JPH0622915A - Ｅｃｇ信号に基づく心臓不整脈検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 不整脈が正確に検出される不整脈検出装置を
提供する。 【構成】 不正脈検出装置が、ＥＣＧ装置から少なくと
も１個の連続アナログ信号を取得する手段と、そのアナ
ログ信号に基づいて少なくとも１個のデジタル信号を発
生させる手段と、その少なくとも１個のデジタル信号か
ら複数のスカラ信号を発生させる手段と、そのスカラ信
号から特徴情報を抽出する手段と、その抽出特徴情報の
種類の数に等しい次元を持つ特徴情報空間にその抽出特
徴情報をプロットする手段とを含む。正常なＱＲＳ群
が、前記特徴情報空間においてＱＲＳ特徴情報のクラス
タ内に位置付けられたＱＲＳ群の個数に基づいて判別さ
れる。その正常ＱＲＳ群の判別後に取得されるＱＲＳ群
の各々は、複数のルールと、その判別前後の両方の正常
ＱＲＳ群に関してのその判別後の各ＱＲＳ群の位置とに
基づいてグループ分けされる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、心電計ないしＥＣＧ装
置に関し、特に、生体の心臓血管系から発生する信号に
含まれるＱＲＳ群の特徴情報に基づいて不整脈を検出す
る装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】図１は、典型的なＥＣＧ波形の一部であ
って、２つの正常な心拍と１つの異常な心拍を示してい
る。少数の数字や特徴情報を用いることによりＥＣＧ信
号中のＱＲＳ形状を数量化し、心室性期外収縮（ＰＶ
Ｃ）等の検出や心臓不整脈の数量化を行う種々の方法お
よび装置が既に知られている。一般に、ＱＲＳ波形情報
を利用して心拍を類似する群にグループ分けすることに
より、形状的に類似する心拍から得られる特徴情報を、
任意の心拍が正常なものであるかあるいはＰＶＣ等の異
常なものであるかの判別に利用することができる。既存
のＱＲＳ特徴情報抽出装置では、最初の工程としてＱＲ
Ｓが検出される。すなわち、まずＱＲＳ候補が検出さ
れ、該検出期時間を含むウインドウ内に含まれるＥＣＧ
データの一部が取り出される。次いで、ＱＲＳパターン
ベクトル等の当該ウインドゥ内のＥＣＧデータが、ＱＲ
Ｓ特徴情報ベクトル等のＱＲＳ形状を表す特徴情報に変
換される。これまでに、上記ＱＲＳパターンベクトルを
少ない種類の特徴情報に変換する種々の技法が提案、実
施されてきた。例えば、米国特許第４，３３６，８１０
号によって開示されるＥＣＧ記録の不整脈分析方法／装
置では、磁気記録されたＥＣＧテープがスキャンされて
ＱＲＳ群が検出される。スキャンされたＥＣＧ信号はデ
ジタル変換され、テンプレートとしてグループ分けされ
た既知のＱＲＳパターンと比較される。今回比較された
ＱＲＳ群に類似するパターンが見つからない場合には、
新たにテンプレートが作成され、次のＱＲＳ群がスキャ
ンされグループ化される。各ＱＲＳ群のグループ化は、
ＱＲＳ群の幅とＱＲＳ群の基線の上下の面積とを含むＱ
ＲＳ群の形状の諸特徴情報に基づいて行われる。各ＱＲ
Ｓ群はテンプレートを利用したグループ化により、正
常、上室性期外収縮、心室性期外収縮ないしは不明（un
known ）と判別される。米国特許４，５８３，５５３号
が開示する装着携行型ＥＣＧ分析／記録装置において
は、患者のＥＣＧ信号がデジタル化された後ハードウエ
ア回路によるフィルタにかけられ、次いで、ＱＲＳ群の
検出、グループ化、類似するＱＲＳ群の集団への組み入
れおよびその結果に基づく報告のためのアルゴリズムへ
の入力として使用される。このアルゴリズムは、リアル
タイムで作動し、１人の患者について４３種類（event
s）の検出ができるように設計されている。また、２チ
ャネルのＥＣＧを使用することによりグループ化に伴う
エラーが最小限に抑制される。米国特許４，７４２，４
５８号は、ＥＣＧ信号をフィルタにかけハードウエア回
路によってそのＥＣＧ信号に含まれるＱＲＳ群を分析す
るパターン認識分析方法／装置を開示する。それぞれが
ＱＲＳ群の特徴情報である傾きの（符号）変化点とその
（符号）変化点間の間隔とを利用することにより、その
ＥＣＧ信号を特定する指標（signiture ）が作成され、
ＱＲＳ群の検出、グループ化の際に、そのＱＲＳ群が類
似するＱＲＳ群のグループに組み込まれ、そのような適
合するグループがない場合には新しくグループが作成さ
れる。米国特許第４，５８９，４２０号は、ＥＣＧ信号
に含まれるＱＲＳ群を検出しそれをグループ化して患者
の状態の特徴を決定するアルゴリズムを使用するＥＣＧ
律動分析方法／装置を開示する。ＱＲＳ群幅、Ｒ−Ｒ間
隔、瞬間と平均の心拍数等の幾つもの異なったＱＲＳ群
の特徴情報が、ＥＣＧ信号から抽出される。ＱＲＳ群の
認定とグループ化とは、そのＱＲＳ群に含まれるノイズ
の量に基づいて行われる。心拍は２つの段階を経てグル
ープ化され、まず、新しいＱＲＳ群の各々がそれ以前の
ＱＲＳ群と比較され、次いでその比較結果に基づいて有
限状態機械finite state machine) 処理により検査され
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明の主な目的は、
ＱＲＳ群を分類することにより正常なＱＲＳ群と異常な
ＱＲＳ群とを区別する装置を提供することである。本発
明の他の目的は、Ｎ次元特徴情報空間にプロットされた
ＱＲＳ群候補のＮ種類の特徴情報に基づいて正常なＱＲ
Ｓ群を判別する装置を提供することである。本発明の他
の目的は、特徴情報空間内に位置するＱＲＳ群のクラス
タに基づいて、ＥＣＧ装置から得られるＱＲＳ群を正常
なものと異常なものとに区別する装置を提供することで
ある。本発明の他の目的は、特徴情報空間に位置するク
ラスタに含まれるＱＲＳ群の個数に基づいてＱＲＳ群を
正常なものと異常なものとに区別する装置を提供するこ
とである。本発明の他の目的は、ノイズおよび基線ドリ
フトの影響を受けることなくＱＲＳ群を位置付ける装置
を提供することである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記のおよびその他の目
的および効果は、本発明に従い、ＥＣＧ装置から得られ
る少なくとも１個の連続アナログ信号を取得し、該アナ
ロク信号に基づいて少なくとも１個のデジタル信号を発
生させ、その少なくとも１個のデジタル信号から複数の
スカラ信号を発生させ、該スカラ信号から複数の特徴情
報を抽出し、抽出された特徴情報の数に等しい次元を持
つ特徴情報空間内に該抽出特徴情報をプロットすること
により達成される。正常なＱＲＳ群は、特徴情報空間中
のＱＲＳ特徴情報のクラスタに含まれるＱＲＳ群の個数
と発生時間とに基づいて判別される。正常なＱＲＳ群の
判別の後に得られる後続のＱＲＳ群は、その正常ＱＲＳ
群との相対位置関係等に基づいてグループ分けされる。

【０００５】

【作用および発明の効果】本発明によれば、Ｎ次元の特
徴情報空間内に位置するＱＲＳ群のクラスタに含まれる
ＱＲＳ群の個数と発生時間とに基づいて、ＱＲＳ群を正
常なものと異常なものとにグループ分けされる。そし
て、正常なグループに属するＱＲＳ群を有する信号から
不整脈の有無が判断される。このため、正確に不整脈が
検出される。

【０００６】

【実施例】本発明によって達成される上記のおよびその
他の目的、特徴および効果は以下の実施例の説明によっ
て開示され、明確にされる。なお、以下の実施例の説明
のために参照される図において、対応する要素は一般に
同一符号によって指示される。図２には本発明の不整脈
検出装置１が示されている。装置１は、既存のＥＣＧ装
置に接続されその装置からＥＣＧ信号を受け取る第１、
第２、第３のチャンネルコネクタ１０、１２、１４を含
む。装置１はまた、取得されたＥＣＧ信号をマルチプレ
クサ（ＭＵＸ）１６とフィルタ−バンク１８を介して受
け取ってデジタル信号に変換するアナログ／デジタル変
換回路（ＡＤＣ）２０と、そのデシタル信号を処理し定
量化するマイクロプロセッサ−２２と、注記付きのＥＣ
Ｇデ−タを表示する表示器３２とを含む。マイクロプロ
セッサ−２２は、前記デシタル信号を受信しまた処理さ
れたＥＣＧデ−タを出力する入出力（Ｉ／Ｏ）回路２４
と、中央処理装置（ＣＰＵ）２６と、プログラム指令お
よび予め定められた定数とを記憶するＲＯＭ２８と、デ
ジタル信号とプログラムの中間結果と可変の定数（vari
able constants）とを記憶するＲＡＭ３０とを含む。

【０００７】Ｉ／Ｏ回路２４は、ＥＣＧ信号を集めるタ
イミングを制御するタイミング信号ＴをＭＵＸ１６に出
力する。信号Ｔにより、各チャネルコネクタ１０、１
２、１４から約２５０ヘルツ（Ｈｚ）の頻度でＥＣＧ信
号がサンプリングされる。信号Ｔによるサンプリング頻
度はフィルタバンク１８に設けられる後述のアンチエイ
リアシングフィルタ（anti-aliasing ）と共働するよう
に３００Ｈｚに設定されてもよい。ＡＤＣ回路２０は、
単位分解能が２．４マイクロボルト未満であって公称作
動電圧が±５ボルトである少なくとも１２ビットのデ−
タを発生させる従来のＡＤＣ回路である。

【０００８】フィルタ−バンク１８は、受け取ったＥＣ
Ｇ信号から高周波ノイズを除去するための従来のロ−パ
スアンチエイリアシングフィルタを含む。フィルタ−バ
ンク１８はさらに、受け取ったＥＣＧ信号からそれに無
関係なＡＣライン周波数（extraneous AC line frequen
cies）の誘導ノイズとその高調波ノイズを取り除くため
の従来のノッチフィルタを備えてもよい。このＡＣライ
ン周波数ノッチフィルタをソフトウエアにて構成し、マ
イクロプロセッサ２２によって実行するようにしてもよ
い。表示器３２は、ＥＣＧデータ、つまり、マーク付き
のＥＣＧ波形をチャート紙上に記録する従来の記録装置
である。表示器３２はマイクロプロセッサ２２と共働し
てＥＣＧデ−タを表に表すようにすることもできる。

【０００９】図２の装置１は、３個のアナログＥＣＧ信
号を同時に取得する手段としてのチャネルコネクタ１
０、１２、１４を備える。これら３個のＥＣＧ信号を供
給するＥＣＧ装置は、従来と同様のＥＣＧ装置（図示せ
ず）である。ＥＣＧ装置から３個のＥＣＧ信号を取得で
きない場合に、マイクロプロセッサ２２は、１個ないし
２個の信号を出力するように使用され得る。２個のＥＣ
Ｇ信号が利用可能な場合には、マイクロプロセッサ２２
はその２個のＥＣＧ信号の差に基づいて補間ＥＣＧ信号
を発生させる。また、１個のＥＣＧ信号のみが利用可能
な場合には、マイクロプロセッサ２２はその信号の０．
５倍に等しい第１補外信号とその信号の−１０倍に等し
い第２補外ＥＣＧ信号と発生させる。

【００１０】以下、本発明の第１実施例の不整脈検出装
置の作動を、図２乃至図５を参照して説明する。図３の
ステップＳ１０（以下単にＳ１０という。他のステップ
についても同じ）において装置１の作動が開始し、初期
処理が実行される。この初期処理では、特徴情報空間が
クリアされ、カウンタＣＯＵＮＴの値がゼロにリセット
される。さらに、初期状態を示すためにフラグＦＦが１
にセットされ、また、カウンタＷＡＲＭ−ＵＰ−ＣＯＵ
ＮＴの値が予め定められた値ＬＥＡＲＮＣＯＵＮＴと等
しい値に設定される。ＬＥＡＲＮＣＯＵＮＴの値は２０
から５００位の値の範囲内であればどのような値であっ
てもよいが、１２８位であることが望まい。

【００１１】次いでＳ２０においてＥＣＧ信号が取り込
まれる。チャネルコネクタ１０、１２、１４、ＭＵＸ１
６、フィルタ−バンク１８、ＡＤＣ回路２０は共働して
アナログＥＣＧ信号を取得し、そのアナログ信号をデジ
タル信号に変換し、そのデジタル信号をＲＡＭ３０に記
憶する。ＭＵＸ１６とＩ／Ｏ回路２４は共働して、ＥＣ
Ｇ信号を２５０Ｈｚ位ないし３００Ｈｚ位の所定のサン
プリング頻度でサンプリングする。こうして、コネクタ
１０、１２、１４を介して取得されたＥＣＧ信号にそれ
ぞれ対応するデジタル信号がベクトルｅ₁(t)、ｅ₂(t)、
ｅ₃(t)として取り出され、ＲＡＭ３０に記憶される。

【００１２】Ｓ３０では、記憶されたデジタル信号にＱ
ＲＳ群候補が含まれているか否かがチェックされる。図
４には、このＱＲＳ群候補特定ルーチンの具体的なステ
ップが図示されている。まずＳ３０１において、デジタ
ル信号ベクトルがスカラ信号に変換される。スカラ−信
号Ｍ(t) は次式を用いて求められる。 m(t)＝｜e₁(t) −e₁(t-1)][e₂(t)−e₂(t-1)][e₃(t)−e₃(t-1)]｜ M(t)＝｜m(t-1)＋m(t)＋m(t+1)｜ 但し、M(t)がスカラ−信号であり、t は時間、数字１は
前回ないし次回のサンプリングサイクルで得られるＥＣ
Ｇサンプルを示すために使用されている。例えば、サン
プリング頻度が２５０Ｈｚで４ミリ秒（msec）間隔で各
サンプルが取得される場合、(t-1) の記号は、時間(t)
で取得されたサンプルよりも４msec前に取得されたサン
プルを示し、(t+1) の記号は、時間(t) で取得されたサ
ンプルよりも４msec後に取得されるサンプルを示してい
る。スカラ−信号M(t)は次式を使用して得ることもでき
る。 M(t)＝｜[e₁(t+1)−e₁(t-2)][e₂(t+1)−e₂(t-2)][e₃(t+1)−e₃(t-2)]｜ 信号処理関係の言葉で表現すれば、スカラ信号M(t)は、
従来の３点（１２msec等）ボックスカーフィルタ（3 po
int boxcar filter ）から成るフィルタで処理された３
個のＥＣＧ信号の積の絶対値である。従来の整合フィル
タ（matched filter) 等の他のフィルタを使用して、以
下に詳述するように、デジタル信号中のＱＲＳ群の増幅
およびノイズの抑圧を行うことができる。

【００１３】続くＳ３０２では、スカラ信号M(t)が予め
定められた閾値ＦＩＲＳＴ−ＴＨＲＥＳＨ（通常、最下
位桁の単位（units of the least significant digital
bit）に換算して６４）と下側から交差する点を特定す
ることにより、ＱＲＳ群の候補が検出される。スカラ信
号M(t)が前記所定の閾値と下側から交差した時には、そ
の交差時点を開始点とするウインドウＭＡＸ−ＦＷＤ−
ＳＥＡＲＣＨの範囲（通常、２６４msec）内で信号M(t)
の最大値が求めらる。信号M(t)の最大値が精確に決定さ
れているか否かを証明するために、その最大値の位置の
確認を移動ウインドウを使用して行うことができる。こ
うして決定された信号M(t)の最大値がＱＲＳ群候補とさ
れ、その発生時間Ｔ_qrs は以下のステップでの利用のた
めに記憶される。次いで、図３のＳ４０が実行され、Ｓ
３０においてＱＲＳ群候補が特定されたか否かが判定さ
れる。この判定の結果が否定された場合には、再びＳ２
０が実行され、肯定された場合は、Ｓ５０が実行され
る。

【００１４】Ｓ５０では、Ｓ３０１で得られたスカラ信
号から特徴情報が抽出される。図５のＳ５０１におい
て、各ＱＲＳ群候補の周りのスカラ信号が分析されて、
そのＱＲＳ群がノイズとされるべきか否かが決定され
る。第ｉ番目のＱＲＳ群の場合、Ｔ_qrs (i) −ｗ_noise
≦ t ≦Ｔ_qrs (i) ＋ｗ_noise の区間内の信号M(t)が取
り出される。従ってｗ_noise はノイズ分析に使用される
ウインドウの１／２の幅に相当する。こうして、Ｔ_qrs
(i) を中心とする信号M(t)の一部Ｎ_i (t) について、こ
れがノイズであるか否かが判断される。この分析におい
ては、信号Ｎ_i (t)がノイズ閾値候補と交差する回数が
両方向での交差について数えられる。このノイズ閾値候
補は後に説明するように変化するものであってよい。こ
の交差の回数が予め定められた値ＭＡＸ−ＳＩＧＮ−Ｃ
ＨＡＮＧＥＳ（通常、２４）に満たない場合にはそのＱ
ＲＳ群はノイズでないと見なされ、そのノイズ閾値候補
が決定されたノイズ閾値となる。他方、交差の回数が所
定値ＭＡＸ−ＳＩＧＮ−ＣＨＡＮＧＥＳと同数かまたは
それ以上である場合には、ノイズ閾値候補が予め定めら
れた値ＩＪ−ＩＮＣＲＥＡＳＥ（通常、最下位桁の単位
に換算して２）分だけ増加させられ、再びノイズ分析が
実行される。もしも、予め定められた回数ノイズ閾値候
補が増加させられたにも関わらず、交差回数が所定値Ｍ
ＡＸ−ＳＩＧＮ−ＣＨＡＮＧＥＳを下回らないうちに、
ノイズ閾値候補が予め定められた最大ノイズ閾値に達し
た場合には、その信号部分Ｎ_i (t) はノイズであると見
なされて、今回の分析が終了する。

【００１５】前記ノイズ閾値候補は、小さい値から最大
限界値θ_noise ^max まで変化する。その小さい値は、ス
カラ信号M(t)の発生時間Ｔ_qrs における評価値の所定割
合に等しい値に設定され、この値は、それ以前の心拍に
ついて決定された前のノイズ閾値との移動平均（θ）
_noise ^ave として平均化された値である。前記最大限界
値は、スカラ信号M(t)の発生時間Ｔ_qrs における評価値
を値ＰＥＡＫ−ＦＡＣＴＯＲ（通常、６）で除した値で
ある。これらの記載から、上記ノイズ閾値交差基準を満
たす閾値候補を探す手段として使用され得る他のノイズ
閾値変更技法が当業者には明らかであろう。

【００１６】次いで、Ｓ５０２では、スカラ−信号の特
徴情報の１つが抽出される。まず、各ＱＲＳ群ｋについ
ての時系列が次式によって求められる。 但し、ｉ＝１，２，．．．，2W_qrs-width であり、W
_qrs-width はＱＲＳ群の幅分析に使用されるウインドウ
の１／２の間隔を表す。また、Ｆ( ) は、スパン約１２
msecの従来のボックスカ−フィルタを示し、Ｆ⁵( )は、
そのボックスカ−フィルタが５回連続して適用されるこ
とを表す。前記Ｓ５０１においてＱＲＳ群候補がノイズ
であると判断された場合には、ＱＲＳ群の幅は次式を用
いて決定される。 次いで、幅閾値θ_qrs-width がその幅閾値の交差が８回
未満となるような最小値に設定される。また、ｋ番目の
ＱＲＳ群の幅width[k]は、以下の式を用いて決定され
る。 width[k] = T_offset[k] - T _onset [k] 但し、T _offset[k] およびT _onset [k] は、e
_width [i] 時系列と、閾値θ_qrs-width から決定され
る。

【００１７】幅width[k]が予め定められた定数である値
ＭＩＮ−ＷＩＤＴＨより小さい場合、または、値θ
_qrs-width が値ｅ_width (i) のピーク値と値ＰＥＡＫ−
ＰＯＲＴＩＯＮ−ＦＲＡＣＴＩＯＮ／ＰＥＡＫ−ＰＯＲ
ＴＩＯＮ（通常、８分の６）との積よりも大きい場合
は、その心拍は不適当（bad ）と見なされ、以下の工程
から除かれる。各リード信号は再びボックスカーフィル
タＦ（）にかけられ、フィルタの出力信号により２次導
関数が得られる。ノイズ心拍を探すための閾値交差基準
が各リードと全てのリードの加算とにそれぞれ適用さ
れ、その心拍候補がノイズと見なされるべきか否か、つ
まり、不適当な心拍として以下の工程から除去されるべ
きか否かについて再度決定がなされる。

【００１８】次に、Ｓ５０３において、各ＱＲＳ群につ
いて複数の面積が決定される。各面積は、ＱＲＳ群とそ
のＱＲＳ群の基線との差を積分することによって求めら
れる。その基線は次式によって求められる。 Ｂ_i [k] = (e_i [T_onset [k]]＋e _i [T_offset[k]])/2 但し、_i はＥＣＧ信号のチャネル番号を、ｋはＱＲＳ群
を表す。デジタル信号チャネルについての符号を有する
前半面積は、基線とＱＲＳ群との差をＱＲＳ群の開始か
らその中央までについて積分することによって求められ
る。ここで、ＱＲＳ群の中央とは、ＱＲＳ群の開始（on
set ）と終了（offset）の間に位置し、基線とＱＲＳ群
の差をＱＲＳ群の開始から中央まで積分して得られる符
号を持たない前半面積が、開始から終了点まで基線とＱ
ＲＳ群の差を積分して得られる符号を持たない全面積の
約１／２になる時点をいう。その無符号全面積および無
符号前半面積は、全てのデジタル信号チャネルについて
の無符号全面積および無符号前半面積をそれぞれ加算す
ることにより決定される。また、ＱＲＳ群の中央は、そ
の候補値を系統的に探すことによっても決定することが
できる。符号を持たない前半面積は、基線とＱＲＳ群と
の差の絶対値を積分することによって求められる。符号
を持つ後半面積と符号を持たない後半面積とが前半面積
と同様に得られる。

【００１９】一定の条件下において、心拍は不適当と判
断され、以後の処理から除かれる。生のＥＣＧ信号値の
ＱＲＳ群の開始時と終了時の値の差の大きさが各リード
における前高さと後高さの絶対値の合計以上である場合
には、心拍は不適当と判断される。その前高さおよび後
高さの値は、処理される各リードについて２つずつの計
算された値を含む。通常、３本のリードが処理されるの
で、３個の前高さと３個の後高さが求められる。ここ
で、前高さとは、任意のリードについて、前記前半面積
の最大振幅（正である場合も負である場合もある）をい
う。後高さとは、任意のリードについて、前記後半面積
の最大振幅をいう。また、ＱＲＳ群の幅決定のために選
択される最後の閾値での交差回数がゼロである場合に、
心拍は不適当と判断される。さらに、その幅が値ＭＩＮ
−ＷＩＤＴＨよりも小さい場合に、心拍は不適当と判断
される。これまでに定義されていないパラメータについ
ては、以下において定義される。次いで、プログラムは
Ｓ６０に進む。

【００２０】図３のＳ６０では、スカラ信号から抽出さ
れた特徴情報が、Ｎ次元特徴情報空間にプロットされ
る。次元Ｎは抽出された特徴情報の数に一致する。これ
によって、ＱＲＳ群のクラスタ−が形成される。形成さ
れたクラスタ−は、後述するように、本ステップにおい
て更新される。ＥＣＧ信号から３個のチャネルが受信、
補間ないし補外によって取得され、ＱＲＳ群の幅に加え
て、各チャネルについて各々４個の面積が決定されるこ
とから、合計１３個の次元を有する特徴情報空間が形成
される。もっとも、個々のＱＲＳ群の特徴情報自体は、
それらＱＲＳ群が正常であるか否かの指標とはならな
い。その判断のために、他のＱＲＳ群と比較される。す
なわち、各ＱＲＳ群は、特徴情報空間中のクラスタに含
まれるＱＲＳ群と形状および発生時間について比較され
る。

【００２１】各ＱＲＳ群から抽出された特徴情報は、以
下に説明するクラスタリングまたはグルーピングと呼ば
れる手法によりそれ以前のＱＲＳ群から抽出された特徴
情報と比較される。ＲＡＭ３０には既存のクラスタのリ
ストが記憶されている。このリストには、特徴情報空間
中の各クラスタの位置についての情報（例えば、そのク
ラスタに含まれるＱＲＳ群の特徴情報の平均値）、その
クラスタ内に位置するＱＲＳ群の通常の前方および後方
連結間隔（例えば、その平均値）、そのクラスタ内に位
置するＱＲＳ群の数、および、そのクラスタに含まれる
ＱＲＳ群のラベルないしグループ名が含まれる。ここ
で、前方および後方連結間隔とは、各ＱＲＳ群とその前
後のＱＲＳ群との間の各時間間隔をいう。前記リストは
さらに、各クラスタに位置付けられた最初のＱＲＳ群と
最新のＱＲＳ群の時間Ｔqrs 、各クラスタに２個のＱＲ
Ｓ群が連続して加えられた回数である連続付加回数、お
よび、ＵＮＫＮＯＷＮ、ＮＯＲＭＡＬ、ＰＶＣ、ＤＥＬ
ＥＴＥ等のクラスタの種類を表すグループ名を含む。Ｅ
ＣＧ記録の分析の開始時にはクラスタは１個も存在しな
い。クラスタは、以下の態様で形成される。

【００２２】まず、検出された各ＱＲＳ群候補につい
て、そのＱＲＳ群候補の特徴情報が、クラスタリスト中
の各クラスタの特徴情報と比較される。このリスト中に
クラスタが全く存在しない場合は、新たにクラスタが作
られ、このクラスタにはそのＱＲＳ群候補の特徴情報に
対応する前記空間内の位置とそのＱＲＳ群候補の前方お
よび後方連結間隔が付与され、そのクラスタに位置付け
られる最初と最後のＱＲＳ群の発生時間がそのＱＲＳ群
候補の発生時間とされる。また、そのクラスタに含まれ
るＱＲＳ群の数が１とされ、グループ名ＵＮＫＮＯＷＮ
が付与される。そして、この新しいクラスタがリストに
加えられる。

【００２３】リストにクラスタが存在する場合には、前
記特徴情報空間におけるそのＱＲＳ群の特徴情報と各ク
ラスタの位置の間の距離が求められ、そのＱＲＳ群に最
も近接するクラスタが判別される。この最近のクラスタ
との距離が値ＭＡＸ−ＤＸより小さい場合には、そのＱ
ＲＳ群は最近のクラスタに加えられる。このようにし
て、クラスタに含まれるＱＲＳ群の数、つまり、個数が
増加し、また、特徴情報空間内におけるクラスタの以前
の位置とそのＱＲＳ群の特徴情報との平均値を求めるこ
とによってその情報空間内のクラスタの位置を更新し
（例えば、クラスタの以前の平均位置には８分の７の重
みが与え、新しいＱＲＳ群の特徴情報には８分の１の重
みを与える）、同様に、前方および後方連結間隔を更新
し、連続付加回数を増加させる。そのＱＲＳ群に最も近
いクラスタが値ＭＡＸ−ＤＸ（通常、４００）以上であ
る場合には、前記のように、新たにクラスタが形成さ
れ、クラスタリストに加えられる。

【００２４】クラスタが次々に形成されるに従い、クラ
スタリストは大きくなる。リストの長さが所定の長さに
達すると、新たなクラスタが加えられる度に、古いクラ
スタがリストから削除され、それによりリストの長さは
一定に保たれる。リスト可能なクラスタの数を最高１６
位とすれば、分析能率を低下させることなく精度を向上
させることができる。削除されるクラスタ−は、ＱＲＳ
群が加えられた時間がもっとも古く、かつ、リストされ
ているクラスタ−の中でＱＲＳ群の個数の少ない方の３
分の１に含まれるものである。続いて、Ｓ７０が実行さ
れ、カウンタＣＯＵＮＴの値が１だけに増加される。

【００２５】Ｓ８０において、フラグＦＦが０であるか
否かが判定される。ＹＥＳなら後述するステップＳ９０
が実行される。ＮＯならＳ１１０が実行され、本装置が
作動を開始してから充分な数、すなはち、予め定められ
た数ＷＡＲＭ−ＵＰ−ＣＯＵＮＴのＱＲＳ群候補が集め
られて特徴情報空間中にプロットされたか否かが判断さ
れる。当初、ＱＲＳ群は、特徴情報空間においてクラス
タの形成のために使用され、クラスタや個々のＱＲＳ群
に適当なグループ名が付与されることはない。。もし、
カウンタＣＯＵＮＴの値が値ＷＡＲＭ−ＵＰ−ＣＯＵＮ
Ｔより小さい場合には、Ｓ２０が実行され、前記のよう
に、後続のＱＲＳ群が集められる。特徴情報空間中にプ
ロットされたＱＲＳ群の総数が、値ＷＡＲＭ−ＵＰ−Ｃ
ＯＵＮＴ以上になると、Ｓ１１０の判断が肯定され、続
くＳ１２０において各クラスタを分析しそれが正常なＱ
ＲＳ群に対応するものであるか否かの判定がなされる。

【００２６】Ｓ１２０においては、まず、最高個数のＱ
ＲＳ群を含むクラスタが併合処理のために選ばれる。近
くの他のクラスタが類似の特徴情報を有することがある
ため、最大のクラスタと他のクラスタとの距離が決定さ
れる。決定された距離が予め定められた値ＭＡＸ−ＤＸ
未満であれば、それら２つのクラスタは、それぞれの平
均値の平均値を取り、それぞれの有する最大値の最大値
を取り、それぞれの最小値の最小値を取り、それら２つ
のクラスタへの最後のＱＲＳ群の付加を新しいクラスタ
への最後のＱＲＳ群の付加とすることにより、併合され
る。

【００２７】最大のクラスタに含まれるＱＲＳ群の個数
が他のクラスタとの比較において極めて大きい場合、例
えば、その個数が予め定められた数ＭＩＮ−ＩＮＩ−Ｎ
ＳＲ−ＰＯＰ（通常、数ＷＡＲＭ−ＵＰ−ＣＯＵＮＴの
２分の１）より大きい場合は、そのクラスタは正常と判
別されて正常のグループ名が付与される。他方、正常心
拍律動状態が肯定される。最大のクラスタに含まれるＱ
ＲＳ群の個数が数ＭＩＮ−ＩＮＩ−ＮＳＲ−ＰＯＰ未満
の場合には、二段脈である可能性がある。二段脈は、最
大クラスタと二番目に多くのＱＲＳ群を含むクラスタと
を判別し、各クラスタについて後方連結間隔の平均値を
決定することにより行われる。ここで、後方連結間隔と
は、今回のＱＲＳ群と前回のＱＲＳ群の間の時間間隔を
いう。２つの後方連結間隔の中の短い方の後方連結間隔
が長い方の後方連結間隔の０．７５倍未満であり、か
つ、その２つの後方連結間隔の平均値（短い方と長い方
の両方の後方連結間隔の平均値）の８分の７未満であ
り、かつ、両クラスタの個数が予め定められた数ＭＡＸ
−ＩＮＩ−ＢＧＭ−ＴＯＧ（通常、数ＷＡＲＭ−ＵＰ−
ＣＯＵＮＴの８分の１）未満であり、かつ、両クラスタ
の個数の合計が予め定められた数ＭＩＮ−ＩＮＩ−ＢＧ
Ｍ−ＴＯＧ未満である場合にも、二段脈の可能性があ
る。この場合、長い方の後方連結間隔を有するクラスタ
が正常とされ、他のクラスタはＰＶＣ心拍とされる。ま
た、二段脈状態が肯定され、正常心拍律動状態が否定さ
れる。クラスタをグループ化するための上記条件が満た
されない場合には、（ｉ）全クラスタ−の総計個数に等
しい数ＰＯＰ−ＳＵＭが数ＷＡＲＭ─ＵＰ─ＣＯＵＮＴ
より小さいか、（ｉｉ）最大のクラスタの個数が２番目
に大きなクラスタの個数の２倍より大きいか、（ｉｉ
ｉ）最大のクラスタの個数が数ＰＯＰ−ＳＵＭの半数よ
り大きければ、その最大クラスタが正常であると判別さ
れる。この場合には、二段脈状態が否定され、正常心拍
律動状態が肯定される。Ｓ１３０の結果、正常なクラス
タが見つからなかった場合は、Ｓ１５０において値ＷＡ
ＲＭ−ＵＰ−ＣＯＵＮＴに値ＬＥＡＲＮ−ＣＯＵＮＴが
加えられた後、再びステップＳ２０が実行され、新たに
値ＷＡＲＭ−ＵＰ−ＣＯＵＮＴの数のＱＲＳ群が集めら
れる。Ｓ１３０が肯定されればＳ１４０においてフラグ
ＦＦがゼロにセットされ、次いでＳ２０が実行される。

【００２８】Ｓ１４０においてフラグＦＦがゼロとされ
ることにより、クラスタ“学習”が終了すると、図示し
ない複数の付加的一回初期化ステップが実行される。二
段脈がある場合を除き、正常クラスタを除いた全てのク
ラスタのＱＲＳ群の個数が１とされる。二段脈がある場
合には、正常クラスタとＰＶＣクラスタを除いた全ての
クラスタのＱＲＳ群の個数が１とされる。正常なＱＲＳ
群のパラメータが確定される。すなはち、平均的な正常
ＱＲＳ群の幅、符号付き面積、平均ＮＮ時間間隔および
平均ＲＲ時間間隔が確定される。平均的正常ＱＲＳ群の
幅としては、正常クラスタの平均幅が使用される。平均
的正常ＱＲＳ群の符号付き面積としては、正常クラスタ
の平均面積が使用される。平均的正常ＱＲＳ群の平均Ｎ
Ｎ時間間隔は、二段脈がない場合には、正常クラスタの
平均後方連結間隔と平均前方連結間隔との平均値であ
り、他方、二段脈がある場合には、長い方のクラスタの
平均後方連結間隔と短い方のクラスタの平均後方連結間
隔との平均値である。平均的正常ＱＲＳ群の平均ＲＲ時
間間隔は、平均ＮＮ時間間隔は、Ｒ波間隔であって上記
平均ＮＮ時間間隔と等しい。クラスタ“学習”の後、新
しいＱＲＳ群候補が検出されると、それらはクラスタと
されグループ名を付与される。未だグループ名を与えら
れていないクラスタに含まれる新しいＱＲＳ群の数が大
きくなってそのクラスタに信頼性を以てグループ名を付
与することができる充分な数に達する場合があり得る。
グループ名は複数あり、例えば、正常（ＮＯＲＭＡ
Ｌ）、心室性期外収縮（ＰＶＣ）、削除（ＤＥＬＥＴＥ
Ｄ）を含む。未だグループ名を与えられていないクラス
タに属する１個のＱＲＳ群が正常とグループ化される
と、後に説明するルールによってそのクラスタ全体が正
常とグループ化される場合がある。もっともそれが行わ
れるのは、そのクラスタのＱＲＳ群の総数が値ＭＩＮ−
ＮＥＷ−ＮＯＲＭＡＬ−ＰＯＰ（通常、１０）より大き
く、かつ、そのクラスタに含まれる正常なＱＲＳ群の個
数がそのクラスタのＱＲＳ群の総数の半分より大きいか
もしくはそのクラスタに含まれる正常なＱＲＳ群の個数
がそのクラスタに含まれる異常なＱＲＳ群の個数の４倍
より大きいかの何れかである場合のみである。未だグル
ープ名を与えられていないクラスタに属する１個のＱＲ
Ｓ群が削除（ＤＥＬＥＴＥＤ）とグループ化されると、
後に説明するルールによってそのクラスタ全体が“削
除”とグループ化される場合がある。もっともそれが行
われるのは、そのクラスタのＱＲＳ群の総数が値ＭＩＮ
−ＮＥＷ−ＤＥＬＥＴＥ−ＰＯＰ（通常、６）より大き
く、かつ、そのクラスタに含まれる“削除”ＱＲＳ群の
個数がそのクラスタのＱＲＳ群の総数の半分より大きい
場合のみである。クラスタ学習の後に、患者の体動等の
外部的作用によって新しいＱＲＳ群が検出されることが
ある。この場合、患者が極めて乱雑な律動を有するとき
にデータに含まれるノイズ部のために新しく多数のクラ
スタが形成され、それらによって既存のクラスタが置換
される。この状態においては、各クラスタに含まれるＱ
ＲＳ群の個数が１とされ、クラスタに付与されたクラス
タ名が消去される。その後、また新しいＱＲＳ群候補が
検出されるに従ってクラスタにグループ名を付与する作
動が行われる。クラスタ学習の後に新しいＱＲＳ群候補
が検出されてグループ名を付与されるに従い、平均ＮＮ
時間，平均ＮＷ時間，平均ＮＳＳ時間，平均ＲＲ時間を
含む全体的律動／形状情報が更新される。心拍が正常と
グループ化される毎に、平均ＮＮが更新される。平均Ｎ
Ｎ時間の値は、（７×平均ＮＮ＋ＲＲ）／８に更新され
る。この式中、平均ＮＮ時間は平均ＮＮ時間の今回の値
であり、ＲＲ時間は正常心拍間の時間である。また、心
拍が正常とグループ化される毎に、平均ＮＷ時間および
平均ＮＳＳ時間が更新される。平均ＮＷ時間の値は、
（７×平均ＮＷ＋幅）／８に更新される。この式中、幅
は、今回の正常心拍の測定された幅である。平均ＮＳＳ
の値は、（７×平均ＮＳＳ＋ＳＡＳ）／８に更新され
る。式中、ＳＡＳは、今回の正常心拍の符号を持つ面積
の総計、すなわち、すべてのリードについての前半面積
と後半面積との合計である。さらに、心拍が検出される
と、その心拍が正常であるかＰＶＣ心拍であるかに関わ
らず、平均ＲＲ時間が（７×平均ＲＲ＋ｒｒ）／８に更
新される。この式中、ｒｒは今回の心拍と前回の心拍の
間の時間である。患者の律動状態は、（１）相当に規則
的な連結間隔を持った正常なものであるか、（２）連結
間隔が変動する不規則なものであるか、（３）連結間隔
が変動してかなりのクラスタが新しく形成される稀（un
usual ）なものであるか、（４）連結間隔が大きく変動
して多数のクラスタが新しく形成される乱雑（bizarre
）なものであるかの何れかに評価される。連結間隔の
変動度はＮＮ間隔でなくＲＲ間隔に基づいて決定され
る。個々の患者の状態を判断するための基準が満たされ
るとその状態が肯定され、それ以外の場合には否定され
る。各状態は“正常”から“乱雑”の方向に順位が付さ
れており、“乱雑”が第１順位を有する。従って“乱
雑”のための基準が満たされれば、“稀”であるかどう
かに関わらず、“乱雑”状態が宣言される。ある状態で
あることが認定される毎に、この認定が出力として示さ
れ、回数定数ＲＨＹＴＨＭ−ＣＯＵＮＴがセットされ
る。各状態の最初の検出の際に、その状態がこの値にセ
ットされる。心拍が新たに処理される毎に、前記状態カ
ウントが減少する。各状態のための状態カウントが減少
してゼロになり、さらに他の状態のための基準が満たさ
れると、新たな出力指示が出される。グループ名を付与
された心拍のみ（グループ名の付与が先に延ばされたも
のは含まない）が処理されて、患者の律動状態の決定に
使用される。心拍の処理のためにクラスタリストが調べ
られて、クラスタの形成速度が決定される。クラスタの
形成速度は、クラスタリストに含まれるクラスタの数で
あって数ＲＥＣＥＮＴ−ＳＨＡＰＥＳ（通常、３２）よ
り小さいものを所定の期間内に数えることにより決定さ
れる。患者が普通でない律動状態（“乱雑”ないし
“稀”）にあって、普通でない律動のための基準（すな
わち、多くの新しいクラスタが形成され、間隔が不規
則）がもはや満たされなくなったならば、律動状態は正
常律動状態に変更され、再学習が開始される。“乱雑”
な状態と“稀”な状態の何れかが否定されず、カウント
ＲＥＣＥＮＴ−ＳＨＡＰＥＳが値ｓｈａｐｅ−ｃｏｕｎ
ｔ−ＬＯ−ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ（通常、５）より小さ
く、かつ、カウントＲＲ−ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅが値Ｒ
Ｒｄｉｆ−ＬＯ−ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ（通常、５）より
小さい場合には、再学習が適当とされる。再学習が適当
とされ、かつ、“乱雑”な状態が肯定されれば、再学習
が開始され、クラスタのＱＲＳ群の個数が１とされ、
“正常”，“異常”，“削除”カウントがゼロとされ
る。その後、“正常”状態が値ＲＨＹＴＨＭ−ＣＯＵＮ
Ｔ（通常、１００）とされ、“不規則”状態が否定さ
れ、“稀”状態が否定され、“乱雑”状態が否定され
る。第２順位は“乱雑”状態のためのテストである。
“乱雑”状態が否定され、カウントＲＥＣＥＮＴ−ＳＨ
ＡＰＥが値ｓｈａｐｅ−ｃｏｕｎｔ−ＨＩ−ＴＨＲＥＳ
ＨＯＬＤ（通常、１０）以上であり、かつ、カウントＲ
Ｒ−ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅが値ＲＲｄｉｆ−ｃｏｕｎｔ
−ＨＩ−ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ（通常、９）以上である場
合には、“乱雑”形状が値ＲＨＹＴＨＭ−ＣＯＵＮＴに
設定され、“正常”状態が否定され、“不規則”状態が
否定され、“稀”状態が否定される。その他、“稀”状
態または“乱雑”状態が否定され、カウントＲＥＣＥＮ
Ｔ−ＳＨＡＰＥが値ｓｈａｐｅ−ｃｏｕｎｔ−ＬＯ−Ｔ
ＨＲＥＳＨＯＬＤより大きく、かつ、カウントＲＲ−ｄ
ｉｆｆｅｒｅｎｃｅが値ＲＲｄｉｆ−ｃｏｕｎｔ−ＬＯ
−ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ以上である場合には、“稀”状態
が値ＲＨＹＴＨＭ−ＣＯＵＮＴに設定され、“正常”状
態が否定され、“不規則”状態が否定され、“乱雑”状
態が否定される。さらに、“不規則”状態が否定され、
カウントＲＲ−ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅが値ＲＲｄｉｆ−
ｃｏｕｎｔ−ＬＯ−ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ以上であり、か
つ、カウントＲＥＣＥＮＴ−ＳＨＡＰＥが値ｓｈａｐｅ
−ｃｏｕｎｔ−ＬＯ−ＴＨＲＥＳＨＯＬＤより小さいな
らば、“不規則”状態と再学習が設定され得る。“不規
則”状態と再学習が設定され得る状態にあって、かつ、
“乱雑”状態が設定されれば、再学習が開始され、クラ
スタのＱＲＳ群の個数が１とされ、“正常”，“異
常”，“削除”カウントがゼロとされる。また、“不規
則”状態が値ＲＨＹＴＨＭ−ＣＯＵＮＴに設定され、
“正常”状態が否定され、“稀”状態が否定され、“乱
雑”状態が否定される。上記の基準テストがグループ化
後の有効な心拍の各々について実施される。そのテスト
の実施後、“不規則”状態カウントはゼロより大きけれ
ば減少し、“稀”状態カウントはゼロより大きければ減
少し、“乱雑”状態カウントはゼロより大きければ減少
する。最後に、“乱雑”状態または“稀”状態が肯定さ
れると、非正常状態（unnormal）が肯定される。クラス
タ学習の後に新しいＱＲＳ群候補（心拍）が検出される
際に、各心拍の分析の前に、律動および形状の限界が確
定される。パラメータｅａｒｌｙ，ｌａｔｅがそれぞれ
７×平均ＮＮ／８と３×平均ＮＮ／２と定義される。ま
た、パラメータｅａｒｌｙ−ｆｕｓｉｏｎ，ｌａｔｅ−
ｆｕｓｉｏｎがそれぞれ７×平均ＮＮ／８と９×平均Ｎ
Ｎ／８と定義される。さらに、パラメータｌｏｗ−ｃ−
ｐａｕｓｅ，ｈｉ−ｃ−ｐａｕｓｅがそれぞれ２９×平
均ＮＮ／１６と（平均ＮＮ＋ｌａｔｅ）と定義される。
パラメータｗｉｄｅ，ｎａｒｒｏｗがそれぞれ５×平均
ＮＷ／４と５×平均ＮＷ／８と定義される。パラメータ
Ｔｗｖ−ＲＲは、Ｔ波（T-wave）が発生する最大時間で
あり、通常、３５０ｍｓｅｃに設定される。パラメータ
ＰＺ−ＤＵＲは休止（pause ）と認定するために必要な
心拍間の時間長さであり、通常、２．５ｓｅｃに設定さ
れる。パラメータＮＮ−ＴＯＬ，ＮＮＺ−ＴＯＬはそれ
ぞれ非ノイズ心拍とノイズ心拍についてＲＲ間隔を平均
ＮＮと比較するための許容誤差であって、通常、４８ｓ
ｅｃと９６ｓｅｃとに設定される。新しいＱＲＳ群候補
が検出される時、その中の幾つかのＱＲＳ群候補が不適
当と判断されて以後の処理から除かれる場合がある。各
心拍についてのＲＲ間隔が値ｅａｒｌｙＴより小さく、
アサーションＬｏｗＨｅｉｇｈｔ（）が肯定され、ノイ
ズ検出の際に決定された符号変化の回数が値ＳＩＧＮＣ
Ｈ−ＮＯＢＥＡＴ（通常、５）より大きく、幅決定のた
めに使用されたウインドウ内の信号の２次導関数におけ
る符号の変化回数が値ＳＵＭ１２３−ＮＯＢＥＡＴ（通
常、１３）より大きく、かつ、すべてのリードについて
の合計の無符号面積が値ＳＵＭＵ−ＮＯＢＥＡＴ（通
常、１２５００）より大きい場合には、その心拍が不適
当と認定される。面積はある時間間隔についての複数サ
ンプルの合計であり、サンプリング率は通常２５０Ｈｚ
である。リードから得られるアナログ信号は増幅された
後にデジタル信号に変換され、その増幅ゲインは自動ゲ
イン制御によって調整される。また、アサーションＬｏ
ｗＨｅｉｇｈｔ（）が肯定され、幅が値ＷＩＤＴＨ２−
ＮＯＢＥＡＴ（通常、１６０ｍｓｅｃ）より大きい場合
に、心拍は不適当と認定される。さらに、ＲＲ間隔が２
００ｍｓｅｃより小さく、かつ、前回の心拍が正常であ
ったならば、その心拍は不適当と認定される。また、前
回の心拍が正常であり、ＲＲ間隔が値ｅａｒｌｙＴより
小さく、かつ、幅がパラメータｎａｒｒｏｗ＋ＮＷ−Ｔ
ＯＬ（通常、１６ｍｓｅｃ）より小さく、アサーション
ＬｏｗＨｅｉｇｈｔ（）が肯定され、ノイズ検出の際に
決定された符号変化の回数が値ＳＩＧＮＣＨ−ＮＯＢＥ
ＡＴ（通常、５）より大きい場合に、心拍は不適当と認
定される。パラメータＮＷＺ−ＴＯＬは通常、パラメー
タＮＷ−ＴＯＬの２倍である。図３のＳ９０において、
以下の表１乃至表４に示されるルール等の複数のル−ル
が、デジタル信号に含まれるＱＲＳ群候補に適用され
て、各ＱＲＳ群をグループ化され、正常なＱＲＳ群、異
常なＱＲＳ群（すなわち、正常または削除ＱＲＳ群以外
のもの）、削除ＱＲＳ群等のグループ名が付与される。

【００２９】

【表１】

【表２】

【表３】

【表４】

【００３０】これらのル−ルは、すでにグループ名を付
与されたクラスタ−内に含まれるＱＲＳ群に優先的にそ
のクラスタ−のグループ名を与えられるように重みが付
けられている。こうして、各ＱＲＳ群は受信の際にグル
ープ名が与えられる。しかし、直ぐにはＱＲＳ群のグル
ープ化を行うことができず、後続のＱＲＳ群を受け取る
までＱＲＳ群のグループ化を遅らせて待機状態とする場
合がある。待機させられ得るＱＲＳ群の最大数は５個等
の予め定められた数であり、その場合に、その後に供給
されるＱＲＳ群を加えて未クループ化ＱＲＳ群は最大で
６個となる。６個以上のＱＲＳ群が待機させられる場合
には、最も古い待機ＱＲＳ群が、削除ＱＲＳ群と同様の
効果をもって削除される。合計６個の未クループ化ＱＲ
Ｓ群が存在する場合には、その６個のＱＲＳ群は以下の
ようにしてグループ化される。表１乃至表４のグループ
化ルールは待機中のＱＲＳ群の数に従い表中の順序で適
用される。例えば、１拍の場合には待機中の心拍はな
く、２拍の場合には今回の心拍と待機中の１個の心拍と
を含む。表１乃至表４の左側部分の各項はアサーション
（assertion ）であり、（）内の数字はそのアサーショ
ンが適用されるＱＲＳ群を示している。最も小さい数字
で示されるＱＲＳ群は最も古いＱＲＳ群である。例え
ば、アサーションＮｏｒｍＬ(1) は、最も古いＱＲＳ群
が正常クラスタ−に含まれるか否かを問い、アサーショ
ンＮｏｒｍＬ(5) は、第５番目の待機ＱＲＳ群が正常ク
ラスタ−に含まれるか否かを問う。さらに、アサーショ
ンＮｏｒｍＴ(3-2) は、第３番目と第２番目の待機ＱＲ
Ｓ群の発生時間の差が正常範囲内であるか否かを問う。
また、ＮｏｒｍＴ(2) のような表現はＮｏｒｍＴ(2-0)
を簡略形であり、ここで第ゼロ番目のＱＲＳ群とは今問
題にしている心拍列の直前に発生したＱＲＳ群である。
表１乃至表４において、記号“＆＆“は論理積（ＡＮ
Ｄ）を、記号“｜｜“は論理和（ＯＲ）を表す。アサー
ションは、ＱＲＳ群を含むクラスタ、ＱＲＳ群のノイズ
成分、ＱＲＳ群の形状、ＱＲＳ群の発生時間、さらに、
デジタル信号の全体的律動を扱う。

【００３１】表１乃至表４の複数のルールに従ってグル
ープ化される各心拍は、正常、Ｔ波、削除、異常、また
は、未グループ化の一つに類別される。表１乃至表４の
右側部分のグループ化指示は種々のグループ名に従って
グループ化し、待機、正常、Ｔ波、削除、未グループ化
の何れでもないグループ化指示はすべて、異常に類別さ
れる。例えば、グループＳＶＰＣＷＰ（休止（pause)付
き上室性期外収縮）は異常に類別される。また、グルー
プＳＶＰＣ（上室性期外収縮）、ＶｅｎｔＥＳＣ（心室
性逸脱心拍）、ＰＶＣ（心室性期外収縮）、ＳｕｐＶ
（super ventricular ）、フュージョン（fusion）、フ
ァニー（funny ）はすべて異常心拍に類別される。記号
ＳｅｔＱ（）はグループ化指示ではなく、後に説明され
る関数である。

【００３２】クラスタの位置付けに関係するアサーショ
ンは、アサーションＮｏｒｍＬ( )、ＮｏＬ( ) 、ＰＶ
Ｃ( ) およびＤｅｌＬ( ) を含み、それらのアサーショ
ンはそれぞれ、ＱＲＳ群が正常、未グループ化、ＰＶＣ
または削除にグループ化されたクラスタに位置付けられ
ているか否かを問う。また、アサーションＳａｍｅＣｌ
ｕｓｔｅｒ（ａ，ｂ）は、ＱＲＳ群ａ，ｂが同じクラス
タに属するか否かを問い、アサーションＳｍａｌｌＰｏ
ｐ( ) は、ＱＲＳ群を含むクラスタの個数が予め定めら
れた値ＭＩＮ−ＮＥＷ−ＮＯＲＭＡＬ−ＰＯＰ未満であ
るか否かを問う。ノイズ成分に関係するアサーション
は、アサーションＮｏｉｓｙ( ) ，ＮｏｔＮｏｉｓｙ
( ) を含み、既に詳しく説明したように、ＱＲＳ群を含
む部分がノイズ性と判断されるか否かを問う。

【００３３】ＱＲＳ群の形状を扱うアサーションは、ア
サーションＷｉｄｅＷ( ) 、ＮｏｒｍＷ( ) 、Ｎ２Ｗ
( ) およびＮＮｏｉｓｅＷ( ) を含む。アサーションＷ
ｉｄｅＷ（ ）は、ＱＲＳ群の幅が（５×平均ＮＷ）／
４と定義される値Ｗｉｄｅより大きい場合に肯定され
る。アサーションＮｏｒｍＷ( ) は、ＱＲＳ群の幅が値
ｗｉｄｅと値ｎａｒｒｏｗの間にある場合に肯定され
る。但し、値ｎａｒｒｏｗは最初（５×平均ＮＷ）／８
に設定され、平均ＮＷは正常心拍が２個連続して取り込
まれた後に（７×平均ＮＷ＋幅）／８に更新される。ア
サーションＮ２Ｗ( )とＮＮｏｉｓｅＷ( ) は、ＱＲＳ
群の幅がそれぞれ平均ＮＷ±ＮＷ−ＴＯＬの範囲内と平
均ＮＷ±ＮＷＺ−ＴＯＬの範囲内にある場合に肯定され
る。値ＮＷ−ＴＯＬと値ＮＷＺ−ＴＯＬはそれぞれ予め
定められた許容誤差値（通常、１６ｍｓｅｃと３２ｍｓ
ｅｃ）である。アサーションＬｏｗＨｉｇｈｔ( ) は、
ＱＲＳ群の高さが予め定められた値ＭＩＮ−ＨＩＧＨＴ
（通常、最小Ａ−Ｄステップ高さの３００倍）未満であ
る時に肯定される。また、アサーションＤｉｆｆＡｒｅ
ａＳｉｇｎ（ａ，ｂ）は、何れかのリードにおいて、Ｑ
ＲＳ群ａ，ｂのそれぞれの符号付き前半面積ないし後半
面積の符号が異なる場合に肯定される。

【００３４】アサーションＡｂｎｏｒｍａｌＲｈｙｔｈ
ｍ( ) は、まれにしか問われないアサーションであっ
て、患者が不正常な律動状態にある時（小さなクラスタ
が多数新たに形成される時）に肯定される。例えば、患
者の心臓律動状態が“乱雑”または“稀”な場合に肯定
される。発生時間に関係するアサーションは、ＱＲＳ群
のＲＲ間隔を取り扱う。図６および図７には、時間を取
り扱うアサーションを評価するために使用される平均Ｎ
Ｎを中心として複数の区間が表されている。図中、ライ
ンの下側の記号は平均ＮＮに基づく端点値を示す。ライ
ンの上側の区間は、ラインの下側の値から導かれる。例
えば、アサーションＮｏｒｍＴ( ) は、ＲＲ間隔が値ｅ
ａｒｌｙ（7/8 ×平均ＮＮ）と値ｌａｔｅ（3/2 ×平均
ＮＮ）の間にあれば肯定される。アサーションＥａｒｌ
ｙＴ( ) およびＬａｔｅＴ( ) は、ＲＲ間隔が値ｅａｒ
ｌｙ未満であり、値ｌａｔｅより大きい場合にそれぞれ
肯定される。アサーションＧｏｏｄＴ( ) は、ＲＲ間隔
が値ｅａｒｌｙとｌａｔｅの間にある場合（発生時間が
良好である場合）に肯定される。アサーションＦｕｓｉ
ｏｎＴ( ) は、ＲＲ間隔が値ｅａｒｌｙ−ｆｕｓｉｏｎ
と値ｌａｔｅ−ｆｕｓｉｏｎの間にある時に肯定され、
アサーションＯＫＴ( ) は、ＲＲ間隔が値ｅａｒｌｙと
ｌａｔｅ−ｆｕｓｉｏｎの間にある場合に肯定され、ア
サーションＣｐａｕｓｅ( ) は、ＲＲ間隔が値ｌｏｗ−
ｃ−ｐａｕｓｅと値ｈｉ−ｃ−ｐａｕｓｅの間にある場
合に肯定される。また、アサーションＬＴ−ｃ−Ｐａｕ
ｓｅ( ) は、ＲＲ間隔が値ｌｏｗ−ｃ−ｐａｕｓｅ未満
である場合に肯定される。アサーションＲｕｎＴ( )
は、ＲＲ間隔が平均ＮＮ＋ｅａｒｌｙ未満である場合に
肯定される。また、幾つかの発生時間アサーションが、
ＲＲ間隔が平均ＮＮの予め定められた許容誤差内に入っ
ているか否かを扱う。例えばアサーションＮＮＴ( ) や
ＺＮＮＴ( ) がそれで、それぞれ、ＲＲ間隔が平均ＮＮ
±ＮＮＴＯＬ（値ＮＮＴＯＬは約４８ｍｓｅｃ）の範囲
内と平均ＮＮ±ＮＮＺＴＯＬ（値ＮＮＺＴＯＬは約９６
ｍｓｅｃ）の範囲内とにあれば肯定される。さらに、ア
サーションＳｌａｔｅＴ( ) およびＳｅａｒｌｙＴ( )
は、ＲＲ間隔が平均ＮＮ±（ＮＮＴＯＬ／４）の範囲内
であれば肯定される。最後に、アサーションＬｏｎｇＰ
ａｕｓｅＴ( ) は、ＲＲ間隔が予め定められた値ＰＺ−
ＤＵＲ（例えば、約２．５ｍｓｅｃ）より大きい場合に
肯定され、アサーションＴｗａｖｅＴ( ) は、ＲＲ間隔
が予め定められた値Ｔｗｖ−ＲＲ（例えば、約３５０ｍ
ｓｅｃ）未満である場合に肯定される。

【００３５】図３のＳ９０において、待機中のＱＲＳ群
の数が決定され、その数に適したルールが、グループ化
を必要とするＱＲＳ群に適用される。但し、６拍の場合
は例外で、それを以下に説明する。表１乃至表４の左側
部分の各ラインに示される全てのアサーションが肯定さ
れると、同じラインの右側部分に示されているグループ
名がそのＱＲＳ群に付与される。例えば、３拍の場合に
アサーションＯＫＴ（３）が肯定されると、最も新しい
ＱＲＳ群は正常なＱＲＳ群、残る２つのＱＲＳ群は削除
ＱＲＳ群とされる。３拍の場合に最も新しいＱＲＳ群と
は第３番目の心拍である。右側部分に示されるＤ( ) 、
Ｎ( ) 、ＰＶＣ( ) 、Ｆ( ) 等のグループ化指示記号
は、第( ) 番目のＱＲＳ群がそれぞれ削除、正常、ＰＶ
Ｃ、フュージョンのグループ名を付与されるべきことを
示す。Ｄ( ) 等のグループ化指示記号は、当ＱＲＳ群を
含むクラスタ−が以下に説明するクラスタ更新ルールに
従ってグループ化されるべきことを示す。

【００３６】記号ＳｅｔＱ( ) は、心拍が類別されず、
その心拍の前後の心拍も類別されていない可能性がある
場合に、グループ化を指示するための一群の付加的ルー
ルである。記号ＳｅｔＱ(p) で示されるルールは以下の
定義を用いて理解される。すなわち、値ＲＲは、心拍ｐ
と心拍ｐ−１の間の時間間隔である。また、値ＣＲＲ
は、既に説明した心拍中央について補正された時間ＲＲ
である。さらに、値ＲＲ２は、心拍ｐ−１と心拍ｐ＋１
の間の時間間隔である。アサーションＮｏｔＮｏｉｓｙ
（ｐ）＆＆ＮｏｔＮｏＬ（ｐ）が肯定されれば、心拍ｐ
はそれを含むクラスタのグループ名を取得する。それ以
外の場合に、次のアサーション （５×平均ＮＮ／８＜ＲＲ＜５×平均ＮＮ／４）＆＆
（ＮＮｏｉｓｅＷ（ｐ））＆＆（平均ＮＮ−ＮＮＺＴＯ
Ｌ＜ＣＲＲ＜平均ＮＮ＋ＮＮＺＴＯＬ）＆＆（平均ＮＷ
−ＮＮＺＴＯＬ＜心拍ｐの幅＜平均ＮＷ＋ＮＮＺＴＯ
Ｌ） が肯定されれば、心拍ｐは正常とされる。それ以外の場
合に、次のアサーション （７×平均ＮＮ／４＜ＲＲ２＜５×平均ＮＮ／２）＆＆
（ＲＲ＜７×平均ＮＮ／８）＆＆Ｎｏｔ（平均ＮＷ−Ｔ
ＯＬ＜心拍ｐの幅＜平均ＮＷ＋ＴＯＬ） が肯定されれば、心拍ｐはＰＶＣとされる。但し、値Ｔ
ＯＬは前記サンプリング頻度の場合に５である。それ以
外の場合に、不正常状態が否定されれば、発生時間が極
めて早いためにＴ波とみなすことができるかどうかの決
定がなされる。今回の心拍候補と前回の心拍の間の時間
間隔ＲＲが３５０ｍｓｅｃ未満であるならば、その心拍
候補はＴ波とされる。そしてＴ波はらば、“削除”のグ
ループ名が付与される。それ以外の場合に、 ＮｏｔＡｂｎｏｒｍａｌＲｈｙｔｈｍ が肯定されれば、心拍ｐは“疑いあり”のグループ名が
付与される。それ以外の場合に、 ＲＲ＜７×平均ＮＮ／８ が肯定されれば、心拍がＰＶＣ心拍であるかのように心
拍のクラスタが更新される。それ以外の場合に、 ＲＲ＜３×平均ＮＮ／２ が肯定されれば、心拍が正常な心拍であるかのように心
拍のクラスタを更新される。それ以外の場合には、心拍
がＰＶＣ心拍として再グループ化され、それに従って心
拍のクラスタが更新される。グループ名を付与されたク
ラスタ−が、そのグループ名と異なるグループ名を有す
るＱＲＳ群を含むことがある。

【００３７】６個のＱＲＳ群のグループ化を行う場合に
は、それらＱＲＳ群のグループ化を反復して行うために
付加的ルールが適用される。最初に、チェックＮｏｒｍ
Ｌ(6) ＆＆ＮｏｒｍＬ(5) ＆＆ＧｏｏｄＴ(6-5) が適用
され、これが肯定されると、それら６個の心拍にそれぞ
れＳｅｔＱ(1) 、ＳｅｔＱ(2) 、ＳｅｔＱ(3) 、Ｓｅｔ
Ｑ(4) 、Ｎ(5) 、Ｎ(6) のグループ名を付与するように
指示される。他方、このチェックが否定された場合に
は、最新のＱＲＳ群から順をおってその心拍が既にグル
ープ名を付与さえたクラスタ内に位置付けられているか
否かが確認される。この作業は反復して行われる。今回
問題とされる心拍を心拍ｎとする。各ＱＲＳ群（心拍
ｎ）についてチェックＮｏｒｍＬ(n) が肯定されるか否
かが判定される。肯定される場合には、それら心拍には
グループ名Ｎ（ｎ）が付与されて、次の心拍の処理に進
む。チェックＮｏｒｍＬ(n) が否定された場合には、そ
れら心拍が実際はＥＣＧ信号のＴ波であるか否かの判定
がなされる。チェックＮｏｔＧｏｏｄＴ(n-(n-1)) （但
しｎは今回のＱＲＳ群、n-1 は前回のＱＲＳ群を表す）
およびチェックＬｏｗＨｅｉｇｈｔ(n) の双方が肯定さ
れれば、第ｎ番目のＱＲＳ群はＴ波であり、“削除”に
グループ化される。

【００３８】最後に、ＱＲＳ群が正常の範囲内にあるか
否かの確認がなされる。（ｉ）チェックＮｏｉｓｙ(n)
が肯定されかつチェックＰＶＣＬ(n) が否定されるか、
もしくは、第ｎ番目のＱＲＳ群の幅が値ｎａｒｒｏｗと
値（ｗｉｄｅ＋ＮＷ−ＴＯＬ）の間の値である場合（但
し、ＮＷ−ＴＯＬは予め定められた許容誤差値であ
る）、または、（ｉｉ）すべてのリードについての符号
を有する面積の総和が（３×平均ＮＳＳ）／４と（５×
平均ＮＳＳ）／４の間の値である場合（但し、平均ＮＳ
Ｓは正常クラスタに含まれるＱＲＳ群の符号付き前半面
積と符号付き後半面積の総和の平均値である）に、それ
らＱＲＳ群は正常の範囲内にあるとされる。心拍が正常
の範囲内にあるとされた場合には、それら心拍を“正
常”とグループ化してよいか否かが決定される。ＱＲＳ
群ｎとＱＲＳ群ｍのそれぞれのＲＲ間隔の差が値（ｅａ
ｒｌｙ−ＮＮＴＯＬ）より大きなＱＲＳ群ｍが探され
（但し、値ＮＮ−ＴＯＬは予め定められた値である）、
もしもＱＲＳ群ｎとＱＲＳ群ｍが隣接しておりそのため
ｍ＝ｎ−１である場合には、グループ名Ｎ(n) が付与さ
れる。しかし、心拍ｍ、ｎの間にＱＲＳ群候補が存在す
る場合には、それらの中間ＱＲＳ群に対して以下のル−
ルが適用される。チェックＮｏｉｓｙ( ) またはＬｏｗ
Ｈｅｉｇｈｔ( ) が肯定されれば、上記ＱＲＳ群にはグ
ループ名Ｄ( ) とされる。それ以外の場合に、チェック
ＡｂｎｏｒｍａｌＲｈｙｔｈｍが肯定されれば、グルー
プ名ＰＶＣ( ) が付与される。それ以外の場合に、心拍
の属するクラスタがグループ名を有していればそれら心
拍にはそのクラスタのグループ名と同じグループ名が付
与される。それ以外の場合には、ＱＲＳ群には“未決定
（suspicious）”とのグループ名が与えられる。以上の
ようにして最新の心拍から最も古い心拍まで６個の心拍
が反復的に処理されると、グループ化作業の第２段階に
入り、その６個の心拍が再び反復的に作業の対象とされ
る。今回の処理は最も古い心拍から始まって最新の心拍
で終了する。今回処理される心拍を心拍ｐとする。今回
の心拍が既にグループ名を付与されている場合には、今
回の心拍の処理を省略して次の心拍の処理に取りかか
る。今回の心拍ｐがｐ＜６であり、チェックＮｏｔＮｏ
ｒｍＷ（ｐ）が肯定され、チェックＥａｒｌｙＴ（ｐ）
が肯定され、チェックＮｏｔＮｏｉｓｙ（ｐ）が肯定さ
れ、かつ、心拍ｐ，ｐ＋１の間の間隔が値ｅａｒｌｙ−
ｆｕｓｉｏｎより大きい場合には、グループ名ＰＶＣ
（ｐ）が与えられる。心拍ｐがｐ＜６であり、かつ、チ
ェックＮｏＬ（ｐ＋１）が肯定された場合には、グルー
プ名Ｎ（ｐ）が与えられる。それ以外の場合で、チェッ
クＮｏＬ（ｐ＋１）が肯定され、チェックＮｏｔＮｏｒ
ｍＷ（ｐ）が肯定され、チェックＮｏｔＮｏｒｍＷ（ｐ
＋１）が肯定され、チェックＴｗａｖｅＴ（（ｐ＋
１），ｐ）が肯定され、かつ、チェックＤｉｆｆＡｒｅ
ａＳｉｇｎ（ｐ，（ｐ＋１））が肯定されれば、グルー
プ名ＰＶＣ（ｐ）およびＤ（ｐ＋１）が与えられる。そ
れ以外の場合で、チェックＮｏｉｓｙ（ｐ）が肯定され
るか、または、チェックＬｏｗＨｅｉｇｈｔ（ｐ）が肯
定されると、グループ名Ｄ（ｐ）が与えられる。それ以
外の場合で、チェックＡｂｎｏｒｍａｌＲｈｙｔｈｍが
肯定されると、グループ名ＰＶＣ（ｐ）が与えられる。
それ以外の場合で、チェックＮｏＬ（ｐ）が否定される
と、その心拍を含むクラスタのグループ名がその心拍に
与えられる。それ以外の場合で、その心拍を含むクラス
タの正常心拍の個数もしくは異常心拍の個数が値ＭＩＮ
−ＮＥＷ−ＮＯＲＭＡＬ／２よりも大きい場合に、異常
心拍の個数が正常心拍の個数より大きければそれら心拍
を“異常”とグループ化し、異常心拍の個数が正常心拍
の個数以下であればそれら心拍を“正常”とグループ化
する。それ以外の場合には、心拍を“未決定”とグルー
プ化する。ついで作動はＳ１００に進む。心拍グループ
化指示が決定されると、その後、心拍の属するクラスタ
がその心拍のグループ名の類別に従って更新される場合
がある。すなわち、心拍が正常とされた場合にはクラス
タも“正常”とされ、ＰＶＣを含むその他すべての真の
ＱＲＳ群については“異常”とされ、Ｔ波ないしノイズ
等の偽のＱＲＳ群については“削除”とされる。正常心
拍に従ってクラスタのグループ名を更新する際には、ク
ラスタの正常心拍の個数が増加され、そのクラスタを
“正常”とすることが可能か否かのテストが適用され
る。このテストは、後に説明するようにクラスタにグル
ープ名が付与されていないものとされる場合に適用され
るテストと同じものである。異常心拍に従ってクラスタ
のグループ名を更新する際には、クラスタの異常心拍の
個数が増加され、そのクラスタを“異常”とすることが
可能か否かのテストが適用される。このテストは、後に
説明するようにクラスタにグループ名が付与されていな
いものとされる場合に適用されるテストと同じものであ
る。削除心拍に従ってクラスタのグループ名を更新する
際には、クラスタの削除心拍の個数が増加され、そのク
ラスタを“削除”とすることが可能か否かのテストが適
用される。このテストは、後に説明するようにクラスタ
にグループ名が付与されていないものとされる場合に適
用されるテストと同じものである。

【００３９】Ｓ１００において、１個ないし複数個のＱ
ＲＳ群のグループ化の後に、前記クラスタ更新ルールに
従ってクラスタのグループ化が行われる。あるＱＲＳ群
が正常とされた場合において、クラスタに含まれる全Ｑ
ＲＳ群の個数が予め定められた値ＭＩＮ−ＮＥＷ−ＮＯ
ＲＭＡＬ−ＰＯＰより大きく、かつ、そのクラスタに含
まれる正常ＱＲＳ群の個数（例えば、“正常”とグルー
プ化されたＱＲＳ群の個数）が全ＱＲＳ群の個数の半数
より大きければ、そのクラスタは“正常”とされる。ま
た、クラスタ−の全ＱＲＳ群の個数が値ＭＩＮ−ＮＥＷ
−ＮＯＲＭＡＬ−ＰＯＰより大きく、かつ、そのクラス
タの正常ＱＲＳ群の個数が異常ＱＲＳ群の個数の４倍よ
り大きければ、そのクラスタ−は“正常”とされる。あ
るＱＲＳ群がＰＶＣとされた場合において、そのクラス
タに含まれる全ＱＲＳ群の個数が予め定められた値ＭＩ
Ｎ−ＮＥＷ−ＡＢＮＯＲＭＡＬ−ＰＯＰより大きく、か
つ、そのクラスタに含まれるＰＶＣＱＲＳ群の個数が全
ＱＲＳ群の個数の半数より大きければ、そのクラスタは
“ＰＶＣ”とされる。また、クラスタ−の全ＱＲＳ群の
個数が値ＭＩＮ−ＮＥＷ−ＡＢＮＯＲＭＡＬ−ＰＯＰよ
り大きく、かつ、そのＰＶＣＱＲＳ群の個数が正常ＱＲ
Ｓ群の個数の２倍より大きければ、そのクラスタ−は
“ＰＶＣ”とされる。最後に、あるＱＲＳ群が削除とさ
れた場合において、クラスタに含まれる全ＱＲＳ群の個
数が予め定められた値ＭＩＮ−ＮＥＷ−ＤＥＬＥＴＥ−
ＰＯＰより大きく、かつ、そのクラスタに含まれる削除
ＱＲＳ群の個数が全ＱＲＳ群の個数の半数より大きけれ
ば、そのクラスタは“削除”とされる。その後、プログ
ラムの作動はＳ２０以下に戻り、新たなＥＣＧ信号を処
理する。

【００４０】次に、本発明の第２実施例について説明す
る。本実施例においても図２に示される構成の装置１が
使用され、その作動全般は図３のフロ−チャ−トに従っ
て行われるが、本実施例では図３のＳ３０が図８のフロ
ーチャートに従って実行される。

【００４１】図８のＳ３１１において、基準点評価関数
Ｑ(i) が、式Ｑ(i) = Ｑ(f_a (i), f_b (i), f _c (i), f
_d (i)) によって求められる。但し、f _a (i), f _b
(i), f_c (i) および f _d (i)はそれぞれ、以下に詳述す
るように基礎ベクトルを発生させるフィルタにかけられ
るＥＣＧ信号の出力である。本実施例の基準点評価関数
Ｑ(i) は次式によって与えられる。 Ｑ(i) = Ａ｜ｆ_a (i) ｜＋Ｂ｜ｆ_b (i) ｜＋Ｃ｜ｆ_c (i) ｜＋Ｄ｜ｆ_d (i) ｜ 但し、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは予め定められた定数である。

【００４２】図９には、Ｓ３１１の作動工程における情
報の流れが図示されている。ＱＲＳ検出／特徴情報抽出
装置２は、マイクロプロセッサ２２のＲＯＭ２８内に記
憶されるソフトウエアによって構成され得るものであっ
て、第１、第２、第３、第４のフィルタ１０１、１０
３、１０５、１０７を含む。各フィルタ−は受け取った
デジタル信号に基づいて特徴情報を出力する。装置２は
また、第１、第２、第３、第４の全波整流器１０９、１
１１、１１３、１１５を含み、各全波整流器は対応する
フィルタの出力信号を受け取り、特徴情報信号を抽出す
る。装置２はさらに、加算器１１７を含み、整流された
各特徴情報信号を結合することにより単一の出力、すな
わち結合特徴情報信号ないし関数Ｑ(i) とする。装置２
はまた、各フィルタ−１０１、１０３、１０５、１０７
に対応して出力端子１１９、１２１、１２３、１２５を
含み、前記Ｓ６０と同様の処理のための特徴情報信号を
出力する。各フィルタ１０１、１０３、１０５、１０７
はそれぞれ、図１０の示される基礎ベクトルのようなな
異なった基礎ベクトルを発生させる。フィルタ１０１、
１０３、１０５、１０７によって他の基礎ベクトルを発
生させることも可能であり、また、フィルタ１０１、１
０３、１０５、１０７に幾つかのフィルタ（図示せず）
を加えることによってより大きな数の基礎ベクトルを発
生させることもできる。本実施例では、装置２はマイク
ロプロセッサ２２に備えられたソフトウエアによって構
成されているが、専用の回路要素を使用して構成するこ
とも可能である。

【００４３】前記基礎ベクトルは、デジタル信号に含ま
れるＱＲＳ群の形状に対応したフィルタ出力を発生させ
るように選択される。図９において、各フィルタは同一
のデジタル信号を受信するが、それぞれ他の全てのフィ
ルタの出力と異なった特性出力を発生させる。基礎ベク
トルは部分的に線型であって少数の線分を含んでいてよ
い。これらの基礎ベクトルにより、ＡＣラインノイズや
基線ドリフト等のノイズが除去される。基礎ベクトルは
また、２５０Ｈｚの頻度で発生させられ、そのウインド
は約１００〜２００ｍｓｅｃの範囲である。こうして、
フィルタ１０１、１０３、１０５、１０７は、入力デシ
タル信号のあらゆる点について出力を発生させ、その特
徴情報に基づいて時間Ｔ_qrs 等の基準点の選択が可能と
される。各整流器１０９、１１１、１１３、１１５は、
対応するフィルタからの出力の整流された特徴情報信
号、すなわち、その絶対値を発生させる。全ての整流器
の出力は和算器１１７に集められ、関数Ｑ(i) 等の特徴
情報信号の加算出力を発生させる。

【００４４】Ｓ３１２において、基準点評価関数Ｑ(i)
の極大値を特定することにより、その関数Ｑ(i) から基
準点が決定される。本実施例の時系列Ｑ(i) は、Ｓ３０
２で与えられる関数Ｍ(t) と同様に機能し、関数Ｑ(i)
の極大値が特定、利用される。特定された各極大値につ
いて、基準点Ｔ_qrs が特定される。こうして、基準点Ｔ
_qrs が、基礎ベクトルによって得られる特徴情報信号の
極大値によって得られる。プログラムは次いで図３のＳ
４０に進む。第２実施例における装置１の作動は図３の
残りの工程では前記と同一であるので説明を省略する。

【００４５】図９の装置２は他のＥＣＧ評価装置ないし
不整脈検出装置と伴に用いることが可能である。また、
装置２の出力は複数の特徴情報信号であり、前記のよう
に、Ｎ次元特徴情報空間にプロットされクラスタの形成
に使用され得る。

【００４６】その他、当業者の知識、技能に基づいて種
々の変形、改良を施した態様で、本発明を実施すること
ができる。ゆえに、ここでは限られた実施例のみを説明
するが、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で数々の実施
例が考えられる。

【図面の簡単な説明】

【図１】典型的なＥＣＧ波形の一部を示す図である。

【図２】本発明の不整脈検出装置を示す略図である。

【図３】ＱＲＳ群をグループ化するために図２の装置に
よって実行される作動ステップの高レベルフローチャー
トを示す図である。

【図４】本発明の第１実施例の図３のステップＳ３０に
おいて実行される作動ステップの低レベルフローチャー
トを示す図である。

【図５】本発明の第１実施例の図３のステップＳ５０に
おいて実行される作動ステップの低レベルフローチャー
トを示す図である。

【図６】図３のステップＳ９０におけるＲＳ群評価のタ
イミングパターンを示す図である。

【図７】平均的ＱＲＳ群幅と正常な範囲を示す図であ
る。

【図８】本発明の他の実施例において、図３のステップ
Ｓ３０において実行される作動ステップの低レベルフロ
ーチャートを示す図である。

【図９】更に他の実施例において、図３の作動ステップ
Ｓ３０における情報の流れを示す図である。

【図１０】図９の基礎フィルタの出力信号を概念的に示
す略図である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 不整脈検出装置であって、 少なくとも１個のアナログＥＣＧ信号を所定のサンプリ
   ング周期で取得する取得手段と、 前記取得手段に接続され、前記少なくとも１個のアナロ
   グＥＣＧ信号を少なくとも１個のデジタル信号に変換す
   る変換手段と、 前記変換手段に接続され、前記少なくとも１つのデジタ
   ル信号に基づいて診断情報を発生させる処理手段と前記
   処理手段に接続され、前記診断情報を表示する表示手段
   とを含み、前記処理手段が、 複数の第１ＱＲＳ群に基づいて正常なＱＲＳ群を判別す
   る第１手段と、 前記正常なＱＲＳ群に基づいて複数の第２ＱＲＳ群の各
   々をグループ分けする第２手段とを含み、前記第１手段
   が、 前記少なくとも１個のデジタル信号に基づいて複数のス
   カラ信号を発生させる手段と、 前記複数のスカラ信号に含まれる複数のピーク値を検出
   することにより前記複数の第１ＱＲＳ群の各々の発生時
   間を決定する手段と、 前記各第１ＱＲＳ群についてＱＲＳ幅と複数の前半面積
   と複数の後半面積とを算出する手段とを含み、前記複数
   の前半面積が符号を有する前半面積と符号を有しない前
   半面積とを含み、前記複数の後半面積が符号を有する後
   半面積と符号を有しない後半面積とを含むことを特徴と
   する装置。
2. 【請求項２】 ＥＣＧ装置から供給される少なくとも１
   個のアナログＥＣＧ信号から得られる少なくとも１個の
   デジタル信号に基づいて不整脈を検出する不整脈検出装
   置であって、該少なくとも１個のデジタル信号を取得す
   る入力回路を有するプロセッサを含む装置であって、 閾値交差基準に従いＱＲＳ群候補の発生時間に基づいて
   前記少なくとも１個のデジタル信号についてノイズ性若
   しくは非ノイズ性のノイズ属性を決定する決定手段と、 前記ＱＲＳ群候補の発生時間と前記ノイズ属性とに基づ
   いて前記少なくとも１個のデジタル信号からＮ種類の特
   徴情報を抽出する抽出手段と、 前記ＱＲＳ群候補を前記抽出されたＮ種類の特徴情報に
   従いＮ次元特徴情報空間にプロットするプロット手段
   と、 前記決定手段と前記抽出手段と前記プロット手段とを繰
   り返し作動させて複数の第１ＱＲＳ群候補をプロットす
   ることによって、該複数の第１ＱＲＳ群候補から少なく
   とも１個のクラスタを発生させる手段と、 前記少なくとも１個のクラスタに基づいて正常なクラス
   タを判別する手段と、 前記決定手段と前記抽出手段と前記プロット手段とを繰
   り返し作動させて複数の第２ＱＲＳ群候補をプロットす
   ることによって、前記少なくとも１個のクラスタに該第
   ２ＱＲＳ群候補を加えるかないしは新たに少なくとも１
   個のクラスタを発生させるかの少なくとも一方を行う手
   段と、 前記デジタル信号に含まれる前記複数の第２ＱＲＳ群候
   補の各々を、前記正常クラスタと該各第２ＱＲＳ群候補
   から抽出された前記Ｎ種類の特徴情報とに基づいてグル
   ープ分けする手段とを含むことを特徴とする装置。
3. 【請求項３】 ＥＣＧ装置から供給される少なくとも１
   個のアナログＥＣＧ信号から得られる少なくとも１個の
   デジタル信号に基づいて不整脈を検出する不整脈検出装
   置であって、該少なくとも１個のデジタル信号を取得す
   る入力回路を有するプロセッサを含む装置であって、 ＱＲＳ群候補の発生時間に基づいて前記少なくとも１個
   のデジタル信号からＮ種類の特徴情報を抽出する抽出手
   段と、 前記ＱＲＳ群候補を前記抽出されたＮ種類の特徴情報に
   従いＮ次元特徴情報空間にプロットするプロット手段
   と、 前記抽出手段と前記プロット手段とを繰り返し作動させ
   て複数の第１ＱＲＳ群候補をプロットすることによっ
   て、該複数の第１ＱＲＳ群候補から少なくとも１個のク
   ラスタを発生させる手段と、 前記少なくとも１個のクラスタに基づいて正常なクラス
   タを判別する手段と、 前記抽出手段と前記プロット手段とを繰り返し作動させ
   て複数の第２ＱＲＳ群候補をプロットすることによっ
   て、前記少なくとも１個のクラスタに該第２ＱＲＳ群候
   補を加えるかないしは新たに少なくとも１個のクラスタ
   を発生させるかの少なくとも一方を行う手段と、 真のＱＲＳ群と非ＱＲＳ群信号の両方を含む前記複数の
   第２ＱＲＳ群候補の最大限すべてを、前記正常クラスタ
   と該第２ＱＲＳ群候補の各々から抽出された前記Ｎ種類
   の特徴情報とに基づいてグループ分けし、その際に該非
   ＱＲＳ群信号を除去する手段と、 前記グループ分けされたＱＲＳ群に基づいて診断情報を
   表示する手段とを含むことを特徴とする装置。