JPWO2005112751A1 - 診断方法とその装置、診断用プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
収集した心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成し、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出し、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、さらに前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、前記孤立数と重複数を用いて診断を行うことを特徴とする診断方法を提供する。
収集した心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成し、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出し、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記孤立数、重複数及び最大重複度を用いて診断を行うことを特徴とする診断方法を提供する。
収集した心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成し、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出し、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記求めた孤立数、重複数、及び最大重複度から10*(孤立数)/(重複数)/(最大重複度)を心状態量として求め、この心状態量を用いて診断を行うことを特徴とする診断方法を提供する。
計測端末装置の各々は、
心電計装置と、
この心電計装置により計測された心電図データを収集し送信用の心電図データを編集するためのデータ収集装置と、
このデータ収集装置により編集された心電図データをネットワークを介してセンター装置へ送信するための通信インタフェースとを備え、
センター装置は、
各計測端末装置から送信されてきた心電図データを受信するための通信インタフェースと、
この通信インタフェースにより受信された心電図データを格納するための記憶装置と、この記憶装置に格納された心電図データのピーク点の間隔をR−R間隔として検出し時系列データを生成するためのR−R間隔検出手段と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出するための特徴値算出手段と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、さらに前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、前記孤立数と重複数を用いて診断を行うための診断手段と、
を備えたことを特徴とする診断システムを提供する。
計測端末装置の各々は、
心電計装置と、
この心電計装置により計測された心電図データを収集し送信用の心電図データを編集するためのデータ収集装置と、
このデータ収集装置により編集された心電図データをネットワークを介してセンター装置へ送信するための通信インタフェースとを備え、
センター装置は、
各計測端末装置から送信されてきた心電図データを受信するための通信インタフェースと、
この通信インタフェースにより受信された心電図データを格納するための記憶装置と、この記憶装置に格納された心電図データのピーク点の間隔をR−R間隔として検出し時系列データを生成するためのR−R間隔検出手段と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出するための特徴値算出手段と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記孤立数、重複数及び前記最大重複度を用いて診断を行うための診断手段と、
を備えたことを特徴とする診断システムを提供する。
計測端末装置の各々は、
心電計装置と、
この心電計装置により計測された心電図データを収集し送信用の心電図データを編集するためのデータ収集装置と、
このデータ収集装置により編集された心電図データをネットワークを介してセンター装置へ送信するための通信インタフェースとを備え、
センター装置は、
各計測端末装置から送信されてきた心電図データを受信するための通信インタフェースと、
この通信インタフェースにより受信された心電図データを格納するための記憶装置と、この記憶装置に格納された心電図データのピーク点の間隔をR−R間隔として検出し時系列データを生成するためのR−R間隔検出手段と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出するための特徴値算出手段と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記孤立数、重複数及び前記最大重複度から10*(孤立数)/(重複数)/(最大重複度)を心状態量として求め、この心状態量を用いて診断を行うための診断手段と、
を備えたことを特徴とする診断システムを提供する。
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出する第2の手順と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、求めた孤立数及び重複数を診断用データとして出力する第3の手順と、
をコンピュータに実行させるための診断用プログラムを提供する。
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出する第2の手順と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、求めた孤立数、重複数及び最大重複度を診断用データとして出力する第3の手順と、
をコンピュータに実行させるための診断用プログラムを提供する。
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出する第2の手順と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、求めた孤立数、重複数及び最大重複度から10*(孤立数)/(重複数)/(最大重複度)を心状態量として求め、この心状態量を診断用データとして出力する第3の手順と、
をコンピュータに実行させるための診断用プログラムを提供する。
[図2]本発明の診断システムの構成例である。
[図3]特徴値算出処理のフローチャートである。
[図4]診断処理の概略フローチャートである。
[図5]図4のステップ401の詳細フローチャートである。
[図6]図4のステップ402の詳細フローチャートである。
[図7]データ収集時間を変えたときの心状態量μの変化例である。
3 R−R間隔検出部
5 特徴値算出部
7 診断部
8 表示部
Claims (9)
- 被検者の心電図データを所定の時間にわたってディジタル化して収集し、
収集した心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成し、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出し、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、さらに前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、前記孤立数と重複数を用いて診断を行うことを特徴とする診断方法。 - 被検者の心電図データを所定の時間にわたってディジタル化して収集し、
収集した心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成し、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出し、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記孤立数、重複数及び最大重複度を用いて診断を行うことを特徴とする診断方法。 - 被検者の心電図データを所定の時間にわたってディジタル化して収集し、
収集した心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成し、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出し、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記求めた孤立数、重複数、及び最大重複度から10*(孤立数)/(重複数)/(最大重複度)を心状態量として求め、この心状態量を用いて診断を行うことを特徴とする診断方法。 - センター装置と、このセンター装置にネットワークを介して接続された1または複数の計測端末装置とからなる診断システムであって、
計測端末装置の各々は、
心電計装置と、
この心電計装置により計測された心電図データを収集し送信用の心電図データを編集するためのデータ収集装置と、
このデータ収集装置により編集された心電図データをネットワークを介してセンター装置へ送信するための通信インタフェースとを備え、
センター装置は、
各計測端末装置から送信されてきた心電図データを受信するための通信インタフェースと、
この通信インタフェースにより受信された心電図データを格納するための記憶装置と、この記憶装置に格納された心電図データのピーク点の間隔をR−R間隔として検出し時系列データを生成するためのR−R間隔検出手段と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出するための特徴値算出手段と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、さらに前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、前記孤立数と重複数を用いて診断を行うための診断手段と、
を備えたことを特徴とする診断システム。 - センター装置と、このセンター装置にネットワークを介して接続された1または複数の計測端末装置とからなる診断システムであって、
計測端末装置の各々は、
心電計装置と、
この心電計装置により計測された心電図データを収集し送信用の心電図データを編集するためのデータ収集装置と、
このデータ収集装置により編集された心電図データをネットワークを介してセンター装置へ送信するための通信インタフェースとを備え、
センター装置は、
各計測端末装置から送信されてきた心電図データを受信するための通信インタフェースと、
この通信インタフェースにより受信された心電図データを格納するための記憶装置と、この記憶装置に格納された心電図データのピーク点の間隔をR−R間隔として検出し時系列データを生成するためのR−R間隔検出手段と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出するための特徴値算出手段と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記孤立数、重複数及び前記最大重複度を用いて診断を行うための診断手段と、
を備えたことを特徴とする診断システム。 - センター装置と、このセンター装置にネットワークを介して接続された1または複数の計測端末装置とからなる診断システムであって、
計測端末装置の各々は、
心電計装置と、
この心電計装置により計測された心電図データを収集し送信用の心電図データを編集するためのデータ収集装置と、
このデータ収集装置により編集された心電図データをネットワークを介してセンター装置へ送信するための通信インタフェースとを備え、
センター装置は、
各計測端末装置から送信されてきた心電図データを受信するための通信インタフェースと、
この通信インタフェースにより受信された心電図データを格納するための記憶装置と、この記憶装置に格納された心電図データのピーク点の間隔をR−R間隔として検出し時系列データを生成するためのR−R間隔検出手段と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出するための特徴値算出手段と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、前記孤立数、重複数及び前記最大重複度から10*(孤立数)/(重複数)/(最大重複度)を心状態量として求め、この心状態量を用いて診断を行うための診断手段と、
を備えたことを特徴とする診断システム。 - 所定の時間にわたってディジタル化して収集された被検者の心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成する第1の手順と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出する第2の手順と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、求めた孤立数及び重複数を診断用データとして出力する第3の手順と、
をコンピュータに実行させるための診断用プログラム。 - 所定の時間にわたってディジタル化して収集された被検者の心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成する第1の手順と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出する第2の手順と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、求めた孤立数、重複数及び最大重複度を診断用データとして出力する第3の手順と、
をコンピュータに実行させるための診断用プログラム。 - 所定の時間にわたってディジタル化して収集された被検者の心電図データに現れるピーク点の間隔を検出することにより時系列データを生成する第1の手順と、
その各々が前記時系列データの要素数よりも少ない個数の連続した要素からなる部分列であって、その先頭要素を前記時系列データの先頭要素から順次1要素ずつずらして構成された部分列の系列を生成し、該部分列の各々について当該部分列の要素の平均値と各要素から当該部分列の先頭要素を差し引いた値の平均値との2値組からなる特徴値組を算出する第2の手順と、
あらかじめ格子状に分割された二次元平面へ前記特徴値組をプロットしたとき、ある特徴値組が存在する格子内に他の特徴値組が1つも存在しないような特徴値組の個数を孤立数として求め、前記特徴値組の総個数から前記孤立数を差し引いた値を重複数として求め、さらにもっとも多くの特徴値組が存在する格子の特徴値組の個数を最大重複度として求め、求めた孤立数、重複数及び最大重複度から10*(孤立数)/(重複数)/(最大重複度)を心状態量として求め、この心状態量を診断用データとして出力する第3の手順と、
をコンピュータに実行させるための診断用プログラム。
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