WO2022149307A1

WO2022149307A1 - 信号解析装置、信号解析方法及びプログラム

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Publication number: WO2022149307A1
Application number: PCT/JP2021/033138
Authority: WO
Inventors: 信吾塚田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: NTT Inc
Priority date: 2021-01-06
Filing date: 2021-09-09
Publication date: 2022-07-14
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Abstract

信号解析装置は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＲ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である近似時間波形で、対象時間波形を近似したときの、第１の単峰分布を特定するパラメータもしくは第１累積分布関数を特定するパラメータと第２の単峰分布を特定するパラメータもしくは第２累積分布関数を特定するパラメータとを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、を備える。

Description

信号解析装置、信号解析方法及びプログラム

　本発明は、信号解析装置、信号解析方法及びプログラムに関する。
　本願は、２０２１年１月６日に国際出願されたＰＣＴ／ＪＰ２０２１／０００２０９に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

　心電図は心臓の状態を把握するために有用な情報であり、例えば心電図を用いれば対象に心不全が起きる可能性が高い状態にあるか否かを判定することができる（非特許文献１）。

田中博、「心電図逆問題における方法論」、医用電子と生体工学、１９８５年、２３巻、３号、ｐ．１４７－１５８

　しかしながら、心電図の波形は、心臓の状態の把握に必ずしも充分ではない場合がある。例えば、心電図の波形が似たような波形であっても心臓に関わる病の発症の仕方が異なる場合がある。このように、心電図の波形そのものを見るだけでは、病によっては心臓の状態を把握するのが難しい場合がある。例えば心不全であれば、その抑制には日常生活の中で心電図の波形により心臓の状態を観測することで発症を抑制することができる。発症を抑制する精度をより一層上げるには血液を採取する等、他の技術を用いて他の情報を取得することが考えられるが、日常生活でそれを行うことは現実的ではない。そのため、病によっては実質的に心電図の波形だけに基づいて心臓の状態を把握しなければならない場合がある。

　またこのような事情は、心電図の波形に基づいて心臓の状態を把握する場合に限らない。このような事情は、体表面に接したセンサ、体表面に近接したセンサ、体内に挿入したセンサ、体内に埋め込まれたセンサ、などで取得した心臓の拍動に関する１つのチャネルの時系列の生体情報に基づいて心臓の状態を把握する場合にも共通する。なお、心臓の拍動に関する時系列の生体情報は、例えば、心電位の変化を示す波形、心臓の圧の変化を示す波形、血流量の変化を示す波形、心音の変化を示す波形、である。なお心電図の波形も心臓の拍動に関する時系列の生体情報の一例である。

　上記事情に鑑み、本発明は、心臓の拍動に関する１つのチャネルの時系列の生体情報から、心臓の状態を把握するために有用な情報を得る技術を提供することを目的としている。

　本発明の一態様は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＲ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第１の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第１累積分布関数を特定するパラメータと前記第２の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第２累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、を備える信号解析装置である。

　本発明の一態様は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、前記対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を対象逆時間波形として、第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差による波形で、または、第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる波形で、前記対象逆時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、を備える信号解析装置である。

　本発明の一態様は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、第３の単峰分布の累積分布関数を第３累積分布関数とし、第４の単峰分布の累積分布関数を第４累積分布関数とし、前記第３累積分布関数を１から減算した関数を第３逆累積分布関数とし、前記第４累積分布関数を１から減算した関数を第４逆累積分布関数として、前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによるによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、を備える信号解析装置である。

　本発明の一態様は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＲ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得ステップと、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第１の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第１累積分布関数を特定するパラメータと前記第２の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第２累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析ステップと、を含む信号解析方法である。

　本発明の一態様は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得ステップと、前記対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を対象逆時間波形として、第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差による波形で、または、第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる波形で、前記対象逆時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析ステップと、を含む信号解析方法である。

　本発明の一態様は、解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得ステップと、第３の単峰分布の累積分布関数を第３累積分布関数とし、第４の単峰分布の累積分布関数を第４累積分布関数とし、前記第３累積分布関数を１から減算した関数を第３逆累積分布関数とし、前記第４累積分布関数を１から減算した関数を第４逆累積分布関数として、前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによるによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析ステップと、を含む信号解析方法である。

　本発明の一態様は、上記の信号解析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

　本発明により、心臓の拍動に関する１つのチャネルの時系列の生体情報から、心臓の状態を把握するために有用な情報を得る技術を提供することが可能となる。

実施形態の信号解析装置１のハードウェア構成の一例を示す図。第１対象時間波形についての、第１累積分布関数と重みを乗算した関数と、第２累積分布関数と重みを乗算した関数と、第１累積分布関数から第２累積分布関数との重み付き差である近似時間波形と、を模式的に示した図。第２対象時間波形についての、第３逆累積分布関数と重みを乗算した関数、第４逆累積分布関数と重みを乗算した関数、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数との重み付き差である近似時間波形と、を模式的に示した図。実施形態における対象心臓の心電図の波形を４つの累積分布関数によってフィッティングした結果の一例を示す図。実施形態における２つの累積分布関数の差分がＴ波の立ち下がりの波形に略同一の波形にフィッティング可能であることを説明する説明図。第１対象時間波形についての、第１累積分布関数と重みを乗算して水準値を加算した関数と、第２累積分布関数と重みを乗算して水準値を加算した関数と、第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差に水準値を加算したものである近似時間波形と、を模式的に示した図。第２対象時間波形についての、第３逆累積分布関数と重みを乗算して水準値を加算した関数、第４逆累積分布関数と重みを乗算して水準値を加算した関数、第３逆累積分布関数と第４逆累積分布関数との重み付き差に水準値を加算したものである近似時間波形と、を模式的に示した図。対象時間波形に含まれているΔ波を模式的に示した図。実施形態における制御部１１の機能構成の一例を示す図。実施形態における信号解析装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第１の図。実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第２の図。実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第３の図。実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第４の図。実施形態の信号解析装置１によって心室性期外収縮の心電図を解析した一例の第１の説明図。実施形態の信号解析装置１によって心室性期外収縮の心電図を解析した一例の第２の説明図。実施形態の信号解析装置１によって心室性期外収縮の心電図を解析した一例の第３の説明図。実施形態における信号解析装置１によってブルガダ症候群１型の脱分極期における対象心臓の心電図を解析した第１の説明図。実施形態における信号解析装置１によってブルガダ症候群１型の脱分極期における対象心臓の心電図を解析した第２の説明図。実施形態における信号解析装置１によってブルガダ症候群１型の脱分極期における対象心臓の心電図を解析した第３の説明図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第４の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第５の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第６の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第７の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第８の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第９の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１０の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１１の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１２の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１３の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１４の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１５の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１６の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１７の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１８の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第１９の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２０の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２１の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２２の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２３の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２４の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２５の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２６の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２７の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２８の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第２９の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３０の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３１の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３２の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３３の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３４の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３５の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３６の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３７の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３８の例を示す図。実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した第３９の例を示す図。

　図１は、実施形態の信号解析装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。以下、説明の簡単のため、心電図の１つのチャネルの波形に基づき解析を行う場合を例に信号解析装置１を説明する。しかしながら、信号解析装置１は心電図の波形に限らず心臓の拍動に関する時系列の生体情報に基づけば同様の解析が可能である。なお、心臓の拍動に関する時系列の生体情報は、例えば、心電位の変化を示す波形、心臓の圧の変化を示す波形、血流量の変化を示す波形、心音の変化を示す波形、である。そのため、信号解析装置１は、体表面から取得した電気信号の波形に限らず、体表面に接したセンサ、体表面に近接したセンサ、体内に挿入したセンサ、体内に埋め込まれたセンサ、などを用いて、体表面であるか体内であるかなどにかかわらず、どこかのポイントから取得した心周期を示す波形であれば、どのようなものを用いてもよい。

　すなわち、信号解析装置１は、心電図の波形に代えて、心臓の圧の変化を示す波形を心臓の拍動に関する時系列の生体情報として用いてもよい。また、信号解析装置１は、心電図の波形に代えて血流量の変化を示す波形を心臓の拍動に関する時系列の生体情報として用いてもよい。また、信号解析装置１は、心電図の波形に代えて、心音の変化を示す波形を心臓の拍動に関する時系列の生体情報として用いてもよい。なお、心電図の波形も心臓の拍動に関する時系列の生体情報の一例である。なお、心臓の拍動に関する時系列の生体情報は、心臓の周期的な拍動に関する時系列の生体情報であってもよい。

　信号解析装置１は、解析対象の心臓（以下「対象心臓」という。）の心電図の波形を取得する。信号解析装置１は取得した心電図の波形に基づき、対象心臓の心筋の外側の層（以下「心筋外層」という。）の活動を示すパラメータ（以下「心筋外層パラメータ」という。）と、対象心臓の心筋の内側の層（以下「心筋内層」という。）の活動を示すパラメータ（以下「心筋内層パラメータ」という。）と、を少なくとも含む対象心臓の心筋の活動を示すパラメータ（以下「心筋活動パラメータ」という。）を取得する。

　ここで、心筋の活動と心電図の波形との関係について説明する。医学の分野では心起電力双極子モデル（参考文献１）という心筋の動きと心電図との関係を説明するモデルが知られている。心起電力双極子モデルによれば、心筋は心筋外層と心筋内層の２層でモデル化される。

　参考文献１：田中義文「成り立ちから理解する心電図波形　心筋の活動電位を読み解く」学研メディカル秀潤社（２０１２）

　心起電力双極子モデルでは、心筋外層と心筋内層とはそれぞれ異なる起電力の発生源としてモデル化される。心起電力双極子モデルによれば、心外膜側心筋活動電位と心内膜側心筋活動電位との合成波が体表面で観測される体表面の電位の時間変化に略一致する。体表面の電位の時間変化を表すグラフが心電図の波形である。心外膜側心筋活動電位は、カテーテル電極の挿入を行うことで心筋外層の拍動によって生じた起電力の変化を直接測定した結果である。心内膜側心筋活動電位は、カテーテル電極の挿入を行うことで心筋内層の拍動によって生じた起電力の変化を直接測定した結果である。ここまでが心起電力双極子モデルの概略の説明である。

　ところで、心起電力双極子モデルにおける心筋外層は細胞の集合である。そのため心筋外層の１回の拍動における心筋外層の細胞の拍動のタイミングは必ずしも全ての細胞で同一ではなく、拍動のタイミングには分布が存在する可能性がある。このことは心筋内層についても同様である。すなわち、心筋内層の１回の拍動における心筋内層の細胞の拍動のタイミングは必ずしも全ての細胞で同一ではなく、拍動のタイミングには分布が存在する可能性がある。しかしながらこれらのような、細胞の拍動のタイミングに分布が存在する可能性は心起電力双極子モデルでは想定されていない。

　また、各細胞と体表面にある電極との距離にも分布が存在し、各細胞と体表面にある電極との間の体組織の構成も同一ではない。そのため、心筋外層の細胞の興奮が心電図の波形に反映される変換効率は必ずしも全ての細胞で同一ではなく、拍動が心電図の波形に反映される変換効率には分布が存在する可能性がある。同様に、心筋内層の細胞の興奮が心電図の波形に反映される変換効率は必ずしも全ての細胞で同一ではなく、拍動が心電図の波形に反映される変換効率には分布が存在する可能性がある。しかしながら、細胞の拍動が心電図の波形に反映される変換効率に分布が存在する可能性は、心起電力双極子モデルでは想定されていない。

　信号解析装置１では、細胞の拍動のタイミングに分布が存在する可能性と、細胞の拍動が心電図の波形に反映される変換効率に分布が存在する可能性と、を考慮して、心筋外層の各細胞の拍動の開始が心電図の波形に表れるタイミングの分布と、心筋内層の各細胞の拍動の開始が心電図の波形に表れるタイミングの分布と、心筋外層の各細胞の拍動の終了が心電図の波形に表れるタイミングの分布と、心筋内層の各細胞の拍動の終了が心電図の波形に表れるタイミングの分布と、のそれぞれがガウス分布であると仮定した解析を行う。すなわち、信号解析装置１では、心筋内層の全細胞による心筋内層の活動の開始が心電図の波形に累積ガウス分布として含まれ、心筋外層の全細胞による心筋外層の活動の開始が心電図の波形に累積ガウス分布として含まれ、心筋内層の全細胞による心筋内層の活動の終了が心電図の波形に累積ガウス分布として含まれ、心筋外層の全細胞による心筋外層の活動の終了が心電図の波形に累積ガウス分布として含まれる、と仮定した解析を行う。

　なお、信号解析装置１では累積ガウス分布関数を用いるのがよいが、累積ガウス分布関数に代えて、シグモイド関数、ゴンペルツ関数、ロジスティック関数などを用いてもよい。すなわち、信号解析装置１では、累積ガウス分布関数に代えて、単峰分布の累積分布関数、すなわち、値が最大値となる時刻までは値が単調増加し、値が最大値となった時刻以降は値が単調減少する分布に対応する累積分布関数を用いるようにしてもよい。ただし、信号解析装置１が用いる累積分布関数は、累積分布関数の形状を表すパラメータ、または、累積分布関数の累積元である単峰分布の形状を表すパラメータ、で形状を特定可能な累積分布関数とする必要がある。以下では、累積分布関数の形状を表すパラメータのことを累積分布関数の形状パラメータといい、単峰分布の形状を表すパラメータのことを単峰分布の形状パラメータという。ただし、当然ながら、累積分布関数の形状パラメータと単峰分布の形状パラメータは実質的には同じものである。例えば、信号解析装置１が用いる累積分布関数が累積ガウス分布関数である場合であれば、累積ガウス分布関数の累積元であるガウス分布の標準偏差（もしくは分散）と平均値が、単峰分布の形状パラメータであり、累積分布関数の形状パラメータでもある。

　信号解析装置１は、取得した対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波の何れかの時間区間の波形を対象時間波形として、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と、第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数と、の差または重み付き差による時間波形（以下、「近似時間波形」という）で対象時間波形を近似したときの、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータと、第２の単峰分布を特定するパラメータまたは第２累積分布関数を特定するパラメータと、を対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する、すなわち、心筋活動パラメータとして取得する。以下では、近似時間波形で対象時間波形を近似すること、すなわち近似時間波形を特定すること、を「フィッティング」といい、近似時間波形に含まれる第１累積分布関数と第２累積分布関数のことを「フィッティング結果」という。なお、信号解析装置１は、重み付き差で近似する場合には、第１累積分布関数に与える重みと、第２累積分布関数に与える重み、も対象時間波形の特徴を表すパラメータ（すなわち、心筋活動パラメータ）として取得してもよいし、第１累積分布関数に与える重みと、第２累積分布関数に与える重みと、の比、も対象時間波形の特徴を表すパラメータ（すなわち、心筋活動パラメータ）として取得してもよい。

　第１累積分布関数と第２累積分布関数の差による近似時間波形で対象時間波形を近似する場合であれば、例えば、信号解析装置１は、第１累積分布関数の複数個（Ｍ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第２累積分布関数の複数個（Ｎ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、の組み合わせ（Ｍ×Ｎ通り）それぞれを用いて、第１累積分布関数と第２累積分布関数との差による時間波形（以下、「候補時間波形」という）を生成して、生成したＭ×Ｎ通りの候補時間波形のうちの対象時間波形に最も近い候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。対象時間波形に最も近い候補時間波形を近似時間波形として特定する処理は、例えば、候補時間波形と対象時間波形の二乗誤差が最小となる候補時間波形を特定する処理により行えばよい。

　または、例えば、信号解析装置１は、対象時間波形を近似する第１累積分布関数の候補と第２累積分布関数の候補との差による時間波形である候補時間波形を得ることと、候補時間波形と対象時間波形の二乗誤差が小さくなる方向に各累積分布関数を特定するパラメータの少なくとも何れかを更新することと、を、二乗誤差が所定の基準以下となるまで繰り返すか、または、所定の回数だけ繰り返すことで、最終的に得た候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　第１累積分布関数と第２累積分布関数の重み付き差による近似時間波形で対象時間波形を近似する場合であれば、例えば、信号解析装置１は、第１累積分布関数の複数個（Ｍ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第２累積分布関数の複数個（Ｎ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第１累積分布関数に与える重みの複数個（Ｋ個）の候補と、第２累積分布関数に与える重みの複数個（Ｌ個）の候補と、の組み合わせ（Ｋ×Ｌ×Ｍ×Ｎ通り）それぞれを用いて、第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差による時間波形である候補時間波形を生成して、生成したＫ×Ｌ×Ｍ×Ｎ通りの候補時間波形のうちの対象時間波形に最も近い候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータと第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みとを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　または、例えば、信号解析装置１は、対象時間波形を近似する第１累積分布関数の候補と第２累積分布関数の候補との重み付き差による時間波形である候補時間波形を得ることと、候補時間波形と対象時間波形の二乗誤差が小さくなる方向に各累積分布関数を特定するパラメータと各累積分布関数に与える重みの少なくとも何れかを更新することと、を、二乗誤差が所定の基準以下となるまで繰り返すか、または、所定の回数だけ繰り返すこととで、最終的に得た候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータと第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みとを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　以下、取得した対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれる対象時間波形の特徴を表すパラメータを取得する処理を、心筋活動情報パラメータ取得処理という。

　時刻を表す情報をxとすると、第１の単峰分布と第２の単峰分布としてガウス分布を用いる場合には、第１の単峰分布は以下の式（１）で表され、第１累積分布関数f₁(x)は式（２）で表され、第２の単峰分布は式（３）で表され、第２累積分布関数f₂(x)は式（４）で表される。

　式（１）は平均がμ₁であり標準偏差がσ₁（分散がσ₁ ^２）であるガウス分布（正規分布）である。式（３）は平均がμ₂であり標準偏差がσ₂（分散がσ₂ ^２）であるガウス分布（正規分布）である。式（２）は式（１）の累積分布関数である。式（４）は式（３）の累積分布関数である。"erf"はシグモイド関数（誤差関数）である。時刻を表す情報xの単位は任意であり、例えば、心電図の１周期分の波形を始端としたサンプル番号や相対時刻を、時刻を表す情報xとして用いればよい。

　第１累積分布関数と第２累積分布関数の差は、例えば以下の式（５）で表される。以下の式（５）で表される関数は、第１累積分布関数から第２累積分布関数を減算した関数である。

　すなわち、第１累積分布関数と第２累積分布関数との差である近似時間波形で対象時間波形を近似したときには、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₁と標準偏差σ₁と、第２の単峰分布または第２累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₂と標準偏差σ₂と、を対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。なお、標準偏差がパラメータとして取得される代わりに、分散がパラメータとして取得されてもよい。このことは、標準偏差がパラメータとして取得されることについての以降の記載箇所についても同様である。

　第１累積分布関数と第２累積分布関数の重み付き差は、第１累積分布関数の重みをk₁とし、第２累積分布関数の重みをk₂として、例えば以下の式（６）で表される。以下の式（６）で表される関数は、第１累積分布関数に重みk₁を乗算した関数から、第２累積分布関数に重みk₂を乗算した関数を減算した関数である。

　すなわち、第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差である近似時間波形で対象時間波形を近似したときには、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₁と標準偏差σ₁と、第２の単峰分布を特定するパラメータまたは第２累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₂と標準偏差σ₂と、を対象時間波形の特徴を表すパラメータとして少なくとも取得する。なお、第１累積分布関数の重みk₁と第２累積分布関数の重みk₂、または、第１累積分布関数の重みk₁と第２累積分布関数の重みk₂との比（k₁/k₂、または、k₂/k₁）、も対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　なお、信号解析装置１は、取得した対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波のうちの、Ｒ波を第１対象時間波形とし、Ｔ波を第２対象時間波形として、第１対象時間波形と第２対象時間波形のそれぞれについて、上述した対象時間波形の特徴を表すパラメータを取得するとよい。

　例えば、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）を第１累積分布関数と第２累積分布関数との差で近似する場合には、式（７）で表される第１累積分布関数f_a(x)から式（８）で表される第２累積分布関数f_b(x)を減算した関数である式（９）の近似時間波形で第１対象時間波形を近似して、第１累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_aと標準偏差σ_aと、第２累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_bと標準偏差σ_bと、を第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の特徴を表すパラメータとして取得する。

　例えば、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）を第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差で近似する場合には、式（７）で表される第１累積分布関数f_a(x)に重みk_aを乗算した関数から式（８）で表される第２累積分布関数f_b(x)に重みk_bを乗算した関数を減算した関数である式（１０）の近似時間波形で第１対象時間波形を近似して、第１累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_aと標準偏差σ_aと、第２累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_bと標準偏差σ_bと、を第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の特徴を表すパラメータとして少なくとも取得する。なお、第１累積分布関数の重みk_aと第２累積分布関数の重みk_b、または、第１累積分布関数の重みk_aと第２累積分布関数の重みk_bとの比（k_a/k_b、または、k_b/k_a）、も第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の特徴を表すパラメータの特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　Ｒ波は心筋の全細胞の興奮がガウス分布に従って順次開始すること対応するものであるので、Ｒ波については、上述した通りに時間の順方向の対象時間波形を２つの累積ガウス分布の差または重み付き差の近似時間波形で近似すればよい。一方、Ｔ波は心筋の全細胞の興奮がガウス分布に従って順次覚めることに対応するものであることからすると、Ｔ波はＲ波とは時間軸において逆方向の現象であると解釈できる。すなわち、Ｔ波については、対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を累積ガウス分布の差または重み付き差で近似すればよいことになる。以下ではこれを第１の方法という。また、Ｔ波は心筋の全細胞が興奮している状態からガウス分布に従って覚めることに対応するものであることからすると、Ｔ波については、時間の順方向の対象時間波形を２つの関数（１から累積ガウス分布を減算した関数）の差または重み付き差で近似すればよいともいえる。以下ではこれを第２の方法という。以下では第１の方法と第２の方法の具体例を説明するが、上述したＲ波についての累積分布関数と、以下で説明するＴ波についての累積分布関数と、の混同を避けるために、以下では、Ｔ波については、上述した第１累積分布関数を第３累積分布関数とよび、上述した第２累積分布関数を第４累積分布関数とよんで説明を行う。

　第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を第１の方法を用いて第３累積分布関数と第４累積分布関数との差で近似する場合には、時刻を逆方向に表す情報をx'とし、第２対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を第２対象逆時間波形とよぶとして、式（１１）で表される第３累積分布関数f_e(x')から式（１２）で表される第４累積分布関数f_g(x')を減算した関数である式（１３）の近似逆時間波形で第２対象逆時間波形を近似して、第３累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_eと標準偏差σ_eと、第４累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_gと標準偏差σ_gと、を第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得する。

　例えば、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を第１の方法を用いて第３累積分布関数と第４累積分布関数との重み付き差で近似する場合には、式（１１）で表される第３累積分布関数f_e(x')に重みk_eを乗算した関数から式（１２）で表される第４累積分布関数f_g(x')に重みk_gを乗算した関数を減算した関数である式（１４）の近似逆時間波形で第２対象逆時間波形を近似して、第３累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_eと標準偏差σ_eと、第４累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_gと標準偏差σ_gと、を第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして少なくとも取得する。なお、第３累積分布関数の重みk_eと第４累積分布関数の重みk_g、または、第３累積分布関数の重みk_eと第４累積分布関数の重みk_gとの比（k_e/k_g、または、k_g/k_e）、も第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　例えば、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を、第２の方法を用いて、１から式（１５）で表される第３累積分布関数f_c(x)を減算した関数f'_c(x)（以下、「第３逆累積分布関数」という）と、１から式（１６）で表される第４累積分布関数f_d(x)を減算した関数f'_d(x)（以下、「第４逆累積分布関数」という）との差で近似する場合には、第３逆累積分布関数f'_c(x)から第４逆累積分布関数f'_d(x)を減算した関数である式（１７）の近似時間波形で第２対象時間波形を近似して、第３累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_cと標準偏差σ_cと、第４累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_dと標準偏差σ_dと、を第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得する。

　例えば、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を、第２の方法を用いて、第３逆累積分布関数と第４逆累積分布関数との重み付き差で近似する場合には、第３逆累積分布関数f'_c(x)に重みk_cを乗算した関数から第４逆累積分布関数f'_d(x)に重みk_dを乗算した関数を減算した関数である式（１８）の近似時間波形で第２対象時間波形を近似して、第３累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_cと標準偏差σ_cと、第４累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_dと標準偏差σ_dと、を第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得する。なお、第３逆累積分布関数の重みk_cと第４逆累積分布関数の重みk_d、または、第３逆累積分布関数の重みk_cと第４逆累積分布関数の重みk_dとの比（k_c/k_d、または、k_d/k_c）、も第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　なお、式（１７）の近似時間波形は、第４累積分布関数f_d(x)から第３累積分布関数f_c(x)を減算した関数であるので、第３累積分布関数f_c(x)と第４累積分布関数f_d(x)の差である。また、式（１８）の近似時間波形は、第３累積分布関数f_c(x)と第４累積分布関数f_d(x)の重み付き差に定数項が加算されたものであり、曲線部分の形状は第３累積分布関数f_c(x)と第４累積分布関数f_d(x)の重み付き差と同じである。また、上述したように、Ｔ波はＲ波とは時間軸において逆方向の現象であると解釈でき、Ｔ波については、対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を第３累積分布関数f_e(x)と第４累積分布関数f_g(x)の差または重み付き差で近似できる。これらのことから、Ｔ波についての以降の説明箇所では、累積分布関数と逆累積分布関数を併記せずに、単に累積分布関数のみを用いた説明を行うことがある。

　図２は、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）についての、第１累積分布関数f_a(x)と重みk_aを乗算した関数k_af_a(x)と、第２累積分布関数f_b(x)と重みk_bを乗算した関数k_bf_b(x)と、第１累積分布関数から第２累積分布関数との重み付き差である近似時間波形k_af_a(x)-k_bf_b(x)と、を模式的に示した図である。一点鎖線が第１累積分布関数f_a(x)と重みk_aを乗算した関数k_af_a(x)であり、二点鎖線が第２累積分布関数f_b(x)と重みk_bを乗算した関数k_bf_b(x)であり、破線が近似時間波形k_af_a(x)-k_bf_b(x)である。この近似時間波形k_af_a(x)-k_bf_b(x)が、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）を近似した波形である。

　図３は、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）についての、第３逆累積分布関数f'_c(x)=1-f_c(x)と重みk_cを乗算した関数k_cf'_c(x)、第４逆累積分布関数f'_d(x)=1-f_d(x)と重みk_dを乗算した関数k_df'_d(x)、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数との重み付き差である近似時間波形k_cf'_c(x)-k_df'_d(x)と、を模式的に示した図である。一点鎖線が第３逆累積分布関数f'_c(x)=1-f_c(x)と重みk_cを乗算した関数k_cf'_c(x)であり、二点鎖線が第４逆累積分布関数f'_d(x)=1-f_d(x)と重みk_dを乗算した関数k_df'_d(x)であり、破線が近似時間波形k_cf'_c(x)-k_df'_d(x)である。この近似時間波形k_cf'_c(x)-k_df'_d(x)が、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を近似した波形である。

　図４は、実施形態における対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波を第１対象時間波形としＴ波を第２対象時間波形として、第１対象時間波形と第２対象時間波形のそれぞれを２つの累積分布関数の差によってフィッティングした結果を模式的に示す図である。図４の横軸は時刻を表し、縦軸は電位を表す。横軸と縦軸との単位はいずれも任意単位（arbitrary unit）である。

　図４は、具体的には、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）を第１累積分布関数と第２累積分布関数の差によってフィッティングし、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を第３累積分布関数と第４累積分布関数の差によってフィッティングした例である。第１累積分布関数の定義域と第２累積分布関数の定義域とは同一であり、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の時間区間である時刻Ｔ１から時刻Ｔ３である。第３累積分布関数の定義域と第４累積分布関数の定義域とは同一であり時刻Ｔ４から時刻Ｔ６である。

　図４における“第１フィッティング結果”と“第２フィッティング結果”は、Ｒ波に対するフィッティングの結果である。図４における“第３フィッティング結果”と“第４フィッティング結果”は、Ｔ波に対するフィッティングの結果である。

　図４において“第１フィッティング結果”は、心電図の第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）へのフィッティングの結果のうちの第１累積分布関数を示す。図４において“第２フィッティング結果”は、心電図の第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）へのフィッティングの結果のうちの第２累積分布関数を示す。図４において“第３フィッティング結果”は、心電図の第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）へのフィッティングの結果のうちの第３累積分布関数を示す。図４において“第４フィッティング結果”は、心電図の第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）へのフィッティングの結果のうちの第４累積分布関数を示す。図４において“体表面の電位”は、フィッティング対象の心電図の波形を表す。

　なお、信号解析装置１は、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の時間区間にも第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の時間区間にも属さない時刻Ｔ３から時刻Ｔ４の期間については、信号解析装置１はフィッティングを行わない。なお、信号解析装置１においてフィッティングが行われない期間については、図４では、時刻Ｔ３における第１フィッティング結果と時刻Ｔ４における第３フィッティング結果とを繋ぐ線、時刻Ｔ３における第２フィッティング結果と時刻Ｔ４における第４フィッティング結果とを繋ぐ線、で表現している。すなわち、信号解析装置１がフィッティング結果を表示する場合には、図４のように、信号解析装置１は、時刻Ｔ３における第１フィッティング結果と時刻Ｔ４における第３フィッティング結果、および、時刻Ｔ３における第２フィッティング結果と時刻Ｔ４における第４フィッティング結果、を定数関数や一次関数等の予め定められた関数で繋いだ線を表示すればよい。

　なお、信号解析装置１がフィッティング結果を表示する場合には、時刻Ｔ３における第１フィッティング結果と時刻Ｔ４における第３フィッティング結果を同じ値で表示できるように、重みの値を補正してもよい。すなわち、時刻Ｔ３における実際の第１フィッティング結果はk_af_a(T3)であり、時刻Ｔ４における実際の第３フィッティング結果はk_cf'_c(T4)であるが、k_af_a(T3)=α₁k_cf'_c(T4)を満たすα₁を求めて、重みk_cに代えてα₁k_cを用いてフィッティング結果を表示してもよく、重みk_aに代えてk_a/α₁を用いてフィッティング結果を表示してもよい。同様に、信号解析装置１がフィッティング結果を表示する場合には、時刻Ｔ３における第２フィッティング結果と時刻Ｔ４における第４フィッティング結果を同じ値で表示できるように、重みの値を補正してもよい。すなわち、時刻Ｔ３における第２フィッティング結果はk_bf_b(T3)であり、時刻Ｔ４における第３フィッティング結果はk_df'_d(T4)であるが、k_bf_b(T3)=α₂k_df'_d(T4)を満たすα₂を求めて、重みk_dに代えてα₂k_dを用いてフィッティング結果を表示してもよく、重みk_bに代えてk_b/α₂を用いてフィッティング結果を表示してもよい。

　なお、第１対象時間波形に対するフィッティングと第２対象時間波形に対するフィッティングとは、個別に実行されなくてもよい。すなわち、第１対象時間波形及び第２対象時間波形に対するフィッティングは、これらの両方に対するフィッティングとして、まとめて実行されてもよい。例えば、信号解析装置１は、第１対象時間波形及び第２対象時間波形に対するフィッティングをまとめて実行する場合には、時刻Ｔ３における第１フィッティング結果と時刻Ｔ４における第３フィッティング結果との差が小さくなるようにすることと、時刻Ｔ３における第２フィッティング結果と時刻Ｔ４における第４フィッティング結果との差が小さくなるようにすることと、も考慮したフィッティングを実行するのがよい。

　図５は、Ｔ波を第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数で近似して、第３逆累積分布関数と第４逆累積分布関数を表示したり、各累積分布関数を特定するパラメータを表示したりすることで、Ｔ波の典型的な特徴を可視化できることを説明する説明図である。図５は、画像Ｇ１、画像Ｇ２、画像Ｇ３及び画像Ｇ４の４つの画像を示す。画像Ｇ１～画像Ｇ４の各画像は、横軸を時刻、縦軸を電位とするグラフを示す。図５の画像Ｇ１～画像Ｇ４の各画像の横軸と縦軸との単位はいずれも任意単位（arbitrary unit）である。

　図５の“第１関数”は、第３逆累積分布関数の一例である。図５の“第２関数”は、第４逆累積分布関数の一例である。図５の“第３関数”は、“第１関数”から“第２関数”を引き算した関数、すなわち、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数、を表す。図５の“第３関数”は、正常な心臓のＴ波の形状に略同一の形状である。

　図５の“第４関数”は、第３逆累積分布関数の一例である。図５の“第５関数”は、第４逆累積分布関数の一例である。図５の“第６関数”は、“第４関数”から“第５関数”を引き算した関数、すなわち、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数、を表す。図５の“第６関数”は、Ｔ波の異常な典型的な３パタンのうちの１つのＴ波の減高の形状に略同一の形状である。図５の画像Ｇ２における第３逆累積分布関数の立ち下がり部分と第４逆累積分布関数の立ち下がり部分の間隔は、正常な心臓の画像Ｇ１における第３逆累積分布関数の立ち下がり部分と第４逆累積分布関数の立ち下がり部分の間隔よりも狭くなっており、このことにより、Ｔ波減高において、心筋内層の活動からの心筋外層の活動の遅れが小さいことが可視化される。

　図５の“第７関数”は、第３逆累積分布関数の一例である。図５の“第８関数”は、第４逆累積分布関数の一例である。図５の“第９関数”は、“第８関数”から“第７関数”を引き算した関数、すなわち、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数、を表す。図５の“第９関数”は、Ｔ波の異常な典型的な３パタンのうちの１つのＴ波の増高の形状に略同一の形状である。図５の画像Ｇ３における第３逆累積分布関数の立ち下がり部分と第４逆累積分布関数の立ち下がり部分の間隔は、正常な心臓の画像Ｇ１における第３逆累積分布関数の立ち下り部分と第４逆累積分布関数の立ち下り部分の間隔よりも広くなっており、このことにより、Ｔ波の増高において、心筋内層の活動からの心筋外層の活動の遅れが大きいことが可視化される。

　図５の“第１０関数”は、第３逆累積分布関数の一例である。図５の“第１１関数”は、第４逆累積分布関数の一例である。図５の“第１２関数”は、“第１０関数”から“第１１関数”を引き算した関数、すなわち、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数、を表す。図５の“第１２関数”は、Ｔ波の異常な典型的な３パタンのうちの１つの陰性のＴ波の形状に略同一の形状である。図５の画像Ｇ４における第３逆累積分布関数の立ち下がり部分と第４逆累積分布関数の立ち下がり部分の順序は、正常な心臓の画像Ｇ１における第３逆累積分布関数の立ち下り部分と第４逆累積分布関数の立ち下り部分の順序と逆になっており、このことにより、陰性のＴ波において、心筋内層よりも心筋外層が先に活動の終了をしていることが可視化される。

　第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数は、“第３関数”、“第６関数”、“第９関数”のように縦軸方向の幅と横軸方向の幅との異なる波を表現可能である。また第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数は、“第１２関数”のように陰性の波を表現可能である。すなわち、第３逆累積分布関数から第４逆累積分布関数を減算した関数でＴ波を近似することで、または、時間軸を逆転させて第３累積分布関数から第４累積分布関数を減算した関数でＴ波を近似することで、Ｔ波に含まれる心筋内層と心筋外層のそれぞれの活動および心筋内層と心筋外層の活動の関係を表現することが可能である。このことは、Ｒ波について第１累積分布関数から第２累積分布関数を減算した関数で近似した場合も同様である。

　このように、信号解析装置１は、２つの累積分布関数の差または重み付き差によって対象心臓の心電図のＲ波またはＴ波の波形をフィッティングする。そして信号解析装置１は、フィッティングにより特定された近似時間波形を特定するパラメータを心筋の活動を示すパラメータとして取得する。

　〔２つの累積分布関数の差または重み付き差に値を加算したものによる近似〕
　信号解析装置１は、取得した対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波の何れかの時間区間の波形を対象時間波形として、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差に値（以下「水準値」という。）を加算したものによる時間波形を、近似時間波形としてもよい。この場合には、近似時間波形で対象時間波形を近似したときの、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータと、第２の単峰分布を特定するパラメータまたは第２累積分布関数を特定するパラメータと、に加えて、水準値も対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。もちろん、重み付き差で近似する場合には、第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みも対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得するようにしてもよいし、第１累積分布関数に与える重みと、第２累積分布関数に与える重みと、の比、も対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得するようにしてもよい。

　重み付き差を用いる場合であれば、例えば、信号解析装置１は、第１累積分布関数の複数個（Ｍ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第２累積分布関数の複数個（Ｎ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第１累積分布関数に与える重みの複数個（Ｋ個）の候補と、第２累積分布関数に与える重みの複数個（Ｌ個）の候補と、水準値の複数個（Ｊ個）の候補と、の組み合わせ（Ｊ×Ｋ×Ｌ×Ｍ×Ｎ通り）それぞれを用いて、第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である候補時間波形を生成して、生成したＪ×Ｋ×Ｌ×Ｍ×Ｎ通りの候補時間波形のうちの対象時間波形に最も近い候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータと第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みと水準値とを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　または、例えば、信号解析装置１は、対象時間波形を近似する第１累積分布関数の候補と第２累積分布関数の候補との重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である候補時間波形を得ることと、候補時間波形と対象時間波形の二乗誤差が小さくなる方向に各累積分布関数を特定するパラメータと各累積分布関数に与える重みと水準値の少なくとも何れかを更新することと、を、二乗誤差が所定の基準以下となるまで繰り返すか、または、所定の回数だけ繰り返して、最終的に得た候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータと第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みと水準値とを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　なお、フィッティングの前に水準値を定めるようにしてもよい。この場合には、信号解析装置１は、まず、対象時間波形がＲ波である場合には対象時間波形の始端（図４における時刻Ｔ１に相当）の電位を水準値とし、対象時間波形がＴ波である場合には対象時間波形の終端（図４における時刻Ｔ６に相当）の電位を水準値として取得する。そして、信号解析装置１は、第１累積分布関数の複数個（Ｍ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第２累積分布関数の複数個（Ｎ個）の候補それぞれについての累積分布関数を特定するパラメータと、第１累積分布関数に与える重みの複数個（Ｋ個）の候補と、第２累積分布関数に与える重みの複数個（Ｌ個）の候補と、の組み合わせ（Ｋ×Ｌ×Ｍ×Ｎ通り）それぞれを用いて、第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である候補時間波形を生成して、生成したＫ×Ｌ×Ｍ×Ｎ通りの候補時間波形のうちの対象時間波形に最も近い候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータと第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みと、最初の処理で決定した水準値とを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　または、例えば、信号解析装置１は、まず、対象時間波形がＲ波である場合には対象時間波形の始端（図４における時刻Ｔ１に相当）の電位を水準値とし、対象時間波形がＴ波である場合には対象時間波形の終端（図４における時刻Ｔ６に相当）の電位を水準値として取得する。そして、信号解析装置１は、対象時間波形を近似する第１累積分布関数の候補と第２累積分布関数の候補との重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である候補時間波形を得ることと、候補時間波形と対象時間波形の二乗誤差が小さくなる方向に各累積分布関数を特定するパラメータと各累積分布関数に与える重みの少なくとも何れかを更新することと、を、二乗誤差が所定の基準以下となるまで繰り返すか、または、所定の回数だけ繰り返して、最終的に得た候補時間波形を近似時間波形として特定して、特定した近似時間波形の生成に用いた第１累積分布関数の候補を特定するパラメータと第２累積分布関数の候補を特定するパラメータと第１累積分布関数に与える重みと第２累積分布関数に与える重みと、最初の処理で決定した水準値とを、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。

　水準値をβとすると、第１累積分布関数と第２累積分布関数の重み付き差に水準値を加算したものは、例えば、以下の式（１９）で表される。以下の式（１９）で表される関数は、第１累積分布関数に重みk₁を乗算した関数から第２累積分布関数に重みk₂を乗算した関数を減算して水準値βを加算した関数である。

　第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差に水準値を加算した式（１９）の近似時間波形で対象時間波形を近似したときには、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₁と標準偏差σ₁と、第２の単峰分布を特定するパラメータまたは第２累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₂と標準偏差σ₂と、水準値βと、を対象時間波形の特徴を表すパラメータとして少なくとも取得する。なお、第１累積分布関数の重みk₁と第２累積分布関数の重みk₂、または、第１累積分布関数の重みk₁と第２累積分布関数の重みk₂との比（k₁/k₂、または、k₂/k₁）、も対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　信号解析装置１は、取得した対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波のうちの、Ｒ波を第１対象時間波形とし、Ｔ波を第２対象時間波形として、第１対象時間波形と第２対象時間波形のそれぞれについて、上述した対象時間波形の特徴を表すパラメータを取得するとよい。

　例えば、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）を第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差に水準値を加算した関数で近似する場合には、第１対象時間波形の始端の電位を水準値β_Rとして、式（７）で表される第１累積分布関数f_a(x)に重みk_aを乗算した関数からから式（８）で表される第２累積分布関数f_b(x)に重みk_bを乗算した関数を減算して水準値β_Rを加算した関数である式（２０）の近似時間波形で第１対象時間波形を近似して、第１累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_aと標準偏差σ_aと、第２累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_bと標準偏差σ_bと、水準値β_Rと、を第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の特徴を表すパラメータとして少なくとも取得する。なお、第１累積分布関数の重みk_aと第２累積分布関数の重みk_b、または、第１累積分布関数の重みk_aと第２累積分布関数の重みk_bとの比（k_a/k_b、または、k_b/k_a）、も第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）の特徴を表すパラメータの特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　例えば、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の時間軸を逆転させた波形である第２対象逆時間波形を第３累積分布関数と第４累積分布関数との重み付き差に水準値を加算した関数で近似する場合には、第２対象時間波形の終端の電位を水準値β_Tとして、式（１１）で表される第３累積分布関数f_e(x')に重みk_eを乗算した関数から式（１２）で表される第４逆累積分布関数f_g(x')に重みk_gを乗算した関数を減算して水準値β_Tを加算した関数である式（２１）の近似逆時間波形で第２対象逆時間波形を近似して、第３累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_eと標準偏差σ_eと、第４累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_gと標準偏差σ_g ^２と、水準値β_Tと、を第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして少なくとも取得する。なお、第３累積分布関数の重みk_eと第４累積分布関数の重みk_g、または、第３累積分布関数の重みk_eと第４累積分布関数の重みk_gとの比（k_e/k_g、または、k_g/k_e）、も第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータの特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　例えば、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）について、１から第３累積分布関数を減算した関数（すなわち、第３逆累積分布関数）と、１から第４累積分布関数を減算した関数（すなわち、第４逆累積分布関数）と、の重み付き差に水準値を加算した関数で近似する場合には、第２対象時間波形の終端の電位を水準値β_Tとして、第３逆累積分布関数f'_c(x)に重みk_cを乗算した関数から第４逆累積分布関数f'_d(x)に重みk_dを乗算した関数を減算して水準値β_Tを加算した関数である式（２２）の近似時間波形で第２対象時間波形を近似して、第３累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_cと標準偏差σ_cと、第４累積分布関数を特定するパラメータである平均μ_dと標準偏差σ_dと、水準値β_Tと、を第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得する。なお、第３逆累積分布関数の重みk_cと第４逆累積分布関数の重みk_d、または、第３逆累積分布関数の重みk_cと第４逆累積分布関数の重みk_dとの比（k_c/k_d、または、k_d/k_c）、も第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　図６は、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）についての、第１累積分布関数f_a(x)と重みk_aを乗算して水準値β_Rを加算した関数k_af_a(x)+β_Rと、第２累積分布関数f_b(x)と重みk_bを乗算して水準値β_Rを加算した関数k_bf_b(x)+β_Rと、第１累積分布関数と第２累積分布関数との重み付き差に水準値β_Rを加算したものである近似時間波形k_af_a(x)-k_bf_b(x)+β_Rと、を模式的に示した図である。一点鎖線が第１累積分布関数f_a(x)と重みk_aを乗算して水準値β_Rを加算した関数k_af_a(x)+β_Rであり、二点鎖線が第２累積分布関数f_b(x)と重みk_bを乗算して水準値β_Rを加算した関数k_bf_b(x)+β_Rであり、破線が近似時間波形k_af_a(x)-k_bf_b(x)+β_Rである。この近似時間波形k_af_a(x)-k_bf_b(x)+β_Rが、第１対象時間波形（すなわち、Ｒ波）を近似した波形である。

　図７は、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）についての、第３逆累積分布関数f'_c(x)=1-f_c(x)と重みk_cを乗算して水準値β_Tを加算した関数k_cf'_c(x)+β_T、第４逆累積分布関数f'_d(x)=1-f_d(x)と重みk_dを乗算して水準値β_Tを加算した関数k_df'_d(x)+β_T、第３逆累積分布関数と第４逆累積分布関数との重み付き差に水準値β_Tを加算したものである近似時間波形k_cf'_c(x)-k_df'_d(x)+β_Tと、を模式的に示した図である。一点鎖線が第３逆累積分布関数f'_c(x)=1-f_c(x)と重みk_cを乗算して水準値β_Tを加算した関数k_cf'_c(x)+β_Tであり、二点鎖線が第４逆累積分布関数f'_d(x)=1-f_d(x)と重みk_dを乗算して水準値β_Tを加算した関数k_df'_d(x)+β_Tであり、破線が近似時間波形k_cf'_c(x)-k_df'_d(x)+β_Tである。この近似時間波形k_cf'_c(x)-k_df'_d(x)+β_Tが、第２対象時間波形（すなわち、Ｔ波）を近似した波形である。

　なお、Ｒ波（正確にはＱＲＳ波）の始端の電位である水準値β_Rは、Ｒ波の始端における直流成分の大きさを表す値であり、冠動脈に異常がある場合には、水準値β_Rがマイナス側に下降する場合がある。また、Ｔ波の終端の電位である水準値β_Tは、Ｔ波の終端における直流成分の大きさを表す値であり、心筋の再分極に異常がある場合には、水準値β_Rがプラス側に上昇する場合がある。

　〔対象時間波形と近似時間波形の差について近似〕
　特殊な状態のＲ波やＴ波を対象時間波形とする場合には、上述した近似時間波形では対象時間波形を近似できない部分（以下、「残差部分」という）が残ることがある。例えば、対象心臓に早期再分極や伝導障害（副伝導路等）が生じている場合には、図８に破線で示すようなΔ波が対象時間波形（Ｒ波）に含まれていることがある。このΔ波の部分は、上述した近似時間波形では対象時間波形を近似できずに、残差部分として残る。この残差部分も心臓の何らかの活動に起因する時間波形であることからすると、信号解析装置１では、この残差部分について、累積ガウス分布、または、累積ガウス分布に重みを乗算した関数、または、累積ガウス分布の差、または、累積ガウス分布の重み付き差、であると仮定した解析を行うとよい。

　すなわち、信号解析装置１は、対象時間波形と近似時間波形の差である残差時間波形について、ある単峰分布（便宜的に「第５の単峰分布」という）の累積分布関数（便宜的に「第５累積分布関数」という）または第５累積分布関数に重みを乗算した関数で残差時間波形を近似したときの、第５の単峰分布を特定するパラメータまたは第５累積分布関数を特定するパラメータも、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　または、信号解析装置１は、対象時間波形と近似時間波形の差である残差時間波形について、ある単峰分布（便宜的に「第５の単峰分布」という）の累積分布関数（便宜的に「第５累積分布関数」という）と、第５の単峰分布とは別の単峰分布（便宜的に「第６の単峰分布」という）の累積分布関数（便宜的に「第６累積分布関数」という）との差または重み付き差による時間波形（以下、「近似残差時間波形」という）で残差時間波形を近似したときの、第５の単峰分布を特定するパラメータまたは第５累積分布関数を特定するパラメータと、第６の単峰分布を特定するパラメータまたは第６累積分布関数を特定するパラメータ、も対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　より具体的には、式（２３）で表される第５の単峰分布の累積分布関数である第５累積分布関数で残差時間波形を近似する場合には、信号解析装置１は、対象時間波形と近似時間波形の差である残差時間波形について、式（２４）で表される第５累積分布関数の近似時間波形f₅(x)で残差時間波形を近似して、上述した対象時間波形の特徴を表す各パラメータに加えて、第５累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₅と標準偏差σ₅も、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　第５累積分布関数に重みを乗算した関数で残差時間波形を近似する場合には、信号解析装置１は、対象時間波形と近似時間波形の差である残差時間波形について、式（２４）で表される第３累積分布関数f₅(x)に重みk₅を乗算した関数の近似時間波形k₅f₅(x)で残差時間波形を近似して、上述した対象時間波形の特徴を表す各パラメータに加えて、第５累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₅と標準偏差σ₅も、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。信号解析装置１は、さらに、重みk₅も対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　第５累積分布関数と、式（２５）で表される第６の単峰分布の累積分布関数である第６累積分布関数と、の差で残差時間波形を近似する場合には、例えば、信号解析装置１は、対象時間波形と近似時間波形の差である残差時間波形について、式（２４）で表される第５累積分布関数から式（２６）で表される第６累積分布関数を減算した波形である近似時間波形f₅(x)-f₆(x)で残差時間波形を近似して、上述した対象時間波形の特徴を表す各パラメータに加えて、第５累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₅と標準偏差σ₅と、第６累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₆と標準偏差σ₆も、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　第５累積分布関数と第６累積分布関数の重み付き差で残差時間波形を近似する場合には、信号解析装置１は、対象時間波形と近似時間波形の差である残差時間波形について、第５累積分布関数f₅(x)に重みk₅を乗算した関数k₅f₅(x)から第６累積分布関数f₆(x)に重みk₆を乗算した関数k₆f₆(x)を減算した波形である近似時間波形k₅f₅(x)-k₆f₆(x)で残差時間波形を近似して、上述した対象時間波形の特徴を表す各パラメータに加えて、第５累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₅と標準偏差σ₅と、第６累積分布関数を特定するパラメータである平均μ₆と標準偏差σ₆も、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。信号解析装置１は、さらに、重みk₅と重みk₆、または、重みk₅と重みk₆の比（k₅/k₆またはk₆/k₅）も、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得してもよい。

　図１の説明に戻る。信号解析装置１は、バスで接続されたＣＰＵ等のプロセッサ９１とメモリ９２とを備える制御部１１を備え、プログラムを実行する。信号解析装置１は、プログラムの実行によって制御部１１、入力部１２、通信部１３、記憶部１４及び出力部１５を備える装置として機能する。

　より具体的には、プロセッサ９１が記憶部１４に記憶されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムをメモリ９２に記憶させる。プロセッサ９１が、メモリ９２に記憶させたプログラムを実行することによって、信号解析装置１は、制御部１１、入力部１２、通信部１３、記憶部１４及び出力部１５を備える装置として機能する。

　制御部１１は、信号解析装置１が備える各種機能部の動作を制御する。制御部１１は、例えば心筋活動情報パラメータ取得処理を実行する。制御部１１は、例えば出力部１５の動作を制御し、出力部１５に心筋活動情報パラメータ取得処理の取得結果を出力させる。制御部１１は、例えば心筋活動情報パラメータ取得処理の実行により生じた各種情報を記憶部１４に記録する。

　入力部１２は、マウスやキーボード、タッチパネル等の入力装置を含んで構成される。入力部１２は、これらの入力装置を信号解析装置１に接続するインタフェースとして構成されてもよい。入力部１２は、信号解析装置１に対する各種情報の入力を受け付ける。

　入力部１２には、例えばフィッティングに用いる各累積分布関数の複数個の候補について、各累積分布関数が表す分布の形状を示す情報（以下「分布形状指定情報」という。）が入力される。

　なお、分布形状指定情報は予め記憶部１４が記憶済みであってもよい。このような場合、記憶部１４が記憶済みの分布形状指定情報については、入力部１２から入力される必要はない。以下、説明の簡単のため記憶部１４が分布形状指定情報を予め記憶済みの場合を例に信号解析装置１を説明する。

　通信部１３は、信号解析装置１を外部装置に接続するための通信インタフェースを含んで構成される。通信部１３は、有線又は無線を介して外部装置と通信する。外部装置は、例えば対象心臓の心電図の波形の送信元の装置である。対象心臓の心電図の波形の送信元の装置は、例えば心電図測定装置である。通信部１３は、例えば外部装置が心電図測定装置である場合、通信により心電図測定装置から心電図の波形を取得する。なお、心電図の波形は入力部１２に入力されてもよい。

　記憶部１４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの非一時的コンピュータ読み出し可能な記憶媒体装置を用いて構成される。記憶部１４は信号解析装置１に関する各種情報を記憶する。記憶部１４は、例えば入力部１２又は通信部１３を介して入力された情報を記憶する。記憶部１４は、例えば入力部１２又は通信部１３を介して入力された心電図を記憶する。記憶部１４は、例えば心筋活動情報パラメータ取得処理の実行により生じた各種情報を記憶する。

　出力部１５は、各種情報を出力する。出力部１５は、例えばＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　　Ｒａｙ　　　　Ｔｕｂｅ）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示装置を含んで構成される。出力部１５は、これらの表示装置を信号解析装置１に接続するインタフェースとして構成されてもよい。出力部１５は、例えば入力部１２に入力された情報を出力する。出力部１５は、例えば入力部１２又は通信部１３に入力された心電図を表示してもよい。出力部１５は、例えば心筋活動情報パラメータ取得処理の実行結果を表示してもよい。

　図９は、実施形態における制御部１１の機能構成の一例を示す図である。制御部１１は、心電図取得部１１０、フィッティング情報取得部１２０、解析部１３０及び記録部１４０を備える。

　心電図取得部１１０は、入力部１２又は通信部１３に入力された対象心臓の心電図の波形から、１周期分の波形を取得して、解析部１３０に対して出力する。対象心臓の心電図の波形は、複数拍分（複数周期分）の波形が時系列に並んだ波形である。対象心臓に異常が生じている場合でも、心電図の波形に含まれる全ての拍の波形が特殊な波形となっているのではなく、心電図の波形に含まれるいずれかの少数の拍の波形のみが特徴的な波形となっていることが多い。心筋活動情報パラメータ取得処理では、この特徴的な波形を対象とするのがよい。そこで、心電図取得部１１０は、対象心臓の心電図の波形から、特徴的な波形である１周期分の波形を取得する。例えば、心電図取得部１１０は、類似性や特異性を判定する公知の技術を用いて、対象心臓の心電図の波形から特徴的な波形である１周期分の波形を取得すればよい。また例えば、心電図取得部１１０は、出力部１５に心電図の波形を表示させて、医師などの利用者による１周期分の波形の指定を入力部１２に受け付けさせて、入力部１２が受け付けた指定に対応する１周期分の波形を心電図の波形から取得するようにしてもよい。

　心電図取得部１１０は、１周期分の波形を、所定のサンプリング周波数でサンプリングしたディジタルの時系列データとして出力する。所定のサンプリング周波数とは、フィッティング情報取得部１２０における処理で用いる信号のサンプリング周波数であり、例えば２５０Ｈｚである。入力された心電図の波形が所定のサンプリング周波数でサンプリングされたものである場合には、心電図取得部１１０は、入力された心電図の波形のディジタルの時系列データから、１周期分の波形のディジタルの時系列データを切り出して出力すればよい。入力された心電図の波形が所定のサンプリング周波数とは異なるンプリング周波数でサンプリングされたものである場合には、心電図取得部１１０は、入力された心電図の波形のディジタルの時系列データから、１周期分の波形のディジタルの時系列データを切り出して、所定のサンプリング周波数に変換してから出力すればよい。

　心電図取得部１１０は、さらに、心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波の時間区間とＴ波の時間区間を特定して、Ｒ波の時間区間を特定する情報と、Ｔ波の時間区間を特定する情報も取得して解析部１３０に対して出力する。例えば、心電図取得部１１０は、公知の技術によって、Ｒ波の始端とＲ波の終端とＴ波の始端とＴ波の終端を特定して、特定したＲ波の始端とＲ波の終端とＴ波の始端とＴ波の終端のそれぞれに対応するサンプル番号や波形の始端からの相対時刻などをＲ波の時間区間を特定する情報とＴ波の時間区間を特定する情報として取得すればよい。なお、本明細書におけるＲ波は、正確にはＱＲＳ波のことを指している。Ｒ波の始端（すなわちＱＲＳ波の始端）が波形のうちのどの点であるのかについては様々な解釈が存在するのは事実であるものの、心電図取得部１１０は、いずれかの公知技術によって特定したものをＲ波の始端とすればよい。

　なお、対象心臓の心電図の波形において、時間の経過に応じて変化する特徴的な波形が現れる場合がある。そこで、心電図取得部１１０は、心筋活動情報パラメータ取得処理が行われる対象の波形として、複数周期分の波形を、対象心臓の心電図の波形から取得してもよい。すなわち、心電図取得部１１０は、予め定められた長期の時系列の波形（トレンドグラフ）を、対象心臓の心電図の波形から取得して、取得した波形に含まれる各周期の波形についての、波形と当該波形に含まれるＲ波の時間区間を特定する情報と当該波形に含まれるＴ波の時間区間を特定する情報とを解析部１３０に対して出力するようにしてもよい。

　フィッティング情報取得部１２０は、分布形状指定情報を取得する。分布形状指定情報が記憶部１４に記憶されている場合、フィッティング情報取得部１２０は、分布形状指定情報を記憶部１４から読み出す。

　解析部１３０は、フィッティング部１３１及び心筋活動情報パラメータ取得部１３２を備える。

　フィッティング部１３１は、分布形状指定情報によって示される累積分布関数の候補を用いて、心電図取得部１１０が取得した心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波の少なくとも何れかの時間区間の波形である対象時間波形に対してフィッティングを行う。

　心筋活動情報パラメータ取得部１３２は、フィッティング部１３１によるフィッティングの結果に基づき対象時間波形の特徴を表すパラメータを取得する。心筋活動情報パラメータ取得部１３２は、対象時間波形の特徴を表すパラメータとして、例えば、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と、第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数と、の差または重み付き差による時間波形である近似時間波形で対象時間波形を近似したときの、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータと、第２の単峰分布を特定するパラメータまたは第２累積分布関数を特定するパラメータを取得する。心筋活動情報パラメータ取得部１３２が取得した対象時間波形の特徴を表すパラメータは、心筋活動パラメータの一例である。

　このように解析部１３０は、対象心臓の心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波の少なくとも何れかの時間区間の波形である対象時間波形と分布候補情報とに基づき、心筋活動パラメータを取得する。

　記憶部１４は、制御部１１が実行した処理によって生じた各種情報を記憶部１４に記録する。

　図１０は、実施形態における信号解析装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。心電図取得部１１０が、入力部１２又は通信部１３を介して対象心臓の心電図の１周期分の波形とＲ波の時間区間を特定する情報とＴ波の時間区間を特定する情報を取得する（ステップＳ１０１）。次にフィッティング情報取得部１２０が、分布形状指定情報を取得する（ステップＳ１０２）。次にフィッティング部１３１が分布形状指定情報によって示される累積分布関数の候補を用いて、ステップＳ１０１で取得された心電図の１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波の少なくとも何れかの時間区間の波形である対象時間波形に対してフィッティングを行う（ステップＳ１０３）。次に、心筋活動情報パラメータ取得部１３２が、フィッティング結果に基づき、心筋活動パラメータを取得する（ステップＳ１０４）。取得された心筋活動パラメータが出力部１５に出力される（ステップＳ１０５）。

　ステップＳ１０５では、各対象時間波形に対するフィッティング結果のグラフを表示してもよい。また、ステップＳ１０２の処理は、ステップＳ１０３の処理の実行前に実行されればよく、ステップＳ１０１の実行前であってもよい。ステップＳ１０３及びステップＳ１０４の処理が解析部１３０の実行する処理の一例である。

　図１１は、実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第１の図である。より具体的には、図１１は、動作が正常である対象心臓の心電図の波形に対する信号解析装置１による解析結果の一例である。図１１の横軸は時刻を表し、縦軸は電位を表す。縦軸の単位は、任意単位（arbitrary unit）である。

　図１１は、動作が正常である対象心臓の心電図の脱分極のＲ波に対して第１フィッティング及び第２フィッティングを行った結果と、動作が正常である対象心臓の心電図の再分極相のＴ波に対して第４フィッティング及び第３フィッティングを行った結果とを、時刻Ｔ３における第１フィッティング結果と時刻Ｔ４における第３フィッティング結果を同じ値となるように重みk_aに代えてk_a/α₁を用い、時刻Ｔ３における第２フィッティング結果と時刻Ｔ４における第４フィッティング結果を同じ値となるように重みk_bに代えてk_b/α₂を用いて表示した一例を示す。以下では、重みを変更した第１フィッティング結果と第３フィッティング結果を直線を介して連結したものを心筋内層活動近似関数とよび、重みを変更した第２フィッティング結果と第４フィッティング結果を直線を介して連結したものを心筋外層活動近似関数とよぶ。

　図１１は、正常な心臓の脱分極において、心筋内層は心筋外層よりも早く活動（すなわち、イオンチャネルの活動）が開始し急速に進むこと、心筋内層のイオンチャネルの活動が開始するタイミングよりも僅かに遅れて心筋外層が活動を開始すること、心筋内層のイオンチャネルの活動が開始するタイミングと心筋外層が活動を開始するタイミングとの差分は陽性で鋭いＲ波となること、に対応している。すなわち、心筋内層活動近似関数のうちの第１フィッティング結果の部分心筋内層活動近似関数の平均値と標準偏差と、心筋外層活動近似関数のうちの第２フィッティング結果の部分の平均値と標準偏差は、正常な心臓の脱分極におけるイオンチャネルの活動のタイミングと活動の進み具合を表すパラメータである。

　また、図１１は、正常な心臓の再分極相において、心筋外層は心筋内層よりも早くイオンチャネルの活動の不活性化が開始すること、心筋内層の不活性化は心筋外層の不活性化に遅れて開始すること、心筋外層の不活性化と心筋内層の不活性化の両者は緩やかに進むこと、心筋内層の不活性化と心筋外層の不活性化の差分は陽性で緩やかなＴ波となること、に対応している。すなわち、心筋外層活動近似関数のうちの第４フィッティング結果の部分の平均値と標準偏差と、心筋内層活動近似関数のうちの第３フィッティング結果の部分の平均値と標準偏差は、正常な心臓の再分極相におけるイオンチャネルの活動不活性化のタイミングと不活性化の進み具合を表すパラメータである。以上のように、第１から４のフィッティングにより得られた心筋内層活動近似関数と心筋外層活動近似関数は、脱分極のイオンチャネルの集合的な活性化と、再分極相のイオンチャネルの集合的な不活性化のタイミングと進み具合に対応しており、各関数の各フィッティング結果の平均値と標準偏差は心筋の活動を表すパラメータである。

　図１１の心筋内層活動近似関数及び心筋外層活動近似関数の形状は、動作が正常である対象心臓の心筋に対して、カテーテル電極の挿入を行うことで直接測定した心筋の起電力の計測結果に略一致する。このことは、信号解析装置１によれば、カテーテル電極を挿入することなく、心電図だけから心筋の活動を表す情報を取得可能であることを示す。

　図１２は、実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第２の図である。より具体的には、図１２は、動作が正常である対象心臓の心電図の波形に対する信号解析装置１による解析結果の一例である。

　図１２は、グラフＧ５、グラフＧ６及び結果Ｇ７の３つの結果を示す。図１２において、“内層側累積分布関数”は心筋内層に存在するイオンチャネルの集合的なチャネル活動タイミング分布を表す関数のフィッティング結果を示す。図１２において、“外層側累積分布関数”は心筋外層に存在するイオンチャネルの集合的なチャネル活動タイミング分布を表す関数のフィッティング結果を示す。図１２において、“体表面の電位”は、体表面の電位の時間変化を表す関数であって、心電図の波形である。図１２の横軸は時刻を表し、縦軸は電位を表す。横軸と縦軸との単位はいずれも任意単位（arbitrary unit）である。なお、図１２～図１４の各横軸の１目盛の間隔が表す時間の長さは同じである。また、図１２～図１４の縦軸はいずれも、１が累積ガウス分布の最大値を表す。

　グラフＧ５は、１回の拍動で生じる心電図の波形の全てを表す。グラフＧ６は、グラフＧ５の一部であってＴ波の領域の拡大図を示す。Ｔ波の領域は図１２において領域Ａ１と示されている領域である。結果Ｇ７は、内層側累積分布関数の累積元であるガウス分布と外層側累積分布関数の累積元であるガウス分布の２つのガウス分布の統計量を示す。結果Ｇ７の各値は２つのガウス分布の統計量、を表す。２つのガウス分布の統計量とは、具体的には、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数の累積元であるガウス分布の平均値及び標準偏差である。

　図１３は、実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第３の図である。より具体的には、図１３は、動作がＴ延長３型である対象心臓の心電図の波形に対する信号解析装置１による解析結果の一例である。

　図１３は、グラフＧ８、グラフＧ９及び結果Ｇ１０の３つの結果を示す。図１３において、“内層側累積分布関数”は心筋内層に存在するチャネルの集合的なチャネル活動タイミング分布を表す関数のフィッティング結果を示す。図１３において、“外層側累積分布関数”は心筋外層に存在するチャネルの集合的なチャネル活動タイミング分布を表す関数のフィッティング結果を示す。図１３において、“体表面の電位”は、体表面の電位の時間変化を表す関数であって、心電図の波形である。図１３の横軸は時刻を表し、縦軸は電位を表す。横軸と縦軸との単位はいずれも任意単位（arbitrary unit）である。

　グラフＧ８は、１回の拍動で生じる心電図の波形の全てを表す。グラフＧ９は、グラフＧ８の一部であってＴ波の領域の拡大図を示す。Ｔ波の領域は図１３において領域Ａ２と示されている領域である。結果Ｇ１０は、内層側累積分布関数の累積元であるガウス分布と外層側累積分布関数の累積元であるガウス分布の２つのガウス分布の統計量を示す。結果Ｇ１０の各値は２つのガウス分布の統計量すなわち内層側累積分布関数と外層側累積分布関数の累積元であるガウス分布の平均値及び標準偏差を表す。

　図１３の内層側累積分布関数及び外層側累積分布関数の形状は、カテーテル電極の挿入を行うことで動作がＴ延長３型である対象心臓の心筋外層の拍動によって生じた起電力の変化を直接測定した結果に略一致する。このことは、信号解析装置１によれば、カテーテル電極を挿入することなく、心電図だけから心筋の活動を表す情報を取得可能であることを示す。

　図１４は、実施形態における信号解析装置１の解析結果の一例を示す第４の図である。より具体的には、図１４は、動作がＱＴ延長１型である対象心臓の心電図の波形に対する信号解析装置１による解析結果の一例である。

　図１４は、グラフＧ１１、グラフＧ１２及び結果Ｇ１３の３つの結果を示す。図１４において、“内層側累積分布関数”は心筋内層に存在するチャネルの集合的なチャネル活動タイミング分布を表す関数のフィッティング結果を示す。図１４において、“外層側累積分布関数”は心筋外層に存在するチャネルの集合的なチャネル活動タイミング分布を表す関数のフィッティング結果を示す。図１４において、“体表面の電位”は、体表面の電位の時間変化を表す関数であって、心電図の波形である。図１４の横軸は時刻を表し、縦軸は電位を表す。横軸と縦軸との単位はいずれも任意単位（arbitrary unit）である。

　グラフＧ１１は、１回の拍動で生じる心電図の波形の全てを表す。グラフＧ１２は、グラフＧ１１の一部であってＴ波の領域の拡大図を示す。Ｔ波の領域は図１３において領域Ａ３と示されている領域である。結果Ｇ１３は、内層側累積分布関数の累積元であるガウス分布と外層側累積分布関数の累積元であるガウス分布の２つのガウス分布の統計量を示す。結果Ｇ１３の各値は２つのガウス分布の統計量を表す。２つのガウス分布の統計量とは、具体的には、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数の累積元であるガウス分布の平均値及び標準偏差である。

　図１４の内層側累積分布関数及び外層側累積分布関数の形状は、カテーテル電極の挿入を行うことで動作がＱＴ延長３型である対象心臓の心筋外層の拍動によって生じた起電力の変化を直接測定した結果に略一致する。このことは、信号解析装置１によれば、カテーテル電極を挿入することなく、心電図だけから心筋の活動を表す情報を取得可能であることを示す。

　なお、図１４は、突然死と関連するチャネル電流特性の信号解析装置１による推定結果の一例でもある。

　図１５～図１７を用いて、心室性期外収縮の心電図に対しても信号解析装置１によって、心電図だけから心筋の活動を表す情報を取得可能であることを説明する。図１５～図１７の横軸は時刻（秒）を表し、縦軸は電位（ｍＶ）を表す。

　図１５は、実施形態の信号解析装置１によって心室性期外収縮の心電図を解析した一例を説明するための第１の説明図である。図１６は、実施形態の信号解析装置１によって心室性期外収縮の心電図を解析した一例の第２の説明図である。図１７は、実施形態の信号解析装置１によって心室性期外収縮の心電図を解析した一例の第３の説明図である。

　より具体的には図１５は、体表面の心電位を示す。すなわち図１５は、心電図に記録された正常な一回の心拍と２連発の心室性期外収縮を示す。より具体的には図１６は、信号解析装置１によって解析した心室性期外収縮の脱分極の内層側累積分布関数と再分極相の内層側累積分布関数を含む心筋内層活動近似関数と、信号解析装置１によって解析した心室性期外収縮の脱分極の外層側累積分布関数と再分極相の外層側累積分布関数を含む心筋外層活動近似関数と、を示す。より具体的には図１７は、実際に計測された心電図の心室性期外収縮の波形の一例を示す。

　図１６は、脱分極の内層側累積分布関数は外層側累積分布関数に先行し、両者の標準偏差は正常な心拍よりも大きく興奮の広がりが緩やかであることを示す。この分析結果は裾の広いＲ波の波形の特徴と一致する。

　図１６は、再分極相においては内層側累積分布関数が外層側累積分布関数よりも早く不活性化が開始していることに対応しており、再分極相における２つの累積分布関数の平均の値の大小関係として内層側と外層側の不活性化の順が示されている。図１６の内層側累積分布関数から外層側累積分布関数を減算した関数は再分極相の大きな陰性のＴ波の特徴と一致し、図１７に示すように、内層側累積分布関数から外層側累積分布関数を減算して得た波形は実際に計測された心電図の心室性期外収縮の波形と略一致する。

　なお図１５～図１７の結果は、心筋の興奮の変更伝導、早期再分極もしくは再分極の遅延により、巨大波や陰性電位の生じる例に対して、信号解析装置１による解析が対応することを示している。なお、図１５～図１７において、脱分極相の内層側累積分布関数の平均μは－１であり、標準偏差σは０．３２である。また、図１５～図１７において、脱分極の外層側累積分布関数の平均μは－０．８であり、標準偏差σは０．２１である。また、図１５～図１７において、再分極相の内層側累積分布関数の平均μは１であり、標準偏差σは１である。また、図１５～図１７において、再分極相の外層側累積分布関数の平均μは２．９９であり、標準偏差σは０．７である。

　図１８～図２０を用いて、ブルガダ症候群１型の脱分極期の対象心臓の心電図に対しても信号解析装置１によって、心電図だけから心筋の活動を表す情報を取得可能であることを説明する。図１８～図２０の縦軸はミリボルト単位の電位を表す。

　図１８は、実施形態における信号解析装置１によってブルガダ症候群１型の脱分極期における対象心臓の心電図を解析した一例を説明するための第１の説明図である。図１９は、実施形態における信号解析装置１によってブルガダ症候群１型の脱分極期における対象心臓の心電図を解析した一例の第２の説明図である。図２０は、実施形態における信号解析装置１によってブルガダ症候群１型の脱分極期における対象心臓の心電図を解析した一例の第３の説明図である。

　より具体的には図１８は、ブルガダ症候群の胸部第２誘導の心電図を示す。図１８において、内枠Ｗ１は脱分極相、内枠Ｗ２が再分極相の区分を示す。このことは図１９についても同様である。すなわち、図１９においても内枠Ｗ１は脱分極相を表し、内枠Ｗ２が再分極相を表す。

　より具体的には、図１９は信号解析装置１によって分析した、脱分極と、再分極相における、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数とを示す。図１９に示す例においては、内層側累積分布関数の再分極相は脱分極相に続いて開始しており、早期再分極の特徴を示している。一方、図１９の例において外層側累積分布関数の電位振幅については脱分極相と再分極相とに差が認められる。また図１９は、外層側累積分布関数の脱分極相と再分極相とのギャップと異方性とを示している。このように、信号解析装置１は、ブルガダ症候群の対象心臓の心電図が示す波形の特徴である早期再分極や、脱分極と再分極との異方性を、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数の脱分極相と再分極相の平均と標準偏差、外層側累積分布関数に与える重みの内層側累積分布関数に与える重みに対する比（内外層比）によって表すことができる。

　図２０は解析の結果と実測値との比較である。より具体的には図２０は、図１９の脱分極相と再分極相とにおける、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数との差を示す。また図２０は心電図の実測値も示す。最後尾を除き、解析結果と実測値はほぼ一致している。最後尾とは、遅い時間の電位を意味する。

　なお、図１８～図２０において、脱分極相の内層側累積分布関数の平均μは１５であり、標準偏差σは０．１５である。また、図１８～図２０において、脱分極相の外層側累積分布関数の平均μは１４であり、標準偏差σは０．２５である。また、図１８～図２０において、脱分極相の内外層比は０．４５である。また、図１８～図２０において、再分極相の内層側累積分布関数の平均μは２５であり、標準偏差σは０．２５である。また、図１８～図２０において、再分極相の外層側累積分布関数の平均μは２０であり、標準偏差σは０．５である。

　図２１から図５９は、公開されている心電図データのライブラリ<https://physionet.org/about/database/>を用いて、信号解析装置１による分析を行った結果を示す。図２１から図５９は、心電位に対する、信号解析装置１による解析の実行の結果得られた、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数と、フィッティングの結果を示す。

　図２１から図５９はそれぞれ、実施形態における信号解析装置１によって心電図を解析した一例を示す図である。各図に記載の被決定点は図の左から順にそれぞれ、心電位のＱ点、Ｒ点、Ｓ点、Ｔ開始点、Ｔ終了点を表す。被決定点は、変曲点検知及びピーク検出アルゴリズムによって決定された。図２１～図５９の各図は、脱分極相（ＱＲＳ波）の区間と再分極相（Ｔ波）の区間とに対して得られた、各区間における内層側累積分布関数と外層側累積分布関数とを示す。図２１～図５９は、様々なＱＲＳ波とＴ波に対して、信号解析装置１は、内層側累積分布関数と外層側累積分布関数の平均と標準偏差の調節により、略同一の形状を示し得ることを示す。図２１～図５９の下の図は、心電図の原波形とフィッティングの結果を表す。なお、図２１～図５９の各結果は３００Ｈｚのサンプリングの結果である。そのため、図２１～図５９の各図の横軸は原点が０秒を表し、値１が３．３３ミリ秒を表す。

　このように構成された信号解析装置１は、対象心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＲ波とＴ波の何れかの時間区間の波形を対象時間波形として、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と、第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数と、の差または重み付き差による時間波形である近似時間波形で対象時間波形を近似したときの、第１の単峰分布を特定するパラメータまたは第１累積分布関数を特定するパラメータと、第２の単峰分布を特定するパラメータまたは第２累積分布関数を特定するパラメータと、を対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する。第１累積分布関数は対象心臓の心筋内層の活動を示す情報であり、第２累積分布関数は対象心臓の心筋外層の活動を示す情報である。したがって、第１累積分布関数の形状を表すパラメータは対象心臓の心筋内層の活動を示すパラメータであり、第２累積分布関数の形状を表すパラメータは対象心臓の心筋外層の活動を示すパラメータである。これらのパラメータのような対象心臓の心筋内層の活動の特徴を端的に示す情報と対象心臓の心筋外層の活動の特徴を端的に示す情報は、心電図の波形の従来の解析によっては得られない。そのため、信号解析装置１によれば、心電図の波形から心臓の状態を把握するために有用な情報を得ることができる。

　（変形例）
　なお、心電図は、心起電力ベクトルに近い誘導の心電図が好ましい。心起電力ベクトルに近い誘導の心電図は、例えばＩＩ誘導や、Ｖ４誘導や、Ｖ５誘導などの心電位の立体的な情報を取得可能な心電図が好ましい。心電図が多チャネルであるほど情報量が増えるので、心電図はチャネル数が多いほど望ましい。すなわち、多チャネルの心電図の各チャネルの波形を対象として信号解析装置１に解析を行って、各チャネルについての解析結果である心筋活動パラメータを得るようにしてもよい。

　なお、信号解析装置１は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、信号解析装置１が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。

　なお、心電図取得部１１０は生体情報取得部の一例である。

　なお、信号解析装置１の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）やＰＬＤ（ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）やＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

　以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…信号解析装置、１１…制御部、１２…入力部、１３…通信部、１４…記憶部、１５…出力部、１１０…心電図取得部、１２０…フィッティング情報取得部、１３０…解析部、１３１…フィッティング部、１３２…心筋活動情報パラメータ取得部、１４０…記録部、９１…プロセッサ、９２…メモリ

Claims

　解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＲ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、
　第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第１の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第１累積分布関数を特定するパラメータと前記第２の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第２累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、
　を備える信号解析装置。
　解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、
　前記対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を対象逆時間波形として、
　第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差による波形で、または、第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる波形で、前記対象逆時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、
　を備える信号解析装置。
　解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得部と、
　第３の単峰分布の累積分布関数を第３累積分布関数とし、第４の単峰分布の累積分布関数を第４累積分布関数とし、前記第３累積分布関数を１から減算した関数を第３逆累積分布関数とし、前記第４累積分布関数を１から減算した関数を第４逆累積分布関数として、
　前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによるによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析部と、
　を備える信号解析装置。
　前記解析部は、
　第５の単峰分布の累積分布関数である第５累積分布関数もしくは前記第５累積分布関数に重みを乗算したものによる時間波形である近似残差時間波形で、前記対象時間波形と前記近似時間波形との差の時間波形である残差時間波形を近似したときの、前記第５の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第５累積分布関数を特定するパラメータも、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する、
　または、
　第５の単峰分布の累積分布関数である第５累積分布関数と第６の単峰分布の累積分布関数である第６累積分布関数との差もしくは重み付き差による時間波形である近似残差時間波形で、前記対象時間波形と前記近似時間波形との差の時間波形である残差時間波形を近似したときの、前記第５の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第５累積分布関数を特定するパラメータと前記第６の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第６累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する、
　請求項１または３に記載の信号解析装置。
　前記解析部は、
前記対象時間波形がＲ波である場合には、前記対象時間波形の始端の電位を前記水準値とする、
請求項１に記載の信号解析装置。
　前記解析部は、
前記対象時間波形がＴ波である場合には、前記対象時間波形の終端の電位を前記水準値とする、
請求項２または３に記載の信号解析装置。
　前記各単峰分布はガウス分布である、
請求項１から６のいずれか一項に記載の信号解析装置。
　解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＲ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得ステップと、
　第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、第１の単峰分布の累積分布関数である第１累積分布関数と第２の単峰分布の累積分布関数である第２累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第１の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第１累積分布関数を特定するパラメータと前記第２の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第２累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析ステップと、
　を含む信号解析方法。
　解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得ステップと、
　前記対象時間波形の時間軸を逆転させた波形を対象逆時間波形として、
　第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差による波形で、または、第３の単峰分布の累積分布関数である第３累積分布関数と第４の単峰分布の累積分布関数である第４累積分布関数との差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによる波形で、前記対象逆時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析ステップと、
　を含む信号解析方法。
　解析対象の心臓の心周期を示す１周期分の波形に含まれるＴ波の時間区間の波形を対象時間波形として取得する生体情報取得ステップと、
　第３の単峰分布の累積分布関数を第３累積分布関数とし、第４の単峰分布の累積分布関数を第４累積分布関数とし、前記第３累積分布関数を１から減算した関数を第３逆累積分布関数とし、前記第４累積分布関数を１から減算した関数を第４逆累積分布関数として、
　前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差による時間波形である近似時間波形で、または、前記第３逆累積分布関数と前記第４逆累積分布関数の差もしくは重み付き差に水準値を加算したものによるによる時間波形である近似時間波形で、前記対象時間波形を近似したときの、前記第３の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第３累積分布関数を特定するパラメータと前記第４の単峰分布を特定するパラメータもしくは前記第４累積分布関数を特定するパラメータとを、前記対象時間波形の特徴を表すパラメータとして取得する解析ステップと、
　を含む信号解析方法。
　請求項１から７のいずれか一項に記載の信号解析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。