JP2015519087A - 適応閾値を用いたリアルタイムｑｒｓ検出 - Google Patents

Abstract

ＥＣＧデータを分析するための携帯型システムが、携帯型コンシューマデバイスに結合されたアナログフロントエンドモジュールを含む。アナログフロントエンドモジュールは、１つまたは複数のリードからＥＣＧデータを収集するように構成され、アナログＥＣＧデータをデジタルＥＣＧデータに変換するように動作可能である。スマートフォン（４００）などの携帯型コンシューマデバイスは、デジタルＥＣＧデータ（１５０）を受信するように結合され、遮断周波数がリアルタイムでノイズレベルに適合されるフィルタ（４３６）を用いて、ＱＲＳ検出（４５１）を実行するように構成される。ＥＣＧ信号は、非線形的に増幅されて（４３１）、３つのウィンドウ化された閾値信号（Ｄ、Ｅ、Ｊ）が導き出される。ＱＲＳ検出のための遮断周波数は、閾値信号の関数として動的に選択される（４３９）。サンプル値が第１の閾値信号と等しく、かつ、フィルタされた閾値信号より大きい場合にのみ、前記増幅された信号のサンプルが心拍ポイントであると識別される。
【選択図】図４

Description

本願は、一般に、心電図信号の分析に関し、詳細には、この目的のための低コストのコンシューマデバイスの使用に関する。

心電図検査（ＥＣＧまたはＥＫＧ）は、一定時間の心臓の電気的活動に関する胸腔を介した（胸郭または胸部を介した）判定であり、皮膚の外表面に取り付けられる電極によって検出され、体外の機器によって記録されるものである。この非侵襲性の手順によって作成される記録は、心電図と呼ばれる（ＥＣＧまたはＥＫＧとも呼ばれる）。心電図（ＥＣＧ）とは、心臓の電気的活動を記録する検査である。

ＥＣＧは、心拍の比率および規則性と心室の大きさおよび位置、心臓に対する損傷の存在、心臓を調整するのに用いられる薬剤の効果またはペースメーカなどの機器の効果を測定するために用いられる。

ＥＣＧデバイスは、各心拍間で心筋が脱分極したときに生じる皮膚上のごくわずかな電気的変化を検出し増幅する。静止時には、各心筋細胞は、その外壁（または細胞膜）に負の電荷（膜電位）を有する。この負の電荷がゼロに向かって上昇すること（陽イオンＮａ+およびＣａ++の流入による）は脱分極と呼ばれ、心筋を収縮させる、細胞内のメカニズムを作動させるものである。各心拍の間、健康な心臓は規則正しい推移の脱分極波を有する。脱分極は、洞房結節内の細胞によって始まり、心房を通って広がり、「内在の伝導路」を通過した後、心室全体に及ぶ。これは、心臓の両側におかれる２つの電極間の電圧のごくわずかな上昇および低下として検出され、画面または紙面のいずれかに波状線として表示される。この表示は、心臓の全体的なリズムおよび心筋の様々な部分の欠陥を示す。

通常、２つ以上の電極が用いられ、それらの電極は多数のペアに組み合わされる。例えば、左腕（ＬＡ）、右腕（ＲＡ）および左脚（ＬＬ）の電極は、３つのペアＬＡ＋ＲＡ、ＬＡ＋ＬＬ、およびＲＡ＋ＬＬを形成する。各ペアからの出力は、誘導（lead）として知られている。各誘導は、異なる角度から心臓を観察するといわれている。様々なタイプのＥＫＧが、記録されるリードの数により、例えば、３誘導、５誘導、または１２誘導心電図と称することができる（単純に「１２誘導」とも呼ばれる）。１２誘導ＥＫＧとは、１２個の異なる電気信号がほぼ同時に記録されるものであり、ＥＫＧの単発の記録として用いられることが多く、従来よりハードコピーとして出力される。３誘導ＥＫＧおよび５誘導ＥＫＧは、例えば手術中や救急車での搬送中に、継続的にモニタされ、適切なモニタデバイスの画面上のみで観察されることが多い。使用される装置によっては、３誘導ＥＫＧまたは５誘導ＥＫＧを永久的な記録とすることもあり、永久的な記録としないこともある。

一般に、２つのタイプの既存の心臓モニタがある。１）心拍数のみなどと機能が限られており、ＥＣＧ波形や事前警告がなく、ＱＲＳ検出性能の低いフィットネス携帯用モニタ、２）携帯用ではないが、性能が良く、事前警告を提供する医療用モニタである。ＥＣＧ、ＥＭＧ（筋電図）、ＥＥＧ（脳波図）などの医療用機器の費用は、消費者には未だ高額である。既存の解決策の中には性能の良いものもあるが、それらはリアルタイムでない。他に、フィットネス用心拍数モニタなど、携帯可能でリアルタイムのものもあるが、性能が良くない。医療用機器は十分な性能であり、たいていリアルタイムで動作するが、携帯用機器としての使用にコンパクトでなく、また高額である。

携帯型ＥＣＧシステム内部の、本発明の一実施形態を表すブロック図である。

図１の携帯型ＥＣＧシステムによって分析されたＥＣＧプロットである。 図１の携帯型ＥＣＧシステムによって分析されたＥＣＧプロットである。

図１のＥＣＧシステムによって実装されるリアルタイムＥＣＧフィルタの概略図である。

図４のフィルタによって用いられる準線形回帰のプロットである。

図４のリアルタイムＥＣＧフィルタによるＥＧＧ信号の分析中に生成される波形を表す。 図４のリアルタイムＥＣＧフィルタによるＥＧＧ信号の分析中に生成される波形を表す。 図４のリアルタイムＥＣＧフィルタによるＥＧＧ信号の分析中に生成される波形を表す。 図４のリアルタイムＥＣＧフィルタによるＥＧＧ信号の分析中に生成される波形を表す。 図４のリアルタイムＥＣＧフィルタによるＥＧＧ信号の分析中に生成される波形を表す。

図１のＥＣＧシステムによる警戒状態の検出を表すタイミング図である。 図１のＥＣＧシステムによる警戒状態の検出を表すタイミング図である。

ＥＣＧシステムによるＥＣＧ分析の動作を表すフローチャートである。

携帯電話を用いる、携帯型ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す図である。

携帯型ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す図である。 携帯型ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す図である。

ＥＣＧ信号の測定は、ＤＣオフセットおよび様々な干渉信号の存在により難易度が高い。この電位は、典型的な電極で３００ｍＶまで達することがある。干渉信号は、電源からの５０／６０Ｈｚの干渉、患者の動きによる動きアーチファクト、電気外科器具、除細動パルス、ペースメーカパルス、他のモニタ機器等からの無線周波数干渉を含む。本発明の実施形態により、高い検出性能の、心臓の異常のリアルタイム処理および分析が可能となり、これにより、例えば、身体の動き、電極の摩擦または変形、被験者の健康状態等によって引き起こされ得る悪化した状態において、リアルタイムの事前の警戒を生成し得る。本発明の実施形態は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、パーソナルコンピュータ等などの適切に装備された携帯型コンシューマデバイスを用いて実装され得る。その他の実施形態は、例えば医療用の固定型または携帯型プラットフォームで実装され得る。遮断周波数が原信号からのノイズレベルに対して対数スケールでリアルタイムに適合されるＩＩＲ（無限インパルス応答型）フィルタを介して適応的に（アダプティブ）フィルタされた閾値に結合される、いくつかのカスケード接続されたフィルタを用いるＱＲＳ検出アルゴリズムを以下で詳細に説明する。

ＱＲＳ検出アルゴリズムは、遮断周波数が信号対ノイズ比によって変化するフィードバック適応ＩＩＲフィルタを利用することにより、相対的なフィルタされた閾値を用いる。信号対ノイズ比は、スライディングウィンドウを用いてピーク対平均比から算出される。結果として、アルゴリズムは、リアルタイムでそれ自体を適合することができ、ユーザの激しい動き、ノイズ、またはその他のアーチファクトが存在する場合であっても、非常に正確なＱＲＳ検出およびＰＱＲＳＴ形状の維持をもたらすことができる。それゆえ、ユーザの心臓の事前警告を正確に検出することができる。

図１は、携帯型ＥＣＧシステム１００内の、本発明の一実施形態を示すブロック図である。アナログフロントエンド部１１０は、モニタされる対象１３０に繋がれた一連のリード１２０に結合される。モニタされる対象１３０は通常はヒトであるが、本発明の実施形態は、例えば、動物、鳥、爬虫類などその他のタイプの対象をモニタするのに用いられてもよい。モニタ用リード１２０は、対象１３０の様々な部分に取り付けられる複数のリードを含む。一般に、３本、５本、または１２本のリードがＥＣＧモニタリングに用いられるが、本発明の実施形態は特定の数のリードに限定されない。

アナログフロントエンド部１１０は、一連のリード１２０から様々な信号を選択するマルチプレクサ１１１と、各入力のＥＭＩ（電磁干渉）およびローパスフィルタリングと、ハイパスフィルタリングを含み得るデルタシグマ・アナログデジタル・コンバータ１１２とを含む。右脚駆動（ＲＬＤ）信号１１３は、１つまたは複数の入力信号の選択された組み合わせから抽出され得る。

標準のモニタリングには、０．０５〜３０Ｈｚの間の周波数が必要である。診断用のモニタリングには、０．０５〜１０００Ｈｚの周波数が必要である。一部の５０Ｈｚ／６０Ｈｚのコモンモード干渉は、両方の入力に共通のＡＣラインノイズを除去する高入力インピーダンス計測増幅器（ＩＮＡ）を用いてキャンセルされ得る。ラインパワーノイズ（line power noise）をさらに除去するために、信号は反転されて、増幅器により右脚を通して患者へ戻される。著しいＣＭＲの向上を達成し、かつＵＬ５４４制限内に収まるように、数マイクロアンペアまたはそれ以下のみが必要とされる。また、この干渉をさらに減少するために５０／６０Ｈｚデジタルノッチフィルタが用いられる。

アナログ部１１０は、ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒなどの単一の集積回路内に実装することができ、これは、マルチチャンネル、同時サンプリング、２４ビットのデルタシグマ・アナログデジタル・コンバータ（ＡＤＣ）のファミリーであり、ビルトインのプログラマブルゲイン増幅器（ＰＧＡ）、内部リファレンス、およびオンボード発振器を備える。ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒは、医療用の心電図（ＥＣＧ）および脳波図（ＥＥＧ）の用途で一般に必要とされるすべての特徴を組み込む。ＡＤＳ１２９ｘデバイスは、テキサスインスツルメンツ社より入手可能な２０１２年１月に改定されたデータシートＳＢＡＳ４５９Ｉにおいて詳細に述べられており、このデータシートは参照により本明細書に組み込まれる。

低分解能（１６ビット）のＡＤＣが用いられる場合、信号は、必要な分解能を得るために大幅に（一般には１００ｘ〜２００ｘ）増幅される必要がある。高分解能（２４ビット）のシグマデルタＡＤＣが用いられる場合、信号は、例えば０〜５ｘの小幅の利得を必要とする。従って、第２の利得段と、ＤＣオフセットを除去するために必要とされる回路とが取り除かれ得る。これにより、面積および費用が大幅に減少する。デルタシグマのアプローチは、信号の全体の周波数成分を保ち、デジタル後処理に十分な融通性を与える。

信号処理部１４０が、アナログ部１１０からデジタルＥＣＧデータストリーム１５０を受け取るように結合される。デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１４１が、様々な信号処理アルゴリズムを規定する命令をストアし得る不揮発性メモリ１４４に結合される。ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１４３が、データを記憶し、また様々な信号処理アルゴリズムを実行するために、ＤＳＰ１４１によって用いられ得る。表示ドライバ１４２が、例えば、液晶画面（ＬＣＤ）、または既存もしくは後発される任意の他の表示デバイスとし得る表示デバイス１４５に表示されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を管理するマイクロ制御ユニット（ＭＣＵ）とし得る。ＤＳＰ１４１およびＭＣＵ１４２は、例えば、テキサスインスツルメンツ社から入手可能なＯＭＡＰ（Open Multimedia Application Platform）デバイスなどの単一のＩＣ内に実装され得る。その他の実施形態が、既存もしくは後発のプロセッサまたは信号プロセッサのその他の実装を用いることができる。例えば、様々なタイプのシステムオンチップ（ＳｏＣ）ＩＣは、例えば２から１６個またはそれ以上のＤＳＰコアを含み得る。

更なる評価のために、処理されたＥＣＧ信号を別のシステムに転送するために、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）、ＲＳ２３２、またはその他のタイプの有線インターフェースをサポートする、１つまたは複数の有線インターフェース１４６が提供され得る。更なる評価のために、処理されたＥＣＧ信号を別のシステムに転送するために、ＺｉｇＢｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはその他のタイプの無線インターフェースをサポートする、１つまたは複数の無線インターフェース１４７が提供され得る。さらに、処理されたＥＣＧ信号を例えば携帯電話またはデータネットワークを介して遠隔システムに送信するために、やはり無線インターフェース１４７が提供され得る。

電力管理論理１０２、クロック、温度検知論理、およびファン制御論理もＥＣＧシステム１００に含まれ得、アナログシステム１１０およびＤＳＰシステム１４０に電力および温度制御を提供することができる。

信号処理部１４０内に含まれる大部分または全ての構成要素は、必要とされる信号処理を提供するようにプログラムされ得る、スマートフォンなどの携帯電話内で現在利用可能である。従来、ＥＣＧ、ＥＭＧ、およびＥＥＧ装置の費用は、コンシューマ向けのデバイスにしては非常に高額であった。アナログフロントエンド部１１０をスマートフォンに結合することで、このスマートフォンが、以下で詳細に述べるように、ＥＣＧ処理を実行するようにプログラムされた場合、費用対効果の高い医療用モニタデバイスを提供することができる。

図２は、典型的な心拍サイクルを示すプロット２００である。他の生体信号のように、ＥＣＧは非定常過程(process)とみなされる。この平均値および標準偏差は時間とともに変化する。しかし、ＥＣＧは、ＰＱＲＳＴパターンと呼ばれる、仮決定パターンとして解釈することのできる有益な情報を含む。各心拍の間、健康な心臓は規則正しい推移の脱分極波を有する。脱分極は、洞房結節内の細胞によって始まり、心房を通って広がり、「内在の伝導路」を通過した後、心室全体に及ぶ。通常のＥＣＧ（ＥＫＧ）は、Ｐ波、ＱＲＳ群、およびＴ波で構成される。Ｐ波は心房の脱分極を表し、ＱＲＳは心室の脱分極を表す。Ｔ波は心室の素早い再分極の段階を示す。

ＰＱＲＳＴ波を分析する場合に留意され得るいくつかの異常がある。これらは、下記のうちの１つまたは複数を含み得る。
―Ｐが通常直立する場所、またはａＶｒでの直立のＰ波が存在する場所でのリードの反転。この変化は、異所性心房やＡ‐Ｖ結節性リズムなど、刺激が異常経路を介して心房を通って移動する状況でみられることが多い。
―振幅の増大は、通常は心房肥大を示し、特に、Ａ‐Ｖ弁膜症、高血圧症、肺性心、及び先天的な心臓病にみられる。
―幅の増大は、左心房の拡大または心筋の疾患を示すことが多い。
―Ｐ波の後ろ半分がＩＩＩ誘導およびＶ１誘導において著しくマイナスである場合、二相性は左心房拡大の顕著な兆候である。
―僧帽性Ｐ波におけるノッチ。Ｐは、幅広でノッチがあることが多く、またＩＩＩ誘導よりもＩ誘導において高くなることが多い。ピーク間の距離が０．０４秒よりも大きい場合、ノッチは重要であると考えられる。
―ピークは、右心房の歪みを示す。これらの縦長の先端の尖ったＰ波は、Ｉ誘導よりもＩＩＩ誘導において高くなることが多い。これは、肺性Ｐとして知られている。
―Ｐ波の不在は、Ａ‐Ｖ結節性リズムおよびＳ‐Ａブロックにおいて生じる。

図３は、約５０秒の期間で、図１で参照したアナログ部１１０から受信された未処理のＥＣＧデータ１５０のシーケンスを示すプロット３００である。この実施形態では、アナログデジタル（ＡＤＣ）のコード値は、２４ビットコンバータに基づく。他の実施形態は、異なるＡＤＣコンバータ精度に基づく異なる値を用いることができる。ノイズ、アーチファクト、身体の他の筋肉からのＥＭＧ（筋電図）干渉、呼吸、電力線からの６０Ｈｚ干渉等が、ＥＣＧの単純な分析を困難にする。ＰＲＱＳＴ情報を保持するために、およそ３Ｈｚから３０Ｈｚの帯域幅が提供されなければならない。いくつかの実施形態では、およそ１０００Ｈｚに達する帯域幅で精度を高めることができる。

図４は、図１のＥＣＧシステムによって実装されるリアルタイムＥＣＧフィルタ４００の概略図である。各ＱＲＳ波のロバストな検出は、ＥＣＧシーケンスをさらにデジタル処理するのに重要である。信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が低下した場合であっても、検出器は動作すべきである。この実施形態において、ＥＣＧフィルタは、３つの部分に区分される。第１部４１０のバンドパスフィルタ、第２部４２０のバンドパスフィルタ、および第３部４３０のＱＲＳ検出器である。未処理のＥＣＧのストリーム１５０が、図１参照のアナログフロントエンド部１１０から受信される。通常、図３に関して述べたように、これには干渉および歪みが含まれる。本明細書で述べるリアルタイムＥＣＧフィルタの実施形態が、３０分毎にファイルベースの４８個の記録を含むＭＩＴ‐ＢＩＨデータベースに照らしてテストされた。これは、ＱＲＳ検出アルゴリズムをテストするために用いられる参照基準である。本明細書で述べる実施形態では、より複雑で、リアルタイムでないアルゴリズムを用いる医療用機器と同様に、９９．７％の感度および９９．９％の陽性予測可能性が得られた。

第２部４２０は、心臓病専門医による判断のために準備された、バンドパスフィルタされたＥＣＧを提供するように意図される。この実施形態では、未処理データＥＣＧは、２５０Ｈｚのサンプリング周波数を用いてアナログフロントエンド１１０によって記録される。別の実施形態では、より高い、またはより低い周波数が用いられてもよい。ＥＣＧ未処理データは、すべての高周波数成分が取り除かれるようにメジアンフィルタ（Ｐ点）４２２を用いて非線形的にフィルタされ、その後、残りのメジアンフィルタノイズを取り除くために、ローパスフィルタＬＰ１ ４２３を通って伝送される。同一のＥＣＧ未処理データが、Ｐ個のサンプルによって遅延され（４２４）、ＬＰ１フィルタ４２３の出力がそこから減算され（４２５）、この結果、ＥＣＧのベースラインワンダが抑制される。メジアンフィルタ４２２と、ＬＰ１フィルタ４２３と、元の遅延信号からの減算４２５とのこの組合せは、ハイパスフィルタリングと同等である。ローパスフィルタＬＰ２ ４２６は５次フィルタであり、これは、３３Ｈｚの遮断周波数を有し、第３部４３０からの結果と整合するように遅延される（４２７）フィルタされたＥＣＧ信号Ｈを生成する。出力信号Ｈは、心臓病専門医による判断のために用意される。フィルタされたＥＣＧ信号Ｈの一例を、４５０に示す。Ｐに適正値を用いることによって、全体のＰＱＲＳＴ波が保持され、歪められない。通常、Ｐの値は、例えばＰ＝Ｆｓ／２であるように選択され得る。

第１部４１０は、脈拍検出器４３０のためのＥＣＧ信号を用意するように意図される。メジアンフィルタ４１２がポイント値（Ｎ）を有するように変更されることを除いて、第１部４１０は第２部と同一である。Ｎの適正値を選択することによって、ベースラインワンダ、Ｐ波およびＴ波もまた、この部分で抑制される。この結果、信号のＱＲＳポイントのみが、信号Ｂ４４４としてさらに処理するために保持される。通常、Ｎの値は、例えばＮ＝Ｆｓ／１０であるように選択され得る。

第３部４３０はＱＲＳ検出器それ自体を表す。ＱＲＳの高周波数成分を増幅させるために、信号Ｂは２度にわたり２乗されて（４３１）、信号Ｃ１を生成する。信号Ｃ１から、３つの閾値信号が以下のように生じる。信号Ｃ１は、非線形にスケールされて信号Ｃ２を形成する。信号Ｃ２の各サンプルｋは、式（１）で表すように、１０進法での対数として生成され、Ｑ個のサンプルによって遅延される（４３２）。
Ｃ２_ｋ＝ｌｏｇ１０（Ｃ１_ｋ） （式１）

第１の閾値信号は、信号Ｄである。信号Ｄの各サンプルｋは、式（２）で表すように、信号Ｃ１のＭ点のスライディングウィンドウを用いる移動最大値４３３を用いて生成され、１０進法での対数をとり、Ｑ‐Ｍ個のサンプルによって遅延される。従って、信号Ｄは、信号Ｃ１のピーク値を表す。
Ｄ_ｋ＝ｌｏｇ１０（ｍａｘ（Ｃ_１（ｋ）．．．Ｃ_１（ｋ＋Ｍ））） （式２）

第２の閾値信号は、信号Ｅである。信号Ｅの各サンプルｋは、式（３）で表すように、信号Ｃ１のＴ点のスライディングウィンドウを用いる移動平均値４３４を用いて生成され、１０進法での対数をとり、Ｑ‐Ｔ個のサンプルによって遅延される。従って、信号Ｅは、ウィンドウ範囲の信号Ｃ１の平均値を表す。

第３の閾値信号は、信号Ｇである。信号Ｇの各サンプルｋは、式（４）で表すように、信号Ｃ１のＱ点のスライディングウィンドウを用いる移動最大値を用いて得られる。

信号Ｇは、式（５）に従った伝達関数を有するフィルタＬＰ３ ４３６を通過する。

ここで、係数ａ１、ｂ０、ｂ１は、式（６）に従って信号Ｄと信号Ｅの差の関数として動的に算出される。
Ｆ_ｋ＝ｓ・（Ｄ_ｋ−Ｅ_ｋ） （式６）
ここで、ｓは、スケール定数である。係数ａ０、ａ１、ｂ０、ｂ１は、図５に示す準線形回帰から得られる。図５では、プロット線５０２は係数ｂ０およびｂ１を示し、プロット線５０４は関数Ｆ_ｋとしての係数ａ１を示す。

ａ１、ｂ０、ｂ１は、Ｍａｔｌａｂ、Ｏｃｔａｖｅ等などの環境で使用可能な既知の方法を用いて、（Ｆｃ＝[１−１０Ｈｚ]について繰り返し）算出された。例えば、関数[Ｂ，Ａ]＝ＢＵＴＴＥＲ（Ｎ，Ｗｎ）は、入力Ｎ＝ｏｒｄｅｒおよびＷｎ＝２^＊ｐｉ^＊Ｆｃ／Ｓａｍｐｌｉｎｇ ｆｒｅｑを用いることにより、ｂ０およびｂ１と、[Ｂ，Ａ]ベクトルにおけるａ０とを戻す（return）。この背景にあるアルゴリズムは、
―遮断周波数Ｆｃおよびフィルタ次数を選択すること（Ｆｃ＝［１‐１０ｈｚ］、次数は１である）、
―Ｆｃおよび次数の各ペアに対し、対応するアナログ伝達関数を求めること、
―対応するデジタル係数を得るように適用された双線形変換を用いること、
である。

この実施形態において、ｂ０、ｂ１、およびａ１対遮断周波数Ｆｃの変動は準線形であり、ｂ０＝ｂ１＝０．０３４^＊Ｆｃ＋０．０６４、ａ１＝０．０２２^＊Ｆｃ＋０．９９と表すことができる。遮断周波数値Ｆｃ＝[１‐１０Ｈｚ]は、これらの式において、適切なスケーリングによって式（６）からのＦｋを有する各サンプルに代入され得る。例えば、Ｆｋ＝０の値が、Ｆｃ＝１Ｈｚに変換され、１００ｄＢ値のＦｋは、１０ＨｚのＦｃに対応する。

第３の閾値信号Ｊは、閾値４３８によってシフトダウンされた（４３７）、ｄＢで表されるフィルタＨ（ｚ）４３６の出力から形成される。閾値４３８は、この実施形態では、閾値＝６ｄＢであるように選択される。上述したように、信号Ｆｋは、ＤｋとＦｋの差に比例し、それゆえ、信号Ｃ１のピークと平均値間の比率（ｄＢの差）に比例する。ＥＣＧ信号のノイズが大きい場合は、ピーク対平均比は低く、それゆえ、Ｈ（ｚ）の遮断周波数も低く、Ｊ信号（主要な閾値である）は、誤検出を避けるために、強くローパスフィルタされる。信号Ｃ１がクリーンである場合、ＬＰ３の遮断周波数は増加し、Ｊ信号はさほどローパスフィルタされず、それゆえ、低い値のＣ１信号に従うことができる。これによって、心拍の脱落（偽陰性）が回避される。心拍検出器４３９の各決定は、信号Ｃ２、Ｄ、およびＪを用いて成される。Ｃ２＝＝ＪおよびＣ２＞Ｄである場合、ＱＲＳピークは、真の心拍であるとみなされる（ここで「＝＝」とは、Ｃ２がＪと等しいことを意味する）。各心拍の一点においてのみＣ２がＪと等しいということは注目に値する。それゆえ、心拍は、第２部４２０の出力として提供される信号Ｈ上で注釈付けされ得る。

例示的な信号Ｈは、４５１で示される注釈付きの心拍により４５０で示される。注釈は、信号４５０とともに、心臓病専門医が用いるために、またフィルタされたＥＣＧ信号４５０を判定するために提供され得る。

心拍数は、以下の通り、式（７）が示すように算出され得る。

ここで、Ｂ_ｎｂは、検出した鼓動の数であり、Ｆ_ｓは、サンプリング周波数であり、Ｎは、獲得したサンプルの数であり、Ｔは、観察ウィンドウ、秒である。

図６、図７Ａから図７Ｄは、リアルタイムＥＣＧフィルタ４００によってＥＣＣ信号を分析する間に生成される波形を示す。プロット線６０２は、図４参照のリアルタイムフィルタ４００の第１部４１０のポイント４４１での、遅延４１４による未処理の遅延されたＥＣＧデータ出力を示す。プロット線６０４は、ポイント４４２での、バンドパスフィルタ４１３によってバンドパスフィルタされたＥＣＧ信号出力を示す。プロット６０６は、減算部４１５によって生成された、メジアンフィルタされた信号４４３を示し、ベースラインワンダが抑制され、Ｔ波もまた抑制されていることを表す。

図７Ａは、リアルタイムフィルタ４００の第３部４３０に入力される典型的な信号Ｂを示す。図７Ｂでは、プロット線７０４は信号Ｃ２を示し、プロット線７０５は信号Ｄを示し、プロット線７０６は信号Ｇを示す。図７Ｃでは、プロット線７０４は信号Ｃ２を示し、プロット線７０７は信号Ｅを示し、プロット線７０８は信号Ｊを示す。図７Ｄでは、プロット線７１０は信号Ｈを示し、７１１で示すドットは検出された心拍を示す。上述のように、信号Ｈは、分析のために心臓病専門医にリアルタイムで転送され得る。

図８から図９は、図１のＥＣＧシステムによるＥＣＧデータにおける異常によって示される事前警告状態の検出を表すタイミング図である。図８は、時間にわたる２つの連続した鼓動（Ｒ‐Ｒ間隔）の間の時間差である心拍数変動（ＨＲＶ）の検出を示す。プロット８０２は、警告状態を検出するためにさらに分析され得る、図４参照の例示的なＥＣＧ信号Ｈである。検出された心拍は、８０３で示されるように上述の通り注釈付けされ得る。単純なＨＲＶ検出機能が、それぞれの注釈付きの鼓動８０３のタイミングを比較することによってＨＲＶを検出することができる。ＨＲＶが大幅かつ鋭い変動を示す場合、二段脈と呼ばれる状態を示している可能性がある。

二段脈は、わずかに変則的な心拍リズムであり、その他の心臓血管に関する病気がない場合は、通常は重要な懸念ではない。この状態は、心臓が１回の「正常な」鼓動と１回の「期外性の」鼓動を交互に行う様子を表す。「正常洞調律」という用語は、心臓の正常な鼓動を表し、電気的な刺激が洞結節（ＳＡ結節）において発生し、心房および房室結節（ＡＶ結節）を通って移動し、心室で終わるものである。期外性の鼓動（期外収縮）は、心房または心室のいずれかが、洞結節からの刺激を受け取る前に、それ自体の電気的刺激を起こす場合に生じる。「二段脈」という用語は、通常、正常な結節の鼓動が期外性の心室鼓動と交互に起こる場合を表すために用いられる。

図９は、９０２で示すように、ＳＴ部の大幅な低下と呼ばれる別の状態を示しており、これは容易に検出され得、リアルタイムでの事前警告を発するために用いられ得る。鼓動が検出された後にＳポイントが規則的に特定の負の閾値を下回るかどうかを判定することにより、図４参照のＥＣＧ信号Ｈは、ＳＴ部の大幅な低下を検出するためにさらに分析され得る。

図８から図９は、２つの別のタイプの異常を示すものであるが、上述のように、フィルタされたＥＣＧ信号および検出された鼓動を分析することにより、リアルタイムで検出され得る様々なタイプの異常があることを理解すべきである。

図１０は、上述のＥＣＧシステムによるＥＣＧ分析の動作を表すフローチャートである。未処理のＥＣＧデータサンプルのストリームは、詳細に上述されたように、ＥＣＧ信号をサンプリングしてＥＣＧデータサンプルのストリームに変換するアナログフロントエンドサブシステムから受け取られる（１００２）。ＥＣＧデータサンプルのストリームは、ＰＱＲＳＴパターンの周期的なシーケンスを表す。

未処理のＥＣＧデータは、ベースラインワンダを最小化するように、かつ各ＰＱＲＳＴパターンのＴ波部を抑制するように、非線形フィルタを用いてフィルタされたＥＣＧデータを形成するためにフィルタされる（１００４）。未処理のＥＣＧデータのフィルタリング１００４は、メジアンフィルタおよびローパスフィルタのカスケードを用いて未処理のＥＣＧデータをフィルタリングすること、当該未処理のＥＣＧデータを遅延させること、及び、ハイパスフィルタされたデータを伝送するために、当該遅延された未処理のＥＣＧデータからローパスフィルタの出力信号を取り除くことにより成され得る。

各ＰＱＲＳＴパターンのＲピークを誇張する増幅された信号を形成するように、フィルタされたＥＣＧデータ上で非線形動作が実行される（１００６）。増幅された信号は、少なくとも１度、フィルタされたＥＣＧデータを２乗することによって形成することができる。この実施形態では、ＥＣＧデータは２度にわたり２乗される。

第１の閾値信号が、増幅された信号の移動最大フィルタを用いて形成される（１００８）。同様に、第３の閾値信号が、増幅された信号の移動最大フィルタを用いて形成される（１０１０）。第１の閾値信号および第３の閾値信号は、第１の閾値信号用の第１のウィンドウ幅および第３の閾値信号用の異なるウィンドウ幅を用いて得られ得る。

第２の閾値信号が、増幅された信号の移動平均フィルタを用いて得られる（１００９）。

遮断周波数が第１の閾値信号および第２の閾値信号の関数として動的に選択される（１０１２）フィルタを用いて、フィルタされた閾値信号を形成するように、第３の閾値信号がフィルタされる（１０１４）。第３の閾値信号をフィルタすることは、１次の無限インパルス応答型（ＩＩＲ）フィルタを用いて第３の閾値信号をフィルタリングすること、および、第１の閾値信号（１００８）の対数と第２の閾値信号（１００９）の対数の差の線形関数として当該ＩＩＲ用に遮断周波数を動的に選択すること（１０１２）により実行され得る。

別の実施形態では、第３の閾値信号をフィルタすること（１０１４）は、１次無限インパルス応答型（ＩＩＲ）フィルタを用いて第３の閾値信号をフィルタリングすること、および、第１の閾値信号（１００８）と第２の閾値信号（１００９）の比の線形関数として、当該ＩＩＲ用に遮断周波数を動的に選択すること（１０１２）により実行され得る。

増幅された信号のサンプルは、サンプル値が第１の閾値信号（１００８）と等しく（１０２０）、かつフィルタされた閾値信号（１０１４）よりも大きい（１０２２）場合にのみ、心拍ポイントであると識別される（１０２４）。

未処理のＥＣＧデータはまた、観察可能なＥＣＧ信号を形成するために各ＰＱＲＳＴパターンのベースラインワンダを最小化するように、非線形フィルタを用いてフィルタすることができる（１０３０）。観察可能なＥＣＧ信号は、各心拍ポイントを示すように注釈付けされ得る（１０３２）。注釈付きの観察可能なＥＣＧ信号は、例えば心臓病専門医によって観察されるために、その場所の表示デバイス上に表示されるか、または遠隔地に転送され得る。未処理のＥＣＧデータをフィルタすること（１０３０）は、メジアンフィルタおよびローパスフィルタのカスケードを用いて未処理のＥＣＧデータをフィルタリングすること、当該未処理のＥＣＧデータを遅延させること、および、ハイパスフィルタされたデータを伝送するために、当該遅延された未処理のＥＣＧデータからローパスフィルタの出力信号を減算することによって実行することができる。

図１１は、携帯電話１１２０を用いる携帯型ＥＣＧシステム１１００の別の実施形態を示す。アナログフロントエンドモジュール１１１０は、オペアンプ１１１２、１１１３などの様々な電極リード用の高インピーダンス入力を含み得る。アナログデジタルコンバータ１１１４は、ローパスフィルタされたアナログ信号をデジタル表示に変換する。この実施形態では、ＡＤＣ１１１４は、２４ビットの精度を有する。他の実施形態において、これよりも高いまたは低い精度のＡＤＣが用いられてもよい。３つの電極リードがこの例では示されている。この例は、運動や単純なモニタリング用途に好都合である。他の実施形態は、詳細に上述したように、これ以上の電極リードを含み得る。

アナログ部１１１１は、マルチチャンネル同時サンプリングの２４ビットのデルタシグマ・アナログデジタル・コンバータ（ＡＤＣ）のファミリーであり、内蔵のプログラマブルゲイン増幅器（ＰＧＡ）、内部レファレンス、およびオンボード発振器を備える、ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒなどの単一の集積回路に実装され得る。ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒは、医療用の心電図（ＥＣＧ）および脳波図（ＥＥＧ）の用途で一般に必要とされるすべての特徴を組み込む。

ＵＳＢ機能１１１６は、ＡＤＣによって生成されるＥＣＧサンプルのデジタルシーケンスを、携帯電話１１２０のＵＳＢ入力へ転送することができる。あるいは、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ送信機回路１１１５を有して、ＡＤＣによって生成されるＥＣＧサンプルのデジタルシーケンスを携帯電話１１２０のＢｌｕｅＴｏｏｔｈ受信機にワイヤレスで転送することもできる。

携帯電話１１２０は、様々なベンダーから入手可能な任意の多くのスマートフォンを代表している。スマートフォンは、通常、図１の信号処理部１４０と類似の信号処理ハードウェアおよび機能を含む。「ａｐｐ」とも呼ばれるアプリケーションソフトウェアが、そのスマートフォン用の通常のａｐｐダウンロードプロセスを用いて、そのスマートフォンにダウンロードされ得る。ａｐｐは、ＤＳＰプロセッサ、またはスマートフォン１１２０内に含まれるその他のタイプのプロセッサによってアクセス可能なメモリにストアされるソフトウェア命令を実行することにより、詳細に上述した、フィルタリング、閾値処理、およびＱＲＴ検出機能を実行するように構成される。詳細に上述したように、アプリケーションは処理済みのＥＣＧ信号をモニタし、例えば、ＨＲＶ、二段脈、またはＳＴ部の大幅な減少などの様々な警告状態とともに、心拍情報を提供することができる。

電極は、リアルタイムで対象の心臓の働きをモニタするように、人や動物などの対象に接続され得る。ＥＣＧａｐｐは、例えば、スマートフォンの表示画面にＥＣＧ信号を表示することができる。ＥＣＧａｐｐは、例えば、表示画面上にＥＣＧ事前警告を表示し得るか、またはスマートフォン内に含まれるスピーカを用いて可聴警報を鳴らすことができる。ＥＣＧａｐｐは、例えば、スマートフォンに含まれるデータ伝送機能を用いて、遠隔地のモニタシステムにリアルタイムで、図４の信号Ｈと同等のフィルタされたＥＣＧ信号を送ることができる。ＥＣＧａｐｐは、検出された事前警告状態を遠隔地のモニタシステムに送ることもできる。

遠隔地のモニタシステムは、例えば病院または診療所に設置され得る。心臓病専門医は、ＥＣＧ信号および関連する事前警告情報を、遠隔地のモニタシステム上で即座に観察できる。心臓病専門医は、スマートフォンの音声チャンネルを用いて、対象者とやり取りすることができ、一方で、ＥＣＧデータは、スマートフォンのデータチャンネルを用いて遠隔地点に引き続き伝送される。

図１２Ａは、携帯型ＥＣＧシステムの他の実施形態を示す。この例では、アナログフロントエンドモジュール１２１０は、電極を含むシャツ１２０２の端子ポイントに結合される一連のリード１２０４に結合され得る。この電極はシャツに固定されており、また、シャツ１２０２が対象者に着用される場合に、対象者の皮膚に接触するように配置される。シャツ１２０２の一例は、Ｔｅｘｔｒｏｎｉｃｓ社から入手可能なＮｕＭｅｔｒｅｘシャツまたはスポーツブラである。

フロントエンドモジュール１２１０は、フロントエンドモジュール１１１０と類似しており、例えば、１２本のＥＣＧリードまたはそれよりも少ない数のＥＣＧリードをサポートするように実装され得る。フロントエンドモジュールは、詳細に上述したように、ＡＤＳ１２９４アナログデジタルコンバータ１２１２を用いて実装され得る。マイクロコントローラがＡＤＣ１２１２に結合され得、ＡＤＣ１２１２からＵＳＢ出力へのデータ伝送を制御することができる。マイクロコントローラは、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ回路１２１４にも結合され得、これによって、ＡＤＣ１２１２からのデータの無線伝送を制御することもできる。マイクロコントローラ１２１３は、例えばテキサスインスツルメンツ社から入手可能なＭＳＰ４３０デバイスとすることができる。ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ回路１２１４は、例えばテキサスインスツルメンツ社から入手可能なＣＣ２５６０デバイスとすることができる。

フロントエンドモジュール１２１０を、例えばラップトップ１２３０へ結合するためにＵＳＢケーブルが用いられ得る。ラップトップ１２３０は、詳細に上述したように、リアルタイムのフィルタリングおよびＱＲＳ識別を実行するために十分な処理電力を含む、任意の数の既知の携帯用コンピュータを代表している。ラップトップ１２３０は、フロントエンドモジュール１２１０からＥＣＧデータのストリームを受信するように構成される。ラップトップ１２３０はまた、シャツ１２０２を着用している対象者から伝送されるＥＣＧデータのストリームを処理するように、ラップトップ１２３０に含まれるプロセッサを利用するソフトウェアアプリケーションを備えて構成される。

ａｐｐは、コンピュータ１２３０内に含まれるＤＳＰプロセッサによってアクセス可能なメモリにストアされるソフトウェア命令を実行することにより、詳細に上述した、フィルタリング、閾値処理、およびＱＲＴ検出機能を実行するように構成される。詳細に上述したように、アプリケーションは、処理済みのＥＣＧ信号をモニタし得、例えば、ＨＲＶ、二段脈、ＳＴ部の大幅な減少などの様々な事前警告状態を検出するとともに、心拍情報を提供することができる。

電極は、人や動物などの対象に接続され得、リアルタイムで対象の心臓の動きをモニタすることができる。ＥＧＣａｐｐは、例えば、ラップトップコンピュータ１２３０の表示画面にＥＣＧ信号を表示することができる。ＥＣＧａｐｐは、表示画面にＥＣＧ事前警告を表示し得、または例えばラップトップコンピュータ内に含まれるスピーカを用いて可聴警告を鳴らすことができる。ＥＣＧａｐｐは、例えば、ラップトップコンピュータ内に含まれるデータ伝送機能を用いて、遠隔地のモニタシステムにリアルタイムで、図４の信号Ｈに相当するフィルタされたＥＣＧ信号を送ることもできる。ＥＣＧａｐｐは、検出された警告状態を、遠隔地のモニタシステムに伝送することもできる。遠隔地モニタ地点への伝送は、例えば、ラップトップコンピュータ１２３０内に含まれる有線または無線接続を用いるインターネットを介して実行され得る。

遠隔地のモニタシステムは、例えば病院または診療所に設置され得る。心臓病専門医が、ＥＣＧ信号および関連する事前警告情報を、遠隔地のモニタシステム上で即座に観察することができる。心臓病専門医は、ボイスオーバーインターネットなどの、ラップトップコンピュータの音声チャンネルを用いて、対象者とやり取りすることができ、一方で、ＥＣＧデータは、ラップトップコンピュータのデータチャンネルを用いて遠隔地点に引き続き伝送される。

図１２Ｂは、携帯型ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す。この実施形態では、アナログフロントエンドモジュール１２１０は、シャツ１２０３に取り付けられ、電極を含むシャツ１２０３の一連の端子ポイントに結合される。電極はシャツに固定され、シャツ１２０３が対象者に着用される場合に、対象者の皮膚に接触するように配置される。シャツ１２０３の一例は、アナログフロントエンドモジュール１２１０を携行するように適切に改変されたＮｕＭｅｔｒｅｘシャツまたはスポーツブラである。

アナログフロントエンドモジュール１２１０は、例えば、スマートフォン１２２０内にある近接するＢｌｕｅＴｏｏｔｈ受信機に、シャツ１２０３を着用する対象者から収集されたＥＣＧデータをワイヤレスで転送するよう構成される。スマートフォン１２２０は、詳細に上述したように、ＥＣＧａｐｐを備えて構成され、そのため、リアルタイムでＥＣＧデータを処理および表示することができ、また、心臓専門医または他の医療提供者による分析のために、ＥＣＧデータを遠隔地点に送信することができる。

このように、公開された既存の研究よりも優れた、リアルタイムＱＲＳ検出性能を提供する、低コストの携帯型システムを説明した。多くの以前のアルゴリズムが必要とするような学習フェーズは必要ではない。様々な実施形態が、ＰＱＲＳＴ波を分析することにより、単なる心拍数以外の付加的な心臓の情報を提供することができる。これによって、様々な実施形態が、多様な状態に対するリアルタイムの事前警告を提供することができる。これらの低コストの携帯型システムは、家庭用用途やフィットネス用途等に実用的であり得る。

その他の実施形態

アナログフロントエンド部は、現在既知の、または保護および使いやすさを提供し得る後発の様々な方式でパッケージされ得る。例えば、アナログフロントエンドがシャツまたはスポーツブラに永久的に取り付けら得、通常使用および洗濯処理に耐えることができるように、パッケージは、防水および堅牢とし得る。

アナログフロントエンドは、電池式とすることができ、或いは、被験者の動き、太陽エネルギー等から電源を得るエネルギースカベンジングユニットを備えてパッケージされ得る。

有線ＵＳＢリンクまたは無線ＢｌｕｅＴｏｏｔｈリンクを説明したが、他の実施形態は、フィルタされたＥＣＧデータのリアルタイムの伝送をサポートするように、必要な伝送レートをサポートする、任意の種類の既知または後発の有線（金属性または光学）または無線の相互接続プロトコルを用いてもよい。当然、必要な伝送レートは、この実施形態のために選択されるＡＤＣ精度およびサンプルレートによって決まる。

フィルタリングおよび検出機能を実行するために必要な信号処理を提供するためにパーソナルコンピュータおよびスマートフォンを本明細書において説明したが、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント等の他のタイプの携帯用コンシューマデバイスが、本明細書で述べたフィルタリングおよび検出機能を実装するために用いられてもよい。一般に、本明細書で用いるように、コンシューマデバイスとは、ＥＣＧモニタリングを提供することに加えて、その他のタスクのために消費者が用いることのできる汎用デバイスである。

閾値の対数スケーリングを本明細書で説明したが、別の実施形態が、別の形状の非線形スケーリングを用いることができる。別の実施形態が、線形表現を用いることができ、また、閾値を比較するために、差ではなく比率を用いることができる。

その他の実施形態において、フィルタフィングおよび検出機能を実行するために必要な信号処理は、明確にＥＣＧ使用のために設計されたデジタル処理システムや非携帯型システム、医療用システム等によって提供され得る。

本明細書で説明したシステムは、フィルタされたＥＣＧデータを遠隔地点へリアルタイムで転送することが可能とし得るが、その他の実施例が、遠隔地へ後で伝送するために、フィルタされたＥＣＧデータの一部をストアするためのストレージ機能を提供してもよい。

本明細書で説明したフィルタおよび方法の実施形態は、任意のいくつかの種類のデジタルシステム上で提供され得る。すなわち、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用プログラマブルプロセッサ、特定用途向け回路、または、様々な特殊な加速器を有した、ＤＳＰと縮小命令セット（ＲＩＳＣ）プロセッサとの組み合わせなどのシステムオンチップ（ＳｏＣ）などである。ＳｏＣは、設計ライブラリによって提供される事前に設計された機能回路と組み合わされるカスタム仕様の機能回路をそれぞれが含む、１つまたは複数のメガセルを含み得る。

本開示で説明した技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実装され得る。ソフトウェアで実装される場合、このソフトウェアは、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）またはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）などの、１つまたは複数のプロセッサで実行され得る。本技術を実行するソフトウェアは、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディスケット、テープ、ファイル、メモリ、またはその他のコンピュータ可読ストレージデバイスなどのコンピュータ可読媒体に初めにストアされ得、プロセッサにロードされて実行され得る。いくつかの場合では、ソフトウェアはまた、コンピュータ可読媒体およびこのコンピュータ可読媒のためのパッケージング材料を含むコンピュータプログラム製品で販売され得る。いくつかの場合では、ソフトウェア命令は、取り外し可能なコンピュータ可読媒体（例えば、フロッピーディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢキー）を介して、別のデジタルシステム等のコンピュータ可読媒体からの伝送路を介して分配され得る。

多くの他の実施形態および変形形態が、請求される発明の範囲内で可能であることを当業者は理解するであろう。

Claims (18)

1. システムであって、
   １つまたは複数のリードからＥＣＧデータを収集するよう構成され、アナログＥＣＧデータをデジタルＥＣＧデータに変換するよう動作可能な、アナログフロントエンドモジュールと、
   前記デジタルＥＣＧデータを受信するよう結合された携帯型コンシューマデバイスと、
   を含み、
   前記携帯型コンシューマデバイスが、遮断周波数がリアルタイムでノイズレベルに適合されるフィルタを用いてＱＲＳ検出を実行するように構成される、
   システム。
2. 請求項１に記載のシステムであって、前記携帯型コンシューマデバイスがさらに、前記デジタルＥＣＧデータをフィルタするように、および、当該フィルタされたデジタルＥＣＧデータを、リアルタイムで遠隔のレシーバに送信するように構成される、システム。
3. 請求項１に記載のシステムであって、前記携帯型コンシューマデバイスがさらに、前記デジタルＥＣＧデータの異常の分析によって事前警告状態を検出するように構成される、システム。
4. 請求項１に記載のシステムであって、前記携帯型コンシューマデバイスがスマートフォンである、システム。
5. ＥＣＤデータを処理するための方法であって、前記方法が、
   ＰＱＲＳＴパターンを含む未処理のＥＣＧデータサンプルのストリームを受信すること、
   ベースラインワンダを最小化するため、および、各ＰＱＲＳＴパターンのＴ波部分を抑制するために、非線形フィルタを用いて、フィルタされたＥＣＧデータを形成するように前記未処理のＥＣＧデータをフィルタすること、
   各ＰＱＲＳＴパターンのＲのピークを誇張する増幅された信号を形成するため、前記フィルタされたＥＣＧデータ上で非線形動作を実行すること、
   前記増幅された信号上で移動最大フィルタを用いて第１の閾値信号および第３の閾値信号を導くこと、
   前記増幅された信号上で移動平均フィルタを用いて第２の閾値信号を導くこと、
   遮断周波数が前記第１の閾値信号および前記第２の閾値信号の関数として動的に選択されるフィルタを用いて、フィルタされた閾値信号を形成するように前記第３の閾値信号をフィルタすること、および
   サンプル値が前記第１の閾値信号と等しくかつ前記フィルタされた閾値信号より大きい場合にのみ、前記増幅された信号内のサンプルが心拍ポイントであると識別すること、
   を含む、方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、
   前記未処理のＥＣＧデータをフィルタすることが、
   メジアンフィルタおよびローパスフィルタのカスケードを用いて前記未処理のＥＣＧデータをフィルタリングすること、
   前記未処理のＥＣＧデータを遅延させること、
   ハイパスフィルタされたデータを伝送するために、前記遅延された未処理のＥＣＧデータから前記ローパスフィルタの出力信号を減算すること、
   を含む、方法。
7. 請求項５に記載の方法であって、
   各ＰＱＲＳＴパターンのベースラインワンダを最小化して観察可能なＥＣＧ信号を形成するように、非線形フィルタを用いて前記未処理のＥＣＧデータをフィルタンリングすること、および
   各心拍ポイントを示すように前記観察可能なＥＣＧ信号に注釈を付けること、
   をさらに含む、方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、
   前記未処理のＥＣＧデータをフィルタすることが、
   メジアンフィルタおよびローパスフィルタのカスケードを用いて前記未処理のＥＣＧデータをフィルタリングすること、
   前記未処理のＥＣＧデータを遅延させること、および
   ハイパスフィルタされたデータを伝送するために、前記遅延された未処理のＥＣＧデータから前記ローパスフィルタの出力信号を減算すること、
   を含む、方法。
9. 請求項５に記載の方法であって、前記増幅された信号が、前記フィルタされたＥＣＧデータを少なくとも１度二乗することによって形成される、方法。
10. 請求項５に記載の方法であって、
    前記第３の閾値信号をフィルタすることが、
    １次無限インパルス応答型（ＩＩＲ）フィルタを用いて前記第３の閾値信号をフィルタリングすること、および
    前記第１の閾値信号の対数と前記第２の閾値信号の対数との間の差の線形関数として、前記ＩＩＲのための遮断周波数を動的に選択すること、
    を含む、方法。
11. 請求項５に記載の方法であって、
    前記第３の閾値信号をフィルタすることが、
    １次無限インパルス応答型（ＩＩＲ）フィルタを用いて前記第３の閾値信号をフィルタすること、および
    前記第１の閾値信号と前記第２の閾値信号の比の線形関数として前記ＩＩＲのための遮断周波数を動的に選択すること、
    を含む、方法。
12. 請求項５に記載の方法であって、前記増幅された信号上の移動最大フィルタを用いて第１の閾値信号および第３の閾値信号を導き出すことが、前記第１の閾値信号の第１のウィンドウ幅および前記第３の閾値信号の異なるウィンドウ幅を用いる、方法。
13. リアルタイムでＥＣＧデータを処理する方法であって、前記方法が、
    コンピュータに結合されたアナログフロントエンドからＰＱＲＳＴパターンを含む未処理のＥＣＧデータサンプルのストリームを受信するための手段、
    ベースラインワンダを最小化し、かつ、各ＰＱＲＳＴパターンのＴ波部分を抑制するために、非線形フィルタを用いることにより、フィルタされたＥＣＧデータを形成するように前記未処理のＥＣＧデータをフィルタするための手段、
    各ＰＱＲＳＴパターンのＲのピークを誇張する増幅された信号を形成するために、前記フィルタされたＥＣＧデータ上で非線形動作を実行するための手段、
    前記増幅された信号上で移動最大フィルタを用いて、第１の閾値信号および第３の閾値信号を導き出すための手段、
    前記増幅された信号上で移動平均フィルタを用いて、第２の閾値信号を導き出すための手段、
    遮断周波数が前記第１の閾値信号および前記第２の閾値信号の関数として動的に選択されるフィルタを用いてフィルタされた閾値信号を形成するように、前記第３の閾値信号をフィルタするための手段、および
    サンプル値が前記第１の閾値信号と等しく、かつ前記フィルタされた閾値信号より大きい場合にのみ、前記増幅された信号のサンプルが心拍ポイントであると識別するための手段、
    を含む、方法。
14. 請求項１３に記載の方法であって、
    前記ＥＣＧデータをフィルタするための手段が、
    メジアンフィルタとローパスフィルタのカスケードを用いて、前記未処理のＥＣＧデータをフィルタするための手段、
    前記未処理のＥＣＧデータを遅延させるための手段、および
    ハイパスフィルタされたデータを伝送するために、前記遅延された未処理のＥＣＧデータから前記ローパスフィルタの出力信号を減算するための手段、
    を含む、方法。
15. 請求項１３に記載の方法であって、
    観察可能なＥＣＧ信号を形成するために各ＰＱＲＳＴパターンのベースラインワンダを最小化するように、非線形フィルタを用いて前記未処理のＥＣＧデータをフィルタするための手段、
    各心拍ポイントを示すように、前記観察可能なＥＣＧ信号に注釈付けするための手段、および
    コンピュータに結合されたディスプレイ上に前記注釈付けされた観察可能なＥＣＧ信号を表示するための手段、
    をさらに含む、方法。
16. 請求項１３に記載の方法であって、前記増幅された信号が、前記フィルタされたＥＣＧデータを少なくとも１度二乗することによって形成される、方法。
17. 請求項１３に記載の方法であって、
    前記第３の閾値信号をフィルタするための手段が、
    １次無限インパルス応答型（ＩＩＲ）フィルタを用いて前記第３の閾値信号をフィルタするための手段、および
    前記第１の閾値信号の対数と前記第２の閾値信号の対数との間の差の線形関数として前記ＩＩＲのための遮断周波数を動的に選択するための手段、
    を含む、方法。
18. 請求項１３に記載の方法であって、
    前記第３の閾値信号をフィルタするための手段が、
    １次無限インパルス応答型（ＩＩＲ）フィルタを用いて前記第３の閾値信号をフィルタするための手段、および
    前記第１の閾値信号と前記第２の閾値信号の比の線形関数として前記ＩＩＲのための遮断周波数を動的に選択するための手段と、
    を含む、方法。

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