JP2024510133A - 生理学的測定装置及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、生理学的測定装置に関し、この装置は、複数の入力チャンネルであって、これら入力チャンネルの少なくとも２つは、夫々のチャンネルに割り当てられる電極に存在するアナログ信号を表すデジタル信号を処理するように構成されたデジタル部を含む、複数の入力チャンネル、及び少なくとも２つの処理されたデジタル信号から少なくとも１つのベクトル信号を計算するように構成される信号結合器を有する。改善されるコモンモード干渉の緩和を達成するために、少なくとも１つの入力チャンネルのデジタル部は、フィルタ係数の集合に基づいてデジタル信号をフィルタリングするように構成されたデジタルフィルタ、及びベクトル信号に基づいてフィルタ係数の集合を計算するように構成された処理器を有することが提案される。

Description

本発明は、生理学的測定装置及び夫々の方法に関する。そのような装置は、複数の入力チャンネルであって、これら入力チャンネルの少なくとも１つは、夫々のチャンネルに割り当てられる電極に存在するアナログ信号を表す少なくとも１つのデジタル信号を処理するように構成されるデジタル部を含む、複数の入力チャンネルと、少なくとも２つの処理されたデジタル信号から少なくとも１つのベクトル信号を計算するように構成される信号結合器とを有する。

上述した装置の結合器は、前記処理されたデジタル信号に存在するコモンモード干渉が緩和されるように、前記少なくとも処理されたデジタル信号を結合してベクトル信号にする。

例えば、心電図検査（ＥＣＧ）、脳波検査（ＥＥＧ）、筋電図検査（ＥＭＧ）のような電気生理学的測定を行うときの既知の問題は、各々の電極の信号経路が、部品公差、異なる外部ケーブル及び皮膚-電極の境界面の電気的特性などによって、わずかに異なる伝達関数を持つことである。結果として、コモンモード信号は、部分的にしか打ち消されない。

公開された特許出願ドイツ国特許出願公開第10 2014 214 994 A1号は、測定システムの２つの入力のインピーダンス整合を目的として制御されるＲＣ回路のようなアナログの可変インピーダンス素子を有する差動電圧測定システムを説明している。さらに、このインピーダンス整合法とＲＬＤ(Right Leg Drive)技術との組み合わせが、コモンモード干渉をさらに低減するために提案される。

欧州特許出願公開第3372148号明細書は、例えば心電図装置のような生理学的測定装置によって送信される信号の干渉を低減するためのシステム、方法及び装置を開示している。生理学的測定装置は、係数を使用して、この生理学的測定装置の応答信号間の時間領域の差を低減するフィルタを用いることができる。この係数は、最も遅い又は最も遅延した応答を持つチャンネルを識別するためのテスト信号を生理学的測定装置の各チャンネルに供給する較正処理中に導出されることができる。その後、その係数を用いてフィルタリングされた応答信号からモニタ信号がコンパイルされるとき、これら応答信号間のタイミングの差は、モニタ信号の歪みを生じさせないので、測定目的でこのモニタ信号はより正確になる。

本発明の目的は、改善されるコモンモード干渉の軽減を可能にする生理学的測定装置、生理学的測定方法及び夫々のコンピュータプログラム製品を提供することである。さらに、コモンモード干渉の軽減の有効性を損なうことなく、信号取得フロントエンドの費用効率の高い実施が可能であるべきである。

本発明の第１の態様において、
複数の入力チャンネルであって、これら入力チャンネルの少なくとも２つは、夫々のチャンネルに割り当てられる電極に存在するアナログ信号を表すデジタル信号を処理するように構成されるデジタル部を含む、複数の入力チャンネル、
少なくとも２つの処理されたデジタル信号から少なくとも１つのベクトル信号を計算するように構成される信号結合器であって、少なくとも１つの入力チャンネル、好ましくは前記複数の入力チャンネルの各々の入力チャンネルのデジタル部は、フィルタ係数の集合に基づいてデジタル信号をフィルタリングするように構成されるデジタルフィルタを有する、信号結合器、及び
前記ベクトル信号に基づいてフィルタ係数の集合を計算するように構成される処理器
を有する生理学的測定装置が提示される。

本発明のさらなる態様において、対応する方法、コンピュータ上で実行されるとき、当該コンピュータに本明細書に開示される方法のステップを実行させるためのプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム、及び処理器によって実行されるとき、当該処理器が本明細書に開示される方法を行うコンピュータプログラムを記憶している非一時的なコンピュータ可読記録媒体が提供される。

本発明の好ましい実施形態は、従属請求項に定義される。請求される装置、方法、コンピュータプログラム及び媒体は、特に従属請求項に定義され、本明細書に開示されるように、請求されるシステムと類似の及び／又は同一の好ましい実施形態を持つことが理解されるべきである。

本発明は、インピーダンスのようなチャンネル固有の特性に着目するのではなく、測定装置のチャンネルのデジタルフィルタを適応させるために、ベクトル信号の特性を考慮するという考えに基づいている。このベクトル信号の特性に基づいて、１つのチャンネルの少なくとも１つのデジタルフィルタの係数の集合を適応させることによって、コモンモード干渉を特に十分に緩和することができる。結果として、測定装置を操作する医療従事者は、より少ない雑音のよりきれいな測定曲線（例えば、ＥＥＧ又はＥＣＧ曲線）を見る。

デジタルフィルタリングの使用は、異なるチャンネルのデジタル信号間の時間スキュー(time skew)を補償することを可能にする。そのような時間スキューは、単一のアナログ-デジタル変換器（ＡＤＣ）を使用して、その後、異なるチャンネルに関連する複数のアナログ信号をデジタル化する、費用効率の高いＡＤＣアーキテクチャによって導入される。言い換えると、請求される本発明は、コモンモード緩和の有効性を損なうことなく、費用効率の高い信号取得フロントエンドを実施することを可能にする。請求される装置、方法及びプログラムは、効果的に動作するので、良好な測定結果を保存するために、前記ＲＬＤ技術又は同様の方法は必要とされない。

例示的な実装形態において、フィルタ係数の集合を計算することは、フィルタリングされていないデジタル信号又はその信号のサンプルに基づいてもよい。

さらに、フィルタ係数の集合を計算することは、現在のフィルタ係数の集合に基づくことができる。前記フィルタリングされていないデジタル信号及び前記現在のフィルタ係数の集合に基づいて、１つ以上のデジタルフィルタに対する１つ以上の新しいフィルタ係数の集合を計算するとき、改善ステップを行い、現在使用されるフィルタ係数を調整する。この改善ステップは、測定装置の通常の動作中、例えば患者のＥＣＧ、ＥＥＧ又はＥＭＧ曲線の取得中に実行されてもよい。別途の較正又は特別な測定信号の使用は必要ない。

好ましくは、フィルタ係数の集合を計算することは、デジタル信号の新しく入手可能なサンプル毎、又はデジタル信号の複数の後続するサンプルのブロック毎に繰り返し行われる。従って、測定装置の動作中、フィルタ係数が連続的に調整されながら、コモンモード除去の挙動は徐々に改善される。

前記改善ステップは、例えば、最適化の実行を含むことができる。言い換えると、フィルタ係数の集合を計算することは、最適化ステップを行うことを有し、尺度は、ターゲット関数を構成し、フィルタ係数の集合は、このターゲット関数の入力変数を構成する。本明細書に記載される例は、最小化されるべきコスト関数を主に使用しているが、ターゲット関数は、コスト関数でもよく、他の種類のターゲット関数、例えば、最大化される必要がある効用関数(utility function)が利用されてもよい。

発明者は、尺度、特に統計的尺度値が、所望する生理学的測定信号とコモンモード干渉とを区別することを可能にするベクトル信号の特徴を表すことができることを認識した。所望する信号とコモンモード干渉とを互いに区別しやすくするために、ターゲット関数は、複数の尺度の重み付き和を有することが可能である。

最適化の解空間(solution space)から望ましくないデジタルフィルタ設定を除外するために、ある実施形態において、前記最適化ステップを行うことは、あるフィルタ係数の集合に関連する少なくとも１つの制約を受けることがある。そのような制約は、少なくとも１つの等式制約及び／又は少なくとも１つの不等式制約を含むことがある。

例えば、コモンモード干渉が、信号結合器によって除去されるのではなく、デジタルフィルタによってフィルタリングされるという解決策を避けるために、前記最適化ステップは、２つの異なるフィルタ係数の集合の類似性を特徴付ける類似性尺度に関連する少なくとも１つの制約を受けることがある。

類似性尺度に関連する制約の代わりに、又はその制約に加えて、ターゲット関数は、２つの異なるフィルタ係数の集合の類似性を特徴付ける類似性尺度を有することができる。

好ましくは、処理器は、フィルタリングされたデジタル信号から複数のベクトル信号を計算するように構成され、１つのチャンネルのデジタル部は、多くても１つのデジタルフィルタを含む。従って、個々のデジタルフィルタは、１つのチャンネルに固有であるが、必ずしも特定のベクトル信号に固有である必要はない。

例示的な実装形態において、処理器は、バックエンドから指標を受信し、受信した指標に基づいて少なくとも１つの尺度及び／又はターゲット関数を決定するように構成される。このバックエンドは、測定装置の一部でもよいし、又は別個の装置に含まれてもよい。前記指標は、前記測定装置を、バックエンドによって自動的に検出される及び／又は人間のユーザ入力に基づいてバックエンドによって決定される特別な測定状況に適応させることを可能にする。この適応は、ターゲット関数を選択すること、及び／又は設定される複数の尺度に基づいてターゲット関数を構成することを含むことができる。特に、複数の尺度の重み付き和の重みは、前記指標に基づいて決定される。

例えば、信号結合器は、さらなるベクトル信号（ｘ_３）からベクトル信号を計算するように構成される。ＥＣＧアプリケーションにおいて、前記さらなるベクトル信号は、ＷＣＴ(Wilson Central Terminal)に対応する。前記さらなるベクトル信号から計算される少なくとも１つのベクトル信号は、胸部電極に関連するリードに対応する。

前記測定装置は、アナログフィルタを含むアナログ入力回路、ＡＤＣ及びデジタルフィルタを有する個々の入力チャンネル、信号結合器並びに処理器を含む信号取得フロントエンドを含むことができる。任意選択的に、バックエンドが前記測定装置に含まれてもよい。前記測定装置は、医療（診断、患者モニタリングなど）又は非医療（フィットネストラッカー、スマートウォッチなど）アプリケーションのためのＥＣＧ、脳波記録（ＥＥＧ）又は筋電図検査（ＥＭＧ）装置でもよい。

異なるチャンネルの電極に存在する入力信号は、一般に、装置の使用中、患者から検知（取得又は測定）される、すなわち、デジタル部は、夫々のチャンネルに割り当てられ、装置の使用中、患者から検知される電極に存在するアナログ信号を表すデジタル信号を処理するように構成される。従って、前記測定装置は、電極から入力信号を取得（受信若しくは検索）するか、又は患者の電極を介して入力信号を検知するように構成される。

本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、これを参照して説明される。
図１は、第１の例に従う生理学的測定装置のブロック図を示す。 図２は、図１の装置を操作する方法のフローチャートを示す。 図３は、第２の例に従うＥＣＧ測定装置、及びこの装置に接続される電極を示す。 図４は、図３に示される測定装置のＥＣＧ信号取得の内容のブロック図である。 図５は、第３の例に従うＥＣＧ信号取得フロントエンドのブロック図を示す。 図６は、経時的な測定装置内の信号の図を示す。

本発明は、図面及び上記記載において詳細に例証及び説明されたが、そのような例証及び説明は、例証又は例示的であり、限定的ではない、つまり、本発明は、開示される実施形態に限定されないと考えられるべきである。開示される実施形態に対する他の変形は、図面、本開示及び添付の請求項を検討することにより、請求される本発明を実施する当業者によって理解され、及び実施されることができる。

請求項において、“有する”という言葉は、他の要素又はステップを排除するものではなく、複数あることを述べていなくとも、それが複数あることを排除するものではない。単一の要素又は他のユニットが、請求項に列挙される幾つかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される適切な非一時的な媒体、例えば光記憶媒体又はソリッドステート媒体に記憶／配布されることができるが、他の形式で、例えばインターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して配布されることもできる。

請求項における如何なる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

心電図検査、脳波検査及び筋電図検査のような電気生理学的測定は、生理学的な細胞活性によって患者の特定の地点間に現れる電圧を測定することによって機能する。関心のある信号（希望信号又は所望信号）は、通常小さく（ミリボルトからマイクロボルトの範囲）、通例は、電極の位置間の電位差だけが関連する。しかしながら、（例えば、患者に極めて近接している或いは患者と接触している電力線又は電気装置からの）電磁干渉のような要因によって、患者の電位は経時的に変化し、各電極は、関心のあるディファレンシャル（差動）モードの生理学的信号と非生理学的で望ましくないコモンモード信号との混合物を拾うことになる。

２つの電極の位置間の差、又はより一般的には、重み付き係数の合計がゼロである電極電位の如何なる線形結合も、通常はベクトル信号又は単に“ベクトル”と呼ばれる。理想的な場合では、このベクトル信号を計算することによって、２つの電極間の電位差が形成されるとき、前記コモンモード信号は完全に消滅する。

しかしながら、実際の実施において、各電極は、患者／電極の境界面の品質、電極と測定装置との間にあるケーブルの特性、測定装置の入力回路における部品公差、及び（逐次サンプリングの場合）時間スキューのようなアナログ-デジタル変換の特性によって規定される僅かに異なる伝達関数、並びに複数のアナログ-デジタル変換器（ＡＤＣ）が使用される場合、複数の僅かに異なる伝達関数を持つ。この伝達関数の違いによって、望ましくないコモンモード信号のかなりの部分が、いわゆるコモンモード干渉と呼ばれるものとして前記ベクトルに現れる可能性がある。

図１は、２つの電極１３を持つ簡単な電気生理学的測定装置１１のブロック図を示す。この測定装置１１は、信号取得フロントエンド１５及び分析バックエンド１７を有する。フロントエンド１５は、電極１３を介してフロントエンド１５に入力されるアナログ信号Ｅ_１、Ｅ_２を処理し、そこからベクトル信号ｘを生成するように構成される。

バックエンド１７は、フロントエンド１５から前記ベクトル信号ｘを受信し、これらベクトル信号から、例えば、さらなる信号分析及び／又は信号分類、特にＥＣＧ装置の場合、リズム分類のようなさらなる動作を行うために動作可能である。さらに、バックエンド１７は、例えばスクリーン及び／又はキーボードなどのようなユーザインターフェース要素を含み、前記ベクトル信号ｘを元の形式或いは後処理の形式で表示する、又は信号の解析若しくは分類の結果を装置１１のユーザに表示することができる。分析バックエンド１７は、バックエンド処理器２１を有し、これは、バックエンド１７の上述した動作を行うためのコンピュータプログラムを含むことができる。示される例の他に、バックエンド１７を含まない測定装置が設けられてもよい。例えば、バックエンドは、測定装置に対して遠隔でもよい。

フロントエンド１５は、個々の電極１３に専用の入力チャンネル２３を有する。図１に示される例示的な装置は、電極１３に接続される２つの入力チャンネル２３を持つ。本特許出願の開示は、この比較的簡単な例に限定されない。さらに多くの入力チャンネル２３を持つ、及び従って、より多くの接続される電極１３に対応する測定装置と共に使用されることができる。

各々の入力チャンネル２３は、夫々の電極１３からアナログ信号ｅ_１、ｅ_２を入力し、この夫々のアナログ信号の基本的な信号前処理を行うための回路を有するアナログ部を含む。このために、前記アナログ部は、伝達関数Ｈ_ｉ（ｓ）を持つアナログフィルタ２５を含み、ここでｉはチャンネル番号を示す。アナログフィルタ２５は、アナログ信号をデジタル化するときのエイリアシングの影響を防ぐためにアンチエイリアシングフィルタとして設計されてもよいし、及び／又は夫々の信号ｅ_ｉの電圧又はエネルギー範囲を、アナログフィルタ２５に接続されるアナログ-デジタル変換器（ＡＤＣ２７）の入力範囲に適応させるように設計されてもよい。ＡＤＣ２７は、アナログ部のアナログフィルタ２５により出力されるアナログ信号ｅ_ｈｉを、対応するデジタル信号ｄ_ｉに変換し、それによって、夫々のチャンネル２３のアナログ部とこのチャンネル２３のデジタル部との間のインターフェースを形成する。チャンネル２３のデジタル部は、デジタル信号ｄ_ｉをフィルタリングしてフィルタリングされたデジタル信号ｄ_ｆｉを取得するように適応するデジタルフィルタ２９を含む。デジタルフィルタ２９は、フィルタ係数Ｇ_ｉの集合よって規定される有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを含むことができる。

図１に示される例において、各チャンネル２３に対し１つのＡＤＣ２７が設けられる。しかしながら、チャンネル２３よりも少ないＡＤＣ２７をフロントエンド１５に実装することも可能である。言い換えると、少なくとも１つのＡＤＣが、複数のチャンネル２３間で共有されてもよい。実際の実施形態において、１つのＡＤＣがアナログ入力マルチプレクサを含むことができ、このマルチプレクサの入力部は、異なるチャンネル２３のアナログフィルタ２５の出力部に接続され、個々のフィルタリングされたアナログ信号ｅ_ｈｉが共有されるＡＤＣによって逐次サンプリングされ、デジタル化されるように、これらの信号ｅ_ｈｉをＡＤＣに逐次転送する。逐次サンプリング及びデジタル化は通例、前記夫々のアナログ信号ｅ_ｉが異なる時間(time instance)に連続的にサンプリングされるため、異なるチャンネル２３のデジタル信号ｄ_ｉの間に時間スキューを生じさせる。

フロントエンド１５は、少なくとも２つのフィルタリングされたデジタル信号ｄ_ｆｉを結合し、それによってベクトル信号ｘ_１を取得するように構成される結合器３１をさらに含む。示される例において、結合器３１は、第１のフィルタリングされたデジタル信号ｄｆ_１から第２のフィルタリングされたデジタル信号ｄｆ_２を減算するように適応する。従って、ベクトルｘ_１を計算するのに使用される重みは、夫々１及び-１である。

信号処理のフロントエンド１５は、フロントエンド処理器３３をさらに有する。この処理器３３は、メモリ装置３７を含むプログラム可能なデジタルコンピュータ３５を含むことができる。コンピュータプログラムは、メモリ装置３７に記憶され、前記コンピュータ３５に本明細書に記載される処理動作を実行させるようにプログラムされる。そのようなコンピュータプログラムは、前記処理器３３の一部ではない如何なる記憶装置（フラッシュ記憶装置、磁気記憶装置など）に記憶されもよい。プログラムは、例えばインターネットのような通信ネットワークを介したダウンロードに対し利用可能にしてもよい。幾つかの実施形態において、処理器３３の外側に示される図１のブロックにより行われる信号処理の動作、特に入力チャンネル２３のデジタル部により行われる動作は、処理器３３のコンピュータ３５によって行われてもよいことにも留意されたい。

フロントエンド処理器３３は、ベクトル信号ｘ_１を受信し、このベクトル信号に基づいてデジタルフィルタ２９のフィルタ係数の集合Ｇ_１、Ｇ_２を計算するように構成される、例えば、プログラムされる。さらに、処理器３３は、個々のチャンネル２３のＡＤＣ２７によって出力されるフィルタリングされていないデジタル信号のサンプル及びｄ_１、ｄ_２に基づいて、フィルタ係数の集合を計算することができる。その上、処理器３３は、フィルタ２９の係数の集合を反復的に計算するように構成される、すなわち、フィルタ係数秋桜の計算は、現在のフィルタ係数の集合にさらに基づいている。

図２は、フロントエンド処理器３３によって実行される方法３９を示す。特に、メモリ装置３７に記憶されるプログラムは、方法３９を実行するようにプログラムされる。

前記方法のスタート４１の後、現在のフィルタ係数の集合Ｇ_１,...,Ｇ_Ｎを読み取るためのステップ４３が実行され、ここでＮはチャンネル２３の数を示す。図１に示される例において、チャンネルの数は２つ、故にＮ＝２である。

ステップ４３に続くステップ４５は、フィルタリングされていないデジタル信号のサンプルのシーケンスを読み取り、ここで、ｄ_ｉは、デジタル信号ｉのサンプルのシーケンスであり、ｉ＝１,...,Ｎである。このフィルタリングされていないデジタル信号ｄ_ｉは、デジタルフィルタ２９によってまだ処理がされていない、夫々のチャンネル２３に存在するデジタル信号である。例えば、フィルタリングされていないデジタル信号は、夫々のＡＤＣ２７によって生成される信号に対応する。ステップ４５は、チャンネル２３毎に１つのサンプルを正確に取り込むことができる（オンラインモード）。或いは、ステップ４５は、各チャンネル２３に対する複数のサンプルのシーケンスを収集することができる（バッチモード）。簡単にするために、あるチャンネル２３の１つのサンプル、又はあるチャンネルの複数のサンプルのシーケンスをｄ_ｉと呼ぶ。従って、ステップ４５において、値ｄ_１,...,ｄ_Ｎが取得される。

方法３９のステップ４７において、１つ以上の出力ベクトルの後続するサンプルｘ_ｊが収集される。図１の例は、１つのベクトル信号ｘ_１だけである。しかしながら、一般的な事例において、方法３９は、Ｍ個のベクトル信号ｘ_１,...,ｘ_Ｍを考慮することができる。個々のベクトル信号ｘ_ｊに対し収集されるサンプルの数は、個々のシーケンスｘ_ｊから合理的な方法で統計的尺度が計算されるように選択されるのが好ましい。

方法３９のステップ４９は、バックエンド処理器１７から受信されるインジケータＢＩに基づいてコスト関数ＣＦを選択する。インジケータＢＩは、例えばリズム分類のような長期で高レベルの信号分析、又はバックエンド処理器１７によって行われる自動分析或いは分類の結果から得られる、前記バックエンド処理器１７によって決定される情報を含む。従って、インジケータＢＩは、コスト関数ＣＦを適切に選択及び／又は構成するために処理器３３によって使用可能な情報を含む。

以下に詳細に説明されるように、方法３９は、少なくとも１つのベクトル信号ｘ_ｊの統計的特性を使用して、ベクトル信号が例えばコモンモード干渉のような外乱による悪影響を受けているかどうか、又はどの程度の悪影響を受けているかを決定する。前記測定装置が、例えばＥＣＧ波形のような広範囲の正常な波形及び病理学的な波形を処理するために使用されるので、コスト関数ＣＦを頻拍又は心室細動のような特定の病理学的パターンに適応させることは、方法３９の性能を改善することができる。

例えば、ＥＣＧレコーダにおいて、信号取得及び前処理（フロントエンド１５）を担う構成要素は、この長期の信号分析を意識していない。フロントエンド処理器から受信されるインジケータＢＩのおかげで、コスト関数ＣＦは、コモンモード干渉源から現在識別される心調律に対応する信号を最も上手く区別するように適応することができる。ステップ４９の動的なコスト関数の選択、適応又は構成に代わる方法として、固定のコスト関数ＣＦを使用して、ステップ４９を省略することができる。

コスト関数ＣＦは、ベクトル信号ｘ_ｊと、例えばＥＣＧ信号のような所望する信号との統計的類似性、又は予想される他の外乱のコモンモード干渉信号との非類似性を測定するために使用される。コスト関数の構成要素は、前記ベクトル信号の（数値的に計算された）導関数の統計的尺度を含むことができる。この導関数は時間構造を考慮しているのに対し、尖度及び歪度のような尺度はヒストグラムを考慮し、これらはサンプルの順番が変わったときも変化しない。一例として、ベクトル信号の分布と、正弦波の分布との類似性を定量化する尺度は、入力信号が正弦波のサンプルのランダム置換であるとき、高い類似性を示すが、ベクトル信号の導関数が考慮される場合、その違いは明らかになる。

一実施形態において、前記統計的尺度を計算するために使用されるベクトル信号の値は、最初に正規化される、すなわち、それらの平均がゼロであるようにシフトされ、それらの標準偏差が１であるようにスケーリングされる。利用可能なサンプルの数に応じて、前記正規化は近似でもよい。正規化は、計算される尺度（及びその導関数）のスケールを不変にする。

以下に、ステップ４７で決定されるベクトル信号の前記収集される後続するサンプルに基づいて計算される可能な統計的尺度について説明する。

ベクトル信号ｘ_ｊの密度を測定するために、ｘ_ｊのＬ１ノルム(L1-norm)を使用することができる。例えば、ＥＣＧアプリケーションで使用されるベクトル信号ｘ_ｊは、通常、幾つかの病理学的パターンを除き、多くのサンプルが少なくとも０に近い疎な密度(sparse density)を持つ。しかしながら、コモンモード信号は、通常、正弦波周期又は準周期的なパターンを持つので、この信号は密度が高い。

ベクトル信号ｘ_ｊの経時的な全変動を測定するために、微分ベクトル信号ｘ_ｊのＬ１ノルムを使用することができる。この微分ベクトル信号は、後続する値を互いに減算することによって（各々の値から夫々の前の値を減算することによって）計算することができる。例えばＥＣＧベクトル信号の全変動は低いが、コモンモード干渉信号の全変動は高い。

振幅を測定するために、Ｌ２ノルム（ユークリッドノルム）又はＬ∞ノルムが使用されてもよい。所望のＥＣＧ信号は、通例は１０ｍＶｐ-ｐ未満の範囲にある制限される振幅を持つが、妨害するコモンモード信号の振幅は、１０ｍＶｐ-ｐよりも大きいことが多い。

その上、ベクトル信号ｘ_ｊの確率密度分布に関連する尺度が使用されてもよい。前記確率密度分布の尖度をコスト関数として使用すると、通常は顕著な優ガウス(supergaussian)／急尖的(leptokurtic)特性を持つベクトル信号は、通常は劣ガウス(subgaussian)／緩尖的(platykurtic)特性を持つ妨害するコモンモード信号と区別することができる。

尖度の代わりとして、又は尖度に加えて、前記確率密度分布に対し計算されるネゲントロピー(negentropy)の尺度（又はその近似値）がコスト関数として使用されることができる。

この確率密度分布の対称性を測定するために、確率密度関数の歪度の尺度をコスト関数として使用することができる。歪度の代わりに、例えば
ｘ_ｊ＊ｅｘｐ（-ｘ_ｊ ^２／２）
のように、外れ値に対してよりロバストである非対称性の発見的手法(heuristics)が使用されてもよい。

上述したコスト関数の１つは、最適化されるフィルタ係数の集合Ｇ_ｉを計算するコスト関数ＣＦとして使用されることができる。或いは、コスト関数ＣＦは、複数のコスト関数の重み付き加算

によって構成されてもよく、ここで、ＣＦ_ｋは１つのコスト関数であり、ｃｆ_ｋは夫々の重みであり、Ｋは、最終的なコスト関数ＣＦを構成するために使用されるコスト関数ＣＦ_ｋの数である。例えば、全体的なコスト関数ＣＦは、結果生じるベクトルｘ_ｊのＬ１ノルムマイナス歪度となるように選択することができる。（決定される前記最適化されるフィルタ係数の集合Ｇ_ｉを変数とみなす）負の勾配は、Ｌ１ノルムを最小化する（スパース性(sparsity)を最大化する）が、歪度も最大化する方向となる。例えば、重みｃｆ_ｋは、コスト関数ＣＦがＫ個の所定のコスト関数ＣＦ_ｋの集合から選択／構成されるように、インジケータＢＩに基づいて決定されてもよい。あるコスト関数ＣＦ_ｋを選択することは、夫々の重みを任意の値ｃｆ_ｋ≠０に設定することによって実行されることができる。あるコスト関数ＣＦ_ｋを非選択にするために、処理器３３は、夫々の重みを値ｃｆ_ｋ＝０に設定することができる。

方法３９は、フィルタ係数の集合Ｇ_ｉを最適化するときに使用される１つ以上の制約を定義するためのステップ５１を有する。例えは等式又は不等式の形の上記制約は、解空間に、すなわち、方法３９の後のステップで使用される最適化アルゴリズムがコスト関数ＣＦの最適値を検索することができる数学領域に制限を設ける。

例えば、係数Ｇ_ｉの合計が一定であることを必要とする等式制約は、フィルタ２９のＤＣ利得（０Ｈｚにおける利得）を一定にさせるために使用される。この種の制約は、測定装置１１が動作しているときに低周波数での利得は変化しないことが分かっており、最適化アルゴリズムに高周波数での周波数応答のみを変化させるときに使用されることができる。同様に、ＤＣ以外の周波数でのフィルタ２９の利得を一定の値にさせる別の制約が適用されることができる。

さらに、制約は、コスト関数ＣＦの最適点を探っている間に、異なるチャンネル２３の１つ以上のデジタルフィルタ２９が、互いに類似しすぎて、入力信号ｅ_ｉの同じ周波数帯域が減衰するのを防止するように定義される。これは、コモンモード信号が単一の周波数（例えば、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚの電源周波数(powerline frequency)）により支配されている状況で起こり得る。前記最適化アルゴリズムは、個々のデジタルフィルタ２９の周波数応答に０を置くことができ、従って、例えば、２つのデジタル信号ｄ_ｉを互いに減算することによってベクトル信号ｘ_ｊが計算される前であっても、コモンモード干渉を除去することができる。減算ではなく帯域除去フィルタリングによってコモンモード部分を除去することは、電極等化の目的ではなく、関心のある差分信号に顕著な悪影響を及ぼすであろう。この制約は、夫々のデジタルフィルタのフィルタ係数の集合に対し計算される類似性尺度を含むことができる。この類似性尺度の代わりに、又はこの類似性尺度に加えて、帯域除去の動作を防ぐために、関心のある信号の範囲内にある周波数に対して不等式形式の利得制約が使用される。

異なるフィルタ２９に対し類似するフィルタ係数を方法３９が選択するのを防止するための制約を使用することに加えて、又は使用する代わりに、フィルタ２９の類似性に関連する類似性尺度がコスト関数ＣＦに含まれてもよい。

１つ以上のフィルタ２９のパルスの幾つかのノルムを所与の値に制限するために、制約が定義されてもよい。このノルムを制限することは、フィルタ２９の数値的安定性が、数値オーバーフロー又は飽和を避けることによって改善されるという効果を持つ。

選択される又は構成されるターゲット関数ＣＦ、及びステップ５１で定義される制約に基づいて、方法３９のステップ５３は、最適化演算を行い、フィルタリングされていないデジタル信号ｄ_ｉのサンプル（オンラインモード）又はサンプルのシーケンス（バッチモード）、及びベクトル信号ｘ_ｊから新しいフィルタ係数Ｇ_{ｉ，ｏｐｔ}の集合を計算する。この新しいフィルタ係数Ｇ_{ｉ，ｏｐｔ}は、ステップ５３で解決されるべき最適化問題の変数を構成する。デジタルフィルタ２９によって引き起こされる遅延は、係数Ｇ_ｉの集合を適切に選択することによって（アナログフィルタに比べ）かなり簡単に制御されることができるので、最適化ステップ５１は、デジタル信号ｄ_ｉ間の上述した時間スキューがコモンモード干渉の軽減の有効性に与える如何なる悪影響も減らす解決法を見つける。

オンラインモードで動作するとき、例えば確率的勾配降下法、特に最小平均二乗法（ＬＭＳ）又は逐次最小二乗法（ＲＬＳ）のような既知の最小化アルゴリズムが適用される。バッチモードでは、例えば最急降下法(deepest descent)、ニュートン反復法又は内点法(inner-point method)のような既知の最小化アルゴリズムが適用されることができる。しかしながら、ステップ５３は、特定の種類の最適化アルゴリズムに限定されない。最適化問題は、本明細書ではコスト最小化問題として定式化されているが、同等の効用最大化(utility maximization)問題が、ステップ４９及び５１で定式化され、ステップ５３で解決されてもよい。

ステップ５３において最適化の実行が完了した後、ステップ５５において、取得した新しいフィルタ係数Ｇ_{ｉ，ｏｐｔ}が個々のデジタルフィルタ２９に適用されることができる。

ステップ５５の後、デジタル信号ｄ_ｉの各サンプル（オンラインモード）又は後続するサンプルのシーケンス（バッチモード）の何れかに対し、ステップ４３～５５が反復的に実行されるように、方法３９はステップ４３に戻る。

本明細書に記載される測定装置１１及び方法３９の原理は、ＥＥＧ又はＥＭＧのような如何なる種類の電気生理学的測定手続きに適用され得るが、以下には、ＥＣＧ測定に関連するより詳細な例が示される。この例は、自由チャンネルＥＣＧ測定装置１１を含み、チャンネルは、３つの四肢用電極（右腕ＲＡ、左腕ＬＡ、左脚ＬＬ）に対応する。図３に示されるように、３つの電極ＬＡ、ＬＡ、ＬＬは、アナログ電気信号ｅ_１、ｅ_２、ｅ_３に夫々対応する。この例は、以下に説明されるように、例えば６つの胸部電極（Ｖ１,...,Ｖ６）のようなさらなるチャンネル及び電極を追加することによって拡張されることができる。

図４は、図３に示される３つのチャンネルのＥＣＧ装置の信号取得フロントエンド１５のブロック図を示す。この３チャンネルのフロントエンド１５は、図１に示されるフロントエンド１５と同じ構造を持つが、さらなるチャンネル２３が追加されている。チャンネル数がより多くなったため、２つ以上のベクトル信号ｘ_ｉが定義される。本明細書に説明されるＥＣＧアプリケーションにおいて、３つのベクトル信号ｘ_１、ｘ_２、ｘ_３は、“リードＩ(Lead I)”、“リードＩＩ(Lead II)”及び“ＷＣＴ”と夫々呼ばれる３つのリードに対応する。ＷＣＴは、ウィルソン・セントラル・ターミナル(Wilson Central Terminal)を表し、これは、ＬＡ、ＲＡ及びＬＬの平均として計算される仮想電位である。示される実施形態において、処理器３３は、同時に２つのリーグｘ_１、ｘ_２の最適化を行い、それによって、夫々のベクトル信号ｘ_１、ｘ_２を計算するために使用される全てのチャンネル２３のフィルタ２９の係数Ｇ_ｉを最適化する。少なくとも１つのチャンネル２３、例えば入力信号ｅ_２及び電極ＲＡに関連するチャンネル２３が複数のベクトル信号を取得するために使用されたとしても、そのチャンネルに割り当てられるチャンネルのフィルタ２９は１つだけである。言い換えると、同じチャンネル２３のデジタル信号ｄｆ_ｊに基づいて決定される異なるベクトル信号ｘ_ｊは、そのチャンネルのデジタルフィルタ２３を共有する。

図４から分かるように、結合器３１は、個々のベクトル信号ｘ_ｊに割り当てられる３つの別々の結合要素６１として構成される。特に、ｘ_１（リードＩ）は、電極ＬＡに関連するデジタル信号ｄｆ_１から電極ＲＡに関連するデジタル信号ｄｆ_２を減算することによって計算される。ベクトル信号ｘ_２は、電極ＬＬに関連するデジタル信号ｄｆ_３から電極ＲＡに関連するデジタル信号ｄｆ_２を減算することによって計算される。

さらに、各ベクトルｘ_ｊに上述した最適化方法３９を適用する必要が無いことに留意されたい。示される実施形態において、ベクトル信号ｘ_３（ＷＣＴ）は、最適化から除外され、特に、コスト関数ＣＦは、このベクトル信号ｘ_３に基づいて計算されない。

図５に示される他の例において、図３及び図４に示される測定装置１１は、この測定装置が、胸部電極Ｖ１～Ｖ６から入力される電気信号ｅ_ｉ、ｉ＝４,...,Ｍに基づいて、さらなるベクトル信号ｘ_ｊ、ｊ＝４,...,Ｍを計算することができるように拡張される。従って、フロントエンド１５は、１つの胸部電極に割り当てられる少なくとも１つの追加のチャンネル２３を有する。９つのチャンネルのＥＣＧ装置の場合、個々の胸部電極Ｖ１～Ｖ６のために６つの追加のチャンネル２３が設けられる。信号結合器３１の夫々の結合要素６１は、夫々のチャンネル２３のフィルタリングされたデジタル信号ｄｆ_ｉと、ベクトル信号ｘ_３に対応する仮想電位ＷＣＴとの間の差分を計算する。簡単にするために、図５は、これらの追加のチャンネル２３の１つ及び１つの夫々の結合要素６１のみを示す。前記夫々のベクトル信号ｘ_ｊは、コスト関数ＣＦの更なる変数であり、前記夫々のフィルタリングされていないデジタル信号ｄ_ｉは、夫々のフィルタ係数Ｇ_ｉの最適化されたバージョンを計算するために使用される。ＷＣＴに関連するベクトル信号ｘ_３にはフィルタリングは適用されない。処理器３３は、上述される及び図２に示される最適化方法３９を行う。しかしながら、図１の例と比較すると、フィルタ係数Ｇ_ｉの集合の数が多く、ベクトル信号ｘ_ｊの数が多いため、最適化問題はより複雑になる。

図４及び図５に見られるように、信号結合器３１は、複数の結合要素６１を含むことができる。少なくとも２つの処理されたデジタル信号ｄｆ_ｉから少なくとも１つのベクトル信号ｘ_ｊを計算するために、（例えば、リードＩ、リードＩＩ及びＷＣＴに対応するベクトル信号ｘ_１、ｘ_２、ｘ_３を計算するために）単一の結合要素６１が使用されてもよいし、又は複数の結合要素６１が特にカスケードで結合されてもよい（例えば、胸部リードに関連する図５に示されるベクトル信号ｘ_ｊが、図５の結合要素６１及び図４の下部に示されるＷＣＴの結合要素６１によって計算される）。結合要素６１を結合する及び／又はカスケード接続することは、例えばＷＣＴに対応するベクトル信号ｘ_３のような共通のベクトル信号から異なるベクトル信号が信号結合器３１によって計算される必要があるときに特に有用である。

図６は、測定処理中にオンラインの最適化を行うとき、方法３９が信号品質をどのように改善するかを示す。より具体的には、図６の図は、経時的な（秒の）ベクトル信号の電圧をミリボルトで示す。適応フィルタ２９を適用することなく取得されるベクトル信号は、灰色の曲線として示される。個々のチャンネル２３における前記フィルタ２９を適用するときに取得されるベクトルフィルタは、図に黒色の曲線として示される。図から分かるように、後者の信号は、測定の開始時（時間ｔ＝０）に、コモンモード干渉による雑音が重畳される。この測定処理中、方法３９は、デジタルフィルタ２９のフィルタ係数Ｇ_ｉの集合を連続的に適応させながら、雑音の割合が徐々に減少する。

要約すると、本明細書に記載の方法３９及び夫々の装置１１、１５は、例えばコモンモード干渉のような外乱を減らすために、個々の入力チャンネル２３に存在するデジタルフィルタ２９を反復的に適応させることを可能にする。フィルタ係数Ｇ_ｉは、少なくとも１つのベクトル信号ｘ_ｊの統計的特性に関連するコスト関数に基づいて適応する。電極固有の適応フィルタ２９は、少なくとも１つのベクトル信号の統計的特性、例えば、Ｌ１ノルム、全変動、尖度、歪度又はネゲントロピーから構成されるコスト関数を使用する最適化アルゴリズムに基づいて、反復的に調整される。本発明者は、通常のコモンモード信号のパターンを用いてベクトル信号の統計的類似性を最小化する、及び／又は例えば期待されるＥＣＧ信号のパターンのような、所望する信号の期待されるパターンを用いて少なくとも１つのベクトル信号の統計的類似性を最大化することによって、良好なコモンモードの除去を得ることができることを認識した。

欧州特許出願公開第3372148A1号に開示される方法は、装置が能動的に測定を行なっていない間に（すなわち、テスト信号を使用して）測定される装置の特性に依存し、これら特性はこの時に測定可能な影響を補償するだけである。装置が患者に接続され、例えば皮膚-電極の境界面の電気的挙動のような測定を行うときにだけ起こる影響は、この方法で補償されることができない。

上に説明したように、生理学的測定において、各電極の信号経路は、部品公差、異なる外部ケーブル及び皮膚-電極の境界面の電気的特性のような要因によって、わずかに異なる伝達関数を持つ。これら異なる伝達関数が補償されない場合、これは、２つの電極電位間に差を形成することによって、コモンモード信号が部分的にしか打ち消されないという結果になる。打ち消されないコモンモード信号の一部は、差分信号に現れ、診断目的のための生理学的信号の分析を妨げる。前記伝達関数の非対称性の部分は、各装置に固有であり、装置が顧客に販売される前に、（例えば、欧州特許出願公開第3372148A1号に開示されるような）較正処理によって補償されることができる。しかしながら、異なるケーブルや皮膚-電極の境界面の特性のような、装置の外側にある非対称性の任意の部分は、製造時には分からず、工場での較正によって補償されることはできない。さらに、患者に取り付けた粘着性電極が乾燥する、又は患者の皮膚の局所的な導電率が変化するので、非対称性は経時的にゆっくり変化する。コモンモード信号が差分モードのベクトルに漏出しすぎると、結果生じる波形の診断的価値が下がる。医学的状態は、診断されないままであるか、或いは誤診断される可能性がある、又は（自動分析を含む）信号の分析が不可能になる可能性がある。

本発明によれば、既知の解決策、特に欧州特許出願公開第3372148A1に開示される解決策とは対照的に、テスト（又は基準）信号を使用しないが、電極が実際に患者に取り付けられ、装置が実際に使用されているときに、入力信号が測定／検知される。このようにして、開示される装置及び方法は、患者又は電極に注入されるテスト（又は基準）信号を使用しなくても、電極の伝達関数の非対称性を自動的に補償することができる。幾つかの実施形態において、生理学的信号及び通常のコモンモード干渉信号の統計的特性の差を使用して、デジタルフィルタの係数を計算又は適応させることができる。電極固有のフィルタのフィルタ係数の計算及び適応は、生理学的信号と非生理学的な干渉とを区別することを可能にするベクトルの特定の統計的特性を反映するコスト関数を最小化又は最大化することを目的とする。これは、電極間の入力伝達関数の差を補償し、非生理学的なコモンモード信号の成分が打ち消される程度を増大させる。

Claims (15)

1. 複数の入力チャンネルであって、前記入力チャンネルの少なくとも２つは、夫々のチャンネルに割り当てられる電極に存在するアナログ信号を表すデジタル信号を処理するように構成されるデジタル部を含む、複数の入力チャンネル、及び
   少なくとも２つの処理されたデジタル信号から少なくとも１つのベクトル信号を計算するように構成される信号結合器、
   を有する、生理学的測定装置において、
   少なくとも１つの入力チャンネルの前記デジタル部は、
   フィルタ係数の集合に基づいて前記デジタル信号をフィルタリングするように構成されるデジタルフィルタ、及び
   前記ベクトル信号に基づいて前記フィルタ係数の集合を計算するように構成される処理器
   を有する、生理学的測定装置。
2. 前記フィルタ係数の集合を計算することは、前記ベクトル信号の後続する時間領域のサンプルのブロックの少なくとも１つの尺度、好ましくは統計的尺度を計算することを有する、請求項１に記載の装置。
3. 前記フィルタ係数の集合を計算することは、前記フィルタリングされていないデジタル信号にさらに基づいている、請求項１又は２に記載の装置。
4. 前記フィルタ係数の集合を計算することは、現在のフィルタ係数の集合にさらに基づいており、前記フィルタ係数の集合を計算することは、前記デジタル信号の新たに入手可能なサンプル毎、又は前記デジタル信号の複数の後続するサンプルのブロック毎に繰り返し行われる、請求項１乃至３の何れか一項に記載の装置。
5. 前記フィルタ係数の集合を計算することは、最適化ステップを行うことを含み、前記尺度は、ターゲット関数を構成し、前記フィルタ係数の集合は、前記ターゲット関数の入力変数を構成する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の装置。
6. 前記ターゲット関数は、複数の尺度の重み付き和を有する、請求項５に記載の装置。
7. 前記最適化ステップを行うことは、フィルタ係数のある集合に関連する少なくとも１つの制約、特に、少なくとも１つの等式制約及び／又は少なくとも１つの不等式制約を含む制約を受ける、請求項５又は６に記載の装置。
8. 前記最適化ステップを行うことは、２つの異なるフィルタ係数の集合の類似性を特徴付ける類似性尺度に関連する少なくとも１つの制約を受ける、請求項５乃至７の何れか一項に記載の装置。
9. 前記ターゲット関数は、２つの異なるフィルタ係数の集合の類似性を特徴付ける類似性尺度を有する、請求項５乃至８の何れか一項に記載の装置。
10. 前記デジタル部は、前記夫々のチャンネルに割り当てられ、前記装置の使用中に患者から検知される電極に存在するアナログ信号を表すデジタル信号を処理するように構成される、請求項１乃至９の何れか一項に記載の装置。
11. 前記処理器は、前記フィルタリングされたデジタル信号から複数のベクトル信号を計算するように構成され、１つのチャンネルの前記デジタル部は、多くても１つのデジタルフィルタを含む、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の装置。
12. 前記処理器は、バックエンドから指標を受信し、前記受信した指標に基づいて、前記少なくとも１つの尺度及び／又は前記ターゲット関数を決定するように構成される、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の装置。
13. 前記信号結合器は、さらなるベクトル信号から前記ベクトル信号を計算するように構成される、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の装置。
14. 生理学的測定方法において、
    各々が、生理学的測定装置の複数の入力チャンネルの夫々の入力チャンネルのデジタル部に割り当てられる電極に存在するアナログ信号を表す少なくとも２つのデジタル信号を処理するステップであって、フィルタ係数の集合に基づいて前記夫々の入力チャンネルの前記デジタル信号をデジタルフィルタリングすることを有する、前記デジタル信号を処理するステップ、
    少なくとも２つの処理されたデジタル信号から少なくとも１つのベクトル信号を計算するステップ、及び
    前記ベクトル信号に基づいて前記フィルタ係数の集合を計算するステップ
    を有する、生理学的測定方法。
15. コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、前記コンピュータに請求項１４に記載の方法のステップを実行させるためのプログラムコード手段を有する前記コンピュータプログラム。

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