JPH10211180A - 心臓機能自動診断方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 診断に役立つ心電図波形のテンプレートから
精密な診断を行うのに必要なデータだけを抽出し、得ら
れる低減データ心電図波形のテンプレートを診断の実行
に使用することによって、従来よりも電算機的に負荷の
かからない方法で前述の診断を実施可能な改良された方
法とシステムを提供すること。 【解決手段】 対象物の心臓状態を示していると認めら
れる波形のテンプレートを収集し、データ圧縮アルゴリ
ズムを用いて、収集された波形からそのテンプレートに
関連付けられる状態の精密診断を行うために必要なデー
タだけを抽出し、抽出されたデータを用いて低減データ
心電図波形のテンプレートと呼ばれる波形を構成する。
次に、低減データ心電図波形のテンプレートを患者の心
電図波形と相互に相関させ、かつ相関結果に基づいて診
断を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、概して、心臓機能
の自動化診断を実施するための改良された方法とシステ
ムに係り、とりわけ心臓機能の自動化診断を実施し、か
つ従来よりも電算機的に負荷のかからない方法で自動化
診断を実施できる改良された方法とシステムに関する。
またより詳細には、本発明は心臓機能の自動化診断を実
施するための改良された方法とシステムであって、診断
に役立つ心電図波形のテンプレート（template）から精
密な診断を行うのに必要なデータだけを抽出し、取得さ
れた低減データ心電図波形のテンプレートを診断に使用
することによって、従来よりも電算機的に負荷のかから
ない方法で前述の診断を実施できる改良された方法とシ
ステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】本発明は、患者の心電図波形データに基
づいて、心臓機能を自動的に診断するための従来技術の
方法とシステムに対する改良法を提供するものである。
該改良法は、電算機的により一層効率的な方法で自動化
診断を実行するための方法とシステムとして実現されて
いる。従来技術の範囲内にある方法とシステムでは、自
動化診断は、患者の心電図データを高忠実度波形のテン
プレートと相互相関させて実施される。本発明は、低減
データの波形のテンプレートを作成し使用する、革新的
方法を提示することで従来技術に対する改良を施すもの
で、前述の自動化診断速度を効果的に一桁高める、電算
機的により一層効率的な方法で自動化診断を実行できる
ようにするものである。

【０００３】従来技術も本発明も、心電計として知られ
る心臓機能を監視するための装置から出力される一定の
特定電気信号を利用する。これら一定の特定電気信号を
どのように利用するかを理解するためには、心電計およ
び一定の特定電気信号が何に起因するかに関して基本的
に理解することが必要である。従って、心電計を理解す
るために、以下では、（１）心臓の電気化学的および機
械的作用、（２）心臓の電気化学的作用が、後で心臓の
機械的作用をグラフ表示するために心電計で用いられる
電気的エネルギにどのように変換されるか、（３）一定
の特定電気信号（またはリード）が心電計からどのよう
に誘導されるか、について簡単に記述する。

【０００４】心臓の機械的作用は、事前に心臓の電気化
学的活性化（即ち、活動ポテンシャルの伝播）が行われ
て起こされる。心臓の電気化学的活性化を人の目に見え
る形に変える装置、すなわち心電計が心臓の電気化学的
活性化の可視表示をもたらす。その可視表示は心電図
（ＥＫＧ）として知られている。

【０００５】ＥＫＧ検査の間は、身体の表面に電極群を
付着する。この電極群は、電極中の電荷キャリア（電
子）が電気化学的交換をによって身体中の荷電キャリア
（イオン）と連絡できるように、特殊処理されている。
電極群を身体表面に付着させることにより、身体内部の
電圧変化を適当に信号増幅した後で記録することができ
る。ＥＫＧ器具内の検流計は記録装置として用いる。検
流計は、２つの電極間の電位差を記録する。ＥＫＧは、
単に身体表面上の２つの電極間の電圧差を時間関数とし
て記録したものであり、通常は帯状チャート上に記録さ
れる。心臓が静止した心弛緩期にある時は、心臓の細胞
は分極されており電荷の移動は起こらない。従って、Ｅ
ＫＧの検流計は何も振れを記録しない。しかし、心臓が
活動ポテンシャルを伝播し始めると、電極下で脱分極が
既に起こった電極は、心臓がいまだ脱分極していない身
体上の領域からの電位差を記録するので検流計が振れ
る。

【０００６】完全な心臓サイクルは、心拍として知られ
ている。ＥＫＧ上では、正常な心拍は独特の信号を示
す。最初に、検流計は、Ｐ波として知られる、心房の脱
分極によって引き起こされると思われる比較的短時間の
丸みのある上方の振れを指示する。これに続き、Ｑ波と
して知られる小さいが鋭い下方の振れがある。次に、Ｒ
波として知られる、非常に大きくかつ鋭い上方の振れが
あり、その後、Ｓ波として知られる、鋭くかつ大きい下
方の振れがある。これらの波が同時にとられる時、それ
らはＱＲＳ群として知られる。ＱＲＳ群は、心室の脱分
極によって引き起こされると思われる。ＱＲＳ群に続
き、Ｔ波として知られる、心室の脱分極によって引き起
こされると思われる比較的長時間の丸みのある上方の振
れがある。

【０００７】実際には、ＥＫＧは多数組の電極を用い
る。しかし、これらの電極は、受信信号が以下に述べた
ものと類似の形状であるように身体の表面に配置され
る。よく知られている二極対の電極は、典型的には、患
者の右腕（ＲＡ）、左腕（ＬＡ）、右足（ＲＬ）（通
常、参照用として使用）、および左足（ＬＬ）上に配置
する。適切に参照された単極電極は、Ｖリードと呼ば
れ、確立された慣習に従い患者の胸部上に解剖学的に配
置する。心臓の監視並びに診断において、前述の２つの
電極間、または１つの電極と他の電極群の平均との間に
現れる電圧差は、心臓の電気的活性の特異的様相を表
し、これは一般にＥＫＧと呼ばれる。電極の特定の組合
せをリードと呼ぶ。例えば、標準の１２−リード式心電
図システムに採用できるリードは、次の通りである。

【０００８】

【表１】

【０００９】このように、用語「リード」は物理的電線
を示すこともあるが、心電計では上述したような一定の
電極配置から得られる電気信号を意味する。

【００１０】多年にわたり、健康ケアの専門家は一連の
知識を構築し、その中で彼等はＥＫＧの変化およびＥＫ
Ｇからのデータを別の疾病並びに心臓欠陥に整合させる
ことを学んできた。この整合プロセスは、正式には「心
電図検査法（electrocardiography）」として知られて
いるものである。

【００１１】ヒトの心電図学者によって、慣習的に実施
されてきた多くの機能を自動化した機械が作り出され
た。技術者達がこれらの機械を作り得た最も普通の方法
の１つは、ヒトの心臓学者の診断を１つ以上の波形のテ
ンプレートの使用を通して近似することであった。１つ
以上の波形のテンプレートは、一般には、対象物（inte
rest）の一定の心臓状態を示すあらかじめ記憶された波
形のテンプレートである。

【００１２】前述のテンプレートを典型的に使用する方
法は次の通りである。最初に、多リード式心電計を特定
の患者に付けて心電図検査を始める。次に、１つ以上の
リードからＥＫＧ波形を得る。そして、対象物の一定の
心臓状態を示す１つ以上の波形のテンプレートを患者の
記憶された波形と相互相関させる。波形のテンプレート
は、受信波形上で波形のテンプレートを「掃引」し、か
つ波形のテンプレートが患者のＥＫＧ波形とうまく交差
する軌跡を維持することによって、患者のＥＫＧ波形と
相互相関させる。もし基本テンプレートが患者の受信デ
ータとうまく相関されれば、患者はそのテンプレートに
関連付けられる心臓状態を有することが決定されるので
ある。

【００１３】診断を自動化するためのこの相関技術は非
常によく機能するが、電算機的に負荷がかかる。即ち、
テンプレートと波形との双方は、最も顕著なデータが不
注意に排除されないことを保証するために、なるべく高
速度で典型的にサンプリングされる。即ち、テンプレー
ト内のどのデータが対象物の心臓状態を真に示している
かをはっきりさせるのは容易でないことから、診断を実
施するのに必要なデータはどれも波形内にそのまま含ま
れるよう、できるだけ多くのデータを保持しなければな
らない。不運にもこれは精密診断中に起き、電算機的オ
ーバヘッドを大幅に増大する多量の冗長データをも含む
ものである。

【００１４】このように、波形のテンプレートから精密
診断を実施するのに必要なデータを抽出し、かつ精密診
断を実施するのに必要でないデータを破棄し、電算機的
に負荷をかけずにより速く精密診断を実施し得る本発明
の方法とシステムの必要性が存在することは明らかであ
る。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】よって、心臓機能の自
動化診断を実施するための改良された方法とシステムを
提供することが、本発明の１つの目的である。

【００１６】本発明のもう一つの目的は、心臓機能の自
動化診断を実施し、かつ従来よりも電算機的に負荷のか
からない方法で前述の診断を実施可能な改良された方法
とシステムを提供することである。

【００１７】本発明のさらにもう一つの目的は、心臓機
能の自動化診断を実施するための改良された方法とシス
テムであって、診断に役立つ心電図波形のテンプレート
から精密な診断を行うのに必要なデータだけを抽出し、
得られる低減データ心電図波形のテンプレートを診断の
実行に使用することによって、従来よりも電算機的に負
荷のかからない方法で前述の診断を実施可能な改良され
た方法とシステムを提供することである。

【００１８】

【課題を解決するための手段】上述の目的は、従来より
も電算機的に負荷のかからない方法で心臓機能の改良型
自動化診断を実施するための方法とシステムによって達
成される。この方法とシステムの目的は、次の処置によ
って達成される。第一に、対象物の心臓状態を示してい
ると認められる波形のテンプレートを収集する。第二
に、データ圧縮アルゴリズムを用いて、収集波形からそ
のテンプレートが関連付けられる状態の精密診断を行う
のに必須のデータだけを抽出し、取得されたデータを用
いて低減データ心電図波形のテンプレートと呼ばれる波
形を構成する。第三に、低減データ心電図波形のテンプ
レートを患者の心電図波形と相互に相関させ、かつ相関
の結果に基づいて診断を行う。

【００１９】本発明の上記並びにその他の目的、特徴、
および利点は、以下の詳細な説明で明らかとなろう。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下は、患者の心電図のデータ中
に現れる波形を利用し、これに基づいて作用する方法と
システムを説明するものである。前述の議論はどれも、
心電図をとる時、患者の心臓機能を表す電気信号のある
種の型が現れる、１２リード（電気信号）が一般的に使
われることから複雑なものとなっている。さらに、連続
した心拍の波形が連続した心拍に関連した各リード内に
現れる。

【００２１】混乱を避けるため、以下では、本発明の方
法とシステムを１つのリードについて説明する。好適な
実施例での方法とシステムは、存在する１つ以上の心電
計リードに同時に適用し得るものであるということを理
解すべきである。加えて、以下では、１つの波形に基づ
く診断を説明しているが、診断は各リード内に連続して
現れる心電図波形の幾つか、または全てについて繰返さ
れ得る。

【００２２】図１は、本発明の方法とプロセスを示す高
次の論理フローチャートである。ステップ４０は、開始
を示す。ステップ４２は、対象物の心臓状態を示す１つ
以上の心電図波形のテンプレートの収集を示す。好適に
は、実際に収集されるものは、別々の時間での心電図波
形のデータ値であるが、時間サンプリングは非常に高速
であるため、概念的には、時間サンプリングした波形は
「あたかも」収集された波形がアナログであるかのよう
に考えてよい。従って、以下ではほとんどが別々にサン
プリングした波形を「あたかも」アナログであるかのよ
うに扱っているが、実際には、アナログ波形ではなく
て、むしろ別々に時間サンプリングされたものである。

【００２３】次に、収集された１つ以上の波形が、対象
物の１つ以上の心臓状態を示す収集された心電図の波形
のテンプレートとされる。好適には、対象物の状態とし
て患者の心拍が不規則になりつつあろうとなかろうと、
急性心筋梗塞やその他の状態を検出するためにこれらを
示すあらかじめ記憶された参照テンプレートと収集され
た波形とを比較しながら前述の波形を走査してもよい。

【００２４】ステップ４４は、対象物の１つ以上の心臓
状態を示す、収集された心電図のそれぞれの波形のテン
プレートの中から対象物の１つ以上の部分を選択するプ
ロセスを示す。好適には、対象の選択部分は、ＱＲＳＴ
群を構成する部分である。

【００２５】ステップ４８は、収集された心電図のそれ
ぞれの波形のテンプレートの中から選択された対象物の
１つ以上の部分の中で、１つ以上の点を抽出することを
示す。好適には、これらの点は、連続時間のＱＲＳＴ群
の別々の時間近似から抽出されるが、該点は、収集され
た心電図のそれぞれの波形のテンプレートの中から選択
された対象の他の１つ以上の部分の時間サンプリングし
たバージョンから抽出してもよい。ステップ４８の抽出
は、好適には、修正ＦＡＮデータ圧縮アルゴリズムであ
る抽出用プロセスを使って行う。ＦＡＮデータ圧縮アル
ゴリズムは、熟練した当業者には周知である。ＦＡＮデ
ータ圧縮アルゴリズムは、高忠実度波形から一組の個別
データ点を抽出するもので、これらの点は、元の高忠実
度波形の複製を作るため後に使用する。好適な実施例に
おいて用いられる抽出プロセスは、ＦＡＮデータ圧縮ア
ルゴリズムによって抽出された個別のデータ点が保持さ
れるように修正されたＦＡＮデータ圧縮アルゴリズムで
ある。

【００２６】ステップ５０は、ステップ４８の抽出点か
ら１つ以上の低減データ心電図波形のテンプレートの作
成を示す。該低減データ心電図波形のテンプレートは、
図２の星印＊１０１で示されているように点から点への
軌跡のように見える。この点から点への軌跡でも精密な
診断をもたらすという理由は、ステップ４８で用いられ
た、点を抽出するプロセスが注意深く設計されており、
そのために抽出点または保持データが精密な診断を実施
するのに必要なものであるからである。ステップ５１
は、作成された１つ以上の低減データ心電図波形のテン
プレートと、作成された１つ以上の低減データ心電図波
形のテンプレートが作られた対象物の選択部分とを組合
わせた形でメモリに記憶することを示す。換言すれば、
ステップ５１によって、記憶された低減データテンプレ
ートと、各々の記憶された低減データテンプレートを作
成するのに用いられた心電図波形の記憶された選択部分
との間で論理的関係を維持することが可能となる。

【００２７】作成された１つ以上の低減データ心電図波
形のテンプレートと、低減データテンプレートが作成さ
れた各波形中の対象物の選択部分とが記憶された後（即
ち、ステップ５１の完了後）、ステップ５１Ａの待ち状
態となる。

【００２８】ステップ４０〜ステップ５１Ａの進行と同
時に、ステップ５８からプロセスが開始され、かつ継続
する。ステップ５８は、プロセスの第二成分の開始を示
す。ステップ５２は、患者の心電図波形データから少な
くとも１つの心電図波形の表示を取得することを示す。
ステップ５３は、ステップ５０で作成されステップ５１
でメモリに記憶された低減データ心電図波形のテンプレ
ートのメモリからの呼び出しを示す。ステップ５４は、
患者の心電図波形データから取得された少なくとも１つ
の心電図波形表示が、ステップ５３で呼び出された１つ
以上の低減データ心電図波形のテンプレートと相関され
ることを示す。

【００２９】好適には、ステップ５４、即ち、患者の波
形と１つ以上の低減データ心電図波形のテンプレートと
の相関は、「差領域」（area of difference）技術とし
て知られているものを利用して実施される。利用される
「差領域」技術では、ステップ５３で呼び出された１つ
以上の低減データ心電図波形のテンプレートが波形に沿
って別々にタイムシフトされる。それぞれタイムシフト
された後、データが相関中の低減データ心電図波形のテ
ンプレートに存在する時間点に対応した患者データ波形
の値が、同一時間点で低減データ心電図波形のテンプレ
ートの値から引かれ、これら引き算の結果が合計され、
次いで、取得された合計値が引き算が行われたデータ点
の総数で割られる。従って、テンプレートと取得された
波形とが正確に一致していれば、その合計はゼロとな
る。なぜならば、正確に一致する場合、各引き算はゼロ
となるからである。連続した差領域計算の記録は、テン
プレートが患者データ波形にわたってタイムシフトされ
るにつれて保存され、差領域の結果が最小値のとき最良
の適合であることを示す。なぜなら、差領域の結果が低
い程適合がよいからである。この相関は、ステップ５３
でメモリから呼び出された１つ以上の低減データ心電図
波形のテンプレートの各々について実行され、１つ以上
の低減データ心電図波形のテンプレートの各々について
の該相関の結果は、ステップ５６に渡される。

【００３０】ステップ５６は、患者の波形データが１つ
以上の低減データ心電図波形のテンプレートといかにう
まく相関されるかを基に患者の心臓機能の診断を示す。
診断は、１つ以上の低減データ心電図波形のテンプレー
トが患者の波形データといかにうまく相関されるかに基
づいている。診断結果に要する相関度は、プログラマに
よって設定され得る可変パラメータである。好適には、
０．３５、またはそれより良い値が「良好な」相関であ
ると見なされる。

【００３１】心拍診断が行われた後、即ちステップ５６
の完了後、プロセスの分岐の１つはステップ５８へ戻
り、反復する形で進行する。

【００３２】該反復進行と同時に、心拍診断が行われた
後、即ちステップ５６の完了後、プロセスの別の分岐
は、ステップ５７に示した判断ブロックに続く。ステッ
プ５７は、患者から取得された少なくとも１つの波形が
１つ以上の呼び出された低減データ心電図波形のテンプ
レートとうまく相関したかどうかを尋ねる。

【００３３】ステップ５７で尋ねた質問に対する答えが
「ＹＥＳ」なら、新規の低減データ心電図波形のテンプ
レートから、新規の平均波形がステップ５２で取得され
た患者の波形を用いて計算される。ステップ５９は、取
得された患者の波形から対象物の一部分を選択すること
を示す。これは、好適には、ＱＲＳＴ群である。ステッ
プ６１は、取得された患者の波形と最良の相関の、即
ち、差領域が最低の低減テンプレートを作成するために
用いられた各心電図波形テンプレートから、ステップ５
１であらかじめ記憶された対象物の選択部分の呼び出し
を示す。好適には、このステップによって計算されるも
のは、ステップ５１で記憶された、選択されたＱＲＳＴ
群の呼び出しである。ステップ６３は、呼び出された選
択部分と、取得された患者の波形の選択された対象物の
選択部分とによる平均波形を計算することを示してい
る。好適には、ステップ６３では、呼び出されたＱＲＳ
Ｔ群、並びに取得された患者の波形から新たに選択され
た新規選択のＱＲＳＴ群から平均波形が計算される。こ
の平均波形が作成された後、これはステップ４８へ渡さ
れる。ステップ４８でステップ６３の新規に計算された
平均波形は、ステップ５０において新規の低減データ心
電図波形のテンプレートを作り出すために用いられる。
その後、ステップ５１に渡される時に、新規に作成され
た低減データ心電図波形のテンプレートがステップ６１
で呼び出された選択部分からあらかじめ作成された低減
データ心電図波形のテンプレートを上書きして置き換え
ることを除き、およびステップ５９で新規に選択された
波形部分およびステップ６１で呼び出されたあらかじめ
記憶された選択部分が新たに作成された低減データ心電
図波形のテンプレートと組合わせて記憶されることを除
き、プロセスは通常状態で進行する。

【００３４】ステップ６３は、収集されたそれぞれの心
電図波形のテンプレートから選択された対象物の１つ以
上の部分による平均波形の作成を示す。また、ステップ
６３は好適な実施例中には存在するが、本発明において
は任意に選択できる。ステップ６３は、取得された患者
の波形から選択されたＱＲＳＴ群同様、ステップ６１で
呼び出されたＱＲＳＴ群毎に計算された「平均」ＱＲＳ
Ｔ群の作成を示す。好適には、この平均を計算するのに
直接平均化およびアルファ・トリミング（alpha trimmi
ng）の２つの方法がある。しかし、両方法とも平均化を
行えるよう全ての波形を同時に基線上に置く必要があ
る。波形を同時に基線上に置くのには多くの可能な方法
があるが、好適には、それぞれの選択波形についてＰ−
Ｒセグメント（Ｐ波の終端とＱ波の先頭間の比較的平坦
な区分）を決め、次いで各波に対するＰ−Ｒセグメント
が時間基線上に同時に確実に現れるようにしてこれらの
Ｐ−Ｒセグメントについて全ての波形を軸合わせするこ
とにより、これが実行される。波形をこのように軸合わ
せして、参照値（例えば、ｔ＝０）を選び、かつ基線に
沿った種々の時間（例えば、ｔ＝２０ｍｓ、４０ｍｓ、
６０ｍｓなど）での各波形の値を記録する。これらの値
が一度このように決められると、直接平均化もしくはア
ルファ・トリミングのいずれかを実行することができ
る。直接平均化では、各時間間隔での波形の値が単純に
合計され、被平均化波形の数で割られることにより、各
サンプル時間での平均値が与えられる。アルファ・トリ
ミングでは、各々の時間サンプルで、波形の値を最小値
から最大値まで分類し、中心値から離れた値の幾つか
（例えば、最大値２０％および最小値２０％）を切り捨
てた後に残りの波形値を平均化することを除けば、本質
的に同じことが実行される。以上は、平均波形を得るこ
とができる１方法を記述しているが、他の多くの平均化
方法が可能であることは当分野で周知である。平均化が
一度完了すると、各時間サンプルでの平均値が存在し、
該平均値は連続時間平均波形の離散時間近似として用い
ることができる。即ち、好適には、曲線の当てはめまた
は補間が行われず、むしろ離散時間近似が「あたかも」
曲線の当てはめまたは補間のように用いられる。

【００３５】好適には、波形の選択部分はＱＲＳＴ群を
構成するものである。このように、平均化操作によって
連続時間平均ＱＲＳＴ群に合う離散時間近似が与えられ
る。

【００３６】ステップ５７で尋ねた質問に対する答えが
「ＮＯ」ならば、取得された患者の波形を用いて新規の
低減データ心電図波形のテンプレートを計算する。これ
はステップ４４に取得された患者の波形を送ることによ
り実行され、ステップ４４では取得された患者の波形は
収集された心電図波形のテンプレートとして処理され
る。その後、プロセスはその点から普通に進行する。

【００３７】図２は、低減データ心電図波形のテンプレ
ート（図３〜図７における１００）がいかに抽出される
心電図波形データ１０２に関連して見え得るかを示す概
念的な説明図である。図２において、低減データ心電図
波形のテンプレートを形成するために心電図波形データ
１０２から抽出される臨界点は、星印１０１のようにな
る。図２から分かるように、低減データ心電図波形のテ
ンプレート（図３〜図７における１００）は、心電図波
形データ１０２から抽出された点の集合から成る。

【００３８】図３〜図７図は、低減データ心電図波形の
テンプレートがいかに患者の心電図波形データにわたっ
てタイムシフトされるように見えるかを示すものであ
る。また、図３〜図７は低減データ心電図波形のテンプ
レートを形成すべく抽出された点群によって表され、図
２に示した星印１０１の集合から構成された１つの低減
データ心電図波形のテンプレートがいかに患者の心電図
波形データ１０２にわたってタイムシフトされて相関情
報を得ることができるかを説明する一続きの説明図であ
る。図では患者の心電図波形データ１０２がアナログ波
形であるかに見えるが、好適には、これは個別にサンプ
リングされたアナログ波形表示であり、個別サンプル間
隔は取得された１つ以上の低減データテンプレートによ
る個別サンプル波形と同じである。図３は、低減データ
心電図波形のテンプレート１００と、上述のようにその
時間において差領域計算されかつ保存されたある時間ｔ
１での患者の心電図波形データ１０２とを示す。図４
は、低減データ心電図波形のテンプレート１００と、上
述のようにその時間において差領域計算が再度なされか
つ保存さたある時間ｔ２での患者の心電図波形データ１
０２とを示す。図５は、低減データ心電図波形のテンプ
レート１００と、上述のようにその時間において差領域
計算が再度なされかつ保存されたある時間ｔ３での患者
の心電図波形データ１０２とを示す。図６は、低減デー
タ心電図波形のテンプレート１００と、上述のようにそ
の時間において差領域計算が再度なされかつ保存された
ある時間ｔ４での患者の心電図波形データ１０２とを示
す。図７は、低減データ心電図波形のテンプレート１０
０と、上述のようにその時間において差領域計算が再度
なされかつ保存されたある時間ｔ５での患者の心電図波
形データ１０２とを示す。時間ｔ３では、低減データ心
電図波形のテンプレート１００と患者の心電図波形デー
タ１０２との間の差は、２つの波形がうまく相関するこ
とから事実上ゼロであることが分かる。また、時間ｔ
１、ｔ２、ｔ４、およびｔ５では、低減データ心電図波
形のテンプレート１００の値と患者の心電図波形データ
１０２の値との間にかなり大きい差があることから、こ
れらの時間では差領域計算値は比較的大きな数となるで
あろうということも分かる。よってこの場合、上述のよ
うに、ステップ５４で保持されかつステップ５６に渡さ
れた差領域計算値は、ｔ３で取得されたものとなろう。
なぜならば、低減データ心電図波形のテンプレート１０
０が患者の心電図波形データ１０２にわたって走査され
た時、該差領域計算値は最小の数を示し、従って最良の
相関を示すものであったであろう。

【００３９】加えて、図２からは実質的に無限のかなり
の点からのほんの数点だけが低減データ心電図波形のテ
ンプレートに保存されている、ということが分かる。保
存された点群は、対象物の心臓機能の精密な診断を行う
ために必要なものである。どの点を保存すべきかは、抽
出プロセス（好適には、上述のように、修正ＦＡＮデー
タ圧縮アルゴリズム）によって決まり、これは図８に叙
述した方法とプロセスで作成される。

【００４０】図８は、ステップ４８においてデータ点が
抽出される過程の方法とプロセスとを示す高次の論理フ
ローチャートであることが分かる。ステップ７０はこの
プロセスの開始を示す。ステップ７２は、ルールベース
プロセスを用いて対象物の波形区分から一組の点を抽出
する操作を示す。ステップ７４は、抽出された点からの
低減データ心電図波形のテンプレートの作成を示す。ス
テップ７６は、作成された低減データ心電図波形のテン
プレートと、対象物の様々な心臓状態を表すことで知ら
れる種々の心電図波形との相関を示す。ステップ７８
は、ステップ７６の相関操作が対象物の一定の心臓状態
を他の状態からいかにうまく区別できたかの判定を示
す。ステップ７６の相関操作によって対象物のある心臓
状態が他の心臓状態から適切に区別されたこと、即ち、
診断で使用されるに十分な感度と選択性との両方を持つ
ことが判定されれば、ステップ７２で行われた抽出プロ
セスは許容可能となり、該抽出プロセスは、本発明中で
用いられるよう保存される。しかし、ステップ７８の相
関において適切に区別されなかったことが判定されれ
ば、抽出プロセスが基本とするルールはステップ７７に
示すように変更され、ステップ７２〜ステップ７８が繰
返される。ステップ７９はプロセスの終了を示す。ステ
ップ７９は、抽出プロセスが対象物の心臓状態を他の状
態から適切に区別する低減データ心電図波形のテンプレ
ートを作る時に生ずる。

【００４１】図９は、本発明を履行するためのシステム
の高次の略図示す。図９は、コンピュータ装置を操作す
る一組のプログラムとしたシステムを示しているが、ソ
フトウェアとして記述された機能は、ハードウェアまた
はファームウェアによっても履行し得るということが、
熟練した当業者には認められるであろう。図９には、心
電計の多数の電極１６が付着された患者１４が示されて
いる。心電計の電極１６は、伝導ケーブル１８を介して
ＥＫＧモニタ２０に接続される。ＥＫＧモニタ２０は、
ＥＫＧ波形信号を作成し、これが次いでＥＫＧフロント
エンド２１に送られる。ＥＫＧフロントエンド２１は、
ＥＫＧ波形信号を信号調整およびフィルタリングし、Ａ
／Ｄ変換し、そ個別にサンプリングしたＥＫＧ波形の流
れを出力する。理解を容易にするため、この流れを単
に、ＥＫＧ波形の流れ２３と呼ぶ。

【００４２】ＥＫＧ波形の流れ２３からの先行波形は、
ＥＫＧ波形形態の高速判定２７を実行しているマイクロ
プロセッサ２５へ送られる。、ＥＫＧ波形形態の高速判
定２７のためのソフトウェアモジュールは、波形のテン
プレート中の対象物の部分を選択するモジュール２８
と、データ点を抽出するモジュール２２と、低減データ
テンプレートを作成するモジュール２９と、患者のデー
タを低減データテンプレートと相関させるモジュール２
４と、診断用モジュール２６と、および新規のデータテ
ンプレートを作成するモジュール３３とが含まれてい
る。

【００４３】ＥＫＧ波形の流れ２３からの先行波形は、
波形のテンプレート中の対象物の部分を選択するモジュ
ール２８へ送られる。波形のテンプレート中の対象物の
部分を選択するモジュール２８は、ステップ４４を実施
するのに十分なプログラムを含む。

【００４４】対象物の部分が一度選択されると、波形の
テンプレート中の対象物の部分を選択するモジュール２
８は、その対象物の選択部分をデータ点を抽出するモジ
ュール２２へ渡す。データ点を抽出するモジュール２２
は、ステップ４８と同一の機能を実行するのに十分なプ
ログラムを含む。

【００４５】データ点を抽出するモジュール２２が適当
な点群を抽出すると、データ点を抽出するモジュール２
２は該点群を低減データテンプレートを作成するモジュ
ール２９へ渡す。低減データテンプレートを作成するモ
ジュール２９は、抽出した点群から低減データテンプレ
ートを作成し、ステップ４８〜ステップ５１においてな
されたように作成された前記低減データ波形のテンプレ
ートの各々を記録し、格納するのに十分なプログラムを
含む。

【００４６】患者のデータを低減データテンプレートと
相関させるモジュール２４がＥＫＧ波形の流れ２３を受
け取る。患者のデータを低減データテンプレートと相関
させるモジュール２４は、ステップ５８、ステップ５
３、およびステップ５４を実施するのに十分なプログラ
ムを含む。ＥＫＧ波形の流れ２３における各連続波形に
関して、患者のデータを低減データテンプレートと相関
させるモジュール２４は、現在メモリに記憶されている
低減データテンプレートについて低減データテンプレー
トを作成するモジュール２９に尋ねる。この問合せに応
答して、低減データテンプレートを作成するモジュール
２９は、記憶されている低減データ心電図波形のテンプ
レートを、ステップ５４の相関を実行するのに十分なプ
ログラムを有している患者のデータを低減データテンプ
レートと相関させるモジュール２４へ送る。低減データ
テンプレートを作成するモジュール２９から受け取った
各低減データテンプレートについて前述の相関が実行さ
れると、患者のデータを低減データテンプレートと相関
させるモジュール２４は、各種類の波形に対する相関の
結果を診断用モジュール２６へ渡す。診断用モジュール
２６は、ステップ５６およびステップ５６からステップ
５８までのループバックを実行するのに十分なプログラ
ムを含む。次いで、診断用モジュール２６は、この相関
の結果を用いて１つの結果を現在の心臓機能を表示する
デバイス３２へ出力する。現在の心臓機能を表示するデ
バイス３２は、点滅ライト、ブザー、または有効なその
他の任意のアラームのような適当な手段によって現在の
心臓機能の発生を表示する。

【００４７】現在の心臓機能を表示するデバイス３２へ
の出力と同時に、診断用モジュール２６は各低減データ
心電図波形のテンプレートについての相関の結果を新規
のデータテンプレートを作成するモジュール３３へも送
る。新規のデータテンプレートを作成するモジュール３
３は、ステップ５７、ステップ５９、ステップ６１、お
よびステップ６３を実行するのに十分なプログラムを含
む。そして、新規のデータテンプレートを作成するモジ
ュール３３は、ステップ５７の判定ブロックに対応する
プログラミング処理の結果に対応して、取得された患者
の波形を波形のテンプレート中の対象物の部分を選択す
るモジュール２８へ出力するか、または新規に計算され
た平均波形選択部分をデータ点を抽出するモジュール２
２へ出力する。波形のテンプレート中の対象物の部分を
選択するモジュール２８は、取得された患者の波形を受
け取り、かつステップ４８〜ステップ５１を実行するプ
ログラムを含む。データ点を抽出するモジュール２２
は、新規に計算された平均波形選択部分を受け取り、か
つ図１のステップ５９、ステップ６１、およびステップ
６３に続いて、説明された修正方法でステップ４８〜ス
テップ５１を実施するのに十分なプログラムを含む。

【００４８】本発明の好ましい実施形態について、図示
および説明したが、形状および詳細の様々な変更を行っ
てもよいということは、熟練した当業者に理解されるで
あろう。

【００４９】以下に本発明の実施の形態を要約する。 １．心電図データを基礎とした改良式心臓機能自動診断
方法において、対象物の心臓状態を表していると認めら
れる少なくとも１つの心電図波形のテンプレートを収集
し（４２、５２）、前記収集された少なくとも１つの心
電図波形のテンプレートの部分を選択する際に、前記選
択された部分を前記対象物の心臓状態と一致させて選択
し（４２、４４、５３、５４、５６、５７、５９、６
１、６３）、前記収集された少なくとも１つの心電図波
形のテンプレートの前記選択された部分から所定の点群
だけを抽出することによって、前記収集された少なくと
も１つの心電図波形のテンプレートの前記選択された部
分から少なくとも１つの低減データ心電図波形のテンプ
レートを作成し（４８、５０、５１）、前記作成された
少なくとも１つの低減データ心電図波形のテンプレート
を患者の心電図波形データと相関させることによって前
記患者の心臓機能を診断する（５２、５３、５４、５
６）心臓機能自動診断方法。

【００５０】２．対象物の心臓状態を表していると認め
られる少なくとも１つの心電図波形のテンプレートを収
集する前記ステップが、さらに複数の患者から心電図波
形データを得て（４２）、複数の患者から取得された前
記心電図波形データ中のどの特定波形が前記対象物の心
臓状態を表しているかを決定し（４２）、対象物の心臓
状態を表していると認められる前記少なくとも１つの心
電図波形のテンプレートとして、前記対象物の心臓状態
を表していると認められる複数の患者からの前記心電図
波形データ中の特定波形を収集する（４２）上記１記載
の心臓機能自動診断方法。

【００５１】３．前記収集された少なくとも１つの心電
図波形のテンプレートの部分を選択する前記ステップ
が、さらに前記収集された少なくとも１つの心電図波形
のテンプレート中の少なくとも１つの臨界データ点を識
別する際に（４２、４４、５３、５４、５６、５７）、
前記識別された少なくとも１つの臨界データ点が、前記
収集された少なくとも１つの心電図波形のテンプレート
を組合わせる前記対象物の心臓状態の存在に関して高い
識別力を持ち、前記識別ステップに応じて、前記識別さ
れた少なくとも１つの臨界データ点を含む前記収集され
た少なくとも１つの心電図波形のテンプレートの部分を
選択する（４４、６１、６３）上記１記載の心臓機能自
動診断方法。

【００５２】４．前記収集された少なくとも１つの心電
図波形のテンプレートの前記選択された部分から所定の
点群だけを抽出することによって、前記収集された少な
くとも１つの心電図波形のテンプレートの前記選択され
た部分から少なくとも１つの低減データ心電図波形のテ
ンプレートを作成する前記ステップが、さらに前記収集
された少なくとも１つの心電図波形のテンプレートの前
記選択された部分から少なくとも１つの点が抽出され
（４８、７２、７４、７６、７７、７８）、前記抽出さ
れた少なくとも１つの点によって、前記収集された少な
くとも１つの心電図波形のテンプレートの前記選択され
た部分を識別する、前記対象物の心臓状態の精密診断が
でき、前記抽出された少なくとも１つの点から前記少な
くとも１つの低減データ心電図波形のテンプレートを作
成する（５０、５１）上記１記載の心臓機能自動診断方
法。

【００５３】５．前記作成された少なくとも１つの低減
データ心電図波形のテンプレートを前記患者の心電図波
形データと相関させることによって前記患者の心臓機能
を診断する前記ステップが、さらに前記患者の心電図波
形データから少なくとも１つの波形表示を得て（５
２）、前記少なくとも１つの低減データ心電図波形のテ
ンプレートを前記患者の心電図波形データから取得され
た前記少なくとも１つの波形の表示と相関させ（５３、
５４）、前記相関させるステップの結果に応じて、前記
患者の心臓機能を診断する（５６）上記１記載の心臓機
能自動診断方法。

【００５４】６．心電図データを基礎とした改良式心臓
機能自動診断システムにおいて、対象物の心臓状態を表
していると認められる少なくとも１つの心電図波形のテ
ンプレートを収集する装置（１６、１８、２０）と、前
記収集された少なくとも１つの心電図波形のテンプレー
トの部分を選択する際に、前記選択された部分を前記対
象物の前記心臓状態と一致させて選択する装置（２９）
と、前記収集された少なくとも１つの心電図波形のテン
プレートの前記選択された部分から所定の点群だけを抽
出することによって、前記収集された少なくとも１つの
心電図波形のテンプレートから少なくとも１つの低減デ
ータ心電図波形のテンプレートを作成する装置（２９）
と、前記作成された少なくとも１つの低減データ心電図
波形のテンプレートを患者の心電図波形データと相関さ
せることによって前記患者の心臓機能を診断する装置
（２６）とを具備する心臓機能自動診断システム。

【００５５】７．対象物の心臓状態を表していると認め
られる少なくとも１つの心電図波形のテンプレートを収
集する前記装置が、さらに複数の患者から心電図波形デ
ータを得る装置（１６、１８、２０）と、複数の患者か
ら取得された前記心電図波形データ中のどの特定波形が
前記対象物の心臓状態を表しているかを決定する装置
（４２）と、対象物の心臓状態を表していると認められ
る前記少なくとも１つの心電図波形のテンプレートとし
て、前記対象物の心臓状態を表していると認められる複
数の患者からの前記心電図波形データ中の特定波形を収
集する装置（１６、１８、２０）とを具備する上記６記
載の心臓機能自動診断システム。

【００５６】８．前記収集された少なくとも１つの心電
図波形のテンプレートの部分を選択する前記装置が、さ
らに前記収集された少なくとも１つの心電図波形のテン
プレート中の少なくとも１つの臨界データ点を識別する
装置であって、前記識別された少なくとも１つの臨界デ
ータ点が、前記収集された少なくとも１つの心電図波形
のテンプレートを組合わせる前記対象物の心臓状態の存
在に関して高い識別力を持つ装置（２８；１６、１８、
２０、２１、２４、２６）と、前記識別装置に応じて、
前記識別された少なくとも１つの臨界データ点を含む前
記収集された少なくとも１つの心電図波形のテンプレー
トの部分を選択する装置（３３）とを具備する上記６記
載の心臓機能自動診断システム。

【００５７】９．前記収集された少なくとも１つの心電
図波形のテンプレートの前記選択された部分から所定の
点群だけを抽出することによって、前記収集された少な
くとも１つの心電図波形のテンプレートの前記選択され
た部分から少なくとも１つの低減データ心電図波形のテ
ンプレートを作成する前記装置が、さらに前記収集され
た少なくとも１つの心電図波形のテンプレートの前記選
択された部分から少なくとも１つの点を抽出する装置で
あって、前記抽出された少なくとも１つの点によって、
前記収集された少なくとも１つの心電図波形のテンプレ
ートの前記選択された部分が識別される前記対象物の心
臓状態の精密診断ができる装置（２２）と、前記抽出さ
れた少なくとも１つの点から前記少なくとも１つの低減
データ心電図波形のテンプレートを作成する装置（２
９）とを具備する上記６記載の心臓機能自動診断システ
ム。

【００５８】１０．前記作成された少なくとも１つの低
減データ心電図波形のテンプレートを前記患者の心電図
波形データと相関させることによって前記患者の心臓機
能を診断する前記装置が、さらに前記患者の心電図波形
データから少なくとも１つの波形表示を得る装置（２
４）と、前記少なくとも１つの低減データ心電図波形の
テンプレートを前記患者の心電図波形データから取得さ
れた前記少なくとも１つの波形の表示と相関させる装置
（２４）と、前記相関させる装置に応じて、前記患者の
心臓機能を診断する装置（２６）とを具備する上記６記
載の心臓機能自動診断システム。

【００５９】

【発明の効果】上述のように本発明の心臓機能自動診断
方法によれば、診断に役立つ心電図波形のテンプレート
から精密な診断を行うのに必要なデータだけを抽出し、
取得された低減データ心電図波形のテンプレートを診断
に使用することによって、従来よりも電算機的に負荷の
かからない方法で前述の診断を実施できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の方法とプロセスを示す高次の論理フロ
ーチャートを示す図である。

【図２】低減データ心電図波形のテンプレートがどのよ
うに抽出された心電図波形データに関連しているかを示
す概念図である。

【図３】低減データ心電図波形のテンプレートがどのよ
うにタイムシフトされる患者の心電図波形データに見え
るかを示す図である。

【図４】低減データ心電図波形のテンプレートがどのよ
うにタイムシフトされる患者の心電図波形データに見え
るかを示す図である。

【図５】低減データ心電図波形のテンプレートがどのよ
うにタイムシフトされる患者の心電図波形データに見え
るかを示す図である。

【図６】低減データ心電図波形のテンプレートがどのよ
うにタイムシフトされる患者の心電図波形データに見え
るかを示す図である。

【図７】低減データ心電図波形のテンプレートがどのよ
うにタイムシフトされる患者の心電図波形データに見え
るかを示す図である。

【図８】データ点が抽出される工程の方法とプロセスを
示す高次の論理フローチャートを示す図である。

【図９】本発明を実行するための高次のシステムブロッ
ク図である。

【符号の説明】

１４ 患者 １６ 電極 １８ 伝導ケーブル ２０ ＥＫＧモニタ ２１ ＥＫＧフロントエンド ２２ データ点を抽出するモジュール ２３ ＥＫＧ波形の流れ ２４ 患者のデータを低域データテンプレートと相関さ
せるモジュール ２５ マイクロプロセッサ ２６ 診断用モジュール ２７ ＥＫＧ波形形態ソフトウェアモジュール ２８ 対象物の部分を選択するモジュール ２９ 低域データテンプレートを作成するモジュール ３２ 現在の心臓機能を表示するデバイス ３３ 新規のデータテンプレートを作成するモジュール １００ 低域データ心電図波形テンプレート １０２ 心電図波形データ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 心電図データを基礎とした、改良式心臓
   機能自動診断方法において、 対象物の心臓状態を表していると認められる少なくとも
   １つの心電図波形のテンプレートを収集し（４２、５
   ２）、 前記収集された少なくとも１つの心電図波形のテンプレ
   ートの部分を選択する際に、前記選択された部分を前記
   対象物の心臓状態と一致させて選択し（４２、４４、５
   ３、５４、５６、５７、５９、６１、６３）、 前記収集された少なくとも１つの心電図波形のテンプレ
   ートの前記選択された部分から所定の点群だけを抽出す
   ることによって、前記収集された少なくとも１つの心電
   図波形のテンプレートの前記選択された部分から少なく
   とも１つの低減データ心電図波形のテンプレートを作成
   し（４８、５０、５１）、 前記作成された少なくとも１つの低減データ心電図波形
   のテンプレートを患者の心電図波形データと相関させる
   ことによって前記患者の心臓機能を診断する（５２、５
   ３、５４、５６）ことを特徴とする心臓機能自動診断方
   法。