JP6616960B2 - 生体信号処理装置およびその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は生体信号処理装置およびその制御方法に関し、特には生体信号に混入したノイズを判別する技術に関する。

例えば心電信号のような生体信号は、疾患の有無を診断したり、疾患を特定したり、被検者の状態を監視したりするために広く計測され、利用されている。そして、生体信号を自動的に解析し、異常を検出して報知したり、診断での利用を容易にしたりする技術が提案されている。

例えば、重症の患者の状態を監視するための生体情報モニタでは、連続的に計測される種々の生体信号を実時間で解析し、異常が検出されると音や光などで報知するアラーム機能を有するものが知られている（特許文献１）。

特開２０１５−２９５６５号公報

一方で、計測される生体信号には、様々なノイズ成分が混入（重畳）する。ノイズ成分には電源や照明器具によるノイズのように定常的に重畳するものや、静電気や被検者の体動によって生じるノイズのように規則性がなく短時間のみ発生するものがある。前者はノイズ成分の周波数が予め分かっているため、ノイズ除去フィルタによる除去や抑制が比較的容易である。一方、後者は周波数、レベル、タイミングなどを特定できないため、固定的なフィルタを用いた除去もしくは抑制は容易でない。

その結果、生体信号処理装置において、生体信号に混入したノイズを生体信号の異常として誤検出してしまうことがあった。誤検出に基づくアラームがたびたび発生すると、アラームに対する信用度が低下し、場合によっては正しいアラームに対する初動が遅れる原因にもなりかねない。そのため、生体信号に混入したノイズ、特に規則性のないノイズを精度良く判別する技術が求められている。また、生体情報モニタのように、リアルタイム性が要求される生体信号処理装置においては、ノイズの判別を遅滞なく行うことが必要となるため、簡便な方法が望ましい。

本発明は、このような従来技術の問題点に鑑みなされたものであり、生体信号に混入した規則性のないノイズを簡便かつ精度良く判別することが可能な生体信号処理装置およびその制御方法を実現することを目的とする。

上述の目的は、所定区間の生体信号からアトラクタを生成する生成手段と、アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定する判定手段と、判定手段により、アトラクタの軌道の安定性が予め定められた基準を満たさないと判定された場合、所定区間の生体信号がノイズであるか、所定区間の生体信号にノイズが混入していると決定する決定手段と、を有し、生体信号が心電信号であり、判定手段は、ノイズの混入していない際の心電信号のＱＲＳ部分によって決定されるアトラクタの軌道の骨格が描くループの内部領域に存在する、アトラクタの軌道を表す点のばらつき度合いの評価値に基づいて、アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定することを特徴とする生体信号処理装置によって達成される。

このような構成により、本発明によれば、生体信号に混入した規則性のないノイズを簡便かつ精度良く判別することが可能な生体信号処理装置およびその制御方法を実現できる。

本発明の実施形態に係る生体信号処理装置の一例としての生体情報モニタの機能構成例を示すブロック図である。 正常心電信号とそのアトラクタの例を示す図である。 心室頻脈の心電信号とそのアトラクタの例を示す図である。 ノイズが混入した心電信号とそのアトラクタの例を示す図である。 実施形態に係るノイズ判定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 実施形態に係るノイズ判定処理の詳細を説明するための図である。 実施形態に係るノイズ判定処理の効果について説明するための心電波形図である。 実施形態に係る生体情報モニタにおけるアラーム処理動作を説明するためのフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明をその例示的な実施形態に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る生体信号処理装置としての生体情報モニタの機能構成例を示すブロック図である。生体情報モニタ１００は、各種のセンサや計測モジュールを接続可能な入力部１１０を有し、センサから逐次得られる生体信号を表示したり、異常を検出したりすることにより、患者の状態を常時監視するための装置である。

入力部１１０は、各種のセンサや計測モジュールを機械的および電気的に接続するコネクタやインターフェースを備える。本実施形態では例示として以下のセンサおよび計測モジュールが接続されているものとする。
心電電極１１１は患者の四肢および／または胸部表面の所定部位に装着される複数の電極からなり、装着部位に応じた誘導波形を検出する。心電電極１１１の数や種類は計測する誘導波形の数や種類により異なる。血圧トランスデューサ１１２は患者の血管内に挿入されたカテーテルの端部に取り付けられ、血圧を電気信号に変換する。

脈派・ＳＰＯ_２センサ１１３はいわゆるパルスオキシメータであり、酸素飽和度（ＳＰＯ_２）及び指尖容積脈波を光学的に検出して入力する。酸素と結びついているかどうかによってヘモグロビンの光の吸収度が異なること、また光の波長によっても吸収度が異なることを利用し、一般には赤色光と赤外光の２波長を用いて酸素飽和度を測定する。また、透過光又は反射光のＡＣ成分が血流量に応じて変化することから、このＡＣ成分を光学指尖容積脈波（ＰＴＧ:photoplethysmograph）として検出する。

体温センサ１１４は例えば患者に装着されたサーミスタ温度センサであり、温度に応じた抵抗値を示す。心拍出量センサ１１５は患者の血管内に留置したサーミスタ温度センサであり、血液温度を計測する。呼吸ガスセンサ１１６は呼気中のＣＯ２濃度を計測する。なお、図１に示した、入力部１１０に接続されるセンサおよびモジュールは単なる例示であって、他のものが含まれていてもよいし、図示したもののいくつかがなくてもよい。

前処理部１２０は、入力部１１０に入力した生体信号に対し、Ａ／Ｄ変換処理や電源ノイズ除去フィルタの適用など、信号に応じて予め定められた前処理を実行し、バッファメモリ１３０に保存する。前処理部１２０はＤＳＰやＡＳＩＣなどのハードウェアで構成してもよいし、制御部１４０によって少なくとも一部の機能がソフトウェア的に実現されてもよい。バッファメモリ１３０は信号の一時的な記憶や、制御部１４０のワークエリアやビデオメモリとして用いられる。

制御部１４０は例えば中央処理装置（ＣＰＵ）などのプログラマブルプロセッサとＲＡＭ、ＲＯＭを有し、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行することにより、生体情報モニタ１００の動作を制御して全体的な機能を実現する。なお、ＲＯＭの少なくとも一部は書き換え可能であってよい。

外部インターフェース（Ｉ／Ｆ）１５０は、外部装置と有線および／または無線通信を行うための１つ以上のインターフェースであり、イーサネット（登録商標）やＩＥＥＥ８０２．１１ｘに準拠したネットワークインターフェースや、ＵＳＢインターフェースなどであってよい。

アラームインジケータ１６０は制御部１４０により、機器の動作、生体信号の波形や数値などが予め定められた条件に基づいて異常と判定された際に、例えば光や音によって警報を出力するための１以上の出力デバイスであり、代表的には発光素子やスピーカである。警報は重要度によりレベル分けし、重要度に応じた警報を出力することができる。なお、警報はアラームインジケータ１６０だけでなく、表示部１７０に対するメッセージ表示などと組み合わせることもできる。制御部１４０は、例えば操作部１８０に対する所定の操作が検出されると警報の出力を停止する。

表示部１７０は代表的にはカラー液晶ディスプレイであり、制御部１４０は予め定められたレイアウトにより、例えば心電波形、血圧値、心拍数といった重要な生体情報をリアルタイムで表示部１７０に表示させる。また、制御部１４０は、操作部１８０の指示に応答して、表示部１７０の表示内容やレイアウトを変更する。

操作部１８０は電源スイッチをはじめとしたキー、スイッチ群であり、ユーザが生体情報モニタ１００に指示や情報の入力を行うことを可能にする。なお、スイッチやキーの少なくとも一部は、表示部１７０に設けられたタッチパネルと、制御部１４０によるＧＵＩ表示とを組み合わせたソフトウェアスイッチとして実現されてもよい。また、操作部１８０は外付けのキーやスイッチを含んでもよい。

なお、図示した構成以外にも、メモリカードを取り扱うための構成（メモリカードスロットなど）、カフを用いるための構成（ポンプ、圧力センサなど）、プリンタ（レコーダ）などを有してもよい。また、生体情報モニタ１００は、商用電源だけでなく、充電池で動作可能であってよい。

このような構成を有する生体情報モニタ１００では、例えば操作部１８０を通じて電源が投入されると、入力部１１０を通じて入力される生体信号に対する処理を開始する。具体的には、前処理部１２０がＡ／Ｄ変換等を行って各種の生体信号をバッファメモリ１３０に保存し始める。そして、制御部１４０は、バッファメモリ１３０に保存された生体信号について、各種パラメータの算出処理、波形や計測値の表示処理、生体信号の波形や値、各種パラメータ値の評価処理や異常判定処理などを開始する。後述するノイズ判定処理は、警報の出力を決定する前のタイミングで実行する。例えば、評価処理や異常判定処理と並行して実行することができる。

以下では、本実施形態のノイズ判別処理を生体信号の一例としての心電信号に適用した場合について説明する。しかしながら、心電信号に限らず、脈波や観血血圧波形のような、リアルタイムに心臓の動きを反映する生体信号であれば同様に処理することができる。なお、脈波は上述したパルスオキシメータで計測されるものに限らず、カフ、エアバッグ、脈波センサなど、他の手段で計測されるものであってもよい。

上述の通り、本実施形態で判別しようとするノイズは、体動で生じるような、タイミングおよびレベルが不規則なランダムノイズである。一方、心臓の動きを反映する生体信号は、心臓の動き（収縮）に伴う周期性を有する。そのため、例えば、心電信号において特徴的なＲ波の周期を検出し、異なる周期で発生する高レベルの波形はＲ波ではなくノイズ成分であると判定する方法が考えられる。しかしながら、Ｒ波と同様のレベル（振幅）を有するノイズの混入がありうるため、レベルからはＲ波を直ちに特定できず、信頼できるＲ波の周期を検出するためには比較的長い時間（例えば数十秒〜数分）の観測が必要となる。

しかし、このような長期の観測を行うと、信号の入力からノイズか否かの判定がされるまでの遅延が大きくなり、例えば生体情報モニタのような、許容される遅延が数秒程度のリアルタイム性もしくは準リアルタイム性が要求される装置には適さない。また、最大リアプノフ指数を求めるような非線形時系列解析もまた演算処理が煩雑で、通常の医療機器が有する能力ではリアルタイムまたは準リアルタイムでの判定は困難である。

本実施形態では、短時間の遅延で、かつ演算負荷の小さい方法として、アトラクタを用いてノイズ判定を行うことを特徴とする。観測系列をｙ（ｔ）とすると、アトラクタｖ（ｔ）は
ｖ（ｔ）＝｛ｙ（ｔ），ｙ（ｔ＋τ）,...，ｙ（ｔ＋（ｍ−１）τ）｝
で表される系列である。なお、τは時間遅れ、ｍは次元数である。本実施形態ではアトラクタの解析処理に要する負荷や時間を考慮し、次元数ｍを２とする。従って、ある観測系列に対するアトラクタの軌道は、２次元座標を有する点の集合により表すことができる。

図２において（ａ）は正常かつノイズ混入のない心電信号の波形を示している。また（ｂ）は、（ａ）に示した心電信号をサンプリング周波数１２５Ｈｚでサンプリングした観測系列から、時間遅れτを８ｍｓｅｃ（１サンプリング周期）として生成した次元数２のアトラクタを２次元直交座標系で表した図を示している。

また、図３および図４は、ノイズ混入のない心室頻脈(Ventricular Tachycardia : VT)の心電信号と、ノイズが混入した心電信号とについて図２と同様に波形とアトラクタを示した図である。

図２（ａ）および図３（ａ）の波形のうち、ＱＲＳ部分がアトラクタの軌道２０２，３０２の全体的な形状もしくは骨格を決定し、他の部分は軌道の一部２０４，３０４に集約される。正常な心電信号のアトラクタ（図２（ｂ））は、安定した軌道２０２を有し、ループ状の骨格を有する軌道２０２の内部領域２０３にはアトラクタの軌道を表す点が存在しない（アトラクタの軌道が入り込んでいない）。

図３（ａ）の心電信号は頻脈であり、正常な心電信号よりも心拍数が多く、またＱＲＳ区間の周期がやや乱れている。そのため、軌道２０２に対して軌道３０２は周回数が多く、また、軌道の右上および左下にややばらつきが生じているが、全体的には安定しており、ループ状の軌道３０２の内部領域３０３にはアトラクタの軌道を表す点が存在しない。

一方、図４（ａ）の波形は混入したノイズのためにかなり乱れており、アトラクタの軌道４０２も、全体としてはループ状であるが、内部領域に軌道が相当量入り込んでおり、安定していない。

このように、アトラクタの軌道は、正常な生体信号と何らかの異常がある生体信号とでは形状の差はあるにせよ比較的安定したループ形状を描き、ループの内部領域への軌道の侵入はほとんど無い。一方、ノイズが混入した場合には軌道が描く形状が乱れ、ループ形状が安定しないうえ、ループの内部領域への軌道の侵入が多く見られる。従って、アトラクタの軌道の安定性を評価することにより、ノイズの混入有無を判定することができる。具体的には、本実施形態では、アトラクタの軌道２０２，３０２が描くループの内部領域２０３，３０３に存在する点の数とばらつき度合いの少なくとも一方の評価により、ノイズの混入有無を判定する。

以下、具体的なノイズ判定処理について、図５に示すフローチャートを用いてさらに説明する。
Ｓ２０１で制御部１４０は、バッファメモリ１３０に記憶された直近の所定時間分の心電データのうち、所定区間のデータ（サンプル群）を取得する。この所定区間は、アトラクタを生成する区間（アトラクタ生成区間）に相当する。所定区間についてのノイズ判定結果に基づいて、予め定められた評価区間のデータがノイズ（もしくはデータにノイズが混入している）かどうかの判定を行う。

ここでは一例として、評価区間とアトラクタ生成区間が等しいものとする。つまり、アトラクタ生成区間に対する判定結果が評価区間に対する判定結果となるものとする。しかし、評価区間とアトラクタ生成区間とは異なっていてもよい。評価区間がアトラクタ生成区間より短い場合には、例えばアトラクタ生成区間についての判定結果を評価区間についての判定結果として用いればよい。また、評価区間がアトラクタ生成区間より長い場合には、複数のアトラクタ生成区間についての判定結果に基づいて、１つの評価区間についての判定結果を決定すればよい。Ｓ２０１で取得する所定区間の長さは、リアルタイム性もしくは準リアルタイム性が要求される場合には、例えば２〜５秒程度とすることができる。

Ｓ２０３で制御部１４０は、Ｓ２０１で取得したデータから、上述した式に従ってアトラクタを生成する。ここでは一例として、次元数ｍを２、遅れτを８ｍｓｅｃ（１サンプリング周期）とする。アトラクタを生成するために用いるデータｙ（ｔ）およびｙ（ｔ+τ）はそれぞれ２５０サンプルであるため、アトラクタは、２５０個の２次元値の系列として算出される。本実施形態ではアトラクタの値を２次元座標として取り扱うため、以下ではアトラクタを構成する個々の値を「点」または「座標」と呼ぶ。また、アトラクタを構成する個々の値はアトラクタの軌道を表すため、「軌道を表す点」または「軌道を表す座標」とも呼ぶことがある。制御部１４０は算出したアトラクタをバッファメモリ１３０に保存する。

Ｓ２０５で制御部１４０は、アトラクタの軌道の長さ方向に軸を決定する。上述の通り、本実施形態では、軌道が描くループ（もしくは軌道の骨格）の内部領域に存在するアトラクタの点の情報を用いてアトラクタの軌道安定性を評価するため、軌道の内部領域に対する軸を決定する。ノイズ混入のない心電信号に対するアトラクタの軌道を楕円形と見なした場合の長径に相当する軸を決定することが好ましいが、簡易的に、原点から最も遠い２点の座標（図２（ｂ）に示すようなアトラクタの軌道であれば、軌道の右上隅と左下隅の点）を結ぶ直線を軸とすることができる。

なお、軸を決定する２点を決定する際、原点から最も遠い２点が、ループ上の点であるかどうかを確認するようにしてもよい。例えば、これら２点のそれぞれについて、時間的に隣接する１つまたは２つのサンプル値との差が閾値以下であれば、ループ上の点と見なして軸の算出に用いるようにすることができる。

なお、原点から最も遠い２点を結ぶ直線をまず設定し、この直線に直交する方向で、かつ直線を挟んで最も離間する２点を軌道の最大幅として算出し、最大幅の１／２の位置を通るように原点から最も遠い２点を結ぶ直線を移動させて軸を決定してもよい。

Ｓ２０７で制御部１４０は、Ｓ２０５で決定した軸を所定数に分割する軸上の点を決定することにより、アトラクタの軌道を軸（長径）の方向に複数の区間に分割する。本実施形態では一例として６等分に分割するものとするが、分割数や分割の幅に特に制限は無い。ただし、区間あたりに含まれる点の数が少なくなると評価の精度が低下する要因となるため、サンプリング周波数や軌道が描くループの大きさ（心電信号の最大レベル）に応じて適宜定める。

図６に、評価区間にノイズが混入した心電信号のアトラクタの例を示している。原点から最も遠い２点６０１，６０２を結ぶ直線を軸６１０として決定し、軸６１０を６等分する区間６２１〜６２６にアトラクタの軌道を分割している。

次にＳ２０９で制御部１４０は、分割した区間のそれぞれに含まれるアトラクタの点のうち、評価対象の点を決定する。これは、分割した区分におけるループ上の点はできるだけ除外し、ループの内部領域に存在する点を評価対象とするためである。本実施形態では、アトラクタの軌道を分割するのに用いた軸上の５点のそれぞれについて、軸上の点を中心とし、上述した軌道の最大幅の所定の割合を直径とする円形の領域を設定する。そして、各領域に含まれるアトラクタの点を抽出し、評価対象の点（サンプル群）とする。ここでは一例として、各領域の大きさが等しく、直径が軌道の最大幅の５０％（１／２）であるものとする。しかし、直径は例えば軌道の最大幅の８０〜５０％程度の範囲で適宜設定することができる。また、領域の大きさを、軌道の最大幅ではなく、個々の領域の中心となる軸上の位置における軌道の幅に基づいて動的に決定してもよい。

なお、領域を円形にしているのは、特にアトラクタの両端部において、ループ上の点を含みにくくするためであるが、領域内に存在する評価対象の点を抽出する演算がやや煩雑である。そのため、評価対象の点の抽出をより容易にするため、円の代わりに、軸と平行な２辺と直交する２辺とからなる矩形状の領域を用いてもよい。この場合、軸に直交する２辺の長さは円形領域の直径と同様に決定することができる。軸と平行な２辺の長さは区間を超えない範囲で設定可能であるが、例えば軸に直交する２辺と等しい長さとしてもよい（この場合領域は正方形状となる）。

Ｓ２１１で制御部１４０は、各区間においてＳ２０９で抽出した評価対象の点（座標）について、ばらつき度合いの評価を行う。なお、ここでの評価は、評価対象の点の数が予め定められた閾値以上の区間についてのみ実行するようにしてもよい。例えば評価対象の点が１つも存在しなければ、ばらつき度合いの評価を行う必要が無いのは明らかである。また、評価対象の点が存在しても、その数が十分少ないと見なせる数（例えば予め定めた閾値以下）であれば、ばらつき度合いの評価を行わなくてもよい。

ばらつき度合いの評価は、評価対象の点についての相関に基づく。制御部１４０は例えば、各点の座標を（ｘ，ｙ）としたときの相関係数ρ（−１≦ρ≦１）を、ばらつき評価値として以下の式に基づいて算出する。
なお、ｎは評価対象の点の総数、ｘ_i，ｙ_iは各点のｘ座標値とｙ座標値、ｘバーおよびｙバーはそれぞれ、評価対象の点のｘ座標の平均値とｙ座標の平均値である。

評価対象の点の相関が低ければ（相関係数の絶対値｜ρ｜が閾値未満であれば）、Ｓ２０９で抽出した評価対象の点が、円形もしくは矩形上の領域内に満遍なく分布していることを示すため、アトラクタの軌道が安定していないことの指標となる。

また、制御部１４０は相関係数に加え、以下の情報量（エントロピー）Ｈを算出し、情報量を考慮したばらつき評価値を用いてもよい。
Ｈ＝ｐ（−ｌｏｇ_２ｐ）＋（１−ｐ）（−ｌｏｇ_２（１−ｐ））
なお、ｐは評価対象の点のうち、軸で分割される領域の一方に属するものの、総数ｎに対する割合（０≦ｐ≦１）である。

例えば、領域６４１を例にすると、図６の右下に示すように、軸６１０で分割される領域６４１ａと６４１ｂの一方に属する（含まれる）点の数をａ、領域６４１の全体に属する点の数をｎとすると、ｐ＝ａ／ｎである。したがって、情報量は、軸６１０で分割される領域６４１ａと６４１ｂの一方と他方に属する（含まれる）点の数の偏りを表す。
そして、制御部１４０は、相関係数の絶対値｜ρ｜と評価値Ｈの逆数（１／Ｈ）との積、｜ρ｜×（１／Ｈ）を、ばらつき評価値として算出する。

情報量は、内部領域に属する点の分布の偏りを表す。例えば、軸に対していずれか一方の分割領域に含まれる点の数が支配的である場合、その点にはループ上の点が含まれている可能性が高いと考えられる。そのため、相関係数の絶対値が小さい場合でも、ループの内部にアトラクタの点が満遍なく存在する（軌道が不安定である）とは限らない。そのため、相関係数の絶対値｜ρ｜に加え、情報量を考慮することで、軌道の安定性をより精度良く判定することができる。
ばらつき評価値として相関係数の絶対値｜ρ｜を用いるか、｜ρ｜×（１／Ｈ）を用いるかは、演算負荷などを考慮して決定すればよい。

Ｓ２１３で制御部１４０は、Ｓ２１１で算出したばらつき評価値が、予め定めたノイズ混入判定基準を満たすかどうか判定する。本実施形態では算出したばらつき評価値のうち、過半数（本実施形態では３つ以上）が閾値未満である場合に、制御部１４０はノイズ混入判定基準を満たす（換言すれば、アトラクタの軌道の安定性が基準を満たさない）ものと判定して処理をＳ２１５へ進める。一方、ばらつき評価値のうち閾値未満のものが半数以下（ここでは２つ以下）であれば、制御部１４０はノイズ混入判定基準を満たさないと判定して処理をＳ２１７へ進める。なお、評価対象の点数が少なく、ばらつき評価値を求めていない領域については、閾値以上のばらつき評価値を有するものとする。

Ｓ２１５で制御部１４０は、Ｓ２０１で取得した所定区間（アトラクタ生成区間）のデータはノイズである（ノイズが混入している）と判定する。
Ｓ２１７で制御部１４０は、アトラクタ生成区間のデータはノイズでない（ノイズが混入していない）と判定する。

なお、上述したノイズ混入判定基準は一例であり、他の判定基準を用いてもよい、他の例としては、
（１）ばらつき評価値の全てが閾値未満
（２）基線上(0mV付近)のデータが集まる領域だけでばらつき評価値が閾値未満
（３）ばらつき評価値の平均値（合計値、中央値などの統計量）が閾値未満
（４）ばらつき評価値の値が小さい順の所定数についての平均値（合計値、中央値などの統計量）が閾値未満
などがある。

また、ノイズが混入していない生体信号とノイズが混入している生体信号とについてのばらつき評価値のデータベースを用いて機械学習（ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなど）により判定基準を構築するようにしてもよい。

なお、閾値については、例えば実験的に決定することができるが、ばらつき評価値として｜ρ｜×（１／Ｈ）を用いる場合、１．０を閾値として用いることができる。また、ばらつき評価値として｜ρ｜を用いる場合には、０．４未満の値とすることができる。

図７（ａ）および（ｃ）は、激しい体動ノイズが混入した心電信号と、緩やかな体動ノイズが混入した心電信号とについて、本実施形態のノイズ判定方法を用いずに自動解析を実行し、波形を分類した結果を示している。波形図の下に示される記号が自動解析による分類結果であり、Ｎは正常心拍、Ｖは心室期外収縮、Ｓは上室期外収縮、？はその他（分類不能）を意味する。また、波形図の上に示される下向きの三角形は、技師の判読によって特定されたＲ波の位置を示している。

一方、図７（ｂ）および（ｄ）は、図７（ａ）および（ｃ）の心電信号について、本実施形態のノイズ判定方法を用い、自動解析結果を訂正した結果を示している。グレーで示した区間が、ノイズが混入していると判定された区間である。図７（ａ）と（ｂ）、（ｃ）と（ｄ）との比較から明らかなように、自動解析においては誤って心室期外収縮（Ｖ）や上室期外収縮（Ｓ）と判定されていたノイズ波形が、分類不能（？）に変更されている。

図８は、本実施形態の生体情報モニタ１００が心電信号の異常を検出した場合のアラーム動作の概要を示すフローチャートである。
Ｓ３０１において、Ｓ２０１と同様に制御部１４０は、バッファメモリ１３０に記憶された直近の所定時間分の心電データのうち、予め定められた評価区間を含んだ区間のデータ（サンプル群）を取得する。

Ｓ３０３で制御部１４０は、評価区間の心電信号について、従前の自動解析処理に基づく分類（判定）処理を行う。
また、Ｓ３０３の波形判定処理と並行して、制御部１４０は図５で説明したノイズ判定処理を実行する（ただし、Ｓ２０１の処理はＳ３０１で実行済みであるため、スキップする）。

Ｓ３０５で制御部１４０は、Ｓ３０３の波形判定処理によって評価区間の心電信号が異常波形と判定されているかどうかを確認し、異常波形と判定されていればＳ３０７へ処理を進め、判定されていなければＳ３０１へ処理を戻して次の区間に関する処理を行う。

Ｓ３０７で制御部は、評価区間がＳ２００のノイズ判定処理によってノイズもしくはノイズが混入していると判定されているか確認し、ノイズと判定されていればＳ３０１へ処理を戻して次の区間に関する処理を行う。この際、自動解析結果を異常波形（例えば心室期外収縮（Ｖ）や上室期外収縮（Ｓ））から分類不能（？）に変更してもよい。一方、ノイズと判定されていなければ制御部１４０は処理をＳ３０９へ進め、上述した警報を出力するアラーム出力処理を実行して処理をＳ３０１へ戻す。

なお、ここでは説明および理解を容易にするため、１区間の判定結果によってアラーム出力処理を実行するものとしたが、所定回数連続して（もしくは所定の割合で）異常波形かつノイズでないと判定されている場合にアラーム出力を実行するように構成してもよい。

このように、本実施形態のノイズ判定処理の結果を自動解析処理の結果に反映させてアラーム処理を行うことで、ノイズ波形を異常波形と誤認識したことによるアラームの出力が抑制され、生体信号モニタにおけるアラームの信頼性を向上させることができる。

以上説明したように本実施形態によれば、生体信号のアトラクタの軌道の安定性に基づいて生体信号にノイズが混入しているか否かを判定する。アトラクタの生成は観測系列のサンプルを用いて容易に実現でき、解析についてもリアルタイムまたは準リアルタイムに行うことが可能である。また、ノイズかどうかの判別のために生体信号に含まれる特徴的な波形（例えば心電信号のＲ波）を検出する必要がないため、処理が容易であるだけでなく、ノイズ波形を特徴波形と誤検出する可能性も排除でき、判定精度も向上できる。

（他の実施形態）
なお、アトラクタを生成する際の次元数や時間遅れについては、上述した実施形態で用いたものに限定されない。例えば次元数を３以上とした場合であっても、アトラクタの軌道の安定性に基づいてノイズ混入の判定を行うことは可能である。同様に、ノイズが混入していない際の軌道が必ずしも１つのループ状である必要は無い。

本発明は、上述の実施形態のノイズ判定処理を、システム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサによって実施させるプログラムとしても実現可能である。従って、このようなプログラムや、プログラムを記録したコンピュータ可読記録媒体もまた本発明を構成する。また、上述の実施形態のノイズ判定処理を、ハードウェア（例えばＡＳＩＣやプログラマブルロジックなど）を用いて実施することもできる。

１００…生体情報モニタ、１１０…入力部、１２０…前処理部、１３０…バッファメモリ、１４０…制御部、１７０…表示部、１８０…操作部

Claims (10)

1. 所定区間の生体信号からアトラクタを生成する生成手段と、
   前記アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段により、前記アトラクタの軌道の安定性が前記予め定められた基準を満たさないと判定された場合、前記所定区間の生体信号がノイズであるか、前記所定区間の生体信号にノイズが混入していると決定する決定手段と、
   を有し、
   前記生体信号が心電信号であり、
   前記判定手段は、ノイズの混入していない際の心電信号のＱＲＳ部分によって決定される前記アトラクタの軌道の骨格が描くループの内部領域に存在する、前記アトラクタの軌道を表す点のばらつき度合いの評価値に基づいて、前記アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定することを特徴とする生体信号処理装置。
2. 前記判定手段は、前記内部領域に存在する、前記アトラクタの軌道を表す点の相関係数に基づく評価値に基づいて、前記アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
3. 前記判定手段は、前記内部領域に存在する、前記アトラクタの軌道を表す点の相関係数と情報量とに基づく評価値に基づいて、前記アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の生体信号処理装置。
4. 前記評価値が、前記アトラクタの軌道を楕円形と見なした場合の長径、もしくは前記アトラクタの原点から最も遠い前記アトラクタの軌道上の２点の座標を結ぶ直線の長さ方向に複数に分割した領域ごとに算出されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
5. 前記内部領域が、前記アトラクタの軌道を楕円形と見なした場合の長径、もしくは前記アトラクタの原点から最も遠い前記アトラクタの軌道上の２点の座標を結ぶ直線の長さ方向に設定した軸を分割する複数の点を中心とする領域であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
6. 前記内部領域が、前記アトラクタの軌道を楕円形と見なした場合の長径、もしくは前記アトラクタの原点から最も遠い前記アトラクタの軌道上の２点の座標を結ぶ直線の長さ方向に設定した軸を分割する複数の点を中心とする領域であり、
   前記情報量が、前記軸によって分割された前記内部領域の一方と他方とに属する前記アトラクタの軌道を表す点の数の偏りを表す
   ことを特徴とする請求項３に記載の生体信号処理装置。
7. 評価区間の生体信号を記憶する記憶手段と、
   前記評価区間の生体信号を自動解析する自動解析手段と、
   をさらに有し、
   前記決定手段によって前記所定区間の生体信号がノイズであるか、前記所定区間の生体信号にノイズが混入していると判定されていれば、前記自動解析手段により前記所定区間の生体信号に異常が検出されても、誤検出とみなすことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
8. 前記生体信号処理装置の前記決定手段によってノイズもしくはノイズが混入していると判定されていない所定区間について、前記自動解析手段により前記所定区間の生体信号に異常が検出されたことに基づいて、アラーム出力処理を実行することを特徴とする請求項７記載の生体信号処理装置。
9. 所定区間の生体信号からアトラクタを生成する生成工程と、
   前記アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定する判定工程と、
   前記判定工程において、前記アトラクタの軌道の安定性が前記予め定められた基準を満たさないと判定された場合、前記所定区間の生体信号がノイズであるか、前記所定区間の生体信号にノイズが混入していると決定する決定工程と、
   を有し、
   前記生体信号が心電信号であり、
   前記判定工程では、ノイズの混入していない際の心電信号のＱＲＳ部分によって決定される前記アトラクタの軌道の骨格が描くループの内部領域に存在する、前記アトラクタの軌道を表す点のばらつき度合いの評価値に基づいて、前記アトラクタの軌道の安定性が、予め定められた基準を満たすか否かを判定することを特徴とする生体信号処理装置の制御方法。
10. コンピュータを、請求項１から８のいずれか１項に記載の生体信号処理装置として機能させるためのプログラム。