JP5193222B2 - 改良された自動セグメント分割を含む生物医学信号解析方法 - Google Patents
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Description
セグメント分割は、前記複数の識別可能な時系列セグメントのサブセットに対応した、2つ又はそれ以上の数の状態を用いて行われ、サブセットは、前記信号の開始点及び終了点の間の部分を形成し、
前記開始点及び終了点の少なくとも一つの位置は、前記周期信号特徴に基づき推定され、
セグメント分割は、前記推定された位置に基づいた場所にある前記信号の前記部分に対してのみ行われることを特徴とした方法である。
従って、本発明の本態様によれば、生物医学信号の部分に対応した2つ又はそれ以上の数の状態を含む隠れマルコフモデルを用いて、該部分のみのセグメント分割を行うことが可能となる。これにより、セグメント分割の処理は、プロセッサに対してより少ない処理負荷を要求するものとなり、その結果、処理はより高速になる。
本発明は、添付の図面を参照して更に例示される。
・遷移モデル 隠れ状態の初期確率と、次の観測時に、ある特定の状態から別の特定の状態に遷移する確率を与える確率行列とを提供する。測定と測定の間で状態が変化しない場合は、“自己遷移”となる。
・観測モデルの集合 各々の状態に対して一つのモデルがあり、各モデルは、任意の所定の時点でなされた観測に対して、前記状態となる確率を与える。
1)識別可能な周期的な特徴は、波形のRピークであり、このピークは、標準的なアルゴリズム(パン−トンプキンス(Pan−Tompkins)アルゴリズム)により検出する。(なお、他の実施例においては、J点など、他の識別可能な特徴を用いることもできる。)
2)一つのHMMを用いて、Qonset点を検出する。
3)さらに、RRとQTとの間の既知の概ね線形の関係を用いて、Toffset点の初期推定を行う。この点は、Toffset点の位置を示す、第二HMMのための、開始点と終了点との間の中間点を形成する。
4)さらに、各QT間隔を独立して扱うのではなく時系列として考慮することにより、この推定を精緻化し、現在又は過去のQT間隔に基づき、カルマンフィルタなどの再帰的予測アルゴリズムを用いて次のQT間隔を予測する。これにより、現在のQTの延長部を追跡し、標準的なRR間隔とQT間隔との間の関係に関して、現在のオフセットが得られる。
5)最後に、以上により得られた開始点及び終了点を用いて、Toffset点の直前と直後の波形のセグメントに対応した2つの状態を有する、第二(2状態)HMMにより、Toffsetを推定する。第一状態から第二状態への遷移は、決定されたToffset点をマーク付けするものとなる。
上述した特定の例では、ステップ5において(オプションとして、ステップ5aでフィルタ化して)求めた補正されたQT間隔の中央値を用いて、各々連続した2分間の部分でのデータに関して、補正されたQT間隔の平均値とプロットを求めた。しかし、主体(患者又は治験者)の活動と、実質的な記録の開始時刻は、日によって異なる。この変動に対して、異なる日の間でECGデータを比較するための現状のやり方を可能とするために、比較しようとする各日の、同一の時間に特定の時間枠を設定する。例えば、各日の定義された開始時刻と、その後の30分、60分、90分等で、10分間の時間枠でデータを検査する。臨床検査の場合、開始時刻は、治験薬の投与又は制御の時刻、あるいは、投与前の設定時刻であってよく、時間枠の間隔は、一日の中で次第に増加してもよい。しかし、データには変動がありノイズが含まれるため、このような比較は不正確となることもある。
(1)各日の(例えば、10分間の)対応する時間セグメントから、高い信頼値をもつ全ての心拍を考慮する。異なる2つの日の各心拍の類似度を表す何らかの特徴(例えば、RR間隔又は何らかの形状指標)を計算する。2つの日に時間セグメントの組合せ集合に関する、特徴の中央値を求める。さらに、時間セグメントの各々に対し、計算で求めた特徴の共通の中央値からの差に基づき、心拍をランク付けする。各セグメントについて、特徴の中央値に最も近い特徴をもつ心拍のみを選択する(例えば、中央値から外れる10%の心拍を棄却する)。さらに、時間セグメントの各々に残る各心拍の、QTcの平均値又は中央値を計算し、2つの値の差を求める。
(2)第一の時間セグメントに含まれる全ての心拍と、第二の時間セグメントに含まれる全ての心拍の間で、一対毎に類似度を比較する。各心拍について、当該心拍のQTc値と、他のセグメントで最も一致する一つの心拍(あるいは複数の心拍)のQTc値とを差を計算する。最後に、上記で得られた全ての対のQTc比較の平均値と標準偏差を計算する。
上述した例では、QT間隔を予測するために、ECGのトレーニングセットから得られたRR間隔とQT間隔との間の関係を用いている。
QTclc=QT+Δ(QT/RR)×(1000−RR)
ここで、Δ(QT/RR)は、注目する時間期間におけるQT−RR関係の線形回帰の勾配であり、QT間隔及びRR間隔はミリ秒で表す。
Claims (22)
- 複数の識別可能な時系列セグメントと、少なくとも一つの認識可能な周期信号特徴とを有する生物医学信号の分析のための、コンピュータに組み込まれた方法であって、
隠れマルコフモデルを用いて信号をセグメント分割するステップであって、該モデルが信号の連続したセグメントに対応した複数の状態を有する前記ステップを含む方法であり、
セグメント分割は、前記複数の識別可能な時系列セグメントのサブセットに対応した、2つ又はそれ以上の数の状態を用いて行われ、前記サブセットは、前記信号の開始点及び終了点の間の部分を形成し、
前記開始点及び終了点の少なくとも一つの位置は、前記周期信号特徴に基づき推定され、
前記セグメント分割は、前記推定された位置に基づいた場所にある前記信号の前記部分に対してのみ行われることを特徴する方法。 - 請求項1記載の方法において、前記周期信号特徴により推定した開始点又は終了点の位置と、前記セグメント分割から得られた位置との間の差に基づき、信頼度指標を計算する方法。
- 請求項1又は2記載の方法において、HMMから得られたセグメント分割の確率に基づき、信頼度指標を計算する方法。
- 請求項2又は3記載の方法において、前記生物医学信号のアーチファクト(artefact)を自動的に棄却するために信頼度指標を用いる方法。
- 請求項1、2、3又は4記載の方法において、信号の一部は、心電図(ECG)のQonsetからToffsetまでの期間であるECGのQT間隔である方法。
- 請求項5記載の方法において、QT間隔の前記終了点としてToffsetを推定した位置に基づき、セグメント分割を行う方法。
- 請求項5又は6記載の方法において、周期信号特徴は、Rピーク又はJ点である方法。
- 請求項5、6又は7記載の方法において、心拍数とQT間隔との間の関係から、QT間隔の終了点の位置を求める方法。
- 請求項8記載の方法において、セグメント分割する心拍に先立つ期間に渡る心電図(ECG)信号の分析により、心拍数とQT間隔との間の関係を求める方法。
- 請求項9記載の方法において、
QT間隔の値と、現在の心拍に渡る時間間隔内の複数の心拍の各々に対応する心拍間時間とを求めるステップであって、前記心拍間時間は、各心拍のRピークと、隣接する心拍のRピークとの間の時間間隔であるステップと、
QT間隔と心拍間時間との間の関係を計算するために、QT間隔と、前記時間間隔の対応する心拍間時間とに対して回帰分析を行うステップと、
前記関係を用いて、現在の心拍に対するQT間隔を補正するステップとをさらに含む方法であり、
その時刻での現在の心拍に渡る新しい時間間隔に基づき、前記回帰分析を周期的に繰り返し実行する方法。 - 請求項10記載の方法において、各心拍に渡る時間間隔に基づき、各心拍に対して前記回帰分析を繰り返す方法。
- 請求項10又は11記載の方法において、現在の心拍に渡る前記時間間隔は、現在の心拍の前2時間から3時間から、現在の心拍の後2時間から3時間までの時間間隔である方法。
- 請求項10記載の方法において、
心電図の複数の心拍の各々に対して、前記回帰分析により、QT間隔とR−R間隔との間の関係の勾配の現在値を求めるステップと、
前記複数の心拍の各々に対し計算された現在の勾配値を表示し、ホルター心電図記録が継続している間、前記勾配の変動を表示するステップとをさらに含む方法。 - 請求項13記載の方法において、前記各時間間隔は、各々、前記複数の心拍の個々に渡る4時間から6時間の時間間隔である方法。
- 請求項1記載の方法において、
異なる日に得られた、一人の患者の前記心電図を分析するステップを含み、
前記異なる日の各々の同一の時間間隔に得られた前記心電図の各々の部分を選択するステップと、
2つの部分のサブセクション間の類似度を測定するために、信号の一つあるいはそれ以上の数の特徴に基づき、類似度関数を定義するステップと、
前記類似度関数を用いて、類似した2つの部分の各々サブセクションを選択するステップと、
前記選択されたサブセクションに対し比較分析を行い、前記QT間隔の変化を決定するステップとを含む方法。 - 請求項15記載の方法において、前記異なる日の各々の同一時間間隔に得られた前記心電図の各々の部分を選択するステップは、日の中の時間を選択し、該時間に関する時間ウインドウを、前記時間間隔として設定するステップを含む方法。
- 請求項15又は16記載の方法は、さらに、日の中の複数の時間を選択し、該時間の各々に関する時間ウインドウを設定するステップを含む方法。
- 請求項15乃至17記載のいずれかに記載の方法において、前記類似度関数は、前記心電図の波形の形状を測定する方法。
- 請求項15記載の方法において、前記類似度関数は、心拍数を測定する方法。
- 請求項19記載の方法において、前記比較分析のために選択されたサブセクションは、前記信号の前記部分の最も類似した個々の心拍のいくつかである方法。
- 請求項20記載の方法において、3つの心拍が選択される方法。
- 請求個15乃至21のいずれかに記載の方法において、前記比較分析は、前記2つのサブセクションの各々で平均化された、前記QT間隔の値に基づく方法。
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