JPH0347093B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0347093B2 JPH0347093B2 JP58089953A JP8995383A JPH0347093B2 JP H0347093 B2 JPH0347093 B2 JP H0347093B2 JP 58089953 A JP58089953 A JP 58089953A JP 8995383 A JP8995383 A JP 8995383A JP H0347093 B2 JPH0347093 B2 JP H0347093B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- waveform
- points
- peak
- coupling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 22
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 11
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims 8
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims 8
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 49
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 48
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 29
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 21
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 21
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 13
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 10
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 1
- 238000007665 sagging Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7232—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes involving compression of the physiological signal, e.g. to extend the signal recording period
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
本発明は心電図信号、脳波等の生体信号を圧縮
及び復元する処理を行なう生体信号処理方式に関
する。 １ 従来技術 臨床検査において、心電図波形を用いて診断を
行なう場合、現在では電子計算機により波形をパ
ターン認識することが多くおこなわれている。こ
のようなシステムは、心電図波形を電子計算機へ
入力するまでの経路により、オンライン方式とオ
フライン方式に大別される。オンライン方式で
は、人体から誘導した波形をただちに電子計算機
に入力する。それに対し、オフライン方式では、
波形データを一旦、何らかの記憶媒体に保存し、
後で一括して処理を行なう。 ところで、心電図波形では、いくつもの連続し
た正常波の中で、異常波が一時的に数心拍程度、
出現することがある。このような異常波を検出す
るには、常に被検者をモニタしなければならな
い。しかも、このような一時的な異常波を出現す
る被検者は、多くの場合、普段は正常であり、一
般の健康な人と同様に生活を営んでいる。このよ
うな被検者に対しては、オフライン方式が適して
いる。すなわち、身体に装着できる小型の装置に
心電図波形を記憶させ、後で解析を行なう方式で
ある。 ところが、長時間の心電図波形を保存するため
には、膨大な記憶容量を必要とする。そのため、
波形のデータ圧縮が必要となる。一方、波形のデ
ータ圧縮では、復元された波形と、原波形との誤
差は小さくなければならず、少なくとも正しい診
断がなされるための情報は保存されなければなに
ない。さらに、オフライン方式では、処理能力の
小さなプロセツサで、波形をリアルタイムで処理
する必要があり、そのためアルゴリズムは簡単か
つ高速にする必要がある。 従来の心電図波形データの圧縮方式として、
AZTEC（Amplitude−Zone−Epoch−Coding）
法が知られている。このAZTEC法は、一定周期
でＡ／Ｄ変換した心電位をサンプリングし、予め
定めた閾値以上と判断された時だけ、データを保
存する方式である。しかし、AZTEC法では、直
線で復元を行なうため、曲線で構成されている心
電図波形に対して、近似誤差が大きくなるという
欠点がある。 本発明は上記欠点に鑑み、提案されたものであ
る。 ２ 本発明の構成 本発明者らは次に示す(i)，(ii)の２点に留意して
圧縮及び復元を行なう生体信号処理方式を提供す
るものである。 (i) 抽出の際、心電図波形の特徴を決定する重要
な点の情報はそのまま抽出する。 (ii) 復元波形は、曲線により構成する。 即ち、本発明は上記(i)を満足させる為、心電図
信号等の生体信号をＡ／Ｄ変換手段によりデイジ
タル信号に変換し、このデイジタル信号に対して
２階差分変換を施して閾値以上のピーク点を求
め、２つ以上のピーク点が結合している部分で
は、それ等ピーク点を原波形の特徴点とし、更に
隣接するピーク点相互が結合していない部分で
は、上記デイジタル信号に対してレレベル変動に
より変位点を抽出してこれを上記原波形の特徴と
して、その原波形を圧縮するものである。 また、そのように原波形を圧縮することにより
得られたデータの特徴点間をスプライン函数に従
つて補間することにより、上記(ii)を満足させるも
のである。 以下、本発明の構成について分説する。 ２ １ ２階差分値について 心電図波形の特徴をよくあらわしている点
は第１図に示すように、傾きが大きく変化す
る点であると考えられる。すなわち２階微分
値が大きく変る点は、波形の特徴をよくあら
わす点である。離散信号における時間微分値
の与え方はいろいろあるが、そのオペレータ
ーの一つとして差分をとる方法を示す。 v′（ｔ）＝ｖ（ｔ＋nT／２） −ｖ（ｔ−nT／２） (1) （Ｔ：サンプリング周期） ここに信号はｖ（ｔ）（ｔ＝１，２，３…
…）で与えられている。 (1)式より２階微分値に対応するものとし
て、２階差分値にｐ（ｔ）が得られる。 ｐ（ｔ）＝−v″（ｔ）＝v′（ｔ−nT／２） −v′（ｔ＋nT／２）＝2v（ｔ）−ｖ （ｔ＋nT）−ｖ（ｔ−nT） (2) 以後(2)式の演算をｐオペレータと呼ぶこと
にする。ｐ（ｔ）の値は、第２図に示すよう
に、線形予測誤差値を意味する。すなわち、
ｖ（ｔ−nT）とｖ（ｔ）から、時刻ｔ×nTに
おける波高値は次式v^（ｔ＋nT）のように線
形予測される。 v^（ｔ＋nT）＝2v（ｔ）−ｖ（ｔ−nT） (3) この時の予測値v^（ｔ＋nT）と実際の値ｖ
（ｔ＋nT）の差がｐ（ｔ）である。すなわち
ｐオペレータによる抽出は、復元される波形
を予測し、予測した波形と原波形の誤差が、
あらかじめ定められた閾値を越えた時に、点
を抽出することになる。ところで、(2)式を時
間領域に変換すると ｐ（ω）＝∫∞ -∞2v（ｔ）・e-j〓tdt −∫∞ -∞ｖ（ｔ＋nT）・e-j〓tdt −∫∞ -∞ｖ（ｔ−nT）・e-j〓tdt ＝Ｖ（ω）（２−e-j〓nT＋ej〓nT） (4) となる。ここでＶ（ω）はｖ（ｔ）を時間領域
に変換したもの、すなわち Ｖ（ω）＝∫∞ -∞ｖ（ｔ）・e-j〓tdt (5) である。(4)式によりｐオペレーターは、次式
であらわされる周波数特性をもつたフイルタ
となる。 Ｐ（ω）／Ｖ（ω）＝２（１−cosnωT） (6) これは第３図にしめすような特性をもつ。
このようにnTは、ｐオペレーターの周波数
特性を決定する重要なパラメータである。 ２ ２ ２階差分値による抽出 ２階差分値による抽出は、２階差分値のピ
ークとなる部分をさがして、対応する原波形
の点を抽出すればよい。ところが実際は、ノ
イズなどの影響でこまかなピークがいくつも
あらわれ、適切なピークを抽出するのは容易
でない。平滑化を行なう方法もあるが、ピー
クの位置がずれる可能性もある。そこで、こ
こでは次のように２階差分値のピークを定め
る。 まず、次式が成立するt1，t2を求める。 ｐ（t1−１）・ｐ（t1）＜０ ｐ（t2＋１）・ｐ（t2）＜０ (7) ｔ＝t1からt2の間でｐ（ｔ）の正負は変ら
ない 次にｔ＝t1からt2までの｜ｐ（ｔ）｜の最大
値 ｜ｐ（tnax）｜＝ MAX t1≦ｔ≦t2（｜ｐ（ｔ）｜） (8) を求める。この時、点［tnax，ｐ（tnax）］はピー
クの候補となる。すなわち第４図に示すように、
｜ｐ（ｔ）｜＞０である波群Ｍの中での｜ｐ（ｔ）｜
の最大点がピークの候補であり、このピークの候
補を鎖線矢印で示す。このような、ピークの候補
のうち、次式を満たすものが２階差分値のピーク
である。 ｜ｐ（tnax）｜≧Pth (9) ここで、Pthは、２階差分値による抽出の特性
を決める重要なパラメータである。t1からt2の間
に、(9)式をみたすピークの候補が存在しない時、
この区間のピークは存在しない。このようなピー
クをすべて求めて、これらを時間の順にTp1，
Tp2，……とする。以上述べたことをまとめたの
が、第５図であり、ピークの候補を鎖線矢印で示
し、ピークを実線矢印で示す。 また、隣あつた２つのピークTPi，TPi＋１，
の間にピークの候補が存在しない時、TPi，TPi
＋１は結合していると呼ぶことにする。結合して
いる２つのピークは、その部分に急峻な波形が集
中していることを意味する。なぜならば、２つの
ピークは必ず時間軸をはさんで相対しており、原
波形での急峻な極大値と極小値に対応しているか
らである。ピークの結合状態の例を第６図ａに示
し、その結合している部分Ｊの状態説明図を第６
図ｂに示す。 ２ ３ レベル変動による抽出（レベル抽出） ２階差分値による抽出では、QRS波のよ
うに急峻なピークは正確にとらえることがで
きる。ところが、診断の重要な材料となる
STセグメントのような部分は安定に抽出さ
れず復元の際に大きな近似誤差が生じる。そ
こで緩やかな部分には別の処理を施し、２階
差分値による抽出と組み合わせて全体の抽出
を行なうことを考える。 以下、緩やかな部分に施すアルゴリズムを
示す。まず、時刻t0から処理を始める場合、
次式を満たすt1をさがす。 Ｗ（t0，t1−１）≦Lth∧ω（t0，t1）＞Lth (10) ここでＷ（t0，t1−１）は時刻t0からt1−１
までの心電位の最大値と最小値の差であり、
Lthは、このアルゴリズムの特性を決定する
重要な閾値である。次にt0とt1の間での最大
点［tnax，ｖ（tnax）］，最小点［tnio，ｖ
（（tnio）］を求める。 ｖ（tnax）＝ MAX t0≦ｔ≦t1（ｖ（ｔ）） (11) ｖ（tnio）＝ MIN t0≦ｔ≦t1（ｖ（ｔ）） (12) tnax≠t0の場合は最大点を抽出し、tnio≠t0の時は
最小点を抽出する。さらにtnax≠t0≠tnioの場合
は、最大点と最小点が抽出される。 次に時刻t1から処理を始め、同様に点を抽出
し、以後、同じ処理をくり返す。このアルゴリズ
ムによる抽出をレベル変動による抽出、あるいは
単にレベル抽出と呼ぶことにする。このアルゴリ
ズムの説明図を第７図に示す。図中t1からの処理
では(10)式を満たすものと同様の条件でt2を得る。
すなわちt1からt2の間の最大点としてLP2が抽出
される。以後同様にして、最大点LP3，LP4，
LP5が抽出され。t5からt7の間の処理では、最大
点、最小点どちらもLP5と重ならないため、同時
に２点抽出される。t7以後の処理では、LP8，
LP9が最小点として抽出される。 ２ ４ モード切換え 上記3.22欄及び3.2.3欄の２種類の抽出方法
を、波形の状態を調べながら切換えて抽出す
ることを考える。 先に、２階差分値のピークが結合している
部分は、急峻な原波形が集中しているとのべ
た。そこで２階差分値のピークが結合してい
る部分は、ｐモードとして２階差分値による
値だけを有効とする。それ以外の部分は、レ
ベルモードとして２つの結合していない２階
差分値のピーク間に、レベル変動による抽出
を施す。 第８図を用いて詳しく説明する。但し、同
図において、ｖ（ｔ）は原波形、Ｐ（ｔ）は２
階差分値、TPは２階差分値による抽出点、
LPはレベル変動による抽出点、PMはＰモ
ード、LMはレベルモードである。また、Ｊ
は結合の状態である。 t0から処理を始める場合、まず最初の２階
差分値のピークTP1を抽出し、更にt0から
TP1の間でレベル抽出を行ないLP1，LP2…
…LPiを抽出する。次にTP2を抽出し、TP1
とTP2が結合していることを確認し、TP1か
らTP2の間ではレベル抽出を行なわない。さ
らにTP3を抽出し、これもTP2と結合してい
ることを確認する。TP4を抽出した時は、
TP4とTP3は結合していないので、この区間
でレベル抽出を行ないLPi＋１，………LPj
を抽出する。 以上述べたように、主として２階差分値に
より重要な特徴点を抽出し、波形が比較的平
坦な部分にはさらにレベル抽出を施す。レベ
ル抽出を行なうかどうかは、２階差分値のピ
ークの結合状態により判断される。抽出の特
性を決定するパラメータは次の３つである。 ｎ：(6)式−２階差分値による抽出のフイル
ターとしての周波数特性を決定する。 Pth：(9)式−２階差分値による抽出の特性
を決める閾値であるが、同時にモード切換え
の特性も決定する。すなわちPthが小さいほ
ど、２階差分値のピークが結合し、ｐモード
が支配的となる。逆に大きい場合は、レベル
モードが支配的になる。 Lth：(10)式−レベル抽出の特性を決定す
る。 ２ ５ スプライン函数について スプライン函数は、一般に空間中に分布す
る点列を補間して、曲線を生成させる場合に
用いられる。第９図ａのように点列を通る曲
線を生成する方法（内挿法）と、第９図ｂの
ように点列を通らずに生成する方法（近似
法）がある。いずれの場合もSk Sk＝∫b a‖〓(K) （ｔ）‖dt （ｋ≦ｎ） (13) を最小にする曲線〓（ｔ）として定義され
る。ここに〓(K) （ｔ）は〓（ｔ）のｋ階導関数
であり、ｎは参考とする点列の数である。こ
の時、〓（ｔ）をｋ階スプライン曲線と呼
ぶ。また一般に、内挿法では、〓（ｔ）は
2k−１次曲線、近似法では、ｋ−１次曲線
となる。Skはなめらかさをあらわす量であ
り、ｎ階のスプライン曲線は最もなめらかで
ある。一般にはｋ＝２が用いられる。この時
（13）式は S2＝∫b a‖〓″（ｔ）‖2dt (14) となり、これは曲線の傾きの変化の和が最も
小さくなる曲線であると解釈できる。内挿法
による２階のスプライン曲線、すなわち３次
スプライン曲線の生成は、簡単な行列式を解
くことにより実現できる。 また、階数の違うSkを組み合わせて、ス
プライン曲線を生成させることも可能であ
る。例えば、ｋ＝１の場合、（13）式は、 S1＝∫b a‖〓（ｔ）‖2dt (15) となり、スプライン曲線は、第１０図のよう
な折線として生成される。（14）式と（15）
式を係数σによつて結合する。 S12＝S2＋σ2S1 (16) するとS12を最小にする曲線は、両者の性質
をあわせてもつ。この曲線はσ→０でなめら
かな曲線となり、σ→∞で折線となる。これ
は張力下のスプラインなどと呼ばれ、σを張
力因子と呼ぶ。これも同様に簡単な行列式を
解くことにより曲線を生成できる。 ２ ６ スプライン曲線の性質 スプライン曲線には、点列の参考のさせ方
により、内挿と近似法があることを前欄で述
べた。本方式では、復元に適している内挿法
を用いることにする。本欄では内挿法による
スプライン曲線の性質を述べる。内挿法スプ
ライン曲線の曲線生成条件として、(i)境界条
件と(ii)時間条件の２つがあげられる。 (i) 生成する１本の曲線の両端の状態を決定
する条件であり、他の曲線と結合させる場
合は重要となる。境界条件の与え方は次の
２通りがある。 (a) 両端点が変曲点となるようにする。こ
の時、曲線は外部からまつたく力が加え
られていないような形状となる。 (b) 両端に傾きベクトルを与える。この
時、曲線はあたかも外部から力が加えら
れたような形状となる。 これら境界条件を変えた例をそれぞれ第１１図
ａ，ｂに示す。(b)の傾きベクトルを与えた曲線
は、ベクトルの向きを一定にし、大きさを変えて
ある。なお、矢印は外部から加えた傾きベクトル
の向きを示し、また、（ ）内数字は傾きベク
トルの大きさの比を表わす。 (ii) 時間条件 生成される曲線〓（ｔ）は、時間ｔを介
してあらわされるが、その際各補間点に任
意の時刻を設定できる。第１１図の自然条
件による曲線では第１２図に示すように当
間隔に設定してある。ここでτi τi＝ti＋1−ti (17) を定義すると、第１２図ではすべてのτは
等しくなつている。さらに補間点間の曲線
の長さをleniとした時、速さVeli Veli＝leni／τi (18) が定義される。スプライン曲線では速さ
Veliをすべて等しくなるような曲線を生成
する。従つてτが、他に比べて小さな部分
は、曲線は直線に漸近し、逆に大きい部分
で曲線はふくらむ。また、τが等しい場合
でも、補間点間距離が大きく変わる部分で
距離がふくらむ。これはスプライン距離の
たるみと呼ばれる現象である。 第１３図はａ，ｂは、下記のC1，C2，
C3のようにτを部分的に変えた時のスプ
ライン距離の変化を示す。 C1：（τ1，τ2，τ3，τ4）＝（３，３，３，３） C2：（τ1，τ2，τ3，τ4）＝（３，３，１，３） C3：（τ1，τ2，τ3，τ4）＝（３，３，９，３） このように部分的にτiを変えた場合、そ
の前後には逆の作用が働く。 第１４図は、補間点間距離が急に変化し
て矢印で示す部分にたるみが生じた例であ
る。即ち、補間点距離が短い部分と長い部
分が隣接すると、その短い部分にたるみが
生じる。これはちようど、短い部分が長い
部分から影響を受けたような状態となる。 ２ ７ スプライン曲線の心電図波形復元への応
用 (1) なめらかさとうねりの問題 心電図波形の周波数分布は、Ｒ並のピー
クでは100〜200Hzの高周波を含み、これが
数〜数10Hzの低周波と混在している。従つ
て決してなめらかであるとは言えない。言
い替えるとスプラインにより高周波成分を
多く含んだ波形を生成するには、他の部分
により多くの点を与えて補間しなければな
らない。ところが、スプライン曲線の性質
として、点間距離が急激に変化する部分で
第１４図でしめしたようなうねりが生じや
すい。このようなうねりは、圧縮の際に予
測することはむずかしい。このような場合
には、張力下スプライン曲線を用いること
により、かなりうねりを減少することがで
きる。本方式の復元にも、張力下スプライ
ン曲線を用いることにする。 又、QRS波のような鋭いピークの前後
でもうねりを生じる。そこで、このような
鋭いピークのてんで曲線を分割する。即
ち、第１５図ａのように原波形ｖ（ｔ）か
らドツトで示すごとく抽出された特徴点に
ついて、第１５図ｂのように復元波形の最
初から最後までを１本の曲線として生成す
るのではなく、第１５図ｃのように分割さ
れた部分曲線（セグメント）Seg.ごとに全
く別の曲線として生成する。この際、各セ
グメントSeg.に対し、何ら条件を与えずに
マツチングを行なうと、第１６図ａのよう
にドツトで示す分割点を境にして不自然な
変形を期たすことがある。そこで更に、各
セグメントSeg.の両端点に時間軸方向の傾
きベクトルを境界条件として与えることに
より、第１６図ｂのように曲線全体として
一階の導関数まで連続とするマツチングを
行なうものである。 復元の際、セグメント分割を行なうかど
うかを判断するのに次式を用いる。 ｜Ｖ（ti）−Ｖ（ti＋1）／ti−ti＋1｜≧Sth (19) ここでｉ番目の抽出点をPi［ti，Ｖ（ti）］
とする。またSthはセグメント分割の条件
を決定する閾値がある。すなわち点PiとPi
＋1を結ぶ直線の傾きがSth以上になつた場
合、この２点を分割点とする。 (2) 次元の問題 スプライン曲線は、補間点Ｐ、曲線Ｃの対
応する要素について計算を行なうので、任意
次元の空間を対象とすることができる。
3.2.5欄で示した幾つかのスプライン曲線の
図は、２次元空間として取り扱つた場合、重
なつたり、ループができることがある。とこ
ろで、心電図波形は時間的変化を追つたもの
であるから、スプライン曲線を適用する場
合、１次元として扱うことにより本来の性質
を保つ。具体的には、スプライン曲線Ｃ（ｔ）
のパラメータｔを、そのまま心電図波形の時
間に対応させる。例えば、抽出点が、［t1，
ｖ（t1）］，［t2，ｖ（t2）］……［t4，ｖ（t4）］の
ように与えられた場合、点ｖ（t1），ｖ（t2），
……ｖ（t4）を補間し、各点間に次のような
時間条件τを与える。 （τ1，τ2，τ3）＝（t2−t1，t3−t2，t4−t3）
(20) このようにすると、τとして抽出点間の時
間を設定することができる。 (3) 曲線生成条件 以上述べた方法により、曲線生成条件は
次のように固定した。 (i) 境界条件として、各セグメントの両端
点に時間軸方向の傾きを与える。（時間
微分値dC（ｔ）／dt＝０を与える。） (ii) 時間条件τi＝ti+1−ti (21) を設定する。 復元の特性を決定するパラメータ、す
なわち、曲線生成条件は次の２つであ
る。 Sth：（17）式−分割を決定するた
めの閾値。この値が小さいほど、分割
される確率が大きくなる。QRS波の
ピークで分割されるような値を選ぶ。 σ：（16）式−張力下スプライン曲
線荷おける張力因子。σ→∞の時、曲
線は折線に漸近し、σ→０の時、なめ
らかな曲線となる。 ３ 本発明の実施例 次に本発明の一実施例を図面に基づいて説明す
る。 本発明の一実施例の生体信号処理方式は、第１
７図ａに示すように生体より誘導された心電図信
号等の生体信号をデイジタル信号に変換するＡ／
Ｄ変換手段１と、CPU（セントラルプロセシング
ユニツト）２１、ROM（リードオンリメモリ）
２２、RAM（ランダムアクセスメモリ）２３、
圧縮データ記憶媒体２４等からなるデータ処理手
段２とにより、データ圧縮部を構成している。 データ処理手段２はCPU２１を中心として機
能するものであつて、ROM２２にプログラムさ
れた命令がCPU２１に読み込まれることにより
実行する。このCPU２１がＡ／Ｄ変換手段１に
よつてデイジタル化された生体信号を受け取り、
一旦RAM２３に記憶する。このRAM２３に記
憶されたデータから、3.2.1〜3.2.4欄において説
明した抽出アルゴリズムに従つて生体信号の原波
形の特徴点を求め、その原波形を圧縮して圧縮デ
ータ記憶媒体２４に記憶する。 即ち、データ処理手段２における抽出アルゴリ
ズムは、第１８図のフローチヤートに示すよう
に、処理対象のデータが存在しているか否かを判
断する段階(1)と、処理対象のデータに対して２階
差分値Ｐ（ｔ）波群を検出する段階(2)と、Ｐ（ｔ）
波群から最大値及び最小値を検出して原波形のピ
ーク点の候補はピーク点であるか否かを判断する
段階(4)と、ピーク点の候補のうちからピーク点と
判定された各点ピーク点は結合しているか否かを
判断する段階(5)と、隣接するピーク点相互が結合
していないと判定したとき、その相互間について
レベル変動により変位点を抽出する段階(6)、処理
対象のデータが無いとき、処理終了とする段階(7)
とからなる。そして、段階(5)において、２以上の
ピーク点が結合していると判定したときには、そ
れ等ピーク点を原波形特徴点とし、この段階(5)に
おいて隣接するピーク点相互が結合していないと
判定したときには、それ等ピーク点を原波形の特
徴点とし、この段階(5)において隣接するピーク点
相互が結合していないと判定したときには、段階
(6)へ移行するモード切換を決定する。こうして、
更に段階(6)により抽出された変位点を原波形の特
徴点とする。その結果、データ処理手段２は、上
記２つのモードによる特徴点抽出によりデータ圧
縮を行なうことになり、このようなデータ圧縮に
よると極めて大容量のデータを圧縮データ記憶媒
体２４に記憶できると共に、後にほとんど誤差な
く原波形を復元することを可能とするものであ
る。 また、第１７図ａの圧縮データ記憶媒体２４の
圧縮データを、同図に準じた構成である第１７図
ｂに示すようなデータ処理手段２′により、デー
タ復元部を構成しており、復元波形出力部２５を
有するものである。 データ処理手段２′のCPU２１′は、圧縮デー
タを受取り、一旦RAM２３′に記憶する。この
RAM２３′に記憶されたデータから3.2.5〜3.2.7
欄において復元アルゴリズムに従つて生体信号の
復元波形を復元波形出力部２５によつて出力す
る。 即ち、データ処理手段２′における復元アルゴ
リズムは、第１９図のフローチヤートに示すよう
に、処理対象のデータが存在しているか否かを判
断する段階(8)と、処理対象のデータをセグメント
分割するか否かを判断する段階(9)と、スプライン
曲線によりセグメント毎に特徴点間を補間する段
階(10)と、補間去れたセグメント相互をマツチング
する段階（11）と、処理対象のデータが無いと
き、処理終了とする段階（12）とからなる。そし
て、段階（11）によりセグメント相互のマツチン
グが行なわれる毎に復元波形出力部２５には次々
と復元波形が表われるものである。 ４ 本発明と従来との比較 次に本発明の生体信号処理方式による場合と、
従来のAZTEC法による場合とを比較した結果に
ついて詳述する。 ４ １ 方法 ここで用いたデイジタル心電波形は、サンプ
リング周波数500Hz、8bitでＡ−Ｄ変換したも
のである。サンプルとしては、標準的な波形の
他、筋電図ののつたものをいくつか用意した。
近似誤差としては、次式に示されるPRD
（Percent.Rms.Different）を用いる。 (iii) Percent Rms−Different PRD＝rmse／rmsv×100 ｖ(i)：原波形 (i)：復元波形 また、圧縮率COMPは次式による。 COMP＝抽出点の数／原波形のサンプル数×100 (23) （本発明の処理） COMP＝ 抽出したフラツトとスローブの数／原波形のサンプル数
×100 (24) （AZTEC） ここで、本発明の処理方式ではLth，
Pth，AZTECでは、Lth，Pth，を変化さ
せて、結果を比較する。その他のパラメー
タは、特にことわらない限り、次の値を用
いてある。 ｎ＝10（Ｔ＝２×103sec）（２階差分抽出点
の周波数特性） Sth＝1.5［ドツト／サンプル］（分割） σ＝0.3 （張力因子） ４ ２ 結果 本発明の処理方式とAZTEC法とを比較す
るのに用いた心電図波形を第２０図(1)〜(6)に
示す。 (i) 圧縮状況の比較 第２１図乃至第２４図は本発明の処理方
式(a)並びにAZTEC法ｂについて、圧縮状
況を示すタイムチヤートであり、 本発明の処理方式ａについては、 原波形ｖ（ｔ）， 原波形から求めた抽出点及び分割点P1 復元波形（）， 原波形と復元波形とを重ね合わせたもの
ｖを示している。 また、AZTEC法ｂについては、 原波形ｖ（ｔ）， 原波形から求めたフラツトはまたスロー
プの境界点P2， 復元波形（） を示している。 ここでは、圧縮率がほぼ等しいものを、
両方式の結果の中から選び出し、比較し易
いように並べた。 なお、第２１図ａ，ｂの場合、心電図波
形としては、第２０図(2)に示すものを用い
ており、第２１図ａは圧縮率COMP＝6.0
％、近似誤差PRD＝8.0％、第２２１図ｂ
はCOMP＝5.9％、PRD＝8.4％である。 また、第２２図ａ，ｂの心電図波形とし
ては、第２０図(3)に示すものを用いてお
り、第２２図ａはCOMP＝7.5％、PRD＝
6.3％、第２２図ｂはCOMP＝8.7％、PRD
＝8.3％である。 また、第２３図ａ，ｂの場合、心電図波
形としては、第２０図(5)に示すものを用い
ており、第２３図ａはCOMP＝8.6％、
PRD＝6.3％、第２３図ｂはCOMP＝9.8
％、PRD＝15.5％である。 また、第２４図ａ，ｂの場合、心電図波
形としては、第２０図ｂに示すものを用い
ており、第２４図ａはCOMP＝12.0％、
PRD＝5.3％、第２４図ｂはCOMP＝12.0
％、PRD＝14％である。 (ii) 圧縮率（PRD）−近似誤差（COMP）特
性 第２５図乃至第３０図は、閾値Pth，
lth，tthを変化ささて圧縮率に対する近似
誤差の変化を見た分布図であり、各図にお
いて白丸、黒丸印は本発明の処理方式の分
布、三角印はAZTEC法による分布を示し
ている。また、各図中の（ ）内の値は
（Lth，Pth）または（Lth，Tth）であり、
各々の分布は、鎖線または実線により結ば
れている。鎖線及び実線は、２つの閾値の
どちらかを一定にした特性曲線となる。矢
印の向きは、閾値が大きくなる方向であ
る。 なお、第２５図乃至第３０図のそれぞれ
は、心電図波形として次の通りの波形が適
用された。 第２５図は第２０図(1)の心電図波形、 第２６図は第２０図(2)の心電図波形、 第２７図は第２０図(3)の心電図波形、 第２８図は第２０図(4)の心電図波形、 第２９図は第２０図(5)の心電図波形、 第３０図は第２０図(6)の心電図波形、 の場合である。 このようなPRD−COMP特性の閾値変
化を第３１図ａ，ｂに示す。但し、図ａは
本発明の処理方式の場合であり、図ｂは
AZTEC法の場合である。なお、lthの単
位：［ドツト］、Pthの単位：［ドツト］、
Tthの単位：［サンプル］である。 (iii) 張力因子σ 張力因子はσ復元の際のパラメーターで
あり、これを変化させることにより、圧縮
率は変化しない。またσを大幅に変化させ
ても、近似誤差にあまり変化は見られな
い。ここでは、第２０図(3)の心電図波形に
ついて、σとPRDとの関係を第１表に示
す。但し、Pth＝10.0、Lth＝３である。
及び復元する処理を行なう生体信号処理方式に関
する。 １ 従来技術 臨床検査において、心電図波形を用いて診断を
行なう場合、現在では電子計算機により波形をパ
ターン認識することが多くおこなわれている。こ
のようなシステムは、心電図波形を電子計算機へ
入力するまでの経路により、オンライン方式とオ
フライン方式に大別される。オンライン方式で
は、人体から誘導した波形をただちに電子計算機
に入力する。それに対し、オフライン方式では、
波形データを一旦、何らかの記憶媒体に保存し、
後で一括して処理を行なう。 ところで、心電図波形では、いくつもの連続し
た正常波の中で、異常波が一時的に数心拍程度、
出現することがある。このような異常波を検出す
るには、常に被検者をモニタしなければならな
い。しかも、このような一時的な異常波を出現す
る被検者は、多くの場合、普段は正常であり、一
般の健康な人と同様に生活を営んでいる。このよ
うな被検者に対しては、オフライン方式が適して
いる。すなわち、身体に装着できる小型の装置に
心電図波形を記憶させ、後で解析を行なう方式で
ある。 ところが、長時間の心電図波形を保存するため
には、膨大な記憶容量を必要とする。そのため、
波形のデータ圧縮が必要となる。一方、波形のデ
ータ圧縮では、復元された波形と、原波形との誤
差は小さくなければならず、少なくとも正しい診
断がなされるための情報は保存されなければなに
ない。さらに、オフライン方式では、処理能力の
小さなプロセツサで、波形をリアルタイムで処理
する必要があり、そのためアルゴリズムは簡単か
つ高速にする必要がある。 従来の心電図波形データの圧縮方式として、
AZTEC（Amplitude−Zone−Epoch−Coding）
法が知られている。このAZTEC法は、一定周期
でＡ／Ｄ変換した心電位をサンプリングし、予め
定めた閾値以上と判断された時だけ、データを保
存する方式である。しかし、AZTEC法では、直
線で復元を行なうため、曲線で構成されている心
電図波形に対して、近似誤差が大きくなるという
欠点がある。 本発明は上記欠点に鑑み、提案されたものであ
る。 ２ 本発明の構成 本発明者らは次に示す(i)，(ii)の２点に留意して
圧縮及び復元を行なう生体信号処理方式を提供す
るものである。 (i) 抽出の際、心電図波形の特徴を決定する重要
な点の情報はそのまま抽出する。 (ii) 復元波形は、曲線により構成する。 即ち、本発明は上記(i)を満足させる為、心電図
信号等の生体信号をＡ／Ｄ変換手段によりデイジ
タル信号に変換し、このデイジタル信号に対して
２階差分変換を施して閾値以上のピーク点を求
め、２つ以上のピーク点が結合している部分で
は、それ等ピーク点を原波形の特徴点とし、更に
隣接するピーク点相互が結合していない部分で
は、上記デイジタル信号に対してレレベル変動に
より変位点を抽出してこれを上記原波形の特徴と
して、その原波形を圧縮するものである。 また、そのように原波形を圧縮することにより
得られたデータの特徴点間をスプライン函数に従
つて補間することにより、上記(ii)を満足させるも
のである。 以下、本発明の構成について分説する。 ２ １ ２階差分値について 心電図波形の特徴をよくあらわしている点
は第１図に示すように、傾きが大きく変化す
る点であると考えられる。すなわち２階微分
値が大きく変る点は、波形の特徴をよくあら
わす点である。離散信号における時間微分値
の与え方はいろいろあるが、そのオペレータ
ーの一つとして差分をとる方法を示す。 v′（ｔ）＝ｖ（ｔ＋nT／２） −ｖ（ｔ−nT／２） (1) （Ｔ：サンプリング周期） ここに信号はｖ（ｔ）（ｔ＝１，２，３…
…）で与えられている。 (1)式より２階微分値に対応するものとし
て、２階差分値にｐ（ｔ）が得られる。 ｐ（ｔ）＝−v″（ｔ）＝v′（ｔ−nT／２） −v′（ｔ＋nT／２）＝2v（ｔ）−ｖ （ｔ＋nT）−ｖ（ｔ−nT） (2) 以後(2)式の演算をｐオペレータと呼ぶこと
にする。ｐ（ｔ）の値は、第２図に示すよう
に、線形予測誤差値を意味する。すなわち、
ｖ（ｔ−nT）とｖ（ｔ）から、時刻ｔ×nTに
おける波高値は次式v^（ｔ＋nT）のように線
形予測される。 v^（ｔ＋nT）＝2v（ｔ）−ｖ（ｔ−nT） (3) この時の予測値v^（ｔ＋nT）と実際の値ｖ
（ｔ＋nT）の差がｐ（ｔ）である。すなわち
ｐオペレータによる抽出は、復元される波形
を予測し、予測した波形と原波形の誤差が、
あらかじめ定められた閾値を越えた時に、点
を抽出することになる。ところで、(2)式を時
間領域に変換すると ｐ（ω）＝∫∞ -∞2v（ｔ）・e-j〓tdt −∫∞ -∞ｖ（ｔ＋nT）・e-j〓tdt −∫∞ -∞ｖ（ｔ−nT）・e-j〓tdt ＝Ｖ（ω）（２−e-j〓nT＋ej〓nT） (4) となる。ここでＶ（ω）はｖ（ｔ）を時間領域
に変換したもの、すなわち Ｖ（ω）＝∫∞ -∞ｖ（ｔ）・e-j〓tdt (5) である。(4)式によりｐオペレーターは、次式
であらわされる周波数特性をもつたフイルタ
となる。 Ｐ（ω）／Ｖ（ω）＝２（１−cosnωT） (6) これは第３図にしめすような特性をもつ。
このようにnTは、ｐオペレーターの周波数
特性を決定する重要なパラメータである。 ２ ２ ２階差分値による抽出 ２階差分値による抽出は、２階差分値のピ
ークとなる部分をさがして、対応する原波形
の点を抽出すればよい。ところが実際は、ノ
イズなどの影響でこまかなピークがいくつも
あらわれ、適切なピークを抽出するのは容易
でない。平滑化を行なう方法もあるが、ピー
クの位置がずれる可能性もある。そこで、こ
こでは次のように２階差分値のピークを定め
る。 まず、次式が成立するt1，t2を求める。 ｐ（t1−１）・ｐ（t1）＜０ ｐ（t2＋１）・ｐ（t2）＜０ (7) ｔ＝t1からt2の間でｐ（ｔ）の正負は変ら
ない 次にｔ＝t1からt2までの｜ｐ（ｔ）｜の最大
値 ｜ｐ（tnax）｜＝ MAX t1≦ｔ≦t2（｜ｐ（ｔ）｜） (8) を求める。この時、点［tnax，ｐ（tnax）］はピー
クの候補となる。すなわち第４図に示すように、
｜ｐ（ｔ）｜＞０である波群Ｍの中での｜ｐ（ｔ）｜
の最大点がピークの候補であり、このピークの候
補を鎖線矢印で示す。このような、ピークの候補
のうち、次式を満たすものが２階差分値のピーク
である。 ｜ｐ（tnax）｜≧Pth (9) ここで、Pthは、２階差分値による抽出の特性
を決める重要なパラメータである。t1からt2の間
に、(9)式をみたすピークの候補が存在しない時、
この区間のピークは存在しない。このようなピー
クをすべて求めて、これらを時間の順にTp1，
Tp2，……とする。以上述べたことをまとめたの
が、第５図であり、ピークの候補を鎖線矢印で示
し、ピークを実線矢印で示す。 また、隣あつた２つのピークTPi，TPi＋１，
の間にピークの候補が存在しない時、TPi，TPi
＋１は結合していると呼ぶことにする。結合して
いる２つのピークは、その部分に急峻な波形が集
中していることを意味する。なぜならば、２つの
ピークは必ず時間軸をはさんで相対しており、原
波形での急峻な極大値と極小値に対応しているか
らである。ピークの結合状態の例を第６図ａに示
し、その結合している部分Ｊの状態説明図を第６
図ｂに示す。 ２ ３ レベル変動による抽出（レベル抽出） ２階差分値による抽出では、QRS波のよ
うに急峻なピークは正確にとらえることがで
きる。ところが、診断の重要な材料となる
STセグメントのような部分は安定に抽出さ
れず復元の際に大きな近似誤差が生じる。そ
こで緩やかな部分には別の処理を施し、２階
差分値による抽出と組み合わせて全体の抽出
を行なうことを考える。 以下、緩やかな部分に施すアルゴリズムを
示す。まず、時刻t0から処理を始める場合、
次式を満たすt1をさがす。 Ｗ（t0，t1−１）≦Lth∧ω（t0，t1）＞Lth (10) ここでＷ（t0，t1−１）は時刻t0からt1−１
までの心電位の最大値と最小値の差であり、
Lthは、このアルゴリズムの特性を決定する
重要な閾値である。次にt0とt1の間での最大
点［tnax，ｖ（tnax）］，最小点［tnio，ｖ
（（tnio）］を求める。 ｖ（tnax）＝ MAX t0≦ｔ≦t1（ｖ（ｔ）） (11) ｖ（tnio）＝ MIN t0≦ｔ≦t1（ｖ（ｔ）） (12) tnax≠t0の場合は最大点を抽出し、tnio≠t0の時は
最小点を抽出する。さらにtnax≠t0≠tnioの場合
は、最大点と最小点が抽出される。 次に時刻t1から処理を始め、同様に点を抽出
し、以後、同じ処理をくり返す。このアルゴリズ
ムによる抽出をレベル変動による抽出、あるいは
単にレベル抽出と呼ぶことにする。このアルゴリ
ズムの説明図を第７図に示す。図中t1からの処理
では(10)式を満たすものと同様の条件でt2を得る。
すなわちt1からt2の間の最大点としてLP2が抽出
される。以後同様にして、最大点LP3，LP4，
LP5が抽出され。t5からt7の間の処理では、最大
点、最小点どちらもLP5と重ならないため、同時
に２点抽出される。t7以後の処理では、LP8，
LP9が最小点として抽出される。 ２ ４ モード切換え 上記3.22欄及び3.2.3欄の２種類の抽出方法
を、波形の状態を調べながら切換えて抽出す
ることを考える。 先に、２階差分値のピークが結合している
部分は、急峻な原波形が集中しているとのべ
た。そこで２階差分値のピークが結合してい
る部分は、ｐモードとして２階差分値による
値だけを有効とする。それ以外の部分は、レ
ベルモードとして２つの結合していない２階
差分値のピーク間に、レベル変動による抽出
を施す。 第８図を用いて詳しく説明する。但し、同
図において、ｖ（ｔ）は原波形、Ｐ（ｔ）は２
階差分値、TPは２階差分値による抽出点、
LPはレベル変動による抽出点、PMはＰモ
ード、LMはレベルモードである。また、Ｊ
は結合の状態である。 t0から処理を始める場合、まず最初の２階
差分値のピークTP1を抽出し、更にt0から
TP1の間でレベル抽出を行ないLP1，LP2…
…LPiを抽出する。次にTP2を抽出し、TP1
とTP2が結合していることを確認し、TP1か
らTP2の間ではレベル抽出を行なわない。さ
らにTP3を抽出し、これもTP2と結合してい
ることを確認する。TP4を抽出した時は、
TP4とTP3は結合していないので、この区間
でレベル抽出を行ないLPi＋１，………LPj
を抽出する。 以上述べたように、主として２階差分値に
より重要な特徴点を抽出し、波形が比較的平
坦な部分にはさらにレベル抽出を施す。レベ
ル抽出を行なうかどうかは、２階差分値のピ
ークの結合状態により判断される。抽出の特
性を決定するパラメータは次の３つである。 ｎ：(6)式−２階差分値による抽出のフイル
ターとしての周波数特性を決定する。 Pth：(9)式−２階差分値による抽出の特性
を決める閾値であるが、同時にモード切換え
の特性も決定する。すなわちPthが小さいほ
ど、２階差分値のピークが結合し、ｐモード
が支配的となる。逆に大きい場合は、レベル
モードが支配的になる。 Lth：(10)式−レベル抽出の特性を決定す
る。 ２ ５ スプライン函数について スプライン函数は、一般に空間中に分布す
る点列を補間して、曲線を生成させる場合に
用いられる。第９図ａのように点列を通る曲
線を生成する方法（内挿法）と、第９図ｂの
ように点列を通らずに生成する方法（近似
法）がある。いずれの場合もSk Sk＝∫b a‖〓(K) （ｔ）‖dt （ｋ≦ｎ） (13) を最小にする曲線〓（ｔ）として定義され
る。ここに〓(K) （ｔ）は〓（ｔ）のｋ階導関数
であり、ｎは参考とする点列の数である。こ
の時、〓（ｔ）をｋ階スプライン曲線と呼
ぶ。また一般に、内挿法では、〓（ｔ）は
2k−１次曲線、近似法では、ｋ−１次曲線
となる。Skはなめらかさをあらわす量であ
り、ｎ階のスプライン曲線は最もなめらかで
ある。一般にはｋ＝２が用いられる。この時
（13）式は S2＝∫b a‖〓″（ｔ）‖2dt (14) となり、これは曲線の傾きの変化の和が最も
小さくなる曲線であると解釈できる。内挿法
による２階のスプライン曲線、すなわち３次
スプライン曲線の生成は、簡単な行列式を解
くことにより実現できる。 また、階数の違うSkを組み合わせて、ス
プライン曲線を生成させることも可能であ
る。例えば、ｋ＝１の場合、（13）式は、 S1＝∫b a‖〓（ｔ）‖2dt (15) となり、スプライン曲線は、第１０図のよう
な折線として生成される。（14）式と（15）
式を係数σによつて結合する。 S12＝S2＋σ2S1 (16) するとS12を最小にする曲線は、両者の性質
をあわせてもつ。この曲線はσ→０でなめら
かな曲線となり、σ→∞で折線となる。これ
は張力下のスプラインなどと呼ばれ、σを張
力因子と呼ぶ。これも同様に簡単な行列式を
解くことにより曲線を生成できる。 ２ ６ スプライン曲線の性質 スプライン曲線には、点列の参考のさせ方
により、内挿と近似法があることを前欄で述
べた。本方式では、復元に適している内挿法
を用いることにする。本欄では内挿法による
スプライン曲線の性質を述べる。内挿法スプ
ライン曲線の曲線生成条件として、(i)境界条
件と(ii)時間条件の２つがあげられる。 (i) 生成する１本の曲線の両端の状態を決定
する条件であり、他の曲線と結合させる場
合は重要となる。境界条件の与え方は次の
２通りがある。 (a) 両端点が変曲点となるようにする。こ
の時、曲線は外部からまつたく力が加え
られていないような形状となる。 (b) 両端に傾きベクトルを与える。この
時、曲線はあたかも外部から力が加えら
れたような形状となる。 これら境界条件を変えた例をそれぞれ第１１図
ａ，ｂに示す。(b)の傾きベクトルを与えた曲線
は、ベクトルの向きを一定にし、大きさを変えて
ある。なお、矢印は外部から加えた傾きベクトル
の向きを示し、また、（ ）内数字は傾きベク
トルの大きさの比を表わす。 (ii) 時間条件 生成される曲線〓（ｔ）は、時間ｔを介
してあらわされるが、その際各補間点に任
意の時刻を設定できる。第１１図の自然条
件による曲線では第１２図に示すように当
間隔に設定してある。ここでτi τi＝ti＋1−ti (17) を定義すると、第１２図ではすべてのτは
等しくなつている。さらに補間点間の曲線
の長さをleniとした時、速さVeli Veli＝leni／τi (18) が定義される。スプライン曲線では速さ
Veliをすべて等しくなるような曲線を生成
する。従つてτが、他に比べて小さな部分
は、曲線は直線に漸近し、逆に大きい部分
で曲線はふくらむ。また、τが等しい場合
でも、補間点間距離が大きく変わる部分で
距離がふくらむ。これはスプライン距離の
たるみと呼ばれる現象である。 第１３図はａ，ｂは、下記のC1，C2，
C3のようにτを部分的に変えた時のスプ
ライン距離の変化を示す。 C1：（τ1，τ2，τ3，τ4）＝（３，３，３，３） C2：（τ1，τ2，τ3，τ4）＝（３，３，１，３） C3：（τ1，τ2，τ3，τ4）＝（３，３，９，３） このように部分的にτiを変えた場合、そ
の前後には逆の作用が働く。 第１４図は、補間点間距離が急に変化し
て矢印で示す部分にたるみが生じた例であ
る。即ち、補間点距離が短い部分と長い部
分が隣接すると、その短い部分にたるみが
生じる。これはちようど、短い部分が長い
部分から影響を受けたような状態となる。 ２ ７ スプライン曲線の心電図波形復元への応
用 (1) なめらかさとうねりの問題 心電図波形の周波数分布は、Ｒ並のピー
クでは100〜200Hzの高周波を含み、これが
数〜数10Hzの低周波と混在している。従つ
て決してなめらかであるとは言えない。言
い替えるとスプラインにより高周波成分を
多く含んだ波形を生成するには、他の部分
により多くの点を与えて補間しなければな
らない。ところが、スプライン曲線の性質
として、点間距離が急激に変化する部分で
第１４図でしめしたようなうねりが生じや
すい。このようなうねりは、圧縮の際に予
測することはむずかしい。このような場合
には、張力下スプライン曲線を用いること
により、かなりうねりを減少することがで
きる。本方式の復元にも、張力下スプライ
ン曲線を用いることにする。 又、QRS波のような鋭いピークの前後
でもうねりを生じる。そこで、このような
鋭いピークのてんで曲線を分割する。即
ち、第１５図ａのように原波形ｖ（ｔ）か
らドツトで示すごとく抽出された特徴点に
ついて、第１５図ｂのように復元波形の最
初から最後までを１本の曲線として生成す
るのではなく、第１５図ｃのように分割さ
れた部分曲線（セグメント）Seg.ごとに全
く別の曲線として生成する。この際、各セ
グメントSeg.に対し、何ら条件を与えずに
マツチングを行なうと、第１６図ａのよう
にドツトで示す分割点を境にして不自然な
変形を期たすことがある。そこで更に、各
セグメントSeg.の両端点に時間軸方向の傾
きベクトルを境界条件として与えることに
より、第１６図ｂのように曲線全体として
一階の導関数まで連続とするマツチングを
行なうものである。 復元の際、セグメント分割を行なうかど
うかを判断するのに次式を用いる。 ｜Ｖ（ti）−Ｖ（ti＋1）／ti−ti＋1｜≧Sth (19) ここでｉ番目の抽出点をPi［ti，Ｖ（ti）］
とする。またSthはセグメント分割の条件
を決定する閾値がある。すなわち点PiとPi
＋1を結ぶ直線の傾きがSth以上になつた場
合、この２点を分割点とする。 (2) 次元の問題 スプライン曲線は、補間点Ｐ、曲線Ｃの対
応する要素について計算を行なうので、任意
次元の空間を対象とすることができる。
3.2.5欄で示した幾つかのスプライン曲線の
図は、２次元空間として取り扱つた場合、重
なつたり、ループができることがある。とこ
ろで、心電図波形は時間的変化を追つたもの
であるから、スプライン曲線を適用する場
合、１次元として扱うことにより本来の性質
を保つ。具体的には、スプライン曲線Ｃ（ｔ）
のパラメータｔを、そのまま心電図波形の時
間に対応させる。例えば、抽出点が、［t1，
ｖ（t1）］，［t2，ｖ（t2）］……［t4，ｖ（t4）］の
ように与えられた場合、点ｖ（t1），ｖ（t2），
……ｖ（t4）を補間し、各点間に次のような
時間条件τを与える。 （τ1，τ2，τ3）＝（t2−t1，t3−t2，t4−t3）
(20) このようにすると、τとして抽出点間の時
間を設定することができる。 (3) 曲線生成条件 以上述べた方法により、曲線生成条件は
次のように固定した。 (i) 境界条件として、各セグメントの両端
点に時間軸方向の傾きを与える。（時間
微分値dC（ｔ）／dt＝０を与える。） (ii) 時間条件τi＝ti+1−ti (21) を設定する。 復元の特性を決定するパラメータ、す
なわち、曲線生成条件は次の２つであ
る。 Sth：（17）式−分割を決定するた
めの閾値。この値が小さいほど、分割
される確率が大きくなる。QRS波の
ピークで分割されるような値を選ぶ。 σ：（16）式−張力下スプライン曲
線荷おける張力因子。σ→∞の時、曲
線は折線に漸近し、σ→０の時、なめ
らかな曲線となる。 ３ 本発明の実施例 次に本発明の一実施例を図面に基づいて説明す
る。 本発明の一実施例の生体信号処理方式は、第１
７図ａに示すように生体より誘導された心電図信
号等の生体信号をデイジタル信号に変換するＡ／
Ｄ変換手段１と、CPU（セントラルプロセシング
ユニツト）２１、ROM（リードオンリメモリ）
２２、RAM（ランダムアクセスメモリ）２３、
圧縮データ記憶媒体２４等からなるデータ処理手
段２とにより、データ圧縮部を構成している。 データ処理手段２はCPU２１を中心として機
能するものであつて、ROM２２にプログラムさ
れた命令がCPU２１に読み込まれることにより
実行する。このCPU２１がＡ／Ｄ変換手段１に
よつてデイジタル化された生体信号を受け取り、
一旦RAM２３に記憶する。このRAM２３に記
憶されたデータから、3.2.1〜3.2.4欄において説
明した抽出アルゴリズムに従つて生体信号の原波
形の特徴点を求め、その原波形を圧縮して圧縮デ
ータ記憶媒体２４に記憶する。 即ち、データ処理手段２における抽出アルゴリ
ズムは、第１８図のフローチヤートに示すよう
に、処理対象のデータが存在しているか否かを判
断する段階(1)と、処理対象のデータに対して２階
差分値Ｐ（ｔ）波群を検出する段階(2)と、Ｐ（ｔ）
波群から最大値及び最小値を検出して原波形のピ
ーク点の候補はピーク点であるか否かを判断する
段階(4)と、ピーク点の候補のうちからピーク点と
判定された各点ピーク点は結合しているか否かを
判断する段階(5)と、隣接するピーク点相互が結合
していないと判定したとき、その相互間について
レベル変動により変位点を抽出する段階(6)、処理
対象のデータが無いとき、処理終了とする段階(7)
とからなる。そして、段階(5)において、２以上の
ピーク点が結合していると判定したときには、そ
れ等ピーク点を原波形特徴点とし、この段階(5)に
おいて隣接するピーク点相互が結合していないと
判定したときには、それ等ピーク点を原波形の特
徴点とし、この段階(5)において隣接するピーク点
相互が結合していないと判定したときには、段階
(6)へ移行するモード切換を決定する。こうして、
更に段階(6)により抽出された変位点を原波形の特
徴点とする。その結果、データ処理手段２は、上
記２つのモードによる特徴点抽出によりデータ圧
縮を行なうことになり、このようなデータ圧縮に
よると極めて大容量のデータを圧縮データ記憶媒
体２４に記憶できると共に、後にほとんど誤差な
く原波形を復元することを可能とするものであ
る。 また、第１７図ａの圧縮データ記憶媒体２４の
圧縮データを、同図に準じた構成である第１７図
ｂに示すようなデータ処理手段２′により、デー
タ復元部を構成しており、復元波形出力部２５を
有するものである。 データ処理手段２′のCPU２１′は、圧縮デー
タを受取り、一旦RAM２３′に記憶する。この
RAM２３′に記憶されたデータから3.2.5〜3.2.7
欄において復元アルゴリズムに従つて生体信号の
復元波形を復元波形出力部２５によつて出力す
る。 即ち、データ処理手段２′における復元アルゴ
リズムは、第１９図のフローチヤートに示すよう
に、処理対象のデータが存在しているか否かを判
断する段階(8)と、処理対象のデータをセグメント
分割するか否かを判断する段階(9)と、スプライン
曲線によりセグメント毎に特徴点間を補間する段
階(10)と、補間去れたセグメント相互をマツチング
する段階（11）と、処理対象のデータが無いと
き、処理終了とする段階（12）とからなる。そし
て、段階（11）によりセグメント相互のマツチン
グが行なわれる毎に復元波形出力部２５には次々
と復元波形が表われるものである。 ４ 本発明と従来との比較 次に本発明の生体信号処理方式による場合と、
従来のAZTEC法による場合とを比較した結果に
ついて詳述する。 ４ １ 方法 ここで用いたデイジタル心電波形は、サンプ
リング周波数500Hz、8bitでＡ−Ｄ変換したも
のである。サンプルとしては、標準的な波形の
他、筋電図ののつたものをいくつか用意した。
近似誤差としては、次式に示されるPRD
（Percent.Rms.Different）を用いる。 (iii) Percent Rms−Different PRD＝rmse／rmsv×100 ｖ(i)：原波形 (i)：復元波形 また、圧縮率COMPは次式による。 COMP＝抽出点の数／原波形のサンプル数×100 (23) （本発明の処理） COMP＝ 抽出したフラツトとスローブの数／原波形のサンプル数
×100 (24) （AZTEC） ここで、本発明の処理方式ではLth，
Pth，AZTECでは、Lth，Pth，を変化さ
せて、結果を比較する。その他のパラメー
タは、特にことわらない限り、次の値を用
いてある。 ｎ＝10（Ｔ＝２×103sec）（２階差分抽出点
の周波数特性） Sth＝1.5［ドツト／サンプル］（分割） σ＝0.3 （張力因子） ４ ２ 結果 本発明の処理方式とAZTEC法とを比較す
るのに用いた心電図波形を第２０図(1)〜(6)に
示す。 (i) 圧縮状況の比較 第２１図乃至第２４図は本発明の処理方
式(a)並びにAZTEC法ｂについて、圧縮状
況を示すタイムチヤートであり、 本発明の処理方式ａについては、 原波形ｖ（ｔ）， 原波形から求めた抽出点及び分割点P1 復元波形（）， 原波形と復元波形とを重ね合わせたもの
ｖを示している。 また、AZTEC法ｂについては、 原波形ｖ（ｔ）， 原波形から求めたフラツトはまたスロー
プの境界点P2， 復元波形（） を示している。 ここでは、圧縮率がほぼ等しいものを、
両方式の結果の中から選び出し、比較し易
いように並べた。 なお、第２１図ａ，ｂの場合、心電図波
形としては、第２０図(2)に示すものを用い
ており、第２１図ａは圧縮率COMP＝6.0
％、近似誤差PRD＝8.0％、第２２１図ｂ
はCOMP＝5.9％、PRD＝8.4％である。 また、第２２図ａ，ｂの心電図波形とし
ては、第２０図(3)に示すものを用いてお
り、第２２図ａはCOMP＝7.5％、PRD＝
6.3％、第２２図ｂはCOMP＝8.7％、PRD
＝8.3％である。 また、第２３図ａ，ｂの場合、心電図波
形としては、第２０図(5)に示すものを用い
ており、第２３図ａはCOMP＝8.6％、
PRD＝6.3％、第２３図ｂはCOMP＝9.8
％、PRD＝15.5％である。 また、第２４図ａ，ｂの場合、心電図波
形としては、第２０図ｂに示すものを用い
ており、第２４図ａはCOMP＝12.0％、
PRD＝5.3％、第２４図ｂはCOMP＝12.0
％、PRD＝14％である。 (ii) 圧縮率（PRD）−近似誤差（COMP）特
性 第２５図乃至第３０図は、閾値Pth，
lth，tthを変化ささて圧縮率に対する近似
誤差の変化を見た分布図であり、各図にお
いて白丸、黒丸印は本発明の処理方式の分
布、三角印はAZTEC法による分布を示し
ている。また、各図中の（ ）内の値は
（Lth，Pth）または（Lth，Tth）であり、
各々の分布は、鎖線または実線により結ば
れている。鎖線及び実線は、２つの閾値の
どちらかを一定にした特性曲線となる。矢
印の向きは、閾値が大きくなる方向であ
る。 なお、第２５図乃至第３０図のそれぞれ
は、心電図波形として次の通りの波形が適
用された。 第２５図は第２０図(1)の心電図波形、 第２６図は第２０図(2)の心電図波形、 第２７図は第２０図(3)の心電図波形、 第２８図は第２０図(4)の心電図波形、 第２９図は第２０図(5)の心電図波形、 第３０図は第２０図(6)の心電図波形、 の場合である。 このようなPRD−COMP特性の閾値変
化を第３１図ａ，ｂに示す。但し、図ａは
本発明の処理方式の場合であり、図ｂは
AZTEC法の場合である。なお、lthの単
位：［ドツト］、Pthの単位：［ドツト］、
Tthの単位：［サンプル］である。 (iii) 張力因子σ 張力因子はσ復元の際のパラメーターで
あり、これを変化させることにより、圧縮
率は変化しない。またσを大幅に変化させ
ても、近似誤差にあまり変化は見られな
い。ここでは、第２０図(3)の心電図波形に
ついて、σとPRDとの関係を第１表に示
す。但し、Pth＝10.0、Lth＝３である。
【表】
４ ３ 結果の比較検討
3.4.2欄で示した結果から、両方式の特性
をまとめてみる。 (1) 全面的な傾向 第２５図乃至第３０図に示すPRD−
COMP特性分布図は、本発明の処理方式
による圧縮の分布が、概ねAZTECの分布
よりも左下に存在する。特に波形が急峻に
なるほどこの傾向が強くなる。これは本発
明の処理方式が、AZTECと比較して、圧
縮率、近似誤差ともに良好であることを示
している。 (2) 閾値による変化 閾値Pthは、モードの状態変化を支配す
る値である。すなわちPthが大きくなる
と、レベル抽出が支配的となり、逆に小さ
くなると、２階差分による抽出が支配的と
なる。実際、Pth＝3.0（ここで試みたうち
の最小値）にした場合、ほとんどが２階差
分値により抽出された点となる。第２５図
乃至第３０図を調べると、Pthを小さくし
た場合、多少COMPは小さくなる。これ
は、２階差分値モードが支配的となり、レ
ベル抽出が行なわれなくなるからである。
従つて僅かではあるが、PRDが増加する。 閾値Lthを変化させると、そのPRD−
COMP特性曲線は、本発明の処理方式及
びAZTEC法ともに概ねPRDが大きくなる
につれてCOMPが小さくなる傾向を示す。
更に詳しく調べると、本発明の処理方式に
よる圧縮では、第３２図Ａ，Ｂにおいて白
丸印を結線して示されるように、２つのタ
イプに別けられる。なお、斜線で示す部分
はAZTEC法の場合である。 第３２図Ａに示すタイプＡは、常に、
PRDが大きくなるにつれてCOMPが小さ
くなる傾向を示すもので、第２０図(3)乃至
第２０図(6)のように全体に急峻な心電図波
形を圧縮する場合が、このタイプＡとな
る。 第３２図Ｂに示すタイプＢは、Lthが大
きくなると、PRD−COMP特性曲線が大
きく振動するもので、第２０図(1)及び第２
０図(2)のような緩やかな心電図波形を圧縮
する場合、このタイプＢとなる。特性曲線
が振動する限界は、第２０図(1)及び第２０
図(2)の心電図波形の場合、どちらもLth＝
４の点である。これは第３３図で示される
ように僅かな閾値の変化により、平坦部分
付近の抽出状態が変わるからである。 AZTECの閾値Tthは、Tth＝１の場合、
極端に圧縮率が悪くなるが、これは第３４
図で示すように本来スロープであらわされ
るべき部分が、多くのフラツトであらわさ
れたためである。 (3) 最適な閾値 閾値のなかのあるものは、処理する波形
に応じて、その値を変化させることによ
り、圧縮率および近似誤差を最小にするこ
とができる。たとえば第２０図(1)，(2)で
は、Lth＝３がPRD，COMPともに小さく
最適な値であり、Lthをこれ以上大きくす
ると、近似誤差が大きくなる。ところが第
２０図(3)，(5)では、Lthを大きくしても、
近似誤差はほとんど変化せず、最適なlth
は、第２０図(1)，(2)の場合に比べて大きな
値となる。そこで本節では、一般的な波形
に対して、最適な閾値はどのようなものか
を調べる。 まず、閾値Pthは、これを大きく変化さ
せても近似誤差、圧縮率はあまり変化がな
いことを上掲(2)欄で述べた。そこでここで
はシユミレーシヨンに用いたPthに対して
Pth Pth＝100×Pth／swing［％］ (25) swing＝振幅の最大値−振幅の最小値
(26) を求めて第２表にまとめる。 閾値Lthは、近似誤差および圧縮率に大
きく影響する。ところがLthは、レベル抽
出が施された比較的平坦な部分に影響し、
このような部分の状態は（26）式に示す
swingとは相関が小さい。
をまとめてみる。 (1) 全面的な傾向 第２５図乃至第３０図に示すPRD−
COMP特性分布図は、本発明の処理方式
による圧縮の分布が、概ねAZTECの分布
よりも左下に存在する。特に波形が急峻に
なるほどこの傾向が強くなる。これは本発
明の処理方式が、AZTECと比較して、圧
縮率、近似誤差ともに良好であることを示
している。 (2) 閾値による変化 閾値Pthは、モードの状態変化を支配す
る値である。すなわちPthが大きくなる
と、レベル抽出が支配的となり、逆に小さ
くなると、２階差分による抽出が支配的と
なる。実際、Pth＝3.0（ここで試みたうち
の最小値）にした場合、ほとんどが２階差
分値により抽出された点となる。第２５図
乃至第３０図を調べると、Pthを小さくし
た場合、多少COMPは小さくなる。これ
は、２階差分値モードが支配的となり、レ
ベル抽出が行なわれなくなるからである。
従つて僅かではあるが、PRDが増加する。 閾値Lthを変化させると、そのPRD−
COMP特性曲線は、本発明の処理方式及
びAZTEC法ともに概ねPRDが大きくなる
につれてCOMPが小さくなる傾向を示す。
更に詳しく調べると、本発明の処理方式に
よる圧縮では、第３２図Ａ，Ｂにおいて白
丸印を結線して示されるように、２つのタ
イプに別けられる。なお、斜線で示す部分
はAZTEC法の場合である。 第３２図Ａに示すタイプＡは、常に、
PRDが大きくなるにつれてCOMPが小さ
くなる傾向を示すもので、第２０図(3)乃至
第２０図(6)のように全体に急峻な心電図波
形を圧縮する場合が、このタイプＡとな
る。 第３２図Ｂに示すタイプＢは、Lthが大
きくなると、PRD−COMP特性曲線が大
きく振動するもので、第２０図(1)及び第２
０図(2)のような緩やかな心電図波形を圧縮
する場合、このタイプＢとなる。特性曲線
が振動する限界は、第２０図(1)及び第２０
図(2)の心電図波形の場合、どちらもLth＝
４の点である。これは第３３図で示される
ように僅かな閾値の変化により、平坦部分
付近の抽出状態が変わるからである。 AZTECの閾値Tthは、Tth＝１の場合、
極端に圧縮率が悪くなるが、これは第３４
図で示すように本来スロープであらわされ
るべき部分が、多くのフラツトであらわさ
れたためである。 (3) 最適な閾値 閾値のなかのあるものは、処理する波形
に応じて、その値を変化させることによ
り、圧縮率および近似誤差を最小にするこ
とができる。たとえば第２０図(1)，(2)で
は、Lth＝３がPRD，COMPともに小さく
最適な値であり、Lthをこれ以上大きくす
ると、近似誤差が大きくなる。ところが第
２０図(3)，(5)では、Lthを大きくしても、
近似誤差はほとんど変化せず、最適なlth
は、第２０図(1)，(2)の場合に比べて大きな
値となる。そこで本節では、一般的な波形
に対して、最適な閾値はどのようなものか
を調べる。 まず、閾値Pthは、これを大きく変化さ
せても近似誤差、圧縮率はあまり変化がな
いことを上掲(2)欄で述べた。そこでここで
はシユミレーシヨンに用いたPthに対して
Pth Pth＝100×Pth／swing［％］ (25) swing＝振幅の最大値−振幅の最小値
(26) を求めて第２表にまとめる。 閾値Lthは、近似誤差および圧縮率に大
きく影響する。ところがLthは、レベル抽
出が施された比較的平坦な部分に影響し、
このような部分の状態は（26）式に示す
swingとは相関が小さい。
【表】
【表】
第２０図(6)は急峻な波形で有るが値は小さ
い。これはレベル抽出がかなり平坦な部分
（第２０図(1)〜(6)には現われていない部分：
Ｒ波の前に存在する）のみに施されたためで
ある。 波形が平坦であるほどLthは小さくなけれ
ばならず、逆に急峻であれば、Lthは大きく
できると考えられる。そのため、波形が平坦
であるかどうかをあらわす何らかの量を求め
なければならない。 そこで、次のようなri，tiを求める。 ri＝tie-oT 〓t=tib+nT ｛ｖ（ｔ＋nT）−ｖ（ｔ−nT）｝2 (27) ti＝tie−tib−2nT (28) ここに、ｉ回目のレベル抽出が、ｔ＝tibか
らtieの間で施されるものとする。すなわちri
はｖ（ｔ）の微分値を２乗して積分したもの
であり、tiはその積分区間の長さである。ｎ
個のri，tiからρ ρ＝o 〓i=1 ri／o 〓i=1 ti (29) を得る。これはレベル抽出が施される部分の
波形の状態をあらわし、波形が平坦なほどρ
は小さくなる。第３表に各サンプルのρを示
す。 さらに、このρを用いてLth Lth＝Lth／ρ (30) を求める。個のようなLthは波形の状態を考
慮した閾値となる。第３５図に、PRDとLth
の関係を第２０図(1)〜(6)の各サンプルについ
て示す。この図から、一般にLthが大きくな
ると、PRDの値が不安定になることがわか
る。PRDが不安定になるのは、概ねLth≧
0.6の場合であり、これはどの波形について
も共通して言えることである。そこで少し、
余裕をもつて、Lth＝0.5を上限値とすると、
この値を用いて、未知の波形に対して、あら
かじめ閾値を設定できる。例えば第２０図
(3)，(5)ではLth＝３、それ以外の第２０図
(1)，(2)，(4)，(6)ではLth＝２が最適な値とし
て設定される。 ４ ４ 本発明の処理方式における最適な閾値設
定方法 3.4.3欄で述べたことを用いて、未知の波
形に対して最適な閾値を設定する方法を考え
る。 (i) Pth：これは（26）式Swingに対してそ
の10〜15％を定める。Swingは前一心拍分
のデータがあれば容易に求まる。 (ii) Lth：レベル抽出が施される際、これか
ら施される部分の波形を調べ、ρを求め
る。あらかじめ値の与えられているLthか
らLthを算出し、このLthを用いて抽出を
行なう。この時、Lthは、レベル抽出が行
なわれる部分に応じて適応的に変化する。 ここで(i)，(ii)による設定方法および
Pth，Lthの値に信ぴよう性を持たせるた
めには、さらに多くのサンプルについてシ
ユミレーシヨンを行なわなければならな
い。しかし今の段階でも(i)，(ii)の方法はあ
る程度の目やすになると考えられる。 第３６図ａ，ｂは未知の波形に対して、
Pth，Lthを用いて閾値を決定し圧縮を行
なつた結果である。データは12bitでPth＝
12％、Lth＝0.7を用いた。 ４ ５ その他のパラメータについて 本発明処理方式とAZTEC法との比較で
は、その他のパラメータのSth，ｎは、固定
した。この中では、これを変化させても結果
はあまり変わらないことを第６章で示した。
Sthは、概ねQRS波のピークで分割されるよ
うな値を選ぶ。ｎの値は大きすぎると抽出点
がピークから大きくずれる。小さいとこまか
な雑音成分が影響する。 ここでは経験的に求めた値としてｎ＝10す
なわちnT＝20msecを用いたが、これは丁
度、QR波のピークの時間間隔に相当する。
これを応用して、２階差分値によりQRS波
群を検出している例がある。 これらのパラメータは、サンプリング周波
数Ａ−Ｄ変換ビツト数が決定すれば固定でき
る。 以上の説明で明らかなように、本発明によ
れば、生体信号をＡ／Ｄ変換後、２階差分値
による抽出によつて、QRS波のような急峻
なピーク点を特徴点としてとらえ、更にレベ
ル変動による抽出によつて、STセグメント
のような緩やかな部分の変位点を特徴点とし
てとらえるので、生体信号の原波形の特徴点
を正確にとらえてデータ圧縮することができ
る。また、上記のように原波形を圧縮するこ
とにより得られたデータの特徴点間をスプラ
イン函数を用いて補間するので、ほとんど歪
のない復元波形を得ることができる。
い。これはレベル抽出がかなり平坦な部分
（第２０図(1)〜(6)には現われていない部分：
Ｒ波の前に存在する）のみに施されたためで
ある。 波形が平坦であるほどLthは小さくなけれ
ばならず、逆に急峻であれば、Lthは大きく
できると考えられる。そのため、波形が平坦
であるかどうかをあらわす何らかの量を求め
なければならない。 そこで、次のようなri，tiを求める。 ri＝tie-oT 〓t=tib+nT ｛ｖ（ｔ＋nT）−ｖ（ｔ−nT）｝2 (27) ti＝tie−tib−2nT (28) ここに、ｉ回目のレベル抽出が、ｔ＝tibか
らtieの間で施されるものとする。すなわちri
はｖ（ｔ）の微分値を２乗して積分したもの
であり、tiはその積分区間の長さである。ｎ
個のri，tiからρ ρ＝o 〓i=1 ri／o 〓i=1 ti (29) を得る。これはレベル抽出が施される部分の
波形の状態をあらわし、波形が平坦なほどρ
は小さくなる。第３表に各サンプルのρを示
す。 さらに、このρを用いてLth Lth＝Lth／ρ (30) を求める。個のようなLthは波形の状態を考
慮した閾値となる。第３５図に、PRDとLth
の関係を第２０図(1)〜(6)の各サンプルについ
て示す。この図から、一般にLthが大きくな
ると、PRDの値が不安定になることがわか
る。PRDが不安定になるのは、概ねLth≧
0.6の場合であり、これはどの波形について
も共通して言えることである。そこで少し、
余裕をもつて、Lth＝0.5を上限値とすると、
この値を用いて、未知の波形に対して、あら
かじめ閾値を設定できる。例えば第２０図
(3)，(5)ではLth＝３、それ以外の第２０図
(1)，(2)，(4)，(6)ではLth＝２が最適な値とし
て設定される。 ４ ４ 本発明の処理方式における最適な閾値設
定方法 3.4.3欄で述べたことを用いて、未知の波
形に対して最適な閾値を設定する方法を考え
る。 (i) Pth：これは（26）式Swingに対してそ
の10〜15％を定める。Swingは前一心拍分
のデータがあれば容易に求まる。 (ii) Lth：レベル抽出が施される際、これか
ら施される部分の波形を調べ、ρを求め
る。あらかじめ値の与えられているLthか
らLthを算出し、このLthを用いて抽出を
行なう。この時、Lthは、レベル抽出が行
なわれる部分に応じて適応的に変化する。 ここで(i)，(ii)による設定方法および
Pth，Lthの値に信ぴよう性を持たせるた
めには、さらに多くのサンプルについてシ
ユミレーシヨンを行なわなければならな
い。しかし今の段階でも(i)，(ii)の方法はあ
る程度の目やすになると考えられる。 第３６図ａ，ｂは未知の波形に対して、
Pth，Lthを用いて閾値を決定し圧縮を行
なつた結果である。データは12bitでPth＝
12％、Lth＝0.7を用いた。 ４ ５ その他のパラメータについて 本発明処理方式とAZTEC法との比較で
は、その他のパラメータのSth，ｎは、固定
した。この中では、これを変化させても結果
はあまり変わらないことを第６章で示した。
Sthは、概ねQRS波のピークで分割されるよ
うな値を選ぶ。ｎの値は大きすぎると抽出点
がピークから大きくずれる。小さいとこまか
な雑音成分が影響する。 ここでは経験的に求めた値としてｎ＝10す
なわちnT＝20msecを用いたが、これは丁
度、QR波のピークの時間間隔に相当する。
これを応用して、２階差分値によりQRS波
群を検出している例がある。 これらのパラメータは、サンプリング周波
数Ａ−Ｄ変換ビツト数が決定すれば固定でき
る。 以上の説明で明らかなように、本発明によ
れば、生体信号をＡ／Ｄ変換後、２階差分値
による抽出によつて、QRS波のような急峻
なピーク点を特徴点としてとらえ、更にレベ
ル変動による抽出によつて、STセグメント
のような緩やかな部分の変位点を特徴点とし
てとらえるので、生体信号の原波形の特徴点
を正確にとらえてデータ圧縮することができ
る。また、上記のように原波形を圧縮するこ
とにより得られたデータの特徴点間をスプラ
イン函数を用いて補間するので、ほとんど歪
のない復元波形を得ることができる。
第１図乃至第１６図は本発明の生体信号処理方
式の構成説明図であつて、第１図は心電図波形及
びこの特徴点の模式図、第２図は線形予測誤差の
説明図、でい３図はＰオペレーターの周波数特性
曲線図、第４図はピーク点の候補の説明図、第５
図は２階差分点のピークの説明図、第６図ａ，ｂ
はピーク点の結合状況説明図、第７図はレベル変
動による特徴点抽出の説明図、第８図はデータ圧
縮法の説明図、第９図乃至第１３図はスプライン
曲線による補間法の説明図、第１４図はスプライ
ン曲線のたるみの説明図、第１５図ａ，ｂ，ｃは
セグメント分割の説明図、第１６図ａ，ｂは境界
条件の説明図である。第１７図乃至第３６図は本
発明の一実施例の説明図であつて、第１７図ａ，
ｂは本発明の処理方式の適用されたブロツク図、
第１８図は特徴点抽出のアルゴリズムについての
フローチヤート、第１９図は特徴点抽出のアルゴ
リズムについてのフローチヤート、第１９図は復
元アルゴリズムについてのフローチヤート、第２
０図(1)〜(6)は心電図波形のサンプル例図、第２１
図乃至第２４図は本発明の処理方式とAZTECと
の圧縮状況の比較図、第２５図乃至第３０図は圧
縮率PRD−近似誤差COMP特性図、第３１図ａ，
ｂはPRD−COMP特性の閾値変化説明図、第３
２図はLthによるPRD−COMP特性曲線図、第３
３図はLthによる誤差の変化説明図、第３４図は
TthによるAZTEC復元波形の変化図、第３５図
はLthとPRDの関係説明図、第３６図ａ，ｂは
Pth，Lthを用いて閾値を設定した例図である。
式の構成説明図であつて、第１図は心電図波形及
びこの特徴点の模式図、第２図は線形予測誤差の
説明図、でい３図はＰオペレーターの周波数特性
曲線図、第４図はピーク点の候補の説明図、第５
図は２階差分点のピークの説明図、第６図ａ，ｂ
はピーク点の結合状況説明図、第７図はレベル変
動による特徴点抽出の説明図、第８図はデータ圧
縮法の説明図、第９図乃至第１３図はスプライン
曲線による補間法の説明図、第１４図はスプライ
ン曲線のたるみの説明図、第１５図ａ，ｂ，ｃは
セグメント分割の説明図、第１６図ａ，ｂは境界
条件の説明図である。第１７図乃至第３６図は本
発明の一実施例の説明図であつて、第１７図ａ，
ｂは本発明の処理方式の適用されたブロツク図、
第１８図は特徴点抽出のアルゴリズムについての
フローチヤート、第１９図は特徴点抽出のアルゴ
リズムについてのフローチヤート、第１９図は復
元アルゴリズムについてのフローチヤート、第２
０図(1)〜(6)は心電図波形のサンプル例図、第２１
図乃至第２４図は本発明の処理方式とAZTECと
の圧縮状況の比較図、第２５図乃至第３０図は圧
縮率PRD−近似誤差COMP特性図、第３１図ａ，
ｂはPRD−COMP特性の閾値変化説明図、第３
２図はLthによるPRD−COMP特性曲線図、第３
３図はLthによる誤差の変化説明図、第３４図は
TthによるAZTEC復元波形の変化図、第３５図
はLthとPRDの関係説明図、第３６図ａ，ｂは
Pth，Lthを用いて閾値を設定した例図である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 生体信号を、デイジタル信号に変換するＡ／
Ｄ変換手段と、該Ａ／Ｄ変換手段の出力から生体
信号の原波形の特徴点を求めて原波形を圧縮する
データ処理手段とを具備し、 上記データ処理手段は、入力したデイジタル信
号に対して２段差分変換を施す２段差分変換手
段、前記２階差分変換手段の出力信号から、ピー
ク点信号、ピーク候補点信号を検出する検出手
段、前記検出手段で検出されたピーク点信号間に
於けるピーク候補点信号の有、無を判定して非結
合、結合を示す信号を出力する手段、前記非結
合、結合を示す信号を出力する手段より結合を示
す信号が出力された場合、前記検出手段で検出さ
れたピーク点信号を、特徴点信号として出力する
特徴点信号出力手段、 前記非結合、結合を示す信号を出力する手段よ
り、非結合を示す信号が出力された場合、上記デ
イジタル信号に対して、レベル変動により変位点
を抽出し、これを特徴点信号として出力するレベ
ル変動検出手段、 前記特徴点信号検出手段から出力される特徴点
信号と前記レベル変動検出手段から出力される特
徴点信号を組合わせて圧縮信号を生成する手段を
有することを特徴とする生体信号処理方式。 ２ 上記データ処理手段は、上記のように原波形
を圧縮することにより得られたデータの特徴点間
をスプライン関数を用いて補間することにより復
元波形を得ることを更に特徴とする特許請求の範
囲第１項に記載した生体信号処理方式。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58089953A JPS59216282A (ja) | 1983-05-24 | 1983-05-24 | 生体信号処理方式 |
| EP84303460A EP0129981B1 (en) | 1983-05-24 | 1984-05-22 | Physiological signals processing system |
| DE8484303460T DE3483283D1 (de) | 1983-05-24 | 1984-05-22 | Verarbeitungssystem von physiologischen signalen. |
| US06/613,293 US4633884A (en) | 1983-05-24 | 1984-05-23 | Physiological signals processing system |
| CA000455078A CA1244092A (en) | 1983-05-24 | 1984-05-24 | Physiological signals processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58089953A JPS59216282A (ja) | 1983-05-24 | 1983-05-24 | 生体信号処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59216282A JPS59216282A (ja) | 1984-12-06 |
| JPH0347093B2 true JPH0347093B2 (ja) | 1991-07-18 |
Family
ID=13985059
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58089953A Granted JPS59216282A (ja) | 1983-05-24 | 1983-05-24 | 生体信号処理方式 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4633884A (ja) |
| EP (1) | EP0129981B1 (ja) |
| JP (1) | JPS59216282A (ja) |
| CA (1) | CA1244092A (ja) |
| DE (1) | DE3483283D1 (ja) |
Families Citing this family (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4736295A (en) * | 1984-09-26 | 1988-04-05 | Gerard Lachiver | Method and apparatus for mathematical characterization of the electrocardiogram |
| US4893632A (en) * | 1988-04-13 | 1990-01-16 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and apparatus for comparing waveform shapes of time-varying signals |
| DE3817052A1 (de) * | 1988-05-19 | 1989-11-30 | Draegerwerk Ag | Verfahren zur ueberwachung von patientendaten und schaltungsanordnung hierzu |
| JPH02228569A (ja) * | 1989-01-30 | 1990-09-11 | Tektronix Inc | デジタル化した波形のトップライン及びベースラインを求める方法 |
| US5421342A (en) * | 1991-01-18 | 1995-06-06 | Mortara Instrument, Inc. | Filter apparatus and method for reducing signal noise using multiple signals obtained from a single source |
| US5263486A (en) * | 1991-11-01 | 1993-11-23 | Telectronics Pacing Systems, Inc. | Apparatus and method for electrocardiogram data compression |
| FR2722313B1 (fr) * | 1994-07-07 | 1997-04-25 | Ela Medical Sa | Procede de compression de donnees physiologiques, notamment d'active cardiaque, en particulier pour un enregistrement holter d'electrocardiogrammes ou d'electrogrammes |
| US5699807A (en) * | 1994-07-26 | 1997-12-23 | Nihon Kohden Corporation | Blood pressure measuring system |
| SE9403608D0 (sv) | 1994-10-21 | 1994-10-21 | Siemens Elema Ab | Förfarande och anordning för att analysera stora mängder information |
| US5602550A (en) * | 1995-06-19 | 1997-02-11 | Bio-Logic Systems Corp. | Apparatus and method for lossless waveform data compression |
| AU693388B2 (en) * | 1995-11-22 | 1998-06-25 | Medtronic, Inc. | System and method for compressing digitized signals in implantable and battery powered devices |
| US5836982A (en) * | 1997-02-19 | 1998-11-17 | Medtronic, Inc. | System and method of data compression and non-linear sampling for implantable and battery-powered devices |
| US6152883A (en) * | 1998-06-23 | 2000-11-28 | Dalhousie University | KLT-based quality controlled compression of a single lead egg |
| US6161043A (en) * | 1999-02-22 | 2000-12-12 | Pacesetter, Inc. | Implantable cardiac device having event recording capability with compression |
| US6520910B1 (en) | 2000-10-13 | 2003-02-18 | Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. | Method and system of encoding physiological data |
| KR100399737B1 (ko) * | 2001-11-13 | 2003-09-29 | 김정국 | 신호 파형의 분할 및 분할된 구간의 특성화 방법 |
| US9530425B2 (en) | 2005-02-23 | 2016-12-27 | Vios Medical Singapore Pte. Ltd. | Method and apparatus for signal decomposition, analysis, reconstruction and tracking |
| WO2006091636A2 (en) | 2005-02-23 | 2006-08-31 | Digital Intelligence, L.L.C. | Signal decomposition and reconstruction |
| KR100675019B1 (ko) * | 2006-02-02 | 2007-01-29 | 김정국 | 기울기 추적파를 이용한 저주파 또는 고주파 신호 분리방법 |
| FR2923104B1 (fr) * | 2007-10-26 | 2013-07-05 | Eads Europ Aeronautic Defence | Procede et systeme pour la compression et la reconstruction d'un signal numerique pseudo-sinusoidal |
| US9075446B2 (en) * | 2010-03-15 | 2015-07-07 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for processing and reconstructing data |
| US9136980B2 (en) | 2010-09-10 | 2015-09-15 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for low complexity compression of signals |
| JP6032714B2 (ja) * | 2012-02-08 | 2016-11-30 | 国立大学法人九州工業大学 | 生体情報処理装置、生体情報処理システム、生体情報の圧縮方法、及び、生体情報の圧縮処理プログラム |
| JP5869925B2 (ja) * | 2012-03-15 | 2016-02-24 | 日本光電工業株式会社 | 心筋興奮波形検出装置、および検出プログラム |
| US11602311B2 (en) | 2019-01-29 | 2023-03-14 | Murata Vios, Inc. | Pulse oximetry system |
| CN110376635B (zh) * | 2019-07-09 | 2024-06-04 | 浙江大学 | 测量宇宙射线μ子寿命的实验仪器及测量方法 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3581219A (en) * | 1967-10-24 | 1971-05-25 | Ibm | System for dynamically adjusting clipping in editing electrocardiogram waves |
| GB1430389A (en) * | 1972-06-21 | 1976-03-31 | Solartron Electronic Group | Computing apparatus for tracking movinb objects |
| US4109243A (en) * | 1976-04-26 | 1978-08-22 | American Optical Corporation | Data sequence display system and time-compression system therefor |
| FR2393370B1 (fr) * | 1977-05-31 | 1980-09-19 | Inst Nat Sante Rech Med | Appareil d'acquisition et de pretraitement de donnees electrocardiographiques ou vectocardiographiques |
| DE2755643A1 (de) * | 1977-12-14 | 1979-06-21 | Zeiss Carl Fa | Verfahren und anordnung zur elektronischen langzeit-herzueberwachung |
| DE2844158C3 (de) * | 1978-10-10 | 1981-10-15 | Burda Verwaltungs Kg Schutterwald, 7600 Offenburg | Verfahren zur Reproduktion von Originalvorlagen welche bezüglich ihres Farbgehaltes nach einem Dreibereichsverfahren abgetastet werden |
| US4417306A (en) * | 1980-01-23 | 1983-11-22 | Medtronic, Inc. | Apparatus for monitoring and storing utilizing a data processor |
| US4449536A (en) * | 1980-10-31 | 1984-05-22 | Sri International | Method and apparatus for digital data compression |
-
1983
- 1983-05-24 JP JP58089953A patent/JPS59216282A/ja active Granted
-
1984
- 1984-05-22 DE DE8484303460T patent/DE3483283D1/de not_active Expired - Fee Related
- 1984-05-22 EP EP84303460A patent/EP0129981B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1984-05-23 US US06/613,293 patent/US4633884A/en not_active Expired - Fee Related
- 1984-05-24 CA CA000455078A patent/CA1244092A/en not_active Expired
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CA1244092A (en) | 1988-11-01 |
| EP0129981B1 (en) | 1990-09-26 |
| DE3483283D1 (de) | 1990-10-31 |
| EP0129981A2 (en) | 1985-01-02 |
| EP0129981A3 (en) | 1987-01-14 |
| JPS59216282A (ja) | 1984-12-06 |
| US4633884A (en) | 1987-01-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0347093B2 (ja) | ||
| Abenstein et al. | A new data-reduction algorithm for real-time ECG analysis | |
| US5657398A (en) | High-quality, low-bit-rate method of compressing waveform data | |
| Ranjeet et al. | ECG signal compression using optimum wavelet filter bank based on kaiser window | |
| KR20140139564A (ko) | Ｅｃｇ 모니터링을 위한 시스템들 및 방법들 | |
| CN113192062A (zh) | 一种基于图像复原的动脉斑块超声图像自监督分割方法 | |
| Boltaevich | Estimation affects of formats and resizing process to the accuracy of convolutional neural network | |
| KR20140104143A (ko) | 템플릿 기반 심전도 신호 압축 및 복원 방법 | |
| EP0198924A1 (en) | Signal processing system | |
| Alsenwi et al. | Hybrid compression technique with data segmentation for electroencephalography data | |
| El Bouny et al. | Convolutional denoising auto-encoder based awgn removal from ecg signal | |
| Bui et al. | Design of a nearly linear-phase IIR filter and JPEG compression ECG signal in real-time system | |
| CN113995417A (zh) | 基于lstm自编码器的心电信号异常预测方法及系统 | |
| KR102370622B1 (ko) | 심층학습에 기반한 신호 압축 시스템 및 방법 | |
| DE69727545T2 (de) | Vorrichtung und Verfahren zur Handschriftkomprimierung | |
| Yousri et al. | A design for an efficient hybrid compression system for EEG data | |
| Rajankar et al. | An optimized transform for ecg signal compression | |
| Abo-Zahhad et al. | Electrocardiogram data compression algorithm based on the linear prediction of the wavelet coefficients | |
| Pandhe et al. | Review and enhancement of ECG data compression and reconstruction method for portable devices | |
| CN117747040B (zh) | 一种产妇产后护理状况远程监控方法及系统 | |
| Huang et al. | ECG compression with block encoding | |
| Blanco-Velasco et al. | Efficient ECG compression based on M-channel maximally decimated filter banks | |
| Negoita et al. | On a compression algorithm for ECG signals | |
| Soussi et al. | A New compression scheme based on adaptive vector quantization and singular value decomposition | |
| Velchev | Multi-lead ECG Compression Approach using Combination of Linear Transformations |