WO2015145625A1 - 生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラム - Google Patents

生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラム Download PDF

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electrocardiogram
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伸生 八重樫
州博 岡村
拓哉 伊藤
邦博 小出
美雪 遠藤
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国立大学法人東北大学
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    • A61B5/366—Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening

Definitions

  • the present invention relates to a biological state estimation device, a biological state estimation method, and a biological state estimation program.
  • An electrocardiogram signal representing a change in electromotive force is estimated by measuring a potential signal representing a change in potential on the surface via an electrode attached to the surface of the living body.
  • the electrocardiogram signal includes a wave having a peak called a P wave WP, a Q wave WQ, an R wave WR, an S wave WS, and a T wave WT for each beat.
  • the time interval between the peaks of each wave is used for disease diagnosis or examination.
  • the heart rate is measured by acquiring the time interval between the peaks of the continuous R wave WR.
  • a biological state estimation device that acquires information representing a biological state is known.
  • the biological state estimation device described in Patent Document 1 acquires an RR interval that is a time interval between successive R wave peaks based on an electrocardiogram signal of the biological body. Furthermore, the biological state estimating device calculates an average value of the acquired RR intervals.
  • the biological state estimating apparatus calculates a first parameter based on a deviation from the average value for each of the RR intervals smaller than the average value among the acquired RR intervals. Furthermore, the biological state estimating device calculates a second parameter based on a deviation from the average value for each of the RR intervals larger than the average value among the acquired RR intervals. Then, the biological state estimation device acquires the ratio of the first parameter and the second parameter as information representing the asymmetry of the RR interval.
  • the ratio of the first parameter and the second parameter may be the same in two states where the probability distribution of the RR interval is relatively different.
  • the ratio between the first parameter and the second parameter may not represent the probability distribution of the RR interval with sufficiently high accuracy. Therefore, there is a possibility that the biological state estimation apparatus cannot acquire information that represents the state of the biological body with high accuracy.
  • One of the objects of the present invention is to solve the above-described problem that information indicating the state of a living body with high accuracy may not be obtained.
  • the living body state estimation device acquires information representing the state of the living body.
  • the biological state estimation device includes an electrocardiogram signal acquisition unit that acquires an electrocardiogram signal of the living body, and a probability distribution with respect to a reference wave interval that is a time interval between peaks of a predetermined reference wave that is continuous in the acquired electrocardiogram signal.
  • An information acquisition unit that acquires, as the information, a parameter that specifies a predetermined function that represents
  • the biological state estimation method acquires information representing a biological state. Further, the biological state estimation method acquires an electrocardiogram signal of the living body, and a predetermined function representing a probability distribution with respect to a reference wave interval that is a time interval between peaks of a predetermined reference wave continuous in the acquired electrocardiogram signal. Is acquired as the above information.
  • the biological state estimation program is a program for causing a computer to execute a process of acquiring information representing a biological state. Furthermore, the biological state estimation program acquires the electrocardiogram signal of the living body to the computer, and obtains a probability distribution with respect to a reference wave interval that is a time interval between successive peaks of a predetermined reference wave in the acquired electrocardiogram signal. A process for acquiring a parameter specifying a predetermined function to be expressed as the information is executed.
  • information representing the biological state with high accuracy can be acquired.
  • the fetal state estimation device 1 includes a measurement unit 10, a processing unit 20, and an output unit 30.
  • the fetal state estimation device 1 is an example of a biological state estimation device.
  • the measurement unit 10 includes electrodes 11 to 15. 2 shows an example in which the measurement unit 10 includes five electrodes. However, the number of electrodes included in the measurement unit 10 may be four or less, or may be six or more. Good. Each electrode 11-15 is attached to the abdominal surface (eg skin) MBS of the maternal MB during pregnancy.
  • the measurement unit 10 measures a biopotential signal representing a change in potential on the surface MBS of the mother MB via the electrodes 11 to 15.
  • the bioelectric potential signal includes a maternal electrocardiogram basic signal caused by the heart beat of the mother MB, a maternal electromyogram basic signal caused by the activity of the muscle fiber of the mother MB, and the heart of the fetus CB housed in the uterus of the mother MB. This is a signal in which a basic fetal electrocardiogram signal, noise, and the like resulting from pulsation are superimposed.
  • the processing unit 20 processes the biopotential signal measured by the measuring unit 10. As illustrated in FIG. 3, the function of the processing unit 20 includes an electrocardiogram signal acquisition unit 210, an information acquisition unit 220, and a biological state determination unit 230.
  • the processing unit 20 includes a processing device (for example, a CPU (Central Processing Unit) or DSP (Digital Signal Processor)) and a storage device, and a fetal state estimation program stored in advance in the storage device. Each function is realized by executing. Note that the processing unit 20 may realize at least a part of the functions by an integrated circuit (for example, LSI (Large Scale Integration)).
  • LSI Large Scale Integration
  • the electrocardiogram signal acquisition unit 210 acquires the electrocardiogram signal of the fetus CB in the mother MB based on the biopotential signal measured by the measurement unit 10.
  • the electrocardiogram signal acquisition unit 210 includes a rotation angle estimation unit 211 and an electrocardiogram signal estimation unit 212.
  • the rotation angle estimation unit 211 extracts a fetal electrocardiogram basic signal from the bioelectric potential signal measured by the measurement unit 10 by using an independent component analysis (ICA) method.
  • ICA independent component analysis
  • the ICA method is a natural gradient method, a FastICA method, or a reference system ICA method.
  • the reference system ICA method generates a reference signal based on a heartbeat period signal that represents the period of the heartbeat of the fetus, A fetal electrocardiogram basic signal is extracted from a biopotential signal based on the bioelectric potential signal.
  • the heartbeat cycle signal may be generated based on the biopotential signal.
  • the heartbeat cycle signal may be a signal measured by an ultrasonic sensor.
  • the rotation angle estimation unit 211 may extract the fetal electrocardiogram basic signal after performing a reduction process for reducing the maternal electrocardiogram basic signal on the measured bioelectric potential signal.
  • the rotation angle estimation unit 211 estimates the maternal electrocardiogram basic signal via an electrode (not shown) attached to the chest of the maternal MB, and performs the reduction process based on the estimated maternal electrocardiogram basic signal. May be executed.
  • the rotation angle estimation unit 211 may extract a fetal electrocardiogram basic signal after reducing noise by applying a bandpass filter.
  • the rotation angle estimation unit 211 may use a band pass filter having a band from 20 Hz to 30 Hz as a pass band.
  • FIG. 4 shows two biopotential signals C10 and C11 measured in two states in which the positions of the electrodes with respect to the heart are different from each other when the changes in electromotive force are the same. For example, as shown in FIG. 4, the magnitude and timing of the peak of each wave change according to the position of the electrode with respect to the heart.
  • the fetus CB rotates with respect to the mother MB in a relatively short time. Therefore, with the rotation of the fetus CB, in the biopotential signal measured through the electrodes 11 to 15 attached to the surface MBS of the mother MB, the manner in which the change in the electromotive force of the fetus CB appears easily changes.
  • the fetal state estimation device 1 estimates the rotation angle of the fetus CB relative to the mother MB, and based on the estimated rotation angle, the fetal CB electrocardiogram signal (fetal electrocardiogram) with respect to a predetermined reference rotation angle. Signal).
  • the fetal electrocardiogram signal fetal electrocardiogram
  • the manner in which changes in the electromotive force of the fetus CB appear is constant. Therefore, information representing the state of the fetus CB with high accuracy can be acquired based on the fetal electrocardiogram signal.
  • the rotation angle estimation unit 211 estimates the rotation angle of the fetus CB with respect to the mother MB based on the extracted fetal electrocardiogram basic signal. Hereinafter, estimation of the rotation angle will be described.
  • a right-handed orthogonal coordinate system is used as shown in FIG.
  • This orthogonal coordinate system has the front direction of the fetus CB as the y-axis, the lower direction of the fetus CB as the z-axis, and the left direction of the fetus CB as the x-axis.
  • the rotation angle ⁇ with respect to the fetus CB is an angle rotated counterclockwise from the x axis when the fetus CB is viewed in the positive direction of the z axis.
  • the rotational movement of the fetus CB is a movement that rotates about the direction along the z axis as the central axis of rotation.
  • the fetal state estimation device 1 may be applied when the vertical direction of the fetus CB is different from the vertical direction of the mother MB.
  • ECG ⁇ ( ⁇ ) when the fetus CB is viewed in the direction in which the negative direction of the x-axis is rotated by the rotation angle ⁇ is expressed as Equation 1.
  • the ⁇ represents time.
  • the fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ) may be regarded as a signal representing an electrocardiogram obtained by projecting the vector electrocardiogram onto the left side surface of the fetus CB.
  • the fetal electrocardiogram signal ECG y ( ⁇ ) may be regarded as a signal representing an electrocardiogram obtained by projecting a vector electrocardiogram onto the front of the fetus CB.
  • the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ) extracted by the rotation angle estimation unit 211 has an average value of 0 and a variance of Normalized to be 1.
  • the rotation angle estimation unit 211 estimates a pulsation period that is a period corresponding to the pulsation based on the extracted fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ) for each pulsation of the heart of the fetus CB.
  • the rotation angle estimator 211 determines that the absolute value of the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ) (potential in this example) is smaller than a predetermined first threshold value. A certain point in time (for example, a point in the middle of the period) within the longer duration is estimated as the boundary point.
  • the rotation angle estimator 211 has a maximum peak time point that is a time point at which the value of the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ) is maximized in a period between two consecutive boundary time points among the estimated boundary time points. ⁇ max0 is acquired.
  • the rotational angle estimation unit 211 starting from just before the time half the time of pulsation cycle from the maximum peak point tau max0, and, from the maximum peak point tau max0 at a later time by half the time of pulsation cycles
  • the period that ends is estimated as the pulsation period.
  • the pulsation period may be obtained by obtaining an autocorrelation with respect to the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ). In this way, the rotation angle estimation unit 211 estimates the pulsation period for each pulsation of the heart of the fetus CB.
  • the rotation angle estimation unit 211 estimates the rotation angle ⁇ for each of the estimated pulsation periods.
  • the rotation angle estimation unit 211 holds in advance a relationship (first relationship) between the rotation angle and the signal feature amount.
  • the signal feature amount is a parameter calculated based on the maximum value and the minimum value of the fetal electrocardiogram basic signal in the QRS wave period that is a period corresponding to the QRS wave in the pulsation period.
  • the QRS wave is composed of a Q wave, an R wave, and an S wave.
  • the signal feature amount R ( ⁇ ) is expressed by Equation 2.
  • ⁇ max ( ⁇ ) represents a time point (QRS wave period maximum peak time point) in which the fetal electrocardiogram basic signal has a maximum value in the QRS wave period.
  • ⁇ min ( ⁇ ) represents a time point (QRS wave period minimum peak time point) in which the fetal electrocardiogram basic signal has a minimum value in the QRS wave period.
  • the QRS wave period is an example of a target period.
  • the QRS wave period maximum peak time ⁇ max ( ⁇ ) is expressed by Expression 3
  • the QRS wave period minimum peak time ⁇ min ( ⁇ ) is expressed by Expression 4.
  • T QRS represents the length of the QRS wave period.
  • T QRS is set to a value obtained by multiplying the pulsation period by a predetermined coefficient (for example, 1/5).
  • the first relationship is determined based on the reference signal (reference fetal electrocardiogram signal) of the fetal electrocardiogram signal expressed by Expressions 5 to 7.
  • ECG x0 ( ⁇ ) represents a reference fetal electrocardiogram signal when the fetus CB is viewed in the negative direction of the x-axis.
  • ECG y0 ( ⁇ ) represents a reference fetal electrocardiogram signal when the fetus CB is viewed in the negative direction of the y-axis.
  • ECG z0 ( ⁇ ) represents a reference fetal electrocardiogram signal when the fetus CB is viewed in the negative direction of the z-axis.
  • the reference fetal electrocardiogram signal is represented by the sum of Gaussian functions.
  • ⁇ i x , ⁇ i x , b i x , ⁇ i y , ⁇ i y , b i y , ⁇ i z , ⁇ i z , and b i z are parameters that specify a Gaussian function.
  • electrocardiogram signals described in “fetal ECG signals”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2007, Article ID 43407) are used as reference fetal electrocardiogram signals.
  • the first relationship with the reference fetal electrocardiogram signal described above is determined as shown in FIG.
  • FIG. 9A the relationship between the rotation angle ⁇ and the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) is represented by a broken line, and the rotation angle ⁇ and the QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ).
  • the relationship between is represented by a solid line.
  • FIG. 9B the relationship between the rotation angle ⁇ and the signal feature amount R ( ⁇ ) is represented by a solid line.
  • np and a range of rotation angle ⁇ (maximum peak preceding range) ⁇ pn in which QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) is smaller than QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ) exist.
  • the rotation angle ⁇ and the signal feature amount R ( ⁇ ) correspond one-to-one.
  • the rotation angle ⁇ and the signal feature amount R ( ⁇ ) correspond one-to-one.
  • the first relationship may be determined based on an empirical rule.
  • the rotation angle estimation unit 211 determines the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) and the QRS wave period minimum for each of the estimated pulsation periods based on the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ). The peak time ⁇ min ( ⁇ ) is acquired.
  • the rotation angle estimation unit 211 obtains the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) and the QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ) for each of the estimated pulsation periods. Then, a signal feature amount R ( ⁇ ) is calculated based on the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ).
  • the rotation angle estimation unit 211 determines the rotation angle ⁇ based on the first relationship held for each estimated pulsation period and the calculated signal feature R ( ⁇ ). Is estimated.
  • the rotation angle estimation unit 211 is held when the acquired QRS wave period maximum peak time ⁇ max ( ⁇ ) is larger than the acquired QRS wave period minimum peak time ⁇ min ( ⁇ ).
  • the rotation angle ⁇ is estimated based on the portion corresponding to the minimum peak preceding range ⁇ np and the calculated signal feature amount R ( ⁇ ) in the first relationship.
  • the rotation angle estimation unit 211 holds the first QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) that is held when the acquired QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ) is smaller than the acquired QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ).
  • the rotation angle ⁇ is estimated based on the portion corresponding to the maximum peak preceding range ⁇ pn and the calculated signal feature amount R ( ⁇ ). In this way, the rotation angle estimation unit 211 estimates the rotation angle ⁇ for each pulsation period.
  • the maximum peak time ⁇ max0 in the fetal electrocardiogram basic signal changes according to the rotation angle ⁇ .
  • a dashed curve C20 represents a reference fetal electrocardiogram signal when the rotation angle is 0 (when the fetus CB is viewed in the negative direction of the x axis), and a solid curve C21 represents the rotation angle.
  • the reference fetal electrocardiogram signal when the value is different from 0 is represented.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 estimates again the time point that is the center of the pulsation period for each of the estimated pulsation periods based on the rotation angle ⁇ estimated by the rotation angle estimation unit 211.
  • the pulsation period is estimated again based on the re-estimated time.
  • a dotted curve C22 is a curve obtained by translating the curve C21 on the time axis by the correction amount at the time point that is the center of the pulsation period.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 holds in advance a relationship (second relationship) between the rotation angle and the maximum peak time point change rate.
  • the maximum peak time point change rate includes the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) when the rotation angle is ⁇ and the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0 when the rotation angle is 0. ) And the parameters calculated based on the above.
  • the maximum peak time point change rate S ( ⁇ ) is expressed by Equation 8.
  • the second relationship is determined based on the reference fetal electrocardiogram signal expressed by the above formulas 5 to 7. Therefore, the second relationship is determined as shown in FIG. Note that the second relationship may be determined based on an empirical rule.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 determines the rotation angle ⁇ estimated by the rotation angle estimation unit 211 and the second relationship held for each of the pulsation periods estimated by the rotation angle estimation unit 211. Based on this, the maximum peak time point change rate S ( ⁇ ) is acquired.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 rotates based on the acquired maximum peak time point change rate S ( ⁇ ) and Equation 9 for each of the pulsation periods estimated by the rotation angle estimation unit 211.
  • the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) when the angle is 0 is calculated.
  • the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) is an example of the maximum value time point.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 uses the calculated QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) for each of the pulsation periods estimated by the rotation angle estimation unit 211 as the center of the pulsation period. Estimate as In this manner, the electrocardiogram signal estimation unit 212 re-estimates the time point that is the center of the pulsation period.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 has a time point that is half the time of the pulsation period before the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) with respect to each of the pulsation periods estimated by the rotation angle estimation unit 211. And a period that ends at a time point half the pulsation period after the QRS wave period maximum peak time ⁇ max (0) is re-estimated as a pulsation period.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 determines the fetal CB for a predetermined reference rotation angle based on the re-estimated pulsation period, the rotation angle ⁇ estimated by the rotation angle estimation unit 211, and the fetal electrocardiogram basic signal. An electrocardiogram signal (fetal electrocardiogram signal) is estimated.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 uses the first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ) when the rotation angle is 0 and the second fetal electrocardiogram signal ECG y when the rotation angle is 3 ⁇ / 2. ( ⁇ ) is estimated.
  • the first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ) is an example of an electrocardiogram signal of the fetus CB with respect to 0 as the first reference rotation angle.
  • the second fetal electrocardiogram signal ECG y ( ⁇ ) is an example of an electrocardiogram signal of the fetus CB with respect to 3 ⁇ / 2 as the second reference rotation angle.
  • p signal values included in each of the re-estimated pulsation periods can be interpreted as p-dimensional vectors.
  • p represents a natural number and is also called a sample number.
  • the p signal values included in each of the plurality of beat periods are represented by one point in the p-dimensional space. Therefore, the fetal electrocardiogram basic signal forms a set of points in the p-dimensional space that is the same as the number of pulsation periods included in the fetal electrocardiogram basic signal.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 performs the principal component analysis on the set of points representing the fetal electrocardiogram basic signal in the p-dimensional space, so that the first principal component vector and the second component orthogonal to each other are obtained. Get the principal component vector of.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 for each re-estimated pulsation period, of the first principal component u ⁇ 1 and the second principal component u ⁇ 2 of the fetal electrocardiogram basic signal in the pulsation period.
  • the first principal component u ⁇ 1 is a component in the direction along the first principal component vector in the fetal electrocardiogram basic signal in the pulsation period.
  • the second principal component u ⁇ 2 is a component in the direction along the second principal component vector in the fetal electrocardiogram basic signal in the pulsation period.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 estimates a first rotation angle ⁇ 1 corresponding to the first principal component vector and a second rotation angle ⁇ 2 corresponding to the second principal component vector.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 calculates the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) and the QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ) for the signal represented by the first principal component vector.
  • the signal feature amount R ( ⁇ ) is calculated based on the QRS wave period maximum peak time ⁇ max ( ⁇ ) and the QRS wave period minimum peak time ⁇ min ( ⁇ ).
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 estimates the first rotation angle ⁇ 1 based on the held first relationship and the calculated signal feature amount R ( ⁇ ).
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 estimates the second rotation angle ⁇ 2 with respect to the signal represented by the second principal component vector.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 performs scaling based on Equation 10 and Equation 11.
  • E [X] represents the average of X.
  • V [X] represents the variance of X.
  • ECG [theta] 10 represents the reference fetal electrocardiogram signal when viewed fetal CB negative direction of the x-axis the first rotation angle theta 1 only toward the rotated direction.
  • ECG? 20 represents a reference fetal electrocardiogram signal when viewed fetal CB negative direction of the x-axis the second rotation angle theta 2 only toward the rotated direction.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 has the first principal component ECG ⁇ 1 and the second principal component ECG ⁇ 2 after scaling, the estimated first rotation angle ⁇ 1 and second rotation angle ⁇ 2 , , The first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ) and the second fetal electrocardiogram signal ECG y ( ⁇ ) are estimated.
  • the electrocardiogram signal estimation unit 212 generates a vector electrocardiogram based on the estimated first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ) and the estimated second fetal electrocardiogram signal ECG y ( ⁇ ). May be.
  • the information acquisition unit 220 acquires biological state information representing the state of the fetus CB based on the first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ) estimated by the electrocardiogram signal estimation unit 212.
  • the information acquisition unit 220 instead of the first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ), or, in addition to the first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ), a second fetal electrocardiogram signal ECG y (tau ) To obtain biological state information.
  • the information acquisition unit 220 acquires an RR interval that is a time interval between peaks of consecutive R waves in the first fetal electrocardiogram signal ECG x ( ⁇ ).
  • the RR interval is a time interval between a certain R wave peak and an R wave peak following the R wave.
  • the R wave is an example of a reference wave
  • the RR interval is an example of a reference wave interval.
  • the information acquisition unit 220 acquires each RR interval included in the acquisition period for each of a plurality of different acquisition periods.
  • the length of each acquisition period is set such that the number of RR intervals included in the acquisition period is a number within a predetermined range (for example, a range from 300 to 400, etc.).
  • the length of each predetermined period may be a predetermined acquisition time (for example, 1 minute, 5 minutes, 10 minutes, etc.). In this case, the length of the acquisition period may be constant. Note that the length of the acquisition period may be different for each acquisition period.
  • the plurality of acquisition periods are set such that a part of each of the plurality of acquisition periods overlaps a part of another acquisition period.
  • the plurality of acquisition periods start at a time after each acquisition period by a predetermined offset time (in this example, a time corresponding to 100 heart rates) from the time when the immediately preceding acquisition period starts. Set to do.
  • the heart rate is the number of times the heart of the fetus CB beats.
  • the plurality of acquisition periods may be set such that a predetermined non-acquisition period is provided between each acquisition period and the acquisition period immediately after the acquisition period.
  • the length of the non-acquisition period may be constant. Note that the length of the non-acquisition period may be different for each non-acquisition period.
  • FIG. 12 is a graph showing an example of a change in the RR interval with respect to the heart rate.
  • the information acquisition unit 220 acquires, for each of a plurality of acquisition periods, a frequency distribution representing the frequency with which the RR interval included in the class range exists for each class range based on the acquired RR interval.
  • the information acquisition unit 220 sets a plurality of class ranges obtained by dividing the distribution range including the acquired RR interval.
  • the width of the class range is constant. Note that the width of the class range may be different for each class range.
  • the information acquisition unit 220 acquires the frequency distribution by counting the number of RR intervals included in the class range for each of the plurality of acquisition periods.
  • the information acquisition unit 220 acquires a normalized frequency distribution based on the acquired frequency distribution for each of a plurality of acquisition periods.
  • the normalized frequency distribution is a frequency distribution normalized so that the sum of products of the width of the class range and the frequency for the class range is 1.
  • FIG. 13 is a graph showing an example of the normalized frequency distribution with respect to the RR interval of the fetus CB at the 23rd week of pregnancy.
  • a rectangle FD1 indicated by hatching indicates an example of a normalized frequency distribution when the state of the fetus CB is normal.
  • a rectangle FD2 indicated by cross hatching represents an example of a normalized frequency distribution when the state of the fetus CB is abnormal.
  • the information acquisition unit 220 acquires a function specifying parameter for specifying a predetermined function representing a probability distribution with respect to the RR interval based on the acquired normalized frequency distribution for each of a plurality of acquisition periods.
  • the predetermined function representing the probability distribution is a probability density function.
  • this function is a probability density function g ⁇ (z) that represents a general extreme value distribution, which is expressed by Expressions 13 to 15.
  • z represents the RR interval as a random variable.
  • ⁇ represents a position parameter
  • ⁇ represents a scale parameter
  • ⁇ represents a shape parameter.
  • the position parameter ⁇ , the scale parameter ⁇ , and the shape parameter ⁇ are examples of function specifying parameters.
  • Equation 13 represents the probability density function g ⁇ (z) when the shape parameter ⁇ is not 0 and the random variable z satisfies the condition represented by Equation 14.
  • Equation 15 represents the probability density function g ⁇ (z) when the shape parameter ⁇ is zero.
  • the probability distribution for the RR interval is well represented by the general extreme value distribution. Therefore, the shape parameter ⁇ of the general extreme value distribution represents the state of the fetus CB with high accuracy. For this reason, according to the fetal state estimation device 1 according to the first embodiment, information representing the state of the fetus CB with high accuracy can be acquired.
  • the shape parameter ⁇ is an example of biological state information.
  • the biological state information may be any one of the position parameter ⁇ , the scale parameter ⁇ , and the shape parameter ⁇ , or any combination thereof.
  • the information acquisition unit 220 estimates the function specifying parameter by using the maximum likelihood method.
  • the information acquisition unit 220 may estimate the function specifying parameter by using a method different from the maximum likelihood method such as the least square method.
  • a solid curve PDF1 represents the probability density function g ⁇ (z) specified by the function specifying parameter acquired for the normalized frequency distribution FD1 when the state of the fetus CB is normal.
  • a dotted curve PDF2 represents the probability density function g ⁇ (z) specified by the function specifying parameter acquired for the normalized frequency distribution FD2 when the state of the fetus CB is abnormal. .
  • FIG. 14 is a graph showing an example of the shape parameter ⁇ for each of a plurality of acquisition periods when the state of the fetus CB at 23 weeks of pregnancy is normal.
  • FIG. 15 is a graph showing an example of the shape parameter ⁇ for each of a plurality of acquisition periods when the state of the fetus CB at the 23rd week of pregnancy is abnormal.
  • the biological state determination unit 230 determines that the state of the fetus CB is abnormal when the shape parameter ⁇ acquired by the information acquisition unit 220 has a positive value. On the other hand, the biological state determination unit 230 determines that the state of the fetus CB is normal when the shape parameter ⁇ acquired by the information acquisition unit 220 has a negative value.
  • the biological state determination unit 230 determines that the state of the fetus CB is abnormal when the shape parameter ⁇ is equal to or greater than a predetermined positive determination threshold (for example, 0.1), and the shape parameter ⁇ is greater than the determination threshold. May be determined that the state of the fetus CB is normal.
  • a predetermined positive determination threshold for example, 0.1
  • the biological state determination unit 230 also determines the frequency with which the shape parameter ⁇ has a positive value, the number of consecutive acquisition periods in which the shape parameter ⁇ has a positive value, the average value of the shape parameter ⁇ , or the variance of the shape parameter ⁇ . May be determined that the condition of the fetus CB is abnormal.
  • the biological state determination unit 230 may determine whether or not the state of the fetus CB is normal based on information entropy with respect to the time series data of the shape parameter ⁇ . For example, the biological state determination unit 230 uses the shape parameters ⁇ 0 , ⁇ 1 ,..., ⁇ m for each of the m acquisition periods and the m time-series data ⁇ 0 , ⁇ 1 ,. The information entropy H for the m pieces of time series data ⁇ 0 , ⁇ 1 ,..., ⁇ m of the shape parameter ⁇ may be calculated based on Expression 16. m represents an integer of 2 or more.
  • the biological state determination unit 230 calculates information entropy every time the shape parameter ⁇ is newly acquired. Furthermore, the biological state determination unit 230 determines that the state of the fetus CB is abnormal when the calculated information entropy is larger than a previously calculated value by a predetermined increase threshold (for example, 0). judge.
  • a predetermined increase threshold for example, 0
  • the biological state determination unit 230 may determine whether or not the state of the mother MB is normal instead of the state of the fetus CB or in addition to the state of the fetus CB.
  • the output unit 30 outputs information representing the determination result by the biological state determination unit 230.
  • the output unit 30 may output (for example, display on a display) information (for example, a graph) indicating a change with respect to time of the biological state information acquired by the information acquisition unit 220.
  • the output unit 30 may store the information in a storage device in addition to the information output or instead of the information output.
  • each electrode 11-15 is attached to the surface (eg skin) MBS of the abdomen of the maternal MB during pregnancy.
  • the fetal state estimation device 1 extracts a fetal electrocardiogram basic signal from the bioelectric potential signal measured by the measurement unit 10 by using an independent component analysis method (step S101 in FIG. 16). Next, the fetal state estimation device 1 estimates the boundary time point, and the value of the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ) is maximized in the period between two consecutive boundary time points among the estimated boundary time points. The maximum peak time point ⁇ max0 that is the time point is acquired (step S102 in FIG. 16).
  • fetal state estimating device 1 starts only from a previous point in time half the time of pulsation cycle from the maximum peak point tau max0, and, from the maximum peak point tau max0 at a later time by half the time of pulsation cycles The period that ends is estimated as the pulsation period (step S103 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 acquires the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) and the QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ) for each of the estimated pulsation periods. The fetal state estimation device 1 then obtains the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max ( ⁇ ) and the QRS wave period minimum peak time point ⁇ min ( ⁇ ) for each of the estimated pulsation periods. Then, a signal feature amount R ( ⁇ ) is calculated based on the fetal electrocardiogram basic signal u ⁇ ( ⁇ ) (step S104 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 calculates the rotation angle ⁇ based on the first relationship held for each estimated pulsation period and the calculated signal feature R ( ⁇ ). Estimation is performed (step S105 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 determines the maximum peak time point change rate S ( ⁇ ) based on the estimated rotation angle ⁇ and the held second relationship for each of the estimated pulsation periods. ) To get. Furthermore, the fetal state estimation device 1 uses the QRS wave period maximum peak when the rotation angle is 0 based on the acquired maximum peak time point change rate S ( ⁇ ) for each of the estimated pulsation periods. The time ⁇ max (0) is calculated. Next, the fetal state estimation device 1 estimates the calculated QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) as the time point that is the center of the pulsation period (step S106 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 starts from a time point that is half the pulsation period before the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) for each estimated pulsation period, and A period ending at a time point after half the pulsation period from the QRS wave period maximum peak time point ⁇ max (0) is estimated again as a pulsation period (step S107 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 estimates a fetal electrocardiogram signal with respect to the reference rotation angle based on the re-estimated pulsation period, the estimated rotation angle ⁇ , and the extracted fetal electrocardiogram basic signal ( Step S108 in FIG.
  • the fetal state estimation device 1 estimates the first fetal electrocardiogram signal with respect to the first reference rotation angle and the second fetal electrocardiogram signal with respect to the second reference rotation angle.
  • the fetal state estimation device 1 acquires an RR interval for each of a plurality of acquisition periods based on the estimated first fetal electrocardiogram signal. Next, the fetal state estimation device 1 acquires a frequency distribution with respect to the RR interval based on the acquired RR interval for each of the plurality of acquisition periods. Further, the fetal state estimation device 1 acquires a normalized frequency distribution based on the acquired frequency distribution for each of a plurality of acquisition periods (step S109 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 acquires a function specifying parameter based on the acquired normalized frequency distribution for each of a plurality of acquisition periods (step S110 in FIG. 16). Then, the fetal state estimation device 1 determines whether or not the state of the fetus CB is normal based on the acquired function specifying parameter (step S111 in FIG. 16).
  • the fetal state estimation device 1 uses, as information representing the state of the fetus CB, the parameter that specifies the probability density function representing the probability distribution with respect to the RR interval in the acquired electrocardiogram signal. get. According to this, information representing the state of the fetus CB with high accuracy can be acquired.
  • the fetal state estimation device 1 rotates the fetus CB with respect to the maternal MB of the fetus CB for each heart beat based on a bioelectric potential signal representing a change in potential on the surface MBS of the maternal MB. Estimate the angle. In addition, the fetal state estimation device 1 estimates an electrocardiogram signal with respect to a predetermined reference rotation angle based on the bioelectric potential signal and the estimated rotation angle.
  • the manner in which the change in the electromotive force of the fetus CB appears depends on the rotation angle of the fetus CB with respect to the mother MB. Therefore, according to the fetal state estimation device 1 according to the first embodiment, it is possible to acquire an electrocardiogram signal in which the variation of the aspect in which the change in the electromotive force of the fetus CB appears in the electrocardiogram signal is suppressed. As a result, information representing the state of the fetus CB with high accuracy can be acquired.
  • the fetal state estimation device 1 estimates an electrocardiogram basic signal caused by the heart beat of the fetus CB. Further, the fetal state estimation device 1 calculates a predetermined signal feature amount based on the maximum value and the minimum value in a predetermined target period of the estimated electrocardiogram basic signal for each heart beat of the fetus CB. In addition, the fetal state estimation device 1 estimates the rotation angle based on the calculated signal feature amount for each heart beat of the fetus CB.
  • the relationship between the maximum value and the minimum value of the electrocardiogram basic signal in a predetermined target period for each heart beat of the fetus CB well represents the rotation angle of the fetus CB with respect to the mother MB. Therefore, according to the fetal state estimation device 1 according to the first embodiment, the rotation angle of the fetus CB with respect to the mother MB can be estimated with high accuracy.
  • the fetal state estimation device 1 includes, for each heartbeat of the fetus CB, the estimated ECG basic signal having the maximum value in the target period and the estimated rotation angle. Based on this, a maximum value time point, which is a time point when the electrocardiogram signal with respect to a predetermined reference rotation angle has a maximum value, is estimated. In addition, the fetal state estimation device 1 estimates an electrocardiogram signal based on the estimated maximum time point, the estimated rotation angle, and the estimated electrocardiogram basic signal.
  • the manner in which the change in the electromotive force of the fetus CB appears varies depending on the rotation angle of the fetus CB with respect to the mother MB. Therefore, according to the fetal state estimation device 1 according to the first embodiment, it is possible to estimate the maximum time point at which the electrocardiogram signal has the maximum value for each heart beat of the fetus CB with high accuracy. As a result, the electrocardiogram signal can be estimated with high accuracy based on the estimated maximum value time point. Therefore, information representing the state of the fetus CB with high accuracy can be acquired.
  • the fetal state estimation device 1 estimates an electrocardiogram basic signal by an independent component analysis method. According to this, the electrocardiogram basic signal can be estimated with high accuracy.
  • the fetal state estimation device 1 may be used for a fetus CB in a week before the 23rd week of pregnancy or a week after the 23rd week of pregnancy. Moreover, although the fetal state estimation apparatus 1 has acquired biological state information based on an electrocardiogram signal with respect to a predetermined reference rotation angle, the fetal state estimation device 1 may acquire biological state information based on an electrocardiogram basic signal.
  • the fetal state estimation apparatus 1 was used for the fetus CB.
  • the biological condition estimation apparatus according to the present invention may be used for a human after birth (newborn, infant, infant, child, adult, etc.).
  • the biological state estimation apparatus acquires an electrocardiogram signal using a known method such as a 12-lead electrocardiogram and acquires biological state information based on the acquired electrocardiogram signal.
  • the fetal state estimation device 1 uses a probability density function representing a general extreme value distribution as a predetermined function representing a probability distribution, but other probability distributions such as a negative hypergeometric distribution (beta binomial distribution).
  • a probability density function that represents may be used.
  • the predetermined function representing the probability distribution is a probability density function g ⁇ (z) representing the beta binomial distribution represented by Expression 17 and Expression 18.
  • z represents the RR interval as a random variable.
  • ⁇ (a, b) represents a beta function
  • a represents a first parameter
  • b represents a second parameter.
  • the first parameter a and the second parameter b are examples of function specifying parameters.
  • Equation 17 represents the probability density function g ⁇ (z) when the random variable z satisfies the condition represented by Equation 18.
  • the probability density function g ⁇ (z) is zero.
  • the probability distribution for the RR interval is well represented by the beta binomial distribution. Therefore, the first parameter a and the second parameter b of the beta binomial distribution represent the state of the fetus CB with high accuracy. For this reason, the fetal state estimation apparatus 1 according to this modification can also acquire information representing the state of the fetus CB with high accuracy.
  • the first parameter a and the second parameter b are examples of biological state information.
  • the fetal state estimation device 1 determines that the state of the fetus CB is abnormal when the value a / b obtained by dividing the first parameter a by the second parameter b is smaller than 1.
  • the fetal state estimation device 1 determines that the state of the fetus CB is normal.
  • the biological state information may be any one of the first parameter a and the second parameter b.
  • the fetal state estimation device 1 uses the general extreme value distribution for the fetus CB from the 20th to the 27th week of pregnancy and the beta binomial distribution for the fetus CB after the 28th week of pregnancy. May be.
  • the autonomic nervous system develops after the 28th week of pregnancy.
  • the fetal state estimation device 1 may not include the biological state determination unit 230 as a function. In this case, it is preferable that the fetal state estimation device 1 outputs (for example, displays on a display) information (for example, a graph) indicating changes with respect to time of the biological state information acquired by the information acquisition unit 220.
  • the fetal state estimation device 1 outputs (for example, displays on a display) information (for example, a graph) indicating changes with respect to time of the biological state information acquired by the information acquisition unit 220.

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Abstract

生体状態推定装置（１）は、生体の状態を表す情報を取得する。生体状態推定装置（１）は、上記生体の心電図信号を取得する心電図信号取得部と、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する情報取得部と、を備える。

Description

生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラム
　本発明は、生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラムに関する。
　心起電力の変化を表す心電図信号は、生体の表面に取り付けられた電極を介して当該表面における電位の変化を表す電位信号を測定することにより推定される。心電図信号は、図１に示すように、拍動毎に、Ｐ波ＷＰ、Ｑ波ＷＱ、Ｒ波ＷＲ、Ｓ波ＷＳ、及び、Ｔ波ＷＴと呼ばれる、ピークを有する波を含む。心電図信号において、各波のピーク間の時間間隔は、疾患の診断又は検査等に用いられる。また、例えば、連続するＲ波ＷＲのピーク間の時間間隔を取得することにより、心拍数が測定される。
　生体の状態を表す情報を取得する生体状態推定装置が知られている。この種の生体状態推定装置の一つとして、特許文献１に記載の生体状態推定装置は、生体の心電図信号に基づいて、連続するＲ波のピーク間の時間間隔であるＲＲ間隔を取得する。更に、生体状態推定装置は、取得されたＲＲ間隔の平均値を算出する。
　加えて、生体状態推定装置は、取得されたＲＲ間隔のうちの上記平均値よりも小さいＲＲ間隔のそれぞれに対する、当該平均値からの偏差に基づいて第１のパラメータを算出する。更に、生体状態推定装置は、取得されたＲＲ間隔のうちの上記平均値よりも大きいＲＲ間隔のそれぞれに対する、当該平均値からの偏差に基づいて第２のパラメータを算出する。そして、生体状態推定装置は、第１のパラメータ及び第２のパラメータの比をＲＲ間隔の非対称性を表す情報として取得する。
米国特許出願公開第２００２／０５２５５７号明細書
　しかしながら、ＲＲ間隔の確率分布が比較的大きく異なる２つの状態において、第１のパラメータ及び第２のパラメータの比が同一であることがある。換言すると、第１のパラメータ及び第２のパラメータの比が、ＲＲ間隔の確率分布を十分に高い精度にて表すことができないことがある。従って、上記生体状態推定装置においては、生体の状態を高い精度にて表す情報を取得できない虞があった。
　本発明の目的の一つは、上述した課題である、生体の状態を高い精度にて表す情報を取得できない場合が生じること、を解決することにある。
　一つの側面では、生体状態推定装置は、生体の状態を表す情報を取得する。
　更に、この生体状態推定装置は、上記生体の心電図信号を取得する心電図信号取得部と、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する情報取得部と、を備える。
　また、他の側面では、生体状態推定方法は、生体の状態を表す情報を取得する。
　更に、この生体状態推定方法は、上記生体の心電図信号を取得し、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する。
　また、他の側面では、生体状態推定プログラムは、生体の状態を表す情報を取得する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　更に、この生体状態推定プログラムは、上記コンピュータに、上記生体の心電図信号を取得し、上記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを上記情報として取得する、処理を実行させる。
　開示の生体状態推定装置によれば、生体の状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
心電図信号の一例を示す説明図である。 第１実施形態に係る胎児状態推定装置の構成の一例を示す図である。 図２の処理部の機能の一例を示すブロック図である。 心臓に対する電極の位置が互いに異なる２つの状態において測定される２つの生体電位信号の一例を示すグラフである。 図２の胎児状態推定装置が用いる座標系の一例を示す説明図である。 図２の胎児状態推定装置が用いる基準胎児心電図信号の一例を示すグラフである。 図２の胎児状態推定装置が用いる基準胎児心電図信号の一例を示すグラフである。 図２の胎児状態推定装置が用いる基準胎児心電図信号の一例を示すグラフである。 図２の胎児状態推定装置が保持する第１の関係の一例を示すグラフである。 基準胎児心電図信号における最大ピーク時点の、回転角度に応じた変化の一例を示すグラフである。 図２の胎児状態推定装置が保持する第２の関係の一例を示すグラフである。 ＲＲ間隔の心拍数に対する変化の一例を示すグラフである。 妊娠の２３週における胎児のＲＲ間隔に対する規格化度数分布の一例を示すグラフである。 妊娠の２３週における胎児の状態が正常である場合における形状パラメータの変動の一例を示すグラフである。 妊娠の２３週における胎児の状態が異常である場合における形状パラメータの変動の一例を示すグラフである。 図２の胎児状態推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明に係る、生体状態推定装置、生体状態推定方法、及び、生体状態推定プログラム、の各実施形態について図２乃至図１６を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
（構成）
　図２に例示するように、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、測定部１０と、処理部２０と、出力部３０と、を備える。胎児状態推定装置１は、生体状態推定装置の一例である。
　測定部１０は、電極１１～１５を備える。なお、図２においては、測定部１０が５つの電極を備える例が示されているが、測定部１０が備える電極の数は、４つ以下であってもよく、６つ以上であってもよい。各電極１１～１５は、妊娠中の母体ＭＢの腹部の表面（例えば、皮膚）ＭＢＳに取り付けられる。
　測定部１０は、電極１１～１５を介して、母体ＭＢの表面ＭＢＳにおける電位の変化を表す生体電位信号を測定する。
　生体電位信号は、母体ＭＢの心臓の拍動に起因する母体心電図基礎信号、母体ＭＢの筋線維の活動に起因する母体筋電図基礎信号、母体ＭＢの子宮内に収容された胎児ＣＢの心臓の拍動に起因する胎児心電図基礎信号、及び、雑音等、が重畳された信号である。
　処理部２０は、測定部１０により測定された生体電位信号を処理する。処理部２０の機能は、図３に例示するように、心電図信号取得部２１０と、情報取得部２２０と、生体状態判定部２３０と、を含む。
　本例では、処理部２０は、処理装置（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等）と記憶装置とを備え、記憶装置に予め記憶された胎児状態推定プログラムを処理装置が実行することにより、各機能を実現する。なお、処理部２０は、上記機能の少なくとも一部を集積回路（例えば、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等）により実現してもよい。
　心電図信号取得部２１０は、測定部１０により測定された生体電位信号に基づいて、母体ＭＢ内の胎児ＣＢの心電図信号を取得する。本例では、心電図信号取得部２１０は、回転角度推定部２１１と、心電図信号推定部２１２と、を含む。
　回転角度推定部２１１は、独立成分分析（ＩＣＡ；Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）法を用いることにより、測定部１０により測定された生体電位信号から、胎児心電図基礎信号を抽出する。
　例えば、ＩＣＡ法は、自然勾配法、ＦａｓｔＩＣＡ法、又は、参照系ＩＣＡ法である。参照系ＩＣＡ法は、特許文献２（特開２００６－２０４７５９号公報）に記載されるように、胎児の心拍の周期を表す心拍周期信号に基づいて参照信号を生成し、生成された参照信号に基づいて、生体電位信号から胎児心電図基礎信号を抽出する方法である。ここで、心拍周期信号は、生体電位信号に基づいて生成されてもよい。また、心拍周期信号は、超音波センサにより測定された信号であってもよい。
　なお、回転角度推定部２１１は、測定された生体電位信号に対して、母体心電図基礎信号を低減する低減処理を行なった後に、胎児心電図基礎信号の抽出を行なってもよい。この場合、例えば、回転角度推定部２１１は、母体ＭＢの胸部に取り付けられた、図示しない電極を介して、母体心電図基礎信号を推定し、推定された母体心電図基礎信号に基づいて上記低減処理を実行してよい。
　また、回転角度推定部２１１は、バンドパスフィルタを適用することにより雑音を低減した後に、胎児心電図基礎信号の抽出を行なってもよい。例えば、回転角度推定部２１１は、２０Ｈｚから３０Ｈｚまでの帯域を通過帯域として有するバンドパスフィルタを用いてもよい。
　ところで、心臓に対する電極の位置が互いに異なる２つの状態においては、心起電力の変化が同一であっても、測定される生体電位信号において、心起電力の変化が表れる態様が、互いに異なることが知られている。図４は、心起電力の変化が同一である場合において、心臓に対する電極の位置が互いに異なる２つの状態において測定される２つの生体電位信号Ｃ１０及びＣ１１を示す。例えば、図４に示すように、心臓に対する電極の位置に応じて、各波のピークの、大きさ及びタイミングが変化する。
　また、胎児ＣＢは、比較的短い時間のうちに、母体ＭＢに対して回転する。従って、胎児ＣＢの回転に伴って、母体ＭＢの表面ＭＢＳに取り付けられた電極１１～１５を介して測定される生体電位信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は変化しやすい。
　そこで、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を推定し、推定された回転角度に基づいて、所定の基準回転角度に対する胎児ＣＢの心電図信号（胎児心電図信号）を取得する。この胎児心電図信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は一定である。従って、胎児心電図信号に基づいて胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
　本例では、回転角度推定部２１１は、抽出された胎児心電図基礎信号に基づいて、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を推定する。以下、回転角度の推定について説明する。
　先ず、座標系について説明する。本例では、図５に示すように、右手系の直交座標系を用いる。この直交座標系は、胎児ＣＢの前方向をｙ軸として有し、胎児ＣＢの下方向をｚ軸として有し、胎児ＣＢの左方向をｘ軸として有する。胎児ＣＢに対する回転角度θは、ｚ軸の正方向に向かって胎児ＣＢを見た場合において、ｘ軸から反時計回りに回転した角度である。
　本例では、胎児ＣＢの上下方向と母体ＭＢの上下方向とが一致している場合を想定する。従って、本例では、胎児ＣＢの回転運動は、ｚ軸に沿った方向を回転の中心軸として回転する運動である。なお、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの上下方向と母体ＭＢの上下方向とが相違する場合に適用されてもよい。
　ｘ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）と、ｙ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）と、回転角度θと、に基づいて、ｘ軸の負方向を回転角度θだけ回転させた方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における胎児心電図信号ＥＣＧθ（τ）は、数式１のように表される。τは、時間を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）は、ベクトル心電図を胎児ＣＢの左側面に射影した心電図を表す信号であると捉えられてもよい。また、胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）は、ベクトル心電図を胎児ＣＢの正面に射影した心電図を表す信号であると捉えられてもよい。
　本例では、胎児心電図基礎信号を抽出するためにＩＣＡ法を用いることから、回転角度推定部２１１により抽出された胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）は、平均値が０となり、且つ、分散が１となるように正規化されている。
　回転角度推定部２１１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、抽出された胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）に基づいて当該拍動に対応する期間である拍動期間を推定する。
　先ず、回転角度推定部２１１は、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）の値（本例では、電位）の絶対値が所定の第１の閾値よりも小さい状態が、所定の第１の閾値時間よりも長く継続している期間内のある時点（例えば、当該期間の中間の時点）を境界時点として推定する。
　次いで、回転角度推定部２１１は、推定された境界時点のうちの、連続する２つの境界時点間の期間における、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）の値が最大となる時点である最大ピーク時点τｍａｘ０を取得する。
　そして、回転角度推定部２１１は、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定する。例えば、拍動周期は、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）に対して自己相関を取得することにより取得されてよい。
　このようにして、回転角度推定部２１１は、胎児ＣＢの心臓の拍動のそれぞれに対して、拍動期間を推定する。
　次いで、回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、回転角度θを推定する。
　本例では、回転角度推定部２１１は、回転角度と信号特徴量との間の関係（第１の関係）を予め保持する。
　本例では、信号特徴量は、拍動期間のうちの、ＱＲＳ波に対応する期間であるＱＲＳ波期間における、胎児心電図基礎信号の最大値及び最小値に基づいて算出されるパラメータである。ＱＲＳ波は、Ｑ波、Ｒ波、及び、Ｓ波からなる。
　本例では、信号特徴量Ｒ（θ）は、数式２により表される。ここで、τｍａｘ（θ）は、ＱＲＳ波期間において、胎児心電図基礎信号が最大値を有する時点（ＱＲＳ波期間最大ピーク時点）を表す。また、τｍｉｎ（θ）は、ＱＲＳ波期間において、胎児心電図基礎信号が最小値を有する時点（ＱＲＳ波期間最小ピーク時点）を表す。ＱＲＳ波期間は、対象期間の一例である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　本例では、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）は、数式３により表され、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）は、数式４により表される。ここで、ＴＱＲＳは、ＱＲＳ波期間の長さを表す。本例では、ＴＱＲＳは、拍動周期に所定の係数（例えば、１／５）を乗じた値に設定される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　本例では、第１の関係は、数式５乃至数式７により表される、胎児心電図信号の基準信号（基準胎児心電図信号）に基づいて決定される。ＥＣＧｘ０（τ）は、ｘ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。ＥＣＧｙ０（τ）は、ｙ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。ＥＣＧｚ０（τ）は、ｚ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　本例では、数式５乃至数式７により表されるように、基準胎児心電図信号は、ガウス関数の和により表される。ここで、αｉ ｘ、τｉ ｘ、ｂｉ ｘ、αｉ ｙ、τｉ ｙ、ｂｉ ｙ、αｉ ｚ、τｉ ｚ、及び、ｂｉ ｚは、ガウス関数を特定するパラメータである。本例では、図６乃至図８に示すように、非特許文献１（Ｒ．Ｓａｍｅｎｉ，Ｇ．Ｄ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ，Ｍ．Ｂ．Ｓｈａｍｓｏｌｌａｈｉ，Ｃ．Ｊｕｔｔｅｎ、”Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ　ＥＣＧ　ａｎｄ　ｎｏｉｓｅ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ：　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｍａｔｅｒｎａｌ　ａｎｄ　ｆｅｔａｌ　ＥＣＧ　ｓｉｇｎａｌｓ”、ＥＵＲＡＳＩＰ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｎ　Ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２００７年、Ａｒｔｉｃｌｅ　ＩＤ　４３４０７）に記載の心電図信号が基準胎児心電図信号として用いられる。
　従って、上述した基準胎児心電図信号に対する第１の関係は、図９に示すように決定される。図９の（Ａ）において、回転角度θとＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）との間の関係は、破線により表され、回転角度θとＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）との間の関係は、実線により表される。また、図９の（Ｂ）において、回転角度θと信号特徴量Ｒ（θ）との間の関係は、実線により表される。
　図９の（Ａ）から分かるように、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）がＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも大きくなる回転角度θの範囲（最小ピーク先行範囲）θｎｐと、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）がＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも小さくなる回転角度θの範囲（最大ピーク先行範囲）θｐｎと、が存在する。
　また、図９の（Ｂ）から分かるように、最小ピーク先行範囲θｎｐにおいて、回転角度θと信号特徴量Ｒ（θ）とは、１対１に対応する。同様に、最大ピーク先行範囲θｐｎにおいても、回転角度θと信号特徴量Ｒ（θ）とは、１対１に対応する。
　なお、第１の関係は、経験則に基づいて決定されてもよい。
　回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）に基づいて、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）を取得する。
　更に、回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）と、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）と、に基づいて信号特徴量Ｒ（θ）を算出する。
　加えて、回転角度推定部２１１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、保持されている第１の関係と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する。
　具体的には、回転角度推定部２１１は、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）が、取得されたＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも大きい場合、保持されている第１の関係のうちの、最小ピーク先行範囲θｎｐに対応する部分と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する。また、回転角度推定部２１１は、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）が、取得されたＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）よりも小さい場合、保持されている第１の関係のうちの、最大ピーク先行範囲θｐｎに対応する部分と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する。
　このようにして、回転角度推定部２１１は、拍動期間毎に回転角度θの推定を行なう。
　上述したように、胎児心電図基礎信号における最大ピーク時点τｍａｘ０は、回転角度θに応じて変化する。図１０において、破線の曲線Ｃ２０は、回転角度が０である場合（ｘ軸の負方向に向かって胎児ＣＢを見た場合）における基準胎児心電図信号を表し、実線の曲線Ｃ２１は、回転角度が０と異なる値である場合における基準胎児心電図信号を表す。このように、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間の中心となる時点と、実際の拍動期間の中心となる時点と、の差は、比較的大きくなりやすい。
　そこで、心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された回転角度θに基づいて、推定された拍動期間のそれぞれに対して、当該拍動期間の中心となる時点を再び推定し、再推定された時点に基づいて拍動期間を再び推定する。図１０において、点線の曲線Ｃ２２は、拍動期間の中心となる時点の補正量だけ、曲線Ｃ２１を時間軸において平行移動させた曲線である。
　拍動期間の中心となる時点の再推定について説明する。
　本例では、心電図信号推定部２１２は、回転角度と最大ピーク時点変化率との間の関係（第２の関係）を予め保持する。
　本例では、最大ピーク時点変化率は、回転角度がθである場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）と、回転角度が０である場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）と、に基づいて算出されるパラメータである。本例では、最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）は、数式８により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　本例では、第２の関係は、上記の数式５乃至数式７により表される基準胎児心電図信号に基づいて決定される。従って、第２の関係は、図１１に示すように決定される。
　なお、第２の関係は、経験則に基づいて決定されてもよい。
　心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、回転角度推定部２１１により推定された回転角度θと、保持されている第２の関係と、に基づいて最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）を取得する。
　次いで、心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得された最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）と、数式９と、に基づいて、回転角度が０である場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を算出する。ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）は、最大値時点の一例である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、算出されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を、当該拍動期間の中心となる時点として推定する。
　このようにして、心電図信号推定部２１２は、拍動期間の中心となる時点の再推定を行なう。
　そして、心電図信号推定部２１２は、回転角度推定部２１１により推定された拍動期間のそれぞれに対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定し直す。
　次いで、心電図信号推定部２１２は、再推定された拍動期間と、回転角度推定部２１１により推定された回転角度θと、胎児心電図基礎信号と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する胎児ＣＢの心電図信号（胎児心電図信号）を推定する。
　本例では、心電図信号推定部２１２は、回転角度が０である場合における第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）と、回転角度が３π／２である場合における第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）と、を推定する。第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）は、第１の基準回転角度としての０に対する胎児ＣＢの心電図信号の一例である。第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）は、第２の基準回転角度としての３π／２に対する胎児ＣＢの心電図信号の一例である。
　ところで、胎児心電図基礎信号において、再推定された拍動期間のそれぞれに含まれるｐ個の信号値は、ｐ次元のベクトルであると解釈され得る。ｐは、自然数を表し、サンプル数とも呼ばれる。複数の拍動期間のそれぞれに含まれるｐ個の信号値は、ｐ次元空間における１つの点により表される。従って、胎児心電図基礎信号は、ｐ次元空間において、胎児心電図基礎信号に含まれる拍動期間の数と同数の点の集合を形成する。
　そこで、心電図信号推定部２１２は、ｐ次元空間における、胎児心電図基礎信号を表す点の集合に対して、主成分分析を行なうことにより、互いに直交する、第１の主成分ベクトル、及び、第２の主成分ベクトルを取得する。
　次いで、心電図信号推定部２１２は、再推定された拍動期間のそれぞれに対して、当該拍動期間における胎児心電図基礎信号のうちの、第１主成分ｕθ１、及び、第２主成分ｕθ２を取得する。第１主成分ｕθ１は、拍動期間における胎児心電図基礎信号のうちの、第１の主成分ベクトルに沿った方向の成分である。第２主成分ｕθ２は、拍動期間における胎児心電図基礎信号のうちの、第２の主成分ベクトルに沿った方向の成分である。
　更に、心電図信号推定部２１２は、第１の主成分ベクトルに対応する第１の回転角度θ１と、第２の主成分ベクトルに対応する第２の回転角度θ２と、を推定する。本例では、心電図信号推定部２１２は、第１の主成分ベクトルが表す信号に対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）を取得し、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）に基づいて信号特徴量Ｒ（θ）を算出する。加えて、心電図信号推定部２１２は、保持されている第１の関係と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて第１の回転角度θ１を推定する。同様に、心電図信号推定部２１２は、第２の主成分ベクトルが表す信号に対して、第２の回転角度θ２を推定する。
　ところで、第１主成分ｕθ１、及び、第２主成分ｕθ２は、単位ベクトルを構成するように正規化されている。従って、心電図信号推定部２１２は、数式１０及び数式１１に基づいて、スケーリングを行なう。ここで、Ｅ［Ｘ］は、Ｘの平均を表す。Ｖ［Ｘ］は、Ｘの分散を表す。ＥＣＧθ１０は、ｘ軸の負方向を第１の回転角度θ１だけ回転させた方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。ＥＣＧθ２０は、ｘ軸の負方向を第２の回転角度θ２だけ回転させた方向に向かって胎児ＣＢを見た場合における基準胎児心電図信号を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　心電図信号推定部２１２は、スケーリング後の、第１主成分ＥＣＧθ１及び第２主成分ＥＣＧθ２と、推定された、第１の回転角度θ１及び第２の回転角度θ２と、数式１２と、に基づいて、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）及び第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）を推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　なお、心電図信号推定部２１２は、推定された第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）と、推定された第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）と、に基づいて、ベクトル心電図を生成してもよい。
　情報取得部２２０は、心電図信号推定部２１２によって推定された第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）に基づいて、胎児ＣＢの状態を表す生体状態情報を取得する。なお、情報取得部２２０は、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）に代えて、又は、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）に加えて、第２の胎児心電図信号ＥＣＧｙ（τ）に基づいて生体状態情報を取得してもよい。
　本例では、情報取得部２２０は、第１の胎児心電図信号ＥＣＧｘ（τ）において、連続するＲ波のピーク間の時間間隔であるＲＲ間隔を取得する。換言すると、ＲＲ間隔は、あるＲ波のピークと、そのＲ波に後続するＲ波のピークと、の間の時間間隔である。Ｒ波は、基準波の一例であり、ＲＲ間隔は、基準波間隔の一例である。
　本例では、情報取得部２２０は、互いに異なる複数の取得期間のそれぞれに対して、当該取得期間に含まれる各ＲＲ間隔を取得する。本例では、各取得期間の長さは、当該取得期間に含まれるＲＲ間隔の数が、所定の範囲（例えば、３００個から４００個までの範囲等）内の数となるように設定される。なお、各所定期間の長さは、所定の取得時間（例えば、１分、５分、又は、１０分等）であってもよい。この場合、取得期間の長さは、一定であってよい。なお、取得期間の長さは、取得期間毎に異なっていてもよい。
　本例では、複数の取得期間は、複数の取得期間のそれぞれの一部が、他の取得期間の一部と重複するように設定される。本例では、複数の取得期間は、各取得期間が、直前の取得期間が開始する時点から所定のオフセット時間（本例では、１００回の心拍数に対応する時間）だけ後の時点にて開始するように設定される。心拍数は、胎児ＣＢの心臓が拍動する回数である。
　なお、複数の取得期間は、各取得期間と、当該取得期間の直後の取得期間と、の間に、所定の非取得期間が設けられるように設定されてもよい。この場合、非取得期間の長さは、一定であってよい。なお、非取得期間の長さは、非取得期間毎に異なっていてもよい。
　図１２は、ＲＲ間隔の心拍数に対する変化の一例を表すグラフである。
　情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得されたＲＲ間隔に基づいて、階級範囲毎にその階級範囲に含まれるＲＲ間隔が存在する頻度を表す度数分布を取得する。
　本例では、情報取得部２２０は、取得されたＲＲ間隔を含む分布範囲を分割することにより得られる複数の階級範囲を設定する。本例では、階級範囲の幅は、一定である。なお、階級範囲の幅は、階級範囲毎に異なっていてもよい。更に、情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、階級範囲毎に、その階級範囲に含まれるＲＲ間隔の数を計数することにより度数分布を取得する。
　情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された度数分布に基づいて規格化度数分布を取得する。規格化度数分布は、階級範囲の幅と、その階級範囲に対する度数と、の積の総和が１となるように規格化された度数分布である。
　図１３は、妊娠の２３週における胎児ＣＢのＲＲ間隔に対する規格化度数分布の一例を表すグラフである。図１３において、斜線ハッチングにより示される長方形ＦＤ１は、胎児ＣＢの状態が正常である場合における規格化度数分布の一例を表す。また、図１３において、クロスハッチングにより示される長方形ＦＤ２は、胎児ＣＢの状態が異常である場合における規格化度数分布の一例を表す。
　情報取得部２２０は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された規格化度数分布に基づいて、ＲＲ間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定する関数特定パラメータを取得する。本例では、確率分布を表す所定の関数は、確率密度関数である。本例では、この関数は、数式１３乃至数式１５により表される、一般極値分布を表す確率密度関数ｇξ（ｚ）である。ここで、ｚは、確率変数としてのＲＲ間隔を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　μは、位置パラメータを表し、σは、尺度（スケール）パラメータを表し、ξは、形状パラメータを表す。本例では、位置パラメータμ、尺度パラメータσ、及び、形状パラメータξは、関数特定パラメータの一例である。
　数式１３は、形状パラメータξが０でなく、且つ、確率変数ｚが数式１４により表される条件を満足する場合における確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。形状パラメータξが０でなく、且つ、確率変数ｚが数式１４により表される条件を満足しない場合、確率密度関数ｇξ（ｚ）は、０である。
　また、数式１５は、形状パラメータξが０である場合における確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。
　ＲＲ間隔に対する確率分布は、一般極値分布によりよく表される。従って、一般極値分布の形状パラメータξは、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す。このため、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
　本例では、形状パラメータξは、生体状態情報の一例である。なお、生体状態情報は、位置パラメータμ、尺度パラメータσ、及び、形状パラメータξのいずれか１つ、又は、これらの任意の組み合わせであってもよい。
　例えば、情報取得部２２０は、最尤法を用いることにより、関数特定パラメータを推定する。なお、情報取得部２２０は、最小二乗法等の最尤法と異なる方法を用いることにより、関数特定パラメータを推定してもよい。
　図１３において、実線の曲線ＰＤＦ１は、胎児ＣＢの状態が正常である場合における規格化度数分布ＦＤ１に対して取得された関数特定パラメータにより特定される確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。また、図１３において、点線の曲線ＰＤＦ２は、胎児ＣＢの状態が異常である場合における規格化度数分布ＦＤ２に対して取得された関数特定パラメータにより特定される確率密度関数ｇξ（ｚ）を表す。
　図１４は、妊娠の２３週における胎児ＣＢの状態が正常である場合における、複数の取得期間のそれぞれに対する形状パラメータξの一例を表すグラフである。
　また、図１５は、妊娠の２３週における胎児ＣＢの状態が異常である場合における、複数の取得期間のそれぞれに対する形状パラメータξの一例を表すグラフである。
　このように、胎児ＣＢの状態が異常である場合、胎児ＣＢの状態が正常である場合よりも、形状パラメータξが正の値を有する確率が高い。
　そこで、生体状態判定部２３０は、情報取得部２２０により取得された形状パラメータξが正の値を有する場合、胎児ＣＢの状態が異常であると判定する。一方、生体状態判定部２３０は、情報取得部２２０により取得された形状パラメータξが負の値を有する場合、胎児ＣＢの状態が正常であると判定する。
　なお、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξが所定の正の判定閾値（例えば、０．１）以上である場合、胎児ＣＢの状態が異常であると判定し、形状パラメータξが判定閾値よりも小さい場合、胎児ＣＢの状態が正常であると判定してもよい。
　また、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξが正の値を有する頻度、形状パラメータξが正の値を有する取得期間が連続する数、形状パラメータξの平均値、又は、形状パラメータξの分散が所定の判定閾値以上である場合に胎児ＣＢの状態が異常であると判定してもよい。
　また、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξの時系列データに対する情報エントロピーに基づいて、胎児ＣＢの状態が正常であるか否かを判定してもよい。
　例えば、生体状態判定部２３０は、ｍ個の取得期間のそれぞれに対する形状パラメータξ０，ξ１，…，ξｍを、形状パラメータξのｍ個の時系列データξ０，ξ１，…，ξｍとして用いるとともに、形状パラメータξのｍ個の時系列データξ０，ξ１，…，ξｍに対する情報エントロピーＨを、数式１６に基づいて算出してもよい。ｍは、２以上の整数を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　ここで、ｐ（ξ０，ξ１，…，ξｍ）は、時系列データξ０，ξ１，…，ξｍの同時確率分布を表す。
　この場合、生体状態判定部２３０は、形状パラメータξが新たに取得される毎に、情報エントロピーを算出する。更に、生体状態判定部２３０は、算出された情報エントロピーが、前回に算出された値よりも、所定の増加閾値（例えば、０）よりも大きく増加したとき、胎児ＣＢの状態が異常であると判定する。
　また、生体状態判定部２３０は、胎児ＣＢの状態に代えて、又は、胎児ＣＢの状態に加えて、母体ＭＢの状態が正常であるか否かを判定してもよい。
　出力部３０は、生体状態判定部２３０による判定結果を表す情報を出力する。なお、出力部３０は、情報取得部２２０により取得された生体状態情報の時間に対する変化を表す情報（例えば、グラフ）を出力（例えば、ディスプレイに表示）してもよい。なお、出力部３０は、上記情報の出力に加えて、又は、上記情報の出力に代えて、上記情報を記憶装置に記憶してもよい。
（動作）
　次に、上述した胎児状態推定装置１の動作について図１６を参照しながら説明する。
　先ず、各電極１１～１５が、妊娠中の母体ＭＢの腹部の表面（例えば、皮膚）ＭＢＳに取り付けられる。
　胎児状態推定装置１は、独立成分分析法を用いることにより、測定部１０により測定された生体電位信号から、胎児心電図基礎信号を抽出する（図１６のステップＳ１０１）。
　次いで、胎児状態推定装置１は、境界時点を推定し、推定された境界時点のうちの、連続する２つの境界時点間の期間における、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）の値が最大となる時点である最大ピーク時点τｍａｘ０を取得する（図１６のステップＳ１０２）。
　そして、胎児状態推定装置１は、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、最大ピーク時点τｍａｘ０から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定する（図１６のステップＳ１０３）。
　次いで、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）を取得する。そして、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（θ）、及び、ＱＲＳ波期間最小ピーク時点τｍｉｎ（θ）と、胎児心電図基礎信号ｕθ（τ）と、に基づいて信号特徴量Ｒ（θ）を算出する（図１６のステップＳ１０４）。
　次いで、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、保持されている第１の関係と、算出された信号特徴量Ｒ（θ）と、に基づいて回転角度θを推定する（図１６のステップＳ１０５）。
　そして、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、推定された回転角度θと、保持されている第２の関係と、に基づいて最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）を取得する。更に、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、取得された最大ピーク時点変化率Ｓ（θ）に基づいて、回転角度が０である場合におけるＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を算出する。次いで、胎児状態推定装置１は、算出されたＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）を、当該拍動期間の中心となる時点として推定する（図１６のステップＳ１０６）。
　そして、胎児状態推定装置１は、推定された拍動期間のそれぞれに対して、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ前の時点から開始し、且つ、ＱＲＳ波期間最大ピーク時点τｍａｘ（０）から拍動周期の半分の時間だけ後の時点にて終了する期間を拍動期間として推定し直す（図１６のステップＳ１０７）。
　次いで、胎児状態推定装置１は、再推定された拍動期間と、推定された回転角度θと、抽出された胎児心電図基礎信号と、に基づいて、基準回転角度に対する胎児心電図信号を推定する（図１６のステップＳ１０８）。本例では、胎児状態推定装置１は、第１の基準回転角度に対する第１の胎児心電図信号と、第２の基準回転角度に対する第２の胎児心電図信号と、を推定する。
　そして、胎児状態推定装置１は、推定された第１の胎児心電図信号に基づいて、複数の取得期間のそれぞれに対して、ＲＲ間隔を取得する。次いで、胎児状態推定装置１は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得されたＲＲ間隔に基づいて、ＲＲ間隔に対する度数分布を取得する。更に、胎児状態推定装置１は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された度数分布に基づいて規格化度数分布を取得する（図１６のステップＳ１０９）。
　次いで、胎児状態推定装置１は、複数の取得期間のそれぞれに対して、取得された規格化度数分布に基づいて関数特定パラメータを取得する（図１６のステップＳ１１０）。
　そして、胎児状態推定装置１は、取得された関数特定パラメータに基づいて、胎児ＣＢの状態が正常であるか否かを判定する（図１６のステップＳ１１１）。
　以上、説明したように、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、取得された心電図信号におけるＲＲ間隔に対する確率分布を表す確率密度関数を特定するパラメータを、胎児ＣＢの状態を表す情報として取得する。
　これによれば、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
　更に、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、母体ＭＢの表面ＭＢＳにおける電位の変化を表す生体電位信号に基づいて、胎児ＣＢの心臓の拍動毎の、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を推定する。加えて、胎児状態推定装置１は、生体電位信号と推定された回転角度とに基づいて、所定の基準回転角度に対する心電図信号を推定する。
　心電図信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度に応じて変化する。従って、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの心起電力の変化が心電図信号において表れる態様の変動が抑制された心電図信号を取得することができる。その結果、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
　加えて、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動に起因する心電図基礎信号を推定する。更に、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、推定された心電図基礎信号の、所定の対象期間における最大値及び最小値に基づいて所定の信号特徴量を算出する。加えて、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、算出された信号特徴量に基づいて回転角度を推定する。
　胎児ＣＢの心臓の拍動毎の、心電図基礎信号の所定の対象期間における最大値及び最小値の関係は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度をよく表す。従って、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度を高い精度にて推定することができる。
　更に、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、推定された心電図基礎信号が対象期間において最大値を有する時点と、推定された回転角度と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する心電図信号が最大値を有する時点である最大値時点を推定する。加えて、胎児状態推定装置１は、推定された最大値時点と、推定された回転角度と、推定された心電図基礎信号と、に基づいて心電図信号を推定する。
　心電図基礎信号において、胎児ＣＢの心起電力の変化が表れる態様は、胎児ＣＢの母体ＭＢに対する回転角度に応じて変化する。従って、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１によれば、胎児ＣＢの心臓の拍動毎に、心電図信号が最大値を有する最大値時点を高い精度にて推定することができる。その結果、推定された最大値時点に基づいて、心電図信号を高い精度にて推定することができる。従って、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
　加えて、第１実施形態に係る胎児状態推定装置１は、独立成分分析法により心電図基礎信号を推定する。
　これによれば、心電図基礎信号を高い精度にて推定することができる。
　なお、胎児状態推定装置１は、妊娠の２３週よりも前の週、又は、妊娠の２３週よりも後の週における胎児ＣＢに対して用いられてもよい。
　また、胎児状態推定装置１は、所定の基準回転角度に対する心電図信号に基づいて生体状態情報を取得していたが、心電図基礎信号に基づいて生体状態情報を取得してもよい。
　また、胎児状態推定装置１は、胎児ＣＢに対して用いられていた。ところで、本発明に係る生体状態推定装置は、出生後の人間（新生児、乳児、幼児、子供、又は、大人等）に対して用いられてもよい。この場合、生体状態推定装置は、１２誘導心電図法等の公知の方法を用いて心電図信号を取得し、取得された心電図信号に基づいて生体状態情報を取得することが好適である。
　また、胎児状態推定装置１は、確率分布を表す所定の関数として、一般極値分布を表す確率密度関数を用いていたが、負の超幾何分布（ベータ二項分布）等の他の確率分布を表す確率密度関数を用いてもよい。例えば、胎児状態推定装置１が、確率分布を表す所定の関数として、ベータ二項分布を表す確率密度関数を用いる変形例について説明する。この場合、確率分布を表す所定の関数は、数式１７及び数式１８により表される、ベータ二項分布を表す確率密度関数ｇβ（ｚ）である。ここで、ｚは、確率変数としてのＲＲ間隔を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　β（ａ，ｂ）は、ベータ関数を表し、ａは、第１のパラメータを表し、ｂは、第２のパラメータを表す。本例では、第１のパラメータａ、及び、第２のパラメータｂは、関数特定パラメータの一例である。
　数式１７は、確率変数ｚが数式１８により表される条件を満足する場合における確率密度関数ｇβ（ｚ）を表す。確率変数ｚが数式１８により表される条件を満足しない場合、確率密度関数ｇβ（ｚ）は、０である。
　ＲＲ間隔に対する確率分布は、ベータ二項分布によりよく表される。従って、ベータ二項分布の、第１のパラメータａ及び第２のパラメータｂは、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す。このため、この変形例に係る胎児状態推定装置１によっても、胎児ＣＢの状態を高い精度にて表す情報を取得することができる。
　本例では、第１のパラメータａ及び第２のパラメータｂは、生体状態情報の一例である。本例では、胎児状態推定装置１は、第１のパラメータａを第２のパラメータｂにより除した値ａ／ｂが１よりも小さい場合、胎児ＣＢの状態が異常であると判定する。一方、胎児状態推定装置１は、第１のパラメータａを第２のパラメータｂにより除した値ａ／ｂが１以上である場合、胎児ＣＢの状態が正常であると判定する。
　なお、生体状態情報は、第１のパラメータａ及び第２のパラメータｂのいずれか１つであってもよい。
　例えば、胎児状態推定装置１は、妊娠の２０週から２７週までの胎児ＣＢに対して、一般極値分布を用いるとともに、妊娠の２８週以降の胎児ＣＢに対して、ベータ二項分布を用いてもよい。胎児ＣＢは、妊娠の２８週以降において、自律神経系が発達する。このため、妊娠の２８週以降の胎児ＣＢに対しては、ベータ二項分布を用いることが好適である。
　また、胎児状態推定装置１は、生体状態判定部２３０を機能として備えなくてもよい。この場合、胎児状態推定装置１は、情報取得部２２０により取得された生体状態情報の時間に対する変化を表す情報（例えば、グラフ）を出力（例えば、ディスプレイに表示）することが好適である。
　以上、上記実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成及び詳細に、本発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
１　　　胎児状態推定装置
１０　　測定部
１１～１５　電極
２０　　処理部
２１０　心電図信号取得部
２１１　回転角度推定部
２１２　心電図信号推定部
２２０　情報取得部
２３０　生体状態判定部
３０　　出力部
ＣＢ　　胎児
ＭＢ　　母体
ＭＢＳ　表面

 

Claims (14)

  1. 　生体の状態を表す情報を取得する生体状態推定装置であって、
    　前記生体の心電図信号を取得する心電図信号取得部と、
    　前記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを前記情報として取得する情報取得部と、
    　を備える生体状態推定装置。
  2. 　請求項１に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記関数は、一般極値分布を表す関数であり、
    　前記パラメータは、前記一般極値分布の形状パラメータである、生体状態推定装置。
  3. 　請求項２に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記取得された形状パラメータが正の値を有する場合、前記生体の状態が異常であると判定する生体状態判定部を備える生体状態推定装置。
  4. 　請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記生体は、母体内の胎児であり、
    　前記心電図信号取得部は、
    　前記母体の表面における電位の変化を表す電位信号に基づいて、前記胎児の心臓の拍動毎の、前記胎児の前記母体に対する回転角度を推定する回転角度推定部と、
    　前記電位信号と前記推定された回転角度とに基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号を推定する心電図信号推定部と、
    　を含む生体状態推定装置。
  5. 　請求項４に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記回転角度推定部は、
    　前記胎児の心臓の拍動に起因する心電図基礎信号を推定し、
    　前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号の、所定の対象期間における最大値及び最小値に基づいて所定の信号特徴量を算出し、
    　前記胎児の心臓の拍動毎に、前記算出された信号特徴量に基づいて前記回転角度を推定する、生体状態推定装置。
  6. 　請求項５に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記信号特徴量は、前記最大値から前記最小値を減じた値により、前記最大値を除した値である、生体状態推定装置。
  7. 　請求項５又は請求項６に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記心電図信号推定部は、
    　前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号が前記対象期間において最大値を有する時点と、前記推定された回転角度と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号が最大値を有する時点である最大値時点を推定し、
    　前記推定された最大値時点と、前記推定された回転角度と、前記推定された心電図基礎信号と、に基づいて前記心電図信号を推定する、生体状態推定装置。
  8. 　請求項５乃至請求項７のいずれか一項に記載の生体状態推定装置であって、
    　前記回転角度推定部は、独立成分分析法により前記心電図基礎信号を推定する、生体状態推定装置。
  9. 　生体の状態を表す情報を取得する生体状態推定方法であって、
    　前記生体の心電図信号を取得し、
    　前記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを前記情報として取得する、生体状態推定方法。
  10. 　請求項９に記載の生体状態推定方法であって、
    　前記関数は、一般極値分布を表す関数であり、
    　前記パラメータは、前記一般極値分布の形状パラメータである、生体状態推定方法。
  11. 　請求項９又は請求項１０に記載の生体状態推定方法であって、
    　前記生体は、母体内の胎児であり、
    　前記心電図信号の取得は、
    　前記母体の表面における電位の変化を表す電位信号に基づいて、前記胎児の心臓の拍動毎の、前記胎児の前記母体に対する回転角度を推定し、
    　前記電位信号と前記推定された回転角度とに基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号を推定する、ことを含む生体状態推定方法。
  12. 　請求項１１に記載の生体状態推定方法であって、
    　前記回転角度の推定は、
    　前記胎児の心臓の拍動に起因する心電図基礎信号を推定し、
    　前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号の、所定の対象期間における最大値及び最小値に基づいて所定の信号特徴量を算出し、
    　前記胎児の心臓の拍動毎に、前記算出された信号特徴量に基づいて前記回転角度を推定する、ことを含む生体状態推定方法。
  13. 　請求項１１又は請求項１２に記載の生体状態推定方法であって、
    　前記心電図信号の推定は、
    　前記胎児の心臓の拍動毎に、前記推定された心電図基礎信号が前記対象期間において最大値を有する時点と、前記推定された回転角度と、に基づいて、所定の基準回転角度に対する前記心電図信号が最大値を有する時点である最大値時点を推定し、
    　前記推定された最大値時点と、前記推定された回転角度と、前記推定された心電図基礎信号と、に基づいて前記心電図信号を推定する、ことを含む生体状態推定方法。
  14. 　生体の状態を表す情報を取得する処理をコンピュータに実行させるための生体状態推定プログラムであって、
    　前記コンピュータに、
    　前記生体の心電図信号を取得し、
    　前記取得された心電図信号において連続する所定の基準波のピーク間の時間間隔である基準波間隔に対する確率分布を表す所定の関数を特定するパラメータを前記情報として取得する、
    　処理を実行させるための生体状態推定プログラム。
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