JP7060569B2 - 心房細動検出システム - Google Patents

Description

本発明は、心房細動検出システムに関するものである。

心房細動は、心房が細かく震える心疾患で、心房に血液が滞り血栓ができ易くなり、この血栓が突発的に脳に運ばれて脳梗塞を発症するリスクがある。

日本循環器学会の疫学調査によると、心房細動の有病率は４０代で０．１％、５０代で０．６％、６０代で０．９％、７０代以上で２．７％とされている。また、Framingham Studyによると、６５～８４歳の男性の有病率は１９７０年には３．２％であったが１９９８年では９．１％と経年的に増加している。

心房細動が原因で心房に生じる血栓は比較的大きめのサイズとなるため、脳の太い血管を塞ぎ、重篤な後遺症を残す可能性が高いと言われているが、心房細動は治療が可能であるため、早期に発見できれば、脳梗塞のような重篤な疾患が生じるリスクを可及的に低減することができる。

心房細動の治療としては、大別すると抗血液凝固剤などを服用する薬物治療とカテーテル治療（カテーテルアブレーション）があり、カテーテル治療は早期の心房細動であれば約８０％が完治すると言われている。治療により完治できるのは早期の心房細動だが、このときの心房細動は発作性心房細動と呼ばれ、病院や健康診断で行われる一般的な３０秒程度の心電図検査で見つかることはまれである。

また、STROKESTOP Studyによると、１５日間間欠的に心電図をとり続ければ有病者のほとんどが見つかり、５日間で有病者の６０％が見つかるとされている。つまり、数日間心電図を測定するのは発作性心房細動を検出するのに有効であるといえる。たとえば健康診断において、数日間連続で心電図を測定すれば発作性心房細動を検出でき、脳梗塞のような重篤な疾患の発生を防ぐこともできるようになる。

しかしながら、健康診断のような同時に数百人を検査するための機材の準備と長時間測定した心電図の解析にはコストがかかり現実的ではない。

そこで、出願人は、特許文献１に示すような心臓の拍動間隔のみから心房細動を検出する心房細動検出システムを提案している。

この心房細動検出システム（以下、従来システムという。）は心房細動を拍動間隔のみから検出するので、数日に渡って拍動間隔を測定しても、心電図よりもデータ量が少なく、心電図を解析するのに比べてコスト安である。また、拍動間隔のみを測定する装置は、ホルター心電計に比べて安価に構成できるので、心臓の拍動間隔を測定する装置と拍動間隔のみから心房細動を検出するシステムの組み合わせは健康診断に好適なものとなる。

しかしながら、この従来システムは心房細動を検出するために隣り合う拍動間隔の差を用いているため、心房細動以外の期外収縮を除外しようとしたとき、期外収縮に関する拍動間隔とこれに隣り合う拍動間隔も同時に除外しなければならず、この除外操作が必要となった場合、拍動間隔数が減少することで偽陽性の判定結果を検出するおそれがある。

特許第６１５０８２５号公報

本発明は、従来システムの上記の問題に鑑みなされたものであり、測定された拍動間隔そのものの不規則の程度を算出し、期外収縮があった場合でもこの期外収縮を除外しなくても偽陽性の検出を低減し、信頼度の高い判定結果が得られる心房細動検出システムを提供することを目的とする。

添付図面を参照して本発明の要旨を説明する。

対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システムであって、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段４と、この拍動間隔測定手段４により得られた拍動間隔Ｒを下式（１）により拍動間隔像ｒに変換する拍動間隔変換手段８と、この拍動間隔変換手段８で変換された拍動間隔像ｒからエントロピーＳを算出するエントロピー演算手段９と、このエントロピー演算手段９により算出されたエントロピーＳと所定の閾値とを比較し、前記エントロピーＳが前記閾値よりも大きかった場合、心房細動が生じていると判定する比較判定手段10とを備えたことを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

ここで、α、β及びγは定数である。

また、請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記エントロピー演算手段９は下記により前記エントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。
記
前記拍動間隔変換手段８で変換された拍動間隔像ｒの所定の値域を拍動間隔像空間とし、これを所定数Ｍで区間分けし、下式（２）により前記拍動間隔変換手段８により得られたＮ個の前記拍動間隔像ｒから前記エントロピーＳを算出する。

ここで、ｎ_ｍはｍ番目の区間に含まれる拍動間隔像ｒの数を意味する。

また、請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記エントロピー演算手段９は下記により前記エントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。
記
前記拍動間隔変換手段８で変換された拍動間隔像ｒの所定の値域を拍動間隔像空間とし、これを所定数Ｍで区間分けし、下式（３）により前記拍動間隔変換手段８により得られたＮ個の前記拍動間隔像ｒから前記エントロピーＳを算出する。

ここで、ｎ_ｍはｍ番目の区間に含まれる拍動間隔像ｒの数を意味する。

また、請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記エントロピー演算手段９は下記により前記エントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。
記
前記拍動間隔変換手段８により得られたＮ個の前記拍動間隔像ｒのそれぞれの値ｒ _ｎ を中心に所定の分布ｇを持たせ、下式（４）によりＮ個の分布ｇの和から得られる分布Ｇを正規化し、下式（５）により確率密度分布ｐを算出して、下式（６）により前記エントロピーＳを算出する。

ここで、上式（４）～（６）におけるｒは、前記拍動間隔像ｒの所定の値域である拍動間隔像空間の変数であり、ｒ_１とｒ_２は所定の積分区分の下端と上端である。

また、請求項４記載の心房細動検出システムにおいて、前記分布ｇは下式（７）で表されることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

ここで、ｒは前記拍動間隔像空間の変数であり、ｒ_ｎは前記拍動間隔変換手段８で変換された拍動間隔像ｒのそれぞれの値である。また、ｃは０以外の任意の定数で、σはｇの分布の広がりを表す標準偏差である。

また、請求項１～５いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定手段４は拍動間隔測定用センサ２に設けられ、前記拍動間隔変換手段８、前記エントロピー演算手段９及び前記比較判定手段10は解析器３に設けられていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項６記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定用センサ２は前記拍動間隔Ｒを前記解析器３に送信する拍動間隔送信手段５若しくは前記拍動間隔Ｒを保存する拍動間隔保存手段11を有し、この拍動間隔測定用センサ２に設けられた前記拍動間隔送信手段５若しくは前記拍動間隔保存手段11を介して前記解析器３に前記拍動間隔Ｒを入力することで心房細動を検出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項１～７いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定手段４で測定された拍動間隔Ｒのうち期外収縮由来の拍動間隔を除外する期外収縮除外手段７を備え、この期外収縮除外手段７により期外収縮由来の拍動間隔を除外した拍動間隔Ｒを前記拍動間隔変換手段８により変換した拍動間隔像ｒから前記エントロピー演算手段９によりエントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項８記載の心房細動検出システムにおいて、前記期外収縮除外手段７は、前記拍動間隔測定手段４で測定した前記拍動間隔Ｒとこの拍動間隔Ｒの平均値との差の大きさに基づいて期外収縮由来の拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。

また、請求項９記載の心房細動検出システムにおいて、前記期外収縮除外手段７は下記により期外収縮由来の拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システムに係るものである。
記
前記拍動間隔測定手段４で測定した拍動間隔Ｒの時系列をＲ_ｎとし、正規化拍動間隔ＮＤＲ_ｎを下式（８）で示すものとし、所定方法で算出された平均値をＲ_ｎバーとして、下式（９）～（１１）を満たす拍動間隔Ｒ_ｎとＲ_ｎ＋１を除外する。

ここで、ｎは時系列を表しｎはｎ＋１に対して過去を意味する。

ここで、閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ及びＦはそれぞれ０より大きい値であり、また、Ｅ＜Ｆである。

本発明は上述のように構成したから、測定された拍動間隔そのものの不規則の程度を算出し、期外収縮があった場合でもこの期外収縮を除外しなくても偽陽性の検出を低減し、信頼度の高い判定結果が得られる実用的な心房細動検出システムとなる。

実施例１の構成概略説明図である。 実施例２の構成概略説明図である。 実施例３の構成概略説明図である。 実施例３の別例の構成概略説明図である。 実施例３の別例の構成概略説明図である。 心房細動患者の隣り合う拍動間隔の平均に対する拍動間隔の差の分布を示す図である。 心房細動患者の隣り合う拍動間隔Ｒの平均に対する正規化拍動間隔の分布を示す図である。 健常者の正規化拍動間隔のヒストグラムである。 健常者と心房細動患者の２１拍の拍動間隔像のヒストグラムである。 健常者と心房細動患者の２１拍の拍動間隔像の確率密度を示す図である。 期外収縮のある拍動間隔の時系列とその平均値を示す図である。 期外収縮のある拍動間隔から期外収縮を除外できることを示す図である。 健常者と心房細動患者の２１拍の式（１４）から得られたエントロピーを示す表である。 健常者と心房細動患者の２１拍の式（１５）から得られたエントロピーを示す表である。 健常者と心房細動患者の２１拍の式（１８）から得られたエントロピーを示す表である。 期外収縮保有者及び心房細動患者の特許文献１の心房細動検出システムによる判定結果、式（１８）から得られたエントロピー及び期外収縮除外手段を用いた場合のエントロピーを示す表である。

好適と考える本発明の実施形態を、図面に基づいて本発明の作用を示して簡単に説明する。

拍動間隔測定手段４で測定した所定の個数（例えば少なくとも２０拍程度）の拍動間隔Ｒを、拍動間隔変換手段８により拍動間隔Ｒの変化の程度をほぼ一定にする関数によって変換して拍動間隔像ｒとし、エントロピー演算手段９によりこの拍動間隔像ｒの不規則の程度を示すエントロピーＳを算出し、比較判定手段10によりこのエントロピーＳを所定の閾値と比較し、エントロピーＳが閾値よりも大きかった場合、心房細動ありと判定する。

また、心房細動以外の期外収縮はある一定の規則があるため、これによるエントロピーＳの増大は心房細動によるほどではない。したがって、本発明は、心房細動以外の期外収縮に関する拍動間隔Ｒを除外しなくとも心房細動検出における偽陽性を低減することができ、信頼度の高い判定結果を得ることができる心房細動検出システムとなる。

また、本発明は、前述のとおり数十拍程度の拍動間隔Ｒで心房細動の有無を検出できるから、短時間で心房細動の兆候を検出することが可能となり、よって、対象者の負担を軽減でき、また、短時間に生じる発作性の心房細動の検出も可能となる。

さらに、本発明は、拍動間隔ＲからエントロピーＳを計算できるので、ホルター心電計や１２誘導心電計など電極位置が厳密に指定される専門的な装置を用いる必要がなく、例えば胸に貼り付ける心拍計やリストバンド型の脈波計など家庭用の簡易で小型の測定器を用いて得られた拍動間隔ＲからエントロピーＳを計算し、心房細動か否かを検出することができる実用的な心房細動検出システムとなる。

本発明の具体的な実施例１について図面に基づいて説明する。

本実施例は、対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システム１であって、図１に示すように、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段４と、この拍動間隔測定手段４により得られた拍動間隔Ｒの変化の程度を所定の関数によりほぼ一定に変換する拍動間隔変換手段８と、この拍動間隔変換手段８で変換された拍動間隔像ｒからエントロピーＳを算出するエントロピー演算手段９と、このエントロピー演算手段９により算出されたエントロピーＳと所定の閾値とを比較し、前記エントロピーＳが前記閾値よりも大きかった場合、心房細動が生じていると判定する比較判定手段10とを備えたものである。

以下、本実施例に係る構成各部について詳述する。

拍動間隔測定手段４は、例えばマイコン等を用いて電極から得た電圧の変化をもとにした心電図から隣り合うＲ波同士の間隔、または、隣り合うＳ波同士の間隔から拍動間隔Ｒを測定するように構成されている。なお、拍動間隔測定手段４は赤外線の反射光から脈波を測定し、そのピーク間隔などから拍動間隔Ｒを測定する構成としても良い。また、心音や脈音をとらえ、心音若しくは脈音又はこれらの双方を電気的に処理することによって拍動間隔Ｒを測定する構成としても良い。

また、拍動間隔変換手段８は、前述の拍動間隔測定手段４で測定し得られた対象者の心臓の拍動間隔Ｒの変化の程度（拍動間隔Ｒの分布）を所定の関数を用いてほぼ一定（ほぼ対称な分布）となる拍動間隔像ｒの分布へ変換するように構成されている。

具体的には、前記所定の関数とは、例えば下式（１２)を採用することができる。なお、式（１２）は式（１）と同じである。

ここで、αは０以外の係数、βは０でも良い係数、γは任意の定数である。

本実施例の拍動間隔変換手段８についてより具体的に説明する。

図６は心房細動患者の拍動間隔値データ３９，０６１個での隣り合う拍動間隔Ｒの平均の大きさとその差の大きさとの関係を示したものである。この図６において、横軸は隣り合う拍動間隔Ｒの平均の大きさＲ_ｎバー＝（Ｒ_ｎ＋Ｒ_ｎ＋１）／２であり、縦軸は拍動間隔Ｒの差の大きさ｜ΔＲ_ｎ｜＝｜Ｒ_ｎ－Ｒ_ｎ＋１｜である（｜ ｜は絶対値記号である。）。

ここで、図６の横軸は拍動間隔Ｒの大きさ、縦軸は拍動間隔Ｒの変化の程度とみなすことができるから、拍動間隔Ｒの変化の程度は、図中の回帰直線が示すように拍動間隔Ｒとともに大きくなる傾向があるので、不規則の程度が拍動間隔Ｒの大きさに依存し、拍動間隔Ｒの分布は、拍動間隔Ｒが大きいほど、広がりが大きくなることがわかる。

一般的に、分布が大きいほどエントロピーＳが大きくなるので、拍動間隔Ｒの分布から直接エントロピーＳを算出すると、その大きさは拍動間隔Ｒの大きさに依存することとなり、心房細動かどうかを判定する際にエントロピーＳを用いるならば、感度が拍動間隔Ｒの大きさに依存するのは好ましくないと言える。

そこで、拍動間隔Ｒの大きさに影響を受けることなくエントロピーＳを算出するには、拍動間隔Ｒを所定の関数で変換し、変換で得られた拍動間隔像ｒにおいて、変化の程度が拍動間隔Ｒに依存しないようにすれば良く、このように得られた拍動間隔像ｒは、拍動間隔Ｒの大きさに依存せず一定なので、拍動間隔像ｒからエントロピーＳを算出すれば、拍動間隔Ｒの大きさに依らないエントロピーＳが得られる。

図７は図６のプロットに用いたものと同じ拍動間隔値データにおいて、２つの拍動間隔Ｒの平均の大きさと、その差の大きさを拍動間隔Ｒの平均値で割った値である正規化拍動間隔の絶対値との関係を示したものである。この図７において横軸は隣り合う拍動間隔Ｒの平均の大きさＲ_ｎバーであり、縦軸は正規化拍動間隔の絶対値｜ＮＤＲ_ｎ｜≡２｜Ｒ_ｎ－Ｒ_ｎ＋１｜／（Ｒ_ｎ＋Ｒ_ｎ＋１）である（｜ ｜は絶対値記号である。）。

図７中の回帰直線が示すように、正規化拍動間隔の変化の程度はほぼ拍動間隔Ｒに依らないものとなるので、縦軸の正規化拍動間隔はΔＲ_ｎ→０の極限でＲ_ｎ－Ｒ_ｎ＋１＝ｄＲ、（Ｒ_ｎ＋Ｒ_ｎ＋１）／２＝Ｒと書いて、ｄＲ／Ｒを積分した下式（１３）の関数で得られる拍動間隔像ｒの変化の程度は拍動間隔Ｒに依らず一定のはずである。

ここで、αは０以外の係数であり、γは任意の定数である。

この図７中の回帰直線は極僅かな拍動間隔依存がみられる。このような場合、図７の正規化拍動間隔ＮＤＲ_ｎに前述した図６の拍動間隔差ΔＲ_ｎをある比率で加算して補正しても良い。

このようにして得られた値は、αＮＤＲ_ｎ＋βΔＲ_ｎであるから、ΔＲ_ｎ→０の極限で（α／Ｒ＋β）ｄＲと書くことができ、これを積分することで上述した式（１２）の関数が得られ、この式（１２）の関数の変換により得られた拍動間隔像ｒの変化の程度はより拍動間隔Ｒに依存しないものとなる。

また、エントロピー演算手段９は、前述した拍動間隔変換手段８で得られた拍動間隔像ｒの不規則の程度、具体的には、拍動間隔変換手段８で得られた連続する所定の数の拍動間隔像ｒからエントロピーＳを算出するように構成されている。

本実施例のエントロピー演算手段９についてより具体的に説明する。

拍動間隔変換手段８で得られた所定の拍動間隔像ｒの数をＮとし、拍動間隔変換手段８の拍動間隔像空間をＭ個に区間分けして、Ｎ個の拍動間隔像ｒのヒストグラムを作る。このヒストグラムにおいてｍ番目の区間にある拍動間隔像ｒの数をｎ_ｍとすると、エントロピーＳは下式（１４）と書くことができる。なお、式（１４）の右側の式は式（２）と同じである。

この式（１４）をＮで除算し、さらにスターリングの公式を用いて変形して下式（１５）とすれば、拍動間隔像数Ｎの大きさに依存しないエントロピーＳが得られることになる。なお、式（１５）は式（３）と同じである。

なお、エントロピーＳの算出において、前記所定の拍動間隔像数Ｎは、２０～１００程度とすることが好ましく、これにより発作性心房細動の検出も可能となる。また、拍動間隔像空間の区間は、式（１２）の関数ｆを使用して、ｆ（３００）からｆ（２０００）を区間数Ｍ＝１７程度に等分割するのが好適である。

また、拍動間隔変換手段８により得られたＮ個の拍動間隔像ｒのそれぞれの値を中心に所定の分布ｇを持たせ、下式（１６）によりＮ個の分布ｇの和から得られる分布Ｇを正規化し、下式（１７）により確率密度分布ｐを算出して、エントロピーＳを下式（１８）により算出することもできる。なお、式（１６）は式（４）と同じであり、式（１７）は式（５）と同じであり、式（１８）は式（６）と同じである。

ここで、ｒ_１とｒ_２はｒ_１＜ｒ_２を満たす積分区間の下端と上端である。また、下端と上端は前述した式（１２）の関数ｆを使用してｒ_１＝ｆ（３００）からｒ_２＝ｆ（２０００）としても良く、また、ｒ_１＝０からｒ_２＝＋∞としても良い。

このように得られたエントロピーＳは、拍動間隔像空間をＭ個の区間に分ける必要がないため、より普遍的なエントロピーＳとなる。なお、式（１６）の分布ｇ（ｒ，ｒ_ｎ）は、正規分布を用いるのが好適であり、具体的には、例えば下式（１９）を用いることができる。

ここで、ｃは０以外の任意の定数で、σは分布の広がりを表す標準偏差である。任意の定数ｃは式（１７）によっていずれ消去されるので１を採用すると良く、また、標準偏差σは健常者の正規化拍動間隔ＮＤＲの標準偏差を採用するのが良い。

図８は健常者の拍動間隔７４，２５７個から得られた正規化拍動間隔ＮＤＲの分布を示すものである。この分布の標準偏差は０．０３２なので、式（１９）の標準偏差σは０．０２から０．０６程度が好適である。

また、比較判定手段10は、エントロピー演算手段９で算出されたエントロピーＳと所定の閾値を比較し、エントロピーＳがこの閾値を超えたときに心房細動が発生したと判定するように構成されている。

次に、以上のように構成される本実施例の心房細動検出システム１を用いることで、実際の心房細動患者２０例と健常者２０例のそれぞれの２１拍の拍動間隔Ｒから対象者が心房細動かどうかを検出できることを示す。

まず、拍動間隔Ｒを、式（１２）を用いて変換する。この際、式（１２）の係数をα＝１、β＝０、γ＝０とした。拍動間隔像空間の区間は、式（１２）の関数ｆを使って、ｆ（３００）からｆ（２０００）を１７分割（区間数Ｍ＝１７）した。ｍ番目の区間にある拍動間隔像の数ｎ_ｍを算出した。心房細動患者と健常者の２１拍の拍動間隔像ｒのヒストグラムを図９に示す。ここから心房細動患者のエントロピーＳは大きいと予想されるが、式（１４）によれば、心房細動患者２０例と健常者２０例のエントロピーＳは図１３に示す通りである。心房細動患者と健常者の平均値及び標準偏差から、閾値を２１．９７とすれば９９．９６％の確かさで心房細動かどうか判定できる。

式（１５）を用いて算出されたエントロピーＳは図１４の通りである。図１４の心房細動患者と健常者の平均値及び標準偏差から、閾値を１．２４とすれば９９．９７％の確かさで心房細動かどうかを判定できる。

また、式（１４）若しくは式（１５）を用いるエントロピーＳの計算は、拍動間隔像空間のどこからどこまでの区間を何分割するかにより、得られる値が異なる。この区間分割の方法に依らない式（１８）にしたがってエントロピーＳを算出した場合について示す。

前述した式（１４）及び式（１５）を用いた場合と同様に、拍動間隔Ｒを、α＝１、β＝０、γ＝０のもと式（１２）を用いて変換する。次に式（１９）で標準偏差をσ＝０．０３２とし、式（１６）及び式（１７）から確率密度分布ｐを求める。心房細動患者と健常者の２１拍の拍動間隔像ｒから式（１７）を使って得られた確率密度分布ｐを図１０に示す。図９のヒストグラムに比べ滑らかなので、区間を気にせず積分できることがわかる。

式（１８）を用いて算出されたエントロピーＳは図１５の通りである。図１５の心房細動患者と健常者の平均値及び標準偏差から、閾値を８．０１とすれば１００％の確かさで心房細動かどうかを判定できる。

このように、本実施例は、測定された拍動間隔Ｒそのものの不規則の程度を算出するから、期外収縮があった場合でもこの期外収縮を除外しなくても偽陽性の検出を低減することができ、信頼度の高い判定結果を得ることができる実用的な心房細動検出システムとなる。

本発明の具体的な実施例２について図面に基づいて説明する。

本実施例は、前記実施例１において、心房細動以外の期外収縮に由来する拍動間隔Ｒを除外する期外収縮除外手段７をさらに備え、より誤検出（偽陽性）の少ない心房細動検出システムに構成した場合である。

すなわち、従来技術として示した特許文献１（特許第６１５０８２５号）の心房細動検出システムでは、隣り合う拍動間隔Ｒの差をその平均値で除算した正規化拍動間隔ＮＤＲを導入し、その絶対値が０．１より大きいものを異常正規化拍動間隔とし、連続する２０個の正規化拍動間隔のうち異常正規化拍動間隔が７個以上あるとき、最も良い感度と特異度で健常者と心房細動患者を判別できることを示された。この方法では、心房細動以外の期外収縮があると、この期外収縮に関連する拍動間隔から算出される正規化拍動間隔の絶対値は正常洞調律から算出されるそれに比べ大きいので、心房細動と誤検出される場合がある。実際に、心房細動以外の期外収縮、上室期外収縮と心室期外収縮が含まれる対象者２０例と心房細動患者の２０例について、前述の方法で心房細動かどうか判定した結果を図１６の左側列「特許文献１の方法」に示す。心房細動と判定した対象者を「Ｙｅｓ」と表示し、それ以外を「Ｎｏ」と表示した。なお、後に続く括弧内の数値は、２０個の正規化拍動間隔のうちの異常正規化拍動間隔数である。この結果、心房細動患者のすべてを心房細動と判別できたが、期外収縮をもつ２０例のうち１２例を心房細動と誤判定していることがわかる。

次に、実施例１における式（１８）にしたがってエントロピーＳを算出したとき、心房細動以外の期外収縮に影響されにくいことを示す。式（１８）のために、式（１９）で標準偏差をσ＝０．０３２とし、式（１６）及び式（１７）から確率密度分布ｐを求め、拍動間隔Ｒは、α＝１、β＝０、γ＝０のもと式（１２）を用いて変換した。その結果、図１６の中央列に示すように、期外収縮を含む対象者と心房細動患者のエントロピーＳの平均値はそれぞれ８．０３と８．９２で、標準偏差は０．２１と０．１７であった。したがって閾値を８．５２とすれば９９．０％の確かさで心房細動を判別でき、つまり心房細動以外の期外収縮に影響されにくいことが示された。

しかしながら、エントロピーＳを用いたとしても、拍動間隔Ｒに著しく多くの心房細動以外の期外収縮が含まれる場合、判定精度は悪化すると考えられる。なお、期外収縮には心房細動以外に、上室期外収縮、心室期外収縮、洞停止、房室ブロックその他があり、これらも大きなエントロピーＳを導くので、心房細動検出の特異度が悪化する原因となる。

本実施例は、このような多くの心房細動以外の期外収縮が含まれることによる判定精度の悪化を防止することを目的として、前記実施例１において、心房細動以外の期外収縮に由来する拍動間隔Ｒを除外する期外収縮除外手段７をさらに備え、より誤検出（偽陽性）の少ない心房細動検出システム１に構成されるものである。

具体的には、本実施例は、図２に示すように、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段４と、この拍動間隔測定手段４により得られた拍動間隔Ｒのうち期外収縮に由来する拍動間隔を除外する期外収縮除外手段７と、この期外収縮除外手段７により期外収縮由来の拍動間隔を除外した拍動間隔Ｒの変化の程度を所定の関数によりほぼ一定に変換する拍動間隔変換手段８と、この拍動間隔変換手段８で変換された拍動間隔像ｒからエントロピーＳを算出するエントロピー演算手段９と、このエントロピー演算手段９により算出されたエントロピーＳと所定の閾値とを比較し、前記エントロピーＳが前記閾値よりも大きかった場合、心房細動が生じていると判定する比較判定手段10とを備えたものである。なお、本実施例の拍動間隔測定手段４、拍動間隔変換手段８、エントロピー演算手段９及び比較判定手段10は実施例１と同様のものであるため、ここでは期外収縮除外手段７についてのみ説明する。

本実施例の期外収縮除外手段７は、心室性及び心房性の期外収縮を除外するように構成されている。

具体的には、期外収縮除外手段７は、所定の数の拍動間隔Ｒの平均値を所定の方法で算出し、当該拍動間隔Ｒと拍動間隔Ｒの平均値の差の大きさに基づいて当該拍動間隔を除外するように構成されている。

なお、期外収縮除外手段７においては、拍動間隔Ｒの平均値算出のために種々の方法をとることができ、例えば、拍動間隔Ｒ_ｎに対応する平均値を、下式（２０）に示す拍動間隔Ｒ_ｎを含む前後併せてＫ個の拍動間隔Ｒの移動平均を採用しても良い。

また、高周波ノイズを除去する効果のあるSavitzky Golay法を用いることもでき、例えば、Ｋ＝５の拍動間隔Ｒの平均は、下式（２１）となる。

図１１は期外収縮の一例を示したものである。この図１１において実線四角印は拍動間隔Ｒを表し、点線バツ印はSavitzky Golay法の上式（２１）から得られた平均値を表している。期外収縮が生じたとき、２つの連続する拍動間隔Ｒが、それぞれ正常洞調律に比べ短くなり、大きくなる。すなわち、図１１中の拍動間隔Ｒ_ｎで心臓が早期収縮し、代償性休止のため大きな拍動間隔Ｒ_ｎ＋１が生じる。

早期収縮の拍動間隔Ｒ_ｎは、正常洞調律の拍動間隔から１０％程度短く、また、代償性休止の大きな拍動間隔Ｒ_ｎ＋１は、正常洞調律より１０％程度大きくなっている。したがって、期外収縮の拍動間隔Ｒ_ｎとＲ_ｎ＋１が含まれる次の正規化拍動間隔ＮＤＲ_ｎ－１とＮＤＲ_ｎは、下式（２２）を満たすこととなる。

ここでＡとＢは０より大きい値で、期外収縮の特徴を考慮すると、ＡとＢいずれも０．０５から０．２程度が好適である。

図１１中の平均値Ｒ_ＳＧｎバーとＲ_{ＳＧｎ＋１}バーはSavitzky Golay法の式（２１）から得たものである。期外収縮があると、早期収縮の拍動間隔Ｒ_ｎと代償性休止期の拍動間隔Ｒ_ｎ＋１と平均値Ｒ_ＳＧｎバーとＲ_{ＳＧｎ＋１}バーは、図１１からも分かるように、Ｒ_ｎ＜Ｒ_ＳＧｎバー及びＲ_{ＳＧｎ＋１}バー＜Ｒ_ｎ＋１の関係がある。したがって、期外収縮ならば、下式（２３）を満たすこととなる。

ここで閾値Ｃ及びＤは０より大きい値で、早期収縮の拍動間隔Ｒｎが、正常洞調律の拍動間隔から１０％程度短いことを考慮すると、Ｃは０．５以上１．０以下が好適であり、また代償性休止期と早期収縮の拍動間隔の差Ｒ_ｎ＋１－Ｒ_ｎから正常洞調律の拍動間隔Ｒを差し引いた値は、正常洞調律から早期収縮の拍動間隔Ｒｎを差し引いた値よりも小さいことから、Ｄは１．０以上１．２以下が好適である。

さらに、早期収縮時と代償性休止期の拍動間隔を加算したＲ_ｎ＋Ｒ_ｎ＋１は、正常洞調律による拍動間隔の２倍にほぼ等しいので、下式（２４）を満たすこととなる。

ここで、閾値ＥとＦは、Ｅ＜Ｆを満たす値で、Ｅは０．８以上１．０以下、Ｆは１．０以上１．２以下が好適である。

このように式（２２）、式（２３）及び式（２４）を同時に満たす拍動間隔Ｒ_ｎとＲ_ｎ＋１を除外すれば、心房性および心室性の期外収縮を除外し、心房細動検出の感度と特異度を向上することができる。

実際に図１１で示した期外収縮を含む拍動間隔Ｒに、前述の方法で心室性及び心房性の期外収縮を除外した様子を図１２に示す。点線を伴った白抜き四角が除外前の拍動間隔Ｒ、実線を伴った黒丸が除外後の拍動間隔Ｒの時系列である。この図１２から除外された拍動間隔Ｒは、早期収縮および代償性休止期であることが分かる。なお、ここでは式（２２）から式（２４）のそれぞれの閾値を、Ａ＝Ｂ＝０．１、Ｃ＝０．９、Ｄ＝１．０５、Ｅ＝０．９５、Ｆ＝１．１とした。

実際の期外収縮を持つ対象者２０例、心房細動患者の２０例それぞれの２１拍の拍動間隔Ｒを使って、期外収縮除外の効果を調べた結果を図１６に示す。なお、式（２２）から式（２４）の各閾値Ａ～Ｆは、上記の値を用いた。また、エントロピーＳの計算には実施例１で示した式（１８）に従うため、式（１９）で標準偏差をσ＝０．０３２とし、式（１６）及び式（１７）から確率密度分布ｐを求めた。拍動間隔Ｒは、α＝１、β＝０、γ＝０のもと、式（１２）を用いて変換した。

期外収縮除外を適用する前の結果（図１６の中央列）は、前述したとおり、期外収縮を含む対象者と心房細動患者のエントロピーＳの平均値はそれぞれ８．０３と８．９２で、標準偏差は０．２１と０．１７である。したがって閾値を８．５２とすれば９９．０％の確かさで心房細動を判別できる。

一方、期外収縮除外を適用した後の結果（図１６の右列）は、期外収縮を含む対象者と心房細動患者のエントロピーＳの平均値はそれぞれ７．５４と８．８２で、標準偏差は０．２６と０．１７である。したがって閾値を８．１３とすれば９９．９％の確かさで心房細動を判別でき、期外収縮除外を適用しない場合に比べて、より誤検出の少ない心房細動検出システム１となることがわかる。

本発明の具体的な実施例３について図面に基づいて説明する。

本実施例は、実施例１の別構成例であり、実施例１の心房細動検出システム１は、図１に示すように拍動間隔測定手段４、拍動間隔変換手段８、エントロピー演算手段９及び比較判定手段10を一体としたシステム構成（装置構成）であるのに対し、本実施例は、図３に示すように、心房細動検出システム１を拍動間隔測定手段４が設けられた拍動間隔測定用の小型軽量な拍動間隔測定用センサ２と、拍動間隔変換手段８、エントロピー演算手段９及び比較判定手段10が設けられた解析器３とからなるシステム構成（装置構成）とした場合である。

すなわち、本実施例は、拍動間隔測定手段４を対象者に装着可能な構成として、対象者が拍動間隔測定手段４を備える拍動間隔測定用の小型軽量タイプに構成される拍動間隔測定用センサ２を装着することで日常生活に支障をきたすことなく心房細動かどうかを判定することができるように構成されている。

なお、本実施例においては、解析器３は、対象者が持ち歩くことができるように構成しても良いし、遠隔設置可能に構成しても良い。

後者の場合、例えば、拍動間隔測定用センサ２と解析器３とを無線や通信回線を用いて接続する構成とすることが好ましい。

具体的には、例えば、図４に示すように、拍動間隔測定用センサ２に拍動間隔送信手段５を設け、解析器３に拍動間隔受信手段６を設けて、拍動間隔送信手段５、拍動間隔受信手段６間で測定データの送受信を行うように構成することができ、例えば、解析器３をスマートフォンとした場合、拍動間隔送信手段５と拍動間隔受信手段６はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉＦｉなどの無線通信を利用する構成とすることができ、このような構成とすることで対象者は自身の状態を常時モニタすることができるようになる。なお、解析器３はインターネット上のサーバーに設ける構成としても良く、この場合、対象者の拍動間隔Ｒは、スマートフォンを介してサーバーに送られ、例えば離れた場所にいる医師などがリアルタイムで対象者の拍動間隔Ｒを確認することが可能となる。

また、本実施例においては、図５に示すように、拍動間隔測定用センサ２に拍動間隔送信手段５の代わりに拍動間隔Ｒを保存するための拍動間隔保存手段11を設け、拍動間隔測定手段４による測定が完了した後、解析器３が拍動間隔受信手段６を介して拍動間隔保存手段11から拍動間隔Ｒを読み込むように構成しても良い。

このような構成とすることで、対象者はスマートフォンや無線の状態を気にする必要がなくなり、測定中もより一層日常に近い生活を送ることができる。また、拍動間隔測定用センサ２のみを対象者に渡し、測定の後に解析器３を備えた解析センターなどに拍動間隔測定用センサ２を返送し、解析センターにおいて拍動間隔測定用センサ２に設けられた拍動間隔保存手段11に保存された拍動間隔Ｒを読み出し、対象者に心房細動が生じているかどうかを判定するようにすれば、健康診断などにも応用することができるようになる。

なお、本発明は、実施例１～３に限られるものではなく、各構成要件の具体的構成は適宜設計し得るものである。

２ 拍動間隔測定用センサ
３ 解析器
４ 拍動間隔測定手段
５ 拍動間隔送信手段
７ 期外収縮除外手段
８ 拍動間隔変換手段
９ エントロピー演算手段
10 比較判定手段
11 拍動間隔保存手段

Claims (10)

1. 対象者の心房細動の有無を検出する心房細動検出システムであって、心臓の拍動間隔を測定する拍動間隔測定手段と、この拍動間隔測定手段により得られた拍動間隔Ｒを下式（１）により拍動間隔像ｒに変換する拍動間隔変換手段と、この拍動間隔変換手段で変換された拍動間隔像ｒからエントロピーＳを算出するエントロピー演算手段と、このエントロピー演算手段により算出されたエントロピーＳと所定の閾値とを比較し、前記エントロピーＳが前記閾値よりも大きかった場合、心房細動が生じていると判定する比較判定手段とを備えたことを特徴とする心房細動検出システム。
   

   

   ここで、α、β及びγは定数である。
2. 請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記エントロピー演算手段は下記により前記エントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
   記
   前記拍動間隔変換手段で変換された拍動間隔像ｒの所定の値域を拍動間隔像空間とし、これを所定数Ｍで区間分けし、下式（２）により前記拍動間隔変換手段により得られたＮ個の前記拍動間隔像ｒから前記エントロピーＳを算出する。
   

   

   ここで、ｎ_ｍはｍ番目の区間に含まれる拍動間隔像ｒの数を意味する。
3. 請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記エントロピー演算手段は下記により前記エントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
   記
   前記拍動間隔変換手段で変換された拍動間隔像ｒの所定の値域を拍動間隔像空間とし、これを所定数Ｍで区間分けし、下式（３）により前記拍動間隔変換手段により得られたＮ個の前記拍動間隔像ｒから前記エントロピーＳを算出する。
   

   

   ここで、ｎ_ｍはｍ番目の区間に含まれる拍動間隔像ｒの数を意味する。
4. 請求項１記載の心房細動検出システムにおいて、前記エントロピー演算手段は下記により前記エントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
   記
   前記拍動間隔変換手段により得られたＮ個の前記拍動間隔像ｒのそれぞれの値ｒ _ｎ を中心に所定の分布ｇを持たせ、下式（４）によりＮ個の分布ｇの和から得られる分布Ｇを正規化し、下式（５）により確率密度分布ｐを算出して、下式（６）により前記エントロピーＳを算出する。
   

   

   

   

   ここで、上式（４）～（６）におけるｒは、前記拍動間隔像ｒの所定の値域である拍動間隔像空間の変数であり、ｒ_１とｒ_２は所定の積分区分の下端と上端である。
5. 請求項４記載の心房細動検出システムにおいて、前記分布ｇは下式（７）で表されることを特徴とする心房細動検出システム。
   

   

   ここで、ｒは前記拍動間隔像空間の変数であり、ｒ_ｎは前記拍動間隔変換手段で変換された拍動間隔像ｒのそれぞれの値である。また、ｃは０以外の任意の定数で、σはｇの分布の広がりを表す標準偏差である。
6. 請求項１～５いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定手段は拍動間隔測定用センサに設けられ、前記拍動間隔変換手段、前記エントロピー演算手段及び前記比較判定手段は解析器に設けられていることを特徴とする心房細動検出システム。
7. 請求項６記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定用センサは前記拍動間隔Ｒを前記解析器に送信する拍動間隔送信手段若しくは前記拍動間隔Ｒを保存する拍動間隔保存手段を有し、この拍動間隔測定用センサに設けられた前記拍動間隔送信手段若しくは前記拍動間隔保存手段を介して前記解析器に前記拍動間隔Ｒを入力することで心房細動を検出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
8. 請求項１～７いずれか１項に記載の心房細動検出システムにおいて、前記拍動間隔測定手段で測定された拍動間隔Ｒのうち期外収縮由来の拍動間隔を除外する期外収縮除外手段を備え、この期外収縮除外手段により期外収縮由来の拍動間隔を除外した拍動間隔Ｒを前記拍動間隔変換手段により変換した拍動間隔像ｒから前記エントロピー演算手段によりエントロピーＳを算出するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
9. 請求項８記載の心房細動検出システムにおいて、前記期外収縮除外手段は、前記拍動間隔測定手段で測定した前記拍動間隔Ｒとこの拍動間隔Ｒの平均値との差の大きさに基づいて期外収縮由来の拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
10. 請求項９記載の心房細動検出システムにおいて、前記期外収縮除外手段は下記により期外収縮由来の拍動間隔を除外するように構成されていることを特徴とする心房細動検出システム。
    記
    前記拍動間隔測定手段で測定した拍動間隔Ｒの時系列をＲ_ｎとし、正規化拍動間隔ＮＤＲ_ｎを下式（８）で示すものとし、所定方法で算出された平均値をＲ_ｎバーとして、下式（９）～（１１）を満たす拍動間隔Ｒ_ｎとＲ_ｎ＋１を除外する。
    

    

    ここで、ｎは時系列を表しｎはｎ＋１に対して過去を意味する。
    

    

    

    

    ここで、閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ及びＦはそれぞれ０より大きい値であり、また、Ｅ＜Ｆである。

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