JP2020130335A - 時間特徴量算出装置、算出方法及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 計測異常などによって生じた欠損区間のある周期性を有する生体信号の時系列データを対象として、任意時間内で計測した生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を精度良く算出できる、時間特徴量算出装置を提供する。
【解決手段】 実施形態の時間特徴量算出装置は、補間部（１８２）と時間特徴量算出部（１８３）とを具備する。補間部は、周期性を有する生体信号の入力に対して生体信号の異常値を除外する異常値処理が行われた生体信号の時系列データにおける生体信号の変化傾向に応じて、異常値処理が行われた生体信号の時系列データにおける生体信号の欠損値を補間する。時間特徴量算出部は、その補間された生体信号の時系列データから、任意時間内で計測した生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する。
【選択図】図４

Description

本発明は、時間特徴量算出装置、算出方法及びそのプログラムに関する。

［心拍変動解析全般に関する概要］
自律神経には、交感神経と迷走神経の二つがある。両神経は、各臓器などに広く分布し、循環や代謝をはじめとする不随意な身体機能を制御する。多くの場合、両神経が一つの臓器を拮抗的に支配すると言われている。

自律神経活動の一つである交感神経活動は、暗算負荷などのストレス刺激によって亢進することが知られている。

もう一つの自律神経である迷走神経は、当該神経が支配する各臓器において主に副交換性の神経活動を担うことから、副交感神経活動と同等に理解されることも多い。なお、「迷走神経」とは、厳密には脳神経の一つである第Ｘ神経の名称であり、脳から各臓器などに至る当該神経すべてを指す。このため、支配対象となっている臓器の名称を付記することで、対象臓器における副交感神経活動を示す場合がある（例：心臓迷走神経）。

自律神経が支配する臓器の一つに心臓がある。心臓は交感神経、迷走神経によって拮抗的に支配されており、両自律神経活動の静的なバランスを反映すると言われている（参考文献［ｉ］参照）。

特に、隣接する二つのＲ波の間隔である瞬時心拍（ＲＲＩ：R-R interval）のゆらぎは両自律神経活動によって変化することが知られている。なお、Ｒ波は、心電図計測によって得られる心電波形の一つであり、心臓の脱分極活動を反映している（参考文献［ｉｉ］参照）。

実環境で自律神経活動を推定する手法として、心拍変動解析がある。心拍変動解析は、時間特徴量解析と周波数特徴量解析とに大別される（参考文献［ｉｉｉ］参照）。

［心拍の時間特徴量の算出］
時間特徴量解析では、特徴量ごとに定められた条件や式に基づいて、不等間隔である瞬時心拍の時間的な特徴量を算出する（参考文献［ｉｉｉ］参照）。瞬時心拍の時間特徴量は、隣接する二つの瞬時心拍の関係性に着目したものと、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目したものとの、二種類に大別できる。

隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量には、隣接するＲＲＩの時間的差分の二乗平均値の平方根（ＲＭＳＳＤ）、隣接する平常ＲＲＩの時間的差分の標準偏差（ＳＤＳＤ）、隣接するＲＲＩの時間的差分が５０ミリ秒を超える総数（ＮＮ５０）、隣接するＲＲＩの時間的差分が５０ミリ秒以上となった回数の発生割合（ｐＮＮ５０）、隣接するＲＲＩのローレンツプロットが描く形状の長辺の長さＬ及び短辺の長さＴから求められる副交感神経の活動指標（ＣＶＩ）、Ｌ及びＴから求められる交感神経活動指標（ＣＳＩ）、などがある。

任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量には、ＲＲＩの標準偏差（ＳＤＮＮ）、一定時間の平均ＲＲＩの標準偏差（ＳＤＡＮＮ）、ＲＲＩの変動係数（ＣＶＮＮ）、平均ＲＲＩ、平均心拍数、などがある。

これら計算処理の関係上、時間特徴量は、周波数特徴量よりも相対的に少ない瞬時心拍の時系列データで算出することが可能であり、用途に応じた算出間隔が設定される場合が多い。

［心拍の周波数特徴量の算出］
周波数特徴量解析では、周波数スペクトルで解析した際の低周波成分は、交感神経活動と心臓迷走神経活動を反映する指標として解釈され、高周波成分は、心臓迷走神経活動を反映する指標として解釈される（参考文献［ｉ］、［ｉｉｉ］参照）。

心拍特徴量のうち、周波数特徴量を求める際には、不等間隔である瞬時心拍を等間隔なデータにリサンプリングしてから、パワースペクトル密度を求める必要がある（参考文献［ｉ］参照）。

低周波数成分及び高周波数成分として着目する周波数帯域が予め定められていること、並びに、心拍の周波数特徴量に影響を及ぼし得る種々の生理指標同士の関係上、時間特徴量よりも相対的に長時間にわたる瞬時心拍の時系列データが必要となる。一般に、生理学的に安定した状態の自律神経機能評価には５分間のデータが用いられる（参考文献［ｉ］参照）。一過性の自律神経反応を捉える場合においても、低周波数成分及び高周波数成分の抽出には、１００心拍前後のデータが必要とされている（参考文献［ｉ］参照）。

［心電図計測と計測信号に関する概要］
心電図を計測する手段の一つとして、ホルター心電計などのウェアラブルデバイスがある。これらのデバイスを用いて取得する心電図は、電極の変形やズレをはじめとする電極異常、あるいは、体動、発汗、静電気など様々な要因によって計測異常が生じる（参考文献［ｉｖ］参照）。この計測異常は、心電図では、アーチファクトまたはノイズという形で確認できる。なお、ノイズ及びアーチファクトともに、その持続時間は、計測異常の継続時間によって変化する。

アーチファクトとして観測される波形は、Ｒ波と酷似した周波数特性を持つため、一般的なフィルタリングで完全に除去するのは非常に困難である。このため、心電図を解析してＲ波を抽出するアルゴリズムが、アーチファクトをＲ波と誤判断して抽出してしまう場合もある。

時間特徴量及び周波数特徴量は、解析対象となるすべてのデータが正常な瞬時心拍であることを前提とする。ここで言う正常な状態とは、計測対象と計測器両方において異常がない状態を意味する。計測対象の異常とは、不整脈などであり、計測器の異常とは、心電図で計測異常が生じている状態を指す。

計測異常の一つであるアーチファクトをＲ波と誤判断したものは、その発生機序から、心臓の脱分極活動を一切反映しない。このため、解析対象となる瞬時心拍を構成するＲ波のうち、少なくとも一つがアーチファクトをＲ波と誤判断したものである場合、時間特徴量及び周波数特徴量のいずれも、自律神経活動を反映するとは言えない。

そこで、アーチファクトをＲ波と誤判断することを防止するために、以下のような手法が提案されている。

［手法１］
ウェアラブルデバイスで計測した心電図を用いた心拍変動解析のための手法として、非特許文献１及び非特許文献２は、心拍特徴量の算出に先立って、瞬時心拍の時間特徴に基づいて、瞬時心拍の異常値を除外する方法を提案している。また、非特許文献３は、心拍特徴量の算出に先立って、瞬時心拍の計測状態と時間特徴とに基づいて、瞬時心拍の異常値を除外する方法を提案している。これらいずれの異常値除外アプローチであっても、瞬時心拍の異常値を適切に除外することによる時間特徴量の算出精度向上が期待できる。

しかしながら、周波数特徴量を算出する場合には、このような手法１のみでは、周波数成分が大きく変動してしまい、正しい特徴量算出が行えない場合があることも知られている（非特許文献４、５参照）。

［手法２］
上記手法１のみでは不十分となる可能性のある、ウェアラブルデバイスで計測した心電図を用いた周波数特徴量算出を対象とした手法として、非特許文献４は、欠損値の影響を抑制するために、欠損値を直流成分で補完する手法を提案している。また、非特許文献５は、正常に計測した瞬時心拍の時系列データから推定した非線形関数で補完する手法を提案している。

佐久間大輝ら，座位状態での心拍測定を用いたリアルタイムなストレス緩和システム，マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム２０１３論文集，pp.1188-1195，2013 横田康成ら，心拍変動時系列変化を用いた敗血症の前駆症状モニタリング，第５４回自動制御連合講演会，pp.1258-1261，2011 江口佳那ら，ＱＲＳ群電位特性を用いたウェアラブル心電計用のＲＲＩ計測信頼度評価，信学技報，Vol.116，No.412，pp.171-176，2017 江口佳那ら、ウェアラブル心電計から計測された心拍の周波数特徴量解析を対象とした欠損ＲＲＩの補完手法，マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム２０１７論文集，pp.888-897，2017 Kana Eguchi et.al, R-R Interval Outlier Processing for Heart Ｒate Variability Analysis using Wearable ECG Devices, Advanced Biomedical Engineering, Vol.7, pp.28-38, 2018

上記手法１で異常値の除外を行った場合、結果として、計測異常が生じていない区間の瞬時心拍が正常値として残る場合がある。このような瞬時心拍を対象として瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する場合、上記手法１の異常値除外の結果として残った瞬時心拍だけでは変化傾向を反映できず、算出精度が却って低下する場合がある。

一方、心拍の時間特徴量のうち、隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量については、元の特徴量の定義に鑑みても、異常値を除外しての算出が妥当であり、上記手法１を行うことに問題はないと考えられる。

また、上記手法２は、心拍の周波数特徴量算出時に行う、データリサンプリング後のパワースペクトル密度算出における誤差の抑制を目的としている。このため、瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量算出を行う場合に上記手法２を適用したとしても、瞬時心拍の変化傾向を適切に反映することは困難であり、特徴量の算出精度向上につながらない恐れがある。

特に、上記手法２のうち、上記非特許文献５で提案されているような非線形関数による補完手法は、一般に周波数特徴量の算出にある程度のデータ長が求められることを前提としている。このため、同手法を瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量算出に適用したとしても、時間特徴量の算出間隔によっては同手法に十分な長さの瞬時心拍の時系列データを確保できない可能性がある。また、同手法の適用を優先して時間特徴量の算出間隔を調整してしまうと、心拍の時間特徴量算出にかかる時間が遅延し、本来捉えたかった瞬時心拍の変動を捉えきれなくなってしまう恐れもある。さらに、心拍の変化傾向と周波数特性は必ずしも一致しないことがわかっているため（参考文献［ｉ］参照）、上記非特許文献５のような非線形関数による補完手法で得られる瞬時心拍の時系列データが、瞬時心拍の変化傾向を捉えられるとは限らない。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、瞬時心拍などの周期性を有する生体信号において計測異常などによって生じた欠損区間のある生体信号の時系列データを対象として、任意時間内で計測した生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を精度良く算出できる、時間特徴量算出装置、算出方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、周期性を有する生体信号の入力に対して前記周期性を有する生体信号の異常値を除外する異常値処理が行われた周期性を有する生体信号の時系列データにおける前記周期性を有する生体信号の変化傾向に応じて、前記異常値処理が行われた前記周期性を有する生体信号の時系列データにおける周期性を有する生体信号の欠損値を補間する補間部と、前記補間部によって補間された前記周期性を有する生体信号の時系列データから、任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する時間特徴量算出部と、を具備する時間特徴量算出装置である。

本発明の第２の態様は、第１の態様において、前記補間部は、線形補間、周期性を有する生体信号の変動傾向を近似した関数による補間、任意時間間隔で区切ったデータの平均値による補間のいずれかによって、前記周期性を有する生体信号の欠損値を補間する。

本発明の第３の態様は、第１の態様において、算出対象の時間特徴量の特性が、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量であるのか、隣接する周期性を有する生体信号の関係性に着目した時間特徴量であるのかを判断する算出対象判断部をさらに具備し、前記補間部は、前記算出対象判断部が、算出対象の時間特徴量の特性が前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を含むと判断した場合にのみ動作する。

本発明の第４の態様は、第１の態様において、前記時間特徴量算出部での算出対象となる、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量の種別に応じて、前記補間部による補間を行うか否かを判断する算出対象判断部をさらに具備し、前記時間特徴量算出部は、前記算出対象判断部が前記補間部による補間を行わないと判断したときには、前記異常値が除外された周期性を有する生体信号の時系列データから、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する。

本発明の第５の態様は、第４の態様において、前記周期性を有する生体信号は、瞬時心拍であり、前記時間特徴量算出部での算出対象となる、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量の前記種別は、平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＣＶＮＮ、ＳＤＮＮ及びＳＤＡＮＮを含み、前記算出対象判断部は、前記算出対象が前記平均ＲＲＩまたは平均心拍数である場合には、前記補間部による補間を行うと判断する。

本発明の第６の態様は、周期性を有する生体信号の時系列データから前記周期性を有する生体信号の時間特徴量を算出する時間特徴量算出方法であって、周期性を有する生体信号の入力に対して周期性を有する生体信号の異常値を除外する異常値処理が行われた周期性を有する生体信号の時系列データにおける前記周期性を有する生体信号の変化傾向に応じて、前記異常値処理が行われた前記周期性を有する生体信号の時系列データにおける周期性を有する生体信号の欠損値を補間し、前記補間された前記周期性を有する生体信号の時系列データから、任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する、時間特徴量算出方法である。

本発明の第７の態様は、コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータを、第１の態様乃至第５の態様のいずれか１態様の前記時間特徴量算出装置として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、計測異常などによって生じた欠損区間のある周期性を有する生体信号の時系列データを対象として、任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を精度良く算出できる、時間特徴量算出装置、算出方法及びそのプログラムを提供することができる。

図１は、本発明の時間特徴量算出装置の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置を適用した心拍変動解析システムの構成を示す図である。 図２は、心電図におけるＲ波と瞬時心拍（ＲＲＩ）との関係を示す図である。 図３は、心電図における計測異常（アーチファクト、ノイズ）の例を示す図である。 図４は、本発明の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置の機能ブロック図である。 図５は、瞬時心拍時間特徴量算出装置の動作を説明するためのフローチャートを示す図である。 図６Ａは、計測異常値除外前の瞬時心拍の時系列データの一例を示す図である。 図６Ｂは、計測異常値除外後の瞬時心拍の時系列データの一例を示す図である。 図７は、図５中のステップＳ１６における処理を説明するためのフローチャートである。 図８Ａは、図４中の瞬時心拍補間部で行われる欠損値前後の値に基づく線形補間の例を示す図である。 図８Ｂは、図４中の瞬時心拍補間部で行われる一定時間内で計測されたＲＲＩ変動傾向を近似した一次関数などを用いた補間の例を示す図である。 図８Ｃは、図４中の瞬時心拍補間部で行われる任意時間間隔で区切ったデータの平均値による補間の例を示す図である。 図８Ｄは、図４中の瞬時心拍補間部で行われる任意時間間隔で区切ったデータの平均値による補間の別の例を示す図である。 図９は、変形例におけるステップＳ１６の処理の変更部分を説明するためのフローチャートである。 図１０は、Ｐ波間隔（ＰＰＩ）を示す図である。 図１１は、呼吸周期を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の時間特徴量算出装置の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置を適用した心拍変動解析システムについて説明する。

［構成］
図１は、心拍変動解析システムの構成を示す図である。心拍変動解析システムは、心電図計測装置１と、本発明の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２と、を具備する。さらに、入力装置３、表示装置４及び印刷装置５のうちの少なくとも一つを具備しても良い。

心電図計測装置１は、被験者の心電図を計測し、それを瞬時心拍時間特徴量算出装置２に送る。心電図計測装置１は、少なくとも２極の電極によって心電図の計測を行う。心電図は、循環器系の生体信号、例えば、心室の収縮と同期した周期的な信号の経時変化を表す。すなわち、心電図は、心臓の脱分極活動を反映するＲ波相当の心電を抽出可能な時系列データを含む。

図２は、心電図におけるＲ波と瞬時心拍（ＲＲＩ）との関係を示す図である。心電図は、同図に示すように、上記少なくとも２極の電極によって計測される電位の経時変化として表され、心臓の脱分極活動を反映するＲ波ＲＷを含む。隣接する二つのＲ波の間隔が瞬時心拍（ＲＲＩ）である。

心電図計測装置１は、Ｒ波相当の心電を計測することができれば良く、その実現形態は問わない。例えば、心電図計測装置１は、ホルター心電計などの被験者に装着可能なウェアラブルデバイスとして形成されることができる。また、心電図計測装置１は、瞬時心拍時間特徴量算出装置２と一体的に形成される、つまり、心拍変動解析システムが１つのウェアラブルデバイスとして実現されても良い。また、心電図計測装置１は、心拍変動解析システムの外部に設けられても良い。言い換えると、心拍変動解析システムは、インターネット等のネットワークＮＷを介して、心電図計測装置１に相当する外部装置から被験者の心電図を計測した結果を、瞬時心拍時間特徴量算出装置２に取り込むようにしても良い。

なお、心電図計測装置１がウェアラブルデバイスとして形成される場合、心電図は、電極の変形やズレをはじめとする電極異常、あるいは、体動、発汗、静電気など様々な要因によって計測異常が生じる。図３は、心電図における計測異常の例を示す図である。すなわち、計測異常は、心電図では、同図に示すような、アーチファクトＡＲＴまたはノイズＮＯＩという形で確認できる。なお、ノイズＮＯＩ及びアーチファクトＡＲＴともに、その持続時間は、計測異常の継続時間によって変化する。

瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、心電図計測装置１で計測された心電図を取り込み、瞬時心拍の時間特徴量を算出する。瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのコンピュータデバイスによって実現され得る。瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、スマートフォンで実現される場合、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ６と、プロセッサ６に接続されるメモリ７と、心電図計測装置１と無線あるいは有線で通信するためのインタフェース８と、タッチパネル付きディスプレイ９と、を備える。プロセッサ６は、メモリ７に記憶されたプログラムを実行することで、インタフェース８を介して心電図計測装置１か心電図を取得し、タッチパネル付きディスプレイ９のユーザ操作による算出対象となる時間特徴量の指定を受け、その指定に応じた瞬時心拍の時間特徴量を、取得した心電図から算出し、算出結果をタッチパネル付きディスプレイ９に表示することができる。ここで、ユーザは、被験者自身であっても良いし、瞬時心拍時間特徴量算出装置２によって算出された瞬時心拍の時間特徴量に基づく判断などを行う医師、研究者、などの、被験者以外の者であっても良い。また、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、ＰＣで実現される場合には、タッチパネル付きディスプレイ９に代えて、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、などを含む入力装置３と、液晶ディスプレイなどの表示装置４とを用いることができる。この場合、インタフェース８は、このような入力装置３及び表示装置４と無線あるいは有線で通信する機能を備える。インタフェース８は、さらに、プリンタなどの印刷装置５と無線あるいは有線で通信する機能を備えて良い。また、インタフェース８は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、等のネットワークＮＷに無線あるいは有線で接続して、ネットワークＮＷ上の他の機器と通信する機能を備えることができる。

なお、瞬時心拍時間特徴量算出装置２の実現形態は、この例に限定されるものではない。瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、タッチパネル付きディスプレイ９を有していなくても良く、また、瞬時心拍時間特徴量算出装置２に対して入力装置３、表示装置４、印刷装置５、ネットワークＮＷのいずれか、または、それらのいずれも接続されていなくても良い。例えば、算出対象となる時間特徴量の指定は、メモリ７に記憶させた何らかの設定ファイルや変数などで指定するようにしても良い。また、例えば、何らかの機械学習アルゴリズムの入力値として時間特徴量を算出する場合、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、算出した時間特徴量の可視化を行わず、その算出した時間特徴量のみを機械学習アルゴリズムの入力値として、図示しない機械学習装置に送出することができる。つまり、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、算出した時間特徴量を使用する装置に対する入力装置として当該装置に接続したり、当該装置の一部として組み込まれたりすることができる。

図４は、瞬時心拍時間特徴量算出装置２の機能ブロック図である。瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、心電図取得部１１、Ｒ波抽出部１２、Ｒ波関連情報記録部１３、瞬時心拍算出部１４、瞬時心拍記録部１５、瞬時心拍評価部１６、瞬時心拍異常値処理部１７、時間特徴量算出処理部１８及び時間特徴量出力部１９を具備する。これら心電図取得部１１、Ｒ波抽出部１２、Ｒ波関連情報記録部１３、瞬時心拍算出部１４、瞬時心拍記録部１５、瞬時心拍評価部１６、瞬時心拍異常値処理部１７、時間特徴量算出処理部１８及び時間特徴量出力部１９の機能は、例えば、プロセッサ６がメモリ７に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。なお、これらの機能の一部または全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路によって実現されても良い。

心電図取得部１１は、心電図計測装置１によって計測された心電図を取得する。具体的には、プロセッサ６が、心電図計測装置１からの心電図を、インタフェース８を介して取り込み、メモリ７に記憶する。また、プロセッサ６は、心電図計測装置１に相当する外部装置で計測された心電図を、当該装置から、または計測した心電図が保存されたサーバなどから、ネットワークＮＷを介してインタフェース８により受信して、メモリ７に記憶するようにしても良い。さらには、特に図示はしていないが、インタフェース８が、瞬時心拍時間特徴量算出装置２に対して着脱自在なリムーバブルメディア（メモリカード）のリード機能を有する場合には、プロセッサ６は、心電図計測装置１、あるいは心電図計測装置１に相当する外部装置で計測された心電図を、その記憶媒体を介して取得することも可能である。

Ｒ波抽出部１２は、メモリ７に記憶した心電図を解析し、Ｒ波を抽出する。実施形態では、具体的なＲ波の抽出方法は問わない。後続処理で必要がある場合については、抽出したＲ波に関連する情報を、Ｒ波関連情報記録部１３に記録する。

Ｒ波関連情報記録部１３は、瞬時心拍評価部１６において、公知の技術によって瞬時心拍以外の異常値除外処理を行う場合などにおいて、Ｒ波抽出部１２で抽出したＲ波に関する情報、例えば、Ｒ波の電位などを記録する。なお、本機能は実施形態において必須の機能ではないが、瞬時心拍評価部１６において、Ｒ波の計測状態に基づいた計測状態の評価を行う場合については必要となる。本実施例では、Ｒ波の計測状態に基づいた計測状態の評価を行う場合を想定する。Ｒ波関連情報記録部１３は、メモリ７または図示しない他の記録媒体によって構成され得る。実施形態では、Ｒ波関連情報記録部１３における情報の具体的な記録方法については特に指定しない。

瞬時心拍算出部１４は、Ｒ波抽出部１２で抽出したＲ波に基づき、瞬時心拍を算出し、算出した瞬時心拍情報を瞬時心拍記録部１５に保存する。

瞬時心拍記録部１５は、瞬時心拍算出部１４で算出した瞬時心拍を記録する。瞬時心拍記録部１５は、メモリ７または図示しない他の記録媒体によって構成され得る。実施形態では、瞬時心拍記録部１５における情報の具体的な記録形式については特に指定しない。一例として、この情報は、瞬時心拍の行列、瞬時心拍を構成する１つ目のＲ波の時刻情報と瞬時心拍の二つから構成されるデータ行列、などとすることが考えられる。なお、本機能は実施形態において必須の機能ではない。Ｒ波の電位情報に加え、瞬時心拍の時間情報も考慮して瞬時心拍を評価する場合のみ必要となる。なお、図４では、必須ではない機能の区別を容易とするため、そのような機能については、破線のブロックとして図示している。

瞬時心拍評価部１６は、Ｒ波関連情報記録部１３の情報を基に、瞬時心拍算出部１４で算出した瞬時心拍を評価する。この処理は、後述の瞬時心拍異常値処理部１７において、非特許文献３に提案されているような、瞬時心拍の計測状態と時間情報とに基づいて瞬時心拍の異常値除外を行う際に必須の処理である。非特許文献１及び２に提案されているような、瞬時心拍の時間情報に基づいて瞬時心拍の異常値除外を行う場合には必須処理ではない。実施形態では、瞬時心拍評価部１６における具体的な処理内容については規定しない。瞬時心拍評価部１６は、例えば、非特許文献３に提案されているようにして、瞬時心拍を評価することができる。

瞬時心拍異常値処理部１７は、瞬時心拍記録部１５または瞬時心拍評価部１６における評価結果に応じて、瞬時心拍の異常値除外を行う。本実施形態では、瞬時心拍異常値処理部１７における具体的な処理内容については規定しない。瞬時心拍異常値処理部１７の処理の一例が後述の［動作］の説明において示すが、瞬時心拍異常値処理部１７の処理は、当該手法に限定するものではない。瞬時心拍異常値処理部１７は、例えば、非特許文献１及び２に提案されているように、瞬時心拍の時間特徴のみに基づく異常値除外処理のみを行っても良い。また、非特許文献３に提案されているように、瞬時心拍異常値処理部１７は、瞬時心拍の計測状態と時間特徴の両方に基づく異常値除外処理を行っても良い。あるいは、瞬時心拍異常値処理部１７は、瞬時心拍の計測状態のみに基づく異常値除外処理を行い、瞬時心拍の時間特徴による異常値除外は行わないこととしても良い。なお、瞬時心拍記録部１５、瞬時心拍評価部１６のいずれの処理も実行されていない場合は、本瞬時心拍異常値処理部１７による処理は、実施される必要はない。

時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍異常値処理部１７の出力データを用いて時間特徴量の算出を行う。時間特徴量算出処理部１８は、算出対象となる時間特徴量の性質に応じて、異なる算出処理を行う。すなわち、時間特徴量算出処理部１８は、算出対象となる時間特徴量の性質を判断する算出対象判断部１８１と、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量を算出するための瞬時心拍補間部１８２及び第１時間特徴量算出部１８３と、隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量を算出するための第２時間特徴量算出部１８４と、を有する。

算出対象判断部１８１は、ユーザが選択した算出対象の時間特徴量の性質が、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量であるのか、隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量であるのかを判断し、その結果に応じて、瞬時心拍異常値処理部１７において異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを、瞬時心拍補間部１８２または第２時間特徴量算出部１８４に出力する。どのような時間特徴量を算出対象とするかは、ユーザが、例えば、タッチパネル付きディスプレイ９または入力装置３の操作によって選択することができる。算出対象は、ネットワークＮＷを介して送信されてくるユーザ選択指示を受信することで選択されても良いし、設定ファイルなどによって予め選択されていても良い。

瞬時心拍補間部１８２は、算出対象判断部１８１からの、瞬時心拍異常値処理部１７において異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを対象として、算出する時間特徴量に応じた補間処理を行う。なお、瞬時心拍異常値処理部１７の処理を行わなかった場合には、瞬時心拍補間部１８２は、瞬時心拍算出部１４の処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを対象として処理を行う。具体的な手法については後述する。

第１時間特徴量算出部１８３は、瞬時心拍異常値処理部１７において異常値除外処理を行った上で瞬時心拍補間部１８２において補間処理を行った瞬時心拍の時系列データを用いて、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量の算出を行う。具体的な手法については後述する。

第２時間特徴量算出部１８４は、算出対象判断部１８１からの、瞬時心拍異常値処理部１７において異常値除外処理を行った瞬時心拍の時系列データを用いて、隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量の算出を行う。具体的な手法については後述する。

時間特徴量出力部１９は、時間特徴量算出処理部１８によって算出された時間特徴量を出力する。時間特徴量出力部１９は、例えば、算出された時間特徴量をタッチパネル付きディスプレイ９または入力装置３に表示させる。また、時間特徴量出力部１９は、算出された時間特徴量を、印刷装置５に印刷させたり、ネットワークＮＷ上の装置やサーバ宛に送信したりすることができる。あるいは、時間特徴量出力部１９は、算出された時間特徴量を、図示しない記憶媒体に記憶させたり、図示しない別装置へ送出したりするようにしても良い。

［動作］
次に、実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２の動作について、図５のフローチャートを参照して説明する。なお、実施形態では、非特許文献３の手法に基づく瞬時心拍評価のみを行う場合、すなわち、「Ｒ波関連情報記録部１３」「瞬時心拍記録部１５」を具備し、「瞬時心拍評価部１６」及び「瞬時心拍異常値処理部１７」の両方の処理を行う場合を仮定する。

まず、心電図取得部１１は、心電図計測装置１によって計測した心電図を取得し、その取得した心電図をＲ波抽出部１２に送る（ステップＳ１１）。

Ｒ波抽出部１２は、心電図計測装置１にて計測された心電図からＲ波を抽出する（ステップＳ１２）。本実施形態では、瞬時心拍評価部１６において非特許文献３に提案されているような手法で瞬時心拍の計測状態及び時間情報を用いた評価を行うため、Ｒ波抽出部１２は、算出したＲ波に関する情報をＲ波関連情報記録部１３に記録する。瞬時心拍の計測状態を異常値除外処理に用いない場合には、Ｒ波抽出部１２は、算出したＲ波に関する情報をＲ波関連情報記録部１３に記録しなくても良い。

瞬時心拍算出部１４は、Ｒ波抽出部１２で取得したＲ波に基づき、隣接する二つのＲ波それぞれから瞬時心拍を算出する（ステップＳ１３）。本実施形態では、瞬時心拍評価部１６において非特許文献３に提案されているような手法で瞬時心拍の計測状態及び時間情報を用いた評価を行うため、瞬時心拍算出部１４は、算出した瞬時心拍に関する情報を瞬時心拍記録部１５に記録する。瞬時心拍の時間情報を異常値除外処理に用いない場合には、瞬時心拍算出部１４は、算出した瞬時心拍に関する情報を瞬時心拍記録部１５に記録しなくても良い。図６Ａは、この算出した瞬時心拍に関する情報の一例としての、瞬時心拍の時系列データの例を示す図である。

瞬時心拍評価部１６は、Ｒ波関連情報記録部１３に記録したＲ波の情報と、瞬時心拍算出部１４によって算出したまたは瞬時心拍記録部１５に記録した瞬時心拍に関する情報とに基づいて、瞬時心拍を評価する（ステップＳ１４）。本実施形態では、具体的な評価手法については特に規定しない。例えば、非特許文献３に提案されているような、瞬時心拍を構成する二つのＲ波の計測状態に基づいた評価手法がある。

本手法は、瞬時心拍を構成する二つのＲ波の計測状態に基づいて、瞬時心拍の計測状態を評価する。本手法によれば、瞬時心拍評価部１６は、以下の表１に示すような、瞬時心拍を構成するＲ波の計測状態の組み合わせに応じた評価値を割り当てる。

すなわち、Ｒ波の計測状態の例として、正常計測状態とアーチファクトの二種を考慮するとき、瞬時心拍評価部１６は、瞬時心拍を構成するＲ波の計測状態の判別結果の組み合わせは、表１に示す通し番号＃１〜＃４で示されるパタンのいずれかとなる。なお、通し番号の形式は、上記に限られない。表１における判別結果の「Ｒ」は正常計測状態を示し、「Ａ」はアーチファクトを示す。つまり、表１における通し番号＃１に対応する判別結果の「Ｒ、Ｒ」は、隣接する１つ目及び２つ目のＲ波の計測状態の判別結果がともに正常計測状態であることを示す。表１における通し番号＃２に対応する判別結果の「Ｒ、Ａ」は、隣接する１つ目のＲ波の計測状態の判別結果が正常状態で、２つ目のＲ波の計測状態の判別結果がアーチファクトであることを示す。表１における通し番号＃３に対応する判別結果の「Ａ、Ｒ」は、隣接する１つ目のＲ波の計測状態の判別結果がアーチファクトで、２つ目のＲ波の計測状態の判別結果が正常状態であることを示す。表１における通し番号＃４に対応する判別結果の「Ａ、Ａ」は、隣接する１つ目及び２つ目のＲ波の計測状態の判別結果がともにアーチファクトであることを示す。

表１における「状態の詳細」は、表１における同じ行の判別結果に基づく、隣接する二つのＲ波の計測状態の詳細を示す。
「状態の詳細」の表現では、瞬時心拍を構成する二つのＲ波の計測状態の判別結果の組み合わせのみが区別され、時系列の前後は区別されない。つまり、表１に示した例では、計測状態の判別結果の組み合わせは、通し番号＃１〜＃４に対応する４通りであるが、通し番号＃２及び＃３に対応する「状態の詳細」は、同じ「片方は正常計測状態、他方はアーチファクト」となる。このため、表１における「状態の詳細」は、３通りである。

本実施形態では、表１の「状態の詳細」ごとの評価を行う場合について説明するが、それ以外の評価基準が設けられても良い。例えば、同じ「状態の詳細」であっても、二つのＲ波の前後の情報が判別可能な評価基準が設けられても良い。

瞬時心拍評価部１６は、状態の詳細が容易に区別できるよう、各状態に別個の評価値を割り当てる。評価値の一例が、表１の「評価値」として示されている。なお、この評価値はあくまでも一例であり、本実施形態では評価値の決め方を特に限定しない。次に、表１における「評価値」について説明する。この「評価値」は、表１における同じ行の「状態の詳細」で示される状態である、瞬時心拍を構成する二つのＲ波のそれぞれの計測状態の信頼性を、０から１の間の数値で表現し、「状態の詳細」で示される各状態に対して、任意の評価値を割り当てたものである。なお、評価値の範囲、及び各状態に対する評価値の刻み方は特に限られず、例えば１から１０の間で、各状態に対し１刻みで異なる評価値を割り当てても良いし、各状態の間で評価値の刻み幅が異なっていても良い。また、評価値に代えて、例えば、横棒グラフの長さ（例えば横棒グラフの長さが長いほど信頼性が高い）などを用いても良い。

評価値の具体例を説明する。表１に示すように、通し番号＃１における「状態の詳細」が「二つとも正常計測状態」のとき、この通し番号＃１における「評価値」は、最高値の「１」となる。

また、「状態の詳細」の表現と同じく、「評価値」の表現では、瞬時心拍を構成する二つのＲ波の計測状態の判別結果の組み合わせのみを区別し、時系列の前後を区別しない。つまり、通し番号＃２及び＃３における「状態の詳細」は、共通した「片方は正常計測状態、他方はアーチファクト」であり、これら通し番号＃２及び＃３における「評価値」は、＃１における「評価値」に対して０．６減じた、共通した「０．４」である。

通し番号＃４における「状態の詳細」は、「二つともアーチファクト」であり、この通し番号＃４における「評価値」は、＃２、＃３における「評価値」に対して０．４減じた、最低値の「０」である。

瞬時心拍異常値処理部１７は、この瞬時心拍評価部１６による評価結果に基づいて、異常値判別に設定された評価値よりも低い値の瞬時心拍を異常値とみなして、それらを後段処理に引き渡す瞬時心拍の時系列データから除外する（ステップＳ１５）。本実施形態では、具体的な除外手法については特に規定しない。例えば、非特許文献３に提案されているような手法がある。本手法では、例えば、アーチファクトが後段処理に引き渡す瞬時心拍の時系列データに含められてはならない場合には評価値「１」が必要となるため、瞬時心拍異常値処理部１７は、評価値「０．４」以下の評価値を有する瞬時心拍を異常値とみなして、それらを後段処理に引き渡す瞬時心拍の時系列データから除外する。その後、瞬時心拍異常値処理部１７は、後段に引き渡す瞬時心拍の時系列データから、２５０［ｍｓｅｃ］未満あるいは１５００［ｍｓｅｃ］を越える瞬時心拍を除外し、さらに、平均±３×標準偏差の範囲から外れた瞬時心拍を異常値として除外する。

図６Ｂは、図６Ａに示した瞬時心拍の時系列データに対し、瞬時心拍異常値処理部１７において瞬時心拍の異常値が除外された例を示す図である。計測異常が多発した網掛け部における瞬時心拍の数とそれ以外の瞬時心拍の数とが大きく異なり、網掛け部における瞬時心拍の変化傾向の把握が困難になっている。

時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍異常値処理部１７によって異常値を除外した瞬時心拍の時系列データから時間特徴量を算出する（ステップＳ１６）。この算出処理は、算出対象となっている時間特徴量の特性に応じて異なる。具体的には、隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量（以下、「瞬時心拍の隣接特徴に基づいた時間特徴量」と称する。）が算出対象に含まれる場合と、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量（以下、「瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量」と称する。）が算出対象に含まれる場合とで別の処理を行う。これら二つの時間特徴量が両方とも算出対象となっている場合は、それぞれ適切に以降に記載の処理を行うこととするが、その実施順序については本実施形態では特に規定しない。

図７は、このステップＳ１６における異常値を除外した瞬時心拍の時系列データから時間特徴量を算出する処理を説明するためのフローチャートである。

同図に示すように、時間特徴量算出処理部１８は、まず、算出対象の時間特徴量を選択する（ステップＳ１６１）。この場合、算出対象の時間特徴量の選択候補は、例えば、隣接するＲＲＩの時間的差分の二乗平均値の平方根（ＲＭＳＳＤ）、隣接する平常ＲＲＩの時間的差分の標準偏差（ＳＤＳＤ）、隣接するＲＲＩの時間的差分が５０ミリ秒を超える総数（ＮＮ５０）、隣接するＲＲＩの時間的差分が５０ミリ秒以上となった回数の発生割合（ｐＮＮ５０）、隣接するＲＲＩのローレンツプロットが描く形状の長辺の長さＬ及び短辺の長さＴから求められる副交感神経の活動指標（ＣＶＩ）、Ｌ及びＴから求められる交感神経活動指標（ＣＳＩ）、平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＲＲＩの変動係数（ＣＶＮＮ）、ＲＲＩの標準偏差（ＳＤＮＮ）、及び、一定時間の平均ＲＲＩの標準偏差（ＳＤＡＮＮ）を含む。もちろん、その他の選択候補があっても良い。ＲＭＳＳＤ、ＳＤＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０、ＣＶＩ及びＣＳＩは、瞬時心拍の隣接特徴に基づいた時間特徴量である。平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＣＶＮＮ、ＳＤＮＮ及びＳＤＡＮＮは、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量である。この算出対象の時間特徴量の選択は、タッチパネル付きディスプレイ９または入力装置３のユーザ操作によって、あるいは、ファイルまたは変数による事前設定によって行うことができる。

時間特徴量算出処理部１８は、算出対象判断部１８１によって、算出対象として選択された時間特徴量の特性が、隣接特徴に基づいた時間特徴量と変化傾向に基づいた時間特徴量との両方であるか否かを判断する（ステップＳ１６２）。算出対象判断部１８１が、算出対象として選択された時間特徴量の特性が両方ではなくて片方であると判断したならば、時間特徴量算出処理部１８は、さらに、算出対象判断部１８１によって、算出対象として選択された時間特徴量の特性が、変化傾向に基づいた時間特徴量であるか否かを判断する（ステップＳ１６３）。

平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＣＶＮＮ、ＳＤＮＮ及びＳＤＡＮＮをはじめとする、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量が算出対象として選択されている場合、算出対象判断部１８１は、算出対象として選択された時間特徴量の特性が変化傾向に基づいた時間特徴量であると判断する。この場合には、時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍補間部１８２により、瞬時心拍異常値処理部１７の処理によって欠損値の生じた瞬時心拍の時系列データを対象として、補間処理を行う（ステップＳ１６４）。なお、これらの特徴量は一例として挙げたものであり、これらの特徴量のみに処理を限定するものではなく、一定時間内における心拍の変化傾向に着目した時間特徴量であれば、算出対象判断部１８１は、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量が算出対象になっていると判断し、瞬時心拍補間部１８２による補間処理を行い得る。

瞬時心拍補間部１８２が行う補間処理について、本実施形態では具体的な関数を指定しないが、例えば、以下のような瞬時心拍の変化傾向に応じた関数を使用することができる。

（１）欠損値前後の値に基づく線形補間
これを、正常な値と判断された複数の瞬時心拍の内、図８Ａに示すような、一定時間内で正常に計測した瞬時心拍ＮＰ１、ＮＰ２、ＮＰ３、ＮＰ４、ＮＰ５、ＮＰ６を含む瞬時心拍の時系列データを例に、説明する。この場合、瞬時心拍ＮＰ３とＮＰ４の間が瞬時心拍の欠損値であるので、瞬時心拍補間部１８２は、それら瞬時心拍ＮＰ３の値と瞬時心拍ＮＰ４の値とに基づく線形補間により、瞬時心拍ＩＰ１、ＩＰ２、ＩＰ３を求める。

なお、具体的な内挿間隔については特に規定しない。これは、以下に説明する他の補間に関しても同様である。ＲＲＩタコグラムとして妥当と考えられる値のみを離散的かつ不等間隔で補完しても良いし、任意のサンプリングレートにしたがって連続かつ等間隔に補完しても良い。

（２）一定時間内で計測されたＲＲＩ変動傾向を近似した一次関数などを用いた補間
瞬時心拍補間部１８２は、例えば、図８Ｂに示すように、一定時間内で正常に計測した瞬時心拍ＮＰ１、ＮＰ２、ＮＰ３、ＮＰ４、ＮＰ５、ＮＰ６の変動傾向を近似した一次関数ＬＦを算出し、この一次関数ＬＦを用いて、補間値である瞬時心拍ＩＰ１、ＩＰ２、ＩＰ３を求める。

（３）任意時間間隔で区切ったデータの平均値による補間
瞬時心拍補間部１８２は、例えば、図８Ｃに示すように、任意時間間隔で区切ったデータ区間ＴＤにおける瞬時心拍ＮＰ１、ＮＰ２、ＮＰ３の値の平均値を算出し、その平均値を瞬時心拍ＩＰ１、ＩＰ２、ＩＰ３の値として採用する。

（４）任意時間間隔で区切った各データ区間の平均値に基づく線形補間
これは、各データ区間の平均値を算出し、二つの平均値に基づいて線形補間を行うものである。瞬時心拍補間部１８２は、例えば、図８Ｄに示すように、任意時間間隔で区切ったデータ区間ＴＤ１における瞬時心拍ＮＰ１、ＮＰ２、ＮＰ３の値の平均値ＡＰ１を算出し、また、同じく任意時間間隔で区切ったデータ区間ＴＤ２における瞬時心拍ＮＰ４、ＮＰ５、ＮＰ６の値の平均値ＡＰ２を算出する。そして、瞬時心拍補間部１８２は、平均値ＡＰ１の値と平均値ＡＰ２の値とに基づく線形補間により、瞬時心拍ＩＰ１、ＩＰ２、ＩＰ３を求める。なお、データ区間ＴＤ１とＴＤ２は、同じ時間間隔としたが、互いに異なっていても良い。

これらの関数（１）乃至（４）は一例として挙げたものであり、処理はこれらの関数のみに限定されるものではない。瞬時心拍の変化傾向を反映し得る式であれば、補間に用いる関数の候補になり得る。

次に、時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍補間部１８２で欠損区間の補間処理を行った瞬時心拍の時系列データを用いて、第１時間特徴量算出部１８３によって、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量を算出する（ステップＳ１６５）。すなわち、第１時間特徴量算出部１８３は、平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＣＶＮＮ、ＳＤＮＮ、またはＳＤＡＮＮなどの、選択された時間特徴量を算出する。こうして時間特徴量が算出されたならば、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、次のステップＳ１７の処理に進む。

なお、このように補間処理を行う場合であっても、その補間処理による心拍特徴量の変化を明らかにするための参考情報として、第１時間特徴量算出部１８３は、補間処理を行わない瞬時心拍の時系列データを用いて時間特徴量も算出するようにしても良い。

一方、上記ステップＳ１６３において、ＲＭＳＳＤ、ＳＤＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０、ＣＶＩ及びＣＳＩをはじめとする、瞬時心拍の隣接特徴に基づいた時間特徴量が算出対象に含まれる場合、算出対象判断部１８１は、算出対象として選択された時間特徴量の特性が変化傾向に基づいた時間特徴量ではないと判断する。この場合には、時間特徴量算出処理部１８は、第２時間特徴量算出部１８４により、瞬時心拍異常値処理部１７の処理によって異常値処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを対象として、瞬時心拍の隣接特徴に基づいた時間特徴量を算出する（ステップＳ１６６）。すなわち、第２時間特徴量算出部１８４は、ＲＭＳＳＤ、ＳＤＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０、ＣＶＩ、またはＣＳＩなどの、選択された時間特徴量を算出する。こうして時間特徴量が算出されたならば、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、次のステップＳ１７の処理に進む。

また、上記ステップＳ１６２において、算出対象判断部１８１が、選択された算出対象が隣接特徴に基づいた時間特徴量と変化傾向に基づいた時間特徴量との両方であると判断した場合には、時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍補間部１８２及び第１時間特徴量算出部１８３による上記ステップＳ１６４及びステップＳ１６５と同様の処理を行うとともに、第２時間特徴量算出部１８４による上記ステップＳ１６６と同様の処理を行う。すなわち、時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍補間部１８２により、瞬時心拍異常値処理部１７の処理によって欠損値の生じた瞬時心拍の時系列データを対象として、補間処理を行う（ステップＳ１６７）。次に、時間特徴量算出処理部１８は、第１時間特徴量算出部１８３によって、瞬時心拍補間部１８２で欠損区間の補間処理を行った瞬時心拍の時系列データを用いて、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量を算出する（ステップＳ１６８）。また、これらステップＳ１６７及びステップＳ１６８の処理と並行して、時間特徴量算出処理部１８は、第２時間特徴量算出部１８４により、瞬時心拍異常値処理部１７の処理によって欠損値の生じた瞬時心拍の時系列データを対象として、瞬時心拍の隣接特徴に基づいた時間特徴量を算出する（ステップＳ１６９）。こうして二種類の時間特徴量が算出されたならば、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、次のステップＳ１７の処理に進む。なお、上記ステップＳ１６９の処理を実行した後に上記ステップＳ１６７及び上記ステップＳ１６８の処理を実行するという順次処理としても良い。

こうして時間特徴量算出処理部１８において瞬時心拍の時間特徴量が算出されたならば、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、時間特徴量出力部１９によって、その算出された瞬時心拍の時間特徴量を出力する（ステップＳ１７）。例えば、時間特徴量出力部１９は、算出された時間特徴量を、タッチパネル付きディスプレイ９または入力装置３に表示させたり、図示しない記憶媒体に記憶させたり、外部装置に送出したりすることができる。

その後、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、タッチパネル付きディスプレイ９または入力装置３のユーザ操作によって、当該心電図について、引き続き特徴量の算出を行う指示があったか否かを判断する（ステップＳ１８）。すなわち、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、時間特徴量を算出した心電図の、当該部分の直後以降の部分に対する処理の指示があったか否かを判断する。ここで、そのような指示があったと判断した場合、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、上記ステップＳ１１の処理に戻る。

また、そのような指示がないと判断した場合、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、図５に示す一連の処理を終了する。

以上のように、本発明の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、計測異常などによって生じた欠損区間のある瞬時心拍の時系列データを対象として、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量を、当該特徴量の算出前に欠損値補間を行うことによって、精度良く算出することが可能となる。

すなわち、本発明の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２によれば、瞬時心拍補間部１８２は、瞬時心拍異常値処理部１７によって瞬時心拍の入力に対して瞬時心拍の異常値を除外する瞬時心拍異常値処理が行われた瞬時心拍の時系列データにおける瞬時心拍の変化傾向に応じて、欠損値の生じた瞬時心拍の時系列データにおける瞬時心拍の欠損値を補間する。そして、第１時間特徴量算出部１８３は、この補間された前記瞬時心拍の時系列データから、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する。これにより、計測異常などによって生じた欠損区間のある瞬時心拍の時系列データを対象として、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量を精度良く算出することが可能となる。

また、本発明の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２によれば、瞬時心拍補間部１８２は、線形補間、瞬時心拍変動傾向を近似した関数による補間、任意時間間隔で区切ったデータの平均値による補間のいずれかによって、瞬時心拍の欠損値を補間することで、瞬時心拍の変化傾向を反映した瞬時心拍の欠損値の補間が可能となる。

また、本発明の実施形態に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２によれば、算出対象の時間特徴量の特性が、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量であるのか、隣接する瞬時心拍の関係性に着目した時間特徴量であるのかを判断する算出対象判断部１８１をさらに具備する。そして、瞬時心拍補間部１８２は、この算出対象判断部１８１が、算出対象の時間特徴量の特性が任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量であると判断した場合にのみ動作する。こうすることで、算出対象が、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量である場合のみ、瞬時心拍補間部１８２と第１時間特徴量算出部１８３とを動作させることができる。

［変形例］
実施形態では、上記ステップＳ１６４または上記ステップＳ１６７における瞬時心拍補間部１８２による補間処理においては、平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＣＶＮＮ、ＳＤＮＮ及びＳＤＡＮＮをはじめとする、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量のいずれが算出対象として選択された場合も行うようにしている。しかしながら、選択された時間特徴量の種別によっては、補間処理を行わなくても良い。例えば、より大局的な瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量である平均ＲＲＩまたは平均心拍数が選択された場合のみを補間処理の対象とし、これらの時間特徴量よりは微細な変化傾向に着目したＳＤＮＮまたはＳＤＡＮＮが選択された場合には、補間処理を行わないようにしても良い。

この場合、算出対象判断部１８１は、時間特徴量の種別を判断し、その結果に応じて、瞬時心拍異常値処理部１７において異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを、瞬時心拍補間部１８２または第１時間特徴量算出部１８３に出力する機能を備えれば良い。すなわち、算出対象判断部１８１は、算出対象として選択された時間特徴量の種別が平均ＲＲＩまたは平均心拍数であれば、異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを、瞬時心拍補間部１８２に出力する。また、算出対象判断部１８１は、算出対象として選択された時間特徴量の種別がＳＤＮＮまたはＳＤＡＮＮであれば、異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを、第１時間特徴量算出部１８３に出力する。

図９は、この変形例におけるステップＳ１６の処理の変更部分を説明するためのフローチャートである。同図に示すように、図７に示したフローチャートに対して、ステップＳ１６Ａ及びステップＳ１６Ｂの処理が追加されている。すなわち、上記ステップＳ１６３において算出対象判断部１８１が、算出対象として選択された時間特徴量の特性が変化傾向に基づいた時間特徴量であると判断した場合には、時間特徴量算出処理部１８は、さらに、算出対象判断部１８１によって、算出対象として選択された時間特徴量の種別が、平均ＲＲＩまたは平均心拍であるか否かを判断する（ステップＳ１６Ａ）。ここで、算出対象判断部１８１が、算出対象として選択された時間特徴量の種別が平均ＲＲＩまたは平均心拍であると判断した場合には、時間特徴量算出処理部１８は、瞬時心拍補間部１８２及び第１時間特徴量算出部１８３による上記ステップＳ１６４及びステップＳ１６５の処理を行う。

これに対して、上記ステップＳ１６Ａにおいて、算出対象判断部１８１が、算出対象として選択された時間特徴量の種別が平均ＲＲＩまたは平均心拍ではないと判断した場合には、時間特徴量算出処理部１８は、第１時間特徴量算出部１８３により、瞬時心拍異常値処理部１７の処理によって欠損値の生じた瞬時心拍の時系列データを用いて、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量を算出する（ステップＳ１６Ｂ）。すなわち、第１時間特徴量算出部１８３は、ＳＤＮＮ及びＳＤＡＮＮなどの、選択された時間特徴量を算出する。こうして時間特徴量が算出されたならば、瞬時心拍時間特徴量算出装置２は、次のステップＳ１７の処理に進む。

このように、時間特徴量の特性に加えて時間特徴量の種別に応じて、補間処理対象とするかしないかを決定することができる。

なお、算出対象判断部１８１が算出対象として選択された時間特徴量の種別が平均ＲＲＩまたは平均心拍数でないと判断したときに、異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データを第１時間特徴量算出部１８３に出力するのではなく、判断結果とともに瞬時心拍補間部１８２に出力するようにしても良い。この場合には、瞬時心拍補間部１８２は、算出対象判断部１８１の判断結果に応じて、異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データに対する補間処理を行うか否かを決定するようにすれば良い。すなわち、瞬時心拍補間部１８２は、算出対象判断部１８１の判断結果が、算出対象として選択された時間特徴量の種別が平均ＲＲＩまたは平均心拍数であることを示す場合には、入力された異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データに対して補間処理を行った上でその結果を第１時間特徴量算出部１８３に出力する。これに対して、瞬時心拍補間部１８２は、算出対象判断部１８１の判断結果が、算出対象として選択された時間特徴量の種別が平均ＲＲＩまたは平均心拍数ではないことを示す場合には、補間処理を行わずに、入力された異常値除外処理を行った後の瞬時心拍の時系列データをそのまま第１時間特徴量算出部１８３に出力する。

以上のように、本発明の実施形態の変形例に係る瞬時心拍時間特徴量算出装置２によれば、算出対象判断部１８１は、第１時間特徴量算出部１８３での算出対象となる、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量の種別に応じて、瞬時心拍補間部１８２による補間を行うか否かを判断し、第１時間特徴量算出部１８３は、算出対象判断部１８１が瞬時心拍補間部１８２による補間を行わないと判断したときには、異常値が除外された瞬時心拍の時系列データから、任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する。すなわち、算出対象として任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量が選択された場合であっても、それが、或る程度、大局的な瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量であるときのみ補間処理が行われ、そのような時間特徴量よりは微細な変化傾向に着目した時間特徴量が選択されたときには補間処理が行われないようにする。ここで、或る程度、大局的な瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量の種別は、平均ＲＲＩまたは平均心拍数であり、それよりも微細な変化傾向に着目した時間特徴量の種別は、ＳＤＮＮまたはＳＤＡＮＮである。これにより、算出対象として補間処理が不必要な任意時間内で計測した瞬時心拍の変化傾向に着目した時間特徴量が選択されたとき、補間処理を省略して、速やかに時間特徴量を算出することができる。

また、実施形態では、算出対象の時間特徴量を上記ステップＳ１６１において選択するようにしている。しかしながら、この選択は、それよりも前の任意のステップで行っても良い。例えば、上記ステップＳ１５における瞬時心拍異常値処理部１７による評価結果に基づく異常値の除外処理を行う際に、算出対象の時間特徴量を選択することができる。瞬時心拍異常値処理部１７は、実施形態では、一律に評価値「０．４」以下の評価値を有する瞬時心拍を異常値とみなして除外している。これに対して、このステップＳ１５において算出対象の時間特徴量を選択するようにした場合、瞬時心拍異常値処理部１７は、算出対象として選択された時間特徴量に応じて、異常値除外の判定基準を変更することができる。例えば、瞬時心拍異常値処理部１７は、瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量が選択された際には「０．４」未満、瞬時心拍の隣接特徴に基づいた時間特徴量が選択された際には「１．０」未満、の評価値を有する瞬時心拍を異常値とみなして除外することができる。

実施形態では、心電図で観測される瞬時心拍を対象とする場合について述べたが、任意の周期性を有する生体信号であって、当該生体信号の特徴を時間的に解析するものであれば、本発明は、別の生体信号処理に適用することができる。このような生体信号の例として、例えば、図１０に示すような脈波を解析した結果得られる脈拍、図１１に示すような呼吸を解析した結果得られる呼吸周期、などが挙げられる。なお、図１０において、ＰＰＩは、隣接する二つのＰ波ＰＷの間隔を示す。また、図１１において、ＲＣは、吸気ＥＢと呼気ＩＢでなる呼吸の周期を示す。

脈拍を解析対象とする場合、図４に示した「心電図取得部１１」「Ｒ波抽出部１２」「瞬時心拍算出部１４」に代えて、「脈波取得部」「Ｐ波抽出部」「脈拍算出部」を具備し、時間特徴量算出部１８における「瞬時心拍補間部１８２」に代えて、「脈拍補間部」を具備する。また、図７に示した上記ステップＳ１６５または上記ステップＳ１６８における瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量に相当する、脈拍の変化傾向を反映する時間特徴量としては、平均脈拍数、平均ＰＰＩ、脈拍の分散または標準偏差、隣接するＰＰＩの時間的差分の二乗平均値の平方根、隣接するＰＰＩの時間的差分の標準偏差、などが挙げられる。

一方、呼吸間隔時間を対象とする場合、図４に示した「心電図取得部１１」「Ｒ波抽出部１２」「瞬時心拍算出部１４」に代えて、「呼吸曲線取得部」「呼吸特徴点抽出部」「呼吸周期算出部」を具備し、時間特徴量算出部１８における「瞬時心拍補間部１８２」に代えて、「呼吸周期補間部」を具備する。また、図７に示した上記ステップＳ１６５または上記ステップＳ１６８における瞬時心拍の変化傾向を反映する時間特徴量に相当する、呼吸周期の変化傾向を反映する時間特徴量としては、平均呼吸数、平均呼吸周期、呼吸周期の分散または標準偏差、隣接する呼吸周期の時間的差分の二乗平均値の平方根、隣接する呼吸周期の時間的差分の標準偏差、などが挙げられる。また、上記の各特徴量に加え、呼吸周期の代わりに、吸気時間あるいは呼気時間の平均、分散または標準偏差なども候補になり得る。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

［参考文献］
（ｉ） 井上博，循環器疾患と自律神経機能，第２版，医学書院，2001
（ｉｉ） 奥出潤，これならわかる！かんたんポイント心電図，第２版，医学書院，2011
（ｉｉｉ） Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology, Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use, European Heart Journal, Vol.17, pp.354-381, 1996.
（ｉｖ） 日本光電，雑音混入のメカニズムと対策：きれいな心電図を記録するポイント 〜ホルター心電図編〜，（2018年10月25日確認），http://www.nihonkohden.co.jp/iryo/point/holter/mechanism.html

１…心電図計測装置
２…瞬時心拍時間特徴量算出装置
３…入力装置
４…表示装置
５…印刷装置
６…プロセッサ
７…メモリ
８…インタフェース
９…タッチパネル付きディスプレイ
１１…心電図取得部
１２…Ｒ波抽出部
１３…Ｒ波関連情報記録部
１４…瞬時心拍算出部
１５…瞬時心拍記録部
１６…瞬時心拍評価部
１７…瞬時心拍異常値処理部
１８…時間特徴量算出処理部
１９…時間特徴量出力部
１８１…算出対象判断部
１８２…瞬時心拍補間部
１８３…第１時間特徴量算出部
１８４…第２時間特徴量算出部

Claims (7)

1. 周期性を有する生体信号の入力に対して前記周期性を有する生体信号の異常値を除外する異常値処理が行われた周期性を有する生体信号の時系列データにおける前記周期性を有する生体信号の変化傾向に応じて、前記異常値処理が行われた前記周期性を有する生体信号の時系列データにおける周期性を有する生体信号の欠損値を補間する補間部と、
   前記補間部によって補間された前記周期性を有する生体信号の時系列データから、任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する時間特徴量算出部と、
   を具備する時間特徴量算出装置。
2. 前記補間部は、線形補間、周期性を有する生体信号の変動傾向を近似した関数による補間、任意時間間隔で区切ったデータの平均値による補間のいずれかによって、前記周期性を有する生体信号の欠損値を補間する、請求項１記載の時間特徴量算出装置。
3. 算出対象の時間特徴量の特性が、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量であるのか、隣接する周期性を有する生体信号の関係性に着目した時間特徴量であるのかを判断する算出対象判断部をさらに具備し、
   前記補間部は、前記算出対象判断部が、算出対象の時間特徴量の特性が前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を含むと判断した場合にのみ動作する、
   請求項１記載の時間特徴量算出装置。
4. 前記時間特徴量算出部での算出対象となる、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量の種別に応じて、前記補間部による補間を行うか否かを判断する算出対象判断部をさらに具備し、
   前記時間特徴量算出部は、前記算出対象判断部が前記補間部による補間を行わないと判断したときには、前記異常値が除外された周期性を有する生体信号の時系列データから、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する、
   請求項１記載の時間特徴量算出装置。
5. 前記周期性を有する生体信号は、瞬時心拍であり、
   前記時間特徴量算出部での算出対象となる、前記任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量の前記種別は、平均心拍数、平均ＲＲＩ、ＣＶＮＮ、ＳＤＮＮ及びＳＤＡＮＮを含み、
   前記算出対象判断部は、前記算出対象が前記平均ＲＲＩまたは平均心拍数である場合には、前記補間部による補間を行うと判断する、
   請求項４記載の時間特徴量算出装置。
6. 周期性を有する生体信号の時系列データから前記周期性を有する生体信号の時間特徴量を算出する時間特徴量算出方法であって、
   周期性を有する生体信号の入力に対して周期性を有する生体信号の異常値を除外する異常値処理が行われた周期性を有する生体信号の時系列データにおける前記周期性を有する生体信号の変化傾向に応じて、前記異常値処理が行われた前記周期性を有する生体信号の時系列データにおける周期性を有する生体信号の欠損値を補間し、
   前記補間された前記周期性を有する生体信号の時系列データから、任意時間内で計測した周期性を有する生体信号の変化傾向に着目した時間特徴量を算出する、
   時間特徴量算出方法。
7. コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータを、請求項１乃至請求項５いずれか１項に記載の前記時間特徴量算出装置として機能させるためのプログラム。