JP5766738B2 - コンピュータによって訪問被検者グループのｅｃｇ波形を表示する方法 - Google Patents

Description

本発明はＥＣＧ波形について訪問被検者グループを解析する方法と装置に関し、更に詳しくは心電計、ホルター心電計によりデジタル化して取得、または心電図記録紙からデジタル化して取得されたＥＣＧ波形について訪問被検者グループを解析する方法と装置に関するものである。

関連出願の参照
本出願は、米国特許商標庁において２００５年５月１３日に出願された米国仮出願番号６０／６８０，５２５の優先権を主張するものであり、当該開示はすべて、本明細書にも取り入れられているものとする。

心臓は電気的刺激に反応する筋肉繊維から成るポンプである。心拍とは、ポンプとしての効率が最大になるよう、心房と心室腔が同期することに基づき、正確に制御される事象である。洞房結節は、心臓の右心房にあり、電気的刺激を発生させる。健康な人間では、洞房結節は通常、６０から１００Ｈｚの電気的刺激となる信号を発生させ、心筋の興奮と収縮の波が、明確な方式で心臓全体に広がっていく。電気的刺激となる信号は心室を収縮させ、これにより、心室を通して血液が送られる。左心房と右心房は、まず短い時間、収縮し、その後、左心室と右心室が短い時間、収縮する。正常な心拍リズムは、洞房結節（洞結節とも呼ばれる）から始まるので、“洞性”リズムと呼ばれる。洞房結節により出力される電気的刺激となる信号は、まず左心房と右心房に送られ、その後、房室結節を通って、左心室と右心室に送られる。

心電図（ＥＣＧ）とは心臓の電気的挙動を計測するものである。電極を人体の特定の位置に配置することにより、心臓の電気的挙動の出力記録が得られる。心臓の脱分極と再分極に起因する電気的挙動が各リードにより記録される。ＥＣＧは各リードから記録された情報を統合したものである。得られたＥＣＧは電流の方向と、脱分極させられた筋肉の大きさを反映している。従って、心房が脱分極（および収縮）した時のＥＣＧトレースは、心室が収縮した時に比べ、これよりも小さい。なぜなら、心房は心室よりもはるかに小さいからである。心室の再分極は、心室の脱分極と同じ方向（プラスの方向）となる。ＥＣＧは膜が脱分極している間は、プラス電位となり、再分極している間はマイナス電位となるが、心室は内側から外側へ（心内膜から心外膜へ）脱分極するので、その方向は心室が向いている方向と同じである。一方、再分極は、これとは逆の方向に起きる。

図１を参照し、ＥＣＧトレースを説明する。心周期はＰ−波から始まり、ここでは、洞房結節で自然に発火している細胞が閾値に達し、活動電位を発生させる。左心房と右心房を通って、左および下方へ広がる脱分極の波は、図１で“Ｐ波”と名付けられている。過分極化された心房は突然、脱分極され、ＥＣＧはプラスの偏位を記録する。左心房と右心房が脱分極されると、ＥＣＧはゼロに戻る。電流が房室結節を流れ、約０．１秒の遅延が生じ、房室結節の質量が小さいため、ＥＣＧトレースに、まったく電気的挙動は記録されない。房室結節が脱分極されると、プルキンエ線維の脱分極が誘発される。プルキンエ線維は左心室と右心室全体に電流を流し、これにより各心室に渡り、同時に脱分極が起こる。プルキンエ線維の組織の質量は小さいので、ＥＣＧトレースに、まったく電気的挙動は記録されない。房室結節とプルキンエ線維に流れる電流は、図１で“ＰＲセグメント”と名付けられている。

左心室と右心室の脱分極は“ＱＲＳ群”と呼ばれ、図１でも、そのように名付けられている。ＱＲＳ群は、かなり大きいが、これは、左心室と右心室の組織が洞房結節に比べて大きいためである。この３つのピークは、左心室と右心室を通って広がる電流の広がり方、すなわち、内側から外側へ広がることを示し、また、これらのピークは左心室の組織の質量が右心室の組織の質量よりも大きいという事実を示している。左心室と右心室の脱分極の完了は、ＱＲＳ群が終了したことを示す。
図２を参照すると、ＱＲＳ群の中の各点には名が付けられている。上記のように、ＱＲＳ群は左心室と右心室の脱分極を示す。心室の脱分極は心室中隔の左側で始まり、この脱分極のピークはＱＲＳ群のピーク“Ｑ”により示される。心室の脱分極は左心室の心内膜表面から、左心室の心外膜面へ広がり、ＱＲＳ群のピーク“Ｒ”により示される。右心室への心室の脱分極はＱＲＳ群のピーク“Ｓ“により示される。

“Ｔ波”と名付けられたセグメントは左心室と右心室の再分極を示す。左心室と右心室は再分極しているが、心臓は外側から内側へと、脱分極とは逆の方向（内側から外側へ）に再分極するので、Ｔ波はプラス電位となる。Ｔ波の終了は心周期の終了を示す。

図３を参照すると、得られた電気的挙動のトレースは紙テープにプリント・アウトまたはディスプレイ上に表示される。ＥＣＧ内の異常は様々な心臓に関連する症状、例えば、虚血、心筋梗塞、伝導障害、電解質平衡異常、心膜炎、弁疾患、あるいは心臓肥大等を表す。ある種の不整脈は、たまにしか、あるいは、精神的または肉体的な要因（すなわち、疲労等）がある場合のみしか、起こらないかもしれない。一般的なＥＣＧ記録は、長さが数分しかなく、この種の不整脈を捕らえることは難しい。ホルター心電計と呼ばれる、もっと長時間のＥＣＧトレースができるものが、あらゆる不整脈、または他の異常な挙動を捕らえるために使用される。ホルター心電計は、数日間に渡って、心臓の挙動を記録することができる。

図１を参照すると、計測されるセグメントの１つにＱＴ間隔と呼ばれるものがあり、ＱＴ間隔は心筋の細胞の収縮を管理する電気的挙動の期間を表す。ＱＴ間隔は心室の脱分極と、それに続く再分極の期間を表し、ＱＲＳ群のＱ波の始点から始まり、Ｔ波が基準等電位線に戻ったところで終わる。ＱＴ間隔の延長は心臓不整脈、ほぼ明らかに心室性不整脈、あるいは他の心室性不整脈の可能性もあるが、このような不整脈の進行を助長する電気生理学的環境を生む。ＱＴ延長症候群は、ＥＣＧトレースに異常に長いＱＴ間隔が存在する症状よって特定される。“先天性ＱＴ延長”とは、遺伝した長いＱＴ間隔のことを示す。遺伝の仕方は特定の心臓細胞のタンパク質異常に起因するもので、むろん、このタンパク質異常は、このタンパク質を作る遺伝子の異常により起こる。“後天性ＱＴ延長”という用語は、薬剤、または血液中の塩分、例えば、カリウムやマグネシウムの異常なレベルによりもたらされる長いＱＴ間隔を指す。

ある人が普通の状態ではＱＴ間隔に異常がなくても、ある種の薬剤を摂取した時、その人にＱＴ延長が現れたり、心室性不整脈（ＴｄＰ）を患ったりすることがある。図４に示すように、ＴｄＰは律動異常を示す心電図の特徴的な所見に関連し、一般的にＱＴ間隔の長くなっている状況で起きる。ＴｄＰは基準等電位線を中心としたＱＲＳ群のベクトルの連続的なねじれとしてＥＣＧトレース上に現れる多形性心室頻脈である。ＴｄＰの特徴は、不整脈に先立つ洞性拍動におけるＱＴ間隔の著しい延長である。ＴｄＰは生命にかかわるような心調律の悪化を招くことがあり、意識喪失や突然死に至る可能性もある。ＥＣＧトレース上のＱＴ間隔の計測は、今なお、被検者がＱＴ延長症候群かどうか、先天性か、後天性かを判定する主要な方法である。

非抗不整脈薬の好ましくない副作用は心臓再分極を遅延させる可能性があることである。ＱＴ間隔が心拍数に依存するので、ＱＴ間隔は心拍数に無関係な“修正”（ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ）値に補正され、それはＱＴＣ間隔と呼ばれている。ＱＴＣ間隔は、基準心拍数におけるＱＴ間隔（原則として、心拍数が６０ｂｐｍの時のＱＴ間隔）を表す。ＴｄＰを引き起こした、いくつかの薬剤は、ＱＴ絶対値ならびにＱＴＣのいずれをも明らかに延長させる。

心電計、ホルター心電計によりデジタル化して取得、または心電図記録紙からデジタル化して取得されたＥＣＧ波形について訪問被検者グループを解析する方法と装置を提供する。

説明に役立ち、非限定的な本発明の実施例により、様々な難点が解決される。また、本発明は、これらの難点を解決することが要求されるものではなく、説明に役立ち、非限定的な本発明の一実施例においては、いずれかの難点が解決されないこともあり得る。

一実施例により、ＥＣＧ波形について訪問被検者グループを解析する方法が提供される。一実施において、本方法は複数の訪問被検者グループの中から訪問被検者グループを選択し、その訪問被検者グループの各ＥＣＧ波形にアーチファクトがないか精査し、アーチファクトを含むＥＣＧ波形に注釈を付ける。また、本方法は各ＥＣＧ波形に計測キャリパがあるかどうか判定し、計測キャリパのないＥＣＧ波形に計測キャリパを加える。また、本方法は予備的解釈のない各ＥＣＧ波形に予備的解釈を割り当てるステップを有する。更に、本方法は各ＥＣＧ波形に分類尺度を割り当て、表示、評価のため、その分類尺度によって各ＥＣＧ波形を分離する。

別の実施例により、本方法を実行する装置とソフトウェア・ルーチンが提供される。

本発明の説明に役立ち、非限定的な実施例の更なる態様が、以下で、ある程度、説明される。また、当業者は本出願を精査した後、通常の実験を行うことにより他の態様についても理解可能である。

心電計、ホルター心電計によりデジタル化して取得、または心電図記録紙からデジタル化して取得されたＥＣＧ波形について訪問被検者グループを解析することができる。

ここでは、説明に役立ち、非限定的な本発明の実施例を添付された図面を参照し、より完全に説明していくことにする。説明する本実施例により、使用可能なコンピュータの一般的な例を以下に説明する。

コンピュータは１つ、または複数のプロセッサ、または処理ユニット、システム・メモリ、および、このシステム・メモリから成る様々なシステム・コンポーネントをプロセッサに接続するバスにより構成される。このバスは、１つ、または複数の任意のいくつかのバス構造とすることができ、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺機器用バス、アクセラレイティッド・グラフィックス・ポート、および、プロセッサ、または、任意の様々なバス・アーキテクチャを採用したローカル・バスにより構成することができる。システム・メモリは読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）とランダム・アクセス・メモリから成る。コンピュータ起動時等の、コンピュータ内の構成要素間での情報伝達を支援するルーチンが収容された基本入出力システム（ＢＩＯＳ）はＲＯＭまたは別のメモリに保存されている。

コンピュータは更に、１つ、または複数のハード・ディスク（図示省略）に対して読み出し、書き込みを行うハード・ディスク・ドライブを有する。コンピュータはリムーバブルな磁気ディスクの読み出し、書き込みを行う磁気ディスク・ドライブおよび／またはリムーバブルな光学ディスク、例えば、ＣＤ−ＲＯＭまたは、その他の光学メディア等の読み出し、書き込みを行う光学ディスク・ドライブを有することもある。ハード・ディスク・ドライブ、磁気ディスク・ドライブ、光学ディスク・ドライブは適当なインターフェースによってバスに接続される。これらのディスク・ドライブと、これらに対応するコンピュータ可読のメディアは、コンピュータ可読の命令、データ構造、プログラム・モジュール、および、その他のデータの不揮発性のコンピュータ用記憶装置となる。ここで説明する例示的な環境では、ハード・ディスク、リムーバブルな磁気ディスク、リムーバブルな光学ディスクが使用されているが、コンピュータによりアクセス可能なデータを保存できる他のタイプのコンピュータ可読のメディア、例えば、あくまで例であり、これに制限されるものではないが、磁気カセット・テープ、フラッシュ・メモリ・カード、デジタル・ビデオ・ディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ等が、この例示的な動作環境で利用可能であることもまた、当業者により理解されるところである。

オペレーティング・システムと、少なくとも１つ、または複数のアプリケーション・プログラム、その他のプログラム・モジュールやプログラム・データを含むハード・ディスク、磁気ディスク、光学ディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭに多数のプログラム・モジュールを保存することが可能である。キーボードやポインティング・デバイスなどの入力装置を介して、使用者がコンピュータに命令や情報を入力できるコンピュータもある。他の入力装置（図示省略）として、マイク、ジョイスティック、ゲーム・パッド、パラボラアンテナ、および／またはスキャナを含めてもよい。ただし、コンピュータに、このようなタイプの入力装置が備えられていない場合もある。これら、および、その他の入力装置はバスに接続されたインターフェースを介して、処理ユニットに接続される。また、モニタ、または、その他のタイプの表示装置をビデオ・アダプターなどのインターフェースを介してバスに接続することのできるコンピュータもある。

ただし、コンピュータに、このようなタイプの表示装置が備えられていない場合もある。モニタに加え、コンピュータは、スピーカーやプリンター等の、その他の周辺出力装置（図示省略）を含んでもよい。

コンピュータは、１つ、または複数のリモート・ターミナルへの論理接続を使用してネットワーク環境で動作することができるが、これは必須ではない。リモート・ターミナルは、他のパーソナル・コンピュータ、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、ピア・デバイス、または、他の一般的なネットワーク・ノードとすることができるが、これに限定されることはなく、また、通常、コンピュータに関連する上記の構成要素の多くまたは全部を装備している。コンピュータへの論理接続はローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）および広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むことができる。このようなネットワーク環境は、オフィス、企業内（ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ−ｗｉｄｅ）コンピュータ・ネットワーク、イントラネットおよびインターネットで普及している。

ＬＡＮネットワーク環境で使用されるとき、コンピュータは、ネットワーク・インタフェースまたはアダプタを通してＬＡＮに接続されている。ＷＡＮネットワーク環境で使用されるときは、コンピュータは通常、インターネットなどの、ＷＡＮ上のコミュニケーションを確立するためのモデムまたは他の手段を装備している。モデムは内蔵型または外付け型とすることができ、シリアル・ポート・インタフェースを介してバスに接続される。ネットワーク環境では、コンピュータに関連して記述されているプログラムモジュールまたはその一部は、リモートのメモリ・ストレージ・デバイスに格納しておくことができる。ここに示したネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段を使用することも可能であることが、理解される。

一般的に、コンピュータのデータ・プロセッサは、コンピュータの様々なコンピュータ可読な記憶メディアへ異なる時間に保存された命令手段によりプログラムされている。プログラムとオペレーティング・システムの配布は通常、例えば、フロッピー（登録商標）・ディスクまたはＣＤ−ＲＯＭで行われる。それらは、そこから、コンピュータの二次メモリにインストール、ロードされる。実行時には、コンピュータの電子的一次メモリに少なくとも、その一部がロードされる。本発明の説明に役立ち、非限定的な実施例は、これらの、および、その他の様々なタイプのコンピュータ可読な記憶メディアにより構成可能で、これら記憶メディアは、マイクロ・プロセッサや他のデータ・プロセッサと連携して、以下に示す動作の実行のための命令やプログラムを格納している。また、本実施例のいくつかは以下に示す方法と技術に従ってプログラムされているコンピュータそのものにより構成することができる。

本発明の例示的な一実施例は、ＥＣＧ波形の評価において心臓専門医を支援する方法と装置から成る。本実施例は取得されたＥＣＧトレースの解釈において、熟練した心臓専門医を援助する比較的経験の浅い心臓専門医をシミュレートするコンピュータを含むことができる。このＥＣＧトレースまたはＥＣＧ波形は、心電計またはホルター心電計を介してデジタル化されて取得、または心電図記録紙からデジタル化して取得される。

一実施では、コンピュータはＥＣＧトレース内のアーチファクトを確認し、ＥＣＧトレースの解釈を予備的に行う。また、コンピュータは波形について、わかっている情報に基づいて、いくつかのＥＣＧ波形を比較し、それに応じて、それらの波形を分類することができる。

例えば、心臓専門医が、ある波形を正常な波形、別のものを異常な波形と記した場合、コンピュータは、それらに、いくつかの共通する特徴があっても、その波形が両方とも同じグループに属するものには、なりえないと判断することができる。加えて、心臓専門医が波形についてのコンピュータの解釈を変更した場合、コンピュータは、その変更を解析し、その変更に応じて残りの波形を再分類することができる。

また、ＥＣＧトレースは様々な種類のフォーマット、例えば、ＦＤＡ ＸＭＬ、Ｍｏｒｔａｒａ ＸＭＬ（Ｅ−Ｓｃｒｉｂｅからエクスポートされたもの）、やＧＥ（登録商標） ＭＵＳＥ（登録商標）等で保存される。そのような、これらのフォーマットの１つで保存されたＥＣＧトレースを、コンピュータが使用しているフォーマットへ変換することを容易にする変換用ライブラリをコンピュータは含むことができる。つまり、この変換用ライブラリにより、コンピュータは、元になるＥＣＧトレースについてのデータの特定のフォーマット、サンプリング・レート、記録長、その他の細かい点について配慮する必要なく、一定のフォーマットから成るＥＣＧトレースを処理することができる。これにより、本実施例は、データ・ファイル・サイズ、フォーマット、サンプリング・レート、ビット深度、スケール係数に依存することなく機能する。

また、通常、ホルター心電図記録ファイルは毎秒１ｋのサンプリングで１２誘導データを２４または４８時間、格納するようになっている。本発明の一実施例では、コンピュータは少なくとも毎秒１ｋのサンプリングによる４８時間の１２誘導データのホルター心電図記録を処理できる。ただし、本発明がこのような実施例に限定されないのは明らかであり、コンピュータは、これより長い記録や、これより高い、および／または低いサンプリング・レートにより取得された記録を扱うことができる。

図５は本発明の説明に役立ち、非限定的な実施例で使用可能なコンピュータの一例を示す。コンピュータはプロセッサ５０、ユーザー・インターフェース５１、ローカル・ストレージ５４を有する。上記のように、プロセッサ５０は１つ、または複数のプロセッサを有することが可能で、ユーザー・インターフェース５１は、モニタ、キーボード、マウス、タッチ・スクリーン等を有することが可能である。プロセッサ５０は、１つ（または複数）のバスを介してローカル・ストレージ５４に接続され、ローカル・ストレージ５４は、様々なタイプのディスク・メモリ、電子的メモリ（すなわち、ＲＡＭ、ＲＯＭ等）、または様々なそれらの組み合わせにより構成することが可能である。また、プロセッサ５０はリモート・ストレージ５３にアクセスすることができ、リモート・ストレージ５３は様々なデータ記憶装置および／またはサーバー装置により構成することが可能である。

リモート・ストレージ５３またはローカル・ストレージ５４にはホルター心電図記録ファイル５２が保存されている。また、この例では、ストレージ５３または５４にはホルター心電図記録ファイル５２が保存されているが、リモート・ストレージ５３またはローカル・ストレージ５４には、更に、もしくは代わりに、他の方法で得られたデジタルＥＣＧ波形を保存することもできる。例えば、ストレージ５３または５４には、心電計を介して取得、または心電図記録紙からデジタル化して取得された波形を保存することができる。任意のイベントで、プロセッサ５０はストレージ５３または５４からホルター心電図記録ファイル５２にアクセスする。

ホルター心電図記録ファイル５２内のＥＣＧトレースの記録長の設定時間に制限はないが、通常、ＥＣＧトレースの記録長は約１０秒である。本実施例では、トレースする時間の制限が設定可能で、制限時間の初期設定値は１０秒としている。また、一実施において、コンピュータは設定された制限時間よりも長いＥＣＧトレースを切り捨てる。

また、コンピュータは３種の捕らえ方でデータを処理する。１つ目は訪問被検者グループ（ＳＶＧ：Ｓｕｂｊｅｃｔ−Ｖｉｓｉｔ Ｇｒｏｕｐ）という捕らえ方である。ＳＶＧとは、所定の被検者から得られた、すべてのＥＣＧトレースのグループで、このトレースは検査施設への１回の訪問、または１日の心電図記録により得ることができる。２つ目は単一ＥＣＧトレースという捕らえ方であり、これは通常、１０秒の記録長だが、それ以外の時間長も可能である。このＥＣＧトレースは長時間の、または連続した心電図記録から抽出するか、もしくは個別に取得することができる。ＥＣＧトレースを連続した心電図記録から抽出する事に関するより詳しい情報は、Ｓ． Ｓａｔｉｎ、Ｒ． Ｃｏｃｈｒａｎ、Ｎ． Ｐａｔｅｌにより考案された同時係属中の特許出願“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｄ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ Ｗａｖｅｆｏｒｍｓ”（心電図波形から順次、抽出を行う方法および装置）で開示されており、これは２００６年５月１５日に出願され、米国仮出願第６０／６８０，５２４に基づいている。これらの特許出願と仮出願による開示は、すべての目的のため、ここに参照により取り入れられる。３つ目はＥＣＧ波形という捕らえ方であり、これはＥＣＧトレースの一部である短いものであり、心拍１つ分を表すものである。ＥＣＧ波形の長さは心拍に伴って変化するようになっている。

本実施例では、コンピュータは特定のＳＶＧや、ある時刻のあるＳＶＧの中にある１つ、または複数のＥＣＧトレースの処理、表示を行い、心臓専門医は表示された１つ、または複数のトレースの評価、解釈をすることができる。心臓専門医がＳＶＧの中にある、すべてのＥＣＧトレースの評価を終えると、コンピュータは心臓専門医が次に調べるＳＶＧを選択する。一実施において、コンピュータは、どのＳＶＧが最も長い間、解釈されずに保存されていたかを、基準にして次のＳＶＧを選択する。あるいは、コンピュータは予備的解釈の結果、または予備的スクリーニング（ただし、解釈ではない）の結果に基づいて次のＳＶＧを選択することもできる。予備的解釈または予備的スクリーニングは、専門家またはコンピュータによる自動処理によって行うことができる。むろん、心臓専門医は何らかの優先順位が付けられたＳＶＧの中にあるトレースの閲覧、解釈に対する制限に逆らって、特定のＳＶＧを自由に選択することができる。

心臓専門医またはコンピュータが解釈のため、ＳＶＧを選択した後、心臓専門医またはコンピュータは各ＥＣＧ波形を精査し、その波形に”アーチファクト”があるかどうか判定することができる。アーチファクトは異常な、すなわち過度のノイズを含むＥＣＧ波形データに該当するものである。ＥＣＧ波形にアーチファクトが含まれる場合、それに応じてマーキングされる。

また、コンピュータはＳＶＧの中の各ＥＣＧ波形を評価して、１組のキャリパ位置の配置を決定することができる。キャリパ位置はＥＣＧ波形上の点で示され、波形上で１組を成す２つのキャリパ位置間の距離は、これに相当する波形上の２点間の距離に対応する。一例として、キャリパ位置はＥＣＧ波形に関連付けられているデジタルデータの一部に含まれ、ＥＣＧ記録計、専門家、別のコンピュータなどによって作成することができる。また、図１はＱＴ間隔の長さを測定するために使用される２つのキャリパ位置ＣＰ１、ＣＰ２の説明に役立つ例を示している。図から明らかなように、位置ＣＰ１、ＣＰ２間の距離は、ＱＴ間隔の長さに対応している。

また、ＥＣＧ波形に対応するデータにキャリパ位置がない場合、コンピュータはＥＣＧ波形を解析し、波形の１つまたは複数の適切な部分を測定するためのキャリパ位置を割り当てることができる。波形を解析し、波形の状態を測定することのできるアルゴリズムの例が米国特許第６５８０８１７号により開示されており、その発明の名称は“Ａｐｐａｒａｔｕｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｅａｄｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｚｉｎｇ ＥＣＧ Ｉｍａｇｅｓ”（ＥＣＧ画像の解釈と解析のための装置および方法）で、発明者はＦ． Ｂａｄｉｌｉｎｉ、２００１年５月１７日に出願されている。‘８１７特許による開示は、すべての目的のため、ここに参照により取り入れられる。

また、心臓専門医はＥＣＧ波形を精査して、適当なアプリケーション・ソフトウェアを介して計測キャリパ位置をそこに割り当てることもできる。例えば、ＥＣＧ波形が表示されている場合、心臓専門医はマウス、その他の入力装置を操作して、波形の様々な位置にキャリパ位置を割り当てることができる。

また、予備的解釈がない場合、コンピュータは各ＥＣＧ波形の予備的解釈を行い、その波形を、まず、予備的に特定の種類の波形と関連付けることができる。そして、コンピュータはＥＣＧ波形のデジタル・データの中に予備的解釈に相当するデータをインクルード、またはエンベッドすることができる。また、専門家は手作業で予備的解釈を行い、その結果をコンピュータに入力することもできる。一実施において、予備的解釈をする工程では、ＥＣＧ波形のある特徴を評価し、これを特定の種類の波形と関連付ける。例えば、予備的解釈の際、コンピュータはＥＣＧ波形の様々な特徴を評価し、その波形が正常な波形に相当するか、異常な波形に相当するかを予備的に判定する。更に、ある異常な波形が心房性細動を意味し、別の異常な波形が左心室肥大を意味すると判断する解釈が行われることもある。

コンピュータがＥＣＧ波形上で予備的解釈の動作を行う場合、コンピュータは心臓専門医からのフィードバックを受け、そのフィードバックに基づき波形の解釈方法を調整することができる。例えば、コンピュータがＥＣＧ波形上で予備的解釈を行った後、心臓専門医は解釈を調整または訂正し、この訂正をコンピュータに入力することができる。そして、コンピュータは予備的解釈処理における様々な閾値、評価パラメータ等を入力された訂正に基づいて調整することができる。

通常、従来の解釈アルゴリズムは熟練した心臓専門医による指導に頼っている。本発明の特別な一実施例では、コンピュータの解釈を変更するか、または正しい解釈として受け入れることによって、心臓専門医はコンピュータが実行する自動化された予備的解釈処理の成果を、根本的に訂正または承認する。どちらの場合にも、フィードバックは一括処理またはリアルタイム（インタラクティブ）処理に基づいて予備的解釈のアルゴリズムの性能を改善するために使用される。このフィードバック処理の結果、コンピュータによるＥＣＧ波形の予備的解釈は改善され、心臓専門医の作業負荷は軽減される。

各ＥＣＧ波形を精査した後、波形に分類尺度が割り当てられる。分類尺度は１組の１つ、または複数の数字または非数字（すなわち文字列）による値で、各ＥＣＧ波形の特定の重要な特徴を反映するものである。これに応じて、コンピュータは２つのＥＣＧ波形の分類尺度を評価し、これらのＥＣＧ波形が、どの程度似ているかを心臓専門医が解釈する感覚で判定することができる。言い換えれば、２つのＥＣＧ波形の分類尺度が非常に似ている場合、これらのＥＣＧ波形は心臓専門医の視点から見ても非常に似ている。

一例として、正常なＥＣＧ波形は所定の形、特徴を有する。また、同様に、ある異常を示すＥＣＧ波形も所定の形、特徴を有する。例えば、患者が心房性細動であることを示す異常な波形は第１の所定の形、特徴を有するものとする。また、患者が左心室肥大であることを示す異常な波形は第２の所定の形、特徴を有するものとする。同様に、右脚ブロックまたは洞性徐脈を表す異常な波形も、それぞれ、別の所定の形、特徴を有する。

従って、コンピュータはＥＣＧ波形のデータを所定の正常および異常な波形と比較することにより分類尺度を生成することができる。例えば、コンピュータはＥＣＧ波形の対応する点と所定の正常な波形を比較し、これらの点において、そのＥＣＧ波形が所定の正常な波形と異なる度合い、もしくは外れている度合いを判定することができる。一実施では、ＥＣＧ波形上の点が所定の正常な波形の対応する点から何画素分、離れているかを判定することにより、コンピュータは対応する点の、ずれを測定する。画素についての、このずれは分類尺度を生成する１つの要素として使用することができる。同様に、コンピュータはＥＣＧ波形を各所定の異常な波形と比較して、ＥＣＧ波形が各所定の異常な波形と、どの程度、異なっているか判定し、分類尺度を生成するための更なる要素として、この差異を利用することができる。

また、コンピュータは心臓専門医の承認なしで受け入れられるほどの信頼性のある予備的解釈がＳＶＧ内の任意のＥＣＧ波形にあるかどうか判定する。コンピュータは予備的解釈の１つ、または複数の内容を評価し、その解釈の信頼性を判定する。例えば、コンピュータは、（１）波形に何らかのアーチファクトがあるか、（２）波形内のアーチファクトの比率が所定の閾値未満かどうか、（３）波形内のアーチファクトの大きさ、または、その影響度が所定の閾値を超えているかどうか、（４）Ｔ−波（図１、２参照）の傾きが所定の範囲内かどうか、を判定することができる。ＥＣＧ波形が非常に信頼できる予備的解釈を有する場合、コンピュータは、波形をそれ以上、解析する対象から除外し、心臓専門医の作業負荷を軽減させる。

次に、他の利用可能な情報と同様に、ＳＶＧ内のＥＣＧ波形の分類尺度が精査され、ＥＣＧ波形を心臓専門医の視点から見て、それらがどの程度、似ているかによって分類する。例えば、一実施では、コンピュータはＥＣＧ波形の、各所定の正常または異常な波形と異なる度合いを評価することができる。ＥＣＧ波形が所定の度合い（例えば、所定の画素数より少ない等）より少なく、所定の波形の１つ（例えば、この所定の波形が異常であり、心房性細動を表す場合）と異なる場合、コンピュータは、そのＥＣＧ波形を“心房性細動の波形”のグループに入れる。

分類解析の際、あらかじめ検出されたか、または心臓専門医により指摘された、あらゆるアーチファクトの存在が考慮される。加えて、あらゆる既存の予備的解釈の存在、心臓専門医による解釈、または自動的に受け入れられる解釈も考慮される。確認された計測キャリパ位置が、その位置で有効な場合、コンピュータは分類解析において、これらの測定を他の分類尺度と同様に評価する。

一例として、コンピュータは、アーチファクトのあるＥＣＧ波形と、アーチファクトのないＥＣＧ波形を一緒にして、同じグループにすることはしない。更に、一実施では、アーチファクトのある各ＥＣＧ波形は、その波形１つだけが属するグループに割り当てられる。

また、一実施例では、最終的に受け入れられた解釈の付いたＥＣＧ波形は、この最終的に受け入れられた解釈が、心臓専門医によるものか、自動化されたコンピュータ処理によるかに関わらず、いずれのグループにも属さない。一方、承認された解釈のない、すべてのＥＣＧ波形は、それらの相似性に応じて、１つ、または複数のグループに入れられ、これらのグループには、実質的に互いに似た波形だけが属する。

また、コンピュータはＥＣＧ波形のグループ間の関係についての情報を提供する自己組織化マップ（ＳＯＭ：ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｍａｐ）と呼ばれるニューラル・ネットワークを利用することもできる。このように、似ているＥＣＧ波形同士、分類するのに加え、ＳＯＭは波形のグループ間の関係についての何らかの指標も提供する。特に、このＳＯＭは幾何学的および／または空間的な方法でグループを配列するが、似た傾向を持つグループ同士が互いに隣接または接近するように配列される。

また、説明に役立ち、非限定的な実施例において、心臓専門医はＥＣＧ波形の分類を大まかにするか細かくするかを制御することができる。例えば、ＥＣＧ波形を分類する際、過度に大まかに（例えば、異なるグループに含まれるべきＥＣＧ波形を１つにまとめる。）、または、過度に細かく（例えば、ひとまとめにすべきＥＣＧ波形を別のグループにする。）分類してしまうことがある。いずれの場合も、心臓専門医は分類された波形を調べ、グループを修正しなければならないので、心臓専門医の作業量は増える。分類を大まかにするか、細かくするかによって、心臓専門医はコンピュータによる波形の分類の仕方を最適化することができる。

分類を大まかにする、または細かくする一例として、心臓専門医は、ＥＣＧ波形が所定の波形（例えば、心房性細動を表す所定の波形）に対して、ずれていてもなお、その所定の波形グループ（例えば、“心房性細動の波形”のグループ）に分類される、ずれの所定の最大量（例えば、最大画素数）を調節することができる。例えば、コンピュータが誤って、ある波形を“心房性細動の波形”のグループに分類したとする。このような場合、心臓専門医は、波形が所定の波形に対して、ずれていてもなお、そのグループに入れられる、ずれの所定の最大量（例えば、画素数）を減らすことにより、どの波形が“心房性細動の波形”のグループに属するか判定する選択基準をより厳しくするよう、コンピュータに命令することができる。

また、コンピュータは特定のＳＶＧに関連付けられたＥＣＧ波形のグループのすべてを表示する１つの画面を有することができる。一例として、この画面上には多数の表示枠があり、各表示枠は１つのグループに割り当てられたＥＣＧ波形のすべてを表示することができる。また、コンピュータはＥＣＧ波形をオーバーレイ表示させることができ、医師はマウスまたは他の装置を使い、カーソルをホルター心電図の誘導に移動し、それを選択することにより、誘導を選択することができる。１度に画面上に表示する表示枠が多すぎる場合、スクロール画面が表示され、コンピュータはグループに含まれる波形の数に基づいてグループに優先順位をつけることができる。そして、コンピュータは最も波形を多く含むグループに対応する表示枠をスクロール画面の最初に表示させることができる。

上記の方法でＥＣＧ波形のグループを表示させることにより、心臓専門医が一見して、ＥＣＧ波形はどのように分類されているかを、わかるようにすることができる。ＥＣＧ波形が過度に大まかに（表示枠が少なすぎる）分類されていると心臓専門医が考えた場合、心臓専門医は上記のようにグループの数を増やしてＥＣＧ波形を再分類する命令をコンピュータに入力することができる。同様に、ＥＣＧ波形が不必要に細分化されている場合、心臓専門医は上記のようにグループの数を減らしてＥＣＧ波形を再分類する命令をコンピュータに入力することができる。

また、コンピュータは自動的にグループを特定の順番で表示させることもできる。例えば、コンピュータはグループを、そのサイズ順に表示することができ、それにより、おそらく最も普通の波形を含むであろう最大のグループが最初に現われる。別の実施では、コンピュータは、ホルター心電図の記録中に見られる最も普通でない波形をハイライト表示するという方法で最小のグループを最初に表示する。別の例では、コンピュータは既にある解釈の記述を使用し、格付け方法と組み合わせて、グループを整理する。例えば、注目すべきであると判断された、いくつかの解釈は、他の注目しなくともよい解釈より先に表示することができる。更に別の例として、コンピュータは心臓専門医が画面を使って、分類を大まかにする、または細かくする調整ができるようにしたり、心臓専門医がすべてのＥＣＧ波形のグループを見られるようにしたり、表示するグループを選択できるようにすることができる。また、心臓専門医は、自分がコンピュータに表示させたいのが、どのグループかを選択する命令を入力することもできる。

表示するＥＣＧ波形のグループが選択されると、コンピュータは波形を１つ、または複数のサブグループに分割する。例えば、同時に表示できるＥＣＧ波形の数に制限（コンピュータのハードウェアおよび／またはソフトウェアに依存する。）があるため、ＥＣＧ波形のグループ全体を同時に画面に表示できない場合があるかもしれない。すべてのＥＣＧ波形を表示することができない場合は、ＥＣＧ波形のグループをサブグループに分割することにより、各サブグループの波形の数が、コンピュータで同時に表示できる波形の最大数以下にされる。また、ＥＣＧ波形のグループ全体がＥＣＧ波形のコンピュータの表示制限を超えない場合、サブグループはＥＣＧ波形のグループ全体を含むこともできる、

そして、現在作業中の波形グループのサブグループの１つが心臓専門医に提示されるよう選択された場合、このサブグループをカレント表示サブグループと呼ぶことにする。そのようなカレント表示サブグループ内のＥＣＧ波形のすべてが、実質的に同質であるかという判定を視覚的かつ迅速に、心臓専門医は解釈の視点から行うことができる。

表示されたサブグループとともに、心臓専門医には、いくつかの利用可能な選択肢がある。心臓専門医は表示されている任意のＥＣＧ波形上のキャリパ位置の配置を変更することができる。また、心臓専門医は現在、表示されているＥＣＧ波形のすべて、または任意のサブセットに新しい解釈を割り当てることができる。例えば、心臓専門医は解釈を“正常な波形”から“心房性細動の波形”に変更する命令をコンピュータに入力することができる。更に、心臓専門医は表示されているＥＣＧ波形のすべて、または任意のサブセットの解釈とキャリパ位置を受け取り、確認することができる。また、心臓専門医は、カレント表示サブグループ内のＥＣＧ波形だけでなく、現在作業中のグループ内の現在、表示されていないの残りのＥＣＧ波形も含めて、そのグループ内のすべてのＥＣＧ波形を受け取り、確認することもできる。更に、コンピュータが前もって、アーチファクトの認識、告知をしていなかった場合、心臓専門医はＥＣＧ波形に“アーチファクト”があることを示すよう、命令を入力することができる。

心臓専門医がすべての希望する変更を行い、正しい数値をすべて受け取ってから、コンピュータは、どのサブグループ、グループ、ＥＣＧ波形が今なお、解釈を必要としているか調査、確認する。現在作業中で表示されているグループ内のＥＣＧ波形に、まだ調査されていないものがある場合、コンピュータは新たに表示するサブグループを選択する。現在作業中で表示されているグループの精査が完了すると、コンピュータは新たに表示するグループを選択する。また、心臓専門医はコンピュータに分類処理の繰り返し、または新しい予備的解釈の作成を命令することができる。

一実施では、コンピュータは、すべてのＥＣＧ波形を個別に表示することによって、心臓専門医がキャリパ位置の配置を調査、確認できるようにする。ＱＴ間隔等ＥＣＧ波形の特定の特徴を測定するための１組のキャリパ位置に、ＳＶＧ内の各ＥＣＧ波形が関連付けられていると判定された後、上記のように、キャリパ位置の確認を行うことができる。この確認動作は通常、コンピュータが自動化された予備的解釈処理をキャリパ位置に基づいて実行した場合に行われる。

ＥＣＧ波形は長いスクロール・リストに１行につき、１つのＥＣＧ波形となるよう、表示することができる。このような場合、心臓専門医は表示させるＥＣＧまたはホルター心電図の誘導を選択し、選択された各ＥＣＧまたはホルター心電図の誘導を同一のグラフ領域にオーバーレイ表示し、その色を変え、視覚的に識別しやすくすることができる。この処理により心臓専門医は、キャリパ位置の確認の際に使用するホルター心電図の誘導または、ホルター心電図の誘導の組み合わせを容易に選択できるようになる。また、コンピュータによって、心臓専門医はキャリパ位置を、その場で調節することもできる。更に、コンピュータによって、心臓専門医は各ＥＣＧ波形を必要に応じてズームインまたは拡大し、キャリパの調整をより正確に行うことができる。心臓専門医はキャリパの設定と位置をスクロール・リスト全体に渡って、精査、確認をした後、リスト全体を受け取るための命令を入力することができる。

上記のように、コンピュータは心臓専門医からのフィードバックを受け、このフィードバックを予備的解釈のアルゴリズムの中に組み込む。キャリパ位置の変更において、コンピュータは心臓専門医からのフィードバックを利用して、この処理の初段でコンピュータが実行する動作またはアプリケーションを改善、修正することができる。特に、心臓専門医はコンピュータにキャリパ位置に関する有益で専門的な情報を提供し、コンピュータは、このような情報を利用し、今後のキャリパの配置の仕方を改善する。自動化されたシステムによってキャリパ位置を決定する場合、コンピュータは、この自動化されたシステムを改善するために使用可能な電子記録を生成することができる。専門家の場合、コンピュータは、修正前と修正後のキャリパの配置を比較したレポートを作成することができ、これは進行中の専門家向け訓練の一部として利用することができる。

１つのＳＶＧについて、すべてのＥＣＧ波形が処理された後、コンピュータは別のＳＶＧについて、処理を繰り返す。

コンピュータ用の表示機構についての、説明に役立ち、非限定的な一実施例には、２つの基本的な動作原理がある。第１の表示機構は、画面上に、一度に複数のＥＣＧ波形を表示するもので、この方法では、心臓専門医は、波形が互いに、ほぼ似ているかどうかを容易に判定することができる。第２の表示機構は、心臓専門医が任意の希望するＥＣＧ波形のサブセットの選択、処理を迅速に行えるようにするものである。この処理には、既存の解釈の受け取り、既存の解釈から新しい解釈への置換、その他の動作が必要となる場合がある。また、この表示機構により、心臓専門医はＥＣＧ波形を、その類似性、相違性について、迅速に精査し、任意の希望するＥＣＧ波形のサブセットを選択できるようになる。そして、コンピュータは、１回の動作でサブセット全体を処理する。また、ＥＣＧ波形が似ている場合、波形の複数表示によって、心臓専門医は、より迅速に作業を行うことができ、分類尺度に基づくＥＣＧ波形の分類により、確実に、表示されているＥＣＧ波形の各サブグループは概ね非常に似たものとなる。

複数のＥＣＧ波形を最も視覚的効果のある方法で表示するため、コンピュータは時間内に波形を大まかに配列する。一例では、様々なＥＣＧ波形の特徴（例えば、ＰＲＳ群、Ｒピーク、Ｑ−Ｔ間隔等）が、すべて精細に、つまり正確に配置されるような方法で、コンピュータは各ＥＣＧ波形のセットを表示する。正確な配置が常に可能とは限らず、これはＥＣＧ波形が常に似ているとは限らないためであるが、それでもなお、ＥＣＧ波形が精細に配置されている限り、心臓専門医は波形を迅速に評価することができる。

ＥＣＧ波形を配置する方法の１つは、そのＲピークに基づいて波形を配置するものである。図８は３つの波形を、それぞれのＲピークに基づいて配置した一例を示している。ＥＣＧ波形のＲピークの自動認識は、ある程度、公知で一般的な技術である。各ＥＣＧ波形のＲピークが認識されると、連続する各ＥＣＧ波形のＲピークを単に並べることにより、ＥＣＧ波形は非常に適切に配置される。

ＥＣＧ波形を配置する別の方法として、最小二乗誤差法によりスムージング処理された波形に基づいて波形を配置するものがある。この方法は様々なオフセット時間で１対の波形を重ね、２つのＥＣＧ波形の各点の電位差のＲＭＳ（二乗平均平方根）を計算するものである。これにより、ＥＣＧ波形を非常に適切な配置にするオフセット時間で、ＲＭＳ値が最小になる曲線が得られる。

ＥＣＧ波形を配置する別の方法として、”曲線下面積”（ＡＵＣ：ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｃｕｒｖｅ）の最大値に基づいて波形を配置するものがある。この方法では、２つのＥＣＧ波形の対応する部分の面積を比較して、最適な時間調整点を見出す。例えば、図９に示すように、コンピュータはＱＲＳ群（図１参照）の曲線下面積を評価することができ、この図９では、ＱＲＳ群をＱＲＳ１と名付けている。ＥＣＧ波形を適切に並べた時、ＡＵＣの共通部分は最大になる。

図６はコンピュータがＥＣＧトレースの解釈を高速に行う処理の非限定的な例を説明するフローチャートを示している。

最初に、コンピュータは評価するＳＶＧを選択する。（Ｓ１００）上記のように、コンピュータは、処理の済んでいない状態で、最も長い期間、保存されているＳＶＧを選択することができる。また、コンピュータは、予備的解釈の結果に基づいて、または予備的スクリーニング（解釈に関するもの以外）の結果に基づいてＳＶＧを選択することもできる。予備的解釈または予備的スクリーニングは、専門家またはコンピュータによる自動処理によって行うことができる。むろん、心臓専門医は解釈するため、任意の特定のＳＶＧを選択するよう、コンピュータに命令することができる。

そして、コンピュータはＳＶＧ内のＥＣＧ波形を精査し、任意の波形に”アーチファクト”があるかどうか判定する。（Ｓ２００）ＥＣＧ波形にアーチファクトが含まれる場合、コンピュータはＥＣＧ波形に適当な記号でマーキングする。例えば、コンピュータはＥＣＧ波形のオーバーレイ表示（例えば、ＲＲ間隔（図１参照））に注釈を加えることができる。コンピュータが適当な解析プログラムのソフトウェアを使用して、アーチファクトを自動的に検出する間に、心臓専門医は“手作業で”ＥＣＧ波形に注釈を付けることができ、例えば、“測定不能、解釈不能”といった注釈をコンピュータに適当な命令を入力することにより、付けることができる。

ＥＣＧ波形に注釈を付けた後、ＳＶＧ内の各ＥＣＧ波形は解析され、波形の様々な特徴、例えばＱＴ間隔等を測定するためのキャリパ位置が含まれているかどうか判定される。（Ｓ３００）キャリパ位置は通常、インポートされたデータの一部となり、これはＥＣＧ記録計、専門家、ＥＣＧ記録計以外のコンピュータ処理、または、その他の方法で作成される。また、コンピュータは自動的に各ＥＣＧ波形を解析し、波形にキャリパ位置が含まれているかどうか判定することができる。一方、心臓専門医は手作業で各波形を検査し、波形にキャリパ位置が含まれているかどうかを示す命令を入力することもできる。

いずれかのＥＣＧ波形にキャリパ位置がない場合（Ｓ３００でＮｏの場合）、コンピュータはＥＣＧ波形を解析し、可能ならば、キャリパ位置を波形に割り当てる。一方、心臓専門医はＥＣＧ波形を精査し、コンピュータに適当な命令を入力することにより、キャリパ位置を割り当てることもできる。

その後、コンピュータは予備的解釈が各ＥＣＧ波形について有効になっているかどうかを判定する。（Ｓ４００）通常、予備的解釈はＥＣＧ波形データの中に埋め込まれ、専門家による手入力または、他のコンピュータ・プログラムにより作成することができる。いずれのＥＣＧ波形にも予備的解釈がない場合（Ｓ４００でＮｏの場合）、コンピュータは、その波形についての予備的解釈を作成する。また、一実施では、コンピュータは予備的解釈を任意のＥＣＧ波形について実行する場合、ＳＶＧ内の、すべてのＥＣＧ波形について解釈を実行する。

その後、コンピュータは各ＥＣＧ波形を精査し、各波形に分類尺度を割り当てる。（Ｓ５００）上記のように、分類尺度は、各ＥＣＧ波形の特定の重要な特徴を反映する１組の値とすることができ、２つのＥＣＧ波形が互いに、どの程度、似ているかを判定するのに使用することができる。

更に、コンピュータは、ＳＶＧ内の任意のＥＣＧ波形の予備的解釈に心臓専門医の承認なしで受け入れてよいほどの信頼性があるかを判定することができる。ＥＣＧ波形の予備的解釈が十分、信頼できる場合、コンピュータは、そのＥＣＧ波形を更に解析する対象から除外する。信頼性のある解釈の付けられた波形を除外することにより、心臓専門医の作業量が軽減される。

次に、コンピュータは、他の利用可能な情報とともに、ＳＶＧ内のＥＣＧ波形の分類尺度を解析し、ＳＶＧ内のＥＣＧ波形で互いに似ているものに分類する。（Ｓ７００）分類解析の際、コンピュータは、どのようなアーチファクトが現われても、心臓専門医により事前に発見または指摘されたものとみなす。また、コンピュータは、任意の既存の予備的解釈、心臓専門医が提供する解釈、または自動的に受け入れられた解釈の存在を考慮することができる。更に、確認された計測キャリパ位置が、有効な場合、コンピュータは分類解析において、これを他の分類解析と同様に考慮する。

図７Ａ、７ＢはコンピュータがＳＶＧ内のＥＣＧ波形を互いに似ているものに分類する処理の非限定的な例を説明するフローチャートを示している。

最初に、コンピュータは、ＳＶＧ内の任意のＥＣＧ波形にアーチファクトがあるか判定する。（Ｓ７１０）アーチファクトがＥＣＧ波形の中にある場合（Ｓ７１０でＹｅｓの場合）、コンピュータはその波形を、それ１つだけが属するグループに割り当てる。（Ｓ７１５）

同様に、コンピュータはＳＶＧ内の任意のＥＣＧ波形に最終的に受け入れられた解釈があるか判定する。（Ｓ７２０）一実施では、Ｓ６００のステップで、波形に十分、信頼性のある予備的解釈があると、コンピュータが判定した場合、コンピュータは、その波形に最終的に受け入れられた解釈があると、判定する。代わりに、もしくは更に、心臓専門医が事前に波形を最終的に受け入れられたものとして認定した場合、コンピュータはその波形に最終的に受け入れられた解釈があると、判定することもできる。ＥＣＧ波形に最終的に受け入れられた解釈がある場合（Ｓ７２０でＹｅｓの場合）、この最終的に受け入れられた解釈が、心臓専門医によるものか、自動化されたコンピュータ処理によるものかに関わらず、コンピュータは、それをどのグループにも入れない。（Ｓ７２５）

次に、コンピュータは残りのＥＣＧ波形を分類尺度の値に従って分類するが、これにはアーチファクトがなく、最終的に受け入れられた解釈もない。（Ｓ７３０）つまり、コンピュータは残りのＥＣＧ波形を、それらの相似性に応じて、１つ、または複数のグループに入れ、各グループには、実質的に互いに似た波形だけが属するようにする。

上記のように、心臓専門医はＥＣＧ波形の分類を大まかにするか細かくするかを制御することができる。例えば、コンピュータがＥＣＧ波形を分類する際、過度に大まかに（例えば、異なるグループに含まれるべきＥＣＧ波形を１つにまとめる。）、または、過度に細かく（例えば、ひとまとめにすべきＥＣＧ波形を別のグループにする。）分類してしまうことがある。いずれの場合も、心臓専門医の作業量は増える。そのため、心臓専門医が波形の分類の仕方を大まかにするか、細かくするかをコンピュータに命令することができるようにしている。

特に、ＥＣＧ波形が過度に大まかに分類されていると心臓専門医が考えた場合（Ｓ７４０でＹｅｓの場合）、心臓専門医は、コンピュータがＥＣＧ波形を分類するのに使用する分類尺度のパラメータを分類が細かくなるよう、コンピュータに命令することができる。（Ｓ７４５）逆に、ＥＣＧ波形が過度に細かく分類されていると心臓専門医が考えた場合（Ｓ７５０でＹｅｓの場合）、心臓専門医は、コンピュータがＥＣＧ波形を分類するのに使用する分類尺度のパラメータを分類が大まかになるよう、コンピュータに命令することができる。（Ｓ７５５）また、上記のように、コンピュータは様々なグループ間の関係を表すＳＯＭを利用することができる。具体的に言うと、各グループには、似ているＥＣＧ波形が入れられ、ＳＯＭはグループ間の類似性を表す。

最初にコンピュータが特定のＳＶＧ内のＥＣＧ波形を分類した後、心臓専門医がその波形グループを評価できるよう、コンピュータはその波形グループをディスプレイ上に表示することができる。ディスプレイの画面には、多数の表示枠があり、各表示枠は１つのグループに割り当てられた、すべてのＥＣＧ波形を表示することができる。また、コンピュータはＥＣＧ波形をオーバーレイ表示させることができ、医師はマウスまたは他の装置を使い、カーソルをホルター心電図の誘導に移動させ、選択することにより、誘導を選択することができる。１度に画面上に表示する表示枠が多すぎる場合、スクロール画面が作成され、コンピュータはグループに含まれる波形の数に基づいてグループに優先順位をつけることができる。そして、コンピュータは最も波形を多く含むグループに対応する表示枠をスクロール画面の最初に表示させることができる。

図７Ｂに示したように、コンピュータは、どのＥＣＧ波形のグループを解析のため、表示させるか選択する。（Ｓ７６０）例えば、上記のように、コンピュータは自動的に最も波形数の多いグループを最初に、または、最も波形数の少ないグループを最初に表示させることができる。別の実施では、コンピュータは既にある説明文を使用し、格付け方法と組み合わせて、どのグループを表示させるか決定する。また、心臓専門医は、自分がコンピュータに表示させたいのが、どのグループかを選択する命令を入力することもできる。

表示するＥＣＧ波形のグループが選択されると、コンピュータは波形を１つ、または複数のサブグループに分割する。（Ｓ７６５）例えば、同時に表示できるＥＣＧ波形の数に制限（コンピュータのハードウェアおよび／またはソフトウェアに依存する。）があるため、ＥＣＧ波形のグループ全体を同時に画面に表示できない場合があるかもしれない。すべてのＥＣＧ波形を表示することができない場合は、ＥＣＧ波形のグループをサブグループに分割することにより、各サブグループの波形の数が、コンピュータで同時に表示できる波形の最大数以下にされる。また、ＥＣＧ波形のグループ全体がコンピュータの表示制限を超えない場合、サブグループはＥＣＧ波形のグループ全体とすることもできる、

そして、現在作業中の波形グループのサブグループの１つが心臓専門医に提示されるよう選択される。（Ｓ７７０）このようにして、心臓専門医は表示されているサブグループ内のＥＣＧ波形を評価し、それらが、ほぼ同じものであるか判定する。（Ｓ７８０）

例えば、サブグループが表示されている時、心臓専門医は表示されている任意のＥＣＧ波形上でキャリパ位置の配置を変更することができる。また、心臓専門医は現在、表示されているＥＣＧ波形のすべて、または任意のサブセットに新しい解釈を割り当てることができる。更に、心臓専門医は表示されているＥＣＧ波形のすべて、または任意のサブセットの解釈とキャリパ位置を受け取り、確認することができる。また、心臓専門医は、コンピュータがまだ、アーチファクトの認識、告知をしていなかった場合、ＥＣＧ波形に“アーチファクト”があることを示すよう、命令を入力することができる。

心臓専門医がすべての希望する変更を行い、正しい数値をすべて受け取ってから、コンピュータはＳＶＧ内の、どのサブグループ、グループ、ＥＣＧ波形が今なお、解釈を必要としているか調査、確認する。（Ｓ７８５）現在作業中で表示されているグループ内のＥＣＧ波形に、まだ調査されていないものがある場合、コンピュータは新たに表示するサブグループを選択する。（Ｓ７８５でＹｅｓの場合）

現在作業中で表示されているグループの精査が完了すると（Ｓ７８５でＮｏの場合）、コンピュータは、グループ内のすべてのＥＣＧ波形を表示して、心臓専門医が、そのグループのキャリパ位置の配置を検査、確認、承認できるようにする。（Ｓ７９０）また、上記のように、ＥＣＧ波形は長いスクロール・リストに１行につき、１つのＥＣＧ波形となるよう、表示することができる。このような場合、心臓専門医は表示させるＥＣＧまたはホルター心電図の誘導を選択し、選択された各ＥＣＧまたはホルター心電図の誘導を同一のグラフ領域にオーバーレイ表示し、その色を変え、視覚的に識別しやすくすることができる。この処理により心臓専門医は、キャリパ位置の確認の際に使用するＥＣＧまたはホルター心電図の誘導あるいは、ＥＣＧまたはホルター心電図の誘導の組み合わせを容易に選択できるようになる。また、上記のように、コンピュータによって、心臓専門医はキャリパ位置を調節することもできる。

上記のように、コンピュータは心臓専門医からのフィードバックを受け、このフィードバックを予備的解釈のアルゴリズムの中に組み込む。キャリパ位置の変更において、コンピュータは心臓専門医からのフィードバックを利用して、この処理の初段でコンピュータが実行する動作またはアプリケーションを改善、修正することができる。特に、心臓専門医はコンピュータにキャリパ位置に関する有益で専門的な情報を提供し、コンピュータは、このような情報を利用し、今後のキャリパの配置の仕方を改善する。自動化されたシステムによってキャリパ位置を決定する場合、コンピュータは、この自動化されたシステムを改善するために使用可能な電子記録を生成することができる。専門家の場合、コンピュータは、修正前と修正後のキャリパの配置を比較したレポートを作成することができ、これは進行中の専門家向け訓練の一部として利用することができる。

また、ＥＣＧ波形の最終的な解釈、分類の仕方がコンピュータにフィードバックされ、コンピュータは、このような情報を利用して、それ以降の波形の解釈、分類を支援する。

１つのＳＶＧについて、すべてのＥＣＧ波形が処理された後、コンピュータは別のＳＶＧについて、処理を繰り返す。

本発明の例示的な実施例の上記の説明は、例として図解、説明する目的のためのものである。開示された構成を正確に、すべて網羅したり、開示された構成に厳密に制限されたりすることは意図されておらず、本発明の実施から得ることのできる上記の技術に照らして、修正や変形が可能である。意図された特定の用途に適するように、本発明の原理と、当業者が様々な例示的な実施例で様々な修正とともに本発明を利用できるような実際の応用を説明するため、例示的な実施例を取り上げ、説明した。

従って、本発明の、ある種の例示的な実施例についてのみ、特にここでは説明をしたが、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、多くの修正が本発明に対し、可能であることは明らかである。加えて、略語は明細書と特許請求の範囲の読み易さを向上させるため、使用したに過ぎない。これらの略語は使用した用語の一般性を損なうようには意図されておらず、これらは、その中で説明されている例示的な実施例に対応する特許請求の範囲を制限すると解釈されるものではない。

上記および、その他の特徴と利点は、例示的な実施例を詳細に説明することによって、更に明確なものとなる。添付された図面は本明細書の一部に組み込まれ、これを構成し、例示的な実施例を図解し、本説明とともに様々な態様、利点、原理の説明に供される。
正常な心拍の電気的記録データの様々な構成要素を区別するＥＣＧトレースの例である。 正常な心拍の電気的記録データの様々なピークを区別するＥＣＧトレースの例である。 １２誘導ホルター心電計からの出力例である。 心室性不整脈を示すＥＣＧトレースの例である。 分析のために心電図トレースからセグメントを抽出するためのコンピュータ・システムの例示的で非制限的な例を示す図である。 ＥＣＧトレースの解釈を高速に行う方法の非限定的な例を説明するフローチャートである。 心臓専門医による解釈の基準に基づく心電図トレースの分類方法の非限定的な例の第１の部分を説明するフローチャートである。 心臓専門医による解釈の基準に基づく心電図トレースの分類方法の非限定的な例の第２の部分を説明するフローチャートである。 ３つの波形を、それぞれのＲピークを基準にして配置した非限定的な例である。 コンピュータによる波形の解析、配置が可能な曲線下面積（ＡＵＣ）を示す波形の非限定的な例である。

５０ プロセッサ
５１ ユーザー・インターフェース
５２ ホルター心電図記録
５３ リモート・ストレージ
５４ ローカル・ストレージ

Claims (9)

1. コンピュータによって訪問被検者グループのＥＣＧ波形を表示する方法であって、
   コンピュータが、複数の訪問被検者グループから訪問被検者グループを選択するステップと、
   前記コンピュータが、訪問被検者グループのＥＣＧ波形の各々に対してアーチファクトを精査し、アーチファクトを含むＥＣＧ波形に注釈を付けるステップと、
   前記コンピュータが、前記ＥＣＧ波形の各々に計測キャリパがあるかどうかを判別し、計測キャリパのないＥＣＧ波形に計測キャリパを加えるステップと、
   前記コンピュータが、前記ＥＣＧ波形のデータを所定の波形と比較することによって、分類尺度を生成するステップと、
   前記コンピュータが、前記ＥＣＧ波形の各々に対して生成された分類尺度に応じて前記ＥＣＧ波形を分離するステップと、
   前記コンピュータが、分離されたＥＣＧ波形を表示するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記コンピュータが、予備的解釈のないＥＣＧ波形の各々に予備的解釈を割り当てるステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記コンピュータが、所定レベルの信頼度を有するＥＣＧ波形の予備的解釈を自動的に受け入れるステップを更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記ＥＣＧ波形を分離するステップは、受け入れられた解釈を有するＥＣＧ波形を、解釈のため、分類された他のＥＣＧ波形から分離するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記ＥＣＧ波形を分離するステップは、アーチファクトのあるＥＣＧ波形を、解釈のために単一のグループへと分離するステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. ＥＣＧ波形を分離するステップは、受け入れられた解釈のないＥＣＧ波形を、所定の尺度のセットに基づいたグループへと分類するステップを更に含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記所定の尺度は、受け入れられた解釈のないＥＣＧ波形の分類を制御するために調整されることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記コンピュータが、グループのＥＣＧ波形上へのＱＴ計測用の計測キャリパの配置が必要であるか否かを判別するステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記コンピュータが、前記ＱＴ計測の配置を受け入れるステップをさらに有することを特徴とする請求項８に記載の方法。

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