JPH0824672B2 - 回帰解析を利用する心拍数検出 - Google Patents
回帰解析を利用する心拍数検出Info
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- JPH0824672B2 JPH0824672B2 JP61502621A JP50262186A JPH0824672B2 JP H0824672 B2 JPH0824672 B2 JP H0824672B2 JP 61502621 A JP61502621 A JP 61502621A JP 50262186 A JP50262186 A JP 50262186A JP H0824672 B2 JPH0824672 B2 JP H0824672B2
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- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
- A61B5/0245—Measuring pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
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Description
【発明の詳細な説明】 技術分野 この発明は心拍数の検出に関する。特に、この発明は
雑音を除去するとともにデジタル・ピーク検出技術を用
いて心拍数を検出するための自己回帰（autoregressiv
e）解析を利用する心電図信号（EKG）の解析に関する。
雑音を除去するとともにデジタル・ピーク検出技術を用
いて心拍数を検出するための自己回帰（autoregressiv
e）解析を利用する心電図信号（EKG）の解析に関する。
発明の背景 心電図（EKG）は一般的に監視される生命のサインで
ある。QRS波群はEKG信号であり、そして、簡単な心拍タ
コメータ、不整脈モニタ、および移植可能なペースメー
カのような多くの臨床装置で使用されている。普通の状
態では、筋肉アーチファクト（muscle artifacts）お
よび他の電気雑音が存在しない場合、大きな信号対雑音
比が支配的で、QRS波群の検出、特に、Ｒ波の検出のた
めの技術が存在する。人間工学のようないくつかの応用
面では、患者は厳しい肉体的応力を受ける可能性があ
る。EKG信号は、電磁干渉のために外来の過渡的な連続
雑音成分とともに大きな非静的確率筋肉アーチファクト
信号（EMG）で悪化する。EMG信号は、結果としてEKG信
号中に誘導される色彩雑音となり、また60Hzの電磁干渉
によりEKG信号中に白色雑音が誘導される。さらにより
高い周波数における他の電磁干渉によっても白色雑音が
生じる。
ある。QRS波群はEKG信号であり、そして、簡単な心拍タ
コメータ、不整脈モニタ、および移植可能なペースメー
カのような多くの臨床装置で使用されている。普通の状
態では、筋肉アーチファクト（muscle artifacts）お
よび他の電気雑音が存在しない場合、大きな信号対雑音
比が支配的で、QRS波群の検出、特に、Ｒ波の検出のた
めの技術が存在する。人間工学のようないくつかの応用
面では、患者は厳しい肉体的応力を受ける可能性があ
る。EKG信号は、電磁干渉のために外来の過渡的な連続
雑音成分とともに大きな非静的確率筋肉アーチファクト
信号（EMG）で悪化する。EMG信号は、結果としてEKG信
号中に誘導される色彩雑音となり、また60Hzの電磁干渉
によりEKG信号中に白色雑音が誘導される。さらにより
高い周波数における他の電磁干渉によっても白色雑音が
生じる。
更に、心臓サイクルの正確な開始をEKG信号から決定
せねばならない医学的手法が存在する。心臓サイクルの
始めと終りは正確に決定されなければならない。その理
由は回帰解析の結果が複数の心臓サイクルにわたって平
均化され、そして回帰解析はこれらのサイクルの各々の
間、同一の相対的な時点において行われなければならな
いからである。
せねばならない医学的手法が存在する。心臓サイクルの
始めと終りは正確に決定されなければならない。その理
由は回帰解析の結果が複数の心臓サイクルにわたって平
均化され、そして回帰解析はこれらのサイクルの各々の
間、同一の相対的な時点において行われなければならな
いからである。
問題は種々の人工雑音を含むEKG信号から患者の心拍
数を決定するための技術は特にEKG信号が色彩および白
色の両雑音によって悪化されるときに正確でなく信頼で
きないということである。
数を決定するための技術は特にEKG信号が色彩および白
色の両雑音によって悪化されるときに正確でなく信頼で
きないということである。
発明の要約 例示的な方法および構造に関する実施例では、技術の
出発は、EKG信号の自己回帰解析を行って色彩雑音を除
き、低域デジタル・フィルタリングを行って白色雑音を
除去し、そして、ピーク検出技術を利用して心臓サイク
ルの心拍数と開始点を決定することにより達成される。
出発は、EKG信号の自己回帰解析を行って色彩雑音を除
き、低域デジタル・フィルタリングを行って白色雑音を
除去し、そして、ピーク検出技術を利用して心臓サイク
ルの心拍数と開始点を決定することにより達成される。
好都合に、周期的な心拍数検出方式は患者からEKG信
号を得るための心電図（EKG）装置を有しており、EKG信
号がアナログ−デジタル変換器によりデジタル化された
のち、コンピュータにより行われる第１組の段階は色彩
雑音を除くためにEKGのデジタル化したサンプルの自己
回帰解析のフィルタリングを行う。第２組の段階は自己
回帰解析フィルタリングから生じるサンプルに応答して
この後者のサンプルに対しデジタル低域フィルタリング
を行い高周波白色雑音を除去することである。最後に、
第３組の段階はこの低域フィルタリングから生じるサン
プルに応答して心臓サイクルの開始を表わすピークとこ
れらのピークの周期性から周期的な心拍数を決定するこ
とである。
号を得るための心電図（EKG）装置を有しており、EKG信
号がアナログ−デジタル変換器によりデジタル化された
のち、コンピュータにより行われる第１組の段階は色彩
雑音を除くためにEKGのデジタル化したサンプルの自己
回帰解析のフィルタリングを行う。第２組の段階は自己
回帰解析フィルタリングから生じるサンプルに応答して
この後者のサンプルに対しデジタル低域フィルタリング
を行い高周波白色雑音を除去することである。最後に、
第３組の段階はこの低域フィルタリングから生じるサン
プルに応答して心臓サイクルの開始を表わすピークとこ
れらのピークの周期性から周期的な心拍数を決定するこ
とである。
好都合に、自己回帰解析フィルタリングは色彩雑音源
の発生をモデル化する線形フィルタを計算することによ
って行われる。自己回帰解析フィルタリングからの結果
はモデルにより予測される信号と各EKGサンプルとの差
を表わす残差サンプルである。
の発生をモデル化する線形フィルタを計算することによ
って行われる。自己回帰解析フィルタリングからの結果
はモデルにより予測される信号と各EKGサンプルとの差
を表わす残差サンプルである。
更に、低域フィルタリングは低域フィルタを定義する
フィルタ係数のアレイと自己回帰フィルタリング解析か
らの１組の残差サンプルを記憶し、その１組の記憶され
た残差サンプルにそのフィルタ係数のアレイを掛算し、
そして、その掛算の結果を加えることによって実施され
る。この後者の和は低域フィルタの１つの出力サンプル
に等しい。次に、その１組の記憶された残差サンプルは
現在の残差サンプルを置換える他の残差サンプルにより
更新され、そして、上記の掛算と加算の段階が繰返され
て低域フィルタの別の出力サンプルを発生する。
フィルタ係数のアレイと自己回帰フィルタリング解析か
らの１組の残差サンプルを記憶し、その１組の記憶され
た残差サンプルにそのフィルタ係数のアレイを掛算し、
そして、その掛算の結果を加えることによって実施され
る。この後者の和は低域フィルタの１つの出力サンプル
に等しい。次に、その１組の記憶された残差サンプルは
現在の残差サンプルを置換える他の残差サンプルにより
更新され、そして、上記の掛算と加算の段階が繰返され
て低域フィルタの別の出力サンプルを発生する。
好都合に、この第３組の段階は低域フィルタされたサ
ンプル内に含まれる最大振幅のピークを突き止め、そし
て、最高の期待される心拍数に等しいサンプル数よりも
大きな距離だけ最大振幅のピークから、そして、互いに
更に離して位置づけられるより小さい振幅のピークを突
き止めることである。この段階は更に、最大振幅のピー
クの場所を基準として用いて隣接ピーク間の距離を測定
し、そして、だいたいの等しさについて次々の距離測定
値を比較することによって周期性を試験する。
ンプル内に含まれる最大振幅のピークを突き止め、そし
て、最高の期待される心拍数に等しいサンプル数よりも
大きな距離だけ最大振幅のピークから、そして、互いに
更に離して位置づけられるより小さい振幅のピークを突
き止めることである。この段階は更に、最大振幅のピー
クの場所を基準として用いて隣接ピーク間の距離を測定
し、そして、だいたいの等しさについて次々の距離測定
値を比較することによって周期性を試験する。
かなりの色彩又は白色雑音成分が存在しない場合に心
電図装置の信号から心拍数を決定するための方法は次の
段階を行う。即ち、心電図装置からのサンプルをデジタ
ル化し、最大振幅のピークを突き止め、より少ない振幅
を有するが最大心拍数より大きな相互間の距離を有する
ピークであって最大振幅のピークの所定割合よりも大き
な振幅を持つピークを突き止め、隣接するピーク間の距
離を測定し、だいたいの等しさについて次々の距離測定
値を比較することによって周期性の試験を行い、そし
て、心拍数の表示として周期性を表示する段階を行う。
電図装置の信号から心拍数を決定するための方法は次の
段階を行う。即ち、心電図装置からのサンプルをデジタ
ル化し、最大振幅のピークを突き止め、より少ない振幅
を有するが最大心拍数より大きな相互間の距離を有する
ピークであって最大振幅のピークの所定割合よりも大き
な振幅を持つピークを突き止め、隣接するピーク間の距
離を測定し、だいたいの等しさについて次々の距離測定
値を比較することによって周期性の試験を行い、そし
て、心拍数の表示として周期性を表示する段階を行う。
図面の簡単な説明 第１図はこの発明による血液流解析方式をブロック線
図で示し、 第２図は心拍数検出を行なう場合に第１図のコンピュ
ータ106により実施される段階をフローチャート形で示
し、 第３図と第４図は第２図のブロックの段階をさらに詳
細に示し、そして 第５図は第２図のブロック205の詳細なフローチャー
トである。
図で示し、 第２図は心拍数検出を行なう場合に第１図のコンピュ
ータ106により実施される段階をフローチャート形で示
し、 第３図と第４図は第２図のブロックの段階をさらに詳
細に示し、そして 第５図は第２図のブロック205の詳細なフローチャー
トである。
詳細な説明 患者の心拍数を解析して表示するための方式を第１図
に示す。EKG101は電極106,107および108に応答してQRS
複合物を含むアナログEKG信号を発生する。このアナロ
グEKG信号はまずアナログ−デジタル変換器102によりデ
ジタル化され、そして、コンピュータ103はこのデジタ
ル化されたEKG信号をフィルタして処理し、そして、そ
のデジタル化されたEKG信号のＲ波から決定される、結
果として得られる心拍数を表示する。これらの段階によ
って、コンピュータ103はまず線形予測符号化（LPC）の
フィルタリングを行うことによってデータから色彩雑音
を取り除く。このLPCフィルタリングは、色彩雑音をFKG
信号に誘導する起因となる雑音源および物理的構造をモ
デル化する逆フィルタを規定する反射係数をまず決定す
る機能を果たす。そのデジタル化されたEKG信号は次に
この逆フィルタによりフィルタされ、かくして、色彩雑
音を除去する。次に、コンピュータ103はLPCフィルタリ
ングから生じる信号の低域フィルタリングを行う。好都
合にも、この低域デジタル・フィルタは有限インパルス
応答型（FIR）のものとすることができる。LPCとFIRフ
ィルタリングが行われた後、コンピュータ103は第３組
の段階をその結果として得られるデジタル信号に対して
行い、それによってＲ波の位置および繰返し率を決定す
る。このＲ波の繰返し率が一度決定されると、この繰返
し率はビデオ・ディスプレイ104に表示される。好都合
にも、この結果として生じる情報も後での表示のためデ
ィスク記憶装置105に記憶することができる。
に示す。EKG101は電極106,107および108に応答してQRS
複合物を含むアナログEKG信号を発生する。このアナロ
グEKG信号はまずアナログ−デジタル変換器102によりデ
ジタル化され、そして、コンピュータ103はこのデジタ
ル化されたEKG信号をフィルタして処理し、そして、そ
のデジタル化されたEKG信号のＲ波から決定される、結
果として得られる心拍数を表示する。これらの段階によ
って、コンピュータ103はまず線形予測符号化（LPC）の
フィルタリングを行うことによってデータから色彩雑音
を取り除く。このLPCフィルタリングは、色彩雑音をFKG
信号に誘導する起因となる雑音源および物理的構造をモ
デル化する逆フィルタを規定する反射係数をまず決定す
る機能を果たす。そのデジタル化されたEKG信号は次に
この逆フィルタによりフィルタされ、かくして、色彩雑
音を除去する。次に、コンピュータ103はLPCフィルタリ
ングから生じる信号の低域フィルタリングを行う。好都
合にも、この低域デジタル・フィルタは有限インパルス
応答型（FIR）のものとすることができる。LPCとFIRフ
ィルタリングが行われた後、コンピュータ103は第３組
の段階をその結果として得られるデジタル信号に対して
行い、それによってＲ波の位置および繰返し率を決定す
る。このＲ波の繰返し率が一度決定されると、この繰返
し率はビデオ・ディスプレイ104に表示される。好都合
にも、この結果として生じる情報も後での表示のためデ
ィスク記憶装置105に記憶することができる。
第２図は、アナログ−デジタル変換器102から受けた
デジタル化したEKG信号をコンピュータ103が処理するに
必要な段階を詳細に示す。各組のEKGサンプル毎に、ブ
ロック201は、50が好都合となりうる所定数によってEKG
サンプルの合計数を割算することによりEKGサンプルが
グループ分けされる時間チャネル又はフレームの数を決
定する。一度時間チャネルの数が決定されると、EKGサ
ンプルの中の各チャネルの始めと終りはブロック202に
より決定される。ブロック203と204はデジタル化された
EKGサンプルに対しLPCフィルタリングを行い、これらの
デジタル化した信号から色彩雑音を取り除く。このLPC
フィルタリングは色彩雑音源をモデル化する反射係数も
計算し、そして、このLPCフィルタを介してそのデジタ
ル化したEKGサンプルを処理することにより達成され
る。LPCフィルタリングの結果は反射係数により特定さ
れるモデルと各サンプルの差又は偏差である残差と普通
呼ばれる。ブロック203は各サンプル毎の残差／偏差を
記憶する。ここで行われたLPCフィルタリングは時間チ
ャネル又はフレームに基づいて行われる。しかしなが
ら、当技術分野ではサンプル毎にLPCフィルタリングを
行うことが良く知られている。
デジタル化したEKG信号をコンピュータ103が処理するに
必要な段階を詳細に示す。各組のEKGサンプル毎に、ブ
ロック201は、50が好都合となりうる所定数によってEKG
サンプルの合計数を割算することによりEKGサンプルが
グループ分けされる時間チャネル又はフレームの数を決
定する。一度時間チャネルの数が決定されると、EKGサ
ンプルの中の各チャネルの始めと終りはブロック202に
より決定される。ブロック203と204はデジタル化された
EKGサンプルに対しLPCフィルタリングを行い、これらの
デジタル化した信号から色彩雑音を取り除く。このLPC
フィルタリングは色彩雑音源をモデル化する反射係数も
計算し、そして、このLPCフィルタを介してそのデジタ
ル化したEKGサンプルを処理することにより達成され
る。LPCフィルタリングの結果は反射係数により特定さ
れるモデルと各サンプルの差又は偏差である残差と普通
呼ばれる。ブロック203は各サンプル毎の残差／偏差を
記憶する。ここで行われたLPCフィルタリングは時間チ
ャネル又はフレームに基づいて行われる。しかしなが
ら、当技術分野ではサンプル毎にLPCフィルタリングを
行うことが良く知られている。
全てのデジタル化されたEKGサンプルがブロック203と
204により一度処理されると、この結果として生じる残
差サンプルはブロック205により低域フィルタされる。
この低域フィルタは０ないし6Hzの帯域幅を有していてF
IRフィルタで構成される。このFIRフィルタのインパル
ス応答は次の関数である、 sin ｘ ｘ ブロック205により行われる低域フィルタリングによ
り6Hz以上の白色雑音成分は除去されるがこの低域フィ
ルタリングは記憶された残差サンプルを巻き込む（conv
oluted）前述の機能を利用するデジタル巻き込み（conv
olution）操作を行うことにより実行される。
204により一度処理されると、この結果として生じる残
差サンプルはブロック205により低域フィルタされる。
この低域フィルタは０ないし6Hzの帯域幅を有していてF
IRフィルタで構成される。このFIRフィルタのインパル
ス応答は次の関数である、 sin ｘ ｘ ブロック205により行われる低域フィルタリングによ
り6Hz以上の白色雑音成分は除去されるがこの低域フィ
ルタリングは記憶された残差サンプルを巻き込む（conv
oluted）前述の機能を利用するデジタル巻き込み（conv
olution）操作を行うことにより実行される。
最後に、各心臓サイクルの開始と心拍数はブロック21
0により各心臓サイクルの開始に存在するQRS複合物のＲ
パルスを検出することによって決定され、そして、結果
はブロック215により表示される。ブロック215は又後で
の解析のためにその結果を記憶する。Ｒパルスは、FIR
フィルタからのデータ中に存在する最大パルスをまず決
定し、次に、最短の心拍ビートに等しい時間だけこの最
大パルスの付近のすべてのパルスを除去する一連の操作
を実行することによって検出される。次に、最大のパル
スの25％より大きい振幅を持つ他のパルスは同様にして
処理される。残りのパルスはサンプルから除去される。
これらの残りのパルスが識別された後、それらの周期性
が決定される。これらの操作については後で更に詳しく
述べる。
0により各心臓サイクルの開始に存在するQRS複合物のＲ
パルスを検出することによって決定され、そして、結果
はブロック215により表示される。ブロック215は又後で
の解析のためにその結果を記憶する。Ｒパルスは、FIR
フィルタからのデータ中に存在する最大パルスをまず決
定し、次に、最短の心拍ビートに等しい時間だけこの最
大パルスの付近のすべてのパルスを除去する一連の操作
を実行することによって検出される。次に、最大のパル
スの25％より大きい振幅を持つ他のパルスは同様にして
処理される。残りのパルスはサンプルから除去される。
これらの残りのパルスが識別された後、それらの周期性
が決定される。これらの操作については後で更に詳しく
述べる。
次に更に詳しく第２図に示したプログラムを考える。
ブロック203と204により行われるフィルタリングは次の
式により与えられるフィルタ・モデルを呈する。
ブロック203と204により行われるフィルタリングは次の
式により与えられるフィルタ・モデルを呈する。
（１） Ｅ（ｚ）＝Ｘ（ｚ）Ｆ（ｚ） ここでＥ（ｚ）は駆動又はLTC信号のｚ変換であり、 Ｘ（ｚ）は入力信号のｚ変換であり、そして、 Ｆ（ｚ）は全極フィルタ（all pola filter）である。
サンプル領域では、式１は次のように書くことができ
る。
る。
この式は次のように書き換えることができる。
ここでｘ（ｎ）は現在の時間のサンプルを表わし、fc
はフィルタ係数を表わし、そして、ORDERはフィルタ要
素の数を表わす。
はフィルタ係数を表わし、そして、ORDERはフィルタ要
素の数を表わす。
ジェイ．デー．マーケル（J.D.Markel）とエー・エイ
チ・クレイ（A.H.Cray）による“音声の線形予測”「Li
near Prediction of Speech」、ニューヨーク，バー
リン ハーデルバーグ，スプリンガー−ヴァーラグ（Sp
ringer−Verlag、Berlin Herdelberg New York、）1
980、ページ10に記載されているように駆動信号ｅ
（ｎ）は実際のデータ・サンプルｘ（ｎ）と式 により与えられた前のｎ個のサンプルの線形の組み合せ
との間の予測偏差として解釈することができる。駆動関
数の項は偏差として解釈することができるので、普通の
解析方法はフィルタ係数を決定するための方法としてこ
の偏差の自乗の和を最小にすることである。フィルタ係
数が一度決定されると、モデル化の結果と実際のデータ
サンプルｘ（ｎ）との間の各時間サンプルに残っている
差又は偏差はフィルタからの出力信号である。
チ・クレイ（A.H.Cray）による“音声の線形予測”「Li
near Prediction of Speech」、ニューヨーク，バー
リン ハーデルバーグ，スプリンガー−ヴァーラグ（Sp
ringer−Verlag、Berlin Herdelberg New York、）1
980、ページ10に記載されているように駆動信号ｅ
（ｎ）は実際のデータ・サンプルｘ（ｎ）と式 により与えられた前のｎ個のサンプルの線形の組み合せ
との間の予測偏差として解釈することができる。駆動関
数の項は偏差として解釈することができるので、普通の
解析方法はフィルタ係数を決定するための方法としてこ
の偏差の自乗の和を最小にすることである。フィルタ係
数が一度決定されると、モデル化の結果と実際のデータ
サンプルｘ（ｎ）との間の各時間サンプルに残っている
差又は偏差はフィルタからの出力信号である。
多くの自己回帰技術はこの偏差の項を最小にするため
に開発され、そして、ここで利用されるものはエル．マ
ープル（L.Marple）による“新しい自己回帰スペクトル
解析アルゴリズム”「Ａ New Autoregressive Spect
rum Analysis Algorithm」、アイイーイーイー トラ
ンス．オン アコースティックス、スピーチ、アンド
シグナル プロセシング、（IEEE Trans.on Acoustic
s、Speech、and Signal Processing、）Vol.ASSP−2
8、NO.4、August、1980、pp.441−454の論文に記載され
ているベルグ原理エントロピー（Berg Maxim Entrop
y）方法である。このベルグ（Berg）の方法は前方およ
び後方の予測偏差を使用することによってフィルタ係数
fc（ｍ）を反復的に解くことである。任意の与えられた
サンプル点について、偏差は計算中のサンプル点に先行
する時間サンプル点と、考慮中の特定の時点より前のサ
ンプル点を考慮することにより計算される。前方偏差は
次の式により定義される、 一方、後方偏差は次により定義される ここで指標Ｋの値は１から（NPTS−ORDER）であり、f
c（０）は１として定義する。NPTSは解析されるチャネ
ルのサンプリング点の数である。これらの２つの式を用
いて、問題は制限を受けるすべてのサンプリング点にわ
たって加えられた前方および後方の偏差の両方の和を最
小にする１組のフィルタ係数を決定することである。従
って、最小にされるべき偏差は次の式により与えられ
る。
に開発され、そして、ここで利用されるものはエル．マ
ープル（L.Marple）による“新しい自己回帰スペクトル
解析アルゴリズム”「Ａ New Autoregressive Spect
rum Analysis Algorithm」、アイイーイーイー トラ
ンス．オン アコースティックス、スピーチ、アンド
シグナル プロセシング、（IEEE Trans.on Acoustic
s、Speech、and Signal Processing、）Vol.ASSP−2
8、NO.4、August、1980、pp.441−454の論文に記載され
ているベルグ原理エントロピー（Berg Maxim Entrop
y）方法である。このベルグ（Berg）の方法は前方およ
び後方の予測偏差を使用することによってフィルタ係数
fc（ｍ）を反復的に解くことである。任意の与えられた
サンプル点について、偏差は計算中のサンプル点に先行
する時間サンプル点と、考慮中の特定の時点より前のサ
ンプル点を考慮することにより計算される。前方偏差は
次の式により定義される、 一方、後方偏差は次により定義される ここで指標Ｋの値は１から（NPTS−ORDER）であり、f
c（０）は１として定義する。NPTSは解析されるチャネ
ルのサンプリング点の数である。これらの２つの式を用
いて、問題は制限を受けるすべてのサンプリング点にわ
たって加えられた前方および後方の偏差の両方の和を最
小にする１組のフィルタ係数を決定することである。従
って、最小にされるべき偏差は次の式により与えられ
る。
fcの値に対する制限はこれらが次の関係を満足すべき
であるということである、 （７） fc（Ｋ）＝FC（Ｋ）＋rc（ORDER）＊FC（ORDER−Ｋ） ここでfc（ORDER）＝rc（ORDER）。
であるということである、 （７） fc（Ｋ）＝FC（Ｋ）＋rc（ORDER）＊FC（ORDER−Ｋ） ここでfc（ORDER）＝rc（ORDER）。
ここでFCはORDER−１の項が予測式で使用されたとき
に決定される係数を表わす。この関係はLevinsonの反復
法（recursion）と呼ばれ、項rc（ORDER）はLPC反射係
数としばしば呼ばれる。
に決定される係数を表わす。この関係はLevinsonの反復
法（recursion）と呼ばれ、項rc（ORDER）はLPC反射係
数としばしば呼ばれる。
フィルタ係数fc（Ｋ）は式４と５を式６に代入し、そ
して、fc（ORDER）についてこの式の部分微分を取るこ
とによって式６で求めることができる。結果として得ら
れる式は次のごとく反射係数の項で与えられた反復式で
ある。
して、fc（ORDER）についてこの式の部分微分を取るこ
とによって式６で求めることができる。結果として得ら
れる式は次のごとく反射係数の項で与えられた反復式で
ある。
式８の反復式がフィルタの所望次数まで求められた後
に、各サンプリング点におけるフィルタのフィルタされ
た出力はその点における前方偏差により定義される。
に、各サンプリング点におけるフィルタのフィルタされ
た出力はその点における前方偏差により定義される。
式（８）は第３図と第４図に示したfbergルーチンに
より求められる。このルーチンは式（８）を計算して式
（７）の条件が満足されるということを確認するととも
にBergの方法を実施する。フィルタが充分な次数まで決
定された後に、fbergルーチンはブロック203において示
したように、残差信号として前方偏差により定義された
値を定義する。
より求められる。このルーチンは式（８）を計算して式
（７）の条件が満足されるということを確認するととも
にBergの方法を実施する。フィルタが充分な次数まで決
定された後に、fbergルーチンはブロック203において示
したように、残差信号として前方偏差により定義された
値を定義する。
次数１について第１の反射フィルタ係数をまず計算す
ることによって反復的な仕方で式８を計算し、そして、
次数２について新しい組のフィルタ係数を計算するため
にこの情報を用いる。この反復的な性質のために、fber
gルーチンは繰返し式８を計算する。第３図と第４図は
式８を繰り返し評価する。第３図で示したブロック301
ないし306はサブルーチンによって使用される種々の変
数の初期化を行う。初期の残差エネルギーetotはチャネ
ルのすべてのデータ点の平方の和に等しく設定され、そ
して、後方と前方の偏差（それぞれ、berrとferr）は対
応するデータ・サンプルに等しく設定され、このデータ
・サンプルはデジタル化したドプラー信号である。フィ
ルタ係数は最初ブロック306により１に等しく設定さ
れ、そして、式８の分母はブロック303により決定され
る初期の残差エネルギーに等しく設定される。
ることによって反復的な仕方で式８を計算し、そして、
次数２について新しい組のフィルタ係数を計算するため
にこの情報を用いる。この反復的な性質のために、fber
gルーチンは繰返し式８を計算する。第３図と第４図は
式８を繰り返し評価する。第３図で示したブロック301
ないし306はサブルーチンによって使用される種々の変
数の初期化を行う。初期の残差エネルギーetotはチャネ
ルのすべてのデータ点の平方の和に等しく設定され、そ
して、後方と前方の偏差（それぞれ、berrとferr）は対
応するデータ・サンプルに等しく設定され、このデータ
・サンプルはデジタル化したドプラー信号である。フィ
ルタ係数は最初ブロック306により１に等しく設定さ
れ、そして、式８の分母はブロック303により決定され
る初期の残差エネルギーに等しく設定される。
ブロック307は計算された次数フィルタについて充分
に式が評価されたか否かを判別し、そして、充分に計算
されていれば復帰ブロック308を介して第３図に示した
ステップにより復帰が行われる。もしもフィルタが充分
な次数まで計算されていなかった場合は、ブロック309
が行われる。この特定の次数について式８の分子と分母
（それぞれ、numとden）はブロック310ないし313により
評価される。分子と分母が決定された後、反射係数rc
［ｍ］およびこの特定の次数に関する残差エネルギーは
ブロック314で評価される。この次数についての反射係
数が一度決定されると、ステップアップ機能はブロック
315ないし319により実施されてレヴィンソン（Levinso
n）の反復式により定義されて式７で与えられた（ORDER
−１）について前に決定されたフィルタ係数を更新す
る。最高時のフィルタ係数は常に反射係数に等しく、そ
して、ブロック320により反射係数に等しくセットされ
る。ブロック317が次の組のフィルタ係数を評価するた
めに、過去のフィルタ係数はブロック321ないしブロッ
ク323により更新される。過去のフィルタ係数は式７でF
C（ｎ）として示され、そして第３図と第４図ではpfc
［ｎ］として示されている。次の反復においては311と3
13を評価するために、前方および後方偏差はブロック32
4ないし326により更新される。前方および後方の偏差が
更新された後、制御はブロック326から決定ブロック307
に行き、すべての次数が評価されたか否かを判別する。
もしもすべての次数が評価されていれば、前方偏差アレ
イの内容はブロック530によってこの特定のチャネルに
ついての信号として記憶される。
に式が評価されたか否かを判別し、そして、充分に計算
されていれば復帰ブロック308を介して第３図に示した
ステップにより復帰が行われる。もしもフィルタが充分
な次数まで計算されていなかった場合は、ブロック309
が行われる。この特定の次数について式８の分子と分母
（それぞれ、numとden）はブロック310ないし313により
評価される。分子と分母が決定された後、反射係数rc
［ｍ］およびこの特定の次数に関する残差エネルギーは
ブロック314で評価される。この次数についての反射係
数が一度決定されると、ステップアップ機能はブロック
315ないし319により実施されてレヴィンソン（Levinso
n）の反復式により定義されて式７で与えられた（ORDER
−１）について前に決定されたフィルタ係数を更新す
る。最高時のフィルタ係数は常に反射係数に等しく、そ
して、ブロック320により反射係数に等しくセットされ
る。ブロック317が次の組のフィルタ係数を評価するた
めに、過去のフィルタ係数はブロック321ないしブロッ
ク323により更新される。過去のフィルタ係数は式７でF
C（ｎ）として示され、そして第３図と第４図ではpfc
［ｎ］として示されている。次の反復においては311と3
13を評価するために、前方および後方偏差はブロック32
4ないし326により更新される。前方および後方の偏差が
更新された後、制御はブロック326から決定ブロック307
に行き、すべての次数が評価されたか否かを判別する。
もしもすべての次数が評価されていれば、前方偏差アレ
イの内容はブロック530によってこの特定のチャネルに
ついての信号として記憶される。
次に、第５図のフローチャートにより更に詳しく示し
た第２図のブロック205により実施される低域フィルタ
リングを更に詳しく考える。第５図のフローチャートに
より実施されるフィルタはｎ段を持つFIR型のもので、
ｎは例示的には100とすることができる。これらの各段
に関する係数はｃ［ ］アレイの要素に記憶される。入
力サンプルはｘ［ ］アレイに含まれ、そして、出力サ
ンプルはｙ［ ］アレイに記憶される。出力アレイは第
２図のブロック210により処理されるファイルの中に後
で記憶される。ｃ［ ］に記憶されたフィルタされた係
数の値は1984年ダブリュ．デー．スタンレイ（W.D.Stan
ley）、ジー．アール．ドーティ（G.R.Dougherty）およ
びアール．ドーティ（R.Dougherty）によるデジタル信
号処理（Digital Signal Processing）なる題名の本
の中に記載された技術を用いることによって得ることが
できる。入力サンプルは、ｃ［ ］アレイに記憶された
フィルタ係数による後者の掛算のために入力信号を遅延
させるように作用するDATA［ ］アレイ内に最初に記憶
される。更に、第５図に示したFIRフィルタは線形の位
相フィルタである。
た第２図のブロック205により実施される低域フィルタ
リングを更に詳しく考える。第５図のフローチャートに
より実施されるフィルタはｎ段を持つFIR型のもので、
ｎは例示的には100とすることができる。これらの各段
に関する係数はｃ［ ］アレイの要素に記憶される。入
力サンプルはｘ［ ］アレイに含まれ、そして、出力サ
ンプルはｙ［ ］アレイに記憶される。出力アレイは第
２図のブロック210により処理されるファイルの中に後
で記憶される。ｃ［ ］に記憶されたフィルタされた係
数の値は1984年ダブリュ．デー．スタンレイ（W.D.Stan
ley）、ジー．アール．ドーティ（G.R.Dougherty）およ
びアール．ドーティ（R.Dougherty）によるデジタル信
号処理（Digital Signal Processing）なる題名の本
の中に記載された技術を用いることによって得ることが
できる。入力サンプルは、ｃ［ ］アレイに記憶された
フィルタ係数による後者の掛算のために入力信号を遅延
させるように作用するDATA［ ］アレイ内に最初に記憶
される。更に、第５図に示したFIRフィルタは線形の位
相フィルタである。
第５図に示したように、ブロック501、502および503
は適切な変数を初期化するために使用される。各入力サ
ンプルが読み取られると、このサンプルはDATA［ ］ア
レイの第１の要素に記憶される。出力信号の計算はFIR
フィルタの要素の全てについて要素503、506および507
により実施される。各入力サンプル毎のこれらの計算の
結果は変数SUMで計算される。出力信号ｙ（ ）はブロ
ック508により入力サンプルｘ（ ）に関してフィルタ
段の数の半分に対応する数だけ遅らされる。出力サンプ
ルが入力サンプルについて一度計算されると、データ・
アレイはブロック509ないし512により次の入力サンプル
のために更新される。ブロック513と514は、すべての入
力サンプルが処理されるように、第５図に示したフロー
チャートのシーケンシングを制御する。すべての入力サ
ンプルが処理された後、低域フィルタリング機能は行わ
れ、そして、ブロック514の制御下に第５図に示したフ
ローチャートから退去が行われる。
は適切な変数を初期化するために使用される。各入力サ
ンプルが読み取られると、このサンプルはDATA［ ］ア
レイの第１の要素に記憶される。出力信号の計算はFIR
フィルタの要素の全てについて要素503、506および507
により実施される。各入力サンプル毎のこれらの計算の
結果は変数SUMで計算される。出力信号ｙ（ ）はブロ
ック508により入力サンプルｘ（ ）に関してフィルタ
段の数の半分に対応する数だけ遅らされる。出力サンプ
ルが入力サンプルについて一度計算されると、データ・
アレイはブロック509ないし512により次の入力サンプル
のために更新される。ブロック513と514は、すべての入
力サンプルが処理されるように、第５図に示したフロー
チャートのシーケンシングを制御する。すべての入力サ
ンプルが処理された後、低域フィルタリング機能は行わ
れ、そして、ブロック514の制御下に第５図に示したフ
ローチャートから退去が行われる。
ブロック210は次のステップで心拍数検出を行う。こ
のブロックはまず、最大のパルス振幅の25％より大きい
パルスまで下降の順にブロック205から信号中に存在す
るすべてのパルスを識別して整理する。更に、最大パル
スの25％より少ない振幅を持つ任意のパルスは除去され
る。これらのパルスが見つけられると、試験データ内の
それらの位置は記録される。各パルスが識別された後、
１つの段階でこの最大パルスの両側のすべてのパルス＋
又は−（好都合にも300ビート／秒となしうる）最高速
の心臓ビートの時間量が除去される。次に、もう１つの
ステップではその最大のパルスから時間的に後方の試験
データを走査して第２のパルスが発見されるまでこの走
査を行う。次にステップは、最高パルスと第２のパルス
との間の差に等しい量＋又は−（0.004秒にすることが
好都合となりうる）Ｔとして定義された偏差量だけ時間
的に更に後方へ行き始めようとする。もしこの場所にお
いてパルスが発見されない場合は、第２のパルスが雑音
パルスであったと仮定する。この第２のパルスは試験デ
ータから除かれ、そして第１の段階が繰返される。然し
ながら、最大パルスと第２のパルスとの間の時間差に基
づいて第３のパルスが生じると予測された点においてそ
の第３のパルスが発見されると、この事実は、第２のパ
ルスが有効であって前に記載したと同じ技術を用いて適
切な場所において第４のパルスをこれらの段階が後方へ
向って捜すということを意味する。この段階は次に繰返
されて時間的に前へ進む。まず時間的に後方へ行くこと
が失敗すると、この段階は繰返されて時間的にまず前方
へ進み、そして、最初の組のパルスが利用できると仮定
する。結果として生じるパルス振幅と前の段階によって
発見された、このパルスの場所は試験結果の心臓サイク
ルの開始点を定義し、そして、又心拍数はパルスの場所
の周期性により定義される。
のブロックはまず、最大のパルス振幅の25％より大きい
パルスまで下降の順にブロック205から信号中に存在す
るすべてのパルスを識別して整理する。更に、最大パル
スの25％より少ない振幅を持つ任意のパルスは除去され
る。これらのパルスが見つけられると、試験データ内の
それらの位置は記録される。各パルスが識別された後、
１つの段階でこの最大パルスの両側のすべてのパルス＋
又は−（好都合にも300ビート／秒となしうる）最高速
の心臓ビートの時間量が除去される。次に、もう１つの
ステップではその最大のパルスから時間的に後方の試験
データを走査して第２のパルスが発見されるまでこの走
査を行う。次にステップは、最高パルスと第２のパルス
との間の差に等しい量＋又は−（0.004秒にすることが
好都合となりうる）Ｔとして定義された偏差量だけ時間
的に更に後方へ行き始めようとする。もしこの場所にお
いてパルスが発見されない場合は、第２のパルスが雑音
パルスであったと仮定する。この第２のパルスは試験デ
ータから除かれ、そして第１の段階が繰返される。然し
ながら、最大パルスと第２のパルスとの間の時間差に基
づいて第３のパルスが生じると予測された点においてそ
の第３のパルスが発見されると、この事実は、第２のパ
ルスが有効であって前に記載したと同じ技術を用いて適
切な場所において第４のパルスをこれらの段階が後方へ
向って捜すということを意味する。この段階は次に繰返
されて時間的に前へ進む。まず時間的に後方へ行くこと
が失敗すると、この段階は繰返されて時間的にまず前方
へ進み、そして、最初の組のパルスが利用できると仮定
する。結果として生じるパルス振幅と前の段階によって
発見された、このパルスの場所は試験結果の心臓サイク
ルの開始点を定義し、そして、又心拍数はパルスの場所
の周期性により定義される。
尚、上記の実施例はこの発明の原理の単に例示的なも
のであり、他の構成もこの発明の意図および範囲から逸
脱せずに当業者により想到することができよう。特に当
業者は、かなりの量の色彩および白色雑音が存在しない
場合に、ピーク検出技術のみが心拍数を検出して表示す
るために使用することができるということを決定するこ
とができよう。
のであり、他の構成もこの発明の意図および範囲から逸
脱せずに当業者により想到することができよう。特に当
業者は、かなりの量の色彩および白色雑音が存在しない
場合に、ピーク検出技術のみが心拍数を検出して表示す
るために使用することができるということを決定するこ
とができよう。
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 7638−2Ｊ Ａ６１Ｂ 5/02 ３２２
Claims (14)
- 【請求項１】心臓サイクルの予め定められた構成要素を
検出することによって心臓の周期速度を決定するための
検出装置であって、 複数の心臓サイクルを定義する心臓信号を得るための手
段、 色彩雑音を除去するために前記心臓信号の自己回帰解析
フィルタリングを行うための手段、 白色雑音を除去するために自己回帰解析フィルタされた
信号の低域フィルタリングを実施するための手段、 前記予め定められた構成要素を検出して前記周期速度を
決定するために前記低域フィルタされた信号のピーク検
出を行うための手段、および 各予め定められた構成要素の検出に応答して前記周期速
度を表示するための手段を有する心臓の周期速度を決定
するための検出装置。 - 【請求項２】請求の範囲第１項に記載の装置であって、
前記予め定められた構成要素は前記心臓サイクルのQRS
複合物のＲピークである心臓の周期速度を決定するため
の検出装置。 - 【請求項３】請求の範囲第１項に記載の装置であって、
前記自己回帰解析フィルタリングを行うための手段は、 前記色彩雑音を発生する源をモデル化する前記心臓信号
のための線形のフィルタ係数を計算するための手段、 前記線形フィルタ係数および前記心臓信号に応答して前
記線形フィルタ係数により定義されたモデルと各前記心
臓信号との差を表わすとともに、前記自己回帰解析フィ
ルタリングの結果を表す複数の残差信号を計算するため
の手段を有する心臓の周期速度を決定するための検出装
置。 - 【請求項４】請求の範囲第３項に記載の装置であって、
前記計算するための手段は、 予め定められた数の心臓信号を各々が持つ複数のチャネ
ルに前記心臓信号を分割するための手段、 各前記チャネルごとに反射係数を計算するための手段、
および 各前記チャネル毎に前記線形フィルタ係数を得るために
前記反射係数をステップアップするための手段を有する
心臓の周期速度を決定するための検出装置。 - 【請求項５】請求の範囲第４項に記載の装置であって、
前記心臓信号を得るための手段は患者の心電図信号に応
答して前記心臓信号を発生するための手段を有している
心臓の周期速度を決定するための検出装置。 - 【請求項６】請求の範囲第５項に記載の装置であって、
前記低域フィルタリングを実施するための手段は、 その低域フィルタを定義する複数のフィルタ係数を記憶
するための手段、 １組の前記自己回帰解析フィルタされた信号を記憶する
ための手段、 前記の記憶された組の自己回帰解析フィルタされた信号
に前記フィルタ係数を掛算するための手段、 各前記掛算の結果を加算するための手段、および 前記の加算された結果から前記低域フィルタされた信号
の１つを発生するための手段を有する心臓の周期速度を
決定するための検出装置。 - 【請求項７】請求の範囲第６項に記載の装置であって、
前記低域フィルタリングを実施するための手段は前記記
憶された組の前記自己回帰解析フィルタされた信号の内
の１つを廃棄するための手段、 前記記憶された組の前記自己回帰解析フィルタされた信
号の中の別の自己回帰解析フィルタされた信号を記憶す
るための手段、 および 前記低域フィルタされた信号の内の別のものを発生する
ために前記掛算、加算および発生の手段を動作させるた
めの手段を有する心臓の周期速度を決定するための検出
装置。 - 【請求項８】請求の範囲第７項に記載の装置であって、
前記ピーク検出を行うための手段は、 前記低域フィルタされた信号内の最大振幅の主Ｒピーク
を突き止めるための手段、 前記最大振幅の主Ｒピークから最高の期待された心拍数
に基づく少なくとも最小の距離だけ前記低域フィルタさ
れた信号内で互いに離れた前記最大振幅の主Ｒピークよ
りも小さい振幅のピークを突き止めるための手段、 前記最大振幅の主ピークの場所を基準として使用して隣
接のピーク間の距離を１つずつ測定するための手段、 だいたいの等しさについて次々の距離測定値に比較し、
そして、最大振幅のピークに周期的には関連を有しない
ピークを拒絶することによって周期性の試験をするため
の手段、および 前記の周期性から前記心拍数を決定するための手段を有
する心臓の周期速度を決定するための検出装置。 - 【請求項９】請求の範囲第８項に記載の装置であって、
前記より小さい振幅のピーク値を突き止める手段は振幅
によるよりも前記低域フィルタされた信号内において受
け入れ可能な振幅のピークを発生の時間によって整理す
るための手段をさらに有する心臓の周期速度を決定する
ための検出装置。 - 【請求項１０】請求の範囲第８項に記載の装置であっ
て、前記距離を測定するための手段は前記主ピークから
与えられたピークの間隔距離をまず測定し、そして前記
間隔距離の倍数だけ前記主ピークから離れた仮定の場所
と与えられたピークの場所を比較するための手段を有
し、前記仮定された場所と実際のピークの場所とを予め
定められた許容偏差範囲内に整合させ得ないことが前記
主ピークと前記他のピークの周期性の欠如の表示である
心臓の周期速度を決定するための検出装置。 - 【請求項１１】患者の心電図信号のQRS複合物の内のＲ
波を検出することによって心臓心拍数を決定するための
装置であって、 前記患者の心電図信号を得るための手段、 前記心電図信号をデジタル化するための手段、 前記デジタル化された心電図信号を各々が所定数の心電
図信号を有する複数のチャネルに分割するための手段、 前記デジタル化された心電図信号から各前記チャネル毎
に前記心電図信号内に含まれる雑音をモデル化する反射
係数を計算するための手段、 前記モデルと前記心電図信号との差を表し、したがっ
て、前記モデルの線形のフィルタされた出力信号を表す
残差を計算するための手段、 低域フィルタを定義する複数のフィルタ特性の係数を記
憶するための手段、 前記線形のフィルタされた信号および前記記憶されたフ
ィルタ特性の係数に応答して前記低域フィルタの出力信
号を計算するための手段、 前記低域フィルタされた信号内の最大の振幅の主Ｒピー
クを突き止めるための手段、 前記最大振幅の主ピークから最高の期待された心拍数に
基づく少なくとも最小距離だけ前記低域フィルタされた
信号内で互いに前記最大振幅の主ピークの振幅より小さ
い振幅のピークを突き止めるための手段、 前記最大振幅の主Ｒピークの場所を基準として用いて隣
接ピーク間の距離を１つずつ測定するための手段、 だいたいの等しさについて次々の距離測定値を比較し、
そして、前記最大振幅の主Ｒピークに対して周期的な関
係を持たないピークを除去することによって周期性を試
験するための手段、および 前記周期性から前記心拍数を決定するための手段を有す
る心拍数を決定するための装置。 - 【請求項１２】心臓サイクルの所定成分を検出すること
によって心臓の周期速度を決定するための監視装置であ
って、 複数の心臓サイクルの間、患者の心電図信号を読み取る
ための手段、 色彩雑音を除去するために前記心電図信号の自己回帰解
析フィルタリングを行うための第１組のプログラムされ
た命令、 前記自己回帰解析フィルタされた信号に応答して前記自
己回帰解析フィルタされた信号の低域フィルタリングに
よって白色雑音を除去するための第２組のプログラムさ
れた命令、 前記低域フィルタされた信号内における最大振幅の主ピ
ークを突き止めるための第３組のプログラムされた命
令、 前記最大振幅の主ピークからおよび前記低域フィルタさ
れた信号内で互いに最高の期待された心拍数に基づく少
なくとも最小距離だけ前記最大振幅の主ピークより小さ
い振幅のピークを突き止めるための第４組のプログラム
された命令、 前記最大振幅の主ピークの場所を基準として使用して隣
接ピーク間の距離を測定するための第５組のプログラム
された命令、 だいたいの等しさについて次々の距離測定値を比較する
とともに前記最大振幅の主ピークに周期的に関係を有し
ないピークを拒絶することによって周期性を試験するた
めの第６組のプログラムされた命令、および 前記周期性から前記心臓の周期速度を決定するための第
７組のプログラムされた命令を有する心臓の周期速度を
測定するための監視装置。 - 【請求項１３】請求の範囲第12項に記載の装置であっ
て、前記第１組のプログラムされた命令は、 各心電図信号とこれに続く心電図信号との差を表す各前
記心電図信号毎の前方偏差信号を計算するための第１小
組の命令、 各前記心電図信号とこの信号に先行する心電図信号との
差を表す後方偏差信号を計算するための第２小組のプロ
グラムされた命令、 前記前方および後方の偏差信号から反射係数を反復的に
計算するための第３小組の心電図信号、および 前記反射係数の編集に応答してすべての前記心電図信号
の前記前方偏差信号に等しく前記自己回帰解析フィルタ
された信号を設定するための第４小組のプログラムされ
た命令を有する心臓の周期速度を決定するための監視装
置。 - 【請求項１４】心電図信号に応答して患者の心拍数を測
定するための装置であって、 前記心電図信号のサンプルをデジタル化する手段、 前記デジタル化されたサンプル内において最大振幅のピ
ークを突き止め、 前記最高の期待された心拍数より大きな距離はなれてい
て前記最大振幅のピークの予め定められた割合より大き
な振幅を持つより小さな振幅のピークを突き止める手
段、 隣接ピーク間の距離を測定する手段、 だいたいの等しさについて次々の距離測定値を比較する
ことによって周期性を試験する手段、および 前記心拍数の表示として前記周期性を表示する手段を含
む患者の心拍数を測定するための装置。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US730486 | 1985-05-06 | ||
| US06/730,486 US4616659A (en) | 1985-05-06 | 1985-05-06 | Heart rate detection utilizing autoregressive analysis |
| PCT/US1986/000943 WO1986006604A1 (en) | 1985-05-06 | 1986-04-30 | Heart rate detection utilizing autoregressive analysis |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62502819A JPS62502819A (ja) | 1987-11-12 |
| JPH0824672B2 true JPH0824672B2 (ja) | 1996-03-13 |
Family
ID=24935560
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61502621A Expired - Lifetime JPH0824672B2 (ja) | 1985-05-06 | 1986-04-30 | 回帰解析を利用する心拍数検出 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4616659A (ja) |
| EP (1) | EP0222830B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0824672B2 (ja) |
| CA (1) | CA1252893A (ja) |
| DE (1) | DE3674984D1 (ja) |
| ES (1) | ES8800587A1 (ja) |
| WO (1) | WO1986006604A1 (ja) |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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