JP2019093096A - Ｅｃｇ信号の並行解析装置、方法及び移動端末 - Google Patents

Abstract

【課題】ECG信号の解析効率を上げることができ、ECG信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させることができる、ECG信号の並行解析装置、方法及び移動端末を提供する。【解決手段】ECG信号の並行解析装置は、集積メモリと、CPUと、GPUとを備える。該集積メモリは、CPUが使用する第１メモリとGPUが使用する第２メモリとを備える。CPUは、第２メモリにアクセスすることができる。CPUは、受信したECG元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ECG信号を取得し、またGPUにより抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得する。GPUは、一次ECG信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得し、また一次ECG信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ECG信号を取得して、テンプレートマッチング分類方式を用いて疑似異常心拍データ及び二次ECG信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得する。【選択図】図１

Description

本発明は、心電信号処理技術分野に関し、特にＥＣＧ信号の並行解析装置、方法及び移動端末に関する。

ＥＣＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ、心電図）は、心臓の電気的活動の時間的変化を表す重要な生理的データの一つである。心拍数、リズムの乱れ、または心電信号の形態学的変化は、いずれも病理学の兆候になる可能性があるので、記録されたＥＣＧ波形を解析することにより、心筋梗塞、心筋症、心筋炎等の多くの心疾患を測定することができる。

長期間でＥＣＧ信号を監視するには、高性能のサーバにより演算サービスを提供する必要がある。ユーザのネット環境が不安定や大量の心電解析請求が同時に提出される場合、従来のクラウドプラットフォーム式のＥＣＧ信号解析では即時応答が困難である。ＥＣＧ信号の解析タスクを移動端末に移行しても、移動端末のＣＰＵ（中央処理装置、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）の性能に限界があるので、長期間にわたってＥＣＧ信号を処理し且つ即時にフィードバックすることが依然として困難である。また、処理過程において設備の消費電力が大きいので、電池容量に限界がある移動端末を使用する場合、電池に対する損傷が大きい。

本発明は、上記の問題に鑑みて、ＥＣＧ信号の解析効率を上げてＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させるＥＣＧ信号の並行解析装置、方法及び移動端末を提供することを目的とする。

上記目的を実現させるために、本発明は、下記の技術方案を採用する。

第１局面では、本発明は、ＥＣＧ信号の並行解析装置を提供する。該装置は、集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備え、集積メモリはＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備え、ＣＰＵは第２メモリにアクセスすることができ、ＣＰＵ及びＧＰＵは集積メモリによってデータを転送し、ＣＰＵは、受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し、またＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得し、ＧＰＵは、一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得し、また一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得して、テンプレートマッチング分類方式を用いて疑似異常心拍データ及び二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得する。

第１局面に基づき、本発明の実施形態は、第１局面における第１の実施可能な形態を提供し、上記ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号を受信して第１メモリに記憶する元信号受信モジュールと、第１メモリにおけるＥＣＧ元信号を読み込んで一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し、一次ＥＣＧ信号を第２メモリに記憶する第１前処理モジュールと、記憶位置情報に基づいて特徴データを取得し、設定された規則判定方式を用いて特徴データに対して異常心拍分類を行って疑似異常心拍データを取得し、疑似異常心拍データを第２メモリに記憶する第１異常心拍分類モジュールとを備える。

第１局面の第１の実施可能な形態に基づき、本発明の実施形態は、第１局面の第２の実施可能な形態を提供し、上記ＧＰＵは、第２メモリから一次ＥＣＧ信号を読み込んで特徴抽出を行って特徴データを取得し、特徴データを第２メモリに記憶する特徴測定モジュールと、一次ＥＣＧ信号を読み込んで二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得する第２前処理モジュールと、第２前処理モジュールから二次ＥＣＧ信号を取得し、第２メモリから疑似異常心拍データを取得して、設定されたテンプレートマッチング方式及び二次ＥＣＧ信号に基づいて疑似異常心拍データに対して再確認を行って最終異常心拍データを取得し、最終異常心拍データを第２メモリに記憶する第２異常心拍分類モジュールとを備える。

第１局面の第２の実施可能な形態に基づき、本発明の実施形態は、第１局面の第３の実施可能な形態を提供し、上記集積メモリは、特徴データ及び最終異常心拍データの記憶位置情報を第１メモリにマッピングし、ＣＰＵが記憶位置情報に基づいて対応するデータを取得できるように構成されているマッピングモジュールを備える。

第１局面の第２の実施可能な実施形態に基づき、本発明の実施形態は、第１局面の第４の実施可能な実施形態を提供し、上記第１前処理モジュールは、ＥＣＧ元信号に対してフィルタ処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するＩＩＲフィルタを備え、第２前処理モジュールは、一次ＥＣＧ信号に対してアーティファクト除去処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得するアーティファクト除去手段を備える。

第１局面の第２の実施可能な実施形態に基づき、本発明の実施形態は、第１局面の第５の実施可能な実施形態を提供し、上記特徴測定モジュールは、一次ＥＣＧ信号を変換して形態学形式のＥＣＧ信号を出力する形態変換手段と、形態学形式のＥＣＧ信号に対してＲ波測定を行って測定結果を出力するＲ波測定手段と、測定結果に対してＱＲＳ波測定を行ってＱＲＳ波を含む特徴データを出力するＱＲＳ波測定手段とを備える。

第２局面では、本発明は、ＥＣＧ信号の並行解析方法を提供する。該方法は、集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備え、集積メモリはＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備え、ＣＰＵは第２メモリにアクセスすることができ、ＣＰＵ及びＧＰＵは集積メモリによってデータを転送するように構成されている移動端末に応用され、ＣＰＵは受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するステップと、ＧＰＵは一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得するステップと、ＣＰＵは特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得するステップと、ＧＰＵは一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得し、またテンプレートマッチング分類方式を用いて疑似異常心拍データ及び二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得するステップとを含む。

第２局面に基づき、本発明の実施形態は、第２局面の第１の実施可能な形態を提供し、ＣＰＵは最終異常心拍データを取得し、最終異常心拍データを遠隔の医療データ処理プラットフォームにアップロードするステップと、ＣＰＵは医療データ処理プラットフォームにより最終異常心拍データに基づいてフィードバックされたレポートを受信するステップとをさらに含む。

第２局面または第２局面の第１の実施可能な形態に基づき、本発明の実施形態は、第２局面の第２の実施可能な形態を提供し、上記ＣＰＵ及びＧＰＵが集積メモリによってデータを転送するステップには、集積メモリは、ＣＰＵにより第１メモリに記憶されたデータを第２メモリにコピーし、ＧＰＵにより第２メモリに記憶されたデータの記憶位置情報を第１メモリにマッピングするステップが含まれる。

第３局面では、本発明は、上記ＥＣＧ信号の並行解析装置を備える移動端末を提供する。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析装置、方法及び移動端末において、集積メモリは、ＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備える。ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行い、またＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行う。ＧＰＵは、一次ノイズ低減処理で取得された一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行い、且つ該一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行い、そしてテンプレートマッチング分類方式を用いて初回選別処理で取得された疑似異常心拍データ及び二次ノイズ低減処理で取得された二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って、最終の異常心拍データを取得する。この実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理の方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

さらに、上記のようなメモリ間においてデータのコピー及びマッピングを行う方式は、バス、通信回線を介してデータを転送する方式と比べて、大量のデータ転送を避け、ＣＰＵからＧＰＵへのデータ転送に必要な時間を低減させるので、さらにＥＣＧ信号の解析効率を上げた。

本発明のその他の特徴及び利点について、以下の明細書より説明され、または、一部の特徴及び利点を明細書から推測または一義的に確定することができ、または本発明の上記技術を実施することによりわかるようになる。

本発明の上記目的、特徴及び利点をより分かりやすくするために、以下、好ましい実施形態を挙げ、そして図面を参照して詳しく説明する。

以下、本発明の具体的な実施形態または従来技術の技術方案をより明確に説明するために、具体的な実施形態または従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明する。以下の図面は、本発明の一部の実施形態を示したものに過ぎず、当業者は、創造的な労働をしなくても、これらの図面からその他の関連する図面を得られると理解すべきである。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析装置の構造を示す模式図である。 本発明の実施形態によるその他のＥＣＧ信号の並行解析装置の構造を示す模式図である。 本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析方法のフローチャートである。 本発明の実施形態によるその他のＥＣＧ信号の並行解析方法のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態の目的、技術方案及び利点をより明確にするために、図面を参照しながら本発明の技術方案を明確且つ完全に説明する。説明する実施形態が本発明の一部の実施形態に過ぎず、全ての実施形態ではないと理解すべきである。当業者が本発明の実施形態に基づいて創造的な労働をしなくて得られるすべてのその他の実施形態は、いずれも本発明の保護範囲に該当する。

長期間にわたってＥＣＧを取得することは、間欠性不整脈等の心疾患の補助診断手段とすることができる。ユーザは、装着式心臓監視設備によりＥＣＧ信号を取得し、そして該ＥＣＧ信号を該設備に繋がっているクラウドプラットフォームに送信する。該クラウドプラットフォームは、ＥＣＧ信号に対して解析及び診断を行い、そして診断結果を該監視設備または該ユーザの移動端末にフィードバックする。ＥＣＧ信号のデータ量が大きく、且つクラウドプラットフォームが数多くのユーザからのＥＣＧ信号を絶えず受信する可能性があるので、このようなＥＣＧ信号に対するクラウドプラットフォームの処理方式は、クラウドのプロセッサに大きな計算負担をかけて、ＥＣＧ信号の処理及びフィードバックの即時性及び信頼性を確保できないことを招いた。

上記問題を解決するためには、装着式心臓監視設備、携帯電話、タブレット等の移動端末によりＥＣＧ信号の解析及び診断のタスクを完成させることができるが、移動端末のＣＰＵ性能に限界があるため、長期間にわたってＥＣＧ信号を処理し、即時にフィードバックすることが依然として困難である。また、処理過程において設備の消費電力が大きいので、電池容量に限界がある移動端末を使用する場合、電池に対する損傷が大きい。

本発明の実施形態は、上記ＥＣＧ信号の解析方式のフィードバックが遅れる問題を鑑みて、装着式心臓監視設備、携帯電話、タブレット等の移動端末に応用でき、間欠性不整脈等の心疾患の補助診断に用いられるＥＣＧ信号の並行解析装置、方法及び移動端末を提供する。当該技術は、ソフトウェアまたはハードウェアを用いて実現することができ、以下、実施形態を用いて説明する。

図１のＥＣＧ信号の並行解析装置の構造を示す模式図を参照する。当該装置は、集積メモリ１０と、ＣＰＵ１１と、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、グラフィックプロセッサ）１２とを備える。該集積メモリ１０は、ＣＰＵ１１が使用する第１メモリ１０１と、ＧＰＵ１２が使用する第２メモリ１０２とを備える。ＣＰＵ１１が第２メモリ１０２にアクセスすることができる。ＣＰＵ１１及びＧＰＵ１２は、集積メモリ１０によってデータを転送するように構成されている。

ＣＰＵ１１は、受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得する。また、ＣＰＵ１１は、ＧＰＵ１２により抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得する。

ＧＰＵ１２は、一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得する。また、ＧＰＵ１２は、一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得し、テンプレートマッチング分類方式を用いて疑似異常心拍データ及び二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得する。

上記ＣＰＵとＧＰＵは、それぞれＥＣＧ信号解析における異なるタスクを実行し、一部のタスクを並行に実行することができる。例えば、ＣＰＵが異常心拍の分類・初回選別の処理を行っている間に、ＧＰＵが一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を実行することができる。また、ＣＰＵは、実行するタスクの量が大きく、計算が複雑なタスクに対する実行力が弱いことに対して、ＧＰＵは、マルチコアの処理方式を採用するので、並行方式で、画像演算等の演算が複雑なタスクまたは固有の並行特徴を有するアルゴリズムを処理することができる。タスクの属性に基づいてタスクを実行するプロセッサを合理的に割り当てると、ＥＣＧ信号解析の効率を上げることができる。例えば、上記特徴抽出のステップには、通常、画像の識別、計算等が行われ、計算量が大きいので、該ステップがＧＰＵにより実行されれば、大幅にＥＣＧ信号解析の効率を上げることができる。

上記集積メモリは、メモリチップにより実現されることができ、ソフトウェアで第１メモリと第２メモリとに分割されることができる。上記第１メモリは、ＥＣＧ元信号、一次ＥＣＧ信号及び疑似異常心拍データ等のデータを記憶することができ、上記第２メモリは、一次ＥＣＧ信号、特徴データ、疑似異常心拍データ、最終異常心拍データ等のデータを記憶することができる。

第１メモリ及び第２メモリは、コピー及びマッピングの方式でデータ転送を実行することができる。例えば、集積メモリは、ＣＰＵにより第１メモリに記憶されたデータを第２メモリにコピーし、ＧＰＵにより第２メモリに記憶されたデータの記憶位置情報を第１メモリにマッピングするように構成することができる。具体的に、ＣＰＵは、第１メモリにアクセスできるし、第２メモリにもアクセスできるので、第２メモリのデータを取得するとき、第２メモリにおける該データの記憶アドレスを第１メモリにマッピングし、マッピングされた記憶アドレスに基づいて第２メモリをアクセスすることによって、対応するデータを取得する。ＧＰＵは、第２メモリしかアクセスできないので、第１メモリのデータを取得するとき、集積チップにより該データを第１メモリから第２メモリにコピーする必要があり、それからＧＰＵによって読み取りを実行する。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析装置において、集積メモリは、ＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備える。ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行い、またＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行う。ＧＰＵは、一次ノイズ低減処理で取得された一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行い、また該一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行い、そしてテンプレートマッチング分類方式を用いて初回選別処理で取得された疑似異常心拍データ及び二次ノイズ低減処理で取得された二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終の異常心拍データを取得する。この実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理の方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

さらに、上記のようなメモリ間においてデータのコピー及びマッピングを行う方式は、バス、通信回線を介してデータを転送する方式と比べて、大量のデータ転送を避けることができ、ＣＰＵからＧＰＵへのデータ転送に必要な時間を低減させるので、さらにＥＣＧ信号の解析効率を上げた。

図２のその他のＥＣＧ信号の並行解析装置の構造を示す模式図を参照する。当該装置は、図１に示す装置に基づいて実現されるものであり、集積メモリ１０と、ＣＰＵ１１と、ＧＰＵ１２とを備える。該集積メモリ１０は、ＣＰＵ１１が使用する第１メモリ１０１とＧＰＵ１２が使用する第２メモリ１０２とを備える。ＣＰＵ１１が第２メモリ１０２にアクセスすることができる。ＣＰＵ１１及びＧＰＵ１２は、集積メモリ１０によってデータを転送するように構成されている。

スマートフォン等の移動端末は、高度に集積された集積回路を有し、主要部品（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリ等）が１つのチップに組み立てられているように構成されている。この方式により広帯域のデータ転送を実現でき、そして超広帯域のメモリ指標を有するのでメモリとＣＰＵ／ＧＰＵとの間のデータ転送の速度を向上させた。また、ＣＰＵとＧＰＵのメモリは、同一のチップに集積され、組み込みソフトウェアにより分割されている。タスクの実行過程においてタスクの移動が発生するので、データ転送を減少または避けるように、同一の物理メモリをＣＰＵ及びＧＰＵのメモリ空間にマッピングするようなメモリマッピング技術を導入することができる。

具体的に、上記ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号を受信して第１メモリに記憶する元信号受信モジュール１１１と、第１メモリにおけるＥＣＧ元信号を読み込んで一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し第２メモリに記憶する第１前処理モジュール１１２と、記憶位置情報に基づいて特徴データを取得し、設定された規則判定方式で特徴データに対して異常心拍分類を行って疑似異常心拍データを取得し第２メモリに記憶する第１異常心拍分類モジュール１１３とを備える。

上記元信号受信モジュールは、心電図センサーに接続することができる。該心電図センサーは、心臓の異なる部位の細胞の活動による電位波形を受信して出力可能な信号に変換することができる。該信号は上記ＥＣＧ元信号である。

上記第１前処理モジュールは、ＥＣＧ元信号に対してフィルタ処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ、無限インパルス応答）フィルタを有しても良く、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ、有限インパルス応答）フィルタのようなその他のフィルタにより実現されてもよい。ＩＩＲフィルタは、密結合型のものであるため並行化を実現するのが困難であるので、ＣＰＵにおいて実現するように構成されている。通常、第１前処理モジュールの処理で一次ＥＣＧ信号を取得した後、取り敢えず一次ＥＣＧ信号を第１メモリに記憶しておく。その後の特徴抽出処理がＧＰＵにより実行されるので、集積メモリは、ＧＰＵが取得できるように、該一次ＥＣＧ信号を第２メモリにコピーしておく。

上記第１異常心拍分類モジュールは、第１メモリから予め設定された規則判定方式を取得することができ、該規則判定方式は、例えば、上記特徴データのうち一つまたは複数のパラメータが対応する閾値より大きいとなるとき、該ＥＣＧ信号に異常があると仮に判定するようなパラメータ閾値の形式で実現されても良く、閾値に基づいて異常のタイプを仮に分類して疑似異常心拍データを取得し、そして該疑似異常心拍データを記憶してもよい。通常、取り敢えず第１異常心拍分類モジュールの処理で取得された疑似異常心拍データを第１メモリに記憶しておく。その後の疑似異常心拍データの再確認の処理がＧＰＵにより実行されるので、集積メモリは、ＧＰＵが取得できるように、この分類結果を第２メモリにコピーしておく。

具体的に、上記ＧＰＵは、第２メモリから一次ＥＣＧ信号を読み込んで特徴抽出を行って特徴データを取得し第２メモリに記憶する特徴測定モジュール１２１と、一次ＥＣＧ信号を読み込んで二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得する第２前処理モジュール１２２と、第２前処理モジュールから二次ＥＣＧ信号を取得し、第２メモリから疑似異常心拍データを取得して、設定されたテンプレートマッチング方式及び二次ＥＣＧ信号に基づいて疑似異常心拍データの再確認を行って最終異常心拍データを取得し第２メモリに記憶する第２異常心拍分類モジュール１２３とを備える。

上記特徴測定モジュールは、例えば、機器学習、ウェーブレット変換、形態変換等の多種の特徴抽出のアルゴリズムで実現されることができる。ＥＣＧ信号の特殊性を考慮し、ＥＣＧ信号の特徴識別の的確性及び効率性を兼ねるように、本実施形態において以下の方式により特徴測定モジュールを実現させる。具体的に、該特徴測定モジュールは、一次ＥＣＧ信号を変換して形態学形式のＥＣＧ信号を出力する形態変換手段と、形態学形式のＥＣＧ信号に対してＲ波測定を行って測定結果を出力するＲ波測定手段と、測定結果に対してＱＲＳ波測定を行ってＱＲＳ波を含む特徴データを出力するＱＲＳ波測定手段とを備える。

ＥＣＧ信号において、Ｒ波は信号周期内に最初に現れる基線より上に位置する陽性波である。ＱＲＳ波には、Ｒ波と、Ｑ波と、Ｓ波と、Ｒ’波と、Ｓ’波と、ＱＳ波とが含まれる。これらの波形の幅、時間、高さ、形態等のパラメータを測定することにより多種の特徴データを取得することができる。

上記特徴測定モジュールが抽出し取得した特徴データは通常に第２メモリに記憶される。ＣＰＵは第２メモリにアクセスすることができるので、第２メモリにおけるデータの記憶アドレスを第１メモリにマッピングする必要がある。そのため、上記集積メモリは、特徴データ及び最終異常心拍データの記憶位置情報を第１メモリにマッピングし、ＣＰＵが記憶位置情報に基づいて対応するデータを取得できるように構成されているマッピングモジュール１０３を有している。この方式により、ＣＰＵは、ＧＰＵの処理により得られたデータを速く取得でき、データ転送に時間がかからないので、ＥＣＧ信号の解析効率を上げた。

上記第２前処理モジュールには、一次ＥＣＧ信号に対してアーティファクト除去処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得するアーティファクト除去手段が含まれても良い。通常、センサーが体表電極により検出した信号には、例えば、電力線干渉、基線変動、電極接触ノイズ、筋電干渉及び運動干渉等の多種の干渉が含まれている。これらの干渉は、ＥＣＧ信号においてアーティファクトを形成している。本実施形態は、比較的にきれいなＥＣＧ信号を取得してその後の特徴測定、心拍異常の識別の的確性を向上させるように、上記アーティファクト除去手段を用いて一次ＥＣＧ信号に対してアーティファクト除去処理を行うよう構成されている。

上記第２異常心拍分類モジュールは、第２前処理モジュールから二次ＥＣＧ信号を取得しながら、第２メモリから似異常心拍データを取得する。該異常心拍データは、予め第１メモリから第２メモリにコピーされる。第２異常心拍分類モジュールは、無ノイズ信号である二次ＥＣＧ信号に基づいてＱＲＳ基準テンプレートを形成し、該基準テンプレートを用いて疑似異常心拍データにおける誤判断されたデータを修正して、最終異常心拍データを形成する。ＣＰＵが取得できるように、該最終異常心拍データを第２メモリに記憶するとともに、第２メモリにおける該最終異常心拍データの記憶アドレスを第１メモリにマッピングする。該ＣＰＵは、該最終異常心拍データを取得した後、ユーザ端末に送信してもよく、クラウドプラットフォームにアップロードしてもよく、またはその他の処理に用いられてもよい。

また、ワークグループの大きさ、データベクトル化演算及びゼロコピー技術を用いて上記ＥＣＧ信号の並行解析装置をさらに改良して解析効率を上げても良い。

上記実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

上記装置の実施形態に対応し、図３のＥＣＧ信号の並行解析の方法を示すフローチャートを参照する。当該方法は、集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備える移動端末に応用される。該集積メモリは、ＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備える。ＣＰＵは、第２メモリにアクセスすることができる。ＣＰＵ及びＧＰＵは、集積メモリによってデータを転送するように構成されている。

当該方法は、
ＣＰＵが受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するステップＳ３０２と、
ＧＰＵが一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得するステップＳ３０４と、
ＣＰＵが特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得するステップＳ３０６と、
ＧＰＵが一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得し、またテンプレートマッチング分類方式を用いて疑似異常心拍データ及び二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得するステップＳ３０８と、を含む。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析方法において、ＣＰＵはＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行い、ＧＰＵは一次ノイズ低減処理で取得された一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行い、ＣＰＵは抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行い、ＧＰＵは上記一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行い、そしてテンプレートマッチング分類方式を用いて初回選別処理で取得された疑似異常心拍データ及び二次ノイズ低減処理で取得された二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終の異常心拍データを取得する。この実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げ上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

図４のその他のＥＣＧ信号の並行解析方法を示すフローチャートを参照する。当該方法は、図３に示す方法に基づいて実現されるものであり、移動端末のＣＰＵと、集積メモリの第１メモリ、第２メモリと、ＧＰＵとの協働により実現される。そのうち、該第２メモリはビデオメモリとも称する。

当該方法は、
ＣＰＵがＥＣＧ元信号を受信して第１メモリに記憶するステップＳ４０２と、
ＣＰＵが第１メモリにおけるＥＣＧ元信号を読み込んで一次ノイズ低減処理を行って、一次ＥＣＧ信号を取得するステップＳ４０４と、
ＣＰＵが一次ＥＣＧ信号を第１メモリに記憶するステップＳ４０６と、
集積メモリがＣＰＵにより第１メモリに記憶される一次ＥＣＧ信号を第２メモリにコピーするステップＳ４０８と、
ＧＰＵが第２メモリから一次ＥＣＧ信号を読み込んで特徴抽出を行って特徴データを取得するステップＳ４１０と、
ＧＰＵが特徴データを第２メモリに記憶するステップＳ４１２と、
集積メモリがＧＰＵにより第２メモリに記憶された特徴データの記憶位置情報を第１メモリにマッピングするステップＳ４１４と、
ＣＰＵが記憶位置情報に基づいて特徴データを取得し、設定された規則判定方式で特徴データに対して異常心拍分類を行って疑似異常心拍データを取得するステップＳ４１６と、
ＣＰＵが疑似異常心拍データを第１メモリに記憶するステップＳ４１８と、
集積メモリがＣＰＵにより第１メモリに記憶された疑似異常心拍データを第２メモリにコピーするステップＳ４２０と、
ＧＰＵが一次ＥＣＧ信号を読み込んで二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得するステップＳ４２２と、
ＧＰＵが第２メモリから疑似異常心拍データを取得し、設定されたテンプレートマッチング方式及び二次ＥＣＧ信号に基づいて疑似異常心拍データに対して再確認を行って最終異常心拍データを取得するステップＳ４２４と、
ＧＰＵが最終異常心拍データを第２メモリに記憶するステップＳ４２６と、
集積メモリがＧＰＵにより第２メモリに記憶された最終異常心拍データの記憶位置情報を第１メモリにマッピングするステップＳ４２８と、
ＣＰＵが最終異常心拍データを取得するステップＳ４３０と、
最終異常心拍データを遠隔の医療データ処理プラットフォームにアップロードし、該医療データ処理プラットフォームが最終異常心拍データに基づいてフィードバックレポートを作成するステップＳ４３２と、
ＣＰＵが医療データ処理プラットフォームにより最終異常心拍データに基づいてフィードバックされたレポートを受信するステップＳ４３４と、を含む。

当該方法において、ＣＰＵ及びＧＰＵのヘテロジニアスコンピューティング資源を十分利用するように、心電信号に対してアーティファクト除去を行う二次ノイズ低減処理のステップを、特徴抽出のステップの前から異常心拍再確認のステップの前に移行させた。

上記実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理方式で複雑の演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

本発明の実施形態は、上記の装置及び方法の実施形態に対応し、さらに上記ＥＣＧ信号の並行解析装置を備える移動端末を提供する。

本発明の実施形態は、さらに機器の実行可能な命令が記憶される機器読取り可能な記憶媒体を提供する。プロセッサは、該機器の実行可能な命令がプロセッサにより呼び出され及び実行される場合、機器の実行可能な命令により、上記ＥＣＧ信号の並行方法を実現するように構成されている。具体的な実現方法について方法の実施形態を参照し、ここではその説明を省略する。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析装置、方法及び移動端末は、モバイルグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）の新しい並行自動ＥＣＧ解析方式を提供した。並行方式は、ＥＣＧ信号の逐次解析方式と比べて、プログラムストリーム全体を再構築し、ＣＰＵ/ＧＰＵのヘテロジニアスコンピューティング資源を十分利用したので、２４時間続けるＥＣＧデータの実行時間を大幅に短縮することができる。データベクトル化、ワークグループの大きさの調整及びゼロコピー等の各改良によって、上記実行時間をさらに短縮することができ、フィードバック効率を上げるとともに、ユーザ体験を向上させた。また、大量の演算タスクがＧＰＵに割り当てられた場合、テスト用移動設備の平均消費電力が少なくなったので、移動設備の電池の持ち時間に限界あるという問題が改善された。

本願が提供したいくつの実施形態において、記載された装置及び方法は、その他の方式で実現することができると理解すべきである。上記に説明された装置実施形態は、模式的なものに過ぎず、例えば、図面におけるフローチャート及びブロック図は、本発明の複数の実施形態による装置、方法及びコンピュータプログラム製品に基づく実現可能なアーキテクチャ、機能及び操作を示した。この面から見れば、フローチャートまたはブロック図における各枠は、１つのモジュール、プログラムセグメントまたはコードの一部を表すことができ、前記モジュール、プログラムセグメントまたはコードの一部には、所定の論理機能を実現させる１つまたは複数の実行可能な命令が含まれている。そして、置き換えるための実現方式において、枠に記載された機能の実現が図面に示した順序と異なっても良いと注意すべきである。例えば、２つの連続の枠は、実際にほぼ並行に実行されてもよく、場合によって逆の順序で実行されてもよい。これは関わる機能により決められることである。そして、ブロック図及び／又はフローチャートにおける各枠、及びブロック図及び／又はフローチャートにおける枠の組み合わせは、所定の機能または動作を実行する専用のハードウェアに基づくシステムにより実現されてもよく、専用のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせにより実現されても良いと注意すべきである。

また、本発明の各実施形態における各機能モジュールまたは手段は、１つの独立部分に統合してもよいし、それぞれ単独に存在してもよい。また、２つ以上のモジュールを１つの独立部分に統合しても良い。

前記機能は、ソフトウェア機能手段の形式で実現され且つ独立の製品として市販されたり、使用されたりすると、コンピュータの読取可能な記憶媒体に記憶できる。このような理解に基づいて、本発明の技術方案そのもの、従来技術に貢献する部分或は該技術方案の一部は、ソフトウェア製品の形式で実現できる。該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶できる。また、コンピュータ装置（個人用コンピュータ、サーバ或いはネットワーク装置等）には、本発明の各実施形態の前記方法の全てまたは一部のステップを実行させるように複数の命令を含む。前記記憶媒体は、ＵＳＢメモリ、携帯型ハードディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクまたは光ディスク等の各種のプログラムコードを記憶できる媒体を含む。

最後に、上記の実施形態は、本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の技術方案を説明するためのものであり、制限するものではないと説明すべきである。本発明の保護範囲は、これに限らない。前記実施形態を参照して本発明を詳細に説明したが、当業者は、本発明に記載された技術範囲内で、前記実施形態に記載された技術方案を修正又は容易に変更、またはその一部の技術特徴を均等に置き換えることができると理解すべきである。これらの修正、変更または置換えは、対応する技術方案の本質を本発明の実施形態の技術方案の主旨と範囲から離脱させず、いずれも本発明の保護範囲内に含まれる。このため、本発明の保護範囲は、特許請求の範囲に準ずる。

第１局面では、本発明は、ＥＣＧ信号の並行解析装置を提供する。該装置は、集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備え、集積メモリはＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備え、ＣＰＵは第２メモリにアクセスすることができ、ＣＰＵ及びＧＰＵは集積メモリによってデータを転送し、ＣＰＵは、受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し、またＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍分類（初回選別の処理）を行って疑似異常心拍データを取得し、ＧＰＵは、一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得し、また一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得して、二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式を用いて疑似異常心拍データに対して再確認処理を行って最終異常心拍データを取得する。

第１局面に基づき、本発明の実施形態は、第１局面における第１の実施可能な形態を提供し、上記ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号を受信して第１メモリに記憶する元信号受信モジュールと、第１メモリにおけるＥＣＧ元信号を読み込んで一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し、一次ＥＣＧ信号を第２メモリに記憶する第１前処理モジュールと、記憶位置情報に基づいて特徴データを取得し、設定された規則判定方式（具体的には閾値）を用いて特徴データに対して異常心拍分類を行って疑似異常心拍データを取得し、疑似異常心拍データを第２メモリに記憶する第１異常心拍分類モジュールとを備える。

第１局面の第１の実施可能な形態に基づき、本発明の実施形態は、第１局面の第２の実施可能な形態を提供し、上記ＧＰＵは、第２メモリから一次ＥＣＧ信号を読み込んで特徴抽出を行って特徴データを取得し、特徴データを第２メモリに記憶する特徴測定モジュールと、一次ＥＣＧ信号を読み込んで二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得する第２前処理モジュールと、第２前処理モジュールから二次ＥＣＧ信号を取得し、第２メモリから疑似異常心拍データを取得して、二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式に基づいて疑似異常心拍データに対する再確認を行って最終異常心拍データを取得し、最終異常心拍データを第２メモリに記憶する第２異常心拍分類モジュールとを備える。

第２局面では、本発明は、ＥＣＧ信号の並行解析方法を提供する。該方法は、集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備え、集積メモリはＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備え、ＣＰＵは第２メモリにアクセスすることができ、ＣＰＵ及びＧＰＵは集積メモリによってデータを転送するように構成されている移動端末に応用され、ＣＰＵが、受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するステップと、ＧＰＵが、一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得するステップと、ＣＰＵが、特徴データに対して異常心拍分類（初回選別の処理）を行って疑似異常心拍データを取得するステップと、ＧＰＵが、一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得し、二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式を用いて疑似異常心拍データに対して再確認処理を行って最終異常心拍データを取得するステップとを含む。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析装置、方法及び移動端末において、集積メモリは、ＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備える。ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行い、またＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍分類（初回選別の処理）を行う。ＧＰＵは、一次ノイズ低減処理で取得された一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行い、且つ該一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行い、そして二次ノイズ低減処理で取得された二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式を用いて初回選別処理で取得された疑似異常心拍データに対して再確認処理を行って、最終の異常心拍データを取得する。この実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理の方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

ＧＰＵ１２は、一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得する。また、ＧＰＵ１２は、一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得し、二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式を用いて疑似異常心拍データに対して再確認処理を行って最終異常心拍データを取得する。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析装置において、集積メモリは、ＣＰＵが使用する第１メモリとＧＰＵが使用する第２メモリとを備える。ＣＰＵは、ＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行い、またＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行う。ＧＰＵは、一次ノイズ低減処理で取得された一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行い、また該一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行い、そして二次ノイズ低減処理で取得された二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式を用いて初回選別処理で取得された疑似異常心拍データに対して再確認処理を行って最終の異常心拍データを取得する。この実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理の方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

具体的に、上記ＧＰＵは、第２メモリから一次ＥＣＧ信号を読み込んで特徴抽出を行って特徴データを取得し第２メモリに記憶する特徴測定モジュール１２１と、一次ＥＣＧ信号を読み込んで二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得する第２前処理モジュール１２２と、第２前処理モジュールから二次ＥＣＧ信号を取得し、第２メモリから疑似異常心拍データを取得して、二次ＥＣＧ信号を利用するテンプレートマッチング方式に基づいて疑似異常心拍データの再確認を行って最終異常心拍データを取得し第２メモリに記憶する第２異常心拍分類モジュール１２３とを備える。

上記第２異常心拍分類モジュールは、第２前処理モジュールから二次ＥＣＧ信号を取得しながら、第２メモリから擬似異常心拍データを取得する。該疑似異常心拍データは、予め第１メモリから第２メモリにコピーされる。第２異常心拍分類モジュールは、無ノイズ信号である二次ＥＣＧ信号に基づいてＱＲＳ基準テンプレートを形成し、該基準テンプレートを用いて疑似異常心拍データにおける誤判断されたデータを修正して、最終異常心拍データを形成する。ＣＰＵが取得できるように、該最終異常心拍データを第２メモリに記憶するとともに、第２メモリにおける該最終異常心拍データの記憶アドレスを第１メモリにマッピングする。該ＣＰＵは、該最終異常心拍データを取得した後、ユーザ端末に送信してもよく、クラウドプラットフォームにアップロードしてもよく、またはその他の処理に用いられてもよい。

本発明の実施形態によるＥＣＧ信号の並行解析方法において、ＣＰＵはＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行い、ＧＰＵは一次ノイズ低減処理で取得された一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行い、ＣＰＵは抽出された特徴データに対して異常心拍分類（初回選別の処理）を行い、ＧＰＵは上記一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行い、そして二次ノイズ低減処理で取得された二次ＥＣＧ信号に基づくテンプレートマッチング方式を用いて初回選別処理で取得された疑似異常心拍データに対して再確認処理を行って最終の異常心拍データを取得する。この実施形態において、ＣＰＵとＧＰＵが共同でＥＣＧ信号の解析過程における各タスクの処理を行い、ＧＰＵが並行処理方式で複雑な演算タスクを完成させることにより、ＥＣＧ信号の解析効率を上げ上げたので、ＥＣＧ信号の解析及びフィードバックの即時性を向上させたとともに、設備の消費電力を低減させ、ユーザ体験を向上させた。

Claims (10)

1. 集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備え、
   前記集積メモリは、ＣＰＵが使用する第１メモリと、前記ＧＰＵが使用する第２メモリとを備え、
   前記ＣＰＵは、前記第２メモリにアクセスすることができ、
   前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵは、前記集積メモリによってデータを転送し、
   前記ＣＰＵは、受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し、また、前記ＧＰＵにより抽出された特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得し、
   前記ＧＰＵは、前記一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って前記特徴データを取得し、また、前記一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得して、テンプレートマッチング分類方式を用いて前記疑似異常心拍データ及び前記二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得する
   ことを特徴とするＥＣＧ信号の並行解析装置。
2. 前記ＣＰＵは、
   ＥＣＧ元信号を受信して前記第１メモリに記憶する元信号受信モジュールと、
   前記第１メモリにおけるＥＣＧ元信号を読み込んで一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得し、前記一次ＥＣＧ信号を前記第２メモリに記憶する第１前処理モジュールと、
   記憶位置情報に基づいて前記特徴データを取得し、設定された規則判定方式を用いて前記特徴データに対して異常心拍分類を行って疑似異常心拍データを取得し、前記疑似異常心拍データを前記第２メモリに記憶する第１異常心拍分類モジュールと、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載のＥＣＧ信号の並行解析装置。
3. 前記ＧＰＵは、
   前記第２メモリから前記一次ＥＣＧ信号を読み込んで特徴抽出を行って特徴データを取得し、前記特徴データを前記第２メモリに記憶する特徴測定モジュールと、
   前記一次ＥＣＧ信号を読み込んで二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得する第２前処理モジュールと、
   前記第２前処理モジュールから前記二次ＥＣＧ信号を取得し、前記第２メモリから前記疑似異常心拍データを取得して、設定されたテンプレートマッチング方式及び前記二次ＥＣＧ信号に基づいて前記疑似異常心拍データに対して再確認を行って最終異常心拍データを取得し、最終異常心拍データを前記第２メモリに記憶する第２異常心拍分類モジュールと、
   を備えることを特徴とする請求項２に記載のＥＣＧ信号の並行解析装置。
4. 前記集積メモリは、前記特徴データ及び最終異常心拍データの記憶位置情報を前記第１メモリにマッピングし、前記ＣＰＵが前記記憶位置情報に基づいて対応するデータを取得できるように構成されているマッピングモジュールを備えることを特徴とする請求項３に記載のＥＣＧ信号の並行解析装置。
5. 前記第１前処理モジュールは、ＥＣＧ元信号に対してフィルタ処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するＩＩＲフィルタを備え、
   前記第２前処理モジュールは、前記一次ＥＣＧ信号に対してアーティファクト除去処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得するアーティファクト除去手段を備える
   ことを特徴とする請求項３に記載のＥＣＧ信号の並行解析装置。
6. 前記特徴測定モジュールは、
   前記一次ＥＣＧ信号を変換して形態学形式のＥＣＧ信号を出力する形態変換手段と、
   前記形態学形式のＥＣＧ信号に対してＲ波測定を行って測定結果を出力するＲ波測定手段と、
   前記測定結果に対してＱＲＳ波測定を行ってＱＲＳ波を含む特徴データを出力するＱＲＳ波測定手段と、
   を備えることを特徴とする請求項３に記載のＥＣＧ信号の並行解析装置。
7. 集積メモリと、ＣＰＵと、ＧＰＵとを備え、前記集積メモリはＣＰＵが使用する第１メモリと前記ＧＰＵが使用する第２メモリとを備え、前記ＣＰＵは前記第２メモリにアクセスすることができ、前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵは前記集積メモリによってデータを転送するように構成されている移動端末に応用され、
   前記ＣＰＵは受信したＥＣＧ元信号に対して一次ノイズ低減処理を行って一次ＥＣＧ信号を取得するステップと、
   前記ＧＰＵは前記一次ＥＣＧ信号に対して特徴抽出を行って特徴データを取得するステップと、
   前記ＣＰＵは前記特徴データに対して異常心拍の分類・初回選別の処理を行って疑似異常心拍データを取得するステップと、
   前記ＧＰＵは前記一次ＥＣＧ信号に対して二次ノイズ低減処理を行って二次ＥＣＧ信号を取得し、また、テンプレートマッチング分類方式を用いて前記疑似異常心拍データ及び前記二次ＥＣＧ信号に対して処理を行って最終異常心拍データを取得するステップと、
   を含むことを特徴とするＥＣＧ信号の並行解析方法。
8. 前記ＣＰＵは、前記最終異常心拍データを取得し、前記最終異常心拍データを遠隔の医療データ処理プラットフォームにアップロードするステップと、
   前記ＣＰＵは、前記医療データ処理プラットフォームにより前記最終異常心拍データに基づいてフィードバックされたレポートを受信するステップと、
   をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載のＥＣＧ信号の並行解析方法。
9. 前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵが前記集積メモリによってデータを転送するステップには、前記集積メモリは、前記ＣＰＵにより第１メモリに記憶されたデータを前記第２メモリにコピーし、前記ＧＰＵにより前記第２メモリに記憶されたデータの記憶位置情報を前記第１メモリにマッピングするステップが含まれる
   ことを特徴とする請求項７または８に記載のＥＣＧ信号の並行解析方法。
10. 請求項１〜６いずれか一項に記載のＥＣＧ信号の並行解析装置を備えることを特徴とする移動端末。

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