JP6219942B2 - 心電図におけるリアルタイムｑｒｓ期間測定 - Google Patents

Description

本開示は、概して心電図信号の解析に関し、特にこの目的に低コストコンシューマデバイスを用いることに関する。

心電図検査は、或る時間期間にわたる心臓の電気的活動の経胸を介する（胸郭又は胸部を介する）分析であり、この電気的活動は、皮膚の外表面に取り付けられる電極によって検出され、体外デバイスによって記録される。この非侵襲手順によって生成される記録は心電図と呼ばれる（ＥＣＧ又はＥＫＧとも呼ばれる）。心電図（ＥＣＧ）は、心臓の電気的活動を記録する検査である。

ＥＣＧは、心臓鼓動の速さ及び規則正しさ、並びに心室の大きさ及び位置、心臓に何らかの損傷が存在するか、心臓を調節するために用いられる薬物又は例えばペースメーカなどのデバイスの影響を測定するために用いられる。

ＥＣＧデバイスは、各心臓鼓動の間心筋が脱分極する際に生じる皮膚上の微小な電気的変化を検出し増幅する。静止時、各心筋細胞は、その外壁（又は細胞膜）にわたって負の電荷（膜電位）を有する。この負の電荷をゼロに向かって増加させること（Ｎａ＋及びＣａ＋＋の正イオンの流入による）を脱分極と呼ぶ。脱分極により細胞内の機構が活性化されて、細胞を収縮させる。各心臓鼓動の間、健常な心臓であれば、洞房結節内の細胞によって誘発され、心房を通って拡がり、「固有伝導経路」を通過して、心室全体に拡がる、脱分極の波が規則的に進行する。これは、心臓の両側に配される２つの電極間の電圧の微小な増減として検出され、スクリーン又は紙の上に波状の線として表示される。この表示は、心臓の全体的なリズム及び心筋の異なる部分における弱いところを示す。

通常、２つよりも多い電極が用いられ、電極は多数の対に組み合わされ得る。例えば、左腕（ＬＡ）、右腕（ＲＡ）、及び左足（ＬＬ）の電極により、ＬＡ＋ＲＡ、ＬＡ＋ＬＬ、ＲＡ＋ＬＬの３対が形成される。各対からの出力はリードとして知られている。各リードは、異なる角度から心臓を見ていると言える。記録されるリードの数によって異なるタイプのＥＣＧを表すことができ、例えば、３リード、５リード、又は１２リードＥＣＧと呼ぶ（単に「１２リード」と呼ぶこともある）。１２リードＥＣＧは、１２個の異なる電気信号がほぼ同時に記録され、従来は紙コピーとして印刷されるＥＣＧの単発記録としてしばしば用いられるＥＣＧである。３リード及び５リードＥＣＧは、大抵、連続的にモニタリングされ、適切なモニタリングデバイスのスクリーン上でのみ、例えば手術中又は救急車で搬送中に、観察される傾向がある。３リード又は５リードＥＣＧの恒久的な記録は、用いられる機器に応じて、存在することもあるし、存在しないこともある。

幾つかの研究により、約１２０ミリ秒よりも長いＱＲＳ期間が、病理上の兆候であり、様々な心筋疾患に相関することが多いことが示されている。ＱＲＳ群（心室性脱分極）の期間を正確に測定することは難しい課題であり、特にノイズの多いＥＣＧではそうである。典型的に、臨床医は、印刷された紙ＥＣＧ又はモニタスクリーン上でＱＲＳ期間を手作業で測定する。臨床医は、このような解析のためのコンピュータベースのソフトウェア（ＳＷ）を用いるが、このソフトウェアは期間をリアルタイムで測定しない。ＥＣＧは、まず記録され、次いで、専用のＥＣＧ解析ツール（例えば、ゼネラルエレクトリック社のＭＡＣ１６００ Ｍａｒｑｕｅｔｔｅ １２ＳＬ ＥＣＧ解析プログラム）を用いて後処理される。

ＱＲＳ期間を測定するための別のシステムは、非侵襲的であり、ペースメーカのためのものである。別のシステムは、ＱＲＳ波に存在する高周波成分を用いるが、このシステムは、幾つかの鼓動を平均化する必要があるので、厳密にはリアルタイムで動作しない。

一般に、２タイプの既存の心臓モニタがある。１）フィットネス携帯モニタ、これは能力が限定されており、例えば、心拍数しか測定できず、ＥＣＧ波形は測定できず、事前アラートもなく、ＱＲＳ検出器性能が劣っているもの、２）医療グレードモニタ、これは携帯用とは必ずしも言えないが、高性能であり、事前アラートを発するもの。ＥＣＧ、ＥＭＧ（筋電図）、ＥＥＧ（脳波図）などの医療グレード機器のコストは依然として消費者には手が出ないものである。既存のソリューションの中には高性能を示すものもあるが、リアルタイムではない。他に、フィットネス心拍数モニタなどの、携帯できるリアルタイムのものもあるが、性能が劣っている。医療グレード機器は、妥当な性能を有し、概してリアルタイムで動作するが、携帯機器として用いるには十分に小型化されておらず、価格が高い。

携帯ＥＣＧシステムにおける本発明の実施形態を示すブロック図である。

図１の携帯ＥＣＧシステムによって解析されるＥＣＧグラフである。 図１の携帯ＥＣＧシステムによって解析されるＥＣＧグラフである。

図１のＥＣＧシステムによって実装されるリアルタイムＥＣＧフィルタの概略図である。

ＱＲＳ期間を求めるためのプロセスを示す図である。

図５のプロセスの図式表現を示すグラフである。

病理学的ＱＲＳ形状に対するＱＲＳ期間結果を示す。 病理学的ＱＲＳ形状に対するＱＲＳ期間結果を示す。

ＥＣＧシステムによるＥＣＧ解析の動作を示すフローチャートである。

携帯コンシューマデバイス上に表示されているＥＣＧを示す

携帯ハンドセットを利用する携帯ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す。

携帯ＥＣＧシステムの他の実施形態を示す。 携帯ＥＣＧシステムの他の実施形態を示す。

本実施形態の他の特徴は、添付の図面及び下記の詳細な説明から明らかになろう。

ＱＲＳ期間とＱＲＳ波形に存在する増減変曲点との間に関連があることが実験的にわかっている。変曲点は１次導関数を用いて検出され得、直線方程式を用いて、正規化ＱＲＳ波の基線を表すｘ軸を横切らせ得る。次いで、ＱＲＳ期間が、各ＱＲＳ波パターンについて、直線方程式のｘ軸交点に基づいて計算され得る。これにより解がノイズにほとんど影響されなくなり、したがって鼓動間で平均を取る必要がなくなる。その結果、どの単一の鼓動の期間も正確にリアルタイムで測定され得る。

例示実施形態は、ＥＣＧモニタリングの間どの単一の心臓鼓動のＱＲＳ期間も正確にリアルタイムで測定するシステムを提供する。実施形態は、ノイズの多い環境でも良好に動作し得、したがって、歩行中のモニタリングやフィットネスアクティビティ中に用いられ得、リアルタイム事前アラートが生成され得る。例えば、アラートは、連続運動の間１つ又は複数の心臓鼓動に対しＱＲＳ期間が１２０ミリ秒よりも長い場合に生成され得る。

実施形態は、様々なタイプのＥＣＧで、正常及び異常ＰＱＲＳＴ形状のいずれについても、極めて良好なＱＲＳ確度の測定を提供する。

実施形態は、例えば、オープンＯＳ（オペレーティングシステム）アプリケーションフレームワークを用いるモニタリング応用例に容易に組み込まれ得る。

ＥＣＧ信号の測定は、ＤＣオフセット及び様々な干渉信号が存在するために、難しい課題である。この電位は、典型的な電極の場合、最大で３００ｍVになり得る。干渉信号は、電源からの５０／６０Ｈｚ干渉、患者が動くことによる動きアーチファクト、電気手術機器からの無線周波数干渉、除細動パルス、ペースメーカパルス、他のモニタリング機器などを含む。本発明の実施形態により、心臓異常のリアルタイム処理及び解析が高検出性能で可能になり、それによって、例えば、身体の動き、摩擦、又は電極の変形、被検者の健康状態などによって生じ得る状態悪化の場合に、リアルタイム事前アラートの生成が可能になる。

実施形態は、低コスト携帯ヘルスＥＣＧモニタリングデバイスにおいて提供され得る。例えば、実施形態は、スマートフォンハンドセット、情報携帯端末（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、ノートブックコンピュータ、パーソナルコンピュータなどに実装され得る。これらのデバイスは、個人的なフィードバック及び情報用として用いられ得、遠隔医療用の一般消費者医療マーケットをサポートするために携帯電話ネットワーク又は他のワイヤレスネットワークを介して接続することもできる。他の実施形態が、例えば、医院又は病院で用いられる医療グレード機器に実装され得る。

或る実施形態は、ＥＣＧ信号を受信及びフィルタリングし得、本明細書で簡単に説明するＱＲＳ検出を実施し得る。ＱＲＳ検出は、米国特許出願番号１３／４３４，７２５、発明の名称「適応ＩＩＲフィルタされた閾値に基づくリアルタイムＱＲＳアルゴリズム」において詳細に説明されており、この米国特許出願を参照により本明細書に組み込む。この実施形態は、ＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタを介して適応フィルタ閾値に結合される幾つかのカスケード接続フィルタを用いる。ＩＩＲフィルタのカットオフ周波数は、元の信号からのノイズレベルに対数スケールでリアルタイムに適応される。ただし、本発明の他の実施形態では、本明細書で説明されるＱＲＳ期間測定を、他の既知の技術又は今後開発される技術を用いてフィルタリング及び正規化されるＥＣＧ信号に対して実施し得る。

図１は、携帯ＥＣＧシステム１００における一実施形態を示す。アナログフロントエンドセクション１１０が、モニタリング対象である対象１３０に結合されるリード１２０のセットに結合される。モニタリングされる対象１３０は、通常、人間であるが、本発明の実施形態は、例えば、動物、鳥、又は爬虫類などの他のタイプの対象をモニタリングするために用いられ得る。モニタリングリード１２０は、対象１３０の様々な箇所に取り付けられる複数のリードを含む。ＥＣＧモニタリングには、典型的に、３本、５本、７本、又は１２本のリードが用いられるが、本発明の実施形態はいかなる特定のリード数にも限定されない。

アナログフロントエンドセクション１１０は、リード１２０のセットから様々な信号を選択するためのマルチプレクサ１１１、各入力に対するＥＭＩ（電磁干渉）及びローパスフィルタリング、並びにハイパスフィルタリングを含み得るデルタ・シグマ・アナログ・デジタル・コンバータ１１２を含み得る。右足駆動（ＲＬＤ）信号１１３が、選択される１つ又は複数の入力信号の組合せから導出され得る。

標準のモニタリングは、典型的に、０．０５〜３０Ｈｚの信号周波数を必要とする。診断用モニタリングは、０．０５〜１０００Ｈｚの周波数を必要とする。５０Ｈｚ／６０Ｈｚ共通モード干渉には、両方の入力に共通のＡＣラインノイズを除去するハイ入力インピーダンス計数アンプ（ＩＮＡ）でキャンセルされ得るものもある。ラインパワーノイズをさらに取り除くために、信号が反転され得、アンプによって駆動されて右足を介して患者に戻され得る。有意なＣＭＲ改善を実現し、ＵＬ５４４制限内に留めるには、数マイクロアンペア以下あればよい。また、５０／６０Ｈｚデジタルノッチフィルタを用いて、この干渉をさらに減衰させてもよい。

アナログセクション１１０は、ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒなどの単一の集積回路に実装され得る。ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒは、プログラマブルゲインアンプ（ＰＧＡ）、内部基準、及びオンボード発振器が内蔵された、マルチチャネル、同時サンプリング、２４ビットのデルタ・シグマ・アナログ・デジタル・コンバータ（ＡＤＣ）のファミリである。ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒは、医療用心電図（ＥＣＧ）及び脳波図（ＥＥＧ）の応用例で通常必要とされる特徴をすべて組み込んでいる。ＡＤＳ１２９ｘデバイスは、テキサス・インスツルメンツ社から入手可能な、２０１２年１月に改訂されたデータシートＳＢＡＳ４５９Ｉにおいてより詳細に説明されている。このデータシートを参照により本明細書に組み込む。

低分解能（１６ビット）ＡＤＣが用いられる場合、必要な分解能を実現するために、信号は大きく（典型的には１００倍〜２００倍）増幅される必要がある。高分解能（２４ビット）シグマデルタＡＤＣが用いられる場合、適度の利得、例えば０〜５倍、が信号に必要とされる。したがって、ＤＣオフセットを除去するために必要とされる第２の利得段及び回路要素が取り除かれ得る。これにより、面積及びコストが全体的に低減される。デルタシグマ手法では、信号の全周波数成分が保持され、デジタル後処理に関して極めて大きな柔軟性が与えられる。

信号処理セクション１４０が、アナログセクション１１０からデジタルＥＣＧデータ１５０のストリームを受け取るように結合される。デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１４１が、様々な信号処理アルゴリズムを定義する命令を格納し得る不揮発性メモリ１４４に結合される。様々な信号処理アルゴリズムを実施する一方でのデータの格納のためランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１４３がＤＳＰ１４１によって用いられる。ディスプレイドライバ１４２は、例えば、液晶スクリーン（ＬＣＤ）或いは現在既知の又は今後開発される任意の他のディスプレイデバイスとし得るディスプレイデバイス１４５に表示されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を管理するマイクロコントロールユニット（ＭＣＵ）とし得る。ＤＳＰ１４１及びＭＣＵ１４２は、例えば、テキサス・インスツルメンツ社から入手可能なＯＭＡＰ（登録商標）プロセッサデバイスなどの単一のＩＣに実装され得る。他の実施形態が、現在既知の又は今後開発されるプロセッサ又は信号プロセッサの他の実装形態を用い得る。例えば、様々なタイプのシステムオンチップ（ＳｏＣ）ＩＣが、例えば、２〜１６個又はそれよりも多いＤＳＰコアを含み得る。

処理されたＥＣＧ信号をさらなる評価のため別のシステムに転送するためのＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）、ＲＳ２３２、又は他のタイプの有線インターフェースをサポートする１つ又は複数の有線インターフェース１４６が提供され得る。処理されたＥＣＧ信号をさらなる評価のため別のシステムに転送するためのＺｉｇＢｅｅ、ブルートゥース、又は他のタイプのワイヤレスインターフェースをサポートする１つ又は複数のワイヤレスインターフェース１４７が提供され得る。さらに、処理されたＥＣＧ信号を、例えば、携帯電話又はデータネットワークを介して遠隔システムに送るためのワイヤレスインターフェース１４７も提供され得る。

アナログシステム１１０及びＤＳＰシステム１４０のためのパワー及び温度制御を提供するために、パワーマネジメントロジック１０２、クロック、温度感知ロジック、及びファン制御ロジックがＥＣＧシステム１００内に含められてもよい。

信号処理セクション１４０内に含まれる構成要素の大部分又は全部が、現在、必要とされる信号処理を提供するようにプログラムされ得るスマートフォンなどの携帯ハンドセット内で利用可能であることに留意されたい。以前は、ＥＣＧ、ＥMＧ、ＥＥＧ機器のコストは、コンシューマタイプのデバイスには高価に過ぎた。下記でより詳細に説明するように、ＥＣＧ処理を実施するようにスマートフォンがプログラムされれば、アナログフロントエンドセクション１１０をスマートフォンに結合することによって、コスト効果の高い医療用モニタリングデバイスが提供され得る。

図２は、典型的な心臓鼓動サイクルを示すグラフ２００である。他の生体医療信号と同様に、ＥＣＧは非静止プロセスと考えられる。その平均値及びその標準偏差は時間とともに変化する。しかし、ＥＣＧは、ＰＱＲＳＴパターンと称する準決定論的パターンと解釈され得る有用な情報を含む。各心臓鼓動の間、健常な心臓であれば、洞房結節内の細胞によって誘発され、心房を通って拡がり、「固有伝導経路」を通過して、心室全体に拡がる、脱分極の波が規則的に進行する。正常なＥＣＧ（ＥＫＧ）は、Ｐ波、ＱＲＳ群、及びＴ波で構成される。Ｐ波は心房性脱分極を表し、ＱＲＳは心室性脱分極を表す。Ｔ波は心室の速い再分極の位相を反映する。

図３は、約５０秒の期間にわたって、図１のアナログセクション１１０から受け取ったロー（raw）ＥＣＧデータ１５０のシーケンスを示すグラフ３００である。この実施形態では、アナログ・デジタル（ＡＤＣ）コード値は２４ビットコンバータに基づいている。他の実施形態では、異なるＡＤＣコンバータ精度に基づく異なる値が用いられ得る。ノイズ、アーチファクト、体内の他の筋肉からのＥMＧ（筋電図）干渉、呼吸、パワーラインからの６０Ｈｚ干渉などにより、ＥＣＧの単純な解析が難しくなる。ＰＱＲＳＴ情報を保持するために、約３Ｈｚ〜３０Ｈｚの帯域の提供が必要とされる。幾つかの実施形態では、約１０００Ｈｚまでの帯域を用いることにより正確さが増し得る。

図４は、図１のＥＣＧシステムによって実装されるリアルタイムＥＣＧフィルタ４００の概略図である。各ＱＲＳ波を堅固に検出することは、ＥＣＧシーケンスのさらなるデジタル処理にとって重要である。検出器は、信号雑音比（ＳＮＲ）が悪化した場合でも機能しなければならない。この実施形態では、ＥＣＧフィルタは、セクション１ ４１０のバンドパスフィルタ、セクション２ ４２０のバンドパスフィルタ、及びセクション３ ４３０のＱＲＳ検出器の３つの部分に区分される。図１を再度参照して、ローＥＣＧ１５０のストリームがアナログフロントエンドセクション１１０から受け取られる。典型的に、このローＥＣＧは、図３に関して説明したように、干渉及び歪を含む。本明細書で説明するリアルタイムＥＣＧフィルタの実施形態を、各々３０分間の、ファイルベースの４８個の記録を含むＭＩＴ−ＢＩＨデータベースに対して試験した。これは、ＱＲＳ検出アルゴリズムを試験するために広く用いられている基準ベンチマークである。本明細書で説明する実施形態では、９９．７％の感度及び９９．９％の正しい予測精度が得られた。これらは、より複雑な非リアルタイムアルゴリズムを用いる医療グレード機器と同等である。

セクション２ ４２０は、心臓専門医の解釈に供されるバンドパスフィルタリングされたＥＣＧを提供することを意図している。この実施形態では、２５０Ｈｚのサンプリング周波数を用いてアナログフロントエンド１１０によってローデータＥＣＧが記録される。別の実施形態では、サンプリング周波数をより高く又は低くし得る。ＥＣＧローデータは、すべての高周波成分が除去されるようにメジアンフィルタ（Ｐ点）４２２を用いて非線形にフィルタリングされ、次いで、残りのメジアンフィルタノイズを除去するためローパスフィルタＬＰ１ ４２３を介して搬送される。同じＥＣＧローデータがＰ個のサンプルによって遅延され４２４、その値からＬＰ１フィルタ４２３の出力が減算されて４２５、ＥＣＧの基線ばらつきが抑制される。メジアンフィルタ４２２、ＬＰ１フィルタ４２３、及び元の遅延信号からの減算４２５の組合せはハイパスフィルタリングと等価である。ローパスフィルタＬＰ２ ４２６は、３３Ｈｚのカットオフ周波数を有する５次フィルタであり、セクション３ ４３０からの結果と整合するように遅延された４２７、フィルタリングされたＥＣＧ信号Ｈを生成する。出力信号Ｈは心臓専門医の解釈に供される。フィルタリングされたＥＣＧ信号Ｈの例が４５０に示されている。Ｐに適切な値を用いることによって、全ＰＱＲＳＴ波が保持され、歪められない。典型的に、Ｐの値は、例えばＰ＝Ｆｓ／２となるように選択され得る。

セクション１ ４１０は、鼓動検出器４３０に対してＥＣＧ信号を準備することを意図している。セクション１ ４１０は、メジアンフィルタ４１２が（Ｎ）のポイント値を有するように変更されていることを除き、セクション２と同じである。Ｎに適切な値を選択することによって、この部分で、基線ばらつき、Ｐ波、及びＴ波も抑制され得、信号のＱＲＳ部分のみが信号Ｂ４４４としてさらなる処理のために保持されるようになる。典型的に、Ｎの値は、例えば、Ｎ＝Ｆｓ／１０となるように選択され得る。

セクション３ ４３０はＱＲＳ検出器自体を表す。ＱＲＳ波の高周波成分を増幅するために、信号Ｂは２度二乗されて４３１信号Ｃ１が生成される。信号Ｃ１から、３つの閾値信号が下記のように導出される。信号Ｃ１は、信号Ｃ２が形成されるように非線形にスケーリングされる。式（１）によって示されるように、信号Ｃ２の各サンプルｋが、底が１０の対数として生成され、Ｑ個のサンプルによって遅延される４３２。
Ｃ２_ｋ＝ｌｏｇ_１０（Ｃ１_ｋ） （１）

第１の閾値信号が信号Ｄである。式（２）に示すように、信号Ｄの各サンプルｋが、信号Ｃ１上のM点スライドウィンドウを用いる移動最大点４３３を用いて生成され、底が１０の対数とされ、Ｑ−Ｍ個のサンプルによって遅延される。そのため、信号Ｄは信号Ｃ１のピーク値を表す。
Ｄ_ｋ＝ｌｏｇ_１０（ｍａｘ（Ｃ_１（ｋ）．．．Ｃ_１（ｋ＋Ｍ））） （２）

第２の閾値信号が信号Ｅである。式（３）に示すように、信号Ｅの各サンプルｋが、信号Ｃ１上のＴ点スライドウィンドウを用いる移動平均４３４を用いて生成され、底が１０の対数とされ、Ｑ−Ｔ個のサンプルによって遅延される。そのため、信号Ｅはウィンドウ範囲にわたる信号Ｃ１の平均値を表す。

第３の閾値信号が信号Ｇである。信号Ｇの各サンプルｋが、式（４）に示すように、信号Ｅの各サンプルｋが、信号Ｃ１上のＱ点スライドウィンドウを用いる移動最大点を用いて得られる。
Ｇ_ｋ＝（ｍａｘ（Ｃ_１（ｋ）．．．Ｃ_１（ｋ＋Ｑ））） （４）

信号Ｇは、式（５）に従った伝達関数を有するフィルタＬＰ３ ４３６を通される。
Ｈ（ｚ）＝（ｂ_０＋ｂ_１・ｚ^−１）／（１＋ａ_１・ｚ^−１） （５）
ここで、係数ａ１、ｂ０、ｂ１は、式（６）に従って、信号Ｄと信号Ｅとの差の関数として動的に計算される。
Ｆ_ｋ＝ｓ・（Ｄ_ｋ−Ｅ_ｋ） （６）
ここで、ｓはスケーリング定数である。次いで、係数ａ０、ａ１、ｂ０、ｂ１が準線形回帰から得られる。

ａ１、ｂ０、ｂ１を、Ｍａｔｌａｂ、Ｏｃｔａｖｅなどの環境で利用可能な既知の方法を用いて（Ｆｃ＝［１〜１０Ｈｚ］で反復的に）計算した。例えば、関数［Ｂ，Ａ］＝ＢＵＴＴＥＲ（Ｎ，Ｗｎ）が、入力Ｎ＝次数及びＷｎ＝２＊ｐｉ＊Ｆｃ／サンプリング周波数を用いることにより、［Ｂ，Ａ］ベクトル内のｂ０及びｂ１及びａ０を戻す。この基礎となるアルゴリズムは下記である。
− カットオフ周波数Ｆｃ及びフィルタ次数を選択する（Ｆｃ＝［１〜１０Ｈｚ］及び次数が１である）
− Ｆｃ及び次数の各対について、対応するアナログ伝達関数を導出する
− 適用される双線形変換を用いて対応するデジタル係数を得る

この実施形態では、カットオフ周波数Ｆｃに対するｂ０、ｂ１、及びａ１の変化は準線形であり、ｂ０＝ｂ１＝０．０３４＊Ｆｃ＋０．０６４、ａ１＝０．０２２＊Ｆｃ＋０．９９と記述され得る。カットオフ周波数の値Ｆｃ＝［１〜１０Ｈｚ］は、どのサンプルについても、式（６）からのＦｋとともに適切なスケーリングによって、これらの式に代入され得る。例えば、Ｆｋ＝０の値がＦｃ＝１Ｈｚに変換され、Ｆｋの１００ｄＢ値は１０ＨｚのＦｃに対応する。

第３の閾値信号Ｊが、この例では閾値＝６ｄＢになるように選択される閾値４３８だけ小さく４３７されたｄＢで表現される、フィルタＨ（ｚ）４３６の出力から形成される。上記で説明したように、信号Ｆｋは、ＤｋとＥｋとの差に比例し、したがって、信号Ｃ１のピークと平均の比（ｄＢの差）に比例する。ＥＣＧ信号にノイズがある場合、ピーク−平均比は小さく、したがって、Ｈ（ｚ）のカットオフ周波数が低く、偽検出を防止するために、信号Ｊ（これは主閾値である）は強くローパスフィルタリングされる。信号Ｃ１にノイズが含まれていない場合、ＬＰ３のカットオフ周波数が増加し、信号Ｊがローパスフィルタリングされる度合いが小さくなり、したがって、信号Ｃ１の小さな値に追従し得る。これにより、鼓動の喪失（偽陰性）が避けられる。鼓動検出器４３９による各判定が、信号Ｃ２、Ｄ、及びＪを用いて行われる。Ｃ２＝＝Ｊ及びＣ２＞Ｄの場合、ＱＲＳピークは真の鼓動とみなされる（ここで、「＝＝」はＣ２がＪに等しいことを意味する）。各鼓動について、単一点４５１においてのみＣ２がＪに等しいことは注目する価値がある。したがって、この時点で、セクション２ ４２０の出力として提供される信号Ｈ上で鼓動がアノテートされ（annotated）得る。

例示の信号Ｈが、４５１で示されるアノテートされた心臓鼓動とともに４５０に示されている。このアノテーション（annotation）は、心臓専門医によって、フィルタリングされたＥＣＧ信号４５０が解釈される際に用いられるように信号４５０とともに提供され得る。

分当たりの鼓動での心拍数は、式（７）によって示されるように、下記のように計算され得る。
ＨＲ＝（６０・Ｂ_ｎｂ）／Ｔ＝（６０・Ｂ_ｎｂ・Ｆｓ）／Ｎ （７）
ここで、Ｂ_ｎｂは検出された鼓動の数であり、Ｆ_ｓはサンプリング周波数であり、Ｎは取得されたサンプル数であり、Ｔは秒で表される観察ウィンドウである。

図５は、Ｒ点を囲むフィルタリングされたＥＣＧデータからのサンプルの一部を選択すること、および、サンプルの選択された部分のみを処理することによってＰＱＲＳＴパターンのＱＲＳ期間を導出することによってＱＲＳ期間を求めるためのプロセスを示す。

図４を再度参照して、ＥＣＧデータ１５０などの、ＰＱＲＳＴパターンサイクルを含むローＥＣＧデータサンプルのストリームが、リードのセットから受け取られる。ローＥＣＧデータをフィルタリングすることによって基線ばらつきが最小限にされて、フィルタリングされたＥＣＧデータが形成される。この実施形態では、ローＥＣＧデータのフィルタリングは、正規化された信号４５０を形成するため、図４に関して説明したように実施され得る。別の実施形態では、ローＥＣＧデータのフィルタリングは、別の既知の技術又は今後開発される技術を用いて実施され得る。

ＱＲＳピークの周りで信号の一部が抽出され５１０、この部分をｇ（ｋ）と称する。この段階でのサンプリング周波数はＦｓである。抽出される部分５１０の大きさは、ＰＱＲＳＴパターンの全期間と、典型的に８０〜１２０ミリ秒である正常なＱＲＳ期間とに基づき得る。例えば、３００ミリ秒のウィンドウが、任意の人間の心拍数についてのＱＲＳ期間又はＱＲＳ形状を求めるのに十二分である。心拍数が既知である場合、計算やパワー消費を低減するためにＲの周りにややより精巧なウィンドウが動的に選択され得る。例えば、式（８）又は類似の式を用いてウィンドウが選択され得る。
ＱＲＳウィンドウ＝６０／ＨＲ＊０．４＋０．２ （８）

機能段５２０は、ｇ（ｋ）のローパス補間をＭ倍で実施して、信号ｇＭ（ｋ）５２３が生成される。Ｍの典型的な値は、約２５０Ｈｚのサンプリング周波数Ｆｓに対して３２であり、これによって、効果的なサンプリング周波数８０００Ｈｚを有するｇＭ（ｋ）信号が生成される。ｇＭ（ｋ）のピークＲに対応する指数はｘＲであり、これは４５１で示されるサンプルに対応する。

次いで、段５２２で、信号ｇＭ（ｋ）は、最大正規化ｇＭ（ｋ）が１に等しくなるように正規化される。最大ｇＭ（ｋ）もピークＲに対応する。

次いで、段５２４で、正規化されたｇＭ（ｋ）信号５２３は非線形関数で処理されて、サンプルの正規化されたｇＭ（ｋ）部分から、ノイズが低減された信号５２５が形成される。この実施形態では、非線形関数はＮのべき乗であり、これは、１よりもかなり小さい値がすべてさらに小さくする。これにより、信号雑音比が効果的に増加し、したがって、ノイズに対する耐性が増大する。この実施形態ではＮ＝４であるが、他の実施形態ではＮはより大きく又はより小さく選択され得る。他の手段によってノイズが除去されたシステムでは、ＮはＮ＝１になるように選択され得る。

次いで、段５２６で、ノイズが低減された信号の１次導関数が取得されて、信号５２７が生成される。段５２８で、正規化されたｇＭ（ｋ）曲線上の増化及び減少変曲点指数（ｘａ，ｘｂ）及び対応する振幅（ｙａ，ｙｂ）を見つけるために、この導関数信号の最大点及び最小点が計算される。

次いで、段５３０で、増加変曲指数及び対応するｇＭ（ｋ）曲線振幅（ｘａ，ｙａ）並びに減少変曲点指数及び対応するｇＭ（ｋ）曲線振幅（ｘｂ，ｙｂ）を、ピークＲのｘ_Ｒとともに用いて、式（９）及び式（１０）によって示されるように、２つの直線方程式が形成される。
ｙ１（ｘ）＝（１−ｙ_ａ）／（ｘ_Ｒ−ｘ_ａ）×（ｘ−ｘ_ａ）＋ｙ_ａ （９）
ｙ２（ｘ）＝（ｙ_ｂ−１）／（ｘ_ｂ−ｘ_Ｒ）×（ｘ−ｘ_Ｒ）＋１ （１０）

次いで、式（９）及び式（１０）がｙ１（ｋ）＝０及びｙ２（ｋ）＝０の場合について解かれて、ｘの値が求められ、これらにより、２つの直線が基線と交差する点が定義される。ＱＲＳ期間は、式（１１）に示されるように、段５３２で、ｘＲ、ｘａ、ｘｂ、ｙａ、ｙｂ、Ｍ、及びＦｓの関数として計算され得る。
ＱＲＳ期間［ミリ秒］＝Z/(M・Fs)[(x_Ry_b-x_b)/(y_b-1)-(x_a-x_Ry_a)/(1-y_a)] （１１）

スケーリングファクタＺは、非線形べき関数Ｎに関係する定数である。この実施形態では、Ｎ＝４の場合、Ｚ＝１．０６である。この実施形態では、様々なＱＲＳパターンに対してＱＲＳ期間を測定することによってＺを実験的に求めた。唯一の依存性はファクタＮであり、Ｎの値が大きいほどｇＭ（ｋ）＾Ｎが小さくなるので、ノイズシーケンスが低減される。異なる技術を用いてローＥＣＧデータを収集及びフィルタリングする別の実施形態では、異なる補間フィルタ、例えば異なるスケーリングファクタＺ、を求める必要があり得る。

図６は、図５に示すプロセスのグラフ表現を示す図である。正規化されたｇＭ（ｋ）信号５２３、ノイズが低減された信号５２５、及び導関数信号５２７が示されている。基線６１０は、正規化されたｇＭ（ｋ）信号５２３についての振幅＝０を表す。

点６０１は最大ｇＭ（ｋ）を表し、これは図５において４５１で示されるピークＲにも対応する。導関数信号５２７の最大値により指数ｘａが定義され、指数ｘａはｇＭ（ｋ）曲線５２３上の振幅ｙａに投影される。同様に、導関数信号５２７の最小値により指数ｘｂが定義され、指数ｘｂはｇＭ（ｋ）曲線５２３上の振幅ｙｂに投影される。次いで、直線方程式６３０が（ｘａ，ｙａ）及び最大点６０１を交差するように構築される。直線方程式６３１が（ｘｂ，ｙｂ）及び最大点６０１を交差するように構築される。式９によって決まるように、直線６３０は点６４０で基線６１０を交差する。式１０によって決まるように、直線６３１は点６４１で基線６１０を交差する。式１１によって決められるような点６４１と点６４０との時間差は、点Ｑ及び点Ｓによって示されるように、ＱＲＳサイクルに対するＱＲＳ期間と密接に相関する。式（１１）で示されるように、スケーリングファクタＺが、上記で説明したように、導出されるＱＲＳ期間の正確さを改善するために点Ｑ及び点Ｓ間の差を調節するために用いられ得る。

図７及び図８は、病理学的ＱＲＳ形状に対するＱＲＳ期間結果を示す。様々なタイプのＱＲＳ形状を用いてアルゴリズムを検証して、このアルゴリズムが異常な（病理学的）ＱＲＳ形状に対して極めて良好に働くことを確認した。図７は、大きなＳＴ欠乏領域を含むＭＩＴ−ＢＩＨデータベース（実際のＥＣＧデータ）の記録１０８から抽出したＱＲＳパターンであり、図８は、ＭＩＴ−ＢＩＨデータベースの記録１０９から抽出したＱＲＳパターンである。

図９は、ＥＣＧシステムによるＥＣＧ解析の動作を示すフローチャートである。例えば、スマートフォン又は携帯情報端末などの、携帯ハンドセットデバイスに対して実施形態が実装され得る。上記でより詳細に説明したように、ＥＣＧ信号をサンプリングしＥＣＧデータサンプルのストリームに変換するアナログフロントエンドサブシステムから、ローＥＣＧデータサンプルのストリームが受け取られる９０２。ＥＣＧデータサンプルのストリームは、ＰＱＲＳＴパターンの周期的なシーケンスを表す。

ローＥＣＧデータは、基線ばらつきを最小限するため及び各ＰＱＲＳＴパターンのＴ波部分を抑制するために非線形フィルタを用いることによりフィルタリングされて９０４、フィルタリングされたＥＣＧデータが形成される。ローＥＣＧデータのフィルタリング９０４は、例えば、上記でより詳細に説明したように、ローＥＣＧデータをメジアンフィルタ及びローパスフィルタのカスケードを用いてフィルタリングすること、ローＥＣＧデータを遅延させること、及び、ハイパスフィルタリングされたデータを供給するために、遅延させたローＥＣＧデータからローパスフィルタの出力信号を減算することによって成され得る。

フィルタリングされたＥＣＧデータにおけるＰＱＲＳＴパターンのＲ点が求められる９０６。これは、例えば、Ｒ点４５１に関して上記でより詳細に説明したように成される。Ｒ点は、フィルタリングされたＰＱＲＳＴパターンの最大サンプル点である。

Ｒ点を囲むフィルタリングされたＥＣＧデータからサンプルの一部が選択される９０８。上記で説明したように、選択される部分の大きさは、ＰＱＲＳＴパターンの全期間と、典型的に８０〜１２０ミリ秒である正常なＱＲＳ期間とに基づき得る。例えば、３００ミリ秒のウィンドウが、任意の人間の心拍数についてのＱＲＳ期間又はＱＲＳ形状を求めるために十二分である。心拍数が既知である場合、計算及びパワー消費を低減するためにＲの周りにややより精巧なウィンドウが動的に選択され得る。例えば、式（８）又は類似の式を用いてウィンドウが選択され得る。

ＰＱＲＳＴパターンのＱＲＳ期間が、サンプルの選択された部分を処理することによって求められる９１０。これは、サンプルのこの部分を基線に対して正規化すること９１１、サンプルの正規化された部分の１次導関数を取ることにより増加変曲点及び減少変曲点を求めること９１２、Ｒ点（これは、サンプルの正規化された部分の最大サンプルである）及び増加変曲点から直線関数を生成すること９１３、及び、Ｒ点及び減少変曲点から直線関数を生成すること９１４によって成され得る。

次いで、基線と第１の直線関数の交点と、基線と第２の直線関数の交点との時間差からＱＲＳ期間が導出される９１５。

非線形関数が、増加及び減少変曲点を求める前に、サンプルの正規化された９１１部分に適用されて、サンプルのノイズが低減された部分が形成される。上記でより詳細に説明したように、非線形関数は、１よりもかなり小さい値をすべてさらに小さくする、Ｎの単純なべき乗であり得る。これにより、信号雑音比が効果的に増加し、したがってノイズに対する耐性が増大する。この実施形態ではＮ＝４であるが、他の実施形態では、Ｎはより大きく又はより小さくなるように選択されてもよい。他の手段によってノイズが除去されたシステムでは、ＮはＮ＝１になるように選択され得る。この場合、非線形関数の適用は必要とされない。

増加及び減少変曲点は、直線関数を生成するために、サンプルのノイズが低減した部分からサンプルの正規化された部分に投影され得る。ノイズが低減されたサンプルに非線形関数が適用されなかった場合、変曲点は、ノイズが低減されたサンプルを直接用いて求められ得る。

正規化９１１は、サンプリングされたＥＣＧデータの信号忠実度を改善するために、サンプルの一部を正規化する前にサンプルの一部のＭ倍補間を実施することも含み得る。倍率Ｍは、ＥＣＧデータのサンプリング周波数に基づいて選択され得る。Ｍの典型的な値は、Ｆｓ≒２５０Ｈｚのサンプリング周波数では、３２であり、これにより、効果的なサンプリング周波数８０００Ｈｚを有する信号ｇＭ（ｋ）が生成される。

ＱＲＳ期間の導出９１５は、スケールファクタＺによってＱＲＳ期間をスケーリングすることを含み得る。ここで、Ｚは、上記でより詳細に説明したように、Ｎの関数である。

ＱＲＳ期間が閾値を超えるとき、携帯デバイスのユーザにアラートが提供され得る９２０。これは、デバイスのスクリーン上のメッセージ、警告音、振動などの形態を取り得る。閾値は、例えば、携帯デバイスが提供するユーザインターフェースを介してユーザによって設定又は選択され得る。初期設定閾値も選択され得る。例えば、１２０ミリ秒の初期設定値が提供され得る。

このプロセスは、各ＰＱＲＳＴパターンに対して反復され得る９３０。各ＰＱＲＳＴパターンの期間は個々に求められ、そのため、平均化又は他のタイプの後処理に起因する期間確度の損失がない。

図１０は、携帯コンシューマデバイス１０００に表示されているＥＣＧを示す。この例では、３つのＥＣＧ信号が表示されており、３リード構成のリード毎にオンになっている。携帯デバイス１０００により提供されるキーパッド及びユーザインターフェースを用いて、ユーザが、ＱＲＳ期間についてのアラート点を選択又は指定し得る。次いで、携帯デバイス１０００で実行されるソフトウェアが、ＥＣＧデータにおける各ＰＱＲＳＴパターンを処理し得、ユーザに通知し得、かつ／又は、医院などの遠隔レシーバ、或いは、例えば、アラート表示を友人又は家族に提供し得る別の固定又は携帯デバイスに、アラートを送出し得る。

図１１は、携帯ハンドセット１１２０を利用する携帯ＥＣＧシステム１１００の別の実施形態を示す。アナログフロントエンドセクション１１１０が、オペアンプ１１１２、１１１３などの様々な電極リード用のハイインピーダンス入力を含み得る。アナログ−デジタル・コンバータ１１１４が、ローパスフィルタリングされたアナログ信号をデジタル表現に変換する。この実施形態では、ＡＤＣ１１１４は２４ビットの精度を有する。他の実施形態では、精度がより高い又は低いＡＤＣが用いられ得る。この例では３本の電極リードが示されているが、これはスポーツや単純なモニタリングに有用である。他の実施形態が、上記でより詳細に説明したように、より多くのリードを含んでいてもよい。

アナログセクション１１１１が、ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒなどの単一の集積回路に実装され得る。ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒは、マルチチャネル、同時サンプリング、２４ビット、デルタ・シグマ・アナログ・デジタル・コンバータ（ＡＤＣ）のファミリであり、プログラマブルゲインアンプ（ＰＧＡ）、内部基準、及びオンボード発振器が内蔵されている。ＡＤＳ１２９４／６／８／４Ｒ／６Ｒ／８Ｒは、医療用心電図（ＥＣＧ）及び脳波図（ＥＥＧ）の応用例で通常必要とされる特徴のすべてを組み込んでいる。

ＵＳＢ機能１１１６が、ＡＤＣによって生成されるＥＣＧサンプルのデジタルシーケンスを携帯電話１１２０のＵＳＢ入力に送信し得る。或いは、ＡＤＣによって生成されるＥＣＧサンプルのデジタルシーケンスを携帯電話１１２０のブルートゥースレシーバにワイヤレスで送信するためにブルートゥーストランスミッタ回路１１１５を含めることもできる。

携帯電話１１２０は、様々なベンダから入手可能ないくつかのスマートフォンのいずれかを代表したものである。スマートフォンは、典型的に、信号処理ハードウェア及び図１の信号処理セクション１４０に類似の能力を含む。「ａｐｐ」とも称するアプリケーションソフトウェアが、スマートフォン用の通常のａｐｐダウンロード処理を用いてスマートフォンにダウンロードされ得る。ａｐｐは、スマートフォン１１２０に含まれる、ＤＳＰプロセッサ又は他のタイプのプロセッサによりアクセス可能なメモリに格納されるソフトウェア命令を実行することによって、上記でより詳細に説明した、フィルタリング、閾値設定、及びＱＲＳ検出機能並びにＱＲＳ期間機能を実施するように構成される。上記でより詳細に説明したように、アプリケーションは、処理されたＥＣＧ信号をモニタリングし得、心臓鼓動情報を提供し得、それとともに、例えば、ＱＲＳ期間、ＨＲＶ、二段脈、及び大きなＳＴ体節欠乏などの様々なアラート状態を検出し得る。

電極は、人間や動物などの対象に、対象の心臓のパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングするために接続され得る。ＥＣＧ ａｐｐは、例えば、スマートフォンのディスプレイスクリーン上にＥＣＧ信号を表示し得る。ＥＣＧ ａｐｐは、例えば、ディスプレイスクリーン上にＥＣＧ事前アラートを表示し得、又は、スマートフォンに含まれるスピーカを用いて可聴アラートを発し得る。ＥＣＧ ａｐｐはまた、例えば、スマートフォンに含まれるデータ送信能力を用いて、遠隔モニタリングシステムにリアルタイムで、図４の信号Ｈと等価なフィルタリングされたＥＣＧ信号を転送し得る。ＥＣＧ ａｐｐはまた、それが検出した事前アラート状態を遠隔モニタリングシステムに転送し得る。

遠隔モニタリングシステムは、例えば、病院又は医院に配置され得る。心臓専門医が、遠隔モニタリングシステムについてのＥＣＧ信号及び関連する事前アラート情報を直ちに検討し得る。心臓専門医は、スマートフォンのデータチャネルを用いてＥＣＧデータが遠隔地点に継続して送信される一方で、スマートフォンの音声チャネルを用いて対象と対話し得る。

図１２は、携帯ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す。この例では、アナログフロントエンドモジュール１２１０がリード１２０４のセットに結合され得、リード１２０４はシャツ１２０２の終端点に結合され得る。シャツ１２０２は、シャツに取り付けられ、対象がシャツ１２０２を着たときに対象に皮膚接触するように配置される電極を含む。シャツ１２０２の一例は、Ｔｅｘｔｒｏｎｉｃｓ社から入手可能なＮｕＭｅｔｒｅｘシャツまたはスポーツブラである。

フロントエンドモジュール１２１０は、フロントエンドモジュール１１１０に類似しており、例えば、１２本のＥＣＧリード、又はそれよりも少ない数のＥＣＧリードをサポートするように実装され得る。フロントエンドモジュールは、上記でより詳細に説明したように、ＡＤＳ１２９４アナログ・デジタル・コンバータ１２１２を用いて実装され得る。マイクロコントローラが、ＡＤＣ１２１２に結合され得、ＡＤＣ１２１２からＵＳＢ出力へのデータ送信を制御し得る。マイクロコントローラは、ブルートゥース回路１２１４にも結合され得、それによって、ＡＤＣ１２１２からのデータのワイヤレス送信を制御し得る。マイクロコントローラ１２１３は、例えば、テキサス・インスツルメンツ社から入手可能なＭＳＰ４３０デバイスとし得る。ブルートゥース回路１２１４は、例えば、テキサス・インスツルメンツ社から入手可能なＣＣ２５６０デバイスとし得る。

フロントエンドモジュール１２１０を、例えば、ラップトップ１２３０に結合するためにＵＳＢケーブルが用いられ得る。ラップトップ１２３０は、上記でより詳細に説明したリアルタイムフィルタリング及びＱＲＳ識別を実施するために十分な処理能力を含む任意の数の既知の携帯コンピュータを代表するものである。ラップトップ１２３０は、フロントエンドモジュール１２１０からＥＣＧデータのストリームを受け取るように構成される。また、ラップトップ１２３０は、ラップトップ１２３０に含まれるプロセッサを利用するソフトウェアアプリケーションとともに、シャツ１２０２を着ている対象から送信されるＥＣＧデータのストリームを処理するように構成される。

ａｐｐは、コンピュータ１２３０に含まれるＤＳＰプロセッサによりアクセス可能なメモリに格納されるソフトウェア命令を実行することによって、上記でより詳細に説明したフィルタリング、閾値設定、ＱＲＴ検出、及びＱＲＳ期間機能を実施するように構成される。上記でより詳細に説明したように、アプリケーションは、処理されたＥＣＧ信号をモニタリングし得、心臓鼓動情報を提供し得、それとともに、例えば、ＱＲＳ期間、ＨＲＶ、二段脈、及び大きなＳＴ体節欠乏などの様々な事前アラート状態を検出し得る。

電極は、人間や動物などの対象に接続され得、対象の心臓のパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングし得る。ＥＣＧ ａｐｐは、例えば、ラップトップコンピュータ１２３０のディスプレイスクリーン上にＥＣＧ信号を表示し得る。ＥＣＧ ａｐｐは、例えば、ディスプレイスクリーン上にＥＣＧ事前アラートを表示し得、又は、ラップトップコンピュータに含まれるスピーカを用いて可聴アラートを発し得る。ＥＣＧ ａｐｐはまた、例えば、ラップトップコンピュータに含まれるデータ送信能力を用いて、遠隔モニタリングシステムにリアルタイムで、図４の信号Ｈと等価な、フィルタリングされたＥＣＧ信号を転送することができる。ＥＣＧ ａｐｐはまた、それが検出したアラート状態を遠隔モニタリングシステムに転送し得る。遠隔モニタリングサイトへの送信は、例えば、ラップトップコンピュータ１２３０に含まれる有線又はワイヤレス接続を用いて、インターネットを介して成され得る。

遠隔モニタリングシステムは、例えば、病院又は医院に置かれ得る。心臓専門医が、遠隔モニタリングシステムに関するＥＣＧ信号及び関連するアラート情報を直ちに検討し得る。心臓専門医は、ラップトップコンピュータのデータチャネルを用いて遠隔地点にＥＣＧデータが継続して送信される一方で、ボイスオーバーインターネットなど、ラップトップコンピュータの音声チャネルを用いて対象と対話し得る。

図１３は、携帯ＥＣＧシステムの別の実施形態を示す。この例では、アナログフロントエンドモジュール１２１０が、シャツ１２０３に取り付けられ、シャツ１２０３の終端点のセットに結合される。シャツ１２０３は、対象がシャツ１２０３を着たときに対象に皮膚接触するように配置される電極を含む。シャツ１２０３の一例は、アナログフロントエンドモジュール１２１０を担持するように適切に改変されるＮｕＭｅｔｒｅｘシャツまたはスポーツブラである。

アナログフロントエンドモジュール１２１０は、例えば、スマートフォン１２２０内に配される近くのブルートゥースレシーバに、シャツ１２０３を着ている対象から収集されるＥＣＧデータをワイヤレスに送信するように構成される。スマートフォン１２２０は、上記でより詳細に説明したように、ＥＣＧ ａｐｐを備えて構成され、それによって、ＥＣＧデータをリアルタイムで処理及び表示し得、また、心臓専門医又は他の健康管理者による解析のため遠隔地点にＥＣＧデータを送信し得る。

このように、公開されている既存の研究よりも優れたリアルタイムＱＲＳ検出性能を提供する低コスト携帯システムを説明してきた。多くの従来のアルゴリズムが必要とするような何らかの学習段階は不要である。様々な実施形態が、ＰＱＲＳＴ波形を解析することによって、心拍数のみであることを凌駕した付加的な心臓情報を提供し得る。これにより、様々な実施形態が、様々な状態に対してリアルタイム事前アラートを提供し得る。これらの低コスト携帯システムは、家庭利用、フィットネス利用などとして有用であり得る。

他の実施形態
本説明を参照すれば、本発明の上述した実施形態及び他の実施形態に対する様々な改変が当業者には明らかであろう。例えば、アナログフロントエンドセクションは、保護及び使いやすさを提供し得る現在既知の今後開発される様々な方式でパッケージ化され得る。例えば、こうしたパッケージは、アナログフロントエンドが恒久的にシャツ又はスポーツブラに取り付けられ得、通常の使用や洗濯処理に耐え得るように防水で頑丈なものとし得る。

アナログフロントエンドは、電池駆動としてもよいし、検査対象の動きから電力を引き出すエネルギー収集ユニット、太陽エネルギーなどをとともにパッケージ化されてもよい。

有線ＵＳＢ接続又はワイヤレスブルートゥース接続を説明してきたが、他の実施形態が、必要な転送レートをサポートする任意の種類の既知の又は今後開発される有線（金属線接続又は光接続）又はワイヤレス相互接続プロトコルを用いて、フィルタリングされたＥＣＧデータのリアルタイム送信をサポートし得る。当然のことながら、必要な転送レートは、実施形態のために選択されるＡＤＣ精度及びサンプリングレートに依存する。

本明細書では、フィルタリング及び検出機能を実施するための必須な信号処理を提供するためにパーソナルコンピュータ及びスマートフォンを説明してきたが、タブレットコンピュータ、携帯情報端末などの他のタイプの携帯コンシューマデバイスを用いて、本明細書で説明したフィルタリング及び検出機能を実施してもよい。本明細書で用いるように、概して、コンシューマデバイスは、ＥＣＧモニタリングを提供することに加えて、コンシューマが他のタスクのために用い得る汎用デバイスである。

本明細書で説明した実施形態は携帯デバイス内でＱＲＳ期間を実施するが、別の実施形態において、ＱＲＳ期間は、例えば、携帯システムから送信されるＥＣＧデータを用いて遠隔地点に位置するシステムによって実施されてもよい。

本明細書では閾値の対数スケーリングを説明したが、別の実施形態において、別の形式の非線形スケーリングが用いられ得る。別の実施形態において、線形表現が用いられ得、閾値を比較するための差の代わりに比が用いられ得る。

他の実施形態において、フィルタリング及び検出機能を実施するための必須な信号処理は、ＥＣＧ用に設計されるデジタル処理システム、非携帯システム、医療グレードシステムなどによって提供されてもよい。

本明細書で説明したシステムはフィルタリングされたＥＣＧデータを遠隔地点にリアルタイムで送信し得るが、他の実施形態において、後で遠隔システムに転送するために、フィルタリングされたＥＣＧデータの一部を格納する格納機能が提供され得る。

本明細書で説明したフィルタ及び方法の実施形態は、幾つかのタイプのデジタルシステムのいずれかに設けられ得る。これらのシステムには、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用プログラマブルプロセッサ、特定用途向け回路、又はＤＳＰと縮小命令セット（ＲＩＳＣ）プロセッサを様々な特殊アクセレレータとともに組み合わせたものなどのシステムオンチップ（ＳｏＣ）が含まれる。ＳｏＣは、設計ライブラリによって提供される既成機能回路と組み合わされたカスタム設計機能回路を各々が含む、１つ又は複数のメガセルを含み得る。

本開示で説明した技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの任意の組み合せで実装され得る。ソフトウェアで実装される場合、ソフトウェアは、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、或いはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）などの、１つ又は複数のプロセッサにおいて実行され得る。これらの技術を実行するソフトウェアは、まず、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディスケット、テープ、ファイル、メモリ、又は任意のコンピュータ可読ストレージデバイスなど、コンピュータ可読媒体に記憶され得、プロセッサによってロード及び実行され得る。場合によっては、ソフトウェアは、コンピュータ可読媒体およびこのコンピュータ可読媒体用のパッケージ材料を含むコンピュータプログラム製品で販売され得る。場合によっては、ソフトウェア命令は、着脱可能なコンピュータ可読媒体（例えば、フロッピーディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢキー）を介して、別のデジタルシステム上のコンピュータ可読媒体から送信経路を介する等で配信され得る。

Claims (17)

1. 携帯デバイスにおいてＥＣＧデータを処理するための方法であって、
   ＰＱＲＳＴパターンサイクルを含むフィルタリングされたＥＣＧデータサンプルのストリームを前記携帯デバイスによって受け取ることと、
   前記フィルタリングされたＥＣＧデータにおけるＰＱＲＳＴパターンのＲ点を求めることと、
   前記Ｒ点を囲む前記フィルタリングされたＥＣＧデータからサンプルの一部を選択することと、
   前記携帯デバイスによって実行されるアプリケーションプログラムを用いてサンプルの前記選択された一部を処理することによって前記ＰＱＲＳＴパターンのＱＲＳ期間を導出することと、
   を含み、
   前記ＱＲＳ期間を導出することが、
   基線に対してサンプルの前記一部を正規化することと、
   サンプルのノイズが低減された部分を形成するためにサンプルの前記正規化された部分に非線形関数を適用することと、
   サンプルの前記ノイズが低減された部分の１次導関数を取ることによってサンプルの前記正規化された部分上の増加変曲点と減少変曲点とを求めることと、
   サンプルの前記正規化された部分の最大のサンプルと前記増加変曲点とから第１の直線関数を生成することと、
   サンプルの前記正規化された部分の前記最大のサンプルと前記減少変曲点とから第２の直線関数を生成することと、
   前記基線と前記第１の直線関数の交点と、前記基線と前記第２の直線関数の交点との間の時間差から前記ＱＲＳ期間を導出することと、
   を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記ＱＲＳ期間を導出することが、前記第１及び第２の直線関数を生成するために、サンプルの前記ノイズが低減された部分の１次導関数の最大値と最小値とをサンプルの前記正規化された部分上の振幅に投影することを更に含む、方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記非線形関数が、サンプルの前記正規化された部分の各サンプルｘに対してｘ^Ｎである、方法。
4. 請求項３に記載の方法あって、
   前記ＱＲＳ期間を導出することが、前記ＱＲＳ期間をスケーリングファクタＺによってスケーリングすることを更に含み、ＺがＮの関数である、方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、
   前記ＱＲＳ期間を導出することが、サンプルの前記一部を正規化する前にサンプルの前記一部のＭ倍補間を実施することを更に含む、方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、
   前記サンプルの一部を選択することが、前記ＰＱＲＳＴパターンサイクルのサイクル時間の半分より短い時間にわたって前記Ｒ点の周りのサンプルのシーケンスを選択することを含む、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、
   前記サンプルの一部を選択することが、前記Ｒ点の周りの３００ミリ秒以下のウィンドウからサンプルのシーケンスを選択することを含む、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、
   所与のＰＱＲＳＴパターンについて前記ＱＲＳ期間を導出することが、そのＰＱＲＳＴパターンについてのサンプルの前記選択された部分のみを処理することによって行われる、方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、
   前記ＱＲＳ期間が閾値を超えるときに前記携帯デバイスのユーザインターフェースを介してアラートを提供することを更に含む、方法。
10. 請求項１に記載の方法であって、
    前記携帯デバイスに結合されるアナログフロントエンドによって、ＰＱＲＳＴパターンサイクルを含むロー（ｒａｗ）ＥＣＧデータサンプルのストリームを受け取ることと、
    前記フィルタリングされたＥＣＧデータを形成するために前記ローＥＣＧデータをフィルタリングすることによって基線ばらつきを最小限にすることと、
    を更に含む方法。
11. １本又は複数本のリードからＥＣＧデータを収集するように構成され、アナログの前記ＥＣＧデータをデジタルＥＣＧデータに変換するよう動作し得るアナログフロントエンドモジュールと、
    前記デジタルＥＣＧデータを受け取るように結合される携帯デバイスと、
    を含むシステムであって、
    前記アナログフロントエンドが、
    ＰＱＲＳＴパターンサイクルを含むローＥＣＧデータサンプルのストリームを受け取り、
    基線ばらつきを最小限にするためにフィルタリングされたＥＣＧデータを形成するために前記ローＥＣＧデータをフィルタリングする、
    ように動作可能であり、
    前記携帯デバイスが、
    前記フィルタリングされたＥＣＧデータにおけるＰＱＲＳＴパターンのＲ点を求め、
    前記Ｒ点を囲む前記フィルタリングされたＥＣＧデータからサンプルの一部を選択し、
    サンプルの前記選択された一部を処理することによって前記ＰＱＲＳＴパターンのＱＲＳ期間を導出する、
    ように構成され、
    前記携帯デバイスが、或る方法を実施するアプリケーションプログラムを実行することによってＱＲＳ期間を導出するように構成され、
    前記方法が、
    基線に対してサンプルの前記一部を正規化することと、
    サンプルのノイズが低減された部分を形成するためにサンプルの前記正規化された部分に非線形関数を適用することと、
    サンプルの前記ノイズが低減された部分の１次導関数を取ることによってサンプルの前記正規化された部分上の増加変曲点と減少変曲点とを求めることと、
    サンプルの前記正規化された部分の最大のサンプルと前記増加変曲点とから第１の直線関数を生成することと、
    サンプルの前記正規化された部分の前記最大のサンプルと前記減少変曲点とから第２の直線関数を生成することと、
    前記基線と前記第１の直線関数の交点と、前記基線と前記第２の直線関数の交点との間の時間差から前記ＱＲＳ期間を導出することと、
    を含む、システム。
12. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記方法が、前記第１及び第２の直線関数を生成するために、サンプルの前記ノイズが低減された部分の１次導関数の最大値と最小値とをサンプルの前記正規化された部分上の振幅に投影することを更に含む、システム。
13. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記非線形関数が、サンプルの前記正規化された部分の各サンプルｘに対してｘ^Ｎであり、
    前記ＱＲＳ期間を導出することが、前記ＱＲＳ期間をスケーリングファクタＺによってスケーリングすることを更に含み、ＺがＮの関数である、システム。
14. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記ＱＲＳ期間を導出することが、サンプルの前記一部を正規化する前にサンプルの前記一部のＭ倍補間を実施することを更に含む、システム。
15. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記サンプルの一部を選択することが、前記ＰＱＲＳＴパターンサイクルのサイクル時間の半分より短い時間にわたって前記Ｒ点の周りのサンプルのシーケンスを選択することを含む、システム。
16. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記ＱＲＳ期間が閾値を超えるときに前記携帯デバイスのユーザインターフェースを介してアラートを提供することを更に含む、システム。
17. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記携帯デバイスがスマートフォンである、システム。