WO2023058104A1 - 計測品質評価装置および方法ならびにプログラム - Google Patents

計測品質評価装置および方法ならびにプログラム Download PDF

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WO2023058104A1
WO2023058104A1 PCT/JP2021/036762 JP2021036762W WO2023058104A1 WO 2023058104 A1 WO2023058104 A1 WO 2023058104A1 JP 2021036762 W JP2021036762 W JP 2021036762W WO 2023058104 A1 WO2023058104 A1 WO 2023058104A1
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WO
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arithmetic circuit
heart rate
quality evaluation
measurement quality
noise ratio
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PCT/JP2021/036762
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French (fr)
Inventor
隆行 小笠原
健太郎 田中
伸昭 松浦
東一郎 後藤
真澄 山口
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/30—Input circuits therefor
    • A61B5/307—Input circuits therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/308—Input circuits therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]

Definitions

  • the present invention relates to a measurement quality evaluation device, method, and program for determining the signal-to-noise ratio in an electrocardiogram.
  • Non-Patent Document 1 a technique has been proposed for detecting electrocardiogram information of a user (subject) from a sensor worn by the subject (Non-Patent Document 1).
  • electrocardiogram information is generally mixed with artifacts caused by the user's body motion, which may reduce the measurement quality, ie, the clarity of the electrocardiogram shape.
  • the technique of Patent Document 1 has been proposed to deal with the deterioration of the measurement quality.
  • NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION "Development of a low-power, compact wearable sensor that enables measurement of electrocardiogram, acceleration, temperature and humidity for smart healthcare," NTT Holdings News Release, November 8, 2019, [Searched on September 2, 2021], (https://www.ntt.co.jp/news2019/1911/191108a.html).
  • Patent Document 1 evaluates the validity of the heart rate value, so the quality of the original electrocardiogram remains unknown. For this reason, the user cannot take corrective actions leading to fundamental countermeasures because information that would have contributed to the deterioration of the quality of the electrocardiogram, such as how large an artifact was mixed in the electrocardiogram, cannot be obtained. There were issues such as
  • the present invention was made to solve the above problems, and aims to provide high-quality electrocardiograms.
  • a measurement quality evaluation apparatus includes a first arithmetic circuit that detects R waves from an electrocardiogram waveform measured by an electrocardiograph and obtains an interval between adjacent R waves, and from the interval obtained by the first arithmetic circuit, a second arithmetic circuit for obtaining an instantaneous heart rate for each beat indicated by an R wave; a third arithmetic circuit for obtaining a smoothed heart rate by smoothing the instantaneous heart rate for each beat calculated by the second arithmetic circuit; A fourth arithmetic circuit for obtaining a signal-to-noise ratio of an electrocardiogram waveform using at least one of heart rate and smoothed heart rate, and transmitting the signal-to-noise ratio obtained by the fourth arithmetic circuit to a set destination. and a transmission circuit.
  • a measurement quality evaluation method includes a first step of detecting an R wave from an electrocardiogram waveform measured by an electrocardiograph and obtaining an interval between adjacent R waves; A second step of obtaining the instantaneous heart rate for each beat indicated by , a third step of obtaining a smoothed heart rate by smoothing the instantaneous heart rate for each beat calculated in the second step, the instantaneous heart rate and the smooth heart rate A fourth step of obtaining the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform using a number; and a fifth step of transmitting the signal-to-noise ratio obtained by the fourth step to a set destination.
  • a program according to the present invention is a program for a computer to execute the measurement quality evaluation method described above.
  • the signal-to-noise ratio of an electrocardiogram waveform is obtained using the instantaneous heart rate and smoothed heart rate, so a high-quality electrocardiogram can be provided.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of a measurement quality evaluation device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining the measurement quality evaluation method according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 3A is a correlation diagram showing the correlation between the instantaneous heart rate, the smoothed heart rate, the SNR obtained (estimated) from the learning result of machine learning using SNR, and the SNR in the training data of the SNR used for machine learning.
  • FIG. 3B is a correlation diagram showing the correlation between the instantaneous heart rate, the smoothed heart rate, the SNR obtained (estimated) from the learning result of machine learning using SNR, and the SNR in the training data of the SNR used for machine learning.
  • FIG. 3A is a correlation diagram showing the correlation between the instantaneous heart rate, the smoothed heart rate, the SNR obtained (estimated) from the learning result of machine learning using SNR, and the SNR in the training data of the
  • FIG. 4 is a configuration diagram showing the hardware configuration of the measurement quality evaluation device.
  • FIG. 5 is a configuration diagram for explaining a system using the measurement quality evaluation device according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a configuration diagram showing the configuration of a system using the measurement quality evaluation device according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a configuration diagram showing the configuration of a measurement quality evaluation device according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 8 is a characteristic diagram showing an example of determination information used in the measurement quality evaluation method according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a configuration diagram showing the configuration of a measurement quality evaluation device according to Embodiment 3 of the present invention.
  • FIG. 10 is a configuration diagram showing the configuration of a measurement quality evaluation device according to Embodiment 5 of the present invention.
  • FIG. 11A is a correlation diagram showing the relationship between SNR and RRI when SNR>24.
  • a measurement quality evaluation device according to an embodiment of the present invention will be described below.
  • This measurement quality evaluation apparatus includes a first arithmetic circuit 101 , a second arithmetic circuit 102 , a third arithmetic circuit 103 , a fourth arithmetic circuit 104 and a transmission circuit 111 .
  • the first arithmetic circuit 101 detects R waves from the electrocardiogram waveform (electrocardiogram) measured by the electrocardiograph 121 and obtains the interval between adjacent R waves (heartbeat interval: RRI).
  • the second arithmetic circuit 102 obtains the instantaneous heart rate for each beat indicated by the R wave from the intervals obtained by the first arithmetic circuit 101 .
  • the third arithmetic circuit 103 obtains a smoothed heart rate by smoothing the instantaneous heart rate for each beat calculated by the second arithmetic circuit 102 .
  • the fourth arithmetic circuit 104 uses at least one of the instantaneous heart rate and the smoothed heart rate to obtain the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform.
  • the transmission circuit 111 transmits the signal-to-noise ratio obtained by the fourth arithmetic circuit 104 to the set destination.
  • this measurement quality evaluation device can include a fifth arithmetic circuit 105 .
  • the fifth arithmetic circuit 105 obtains a period during which the signal-to-noise ratio obtained by the fourth arithmetic circuit 104 is below a certain value, and displays it on the display device 112 within the measurement period during which the electrocardiogram information is measured.
  • the fifth arithmetic circuit 105 obtains the ratio of the measurement period during which the electrocardiogram information is measured to the period during which the signal-to-noise ratio obtained by the fourth arithmetic circuit 104 is below a certain value, and displays it on the display device 112. to display.
  • the first arithmetic circuit 101 detects R waves from the electrocardiogram waveform measured by the electrocardiograph 121 and calculates the interval between adjacent R waves. For example, the first arithmetic circuit 101 can calculate the RRI from the electrocardiogram by using the peak detection of Reference 1.
  • the second arithmetic circuit 102 calculates the instantaneous heart rate for each beat indicated by the R wave from the interval obtained in the first step S101.
  • a smoothed heart rate calculates a smoothed heart rate by smoothing the instantaneous heart rate for each beat obtained in the second step S102.
  • a smoothed heart rate can be a moving average using the most recent instantaneous heart rate data.
  • a value obtained by applying an FIR filter or an IIR filter to the most recent instantaneous heart rate can be used as a smooth heart rate.
  • a fourth step S104 the fourth arithmetic circuit 104 uses the instantaneous heart rate and the smoothed heart rate to calculate the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform.
  • machine learning can be used as a method of calculating the signal-to-noise ratio (SNR).
  • SNR signal-to-noise ratio
  • FIG. 3A is a correlation diagram showing the correlation between the instantaneous heart rate, the smoothed heart rate, the SNR obtained (estimated) from the learning results of machine learning using SNR, and the SNR in the training data of the SNR used for machine learning.
  • the SNR of the data set and the predicted SNR are positively correlated, the coefficient of determination is 0.75, and the error (RMSE) is 7.83, which can predict the SNR very well.
  • FIG. 3A is obtained by learning using the electrocardiogram data of reference 2 and the noise data of 4 using random forest, which is one of machine learning.
  • the SNR of the electrocardiogram can be calculated by using the determination information obtained by performing machine learning in advance using data sets of instantaneous heart rate, smoothed heart rate, and various SNRs.
  • FIG. 3B shows the learning result in this case.
  • FIG. 3B is obtained by learning using the electrocardiogram data of reference 2 and the noise data of 4 using random forest, which is one of machine learning.
  • the coefficient of determination is 0.79, which is good as before, but the error (RMSE) is 8.00, which is slightly deteriorated because the smoothed heart rate is not used.
  • RMSE error
  • machine learning is not limited to random forests, and support vector machines, neural networks, logistic regression, ensemble learning, etc. can be used.
  • the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform can be obtained by multiple regression analysis.
  • the transmission circuit 111 transmits the signal-to-noise ratio obtained in the fourth step S104 to the set destination. Further, in the sixth step S106, the fifth arithmetic circuit 105 obtains a period during which the obtained signal-to-noise ratio is below a certain value within the measurement period during which the electrocardiogram information is measured, and displays it on the display device 112. FIG. In addition, the fifth arithmetic circuit 105 obtains the ratio of the measurement period during which the electrocardiogram information is measured to the period during which the signal-to-noise ratio is below a certain value, and displays the ratio on the display device 112 .
  • the period during which the SNR was below a certain value within the measurement period during which the electrocardiogram information was measured, the ratio between the measurement period during which the electrocardiogram information was measured and the period during which the SNR was below a certain value, etc. are displayed.
  • the measurement quality evaluation device described above is a computer equipped with a CPU (Central Processing Unit) 301, a main storage device 302, an external storage device 303, a network connection device 304, etc.
  • the CPU 301 operates (executes the program) according to the program developed in the main storage device 302, so that each function (measurement quality evaluation method) described above can be realized.
  • the program is a program for a computer to execute the measurement quality evaluation method shown in the above embodiment.
  • a network connection device 304 connects to a network 305 . Also, functions may be distributed among multiple computing devices.
  • the measurement quality evaluation apparatus can be configured by a programmable logic device (PLD: Programmable Logic Device) such as FPGA (field-programmable gate array).
  • PLD Programmable Logic Device
  • FPGA field-programmable gate array
  • FPGA field-programmable gate array
  • the logic element of the FPGA by providing the logic element of the FPGA with a storage unit, a first arithmetic circuit, a second arithmetic circuit, a third arithmetic circuit, a fourth arithmetic circuit, and a transmission circuit, it can function as a device.
  • Each of the memory circuit, the first arithmetic circuit, the second arithmetic circuit, the third arithmetic circuit, the fourth arithmetic circuit, and the transmission circuit can be written to the FPGA by connecting a predetermined writing device. Further, each circuit written in the FPGA can be confirmed by a writing device connected to the FPGA.
  • a sensor terminal 202 is attached to the trunk of a person 201 to be measured, and the result of measurement by an electrocardiograph incorporated in the sensor terminal 202 is relayed to an external terminal 204 via a relay terminal 203.
  • the sensor terminal 202 can be a computer device such as a smart phone or tablet.
  • the relay terminal 203 and the external terminal 204 can be computer equipment such as a server device.
  • the sensor terminal 202 includes an electrocardiograph 121, a conversion circuit 122, a memory 123, an arithmetic circuit 124, a transmission processing circuit 125, and a communication interface 126, as shown in FIG.
  • Relay terminal 203 includes communication interface 131 , reception processing circuit 132 , memory 133 , arithmetic circuit 134 , transmission processing circuit 135 and communication interface 136 .
  • the external terminal 204 includes a communication interface 141 , a reception processing circuit 142 , a memory 143 , an arithmetic circuit 144 , a control circuit 145 and an operating device 146 .
  • the conversion circuit 122 converts the analog acceleration signal measured by the electrocardiograph 121 into digital data at a predetermined sampling rate and outputs the digital data.
  • the memory 123 stores the electrocardiogram waveform digitized by the conversion circuit 122 .
  • Arithmetic circuit 124 obtains RRI based on the electrocardiogram waveform stored in memory 123 . Further, the arithmetic circuit 124 obtains the instantaneous heart rate for each beat indicated by the R wave from the obtained RRI. Arithmetic circuit 124 also obtains a smoothed heart rate by smoothing the obtained instantaneous heart rate for each beat.
  • Arithmetic circuit 124 also obtains the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform using the instantaneous heart rate and the smoothed heart rate.
  • the arithmetic circuit 124 can be the first arithmetic circuit 101 , the second arithmetic circuit 102 , the third arithmetic circuit 103 , and the fourth arithmetic circuit 104 .
  • the transmission processing circuit 125 transmits the processing result (for example, RRI) processed by the arithmetic circuit 124 to the relay terminal 203 through the communication interface 126 .
  • the communication interface 126 is composed of a computing interface and an antenna compatible with wireless data communication standards such as LTE (Long Term Evolution), third generation mobile communication system, wireless LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), etc. there is
  • the relay terminal 203 has a communication interface 131 that receives data transmitted from the sensor terminal 202, a reception processing circuit 132, a memory 133, an arithmetic circuit 134, a transmission processing circuit 135, and transmits data to the external terminal 204. and a communication interface 136 .
  • the external terminal 204 issues operation instructions to the communication interface 141 that receives the data transmitted from the relay terminal 203, the reception processing circuit 142, the memory 143, the arithmetic circuit 144, and the operating device 146 that operates based on the analyzed data. and a control circuit 145 for instructing.
  • the control circuit 145 Based on the information stored in the memory 143 (the electrocardiogram waveform and the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform), the control circuit 145 causes the operation device 146 to perform an operation to assist the subject.
  • the operating device 146 includes video output devices (monitors, etc.), audio output devices (speakers, musical instruments, etc.), light sources (LEDs: Light Emitting Diodes and light bulbs), actuators (vibrators, robot arms, electric therapy devices), thermal devices ( heaters and Peltier elements).
  • video output devices monitoring, etc.
  • audio output devices sound sources, musical instruments, etc.
  • light sources LEDs: Light Emitting Diodes and light bulbs
  • actuators vibrators, robot arms, electric therapy devices
  • thermal devices heaters and Peltier elements
  • the arithmetic circuit 124 does not need to include all of the first arithmetic circuit 101, the second arithmetic circuit 102, the third arithmetic circuit 103, and the fourth arithmetic circuit 104, and the arithmetic circuits 134 and 144 can be distributed. can.
  • This measurement quality evaluation apparatus includes a first arithmetic circuit 101, a second arithmetic circuit 102, a third arithmetic circuit 103, a fourth arithmetic circuit 104a, a transmission circuit 111, a fifth arithmetic circuit 105, and a sixth arithmetic circuit .
  • the first arithmetic circuit 101, the second arithmetic circuit 102, the third arithmetic circuit 103, the fifth arithmetic circuit 105, and the transmission circuit 111 are the same as those in the first embodiment.
  • the sixth arithmetic circuit 106 determines the suitability of the smoothed heart rate obtained by the third arithmetic circuit 103 .
  • the fourth arithmetic circuit 104a obtains the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform based on the determination result of the sixth arithmetic circuit 106.
  • the first arithmetic circuit 101 detects R waves from the electrocardiogram waveform measured by the electrocardiograph 121, and calculates the interval between adjacent R waves.
  • the second arithmetic circuit 102 calculates the instantaneous heart rate for each beat indicated by the R wave from the interval obtained in the first step.
  • the third arithmetic circuit 103 calculates a smoothed heart rate by smoothing the instantaneous heart rate for each beat obtained in the second step S102. Also, in the sixth step, the sixth arithmetic circuit 106 determines the suitability of the smoothed heart rate obtained in the third step. Next, in the fourth step, the fourth arithmetic circuit 104a calculates the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform based on the result of the determination in the sixth step.
  • Determining the appropriateness of the smooth heart rate can be realized by using the method described in claim 1 of Patent Document 1, for example.
  • determination information for calculating the SNR is created in advance by machine learning, and this is It is sufficient if the fourth arithmetic circuit 104a stores the information.
  • FIG. 8 shows an example of determination information.
  • the vertical axis is the SNR
  • the horizontal axis is the ratio of the results determined to be appropriate in the appropriateness determination results. For example, if 60 determination results are obtained per minute and 50 of them are determined to be appropriate, the value corresponding to the horizontal axis is 50/60 ⁇ 0.83. In this case, according to the relationship shown in FIG. 8, the SNR is found to be approximately 8 dB. If the value corresponding to the horizontal axis is less than 0.44 or greater than 0.87, the SNR cannot be obtained from FIG. good.
  • Patent Document 1 By obtaining the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform based on the judgment information learned in advance by machine learning based on the appropriateness of the instantaneous heart rate, existing technologies such as Patent Document 1 are effective. It can be effectively utilized and can provide users with implementation options that provide appropriate ECG measurement quality. Further, while the first embodiment requires two inputs to the fourth arithmetic circuit 104, the second embodiment requires only one input, so that the configuration of the fourth arithmetic circuit 104a can be simplified. can.
  • This measurement quality evaluation apparatus includes a first arithmetic circuit 101 , a second arithmetic circuit 102 , a third arithmetic circuit 103 , a fourth arithmetic circuit 104 , a fifth arithmetic circuit 105 , a transmission circuit 111 a and a seventh arithmetic circuit 107 .
  • the first arithmetic circuit 101, the second arithmetic circuit 102, the third arithmetic circuit 103, the fourth arithmetic circuit 104, and the fifth arithmetic circuit 105 are the same as those in the first embodiment.
  • the seventh arithmetic circuit 107 generates non-computable information when the R wave is not detected in the first arithmetic circuit 101 during the set period.
  • the transmission circuit 111a transmits calculation-impossible information.
  • the first arithmetic circuit 101 detects R waves from the electrocardiogram waveform measured by the electrocardiograph 121, and calculates the interval between adjacent R waves.
  • the second arithmetic circuit 102 calculates the instantaneous heart rate for each beat indicated by the R wave from the interval obtained in the first step.
  • the third arithmetic circuit 103 calculates a smoothed heart rate by smoothing the instantaneous heart rate for each beat obtained in the second step S102. Further, in the seventh step, the seventh arithmetic circuit 107 generates non-computable information when the R wave is not detected during the period set in the first step.
  • the fourth arithmetic circuit 104 uses the instantaneous heart rate and the smoothed heart rate to calculate the signal-to-noise ratio of the electrocardiogram waveform.
  • the transmission circuit 111 transmits the signal-to-noise ratio obtained in the fourth step and the non-computable information generated in the seventh step to the set destination.
  • the SNR is calculated on the assumption that the RRI can be obtained as a value. Therefore, the SNR cannot be calculated unless the R wave cannot be detected and the RRI cannot be obtained.
  • the seventh arithmetic circuit 107 detects that the RRI is not detected when the RRI is not obtained within a certain period of time (for example, two seconds exceeding the beat cycle of a typical heartbeat). Generate non-computable information shown. The non-computable information is notified as an alternative for which the SNR is not updated. This makes it possible to notify that there is a problem in the measurement, that is, that the measurement quality is not good even in a situation where the SNR cannot be obtained.
  • Embodiment 4 Next, a measurement quality evaluation device according to Embodiment 4 of the present invention will be described.
  • This measurement quality evaluation device is a modification of the first to third embodiments described above.
  • Embodiment 4 is characterized in that when data from a sensor terminal is lost due to communication interruption (packet loss) in a reception processing circuit in a relay terminal or an external terminal, loss information is notified to a memory.
  • the SNR obtained in the above-described embodiment and the non-calculable information determined in the third embodiment are lost as packet loss when transferred to the relay terminal or external terminal, the information will not reach the user. do not have. However, if the fact that a packet loss has occurred is stored and notified, it will not be concluded that there was a problem in the data detection or analysis process of the sensor terminal. This makes it possible to provide accurate information about the cause even in situations where SNR information does not reach the user.
  • This measurement quality evaluation apparatus includes a first arithmetic circuit 101, a fourth arithmetic circuit 104b, a fifth arithmetic circuit 105, a transmission circuit 111b, and an eighth arithmetic circuit .
  • the first arithmetic circuit 101 and the fifth arithmetic circuit 105 are the same as those in the first embodiment described above.
  • the eighth arithmetic circuit 108 calculates SNR based on the RRI calculated by the first arithmetic circuit 101, or determines arrhythmia based on the RRI.
  • the transmission circuit 111b transmits the SNR calculated by the eighth arithmetic circuit .
  • Figures 11A, 11B, and 11C show the relationship between SNR and RRI.
  • the RRI shifts around 800 ms, but there are cases where it shows around 1000 ms or 500 ms, which is due to variations due to arrhythmia.
  • the SNR By focusing on this trend and using a threshold, it is possible to grasp the SNR. For example, “high SNR” when RRI is in the range of 400 ⁇ RRI ⁇ 1200, “medium SNR” when 1200 ⁇ RRI ⁇ 1700, and “small SNR” when RRI ⁇ 400 or 1700 ⁇ RRI. and RRI, the degree of SNR can be estimated. In addition, it is possible to estimate whether the variation is due to arrhythmia from the RRI value. arrhythmias and artifacts can be discriminated, such as "probable artifact” if RRI ⁇ 400 or 1200 ⁇ RRI.
  • averaging processing to calculate an average time series using the RRI values obtained from the electrocardiogram in the same time zone of each day
  • the averaging circuit calculates an average chronological sequence using only the instantaneous heart rate or only the smoothed heart rate when the SNR calculated in the fourth arithmetic circuit is equal to or higher than a certain value.
  • the technique of reference 4 for example, may be used. This makes it possible to handle only the highly reliable instantaneous heart rate or smoothed heart rate detected under conditions of high SNR, and to calculate a highly reliable average chronological sequence.
  • the signal-to-noise ratio of an electrocardiogram waveform is obtained using the instantaneous heart rate and the smoothed heart rate, so a high-quality electrocardiogram can be provided. According to the present invention, it is possible to estimate the magnitude of artifacts mixed in an electrocardiogram waveform, and to provide a high-quality electrocardiogram waveform.

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Abstract

第１演算回路（１０１）は、心電計（１２１）で計測された心電図波形（心電図）からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔（心拍間隔：ＲＲＩ）を求める。第２演算回路（１０２）は、第１演算回路（１０１）が求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める。第３演算回路（１０３）は、第２演算回路（１０２）が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める。第４演算回路（１０４）は、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求める。送信回路（１１１）は、第４演算回路（１０４）が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する。

Description

計測品質評価装置および方法ならびにプログラム
　本発明は、心電図における信号対雑音比を求める計測品質評価装置および方法ならびにプログラムに関する。
　近年、ユーザ（被測定者）が装着しているセンサから、被測定者の心電図情報を検出する技術が提案されている（非特許文献１）。このような技術において、一般に心電図情報にはユーザの体動に起因するアーチファクトが混入することがあるため、計測品質、すなわち心電図の形状の明晰性が低下する場合がある。こうした計測品質の低下に対し、心電図から算出される心拍数の数値の妥当性をもって計測品質の評価を行う方法として、例えば特許文献１の技術が提案されている。
特開２０１８－１１８１９号公報
日本電信電話株式会社、「スマートヘルスケアに向けた心電、加速度、温度・湿度の計測を可能にする低電力・小型ウェアラブルセンサを開発」、ＮＴＴ持株会社ニュースリリース、２０１９年１１月８日、［令和３年９月２日検索］、（https://www.ntt.co.jp/news2019/1911/191108a.html）。
　このように計測品質の評価を行う場合、特許文献１の技術は心拍数の数値の妥当性を評価するものであるため、大元の心電図の品質は不明なままである。このため、どの程度の大きさのアーチファクトが心電図に混入していたかといった、心電図の品質低下に寄与したであろう情報は得られないことから、ユーザは根本的な対処に至る改善行為がとれないなどの課題があった。
　本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、高い品質の心電図が提供できるようにすることを目的とする。
　本発明に係る計測品質評価装置は、心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１演算回路と、第１演算回路が求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２演算回路と、第２演算回路が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３演算回路と、瞬時心拍数および平滑心拍数の少なくとも１つを用いて心電図波形の信号対雑音比を求める第４演算回路と、第４演算回路が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する送信回路とを備える。
　本発明に係る計測品質評価方法は、心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１ステップと、第１ステップで求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２ステップと、第２ステップで算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３ステップと、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求める第４ステップと、第４ステップが求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する第５ステップとを備える。
　本発明に係るプログラムは、上述した計測品質評価方法をコンピュータが実行するためのプログラムである。
　以上説明したように、本発明によれば、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求めるので、高い品質の心電図が提供できる。
図１は、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。 図２は、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価方法を説明するフローチャートである。 図３Ａは、瞬時心拍数と平滑心拍数ならびにＳＮＲによる機械学習の学習結果により求めた（推定した）ＳＮＲと、機械学習に用いたＳＮＲの訓練データにおけるＳＮＲとの相関を示す相関図である。 図３Ｂは、瞬時心拍数と平滑心拍数ならびにＳＮＲによる機械学習の学習結果により求めた（推定した）ＳＮＲと、機械学習に用いたＳＮＲの訓練データにおけるＳＮＲとの相関を示す相関図である。 図４は、計測品質評価装置のハードウエア構成を示す構成図である。 図５は、実施の形態１における計測品質評価装置を用いたシステムを説明するための構成図である。 図６は、実施の形態１における計測品質評価装置を用いたシステムの構成を示す構成図である。 図７は、本発明の実施の形態２に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。 図８は、実施の形態２に係る計測品質評価方法で用いる判定情報の一例を示す特性図である。 図９は、本発明の実施の形態３に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。 図１０は、本発明の実施の形態５に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。 図１１Ａは、ＳＮＲ＞２４の場合のＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す相関図である。 図１１Ｂは、ＳＮＲ＝１２の場合のＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す相関図である。 図１１Ｃは、ＳＮＲ＝－６の場合のＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す相関図である。
　以下、本発明の実施の形態に係る計測品質評価装置について説明する。
［実施の形態１］
　はじめに、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価装置について、図１を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４、および送信回路１１１を備える。
　第１演算回路１０１は、心電計１２１で計測された心電図波形（心電図）からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔（心拍間隔：ＲＲＩ）を求める。第２演算回路１０２は、第１演算回路１０１が求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める。第３演算回路１０３は、第２演算回路１０２が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める。
　第４演算回路１０４は、瞬時心拍数および平滑心拍数の少なくとも１つを用いて心電図波形の信号対雑音比を求める。送信回路１１１は、第４演算回路１０４が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する。
　また、この計測品質評価装置は、第５演算回路１０５を備えることができる。第５演算回路１０５は、心電図情報を計測した計測期間内において、第４演算回路１０４が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間を求めて表示装置１１２に表示する。また、第５演算回路１０５は、心電図情報を計測した計測期間において、この計測期間と第４演算回路１０４が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間との比を求めて表示装置１１２に表示する。
　次に、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価方法（計測品質評価装置の動作）について、図２を参照して説明する。
　まず、第１ステップＳ１０１で、第１演算回路１０１が、心電計１２１で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を算出する。例えば、第１演算回路１０１は、参考文献１のピーク検出を用いることで、心電図からＲＲＩを算出することができる。
　次に、第２ステップＳ１０２で、第２演算回路１０２が、第１ステップＳ１０１で求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を算出する。例えば、ＲＲＩから瞬時心拍数を算出する方法としては、６００００をＲＲＩで割った値を瞬時心拍数とすることができる。これは、瞬時心拍数の単位が一分間あたりの拍数（ｂｐｍ）であることから、瞬時心拍数［ｂｐｍ（拍／分）］＝６０［秒／分］×１０００［ミリ秒／秒］÷ＲＲＩ［ミリ秒／拍］となるためである。
　次に、第３ステップＳ１０３で、第３演算回路１０３が、第２ステップＳ１０２で求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を算出する。例えば、直近の瞬時心拍数の数データを用いた移動平均を、平滑心拍数とすることができる。また、直近の瞬時心拍数に対してＦＩＲフィルタやＩＩＲフィルタを適用した値を、平滑心拍数とすることができる。
　次に、第４ステップＳ１０４で、第４演算回路１０４が、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を算出する。
　信号対雑音比（ＳＮＲ）を算出する方法としては、例えば、機械学習を用いることができる。アーチファクトの少ない心電図データと、アーチファクトのみが記録されたノイズデータをあらかじめ用意し、それらを合成することで訓練データ作成する。
　ノイズデータは異なる振幅値で心電図データと合成することで、様々なＳＮＲのデータセットを作成しておく。心電図データには、例えば参考文献２に開示されている一般公開データを用いればよい。ノイズデータには、例えば参考文献３に開示されている一般公開データを用いればよい。参考文献３では、様々なＳＮＲのデータセットを作成する例として、参考文献２の心電図データとノイズデータを合成させて、ＳＮＲを－６から２４ｄＢまで変更させた６種類のデータセットが提供されているので、これをそのまま用いてＳＮＲのデータセットとして用いてもよい。
　図３Ａは、瞬時心拍数と平滑心拍数ならびにＳＮＲによる機械学習の学習結果により求めた（推定した）ＳＮＲと、機械学習に用いたＳＮＲの訓練データにおけるＳＮＲとの相関を示す相関図である。データセットのＳＮＲと予測されたＳＮＲが正の相関関係にあり、決定係数は０．７５であり、誤差（ＲＭＳＥ）は７．８３と極めて良好にＳＮＲを予測できる。図３Ａは、参考文献２の心電図データ、４のノイズデータを用い、機械学習の１つであるランダムフォレストを用いて学習させたものである。
　このように瞬時心拍数と平滑心拍数ならびに様々なＳＮＲのデータセットを用いて機械学習によりあらかじめ学習を行うことで得られている判定情報を用いることで、心電図のＳＮＲが算出可能となる。
　また、機械学習は、平滑心拍数を用いずに、瞬時心拍数とＳＮＲのデータセットのみを用いることができる。図３Ｂにこの場合の学習結果を示す。図３Ｂは参考文献２の心電図データ、４のノイズデータを用い、機械学習の１つであるランダムフォレストを用いて学習させたものである。決定係数は０．７９と先ほどと同様に良好であるが、誤差（ＲＭＳＥ）は８．００と、平滑心拍数を用いないためにやや劣化している。しかし、入力に用いる変数を１種類減らせるため、実装が容易になる利点がある。また、機械学習はランダムフォレストに限らず、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、アンサンブル学習などを用いることができる。また、心電図波形の信号対雑音比は、重回帰分析により求めることもできる。
　次に、第５ステップＳ１０５で、送信回路１１１が、第４ステップＳ１０４が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する。また、第６ステップＳ１０６で、第５演算回路１０５が、心電図情報を計測した計測期間内において、求められた信号対雑音比が一定値を下回った期間を求めて表示装置１１２に表示する。また、第５演算回路１０５が、心電図情報を計測した計測期間において、この計測期間と求められて信号対雑音比が一定値を下回った期間との比を求めて表示装置１１２に表示する。
　このように、算出したＳＮＲについて、心電図情報を計測した計測期間内におけるＳＮＲが一定値を下回った期間や、心電図情報を計測した計測期間とＳＮＲが一定値を下回った期間との比などを表示出力することなどにより、ユーザに心電図の計測品質を適切に提供することができる。
　なお、上述した計測品質評価装置は、図４に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央演算処理装置）３０１と主記憶装置３０２と外部記憶装置３０３とネットワーク接続装置３０４となどを備えたコンピュータ機器とし、主記憶装置３０２に展開されたプログラムによりＣＰＵ３０１が動作する（プログラムを実行する）ことで、上述した各機能（計測品質評価方法）が実現されるようにすることもできる。上記プログラムは、上述した実施の形態で示した計測品質評価方法をコンピュータが実行するためのプログラムである。ネットワーク接続装置３０４は、ネットワーク３０５に接続する。また、各機能は、複数のコンピュータ機器に分散させることもできる。
　また、上述した実施の形態に係る計測品質評価装置は、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などのプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）により構成することも可能である。例えば、ＦＰＧＡのロジックエレメントに、記憶部、第１演算回路、第２演算回路、第３演算回路、第４演算回路、送信回路を備えることで、＾装置として機能させることができる。記憶回路、第１演算回路、第２演算回路、第３演算回路、第４演算回路、送信回路の各々は、所定の書き込み装置を接続してＦＰＧＡに書き込むことができる。また、ＦＰＧＡに書き込まれた上記の各回路は、ＦＰＧＡに接続した書き込み装置により確認することができる。
　次に、実施の形態１における計測品質評価装置を用いたシステムについて説明する。例えば、図５に示すように、被測定者２０１の体幹にセンサ端末２０２を装着し、センサ端末２０２が内蔵する心電計で計測された結果を、中継端末２０３を中継して外部端末２０４に送信する。センサ端末２０２は、スマートフォンやタブレットなどのコンピュータ機器とすることができる。中継端末２０３，外部端末２０４は、サーバ装置などのコンピュータ機器とすることができる。
　センサ端末２０２は、図６に示すように、心電計１２１、変換回路１２２、メモリ１２３，演算回路１２４、送信処理回路１２５，通信インタフェース１２６を備える。中継端末２０３は、通信インタフェース１３１、受信処理回路１３２、メモリ１３３、演算回路１３４、送信処理回路１３５、通信インタフェース１３６を備える。外部端末２０４は、通信インタフェース１４１、受信処理回路１４２、メモリ１４３、演算回路１４４、制御回路１４５、動作装置１４６を備える。
　変換回路１２２は、心電計１２１で計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタルデータに変換して出力する。メモリ１２３は、変換回路１２２でデジタル化された心電図波形を記憶する。演算回路１２４は、メモリ１２３に記憶された心電図波形を元に、ＲＲＩを求める。また、演算回路１２４は、求めたＲＲＩより、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める。また、演算回路１２４は、求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める。また、演算回路１２４は、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求める。例えば、演算回路１２４は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４とすることができる。
　送信処理回路１２５は、演算回路１２４が処理した処理結果（例えばＲＲＩ）を、通信インタフェース１２６を通じて中継端末２０３へ送信する。通信インタフェース１２６は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）、第３世代移動通信システム、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した演算インタフェースおよびアンテナから構成されている。
　中継端末２０３は、センサ端末２０２から送信されたデータを受信する通信インタフェース１３１と、受信処理回路１３２と、メモリ１３３と、演算回路１３４と、送信処理回路１３５と、外部端末２０４へデータを送信する通信インタフェース１３６とから構成される。
　外部端末２０４は、中継端末２０３から送信されたデータを受信する通信インタフェース１４１と、受信処理回路１４２と、メモリ１４３と、演算回路１４４と、解析されたデータに基づき動作する動作装置１４６へ動作命令を指示する制御回路１４５とを備える。
　制御回路１４５は、メモリ１４３に記憶されている情報（心電図波形、および心電図波形の信号対雑音比）を元に、動作装置１４６に被測定者を支援するような動作を実施させる。
　動作装置１４６は、映像出力装置（モニタ等）、音声出力装置（スピーカ、楽器等）、光源（LED: Light Emitting Diodeや電球）、アクチュエーター（振動子やロボットアーム、電気治療器）、温熱機器（ヒータやペルチェ素子）などである。
　演算回路１２４が、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４を全て含む構成とする必要はなく、演算回路１３４、演算回路１４４に分散させることができる。
［実施の形態２］
　次に、本発明の実施の形態２に係る計測品質評価装置について、図７を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４ａ、送信回路１１１、第５演算回路１０５、および第６演算回路１０６を備える。第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第５演算回路１０５、送信回路１１１は、前述した実施の形態１と同様である。
　第６演算回路１０６は、第３演算回路１０３が求めた平滑心拍数の適切性を判定する。第４演算回路１０４ａは、第６演算回路１０６の判定の結果を元に心電図波形の信号対雑音比を求める。
　実施の形態２に係る計測品質評価方法は、第１ステップで、第１演算回路１０１が、心電計１２１で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を算出する。次に、第２ステップで、第２演算回路１０２が、第１ステップで求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を算出する。
　次に、第３ステップで、第３演算回路１０３が、第２ステップＳ１０２で求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を算出する。また、第６ステップで、第６演算回路１０６が、第３ステップで求めた平滑心拍数の適切性を判定する。次に、第４ステップで、第４演算回路１０４ａが、第６ステップの判定の結果を元に、心電図波形の信号対雑音比を算出する。
　平滑心拍数の適切性の判定は、例えば特許文献１の請求項１に記載の方法を用いることで実現できる。第６演算回路１０６からの出力（すなわち適切か不適切のいずれかの判定結果）と、前述したＳＮＲのデータセットを用いてＳＮＲを算出するための判定情報をあらかじめ機械学習により作成し、これを第４演算回路１０４ａが記憶していればよい。
　図８に、判定情報の一例を示す。図８において、縦軸はＳＮＲであり、横軸は、適切性の判定結果における適切と判定された結果の割合である。例えば、１分あたり６０個の判定結果が得られたとし、そのうちの５０個が適切と判定された場合、横軸に相当する値は５０／６０≒０．８３である。この場合、図８の関係に従えばＳＮＲは約８ｄＢであることが求まる。横軸に相当する値が０．４４未満もしくは０．８７より大きい場合は図８からはＳＮＲは求まらないが、これらの場合は－２４ｄＢより小さい、２４ｄＢより大きい、とみなせる出力を与えればよい。
　このように瞬時心拍数の適切性に基づいて機械学習によりあらかじめ学習を行った判定情報をもとに、心電図波形の信号対雑音比を求めることで、特許文献１をはじめとした既存技術を有効的に活用でき、ユーザに心電図の計測品質を適切に提供する実装上の選択肢を提供することができる。また、実施の形態１では第４演算回路１０４に２つの入力が必要であったのに対し、実施の形態２では１つの入力で済むため、第４演算回路１０４ａの構成を簡素化することができる。
［実施の形態３］
　次に、本発明の実施の形態３に係る計測品質評価装置について、図９を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４、第５演算回路１０５、送信回路１１１ａ、および第７演算回路１０７を備える。第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４、第５演算回路１０５は、前述した実施の形態１と同様である。
　第７演算回路１０７は、第１演算回路１０１においてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する。また、送信回路１１１ａは、算出不可情報を送信する。
　実施の形態３に係る計測品質評価方法は、第１ステップで、第１演算回路１０１が、心電計１２１で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を算出する。次に、第２ステップで、第２演算回路１０２が、第１ステップで求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を算出する。
　次に、第３ステップで、第３演算回路１０３が、第２ステップＳ１０２で求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を算出する。また、第７ステップで、第７演算回路１０７が、第１ステップにおいてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する。第４ステップで、第４演算回路１０４が、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を算出する。この後、第５ステップで、送信回路１１１が、第４ステップが求めた信号対雑音比、第７ステップで生成した算出不可情報を、設定されている送信先に送信する。
　前述した実施の形態１では、ＲＲＩが値として得られることを前提としてＳＮＲを算出するため、Ｒ波を検出できずにＲＲＩが得られなければＳＮＲを算出することができない。こうした場合に対応するため、第７演算回路１０７は、一定時間内（例えば典型的な心拍の拍動周期を超える２秒間）にＲＲＩが得られなかった場合は、ＲＲＩが未検出であることを示す算出不可情報を生成する。算出不可情報は、ＳＮＲが更新されない代替として通知されるものとなる。これにより、ＳＮＲが得られない状況においても、計測に問題が生じている、すなわち計測品質が良好ではないことを通知することができる。
［実施の形態４］
　次に、本発明の実施の形態４に係る計測品質評価装置について説明する。この計測品質評価装置は、前述した実施の形態１～３の変形例である。実施の形態４では、中継端末もしくは外部端末における受信処理回路において、センサ端末からのデータを通信断（パケットロス）により欠損した際に、欠損情報をメモリに通知することを特徴とする。
　前述した実施の形態において求められたＳＮＲや、実施の形態３で判定された算出不可情報は、中継端末や外部端末に転送される際にパケットロスとして欠損してしまうと、ユーザに情報が届かない。しかし、パケットロスが発生したことを記憶し、通知すれば、センサ端末のデータ検出や解析過程に問題があったと断定されなくて済む。これにより、ＳＮＲの情報がユーザに届かない状況においても、原因に関する正確な情報を提供できる。
［実施の形態５］
　次に、本発明の実施の形態５に係る計測品質評価装置について、図１０を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第４演算回路１０４ｂ、第５演算回路１０５、送信回路１１１ｂ、および第８演算回路１０８を備える。第１演算回路１０１、第５演算回路１０５は、前述した実施の形態１と同様である。
　第８演算回路１０８は、第１演算回路１０１で算出されたＲＲＩをもとにＳＮＲを算出し、またはＲＲＩをもとに不整脈を判定する。送信回路１１１ｂは、第８演算回路１０８が算出したＳＮＲを送信する。
　図１１Ａ、図１１Ｂ、図１１Ｃに、ＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す。図１１ＡのＳＮＲ＞２４のグラフにおいて、ＲＲＩは８００ｍｓを中心に推移しているが、１０００ｍｓや５００ｍｓ程度を示す場合があるが、これは不整脈によって変動したためである。
　しかし、図１１ＢのＳＮＲ＝１２、図１１ＣのＳＮＲ＝－６と低下するにつれて、ＲＲＩ８００ｍｓから大きく外れる点が増加してゆく。これは第１演算回路１０１においてアーチファクトをＲ波として誤検出されたためである。
　この傾向に着目し、閾値を用いることによってＳＮＲを把握することができる。例えばＲＲＩが４００＜ＲＲＩ＜１２００の範囲である場合に「ＳＮＲが高い」、１２００＜ＲＲＩ＜１７００であるとき「ＳＮＲが中程度」、ＲＲＩ＜４００または１７００＜ＲＲＩであるとき「ＳＮＲが小さい」とＲＲＩからＳＮＲの程度を推定することができる。また、ＲＲＩの値から不整脈に起因したばらつきであるか推定でき、例えば平均値から１００ｍｓから２００ｍｓ外れたＲＲＩが得られた場合に、４００＜ＲＲＩ＜１２００の範囲である場合に「不整脈の可能性が高い」、ＲＲＩ＜４００または１２００＜ＲＲＩである場合に「アーチファクトの可能性が高い」といった不整脈とアーチファクトの識別が可能である。
　また、計測されている心電波形（心電図）が複数日にわたり記録されている場合、各日の同時間帯における心電図より求められたＲＲＩの値同士を用いて平均の経時列を算出する平均処理回路を備え、平均処理回路は第４演算回路において算出されたＳＮＲが一定以上である際の瞬時心拍数のみ、もしくは平滑心拍数のみを用いて平均の経時列を算出する。
　上記の平均処理回路は例えば参考文献４の技術を用いればよい。これにより、ＳＮＲが高い状況で検出された信頼性の高い瞬時心拍数もしくは平滑心拍数のみを扱え、信頼性の高い平均の経時列を算出することができる。
　以上に説明したように、本発明によれば、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求めるので、高い品質の心電図が提供できるようになる。本発明によれば、心電図波形に混入したアーチファクトの大きさが推定可能となり、高い品質の心電図波形が提供できる。
　なお、本発明は以上に説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で、当分野において通常の知識を有する者により、多くの変形および組み合わせが実施可能であることは明白である。
［参考文献１］アナログ・デバイセズ、「心電センサを使ってストレスを可視化するヘルスケアＩｏＴを作ろう！」、ハードウェアのプロが教えるＷｅｂエンジニアのためのＩｏＴ講座、第８回、［令和３年９月２日検索］、（https://www.analog.com/jp/education/landing-pages/003/iot_lectureship/content_08.html）。
［参考文献２］G. Moody and R. Mark, "MIT-BIH Arrhythmia Database", ［令和３年９月２日検索］、（https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/）。
［参考文献３］G. Moody and R. Mark, "MIT-BIH Noise Stress Test Database", ［令和３年９月２日検索］、（https://physionet.org/content/nstdb/1.0.0/）。
［参考文献４］特開２０２０－０３６７８１号公報
　１０１…第１演算回路、１０２…第２演算回路、１０３…第３演算回路、１０４…４演算回路、１０５…５演算回路、１１１…送信回路、１１２…表示装置、１２１…心電計。

Claims (8)

  1. 　心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１演算回路と、
    　前記第１演算回路が求めた前記間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２演算回路と、
    　前記第２演算回路が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３演算回路と、
    　前記瞬時心拍数および前記平滑心拍数の少なくとも１つを用いて前記心電図波形の信号対雑音比を求める第４演算回路と、
    　前記第４演算回路が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する送信回路と
    　を備えることを特徴とする計測品質評価装置。
  2. 　請求項１記載の計測品質評価装置において、
    　心電図情報を計測した計測期間内において、前記第４演算回路が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間を求めて表示装置に表示する、または、心電図情報を計測した計測期間において、この計測期間と前記第４演算回路が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間との比を求めて表示装置に表示する第５演算回路をさらに備えることを特徴とする計測品質評価装置。
  3. 　請求項１または２記載の計測品質評価装置において、
    　前記第３演算回路が求めた前記平滑心拍数の適切性を判定する第６演算回路をさらに備え、
    　前記第４演算回路は、前記第６演算回路の判定の結果を元に前記心電図波形の信号対雑音比を求める
    　ことを特徴とする計測品質評価装置。
  4. 　請求項１または２記載の計測品質評価装置において、
    　前記第１演算回路においてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する第７演算回路をさらに備え、
    　前記送信回路は、前記算出不可情報を送信することを特徴とする計測品質評価装置。
  5. 　心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１ステップと、
    　前記第１ステップで求めた前記間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２ステップと、
    　前記第２ステップで算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３ステップと、
    　前記瞬時心拍数および前記平滑心拍数を用いて前記心電図波形の信号対雑音比を求める第４ステップと、
    　前記第４ステップが求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する第５ステップと
    　を備えることを特徴とする計測品質評価方法。
  6. 　請求項５記載の計測品質評価方法において、
    　前記第３ステップで求めた前記平滑心拍数の適切性を判定する第６ステップをさらに備え、
    　前記第４ステップは、前記第６ステップの判定の結果を元に、前記心電図波形の信号対雑音比を求めるステップを含む
    　ことを特徴とする計測品質評価方法。
  7. 　請求項５記載の計測品質評価方法において、
    　前記第１ステップにおいてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する第７ステップをさらに備え、
    　前記第５ステップは、前記算出不可情報を送信するステップを含むことを特徴とする計測品質評価方法。
  8. 　請求項５～７のいずれか１項に記載の計測品質評価方法をコンピュータが実行するためのプログラム。
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