JP6073799B2 - 冠状動脈疾患を診断するための周波数電力を検出するシステム - Google Patents
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Description
患者の胸部上に配置された音響センサを持った電子聴診器を使って音響データを記録し、前記データを示す音響信号SAを生成し、
格納された音響データの所定期間における拡張期又は収縮期を識別し、前記識別期間を示す周期信号SPを生成し、
前記周期信号SPに少なくとも1つのフィルタを適用し、前記識別期間の低周波帯域を示す低周波帯域信号SLFBを生成し、
前記識別期間の前記低周波帯域における電力を推定し、
前記推定された電力に基づいて低周波電力測定値を演算し、前記低周波電力測定値を示す低周波電力測定信号SLFPを生成する、各ステップを有する。
5〜70Hz、好ましくは10〜60Hz、より好ましくは15〜50Hz、最も好ましくは20〜40Hzのバンドパスフィルタ周波数を用いて前記信号をバンドパスフィルタリングし、さらに期間中における分散を演算する方法、
(ARモデルによって直接的又は間接的に)前記期間のパワースペクトルを生成し、低周波帯域に関係する電力を計算する方法。
図3は、20〜50Hzのバンドパスフィルタを使ってフィルタリングされた2人の異なる患者の、電子聴診器に伴う心音記録を示している。上図は非CAD患者からの記録を示しており、下図はCAD患者からの記録を示している。その記録は、ほぼ同じ体格指数(BMI)を有する2人の男性のものである。グラフから分かるように、CAD患者において、収縮期(S1)と拡張期(S2)双方の振幅が増加した。
各例に沿った研究では、サブ分割方法が使用された。AR−モデルの極振幅は拡張期のセグメントから抽出された。AR−極振幅が残りのサブセグメントから計算されるのに先立って、サブ分割法は拡張期間を短期間のサブセグメントに分け、高い分散を持ったサブセグメントを削除した。サブ分割法は、例えばフリクショスパイクなどの短時間のノイズに対するロバスト性を向上させた。順序において2、4、6、8及び10番目のAR−モデルは、フォワード・バックワード法を用いて構築された。些細なノイズなしの記録において最良の分類性能を獲得した極振幅は、全信号に対する分類性能の評価のために選択された。CADは250Hz以上のスペクトルエネルギーの増加と関係があったため、CAD患者の心音の研究では当初、主に200Hz以上の周波数に焦点を当てたが、最近の研究ではそれよりも低い周波数も含まれている。従って、AR−極振幅は250−1000Hzの周波数帯域だけでなく25−250Hzの周波数帯域からも抽出された。各周波数帯域は、8次チェビシェフ・バンドパスフィルタを使用して作成された。
図4のヒストグラムは、電子聴診器を用いた例による研究によって得られた、70人の非CAD被験者からの264個の記録と、63人のCAD被験者からの246個の記録とにおける、20〜40Hzの周波数帯域の拡張期電力を示している。電力は、これらの記録を20〜40Hzのバンドパスフィルタでフィルタリングし、さらに拡張期の分散を演算することによって算出した。その特徴を“低周波電力”と名付ける。低周波エネルギの分類性能は、受診者動作特性曲線下面積(AUC)を用いて測定される。20〜40Hzの拡張期電力のAUCは69.44%であった。20〜40Hzの周波数帯域における平均電力は、非CAD患者が16.8デシベル(STD=7.3)であるのに対し、CAD患者は21.7デシベル(STD=6.2)であった。
図5は、カスタムメイドのセンサで得られ、運転分散を用いて演算された収縮末期と拡張開始期における平均電力を示している。下のグラフは、CAD患者と非CAD患者からなる2つのグループ間の電力差の有意性を決定するために使用されるP−値を示している。 P−値は、T検定を用いて計算される。このように、電力差は拡張期と収縮期の両方において大きい(5%)が、S2が存在する時期ではない。
図6は、心臓周期中、振動性心臓波のタイミングで同時に記録された振動性心臓図(SCG)と心電図(ECG)を示している。ドップラーモードとMモードの心エコー研究に基づいて、収縮期の各事象は、僧帽弁閉鎖(MC)、等容性運動(FM)、大動脈弁開弁(AO)、急激な収縮駆出(RE)及び大動脈弁閉弁(AC)として同定された。拡張期の各事象は、僧帽弁開弁(MO)、初期の急速充填(RF)及び心房収縮期(AS)からなる。
心室からの記録地点までの距離は振幅に影響を与えることになるため、低周波数の記録の振幅はBMIに関係している可能性が最も高い。電子聴診器を用いた各例による研究では、BMIは66の被験者に既に知られていた。BMIと20〜40Hz帯域電力との間には負の相関が示された。健常者におけるBMIと低周波電力間の相関は、本研究ではr=−0.27であった。
補正後低周波電力 = 低周波電力 + 0.43・BMI + 11.6 (1)
女性の心臓は小さく、かつその胸部により心室から記録地点までの距離が増えるため、低周波電力のスコアは性別に関係している可能性が高い。各例での電子聴診器の研究においては、平均的な女性の低周波電力は、健常者の場合13.9デシベル、疾患のある女性患者の場合15.8デシベルであるのに対し、男性の平均電力は、それぞれ20.3デシベル、23.4デシベルであった。このことは、明らかに、男性陣に比較して女性陣の電力レベルが低いことを示している。分類性能は男性陣の場合AUC=68.4%であるのに対し、女性陣のそれは58%であった。
心臓信号の低周波成分であって、この場合10〜90Hz周波数帯域の成分によって発生した電力は、その発生電力をその他の、より高い周波数帯域を越えて正規化することによってより正確に推定可能となる。今回の例では、この一層大きい周波数帯域は90〜300Hzである。この電力比PRは次のように表すことができる。
すなわち、低周波数帯域で生成された電力はより高い周波数帯域の電力に対して正規化され、2つの電力値の電力比が計算される。このようにして、ノイズ及び/又は個々の間のバラツキを除去することができる。予想どおり、図6は、低周波数帯域においてCAD−患者のための平均化された拡張期電力値は、対照群の対応値よりも大きいことを示している。
本例は、先の例8において(すなわち、周波数帯域10〜90Hzで得られた電力を周波数帯域90〜300Hzヘルツで得られた電力の上で正規化することにより)得られた推定電力比を、同様にして得られた、700〜900Hzと900〜1300Hzの周波数帯域での推定電力比と組み合わせることによって、改良された分類モデルが得られることを示している。
1. 5〜70Hz、好ましくは10〜60Hz、より好ましくは15〜50Hz、最も好ましくは20〜40Hzのバンドパスフィルタ周波数を用いて前記識別期間をバンドパスフィルタリングすることで電力を推定し、そして前記期間中の分散を演算すること。
2. 前記低周波帯域の少なくとも1つのAR−モデルを用いて直接的又は間接的にパワースペクトルを生成することにより電力を推定し、そして前記低周波帯域の電力を演算すること。
周期信号SPに少なくとも1つのフィルタを適用し、前記識別期間の高周波帯域を示す低周波帯域信号SHFBを生成し、
前記識別期間の前記高周波帯域における特徴を推定し、
推定された前記特徴に基づいて高周波特徴測定値を演算し、前記高周波特徴測定値を示す低周波電力測定信号SHFFを生成し、さらに前記高周波特徴測定値をCADのための更なる特徴基準値と比較し、前記比較に応じた前記リスクを示す総合CADリスク信号S’CADを生成する、以上の各ステップを有する。高周波帯域からの特徴は、例えば電力、電力比、又は複雑性など、異なるタイプのものであっても良い。これにより、さらに確実な冠動脈疾患の診断を実現することができる。
本実施形態について図12のフロー図を参照しながら説明する。すなわち、本方法は、
患者の胸部上に配置された音響センサを持った前記システムを使って音響データを記録し、前記データを示す音響信号SAを生成し、
格納された音響データの所定期間における拡張期又は収縮期を識別し、前記識別期間を示す周期信号SPを生成し、
前記周期信号SPに少なくとも1つのフィルタを適用し、前記識別期間の低周波帯域を示す低周波帯域信号SLFBを生成し、前記識別期間の高周波帯域を示す高周波帯域信号SHFBを生成し、
前記識別期間の前記低周波帯域における電力を推定し、
推定された前記電力に基づいて低周波電力測定値を演算し、前記低周波電力測定値を示す低周波電力測定信号SLFPを生成し、
前記期間の高周波帯域において推定された特徴に基づいて高周波特徴測定値を演算し、前記高周波特徴測定値を示す低周波電力測定信号SHFFを生成し、そして
前記低周波電力測定値と前記高周波電力測定値を組み合わせ、結果として得られた複合電力比の値をCADのための更なる特徴基準値と比較し、かつ前記比較に基づく前記リスクを示す総合CADリスク信号S’CADを生成する。
記録された値は、例えばBMI、性別、年齢又は疾患といったような組織減衰要因によって影響されているかもしれない。一実施形態によるその方法は、少なくとも1つの組織減衰要因に対して前記低周波電力測定値を補正するステップを有する。この実行方法については先に説明した。
一実施形態によれば、本方法は、さらなる処理又は保存のため、外部装置に上記信号のいずれかを送信するステップを有する。
Claims (9)
- 患者の胸部上に配置され、音響信号SAを生成する音響センサと、該音響センサからの音響信号SAを格納する少なくとも1つのメモリと、前記音響センサからの音響信号SAを受信する制御ユニットとを有し、
冠動脈疾患(CAD)を診断するための周波数電力を検出するシステムにおいて、
前記制御ユニットはさらに、
格納された前記音響信号SAの所定期間における拡張期又は収縮期を識別し、拡張期又は収縮期識別期間を示す周期信号SPを生成する識別ユニット、
前記拡張期又は収縮期識別期間の低周波帯域を提供するように前記拡張期又は収縮期識別期間において少なくとも1つのフィルタを前記周期信号S P に適用し、前記拡張期又は収縮期識別期間の前記低周波帯域を示す低周波帯域信号SLFBを生成するフィルタユニット、及び
前記低周波帯域信号SLFBの前記拡張期又は収縮期識別期間の前記低周波帯域における電力を推定する演算ユニットであって、前記低周波帯域より高い周波数帯域における前記推定電力を正規化すると共に、推定されかつ正規化された前記電力に基づいて低周波電力測定値を演算して、前記低周波電力測定値を示す低周波電力測定信号SLFPを生成する演算ユニット、を有し、
前記システムはさらに、前記低周波電力測定値をCADのための少なくとも1つの基準値と比較し、その比較結果を示すCADリスク信号SCADを生成することで冠動脈疾患(CAD)のリスクを決定するリスク決定ユニットを有することを特徴とするシステム。 - 患者の胸部上に配置され、音響信号SAを生成する音響センサと、該音響センサからの音響信号SAを格納する少なくとも1つのメモリと、前記音響センサからの音響信号SAを受信する制御ユニットとを有し、
冠動脈疾患(CAD)を診断するための周波数電力を検出するシステムにおいて、
前記制御ユニットはさらに、
格納された前記音響信号SAの所定期間における拡張期又は収縮期を識別し、拡張期又は収縮期識別期間を示す周期信号SPを生成する識別ユニット、
前記拡張期又は収縮期識別期間の低周波帯域及び高周波帯域を提供するように前記拡張期又は収縮期識別期間において少なくとも1つのフィルタを前記周期信号S P に適用し、前記拡張期又は収縮期識別期間の前記低周波帯域を示す低周波帯域信号SLFBを生成すると共に前記拡張期又は収縮期識別期間の前記高周波帯域を示す高周波帯域信号SHFBを生成するフィルタユニット、及び
前記低周波帯域信号SLFBの前記拡張期又は収縮期識別期間の前記低周波帯域における電力を推定する演算ユニットであって、前記低周波帯域より高い周波数帯域における前記推定電力を正規化すると共に、推定されかつ正規化された前記電力に基づいて低周波電力測定値を演算して、前記低周波電力測定値を示す低周波電力測定信号SLFPを生成し、加えて前記高周波帯域信号SHFBの前記拡張期又は収縮期識別期間の高周波帯域の推定された特徴に基づいて高周波電力測定値を演算して、前記高周波電力測定値を示す高周波特徴測定信号SHFFを生成する演算ユニット、を有し、
前記システムはさらに、前記低周波電力測定値と前記高周波電力測定値を組み合わせることで冠動脈疾患(CAD)のリスクを決定すると共に、その結果得られた複合電力比の値をCADのための更なる特徴基準値と比較し、かつ前記比較に基づく前記リスクを示す総合CADリスク信号S’CADを生成するリスク決定ユニットを有することを特徴とするシステム。 - 前記低周波帯域は、5〜70Hzの間であることを特徴とする請求項1又は2に記載のシステム。
- 前記低周波帯域は、5〜70Hzの間であり、
前記演算ユニットはさらに、前記拡張期又は収縮期識別期間の高周波帯域の推定された特徴に基づいて高周波電力測定値を演算して、前記高周波電力測定値を示す高周波特徴測定信号SHFFを生成し、前記リスク決定ユニットはさらに、前記高周波電力測定値とCADのための更なる特徴基準値と比較し、かつ前記比較に基づく前記リスクを示す総合CADリスク信号S’CADを生成することを特徴とする請求項1に記載のシステム。 - 前記演算ユニットは、前記低周波電力測定値を少なくとも1つの組織減衰要因により補正し、前記組織減衰要因は、BMI(体格指数)、性別、年齢及び疾患の内の1つ又は複数であることを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記音響センサは20Hzまで音を感知できることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記制御ユニットは、5〜70Hzのバンドパスフィルタ周波数を用いて前記拡張期又は収縮期識別期間において電子聴診器で記録された患者の心音をバンドパスフィルタリングし、さらに前記拡張期又は収縮期識別期間の前記低周波電力測定値の分散を演算することで前記電力を推定することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載のシステム。
- 前演算ユニットは、前記低周波帯域の少なくとも1つのARモデルを以て直接的又は間接的にパワースペクトルを生成し、前記低周波帯域における電力を計算することによって前記電力を推定することを特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記システムの少なくとも一部は電子聴診器によって具体化されることを特徴とする請求項1〜8のいずれか一項に記載のシステム。
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