JPH09168521A - Ｅｃｇ波形から心搏を検出する方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ノイズの多い環境においても、ＥＣＧから心
搏を正確に検出できるようにする。 【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】本発明は電子工学回路の分野に関
する。更に詳細に述べれば、本発明はＥＣＧ波形から心
搏を検出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、検出される心搏のよ
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を検
出する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波検出論理はＥＣＧデータから心
搏を検出する。この論理は最もノイズが少ないと判定さ
れた複数の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。ＱＲＳ波検出
論理は偽の「ノイズ」鼓動を切り捨てる一方、真の心搏
を検出できるようにする。

【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、ブロック801において得ら
れたすべての代表心拍のうちの最も古い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。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80
5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ＱＲＳ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〕 複数のＥＣＧ波形から心
搏を探す方法であって、最適ノイズ特性を備えた複数の
ＥＣＧ波形のサブセットを選択するステップと、前記複
数のＥＣＧ波形の前記サブセットから活動関数を計算す
るステップと、オンタイム探索を使用して、ピークに対
応した前記活動関数を探す第１の探索ステップとを設け
て成る方法。

【００５５】〔実施態様２〕前記第１の探索ステップに
応答して、複数のピークを検出するステップと、前記複
数のピークから、次の心搏が予想される時刻に最も近い
１つのピークを前記心搏として選定するステップと、前
記選定するステップで選定された前記心搏を格納するス
テップとをさらに備え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〕前記第１の探索ステップ中
に前記オンタイム探索によりピークが検出されなかった
ことを確認するステップと、修正オンタイム探索を使用
して前記活動関数を探す第２の探索ステップとをさらに
備え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〕前記第２の探索ステップに
応答して、複数のピークを見いだすステップと、前記複
数のピークから、次の心搏が予想される時刻に最も近い
１つのピークを前記心拍として選定するステップと、前
記選定するステップで選定した心搏を格納するステップ
とをさらに備えていることを特徴とする、実施態様３に
記載の方法。

【００５８】〔実施態様５〕前記第１の探索ステップ中
に前記オンタイム探索により、または前記第２の探索ス
テップ中に前記修正オンタイム探索によりピークが検出
されなかったことを確認するステップと、遅れ鼓動探索
を使用して前記活動関数を探す第３の探索ステップと、
前記第３の探索ステップに応答して、複数のピークを見
いだすステップと、前記複数のピークから、前記複数の
ピークの最初のものである１つのピークを前記心搏とし
て選定するステップと、前記選定ステップで選定した前
記心搏を格納するステップとをさらに備えていることを
特徴とする、実施態様３または実施態様４に記載の方
法。

【００５９】〔実施態様６〕 前記選択するステップは
ノイズの最も少ない３つのＥＣＧ波形を選択することを
特徴とする、実施態様１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〕 前記活動関数を計算する
ステップは、前記ＥＣＧ波形の前記サブセットの各々に
おいて含まれるデータを大幅に減らし、それにより大幅
に減らしたデータを作るステップと、前記大幅に減らし
たデータを濾過し、それにより濾過した大幅減少データ
を作るステップと、前記濾過した大幅減少データの第１
の差の絶対値を取り、それにより絶対差データを作るス
テップと、ＥＣＧ波形の前記サブセットの各々の絶対差
データを加算し、それにより加算データを作るステップ
と、前記加算データの閾値外のものを切り取り平滑化
し、前記活動関数を作るステップとをさらに備えている
ことを特徴とする、実施態様１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〕 前記第１の探索ステップ
は、ＥＣＧ波形の前記サブセットのＲ-Ｒ間隔長より大
きい第１の時間間隔パーセンテージで時間間隔範囲を選
択するステップと、第１の閾値を平均ピーク値の第１の
閾値パーセンテージに設定するステップと、前記第１の
閾値を前記平均ピーク値の第２の閾値パーセンテージだ
け有する第２の閾値まで直線的に減少させるステップ
と、前記第１の閾値と前記第２の閾値との間で直線的に
減少する閾値より上にあるピークをすべて記録するステ
ップとをさらに備えていることを特徴とする、実施態様
１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〕 前記第２の探索ステップ
は、ＥＣＧ波形の前記サブセットのＲ-Ｒ間隔長より大
きい第１の時間間隔パーセンテージで時間間隔範囲を選
択するステップと、第３の閾値を平均ピーク値の第３の
閾値パーセンテージに設定するステップであって、前記
第３の閾値は前記時間間隔範囲にわたり一定であるステ
ップと、前記第３の閾値より上にあるピークをすべて記
録するステップと、をさらに備えていることを特徴とす
る、実施態様３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〕 前記第３の探索ステッ
プは、ＥＣＧ波形の前記サブセットの３つのＲ-Ｒ間隔
長の時間間隔範囲を選択するステツプと、第１の閾値を
平均ピーク値の第１の閾値パーセンテージに設定するス
テップと、前記第１の閾値を前記平均ピーク値の第２の
閾値パーセンテージだけ有する第２の閾値まで直線的に
減少させるステップと、前記第１の閾値と前記第２の閾
値との間にあるピークをすべて記録するステップとをさ
らに備えていることを特徴とする、実施態様５ないし実
施態様９のいずれかに記載の方法。

【００６４】〔実施態様１１〕 複数のＥＣＧ波形から
心搏を探す医用装置（10）であって、最適ノイズ特性を
備えた複数のＥＣＧ波形のサブセットを選択する手段
と、前記複数のＥＣＧ波形の前記サブセットから活動関
数を計算する手段と、オンタイム探索を使用してピーク
に対する前記活動関数を探す第１の探索手段とを設けて
成る医用装置。

【００６５】〔実施態様１２〕前記第１の探索手段に応
答して、複数のピークを検出する手段と、前記複数のピ
ークから、次の心搏が予想される時刻に最も近い１つの
ピークを前記心搏として選定する手段と、前記選定手段
により選定された前記心搏を格納する手段と、をさらに
備えていることを特徴とする、実施態様１１に記載の医
用装置。

【００６６】〔実施態様１３〕前記第１の探索手段によ
りピークが検出されなかったことを確認する手段と、修
正オンタイム探索を使用して前記活動関数を探す第２の
探索手段と、をさらに備えていることを特徴とする、実
施態様１１または実施態様１２に記載の医用装置。

【００６７】〔実施態様１４〕前記第２の探索手段に応
答して、複数のピークを見いだす手段と、前記複数のピ
ークから、次の心搏が予想される時刻に最も近い１つの
ピークを前記心搏として選定する手段と、前記選定手段
により選定された前記心搏を格納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に記載の医用
装置。

【００６８】〔実施態様１５〕前記第１の探索手段によ
り、または前記第２の探索手段によりピークが検出され
なかったことを確認する手段と、遅れ鼓動探索を使用し
て前記活動関数を探す第３の探索手段と、前記第３の探
索手段に応答して、複数のピークを見いだす手段と、前
記複数のピークから、前記複数のピークのうちの最初の
１つのピークを前記心搏として選定する手段と、前記選
定手段により選定された前記心搏を格納する手段と、を
さらに備えていることを特徴とする、実施態様１３また
は実施態様１４に記載の医用装置。

【００６９】〔実施態様１６〕 前記選択手段はノイズ
の最も少ない３つのＥＣＧ波形を選択することを特徴と
する、実施態様１１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〕 活動関数を計算する前
記手段は、前記ＥＣＧ波形の前記サブセットの各々に含
まれるデータを大幅に減らし、それにより減少したデー
タを作る手段と、前記減少したデータを濾過し、それに
より濾過した減少データを作る手段と、前記濾過した減
少データの第１の差の絶対値を取り、それにより絶対差
データを作る手段と、ＥＣＧ波形の前記サブセットの各
々の前記絶対差データを加算し、それにより加算データ
を作る手段と、前記加算データの閾値外のものを切り取
り平滑化し、前記活動関数を作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１
６のいずれかに記載の医用装置。

【００７１】〔実施態様１８〕 前記第１の探索手段
は、ＥＣＧ波形の前記サブセットのＲ-Ｒ間隔長より大
きい第１の時間間隔パーセンテージで時間間隔範囲を選
択する手段と、第１の閾値を平均ピーク値の第１の閾値
パーセンテージに設定する手段と、前記第１の閾値を前
記平均ピーク値の第２の閾値パーセンテージだけ有する
第２の閾値まで直線的に減少させる手段と、前記第１の
閾値と前記第２の閾値との間で直線的に減少する閾値よ
り上にあるピークをすべて記録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
１７のいずれかに記載の医用装置。

【００７２】〔実施態様１９〕 前記第２の探索手段
は、ＥＣＧ波形の前記サブセットのＲ-Ｒ間隔長より大
きい第１の時間間隔パーセンテージで時間間隔範囲を選
択する手段と、平均ピーク値の第３の閾値パーセンテー
ジに第３の閾値を設定する手段であって、前記第３の閾
値は前記時間間隔範囲にわたり一定である手段と、前記
第３の閾値より上にあるピークをすべて記録する手段と
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１８のいずれかに記載の医用装置。

【００７３】〔実施態様２０〕 前記第３の探索手段
は、ＥＣＧ波形の前記サブセットの３つのＲ-Ｒ間隔長
の時間間隔範囲を選択する手段と、第１の閾値を平均ピ
ーク値の第１の閾値パーセンテージに設定する手段と、
前記第１の閾値を前記平均ピーク値の第２の閾値パーセ
ンテージだけ有する第２の閾値まで直線的に減少させる
手段と、前記第１の閾値と前記第２の閾値との間にある
すべてのピークを記録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１５ないし実施態様１９のい
ずれかに記載の医用装置。

【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
ら患者の心搏の検出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】 複数のＥＣＧ波形から心搏を探す方法で
   あって、 最適ノイズ特性を備えた複数のＥＣＧ波形のサブセット
   を選択するステップと、 前記複数のＥＣＧ波形の前記サブセットから活動関数を
   計算するステップと、 オンタイム探索を使用して、ピークに対応した前記活動
   関数を探す第１の探索ステップとを設けて成る方法。
2. 【請求項２】 複数のＥＣＧ波形から心搏を探す医用装
   置であって、 最適ノイズ特性を備えた複数のＥＣＧ波形のサブセット
   を選択する手段と、 前記複数のＥＣＧ波形の前記サブセットから活動関数を
   計算する手段と、 オンタイム探索を使用してピークに対する前記活動関数
   を探す第１の探索手段とを設けて成る医用装置。