JPH0928687A - 心電図信号処理方法およびその装置 - Google Patents
心電図信号処理方法およびその装置Info
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- JPH0928687A JPH0928687A JP7201712A JP20171295A JPH0928687A JP H0928687 A JPH0928687 A JP H0928687A JP 7201712 A JP7201712 A JP 7201712A JP 20171295 A JP20171295 A JP 20171295A JP H0928687 A JPH0928687 A JP H0928687A
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- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 心電図のウェーブレット変換結果の位相変化
からＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を精度良く的確に検
出することができる心電図信号処理方法およびその装置
を提供することにある。 【解決手段】 心電図増幅部１０により心電図を増幅
し、Ａ／Ｄ変換部２０により心電図をデジタル信号に変
換し、心電図記憶部３０により前記心電図をデジタル信
号に変換した結果をメモリに記憶し、変換区間切り出し
部４０によりＰＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切
り出して処理を実行しウェーブレット変換する信号を得
ると共に、ウェーブレット変換部５０により変換周波数
範囲について変換条件により処理を実行し変換区間の心
電図のウェーブレット変換を得て、出現時刻検出部６０
により前記心電図のウェーブレット変換した結果の位相
変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を精度良く的確
に検出できる。
からＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を精度良く的確に検
出することができる心電図信号処理方法およびその装置
を提供することにある。 【解決手段】 心電図増幅部１０により心電図を増幅
し、Ａ／Ｄ変換部２０により心電図をデジタル信号に変
換し、心電図記憶部３０により前記心電図をデジタル信
号に変換した結果をメモリに記憶し、変換区間切り出し
部４０によりＰＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切
り出して処理を実行しウェーブレット変換する信号を得
ると共に、ウェーブレット変換部５０により変換周波数
範囲について変換条件により処理を実行し変換区間の心
電図のウェーブレット変換を得て、出現時刻検出部６０
により前記心電図のウェーブレット変換した結果の位相
変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を精度良く的確
に検出できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、心電図のウェーブ
レット変換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関す
る出現時刻を精度良く的確に検出するようにした心電図
信号処理方法およびその装置に関する。
レット変換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関す
る出現時刻を精度良く的確に検出するようにした心電図
信号処理方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、心電図の基本型は、図２に示すよ
うに、ＰＱＲＳＴと呼ばれるきょく波からなり、Ｐ波は
心房の興奮、ＱＲＳ波は心室の興奮進行過程、Ｔ波は心
室の興奮消退過程を表わしている。このＰＱＲＳＴ波に
ついて、それぞれの出現時刻を検出することは、心電図
の解析に重要である。しかし、心電図は、心筋以外の筋
電や計測系からのスパイク雑音が含まれるため、正確な
出現時刻の検出が困難である。
うに、ＰＱＲＳＴと呼ばれるきょく波からなり、Ｐ波は
心房の興奮、ＱＲＳ波は心室の興奮進行過程、Ｔ波は心
室の興奮消退過程を表わしている。このＰＱＲＳＴ波に
ついて、それぞれの出現時刻を検出することは、心電図
の解析に重要である。しかし、心電図は、心筋以外の筋
電や計測系からのスパイク雑音が含まれるため、正確な
出現時刻の検出が困難である。
【０００３】これを解決する方法として、従来、心電図
と図３に示すパルスとの相互相関を計算し、相互相関値
が最大となる時刻をＲ波の出現時刻とする方法が提案さ
れている（特開平４−１４１１４０号公報）。
と図３に示すパルスとの相互相関を計算し、相互相関値
が最大となる時刻をＲ波の出現時刻とする方法が提案さ
れている（特開平４−１４１１４０号公報）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前記従来の技
術には、次の問題点がある。パルスの幅は、比較的振幅
の大きなＴ波を誤って検出しないように、指定された範
囲でＱＲＳ波との相関値が最大になるように選択する。
このため、Ｒ波の出現時刻を精度良く検出できるが、パ
ルス幅内に存在するＱ波とＳ波の出現時刻を分離して検
出することができない。また、振幅の小さいＰ波は、相
関値も小さく、雑音と分離することが困難である。さら
に、周波数成分の低いＴ波の相互相関値は、ピークがな
だらかになり、精度良く出現時刻を検出できない。
術には、次の問題点がある。パルスの幅は、比較的振幅
の大きなＴ波を誤って検出しないように、指定された範
囲でＱＲＳ波との相関値が最大になるように選択する。
このため、Ｒ波の出現時刻を精度良く検出できるが、パ
ルス幅内に存在するＱ波とＳ波の出現時刻を分離して検
出することができない。また、振幅の小さいＰ波は、相
関値も小さく、雑音と分離することが困難である。さら
に、周波数成分の低いＴ波の相互相関値は、ピークがな
だらかになり、精度良く出現時刻を検出できない。
【０００５】そして、従来の技術は、図３に示すよう
に、実関数（振幅±１、パルス幅比１：２：１のパル
ス）を基本ウェーブレット関数とし、後述するウェーブ
レット変換の振幅成分から出現時刻を検出する手法と見
ることができる。しかしながら、従来の技術は、前述の
如く精度良く的確に出現時刻を検出することができない
等といった実用上解決すべき課題を有する。
に、実関数（振幅±１、パルス幅比１：２：１のパル
ス）を基本ウェーブレット関数とし、後述するウェーブ
レット変換の振幅成分から出現時刻を検出する手法と見
ることができる。しかしながら、従来の技術は、前述の
如く精度良く的確に出現時刻を検出することができない
等といった実用上解決すべき課題を有する。
【０００６】（目的）本発明の目的は、前記従来の問題
点を解消するもので、心電図のウェーブレット変換結果
の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を精度良
く的確に検出することができる心電図信号処理方法およ
びその装置を提供することにある。
点を解消するもので、心電図のウェーブレット変換結果
の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を精度良
く的確に検出することができる心電図信号処理方法およ
びその装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の心電図信号処理
方法は、心電図増幅部により心電図を増幅し、Ａ／Ｄ変
換部により心電図をデジタル信号に変換し、心電図記憶
部により前記心電図をデジタル信号に変換した結果をメ
モリに記憶し、変換区間切り出し部によりＰＱＲＳＴ波
が存在する区間の心電図を切り出して処理を実行しウェ
ーブレット変換する信号を得ると共に、ウェーブレット
変換部により変換周波数範囲について変換条件により処
理を実行し変換区間の心電図のウェーブレット変換を得
て、出現時刻検出部により前記心電図のウェーブレット
変換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現
時刻を検出するように構成されている。
方法は、心電図増幅部により心電図を増幅し、Ａ／Ｄ変
換部により心電図をデジタル信号に変換し、心電図記憶
部により前記心電図をデジタル信号に変換した結果をメ
モリに記憶し、変換区間切り出し部によりＰＱＲＳＴ波
が存在する区間の心電図を切り出して処理を実行しウェ
ーブレット変換する信号を得ると共に、ウェーブレット
変換部により変換周波数範囲について変換条件により処
理を実行し変換区間の心電図のウェーブレット変換を得
て、出現時刻検出部により前記心電図のウェーブレット
変換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現
時刻を検出するように構成されている。
【０００８】また、本発明の心電図信号処理装置は、心
電図を増幅する心電図増幅部と、心電図をデジタル信号
に変換するＡ／Ｄ変換部と、前記心電図をデジタル信号
に変換した結果をメモリに記憶する心電図記憶部と、Ｐ
ＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切り出して処理を
実行しウェーブレット変換する信号を得る変換区間切り
出し部と、変換周波数範囲について変換条件により処理
を実行し変換区間の心電図のウェーブレット変換を得る
ウェーブレット変換部と、該心電図のウェーブレット変
換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現時
刻を検出する出現時刻検出部とから成る。
電図を増幅する心電図増幅部と、心電図をデジタル信号
に変換するＡ／Ｄ変換部と、前記心電図をデジタル信号
に変換した結果をメモリに記憶する心電図記憶部と、Ｐ
ＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切り出して処理を
実行しウェーブレット変換する信号を得る変換区間切り
出し部と、変換周波数範囲について変換条件により処理
を実行し変換区間の心電図のウェーブレット変換を得る
ウェーブレット変換部と、該心電図のウェーブレット変
換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関する出現時
刻を検出する出現時刻検出部とから成る。
【０００９】
【発明の作用・効果】上記手段からなる本発明の心電図
信号処理方法およびその装置は、図１に示すように、心
電図増幅部１０において心電図を増幅する。そして、Ａ
／Ｄ変換部２０は、心電図をデジタル信号に変換する。
心電図記憶部３０は、変換結果をメモリに記憶する。変
換区間切り出し部４０は、図４に示す処理を実行し、Ｐ
ＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切り出し、ウェー
ブレット変換する信号X(t)を得る。ウェーブレット変換
部５０は、図５の変換周波数範囲について、表１の変換
条件により、図６に示す処理を実行し、変換区間の心電
図Ｘ(t) のウェーブレット変換Ｘ(a,b) を得る。
信号処理方法およびその装置は、図１に示すように、心
電図増幅部１０において心電図を増幅する。そして、Ａ
／Ｄ変換部２０は、心電図をデジタル信号に変換する。
心電図記憶部３０は、変換結果をメモリに記憶する。変
換区間切り出し部４０は、図４に示す処理を実行し、Ｐ
ＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切り出し、ウェー
ブレット変換する信号X(t)を得る。ウェーブレット変換
部５０は、図５の変換周波数範囲について、表１の変換
条件により、図６に示す処理を実行し、変換区間の心電
図Ｘ(t) のウェーブレット変換Ｘ(a,b) を得る。
【００１０】
【表１】
【００１１】図７に変換結果の振幅成分Ａf,t （相対
値) と、位相成分Φf,t （０〜２π）とを示す。図７に
おいて、信号ｘ(t) の極大、および極小の出現時刻で振
幅Ａf,t は大きくなり、極大値（Ｐ、Ｒ、Ｔ波）の出現
時刻で位相は２πを通過（２πから０に変化）する。ま
た、極小値（Ｑ、Ｓ波）の出現時刻で位相は、πを通過
する。
値) と、位相成分Φf,t （０〜２π）とを示す。図７に
おいて、信号ｘ(t) の極大、および極小の出現時刻で振
幅Ａf,t は大きくなり、極大値（Ｐ、Ｒ、Ｔ波）の出現
時刻で位相は２πを通過（２πから０に変化）する。ま
た、極小値（Ｑ、Ｓ波）の出現時刻で位相は、πを通過
する。
【００１２】出現時刻検出部６０は、図８に示す処理を
実行し、変換結果の位相変化から出現時刻を検出する。
出現時刻検出部６０は、ステップ１により、変換結果の
位相成分を算出する。ステップ２により、周波数毎に位
相成分が２πを通過する時刻ｔpn（図９の）とπを通
過する時刻ｔbn（図９の）を算出する。ステップ３に
より、２πを通過する時刻の分布Σｔpn（図９の）を
算出する。ステップ４により、ｉ個の分布それぞれの最
大値から極大のレベルと時刻を算出する。ステップ５に
より、πを通過する時刻の分布Σｔbn（図９の）を算
出する。ステップ６により、ｉ個の分布それぞれの最大
値から極小のレベルと時刻を算出する。ステップ７によ
り、仮のＲ波出現時刻ｔr に最も近い極大の時刻を、Ｒ
波の出現時刻Ｒt として検出する。ステップ８により、
Ｐ波の出現範囲から、極大のレベルが最大となる時刻を
Ｐ波の出現時刻Ｐt として検出する。ステップ９によ
り、Ｑ波の出現範囲から、極小のレベルが最大となる時
刻をＱ波の出現時刻Ｑt として検出する。ステップ１０
により、Ｓ波の出現範囲から、極小のレベルが最大とな
る時刻をＳ波の出現時刻Ｓt として検出する。ステップ
１１により、Ｔ波の出現範囲から、極大のレベルが最大
となる時刻をＴ波の出現時刻Ｔt として検出する。後述
の発明の実施の形態に用いたＰＱＳＴ波の出現範囲を表
２に示す。
実行し、変換結果の位相変化から出現時刻を検出する。
出現時刻検出部６０は、ステップ１により、変換結果の
位相成分を算出する。ステップ２により、周波数毎に位
相成分が２πを通過する時刻ｔpn（図９の）とπを通
過する時刻ｔbn（図９の）を算出する。ステップ３に
より、２πを通過する時刻の分布Σｔpn（図９の）を
算出する。ステップ４により、ｉ個の分布それぞれの最
大値から極大のレベルと時刻を算出する。ステップ５に
より、πを通過する時刻の分布Σｔbn（図９の）を算
出する。ステップ６により、ｉ個の分布それぞれの最大
値から極小のレベルと時刻を算出する。ステップ７によ
り、仮のＲ波出現時刻ｔr に最も近い極大の時刻を、Ｒ
波の出現時刻Ｒt として検出する。ステップ８により、
Ｐ波の出現範囲から、極大のレベルが最大となる時刻を
Ｐ波の出現時刻Ｐt として検出する。ステップ９によ
り、Ｑ波の出現範囲から、極小のレベルが最大となる時
刻をＱ波の出現時刻Ｑt として検出する。ステップ１０
により、Ｓ波の出現範囲から、極小のレベルが最大とな
る時刻をＳ波の出現時刻Ｓt として検出する。ステップ
１１により、Ｔ波の出現範囲から、極大のレベルが最大
となる時刻をＴ波の出現時刻Ｔt として検出する。後述
の発明の実施の形態に用いたＰＱＳＴ波の出現範囲を表
２に示す。
【００１３】
【表２】
【００１４】そして、本発明の心電図信号処理方法およ
びその装置は、図９に示したように、心電図のウェーブ
レット変換結果の位相成分からＰＱＲＳＴ波それぞれの
出現時刻を検出することにより、振幅の大きなＲ波から
Ｑ波とＳ波を分離して検出できる。また、振幅の小さい
Ｐ波も、位相成分は明確に検出できる。さらに、周波数
成分の低いＴ波も、位相成分が時間軸に対して急峻に変
化し精度良く検出できる。また、本発明の心電図信号処
理方法およびその装置は、複数の周波数の位相成分を用
いて検出することから、心電図に含まれる心筋以外の筋
電や計測系からのスパイク雑音を除去し、正確な出現時
刻を検出できる。このように、本発明の心電図信号処理
方法およびその装置は、従来技術の問題点を解決し、心
電図のＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻を精度良く的確
に検出できる。
びその装置は、図９に示したように、心電図のウェーブ
レット変換結果の位相成分からＰＱＲＳＴ波それぞれの
出現時刻を検出することにより、振幅の大きなＲ波から
Ｑ波とＳ波を分離して検出できる。また、振幅の小さい
Ｐ波も、位相成分は明確に検出できる。さらに、周波数
成分の低いＴ波も、位相成分が時間軸に対して急峻に変
化し精度良く検出できる。また、本発明の心電図信号処
理方法およびその装置は、複数の周波数の位相成分を用
いて検出することから、心電図に含まれる心筋以外の筋
電や計測系からのスパイク雑音を除去し、正確な出現時
刻を検出できる。このように、本発明の心電図信号処理
方法およびその装置は、従来技術の問題点を解決し、心
電図のＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻を精度良く的確
に検出できる。
【００１５】なお、従来の技術は、図３に示す実関数
（振幅±１、パルス幅比１：２：１のパルス）を基本ウ
ェーブレット関数とし、後に述べるウェーブレット変換
の振幅成分から出現時刻を検出する方法と見ることがで
きる。これに対し、本発明の心電図信号処理方法および
その装置は、基本ウェーブレット関数として複素関数を
用い、ウェーブレット変換の位相成分からＰＱＲＳＴ波
それぞれの出現時刻をより一層精度良く検出することが
できる。ここで、本発明の実施の形態を詳述する前に、
ウェーブレット変換をフーリエ変換と比較して説明す
る。時系列信号Ｘ(t) のフーリエ変換Ｘ( ω) は、三角
関数を基底関数とする数１の展開であり、時間・周波数
分解能は、変換する周波数に関係なく一定である。
（振幅±１、パルス幅比１：２：１のパルス）を基本ウ
ェーブレット関数とし、後に述べるウェーブレット変換
の振幅成分から出現時刻を検出する方法と見ることがで
きる。これに対し、本発明の心電図信号処理方法および
その装置は、基本ウェーブレット関数として複素関数を
用い、ウェーブレット変換の位相成分からＰＱＲＳＴ波
それぞれの出現時刻をより一層精度良く検出することが
できる。ここで、本発明の実施の形態を詳述する前に、
ウェーブレット変換をフーリエ変換と比較して説明す
る。時系列信号Ｘ(t) のフーリエ変換Ｘ( ω) は、三角
関数を基底関数とする数１の展開であり、時間・周波数
分解能は、変換する周波数に関係なく一定である。
【００１６】
【数１】
【００１７】
【数２】
【００１８】
【数３】
【００１９】これに対して、信号Ｘ(t) のウェーブレッ
ト変換Ｘ(a,b) は、時間的にも周波数的にも局在した基
本ウェーブレット関数ψ(t) （図１０）を用意し、これ
を数２のように、ａ倍スケール変換した後、原点をｂだ
けシフト変換（並行移動）して得られる相似関数の組ψ
a,b(t)（図１１）を基底関数とする数３の展開である。
ここでψ(t) は、図１０(a) のように、原点の回りに幅
Ｔの領域で局在する。また、ψ(t) のフーリエ変換ψ(
ω) は、図１０(b) のように，中心周波数ωM＝( ωL+
ωH) /２の回りに幅Γ= ( ωH-ωL) の領域で局在して
いる。また、ウェーブレット関数ψa,b は、図１１のよ
うに、時間軸上でｂ±ａ・ Ｔ/ ２の領域、周波数軸上で
ωL/ａからωH/ａの領域に局在している。このため、ψ
a,b は、信号Ｘ(t) のこの領域内の成分を取り出すバン
ドパスフィルタに対応している。特に、高い中心周波数
を持つフィルタ（ａ：小）は、周波数のバンド幅Γ/ ａ
が大きくなり周波数分解能が低下するが、時間分解能が
ａ・ Ｔとなり高くなる。逆に、低い中心周波数を持つフ
ィルタ（ａ：大）は、時間分解能が低下する代わりに周
波数分解能が向上する。
ト変換Ｘ(a,b) は、時間的にも周波数的にも局在した基
本ウェーブレット関数ψ(t) （図１０）を用意し、これ
を数２のように、ａ倍スケール変換した後、原点をｂだ
けシフト変換（並行移動）して得られる相似関数の組ψ
a,b(t)（図１１）を基底関数とする数３の展開である。
ここでψ(t) は、図１０(a) のように、原点の回りに幅
Ｔの領域で局在する。また、ψ(t) のフーリエ変換ψ(
ω) は、図１０(b) のように，中心周波数ωM＝( ωL+
ωH) /２の回りに幅Γ= ( ωH-ωL) の領域で局在して
いる。また、ウェーブレット関数ψa,b は、図１１のよ
うに、時間軸上でｂ±ａ・ Ｔ/ ２の領域、周波数軸上で
ωL/ａからωH/ａの領域に局在している。このため、ψ
a,b は、信号Ｘ(t) のこの領域内の成分を取り出すバン
ドパスフィルタに対応している。特に、高い中心周波数
を持つフィルタ（ａ：小）は、周波数のバンド幅Γ/ ａ
が大きくなり周波数分解能が低下するが、時間分解能が
ａ・ Ｔとなり高くなる。逆に、低い中心周波数を持つフ
ィルタ（ａ：大）は、時間分解能が低下する代わりに周
波数分解能が向上する。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明を実施の形態に基づ
き詳細に説明する。本発明の実施の形態の全体構成を図
１に示す。本発明の実施の形態は、心電図増幅部１０、
Ａ／Ｄ変換部２０、心電図記憶部３０、変換区間切り出
し部４０、ウェーブレット変換部５０、出現時刻検出部
６０から構成される。そして、心電図増幅部１０は、心
電図を増幅する。Ａ／Ｄ変換部２０は、アナログ信号の
心電図を、デジタル信号に変換する。また、心電図記憶
部３０は、デジタル信号に変換した心電図をＣＰＵ１の
メモリに記憶する。変換区間切り出し部４０は、ＣＰＵ
１のプログラムとして、図４の流れに示す処理を実行
し、変換区間を切り出す。すなわち、ステップ１により
Ｒ波を検出する。Ｒ波は振幅が大きく、振幅レベルによ
る方法で容易に検出できる。ステップ２により、検出し
たＲ波の振幅が最大となる時刻ｔr をＲ波の仮の出現時
刻として検出する。ステップ３により、ウェーブレット
変換区間としてＰＱＲＳＴ波が存在する区間、本発明の
実施の形態では区間ｔr - 350 〜ｔr + 450 [ms]の心電
図を切り出す。ステップ４により、切り出した区間の振
幅の二乗平均値で正規化し、ウェーブレット変換する信
号X(t)を得る。ウェーブレット変換部５０は、ＣＰＵ１
のプログラムとして、変換区間の心電図をウェーブレッ
ト変換する。基本ウェーブレット関数ψ(t) は、数４の
Gabor関数を用いる。
き詳細に説明する。本発明の実施の形態の全体構成を図
１に示す。本発明の実施の形態は、心電図増幅部１０、
Ａ／Ｄ変換部２０、心電図記憶部３０、変換区間切り出
し部４０、ウェーブレット変換部５０、出現時刻検出部
６０から構成される。そして、心電図増幅部１０は、心
電図を増幅する。Ａ／Ｄ変換部２０は、アナログ信号の
心電図を、デジタル信号に変換する。また、心電図記憶
部３０は、デジタル信号に変換した心電図をＣＰＵ１の
メモリに記憶する。変換区間切り出し部４０は、ＣＰＵ
１のプログラムとして、図４の流れに示す処理を実行
し、変換区間を切り出す。すなわち、ステップ１により
Ｒ波を検出する。Ｒ波は振幅が大きく、振幅レベルによ
る方法で容易に検出できる。ステップ２により、検出し
たＲ波の振幅が最大となる時刻ｔr をＲ波の仮の出現時
刻として検出する。ステップ３により、ウェーブレット
変換区間としてＰＱＲＳＴ波が存在する区間、本発明の
実施の形態では区間ｔr - 350 〜ｔr + 450 [ms]の心電
図を切り出す。ステップ４により、切り出した区間の振
幅の二乗平均値で正規化し、ウェーブレット変換する信
号X(t)を得る。ウェーブレット変換部５０は、ＣＰＵ１
のプログラムとして、変換区間の心電図をウェーブレッ
ト変換する。基本ウェーブレット関数ψ(t) は、数４の
Gabor関数を用いる。
【００２１】
【数４】
【００２２】基本ウェーブレット関数の周波数をω。、
信号Ｘ(t) のサンプリング周期をΔｔ、変換する周波数
範囲を図５に示すように、最大をｆmax 、最小をｆmin
、オクターブ内の周波数分割数をｐとする。本発明の
実施の形態の変換条件を表１に示す。また、ウェーブレ
ット関数のスケーリング係数をα、変換次数をｎ、この
ときのスケールパラメータをａn 、中心周波数をωn あ
るいはｆn とすると、これらの関係は数５になる。
信号Ｘ(t) のサンプリング周期をΔｔ、変換する周波数
範囲を図５に示すように、最大をｆmax 、最小をｆmin
、オクターブ内の周波数分割数をｐとする。本発明の
実施の形態の変換条件を表１に示す。また、ウェーブレ
ット関数のスケーリング係数をα、変換次数をｎ、この
ときのスケールパラメータをａn 、中心周波数をωn あ
るいはｆn とすると、これらの関係は数５になる。
【００２３】
【数５】
【００２４】ウェーブレット変換の流れを図６に示す。
ウェーブレット変換部は、図６に示すように、ステップ
１により、変換次数ｎ＝０に初期化する。ステップ２に
より、数５からｆn を計算する。ステップ３により、ｆ
n ＞ｆmax であれば周波数が変換範囲外でありステップ
１１へ進む。ステップ４により、ｆn ＜ｆmin であれば
変換を終了し変換結果Ｘ(a,b) を得る。ステップ５によ
り、数２のａ＝数５のａn とし、数４の基本ウェーブレ
ット関数を数２のウェーブレット関数にスケール変換す
る。ステップ６により、シフトパラメータｂ＝０に初期
化する。ステップ７により、数２のシフトパラメータを
ｂとしてシフト変換し、ウェーブレット関数ψ(a,b) を
計算する。ステップ８により、信号Ｘ(t) を数３により
ウェーブレット変換する。ステップ９により、シフトパ
ラメータｂ＝ｂ＋ｌｏｇ（ａn ）に更新する。ステップ
１０により、ｂ≦変換区間であればステップ７へ戻る。
ステップ１１により、変換次数ｎ＝ｎ＋１に更新し、ス
テップ２へ戻る。
ウェーブレット変換部は、図６に示すように、ステップ
１により、変換次数ｎ＝０に初期化する。ステップ２に
より、数５からｆn を計算する。ステップ３により、ｆ
n ＞ｆmax であれば周波数が変換範囲外でありステップ
１１へ進む。ステップ４により、ｆn ＜ｆmin であれば
変換を終了し変換結果Ｘ(a,b) を得る。ステップ５によ
り、数２のａ＝数５のａn とし、数４の基本ウェーブレ
ット関数を数２のウェーブレット関数にスケール変換す
る。ステップ６により、シフトパラメータｂ＝０に初期
化する。ステップ７により、数２のシフトパラメータを
ｂとしてシフト変換し、ウェーブレット関数ψ(a,b) を
計算する。ステップ８により、信号Ｘ(t) を数３により
ウェーブレット変換する。ステップ９により、シフトパ
ラメータｂ＝ｂ＋ｌｏｇ（ａn ）に更新する。ステップ
１０により、ｂ≦変換区間であればステップ７へ戻る。
ステップ１１により、変換次数ｎ＝ｎ＋１に更新し、ス
テップ２へ戻る。
【００２５】ウェーブレツト変換結果Ｘ(a,b) は、基本
ウェーブレット関数ψ(t) に複素関数を用いるため、複
素関数である。なお、スケールパラメータａは数５の関
係から周波数ｆに対応し、シフトパラメータｂは時刻ｔ
に対応する。したがって、複素数Ｘ(a,b) の実部をＲ
(a,b) 、虚部をＩ(a,b) とするとＸの振幅成分（大き
さ）Ａf,t と位相成分Φf,t は、数６になる。
ウェーブレット関数ψ(t) に複素関数を用いるため、複
素関数である。なお、スケールパラメータａは数５の関
係から周波数ｆに対応し、シフトパラメータｂは時刻ｔ
に対応する。したがって、複素数Ｘ(a,b) の実部をＲ
(a,b) 、虚部をＩ(a,b) とするとＸの振幅成分（大き
さ）Ａf,t と位相成分Φf,t は、数６になる。
【００２６】
【数６】
【００２７】表１の変換条件では、ｆmax からｆmin ま
で２０種類の周波数についての変換結果（振幅成分、位
相成分）を得る。このうち、変換周波数２９. ５[Hz]と
１２. ４[Hz]の変換結果を図７に示す。図７において、
は変換する信号Ｘ(t) （心電図）、とは振幅Ａf,
t ( 相対値) 、とは位相Φf,t （０〜２π）、横軸
は時刻ｔである。図７において、信号ｘ(t) の極大、お
よび極小の出現時刻で振幅Ａf,t は大きくなり、極大値
（Ｐ波、Ｒ波、Ｔ波）の出現時刻で位相Φf,tは２πを
通過する。すなわち、位相Φf,t は２πから０に変化す
る。また、極小値（Ｑ波、Ｓ波）の出現時刻で位相Φf,
t は、πを通過する。なお、図７に示すように、変極点
の出現時刻の分解能は、振幅より位相の方が高い。すな
わち、振幅Ａf,t はＲ波による成分が大きいため、Ｑ波
とＳ波を分離できない。また、振幅の小さいＰ波は、変
換結果の振幅成分も小さく、雑音と分離することが困難
である。さらに、周波数成分の低いＴ波の振幅成分は、
ピークがなだらかになり、最大値となる時刻からは精度
良く出現時刻を検出することができない。
で２０種類の周波数についての変換結果（振幅成分、位
相成分）を得る。このうち、変換周波数２９. ５[Hz]と
１２. ４[Hz]の変換結果を図７に示す。図７において、
は変換する信号Ｘ(t) （心電図）、とは振幅Ａf,
t ( 相対値) 、とは位相Φf,t （０〜２π）、横軸
は時刻ｔである。図７において、信号ｘ(t) の極大、お
よび極小の出現時刻で振幅Ａf,t は大きくなり、極大値
（Ｐ波、Ｒ波、Ｔ波）の出現時刻で位相Φf,tは２πを
通過する。すなわち、位相Φf,t は２πから０に変化す
る。また、極小値（Ｑ波、Ｓ波）の出現時刻で位相Φf,
t は、πを通過する。なお、図７に示すように、変極点
の出現時刻の分解能は、振幅より位相の方が高い。すな
わち、振幅Ａf,t はＲ波による成分が大きいため、Ｑ波
とＳ波を分離できない。また、振幅の小さいＰ波は、変
換結果の振幅成分も小さく、雑音と分離することが困難
である。さらに、周波数成分の低いＴ波の振幅成分は、
ピークがなだらかになり、最大値となる時刻からは精度
良く出現時刻を検出することができない。
【００２８】これらのことから、出現時刻検出部６０
は、ＣＰＵ１のプログラムとして、ウェーブレット変換
結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻を
検出する。出現時刻検出の流れは図８に、また、検出方
法は図９にそれぞれ示す。出現時刻検出部６０は、図８
に示すようにステップ１により、ウェーブレット変換部
５０により算出した信号X(t)（図９の）のウェーブレ
ット変換結果Ｘ(a,b) について、式６の位相成分Φf,t
を算出する。ステップ２により、周波数ｆn 毎に位相成
分Φf,t が２πを通過する時刻ｔpn（図９の）とπを
通過する時刻ｔbn（図９の）を算出する。ステップ３
により、時刻ｔについて周波数ｆn 毎のｔpnを加算し２
πを通過する時刻の分布Σｔpn（図９の）を算出す
る。これは、図９のに示すようにｉ個（i=1,2,3 ...
）の分布が存在する。ステップ４により、ｉ個の分布
について、それぞれの最大値から極大のレベルｖpi、極
大の出現時刻ｔpiを算出する。ステップ５により、時刻
ｔについて周波数ｆn 毎のｔbnを加算しπを通過する時
刻の分布Σｔbn（図９の）を算出する。
は、ＣＰＵ１のプログラムとして、ウェーブレット変換
結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻を
検出する。出現時刻検出の流れは図８に、また、検出方
法は図９にそれぞれ示す。出現時刻検出部６０は、図８
に示すようにステップ１により、ウェーブレット変換部
５０により算出した信号X(t)（図９の）のウェーブレ
ット変換結果Ｘ(a,b) について、式６の位相成分Φf,t
を算出する。ステップ２により、周波数ｆn 毎に位相成
分Φf,t が２πを通過する時刻ｔpn（図９の）とπを
通過する時刻ｔbn（図９の）を算出する。ステップ３
により、時刻ｔについて周波数ｆn 毎のｔpnを加算し２
πを通過する時刻の分布Σｔpn（図９の）を算出す
る。これは、図９のに示すようにｉ個（i=1,2,3 ...
）の分布が存在する。ステップ４により、ｉ個の分布
について、それぞれの最大値から極大のレベルｖpi、極
大の出現時刻ｔpiを算出する。ステップ５により、時刻
ｔについて周波数ｆn 毎のｔbnを加算しπを通過する時
刻の分布Σｔbn（図９の）を算出する。
【００２９】ステップ６により、ｉ個の分布について、
それぞれの最大値から極小のレベルｖbi、極小の出現時
刻ｔbiを算出する。ステップ７により、変換区間切り出
し部４０によって求めた仮のＲ波出現時刻ｔr に最も近
い極大の出現時刻ｔpiを、Ｒ波の出現時刻Ｒt として検
出（図９の）する。ステップ８により、Ｐ波の出現範
囲から、極大のレベルｖpiが最大となる極大の出現時刻
ｔpiをＰ波の出現時刻Ｐt として検出する。ステップ９
により、Ｑ波の出現範囲から、極小のレベルｖbiが最大
となる極小の出現時刻ｔbiをＱ波の出現時刻Ｑt として
検出する。ステップ１０により、Ｓ波の出現範囲から、
極小のレベルｖbiが最大となる極小の出現時刻ｔbiをＳ
波の出現時刻Ｓt として検出する。ステップ１１によ
り、Ｔ波の出現範囲から、極大のレベルｖpiが最大とな
る極大の出現時刻ｔpiをＴ波の出現時刻Ｔt として検出
する。本発明の実施の形態に用いたＰＱＳＴ波それぞれ
の出現範囲を表２に示す。
それぞれの最大値から極小のレベルｖbi、極小の出現時
刻ｔbiを算出する。ステップ７により、変換区間切り出
し部４０によって求めた仮のＲ波出現時刻ｔr に最も近
い極大の出現時刻ｔpiを、Ｒ波の出現時刻Ｒt として検
出（図９の）する。ステップ８により、Ｐ波の出現範
囲から、極大のレベルｖpiが最大となる極大の出現時刻
ｔpiをＰ波の出現時刻Ｐt として検出する。ステップ９
により、Ｑ波の出現範囲から、極小のレベルｖbiが最大
となる極小の出現時刻ｔbiをＱ波の出現時刻Ｑt として
検出する。ステップ１０により、Ｓ波の出現範囲から、
極小のレベルｖbiが最大となる極小の出現時刻ｔbiをＳ
波の出現時刻Ｓt として検出する。ステップ１１によ
り、Ｔ波の出現範囲から、極大のレベルｖpiが最大とな
る極大の出現時刻ｔpiをＴ波の出現時刻Ｔt として検出
する。本発明の実施の形態に用いたＰＱＳＴ波それぞれ
の出現範囲を表２に示す。
【００３０】以上の処理により、本発明の実施の形態
は、心電図１拍分のＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻の
検出を終了する。次に、変換区間切り出し部４０によ
り、後に続くＲ波を検出し、同様な処理を繰り返し、必
要な区間の出現時刻を順次検出する。本発明の実施の形
態は、図９に示したように、心電図のウェーブレット変
換結果の位相成分からＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻
を検出することにより、振幅の大きなＲ波からＱ波とＳ
波を分離して検出できる。また、振幅の小さいＰ波も、
位相成分は明確に検出できる。さらに、周波数成分の低
いＴ波も、位相成分が時間軸に対して急峻に変化し精度
良く的確に検出できる。また、本発明の実施の形態は、
複数の周波数の位相成分を用いて検出することから、心
電図に含まれる心筋以外の筋電や計測系からのスパイク
雑音を除去し、正確な出現時刻を検出できる。このよう
に、本発明の実施の形態は、従来の問題点を解決し、心
電図のＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻を精度良く的確
に検出できる。
は、心電図１拍分のＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻の
検出を終了する。次に、変換区間切り出し部４０によ
り、後に続くＲ波を検出し、同様な処理を繰り返し、必
要な区間の出現時刻を順次検出する。本発明の実施の形
態は、図９に示したように、心電図のウェーブレット変
換結果の位相成分からＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻
を検出することにより、振幅の大きなＲ波からＱ波とＳ
波を分離して検出できる。また、振幅の小さいＰ波も、
位相成分は明確に検出できる。さらに、周波数成分の低
いＴ波も、位相成分が時間軸に対して急峻に変化し精度
良く的確に検出できる。また、本発明の実施の形態は、
複数の周波数の位相成分を用いて検出することから、心
電図に含まれる心筋以外の筋電や計測系からのスパイク
雑音を除去し、正確な出現時刻を検出できる。このよう
に、本発明の実施の形態は、従来の問題点を解決し、心
電図のＰＱＲＳＴ波それぞれの出現時刻を精度良く的確
に検出できる。
【図１】本発明の実施の形態の全体構成を示す構成図
【図２】心電図の基本型を示す線図
【図３】従来の相互相関をとるパルス波形を示す線図
【図４】変換区間切り出し部の流れを示す線図
【図５】変換周波数範囲を示す線図
【図６】ウェーブレット変換の流れを示す線図
【図７】心電図のウェーブレット変換結果を示す線図
【図８】出現時刻検出の流れを示す線図
【図９】出現時刻の検出手法を示す線図
【図１０】基本ウェーブレット関数を示す線図
【図１１】ウェーブレット関数を示す線図
１０ 心電図増幅部 ２０ Ａ／Ｄ変換部 ３０ 心電図記憶部 ４０ 変換区間切り出し部 ５０ ウェブレット変換部 ６０ 出現時刻検出部
Claims (2)
- 【請求項１】 心電図増幅部により心電図を増幅し、Ａ
／Ｄ変換部により心電図をデジタル信号に変換し、心電
図記憶部により前記心電図をデジタル信号に変換した結
果をメモリに記憶し、変換区間切り出し部によりＰＱＲ
ＳＴ波が存在する区間の心電図を切り出して処理を実行
しウェーブレット変換する信号を得ると共に、ウェーブ
レット変換部により変換周波数範囲について変換条件に
より処理を実行し変換区間の心電図のウェーブレット変
換を得て、出現時刻検出部により前記心電図のウェーブ
レット変換した結果の位相変化からＰＱＲＳＴ波に関す
る出現時刻を検出するようにしたことを特徴とする心電
図信号処理方法。 - 【請求項２】 心電図を増幅する心電図増幅部と、 心電図をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、 前記心電図をデジタル信号に変換した結果をメモリに記
憶する心電図記憶部と、 ＰＱＲＳＴ波が存在する区間の心電図を切り出して処理
を実行しウェーブレット変換する信号を得る変換区間切
り出し部と、 変換周波数範囲について変換条件により処理を実行して
変換区間の心電図のウェーブレット変換を得るウェーブ
レット変換部と、 前記心電図のウェーブレット変換した結果の位相変化か
らＰＱＲＳＴ波に関する出現時刻を検出する出現時刻検
出部と、 から成ることを特徴とする心電図信号処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7201712A JPH0928687A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | 心電図信号処理方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7201712A JPH0928687A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | 心電図信号処理方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0928687A true JPH0928687A (ja) | 1997-02-04 |
Family
ID=16445686
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7201712A Pending JPH0928687A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | 心電図信号処理方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0928687A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002306437A (ja) * | 2001-04-10 | 2002-10-22 | Fukuda Denshi Co Ltd | 心電図情報処理装置及び心電図情報処理方法 |
| JP2003531656A (ja) * | 1999-05-01 | 2003-10-28 | ザ コート オブ ネーピア ユニバーシティー | 医学的信号の解析方法 |
| JP2006523517A (ja) * | 2003-04-16 | 2006-10-19 | メドトロニック・インコーポレーテッド | ウェーブレットを使用した生物医学的信号の処理方法および装置 |
| CN103190901A (zh) * | 2013-04-01 | 2013-07-10 | 天津工业大学 | 基于极值域均值模式分解和改进Hilbert包络的R波检测算法 |
| JP2022534491A (ja) * | 2019-06-11 | 2022-08-01 | ムラタ バイオス インコーポレイテッド | 心電図（ｅｃｇ）信号のｑｒｓ複合波を検出するためのシステム |
-
1995
- 1995-07-14 JP JP7201712A patent/JPH0928687A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003531656A (ja) * | 1999-05-01 | 2003-10-28 | ザ コート オブ ネーピア ユニバーシティー | 医学的信号の解析方法 |
| JP2002306437A (ja) * | 2001-04-10 | 2002-10-22 | Fukuda Denshi Co Ltd | 心電図情報処理装置及び心電図情報処理方法 |
| JP2006523517A (ja) * | 2003-04-16 | 2006-10-19 | メドトロニック・インコーポレーテッド | ウェーブレットを使用した生物医学的信号の処理方法および装置 |
| CN103190901A (zh) * | 2013-04-01 | 2013-07-10 | 天津工业大学 | 基于极值域均值模式分解和改进Hilbert包络的R波检测算法 |
| JP2022534491A (ja) * | 2019-06-11 | 2022-08-01 | ムラタ バイオス インコーポレイテッド | 心電図（ｅｃｇ）信号のｑｒｓ複合波を検出するためのシステム |
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