JPH09131329A - Ｅｃｇ信号における非生理的変動の補正方法および補正装置 - Google Patents
Ｅｃｇ信号における非生理的変動の補正方法および補正装置Info
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- JPH09131329A JPH09131329A JP8230959A JP23095996A JPH09131329A JP H09131329 A JPH09131329 A JP H09131329A JP 8230959 A JP8230959 A JP 8230959A JP 23095996 A JP23095996 A JP 23095996A JP H09131329 A JPH09131329 A JP H09131329A
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- 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
- A61B5/366—Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＥＣＧ信号における非生理的変動に対する補
正方法および補正装置を提供する。 【解決手段】 信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態
に記録し、ここでｍはサンプル数、ｐは患者（３）に適
用される測定電極（２）からの使用される導出数であ
り、当該測定マトリクスと基準マトリクスとの差を、測
定マトリクスの平行移動、同期化、回転およびスケーリ
ングの操作の１つ以上によって最小化する。
正方法および補正装置を提供する。 【解決手段】 信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態
に記録し、ここでｍはサンプル数、ｐは患者（３）に適
用される測定電極（２）からの使用される導出数であ
り、当該測定マトリクスと基準マトリクスとの差を、測
定マトリクスの平行移動、同期化、回転およびスケーリ
ングの操作の１つ以上によって最小化する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、心拍中に記録され
た信号または心拍の特徴的部分を整形し、デジタル化す
る、ＥＣＧ信号における非生理的変動の補正方法に関す
る。
た信号または心拍の特徴的部分を整形し、デジタル化す
る、ＥＣＧ信号における非生理的変動の補正方法に関す
る。
【０００２】本発明はさらに、患者に適用された測定電
極によりピックアップされた信号を整形する手段と、前
記信号をデジタル化するためのＡ／Ｄコンバータと、計
算ユニットとを有する、ＥＣＧ信号における非生理的変
動の補正装置に関する。
極によりピックアップされた信号を整形する手段と、前
記信号をデジタル化するためのＡ／Ｄコンバータと、計
算ユニットとを有する、ＥＣＧ信号における非生理的変
動の補正装置に関する。
【０００３】
【従来の技術】心拍毎のＥＣＧ信号の変動は患者の呼吸
運動や位置の変化によって生じるものである。この変動
はＥＣＧ信号に対して複数の分析を行う際にますます複
雑となる。この種の変化は主として胴体の幾何形状の変
化および心臓の相対位置の変化によるものであり、心臓
の電気軸が使用する測定電極の位置に対して相対的に変
化するのである。例えばＱＲＳ複合波の形態的分類で
は、ＥＣＧ信号のこの変動によって、同じ心拍を表すＱ
ＲＳ複合波が異なる複合波に分類されてしまうことがあ
る。これは専ら患者の胴体における幾何形状の変化によ
ってＥＣＧ信号の変化が生じるからである。このことは
長時間の患者監視ではとりわけゆゆしい問題である。す
なわちそのような患者においては患者が位置を変えたと
きに新しい“正常”ＱＲＳ複合波が生じる危険性があ
る。さらに、同じ患者からの複数の安静ＥＣＧを連続的
に比較するとしばしば不所望の変化が生じる。なぜな
ら、心臓に対する電極の位置が各試行毎に同じではない
からである。ＥＣＧ信号における心拍毎の変化を研究す
るＥＣＧ分散分析では、ＥＣＧ信号における前記の非生
理的変動は非常にゆゆしい問題である。なぜなら、例え
ば患者の呼吸によって生じるこの変動はしばしば心筋機
能に関連する研究すべき変動よりも大きいからである。
運動や位置の変化によって生じるものである。この変動
はＥＣＧ信号に対して複数の分析を行う際にますます複
雑となる。この種の変化は主として胴体の幾何形状の変
化および心臓の相対位置の変化によるものであり、心臓
の電気軸が使用する測定電極の位置に対して相対的に変
化するのである。例えばＱＲＳ複合波の形態的分類で
は、ＥＣＧ信号のこの変動によって、同じ心拍を表すＱ
ＲＳ複合波が異なる複合波に分類されてしまうことがあ
る。これは専ら患者の胴体における幾何形状の変化によ
ってＥＣＧ信号の変化が生じるからである。このことは
長時間の患者監視ではとりわけゆゆしい問題である。す
なわちそのような患者においては患者が位置を変えたと
きに新しい“正常”ＱＲＳ複合波が生じる危険性があ
る。さらに、同じ患者からの複数の安静ＥＣＧを連続的
に比較するとしばしば不所望の変化が生じる。なぜな
ら、心臓に対する電極の位置が各試行毎に同じではない
からである。ＥＣＧ信号における心拍毎の変化を研究す
るＥＣＧ分散分析では、ＥＣＧ信号における前記の非生
理的変動は非常にゆゆしい問題である。なぜなら、例え
ば患者の呼吸によって生じるこの変動はしばしば心筋機
能に関連する研究すべき変動よりも大きいからである。
【０００４】この問題を解決すべく多数の試みがなされ
たが、いずれも不適当または不十分なものである。
たが、いずれも不適当または不十分なものである。
【０００５】ＱＲＳ複合波の形態分類では、前記の問題
を例えば直接的に、ＱＲＳ複合波の類似性の測定と同じ
ような抽出された数量を使用することによって解決しよ
うと試みられた。この数量はある程度複合波の正確な形
態に依存しない。このような数量は例えばＱＲＳ複合波
の表す２次元信号面の幅と面積である。しかしこの形式
の形態分類は一般的に、複合波サンプル間の相関に基づ
く形態分類よりもその結果が思わしくない。Pahim and
Soermo, "Data Processing of Exercise ECGs",IEEE Tr
ansactions on Biomedical Engineering, vol. BME-34,
pp. 158-165,February 1987, Cruts et ai., "Arrhyth
mia Typifcation in a Real-Time Analysis System for
Monitoring Geriatric Patients during Exercises",
Proceedings from the Coference on Computers in Car
diology IEEE 1985, pp. 423-426, Alste et al., "Bea
t-to-Beat Analysis of Waveshape and Rhythm in XECG
Using Inner Vector Product Hardware", Computers in
Cardiology, pp. 355-358, IEEE 1982 参照。
を例えば直接的に、ＱＲＳ複合波の類似性の測定と同じ
ような抽出された数量を使用することによって解決しよ
うと試みられた。この数量はある程度複合波の正確な形
態に依存しない。このような数量は例えばＱＲＳ複合波
の表す２次元信号面の幅と面積である。しかしこの形式
の形態分類は一般的に、複合波サンプル間の相関に基づ
く形態分類よりもその結果が思わしくない。Pahim and
Soermo, "Data Processing of Exercise ECGs",IEEE Tr
ansactions on Biomedical Engineering, vol. BME-34,
pp. 158-165,February 1987, Cruts et ai., "Arrhyth
mia Typifcation in a Real-Time Analysis System for
Monitoring Geriatric Patients during Exercises",
Proceedings from the Coference on Computers in Car
diology IEEE 1985, pp. 423-426, Alste et al., "Bea
t-to-Beat Analysis of Waveshape and Rhythm in XECG
Using Inner Vector Product Hardware", Computers in
Cardiology, pp. 355-358, IEEE 1982 参照。
【０００６】しかし複合波のサンプル間の相関に基づく
後者の技術は、ＱＲＳ複合波における呼吸変動の影響を
受けやすい。このことを補償しようとする試みは通常、
基準複合波の更新または平均化によるテンプレートを使
用する。しかしこの方法にも制限がある。すなわち、Ｑ
ＲＳ複合波の電気軸の方向の変動を基準複合波との相関
前に補償する技術が現在のところないのである。
後者の技術は、ＱＲＳ複合波における呼吸変動の影響を
受けやすい。このことを補償しようとする試みは通常、
基準複合波の更新または平均化によるテンプレートを使
用する。しかしこの方法にも制限がある。すなわち、Ｑ
ＲＳ複合波の電気軸の方向の変動を基準複合波との相関
前に補償する技術が現在のところないのである。
【０００７】同じ患者で記録された複数の安静ＥＣＧを
異なる時間で連続的に比較する場合には、しばしば不所
望の変動が存在する。なぜなら、心臓に対する電極の位
置が１試行毎に同じではないからである。この不所望の
変動を低減する手段の１つがRubel et al., "Methodolo
gy of ECG Interpretation in the Lyon Program",Met
h. Inform, Med. Vol. 29, no. 4, pp. 393-402, (199
0), Fayn et al., "Quantitaive Assessment of Beat-t
o-Beat Variability in Ambulatory ECG Recordings",
Rubel et al., "New Strategies in Serial ECG Compar
ison and TrendAnalysis", Computer ECG Analysis': T
owards Standardization, Elsevier Science Publisher
s B.V. (North-Hollsnd), pp. 323-328 (1986)に記載さ
れている。この手段では３次元ベクトルループの幾何的
変換が行われる。したがって、この手段はいわゆるベク
トル・カルディオグラムの記録を必要とする。このこと
は電極を３つの直交導出の得られるように配置すること
を意味する。この手段は比較的複雑であり、これに加え
てリアルタイムで実現するのが困難な相互処理である。
したがって心拍毎の変動に適用するのは困難である。
異なる時間で連続的に比較する場合には、しばしば不所
望の変動が存在する。なぜなら、心臓に対する電極の位
置が１試行毎に同じではないからである。この不所望の
変動を低減する手段の１つがRubel et al., "Methodolo
gy of ECG Interpretation in the Lyon Program",Met
h. Inform, Med. Vol. 29, no. 4, pp. 393-402, (199
0), Fayn et al., "Quantitaive Assessment of Beat-t
o-Beat Variability in Ambulatory ECG Recordings",
Rubel et al., "New Strategies in Serial ECG Compar
ison and TrendAnalysis", Computer ECG Analysis': T
owards Standardization, Elsevier Science Publisher
s B.V. (North-Hollsnd), pp. 323-328 (1986)に記載さ
れている。この手段では３次元ベクトルループの幾何的
変換が行われる。したがって、この手段はいわゆるベク
トル・カルディオグラムの記録を必要とする。このこと
は電極を３つの直交導出の得られるように配置すること
を意味する。この手段は比較的複雑であり、これに加え
てリアルタイムで実現するのが困難な相互処理である。
したがって心拍毎の変動に適用するのは困難である。
【０００８】分散ＥＣＧ、すなわちＥＣＧ信号の心拍毎
の変動は虚血性心臓疾患の診断のために研究される。Pr
asad and Gupta, "Phase-Invariant Signature Algorit
hm"."A noninvasive Technique for Early Detection a
nd Quantification of Quabain-induced Caediac Disor
ders"; Angiology 30, pp. 721-732 (1979), Ben-Haim
et al., "Beat to Beat Variation in Healed Myocardi
al Infraction". AmJ Cardiol 1992, 70: pp. 1139-114
2. 米国特許第５１８８１１６号明細書には、分散ＥＣ
Ｇを用いた虚血性心臓疾患を検出するための技術が記載
されている。ここではＥＣＧ信号における呼吸変動の補
正がＱＲＳ複合波のスケーリングによって行われる。こ
のスケーリングはＲ波の振幅に基づいて行われる。Shaw
and Savard, "On the Detection of QRS Variations i
n the ECG", IEEE Transactions on Biomedical Engine
ering, Vol. 42, No. 7, pp. 736-741 (1995)参照。
の変動は虚血性心臓疾患の診断のために研究される。Pr
asad and Gupta, "Phase-Invariant Signature Algorit
hm"."A noninvasive Technique for Early Detection a
nd Quantification of Quabain-induced Caediac Disor
ders"; Angiology 30, pp. 721-732 (1979), Ben-Haim
et al., "Beat to Beat Variation in Healed Myocardi
al Infraction". AmJ Cardiol 1992, 70: pp. 1139-114
2. 米国特許第５１８８１１６号明細書には、分散ＥＣ
Ｇを用いた虚血性心臓疾患を検出するための技術が記載
されている。ここではＥＣＧ信号における呼吸変動の補
正がＱＲＳ複合波のスケーリングによって行われる。こ
のスケーリングはＲ波の振幅に基づいて行われる。Shaw
and Savard, "On the Detection of QRS Variations i
n the ECG", IEEE Transactions on Biomedical Engine
ering, Vol. 42, No. 7, pp. 736-741 (1995)参照。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、上記
に論議した従来技術の欠点を克服し、ＥＣＧ信号におけ
る非生理的変動に対する補正方法および補正装置を提供
することである。本明細書において、“非生理的”とは
心臓の電気活動によって引き起こされたのではない変動
を意味する。
に論議した従来技術の欠点を克服し、ＥＣＧ信号におけ
る非生理的変動に対する補正方法および補正装置を提供
することである。本明細書において、“非生理的”とは
心臓の電気活動によって引き起こされたのではない変動
を意味する。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この課題は本発明によ
り、信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態に記録し、
ここでｍはサンプル数、ｐは患者に適用される測定電極
からの使用される導出数であり、当該測定マトリクスと
基準マトリクスとの差を、測定マトリクスの平行移動、
同期化、回転およびスケーリングの操作の１つ以上によ
って最小化するように構成して解決される。
り、信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態に記録し、
ここでｍはサンプル数、ｐは患者に適用される測定電極
からの使用される導出数であり、当該測定マトリクスと
基準マトリクスとの差を、測定マトリクスの平行移動、
同期化、回転およびスケーリングの操作の１つ以上によ
って最小化するように構成して解決される。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明は、ＥＣＧ信号の種々の形
式の分析を実行するＥＣＧ装置に適用することができ
る。本発明はとりわけ、同じ患者からの信号を異なる時
間で比較することに基づく分析に対して有利である。こ
のような分析の例はＱＲＳ複合波の形態分類であり、こ
のＱＲＳ複合波は実質的に他のすべてのＥＣＧ分析の基
礎を診断および監視において形成する。本発明に対する
適用の別の例は、同じ患者からの記憶された安静ＥＣＧ
の連続比較と分散ＥＣＧある。ここでは効果的な補正が
非生理的な心拍毎のＥＣＧ信号変動および日毎のＥＣＧ
信号変動で行われる。心臓位置と電極との変化の主たる
原因は呼吸運動または電極配置の差によるものである。
式の分析を実行するＥＣＧ装置に適用することができ
る。本発明はとりわけ、同じ患者からの信号を異なる時
間で比較することに基づく分析に対して有利である。こ
のような分析の例はＱＲＳ複合波の形態分類であり、こ
のＱＲＳ複合波は実質的に他のすべてのＥＣＧ分析の基
礎を診断および監視において形成する。本発明に対する
適用の別の例は、同じ患者からの記憶された安静ＥＣＧ
の連続比較と分散ＥＣＧある。ここでは効果的な補正が
非生理的な心拍毎のＥＣＧ信号変動および日毎のＥＣＧ
信号変動で行われる。心臓位置と電極との変化の主たる
原因は呼吸運動または電極配置の差によるものである。
【００１２】本発明による方法および装置では、患者に
適用された測定電極からの信号がサンプリングされ記憶
される。信号は心拍の間、または例えばＱＳＲ複合波の
ような心拍の特徴的部分の間、記録される。ＱＲＳ複合
波の開始と終了を検出するための方法は公知である。例
えばSornmo, "A Model-Based Approach to QRS Delinea
tion", Computers and Biomedical Reserch, Vol. 20,
pp. 526-542 (1987)参照。記録された信号はｍ＊ｐマト
リクスに記憶される。ここでｍはサンプル数、すなわち
複合波の長さを表す。なぜなら、複合波は通常複数のサ
ンプルで測定されるからである。各サンプル間の間隔は
近似的に一定である。ｐは適用された電極からの使用さ
れる導出の数である。
適用された測定電極からの信号がサンプリングされ記憶
される。信号は心拍の間、または例えばＱＳＲ複合波の
ような心拍の特徴的部分の間、記録される。ＱＲＳ複合
波の開始と終了を検出するための方法は公知である。例
えばSornmo, "A Model-Based Approach to QRS Delinea
tion", Computers and Biomedical Reserch, Vol. 20,
pp. 526-542 (1987)参照。記録された信号はｍ＊ｐマト
リクスに記憶される。ここでｍはサンプル数、すなわち
複合波の長さを表す。なぜなら、複合波は通常複数のサ
ンプルで測定されるからである。各サンプル間の間隔は
近似的に一定である。ｐは適用された電極からの使用さ
れる導出の数である。
【００１３】異なる時間で導出される２つのこのような
マトリクスの差は次のような演算の実施によって低減さ
れる。すなわち、幾何的かつ非生理的変動のみを補正す
る演算の実施によって低減される。使用される演算は平
行移動、時間同期化、回転およびスケーリングである。
マトリクスの差は次のような演算の実施によって低減さ
れる。すなわち、幾何的かつ非生理的変動のみを補正す
る演算の実施によって低減される。使用される演算は平
行移動、時間同期化、回転およびスケーリングである。
【００１４】このようなマトリクスをそれぞれＡおよび
Ｂと表せば、Ａは基準マトリクスであり、平行移動を定
数値、例えばＤＣレベルをマトリクスＢの各ラインから
の減算によって実行することができる。しかしより良好
な方法では信号のベースライン・フィルタリングを実行
しなければならない。これはマトリクスに記憶する前に
より進んだアルゴリズムを用いて行う。したがって、本
発明の装置の有利な実施例によれば、条件手段がハイパ
スフィルタを有する。このハイパスフィルタはベースラ
イン変動をＥＣＧ信号からろ波するように構成されてい
る。言い替えると、平行移動はマトリクスＡとＢとの差
を低減する前に行う。
Ｂと表せば、Ａは基準マトリクスであり、平行移動を定
数値、例えばＤＣレベルをマトリクスＢの各ラインから
の減算によって実行することができる。しかしより良好
な方法では信号のベースライン・フィルタリングを実行
しなければならない。これはマトリクスに記憶する前に
より進んだアルゴリズムを用いて行う。したがって、本
発明の装置の有利な実施例によれば、条件手段がハイパ
スフィルタを有する。このハイパスフィルタはベースラ
イン変動をＥＣＧ信号からろ波するように構成されてい
る。言い替えると、平行移動はマトリクスＡとＢとの差
を低減する前に行う。
【００１５】本発明の方法の有利な実施例によれば、測
定マトリクスに記憶された測定データは同期化のために
シフトされ、新たな測定マトリクスに対する１つのサン
プル（これに基づき測定マトリクスは基準マトリクスと
比較して最小の差を示す）が同期測定マトリクスとして
選択される。その結果、最小化はＢマトリクスの数に対
して実行される。ＱＲＳ検出点が同期点の粗い評価を提
供すると仮定すれば、最小化は例えば１０のＢマトリク
スに対して実行することができる。このマトリクスはし
たがって５のサンプルを含み、このサンプルは同期点に
対して両方向でシフトされている。
定マトリクスに記憶された測定データは同期化のために
シフトされ、新たな測定マトリクスに対する１つのサン
プル（これに基づき測定マトリクスは基準マトリクスと
比較して最小の差を示す）が同期測定マトリクスとして
選択される。その結果、最小化はＢマトリクスの数に対
して実行される。ＱＲＳ検出点が同期点の粗い評価を提
供すると仮定すれば、最小化は例えば１０のＢマトリク
スに対して実行することができる。このマトリクスはし
たがって５のサンプルを含み、このサンプルは同期点に
対して両方向でシフトされている。
【００１６】回転はマトリクスＢをマトリクスＱと乗算
することによって実行される。このマトリクスはマトリ
クスＢの回転のみを実行し、ベクトルの長さまたは内部
ベクトル角を変化させない。このようなマトリクスはい
わば直交であり、ユニタリマトリクスが得られる環境に
よって特徴付けられる。ユニタリマトリクスでは、マト
リクスがその共役により乗算されるとき、すなわち対角
へ反射されるとき、すべての要素が直交要素（これは１
である）を除いてゼロである。
することによって実行される。このマトリクスはマトリ
クスＢの回転のみを実行し、ベクトルの長さまたは内部
ベクトル角を変化させない。このようなマトリクスはい
わば直交であり、ユニタリマトリクスが得られる環境に
よって特徴付けられる。ユニタリマトリクスでは、マト
リクスがその共役により乗算されるとき、すなわち対角
へ反射されるとき、すべての要素が直交要素（これは１
である）を除いてゼロである。
【００１７】スケーリングはスケール係数によるマトリ
クスと乗算することによって実行される。
クスと乗算することによって実行される。
【００１８】本発明の別の有利な実施例によれば、１つ
のマトリクスを他のマトリクスから減算することにより
得られるフロベニウス・ノルムがマトリクス間の差の測
定として検出される。フロベニウス・ノルムはマトリク
ス内のすべての要素の平方和の加算とこの和の平方根を
求めることによって計算される。
のマトリクスを他のマトリクスから減算することにより
得られるフロベニウス・ノルムがマトリクス間の差の測
定として検出される。フロベニウス・ノルムはマトリク
ス内のすべての要素の平方和の加算とこの和の平方根を
求めることによって計算される。
【００１９】ＡとＢのマトリクスの差の最小化の問題は
数学的に次のように表現することができる。
数学的に次のように表現することができる。
【００２０】最小化‖Ａ−αＢ（τ）Ｑ‖Ｆを条件ＱＴ
Ｑ＝Ｉｐの下で行う。
Ｑ＝Ｉｐの下で行う。
【００２１】α＝スケール係数 Ｑ＝回転マトリクス（ｐ＊ｐ） τ＝時間シフト（例えば［−５，５］） ‖ ‖Ｆはフロベニウス・ノルムを表す。
【００２２】
【数１】
【００２３】ここでＡはｍ＊ｎマトリクスであり、ａ
ｉｊはサンプリングされた信号値を表す。
ｉｊはサンプリングされた信号値を表す。
【００２４】時間同期のための時間シフト最小化は理想
スケールの計算とマトリクス数に対する回転により実行
され、差が最小値であるマトリクスを選択する。
スケールの計算とマトリクス数に対する回転により実行
され、差が最小値であるマトリクスを選択する。
【００２５】マトリクス間の差を最小にすることにより
生じる、スケーリングと回転についての問題の解決はと
くに公知である。例えば、Golub and Van Loan, Matrix
Computations, The Johns Hopkins University Press
(1989), chap. 12.4, pp. 581-587. 回転マトリクスＱ
とスケーリング係数αに対する正確な表現は公式化する
ことができる。回転マトリクスＱの計算では特異値因数
分解が用いられる。これは、マトリクスを２つの直交マ
トリクスと対角マトリクスの積として再度表すことを意
味する。回転マトリクスＱにより最適回転が得られる。
回転マトリクスは２つの直交マトリクスの積によって定
義される。この２つの直交マトリクスはマトリクスＢの
平行移動の特異値因数分解で、マトリクスＡとの乗算に
よって得られる。
生じる、スケーリングと回転についての問題の解決はと
くに公知である。例えば、Golub and Van Loan, Matrix
Computations, The Johns Hopkins University Press
(1989), chap. 12.4, pp. 581-587. 回転マトリクスＱ
とスケーリング係数αに対する正確な表現は公式化する
ことができる。回転マトリクスＱの計算では特異値因数
分解が用いられる。これは、マトリクスを２つの直交マ
トリクスと対角マトリクスの積として再度表すことを意
味する。回転マトリクスＱにより最適回転が得られる。
回転マトリクスは２つの直交マトリクスの積によって定
義される。この２つの直交マトリクスはマトリクスＢの
平行移動の特異値因数分解で、マトリクスＡとの乗算に
よって得られる。
【００２６】最適スケーリング係数αは二次マトリクス
の対角要素の和形成によって得られる。二次マトリクス
は最適回転されたＢマトリクスの平行移動をマトリクス
Ａと乗算し、マトリクスＢをその平行移動と乗算したと
きに得られるマトリクスの対角要素の和によって除算す
ると得られる。
の対角要素の和形成によって得られる。二次マトリクス
は最適回転されたＢマトリクスの平行移動をマトリクス
Ａと乗算し、マトリクスＢをその平行移動と乗算したと
きに得られるマトリクスの対角要素の和によって除算す
ると得られる。
【００２７】マトリクスＱと係数αは数学的に次のよう
に導出することができる。
に導出することができる。
【００２８】表現の最小化
【００２９】
【数２】
【００３０】ここでｓｐ（ｘ）は二次マトリクスＸの対
角要素の和であり、固定のαに対してｓｐ（ＱＴＢ
ＴＡ）の最小化により得られる。
角要素の和であり、固定のαに対してｓｐ（ＱＴＢ
ＴＡ）の最小化により得られる。
【００３１】この表現を最大にするＱはＵＶＴに等し
い。ここでマトリクスＵとＶは、ＢＴＡからの特異値因
数分解、ＳＶＤの計算により得られる。Golub and Van
Loan,chap. 12.4.1参照。
い。ここでマトリクスＵとＶは、ＢＴＡからの特異値因
数分解、ＳＶＤの計算により得られる。Golub and Van
Loan,chap. 12.4.1参照。
【００３２】αについての最小化は相応する導関数をゼ
ロにセットすることによって得られる。
ロにセットすることによって得られる。
【００３３】 ２αｓｐ（ＢＴＢ）−２ｓｐ（ＱＴＢＴＡ）＝０ ここから α＝ｓｐ（（ＢＱ）ＴＡ）／ｓｐ（ＢＴＢ） したがって本発明の基本は、記憶された心拍または心拍
の特徴的部分、例えばＱＲＳ複合波を変換する方法に使
用される。非生理的変動は上記のようにして最適に基準
複合波に関連して、複合波をさらに分析する以前に最小
化される。
の特徴的部分、例えばＱＲＳ複合波を変換する方法に使
用される。非生理的変動は上記のようにして最適に基準
複合波に関連して、複合波をさらに分析する以前に最小
化される。
【００３４】本発明の方法の別の有利な実施例によれ
ば、回転およびスケーリング演算は同時に実行される。
ば、回転およびスケーリング演算は同時に実行される。
【００３５】本発明の方法の別の実施例によれば、選択
された測定マトリクスの所定数が基準マトリクスの検出
のために、上記の演算の１つまたは複数に従って補正さ
れる。このとき、測定マトリクスの１つを一時基準とし
て用い、これに基づいて補正されたマトリクスの平均値
が形成される。この平均値は基準マトリクスとしてセッ
トされる。クオリティチェックの後、例えば第１のＱＲ
Ｓ複合波が一時基準としてセットされる。複数の後続の
複合波が回転され、スケーリングされ、そして平均値が
形成される。手順は次の連続測定マトリクスにより繰り
返すことができ、直接先行する平均値が基準値として用
いられる。このことは、平均値が、従って基準マトリク
スに生じた変化が所定の限界値を下回るまで繰り返され
る。補正後に存在する基準マトリクスから過度に大きく
偏差する測定マトリクス（例えばフロベニウス・ノルム
により測定されたように）は平均値計算から、本発明の
別の有利な実施例では除外される。
された測定マトリクスの所定数が基準マトリクスの検出
のために、上記の演算の１つまたは複数に従って補正さ
れる。このとき、測定マトリクスの１つを一時基準とし
て用い、これに基づいて補正されたマトリクスの平均値
が形成される。この平均値は基準マトリクスとしてセッ
トされる。クオリティチェックの後、例えば第１のＱＲ
Ｓ複合波が一時基準としてセットされる。複数の後続の
複合波が回転され、スケーリングされ、そして平均値が
形成される。手順は次の連続測定マトリクスにより繰り
返すことができ、直接先行する平均値が基準値として用
いられる。このことは、平均値が、従って基準マトリク
スに生じた変化が所定の限界値を下回るまで繰り返され
る。補正後に存在する基準マトリクスから過度に大きく
偏差する測定マトリクス（例えばフロベニウス・ノルム
により測定されたように）は平均値計算から、本発明の
別の有利な実施例では除外される。
【００３６】本発明によるＥＣＧ信号の補正では、医学
情報の歪曲されないことの保証が非常に重要である。
情報の歪曲されないことの保証が非常に重要である。
【００３７】本発明をいわゆる患者監視で記録された信
号の補正に用いると有利である。これは患者が例えば時
々寝返りを打つことが胴体の幾何変化の原因となるから
である。
号の補正に用いると有利である。これは患者が例えば時
々寝返りを打つことが胴体の幾何変化の原因となるから
である。
【００３８】ＱＲＳ複合波は上に述べたように心拍の特
徴的部分である。しかし本発明はもちろん、心拍の別の
部分、例えばＰ波に適用することもできる。
徴的部分である。しかし本発明はもちろん、心拍の別の
部分、例えばＰ波に適用することもできる。
【００３９】本発明の装置の実施例は、分析ＥＣＧレコ
ーダのＥＣＧの形態分類に適用される。この実施例を以
下詳細に説明する。
ーダのＥＣＧの形態分類に適用される。この実施例を以
下詳細に説明する。
【００４０】
【実施例】図１は、患者３に適用された電極２によって
測定されたＥＣＧ信号の記録分析装置を示す。電極２か
らの信号は増幅器４、アナログ・フィルタおよびＡ／Ｄ
コンバータ８に供給される。計算ユニット１０は信号サ
ンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態で記憶するための記憶
手段１１を有している。ここでｍはサンプル数、ｐは患
者３に適用された測定電極からの導出の数である。記憶
手段は基準マトリクスを記憶するためのものであり、ア
ナログフィルタとＡ／Ｄコンバータ８の出力側に接続さ
れている。計算ユニット１０はサンプリングされたＥＣ
Ｇ信号の分析を実行し、結果はディスプレイ１２または
プリンタ１４に表示され、ハードディスクのような情報
記憶媒体１６に記憶される。
測定されたＥＣＧ信号の記録分析装置を示す。電極２か
らの信号は増幅器４、アナログ・フィルタおよびＡ／Ｄ
コンバータ８に供給される。計算ユニット１０は信号サ
ンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態で記憶するための記憶
手段１１を有している。ここでｍはサンプル数、ｐは患
者３に適用された測定電極からの導出の数である。記憶
手段は基準マトリクスを記憶するためのものであり、ア
ナログフィルタとＡ／Ｄコンバータ８の出力側に接続さ
れている。計算ユニット１０はサンプリングされたＥＣ
Ｇ信号の分析を実行し、結果はディスプレイ１２または
プリンタ１４に表示され、ハードディスクのような情報
記憶媒体１６に記憶される。
【００４１】本発明による装置は計算ユニット１０の内
側に組み込まれている。この計算ユニットは１つ以上の
マイクロプロセッサを有する。
側に組み込まれている。この計算ユニットは１つ以上の
マイクロプロセッサを有する。
【００４２】本実施例では、ＥＣＧ信号の分析が心拍の
形態分類に対して適用される。これを以下図２に基づい
て説明する。
形態分類に対して適用される。これを以下図２に基づい
て説明する。
【００４３】サンプリングされた導出は、ベースライン
変動を除去するため適切なデジタル・ハイパスフィルタ
５によりろ波される。このフィルタは図１のユニット１
０に配置されている。適切なハイパスフィルタの例は刊
行物ＷＯ９２／１５２４２およびＷＯ９２／１５２４３
およびSoernmo, "Time-Varying Digital Filtering of
ECG Baseline Wander", Medical & Biologocal Enginee
ring & Computing, Vol. 31, pp. 503-508, (1993)に記
載されている。
変動を除去するため適切なデジタル・ハイパスフィルタ
５によりろ波される。このフィルタは図１のユニット１
０に配置されている。適切なハイパスフィルタの例は刊
行物ＷＯ９２／１５２４２およびＷＯ９２／１５２４３
およびSoernmo, "Time-Varying Digital Filtering of
ECG Baseline Wander", Medical & Biologocal Enginee
ring & Computing, Vol. 31, pp. 503-508, (1993)に記
載されている。
【００４４】選択および計算ユニット９はろ波された導
出から、ＱＲＳ複合波の検出と分類に使用される導出の
選択と計算を行う。このとき有利には３つの直交導出が
用いられる。
出から、ＱＲＳ複合波の検出と分類に使用される導出の
選択と計算を行う。このとき有利には３つの直交導出が
用いられる。
【００４５】ハイパスフィルタリングは、前記の選択ま
たは計算動作の後に実行することもできる。
たは計算動作の後に実行することもできる。
【００４６】装置はさらにＱＲＳ検出器２０を有し、各
検出されたＱＲＳ複合波は以前に記録されたＱＲＳ複合
波に基づく基準と、時間同期および比較手段３０で比較
される。検出されたＱＲＳ複合波は基準複合波の基準点
と比較される。
検出されたＱＲＳ複合波は以前に記録されたＱＲＳ複合
波に基づく基準と、時間同期および比較手段３０で比較
される。検出されたＱＲＳ複合波は基準複合波の基準点
と比較される。
【００４７】ＱＲＳ検出器２０は公知の形式である。比
較および時間同期は、瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波
との相互相関を下に詳細に述べる方法に従って計算する
ことに基づく。
較および時間同期は、瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波
との相互相関を下に詳細に述べる方法に従って計算する
ことに基づく。
【００４８】検出されたＱＲＳ複合波は、回転およにス
ケーリング装置４０で回転され、スケーリングされる。
これについては以下の詳細に述べる。これに続いて形態
分類が形態分類手段５０で行われる。形態分類は従来の
ものよりも格段に高い信頼性で実行することができる。
ＱＲＳ複合波の分類はさらなる分析のため分析ユニット
６０で使用される。形態分類に基づいたこのような分析
の例はＳ−Ｔ測定に対する平均化および心臓リズム分析
である。これらの分析を分析ユニット６０で実行するこ
とができる。
ケーリング装置４０で回転され、スケーリングされる。
これについては以下の詳細に述べる。これに続いて形態
分類が形態分類手段５０で行われる。形態分類は従来の
ものよりも格段に高い信頼性で実行することができる。
ＱＲＳ複合波の分類はさらなる分析のため分析ユニット
６０で使用される。形態分類に基づいたこのような分析
の例はＳ−Ｔ測定に対する平均化および心臓リズム分析
である。これらの分析を分析ユニット６０で実行するこ
とができる。
【００４９】心拍の５つの異なる形式を表す５つまでの
基準値、すなわち５つの異なるＱＲＳ複合波形態が記憶
手段３２に記憶されるとすれば、新たに測定されたＱＲ
Ｓ複合波が存在する基準に十分に類似しない度に新たな
ＱＲＳ複合波が適切に形成される。すなわち、存在する
基準に続いて計算される相関またはフロベニウス・ノル
ムが所定の閾値を下回る場合である。
基準値、すなわち５つの異なるＱＲＳ複合波形態が記憶
手段３２に記憶されるとすれば、新たに測定されたＱＲ
Ｓ複合波が存在する基準に十分に類似しない度に新たな
ＱＲＳ複合波が適切に形成される。すなわち、存在する
基準に続いて計算される相関またはフロベニウス・ノル
ムが所定の閾値を下回る場合である。
【００５０】基準を形成するための有効な手順は信頼性
のある形態分類に対して基本的な必要条件である。
のある形態分類に対して基本的な必要条件である。
【００５１】このことを実行する簡単な手段は、各形式
の最初に発生したＱＲＳ複合波を基準として用いること
である。この手段の欠点はノイズによって非常に歪曲さ
れた基準を得る危険性である。この問題の共通の解決手
段は、複数のＱＲＳ複合波の平均値を形成し、ノイズレ
ベルを低減することである。しかしこのような手順は本
発明で使用するには適さない。なぜなら電気軸の位置の
いずれの変動に対する平均値が“キャプチャリング”方
向の代わりに形成されるからである。
の最初に発生したＱＲＳ複合波を基準として用いること
である。この手段の欠点はノイズによって非常に歪曲さ
れた基準を得る危険性である。この問題の共通の解決手
段は、複数のＱＲＳ複合波の平均値を形成し、ノイズレ
ベルを低減することである。しかしこのような手順は本
発明で使用するには適さない。なぜなら電気軸の位置の
いずれの変動に対する平均値が“キャプチャリング”方
向の代わりに形成されるからである。
【００５２】ノイズなしに基準を表現するための有利な
手順は本発明の相互使用に基づくものである。このよう
な手段の１つでは、本発明による最適回転とスケーリン
グがいくつかの形式の例えば２０のＱＲＳ複合波につい
て実行される。これらの１つを“学習フェーズ”の間一
時基準として用い、次にこのようにして補正された心拍
に対する平均値を形成する。この手順は、基準に対して
付加的な改善が得られなくなるまで基準として用いる平
均値に対して繰り返すことができる。手順は付加的に次
のようなＱＲＳ複合波の除外によりリファインすること
ができる。除外するＱＲＳ複合波は存在する基準から過
度に偏差するものであり、フロベニウス・ノルムより下
に、平均値の形成前、最適回転とスケーリングの後、測
定されたものである。
手順は本発明の相互使用に基づくものである。このよう
な手段の１つでは、本発明による最適回転とスケーリン
グがいくつかの形式の例えば２０のＱＲＳ複合波につい
て実行される。これらの１つを“学習フェーズ”の間一
時基準として用い、次にこのようにして補正された心拍
に対する平均値を形成する。この手順は、基準に対して
付加的な改善が得られなくなるまで基準として用いる平
均値に対して繰り返すことができる。手順は付加的に次
のようなＱＲＳ複合波の除外によりリファインすること
ができる。除外するＱＲＳ複合波は存在する基準から過
度に偏差するものであり、フロベニウス・ノルムより下
に、平均値の形成前、最適回転とスケーリングの後、測
定されたものである。
【００５３】ｍ＊ｐマトリクス（ここでｍはサンプル
数、ｐは患者に適用された測定電極からの使用された導
出の数）の形態の信号サンプルは記憶手段３２に記憶さ
れる。サンプル値はマトリクスポイントを形成する。Ｑ
ＲＳ複合波の長さはサンプル数ｍで適当に測定され、各
サンプル間の間隔は一定である。ｍは固定数とすること
もできるが、ＱＲＳ複合波の始点と終点の計算から選択
することもできる。
数、ｐは患者に適用された測定電極からの使用された導
出の数）の形態の信号サンプルは記憶手段３２に記憶さ
れる。サンプル値はマトリクスポイントを形成する。Ｑ
ＲＳ複合波の長さはサンプル数ｍで適当に測定され、各
サンプル間の間隔は一定である。ｍは固定数とすること
もできるが、ＱＲＳ複合波の始点と終点の計算から選択
することもできる。
【００５４】Ｔｉがｍ＊ｐマトリクスを表し、基準複合
波の数がｉ（ｉ＝１−５、上記に従えば）であれば、Ｂ
ｉは比較および同期手段３０で基準複合波の数ｉに同期
した後に検出されたもっとも最近のＱＲＳ複合波を含む
ｍ＊ｐマトリクスを表す。したがって、各ＱＲＳ複合波
（基準マトリクスＴｉを基準にしてマトリクスＢｉによ
り表される）の電気軸の方向を補正するための計算は、
回転およびスケーリング手段４０で次のように実行され
る。
波の数がｉ（ｉ＝１−５、上記に従えば）であれば、Ｂ
ｉは比較および同期手段３０で基準複合波の数ｉに同期
した後に検出されたもっとも最近のＱＲＳ複合波を含む
ｍ＊ｐマトリクスを表す。したがって、各ＱＲＳ複合波
（基準マトリクスＴｉを基準にしてマトリクスＢｉによ
り表される）の電気軸の方向を補正するための計算は、
回転およびスケーリング手段４０で次のように実行され
る。
【００５５】１．Ｃ＝ＢｉＴＴｉを計算する。
【００５６】２．Ｃの特異値因数分解を計算する。
【００５７】ＵＴＣＶ＝Σ ３．Ｑ＝ＵＶＴを計算する。
【００５８】４．Ｂｉ’＝ＢｉＱ ５．α＝ｓｐ（Ｂｉ’ＴＴｉ）／ｓｐ（ＢｉＴＢｉ）を
計算する。
計算する。
【００５９】６．ＢｉをＢｉopt＝α＊Ｂｉ’により置
換する。
換する。
【００６０】例えば測定されたＱＲＳ複合波と記憶され
た基準との相互相関が比較および同期手段３０で同期化
のために使用されるなら、次のＱＲＳ複合波だけを補正
のために選択することができる。すなわち、相応するマ
トリクスＢｉが十分に高い相関を相応する基準マトリク
スＴｉに対して示す複合波だけを選択することができ
る。このことは、形態分類を除いて処理能力を節約す
る。形態分類の基準複合波は瞬時の複合波とは全く異な
る。
た基準との相互相関が比較および同期手段３０で同期化
のために使用されるなら、次のＱＲＳ複合波だけを補正
のために選択することができる。すなわち、相応するマ
トリクスＢｉが十分に高い相関を相応する基準マトリク
スＴｉに対して示す複合波だけを選択することができ
る。このことは、形態分類を除いて処理能力を節約す
る。形態分類の基準複合波は瞬時の複合波とは全く異な
る。
【００６１】比較および同期手段３０における同期化
は、瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関に基
づいて実行することができる。しかし上記の手順はま
た、瞬時のＱＲＳ複合波を基準複合波と同期化するため
の手段３０に移植することもできる。手段３０と装置４
０はシングルユニットにまとめることができる。このユ
ニットでは上記のステップ１から６が実行される。実行
回数は各計算の間に１つのサンプルがマトリクスＢにシ
フトされるＥＣＧデータの数である。最適同期（また回
転とスケーリング）はもっとも小さなフロベニウス・ノ
ルムを有する差マトリクスにより与えられる。
は、瞬時のＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関に基
づいて実行することができる。しかし上記の手順はま
た、瞬時のＱＲＳ複合波を基準複合波と同期化するため
の手段３０に移植することもできる。手段３０と装置４
０はシングルユニットにまとめることができる。このユ
ニットでは上記のステップ１から６が実行される。実行
回数は各計算の間に１つのサンプルがマトリクスＢにシ
フトされるＥＣＧデータの数である。最適同期（また回
転とスケーリング）はもっとも小さなフロベニウス・ノ
ルムを有する差マトリクスにより与えられる。
【００６２】最適同期され、スケーリングされ、回転さ
れたマトリクスＢｉは、形態分類装置５０への入力デー
タとして使用される。この形態分類装置では分類カテゴ
リーが瞬時のＱＲＳ複合波に対して検出される。形態分
類のためのいくつかの手段が公知である。通常は瞬時の
ＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関の計算に基づい
て行われる。相関係数ρは各導出毎に計算される。
れたマトリクスＢｉは、形態分類装置５０への入力デー
タとして使用される。この形態分類装置では分類カテゴ
リーが瞬時のＱＲＳ複合波に対して検出される。形態分
類のためのいくつかの手段が公知である。通常は瞬時の
ＱＲＳ複合波と基準複合波との相互相関の計算に基づい
て行われる。相関係数ρは各導出毎に計算される。
【００６３】
【数３】
【００６４】ここで、ｘ＝分類すべき心拍（１導出） ｙ＝基準、である。
【００６５】相互相関は、ＱＲＳ複合波の始点と終点と
の間で適切に計算され、分類装置５０は有利には形態分
類でのＱＲＳ複合波のこれらのポイントを検出するため
のいくつかの技術を含んでいる。Sornmo, "A Model-bas
ed Approach to QRS Delineation", Computers and Bio
medical Reseach, Vol. 20, pp. 526-542 (1987) 参
照。各導出および各基準に対して相関係数が算出された
なら、ＱＲＳ複合波を割り当てるクラスを決定するため
に閾値が適用される。
の間で適切に計算され、分類装置５０は有利には形態分
類でのＱＲＳ複合波のこれらのポイントを検出するため
のいくつかの技術を含んでいる。Sornmo, "A Model-bas
ed Approach to QRS Delineation", Computers and Bio
medical Reseach, Vol. 20, pp. 526-542 (1987) 参
照。各導出および各基準に対して相関係数が算出された
なら、ＱＲＳ複合波を割り当てるクラスを決定するため
に閾値が適用される。
【００６６】本発明は、従来の形態分類に対する有利な
択一手段を提供する。基準マトリクスと最適に同期さ
れ、スケーリングされ、回転されたマトリクス（瞬時に
測定されたＱＲＳ複合波を表す）との間の差マトリクス
に対するフロベニウス・ノルムは類似性の尺度として計
算される。この技術は、複数の導出からの値を結合しな
くてもよいという利点をもたらす。フロベニウス・ノル
ムと閾値との１回だけの比較で十分である。
択一手段を提供する。基準マトリクスと最適に同期さ
れ、スケーリングされ、回転されたマトリクス（瞬時に
測定されたＱＲＳ複合波を表す）との間の差マトリクス
に対するフロベニウス・ノルムは類似性の尺度として計
算される。この技術は、複数の導出からの値を結合しな
くてもよいという利点をもたらす。フロベニウス・ノル
ムと閾値との１回だけの比較で十分である。
【００６７】図３から図５は５０〜６０心拍からのＱＲ
Ｓ複合波の３つの直交導出を示す。これは本発明によ
る、“補正”基準複合波に関する回転による最適補正の
前と後である。図６は、補正の前と後での相関係数に相
応する変化を示す。図６は、導出３（これに対する相関
が最悪である）に対する相関係数を示す。相関係数は本
発明の補正によって非常に改善されている。ここで他の
２つの導出（これらに対しては相関は始めから高い）は
わずかしか影響を受けない。ここでは縦軸のスケールが
図示した３つの導出で異なる。
Ｓ複合波の３つの直交導出を示す。これは本発明によ
る、“補正”基準複合波に関する回転による最適補正の
前と後である。図６は、補正の前と後での相関係数に相
応する変化を示す。図６は、導出３（これに対する相関
が最悪である）に対する相関係数を示す。相関係数は本
発明の補正によって非常に改善されている。ここで他の
２つの導出（これらに対しては相関は始めから高い）は
わずかしか影響を受けない。ここでは縦軸のスケールが
図示した３つの導出で異なる。
【００６８】これらの図は、形態分類が本発明の回転と
スケーリングによる補正後では格段に確実に実行される
ことを示す。
スケーリングによる補正後では格段に確実に実行される
ことを示す。
【００６９】図７は、５８の連続的心拍からのＱＲＳ複
合波に対する１つの導出に対する図３から図５に相応す
る線図である。ここでは２つの心拍が図示の導出で相関
の低いために間違って分類される危険性がある。しかし
本発明の電気軸の方向の補正後には間違って分類される
危険性はない。相関は、図８に示すようにすべての導出
に対して高くなっている。この図での縦軸のスケールは
３つの導出に対して異なっている。
合波に対する１つの導出に対する図３から図５に相応す
る線図である。ここでは２つの心拍が図示の導出で相関
の低いために間違って分類される危険性がある。しかし
本発明の電気軸の方向の補正後には間違って分類される
危険性はない。相関は、図８に示すようにすべての導出
に対して高くなっている。この図での縦軸のスケールは
３つの導出に対して異なっている。
【００７０】１つの実施例をＱＲＳ複合波の形態分類に
ついて述べた。しかし本発明は、他の適用にも適する。
ＱＲＳ複合波の代わりに心拍の他の特徴的部分、例えば
Ｐ波を使用することもできる。上に述べたように本発明
は、種々のＥＣＧおよび安静時ＥＣＧの連続比較におい
て、電極位置の変動に対する補償に有効である。本発明
はまた、患者が時々寝返りを打つような長期間の患者監
視に適する。心臓に対する電極位置が変化するからであ
る。
ついて述べた。しかし本発明は、他の適用にも適する。
ＱＲＳ複合波の代わりに心拍の他の特徴的部分、例えば
Ｐ波を使用することもできる。上に述べたように本発明
は、種々のＥＣＧおよび安静時ＥＣＧの連続比較におい
て、電極位置の変動に対する補償に有効である。本発明
はまた、患者が時々寝返りを打つような長期間の患者監
視に適する。心臓に対する電極位置が変化するからであ
る。
【図１】記録および分析ＥＣＧに対する装置のブロック
回路図である。
回路図である。
【図２】図１の装置の手順を説明する概略図である。
【図３】５０〜６０の心拍からのＱＲＳ複合波の３つの
導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正
後である。
導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正
後である。
【図４】５０〜６０の心拍からのＱＲＳ複合波の３つの
導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正
後である。
導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正
後である。
【図５】５０〜６０の心拍からのＱＲＳ複合波の３つの
導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正
後である。
導出からの記録線図であり、本発明による補正前と補正
後である。
【図６】基準心拍と他の心拍との相互相関を補正前と補
正後とで示す線図である。
正後とで示す線図である。
【図７】多数の心拍を同期し、相互に重ね合わせた別の
ＥＣＧ記録を示す線図である。
ＥＣＧ記録を示す線図である。
【図８】基準心拍間の相互相関を本発明の補正前と補正
後とで示す線図である。
後とで示す線図である。
２ 電極 ３ 患者
Claims (25)
- 【請求項１】 心拍中に記録された信号または心拍の特
徴的部分を整形し、デジタル化する、ＥＣＧ信号におけ
る非生理的変動の補正方法において、 信号サンプルをｍ＊ｐマトリクスの形態に記録し、ここ
でｍはサンプル数、ｐは患者（３）に適用される測定電
極（２）からの使用される導出数であり、 当該測定マトリクスと基準マトリクスとの差を、測定マ
トリクスの平行移動、同期化、回転およびスケーリング
の操作の１つ以上によって最小化する、ことを特徴とす
る補正方法。 - 【請求項２】 フロベニウス・ノルムを、マトリクス間
の差の測定として、一方のマトリクスから他方のマトリ
クスを減算することによって得られたマトリクスに対し
て検出する、請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 同期化のため、測定マトリクスに記憶さ
れた測定データを１サンプル各新たな測定マトリクスに
対してシフトし、これに基づいて測定マトリクスが最小
差を、どういきか測定マトリクスとして選択された基準
マトリクスと比較して示す、請求項１または２記載の方
法。 - 【請求項４】 回転およびスケーリングを同時に実行す
る、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。 - 【請求項５】 基準マトリクスを検出するために、所定
数の選択された測定マトリクスを、上記操作の１つ以上
に従って補正し、測定マトリクスの１つを一時基準とし
て用い、これに基づき補正されたマトリクスの平均値を
形成し、この平均値を基準マトリクスとしてセットす
る、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。 - 【請求項６】 前記手順を、次の連続的測定マトリクス
と直前の平均値により繰り返し、前記平均値を平均値に
おいて基準マトリクスが所定の制限値より低下する変化
まで基準として用いる、請求項５記載の方法。 - 【請求項７】 補正後に、フロベニウス・ノルムにより
測定された存在する基準マトリクスから過度に大きく偏
差する測定マトリクスを平均値検出から除外する、請求
項５または６記載の方法。 - 【請求項８】 同期化を最初に実行し、次に回転および
スケーリング補正を瞬時の測定マトリクスと基準マトリ
クスとの差が所定の制限値より小さい場合だけ実行す
る、請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。 - 【請求項９】 測定マトリクスは心拍のＱＲＳ複合波を
表し、 測定マトリクスを１つ以上の上記操作によって補正した
後、相応するＱＲＳ複合波の形態分類を実行する、請求
項１から８までのいずれか１項記載の方法。 - 【請求項１０】 ＱＲＳ複合波の形態分類のために、ク
ラス基準マトリクスと補正された問題の測定マトリクス
との間の差に対するフロベニウス・ノルムを計算し、所
定の閾値と比較し、 前記クラス基準は瞬時の形態クラスを表すものである、
請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】 ＱＲＳ複合波の形態分類のために、各
ＥＣＧ信号導出と基準値との相関係数を計算し、所定の
閾値と比較する、請求項９記載の方法。 - 【請求項１２】 一人の同じ患者の記憶された安静時Ｅ
ＣＧの連続比較のために、またはＥＣＧ信号の心拍毎の
変化の研究のために、基準マトリクスが直前の心拍また
は心拍の特徴的部分を表す、請求項１から８までのいず
れか１項記載の方法。 - 【請求項１３】 患者（３）に適用された測定電極
（２）によりピックアップされた信号を整形する手段
と、前記信号をデジタル化するためのＡ／Ｄコンバータ
（８）と、計算ユニット（１０）とを有する、ＥＣＧ信
号における非生理的変動の補正装置において、 前記計算ユニット（１０）は、信号サンプルをｍ＊ｐマ
トリクスの形態で記憶するための記憶手段（１１、３
２）を有し、 ここでｍはサンプル数、ｐは患者（３）に適用された測
定電極（２）からの使用された導出の数であり、 基準マトリクスを記憶するために、計算ユニット（１
０）は、信号サンプルから形成された測定マトリクスと
基準マトリクスとの差を、測定マトリクスの平行移動、
同期化、回転およびスケーリングの１つ以上によって最
小化するように構成されている、ことを特徴とする補正
装置。 - 【請求項１４】 計算ユニット（１０）は、測定マトリ
クスと基準マトリクスとの差を計算するように構成され
ており、当該マトリクス間の差の測定として、当該差に
対するフロベニウス・ノルムを計算する、請求項１３記
載の装置。 - 【請求項１５】 整形手段はハイパスフィルタ（５）を
有し、該ハイパスフィルタはベースライン変動をＥＣＧ
信号からろ波除去するように構成されている、請求項１
３または１４記載の装置。 - 【請求項１６】 計算ユニットは上記補正操作を検出さ
れたＱＲＳ複合波に対して実行するためにＱＲＳ複合波
検出器（２０）を有している、請求項１３〜１５までの
いずれか１項記載の装置。 - 【請求項１７】 計算ユニットは、瞬時のＱＲＳ複合波
を記憶された基準複合波と比較するための比較手段（３
０）を有する、請求項１６記載の装置。 - 【請求項１８】 計算ユニットの記憶手段（１１、３
２）は測定されたＱＲＳ複合波と基準ＱＲＳ複合波をｍ
＊ｐマトリクスの形態で記憶するように構成されてお
り、 測定されたＱＲＳ複合波の同期化のために、測定された
ＱＲＳ複合波を表す複数の測定マトリクスと、基準ＱＲ
Ｓ複合波を表す基準マトリクスとの間の差に対するフロ
ベニウス・ノルムを計算するように構成されており、 測定マトリクスに記憶された測定データを１サンプル、
各新たな測定マトリクスに対してシフトし、 前記計算ユニットは、フロベニウス・ノルムができるだ
け小さいときに時間同期としてＱＲＳ複合波を定義する
ように構成されている、請求項１３から１７までのいず
れか１項記載の装置。 - 【請求項１９】 計算ユニット（１０）は、瞬時のＱＲ
Ｓ複合波を表す測定マトリクスと、ＱＲＳ複合波の電気
軸の異なる回転位置に対する基準マトリクスとの間の差
マトリクスに対するフロベニウス・ノルムを計算するよ
うに構成されており、 前記回転はフロベニウス・ノルムができるだけ小さくな
るまで続けられる、請求項１８記載の装置。 - 【請求項２０】 計算ユニット（１０）は、瞬時のＱＲ
Ｓ複合波を表す測定マトリクスのスケーリングを計算す
るように構成されており、 前記スケーリングは、測定マトリクスと基準マトリクス
との差マトリクスに対するフロベニウス・ノルムの最小
値を与える請求項18または19記載の装置。 - 【請求項２１】 比較手段（３０）は、瞬時のＱＲＳ複
合波と記憶された基準複合波との相互相関を検出するよ
うに構成されている、請求項１７記載の装置。 - 【請求項２２】 計算ユニットは、補正されたＱＲＳ複
合波の形態分類のための形態分類手段（５０）を有す
る、請求項１８から２０までのいずれか１項記載の装
置。 - 【請求項２３】 形態分類手段（５０）は、形態分類の
ために記憶された基準ＱＲＳ複合波と、補正されたＱＲ
Ｓ複合波を表す測定マトリクスとの間の差マトリクスに
対するフロベニウス・ノルムを計算し、計算されたノル
ムを所定の制限値と比較するように構成されている、請
求項２２記載の装置。 - 【請求項２４】 形態分類手段（５０）は、各導出毎
に、測定され補正されたＱＲＳ複合波と基準ＱＲＳ複合
波との相互相関を計算するように構成されている、請求
項２２記載の装置。 - 【請求項２５】 計算ユニット（１０）は、瞬時のＱＲ
Ｓ複合波と記憶された基準複合波との相関係数が所定の
閾値より小さい場合に、形態分類手段（５０）に記憶す
るための新たな基準ＱＲＳ複合波を形成するように構成
されている、請求項２３記載の装置。
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