JPH07503380A - インピーダンス・カルジオグラフィ法及び心拍決定法 - 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】 インピーダンス・カルジオグラフィ゛去　びｒ１１蛋ｊ この出願は、１９９１年９月１２日付けで出願された米国特許出願筒０７／７５ ８，０３４号の一部継続出願であり、この米国出願はその全体がこの中に組み入 れられるものである。

及１ノと正号 この発明は、詳しく言うと、連続心拍数及び血行力学的監視に関する。

隻監立１遣 この発明が関係する心臓のモニタ手段には、心電図（ＥＫＧ）信号から心拍数（ ＨＲ）を決定することと、心臓出力（Ｃｏ）が推定できる胸郭インピーダンス信 号から心臓のストローク容積（ＳＶ）を決定することの２つがある。

心拍数は多くの方法で決定することができる。心音図は心拍数を決定する最も正 確な方法の１つであると考＾られている。しかしながら、それを使用する際の実 際の難しさのために、心音図法は一般には連続又は長期間の監視には使用されな い。

心拍数は最も代表的には心電図（ＥＫＧ）によって決定される。アナログＥＫＧ 信号は代表的には心電事象を波と呼ばれる摂動として表示する。心拍は、ＥＫＧ 信号において、一対の隣接するＱ、Ｓ波の谷の間のＲ波のピークとして最も明瞭 に反映される。適切なＱＲ３波のパルスを自動的に識別する基本的なかつ一般に 使用されている方法は、ＥＫＧ信号の連続するデータ点間の電圧の変化率（速度 ）を監視し、しきい値と比較するしきい値法である。しきい値を越えるスロープ はＱＲＳパルスの一部分と関連しているとみなされる。この方法は通常、８０％ 以上の時間連続するＲ波間の間隔を上首尾に検出するけれど、代表的にはこの方 法は、ペースメーカー、筋ノイズ、６０Ｈｚの干渉、並びに同じく重大なスロー プの変化に関連し得る近接Ｔ又はＰ波のような不規則な信号成分源を処理するこ とが困難である。

心臓の血行力学的監視は心筋の機能的状態に関する非常に価値ある生理学的情報 を提供することができる。この情報は心臓の機械的な振舞いに密接に関係する。

血流の定量測定、又は心臓出力（ＣＯ）は心臓の能力を評価する上で最も有用な パラメータの１つであるが、しかし、測定するのが最も難しいものの１つでもあ る。心臓の実際のポンプ作用を反映しない心電図（ＥＫＧ）では達成することが できない。

健康な組織を害する方法及び害さない方法の両方が心臓出力の測定に利用できる 。健康な組織を害する方法は最も正確な方法と考えられる。この方法に関連した 危険はしばしば受け入れることができない妥協である。何故ならば、動脈の循環 路に直接接近する必要があるからである。その上、健康な組織を害する方法は繰 り返しの測定には適当でなく、通常、病院の外部で実行することはできない。さ らに、健康な組織を害する方法は時間を消費する点で非常に過酷であり、また、 熟練した職員を必要とする。

インピーダンス・カルジオグラフィは健康な組織を害さない方法の１つであるこ とが分かっており、心臓の機械的な活動を監視する電位は事実上危険を招かない 。その器械は看護及び非技術職員が簡便に取り扱うことができる。通常、適度の 患者の動きを許容することができ、また、連続の及び長時間の監視に対して付添 いのないままでよい。

キュビセク（にｕｂｉｃｅｋ）等の米国特許第３，３４０，８６７号、現在は再 発行特許第３０，１０１号、は患者の首の回りに２つと胴の回りに２つの合計４ つの電極を使用して２つの中心電極からインピーダンス差信号を提供するインピ ーダンスブレチスモグラフを開示している。

外側の対の電極は小さな高周波の交流電流を患者に供給し、内側の対の電極は患 者の心臓の上及び下の患者の電圧レベルを感知するのに使用される。内側の対の 電極のそれぞれにおける患者のインピーダンスは感知された電圧及び既知の供給 電流によって決定できる。

キュビセク等によれば、ストローク容積（ＳＶ）は次のようにインピーダンスＺ と関係している。

５Ｖ＝Ｒ（Ｌ／Ｚｏ　）”（ＶＥＴ）（ｄＺ／ｄｔ　＋ａｌｎ　）ここでＲは血 液の抵抗率、Ｌは内側の電圧感知用電極間の距離、Ｚｏは内側の電圧感知用電極 から決定される平均胸郭インピーダンス、ＶＥＴは心室排出時間、ｄＺ／ｄｔ　 １−は時間微分されたインピーダンス信号の負の傾斜の最大変化であり、これは 中心の２つの電極で決定されたインピーダンス間の時間微分された差である。上 記式はキュビセクの式と呼ばれている。心臓出力７分は心拍７分におけるストロ ーク容積・心拍数である。

キュビセクの式は次のように想定された胸郭の平行柱モデルに基づいている。

（１）胸郭は円筒体であり、この円筒体は２つの導電性組織路よりなり、また、 均一な横断面積と相同の伝導物質を有する円筒形状であり、上記第１の組織路は 比較的低抵抗率の血液であり、第２の組織路は比較的高い抵抗率の他のすべての 組織である（２）心臓周期中の最大インピーダンス変化とストローク容積間の関 係は線形（リニア）である。

（３）個々の特定の組織容積のインピーダンス測定はモデルを開発するのに非常 に有益なものではない（平行柱モデルは完全な胸郭測定に頼る）。

（４１１００ｋＨｚの周波数、即ち、生理的に安全な周波数、においで、相対胸 郭インピーダンス変化は最大であり、分極の影響は無視でき、インピーダンスの 無効成分は特に実成分と比較したときに小さく、その結果リアクタンスはインピ ーダンスを決定する際に無視することができ、僅かな誤差しか生じない。

インピーダンスとストローク容積とを関係付ける他のモデル及び式がスラメク（ Ｓｒａｍｅｋ）によって提案されている。スラメクによれば、ストローク容積（ ＳＶ）は次のようにインピーダンスＺと関係している。

５ＶＩ（０，１７Ｈ）’／４．２］”［ＶＥＴ］傘［ｄＺ／ｄｔ−＋ｏ　／ｚｏ 　］ここてＨは患者の身長である。スラメクの式は胸郭の切頭円錐形状のモデル に基づいている。スラメクのモデルはキュビセクのモデルに勝るある改良及び精 度を例示しているが、しかし、その主要な前提はキュビセクのモデルのものと依 然として類似している。

その利点にもかかわらず、インピーダンス・カルジオグラフィは次の３つの主な 理由から臨床医学者に好意的には受け入れられていない。

（１）この方法及びモデルとより多く受け入れられている健康な組織を害する技 術の結果との相関関係が不十分である。

（２）依然として熟練した技術者（操作者）に比較的高い依存性がある。

（３）帯状電極の使用及び適用に関連して依然として患者に不快感及び、或いは 障害を与える。

主な理由である不十分な相関関係は単一の源にまでさかのぼる、つまり、インピ ーダンス・カルジオグラフィ及びその数学上のモデルを直接心臓生理学に関係付 けることが長らくできないことにさかのぼることができると確信する。

この明細書においてしばしば使用される用語の若干の定義及び略称を下記に示す 。

心拍数（ＨＲ）：心臓が毎分当たり緊縮する回数。

心室排出時間（ＶＥＴ）：心室からの血液の移動がある大動脈弁の開放と閉鎖間 の時間期間。

ストローク容積（ＳＶ）：心臓の各緊縮で心室（特に左心室）によってポンプ排 出される血液の容積（量）。

心臓出力（Ｃｏ）：毎分当たり心臓から大循環（体循環）ヘボンブ排出される血 液の量。

排出分（ＥＦ）：各緊縮で排出された心室中の血液の百分率である比Ｓ　Ｖ／Ｅ 　Ｄ　Ｖ。これは心臓の強さに直接関係付けられており、＜５０％（５０％より 低い）は異常であるとみなされる。

心拡張終了時容積（ＥＤＶ）：排出前に心室を満たす血液の容積。

現在採用されているカルジオグラムしきい値法を使用して決定することができる よりもさらに高精度に心拍数を決定することが望まれている。

公式に認められ、受は入れられている健康な組織を害する手法によって決定され たストローク容積、心臓出力等とより密接に相関するストローク容積、心臓出力 及び関連した心臓機能のパラメータを推定するために、しかも現在のインピーダ ンス・カルジオグラフィシステムによって必要とされる熟練した技術を操作者が 必要としない、かつこのシステムを使用する患者に対する不快感を最小にし、患 者の状態を比較的長期間にわたり監視することができる、健康な組織を害さない 、カルジオグラフィのインピーダンスのモニタ手段を提供することがさらに望ま れている。

ｆｌ二見Ｉ この発明の１つの観点は、患者から発生された時間誘導の（微分の）胸郭インピ ーダンス信号を処理して、患者の心臓の拍動と関連したこの時間誘導の信号中の 事象を識別する方法である。この方法は時間誘導のインピーダンス信号から、患 者の単一の心拍にわたる時間誘導のインピーダンス信号の選択された部分に対す るデータの時間−周波数分布を生成する段階と、この時間−周波数分布から時間 誘導の信号の上記選択された部分における少なくとも１つの事象の発生時間を識 別する段階とからなる。

この発明の他の観点は患者からの心電図信号データを処理する方法である。この 方法は、心電図信号データを時間に関して微分し、微分された信号データの振幅 のピーク強調するために微分された信号を非線形にスケーリングする段階と、患 者の連続する数個の心拍に対するデータの連続する数秒を含むように選択された 心電図信号の期間から得られるスケーリングされた信号データの最大振幅値を識 別する段階と、少なくともこの最大振幅値の予め定められた一部分と同じ大きさ の、上記選択された期間におけるスケーリングされた信号データの各振幅値を識 別する段階と、前の段階で上記選択された期間から識別された上記スケーリング された信号の振幅値に対する変動の計数を生成する段階とからなる。

この発明の他の観点は胸郭インピーダンスの測定から患者の心臓のストローク容 積を決定する方法である。この方法は、患者の心臓の対向する上側及び下側に位 置付けされた第１の対の電極を通じて患者に変動する刺激電流を供給する段階と 、上記第１の対の電極の間で患者の心臓の対向する側に位置付けされた第２の対 の電極から、この第２の対の第１の電極における患者のインピーダンスに関連し た第１の信号及び上記第２の対の第２のｔ極における患者のインピーダンスに関 連した第２の信号を発生させる段階と、患者の１つの心拍と同時に生じる上記第 １及び第２の信号のそれぞれからインピーダンスを識別する段階と、上記第１及 び第２の信号のそれぞれの識別されたインピーダンスを互いに乗算して上記１つ の心拍中の少なくとも患者の心臓のストローク容積に関連した心臓パラメータを 推定する段階とからなる６の　−な８日 図面において、同じ数字は全図を通じて同じ素子（部材）を示すために使用され ている。

この発明の上述した概要並びに好ましい実施例についての以下の詳細な説明は添 付の図面とともに読むことにより良好に理解されよう、この発明を例示する目的 のため、図面には現在好ましい実施例が示されている。しかしながら、この発明 は図示された正確な構成、配置並びに部材、機器に限定されないということを理 解すべきである。

図１は患者Ｐに電極が適用されているこの発明のカルジオグラフィの監視システ ムを示す。

図２８は単一の心拍にわたる代表的なＥＫＧ信号の一部分を示す。

図２ｂは単一の心拍にわたる代表的な反転されたｄＺ／ｄｔ信号の一部分を示す 。

図２０はｄ　Ｚ／ｄ　を信号に示された同じ心拍にわたる代表的な心音図信号の 一部分を示す。

図３ａ〜３ｂはこのシステムによって識別され、計算される種々の心臓パラメー タを決定する際に、このシステムのプロセッサによって行われる段階をブロック 図形式で示す。

図４は低域通過及び高域通過フィルタ作用を組み合わせた線形位相遅延フィルタ を概略的に示す。

図５はＥＫＧ信号の処理の詳細な段階をブロック図形式で示す。

図６は時間微分の胸郭インピーダンス信号の処理の詳細な段階をブロック図形式 で示す。

図７は時間微分のインピーダンス信号から得られた代表的なスペクトログラムの 時間−周波数分布を示す。

口ましい　の云　な曇日 種々の図面において同じ参照数字は同じ素子（部材）を１旨すのに使用されてい る０図１には、全体が参照数字２０で指示されているこの発明による好ましいカ ルジオグラフィのインピーダンス監視システムが概略的に示されている。このシ ステムは使用のため患者Ｐに結合されている。システム２０は第１の外側の一対 の電極２１及び２４と、全体として２２及び２３で指示された二対の並列接続さ れたスポット形式の皮膚電極とを含むことが好ましく、電極２１はストリップ（ 条片）電極であり、電極２４はバンド（帯状）電極である。患者の心臓は仮想線 にてＨで概略的に指示されている。第１の一対の電極２１及び２４は心臓Ｈの対 向する上側及び下側の患者の皮膚に、好ましくは心臓から等しく離間されて、適 用される。二対の並列接続されたスポット電極２２及び２３は、上記第１の対の 、つまり外側の対の電極２１．２４間に、心臓Ｈの対向する上側及び下側でそれ ぞれ患者に適用される。各対の電極２２及び２３は心ＩＭＨの上及び下の一様な 高さにおいて患者の対向する横側に位置付けされることが好ましい。再び、電極 対２２．２３は心［Ｈに関して等しく離間される、即ち対称的に位置付けされる ことが好ましい。一対の通常の心電図電極２５ａ及び２５ｂがさらに設けられて いる。

５つの全部の電極２１〜２５が信号ピックアップ及びブリプロセッサ２６を介し て、さらにアナログ−ディジタル変換器２８を介してデータプロセッサ３ｏに結 合されることが好ましい。カラービデオモニタ３２及び随意のハードコピープリ ンタ３４がプロセッサ３０の制御下で設けられることが好ましい。別個の対の心 電固型ｔ！２５ａ及び２５ｂが示されているけれど、電極対２２及び２３はそれ らの信号の適当な処理によって心電図信号を発生するように構成することもでき るということは理解されよう。外側の対の電極２１及び２４はこれら電極２１及 び２４間に患者Ｐを通る変動する電流、好ましくは交流電流を供給するために使 用され、他方、電極対２２及び２３は、後述するように、胸郭のインピーダンス が決定される患者Ｐの電圧レベルを感知するために設けられている。

システム２０のような４極の電極形態が２極の電極形態に勝る一般的な利点は、 電圧感知用電極２２及び２３が実質的に皮膚インピーダンスに悩まされないこと 、より少ない電極−界面人為結果（構造）でインピーダンスを測定することがで きること、及び患者の関心のある部分でより均一な電流密度分布を提供する可能 性を与えることができることである。

電流電極２１及び２４の近傍において患者の電流密度分布にエツジ効果として知 られている歪みがある。エツジ効果の他に、均一な電流分布は、電極２２及び２ ３間の領域において比較的高い導電性球体、即ち心臓と、肺の中の比較的低い導 電率の空気との重ね合わせによって乱される。この電流分布は、電ｌ１２１及び ２４がより大きく離間されればされるほど、これら電極２１及び２４間の中心領 域においてより均一であることが分かった。

その上、電圧検出用の電極２２及び２３の位置に関する電流電極２１及び２４の 位置が均一な電流分布を確保する上で一層重要であることが分かった。隣接する 対の電極２１及び２２と電極２３及び２４との間の距離が十分に大きいならば、 即ち少なくとも約３ｃｍ、好ましくは約４ｃｍ又はそれ以上であるならば、エツ ジ効果は本質的に最小となり、インピーダンスの測定が安定になるということが 分かった。

上側電流電極２１は患者の前額部に適用されることが好ましく、一方、上側電圧 感知用電流及びピックアップ電極２２は患者の首部に適用されることが好ましい 。この形態は首部電流及びピックアップ電極を採用する従前のシステムに勝るい くつかの利点を有する。上側の２つの電極２１及び２２がエツジ効果を避けるた めに十分に分離されることを確実にすると同時に技術者が覚えるのに簡単な形態 である。上側電流電極２１を心臓からさらに離間させることは、特に測定用電極 ２２及び２３間の領域において、患者を通るより均一に平行な電流分布及び等電 位線を提供する。その上、この構成は、カテーテルや包帯がしばしば存在する患 者の首部にすべての上側電極２１及び２２を位置付けようとする問題を最小にす る。前額部は通常、医療用のデバ、イスにより触れられない。４つの全電極２１ 〜２４は、電流分布の均−性及び等電位線に沿う感知用電極２２及び２３の位置 を最適化するために、平行平面で患者に装着されることが好ましい。

バンド電極は患者を通る最も平行な電流線及び等電位分布を提供し、従って、少 なくとも理論上は最良の結果を与える筈であるということが分かった。バンド電 極にはいくつかの欠点がある。バンド電極は広範囲の胸部の傷を持つ患者に適用 することは、手当て用品、管などがあるために、困難又は不可能であろう。バン ド電極は、測定が行える前に安定化するのに比較的長い分極時間を必要とし、そ れ故、緊急の場合には用いることができない。バンド電極は電極の接触面積が広 いために人為結果の動きにより敏感である。最後に、バンド電極は、長期間のモ ニタのために使用されたときには、概して患者により不快感を与える。スポット 電極の利点及び欠点はバント電極の利点及び欠点と丁度逆である。

すべてがバンド電極である形態を用いる結果と図１に示すハント及びスポット電 極の組み合わせ形態を用いる結果間の相関関係（相関係数は約０．９５に等しい ）はすべてがバント電極である形態とすべてがスポット電極である形態間の相関 関係（相関係数は約０．７５に等しい）より明確に高かった。図１に示すバンド 及びスボツト電極の組み合わせ形態は各タイプの利点を全て持ち、かついずれの タイプの欠点も殆ど持たないようである。

特に、組み合わせの電極システムは平行な等しい電流線及びこれら等しい電流線 にほぼ直角な平行な等電位線を供給する。このシステムは、たとえ胸部に広範囲 の傷、手当て用品、管などがあっても、患者に適用するのが容易である。このシ ステムは分極時間が比較的短く、従って、緊急の場合でも使用可能である。この システムは、インピーダンス信号を提供するスポット電極対２２及び２３の接触 面積が狭いために、人為結果の動きにあまり敏感ではない。スポット電極２２及 び２３はまた、患者により快感を与える。

信号ピックアップ及びブリプロセッサ２６はミネソタ州のソロコム（Ｓｏｒｏｃ ｏｍ）社から供給されるミネソタ・インピーダンス・カルジオグラフ（ＭＩＣ） モデル３０４Ｂであることが好ましい。ＭＩＣ３０４Ｂは電極２１及び２４に設 けられたピックアップに高周波（約１００ｋＨｚ）、低振幅（４ｍＡ　ＲＭＳ） の交流電流を提供する。ピックアップは並列接続された電圧感知用電極対２２及 び２３にも、また、ＥＫＧ電極２５ａ、２５ｂにも設けられている。

好ましいＭＩＣプリプロセッサは４つのアナログ信号、即ち、平均胸郭インピー ダンス信号（２０）　、胸郭インピーダンス信号の変化（デルタ２又はΔｚ）、 時間誘導のインピーダンス信号（ｄ　Ｚ／ｄ　ｔ）　、及び心電図信号（ＥＫＧ ）を発生し、出力する。平均胸郭インピーダンス信号、ＺＯｌは電極２２と２３ 間の感知されたインピーダンスの差である。胸郭インピーダンス信号の変化、デ ルタ２、はＤＣ成分が除去された原Ｚ。信号の倍率である。時間誘導のインピー ダンス信号、ｄ　Ｚ／ｄ　ｔ、は増幅されたデルタ２信号の時間導関数である。

ＥＫＧ信号は通常のものである。これら４つの信号は図１のモニタ３２上に概略 的に示されており、また、図２８及び２ｂにはｄ　Ｚ／ｄ　を及びＥＫＧ信号を 拡大したものがそれぞれ示されている。

図２８は代表的なＥＫＧ信号の一部分を示し、一方、図２ｂは代表的な反転され たｄＺ／ｄｔ信号の一部分を示す。図２０はｄ　Ｚ／ｄ　を信号に対応する代表 的な心音図信号の一部分を示す。ｄＺ／ｄｔ信号は、通常、その最大傾斜が正で 現れるように、反転され、それによって臨床医学者がより見慣れた態様で心臓の 事象を観察できるようにしている。

心臓の事象はインピーダンス及びＥＫＧ信号に摂動又は「波」として現れる。各 心拍に関連したＥＫＧ波は図２ａのＥＫＧ信号に、Ｐ、Ｑ、Ｒ，Ｓ及びＴで記さ れている。単一の心拍に関連した、かっｄ　Ｚ／ｄ　を信号に現れる波は図２ｂ にＡ、Ｂ、Ｃ，Ｆ、Ｘ及びＯで指示されている。単一の心拍中の心臓の圧縮及び 弛緩にそれぞれ関連した心音（Ｓｌ及びＳ２）は図２ｂのｄ　Ｚ／ｄ　を信号に 覆われている。しかしながら、多くの場合に、いずれかの信号における個々の波 の識別はそのように明白ではない。

ブリプロセッサ２６からの４つのアナログ信号はアナログ−ディジタル変換器２ ８に送られる。このＡ／Ｄ変換器２８は、４つのアナログ信号のそれぞれに対し てオフセット２進形式の１２ビツトの解像度で、５００Ｈｚのサンプリングレー トで微分変換するように構成されている。アナログ−ディジタル変換器は、例え ば、データ・トランスレーション・モデルＤＴ２８１１／ＰＧＨでよい。

４つのディジタル化された信号はハードディスク又はＲＡＭＤ　Ｉ　ＳＫのよう なプロセッサ３０内の又はプロセッサ３０と関連した割り当てられたメモリに送 られ、引き続く処理のために２進形式で記憶されることが好ましい。プロセッサ ３０はまた、ビデオモニタ３２上に実時間又は本質的に実時間表示するために、 ２進デ一タ信号にフォーマット化することが好ましい。ブリプロセッサ２６から の少なくともｄＺ／ｄｔ及びＥＫＧ信号はモニタ３２上に臨床医学者のために表 示されるが、しかし、ｚ０信号及びデルタＺ信号も、得られている種々の信号の 有効性をチェックすることができる臨床医学者のために、同時に表示されること が好ましい。システム２０はインピーダンス及びＥＫＧ信号データを処理して少 なくともほぼ実時間で患者の少なくとも心拍数（ＨＲ）及び心臓出力（Ｃｏ）を 決定することが好ましく、また、これら値を表示することが好ましい。処理によ って決定されたこれら及びその他の値はハードプリンタ３４でプリントアウトす ることができる。

図３ａ〜３ｂは心拍数、心臓出力及び随意に心臓の性能を反映する種々の他のパ ラメータを決定する際に、データの発生に着手するプロセッサ３ｏの演算段階を ブロック図形式で示す。システム２ｏは、プリプロセッサ２６及びＡ／Ｄ変換器 ２８が動作して２進デ一タ信号をプロセッサ３０に送り、かつプロセッサ３ｏが これら信号をモニタ３♀上に実時間又は本質的に実時間表示するためにフォーマ ット化するブリデータ信号処理モードで動作可能であるように構成されることが 好ましい。臨床医学者が表示を通じて上首尾の信号収集及びディジタル化を確認 した後、心臓パラメータ決定のためのデータ１号処理が開始される。プロセッサ ３ｏは必要な計算変数を初期設定し、引き続く処理のために２進ＥＫＧ及びイン ピーダンス信号データをハードディスク又はＲＡＭＤＩＳＫに２進形式で記憶し 始めることが好ましい。

初期のデータ処理は記憶された２進のインピーダンス及びＥＫＧ信号データを１ ０進数形式に変換し、１０進数形式データを処理のために予め定められた時間周 期ブロックでプロセッサ３ｏの作業メモリ領域に読み込むことである。ＥＫＧ信 号データは始めに低域通過（ＬＰ）及び高域通過（ＨＰ）フィルタによって処理 され、次いで微分され、その後非線形にスケーリング又は変換される、フィルタ され、微分され、スケーリングされたＥＫＧデータはさらに適応処理され、心拍 の心臓周期を識別するために使用されるＲ波のピークを検出し、検出されたピー クを確認する。有効である場合には、プロセッサ３０は各有効ピークの発生時間 をＥＫＧ信号ブロックにおけるＲ波のピークとして記憶する。

特に、処理されたＥＫＧ信号データの各連続する５秒のブロックはその最大ピー クが調査されることが好ましい、この最大ピークは０．５であることが好ましい 予め定められた分数値と乗算され、仮のしきい値を生成する。データのブロック はこのしきい値より大きい又は等しいピークを識別するために調査され、各連続 する対のピークは０．２８乃至４．５秒の範囲にあることが好ましい予め定めら れた時間間隔だけ分離される。ピーク時間間隔の変動の係数（ｒＣ，Ｖ、Ｊ＝標 準偏差／平均）が決定され、０．３であることが好ましい予め定められた比と比 較される。決定されたＣ、Ｖ、がこの予め定められた比（０，３）より小さいか 又は等しい場合には、識別されたピークはＲ波のピークとして受け入れられる。

決定されたＣ、Ｖ、がこの比（０，３）より大きく、また、平均より小さい間隔 の数が平均より大きい間隔の数よりも多い場合には、上記板のしきい値は、最大 ＥＫＧ値と０．４であることが好ましいより小さい予め定められた分数値を乗算 することによって、リセットされる。逆が真である場合には、即ち、決定された Ｃ１■、が上記予め定められた比（０，３）より大きく、また、平均より小さい 間隔の数が平均より大きい間隔の数よりも少ない場合には、上記板のしきい値は 、最も大きいＥＫＧ値と０．６であることが好ましいより大きい予め定められた 分数値を乗算することによって、リセットされる。このプロセスは、最初に仮の しきい値について行われたように、新たに識別された間隔のＣ，Ｖ、を決定する ために繰り返される。決定されたＣ、Ｖ、がやはり０．３を越える場合には、そ のデータブロックは放棄され、処理されたＥＫＧ信号データの次のブロックが調 査される。

定められたＣ、Ｖ、値に対するＥＫＧ信号ブロックの処理中に発生されてもよい 制御フラグをチェックした後、プロセッサ３０はインピーダンス信号からのデー タ、特にｄ　Ｚ／ｄ　を信号からのデータを処理する。簡単に説明すると、ＥＫ Ｇ信号から識別されたＲ波のピークは処理するための単一の心拍にわたるｄ　Ｚ ／ｄ　ｔデータのブロックをウィンドウする（窓に切り出す）又は定めるために 使用される。時間誘導のインピーダンス信号ｄ　Ｚ／ｄ　ｔの一部分は患者の１ つの心拍にわたるように選択される。時間誘導のインピーダンス信号は低域及び 高域フィルタによって平滑化され、時間誘導のインピーダンス信号のウィンドウ された部分からのフィルタされたデータの時間−周波数分布が後述する態様で発 生されることが好ましい。時間−周波数分布は、好ましくは時間誘導のインピー ダンス信号とともに、その後解析され、時間−周波数分布から時間誘導の信号の 選択された部分における少なくとも１つの、好ましくは２つの心臓事象の発生時 間を識別することが好ましい。プロセッサ３０が探している波を識別することが できない場合には、人為結果警告制御信号が発生され、制御フラグをセットする 。さもなければ、種々のインピーダンス信号からの適切なパラメータ、並びにこ れら信号から得られる、限定するものではないが、心拍収縮のピークにおける平 均インピーダンスｚ０、ｄＺ／ｄｔ１．、、心拍数（ＨＲ）、心室排出時間（Ｖ ＥＴ）を含む関連した値、及び識別又は決定することができる他のすべてのパラ メータが記憶のためにメモリに移される。このプロセスは、患者の連続する数個 の心拍についての連続する数秒のデータを含むように最初に選択された、処理さ れたＥＫＧ信号の期間において識別された各心拍に対して、繰り返される０種々 のパラメータが上記期間の各心拍に対して決定されると（ＱＲ３無し）、プロセ ッサは記された任意のエラーに対して制御フラグを設定し、任意の残りの計算を 実行する。その後、プロセッサは識別され、決定された値を浮動点番号に変換す る。最後に、プロセッサは識別され、決定された値の若干又は全部をモニタ３２ に表示し、所望ならば、それらをハードコピー磯３４で印刷することが好ましい 。

従来既知のシステムに勝るこのシステムによって処理された明白な利点はディジ タル化されたＥＫＧ及びインピーダンス信号を処理するために使用されたフィル タ方法である。

すべてのフィルタ作用はプロセッサ３０によってディジタルに実行され、使用さ れるフィルタは整数の係数のみを使用するように設計されることが好ましい。こ れはフィルタが残りの処理段階を実行するのにも使用されるＩＢＭ（登録商標） 又はＩＢＭコンパチブル・パーソナルコンピュータのような比較的簡単なマイク ロプロセッサでほぼ実時間で動作することを可能にする。

この発明のすべて整数のフィルタの設計はプログラムするのが簡単で、かつ実行 するのが速い。それらはこのシステムによって必要とされるデータのフィルタ作 用を比較的高速度で処理することができる以上のものであることが確認された。

それらはアセンブラ言語のプログラミング又は協働のプロセッサ（コプロセッサ ）を必要とすることなしに、高レベルのＣ言語を用いる。この発明のフィルタは 、すべて整数の係数を有する比較的少数のマルチプライヤ（乗算器）及び追加の 素子（部品）のみを使用する。これらフィルタの簡単な誘導は次の通りである。

通常の自己再帰（帰納的）移動平均（ＡＲＭＡ）システムは次式により表すこと ができる。

ｙ［ｎ］＝ａ＋ｙ［ｎ−１］＋・＋ａｓｙ［ｎ−ｍ１＋ｂ０ｘ［ｎｌ＋　…＋ｂ ｋｘ［ｎ−ｋｌ低域フィルタでは、移動平均（ＭＡ）システムの特別の事例を考 察する。

ｙ　［ｎｌ　＝ｘ　［ｎｌ　−Ｘ　［ｎ−］その伝達関数は Ｈ（ｚ）　＝Ｉ−ｚ−’ である。ここで、ｚ＝ｅ″７、Ｔはサンプル期間である。

Ｚ平面でのに＝ｏは次式の根である。

１−ｚ−’＝０ 実横座Ｐ！Ａ（Ｘ軸）と虚縦座標（Ｙ軸）によって表されたＺ平面、即ち、ｚ　 （ｘ、　ｙ）　＝ｚ　（実、虚）、に対してに＝１２の事例を考察する。Ｚ平面 での実数値及び虚数値に対する単位円のｚ＝（１，０）におけるＯがそれぞれ相 殺されるならば、次の低域フィルタの伝達関数が得られる。

Ｈ（ｚｌ（１−ｚ−’）／（１−ｚ−’）この伝達関数は次の再帰（帰納的）関 係を生じる。

ｙ［ｎｌ：ｙ［ｎ−１］＋ｘ［ｎｌ−ｘ［ｎ−ｋ］サイドローブ（−１４ｄＢ） を改善するために、第２次又は第３次のゼロ及び極が除去できる。

Ｈ（ｚ）＝（＋−ｚ−’）２／（１−ｚ−’）”、又はＨ（ｚ）・（］−ｚ−’ ）’　／（１−ｚ−’）３これはサイトローブを大いに改善する（−２７ｄＢ、 −４２ｄＢ）。

再帰式は次のようになる。

ｙ［ｎ１＝２ｙｌｎ−１］−ｙ［ｎ−２］　＋ｘ［ｎｌ−２ｘ［ｎ−ｋｌ＋ｘ［ ｎ−２ｋｌこのシステムの全体の次数は２ｋ（又は３ｋ）になつた。ｋ＝１２に 対して、全体のシステムは２４（又は３６）のデータ点を保持する必要がある。

相殺極ｚ＝（１，０）をｚ＝（−１，０）ｉ：移動スルことによって、次の伝達 関数 Ｈ（ｚ）　＝（＋−ｚ−’ν／（１＋ｚ−’）”及び次の再帰式 ％式％］ を持つ高域フィルタが得られる。

ｚ＝（１，０）及びｚ＝（−１，０）以外（７）ｚ平面における任意の角度ｑの 単位円のゼロを相殺することにより、帯域通過フィルタが得られる。しかしなが ら、整数の係数のみが所望される場合には、任意の対のそれらゼロが結局はコサ イン関数となるので、若干の制限を加えるへきである。

１−２ｃｏｓｑ／ｚ＋　Ｉ／ｚ” よって、角度ｑは１／６Ｔ、ｌ／４Ｔ及び１／３Ｔに対応的に位置付けされた６ ０”　、９０’及び１２ｏ°でなければならない、帯域幅は整数ｋ及びＴによっ て管理できる。

中心周波数ｆ＝］、／４Ｔ及び公称帯域幅ＮＢ＝１／６Ｔの帯域フィルタの一例 は次の伝達関数及び再帰式を含むであろう。

Ｈ（ｚ）　＝　（＋−ｚ柑２）２／（１◆ｚ　−２）　２及びｙ［ｎ］＝−２ｙ ［ｎ−２］−ｙ［ｎ−４］＋ｘ［ｎｌ−２ｘ［ｎ−１２］＋ｘ［ｎ−２４］理想 の連続時間微分器及びそのそれぞれの周波数応答を考察する。

ｙ　（ｔ）　・ｄ　［ｘ　（ｔ）　］／ｄｔ及びＨ（ｊΩ）・ｊΩ 入力信号は帯域制限されるように制限されるから、連続する応答が次式であり得 るならば、満足する。

対応する個別時間微分器は次の周波数応答を有し、かつ周期２πで周期的である 。

この個別の周波数応答の対応するインパルス応答は、ｎ＝Ｏに対してゼロである ときは、次のように表すことができる。

ｈ［ｎ］＝［ｎｘｃｏｓ（ｎ　π）＋５ｉｎ（ｎ　ｘ）］／　ｎ”π　Ｔ　−ｃ ｏｉｎ＜　ｃ。

また、ｎが０に等しくないときには次のように表すことができる。

ｈ［ｎｌ＝［ｃｏｓ（ｎｖｃ　ｌ］／ｎＴ例えば、６点の微分器は次のように表 される。

ｙ　［ｎｌ　＝　（ｘ　［ｎ＋３］／３−ｘ　［ｎ＋２］／２＋ｘ　［ｎ＋　ｌ 　］　−ｘ　［ｎ−１］　＋ｘ　［ｎ−２］／２−ｘ［ｎ−３］）／Ｔ 公称帯域幅；±３３．３Ｈｚ、サイトローブー−２７ｄＢ、に＝１５、Ｔ　＝　 ５００　Ｈｚ　／　ｓ　ｅ　ｃ、遅延＝１５Ｔ、利得＝２２５を有し、かつ次の 伝達関数及び再帰式を有する好ましい低域自己再帰移動平均フィルタが使用され る。

）１（ｚ）＝（１−２ｚ−１Ｓ＋　ｚ−”）／（＋−２ｚ伺◆Ｚ−２）ｙ［ｎ１ ＝２ｙ［ｎ−１］−ｙ［ｎ−２］＋ｘ［ｎｌ−２ｘ［ｎ−１５］＋ｘ［ｎ−３０ １通過帯域＝±５Ｈｚ及びサイドローブ＝−１４ｄＢの好ましい高域ＡＲＭＡフ ィルタがこのシステムで使用される。特定の高域フィルタに対するＴの制限のた めに、低域フィルタが初めに設計され、その後、図４に示すように、線形位相遅 延フィルタによって減算される。この低域フィルタは次の伝達関数及び再帰式に よってそれぞれ表される。

Ｈ（ｚ）・（１−ｚ−”’）／（ｉｚ伺）ｙ［ｎ］＝ｙ［ｎ−１］＋ｘ［ｎｌ− ｘ［ｎ−１００］ここでに＝　１００、Ｔ　＝　５００　Ｈｚ　／　ｓ　ｅ　ｃ 　、遅延＝１００Ｔ、及び利得＝１００である。

図４において使用された好ましい遅延フィルタは次の再帰式によって表される。

ｄ［ｎ］冨］００ｘ［ｎ−１００１−ｙ［ｎｌここでｄ　［ｎｌは高域フィルタ 出力サンプルを表す。

低域／高域フィルタ作用の後でＥＫＧ信号データを微分するためにシステム２０ によって使用された好ましい移動平均（ＭＡ）微分器は線形傾斜帯域幅が±３５ Ｈｚであり、かつ次の伝達関数及び再帰式を有する。

Ｈ（ｚ）＊−ｚ−’−２ｚ−”＋２ｚ”＋ｚ″″４ｙ　［ｎ］　＝−ｘ　［ｎ− ４］　−２ｘ　［ｎ−２］　＋２ｘ　［ｎ＋２］　＋ｘ　［ｎ＋４］ココでに＝ ４、Ｔ　＝　５００　Ｈｚ　／　ｓ　ｅ　ｃ、及び遅延＝４Ｔである。

図５はディジタル化されたＥＫＧデータを処理し、かつＲ波パルスを識別するた めにプロセッサ３０によって行われることが好ましい段階のシーケンスをブロッ ク図形式で、より詳細に示す、２進形式で記憶されたＥＫＧデータは予め定めら れた時間周期毎に連続するＥＫＧ信号データを含むブロックのディジタルデータ に変換される。これらブロックは患者の連続する数個の心拍に対するＥＫＧ信号 からの連続する数秒のデータを含むように選択される。ＥＫＧ信号データの５秒 の長さのブロックが現在好ましい、何故ならば、そのようなブロックは、不整脈 或いは患者の動きによってもたらされ得る人為結果をフィルタ作用で除去するこ とができる十分な長さであり、しかも、システムの種々のディジタルフィルタが 毎分当たり約１３から約２１４の間の脈拍の心拍数を処理することを依然として 可能にするように十分に短いからである。

プロセッサ３０は初めに２進データのブロックをディジタル形式の値に変換する ことが好ましい０次に、プロセッサは１０進形式のデータを低域フィルタに通し 、この低域フィルタされたデータを高域フィルタに通し、この２度フィルタされ たデータを前述した微分器又は微分フィルタに供給する。フィルタされ、微分さ れたデータは、１より大きい任意の幕数だけデータを累乗することにより非線形 のスケーリングを行うことができるけれど、便宜上２乗することによって非線形 にスケーリングされる。好ましい低域ＡＲＭＡフィルタは±３３．３Ｈｚに等し い公称帯域幅を有し、外部の電気的干渉、特定すると、６０ＨｚのＡＣライン及 び他のより高い周波数の干渉によって提供される可能性があるＥＫＧ信号の成分 を除去する。好ましい高域ＡＲＭＡフィルタは±５Ｈｚに等しい通過帯域を有し 、呼吸及び他の物理的患者の動きのようなゆっくりとした運動の人為結果及び不 整脈のような異常を表す不所望な低周波数成分を除去する。好ましいＭＡ微分器 は±３５Ｈｚに等しい線形の低い帯域幅を有し、ＥＫＧ信号の傾斜の変化に関す るデータを抽出して強調する。非線形の変換は一７５ｄＢに等しいＲ／Ｐを提供 するように相当に大きいことが好ましい、ここでＲ及びＰは各心拍に関連したＥ ＫＧ信号のＲ及びＰ波の振幅をそれぞれ表す。２乗することが適切であることが 分かった。フィルタされ、微分され、非線形にスケーリングされたＥＫＧ信号デ ータの５秒のブロックは多数のピーク値を含み、そのうちの最大のピークが原Ｅ ＫＧ信号の個々のＲ波のピークに対応する。

この発明の重要な観点によれば、適応しきい値がＥＫＧデータの各複数秒のブロ ック毎に設定される。これはフィルタされ、微分され、非線形にスケーリングさ れたブロックのデータの最大振幅値の大きさを識別し、仮のしきい値としてその 大きさの予め定められた分数、例えば０．５を設定することによって行える。少 なくともその予め定められた分数のしきい値と同じ大きさの、好ましくはそれよ り大きい振幅を有するフィルタされ、微分され、非線形にスケーリングされたデ ータのブロックにおけるすべてのデータ点が識別され、処理されて、識別された 振幅の平均及び識別された振幅の標準偏差を決定する。その後プロセッサは識別 された振幅の変動の係数（ＣＶ）を決定する。ここでＣｖ＝標準偏差／平均であ る。この変動の係数が０．３であることが好ましい予め定められた値を越える場 合には、識別された振幅のいずれもが受け入れられず、又は有効であると認定さ れず、ＥＫＧデータのそのブロックは放棄されることが好ましい。振幅の変動の 係数が予め定められた分数に等しいか又はそれより小さい場合には、そのＥＫＧ データはさらに処理される。

上述の処理の後で残っている識別された振幅の発生の時間から２レベルのタイミ ング信号が発生され、モニタ３２に表示できる、及び、又は記録できるパルス化 された心拍数信号として出力されることが好ましい。

ある者はペースメーカーを付けており、ある者は据え付けの自転車で訓練してい る患者を含む多数の患者についてこのプロセスのテストを行った結果、０．３の 変動の係数が使用された場合に、９５％以上のＥＫＧ信号に適正なＲ波の検出速 度（レート）を与えることが分かった。

次に、プロセッサ３０は処理されたＥＫＧデータの選択されたブロックと重なる インピーダンス信号データのブロックを処理して、心室排出時間（ＶＥＴ）が推 定できるインピーダンス信号に反映された心臓の事象を識別することが好ましい 。

ＶＥＴは、それが心臓の心収縮−心拡張周期中の大動脈弁の開放及び閉鎖間の時 間周期を表すので、インピーダンス・カルジオグラフィにおいて重要な役割を果 たす。ＶＥＴが時間誘導のインピーダンス信号ｄ　Ｚ／ｄ　ｔに関してどのよう に定義されるべきかは明らかにされていない。次に挙げるものを含むいくつかの 代わりの定義が提案されている。

（１）ｄＺ／ｄｔ信号の２つのゼロ交差点間の距離（２）ｄＺ／ｄｔ信号のｒＸ Ｊ波の発生前の第１のゼロ交差点からｄ　Ｚ／ｄ　を信号の「ｘＪ波までの距離 （３）ｄＺ／ｄｔ信号（７）０．１５＊ｄＺ／ｄ　ｔ−＋ｆｉ点とｄ　Ｚ／ｄ　 を信号のＸ波間の距離 （４）ｄＺ／ｄｔ信号のＡ波とＸ波間の距離（５）ｄＺ／ｄｔ信号のＢ波とＸ波 間の距離である。

後者の２つの定義はベースラインと独立である。これらの定義のうちの最後のも のは現在好ましい。何故ならば、Ｂ波及びＸ波は弁の開放及び閉鎖に対する開始 点を表すと考えられ、従って、決定されている理論上の間隔の終了点に生理的に 非常に密接に対応すると考えられるからである。しかしながら、この最後の定義 は恐らく最も使用されない定義である。何故ならば、それは検出するのが最も困 難な定義であるからである。Ｂ波及びＸ波は、通常ではないが、しばしば基本の ｄ　Ｚ／ｄ　を信号のノイズ中に消える。

この発明の他の重要な観点によれば、時間−周波数分布の解析が不動でないｄ　 Ｚ／ｄ　を信号の過渡的振舞いについての詳細な情報を抽出するために生成され る。これは混合時間−周波数信号の表示の概念に帰着する。

−酸クラスの時間−周波数分布はコーエン（Ｃｏｈｅｎ）によって導入され、次 の形式を有する。

ここでｆ　（ｕ）は時間信号、ｆ”（ｕ）はその共役複素数、φは選択された特 定の分布関数を表す核関数である。リハチェク（Ｒ１ｈａｃｚｅｋ）分布、ペー ジ（Ｐａｇｅ）分布、レビン（Ｌｅｖｉｎ）分布、ライブナ−（Ｗｉｇｎｅｒ） 分布、累積ディケイ（減衰）又はアタックスペクトル及びスペクトログラム分布 を含むいくつかの分布はこのコーエン分布から導出された。

ディジタル化されたｄ　Ｚ／ｄ　を信号のスペクトログラム時間−周波数分布は プロセッサ３０によって使用されることが好ましい。時々時間従属の高速フーリ エ変換（ＦＦＴ）と呼ばれるスペクトログラム分布は一般に次のように定義され る。

ここでｆ　（ｎ）はディジタル化されたｄ　Ｚ／ｄ　を時間信号データであり、 ｗ　（ｎ）は窓（ウィンドウ）関数である。

フーリエ変換で特に有用な窓関数は長方形、バートレット（Ｂａｒｔｌｅｔｔ） 　（三角形）、ハニング（Ｈａｎｎｉｎｇ）　、ハミング（）Ｉａｍｍｉｎｇ） 　、及びブラックマン（Ｂｌａｃｋｍａｎ）を含む１次の式を有するハミング窓 関数が使用される。

ｗ［ｎ１＝０．５４−０．４６ｃｏｓ（２ｘｎ／Ｍ）、０５０５Ｍ・０．　その 他の場合。

変数ｎ＝ｏ、１．・・・２Ｍ−１であり、ディジタル化されたｄ　Ｚ／ｄ　を信 号のデータ点に対応する。Ｍは間隔Ｒ５からＲ７，１までのデータ点（ｎ）の合 計数である。

窓関数が乗算されると、−次元離散信号ｆ［ｎｌ（即ち、ディジタル化されたｄ 　Ｚ／ｄ　を信号）は時間変数及び周波数変数の二次元関数に変換される。その 時間従属のフーリエ変換は、窓ｗ［ｍ］　を通して観察すると、ｆ　［ｎ＋ｍｌ のフーリエ変換と解釈することもできる６窓は不動の原点を有し、ｎが変化する と、信号は窓を通ってスライドし、その結果、ｎの多値において、信号の異なる 部分が観察される。

スペクトログラム分布を利用する時間−周波数解析の主要な利点は、このシステ ム２０の目的のためにそのような解析が好ましいマイクロプロセッサ３０の計算 力で行えるということである。スペクトログラム解析の対応する欠点は、時間と 周波数解像度との間にトレードオフ（折り合い）があるということである。急を 使用する際の根元の仮定は、観察されている信号のスペクトル特性が窓の存続期 間にわたり適度に不動であるとみなし得るといつことである。信号のスペクトル 特性の変化が速くなればなるほど、窓の存続期間が短くなる。窓の長さが短くな れば時間変化の解像度が高くなる。しかし、窓の存続期間の長さが短くなると、 周波数解像度は低くなる。これは、窓の存続期間が減少すると、狭帯域成分の解 像度が犠牲にされるからである。周波数解像度を高めるためには、窓の長さは増 大されなければならない。

代表的な胸郭インピーダンス信号の電カスベクトル密度の主要な周波数成分はほ ぼ２〜４０Ｈｚの範囲内に散乱しているのが分かる。しかしながら、このシステ ム及び方法は大動脈弁の開放及び閉鎖の周波数に非常に密接に対応する約３０〜 ５５Ｈｚの範囲内の寄与にのみ関与することが好ましい。

スペクトログラム関数Ｓは各Ｒ−Ｒ間隔間隔計算されることが好ましい。スペク トログラム関数が各心拍に関連したｄ　Ｚ／ｄ　を信号の適切な周波数データを 捕獲することは確かであるが、スペクトログラム関数を生成するために使用され る高速フーリエ変換は心拍の発生前の時間の１つの点から始まる各心拍毎に決定 されることが好ましい。スペクトログラム関数が計算される時間周期は問題の心 拍のＲ波ビークＲ，の前に、好ましくは問題の心拍（Ｒ１）と次の心拍（Ｒ＋− ＋）との間の時間間隔の約２０％前に、始まることが好ましい。簡単にするため 、今後Ｒ−Ｒ間隔を参照することにするが、これら間隔は、言及しない場合には 、スペクトログラム関数の計算では僅かに時間が後ろにずらされるということを 理解されたい。心拍回数及び間隔（Ｒ−Ｒ間隔）は前に導出されたＲのピーク及 び、或いは心拍数信号によって定義されることが好ましい。ＦＦＴは低域／高域 フィルタされた（平滑化された）ｄＺ／ｄｔ（ｎ）データで計算されることが好 ましい。

次の変数の名称が図６において使用された。

Ｒ，：ＥＫＧ信号の特定のＲスパイクの時間位置。

Ｒ１＋１　同じＥＫＧ信号のＲ６の直後の他のＲスパイクの時間位置。

Ｍ：　Ｒ，とＲ１，、の位置間のｄＺ／ｄｔサンプル点の数（Ｍ＝Ｒ，。、−Ｒ ，）であり、変化する数である。

Ｄ：　ＲｔとＲ１４１の位置が時間において後方にずらされる点の数。

Ｂ：　Ｒ１からＲ１＋１までの間隔におけるｄＺ／ｄｔ信号のＢ波のピークの位 置。

Ｘ：　Ｒ１からＲ１゜、までの間隔におけるｄＺ／ｄｔ信号のＸ波のピークの位 置。

Ｐ：　Ｒ１からＲ１，１までの間隔内のｄＺ／ｄｔ、、、の位置。

ｗ［ｎｌ：データ点「ｎ」の窓関数。

Ｈ［ｎｌ：ｎに対応する周波数値に対するフーリエ変換値。

Ｌ：　ＦＦＴプロセスの長さ。

ｍ：　２＊Ｌの期間がＲ，からＲ１，１までのサイクル内の時間領域において前 に（右へ）動く点の数又は５ＴＥＰ、ｍ＜＜２＊Ｌであり、１に等しいことが好 ましい。

Ｓ・　スペクトログラム関数。

信号はＲ−Ｒサイクルずつ処理される６再び、各Ｒ−Ｒサイクルは意図的に時間 の初期においてＤ点だけ後方へずらされる。ＤはＲ１４１Ｒｔデータの合計数、 つまりサンプル点の２０％であることが好ましい。これは、Ｒｔに関連した心拍 のＡ及びＢ点がプロセスサイクルの内側に位置付けされることを確実にすること である。好ましいサンプル速度は５００　Ｈｚ　／　ｓ　ｅ　ｃ及びチャネル当 たりである。

生理的には、ＲｔからＲ１□までの各プロセスサイクル内にピークｄ　Ｚ／ｄ　 を値がある。このピーク値はインピーダンス信号の時間微分に言及するときには ｄ　Ｚ／ｄｔ　＠ｌｆｆ１であり、反転されたインピーダンス信号の時間微分に 言及するときにはｄＺ／ｄｔ、、、である、この発明の関係においては、これら 下付き文字は単に微分されたインピーダンス信号の符号を識別するに過ぎない、 ｄＺ／ｄｔ□８は常にサイクル内の最も大きな正の値であると仮定される。これ は生理的に正しい。このｄ　Ｚ／ｄ　ｔ□８はフィルタされた（反転された）ｄ Ｚ／ｄｔ信号データから、それが最も大きな正の大きさを持つという事実により 、容易に検出できる。サイクル内のｄ　Ｚ／ｄ　ｔ□、の位置は検出され、Ｐと して記憶される。変数ｒｉＪ及びｒｋ４は初期設定される。変数「ｉ」は処理の ために転写（コピー）されたデータの各２＊Ｌ周期の最初の点の位置ポインタで あり、一方、変数「ｋ」はコピーされた２＊Ｌデ一タ周期のに番目の値である０ 図６のフローチャートの最初のブロックはＲｔ　、　Ｒｔ、＋　、Ｍ及びＰの値 が利用できることを示している。

第２のブロックにおいて、最初の２＊ＬｄＺ／ｄｔデ一タ点（Ｒ，−Ｄから始ま る）はメモリバッファにコピーされる。Ｌは２の次数でなければならず、少なく とも１６であることが好ましい。換言すれば、Ｌは１６．３２．６４．１２８、 ・・・であり得る。しかしながら、２＊Ｌ≦Ｍの関係は保持されなければならな い、Ｌは３２に等しいことが好ましい。

第３のブロックにおいて、これら２＊ＬｄＺ／ｄｔデ一タ点のそれぞれは、同じ く長さが２＊Ｌの選択された窓関数（Ｗ［ｎｌ）、好ましくはハミング窓関数、 と乗算される。この目的はｄ　Ｚ／ｄ　ｔデータを平滑化してエツジ効果を減少 させるためである。長方形の窓関数を代わりに使用してもよい。これら２つの窓 関数は次のように記述される。

長方形 ｉ≦ｎ≦ｉ＋２＊Ｌで　ｗ［ｎ１＝ｌ、その他の場合　ｗ［ｎ１＝０ ハミング ｉ≦　ｎ　≦　ｉ＋２中Ｌ　て　ｗ［ｎｌＪ、５４−０．４６ｃｏｓ　（２傘π ＊ｎ／Ｍ）その他の場合　ｗ［ｎ］＝０ 第４のブロックにおいて、インピーダンスデータが選択された窓関数と乗算され た後、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）がこれら２＊Ｌ点にわたって実行される。Ｆ ＦＴルーチンは、結果が実数部と虚数部の両方を有し、各部がＬ点を持つので、 Ｌ点に戻すために２＊Ｌ点を必要とするということを注意すべきである。

一般に、ｎに対応する周波数値に対する離散フーリエ変換の数学上の式は次のよ うに記述できる。

ここでｈ　［ｐ］は入力関数、Ｎは入力点の数（即ち、Ｎ＝２＊Ｌ）、ｐは時間 領域における離散変数（０からＮ−１まで広がる）、ｎは周波数領域における離 散変数であり、すべて等値である　（０，（２＊Ｌ−１））又は（−Ｎ／２．　 Ｎ／２）又は（−Ｌ、　Ｌ）に等しい。

完全なフーリエ変換の結果は複素配列である。

）１［−２＊Ｌ／２］、・・・、Ｈｔ−１１，Ｈ［０］、）Ｉ［１］、・・・、 ■［２傘Ｌ／２１ここで２＊Ｌ／２はサンプル周波数の１／２に対応し、０はゼ ロ周波数に対応する。変換の負の周波数部は正の周波数部の単なる鏡像に過ぎな いから、それは通常計算からはずされる。

ここで、入力関数はｈ［ｐ］・ｗ［ｐｌ傘ｄＺ／ｄｔ　［ｐ］である。

ハミング窓関数では、離散フーリエ変換は次の式によって与えられるに こでｎ＝　（−Ｎ／２．　Ｎ／２）又は（−Ｌ、Ｌ）である。ｐの範囲は通常は Ｒ３≦ｐ≦Ｒ１＋２１１　でよいということを注記しておく。しかしながら、す べての２＊Ｌ期間は個々に処理されるから、フーリエ変換に関する限り、ｐは常 に０から始まる。

実際の計算はより高速にするためにＦＦＴ計算アルゴリズムを使用して行われ、 負の周波数部は結果に戻されない、しかしながら、原理及び結論は同じである。

Ｈ［ｎ］の値は複素形式、即ち、実数及び虚数形式であるということを注記して おく　、−Ｌ＜ｎ＜Ｌでは、設定されたＨが各周波数に対して、実数部に対して １つ、虚数部に対して１つの２つの項を発生する。従って、この計算の実際の結 果は次の式の整数配列である。

Ｈ［０］、　Ｈ［＋］、　Ｈ［２］、　Ｈ［３］　、　Ｈ［４］　、・・・、■ ［２傘Ｌ−２］　、）Ｉ　［２傘Ｌ−１３ここで）ｌ［ｏ］及びＨａｌｌは０周 波数の実数部及び虚数部であり、）Ｉ　［２］及びＨ［３］は直ぐ次の高い周波 数の実数部及び虚数部であり、Ｈ［４１及びＨ［５］はその次の高い周波数の実 数部及び虚数部であり、以下同様である。

この出願においては、ＦＦＴの大きさのみがスペクトログラム関数Ｓを発生する ために使用される。それは次の式に従って第４のブロックで決定される。

Ｆ　Ｆ　Ｔ　（ｎ）　＝ ａｇ ここでｎ１１０．１．−、Ｌ−１である。

大きさの点ｒｎＪのそれぞれは特定の周波数に対応し、従って、信号のこの２傘 Ｌ部分のその周波数の分布を表すということを注記しておく。大きさが大きくな ればなるほど、その周波数が益々大きく寄与する。この事例では、０〜１５の点 が各スペクトログラム関数点ｋに対して発生され、ｆｏをサンプル周波数とする と、０〜ｆ０／２に対応する。２Ｌ＝３２を選択したので、０〜３１はＯ−ｆ、 を表し、ｏ〜１５はＯ−ｆ、／２を表す、ｆ、／２−ｆ、（７）部分はＯ−ｆ、 ／２（７）丁度鏡偉である。

第５のブロックにおいて、スペクトログラム関数の個々の点Ｓ　［ｋ］が決定さ れる。ある範囲の周波数がｄＺ／ｄｔ信号のＢ、Ｃ及びＸ点に寄与し、その周波 数範囲は約３０〜５５Ｈｚの間であると見分けられる。これはおおざっばにｎ＝ ２とｎ＝４（約３１．２５Ｈｚと約４６．８７５Ｈｚ）間の周波数点に対応する 。この範囲は周波数範囲Ｗ１〜Ｗ２として図に記載されている。同様に、ｎ＝０ からｎ＝２までの点は周波数範囲ＷＯ−Ｗｌとして図に記載されており、また、 ｎ＝４からｎ＝１５までの点は周波数範囲Ｗ２〜Ｗ３として図に記載されている 。

Ｏ≦ｉ≦Ｐ（ＰはｄＺ／ｄｔ、、、の位置である）のとき、Ｗ１〜Ｗ２間の点の 大きさは互いに合算され、Ｗ２〜Ｗ３間の点の大きさの和によって正規化される 。

Ｐ＜ｉ≦Ｍ＋Ｌのとき、Ｗ１〜ｗ２間の点の大きさは互いに合算され、ＷＯ−Ｗ ２間の点の大きさの和によって正規化される。Ｓ　［ｋ］は時間位置ｋにおける 時間−周波数分布に１つの点のみを与える。

第６のブロックにおいて、ｋは１だけ増加される。しかしながら、ｉは時間領域 において右にステップサイズｍだけ増加されてもよい。ｍ＜＜２＋ｋＬであるこ とに注意されたい。従って、処理されるべき信号の第２の２傘Ｌ期間は実際にけ 最初の期間と重なる。

各２傘Ｌ期間は１つの点のみを与えるから、ステップサイズのｍが１より大きい 場合には、結果として得られる点の数は実際には時間領域においてｍ倍だけ減少 する。結果は次の関係によって回復することができる。

（ｊ＝に、ｊ≦ｌ＜＋ｍ−１，ｊ＋＋）のときにＳ［ｊ］□Ｓ［ｋ］ｍは正確に １であり、いかなる補正も必要としないことが好ましい。

第７のブロックにおいて、ｋはＭと比較される。ｋがＭより小さいか又はＭに等 しい場合には、全体のプロセスが、ｋ＝に＋１及びｉ＝ｉ＋１に対する第２の期 間に対し、ｋ＞Ｍとなるまで繰り返される。

代表的なスペクトログラムが図７に描かれている。

Ｒｌ−，２（Ｒ，。＋−Ｒ＋）からＲ＋−１２（Ｒ，、、−Ｒ，）までの時間間 隔にわたるスペクトログラム導出データの各ブロックが、心拍Ｒ−に関連した時 間誘導のインピーダンス信号データｄＺ／ｄｔ（ｎ）における少なくとも１つの 波を識別するために発生された後、解析される。

問題の心拍のＣ波の発生時間が最初に、処理されたｄ　Ｚ／ｄ　を信号から直接 識別されることが好ましい。Ｃ彼は処理されたｄ　Ｚ／ｄ　を信号の心拍ＲＩに 関連した部分で最大の振幅を有する（図２ｂ参照）。スペクトログラム導出デー タは単一の心拍Ｒ５にわたる問題の時間間隔について解析され、その間隔中に生 じる最大スペクトログラム導出データ振幅値ＭＡＸを識別する。ｄ　Ｚ／ｄｔ信 号から決定されたＣ波の発生の時間からスペクトログラム導出データを通じて時 間を戻すと、遭遇するＭＡＸ／２を越える最初に識別されたスペクトログラム導 出データ値がＢ波又は事象の発生時に生じ、プログラムにおいてＭＡＸＩと称さ れる。Ｃ波はプログラムにおいてＭＡＸ２と称される。Ｘ波の発生の時間は決定 されたＢ及びＣ事象間の期間から決定されることが好ましい。Ｘ波は、ＭＡＸ／ ３に等しい又はそれ以上の大きさを有し、かつＣ波のピークの発生時間の後で少 なくとも（Ｂ−］秒生じるスペクトログラムにおける第１のピークとして、識別 される。それはＭＡＸ３と称される。ここでＢ及びＣはこれら２つの決定された 波のピークのそれぞれの発生時間を表す。

このシステムはＶＥＴ＝Ｂ−Ｘを利用することが好ましい、ここでＢ及びＸは、 ｄ　Ｚ／ｄ　を信号のスペクトログラム分布から上述した態様で決定されたそれ らの事象の発生時間を表す。また、好ましい実施例では、ｄＺ／ｄｔ、、ｎは、 ｄ　Ｚ／ｄ　を及びスペクトログラムデータから導出されたＢ及びＣ事象の時間 の間の原ｄ　Ｚ／ｄ　を信号の絶対値であると決定される。その後、ＶＥＴ及び ｄＺ／ｄｔ、、、はキュビセク又はスラメクの式に差し込まれる。

例えばキュビセク又はスラメクの式のいずれかによりストローク容積（ＳＶ）が 決定された後、心臓出力が、ストローク容積と、ＥＫＧ信号から上述したように 決定されることが好ましい毎分当たりの脈拍の心拍数とを乗算することによって 、決定される。

体重補正係数を有するキュビセクのモデルを利用するこの好ましいシステムと、 健康な組織を害するスヮンーガンッ（Ｓｗａｎ−Ｇａｎｚ）のサーモダイリュウ ション法とによって得られた心臓出力値を決定する患者に対する比較平行テスト において、約０．８又はそれ以上の相関係数がこれら２つの方法によって決定さ れた心臓出力間に見出された。

基本のキュビセクの式は、種々の患者の体重の重い、軽いを考慮に入れて、基本 のキュビセクの式と理想の男性及び女性の体重に経験的に基づいて決定されたサ イズ係数Ｆとを乗算することによって、変更された。

理想の女性の体重（ＩＦＷ）（単位ボンド）は次の関係によって与えられた。

ＩＦＷ＝０．５３４傘（インチデ　）　身長）−２７，３６理想の男性の体重（ ＩＭＷ）（単位ボンド）は次の関係によって与えられた。

ＩＭＷ＝０．５３４＊　（インチデ　）　身長）−１７，３６理想の体重からの 患者の体重の偏差は次の関係によって与えられる。

偏差＝（実際の体重−理想の体重）／理想の体重キュビセクのモデルによって計 算されたストローク容積は、次に示す偏差に対して次の値を持った体重係数Ｆだ け増加又は減少されるように調整された。

偏差〈−０５の場合、　Ｆ　＝０．１０中偏差＋０．９０−０．５≦偏差く０． ０の場合、Ｆ　−０，２０６偏差＋１．０００．０≦偏差〈０．６の場合、Ｆ　 −０，４３傘偏差＋１．０００．６≦偏差の場合、　Ｆ・０．６０傘偏差＋０． ９５キユビセクのモデルにおける血液抵抗率Ｒは男性患者では定数１３５Ω−ｃ ｍに等しく、また、女性患者では定数１１２Ω−ｃｍに等しく設定されることが 好ましかった。血液抵抗率の実際の値が経験的な次の式によって計算されたとき に重大な過小評価が生じたことが分かった。

Ｒ：　５３　、　２０（０，０！２１　ＨｔｋｌここでＨＥＭは測定されたヘマ トクリット値である。

別の方法として、キュビセク又はスラメクのモデルの代わりに、このシステム２ ０のプロセッサ３ｏは次のストローク容積の関係を含む他のモデルを実行するよ うに構成することができる。

５Ｖ＝（Ｌ”Ｆ［体重］／　Ｃｃ、）　（Ｚｏ／／ＺｔＺｓ）ここでＣｃは平均 胸郭導電率、Ｚ２は一対の電圧感知用電極、例えば２２によって感知された接地 に対するインピーダンス（絶対接地に対する絶対インピーダンス）、Ｚ、は残り の一対の電圧感知用電極、例えば２３によって感知された接地に対する絶対イン ピーダンス、モしてＺｏは予め識別された平均胸郭インピーダンスである。

再び、軽すぎる及び重すぎる個人個人に対する関係を調整するために、換算係数 、つまり前に識別されたＦ（体重）又は他の経験的に決定された係数を与λるこ とが必要であるかもしれない、導電率Ｃｃは抵抗率の逆数である。

上に提案したストローク容積とインピーダンス間の関係は、インピーダンス信号 の発生のために電圧感知用電極が配置されている領域における楕円形の胸郭壁内 の楕円形の一対の肺臓内におおむね円形の心臓が同心的に位置付けされているこ とを考慮に入れて導出される。インピーダンス値Ｚ　ａ　、Ｚ　ｚ及びＺ、は、 既に記載したようにして決定されることが好ましいＥＫＧ信号におけるＲ波のピ ークでのインピーダンス信号から決定される。

提案した関係はキュビセク及びスラメクの両モデルと同様に平均胸郭インピーダ ンスＺｃ＋％及びキュビセクのように長さしを使用し続けるが、しかし、これら 両モデルによって使用されたｄ　Ｚ／ｄ　ｔの使用は避ける。その結果、このモ デルはノイズ、動きの人為結果、呼吸サイクル及び換気効果に対する感度が相当 に減少した。再び、軽すぎる及び重すぎる個人個人の体重を補償するようにさら に調整することができる。

この好ましいシステムは適応処理されたＥＫＧ信号から心拍を識別するけれど、 標準の、しきい値の決定されたＥＫＧ心拍並びに他の心拍を決定するための装置 及び方法がインピーダンス信号の処理において使用できる。

１つの好ましい時間−周波数分布及び１つの好ましい窓関数が詳細に記載された けれど、他の時間−周波数分布及び、或いは窓関数が、特により大きな処理能力 が匹敵するコストで得られるときに、この発明の方法及び装置において使用でき る。さらに、この発明の少なくともいくつかの観点は平行処理に適しており、デ ータ処理及び特性の決定を行うことができる速度を改善する。現在好ましい実施 例の種々の観点は大部分がデータ処理コスト及び現在の装置の能力に基づいて現 在好ましい、この発明による心拍の適応識別及びその結果の心拍数の決定は心臓 インピーダンス信号を処理する際のそれらの用途のほかに、それら自身の独立の 値を持つ、ＥＥＧ、ＥＭＧ、肺の圧力波などのような他の生理的な信号がまた、 ＥＫＧ信号について実行される適応信号処理或いはインピーダンス信号について 実行される時間−周波数分布処理に適応できる筈である。

この発明のシステム及び方法の好ましい一実施例を開示し、かつ少なくとも１つ の追加の変形例を示唆したけれど、この分野の通常の技術者は、この発明の広い 進歩性を有する概念から逸脱することなしに、上述したこの発明の実施例につい て種々の変更がなし得ることを認識するであろう。それ故、この発明は開示され た特定の実施例に限定されず、請求の範囲によって定義されるこの発明の範囲及 び精神内にある任意の変更及び変形を包含することを意図していることは理解さ れよう。

ＦＩＧ、１ ＦＩＧ、　２ｂ ＦＩ　Ｇ、　４ フロントページの続き （８１）指定回　ＥＰ（ＡＴ、ＢＥ、ＣＨ，ＤＥ。

ＤＫ、ＥＳ、ＦＲ，ＧＢ、ＧＲ，ＩＥ、ＩＴ、ＬＵ、ＭＣ，ＮＬ、ＳＥ）、ＣＡ 、ＪＰ、ＫＲ

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. １．患者から発生される時間誘導の胸郭インピーダンス信号を処理して患者の心 臓の鼓動に関連した時間誘導信号の事象を識別する方法において、 時間誘導のインピーダンス信号から、前記患者の単一の心拍にわたる前記時間誘 導のインピーダンス信号の選択された部分毎に時間一周波数分布のデータを発生 する段階と、 前記時間一周波数分布から前記時間誘導のインピーダンス信号の選択された部分 における少なくとも１つの心臓事象の発生の時間を識別する段階 とからなることを特徴とする方法。
2. ２．前記識別する段階は、 前記時間一周波数分布の最大の振幅値を決定する段階と、 前記最大の振幅値の予め定められた分数値と少なくとも同じ大きさの前記時間一 周波数分布の振幅値を識別する段階 とからなる請求項１に記載の方法。
3. ３．前記振幅値を識別する段階は、 前記時間誘導のインピーダンス信号の選択された部分における最大の振幅値の発 生の時間を最初に識別する段階と、 前記時間誘導のインピーダンス信号の前記最大の振幅値の発生の時間に先立って 最も直ぐに前記時間一周波数分布において生じる少なくとも前記予め定められた 分数値と同じ大きさの前記時間一周波数分布の第１の振幅値を識別する段階 とからなる請求項２に記載の方法。
4. ４．前記時間一周波数分布の前記第１の振幅値の発生の時間と前記時間誘導の信 号の前記最大の振幅値の発生の時間との差から、前記単一の心拍中の患者のスト ローク容積を決定する段階をさらに含む請求項３に記載の方法。
5. ５．少なくとも前記予め定められた分数値と同じ大きさの、かつ少なくとも予め 定められた時間期間だけ前記時間誘導の信号の前記最大の振幅値の発生の時間の 後に生じる前記時間一周波数分布の第２の振幅値を識別する段階をさらに含む請 求項３に記載の方法。
6. ６．前記時間一周波数分布の前記第１の振幅値の発生の時間と前記時間一周波数 分布の前記第２の振幅値の発生の時間との差から、前記単一の心拍中の患者のス トローク容積を決定する段階をさらに含む請求項５に記載の方法。
7. ７．前記振幅値を識別する段階は、 前記時間誘導のインピーダンス信号の選択された部分における最大の振幅値の発 生の時間を最初に識別する段階と、 少なくとも前記予め定められた分数値と同じ大きさの、かつ少なくとも予め定め られた時間期間だけ前記時間誘導の信号の前記最大の振幅値の発生の時間の後に 生じる前記時間一周波数分布の第２の振幅値を識別する段階とからなる請求項２ に記載の方法。
8. ８．前記時間一周波数分布を発生する段階は、前記時間誘導の信号の選択された 部分のコーエン誘導の時間一周波数分布を発生することからなる請求項１に記載 の方法。
9. ９．前記時間一周波数分布を発生する段階は、窓関数を持つ分布を発生すること からなる請求項８に記載の方法。
10. １０．患者からの心電図信号を時間に関して微分する段階と、 前記微分された心電図信号を非線形にスケーリングして、前記微分された心電図 信号における振幅のピークを強調する段階と、 前記スケーリングされた心電図信号の連続する数秒を含む間隔において生じる前 記スケーリングされた信号の最大の振幅値を識別する段階と、 少なくとも前記最大の振幅値の予め定められた分数と同じ大きさの前記選択され た間隔における前記スケーリングされた信号の各振幅値を識別する段階と、前記 スケーリングされた信号の前記識別された振幅値の１つだけの発生の時間にわた る前記時間誘導の信号の部分から前記時間一周波数分布を発生する段階とからな る初期段階をさらに含む請求項１に記載の方法。
11. １１．最初に前記時間誘導の信号をフィルタして患者の動きによる低周波数成分 と患者の外部の電気的干渉源からのより高い周波数成分を除去するフィルタ段階 をさらに含み、前記発生段階が、前記フィルタされた時間誘導の信号から前記時 間一周波数分布を発生することからなる請求項１に記載の方法。
12. １２．前記フィルタ段階は、約５Ｈｚ又はそれより低い周波数成分及び約５０Ｈ ｚ又はそれより高い周波数成分を前記時間誘導のインピーダンス信号から除去す ることからなる請求項１１に記載の方法。
13. １３．患者からの心電図信号データを処理する方法において、 前記心電図信号データを時間に関して微分する段階と、 前記微分された信号データを非線形にスケーリングして、前記微分された信号デ ータにおける振幅のピークを強調する段階と、 患者の連続する数個の心拍に対する連続する数秒のデータを含むように選択され た前記心電図信号の間隔から導出された前記スケーリングされた信号データの最 大の振幅値を識別する段階と、 少なくとも前記最大の振幅値の予め定められた分数と同じ大きさの前記選択され た間隔における前記スケーリングされた信号データの各振幅値を識別する段階と 、前の段階において前記選択された間隔から識別声れた前記スケーリングされた 信号の振幅値に対する変動の係数を発生する段階 とからなることを特徴とする方法。
14. １４．前記スケーリングされた信号の前記選択された間隔にわたる、かつ前記選 択された間隔中に前記スケーリングされた信号の前記識別された振幅値のそれぞ れの発生に時間において対応するレベルの遷移を含む２レベルタイミング信号を 送信する段階をさらに含む請求項１３に記載の方法。
15. １５．前記心電図信号をフィルタして患者の動きによる信号の低周波数成分と外 部の電気的干渉源からの信号の高周波数成分を、前記微分する段階の前に除去す るフィルタ段階をさらに含む請求項１３に記載の方法。
16. １６．前記フィルタ段階は、心電図信号のデータを高城フィルタに通して約５Ｈ ｚ又はそれより低い周波数成分を前記信号データから除去することからなる請求 項１５に記載の方法。
17. １７．前記フィルタ段階は、前記高域フィルタでフィルタしたデータを低域フィ ルタに通して少なくとも約５０Ｈｚ又はそれより高い成分を前記高域フィルタで フィルタしたデータから除去することをさらに含む請求項１６に記載の方法。
18. １８．前記高域フィルタでフィルタしたデータをフィルタする段階は、このフィ ルタされたデータを低域フィルタに通して少なくとも約４０Ｈｚ又はそれより高 い成分を前記高城フィルタでフィルタしたデータから除去することをさらに含む 請求項１６に記載の方法。
19. １９．前記心電図信号データがディジタル化され、前記フィルタ段階は、このデ ィジタル化された心電図データをすべて整数の係数のフィルタに通すことからな る請求項１５に記載の方法。
20. ２０．前記変動の係数を予め定められた値と比較する段階と、 前記選択された間隔にわたる、かつ前記選択された間隔中に前記スケーリングさ れた信号の前記識別された振幅値のそれぞれの発生に時間において対応するレベ ルの遷移を含む２レベルタイミング信号を、前記間隔に対する前記変動の係数が 少なくとも予め定められた分数値よりも小さい場合にのみ、送信する段階 とをさらに含む請求項１３に記載の方法。
21. ２１．胸郭のインピーダンスの測定から患者の心臓のストローク容積を決定する 方法において、患者の心臓の対向する上側及び下側に位置付けされた第１の一対 の電極を通じて患者に変動する刺激電流を供給する段階と、 前記第１の対の電極間において患者の心臓の対向する側部に位置付けされた第２ の一対の電極から、この第２の対の第１の電極における患者のインピーダンスに 関係した第１の信号と、前記第２の対の第２の電極における患者のインピーダン スに関係した第２の信号とを発生させる段階と、 患者の１つの心拍と同時に生じる前記第１及び第２の信号のそれぞれからインピ ーダンスを識別する段階と、前記第１及び第２の信号のそれぞれの前記識別され たインピーダンスを互いに乗算して、少なくとも前記１つの心拍中の患者の心臓 のストローク容積に関係した心臓パラメータを推定する段階 とからなることを特徴とする方法。
22. ２２．前記推定されたストローク容積は前記２つの識別されたインピーダンスの 積に関する前記２つの識別されたインピーダンス間の差の比に比例する請求項２ １に記載の方法。