JP4657202B2 - 生理的事象検出器およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療デバイスに関し、より詳細には、生理的事象の検出に関する。

多くの診断及び治療用の医療デバイスは、生理的事象を電気的に検出するように装備されている。こうしたデバイスは、たとえば、心臓内、皮下、又は表面の検出部品を組み込む場合がある。一部のデバイスでは、生理的事象の検出は、治療の送出又は診断データの収集を伴う。たとえば、心臓事象の検出に応答して、或る医療デバイスは、ペーシング治療若しくは高エネルギー抗不整脈(antidysrhythmic)ショックを送出し、診断データを収集し、又は、その両方を行う。一部の診断及び治療用電気医療デバイスもまた、呼吸を電気的に検出するように装備されている。この場合、デバイスは、患者の活動レベルの指標として呼吸の検出を使用し、レート応答ペーシングを駆動する。

確実に生理的事象を検出するために、医療デバイスは、一般に、非常に小さな、たとえば、１０マイクロボルト〜１００ミリボルト程度の電気信号を検知する必要がある。さらに、医療デバイスは、ノイズの存在下で、生理的事象を弁別することが可能であるべきである。ノイズ源は、ランダムなデバイスノイズ、電極又は環境ノイズ、５０〜６０Ｈｚノイズを含む伝導正弦波ノイズ、及び、動きアーチファクトタイプのノイズを含む場合がある。ノイズにより、生理的事象を確実に検出することが難しくなる可能性がある。

本発明の目的は、生理的事象を確実に検出する検出器及び方法を提供することである。

この目的は、請求項１に記載の検出器及び請求項１２に記載の方法によって達成される。本発明の有利な実施形態は、従属請求項によって特徴付けられる。特に本発明は、生理的事象を電気的に検出する技法を対象とする。生理的事象は、Ｒ波又はＰ波等の心臓事象を含んでもよい。代替として、生理的事象は呼吸事象を含んでもよい。一般に、この技法は、アナログ生理的信号をデジタルデルタ値に変換すること、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させること、及び、相関の出力に基づいて生理的事象を検出することを含む。本明細書で述べるデジタル相関ベースの技法は、特に、かなりの背景ノイズの存在下で取り込まれた非常に小さな信号について、生理的事象を確実に検出する上で有効であろう。

一実施形態では、本発明は、デルタ変換器（回路）、相関器（回路）、及び事象検出器（回路）を備える生理的事象検出器を提供する。デルタ変換回路は、アナログ生理的信号をデジタルデルタ値に変換する。相関回路は、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる。事象検出回路は、相関回路の出力に基づいて生理的事象を検出する。

別の実施形態では、本発明は、アナログ生理的信号をデジタルデルタ値に変換すること、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させること、及び、相関の出力に基づいて生理的事象を検出することを含む方法を提供する。

さらなる実施形態では、本発明は、アナログ生理的信号をデジタルデルタ値に変換する手段と、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる手段と、相関の出力に基づいて生理的事象を検出する手段とを備える生理的事象検出器を提供する。

本発明はいくつかの利点を提供する。たとえば、本発明に従って構築された検出器は、心臓事象又は呼吸事象等の生理的事象の確実な検出を提供することができる。同様に、注入された刺激に対する反応を測定することなく、呼吸事象を検出することができる。呼吸事象検出は、一般に、ピークＱＲＳ群信号デルタの測定を含むため、呼吸信号は刺激を必要としない。呼吸事象検出のこの側面により、エネルギー消費、複雑さ、及び測定刺激の適用によって引き起こされる心臓の偶然の刺激等の、可能性のある生理的副作用が低減するであろう。

さらに、検出器の構造及び動作により、一般に、電力消費が実質的に減少し、複雑さが実質的に低減し、且つ製造が実質的に容易になる。特に、検出器は、比較的少数の外部部品を必要とし、それによって、回路部品の容易な集積化を可能にするデジタル処理技法を実施するように構成されるであろう。デジタル処理技法により、電流消費の減少もまた可能になる場合がある。さらなる利点として、検出器は、異なる検出条件に適合する適応的閾値を実施する。

本発明の１つ又は複数の実施形態の詳細は、添付図面及び以下の説明で述べられる。他の特徴及び発明の態様は、説明及び図面から、並びに、特許請求の範囲から明らかになるであろう。

図１は、生理的事象を電気的に検出するデバイス１０のブロック図である。記述されるように、デバイス１０は、デジタル相関技法を使用して、生理的事象を電気的に検出するように構成されることができる。本明細書で述べるデジタル相関ベースの技法は、特に、かなりの背景ノイズの存在下で取り込まれた非常に小さな信号について、生理的事象を確実に検出する時に有効である。さらに、デバイス１０は、容易に製造可能であり、低電力実施態様に適する。

デバイス１０は、埋め込み式医療デバイス又は体外医療デバイスの一部を形成することができる。換言すれば、デバイス１０は、それ自体が、又は、ペースメーカ、カーディオバータ／ディフィブリレータ、薬剤送出デバイス、神経刺激器、ループ記録器等の他の埋め込み式治療デバイス又は診断デバイスと共に、患者の体内に埋め込まれることができる。代替として、デバイス１０は、患者から生理的信号を取得する体外デバイス内に存在することができる。

図１に示すように、デバイス１０は、２つ以上の電極１４、１６を介して生理的信号を検知する入力増幅器１２を含む。電極１４、１６は、たとえば、埋め込み式リード線上で、心臓内電極として、又は、表面若しくは皮下電極として実施されてもよい。電極１４、１６は、単極又は双極配置で配置される。埋め込み式の一実施形態では、たとえば、電極１４、１６のうちの１つは、デバイス１０に関連するハウジング上に形成されるであろう。

図１の例では、デバイス１０はデルタ変換器１８をさらに含み、デルタ変換器１８は、電極１４、１６の両端で受け取られたアナログ生理的信号を変換して、デルタ値を表すＮビットデジタルワードを形成する。デルタ変換器１８は、高利得比較器ベースのデルタ変調回路又は高利得アナログ−デジタル変換器によって実現されてもよい。電極１４、１６の両端で受け取られた入力信号の入力範囲及びスリュー(slew)に適切に及ぶために、デルタ変換器１８は、十分なビット深さを提供するように、たとえば、Ｎ＝１２以上で選択される。デジタルデルタ値は、サンプルＸｎと遅延サンプルＸｎ’（２０）の間の傾斜、すなわち、１次微分を表す。電極１４、１６の両端の入力信号が高利得アナログ−デジタル変換器を通して処理される場合、信号は、１次微分方程式を使用してデルタ値に変換されるであろう。

デジタル相関器２２は、デルタ値を相関テンプレートと相関させて、Ｎビット相関出力を生成する。一般に、相関は、２つの信号間の加重移動平均である。１つの信号は重み関数を提供し、他の信号は入力信号である。信号の各点には、他の信号の対応する要素が乗算される。信号は、互いに関して１つの点だけシフトし、再び乗算される。乗算された点は、加算（積分）されて、相関結果が得られる。相関は、２つの信号が、形状が同じで、且つ、同位相である時に最大である。２つの信号が、形状が同じで、互いに対して整列している時、その積は正である。

さらに詳細に述べるように、相関器２２は、デルタ値によって形成された入力ベクトルと、相関テンプレートによって形成された傾斜テンプレートベクトルとの内積である。事象検出器２４は、相関器出力に基づいて生理的事象を検出する。事象検出器２４は、たとえば、閾値、ピーク、又は傾斜弁別関数を適用して、選択された生理的事象を検出する。

特定の生理的事象が検出されると、事象検出器２４は、治療制御回路２６、データ収集回路２８、又はその両方に検出信号を送出する。治療制御回路２６は、検出信号に応答して、心臓刺激パルス又は心臓刺激ショック等の治療の送出をトリガする。同様に、データ収集回路２８は、事象検出器２４によって生成された検出信号に応答して心臓波形の取り込み等のデータの収集をトリガする。

図２は、心臓Ｒ波事象を電気的に検出するためのデバイス３０のブロック図である。デバイス３０は、事象検出器２４Ａを含む。心室収縮を表す、心臓Ｒ波の電気的検出は、治療制御、データ収集、又はその両方において役立つ場合がある。たとえば、Ｒ波の指標は、ペーシング治療、高エネルギー抗不整脈ショックの送出、又は診断データ収集を伴うであろう。デバイス３０は、一般に、図１のデバイス１０に一致するが、付加され得る追加部品を示す。たとえば、図２のデバイス３０は、デルタ変換器１８によって生成されたデルタ値をフィルタリングするフィルタ３０をさらに含む。特に、フィルタ３０は、低次デジタル平滑化フィルタによって実現される。フィルタ３０は、デルタ値内に存在する場合がある高周波数ノイズ過渡成分の一部を除去する時に有効であろう。非線形位相遅延を回避するために、フィルタ３０は、タップ付き有限インパルス応答（ＦＩＲ）ローパスデジタルフィルタによって実現されてもよい。

図２はまた、相関器２２によって使用される相関テンプレート３２を示す。相関器２２は、デルタ変換器１２からのフィルタリングされたデルタ値と相関テンプレート３２との間の相関を行い、Ｎビット相関出力を生成する。相関器２２は、任意選択のフィルタ３０による平滑化によって、デルタ値を受け取り、相関テンプレートとの内積演算を実施して、相関出力を生成する。デルタ値は、相関テンプレートベクトル［［１１…１］_Ｗ／２［−１−１…−１］_Ｗ／２］との相関のための入力ベクトル［ｂ_ｉ，ｂ_ｉ−１，…ｂ_ｉ−ｗ］を形成する。相関テンプレート３２は、傾斜テンプレートベクトルを形成する。テンプレート３２の幅は、信号のタイプに応じて、固定され、選択可能であってもよい。心臓内信号の場合、たとえば、テンプレート幅は３０ｍｓ（ミリ秒）程度であってもよい。

相関器２２の出力は、以前のＷのサンプルにわたる相関テンプレート３２とデルタ値との積の和である。デルタ値入力ベクトルとの相互乗算で使用される相関テンプレートベクトルは、入力ベクトルが、Ｗ／２窓内で最大の正の傾斜と、それに続く、Ｗ／２窓内で最大の負の傾斜を表す時、又は、その逆である時に、２つのベクトル積が最大の正の値を有するように選択される。

そのため、相関テンプレートは、一連の＋１と、それに続く、一連の−１を特徴とする、重み関数と呼ばれてもよい。重み関数がＲ波のピークと整列すると、正のデルタに＋１が乗算され、負のデルタに−１が乗算され、これらの２つの積の和は、最大フィルタ出力について正の数を提供する。重み関数は、デルタ信号と「相関される」ため、テンプレートに整合する部分は増幅され、整合しない部分は増幅されないであろう。最大の、反対の符号の傾斜の対(pairing)は、心臓事象の検出に対応する。

相関テンプレートの長さ、Ｗは、入力信号の特性に従って変更されてもよい。たとえば、心臓内事象、特に、心房事象は通常、短い持続時間を有する。この場合、Ｗは、より狭くなるように選択される。正常洞表面及び皮下事象は通常、より長い持続時間を有し、より広いＷを必要とする場合がある。細動を含む異所性事象、期外収縮、及びペーシングされた事象は、持続時間が比較的長い傾向があり、非常に広いＷを受け入れるであろう。数学的に、相関器２２によって実施される関数は、微分方程式として以下の通りに表現することができる。

上記方程式（１）では、Ｙｎは相関器２２の出力であり、Ｘｎはフィルタに対して適用される入力デルタ値である。理論上、相関器２２は、サンプル０〜Ｍを加算し、サンプルＭ〜２Ｍを減算して、フィルタ出力を生成する。これは、相関テンプレートベクトル［［１１…１］_Ｗ／２［−１−１…−１］_Ｗ／２］によって表される、正の傾斜のＭ個のサンプルと、それに続く、負の傾斜のＭ個のサンプルに対応する。たとえば、サンプリングレートが１０００Ｈｚであり、Ｍが２０である場合、相関器２２は、正の傾斜の２０ｍｓ（ミリ秒）と、それに続く、負の傾斜の２０ｍＳを増幅する。実施のために、繰り返される和の集合は、係数−１、２、及び−１との３項累算(3-term accumulation)に縮退する(degenerate)。

デバイス３０は、たとえば、心臓内、皮下、又は表面の電極から取得される非常に小さな信号を検知することによって、生理的事象を検出するように構成されてもよい。信号は、１０マイクロボルト〜１０ミリボルト程度であってもよい。さらに、デバイス３０は、ノイズの存在下で、生理的事象を弁別することが可能であるべきであり、ノイズは、ランダムなデバイスノイズ、電極又は環境ノイズ、５０〜６０Ｈｚノイズを含む伝導正弦波ノイズ、及び、動きアーチファクトタイプのノイズによるものである。

フィルタ３４は相関出力をフィルタリングする。フィルタ３４は、加算又は平均化窓を使用して相関出力を平滑化し、入力ノイズの影響を低減する。一部の実施形態では、フィルタ３４は、約１５〜２０ｍｓの幅を有するように選択され、効率的に５０及び６０Ｈｚ入力ノイズを押さえる。このタイプのノイズは通常、所与の加算又は平均化間隔にわたって緩和される可能性がある影響を生成する伝導正弦波の形態である。適切な１５〜２０ｍｓの窓もまた、１５〜２０ｍｓの倍数以内の期間を有する伝導正弦波を減らす時に有効である場合がある。ランダムノイズはまた、フィルタ３４を使用して相関出力を加算する、又は、積分することによって低減する。

絶対値（ＡＢＳＶＡＬ）回路３６は、フィルタリングされた相関出力の絶対値を生成し、絶対値を閾値検出器３８に適用する。大きな正のＲ波又はＰ波を生成するのに入力電極ベクトル／方向が知られていない場合に、絶対値演算が特に役立つ。

閾値検出器３８は、フィルタリングされた相関出力の絶対値を閾値と比較する。相関出力が閾値を超える場合、閾値検出器３８は検出信号を生成する。図２の例では、閾値は、心臓Ｒ波に対応する相関出力を弁別するように選択される。閾値検出器３８によって使用される閾値は、固定されたプログラム可能な閾値であってもよい。代替として、閾値は入力に従って変化してもよい。特に、閾値は、絶対値回路３６から閾値検出器３８に適用される絶対値の大きさに適応する。細動又は深呼吸中に急速に変化する入力は、閾値を入力信号の変化に適応することによって、より効率的に追跡されてもよい。

閾値は、相関出力の局所最大値によって決まるピーク値及び減衰レートによって規定される。たとえば、閾値は、減衰目標値が０であるような、プログラム可能なレートで減衰するように設定されてもよい。しかしながら、閾値は、ゼロに達することが許されない。代わりに、閾値を増加させるために、すなわち、閾値「アドバック(add-back)」を適用することによって、入力信号の尺度が、閾値内にアドバックされる可能性がある。こうして、閾値以下のノイズと閾値レベルの間に余裕が維持され、その結果、相関出力内で、大きく、急速に現れるピークのみが、心臓事象の指標として認識されるであろう。その結果、閾値検出器３８は、心臓事象が無い状態では、異常に長い時間期間を特徴とする、収縮間隔を検出する。

例として、適応閾値は、相関器２２の以前のピーク出力の５０％に設定される。そうでない場合、相関器出力が閾値未満である時、閾値は、より小さな振幅信号を追跡するために、指数関数的に減衰する。さらに、閾値以下の信号の一部が閾値内にアドバックされて、信号にノイズがある場合に閾値があまりに急速に減衰しないようにする。この閾値アドバック特徴部(feature)の意図は、閾値をノイズの上に「浮遊」させること、及び、高速な移動遷移のみが、閾値を超え、Ｒ波検出を指示することを可能にすることである。例示的な一実施形態では、適応閾値は、離散微分方程式によって以下のように表すことができる。

上記方程式（２）において、Ｙ_ｎは、最新の閾値信号Ｙ_ｎ−１と現在の相関器出力Ｘ_ｎの和である、閾値を表す。２つの定数ｋ_１及びｋ_２は閾値を決める。減衰係数ｋ_１には０．００１の値がうまく働き、アドバック係数ｋ_２には０．００２の値がうまく働く場合がある。閾値信号の計算は、全てのデータサンプル、すなわち、デルタ変換器１２によって生成されるデルタ値について行われる場合がある。

図３は、呼吸事象を電気的に検出するデバイス３９のブロック図である。デバイス３９は事象検出器２４Ｂを含む。特に、本発明によれば、呼吸事象は、注入された刺激に対する反応を測定することなく検出される。呼吸事象検出は一般に、ピークＱＲＳ群信号デルタの測定を含むため、呼吸信号は刺激を必要としない。呼吸事象検出のこの側面により、エネルギー消費、複雑さ、及び測定刺激の適用によって引き起こされる心臓の偶然の刺激等の、可能性のある生理的副作用が低減するであろう。

呼吸の電気的検出は、治療制御、データ収集、又はその両方において役立つ。たとえば、呼吸は、患者の活動レベルを決定するのに使用される指標の１つである。特に、速い呼吸は高い活動レベルと相関し、一方、緩慢な呼吸は非活動又は休息の期間に相関する場合がある。デバイス３９は、図２のデバイス３０にほぼ一致する。たとえば、デバイス３９は、デルタ変換器１８、フィルタ３０、相関器２２、フィルタ３４、及び絶対値回路３６を含む。しかしながら、デバイス３９は、ピーク検出器４０をさらに含み、相関器２２によって生成された相関出力のピークを分解する。

ピーク検出器４０は、相関出力を解析して、或る時間期間にわたって出力のピークを検出し、ピークの検出に応答して呼吸事象を検出する。実際には、ピーク検出器４０は、入力心臓信号の微分のサイズを測定して、呼吸の指標を生成する。具体的な微分は、デジタルデルタ値と相関テンプレート３２の交差乗積(cross-multiplied product)の変動するピーク値である。図２の例と同様に、相関テンプレート３２は、表面Ｒ波又は心房心臓内Ｐ波等の心臓事象に関して提示された時に大きな相関出力を生成するように選択される。特に、相関テンプレート３２は、傾斜テンプレートベクトル［［１１…１］_Ｗ／２［−１−１…−１］_Ｗ／２］を提供する。

相関テンプレート３２によって提供されるデルタ値入力ベクトル［ｂ_ｉ，ｂ_ｉ−１，…ｂ_ｉ−ｗ］と傾斜テンプレートベクトル［［１１…１］_Ｗ／２［−１−１…−１］_Ｗ／２］との積は、デルタ値が、Ｗ／２窓内で最大の正の傾斜と、それに続く、Ｗ／２窓内で最大の負の傾斜を提示する時に最大の正の値を有する。ここでも、最大の、反対の符号の傾斜の対は、Ｒ波又はＰ波等の心臓事象に関連する。図２の例と同様に、相関テンプレートの長さＷは、入力信号の特性に従って変更されてもよい。

フィルタ３４は、相関出力をフィルタリングし、絶対値（ＡＢＳＶＡＬ）回路３６は、フィルタリングされた相関出力の絶対値を生成する。ピーク検出器４０は、相関出力のレベルを追跡して、呼吸の上昇及び低下の指標を取得する。特に、ピーク検出器４０は、或る時間期間にわたって相関出力を監視してピークを識別するように構成される。

相関出力がピークに達すると、ピーク検出器４０は呼吸事象を検出する。これに応答して、ピーク検出器４０は、呼吸事象検出信号を生成する。ピーク検出器４０は、図１に示すように、呼吸事象検出信号を治療制御回路２６又はデータ収集回路２８に伝達する。こうして、デバイス３９によって電気的に検出された呼吸活動は、治療、たとえば、レート応答ペーシング、又は、診断データの収集を制御するのに使用されるであろう。また、電気的に検出された呼吸活動は、毎日の生活活動に対する患者の反応を評価するために、他の活動センサによる身体活動レベルの検出と共に使用されてもよい。ここでも、デバイス３９により、刺激の適用を必要とすることなく、呼吸事象の検出が可能になる。代わりに、デバイス３９は、呼吸事象を検出するのに、ペーシングされた、又は、内因性の心臓反応の解析に依存する。この技法は、不均一にサンプリングされた事象についての呼吸サイクル長の抽出に特に役立つ。

図４は、心臓Ｐ波事象を電気的に検出するデバイス４１のブロック図である。デバイス４１は事象検出器２４Ｃを含む。心房収縮を表す心臓Ｐ波の電気的検出は、治療制御、データ収集、又はその両方において役立つであろう。たとえば、Ｐ波の指標は、調律分類を補助し、心房反応性ＶＶＩペースメーカを作成し、又は、傾向把握診断を提供するのに使用される。しかしながら、心房信号において遠方場Ｒ波からＰ波を弁別することは、同じ振幅情報のために難しい可能性がある。

デバイス４１は、それぞれ、図２及び図３のデバイス３０、３９に全体が一致する。しかしながら、デバイス４１は、傾斜区分器４２及び弁別器４４をさらに含み、絶対値回路も閾値又はピーク検出器も含まない。傾斜区分器４２は、相関器２２からの相関出力を、波形の傾斜の観点から分類する。特に、傾斜区分器４２は、複数の異なる傾斜範囲に従って相関出力を分類する。相関出力に割り当てられた分類に基づいて、弁別器４４はＰ波事象を検出する。本明細書で述べるＰ波検出のための技法は、心臓波形の他の群に対して大きさが小さいか又は同じになるＰ波を生成する傾向がある皮下電極の表面と特に関連付けられてもよい。

傾斜区分器４２は、相関出力によって提供される入力波形の区分をｍレベルの同じ傾斜に分類する。たとえば、単純な一実施形態では、傾斜区分器４２は、相関出力を３つの区分、増加（＋１）、平坦（０）、及び減少（−１）に分類する。傾斜区分器４２は、フィルタ３４の出力をプログラム可能な閾値と比較することによって動作する。フィルタ３４は加算又は平均化フィルタであってもよい。フィルタ３４の幅は、プログラム可能であり、入力信号特性の幅に整合するよう調整されることができる。特に、フィルタ３４の幅は、心臓Ｐ波の近似幅の一部に整合するように調整される。相関器２２の幅を調整することによって、異なる心臓事象の間でのより大きな弁別が実現される。

弁別器４４は、傾斜区分器４２の出力を解析して、心臓Ｐ波に対応する傾斜パターンを識別する。パターンは、入力波形及び相関器２２の出力において見出すことができる。弁別器４４は、分類された傾斜区画の幅に基づいてＰ波を識別するように構成されてもよい。特定の幅に注目することによって、遠方場Ｒ波等の他の心臓事象に対するＰ波の弁別が可能になる。一部の実施形態では、弁別器４４は、平均心房レート、又は、Ｐ波間の時間間隔の推定値を生成するように構成されてもよい。平均心房レートの推定値は、入力波形から、ありそうにないＰ波候補区画をさらに弁別し、排除するのに使用される可能性がある。換言すれば、Ｐ波として現れる区画は、推定された平均心房レートと一貫性がない場合は廃棄され、それによって、弁別をさらに選択性のあるものにする。平均心房レートの推定値は、拍動ごとに変動し、患者の活動レベルの変動に伴って漸進的なレートの増減を示すことが予想される場合がある。

図５は、心臓Ｐ波事象を電気的に検出する別のデバイス４３のブロック図である。デバイス４３は、図４のデバイス４１にほぼ一致するが、一組の傾斜区分器４２Ａ、４２Ｂをさらに含む。傾斜区分器４２Ａは、相関出力を異なる傾斜区分に分類する。しかしながら、傾斜区分器４２Ｂは、デルタ変換器１２によって生成されたデルタ値を異なる傾斜区分に分類する。弁別器４６は、Ｐ波事象を検出するために、傾斜区分器４２Ａ、４２Ｂの両方によって生成された傾斜区分値を解析する。

相関出力とデルタ値の両方に対して傾斜区分器４２Ａ、４２Ｂを適用することによって、Ｐ波事象を検出する時の弁別器４６の選択性が改善される。特に、弁別器４６は、傾斜パターン基準の独立したセットを傾斜区分４２Ａ、４２Ｂの出力に適用する。傾斜パターン基準の両方のセットがＰ波を指示する場合、Ｐ波が正しく識別される可能性が高まるであろう。図４のデバイス４１のように、デバイス４３は、調律分類、心房感知(aware)心室ペーシングの実施、及び向上した診断データ収集をサポートする。

図６は、生理的事象を電気的に検出する方法を示すフロー図である。図６に示すように、この方法は、アナログ信号をデジタルデルタ値に変換する（４８）こと、及び、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる（５０）ことを含む。相関させると、この方法は、相関出力に基づいて生理的事象を検出する（５２）ことをさらに含む。

図７は、心臓Ｒ波事象等の生理的事象を電気的に検出する方法を示すフロー図である。図７に示すように、この方法は、アナログ信号をデジタルデルタ値に変換する（５４）こと、及び、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる（５６）ことを含む。この方法は、相関出力の絶対値を閾値と比較する（５８）ことをさらに含む。比較に基づいて、この方法は、心臓Ｒ波事象等の生理的事象を検出する（６０）。

図８は、呼吸事象を電気的に検出する方法を示すフロー図である。図８に示すように、この方法は、アナログ信号をデジタルデルタ値に変換する（６２）こと、及び、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる（６４）ことを含む。この方法は、相関出力の絶対値を生成する（６５）こと、及び、相関出力のピークを検出する（６６）ことをさらに含む。検出されたピークに基づいて、この方法は、呼吸事象の形態で生理的事象を検出する（６８）。

図９は、Ｐ波事象を電気的に検出する方法を示すフロー図である。図９に示すように、この方法は、アナログ信号をデジタルデルタ値に変換する（７０）こと、及び、デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる（７２）ことを含む。この方法は、相関出力を傾斜区分に分類する（７４）こと、及び、傾斜区分を弁別器によって処理する（７６）ことをさらに含む。弁別器出力に基づいて、この方法は、Ｐ波の形態で生理的事象を検出する（７８）。特に、この方法は、通常のＰ波について、弁別器出力を基準傾斜区分データと比較することを含む。

図１０は、生理的事象を電気的に検出するデバイスの動作を示すグラフである。特に、図１０は、デジタル相関器及び閾値比較を使用した心臓Ｒ波事象の検出を示す。図１０のグラフでは、参照符号８０はＥＣＧ波形を特定し、参照符号８２はデジタルデルタ値８２を特定し、参照符号８４は相関出力を特定し、参照符号８６は、心臓Ｒ波の存在を検出するために相関出力に適用される閾値を特定する。参照符号８８は、相関出力と閾値を比較する検出器の出力を特定する。

本発明は、１つ又は複数の発明の特徴を提供する。たとえば、本発明に従って構築された検出器は、心臓Ｒ波、心臓Ｐ波、又は呼吸事象等の生理的事象の確実な電気的検出を提供する。さらに、検出器により、電力消費が減少し、複雑さが低減し、且つ製造が容易になる。検出器は、比較的少数の外部部品を必要とし、それによって、回路部品の容易な集積化を可能にするデジタル処理技法を実施するように構成されてもよい。

フィルタ、相関器、及び閾値回路を含む検出器は、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、マイクロプロセッサ、ディスクリートロジック回路機構等で具体化されたデジタル回路機構及びプログラム可能な機能性によって専ら実現されてもよい。デジタル回路機構への入力は、デルタ変調器フロントエンドから、又は、増幅器／ＡＤＣの組み合わせから直接得られてもよい。後者の場合、デジタル回路は、現在のＥＣＧサンプルから前のＥＣＧサンプルを差し引くことによってデルタを生成する可能性がある。デジタル処理技法により、電流消費の減少が可能になる。本発明のさらなる態様として、検出器は、本明細書で述べるように、異なる検出条件に適合する適応閾値を実施する。

本発明の一部の態様は、上述した方法の種々の態様をプログラム可能なプロセッサに実行させる命令を含む、コンピュータ可読媒体として具体化されてもよい。「コンピュータ可読媒体」は、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ、及び磁気記憶媒体又は光記憶媒体を含むが、それらに限定されない。命令は、命令自身によって、又は、他のモジュールと共に実行されることができる、１つ又は複数のソフトウェア又はファームウェアモジュールとして実施されてもよい。

先の具体的な実施形態は本発明の実施を示す。特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変更が行われてもよい。たとえば、本発明は、患者の体内で生理的事象を監視する種々の埋め込み可能医療デバイス又は外部デバイスによって実施されてもよい。これらの実施形態及び他の実施形態は、添付の特許請求項の範囲内にある。

生理的事象を電気的に検出する例示的なデバイスのブロック図である。 心臓Ｒ波事象を電気的に検出する例示的なデバイスのブロック図である。 呼吸事象を電気的に検出する例示的なデバイスのブロック図である。 心臓Ｐ波事象を電気的に検出する例示的なデバイスのブロック図である。 心臓Ｐ波事象を電気的に検出する別の例示的なデバイスのブロック図である。 生理的事象を電気的に検出する例示的な方法を示すフロー図である。 心臓Ｒ波事象を電気的に検出する例示的な方法を示すフロー図である。 呼吸事象を電気的に検出する例示的な方法を示すフロー図である。 心臓Ｐ波事象を電気的に検出する例示的な方法を示すフロー図である。 生理的事象を電気的に検出するデバイスの動作を示すグラフである。

Claims (16)

1. 生理的事象検出器であって、
   アナログ生理的信号を、該アナログ生理的信号の傾斜を表すデジタルデルタ値に変換するデルタ変換器（１２）と、
   該デジタルデルタ値を相関テンプレートと相関させる相関器（２２）と、
   該相関器の出力に基づいて生理的事象を検出する事象検出器（２４Ｂ）と、
   を備え、
   前記事象検出器は、前記相関器の前記出力を閾値と比較し、該比較に基づいて前記生理的事象を検出する閾値検出器（３８）を含み、
   変換された前記デジタルデルタ値は入力ベクトルを形成し、前記相関テンプレートは傾斜テンプレートベクトルを形成し、前記相関器の前記出力は、変換された前記デジタルデルタ値の複数のサンプルにわたる前記入力ベクトルと前記傾斜テンプレートベクトルの積の和であり、
   それにより、変換されたデジタルデルタ値と相関テンプレートとの間で加重移動平均を提供し、
   前記閾値検出器（３８）は、前記相関器の出力を前記閾値にアドバックすることによって閾値を増加させて、閾値以下のノイズと閾値レベルの間に余裕を維持するための閾値アドバック手段を備える、
   生理的事象検出器。
2. 前記生理的事象は、呼吸事象又は心臓事象であり、該心臓事象は、特に、Ｒ波又はＰ波である請求項１に記載の生理的事象検出器。
3. 前記相関器の前記出力の絶対値を生成する絶対値回路をさらに備え、前記閾値検出器は、前記相関器の前記出力の前記絶対値が前記閾値以上である場合に前記生理的事象を検出する請求項１に記載の生理的事象検出器。
4. 前記閾値検出器は、前記相関器の前記出力が、前記相関テンプレートに関連する窓内で、前記閾値を超える第１傾斜と、それに続く、前記閾値を超える第２傾斜を生成する時に、前記生理的事象を検出する請求項１に記載の生理的事象検出器。
5. 前記事象検出器は、前記相関器の前記出力のピークを検出し、該ピークの検出に応答して前記生理的事象を検出するピーク検出器を含む請求項１に記載の生理的事象検出器。
6. 前記相関器の前記出力の絶対値を生成する絶対値回路をさらに備え、前記ピーク検出器は、前記相関器の前記出力の前記絶対値に基づいて前記生理的事象を検出する請求項５に記載の生理的事象検出器。
7. 前記閾値検出器は、前記相関器の前記出力が、前記相関テンプレートに関連する窓内で、正のピーク傾斜と、それに続く、負のピーク傾斜を生成する時に前記生理的事象を検出する請求項５に記載の生理的事象検出器。
8. 前記事象検出器は、前記相関器の前記出力を傾斜区分に分類する傾斜区分器、及び、該傾斜区分を解析して前記生理的事象を検出する弁別器を含む請求項１に記載の生理的事象検出器。
9. アナログ生理的信号を、該アナログ生理的信号の傾斜を表すデジタルデルタ値に変換するステップと、
   該デジタルデルタ値を相関テンプレート（３２）と相関させるステップと、
   該相関の出力に基づいて生理的事象を検出するステップと、
   前記相関させるステップの出力を閾値と比較するステップと、
   該比較に基づいて前記生理的事象を検出するステップと、
   を含み、
   前記変換されたデジタルデルタ値は入力ベクトルを形成し、前記相関テンプレートは傾斜テンプレートベクトルを形成し、前記相関させるステップの出力は、前記変換されたデジタルデルタ値の複数のサンプルにわたる前記入力ベクトルと前記傾斜テンプレートベクトルの積の和であり、
   それにより、変換されたデジタルデルタ値と相関テンプレートとの間で加重移動平均を提供し、
   前記相関による値を閾値と比較するステップが、更に、
   前記相関させるステップの出力を閾値にアドバックして閾値を増加させるステップと、
   を含む方法。
10. 前記生理的事象は、呼吸事象又は心臓事象であり、該心臓事象は、特に、Ｒ波又はＰ波である請求項９に記載の方法。
11. 前記相関による値の絶対値を生成するステップ、及び、前記相関による値の前記絶対値が前記閾値以上である場合に前記生理的事象を検出するステップとをさらに含む請求項９に記載の方法。
12. 前記生理的事象を検出するステップは、前記相関による値が、前記相関テンプレートに関連する窓内で、前記閾値を超える第１傾斜と、それに続く、前記閾値を超える第２傾斜を生成する時に前記生理的事象を検出するステップを含む請求項９に記載の方法。
13. 前記相関による値のピークを検出するステップ、及び、該ピークの検出に応答して前記生理的事象を検出するステップをさらに含む請求項９に記載の方法。
14. 前記相関による値の絶対値を生成するステップ、及び、前記相関による値の前記絶対値に基づいて前記生理的事象を検出するステップをさらに含む請求項１３に記載の方法。
15. 前記相関による値が、前記相関テンプレートに関連する窓内で、正のピーク傾斜と、それに続く、負のピーク傾斜を生成する時に前記生理的事象を検出するステップをさらに含む請求項１３に記載の方法。
16. 前記相関による値を傾斜区分に分類するステップ、及び、該傾斜区分を解析して前記生理的事象を検出するステップをさらに含む請求項９に記載の方法。

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