JP6980011B2 - 心臓信号をフィルタリングするためのシステム - Google Patents

Description

心臓電気生理学的測定（Cardiac electrophysiological measurement）は、心臓障害、例えば、不整脈症状を理解し治療するための重要なツールであると考えられている。心臓測定（Cardiac measurement）は、体内／心臓内（心臓内（intracardiac））又は体外で行われ得る。以降において、考察は、主に心臓内測定に着目するが、特許請求の範囲によって規定されている本発明は、体外で行われる心臓測定のためにも使用され得る。

心臓内の測定結果は、心臓カテーテルを用いるいわゆる低侵襲の手順において得られる。高機能機器は、心臓内に配置され得る複数の電極を有する複数の電極カテーテルを含む。行われる手順に応じて、かかるカテーテルは、その遠位端において電極を備え、該電極は、それぞれの電極の位置における電気生理学的電位を得るために構成されている。電気生理学的電位は、導電体（electrical conductor）を経由して、カテーテルの遠位端からカテーテルの近位端におけるコネクタインターフェースへ進み、心臓内電気生理学的電位の代表的信号の増幅、処理、表示及び記憶のための記録装置へさらに進む。心臓内電気生理学的信号は、時間の関数としての心臓内電気生理学的電位の記録であり、心臓内電気生理学的信号は、第１端子及び第２端子の間の電位差を増幅することによって測定され、少なくとも第１端子は、心臓内に配置された電極に接続される。得られた心臓内信号は、コンピュータへの表示及び／又はデジタル記憶媒体への記憶のためにさらに増幅され／処理され及び／又はデジタル化され得る。

心臓内に配置された信号電極からの複数の電気生理学的信号を記録し／マッピングすることにより、被験者の心不整脈に関する病理学的状態についての詳細は、取得され得て、アブレーション治療等の適切な治療は、改善（develop）され得る。記録された研究用の心臓内信号の態様は、所与の信号における特有の特徴の有無、信号の繰り返しの周期性及び規則性、信号の振幅及びモルフォロジー（morphology）を含む。

心臓信号は、体表上に配置された外部電極によっても測定され得る。外部電極によって測定された信号は、当業者に既知であるように、被験者の心臓の挙動（cardiac behaviour）についての詳細を研究するためにも用いられ得る。

心臓電気生理学的信号を測定するための２つの典型的な構成は、知られた単極（unipolar）構成及び双極構成である。単極構成（unipolar configuration）では、心臓信号は、心臓信号電極からの電気生理学的電位の基準をいわゆる不関電極とすることによって記録され、該不関電極は、心臓信号電極によって測定された局所的な電位と大部分は独立した電位基準をもたらすと考えられている。不関電極は、通例では、心臓の外側に心臓から離れて配置される。一般に、不関基準（indifferent reference）は、患者の腕及び左脚に配置された電極を高インピーダンス抵抗を介して接続することを特徴とするウィルソン中心電極（Wilsoncentral terminal, WCT）等の、被験者の外側体表面に配置された一つ以上の電極から得られる。

しかしながら、先の研究は、主電源干渉（mains interference）を拾い上げること（pick-up）を低減するために、基準電極として血管内電極を用いることも示唆する。かかる血管内電極は、例えば、有利には下肢静脈（inferior vena cava）に配置される（Stevensonetal., Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 2005, pp. 1017-1022）。単極記録の利点は、信号電極における局部電位空間分解能（spatial resolution）の増加をもたらし、且つインパルス伝播（impulse propagation）の方向についての情報をもたらすことを含む。単極記録の不利は、主電源干渉の影響をとても受けやすいこと、及び、記録された信号中において遠隔活性（distant activity）から局所活性を分離することを困難にする遠距離場成分（far-field component）を維持する傾向にあることを含む。双極の構成では、心臓信号は、２つの隣接する心臓電極の間の差として記録される。それゆえ、記録された信号の遠距離場成分は、電気生理学的信号の局所成分のみを残して、大部分が除去される。双極構成の利点は、雑音干渉の影響を受けにくいこと、及び高周波成分をより精度よく捕捉（capture）することを含む。双極構成の不利な点は、電極ペアの向き（orientation）に関し、活性化の伝播の方向（direction）が記録された信号の振幅に影響を与えることを含む。双極信号は、それゆえ、活性化波面（activation wave front）の伝播方向についての信頼性のある情報をもたらさない。さらに、双極構成の空間分解能は、使用された２つの心臓内電極の間の空間分離（spatial separation）によって限定される。

心臓電気生理学的信号の記録における主な挑戦は、電極雑音源からの干渉であり、該電極雑音源からの干渉は、高感受性装置によって拾い上げられる。かかる雑音の主な原因のうち、特に目立った主電源干渉は、約50Hz又は約60Hzである（主電源供給のための局部周波数標準（local fre-quency standard）に依存する）。他の雑音源は、内部増幅雑音（internal amplifier noise）、記録のために使用された配線（wiring）の移動に寄与するアーティファクト、及び電極DC-オフセット（electrode DC-offset）を含む。雑音は、全ての信号に共通の雑音成分（同相雑音（common mode noise））及び信号によって異なる雑音成分（差動モード雑音（differential mode noise））を含み得る。

例えば、雑音源に対応する周波数においてフィルタすることにより信号を処理することは、一部の雑音を抑制しうる。しかしながら、かかるフィルタは、信号のモルフォロジーに影響を与える傾向があり、それゆえ、細心の注意を払ってなされる必要がある。例えば、主電源干渉を低減する従来の方法は、主電源周波数（mains frequency）をブロックするノッチフィルタを導入することである。例えば、50Hzの雑音をブロックするノッチフィルタが使用され得る。しかしながら、このことは、いくつかの問題がある。心電図は、50Hz成分自体を含み、このため、ノッチフィルタは雑音及び関連性のある信号の両方を除去するだろう。主電源周波数は、50Hzを中心としてわずかに変化するので、より広いノッチが必要であり、より多くの関連性のある信号が失われる。別の問題点は、ノッチフィルタは、鋭い信号の後にリンギングアーティファクト（ringing artifact）をしばしば作り出すことである。

US2015/0005585A1は、例えば、ECG（心電図記録法（electrocardiography））、EEG（脳波記録（electroencephalography））、又はEMG（筋電図検査（electromyography））信号等の生体電位信号の獲得のためのシステム及び方法を開示する。開示された生体電位の獲得システムは、身体の外側に取り付けられた複数の活性電極を用い、該電極のそれぞれは、干渉をケーブルから拾い上げることを抑制するために増幅器及びアナログデジタルコンバータに一体化される。US2015/0005585A1による生体電位獲得システムの改善は、同相テスト信号をそれぞれの活性電極において増幅器の調整可能なゲインコントロールにフィードバックすることによる成分のミスマッチを打ち消すための増幅器のゲインを調整することにある。US2015/0005585A1のシステムは、活性電極の使用に頼り、該活性電極の使用において、事前増幅の電子機器（pre-amplifying electronics）は、不活性電極（passive electrode）の隣に配置され、且つ該不活性電極に一体化される。しかしながら、他の用途では、不活性電極は、使用され得て、測定された信号は、電極に離れた位置において最初に増幅される。特定の用途によっては、当業者は、不活性電極と活性電極との間で選択し得るだろう。

同相効果及び信号雑音を低減しようとする別の先行技術文献は、US8,248,137である。この文献では、増幅段（amplifier stage）の出力の平均は、増幅段の入力にフィードバックされる。異なる実施態様が開示され、いくつかの実施態様は、デジタルシグナルプロセッサを使用し、いくつかの実施態様はアナログ手段を使用する。

2016年の4月8日に出願された出願人自身の特許明細書PCT/EP2016/057783は、本明細書において参照してその全体が組み込まれる。本明細書に開示された技術は、同相効果を低減するため、及び信号雑音を低減するためにも使用され得る。

公知の配置から得られる心臓電気生理学的雑音の不利な点は、データが使用される特定の研究、分析、診断、治療の文脈では、信号のユーザは、まだ雑音が多い、あるいは有用又は必須でさえであり得る有益な情報内容が除かれ得るデータに直面することである。

それゆえ、雑音をより効果的に抑制することを可能にし、文脈に応じて容易に再構成可能であり、少なくとも上述の制約のいずれかを克服し、且つ／又は既知のシステムに対する代替手段をもたらす心臓電気生理学的信号を取得するための技術を提供することが望ましい。

本特許明細書において開示されたシステムは、上述の先行技術の特許明細書と組み合わせて又は単独で使用され得ることは留意すべきである。

処理は、プロセッサへの入力信号に基づく一つ以上の中間信号に適応フィルタアルゴリズム（adaptive filter algorithm）を実行することを含み、該適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の中間信号の一つ以上の推定された雑音成分を算出するように設計され、且つ前記一つ以上の中間信号から前記一つ以上の推定された雑音成分をそれぞれ除去するように設計されることであることにおいて、上述の目的は少なくとも部分的に解決される。

このようにして、雑音、特に主電源干渉（mains interference）に起因する雑音は、実際の信号の大幅なひずみを引き起こすことなく、心臓信号から効果的に除去され得る。

一つの実施態様では、信号は、身体の内部及び／又は心臓の内部に配置された心臓内電極によって測定される。別の実施態様では、信号は、被験者の身体の体表上に配置された外部電極によって測定される。いくつかの実施態様では、不活性電極が使用され、別の実施態様では、増幅器に組み込まれた活性電極が使用される。

通例、医療用途における信号処理用途では、アナログ及びデジタルシグナルプロセッサが使用されることは留意すべきである。例えば、通例、アナログ増幅段の後にデジタル信号処理段を続いて使用する。本発明の適応フィルタアルゴリズムは、デジタルプロセッサにおいて動作する。しかしながら、電極からの信号は、適応フィルタアルゴリズムへの入力の前に多くの方法において処理され得る。これゆえに、電極における電位を論述する請求項の用語は、プロセッサへの入力信号に転換（convert）される。適応フィルタアルゴリズムは、プロセッサへの入力信号に基づく中間信号に基づくものである。増幅は、通例、アナログに行われ、少なくとも部分的にデジタルにも行われ得ることは留意すべきである。同じように、本発明による適応アルゴリズムは、信号伝達（signal flow）において異なる位置に配置され得る。以下に提示された例では、適応フィルタは、信号処理において最終段において最終ステップとして配置されるが、必要に応じて、信号伝達においてより前に配置され得る。

一つの実施態様では、前記適応フィルタアルゴリズムの前記一つ以上の推定された雑音成分は、一つ以上の正弦波であると推定され、前記適応フィルタアルゴリズムによって振幅、位相シフト（phase shift）及び周波数が推定される。主電源干渉は、通例、正弦波の形で生じるので、雑音を正弦波と推定することは、多くの場合、とてもよい結果を与える。一つの実施態様では、一つ以上の推定された雑音成分は、n=a sin（θ）+b cos（θ）の形であると推定され得る。

一つの実施態様では、適応フィルタアルゴリズムは、非線形フィルタアルゴリズムに基づくものであり得る。かかる非線形フィルタアルゴリズムの２つの限定されない例は、拡張カルマンフィルタ（extended Kalman filter）及びアンセントカルマンフィルタ（unscented Kalman filter）である。非線形フィルタの分野における当業者は、追加的な関連フィルタを選択することが可能であるだろう。

より多くの特定の実施態様では、前記システムは、前記被験者の体内又は体表上に配置された一つ以上の不関電極から一つ以上の不関電気生理学的電位（indifferent electrophysiological potential）を収集するように構成された一つ以上の不関端子（indifferent terminal）をさらに含み得て、前記プロセッサは、また、前記一つ以上の収集された不関電気生理学的電位に基づく一つ以上の不関入力信号を処理するように設計されている。信号処理において不関信号を使用することは、信号の適切なモルフォロジーを維持することにおいてよい方法をもたらす。一つの実施態様では、適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の不関入力信号（複数可）に基づく信号を含み得る。一つの特定の実施態様では、不関端子は、不関電気生理学的電位を、被験者の心血管内（intra-cardiovascular）の位置をプローブで調べる（probe）一つ以上の不関電極から収集するように構成され得る。

別の特定の実施態様では、システムは、信号基準に前記心臓端子（cardiac terminal）及び／又は不関端子から収集された前記電気生理学的電位を信号基準に対して増幅して、心臓信号及び／又は不関信号のそれぞれを取得するように構成された差動増幅段である増幅段をさらに含み、前記信号基準は、前記取得されたそれぞれの心臓信号及び／又は不関信号の平均に基づくものであり、且つ、前記プロセッサへの前記入力信号は、前記心臓信号及び／又は不関信号に基づくものである。

一つの実施態様では、プロセッサデバイスは、前記一つ以上の不関信号のうちの一つ以上を前記心臓信号から除去することにより、それぞれの単極心臓信号を特定するようにさらに構成され、且つ、前記適応フィルタアルゴリズムは、前記単極心臓信号に基づく一つ以上の信号に関して実行される。このようにして、信号の正しいモルフォロジーが確保される。

デジタルフィルタアルゴリズムの一つの実施態様では、前記プロセッサは、前記一つ以上の心臓信号及び／又は前記一つ以上の不関信号に基づく複数の信号の平均を算出するように構成され、且つ、前記算出された平均は、前記適応フィルタアルゴリズムによって使用されて、前記雑音成分の前記周波数の第１推定値をもたらす。主電源干渉は、多くの信号と同じはずであるので、複数の信号の平均を用いることは、主電源干渉の周波数のよい推定値をもたらすはずである。

フィルタアルゴリズムの一つの実施態様は、フィルタされる信号は、一つ以上の心臓信号についての一つ以上のバンドパスフィルタによってフィルタされ得て、該バンドパスフィルタは、前記想定される主電源周波数及び／又は前記主電源周波数の想定される高調波（harmonics）を中心とする。このようにして、主電源干渉雑音の推定を容易にするように、主電源干渉に起因する雑音は、基本的に分離され得る。

バンドパスフィルタは、位相シフトを信号に導入するので、システムは、前記バンドパスフィルタの既知の位相シフトを用いて、前記入力信号から雑音成分を除去する前に、前記一つ以上の推定された雑音成分を打ち消し（compensate）得る。

主電源干渉は、主電源周波数及び主電源周波数の異なる高調波において起こり得るので、前記プロセッサは、前記一つ以上の心臓信号の一つ以上前記周波数スペクトルを分析して、最も前記雑音に寄与する前記周波数を特定するように構成されていてもよい。次に、適応フィルタアルゴリズムは、前記雑音への寄与が最も大きい前記周波数から始まり、対応する高調波において繰り返されて複数回実行され得て、各周波数の前記推定された正弦波が、入力信号から除去される前に合計（sum）される。このようにして、高調波に寄与する雑音も、捕捉（capture）され得る。この場合、バンドパスフィルタは、関心のある周波数を中心に、上述のとおり使用され得る。

別の実施態様では、適応フィルタアルゴリズムも、前記雑音への寄与が最も大きい前記周波数から始まり、対応する高調波において繰り返されて複数回実行され得る。しかしながら、同じ信号における各周波数についての全ての推定を実行し、それから寄与を合計する代わりに、この実施態様では、最も大きく寄与する周波数についての正弦波の推定が最初に実行され、次に、推定された雑音は、入力信号から除去され、その後、新たに作り出された信号の次の周波数について処理が繰り返される。

一つの実施態様では、前記周波数分析は、前記想定される主電源周波数及び前記想定される主電源周波数と関連性のある高調波において、ゲーツェル（Goertzel）アルゴリズムを用いて行われ得る。このようにして、異なる周波数の全体の雑音への寄与を見出すことが可能である。どの周波数で主電源干渉雑音を最も見出しそうかが既知であるので、算出負荷（computational load）は、ゲーツェルアルゴリズムを用いることにより低減され得る。

システムは、外部の影響に起因して測定信号におけるスパイクを経験し得ることが既知であるので、処理は、スパイク検出アルゴリズムを含み得て、且つ前記プロセッサは、スパイクが前記心臓信号において検出された場合に、特定の時間、雑音の推定の適応を停止させるように設計され得る。一つの実施態様では、特定の時間は、バンドパスフィルタのインパルス応答に関連する。このようにして、スパイクは、雑音信号の推定をゆがめ、且つ損なうことに寄与しないだろう。

さらなる態様では、本発明は、心臓信号を処理する方法に関し、特に上述のシステムに基づいてそれぞれの心臓位置において複数の電極によりプローブで調べる電気生理学的電位を示す心臓信号を処理する方法に関する。まださらなる実施態様では、本発明は、刺激（stimulus）及び／又はアブレーションエネルギー（ablation energy）を心臓内の位置において適用する等の心臓内の手順を行うための他のシステムと組み合わせられ得る。

本発明の好ましい実施態様は、添付した以下の図1〜図12に示す図面に関連してより詳細に開示されるだろう。

本発明の一つの実施態様による心臓信号をフィルタするためのシステムを含む配置の概要を示す。 適応フィルタの機能を示す概要のフローチャートである。 本発明による適応フィルタの最初の実施態様を示すフローチャートである。 本発明による適応フィルタの第２の実施態様のフローチャートである。 本発明による適応フィルタの第３の実施態様のフローチャートである。 本発明によるフィルタステップを含む完全な信号処理システムのフローチャートである。 四つの心臓内信号及び一つの不関信号を含む信号の第１の組み合わせの複合プロットである。 第１の組み合わせの信号の平均のプロットである。 第１の組み合わせから得られた差動モードの心臓内信号及び不関信号の複合プロットである。 第１の組み合わせの差動モード信号から生成された単極心臓内出力信号を含む心臓内データの複合プロットである。 フィルタされた心臓内データの複合プロットである。 図１１の信号のフィルタされたヴァージョン及びフィルタされていないヴァージョンの拡大図を示す複合プロットである。

図1は、本発明の一つの実施態様によるシステムを用いて被験者99からの心臓内信号を記録するための配置を概略的に示す。本実施態様では、システムは、それぞれの心臓内電極1a-dにマルチ電極カテーテル3の遠位端において、カテーテル3の近位端におけるインターフェース5を経由して接続された複数の心臓内端子10a-dを含む。システムは、カテーテル4の近位端におけるインターフェース6を経由して、カテーテル4の遠位端において心血管内（intra-cardiovascular）不関電極2に接続された不関端子20をさらに含む。通常の配置（set-up）は、被験者を観察するため、心臓を刺激するため、除細動を適用するため、及び／又はアブレーション手順を行うための3Dマッピングカテーテルプローブ等の追加的な器具を含み得る。かかる追加的な器具は、明確性のために図1中において省略されている。システムは、リンク50を経由して互いに通信する差動増幅段30及びプロセッサデバイス40をさらに含む。

記録する前に、電極1a-dは、心臓内の位置に既知のやり方、例えば、複数の電極1a-dを運ぶカテーテル3を用いる最小限に侵襲的な手順において配置された。心臓内電極は、同じ心腔内に配置されて、それぞれの心臓内位置において心臓内の電気生理学的電位を観察し、且つ該電気生理学的電位をプローブで調べる。それゆえに、不関電極2は、カテーテル4によって心血管内位置、例えば、下大静脈中に配置され、心臓内電気生理学的電位に関して無反応（indifferent）と考えられた電気生理学的電位をプローブで調べた。それゆえに、不関電極は、表面電極を用いて身体の表面に配置され得る。

プローブで調べられた電極1a-d、2からの電気生理学的電位は、カテーテル3、4の近位端におけるインターフェース5、6へそれぞれのリード線を経由して伝送される。有利には、心臓内電極1a-d及びそれらのそれぞれのリード線は、単一のカテーテル3中において束ねられ、一方、不関電極2は、別個のカテーテル4上に配置される。しかしながら、異なる束ね方の組み合わせ、例えば、例えば、心臓内電極1a-d及び不関電極2が一つのカテーテル上にグループ化されている配置、又は心臓内の電位をそれぞれの位置において同時にプローブで調べるための複数のグループの心臓内電極を含む複数のカテーテルを含む配置が着想され得る。さらに、図1中に示される四つの心臓内電極の数は、一例とみなされるべきであり、5、6、7、8、9、10、20、50、100、又はそれより多い数等の異なる数の心臓内電極が着想され得る。

心臓内電極1a-dからの心臓内電位は、それぞれの心臓内端子10a-dによってインターフェース5において収集される。その結果、不関電極2からの不関電位は、インターフェース6において不関端子20によって収集される。図1中に示される配置において、インターフェース6においてもたらされる不関電位は、単一の電極2によって規定されるが、不関端子20によって収集される不関電位は、複数の電極によってプローブで調べられた電位の組み合わせとして規定されるとも着想され得る。

端子10a-d、20によって収集された心臓内及び不関電気生理学的電位は、差動増幅段30の入力側31においてそれぞれの増幅チャネルへ伝えられ、それらは、信号基準に対して増幅される。増幅段30から得られたそれぞれの心臓内及び不関信号は、出力側32からリンク50を経由して、プロセッサデバイス40の入力インターフェース41へ伝えられる。処理の詳細は、本明細書中において後述される。さらに、読み手は、出願人の同時係属の特許出願PCT/EP2016/057783をさらなる詳細のために紹介される。

図2は、本発明によるシステムによって用いられたフィルタ方法の一つの実施態様の概略的で簡略化された概要を示す。適用フィルタ100の主要なエレメントは、バンドパスフィルタ101及び適応アルゴリズム102である。バンドパスフィルタは、特定の周波数、通例では主電源周波数、例えば50Hzを中心とし、入力信号103からの雑音信号を分離するために使用される。部分的に分離された雑音信号104は、生理学的信号の一部も含むので、適応処理102は、部分的に分離された雑音信号104を用いて、純粋な正弦波105として雑音信号の推定値を生成する。正弦波の振幅、位相シフト及び周波数は、連続的にバンドパスフィルタ出力に基づいて推定され、最終的に推定された正弦波は、元の入力信号103から除去されて、雑音の量が低減された出力信号106を生成する。

システムの特定の実施態様では、システムは、付加的なエレメントを使用して、フィルタ効果をさらに改善し得る。一つの付加的なエレメントは、バンドパスフィルタのために打ち消すことである。バンドパスフィルタは、小さな位相シフトを引き起こし、該位相シフトは、合成された雑音信号を実際の雑音信号とは完全には一致しないようにする。この位相シフトは、正弦波の合成において修正され得る。別の付加的なエレメントは、信号雑音を主電源干渉の異なる高調波において打ち消すためのものである。例えば、主電源周波数が50Hzである場合に、しばしば150Hz雑音及び他の高調波は、50Hz雑音とともに存在する。アルゴリズムは、数回実行されて、これらも除去し得る。一つの実施態様では、150Hz雑音が50Hz雑音よりも高いとすれば、アルゴリズムは、150Hzについて最初に実行され得る。検出アルゴリズムは、どの周波数が最初にフィルタされるか決定するために導入され得る。さらなる付加的なエレメントは、信号中におけるピーク又はスパイクを打ち消すためのものであり得る。信号中における鋭く且つ高いピークは、適応処理を妨げ得る。スパイク検出アルゴリズムは、高いピークが生じた場合に、適応を中断させるために導入され得る。

適応アルゴリズムの一つの実施態様では、拡張カルマンフィルタが使用され得る。カルマンフィルタ及び拡張カルマンフィルタは、当分野において既知であり、拡張カルマンフィルタの実施の全体的な詳細それ自体は、本明細書では繰り返されないことを留意すべきである。本実施態様では、五つのパラメータが推定され、連続的に更新される。サンプルkにおける雑音信号は、

として推定される。

五つのパラメータは、瞬時位相（instantaneous phase）θ_ｋ、瞬時周波数（instantaneous frequency）f_k、中心周波数f⁰ _k、及び２つの振幅パラメータa_k及びb_kである。各パラメータの更新は、状態空間モデルを設定するためにモデル化される。

式中、X_kは、パラメータベクトルであり、φは、状態遷移行列であり、hは、非線形測定関数（式1参照）であり、U_kは、処理雑音であり、v_kは、測定雑音である。この文脈では、測定雑音は、正弦波の一部ではなく、ランダム雑音及び生理学的電位の両方である。処理雑音は、どのくらい多く且つどのくらい早く各パラメータが変化し得るか、例えばどれくらい多くの周波数が50Hzから外れるかを表現する。生信号のそれぞれの新たなサンプルのために、パラメータは、各パラメータの想定される開発と、新たなサンプルの実際の値との両方を考慮して更新される。

適応アルゴリズムをよりロバストにするために、スパイク検出機能が、いくつかの実施態様において導入され得る。初期のバンドバスフィルタは、リンギングアーティファクトを引き起こすので、例えば、心臓刺激からの大きいスパイクは、適応アルゴリズムを妨げる。スパイクが検出された場合、適応メカニズムは、この特定のバンドパスフィルタのための整定時間（settling time）である60ms間停止するように設定される。適応アルゴリズムの一つの特定の実施態様では、アルゴリズムは、以下のように作動する。

1.初期化:
a.五つのパラメータ及びそれらの共分散（covariance）のための値は、合理的な仮定（intelligent assumption）に基づいて初期化される。実際の周波数は、50Hzから外れることが知られているが、例えば、周波数は、ヨーロッパにおいて50Hzと初めは推定され得る。

b.バンドパスフィルタは、およそ主電源周波数、例えば50Hzにおいて初期化され、バンドパスフィルタの群遅延（group delay）が見出されて、後のために保存される。

前処理:
a.スパイク検出法は、振幅及び信号の最初の差に基づいて、算出されるものである。

b.生信号は、上述のステップ1.bにおいて初期化されたフィルタを用いてバンドパスフィルタにかけられる。

バンドパスフィルタにかけられた信号における各サンプルについて、

a.パラメータは、モデルだけが考慮される式2において最初に更新される。

b.カルマンゲインと呼ばれる重み付けパラメータが算出される（方法は、本明細書では図示されない）。

c.最後の60ms以内にスパイクがあった場合、パラメータは、さらに更新されることはない。

d.スパイクがなかった場合、更新されたパラメータは、現在の測定サンプルも考慮するように調整される。モデル及び測定結果からの寄与は、カルマンゲインとともに重み付けされる。

e.雑音サンプルは、式1を用いて算出されるが、バンドパスフィルタによって引き起こされた遅延を打ち消すために調整された位相を用いて算出される。

このアルゴリズムは、リアルタイム処理のために実施され得て、初期化は、一回だけなされ、新たな入力信号を増幅器から受け取った場合に、前処理及び雑音推定は、連続的になされ、又は小さなセグメントにおいてなされることは留意すべきである。

アルゴリズムは、より詳細に図3において図示される。この図では、増幅された不関信号INDFは、増幅された信号IC1から最初に除去されて、最初の心臓内電極によりもたらされる測定結果を示す単極信号UNI1を形成する。この信号は、信号における大きな変動を検出するスパイク検出アルゴリズムへ供給される。信号は、スパイク検出アルゴリズムにより影響を受けないが、スパイク検出アルゴリズムの出力は、処理におけるその後のアルゴリズムのフローを決定する。

信号は、その後、主電源周波数を中心とする周波数においてバンドパスフィルタにかけられる。バンドパスフィルタは、主電源周波数の想定される逸脱が捕捉されることを確かにするために調整される。このことは、主電源干渉に起因する雑音を基本的に分離するはずである。正弦波パラメータは、その後、状態空間モデル及び先のパラメータに基づいて算出される。

スパイクがスパイク検出アルゴリズムにおいて検出された場合、適応アルゴリズムは、スキップされる。しかしながら、最後の60msにおいてスパイクがない場合、適応アルゴリズムは継続する。最初のステップは、モデル及び観察されたサンプルの間の差に基づいてカルマンゲインを算出することである。その後、後の正弦波パラメータは、先のパラメータ、カルマンゲイン及び観察されたサンプルに基づいて推定される。

新しく推定されたパラメータに基づいて、雑音信号は、バンドパスフィルタの既知の位相シフトのために、合成され且つ打ち消される。合成された雑音信号は、その後、単極信号UNI1から除去される。

一般に、主電源干渉からの雑音は、主電源周波数において通例顕著であるが、主電源周波数の高調波に起因してより高い周波数において顕著であり得ることは注目され得る。より高い高調波周波数に起因する雑音の寄与が顕著である場合、アルゴリズムは、主電源周波数及びより高い高調波の両方について使用され得る。より高い高調波、例えば150Hzにおける雑音は、50Hzについてのものより高く、最初に150Hzについてのアルゴリズムを実行することが望ましい。異なる高調波からの雑音の相対的なレベルは、FFT又は特定の周波数の組み合わせだけのためのDFTを算出するゲーツェルアルゴリズムによりさらに効率的に推定され得る。

雑音がどの周波数を中心にすると予想されているかは既知であるので、主電源干渉のためにフィルタする場合にゲーツェルアルゴリズムの使用は、特に関連性がある。そして、アルゴリズムにおいて追加的なエレメントは、フィルタするための周波数の最も適切な順序を最初に決定するためのものである。ゲーツェルの出力は、どの高調波がフィルタされる必要があるか否か、及び無視できるほど低い振幅であるか否かを決定するために追加的に用いられる。これは、例えば1sのウィンドウにおいてなされ得る。

適応アルゴリズムは、複数の周波数において実行される場合、異なる周波数の雑音への寄与は、異なって取り扱われ得る。一つの実施態様では、アルゴリズムは、各周波数において実行されるが、同じ入力信号を用いて実行される。各周波数において合成された雑音信号は、それゆえ互いに独立して推定され、且つ最後に一緒に合計される。異なる合成された雑音信号の合計は、その後、単極信号UNI1から除去される。これは、図4中において図示される。別の実施態様では、異なる周波数において互いに独立して適応を実行する代わりに、異なる周波数における適応は、次の周波数のための適応アルゴリズムを実行する前に、推定された雑音信号を入力信号から除去しながら連続して実行され得る。例えば、ゲーツェルアルゴリズムは、三つの周波数が50Hz、150Hz及び250Hzの重要な雑音に寄与すると判定した場合に、図3のアルゴリズムは、50Hzの周波数について最初に実行され得る。50Hzについて合成された雑音信号は、入力信号UNI1から除去されて、UNI1のフィルタされたヴァージョンを得る。アルゴリズムは、その後、周波数150Hzについて繰り返される。しかし、元の入力信号UNI1を用いる代わりに、この場合、フィルタされたUNI1信号が適応アルゴリズムへの入力として使用される。150Hzについての適応アルゴリズムの最後において、雑音信号は、50Hzについての雑音信号で既にフィルタしたUNI1信号から除去される。最終的に、アルゴリズムは、250Hz雑音の場合に繰り返され得る。

最も実際的な状況では、フィルタされる必要がある複数の信号があるだろう。信号のそれぞれは、雑音モデルのパラメータを推定するそれら自体の適応アルゴリズムを実行するために必要だろう。しかしながら、全ての信号の主電源干渉の周波数は基本的に同じであると仮定され得る。これゆえに、一つの実施態様では、全ての信号の平均が算出されて、同相信号の推定値を生成する。特に一つ以上の不関電極が心臓の外側に配置された場合には、推定された同相信号は、主電源雑音及びより高い高調波でほとんど全体的に構成されるだろう。このことは利用され得る。というのは、この同相信号の瞬時周波数は、それぞれの個別の信号における瞬時周波数と同じであるので、このことは、このパラメータが生理学的電位を含まない信号から推定され得ることを意味する。生理学的電位がない場合、推定は、よりロバストであり、周波数における変化をたどるのがより早いだろう。これは、図5中において図示されている。図5の実施態様は、一つの周波数において雑音を算出するだけであるが、複数の信号の平均を用いて、周波数を推定し且つアルゴリズムを複数回異なる周波数において実行するというコンセプトが組み合わせられ得るということは明確だろうということは留意すべきである。

上述のとおり適応フィルタを用いる前に、測定された信号は増幅され、いくつかの場合には、単極信号が生成される。図6は、信号処理のための完全なシステムの一つの実施態様を示す。図の左側では、電極からの生信号は、端子10a-10d、20を経由して、増幅器の入力段31に接続される。この実施態様では、増幅段は、平均基準増幅器構成（average reference amplifier configuration）を有し、全ての増幅出力信号の平均は、増幅段の入力側へフィードバックされ、且つ信号基準として使用される。それによって、同相信号雑音としての主電源干渉の良好な最初のレベルの抑制は、差動増幅段（differential amplifier stage）において既に達成される。この実施態様では、差動信号は、20によって増幅され、同相信号は、1によって増幅される。このようにして、CM信号は、２０分の１に低減されるが、まだ信号の一部である。別の方法としては、増幅段は、共通の基準増幅器構成を有し、不関電位は、共通の基準として全ての増幅器のチャネルのために使用され得る。

図6中に示す実施態様では、平均基準増幅段30の出力は、その後、デジタルシグナルプロセッサ40へアナログデジタルコンバータ51を含むリンク50を経由して伝送される。この実施態様では、単極信号を生成するために、増幅された不関信号が、増幅された心臓内信号から除去される。このようにして、同相（Common Mode，CM）信号は、心臓内信号及び不関信号の両方において存在するので、同相信号は、心臓内信号から基本的に除去されるだろう。通例、信号中における雑音は、CM信号中において存在し、且つこの除去ステップは、雑音の大部分も除去するだろう。しかしながら、増幅前又は増幅の間に、一部の同相信号が差動信号に変換される場合、まだ信号中においていくらかの50Hz雑音があるだろう。この50Hz雑音は、より詳しく上述したように、デジタル適応フィルタによってさらに除去されるだろう。最終的に、信号は、ディスプレイ60上に表示され及び／又は記憶装置（図示せず）に記録される。

以下において、図6の実施態様による心臓内信号の有利な処理は、例を用いて説明されている。処理は、異なる信号の組み合わせにおいて行われており、該異なる信号の組み合わせは、ブタ99上において図1中において示されたものに相当する配置で得られたものである。該配置は、本発明によるシステムの一つの実施態様によるシステム10、20、30、40、50を用いる。

第１の組み合わせの四つの心臓内信号201a-d（チャネル1-4）及び一つの不関信号202（Channel IVC）は、図7の複合プロットにおいて示され、全てのチャネルは、同じ時間スケールと、同じ垂直スケールとにおいて図示され、該垂直スケールは、1mVでラベルされた垂直スケールバーによって示される。同じ時間スケール及び垂直電圧スケールは、図8-10のプロットにも適用する。

差動増幅段30の入力側31へフィードバックされた信号基準としての全五つのチャネルの算術平均を用いる平均基準増幅器構成において心臓内及び不関端子10a-d、20から収集された心臓内及び不関電位を増幅することにより、図7中において示された心臓内及び不関信号201a-d、202が得られた。

図8は、図7の全五つの信号の算術平均信号を示す。平均信号は、同相信号の良好な推定値であることは注目し得る。信号の数が増加するにつれて、平均信号は、より同相信号に近くに表れるだろう。

図8の推定された同相信号900は、その後、図7の心臓内及び不関信号201a-d、202のそれぞれから除去されて、図9の複合プロットに示された対応する差動モード信号1001a-d、1002を得る。差動モード心臓内信号1001a-dは、かさねて、さらなる使用のための心臓内データとしての出力であり得る。差動モード信号1001a-dは、かさねて、非常に小さな主電源干渉を示す。まだ、差動モード信号1001a-dのモルフォロジーは、単極信号の通常の解釈と比較してゆがめられている。しかしながら、信号の組み合わせは、共用できる（compatible）不関信号を含むので、直接的に不関信号202を心臓内信号201a-dから除去して、それぞれの単極心臓内出力信号（図示せず）を生成するか、差動モード不関信号1002を差動モード心臓内信号1001a-dから除去して、図10中に示すように、それぞれの単極心臓内出力信号1101a-dを生成するかのいずれかにより、モルフォロジーは復元され得る。

増幅段において、例えば、第１の組み合わせの信号201a-d、202についても適用された上述の平均基準増幅器構成において、心臓内信号が、既に増幅段にある同相信号を参照（reference）している場合に、不関信号を心臓内信号から直接的に除去するショートカットは、本方法の雑音抑制特性を損なうことなく可能である。除去する前に、差動モード信号を最初に得るステップを含むことは、心臓内信号が、既に増幅段にある同相信号を参照している場合にも可能である。

先に論述したように、雑音低減のさらなる改善は、心臓内及び不関信号の一つ以上に対し、チャネル固有のフィルタステップを選択的に適用することにより達成され得る。上述のように、適応デジタルフィルタを用いることは、この場合に特に有利である。

図11は、図10の信号1101a-dが適応フィルタによりデジタルフィルタされた後に、結果として生じる信号1201a-dを示す。図12は、一つのフィルタされた信号である図11の信号1201bと、一つのフィルタされていない信号である図11の信号1101bとの一部における拡大図を示す。

上述の明細書は、特定の特徴を有するいくつかの異なる実施態様を示したことは留意すべきである。異なる実施態様の異なる特定の特徴が、異なる方法において組み合わせられ得ることは、本開示に基づいて、当業者にとって明確である。

Claims (11)

1. 心臓信号をフィルタリングするためのシステムであって、前記システムは、
   被験者（99）の体内又は体表上においてそれぞれの心臓位置に配置された複数の心臓電極（1a-d）から心臓電気生理学的電位を収集するように構成された複数の心臓端子（10a-d）と、
   前記収集された電気生理学的電位に基づく一つ以上の入力信号を処理するように構成されたプロセッサデバイス（40）とを含み、
   前記処理は、前記入力信号に基づく一つ以上の中間信号に適応フィルタアルゴリズムを実行することを含み、
   該適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の中間信号の一つ以上の推定された雑音成分を算出するように設計されており、且つ前記一つ以上の中間信号から前記一つ以上の推定された雑音成分をそれぞれ除去するように設計されており、
   前記システムは、前記被験者（99）の体内又は体表上に配置された一つ以上の不関電極（2）から一つ以上の不関電気生理学的電位を収集するように構成された一つ以上の不関端子（20）をさらに含み、前記一つ以上の不関信号（202）のうちの一つ以上を前記心臓信号（201a-d）から除去することにより、それぞれの単極心臓信号（1001a-d）を特定するようにさらに構成され、且つ、前記適応フィルタアルゴリズムは、前記単極心臓信号に基づく一つ以上の信号に関して実行され、
   前記プロセッサデバイス（40）は、また、前記一つ以上の収集された不関電気生理学的電位に基づく一つ以上の不関入力信号を処理するように設計されていることを特徴とする、
   システム。
2. 心臓信号をフィルタリングするためのシステムであって、前記システムは、
   被験者（99）の体内又は体表上においてそれぞれの心臓位置に配置された複数の心臓電極（1a-d）から心臓電気生理学的電位を収集するように構成された複数の心臓端子（10a-d）と、
   前記収集された電気生理学的電位に基づく一つ以上の入力信号を処理するように構成されたプロセッサデバイス（40）とを含み、
   前記処理は、前記入力信号に基づく一つ以上の中間信号に適応フィルタアルゴリズムを実行することを含み、
   該適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の中間信号の一つ以上の推定された雑音成分を算出するように設計されており、且つ前記一つ以上の中間信号から前記一つ以上の推定された雑音成分をそれぞれ除去するように設計されており、
   前記プロセッサデバイス（40）は、前記一つ以上の心臓信号及び／又は前記一つ以上の不関信号に基づく複数の信号の平均を算出するように構成され、且つ、
   前記算出された平均は、前記適応フィルタアルゴリズムによって使用されて、前記雑音成分の周波数の第１推定値をもたらすことを特徴とする、
   システム。
3. 心臓信号をフィルタリングするためのシステムであって、前記システムは、
   被験者（99）の体内又は体表上においてそれぞれの心臓位置に配置された複数の心臓電極（1a-d）から心臓電気生理学的電位を収集するように構成された複数の心臓端子（10a-d）と、
   前記収集された電気生理学的電位に基づく一つ以上の入力信号を処理するように構成されたプロセッサデバイス（40）とを含み、
   前記処理は、前記入力信号に基づく一つ以上の中間信号に適応フィルタアルゴリズムを実行することを含み、
   該適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の中間信号の一つ以上の推定された雑音成分を算出するように設計されており、且つ前記一つ以上の中間信号から前記一つ以上の推定された雑音成分をそれぞれ除去するように設計されており、
   前記プロセッサデバイス（40）は、前記一つ以上の心臓信号及び／又は前記一つ以上の不関信号の一つ以上の周波数スペクトルを分析して、最も雑音に寄与する周波数を特定するように構成されており、
   周波数スペクトルの前記分析は、想定される主電源周波数及び前記想定される主電源周波数と関連性のある高調波において、ゲーツェルアルゴリズムを用いて行われることを特徴とする、
   システム。
4. 心臓信号をフィルタリングするためのシステムであって、前記システムは、
   被験者（99）の体内又は体表上においてそれぞれの心臓位置に配置された複数の心臓電極（1a-d）から心臓電気生理学的電位を収集するように構成された複数の心臓端子（10a-d）と、
   前記収集された電気生理学的電位に基づく一つ以上の入力信号を処理するように構成されたプロセッサデバイス（40）とを含み、
   前記処理は、前記入力信号に基づく一つ以上の中間信号に適応フィルタアルゴリズムを実行することを含み、
   該適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の中間信号の一つ以上の推定された雑音成分を算出するように設計されており、且つ前記一つ以上の中間信号から前記一つ以上の推定された雑音成分をそれぞれ除去するように設計されており、
   前記プロセッサデバイス（40）は、前記一つ以上の心臓信号及び／又は前記一つ以上の不関信号の一つ以上の周波数スペクトルを分析して、最も雑音に寄与する周波数を特定するように構成されており、
   前記適応フィルタアルゴリズムは、前記雑音への寄与が最も大きい前記周波数から始まり、関連性のある高調波において繰り返されて複数回実行され、それぞれの周波数の前記推定された正弦波が、次の高調波のためにアルゴリズムを実行する前に前記入力信号から除去されることを特徴とする、
   システム。
5. 心臓信号をフィルタリングするためのシステムであって、前記システムは、
   被験者（99）の体内又は体表上においてそれぞれの心臓位置に配置された複数の心臓電極（1a-d）から心臓電気生理学的電位を収集するように構成された複数の心臓端子（10a-d）と、
   前記収集された電気生理学的電位に基づく一つ以上の入力信号を処理するように構成されたプロセッサデバイス（40）とを含み、
   前記処理は、前記入力信号に基づく一つ以上の中間信号に適応フィルタアルゴリズムを実行することを含み、
   該適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の中間信号の一つ以上の推定された雑音成分を算出するように設計されており、且つ前記一つ以上の中間信号から前記一つ以上の推定された雑音成分をそれぞれ除去するように設計されており、
   前記プロセッサデバイス（40）は、スパイク検出アルゴリズムを実行し、且つ、前記プロセッサデバイス（40）は、スパイクが前記心臓信号において検出された場合に、前記適応フィルタアルゴリズムを停止させることを特徴とする、
   システム。
6. 前記適応フィルタアルゴリズムにより推定された前記一つ以上の雑音成分は、一つ以上の正弦波であると推定され、前記適応フィルタアルゴリズムによって前記正弦波の振幅、位相シフト及び周波数が推定されることを特徴とする、
   請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 推定された前記一つ以上の雑音成分は、n=a sin（θ）+b cos（θ）の形であると推定されることを特徴とする、
   請求項６に記載のシステム。
8. 前記適応フィルタアルゴリズムは、非線形フィルタアルゴリズムに基づくものであることを特徴とする、
   請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記適応フィルタアルゴリズムは、前記一つ以上の不関入力信号に基づく信号を含むことを特徴とする、
   請求項１に記載のシステム。
10. 前記システムは、心臓端子及び／又は不関端子（10a-d、20）から収集された前記電気生理学的電位と信号基準との差を増幅して、心臓信号及び／又は不関信号端子（201a-d、202）のそれぞれを取得するように構成された差動増幅段（30）である増幅段をさらに含み、
    前記信号基準は、前記取得されたそれぞれの心臓信号及び／又は不関信号（201a-d,202）の平均に基づくものであり、且つ、前記プロセッサデバイス（40）への前記入力信号は、前記心臓信号及び／又は不関信号（201a-d、202）に基づくものであることを特徴とする、
    請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
11. 前記システムは、前記一つ以上の心臓信号についての一つ以上のバンドパスフィルタを含み、該バンドパスフィルタは、想定される主電源周波数及び／又は前記主電源周波数の想定される高調波を中心周波数としている、
    請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。

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