JPH07163535A - 患者モニタ - Google Patents
患者モニタInfo
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- JPH07163535A JPH07163535A JP6273030A JP27303094A JPH07163535A JP H07163535 A JPH07163535 A JP H07163535A JP 6273030 A JP6273030 A JP 6273030A JP 27303094 A JP27303094 A JP 27303094A JP H07163535 A JPH07163535 A JP H07163535A
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
- A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
-
- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/30—Input circuits therefor
- A61B5/307—Input circuits therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/308—Input circuits therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
-
- 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
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- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 周期性心臓信号に患者からの心臓人為結果が
含まれる混合信号中の心臓人為結果信号を減少できる患
者モニタを提供する。 【構成】 患者２の周期性心臓信号に患者からの心臓人
為結果が含まれる混合信号を患者モニタ４内の標本化回
路１８で標本化した信号をメモリ２０に格納するととも
に、患者２からの周期性心臓信号を心臓期間検出器１４
に入力して心周期内に含まれる標識された隣接する基準
点の間の心臓間隔信号を出力し、基準点の１つにメモリ
２０の最新混合標本ポインタがあるときに、有限インパ
ルス応答フィルタ６の適応窓の長さが心臓間隔であるよ
うに、最新混合標本ポインタを１つの混合信号だけ進ま
せ、最古混合標本ポインタを漸次的に調整し、有限イン
パルス応答フィルタ６は、混合信号を非心臓性の生理学
的現象と心臓人為結果とをリアル・タイムで分離する。
含まれる混合信号中の心臓人為結果信号を減少できる患
者モニタを提供する。 【構成】 患者２の周期性心臓信号に患者からの心臓人
為結果が含まれる混合信号を患者モニタ４内の標本化回
路１８で標本化した信号をメモリ２０に格納するととも
に、患者２からの周期性心臓信号を心臓期間検出器１４
に入力して心周期内に含まれる標識された隣接する基準
点の間の心臓間隔信号を出力し、基準点の１つにメモリ
２０の最新混合標本ポインタがあるときに、有限インパ
ルス応答フィルタ６の適応窓の長さが心臓間隔であるよ
うに、最新混合標本ポインタを１つの混合信号だけ進ま
せ、最古混合標本ポインタを漸次的に調整し、有限イン
パルス応答フィルタ６は、混合信号を非心臓性の生理学
的現象と心臓人為結果とをリアル・タイムで分離する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般的に患者モニタに係
わり、特に、変動する心臓周波数（cardiacfrequency
）とこの周波数の高調波とにおいて生じる心臓アーチ
ファクト（artifact ：以下、人為結果という）を取り
除くことによって生理学的現象をリアルタイムで分離す
るための患者モニタに係わる。
わり、特に、変動する心臓周波数（cardiacfrequency
）とこの周波数の高調波とにおいて生じる心臓アーチ
ファクト（artifact ：以下、人為結果という）を取り
除くことによって生理学的現象をリアルタイムで分離す
るための患者モニタに係わる。
【０００２】
【従来の技術】患者の状態に関する情報を収集するため
に、トランスデューサが一般的に患者監視に使用され
る。その結果として得られる信号は、生理学的現象の混
合であることが多い。一般的に、これは、身体内の機械
的動き、特に、横隔膜や心臓による器官運動のような器
官運動から生じさせられる、電気信号と圧力信号との全
てにおける特有の特性である。不幸なことに、これらの
測定信号の固有の特徴は、心臓によって生じさせられる
人為結果の強さによって打ち消されてしまうことが多
い。心臓は、一般に、人間の器官の中で最も発音し、最
も迅速な運動を行い、こうした心臓の運動は、別の現象
を測定する際にトランスデューサによって非常に容易に
ピック・アップされる可能性がある。言い換えれば、心
臓からの電気信号は、対象となる信号を「かき消す」こ
とが多い。例えば、呼吸インピーダンスは、呼吸に起因
する電気的変化と、機械的な心臓性事象に起因する電気
的変化との混合である。各々の現象を分離して観察する
ことが、医療解析と患者監視とにとって望ましい。
に、トランスデューサが一般的に患者監視に使用され
る。その結果として得られる信号は、生理学的現象の混
合であることが多い。一般的に、これは、身体内の機械
的動き、特に、横隔膜や心臓による器官運動のような器
官運動から生じさせられる、電気信号と圧力信号との全
てにおける特有の特性である。不幸なことに、これらの
測定信号の固有の特徴は、心臓によって生じさせられる
人為結果の強さによって打ち消されてしまうことが多
い。心臓は、一般に、人間の器官の中で最も発音し、最
も迅速な運動を行い、こうした心臓の運動は、別の現象
を測定する際にトランスデューサによって非常に容易に
ピック・アップされる可能性がある。言い換えれば、心
臓からの電気信号は、対象となる信号を「かき消す」こ
とが多い。例えば、呼吸インピーダンスは、呼吸に起因
する電気的変化と、機械的な心臓性事象に起因する電気
的変化との混合である。各々の現象を分離して観察する
ことが、医療解析と患者監視とにとって望ましい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】こうした現象を分離す
る方法の一つは、固定周波数フィルタリングである。こ
の方法は、心拍数の周波数範囲と呼吸数の周波数範囲と
が重なり合うので、あまり効果的ではない。この結果と
して、固定周波数における心臓人為結果の除去は全く効
果がないことが多く、又は、フィルタリングされた呼吸
信号を大きく歪ませる。心臓の活動又は他の筋肉の活動
に起因する生理学的人為結果のような生理学的人為結果
は、ストレスと病状とに対応して時間と共に変動するの
で、固定周波数フィルタリングは、人為結果除去には無
効である。
る方法の一つは、固定周波数フィルタリングである。こ
の方法は、心拍数の周波数範囲と呼吸数の周波数範囲と
が重なり合うので、あまり効果的ではない。この結果と
して、固定周波数における心臓人為結果の除去は全く効
果がないことが多く、又は、フィルタリングされた呼吸
信号を大きく歪ませる。心臓の活動又は他の筋肉の活動
に起因する生理学的人為結果のような生理学的人為結果
は、ストレスと病状とに対応して時間と共に変動するの
で、固定周波数フィルタリングは、人為結果除去には無
効である。
【０００４】「インピーダンス呼吸運動記録器における
心臓人為結果の打ち消し（Canceling the Cardiogenic
Artifact in Impedance Peneumography ）」「医薬と生
物学会における工学のIEEE第７回年会議のPP８５５〜８
５９」（IEEE/Seventh Annual Conference of the Engi
neering in Medicin and Biology Society pp.８５５−
８５９）に中で、「サハキアン」（Sahakian）他は、呼
吸インピーダンス（RI）波形から後で減算される心臓人
為結果テンプレート（templete）を使用することによる
適応フィルタリングを試みた。この信号平均化心臓人為
結果テンプレートを適応させるためのタイミング信号
は、従来のQRS 検出器の出力だった。このQRS 検出は、
更に、RI波形から心臓人為結果テンプレートを減算する
ための歩調合わせ（pacing）を可能にする。この方法
は、心臓人為結果の振幅と形態とが拍動毎に変化するこ
とを考慮に入れなかった。即ち、現在の心臓人為結果の
形態が、信号平均心臓人為結果の形態と大きく異なって
いることが多く、従って、平均心臓人為結果を単純に減
算することが無効であることが多く、更には、新たな人
為結果を発生させる可能性さえ有る。更に、テンプレー
ト適応フィルタリングは、拍動毎の変動を取り除くには
応答性が不十分である。
心臓人為結果の打ち消し（Canceling the Cardiogenic
Artifact in Impedance Peneumography ）」「医薬と生
物学会における工学のIEEE第７回年会議のPP８５５〜８
５９」（IEEE/Seventh Annual Conference of the Engi
neering in Medicin and Biology Society pp.８５５−
８５９）に中で、「サハキアン」（Sahakian）他は、呼
吸インピーダンス（RI）波形から後で減算される心臓人
為結果テンプレート（templete）を使用することによる
適応フィルタリングを試みた。この信号平均化心臓人為
結果テンプレートを適応させるためのタイミング信号
は、従来のQRS 検出器の出力だった。このQRS 検出は、
更に、RI波形から心臓人為結果テンプレートを減算する
ための歩調合わせ（pacing）を可能にする。この方法
は、心臓人為結果の振幅と形態とが拍動毎に変化するこ
とを考慮に入れなかった。即ち、現在の心臓人為結果の
形態が、信号平均心臓人為結果の形態と大きく異なって
いることが多く、従って、平均心臓人為結果を単純に減
算することが無効であることが多く、更には、新たな人
為結果を発生させる可能性さえ有る。更に、テンプレー
ト適応フィルタリングは、拍動毎の変動を取り除くには
応答性が不十分である。
【０００５】「安静時と運動中とにおけるインピーダン
ス心臓運動表からの呼吸人為結果の除去（Elimination
of Breathing Artifacts from Impedance Cardiograms
at Reset and During Exercise）」「医薬と生物学工学
と計算１９８９年１月号PP１３〜１６」（Medical and
Biological Engineering & Computing、January １９８
８， pp．１３−１６）において、「アイケン」（Eike
n ）と「セガハマ」（Segerhammer ）は、線形回帰解析
に関連して移動窓手法（moving window technique ）を
使用することによって、インピーダンス心臓運動表に含
まれる呼吸人為結果を減少させた。その窓長（wibdow l
ength ）は、以前の心周期の長さに等しいように各々の
新たな心周期の開始時に飛越し適応（jum adaptation）
させられた幅を有した。この窓内の標本点を使用するこ
とによって、彼らは、上記窓内のデータに対する「最良
の」直線近似である直線線分を発見するために直線回帰
を行った。最後に、この回帰線の中心点が、心臓人為結
果が除去された呼吸信号の値を評価するために使用され
た。上記窓長は更新され、中心標本がＲ拍動を通過する
時に、直線回帰解析が行われた。この方法は、２つの理
由で不適切である。即ち、直線回帰は計算コストが高
く、飛越し適応が、その結果として生じるフィルタ出力
中に人為結果を生じさせる。
ス心臓運動表からの呼吸人為結果の除去（Elimination
of Breathing Artifacts from Impedance Cardiograms
at Reset and During Exercise）」「医薬と生物学工学
と計算１９８９年１月号PP１３〜１６」（Medical and
Biological Engineering & Computing、January １９８
８， pp．１３−１６）において、「アイケン」（Eike
n ）と「セガハマ」（Segerhammer ）は、線形回帰解析
に関連して移動窓手法（moving window technique ）を
使用することによって、インピーダンス心臓運動表に含
まれる呼吸人為結果を減少させた。その窓長（wibdow l
ength ）は、以前の心周期の長さに等しいように各々の
新たな心周期の開始時に飛越し適応（jum adaptation）
させられた幅を有した。この窓内の標本点を使用するこ
とによって、彼らは、上記窓内のデータに対する「最良
の」直線近似である直線線分を発見するために直線回帰
を行った。最後に、この回帰線の中心点が、心臓人為結
果が除去された呼吸信号の値を評価するために使用され
た。上記窓長は更新され、中心標本がＲ拍動を通過する
時に、直線回帰解析が行われた。この方法は、２つの理
由で不適切である。即ち、直線回帰は計算コストが高
く、飛越し適応が、その結果として生じるフィルタ出力
中に人為結果を生じさせる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】有限インパルス応答（Ｆ
ＩＲ）方形フィルタは、患者からの混合信号がサンプリ
ングされる時に、その混合信号を、２つの成分、即ち、
非心臓性の生理学的現象と心臓人為結果とにリアル・タ
イムで分離する。このフィルタ窓（filter window ）の
長さは、変動する心臓周波数とこの周波数に関連した全
ての高調波との影響が抑制された滑らかな出力信号を生
じさせるように、動的に変化させられる。変動する心臓
周波数は、基準心臓信号中の心臓性事象（cardiac even
t ）をマーキングすることによって測定される。誘発事
象の間の現在間隔がフィルタ窓を通過する時に、窓長
が、その窓の前縁が心臓性事象の１つと同期させられる
その次の期間と同じ長さを有するように漸次的に調整さ
れる。従って、標本がフィルタ窓を先行する毎に、時間
平均解析が行われる。現在間隔とその次の間隔との間の
差が、同期の間にフィルタ窓全体に亙って均一に分散さ
れる。
ＩＲ）方形フィルタは、患者からの混合信号がサンプリ
ングされる時に、その混合信号を、２つの成分、即ち、
非心臓性の生理学的現象と心臓人為結果とにリアル・タ
イムで分離する。このフィルタ窓（filter window ）の
長さは、変動する心臓周波数とこの周波数に関連した全
ての高調波との影響が抑制された滑らかな出力信号を生
じさせるように、動的に変化させられる。変動する心臓
周波数は、基準心臓信号中の心臓性事象（cardiac even
t ）をマーキングすることによって測定される。誘発事
象の間の現在間隔がフィルタ窓を通過する時に、窓長
が、その窓の前縁が心臓性事象の１つと同期させられる
その次の期間と同じ長さを有するように漸次的に調整さ
れる。従って、標本がフィルタ窓を先行する毎に、時間
平均解析が行われる。現在間隔とその次の間隔との間の
差が、同期の間にフィルタ窓全体に亙って均一に分散さ
れる。
【０００７】
【実施例】図１は、第１のディジタル・フィルタとして
の動的可変フィルタ６を備える患者モニタ４に接続され
た患者２を示し、この動的可変フィルタは有限インパル
ス応答（ＦＩＲ）を有するフィルタであることが好まし
い。患者２からの少なくとも２つの生理学的信号、即
ち、心臓信号１０と、呼吸インピーダンス又は中心静脈
圧（central venous pressure ）のような生理学的現象
を含む混合信号１２とが、受信器８によって例えば電圧
として測定される。患者の生理学的現象全てからの信号
が、心臓信号１０によって汚染されていると仮定する。
の動的可変フィルタ６を備える患者モニタ４に接続され
た患者２を示し、この動的可変フィルタは有限インパル
ス応答（ＦＩＲ）を有するフィルタであることが好まし
い。患者２からの少なくとも２つの生理学的信号、即
ち、心臓信号１０と、呼吸インピーダンス又は中心静脈
圧（central venous pressure ）のような生理学的現象
を含む混合信号１２とが、受信器８によって例えば電圧
として測定される。患者の生理学的現象全てからの信号
が、心臓信号１０によって汚染されていると仮定する。
【０００８】最初に、心臓期間検出器１４が、心臓信号
１０中に含まれる心臓性事象を検出し、心臓性事象間で
変動する可能性がある心臓周波数を測定し、窓変数（wi
ndowvariable ）１６を生じさせる。これと同時に、標
本化回路１８が混合信号１２をディジタル・サンプリン
グし、この後で、混合信号１２はメモリ２０内に格納さ
れる。メモリ制御装置２２が、方形フィルタであってよ
い動的可変フィルタ６としての有限インパルス応答（以
下、FIR という）フィルタ６（以下、FIR フィルタ６と
して説明を進める）の長さを調整するために窓変数１６
を使用し、メモリ内に格納された標本化データにFIR フ
ィルタ６を使用する。FIR フィルタ６は、フィルタリン
グ済みの混合信号２４を生じさせ、この混合信号２４中
では非心臓性現象がその主要成分に相当する。
１０中に含まれる心臓性事象を検出し、心臓性事象間で
変動する可能性がある心臓周波数を測定し、窓変数（wi
ndowvariable ）１６を生じさせる。これと同時に、標
本化回路１８が混合信号１２をディジタル・サンプリン
グし、この後で、混合信号１２はメモリ２０内に格納さ
れる。メモリ制御装置２２が、方形フィルタであってよ
い動的可変フィルタ６としての有限インパルス応答（以
下、FIR という）フィルタ６（以下、FIR フィルタ６と
して説明を進める）の長さを調整するために窓変数１６
を使用し、メモリ内に格納された標本化データにFIR フ
ィルタ６を使用する。FIR フィルタ６は、フィルタリン
グ済みの混合信号２４を生じさせ、この混合信号２４中
では非心臓性現象がその主要成分に相当する。
【０００９】非心臓性現象を表すフィルタリング済みの
混合信号２４は、従来通りのモニタ２６上に表示される
ことも、非心臓性信号中の周期性事象を検出するために
コンピュータ（図示されていない）によって更に解析さ
れることも可能である。後者については後で詳細に説明
する。非心臓性事象が、予め決められた許容範囲内にな
い場合には、異常患者状態インジケータが起動される。
更に、許容範囲外の非心臓性信号がモニタ２６に表示さ
れることが可能である。
混合信号２４は、従来通りのモニタ２６上に表示される
ことも、非心臓性信号中の周期性事象を検出するために
コンピュータ（図示されていない）によって更に解析さ
れることも可能である。後者については後で詳細に説明
する。非心臓性事象が、予め決められた許容範囲内にな
い場合には、異常患者状態インジケータが起動される。
更に、許容範囲外の非心臓性信号がモニタ２６に表示さ
れることが可能である。
【００１０】図２は、一連の心臓性事象の電気的表現で
ある。身体的活動とストレスと患者の状態とに応じて心
臓周波数が変化するので、心臓信号１０の何らかの相対
的に不変な特徴（例えばピーク電圧）から心臓性事象が
検出されることが好ましい。心臓性事象は、公知の「PQ
RST 」波の混合によって生じる。P 波は心房の分極喪失
に相当し、P 波の長さは心房を分極喪失させるために必
要な時間を表示する。QRS 波は、心室全体に亙っての分
極喪失の拡大を反映する。心室が心房よりも遥かに大き
い組織量を有するので、QRS 波の振幅はＰ波の振幅より
も遥かに大きい。ST波の間は心房は分極喪失状態のまま
である。心室が再分極する時に、T 波が発生させられ
る。
ある。身体的活動とストレスと患者の状態とに応じて心
臓周波数が変化するので、心臓信号１０の何らかの相対
的に不変な特徴（例えばピーク電圧）から心臓性事象が
検出されることが好ましい。心臓性事象は、公知の「PQ
RST 」波の混合によって生じる。P 波は心房の分極喪失
に相当し、P 波の長さは心房を分極喪失させるために必
要な時間を表示する。QRS 波は、心室全体に亙っての分
極喪失の拡大を反映する。心室が心房よりも遥かに大き
い組織量を有するので、QRS 波の振幅はＰ波の振幅より
も遥かに大きい。ST波の間は心房は分極喪失状態のまま
である。心室が再分極する時に、T 波が発生させられ
る。
【００１１】図３は、図１に示される心臓期間検出装置
１４の機能ブロック図である。この心臓期間検出装置
は、心臓性事象検出装置２８と心臓間隔検出装置３０と
から構成される。事象検出装置２８は、心臓信号１０を
受け取り、心臓信号１０内の基準点を探す。心臓間隔検
出装置３０は、心臓性事象検出装置２８に接続される。
心臓間隔検出装置３０は、隣り合う心臓性事象の間の標
本数を計数し、心臓間隔、すなわち、窓変数１６を生じ
させる。心臓間隔１６は、隣り合う心臓性事象の間にお
いて（好ましくは一定不変のサンプリング・レートで）
採取される標本の数と定義される。窓変数１６は、可変
的な心臓期間を表示するために事象検出毎に更新され
る。QRST波の任意の部分が基準点として使用可能であ
り、従って心臓性事象を規定する。
１４の機能ブロック図である。この心臓期間検出装置
は、心臓性事象検出装置２８と心臓間隔検出装置３０と
から構成される。事象検出装置２８は、心臓信号１０を
受け取り、心臓信号１０内の基準点を探す。心臓間隔検
出装置３０は、心臓性事象検出装置２８に接続される。
心臓間隔検出装置３０は、隣り合う心臓性事象の間の標
本数を計数し、心臓間隔、すなわち、窓変数１６を生じ
させる。心臓間隔１６は、隣り合う心臓性事象の間にお
いて（好ましくは一定不変のサンプリング・レートで）
採取される標本の数と定義される。窓変数１６は、可変
的な心臓期間を表示するために事象検出毎に更新され
る。QRST波の任意の部分が基準点として使用可能であ
り、従って心臓性事象を規定する。
【００１２】心臓期間検出装置１４は、「９種のQRS 検
出アルゴリズムのノイズ感度の比較（Comparison of th
e Noise Sensitivity of Nine QRS Detection Algorith
ms）」、「１９９０年、IEEE会報生体医用工学PP８５−
９８」（IEEE TransactionsBiomedical Enginnring 、p
p８５〜９８、１９９０）において「フライセン」（Fre
isen ）他によって示唆されている方法のような、当業
者に公知の任意の方法で作製されることが可能である。
出アルゴリズムのノイズ感度の比較（Comparison of th
e Noise Sensitivity of Nine QRS Detection Algorith
ms）」、「１９９０年、IEEE会報生体医用工学PP８５−
９８」（IEEE TransactionsBiomedical Enginnring 、p
p８５〜９８、１９９０）において「フライセン」（Fre
isen ）他によって示唆されている方法のような、当業
者に公知の任意の方法で作製されることが可能である。
【００１３】図４は、図１に示されるFIR フィルタの窓
長を制御するための装置の機能ブロック図である。この
フィルタは、一方の窓縁（window edge ）が心臓性事象
にある時に窓長が心臓性事象の期間に（時間的に）一致
するように窓変数を適合させるために動的に調整される
窓長を有する。方形フィルタが、心臓周波数とその高調
波とを最適な形で低減させることを可能にする。方形フ
ィルタは、公知のように、等しい重み（weight）を有す
る１種の対称移動平均フィルタである。
長を制御するための装置の機能ブロック図である。この
フィルタは、一方の窓縁（window edge ）が心臓性事象
にある時に窓長が心臓性事象の期間に（時間的に）一致
するように窓変数を適合させるために動的に調整される
窓長を有する。方形フィルタが、心臓周波数とその高調
波とを最適な形で低減させることを可能にする。方形フ
ィルタは、公知のように、等しい重み（weight）を有す
る１種の対称移動平均フィルタである。
【００１４】窓長は、１つの心周期全体に一致するよう
に漸次的に調整される。窓の前縁が標本から標本へと前
進する時に、窓長はフィルタ出力の突発的な上昇を回避
するようにその次の心周期に段階的に適応させられる。
窓長の漸次的調整が行われない場合には、その結果とし
て生じる時間平均信号は歪みを生じさせるだろう。
に漸次的に調整される。窓の前縁が標本から標本へと前
進する時に、窓長はフィルタ出力の突発的な上昇を回避
するようにその次の心周期に段階的に適応させられる。
窓長の漸次的調整が行われない場合には、その結果とし
て生じる時間平均信号は歪みを生じさせるだろう。
【００１５】本発明によって、窓長が、隣り合う２つの
心臓性事象の間の間隔に等しく設定される。任意の対称
フィルタを使用する平均化の過程で非心臓性信号が心臓
周波数とこれに関連した高調波とから除去又は「ノッチ
アウト」（notch out ）されるので、心臓間隔が窓長と
して選択される。従って、FIR フィルタは、心臓周波数
の高調波においてその伝達関数の「ゼロ」を有するよう
に設計される。これらのゼロは、周波数領域内で見る場
合にインパルス応答の周期的「穴」（hole）として現れ
る。追加の制約条件（公知のナイキスト基準）は、エイ
リアシング（aliasimg）を防止するために混合信号中の
監視対象の現象の最高周波数の２倍以上であるように、
サンプリング・レートが選択されなければならないとい
うことである。
心臓性事象の間の間隔に等しく設定される。任意の対称
フィルタを使用する平均化の過程で非心臓性信号が心臓
周波数とこれに関連した高調波とから除去又は「ノッチ
アウト」（notch out ）されるので、心臓間隔が窓長と
して選択される。従って、FIR フィルタは、心臓周波数
の高調波においてその伝達関数の「ゼロ」を有するよう
に設計される。これらのゼロは、周波数領域内で見る場
合にインパルス応答の周期的「穴」（hole）として現れ
る。追加の制約条件（公知のナイキスト基準）は、エイ
リアシング（aliasimg）を防止するために混合信号中の
監視対象の現象の最高周波数の２倍以上であるように、
サンプリング・レートが選択されなければならないとい
うことである。
【００１６】FIR フィルタの特性は当業で公知であり、
ディジタル信号処理又は時系列解析に関する様々な標準
的な文献に説明されている。FIR フィルタとは、概括的
に言って、一連の値の全体に亙って移動又は「掃引」す
る信号平均／重み付け装置の一種であると言うことがで
きる。FIR フィルタの一般構造は次の（１）式の方程式
によって表されることが可能である。
ディジタル信号処理又は時系列解析に関する様々な標準
的な文献に説明されている。FIR フィルタとは、概括的
に言って、一連の値の全体に亙って移動又は「掃引」す
る信号平均／重み付け装置の一種であると言うことがで
きる。FIR フィルタの一般構造は次の（１）式の方程式
によって表されることが可能である。
【００１７】
【数１】
【００１８】前記（１）式中で、Y (t) は、時間t にお
ける上記フィルタの出力値であり、x (t-m) は、時間ｔ
前のm 時間単位の上記フィルタに対する入力値であり、
w(m)は、n 個の重み係数から構成される重み係数セット
の中のm 番目である。言い換えれば、任意の所定の時間
t におけるFIR フィルタからの出力Y(t)が、最も最近の
入力値X(t)と以前のn-１個の入力値X(t-１) 、X(t-
s)、．．、X[t-(n-１)]との重み付けされた合計として
形成される。重み付けは、m 時間単位だけ以前の入力値
X(t-m)の各々にそれに対応するm 番目の重み値W （m ）
を乗じることによって行われる。重みW (m) が互いに異
なっている場合には、次に入力値の幾つかが、その他の
入力値に比べて大きな影響を出力に与えることが可能に
なる。全ての重みが同一である場合、特に重み全てが１
に等しく設定される場合には、FIR フィルタは、方形で
あると言われる。
ける上記フィルタの出力値であり、x (t-m) は、時間ｔ
前のm 時間単位の上記フィルタに対する入力値であり、
w(m)は、n 個の重み係数から構成される重み係数セット
の中のm 番目である。言い換えれば、任意の所定の時間
t におけるFIR フィルタからの出力Y(t)が、最も最近の
入力値X(t)と以前のn-１個の入力値X(t-１) 、X(t-
s)、．．、X[t-(n-１)]との重み付けされた合計として
形成される。重み付けは、m 時間単位だけ以前の入力値
X(t-m)の各々にそれに対応するm 番目の重み値W （m ）
を乗じることによって行われる。重みW (m) が互いに異
なっている場合には、次に入力値の幾つかが、その他の
入力値に比べて大きな影響を出力に与えることが可能に
なる。全ての重みが同一である場合、特に重み全てが１
に等しく設定される場合には、FIR フィルタは、方形で
あると言われる。
【００１９】その次の時間期間（t が１だけ増大する）
において、以前の「最古の」入力値X[t-(n−１）] は、
n 時間単位だけ以前の入力値よりも大きいだろうという
ことと、出力値を形成する上記合計に影響を与えないだ
ろうということとに留意されたい。入力値が何であって
も、入力値が出力に対して与える影響は有限であり、即
ち、入力値の影響はｎ時間単位を越えて継続することは
ないだろう。言い換えれば、インパルス状の入力信号に
対してさえ上記フィルタの応答は有限である。
において、以前の「最古の」入力値X[t-(n−１）] は、
n 時間単位だけ以前の入力値よりも大きいだろうという
ことと、出力値を形成する上記合計に影響を与えないだ
ろうということとに留意されたい。入力値が何であって
も、入力値が出力に対して与える影響は有限であり、即
ち、入力値の影響はｎ時間単位を越えて継続することは
ないだろう。言い換えれば、インパルス状の入力信号に
対してさえ上記フィルタの応答は有限である。
【００２０】或いは、ハミング（Hamming)対称フィルタ
やハニング（Hanning)対称フィルタやブラックマン（Bl
ackmann)対称フィルタのような他の公知の対称フィルタ
が使用可能であるが、効率は犠牲となる。フィルタ応答
全体が心臓周波数とその高調波とにおいてゼロを有し、
従ってこれらの周波数で生じる事象を除去する限り、対
称フィルタ又は非対称フィルタと組み合わせて非対称フ
ィルタを使用することも可能である。窓サイズを変調す
ることが、フィルタがどの周波数を除去するかを決定す
る。好ましい方形フィルタが、当業者に公知の方法によ
って構成されることが可能である。
やハニング（Hanning)対称フィルタやブラックマン（Bl
ackmann)対称フィルタのような他の公知の対称フィルタ
が使用可能であるが、効率は犠牲となる。フィルタ応答
全体が心臓周波数とその高調波とにおいてゼロを有し、
従ってこれらの周波数で生じる事象を除去する限り、対
称フィルタ又は非対称フィルタと組み合わせて非対称フ
ィルタを使用することも可能である。窓サイズを変調す
ることが、フィルタがどの周波数を除去するかを決定す
る。好ましい方形フィルタが、当業者に公知の方法によ
って構成されることが可能である。
【００２１】図５は、現在の心臓間隔からその次の心臓
間隔にフィルタ窓が移動する際における、その次の心臓
間隔を分散させるためのプロセスのフローチャートを示
す。現在心臓間隔はステップ４０でFIR フィルタ長（FI
R filter length ）であるように選択される。ステップ
４２でその次の心臓間隔は、一連の心臓性事象から決定
される。ステップ４４で現在の心臓間隔とその次の心臓
間隔との間の差が測定される。この差は、ステップ４６
で現在心臓間隔内の標本数全体に亙って分散させられ
る。フィルタ長が、ステップ４８で平均化されるべき標
本の数を決定する。ステップ５０でフィルタ窓は１つの
標本だけ前進させられ、ステップ５２で一方、フィルタ
長が「配分された（pro-rated ）」差分だけ更新され
る。ステップ５４でフィルタ長がその次の心臓間隔に等
しくなるまで、フィルタ長が更新される。ステップ５６
でフィルタ長がその次の心臓間隔に等しくなった時点
で、ステップ５８でその次の心臓間隔が現在心臓間隔に
なり、分散プロセスが反復される。
間隔にフィルタ窓が移動する際における、その次の心臓
間隔を分散させるためのプロセスのフローチャートを示
す。現在心臓間隔はステップ４０でFIR フィルタ長（FI
R filter length ）であるように選択される。ステップ
４２でその次の心臓間隔は、一連の心臓性事象から決定
される。ステップ４４で現在の心臓間隔とその次の心臓
間隔との間の差が測定される。この差は、ステップ４６
で現在心臓間隔内の標本数全体に亙って分散させられ
る。フィルタ長が、ステップ４８で平均化されるべき標
本の数を決定する。ステップ５０でフィルタ窓は１つの
標本だけ前進させられ、ステップ５２で一方、フィルタ
長が「配分された（pro-rated ）」差分だけ更新され
る。ステップ５４でフィルタ長がその次の心臓間隔に等
しくなるまで、フィルタ長が更新される。ステップ５６
でフィルタ長がその次の心臓間隔に等しくなった時点
で、ステップ５８でその次の心臓間隔が現在心臓間隔に
なり、分散プロセスが反復される。
【００２２】図６は、上記FIR フィルタの窓長を動的に
適応させる一般適用を示す。C １とC ２は２つの隣り合
う心臓間隔である。これらの心臓間隔が同一のサンプリ
ング・レートで標本化されたにも係わらず、これらの持
続時間は互いに異なっており、C ２はC １よりも多くの
標本を含んでいる。（２）式の方程式に示されるよう
に、時間t １において、時間中の窓長Wpは、第１の心臓
期間C １に等しい。
適応させる一般適用を示す。C １とC ２は２つの隣り合
う心臓間隔である。これらの心臓間隔が同一のサンプリ
ング・レートで標本化されたにも係わらず、これらの持
続時間は互いに異なっており、C ２はC １よりも多くの
標本を含んでいる。（２）式の方程式に示されるよう
に、時間t １において、時間中の窓長Wpは、第１の心臓
期間C １に等しい。
【００２３】
【数２】
【００２４】tp＞t １である時には、Wpは、第１の心臓
間隔C １と、C １とC ２との間の差の一部分との合計で
ある。C ２が（t ２−t １）に等しいので、（２）式の
方程式は、次の（３）式の方程式の形で表現されること
も可能である。
間隔C １と、C １とC ２との間の差の一部分との合計で
ある。C ２が（t ２−t １）に等しいので、（２）式の
方程式は、次の（３）式の方程式の形で表現されること
も可能である。
【００２５】
【数３】
【００２６】部分標本が平均化できないので、次の
（４）式の方程式に示すように、窓長は、Wpが標本の整
数に一致するように更新される。
（４）式の方程式に示すように、窓長は、Wpが標本の整
数に一致するように更新される。
【００２７】
【数４】
【００２８】任意のFIR フィルタの窓長Npに対応する標
本数が上記（４）式の方程式で示され、この（４）式の
方程式においてS はサンプリング周波数（ヘルツ）であ
る。従ってこのフィルタの長さは、窓変数とサンプリン
グレートとの積である。
本数が上記（４）式の方程式で示され、この（４）式の
方程式においてS はサンプリング周波数（ヘルツ）であ
る。従ってこのフィルタの長さは、窓変数とサンプリン
グレートとの積である。
【００２９】この方法は、心臓性現象が取り除かれた滑
らかな出力信号を生じさせるために、フィルタ窓の長さ
を動的に変化させる。心臓性事象の間の現在間隔がフィ
ルタ窓を通過した後では、窓縁のどちらか一方が心臓性
事象に位置している時に、窓長が心臓間隔に一致する。
これは、心臓周波数とその高調波とにおけるフィルタの
「ゼロ」の位置を調整する。したがって、これらの周波
数において心臓人為結果を打ち消す。現在間隔とその次
の間隔との間の差が、同期の間のフィルタ窓間に均一に
分散させられる。この分散の均一性は、サンプリング周
波数と心臓間隔間の差との両方に応じて決まる。サンプ
リング周波数が高ければ高いほど、滑らかな適応が可能
にされる。
らかな出力信号を生じさせるために、フィルタ窓の長さ
を動的に変化させる。心臓性事象の間の現在間隔がフィ
ルタ窓を通過した後では、窓縁のどちらか一方が心臓性
事象に位置している時に、窓長が心臓間隔に一致する。
これは、心臓周波数とその高調波とにおけるフィルタの
「ゼロ」の位置を調整する。したがって、これらの周波
数において心臓人為結果を打ち消す。現在間隔とその次
の間隔との間の差が、同期の間のフィルタ窓間に均一に
分散させられる。この分散の均一性は、サンプリング周
波数と心臓間隔間の差との両方に応じて決まる。サンプ
リング周波数が高ければ高いほど、滑らかな適応が可能
にされる。
【００３０】メモリ２０と心臓期間検出装置１４とに接
続されたメモリ制御装置２２によって、フィルタ長が調
整される。メモリ制御装置２２は、２つのポインタ、即
ち、最新標本ポインタ（newest sample pointer ）３２
と最古標本ポインタ（oldesrsample pointer ）３４と
を有し、これらのポインタは、メモリ２０内のどの標本
（特にどれだけの数の標本）が平均化されなければなら
ないかを確定する。メモリ制御装置２２は、サンプリン
グ期間毎に１つの混合標本だけ最新標本ポインタ３２を
前進させ、最新標本ポインタ３２が基準点の１つにある
時に適応窓の長さが心臓間隔、すなわち、窓変数１６で
あるように最古標本ポインタ３４を漸次的に調整する。
メモリ制御装置２２は、その次の心臓期間の間の差を取
り出し、それを現在心臓期間と比較する。標本全体にお
いて、この差は、メモリ制御装置２２によってフィルタ
長全体に亙って均一に分散させられる。
続されたメモリ制御装置２２によって、フィルタ長が調
整される。メモリ制御装置２２は、２つのポインタ、即
ち、最新標本ポインタ（newest sample pointer ）３２
と最古標本ポインタ（oldesrsample pointer ）３４と
を有し、これらのポインタは、メモリ２０内のどの標本
（特にどれだけの数の標本）が平均化されなければなら
ないかを確定する。メモリ制御装置２２は、サンプリン
グ期間毎に１つの混合標本だけ最新標本ポインタ３２を
前進させ、最新標本ポインタ３２が基準点の１つにある
時に適応窓の長さが心臓間隔、すなわち、窓変数１６で
あるように最古標本ポインタ３４を漸次的に調整する。
メモリ制御装置２２は、その次の心臓期間の間の差を取
り出し、それを現在心臓期間と比較する。標本全体にお
いて、この差は、メモリ制御装置２２によってフィルタ
長全体に亙って均一に分散させられる。
【００３１】例えば、現在心臓期間内の標本数が８０個
であり、且つその次の心臓期間中の標本数が１００個で
ある場合には、フィルタ長は標本２０個分だけ延ばされ
なければならない。上記差を均一に分散させるための方
法の１つは、データ全体に亙って５番目の平均化毎に最
古標本ポインタを前進させないことによる。従って、フ
ィルタ長は５番目の平均化毎に増大する。
であり、且つその次の心臓期間中の標本数が１００個で
ある場合には、フィルタ長は標本２０個分だけ延ばされ
なければならない。上記差を均一に分散させるための方
法の１つは、データ全体に亙って５番目の平均化毎に最
古標本ポインタを前進させないことによる。従って、フ
ィルタ長は５番目の平均化毎に増大する。
【００３２】図７は、混合信号フィルタリングの個々の
段階を示す。ECG （ELECTROCADIOGRPH：心電計）信号が
心臓信号１０として取り出され、中心静脈圧（central
venous pressure)（CVP ）信号が、心臓人為結果を含む
混合信号１２として使用される。（「標本化された混合
信号の時間平均」から「心臓周波数とその関連の高調
波」を差し引いた）フィルタリングされたCVP 信号が、
コンピュータ又は熟練した医療担当者によって後で分析
を行うために使用されることが可能である。この熟練し
た医療担当者はパターン認識（即ち、元の信号に視覚に
よって曲線を当てはめること）に遥かに優れており、一
方、コンピュータは、疲れることなく患者を連続的に監
視することが可能である。従って、時間平均方法は、コ
ンピュータが患者の監視を補助することを可能にする。
混合信号は、心臓周波数とその関連の全ての高調波周波
数とを取り除くことによって変調される。フィルタリン
グされた混合信号は、ピークと谷のような信号特徴を示
すために更に分析されることが可能である。
段階を示す。ECG （ELECTROCADIOGRPH：心電計）信号が
心臓信号１０として取り出され、中心静脈圧（central
venous pressure)（CVP ）信号が、心臓人為結果を含む
混合信号１２として使用される。（「標本化された混合
信号の時間平均」から「心臓周波数とその関連の高調
波」を差し引いた）フィルタリングされたCVP 信号が、
コンピュータ又は熟練した医療担当者によって後で分析
を行うために使用されることが可能である。この熟練し
た医療担当者はパターン認識（即ち、元の信号に視覚に
よって曲線を当てはめること）に遥かに優れており、一
方、コンピュータは、疲れることなく患者を連続的に監
視することが可能である。従って、時間平均方法は、コ
ンピュータが患者の監視を補助することを可能にする。
混合信号は、心臓周波数とその関連の全ての高調波周波
数とを取り除くことによって変調される。フィルタリン
グされた混合信号は、ピークと谷のような信号特徴を示
すために更に分析されることが可能である。
【００３３】図８は、更に別の心臓情報を与えるために
更に続けて行われる非心臓性信号の処理を示す。ECG 信
号が心臓信号１０として取り出され、呼吸信号（RI）
が、心臓人為結果を含む混合信号として使用される。フ
ィルタリングされていない呼吸信号からフィルタリング
された呼吸信号が減算される。その結果として、非心臓
性の影響が減少させられた心臓信号が得られる。呼吸人
為結果の除去は、最小限度の呼吸性歪みしか伴わない純
粋な心臓インピーダンスを与える。
更に続けて行われる非心臓性信号の処理を示す。ECG 信
号が心臓信号１０として取り出され、呼吸信号（RI）
が、心臓人為結果を含む混合信号として使用される。フ
ィルタリングされていない呼吸信号からフィルタリング
された呼吸信号が減算される。その結果として、非心臓
性の影響が減少させられた心臓信号が得られる。呼吸人
為結果の除去は、最小限度の呼吸性歪みしか伴わない純
粋な心臓インピーダンスを与える。
【００３４】以上、本発明の各実施例について詳述した
が、ここで各実施例の理解を容易にするために、各実施
例を要約して以下に列挙する。
が、ここで各実施例の理解を容易にするために、各実施
例を要約して以下に列挙する。
【００３５】（１）．周期性心臓信号に相当する第１の
入力信号と、患者からの心臓人為結果を含む混合信号に
相当する第２の入力信号とを有する、患者モニタであっ
て、決まったサンプリング・レートで受け取られる前記
混合信号に相当する入力信号と、混合標本に相当する出
力信号とを有する標本化回路と、心臓信号に相当する入
力信号と、各々の心周期内に含まれる標識された安定し
た基準点に相当する出力信号とを有する心臓性事象検出
器と、前記基準点に相当する入力信号と、隣り合う基準
点の間の心臓間隔に相当する出力信号とを有する心臓間
隔検出装置と、最新混合標本ポインタと最古混合標本ポ
インタとを有し、前記混合信号を受け取って格納するメ
モリと、心臓周波数とその関連の高調波とにおいて生じ
る事象を除去するための、前記メモリに接続され、且つ
一方の縁が前記最新混合標本ポインタに相当し且つ他方
の縁が前記最古混合標本ポインタに相当する２つの縁を
有する適応窓を有する、第１のディジタル・フィルタ
と、前記最新混合標本ポインタが前記基準点の１つにあ
る時に前記適応窓の長さが前記心臓間隔であるように前
記最新混合標本ポインタを１つの混合信号だけ進ませ且
つ前記最古混合標本ポインタを漸次的に調整するため
の、前記メモリに接続されて前記心臓間隔を受け取るメ
モリ制御装置と、を含むために変動する心臓周波数とそ
の高調波とにおいて生じる事象を除去することによっ
て、前記混合信号中の心臓人為結果が減少させられる患
者モニタである。
入力信号と、患者からの心臓人為結果を含む混合信号に
相当する第２の入力信号とを有する、患者モニタであっ
て、決まったサンプリング・レートで受け取られる前記
混合信号に相当する入力信号と、混合標本に相当する出
力信号とを有する標本化回路と、心臓信号に相当する入
力信号と、各々の心周期内に含まれる標識された安定し
た基準点に相当する出力信号とを有する心臓性事象検出
器と、前記基準点に相当する入力信号と、隣り合う基準
点の間の心臓間隔に相当する出力信号とを有する心臓間
隔検出装置と、最新混合標本ポインタと最古混合標本ポ
インタとを有し、前記混合信号を受け取って格納するメ
モリと、心臓周波数とその関連の高調波とにおいて生じ
る事象を除去するための、前記メモリに接続され、且つ
一方の縁が前記最新混合標本ポインタに相当し且つ他方
の縁が前記最古混合標本ポインタに相当する２つの縁を
有する適応窓を有する、第１のディジタル・フィルタ
と、前記最新混合標本ポインタが前記基準点の１つにあ
る時に前記適応窓の長さが前記心臓間隔であるように前
記最新混合標本ポインタを１つの混合信号だけ進ませ且
つ前記最古混合標本ポインタを漸次的に調整するため
の、前記メモリに接続されて前記心臓間隔を受け取るメ
モリ制御装置と、を含むために変動する心臓周波数とそ
の高調波とにおいて生じる事象を除去することによっ
て、前記混合信号中の心臓人為結果が減少させられる患
者モニタである。
【００３６】（２）．前記第１のディジタル・フィルタ
が有限インパルス応答フィルタである前記１に記載の患
者モニタである。
が有限インパルス応答フィルタである前記１に記載の患
者モニタである。
【００３７】（３）．フィルタリングされた混合信号に
相当する入力と、前記フィルタリングされた混合信号の
信号特徴に相当する第１の出力と、前記信号特徴の間の
持続時間に相当する第２の出力とを有する特徴を抽出す
る装置と、前記信号特徴の間の持続時間に相当する入力
と、前記信号特徴が生じる割合に相当する出力とを有す
るレートを検出する装置とを更に含む前記２に記載の患
者モニタである。
相当する入力と、前記フィルタリングされた混合信号の
信号特徴に相当する第１の出力と、前記信号特徴の間の
持続時間に相当する第２の出力とを有する特徴を抽出す
る装置と、前記信号特徴の間の持続時間に相当する入力
と、前記信号特徴が生じる割合に相当する出力とを有す
るレートを検出する装置とを更に含む前記２に記載の患
者モニタである。
【００３８】（４）． 患者状態を表示する装置と、少
なくとも１つの患者閾値によって前記割合を評価して前
記患者状態を表示する装置を起動するための、前記割合
に相当する入力を有し且つ前記患者状態を表示する装置
に接続された評価する手段とを更に備える前記３に記載
の患者モニタである。
なくとも１つの患者閾値によって前記割合を評価して前
記患者状態を表示する装置を起動するための、前記割合
に相当する入力を有し且つ前記患者状態を表示する装置
に接続された評価する手段とを更に備える前記３に記載
の患者モニタである。
【００３９】（５）．前記フィルタリングされた混合信
号に相当する第１の入力信号と、前記混合信号に相当す
る第２の入力信号とを有し、更に、前記フィルタリング
された混合信号が概ね除去された前記混合信号に相当す
る出力を有する第２の有限インパルス応答フィルタを更
に備える前記４に記載の患者モニタである。
号に相当する第１の入力信号と、前記混合信号に相当す
る第２の入力信号とを有し、更に、前記フィルタリング
された混合信号が概ね除去された前記混合信号に相当す
る出力を有する第２の有限インパルス応答フィルタを更
に備える前記４に記載の患者モニタである。
【００４０】（６）．前記フィルタリングされた混合信
号に相当する第１の入力信号と、前記混合信号に相当す
る第２の入力信号とを有し、更に、前記フィルタリング
された混合信号が概ね除去された前記混合信号に相当す
る出力を有する第２の有限インパルス応答フィルタを更
に備える前記１に記載の患者モニタである。
号に相当する第１の入力信号と、前記混合信号に相当す
る第２の入力信号とを有し、更に、前記フィルタリング
された混合信号が概ね除去された前記混合信号に相当す
る出力を有する第２の有限インパルス応答フィルタを更
に備える前記１に記載の患者モニタである。
【００４１】（７）．前記第１の有限インパルス応答フ
ィルタが、変動する心臓周波数とその高調波とに一致す
るゼロを有する前記２に記載の患者モニタである。
ィルタが、変動する心臓周波数とその高調波とに一致す
るゼロを有する前記２に記載の患者モニタである。
【００４２】（８）．前記心臓間隔が前記適応窓の長さ
である前記７に記載の患者モニタである。
である前記７に記載の患者モニタである。
【００４３】（９）．前記第１の有限インパルス応答フ
ィルタが方形フィルタである前記８に記載の患者モニタ
である。
ィルタが方形フィルタである前記８に記載の患者モニタ
である。
【００４４】（１０）．前記混合信号が呼吸信号である
前記９に記載の患者モニタである。
前記９に記載の患者モニタである。
【００４５】（１１）．前記混合信号が血圧信号である
前記９に記載の患者モニタである。
前記９に記載の患者モニタである。
【００４６】（１２）．前記心臓信号が心電図信号であ
る前記１に記載の患者モニタである。
る前記１に記載の患者モニタである。
【００４７】（１３）．前記心臓信号が血圧信号である
前記１に記載の患者モニタである。
前記１に記載の患者モニタである。
【００４８】（１４）．患者から第１の心臓性事象と第
２の心臓性事象と第３の心臓性事象とを受け取ることに
よって、心臓人為結果を含む混合信号中の心臓人為結果
を減少させるための患者モニタに適用するフィルタリン
グ方法であって、前記第１の心臓性事象と第２の心臓性
事象との間の持続時間である第１の心臓期間と、前記第
２の心臓性事象と第３の心臓性事象との間の持続時間で
ある第２の心臓期間とを測定する工程と、個別の混合値
を生じさせるように一定のサンプリング・レートで前記
混合信号をサンプリングする工程と、前記個別の混合値
を一連のメモリ・アドレスに格納する工程と、前記サン
プリング・レートによって前記第１の心臓性事象と第２
の心臓期間との間の差を分割することによって窓修正係
数を決定する工程と、前記第１の心臓性事象に相当する
前記個別の混合値を含むアドレスに第１のポインタを向
け、前記第２の心臓性事象に相当する前記個別の混合値
を含むアドレスに第２のポインタを向ける工程と、動的
な窓長を有する有限インパルス応答フィルタを使用し
て、フィルタリングされた混合信号を生じさせる工程
と、を含み、フィルタリングされた混合信号を生じさせ
る前記工程が、前記第１のポインタと前記第２のポイン
タとの間の個別の混合信号を総括して平均化する工程
と、前記第１のポインタをその次の個別の混合値に更新
し、かつ、前記窓補正係数の倍数が個別の混合値の整数
に一致する時に前記窓長が前記窓補正係数の倍数で変化
させられるように第２のポインタを更新する工程と、第
１のポインタが、第２の心臓性事象の個別の混合値を含
むアドレスを指すまで、平均化工程と更新工程とを繰り
返す工程と、を含む患者モニタに適用するフィルタリン
グ方法である。
２の心臓性事象と第３の心臓性事象とを受け取ることに
よって、心臓人為結果を含む混合信号中の心臓人為結果
を減少させるための患者モニタに適用するフィルタリン
グ方法であって、前記第１の心臓性事象と第２の心臓性
事象との間の持続時間である第１の心臓期間と、前記第
２の心臓性事象と第３の心臓性事象との間の持続時間で
ある第２の心臓期間とを測定する工程と、個別の混合値
を生じさせるように一定のサンプリング・レートで前記
混合信号をサンプリングする工程と、前記個別の混合値
を一連のメモリ・アドレスに格納する工程と、前記サン
プリング・レートによって前記第１の心臓性事象と第２
の心臓期間との間の差を分割することによって窓修正係
数を決定する工程と、前記第１の心臓性事象に相当する
前記個別の混合値を含むアドレスに第１のポインタを向
け、前記第２の心臓性事象に相当する前記個別の混合値
を含むアドレスに第２のポインタを向ける工程と、動的
な窓長を有する有限インパルス応答フィルタを使用し
て、フィルタリングされた混合信号を生じさせる工程
と、を含み、フィルタリングされた混合信号を生じさせ
る前記工程が、前記第１のポインタと前記第２のポイン
タとの間の個別の混合信号を総括して平均化する工程
と、前記第１のポインタをその次の個別の混合値に更新
し、かつ、前記窓補正係数の倍数が個別の混合値の整数
に一致する時に前記窓長が前記窓補正係数の倍数で変化
させられるように第２のポインタを更新する工程と、第
１のポインタが、第２の心臓性事象の個別の混合値を含
むアドレスを指すまで、平均化工程と更新工程とを繰り
返す工程と、を含む患者モニタに適用するフィルタリン
グ方法である。
【００４９】（１５）．フィルタリングされた混合信号
の信号特徴を検出する工程と、前記信号特徴が生じる割
合を測定する工程とを更に含む前記１４に記載の患者モ
ニタに適用するフィルタリング方法である。
の信号特徴を検出する工程と、前記信号特徴が生じる割
合を測定する工程とを更に含む前記１４に記載の患者モ
ニタに適用するフィルタリング方法である。
【００５０】（１６）．少なくとも１つの患者閾値によ
って割合を評価する工程と、割合が患者閾値より低い時
に警報を起動する工程と、を更に含む前記１５に記載の
患者モニタに適用するフィルタリング方法である。
って割合を評価する工程と、割合が患者閾値より低い時
に警報を起動する工程と、を更に含む前記１５に記載の
患者モニタに適用するフィルタリング方法である。
【００５１】（１７）．フィルタリングされた混合信号
が前記混合信号から概ね除去されるように、混合信号か
ら前記フィルタリングされた混合信号を減算する工程を
更に含む前記１６に記載の患者モニタに適用されるフィ
ルタリング方法である。
が前記混合信号から概ね除去されるように、混合信号か
ら前記フィルタリングされた混合信号を減算する工程を
更に含む前記１６に記載の患者モニタに適用されるフィ
ルタリング方法である。
【００５２】（１８）．混合信号が呼吸信号である前記
１５に記載の患者モニタに適用されるフィルタリング方
法である。
１５に記載の患者モニタに適用されるフィルタリング方
法である。
【００５３】（１９）．混合信号が血圧信号である前記
１５に記載の患者モニタに適用されるようなフイルタリ
ング方法である。
１５に記載の患者モニタに適用されるようなフイルタリ
ング方法である。
【００５４】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、患者か
らの心臓信号を入力してそれぞれの心周期に含まれる標
識された基準点を心臓性事象検出装置で検出し、心臓間
隔検出装置で隣接する基準点の間の心臓間隔を検出し、
患者からの心臓人為結果を含む混合信号を標本化回路で
標本化した混合標本を最新混合標本ポインタと最古混合
標本ポインタとを有するメモリに格納し、心臓間隔検出
装置の出力をメモリ制御装置に入力して、心臓性事象検
出器で検出された基準点の１つに最新混合標本ポインタ
がある時にメモリ制御装置によりディジタル・フィルタ
の適用窓の長さを心臓間隔であるように最新混合標本ポ
インタを１つの混合信号だけ進ませるとともに、最古混
合標本ポインタを漸次的に調整するようにしたので、デ
ィジタル・フィルタの最適窓の長さが動的に変化され、
患者からの混合信号がサンプリングされるときに、混合
信号が非心臓性の生理学的現象と心臓人為結果との２つ
の成分にリアル・タイムで分離することができ、動作す
る心臓周波数とそれに関連する高調波とにおいて生じる
事象を除去することができ、混合信号中の心臓人為結果
を現象することがてきる。
らの心臓信号を入力してそれぞれの心周期に含まれる標
識された基準点を心臓性事象検出装置で検出し、心臓間
隔検出装置で隣接する基準点の間の心臓間隔を検出し、
患者からの心臓人為結果を含む混合信号を標本化回路で
標本化した混合標本を最新混合標本ポインタと最古混合
標本ポインタとを有するメモリに格納し、心臓間隔検出
装置の出力をメモリ制御装置に入力して、心臓性事象検
出器で検出された基準点の１つに最新混合標本ポインタ
がある時にメモリ制御装置によりディジタル・フィルタ
の適用窓の長さを心臓間隔であるように最新混合標本ポ
インタを１つの混合信号だけ進ませるとともに、最古混
合標本ポインタを漸次的に調整するようにしたので、デ
ィジタル・フィルタの最適窓の長さが動的に変化され、
患者からの混合信号がサンプリングされるときに、混合
信号が非心臓性の生理学的現象と心臓人為結果との２つ
の成分にリアル・タイムで分離することができ、動作す
る心臓周波数とそれに関連する高調波とにおいて生じる
事象を除去することができ、混合信号中の心臓人為結果
を現象することがてきる。
【図１】患者に取り付けられた状態で示される、本発明
の主要な電気構成要素を示すブロック図である。
の主要な電気構成要素を示すブロック図である。
【図２】心臓性事象を電気的に表現するグラフである。
【図３】図１の心臓期間検出装置の機能ブロック図であ
る。
る。
【図４】図１に示されるＦＩＲフィルタの窓長を制御す
るための装置の機能ブロック図である。
るための装置の機能ブロック図である。
【図５】一連の心臓データ値全体に亙ってフィルタ窓が
移動する時の次の心臓間隔を分散させるためのプロセス
の説明図である。
移動する時の次の心臓間隔を分散させるためのプロセス
の説明図である。
【図６】ＦＩＲフィルタの窓長の動的適応の一般適用を
示す説明図である。
示す説明図である。
【図７】本発明を使用する患者信号のフィルタリングの
個々の段階を示す説明図である。
個々の段階を示す説明図である。
【図８】更に別の心臓情報を提供するための混合信号の
後続の処理の結果を示す説明図である。
後続の処理の結果を示す説明図である。
２ 患者 ４ 患者モニタ ６ 動的可変フィルタ ８ 受信器 １０ 心臓信号 １２ 混合信号 １４ 心臓期間検出装置 １６ 窓変数 １８ 標本化回路 ２０ メモリ ２２ メモリ制御装置 ２４ 混合信号 ２６ モニタ ２８ 心臓性事象検出装置 ３０ 心臓間隔検出装置
Claims (1)
- 【請求項１】 周期性心臓信号に相当する第１の入力信
号と、患者からの心臓人為結果を含む混合信号に相当す
る第２の入力信号とを有する、患者モニタであって、 決まったサンプリング・レートで受け取られる前記混合
信号に相当する入力信号と、混合標本に相当する出力信
号とを有する標本化回路と、 心臓信号に相当する入力信号と、各々の心周期内に含ま
れる標識された安定した基準点に相当する出力信号とを
有する心臓性事象検出器と、 前記基準点に相当する入力信号と、隣り合う基準点の間
の心臓間隔に相当する出力信号とを有する心臓間隔検出
装置と、 最新混合標本ポインタと最古混合標本ポインタとを有
し、前記混合信号を受け取って格納するメモリと、 心臓周波数とその関連の高調波とにおいて生じる事象を
除去するための、前記メモリに接続され、且つ一方の縁
が前記最新混合標本ポインタに相当し且つ他方の縁が前
記最古混合標本ポインタに相当する２つの縁を有する適
応窓を有する、第１のディジタル・フィルタと、 前記最新混合標本ポインタが前記基準点の１つにある時
に前記適応窓の長さが前記心臓間隔であるように前記最
新混合標本ポインタを１つの混合信号だけ進ませ且つ前
記最古混合標本ポインタを漸次的に調整するための、前
記メモリに接続されて前記心臓間隔を受け取るメモリ制
御装置と、を含むために、変動する心臓周波数とその高
調波とにおいて生じる事象を除去することによって、前
記混合信号中の心臓人為結果が減少させられる患者モニ
タ。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/134,780 US5503160A (en) | 1993-10-12 | 1993-10-12 | Dynamic filter for real-time artifact removal from waveforms |
| US134,780 | 1993-10-12 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07163535A true JPH07163535A (ja) | 1995-06-27 |
Family
ID=22464965
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6273030A Pending JPH07163535A (ja) | 1993-10-12 | 1994-10-12 | 患者モニタ |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5503160A (ja) |
| EP (1) | EP0647426B1 (ja) |
| JP (1) | JPH07163535A (ja) |
| DE (1) | DE69415909T2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003501167A (ja) * | 1999-06-03 | 2003-01-14 | マルティル・インストゥルメンツ・ベスローテン・フェンノートシャップ | 血液粘度等の血液特性を生体内で測定する方法、装置及びカテーテル |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US5511554A (en) * | 1993-10-12 | 1996-04-30 | Hewlett Packard Company | Real-time artifact removal from waveforms using a dynamic filter having a fixed delay |
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-
1993
- 1993-10-12 US US08/134,780 patent/US5503160A/en not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-10-10 DE DE69415909T patent/DE69415909T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1994-10-10 EP EP94307421A patent/EP0647426B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-10-12 JP JP6273030A patent/JPH07163535A/ja active Pending
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Also Published As
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| US5503160A (en) | 1996-04-02 |
| EP0647426A2 (en) | 1995-04-12 |
| DE69415909T2 (de) | 1999-05-27 |
| EP0647426A3 (en) | 1996-04-03 |
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