JP2007524466A - 曲率パラメータに基づく頻拍性不整脈検出と識別 - Google Patents

Abstract

標本心拍律動信号の頻度を推定し、律動の分類を行う。受信信号は、標本抽出され、連続した湾曲に変換される。連続湾曲におけるローブは、一連の標本信号における特性点に対応する。特性点は、連続湾曲におけるローブのある時間に基づいて、さらに、実施形態の１つでは、ローブのその時間における信号の振幅に基づいて選択される。一連の標本信号の頻度は、一連の特性点の関数を自己相関することによって推定される。実施形態の１つでは、関数は時間差関数である。律動は、心室信号から導き出された特性点に対する心房信号から導き出された特性点の時間的近接性を作図することによって分類される。図の領域は、ある特定の律動に関連しており、データのグループ化は、分類に対応する。

Description

本発明は、一般に、心拍律動管理に関するものであり、とりわけ、制限するつもりはないが、植え込み型医療装置における不整脈の検出と識別に関するものである。

本願書は、２０００年１０月３１日に提出された、その明細書が、参考までに本明細書においてそっくりそのまま援用されている、発明者Ｓｗｅｅｎｅｙ他による、「ＣＵＲＶＡＴＵＲＥ ＢＡＳＥＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＳＥＬＥＣＴＩＮＧ ＦＥＡＴＵＲＥＳ ＦＲＯＭ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣＡＬ ＳＩＧＮＡＬＳ ＦＯＲ ＰＵＲＰＯＳＥ ＯＦ ＣＯＭＰＬＥＸ ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮ」と題する、譲渡先が同じ、同時係属の米国特許出願第０９／７０３，２６９号に関連するものである。

本願書は、２００２年７月１５日に提出された、その明細書が、参考までに本明細書においてそっくりそのまま援用されている、発明者Ｓｗｅｅｎｅｙによる、「ＵＳＥ ＯＦ ＣＵＲＶＡＴＵＲＥ ＢＡＳＥＤ ＦＥＡＴＵＲＥＳ ＦＯＲ ＢＥＡＴ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ」と題する、譲渡先が同じ、同時係属の米国特許出願第１０／１９５，８３８号に関連するものである。

本願書は、２００３年６月２７日に提出された、その明細書が、参考までに本明細書においてそっくりそのまま援用されている、発明者Ｓｗｅｅｎｅｙによる、「ＳＩＧＮＡＬ ＣＯＭＰＲＥＳＳＩＯＮ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＣＵＲＶＡＴＵＲＥ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ」と題する、譲渡先が同じ、同時係属の米国特許出願第１０／６０６，８２０号に関連するものである。

埋め込み型心拍律動管理装置は、一般に、心拍信号をモニタと処理して、心臓に治療を施す。治療には、ペーシング・パルスを送って、心臓の収縮をトリガするか、または、除細動衝撃を加えて、心拍律動の異常を阻止する。心拍律動管理装置の一部には、ペーシング・パルスの供給制御に用いるため、心臓機能または他の生理的パラメータについてもモニタするものがある。

埋め込み型心拍律動管理装置の中には、治療を施す前に、不整脈が生じていることを確かめるようにプログラムされているものもある。さらに、律動タイプが既知のものであれば、患者の必要に合わせて、治療に調整を施すことも可能である。

本発明の目的は、より的確な診断と患者の治療を可能にする改良された不整脈検出と識別システム、装置、方法を提供することにある。

本発明によれば、標本信号から特徴を選択する曲率に基づく方法が提供される。実施態様の１つでは、標本信号に、心拍信号または心電図が含まれる。本発明の態様の１つによれば、リアルタイムに、各標本の受信毎に、心拍信号を検知し、連続して曲率を計算することによって、特性点が選択される。特性点は、特異点またはデータ・ポイントと呼ばれる場合もある。

実施態様の１つでは、信号の各「ターン」が、時間、値、面積、幅の基準を有する特性点によって表わされる。時間は、連続した湾曲におけるターンの中心を示す時間を表わしている。値は、ターンの中心の時間における入力信号の振幅を表わしている。面積は、ターンの方向と程度を示す値を表わしている。幅は、ターンが生じる期間を表わしている。

本明細書に提示の方法によれば、新たな各特性点は、それが描くターンの終了次第明らかになる。実施態様の１つでは、一連の特性点は、新たな各特性点が生じると、連続して分析される。実施態様の１つでは、特性点は、後で分析するため、バッファに保管される。

入力信号における全てのターンが同じというわけではない。ターンには、鋭角をなして大きく偏向するものもあれば（例えば、ＱＲＳ信号におけるターン）、わずかであって、大きい偏向とは結びつかないものもある（例えば、信号中のノイズ）。実施態様の１つでは、本発明には、信号の顕著な特性点を選択し、ノイズを表わす可能性のあるより小さい特性点またはほんのわずかな信号の偏向を廃棄する方式が含まれる。

特性点の面積は、信号の角ターンの間接的な基準である。最大ターンは、極めて急速な信号反転を表わす約１８０度である。Ｒ波（５０ｍｓの期間にわたる１０標本における完全な信号の振動）のような、信号における大きい偏向は、１７８度の大きいターン角を有することになる。小さいノイズ・スパイク（信号標本の１０％フルスケール振動のような）も、１７５度の大きいターン角を有する可能性がある。本発明では、これらの信号偏向がそれぞれ異なるやり方で処理される。Ｒ波の面積は大きいが、ノイズ・スパイクは、より少数の標本に生じるので、その面積は小さい。従って、特性点面積は、どの特性点が重要であり、どの特性点が重要ではないかを判定するための代用指標になる。

以上の効果は、信号ベースライン値またはそれに近い値の小さい特性ポイントが無視されるということである。実施態様の１つによれば、０.５の範囲の絶対面積しきい値が、心拍数検知チャネルに用いられる。

実施態様の１つでは、本発明によって、さまざまな患者と信号により的確に適応するように、しきい値が自動的に調整される。

実施態様の１つでは、各特性点に、時間成分、振幅成分、面積成分が含まれる。本発明によれば、時間、振幅、面積成分は、標本信号を用いて実施される曲率計算から導びかれる。

一般的な心拍律動管理装置は、心拍電気信号における拍動を検知し、その信号におけるＲ波の発生時点を検出することによって心拍数を求める。Ｒ波（ＱＲＳ群と呼ばれる場合もある）は、心臓の各拍動に関する主要電気事象を表わしている。実施態様の１つでは、複数の特性点を分析して、拍動検知に頼ることなく、心拍数が求められる。実施態様の１つでは、心拍数の最初の推定値が、特性点のある特定の関数を自己相関することによって得られる。実施態様の１つでは、時間差自己相関関数によって、心拍数が得られる。実施態様の１つでは、心拍数（または拍動回数）の第２の推定値が、二次プロセスによって得られ、２つの推定値を照合調整して、心拍数の単一値が導き出される。

実施態様の１つでは、心房の一連の特性点が、心房チャネルに関して生成され、心室の一連の特性点が、心室チャネルに関して生成される。心房の一連の特性点と心室の一連の特性点の相対的タイミングが比較され、この比較結果によって、異なる律動タイプ間における識別の基準が設定される。特性点タイミングの変化と特性点領域の相互相関に基づく識別を含めて、他の方法も検討されている。

実施態様の１つでは、各心室特性点の前に、窓が設定される。相対的タイミングは、窓に関して心房と心室の特性点をカウントし、グリッド上に結果をグラフ表示することによって値が求められる。グリッドは、異なる律動タイプに対応する領域に分割される。

本発明の他の態様については、本発明の下記詳細説明を読み、その一部をなす図面を検討することによって明らかになるであろう。

図面中において、同様の番号は、いくつかの図にわたってほぼ同様のコンポーネントを表わしている。添字が異なる同様の番号は、ほぼ同様のコンポーネントの異なる例を表わしている。

下記の詳細説明では、その一部をなし、例証のため、本発明の実施が可能な特定の実施形態が示されている、添付の図面が参照される。これらの実施形態は、当該技術者が本発明を実施できるように、十分詳細に解説されているが、もちろん、これらの実施形態を組み合わせることもできるし、あるいは、本発明の範囲を逸脱することなく、他の実施形態を利用したり、構造的、論理的、電気的変更を加えることも可能である。従って、下記詳細説明は、制限を意味するものと解釈すべきではなく、本発明の範囲は、付属の請求項とその同等物によって定義される。

本明細書には、とりわけ、心臓内電位図または表面心電図（ＥＣＧ）を含む、心拍信号を検知するために利用される心拍律動管理システムを必要とするシステム、方法、装置が開示される。こうした心拍律動管理システムには、制限するわけではないが、ペースメーカ、ＣＲＴ装置、電気的除細動器／除細動器、ペーサ／除細動器、薬物送達装置が含まれる。ただし、云うまでもないが、本信号圧縮方法と装置は、心拍動検出、並びに、制限するわけではないが、力学的運動、音、圧力、加速、インピーダンス信号を含む、心臓活動に関連した他の信号に適用することが可能である。

曲率に基づく分析
任意の電圧対時間信号に関して、信号に沿った特性「ターン」を示す点によって、顕著な特性を捕捉することが可能である。一般に、これらの点は、図１に示す一次または二次導関数基準を利用して選択されるものとは異なる。任意の電位図１００を例示したこの図では、点１０１として表示のＲ波は、二次導関数ｄ²Ｖ／ｄｔ²の値が高い。さらに、点１０１の両側における電位図セクションは、一次導関数基準で検出可能な正と負の急勾配になっている。しかし、これらの急勾配は（または最も急な勾配でさえ）、電位図の特に顕著な部分を描写したものではない。例えば、点１０１と１０２の間のセグメントに沿った各時点毎に、波形は負の急勾配をなすが、このセグメントに沿ったどの点にも、他の点より目立つものはない。

一方、点１０２、１０３、１０４、１０５は、心電図の最大値でも、最小値でも、あるいは、その導関数でもない。これらの点は、任意の波形の形状を表わしている。点１０２、１０３、１０４、１０５は、信号が大きくターンする位置を示すので、顕著である。点１０１におけるターンは、極めて急激であり、点１０３と１０５におけるターンは、それほど急激ではなく、より幅広である。点１０２と１０４におけるターンは、さらに緩やかであるが、かなり局部的である。本発明では、信号の曲率に基づく基準を利用して、点１０１、１０２、１０３、１０４、１０５が検出される。

本発明の実施形態の１つに基づいて、図２には、信号曲率が例示されている。この図には、任意の電位図１２０が示されている。電位図１２０に沿った各点毎に、電位図の局部と接線方向に合致する接触円を見出すことが可能である。その点における電位図１２０の曲率は、半径の逆数であるため、小さい円の曲率は大きいが、大きい円の曲率は小さい。図２には、選択された点におけるこれらの円が示されている。点１２２における円は、点１２１、１２３、１２４よりも大きく、従って、曲率は小さい。点１２１、１２３、１２４におけるターンは、より急激であり、曲率は大きくなる。

一般に、２次元空間における任意曲線の点（Ｘ，Ｙ）における曲率は、下記のように表わされる。

見てのとおり、曲率は、曲線の一次導関数と二次導関数の両方の非線形組み合わせである。曲線に沿った一次導関数が０になる点（例えば、図１における点１０１）において、曲率は二次導関数に等しく、二次導関数が０になる点（例えば、その勾配に関係なく、任意の直線セクション）において、曲率は０になる。

本発明では、標本毎に、任意の入力信号の曲率が計算される。

電位図に関する曲率の次元数の問題について考察することにする。ＸとＹの両方が、同じ次元（例えば、長さ）を有する場合、曲率の次元は１／長さになる。電位図のように、時間の関数として電圧を有する信号Ｖ（ｔ）の場合、信号は、Ｔ（ｔ）＝Ｖ（ｔ）／Ｕに従って、時間対時間信号Ｔ（ｔ）変換される。ここで、Ｕは、電圧／時間の次元を有する定数である。この変換によって、Ｔ（ｔ）の一次導関数と二次導関数は、次のようになる。

これは無次元であり、

この次元は、１／時間であり、従って、その曲率の次元は、１／時間になる。従って、曲率は、次のように表わされる。

この次元は、１／時間であり、Ｕはある数値を有している。

次に、入力信号の信号利得または振幅の関数として曲率を考察する。新たな入力信号Ｆ（ｔ）を求めるため、入力信号に任意の利得Ｇが適用されるものと仮定する。ここで、Ｆ（ｔ）＝Ｇ・Ｔ（ｔ）＝Ｖ（ｔ）・Ｇ／Ｕ。この利得信号の曲率は、従って、次の通りである。

Ｇ／Ｕ比は、時間／電圧の次元を有するＷとして表現することが可能である。実施形態の１つでは、入力信号は、電圧数値が＋／−２０４８の範囲の１２ビット・アナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）でサンプリングされる電圧であり、ここで、各値は、いくつかの基本振幅単位ΔＶすなわち電圧分解能を表わしている。実施形態の１つでは、本発明の増幅器は、Ｖ（ｔ）からの標本が、この範囲をほぼ満たすように調整される。さらに、標本が一定の率で抽出され、従って、時間は、各標本が時間間隔ΔＴ＝時間分解能＝１／（サンプリング速度）に相当する、ある整数個の標本によって表わされるものと仮定する。

図３には、Ｘ軸上のサンプル数とＹ軸上のアナログ・ディジタル変換値によって表わされるＸ−Ｙ数値空間１３０が例示されている。Ｘ軸に沿って２５６ステップとＹ軸に沿って２５６ステップのＸ−Ｙ空間１３０における正方形１３５と、この正方形が表わす電圧・時間空間１４５における矩形１４０について考察する。矩形１４０は、２５６／（サンプリング速度）秒の幅と、２５６／（電圧分解能）ボルトの高さを備えている。ΔＶとΔＴに関して選択された値に応じて、この矩形は、電圧・時間空間において正方形になる場合もあれば、ならない場合もある。

実施形態の１つでは、電圧・時間空間における正方形が標本・標本空間における正方形によって表わされることを必要とするＷが、選択される。その条件下において、電圧・時間空間に存在する曲率対時間の関係は、標本・標本空間に保存される。

図４には、正方形のボックス１５０内に半円を形成する人為電圧・時間曲線が示されている。電圧・時間空間内においてボックス１５０を左から右に横切る信号の曲率は、半円に遭遇するまで、０である。曲率は、１／円の半径に等しい定数値まで急増し、半円の終端で、再び０に急減する。ある特定のＷ値の場合、標本・標本空間１５５におけるこの信号の表現は、やはり、曲率が一定になるが、他のＷ値の場合、曲率は、標本・標本空間において一定にはならないであろう。

電圧・時間空間と標本・標本空間との間におけるこの関係を維持するため、Ｗは次のように選択される。電圧・時間空間において、幅Ｔ×高さＶのボックスは、正方形であるとみなされる。標本・標本空間において、ボックスは、時間標本幅がＴ／ΔＴで、電圧標本高さがＧＶ／ΔＶであり、変換により、電圧標本が、Ｕを利用して時間標本に変換され、その結果、標本空間の正方形の寸法は、Ｔ／ΔＴ×ＶＧ／ΔＶ／Ｕになる。ボックスが標本空間において正方形である場合、電圧・時間空間におけるボックス（Ｖ×Ｔ）が正方形であると仮定すると、次のようになる。（Ｖ／ΔＶ）・Ｇ／Ｕ＝Ｔ／ΔＴ または Ｇ／Ｕ＝Ｗ＝（Ｔ／ΔＴ）／（Ｖ／ΔＶ）

本発明の実施形態の１つによれば、曲率は信号の一次導関数と二次導関数に基づく。最小自乗三次多項式適合を利用することにより、さもなければ、導関数の推定数値を利用し、非線形計算を利用して、曲率を求めることから生じるであろうノイズが低減させられる。

標本電圧信号は、Ｖ（ｔ）＝Ｖ（Ｉ・ΔＴ）として表現される（ここで、ｔ＝ｊ・ΔＴ）ので、サイズＮの適合には、時間ｔに中心がくる２Ｎ＋１の電圧標本が利用され、従って、次のようになる。
V([i-n]・ΔT),...V([i-2]・ΔT),V([i-1]・ΔT),V(i・ΔT),V([i+1]・ΔT),V([i+2]・ΔT),...V([i+n]・ΔT)

このＮの標本データ・ポイントからなる集合を利用して、下記のように示される最小自乗三次適合が行われる。

ここで、Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ、Ｄｉは、適合に関する二乗誤差を最小限に抑えることによって求められた係数であり、ｄｔは、Ｖ_estの値が求められる、ｉ・ΔＴから離れる時間ステップを表わしている。多項式の係数は、点ｉ・ΔＴに関して有効であることを示すため、ｉを添えて表示される。

上記方程式を利用すると、時点ｉ・ΔＴにおける２点間の曲率は、次のようになる。

しかし、標本点は、必ずしも、信号曲率の値が最大または最小になる時点に位置するとは限らない。従って、実施形態の１つでは、湾曲信号は、標本点における信号の一次導関数と二次導関数の推定値を用いて、隣接標本点間で積分される。

さらに、簡約化によって、下記のような平均点曲率の式が得られる。

上述のように、曲率は、入力信号から標本毎に計算される。

次に、信号における特性点を求める手順について考察することにする。

もとの信号のターンは、湾曲信号における０を超える偏倚と０未満の偏倚として反映される。図５の湾曲１６０によって示唆されているように、０を超えるローブ（例えば、ローブ１６５）または０未満のローブ（例えば、ローブ１７０）は、従って、入力信号における単一ターンを表わしている。反対方向の湾曲ローブは、信号における反対方向のターン（左方向または右方向）を示している。各ローブの下方の面積は、ターンに含まれる全角度を反映している。

２点間法を利用して、ローブ発生時に、ローブが識別され、各ローブの面積と面積中心が求められる。

標本毎に、曲率値が生成される。各標本時間毎に、ＣＲＶは、現曲率値を表わし、ＣＲＶ_oldは、前標本から保持された前値を表わしている。曲率値が０の場合、もとの信号はターンしないので、特性点が存在する可能性はない。ＣＲＶ値がちょうど０に等しくなることはほとんどない。

実施形態の１つでは、計算された曲率を０に等しいものとして処理することが可能な、０のまわりの不感帯が定義される。曲率がこの不感帯内にある間、信号はほとんどターンしない。不感帯は、曲率しきい値によって定義され、０の上下に、＋ＣＲＶ_threshから−ＣＲＶ_threshの範囲に及んでいる。

本発明では、実施形態の１つにおいて、しきい値に対するＣＲＶ値、ローブの不在または方向を考慮して、９つの事例が識別される。これらの事例は、次のように定義することが可能である。

事例１：ＣＲＶ＞ＣＲＶ_threshであり、ローブをなしていない。
この場合、現曲率値は、不感帯を超え、湾曲信号は、現在、ローブをなしていない。従って、正ローブが開始したばかりであり、そのため、正ローブの初期化計算が後続することになる。

事例２：ＣＲＶ_thresh≧ＣＲＶ≧−ＣＲＶ_threshであり、ローブをなしていない。
この場合、現曲率値は、不感帯内にあり、湾曲信号は、現在、ローブをなしていない。

事例３：ＣＲＶ＜−ＣＲＶ_threshであり、ローブをなしていない。
この場合、現曲率値は、不感帯未満であり、湾曲信号は、現在、ローブをなしていない。従って、負ローブが開始したばかりであり、そのため、負ローブの初期化計算が後続することになる。

事例４：ＣＲＶ＞ＣＲＶ_threshであり、正ローブをなしていない。
この場合、現曲率値は、不感帯を超え、湾曲信号は、正ローブをなしていない。従って、正ローブ継続計算が後続することになる。

事例５：ＣＲＶ_thresh≧ＣＲＶ≧−ＣＲＶ_threshであり、正ローブをなしている。
この場合、現曲率値は、不感帯内にあり、湾曲信号は、現在、正ローブをなしている。従って、正ローブが終了したばかりであり、そのため、正ローブの終了化計算が後続することになる。

事例６：ＣＲＶ＜−ＣＲＶ_threshであり、正ローブをなしている。
この場合、現曲率値は、不感帯未満であり、湾曲信号は、現在、正ローブをなしている。従って、正ローブが終了したばかりであり、負ローブが開始したばかりであるので、正ローブ終了化計算と負ローブ初期化計算が、後続することになる。

事例７：ＣＲＶ＞ＣＲＶ_threshであり、負ローブをなしている。
この場合、現曲率値は、不感帯を超え、湾曲信号は、負ローブをなしている。従って、負ローブが終了したばかりであり、正ローブが開始したばかりであるので、負ローブ終了化計算と正ローブ初期化計算が、後続することになる。

事例８：ＣＲＶ_thresh≧ＣＲＶ≧−ＣＲＶ_threshであり、負ローブをなしている。
この場合、現曲率値は、不感帯内にあり、湾曲信号は、負ローブをなしている。従って、負ローブが終了したばかりであり、そのため、負ローブの終了化計算が後続することになる。

事例９：ＣＲＶ＜−ＣＲＶ_threshであり、負ローブをなしている。
この場合、現曲率値は、不感帯未満であり、湾曲信号は、負ローブをなしている。従って、負ローブ継続計算が後続することになる。

実施形態の１つでは、湾曲ローブの識別を助けるのに、ヒステリシスが利用される。実施形態の１つでは、ローブが開始すると、ローブを終了させるため、曲率値が０により近いしきい値と交差するように定められている。従って、ヒステリシスによって、別のしきい値が導入される。

次に、本発明に従って各ローブの特性を明らかにするための測定基準について考察する。実施形態の１つでは、それらの測定基準には、ローブの総面積、ローブの面積中心の時間、面積中心の時間におけるもとのデータ値が含まれる。実施形態の１つでは、例えば、ローブにおけるピーク曲率、ピーク曲率の時間、ローブ開始とローブ終了時間を含む、他の測定基準が利用される。

図６には、各標本時間に計算された一連の曲率として、湾曲ローブ１８５の一例が示されている。Ｘ軸に沿った目盛り記号１８０は、実際の標本を表しており、従って、ΔＴずつ隔てられている。０曲率がＸ軸として示されている。曲率しきい値＋ＣＲＶ_thresh１９０と−ＣＲＶ_thresh１９５が、Ｘ軸の上方と下方の水平線として示されている。湾曲点２００〜２４５が、小さいべたの丸として示されている。

この図に示すように、湾曲点２００と２０５における初期曲率値は、曲率しきい値の不感帯内にあり、従って、まだローブは形成されていない。湾曲点２１０は、しきい値を超えており、上述の事例１に対応する。上述の事例１に従って、ローブが開始次第、初期面積２５０の大きさが計算される。湾曲点２１５が決定すると、上述の事例４に従って、主面積２５５の大きさへの寄与が計算される。さらに、湾曲点２２０、２２５、２３０が決定すると、主面積２５５の大きさが増すことになる。＋ＣＲＶ_thresh１９０の下方にある湾曲点２３５が決定すると、湾曲ローブ１８５の下方において、湾曲点２３０と＋ＣＲＶ_thresh１９０との交差点との間に位置する面積について、最終面積２６０の大きさが計算される。湾曲点２３５、２４０、２４５は、不感帯内にあり、面積の計算には寄与しない。初期面積２５０、主面積２５５、最終面積２６０の和を含む湾曲ローブ１８５の面積が計算される。

実施形態の１つでは、カウンタの値Ｍが、ローブの標本毎の進展をモニタするため、プロセッサによって保持される。「開始ローブ」計算が実施されると、Ｍの値が、ゼロにリセットされ、不感帯外にとどまる各後続点毎にインクリメントされる。Ｍ値は、図６の異なる湾曲点に例示されている。

湾曲ローブの下方の面積を求めるため、Ｍ値は０に設定され、ローブが開始すると、湾曲ローブの初期面積が、下記のように計算される。初期面積＝(C_i + CRV _thresh )・ (C_i - CRV _thresh ) / (C_i - C_i-1 )。各順次曲率値毎に、Ｍ値がインクリメントされ、追加面積寄与が、下記のように計算される。追加面積＝-(M-1)・C_i + M・ C_i-1。ローブが終了すると、Ｍ値はインクリメントされず、最終面積寄与が、下記のように計算される。最終面積＝M・ C_i-1 +(C_i + CRV _thresh )・(C_i - CRV _thresh ) / (C_i - C_i-1 )。この結果、初期、最終、全追加面積の和にΔＴ／２を掛けて、湾曲ローブ下方の面積を求めることが可能になる。

湾曲ローブ下方の面積の一次モーメントを求めるため、同様のアプローチが利用される。湾曲ローブの初期面積の計算時に、面積の初期モーメントも、次のように計算される。初期面積＝-{C_i + 2CRV _thresh }・γ² 。ここで、 γ= (CRV _thresh -C_i-1 )/ (C_i - C_i-1 )。ローブ内の各順次曲率値毎に、面積計算と同じＭ値を利用して、追加モーメント寄与が計算される。この追加モーメント寄与は、下記のように計算される。追加モーメント＝-{C_i・ (3M-1)+ C_i-1・(3M-2)}。

ローブが終了すると、最終面積の計算と同時に、最終モーメントの寄与が計算される。最終モーメントは、下記のように計算される。最終モーメント＝[CRV _thresh・{3M+2γ}＋C_i-1・{3M+γ}]・γ。

この結果、初期、最終、全追加モーメントの和にΔＴ²／６を掛けて、湾曲ローブ下方の面積の一次モーメントを求めることが可能になる。湾曲ローブ面積中心の時間が、時間＝面積の一次モーメント／面積として、湾曲ローブ面積の一次モーメントを湾曲ローブ面積で割ることによって求められる。この時間は、ローブを開始した湾曲点の時間に関するものである。

面積と面積の一次モーメントの両方についての計算は、標本が収集されると、各曲率標本の寄与を合計して、総面積または面積の全一次モーメントにすることができるようなやり方で行われる。従って、全ての計算に関する要素には、現在と前回の曲率値、しきい値、カウンタＭが含まれている。こうして、ローブの終了次第、面積と面積中心の時間が生成される。

実施形態の１つにおいて、本発明では、入力信号の各点毎の処理から特性点が識別される。実施形態の１つでは、信号の特性点は検出されると、バッファに保管される。実施形態の１つでは、各特性点は、特性点の時間、その時間における入力信号の値、特性点を生じた信号における曲線の方向と長さを表わす値を含む、値の集合である。

次に、特性点を抽出する方法について考察する。実施形態の１つでは、心電図の特性点は、４００Ｈｚにおける標本抽出によって抽出される。実施形態の１つでは、標本抽出は、２００Ｈｚで実施される。５点（４００Ｈｚ）または３点（２００Ｈｚ）移動平均フィルタ、５最小二乗回帰平均点曲率法を利用して抽出データにフィルタリングを施すことにより、ＱＲＳ群に関連した特性点が選択される。

より低速の形態に関連した曲率を検出する場合、標本抽出は、例えば、５０Ｈｚといったより低い速度で行われる。より低速の形態を有する波の一例は、心電図におけるＴ波であろう。

実施形態の１つでは、複数サンプリング速度を利用して、特性点抽出が行われる。

実施形態の１つでは、高速特性点をもたらす２００Ｈｚと、低速特性点をもたらす５０Ｈｚの標本抽出による、二重速度の標本抽出が実施され、３点移動平均フィルタが用いられる。両サンプリング速度における５点最小二乗回帰サイズと３点移動平均フィルタリングによる、高速特性点をもたらす２００Ｈｚ、低速特性点をもたらす５０Ｈｚを利用した二重速度の標本抽出例について考察する。

実施形態の１つでは、曲率は、５点最小二乗回帰フィルタリングを利用して求められる。点ｉにおけるデータ（Ｄ_i-2〜Ｄ_i+2）に対する三次最小二乗回帰における直線（Ｂｉ）と放物線（Ｃｉ）適合係数を求めるための係数は、下記の通りである。

ここで、Ｒａｔｅは、標本／秒で表示のサンプリング速度であり、Ｂｉは、これらの最小二乗回帰係数Ｐに、ｉ（Ｄ_i-2〜Ｄ_i+2）を中心とする５つの対応するデータ・ポイントを掛けた積和であり、Ｃｉは、最小二乗回帰係数Ｑを利用した和である。従って、曲率は、下記のように計算される。

ここで、Ｗは定数である。Ｗは適合係数ＣｉまたはＢｉに関連して表れるので、その値は、Ｄ’（ｉ）＝Ｗ・Ｄ（ｉ）となるように、データ信号利得として計算に組み込むことが可能である。従って、曲率の式は、下記のようになる。

ここで、Ｂ’ｉとＣ’ｉは、Ｄデータ・ポイントではなく、Ｄ’データ・ポイントを最小二乗回帰係数と共に利用して求められる。

従って、曲率の式は、下記のように書き直すことが可能である。

ここで、Ｇｎは、Ｃ″に組みこまれる（２と共に）任意の値である。特性点の検出に用いられる曲率しきい値がそれに応じて調整される場合、各点毎の曲率が計算されるか、Ｇｎ×各点毎の曲率が計算されるかは問題ではない。値２・ＧｎのＣｉ″への組み込みは、２Ｇｎとの乗算により、最小二乗回帰係数Ｑ_-2〜Ｑ₂を新しい最小二乗回帰係数（Ｑ’_-2〜Ｑ’₂）に変更することによって実施される。Ｇｎが７／（６Ｒａｔｅ）として選択され、項Ｆｎ＝Ｒａｔｅ／１２が、追加データ信号利得として組み込まれると、最小二乗回帰係数は、下記のようになり、

その結果、Ｄ”（ｉ）＝２・Ｗ・Ｄ（ｉ）、Ｃｉ”＝Ｑ”_-2・Ｄ”（ｉ−２）＋Ｑ”_-1・Ｄ”（ｉ−１）＋Ｑ”₀・Ｄ”（ｉ）＋Ｑ”₊₁・Ｄ”（ｉ＋１）＋Ｑ”₊₂・Ｄ”（ｉ＋２）、Ｂｉ”＝Ｐ”_-2・Ｄ”（ｉ−２）＋Ｐ”_-1・Ｄ”（ｉ−１）＋Ｐ”₀・Ｄ”（ｉ）＋Ｐ”_-1・Ｄ”（ｉ＋１）＋Ｐ”₊₂・Ｄ”（ｉ＋２）になる。

これらの係数は、全て、２の累乗（０、１、２、４または８）であり、従って、本発明のハードウェアまたはファームウェアによる実施が単純化されるという点に留意されたい。

２つのサンプリング速度を用いて、特性点を求める場合、異なるサンプリング速度で計算すると、曲率の計算値は異なることになる。従って、２つのしきい値レベルと並列計算値集合が利用される。また、移動平均フィルタリングには、高速フィルタリングの場合、５つの連続した点を利用するが、低速フィルタリングでは、１６の点にわたって間隔をあけて、３つおきに１つの点が利用されるという違いがある。

実施形態の１つでは、最小二乗回帰操作の線形性が利用される。移動平均フィルタリング操作は、データ・レベルではなく、適合係数レベル（すなわち、ＢとＣ）で実施される。この実施形態の場合、２つのフィルタリング操作（Ｂに関して１つ、Ｃに関して１つ）が、各速度で実施される。

実施形態の１つでは、高速と低速の移動平均フィルタリング操作が、並列に実施される。

実施形態の１つでは、下記の方法を利用して、特性点に関する値が選択される。

１つの標本の時間から開始して、本発明の検知ハードウェアとソフトウェアは、次の標本の収集を始め、実際の標本が、先標本と現標本との間における信号の特性を反映するようにする。標本の実時間において、標本値は、現標本と前標本との中間の時間に帰属せしめることが可能である。低サンプリング速度による標本は、実際の標本時間より２段階前の高速サンプリングによる信号に当てはまる。

実施形態の１つでは、サーキュラ・データ・バッファが用いられる。データは、高サンプリング速度で収集され、サーキュラ・データ・バッファの充填に用いられる。高速または低速特性点のタイミングが決まると、その特性点に関するデータ値が、サーキュラ・バッファに記憶されているデータから求められる。従って、データ・バッファには、必要なデータがバッファ内に得られるようなサイズが付与されている。実施形態の１つでは、バッファには、約５０ミリ秒のデータまたは２５６のデータ・ポイントを保持するサイズが付与されている。実施形態の１つでは、サーキュラ・バッファは、インデックス・ポインタを備えたメモリ・アレイとして実施される。実施形態の１つでは、インデックス・ポインタには、２進カウンタが含まれ、バッファ・サイズは、２の累乗である。

実施形態の１つでは、入力データに対して移動平均フィルタリング（ＲＡＦ）が実施される。さまざまな実施形態において、サーキュラ・バッファまたはシフト・レジスタ・セットによってフィルタリングが施される。サーキュラ・データ・バッファの値は、高速移動平均フィルタリングを反映する。実施形態の１つでは、高速移動平均フィルタリングを実施し、次に、そのデータをサーキュラ・バッファに記憶する、ハイブリッド・アプローチが利用される。

実施形態の１つでは、移動平均フィルタリングによって、高速湾曲信号の信号内容に関連した曲率ノイズが低減する。心電図信号は、一般に、信号の高速ターン時にゼロ曲率から大きく偏倚する。しかし、高速ターンがそれほど厳しくなければ、湾曲信号が、ゼロからそれほど離れることはなく、曲率ノイズが、湾曲ローブを早期に終了させる可能性がある。その結果、１つの小さい湾曲ローブが、２つ以上のさらに小さいローブに分割される。従って、実施形態の１つにおいて、信号内容に関連した曲率ノイズは、高速湾曲信号の場合、移動平均フィルタリングによって低減する。

入力信号のフィルタリングでは、実際の湾曲信号のフィルタリングと同じ効果が得られない。実施形態の１つでは、高速曲率値に３点移動平均フィルタリングが施される。

実施形態の１つでは、高速曲率値が、平均点曲率と３点移動平均フィルタリングとして計算されるので、現標本の採取時に計算される高速曲率は、現標本より５時間ステップ前の入力信号の時間に当てはまる。

実施形態の１つでは、低速曲率値が、高速サンプリング速度の１／４で計算され、平均点曲率として計算されるので、３つおきに高速標本を採取すると、低速曲率が計算され、現標本より４低速（１６高速）時間ステップ前の入力信号の時間に当てはまる。

実施形態の１つにおいて、湾曲ローブと特性点の検出には、並列に実施される高速特性点検出と低速特性点検出の両方が必要とされる。実施形態の１つでは、高速と低速操作に、別個の曲率しきい値と湾曲面積しきい値が利用される。

実施形態の１つでは、湾曲信号が、ローブを開始した交差方向とは逆方向になるが、ローブの開始に用いられたのと同じしきい値と交差する時、湾曲ローブは終了する。実施形態の１つでは、湾曲信号がヒステリシス値としてゼロと交差すると、湾曲ローブは終了する。

実施形態の１つでは、Ｗ値が下記の手順に従って選択される。下記分析によってＷの近時範囲が選択される。２０Ｈｚのサンプリング速度で、ＱＲＳはほぼ５つの標本を採取する。ピーク時の信号は、１２８によって近似される。ＱＲＳが、５点において、０からピークに達し、さらに、０に戻るアーチ形状をなす半円として近似される（湾曲空間において）場合、半円の半径は、０.０１秒になり、ピークは０.０１の値になる。従って、Ｗ値は、乗算されると、ピーク（１２８）の値が、０.０１になる値、すなわち、Ｗ＝０.０１／１２８＝０.００７８になる。実施形態の１つでは、Ｗ＝０.００１２２＝１／２の累乗である８１９２になる。

特性点検出に関する曲率の選択について考察する。実施形態の１つでは、しきい値によって、ノイズ特性点と計算上の負担が軽減または除去される。このノイズは、生信号が特性ターンしない場合に、湾曲信号が０（または他のある値）付近をさまようことによる当然の結果である。

実施形態の１つでは、検出される湾曲ローブに関して、点別曲率は、０の両側のしきい値によって形成される不感帯の外側に位置することになる。このしきい値を０に向かって低減すると、検出される湾曲ローブ数が増加し、計算上の負担が増すことになる。実施形態の１つでは、しきい値は、約１分間の時間の入力信号を利用して、各標本時間に計算された高速曲率値のヒストグラムを作成することによって選択される。しきい値は、ピークの２０％に相当する値として選択される。次に、この値は、高速湾曲と低速湾曲特徴選択プロセスの両方のしきい値として利用される。

実施形態の１つでは、検出ローブが臨界面積限界を超えなければならないものと要求することによって、ノイズ・ローブが除去される。ノイズ・ローブの面積は一般に小さいが、信号の特性ターンに関連した実際のローブは、通常、かなりの面積になる。

実施形態の１つでは、高速湾曲と低速湾曲面積しきい値には、異なる値が用いられる。利得と曲率しきい値の設定に用いられる１分間の時間に生じる拍動数を利用して、これらの拍動について求めるべき所望の数の高速と低速特性点が選択される。例えば、実施形態の１つでは、拍動当り５つの高速特性点と拍動当り８つの低速特性点が、ターゲットとして利用される。次に、これらのターゲット数の特性点が見つかるまで、面積しきい値が調整される。実施形態の１つでは、０.１の面積下限が用いられる。

実施形態の１つでは、拍動を分類するためのテンプレートが作成される。例えば、特性点テンプレートには、時間（基準特性点に関する）と信号振幅を包含する矩形ボックスが含まれる。テンプレートには、湾曲面積符号も含まれる。

心拍数推定
毎分拍動数を単位として表現される心拍数は、個々の拍動の検出に依存することなく求めることが可能である。心拍数は、数学的には、毎分特性点数を拍動当りの特性点数で割ることによって求められる。毎分特性点数の計算は、簡単である。自己相関関数の値を求めて、拍動当りの特性点数が求められる。

実施形態の１つでは、拍動当り特性点数は、時間領域で自己相関関数を実施することによって計算される。実施形態の１つでは、拍動当り特性点数は、特性点領域で自己相関関数を実施することによって計算される。

入力信号を表す一続きのまたは一連の特性点において、個々の特性点がＣＰ₁、ＣＰ₂、ＣＰ₃，．．．，ＣＰ_nと表示されるものとする。各特性点は、時間値、面積（ターン面積）値、電圧値を備えており、ｉ番目の特性点について、これらは、それぞれ、ＣＰ_iT、ＣＰ_iA、ＣＰ_iVとして表示される。

自己相関に関する値は、＋１〜−１の範囲にわたる。自己相関に関するシフト指数（ｋ）は、特性点領域におけるシフトを表わしている。例えば、ｋ＝０の場合、シフトはなく、ｋ＝１の場合、特性点が１だけシフトする。

実施形態の１つでは、特性点領域における特性点の自己相関には、シフト指数ｋの各値毎に、対応する特性点の同様の基準値を掛け合わせて、合計し、ある値を生じさせることが必要になる。例えば、ｋ＝３の場合、一連の値には、ＣＰ_1VとＣＰ_4Vの積、ＣＰ_2VとＣＰ_5Vの積、ＣＰ_3VとＣＰ_6Vの積等の合計が含まれる。

結果は、図７の自己相関図にグラフで表示されている。この図では、縦軸は、自己共分散関数を分散関数で割った値に基づく自己相関係数であり、横軸は、シフト指数ｋである。この図のグラフには、平均して、各拍動が５つの特性点で表わされることを示す５のシフト指数にピークがある。

６.２８８秒間持続する期間にわたって収集された典型的なデータを利用して、サンプリング速度が１２.７２２特性点／秒の場合、全部で８０の特性点が生成された。拍動当り５特性点の場合、心拍数は、１５２.６７拍動／分と算出される。

実施形態の１つでは、自己相関が、順次特性点間の時間差を利用して実施される。例えば、隣接特性点の時間差は、ＣＰ_iDT＝ＣＰ_iT−ＣＰ_i-1Tとして表わすことが可能である。さらに、隣接特性点の面積差は、ＣＰ_iDA＝ＣＰ_iA−ＣＰ_i-1Aとして表わすことが可能であり、電圧差は、ＣＰ_iDV＝ＣＰ_iV−ＣＰ_i-1Vとして表わすことが可能である。

さまざまな実施形態において、差関数ＣＰ_iDT、ＣＰ_iDA、ＣＰ_iDVを自己相関して、拍動当りの特性点数が求められる。さまざまな実施形態において、ＣＰ_iA、ＣＰ_iV、ＣＰ_iDT、ＣＰ_iDA、ＣＰ_iDVを、単独、または、組み合わせて（例えば、積ＣＰ_iV×ＣＰ_iDT×ＣＰ_iA）自己相関することにより、拍動当りの特性点数が求められる。

一例として、特性点領域における特性点電圧値の自己相関は、下記のように表わすことが可能である。

ここで、Ｎは、特性点数であり、ＣＰｉＶ ＡＶＧは、Ｎ個の特性点値の平均値であり、ｋは、特性点領域における指数である。

実施形態の１つでは、心拍数は、時間領域における特性点の自己相関から求められる。実施形態の１つでは、心拍信号が、一連の特性点から自己相関のために再構成される。実施形態の１つでは、この再構成によって、自己相関のための等間隔の標本が得られる。実施形態の１つでは、再構成と自己相関は、一連の特性点からの特性点電圧と時間を利用して、閉形式で実施される。

実施形態の１つでは、心拍信号における特性点に関するタイミング情報だけが、自己相関に用いられる。実施形態の１つでは、一連の特性点における順次特性点時間と一連の特性点における各特性点の時間との差が、時間差関数となる。実施形態の１つでは、時間差関数が、自己相関のため等間隔の標本を持つように構成される。実施形態の１つでは、時間差関数の自己相関が、一連の特性点からの特性点時間だけを利用して、閉形式で実施される。一般に、自己相関の最初のピークは、心拍数の逆数に等しい。

図８Ａには、特性点３０５が示された、選択された期間の心拍信号３０が例示されている。この時間には、それぞれ、４〜６つの特性点を備える、５つの心拍動が含まれている。図８Ｂには、各特性点における信号振幅が時間の関数として例示されている。図８Ｃと図８Ｄには、一連の特性点における順次特性点間の時間差が例示されている。特性点の時間と比較して作図すると、これらの時間差によって、さらに自己相関させることが可能な、時間差関数が得られる。図８Ｃの場合、隣接特性点３０５Ａと３０５Ｂとの間の時間差３１０が、水平線３１５によって表示の振幅に変換される。従って、特性点３０５Ａと３０５Ｂとの間の時間差関数は、この線分３１５に等しい。図８Ｄには、この期間における全特性点の時間差が例示されている。図８Ｅには、特性点を取り除いた後の時間差が例示されている。図８Ｅに示す波形は、図８Ｆにおいて、１６６ｂｐｍの拍動数に相当する、最初のピークが０.３６０秒の時間に生じることを示す、自己相関図として描かれている。

実施形態の１つでは、心拍数は、拍動当りの推定特性点数と、一連の特性点におけ特性点の時間から求められる。実施形態の１つでは、１拍動を表わす平均間隔が求められるが、その間隔は、律動に関する心拍数の逆数である。例えば、拍動当りの特性点数の推定値が５の場合、特性点５つ分離れた各特性点対間の平均時間間隔を利用して、律動に関する平均時間間隔が下記のように求められる。

ここで、Ｋｐは、拍動当りの推定特性点数である。

他の自己相関も検討される。例えば、さまざまな実施形態において、特性点電圧値と面積値が自己相関される。

自己相関関数におけるサブハーモニック関数を利用して、心拍数を求めることが可能である。サブハーモニック頻度は、心拍の基本頻度の倍数である。例えば、基本律動が単源性心室頻拍（ＭＶＴ）の場合、同じ基本拍動形状が一定間隔で反復される。これは、特性点領域において、自己相関図に複数ピークが生じることを表わしている。例えば、ＭＶＴ律動に関する自己相関図は、５のシフト指数におけるピーク、並びに、１０、１５、２０のシフト指数におけるサブハーモニックを示す。

実施形態の１つでは、サブハーモニックを利用して、心拍数が求められる。図９のグラフ３３０には、ＤＴに関する典型的な自己相関が例示されている。このグラフにおける自己相関は、特定の心拍期間から導き出される。グラフ３３０において、対応する心房性心拍期間に関する最初のピーク３２０が、ｋ＝５におけるものか、ｋ＝６におけるものかは明確ではない。第１のサブハーモニックから導き出される第２のピーク３２５の位置によって、この曖昧さを解消することが可能になる。

実施形態の１つにおける自己相関の処理方法では、サブハーモニックを組み込むことによって、ピークを求める分解能が改善される。図９の場合と同様、自己相関は、ｋ＝１、ｋ＝２等における値を有している。最初に、１／４ステップ分解能で点を追加することによって、自己相関に追加ポイントが加えられる。例えば、図９の場合、追加点は、２.２５、２.５、２.７５、３.２５、３.５、３.７５等に追加される。これらの追加点に関する自己相関値は、もとの点間で補間することによって求められる。次に、ハーモニックにおける値を平均化することによって、サブハーモニック自己相関値が求められる。例えば、ｋ＝２におけるサブハーモニック自己相関値は、自己相関の２、４、６等における点を平均することによって求められる。点ｋ＝２.２５において、サブハーモニック自己相関の値は、自己相関のｋ＝２.２５、４.５、６.７５等における点を平均することによって求められる。図１０には、図９からのサブハーモニック自己相関の例が例示されている。図１０では、ピークは、この場合、もとの相関のステップｋ＝５とｋ＝６の間のｋ＝５.５においてより明確になる。実施形態の１つでは、最初の３つのサブハーモニック値の平均を利用して、サブハーモニック自己相関値が得られる。実施形態の１つでは、サブハーモニック自己相関値のピークを利用して、律動の速度が推定される。

時間領域における自己相関を利用して、信号の周期性を識別することが可能である。周期性は、特性点電圧値を用いて、電圧信号の時間領域自己相関を実施することによって識別することも可能である。実施形態の１つでは、時間領域信号は、連続特性点を結ぶ直線分によって表わされる。次に、線分の積分を利用して、信号の線分表現が自己相関される。線分の端点は、特性点であり、従って、計算が単純化される。

例えば、ＣＰ₁が最も古い特性点で、ＣＰ₂が次に古い特性点で、．．．．である、Ｎ個の特性点によって表わされる信号について考察する。従って、ある特定の時間遅れＱに関する閉形式自己相関が、各線分をＱずつスライドさせ、その線分と、それが重なる信号部分の積を積分する（その線分について）ことによって、計算される。時間遅れＱに関する自己相関値を得るため、全ての線分について値が求められる。さらに、他の時間遅れ値についても同じ操作を実施し、時間領域自己相関（時間遅れに対する自己相関）値が求めえられる。

心拍数は、時間領域における特性点の関数を自己相関することによって求めることも可能である。例えば、実施形態の１つでは、図１１に示すように、閉形式自己相関の計算が行われる。

Ｎ個の特性点が存在する場合の、一連の特性点時間差ＣＰ_i,Tについて考察する。時間差関数４１５Ａが設定されるが、各特性点におけるその値は、チャート４０５に太い黒線と黒べたの丸で示すように、ＣＰ_iとＣＰ_i+1との間の時間間隔に等しい。時間関数４１５Ａは、チャート４１０に４１５Ｂで表されているように、Ｑだけ時間がシフトされる。シフト関数４１５Ｂに沿った各点が、従って、非シフト関数４１５Ａのある点に位置することになる。例えば、チャート４１０における点４２０Ｂ（シフト点４２０Ａから得られる）は、チャート４０５の点４２０Ｃに射影される。同様に、非シフト関数値が時間シフト関数に射影される。例えば、チャート４０５の点４２５Ａは、チャート４１０の点４２５Ｂに射影される。時間領域におけるこの関数の自己相関値は、図１１に示す垂直線間の各部分毎に面積寄与を加算することに相当する、曲線の積の下方の面積を決定することによって求められる。

次に、チャート４１０のシフト曲線４１５Ｂについて考察する。垂直線間の各線分が、シフト特性点または非シフト特性点によって時間的に境界付けられている。さらに、これらの境界付け端点は、それぞれ、シフト値または非シフト値に等しい値を有している。各線分は、やはり、非シフト値（黒べたの丸）またはシフト値（白丸）として、第２の値集合（チャート４０５に示す）とアライメントがとれる。白丸（チャート４０５）の値と白丸（チャート４１０）の値は、特性点を時間的に順方向（チャート４０５）または逆方向（チャート４１０）にシフトさせることによって求められる。実施形態の１つでは、面積計算値は、シフト線分と、対応する非シフト線分から求められる。例えば、４２０Ｂとシフト関数４１５Ｂにおける次の点との間の線分は、非シフト関数４１５Ａの点４３０の後の、完全に同じ線分上に位置することになる。４２０Ｂと４３０の値は、分っている。４１５Ｂは、時間差関数のため、４２０Ｂの後、次の点までの期間は、やはり４２０Ｂの値である。従って、この線分に関する自己相関積分への寄与は、点４２０Ｂの値の二乗に点４３０の値を掛けたものに等しい。自己相関は、全線分の和である。

特性点時間差関数の時間領域自己相関を利用して、心拍数を推定することが可能である。心拍数の推定には、さまざまな方法が用いられる。いくつかの方法では、０.１５秒と０.６秒の時間遅れ間の自己相関が、最小二乗回帰によって直線と適合させられ、この傾向線が、この同じ範囲の自己相関データから除去される。方法の１つでは、非傾向化(de-trended)自己相関の逐点走査を実施して、全ての局所ピークが求められる。各局所ピークは、従って、最初のこうしたピークの最初のサブハーモニックより速い場合に考慮されるだけである。例えば、自己相関における最初のピークが、３０ｂｐｍの心拍数に相当する場合、１５０ｂｐｍ以下のピークは、考慮されない。まだ考慮されないでいる全てのピークは、特定の遅れ時間と自己相関値を有している。実施形態の１つでは、自己相関値を利用して、それらのピークに関連した心拍数に重み付けを行い、律動に関する平均心拍数が求められる。

実施形態の１つでは、０.１５秒〜０.６秒の時間遅れ範囲における非傾向化自己相関関数の値と０を超える値を利用して、平均時間遅れがＳＵＭ（ｃｏｒｒ^*ｌａｇ）／ｓｕｍ（ｃｏｒｒ）として求められる。この平均時間遅れを利用して、心拍数が求められる。この方法の場合、０.１５秒と０.６秒の間の各非傾向化自己相関値と０を超える値との積に、対応する時間遅れを掛け合わせて、合計することにより、ＳＵＭ（ｃｏｒｒ^*ｌａｇ）が求められる。また、これらの基準を満たす非傾向化自己相関値自体を合計して、ＳＵＭ（ｃｏｒｒ）が求められる。

実施形態の１つでは、ピークに関連した平均自己相関値を利用して、心拍数が求められる。

心拍数を求めるため、他の方法も検討される。

律動識別
実施形態の１つでは、特性点の分析を利用して、異なる律動タイプ間の識別が行われる。

律動タイプは、心房性心拍信号と心室性心拍信号との関係に関連している。従って、異なるタイプ間で識別するため、心房性入力信号と心室性入力信号を利用して、一連の心房特性点と一連の心室特性点が生成される。さまざまな実施形態において、律動は、特性点タイミングの変動と特性領域における相互相関を推定することによって識別可能である。実施形態の１つでは、心房と心室性心拍数チャネルにおける特性点の相対的タイミングを利用して、識別が行われる。

実施形態の１つでは、心房チャネルにおける個別特性点と心室チャネルにおける個別特性点が比較される。

実施形態の１つでは、各心室特性点の前に、時間窓が設定される。適切なサイズの時間窓であれば、心室波形の特性点は、時間窓内に１つ以上の心房特性点を有するはずである。各心室特性点は、個別に検討され、こうした時間窓に含まれる心房特性点の数が求められる。実施形態の１つでは、制約条件によって、各心房特性点が１回だけしかカウントされないように要求される。このカウントは、加算カウントと呼ばれ、Ａ：Ｖと表示されるが、１つ以上の心室特性点の時間窓内に位置する心房特性点数に等しい。

時間窓の大きさは、正確な律動識別結果が得られるように選択される。実施形態の１つでは、時間窓は、心室特性点より３０ミリ秒〜１０ミリ秒前に配置される。実施形態の１つでは、時間窓は、心室特性点より２５０ミリ秒〜１５０ミリ秒前に配置される。他の大きさも検討される。実施形態の１つでは、時間窓の大きさは、手動入力に基づいて選択可能であるか、あるいは、測定されたパラメータまたは計算されたパラメータに基づいて自動的に選択可能である。実施形態の１つでは、時間窓の大きさは、遠隔位置で選択され、埋め込み可能装置に伝達される。

各心房脱分極が多少遅れて心室脱分極に一致する単純な伝導律動の場合に、結果生じるカウントについて考察する。こうした場合、心房特性点の大部分がカウントされるので、カウントされる心房特性点と心房特性点の総数（Ａ_cntで表示）の比率は、ほぼ１になる。

実施形態の１つでは、心房チャネルにおける心室脱分極の遠距離電磁界検知によって、心房チャネルに追加特性点が生じる可能性があるが、これらの追加特性点は、一般に心室特性点と同時か、または、それより遅くなるので、時間窓内に納まることはない。

心臓が、１対１の伝導律動ではなく、心房細動（Ａ−ｆｉｂ）による拍動を生じている場合、心房特性点の総カウントが大きくなる。また、全ての心房波形が伝導され、心室波形をもたらすわけではないので、心室特性点の時間窓内に納まる心房特性点の割合が小さくなる。従って、比率は、小さくなるはずである。

心臓が、ＭＶＴ、多源性心室頻拍（ＰＶＴ）、または、心室細動（ＶＦ）による拍動を生じている場合、心房特性点の総カウントが増すことはないが、Ａ−Ｖの同調性の損失のため、心室特性点の時間窓に関連した特性点数は少なくなる。一方、より多くの心室特性点が提供されて、Ａ：Ｖ数が増すことになる。従って、比率が大きく影響される可能性はない。

次に、心室特性点の観点から同じタイミングについて考察する。各心室特性点が分析され、心室特性点の時間窓内に少なくとも１つの心房特性点を有する、心室特性点数がカウントされる。このカウントは、減算カウントと呼ばれ、Ｖ：Ａで表わされるが、先行時間窓内に１つ以上の心房特性点を有する、心室特性点数に等しい。

１対１の伝導律動の場合、心室特性点の大部分は、基準を満たすことになるので、カウントされる心室特性点と心室特性点の総数（Ｖ_cnt）との比率は、ほぼ１になる。

心拍律動が、１対１の伝導律動ではなく、実際にはＡ−ｆｉｂの場合、心室特性点の総数は、高心拍数をより大きく反映することになる。しかし、各心室波形は、伝導律動によるものであるため、心室特性点が増しても、心房特性点に関連した心室特性点の割合は、ほぼ同じままである。

実際の律動が、ＭＶＴまたはＰＶＴ／ＶＦの場合、心室特性点の総数は増し、それらの時間窓内における心房特性点に関連した数は少なくなる。従って、その比率も低下することになる。

選択された期間にわたって、心室と心房の特性点が求められる。律動が１対１の伝導の場合、各チャネルに同じ数の拍動が生じる。その期間における拍動数を知らずに、拍動当りの心室特性点数と対比した拍動当りの心房特性点数（本明細書においてＡ_cnt／Ｖ_cntと表示される）を推定することが可能である。

律動が１対１の場合、心室特性点に関連した心房特性点の割合は、心房特性点に関連した心室特性点の割合に近似するはずであるが、拍動当りの特性点数は、２つのチャネルにおいて異なる可能性がある。

さまざまな実施形態において、値Ｖ：Ａ／Ｖ_cnt、または、（Ｖ_cnt／Ａ_cnt）²／（Ａ：Ｖ^*Ｖ／Ａ）と書き直すことが可能な値［（Ａ：Ｖ／Ａ_cnt）／（Ｖ：Ａ／Ｖ_cnt）］／［Ａ_cnt／Ｖ_cnt］を利用して、律動間の識別が行われる。

実施形態の１つでは、心房特性点と心室特性点との関係をグラフで例示する図が生成される。図１２には、上室起点（ＳＶＴ）または心室起点（ＶＴ）を備えた約５０の律動に関する図が示されている。Ｘ軸すなわち横軸は、１０^*（Ｖ：Ａ／Ｖ_cnt）であり、Ｙ軸すなわち縦軸は、１０_*（Ａ：Ｖ_*Ｖ_cnt／Ａ_cnt ²）である。

Ｘ−Ｙ平面における異なる領域は、異なる律動タイプに対応する。例えば、ＳＶＴ律動は、一般に、Ｙ軸上において約１５０未満、Ｘ軸上において５０〜１０の範囲内に位置する。対照的に、ＶＴ律動は、一般に、Ｖ：Ａ／Ｖ_cntの予測される大幅な減少を反映して、Ｘ軸上においてかなり０に近くなる。さらに、一般に、Ｖ_cntはより多いので、ＶＴ律動は、Ｙ軸上においてより高い値になる。

実施形態の１つでは、律動に関するＸとＹ値は、本発明に従って、心房と心室特性点のタイミングを処理することによって求められる。実施形態の１つでは、グラフ上におけるＸとＹ値の位置は、律動の分類に利用される。実施形態の１つでは、分類は、ＳＶＴか、あるいは、ＶＴかということになる。実施形態の１つでは、Ｘ−Ｙ点とグラフ上の固定境界の比較によって行われる。実施形態の１つでは、境界は、１つ以上の線分から構成される。実施形態の１つでは、律動は、Ｘ−Ｙ点が境界の一方の側に位置すると、ＳＶＴとして分類され、境界のもう一方の側に位置すると、ＶＴとして分類される。

図１３には、本発明の実施形態の１つによる典型的な方法４５０が例示されている。４５５において、心房チャネルから一連の心房特性点が生成され、心室チャネルから一連の心室特性点が生成される。心房特性点の総数はＡ_cntと表示され、心室特性点の総数はＶ_cntと表示される。４６０において、心室チャネルの各特性点の前に、時間窓が設定される。４６５において、一連の心室特性点の単一パスにおいて、時間窓内に少なくとも１つの心房特性点を有する全ての心室特性点をカウントすることにより、減算カウントが生じる。４７０において、一連の心室特性点の単一パスにおいて、ある心室特性点に関連した少なくとも１つの時間窓に入る全ての心房特性点をカウントすることにより、加算カウントが生じる。実施形態の１つでは、これらのカウントは、心室特性点の同じ単一パスにおいて実施可能である。４７５において、ＸとＹ値が、加算カウント、減算カウント、Ａ_cnt、Ｖ_cntに基づいて生成される。実施形態の１つにおいて、Ｘ値は、全心室特性点のある割合として表現される減算カウントを表わす。実施形態の１つにおいて、Ｙ値は、加算カウントと減算カウントの比を表わす。実施形態の１つにおいて、Ｙ値は、（Ａ：Ｖ）^*Ｖ_cnt／Ａ_cnt ²を表わす。４８０において、Ｘ−Ｙ点は、律動タイプを識別するために分類される。実施形態の１つにおいて、データの分類には、Ｘ−Ｙ平面における分離線または分離曲線の選択が含まれる。分離線または曲線の一方の側に位置するデータは、特定の律動タイプを表わし、もう一方の側に位置するデータは、異なる律動タイプを表わす。実施形態の１つでは、分離線または曲線は、サポート・ベクタ法（ＳＶＭ）またはサポート・ベクタ分類（ＳＶＣ）として知られる方法に基づいて選択される（Ｖ／Ｖａｐｎｉｋ著、「Ｔｈｅ Ｎａｔｕｒｅ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ」、米国ニューヨーク、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ、１９９５年、他を参照されたい）。分離線の配置において考慮すべき要素には、線の配置と勾配の決定が含まれる。考慮事項には、データ・ポイントの近接性、Ｘ−Ｙ平面の異なる部分間における分離領域の幅が含まれる。実施形態の１つでは、Ｘ−Ｙ平面は、データ・ポイントの離隔距離を最大にするやり方で領域化される。

他の実施形態も検討される。例えば、実施形態の１つでは、各心房特性点の後に、時間窓が設定され、心房特性点と心室特性点の相対的タイミングに基づいて、カウントが確証される。

律動タイプ間における識別のため、他の基準も検討される。例えば、実施形態の１つでは、識別は、心室特性点に関連しない心房特性点の割合、または、心室特性点から導き出されるある値に基づく。

典型的な装置
実施形態の１つでは、本発明には、体に埋め込むための回路、ハードウェア、ソフトウェアが含まれる。実施形態の１つでは、本発明は、体外での利用に適応する。

図１４には、本発明による心拍律動管理システム５００の諸部分の実施形態の１つに関するダイアグラムが含まれている。例示のように、システム５００には、それぞれ、心臓５０５に結合された、装置５０３、リード５１０、リード５４０が含まれている。さまざまな実施形態において、装置５０３には、埋め込み可能装置が含まれており、ペースメーカ、ＣＲＴ装置、電気的除細動器／除細動器、ペーサ／除細動器、薬物送達装置として機能する。この図の場合、装置５０３は、心臓５０５から心臓活動を検知し、装置５０３のプログラミングと回路構成に従って、心臓５０５に治療を施す。リード５１０と５４０は、装置５０３と心臓５０５との間を電気的に接続し、それぞれ、心臓５０５またはその付近に配置するのに適した電極を含んでいる。リード５１０は、入力回路５１５に結合されて、心臓５０５の心臓活動から検知された電気信号を供給する。リード５４０は、治療回路５３５から受信した信号に応じて、心臓５０５に治療を施す。

実施形態の１つでは、装置５０３に、入力回路５１５、コントローラ５２０、遠隔測定回路５２５、メモリ５３０、治療回路５３５が含まれている。入力回路５１５は、リード５１０に結合されて、心臓５０５の心臓活動に基づくアナログ信号を受信する。実施形態の１つでは、入力回路５１５に、アナログ・ディジタル変換器が含まれている。

実施形態の１つでは、コントローラ５２０に、本明細書に解説の方法を実施するためのプロセッサとプログラミングが含まれている。実施形態の１つでは、コントローラ５２０に、治療回路５３５と遠隔測定回路５２５を制御する回路が含まれている。

メモリ５３０は、コントローラ５２０に結合されており、データ記憶を行う。実施形態の１つでは、入力信号の標本抽出が行われ、ほぼリアルタイムで、特性点が生成される。実施形態の１つでは、特性点は、入力信号から導き出された、記憶されている標本データに基づいて生成される。実施形態の１つでは、コントローラ５２０のプロセッサで実行するプログラミングが、メモリ５３０に記憶されている。

実施形態の１つでは、コントローラ５２０は、治療回路５３５によって、リード５４０を用いて、心臓５０５にどんな治療または電気刺激を施すべきかを決定する。

実施形態の１つでは、コントローラ５２０は、遠隔測定装置５２５を用いて、どんなデータを伝えるべきかを決定する。さまざまな実施形態において、遠隔測定装置５２５は、有線または無線遠隔測定を行うようになっている。

実施形態の１つでは、コントローラ５２０は、プログラミングを実行して、入力信号の曲率を求め、特性点を生成する。

実施形態の１つでは、コントローラ５２０に、入力信号と基準信号の比較に基づいて出力を発生するコンパレータが含まれている。典型的な比較には、ローブがベースラインから正の偏倚をするか、あるいは、負の偏倚をするかの確認が含まれる。実施形態の１つでは、典型的な比較に、一連の湾曲ローブが、不感帯しきい値を超えるか、あるいは、不感帯しきい値未満かの確認が含まれる。実施形態の１つでは、典型的な比較に、湾曲信号としきい値のヒステリシス値の比較が含まれる。

この図には、心臓５０５に結合された２つのリードが示されている。実施形態の１つでは、単一リードによって、心臓５０５に関する検知と治療の両方が行われる。

実施形態の１つでは、システム５０は、本明細書に解説の方法に従って、心拍数を求めるようになっている。心拍数は、さらに、メモリ５３０に記憶される。実施形態の１つでは、心拍数を利用して、適切な治療が判断されるか、または、ある特定の治療の施与が確認される。実施形態の１つでは、第１の心拍数が、本明細書に解説の方法によって求められ、第２の心拍数が、補助的方法によって求められ、コントローラ５２０が、第１の心拍数と第２の心拍数を照合調整して、第３の心拍数を求める。実施形態の１つでは、心拍数は、遠隔測定回路５２５によって遠隔プログラマに伝達される。

実施形態の１つでは、システム５０は、本明細書に解説の方法に従って、律動を分類するようになっている。律動分類は、さらに、メモリ５３０に記憶される。実施形態の１つでは、分類を利用して、適切な治療が判断されるか、または、ある特定の治療の施与が確認される。実施形態の１つでは、第１の分類が、本明細書に解説の方法によって決定され、同じ期間に関する第２の分類が、補助的方法によって決定され、コントローラ５２０が、第１の分類と第２の分類を照合調整して、第３の分類を決定する。実施形態の１つでは、分類結果は、遠隔測定回路５２５によって遠隔プログラマに伝達される。

代替実施形態
特性点は、連続湾曲におけるローブの面積に対応するサイズによって表わすことが可能である。実施形態の１つでは、本明細書に解説の方法に従って、心拍数を計算するか、または、律動タイプを分類する前に、そのサイズに基づいて、一連の特性点にフィルタリングが施される。実施形態の１つでは、これには、心拍数を求めるか、または、律動を分類するのに用いられる、ある所定の値を超えるサイズを備えた特性点だけを選択することが必要になる。実施形態の１つでは、心拍数を求め、あるいは、律動を判定する前に、他のフィルタリング基準が一連の特性点に適用される。

実施形態の１つでは、律動は、Ｘ−Ｙ平面における線分に基づいて分類される。実施形態の１つでは、不規則形状の領域が、ｘ−ｙ平面で表わされ、その領域に関連したｘ−ｙ平面における一群のデータ・ポイントによって、識別基準が得られる。実施形態の１つでは、データ・ポイントに関して、確率関数が計算され、識別基準の働きをする。

実施形態の１つでは、他の識別技法が、本明細書に解説のものと併用され、プロセッサによって、差が分析され、分類選択が行われる。

実施形態の１つでは、本明細書に解説の方法が、ハードウェア回路によって実行される。回路は、アナログまたはディジタルとし、演算増幅器または論理ゲートのような回路素子を含むことが可能である。

結論
上記説明は、例証を意図したものであって、制限を意図したものではない。当該技術者には、上記説明を検討すれば、他の多様な実施形態が明らかになるであろう。

時間の関数として任意の信号を例示した図である。 時間の関数として任意の信号に適合させられた接触円を例示した図である。 標本数の関数として、アナログ・ディジタル変換器の値で表現された信号を例示した図である。 標本数の関数として、アナログ・ディジタル変換器の値で表現された、一定の曲率を有する信号を例示した図である。 時間の関数として湾曲信号のローブを例示した図である。 湾曲ローブの下方の面積を求めるための方法をグラフで例示した図である。 本発明の実施形態の１つによる特性点の特性点領域自己相関図である。 本発明の実施形態の１つに従って特性点時間差関数を生成する方法、その結果得られる時間領域自己相関を例示した図である。 本発明の実施形態の１つに従って特性点時間差関数を生成する方法、その結果得られる時間領域自己相関を例示した図である。 本発明の実施形態の１つに従って特性点時間差関数を生成する方法、その結果得られる時間領域自己相関を例示した図である。 本発明の実施形態の１つに従って特性点時間差関数を生成する方法、その結果得られる時間領域自己相関を例示した図である。 本発明の実施形態の１つに従って特性点時間差関数を生成する方法、その結果得られる時間領域自己相関を例示した図である。 本発明の実施形態の１つに従って特性点時間差関数を生成する方法、その結果得られる時間領域自己相関を例示した図である。 一連の特性点から導き出される特性点領域自己相関図である。 サブハーモニックによる特性点領域の分画ピークを例示した図である。 時間シフト前後の特性点間の間隔を表わす時間関数を例示した図である。 選択された律動タイプに関する心房特性点と心室特性点との時間関係に対応するＸ−Ｙ平面を例示した図である。 本発明の実施形態の１つに従って律動間で識別を行う方法を例示した図である。 本発明の実施形態の１つによる埋め込み可能装置のブロック図である。

符号の説明

５０ 心拍律動管理システム、５０３ 装置、５１０ リード、５１５ 入力回路、５２０ コントローラ、５２５ 遠隔測定回路、５３０ メモリ、５３５ 治療回路
５４０ リード

Claims (61)

1. 心臓電気活動に対応する標本信号を受信する入力回路と、
   前記標本信号に基づいて求められ、それぞれ、連続湾曲におけるローブの時間を有する一連の特性点の関数を自己相関することにより、前記標本信号の基本頻度を求めるようになっていて、前記入力回路に結合されたコントローラと、
   前記コントローラに結合されて、前記基本頻度を記憶するようになっているメモリと
   を含む埋め込み可能心拍律動管理装置。
2. さらに、前記コントローラが、特性点のサイズを求めるようになっていて、かつ、前記サイズの関数として前記基本頻度を求めるようになっていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. さらに、前記コントローラに結合されて、拍動頻度を生成するようになっている心拍数推定器が含まれ、さらに、前記コントローラが、前記拍動頻度と前記基本頻度に基づいて、心拍数を生成するようになっていることを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. さらに、前記コントローラに結合されて、プログラマと通信するようになっている遠隔測定回路が含まれることを特徴とする請求項１に記載の装置。
5. さらに、前記コントローラに結合されて、前記コントローラから受信した信号に応じて、電気刺激を施すようになっている治療回路が含まれることを特徴とする請求項１に記載の装置。
6. 標本入力信号の関数として生成される連続した湾曲から、それぞれ、前記連続湾曲におけるローブの発生時間に対応するように、一連の特性点を設定するステップと、
   プロセッサを利用して、前記一連の特性点の関数を自己相関することにより、前記入力信号に関する頻度を求めるステップと、
   前記頻度をメモリに記憶するステップと
   を含む方法。
7. 前記ローブの発生時間に、前記ローブの中心の発生時間が含まれることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 各特性点毎に、前記ローブの面積の関数としてサイズを求めるステップが含まれ、さらに、前記プロセッサを利用して、前記入力信号に関する頻度を求めるステップに、各特性点のサイズの関数として、前記頻度を求めるステップが含まれることを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 前記一連の特性点の関数を自己相関するステップに、各特性点に関する発生時間の関数として、隣接特性点に関する一連の時間差を自己相関するステップが含まれることを特徴とする請求項６に記載の方法。
10. 各特性点に関する発生時間の関数として、隣接特性点に関する一連の時間差を自己相関するステップに、隣接特性点間の時間差と、時間シフトした隣接特性点間の時間差との積の値を求めるステップが含まれることを特徴とする請求項８に記載の方法。
11. 前記隣接特性点が、前記時間シフトした隣接特性点と時間的に重なる関係にあることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記一連の特性点の関数を自己相関するステップに、前記一連の特性点から選択される少なくとも２つの要素の積を自己相関するステップが含まれることを特徴とする請求項６に記載の方法。
13. 検知した心臓電気活動の関数として標本入力信号を受信するステップと、
    プロセッサを利用して、各受信標本の関数として連続した湾曲を生成するステップと、
    前記連続した湾曲の関数として、それぞれ、前記連続湾曲におけるローブに関連しており、それぞれ、前記ローブの発生時間の関数としての時間と、前記ローブの面積の関数としてのサイズを備えた、一連の特性点を生成するステップと、
    前記一連の特性点に基づく関数を自己相関し、基本頻度を求めるステップと、
    前記プロセッサに結合されたメモリに前記基本頻度を記憶するステップと
    を含む方法。
14. 前記関数を自己相関するステップに、時間領域における自己相関が含まれることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
15. 前記関数を自己相関するステップに、特性点領域における自己相関を含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
16. 標本信号を受信するステップに、心室性心拍電位図を受信するステップが含まれ、さらに、前記一連の特性点に基づく前記関数を自己相関するステップに、特性点時間差の時間領域自己相関が含まれることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
17. 標本信号を受信するステップに、除細動チャネル電位図を受信するステップが含まれ、さらに、前記一連の特性点に基づく前記関数を自己相関するステップに、特性点時間差関数の時間領域自己相関が含まれることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
18. さらに、前記基本頻度に応じて治療を施すステップが含まれることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
19. 心臓電気活動から標本入力信号を受信する手段と、
    前記入力信号に基づいて連続した湾曲を生成する手段と、
    前記連続湾曲における一連のローブを識別する手段と、
    前記連続湾曲における各ローブ毎に面積中心の発生時間を求める手段と、
    それぞれ、１つのローブに対応する、一連の特性点を設定する手段と、
    前記一連の特性点の関数を自己相関することによって、前記入力信号に関する基本頻度を求める手段
    を含むシステム。
20. 前記受信手段に、心臓電極が含まれることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
21. 前記連続湾曲の生成手段に、プロセッサが含まれることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
22. 前記発生時間を求める手段に、各ローブの面積を計算する手段が含まれることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
23. さらに、
    前記入力信号の関数として、第２の頻度を求める二次手段と、
    前記基本頻度と前記第２の頻度の関数として拍動頻度を生成する照合調整手段と
    を含むことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
24. 前記一連の特性点の前記関数を自己相関することによって、前記入力信号に関する前記基本頻度を求める手段に、各特性点に関する発生時間の関数として、隣接特性点に関する一連の時間差を自己相関することによって、前記入力信号に関する基本頻度を求める手段が含まれることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
25. 関連データを備えており、
    前記データがアクセスされると、結果として、機械に、
    標本信号を受信するステップと、
    前記標本信号に基づいて連続した湾曲を生成するステップと、
    それぞれ、前記連続湾曲における１つのローブに対応し、前記ローブの発生時間に対応する時間を有している、前記標本信号における一連の特性点を生成するステップと、
    前記一連の特性点の関数を自己相関することによって、頻度を求めるステップと、
    メモリに前記頻度を記憶するステップと
    を実施させることになる機械アクセス可能媒体を含む製品。
26. 前記データがアクセスされると、さらに、結果として、機械に、各特性点毎に、前記連続湾曲におけるローブ面積のサイズとして求められるサイズを生成させることを特徴とする請求項２５に記載の製品。
27. 前記一連の特性点の前記関数を自己相関するステップに、ある所定の値を超えるサイズを備えた前記一連の特性点の前記関数を自己相関するステップが含まれることを特徴とする請求項２６に記載の製品。
28. ある期間にわたって標本心室入力信号を受信する心室チャネル入力回路と、
    前記期間にわたって標本心房入力信号を受信する心房チャネル入力回路と、
    前記心室チャネル入力回路に結合され、かつ前記心房チャネル入力回路に結合されるとともに、心室特性点と心房特性点との相対的タイミングを求めるようになっているコントローラであて、それぞれの特性点が、前記入力信号の関数として生成される連続した湾曲に基づいて求められ、前記連続湾曲における１つのローブの時間を有する、コントローラと、
    前記コントローラに結合され、前記心房特性点の第１の関数と前記心室特性点の第２の関数の比較に基づいて、前記期間を分類するようになっている識別回路と
    を含む埋め込み可能心拍律動管理装置。
29. 前記識別回路が、前記心房特性点の第１の関数と前記心室特性点の第２の関数の図を生成するようになっていることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
30. 前記識別回路が、前記図に分離曲線を設定するようになっていることを特徴とする請求項２９に記載の装置。
31. 前記識別回路が、前記図に分離線を設定するようになっていることを特徴とする請求項２９に記載の装置。
32. 前記識別回路が、前記分離線に近接した分離領域を設定するようになっていることを特徴とする請求項３１に記載の装置。
33. 前記コントローラが、各心室特性点の前に、窓を生成することによって、相対的タイミングを決定するようになっていることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
34. 前記窓の大きさが遠隔位置で選択可能であることを特徴とする請求項３０に記載の装置。
35. 前記窓の大きさが、計測されたパラメータに応じて変更されることを特徴とする請求項３０に記載の装置。
36. 前記識別回路が、前記窓内に少なくとも１つの心房特性点を有する心室特性点数に基づいて減算カウントを求めるようになっており、また、心室特性点の少なくとも１つの窓内に位置する心房特性点数に基づいて加算カウントを求めるようになっていることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
37. 各特性点に、前記ローブの面積の関数として求められるサイズが含まれ、前記識別回路が、各特性点の前記サイズの関数として前記期間を分類するようになっていることを特徴とする請求項３６に記載の装置。
38. さらに、前記コントローラに結合されて、前記期間の前記分類結果を記憶するようになっているメモリが含まれることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
39. さらに、前記コントローラに結合されて、プログラマとの通信を行うようになっている遠隔測定回路が含まれることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
40. さらに、前記コントローラに結合されて、前記コントローラから受信する信号に応じて電気刺激を施すようになっている治療回路が含まれることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
41. 心拍信号の第１の標本入力信号の関数として生成される第１の連続した湾曲から、第１の一連の第１特性点を設定し、かつ、前記心拍信号の第２の標本入力信号の関数として生成される第２の連続した湾曲から、第２の一連の第２特性点を設定して、各特性点が、前記連続湾曲におけるローブの発生時間に対応するようにするステップと、
    プロセッサを利用して、前記第１の特性点に対する前記第２の特性点の時間的近接性を求めるステップと、
    前記時間的近接性に応じて、前記信号を分類するステップと、
    前記分類結果を記憶するステップと
    を含む方法。
42. 前記ローブの発生時間に前記ローブの中心の発生時間が含まれることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
43. 前記第１の入力信号を第１の心室から受信し、前記第２の入力信号を第２の心室から受信することを特徴とする請求項４１に記載の方法。
44. 前記第１の入力信号に心室入力信号が含まれ、前記第２の入力信号に心房入力信号が含まれることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
45. 前記分類ステップに、それぞれ、各第１の特性点の前に配置される、複数の窓を設定するステップが含まれることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
46. 前記心拍信号を分類するステップに、
    前記複数の窓の１つの窓内に少なくとも１つの第２の特性点を有する、第１の特性点の数の関数として減算カウントを求めるステップと、
    前記複数の窓の少なくとも１つの窓内に位置する、第２の特性点の数の関数として加算カウントを求めるステップと、
    前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップと
    を含むことを特徴とする請求項４５に記載の方法。
47. 前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップに、前記第１の特性点の総数で割った前記減算カウントを作図するステップが含まれることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
48. 前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップに、前記第１の一連の第１特性点の数と前記第２の一連の第２の特性点の数の比で割った前記加算カウントを作図するステップが含まれることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
49. 前記加算カウントの関数として前記減算カウントを作図するステップに、割合として表現される前記加算カウントを作図するステップが含まれることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
50. それぞれがある期間にわたる心臓電気活動の関数である、第１の標本入力信号と第２の標本入力信号を受信する手段と、
    前記第１の標本入力信号に基づく第１の連続した湾曲と、前記第２の標本入力信号に基づく第２の連続した湾曲を生成する手段と、
    各連続湾曲における一連のローブを識別する手段と、
    各連続湾曲におけるローブの発生時間を求める手段と、
    それぞれの特性点が１つのローブに対応しており、前記第１の連続湾曲に基づく第１の一連の特性点と、前記第２の連続湾曲に基づく第２の一連の特性点を設定する手段と、
    前記第１の一連の特性点の発生時間と前記第２の一連の特性点の発生時間を相関させる手段と、
    前記相関に基づいて前記心臓電気活動を分類する手段と
    を含むシステム。
51. 前記ローブの発生時間を求める手段に、ローブの中心の発生時間を求める手段が含まれることを特徴とする請求項５０に記載のシステム。
52. 前記発生時間を求める手段に、前記ローブの中心のサイズを求める手段が含まれ、前記サイズが前記ローブの面積の関数であることを特徴とする請求項５０に記載のシステム。
53. 前記相関手段に、それぞれが第１の一連の特性点の前に配置される複数の時間窓を設定する手段が含まれることを特徴とする請求項５０に記載のシステム。
54. 前記相関手段に、前記複数の時間窓のうちの１つの窓内に第２の一連の特性点の少なくとも１つを有する第１の一連の特性点の数に基づいて減算カウントを求める手段と、さらに、第１の一連の特性点の少なくとも１つの窓内に配置された、第２の一連の特性点の数に基づいて加算カウントを求める手段が含まれることを特徴とする請求項５３に記載のシステム。
55. 前記分類手段に、前記減算カウントと前記加算カウントの関数を作図する手段が含まれることを特徴とする請求項５４に記載のシステム。
56. 前記分類手段に、減算カウントと加算カウントの関数の図における分離曲線に対する分布の比較を行うための手段が含まれることを特徴とする請求項５５に記載のシステム。
57. 前記受信手段に心臓電極が含まれることを特徴とする請求項５０に記載のシステム。
58. 関連データを備えており、
    前記データがアクセスされると、結果として、機械に、
    それぞれ、ある期間にわたる心臓電気活動に基づく、第１の標本信号と第２の標本信号を受信するステップと、
    前記標本信号に基づいて、第１の連続した湾曲と第２の連続した湾曲を生成するステップと、
    それぞれ、前記連続湾曲における１つのローブに対応し、前記ローブの発生時間に対応する時間を有している、前記第１の標本信号における第１の一連の特性点、前記第２の標本信号における第２の一連の特性点を生成するステップと、
    第２の一連の特性点の時間的発生と対比した第１の一連の特性点の時間的発生の図と、分離曲線に基づいて、前記期間の分類を生成するステップと、
    メモリに前記分類結果を記憶するステップを実施させることになる、
    機械アクセス可能媒体を含む製品。
59. 前記データがアクセスされると、さらに、結果として、機械に、各特性点毎に、前記連続湾曲における前記ローブ面積の関数として求められるサイズを生成させることになるのを特徴とする請求項５８に記載の製品。
60. 前記データがアクセスされると、さらに、結果として、機械に、それぞれ、前記第１の一連の特性点のうちの１つの特性点の前に配置される、複数の窓を生成させることになるのを特徴とする請求項５８に記載の製品。
61. 前記分類生成ステップに、前記複数の窓のうちの１つの窓内に第２の一連の特性点の少なくとも１つを備える第１の一連の特性点の数に基づいて、減算カウントを作図するステップが含まれ、さらに、第１の一連の特性点の少なくとも１つの窓内に配置される第２の一連の特性点の数に基づいて、加算カウントを求める手段が含まれることを特徴とする請求項６０に記載の製品。

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