JP2004531353A - 干渉の存在下での生体電気インピーダンス測定システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

干渉とノイズが存在するときにリアルタイムで生体電気インピーダンスを測定する方法が開示されている。弱電流が生体電位電極システムに流され、測定値が電気干渉源またはノイズ源によって汚染されているか否かがテストされる。

Description

【技術分野】
【０００１】
本願は米国仮特許願６０/３０３５３１の優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
バイオポテンシャル患者モニターは、典型的には心電図（ＥＣＧ）または脳波（ＥＥＧ）のごとき生体電気電位を測定するために表面電極を使用する。これら測定値の信頼度は患者に対する電極の接続状態により制限される。電気インピーダンスとして知られる電流に対する電極システムの抵抗は接続の効果を特徴付ける。典型的には、インピーダンスが高いほど測定の精度は落ちる。いくつかの要因が測定精度の低下に関与する。
【０００３】
高インピーダンスを有した電極からの信号は熱ノイズ（ジョンソンノイズ）であるインピーダンス値の平方根と共に増加する電圧に影響を受ける。加えて、生体電位電極はジョンソンにより予測されたものを超えた電圧ノイズを有する傾向にある。さらに、生体電位電極からのものを測定するアンプシステムは高い電極インピーダンスの影響で性能が低下する傾向がある。それら精度低下は劣ったコモンモード拒絶(common mode rejection)により特徴付けられる。これは患者の動きや患者に対して使用される電子装置のごときノイズ源によって生体電気信号の汚染を増加させる傾向がある。これらノイズ源は手術室で特に多く、電気手術装置（ＥＳＵ）、心肺バイパスポンプ（ＣＰＢ）、電気モータ駆動手術ノコ、レーザその他のノイズ源が含まれよう。
【０００４】
患者がモニターされている最中にリアルタイムで電極インピーダンスを連続的に測定することがしばしば望まれる。そのために非常に弱い電流が電極を通じて流されて電圧が測定され、オームの法則を使用してインピーダンスが計算される。この電流はＤＣまたはＡＣのいずれでもよい。干渉のために発生する電圧人工要因から電極インピーダンスによる電圧を分離させることは必ずしも可能ではない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
干渉は測定電圧、すなわち見掛けの測定インピーダンスを増加させるため、生体電位測定システムに実際よりも大きなインピーダンスを誤測定させる傾向が存在する。しばしばそのようなモニターシステムはプログラムできる最大インピーダンス閾値制限を有しており、これら閾値制限を超えるインピーダンスを検出するとモニターシステムの作動を停止させる。このことはＥＥＧのごとき非常に微弱な電圧を測定するシステムにおいて特に問題となる。そのようなシステムは非常に小さな電極インピーダンスを必要とする。よって、これら汚染ノイズ源の存在下で非常に有効なシステムの開発が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
従って、干渉とノイズの存在下、リアルタイムで生体電気インピーダンスの測定用システムと方法とが提供される。弱電流が生体電位電極システムに流され、電気干渉と他のノイズ源による汚染状況を把握するためにインピーダンスが測定される。このインピーダンスはインピーダンス信号の周波数で連続的に測定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明の以上および他の特徴と機能を図面を利用して以下で詳細に解説する。図１に概略的に示す本発明のＥＥＧ測定システムは患者１０に取り付けられている。患者１０は少なくとも２つの電極２０aと２０bを介してリード線４０によってインピーダンス測定回路５０に接続されている。インピーダンス測定信号を含んだインピーダンス測定回路５０の出力５５はデジタル信号プロセッサ８０に送られる。インピーダンス測定回路５０は電極の１つ２０aに弱電流Ｉ30を流すことで電極２０(a)と２０(b)を励起する。電流Ｉ30は患者１０の体内を流れて電極２０bから流れ出し、インピーダンス測定回路５０に戻る。この電流は患者の安全を考慮して１０μＡ以下に規制されなければならない。１好適実施例においては信号は約１ナノＡである。この電流レベルで得られる電圧はオームの法則Ｖ＝ＩＲから約１μＶ/ｋΩである。この非常に弱い励起電流は測定される生体電位信号と較べて得られる電圧を非常に弱く保つ。ＥＥＧの場合にはそのような電圧は数百μＶから１μＶ程度となる。この好適実施例においては励起電流は対象のＥＥＧバンドを少々超える周波数、すなわち１２８Ｈｚである。
【０００８】
図２で示す２つの電極２０aと２０bのインピーダンスをＺp、Ｚmで表わすこととする。等価で正負反対の電流源１１０と１１５は電極リード線２０aと２０bに電流を通す。すなわち、電流を上側電流源１１０から流し出して患者１０を通過させ、下側電流源１１５に戻す。アンプリファイヤ６０は非常に高い入力インピーダンス（１好適実施例においては約５０メガΩ）を有しており、電流はほとんど流れない。アンプ６０の電圧は"電流ｘ２つの電極のインピーダンスＺp、Ｚmと患者のインピーダンスの合計"である。この電圧はアンプ６０で増幅され、アナログ-デジナル変換装置７０に送られる。そこで信号は少なくとも励起電流の周波数の２倍を超えたサンプルレートでデジタル化される。１好適実施例においてはアナログ-デジタル変換装置７０は大幅に大きなサンプルレートで作動し、オーバーサンプル状態のアナログ-デジタル変換装置の使用を必要とする。得られたデジタル信号は計算のためにデジタル信号プロセッサ８０に送られる。１好適実施例においては計算は以下で解説するようにフーリエ変換を利用する。
【０００９】
図３は励起電流源１１０と１１５の周波数とアナログ-デジタル変換装置７０のサンプルレートおよびデジタル信号プロセッサ８０の主クロック１３０との同調状態を図示する。
【００１０】
クロック１３０の周波数はデバイダ２００で減少され、電流源１１０と１１５へパルストレーンを出力し、２14で割り算したクロックレート、すなわちクロック１３０の１６３８４の一部である周波数で電流を発生させる。１好適実施例ではクロックレートは２.０９７１５２メガＨｚであり、１２８Ｈｚの信号電流となる。クロック１３０の周波数もデバイダ７５で減少される。これでアナログ-デジタル変換装置７０へパルストレーンが出力され、アンプ５０から得られたインピーダンス測定信号をデジタル化する。１好適実施例においてはデジタル化は毎秒１６３８４回実行され、または１/２7すなわち１２８分の１のクロックレートで実行される。デバイダ７５はまたこの好適実施例では１６３８４Ｈｚ、すなわち２.０９７１５２メガＨｚのクロック信号基礎周波数の１２８分の１でパルストレーンをデジタル信号プロセッサ８０に出力する。これでデジタル信号プロセッサ８０をシステムクロック１３０の偶数約数であるレートで作動させ、電極２０aと２０bへの電流の励起周波数と正確に同期させる。この技術の利点は得られた処理信号がプロセッサクロック１３０と正確に同調させられることであり、プロセッサ８０を同期形態で検出させることである。この方法のおかげで検出は非常に狭いバンド幅（ディスクリートフーリエ変換ＤＦＴの１ビン幅）で実行され、ほとんどの周波数のノイズをフィルター処理して排除し、さらに正確な測定が可能である。さらなる利点は、インピーダンステスト刺激要素（励起電流）と検出（ＤＦＴ）とが常に同期しており、従って１回路を他の回路のクロックとマッチさせる調整は不要なことである。
【００１１】
インピーダンス信号励起電流源は図４に図示されている。クロック１３０はデバイダ２００に対して２.０９１７１５２メガＨｚの周波数のパルストイレーンを出力する。デバイダ２００はそのクロックパルストレーンを２14または１６３８４で割り算し、１２８Ｈｚのクロック信号を提供する。デバイダ２００からのデジタル信号はスイッチ２１０に出力され、スイッチはこの１２８Ｈｚのレートで開閉する。これで＋５ボルトを抵抗Ｒ1に対して１２８Ｈｚで接続または断絶させる。＋５ボルトがスイッチ２１０で抵抗Ｒ1に接続されたとき、電流はＲ1を通過してキャパシタＣ1に流れ、作動アンプ２３０の出力で電圧を提供する。スイッチ２１０が開くと抵抗Ｒ1とキャパシタＣ1を流れる電流は停止する。キャパシタＣ1の電荷は抵抗Ｒ2を通過して−５ボルト電源に移動する。アンプ２３０の出力部で得られた波形は１２８Ｈｚの反復レートの三角波である。抵抗Ｒ3はアンプ２３０に対するバイアスの維持に必要である。この三角波形状はアンプ２２０と抵抗ネットワークＲ5およびＲ4で成るアンプ回路によって反転され、アンプ２２０の出力部で、アンプ２３０の出力でのものとは反対の符号の等波形となる。アンプ２３０と２２０の出力部で得られた電圧は抵抗Ｒ6とＲ7にそれぞれ適用される。この好適実施例ではそれらは４.７メガΩであり、インピーダンスＺpやＺmよりもずっと大きい。それらは典型的には０から１００キロΩである。高抵抗Ｒ6とＲ7は電源回路１１０と１１５からの励起電流がインピーダンスＺpとＺmの値とは独立するようにさせる。抵抗Ｒ6とＲ7を流れる電流もキャパシタＣ2とＣ3を通過する。これらキャパシタは不都合な直流電流をブロックし、電流源の見掛けの出力インピーダンスをさらに増加させる。得られた電流は電極２０aと２０bを図２のように流れ、インピーダンスＺpとＺmの組み合わせインピーダンスに比例する電圧となり、アンプ６０で現われる。よって、アンプ６０の出力部の電圧はインピーダンスＺpとＺmに比例する。
【００１２】
図５(a)から図５(c)を解説する。デジタル信号プロセッサ８０で実行されたデジタル信号処理プログラムはデジタル化信号でファーストフーリエ変換を実行する。図５(a)から図５(c)ではフーリエ変換は電圧と周波数の関係として表わされている。図５(a)では背景ノイズは比較的に小さく、インピーダンス信号は周波数Ｆ0で残りの信号から急隆起する尖塔部として容易に見られる。それはこの好適実施例では１２８Ｈｚである。この場合、その真の値は背景ノイズによりさほど影響を受けない。図５(b)はインピーダンス信号が干渉と背景ノイズで妨害されはじめた瞬間を示す。デジタル化信号のファーストフーリエ変換の観点では、幅広バンドノイズは電圧を全周波数範囲で上昇させる効果を有する。これで真の値が背景ノイズによってさらに影響を受けるようになる。図５(c)ではインピーダンス信号は背景ノイズで完全に妨害されており、その真の値を測定不能とする。すなわち、励起周波数でのフーリエ変換値はインピーダンス値の関数ではなくなり、ほとんど背景ノイズの関数となる。
【００１３】
デジタル信号プロセッサ８０はインピーダンス信号の電圧強度を測定し、それにスケール要素を掛算して電圧をインピーダンスのオーム値に変換することで電極インピーダンスを測定する。図５(b)と図５(c)で示すようにノイズが存在するときには、この方法で得られたインピーダンス測定値がインピーダンスの関数であるばかりか、残りの信号内の干渉とノイズの関数を含むことがある。本発明においてはこのシステムはインピーダンス周波数Ｆ0に非常に接近した周波数Ｆ1で電圧を測定することでこの状況を検知する。デジタル信号プロセッサはインピーダンス信号Ｆ0の電圧と電圧ノイズ信号Ｆ1の電圧との差異を審査する。もし信号Ｆ0が信号Ｆ1よりも大きい場合にはインピーダンス測定値は正の信号−ノイズ比を有することになる。もし信号Ｆ1が信号Ｆ0よりも大きい場合には、インピーダンス測定値は負の信号−ノイズ比を有することになる。もし信号−ノイズ比が負であるなら、または正であるが閾値よりも小さければ、測定値は干渉及び背景ノイズによって汚染されていると考えられる。
【００１４】
デジタル信号プロセッサ８０は他の方法を使用して周波数Ｆ0とＦ1で電圧を計算することもできる。例えばデジタル信号プロセッサはディスクリートフーリエ変換（ＤＦＴ）を実行するか、他の方法を使用することができる。フィルターも周波数Ｆ0とＦ1での信号の強度の測定に利用できる。そのようなフィルターは回路内にセットしてもコンピュータ内のデジタルフィルターとしても、またはデジタル信号処理集積回路としてもよい。さらに周波数Ｆ0とＦ1での幅広い範囲の電位信号も使用できよう。
【００１５】
図６においては生体電気インピーダンスの測定のためにデジタル信号プロセッサ８０が利用される様子が図示されている。この方法は別形態のプロセッサでも実行できる。ＥＥＧとインピーダンス測定信号および干渉と背景ノイズを含んだデジタル信号がデジタル信号プロセッサに入力される。インピーダンス測定はステップ２０１で実行される。１好適実施例では１２８Ｈｚである励起周波数Ｆ0の電圧を測定することで前述のように行われる。インピーダンス測定は励起電流による実際のインピーダンス電圧とノイズの影響とを含んだものである。見掛けのインピーダンスは実際のインピーダンスとノイズのインピーダンスとの平方の合計の平方根となろう。
【００１６】
ノイズ測定はステップ２０２において実施される。周波数Ｆ1またはインピーダンス測定周波数に非常に接近した周波数セットの電圧が測定される。ある周波数セットが使用されると、集合関数がそれぞれの周波数の電圧を組み合わすために使用される。そのような集合関数は平均、メディアン、最大、最小または他の数学関数でよい。さらに、それぞれの周波数での電圧は加重され、特定の周波数に対する影響が他の周波数に優先して増加される。この好適実施例においては、このノイズ測定値は周波数範囲７０Ｈｚから１１０Ｈｚの信号電圧の平方根平均平方（ＲＭＳ）である。これは有効である。なぜならＲＭＳ電圧は筋電図（ＥＭＧ）信号の存在検出のためにＥＥＧシステム内のどこでも使用可能であり、デジタル信号プロセッサ８０に必要な計算量を減少させるからである。１好適実施例における生体電位測定２０３はＥＥＧである。１好適実施例において、このＥＥＧ信号はバイスペクトルインデックスモニターを使用した麻酔下の患者の意識度の計算に使用される。
【００１７】
測定されたインピーダンス値２１０はステップ２０５で測定ノイズ値２１２によって割られ、インピーダンス信号−ノイズ比（ＳＮＲ）２０９を形成する。進行中の生体電位信号はインピーダンス測定プロセスにおいてはノイズへの寄与要因である。
【００１８】
測定インピーダンス値２１０はステップ２０４で閾値と比較される。１好適実施例ではこの閾値は１５キロΩである。もし測定インピーダンス値２１０が閾値以下であれば、実際のインピーダンス値は背景ノイズとは無関係に閾値よりも小さく、生体電位測定値２０３はステップ２０７でイネーブル処理される。たとえステップ２０４での測定インピーダンス値２１０が閾値よりも大きくても、実際のインピーダンス値は閾値よりも大きいか小さいかは決定できない。この場合インピーダンス信号−ノイズ比２０９はステップ２０６でＳＮＲ閾値に対してテストされ、背景ノイズが測定インピーダンスを実際のインピーダンス値よりも大きな値に増加させたか否かが決定される。もしインピーダンスＳＮＲがＳＮＲ閾値よりも大きければインピーダンス測定値はノイズで汚染されていないと考えられる。この場合生体電位測定はステップ２０８でブロックされる。なぜならインピーダンスが高すぎて正確な生体電位測定が実施できないからである。インピーダンスＳＮＲがＳＮＲ閾値以下である場合、インピーダンス測定は無効であると考えられ、生体電位測定は継続的にステップ２０７でイネーブル処理される。
【００１９】
インピーダンス測定は実際のインピーダンスが閾値に近い場合に特にノイズによって汚染され易い。これは極少量のノイズでも許容範囲のインピーダンスが見掛け上で許容できない程度に高すぎるとして現れる範囲である。この好適実施例ではＳＮＲ閾値は、閾値を約１５％下回る実際のインピーダンスが生体電位測定をブロックすることになるようなノイズによる汚染の影響を受けないように調整される。例えば、この好適実施例では、ＳＮＲ閾値が実際のインピーダンス値１３キロΩがノイズの存在下でインピーダンス制限値である１５キロΩ以上であると見掛け上ならないようにセットされる。よってノイズ電圧制限は以下の式でセットされる。
【００２０】
最大ノイズ電圧＝平方根（（１５キロΩ＊１ナノＡ）²−（１３キロΩ＊１ナノＡ）²）＝７.５μＶ
ＳＮＲ閾値は、
ＳＮＲ＝２０＊log（（１３キロΩ＊１ナノＡ）/７.５μＶ）＝４.８デシベル
以上、本発明を好適実施例を利用して解説した。それら実施例の適宜な変更は本発明の範囲内である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は本発明のＥＥＧ測定システムのブロック図である。
【図２】図２は図１のＥＥＧ測定システムで使用される電極インピーダンス測定回路の回路図である。
【図３】図３は図１のＥＥＧ測定システムで使用されるクロック回路の回路図である。
【図４】図４は図３で示すクロック回路で使用されるインピーダンステスト電流源回路の回路図である。
【図５（ａ）】図５(a)は図１のＥＥＧ測定システムで発生するインピーダンステストファーストフーリエ変換を表わすグラフである。
【図５（ｂ）】図５(ｂ)は図１のＥＥＧ測定システムで発生するインピーダンステストファーストフーリエ変換を表わすグラフである。
【図５（ｃ）】図５(c)は図１のＥＥＧ測定システムで発生するインピーダンステストファーストフーリエ変換を表わすグラフである。
【図６】図６は図１のＥＥＧ測定システムで使用されるインピーダンステスト生体電位測定方法のフロー図である。

Claims (9)

1. 少なくとも２つの電極を含んだ生体電位測定システムにおける生体電気インピーダンス測定システムであって、
   前記電極の１電極に第１電流を流す第１電流源と、
   前記電極の別電極に前記第１電流と同一強度で反対極性である第２電流を流す第２電流源と、
   前記第１電流および前記第２電流による発生するインピーダンス信号を増幅させる高入力インピーダンスを有したアンプリファイヤと、
   前記インピーダンス信号がノイズで汚染されているか否かを判定するプロセッサと、
   を含んで構成されていることを特徴とするシステム。
2. アンプリファイヤに接続されており、該アンプリファイヤからのインピーダンス信号をデジタルインピーダンス信号に変換するアナログ−デジタル変換装置と、
   第１電流源と第２電流源並びにアナログ−デジタル変換装置に接続されており、第１電流と第２電流の周波数を該アナログ−デジタル変換装置のサンプルレートと同期させるクロックと、
   をさらに含んでいることを特徴とする請求項１記載のシステム。
3. 第１電流源と第２電流源に第１パルストレーンを出力し、該両電流源に選択周波数で電流を発生させる第１デバイダと、
   アナログ−デジタル変換装置とプロセッサに第２パルストレーンを出力し、該プロセッサを前記第１電流源および前記第２電流源と同期的に作動させる第２デバイダと、
   をさらに含んでいることを特徴とする請求項２記載のシステム。
4. プロセッサはインピーダンス信号−ノイズ比を計算してインピーダンス信号をインピーダンス閾値と比較し、該インピーダンス信号が該インピーダンス閾値よりも小さい場合には前記インピーダンス信号−ノイズ比を閾値信号−ノイズ比と比較して背景ノイズが該インピーダンス信号を増加させたか否かを判定することを特徴とする請求項１記載のシステム。
5. 少なくとも２つの電極を含んだ生体電位測定システムにおける生体電気インピーダンス測定方法であって、
   インピーダンス信号の周波数で電圧を測定することで生体電気インピーダンスを測定するステップと、
   前記インピーダンス信号の周波数近辺のディスクリート周波数で電圧を測定することでノイズ電圧を予測するステップと、
   測定生体電気インピーダンスを信号−ノイズ比インピーダンス閾値と比較することで生体電気インピーダンス測定の有効性を判定するステップと、
   を含んで成ることを特徴とする方法。
6. 生体電気インピーダンス測定でのノイズ電圧はインピーダンス信号の周波数近辺の周波数バンド内の複数のディスクリート周波数で電圧を測定することで予測され、該ディスクリート周波数のそれぞれにてそれら電圧を集積し、該集積電圧をノイズ電圧の予測値として使用することを特徴とする請求項５記載の方法。
7. 測定生体電気インピーダンスがインピーダンス信号−ノイズ比閾値を超えない場合、生体電位インピーダンス測定システムをイネーブル処理するステップをさらに含んでいることを特徴とする請求項５記載の方法。
8. 測定生体電気インピーダンスがインピーダンス信号−ノイズ比閾値を超え、測定インピーダンス信号−ノイズ比が信号−ノイズ比閾値を超えない場合、生体電位インピーダンス測定システムをイネーブル処理するステップをさらに含んでいることを特徴とする請求項５記載の方法。
9. 測定生体電気インピーダンスがインピーダンス閾値を超え、測定インピーダンス信号−ノイズ比が信号−ノイズ比閾値を超える場合、生体電位インピーダンス測定システムをディスエーブル処理するステップをさらに含んでいることを特徴とする請求項５記載の方法。

Images