JPH09168520A - Ecg波形から心搏測定値を得る方法および装置 - Google Patents

Ecg波形から心搏測定値を得る方法および装置

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JPH09168520A
JPH09168520A JP8299164A JP29916496A JPH09168520A JP H09168520 A JPH09168520 A JP H09168520A JP 8299164 A JP8299164 A JP 8299164A JP 29916496 A JP29916496 A JP 29916496A JP H09168520 A JPH09168520 A JP H09168520A
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パトリシア・エイ・アランド
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    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ノイズの多い環境においても、ECGから心
搏に関する正確な測定値を得られるようにする。 【解決手段】 ECG波形より得たデジタル化されたE
CGデータから、QRS波検出論理によって複数の心搏
が検出される。検出された心搏は分類論理によって、テ
ンプレートに従って優性と非優性に分類され、整列論理
によって優性心搏として分類された心搏のみが整列され
る。代表心搏作成論理によって前記整列された心搏はタ
イムスライスされ、スライスされた各時間期間ごとに、
大きさが最大のものおよび最小のもののうち所定パーセ
ント数のものが切り捨てられ、残ったものだけが平均さ
れて代表心搏が作られる。該代表心搏は測定論理によっ
て波形分析され、最も古いQRS波の始まりおよび最も
新しいQRS波の最終点を測定する。これらの値を使用
して心搏に関する多様な測定を行なうことができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は電子回路の分野に関す
る。更に詳細に述べれば、本発明はECG波形から心搏
測定値を獲得する方法および装置に関する。
【0002】
【従来の技術】カージオグラフのような医学的器械の設
計者はその職務において多数の困難な課題に直面してい
る。彼らが設計する装置は、患者の心臓の状態の正しい
診断を行なうことができるように、患者の心臓の電気的
活動について心臓学者または他の医学専門家に高品質の
情報を供給することが期待されている。残念乍ら、患者
に接続されるECG電極は普通、患者の心臓の電気的活
動を示す情報ばかりでなく、電気的ノイズをも含むEC
Gデータをカージオグラフに伝える。このノイズは、E
CGデータの大部分を占めてしまう可能性があり、患者
心臓の電気的活動についての情報を含むECGデータの
部分を劣化させ全体的に圧倒する可能性がある。この問
題はストレス試験または運動試験を受ける患者のような
不利な環境では特に深刻であり、この場合にはノイズが
極めて極端になることがある。医学的器械の設計者がこ
のECGデータを分析してこのノイズの効果を除去また
は減少させる医学器械の設計に成功しないかぎり、心臓
学者または他の医学専門家は、患者の心臓の状態の正し
い診断に到達するのに使用できる、代表心搏の測定値の
ような患者の心臓に関する情報を得ることは、不可能で
はないまでも困難であると判定するであろう。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】従って本発明は、ノイ
ズ環境に左右されず、ECGから正確に患者の心搏に関
する測定を行う方法および装置を提供することを目的と
する。
【0004】
【課題を解決するための手段】心搏測定値を獲得する方
法および装置は、複数のECG波形からECGデータを
得る。ECG波形は複数のECG電極から受け取る信号
から得られる。QRS波検出論理がECGデータ内の心
搏を検出する。分類論理は形状および/またはタイミン
グに基づき心搏を数種類に分類する。整列論理は心搏を
整列する。代表心搏作成論理は整列心搏から代表心搏を
作る。測定論理は代表心搏の種々の局面を測定する。こ
の論理はECG波形を分析して最も古いQRS波の始ま
りおよび最も新しいQRS波の最終点を決定し、これら
の値を使用して多様な測定を行なう。これにより非常に
ノイズの多い環境でさえ強固な測定値が得られる。スト
レス試験または運動試験を受けている患者の代表心搏の
窪んだST部分(segment)を見付けることに基づき、
冠状動脈の疾患の診断のような、患者の心臓の状態の診
断のために、心臓学者または医学専門家に単独で、また
は心搏数およびその他の測定情報と共に代表心搏を表示
する。
【0005】
【実施例】
(1)概観 図1は本発明の好適実施例の医用装置のブロック図を示
す。医用装置10は獲得ユニット20、電極25、カージオグ
ラフ40、および計算ユニット60を備えている。好適実施
例では、カージオグラフ40および獲得ユニット20は、ヒ
ューレット・パッカード会社により製造され、本発明の
好適実施例の図4および図12の流れ図を実行するよう
修正されたPageWriter XLiの別々の構成要素であ
る。計算ユニット60は HP Vectraコンピュータ であ
り、本発明の好適実施例の図5ないし図11Aおよび図
11Bの流れ図を実行するよう適切にプログラムされて
いる。
【0006】図2は医用装置10のブロック図を更に詳細
に示している。カージオグラフ40は獲得ユニット・イン
ターフェース41、プロセッサ45、プリンタ47、および計
算ユニット・インターフェース49を備えている。プロセ
ッサ45は本発明の好適実施例の図4および図12の流れ
図を実行する。計算ユニット60はカージオグラフ・イン
ターフェース61、プロセッサ65、表示装置66、入力装置
67、メモリ68、および記憶装置69を備えている。プロセ
ッサ65は本発明の好適実施例の図5〜図11Aおよび図
11Bの流れ図を実行する。図2は医用装置10を別々の
構成要素を備えているとして示してあるが、当業者に
は、医用装置10は図2に示した各構成要素を備えている
単一ユニットであると認識されるであろう。または、医
用装置10が異なる数の別々の構成要素を備えても、なお
本発明の精神および範囲の中に入ることを当業者は認め
るであろう。
【0007】図3は医用装置10の計算ユニット60のプロ
セッサ65を更に詳細に示す。プロセッサ65はQRS波検
出論理71、心搏数計算論理73、分類論理74、整列論理7
5、代表心搏作成論理77、および測定論理78を備えてい
る。好適実施例では、これら各論理ブロックは図5〜図
11Aおよび図11Bに示す流れ図の関連部分の機能を
行なうように書かれたソフトウェアにより行なわれ、こ
のソフトウェアはプロセッサ65により実行される。代わ
りに、論理ブロック71〜78の幾つかまたは全部を、図5
〜図11Aおよび図11Bに示す流れ図に関連した部分
の機能を行なうように設計されたASICに入っている
ような専用ハードウェアとすることもできる。
【0008】図4は本発明の好適実施例のカージオグラ
フ40の動作の流れ図を示す。ブロック101で、ECG信
号を獲得ユニット20の電極25から受け取る。好適実施例
では、これら信号は高いサンプリングレートでサンプル
されるディジタル信号である。ブロック103は所定帯域
幅外のサンプルECG信号を大幅に減らして濾過する。
好適実施例では、所定の帯域幅は0.1Hzから150Hzであ
り、その大幅に減らすプロセスはサンプルの数を元のサ
ンプルの数の8分の1に減らす。ブロック105は10個の
電極から12個のECGリード(leads)を従来の方法で
作る。12個のECGリードに入っている信号をここでは
「ECG波形」と呼ばれ、それに入っている情報をここ
では「ECGデータ」と呼ばれる。当業者は、電極また
はリードの実際の数が、上に説明したものとは異なって
おり、しかもなおその数は本発明の精神および範囲の中
にあることを認識するであろう。ブロック108はECG
波形におけるECGデータを計算ユニット60に送る。流
れ図はブロック109で終わる。
【0009】図5は本発明の好適実施例の計算ユニット
60の動作の高レベル流れ図を示す。ブロック201はカー
ジオグラフ40からのECGデータが入っているECG波
形を受け取る。ブロック203はECGデータを順方向濾
過する。好適実施例では、このフィルタは、ECGデー
タの低周波情報を保存しながら基線の漂動(baselinewa
nder)を除去する順方向/逆方向濾過機構の一部として
使用される高域フィルタである。ブロック300はECG
波形内の心搏(すなわち、QRS群)を検出するサブル
ーチンを呼び出す。このサブルーチンは、ノイズが最も
少ないと決定されたECG波形のサブセットから活動関
数を計算し、この活動関数を使用して心搏を探す。これ
により偽の「ノイズ」鼓動を排除しながら真の心搏を検
出できる。このサブルーチンの動作を図6Aおよび図6
Bの説明と関連して後に更に詳細に説明する。
【0010】ブロック400は患者の心搏数を計算するサ
ブルーチンを呼び出す。この論理は心搏間の時間間隔を
測定し、その数々の時間間隔のうち最も短いもの数パー
セント及び最も長いもの数パーセントを切り捨て、残り
の時間間隔を平均して患者の心搏数を算出する。この方
法によって、誤って心搏として検出されるノイズが存在
したり、ノイズのある一般の環境で取りこぼした鼓動が
存在しても、強固な心搏数の計算を実現する。このサブ
ルーチンの動作を図7Aおよび図7Bの説明に関連して
後に更に詳細に説明する。
【0011】ブロック500は心搏を分類するサブルーチ
ンを呼び出す。この分類は、各心搏を一つまたは複数の
心搏分類に対応する一群のテンプレートに対して比較す
ることにより行なわれる。テンプレートは心搏の形態の
変化を追跡するように更新される。このサブルーチンの
動作を図8A、図8B、および図8Cの説明に関連して
後に更に詳細に説明する。
【0012】ブロック205はECGデータを逆方向濾過
する。好適実施例においては、このフィルタは、ECG
データ内の低周波情報を保存しながら基線の漂動を除去
するために、順方向/逆方向濾過機構の一部として使用
される高域フィルタである。
【0013】ブロック600は代表心搏作成前に心搏を整
列するサブルーチンを呼び出す。この論理は、整列テン
プレートを横切るように心搏をスライドさせ、いつ心搏
が整列するかを計算し、調節を行なって異なるECG波
形におけるノイズまたはジッタの影響を減らす。このサ
ブルーチンの動作を図9Aおよび図9Bの説明と関連し
て後に更に詳細に説明する。
【0014】ブロック700は整列された心搏から代表心
搏を作成するサブルーチンを呼び出す。この論理は整列
された心搏を通じて薄く切り取り、各瞬間における整列
された心搏の最大のもの数パーセントおよび最小のもの
数パーセントを切り捨て、残りの大きさを平均して代表
心搏を作成する。この刈り込み平均法(trimmed averag
ing technique)は、ノイズからのサンプルおよび誤っ
て分類された心搏が切り捨てられるので、高品質の代表
心搏を生ずる。このサブルーチンの動作を図10Aおよ
び図10Bの説明に関連して後に更に詳細に説明する。
【0015】ブロック800は代表心搏の様々な局面を測
定するサブルーチンを呼び出す。この論理は一群のEC
G波形からの代表心搏を分析して最も古いQRS波の始
まりおよび最も新しいQRS波の最終点を決定し、これ
らの値を使用して多様な測定を行なう。これは非常にノ
イズの多い環境においてさえ正確な測定を生ずる。この
サブルーチンの動作を図11Aおよび図11Bの説明と
関連して後に更に詳細に説明する。
【0016】ブロック210はサブルーチン700により作成
された代表心搏、および、随意選択的に、サブルーチン
800および400により獲得された測定値を、計算ユニット
60の表示装置66(図2)に表示する。これら表示の例を
図18および図19に示してある。ブロック220は代表
心搏および、サブルーチン400により計算された心搏数
測定値を含む、各ECG波形に対する測定値をカージオ
グラフ40に送り返す。カージオグラフ40はこの情報を図
12の流れ図に従って処理する。流れ図はブロック249
で終わる。
【0017】図12はカージオグラフ40が計算ユニット
60から受け取った情報を処理する仕方を示す。ブロック
150は代表心搏および図5のブロック220により送られ
た、心搏数測定値を含む、測定値を受け取る。ブロック
190はサブルーチン700により作成された代表心搏およ
び、随意選択的に、サブルーチン800および400により獲
得された測定値を、カージオグラフ40(図2)のプリン
タ47で印刷する。これらプリント出力の例を図18およ
び図19に示してある。
【0018】(2)QRS波の検出 図6Aおよび図6Bは、本発明の好適実施例の計算ユニ
ット60のQRS波検出論理71により行なわれるサブルー
チン300の動作の流れ図を示す。ブロック302は、ECG
データについて学習する初期設定プロセスを行なう。更
に詳細に説明すれば、このサブルーチンにおける最初
に、このプロセスによって、ECGデータが最初の数秒
間分析され、ピーク間の準備的時間間隔および平均ピー
クの大きさが測定される。ルーチン処理の期間(すなわ
ち、このサブルーチンにおける以後の時間)中ブロック
302はサブルーチンにおいて最初に得られた情報を更新
し続ける。ブロック301はブロック201(図4)において
計算ユニット60により受け取られた12個のECG波形の
うちの3つのECG波形からのECGデータを受け取
る。3つの模範的なECG波形のグラフを図13に示
す。好適実施例では、ブロック301において、これら3
つのECG波形が、最適ノイズ特性を持つ3つのECG
波形として選択される。これは、12個のECG波形に関
する信号品質を連続的に計算し、これら波形を最高信号
品質から最低信号品質まで等級付けすることにより行な
われる。
【0019】ブロック303において、ECGデータの3
つのリードから活動関数を計算する。活動関数は、ノイ
ズの影響を最小限にして一層正確な心搏検出を可能とし
ながらも心搏の特性を強調する、ECGデータから数学
的に得られる信号である。好適実施例における活動関数
は、ECGデータを半分だけ減らし、帯域フィルタを使
用してデータを濾過し、最初の差の絶対値を取ることに
より作成される。次に、3つのECG波形からの最初の
差の絶対値を共に加算し、しきい値を超えるものを切り
捨て、平滑にしてノイズ性能を改善する。12個のECG
波形すべてにわたるノイズ統計値(すなわち、信号品
質)を計算し、更新する。模範的な活動関数のグラフを
図14に示す。
【0020】ブロック305において、ノイズ統計をチェ
ックして受容し得ない高ノイズが検出されたか確認す
る。検出されていれば、ブロック306は「高ノイズ」メ
ッセージを発し、これを計算ユニット60の表示装置66
(図2)に表示する。この誤差はブロック398で終わる
ことによりサブルーチンを異常終了させる。高ノイズが
存在しない場合には、ブロック305において否定回答を
受ける。ブロック309において、他の心搏を検出すべき
か見て確認する。検出すべきでなければ、サブルーチン
はブロック399で図5のブロック400に戻る。
【0021】ブロック309において肯定回答を受けれ
ば、サブルーチン300において、最大3つまでの異なる
形式の探索が行なわれ各心搏が見出される。第1の探索
はオンタイム探索である。この探索は通常、その予想時
間の小さい窓の中に現われる心搏を検出するのに使用さ
れる。オンタイム探索が心搏を検出できなかった場合に
は、修正オンタイム探索を行なう。修正オンタイム探索
は動作がオンタイム探索と同じであるが、初期鼓動のよ
うな、オンタイム探索が検出しそこなう低ノイズ環境で
心搏を検出することができる。オンタイム探索および修
正オンタイム探索が共に心搏を検出することができなか
った場合には、遅れ鼓動探索を行なう。この探索はその
予想時刻より遅く現われる心搏を検出する。
【0022】オンタイム探索の動作を次に更に詳細に説
明する。ブロック310においてECGデータのQRS群
に対する活動関数のオンタイム探索が行われる。好適実
施例では、ブロック310にて(ブロック302で決定され
た)心搏間の現在の間隔長の115%の長さにわたって、
活動関数の平均ピーク値の80%で始まるしきい値で探索
する。次に、時間にわたり探索窓の終わりで活動関数の
平均ピーク値の40%になるように直線的にしきい値減ら
す。この直線的に減少するしきい値よりも上で見つかる
局部的最大値は「ピーク」と考えられる。
【0023】ブロック315において、ピークが検出され
たかチェックして確認する。検出されていれば、ブロッ
ク320において各ピークが発生した時刻を見ることによ
り検出されたピークから真の心搏(すなわち、QRSピ
ーク)を選択する。当業者は上述の探索がノイズの多い
環境で多数のピークを検出でき、そのうちの一つを除い
てすべてがノイズであることを認めるであろう。次の心
搏が予想される時刻に最も接近して発生するピークは真
の心搏であると考えられ、この心搏についてのタイミン
グ情報は計算ユニット60(図2)の記憶装置69に格納さ
れる。制御ループの流れはブロック309に戻って他の搏
動を探して検出する。
【0024】再び図6Aおよび図6Bを参照して、修正
オンタイムの動作を次に説明する。ブロック315が否定
回答を受け取ると、ブロック330はノイズレベルが低い
かチェックし確認する。低ければ、ブロック335が修正
オンタイム探索を行なって活動関数を探す。好適実施例
では、この探索は現在の時間間隔長の115%の時間にわ
たり平均ピーク活動関数値の54%の値といった、一定の
低いしきい値を使用して行なわれる。ブロック335はピ
ークが検出されているかチェックし確認する。検出され
ていれば、ブロック338は検出されたピークから、次の
心搏が予想される時刻に最も接近して発生するピークを
選択することにより真の心搏を選択する。鼓動タイミン
グ情報のような、ブロック338で選択された心搏に関す
る情報は計算ユニット(図2)の記憶装置69に格納され
る。制御ループの流れはブロック309に戻って検出する
他の鼓動を探す。
【0025】遅れ鼓動探索の動作を次に説明する。ブロ
ック330かまたは335が否定回答を受け取ると、ブロック
350は遅れ鼓動探索を行なう。好適実施例では、このブ
ロックは、オンタイム探索で行なったように、直線的に
減少するしきい値を使用して3つのR-R時間間隔長に
わたり活動関数を探索する。ブロック355はピークが検
出されているかチェックし確認する。検出されていれ
ば、ブロック358は検出されたピークから、それが見付
けた最初のピークを選択することにより真の心搏を選択
する。鼓動タイミング情報のような、ブロック358で選
択された心搏に関する情報は、計算ユニット(図2)の
記憶装置69に格納される。制御ループの流れはブロック
309に戻り、他の鼓動を探して検出する。ブロック355が
否定回答を受け取ると、ブロック370が計算ユニット60
の表示装置66に表示される「検出器失敗」メッセージを
発する。鼓動が検出されなかったので、ブロック396で
サブルーチンが異常終了する。
【0026】(3)心搏数の計算 図7Aおよび図7Bは本発明の好適実施例の計算ユニッ
ト60の心搏数計算論理73により行なわれるサブルーチン
400の動作の流れ図を示す。ブロック401はRR_ctrとい
うカウンタを0にセットする。ブロック403はECG波
形で検出された最初の心搏と第2の心搏との間のR-R
間隔を読んで格納する。好適実施例では、この検出はサ
ブルーチン300でQRS検出論理71により格納された情
報を使用して行なわれるが、ECG波形でR-R間隔を
検出する通常の方法も使用することができる。ブロック
405はRR_ctrをインクリメントさせる。ブロック410
は、カウンタの値が最大カウンタ値より少なくてECG
波形の分析になお利用できる別の心搏が存在するかチェ
ックし確認する。これら二つの条件が真であれば、制御
ループの流れは一つの条件がもはや真でなくなるまでブ
ロック403に戻る。ブロック403がタイマであり、ブロッ
ク410が最大時間が経過したかチェックして確認する代
替実施例が考えられている。たとえば、最大時間が10秒
にセットされていれば、最も新しい10秒間に発生した心
搏だけが心搏数を計算するのに使用される。
【0027】ブロック410が受け取る回答が結局否定で
あるとき、ブロック420は少なくとも最少数の心搏がブ
ロック403〜410から構成されるループにより分析された
かチェックして確認する。
【0028】ブロック420が肯定回答を受け取ると、ブ
ロック425はR-R間隔を最短から最長までソートする。
ブロック430は次に、数々のR-R間隔のうちの最短のも
の数パーセントおよび最長のもの数パーセントを切り捨
てる。ノイズの多い環境では、QRS検出器がノイズを
心搏として誤って検出することがあり、真の心搏を誤っ
て見落とすことがある。これらの誤りは短すぎたり長す
ぎたりする正しくないR-R間隔を生ずる。ここで行な
われる刈り込み平均は、偽の検出および見落とし搏動が
あっても強固且つ正確な心搏数を生ずる。低ノイズおよ
び不正脈がある場合、この刈り込み平均法は心搏数の正
確な計算をも行なう。
【0029】好適実施例では、ブロック430は最短R-R
間隔の25%および最長R-R間隔の25%を捨てている
が、異なる値を使用することもできる。次にブロック43
5は残りのR-R間隔を平均する。ブロック440はこの平
均R-R間隔を心搏数に変換する。ブロック445は、ブロ
ック440が決定した心搏数を所定数の過去の心搏数と平
均することにより平滑にする。好適実施例では、ブロッ
ク445は、現在の心搏数を過去の二つの心搏数と平均し
ている。いずれの場合でも、ブロック445により(また
はブロック445の平滑ステップを望まなければ、ブロッ
ク440により)決定された心搏数をブロック450により計
算ユニット60(図2)の記憶装置69に格納する。サブル
ーチンはブロック499で図5のブロック500に戻る。
【0030】ブロック420が否定回答を受け取れば、ブ
ロック460は単に、ブロック403で読み取られ格納された
少数のR-R間隔の平均R-R間隔を計算する。この平均
R-R間隔をブロック440で心搏数に変換し、心搏数をブ
ロック450で計算ユニット60(図2)の記憶装置69に格
納する。前のように、サブルーチンはブロック499で図
5のブロック500に戻る。
【0031】(4)心搏の分類 図8A、図8B、および図8Cは本発明の好適実施例の
計算ユニット60の分類論理74により行なわれるサブルー
チン500の動作の流れ図を示す。好適実施例では、サブ
ルーチン500は鼓動を「D」(優性)、「V」(心室異
所性)、「S」(上心室異所性)、または「Q」(疑問
あり)として分類するのに使用されているが、他の分類
を使用することもできる。
【0032】ブロック501は分類すべき更に多数の心搏
が存在するかチェックし確認する。存在すれば、ブロッ
ク502は次の心搏に関する鼓動タイミング情報を得る。
好適実施例では、この情報は既に説明したと同じ仕方で
QRS検出論理71から得られるが、この情報を得る従来
の方法をも使用することができる。ブロック503は(Q
RS検出論理または従来の手段からの)活動関数の部分
を鼓動の周りに正規化して分類する。ブロック505は活
動関数および鼓動の両者に関するタイミング測定および
生理学的測定を行なって分類する。これら測定値をブロ
ック510および550で使用して、後に説明するように、鼓
動の分類を補助する。
【0033】ブロック510はブロック505で行なわれるす
べての測定値が生理学的限界内(たとえば、所定の幅お
よび高さ以内)にあるかチェックして確認する。限界内
になければ、その鼓動を、ノイズによる疑問あり
(「Q」)として分類し、制御ループの流れがブロック
501に戻って、分類すべき更に多数の鼓動が存在するか
チェックして確認する。ブロック510が肯定回答を受け
れば、ブロック515はテンプレートカウンタを1にセッ
トし、鼓動を比較して1つまたは複数のテンプレートで
分類する一連のステップを開始する。ブロック518はNu
m_templatesというカウンタが0であるかチェックし確
認する。0であれば、テンプレートはこの波形について
未だ作成されておらず、制御の流れは下のブロック539
および540に飛んで、この鼓動を第1のテンプレートと
して保存することにより新しいテンプレートを作成す
る。次にブロック542はタイミング情報および 生理学的
情報を使用してこの搏動およびテンプレートを「D」
(優性)、「V」(心室異所性)、「S」(上心室異所
性)、または「Q」(疑問あり)として分類する。一般
的には、この搏動をDとして分類し、「優性/上心室異
所性」のためテンプレートをD/Sとして分類する。こ
れは、分類される鼓動の広く大多数がこのように分類さ
れるからであり、さらに、DおよびSの鼓動が同じ形態
を備え、したがって同じテンプレートに合うであろう
が、タイミング情報により変わるかもしれない(S鼓動
はD鼓動より早い)からである。D鼓動とS鼓動とを区
別する方法は、後に更に詳細に説明するように、ブロッ
ク545から558迄により行なわれる。当業者は、優性心搏
が1つまたは複数の独特の形態を備えることができるの
で、1つまたは複数のテンプレートを「D/S」として
分類できることを認めるであろう。ブロック542はNum_
templatesを1にインクリメントさせて1つの格納テン
プレートを指示する。制御の流れはブロック545に移動
するが、このブロックの動作を後に説明することにす
る。
【0034】少なくとも1つのテンプレートが一度作成
されると、ブロック518は、否定回答を受け取り、ブロ
ック520は、第1の静止テンプレートを横切るように鼓
動をスライドさせて分類する。前に説明したように、第
1のテンプレートは普通、D/Sの第1の心搏分類に対
応し、優性波形および上心室波形に対するテンプレート
を意味している。ブロック520がこの鼓動を第1のテン
プレートにわたってスライドさせると、分類する鼓動と
第1のテンプレートとの間の最小面積差を計算する。ブ
ロック525においてこの最小面積差がしきい値より小さ
いかが問われる。小さければ、その鼓動は第1の(D/
S)テンプレートに適合しており、ブロック530におい
て、その新しい鼓動データは適合するテンプレートとと
もに平均される。好適実施例では、重みづけ平均を使用
しており、平均プロセスにおいてその時点で存在するテ
ンプレートにその新しい鼓動よりも多い重みが与えられ
る。ブロック530において、鼓動がこのテンプレートに
適合した回数の証跡を保持すると同時に、鼓動が最も最
近にいつこのテンプレートに適合したかの証跡をも保持
する。
【0035】ブロック525が否定回答を受け取れば、ブ
ロック535はテンプレートカウンタをインクリメントさ
せる。ブロック538はチェックするテンプレートの最大
数を超えていないことを確認するが、これはすべてのテ
ンプレートがチェックされてしまったことを示す。ブロ
ック538が肯定回答を受け取れば、制御ループの流れは
ブロック518および520に戻り、鼓動を第2のテンプレー
トにわたってスライドさせる。第2のテンプレートは例
示的に心室異所性(「V」)の分類に対応する。ブロッ
ク520は再び最小面積差を計算し、ブロック525は再びこ
の最小面積差がしきい値より少ないかを問う。少なけれ
ば、鼓動は第2の(V)テンプレートに適合しており、
ブロック530は新しい鼓動データをそれが適合するテン
プレートとともに平均する。適合するテンプレートが見
つからなければ、サブルーチンは適合するテンプレート
が見つかるまで、またはブロック538が否定回答を受け
取ってその時点で存在するすべてのテンプレートが適合
についてチェックされてしまったことを示すまで、ブロ
ック535、538、518、520、および525を通して循環す
る。
【0036】適合するテンプレートが見つかり、ブロッ
ク530が新しい鼓動データをそれが適合するテンプレー
トとともに平均されると、ブロック537はテンプレート
の分類を確認する。新しい鼓動がその時点で存在するテ
ンプレートとともに平均されるにつれて、テンプレート
の分類は変化することが可能になる。たとえば、最初に
「V」として分類されているテンプレートを、更に多く
の鼓動がそれに平均されたとき、「D」に分類すること
ができる。ブロック545は鼓動がD/Sテンプレートに適
合するかチェックし確認する。適合すれば、その鼓動に
関する別の質問をその鼓動を分類する前に行なわなけれ
ばならない。これはブロック550において行なわれ、そ
の鼓動が早期であったかどうかを問う。早期であれば、
その鼓動はブロック555で上心室(「S」)として分類
され、制御ループの流れがブロック501に戻って、分類
すべき更に多数の鼓動が存在するかを調べる。存在しな
ければ、その鼓動をブロック558で優性(「D」)とし
て分類し、制御ループの流れはブロック501に戻って分
類すべき更に多数の鼓動が存在するかを調べる。ブロッ
ク545が鼓動がD/Sテンプレート以外のテンプレートと
合っていることを確認すれば、ブロック560はその鼓動
をそれが適合するテンプレートに対応する分類として分
類する。たとえば、その鼓動が心室異所性(「V」)テ
ンプレートに合っていれば、鼓動は心室異所性として分
類される。制御ループの流れは前に説明したようにブロ
ック501に戻る。
【0037】再びブロック538を参照して、ブロック538
が否定回答を受け取れば、その時点で存在するすべての
テンプレートがチェックされてしまっており、それらの
一つにも適合していない。次に、ブロック539はNum_te
mplateがMax_template(テンプレートの最大数を示す
カウンタである)より少ないかを問う。少なくなけれ
ば、ブロック540はこの鼓動に対する新しいテンプレー
トを作成する。ブロック542は新しいテンプレートおよ
び鼓動を分類し、前に説明したように、Num_templates
をインクリメントさせる。
【0038】ブロック539が否定回答を受け取ると、テ
ンプレートの最大数に到達してしまっている。ブロック
541はテンプレートに最も新しい更新により上書きす
る。ブロック542と同様に、ブロック543は新しいテンプ
レートを分類するが、テンプレートの数は変わっていな
いので、Num_templatesをインクリメントさせない。当
業者は、実際に作成されるテンプレートの数はその環境
におけるノイズの量により、また、異所性鼓動が検出さ
れるか否かにより、変わる可能性があることを認めるで
あろう。
【0039】ブロック501がもはや分類すべき鼓動が存
在しないことを確認すると、ブロック590は分類した心
搏を計算ユニット60(図2)の表示装置66に表示する。
このような表示の代表例の一つを図15に示してある。
サブルーチンはブロック599で図5のブロック205に戻
る。
【0040】(5)鼓動の整列 図9Aおよび図9Bは本発明の好適実施例の計算ユニッ
ト60の整列論理75により行なわれるサブルーチン600の
動作の流れ図を示す。ブロック601は3つのECG波形
のどれが最もノイズが少ないか確認する。好適実施例で
は、これはECG波形サブルーチン300中のQRS群検
出のブロック301で得られた情報を用いて行なわれる
が、この確認は12個のECG波形に関して信号対ノイズ
比または信号品質の他の指示を連続的に計算し、それら
波形を最高から最低まで等級づけることにより、または
或る他の手法を使用することによりこのサブルーチンで
直接行なうことができる。ブロック603はリードカウン
タをセットして3つの最もノイズの少ないECG波形の
第1のものを見る。ブロック605はリードカウンタによ
り決定されたECG波形からECGデータを受け取る。
ブロック608においてECGデータを低域濾過してか
ら、ブロック610は、代表心搏を構成するのに使用され
る鼓動の中から優性テンプレートを決定する。好適実施
例では、これは、図8A、図8B、および図8Cのブロ
ック530で決定されるように、分類論理により使用され
るテンプレートが鼓動と適合する回数を見ることにより
行なわれる。当然ながら、これはD/Sテンプレートで
ある。
【0041】ブロック620は整列テンプレートを作成し
て計算ユニット60の記憶装置69に格納する。好適実施例
では、整列テンプレートは、ブロック610で決定された
優性テンプレートと適合する鼓動で作成され、この場合
QRS波の周りの優性テンプレートの一部が正常化され
る。代替実施例では、ステップ610を飛び越し、ブロッ
ク620において、Dとして分類された第1の鼓動を(鼓
動分類論理74または鼓動分類の従来の方法により)見い
だすことにより整列テンプレートが作成され、この鼓動
を整列テンプレートとして使用する。
【0042】ブロック630は鼓動カウンタを1にセット
する。ブロック640はこのECG波形に対する次の優性
鼓動を得、この鼓動の一部をQRS群の周りに正常化す
る。この用途の目的で、「D」として分類される鼓動を
ここでは「優性」と言い、「V」、「S」、または
「Q」と分類される鼓動を「非優性」という。好適実施
例では、これら鼓動は代表心搏に悪影響を及ぼす可能性
があるので、非優性鼓動を整列および代表心搏の決定か
ら除外している。
【0043】ブロック650はこの鼓動を静止整列テンプ
レートにわたってスライドさせる一方、鼓動と整列テン
プレートとの間の差の絶対値の和の値を計算する。この
値をここでは面積差という。面積差が最小(最小面積
差)である位置は、鼓動が整列テンプレートと最もよく
整列している位置であり、この位置をこの鼓動について
計算ユニットの記憶装置69に保存する。ブロック655は
鼓動カウンタをインクリメントさせる。ブロック660は
鼓動カウンタがこのECG波形について整列する鼓動の
数以下であるかをチェックし確認する。鼓動数以下でな
ければ、制御ループの流れはブロック640に戻って次の
優性鼓動を得る。鼓動数以下であれば、ブロック670は
リードカウンタをインクリメントさせる。
【0044】ブロック675はリード(lead)カウンタが
3(ブロック601において選択された最もノイズの少な
い一つながりのECG波形の数)以上であるかをチェッ
クし確認する。ブロック675が否定回答を受け取ると、
制御ループの流れはブロック605に戻り、次のECG波
形について整列プロセスを繰り返す。ブロック675が肯
定回答を受け取れば、ブロック680は3つの最もノイズ
の少ないリードに無関係に決定された整列時間の中間値
と共に、各ECG波形に関する各鼓動時間を補正して格
納する。これは、異なるECG波形上の鼓動が最もよく
整列するのがわずかに異なる時刻においてである(すな
わち、ジッタ)というノイズの効果を最小にするように
行なわれる。サブルーチンはブロック699で図5のブロ
ック700に戻る。図16は、静止テンプレートを横切る
ようにスライドさせる新しい鼓動を示す。
【0045】(6)代表鼓動の作成 図10Aおよび図10Bは本発明の好適実施例の計算ユ
ニット60の代表心搏作成論理77により行なわれるサブル
ーチン700の動作の流れ図を示す。ブロック701は代
表心搏を作成する際にどの鼓動を使用するかを決定す
る。好適実施例では、上に説明した鼓動整列ステップに
より整列した「優性」鼓動だけが使用される。代表心搏
を構成するのに必要な数より多い「優性」鼓動を利用で
きるのであれば、最も似た形態を有する優性鼓動から使
用される。たとえば、分類サブルーチン500で2つま
たはそれ以上の優性テンプレートが作成されれば、最も
多い鼓動を含む優性テンプレートに適合する鼓動のみが
好適に使用される。ブロック705は、どのECG波形に
ついての代表心搏を作成しているかの証跡を保持するカ
ウンタを1にセットする。
【0046】ブロック710は、リード数カウンタがEC
G波形の最大数以上であるかチェックし確認する。最大
数以上でなければ、ブロック715において、このECG
波形に対する「優性」鼓動を読み取る。ブロック720に
おいて、時間ポインタは0にセットされる。
【0047】ブロック725は時間ポインタにより指示さ
れる時間に対応して各整列データに対するデータのタイ
ムスライスを得る。好適実施例では、このデータはこの
瞬間における各整列優性心搏の大きさである。ブロック
730はこのタイムスライスの大きさを最小から最大まで
分類する。ブロック735は、タイムスライスの最小の大
きさのもの数パーセントおよび最大の大きさのもの数パ
ーセントを切り捨てる。ノイズの多い環境では、鼓動分
類サブルーチンは鼓動を優性として誤って分類すること
がある。これらの誤りの結果誤分類された鼓動は、誤っ
て整列鼓動に入れられる。ここで行なわれる刈り込み平
均によって、優性鼓動に誤分類された鼓動や高ノイズが
存在していても、強固且つ正確な代表心搏が算出され
る。好適実施例では、最小の大きさの33%および最大の
大きさの33%が切り捨てられるが、他の値を使用するこ
ともできる。ブロック740は、残りのタイムスライスの
大きさを平均する。ブロック750は、このタイムスライ
スに関する平均の大きさを計算ユニット60の記憶装置69
の代表鼓動配列に格納する。ブロック755は、時間ポイ
ンタを次のタイムスライスまでインクリメントさせ、ブ
ロック760は、時間ポインタがその最大値に達したかチ
ェックし、確認する。達していなければ、制御ループの
流れはブロック725に戻り、他のタイムスライスの平均
の大きさを決定して代表心搏配列を完成する。図17は
上に説明したプロセスを使用してタイムスライスが行わ
れている整列鼓動の模範例を示す。
【0048】ブロック760が肯定回答を受け取ると、ブ
ロック765は代表心搏配列に格納されている代表心搏を
順方向および逆方向濾過し、結果をブロック770で配列
に戻して格納する。このステップをスキップする代替実
施例が考えられている。ブロック775はECG波形カウ
ンタをインクリメントさせ、制御ループの流れがブロッ
ク710に戻って他のECG波形の各々に対する代表心搏
を作成する。ブロック710において代表心搏が各ECG
波形に関して作成され、格納されたことが確認される
と、ブロック780は代表心搏を計算ユニット60の表示装
置66に表示する。代表心搏の例示的なディスプレイを図
18に示す。サブルーチンはブロック799で図5のブロ
ック800に戻る。
【0049】(7)測定 図11Aおよび図11Bは本発明の好適実施例の計算ユ
ニット60の測定論理78により行なわれるサブルーチン80
0の動作の流れ図を示す。ブロック801は各ECG波形に
関する代表心搏を得る。好適実施例では、これは図10
Aおよび図10Bのステップ770で格納された代表心搏
配列を読み取ることにより行なわれる。代わりに、代表
心搏を作成する従来の既知の方法を含む異なる方法を使
用して作成した代表心搏を使用することもできる。
【0050】ブロック803は、最も古いQRS波の始ま
りおよび最も新しいQRS波の最終点を測定する。これ
らの値は、ブロック801で得られた代表心搏のサブセッ
トから得られた活動関数からのものである。すぐ後に説
明するように、これらの値は、これら代表心搏について
行なわれる多数の測定に使用される。ブロック805は、
代表心搏を測定するECG波形の証跡を確保するカウン
タをセットする。ブロック810はこのECG波形に関す
る代表心搏を得る。ブロック815は代表心搏の等電位の
レベル(isoelectric level)を測定する。好適実施例
では、これは最も古いQRS波の始まりよりも前のデー
タの16msec間の平均レベルである。ブロック820は、こ
の代表心搏のR波振幅を決定する。好適実施例では、こ
れは最も古いQRS波の始まりと最も新しいQRS波の
最終点との間の最大の正の値であり、もし「T」波がR
波振幅の測定に影響する程大きければ、最も新しいQR
S波の最終点における上昇するST部分に対して補正す
るための調節も行われる。
【0051】ブロック825はSTレベルを測定する。好
適実施例では、代表心搏のユーザが決定するST測定ポ
イント周辺の10msecの平均である。ブロック830はST
勾配を測定する。好適実施例では、これは最も新しいQ
RS波の最終点と代表心搏のST測定点との間の最も良
い線適合(line fit)を使用することによって測定され
る。ブロック835はST部分の積分を行う。好適実施例
では、これは最も新しいQRS波の最終点と代表心搏の
ST測定点との間の負面積の和を計算することにより行
われる。
【0052】ブロック850は採用する各測定ごとに測定
信頼フラグ(measurement confidence flag)を更新す
る。好適実施例では、ヒストリ情報および生理学的限界
を使用してこれら測定フラグを「ロー」または「ハイ」
信頼にセットしている。これら信頼フラグを測定値の次
に「ロー」または「ハイ」の語を表示する、表示の測定
値の色を変える(たとえば、緑はハイを、赤はローを意
味する)などを含む多様な仕方でユーザに表示すること
ができる。「ロー」信頼フラグは、測定が生理学的でな
いこと、または非生理学的に変化していること、および
測定の正しさを手作業的によく調べるべきであること
を、心臓学者または他の医学専門家に指示する。ブロッ
ク855はECG波形カウンタをインクリメントさせる。
ブロック860はECG波形カウンタがECG波形の最大
値を超えているかチェックし確認する。超えていなけれ
ば、制御ループの流れはブロック810に戻って他のEC
G波形に対するプロセスを繰り返す。超えていれば、ブ
ロック880は測定値を計算ユニット60(図2)の表示装
置66に表示する。これら測定値の表示の模範例を、代表
心搏と共に図19に示してある。図19に示す代表心搏
および測定値を見る心臓学者はストレス試験を受けてい
る患者が冠状動脈を患っていることを示す窪んだST部
分を見るであろう。サブルーチンはブロック899で図5
のブロック210に戻る。
【0053】〔実施態様〕なお、本発明の実施態様の例
を以下に示す。
【0054】〔実施態様1〕 (a)ECG波形内の複数の心搏を検出するステップ
と、 (b)前記複数の心搏を優性心搏および非優性心搏とし
て分類するステップと、 (c)前記優性心搏を整列さて整列優性心搏を作るステ
ップと、 (d)前記複数の整列優性心搏から代表心搏を作るステ
ップと、 (e)前記代表心搏に関する測定値を得るステップとを
設けて成る、ECG波形から心搏測定値を得る方法であ
って、前記ステップ(e)は、(e−1)複数のECG
波形に対応する複数の代表心搏を得るステップと、(e
−2)前記ステップ(e−1)に応答して最も古いQR
S波の始まりを測定するステップと、(e−3)前記獲
得ステップ(e−1)に応答して最も新しいQRS波の
最終点を測定するステップと、(e−4)前記代表心搏
について、前記最も古いQRS波の始まりと前記最も新
しいQRS波の最終点との間の最大R波振幅測定値を決
定するステップとをさらに設けていることを特徴とする
方法。
【0055】〔実施態様2〕前記代表心搏について平均
STレベルを測定するステップをさらに設けていること
を特徴とする、実施態様1に記載の方法。
【0056】〔実施態様3〕前記代表心搏について、最
も早いQRS波の始まりと前記代表心搏のST測定点と
の間の最良の線適合を使用することによりST勾配を測
定するステップをさらに設けていることを特徴とする、
実施態様1または実施態様2に記載の方法。
【0057】〔実施態様4〕前記代表心搏について、前
記最も新しいQRS波の最終点と前記代表心搏の前記S
T測定点との間の負の領域の和を計算することによりS
T積分値を測定するステップをさらに設けていることを
特徴とする、実施態様1ないし実施態様3のいずれかに
記載の方法。
【0058】〔実施態様5〕前記最大R波振幅測定値の
信頼のレベルを決定するステップと、前記最大R波振幅
測定値の信頼のレベルを表示するステップとをさらに設
けていることを特徴とする、実施態様1ないし実施態様
4のいずれかに記載の方法。
【0059】〔実施態様6〕前記STレベルの測定値の
信頼のレベルを決定するステップと、前記STレベルの
測定値の信頼のレベルを表示するステップとをさらに設
けていることを特徴とする、実施態様2ないし実施態様
5のいずれかに記載の方法。
【0060】〔実施態様7〕前記ST勾配測定値の信頼
のレベルを決定するステップと、前記ST勾配測定値の
信頼のレベルを表示するステップとをさらに設けている
ことを特徴とする、実施態様3ないし実施態様6のいず
れかに記載の方法。
【0061】〔実施態様8〕前記ST積分測定値の信頼
のレベルを決定するステップと、前記ST積分測定値の
信頼のレベルを表示するステップとをさらに設けている
ことを特徴とする、実施態様4ないし実施態様7のいず
れかに記載の方法。
【0062】〔実施態様9〕各代表心搏について、前記
最も古いQRS波の始まりよりも前の所定の時間期間に
対応する平均レベルを計算することにより等電気レベル
を決定するステップをさらに設けていることを特徴とす
る、実施態様1ないし実施態様8のいずれかに記載の方
法。
【0063】〔実施態様10〕前記等電気レベル測定値
の信頼のレベルを決定するステップと、前記等電気レベ
ル測定値の信頼のレベルを表示するステップとをさらに
設けていることを特徴とする、実施態様9に記載の方
法。
【0064】〔実施態様11〕 ECG波形から心搏測
定値を得る医用装置(10)において、前記ECG波形内
の複数の心搏を検出する検出論理(71)と、前記複数の
心搏を優性心搏および非優性心搏として分類する分類論
理(74)と、前記優性心搏を整列して整列優性心搏を作
る整列論理(75)と、前記複数の整列優性心搏から代表
心搏を作る代表心搏作成論理(77)と、前記代表心搏に
関する測定値を得る測定論理(78)とを設けて成る医用
装置(10)であって、前記測定論理は、複数のECG波
形に対応する複数の代表心搏を得る代表心搏獲得手段
と、前記代表心搏獲得手段に応答して最も古いQRS波
の始まりを測定する手段と、前記代表心搏獲得手段に応
答して最も新しいQRS波の最終点を測定する手段と、
前記代表心搏について、前記最も古いQRS波の始まり
と前記最も新しいQRS波の最終点との間の最大R波振
幅測定値を決定する手段とをさらに設けていることを特
徴とする医用装置(10)。
【0065】〔実施態様12〕前記代表心搏について、
平均STレベル測定値を決定する手段をさらに備えてい
ることを特徴とする、実施態様11に記載の医用装置。
【0066】〔実施態様13〕前記代表心搏について、
最も古いQRS波の始まりと前記代表心搏のST測定点
との間の最良線適合を使用することによりST勾配測定
値を決定する手段をさらに備えていることを特徴とす
る、実施態様11または実施態様12に記載の医用装
置。
【0067】〔実施態様14〕前記代表心搏について、
最も古いQRS波の始まりと前記代表心搏のST測定点
との間の負区域の和を計算することによりST積分測定
値を決定する手段をさらに備えていることを特徴とす
る、実施態様11ないし実施態様13のいずれかに記載
の医用装置。
【0068】〔実施態様15〕前記最大R波振幅の測定
値の信頼のレベルを決定する手段と、前記最大R波振幅
の測定値の信頼のレベルを表示する手段とをさらに備え
ていることを特徴とする、実施態様11ないし実施態様
13のいずれかに記載の医用装置。
【0069】〔実施態様16〕前記STレベル測定値の
信頼のレベルを決定する手段と、前記STレベル測定値
の信頼のレベルを表示する手段とをさらに備えているこ
とを特徴とする、実施態様12ないし実施態様15のい
ずれかに記載の医用装置。
【0070】〔実施態様17〕前記ST勾配測定値の信
頼のレベルを決定する手段と、前記ST勾配測定値の信
頼のレベルを表示する手段とをさらに備えていることを
特徴とする、実施態様13ないし実施態様16のいずれ
かに記載の医用装置。
【0071】〔実施態様18〕前記ST積分測定値の信
頼のレベルを決定する手段と、前記ST積分測定値の信
頼のレベルを表示する手段とをさらに備えていることを
特徴とする、実施態様14ないし実施態様17のいずれ
かに記載の医用装置。
【0072】〔実施態様19〕各代表心搏について、前
記最も古いQRS波の始まりよりも前の所定時間期間に
対応する平均レベルを計算することにより等電気レベル
を決定する手段をさらに備えていることを特徴とする、
実施態様11ないし実施態様18のいずれかに記載の医
用装置。
【0073】〔実施態様20〕前記等電気レベルの信頼
のレベルを決定する手段と、前記等電気レベルの信頼の
レベルを表示する手段とをさらに備えていることを特徴
とする、実施態様19に記載の医用装置。
【0074】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、非常にノイズの多い環境においてもECG波形か
ら心搏に関する測定を正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の好適実施例の医用装置のブロック図を
示す。
【図2】図1の医用装置のブロック図を更に詳細に示
す。
【図3】図2の医用装置の計算ユニットのプロセッサを
更に詳細に示す。
【図4】本発明の好適実施例のカージオグラフの動作の
流れ図を示す。
【図5】本発明の好適実施例の計算ユニットの動作の高
レベル流れ図を示す。
【図6A】本発明の好適実施例のQRS検出論理の動作
の流れ図の一部を示す。
【図6B】本発明の好適実施例のQRS検出論理の動作
の流れ図の一部を示す。
【図7A】本発明の好適実施例の心搏数計算論理の動作
の流れ図の一部を示す。
【図7B】本発明の好適実施例の心搏数計算論理の動作
の流れ図の一部を示す。
【図8A】本発明の好適実施例の分類論理の動作の流れ
図の一部を示す。
【図8B】本発明の好適実施例の分類論理の動作の流れ
図の一部を示す。
【図8C】本発明の好適実施例の分類論理の動作の流れ
図の一部を示す。
【図9A】本発明の好適実施例の整列論理の動作の流れ
図の一部を示す。
【図9B】本発明の好適実施例の整列論理の動作の流れ
図の一部を示す。
【図10A】本発明の好適実施例の代表心搏作成論理の
動作の流れ図の一部を示す。
【図10B】本発明の好適実施例の代表心搏作成論理の
動作の流れ図の一部を示す。
【図11A】本発明の好適実施例の測定論理の動作の流
れ図の一部を示す。
【図11B】本発明の好適実施例の測定論理の動作の流
れ図の一部を示す。
【図12】本発明の好適実施例のカージオグラフの動作
の流れ図を示す。
【図13】本発明の好適実施例のQRS検出論理により
使用される3つの例示ECG波形のグラフを示す。
【図14】本発明の好適実施例のQRS検出論理により
使用される例示活動関数のグラフを示す。
【図15】例示分類心搏のグラフを示す。
【図16】本発明の好適実施例の整列論理により整列し
ている例示心搏のグラフを示す。
【図17】本発明の好適実施例の代表心搏作成論理によ
り時間分割されている例示整列心搏のグラフを示す。
【図18】測定値なしの代表心搏の印刷出力または表示
を示す。
【図19】測定値のある代表心搏の印刷出力または表示
を示す。
【符号の説明】
10…医用装置 20…獲得ユニット 40…カージオグラフ 60…計算ユニット 65…プロセッサ 66…表示装置 71…QRS検出論理 74…分類論理 75…整列論理 77…代表心搏論理 78…測定論理

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】(a)ECG波形内の複数の心搏を検出す
    るステップと、 (b)前記複数の心搏を優性心搏および非優性心搏とし
    て分類するステップと、 (c)前記優性心搏を整列さて整列優性心搏を作るステ
    ップと、 (d)前記複数の整列優性心搏から代表心搏を作るステ
    ップと、 (e)前記代表心搏に関する測定値を得るステップとを
    設けて成る、ECG波形から心搏測定値を得る方法であ
    って、前記ステップ(e)は、(e−1)複数のECG
    波形に対応する複数の代表心搏を得るステップと、(e
    −2)前記ステップ(e−1)に応答して最も古いQR
    S波の始まりを測定するステップと、(e−3)前記獲
    得ステップ(e−1)に応答して最も新しいQRS波の
    最終点を測定するステップと、(e−4)前記代表心搏
    について、前記最も古いQRS波の始まりと前記最も新
    しいQRS波の最終点との間の最大R波振幅測定値を決
    定するステップとをさらに設けていることを特徴とする
    方法。
  2. 【請求項2】 ECG波形から心搏測定値を得る医用装
    置において、 前記ECG波形内の複数の心搏を検出する検出論理と、 前記複数の心搏を優性心搏および非優性心搏として分類
    する分類論理と、 前記優性心搏を整列して整列優性心搏を作る整列論理
    と、 前記複数の整列優性心搏から代表心搏を作る代表心搏作
    成論理と、 前記代表心搏に関する測定値を得る測定論理とを設けて
    成る医用装置であって、 前記測定論理は、 複数のECG波形に対応する複数の代表心搏を得る代表
    心搏獲得手段と、 前記代表心搏獲得手段に応答して最も古いQRS波の始
    まりを測定する手段と、 前記代表心搏獲得手段に応答して最も新しいQRS波の
    最終点を測定する手段と、 前記代表心搏について、前記最も古いQRS波の始まり
    と前記最も新しいQRS波の最終点との間の最大R波振
    幅測定値を決定する手段とをさらに設けていることを特
    徴とする医用装置。
JP8299164A 1995-11-29 1996-11-12 Ecg波形から心搏測定値を得る方法および装置 Withdrawn JPH09168520A (ja)

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Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5978707A (en) 1997-04-30 1999-11-02 Cardiac Pacemakers, Inc. Apparatus and method for treating ventricular tachyarrhythmias
US6266554B1 (en) * 1999-02-12 2001-07-24 Cardiac Pacemakers, Inc. System and method for classifying cardiac complexes
US6308095B1 (en) * 1999-02-12 2001-10-23 Cardiac Pacemakers, Inc. System and method for arrhythmia discrimination
US6312388B1 (en) 1999-03-12 2001-11-06 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and system for verifying the integrity of normal sinus rhythm templates
US6223078B1 (en) * 1999-03-12 2001-04-24 Cardiac Pacemakers, Inc. Discrimination of supraventricular tachycardia and ventricular tachycardia events
US6449503B1 (en) * 1999-07-14 2002-09-10 Cardiac Pacemakers, Inc. Classification of supraventricular and ventricular cardiac rhythms using cross channel timing algorithm
US6684100B1 (en) 2000-10-31 2004-01-27 Cardiac Pacemakers, Inc. Curvature based method for selecting features from an electrophysiologic signals for purpose of complex identification and classification
US6978177B1 (en) 2000-11-14 2005-12-20 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatus for using atrial discrimination algorithms to determine optimal pacing therapy and therapy timing
IL157855A0 (en) * 2001-03-19 2004-03-28 B S P Biolog Signal Proc Ltd Apparatus and method for efficient representation of periodic and nearly periodic signals for analysis
US6526313B2 (en) 2001-06-05 2003-02-25 Cardiac Pacemakers, Inc. System and method for classifying cardiac depolarization complexes with multi-dimensional correlation
US6950702B2 (en) 2002-07-15 2005-09-27 Cardiac Pacemakers, Inc. Use of curvature based features for beat detection
US20040219600A1 (en) * 2002-12-13 2004-11-04 Williams Robert Wood Method for determining sensitivity to environmental toxins and susceptibility to parkinson's disease
US8192358B2 (en) * 2003-04-22 2012-06-05 Patrick Leahy Device and method for use in surgery
US7500955B2 (en) 2003-06-27 2009-03-10 Cardiac Pacemaker, Inc. Signal compression based on curvature parameters
US7792571B2 (en) 2003-06-27 2010-09-07 Cardiac Pacemakers, Inc. Tachyarrhythmia detection and discrimination based on curvature parameters
EP1699353A2 (en) * 2003-09-26 2006-09-13 Janssen Pharmaceutica N.V. Heart beat signal analysis
US7515956B2 (en) 2004-05-12 2009-04-07 Cardiac Pacemakers, Inc. Template based AV/VA interval comparison for the discrimination of cardiac arrhythmias
US7212849B2 (en) 2004-10-28 2007-05-01 Cardiac Pacemakers, Inc. Methods and apparatuses for arrhythmia detection and classification using wireless ECG
US7430446B2 (en) 2005-01-20 2008-09-30 Cardiac Pacemakers, Inc. Methods and apparatuses for cardiac arrhythmia classification using morphology stability
US9314210B2 (en) 2005-06-13 2016-04-19 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatus for rate-dependent morphology-based cardiac arrhythmia classification
ATE529042T1 (de) * 2006-03-03 2011-11-15 Cardiac Science Corp Verfahren zur quantifizierung des herztodrisikos unter verwendung von übungsinduzierten herzfrequenzvariabilitätsmetriken
US9149195B2 (en) * 2006-04-21 2015-10-06 Mortara Instrument, Inc. Methods and apparatus for quantifying the risk of cardiac death using exercise induced heart rate recovery metrics
US8224443B2 (en) * 2007-05-08 2012-07-17 Cardiac Pacemakers, Inc. Method for controlling pacemaker therapy
US8442631B2 (en) * 2007-05-08 2013-05-14 Cardiac Pacemakers, Inc. System and method for determining the origin of a sensed beat
CN101869476B (zh) * 2009-04-22 2013-07-17 财团法人工业技术研究院 检测心跳方法
EP2704628B1 (en) 2011-05-04 2019-12-25 CardioInsight Technologies, Inc. Signal averaging
US9050014B2 (en) 2011-12-14 2015-06-09 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for cardiac arrhythmia detection and characterization
US10449361B2 (en) 2014-01-10 2019-10-22 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for treating cardiac arrhythmias
EP3092034B1 (en) 2014-01-10 2019-10-30 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems for detecting cardiac arrhythmias
US10463866B2 (en) 2014-07-11 2019-11-05 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for treating cardiac arrhythmias
AU2016215606B2 (en) 2015-02-06 2018-05-31 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for treating cardiac arrhythmias
US10758737B2 (en) 2016-09-21 2020-09-01 Cardiac Pacemakers, Inc. Using sensor data from an intracardially implanted medical device to influence operation of an extracardially implantable cardioverter
CN111657905B (zh) * 2020-06-23 2022-06-07 中国医学科学院生物医学工程研究所 一种特征点检测方法、装置、设备及存储介质
CN113647959B (zh) * 2021-07-27 2024-01-12 东软集团股份有限公司 一种心电波形信号的波形识别方法、装置及设备

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4630204A (en) * 1984-02-21 1986-12-16 Mortara Instrument Inc. High resolution ECG waveform processor
US4589420A (en) * 1984-07-13 1986-05-20 Spacelabs Inc. Method and apparatus for ECG rhythm analysis
US4930075A (en) * 1987-07-13 1990-05-29 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Technique to evaluate myocardial ischemia from ECG parameters
US5284152A (en) * 1992-02-28 1994-02-08 Hewlett-Packard Company Method for displaying superimposed heartbeat waveforms

Also Published As

Publication number Publication date
EP0776630A1 (en) 1997-06-04
EP0776630B1 (en) 2003-02-12
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DE69626178D1 (de) 2003-03-20

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