JP3198451B2 - 雑音除去方法及び装置 - Google Patents
雑音除去方法及び装置Info
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Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、共通の信号源から発生
される原信号を複数の測定個所で検出した検出信号に混
入し、かつ信号源以外の場所で発生する雑音を除去する
ための雑音除去方法及び装置に関するものである。
される原信号を複数の測定個所で検出した検出信号に混
入し、かつ信号源以外の場所で発生する雑音を除去する
ための雑音除去方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】例えば心臓を信号源とする心電計では、
心臓で誘発される心電図信号を胸部、左右の手及び足等
に電極を装着して複数チャネルで検出している。そし
て、このような検出信号中に混入し、かつ周波数領域が
心電図信号と共通である雑音を除去する場合、心電図信
号が歪むのを甘受してフィルタで除去している。
心臓で誘発される心電図信号を胸部、左右の手及び足等
に電極を装着して複数チャネルで検出している。そし
て、このような検出信号中に混入し、かつ周波数領域が
心電図信号と共通である雑音を除去する場合、心電図信
号が歪むのを甘受してフィルタで除去している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】要するに、一般的に電
気信号からその周波数領域の雑音を歪み無しで除去する
のは現在のところ難題である。因に、複数個の同一信号
を位相を揃えて多重加算して平均することにより、雑音
を相殺する加算平均方法が周知であるが、周期的に同一
信号となり得ない信号には適用されない。したがって、
例えば心電図信号に混入するＰＶＣ（premature ventri
cular contraction)、心細動或はその他の不整脈を除去
するのは困難である。
気信号からその周波数領域の雑音を歪み無しで除去する
のは現在のところ難題である。因に、複数個の同一信号
を位相を揃えて多重加算して平均することにより、雑音
を相殺する加算平均方法が周知であるが、周期的に同一
信号となり得ない信号には適用されない。したがって、
例えば心電図信号に混入するＰＶＣ（premature ventri
cular contraction)、心細動或はその他の不整脈を除去
するのは困難である。
【０００４】本発明は、このような点に鑑みて、共通の
信号源に対して少なくとも近似的に線形又は非線形の関
数関係が保持されるシステムにおいて、その複数の測定
個所で検出した検出信号について信号源本来の原信号成
分と周波数帯域が重なる雑音成分を、原信号に歪みを与
えること無く除去できる雑音除去方法及び装置を提供す
ることを目的とする。
信号源に対して少なくとも近似的に線形又は非線形の関
数関係が保持されるシステムにおいて、その複数の測定
個所で検出した検出信号について信号源本来の原信号成
分と周波数帯域が重なる雑音成分を、原信号に歪みを与
えること無く除去できる雑音除去方法及び装置を提供す
ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】共通の信号源に対して複
数個所（Ｎチャネル）で原信号を検出する場合、任意の
チャネルの検出信号Ｖi は、各チャネル間の固有の振幅
関係、即ち分配率を規定するパラメータαijで重みつけ
して他チャネルの検出信号Ｖj の線形の組合せで、下記
の式１のように表現できる。この方法は、分配信号源が
分配信号に関して直線又は非直線モデルにより近似され
ること、測定個所の数（チャネル数）がモデルのパラメ
ータを決定するのに十分であることを条件に成立する。
例えば、測定対象が、直線性の独立変数の最大数Ｌであ
る線形システムについてモデル化されると、チャネル数
Ｎはそのモデルのパラメータを決定するために、Ｎ＞Ｌ
の条件が必要である。実際上大多数の測定システムは、
この条件を満足する。
数個所（Ｎチャネル）で原信号を検出する場合、任意の
チャネルの検出信号Ｖi は、各チャネル間の固有の振幅
関係、即ち分配率を規定するパラメータαijで重みつけ
して他チャネルの検出信号Ｖj の線形の組合せで、下記
の式１のように表現できる。この方法は、分配信号源が
分配信号に関して直線又は非直線モデルにより近似され
ること、測定個所の数（チャネル数）がモデルのパラメ
ータを決定するのに十分であることを条件に成立する。
例えば、測定対象が、直線性の独立変数の最大数Ｌであ
る線形システムについてモデル化されると、チャネル数
Ｎはそのモデルのパラメータを決定するために、Ｎ＞Ｌ
の条件が必要である。実際上大多数の測定システムは、
この条件を満足する。
【０００６】
【数１】
【０００７】測定に先立つ学習により、各チャネルの検
出信号の学習データＶi (j) （ｉ＝１、２………、Ｎ及
びｊ＝１、２………、Ｍ、ｉはチャネル、ｊはサンプリ
ング時点）が得られる。これらの学習データを用いて任
意のチャネルｉにつき数式１を適用して下記の式２によ
る連立方程式が得られる。
出信号の学習データＶi (j) （ｉ＝１、２………、Ｎ及
びｊ＝１、２………、Ｍ、ｉはチャネル、ｊはサンプリ
ング時点）が得られる。これらの学習データを用いて任
意のチャネルｉにつき数式１を適用して下記の式２によ
る連立方程式が得られる。
【０００８】
【数２】
【０００９】αijは、線形代数学における周知の最小自
乗法の原理を前提にして、Ｍ＋１≧Ｎを条件にＭ元連立
一次方程式として算出される。つまり、このようにαij
が演算されることにより、各チャネルの検出信号Ｖi
は、残りのチャネル群の検出信号Ｖj より演算される。
乗法の原理を前提にして、Ｍ＋１≧Ｎを条件にＭ元連立
一次方程式として算出される。つまり、このようにαij
が演算されることにより、各チャネルの検出信号Ｖi
は、残りのチャネル群の検出信号Ｖj より演算される。
【００１０】同様に、共通の信号源に対して複数の測定
個所で非線形の関数関係が保持されるシステムにおいて
も、非線形の最小自乗法の原理を前提にして、各チャネ
ル間の固有の振幅関係を規定するパラメータαijが演算
される。
個所で非線形の関数関係が保持されるシステムにおいて
も、非線形の最小自乗法の原理を前提にして、各チャネ
ル間の固有の振幅関係を規定するパラメータαijが演算
される。
【００１１】本発明は、この代数学の算法を利用して演
算した信号と、実際の信号との差が雑音の識別に利用で
きることに着眼し、前述の目的を次のようにして達成し
た。即ち、共通の信号源から発生される原信号を複数の
測定箇所で検出した検出信号の雑音を除去するための雑
音低減方法において、検出信号から派生された信号のＭ
個のサンプリング時点のサンプリングにより、任意の測
定箇所の検出信号を残りの測定箇所の検出信号の線形組
合わせとして重みつけを行うパラメータを演算し（ここ
で、Ｍ＋１は測定箇所の数以上）、検出信号中の基本成
分信号を検出し、検出信号から基本成分信号を減算して
残差信号を発生させ、パラメータで重みつけされた残り
の測定箇所の残差信号を加算して任意の測定箇所の残差
信号に対応する比較信号を演算し、任意の測定箇所の各
サンプリング時点で検出信号に含まれる雑音混入度合を
反映する雑音指標を、各サンプリング時点での比較信号
と残差信号とを対比して演算し、任意の測定箇所の残差
信号の信号振幅を雑音指標に応じて減少させることによ
り、残差信号中の原信号成分を検出し、この原信号成分
と基本成分信号とを加算することにより、任意の測定箇
所の混入雑音を低減した原信号を再生させる。
算した信号と、実際の信号との差が雑音の識別に利用で
きることに着眼し、前述の目的を次のようにして達成し
た。即ち、共通の信号源から発生される原信号を複数の
測定箇所で検出した検出信号の雑音を除去するための雑
音低減方法において、検出信号から派生された信号のＭ
個のサンプリング時点のサンプリングにより、任意の測
定箇所の検出信号を残りの測定箇所の検出信号の線形組
合わせとして重みつけを行うパラメータを演算し（ここ
で、Ｍ＋１は測定箇所の数以上）、検出信号中の基本成
分信号を検出し、検出信号から基本成分信号を減算して
残差信号を発生させ、パラメータで重みつけされた残り
の測定箇所の残差信号を加算して任意の測定箇所の残差
信号に対応する比較信号を演算し、任意の測定箇所の各
サンプリング時点で検出信号に含まれる雑音混入度合を
反映する雑音指標を、各サンプリング時点での比較信号
と残差信号とを対比して演算し、任意の測定箇所の残差
信号の信号振幅を雑音指標に応じて減少させることによ
り、残差信号中の原信号成分を検出し、この原信号成分
と基本成分信号とを加算することにより、任意の測定箇
所の混入雑音を低減した原信号を再生させる。
【００１２】
【作用】予め雑音が低い状態で又は従来方法によって雑
音を低減させた状態で、共通の信号源に対する任意の測
定箇所のパラメータαijを求めておく。複数の測定箇所
で検出した検出信号から雑音を殆ど含まない程度に原信
号に近い基本成分信号を分離すると、残差信号が残る。
この残差信号には、原信号から基本成分信号を除いた原
信号成分と雑音とが含まれるために、信号雑音比は低く
なり、雑音レベルが相対的に大きくなって雑音の識別が
容易になる。この残差信号中の原信号成分は、原信号の
一部であるために、固有の振幅関係を有している。即
ち、残差信号に含まれる原信号成分は式１に従って再生
され、一方は信号源以外で発生する雑音は式１に従わ
ず、したがって残差信号から求めた比較信号は雑音に応
じて変化する。このため、任意の測定箇所に対してパラ
メータαijを用いて残りの測定箇所の残差信号から求め
た比較信号は、原信号成分に関してはそのまま再現さ
れ、雑音成分は異った振幅で再構成される。
音を低減させた状態で、共通の信号源に対する任意の測
定箇所のパラメータαijを求めておく。複数の測定箇所
で検出した検出信号から雑音を殆ど含まない程度に原信
号に近い基本成分信号を分離すると、残差信号が残る。
この残差信号には、原信号から基本成分信号を除いた原
信号成分と雑音とが含まれるために、信号雑音比は低く
なり、雑音レベルが相対的に大きくなって雑音の識別が
容易になる。この残差信号中の原信号成分は、原信号の
一部であるために、固有の振幅関係を有している。即
ち、残差信号に含まれる原信号成分は式１に従って再生
され、一方は信号源以外で発生する雑音は式１に従わ
ず、したがって残差信号から求めた比較信号は雑音に応
じて変化する。このため、任意の測定箇所に対してパラ
メータαijを用いて残りの測定箇所の残差信号から求め
た比較信号は、原信号成分に関してはそのまま再現さ
れ、雑音成分は異った振幅で再構成される。
【００１３】これにより、任意の測定箇所の雑音が相対
的に大きくなった残差信号と比較信号とを比較して、そ
の振幅差の大きさから雑音混入度合を反映する雑音指標
を演算して求める。この雑音指標が大きい程残差信号の
信号振幅を大きく減少させることにより、残差信号中の
雑音を圧縮させて原信号成分が検出される。
的に大きくなった残差信号と比較信号とを比較して、そ
の振幅差の大きさから雑音混入度合を反映する雑音指標
を演算して求める。この雑音指標が大きい程残差信号の
信号振幅を大きく減少させることにより、残差信号中の
雑音を圧縮させて原信号成分が検出される。
【００１４】したがって、この原信号成分を予め分離し
た基本成分信号に加算することにより、任意の測定個所
の検出信号中の原信号が、この原信号と周波数領域を共
通にする雑音を除去した状態で忠実に再生される。つま
り、信号源以外の個所の雑音源からの雑音は、信号源に
対する複数の測定箇所間の演算した固有の振幅関係と異
る関係があるために低減される。
た基本成分信号に加算することにより、任意の測定個所
の検出信号中の原信号が、この原信号と周波数領域を共
通にする雑音を除去した状態で忠実に再生される。つま
り、信号源以外の個所の雑音源からの雑音は、信号源に
対する複数の測定箇所間の演算した固有の振幅関係と異
る関係があるために低減される。
【００１５】
【実施例】図１は、本発明を適用した８チャネルの心電
計の基本構成を機能ブロック図で示す。同図において、
信号源１は心臓であり、右手（ＲＡ）、左手（ＬＡ）及
び胸部Ｃ１〜Ｃ６の信号を原信号とする８チャネルの心
電図信号を検出する。心臓の数学的モデルは長い間研究
されており、最大数７個の独立パラメータの心臓の線形
モデルは，高精度に心電図を検出し得ることが分かって
いる。
計の基本構成を機能ブロック図で示す。同図において、
信号源１は心臓であり、右手（ＲＡ）、左手（ＬＡ）及
び胸部Ｃ１〜Ｃ６の信号を原信号とする８チャネルの心
電図信号を検出する。心臓の数学的モデルは長い間研究
されており、最大数７個の独立パラメータの心臓の線形
モデルは，高精度に心電図を検出し得ることが分かって
いる。
【００１６】２はパラメータ演算手段であり、検出信号
のＭ（Ｍ＋１≧Ｎ）個のサンプリング時点のサンプリン
グにより、任意のチャネルの検出信号ＶINと、残りのチ
ャネルの検出信号ＶINとの固有の振幅関係を規定するパ
ラメータ演算を行って、記憶させておく。このパラメー
タは任意のチャネルの検出信号ＶIN i （ｉ＝１、２……
…、Ｎ）を残りのチャネルの検出信号ＶIN j （ｉ＝１、
２………、Ｎ、ｊ≠ｉ）の重みつけをした線形組合わせ
にする。例えば、図２に示すように、予めＳＮ比の十分
大きなＲ波について、少なくとも７時点ｔ1 〜ｔ7 でサ
ンプリング信号を各チャネルについて検出することによ
り、８チャネル・７時点の検出信号ＶINから線形システ
ムであることを前提にして前述の連立方程式を基にαij
を算出する。
のＭ（Ｍ＋１≧Ｎ）個のサンプリング時点のサンプリン
グにより、任意のチャネルの検出信号ＶINと、残りのチ
ャネルの検出信号ＶINとの固有の振幅関係を規定するパ
ラメータ演算を行って、記憶させておく。このパラメー
タは任意のチャネルの検出信号ＶIN i （ｉ＝１、２……
…、Ｎ）を残りのチャネルの検出信号ＶIN j （ｉ＝１、
２………、Ｎ、ｊ≠ｉ）の重みつけをした線形組合わせ
にする。例えば、図２に示すように、予めＳＮ比の十分
大きなＲ波について、少なくとも７時点ｔ1 〜ｔ7 でサ
ンプリング信号を各チャネルについて検出することによ
り、８チャネル・７時点の検出信号ＶINから線形システ
ムであることを前提にして前述の連立方程式を基にαij
を算出する。
【００１７】３は検出信号中の基本成分信号を検出する
基本成分信号検出手段であり、位相ずれ無しのローパス
フィルタで構成することにより、各チャネルの帯域０．
０５〜１００Ｈｚの検出信号ＶIN中の例えば帯域１２Ｈ
ｚ以下の基本成分信号Ｖを検出する。４は検出信号ＶIN
から基本成分信号Ｖを減算して残差信号Ｖr を発生させ
る減算手段である。
基本成分信号検出手段であり、位相ずれ無しのローパス
フィルタで構成することにより、各チャネルの帯域０．
０５〜１００Ｈｚの検出信号ＶIN中の例えば帯域１２Ｈ
ｚ以下の基本成分信号Ｖを検出する。４は検出信号ＶIN
から基本成分信号Ｖを減算して残差信号Ｖr を発生させ
る減算手段である。
【００１８】５は残りの７チャネルの残差信号Ｖr とパ
ラメータαijとの演算から各測定個所の残差信号Ｖr に
対応する比較信号Ｕを発生させる比較信号演算手段であ
り、例えば１ｃｈの残差信号Ｖr1に対する比較信号Ｕ1
を残りのチャネルの残差信号Ｖr2〜Ｖr8から下記の式３
に従い演算する。残りのチャネルに対しても同様に比較
信号Ｕ2 〜Ｕ8 を演算する。
ラメータαijとの演算から各測定個所の残差信号Ｖr に
対応する比較信号Ｕを発生させる比較信号演算手段であ
り、例えば１ｃｈの残差信号Ｖr1に対する比較信号Ｕ1
を残りのチャネルの残差信号Ｖr2〜Ｖr8から下記の式３
に従い演算する。残りのチャネルに対しても同様に比較
信号Ｕ2 〜Ｕ8 を演算する。
【００１９】 Ｕ1 ＝α12Ｖr2＋α13Ｖr3……＋α18Ｖr8 ……（３）
【００２０】６は、任意のチャネルの残差信号Ｖr と比
較信号Ｕとを対比して残差信号Ｖr中の雑音指標を演算
する雑音指標演算手段である。この雑音指標は、例え
ば、実際の各チャネルの残差信号Ｖr と所属の比較信号
Ｕとの振幅から下記の式４によりコヒーレンス（可干渉
性）Ｃとして演算する。
較信号Ｕとを対比して残差信号Ｖr中の雑音指標を演算
する雑音指標演算手段である。この雑音指標は、例え
ば、実際の各チャネルの残差信号Ｖr と所属の比較信号
Ｕとの振幅から下記の式４によりコヒーレンス（可干渉
性）Ｃとして演算する。
【００２１】
【数３】
【００２２】この可干渉性の係数Ｃは物理学でも使用さ
れ、両信号Ｖr 、Ｕの一致程度を反映する。つまり、残
差信号Ｖr に雑音が含まれない場合には、比較信号Ｕは
信号源に対して固有の振幅関係にあるために残差信号Ｖ
r と等しくなり、Ｃ＝１となる。逆に、原信号成分に比
べ雑音が多い場合には、演算されたＵは固有の振幅関係
に従わないためにＯに接近し、したがってＣは０〜１間
で変化する。
れ、両信号Ｖr 、Ｕの一致程度を反映する。つまり、残
差信号Ｖr に雑音が含まれない場合には、比較信号Ｕは
信号源に対して固有の振幅関係にあるために残差信号Ｖ
r と等しくなり、Ｃ＝１となる。逆に、原信号成分に比
べ雑音が多い場合には、演算されたＵは固有の振幅関係
に従わないためにＯに接近し、したがってＣは０〜１間
で変化する。
【００２３】７は任意のチャネルの残差信号Ｖr の信号
振幅を雑音指標に応じて減少させることにより、残差信
号Ｖr 中の原信号成分を検出する雑音除去手段であり、
例えば各チャネルの残差信号Ｖr1〜Ｖr8に対して逐次所
属の雑音指標Ｃを乗算することにより、各チャネルの原
信号成分を検出する。
振幅を雑音指標に応じて減少させることにより、残差信
号Ｖr 中の原信号成分を検出する雑音除去手段であり、
例えば各チャネルの残差信号Ｖr1〜Ｖr8に対して逐次所
属の雑音指標Ｃを乗算することにより、各チャネルの原
信号成分を検出する。
【００２４】８は基本成分信号Ｖと残差信号Ｖr 中の原
信号成分とを加算することにより、任意のチャネルの混
入雑音を除去した原信号を再生させる加算手段であり、
再生された原信号は、装置目的に応じた処理、例えば標
準１２誘導の導出等の処理手段に送出され、波形表示等
を行わせる。
信号成分とを加算することにより、任意のチャネルの混
入雑音を除去した原信号を再生させる加算手段であり、
再生された原信号は、装置目的に応じた処理、例えば標
準１２誘導の導出等の処理手段に送出され、波形表示等
を行わせる。
【００２５】測定に際して、予め各チャネルのＲ波を検
出し、基線レベルを揃えてｔ1 〜ｔ7 のサンプリング時
点の振幅データからαijを予め演算しておく（図２）。
下記の表は、全チャネルに対するαij（ｉ＝１、２……
…８；ｊ＝１、２………８）の実測例を示す。
出し、基線レベルを揃えてｔ1 〜ｔ7 のサンプリング時
点の振幅データからαijを予め演算しておく（図２）。
下記の表は、全チャネルに対するαij（ｉ＝１、２……
…８；ｊ＝１、２………８）の実測例を示す。
【００２６】
【表１】
【００２７】測定が開始されると、各チャネルの検出信
号ＶIN（図３Ａ）を検出し、基本成分信号検出手段３で
基本成分信号Ｖ（図３Ｂ）が検出されると共に、減算手
段４で残差信号Ｖr （図３Ｃ）が発生される。この場
合、残差信号Ｖr には雑音が相対的に大きく混入してい
る。
号ＶIN（図３Ａ）を検出し、基本成分信号検出手段３で
基本成分信号Ｖ（図３Ｂ）が検出されると共に、減算手
段４で残差信号Ｖr （図３Ｃ）が発生される。この場
合、残差信号Ｖr には雑音が相対的に大きく混入してい
る。
【００２８】比較信号演算手段５は、各チャネルの残差
信号Ｖr に対し、残りのチャネルの残差信号Ｖr と所属
のαijとから比較信号（図４Ｄ）を演算する。比較信号
の雑音レベルは演算したαijに依らないことに起因して
残差信号Ｖr のものと全チャネルにわたり異った振幅に
なる。
信号Ｖr に対し、残りのチャネルの残差信号Ｖr と所属
のαijとから比較信号（図４Ｄ）を演算する。比較信号
の雑音レベルは演算したαijに依らないことに起因して
残差信号Ｖr のものと全チャネルにわたり異った振幅に
なる。
【００２９】雑音指標演算手段６は逐次Ｃを演算し、残
差信号Ｖr と乗算することにより、雑音の低減された原
信号成分（図４Ｅ）を検出する。加算手段８は、この原
信号成分と基本信号成分Ｖとを加算して、各チャネルの
心電図波形信号（図４Ｆ）を再生させる。
差信号Ｖr と乗算することにより、雑音の低減された原
信号成分（図４Ｅ）を検出する。加算手段８は、この原
信号成分と基本信号成分Ｖとを加算して、各チャネルの
心電図波形信号（図４Ｆ）を再生させる。
【００３０】尚、雑音指標演算手段６は、雑音が統計的
な特徴を有し、したがって時間的な統計効果を考慮し
て、任意の測定個所における各サンプリング時点ｎで、
連続する複数のサンプリング時点のＣに対する総合的な
評価値、例えば合計値を前後ｗ個のサンプリング時点の
Ｖri、Ｕi 値を用いて雑音指標Ｃ(n) を下記の式５によ
り逐次演算すると、さらに雑音除去の精度は向上する。
な特徴を有し、したがって時間的な統計効果を考慮し
て、任意の測定個所における各サンプリング時点ｎで、
連続する複数のサンプリング時点のＣに対する総合的な
評価値、例えば合計値を前後ｗ個のサンプリング時点の
Ｖri、Ｕi 値を用いて雑音指標Ｃ(n) を下記の式５によ
り逐次演算すると、さらに雑音除去の精度は向上する。
【００３１】
【数４】
【００３２】さらに、比較信号の雑音は異ったチャネル
の重みつけされたＶr の加算によりチャネル間に再分配
される事実を基に、サンプリング時点ｎの全チャネルに
対する平均化された共通の雑音指標として全チャネルの
Ｖr 及びＵの値によりＣ(n)を、下記の式６に従い演算
することもできる。式４に較べて雑音除去度は向上す
る。
の重みつけされたＶr の加算によりチャネル間に再分配
される事実を基に、サンプリング時点ｎの全チャネルに
対する平均化された共通の雑音指標として全チャネルの
Ｖr 及びＵの値によりＣ(n)を、下記の式６に従い演算
することもできる。式４に較べて雑音除去度は向上す
る。
【００３３】
【数５】
【００３４】雑音分配の時間及び空間効果を考えられる
ならば、Ｃ(n) は下記の式７により全チャネルを通して
時間ウインドにわたり演算される。同様に、式４に較べ
て雑音除去度は向上する。
ならば、Ｃ(n) は下記の式７により全チャネルを通して
時間ウインドにわたり演算される。同様に、式４に較べ
て雑音除去度は向上する。
【００３５】
【数６】
【００３６】さらに、雑音除去手段７として雑音指標の
効果を高めるため、Ｃに下記の式８で与えられる関数f
(c)を乗算した係数Ｃ・f(c)を用いることにより、大き
な雑音除去の効果が得ることができる。
効果を高めるため、Ｃに下記の式８で与えられる関数f
(c)を乗算した係数Ｃ・f(c)を用いることにより、大き
な雑音除去の効果が得ることができる。
【００３７】
【数７】
【００３８】つまり、図５Ａに示すＣの関数ｆ(C) でｂ
＝１として、より良好な効果が得られる。これは、雑音
指標がある範囲で雑音レベルを直接反映するとしても雑
音及び雑音指標間の関係は本質的に統計的であることに
よる。同図から分かるように、Ｃが１に近い高い値（こ
の場合雑音混入の確率は小さい）ならば、Ｖr は可能な
限り信号歪を回避するように減少される。一方、Ｃが比
較的低い値ならば（雑音存在の確率が高い場合）、ｆ
(C) の値は雑音除去効果を一層有効にするために０に急
速に接近する。
＝１として、より良好な効果が得られる。これは、雑音
指標がある範囲で雑音レベルを直接反映するとしても雑
音及び雑音指標間の関係は本質的に統計的であることに
よる。同図から分かるように、Ｃが１に近い高い値（こ
の場合雑音混入の確率は小さい）ならば、Ｖr は可能な
限り信号歪を回避するように減少される。一方、Ｃが比
較的低い値ならば（雑音存在の確率が高い場合）、ｆ
(C) の値は雑音除去効果を一層有効にするために０に急
速に接近する。
【００３９】心電図信号のように、間欠的な信号に対し
ては、基線に対する雑音指標（この場合信号は存在しな
い）は、雑音除去効果を改善するために下記の式９のｆ
(C)を用いることができる。ここで、Ｃb は基線のＶr
及びＵを用い、αijと共に学習相で予め演算する。心電
図信号に対しては、基線の４０ｍｓ期間にわたるサンプ
リング時点の平均値として測定する。図５Ｂは、Ｃb が
０．５、ｂが３に設定された場合の特性を示す。
ては、基線に対する雑音指標（この場合信号は存在しな
い）は、雑音除去効果を改善するために下記の式９のｆ
(C)を用いることができる。ここで、Ｃb は基線のＶr
及びＵを用い、αijと共に学習相で予め演算する。心電
図信号に対しては、基線の４０ｍｓ期間にわたるサンプ
リング時点の平均値として測定する。図５Ｂは、Ｃb が
０．５、ｂが３に設定された場合の特性を示す。
【００４０】
【数８】
【００４１】図６は、マイクロコンピュータを用いて本
発明を実施した通常の１２誘導式の心電計を示す。マイ
クロコンピュータ１４には、周知のように、８チャネル
の右手（ＲＡ）、左手（ＬＡ）及び胸部Ｖ１〜Ｖ６の信
号が、ＲＡ、ＬＡ及び左足（ＬＬ）誘導に対する平均回
路１８の平均信号及び右足帰還回路１９を経由した電位
を基準としてプリアンプ１０で差動増幅され、サンプリ
ングホールド回路１１でサンプリングホールドされ、マ
ルチプレクサ１２で逐次選択され、さらにＡ／Ｄコンバ
ータ１３でディジタル化されて供給され、一旦格納され
る。そして、内蔵のプログラムにより測定に際してのパ
ラメータの学習及びこのパラメータに基づく測定時の検
出信号の演算処理を行う。さらに、標準１２誘導用とし
て、演算処理より検出された前述の８チャネルの心電図
信号から各誘導信号を演算する。
発明を実施した通常の１２誘導式の心電計を示す。マイ
クロコンピュータ１４には、周知のように、８チャネル
の右手（ＲＡ）、左手（ＬＡ）及び胸部Ｖ１〜Ｖ６の信
号が、ＲＡ、ＬＡ及び左足（ＬＬ）誘導に対する平均回
路１８の平均信号及び右足帰還回路１９を経由した電位
を基準としてプリアンプ１０で差動増幅され、サンプリ
ングホールド回路１１でサンプリングホールドされ、マ
ルチプレクサ１２で逐次選択され、さらにＡ／Ｄコンバ
ータ１３でディジタル化されて供給され、一旦格納され
る。そして、内蔵のプログラムにより測定に際してのパ
ラメータの学習及びこのパラメータに基づく測定時の検
出信号の演算処理を行う。さらに、標準１２誘導用とし
て、演算処理より検出された前述の８チャネルの心電図
信号から各誘導信号を演算する。
【００４２】１５は１２誘導の各波形を表示する表示装
置、１６はその記録器であり、これらの各部はデータ及
びコントロールバス１７で互に接続されている。
置、１６はその記録器であり、これらの各部はデータ及
びコントロールバス１７で互に接続されている。
【００４３】このように構成された心電計の動作を図７
に示すフローチャートを参照して説明する。
に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４４】各チャネルの検出信号である心電図信号は
サンプリング周波数１ｋＨｚでサンプリングホールド回
路１１でホールドされると共に、順にマルチプレクサ１
２で選択されてＡ／Ｄコンバータ１３でディジタル化さ
れ、マイクロコンピュータ１４に取込まれる。
サンプリング周波数１ｋＨｚでサンプリングホールド回
路１１でホールドされると共に、順にマルチプレクサ１
２で選択されてＡ／Ｄコンバータ１３でディジタル化さ
れ、マイクロコンピュータ１４に取込まれる。
【００４５】測定に際して、予備測定として学習指令信
号がコントロールパネルから入力されると、各チャネル
のＲ波を検出し、その中の７時点の時間軸及び基線を揃
えてサンプリング信号を検出し、パラメータαijを演算
して記憶しておく（図７Ａ参照）。
号がコントロールパネルから入力されると、各チャネル
のＲ波を検出し、その中の７時点の時間軸及び基線を揃
えてサンプリング信号を検出し、パラメータαijを演算
して記憶しておく（図７Ａ参照）。
【００４６】測定開始信号が入力すると、各チャネルの
サンプリング信号を例えば前後１６個分を逐次移動平均
することにより、平滑化して各チャネルの基本成分信号
Ｖを検出する。次いで、各チャネルについて、減算によ
り残差信号Ｖr を発生させ、予め学習した被検者固有の
αijに応じて、各チャネルの比較信号Ｕを作成する。各
チャネルの各サンプリング時点でＣを演算し、逐次雑音
指標Ｃを演算する。各チャネルの各サンプリング信号と
なる残差信号Ｖr に雑音指標Ｃを乗算してその中の雑音
を低減させることにより、心電図信号成分を検出する。
この心電図信号成分は、所属のチャネルの所属のサンプ
リング時点の基本成分信号に加算されて再生される。さ
らに、再生された８ｃｈの心電図信号を基に周知の方法
で標準１２誘導の心電図信号を作成する。表示装置１５
では、心電図信号がＤ／Ａ変換されて表示され、また記
録器１６に記録される（図７Ｂ参照）。
サンプリング信号を例えば前後１６個分を逐次移動平均
することにより、平滑化して各チャネルの基本成分信号
Ｖを検出する。次いで、各チャネルについて、減算によ
り残差信号Ｖr を発生させ、予め学習した被検者固有の
αijに応じて、各チャネルの比較信号Ｕを作成する。各
チャネルの各サンプリング時点でＣを演算し、逐次雑音
指標Ｃを演算する。各チャネルの各サンプリング信号と
なる残差信号Ｖr に雑音指標Ｃを乗算してその中の雑音
を低減させることにより、心電図信号成分を検出する。
この心電図信号成分は、所属のチャネルの所属のサンプ
リング時点の基本成分信号に加算されて再生される。さ
らに、再生された８ｃｈの心電図信号を基に周知の方法
で標準１２誘導の心電図信号を作成する。表示装置１５
では、心電図信号がＤ／Ａ変換されて表示され、また記
録器１６に記録される（図７Ｂ参照）。
【００４７】図８〜図１３は、このような心電計で出力
される標準１２誘導の心電図信号波形の雑音除去効果を
確認する試験結果を示す。先ず、図８及び９は測定中に
筋肉が緊張して筋電図信号が発生した場合であり、図８
は本発明の処理を行った場合、図９は本発明の処理を行
わなかった場合である。図１０及び図１１は、原信号が
雑音に埋れる程度にさらに大きく前述の筋電図が混入し
た場合であり、図１０は本発明の処理を行なった場合、
図１１は本発明の処理を行わなかった場合である。図１
２及び図１３は、不特定の電極が接触不良になり、ハム
が発生した場合であり、図１２は本発明の処理を行った
場合、図１３は本発明の処理を行わなかった場合であ
る。
される標準１２誘導の心電図信号波形の雑音除去効果を
確認する試験結果を示す。先ず、図８及び９は測定中に
筋肉が緊張して筋電図信号が発生した場合であり、図８
は本発明の処理を行った場合、図９は本発明の処理を行
わなかった場合である。図１０及び図１１は、原信号が
雑音に埋れる程度にさらに大きく前述の筋電図が混入し
た場合であり、図１０は本発明の処理を行なった場合、
図１１は本発明の処理を行わなかった場合である。図１
２及び図１３は、不特定の電極が接触不良になり、ハム
が発生した場合であり、図１２は本発明の処理を行った
場合、図１３は本発明の処理を行わなかった場合であ
る。
【００４８】図１４は、Ｃの代りに前述のf(c)を用いて
図１２による試験の心電図信号を処理した場合の再生原
信号を示すもので、同図と対比して雑音がより高精度に
除去され、原信号がより忠実に再現されることが確認さ
れる。
図１２による試験の心電図信号を処理した場合の再生原
信号を示すもので、同図と対比して雑音がより高精度に
除去され、原信号がより忠実に再現されることが確認さ
れる。
【００４９】前述の実施例では、αijは検出信号ＶINか
ら派生された信号として検出信号ＶIN自体から直接演算
をしたが、図１５で示すように、図１の構成を変形して
残差信号Ｖr によっても演算できる。さらに、同図で点
線で示すように、基本成分信号Ｖを用いることも可能で
ある。
ら派生された信号として検出信号ＶIN自体から直接演算
をしたが、図１５で示すように、図１の構成を変形して
残差信号Ｖr によっても演算できる。さらに、同図で点
線で示すように、基本成分信号Ｖを用いることも可能で
ある。
【００５０】尚、本発明は、以上説明した生体信号に限
らず、信号源から少なくとも近似点的に互に線形或は非
線形の関数関係に依って信号が伝播することにより固有
の振幅関係に在る複数個所で信号を検出するようになっ
た種々のシステムに適用可能である。
らず、信号源から少なくとも近似点的に互に線形或は非
線形の関数関係に依って信号が伝播することにより固有
の振幅関係に在る複数個所で信号を検出するようになっ
た種々のシステムに適用可能である。
【００５１】
【発明の効果】本発明によれば、共通の信号源を複数個
所で測定するシステムにおいて、検出信号帯域内の雑音
を原信号を歪ませることなく除去可能となる。例えば心
電計に適用した場合、心電図信号領域のランダムノイ
ズ、筋電図信号、ハム等を心電図信号を歪ませることな
く、除去可能となる。さらに、ＰＶＣ、心細動等に起因
する不整脈等の混入した心電図であっても雑音を除去し
て歪なく検出される。
所で測定するシステムにおいて、検出信号帯域内の雑音
を原信号を歪ませることなく除去可能となる。例えば心
電計に適用した場合、心電図信号領域のランダムノイ
ズ、筋電図信号、ハム等を心電図信号を歪ませることな
く、除去可能となる。さらに、ＰＶＣ、心細動等に起因
する不整脈等の混入した心電図であっても雑音を除去し
て歪なく検出される。
【図１】本発明を適用された心電計の基本構成を示す機
能ブロック図である。
能ブロック図である。
【図２】同心電計の動作を説明する信号波形図である。
【図３】同心電計の動作を説明する信号波形図である。
【図４】同心電計の動作を説明する信号波形図である。
【図５】本発明の別の実施例を説明する図である。
【図６】本発明をマイクロコンピュータにより実施した
心電計の構成を示す図である。
心電計の構成を示す図である。
【図７】同マイクロコンピュータの動作を説明するフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図８】同心電計の効果を確認する試験例の信号波形図
である。
である。
【図９】図８の比較用試験の信号波形図である。
【図１０】同心電計の効果を確認する試験例の信号波形
図である。
図である。
【図１１】図１０の比較用試験の信号波形図である。
【図１２】同心電計の効果を確認する試験例の信号波形
図である。
図である。
【図１３】図１２の比較用試験の信号波形図である。
【図１４】図５の実施例による効果を確認するための信
号波形図である。
号波形図である。
【図１５】本発明を適用された心電計の基本構成の変形
例を示す機能ブロック図である。
例を示す機能ブロック図である。
１ 信号源
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 5/0428
Claims (9)
- 【請求項１】 共通の信号源から発生される原信号を複
数の測定箇所で検出した検出信号の雑音を除去するため
の雑音低減方法において、 前記検出信号から派生された信号のＭ個のサンプリング
時点のサンプリングにより、任意の前記測定箇所の前記
検出信号を残りの前記測定箇所の前記検出信号の線形組
合わせとして重みつけを行うパラメータを演算し（ここ
で、Ｍ＋１は前記測定箇所の数以上）、 前記検出信号中の基本成分信号を検出し、 前記検出信号から前記基本成分信号を減算して残差信号
を発生させ、 前記パラメータで重みつけされた残りの前記測定箇所の
前記残差信号を加算して任意の前記測定箇所の前記残差
信号に対応する比較信号を演算し、 任意の前記測定箇所の前記各サンプリング時点で前記検
出信号に含まれる雑音混入度合を反映する雑音指標を、
前記各サンプリング時点での前記比較信号と前記残差信
号とを対比して演算し、 任意の前記測定箇所の前記残差信号の信号振幅を前記雑
音指標に応じて減少させることにより、前記残差信号中
の原信号成分を検出し、 この原信号成分と前記基本成分信号とを加算することに
より、任意の前記測定箇所の混入雑音を低減した原信号
を再生させることを特徴とする雑音除去方法。 - 【請求項２】 検出信号から派生された信号が検出信号
自体である請求項１の雑音除去方法。 - 【請求項３】 検出信号から派生された信号が検出信号
から検出された基本成分信号であることを特徴とする請
求項１の雑音除去方法。 - 【請求項４】 検出信号から派生された信号が検出信号
から前記基本成分信号を減算して発生される残差信号で
あることを特徴とする請求項１の雑音除去方法。 - 【請求項５】 任意の前記測定箇所のサンプリング時点
での比較信号及び残差信号のコヒーレンス演算を基に雑
音指標を演算することを特徴とする請求項１の雑音除去
方法。 - 【請求項６】 雑音指標を比較信号及び残差信号のコヒ
ーレンスの関数とすると共に、この関数が前記雑音指標
が１の場合に１になり、かつ相対的に高い値のときに１
に近い相対的に高い値になり、また相対的に低いときに
急速に０に近い値になることを特徴とする請求項５の雑
音除去方法。 - 【請求項７】 任意の測定箇所の各サンプリング時点の
雑音指標が、前記各サンプリング時点前後にわたる比較
信号及び前記残差信号のコヒーレンスの平均値として逐
次演算されることを特徴とする請求項５の雑音除去方
法。 - 【請求項８】 雑音指標が、各サンプリング時の複数の
測定箇所の比較信号及び残差信号のコヒーレンスの平均
値を演算することにより、前記各サンプリング時の複数
の前記測定箇所に対する共通の雑音指標として逐次演算
されることを特徴とする請求項５の雑音除去方法。 - 【請求項９】 共通の信号源から発生される原信号を複
数の測定箇所で検出した検出信号の雑音を除去するため
の雑音低減装置において、 前記検出信号から派生された信号のＭ個のサンプリング
時点のサンプリングにより、任意の前記測定箇所の前記
検出信号を残りの前記測定箇所の前記検出信号の線形組
合わせとして重みつけを行うパラメータを（ここで、Ｍ
＋１は前記測定箇所の数以上）演算するパラメータ演算
手段と、 検出信号中の基本成分信号を検出する基本成分信号検出
手段と、 前記検出信号から前記基本成分信号を減算して残差信号
を発生させる減算手段と、 前記パラメータで重みつけされた残りの前記測定箇所の
前記残差信号を加算して任意の前記測定箇所の前記残差
信号に対応する比較信号を演算する比較信号演算手段
と、 任意の前記測定箇所の前記各サンプリング時点で前記比
較信号と前記残差信号とを対比して前記各サンプリング
時点で前記検出信号に含まれる雑音混入度合を反映する
雑音指標を演算する雑音指標演算手段と、 任意の前記測定箇所の前記残差信号の信号振幅を前記雑
音指標に応じて減少させることにより、前記残差信号中
の原信号成分を検出する雑音低減手段と、 前記基本成分信号と前記残差信号中の前記原信号成分と
を加算することにより、任意の前記測定箇所の混入雑音
を低減した原信号を再生させる加算手段と、を備えたこ
とを特徴とする雑音除去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10743094A JP3198451B2 (ja) | 1993-04-26 | 1994-04-25 | 雑音除去方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5-120463 | 1993-04-26 | ||
| JP12046393 | 1993-04-26 | ||
| JP10743094A JP3198451B2 (ja) | 1993-04-26 | 1994-04-25 | 雑音除去方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0795968A JPH0795968A (ja) | 1995-04-11 |
| JP3198451B2 true JP3198451B2 (ja) | 2001-08-13 |
Family
ID=26447471
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10743094A Expired - Fee Related JP3198451B2 (ja) | 1993-04-26 | 1994-04-25 | 雑音除去方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3198451B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104783780A (zh) * | 2015-04-13 | 2015-07-22 | 深圳市飞马与星月科技研究有限公司 | 心电信号除噪方法及装置 |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1618841B1 (en) | 2003-02-26 | 2013-08-14 | Daming Wei | Extended lead electrocardiogram deriving method |
| CA2996096A1 (en) * | 2015-08-26 | 2017-03-02 | Analytics For Life Inc. | Method and apparatus for wide-band phase gradient signal acquisition |
| JP7147894B2 (ja) * | 2021-03-03 | 2022-10-05 | 株式会社デンソーＥｍｃエンジニアリングサービス | 信号源推定装置 |
| CN116071881B (zh) * | 2023-03-24 | 2023-06-13 | 光谷技术有限公司 | 基于地波和视频的多模态入侵探测系统 |
-
1994
- 1994-04-25 JP JP10743094A patent/JP3198451B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104783780A (zh) * | 2015-04-13 | 2015-07-22 | 深圳市飞马与星月科技研究有限公司 | 心电信号除噪方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0795968A (ja) | 1995-04-11 |
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