JP2022172458A - 心電図信号処理方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

【課題】心電図信号処理方法及びその装置を提供する。
【解決手段】心電図信号の異常信号いかんを判断するための心電図信号処理方法及びその装置に係り、該心電図信号処理方法は、心電図信号処理装置が心電図信号を受信する段階と、心電図信号処理装置が、心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出し、抽出された値を、複数の階級区間に係わる度数でもって示す二次元グラフに変換する段階と、心電図信号処理装置が、度数の大きさの順に、階級区間の順序を再配列させた累積グラフを生成する段階と、心電図信号処理装置が、累積グラフを基に、ジニインデックスを算出する段階と、心電図信号処理装置が、ジニインデックスを利用し、心電図信号の異常信号いかんを判断する段階と、を含む。
【選択図】図４

Description

本発明は、心電図信号処理方法及びその装置に係り、さらに詳細には、周期的な変動（regular fluctuation）の影響を最小化させ、心電図信号の異常信号いかんを判断する、心電図信号処理方法及びその装置に関する。

心房細動（ＡＦ：atrial fibrillation）は、不規則な心臓拍動を起こす典型的な不整脈症状であり、結果として、血栓及び脳卒中に進み、死亡に至りうる。現在、米国においては、２２０万名以上の人々が心房細動症状を有しており、今後の２０年間、二倍に増加すると予想される。

心房細動または心房粗動（ＡＦＬ：atrial flutter）のような不規則な心臓リズムを感知するために、多様なアルゴリズムが開発されている。

Ｐ波の不在を基盤とする心房細動の検出は、人体の動き、及びその他ノイズアーティファクトにより、Ｐ波感知のための基準点の位置決定が困難であるという問題点がある。

ＲＲＩ（Ｒ－Ｒinterval）の不規則性に基づき、心房細動を検出するアルゴリズムは、正常洞調律（ＮＳＲ：normal sinus rhythm）と心房細動とを優秀な性能に分類することができる。しかしながら、そのようなアルゴリズムは、心房早期収縮（ＡＰＢ：atrial premature beat）のような「周期的な変動（regular fluctuation）」がある場合、心房細動状態と非心房細動状態との分類に適するものではない。そのような「周期的な変動」は、心臓疾患がない状態でも容易に見出されるものであり、非常に珍しくではあるが、症状を誘発する。従って、それを心拍細動状態と区別する必要がある。

特許文献１は、心房細動予測モデル生成技術及び心房細動予測技術を開示する。前記心房細動予測技術は、リアルタイムで収集される測定対象者の心電図データを分析し、Ｔ波の重要特徴を抽出し、抽出された測定対象者のＴ波の重要特徴に対応する心房細動様相を、事前に保存された心房細動予測モデルから検索し、心房細動発生可能性を予測する。

しかしながら、Ｐ波と同様に、Ｔ波は、信号値が小さく、人体の動きなどによるノイズに脆弱である。

従って、周期的な変動による影響を最小化させ、心電図信号の異常信号含みいかんを、さらに正確に判断することができる新たなアルゴリズムが必要である。

韓国登録特許公報登録番号１０－１９１２０９０号

本発明が解決しようとする技術的課題は、周期的な変動の影響を最小化させ、心電図信号の異常信号いかんを判断する、心電図信号処理方法及びその装置を提供することである。

前述の技術的課題を解決するために、本発明の一実施形態は、心電図信号処理装置が心電図信号を受信する段階、前記心電図信号処理装置が、前記心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出し、抽出された値を、複数の階級区間に係わる度数でもって示す二次元グラフに変換する段階、前記心電図信号処理装置が、前記度数の大きさの順に、前記階級区間の順序を再配列させた累積グラフを生成する段階、前記心電図信号処理装置が、前記累積グラフを基に、ジニインデックスを算出する段階、及び前記心電図信号処理装置が、前記ジニインデックスを利用し、心電図信号の異常信号いかんを判断する段階を含む心電図信号処理方法を提供する。

一実施形態において、前記心電図信号の異常信号いかんを判断する段階は、前記ジニインデックスが既設定の基準値以下である場合、前記心電図信号が異常信号であると判断する段階でもある。

一実施形態において、前記基準値は、複数のユーザによって獲得された複数の心電図信号を介して学習された結果としても定められる。

一実施形態において、前記異常信号いかんは、前記心電図信号のユーザの心臓が不整脈、または心房細動であるか否かということに係わる情報を含むものでもある。

一実施形態において、前記二次元グラフは、前記心電図信号の値、または時間間隔に対して階級区間を除したものでもある。

一実施形態において、前記階級区間を分割する基準は、変更可能でもある。

一実施形態において、前記定められた基準を満足する値は、心拍動周期の基準点間の時間値であり、前記二次元グラフは、時間 に対して階級区間を除し、前記心拍動周期の基準点間の時間間隔を、前記複数の階級区間に係わる度数で示したものでもある。

本発明の他の一実施形態は、制御部、及び心電図信号を伝送する通信部を含み、前記制御部は、前記心電図信号から、定められた基準を満足する点を抽出し、複数の階級区間に対する度数でもって示す二次元グラフに変換し、度数の大きさの順に、前記階級区間の順序を再配列させた累積グラフに生成し、前記累積グラフを基に、ジニインデックスを算出し、前記ジニインデックスを利用し、心電図信号の異常信号いかんを判断する心電図信号処理装置を提供する。

一実施形態において、前記制御部は、前記ジニインデックスが既設定の基準値以下である場合、前記心電図信号が異常信号であると判断するようにも構成される。

本発明の一実施形態による心電図信号処理方法及びその装置は、心房細動ではない周期的な変動がある状況において、従来の方法に比べ、高い正確度で心電図の異常信号いかんを判断することができる。

本発明の技術的効果は、以上で言及されたところに制限されるものではなく、言及されていない他の技術的効果は、以下の記載から当業者に明確に理解されうるであろう。

本発明の一実施形態による心電図信号処理装置について説明するブロック図である。 本発明の一実施形態による心電図信号処理装置について説明するブロック図である。 本発明の一実施形態による心電図信号処理装置について説明するブロック図である。 本発明の一実施形態による心電図信号処理方法について説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態により、心電図信号の異常信号いかんを判断する方法について説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態による心電図信号処理ネットワークについて説明する図面である。 図６に図示されたサーバについて説明するためのブロック図である。 ジニインデックスの基準値を決定する方法について説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態により、心電図信号からジニインデックスを算出する方法について説明する図面である。 本発明の一実施形態により、心電図信号からジニインデックスを算出する方法について説明する図面である。 本発明の一実施形態により、心電図信号からジニインデックスを算出する方法について説明する図面である。 本発明の一実施形態により、心電図信号からジニインデックスを算出する方法について説明する図面である。 本発明の一実施形態により、心電図信号からジニインデックスを算出する方法について説明する図面である。

本発明は、さまざまな修正及び変形を許容し、本明細書においては、その特定実施形態が図面に例示されて示され、以下において、詳細に説明される。しかしながら、本発明は、開示された特別な形態でもって限定する意図ではなく、むしろ本発明は、請求項によって定義された本発明の思想と合致する全ての修正、均等及び代用を含む。

本発明は、機能的なブロック構成、及び多様な処理段階によっても示される。そのような機能ブロックは、特定機能を実行する多様な個数のハードウェアまたは／及びソフトウェアの構成によっても具現される。例えば、本発明は、１以上のマイクロプロセッサの制御、または他の制御装置により、多様な機能を実行することができる、メモリ、プロセッシング、ロジック（logic）、ルックアップテーブル（look-up table）のような直接回路構成を採用することができる。

本発明の構成要素が、ソフトウェアプログラミングまたはソフトウェア要素によって実行されうるところと類似して、本発明は、データ構造、プロセス、ルーチン、または他のプログラミング構成の組み合わせによって具現される多様なアルゴリズムを含み、Ｃ、Ｃ＋＋、ジャバ（Java（登録商標））、アセンブラ（assembler）のようなプログラミング言語またはスクリプティング言語によっても具現される。

また、本発明は、電子的な環境設定、信号処理、及び／またはデータ処理などのために従来技術を採用することができる。「部」、「要素」、「手段」、「構成」のような用語は、汎用され、本発明の構成要素は、機械的であって物理的な構成として限定されるものではない。前述の用語は、プロセッサなどと連繋し、ソフトウェアの一連の処理（routines）の意味を含むものでもある。

たとえ第１、第２のような用語が、さまざまな要素、成分、領域、層及び／または段階についての説明に使用されうるにしても、そのような要素、成分、領域、層及び／または段階は、そのような用語によって限定されるものではないということが理解されるであろう。

以下、添付図面を参照し、本発明の望ましい実施形態について詳細に説明する。以下、図面上の同一構成要素については、同一参照符号を使用し、同一構成要素についての重複説明は、省略する。

図１及び図２は、本発明の一実施形態による心電図信号処理装置１００について説明するブロック図である。

図１を参照すれば、本発明の一実施形態による心電図信号処理装置１００は、外部の心電図信号測定装置、または心電図信号データを保存する装置から、心電図信号を受信し、心電図信号の正常または異常な信号を含むか否かということを判断する装置でもある。心電図信号処理装置１００は、制御部１１０、メモリ１２０及び通信部１３０を含むコンピューティング装置でもある。そのようなコンピューティング装置は、コンピュータハードウェア（例えば、コンピュータプロセッサ、メモリ、ストレージ、入力装置及び出力装置、その他既存のコンピューティング装置の構成要素を含む装置）と、コンピュータソフトウェア（すなわち、コンピューティング装置をして、特定の方式によって機能させる命令語）との組み合わせを利用し、所望システム性能を達成するものでもある。一実施形態において、心電図信号処理装置１００は、携帯電話、タブレット、または個人用コンピュータのようなユーザ端末装置でもある。他の一実施形態において、心電図信号処理装置１００は、病院、研究所または会社のような医療サービスを提供する機関のネットワークサーバでもある。

メモリ１２０は、制御部１１０及び通信部１３０の処理または制御のためのプログラム、及び心電図信号処理装置１００全般の動作のための多様なデータを保存することができる。メモリ１２０は、心電図信号処理装置１００で駆動される多数の応用プログラム（application program）、心電図信号処理装置１００の動作のためのデータ、命令語を保存することができる。そのような応用プログラム、データ及び命令語のうち少なくとも一部は、通信部１３０を介し、外部サーバからダウンロードされるか、あるいは一時的に共有されるものでもある。また、そのような応用プログラム、データ及び命令語のうち少なくとも一部は、心電図信号処理装置１００の基本的な機能のために、出庫当時から、心電図信号処理装置１００上に存在しうる。

メモリ１２０は、一例として、制御部１１０に含まれるＲＯＭ（read-only memory）、ＲＡＭ（random access memory）のような内部メモリによって具現されるか、あるいは制御部１１０と別途のメモリによっても具現される。

通信部１３０は、多様な類型の通信方式により、多様な類型の外部装置と通信を行う構成でもある。通信部１３０は、心電図信号測定装置、または医療サービスを提供するネットワーク機関のサーバなどで心電図信号データを受信することができる。また、通信部１３０は、心電図信号処理装置１００の駆動に必要なアプリケーション、データなどを受信したり更新したりすることができる。また、通信部１３０は、心電図信号処理装置１００が算出したジニインデックス（Gini index）及び／または心電図信号の異常いかんの判断結果を、コンピューティング装置、スマートフォンまたはサーバなどに伝送することができる。

一実施形態において、通信部１３０は、Ｗｉ－Ｆｉ（wireless fidelity）チップ、ブルートゥース（登録商標）チップ、無線通信チップまたはＮＦＣ（near field communication）チップのような無線通信のための装置を含むものでもある。該無線通信チップは、ＩＥＥＥ、Zigbee（登録商標）、３Ｇ（３ｒｄ generation）、３ＧＰＰ（３ｒｄ Generation Partnership Project）（登録商標）、ＬＴＥ（long term evolution）（登録商標）のような多様な通信規格によって通信を行うチップを意味する。該ＮＦＣチップは、１３５ｋＨｚ、１３．５６ＭＨｚ、４３３ＭＨｚ、８６０～９６０ＭＨｚ、２．４５ＧＨｚのような多様なＲＦ－ＩＤ（radio frequency-identification）周波数帯域のうち、１３．５６ＭＨｚ帯域を使用するＮＦＣ方式で動作するチップを意味する。他の一実施形態として、通信部１３０は、外部装置とデータをやり取りするために、通信線を利用する有線通信のための装置を含むものでもある。該有線通信のための装置は、ネットワークインターフェースコントローラなどを含むものでもある。

制御部１１０は、心電図信号処理装置１００を全般的に制御するための構成である。具体的には、制御部１１０は、心電図信号処理装置１００のメモリ１２０に保存された各種プログラムを利用し、心電図信号処理装置１００の全般的な動作を制御する。制御部１１０は、少なくとも１つのＣＰＵ（central processing unit）を含むものでもある。制御部１１０は、デジタル信号を処理するデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ:digital signal processor）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、ＴＣＯＮ（time controller）によっても具現される。ただし、それらに限定されるものではなく、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＭＣＵ（micro controller unit）、ＭＰＵ（micro processing unit）、コントローラ、アプリケーションプロセッサ（ＡＰ：application processor）コミュニケーションプロセッサ（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（ＣＰ））またはＡＲＭプロセッサのうち、１またはそれ以上を含むか、あるいは当該用語によっても定義される。また、制御部１１０は、プロセッシングアルゴリズムが内蔵されたＳｏＣ（system on chip）、ＬＳＩ（large scale integration）によっても具現され、ＦＰＧＡ（field programmable gate array）形態に具現される。

以下、図２を参照し、制御部１１０についてさらに詳細に説明する。ここで、各機能部は、特定機能を遂行する多様な個数のハードウェア構成または／及びソフトウェア構成によっても具現される。

制御部１１０は、心電図信号を受信する信号受信部１１１、心電図信号からジニインデックスを算出するジニインデックス算出部１１２、及び算出されたジニインデックスを基に、心電図信号の異常信号いかんを判断する異常判断部１１３を含む。

信号受信部１１１は、通信部１３０を介し、心電図信号測定センサが測定した信号を受信する。ここで、心電図信号は、少なくとも１以上の電極を身体の一部に付着させ、心臓の電気的活性を測定するための信号である。一実施形態として、該心電図信号は、電極が付着された部位の電位値、複数の電極が測定した電位値の差、またはそれらを基に算出された値を、経時的に連続する波形で記録したものでもある。他の一実施形態として、該心電図信号は、電極が付着された部位の電流値、複数の電極が測定した電流値、またはそれらを基に算出された値を経時的に連続する波形で記録したものでもある。他の一実施形態として、該心電図信号は、前述の電位値と電流値とを基に算出された値を経時的に連続する波形で記録したものでもある。

ジニインデックス算出部１１２は、心電図信号を基に、ジニインデックスを算出する。

ジニインデックス算出部１１２は、まず、心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出し、該値の分布均衡程度を示すジニインデックスを算出することができる。ここで、定められた基準は、時間または信号値を基準に決定されたものでもある。例えば、定められた基準を満足する値は、心電図信号のＲ－Ｒインターバル長値、心電図信号の特定波形発生時間値でもある。多様な基準によって抽出された値の分布均衡程度により、ジニインデックスを算出することができる。

ジニインデックス算出部１１２は、心電図信号の全部または一部につき、一定サイズのウィンドウ（window）を設定し、各ウィンドウ内に含まれる心電図信号値を、ウィンドウ間の分布均衡程度として示し、ジニインデックスを算出することができる。ここで、該ウィンドウは、時間区間、値の区間などとも定義され、例えば、１０秒間隔のウィンドウ、０．１ｍＶのウィンドウのようにも定義される。時間区間として定義されたウィンドウは、心電図信号において、時間軸に沿って移動することができる。信号値の区間として定義されたウィンドウは、心電図信号において、信号値の軸に沿って移動することができる。該ウィンドウは、事前に設定された間隔によってもスライディングされる。該ウィンドウは、既設定の大きさによる個数、例えば、３０個の心電図信号測定点（point）間隔によってもスライディングされる。

一実施形態として、定められた基準を満足する値は、心拍動周期ごとに反復的に生じる心電図信号内の基準点間の時間間隔（time interval）値でもある。ここで、該基準点は、心電図信号で周期的に生じる特定波と対応する地点を言うものでもある。例えば、Ｐ波、Ｒ波のように、周期的に生じる地点のうち一つでもある。該心電図信号に、心拍動周期ごとに、第１基準点、第２基準点、第３基準点が続けて発生された場合には、第１基準点と第２基準点との間の第１時間間隔値、第２基準点と第３基準点との間の第２時間間隔値が定められた基準を満足する値でもある。

他の一実施形態として、定められた基準を満足する値は、心拍動周期の基準点の心電図信号測定値でもある。該心電図信号測定値は、少なくとも１つの電極が測定する電位値、電流値、またはそれらを基に算出される値でもある。一実施形態として、該心電図信号測定値は、身体に特定地点を基準に、１つの電極が付着された部位の電位値でもある。他の一実施形態として、該心電図信号測定値は、２つの電極それぞれが付着された部位の電位値の差でもある。

心拍動周期の基準点は、事前に設定された時間区間内において、最大値を有する点、事前に設定された時間区間内において、最小値を有する点、Ｐ波のピーク点、ＱＲＳ波の各ピーク点、または、Ｔ波のピーク点でもあるが、それらに限定されるものではない。該心拍動周期の基準点は、心電図測定装置の特性及び測定環境を考慮しても選択される。

ジニインデックス算出部１１２は、抽出された値を、複数の階級区間に係わる度数でもって示す二次元グラフに変換することができる。

二次元グラフは、複数の階級区間、各階級区間の度数の二次元のグラフでもある。複数の階級区間は、値抽出に利用された定められた基準によっても定義される。該値を、測定値の大きさの基準でもって抽出した場合には、階級区間は、測定値の大きさ区間とも定義される。該測定値の最大値と最小値との差値を一定サイズに分割し、複数の階級区間を定義することができる。該値を、基準点間の時間間隔長の基準でもって抽出した場合には、階級区間は、基準点間の時間間隔長の区間とも定義される。基準点間の時間間隔長の最大値と最小値との差値を一定間隔に分割し、複数の階級区間を定義することができる。

階級区間を分割する基準は、心電図信号測定装置の測定精密度、測定環境及び測定目的によって変更可能でもある。

ジニインデックス算出部１１２は、抽出された値を、相応する階級区間に係わる度数で示し、二次元グラフに変換することができる。ジニインデックス算出部１１２は、抽出された値を、各値を含む階級区間それぞれに分配し、その分配頻度数を度数として算出することができる。二次元グラフは、該度数を一軸（例：ｙ軸）にし、階級値（階級区間の上限値と下限値との中間値）を他の一軸（例：ｘ軸）とすることができる。

ジニインデックス算出部１１２は、二次元グラフを度数の大きさ順序により、階級区間の順序を再配列した累積グラフを生成することができる。まず、ジニインデックス算出部１１２は、二次元グラフを度数の大きさ順序により、階級区間の順序を再配列することができる。一例として、第１階級区間の度数が１０であり、第２階級区間の度数が３であり、第３階級区間の度数が８であるとき、度数の大きさ順序により、昇順に第２階級区間、第３階級区間、第１階級区間の順序に再配列することができる。

ジニインデックス算出部１１２は、再配列されたグラフを相対度数（各階級区間の度数値／全体度数の値）に係わるグラフに変換し、それを累積グラフに変換することができる。ここで、該累積グラフは、最大値が１であるローレンツ曲線でもある。前記ローレンツ曲線から定められた基準を満足する値の階級区間別に、頻度数の均等または不均等の程度を知ることができる。

ここで、ジニインデックスは、原点から相対度数の累積値が１になる地点を連結するベースラインにつき、該ベースラインと累積グラフとの間の第１領域と、ベースライン上端の第２領域との面積値の比率を示す係数である。該ジニインデックスは、原データの不純度を示す値であり、「周期的な変動」の影響を最小化させ、異常な心電図信号を判断するための基準としても使用される。

異常判断部１１３は、算出されたジニインデックスを基に、心電図信号の異常いかんを判断する。異常判断部１１３は、算出されたジニインデックスを、既設定の基準値（臨界値）と比較し、基準値以下である場合、心電図信号が異常信号であると判断することができる。ここで、該基準値は、異常な心電図信号から算出されたジニインデックスでもある。一実施形態において、異常判断部１１３は、各ウィンドウ単位において、心電図信号の異常いかんを判断することができるが、それに限定されるものではない。一実施形態として、異常判断部１１３は、機械学習（machine learning）モデルを利用し、異常いかんを判断するものでもある。ここで、該機械学習モデルは、二進分類のためのアルゴリズムを利用するものでもあり、決定ツリー学習、パーセプトロン（perceptron）、サポートベクトルマシン（support vector machine）、またはそれらの組み合わせを利用するものでもあるが、それらに限定されるものではない。

ここで、基準値は、複数のユーザによって獲得された複数の心電図信号を介して学習された結果として定められることでもある。該基準値は、病院、研究所または会社のような医療サービスを提供する機関のネットワークサーバが算出し、心電図信号処理装置１００の通信部１３０を介して提供されるものでもある。また、該基準値は、心電図信号処理装置１００と医師との診断を入力されても更新される。

本発明の一実施形態による心電図信号処理装置１００は、容量が大きい心電図信号をジニインデックスに変換することができる。また、該ジニインデックスを利用することにより、ユーザの動き、測定時ノイズ、測定誤謬などによる心電図信号の基底端の変化、または心房早期収縮のような周期的な変動による影響などに係わりなく、心電図信号の異常いかんをさらに正確に判断することができる。

図３は、本発明の他の一実施形態による心電図信号処理装置１００について説明するブロック図である。

図３を参照すれば、心電図信号処理装置１００は、信号センシング部１４０をさらに含み、信号センシング部１４０が獲得する心電図信号を受信し、心電図信号の異常いかんを判断することができる。一実施形態として、心電図信号処理装置１００は、信号センシング部１４０が獲得する心電図信号をリアルタイムで処理し、心電図信号の異常区間を決定することができる。

信号センシング部１４０は、身体の一部に付着される少なくとも１つの電極と、該電極が付着された部位の電位値または電流値を測定するセンサとを含んで具現されたものであり、別個の装置によっても具現される。

一実施形態として、心電図信号処理装置１００は、被検者の日常生活における心電図信号を獲得するために、パッチ型にも作製されるが、それに限定されるものではない。信号センシング部１４０は、心電図信号処理装置１００が測定した心電図信号値、または該心電図信号値の加工データをメモリ１２０に保存するように処理することができる。制御部１１０は、心電図信号からジニインデックスを算出し、該ジニインデックスを基に、心電図信号の異常いかんを判断することができる。通信部１３０は、心電図信号の異常いかん、または心電図信号から算出されたジニインデックスを含むデータを、ユーザ端末及び／または医療サービスを提供する機関のネットワークサーバに伝送することができる。通信部１３０は、外部の電子装置からの要請により、心電図信号の異常いかんのようなデータを伝送するようにも具現される。

他の一実施形態として、心電図信号処理装置１００は、一定時間の間、被検者の心電図信号をさらに精密に獲得するために、病院、研究所、会社などの医療サービスを提供する機関に設けられる装置でもある。このとき、心電図信号処理装置１００は、一般心電図信号測定装置または運動負荷心電図信号測定装置などの一部として動作するものでもある。

図４は、本発明の一実施形態による心電図信号処理方法について説明するフローチャートである。

図４を参照すれば、段階Ｓ１１０において、心電図信号処理装置が心電図信号を受信することができる。前述のように、該心電図信号処理装置は、心電図信号測定装置、または医療サービスを提供する機関のネットワークサーバから、心電図信号を受信することができる。他の一実施形態として、該心電図信号処理装置は、内部に具備された信号センシング部が獲得した信号をリアルタイムで処理し、異常いかんを判断することができる。

段階Ｓ１２０において、心電図信号処理装置が、受信した心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出し、抽出された値を、複数の階級区間に係わる度数でもって示す二次元グラフに変換することができる。

該心電図信号処理装置は、まず受信した心電図信号につき、ジニインデックスを算出するための一定サイズのウィンドウを設定する。

ウィンドウ内の心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出する。一実施形態として、定められた基準を満足する値は、心拍動周期の基準点間の時間間隔値でもある。他の一実施形態として、定められた基準を満足する値は、心拍動周期の基準点間の心電図信号測定値でもある。

心電図信号処理装置は、抽出された値を二次元グラフに変換することができる。このとき、該二次元グラフは、心電図信号の測定値、または基準点間の時間を分割し、階級区間を分け、各階級区間に含まれる抽出された値の頻度数を度数とするヒストグラムでもある。

段階Ｓ１３０において、心電図信号処理装置は、二次元グラフを度数の大きさ順序により、階級区間の順序を再配列し、各度数を相対度数に変換した累積グラフを生成することができる。ここで、該累積グラフは、最大値が１であるローレンツ曲線でもある。

段階Ｓ１４０において、心電図信号処理装置は、累積グラフを基に、ジニインデックスを算出することができる。該ジニインデックスは、原点から相対度数の累積値が１になる地点を連結するベースラインを設定し、該ベースラインと累積グラフとの間の第１領域と、ベースライン上端の第２領域との比を示す係数である。

段階Ｓ１５０において、心電図信号処理装置は、ジニインデックスを利用し、心電図信号の異常信号いかんを判断することができる。該心電図信号処理装置は、算出されたジニインデックスを既設定の基準値と比較し、基準値以下である場合、心電図信号が異常信号であると判断する。

ここで、該基準値は、複数のユーザによって獲得された複数の心電図信号を介して学習された結果として定められるものでもある。該基準値は、心電図信号処理装置の出庫時に既保存の値でもある。該基準値は、外部ネットワークとの連結を介して更新される値でもある。

心電図信号処理装置は、異常信号いかんを判断し、ユーザ端末、または機関のネットワークサーバにその結果を伝送することができる。

図５、は異常信号いかん判断方法について説明するフローチャートである。

図５を参照すれば、段階Ｓ２１０において、心電図信号処理装置は、心電図信号のジニインデックスを算出する。該ジニインデックスは、各ウィンドウについて算出されるものでもあり、ウィンドウ単位でもって、心電図信号の正常いかんまたは異常いかんを判断するものでもあるが、それに限定されるものではない。一実施形態として、該心電図信号処理装置は、連続する既設定数のウィンドウのジニインデックスを基に、心電図信号の正常いかんまたは異常いかんを判断することができる。それは、心電図信号の対象体の心臓状態の正常いかんまたは異常いかんと対応するものでもある。

段階Ｓ２２０において、心電図信号処理装置は、ジニインデックスと基準値を比較し、ジニインデックスが既設定の基準値以上であるか否かということを判断する。

段階Ｓ２３０及び段階２４０において、心電図信号処理装置は、算出されたジニインデックスの値が既設定の基準値以上である場合、心電図信号が正常信号であると判断し、算出されたジニインデックスの値が既設定の基準値未満である場合、心電図信号が異常信号であると判断する。

心電図信号処理装置は、心電図信号の異常いかん、及び異常区間に係わるデータのような判断結果を、医療サービスを提供する機関ネットワークサーバに伝送することができる。このとき、算出されたジニインデックスの値を共に伝送することができる。

心電図信号の異常いかん判断結果は、ユーザ端末を介し、ユーザに伝達することができる。一実施形態として、ユーザ端末が、携帯電話、またはモニタを備えたコンピューティング装置である場合、異常いかん判断結果がディスプレイされうる。他の一実施形態として、心電図処理装置が心電図信号をリアルタイムで測定する装置である場合、心電図信号の異常いかんを、ＬＥＤの点灯またはアラームなどを介し、ユーザに伝達することができる。ここで、ユーザは、医者、看護婦のような医療機関従事者または被検者でもある。

図６は、本発明の一実施形態による心電図信号処理ネットワークについて説明する図面である。

図６を参照すれば、心電図信号処理ネットワークは、少なくとも１つのユーザ端末１１，１２，…，１ｎと、サーバ２００とを含むものでもある。

このとき、ユーザ端末１１，１２，…，１ｎは、心電図信号測定装置、心電図信号処理装置、または医療サービス機関のデータ管理装置でもある。ユーザ端末１１，１２，…，１ｎは、測定された心電図信号のローデータ（raw data）、心電図信号の異常いかん判断結果、及び／または心電図信号のジニインデックスのようなデータをサーバ２００に送信することができる。

サーバ２００は、ユーザ端末１１，１２，…，１ｎを統合管理するためのあらゆる種類のサーバを意味しうる。一実施形態として、サーバ２００は、それぞれのユーザ別または被検者別に、心電図信号データを保存して管理することができる。他の一実施形態として、サーバ２００は、心電図信号データを基に、信号判断モデルを生成し、信号判断モデルに心電図信号を入力し、心電図信号の異常区間、異常区間に係わるデータを出力することができる。サーバ２００は、出力されたデータを、ユーザ端末１１，１２，…，１ｎに送信することができる。信号判断モデルを生成する方法としては、非指導学習、指導学習、強化学習のような機械学習方法が利用されうる。

他の一実施形態として、サーバ２００は、正常信号に分類された心電図信号から、ジニインデックスを算出し、正常信号のジニインデックスを基に、基準値を決定することができる。そのように 定められた基準値を利用し、心電図信号の異常いかんを判断する判断モデルまたはアルゴリズムは、ユーザ端末１１，１２，…，１ｎに伝送され、心電図信号の異常いかん判断の基準を提供して更新することができる。

サーバ２００は、心電図信号データと、心電図信号の異常いかん判断結果を含むデータとを基に、ユーザに必要な情報を生成することができる。一実施形態として、サーバ２００は、１回、または反復的に信号処理装置から獲得された心電図信号の異常信号及び／または正常信号に係わる情報を利用し、対象体の心臓疾患に係わる情報を提供することができる。

図７は、図６に図示されたサーバ２００について説明するためのブロック図である。

図７を参照すれば、サーバ２００は、信号判断モデル部２１０、プロセッサ２２０及び通信部２３０を含むものでもある。

信号判断モデル部２１０は、心電図信号の異常いかんを判断するためのモデルを生成し、生成されたモデルを評価し、所定の評価基準を満足するモデルを提供する機能を遂行することができる。信号判断モデル部２１０は、データ受信部２１１、データ学習部２１２及びデータ判断部２１３を含むものでもある。

データ受信部２１１は、通信部２３０から心電図信号データを受信する。データ受信部２１１は、統合医療情報システム（hospital information system）、電子医務記録（electronic medical record）、検査情報システム（laboratory information system）、データウェアハウス（data warehouse）、臨床研究支援システム（clinical device information system）のように医療サービスと研究とに必要なシステムから、心電図信号データを受信することができるが、それらに限定されるものではなく、多様な方法により、心電図信号データを受信することができる。ここで、該心電図信号データは、所定の権限を有する専門家により、正常または異常に分類された心電図信号と、それに対応する異常いかんの判断結果とでもある。一実施形態において、データ受信部２１１は、心電図信号測定装置から測定された心電図信号のローデータ、または心電図信号から算出されたジニインデックスを受信し、モデルに入力することができる。他の一実施形態において、データ受信部２１１は、心電図信号処理装置から算出されたジニインデックスを受信し、モデルに入力することができる。

データ学習部２１２は、受信した心電図信号データを基に、心電図信号判断モデルを生成する。さらには、データ学習部２１２は、心電図信号のローデータから、ジニインデックスを算出する過程を遂行することもできる。データ学習部２１２は、機械学習を基に学習した心電図信号判断モデルを生成することができる。ここで、該心電図信号判断モデルは、心電図信号を受信し、受信した心電図信号を、正常または異常に分類する二進分類モデルでもあるが、それに限定されるものではない。該心電図信号判断モデルは、パーセプトロン、サポートベクトルマシン、Ｋ－最近接隣接アルゴリズム（Ｋ－nearest neighbor）、意思決定木（decision tree）、ランダムフォレスト（random forest）アルゴリズム、またはそれらの組み合わせを利用する機械学習モデルでもあるが、それらに限定されるものではなく、多様な機械学習でもある。

データ学習部２１２は、受信した心電図信号データを基に、心電図信号判断モデルを生成し、心電図信号判断モデルを利用し、心電図信号の異常いかんを判断し、その判断結果と、入力された心電図信号データとを比較評価した評価データを生成することができる。データ学習部２１２は、評価データをフィードバックされ、心電図信号判断モデルを更新することができる。

データ学習部２１２は、心電図信号データを基に、異常信号いかんを判断するジニインデックスの基準値を決定することができる。

データ判断部２１３は、受信した心電図信号データにつき、心電図信号判断モデルを利用し、正常いかんまたは異常いかんを判断する。データ判断部２１３の判断結果を含むデータは、データ学習部２１２に伝達され、心電図信号判断モデルのフィードバック信号にも利用される。

プロセッサ２２０は、サーバ２００を全般的に制御するための構成である。プロセッサ２２０は、少なくとも１つのＣＰＵを含むものでもある。

通信部２３０は、心電図信号測定装置から心電図信号を受信するための構成でもある。また、通信部２３０は、前述のように、統合医療情報システム、電子医務記録、検査情報システム、データウェアハウス、臨床研究支援システムのように、医療サービスと研究とに必要なシステムから心電図信号データを送受信するための構成でもある。また、通信部２３０は、心電図処理装置から、心電図信号の異常いかん判断結果及びジニインデックスを受信し、ジニインデックスの基準値を送信するための構成でもある。

図８は、ジニインデックスの基準値を決定する方法について説明するためのフローチャートである。

図８を参照すれば、段階Ｓ３１０において、サーバは、正常信号に分類された心電図信号を受信する。

段階Ｓ３２０において、サーバは、正常信号に分類された心電図信号のジニインデックスを算出することができる。すなわち、受信した心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出し、抽出された値を、複数の階級区間に係わる度数でもって示す二次元グラフに変換し、二次元グラフを度数の大きさ順序によって再配列し、各度数を相対度数に変換した累積グラフを生成し、それを基に、各心電図信号のジニインデックスを算出することができる。

段階Ｓ３３０において、正常信号に分類された心電図信号のジニインデックスの代表値を、異常信号いかんを判断するための基準値として決定することができる。ここで、該代表値は、正常信号に分類された心電図信号の平均値、中央値、最頻値または期待値でもあるが、それらに限定されるものではない。

図９Ａないし図９Ｅは、本発明の一実施形態により、心電図信号からジニインデックスを算出する方法について説明する図面である。

図９Ａを参照すれば、本実施形態において、心電図信号処理装置は、時間（ｓ）による電極間の電位差（μＶ）を測定して記録することができる。心電図信号処理装置は、心電図信号を、一定サイズのウィンドウ単位に分割して演算することができる。本実施形態において、１つのウィンドウは、連続する、例えば、３９個のＲピークを有する領域にも設定されるが、それに限定されるものではない。

１つの心拍周期の間、心電図信号は、心室弛緩期間の心房の脱分極を示すＰ波と、心室の脱分極状態を示すＱＲＳ複合体と、心室の正常再分極を示すＴ波と、を含むものでもある。

本実施形態においては、波の振幅と、尖度とが大きいＱＲＳ複合体のＲピークを、心拍動周期の基準点として設定することができる。

心電図信号処理装置は、ウィンドウＷ内の心電図信号につき、基準点間の時間間隔値を抽出することができる。Ａ領域は、ウィンドウＷの一部領域を拡大したものであり、第１基準点ｐ１、第２基準点ｐ２、第３基準点ｐ３を含む。ここで、第１基準点ｐ１と第題２基準点ｐ２との時間間隔値ｔ１；及び第２基準点ｐ２と第３基準点ｐ３との時間間隔値ｔ２が基準点間の時間間隔値に該当しうる。

図９Ｂを参照すれば、心電図信号処理装置は、抽出された値を二次元グラフに変換することができる。

まず、該心電図信号処理装置は、階級区間を設定する。一実施形態として、一般的な心拍動の一周期を十分に含む時間間隔を、定められた基準によって分割し、階級区間を設定することができる。本実施形態において、各階級区間は、１周期である１．５秒を、定められた個数である３０個の区間に分割したものでもある。

該心電図信号処理装置が、抽出された値を対応する各階級区間に分配し、その頻度数を算出し、二次元グラフでもって示す。ここで、該二次元グラフは、階級区間の度数を一軸（例：ｙ軸）にし、階級値を他の一軸（例：ｘ軸）に示すものでもある。

図９Ｃを参照すれば、心電図信号処理装置は、二次元グラフを、度数の大きさ順序により、階級区間の順序を再配列することができる。

（ａ）段階において、度数の大きさを昇順に順次配列し、各階級区間に新たなインデックスを付与し、付与されたインデックスを一軸にして再配列された二次元グラフを生成することができる。

（ｂ）段階において、再配列された二次元グラフを、階級区間の度数値を全体度数値で除した相対度数として示した二次元グラフに変換することができる。それを介し、ウィンドウＷに含まれる心拍周期数設定による影響を最小化させることができる。

図９Ｄを参照すれば、心電図信号処理装置は、相対度数に変換された二次元グラフを累積グラフに変換することができる。ここで、該累積グラフは、最大値が１であるローレンツ曲線でもある。

図９Ｅを参照すれば、心電図信号処理装置は、累積グラフの原点から、相対度数の累積値が１になる点を連結するベースラインＬに設定し、ベースラインＬと累積グラフとの間の第１領域Ａ１と、ベースライン上端の第２領域Ａ２との比を示す係数であるジニインデックスを算出することができる。

本実施形態により、Ｒピークを基準点として算出したジニインデックスは、下記数式で表現することができる。

ここで、ｉとｊは、再配列された階級区間に付与されたインデックスであり、ｐ_i、ｐ_ｊは、各階級区間の相対度数であり、Ｎは、階級区間の総数である。

以上のように、本実施形態がたとえ限定された実施形態と図面とによって説明されたにしても、当該技術分野において当業者であるならば、前述の記載から多様な修正及び変形が可能であろう。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序に遂行され、かつ／あるいは説明されたシステム、構造、装置、回路のような構成要素が、説明された方法と異なる形態で結合されたり、組み合わされたりするか、あるいは他の構成要素または均等物によって代置されたり置換されたりするとしても、適切な結果が達成されるであろう。

従って、他の具現、他の実施形態及び特許請求範囲と均等なものも、特許請求の範囲に属するのである。

１１，１２，…，１ｎ ユーザ端末
１００ 心電図信号処理装置
１１０ 制御部
１１１，２１１ 信号受信部
１１２ ジニインデックス算出部
１１３ 異常判断部
１２０ メモリ
１３０ 通信部
１４０ 信号センシング部
２００ サーバ
２１０ 信号判断モデル部
２１２ データ学習部
２１３ データ判断部

Claims (14)

1. 心電図信号処理装置が心電図信号を受信する段階と、
   前記心電図信号処理装置が、前記心電図信号から、定められた基準を満足する値を抽出し、抽出された値を、複数の階級区間に係わる度数でもって示す二次元グラフに変換する段階と、
   前記心電図信号処理装置が、前記度数の大きさの順に、前記階級区間の順序を再配列させた累積グラフを生成する段階と、
   前記心電図信号処理装置が、前記累積グラフを基に、ジニインデックスを算出する段階と、
   前記心電図信号処理装置が、前記ジニインデックスを利用し、心電図信号の異常信号いかんを判断する段階と、を含む、心電図信号処理方法。
2. 前記心電図信号の異常信号いかんを判断する段階は、
   前記ジニインデックスが既設定の基準値以下である場合、前記心電図信号が異常信号であると判断する、請求項１に記載の心電図信号処理方法。
3. 前記基準値は、
   複数のユーザによって獲得された複数の心電図信号を介して学習された結果として定められる、請求項２に記載の心電図信号処理方法。
4. 前記異常信号いかんは、
   前記心電図信号のユーザの心臓が、不整脈または心房細動であるか否かということに係わる情報を含む、請求項１に記載の心電図信号処理方法。
5. 前記二次元グラフは、
   前記心電図信号の値、または時間間隔に対して階級区間を除したものである、請求項１に記載の心電図信号処理方法。
6. 前記階級区間を分割する基準は、変更可能なものである、請求項１に記載の心電図信号処理方法。
7. 前記定められた基準を満足する値は、心拍動周期の基準点間の時間値であり、
   前記二次元グラフは、時間に対して階級区間を除し、前記心拍動周期の基準点間の時間間隔を、前記複数の階級区間に係わる度数で示したものである、請求項１に記載の心電図信号処理方法。
8. 制御部、及び心電図信号を伝送する通信部を含み、
   前記制御部は、
   前記心電図信号から、定められた基準を満足する点を抽出し、複数の階級区間に対する度数でもって示す二次元グラフに変換し、
   度数の大きさの順に、前記階級区間の順序を再配列させた累積グラフに生成し、
   前記累積グラフを基に、ジニインデックスを算出し、前記ジニインデックスを利用し、心電図信号の異常信号いかんを判断する、心電図信号処理装置。
9. 前記制御部は、
   前記ジニインデックスが既設定の基準値以下である場合、前記心電図信号が異常信号であると判断する、請求項８に記載の心電図信号処理装置。
10. 前記基準値は、
    複数のユーザによって獲得された複数の心電図信号を介して学習された結果として定められる、請求項９に記載の心電図信号処理装置。
11. 前記異常信号いかんは、
    前記心電図信号のユーザの心臓が、不整脈または心房細動であるか否かということに係わる情報を含む、請求項８に記載の心電図信号処理装置。
12. 前記二次元グラフは、
    前記心電図信号の値、または時間間隔に対して階級区間を除したことである、請求項８に記載の心電図信号処理装置。
13. 前記階級区間を分割する基準は、変更可能なものである、請求項８に記載の心電図信号処理装置。
14. 前記定められた基準を満足する点は、心拍周期の基準点であり、
    前記二次元グラフは、時間間隔に対して階級区間を除し、前記心拍周期の基準点間の時間間隔を、前記複数の階級区間に係わる度数で示したものである、請求項８に記載の心電図信号装置。
    

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