JPH0347094B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0347094B2 JPH0347094B2 JP61245195A JP24519586A JPH0347094B2 JP H0347094 B2 JPH0347094 B2 JP H0347094B2 JP 61245195 A JP61245195 A JP 61245195A JP 24519586 A JP24519586 A JP 24519586A JP H0347094 B2 JPH0347094 B2 JP H0347094B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- waveform
- feature
- template
- qrs
- normal
- Prior art date
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- Expired - Lifetime
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Classifications
-
- 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
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/35—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle by template matching
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7239—Details of waveform analysis using differentiation including higher order derivatives
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
発明の背景
Ａ 技術分野
本発明は生体からの信号を所定時間計測する装
置に関し、特に生体からの信号を実時間で解析す
る生体信号計測装置に関する。
置に関し、特に生体からの信号を実時間で解析す
る生体信号計測装置に関する。
Ｂ 先行技術とその問題点
近年医療分野においては、心電図、血圧等を測
定する臨床検査が日常的に行われている。
定する臨床検査が日常的に行われている。
これらの検査は通常は診療所、病院等の医療施
設内で医師あるいは臨床検査技師の管理下に、ご
く限られた時間内で実施されている。しかしなが
ら、このような限られた時間内の検査では発見で
きない疾患が存在する。
設内で医師あるいは臨床検査技師の管理下に、ご
く限られた時間内で実施されている。しかしなが
ら、このような限られた時間内の検査では発見で
きない疾患が存在する。
例えば一過性の心臓疾患（不整脈）の場合に
は、心電図に異常な波形が常に現われるわけでは
なく、現われる時間の間隔が大きいことが多いた
め、短時間の検査で発見できる確率が低く、この
ため、短時間の検査により確定診断を行うことは
困難である場合が多い。
は、心電図に異常な波形が常に現われるわけでは
なく、現われる時間の間隔が大きいことが多いた
め、短時間の検査で発見できる確率が低く、この
ため、短時間の検査により確定診断を行うことは
困難である場合が多い。
そこで、このような疾患を発見するために、長
時間にわたつて心電図を計測する方法が考案され
ている。この方法は、長時間心電図、通称ホルタ
ー心電図といわれ、日常生活の中で１日、24時間
の間、携帯可能な心電計を被検者の身体に装着
し、心電波形を磁気テープに収集記録し、後に磁
気テープ再生装置により心電波形を再生して医師
等の検査者が観察し、異常を発見し、一過性の心
臓疾患等の診断を行おうとするものである。
時間にわたつて心電図を計測する方法が考案され
ている。この方法は、長時間心電図、通称ホルタ
ー心電図といわれ、日常生活の中で１日、24時間
の間、携帯可能な心電計を被検者の身体に装着
し、心電波形を磁気テープに収集記録し、後に磁
気テープ再生装置により心電波形を再生して医師
等の検査者が観察し、異常を発見し、一過性の心
臓疾患等の診断を行おうとするものである。
磁気テープに記録された心電波形の再生は量が
多いため高速で行われる。したがつて医師等の検
査者が高速で再生される大量の心電波形を見て診
断することは負担の多い作業となつていた。
多いため高速で行われる。したがつて医師等の検
査者が高速で再生される大量の心電波形を見て診
断することは負担の多い作業となつていた。
このように、一過性の、ごくまれにしか出現し
ない不整脈を発見するために、24時間分の心電波
形のすべてを再生し、多くの時間を費やして解析
することは無駄な作業が多く、全体としての検査
の効率が低い。
ない不整脈を発見するために、24時間分の心電波
形のすべてを再生し、多くの時間を費やして解析
することは無駄な作業が多く、全体としての検査
の効率が低い。
このような不合理性を解決するため、記録した
多量の磁気テープを高速再生（例えば60倍あるい
は120倍の高速再生）し、装置により所定の方法
で波形を自動解析させ、その結果、異常と判断さ
れた部分のみを表示させ、これを検査者が検査す
る方法も実施されている。しかし、磁気テープを
高速再生し、心電波形のデータが高速で入力され
るため、マイクロコンピユータ等を用いて解析し
ようとすると、解析時間が充分とれないため、解
析の精度を上げることが困難となつているのが現
状である。
多量の磁気テープを高速再生（例えば60倍あるい
は120倍の高速再生）し、装置により所定の方法
で波形を自動解析させ、その結果、異常と判断さ
れた部分のみを表示させ、これを検査者が検査す
る方法も実施されている。しかし、磁気テープを
高速再生し、心電波形のデータが高速で入力され
るため、マイクロコンピユータ等を用いて解析し
ようとすると、解析時間が充分とれないため、解
析の精度を上げることが困難となつているのが現
状である。
そこで最近、長時間、心電図を収集しながら同
時に、すなわち実時間で心電波形解析を自動的に
行い、その結果、異常と判定された心電波形のみ
を磁気テープまたはICメモリ等に記憶させ、後
日医師のもとで表示装置にこれらの異常波形およ
び解析結果を表示し、必要に応じてプリントアウ
トし、医師がその結果を確認する方法が行われて
いる。この方法では前記の方法に比べて、解析時
間が充分とれ（60倍あるいは120倍の時間）、解析
精度の向上が計られる。
時に、すなわち実時間で心電波形解析を自動的に
行い、その結果、異常と判定された心電波形のみ
を磁気テープまたはICメモリ等に記憶させ、後
日医師のもとで表示装置にこれらの異常波形およ
び解析結果を表示し、必要に応じてプリントアウ
トし、医師がその結果を確認する方法が行われて
いる。この方法では前記の方法に比べて、解析時
間が充分とれ（60倍あるいは120倍の時間）、解析
精度の向上が計られる。
このような長時間心電計測における実時間解析
においては、24時間の全ての心電波形が残される
のではなく、装置の自動解析により異常と判定さ
れた波形のみが記憶されている。したがつて、自
動解析により正常と判定された波形は記憶が残つ
ていないから、この中に異常波形があつたとして
も検査者が検査することはできない。
においては、24時間の全ての心電波形が残される
のではなく、装置の自動解析により異常と判定さ
れた波形のみが記憶されている。したがつて、自
動解析により正常と判定された波形は記憶が残つ
ていないから、この中に異常波形があつたとして
も検査者が検査することはできない。
このように実時間解析においては、異常波形の
見逃しがないことが極めて重要であり、また、検
査者の検査の手間を少なくするため、正常波形を
異常と判定しないことも重要である。
見逃しがないことが極めて重要であり、また、検
査者の検査の手間を少なくするため、正常波形を
異常と判定しないことも重要である。
しかし、心電波形には被検者の個人的特徴（個
人差）が現れるため、一定の基準により正常か異
常かを自動的に判定すると、誤りが発生する率が
高くなる傾向がある。
人差）が現れるため、一定の基準により正常か異
常かを自動的に判定すると、誤りが発生する率が
高くなる傾向がある。
すなわち、心電波形においては、波形信号のレ
ベルが大きく変化するQRS部分を検出して、こ
のQRS部分の面積、振幅（高さ）、タイムインデ
ツクス（幅の指標）の値が予定の閾値を越えたか
否かにより正常か異常かを判定するが、これらの
閾値には個人差があるため、24時間計測を行いな
がら実時間解析を行う場合にどのように閾値を設
定しても、判定には誤りが発生する率が高くなる
おそれが生じる。
ベルが大きく変化するQRS部分を検出して、こ
のQRS部分の面積、振幅（高さ）、タイムインデ
ツクス（幅の指標）の値が予定の閾値を越えたか
否かにより正常か異常かを判定するが、これらの
閾値には個人差があるため、24時間計測を行いな
がら実時間解析を行う場合にどのように閾値を設
定しても、判定には誤りが発生する率が高くなる
おそれが生じる。
例えば不整脈の中でも最も問題のある心室性期
外収縮を精度良く正確に検出しようとする試みが
なされており、この場合には、前記のQRS部分
のタイムインデツクス（QRS幅の指標）を測定
し、これが所定の閾値を越えているか否かにより
心室性期外収縮の有無を判断している。しかし、
QRS幅指標の正常値と異常値との境界となる閾
値は絶対的に定められるものではなく、個人差が
あり、また、同一人においても日内あるいは日差
変動があることがよく知られている。すなわち同
一のQRS幅指標の値が得られても、正常の場合
と異常の場合とがある。したがつて、閾値を一義
的に固定化して正常、異常を判定すると誤りが生
じることを防止できない。
外収縮を精度良く正確に検出しようとする試みが
なされており、この場合には、前記のQRS部分
のタイムインデツクス（QRS幅の指標）を測定
し、これが所定の閾値を越えているか否かにより
心室性期外収縮の有無を判断している。しかし、
QRS幅指標の正常値と異常値との境界となる閾
値は絶対的に定められるものではなく、個人差が
あり、また、同一人においても日内あるいは日差
変動があることがよく知られている。すなわち同
一のQRS幅指標の値が得られても、正常の場合
と異常の場合とがある。したがつて、閾値を一義
的に固定化して正常、異常を判定すると誤りが生
じることを防止できない。
発明の目的
本発明はこのような従来技術の欠点を解消し、
長時間の生体信号計測において、計測される波形
の個人的な特徴を考慮して精度の高い長時間解析
を行うことのできる長時間生体信号計測装置を提
供することを目的とする。
長時間の生体信号計測において、計測される波形
の個人的な特徴を考慮して精度の高い長時間解析
を行うことのできる長時間生体信号計測装置を提
供することを目的とする。
本発明は第１図に示すように、長時間計測手段
１０と計測制御出力手段２０とを有するものであ
る。
１０と計測制御出力手段２０とを有するものであ
る。
本発明はまた、同図の長時間計測手段１０につ
いてのものである。
いてのものである。
本発明によれば、所定の時間にわたつて被検者
の生体信号を計測および解析して記憶し、計測お
よび解析された結果を出力する計測手段と、計測
手段により出力されたデータを表示する表示手段
と、生体信号解析用データを計測手段へ入力する
入力手段とを有し、入力手段により、計測される
生体に特有の生体信号解析用データをあらかじめ
計測手段へ入力することにより、被検者の生体信
号の特徴を学習させることを特徴とするものであ
る。
の生体信号を計測および解析して記憶し、計測お
よび解析された結果を出力する計測手段と、計測
手段により出力されたデータを表示する表示手段
と、生体信号解析用データを計測手段へ入力する
入力手段とを有し、入力手段により、計測される
生体に特有の生体信号解析用データをあらかじめ
計測手段へ入力することにより、被検者の生体信
号の特徴を学習させることを特徴とするものであ
る。
また、本発明によれば、所定の時間にわたつ
て、被検者の生体信号を計測および解析して記憶
し、計測および解析された結果を出力する計測手
段と、計測手段と接続可能に構成され、計測され
る生体に特有の生体信号解析用データをあらかじ
め計測手段へ入力する入力手段と、計測および解
析された結果を表示する表示手段とを有し、計測
手段は、生体信号解析用データを入力手段により
入力された後、被検者の生体信号を所定の時間に
わたつて計測するとともに計測した生体信号を生
体信号解析用データにより実時間で解析した結果
の生体信号を記憶し、記憶された生体信号を所定
時間の計測の終了後に、生体信号表示手段へ出力
することを特徴とするものである。
て、被検者の生体信号を計測および解析して記憶
し、計測および解析された結果を出力する計測手
段と、計測手段と接続可能に構成され、計測され
る生体に特有の生体信号解析用データをあらかじ
め計測手段へ入力する入力手段と、計測および解
析された結果を表示する表示手段とを有し、計測
手段は、生体信号解析用データを入力手段により
入力された後、被検者の生体信号を所定の時間に
わたつて計測するとともに計測した生体信号を生
体信号解析用データにより実時間で解析した結果
の生体信号を記憶し、記憶された生体信号を所定
時間の計測の終了後に、生体信号表示手段へ出力
することを特徴とするものである。
本発明の一つの特徴によれば、計測手段は、計
測を行う前に、学習用計測として所定の時間生体
信号を計測するとともに生体信号を解析し、正
常、異常の判定を行うものであり、入力手段は、
判定に用いられる生体信号解析用データの初期値
を計測手段にあらかじめ入力しておくとともに、
計測手段により計測解析された生体信号および解
析結果を表示手段により出力し、出力された生体
信号に対する検査者の判定に基づく生体信号解析
用データの修正値を計測手段へ入力することがで
きる。
測を行う前に、学習用計測として所定の時間生体
信号を計測するとともに生体信号を解析し、正
常、異常の判定を行うものであり、入力手段は、
判定に用いられる生体信号解析用データの初期値
を計測手段にあらかじめ入力しておくとともに、
計測手段により計測解析された生体信号および解
析結果を表示手段により出力し、出力された生体
信号に対する検査者の判定に基づく生体信号解析
用データの修正値を計測手段へ入力することがで
きる。
本発明の他の特徴によれば、生体信号が心電信
号であることができる。
号であることができる。
本発明の他の特徴によれば、計測手段は、特徴
量により生体信号を判定するものであり、入力手
段は、学習用計測において計測手段により計測さ
れ、検査者により判定された正常および異常の生
体信号の各種特徴量を測定し、特徴量ごとに正常
および異常のヒストグラムを作成し、ヒストグラ
ムにおける正常と異常の分離度をそれぞれ測定
し、分離度の最も高い特徴量を生体信号の判定用
に選択し、特徴量の閾値を特徴量の分離度に従つ
て決定し、特徴量の閾値を計測手段へ入力するこ
とができる。
量により生体信号を判定するものであり、入力手
段は、学習用計測において計測手段により計測さ
れ、検査者により判定された正常および異常の生
体信号の各種特徴量を測定し、特徴量ごとに正常
および異常のヒストグラムを作成し、ヒストグラ
ムにおける正常と異常の分離度をそれぞれ測定
し、分離度の最も高い特徴量を生体信号の判定用
に選択し、特徴量の閾値を特徴量の分離度に従つ
て決定し、特徴量の閾値を計測手段へ入力するこ
とができる。
本発明の他の特徴によれば、特徴量はQRS部
分の面積、ピーク値および面積をピーク値で割つ
た値であることができる。
分の面積、ピーク値および面積をピーク値で割つ
た値であることができる。
本発明の他の特徴によれば、計測手段は、テン
プレートマツチング法により生体信号を判定する
ものであり、入力手段は、学習用計測において計
測手段により計測され、検査者により判定された
正常および異常の生体信号からテンプレートマツ
チングに用いるテンプレートを作成するととも
に、生体信号に基づきテンプレートマツチングを
判定するための相関係数の閾値を設定し、テンプ
レートおよび相関係数の閾値を計測手段へ入力す
ることができる。
プレートマツチング法により生体信号を判定する
ものであり、入力手段は、学習用計測において計
測手段により計測され、検査者により判定された
正常および異常の生体信号からテンプレートマツ
チングに用いるテンプレートを作成するととも
に、生体信号に基づきテンプレートマツチングを
判定するための相関係数の閾値を設定し、テンプ
レートおよび相関係数の閾値を計測手段へ入力す
ることができる。
本発明の他の特徴によれば、相関係数CORRi
は、QRS波形Ｆ→およびテンプレートTiにより式 CORRi＝Ti・Ｆ→／｜｜｜｜ で表され、計測手段は、QRS波形Ｆがテンプレ
ートTiと相関があると判定するための条件とし
て、相関係数CORRiと相関係数の閾値TCRとの
間に、 CORRi＞TCR の関係が成立することを用いることができる。
は、QRS波形Ｆ→およびテンプレートTiにより式 CORRi＝Ti・Ｆ→／｜｜｜｜ で表され、計測手段は、QRS波形Ｆがテンプレ
ートTiと相関があると判定するための条件とし
て、相関係数CORRiと相関係数の閾値TCRとの
間に、 CORRi＞TCR の関係が成立することを用いることができる。
本発明の他の特徴によれば、計測手段は、
QRS波形Ｆ→がテンプレートTiと相関があると判
定するための条件として、さらに、式 DNORM＝ABS（｜Ｆ→｜−｜Ｔ→｜）／｜Ｔ→｜に
より求めたノルムの差の割合DNORMとノルム
の差の割合の閾値TNとの間に、DNORM＜TN の関係が成立することを用いることができる。
QRS波形Ｆ→がテンプレートTiと相関があると判
定するための条件として、さらに、式 DNORM＝ABS（｜Ｆ→｜−｜Ｔ→｜）／｜Ｔ→｜に
より求めたノルムの差の割合DNORMとノルム
の差の割合の閾値TNとの間に、DNORM＜TN の関係が成立することを用いることができる。
本発明の他の特徴によれば、計測手段は、テン
プレートマツチングに用いるテンプレートとし
て、古いテンプレートTio、QRS波形Ｆ→およびテ
ンプレートの更新率URにより式 Tin＝（１−UR）Tio＋UR・Ｆ→ で求められる更新されたテンプレートTinを用い
ることができる。
プレートマツチングに用いるテンプレートとし
て、古いテンプレートTio、QRS波形Ｆ→およびテ
ンプレートの更新率URにより式 Tin＝（１−UR）Tio＋UR・Ｆ→ で求められる更新されたテンプレートTinを用い
ることができる。
本発明の他の特徴によれば、計測手段は、入力
される心電信号の微分信号の絶対値が所定の閾値
を越えている場合にQRS部分を検出することが
できる。
される心電信号の微分信号の絶対値が所定の閾値
を越えている場合にQRS部分を検出することが
できる。
また、本発明によれば、所定の時間にわたつて
被検者の生体信号を計測および解析し、解析され
たデータを出力する生体信号計測装置において、
あらかじめ生体信号解析用データを入力すること
により、被検者の生体信号の特徴を学習させるこ
とを特徴とするものである。
被検者の生体信号を計測および解析し、解析され
たデータを出力する生体信号計測装置において、
あらかじめ生体信号解析用データを入力すること
により、被検者の生体信号の特徴を学習させるこ
とを特徴とするものである。
本発明の一つの特徴によれば、生体信号計測装
置は、所定の時間にわたつて被検者の生体信号を
計測する計測手段と、計測手段により計測した生
体信号を解析する解析手段と、解析手段による解
析の結果を記憶する記憶手段と、計測および解析
の終了後に記憶手段に記憶されたデータを出力す
る出力手段とを有し、計測を行う前に計測手段に
より計測された被検者の生体信号を出力手段から
出力し、生体信号に対する検査者の判定に基づい
て設定された被検者の生体信号の特徴を含む生体
信号解析用データをあらかじめ記憶させておくこ
とができる。
置は、所定の時間にわたつて被検者の生体信号を
計測する計測手段と、計測手段により計測した生
体信号を解析する解析手段と、解析手段による解
析の結果を記憶する記憶手段と、計測および解析
の終了後に記憶手段に記憶されたデータを出力す
る出力手段とを有し、計測を行う前に計測手段に
より計測された被検者の生体信号を出力手段から
出力し、生体信号に対する検査者の判定に基づい
て設定された被検者の生体信号の特徴を含む生体
信号解析用データをあらかじめ記憶させておくこ
とができる。
本発明の他の特徴によれば、計測を行う前に、
解析手段に生体信号解析用データの初期値をあら
かじめ入力しておき、計測手段により学習用計測
として所定の時間生体信号を計測するとともに解
析手段により生体信号を解析して正常、異常の判
定を行い、判定の結果を出力手段により出力し、
出力された生体信号に対する検査者の判定に基づ
く生体信号解析用データの修正値を解析手段へ入
力することができる。
解析手段に生体信号解析用データの初期値をあら
かじめ入力しておき、計測手段により学習用計測
として所定の時間生体信号を計測するとともに解
析手段により生体信号を解析して正常、異常の判
定を行い、判定の結果を出力手段により出力し、
出力された生体信号に対する検査者の判定に基づ
く生体信号解析用データの修正値を解析手段へ入
力することができる。
本発明の他の特徴によれば、生体信号が心電信
号であることができる。
号であることができる。
本発明の他の特徴によれば、解析手段は、特徴
量により生体信号を判定するものであり、判定に
用いられる特徴量は、学習用計測において計測手
段により計測され、検査者により判定された正常
および異常の生体信号の各種特徴量を測定し、特
徴量ごとに正常および異常の生体信号のヒストグ
ラムを作成し、ヒストグラムにおける正常と異常
の分離度をそれぞれ測定し、分離度の最も高い特
徴量を生体信号の判定用に選択し、特徴量の閾値
を特徴量の分離度に従つて決定し、特徴量の閾値
を解析手段へ入力することができる。
量により生体信号を判定するものであり、判定に
用いられる特徴量は、学習用計測において計測手
段により計測され、検査者により判定された正常
および異常の生体信号の各種特徴量を測定し、特
徴量ごとに正常および異常の生体信号のヒストグ
ラムを作成し、ヒストグラムにおける正常と異常
の分離度をそれぞれ測定し、分離度の最も高い特
徴量を生体信号の判定用に選択し、特徴量の閾値
を特徴量の分離度に従つて決定し、特徴量の閾値
を解析手段へ入力することができる。
本発明の他の特徴によれば、特徴量はQRS部
分の面積、ピーク値および面積をピーク値で割つ
た値であることができる。
分の面積、ピーク値および面積をピーク値で割つ
た値であることができる。
本発明の他の特徴によれば、解析手段は、テン
プレートマツチング法により生体信号を判定する
ものであり、学習用計測において計測手段により
計測され、検査者により判定された正常および異
常の生体信号からテンプレートマツチングに用い
るテンプレートを作成するとともに、生体信号に
基づきテンプレートマツチングを判定するための
相関係数の閾値を設定し、テンプレートおよび相
関係数の閾値を解析手段へ入力することができ
る。
プレートマツチング法により生体信号を判定する
ものであり、学習用計測において計測手段により
計測され、検査者により判定された正常および異
常の生体信号からテンプレートマツチングに用い
るテンプレートを作成するとともに、生体信号に
基づきテンプレートマツチングを判定するための
相関係数の閾値を設定し、テンプレートおよび相
関係数の閾値を解析手段へ入力することができ
る。
本発明の他の特徴によれば、相関係数CORRi
は、QRS波形Ｆ→およびテンプレートTiにより式 CORRi＝Ti・Ｆ→／｜｜｜｜で表され、解
析手段は、QRS波形Ｆ→がテンプレートTiと相関
があると判定するための条件として、相関係数
CORRiと相関係数の閾値TCRとの間に、 CORRi＞TCR の関係が成立することを用いることができる。
は、QRS波形Ｆ→およびテンプレートTiにより式 CORRi＝Ti・Ｆ→／｜｜｜｜で表され、解
析手段は、QRS波形Ｆ→がテンプレートTiと相関
があると判定するための条件として、相関係数
CORRiと相関係数の閾値TCRとの間に、 CORRi＞TCR の関係が成立することを用いることができる。
本発明の他の特徴によれば、解析手段は、
QRS波形Ｆ→がテンプレートTiと相関があると判
定するための条件として、さらに、式 DNORM＝ABS（｜Ｆ→｜−｜Ｔ→｜）／｜Ｔ→｜に
より求めたノルムの差の割合DNORMとノルム
の差の割合の閾値TNとの間に、DNORM＜TN の関係が成立することを用いることができる。
QRS波形Ｆ→がテンプレートTiと相関があると判
定するための条件として、さらに、式 DNORM＝ABS（｜Ｆ→｜−｜Ｔ→｜）／｜Ｔ→｜に
より求めたノルムの差の割合DNORMとノルム
の差の割合の閾値TNとの間に、DNORM＜TN の関係が成立することを用いることができる。
本発明の他の特徴によれば、解析手段は、テン
プレートマツチングに用いるテンプレートとし
て、古いテンプレートTio、QRS波形Ｆ→およびテ
ンプレートの更新率URにより式 Tin＝（１−UR）Tio＋UR・Ｆ→ で求められる更新されたテンプレートTinを用い
ることができる。
プレートマツチングに用いるテンプレートとし
て、古いテンプレートTio、QRS波形Ｆ→およびテ
ンプレートの更新率URにより式 Tin＝（１−UR）Tio＋UR・Ｆ→ で求められる更新されたテンプレートTinを用い
ることができる。
本発明の他の特徴によれば、解析手段は、入力
される心電信号の微分信号の絶対値が所定の閾値
を越えている場合にQRS部分を検出することが
できる。
される心電信号の微分信号の絶対値が所定の閾値
を越えている場合にQRS部分を検出することが
できる。
発明の具体的説明、作用
次に添付図面を参照して本発明を長時間心電計
測装置に適用した実施例を詳細に説明する。
測装置に適用した実施例を詳細に説明する。
長時間心電計測装置は、第４図に示すように、
被検者の身体に装着される携帯心電計（リアルタ
イムアナライザ）１と、リアルタイムアナライザ
１に接続されるレポートジエネレータ２とからな
る。
被検者の身体に装着される携帯心電計（リアルタ
イムアナライザ）１と、リアルタイムアナライザ
１に接続されるレポートジエネレータ２とからな
る。
リアルタイムアナライザ１は第５図に示すよう
に被検者が携帯し、長時間、例えば24時間被検者
の心電波形を計測すると同時に、計測した心電波
形の各々の部分について正常か異常かを判定し、
異常と判定した波形の部分等を記憶するものであ
る。
に被検者が携帯し、長時間、例えば24時間被検者
の心電波形を計測すると同時に、計測した心電波
形の各々の部分について正常か異常かを判定し、
異常と判定した波形の部分等を記憶するものであ
る。
レポートジエネレータ２は、リアルタイムアナ
ライザ１による長時間計測の後、リアルタイムア
ナライザ１が接続され、判定された結果を出力
し、検査者、例えば医師が確認するためのもので
ある。
ライザ１による長時間計測の後、リアルタイムア
ナライザ１が接続され、判定された結果を出力
し、検査者、例えば医師が確認するためのもので
ある。
レポートジエネレータ２はまた、被検者がリア
ルタイムアナライザ１を身体に装着して長時間計
測を行う前にも第６図に示すように接続され、リ
アルタイムアナライザ１に判定基準を入力し、ま
たはリアルタイムアナライザ１に記憶されている
判定基準を修正するために用いられる。
ルタイムアナライザ１を身体に装着して長時間計
測を行う前にも第６図に示すように接続され、リ
アルタイムアナライザ１に判定基準を入力し、ま
たはリアルタイムアナライザ１に記憶されている
判定基準を修正するために用いられる。
判定基準の入力、修正は、後述するように、被
検者にリアルタイムアナライザ１を装着し、ある
程度の量の心電波形データを採取した後、このデ
ータを解析してその被検者の個人的特徴に基ず
き、リアルタイムアナライザ１に判定基準を入力
し、またはあらかじめ記憶されている一般的な判
定基準を修正することによつて行われる。
検者にリアルタイムアナライザ１を装着し、ある
程度の量の心電波形データを採取した後、このデ
ータを解析してその被検者の個人的特徴に基ず
き、リアルタイムアナライザ１に判定基準を入力
し、またはあらかじめ記憶されている一般的な判
定基準を修正することによつて行われる。
第２図ａ，ｂには、本発明の一実施例として、
心電波形の特徴量を用いて心電波形を判定する長
時間心電計測装置の機能的なブロツク図が示さ
れ、第２図ａにはリアルタイムアナライザ１が、
第２図ｂにはレポートジエネレータ２が示されて
いる。
心電波形の特徴量を用いて心電波形を判定する長
時間心電計測装置の機能的なブロツク図が示さ
れ、第２図ａにはリアルタイムアナライザ１が、
第２図ｂにはレポートジエネレータ２が示されて
いる。
第２図ａにおいて、心電信号入力部１１は被検
者からの心電信号を入力する。QRS検出部１２
は心電信号入力部１１から送られた心電信号の
QRS部を後述する方法により検出する。QRS閾
値記憶部１３にはQRS検出部１２においてQRS
部の検出に用いられるQRS閾値TQRSが記憶さ
れる。
者からの心電信号を入力する。QRS検出部１２
は心電信号入力部１１から送られた心電信号の
QRS部を後述する方法により検出する。QRS閾
値記憶部１３にはQRS検出部１２においてQRS
部の検出に用いられるQRS閾値TQRSが記憶さ
れる。
波形判定部１４はQRS検出部１２において
QRS部の検出された心電信号の波形が正常か異
常かを後述する方法により判定する。特徴量閾値
記憶部１５には波形判定部４において波形の判定
に用いられる特徴量の閾値が記憶される。
QRS部の検出された心電信号の波形が正常か異
常かを後述する方法により判定する。特徴量閾値
記憶部１５には波形判定部４において波形の判定
に用いられる特徴量の閾値が記憶される。
解析結果記憶部１６は波形判定部１４において
行われた波形の判定結果および異常と判定された
波形が記憶される。入出力部１７は第２図ｂに示
すレポートジエネレータ２の入出力部２１と接続
され、レポートジエネレータ２との間でデータの
入出力を行う。例えば解析結果記憶部１６に記憶
された長時間計測の解析結果を読み出してレポー
トジエネレータ２に出力し、またはレポートジエ
ネレータ２からQRS閾値TQRSや各特徴量の閾
値を入力してQRS閾値記憶部１３および特徴量
閾値記憶部１５に入力する。
行われた波形の判定結果および異常と判定された
波形が記憶される。入出力部１７は第２図ｂに示
すレポートジエネレータ２の入出力部２１と接続
され、レポートジエネレータ２との間でデータの
入出力を行う。例えば解析結果記憶部１６に記憶
された長時間計測の解析結果を読み出してレポー
トジエネレータ２に出力し、またはレポートジエ
ネレータ２からQRS閾値TQRSや各特徴量の閾
値を入力してQRS閾値記憶部１３および特徴量
閾値記憶部１５に入力する。
記憶指示入力部１８は、被検者がリアルタイム
アナライザ１を身体に装着して長時間計測を行つ
ている場合に心臓の異常を自覚した時にその時の
心電信号の記憶を指示する信号を入力する。この
入力があると、その時の心電信号が解析結果記憶
部１６に記憶される。
アナライザ１を身体に装着して長時間計測を行つ
ている場合に心臓の異常を自覚した時にその時の
心電信号の記憶を指示する信号を入力する。この
入力があると、その時の心電信号が解析結果記憶
部１６に記憶される。
第２図ｂにおいて、入出力部２１はリアルタイ
ムアナライザ１の入出力部１７と接続され、リア
ルタイムアナライザ１との間でデータの入出力を
行う。表示部２２は、入出力部２１から信号処理
部２４を通して送られるリアルタイムアナライザ
１からの心電信号および解析結果を表示する。
ムアナライザ１の入出力部１７と接続され、リア
ルタイムアナライザ１との間でデータの入出力を
行う。表示部２２は、入出力部２１から信号処理
部２４を通して送られるリアルタイムアナライザ
１からの心電信号および解析結果を表示する。
操作入力部２３は、表示部２２に表示されたリ
アルタイムアナライザ１による判定結果を検査者
が見てその判定の修正を入力する。また、検査者
があらかじめ各種の閾値を設定する場合にその値
を入力する。
アルタイムアナライザ１による判定結果を検査者
が見てその判定の修正を入力する。また、検査者
があらかじめ各種の閾値を設定する場合にその値
を入力する。
信号処理部２４は後述するように、リアルタイ
ムアナライザ１による判定結果を検査者が修正す
る入力が操作入力部２３からあつた場合に、心電
信号の判定を修正する。QRS閾値修正部２５は
信号処理部２４により修正された判定に基づき、
あらたにQRS部検出の閾値TQRSを設定し、入
出力部２１を通してリアルタイムアナライザ１の
QRS閾値記憶部１３に出力する。
ムアナライザ１による判定結果を検査者が修正す
る入力が操作入力部２３からあつた場合に、心電
信号の判定を修正する。QRS閾値修正部２５は
信号処理部２４により修正された判定に基づき、
あらたにQRS部検出の閾値TQRSを設定し、入
出力部２１を通してリアルタイムアナライザ１の
QRS閾値記憶部１３に出力する。
特徴量計測部２６は信号処理部２４から入力さ
れる判定を修正された心電波形の特徴量を計測す
る。特徴量ヒストグラム作成部２７は後述するよ
うに、特徴量計測部２６により計測された各特徴
量のヒストグラムを作成する。特徴量選択部２８
は特徴量ヒストグラム作成部２７により作成され
た各特徴量のヒストグラムから、どの特徴量によ
り心電波形の判定を行うかを選択する。
れる判定を修正された心電波形の特徴量を計測す
る。特徴量ヒストグラム作成部２７は後述するよ
うに、特徴量計測部２６により計測された各特徴
量のヒストグラムを作成する。特徴量選択部２８
は特徴量ヒストグラム作成部２７により作成され
た各特徴量のヒストグラムから、どの特徴量によ
り心電波形の判定を行うかを選択する。
特徴量閾値設定部２９は、特徴量選択部２８に
より選択された特徴量の判定のための閾値を後述
の方法により定め、入出力部２１を通してリアル
タイムアナライザ１の特徴量閾値記憶部１５に出
力する。
より選択された特徴量の判定のための閾値を後述
の方法により定め、入出力部２１を通してリアル
タイムアナライザ１の特徴量閾値記憶部１５に出
力する。
第７図にはリアルタイムアナライザ１のハード
構成のブロツク図が示されている。 同図に示す
ように、リアルタイムアナライザ１は複数の心電
用電極１０１を有する。計測時には周知のよう
に、心電用電極１０１を被検者の身体の所定の部
位に接触させ、被検者の心電信号を採取する。心
電用電極１０１は、通常はデイスポーザブル（使
い捨て）型である。
構成のブロツク図が示されている。 同図に示す
ように、リアルタイムアナライザ１は複数の心電
用電極１０１を有する。計測時には周知のよう
に、心電用電極１０１を被検者の身体の所定の部
位に接触させ、被検者の心電信号を採取する。心
電用電極１０１は、通常はデイスポーザブル（使
い捨て）型である。
心電図をとるための誘導法すなわち心電用電極
１０１の装着部位は、１誘導の場合には周知のよ
うに、(1)NASA誘導、(2)CM5誘導または(3)CC5
誘導から目的に応じて選択される。
１０１の装着部位は、１誘導の場合には周知のよ
うに、(1)NASA誘導、(2)CM5誘導または(3)CC5
誘導から目的に応じて選択される。
２誘導の場合は(1)と(2)、または(1)と(3)の組み合
わせから選択される。なお、１誘導、２誘導いず
れの場合でも当然ではあるが、接地用の電極が必
要である。
わせから選択される。なお、１誘導、２誘導いず
れの場合でも当然ではあるが、接地用の電極が必
要である。
心電用差動増幅器１０２は、複数の心電用電極
１０１に接続され、心電用電極１０１から入力さ
れる被検者の心電信号を増幅する。AD変換器１
０３には心電用差動増幅器１０２により増幅され
た心電信号および必要により他の生体情報を入力
するための補助入力端子１０４から入力された信
号が入力され、アナログ値からデジタル値に変換
され、CPU１０５に出力される。心電用電極１
０１、心電用差動増幅器１０２、AD変換器１０
３および補助入力端子１０４は、第２図ａの心電
信号入力部１１を構成する。
１０１に接続され、心電用電極１０１から入力さ
れる被検者の心電信号を増幅する。AD変換器１
０３には心電用差動増幅器１０２により増幅され
た心電信号および必要により他の生体情報を入力
するための補助入力端子１０４から入力された信
号が入力され、アナログ値からデジタル値に変換
され、CPU１０５に出力される。心電用電極１
０１、心電用差動増幅器１０２、AD変換器１０
３および補助入力端子１０４は、第２図ａの心電
信号入力部１１を構成する。
CPU１０５は、ROM１０６およびRAM１０
７に格納される制御プログラムおよび心電信号の
解析プログラムにより、AD変換器１０３から入
力される心電信号を解析し、解析結果を心電信号
の生データとともにRAM１０７に格納する。
７に格納される制御プログラムおよび心電信号の
解析プログラムにより、AD変換器１０３から入
力される心電信号を解析し、解析結果を心電信号
の生データとともにRAM１０７に格納する。
ROM１０６にはCPU１０５を制御するプログ
ラムおよび心電信号を実時間で解析するプログラ
ムが格納される。RAM１０７には、心電信号を
解析するプログラム、心電用電極１０１から入力
されAD変換器１０３によりAD変換された心電
信号データ、解析プログラムにより心電信号デー
タを解析した結果のデータが格納される。CPU
１０５、ROM１０６、RAM１０７により第２
図ａのQRS検出部１２、QRS閾値記憶部１３、
波形判定部１４、特徴量閾値記憶部１５、解析結
果記憶部１６が構成される。
ラムおよび心電信号を実時間で解析するプログラ
ムが格納される。RAM１０７には、心電信号を
解析するプログラム、心電用電極１０１から入力
されAD変換器１０３によりAD変換された心電
信号データ、解析プログラムにより心電信号デー
タを解析した結果のデータが格納される。CPU
１０５、ROM１０６、RAM１０７により第２
図ａのQRS検出部１２、QRS閾値記憶部１３、
波形判定部１４、特徴量閾値記憶部１５、解析結
果記憶部１６が構成される。
第２図ａの入出力部１７は、第７図のパラレル
IO１０８、アウトプツトデータアンドコントロ
ールバス１１１から構成される。
IO１０８、アウトプツトデータアンドコントロ
ールバス１１１から構成される。
パラレルIO１０８は、並列入出力装置であり、
アドレスデータバス１１２、コントロールバス１
１３、インターラプト信号バス１１４と接続され
ており、CPU１０５により入出力が制御される
とともに、外部の状態によりインターラプト信号
バス１１４を通してCPU１０５に割り込み信号
を発生する。LED１０９はパラレルIO１０８の
出力に接続され、リアルタイムアナライザ１の動
作状態を表示する。またLED１０９は、被検者
にレポートジエネレータ２が作動していることを
知らせるものである。
アドレスデータバス１１２、コントロールバス１
１３、インターラプト信号バス１１４と接続され
ており、CPU１０５により入出力が制御される
とともに、外部の状態によりインターラプト信号
バス１１４を通してCPU１０５に割り込み信号
を発生する。LED１０９はパラレルIO１０８の
出力に接続され、リアルタイムアナライザ１の動
作状態を表示する。またLED１０９は、被検者
にレポートジエネレータ２が作動していることを
知らせるものである。
イベントマーカースイツチ１１０は第２図ａの
記憶指示入力部１８を構成し、パラレルIO１０
８の入力に接続され、被検者が異常を自覚した時
に押され、これによりインターラプト信号バス１
１４に割り込み信号を発生し、CPU１０５はこ
の割り込み信号によりRAM１０７にその時の心
電波形の記憶を指示する。アウトプツトデータア
ンドコントロールバス１１１は、パラレルIO１
０８の入出力端子に接続され、リアルタイムアナ
ライザ１とレポートジエネレータ２との間での命
令、データの交換に用いられる。
記憶指示入力部１８を構成し、パラレルIO１０
８の入力に接続され、被検者が異常を自覚した時
に押され、これによりインターラプト信号バス１
１４に割り込み信号を発生し、CPU１０５はこ
の割り込み信号によりRAM１０７にその時の心
電波形の記憶を指示する。アウトプツトデータア
ンドコントロールバス１１１は、パラレルIO１
０８の入出力端子に接続され、リアルタイムアナ
ライザ１とレポートジエネレータ２との間での命
令、データの交換に用いられる。
バツテリー１１５は、リアルタイムアナライザ
１の主電源であり、24時間あるいはさらに長時間
にわたつてリアルタイムアナライザ１が心電信号
の計測および解析を行うのに必要な容量を有す
る。
１の主電源であり、24時間あるいはさらに長時間
にわたつてリアルタイムアナライザ１が心電信号
の計測および解析を行うのに必要な容量を有す
る。
第８図には、レポートジエネレータ２のハード
構成のブロツク図が示されている。
構成のブロツク図が示されている。
レポートジエネレータ２はリアルタイムアナラ
イザ１によつて実時間解析された心電波形および
解析結果の表示を行う。レポートジエネレータ２
はまた、長時間心電計測の前にリアルタイムアナ
ライザ１によりあらかじめ行われた被検者の心電
計測および解析の結果を表示し、検査者がその表
示された解析結果を修正することによつて、被検
者の個人的特徴の学習を行い、その学習結果によ
り、リアルタイムアナライザ１のRAM１０７に
格納されている解析プログラムを修正する。
イザ１によつて実時間解析された心電波形および
解析結果の表示を行う。レポートジエネレータ２
はまた、長時間心電計測の前にリアルタイムアナ
ライザ１によりあらかじめ行われた被検者の心電
計測および解析の結果を表示し、検査者がその表
示された解析結果を修正することによつて、被検
者の個人的特徴の学習を行い、その学習結果によ
り、リアルタイムアナライザ１のRAM１０７に
格納されている解析プログラムを修正する。
同図に示すように、レポートジエネレータ２は
アイソレーシヨンユニツト２０２を有する。アイ
ソレーシヨンユニツト２０２は通信ライン２０１
によりリアルタイムアナライザ１のアウトプツト
データアンドコントロールバス１１１に接続さ
れ、後述のように被検者が長時間心電計測を行う
前に、リアルタイムアナライザ１を身体に装着
し、リアルタイムアナライザ１にレポートジエネ
レータ２を接続してレポートジエネレータ２によ
り心電図計測の確認および被検者の個人的特徴の
学習を行う時に、リアルタイムアナライザ１とレ
ポートジエネレータ２との電気的絶縁を行うため
のものである。アイソレーシヨンユニツト２０２
および通信ライン２０１は第２図ｂの入出力部２
１を構成する。
アイソレーシヨンユニツト２０２を有する。アイ
ソレーシヨンユニツト２０２は通信ライン２０１
によりリアルタイムアナライザ１のアウトプツト
データアンドコントロールバス１１１に接続さ
れ、後述のように被検者が長時間心電計測を行う
前に、リアルタイムアナライザ１を身体に装着
し、リアルタイムアナライザ１にレポートジエネ
レータ２を接続してレポートジエネレータ２によ
り心電図計測の確認および被検者の個人的特徴の
学習を行う時に、リアルタイムアナライザ１とレ
ポートジエネレータ２との電気的絶縁を行うため
のものである。アイソレーシヨンユニツト２０２
および通信ライン２０１は第２図ｂの入出力部２
１を構成する。
アイソレーシヨンユニツト２０２にはマイクロ
コンピユータユニツト２０４が接続されている。
マイクロコンピユータユニツト２０４には、アイ
ソレーシヨンユニツト２０２を通してリアルタイ
ムアナライザ１から計測された心電波形のデータ
および解析結果が入力される。マイクロコンピユ
ータユニツト２０４にはデイスプレイユニツト２
０５が接続され、デイスプレイユニツト２０５は
マイクロコンピユータユニツト２０４からの計測
データおよび解析結果を表示する。マイクロコン
ピユータユニツト２０４にはキーボードユニツト
２０６が接続され、キーボードユニツト２０６は
検査者との対話に用いられる。デイスプレイユニ
ツト２０５およびキーボードユニツト２０６はそ
れぞれ第２図ｂの表示部２２および操作入力部２
３を構成し、マイクロコンピユータユニツト２０
４は第２図ｂの信号処理部２４、QRS閾値設定
部２５、特徴量計測部２６、特徴量ヒストグラム
作成部２７、特徴量選択部２８、特徴量閾値設定
部２９を構成する。
コンピユータユニツト２０４が接続されている。
マイクロコンピユータユニツト２０４には、アイ
ソレーシヨンユニツト２０２を通してリアルタイ
ムアナライザ１から計測された心電波形のデータ
および解析結果が入力される。マイクロコンピユ
ータユニツト２０４にはデイスプレイユニツト２
０５が接続され、デイスプレイユニツト２０５は
マイクロコンピユータユニツト２０４からの計測
データおよび解析結果を表示する。マイクロコン
ピユータユニツト２０４にはキーボードユニツト
２０６が接続され、キーボードユニツト２０６は
検査者との対話に用いられる。デイスプレイユニ
ツト２０５およびキーボードユニツト２０６はそ
れぞれ第２図ｂの表示部２２および操作入力部２
３を構成し、マイクロコンピユータユニツト２０
４は第２図ｂの信号処理部２４、QRS閾値設定
部２５、特徴量計測部２６、特徴量ヒストグラム
作成部２７、特徴量選択部２８、特徴量閾値設定
部２９を構成する。
検査者、例えば医師はデイスプレイユニツト２
０５に表示された心電波形およびその心電波形に
ついての正常または異常の判定を確認し、判定の
誤つているものについてはその旨をキーボードユ
ニツト２０６から入力する。キーボードユニツト
２０６はまた、計測結果および解析結果をプリン
タ２０７またはフロツピーデイスクユニツト２０
８、ハードデイスクユニツト２１０に出力または
記憶するための指示が入力される。
０５に表示された心電波形およびその心電波形に
ついての正常または異常の判定を確認し、判定の
誤つているものについてはその旨をキーボードユ
ニツト２０６から入力する。キーボードユニツト
２０６はまた、計測結果および解析結果をプリン
タ２０７またはフロツピーデイスクユニツト２０
８、ハードデイスクユニツト２１０に出力または
記憶するための指示が入力される。
次に本実施例の装置の動作を第９図のフローチ
ヤートにより説明する。
ヤートにより説明する。
まず、ステツプ1000においてリアルタイムアナ
ライザ１を被検者の身体に装着する。誘導法を定
め、心電用電極１０１を被検者の身体の所定の部
位に固定する。リアルタイムアナライザ１の本体
は被検者が携帯する。
ライザ１を被検者の身体に装着する。誘導法を定
め、心電用電極１０１を被検者の身体の所定の部
位に固定する。リアルタイムアナライザ１の本体
は被検者が携帯する。
ステツプ2000において、リアルタイムアナライ
ザ１とレポートジエネレータ２を第６図に示すよ
うに接続する。
ザ１とレポートジエネレータ２を第６図に示すよ
うに接続する。
ステツプ3000において、心電波形（ECG）を
測定し、レポートジエネレータ２のデイスプレイ
ユニツト２０５に表示して正しく測定が行われて
いるか否かを確認する。
測定し、レポートジエネレータ２のデイスプレイ
ユニツト２０５に表示して正しく測定が行われて
いるか否かを確認する。
リアルタイムアナライザ１がレポートジエネレ
ータ２へ接続されると、心電用電極１０１から入
力された被検者の心電信号は、心電用差動増幅器
１０２に入力され、心電用差動増幅器１０２で増
幅された後、AD変換器１０３に入力される。ま
た、必要により補助入力端子１０４から入力され
た信号もAD変換器１０３に入力される。
ータ２へ接続されると、心電用電極１０１から入
力された被検者の心電信号は、心電用差動増幅器
１０２に入力され、心電用差動増幅器１０２で増
幅された後、AD変換器１０３に入力される。ま
た、必要により補助入力端子１０４から入力され
た信号もAD変換器１０３に入力される。
これらの心電信号はAD変換器１０３でデジタ
ル信号に変換され、CPU１０５に送られる。
CPU１０５はROM１０６およびRAM１０７に
格納された制御プログラムおよび解析プログラム
に従い、AD変換器１０３から入力された心電信
号を後述する方法により解析し、その解析結果を
心電信号とともにRAM１０７に記憶する。な
お、この解析をCPU１０５で行わず、レポート
ジエネレータ２のマイクロコンピユータユニツト
２０４で行うものとしてもよい。
ル信号に変換され、CPU１０５に送られる。
CPU１０５はROM１０６およびRAM１０７に
格納された制御プログラムおよび解析プログラム
に従い、AD変換器１０３から入力された心電信
号を後述する方法により解析し、その解析結果を
心電信号とともにRAM１０７に記憶する。な
お、この解析をCPU１０５で行わず、レポート
ジエネレータ２のマイクロコンピユータユニツト
２０４で行うものとしてもよい。
心電信号およびその解析結果はまた、アウトプ
ツトデータアンドコントロールバス１１１、通信
用ケーブル２０１、アイソレーシヨンユニツト２
０２を通してマイクロコンピユータユニツト２０
４に入力される。マイクロコンピユータユニツト
２０４はこれらの信号に必要な処理を行つた後、
デイスプレイユニツト２０５に送り、第１２図に
示すように計測された心電波形およびその解析結
果がデイスプレイユニツト２０５に表示される。
心電信号の解析をマイクロコンピユータユニツト
２０４において行う場合には、マイクロコンピユ
ータユニツト２０４において解析された心電信号
が解析結果とともにデイスプレイユニツト２０５
に送られ、表示される。解析結果は例えば同図に
示すように波形のＲ頂点には三角印が、正常部分
にはＮ、異常部分にはＶが表示される。
ツトデータアンドコントロールバス１１１、通信
用ケーブル２０１、アイソレーシヨンユニツト２
０２を通してマイクロコンピユータユニツト２０
４に入力される。マイクロコンピユータユニツト
２０４はこれらの信号に必要な処理を行つた後、
デイスプレイユニツト２０５に送り、第１２図に
示すように計測された心電波形およびその解析結
果がデイスプレイユニツト２０５に表示される。
心電信号の解析をマイクロコンピユータユニツト
２０４において行う場合には、マイクロコンピユ
ータユニツト２０４において解析された心電信号
が解析結果とともにデイスプレイユニツト２０５
に送られ、表示される。解析結果は例えば同図に
示すように波形のＲ頂点には三角印が、正常部分
にはＮ、異常部分にはＶが表示される。
検査者、例えば医師はデイスプレイユニツト２
０５の表示を見て心電波形が安定に計測されてい
ることを確認する。
０５の表示を見て心電波形が安定に計測されてい
ることを確認する。
次にステツプ4000において、検査者はデイスプ
レイユニツト２０５に表示された心電波形の解析
結果を正しく修正し、被検者の個人的な特徴をリ
アルタイムアナライザ１に学習させる。すなわ
ち、デイスプレイユニツト２０５に表示された心
電波形の解析結果は、リアルタイムアナライザ１
またはレポートジエネレータ２にあらかじめ格納
された一般的な判定基準により判定されたもので
あり、被検者の個人的な特徴を考慮していないか
ら、誤つた判定となつている場合がある。このよ
うな誤つた判定があつた場合に、検査者がキーボ
ードユニツト２０６からの入力によりそれを修正
する。リアルタイムアナライザ１は検査者により
修正された判定結果により判定基準を修正する。
すなわち、被検者の個人的な特徴を学習する。
レイユニツト２０５に表示された心電波形の解析
結果を正しく修正し、被検者の個人的な特徴をリ
アルタイムアナライザ１に学習させる。すなわ
ち、デイスプレイユニツト２０５に表示された心
電波形の解析結果は、リアルタイムアナライザ１
またはレポートジエネレータ２にあらかじめ格納
された一般的な判定基準により判定されたもので
あり、被検者の個人的な特徴を考慮していないか
ら、誤つた判定となつている場合がある。このよ
うな誤つた判定があつた場合に、検査者がキーボ
ードユニツト２０６からの入力によりそれを修正
する。リアルタイムアナライザ１は検査者により
修正された判定結果により判定基準を修正する。
すなわち、被検者の個人的な特徴を学習する。
そして後述するように、判定基準が修正された
リアルタイムアナライザ１を被検者が携帯して長
時間心電計測を行い、計測した心電信号を実時間
で解析し、解析の結果異常と判定された部分のみ
の心電波形等を記憶する。
リアルタイムアナライザ１を被検者が携帯して長
時間心電計測を行い、計測した心電信号を実時間
で解析し、解析の結果異常と判定された部分のみ
の心電波形等を記憶する。
なお、リアルタイムアナライザ１またはレポー
トジエネレータ２にあらかじめ心電信号の判定基
準を設定せず、ステツプ3000で計測された心電信
号をそのままデイスプレイユニツト２０５に表示
し、表示された心電波形を検査者が見て、正常ま
たは異常の判定を行うようにしてもよい。この場
合には、検査者の判定によつて初めて判定基準が
設定され、リアルタイムアナライザ１に記憶され
る。
トジエネレータ２にあらかじめ心電信号の判定基
準を設定せず、ステツプ3000で計測された心電信
号をそのままデイスプレイユニツト２０５に表示
し、表示された心電波形を検査者が見て、正常ま
たは異常の判定を行うようにしてもよい。この場
合には、検査者の判定によつて初めて判定基準が
設定され、リアルタイムアナライザ１に記憶され
る。
ここで、ステツプ4000の学習プロセスについ
て、第１０図のフローチヤートにより詳細に説明
する。
て、第１０図のフローチヤートにより詳細に説明
する。
まずステツプ4010において、心電波形の解析を
行うために、４つの閾値、TAQRS、TSQRS、
TTIQRS、TQRSの初期値をリアルタイムアナ
ライザ１のRAM１０７に設定する。
行うために、４つの閾値、TAQRS、TSQRS、
TTIQRS、TQRSの初期値をリアルタイムアナ
ライザ１のRAM１０７に設定する。
ここでTAQRS、TSQRS、TTIQRS、TQRS
について説明する。
について説明する。
典型的な心電波形は第１３図ａに示すような形
状を有し、このような波形が１秒間に１回位の周
期で繰り返し現れる。したがつて、不整脈を自動
解析するためには、まず、同図に示す波形の
QRS部分の出現を検出する必要がある。特にＲ
頂点を正確に検出する必要がある。
状を有し、このような波形が１秒間に１回位の周
期で繰り返し現れる。したがつて、不整脈を自動
解析するためには、まず、同図に示す波形の
QRS部分の出現を検出する必要がある。特にＲ
頂点を正確に検出する必要がある。
このＲ頂点の検出のためには、第１３図ａの心
電波形を微分し、第１３図ｂに示すような波形を
求める。第１３図ａ，ｂから明らかなように、Ｒ
頂点の前後に微分波形の極大値X1および極小値
X2が存在する。この微分波形の絶対値DECGを
求めると、第１３図ｃのようになる。第１３図ｃ
に示す絶対値DECGからＲ頂点、すなわちQRS
部分の存在を検出するためには、同図に示すよう
に閾値TQRSを設定する。同図に示すように DECG＞TQRS の場合に、この部分をQRS部分と判断し、QRS
部分の存在を検出する。したがつて、TQRSは
QRS部分を検出するための特徴量である。
電波形を微分し、第１３図ｂに示すような波形を
求める。第１３図ａ，ｂから明らかなように、Ｒ
頂点の前後に微分波形の極大値X1および極小値
X2が存在する。この微分波形の絶対値DECGを
求めると、第１３図ｃのようになる。第１３図ｃ
に示す絶対値DECGからＲ頂点、すなわちQRS
部分の存在を検出するためには、同図に示すよう
に閾値TQRSを設定する。同図に示すように DECG＞TQRS の場合に、この部分をQRS部分と判断し、QRS
部分の存在を検出する。したがつて、TQRSは
QRS部分を検出するための特徴量である。
QRS部分が検出されると、この領域内におい
て、第１３図ａに示す心電波形の最大値の部分を
検出することにより、この部分をＲ頂点と判断す
る。このようにしてＲ頂点を検出する。
て、第１３図ａに示す心電波形の最大値の部分を
検出することにより、この部分をＲ頂点と判断す
る。このようにしてＲ頂点を検出する。
次に、QRS部分について正常な波形と異常な
波形（不整脈）とを区別するために用いられる３
つの特徴量について説明する。
波形（不整脈）とを区別するために用いられる３
つの特徴量について説明する。
これらの特徴量としては、QRS部分の面積
AQRS、QRS部分の振幅SQRS、QRS部分のタイ
ムインデツクスTIQRSがある。
AQRS、QRS部分の振幅SQRS、QRS部分のタイ
ムインデツクスTIQRSがある。
QRS部分の面積AQRSは、第１４図に斜線で
示すように、心電波形のQRS部分と基線との間
にはさまれた部分の面積を表し、Ｒ頂点の前後の
所定の時間幅（基線区間Ｂ−B′）内において、
心電波形の絶対値を積分することにより求められ
る。基線区間Ｂ−B′の時間幅は、例えばＲ頂点
の前60msecおよび後120msecとされる。
示すように、心電波形のQRS部分と基線との間
にはさまれた部分の面積を表し、Ｒ頂点の前後の
所定の時間幅（基線区間Ｂ−B′）内において、
心電波形の絶対値を積分することにより求められ
る。基線区間Ｂ−B′の時間幅は、例えばＲ頂点
の前60msecおよび後120msecとされる。
QRS部分の振幅SQRSは、心電波形のQRS部
分の高さを表し、第１５図に示すように、基線区
間Ｂ−B′における心電波形の最大値Ｍと最小値
Ｎを求め、これらの差の絶対値MNを求めること
により得られる。最大値Ｍ、最小値ＮはＲ点、Ｓ
点の心電波形のレベルをそれぞれ表す。
分の高さを表し、第１５図に示すように、基線区
間Ｂ−B′における心電波形の最大値Ｍと最小値
Ｎを求め、これらの差の絶対値MNを求めること
により得られる。最大値Ｍ、最小値ＮはＲ点、Ｓ
点の心電波形のレベルをそれぞれ表す。
QRS部分のタイムインデツクスTIQRSは、心
電波形のQRS部分の幅の指標であり、不整脈の
判断に有意なものである。これは、QRS部分の
面積AQRSをQRS部分の振幅SQRSで割ることに
より求められる。すなわち、TIQRS＝AQRS／
SQRSで定義される。心電波形の各々のQRS部分
についてそれが正常か、異常（不整脈）かを判断
するためには、以上の３つの特徴量のいずれか、
または全部について所定の閾値を定め、測定した
心電波形の各々のQRS部分の特徴量が閾値より
大きいか否かを判断する。
電波形のQRS部分の幅の指標であり、不整脈の
判断に有意なものである。これは、QRS部分の
面積AQRSをQRS部分の振幅SQRSで割ることに
より求められる。すなわち、TIQRS＝AQRS／
SQRSで定義される。心電波形の各々のQRS部分
についてそれが正常か、異常（不整脈）かを判断
するためには、以上の３つの特徴量のいずれか、
または全部について所定の閾値を定め、測定した
心電波形の各々のQRS部分の特徴量が閾値より
大きいか否かを判断する。
以上のような、QRS部分の存在の検出のため
の閾値TQRSと、各々のQRS部分についてそれ
が正常か、異常（不整脈）かを判断するための３
つの特徴量の閾値TAQRS、TSQRS、TTIQRS
について、ステツプ4010においては、これらの初
期値をリアルタイムアナライザ１のRAM１０７
に設定する。
の閾値TQRSと、各々のQRS部分についてそれ
が正常か、異常（不整脈）かを判断するための３
つの特徴量の閾値TAQRS、TSQRS、TTIQRS
について、ステツプ4010においては、これらの初
期値をリアルタイムアナライザ１のRAM１０７
に設定する。
次にステツプ4020において、被検者の心電波形
を所定の時間、例えば１〜３分、好ましくは５分
位測定し、リアルタイムアナライザ１を通してレ
ポートジエネレータ２に収集する。
を所定の時間、例えば１〜３分、好ましくは５分
位測定し、リアルタイムアナライザ１を通してレ
ポートジエネレータ２に収集する。
次にステツプ4030において、測定された心電波
形について、QRS部のＲ頂点の検出および不整
脈の検出を行う。Ｒ頂点の検出は、前述のように
第２図のQRS検出部１２において、心電波形の
微分波形の絶対値DECGが、QRS閾値記憶部１
３から読み出された閾値TQRSを越えているか否
かにより判定し、DECG＞TQRSの場合にＲ頂点
が存在すると判断する。
形について、QRS部のＲ頂点の検出および不整
脈の検出を行う。Ｒ頂点の検出は、前述のように
第２図のQRS検出部１２において、心電波形の
微分波形の絶対値DECGが、QRS閾値記憶部１
３から読み出された閾値TQRSを越えているか否
かにより判定し、DECG＞TQRSの場合にＲ頂点
が存在すると判断する。
また、不整脈の検出は、波形判定部１４におい
て、測定した心電波形の各QRS部分の特徴量
AQRS、SQRS、TIQRSを算出し、これらを特
徴量閾値記憶部１５に初期設定した閾値
TAQRS、TSQRS、TTIQRSと比較する。
AQRSが閾値TAQRSより大きいもの、SQRSが
閾値TSQRSより高いもの、TIQRSが閾値
TTIQRSよりも広いものを不整脈（VPB）とし、
そうでないものを正常の波形（Normal）と判定
する。
て、測定した心電波形の各QRS部分の特徴量
AQRS、SQRS、TIQRSを算出し、これらを特
徴量閾値記憶部１５に初期設定した閾値
TAQRS、TSQRS、TTIQRSと比較する。
AQRSが閾値TAQRSより大きいもの、SQRSが
閾値TSQRSより高いもの、TIQRSが閾値
TTIQRSよりも広いものを不整脈（VPB）とし、
そうでないものを正常の波形（Normal）と判定
する。
ステツプ4040において、第１２図に示すよう
に、収集された心電波形と検出されたＲ頂点およ
び不整脈（VPB）の指示を重複させてデイスプ
レイユニツト２０５に表示させる。同図におい
て、三角印はＲ頂点、記号Ｎは正常波形
（Normal）、記号Ｖは不整脈（VPB）をそれぞれ
表す。
に、収集された心電波形と検出されたＲ頂点およ
び不整脈（VPB）の指示を重複させてデイスプ
レイユニツト２０５に表示させる。同図におい
て、三角印はＲ頂点、記号Ｎは正常波形
（Normal）、記号Ｖは不整脈（VPB）をそれぞれ
表す。
ステツプ4050において、検査者はデイスプレイ
ユニツト２０５に表示された第１２図のような測
定された心電波形および心電波形につけられたＲ
頂点のマークを見て、このマークが正しく付けら
れているか否かを確認する。
ユニツト２０５に表示された第１２図のような測
定された心電波形および心電波形につけられたＲ
頂点のマークを見て、このマークが正しく付けら
れているか否かを確認する。
例えば第１６図に示すように雑音ＺをＲ頂点と
判定している場合がある。これは初期設定された
閾値TQRSが低すぎることにより生じる。このよ
うな部分を見つけた場合にはライトペンまたはマ
ウス等によりこの部分を指示し、誤判定の指示と
して例えばキーボードユニツト２０６のErrorキ
ーを押す。
判定している場合がある。これは初期設定された
閾値TQRSが低すぎることにより生じる。このよ
うな部分を見つけた場合にはライトペンまたはマ
ウス等によりこの部分を指示し、誤判定の指示と
して例えばキーボードユニツト２０６のErrorキ
ーを押す。
また、第１７図に示すようにＲ頂点であるにも
かかわらず、Ｒ頂点として検出されなかつた部分
Ｙが生じることがある。これは初期設定された閾
値TQRSが高すぎることにより生じる。このよう
な部分を見つけた場合にも、ライトペンまたはマ
ウス等によりこの部分を指示し、Ｒ頂点の指示と
して例えばキーボードユニツト２０６のＲキーを
押す。
かかわらず、Ｒ頂点として検出されなかつた部分
Ｙが生じることがある。これは初期設定された閾
値TQRSが高すぎることにより生じる。このよう
な部分を見つけた場合にも、ライトペンまたはマ
ウス等によりこの部分を指示し、Ｒ頂点の指示と
して例えばキーボードユニツト２０６のＲキーを
押す。
ステツプ4060では、ステツプ4050において行わ
れた作業により修正された結果に基づいてTQRS
の再設定を行う。すなわち、QRS閾値設定部２
５は、ライトペンまたはマウス等により指示され
修正された後のＲ頂点のうち微分波形の絶対値
X1，X2の最小のものをあらたな閾値TQRSと
し、入出力部２１を通してリアルタイムアナライ
ザ１に送る。これによりQRS閾値記憶部１３に
記憶されていた、一般的な値により設定されたＲ
頂点検出のための閾値TQRSは、その被検者の個
人的特徴を考慮した閾値TQRSに修正される。
れた作業により修正された結果に基づいてTQRS
の再設定を行う。すなわち、QRS閾値設定部２
５は、ライトペンまたはマウス等により指示され
修正された後のＲ頂点のうち微分波形の絶対値
X1，X2の最小のものをあらたな閾値TQRSと
し、入出力部２１を通してリアルタイムアナライ
ザ１に送る。これによりQRS閾値記憶部１３に
記憶されていた、一般的な値により設定されたＲ
頂点検出のための閾値TQRSは、その被検者の個
人的特徴を考慮した閾値TQRSに修正される。
次にステツプ4070において、検査者はデイスプ
レイユニツト２０５に表示された第１２図のよう
な測定された心電波形および心電波形のＲ頂点部
分が正常（Ｎ）か異常（Ｖ）かの表示を見て、こ
の表示が正しく付けられているか否かを確認す
る。
レイユニツト２０５に表示された第１２図のよう
な測定された心電波形および心電波形のＲ頂点部
分が正常（Ｎ）か異常（Ｖ）かの表示を見て、こ
の表示が正しく付けられているか否かを確認す
る。
例えば第１８図に示すように正常の波形を不整
脈VPBと判定している部分NVを見つけた場合に
は、ライトペンまたはマウス等によりこの部分を
指示し、正常波形の指示として例えばキーボード
ユニツト２０６のNormalキーを押す。
脈VPBと判定している部分NVを見つけた場合に
は、ライトペンまたはマウス等によりこの部分を
指示し、正常波形の指示として例えばキーボード
ユニツト２０６のNormalキーを押す。
また、第１９図に示すように不整脈VPBであ
るにもかかわらず、正常Ｎと判定している部分
VNを見つけた場合にも、ライトペンまたはマウ
ス等によりこの部分を指示し、不整脈の指示とし
て例えばキーボードユニツト２０６のVPBキー
を押す。
るにもかかわらず、正常Ｎと判定している部分
VNを見つけた場合にも、ライトペンまたはマウ
ス等によりこの部分を指示し、不整脈の指示とし
て例えばキーボードユニツト２０６のVPBキー
を押す。
ステツプ4080では、ステツプ4070において行わ
れた作業により修正された結果に基づいて、正常
（Normal）および不整脈（VPB）の波形を分析
する。すなわち、検査者によつて判定された個々
の正常（Normal）および不整脈（VPB）の波形
を分析することにより、被検者の個人的な特徴を
学習する。
れた作業により修正された結果に基づいて、正常
（Normal）および不整脈（VPB）の波形を分析
する。すなわち、検査者によつて判定された個々
の正常（Normal）および不整脈（VPB）の波形
を分析することにより、被検者の個人的な特徴を
学習する。
波形の分析は、特徴量計測部２６において、検
査者によつて判定されたNormalおよびVPBの
個々の波形について、前記のQRS特徴量である
AQRS、SQRSおよびTIQRSを前記の方法で測
定する。すなわち、QRS部分の面積AQRSは、
Ｒ頂点の前後の所定の時間幅（基線区間Ｂ−B′）
内において、心電波形の絶対値を積分することに
より求め、QRS部分の振幅SQRSは、基線区間Ｂ
−B′における心電波形の最大値Ｍと最小値Ｎを
求め、これらの差Ｍ−Ｎの絶対値を算出して求
め、QRS部分のタイムインデツクスTIQRSは、
QRS部分の面積AQRSをQRS部分の振幅SQRSで
割ることにより求める。
査者によつて判定されたNormalおよびVPBの
個々の波形について、前記のQRS特徴量である
AQRS、SQRSおよびTIQRSを前記の方法で測
定する。すなわち、QRS部分の面積AQRSは、
Ｒ頂点の前後の所定の時間幅（基線区間Ｂ−B′）
内において、心電波形の絶対値を積分することに
より求め、QRS部分の振幅SQRSは、基線区間Ｂ
−B′における心電波形の最大値Ｍと最小値Ｎを
求め、これらの差Ｍ−Ｎの絶対値を算出して求
め、QRS部分のタイムインデツクスTIQRSは、
QRS部分の面積AQRSをQRS部分の振幅SQRSで
割ることにより求める。
ステツプ4090では、以上のようにして個々の波
形について測定した特徴量を、特徴量ヒストグラ
ム作成部２７において、正常波形Normal、異常
波形VPBごとにヒストグラムを作成する。作成
されたヒストグラムの例を第２０図ａ〜ｃに示
す。
形について測定した特徴量を、特徴量ヒストグラ
ム作成部２７において、正常波形Normal、異常
波形VPBごとにヒストグラムを作成する。作成
されたヒストグラムの例を第２０図ａ〜ｃに示
す。
第２０図ａはQRS部分の面積AQRSの値のヒ
ストグラムであり、正常Normalの波形はAQRS
値の小さい部分に、異常VPBの波形はAQRS値
の大きい部分に分布し、正常Normalおよび異常
VPBの波形はそれぞれ特定の値を中心としてそ
の上下に対称に分布している。このヒストグラム
では正常Normalおよび異常VPBの波形のAQRS
値は重なる部分があり、AQRSがこの部分の値の
場合には正常か異常かの判定が難しい。
ストグラムであり、正常Normalの波形はAQRS
値の小さい部分に、異常VPBの波形はAQRS値
の大きい部分に分布し、正常Normalおよび異常
VPBの波形はそれぞれ特定の値を中心としてそ
の上下に対称に分布している。このヒストグラム
では正常Normalおよび異常VPBの波形のAQRS
値は重なる部分があり、AQRSがこの部分の値の
場合には正常か異常かの判定が難しい。
第２０図ｂはQRS部分の振幅SQRSの値のヒス
トグラムであり、正常Normalの波形はSQRS値
の小さい部分に、異常VPBの波形はSQRS値の
大きい部分に分布し、正常Normalおよび異常
VPBの波形はそれぞれ特定の値を中心としてそ
の上下に対称に分布している。このヒストグラム
においても、正常Normalおよび異常VPBの波形
のSQRS値は重なる部分があり、SQRSがこの部
分の値の場合には正常か異常かの判定が難しい。
トグラムであり、正常Normalの波形はSQRS値
の小さい部分に、異常VPBの波形はSQRS値の
大きい部分に分布し、正常Normalおよび異常
VPBの波形はそれぞれ特定の値を中心としてそ
の上下に対称に分布している。このヒストグラム
においても、正常Normalおよび異常VPBの波形
のSQRS値は重なる部分があり、SQRSがこの部
分の値の場合には正常か異常かの判定が難しい。
第２０図ｃはQRS部分のタイムインデツクス
TIQRSの値のヒストグラムであり、正常Normal
の波形はTIQRS値の小さい部分に、異常VPBの
波形はTIQRS値の大きい部分に分布し、正常
Normalおよび異常VPBの波形はそれぞれ特定の
値を中心としてその上下に対称に分布している。
このヒストグラムの場合には、正常Normalおよ
び異常VPBの波形のTIQRS値は重なる部分がな
く、完全に分離されているから、TIQRS値によ
つて正常か異常かの判定を行うことが容易であ
る。
TIQRSの値のヒストグラムであり、正常Normal
の波形はTIQRS値の小さい部分に、異常VPBの
波形はTIQRS値の大きい部分に分布し、正常
Normalおよび異常VPBの波形はそれぞれ特定の
値を中心としてその上下に対称に分布している。
このヒストグラムの場合には、正常Normalおよ
び異常VPBの波形のTIQRS値は重なる部分がな
く、完全に分離されているから、TIQRS値によ
つて正常か異常かの判定を行うことが容易であ
る。
ステツプ4100では、以上のように作成した３つ
の特徴量のヒストグラムから、各々の特徴量の信
頼度を測定し、クラス別に区別する。
の特徴量のヒストグラムから、各々の特徴量の信
頼度を測定し、クラス別に区別する。
信頼度（ACC）は０〜４の５段階で表し、次
のように定める。
のように定める。
(1) 信頼度（ACC）＝４
これは第２１図に示すように、QRS特徴量の
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値の範囲と異常VPBの波形が分
布する特徴量の値の範囲とが完全に分離している
場合である。すなわち、式 Nnax＜Vnio が成立する場合である。
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値の範囲と異常VPBの波形が分
布する特徴量の値の範囲とが完全に分離している
場合である。すなわち、式 Nnax＜Vnio が成立する場合である。
ただし、Nnaxは正常Normalの心電波形集団中
の特徴量の最大値、すなわち、Normal心電波形
の中で特徴量が最大の波形の特徴量である。ま
た、Vnioは異常VPBの心電波形集団中の特徴量
の最小値、すなわち、VPB心電波形の中で特徴
量が最小の波形の特徴量である。
の特徴量の最大値、すなわち、Normal心電波形
の中で特徴量が最大の波形の特徴量である。ま
た、Vnioは異常VPBの心電波形集団中の特徴量
の最小値、すなわち、VPB心電波形の中で特徴
量が最小の波形の特徴量である。
上記の式が成立する場合には、Normalの心電
波形集団中の特徴量の最大値よりも異常VPBの
心電波形集団中の特徴量の最小値が大きいから、
第２１図に示すようにNormalの心電波形集団と
VPBの心電波形集団とが完全に分離されている。
したがつて、この場合にはこの特徴量によつて
NormalとVPBとを完全に判別できるから、判別
の信頼度が高い。
波形集団中の特徴量の最大値よりも異常VPBの
心電波形集団中の特徴量の最小値が大きいから、
第２１図に示すようにNormalの心電波形集団と
VPBの心電波形集団とが完全に分離されている。
したがつて、この場合にはこの特徴量によつて
NormalとVPBとを完全に判別できるから、判別
の信頼度が高い。
なお、上記NnaxとVnioとの差が大きい程、
NormalとVPBとの判別能力が高いと推定され
る。
NormalとVPBとの判別能力が高いと推定され
る。
(2) 信頼度（ACC）＝３
これは第２２図に示すように、QRS特徴量の
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値と異常VPBの波形が分布する
特徴量の値とが若干重複している場合である。す
なわち、式 Ｎ＋2σ＜Vnio≦Nnax が成立する場合である。
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値と異常VPBの波形が分布する
特徴量の値とが若干重複している場合である。す
なわち、式 Ｎ＋2σ＜Vnio≦Nnax が成立する場合である。
ただし、Ｎは正常Normalの心電波形集団の特
徴量の平均値、σは正常Normalの心電波形集団
の特徴量の標準偏差である。したがつて、この式
が成立する場合は、VPBの心電波形集団の最小
値VnioがNormalの心電波形集団の最大値Nnax以
下であるから、VPBの心電波形集団がNormalの
心電波形集団と一部重複し、VPBの心電波形集
団の最小値VnioがＮ＋2σよりも大きいから、重複
する部分は僅かである。
徴量の平均値、σは正常Normalの心電波形集団
の特徴量の標準偏差である。したがつて、この式
が成立する場合は、VPBの心電波形集団の最小
値VnioがNormalの心電波形集団の最大値Nnax以
下であるから、VPBの心電波形集団がNormalの
心電波形集団と一部重複し、VPBの心電波形集
団の最小値VnioがＮ＋2σよりも大きいから、重複
する部分は僅かである。
Normalの心電波形の特徴量が正規分布である
とすると、Normalの心電波形はＮ＋2σとＮ−2σ
の間にその98％が含まれることになる。したがつ
て、VPBの心電波形集団がNormalの心電波形集
団と重複する部分はNormalの心電波形集団の１
％未満であるから、NormalとVPBとの判別はこ
のわずかの重複部分を除いて可能であり、判別の
信頼性はかなり高い。
とすると、Normalの心電波形はＮ＋2σとＮ−2σ
の間にその98％が含まれることになる。したがつ
て、VPBの心電波形集団がNormalの心電波形集
団と重複する部分はNormalの心電波形集団の１
％未満であるから、NormalとVPBとの判別はこ
のわずかの重複部分を除いて可能であり、判別の
信頼性はかなり高い。
(3) 信頼度（ACC）＝２
これは第２３図に示すように、QRS特徴量の
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値と異常VPBの波形が分布する
特徴量の値との重複が上記信頼度３の場合よりも
多い場合である。
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値と異常VPBの波形が分布する
特徴量の値との重複が上記信頼度３の場合よりも
多い場合である。
すなわち、式
Ｎ＋σ＜Vnio≦Ｎ＋2σ
が成立する場合である。
この式が成立する場合は、VPBの心電波形集
団の最小値Vnioが上記信頼度３の場合よりもさら
に小さく、Normalの心電波形集団のＮ＋σとＮ
＋2σとの間にある。したがつて、上記信頼度３
の場合よりも重複する部分が多くなり、判別の信
頼性は低くなる。
団の最小値Vnioが上記信頼度３の場合よりもさら
に小さく、Normalの心電波形集団のＮ＋σとＮ
＋2σとの間にある。したがつて、上記信頼度３
の場合よりも重複する部分が多くなり、判別の信
頼性は低くなる。
(4) 信頼度（ACC）＝１
これは第２４図に示すように、QRS特徴量の
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値と異常VPBの波形が分布する
特徴量の値との重複が非常に多い場合である。
ヒストグラムにおいて、正常Normalの波形が分
布する特徴量の値と異常VPBの波形が分布する
特徴量の値との重複が非常に多い場合である。
すなわち、式
Vnio≦Ｎ＋σ
が成立する場合である。
この式が成立する場合は、VPBの心電波形集
団の最小値Vnioが上記信頼度３の場合よりもさら
に小さく、VPBの心電波形集団は大部分が
Normalの心電波形集団と重なるから、判別の信
頼性は非常に低い。
団の最小値Vnioが上記信頼度３の場合よりもさら
に小さく、VPBの心電波形集団は大部分が
Normalの心電波形集団と重なるから、判別の信
頼性は非常に低い。
(5) 信頼度（ACC）＝０
これは第２５図に示すように、正常Normalの
心電波形集団のみが存在し、異常VPBの心電波
形集団が存在しない場合である。
心電波形集団のみが存在し、異常VPBの心電波
形集団が存在しない場合である。
すなわち、学習のために測定した心電波形が全
て正常Normalで、異常VPBの心電波形が出現し
なかつた場合である。この場合にはNormalの集
団の分布のみが測定可能であり、VPBの集団の
特徴量は得られないから、NormalとVPBとの判
別は非常に困難である。
て正常Normalで、異常VPBの心電波形が出現し
なかつた場合である。この場合にはNormalの集
団の分布のみが測定可能であり、VPBの集団の
特徴量は得られないから、NormalとVPBとの判
別は非常に困難である。
以上のように、各々の特徴量の信頼度（ACC）
は、Normalの心電波形集団とVPBの心電波形集
団との分布の重複の度合で決定されるものであ
る。上記の信頼度の判断において、Normalの集
団の分布はそれぞれ正規分布と考えられるので、
Normalの集団の平均値Ｎおよび標準偏差σを判
定に用いた。しかし、VPBの集団の分布は必ず
しも正規分布ではなく、分布集団が複数に分かれ
ることもあるので、VPBの集団の平均値および
標準偏差は判定に使用せず、最大値Vnax、最小
値Vnioを使用して判定することとした。
は、Normalの心電波形集団とVPBの心電波形集
団との分布の重複の度合で決定されるものであ
る。上記の信頼度の判断において、Normalの集
団の分布はそれぞれ正規分布と考えられるので、
Normalの集団の平均値Ｎおよび標準偏差σを判
定に用いた。しかし、VPBの集団の分布は必ず
しも正規分布ではなく、分布集団が複数に分かれ
ることもあるので、VPBの集団の平均値および
標準偏差は判定に使用せず、最大値Vnax、最小
値Vnioを使用して判定することとした。
以上のようにして３つのQRS特徴量AQRS、
SQRS、TIQRSの信頼度をそれぞれ測定する。
例えば第２０図ａ〜ｃに示す３つのQRS特徴量
AQRS、SQRS、TIQRSのヒストグラムの場合
には、特徴量TIQRSは信頼度（ACC）＝４、特
徴量AQRSおよびSQRSは各々信頼度（ACC）＝
３となる。
SQRS、TIQRSの信頼度をそれぞれ測定する。
例えば第２０図ａ〜ｃに示す３つのQRS特徴量
AQRS、SQRS、TIQRSのヒストグラムの場合
には、特徴量TIQRSは信頼度（ACC）＝４、特
徴量AQRSおよびSQRSは各々信頼度（ACC）＝
３となる。
次にステツプ4110において、３つの特徴量の中
で一番信頼度の高い特徴量を決定し、この特徴量
を不整脈解析の特徴量として選択する。これは特
徴量選択部２８において行われる。すなわち、ス
テツプ4100において３つの特徴量にはそれぞれ信
頼度が付与されているから、信頼度の大きい順に
不整脈診断の際、判定に優先度をつける。上記の
第２０図ａ〜ｃに示す３つのQRS特徴量AQRS、
SQRS、TIQRSの場合には、信頼度（ACC）＝４
とされた特徴量TIQRSを不整脈解析の特徴量と
して採用する。
で一番信頼度の高い特徴量を決定し、この特徴量
を不整脈解析の特徴量として選択する。これは特
徴量選択部２８において行われる。すなわち、ス
テツプ4100において３つの特徴量にはそれぞれ信
頼度が付与されているから、信頼度の大きい順に
不整脈診断の際、判定に優先度をつける。上記の
第２０図ａ〜ｃに示す３つのQRS特徴量AQRS、
SQRS、TIQRSの場合には、信頼度（ACC）＝４
とされた特徴量TIQRSを不整脈解析の特徴量と
して採用する。
なお、各特徴量の信頼度が同一クラスの場合に
は、その同一クラスの信頼度の中での信頼度の差
を次のようにして判定する。
は、その同一クラスの信頼度の中での信頼度の差
を次のようにして判定する。
まず、特徴量がともに信頼度（ACC）＝４で同
一の場合には、Vnio−Nnaxの値の大きい方の特
徴量を選択する。すなわち、この場合には第２１
図に示すように、Normalの心電波形集団とVPB
の心電波形集団とが重複することなく完全に分離
されているから、その分離の程度の大きい方を選
択する。VPBの心電波形集団の特徴量の最小値
VnioとNormalの心電波形集団の特徴量の最大値
NnaxとはVnio＞Nnaxであるから、その差Vnio−
Nnaxは常に正であり、この差が大きいほど分離
度が高いから、信頼度が高い。
一の場合には、Vnio−Nnaxの値の大きい方の特
徴量を選択する。すなわち、この場合には第２１
図に示すように、Normalの心電波形集団とVPB
の心電波形集団とが重複することなく完全に分離
されているから、その分離の程度の大きい方を選
択する。VPBの心電波形集団の特徴量の最小値
VnioとNormalの心電波形集団の特徴量の最大値
NnaxとはVnio＞Nnaxであるから、その差Vnio−
Nnaxは常に正であり、この差が大きいほど分離
度が高いから、信頼度が高い。
特徴量がともに信頼度（ACC）＝３で同一の場
合には、Vnio−（Ｎ＋2σ）の値の大きい方の特徴
量を選択する。すなわち、この場合には第２２図
に示すように、Normalの心電波形集団とVPBの
心電波形集団とがわずかに重複しているが、その
重複している部分の少ない方を選択する。Vnio＞
Ｎ＋2σであるから、Vnio−（Ｎ＋2σ）は常に正で
あり、この値が大きいほど重複部分が少ないか
ら、信頼度が高い。
合には、Vnio−（Ｎ＋2σ）の値の大きい方の特徴
量を選択する。すなわち、この場合には第２２図
に示すように、Normalの心電波形集団とVPBの
心電波形集団とがわずかに重複しているが、その
重複している部分の少ない方を選択する。Vnio＞
Ｎ＋2σであるから、Vnio−（Ｎ＋2σ）は常に正で
あり、この値が大きいほど重複部分が少ないか
ら、信頼度が高い。
特徴量がともに信頼度（ACC）＝２で同一の場
合には、Vnio−（Ｎ＋σ）の値の大きい方の特徴
量を選択する。すなわち、この場合にも第２３図
に示すように、Normalの心電波形集団とVPBの
心電波形集団とが重複しているが、その重複して
いる部分の少ない方を選択する。Vnio＞Ｎ＋σで
あるから、Vnio−（Ｎ＋σ）は常に正であり、こ
の値が大きいほど重複部分が少ないから、信頼度
が高い。
合には、Vnio−（Ｎ＋σ）の値の大きい方の特徴
量を選択する。すなわち、この場合にも第２３図
に示すように、Normalの心電波形集団とVPBの
心電波形集団とが重複しているが、その重複して
いる部分の少ない方を選択する。Vnio＞Ｎ＋σで
あるから、Vnio−（Ｎ＋σ）は常に正であり、こ
の値が大きいほど重複部分が少ないから、信頼度
が高い。
特徴量がともに信頼度（ACC）＝１で同一の場
合には、（Ｎ＋σ）−Vnioの値の小さい方の特徴量
を選択する。すなわち、この場合にも第２４図に
示すようにNormalの心電波形集団とVPBの心電
波形集団とが重複しているが、その重複している
部分の少ない方を選択する。（Ｎ＋σ）＞Vnioであ
るから、（Ｎ＋σ）−Vnioは常に正であり、この値
が小さいほど重複部分が少ないから、信頼度が高
い。
合には、（Ｎ＋σ）−Vnioの値の小さい方の特徴量
を選択する。すなわち、この場合にも第２４図に
示すようにNormalの心電波形集団とVPBの心電
波形集団とが重複しているが、その重複している
部分の少ない方を選択する。（Ｎ＋σ）＞Vnioであ
るから、（Ｎ＋σ）−Vnioは常に正であり、この値
が小さいほど重複部分が少ないから、信頼度が高
い。
特徴量がともに信頼度（ACC）＝０で同一の場
合には、TIQRS、AQRS、SQRSの優先順位で
特徴量を選択する。この場合には心電波形の測定
時にNormalの心電波形集団のみが出現し、VPB
の心電波形集団が出現していないから、３つの特
徴量のいずれのヒストグラムがNormalの心電波
形集団とVPBの心電波形集団との分離が良いか
を判断することができない。
合には、TIQRS、AQRS、SQRSの優先順位で
特徴量を選択する。この場合には心電波形の測定
時にNormalの心電波形集団のみが出現し、VPB
の心電波形集団が出現していないから、３つの特
徴量のいずれのヒストグラムがNormalの心電波
形集団とVPBの心電波形集団との分離が良いか
を判断することができない。
したがつて測定された心電波形の特徴量のヒス
トグラムからはNormalの心電波形とVPBの心電
波形との判定を行うために、３つの特徴量のいず
れが最適かを判断することができない。このよう
に被検者個人の特徴により判定に適した特徴量を
選択することができないので、この場合には一般
的な基準により、上記のような順に特徴量を選択
する。
トグラムからはNormalの心電波形とVPBの心電
波形との判定を行うために、３つの特徴量のいず
れが最適かを判断することができない。このよう
に被検者個人の特徴により判定に適した特徴量を
選択することができないので、この場合には一般
的な基準により、上記のような順に特徴量を選択
する。
一般的には、NormalとVPBとの判定を行う特
徴量として、TIQRSが最も適しており、AQRS、
SQRSの順でこれに次ぐ。
徴量として、TIQRSが最も適しており、AQRS、
SQRSの順でこれに次ぐ。
以上のようにして最も信頼度の高いQRS特徴
量を選択した後、ステツプ4120において、選択さ
れ採用されたQRS特徴量のNormalとVPBとを
区別する閾値TXQRSを次に述べる方法により設
定する。なお、閾値TXQRSは、選択されたQRS
特徴量がAQRSの場合にはその閾値TAQRS、選
択されたQRS特徴量がSQRSの場合にはその閾値
TSQRS、選択されたQRS特徴量がTIQRSの場
合にはその閾値TTIQRSを示す。
量を選択した後、ステツプ4120において、選択さ
れ採用されたQRS特徴量のNormalとVPBとを
区別する閾値TXQRSを次に述べる方法により設
定する。なお、閾値TXQRSは、選択されたQRS
特徴量がAQRSの場合にはその閾値TAQRS、選
択されたQRS特徴量がSQRSの場合にはその閾値
TSQRS、選択されたQRS特徴量がTIQRSの場
合にはその閾値TTIQRSを示す。
閾値TXQRSは第２６図に示すように、信頼度
別に次のように設定する。
別に次のように設定する。
信頼度（ACC）＝４の場合には、式
TXQRS＝（2Nnax＋Vnio）／３
により設定する。この場合には、Normalの波形
集団とVPBの波形集団とが分離されているから、
Normalの波形集団の最大値NnaxとVPBの波形
集団の最小値Vnioとの間に閾値TXQRSを設定
し、後に行われる24時間のリアルタイム解析にお
いてVPBの波形の見落しを少なくするため、
NnaxとVnioとの中間よりもNnax寄りに閾値
TXQRSを設定する。
集団とVPBの波形集団とが分離されているから、
Normalの波形集団の最大値NnaxとVPBの波形
集団の最小値Vnioとの間に閾値TXQRSを設定
し、後に行われる24時間のリアルタイム解析にお
いてVPBの波形の見落しを少なくするため、
NnaxとVnioとの中間よりもNnax寄りに閾値
TXQRSを設定する。
信頼度（ACC）＝３の場合には、式
TXQRS＝Ｎ＋2σ
により設定する。この場合には、Normalの波形
集団とVPBの波形集団とが重複しているから、
重複部分をVPBと判定してVPBの見落しをなく
すため、Ｎ＋2σに閾値TXQRSを設定する。
集団とVPBの波形集団とが重複しているから、
重複部分をVPBと判定してVPBの見落しをなく
すため、Ｎ＋2σに閾値TXQRSを設定する。
信頼度（ACC）＝２の場合には、式
TXQRS＝２＋σ
により設定する。この場合には、上記信頼度
（ACC）＝３の場合と同様に、重複部分をVPBと
判定してVPBの見落しをなくすため、Ｎ＋σに
閾値TXQRSを設定する。
（ACC）＝３の場合と同様に、重複部分をVPBと
判定してVPBの見落しをなくすため、Ｎ＋σに
閾値TXQRSを設定する。
信頼度（ACC）＝１の場合には、式
TXQRS＝Ｎ＋σ
により設定する。この場合には、上記の場合と同
様にVPBの見落しをなくそうとすると、Ｎに閾
値TXQRSを設定することになるが、これでは
Normalの多くをVPBと判定してしまうため、上
記信頼度（ACC）＝２の場合と同様に、Ｎ＋σに
閾値TXQRSを設定する。
様にVPBの見落しをなくそうとすると、Ｎに閾
値TXQRSを設定することになるが、これでは
Normalの多くをVPBと判定してしまうため、上
記信頼度（ACC）＝２の場合と同様に、Ｎ＋σに
閾値TXQRSを設定する。
信頼度（ACC）＝０の場合には、式
TXQRS＝Ｎ＋2σ
により設定する。この場合には、VPBの波形集
団が測定されていないから、一般的な基準により
Ｎ＋2σに閾値TXQRSを設定する。
団が測定されていないから、一般的な基準により
Ｎ＋2σに閾値TXQRSを設定する。
これらの閾値の設定は特徴量閾値設定部２９に
おいて行われる。
おいて行われる。
以上のようなステツプ4000のプロセスにより、
被検者個人の心電波形の特徴を考慮して、
NormalとVPBとを判定するための最適の特徴量
の選択、その特徴量の閾値の決定が行われる。
被検者個人の心電波形の特徴を考慮して、
NormalとVPBとを判定するための最適の特徴量
の選択、その特徴量の閾値の決定が行われる。
第９図のフローチヤートに戻つて、ステツプ
5000において、リアルタイムアナライザ１をレポ
ートジエネレータ２から分離し、長時間心電計測
を行うため、被検者の身体に装着する。
5000において、リアルタイムアナライザ１をレポ
ートジエネレータ２から分離し、長時間心電計測
を行うため、被検者の身体に装着する。
ステツプ6000において、第５図に示すように被
検者はリアルタイムアナライザ１を日常生活下で
例えば24時間携帯し、長時間心電計測を行う。
検者はリアルタイムアナライザ１を日常生活下で
例えば24時間携帯し、長時間心電計測を行う。
リアルタイムアナライザ１は、入力された心電
波形からまず、QRS検出部１２においてQRS部
分を検出する。すなわち、前述のように心電波形
の微分波形の絶対値が前記の学習された閾値
TQRSを越える部分があつた場合に、その部分の
心電波形の最大値の部分をＲ頂点と認識し、この
Ｒ頂点の前後の所定の時間幅の心電波形をQRS
部分と認識する。
波形からまず、QRS検出部１２においてQRS部
分を検出する。すなわち、前述のように心電波形
の微分波形の絶対値が前記の学習された閾値
TQRSを越える部分があつた場合に、その部分の
心電波形の最大値の部分をＲ頂点と認識し、この
Ｒ頂点の前後の所定の時間幅の心電波形をQRS
部分と認識する。
次に波形判定部１４において、入力された心電
波形のQRS部分の特徴量を測定し、前記の学習
プロセスで選択された特徴量の学習された閾値に
基づいて心電波形の解析を実時間で行う。すなわ
ち、学習により設定された特徴量の閾値を基にし
て正常Normalか、異常VPBかを判定する。
波形のQRS部分の特徴量を測定し、前記の学習
プロセスで選択された特徴量の学習された閾値に
基づいて心電波形の解析を実時間で行う。すなわ
ち、学習により設定された特徴量の閾値を基にし
て正常Normalか、異常VPBかを判定する。
これらの解析プログラムはリアルタイムアナラ
イザ１のROM１０６およびRAM１０７に格納
されており、CPU１０５はROM１０６および
RAM１０７からこの解析プログラムを読み出出
して上記の解析を行う。解析により不整脈VPB
と判定されたQRS部分については、CPU１０５
は例えばその異常波形判定およびこの波形の検出
時刻をRAM１０７に記憶する。
イザ１のROM１０６およびRAM１０７に格納
されており、CPU１０５はROM１０６および
RAM１０７からこの解析プログラムを読み出出
して上記の解析を行う。解析により不整脈VPB
と判定されたQRS部分については、CPU１０５
は例えばその異常波形判定およびこの波形の検出
時刻をRAM１０７に記憶する。
このようにして、24時間にわたつて入力された
心電波形を実時間で解析し、正常か異常かの判断
を行うとともに、異常と判断した部分については
後に医師が確認できるように、その波形を記憶す
る。
心電波形を実時間で解析し、正常か異常かの判断
を行うとともに、異常と判断した部分については
後に医師が確認できるように、その波形を記憶す
る。
リアルタイムアナライザ１はまた、ROM１０
６およびRAM１０７に格納された解析プログラ
ムに従い、被検者の心拍数の時間的な変化を測定
し、そのデータをRAM１０７に記憶する。
６およびRAM１０７に格納された解析プログラ
ムに従い、被検者の心拍数の時間的な変化を測定
し、そのデータをRAM１０７に記憶する。
24時間の長時間心電計測および実時間解析等が
終了した後、ステツプ7000において、被検者はリ
アルタイムアナライザ１を身体から外す。この
時、心電用電極１０１も被検者の身体から外す。
そしてリアルタイムアナライザ１をレポートジエ
ネレータ２と接続する。
終了した後、ステツプ7000において、被検者はリ
アルタイムアナライザ１を身体から外す。この
時、心電用電極１０１も被検者の身体から外す。
そしてリアルタイムアナライザ１をレポートジエ
ネレータ２と接続する。
ステツプ8000では、レポートジエネレータ２は
リアルタイムアナライザ１からデータを受け取
り、解析結果のレポートを作成する。
リアルタイムアナライザ１からデータを受け取
り、解析結果のレポートを作成する。
解析結果のレポートは例えば、第２７図ａに示
すような心拍数の時間的な変化、第２７図ｂに示
すような異常波形VPBの出現した時刻、第２７
図ｃに示すような正常波形NormalのＲ−Ｒ間隔
のヒストグラム、第２７図ｄに示すような異常波
形VPBのＲ−Ｒ間隔のヒストグラム、第２７図
ｅに示すような異常波形そのものの他、図示しな
いが、Ｒ−Ｒ間隔のトレンドグラフ、異常波形
VPBの出現頻度、STトレンドグラフ等が有効で
ある。
すような心拍数の時間的な変化、第２７図ｂに示
すような異常波形VPBの出現した時刻、第２７
図ｃに示すような正常波形NormalのＲ−Ｒ間隔
のヒストグラム、第２７図ｄに示すような異常波
形VPBのＲ−Ｒ間隔のヒストグラム、第２７図
ｅに示すような異常波形そのものの他、図示しな
いが、Ｒ−Ｒ間隔のトレンドグラフ、異常波形
VPBの出現頻度、STトレンドグラフ等が有効で
ある。
これらのレポートはレポートジエネレータ２の
マイクロコンピユータユニツト２０４で作成さ
れ、デイスプレイユニツト２０５に表示される。
マイクロコンピユータユニツト２０４で作成さ
れ、デイスプレイユニツト２０５に表示される。
ステツプ9000では、レポートジエネレータ２で
作成されたレポート内容をデイスプレイユニツト
２０５に映し、これを検査者、例えば医師が見
て、診断を行い、次の必要な処置を決定する。
作成されたレポート内容をデイスプレイユニツト
２０５に映し、これを検査者、例えば医師が見
て、診断を行い、次の必要な処置を決定する。
ステツプ10000では、必要に応じてレポート内
容をマイクロコンピユータユニツト２０４からプ
リンタ２０７に送り、プリンタ２０７により印字
記録し、ハードコピーを得る。また、フロツピー
デイスクユニツト２０８のフロツピーデイスク２
０９またはハードデイスクユニツト２１０に記憶
させ、記録へ残す。
容をマイクロコンピユータユニツト２０４からプ
リンタ２０７に送り、プリンタ２０７により印字
記録し、ハードコピーを得る。また、フロツピー
デイスクユニツト２０８のフロツピーデイスク２
０９またはハードデイスクユニツト２１０に記憶
させ、記録へ残す。
以上のようなステツプにより、本実施例の装置
による長時間心電計測が終了する。
による長時間心電計測が終了する。
本実施例によれば、24時間の長時間心電記録を
行つている時に実時間で心電波形を解析してお
き、その結果を出力するから、長時間計測の後の
解析が容易である。すなわち、計測後に記録され
た磁気テープをすべて再生してこれを検査者が判
定する必要がなく、実時間解析の結果異常と判定
された波形のみが記憶されているので、これのみ
を検査者が確認して判定を行えばよい。
行つている時に実時間で心電波形を解析してお
き、その結果を出力するから、長時間計測の後の
解析が容易である。すなわち、計測後に記録され
た磁気テープをすべて再生してこれを検査者が判
定する必要がなく、実時間解析の結果異常と判定
された波形のみが記憶されているので、これのみ
を検査者が確認して判定を行えばよい。
しかも、長時間計測を行う前に被検者の心電波
形を所定の量、計測、解析し、この解析結果を検
査者が修正することによつて、被検者の個人的な
心電波形の特徴を学習し、これにより、リアルタ
イムアナライザに記憶される心電波形の判定基準
を修正してから長時間計測を行うから、長時間計
測において、被検者の個人的特徴に基づく誤判定
が少なくなる。したがつて、異常波形の見逃しや
正常波形を異常として記憶することが少なくな
り、実時間解析の結果の信頼性が向上する。
形を所定の量、計測、解析し、この解析結果を検
査者が修正することによつて、被検者の個人的な
心電波形の特徴を学習し、これにより、リアルタ
イムアナライザに記憶される心電波形の判定基準
を修正してから長時間計測を行うから、長時間計
測において、被検者の個人的特徴に基づく誤判定
が少なくなる。したがつて、異常波形の見逃しや
正常波形を異常として記憶することが少なくな
り、実時間解析の結果の信頼性が向上する。
なお、上記実施例においては、ステツプ4010に
おいて４つの閾値TQRS、TAQRS、TSQRS、
TTIQRSとして一般的なものを設定し、ステツ
プ4020において所定時間の計測を行い、ステツプ
4030においてQRSの検出、不整脈の判定を行つ
た後、ステツプ4040においてその結果をデイスプ
レイユニツト２０５に表示し、ステツプ4050にお
いて検査者が判定を修正しているが、４つの閾値
TQRS、TAQRS、TSQRS、TTIQRSをあらか
じめ設定せずに所定時間の計測を行つて波形をデ
イスプレイユニツト２０５に表示し、検査者が判
定した結果に基づいて初めて４つの閾値TQRS、
TAQRS、TSQRS、TTIQRSを設定するように
してもよい。
おいて４つの閾値TQRS、TAQRS、TSQRS、
TTIQRSとして一般的なものを設定し、ステツ
プ4020において所定時間の計測を行い、ステツプ
4030においてQRSの検出、不整脈の判定を行つ
た後、ステツプ4040においてその結果をデイスプ
レイユニツト２０５に表示し、ステツプ4050にお
いて検査者が判定を修正しているが、４つの閾値
TQRS、TAQRS、TSQRS、TTIQRSをあらか
じめ設定せずに所定時間の計測を行つて波形をデ
イスプレイユニツト２０５に表示し、検査者が判
定した結果に基づいて初めて４つの閾値TQRS、
TAQRS、TSQRS、TTIQRSを設定するように
してもよい。
次に、心電波形の解析を相関法（テンプレート
マツチング法）によつて行う実施例について説明
する。
マツチング法）によつて行う実施例について説明
する。
第３図ａ，ｂには、心電波形の解析を相関法
（テンプレートマツチング法）によつて行う装置
の一実施例の機能的なブロツク図が示されてい
る。
（テンプレートマツチング法）によつて行う装置
の一実施例の機能的なブロツク図が示されてい
る。
この実施例においては、テンプレート記憶部１
５ａおよび相関係数記憶部１５ｂが設けられ、波
形判定部１４に接続されている。テンプレート記
憶部１５ａは、入力心電信号のテンプレートマツ
チングを行うためのテンプレートが記憶され、相
関係数記憶部１５ｂはそのテンプレートマツチン
グにおいてマツチしたと判定する基準となる相関
係数が記憶される。
５ａおよび相関係数記憶部１５ｂが設けられ、波
形判定部１４に接続されている。テンプレート記
憶部１５ａは、入力心電信号のテンプレートマツ
チングを行うためのテンプレートが記憶され、相
関係数記憶部１５ｂはそのテンプレートマツチン
グにおいてマツチしたと判定する基準となる相関
係数が記憶される。
また、テンプレート設定部２９ａおよび相関係
数設定部２９ｂが設けられ、信号処理部２４およ
び入出力部２１に接続されている。テンプレート
設定部２９ａは、長時間計測の前に所定の時間計
測した心電波形からテンプレートマツチングに用
いるテンプレートを作成し、相関係数設定部２９
ｂはマツチングの判定のための相関係数を設定す
る。他の構成は、第２図ａ，ｂの実施例と同様で
ある。
数設定部２９ｂが設けられ、信号処理部２４およ
び入出力部２１に接続されている。テンプレート
設定部２９ａは、長時間計測の前に所定の時間計
測した心電波形からテンプレートマツチングに用
いるテンプレートを作成し、相関係数設定部２９
ｂはマツチングの判定のための相関係数を設定す
る。他の構成は、第２図ａ，ｂの実施例と同様で
ある。
第３図ａ，ｂの装置のハード構成は、第７図お
よび第８図に示すものと同一である。
よび第８図に示すものと同一である。
次にこの実施例の装置の動作を説明する。
第９図のステツプ1000〜10000に示す動作は、
前記の特徴量による解析を行う装置の場合と同様
であるから説明を省略する。第１１図のフローチ
ヤートにより学習プロセスについて説明する。
前記の特徴量による解析を行う装置の場合と同様
であるから説明を省略する。第１１図のフローチ
ヤートにより学習プロセスについて説明する。
まず、ステツプ4015において、心電波形の解析
を行うために、３つの閾値、TCR、TN、TQRS
をリアルタイムアナライザ１のRAM１０７に設
定する。TQRSは前述のようにQRS部分を検出
するための閾値である。ここで、TN、TQRSの
意味を明らかにするため、相関法について説明す
る。
を行うために、３つの閾値、TCR、TN、TQRS
をリアルタイムアナライザ１のRAM１０７に設
定する。TQRSは前述のようにQRS部分を検出
するための閾値である。ここで、TN、TQRSの
意味を明らかにするため、相関法について説明す
る。
相関法はテンプレートマツチング法ともよば
れ、心電波形のQRS部分についてひな形となる
波形であるテンプレート（鋳型）をあらかじめ所
定の数作成しておき、検出した心電波形のQRS
部分を各テンプレートと比較し、その類似性を相
関係数によつて評価し、どのテンプレートと相関
があるか、またはいずれのテンプレートとも相関
がないかを判断する。複数のテンプレートはあら
かじめそれぞれ正常波形か異常波形（不整脈）か
が判断されているから、相関のあつた（マツチし
た）テンプレートが正常か異常かにより、各
QRS部分が正常か異常かを判断するものである。
れ、心電波形のQRS部分についてひな形となる
波形であるテンプレート（鋳型）をあらかじめ所
定の数作成しておき、検出した心電波形のQRS
部分を各テンプレートと比較し、その類似性を相
関係数によつて評価し、どのテンプレートと相関
があるか、またはいずれのテンプレートとも相関
がないかを判断する。複数のテンプレートはあら
かじめそれぞれ正常波形か異常波形（不整脈）か
が判断されているから、相関のあつた（マツチし
た）テンプレートが正常か異常かにより、各
QRS部分が正常か異常かを判断するものである。
相関係数は次の式で定義される。
これはｉ番目のテンプレートTi（ｘ）に対する
QRS波形Ｆ（ｘ）の相関値である。X′はマツチの
ポイントであり、Ｄはテンプレートの幅である。
CORRiは０≦CORRi≦１の範囲の値となり、
CORRiの値が１に近いほどQRS波形Ｆ（ｘ）はテ
ンプレートTi（ｘ）に類似性があり、相関がある
とされる。通常は前述のQRS部のＲ頂点をマツ
チポイントとし、この点を中心に前後に一定の幅
Ｄを切り出して上記CORRiを求める。
QRS波形Ｆ（ｘ）の相関値である。X′はマツチの
ポイントであり、Ｄはテンプレートの幅である。
CORRiは０≦CORRi≦１の範囲の値となり、
CORRiの値が１に近いほどQRS波形Ｆ（ｘ）はテ
ンプレートTi（ｘ）に類似性があり、相関がある
とされる。通常は前述のQRS部のＲ頂点をマツ
チポイントとし、この点を中心に前後に一定の幅
Ｄを切り出して上記CORRiを求める。
例えば第２８図に示す入力信号Ｆ（ｘ）の各
QRS部分は、同図に示すようにそれぞれテンプ
レートTi（ｘ）のｉ＝１〜３と相関があるとされ
る。
QRS部分は、同図に示すようにそれぞれテンプ
レートTi（ｘ）のｉ＝１〜３と相関があるとされ
る。
前記の相関係数CORRiはベクトルを用いて次
のように表すこともできる。
のように表すこともできる。
CORRi＝Ti・Ｆ→／｜｜｜｜ (2)
ここでベクトルの次数はテンプレート幅に相当
する。この式からわかるように、相関係数は、２
つの波形ベクトルの内積をそれらのノルムで正規
化したものである。
する。この式からわかるように、相関係数は、２
つの波形ベクトルの内積をそれらのノルムで正規
化したものである。
マツチの判定、すなわちそのテンプレートと相
関があるか否かの判定は、CORRiが一定の閾値
TCR以上であるか否かにより行う。
関があるか否かの判定は、CORRiが一定の閾値
TCR以上であるか否かにより行う。
すなわち、CORRi＞TCR
がマツチの判定条件として挙げられる。
この式において、TCRの値を大きくすると分
離度が向上し、NormalとVPBの波形がかなり類
似する場合にも分離できるが、Normalに対し、
いくつもの微妙に異なるテンプレートを生成し、
多数のテンプレートを用意しなければならない。
したがつて、マツチの判定すなわち相関があるか
否かの判定のためのマツチ試行の回数が増え、実
時間解析を行う場合に解析処理が時間的に追いつ
かなくなる恐れがある。また、あらかじめ用意さ
れたテンプレートと相関のない波形が多く現れる
ことになるから、正常、異常の判定が十分にでき
ない。さらに、多数のテンプレートを記憶するた
め、メモリに大きなテンプレート領域を必要とす
る。
離度が向上し、NormalとVPBの波形がかなり類
似する場合にも分離できるが、Normalに対し、
いくつもの微妙に異なるテンプレートを生成し、
多数のテンプレートを用意しなければならない。
したがつて、マツチの判定すなわち相関があるか
否かの判定のためのマツチ試行の回数が増え、実
時間解析を行う場合に解析処理が時間的に追いつ
かなくなる恐れがある。また、あらかじめ用意さ
れたテンプレートと相関のない波形が多く現れる
ことになるから、正常、異常の判定が十分にでき
ない。さらに、多数のテンプレートを記憶するた
め、メモリに大きなテンプレート領域を必要とす
る。
したがつて閾値TCRは、Normal波形とVPB
波形を区別できる範囲で最も小さい値とする必要
がある。
波形を区別できる範囲で最も小さい値とする必要
がある。
また、全てのテンプレートについてCORRiを
求め、CORRi値が最大のテンプレートと相関が
あると判定することも考えられる。また、もしマ
ツチするテンプレートが存在しない場合にはその
入力波形をあらたなテンプレートとして登録する
必要がある。
求め、CORRi値が最大のテンプレートと相関が
あると判定することも考えられる。また、もしマ
ツチするテンプレートが存在しない場合にはその
入力波形をあらたなテンプレートとして登録する
必要がある。
次にテンプレートとの相関を判定する他の要素
であるノルムの差の割合DNORMについて説明
する。
であるノルムの差の割合DNORMについて説明
する。
前記の式(1)または(2)により入力波形とテンプレ
ートとの波形の相関の判定を行おうとすると、第
２９図に示すように見かけ上明らかに異なる
QRS波形をテンプレートとがマツチしてしまう
ことがある。
ートとの波形の相関の判定を行おうとすると、第
２９図に示すように見かけ上明らかに異なる
QRS波形をテンプレートとがマツチしてしまう
ことがある。
これは、波形の振幅方向（高さ方向）に拡大縮
小関係にある場合には、式(1)または(2)によつては
分離できないからである。すなわち、Ｆ→＝a.Ti
（ただしａはスカラ量であり、ａ＞０）の場合に
は式(2)によりCORRi＝１となるから分離できな
い。
小関係にある場合には、式(1)または(2)によつては
分離できないからである。すなわち、Ｆ→＝a.Ti
（ただしａはスカラ量であり、ａ＞０）の場合に
は式(2)によりCORRi＝１となるから分離できな
い。
そこでこのようなパターンの分離を確実に行う
ためにノルムの大きさの比較を行う必要がある。
ノルムの差の割合DNORMは次のように定義さ
れる。
ためにノルムの大きさの比較を行う必要がある。
ノルムの差の割合DNORMは次のように定義さ
れる。
DNORM＝ABS（｜Ｆ→｜−｜Ｔ→｜）／｜Ｔ→｜
この式からわかるように、ノルムの差の割合
DNORMは、入力波形Ｆのベクトルの絶対値と
テンプレートＴのベクトルの絶対値の差の絶対値
を、テンプレートＴのベクトルの絶対値で割るこ
とにより求められる。この式により求められる
DNORMの値が小さいほど入力波形とテンプレ
ートの相関がある。したがつて、マツチ判定の条
件としては、式 DNORM＜TN が挙げられる。すなわち、DNORMが閾値TNよ
り小さい場合に相関があるとするのである。
DNORMは、入力波形Ｆのベクトルの絶対値と
テンプレートＴのベクトルの絶対値の差の絶対値
を、テンプレートＴのベクトルの絶対値で割るこ
とにより求められる。この式により求められる
DNORMの値が小さいほど入力波形とテンプレ
ートの相関がある。したがつて、マツチ判定の条
件としては、式 DNORM＜TN が挙げられる。すなわち、DNORMが閾値TNよ
り小さい場合に相関があるとするのである。
このようなノルムの差の割合DNORMを用い
た判定を、前記の分離度CORRiを用いた判定に
加え、いずれによつても相関があると判定された
場合に相関があると判断することがパターンの分
離のために好ましい。
た判定を、前記の分離度CORRiを用いた判定に
加え、いずれによつても相関があると判定された
場合に相関があると判断することがパターンの分
離のために好ましい。
このように分離度CORRiおよびノルムの差の
割合DNORMの両方を用いて相関を判定する場
合の式を１つにまとめると次の式で表せる。
割合DNORMの両方を用いて相関を判定する場
合の式を１つにまとめると次の式で表せる。
CORRi＝Ti・Ｆ／｜Ti｜｜Ｆ｜・
（１−ABS（｜Ｆ｜−｜Ti｜）／｜Ti｜）
この式では本来の相関係数CORRiにノルム一
致率を乗じている。
致率を乗じている。
また、テンプレートの無意味な増加の原因とし
てドリフト（基線変動）がある。すなわち、同じ
形のQRS波形であつても、ドリフト量に応じて
複数のテンプレートが生成される。これを防ぐた
めには、ゼロレベルをテンプレート領域の最小値
に合わせればよい。
てドリフト（基線変動）がある。すなわち、同じ
形のQRS波形であつても、ドリフト量に応じて
複数のテンプレートが生成される。これを防ぐた
めには、ゼロレベルをテンプレート領域の最小値
に合わせればよい。
第１１図に戻つて、ステツプ4015では以上説明
したようなテンプレートの一般的なもの、閾値
TCR、TN、TQRSをリアルタイムアナライザ１
のRAM１０７に初期設定する。閾値TCRは例え
ば0.90〜0.95に、また、閾値TNは例えば0.1〜0.3
に設定すればよい。
したようなテンプレートの一般的なもの、閾値
TCR、TN、TQRSをリアルタイムアナライザ１
のRAM１０７に初期設定する。閾値TCRは例え
ば0.90〜0.95に、また、閾値TNは例えば0.1〜0.3
に設定すればよい。
次にステツプ4025において被検者の心電波形を
所定の時間例えば１〜３分好ましくは５分位、測
定する。
所定の時間例えば１〜３分好ましくは５分位、測
定する。
次に特徴量による解析の動作の場合と同様に、
ステツプ4035において、Ｒ頂点の検出を閾値
TQRSにより行い、ステツプ4045において計測さ
れた心電波形と検出されたＲ頂点の指示を重複さ
せてデイスプレイユニツト２０５に表示させる。
ステツプ4035において、Ｒ頂点の検出を閾値
TQRSにより行い、ステツプ4045において計測さ
れた心電波形と検出されたＲ頂点の指示を重複さ
せてデイスプレイユニツト２０５に表示させる。
次にステツプ4055において、検査者がデイスプ
レイユニツト２０５に表示された心電波形および
Ｒ頂点の表示を見て、Ｒ頂点の判定が正しく行わ
れているか否かを確認し、誤判定があればこれを
修正する。ステツプ4065では検査者によつて修正
されたＲ頂点により、QRS閾値設定部２５にお
いて閾値TQRSを修正し、QRS閾値記憶部１３
に記憶させる。
レイユニツト２０５に表示された心電波形および
Ｒ頂点の表示を見て、Ｒ頂点の判定が正しく行わ
れているか否かを確認し、誤判定があればこれを
修正する。ステツプ4065では検査者によつて修正
されたＲ頂点により、QRS閾値設定部２５にお
いて閾値TQRSを修正し、QRS閾値記憶部１３
に記憶させる。
次にステツプ4075において、検査者がデイスプ
レイユニツト２０５に表示された心電波形につい
て正常または異常の判定を行い、操作入力部２３
から入力する。ステツプ4085においては、判定さ
れた各波形からテンプレートをテンプレート設定
部２９ａにおいて作成し、テンプレート記憶部１
５ａにすでに記憶されているテンプレートに加え
て記憶する。また、判定された各波形からテンプ
レートマツチングにおいてマツチングを判定する
相関係数の閾値TCR、TNを相関係数設定部２９
ｂにおいて修正し、相関係数記憶部１５ｂに記憶
させる。
レイユニツト２０５に表示された心電波形につい
て正常または異常の判定を行い、操作入力部２３
から入力する。ステツプ4085においては、判定さ
れた各波形からテンプレートをテンプレート設定
部２９ａにおいて作成し、テンプレート記憶部１
５ａにすでに記憶されているテンプレートに加え
て記憶する。また、判定された各波形からテンプ
レートマツチングにおいてマツチングを判定する
相関係数の閾値TCR、TNを相関係数設定部２９
ｂにおいて修正し、相関係数記憶部１５ｂに記憶
させる。
その後、第９図のステツプ5000〜10000が、前
記の特徴量の場合と同様に行われる。
記の特徴量の場合と同様に行われる。
すなわち、検査者の判定に基づいて被検者の個
人的な特徴を学習し、長時間計測における実時間
解析においては、被検者の個人的な特徴に基づい
て修正された閾値TQRSによりQRS部分を検出
するとともに、被検者の個人的な特徴に基づいて
作成されたテンプレートを用い、修正された閾値
TCR、TNによりテンプレートマツチングを行
う。
人的な特徴を学習し、長時間計測における実時間
解析においては、被検者の個人的な特徴に基づい
て修正された閾値TQRSによりQRS部分を検出
するとともに、被検者の個人的な特徴に基づいて
作成されたテンプレートを用い、修正された閾値
TCR、TNによりテンプレートマツチングを行
う。
したがつて、本実施例においても、24時間の長
時間心電記録を行つている時に実時間で心電波形
を解析し、その結果を出力するから、長時間計測
の後の診断が容易である。すなわち、計測後に記
録された磁気テープをすべて再生してこれを検査
者が判定する必要がなく、実時間解析の結果異常
と判定された波形のみが記憶されているので、こ
れのみを検査者が確認して判定を行えばよい。
時間心電記録を行つている時に実時間で心電波形
を解析し、その結果を出力するから、長時間計測
の後の診断が容易である。すなわち、計測後に記
録された磁気テープをすべて再生してこれを検査
者が判定する必要がなく、実時間解析の結果異常
と判定された波形のみが記憶されているので、こ
れのみを検査者が確認して判定を行えばよい。
しかも、長時間計測を行う前に被検者の心電波
形を所定の量、計測して検査者が判定し、被検者
の個人的な心電波形の特徴を学習し、これによ
り、リアルタイムアナライザに記憶されるテンプ
レートを作成するとともに相関係数の閾値を修正
し、修正されたテンプレートおよび閾値を用いて
長時間計測を行うから、長時間計測において、被
検者の個人的特徴に基づく誤判定が少なくなる。
したがつて、異常波形の見逃しや正常波形を異常
として記憶することが少なくなり、実時間解析の
結果の信頼性が向上する。
形を所定の量、計測して検査者が判定し、被検者
の個人的な心電波形の特徴を学習し、これによ
り、リアルタイムアナライザに記憶されるテンプ
レートを作成するとともに相関係数の閾値を修正
し、修正されたテンプレートおよび閾値を用いて
長時間計測を行うから、長時間計測において、被
検者の個人的特徴に基づく誤判定が少なくなる。
したがつて、異常波形の見逃しや正常波形を異常
として記憶することが少なくなり、実時間解析の
結果の信頼性が向上する。
なお、上記実施例においては、ステツプ4015に
おいてテンプレート、閾値TQRSおよび２つの相
関係数の閾値TCR、TNとして一般的なものを設
定し、ステツプ4025において所定時間の計測を行
い、ステツプ4035においてQRSの検出を行つた
後、ステツプ4045においてその結果をデイスプレ
イユニツト２０５に表示し、ステツプ4055におい
て検査者が判定した後、テンプレートの作成およ
び閾値TCR、TN、TQRSの修正を行つている
が、テンプレートおよび閾値TCR、TN、TQRS
をあらかじめ設定せずに所定時間の計測を行つて
波形をデイスプレイユニツト２０５に表示し、検
査者が判定した結果に基づいて初めてテンプレー
トおよび閾値TCR、TN、TQRSを設定するよう
にしてもよい。
おいてテンプレート、閾値TQRSおよび２つの相
関係数の閾値TCR、TNとして一般的なものを設
定し、ステツプ4025において所定時間の計測を行
い、ステツプ4035においてQRSの検出を行つた
後、ステツプ4045においてその結果をデイスプレ
イユニツト２０５に表示し、ステツプ4055におい
て検査者が判定した後、テンプレートの作成およ
び閾値TCR、TN、TQRSの修正を行つている
が、テンプレートおよび閾値TCR、TN、TQRS
をあらかじめ設定せずに所定時間の計測を行つて
波形をデイスプレイユニツト２０５に表示し、検
査者が判定した結果に基づいて初めてテンプレー
トおよび閾値TCR、TN、TQRSを設定するよう
にしてもよい。
また、閾値TCR、TN、TQRSについては、あ
らかじめ設定した値を検査者の判定により修正
し、テンプレートについては検査者の判定後の波
形により新たに作成するようにしてもよい。
らかじめ設定した値を検査者の判定により修正
し、テンプレートについては検査者の判定後の波
形により新たに作成するようにしてもよい。
さらに、長時間にわたる心電計測においては正
常のQRS部の波形も時間とともに変化するので、
これに応じてテンプレートの更新を行うことが望
ましい。
常のQRS部の波形も時間とともに変化するので、
これに応じてテンプレートの更新を行うことが望
ましい。
テンプレートの更新は、例えば次の式により行
う。
う。
Tin＝（１−UR）Tio＋URＦ→
ただし、Tinは更新後の新しいテンプレート、
Tioは更新前の古いテンプレート、URは更新の
割合（（更新率）である。更新率は例えば0.1位に
設定すればよい。
Tioは更新前の古いテンプレート、URは更新の
割合（（更新率）である。更新率は例えば0.1位に
設定すればよい。
なお、以上の実施例では心電誘導が１チヤンネ
ルの場合について説明したが、誘導数が2ch、
3ch…と増加した場合にも同様な考え方により実
施することができる。ch数が増加した場合には、
各chごとに前記実施例において行つた方法を用
いて、QRS特徴量の信頼度測定による選択を行
えばよい。
ルの場合について説明したが、誘導数が2ch、
3ch…と増加した場合にも同様な考え方により実
施することができる。ch数が増加した場合には、
各chごとに前記実施例において行つた方法を用
いて、QRS特徴量の信頼度測定による選択を行
えばよい。
なお、本発明は長時間生体信号を計測、収集
し、解析する場合に適用可能であり、心電図に限
らず、血圧波形、脳波形等にも適用可能である。
し、解析する場合に適用可能であり、心電図に限
らず、血圧波形、脳波形等にも適用可能である。
発明の具体的効果
本発明によれば、長時間生体信号計測を行う前
に被検者の生体信号を所定の量、計測し、これを
検査者が検査、判定することによつて、被検者の
個人的な生体信号の特徴を学習し、これにより、
長時間計測の判定基準を設定してから長時間計測
を行うから、長時間計測において、被検者の個人
的特徴に基づく誤判定が少なくなる。したがつ
て、異常信号の見逃しや正常信号を異常として記
憶することが少なくなり、実時間解析の結果の信
頼性が向上する。
に被検者の生体信号を所定の量、計測し、これを
検査者が検査、判定することによつて、被検者の
個人的な生体信号の特徴を学習し、これにより、
長時間計測の判定基準を設定してから長時間計測
を行うから、長時間計測において、被検者の個人
的特徴に基づく誤判定が少なくなる。したがつ
て、異常信号の見逃しや正常信号を異常として記
憶することが少なくなり、実時間解析の結果の信
頼性が向上する。
また、被検者特有の生体信号解析データを用い
ることにより、長時間計測時には、複雑な計算を
行なうことなく、そのとき計測した生体信号の特
徴波形、特徴量または特徴点等を解析データに適
合するように求めて、その特徴を解析データと比
較して判定する簡単な工程のみにて、生体信号の
異常、正常の判定を行なうことができ、処理の高
速化を図ることができる。さらに小型化を図るこ
とができる。
ることにより、長時間計測時には、複雑な計算を
行なうことなく、そのとき計測した生体信号の特
徴波形、特徴量または特徴点等を解析データに適
合するように求めて、その特徴を解析データと比
較して判定する簡単な工程のみにて、生体信号の
異常、正常の判定を行なうことができ、処理の高
速化を図ることができる。さらに小型化を図るこ
とができる。
第１図は本発明の構成を示す機能的なブロツク
図、第２図ａ，ｂは本発明を心電計測装置に適用
した一実施例の機能的ブロツク図、第３図ａ，ｂ
は本発明を心電計測装置に適用した他の実施例の
機能的ブロツク図、第４図は第２図の装置の概観
を示す図、第５図は第２図の装置により長時間心
電計測を行う状態を示す図、第６図は第２図の装
置により長時間心電計測を行う前の学習時の状態
を示す図、第７図は第２図のリアルタイムアナラ
イザのハード構成を示すブロツク図、第８図は第
２図のレポートジエネレータのハード構成を示す
ブロツク図、第９図は第２図および第３図の装置
の動作を示すフローチヤート、第１０図は第２図
の装置の学習プロセスの動作を示すフローチヤー
ト、第１１図は第３図の装置の学習プロセスの動
作を示すフローチヤート、第１２図は第２図の装
置において、デイスプレイユニツトに表示される
解析結果の例を示す図、第１３図ａは心電波形の
一例を示す図、第１３図ｂは第１３図ａの波形を
微分した信号を示す図、第１３図ｃは第１３図ｂ
の信号の絶対値の信号を示す図、第１４図は
QRS部の面積を示す図、第１５図はQRS部の振
幅を示す図、第１６図、第１７図、第１８図、第
１９図は、第２図の装置において、デイスプレイ
ユニツトに表示される解析結果の例をそれぞれ示
す図、第２０図ａ，ｂ，ｃはAQRS、SQRS、
TIQRSのヒストグラムの例をそれぞれ示す図、
第２１図は特徴量の信頼度が４の場合のヒストグ
ラムの例を示す図、第２２図は特徴量の信頼度が
３の場合のヒストグラムの例を示す図、第２３図
は特徴量の信頼度が２の場合のヒストグラムの例
を示す図、第２４図は特徴量の信頼度が１の場合
のヒストグラムの例を示す図、第２５図は特徴量
の信頼度が０の場合のヒストグラムの例を示す
図、第２６図は特徴量の閾値の設定を示す図、第
２７図ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは第２図の装置による
長時間心電計測の結果の記録の例を示す図、第２
８図はテンプレートマツチングの例を示す図、第
２９図はテンプレートマツチングにおける拡大縮
小関係を示す図である。 主要部分の符号の説明、１……リアルタイムア
ナライザ、２……レポートジエネレータ、１１…
…心電信号入力部、１２……QRS検出部、１３
……QRS閾値記憶部、１４……波形判定部、１
５……特徴量閾値記憶部、１５ａ……テンプレー
ト記憶部、１５ｂ……相関係数記憶部、１６……
解析結果記憶部、２２……表示部、２３……操作
入力部、２４……信号処理部、２５……QRS閾
値設定部、２６……特徴量計測部、２７……特徴
量ヒストグラム作成部、２８……特徴量選択部、
２９……特徴量閾値設定部、２９ａ……テンプレ
ート設定部、２９ｂ……相関係数設定部、１０１
……心電用電極、１０５……CPU、１０６……
ROM、１０７……RAM、２０４……マイクロ
コンピユータユニツト、２０５……デイスプレイ
ユニツト、２０６……キーボードユニツト、２０
７……プリンタ。
図、第２図ａ，ｂは本発明を心電計測装置に適用
した一実施例の機能的ブロツク図、第３図ａ，ｂ
は本発明を心電計測装置に適用した他の実施例の
機能的ブロツク図、第４図は第２図の装置の概観
を示す図、第５図は第２図の装置により長時間心
電計測を行う状態を示す図、第６図は第２図の装
置により長時間心電計測を行う前の学習時の状態
を示す図、第７図は第２図のリアルタイムアナラ
イザのハード構成を示すブロツク図、第８図は第
２図のレポートジエネレータのハード構成を示す
ブロツク図、第９図は第２図および第３図の装置
の動作を示すフローチヤート、第１０図は第２図
の装置の学習プロセスの動作を示すフローチヤー
ト、第１１図は第３図の装置の学習プロセスの動
作を示すフローチヤート、第１２図は第２図の装
置において、デイスプレイユニツトに表示される
解析結果の例を示す図、第１３図ａは心電波形の
一例を示す図、第１３図ｂは第１３図ａの波形を
微分した信号を示す図、第１３図ｃは第１３図ｂ
の信号の絶対値の信号を示す図、第１４図は
QRS部の面積を示す図、第１５図はQRS部の振
幅を示す図、第１６図、第１７図、第１８図、第
１９図は、第２図の装置において、デイスプレイ
ユニツトに表示される解析結果の例をそれぞれ示
す図、第２０図ａ，ｂ，ｃはAQRS、SQRS、
TIQRSのヒストグラムの例をそれぞれ示す図、
第２１図は特徴量の信頼度が４の場合のヒストグ
ラムの例を示す図、第２２図は特徴量の信頼度が
３の場合のヒストグラムの例を示す図、第２３図
は特徴量の信頼度が２の場合のヒストグラムの例
を示す図、第２４図は特徴量の信頼度が１の場合
のヒストグラムの例を示す図、第２５図は特徴量
の信頼度が０の場合のヒストグラムの例を示す
図、第２６図は特徴量の閾値の設定を示す図、第
２７図ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは第２図の装置による
長時間心電計測の結果の記録の例を示す図、第２
８図はテンプレートマツチングの例を示す図、第
２９図はテンプレートマツチングにおける拡大縮
小関係を示す図である。 主要部分の符号の説明、１……リアルタイムア
ナライザ、２……レポートジエネレータ、１１…
…心電信号入力部、１２……QRS検出部、１３
……QRS閾値記憶部、１４……波形判定部、１
５……特徴量閾値記憶部、１５ａ……テンプレー
ト記憶部、１５ｂ……相関係数記憶部、１６……
解析結果記憶部、２２……表示部、２３……操作
入力部、２４……信号処理部、２５……QRS閾
値設定部、２６……特徴量計測部、２７……特徴
量ヒストグラム作成部、２８……特徴量選択部、
２９……特徴量閾値設定部、２９ａ……テンプレ
ート設定部、２９ｂ……相関係数設定部、１０１
……心電用電極、１０５……CPU、１０６……
ROM、１０７……RAM、２０４……マイクロ
コンピユータユニツト、２０５……デイスプレイ
ユニツト、２０６……キーボードユニツト、２０
７……プリンタ。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 所定の時間に亙つて生体信号の計測を行つ
て、その計測結果から生体信号の異常または正常
性を判定するための生体信号計測装置において、
該生体信号計測装置は、 被検者から生体信号を取り出すための検出手段
と、 該生体信号を予め記憶された初期値を基に前記
被検者の生体信号の特徴を学習し、この学習結果
を記憶する学習手段と、 該学習手段に記憶された前記生体信号を用いて
前記学習に引き続き前記被検者の生体信号の計
測、解析を行なう計測手段と、 該解析結果を記憶する記憶手段とを備えること
を特徴とする生体信号計測装置。 ２ 前記学習手段は、学習計測による生体信号に
対する被検者の解析に基づいて、記憶するデータ
を修正する修正機能を備えることを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載の生体信号計測装置。 ３ 前記生体信号が心電信号であることを特徴と
する特許請求の範囲第１項または第２項記載の生
体信号計測装置。 ４ 前記計測手段は、学習計測時における被検者
の生体信号の特徴量に基づいて、主計測による生
体信号の波形を解析するものであり、 前記学習手段は、前記学習計測において前記計
測手段により計測された計測結果から、検査者に
より判定された正常および異常の生体信号の各種
特徴量を解析して、その特徴量を抽出する特徴量
抽出手段と、 該特徴量ごとに正常および異常のヒストグラム
を作成するヒストグラム作成手段と、 該ヒストグラムにおける正常と異常の分離度を
それぞれ測定して、該分離度の最も高い前記特徴
量を生体信号の判定用に選択する特徴量選択手段
と、 該特徴量の閾値を該特徴量の分離度に従つて決
定して、該特徴量の閾値を前記計測部へ供給する
特徴量設定部とを備えることを特徴とする特許請
求の範囲第３項記載の生体信号計測装置。 ５ 前記特徴量は、QRS部分の面積、ピーク値
および面積をピーク値で割つた値であることを特
徴とする特許請求の範囲第４項記載の生体信号計
測装置。 ６ 前記計測手段は、テンプレートマツチング法
により前記生体信号を判定するものであり、 前記学習手段は、前記学習用計測において前記
計測手段により計測された測定結果に基づいて、
検査者により判定された正常および異常の生体信
号からテンプレートマツチングに用いるテンプレ
ートを作成するとともに、該生体信号に基づきテ
ンプレートマツチングを判定するための相関係数
の閾値を設定し、 該テンプレートおよび相関係数の閾値を記憶す
ることを特徴とする特許請求の範囲第３項記載の
生体信号計測装置。 ７ 前記相関係数CORRiは、QRS波形Ｆ→および
テンプレートＴｉ→により式CORRi＝Ｔｉ→・Ｆ→／
｜Ｔｉ→｜・｜Ｆ→｜で表され、 前記計測手段は、前記QRS波形Ｆ→が前記テン
プレートTiと相関があると判定するための条件
として、前記相関係数CORRiと該相関係数の閾
値TCRとの間に、CORRi＞TCR の関係が成立することを用いることを特徴とする
特許請求の範囲第６項記載の生体信号計測装置。 ８ 前記計測手段は、前記QRS波形Ｆ→が前記テ
ンプレートTiと相関があると判定するための条
件として、さらに、式 DNORM＝ABS（｜Ｆ→｜−｜Ｔ→｜）／｜Ｔ→｜に
より求めたノルムの差の割合DNORMと該ノル
ムの差の割合の閾値TNとの間に、DNORM＜
TN の関係が成立することを用いることを特徴とする
特許請求の範囲第７項記載の生体信号計測装置。 ９ 前記計測手段は、前記テンプレートマツチン
グに用いるテンプレートとして、古いテンプレー
トTiO、QRS波形Ｆ→およびテンプレートの更新
率URにより式 Tin＝（１−UR）Tio＋UR・Ｆ→ で求められる更新されたテンプレートTinを用い
ることを特徴とする特許請求の範囲第６項ないし
第８項のいずれかに記載の生体信号計測装置。 １０ 前記計測手段は、入力される心電信号の微
分信号の絶対値が所定の閾値を越えている場合に
QRS部分を検出することを特徴とする特許請求
の範囲第２項ないし第９項のいずれかに記載の生
体信号計測装置。
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