JPH04504963A - 生物学的信号の統計的特性の特徴化 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 生物学的信号の統計的特性の特徴化 発明の背景 循環系の役割は身体の組織や器官に十分な量の酸化血液を供給することである。

この機能は自律神経系（ＡＮＳ＞によって慎重に調整され、自律神経系は組織の 潅流の十分なことを反映する全身系の血圧やその池の血行力学的変数を連続して 検出する。ＡＮＳによって検出される入力は脳幹によって処理され、脳幹は入力 を希望する設定点に対比する。入力が設定点からずれるとすれば、ＡＮＳが活性 化し、心拍数や血管音を変化させることによりその差を補正しようとする。

ＡＮＳによるこのような一定のフィードバックと補正とは心拍数（）ＩＲ）と血 圧（Ｂ）’）の変動として反映される。

長い間ＨＲとＢＰの測定値は個人の全体循環系の健康状態を特定化するために用 いられてきた。その測定値は典型的には時間的に数回の時点で行ったＨＲとＢＰ の平均値から構成されており、ＨＲとＢＰの変動は通常無視されたきた。しかし ながら最近に到り、ＩＨｔとＢＰの変動を検討することの価値と妥当性とが見直 されてきた［１−７］　（括弧内の数字はその教示を参考のために本明細書に含 めている、本明細書の末尾に列挙した引例を言及している。）。（それらのパワ ースペクトルによって測定した）ＨｆｌとＢＰの変動並びに（伝達関数により測 定した）それらのき同変動とによりＡＮＳの活動レベルと循環系の生理的状態と を洞察しうろことが判明している。この判明により非侵襲性の生理的プローブと してパワースペクトルおよび伝達関数による分析を用いる方法の開発を誘発させ た［１−７］。

そのような方法の重要な適用例は老人あるいは重病患者の集団に対する検査の堝 会である。そのような集団は洞房結節（ＳＡＮ）以外の心臓の部分から発生する 拍動である異所性拍動を発生させることが極めてよくある。ＳＡＮで発生する拍 動のタイミングはＡＮＳにより直接変調されるが、異所性拍動のタイミングと発 生とは循環系のフィードバックやコントロールの指針とは見做されない、パワー スペクトルおよび伝達関数による分析の観点からは異所性拍動はＳＡＮの通常の 作用をかげらせる汚染信号である。

当該技術分野の現在の水準では２種謬の方法の一方法により異所性拍動に対処し ている。一方の方法は異所性拍動が無くなるまでの十分長い時間待機することで ある［５．６］、この方法は若く、かつより健康な集団に対しては有効であるも のの、異所性拍動がよりｖｉ繁の老人で重病の患者集団に対しては不可能といえ ないまでも実用的でないことが多い。第２の方法はＨＲおよびＢＰが異所性拍動 により隨されなかったとすればどのようなものであったかを推定し、次いで異所 性拍動の発生した時間にこのＴＩＲとＢＰの推定値を代入することである。異所 性拍動の間隔境界の点の単純な直線スプラインあるいは重み付けした平均値で） （ＲおよびＢＰを置換するのが一般的なやり方である［４．７］、Ｌかしながら 、そのような単純な推定であれば、特に異所性拍動の間隔が数秒以上続いた場合 、ＨＲおよびＢＰについての推定については保証がない。

見所の！旬 相対的に独立した生物学的な過程により間欠的に阻害される生物学的信号の統計 的特性を特徴化するための本発明の一局面による方法は前記の阻害過程の発生し ている間の間隔に注目することを含む、ウィンドウ関数が前記の間隔から構成さ れる。このウィンドウ関数は、信号が阻害されるにつれて１から零に向かって遷 移し、阻害過程が終了するにつれて１に向かって遷移する。ウィンドウ関数は信 号を統計的に特徴づけできるように生物学的信号の対応するセグメントの相対的 な関与を重みけけするために使用される。一実施例においては、統計的物性は生 物学的信号の自動相関間数であって、ウィンドウ間数と信号の積が取られる。

積の自動相関とウィンドウ関数の自動相関の双方が計算される。その後、ウィン ドウ間数の自動相関による積の自動関数の商が生物学的信号の自動相関関数を推 定するために計算される。もし生物学的信号のパワースペクトルが好ましい場合 、前述の計算された商から計算しうる。

本発明の別の局面においては、第１の過程により間欠的に阻害された第１の信号 と、（第１の過程と同じか、あるいは同じではない）第２の過程により間欠的に 阻害された第２の信号との自動相関間数が計算される。この場き、各信号は阻害 過程の各々に対して相対的に独立している。この方法は第１の阻害過程の発生し た間の間隔番注目する。これらの時間から、第１の過程が第１の信号を阻害する とき零に向がって１から遷移し、第１の過程が終る（こつれて１に向かって遷移 する第１のウィンドウ関数が構成される。第２の阻害過程が発生している間の間 隔も注目され、第２のウィンドウ間数は第２の組の間隔がら構成される。第２の ウィンドウ関数は第２の過程が第２の信号を阻害するにつれて零に向がって１か ら遷移し、第２の過程が終了するにつれて１に向がって遷移する。第１の信号と 第１のウィンドウ関数との積並びに第２の信号と第２のウィンドウ関数との積が 計算される０次いで、２つの積の相互相関並びに２つのウィンドウ間数の相互相 関とが計算され、続いてウィンドウ関数の相互相関により積の相互相関の商が計 算される。２ｆ［ｌの信号のクロススペクトルは相互相関間数からクロススペク トルを計算することにより相互相関間数がら計算することができる。

２つの信号の間の伝達関数も前述のクロススペクトルを計算し、がっこれも前述 した２つの信号の中の最初の信号のパワースペクトルを計算し、次いでクロスス ペクトルとパワースペクトルとの商を計算することにより得ることができる。

２つの信号の間のインパルス応答関数は伝達関数の逆フェーリエ変換を得ること により計算される。インパルス応答関数はまた前述のように計算される相互相関 および自動相関関数がら直接計算することができる６同様に、２つの信号の間の 伝達関数は相互相関および自動相関間数がら直接計算しうる０代替的に、２つの 信号の間の伝達間数はインノ（ルス応答間数を計算し、そのフェーリエ変換を取 得することにより決定される。

本発明は相対的に独立した生化学的過程により間欠的に阻害される生物学的信号 の静的特性を特徴化する０例えば心拍数信号のパワースペクトルと伝達関数とは 異所性拍動を含むデータに対して推測できる。阻害された心拍数やその他の信号 はどのようなものであったか推測する代りに、本発明による方法は異所性拍動の 間の心拍数信号を「欠落データ」として処理する。パワースペクトルおよび伝達 関数の計算は、異所性拍動の間の心拍数やその他の信号を直接参照することのな い自動相関および相互相関関数に基いている０本発明による方法は、異所性拍動 の間の生物学的信号について明白な推定を試みようとしない点で既存の全ての方 法と基本的に相違する。しかしながら、本発明による方法は自律神経系の活動が 実質的に異所性拍動によって影響されないこと、および欠落データのいずれかの 側における生物学的信号の傾向が進行している応答の一部であることを前提とし ている。

異所性拍動の間を「欠落データ」として扱うことにより、本発明の方法は、部そ のような方法は以前は信号を忠実に受け取り、あるいは再生できながった受信あ るいは記録装置に係わる問題に対処するために使用されてきた０本発明の生物学 的局面においては、信号の取得は何ら困難でない、異所性拍動期間を「欠落デー タＪと表示し直すことにより既存の信号処理法を利用する要領で生物学的問題を 整理し直すことができる。実験データを計算することにより本発明により計算し た推定がスプライン技術 認されている。

口貢！１１陛ダに男 １２１ａは洞房結節を変調する組合せ作用のレベルを示す関数ｍ（ｔ）のグラフ 、図Ｌｂｌｉ［ｍｌａの関数に対応するＥＣＧのグラフ、［２１１ｃは図１ｂの ＥＣＧから推定した瞬間的な心拍数のタコメータ信号、［３１ｄは心拍数の推定 値のグラフ、 １２１１ｅはウィンドウ間数のグラフ、１７１２　ａは異所性拍動間隔を示すバ ーコードを含むシミュレー）−した心拍数信号のグラフ、 ［］２ｂは本発明により計算した推定値と真正の心拍数スペクトルとを比較した グラフ、 図２ｃはスプライン技術により計算した推定値と真正の心拍数スペクトルとを比 較したグラフである。

此夏火施但り説明 まず、本発明が基いている理論を以下説明する。

２つの生物学的信号ｘ［ｎｌおよびｙ［ｎｌ（ＭｉばＨＲとＢＰ）のパワースペ クトル並びに伝達関数を知りたいがｘ　［ｎｌおよびｙ　［ｎｌに間する完全な 情報を有していないものと想定する。利用しうるｘ　［ｎｌとｙ　［ｎｌとのバ ージョンはある種の干渉過程（例えば異所性拍動）により間欠的に阻害される。

系列Ｖ［ｎ、　］は阻害されたｘ［ｎｌの部分を示し、ｗ　［ｎ　］は阻害され たｙ　［ｎｌの部分を示す、４倍の系列全ては時間的に１１合されるものと想定 し、各々はＴｓ秒の間隔で取得されたＮｉｌのサンプルから構成されたものと想 定する。詳しくは、ｘ　［ｎｌは第１の信号が阻害されなかったとすれば観察し たであろう時系列である。

ｙ　［ｎｌは第２の信号が阻害されなかったとすれば観察したであろう時系列で ある。

ｖ　［ｎｌはｘ　［ｎｌが阻害された時間は０で、その他は１と定義される時系 列である。ｖ　［ｎｌはｘ　［ｎｌおよびｙ　［ｎｌと独立しているものと想定 する。

ｗ　［ｎｌはｙ　［ｎｌが阻害されている時間はＯであり、その他は１と定義さ れる時系列である。ｗ［ｎｌはｘ［ｎｌおよびｙ　［ｎｌとは独立しているもの と想定される。

ｘ　［ｎｌはｘ　［ｎｌ　＝ｖ　［ｎｌ　ｘ　［ｎｌと定義される。

９［ｎｌはｉ［ｎｌ　＝ｗ［ｎｌ　ｙ　［ｎｌと定義される。

阻害信号の介在しない場合のｘ　［ｎｌの自動相関の従来の推定は以下によりな される。

阻害信号を追加することにより以下の修正された自動相関推定が導き出される。

Ｎｋはｖ　［ｎｌ　＝ｖ　［ｎ＋ｋ］＝１である、ｘ　［ｎｌ　ｘ　Ｃｎｘｋ１ 項の数として定義され、これらのＮｋ項にわたってのみ限定的な和が得られる。

データが何ら欠落していない場合は、式（１）と（２）とは均等である。

式（２）は自動相関Ｒｉ［ｋｌおよびＲｖ　［ｋｌを含むさらに一般的な式の特 殊な場合である。もしマ［ｎｌ　＝ｖ　［ｒ＋］　ｘ　［ｎｌであるとすればｘ 　［ｎｌとＶ［ｎｌとは独立しており、もしＲｖ［ｋｌ≠０であるとすれば、が Ｒｘ　［ｋｌ　［１０］の漸近線的に非バイアスの推定となる。直接類似により 、ｙに対する自動相関推定は以下となる。

さらに、下式により提供される相互相関推定に対する関係を誘導する。

但し、 前記式は式（２）と類似であり、かつ 前記の定義においては、ｖ　［ｎｌとｗ　［ｎ　］とは０または１と定義されて いるもののこの条件は！ｅ−然の制限でないことに注目すべきである０式（３ａ −ｃ）は、たとえｖ［ｎｌとｗ　［ｎ　］とが０と１との間の中間値をとったと しても有効である０手元の問題の定義により中間値の使用を妥当とすれば、前記 式を用いることができる。即ち、ウィンドウ間数Ｖ［ｎｌとｗ［ｎｌとは、阻害 過程が信号を阻害するにつれて１から零に向かって遷移し、阻害過程が終了する につれて１に向かって遷移する。

次に、相関推定値の計算について論じる。ｎ＝１．−−−Ｎに対して、ｘ［ｎｌ 。

９［口］、Ｖ［ｎｌおよびｗ　［ｒ、　］の値から始める。最初のステップはｘ 　［ｎ　３および７［ｎｌを下方傾向化することである。このため推定された相 関をバイアスすることになるが、バイアスは小さくて、スペクトルの極めて低周 波数領域に殆んど影響するものである。低周波数の大きい傾向を除去できないと すれば、全体のスペクトルあるいは伝達間数の変動を著しく増大させる可能性が ある。可能な場合、ｖ［ｎ１＝１に対して女［ｎｌの値のみを用いてｘ　［ｎ　 ］に対する傾向を計算することが最良である。一旦傾向が計算されると、ｘ’［ ｎｌはそこがらｖ　［ｎｌの積とサンプルｒ１の傾向とを差し引くことにより調 整される＊　？　［ｎ　］およびｗ［ｎｌに対しても同様の下方傾向化が実施さ れる。

次いで、（Ｎ−ｋ）Ｆｔン［ｋｌ、（Ｎ−ｋ）Ｒｖ　［ｋｌ　、（Ｎ−ｋ）　Ｆ Ｇ；［ｋｌ、（Ｎ−ｋ）ｉ、［ｋｌ、（Ｎ−ｋ）ｉ、［ｋｌおよび（Ｎ−ｋ）飢 、［ｋｌを計算するためにＦＥＴに基いたコンボリューションを用いる。これが ら、式（３ａ−ｃ）により＊、　［ｋｌ、＊、ｃｋｌおよびｉ、、［ｋｌを計算 する。

真［ｋｌが＊、ｃｋｌ、＊、ｃｋｌあるいは負、［ｋｌのいずれでもよく、負こ の種の単一条件は大きいｋの値を除いて滅多に発生せず、通常推定においては殆 んど重要でない。

手元に自動相関および相互相関推定値があることによって、スペクトル凸。

（ｎ、ｓ、（ｎおよび伝達関数１１．、（ｒ）を推定することができる。これら の推定はパラメータあるいはＦＥＴに基いた技術［１１，１２］を用いて行うこ とができる。ＦＥＴに基いた技術を用いることにより、関連のパワースペクトル および伝達関数の推定は以下の通りとなる。

但し、ＤＴＦＴは断続時閉フェーリエ変換を意味し、ｑ　［ｋｌは希望するレベ ルのスペクトル円滑化を達成するために選択したウィンドウ関数である。コヒー レＳ、（ｆ）Ｓア　（ｆ） 但し、Ｑ（ｆ）はＨ，、（ｆ　）の高周波数部分を除去するために選択した低域 ろ波器である。前記高周波数部分を越えるとｋ（ｆ）は著しく低減する。自己回 帰＜ＡＲ）あるいは自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）モデルのようなパラメータ技 術によりＦＦＴを用いることなく自動および相互相関から直接スペクトル、伝達 関数およびインパルス応答を計算することができる。パラメータ技術は主要なス ペクトル特性をより重く重み付けするという利点を有し、従って通常その結果を 特定化するに更する自由度は少ない、さらに、パラメータ伝達関数推定値は入力 および出力の間の一時的関係を取り出すよう強制でき、他方ＦＦＴに基く方法は 結果を表示するためにより大きい自由度を要するがスペクトルの全ての部分を均 等に重み付けすることができる。

前述の方法の一例としてＨＲパワースペクトルの推定について述べる。既にＥＣ Ｇデータは処理ずみであり、（通常あるいは異所性の）拍動タイプと発生時間と からなる注釈ストリームは自在に使用できるものと想定する。そのような注釈の ストリームは今日ある多様の医療Ｅ　ＣＱ分析器具により作られるものの中の典 型的なものである。ＴＩＲの１％き、阻害要因は異所性拍動である。

以下、時系列ｏｎ［ｎｌおよびｖ　［ｎｌを発生させる方法を説明する。その後 、新規な方法を用いて得たスペクトル推定値を、異所性拍動期間を埋めるために スブライニングを用いる従来の方法から得た推定値との対比の要領の一例を示す 。

以前に、その入力（を目として拍動の発生時間を採用し、ｆｓ＝１／Ｔｓのサン プリング周波数においてＨＲ［ｒ＋］、即ち継続した瞬間ＨＲ推定値を発生させ る計算が効率的なアルゴリズムについて報告した［１３］、このアルゴリズムは ＳＡＮ変調のインテグラルパルス周波数変調モデル（ＩＰＦＭ）に基いている。

そのモデルにおいてはＡＮＳの影響は、ＳＡＮが次の拍動の発生に近づいている ときの速度である変調間数ｍ　（ｔ）により表示されている。

変調関数ｍ（ｔ）の積分はＳＡＮセルの位相４Ｍ内外ポテンシャルのチャージン グと類似である。拍動後のロックアウトの無い単純なモデルに対しては、ｍ（１ ）は瞬間的な心拍数に比例する。ＩＰＦＭモデルに対して、Ｈ，Ｒ［ｎｌは他の 時系列に基く推定以上にｍ（ｔ）に対して良好なスペクトル推定値（即ち、より 低い、調和性で相互の変調歪）を提供することが示された［１３］。

異所性拍動を扱うために本発明のアルゴリズムを展開した（図１参照）０図１ａ においては、間数ｍ（ｔ）はＳＡＮを変調している組合せ作用のレベルを示す。

ＳＡＮはｍ（ｔ）を積分する。積分がしきい値に達すると、拍動が発生し、ＳＡ Ｎは再度積分を始める。ＨＲスペクトル惟定の目標はｍ（ｔ、）のスペクトルを 回復することである６図１ｂは図４ａからのｍ　（ｔ）に対応するＥＣＧである ０図１ｂにおける各三角は１回の拍動を示す、Ｅとラベルを付した拍動は人工的 に導大した異所性拍動であって、ＳＡＮで発生したものでない、Ｅは心房あるい は心室の異所性拍動と考えてよい９図ＩＣにおいては、ＨＲ（ｔ）の関数はＥＣ ＧのＲＲＩＩ隔から推定した瞬間的なＨＲタコメータである。異所性拍動により 囲まれた２回の間隔に対するＨＲ（ｔ）の値が不明であることに注目されたい１ 図１ｄはＨＲ［ｎｌ／ｖ　［ｎｌにより得られるＨＲ［ｎｌの推定値、図１ｅは ウィンドウ間数ｖ　［ｎｌである。Ｈ’Ｎ［ｎｌおよびｖ　［ｎｌの双方は、ｆ ｓ＝２Ｈｚサンプリング周波数に対応するＴｓ＝０．５を用いて計算された。５ ．５秒において図１０は図１ｄにおける対応する点を得るために使用した長方形 のウィンドウを示す、零および１０．５秒においては、ｖ［ｎ１＝ｏであったの でそのような推定は可能でなかった。

前述通り、まずｉ番目の間隔に対してＲＲＩ＝ｔＩ−ｌ−ｔｉを計算し、として 瞬間的なｌ（Ｒタコメータを推定する。

次いで低域ろ波したタコメータからの断続したサンプルを計算するが、異所性拍 動間隔の無い場きにしたように、 を計算する代りに、 を計算する。

により定義されるウィンドウ関数である。

式（６）と（７）とは幅が２Ｔ、の長方形フィルタを用いて巻回され、がっｎＴ Ｓの時間でサンプリングされた波形のサンプルを示す、異所性拍動間隔の無い場 合はＨＲ［ｎｌ　＝ＨＲ［ｎｌである。

ＨＲ（ｔ）が−月毎に一定であると考えれば、式（７）をと書き換えることがで き、Δいは間隔［。−＋＋Ｔｓ、。＊＋＋Ｔ８］に含まれているＲＲ，の部分で ある１例えば、もしＲＲ，の２ｏ％が前記間隔に入っているとすれば、Δｔ、＝ ０．２ＲＲ，である。もしＲＲ，が異所性拍動に入っているとすれば、Δ１．＝ ０とセットする。

■［口］を として近似化できる。

Ｔ、が平均ＲＲ間隔より短い出力系列に対して、Ｔ、の次の倍数まで異所性拍動 の持続時間を延長させることがよくある。この修正はｖ［ｎｌ＜１においてＶ［ ｎｌ　＝ＨＲ［ｒｉｌ　＝Ｏをセットすることにより達成され、式（１２）を等 号に展開するという利点を有する。欠点は推定に対して、利用可能なＨＲ（ｔ） の小さい端数が用いられるということである。しがしながら、Ｔｓが平均ＲＲ間 隔より短い堝会、欠落と宣言された追加のデータは通常は小さい。

式（７）における方形フィルタインプリジットはＨＲ（ｔ）のスペクトルにＦ　 （ｆ）で割ることにより補正する必要のあることに注目すべきである。さらに、 Ｆ（ｆ）はｆ、、／２において零に近づくので、ＨＲスペクトルはｆ、／４をは るかに越えれば有効であると考えることは出来ない。

図２は（図では“新規”と表示している）本発明の方法により計算したスペクト ルと、スプライングにより埋めたＨＲ［ｎｌ系列がら計算したスペクトルとを比 較したものである０図２ａはＴｓ＝０．５秒で採集した５分間シミュレーション したＩ−ＩＲ［ｎｌ信号を示す、前記信号は典型的には高周波数の呼気により誘 引される）（Ｒの成分からなるスペクトルを含有する。ＨＲ［ｎｌのすぐ下方に は異所性拍動を示すバーコードが示されている。バーの黒い部分は［欠落データ 」を示し、５分間の中の４３％を占める。異所性拍動の間隔パターンはシミュレ ーションされないが、著しい異所性を含む、実際の医療ＥＣＧがら取得される。

全て６００ポイントのＨＲ［ｎｌを用いて５分間のＨＲ［ｎｌの真正スペクトル をまづ計算した１次いで、ｖ　［ｎｌに対して「欠落データ」パターンを用い、 ここに説明しているスペクトル推定値Ｓ、、（ｆ）を計算した。真正のスペクト ルおよび（本発明の方法による）推定されたスペクトルが図２ｂに示されている 。

この推定されたスペクトルは真正スペクトルに対しても有利に対比される。

次いで、ＨＲ［ｎｌのスプラインしたバージョンから得られたスペクトル推定値 を計算した。スプライニングは阻害されたデータに対して特に「固定的」に一般 的に使用される。スプラインしたバージョンにおいては、ＨＲ［ｎｌの阻害され た値は、ＨＲ［ｎｌが既知である境界領域を接続する直線スプラインによって埋 められた。スプラインしたＨＲ［ｎｌからのスペクトル推定値と真正スペクトル とが図２ｃに示されている。スプラインしたスペクトルは０．２−０．４Ｈｚの 呼吸のピークを過小評価するのみならずＯ−０，２Ｈｚ帯域において実質的に虚 偽のパワーを発生させることが注目される。

参考文献 ［１］　Ｓ、＾ｋｓｅｉｒｏｄ、Ｄ、にｏｒｄｏｎ、Ｆ、＾、Ｕｂｅｌ　、Ｄ、 Ｃ，５ｈａｎｎｏｎ、＾、Ｃ，Ｂ＠ｒｇｅｒ、ＲＪ、Ｃｏｈ■氏B Ｐｏｗｅｒ　５ｐｅｃｔｒｕｅｉ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｈｅ＠ｒｔ　ｔａ ｌｅ　ｆｌａｃｉｕａＬｉｏｎｓ：　＾ｑｕａｎｔｉｔａｔ奄魔■ ｐｒｏｂｅ　ｏｆ　ｂｅａｔ−１ｏ−ｂｅ＠ｔ　ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｉａｒ 　ｃｏｎｔｒｏｌ、”５ｃｉｅｎｃｅ、ｖｏｌ、２１３．ｐ吹A２２０ −２２２．１９８１゜ ［２］　Ｔ、Ｊ、ｖａｎ　ｄｅｎ　Ａｋｋｅｒ、＾、Ｓ、Ｈ，Ｋｏｅｉｅｍａｎ 、Ｌ、＾、ＨＨｏｇｅｎｈｕｉｓ、Ｏ，Ｒｏｅ＋ｐｅ１ｍａ氏B ”ＨｅａｒｔｒａＬｅ　ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｂｉｏｏｄ　ｐｒｅ ｓｓｕｒｅ　ｏｓｃｉｌｉａｎｏｎｓ　ｉｎ　ｄｉｎｂｅＬ奄モ■ ｗｉｔｈ　ａｕｔｏｎｏｍｉｃ　ｎｅｕｒｏ−ｐｍＬｈｙ、”＾ｕＬｎｍｅｄｉ ｃｄ、ｐｐ、２０ト２０８．１９８３゜［３］　Ｂ、Ｐｏ５ｅｒａｎｔｚ、Ｒ， Ｊ、Ｄ、Ｍａｅａｕｌａｙ、Ｍ、＾、Ｃａｕｄｉ　ＩＩ　、Ｊ、にｕｔｚ、Ｄ、 ＾ｄａｍ、０．１；盾窒р盾氏Aに、に。

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Ｌｅｓｃｈ、Ｄ、１１．Ｓｉｎｇｅｒ、”Ｐｏｗｅｒ　ｇｐｅｃｔｒａｌ　ａｎ ｍｌｙｉｓ　ｏｆ　ｈｅａｒｔ　ｒａｔｅ　ｖａｒｉａｂｉ撃奄kｙ ｉｎ　５ｕｄｄｅｎ　Ｃａｒｄｉａｃ　Ｄｅａｔｈ：　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　 Ｌｏ　ｏｔｈｅｒ　ｍｅｔｈｏｄｓ、”ＩＥＥＥ　Ｔｒｏｎ刀B Ｂｉｏｍｅｄ、Ｅｎｇ、、ｖｏｌ、　ＢＮＥ−３３，ｐｐ、１１４９−１１５６ ．１９８６゜［６］　Ｄ、Ｃｏｒｄｏｎ、Ｖ、Ｌ、Ｒｅｒｒｅｒ＠、Ｌ、Ｈｅ＾ １ｐｉｎｅ、Ｒ，Ｊ、Ｃｏｈｅｎ、Ｓ、＾ｋａｅｒｏｄ、Ｐ、Ｌｕｔ＋ｇAＭ、 １゜ Ｎｏｒｗｏｏｄ、”ｆｌｅｍｒｔ−ｒａｔｅ　５ｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｉｙａ ｉｓ：　＾ｎａｎｏｉｎｖａｓｉｖｅ　ｐｒｏｂｉｅ　ｏｆｅａｒｄｉｏｖａｓ ｅｕｉａｒｒｃｇｕｉ＠ｔｉｏｎ　ｉｎ　ｃｒｉｔｉｅｎｌｌｙ　ｉｌｌ　ｃｈ ｉｌｄｒｅｎ　ｗｉｔｈ　ｈｅａｒｔｄｉｓｅｒｅ、”Ｐｅｄｉａｒｔｉｅ　Ｃ ａｒｄｉｏｌｏＨｙ、ｖｏｌ、９．ｐｐ、６９−７７．１９８８゜［７］　Ｊ、 Ｐ、５ａｕｌ、Ｙ、＾ｒｉｉ　、Ｒ，Ｄ　、Ｂｅｒｇｅｒ　、Ｌ　、Ｓ、Ｌｉ　 ｌ　ｌｙ　、Ｍ、Ｓ、Ｃｏｌ　Ｉｕｃ　ｉ　、q、Ｊ、Ｃｏｈｅｎ　、”＾８８ ｅＳＢ−曽ｅｎｔ　ｏｆ　ａｕｔｏｎｏｍｉｃ　ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ　ｉｎ　 ｃｈｒｏｎｉｃ　ｃｏｎｃｅｓＬｉｖｃ　ｈｅｓｒｔ　ｈｕｉｉｕｒ■ ｂｙ　ｈｅａｒｔ　ｒｕｔｅｓｐｅｅｔｒｍｌ　ａｎｉｉｙｓｉｓ、”Ａｓ、Ｊ 、Ｃａｒｄｉｏ、、ｖｏｌ、６１．ｐｐ、１２９２−１２９X゜ １９８８゜ ［８］　Ｐ、＾、５ｅｈｅｉｎｏｋ、”５ｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｉｙｓｉｓ　 ｗｉｔｈ　ｒ＠ｎｄｏｍｌｙ　ｍ１ｓｓｅｄ　ｏｂｓｅｒｖ≠狽奄盾獅刀F Ｌｈｅ　ｂｉｎｏｓｉｓｌ　ｅａｓｅ、”Ａｎｎ、ＭａＬｈ、ＳＬ＠Ｌｉｓ、、 ｖｏｌ、３６．ｐｐ、９７１−９７７．１９６５゜［９］　Ｐ、Ｂｌｏｏｍｆｒ ｅｌｄ、”５ｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｗｉｅｈ　ｒａｎｄｏｍｌｙ 　＋＊ｉｓｓｉｎｇ　ｏｂｓｅ窒魔≠狽奄盾獅刀A” Ｊ　、Ｒ，５ｔｉＬ　ｉｓ　、Ｓｏｅ　、Ｂ　、ｐｐ　、３６９−３８０　、１ ９７０゜［１０］　Ｅ、Ｐｍｒｚｅｎ、”Ｏｎ　５ｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｌｙ ｓｉｓ　ｗｉｔｈ　ｅ＋ｉｓｓｉｎｇ　ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ　≠獅■ ａ＠ｐｌｉｔｕｄｅ　５ｏｄｕｌａＬｉｏｎ、５ａｎｋｈｙ＠　＾、ｖｏｌ　、 ２５．ｐｐ、３８３−３９２．１９６３゜［１１］　Ｃ，Ｍ、Ｊｅｎｋｉｎｓ、 Ｄ、（：ＪａＬｔ！Ｉ、５ｐｅｃｔｒａｌ＾ｎ＠１ｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｉｔｓ＾ ｐｐｉ　１ｃａｔｉｏ獅刀AＲｏｌｄｅｎ −Ｄｕｙ、０ａｋｌａｎｄ、Ｃａ１ｉｆｏｒｎｉａ、１９６８゜［１２］　Ｌ、 Ｌｊｕｎ＠、Ｓｙｓｔｏｍ　Ｉｄｅｎｆｉｆｉｅａｔｏｎ：　Ｔｈｅｏｒｙ　ｆ ｏｒ　Ｌｈｅ　Ｕｓｏｒ、ＰｒｅｎＬｉｅｅSａｌｌ。

１９８７゜ ［１３］　Ｒ，Ｄ、［ｌｅｒｇｅｒ、Ｓ、＾ｋｓｅｉｒｏｄ、Ｄ、Ｇｏｒｄｏｎ 、Ｒ，Ｊ、Ｃｏｈｅｎ、”＾ｎ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ａｌ■盾窒奄狽■■ ｆｏｒ　５ｏｅｅＬｒａｉ　ａｎａｉｙｓｉｓ　ｏｆ　ｈｅａｒｔ　ｒａｔｅ　 ｖａｒｉａｂｉｌｉｒｙ、”ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、Ｂｉｏ高モ窒堰B Ｅｎｇ、、ｖｏｌ　、ＢＭＥ、３３．ｐｐ、９００−９０４．１９８６゜浄書（ 内容に１更なし） Ｆ：αコニ　Ｌ 心拍数および異所性は拍動間隔インジケータ時間（分） ＴＸＧＵ’ＲＸ　２ａ 新規な堆定圃とスプラインスペクトル推定値の比較手続補正書防蜀　２ ろ目　〆日 平成　４年吋呼トーシ片

Claims (19)

【特許請求の範囲】
1. １．相対的に独立した過程により間欠的に阻害される生物学的信号の静的特性を 特徴化する方法において、 阻害過程が発生している間の時間間隔に注目し、前記間隔から、阻害過程が信号 を阻害するにつれて１から零に向かって遷移し、阻害過程が終るにつれて１に向 かって遷移するウィンドウ関数を構成し、ウィンドウ関数を用いて生物学的信号 の対応するセグメントの相対的な関与に重み付けして静的特徴を計算することを 含む、生物学的信号の静的特性を特徴化する方法。
2. ２．静的特性が自動相関関数であり、 ウィンドウ関数と信号との積を取得し、前記積の自動相関を計算し、 ウィンドウ関数の自動相関を計算し、 ウィンドウ関数の自動相関により積の自動相関の商を計算することを含む請求項 １に記載の方法。
3. ３．自動相関からパワースペクトル推定値を計算することをさらに含む請求項２ に記載の方法。
4. ４．第１と第２の信号が第１と第２の阻害過程の各々から相対的に独立している 場合で、第１の過程により間欠的に阻害された第１の信号と、（第１の阻害過程 と同じか、あるいは同じでなくてもよい）第２の過程により間欠的に阻害される 第２の信号の相互相関関数を推定する方法において、第１の阻害過程が発生して いる間の時間間隔に注目し、前記間隔から、第１の過程が第１の信号を阻害する につれて１から零に向かって遷移し、かつ第１の過程が終るにつれて１に向かっ て遷移する第１のウィンドウ関数を構成し、 第２の阻害過程が発生している間の時間間隔に注目し、第２の組の時間間隔から 、第２の過程が第２の信号を阻害するのにつれて１から零に向かって遷移し、第 ２の過程が終るにつれて１に向かって遷移する第２のウィンドウ関数を構成し、 第１の信号と第１のウィンドウ関数との積を計算し、第２の信号と第２のウィン ドウ間数との積を計算し、前記２つの積の相互関数を計算し、 前記２つのウィンドウ関数の相互相関を計算し、ウィンドウ関数の相互相関によ り積の相互相関の商を計算することを特徴とする信号の相互相関を推定する方法 。
5. ５．相互相関関数から第１と第２の信号のクロススペクトルを計算することを更 に含む請求項４に記載の方法。
6. ６．第１と第２の信号が第１と第２の阻害過程を各々から相対的に独立している 場合で第１の方法により間欠的に阻害される第１の信号と第２の過程により間欠 的に阻害される第２の信号との間の伝達関数を推定する方法において、第１の阻 害過程が発生している間の時間間隔を注目し、第１の過程が第１の信号を阻害す るにつれて１から零に向かって遷移し、第１の過程が終るにつれて１に向かって 遷移する第１のウィンドウ関数を前記間隔から構成し、 第１のウィンドウ関数と第１の信号の積を取得し、前記積の自動相関を計算し、 第１のウィンドウ関数の自動相関を計算し、ウィンドウ関数の相互相関により積 の自動相関の商を計算し、第２の阻害過程が発生している間の時間間隔を注目し 、第２の組の時間間隔から、第２の過程が第２の信号を阻害するにつれて１から 零に向かって遷移し、第２の過程が終るにつれて１に向かって遷移する第２のウ ィンドウ関数を構成しつ、 第１の信号と第１のウィンドウ関数との積を計算し、第２の信号と第２のウィン ドウ関数との積を計算し、２つの積の相互相関を計算し、 ２つのウィンドウ関数の相互相関を計算し、ウィンドウ関数の相互関数により積 の相互相関の商を計算して相互相関関数を生成し、相互相関関数からクロススペ クトルを計算し、クロススペクトルとパワースペクトルとの商を計算し伝達関数 を生成することを含む信号間の伝達関数を推定する方法。
7. ７．伝達関数のフェーリエ変換を取得して第１と第２の信号の間でインパルス応 答関数を生成することをさらに含む請求項６に記載の方法。
8. ８．各信号が各阻害過程から相対的に独立している場合で、第１の過程により間 欠的に阻害される第１の信号と第２の過程により間欠的に阻害される第２の信号 の間にインパルス応答関数を推定する方法において、第１の阻害過程が発生して いる間の時間間隔を注目し、前記間隔から、第１の過程が第１の信号を阻害する につれて１から零に向かって遷移し、第１の阻害過程が終るにつれて１に向かっ て遷移する第１のウィンドウ関数を構成し、 ウィンドウ関数と第１の信号との積を取得し、前記積の自動相関を計算し、 第１のウィンドウ関数の自動相関を計算し、ウィンドウ関数の自動相関により積 の自動相関の商を計算して第１の信号の自動相関関数の推定を行い、 第２の阻害過程が発生している間の時間間隔を注目し、第２の組の時間間隔から 、第２の過程が第２の信号を阻害するにつれて１から零に向かって遷移し、第２ の過程が終るにつれて１に向かって遷移する第２のウィンドウ関数を構成し、 第１の信号と第１のウィンドウ関数の積を計算し、第２の信号と第２のウィンド ウ関数の積を計算し、前記２つの積の相互相関を計算し、 前記２つのウィンドウ関数の相互相関を計算し、ウィンドウ関数の相互相関によ り前記積の相互相関の商を計算して相互相関関数を推定し、 相互相関と自動相関関数とからインパルス応答関数を直接計算することを含む信 号間のインパルス応答関数を推定する方法。
9. ９．インパルスレスポンス関数のフェーリエ変換を取得して第１と第２の信号の 間の伝達関数を生成することをさらに含む請求項８に記載の方法。
10. １０．各信号が各阻害過程から相対的に独立している場合で、第１の過程により 間欠的に阻害される第１の信号と第２の過程により間欠的に阻害される第２の信 号との間の伝達関数を計算する方法において、第１の阻害過程が発生している間 の時間間隔を注目し、前記間隔から、第１の過程が第１の信号を阻害するにつれ て１から零に向かって遷移し、第１の過程が終るにつれて１に向かって遷移する 第１のウィンドウ関数を構成し、 ウィンドウ関数と第１の信号との積を取得し、前記積の自動相関を計算し、 ウィンドウ関数の自動相関を計算し、 ウィンドウ関数の自動相関により前記積の自動相関の商を計算し第１の信号の自 動相関関数を提供し、 第２の阻害過程が発生している間の時間間隔を注目し、第２の組の時間間隔から 、第２の過程が第２の信号を阻害するにつれて１から零に向かって遷移し、第２ の過程が終るにつれて１に向かって遷移する第２のウィンドウ関数を構成し、 第１の信号と第１のウィンドウ関数の積を計算し、第２の信号と第２のウィンド ウ関数の積を計算し、前記２つの積の相互相関を計算し、 前記２つのウィンドウ関数の相互相関を計算し、ウィンドウ関数の相互相関によ り前記積の相互相関の商を計算し、相互相関関数から第１と第２の信号のクロス スペクトルを計算し、相互相関関数と自動相関関数とから第１と第２の信号の伝 達関数を直接計算することを合む信号間の伝達関数を計算する方法。
11. １１．前記信号が心拍数である、請求項１，２または３に記載の方法。
12. １２．阻害過程が心房あるいは心室の異所性拍動である、請求項１，２または３ に記載の方法。
13. １３．前記信号が動脈の血圧である、請求項１，２または３に記載の方法。
14. １４．前記信号が心臓の出力である、請求項１，２または３に記載の方法。
15. １５．前記信号の１つが心拍数である、請求項４−１０のいずれか１に記載の方 法。
16. １６．阻害過程の１つが心房あるいは心室の異所性拍動である、請求項４−１０ のいずれか１に記載の方法。
17. １７．前記信号の１つが動脈の血圧である、請求項４−１０のいずれか１に記載 の方法。
18. １８．前記信号の１つが心臓の出力である、請求項４−１０のいずれか１に記載 の方法。
19. １９．独立した過程により間欠的に阻害される生物学的信号のパワースペクトル を推定する方法において、 独立した過程が発生している間の時間間隔を注目し、前記過程が信号を阻害する につれて１から零に向かって遷移し、前記過程が終るにつれて１に向かって遷移 するウィンドウ関数を前記時間間隔から構成し、ウィンドウ関数と信号との積を 取得し、前記積の自動相関を計算し、 ウィンドウ関数の自動相関を計算し、 前記ウィンドウ関数の自動相関により前記積の自動相関の商を計算し、前記商か らパワースペクトルを計算することを含む、生物学的信号のパワースペクトルを 推定する方法。