JP6555784B2 - 心肺蘇生術に関する収縮不全検出 - Google Patents
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Description
本発明は一般に、自動体外式除細動器（「ＡＥＤ」）、高度生命維持（「ＡＬＳ」）除細動器／モニタ、患者モニタ、並びに／又は、患者監視及び／若しくは除細動機能を持つ他の医療デバイスによる患者の心肺蘇生術（「ＣＰＲ」）のモニタリングに関する。本発明は特に、心停止患者のＣＰＲの間、収縮不全、非ショック可能なリズムを検出することに関する。
通常、ＣＰＲの間の突然の心停止患者に関するＥＣＧリズムの自動分析は、ＥＣＧ波形における胸部圧迫（「ＣＣ」）アーチファクトが原因で信頼性が低い可能性がある。ＣＰＲの間、自動的なショック勧告を可能にするため、ＣＣアーチファクトをフィルタリングする技術が提案された。しかしながら、非ショック可能なリズムの間、特に収縮不全リズムにおいて、ＣＣアーチファクトのフィルタリング残余は、ショック勧告アルゴリズムがこのリズムをショック可能であると誤って判断することをもたらす可能性がある。なぜなら、フィルタリング残余又は機械的に誘導される電気的活動が、ショック勧告アルゴリズムにはショック可能なリズムのように見える可能性があるためである。
より詳細には、除細動ショックは、特定のショック可能なリズム（例えば、心室細動（「ＶＦ」）又は心室頻拍（「ＶＴ」））を持つ患者に対してだけアドバイスされる。除細動は、ショックが必要かを示すために自動的にＥＣＧを分析するＡＥＤを用いて、若しくはＡＬＳ除細動器／モニタの自動モードを用いて、又は、概して医療専門家若しくは他の訓練されたユーザにより作動されるＡＬＳ除細動器／モニタを含む手動除細動器を用いて、供給される。現在のプラクティスにおいて、ＣＰＲの間の胸部圧迫は、ＡＥＤ又はＡＬＳ除細動器／モニタによる自動的なリズム分析のために中断されなければならない。なぜなら、ほとんどのショック勧告アルゴリズムは、胸部圧迫の間、リズムを確実に分析することができないからである。これは、主に胸部圧迫からの機械的活動がＥＣＧ波形に対してＣＣアーチファクトをもたらし、これが、問題となるリズムを決定することを技術的に非常に困難にするためである。
しかしながら、ＡＥＤ又はＡＬＳ除細動器／モニタによる信頼性が高いリズム分析のためＣＰＲを中断することは、心停止にある患者の生存確率に悪影響を与える可能性がある。米国心臓協会（「ＡＨＡ」）ガイドライン及びヨーロッパ蘇生協議会（「ＥＲＣ」）ガイドラインは、「ハンズオフ時間」を最小化することに焦点をあてている。この時間は、心停止にある患者が、胸部圧迫を受けていない時間間隔である。ＣＣ中断の主にデバイス関連の原因は、正確なショック勧告に関する自動的なＥＣＧリズム分析である。胸部圧迫の機械的活動は、ＥＣＧ波形に関するＣＣアーチファクトを生じさせ、ほとんどの自動的なＥＣＧ分析プログラムは、患者固有のＥＣＧ形態学と完全には区別することができない。更に、現在ＡＥＤ又はＡＬＳ除細動器／モニタのディスプレイにおいてＥＣＧ波形を観察する臨床医は、胸部圧迫により作られる電気的ノイズを通して患者のリズムを見ることができない。これはリズム評価のため胸部圧迫への中断を強制する。
近年では、胸部圧迫を中断することのない信頼性が高いリズム分析が、突然の心停止患者の生存率を改善することを願う能動的な調査分野になった。胸部圧迫の間、ＥＣＧ波形を分析する複数の方法が提案された。例えば、いくつかのアルゴリズムは、ＣＣアーチファクトにより破損されたＥＣＧ波形から直接に得られた特徴に基づかれ、一方、他のアルゴリズムは、最初にＥＣＧ波形からＣＣアーチファクトをフィルタリングし、その後ショック勧告アルゴリズムを用いてフィルタリングされたＥＣＧを分類する。
ＣＣアーチファクトをフィルタリングすることに基づかれる方法は、ＣＣ破損されたＥＣＧの分析に基づかれる方法より良好な結果を与えることが報告される。しかしながら、斯かるフィルタベースの技術の限界は、ＣＣアーチファクトの不完全なフィルタリングが、ＥＣＧ波形においていくつかの残余を残す可能性があり、これはショック勧告アルゴリズムにより、このリズムの誤った決定を可能性としてもたらす。更に、ＥＣＧ波形からＣＣアーチファクトのすべてのビットを完全にフィルタリングすることが可能だった場合であっても、胸部圧迫の間、胸部で実行される機械的活動が、心臓における電気的活動を生じさせ、これが、ショック勧告アルゴリズムにより、ＶＦと混乱されることがありうるという証拠が存在する。
更に、収縮不全リズムを持つ患者に対して、ショックを供給することがアドバイスされるべきではなく、収縮不全リズムからのＣＣアーチファクトの不完全なフィルタリングが、ＶＦのように見える可能性があるＥＣＧ波形上の残余を残す可能性がある。更に、ＣＣの間の機械的活動は、ＥＣＧ波形上でいくつかのＶＦ状の電気的活動を誘導することができる。従って、胸部圧迫を中断することなしにＥＣＧ波形を分析しようとするフィルタベースのショック勧告技術は、ＥＣＧ波形の収縮不全リズムを正確に検出するには弱点がある。従って、斯かるショック勧告技術は、収縮不全リズムに関してショックを誤ってアドバイスする可能性があり、これはＡＨＡ及びＥＲＣガイドラインでは推奨されない。
本発明は、ＣＣフィルタリングされたＥＣＧ波形及び記録されたＣＣ破損されたＥＣＧ波形から抽出される情報を利用することを通して収縮不全リズムを検出することにより、フィルタベースのショック勧告アルゴリズムの上述した限界に対するソリューションを提供する。結果は、収縮不全リズムに関するＣＰＲの間のショック勧告アルゴリズムの特異性における増加である。言い換えると、本発明の目的は、収縮不全リズムに関するショック勧告アルゴリズムにより誤ってアドバイスされる誤ったショックの数を減らすことである。
更に、胸部圧迫の間、収縮不全を検出する能力の観点から、本発明は、心停止患者に関して正しい処置をユーザが選択することを支援することができる。例えば、信頼性が高いリズム分析のためＣＰＲを休止する必要なしに、ユーザは、胸部圧迫を続けるか、又は収縮不全検出に基づき薬介入若しくは治療的な低体温を用いる必要があるかを直ちに決めることができる。
本発明の１つの形は、ＥＣＧモニタ及びコントローラを使用する患者監視デバイスである。動作において、ＥＣＧモニタは、患者の心臓の破損されたＥＣＧ波形をモニタし、コントローラは、破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムのいずれかとして分類する。特に、コントローラは、破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在のコントローラによる検出に基づき、破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズムとして分類する。逆に、コントローラは、破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの欠如のコントローラによる検出に基づき、破損されたＥＣＧ波形を可能性としてショック可能なリズムとして分類する。コントローラは、破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在又は欠如に関するコントローラによる不確定に基づき、破損されたＥＣＧ波形を可能性としてショック可能なリズムとして分類することができる。本発明のこの形による患者監視デバイスは、ＡＥＤ、ＡＬＳ除細動器（又はＡＬＳ除細動器／モニタ）、患者モニタ、並びに／又は、患者監視及び／若しくは除細動機能を持つ他の医療デバイスでありえる。
本発明の前述及び他の形式並びに本発明の様々な特徴及び効果が、添付の図面と共に、本発明の様々な実施形態の以下の詳細な説明から更に明らかになる。詳細な説明及び図面は、本発明を限定するものではなく、単に説明するものである。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその均等の範囲によって規定される。
（例えば、いかなるＣＣアーチファクトもない）きれいなＥＣＧ波形において、収縮不全リズムは、ほとんど平坦なラインとして示される。これは、患者の心臓において、心臓電気的活動がない又は弱い状態を示す。胸部圧迫の間、ＥＣＧ波形の収縮不全リズムは、ＣＣアーチファクト（「ＣＣ破損されたＥＣＧ波形」）、又はＣＣアーチファクトがフィルタリングされる場合、任意のフィルタ残余（「ＣＣフィルタリングされたＥＣＧ波形」）により支配される。しかしながら、本発明は、図２に関連して本書において例示的に表されるように、胸部圧迫の間さえ、収縮不全リズムと他の心臓リズムとを区別することができる、ＣＣ破損されたＥＣＧ波形及びＣＣフィルタリングされたＥＣＧ波形において保存される複数の信号特徴の発見を前提とする。
保存される信号特徴の１つの例は、振幅スペクトル面積（「ＡＭＳＡ」）である。これは特定の周波数レンジにわたり振幅周波数スペクトルから曲線下の面積を測定する。保存される信号特徴の別の例は、ＥＣＧの一階差分の出力（ｄＰｏｗｅｒ）である。これは１つのＥＣＧセグメントの範囲にわたりＥＣＧ波形の時間的平滑性（即ち、傾斜）を測定する。
一般に、本発明は、ＥＣＧ波形のセグメントに関する時間領域及び周波数領域から保存される信号特徴のセットを抽出し、任意の収縮不全リズムを他の心臓リズムから分離及び区別するため、抽出された信号特徴が分析される。より詳細には、保存される信号特徴のセットは、図４に関連して本書において例示的に表されるように、ＣＣアーチファクトにより破損された生のＥＣＧ波形から抽出される。代替的に、又は、並行して、保存された特徴のセットは、処理された（例えば、再構成及び／又はフィルタリングされた）ＥＣＧ波形から抽出されることができる。ＥＣＧ波形のフィルタリング目的で、本発明は、従来において知られる任意の適切な技術を提案する。例えば、図５及び６に関連してＡＭＳＡ及びｄＰｏｗｅｒに関して本書において例示的に表されるように、基準信号ベースのＣＣフィルタリング及びブラインドソース分離が使用される。抽出後、信号特徴のさまざまなパラメータが、任意の収縮不全リズムを他の心臓リズムと分離及び区別するために、組み合わせて分析される。例えば、図７に関連してＡＭＳＡ及びｄＰｏｗｅｒに関して本書において例示的に表されるように、多段階閾値化及び決定木が、任意の収縮不全リズムを他の心臓リズムと分離及び区別するために実行されることができる。
本発明の理解を容易にするため、本発明の自動体外式除細動器の形の本発明の心臓治療システムの例示的な実施形態が、図１〜図７の説明に関連して、本書において提供される。例示的な実施形態が、ＡＳＭＡ及びｄＰｏｗｅｒであるＣＣ破損されたＥＣＧ波形の保存される信号特徴のコンテキストにおいて表されるが、当業者であれば、ＣＣ破損されたＥＣＧ波形の他の保存される信号特徴に本発明の原理がどのように適用されるかを理解されるであろう。更に、例示的な実施形態が、ショック勧告アルゴリズムのＣＰＲ品質を可能性として改善するため、収縮不全リズムの尤度推定を用いてショック勧告アルゴリズムによる決定をサポートするコンテキストにおいて表されるが、当業者であれば、他のＥＣＧベースの治療／処置技術のサポートに関して本発明の原理がどのように適用されるかを理解されるであろう。
また、本発明の説明の目的で、用語「ＥＣＧ波形」、「心臓リズム」、「ショック可能なリズム」、「非ショック可能なリズム」、「収縮不全リズム」、「勧告」、「アドバイザ」、「電極パッド／パドル」、「圧縮パッド」「コントローラ」、「ＥＣＧモニタ」、「ショックソース」、「信号調整器」、「特徴抽出部」及び「リズム分類器」並びに類義語及び関連用語は、本発明の従来技術として知られるものとして広く解釈されたい。更に、従来技術において一般に知られるように、高度生命維持（「ＡＬＳ」）除細動器／モニタは、高度生命維持（「ＡＬＳ」）除細動器と同義的に呼ばれることもできる。更に、ＡＬＳ除細動器／モニタ（又はＡＬＳ除細動器）は、自動体外式除細動器（「ＡＥＤ」）の機能を含むことができ、例えば、「ＡＥＤモード」においてＡＥＤとして動作可能でありえる。
図１を参照すると、本発明による患者監視デバイス２０の例示的な実施形態は、高度生命維持（「ＡＬＳ」）除細動器／モニタであり、これは、一対の電極パッド／パドル２１、オプションのＥＣＧリード２２、オプションの圧縮パッド２３、ＥＣＧモニタ２４（内部又は外部的）、ショックソース２５、及びこの例示的な実施形態では高度生命維持（「ＡＬＳ」）コントローラである患者監視デバイスコントローラ２６を使用する。代替的に、例えば、本発明による患者モニタは、要素２１〜２４及び２６を使用し、ショックソース２５を省略する。
電極パッド／パドル２１は、従来において知られるよう構成され、図１に示されるように前部心尖構成において、又は、前部後部構成（図示省略）において、患者１０に導電的に適用される。電極パッド／パドル２１は、コントローラ２６により制御されるように、ショックソース２５から患者１０の心臓１１に除細動ショックを伝えるよう構成され、患者１０の心臓１１の電気的活動をＥＣＧモニタ２４に伝えるよう構成される。代替的に、又は、並行して、従来において知られるＥＣＧリード２２が、患者１０の心臓１１の電気的活動をＥＣＧモニタ２４に伝えるため、患者１０に接続されることができる。
圧縮パッド２３は、従来において知られるように構成され、コントローラ２６に対してフィードバックを提供するため、心臓１１に対する患者１０の胸部に適用される。フィードバックは、患者１０の胸部に対して圧縮パッド２３を介して適用される圧迫運動の力及び／又はレートを示す。
ＥＣＧモニタ２４は、従来において知られるよう構成され、患者１０の心臓１１のＥＣＧ波形３０を測定する。重要なのは、ＥＣＧ波形３０の胸部圧迫破損が、圧縮パッド２３の使用を介して発生する点にある。図１に示されるように、例は、収縮不全リズム（「ＡＲ」）、非ショック可能なリズムの胸部圧迫（「ＣＣ」）コラプションを持つ破損されたＥＣＧ波形３０ａである。別の例は、心室細動（「ＶＦ」）、ショック可能なリズムの胸部圧迫（「ＣＣ」）コラプションを持つ患者１０を示す破損されたＥＣＧ波形３０ｂである。
１つの例示的な実施形態において、ＥＣＧモニタ２４は、ＥＣＧ波形データをコントローラ２６に対してストリーミングするデジタル信号プロセッサ（図示省略）を使用する。
ショックソース２５は、従来において知られるよう構成され、コントローラ２６により制御されるように、電極パッド／パドル２１を介した患者１０の心臓１１への除細動ショック３１の供給に関する電気エネルギーを格納する。プラクティスにおいて、除細動ショック３１は、従来において知られる任意の波形を持つことができる。斯かる波形の例は、図１に示されるように単相正弦波形（正の正弦波）３１ａ及び二相トランケート波形３１ｂを含むが、これらに限定されるものではない。
１つの例示的な実施形態において、ショックソース２５は、充電ボタンを押すとき、高電圧チャージャ及び電力供給源を介して高電圧を格納する高電圧コンデンサバンク（図示省略）を使用する。ショックソース２５は、コントローラ２６により制御されるように、高電圧のコンデンサバンクから電極パッド／パドル２１まで電気エネルギーチャージの特定の波形を選択的に適用するため、切り替え／分離回路（図示省略）を使用する。
コントローラ２６は、従来において知られるよう、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア及び／又は回路を用いて構成され、ＥＣＧモニタ２４からの破損されたＥＣＧ波形３０に応じて、１つ又は複数のショック療法（例えば同期化させられた電気的除細動）に基づき、電極パッド／パドル２１を介して患者１０の心臓１１に除細動ショック３１を供給するとき、ショックソース２５を制御する。このため、本発明は、破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる収縮不全リズムの検出又は検出失敗かに基づき、患者１０の心臓１１の除細動をアドバイスするべきか否かを決定する収縮不全アドバイザ２７及びショックアドバイザ２８をコントローラ２６に組み込む。本書において更に説明されるように、収縮不全アドバイザ２７は、破損されたＥＣＧ波形３０の事前処理ステップとして機能することにより、ショックアドバイザ２７の正確さを改善する。
特に、図１に示されるように、収縮不全アドバイザ２７は、図２〜図８に関連して本書において更に説明される本発明の原理の下で、破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる任意の収縮不全リズムの検出のため、破損されたＥＣＧ波形３０を入力及び処理する。収縮不全アドバイザ２７が、破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる収縮不全リズムの存在を検出する場合、収縮不全アドバイザ２７は破損されたＥＣＧ波形３０を非ショック可能なリズム（「ＮＳＲ」）として分類する。他の態様で、収縮不全アドバイザ２７が破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる収縮不全リズムの欠如を検出する、又は破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる収縮不全リズムの存在若しくは欠如に関して不確定である場合、収縮不全アドバイザ２７は、破損されたＥＣＧ波形３０を可能性としてショック可能なリズム（「ＰＳＲ」）として分類し、ショック可能なリズム（「ＳＲ」）又は非ショック可能なリズム（「ＮＳＲ」）として破損されたＥＣＧ波形３０を分類するため、破損されたＥＣＧ波形３０をショックアドバイザ２８に流す（streams）。
代替的に、本発明による患者モニタに関して、ショックアドバイザ２８は省略され、収縮不全アドバイザ２７による破損されたＥＣＧ波形３０のリズム分類に基づき、胸部圧迫が続けられるか又は停止されるかの臨床決定を容易にするため、収縮不全アドバイザ２７が独立して作動されることができる。この実施形態に関して、収縮不全アドバイザ２７に関する出力の１つのセットは、「収縮不全」、「収縮不全の可能性がある」及び「収縮不全でない」とすることができ、これにより、胸部圧迫を続けるべきか否かに関して臨床医が適切な決定を行うことができる。収縮不全アドバイザ２７に関する出力の別のセットは、破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる任意の収縮不全リズムを検出するときの「非ショック可能なリズム」、又は破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる任意の収縮不全リズムを検出することができないときの「可能性としてショック可能なリズム」でありえる。
図２を参照すると、破損されたＥＣＧ波形３０に含まれる任意の収縮不全リズムを検出することにおいて、収縮不全アドバイザ２７は、特に破損されたＥＣＧ波形３０のＣＣコラプションに関して、本発明の収縮不全検出方法を表すフローチャート４０を実行する、信号調整器２７ａ、特徴抽出器２７ｂ、及びリズム分類器２７ｃを使用することができる。
特に、信号調整器２７ａは、破損されたＥＣＧ波形３０を複数の形において調整するため、フローチャート４０のステップＳ４２の間、既知の信号調整技術を実現する。これにより、特徴抽出器２７ｂは、調整された破損されたＥＣＧ波形３０の複数の形から周波数領域特徴及び／又は時間領域特徴を抽出するため、フローチャート４０のステップＳ４４の間、既知の特徴抽出技術を実現する。
既知の信号調整技術の例は、以下に限定されるものではないが、サンプリング、帯域通過フィルタイリング、特異値分解（ＳＶＤ）、ＣＣアーチファクトフィルタリング（例えば、ＳＢフィルタリング）及び信号再構成を含む。
調整された破損されたＥＣＧ波形３０の周波数領域特徴の例は、以下に限定されるものではないが、破損されたＥＣＧ波形３０の振幅スペクトル面積（「ＡＳＭＡ」）を含み、調整された破損されたＥＣＧ波形３０の時間領域特徴の例は、以下に限定されるものではないが、破損されたＥＣＧ波形３０のｄＰｏｗｅｒである。
フローチャート４０のステップＳ４２及びＳ４４の更なる理解を容易にするため、本書では、（１）図３に示される本発明の生のＥＣＧ抽出方法を表すフローチャート６０、（２）図４に示される本発明のＳＶＤ抽出方法を表すフローチャート８０、（３）図５に示される本発明によるＥＣＧサブセグメント化／マトリクス構造、及び（４）図６に示される本発明のＳＢフィルタリング抽出方法を表すフローチャート１１０の説明が提供される。
図３を参照すると、フローチャート６０のステップＳ６２は、信号調整器２７ａが、破損されたＥＣＧ波形３０のＥＣＧセグメント５０（図５）のサンプリングを行い（例えば、４．５秒セグメント＠２００サンプル／秒）、及びＥＣＧセグメント５０を帯域通過フィルタリングする（例えば、１Ｈｚ〜３０Ｈｚの遮断周波数）ことを含む。フローチャート６０のステップＳ６４は、特徴抽出器２７ｂによりサンプリングされる（例えば、２．２５秒セグメント＠２００サンプル／秒）２つの等しいサブセグメント５１（図５）へとＥＣＧセグメント５０を信号調整器２７ａが更にセグメント化することを含む。
任意の収縮不全リズムとショック可能なリズムとを区別するため、フローチャート６０のステップＳ６６〜Ｓ７０は、ステップＳ６４のＥＣＧサブセグメントからＡＭＳＡ特徴を抽出し、フローチャート６０のステップＳ７２〜Ｓ７６は、ステップＳ６４のＥＣＧサブセグメントからｄＰｏｗｅｒ特徴を抽出する。
特に、ＡＭＳＡは、特定の周波数レンジにわたる振幅周波数スペクトルから曲線下の面積を測定する。各ＥＣＧサブセグメント５１からＡＳＭＡを抽出するため、特徴抽出器２７ｂは、各ＥＣＧサブセグメント５１においてステップＳ６６の間、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行し、これにより各ＥＣＧサブセグメント５１の周波数スペクトルを得て、
に基づき、各ＥＣＧサブセグメント５１に関するＡＭＳＡを算出する。ここで、
は、１Ｈｚ〜３０Ｈｚの間の周波数レンジにわたるｉ番目の周波数
での振幅である。
ステップＳ７０は、生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧを生み出すため、特徴抽出器２７ｂが、各ＥＣＧサブセグメント５１に関してＡＳＭＡを平均化することを含む。
並行して、特徴抽出器２７ｂは、ステップＳ７２の間、各ＥＣＧサブセグメント５１の一階差分を測定し、ステップＳ７４の間、各ＥＣＧサブセグメント５１の測定された一階差分のｄＰｏｗｅｒを算出する。ステップＳ７６は、生の周波数変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧを生み出すため、特徴抽出器２７ｂが、各ＥＣＧサブセグメント５１に関してｄＰｏｗｅｒを平均化することを含む。
図４を参照すると、フローチャート８０のステップＳ８２は、信号調整器２７ａが、前述したように、破損されたＥＣＧ波形３０のＥＣＧセグメント５０（図５）をサンプリング及び帯域通過フィルタリングすることを含む。フローチャート８０のステップＳ８４は、信号調整器２７ａが、等しい時間ウインドウ（例えば、２．２５秒）を持つサブセグメントａ〜ｊのＥＣＧマトリクス５２であって、各行が、ステップウインドウ
（例えば、０．２５秒）によりシフトされるＥＣＧマトリクスを構築することを含み、フローチャート８０のステップＳ８６は、信号調整器２７ａが、ＥＣＧマトリクス５２を空間的要素及び時間的要素に分解するため、ＥＣＧマトリクス５２において特異値分解（ＳＶＤ）を適用することを含む。ＥＣＧマトリクスの時間的要素に関するスペクトル分析法は概して、第１の複数の主要成分が、ＣＣアーチファクト（例えば、最初の３つの時間的要素）により支配されることを示す。これらの複数の主要な時間的要素は除去され、残りの要素は、再構成されたＥＣＧマトリクス５２を構築するため、フローチャート８０のステップＳ８８の間、信号調整器２７ａにより再結合される。これは主成分分析法（「ＰＣＡ」）と呼ばれるブラインドソース分離のＳＶＤベースの方法を介して処理されるＥＣＧセグメント５０を表す、再構成されたＥＣＧセグメントＳＶＤＥＣＧになるよう再編成される。再構成されたＥＣＧセグメントＳＶＤＥＣＧの１つの利点は、ＥＣＧセグメント５０から任意のＣＣアーチファクトを除去するのに、追加的な基準信号が必要とされない点にある。
フローチャート８０のステップＳ９０は、特徴抽出器２７ｂによりサンプリングされる（例えば、２．２５秒セグメント＠２００サンプル／秒）２つの等しいサブセグメントへと、再構成されたＥＣＧセグメントＳＶＤＥＣＧを信号調整器２７ａが更にセグメント化することを含む。
任意の収縮不全リズムとショック可能なリズムとを区別するため、フローチャート８０のステップＳ９２〜Ｓ９６の間、特徴抽出器２７ｂは、ステップＳ９０の再構成されたＥＣＧセグメントＳＶＤＥＣＧのサブセグメントからＡＭＳＡ特徴を抽出し、前述した生のＥＣＧセグメント５０からのＡＭＳＡの抽出と同様、ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧを生み出す。
並行して、フローチャート９０のステップＳ９８〜Ｓ１０２の間、特徴抽出器２７ｂは、ステップＳ９０の再構成されたＥＣＧセグメントＳＶＤＥＣＧのサブセグメントからｄＰｏｗｅｒ特徴を抽出し、前述した生のＥＣＧセグメント５０からのｄＰｏｗｅｒの抽出と同様、ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧを生み出す。
図６を参照すると、フローチャート１１０のステップＳ１１２は、信号調整器２７ａが、前述したように破損されたＥＣＧ波形３０のＥＣＧセグメント５０（図５）をサンプリング及び帯域通過フィルタリングすることを含む。フローチャート１１０のステップＳ１１４は、ＥＣＧセグメント５０を持つ任意のＣＣアーチファクトを除去するため、信号調整器２７ａが、ＥＣＧセグメント５０にＳＢフィルタを適用することを含み、フローチャート１１０のステップＳ１１６は、信号調整器２７ａが、フィルタリングされたＥＣＧセグメントＳＢＥＦＣＧを生成することを含む。
フローチャート１１０のステップＳ１１８は、特徴抽出器２７ｂによりサンプリングされる（例えば、２．２５秒セグメント＠２００サンプル／秒）２つの等しいサブセグメントへと、フィルタリングされたＥＣＧセグメントＳＢＥＦＣＧを信号調整器２７ａが更にセグメント化することを含む。
任意の収縮不全リズムとショック可能なリズムとを区別するため、フローチャート１１０のステップＳ１２０〜Ｓ１２４の間、特徴抽出器２７ｂは、ステップＳ１１８のフィルタリングされたＥＣＧセグメントＳＢＥＦＣＧのサブセグメントからＡＭＳＡ特徴を抽出し、前述した生のＥＣＧセグメント５０からのＡＭＳＡの抽出と同様、ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧを生み出す。
並行して、フローチャート１１０のステップＳ１２６〜Ｓ１３０の間、特徴抽出器２７ｂは、ステップＳ１１８のフィルタリングされたＥＣＧセグメントＳＢＥＦＣＧのサブセグメントからｄＰｏｗｅｒ特徴を抽出し、前述した生のＥＣＧセグメント５０からのｄＰｏｗｅｒの抽出と同様、ＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧを生み出す。
図２に戻って参照すると、リズム分類器２７ｃは、フローチャート４０のステップＳ４６の間、多段階閾値化／決定木を通して、上述した抽出されたＡＭＳＡ／ｄＰｏｗｅｒ変数（図３、４及び６）を処理し、収縮不全リズム（「ＡＲ」）、非収縮不全リズム（「ＮＡＲ」）、及び収縮不全の可能性のあるリズム（「ＬＡＲ」）のいずれかとして、破損されたＥＣＧ波形３０（図１）の分類を得る。より詳細には、収縮不全リズムＡＲは、分析された破損されたＥＣＧ波形３０が収縮不全リズムを持つとリズム分類器２７ｃが確信していることを意味する。逆に、非収縮不全リズムＮＡＲは、分析された破損されたＥＣＧ波形３０が非収縮不全リズムを持つことをリズム分類器２７ｃが確信していることを意味する。ユニークな重要性として、収縮不全の可能性があるリズムＬＡＲは、分析された破損されたＥＣＧ波形３０が、収縮不全リズムを持つが、確定するには、（例えば、ＣＣを中断して、きれいなＥＣＧを分析することにより）更なる分析が必要とされるとリズム分類器２７ｃが判断したことを意味する。
フローチャート４０のステップＳ４６の更なる理解を容易にするため、図７に示される本発明のリズム分類方法を表すフローチャート１４０の説明が以下に提供される。図７を参照すると、フローチャート１４０により実現される多段階閾値化／決定木は、斯かる時間リズム分類器２７ｃがＥＣＧ波形を収縮不全リズムＡＲ、非収縮不全リズムＮＡＲ及び収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして分類するまで、フローチャート１４０のステップＳ１４２〜Ｓ１５２を通り流れることを含む。
特に、フローチャート１４０は、生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧ（図３）、生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧ（図３）、ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧ（図４）、ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧ（図４）、ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧ（図６）及びＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧ（図６）を比較する変数を入力する。
プラクティスにおいて、心室細動（「ＶＦ」）に関して、生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧは概して、１８．５９より大きく、生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧは概して、０．０４７より大きく、ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧは概して、１３．５７より大きく、ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧは概して、０．０３０より大きく、ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧは概して、１２．９３より大きく、及びＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧは概して、０．０３３より大きい。
フローチャート１４０のステップＳ１４２は、リズム分類器２７ｃが、生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧを、収縮不全検出閾値（例えば、１８．５９）及び非収縮不全検出閾値（例えば、４７．４３）に対して比較することを含む。生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧが収縮不全検出閾値より小さい場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全リズムＡＲとして得るため、ＯＲ回路１６０及び１６３を通して処理する。
生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧが収縮不全検出閾値より大きく、非収縮不全検出閾値以下である場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして得るため、ＯＲ回路１７０及び１７３を通して処理する。他の態様で、生の周波数変数ＡＭＳＡ＿ＲＡＷＥＣＧが、非収縮不全検出閾値より大きい場合、リズム分類器２７ｃは、生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧ（図３）をテストするため、ステップＳ１４４へ進む。
フローチャート１４０のステップＳ１４４は、リズム分類器２７ｃが、生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧを、収縮不全検出閾値（例えば、０．０４７）及び非収縮不全検出閾値（例えば、０．４４７）に対して比較することを含む。生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧが収縮不全検出閾値より小さい場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全リズムＡＲとして得るため、ＯＲ回路１６０及び１６３を通して処理する。
生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧが収縮不全検出閾値より大きく、非収縮不全検出閾値以下である場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして得るため、ＯＲ回路１７０及び１７３を通して処理する。他の態様で、生の時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＲＡＷＥＣＧが非収縮不全検出閾値より大きい場合、リズム分類器２７ｃは、ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧ（図４）をテストするため、ステップＳ１４６へ進む。
フローチャート１４０のステップＳ１４６は、リズム分類器２７ｃが、ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧを、収縮不全検出閾値（例えば、１３．５７）及び非収縮不全検出閾値（例えば、２８．９９）に対して比較することを含む。ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧが収縮不全検出閾値より小さい場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全リズムＡＲとして得るため、ＯＲ回路１６１及び１６３を通して処理する。
ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧが収縮不全検出閾値より大きく、非収縮不全検出閾値以下である場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして得るため、ＯＲ回路１７１及び１７３を通して処理する。他の態様で、ＳＶＤ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＶＤＥＣＧが非収縮不全検出閾値より大きい場合、リズム分類器２７ｃは、ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧ（図４）をテストするため、ステップＳ１４８へ進む。
フローチャート１４０のステップＳ１４８は、リズム分類器２７ｃが、ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧを収縮不全検出閾値（例えば、０．０３０）及び非収縮不全検出閾値（例えば、０．１８２）に対して比較することを含む。ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧが収縮不全検出閾値より小さい場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全リズムＡＲとして得るため、ＯＲ回路１６１及び１６３を通して処理する。
ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧが収縮不全検出閾値より大きく、非収縮不全検出閾値以下である場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして得るため、ＯＲ回路１７１及び１７３を通して処理する。他の態様で、ＳＶＤ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＶＤＥＣＧが非収縮不全検出閾値より大きい場合、リズム分類器２７ｃは、ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧ（図６）をテストするため、ステップＳ１５０へ進む。
フローチャート１４０のステップＳ１５０は、リズム分類器２７ｃが、ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧを収縮不全検出閾値（例えば、１２．９３）及び非収縮不全検出閾値（例えば、２９．９９）に対して比較することを含む。ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧが収縮不全検出閾値より小さい場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全リズムＡＲとして得るため、ＯＲ回路１６２及び１６３を通して処理する。
ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧが収縮不全検出閾値より大きく、非収縮不全検出閾値以下である場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして得るため、ＯＲ回路１７２及び１７３を通して処理する。他の態様で、ＳＢＦ周波数変数ＡＭＳＡ＿ＳＢＦＥＣＧが非収縮不全検出閾値より大きい場合、リズム分類器２７ｃは、ＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧ（図４）をテストするため、ステップＳ１５２へ進む。
フローチャート１４０のステップＳ１５２は、リズム分類器２７ｃが、ＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧを、収縮不全検出閾値（例えば、０．０３３）及び非収縮不全検出閾値（例えば、０．２２７）に対して比較することを含む。ＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧが収縮不全検出閾値より小さい場合、リズム分類器２７ｃは破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全リズムＡＲとして得るため、ＯＲ回路１６２及び１６３を通して処理する。
ＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧが収縮不全検出閾値より大きく、非収縮不全検出閾値以下である場合、リズム分類器２７ｃは破損されたＥＣＧ波形３０の分類を収縮不全の可能性のあるリズムＬＡＲとして得るため、ＯＲ回路１７２及び１７３を通して処理する。他の態様で、ＳＢＦ時間変数ｄＰＯＷＥＲ＿ＳＢＦＥＣＧが非収縮不全検出閾値より大きい場合、リズム分類器２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の分類を非収縮不全リズムＮＡＲとして得るため、ステップＳ１５２へ進む。
フローチャート１４０の代替的な実施形態において、ＯＲ回路１７０〜１７３は、ＡＮＤ回路により置換され、各ステップに関するＬＡＲ分類は、対応するＡＮＤ回路に供給され、次のステップへ進むためにステップＳ１４２〜Ｓ１５０を起動する。例外は、ステップＳ１５２である。これにより、ＬＡＲ分類は、対応するＡＮＤ回路にのみ供給される。この実施形態の結果は、各ステップがＡＲと分類することができなかったと想定すると、ステップＳ１５２が、（１）すべてのステップＳ１４２〜Ｓ１５２がＬＡＲ分類に達することに基づき、ＬＡＲ分類を出力する、又は（２）ステップＳ１４２〜Ｓ１５２の１つが、ＬＡＲと分類することができなかったためＮＡ分類を出力することである。
フローチャート１４０の別の代替的な実施形態において、ＯＲ回路１７３は、ＡＮＤ回路により置換され、各ステップに関するＬＡＲ分類は、対応するＯＲ回路に供給され、次のステップへ進むためにステップＳ１４２〜Ｓ１５０を起動する。例外は、ステップＳ１５２である。これにより、ＬＡＲ分類は、対応するＯＲ回路にのみ供給される。この実施形態の結果は、各ステップがＡＲと分類することができなかったと想定すると、ステップＳ１５２が、（１）各ステップ組合せＳ１４２／Ｓ１４４、Ｓ１４６／Ｓ１４８及びＳ１５０／Ｓ１５２がＬＡＲ分類に達したことに基づき、ＬＡＲ分類を出力する、又は（２）各ステップ組合せＳ１４２／Ｓ１４４、Ｓ１４６／Ｓ１４８及びＳ１５０／Ｓ１５２のいずれかがＬＡＲと分類することができなかったため、ＮＡ分類を出力することである。
図２に戻って参照すると、モジュール２７ａ〜２７ｃは、破損されたＥＣＧ波形３０の斯かる時間モニタリングが終了されるまで、必要に応じてステップＳ１４２〜Ｓ１４６を通りループする。
図８Ａ〜図８Ｃは、臨床ＥＣＧ記録における図４〜図７（「収縮不全アルゴリズム」）のフローチャートの収縮不全検出方法を実行する３つの例を示す。すべての例において、図４〜図７のフローチャートは、（１）ＥＣＧ信号をＲａｗＥＣＧ、ＳＶＤＥＣＧ及びＳＢＦＥＣＧへと処理するため及び（２）３つのカテゴリの分類「収縮不全」、「収縮不全でない」及び「収縮不全の可能性がある」を生成するため、個別の固定長ＥＣＧセグメントに適用される。各例は、ＳＢＦを用いてＣＣフィルタリングされたＥＣＧに適用される市販のショック勧告アルゴリズムからのショック勧告方法の出力と、収縮不全アルゴリズムにより生成される出力とを比較する。
図８Ａは一般に、収縮不全アルゴリズムにより「収縮不全」として正しく分類される収縮不全リズムの例である。同じリズムは、胸部圧迫（「ＣＣ」）アーチファクトをフィルタリングした後ショック勧告アルゴリズムによりショック可能なものとして誤分類される。特に、図８Ａに示される臨床ＥＣＧ記録の部分は、ＣＣを実行することからＣＣを実行することのないハンズオフへの移行を示す。図８の最上行において、左の部分が、ＣＣアーチファクトを持つＥＣＧであり、右の部分が、ＣＣアーチファクトのないＥＣＧ（ハンドオフ期間）である。ＥＣＧ信号における２つのバーは、分析に使用される４．５秒のセグメントを示す。ＣＣフィルタリングされたＥＣＧに適用される市販のショック勧告アルゴリズムは、このＥＣＧセグメントをショック可能として誤って特定した。図８Ａの行２〜４は、同じＥＣＧセグメントに関して収縮不全アルゴリズムを用いるときのＲａｗＥＣＧ、ＳＶＤＥＣＧ及びＳＢＦＥＣＧをそれぞれ示す。収縮不全アルゴリズムの出力は、このケースをカテゴリ「収縮不全」に正しく分類した。これは非ショック可能なリズムと考えられる。この例は、本発明が、この非ショック可能なリズムを検出することにおいてショック勧告アルゴリズムを可能性として助けることができ、こうしてショック勧告アルゴリズムのパフォーマンス（特異性性）を高めることを示唆する。
図８Ｂは一般に、収縮不全アルゴリズムにより「収縮不全の可能性がある」として分類される収縮不全ケースの例である。特に、ＣＣ破損されたＥＣＧセグメントに適用されるショック勧告アルゴリズムが、このリズムを組織化されたもの（非ショック可能なリズム）として特定した。図８Ｂの行２〜４は、同じＥＣＧセグメントに関して収縮不全アルゴリズムを用いるときのＲａｗＥＣＧ、ＳＶＤＥＣＧ及びＳＢＦＥＣＧをそれぞれ示し、収縮不全アルゴリズムの出力は、このケースをカテゴリ「収縮不全の可能性がある」に分類した。これは、収縮不全アルゴリズムが、このケースを可能性として収縮不全であると考えるが、更なる分析が必要であることを示す。このケースは、他の技術と組み合わせられるとき、収縮不全アルゴリズムが、正しい決定をすることを可能性として助けることができることを示唆する。
図８Ｃは一般に、収縮不全アルゴリズムにより「収縮不全でない」として正しく分類される心室細動（「ＶＦ」）ケースの例である。特に、図８ＣのＥＣＧ記録がＶＦリズム（ショック可能な）を持つことが図８に示される。ＣＣ破損されたＥＣＧセグメントに適用されるショック勧告アルゴリズムは、このリズムを非ショック可能として誤って特定した。ＣＣアーチファクトをフィルタリングした後ＥＣＧに適用されるショック勧告アルゴリズムは、このリズムをショック可能として正しく特定することにより、パフォーマンスを改善する。図８Ｂの行２―４は、同じＥＣＧセグメントに関して収縮不全アルゴリズムを用いるときのＲａｗＥＣＧ、ＳＶＤＥＣＧ及びＳＢＦＥＣＧをそれぞれ示し、収縮不全アルゴリズムの出力は、このケースをカテゴリ「収縮不全でない」に正しく分類する。
図１に戻って参照すると、図２〜７の前述の説明から、当業者は、任意の破損されたＥＣＧ波形３０の事前処理ステップとして機能することにより、ショックアドバイザ２８の正確さにおいて収縮不全アドバイザ２７が改善されること、又は代替的に、収縮不全アドバイザ２７による破損されたＥＣＧ波形３０のリズム分類に基づき、胸部圧迫が続けられる（収縮不全リズム／収縮不全の可能性のあるリズム）か、又は停止される（非収縮不全リズム）かに関する臨床決定が容易にされることを理解されたい。
図１〜図８を参照すると、当業者は、本発明の多数の利点を理解されるであろう。それらは、以下に限定されるものではないが、突然の心停止患者のＣＰＲの間、任意の収縮不全リズム、非ショック可能なリズムを検出することにより、高度生命維持デバイスの性能を高めることを含む。
本発明の様々な実施形態が図示及び記載されてきたが、本書に記載される本発明の実施形態が、説明的なものであること、さまざまな変更及び修正がなされることができること、及び本発明の真の範囲を逸脱することなく均等物がその要素に対して置換されることができることは当業者であればよく理解されているだろう。更に、その中心範囲から逸脱することなく、本発明の教示に適合する多くの修正がなされることができる。従って、本発明は、本発明を実行するために想定されるベストモードとして開示される特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明は、添付の特許請求の範囲に含まれるすべての実施形態を含むものである。
Claims (20)
- 患者監視デバイスであって、
患者の心臓の破損されたＥＣＧ波形をモニタするよう動作可能なＥＣＧモニタと、
前記破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するため、前記ＥＣＧモニタに対して動作可能に接続されるコントローラとを有し、
前記コントローラが、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在を示す少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴を前記破損されたＥＣＧ波形のセグメントから抽出する特徴抽出器を含み、
前記コントローラが、前記抽出された少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴に基づかれる、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在の前記コントローラによる検出に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形を前記非ショック可能なリズムとして分類し、
前記コントローラは、前記抽出された少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴に基づかれる、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの欠如の前記コントローラによる検出に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形を前記可能性としてショック可能なリズムとして分類する、患者監視デバイス。 - 前記コントローラが、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの存在又は欠如に関する前記コントローラによる不確定に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形を前記可能性としてショック可能なリズムとして分類する、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記患者監視デバイスが、自動体外式除細動器又は高度生命維持除細動器の少なくともいずれかである、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記患者監視デバイスが、自動体外式除細動器、高度生命維持除細動器又は患者モニタの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記コントローラが、前記破損されたＥＣＧ波形のセグメントを調整するため、前記ＥＣＧモニタに動作可能に接続される信号調整器を含む、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記信号調整器が、前記ＥＣＧ波形からアーチファクトを除去する、請求項５に記載の患者監視デバイス。
- 前記信号調整器が、前記ＥＣＧ波形から胸部圧迫アーチファクトを除去する、請求項５に記載の患者監視デバイス。
- 前記少なくとも１つの周波数領域特徴が、前記破損されたＥＣＧ波形の振幅スペクトル面積を含み、前記少なくとも１つの時間領域特徴は、前記破損されたＥＣＧ波形の一階差分出力を含む、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記コントローラが、前記破損されたＥＣＧ波形の前記セグメントに含まれる前記収縮不全リズムの存在の前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴の少なくとも１つによるインジケーションを検出するため、前記特徴抽出器に動作作可能に接続されるリズム分類器を含む、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記コントローラが、前記破損されたＥＣＧ波形の前記セグメントに含まれる前記収縮不全リズムの欠如の前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴の少なくとも１つによるインジケーションを検出するため、前記特徴抽出器に動作可能に接続されるリズム分類器を含む、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 前記コントローラが、前記破損されたＥＣＧ波形の前記セグメントに含まれる前記収縮不全リズムの存在及び欠如の１つを示す前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴の少なくとも１つによる不確定を検出するため、前記特徴抽出器に動作可能に接続されるリズム分類器を含む、請求項１に記載の患者監視デバイス。
- 患者監視デバイスコントローラであって、
前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在を示す少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴を前記破損されたＥＣＧ波形のセグメントから抽出する特徴抽出器と、
前記抽出された少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴に基づき、破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するよう動作可能な収縮不全アドバイザであって、
前記収縮不全アドバイザが、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在の前記収縮不全アドバイザによる検出に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形を前記非ショック可能なリズムとして分類し、
前記収縮不全アドバイザは、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの欠如の前記収縮不全アドバイザによる検出に基づき、又は前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの存在に関する前記コントローラによる不確定に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形を前記可能性としてショック可能なリズムとして分類する、収縮不全アドバイザと、
前記収縮不全アドバイザが、前記破損されたＥＣＧ波形を可能性としてショック可能なリズムとして分類することに基づき、前記破損されたＥＣＧ波形をショック可能なリズム又は前記非ショック可能なリズムとして分類するため、前記収縮不全アドバイザに動作可能に接続されるショックアドバイザとを有する、患者監視デバイスコントローラ。 - 前記収縮不全アドバイザが、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの存在又は欠如に関する前記収縮不全アドバイザによる不確定に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形を前記可能性としてショック可能なリズムとして分類する、請求項１２に記載の患者監視デバイスコントローラ。
- 前記収縮不全アドバイザが、前記破損されたＥＣＧ波形のセグメントを調整するよう動作可能な信号調整器を含み、
前記特徴抽出器が、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの存在を示す前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴を前記破損されたＥＣＧ波形の調整されたセグメントから抽出するため、前記信号調整器に動作可能に接続される、請求項１２に記載の患者監視デバイスコントローラ。 - 前記収縮不全アドバイザが更に、
前記破損されたＥＣＧ波形の前記セグメントに含まれる前記収縮不全リズムの存在の少なくとも１つの信号特徴によりインジケーションを検出し、前記破損されたＥＣＧ波形の前記セグメントに含まれる前記収縮不全リズムの欠如の前記少なくとも１つの信号特徴によるインジケーションを検出し、及び前記破損されたＥＣＧ波形の前記セグメントに含まれる前記収縮不全リズムの存在及び欠如を示す前記少なくとも１つの信号特徴による不確定を検出するため、前記特徴抽出器に動作可能に接続されるリズム分類器を含む、請求項１２に記載の患者監視デバイスコントローラ。 - 方法において、
患者の心臓の破損されたＥＣＧ波形をモニタするステップと、
前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在を示す少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴を前記破損されたＥＣＧ波形のセグメントから抽出するステップと、
前記破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するステップとを有し、
前記抽出された少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴に基づかれる、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる収縮不全リズムの存在のコントローラによる検出に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形が前記非ショック可能なリズムとして分類され、
前記抽出された少なくとも１つの時間領域特徴及び少なくとも１つの周波数領域特徴に基づかれる、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの欠如の前記コントローラによる検出に基づき、又は、前記破損されたＥＣＧ波形に含まれる前記収縮不全リズムの存在に関する前記コントローラによる不確定に基づき、前記破損されたＥＣＧ波形が前記可能性としてショック可能なリズムとして分類される、方法。 - 前記破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するステップが、
前記破損されたＥＣＧ波形のセグメントを調整するステップと、
前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴を前記破損されたＥＣＧ波形の前記調整されたセグメントから抽出するステップとを有する、請求項１６に記載の方法。 - 前記破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するステップが更に、前記破損されたＥＣＧ波形の前記調整されたセグメントに含まれる前記収縮不全リズムの存在の前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴の少なくとも１つによるインジケーションを検出するステップを有する、請求項１７に記載の方法。
- 前記破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するステップが更に、前記破損されたＥＣＧ波形の前記調整されたセグメントに含まれる前記収縮不全リズムの欠如の前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴の少なくとも１つによるインジケーションを検出するステップを有する、請求項１７に記載の方法。
- 前記破損されたＥＣＧ波形を非ショック可能なリズム又は可能性としてショック可能なリズムの１つとして分類するステップが更に、前記破損されたＥＣＧ波形の前記調整されたセグメントに含まれる前記収縮不全リズムの存在及び欠如の１つを示す前記少なくとも１つの時間領域特徴及び前記少なくとも１つの周波数領域特徴の少なくとも１つによる不確定を検出するステップを有する、請求項１７に記載の方法。
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