JPH11511666A

JPH11511666A - 生物学的事象の時系列計測を行うためのシステム及び方法

Info

Publication number: JPH11511666A
Application number: JP8525150A
Authority: JP
Inventors: ケイ．スワンソン，デイビッド; パネスク，ドリン
Original assignee: イーピーテクノロジーズ，インコーポレイテッド
Priority date: 1995-02-17
Filing date: 1996-02-14
Publication date: 1999-10-12
Anticipated expiration: 2016-02-14
Also published as: EP0809463A1; ATE220307T1; EP0809463A4; ES2179183T3; DE69622256D1; DE69622256T2; EP0809463B1; CA2213133A1; CA2213133C; JP3681126B2; US5795303A; WO1996025095A1

Abstract

(57)【要約】生物学的事象から時系列的に得た複合信号を生成するアナログ又はデジタルのシステム及び方法。当該システム及び方法は、第 1 の時間間隔中に第 1 の感知器の集まりを使用して生物学的事象から得た第 1 の信号の集まりを入力する。当該システム及び方法は、第 1 の時間間隔に続く第 2 の時間間隔中に第 2 の感知器の集まりを使用して生物学的事象から得た第 2 の信号の集まりを入力する。第 2 の感知器の集まりは、第 1 のグループに含まれている少なくとも 1つの共通感知器と、第 1 のグループには含まれていないその他の感知器を具備している。当該システム及び方法は、少なくとも 1 つの共通感知器で感知した信号を使用して第 1 と第 2 の信号の集まりを時間整合することにより、複合信号を生成する。当該システム及び方法は、第 1 と第 2 の信号の集まりの時間差を算出して、または算出せずに、これらの信号の集まりをシフトさせて時間整合を行う。

Description

【発明の詳細な説明】生物学的事象の時系列計測を行うためのシステム及び方法発明の技術分野本発明は、生物学的事象から得た信号を取得、計測、及び分析するためのシステム及び方法に関する。発明の背景正常な心臓の洞律動は、脱分極波面を生成する洞結節で始まる。このインパルスにより、心房内の近隣の心筋組織細胞が脱分極し、それに伴ってさらに近隣の心筋組織細胞が脱分極する。この脱分極は、心房内全体に広がり、それによって心房が収縮し、心房からのすべての血液が心室に送り出される。このインパルスは次に、房室結節及びヒス束を介して心室の心筋組織細胞に送られる。これらの細胞の脱分極は、心室内全体に広がり、それによって心室が収縮する。この伝導システムは、上記のような、系統立った心筋の収縮の連続により正常な心拍を生成している。異常な伝導進路が心臓組織内に形成され、脱分極事象の正常な進路を妨げることが時折ある。例えば、心房又は心室内の解剖学的障害物が電気インパルスの正常な伝達を妨げることがある。これらの「伝導ブロック」と呼ばれる解剖学的障害物は、電気インパルスを、障害物の周りを循環する複数の循環小波に退化させてしまう。これらの「再入循環」と呼ばれる小波は、心房又は心室の正常な活動を妨げる。更に、虚血性の心筋組織の一部の領域は、正常な心筋組織よりもゆっくりと脱分極事象を伝導することがある。「遅い伝導地帯」とも呼ばれるこの虚血性の領域は、「輪回運動」と呼ばれる逸脱した循環伝達パターンを形成する。この輪回運動も正常な脱分極パターンを妨げるため、心臓組織の正常な伝導を妨げることになる。異常な伝導進路は、異常で不規則な、時には人命を脅かす、不整脈と呼ばれる心臓リズムを形成する。不整脈は、例えば心房頻脈又は心房祖動などのように、心房内で発生することがある。不整脈はまた、例えば心室頻脈などのように、心室内で発生することもある。不整脈の治療では、病巣と呼ばれる異常な進路の発生源の位置を突き止めることが重要である。いったん位置を突き止めれば、病巣の組織は熱、化学物質、又はその他の手段を利用して破壊、又はアブレーションできる。アブレーションを行うと、異常な伝導進路を取り除き、正常な心筋の収縮を回復させることができる。今日では、医師は心臓組織の電気インパルスの伝達を検査して異常な伝導進路の位置を突き止めている。通常「マッピング」と呼ばれる、これらの進路を分析するための技術は、病巣と呼ばれる心臓組織内の領域を識別する。この病巣に対してアブレーションを行うことにより、不整脈を治療できる。従来の心臓組織マッピング技術の 1 つの方法では、心外膜の心臓組織に接触するように位置付けた複数の電極を使用して、複数の電気図を取得する。医師は、ペーシング信号を送ることにより心筋組織を刺激し、ペーシング中に記録された電気図の形態を目視で観察する。この電気図は、この明細書では「歩調電気図」と呼ばれている。医師は、歩調電気図のパターンを、不整脈の発生中に前もって記録した電気図と目視で比較して、アブレーションを行うべき組織領域の場所を突き止める。このような従来のマッピング技術は、電極を心臓の心外膜表面に位置付けるために侵襲の開心術を必要とする。心臓組織内の局所的な電気事象を検知するための、従来の心外膜の電気図処理技術は、複数の形態を含む電気図を解釈できないことがよくある。このような電気図は、例えば、心室頻脈の発生している心臓のマッピング中に見られる。このこととその他の理由により、複数電極を使用した現在のマッピング技術では、一貫した高い病巣識別率を得ることは不可能となっている。ペース・マッピングと呼ばれる、従来の心臓組織マッピング技術の別の方法では、心室内で移動式電極を使用して、さまざまな心内膜の場所で心臓を歩調する。心室頻脈の病巣を突き止めるには、医師はすべての歩調心電図（12 の心電図用生体表面リード線により記録）を、誘発した心室頻脈の発生中にあらかじめ記録しておいた心電図と目視で比較する必要がある。医師は、移動式電極を継続的に新しい場所に移動させて心内膜を体系的にマッピングしなければならない。これらの技術は複雑で、時間のかかるものである。これらの技術では、ペーシング電極を繰り返し操作し、移動する必要がある。同時に、医師は心電図を目視で比較し、解釈する必要がある。更に、ペーシング信号により発生したアーチファクトが心電図を不正確なものにすることがある。ペーシング・アーチファクトは心電図のＱ波の始まりを覆ってしまうことがある。生体表面のマッピングでは、ペーシング・アーチファクトの形態は、心電図の形態と視覚的に異なる。訓練を受けた医師は、したがってペーシング・アーチファクトと心電図の形態の違いを視覚的に識別できる。しかし、心内膜又は心外膜のマッピングでは、事情が異なることがある。これらのマッピングでは、ペーシング・アーチファクトの形態と双極電気図の形態が非常に似通っていることがあるためである。恵まれた条件下では、ペーシング・アーチファクトと電気図の複合体は時間的に離れているため、訓練を受けた医師であれば、それぞれを見分けることができる。しかし、別の状況下では、ペーシング・アーチファクトが双極電気図全体を覆ってしまうことがある。更に、互いが似通っていることから、訓練を受けた医師でさえも、脱分極の始まりを正確に検知することが難しかったり、不可能になることがある。このため、電気図の分析と使用を単純化して不整脈の病巣を正しく突き止めるための心臓のマッピング及びアブレーションのシステム及び手順の必要性が高まっている。発明の概要本発明の主要目的は、生物学的事象を素早く正確に検査するための、改善されたシステム及び方法を提供することである。本発明の一形態は、生物学的事象から得た複合信号を時系列的に生成するためのアナログ又はデジタルのシステム及び方法を提供する。このシステム及び方法は、第 1 の時間間隔中に、第 1 のグループの感知器を使用して生物学的事象から得た第 1 の信号の集まりを入力する。更に、第 1 の時間間隔に続く第 2 の時間間隔中に、第 2 のグループの感知器を使用して生物学的事象から得た第 2 の信号の集まりを入力する。第 2 のグループの感知器は、第 1 のグループに含まれている少なくとも 1 つの共通感知器と、第 1 のグループには含まれていないその他の感知器を具備している。このシステム及び方法は、少なくとも 1 つの共通感知器で感知した信号を使用して第 1 と第 2 の信号の集まりを時間整合し、複合信号を生成する。 1 つの望ましい実施例では、システム及び方法は、第 1 と第 2 の信号の集まりの時間差を算出せずに、これらの信号をシフトさせて時間整合を行う。この実施例では、システム及び方法は、共通感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて、第 1 と第 2 の信号の集まりをシフトさせる。別の望ましい実施例では、システム及び方法は、時間を合わせる目的で、第 1 と第 2 の信号の集まりの時間差を算出することにより、これらの信号の集まりをシフトさせて時間整合を行う。この実施例では、システム及び方法は、共通感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出する。本発明の別の態様は、第 1、第 2、及び第 3 の信号感知器からの生物学的信号を処理するための第 1 と第 2 の処理チャネルを使用する、アナログ又はデジタルのシステム及び方法を提供する。このシステム及び方法は、第 1 の時間間隔中に第 1 と第 2 の信号感知器を第 1 と第 2 の処理チャネルに結合し、第 1 の生物学的信号の集まりを記録する。システム及び方法はまた、第1 の時間間隔とは異なる第 2 の時間間隔中に、第 1 と第 3 の信号感知器を第 1 と第 2 の処理チャネルに結合し、第 2 の生物学的信号の集まりを記録する。システム及び方法は、第 1 の信号感知器が感知した生物学的信号を使用して第 1 と第 2 の生物学的信号の集まりを時間整合させ、第 1、第 2、及び第 3 の感知器が感知した生物学的信号から成る、生物学的信号の複合化された集まりを作成する。望ましい実施例では、システム及び方法は、第 1 と第 2 の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号をシフトさせて時間整合を行う。この実施例では、システム及び方法は、第 1 の信号感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第 1 と第 2 の信号の集まりをシフトさせる。別の望ましい実施例では、システム及び方法は、時間を合わせる目的で第 1 と第 2 の信号の集まりの時間差を算出することにより、これらの信号の集まりをシフトさせて時間整合を行う。この実施例では、システム及び方法は、第 1 の信号感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出する。本発明のどの態様も、様々な種類の生物学的信号、例えば呼吸信号、電気図、心電図、組織バイオポテンシャル、圧力波、胃筋電図、筋電図、脳電図、インピーダンス計測値、及び温度計測値などの処理に適用できる。本発明のその他の特徴及び利点は、以下の図面及び詳細な説明、更に添付の請求の範囲で述べられている。図面の簡単な説明図 1A は、本発明の特徴を具体化する、診断又は治療の目的で体内の所望の組織領域に到達するためのシステムの線図である。図 1B は、図 1A に示すシステムの線図で、医師が本発明の方法に従って診断及び治療の技術を遂行するための、移動式ペーシング・プローブ及びその他の機能を含むものである。図 2 は、図 1 に示すシステムと連係して使用する複数電極構造体の拡大斜視図である。図 3 は、図 1A 及び図 1Bに示すシステムと連係して使用できるアブレーション・プローブの拡大図である。図 4A は、図 1A 及び図 1B に示すプロセス・コントローラの線図で、このコントローラは電気図を照合することにより、アブレーションが適切な場所を突き止めるものである。図 4B は、心筋組織内の遅い伝導地帯、及びこの地帯が生成する循環伝達パターン（輪回運動）の略図である。図 5 は、パターン照合技術を示すフローチャートで、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、電気図の照合を行うことができる。図 6A から図 6E は、図 5 に示すパターン照合技術に従って処理した代表的な電気図の形態を示している。図 7A 及び図 7B は、それぞれ対称照合技術を示すフローチャートと波形図で、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、電気図の照合を行うことができる。図 8A から図 8C は、図 7A が示す対称照合技術に従って処理した代表的な電気図の形態を示している。図 9 は、照合フィルタリング技術を示すフローチャートで、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、電気図の照合を行うことができる。図 10 は、共有度係数技術を示すフローチャートで、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、電気図の照合を行うことができる。図 11A 及び図 11B は、図 10 が示す共有度係数技術に従って処理した代表的な電気図の形態を示している。図 12 は、差のノルム技術を示すフローチャートで、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、電気図の照合を行うことができる。図 13A 及び図 13B は、図 12 が示す差のノルム技術に従って処理した代表的な電気図の形態を示している。図 14A は、フィルタリング技術を示すフローチャートで、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、ペーシング・アーチファクトを取り除くことができる。図 14B は、図 14A が示すフィルタリング技術をメジアン・フィルタとして使用している例を示している。図 14C は、図 14A が示すフィルタリング技術を非メジアン・フィルタとして使用している例を示している。図 15A から図 15D、図 16A から図 16D、図 17A から図 17D は、図 14に示す技術を使用してペーシング・アーチファクトを取り除く作業において、並べ替え位置選択基準の効果を示す代表的な電気図の形態を示している。図 18A から図 18C は、図14に示す技術を使用してペーシング・アーチファクトを取り除く作業において、サンプル・ウィンドウの大きさの効果を示す代表的な電気図の形態を示している。図 19 は、適応性のあるフィルタリング技術の線図で、図 4A が示すプロセス・コントローラは、本発明に従ってこの技術を使用し、ペーシング・アーチファクトを取り除くことができる。図 20A 及び図 20B は、ペーシング・アーチファクトを取り除く目的で、図19 が示す、適応性のあるフィルタリング技術を使用して処理した代表的な電気図の形態を示している。図 21 は、図 1 が示すプロセス・コントローラを時系列モードで操作して、異なる時間間隔での複合電気図を作成する処理を示す概略的なフローチャートである。図 22A から図 22D は、時間整合前に、図 21 が示す時系列モード中、異なる時間間隔に渡って獲得した代表的な個別の電気図を示している。図 23A から図 23D は、図 22A から図 22D が示す、時間整列後の代表的な個別の電気図で、複合電気図を形成するためのものである。図 24 は、適応フィルタリング実施前の、３つのペーシング・アーチファクトを含む歩調電気図を示している。図 25A から図25C は、図 24 が示す 3 つのペーシング・アーチファクトのアーチファクト信号を示すもので、これらは整合及び切り捨て前に、医師が手動で選択したものである。図 26A から図26C は、図 25A から図 25C が示す 3 つのペーシング・アーチファクトのアーチファクト信号で、整合及び切り捨て後のものである。図 27 は、図 26A から図26C に示す 3 つのアーチファクト信号の平均から得たアーチファクト・テンプレートを示している。図 28A 及び図 28B は、最初のペーシング・アーチファクト（図 28A）とアーチファクト・テンプレート（図 28B）の整合を示している。本発明は、その趣旨及び重要な特徴から逸脱することなく様々な形態で具体化できる。本発明の範囲は、添付の請求の範囲で定義されるもので、それ以前の特定の記述で定義されるものではない。請求と同等の意味及び範囲内に納まる全ての実施例は、したがって請求の範囲に含まれるものとする。発明の詳細な説明図 1A は、診断又は治療の目的で、生体組織のバイオポテンシャル形態を分析するためのシステム 10 の構成要素を示している。図示されている実施例では、不整脈の発生している心臓組織の脱分極の検査に使用するシステム 10 を示している。この実施例では、システム 10 はアブレーションにより除去する不整脈の病巣の位置を突き止める役割を果たす。本発明は、心臓の電気的治療における使用に非常に適している。しかし、本発明は、組織内の電気的事象を分析することにより組織のバイオポテンシャル形態を確認できる体内のその他の領域にも適用できる。例えば、本発明の様々な態様は、脳又は神経組織の分析に適用できる。図 1A は、カテーテルを血管を介して操作する技術により、心内膜の電気的事象を分析するためのシステム 10 を示している。しかし、本発明の多くの態様は、生体表面の心電図や脳電図などのように、体内に侵入する必要のない技術においても使用できる。本発明の多くの態様はまた、開胸又は開心術、脳の手術中などのように、侵襲の手術に使用することもできる。図 1A では、ヒトの心臓内の選択された領域 12 での電気的事象を分析するシステム 10 を示している。図 1A 及び図 1B は、心臓の左室内に展開したシステム 10 を一般的に示している。もちろん、システム 10 は、心臓のその他の領域に展開することもできる。また、図 1 に示す心臓は、解剖学的に正確ではないことにも触れておく必要がある。図 1A 及び図 1B は、本発明の特徴を示すために、心臓を概略的に示している。システム 10 は、マッピング・プローブ 14 及びアブレーション・プローブ16 を含んでいる。図 1A では、これらはそれぞれ別々に、適切な経皮的到達方法によって静脈又は動脈（通常は大腿静脈又は動脈）を通じて、選択した心臓領域 12 に誘導される。このようにする代わりに、マッピング・プローブ14 及びアブレーション・プローブ 16 を統合された構造体に組み立てて、心臓領域 12 に同時に誘導し、展開することもできる。プローブ 14 及び 16 の展開と構造の詳細は、1993 年 3 月 16 日に出願された、係争中の米国特許出願 No．08/033,641、「Systems and Methods Using Gui de Sheats for Introducing，Deploying，and Stabilizing Cardiac Mappi ng and Ablation Probes(ガイド・シースを使用して、心臓のマッピング・プローブ及びアブレーション・プローブを誘導、展開、及び固定するためのシステム及び方法)」で述べられている。マッピング・プローブ 14 は、柔軟性のあるカテーテル本体 18 を具備している。カテーテル本体 18 の遠位端は、3 次元の複数電極構造体 20 を担持している。図示されている実施例では、構造体 20 は開放型の内部空間 22（図2 参照）を形成するバスケットの形をしている。しかし、その他の 3 次元の構造体を使用することもできる。図 2 が示すように、図示されているバスケット構造体 20 は、基部要素 26 及び先端キャップ 28 からできている。通常は柔軟性のあるスプライン 30 は、基部要素 26 及び先端キャップ 28 の間で円周上に間隔を開けて延長している。スプライン 30 は、ニチノール金属やシリコンゴムなどの、弾力があり、生物学的に不活性な材料でできていることが望ましい。スプライン 30 は、弾力を持ち、あらかじめ張力を加えられ、放射状に広がった状態で基部要素 26 及び先端キャップ 28 を結んでおり、接触する心内膜の組織表面上で曲げられ、表面の形状に沿うようになっている。図示されている実施例（図 2 参照）では、８本のスプライン 30 がバスケット構造体 20 を形成している。これより多い、又は少ないスプライン 30 を使用することもできる。スプライン 30 は、一連の電極 24 を担持している。図示されている実施例では、各スプライン 30 は、８つの電極 24 を担持している。もちろん、これより多い、又は少ない電極 24 を使用することもできる。スライド式のシース 19 は、カテーテル本体 18 の軸に沿って移動できる（図 2 の矢印参照）ようになっている。シース 19 を前方に移動してバスケット構造体 20 を覆うようにすると、バスケット構造体 20 がまとまって小さな断面になり、心臓領域 12 に誘導できる状態になる。シース 19 を後方に移動してバスケット構造体 20 を解放すると、バスケット構造体 20 が一気に広がり、図 2 に示すような、あらかじめ張力の与えられた、放射状に広がった状態になる。各電極は、周りの心臓組織に接触するようになる。バスケット構造体の詳細は、1994 年 3 月 4 日に出願された係争中の米国特許出願 No．08/206,414、「Multiple Electrode Support Structures(複数電極支持構造体)」で述べられている。使用中は、電極 24 は心筋組織の電気的事象を感知し、これにより電気図が作成される。電極 24 は、プロセス・コントローラ 32（図 1A 参照）に電気結合している。１本のワイヤ（図示省略）が各電極 24 に電気結合している。これらのワイヤは、プローブ 14 の本体 18 を通ってハンドル 21 に延長しており、ハンドル 21 内で外部の複数ピン・コネクタ 23 に結合している。コネクタ 23 は、各電極をプロセス・コントローラ 32 に電気結合する。このようにする代わりに、複数電極構造体は、冠状血管を通じて（例えば、大動脈又は冠状洞を通じて逆行）個別に誘導されたカテーテルの集まりを使用して、心外膜上に位置付けることができる。これについては、米国特許PCT/US94/010 55「Multiple Intravascular Sensing Devices for Electrical Activity(電気活動を感知するための複数の血管内感知器)」に述べられている。アブレーション・プローブ 16（図 3 参照）は、１つ又は複数のアブレーション電極 36 を担持する柔軟性のあるカテーテル本体 34 を具備している。図示の目的で、図 3 はカテーテル本体 34 の遠位端に担持されている単一のアブレーション電極 36 を示している。もちろん、複数のアブレーション電極を含むその他の構成も可能であり、これについては 1994 年 8 月 8 日に出願された係争中の米国特許出願 No．08/287,310、「Systems and Methods for Ablating Heart Tissue Using Multiple Electrode Elements(複数の電極要素を使用して心臓組織をアブレーションするためのシステム及び方法)」で述べられている。ハンドル 38 は、カテーテル本体 34 の近位端に接続している。ハンドル 38 及びカテーテル本体 34 は、ステアリング機構 40 を担持しており、これは図 3 の矢印が示すように、カテーテル本体 34 全体を選択的に曲げるか撓ませる。ステアリング機構 40 は、様々に構成できる。例えば、ステアリング機構は、ここで参照として取り入れられている、米国特許 No．5,254,088 に示されているものを採用できる。アブレーション電極 16 に電気的に接続されているワイヤ（図示省略）は、カテーテル本体 34 を通じてハンドル 38 に延長しており、ハンドル 38 内で外部のコネクタ 45 に電気結合している。コネクタ 45 は、電極 36 をアブレーション・エネルギーのゼネレータ 46 に接続している。アブレーション用のエネルギーは、様々なものを使用できる。通常は、ゼネレータ 46 は電磁無線周波エネルギーを供給し、これは電極 36 により組織に放射される。カリフォルニア州サニーベール市にある EP Technologies 社が提供している無線周波ゼネレータ・モデル ETP-1000 を、この目的に使用できる。使用中は、医師はアブレーション電極 36 を、アブレーションが必要な場所の心臓組織と接触するように位置付ける。アブレーション電極 36 は、アブレーション・エネルギーを放射して接触している組織を熱し、熱で破壊する。本発明の特徴によると、プロセス・コントローラ 32 は電気図を照合することにより、アブレーションが必要と思われる 1 つ又は複数の場所を医師のために自動的に突き止める。 I．電気図照合プロセス・コントローラ 32 は、心臓組織の電気事象を感知し、これらの事象を処理、分析して本発明の目的を達成できる。プロセス・コントローラ 32 はまた、ペーシング信号を心臓組織に送ることにより、電気事象を選択的に誘発できる。更に具体的には、プロセス・コントローラ 32 は、バス 47 によりペーシング・モジュール 48 に電気結合されており、このペーシング・モジュール 48 は個別の、又は組になった電極を介して連続的に心臓を歩調し、脱分極を誘発する。プロセス・コントローラ 32 及びペーシング・モジュール 48 の詳細は、1994 年 1 月 28 日に出願された同時係属中の米国特許出願 No．08/188,316、「Syst ems and Methods for Deriving Electrical Characteristics of Cardia c Tissue for Output in Iso-Characteristic Displays(心臓組織の電気的特徴を取得して同等特徴表示の出力を作成するためのシステム及び方法)」で述べられている。プロセス・コントローラ 32 は、更にバス 49 により信号処理モジュール 50 に電気結合されている。処理モジュール 50 は、心臓の信号を処理して電気図を作成する。Spectrum Signal Processing 社が提供しているモデル TMS320C3 1 プロセッサを、この目的に使用できる。プロセス・コントローラ 32 は、更にバス 51 によりホスト・プロセッサ 52 に電気結合されており、ホスト・プロセッサ 52 は電気図処理モジュール 50 からの入力を本発明に従って処理し、不整脈の病巣の場所を突き止める。ホスト・プロセッサ 32 には、486 シリーズのマイクロプロセッサを使用できる。本発明によると、プロセス・コントローラ 32 は、2 つの機能モードで動作し、これらはそれぞれサンプリング・モードと照合モードと呼ばれる。サンプリング・モードでは、医師はバスケット構造体 20 を目的の心臓領域12 内に展開する。目的の領域 12 内で十分な接触がなされるようにするために、医師はバスケット構造体 20 を畳んで回転し、その後で広げる必要が生じる場合がある。接触の度合いは、プロセス・コントローラ 32 を使用して様々な方法で感知できる。例えば、プロセス・コントローラ 32 は、ペーシング・モジュール 48 を調整し、選択した電極 24 又は 1 組の電極 24 を通じてペーシング信号を送信できる。プロセス・コントローラ 32 は、電極 24 及び処理モジュール 5 0 を調整して、所望する数の電極 24 が感知した電気図を検出する。処理モジュールは、組織のインピーダンスを計測して接触の度合いを確かめることもできる。この方法については、1994 年 3 月 31 日に出願された同時係属中の米国特許出願 No．08/221,347、「Systems and Methods for Positioning Multiple Elec trode Structures in Electrical Contact with the Myocardium(複数電極構造体を、心筋に電気的に接触するよう位置付けるためのシステム及び方法)」で述べられている。いったんバスケット構造体 20 が正しく位置付けられたら、プロセス・コントローラ 32 は電極 24 及び信号処理モジュール 50 を調整し、既に診断されている、選択した心臓事象発生中に電気図を記録する。サンプリング・モードでは、プロセス・コントローラ 32 は通常ペーシング・モジュール 48 を調整して、所望の心臓事象が誘発されるまで心臓を歩調する必要がある。もちろん、構造体 20 が配置されている間に偶発的にこの心臓事象が患者に発生した場合には、歩調による事象の誘発は無用である。プロセス・コントローラ 32 は、ホスト・プロセッサ 52 にこれらの電気図を保存する。プロセス・コントローラ 32 は、任意の従来の方法、例えば、医師に代表的な電気図の形態を選択してもらうなどの方法により、選択した電気図の形態のテンプレートを作成する。サンプリング・モードの終わりには、プロセス・コントローラ 32 は通常ペーシング・モジュール 48 を調整して、心臓事象の発生を中止するよう歩調を行うか、医師がショックを与えて正常な洞リズムを回復させる必要がある。照合モードは、心臓領域 12 内の複数電極構造体 20 の位置を変更することなく操作されるため、電極 24 は、照合モード中もサンプリング・モード中と同じ位置に留まる。照合モードでは、プロセス・コントローラ 32 はペーシング・モジュール 48 を調整し、以前に記述した方法で、目的の心臓事象を誘発せずに心臓を歩調し、その一方で信号処理モジュール 50 を調整して結果として得られた電気図を記録する。プロセス・コントローラ 32 は、ホスト・プロセッサ 52 を操作して、結果として得られた歩調電気図の形態を、サンプリング・モード中に収集した電気図の形態のテンプレートと比較する。この比較に基づいて、ホスト・プロセッサ 52 は、アブレーションが必要と思われる場所に近い、構造体 20 上の 1 つ又は複数の電極 24 の場所を識別するための出力を生成する。 A．サンプリング・モード以前に概要が説明されたように、プロセス・コントローラ 32 はサンプリング・モードで動作する。この間、心臓には、既に診断されている、選択した心臓の事象が発生しており、バスケット構造 20 は領域 12 内の一定の場所に留まっている。図示されている望ましい実施例では、選択した事象は、例えば心室頻脈、心房頻脈、又は心房細動など、医師が治療を行うべき不整脈となる。図 4A が示すように、サンプリング・モード中、信号処理モジュール 50 は、既知の心臓事象中に各電極（図示の目的で図 4A では E1 から E3 として示されている）が獲得した電気図の形態を処理する。電気図は、単極(電極 24 と基準電極（図示省略）の間)、又は双極（構造体 20 上の 2 つの電極 24 の間）で記録できる。ホスト・プロセッサ 52 は、各電極が感知した形態に対して、デジタルの、事象ごとのテンプレート（図示の目的で図 4A では T1 から T3 として示されている）を作成する。各電極 E1 から E3 に対するイベントごとのテンプレート T1 から T3 は、1 回の心拍又は特定の数の心拍からの電気図の形態に基づいて作成できる。各電極 E1 から E3 に対するイベントごとのテンプレートT1 から T3 は、例えば、医師に代表的な電気図の形態を選択してもらうことにより作成できる。不整脈の事象が多形でない場合は、テンプレートは 1 回の心拍から成り、鼓動ごとに更新することが望ましい。更に、不可欠ではないが、テンプレートの開始点は、脱分極の開始点と一致し、この地点から一回の心拍分となることが望ましい。しかし、検査中の不整脈事象が多形の場合は、テンプレートを複数の心拍分に延長する必要の生じることがある。例えば、2 連脈の場合は、テンプレートを 2 回の心拍に延長することが望ましい。ホスト・プロセッサ 52 は、イベントごとのテンプレートT1から T3 の集まりをメモリに保存する。プロセッサ 52 は、1 人の患者に対して、イベントごとのテンプレートの集まりを、それぞれ異なる心臓の事象に対して保存できる。例えば、それぞれ形態の異なる、別々の心室頻脈が 1 人の患者に発生することがある。プロセッサ 52 は、それぞれの心室頻脈の発生に対してテンプレートを保存し、本発明に従って分析できる。テンプレートは、後述のように、外部のディスク・メモリにダウンロードして、後でオフラインで照合できる。テンプレートは、数学的モデル又は経験的なデータに基づいて生成し、後で診断のために照合することもできる。 B．照合モード照合モードでは、プロセス・コントローラ 32 はペーシング・モジュール 48 を操作してペーシング信号を個別の各電極に連続して送る。ペーシング電極は、図 4A では Ep として示されている。ペーシング信号は、ペーシング電極 Ep の場所で脱分極を誘発させる。プロセス・コントローラ 32 は、信号処理モジュール 50 を操作して、選択した個別の電極 Ep によるペーシング中に、各電極（図示の目的で図 4A では E1 から E3 として示されている）が感知した、結果として得られた歩調電気図の形態を処理する。処理された歩調電気図は、図 4A では P1 から P3 として示されている。各電極の場所で歩調された形態 P1 から P3 は、形態 P1 から P3 の長さが、サンプリング・モード中に取得した、同じ電極 E1 から E3 に対するイベントごとのテンプレート T1 から T3 の長さより短くないことを条件として、1 回の心拍又は指定回数の心拍から取得できる。歩調形態 P1 から P3 は、様々な従来のペーシング技術を使用して取得できる。例えば、従来のペース・マッピングを使用できる。この間は、ペース速度は不整脈の速度に近くなっているが、不整脈は誘発されない。後で説明される理由により、従来のエントレインメント・ペーシング又はリセット・ペーシング技術を使用することが望ましい。エントレインメント・ペーシング中は、ペーシング速度は不整脈事象の発生中に観察された速度よりも若干速く、期間は不整脈事象発生中の期間よりも若干短くなっているため、誘発された不整脈事象の速度を高めている。エントレインメント・ペーシングの詳細は、19 88 年 3 月に発行の「Circulation（循環）」誌、第 77 巻、No．3、569〜580 ページに掲載された、著者 Almendral らによる「Entrainment of Ventricular Tachycardia: Explanation for Surface Electrocardiographic Phenomena by A nalysis of Electrograms Recorded Within the Tachycardia Circuit(心室頻脈のエントレインメント：頻脈の循環中に記録した電気図の分析による表面心電図現象に対する説明)」に記述されており、これは参考としてここで取り入れられている。どのペーシング技術を使用した場合でも、ペーシングの刺激は一相性、二相性、又は三相性にできる。照合モードでは、電極 Ep のうちの 1 つの場所におけるペーシング中に、ホスト・プロセッサ 52 は各電極 E1 から E3 の場所で取得した歩調形態 P1 から P3 を、同じ電極 E1 から E3 に対する、保存されているイベントごとのテンプレート T1 から T3 と比較する。この比較（図 4A で C1 から C3 として示されている）は、後で記述されるように、照合フィルタリング又は相関関数を使用して実行できる。このようにする代わりに、歩調形態 P1 から P3 は、メモリに保存するか、外部のディスク・メモリにダウンロードして、後で照合できる。オフライン処理を可能にするために、ホスト・プロセッサ 52 は、あらかじめ生成したテンプレート又は以前に記録した歩調形態、あるいはその両方をアップロードするための入力モジュール 72 を具備することが望ましい。入力モジュール 72 を使用すると、テンプレート及び歩調形態をホスト・プロセッサ 52 を使用してオフラインで照合でき、患者がそのときに立ち会わなくても済むようになる。このようにする代わりに、記録した歩調形態は、以前に生成したテンプレートを使用してリアルタイムで照合できる。あらかじめ生成されているテンプレートは、診断の目的で実際のデータ、経験的データ、又は数学的モデルに基づいて「一般的な」バイオポテンシャル事象を表現するか、同じ患者、あるいは同じ又は似通った予後を持つ患者に対して記録した以前のバイオポテンシャル事象を反映できる。各ペーシング電極 Ep(j)に対して、ホスト・プロセッサ 52 は、ペーシング形態 P(i)と、同じ電極 E(i)に対するテンプレート形態 T(i)との比較から、各電極 E(i)に対する照合係数 M_COEF(i)を生成する。j と i の両方は、1 から n であることが望ましく、n は 3 次元構造体上の電極の合計数（図示の目的により、図 4A では 3 つ）である。照合係数 M_COEF(i)の値は、この電極 E(i)に対して、ペーシング形態 P(i)がこの電極 E(i)に対するイベントごとのテンプレート T(i)にどれだけ似ているかを示すものである。各電極 E(i)に対する M_COEF(i)の値は、ペーシング電極 Ep( j)の位置が変化するに従って変化する。一般的に、任意の電極 E(i)に対する照合係数 M_COEF(i)の値は、ペーシング電極 Ep(j)が不整脈の病巣に近づくにつれて増加する。図示されている望ましい実施例では(図 4A 参照)、電極 Ep(j)の 1 つの場所でペーシングを行う一方で、ホスト・プロセッサ 52 は各電極 E(i)に対する照合係数 M_COEF(i)から、ペーシング電極 Ep(j)に対する総合照合ファクタ M_PACE(j)を生成する。ペーシング電極 Ep(j)に対する総合照合ファクタ M_PACE(j)の値は、電極 Ep(j)の場所でのペーシング中に観察された総合伝達パターンが、関連するイベントごとのテンプレートで記録された総合伝達パターンにどれだけ類似しているかを示すものである。プロセス・コントローラ 32 は、ペーシング・モジュール 48 を操作してペーシング信号を各電極 Ep(j)に連続して送り、各電極 E(i)（Ep(j)を含む）における結果の電気図形態をイベントごとのテンプレートと比較して、各電極 E(i)に対する照合係数 M_COEF(i)と、ペーシング電極 Ep(j)に対する総合照合ファクタ M_PACE(j)を取得し、すべての電極 E(i)がペーシング電極 Ep(j)として機能するまで処理を継続する。各ペーシング電極に対する M_PACE(j)は、関連する照合係数 M_COEF(i)から様々な方法で取得できる。例えば、様々な従来の平均化技術を使用できる。例えば、M_PACE(j)は、次のように M_COEF(i)の一次平均（算術平均）として算出できる。ここで、i = 1〜n である。又は、重み付き算術平均としては、以下のようになる。Ｍ_PACE(j)=ΣＷ(i)Ｍ_COEF(i) ここで、i = 1〜n、ΣW(i)= 1 である。各 i に対して W(i)= 1/n であれば、算術平均が求められる。一般的に、総合照合ファクタ M_PACE(j)の値は、特定のペーシング電極 Ep(j) が、アブレーションが適切と思われる場所に近づくにつれて増加する。総体的に説明すると、心室頻脈の場合、アブレーションが適切と思われる場所は、図 4B で SCZ として示されている遅い伝導地帯を通常形成している。この遅い伝導地帯 SCZ （図 4B の場所 A）に侵入する脱分極の波面（図 4B のDWF）は、「輪回運動」と呼ばれる、逸脱した循環伝達パターン（図 4B の B 及び C）に変化する。この輪回運動は、正常な脱分極パターンを妨げるため、心臓組織の正常な伝導を妨げて心臓の事象を引き起こすことになる。イベントごとのテンプレート T(i)は、これらの妨げられた脱分極パターンを記録する。ペーシング信号が遅い伝導地帯に送られると、このペーシング信号は、目的の心臓事象を誘発する上記の輪回運動（すなわち、図 4B の進路 B 及び C）に捕らえられる。感知電極 E(i)における、関連するペーシング形態 P(i)の大部分は、したがって目的の心臓事象の発生中に記録された、関連するイベントごとのテンプレート P(i)に一致する。これにより、より大きな値の照合係数 M_C _OEF(i) の数が多くなり、したがって総合照合ファクタ M_PACE(j)の値も大きくなる。しかし、ペーシング信号が遅い伝導地帯の外側に送られたときには、ペーシング信号は同じ輪回運動には捕らえられない。その代わりに輪回運動に関係なく広がり、テンプレート T(i)に記録したものとは大きく異なる伝達パターンを誘発する。感知電極 E(i)におけるペーシング形態 P(i)の大部分は、したがってイベントごとのテンプレート T(i)には一致しない。これにより、より大きな値の照合係数 M_COEF(i)の数が少なくなり、したがって総合照合ファクタ M_PACE(j)の値が小さくなる。ペーシング電極 Ep(j)が遅い伝導地帯、すなわちアブレーションが適切と思われる場所に近づくほど総合照合ファクタ M_PACE(j)の値が大きくなるのはこのためである。遅い伝導地帯の内側と外側におけるペーシングの伝達パターンの違いは、エントレインメント・ペーシング中に特に顕著になる。エントレインメント・ペーシングが望ましいのはこのためである。遅い伝導地帯の中又はその近くの組織をアブレーションすると、その後の脱分極の発生を防ぐことができる。破壊された組織は、したがって伝達を行う進路としては、「閉ざされた」ことになる。脱分極事象はアブレーションされた組織を飛び越し、輪回運動に捕らわれなくなる。このようにして、アブレーションは正常な心臓の機能を回復させることができる。ペーシング形態 P(i)とテンプレート形態 T(i)を照合して照合係数 M_COEF(i) 及び総合照合ファクタ M_PACE(j)を求める作業は、様々な方法で達成できる。本発明によると、ホスト・プロセッサ 52 は、パターン照合、対称照合、照合フィルタリング、相互相関、又は差のノルムなどの各技術を採用できる。これらの各技術の概要については、以下で説明されている。 1．パターン照合図 5 は、本発明の特徴を具体化するパターン照合技術を概略的に示している。パターン照合技術は、各電極 E(i)に対するテンプレートを照合フィルタリングする。これは、照合フィルタの係数としてのテンプレートを時間 Tflip(i)と相対させて左から右にフリップして行う。図 6B は、任意の電極 E(i)に対する代表的なテンプレート T(i)を示している。図 6C は、Tflip(i)を示している。これは、右から左にフリップされたテンプレートT(i)（図 6B 参照）である。図 6E は、照合フィルタリングされた出力 MT(i)を示しており、これは、T(i)(図 6B)を入力として用い、同じ電極 E(i)に対する Tflip(i)（図 6C）を照合フィルタの係数として用いている。図 6E が示すように、照合フィルタリングした出力 MT(i)は、電極 E(i)に対し、最大値と最小値が交互になったもので、これらの値はこの技術によって生成された最初のパターンを形成している。パターン照合技術はまた、上記と同じ照合フィルタを使用して、各電極E(i)に対する歩調電気図 P(i)を照合フィルタリングする。図 6A は、任意の電極 E(i) に対する代表的な歩調電気図 P(i)を示している。図 6D は、図6C 示す Tflip(i )を照合フィルタリング係数として使用して照合フィルタリングした出力 MP(i) を示している。MT(i)と同様に、照合フィルタリングした出力 MP(i)は、各電極 E(i)に対し、最大値と最小値が交互になったもので、これらの値は 2 番目のパターンを形成している。パターン照合技術は、照合フィルタリングしたテンプレート出力 MT(i)及び M P(i)の最大値と最小値を検出する。パターン照合技術は、最大値と最小値を 2 つの長さの異なる、L サイズのモデルベクトルに配置する。このときの最大偏位は次の位置になる。ここで、L は MT(i)と MP(i)のローカル極値の合計数である。パターン照合技術は、MP パターンと、P の量でシフトされる、対応する MP パターンの差のノルムを算出する。P の値は、-K から K の範囲で変化し、K = L/2 である。n 個の電極に対する比較の最大数は、各ペーシング電極に対する n の数の比較となる。このようにする代わりに、上記のように MP パターンをシフトし、対応する M T パターンを固定することもできる。最大偏位は、テンプレートと歩調されたベクトルの中央に配置される。例えば、 MT(i)= ｛mt(i,1),mt(i,2),mt(i,3)｝、及び MP(i)= ｛mp(i,1+p),mp(i,2+p),mp(i,3+p)｝とすると、のどちらかになる。ここで、r = 1〜3 でP = -K〜K である。上の最小値が、一連のノルム（M_COEF(i)）に対する照合係数として使用される。すなわち、次のようになる。Ｍ_COEF(i)＝ｍｉｎ(ｎｏｒｍ_(i,p)) ここで、P = -K〜K である。電極の最小ノルムは、前述のように適切な重み付き平均アルゴリズムにより平均化される。これにより、各ペーシング電極 Ep(j)に対する総合照合ファクタ M_PACE(j) は、次のようになる。 2．対称照合図 7A は、本発明の特徴を具体化する対称照合技術を示している。対称照合技術は、Tflip(i)を照合フィルタの係数として使用し、各電極 E(i) に対する歩調電気図 P(i)を照合フィルタリングする。各フィルタ出力は、ベースライン（EXC_MAX）からの最大偏位すなわち極値、EXC_MAXの符号（正又は負）、及び対称インデックス（SYM）に相対してテストされ、以下の式が成り立っている。但し、EXC_MAX〈0 の場合は SYM = 1 である。ここで、N は EXC_MAXの左側にある局所的極値の数に相当する（これは更にEXC_MAX の右側にある局所的極値の数にも相当する(図 7B 参照)）。この技術は、最初に EXC_MAX〉0 であるかどうか(つまり、正であるか)を判断する。EXC_MAXが正でない（つまり、SYM = 1.0）場合は、この特定の基準は不照合であるとみなされる。EXC_MAXが正の場合は、対称インデックス SYM が算出され、対称しきい値（SYM_THRESH）と比較される。SYM≦SYM_THRESHの場合は、良好な照合であるとみなされる。望ましい実施例では、SYM_THRESH= 0.2（完璧な対称では、SYM = 0.0）となる。類似した電気図が、正の最大偏位を持つ、照合フィルタリングされた出力を作成する。2 つの電気図の類似度が増加するにつれ、照合フィルタリングされた出力はこの正の絶対最大値を中心としてさらに対照的になる。各電気図の比較に対してスコアリング・ファクタが作成され、スコアリング・ファクタM_COEF(i)= 1 SYM が成り立つ。SYM に基づくスコアリング・ファクタは、以前に説明されたように、各ペーシング電極 Ep(j)に対して総合照合ファクタ M_PACE _(j) に変換される。最高の総合照合ファクタを生み出しているペーシング電極 Ep (j)が、アブレーションが必要と思われる場所に近いものと判断される。例えば、図 6E は、図 6B のテンプレート電気図と、これを左から右にフリップさせた、図 6C の電気図の照合フィルタリング出力 MT（i）を示している。図 6B の電気図は、実際にはそれ自身と照合フィルタリングされ、対称照合技術がこれを検出する。図 6E は、正の最大偏位と、正の絶対最大値を中心として完璧に対照的な出力を示している。完璧なスコアリング・ファクタ M_COEF(i)である 1.0 が指定される。図 6D は、図 6A の電気図と、これをフリップさせた、図 6C のテンプレートの照合フィルタリング出力 MP(i)を示している。これらは類似しているが、それぞれ異なる電気図である。対称照合技術では、これは対称に近いものとみなされる。図 6D は正の最大偏位を示しており、出力はこの正の絶対最大値を中心として比較的対称である。これに対しては、例えば、良好なスコアリング・ファクタ M_COEF(i)である 0.9 が指定される。図 8C は、図 6A の電気図と、照合フィルタの係数として、これをフリップさせた図 8B のテンプレートを使用した照合フィルタリング出力を示している。図 8A の電気図は、図 6A の電気図とは非常に異なる形態を持っていることがわかる。対称照合技術は、この差を検出する。図 8C は、負の最大偏位と、この絶対最大値を中心として非対称な出力を示している。これに対しては、不良好なスコアリング・ファクタ M_COEF(i)であるゼロが指定される。 3．ディラック・パルスとの照合図 9 は、本発明の特徴を具体化する、ディラック・パルスとの照合技術を示している。この照合技術は、漂白アルゴリズムを使用して、最初にテンプレート電気図及び歩調電気図をフィルタリングする。漂白フィルタは、 60 Hz（または 50 Hz）の干渉となるいわゆる色付きノイズ、又は運動あるいは患者の筋肉のアーチファクトを白色ノイズに伝える。この技術は、各電極に対する、漂白された歩調電気図を、この電気図に対して左から右にフリップし、漂白したテンプレートを照合フィルタの係数として使用して、照合フィルタリングする。理想的には、完璧に照合した、漂白された電気図が、ディレック・パルスに相当する出力を生成する。したがって、各フィルタ出力は、ディレック・パルスと比較される。このアルゴリズムは各電極に対して類似度を採点する。漂白され、照合フィルタリングされた出力がディレック・パルスに最も類似するペーシング電極が、アブレーションが必要と思われる場所に近いものとみなされる。 4．相互相関技術図 10 は、本発明の特徴を具体化する相互相関技術を示している。この技術は、適切なアルゴリズムを使用して、テンプレート電気図と歩調電気図間の相互相関関数を各電極に対して計算する。同一の電気図では、相互相関関数の最大偏位は 1.0 となる。相互相関関数は、さまざまな従来の方法で求められる。例えば、M 組のデータ｛x(m)，y(m)｝（x(m)はテンプレート電気図で y(m)は歩調電気図）に対しては、相関関数は次のように算出できる。ここで、m = 1〜M、-M ≦ k ≦ M、及び x と y はそれぞれシーケンス｛x｝と｛y｝の平均である。 M_COEF(i)は、個別の電極 E(i)に対して算出されたシーケンス｛rxy(k)｝の最大偏位に等しくなる（この最大偏位は、相互相関の度合いにより正又は負になる )。 1.0 に最も近い総合照合ファクタ M_PACE(j)を持つペーシング電極 Ep(j)が、アブレーションが必要と思われる場所に近いものとみなされる。追加の情報を、各電極に対するシフト・パラメータ K に含めることができる。例えば、図 11A は、図 6A 及び図 6B の電気図の相互相関関数を示している。これらの電気図は、非常に類似しており、これは相互相関技術により検出される。図 11A における相互相関関数の最大偏位は 1.0 に近くなっている（すなわち、0.9694）。図 11B は、図 6A 及び図 8A に示す、互いに異なる電気図に対する相互相関関数を示している。この非類似性は、この相互相関技術により検出される。図 1 1B における最大偏位は負である（すなわち、-0.7191）。 1．差のノルム技術図 12 は、本発明の特徴を具体化する、差のノルム技術を示している。この技術は、各電極に対して、テンプレート電気図のベースラインからの最大偏位の絶対値に相対させてテンプレート電気図を正規化する。この技術は更に、各電極に対して、ベースラインからの最大偏位に相対させて歩調電気図を正規化する。この技術は次に、各電極に対して、テンプレート電気図と歩調電気図の差のノルムを算出する。このノルムは、電気図の類似性に比例して減少する。例えば、図 13A は、図 6A 及び図 6B に示す類似した電気図がそれぞれその最大偏位に相対して正規化された後の、これらの電気図の差を示している。比較的小さなノルムの差（すなわち 0.9620）から、これらが類似していることが検出される。図 13B は、図 6A と図 8A に示すそれぞれ異なる電気図がその最大偏位に相対して正規化された後の、これらの電気図の差を示している。比較的大きなノルムの差（すなわち 2.4972）から、これらが類似していないことが検出される。この技術は、各ペーシング電極に対し、重み付き平均アルゴリズムを使用して、全ての記録電極に対する差のノルムを平均化することが望ましい。差の平均ノルムが最小のペーシング電極が、アブレーションが必要と思われる場所に近いものとみなされる。電気図は、分析の前にフィルタリングしてもしなくても良い。フィルタリングには、1〜300 Hz の帯域フィルタを使用できる。あるフィルタを使用してテンプレートの電気図のノイズを減少させる場合は、歩調電気図に対しても同じフィルタを使用する必要がある。これは、フィルタリングが電気図の形態を変化させることがあるためである。電気図は、処理の前に整合が必要な場合がある。これに対しては、任意の列整合技術を使用できる。例えば、電気図は、正の最大の傾斜点を中心として整合できる。ここで説明されるシステム 10 の使用は、大部分がデジタル信号処理技術に基づくものである。しかし、この分野において一般的な技術を習得している人であれば、アナログ信号処理にこのデジタル技術を簡単に取り入れることができる。アナログ照合フィルタリングの出力信号 y(t)は、アナログたたみ込みによって次のように与えられる。 Y(t)= x(t)* Tflip(t) ここで、Tflip(t)= EG(T-t)であり、これは期間 T の電気図テンプレート EG( t)を左から右にフリップさせたものの複写である。物理的に、アナログ照合フィルタは、アナログ積分器及び加算器と共に使用できる。更に、このようなフィルタを光学的に使用することもできる。これは例えば、テンプレートを表す光学スロットを使用することにより実現できる。光学変換の後、入力信号は光学スロットに送られる。光学スロット平面の後ろの平均的光の強さは、光学変換された入力信号がスロットの形状と一致するときに最大となる。光学感知器は、平均的な光の強さを計測し、照合係数 M_COEF(i)を表す信号を出力できる。 A．場所の出力の分離と確証 1 つの実施例では、ホスト・プロセッサ 52 は照合ターゲット N_matchを設定する。これは、ペーシング電極が、アブレーションが必要と思われる場所に近い可能性の高い場所であるところの照合ファクタ M_PACE(j)を数値的に確立する。望ましい実施例では、N_match= 0.8 である。M_PACE(j)〉N_matchのとき・ホスト・プロセッサ 52 は、ペーシング電極 Ep(j)の場所が、アブレーションが必要と思われる場所に近いものとみなす。これが発生すると（図 4 参照）、ホスト・プロセッサ 52 は場所の信号を関連する出力表示装置 54（図 1A）に伝達する。視覚的なプロンプトを通じて、表示装置 54 はペーシング電極 Ep(j)の位置を医師に知らせ、この位置がアブレーションが必要と思われる場所であることを示す。2 つ以上の M_PACE(j)が N_matchより大きいときは、ホスト・プロセッサ 52 は並べ替えにより最大値を持つ M_PACE(j)の場所を突き止める。この場合、ホスト・プロセッサ 52 は最大の M_PACE(j)を持つペーシング電極 Ep(j)が、アブレーションが必要と思われる場所に近い可能性が最も高いものとみなし、場所の信号を送る。図示されている望ましい実施例では、プロセス・コントローラ 32 は、異なるペーシング及び照合技術を使用して、ペーシング及び照合を反復して行う。異なるペーシング及び比較技術を使用すると、1 つの技術からの場所の出力と、1 つ又は複数の技術からの場所の出力を比較できるようになる。反復ペーシング及び照合を使用して、プロセス・コントローラ 32 及びホスト・プロセッサ 52 は場所の出力を確かめ、照合確認して、アブレーションを行う前に正確さを検証する。ホスト・プロセッサ 52 はまた、別の診断技術を使用してバイオポテンシャルの形態を分析することもできる。図示されている望ましい実施例（図 1B 参照）では、システム 10 はまた、バスケット構造体 20 と連携して使用できる移動式ペーシング・プローブ 68 を含み、場所の出力を生成し、確認している。 1．反復ペーシング図示されている望ましい実施例（図 1B 参照）では、プロセス・コントローラ 32 は、医師が異なる種類のペーシング技術の中から 1 つを選択できるようにするモジュール 60 を含んでいる。異なるペーシング技術を駆使して、医師は異常な心臓事象の誘発を行う行わないに関わらず、アブレーションが必要な場所の識別を全体的にも局所的にも行うことができる。少なくとも、1 つの技術が、大きな組織領域を歩調して、異常な心臓事象を誘発することなく、アブレーションが必要と思われる場所に近いその中の領域を識別するのに適している。望ましい実施例では、プロセス・コントローラ 32 は、まずペース・マッピングを行うためのモードでペーシング・モジュール 48 を調整する。ペース・マッピングは、構造体 20 上のすべての電極 24 をペーシング電極として順番に使用し、心臓事象は誘発しない。ペース・マッピングに基づいて、プロセス・コントローラ 32 は、アブレーションが必要と思われる場所に近い全般的な小領域を示す場所の出力を取得する。この全般的な領域が識別できたら、別のペーシング技術を使用して、この全般的な領域内にある、アブレーションが必要と思われる場所の位置を更に狭めることができる。望ましい実施例では、プロセス・コントローラ 32 は、全般的な小領域内の電極をペーシング電極として使用する、エントレインメント・ペーシング又はリセット・ペーシングを行うための照合モードでペーシング・モジュールを調整する。この小領域におけるエントレインメント・ペーシング又はリセット・ペーシングは、不整脈が過度に発生するようにするため、遅い伝導地帯における区別がよりはっきりできるようになる。プロセス・コントローラ 32 はしたがって、アブレーションが必要と思われる場所に相対した、より局所的な場所の出力を取得する。 2．反復照合図示されている望ましい実施例（図1B）では、プロセス・コントローラ 32 はまた、医師が反復ペーシング中に 2 つ以上の照合技術を選択できるようにするモジュール 62 を具備している。例えば、プロセス・コントローラ 32 は、ペース・マッピング中、又はエントレインメント/リセット・ペーシング中に、最初にパターン照合によりテンプレートと歩調電気図を比較し、次に対称照合により、そして次に差のノルムによって比較を行うことができる。このようにして、プロセス・コントローラ 32 は、異なる照合技術からの場所の出力の一貫性を判断する。場所の出力がそれぞれ一致すれば、その場所が信頼できるものと判断できる。 3．別の診断技術を使用した照合確認望ましい実施例では、プロセス・コントローラ32はまた、バス 64 により診断モジュール 66 に電気結合している。プロセス・コントローラ 32 の制御のもとで、医師の選択に応じて、診断モジュール 66 は 1 つ又は複数の代替的な心臓活動の分析を行い、電気図の照合に基づいてプロセス・コントローラ 32 が生成した出力位置を照合確認または検証する。図示されている望ましい実施例（図 1B）では、モジュール 66 は、歩調電気図の分別を判断する。医師はこの分別の度合いを使用して、照合モードでの操作中に、プロセス・コントローラ 32 が産出する出力の場所を照合確認または検証できる。 4．移動式ペーシング・プローブ上記の反復ペーシング及び照合技術を使用した場合、場所の出力は、構造体 2 0 の局所的領域にある単一の電極 24 又は複数の電極 24 から成ることができる。図示されている望ましい実施例（図1B）では、システム 10 は更に移動式ペーシング・プローブ 68 を含み、これは、複数電極構造体 20 が心臓の領域 12 を占領している間に領域 12 内に展開できる。移動式プローブ 68 は、ペーシング・モジュール 48 に電気結合されており、ペーシング信号を送信する。使用中は、いったんプロセス・コントローラ 32 が、電極 24 を使用して心臓を歩調するための出力の場所を生成すると、医師は出力の場所の電極 24 の近くの局所領域内に移動式電極プローブ 68 を位置付ける。プロセス・コントローラ 32 は、医師が構造体 20 内の局所的領域で移動式電極プローブを誘導するのを援助するホーミング・モジュール 70 を含んでいることが望ましい。ホーミング・モジュール 70 を操作するためのシステム及び方法は、1994 年 10 月 11 日に出願された同時係属中の特許出願、No.08/320,321、「Systems and Methods f or Guiding Movable Electrode Elements Within Multiple Electrode Structur es(可動電極要素を複数電極構造体内で誘導するためのシステム及び方法)」で述べられており、これはここで参考として取り入れられている。プロセス・コントローラ 32 は、ペーシング・モジュール 48 を調整して移動式ペーシング・プローブ 68 を通じてペーシング信号を送信し、局所的領域内で心臓を歩調し、一方で電極 24 は、結果として得られた電気図を記録する。この局所的な領域を移動式ペーシング・プローブ 68 で歩調し、一方で歩調電気図をテンプレートと比較することにより、プロセス・コントローラ 32 は、構造体 2 0 内の任意の位置で歩調及び比較を行う能力を提供している。このようにして、プロセス・コントローラ 32 は、出力としての位置の指標を生成する。これは、アブレーションが必要と思われる場所にできるだけ近い場所の位置を示すものである。もちろん、上記の反復ペーシング及び照合技術と共に移動式ペーシング・プローブ 68 を使用することもできる。心臓の内部領域は複雑で入り組んだ形状になっていることがよくあるため、バスケット構造体 20 は、ある心室の壁全体に接触することができなくなっている。システム 10 の望ましい実施例（図1B）では、したがって、移動式ペーシング・プローブ 68 を電極 24 と接触させるのではなく、構造体の外側に展開して、このような壁の領域内の心臓を歩調する。バスケット構造体 20 が領域 12 を占領している間に、移動式ペーシング・プローブ 68 を展開して、異なる心臓の領域又は心室内の心臓を歩調することもできる。どちらの場合でも、構造体 20 上の電極 24 は結果として得られる歩調電気図を記録し、プロセス・コントローラ 32 によってテンプレートと比較できるようにする。プロセス・コントローラ 3 2 は、したがって、アブレーションが必要と思われる場所が構造体 20 の外、又は構造体 20 が占めている心室の外側にある場合でも、このような場所に近い位置を示す出力を生成できる。本発明に従って生成された場所の出力に基づいて、医師はアブレーション電極 36 をペーシング電極 Ep(j)の位置に展開し、アブレーションを行う(図1A 参照 )。ホーミング・モジュール 70（既に説明され図 1B に示されている）を併用して、医師がアブレーション電極 36 を目的の場所に展開するための援助を行うこともできる。これについては、1994 年 10 月 11 日に出願された、同時係属中の特許出願、No.08/320,301、「Systems and Methods for Guiding Movable Ele ctrode Elements Within Multiple Electrode Structures(可動電極要素を複数電極構造体内で誘導するためのシステム及び方法)」で述べられており、これはここで参考として取り入れられている。システム 10 は、不整脈事象の診断及び治療に制限されるものではない。システム 10 は、例えばサンプリング・モードで使用して、心臓の洞律動中にテンプレートを作成できる。照合モードでは、心臓を洞律動速度で歩調し、歩調電気図をテンプレートと比較して、その他の心臓病に関連する異常な活動パターンを検出したり、副伝導路の存在を識別することができる。 A．時系列分析図示されている望ましい実施例では、すべての電極 24 におけるテンプレートの電気図は、同じ時間間隔中に記録される。同様に、各ペーシング電極 Ep(j)に対するペーシング電気図は、すべての電極 24 において同じ時間間隔中に記録される。この技術では、プロセス・コントローラ 32 は、電気図を記録するように調整される電極 24 の数と等しい数の並列処理チャネルを必要とする。例えば、単一構造の心室頻脈を分析している場合は、32 組の電極からの電気図情報を記録することが通常必要となる。電気図が同じ時間間隔で記録されると、プロセス・コントローラ 32 には 32 の並列チャネルの情報を処理する能力が必要になる。代替的な実施例では、プロセス・コントローラ 32 は時系列記録モードで動作できる。このモードでは、プロセス・コントローラ 32 はテンプレートを作成するため、又は照合用に歩調電気図を作成するために、異なる時間間隔に渡って電気図を記録する。このモードでは、プロセス・コントローラ 32 は、これらの時系列電気図が同じ時間間隔中に記録されたかのように電気図をまとめて、複合分析を行う。時系列モードは、分析する電気図の波形が各心拍中通常同じである場合に使用できる。例えば、単一構造の心室頻脈は、このように時間によって変化しない電気図の波形を示す。時系列モードでは、医師はプロセス・コントローラ 32 を調整して、プロセス・コントローラ 32 が持っている処理チャネルの数より多い数の、時間で変化しない電気図を記録できる。例えば、プロセス・コントローラ 32 がある任意の時間帯に 20 のデータ・チャネルにしか対応できない場合でも、時系列モードでは 32 の電気図からの情報を記録し、処理できる。図 21 は、時系列モードでの操作をフローチャートの形式で概略的に示している。第 1 の時間間隔 TI(1)中、時系列モードは第 1 の電極場所 ES(1)における電気図を同時に記録する。図 21 では、第 1 の電極場所 ES(1)の電極の番号は 1 から 20 で、E(1)から E(20)として示されている。第 1 の場所の電極 E(1)から E(20)の電気図は、第 1 の時間間隔 TI(1)に対して求められる。図 22A は、TI(1)中に E(1)で記録された代表的な電気図を示している。図 22B は、TI(1)中に E(2)で記録された代表的な電気図を示している。第 2 の時間間隔 TI(2)中に、時系列モードは第 2 の電極の場所で電気図を同時に記録する。この第 2 の電極の場所のうちの少なくとも 1 つは、第 1 の時間間隔 TI(1)中に使用された電極場所になっている。図 21 は、E(1)を共通電極場所として示している。E(21)から E(32)は、ES(2)における残りの電極から成っている。図 22C は、TI(2)中に共通電極場所 E(1)で記録された代表的な電気図を示している。図 22D は、TI(2)中に追加の電極場所E(21)で記録された代表的な電気図を示している。望ましい実施例では、プロセス・コントローラ 32 は、記録用の第 1 の電極場所 ES(1)を調整して、これらの場所からの電気図を TI(1)=4 秒間記録する。プロセス・コントローラ 32 は、次に記録用の第 2 の電極場所 ES(2)を自動的に調整して、これらの場所からの電気図を TI(2)= 4 秒間記録する。したがって、8 秒間の時系列間隔の間に、プロセス・コントローラ 32 は、分析に必要な数である 32 の電極場所の電気図を記録することになる。時系列モードは、TI(1) 及び TI(2)中の、E(1)の電気図の差 TD を求める。図 22C は、TD を示している。時系列モードは、TI(2)中の E(1)を、TI(1)中の E(1)と時間整合する。これは、TI(2)中の E(1)を TD だけ左にシフトすることにより行う。図 23C は、TI(2) 中に E(1)で記録された代表的な電気図を示している。これは、図 23A に示されている、TI(1)中の E(1)で記録された電気図で時間整合した後のものである。時系列モードはまた、電気図 E(21)から E(32)を同じ TD の量だけ左にシフトする。図 23D は、TI(2)中に E(21)で記録された、時間整合後の代表的な電気図を示している。このようにして、時系列モードは複合電気図 EC を作成する。これは、 TI(1)及び TI(2)中の、時間整合された電気図 E(1)から E(32)から成っている。複合電気図 EC を作成する時間整合プロセスは、医師が表示装置 54 を使用して対話的に手動で行うことができる。ホスト・プロセッサ 52 は、自動的に信号を分析し、TD を算出し、時間整合を行って複合電気図 EC を作成することが望ましい。代替例では、TD は算出する必要はない。医師又はオペレータは、任意の時間整合方法を利用して、共通チャネル E(1)に含まれている情報に基づいて信号を整合できる。有効な情報の例として、E(1)の最大傾斜の位置がある。もちろん、このアルゴリズムを自動的に取り入れて実行することもできる。時間整合された複合電気図 EC は、異なる時間間隔 TI(1)及び TI(2)で取得されたものであっても、同じ時間間隔中に同時に取得した電気図と同じ方法で分析できる。ここで説明されるシステム 10 の場合は、複合電気図 ECは、電気図テンプレートの作成、又は電気図テンプレートと比較するための歩調電気図の作成、又はその他の任意の診断目的用の電気図として作成できる。例えば、上記の時系列方法を使うと、生物学的事象から取得した実質的にすべての種類の信号、つまり心電図、組織のバイオポテンシャル信号、圧力波、胃筋電図、筋電図、脳電図、インピーダンス測定値、及び温度測定値などを処理できる。 II．心内膜の歩調心電図 A．心電図照合上記の各実施例では、心内膜上にあるバスケット構造体 20 は、結果として得られる電気図を歩調し、感知する。代替実施例では、プロセス・コントローラ 3 2 は、サンプリング・モードでペーシング・モジュール 48 を調整し、（前述のように）心臓領域 12 内に展開したバスケット構造体 20 上の個別の電極 24 又は電極 24 の組を使用して、心臓を歩調し、目的の心臓事象を誘発する。その一方で、プロセス・コントローラ 32 に電気結合している生体表面の電極からの処理モジュール 50 が記録した、結果の心電図のテンプレートを作成する。この実施例では、照合モード中、プロセス・コントローラ 32 は、心臓領域 12 内の構造体 20 上の個別又は組になった心内膜電極 24 で心臓を歩調する。結果として得られる心電図は、同じ生体表面電極（サンプリング・モード中と同じ位置にある）により記録され、前述の方法で心電図のテンプレートと比較される。この実施例では、プロセス・コントローラ 32 は、心電図のサンプル・テンプレートを心内膜上の歩調心電図と比較した結果に基づいて、位置の出力を生成する。 B．心電図の時間遅延心内膜の歩調心電図は、遅い伝導領域の識別にも使用できる。この実施例では、プロセス・コントローラ 32 がペーシング・モジュール 48 を調整して、心臓領域 12 内の心内膜上にある構造体 20 上の個別又は組になった電極 24 で心臓を歩調する一方で、結果として得られる心内膜上の歩調心電図は、プロセス・コントローラ 32 に結合した生体表面電極により記録される。心内膜の歩調心電図から、プロセス・コントローラ 32 はペーシング信号と Q 波の始まりの時間の差を計測し、遅い伝導領域（異常に大きな時間の遅れとして現れる）を検出する。プロセス・コントローラ 32 は、これらの心内膜の歩調心電図に基づいて、等時間遅延領域を表示するマップを生成し、遅い伝導領域を突き止めるための援助をさらに行うことが望ましい。 C．組織形態の特徴付け心内膜の歩調心電図から取得した時間の遅れは、心臓組織の形態の特徴付けにも使用できる。この実施例では、生体表面電極が心電図を記録する一方で、ペーシング・モジュール 48 が、心臓領域 12 内の構造体 20 上に位置する個別又は組になった電極 24 で心臓を歩調する。ペーシング・モジュール 48 は、まず正常な洞律動速度又はそれに近い速度で心臓を歩調する。プロセス・コントローラ 32 は、結果として得られる心電図から記録された時間の遅れを登録する。ペーシング・モジュール 48 は、次により速い速度で、つまり不整脈の速度又はそれに近い速度で心臓を歩調する。プロセス・コントローラ 32 は、結果として得られる心電図から得た時間の遅れを登録する。プロセス・コントローラ 32 は、歩調した律動速度の時間の遅れを、歩調した不整脈の時間の遅れと比較する。歩調速度が増加するにつれ時間の遅れが短くなるところのペーシング電極は、健康な組織の領域に近くに位置する。歩調速度が増加するにつれ時間の遅れが長くなるところのペーシング電極は、虚血組織の領域に近くに位置する。プロセス・コントローラ 32 は、時間遅延の差の分布を示す等表示マップを生成し、健康な領域と虚血組織の区別において医師を援助することが望ましい。 III．ペーシング・アーチファクトの除去ペーシング電極のペーシング・アーチファクトを従来の技術で取り除いて、脱分極の開始点をより良く識別できるようにすることができる。しかし、図示されている望ましい実施例では、プロセス・コントローラ 32 はフィルタ 56 （図 4 参照）を具備している。これは、電気図の形態を変えることなく、この目的に対してペーシング・アーチファクトを取り除くことができる。フィルタ 56 の操作方法には、様々なものがある。 A．非線形フィルタ望ましい実施例では、フィルタ 56 は、図 14A に示す種類の非線形並べ替えアルゴリズムを実行する。図 14B は、このアルゴリズムの代表的な実行例とフィルタ出力を線図で示している。このアルゴリズムは、サンプル・ウィンドウを形成する。サンプル・ウィンドウは、規定の長さ（WL）を持ち、この長さはウィンドウが含む別個のサンプル・ポイントの数で表される。サンプル・ウィンドウの規定の長さ（WL）は、ペーシング・アーチファクトの長さ（AL）を考慮して決定される。アーチファクトの長さは、ペーシング・アーチファクトを取り囲むサンプル・ポイントの数で表される。ウィンドウの長さ WL は、奇数の数であることが望ましい。 WL が AL の 2 倍よりもかなり小さい場合は、並べ替えのアルゴリズムは、脱分極の開始点を正確に識別するために必要な程度までペーシング・アーチファクトを取り除くことができなくなる。しかし、AL の大きさに相対した WL の大きさに対して限度が設けられている。WL が AL の 2 倍よりもかなり大きい場合は、電気図の形態は、時間に相対して広げられ、ゆがめられてしまう。サンプル・ウィンドウの望ましい長さは、ペーシング・アーチファクトの長さの少なくとも 2 倍であると考えられている。更に、WL ≧ 2AL + k が成り立つことが望ましく、ここで k = 1〜WL/2 である。k は、時間のゆがみを発生させることなくアーチファクトの除去を最適化する付加量である。アルゴリズムは、電気図に沿ってサンプル・ウィンドウを進ませる。この際、一連のボックスカー・サンプルである X(n)（n= 1 から WL）を取得する。アルゴリズムは、ウィンドウ内のサンプル値 X(n)を、最小値から最大値の順に並べ替える。並べ替えした配列は、シーケンス｛X(p[n])｝となり、ここで、｛p[n] ｝は並べ替え処理の結果の｛n｝の配列で、n = 1〜WL である。アルゴリズムは、規定の基準に従って並べ替え位置 p[f]の中から 1 つを選択する。ここで、f = 1〜WL である。選択の記述については後で詳細に渡って説明される。アルゴリズムは、選択した並べ替え位置に含まれるサンプル値 X(p[f])を出力する。この値は、ボックスカー・サンプルのフィルタ出力から成っている。アルゴリズムは、X(p[f])を出力し、ウィンドウを 1 つのサンプル・ポイント分時間的に先に進める。アルゴリズムは、各ボックスカー・サンプルに対するフィルタ出力を生成し、ウィンドウを先に進めながら並べ替え処理を繰り返して、電気図全体を処理する。アルゴリズムは次に、時間に相対させてフィルタ出力をプロットする。このプロットは、フィルタリングした電気図から成る。例（非線形フィルタリング）例えば、WL = 5 とすると、サンプル値 X(n)のシーケンスは次のようになる。サンプル値 X(1 から 5)のシーケンスは、ボックスカー・サンプルを形成している。アルゴリズムは、シーケンス X(1 から 5)をその値の昇順で並べ替える。つまり、次のようになる。 X(2)〈X(1)〈X(5)〈X(4)〈X(3) アルゴリズムは、この配置に基づいて、並べ替えの位置 p(n)を確立する。つまり、次のようになる。アルゴリズムは、規定の基準に従って並べ替え位置 p(f)を選択する。並べ替え位置を選択するための基準は、後述されるように、アーチファクト AL の長さを考慮している。望ましい実施例では、基準はその他の並べ替え位置に相対する並べ替え位置を指定している。この実施例において、(f)は WL 位置の位置(z)、つまり p(z/WL)として表される。ここで、WL は並べ替えウィンドウの大きさである。位置 z は、AL を考慮して選択される。更に具体的には、z は AL が減少するにつれて増加する。例えば、WL =5 に対して、z =3 であれば、p(3/5)は、X(p(3))が出力シーケンス内の x(3)を置換することを意味する。値 X(p(3))は 6 で、これは、選択された並べ替え位置の基準に基づき、このボックスカー・サンプルに対するフィルタ出力となる。この特定の場合では、p(3/5)の基準は実際にはメジアン・フィルタを採用する。任意のウィンドウに対して、次の並べ替え位置 z は以下のようなメジアンから成っている。ここで、1 ≦ z ≦ WL であり、次の数式は、次の整数部分を表す。例えば、［3.1］= 3 と同じように、［3.9］= 3 となる。メジアン・フィルタリング技術の詳細は、1991 年発行の S.Y.Kung の著書「V LSI Array Processors(VLSI アレイ・プロセッサ)」（Prentice Hall）で述べられている。または、選択された並べ替え位置が p(4/5)であれば、値 X(p(4))は 8 で、これは、選択された並べ替え位置の基準に基づき、このボックスカー・サンプルに対しては非線形の、非メジアン・フィルタ出力になる。これは、出力シーケンスの x(4)に対応する。アルゴリズムは、ウィンドウを一度に 1 つのサンプル分前に進め、ウィンドウ内にあるサンプルを並べ替え、並べ替え基準に基づいて、フィルタ出力を生成し、電気図全体がフィルタリングされるまで処理を継続する。望ましい実施例では、アルゴリズムは電気図のタイミングと共にフィルタ出力のタイミングを順番に保持する。これは、端のサンプルの値を保持することによって行う。これにより、フィルタ出力の数が電気図のサンプルの数に等しくなる。保持される端の値の数は、もちろん、サンプル・ウィンドウ WL の大きさに依存する。更に具体的には、アルゴリズムは規定数 Y₁の開始サンプル値及び y₂の数の終了サンプル値を保持し、規定数の開始サンプル値と終了サンプル値の間のフィルタ出力を整列させて、取得した生物学的信号と共に、配列されたフィルタ出力を時間に相対させて保持する。望ましい実施例では、 y₁=z−1 及び y₂=WL−z となる。図 14B は、上記の技術に従った、10 のサンプル・ポイント（4 2 7 5 1 10 3 8 9 6）のフィルタリングを示している。図 14B のウィンドウの長さ WL は 5 で、並べ替えの基準はメジアン・フィルタリング、すなわち p(3/5)である。図 14B は、端のサンプルの取得、つまり前端（Y₁= z 1 すなわち 3 1 = 2）の 2 つのサンプル（4 及び 2）及び後端（Y₂ = WL z すなわち5 3 = 2）の 2 つのサンプル 9 及び 6 を示している。図 14B はまた、両端のサンプルの間のフィルタ出力（4 5 5 5 8 8）を、フィルタ出力の右側に表示されている、並び替え後のサンプルと共に示している。図 14C は、同じ 10 個のサンプル・ポイント（4 2 7 5 1 10 3 8 9 6）のフィルタリングを、同じ 5 のウィンドウの長さ WL で示しているが、非メジアン並び替え基準 p(4/5)を使用している。図 14C は、端のサンプルの取得、つまり前端（Y₁= z 1 すなわち 4 1 = 3）の 3 つのサンプル（4，2，7）及び後端（ Y₂= WL z すなわち5 4 = 1）の1 つのサンプル 6 を示している。図 14C は、 p(4/5)の基準に対する、両端のサンプルの間のフィルタ出力を、（5 7 7 8 9 9 ）と示している。並べ替え位置 p(f)の選択では、ペーシング・アーチファクトの形態を、アーチファクトの長さ AL を使って考慮する。この長さは、アーチファクトを取り囲むサンプル・ポイントの数で表される。f のパーセント値は、アーチファクトの長さ AL が減少するにつれて増加する。又は、WL が定数であるとすると、z は AL が減少するにつれて増加する。例（並べ替え位置の選択基準）図 15A は、AL が 5 で、最高のピークの幅が 3 であるところの、シミュレートされたペーシング・アーチファクトを示している。図 15B は、p(2/5)に対する、フィルタリングした出力を示し、図 15C は、メジアン、すなわちp(3/5)に対する、フィルタリングした出力を示し、図 15D は、p(4/5)に対する、フィルタリングした出力を示している。基準 p(2/5)は、ペーシング・アーチファクト（図 15B）を完全に取り除いているが、基準 p(3/5)及び p(4/5)(それぞれ図 15C 及び図 15D)は、取り除いていない。したがって、あるペーシング・アーチファクトを最適に除去するには、非線形の、非メジアンフィルタリングが必要となり、ここで位置 z は正の整数（1 ≦ z ≦ WL）となり、次が成り立つ。図 16A は、シミュレートされたペーシング・アーチファクトを示し、ここで AL は 5、最高のピークの幅は 2 となる。図 16B は、p(2/5)に対する、フィルタリングされた出力を示し、図 16C は、p(3/5)、すなわちメジアンに対する、フィルタリングされた出力を示し、図 16D は、p(4/5)に対する、フィルタリングされた出力を示している。基準 p(3/5)は、ペーシング・アーチファクト（図 16C）を完全に取り除いているが、基準 p(2/5)及び p(4/5)（それぞれ図 16B 及び図 16D）は、取り除いていない。図 17A は、シミュレートされたペーシング・アーチファクトを示し、ここで AL は 5、最高のピークの幅は 1 となる。図 17B は、p(2/5)に対する、フィルタリングされた出力を示し、図 17C は、p(3/5)、すなわちメジアンに対する、フィルタリングされた出力を示し、図 17D は、p(4/5)に対する、フィルタリングされた出力を示している。基準 p(4/5)は、ペーシング・アーチファクト（図 17D）を完全に取り除いているが、基準 p(2/5)及び p(3/5)（それぞれ図 17B 及び図 17C）は、取り除いていない。図 18A は、0.5 秒の増分で取得された 500 のサンプルから成る歩調電気図を示している。図 18A の PA は、ペーシング・アーチファクトの位置を示しており、この長さは 5 サンプル期間（つまり AL = 5）となっている。図 18C は、図 18A の電気図を、サンプル・ウィンドウ・サイズ WL = 7 （つまり、アーチファクト・サンプル・サイズの 2 倍より小さい大きさ）を使用し、メジアン p(4/7)を並び替え位置としてフィルタリングして生成したフィルタ出力のプロットを示している。図 18C では、メジアン・フィルタリングによってペーシング・アーチファクトの大きさが小さくなってはいるが、取り除かれてはいない。図 18B は、図 18A の電気図を、サンプル・ウィンドウ・サイズ WL = 11 （つまり、WL = 2AL + 1）を使用し、同じくメジアン p(6/11)を並び替え位置としてフィルタリングして生成したフィルタ出力のプロットを示している。図 18B では、メジアン・フィルタリングによってペーシング・アーチファクトが取り除かれている。メジアン・フィルタ p(3/5)を除き、この種の非線形フィルタを使用すると、有効な信号の正負両方の相がゆがめられる（図 15B/D、図 16B/D、図 17B/D）。 A．適応フィルタリングこのようにする代わりに、フィルタ 56 は、図 19 に示す適応フィルタリング・アルゴリズムを使用してペーシング・アーチファクトを取り除くことができる。フィルタ 56 は、ペーシング・アーチファクトそのもののテンプレートを表す内部変数 TPACE(t)を生成する。関数 TPACE(t)は、ペーシング・アーチファクト用にあらかじめ確立されているテンプレートを利用することが望ましい。このようにする代わりに、アルゴリズムはアーチファクトの周りのウィンドウを手動で選択し、例えば従来の信号平均化技術によりテンプレートを作成することにより、最初のテンプレートを作成できる。このテンプレートは、適切な信号平均化技術により、適応的に更新できる。図 24 から図 28 は、望ましい、ペーシング・アーチファクトのテンプレート生成方法を具体化している。図 24 は、約 2.5 拍の、一部の歩調電気図の記録を示している。図 24 は、3 つのペーシング・パルス（PA-1、PA-2、PA-3）を示しており、これらは最終的に取り除くべきアーチファクトである。医師は、各ペーシング・パルス PA-1 から PA-3 の周りのウィンドウを選択し、平均化されたテンプレートを作成することが望ましい。このようにする代わりに、医師は 1 つのペーシング・パルス、例えば PA-1 を選択してテンプレートを作成することもできる。図 25A から図 25C は、各ペーシング・パルス、PA-1、PA-2、及び PA-3 の周りにある、手動で選択した 3 つのウィンドウが含む信号 PS-1、PS-2、及び PS-3 をそれぞれ表している。医師は、図 26A から図 26C が示すように、3 つの信号 PS-1、PS-2、及び PS-3 を手動で整列させ、同じ長さになるように切り捨てを行う。図 26A から図 26C では、3 つの信号 PS-1、PS-2、及びPS-3 は正の最大のピークを中心に揃えられているが、その他の整列技術を使用することもできる。図 27 は、3 つの信号 PS-1、PS-2、PS-3 を整列させ、切り捨てを行った後で、これらを平均化（つまり、図 26A から図 26C の信号が平均化される）して生成したペーシング・アーチファクトのテンプレート TPACE(t)を示している。図 28A 及び図 28B が示すように、テンプレート TPACE(t)（図 28B）は、アーチファクトを取り除くための適応アルゴリズムを実行する前に、電気図（図 28A）の最初のペーシング・パルスと揃えられる。各電極が感知した電気図に対して新しいペーシング・アーチファクト・テンプレート TPACE(t)を生成する必要はない。1 つのみの電極からの、同一の最初のテンプレート TPACE(t)を各電気図に対して使用できる。このようにする代わりに、異なる電極からのペーシング信号を平均化のために整列し、すべての電気図に使用するテンプレート TPACE(t)を作成できる。テンプレート TPACE(t)は、適切な数学的技術、例えばスプライン補間法などを使用してペーシング・パルスを近似することにより生成できる。共通のテンプレート TRACE(t)は、異なる機器を使用して異なる時期に異なる患者から取得した記録から生成することもできる。しかし、共通のテンプレート TPACE(t)を生成する前に、このような異なる記録を適切に調整する必要の生ずることがある。フィルタ 56 は、入力信号を時間 IN(t)に相対させて、次のような関数で表している。 IN(t)= EG(t)+ PACE(t) ここで、EG(t)は実際の電気図、 PACE(t)はペーシング・アーチファクトである。フィルタ 56 のテンプレート TPACE(t)は、IN(t)を減少させるため、出力信号 EG(t)は IN(t) TPACE(t)として表される。フィルタ 56 は、出力 EG(t)のエネルギーに基づいて時間の経過と共に TPACE(t)を変化させ、時間の経過と共に（PACE(t) TPACE(t)）のエネルギー、つまり EG(t)のエネルギーを最小化する。別の言い方をすれば、フィルタ 56 は、関数 EG(t)+ PACE(t) TPACE(t)を時間の経過と共に最小化しようとする。EG(t)のエネルギーは、TPACE(t)が PACE(t )と等しくなるとき、つまり EG(t)のエネルギーと等しくなるときに、時間の経過と共に最小化されるのが理想的である。フィルタ・アルゴリズムは、既知の反復技術を適用して時間の経過と共にTPAC E(t)を変化させる。例えば、最小平均平方（LMS）技術を適用したときには、TPA CE(t)用のテンプレートが LMS アルゴリズム用の参照入力として使用される。重みベクトルは、［k 0 0 ... 0］で初期化される。変数 K は、PACE(t)のピークとテンプレート TPACE(t)のピークの間の比率に等しくなるものが選択される。P ACE(t)= TRACE(t)のとき、k は 1 と等しくなる。LMS に関する詳細は、S．Hayk in 著、「Adaptive Filter Theory（適応フィルタ理論）」（Prentice Hall，19 91）で述べられている。回帰的最小自乗又は最急降下などのその他の従来の反復技術を使用して同じ結果を達成することもできる。例（適応フィルタリング）図 20A は、代表的な歩調電気図を示している。図 20A の PA は、ペーシング・アーチファクトの位置を示している。図 20B は、上記の LMS 技術を使用してフィルタリングした後の歩調電気図を示している。図 20B は、歩調電気図の形態を変えずにペーシング・アーチファクトを取り除くための適応フィルタの効果を示している。ペーシング・アーチファクトを取り除くための上記の技術のどちらも、ここで記述されている形態照合のための、電気図の調整以外のアプリケーションを含んでいる。どちらの技術も、有効な信号からアーチファクト信号を取り除くか、又は既知の形状の、実質的にあらゆる信号を取り除く必要のある場合のアプリケーションを含んでいる。一般的な命題として、非線形フィルタリング又は適応フィルタリングは、上記のように、心臓に関連する、又はその他の規則的なアーチファクト、例えば呼吸信号、脳波、又は神経信号などからのアーチファクトを取り除く必要がある場合に使用できる。非線形フィルタリング又は適応フィルタリングは、上記のように、心臓に関連しない規則的なアーチファクト、例えば不良な電源隔離などが原因の、感知信号の 50〜60 Hz のノイズなどを取り除くためにも使用できる。ペーシング・アーチファクトが存在する場合、非線形フィルタリング又は適応フィルタリングは、上記のように、電気図内の分別のレベルを計測する前にペーシング・アーチファクトを取り除くことにも使用できる。ペーシング・アーチファクトは電気図と非常に似通っているため、実際の分別に対して分析を行う前に取り除くことが望ましい。別の例として、非線形フィルタリング又は適応フィルタリングは、上記のように、心臓の信号の周波数領域分析を行って心拍の規則性を判断することが必要な場合に、ペーシング・アーチファクトを取り除くために使用できる。ペーシング・アーチファクトだけでなく、電気図のどの部分でも、上記のフィルタリング技術を使用して除去する目的で、分離することができる。非線形フィルタリング及び適応フィルタリング技術は、低域通過フィルタリングを使用できないアプリケーションで使用できる。例えば、生体表面マッピングは電気図の低域通過フィルタリングを使用できるが、心内膜マッピングは、心電図よりも高い周波数を使用するために、低域通過フィルタリングを使用できない。例えば、一般的な心電図の周波数の範囲は、0.05〜100 Hz であるが、一般的な双極電気図の範囲は、1〜300 Hz である。非線形フィルタリング又は適応フィルタリングは、上記のように、生物学的事象から生じた、実質的に全ての信号を処理又は分析するために使用できる。心臓に関連する事象から生じた信号の処理又は分析に加えて、非線形フィルタリング又は適応フィルタリングは、脳電図、呼吸信号、胃筋電図、及び筋電図の処理又は分析に使用できる。本発明の様々な特徴は、以下の請求の範囲で述べられる。

Claims

【特許請求の範囲】１．生物学的事象から得た複合信号を生成するためのアナログ又はデジタル要素が、第１の時間間隔中に第１のグループの感知器を使用して生物学的事象から得た第１の信号の集まりを入力するための第１の手段と、第 1 の時間間隔の後に続く第 2 の時間間隔中に、第 1 のグループに含まれている少なくとも１つの共通感知器と、第１のグループには含まれていないその他の感知器を持つ第２のグループの感知器を使用して生物学的事象から得た第２の信号の集まりを入力するための第２の手段と、少なくとも１つの共通感知器が感知した信号を使用して、第１と第２の信号の集まりを時間整合させ、複合信号を生成するための第３の手段から成ることを特徴とする要素。２．請求項１記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが呼吸信号から成ることを特徴とする要素。３．請求項１記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが電気図から成ることを特徴とする要素。４．請求項１記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが心電図から成ることを特徴とする要素。５．請求項１記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが組織のバイオポテンシャルから成ることを特徴とする要素。６．請求項 1 記載の要素において、第 1 と第２の信号の集まりが圧力波から成ることを特徴とする要素。７．請求項 1 記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが胃筋電図から成ることを特徴とする要素。８．請求項１記載の要素において、第 1 と第２の信号の集まりが筋電図から成ることを特徴とする要素。９．請求項 1 記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが脳電図から成ることを特徴とする要素。１０．請求項１記載の要素において、第１と第２の信号の集まりがインピーダンス測定値から成ることを特徴とする要素。１１．請求項１記載の要素において、第１と第２の信号の集まりが温度測定値から成ることを特徴とする要素。１２．請求項 1 記載の要素において、第３の手段が、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とする要素。１３．請求項１２記載の要素において、第３の手段が、共通の感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第１と第２の信号の集まりをシフトさせることを特徴とする要素。１４．請求項１記載の要素において、第３の手段が、時間を合わせる目的で、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出してこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とする要素。１５．請求項１４記載の要素において、第３の手段が、共通の感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出することを特徴とする要素。１６．生物学的事象から得た複合信号を生成するためのシステムが、第１の感知器グループと、第１のグループに含まれている少なくとも１つの共通感知器及び第１のグループには含まれていないその他の感知器を持つ第２の感知器グループから成る、生物学的事象から得た信号を感知するための複数感知器と、複数感知器に結合し、各ステップによって複合信号を作成するために動作する処理要素から成り、各ステップが (i) 第１の感知器グループを調整して生物学的事象から得た第 1 の信号の集まりを第１の時間間隔中に感知し、 (ii) 第２の感知器グループを調整して、第１の時間間隔に続く第２の時間間隔中に、生物学的事象から得た第２の信号の集まりを感知し、 (iii) 少なくとも１つの共通感知器が感知した信号を使用して第１と第２の信号の集まりを時間整合させることを特徴とするシステム。１７．請求項１６記載のシステムが、複合信号を分析するための手段を更に含むことを特徴とするシステム。１８．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが呼吸信号から成ることを特徴とするシステム。１９．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが電気図から成ることを特徴とするシステム。２０．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが心電図から成ることを特徴とするシステム。２１．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが組織のバイオポテンシャルから成ることを特徴とするシステム。２２．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが圧力波から成ることを特徴とするシステム。２３．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが胃筋電図から成ることを特徴とするシステム。２４．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが筋電図から成ることを特徴とするシステム。２５．請求項１６のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが脳電図から成ることを特徴とするシステム。２６．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりがインピーダンス計測値から成ることを特徴とするシステム。２７．請求項１６記載のシステムにおいて、第１と第２の信号の集まりが温度計測値から成ることを特徴とするシステム。２８．請求項１６記載のシステムにおいて、処理要素が、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とするシステム。２９．請求項２８記載のシステムにおいて、処理要素が、共通感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第１と第２の信号の集まりをシフトさせることを特徴とするシステム。３０．請求項１６記載のシステムにおいて、処理要素が、時間を合わせる目的で、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出してこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とするシステム。３１．請求項３０記載のシステムにおいて、処理要素が、共通感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出することを特徴とするシステム。３２．生体組織のバイオポテンシャル形態を分析するするためのシステムが、第１の電極グループと、第１のグループに含まれている少なくとも１つの共通電極及び第１のグループには含まれていないその他の電極を持つ第２の電極グループから成る、生体組織のバイオポテンシャルを感知するための複数電極と、複数電極に結合し、各ステップによってバイオポテンシャルの複合サンプルを作成するために動作する処理要素から成り、各ステップが (i) 第１の電極グループを調整して、バイオポテンシャルを生成する事象の発生している間の第１の時間間隔中に組織領域のバイオポテンシャルの第１のサンプルを感知し、 (ii) 第２の電極グループを調整して、バイオポテンシャルを生成する事象の発生している間の、第１の時間間隔に続く第２の時間間隔中に組織領域のバイオポテンシャルの第２のサンプルを感知し、 (iii) 少なくとも１つの共通電極が感知したバイオポテンシャル・サンプルを使用して第１と第２のバイオポテンシャル・サンプルを時間整合させ、複合バイオポテンシャル・サンプルを作成することを特徴とするシステム。３３．請求項３２記載のシステムが、複合バイオポテンシャル・サンプルを分析するための手段を更に含むことを特徴とするシステム。３４．請求項３２記載のシステムにおいて、処理要素が、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とするシステム。３５．請求項３４記載のシステムにおいて、処理要素が、共通感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第１と第 2 の信号の集まりをシフトさせることを特徴とするシステム。３６．請求項３２記載のシステムにおいて、処理要素が、時間を合わせる目的で、第１と第 2 の信号の集まりの時間差を算出してこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とするシステム。３７．請求項３６記載のシステムにおいて、処理要素が、共通の感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出することを特徴とするシステム。３８．時間に相対して配置されている生物学的信号のサンプル値を伝達する第１、第２、第３の信号感知器からの生物学的信号を処理するためのアナログ又はデシタル装置が、第１及び第２の信号処理チャネルと、処理チャネルに結合している処理要素から成り、処理要素が第１の時間間隔中に第１と第２の信号感知器を第１と第２の処理チャネルに結合して第１の生物学的信号の集まりを記録する第１の手段と、第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔中に第１と第３の信号感知器を第１と第２の処理チャネルに結合して第２の生物学的信号の集まりを記録する第２の手段と、第１の信号感知器が感知した生物学的信号を使用して第１と第２の生物学的信号の集まりを時間整合させて、第１、第２、及び第３の感知器が感知した生物学的信号から成る複合的な生物学的信号の集まりを作成するための第３の手段から成ることを特徴とする装置。３９．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が呼吸信号から成ることを特徴とする装置。４０．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が電気図から成ることを特徴とする装置。４１．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が心電図から成ることを特徴とする装置。４２．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が組織のバイオポテンシャルから成ることを特徴とする装置。４３．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が圧力波から成ることを特徴とする装置。４４．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が胃筋電図から成ることを特徴とする装置。４５．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が筋電図から成ることを特徴とする装置。４６．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が脳電図から成ることを特徴とする装置。４７．請求項３８記載の装置において、生物学的信号がインピーダンス測定値から成ることを特徴とする装置。４８．請求項３８記載の装置において、生物学的信号が温度測定値から成ることを特徴とする装置。４９．請求項３８記載の装置において、第３の手段が、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とする装置。５０．請求項４９記載の装置において、第３の手段が、第１の信号感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第１と第２の信号の集まりをシフトさせることを特徴とする装置。５１．請求項３８記載の装置において、第３の手段が、時間を合わせる目的で、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出してこれらの信号の集まりをシフトさせることにより時間整合を行うことを特徴とする装置。５２．請求項５１記載の装置において、第３の手段が、第１の信号感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出することを特徴とする装置。５３．生物学的事象から得た複合信号を生成するための方法おいて、この方法が第１の時間間隔中に第１のグループの感知器を使用して生物学的事象から得た第 1 の信号の集まりを入力するためのステップと、第１の時間間隔の後に続く第２の時間間隔中に、第１のグループに含まれている少なくとも１つの共通感知器と、第１のグループには含まれていないその他の感知器を持つ第２のグループの感知器を使用して生物学的事象から得た第２の信号の集まりを入力するためのステップと、少なくとも１つの共通感知器が感知した信号を使用して、第１と第２の信号の集まりを時間整合させ、複合信号を生成するためのステップから成ることを特徴とする方法。５４．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが呼吸信号から成ることを特徴とする方法。５５．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが電気図から成ることを特徴とする方法。５６．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが心電図から成ることを特徴とする方法。５７．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが組織のバイオポテンシャルから成ることを特徴とする方法。５８．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが圧力波から成ることを特徴とする方法。５９．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが胃筋電図から成ることを特徴とする方法。６０．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが筋電図から成ることを特徴とする方法。６１．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが脳電図から成ることを特徴とする方法。６２．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりがインピーダンス測定値から成ることを特徴とする方法。６３．請求項５３記載の方法において、第１と第２の信号の集まりが温度測定値から成ることを特徴とする方法。６４．請求項５３記載の方法において、時間整合のステップが、第 1 と第 2 の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号の集まりをシフトさせることを特徴とする方法。６５．請求項６４記載の方法において、時間整合のステップが、共通感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第１と第２の信号の集まりをシフトさせることを特徴とする方法。６６．請求項５３記載の方法において、時間整合のステップが、時間を合わせる目的で、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出してこれらの信号の集まりをシフトさせることを特徴とする方法。６７．請求項６６記載の方法において、時間整合のステップが、共通感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出することを特徴とする方法。６８．時間に相対して配置されている生物学的信号のサンプル値を伝達する第１、第２、及び第３の信号感知器からの生物学的信号を処理するための第１と第２の処理チャネルを使用した方法が、第１の時間間隔中に第 1 と第 2 の信号感知器を第１と第２の処理チャネルに結合して第１の生物学的信号の集まりを記録するステップと、第１の時間間隔とは異なる第２の時間間隔中に第１と第３の信号感知器を第１と第２の処理チャネルに結合して第 2 の生物学的信号の集まりを記録するステップと、第１の信号感知器が感知した生物学的信号を基にして第１と第２の生物学的信号の集まりを時間整合させて、第１、第２、及び第３の感知器が感知した生物学的信号から成る複合的な生物学的信号の集まりを作成するステップから成ることを特徴とする方法。６９．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が呼吸信号から成ることを特徴とする方法。７０．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が電気図から成ることを特徴とする方法。７１．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が心電図から成ることを特徴とする方法。７２．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が組織のバイオポテンシャルから成ることを特徴とする方法。７３．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が圧力波から成ることを特徴とする方法。７４．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が胃筋電図から成ることを特徴とする方法。７５．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が筋電図から成ることを特徴とする方法。７６．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が脳電図から成ることを特徴とする方法。７７．請求項６８記載の方法において、生物学的信号がインピーダンス測定値から成ることを特徴とする方法。７８．請求項６８記載の方法において、生物学的信号が温度測定値から成ることを特徴とする方法。７９．請求項６８記載の方法において、時間整合ステップが、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出することなくこれらの信号の集まりをシフトさせることを特徴とする方法。８０．請求項７９記載の方法において、時間整合ステップが、第１の信号感知器からの信号の最大傾斜位置に基づいて第１と第２の信号の集まりをシフトさせることを特徴とする方法。８１．請求項６８記載の装置において、時間整合ステップが、時間を合わせる目的で、第１と第２の信号の集まりの時間差を算出することによりこれらの信号の集まりをシフトさせることを特徴とする装置。８２．請求項８１記載の装置において、時間整合ステップが、第１の信号感知器からの信号のピークの時間差に基づいて時間差を算出することを特徴とする装置。