をディスプレイに出力するプロセッサを有する。

別の態様によれば、クリーンフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶する方法が、フィルタリングされていないＰＰＧ信号及び同時ＥＣＧ信号を入力として患者モニタから受信するステップと、上記同時に測定されたＥＣＧ信号を用いて上記ＰＰＧ信号における複数の心拍の各々をセグメント化するステップと、上記ＰＰＧ信号における各心拍に関する特徴のセットを抽出するステップであって、上記特徴が、１つ又は複数の波形振幅及び１つ又は複数のパルス通過時間（ＰＰＴ）を含む、ステップとを有する。この方法は、上記抽出された特徴を評価し、各ＰＰＧ心拍波形をクリーン又はノイジーとして分類するステップと、ユーザに提示するため、識別されたクリーンＰＰＧ心拍波形を含むＰＰＧ信号統計をディスプレイに出力するステップとを更に有する。

クリーンなＰＰＧ信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶する方法を示すフローダイアグラムを説明する図である。 本書に記載された１つ又は複数の特徴に基づき、ＥＣＧ信号及びＰＰＧ信号からＰＰＧ特徴を計算する例を示す図である。 本書に記載のシステム及び方法により「クリーン」と分類されたＰＰＧ信号のセグメントを示す図である。 クリーンＰＰＧ信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶することを容易にするシステムを示す図である。

以下の詳細な記載を読み及び理解することにより、当業者であれば、本願発明の更に追加的な利点を理解するであろう。

図面は、様々な側面を説明する目的のためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。

ある時間期間にわたりＰＰＧ波形の信号品質を特徴付け、より小さなセグメントにわたる信号の品質を評価する能力は、ＰＰＧ信号が他の臨床パラメータを計算するのに使用されるとき非常に有用である。一実施形態によれば、ビートごとにＰＰＧ波形を評価するためのフレームワークが提供される。最初に、ビートごとに評価するため、特徴のセットがＰＰＧ波形から得られる。ＰＰＧ信号の実際の振幅は未知であるので、振幅ベースの特徴が使用される必要はない。代わりに、時間的及び／又は形状ベースの特徴がＰＰＧ波形から得られる。第２に、各ビート及び全体波形の品質のインジケータを提供するため、特徴のセットが使用される。更に、各特徴に異なる重みが割り当てられることができ、これは、ＰＰＧ信号品質メトリックが、異なるアプリケーションに対して調整されることを可能にする。

ＰＰＧ信号は、血液の酸素化レベルの測定値を時間の関数として与える。この情報は、患者の状態を示す極めて有用なバイタルサインである。更に、ＰＰＧ信号は、血圧などの他のバイタルサインを推定するのに使用されることができる。ＰＰＧ信号の測定は、控えめで安価な方法で行われることができ、及び従ってＰＰＧは非常に頻繁に測定されるバイタルサインである。本発明は、ＰＰＧ信号を「クリーン」（即ち使用可能）及び「ノイジー」（使用不可能な）ビートへと自動的に分類し、血液酸素レベルを確実に測定し、及び他のパラメータを予測することを可能にする。主題のシステム及び方法は、集中治療室（ＩＣＵ）から救急部門（ＥＤ）及び医院に至るすべての臨床環境で使用されることができる。本発明（ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ）は、クリーンビートを自動的に検出し、これらのビートを更なる計算に使用する。更に、本発明は、ＰＰＧ信号が入力として使用されるアルゴリズム及び臨床意思決定支援アプリケーションに適用されることができる。

図１は、クリーンなＰＰＧ信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶する方法を示すフロー図を示す。ＰＰＧ信号は振動性であるので、信号の時間期間は心拍数により決定される。従って、更なる分析のためにＰＰＧ信号をビートにセグメント化するのに、心電図（ＥＣＧ）由来のＲピークが使用される。従って、符号１０において、ＰＰＧ波形における複数の心拍の各々が、ＥＣＧ信号を使用してセグメント化される。符号１０で、心拍セグメンテーションを実行するとき、ＥＣＧ及びＰＰＧ波形が同時に記録される。ＥＣＧ信号からの各Ｒピークの時間インスタンスが推定され、識別されたＲピークインデックスが、各ビートの開始点及び終了点として使用される。連続するＲピークの各ペアにおけるＰＰＧ信号セグメントは、１つのＰＰＧビートと見なされる。ＰＰＧ信号から得られる特徴のセットが識別され、これは、特定のビートが「クリーン」又は「ノイジー」かを分類するために使用されることができる。振幅ベースの特徴が、ビート分類のために考慮される必要はない。なぜなら、患者モニタに記録されたＰＰＧ信号の振幅は、過去に処理されている（例えば、振幅値は視覚化の目的でスケーリングされる）からである。代わりに、相対的な大きさベースの特徴（例えば、足の振幅に対するピークの振幅）、時間ベースの特徴（例えば、図２参照）（例えば、ピークの時間、足の時間、ピーク勾配の時間）、及び／又は形状ベースの特徴（例えば、ビートマッチング）がビート分類に使用される。

符号１２において、信号振幅が非数値であるかどうかに関する決定が行われる。（例えば、ノイズが多い又は欠落データのため）信号振幅が非数値である場合、符号１４において、信号は、ノイジーとして分類される。信号振幅がノイズではない（即ち、数値を含む）ことを符号１２での決定が示す場合、符号１６において、ピーク振幅の相対的な大きさが分析され、ビートのピーク振幅が、ビートの足における振幅よりも大きいかどうかが決定される。否定される場合、符号１４において、ビートはノイジーとして分類される。ピーク振幅が符号１６で決定された足振幅よりも大きい場合、符号１８で、ビートのピーク振幅がビートのピーク勾配での振幅よりも大きいか否か、及びビートの足における振幅がビートのピーク勾配での振幅よりも小さいかどうかに関する決定がなされる。これらの条件が満たされない場合、符号１４で、ビートはノイジーとして分類される。

符号１８で条件が満たされる場合、符号２０において、波形特徴タイミングが所定の基準を満たすかどうかに関する決定がなされる。典型的なＰＰＧビート（例えば、図２参照）では、信号の足が、ピーク勾配の前に発生し、これは、ピークが発生する前に発生する。このタイミングシーケンスが特定のビートに見られない場合、符号１４で、ビートはノイジーとして分類される。波形特徴のタイミングが所定の基準を満たす場合、符号２２において、２つ以上のピークがビートにおいて決定されるかどうかに関する決定がなされる。１つのビートで複数のピークが検出される場合、符号１４で、ビートはノイジーとして分類される。

ビート内に１つのピークのみが存在することを符号２２での決定が示す場合、符号２４において、時間ベースの特徴データにおける外れ値データが除去される。例えば、ＥＣＧ及びＰＰＧ信号から得られる特徴（例えば、ＰＴＴｐ、ＰＴＴｓ、ＰＴＴｆなど）のそれぞれについて、確率分布（例えば、ヒストグラム）が推定される。一実施形態では、これらの分布のそれぞれについて、上限及び下限の閾値を規定するのに、５パーセンタイル及び９５パーセンタイルが計算される。特徴の値が対応する閾値を下回る又は上回る場合、外れ値が識別される。外れ値を持つビートは、符号１４でノイジーとして分類される。

残りのビートについては、符号２６において、心拍数の値が所定の心拍数範囲内にあるかどうかに関する決定がなされる。一実施形態では、心拍数の範囲は、毎分２０ビートから毎分２００ビートの範囲である。しかしながら、本書に記載される様々なシステム及び方法と共に、任意の適切な範囲が使用され得る点を理解されたい。ＰＰＧ信号分類及び定量化は、ＥＣＧ由来の心拍数識別に依存するので、生理学的限界（即ち、所定の心拍数範囲）を超える心拍数は拒絶される。この範囲外の心拍数値を持つビートは、符号１４でノイジーとして分類される。

心拍数値が所定の心拍数範囲内にある場合、符号２８において、ビートマッチングが実行される。従って、ＰＰＧ信号におけるビートの分類は、２回（又はそれ以上）の反復を含む。第１の反復（上述のステップ１０〜２６）は、ＰＰＧ波形にわたってクリーンビート候補を探索するために使用される。第２の反復２８は、ビートの最終的な分類として結果を精製するために使用される。従って、符号２８において、「ビートテンプレート」は、各ビート候補を最初に補間し、ローパスフィルタリングし、次にすべてのビート候補を平均化することにより計算される。この「ビートテンプレート」は、「ビートテンプレート」とマッチするビートを識別するためにＰＰＧ波形にわたりビートを検索するためにその後使用される。マッチング閾値を超えるビートは、符号３０で「クリーン」ビートに分類される。

図２は、本書に記載される１つ又は複数の特徴に基づき、ＥＣＧ信号５０及びＰＰＧ信号５２からＰＰＧ特徴を計算する例を示す。ＥＣＧ信号５０におけるＲピークとＰＰＧ信号５２におけるすぐ後続のＰＰＧ波のピークとの間の時間にわたるピークパルス通過時間（ＰＴＴｐ）が示される。ＥＣＧ信号５０におけるＲピークと、ＰＰＧ信号５２における直後のＰＰＧ波の足及びピークの間の最大勾配との間の時間にわたる勾配パルス通過時間（ＰＴＴｓ）が示される。ＥＣＧ信号５０におけるＲピークとＰＰＧ信号５２におけるすぐ後続のＰＰＧ波の足との間の時間にわたる足のパルス通過時間（ＰＴＴｆ）が示される。

図３は、本書に記載のシステム及び方法により「クリーン」と分類されるＰＰＧ信号５２のセグメント６０を示す。上記の特徴評価の結果は収集され、波形品質がビートレベルで計算される。一実施形態では、上記の各特徴は、すべてのビートをクリーン又はノイジービートとして分類する。ビートの全体的な品質は、評価される特徴のそれぞれがビートをクリーンとして分類する場合にのみ、クリーンとして示される。ビートが単一の特徴によりノイジーとして分類される場合、ビート全体は、ノイジーとして分類される。各ビートの品質評価に基づき、クリーンなビートのパーセンテージを使用して、完全な波形の全体的な信号品質が計算されることができる。別の実施形態では、異なる特徴に異なる重みが割り当てられることができ、これは、特徴の重要性をより良く反映する態様で組み合わせられることができる。この機能は、ＰＰＧ信号が使用されるアプリケーションに対してフレームワークがカスタマイズされることを可能にする。全体的なビート品質推定値は例えば、信号品質をより良好に特徴付けるのに使用されることができる範囲とすることができる。

図４は、クリーンＰＰＧ信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶することを容易にするシステムを示す。このシステムは、プロセッサ１００と、本書に記載された様々な処理、方法などを実行するように構成されたコンピュータ可読媒体又はメモリ１０２とを有する。プロセッサは、１つ又は複数の患者モニタ１０７（例えば、ＥＣＧモニタ及びＳｐ０２モニタなど）から生の又はフィルタされていないＰＰＧ信号及び並行又は同時のＥＣＧ信号を入力１０６として受信するビート識別モジュール１０４を実行する。ビート識別モジュールは、同時に測定されたＥＣＧ信号を使用して、ＰＰＧ波形における複数の心拍のそれぞれをセグメント化する。心拍セグメンテーションのため、ＥＣＧ及びＰＰＧ波形は、患者モニタ１０７により同時に記録される。ＥＣＧ信号からの各Ｒピークの時間インスタンスは、ビート識別モジュールにより推定され、識別されたＲピークインデックスが、各ビートの開始点及び終了点として使用される。連続するＲピークの各ペアにおけるＰＰＧ信号セグメントは、１つのＰＰＧビートと見なされる。

セグメント化されたビートは、ＰＰＧ特徴抽出モジュール１０８により受信され、これは、ＰＰＧ信号から得られた一組の特徴を識別し、これは次に、特定のビートが「クリーン」又は「ノイジー」かを分類するために使用されることができる。ＰＰＧ特徴抽出モジュールは、以下に限定されるものではないが、ＰＰＧ波形のピーク、足、及び勾配の振幅；並びにＰＰＧ波形のピーク、足及び勾配に関するパルス通過時間（それぞれ、ＰＴＴｐ、ＰＴＴｆ及びＰＴＴｓ）を含むＰＰＧ信号特徴を抽出する。振幅ベースの特徴が、ビート分類のために考慮される必要はない。なぜなら、患者モニタに記録されたＰＰＧ信号の振幅は、過去に処理されている（例えば、振幅値は視覚化の目的でスケーリングされる）からである。代わりに、相対振幅ベースの特徴（例えば、足の振幅に対するＲピークの振幅）、時間ベースの特徴（例えば、図２参照）（例えば、ピークの時間、足の時間、及びピーク勾配の時間）及び／又は形状ベースの特徴（例えば、ビートマッチング）が、ビート分類に使用される。

信号品質評価モジュール１１０が実行され、これは、信号振幅が非数値であるかどうかを決定する。（例えば、ノイズが多い又は欠落データのため）信号振幅が非数値である場合、信号はノイジーとして分類される。信号振幅がノイズでない（即ち、数値を含む）場合、ＰＰＧピーク振幅の相対的な大きさが分析され、ビートのピーク振幅がビートの足における振幅より大きいかどうかが決定される。否定される場合、ビートはノイジーとして分類される。ピーク振幅が足振幅よりも大きい場合、ビートのピーク振幅がビートのピーク勾配での振幅よりも大きいか否か、及びビートの足における振幅がビートのピーク勾配での振幅よりも小さいかどうかに関する決定がなされる。これらの条件が満たされない場合、ビートはノイジーとして分類される。

次に、信号品質評価モジュール１１０は、波形特徴タイミングが所定の基準を満たすか否かを決定する。典型的なＰＰＧビート（例えば、図２参照）では、信号の足が、ピーク勾配の前に発生し、これは、ピークが発生する前に発生する。このタイミングシーケンスが特定のビートに見られない場合、ビートはノイジーとして分類される。波形特徴のタイミングが所定の基準を満たす場合、２つ以上のピークがビートに存在するかどうかに関する決定がなされる。１つのビートにおいて複数のピークが検出される場合、ビートはノイジーとして分類される。

ビート内に１つのピークのみが存在する場合、時間ベースの特徴データにおける外れ値データが除去される。例えば、ＥＣＧ及びＰＰＧ信号から得られる特徴（例えば、ＰＴＴｐ、ＰＴＴｓ、ＰＴＴｆなど）のそれぞれについて、確率分布（例えば、ヒストグラム）が推定される。一実施形態では、これらの分布のそれぞれについて、上限及び下限の閾値を規定するのに、５パーセンタイル及び９５パーセンタイルが計算される。特徴の値が対応する閾値を下回る又は上回る場合、外れ値が識別される。外れ値を持つビートは、ノイジーとして分類される。

残りのビートについて、信号品質評価モジュール１１０は、心拍数値が所定の心拍数範囲内にあるかどうかを決定する。一実施形態では、心拍数の範囲は、毎分２０ビートから毎分２００ビートの範囲である。しかしながら、本書に記載される様々なシステム及び方法と共に、任意の適切な範囲が使用され得る点を理解されたい。ＰＰＧ信号分類及び定量化は、ＥＣＧ由来の心拍数識別に依存するので、生理学的限界（即ち、所定の心拍数範囲）を超える心拍数は拒絶される。この範囲外の心拍数値を持つビートは、ノイジーとして分類される。

心拍数値が所定の心拍数範囲内にある場合、ビートマッチングが実行される。従って、ＰＰＧ信号におけるビートの分類は、２回（又はそれ以上）の反復を含む。第１の反復は、ＰＰＧ波形にわたってクリーンビート候補を探索するために使用される。第２の反復は、ビートの最終的な分類として結果を精製するために使用される。従って、「ビートテンプレート」は、各ビート候補を最初に補間し、ローパスフィルタリングし、次にすべてのビート候補を平均化することにより計算される。この「ビートテンプレート」は、「ビートテンプレート」とマッチするビートを識別するためにＰＰＧ波形にわたりビートを検索するためにその後使用される。マッチング閾値を超えるビートは、「クリーン」ビートに分類される。符号１１２で、プロセッサ１００は、波形評価結果を結合し、各ビートをクリーン又はノイジーとして分類し、その結果を出力する。次いで、プロセッサは、符号１１４において、全体信号統計（例えば、クリーン波形の数、ノイジー波形の数、ＰＰＧ信号内のその位置など）を計算及び出力する。プロセッサにより出力された情報は、ディスプレイ１１６（例えば、コンピュータ、ワークステーション、ハンドヘルドデバイスなど）においてユーザに表示されることができる。

本書において表されるさまざまな機能及び／又は方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令を、プロセッサ１００が実行し、及びメモリ１０２が格納する点を理解されたい。メモリ１０２は、例えばディスク、ハードドライブ等、制御プログラムが格納されるコンピュータ可読媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の一般的な形は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の任意の磁気ストレージ媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、他の任意の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、その変形、他のメモリチップ若しくはカートリッジ、又はプロセッサ１００が読み出し及び実行することができる他の任意の有形媒体を含む。この文脈において、記載されたシステムは、１つまたは複数の汎用コンピュータ、専用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ若しくはマイクロコントローラおよび周辺集積回路素子、ＡＳＩＣ若しくは他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、ハードワイヤード電子回路、論理回路、ディスクリート素子回路、又はＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、ＰＡＬといったプログラマブルロジックデバイスなど上で、又はとして実現されることができる。

本発明は、複数の実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読み及び理解すると、第三者は、修正及び変更を思いつくことができる。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその均等の範囲に入る限りにおいて、斯かる修正及び変更の全てを含むものとして解釈されることが意図される。

Claims (25)

1. クリーンフォトプレチスモグラフＰＰＧ信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒絶することを容易にするシステムであって、
   患者のフィルタリングされていないＰＰＧ信号及び心電図信号ＥＣＧを同時に記録する患者モニタと、
   前記患者モニタから前記フィルタリングされていないＰＰＧ信号及び同時のＥＣＧ信号を入力として受信し、前記同時に測定されたＥＣＧ信号を用いて前記ＰＰＧ信号における複数の心拍の各々をセグメント化するビート識別モジュールと、
   前記ＰＰＧ信号における各心拍に関する特徴のセットを抽出するＰＰＧ特徴抽出モジュールであって、前記特徴が、１つ又は複数の波形振幅及び１つ又は複数のパルス通過時間ＰＰＴを含む、ＰＰＧ特徴抽出モジュールと、
   前記抽出された特徴を評価し、各ＰＰＧ心拍波形をクリーン又はノイジーとして分類する信号品質評価モジュールと、
   ユーザに提示するために、識別されたクリーンなＰＰＧ心拍波形を含むＰＰＧ信号統計情報をディスプレイに出力するプロセッサとを有する、システム。
2. 前記ビート識別モジュールが更に、各ＥＣＧ心拍波形におけるＲピークを識別し、前記同時に捕捉されたＰＰＧ信号における対応するＰＰＧ心拍波形を連続するＲピークの各ペアの間で識別する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記ＰＰＧ特徴抽出モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に関するＰＰＧ信号特徴を抽出し、前記特徴が、
   ピーク振幅；
   ピーク勾配振幅;
   ピーク足振幅;
   ピークパルス通過時間ＰＴＴｐ；
   足パルス通過時間ＰＴＴｆ；及び
   勾配パルス通過時間ＰＴＴｓを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形のピーク振幅が非数値である場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項３に記載のシステム。
5. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形のピーク振幅が前記心拍波形の足における振幅よりも大きくない場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項４に記載のシステム。
6. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形のピーク振幅が前記心拍波形のピーク勾配における振幅よりも大きくない場合、又は前記心拍波形の足における振幅が前記心拍波形のピーク勾配における振幅より小さくない場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項５に記載のシステム。
7. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形の足が前記心拍波形のピーク勾配の前に発生する場合、又は前記心拍波形のピーク勾配が前記波形ピークが発生する前に発生する場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項６に記載のシステム。
8. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、１つの心拍波形において複数のピークが検出される場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項７に記載のシステム。
9. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、
   前記ＰＰＧ波形の抽出された特徴毎の確率分布を算出し、
   前記確率分布に関する上限閾値と下限閾値とを規定し、
   前記抽出された特徴のうちの１つ又は複数が前記上限又は下限の外の値を含む場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項８に記載のシステム。
10. 前記下限閾値が５％であり、前記上限閾値は９５％である、請求項９に記載のシステム。
11. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記ＥＣＧ信号及び前記ＰＰＧ信号の少なくとも１つにより示される心拍数が、所定の心拍数範囲外である場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類する、請求項９に記載のシステム。
12. 前記信号品質評価モジュールが更に、各ＰＰＧ心拍波形に対して、
    ノイジーとして分類されていない心拍波形が所定の心拍テンプレートと比較されるビートマッチングプロトコルを実行し、
    前記ＰＰＧ心拍波形が前記心拍テンプレートにマッチする場合、前記ＰＰＧ心拍波形をクリーンとして分類する、請求項１１に記載のシステム。
13. クリーンフォトプレチスモグラフＰＰＧ信号のセグメントを自動的に検出し、ノイジーＰＰＧ信号セグメントを拒否する方法において、
    フィルタリングされていないＰＰＧ信号及び同時ＥＣＧ信号を入力として患者モニタから受信するステップと、
    前記同時に測定されたＥＣＧ信号を用いて前記ＰＰＧ信号における複数の心拍の各々をセグメント化するステップと、
    前記ＰＰＧ信号における各心拍に関する特徴のセットを抽出するステップであって、前記特徴が、１つ又は複数の波形振幅及び１つ又は複数のパルス通過時間ＰＰＴを含む、ステップと、
    前記抽出された特徴を評価し、各ＰＰＧ心拍波形をクリーン又はノイジーとして分類するステップと、
    ユーザに提示するため、識別されたクリーンＰＰＧ心拍波形を含むＰＰＧ信号統計をディスプレイに出力するステップとを有する、方法。
14. 各ＥＣＧ心拍波形におけるＲピークを識別し、前記同時に捕捉されたＰＰＧ信号における対応するＰＰＧ心拍波形を連続するＲピークの各対の間で識別するステップを更に有する、請求項１３に記載の方法。
15. 前記ＰＰＧ心拍波形に関する前記抽出されたＰＰＧ信号特徴が、
    ピーク振幅；
    ピーク勾配振幅;
    ピーク足振幅;
    ピークパルス通過時間ＰＴＴｐ；
    足パルス通過時間ＰＴＴｆ；及び
    勾配パルス通過時間ＰＴＴｓを含む、請求項１３に記載の方法。
16. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形のピーク振幅が非数値である場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップを更に有する、請求項１５に記載の方法。
17. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形のピーク振幅が前記心拍波形の足における振幅よりも大きくない場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップを更に有する、請求項１６に記載の方法。
18. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形のピーク振幅が前記心拍波形のピーク勾配における振幅よりも大きくない場合、又は前記心拍波形の足における振幅が前記心拍波形のピーク勾配における振幅より小さくない場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップを更に有する、請求項１７に記載の方法。
19. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記心拍波形の足が前記心拍波形のピーク勾配の前に発生する場合、又は前記心拍波形のピーク勾配が前記波形ピークが発生する前に発生する場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップを更に有する、請求項１８に記載の方法。
20. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、１つの心拍波形において複数のピークが検出される場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップを更に有する、請求項１９に記載の方法。
21. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、
    前記ＰＰＧ波形の抽出された特徴毎の確率分布を算出するステップと、
    前記確率分布に関する上限閾値と下限閾値とを規定し、
    前記抽出された特徴のうちの１つ又は複数が前記上限又は下限の外の値を含む場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップとを更に有する、請求項２０に記載の方法。
22. 前記下限閾値が５％であり、前記上限閾値は９５％である、請求項２１に記載の方法。
23. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、前記ＥＣＧ信号及び前記ＰＰＧ信号の少なくとも１つにより示される前記心拍数が、所定の心拍数範囲外である場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップを更に有する、請求項２１に記載の方法。
24. 各ＰＰＧ心拍波形に対して、
    ノイジーとして分類されていない心拍波形が所定の心拍テンプレートと比較されるビートマッチングプロトコルを実行するステップと、
    前記ＰＰＧ心拍波形が前記心拍テンプレートにマッチする場合、前記ＰＰＧ心拍波形をクリーンとして分類するステップとを更に有する、請求項２３に記載の方法。
25. 前記ＰＰＧ心拍波形に関する前記抽出されたＰＰＧ信号特徴が、
    ピーク振幅；
    ピーク勾配振幅;
    ピーク足振幅;
    ピークパルス通過時間ＰＴＴｐ；
    足パルス通過時間ＰＴＴｆ；及び
    勾配パルス通過時間ＰＴＴｓを含み、
    前記心拍波形のピーク振幅が非数値である場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；
    前記心拍波形のピーク振幅が前記心拍波形の足における振幅よりも大きくない場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；
    前記心拍波形のピーク振幅が前記心拍波形のピーク勾配における振幅よりも大きくない場合、又は前記心拍波形の足における振幅が前記心拍波形のピーク勾配における振幅より小さくない場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；
    前記心拍波形の足が前記心拍波形のピーク勾配の前に発生する場合、又は前記心拍波形のピーク勾配が前記波形ピークが発生する前に発生する場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；
    １つの心拍波形において複数のピークが検出される場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；
    前記ＰＰＧ波形の抽出された特徴毎の確率分布を算出し、前記確率分布に関する上限閾値と下限閾値を規定し、前記抽出された特徴のうちの１つ又は複数が前記上限又は下限の外の値を含む場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；
    前記ＥＣＧ信号及び前記ＰＰＧ信号の少なくとも１つにより示される前記心拍数が、所定の心拍数範囲外である場合、前記ＰＰＧ心拍波形をノイジーとして分類するステップ；及び
    ノイジーとして分類されていない心拍波形が所定の心拍テンプレートと比較されるビートマッチングプロトコルを実行し、前記ＰＰＧ心拍波形が前記心拍テンプレートにマッチする場合、前記ＰＰＧ心拍波形をクリーンとして分類するステップ；の１つ又は複数を更に有する、請求項１３に記載の方法。

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