JP6074362B2 - 心拍変動を測定する方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、一般的に医療方法に関し、とりわけ心拍変動（ＨＲＶ）を測定する方法に関するが、全くそれのみではない。

心拍変動（ＨＲＶ）は心臓機能のよく知られた特性であり、特定の患者が経験する心拍数の変化の測定値である。

ＨＲＶは、連続する心拍間の時間（ミリ秒）として通常測定される。この時間は「心拍間隔」としても知られ、秒あたりの心拍で表される瞬間心拍数と反比例である。図１は、一連の心拍の標準ＥＣＧ表示を示す。それぞれの心拍は波として現れ、一連のそれぞれの波は”Ｑ”、”Ｒ”、および”Ｓ”と共通に呼ぶ点を有することを見ることができる。点”Ｒ”は、波の最高端で最も視覚的に区別できる波の部分であり、従ってそれからＨＲＶを測定するのに最も容易な点である。従って、心拍間隔を「ＲＲ間隔」または「ピーク間隔」と呼んでもよく、ここで”ＲＲ”は連続するＲの間の間隔である。

患者の心拍記録は、通常は何千もの心拍または波を有する。このデータからＨＲＶを抽出するため、波形がデジタル化され、ＲＲ間隔が測定される。非直線回帰またはポインケアプロットとしてＲＲ間隔データを座標で示すことにより、ＨＲＶは視覚の形で便利に表すことが可能であり、座標で示す中でそれぞれのデータ点は一対の連続するＲＲ間隔から形成される。データ点に数学的アルゴリズムを適用することで、ＨＲＶをさらに定量化することが可能である。示唆されてきたアルゴリズムのいくつかは、しかし、複雑および／または臨床的適用において信頼がおけるＨＲＶ値を提示するのに役に立たない。

心臓は自律神経系に連結され、ＲＲ間隔の長さは、この系の２つの主な構成要素である交感神経系および副交感神経系からの入力によって主として統制される。心臓へのこれらの後者２つの入力は、通常互いに独立してタイミングがとられ、圧受容体反射、体温調節、ホルモン、睡眠覚醒周期、摂食、およびストレスのような関係のない外部の因子によって影響も受ける。従って、健康な個人ではある程度の心拍変動は予測され、自律神経系がよく機能している反映である。同様に、低いまたはそうでなければ標準と異なる心拍変動は、しばしば自律神経系の不全の現れである。

この連結の結果として、心臓への遠心自律活性および心血管制御系のこの部分の完全性を推測するのに、臨床的設定でＨＲＶはしばしば使用される。自律神経系に伴う問題は、また、例えば欝血性心不全、パーキンソン病、糖尿病性ニューロパシー、およびアルツハイマー病のようなさまざまな他の医学的状態と関連する。従って、ＨＲＶ測定値は、患者が将来そのような状況を得るリスクを示唆、または代わりに、患者がすでに診断された場合の状態の重症度および進行の評価を補助することが可能である。

ＨＲＶは、急性心筋梗塞（ＡＭＩ）のような重篤な心臓発作を起こした患者の治療方針の評価および判断を補助するのにもまた使用される。心臓発作後の患者には、心室内で生じる速い心臓リズムである心室性頻拍（ＶＴ）のリスクがある。ＶＴは、心室性細動（ＶＦ）および突然死につながるかもしれない、潜在的に生命を脅かす不整脈である。このＶＦが続くＶＴエピソードのこの組み合わせは、ときどき”ＶＴ／ＶＦ”と呼ばれる。

ＶＴ／ＶＦのリスクがあるとみなされた患者は、植込型除細動器（ＩＣＤ）と呼ばれる、外科的に植込まれる装置でしばしば治療される。ＩＣＤは、小さい電池で動力を得るインパルス発生器であり、患者の心拍数を継続的にモニタリングし、ＶＴまたはＶＦのような心臓不整脈を検出するとき、小さな電気振動またはショックを与える。一部のケースで、ショックを与える代わりに、ＶＴを検出するＩＣＤはより速い速度で心臓のペースを定め、ＶＦに進行する前にＶＴを解消する。ＩＣＤに伴う問題は、しかし、それらが不整脈に反応するのがときどき遅すぎ、神経損傷または死を引き起こすことである。他の問題は、ＩＣＤ電気ショックは、適切に与えられた場合でも痛く、しばしば患者に予測されないことである。さらに他の懸念は、手術を含む処置のために常に存在する単なるリスクである。

ＶＴ／ＶＦリスクへの代替的な治療アプローチは、ベータ遮断薬またはアミオダロンのような抗不整脈剤を長期間患者に投与することにより、エピソードが起こるのを抑制することである。これらの薬剤は、しかし費用がかかり、強力な副作用を持つ。

可能な療法の欠点は、患者のＡＭＩ後のＶＴ／ＶＦについてのリスクの正確な診断を得る重要性を示唆する。誤って低リスクと診断され、従ってＩＣＤまたは薬剤治療を受けない患者は、致命的な心臓発作を経験する可能性が高い。逆に、誤って高リスクと診断された患者は、植込まれたＩＣＤまたは処方された薬剤が不必要である場合、あるレベルの痛み、外傷、コストおよび／または外科手術のリスクを経験する。患者のＡＭＩ後のＶＴ／ＶＦについてのリスクを評価する内科医は、判断をするのに、ときどき患者のＨＲＶ値を他の因子と組み合わせて検討する。しかし、部分的に不適切なリスクの層別化により、ＩＣＤ植込みおよび適切な薬剤療法の効果的な比率において、異なる施術者間で過度の差異があり続ける。

本発明の態様により、心拍変動（ＨＲＶ）を測定する方法が提供され、その方法は、一連の心拍について心電計測定値を記録するステップと、心電計測定値からピーク間隔データを判断するステップと、ピーク間隔データから複数のデータ点を生成するステップと、複数のデータ点からデータ点の２つのサブセットを識別し、それぞれのサブセットはデータ点の最大数を有するステップと、データ点の２つのサブセットのうちの１つのデータ点の最大数を、データ点の２つのサブセットの他の１つのデータ点の最大数で除算することにより、ＨＲＶ相対密度パラメータ（ＲＤ）を計算するステップを含む。

本発明の別の態様により、リアルタイムの心臓治療を提供する方法が提供され、その方法は、現在の心拍の心電計測定値を記録するステップと、現在の心拍と先行する心拍の間隔を測定するステップと、測定された間隔を、一連の先行する心拍に対応する一連の間隔の記録に追加するステップと、予め定められた数の記録された間隔に基き心拍変動（ＨＲＶ）パラメータを計算するステップと、ＨＲＶパラメータが閾値を超える場合、心臓治療を適用するステップを含む。

本発明のさらに別の態様により、心拍変動（ＨＲＶ）を測定するシステムが提供され、そのシステムは、心拍を記録し、一連の心拍間隔を検出するデータ収集器と、一連の心拍間隔を分析し、相対密度パラメータに基きＨＲＶ値を得るデータ分析器と、ＨＲＶ値を出力する出力装置を備える。

本発明のさらに別の態様により、心拍変動（ＨＲＶ）を測定する方法が提供され、その方法は、一連の心拍について心電計測定値を収集するステップと、心電計測定値からピーク間隔データを判断するステップと、２５００ｍｓｅｃより大きい長さを有するピーク間隔データを破棄するステップと、ピーク間隔データから複数のデータ点を生成し、それぞれのデータ点は、第１の軸上に第１の座標、および第２の軸上に第２の座標を有するステップと、それぞれのデータ点を、数式
新しい第１の座標＝ｃｏｓ４５（第１の座標＋第２の座標）、および
新しい第２の座標＝ｃｏｓ４５（第２の座標−第１の座標）
により、新しい第１の座標および新しい第２の座標を有する新しいデータ点へ変換するステップと、データ間隔長を選択するステップと、複数のデータ間隔長により、それぞれの新しいデータ点を移動および拡張するステップと、第１の最大数のデータ点を有する第１の軸上の第１のデータ間隔、および第２の最大数のデータ点を有する第２の軸上の第２のデータ間隔を識別するステップと、第１または第２の最大数のデータ点のうち１つを、他の第１または第２の最大数のデータ点で除算することにより、ＨＲＶ相対密度パラメータ（ＲＤ）を計算するステップを含む。

本発明のこれらの付加的なおよび／または他の態様および／または利点を、後述の詳細な記載で説明し、詳細な記載から推論が可能であり、および／または本発明の実践により習得可能である。

本発明は、以下の図と併せて後述の詳細な記載から、さらに理解し認識されるであろう。

一連の心拍の心電計測定値の例示である。 本発明の実施形態に一致した、心拍変動を測定するシステムのブロック図である。 本発明の実施形態に一致した、心拍変動を測定する方法のブロック図である。 本発明の実施形態に一致した、ピーク間隔データのトレンド除去を示す表である。 心電計記録装置のメモリ内のピーク間隔値の格納を示す概略図である。 本発明の実施形態に一致した、回帰またはポインケアプロットを形成するデータ点の少量サンプルの作表の例示である。 本発明の実施形態に一致した、データ点の完成した回帰またはポインケアプロットの例示である。 本発明の実施形態に一致した、余弦関数が適用された図７の回帰プロットの例示である。 本発明の実施形態に一致した、移動および拡張が適用された図８の回帰プロットの例示である。 本発明の実施形態に一致した、相対密度パラメータの計算で使用されるサンプルデータ間隔を示す回帰プロットの例示である。

本発明の実施形態について詳細に説明し、その例を添付の図に示し、同一の参照番号は全体を通し同一の構成要素を指す。実施形態を以下に記述し、図の参照により本発明を説明する。

図１を参照すると、心電計（ＥＣＧ）または類似の装置に検出されるような、心拍波または一連の波２０の図形の例示が示されている。「心拍間隔」は、近接した波形の対応する点の間の時間である。前述のように、慣例により、それぞれの波は標準基準点”ＱＲＳ”を有する。従って、間隔ＲＲ１、ＲＲ２、およびＲＲｎによって図に示すように、心拍波２０を一連のＲＲまたはピーク間隔として定義してもよい。心拍間隔を、例えば点”Ｑ”および”Ｓ”のようないずれの波の他の対応する点に対しても測定可能であることを理解すべきである。記述の便宜上、ピーク間隔値ＲＲ１，ＲＲ２からＲＲｎの一連またはストリームを間隔ストリーム２２と呼ぶ。

「心拍変動」（”ＨＲＶ”）の語は、特定の患者の心拍間隔の変動量をいう。分析は、例えば１５分のできるだけ短い、または４８時間のできるだけ長いサンプルのような、異なる持続時間のデータサンプルから行ってもよい。従って、与えられたデータサンプルは、通常は何千もの波形を有するだろう。近接した心拍間の最も多い間隔は５００から１５００ｍｓｅｃの間に入り、この範囲外の例外は少ないだろう。

実際には、生の波形データの視覚検査で患者のＨＲＶを評価するのは困難である。本発明は、臨床的評価に有用な特徴的なＨＲＶ値を得るため、この情報を分析および定量化する新規の方法を提供する。この方法は、データ点の相対密度に基き計算された、新しいパラメータ”ＲＤ”を導入する。

またいくつかの実施形態では、リアルタイムで出力ＨＲＶ値を提供し、特定の患者の状態の即時または緊急治療に役立つよう、本発明を構成してもよい。特にいくつかの実施形態では、エピソードの発現前に間に合う時点でＶＴの差し迫ったエピソードを検出するよう、本発明をＩＣＤ内で使用してもよい。このようにして、患者はＶＴ前に早期の警告をうまく受けるかもしれず、そうでなければ可能でないだろう特定の治療が適用されるかもしれない。

図２は、本発明の実施形態に一致した、心拍変動を測定するシステムのブロック図を示す。システムは、３つの部分またはサブシステムである、データ収集サブシステム２４、データ分析サブシステム２６、および出力サブシステム２８を有する。モジュール３０として示される患者は、ＥＣＧのような心臓モニタリング装置に連結される。データ収集サブシステム２４で、図１に示されたＥＣＧチャ−トを作成するため、患者の心拍がまず記録される（モジュール３２）。その後、デジタル化／検出モジュール３４で、アナログ波形がデジタル化され、その関連するピーク間隔が検出または測定される。従って、データ収集サブシステム２４の出力は、間隔ストリーム２２、すなわち図１に示された一連の間隔値ＲＲ１，ＲＲ２〜ＲＲｎである。

データ分析サブシステム２６で、間隔ストリーム２２は、座標変換モジュール３６により２次元座標システムに、まず変換される。任意選択的に、さらなる数学的変換および転換をデータに加えて分析または視覚化を強化してもよく、回帰プロットを任意選択的に表示してもよい。モジュール３８は、本発明の分析方法を用いて座標データを評価し、患者のＨＲＶ値を得る。

本発明の異なる実施形態によると、出力サブシステム２８は、個々にまたは組み合わせて実行してもよいさまざまな出力を示す。示されるように、結果として生じるＨＲＶ値をコンピュータスクリーン（モジュール４０）上に表示、または印刷（モジュール４１）してもよい。代わりにまたは加えて、ＨＲＶ値は、警報機（モジュール４２）を起動および／または薬剤注入装置（モジュール４３）のような治療の適用に導いてもよい。後者の２つの結果、警報機および注入装置は、本発明がリアルタイムまたは即時／緊急治療に使用される実施形態で、より使用されそうである。

図３は、本発明の実施形態に一致した、心拍変動を測定する方法のブロック図を示す。この図は、図２に示された本発明の３つのサブシステムと図の一致を示す、点線４４および４５を含む。示されるように、第１および第３のサブシステムはそれぞれ、本発明の異なる実施形態に対応する、左側および右側に位置付けられるモジュールを有する。右側のモジュールは、ＨＲＶ値が即時またはリアルタイム医療治療の提供に使用されるいくつかの実施形態を指す。

データ収集サブシステム２４から始めると、左側で、方法はモジュール４６で始まる。モジュール４８は心拍情報を収集、デジタル化、および検出し、間隔ストリーム２２を得る。モジュール５０で、予め定められた高閾値と比較して測定されるように異常に長いピーク間隔は、間隔ストリームから削除される。これらの間隔は、データ内で不自然な結果または例外的な状況となりそうであり、従って歪曲された結果につながる可能性があるので、破棄される。２５００ｍｓｅｃが適切な高閾値であることが見出されたが、状況により他の値も使用してもよい。

モジュール５２で、平均値を計算し、ピーク間隔データ点から平均値を減算することで、間隔データは”トレンド除去される”。トレンド除去は、例えば迅速な起立、走行、摂食、または咳嗽などの突然の移動のような通常の日常の活動に関連して起こるかもしれない心拍数の突然の上昇により引き起こされる変動をデータから除去するために適用される。トレンド除去の計算は、当業界で公知の種々の平均技術のいずれに基いてもよい。

図４は、間隔ストリームデータに適切であると見出されたトレンド除去アルゴリズムの１つの例を示す表である。表の第１の欄は、間隔ストリーム２２、すなわちピーク間隔ＲＲ１からＲＲｎの生データである。第２の欄は、２５７点全てにわたり取られた平均値を示す。従って、完全な計算が可能な第１の平均値は、間隔ＲＲ２５７にあたる。このパラメータは”ＡＶＥＲ２５７”の語により表わされ、ＲＲ１からＲＲ２５７の全てのデータ点の平均値を表す。同様に、次のデータ点ＲＲ２５８は、ＲＲ２からＲＲ２５８の２５７点を表す、関連したＡＶＥＲ２５８を有する。このようにして、ＲＲｎまでの全ての残りのデータ点について平均値が計算される。表の第３の欄で、トレンド除去されたデータが、欄１の当初の間隔値から欄２の平均値を減算することにより計算される。示されるように、第１のデータ点”ｒ１”はＲＲ１２９に対して起こり、ＲＲ１２９からＡＶＥＲ２５７を減算することにより計算される。特定のデータ点のトレンド除去は、従って、対象となるデータ点の１２８点前から１２８点後の範囲を含むデータ点に及ぶ平均値を減算することを含む。このようにして、モジュール５２は、自律神経系に関連しない影響により心拍でデータが突然急上昇するのを除く。

図３に戻ると、右側で、開始モジュール５４はリアルタイム治療の提供が可能な本発明の実施形態についてのデータ収集の開始を示す。モジュール５６で、単一のデータ点、すなわちピークまたはＲＲ間隔の値が取得される。判断モジュール５８は、この値が２５００ｍｓｅｃのような予め定められた高閾値を超えるかどうか問い合わせる。閾値を超えていれば、この取得されたピーク間隔は破棄され、制御がモジュール５６に戻り次のピーク間隔値を取得する。そうでなければ、値が高閾値を下回る場合、取得されたピーク間隔値はモジュール６０によりメモリ内に格納される。

図５はコンピュータメモリ６１の論理表現であり、間隔ストリーム２２の値が所定の時間で格納されうる方法を示す。ピーク間隔ＲＲ１は最古の値であり、間隔ＲＲｎは最新の取得された値である。この論理表現で、その後取得されるピーク間隔のそれぞれは、ＲＲｎに近接または右側に格納される。

データ収集サブシステム２４の残りの２つのモジュールは、リアルタイム治療を提供する実施形態に対し予備テストとして有用なサブアルゴリズムを適用する。テストの１つのタイプは、患者の脈拍または心拍に規定された閾値を超える加速または上昇を探すことである。サブアルゴリズムが閾値を超える心拍を見出した後のみ、その後のＨＲＶ計算は考慮される。サブアルゴリズムについて適切と見出されたテストの例は、分あたり１２０拍またはより多い脈拍数の連続した心拍１０回の時間である。ピーク間隔はミリ秒で表され、心拍数に反比例するので、この脈拍の数字は、５００ミリ秒またはそれ未満のピーク間隔値に対応して示すことが可能である。

前述のサンプルテストパラメータを用いて、モジュール６０で最新の間隔値がメモリ内に格納された後、メモリ内の最新の１０個の値（すなわちＲＲｎからＲＲｎ−９）が調べられ、モジュール６２でこの群内の最高値がＲＲｍａｘとして記録される。判断モジュール６４は、それから、ＲＲｍａｘが５００ミリ秒未満または等しいかどうか問い合わせる。実際には、このテストは、最新の１０心拍が分あたり１２０拍を全て超えているかどうかに等しい。回答がいいえであれば、最も頻繁なケースのように、制御はモジュール５６に戻り、次のピーク間隔値が取得される。脈拍数が閾値を超えて増加した場合、その点が時間内の時点でメモリ６１内に格納された、記録された間隔ストリーム２２がデータ分析サブセクション２６に渡される。

本発明のいくつかの実施形態では、モジュール６２および６４の予備テストを省略してもよい。そのようなケースで、ＨＲＶ値は常に可能であろうし、間隔ストリームへのそれぞれの増分の追加が受信されメモリ内に格納されるとき、継続的に更新されるであろう。

リアルタイム治療についての実施形態では、本出願では有用と見出されないため、データはトレンド除去されない。しかし、適切と見出される場合、トレンド除去を任意選択的にこれらの実施形態で同様に適用してもよい。

リアルタイム治療についての実施形態では、適用される特定の予備テストは、本発明による治療が望まれる心臓の症状に関連する。例えば、前述のようなサンプル予備テスト、すなわち連続した１０拍が秒あたり１２０拍またはより多い場合、その点の心拍の加速または上昇は、一部のケースでＶＴのエピソードに先行するイベントである。ＶＴを治療する他の実施形態では、異なるパラメータを有するテスト、他のタイプのテストを使用してもよいことを理解すべきである。同様に、本発明が他の心臓症状を治療するのに使用される場合、前述のものよりも、格納された間隔ストリームの異なる予備テストを代わりに使用してもよい。

図３のデータ分析サブシステム２６に戻ると、モジュール６６は間隔ストリーム２２を
受信し、一連のピーク間隔を２次元”ｘ−ｙ”座標システムに変換する。いくつかの実施形態では、近接したピーク間隔ペアは、ペアの第１のピーク間隔を横座標または”ｘ”軸点に、および第２のピーク間隔ペアを縦座標または”ｙ”軸点に設定することにより、座標にマッピングされる。次のピーク間隔ペアは、その第１の間隔のような、前のピーク間隔ペアからの第２の間隔を有する。例えば、この方法によると、間隔ストリーム２２の最初の４つの間隔、すなわちＲＲ１，ＲＲ２，ＲＲ３，およびＲＲ４は、以下の３つの座標（ｘ１，ｙ１）＝（ＲＲ１，ＲＲ２），（ｘ２，ｙ２）＝（ＲＲ２，ＲＲ３），および（ｘ３，ｙ３）＝（ＲＲ３，ＲＲ４）に転換する。

モジュール６６により生成されたデータ座標を、任意選択的に、回帰チャートを形成するため作図してもよい。図６は、最初のセットの４つのサンプルデータ点の作図を示す。間隔ストリーム２２内のそれぞれのピーク間隔は他から独立しているので、あらゆる特定の横座標Ｘｎは先行する横座標Ｘｎ−１より大きいまたはより小さいかもしれず、従って回帰プロットは非線形であることを理解すべきである。図７は、深刻な病状がない健康な個人の特徴であるデータ点の全てで作成されたサンプル回帰チャートを示す。示されるように、プロットは”葉巻”形状および約４５度の方向を有し、最も多い点は５００から１５００ｍｓｅｃの間隔時間に入る。

モジュール６６で定められたデータ座標点を、任意選択的に、数学モジュール６８によりさらに変更または転換してもよい。限定しない例示の目的で、本発明のいくつかの実施形態では、新しい座標セット（Ｘｎｅｗ，Ｙｎｅｗ）は、数式
Ｘｎｅｗ＝ｃｏｓ４５（Ｘｎ＋Ｙｎ）、および
Ｙｎｅｗ＝ｃｏｓ４５（Ｙｎ−Ｘｎ）により計算される。図８に示されるように、この転換の効果は、プロットが実質的に平坦化、または時間軸に平行になるように、図７のプロットをおよそ−４５度回転することである。この転換の利点は、それがデータ値が０および１の間で正規化される好都合な形でデータを表すことである。任意選択的に、モジュール６８は、転換されたプロットの視覚表示を提供してもよい。

本発明は、相対密度（”ＲＤ”）と呼ばれる新しいパラメータの計算を通してＨＲＶを得る。ＲＤは２つの係数、”ｄｘ”および”ｄｙ”の商であり、ここで”ｘ”はＸ軸または横座標をいい、”ｙ”はＹ軸または縦座標をいう。ｄｘおよびｄｙの計算で、それぞれの軸は任意の数のデータ間隔に分割される。それぞれのデータ間隔内のデータ点の数が計数され、それぞれの軸についてデータ間隔内の点の最大数が記録される。係数ｄｘがデータ点の総数で除算されたＸ軸間隔についてのこの最大数の値に割り当てられ、ｄｙがＹ軸間隔についての最大数に基き同様に計算される。

（ｘ，ｙ）データ点のセットはまずモジュール７０が受け取り、これがセット内の点の総数を計数し、その後の使用のためその値を格納する。さらに後述するように、モジュール７０は、ＲＤの計算に必要がないので任意である。

まずｄｘを得ると仮定すると、例えば、モジュール７２は”ｘ”軸または横座標を選択し、パラメータＸｍａｘをゼロに初期化する。Ｘｍａｘは、Ｘ軸に沿ったデータ間隔内で最も多い（すなわち”最大”）データ点の数を有するデータ点の数を格納するのに使用される。

モジュール７４は、データ間隔長を指定するのに使用されるパラメータ”ｈ”を選択する。間隔長は、データ点の有意義なサンプルを含むのに十分大きく、しかし妥当な数の間隔を可能にするのに十分小さい値であるよう選択される。例えば、与えられた軸に沿ったデータ点が０と１の間である場合、軸を２０の等しいデータ間隔に分割する０．０５の間隔長ｈが適切かもしれない。代わりにおよび特に、後述のモジュール７６の記載に示すように、データ点が広い範囲に入る場合、間隔長ｈを対応したより大きな公称値で設定してもよい。

モジュール７６は、任意選択的に、軸を比較的大きなデータ間隔長”ｈ”を有する視覚的に明確な間隔により容易に分割してもよいように、与えられた軸に沿ってデータセットを移動および／または拡張する。データセットの移動を、データ点のおよそ半分が軸のマイナス側に入り、およそ半分が軸のプラス側に入るようにそれぞれの点を変換することにより実行してもよい。乗数によって特定の軸上の座標のそれぞれを乗算することにより、データセットを拡張してもよい。これがなされるとき、軸を−２０ｈから＋２０ｈに伸ばすよう検討してもよい。限定しない例示の目的で、２０ｈが２６０となるように、データ間隔ｈ＝１３および乗数２０を選択する。新しい軸目盛は、従ってマイナス２６０から＋２６０の範囲となり、等しいデータ間隔長１３、すなわち３，２６，３９・・・および−１３，−２６，−３９・・・などに分割される。データ点は２０を乗算され、それで例えば、軸上で−０．３にあたるデータ点は−６になり、＋０．７４の点は＋１４．８になどなる。本発明の方法がどのように軸をデータ間隔”ｈ”に分割するかは、図９に示される。示されるように、データセットは通常Ｘ軸に沿って移動され、同一のデータ間隔”ｈ”がＸ軸およびＹ軸の両方に適用される。

モジュール７８は、現在の間隔内のデータ点の数を計数する。このモジュールは、第１の間隔で開始のため初期化される。判断モジュール８０は、それから、現在の間隔内のデータ点の計数が新しい最大値であるかどうか問い合わせる。それが新しい最大値である場合、モジュール８２はＸｍａｘにこのデータ点計数を割り当てる。Ｘｍａｘがゼロで初期化されたので、第１の間隔を読んで、Ｘｍａｘはその間隔内のデータ点の値を常に取得する。そうでなければ、現在のデータ間隔がデータ点の新しい最大数を有さない場合、制御はモジュール８２をとばして判断モジュール８４へ移る。

判断モジュール８４は、全ての間隔が計数されたかどうか問い合わせる。例えば範囲が２０ｈである場合、判断モジュール８４は、−２０ｈから＋２０ｈの全ての４０個の間隔が計数されたかどうかチェックする。そうでなければ制御はモジュール８６に移り、モジュール８６は間隔カウンタを１ずつ増分し、次の間隔データ点がモジュール７８で計数される。そうでなければ、軸に沿った全ての間隔が計数されたとき、制御はモジュール８８に移る。モジュール８８で、場合によってＸｍａｘまたはＹｍａｘをモジュール７０から得られたデータ点の総数で除算することにより、係数ｄｘおよびｄｙが計算される。

判断モジュール９０は、パラメータｄｙの値が得られたかどうか問い合わせる。得られていなければ、制御はモジュール９２に移り、モジュール９２はＹ軸を選択しＹｍａｘをゼロに設定する。係数ｄｙはそれから、モジュール７４で始まりｄｘを得るのに用いられたのと同様に計算される。いくつかの実施形態では、モジュール７２が必要に応じてＸ軸またはＹ軸のどちらかを選択しＸｍａｘまたはＹｍａｘをゼロに設定するように、モジュール９２の機能をモジュール７２に含んでもよい。そのようなケースでは、否定的な結果の際、判断モジュール９０からの制御はモジュール７２へ向かうだろう。

ｄｙの計算で、モジュール９４は、ｄｙをｄｘで、または任意選択的にｄｘをｄｙで除算することによりＲＤを計算する。いくつかの実施形態では、ＲＤ＝ｄｙ／ｄｘとなるようにｄｙをｄｘで除算することが好都合であることがわかった。これは、ｄｙは通常ｄｘより大きく、この方法で計算されたＲＤは好都合なことに１より大きい数になる故のケースである。ＲＤ値、例えば数字”２．３”はその逆数”０．４３４７８”より、その分野の臨床医により容易に知覚されそうである。モジュール７０で得られたデータ点の総数が係数ｄｙおよびｄｘの両方の除数であるので、この総数は係数が除算されるとき無効になることも理解すべきである。この理由で、前述のように、点の総数を得ることは任意であり、いくつかの実施形態では省いてもよい。

図１０は、本発明の方法のグラフ表示である。Ｘ軸およびＹ軸が長さ”ｈ”の一連の等しい間隔に分割された、回帰プロットが示される。Ｘ軸に特定の間隔”ｈ”が、あらゆるＸ軸間隔のデータ点の最大数Ｘｍａｘを含めて確認される。同様に、Ｙ軸で間隔”ｈ”が、あらゆるＹ軸間隔のデータ点の最大数Ｙｍａｘを含めて確認される。本発明によると、ＨＲＶはＹｍａｘ対Ｘｍａｘの比（またはその逆数）に等しい相対密度パラメータ、またはＲＤである。

図３に戻ると、計算されたＲＤ値がモジュール９４から出力され、出力サブシステム２８に入る。いくつかの実施形態では、出力サブシステム２８の左側のモジュール９６により示されるように、コンピュータ画面上のようにＲＤ値を表示してもよい。担当の内科医または臨床医は、表示された値を読み、患者に適切な診断をするかもしれない。実際には、患者の同席ありまたはなしに後ほどの時間の後ほどの分析のため、ＲＤ値を代わりに格納、ｅメール、または印刷してもよい。

ＨＲＶの適用がリアルタイム治療を含む場合、出力サブシステム２８の右側に示されるように、ＲＤ値は判断モジュール９８により受信される。モジュール９８は、ＲＤが、ＶＴのような危険な医療または心臓症状が起こりうることを示すのが見出される予め定められた値の範囲内に入るかどうか問い合わせる。ＲＤが指定された範囲に入らない場合、制御はモジュール５６まで戻り、新しいピーク間隔を取得して図３のプロセスを繰り返す。記したように、本出願で本発明は、患者を継続的にモニタリングし必要であればリアルタイム治療を提供するために使用されるので、プロセスは継続する。従って、単に時間内の特定の点でのテストが否定的で治療を必要としなかったからといって、止める理由はない。

モジュール９８でＲＤが能動的範囲内に入る場合、モジュール１００は任意選択的にリアルタイム治療を適用する。これは、患者への小さなショックまたは他の警告の適用、心臓のペースを定めるための一連の低レベルショックの適用、除細動器レベルショックの適用、植込まれたシリンジからの薬剤の注入、および／または担当医療専門家の招集のような手段を含んでもよい。前のように、治療の適用の後、患者のモニタリングを継続するため開始の際制御はモジュール５６に移る。

適用および実験の継続を通して、得られたＲＤ値を評価し解釈するのに使用する、いくつかの範囲のＲＤ値で構成されるスケールを開発してもよい。例えばサンプルスケールによれば、ＲＤ値２．３以下は患者が心臓問題または他の医学的状態の反応的に高いリスクを有することを示すかもしれず、ＲＤ値２．７以上は比較的低いリスクを示すかもしれず、２．３から２．７の間の値はさらに内科医の解釈を必要とするグレーゾーンかもしれない。

記録の継続時間、使用される記録装置のタイプ、および実行される診断または治療のタイプのような種々の要因により、異なる状況において、異なる数字範囲を有する異なるスケールを適用可能であってもよい。また、スケールを、所望の感度を得るよう調整してもよい。例えば、前述の例を続けると、高リスクの閾値のＲＤ値を２．３から２．４に上げる場合、ＶＴを経験する運命になる患者が増えることが前もって正しく認定されるが、同時にＶＴを経験しないだろうが誤ってリスク状態にあると識別される患者が増える。切迫したＶＴのリアルタイム判断の場合、高リスクの閾値を上げることで実際のＶＴエピソードをより多くとらえるだろうが、誤った警報の数も増える。

ＲＤの計算で、本発明の方法は、他の方法で使用されるものよりはるかに小さい回帰プロットの領域を使用することを理解すべきである。これは、最多の心拍間隔が、プロットの中央部分に近い密接な範囲に位置付けられているので可能である。発明者は、ＨＲＶの簡単および正確な計算がプロットの高密度で位置付けられた領域内のデータ点に焦点を当てることにより得られうると認識する最初の人物である。

本発明の方法を、ソフトウェア上、または心臓の心拍間隔を記録するあらゆる物理ハードウェア装置と通信して作動してもよい。適用により、これは例えば、病院および医療施設で使用されるようなＥＣＧ機、２４時間のような延長期間中患者が身に付けるホルタまたは他の外部の装置、またはＩＣＤを含んでもよい。

利用例で、以前に心臓症状がない患者が健康診断を受けるかもしれない。患者は健康であるかもしれず、または例えばパーキンソン病、糖尿病、またはアルツハイマー病のような既存症を有するかもしれない。健康診断、および相対的な密度、またはＨＲＶ値を計算するため記録されたピーク間隔に適用された本発明の方法の一部としてＥＣＧ測定が行われるかもしれない。内科医は適用可能なスケールに関連してこの値を分析し、従って患者に助言するだろう。助言は診断の形を取る、すなわち測定値が患者が特定の医学的状態であることを示すかもしれない。いくつかの状況で、助言は、ＨＲＶ値が自律神経系の問題を示唆するような予測の形を取るかもしれない。患者が異なって健康とみなされた場合、この結果は、自律系の不全に関する医学的状態が将来ある時点で進行するかもしれないことを示唆する。内科医は、この情報を治療または日常の勧告をするのに使用してもよい。患者がすでに自律神経系に関連する症状を診断された場合、結果は確認としてはたらき、患者の症状の状態をよく理解するのを助けるかもしれない。

他の利用例では、例えば、患者はＡＭＩのような深刻な心臓症状を経験したかもしれない。診療所でＥＣＧのようなまたは２４時間のホルタ着用によるような心拍測定を行うかもしれない。本発明の方法を、データを分析し相対密度計算からＨＲＶ値を提供するために再度使用してもよい。このＨＲＶ値を現在の医学的状態の診断、またはありうる将来の医学的状態の予測に使用してもよい。このケースでは、患者は心臓症状を有するので、患者が次の数年内のある時点で致命的なＶＦにつながるＶＴのエピソードを有するリスクの判断において、ＨＲＶ値を医者を補助するのに使用してもよい。実際には、ＲＤを壁運動指標のような１つまたは複数の他のパラメータと組み合わせて使用し、高リスクでＩＣＤ植込みの恩恵を受けそうな患者の群、および低リスク群でありＩＣＤ植込みが有益でないかもしれない群を予測してもよい。特に、他のパラメータが明確および曖昧でない方針を指摘しないケースで、ＲＤは決定要因としてはたらくかもしれない。

ＲＤの判断を通したＨＲＶの取得は、本発明の方法によれば、当業界で公知のＨＲＶを得る他の方法と比較して効率的および改良された診断および予測ツールを提供する。試験的研究で、ＲＤは突然の心血管死についておよそ９６％の陰性予測値を示し、すなわち、次の５年に致命的なＶＴ／ＶＦ症状がないだろうという予測が、時間のおよそ９６％で正しかった。従って、ＡＭＩ後の患者をＩＣＤで治療すべきかそうでないかの判断において、ＲＤを有用なリスク因子として使用してもよい。

他の利用例では、患者は、本発明のＲＤ計算を実行するようプログラムされた植込みＩＣＤを有してもよい。記したように、発明者は、継続した患者モニタリングの過程で得られたＨＲＶを、切迫したＶＴの事前の警告をするのに使用可能であることを発見した。これは順に、ＶＴ／ＶＦエピソードを避けまたはそれをより許容可能にするため、内科医または患者が予防または注意手段を取ることを可能にする。従って、ＶＴが起きるときのみそれを検出する従来のＩＣＤ適用と異なり、本発明の方法を備えたＩＣＤは、実際のエピソードよりかなり前の時間にありうるＶＴのエピソードを検出するのにＨＲＶを使用できる。結果として、ＶＴがすでに開始した後にのみそれを治療可能である代わりに、ＶＴエピソードを、そうでなければ不可避であった発現さえも防ぐよう、本発明を使用可能である。

記載された方法で使用されたＲＤパラメータは、エピソードのおよそ６０％で切迫したＶＴの早期警告を提供することがわかった。

本発明のいくつかの実施形態では、警告による早期通知は、エピソードの約５分から２時間前の間に起こった。本発明のいくつかの実施形態では、ＩＣＤメモリはおよそ２時間の情報、または８０００の心拍間隔を保持し、従って２時間は、得られうるおよそ最も早い通知で、一方で切迫したＶＴの予測を補助するデータをなお保持する。技術が向上し、プログラミング技術が応用され、および／またはＩＣＤメモリサイズが増加するにつれて、より早期の通知が可能になるかもしれない。

切迫したＶＴを検出すると、治療の選択肢の範囲に着手してもよい。いくつかの実施形態では、ＩＣＤは、治療の電気ショックまたは心臓のペーシングを加えてもよい。ＶＴエピソードは直ちにではなく後で起こるので、ＩＣＤは、患者により漸進的でストレスの少ないペーシングの度合で実行することが可能であるかもしれない。代わりにまたは加えて、および図２のモジュール４２および４３に示すように、小さい電気ショックによるような警報を患者に送ってもよく、および／または起こりそうなＶＴまたはＶＦを抑制または防ぐよう、抗不整脈剤を自動的に注入してもよい。自動注入が可能でない場合、患者は注入を受けに病院へ行く、または緊急介助が可能な環境でＶＴを待機することで警報に注意を払うかもしれない。患者が事前の通知を有する場合、ＩＣＤが最終的に除細動器ショックを送る場合でも、従来のＩＣＤのケースのように予測されなくはないので、経験はより痛みが少ないまたは不快でないかもしれないことを理解すべきである。適するように装備されたＩＣＤに可能な他の選択肢は、患者の応答を受信するまで周期的ベースで小さな警告ショックを繰り返すことである。これは、切迫したＶＴが検出される一方で患者が睡眠中であり、患者が警告ショックに気づいていないケースに有用かもしれない。

本発明のいくつかの適用で、外部のＥＣＧレコーダにより連続したモニタリングを実行してもよい。例えば、ＡＭＩを起こした患者は、症状後数週間しばしば病院で観察が続けられる。そのような患者はＩＣＤを持ちそうではないが、危険なＶＴ／ＶＦを経験するリスク状態にある。これらの患者を、本発明の連続したモニタリング実施形態を適用するようプログラムされたＥＣＧに接続してもよい。切迫したＶＴを検出すると、警報を鳴らしてもよく、またはすぐ近くの医療職員の注意を引くため電子メッセージが送られ、彼はそれから迅速に患者を看護し薬剤または他の治療を与えることが可能である。同様に、本発明をホルタ記録装置で使用してもよい。

前述で説明したように、本発明の実施形態は、データ点の相対密度に基いた心拍変動の新しい測定方法を提供する。この方法は、分析に比較的複雑なアルゴリズムを活用する従来の方法と異なり、データ点の単純な計数に基くので、計算が容易である。この測定方法は、従って比較的速く、臨床的使用に充分正確な結果を提供する。この方法の適用は、以前に記録された心拍データに基いた医学的状態の診断および予測、および、ＩＣＤを植込むかどうかの判断における補助を含む。ＩＣＤの装置のような継続した患者モニタリング装置は、本発明の方法を作動可能であり、この方法を使用して、ＶＴの切迫したエピソードの事前の警告を得て、タイミングよく適切な治療をすることを可能にできる。

本発明の選択された実施形態が示され記載されたが、本発明は記載された実施形態に限定されないことを理解すべきである。代わりに、本発明の原理および趣旨から逸脱することなくこの／これらの実施形態を変更してもよく、その範囲は請求項およびその等価物により定義されることを理解すべきである。

Claims (17)

1. 個人に対応する心拍間隔情報に基づいて、前記個人に対応するパラメータの個人特有の値を処理するためのプロセッサ手段
   を具備する装置において、
   前記個人特有の値は、ｘ軸及びｙ軸を含むデカルト座標系上での点としての前記心拍間隔情報の２次元表現に基づいた、第１及び第２の係数値の商に基づいており、前記第１及び第２の係数値のうちの１つの係数値は、ｄｘ係数値を含み、前記第１及び第２の係数値のうちの別の係数値は、ｄｙ係数値を含み、前記ｄｘ係数値は前記デカルト座標系の前記ｘ軸に対応し、前記ｄｙ係数値は前記デカルト座標系の前記ｙ軸に対応し、
   前記ｄｘ係数値は、前記ｘ軸に沿った、他の軸間隔に比して、最大数の点を有している前記ｘ軸に沿った第１の軸間隔内の点の第１の数に基づいており、前記ｄｙ係数値は、前記ｙ軸に沿った、他の軸間隔に比して、最大数の点を有している前記ｙ軸に沿った第２の軸間隔内の点の第２の数に基づいており、
   前記個人特有の値は、少なくとも１つの医学的状態に対応した、少なくとも１つの予め規定された基準値に対して比較されるように構成されており、前記個人特有の値及び、前記基準値の間の関係は、前記医学的状態に罹患している前記個人のリスクを表すためのものである、装置。
2. 前記パラメータは、ｄｙ／ｄｘと表され、前記個人特有の値は、個人特有のｄｙ／ｄｘ表示値を含み、前記基準値は、基準ｄｙ／ｄｘ値を含む、請求項１記載の装置。
3. 前記基準値は、２．３より小さい、請求項１または２記載の装置。
4. 前記基準値は、前記医学的状態を診断するために、前記個人特有の値に比較されるように構成された診断値を含む、請求項１ないし３のいずれか１項記載の装置。
5. 前記基準値は、前記医学的状態の予後を提供するために、前記個人特有の値に比較されるように構成された予後値を含む、請求項１ないし３のいずれか１項記載の装置。
6. 前記個人特有の値は、前記第１及び第２の係数値の前記商に等しい、請求項１ないし５のいずれか１項記載の装置。
7. 前記医学的状態は、自律神経系により影響される医学的状態を含む、請求項１ないし６のいずれか１項記載の装置。
8. 前記医学的状態は、心臓の状態を含む、請求項１ないし７のいずれか１項記載の装置。
9. 前記医学的状態は、鬱血性心不全または心室性頻拍（ＶＴ）を含む、請求項８記載の装置。
10. 前記医学的状態は、パーキンソン病、糖尿病性ニューロパシー、及びアルツハイマー病を含むグループから選択される医学的状態を含む、請求項１ないし９のいずれか１項記載の装置。
11. 心拍変動（ＨＲＶ）を測定するためのシステムにおいて、
    前記システムは、
    個人の心拍情報を受け取るためのデータ生成手段と、
    複数のデータ点から、第１のサブセットのデータ点と第２のサブセットのデータ点を識別するためのデータ分析手段と、
    第１の数のデータ点に基づいているｄｘ係数値と、第２の数のデータ点に基づいているｄｙ係数値とに対応する商の結果に基づいて、個人特有の心拍変動（ＨＲＶ）値を計算するためのプロセッサ手段と、
    前記個人特有のＨＲＶ値を出力するための出力手段と
    を具備し、
    前記心拍情報は、データ収集機によって記録され、前記心拍情報は、前記個人に対応する一連の心拍間隔を表しており、前記データ生成手段は、ｘ軸及びｙ軸を含むデカルト座標系上の前記心拍情報を表す、複数のデータ点をさらに生成し、
    前記第１のサブセットのデータ点は前記ｘ軸に沿った、他の軸間隔に比して、最大数のデータ点を有している前記ｘ軸に沿った第１の軸間隔内の第１の数のデータ点を含み、前記第２のサブセットのデータ点は前記ｙ軸に沿った、他の軸間隔に比して、最大数のデータ点を有している前記ｙ軸に沿った第２の軸間隔内の第２の数のデータ点を含む、システム。
12. 前記出力手段は、前記個人特有のＨＲＶ値を表示するためのスクリーン、前記個人特有のＨＲＶ値を印刷するためのプリンタ、可聴音声を発生させるアラーム、及び、前記個人に対して注入を届けるための注入器を含むグループから選択される少なくとも１つの装置である、請求項１１記載のシステム。
13. 前記個人特有のＨＲＶ値は、医学的状態に対応する少なくとも１つの予め規定された基準値に比較されるように構成されており、前記個人特有のＨＲＶ値と、前記基準値との間の関係は、前記医学的状態に罹患している前記個人のリスクを表す、請求項１１または１２記載のシステム。
14. 前記個人特有のＨＲＶ値は、ｄｙ係数値をｄｘ係数値で除算した結果に対応する個人特有のｄｙ／ｄｘ表示値であり、請求項１３記載のシステム。
15. コンピューティングデバイスによって、個人に対応する心拍間隔情報に基づいて、前記個人に対応するパラメータの個人特有の値を処理することを含むコンピュータベースの方法において、
    前記個人特有の値は、ｘ軸及びｙ軸を含むデカルト座標系上での点としての前記心拍間隔情報の２次元表現に基づいた、第１及び第２の係数値の商に基づいており、前記第１及び第２の係数値のうちの１つの係数値は、ｄｘ係数値を含み、前記第１及び第２の係数値のうちの別の係数値は、ｄｙ係数値を含み、前記ｄｘ係数値は前記デカルト座標系の前記ｘ軸に対応し、前記ｄｙ係数値は前記デカルト座標系の前記ｙ軸に対応し、
    前記ｄｘ係数値は、前記ｘ軸に沿った、他の軸間隔に比して、最大数の点を有している前記ｘ軸に沿った第１の軸間隔内の点の第１の数に基づいており、前記ｄｙ係数値は、前記ｙ軸に沿った、他の軸間隔に比して、最大数の点を有している前記ｙ軸に沿った第２の軸間隔内の点の第２の数に基づいており、
    前記個人特有の値は、少なくとも１つの医学的状態に対応した、少なくとも１つの予め規定された基準値に対して比較されるように構成されており、前記個人特有の値及び、前記基準値の間の関係は、前記医学的状態に罹患している前記個人の表示をもたらすためのものである、
    コンピュータベースの方法。
16. 前記基準値は、２．３より小さい、請求項１５記載の方法。
17. 請求項１５または１６記載の方法を実行するための手段を具備する装置。
    

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