JP2918472B2 - 植込型除細動器に適用可能な不整脈を識別する装置 - Google Patents
植込型除細動器に適用可能な不整脈を識別する装置Info
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Description
の心臓に電気パルスを与えて正常な拍動を補助する除細
動器に関し、特に、植込型除細動器に適用されて、患者
の心拍を監視して不整脈を検出し、検出された不整脈を
正確に識別するための装置に関する。
伝導系に障害があって心房からの興奮が全てブロックさ
れて心室に伝わらずに高度の徐脈(通常40bpm以
下)に至る完全房室ブロックの症状を有する患者、また
洞不全症候群、即ち、規則正しい心拍で不整がなくとも
心拍が異常に低い洞徐脈、洞結節の刺激が心房に伝わり
にくい洞房ブロック、頻脈になったり徐脈になったりす
る徐脈・頻脈症候群、の症状を有する患者に対して、植
込型のペースメーカーを適用することは、安全で確立さ
れた治療として良く知られている。
を正確に解析し得る高い診断能力と、長期間に亘る使用
を可能にする省電力化の見地から、その性能の改善に不
断の努力が重ねられていることは言うまでもない。
体的には体表心電(ECG)信号又は心内心電(EG
M)信号の波形を形態学的に解析して不整脈を正確に検
出し且つ識別することは、非常に大量のデータ処理を伴
うことから容易ではない。
より、ペースメーカーにも種々のマイクロコンピュータ
が適用されるに至っており、例えば、心電信号の波形
(パターン)認識にニューラル回路網の技法が適用され
ている。
認識システムにおいて、ニューラル回路網の学習アルゴ
リズムとして、入力パターンと望ましい出力パターンを
マイクロプロセッサを介して繰り返し与えることで、多
層のニューラル回路網を自動的に学習させるバックプロ
パゲーション技法の採用が企図されている。
成されたニューラル回路網は、心電電極から心電信号を
入力して、低いレベル層で個々の心電信号を分類し、よ
り高いレベル層で不整脈を識別して診断を行い、必要に
応じて更に高いレベル層で識別された不整脈に対する処
置又は治療を行うように構成されている。
では、検出し且つ識別すべき種々の不整脈を広くカバー
するために大規模なニューラル回路網を使用している。
このため心電信号の波形解析のために大量のデータを扱
う必要があり、必然的にシステムの構成が複雑となり、
波形解析に要する時間も長くならざるを得ない。また、
システムの構成が複雑になると、構成素子の増加のため
に消費電力の増加を招来し、これは、ペースメーカーに
対する省電力化の要請に鑑みて望ましくないことは明白
である。
網を使用した不整脈認識システムに比較して、システム
構成、特にニューラル回路網の構成を簡素化して不整脈
の波形を正常な洞結節リズムから正確に弁別することを
可能とし、併せてシステムの低廉化且つ省電力化を実現
し得る、不整脈を検出し且つ識別するための装置を提供
する。
タル化された心電信号からQRS波形が検出された後、
検出されたQRS波形はパターン認識のためにニューラ
ル回路網で処理されるが、ニューラル回路網でのパター
ン認識に先立って、検出されたQRS波形から、例え
ば、FFT(高速フーリエ変換)によって特定の周波数
領域(4〜20Hz)で不整脈の特徴抽出が可能な周波
数パワー・スペクトル分布を得て、複数に分割されたパ
ワー・スペクトル値をニューラル回路網への入力として
いる。
システムのブロック回路図を示しており、特に不整脈の
うち、心室性頻脈(ventricular tach
ycardia:VT)及び心室性細動(ventri
cular fibrillation:VF)の放置
すると死に至る、いわゆる致死性不整脈に対する治療器
具としての植込型除細動器(im−plantable
cardioverter defibrillat
or:ICD)を内蔵したペースメーカーに適用される
不整脈識別システムを示している。
ばECG信号は、ECG増幅器2によって増幅される。
ECG信号は、図2に示されたように、心房筋興奮を示
すP波と、心室筋興奮を示すQRS波と、刺激伝達が行
われずに心室筋が休んでいることを示すT波とからなっ
ていることは良く知られている。
信号は、例えば、4ミリ秒間隔でサンプリングされた後
に、12ビットA/D変換器の如きA/D変換器3によ
ってディジタル値に変換される。
検出器4に与えられる。QRS波検出器4は、ディジタ
ル化されたECG信号からQRS波形をピーク・トリガ
窓によって抽出しピーク値、即ちR波を検出する。この
窓は、ピーク値を中心に256ミリ秒の幅を有してお
り、従って、R波を中心に256ミリ秒の期間でQRS
波形が検出される。
リエ変換)5によって周波数パワー・スペクトルに変換
される。この際、データ信号にはハニング(Hanni
ng)窓がかけられる。
クトルは以下に説明されるように、バンド幅が約4Hz
のビン(BIN)単位での強度が求められ、中心周波数
が4、8、12、16、20Hzである、5個のビンで
のパワー・スペクトル値を出力するように設計されてい
る。
具体的には、心室性期外収縮(premature v
ertricular contraction:PV
C)と、致死性の不整脈である心室性頻脈(VT)及び
心室性細動(VF)とを含むECG信号のパワー・スペ
クトル分布は、4Hzから20Hzに亘って以下の3つ
の場合に良好に分類される。即ち、 (I) 正常な洞結節リズム(SR)の波形は、70b
pmで8Hzにピークを有する広範囲に分布するパワー
・スペクトルを有し(図3)、また、このピークは、1
50bpmで12Hzにシフトしている(図4)。
室性頻脈(VT)のパワー・スペクトルは、4Hzにピ
ークを有し、更に、高い周波数領域で徐々に減衰してい
る(図5、図6、図7)。
スペクトルは、4Hzに急峻なピークを有し、高い周波
数領域でのパワーは他の波形に比較すると最も低い値を
示している(図8)。
は、測定されたECG信号が表示されている。ECG信
号から検出されたR波の位置(あるいは、サンプリング
窓の中心)が「□」で表示されている。R波の位置の中
で、「○」でマークされた点は、現在処理の対象となっ
ているQRS波形を表示している。図面下段左手には、
処理中のQRS波形が表示されている。
G信号のQRS波形の周波数パワー・スペクトル分布の
パターン認識によって正常な洞結節リズム(SR)と不
整脈(PVC、VT、VF)を識別することができる。
ーション学習法によって設計された、ニューラル回路網
6で実行される。
を示している。図示のように、ニューラル回路網6は、
入力層に5個のセル、出力層に2個のセル、入力層と出
力層の間の隠れ層に4個のセルを有する回路網として構
成される。
4Hz〜20Hzで5つの成分に分割された5個のビン
でのパワー・スペクトル値を出力し、従って、ニューラ
ル回路網6の入力層の5個のセルにはFFT5からの5
個のパワー・スペクトル値がそれぞれ入力されている。
ニューラル回路網6において、FFT5から入力層に入
力パターンが与えられる度にマイクロコンピュータを介
して望ましい出力パターン、即ち、SR、PVC、V
T、VFの各パターンを繰返し与えられることで自動的
に学習が行われる。
は、表1で示されるように、出力層の2個のセルから出
力されるOUT1,2の論理信号“0”、“1”によっ
て与えられる。
OUT2=1の場合、検出されたECG信号のQRS波
形は、分類(I)の正常な洞結節リズム(SR)として
識別され、出力値が、OUT1=1及びOUT2=1の
場合、QRS波形は分類(II)の心室性期外収縮(PV
C)又は心室性頻脈(VT)として識別され、そして出
力値が、OUT1=1及びOUT2=0の場合、QRS
波形は心室性細動(VF)として識別される。
力された論理信号は、正常な拍動と不整脈を示す診断信
号としてその後心臓に適正なペーシングを与える電気パ
ルスを発生させるために使用される。
て、検出されたQRS波形は、ニューラル回路網6での
パターン認識に先立って、FFT5によって周波数パワ
ー・スペクトル分布に変換されたが、このような変換機
能は、FFTによってのみ実現可能である訳ではなく、
FFTの代りに、例えば、バンド・パス・フィルタの構
成によって達成可能であり、また最大エントロピー法な
どの各種ディジタル周波数解析手法によっても達成可能
である。
て、体表心電信号、即ちECG信号について説明した
が、心内心電信号、即ちEGM信号についても同様に実
施できることは言うまでもない。
ーン認識に先立って、ECG信号のQRS波形から、特
定の周波数領域(4Hz〜20Hz)で、不整脈の特徴
抽出が可能な周波数パワー・スペクトル分布を得ること
によって、ニューラル回路網を単に入力層と出力層とそ
の間の1つの隠れ層によって、しかも極めて限定された
数のニューロンによって簡単に構成することが可能であ
り、しかもこのような構成によって不整脈を、ノイズの
存在下であっても、正常な洞結節リズムから確実に弁別
することが可能である。
例に従ってシミュレーション実験を行った。
発生器としてMedtronic社の心電シュミレー
タ、モデル9560T、を使用して得られた波形データ
をサンプリング及びディジタル化した。SR、VT、V
FのQRS波形データをそれぞれ200セット(計60
0セット)を検証用に準備し、これらの入力に対するニ
ューラル回路網の出力の評価を行った。ニューラル回路
網の設計には、Neural Ware社のNeura
l Works ProfessionalII/Plu
sを使用した。評価基準として、ニューラル回路網から
の出力値と、真の出力値との最大絶対誤差を用いた。ニ
ューラル回路網からの2出力OUT1、OUT2での最
大絶対誤差を表2に示している。
高々0.27程度であり、それ故、図示実施例の有効性
が確認された。
ロック回路図である。
(SR)のQRS波形図とその周波数パワー・スペクト
ルの分布図である。
ム(SR)のQRS波形図とその周波数パワー・スペク
トルの分布図である。
の周波数パワー・スペクトルの分布図である。
波形図とその周波数パワー・スペクトルの分布図であ
る。
波形図とその周波数パワー・スペクトルの分布図であ
る。
数パワー・スペクトルの分布図である。
層構成図である。
Claims (6)
- 【請求項1】 心電電極から得られた心電信号をサンプ
リングしてディジタル値に変換するA/D変換手段と、 ディジタル値に変換された心電信号からQRS波形を検
出するQRS波検出手段と、 検出されたQRS波形を入力して周波数パワー・スペク
トルに変換し、正常な洞結節リズムと不整脈とを弁別す
るように予め定めた周波数領域で複数の成分に分割され
たパワー・スペクトル値を出力するQRS波変換手段
と、 前記複数の成分に分割されたパワー・スペクトル値を入
力して、予め定めた学習アルゴリズムに従って、前記検
出されたQRS波形のパターンを認識し、拍動の診断信
号を出力するニューラル回路網と、 を備えたことを特徴とする植込型除細動器に適用可能な
不整脈を識別する装置。 - 【請求項2】 前記予め定めた周波数領域が約4〜20
Hzであり、前記QRS波変換手段は、中心周波数が
4、8、12、16、20Hzでバンド幅が4Hzであ
る、5個のビンでのパワー・スペクトル値を出力するこ
とを特徴とする請求項1の不整脈を識別する装置。 - 【請求項3】 前記ニューラル回路網が、前記診断信号
として、正常な洞結節リズム(SR)と、心室性期外収
縮(PVC)及び心室性頻脈(VT)と、心室性細動
(VF)と、を示す信号を出力することを特徴とする請
求項1又は2の不整脈を識別する装置。 - 【請求項4】 前記ニューラル回路網が、前記複数の成
分に分割されたパワー・スペクトル値を入力する入力層
と、前記診断信号を出力する出力層と、前記入力層と前
記出力層との間の隠れ層との3つの階層構造を有するこ
とを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一つの不整脈
を識別する装置。 - 【請求項5】 前記QRS波変換手段がFFT(高速フ
ーリエ変換)であることを特徴とする請求項1乃至4の
いずれか一つの不整脈を識別する装置。 - 【請求項6】 前記QRS波変換手段が、バンド・パス
・フイルタ手段であることを特徴とする請求項1乃至4
のいずれか一つの不整脈を識別する装置。
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JPH08322952A JPH08322952A (ja) | 1996-12-10 |
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