区分ステッチング適合アルゴリズムによる心肺蘇生中の正確なＥＣＧ測定装置および方法
【課題】心肺蘇生（ＣＰＲ）誘発の信号アーチファクトを、検知信号からリアルタイムフィルタリングすべくＰＳＡＡ（区分ステッチング適合アルゴリズム）を利用する。
【解決手段】ＰＳＡＡは、第２信号に高度に相関する第１信号に存在するアーチファクト成分を推定する。ＰＳＡＡは、第１信号と第２信号にて信号試料窓を測定すべく、自己相関と相互相関を利用し得る。ＰＳＡＡは、１次信号とアーチファクト信号の間で測定した相関関係に基づき、１次信号セグメントの信号アーチファクトを推定し得る。ＰＳＡＡは、１次信号から推定信号アーチファクトを除去し得る。アーチファクト信号が不存在の場合、ＰＳＡＡは、フィルタを利用して第１信号のアーチファクトを推定できる。ＰＳＡＡは、自動体外式除細動器、モニタ除細動器またはＥＣＧ信号とＣＰＲ信号など、高度に相関性がある信号の検知装置に実装され得る。
【解決手段】ＰＳＡＡは、第２信号に高度に相関する第１信号に存在するアーチファクト成分を推定する。ＰＳＡＡは、第１信号と第２信号にて信号試料窓を測定すべく、自己相関と相互相関を利用し得る。ＰＳＡＡは、１次信号とアーチファクト信号の間で測定した相関関係に基づき、１次信号セグメントの信号アーチファクトを推定し得る。ＰＳＡＡは、１次信号から推定信号アーチファクトを除去し得る。アーチファクト信号が不存在の場合、ＰＳＡＡは、フィルタを利用して第１信号のアーチファクトを推定できる。ＰＳＡＡは、自動体外式除細動器、モニタ除細動器またはＥＣＧ信号とＣＰＲ信号など、高度に相関性がある信号の検知装置に実装され得る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して心電図（ＥＣＧ）信号を処理するシステム、方法、および装置の分野に関する。より詳細には、本発明は、心肺蘇生（ＣＰＲ）に起因するＥＣＧ信号におけるアーチファクトを適応的除去するシステム、方法、および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
心停止事故の減少に役立つように自動体外式除細動器（ＡＥＤ）が開発されてから、ほぼ２０年が過ぎた。その期間にＡＥＤは、たとえば事務所、ショッピングセンタ、スタジアム、および通行人の往来が激しい他の場所など公共の地域に広く普及するようになってきた。ＡＥＤは、心臓事象の極めて重要な初期段階において以前は救助が受けられなかった公共の場での心臓緊急状態中に医療救助を提供する権限を市民に与えている。特に近年は、心室性不整脈と非ショック性上室性不整脈を正確に検出することができる完全自動体外式除細動器が、付添者のいない患者を治療すべく開発された（たとえば特許文献１参照）。これらの装置は、心室性不整脈を患う患者を治療し、リアルタイムでのショック性不整脈の検出において高い感受性と特異性を有する。更にＡＥＤは、病院において治療を自動的に提供できる診断監視装置として働くように開発されている（たとえば特許文献２参照）。
【０００３】
ＡＥＤ分野における発達に加えて、人間生理学と医療との関連性を理解する上で幾つかの進歩があった。医学研究におけるこれらの進歩は、身体外傷事故の対処における新しいプロトコルと標準操作手順の開発をもたらした。たとえば除細動のパブリックアクセスプロトコルにおいて、最近のガイドラインは、ＡＥＤの使用と共に心肺蘇生（ＣＰＲ）の必要性を強調してきた。実際に、最近の米国心臓協会（ＡＨＡ）の心肺蘇生と緊急心血管医療のガイドラインは、ＡＥＤがショック性調律を検出し、その後、救助者に直ちに圧迫を回復させるように促すことによって、緊急事態対応プロトコルに組込まれ得ると示唆している（たとえば非特許文献１参照）。更にガイドラインは、具体的には患者の再評価によって保留圧迫数を減らすと共に、経験のある医療専門家への効率的な転送を確保する方向に救助者を更に再教育するか支援するＡＥＤが開発され得ると解説している。独自の研究と共にガイドラインは、ＡＥＤ装置の提案使用法として、ＣＰＲと共に、除細動を伴う包括的な方法をもたらした。
【０００４】
現行のＡＥＤは、除細動を提供する間、ガイドラインによって推奨されるようなＡＥＤの現行提案使用方法の実行において機能しない。今日利用可能な大部分のＡＥＤは、心室調律の分類を試みる。具体的には、現行のＡＥＤは、ショック性心室調律と、非ショック性の他の全ての調律との間を識別しようとする。心室調律のこの検出と分析は、ＥＣＧ波形のリアルタイム分析を必要とする。従って、ＡＥＤの機能性、精度、および速度は、ＥＣＧ波形のリアルタイム分析に利用されるアルゴリズムとハードウエアに大きく依存する。
【０００５】
多くの実装において、アルゴリズムは、心拍数計算と、特許文献１と特許文献３において開示されるように、ＥＣＧ波形因子と不規則性のようなＥＣＧ波形から得られた様々な形態的特徴とに依存する。更に十分な処理能力を提供するために、現行のＡＥＤは通常、マイクロコントローラ内にアルゴリズムと制御論理を組込む。
【０００６】
現行のアルゴリズムと特殊なハードウエアの実装は、ＡＥＤの有効性に及ぼす深刻な影響を有し得ることが知られている。具体的には、ＥＣＧ信号の信号対ノイズ比は、ＡＥＤ
性能に大きく作用する。たとえば救助活動中、多くの現行ＡＥＤに実装されたアルゴリズムは、検知心室調律を分類すべく、数秒間のクリーンなＥＣＧ信号データを必要とする。救助者が、１分当たり１００サイクルに近い規定の速度で胸部圧迫と弛緩を適用し得る心肺蘇生中に、そのようなクリーン信号データを得る機会は、有意に減る。実際には、胸部圧迫と弛緩は、ＥＣＧ記録において有意な動きアーチファクトを発生させる。更にＥＣＧ信号は、心室性不整脈事象中、貧弱な振幅を示し、更に信号対ノイズ比を下げるので、低品質または使用に適さない信号が生じることが多い。これらの状態において、既存の不整脈認識アルゴリズムは、適切に機能しないかもしれず、被災者を危険に晒す。
【０００７】
ＥＣＧ電極とアナログフロントエンド回路の設計を変えることによって、感覚性アーチファクトの作用を減らす試みがなされてきた。１つの設計は、ＥＣＧ増幅器において高域カットオフすべく低域カットオフ周波数を実行する。他の設計は、アーチファクトをある程度回避しようと試みるべく、同相除去比（ＣＭＲＲ）が非常に高い差動増幅器を利用する。しかし、これらの設計において、デジタル論理とアルゴリズムを用いて任意のアーチファクトを除去するために、デジタル領域において良質の信号を取込むことが必須である。これは、主としてアナログからデジタルへの変換中の飽和効果を受けて低下した信号品質を現在周知の技術を用いて回復できないという事実による。
【０００８】
電極の設計に加えて、現行アルゴリズムは、ＣＰＲの現行の基準と実践下でのアーチファクトのフィルタリングに効果が無い。本課題のうちの１つは、ＣＰＲ圧迫サイクル中にもかかわらずショック性心臓調律を同定することと、非ショック性／回復調律をリアルタイムで同定することである。心停止状態は、重要な測定基準なので、別の課題は、心停止を正確に検出することである。ＥＣＧ信号を乱れさせ得るＣＰＲアーチファクトの同定と除去を行う種々の方法が、提案されてきた。たとえば特許文献４は、アーチファクトを除去しようとして基準信号を利用する。特許文献５は、基準信号と共に、心臓系の動作に関する前提に依存するアルゴリズムを提供する。特許文献６は、ＣＰＲ活動の指標としてと、基準信号を提供するためとに多数のセンサを用いる。特許文献４は、ＥＣＧセグメントにおけるＣＰＲアーチファクトの存在を同定すべく、ＣＰＲ活動を示す基準信号を利用する。特許文献７は、有意な患者の動きを同定するため経胸腔インピーダンス測定を利用することを開示している。特許文献８は、ＥＣＧ信号上のノイズ効果を推定すべく複数のＥＣＧリードを利用することを記載している。特許文献９は、線形予測フィルタリングと再帰的最小二乗法を用いてシステムを同定する周波数領域法を開示している。幾つかの最近の研究において、遅延基準信号に関する適応回帰に基づくＥＣＧフィルタリングの別法が紹介された（たとえば非特許文献２参照）。ＣＲＰアーチファクト検出とフィルタリングの更に別の方法は、異常を除去すべく、基準信号の代わりに周波数変調を利用することに重点を置いている（たとえば非特許文献３参照）参照）。対応状況において治療を実施する他の開示方法は、ＣＰＲ活動の検出と測定に重点を置き、ＣＰＲ圧迫の深度と存在を推定すべく胸部圧迫検出器（たとえば特許文献１０参照）または加速度計（たとえば特許文献１１参照）を利用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第５，４７４，５７４号明細書
【特許文献２】米国特許第６，６５８，２９０号明細書
【特許文献３】米国特許第６，４８０，７３４号明細書
【特許文献４】米国特許第６，９６１，６１２号明細書
【特許文献５】米国特許第７，０３９，４５７号明細書
【特許文献６】米国特許第６，８０７，４４２号明細書
【特許文献７】国際公開第２００６／０１５３４８号パンフレット
【特許文献８】米国特許第５，７０４，３６５号明細書
【特許文献９】米国特許第７，２９５，８７１号明細書
【特許文献１０】欧州特許出願公開第１８５９７７０号明細書
【特許文献１１】米国特許第７，１２２，０１４号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】心肺蘇生と緊急心血管治療の米国心臓協会ガイドライン(American Heart Association Guidelines for Cardiopulmonary Resuscitation and Emergency Cardiovascular Care)、（米国）、ＩＶ−３６、米国心臓協会(American Heart Association,Inc.)、２００５年。
【非特許文献２】ラインベルガー(Rheinberger)ら、「カルマン法を用いる心室細動ＥＣＧ信号由来の蘇生アーチファクトの除去（Removal of resuscitation artifacts from ventricular fibrillation ECG signals using kalman methods）」、（米国）、Computers in Cardiology,2005年。
【非特許文献３】アラメンジ（Aramendi）ら、「心肺蘇生アーチファクト存在下での心室細動の検出(Detection of ventricular fibrillation in the presence of cardiopulmonary resuscitation artifacts)」、（米国）、Resuscitation、2007年。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、これらのプラットフォームまたは方法は全て、最近の米国心臓協会ＣＰＲガイドラインに従って、リアルタイム治療を提供するとき、制限や問題がある。従って、様々なＥＣＧセグメントにわたって効果的であり、計算コストが低く、更にリアルタイムに近い分析とフィルタリングを示す、ＥＣＧ信号からＣＰＲアーチファクトをフィルタリングする方法と装置、従ってショック性状態と非ショック性状態を判定すべくクリーンな信号を可能にする方法と装置が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の種々の実施形態は、検知ＥＣＧ信号から信号アーチファクトをリアルタイムでフィルタリングする方法と装置を開示する。種々の実施形態は、ＥＣＧ信号から信号アーチファクトをフィルタリングすべく、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する装置または自動化方法を有する。種々の実施形態は、たとえば特別に設計されたコンピュータプロセッサまたはマイクロプロセッサなどのコンピュータハードウエアにおいて区分ステッチング適合アルゴリズムを実装する。他の実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムを非揮発性コンピュータアクセス可能なメモリに記憶する。種々の実施形態において、ハードウエアは、生理的信号を検知するセンサに接続される。特定の実施形態において、センサのうちの１つは、ＥＣＧ信号を検知する。他の実施形態において他のセンサは、アーチファクト信号を検知する。アーチファクト信号は、ＣＰＲ圧迫信号、血液動態信号、またはＥＣＧ信号においてアーチファクトを生じさせ得る更に別の生理的機能を反映する他の信号であり得る。更にＣＰＲアーチファクトの代表的信号は、超音波、光検出、およびアーチファクトの物理的原因を示し得る心弾動図のような検知技術を用いることによって獲得されることが可能である。
【００１３】
次に前記方法と装置は、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号から信号試料窓を選択することによって、ＥＣＧ信号からアーチファクト信号によって生じるアーチファクトを除去すべく、区分ステッチング適合アルゴリズムを実行し得る。次に１次信号セグメントと２次信号セグメントは、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号から生じ得る。次に１次信号セグメントと２次信号セグメントの間の関係が測定され得る。これは、測定された関係に基づき１次信号における信号アーチファクトの推定を可能にし得る。最終的に、種々の実施形態は、１次信号セグメントから推定信号アーチファクトを除去し得る。
【００１４】
種々の実施形態において、調律分析アルゴリズムを利用することによって、ショック性ＥＣＧ調律を同定し得る。これは、本方法とシステムが、たとえば自動体外式除細動器（ＡＥＤ）などの医療装置において利用できるようにし得る。調律分析アルゴリズムは、最近の操作、診療、およびＣＰＲのガイドラインに適合する生命維持治療の実施を可能にし得る。
【００１５】
種々の実施形態において、本方法と装置は、アーチファクト信号が検知されると、アーチファクトフィルタリングプロセスを実行するだけでフィルタリングと検知を最適化することになる。このようにして、治療の適用に必要な電力と待ち時間が減少する。他の実施形態において、信号試料窓は、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号の間の時間遅延に依存して均一な大きさと不均一な大きさの信号試料窓におけるＥＣＧ信号とアーチファクト信号から選択される。従って、本方法と装置は、知覚欠損による検知の遅延と、生理機能の差から生じる遅延とを処理し得る。特定の実施形態において、ＥＣＧとアーチファクト信号における信号セグメントの開始時間と終了時間は、匹敵することになる。他の実施形態において、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号の試料窓の開始時間と終了時間は、適合インデキシングまたはセグメント別回帰法を利用することによって、決定されることになる。
【００１６】
種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、シフト自己相関計算を用いることによってＥＣＧ信号とアーチファクト信号の間の位相リードまたは位相ラグを推定することになる。次にこれらの推定は、更なる信号試料窓の選択において将来使用すべくメモリに記憶され得る。種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、１次信号セグメントと２次信号セグメントに重みを適用する重付法を利用した。特定の実施形態において、全セグメントは、均等に重付けられる。他の実施形態において、中央セグメント重付けは、より大きな重みを中央信号セグメントに提供すべく、利用される。
【００１７】
種々の実施形態において、本方法と装置は、他の生理的過程を示す他の信号において生じたアーチファクトを検知し得る。従って、特定の実施形態においてアーチファクト信号は、血液動態活動の尺度である。更に本方法と装置は、アーチファクト信号の提供において１次信号に関して受動フィルタリングか能動フィルタリングを利用し得る。従って、特定の実施形態においてＥＣＧ信号は、アーチファクト信号を提供すべく、帯域フィルタを用いることによってフィルタリングされる。これらの実施形態において、本方法と装置は、信号アーチファクトをフィルタリングするために、１つの検知信号だけを必要とする。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】自動体外式除細動器の略図。
【図２】本発明の一実施形態に従って、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する自動体外式除細動器の略図。
【図３】本発明の一実施形態に従って、コンボリューションを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムのグラフ。
【図４】本発明の一実施形態に従って、コンボリューションを利用する区分ステッチングアルゴリズムの演算を示すフローチャート。
【図５】本発明の一実施形態に従って、回帰を利用する区分ステッチングアルゴリズムのグラフ。
【図６】本発明の一実施形態に従って、回帰を利用する区分ステッチングアルゴリズムの演算を示すフローチャート。
【図７】本発明の一実施形態に従って、可変窓回帰を利用する区分ステッチングアルゴリズムのグラフ。
【図８Ａ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図８Ｂ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図８Ｃ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図８Ｄ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図９】本発明の一実施形態に従って、除細動器に組込まれた区分ステッチングアルゴリズムの略図。
【図１０Ａ】ＣＰＲアーチファクトで損傷した心室頻拍波形のグラフ。
【図１０Ｂ】破損とノイズ波形のグラフ。
【図１０Ｃ】本発明の一実施形態に従って、区分ステッチングアルゴリズムを利用して回復された心室頻拍波形のグラフ。
【図１１】本発明の一実施形態に従って、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する自動体外式除細動器の略図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
背景において述べたように、幾つかのアルゴリズムは、心肺蘇生と緊急心臓血管治療の改訂ＡＨＡガイドラインに合わそうとして現行のＡＥＤにおいて実装されてきた。１実装は、適応フィルタ技術であり、この技術は、図１において提供されるようなアルゴリズムを組込むＡＥＤの全般的結線図に関連付けて本明細書において簡単に概説される。
【００２０】
適応フィルタは、幾つかのアルゴリズムを利用して実装され得るが、最小二乗法（ＬＭＳ）アルゴリズム、およびその導関数がほとんどの場合に利用される。ＬＭＳ適応フィルタにおいて、平均二乗費用関数（つまり）ζ＝Ｅ［ｅ２（ｎ）］が仮定される。次に適応フィルタは、最急勾配アルゴリズムを用いることによって、瞬時二乗誤差、ζ（ｎ）を最小化する。このアルゴリズムは、刻み幅μで負の勾配方向に係数ベクトルを更新する。たとえばＦＩＲ適応フィルタの場合、以下のようになる。
【００２１】
ｗ（ｎ＋Ｉ）＝ｗ（ｎ）−μ２．Ｎ’ζ（ｎ） （Ａ）
式中、重みｗ（ｎ）は、試料ごとに調整されることが可能である。多くの適合アルゴリズムにおいて利用される別のアルゴリズムは、再帰的最小二乗法（ＲＬＳ）アルゴリズムである。ＲＬＳアルゴリズムにおいて、費用関数は、次式で与えられる。
【００２２】
【数１】
計算的に重み｛ｗ（ｎ）｝の値の更新は、ＬＭＳとＲＬＳに基づく両適応フィルタに対して試料ごとに行われなければならない。これらの計算は、非常にコストがかかり、多重計算が更新ごとに必要とされる。更に窓ごとに全ての試料に行われている計算を調整する方法は無い。加えて、適合アルゴリズムは、整定時間を有し、最小誤差出力または有用信号（ノイズが除去された）の整定時間は、数秒かかる。整定時間はまた、重みの初期値と、ＲＬＳアルゴリズムのパラメータλとＬＭＳアルゴリズムの刻み幅μとに依存する。
【００２３】
ＣＰＲアーチファクト除去問題において、ＥＣＧ信号とＣＰＲ信号の時変性は、適応過程に複雑性をもたらす。ＥＣＧ信号は、心室頻拍（ＶＴ）から心室細動（ＶＦ）、振幅の小さい心室細動、および心停止まで様々である。更に回復信号はまた、心停止から振幅の小さな心室細動、心室頻拍、上室性頻拍（ＳＶＴ）など様々である。これらの波形全ての
周波数と振幅は、それら自体内の波形内で巨大な変動を示す。これらの変動に加えて、たとえば圧迫と膨張などのＣＰＲアーチファクトは、救助者間、同様にＣＰＲの特定サイクル中に広範囲に変動する。更に圧迫と膨張の実際の振幅は、大きく変動する。本質的に、ＣＰＲアーチファクトに一致する心室信号の変動性は、適応フィルタの整定を妨害するので、この方法を実装する装置の演算能力を低下させる。
【００２４】
今日あるこの適応フィルタ技術の能力と不足を考慮して、次に本発明の実施形態を記載する。
他の実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズム（ＰＳＡＡ）を用いるＥＣＧ信号のノイズを除去する解決策を提供する。種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、検知心室信号を効率的に分析とクリーンにするために、区分回帰法と区分デコンボリューション法の少なくとも一方を利用し得る。
【００２５】
種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、ＣＰＲ活動を測定する装置から受信された基準信号を利用する。これらの実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムが全てのＣＰＲ活動の基線か基準を有するようにする。前記ＣＰＲの基線か基準を用いることによって、次にＣＰＲ活動を検知ＥＣＧに相関させることが可能である。ＣＰＲ信号を得るのに利用される獲得手法、つまり供給源、試料採取技術、フィルタリング方法とセンサは、何がＥＣＧ信号を得るのに利用されるかを反映する。たとえば共通モードＥＣＧは、ＣＰＲ活動の固有表現を保証するために、ＣＰＲ基準信号の測定に利用され得る。同じ技法を利用することによって、ＣＰＲ基準信号は、ＥＣＧ信号基準と１対１でマッピングされ得る。それによって、ＥＣＧデータとＣＰＲデータの瞬時相関が生じる。他の実施形態は、機械的加速、速度、または距離測定の検知から生成される基準信号を利用し得る。しかし、これらの別の基準信号の利用において、精度は、ＥＣＧの基準信号とアーチファクト成分の間の可能な因果関係のため下降し得る。従って、実施形態は、精度を押し上げるべく、時系列ＥＣＧと共に時系列ＣＰＲ基準信号を利用し得る。
【００２６】
ＣＰＲ基準信号とＥＣＧ信号の測定において同じ手法を利用することによって、精度が押し上げられるが、それでも検知信号は、試料フレーム内に１対１で整列しないかもしれない。これは、部分的に、種々の身体組織を通る機械的信号または電気的信号の伝播のためであり得る。たとえば筋肉細胞を通って伝導することによって、信号に変形が生じ得る。他の状況において、ＥＣＧ信号とＣＰＲ信号の検知に利用される方法は、知覚装置または他のシステム要件に差があるため僅かに異なり得る。しかし僅かであるが、これらの差はまた、遅延を導入し得るので、１対１の相関関係が欠如する。種々の実施形態は、ＣＰＲ信号とＥＣＧ信号の間の関係の測定を支援すべく、コンボリューション関数か伝達関数を利用し得る。これは、１つの時系列の多数試料を他の時系列の多数試料と相互に関連付けられるようにする。たとえばＥＣＧ信号のアーチファクト成分における１つより多くの試料のセグメントは、ＣＰＲ基準信号における類似大のセグメントに関連付けられることが可能である。確立されると、ＣＰＲ基準信号とＥＣＧ信号の間の関係を利用することによって、ＥＣＧ信号からアーチファクトを除去し得る。種々の実施形態において、瞬時偏析アルゴリズムとデコンボリューションアルゴリズムは共に、ＥＣＧ信号からＣＰＲアーチファクトを除去するのに利用される。
【００２７】
本発明を理解するため、ＥＣＧとＣＰＲのシグナリングにおける種々の信号と全てにかかわる原理の幾つかの考察を討議しなければならない。これらの原理とこれらの原理がどのように関連するかを理解すると、本発明の種々の実施形態が更に明確に理解され得る。
【００２８】
たとえばＥＣＧ信号、ＥＣＧ信号に作用を及ぼすアーチファクト成分信号、および基準信号などの信号は、確率論的またはランダム信号であると考えられる。そのような信号は、任意に再生されることができない。確率論的信号を表わす主要な統計学的パラメータは
、その平均値、分散、および自己共分散である。
【００２９】
実際の信号処理または時系列の推定は、信号がエルゴード性を示す場合にのみ可能である。確率論的信号は、その統計学的特性全てが、それぞれ実現された十分に大きな有限長から推定され得る場合、エルゴード信号であると定義される。エルゴード信号に関して、実現の長さが無限まで進むと、時間平均は、極限において期待値演算子によって得られたアンサンブル平均に等しい。
【００３０】
実エルゴード信号に対して推定公式を以下に示す。
【００３１】
【数２】
上記の限界演算の代わりに有限和が、以下に示されるように用いられることが可能である。
【００３２】
【数３】
ランダム信号に対しては、自己相関、または自己共分散関数は、極めて重要な役割を果たす。仮に、ｅｃｇ信号｛ｅｃｇ（ｎ）｝が、｛ｓ（ｎ）｝と｛ｒ（ｎ）｝の重ね合わせからできている場合（｛ｓ（ｎ）｝は、クリーン信号成分を表わす。｛ｒ（ｎ）｝は、ランダムノイズ成分である）、その自己相関は、以下のように表わされることが可能である。
【００３３】
Ｅ｛ｅｃｇ［ｎ］ｅｃｇ［ｎ＋ｌ］｝＝Ｅ｛（ｓ［ｎ］＋ｒ［ｎ］）（ｓ［ｎ＋ｌ］＋ｒ［ｎ＋ｌ］）｝
＝Ｅ｛ｓ［ｎ］ｓ［ｎ＋ｌ］｝＋Ｅ｛ｓ［ｎ］ｒ［ｎ＋ｌ］｝＋Ｅ｛ｒ［ｎ］ｓ［ｎ＋ｌ］｝＋Ｅ｛ｒ［ｎ］ｒ［ｎ＋ｌ］｝ （７） 。
｛ｅｃｇ［ｎ］｝と｛ｒ［ｎ］｝は、相関しないので、式（７）は、以下のように縮小する。
【００３４】
Ｅ｛ｅｃｇ［ｎ］ｅｃｇ［ｎ＋ｌ］｝＝Ｅ｛ｓ［ｎ］ｓ［ｎ＋ｌ］｝＋σ２ｒ
（８） 。
従って、自己相関は、信号内容を保存するが、多くの実践場面においてランダム非相関ノイズをｄｃ成分に限定する。従って、自己相関と相互相関は、ランダム信号特性と、別の信号とのその相互作用を分析すべく、ランダム信号推定課題において用いられる。これは、ランダム信号特性を分析と推定すべく生信号を用いるよりも優れている。
【００３５】
これを承知すれば、本明細書において記載される本発明を明確に理解することが可能である。心肺蘇生（ＣＰＲ）中の観測ＥＣＧ信号を｛ｙ（ｎ）｝と仮定しよう。前記｛ｙ（ｎ）｝は、前述のＥＣＧ信号成分｛ｅｃｇ（ｎ）｝と、非相関広域帯ノイズ｛Ｎ１（ｎ）｝とに加えてアーチファクト成分｛ａ１（ｎ）｝の組合せから構成される。ＣＰＲ活動を示すＣＰＲ基準信号を｛ｘ（ｎ）｝とする。数学的に、この関係は、以下のように表わされることが可能である。
【００３６】
｛ｙ（ｎ）｝＝｛ｅｃｇ（ｎ）｝＋｛ａ１（ｎ）｝＋｛Ｎ１（ｎ）｝ 。
｛ｘ（ｎ）｝＝｛ｂ（ｎ）｝＋｛ａ２（ｎ）｝＋｛Ｎ２（ｎ）｝ （９） 。
上記のように、種々の実施形態において、｛ｙ（ｎ）｝は、自動体外式除細動器電極から記録される場合に観測されたＥＣＧ信号を指し、｛ｅｃｇ（ｎ）｝は、真のＥＣＧ成分を示し、｛ａ１（ｎ）｝は、ＣＰＲが実行される場合に観測されるＥＣＧに認められるアーチファクト成分を示す。｛Ｎ１（ｎ）｝と｛Ｎ２（ｎ）｝は、任意の電子センサシステムにおいて常に存在する非相関広域帯ノイズを示す。ＣＰＲが実行されない場合、アーチファクト成分｛ａ１（ｎ）｝は、ゼロのはずである。他の実施形態において、｛ｘ（ｎ）｝は、ＣＰＲ活動を示すＣＰＲ基準信号を示す。前記｛ｘ（ｎ）｝は、全状況においてゼロに非常に近接すべき基線活動成分｛ｂ（ｎ）｝、ＣＰＲセンサによって記録された実アーチファクト信号｛ａ２（ｎ）｝、および非相関広域帯ノイズ｛Ｎ２（ｎ）｝から構成される。種々の実施形態において｛ｘ（ｎ）｝は、ＣＰＲ活動が生じない場合、ゼロである。従って、種々の実施形態において、アーチファクト｛ａ１（ｎ）｝は、｛ｘ（ｎ）｝を用いることによって｛ｙ（ｎ）｝において推定され、除去されるので、クリーンなＥＣＧ信号｛ｅｃｇ（ｎ）｝が生じる。
【００３７】
種々の実施形態における更なる制約は、時間領域における演算全体の実装を制限することである。データを多数の小さな窓にウインドウイングすることによって、リアルタイムアルゴリズムを実装する機会が提供されるので、ＡＥＤがライブ救助作業においてこの分析を実行できるようにする。
【００３８】
Ｅ｜ｘ（ｎ）ｘＴ（ｎ）｜＝Ｒｘｘ（０）＝ｘの自己相関と
Ｅ｜ｘ（ｎ）ｙＴ（ｎ）｜＝Ｒｘｙ（０）＝ｙとｘ間の相互相関 （１０） 。
更に上記の２つの関係を展開すると、以下の関係になる。
【００３９】
【数４】
つまり、上記の計算は、自己相関（ＡＣＳ）と相互相関（ＣＣＳ）数列に導く計算の部分集合である。
【００４０】
【数５】
種々の実施形態は、ＣＰＲ基準信号｛ｘ（ｎ）｝を観測ＥＣＧ信号｛ｙ（ｎ）｝に関連付ける、インパルス応答｛ｈ［ｎ］｝の安定な線形時不変系（ＬＴＩ）離散時間系を利用する。これらの実施形態は、以下の式によって入力−出力関係を定義する。
【００４１】
【数６】
更に、方程式（１２）において定義されるようなＡＣＳが即時計算の範囲内で公知であるという仮説が、これらの実施形態において立てられる。仮説の結果は、方程式（１２）において示されるようなＣＣＳであり、以下のように計算される。
【００４２】
【数７】
（１４）に（１３）を代入すると、以下の方程式が得られる。
【００４３】
【数８】
種々の実施形態において長さＮの因果的有限長インパルス応答と方程式（１５）が、以下のように縮小すると考えるのが現実的である。
【００４４】
【数９】
このようにして、ＡＣＳとＣＣＳ、ｒｘｘ［ｌ］とｒｙｘ［ｌ］の両方が計算される。次に、ＡＣＳとＣＣＳが与えられると、システム同定またはインパルス応答推定が実行される。
【００４５】
種々の実施形態において、ＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝と観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝のインパルス応答試料｛ｈ［ｎ］｝を計算する再帰的関係は、ＡＣＳ｛ｒｘｘ［ｌ］｝とＣＣＳ｛ｒｙｘ［ｌ］｝の間のインパルス応答試料｛ｈ［ｎ］｝の結果と同じものとして与えられる。ＡＣＳとＣＣＳを利用することによって、ＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝と観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝の利用時と同じ情報が提供されるが、観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝に及ぼす非相関ノイズの影響を減らす追加利点も有する。
【００４６】
以下の再帰的計算は、ＡＣＳ｛ｒｘｘ［ｌ］｝とＣＣＳ｛ｒｙｘ［ｌ］｝の値からインパルス応答試料｛ｈ［ｎ］｝を計算するのに役立つ。
【００４７】
【数１０】
従って、アーチファクト｛ａ１［ｎ］｝は、ＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝と観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝の間の関係から推定または再構築される。次に、アーチファクトは、方程式（９）で示されるモデルにおいて示されるように、クリーンＥＣＧ信号｛ｅｃｇ［ｎ］｝を得るべく、観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝から差引かれる。
【００４８】
種々の実施形態において、ＣＰＲによる推定アーチファクトの除去後、重複ウインドウイングを用いることによって、連続出力信号｛ｅｃｇ［ｎ］｝をもたらす。正確な重複セグメントが、同定され得ると共に、インパルス応答｛ｈｉ［ｎ］｝，｛ｈｉ＋１［ｎ］｝などのための寄与が、評価される。適切な重付けは、中間出力、つまり再構成アーチファクト成分｛ａ１［ｎ］｝における急上昇が存在しないことを保証する。
【００４９】
図２を参照すると、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用するシステム２００の実施形態が示される。種々の実施形態において、システムは、ＥＣＧ信号２０４を受信するＥＣＧモニタ２０２を利用し得る。ＥＣＧモニタ２０２は、身体上に設置されたセンサ由来のＥＣＧ信号２０４を監視または記録し得る。ＥＣＧモニタ２０２は、更に処理すべく、ＥＣＧ信号２０４を分析し得ると共に調整し得る。更にＥＣＧモニタ２０２は、たとえばＣＰＲ圧迫など、行われている付加的処置のために存在する異常またはアーチファクトを同定し得る。種々の実施形態は、ＣＰＲ信号２０８を分析するＣＰＲモニタ２０６を有することになる。ＣＰＲ信号２０８は、実行されているＣＰＲ活動の独立した指標を提供し得る。更にＣＰＲモニタ２０６は、更に処理すべくＣＰＲ信号２０４を調整し得る。次にシステム２００は、区分ステッチング適合アルゴリズムが必要とされるかどうかを判定すべく決定論理２１０を利用し得る。ＣＰＲ信号２０８が存在すると論理２１０が判定すると、区分ステッチング適合アルゴリズム２１２を初期化し、呼び出すことになる。次に区分ステッチング適合アルゴリズム２１２は、ＥＣＧ信号２０４とＣＰＲ信号２０８を取
得し、ＥＣＧ信号２０４からＣＰＲ信号２０８を除去することによって、ＣＰＲアーチファクトのないＥＣＧ信号２１４を提供することになる。次にＥＣＧ信号２１４は、たとえば不整脈検出アルゴリズム２１６など、システム２００の他のアルゴリズムに転送され得る。特定の実施形態において、ＣＰＲ信号２０８が存在しない場合、論理２１０は、区分ステッチング適合アルゴリズム２１２を初期化することはなく、システム２００は、たとえば不整脈検出アルゴリズム２１６などの他のアルゴリズムにＥＣＧ信号２０４を直接転送することになる。
【００５０】
他の実施形態は、様々な１次信号と２次信号を検知し得る。前記２次信号は、１次信号に付加的データまたは信号入力を提供すると共に、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用することによって、選択的に除去またはフィルタリングされる。たとえば負荷ＥＣＧ検査機における動きアーチファクト、ＥＣＧと負荷ＥＣＧ検査機における呼吸アーチファクト、負荷ＥＣＧ検査機における検査機アーチファクト、ＥＥＧにおける心電図信号、ＥＥＧ信号由来のＥＣＧ信号／パルス、および他の血液動態信号由来のＣＰＲアーチファクト。このように、種々の実施形態は、たとえばＣＰＲ圧迫などの種々の物理的インパルスを表わす第２信号を利用することによって、たとえばＥＣＧ，ＥＥＧなどの物理的インパルスを表わす種々の信号におけるアーチファクトを除去し得る。
【００５１】
図３を参照すると、コンボリューションアルゴリズムを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムの実施形態が示される。種々の実施形態において、重複コンボリューション出力セグメントは、まず観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝とＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝の第１ＷＬ試料をウインドウイングすることによって実装される。ＷＬは、窓長を示す。次に方形窓は、ＣＰＲ基準信号セグメント｛ｘ１（ｎ）｝と測定ＥＣＧ信号セグメント｛ｙ１（ｎ）｝を生成すべく両入力信号に適用される。この段階は、以下の方程式で視覚化される。
【００５２】
ｙ１（ｎ）＝ｙ（ｎ）ｗ（ｎ） （０＜ｎ＜ＷＬ） ｏｒ ０ （その他） 。
ｘ１（ｎ）＝ ｘ（ｎ）ｗ（ｎ） （０＜ｎ＜ＷＬ） ｏｒ ０ （その他） 。
（１８）
【００５３】
次にＲｘｙ（ｋ）とＲｘｘ（ｋ）値が、Ｎｌａｇ点までのラグに対して計算される。Ｎｌａｇは、観測ＥＣＧ信号セグメント｛ｙ１（ｎ）｝とＣＰＲ基準信号セグメント｛ｘ１（ｎ）｝の間の時間差の測定指標である。リード／ラグと窓推定が、たとえば図３において示される。
【００５４】
次に、ＣＣＳ関数とＡＣＳ関数は、｛ｙ１（ｎ）｝と｛ｘ１（ｎ）｝の平均値を差引いた後、方程式（１２）で上述したように決定される。ＣＣＳ関数とＡＣＳ関数の決定後、｛ｈ（ｎ）｝は、方程式（１７）を用いることによって２つの関数の間の関係から決定され、｛ｈ（ｎ）｝の大きさは、Ｎｌａｇに等しく設定される。次に、平均値は、以下の方程式を用いることによって、ＣＰＲ信号から除去される。
【００５５】
ｍ０＝平均｛ｘ１［ｎ］｝ 。
｛ｘ１［ｎ］｝＝｛ｘ１［ｎ］｝−平均｛ｘ１［ｎ］｝＝｛ｘ１［ｎ］｝−ｍｏ（１９） 。
次に、下記のコンボリューション式を用いて｛ｘ１’（ｎ）｝を構築すべく、｛ｈ（ｎ）｝が用いられる。｛ｘ１’（ｎ）｝は、推定アーチファクトである。
【００５６】
【数１１】
信号｛ｘ１’（ｎ）｝の長さは、ＷＬ＋Ｎｌａｇ−１である。
【００５７】
次に、コンボリューション｛ｘ１’（ｎ）｝の出力は、第１ＷＬポイントに短縮される。理想的には、短縮は、開始と末端のＮｌａｇポイントを避けるべきである。しかし、種々の実施形態は、Ｎｌａｇ−１ポイントを避けるだけである。更に他の実施形態は、アーチファクトを推定する次の計算でより低い重みを与えることによって、初期Ｎｌａｇポイントの影響を減らす。次に、コンボリューション演算のｄｃ応答は、方程式（２１）で示されるように積分される。
【００５８】
【数１２】
式中、ｍ０は、変調比Ｍ（Ｍはｍ／ｍ０に等しい）における励起の変調幅である。
【００５９】
次に、（２２）で提供された方程式を利用することによって、データに関するアーチファクトセグメント｛ａ１（ｎ）｝を推定する。
【００６０】
【数１３】
種々の実施形態において、第１窓と第２窓の間の第１非重複セグメントの出力は、同じである。更に種々の実施形態は、窓がＮｌａｇポイント急上昇すると仮定する。しかし、この急上昇は、入力パラメータによって測定され得るか、でなければＮ急上昇（＝Ｎｊｕｍｐ）で計算および示され得る。アーチファクトセグメント｛ａ１（ｎ）｝の測定後、クリーンなＥＣＧ信号ｙ推定（＝ｙｅｓｔ）が、第１Ｎｌａｇポイントに対して推定され得る。
【００６１】
【数１４】
ＣＰＲ基準信号｛ｘ（ｎ）｝と｛ｙ（ｎ）｝の間で数ポイントだけ一定のリードまたはラグがある場合、両セグメントにおけるＮｌａｇ／２またはＮｌａｇポイントとのシフト相互相関は、特定のリードかラグで最大値を生じさせることになる。上記の減算は、推定アーチファクト信号｛ａ１（ｎ）｝または｛ｘｏｕｔ（ｎ）｝を相応にシフトさせた後に実行される。
【００６２】
次に、Ｎ急上昇と（Ｎ急上昇＋ＷＬ）の試料の間でＮ急上昇ポイントを急上昇させることによって新しい窓表示セグメント｛ｙ２（ｎ）｝と｛ｘ２（ｎ）｝に移動する。次に新しい窓パラメータを利用して先立つ段階を繰返す。
【００６３】
種々の実施形態において、異なる重付法は、データの第２、第３、およびその後に続く非重複セグメントの推定において利用され得る。これらの重付法には、均等重付けと中央セグメント重付けが含まれる。
【００６４】
均等重付法において、２つの隣接する窓の間の重複セグメントは、２度計算されることになるので、均等重付けは、２つの窓が重なり合うだけなら、２つの隣接する窓の計算に与えられることになる。同様なのは、３つが隣接する計算の場合であり、特定の小セグメントは、それらに共通している。たとえば１６ポイントのＮｌａｇ／Ｎ急上昇を設定し、（すなわち）１２８ポイントのＷＬを有する場合、特定のセグメントは、８つの隣接する窓に存在することが可能である。
【００６５】
Ｎ急上昇またはＮｌａｇポイントの第１セグメント：
【００６６】
【数１５】
Ｎ急上昇またはＮｌａｇポイントの第２セグメント：
【００６７】
【数１６】
Ｎ急上昇またはＮｌａｇポイントの第３セグメント：
【００６８】
【数１７】
第８セグメントからは、８つの重複窓全てが計算に利用できる。従って、比ＷＬ：Ｎｌａｇ＝８：１なら、Ｎｌａｇポイントの各々の重複セグメントは、８回計算される。特定の実施形態において、これらの計算に影響を及ぼすコンボリューションのために、精度に負の影響を及ぼす終端効果の可能性が存在する。従って、実施形態は、窓、ＷＬでの結果から終端セグメントを除去する。その場合、重複セグメントは、終端に位置する。
【００６９】
隣接する窓に共通なセグメントの計算における中央の重い重付けは、区分ステッチング適合アルゴリズムの種々の実施形態において重付法として利用される。中央の重い重付法は、一連の窓、ＷＬのコンボリューションにおいて末端によって提供される不確かさを中央セグメントの重付けによって除去する。たとえば６つの窓だけが利用され、特定のセグメントが中央に存在する場合、２つの末端上の窓を避けて、中央の４つの窓に重みを適用することが、中央重付けである。中央重付けアルゴリズムは、以下のように表わされる：
【００７０】
【数１８】
中央重付けの結果として、種々の実施形態は、コンボリューションにおいてより安定性を示す。
【００７１】
図４を参照すると、一実施形態に従ってコンボリューションアルゴリズムを用いる区分ステッチング適合アルゴリズムを実装するシステムが提示される。最初のセレクト試料窓は、１次と２次の観測信号４００から選択される。次に、１次信号セグメントと２次信号セグメントが、生成される（ステップＳ４０２）。次に自己相関と相互相関は、１次信号セグメントと２次信号セグメントから計算される（ステップＳ４０４）。次に、インパルス応答が、自己相関と相互相関から測定される（ステップＳ４０６）。次に、１次信号に存在する推定アーチファクトは、インパルス応答から推定される（ステップＳ４０８）。次に推定アーチファクトは、選択された１次信号数列と２次信号数列の長さに一致するように短縮される（ステップＳ４１０）。次に、推定アーチファクトのＤＣ応答は、コンボリューションを利用して積分される（ステップＳ４１２）。推定されたクリーン１次信号は、選択された１次信号４１４から推定アーチファクトを除去することによって生成される。この時点でサイクルは、次に選択される１次信号と２次信号の試料窓のために繰返し得る。このようにして、実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムとコンボリューションアルゴリズムを利用することによって、高精度で１次信号全体をフィルタリングし得る。
【００７２】
図５を次に参照すると、重複回帰セグメントを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムの実施形態が示される。この実施形態は、出力セグメントが、｛ｘ（ｎ）｝と｛ｙ（ｎ）｝の間の単回帰関係から計算されることを除いて、窓に基づく重複コンボリューション出力セグメントに類似している。この場合、関係が他の成分によって曖昧にされるとしても、アーチファクトと基準信号が、逐一相関を有することが前提である。つまり、関係は、区分的線形であると仮定される。
【００７３】
この実施形態において、αとβの推定は、ＷＬ試料の窓（〜２秒）ごとに行われ、窓は、所定のＷＬ／２試料の重複である。非定常性は、この重複によってある程度まで説明される。各々の窓において、α＾とβ＾は、方程式（３０）によって計算される。以後、「α＾」は、αの上に記号「＾」が乗っているものを示す。
【００７４】
【数１９】
【００７５】
ａ１’（ｎ）＝α＾ｘ（ｎ）＋β＾ （３１）
。
【００７６】
クリーン信号推定＝ｙ（ｎ）−ａ１’（ｎ） （３２） 。
この場合、線形回帰式は、｛ｙ（ｎ）｝と｛ｘ（ｎ）｝の間で適合したので、アーチファクト成分の推定が行われ、推定アーチファクト成分が観測ＥＣＧ信号｛ｙ（ｎ）｝から除去される。
【００７７】
方程式（３０）におけるα＾とβ＾の推定は、観測された破損ＥＣＧ信号｛ｙ（ｎ）｝におけるアーチファクト成分の再構築に役立ち得る。更に付加的ウインドウイングと重複方法は、重複コンボリューション法のシミュレーションに利用され得ると共に、非定常性問題を除去することが可能である。更により小さなセグメントを用いることによって、非定常性の関係が取込めるようになる。
【００７８】
図６を参照すると、線形回帰セグメントを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムの実施形態が示される。まず、選択試料窓が、１次と２次の観測信号から選択される（ステップＳ６００）。次に、１次信号数列と２次信号数列が生成される（ステップＳ６０２）。次に線形回帰が、１次信号と２次信号の間で測定される（ステップＳ６０４）。次に、推定アーチファクトは、線形回帰に基づき生成される（ステップＳ６０６）。次に推定アーチファクトは、選択された１次信号数列と２次信号数列の長さに一致するように短縮される（ステップＳ６０８）。推定クリーン１次信号は、選択１次信号から推定アーチファクトを除去することによって生成される（ステップＳ６１０）。この時点でサイクルは、次に選択される１次信号と２次信号の試料窓に対して繰返し得る。このようにして、種々の実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムと線形回帰アルゴリズムを利用することによって、高精度で１次信号全体をフィルタリングし得る。
【００７９】
図７において示されるように、時変適応性ウインドウイング法はまた、区分ステッチング適合アルゴリズム法の区分的回帰を実装することで可能になる。この設定において、重複セグメントの大きさ、｛ｘ（ｎ）｝と｛ｙ（ｎ）｝における窓開始ポイントは全て、窓の大きさと共に変化することが可能である。この方法によって、セグメント別の相関がもたらされ、セグメントは、同じではなく、ポイント当たりの計算数が異なるため、バイアスを有する。しかし、許容アーチファクト波形は、構築されることができないので、アーチファクト除去ＥＣＧ信号を導き出すべく、｛ｙ（ｎ）｝から差引かれることが可能である。
【００８０】
種々の実施形態において、検知ＥＣＧ信号とＣＰＲ基準信号の両信号における全ての信号試料は、計算とパラメータ記憶動作を開始する。たとえば平均値の計算、自己相関数列の計算、相互相関数列の計算、およびデコンボリューションとコンボリューションの演算が、連続して起こる。しかし、特定の実施形態、たとえば推定などの追加計算において、アーチファクトセグメントは、特定の指数で実行されるだけである。このようにして、区分ステッチング適合アルゴリズムは、信号フィルタリングと分析において必要とされる計算量を減らすことができる。
【００８１】
図８Ａ〜図８Ｄを参照すると、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用するシステムの種々の実施形態が示される。図８Ａにおいて示される実施形態は、ＥＣＧ信号８００とＣＰＲ基準信号８０２を区分ステッチング適合アルゴリズム８０４に入力する。次に区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、ＥＣＧ信号８００からＣＰＲアーチファクトを除去すると共に、推定された実ＥＣＧ信号８０６を更なる使用に提供することになる。
【００８２】
図８Ｂを参照すると、基準信号が存在しない区分ステッチング適合アルゴリズムを利用
するシステムの実施形態が示される。多くの場合、ＣＰＲ中に記録された低周波数領域のＥＣＧ信号８００は、ＣＰＲアーチファクトによって支配されている。従って、基準信号が存在しない場合、低域通過フィルタ８０８を利用するＥＣＧ信号８００のフィルタリングは、基準信号の特徴を有効にする。正確なＣＰＲ関連信号ほど正確ではないが、この低域通過フィルタ８０８で処理された出力信号８１０は、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４において｛ｘ（ｎ）｝として用いられることが可能である。種々の実施形態において、処理の遅延は、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを用いることによって、最小化されるか、線形にされる。リードまたはラグ計算は、相関分析を利用し、引き続き適用され得る。種々の実施形態において、低域通過フィルタ８０８は、たとえば（０〜６）Ｈｚのセレクト信号範囲をフィルタリングする。
【００８３】
図８Ｃを参照すると、種々の実施形態は、ＣＰＲ基準信号８０２を用いることによって、幾つかの入力信号から幾つかの入力信号アーチファクト由来のＣＰＲアーチファクトをクリーンにすべく、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４を利用し得る。入力信号には、ＥＣＧ信号８００、ｐＯ２信号８１２、心房血圧（ＡＢＰ）信号８１４、中心静脈圧（ＣＶＰ）信号８１６、および心音信号８１８が含まれ得る。このようにして、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、多数の信号からＣＰＲアーチファクトを同時にフィルタリングし得ると共に、非破損信号を更なる分析に提供し得る。
【００８４】
図８Ｄを参照すると、ＣＰＲ基準信号８０２の不在下で関連成分を有する多数の信号について区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する実施形態が示される。ＣＰＲ基準信号８０２が利用できない場合、ＣＰＲの結果として動きアーチファクトで破損された２つ以上の信号は、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４に送り込まれる。たとえばＥＣＧ信号８００と血液動態信号８２０は、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４に入力され得る。これらの実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、それらの信号を相関させると共にＣＰＲアーチファクト成分を推定することが可能である。次に区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、元のソース信号からＣＰＲアーチファクト成分を除去し、更にＣＰＲアーチファクト８２４の推定値を示す信号と共にクリーン型の入力信号８２２を出力することになる。
【００８５】
図９に示されるように、種々の実施形態において区分ステッチング適合アルゴリズムは、検知信号の状態に基づき第１応答者命令を有効にすべくＡＥＤシステムにおいても利用され得る。たとえば区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、無脈性調律９０４、ショック性調律９０６、および非ショック性調律９０８の間を判定すべく、調律分析アルゴリズム９０２と併せて利用され得る。
【００８６】
種々の実施形態において、連続ＣＰＲを要求する無脈性調律９０４は、区分ステッチング適合アルゴリズム９００を利用するＡＥＤにおいて判定されることが可能である。これらの状況において、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、ＥＣＧ信号９１０とＣＰＲ基準信号９１２を連続的に監視し、ＡＥＤに同様に実装される調律分析アルゴリズム９０２にクリーンなＥＣＧ出力信号９１４を送る。次に調律分析アルゴリズム９０２は、無脈性電気的活動または心停止のために連続ＣＰＲが必須であると判定し得ると共に、ＡＥＤに連続ＣＰＲ命令９１６を第１応答者に送達させ得る。
【００８７】
存在するＣＰＲを必要とするショック性調律９０６が存在する場合のＣＰＲの停止とショックの適用は、区分ステッチング適合アルゴリズム９００を利用するＡＥＤにおいてほぼリアルタイムで行われる。これらの状況において、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、ＥＣＧ信号９１０とＣＰＲ基準信号９１２を連続的に監視し、クリーンなＥＣＧ出力信号９１４を調律分析アルゴリズム９０２に送る。次に調律分析アルゴリズム９０２は、電気ショックが必要とされることを判定し得ると共に、プロトコルによってＣＰＲ
の停止と患者へのショック命令９１８を送達するようにＡＥＤに命令し得る。このようにして、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、プロトコルに従って治療を提供するために、ＣＰＲを中断させ得る。種々の実施形態は、電気ショックと圧迫のサイクルを自動的に同期化するために、自動ＣＰＲ圧迫を送達する機械的圧迫装置に制御信号が向けられるようにする。非ショック性調律が存在する場合、ＡＥＤは、ＣＰＲ継続命令と他の命令９２０を送達し得る。
【００８８】
特定の実施形態において、ＡＥＤは、どの信号処理が、区分ステッチング適合アルゴリズム９００によって要求されるかを判定すべく区分ステッチング適合アルゴリズム９００を利用する。これらの実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、推定アーチファクト信号９１６が低信号振幅を示す状況またはアーチファクトがＥＣＧ信号９１０に対して微々たる影響しか有さない状況において、検知ＥＣＧ信号を出力する。従って、これらの状況において、検知ＥＣＧ信号９１０は、区分ステッチング適合アルゴリズム９００信号処理を無視することによって、利用され得ると共に調律分析アルゴリズム９０２に直接送られ得るので待ち時間と所要処理電力を更に減らす。
【００８９】
区分ステッチング適合アルゴリズムの実装とＣＰＲ基準記号の利用によって、種々の実施形態は、信号対ノイズ比が非常に大きな変動を示す場合、検知信号からノイズを除去することが可能である。たとえば区分ステッチング適合アルゴリズムは、信号対ノイズ比が１〜２０の重度アーチファクト状態に対してでさえ、アーチファクトを効率的に描出することが可能であり、心停止の場合ではこの比は、およそ１：１０００よりもずっと大きくなり得るので、主としてＥＣＧチャネルの固有ノイズ特性によって制限される。
【００９０】
図１０Ａにおいて示されるような検知信号と図１０Ｂにおいて示されるようなＣＰＲ基準信号を、種々の実施形態において区分ステッチング適合アルゴリズムは分析することができ、ＣＰＲアーチファクトを分離できるので、それによって図１０Ｃにおいて示されるような回復ＥＣＧ信号が生じる。上記のように、他の様々な実施形態において区分ステッチング適合アルゴリズムは、同じ効果に対して別の様々な１次信号と２次信号について同じ分析を実行し得る。従って、たとえば負荷ＥＣＧ検査機とＥＥＧ検査機を妨害する種々の信号は、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用することによって除去され得る。
【００９１】
図１１を参照すると、本発明の一実施形態に従う区分ステッチング適合アルゴリズムを実装するＡＥＤ１０００のブロック図が示される。デジタル式マイクロプロセッサ支援制御システム１００２は、ＡＥＤ１０００の動作全体を制御すべく用いられる。電気制御システム１０００は、更に第１電極１００４と第２電極１００６の相互接続と操作性を検査するインピーダンス測定回路を有する。制御システム１００２は、プログラムメモリ１０１０、データメモリ１０１２、事象メモリ１０１４、およびリアルタイムクロック１０１６にインターフェースで連結されたプロセッサ１００８を有する。プロセッサ１００８によって実行される運転プログラムは、プログラムメモリ１０１０に記憶される。電気出力は、バッテリ１０１８によって提供され、発電回路１０２０に接続される。
【００９２】
発電回路１０２０はまた、出力調整装置１０２２、リッドスイッチ１０２４、監視役タイマ１０２６、リアルタイムクロック１０１６、およびプロセッサ１００８にも接続される。データ通信ポート１０２８は、データ転送すべくプロセッサ１００８に連結される。特定の実施形態において、データ転送は、シリアルポート、ＵＳＢポート、ファイヤワイヤ、たとえば８０２．１１ｘか３Ｇ、ラジオなどの無線を利用することによって実行され得る。救助スイッチ１０３０、保全指標１０３２、診断表示パネル１０３４、音声回路１０３６、および警報器１０３８は、同様にプロセッサ１００８に接続される。音声回路１０３６は、スピーカ１０４０に接続される。種々の実施形態において、救助光源スイッチ１０４２と視覚ディスプレイ１０４４は、付加的運転情報を提供すべくプロセッサ１００
８に接続される。
【００９３】
特定の実施形態において、ＡＥＤは、プロセッサ１００８と区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサ（ｃｏ−ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１０４６を有し得る。区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサ１０４６は、ハードウエアにおいて実装される区分ステッチング適合アルゴリズムであり得ると共に、高速データバスを介してプロセッサに動作可能に接続され得る。種々の実施形態において、プロセッサ１０１８と区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサ１０４６は、同じシリコン上にあり、マルチコアプロセッサにおいて実装され得る。またプロセッサ１００８と区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサは、マルチプロセッサの一部として、それともネットワークプロセッサ配置として実装され得る。これらの実施形態において、プロセッサ１０１８は、区分ステッチング適合アルゴリズム計算の一部を区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサにオフロードするので、第１電極１００４と第２電極１００６由来の検知信号の処理を最適化する。他の実施形態において、プロセッサ１００８は、区分ステッチング適合アルゴリズム計算を実行するため、特殊な命令または最適化で最適化される。従って、プロセッサ１０１０は、より少数のハードウエアリソースを駆使しながら、より少数のクロックサイクルで区分ステッチング適合アルゴリズム計算を実行し得る。他の実施形態において、制御システム１００２の論理とアルゴリズムは、ＡＳＩＣ型のハードウエアかＦＰＧＡ型の組合せ、その他の何れかの論理で実装され得る。
【００９４】
高電圧発生回路１０４８はまた、プロセッサ１００８に接続され、前記プロセッサによって制御される。高電圧発生回路１０４８は、半導体スイッチ（表示なし）と複数のコンデンサ（表示なし）を有し得る。種々の実施形態において、コネクタ１０５０，１０５２は、高電圧発生回路１０４８を第１電極１００４と第２電極１００６に接続する。
【００９５】
インピーダンス測定回路１０５４は、コネクタ１０５０とリアルタイムクロック１０１６の両方に接続される。インピーダンス測定回路１０５４は、Ａ／Ｄ（アナログデジタル）変換器１０５６を通じてリアルタイムクロックにインターフェースで連結される。別のインピーダンス測定回路１０５８は、コネクタ１０５０とリアルタイムクロック１０１６に接続され得ると共に、Ａ／Ｄ変換器１０５６を通じてプロセッサ１００８にインターフェースで連結され得る。ＣＰＲ装置１０６０は、コネクタ１０５２とＡ／Ｄ変換器１０５６を通じてプロセッサ１００８とリアルタイムクロック１０１６に接続され得る。ＣＰＲ装置１０６０は、胸部圧迫検出装置または手動、自動か半自動式の機械的胸部圧迫装置であり得る。
【００９６】
同様に当然のことながら模範的実施形態または複数の模範的実施形態は、単なる実施例であり、本発明の範囲、適用性、または構成を何らかの方法で制限しようとするものではない。むしろ、前述の詳細な説明は、当業者に模範的実施形態または複数の模範的実施形態を実行するのに役立つ開示を提供することになる。当然のことながら、種々の変更は、添付の特許請求の範囲とその法的等価物に示されるような本発明の範囲から逸脱しなければ、要素の機能と配置において行われることが可能である。
【００９７】
上記の実施形態は、制限ではなく、例示しようとするものである。付加的実施形態は、特許請求の範囲内である。更に本発明の特徴は、特定の実施形態を参照して記載されてきたが、当業者は、特許請求の範囲によって規定されるような本発明の趣旨と範囲から逸脱しなければ、形態と詳細において変更し得ることを認めるだろう。
【００９８】
当業者は、本発明が上記の何れかの個々の実施形態において例示されるよりも少ない特徴を有し得ることを認めるだろう。本明細書において記載された実施形態は、本発明の種々の特徴を組合せ得る方法を包括的に示すものではない。従って、実施形態は、相互に排
他的な特徴の組合せではなく、むしろ本発明は、当業者によって理解されるような、異なる個々の実施形態から選択された異なる個々の特徴の組合せを有し得る。
【００９９】
上記の文書の参照文献による何れかの取込みは、本明細書における明白な開示に反した主題が包含されないように、制限される。上記の文書の参照文献による任意の取込みは、文書に含まれる請求項が、本明細書における参照文献によって取込まれないように、更に制限される。上記の文書の参照文献による任意の取込みは、本明細書において明確に包含されない限り、文書において提供される任意の定義は、本明細書における参照文献によって組込まれないように更に制限される。
【０１００】
本発明の請求項を解釈できるように、特殊用語「のための手段」または「のための段階」は、請求項において列挙されない限り、合衆国第３５法典第２１２条第６パラグラフの規定が行使されるべきではないことを明確にしようとするものである。
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して心電図（ＥＣＧ）信号を処理するシステム、方法、および装置の分野に関する。より詳細には、本発明は、心肺蘇生（ＣＰＲ）に起因するＥＣＧ信号におけるアーチファクトを適応的除去するシステム、方法、および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
心停止事故の減少に役立つように自動体外式除細動器（ＡＥＤ）が開発されてから、ほぼ２０年が過ぎた。その期間にＡＥＤは、たとえば事務所、ショッピングセンタ、スタジアム、および通行人の往来が激しい他の場所など公共の地域に広く普及するようになってきた。ＡＥＤは、心臓事象の極めて重要な初期段階において以前は救助が受けられなかった公共の場での心臓緊急状態中に医療救助を提供する権限を市民に与えている。特に近年は、心室性不整脈と非ショック性上室性不整脈を正確に検出することができる完全自動体外式除細動器が、付添者のいない患者を治療すべく開発された（たとえば特許文献１参照）。これらの装置は、心室性不整脈を患う患者を治療し、リアルタイムでのショック性不整脈の検出において高い感受性と特異性を有する。更にＡＥＤは、病院において治療を自動的に提供できる診断監視装置として働くように開発されている（たとえば特許文献２参照）。
【０００３】
ＡＥＤ分野における発達に加えて、人間生理学と医療との関連性を理解する上で幾つかの進歩があった。医学研究におけるこれらの進歩は、身体外傷事故の対処における新しいプロトコルと標準操作手順の開発をもたらした。たとえば除細動のパブリックアクセスプロトコルにおいて、最近のガイドラインは、ＡＥＤの使用と共に心肺蘇生（ＣＰＲ）の必要性を強調してきた。実際に、最近の米国心臓協会（ＡＨＡ）の心肺蘇生と緊急心血管医療のガイドラインは、ＡＥＤがショック性調律を検出し、その後、救助者に直ちに圧迫を回復させるように促すことによって、緊急事態対応プロトコルに組込まれ得ると示唆している（たとえば非特許文献１参照）。更にガイドラインは、具体的には患者の再評価によって保留圧迫数を減らすと共に、経験のある医療専門家への効率的な転送を確保する方向に救助者を更に再教育するか支援するＡＥＤが開発され得ると解説している。独自の研究と共にガイドラインは、ＡＥＤ装置の提案使用法として、ＣＰＲと共に、除細動を伴う包括的な方法をもたらした。
【０００４】
現行のＡＥＤは、除細動を提供する間、ガイドラインによって推奨されるようなＡＥＤの現行提案使用方法の実行において機能しない。今日利用可能な大部分のＡＥＤは、心室調律の分類を試みる。具体的には、現行のＡＥＤは、ショック性心室調律と、非ショック性の他の全ての調律との間を識別しようとする。心室調律のこの検出と分析は、ＥＣＧ波形のリアルタイム分析を必要とする。従って、ＡＥＤの機能性、精度、および速度は、ＥＣＧ波形のリアルタイム分析に利用されるアルゴリズムとハードウエアに大きく依存する。
【０００５】
多くの実装において、アルゴリズムは、心拍数計算と、特許文献１と特許文献３において開示されるように、ＥＣＧ波形因子と不規則性のようなＥＣＧ波形から得られた様々な形態的特徴とに依存する。更に十分な処理能力を提供するために、現行のＡＥＤは通常、マイクロコントローラ内にアルゴリズムと制御論理を組込む。
【０００６】
現行のアルゴリズムと特殊なハードウエアの実装は、ＡＥＤの有効性に及ぼす深刻な影響を有し得ることが知られている。具体的には、ＥＣＧ信号の信号対ノイズ比は、ＡＥＤ
性能に大きく作用する。たとえば救助活動中、多くの現行ＡＥＤに実装されたアルゴリズムは、検知心室調律を分類すべく、数秒間のクリーンなＥＣＧ信号データを必要とする。救助者が、１分当たり１００サイクルに近い規定の速度で胸部圧迫と弛緩を適用し得る心肺蘇生中に、そのようなクリーン信号データを得る機会は、有意に減る。実際には、胸部圧迫と弛緩は、ＥＣＧ記録において有意な動きアーチファクトを発生させる。更にＥＣＧ信号は、心室性不整脈事象中、貧弱な振幅を示し、更に信号対ノイズ比を下げるので、低品質または使用に適さない信号が生じることが多い。これらの状態において、既存の不整脈認識アルゴリズムは、適切に機能しないかもしれず、被災者を危険に晒す。
【０００７】
ＥＣＧ電極とアナログフロントエンド回路の設計を変えることによって、感覚性アーチファクトの作用を減らす試みがなされてきた。１つの設計は、ＥＣＧ増幅器において高域カットオフすべく低域カットオフ周波数を実行する。他の設計は、アーチファクトをある程度回避しようと試みるべく、同相除去比（ＣＭＲＲ）が非常に高い差動増幅器を利用する。しかし、これらの設計において、デジタル論理とアルゴリズムを用いて任意のアーチファクトを除去するために、デジタル領域において良質の信号を取込むことが必須である。これは、主としてアナログからデジタルへの変換中の飽和効果を受けて低下した信号品質を現在周知の技術を用いて回復できないという事実による。
【０００８】
電極の設計に加えて、現行アルゴリズムは、ＣＰＲの現行の基準と実践下でのアーチファクトのフィルタリングに効果が無い。本課題のうちの１つは、ＣＰＲ圧迫サイクル中にもかかわらずショック性心臓調律を同定することと、非ショック性／回復調律をリアルタイムで同定することである。心停止状態は、重要な測定基準なので、別の課題は、心停止を正確に検出することである。ＥＣＧ信号を乱れさせ得るＣＰＲアーチファクトの同定と除去を行う種々の方法が、提案されてきた。たとえば特許文献４は、アーチファクトを除去しようとして基準信号を利用する。特許文献５は、基準信号と共に、心臓系の動作に関する前提に依存するアルゴリズムを提供する。特許文献６は、ＣＰＲ活動の指標としてと、基準信号を提供するためとに多数のセンサを用いる。特許文献４は、ＥＣＧセグメントにおけるＣＰＲアーチファクトの存在を同定すべく、ＣＰＲ活動を示す基準信号を利用する。特許文献７は、有意な患者の動きを同定するため経胸腔インピーダンス測定を利用することを開示している。特許文献８は、ＥＣＧ信号上のノイズ効果を推定すべく複数のＥＣＧリードを利用することを記載している。特許文献９は、線形予測フィルタリングと再帰的最小二乗法を用いてシステムを同定する周波数領域法を開示している。幾つかの最近の研究において、遅延基準信号に関する適応回帰に基づくＥＣＧフィルタリングの別法が紹介された（たとえば非特許文献２参照）。ＣＲＰアーチファクト検出とフィルタリングの更に別の方法は、異常を除去すべく、基準信号の代わりに周波数変調を利用することに重点を置いている（たとえば非特許文献３参照）参照）。対応状況において治療を実施する他の開示方法は、ＣＰＲ活動の検出と測定に重点を置き、ＣＰＲ圧迫の深度と存在を推定すべく胸部圧迫検出器（たとえば特許文献１０参照）または加速度計（たとえば特許文献１１参照）を利用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第５，４７４，５７４号明細書
【特許文献２】米国特許第６，６５８，２９０号明細書
【特許文献３】米国特許第６，４８０，７３４号明細書
【特許文献４】米国特許第６，９６１，６１２号明細書
【特許文献５】米国特許第７，０３９，４５７号明細書
【特許文献６】米国特許第６，８０７，４４２号明細書
【特許文献７】国際公開第２００６／０１５３４８号パンフレット
【特許文献８】米国特許第５，７０４，３６５号明細書
【特許文献９】米国特許第７，２９５，８７１号明細書
【特許文献１０】欧州特許出願公開第１８５９７７０号明細書
【特許文献１１】米国特許第７，１２２，０１４号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】心肺蘇生と緊急心血管治療の米国心臓協会ガイドライン(American Heart Association Guidelines for Cardiopulmonary Resuscitation and Emergency Cardiovascular Care)、（米国）、ＩＶ−３６、米国心臓協会(American Heart Association,Inc.)、２００５年。
【非特許文献２】ラインベルガー(Rheinberger)ら、「カルマン法を用いる心室細動ＥＣＧ信号由来の蘇生アーチファクトの除去（Removal of resuscitation artifacts from ventricular fibrillation ECG signals using kalman methods）」、（米国）、Computers in Cardiology,2005年。
【非特許文献３】アラメンジ（Aramendi）ら、「心肺蘇生アーチファクト存在下での心室細動の検出(Detection of ventricular fibrillation in the presence of cardiopulmonary resuscitation artifacts)」、（米国）、Resuscitation、2007年。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、これらのプラットフォームまたは方法は全て、最近の米国心臓協会ＣＰＲガイドラインに従って、リアルタイム治療を提供するとき、制限や問題がある。従って、様々なＥＣＧセグメントにわたって効果的であり、計算コストが低く、更にリアルタイムに近い分析とフィルタリングを示す、ＥＣＧ信号からＣＰＲアーチファクトをフィルタリングする方法と装置、従ってショック性状態と非ショック性状態を判定すべくクリーンな信号を可能にする方法と装置が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の種々の実施形態は、検知ＥＣＧ信号から信号アーチファクトをリアルタイムでフィルタリングする方法と装置を開示する。種々の実施形態は、ＥＣＧ信号から信号アーチファクトをフィルタリングすべく、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する装置または自動化方法を有する。種々の実施形態は、たとえば特別に設計されたコンピュータプロセッサまたはマイクロプロセッサなどのコンピュータハードウエアにおいて区分ステッチング適合アルゴリズムを実装する。他の実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムを非揮発性コンピュータアクセス可能なメモリに記憶する。種々の実施形態において、ハードウエアは、生理的信号を検知するセンサに接続される。特定の実施形態において、センサのうちの１つは、ＥＣＧ信号を検知する。他の実施形態において他のセンサは、アーチファクト信号を検知する。アーチファクト信号は、ＣＰＲ圧迫信号、血液動態信号、またはＥＣＧ信号においてアーチファクトを生じさせ得る更に別の生理的機能を反映する他の信号であり得る。更にＣＰＲアーチファクトの代表的信号は、超音波、光検出、およびアーチファクトの物理的原因を示し得る心弾動図のような検知技術を用いることによって獲得されることが可能である。
【００１３】
次に前記方法と装置は、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号から信号試料窓を選択することによって、ＥＣＧ信号からアーチファクト信号によって生じるアーチファクトを除去すべく、区分ステッチング適合アルゴリズムを実行し得る。次に１次信号セグメントと２次信号セグメントは、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号から生じ得る。次に１次信号セグメントと２次信号セグメントの間の関係が測定され得る。これは、測定された関係に基づき１次信号における信号アーチファクトの推定を可能にし得る。最終的に、種々の実施形態は、１次信号セグメントから推定信号アーチファクトを除去し得る。
【００１４】
種々の実施形態において、調律分析アルゴリズムを利用することによって、ショック性ＥＣＧ調律を同定し得る。これは、本方法とシステムが、たとえば自動体外式除細動器（ＡＥＤ）などの医療装置において利用できるようにし得る。調律分析アルゴリズムは、最近の操作、診療、およびＣＰＲのガイドラインに適合する生命維持治療の実施を可能にし得る。
【００１５】
種々の実施形態において、本方法と装置は、アーチファクト信号が検知されると、アーチファクトフィルタリングプロセスを実行するだけでフィルタリングと検知を最適化することになる。このようにして、治療の適用に必要な電力と待ち時間が減少する。他の実施形態において、信号試料窓は、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号の間の時間遅延に依存して均一な大きさと不均一な大きさの信号試料窓におけるＥＣＧ信号とアーチファクト信号から選択される。従って、本方法と装置は、知覚欠損による検知の遅延と、生理機能の差から生じる遅延とを処理し得る。特定の実施形態において、ＥＣＧとアーチファクト信号における信号セグメントの開始時間と終了時間は、匹敵することになる。他の実施形態において、ＥＣＧ信号とアーチファクト信号の試料窓の開始時間と終了時間は、適合インデキシングまたはセグメント別回帰法を利用することによって、決定されることになる。
【００１６】
種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、シフト自己相関計算を用いることによってＥＣＧ信号とアーチファクト信号の間の位相リードまたは位相ラグを推定することになる。次にこれらの推定は、更なる信号試料窓の選択において将来使用すべくメモリに記憶され得る。種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、１次信号セグメントと２次信号セグメントに重みを適用する重付法を利用した。特定の実施形態において、全セグメントは、均等に重付けられる。他の実施形態において、中央セグメント重付けは、より大きな重みを中央信号セグメントに提供すべく、利用される。
【００１７】
種々の実施形態において、本方法と装置は、他の生理的過程を示す他の信号において生じたアーチファクトを検知し得る。従って、特定の実施形態においてアーチファクト信号は、血液動態活動の尺度である。更に本方法と装置は、アーチファクト信号の提供において１次信号に関して受動フィルタリングか能動フィルタリングを利用し得る。従って、特定の実施形態においてＥＣＧ信号は、アーチファクト信号を提供すべく、帯域フィルタを用いることによってフィルタリングされる。これらの実施形態において、本方法と装置は、信号アーチファクトをフィルタリングするために、１つの検知信号だけを必要とする。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】自動体外式除細動器の略図。
【図２】本発明の一実施形態に従って、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する自動体外式除細動器の略図。
【図３】本発明の一実施形態に従って、コンボリューションを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムのグラフ。
【図４】本発明の一実施形態に従って、コンボリューションを利用する区分ステッチングアルゴリズムの演算を示すフローチャート。
【図５】本発明の一実施形態に従って、回帰を利用する区分ステッチングアルゴリズムのグラフ。
【図６】本発明の一実施形態に従って、回帰を利用する区分ステッチングアルゴリズムの演算を示すフローチャート。
【図７】本発明の一実施形態に従って、可変窓回帰を利用する区分ステッチングアルゴリズムのグラフ。
【図８Ａ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図８Ｂ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図８Ｃ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図８Ｄ】本発明の一実施形態に従う、区分ステッチングアルゴリズムの実装の略図。
【図９】本発明の一実施形態に従って、除細動器に組込まれた区分ステッチングアルゴリズムの略図。
【図１０Ａ】ＣＰＲアーチファクトで損傷した心室頻拍波形のグラフ。
【図１０Ｂ】破損とノイズ波形のグラフ。
【図１０Ｃ】本発明の一実施形態に従って、区分ステッチングアルゴリズムを利用して回復された心室頻拍波形のグラフ。
【図１１】本発明の一実施形態に従って、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する自動体外式除細動器の略図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
背景において述べたように、幾つかのアルゴリズムは、心肺蘇生と緊急心臓血管治療の改訂ＡＨＡガイドラインに合わそうとして現行のＡＥＤにおいて実装されてきた。１実装は、適応フィルタ技術であり、この技術は、図１において提供されるようなアルゴリズムを組込むＡＥＤの全般的結線図に関連付けて本明細書において簡単に概説される。
【００２０】
適応フィルタは、幾つかのアルゴリズムを利用して実装され得るが、最小二乗法（ＬＭＳ）アルゴリズム、およびその導関数がほとんどの場合に利用される。ＬＭＳ適応フィルタにおいて、平均二乗費用関数（つまり）ζ＝Ｅ［ｅ２（ｎ）］が仮定される。次に適応フィルタは、最急勾配アルゴリズムを用いることによって、瞬時二乗誤差、ζ（ｎ）を最小化する。このアルゴリズムは、刻み幅μで負の勾配方向に係数ベクトルを更新する。たとえばＦＩＲ適応フィルタの場合、以下のようになる。
【００２１】
ｗ（ｎ＋Ｉ）＝ｗ（ｎ）−μ２．Ｎ’ζ（ｎ） （Ａ）
式中、重みｗ（ｎ）は、試料ごとに調整されることが可能である。多くの適合アルゴリズムにおいて利用される別のアルゴリズムは、再帰的最小二乗法（ＲＬＳ）アルゴリズムである。ＲＬＳアルゴリズムにおいて、費用関数は、次式で与えられる。
【００２２】
【数１】
計算的に重み｛ｗ（ｎ）｝の値の更新は、ＬＭＳとＲＬＳに基づく両適応フィルタに対して試料ごとに行われなければならない。これらの計算は、非常にコストがかかり、多重計算が更新ごとに必要とされる。更に窓ごとに全ての試料に行われている計算を調整する方法は無い。加えて、適合アルゴリズムは、整定時間を有し、最小誤差出力または有用信号（ノイズが除去された）の整定時間は、数秒かかる。整定時間はまた、重みの初期値と、ＲＬＳアルゴリズムのパラメータλとＬＭＳアルゴリズムの刻み幅μとに依存する。
【００２３】
ＣＰＲアーチファクト除去問題において、ＥＣＧ信号とＣＰＲ信号の時変性は、適応過程に複雑性をもたらす。ＥＣＧ信号は、心室頻拍（ＶＴ）から心室細動（ＶＦ）、振幅の小さい心室細動、および心停止まで様々である。更に回復信号はまた、心停止から振幅の小さな心室細動、心室頻拍、上室性頻拍（ＳＶＴ）など様々である。これらの波形全ての
周波数と振幅は、それら自体内の波形内で巨大な変動を示す。これらの変動に加えて、たとえば圧迫と膨張などのＣＰＲアーチファクトは、救助者間、同様にＣＰＲの特定サイクル中に広範囲に変動する。更に圧迫と膨張の実際の振幅は、大きく変動する。本質的に、ＣＰＲアーチファクトに一致する心室信号の変動性は、適応フィルタの整定を妨害するので、この方法を実装する装置の演算能力を低下させる。
【００２４】
今日あるこの適応フィルタ技術の能力と不足を考慮して、次に本発明の実施形態を記載する。
他の実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズム（ＰＳＡＡ）を用いるＥＣＧ信号のノイズを除去する解決策を提供する。種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、検知心室信号を効率的に分析とクリーンにするために、区分回帰法と区分デコンボリューション法の少なくとも一方を利用し得る。
【００２５】
種々の実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズムは、ＣＰＲ活動を測定する装置から受信された基準信号を利用する。これらの実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムが全てのＣＰＲ活動の基線か基準を有するようにする。前記ＣＰＲの基線か基準を用いることによって、次にＣＰＲ活動を検知ＥＣＧに相関させることが可能である。ＣＰＲ信号を得るのに利用される獲得手法、つまり供給源、試料採取技術、フィルタリング方法とセンサは、何がＥＣＧ信号を得るのに利用されるかを反映する。たとえば共通モードＥＣＧは、ＣＰＲ活動の固有表現を保証するために、ＣＰＲ基準信号の測定に利用され得る。同じ技法を利用することによって、ＣＰＲ基準信号は、ＥＣＧ信号基準と１対１でマッピングされ得る。それによって、ＥＣＧデータとＣＰＲデータの瞬時相関が生じる。他の実施形態は、機械的加速、速度、または距離測定の検知から生成される基準信号を利用し得る。しかし、これらの別の基準信号の利用において、精度は、ＥＣＧの基準信号とアーチファクト成分の間の可能な因果関係のため下降し得る。従って、実施形態は、精度を押し上げるべく、時系列ＥＣＧと共に時系列ＣＰＲ基準信号を利用し得る。
【００２６】
ＣＰＲ基準信号とＥＣＧ信号の測定において同じ手法を利用することによって、精度が押し上げられるが、それでも検知信号は、試料フレーム内に１対１で整列しないかもしれない。これは、部分的に、種々の身体組織を通る機械的信号または電気的信号の伝播のためであり得る。たとえば筋肉細胞を通って伝導することによって、信号に変形が生じ得る。他の状況において、ＥＣＧ信号とＣＰＲ信号の検知に利用される方法は、知覚装置または他のシステム要件に差があるため僅かに異なり得る。しかし僅かであるが、これらの差はまた、遅延を導入し得るので、１対１の相関関係が欠如する。種々の実施形態は、ＣＰＲ信号とＥＣＧ信号の間の関係の測定を支援すべく、コンボリューション関数か伝達関数を利用し得る。これは、１つの時系列の多数試料を他の時系列の多数試料と相互に関連付けられるようにする。たとえばＥＣＧ信号のアーチファクト成分における１つより多くの試料のセグメントは、ＣＰＲ基準信号における類似大のセグメントに関連付けられることが可能である。確立されると、ＣＰＲ基準信号とＥＣＧ信号の間の関係を利用することによって、ＥＣＧ信号からアーチファクトを除去し得る。種々の実施形態において、瞬時偏析アルゴリズムとデコンボリューションアルゴリズムは共に、ＥＣＧ信号からＣＰＲアーチファクトを除去するのに利用される。
【００２７】
本発明を理解するため、ＥＣＧとＣＰＲのシグナリングにおける種々の信号と全てにかかわる原理の幾つかの考察を討議しなければならない。これらの原理とこれらの原理がどのように関連するかを理解すると、本発明の種々の実施形態が更に明確に理解され得る。
【００２８】
たとえばＥＣＧ信号、ＥＣＧ信号に作用を及ぼすアーチファクト成分信号、および基準信号などの信号は、確率論的またはランダム信号であると考えられる。そのような信号は、任意に再生されることができない。確率論的信号を表わす主要な統計学的パラメータは
、その平均値、分散、および自己共分散である。
【００２９】
実際の信号処理または時系列の推定は、信号がエルゴード性を示す場合にのみ可能である。確率論的信号は、その統計学的特性全てが、それぞれ実現された十分に大きな有限長から推定され得る場合、エルゴード信号であると定義される。エルゴード信号に関して、実現の長さが無限まで進むと、時間平均は、極限において期待値演算子によって得られたアンサンブル平均に等しい。
【００３０】
実エルゴード信号に対して推定公式を以下に示す。
【００３１】
【数２】
上記の限界演算の代わりに有限和が、以下に示されるように用いられることが可能である。
【００３２】
【数３】
ランダム信号に対しては、自己相関、または自己共分散関数は、極めて重要な役割を果たす。仮に、ｅｃｇ信号｛ｅｃｇ（ｎ）｝が、｛ｓ（ｎ）｝と｛ｒ（ｎ）｝の重ね合わせからできている場合（｛ｓ（ｎ）｝は、クリーン信号成分を表わす。｛ｒ（ｎ）｝は、ランダムノイズ成分である）、その自己相関は、以下のように表わされることが可能である。
【００３３】
Ｅ｛ｅｃｇ［ｎ］ｅｃｇ［ｎ＋ｌ］｝＝Ｅ｛（ｓ［ｎ］＋ｒ［ｎ］）（ｓ［ｎ＋ｌ］＋ｒ［ｎ＋ｌ］）｝
＝Ｅ｛ｓ［ｎ］ｓ［ｎ＋ｌ］｝＋Ｅ｛ｓ［ｎ］ｒ［ｎ＋ｌ］｝＋Ｅ｛ｒ［ｎ］ｓ［ｎ＋ｌ］｝＋Ｅ｛ｒ［ｎ］ｒ［ｎ＋ｌ］｝ （７） 。
｛ｅｃｇ［ｎ］｝と｛ｒ［ｎ］｝は、相関しないので、式（７）は、以下のように縮小する。
【００３４】
Ｅ｛ｅｃｇ［ｎ］ｅｃｇ［ｎ＋ｌ］｝＝Ｅ｛ｓ［ｎ］ｓ［ｎ＋ｌ］｝＋σ２ｒ
（８） 。
従って、自己相関は、信号内容を保存するが、多くの実践場面においてランダム非相関ノイズをｄｃ成分に限定する。従って、自己相関と相互相関は、ランダム信号特性と、別の信号とのその相互作用を分析すべく、ランダム信号推定課題において用いられる。これは、ランダム信号特性を分析と推定すべく生信号を用いるよりも優れている。
【００３５】
これを承知すれば、本明細書において記載される本発明を明確に理解することが可能である。心肺蘇生（ＣＰＲ）中の観測ＥＣＧ信号を｛ｙ（ｎ）｝と仮定しよう。前記｛ｙ（ｎ）｝は、前述のＥＣＧ信号成分｛ｅｃｇ（ｎ）｝と、非相関広域帯ノイズ｛Ｎ１（ｎ）｝とに加えてアーチファクト成分｛ａ１（ｎ）｝の組合せから構成される。ＣＰＲ活動を示すＣＰＲ基準信号を｛ｘ（ｎ）｝とする。数学的に、この関係は、以下のように表わされることが可能である。
【００３６】
｛ｙ（ｎ）｝＝｛ｅｃｇ（ｎ）｝＋｛ａ１（ｎ）｝＋｛Ｎ１（ｎ）｝ 。
｛ｘ（ｎ）｝＝｛ｂ（ｎ）｝＋｛ａ２（ｎ）｝＋｛Ｎ２（ｎ）｝ （９） 。
上記のように、種々の実施形態において、｛ｙ（ｎ）｝は、自動体外式除細動器電極から記録される場合に観測されたＥＣＧ信号を指し、｛ｅｃｇ（ｎ）｝は、真のＥＣＧ成分を示し、｛ａ１（ｎ）｝は、ＣＰＲが実行される場合に観測されるＥＣＧに認められるアーチファクト成分を示す。｛Ｎ１（ｎ）｝と｛Ｎ２（ｎ）｝は、任意の電子センサシステムにおいて常に存在する非相関広域帯ノイズを示す。ＣＰＲが実行されない場合、アーチファクト成分｛ａ１（ｎ）｝は、ゼロのはずである。他の実施形態において、｛ｘ（ｎ）｝は、ＣＰＲ活動を示すＣＰＲ基準信号を示す。前記｛ｘ（ｎ）｝は、全状況においてゼロに非常に近接すべき基線活動成分｛ｂ（ｎ）｝、ＣＰＲセンサによって記録された実アーチファクト信号｛ａ２（ｎ）｝、および非相関広域帯ノイズ｛Ｎ２（ｎ）｝から構成される。種々の実施形態において｛ｘ（ｎ）｝は、ＣＰＲ活動が生じない場合、ゼロである。従って、種々の実施形態において、アーチファクト｛ａ１（ｎ）｝は、｛ｘ（ｎ）｝を用いることによって｛ｙ（ｎ）｝において推定され、除去されるので、クリーンなＥＣＧ信号｛ｅｃｇ（ｎ）｝が生じる。
【００３７】
種々の実施形態における更なる制約は、時間領域における演算全体の実装を制限することである。データを多数の小さな窓にウインドウイングすることによって、リアルタイムアルゴリズムを実装する機会が提供されるので、ＡＥＤがライブ救助作業においてこの分析を実行できるようにする。
【００３８】
Ｅ｜ｘ（ｎ）ｘＴ（ｎ）｜＝Ｒｘｘ（０）＝ｘの自己相関と
Ｅ｜ｘ（ｎ）ｙＴ（ｎ）｜＝Ｒｘｙ（０）＝ｙとｘ間の相互相関 （１０） 。
更に上記の２つの関係を展開すると、以下の関係になる。
【００３９】
【数４】
つまり、上記の計算は、自己相関（ＡＣＳ）と相互相関（ＣＣＳ）数列に導く計算の部分集合である。
【００４０】
【数５】
種々の実施形態は、ＣＰＲ基準信号｛ｘ（ｎ）｝を観測ＥＣＧ信号｛ｙ（ｎ）｝に関連付ける、インパルス応答｛ｈ［ｎ］｝の安定な線形時不変系（ＬＴＩ）離散時間系を利用する。これらの実施形態は、以下の式によって入力−出力関係を定義する。
【００４１】
【数６】
更に、方程式（１２）において定義されるようなＡＣＳが即時計算の範囲内で公知であるという仮説が、これらの実施形態において立てられる。仮説の結果は、方程式（１２）において示されるようなＣＣＳであり、以下のように計算される。
【００４２】
【数７】
（１４）に（１３）を代入すると、以下の方程式が得られる。
【００４３】
【数８】
種々の実施形態において長さＮの因果的有限長インパルス応答と方程式（１５）が、以下のように縮小すると考えるのが現実的である。
【００４４】
【数９】
このようにして、ＡＣＳとＣＣＳ、ｒｘｘ［ｌ］とｒｙｘ［ｌ］の両方が計算される。次に、ＡＣＳとＣＣＳが与えられると、システム同定またはインパルス応答推定が実行される。
【００４５】
種々の実施形態において、ＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝と観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝のインパルス応答試料｛ｈ［ｎ］｝を計算する再帰的関係は、ＡＣＳ｛ｒｘｘ［ｌ］｝とＣＣＳ｛ｒｙｘ［ｌ］｝の間のインパルス応答試料｛ｈ［ｎ］｝の結果と同じものとして与えられる。ＡＣＳとＣＣＳを利用することによって、ＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝と観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝の利用時と同じ情報が提供されるが、観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝に及ぼす非相関ノイズの影響を減らす追加利点も有する。
【００４６】
以下の再帰的計算は、ＡＣＳ｛ｒｘｘ［ｌ］｝とＣＣＳ｛ｒｙｘ［ｌ］｝の値からインパルス応答試料｛ｈ［ｎ］｝を計算するのに役立つ。
【００４７】
【数１０】
従って、アーチファクト｛ａ１［ｎ］｝は、ＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝と観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝の間の関係から推定または再構築される。次に、アーチファクトは、方程式（９）で示されるモデルにおいて示されるように、クリーンＥＣＧ信号｛ｅｃｇ［ｎ］｝を得るべく、観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝から差引かれる。
【００４８】
種々の実施形態において、ＣＰＲによる推定アーチファクトの除去後、重複ウインドウイングを用いることによって、連続出力信号｛ｅｃｇ［ｎ］｝をもたらす。正確な重複セグメントが、同定され得ると共に、インパルス応答｛ｈｉ［ｎ］｝，｛ｈｉ＋１［ｎ］｝などのための寄与が、評価される。適切な重付けは、中間出力、つまり再構成アーチファクト成分｛ａ１［ｎ］｝における急上昇が存在しないことを保証する。
【００４９】
図２を参照すると、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用するシステム２００の実施形態が示される。種々の実施形態において、システムは、ＥＣＧ信号２０４を受信するＥＣＧモニタ２０２を利用し得る。ＥＣＧモニタ２０２は、身体上に設置されたセンサ由来のＥＣＧ信号２０４を監視または記録し得る。ＥＣＧモニタ２０２は、更に処理すべく、ＥＣＧ信号２０４を分析し得ると共に調整し得る。更にＥＣＧモニタ２０２は、たとえばＣＰＲ圧迫など、行われている付加的処置のために存在する異常またはアーチファクトを同定し得る。種々の実施形態は、ＣＰＲ信号２０８を分析するＣＰＲモニタ２０６を有することになる。ＣＰＲ信号２０８は、実行されているＣＰＲ活動の独立した指標を提供し得る。更にＣＰＲモニタ２０６は、更に処理すべくＣＰＲ信号２０４を調整し得る。次にシステム２００は、区分ステッチング適合アルゴリズムが必要とされるかどうかを判定すべく決定論理２１０を利用し得る。ＣＰＲ信号２０８が存在すると論理２１０が判定すると、区分ステッチング適合アルゴリズム２１２を初期化し、呼び出すことになる。次に区分ステッチング適合アルゴリズム２１２は、ＥＣＧ信号２０４とＣＰＲ信号２０８を取
得し、ＥＣＧ信号２０４からＣＰＲ信号２０８を除去することによって、ＣＰＲアーチファクトのないＥＣＧ信号２１４を提供することになる。次にＥＣＧ信号２１４は、たとえば不整脈検出アルゴリズム２１６など、システム２００の他のアルゴリズムに転送され得る。特定の実施形態において、ＣＰＲ信号２０８が存在しない場合、論理２１０は、区分ステッチング適合アルゴリズム２１２を初期化することはなく、システム２００は、たとえば不整脈検出アルゴリズム２１６などの他のアルゴリズムにＥＣＧ信号２０４を直接転送することになる。
【００５０】
他の実施形態は、様々な１次信号と２次信号を検知し得る。前記２次信号は、１次信号に付加的データまたは信号入力を提供すると共に、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用することによって、選択的に除去またはフィルタリングされる。たとえば負荷ＥＣＧ検査機における動きアーチファクト、ＥＣＧと負荷ＥＣＧ検査機における呼吸アーチファクト、負荷ＥＣＧ検査機における検査機アーチファクト、ＥＥＧにおける心電図信号、ＥＥＧ信号由来のＥＣＧ信号／パルス、および他の血液動態信号由来のＣＰＲアーチファクト。このように、種々の実施形態は、たとえばＣＰＲ圧迫などの種々の物理的インパルスを表わす第２信号を利用することによって、たとえばＥＣＧ，ＥＥＧなどの物理的インパルスを表わす種々の信号におけるアーチファクトを除去し得る。
【００５１】
図３を参照すると、コンボリューションアルゴリズムを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムの実施形態が示される。種々の実施形態において、重複コンボリューション出力セグメントは、まず観測ＥＣＧ信号｛ｙ［ｎ］｝とＣＰＲ基準信号｛ｘ［ｎ］｝の第１ＷＬ試料をウインドウイングすることによって実装される。ＷＬは、窓長を示す。次に方形窓は、ＣＰＲ基準信号セグメント｛ｘ１（ｎ）｝と測定ＥＣＧ信号セグメント｛ｙ１（ｎ）｝を生成すべく両入力信号に適用される。この段階は、以下の方程式で視覚化される。
【００５２】
ｙ１（ｎ）＝ｙ（ｎ）ｗ（ｎ） （０＜ｎ＜ＷＬ） ｏｒ ０ （その他） 。
ｘ１（ｎ）＝ ｘ（ｎ）ｗ（ｎ） （０＜ｎ＜ＷＬ） ｏｒ ０ （その他） 。
（１８）
【００５３】
次にＲｘｙ（ｋ）とＲｘｘ（ｋ）値が、Ｎｌａｇ点までのラグに対して計算される。Ｎｌａｇは、観測ＥＣＧ信号セグメント｛ｙ１（ｎ）｝とＣＰＲ基準信号セグメント｛ｘ１（ｎ）｝の間の時間差の測定指標である。リード／ラグと窓推定が、たとえば図３において示される。
【００５４】
次に、ＣＣＳ関数とＡＣＳ関数は、｛ｙ１（ｎ）｝と｛ｘ１（ｎ）｝の平均値を差引いた後、方程式（１２）で上述したように決定される。ＣＣＳ関数とＡＣＳ関数の決定後、｛ｈ（ｎ）｝は、方程式（１７）を用いることによって２つの関数の間の関係から決定され、｛ｈ（ｎ）｝の大きさは、Ｎｌａｇに等しく設定される。次に、平均値は、以下の方程式を用いることによって、ＣＰＲ信号から除去される。
【００５５】
ｍ０＝平均｛ｘ１［ｎ］｝ 。
｛ｘ１［ｎ］｝＝｛ｘ１［ｎ］｝−平均｛ｘ１［ｎ］｝＝｛ｘ１［ｎ］｝−ｍｏ（１９） 。
次に、下記のコンボリューション式を用いて｛ｘ１’（ｎ）｝を構築すべく、｛ｈ（ｎ）｝が用いられる。｛ｘ１’（ｎ）｝は、推定アーチファクトである。
【００５６】
【数１１】
信号｛ｘ１’（ｎ）｝の長さは、ＷＬ＋Ｎｌａｇ−１である。
【００５７】
次に、コンボリューション｛ｘ１’（ｎ）｝の出力は、第１ＷＬポイントに短縮される。理想的には、短縮は、開始と末端のＮｌａｇポイントを避けるべきである。しかし、種々の実施形態は、Ｎｌａｇ−１ポイントを避けるだけである。更に他の実施形態は、アーチファクトを推定する次の計算でより低い重みを与えることによって、初期Ｎｌａｇポイントの影響を減らす。次に、コンボリューション演算のｄｃ応答は、方程式（２１）で示されるように積分される。
【００５８】
【数１２】
式中、ｍ０は、変調比Ｍ（Ｍはｍ／ｍ０に等しい）における励起の変調幅である。
【００５９】
次に、（２２）で提供された方程式を利用することによって、データに関するアーチファクトセグメント｛ａ１（ｎ）｝を推定する。
【００６０】
【数１３】
種々の実施形態において、第１窓と第２窓の間の第１非重複セグメントの出力は、同じである。更に種々の実施形態は、窓がＮｌａｇポイント急上昇すると仮定する。しかし、この急上昇は、入力パラメータによって測定され得るか、でなければＮ急上昇（＝Ｎｊｕｍｐ）で計算および示され得る。アーチファクトセグメント｛ａ１（ｎ）｝の測定後、クリーンなＥＣＧ信号ｙ推定（＝ｙｅｓｔ）が、第１Ｎｌａｇポイントに対して推定され得る。
【００６１】
【数１４】
ＣＰＲ基準信号｛ｘ（ｎ）｝と｛ｙ（ｎ）｝の間で数ポイントだけ一定のリードまたはラグがある場合、両セグメントにおけるＮｌａｇ／２またはＮｌａｇポイントとのシフト相互相関は、特定のリードかラグで最大値を生じさせることになる。上記の減算は、推定アーチファクト信号｛ａ１（ｎ）｝または｛ｘｏｕｔ（ｎ）｝を相応にシフトさせた後に実行される。
【００６２】
次に、Ｎ急上昇と（Ｎ急上昇＋ＷＬ）の試料の間でＮ急上昇ポイントを急上昇させることによって新しい窓表示セグメント｛ｙ２（ｎ）｝と｛ｘ２（ｎ）｝に移動する。次に新しい窓パラメータを利用して先立つ段階を繰返す。
【００６３】
種々の実施形態において、異なる重付法は、データの第２、第３、およびその後に続く非重複セグメントの推定において利用され得る。これらの重付法には、均等重付けと中央セグメント重付けが含まれる。
【００６４】
均等重付法において、２つの隣接する窓の間の重複セグメントは、２度計算されることになるので、均等重付けは、２つの窓が重なり合うだけなら、２つの隣接する窓の計算に与えられることになる。同様なのは、３つが隣接する計算の場合であり、特定の小セグメントは、それらに共通している。たとえば１６ポイントのＮｌａｇ／Ｎ急上昇を設定し、（すなわち）１２８ポイントのＷＬを有する場合、特定のセグメントは、８つの隣接する窓に存在することが可能である。
【００６５】
Ｎ急上昇またはＮｌａｇポイントの第１セグメント：
【００６６】
【数１５】
Ｎ急上昇またはＮｌａｇポイントの第２セグメント：
【００６７】
【数１６】
Ｎ急上昇またはＮｌａｇポイントの第３セグメント：
【００６８】
【数１７】
第８セグメントからは、８つの重複窓全てが計算に利用できる。従って、比ＷＬ：Ｎｌａｇ＝８：１なら、Ｎｌａｇポイントの各々の重複セグメントは、８回計算される。特定の実施形態において、これらの計算に影響を及ぼすコンボリューションのために、精度に負の影響を及ぼす終端効果の可能性が存在する。従って、実施形態は、窓、ＷＬでの結果から終端セグメントを除去する。その場合、重複セグメントは、終端に位置する。
【００６９】
隣接する窓に共通なセグメントの計算における中央の重い重付けは、区分ステッチング適合アルゴリズムの種々の実施形態において重付法として利用される。中央の重い重付法は、一連の窓、ＷＬのコンボリューションにおいて末端によって提供される不確かさを中央セグメントの重付けによって除去する。たとえば６つの窓だけが利用され、特定のセグメントが中央に存在する場合、２つの末端上の窓を避けて、中央の４つの窓に重みを適用することが、中央重付けである。中央重付けアルゴリズムは、以下のように表わされる：
【００７０】
【数１８】
中央重付けの結果として、種々の実施形態は、コンボリューションにおいてより安定性を示す。
【００７１】
図４を参照すると、一実施形態に従ってコンボリューションアルゴリズムを用いる区分ステッチング適合アルゴリズムを実装するシステムが提示される。最初のセレクト試料窓は、１次と２次の観測信号４００から選択される。次に、１次信号セグメントと２次信号セグメントが、生成される（ステップＳ４０２）。次に自己相関と相互相関は、１次信号セグメントと２次信号セグメントから計算される（ステップＳ４０４）。次に、インパルス応答が、自己相関と相互相関から測定される（ステップＳ４０６）。次に、１次信号に存在する推定アーチファクトは、インパルス応答から推定される（ステップＳ４０８）。次に推定アーチファクトは、選択された１次信号数列と２次信号数列の長さに一致するように短縮される（ステップＳ４１０）。次に、推定アーチファクトのＤＣ応答は、コンボリューションを利用して積分される（ステップＳ４１２）。推定されたクリーン１次信号は、選択された１次信号４１４から推定アーチファクトを除去することによって生成される。この時点でサイクルは、次に選択される１次信号と２次信号の試料窓のために繰返し得る。このようにして、実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムとコンボリューションアルゴリズムを利用することによって、高精度で１次信号全体をフィルタリングし得る。
【００７２】
図５を次に参照すると、重複回帰セグメントを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムの実施形態が示される。この実施形態は、出力セグメントが、｛ｘ（ｎ）｝と｛ｙ（ｎ）｝の間の単回帰関係から計算されることを除いて、窓に基づく重複コンボリューション出力セグメントに類似している。この場合、関係が他の成分によって曖昧にされるとしても、アーチファクトと基準信号が、逐一相関を有することが前提である。つまり、関係は、区分的線形であると仮定される。
【００７３】
この実施形態において、αとβの推定は、ＷＬ試料の窓（〜２秒）ごとに行われ、窓は、所定のＷＬ／２試料の重複である。非定常性は、この重複によってある程度まで説明される。各々の窓において、α＾とβ＾は、方程式（３０）によって計算される。以後、「α＾」は、αの上に記号「＾」が乗っているものを示す。
【００７４】
【数１９】
【００７５】
ａ１’（ｎ）＝α＾ｘ（ｎ）＋β＾ （３１）
。
【００７６】
クリーン信号推定＝ｙ（ｎ）−ａ１’（ｎ） （３２） 。
この場合、線形回帰式は、｛ｙ（ｎ）｝と｛ｘ（ｎ）｝の間で適合したので、アーチファクト成分の推定が行われ、推定アーチファクト成分が観測ＥＣＧ信号｛ｙ（ｎ）｝から除去される。
【００７７】
方程式（３０）におけるα＾とβ＾の推定は、観測された破損ＥＣＧ信号｛ｙ（ｎ）｝におけるアーチファクト成分の再構築に役立ち得る。更に付加的ウインドウイングと重複方法は、重複コンボリューション法のシミュレーションに利用され得ると共に、非定常性問題を除去することが可能である。更により小さなセグメントを用いることによって、非定常性の関係が取込めるようになる。
【００７８】
図６を参照すると、線形回帰セグメントを利用する区分ステッチング適合アルゴリズムの実施形態が示される。まず、選択試料窓が、１次と２次の観測信号から選択される（ステップＳ６００）。次に、１次信号数列と２次信号数列が生成される（ステップＳ６０２）。次に線形回帰が、１次信号と２次信号の間で測定される（ステップＳ６０４）。次に、推定アーチファクトは、線形回帰に基づき生成される（ステップＳ６０６）。次に推定アーチファクトは、選択された１次信号数列と２次信号数列の長さに一致するように短縮される（ステップＳ６０８）。推定クリーン１次信号は、選択１次信号から推定アーチファクトを除去することによって生成される（ステップＳ６１０）。この時点でサイクルは、次に選択される１次信号と２次信号の試料窓に対して繰返し得る。このようにして、種々の実施形態は、区分ステッチング適合アルゴリズムと線形回帰アルゴリズムを利用することによって、高精度で１次信号全体をフィルタリングし得る。
【００７９】
図７において示されるように、時変適応性ウインドウイング法はまた、区分ステッチング適合アルゴリズム法の区分的回帰を実装することで可能になる。この設定において、重複セグメントの大きさ、｛ｘ（ｎ）｝と｛ｙ（ｎ）｝における窓開始ポイントは全て、窓の大きさと共に変化することが可能である。この方法によって、セグメント別の相関がもたらされ、セグメントは、同じではなく、ポイント当たりの計算数が異なるため、バイアスを有する。しかし、許容アーチファクト波形は、構築されることができないので、アーチファクト除去ＥＣＧ信号を導き出すべく、｛ｙ（ｎ）｝から差引かれることが可能である。
【００８０】
種々の実施形態において、検知ＥＣＧ信号とＣＰＲ基準信号の両信号における全ての信号試料は、計算とパラメータ記憶動作を開始する。たとえば平均値の計算、自己相関数列の計算、相互相関数列の計算、およびデコンボリューションとコンボリューションの演算が、連続して起こる。しかし、特定の実施形態、たとえば推定などの追加計算において、アーチファクトセグメントは、特定の指数で実行されるだけである。このようにして、区分ステッチング適合アルゴリズムは、信号フィルタリングと分析において必要とされる計算量を減らすことができる。
【００８１】
図８Ａ〜図８Ｄを参照すると、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用するシステムの種々の実施形態が示される。図８Ａにおいて示される実施形態は、ＥＣＧ信号８００とＣＰＲ基準信号８０２を区分ステッチング適合アルゴリズム８０４に入力する。次に区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、ＥＣＧ信号８００からＣＰＲアーチファクトを除去すると共に、推定された実ＥＣＧ信号８０６を更なる使用に提供することになる。
【００８２】
図８Ｂを参照すると、基準信号が存在しない区分ステッチング適合アルゴリズムを利用
するシステムの実施形態が示される。多くの場合、ＣＰＲ中に記録された低周波数領域のＥＣＧ信号８００は、ＣＰＲアーチファクトによって支配されている。従って、基準信号が存在しない場合、低域通過フィルタ８０８を利用するＥＣＧ信号８００のフィルタリングは、基準信号の特徴を有効にする。正確なＣＰＲ関連信号ほど正確ではないが、この低域通過フィルタ８０８で処理された出力信号８１０は、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４において｛ｘ（ｎ）｝として用いられることが可能である。種々の実施形態において、処理の遅延は、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを用いることによって、最小化されるか、線形にされる。リードまたはラグ計算は、相関分析を利用し、引き続き適用され得る。種々の実施形態において、低域通過フィルタ８０８は、たとえば（０〜６）Ｈｚのセレクト信号範囲をフィルタリングする。
【００８３】
図８Ｃを参照すると、種々の実施形態は、ＣＰＲ基準信号８０２を用いることによって、幾つかの入力信号から幾つかの入力信号アーチファクト由来のＣＰＲアーチファクトをクリーンにすべく、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４を利用し得る。入力信号には、ＥＣＧ信号８００、ｐＯ２信号８１２、心房血圧（ＡＢＰ）信号８１４、中心静脈圧（ＣＶＰ）信号８１６、および心音信号８１８が含まれ得る。このようにして、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、多数の信号からＣＰＲアーチファクトを同時にフィルタリングし得ると共に、非破損信号を更なる分析に提供し得る。
【００８４】
図８Ｄを参照すると、ＣＰＲ基準信号８０２の不在下で関連成分を有する多数の信号について区分ステッチング適合アルゴリズムを利用する実施形態が示される。ＣＰＲ基準信号８０２が利用できない場合、ＣＰＲの結果として動きアーチファクトで破損された２つ以上の信号は、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４に送り込まれる。たとえばＥＣＧ信号８００と血液動態信号８２０は、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４に入力され得る。これらの実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、それらの信号を相関させると共にＣＰＲアーチファクト成分を推定することが可能である。次に区分ステッチング適合アルゴリズム８０４は、元のソース信号からＣＰＲアーチファクト成分を除去し、更にＣＰＲアーチファクト８２４の推定値を示す信号と共にクリーン型の入力信号８２２を出力することになる。
【００８５】
図９に示されるように、種々の実施形態において区分ステッチング適合アルゴリズムは、検知信号の状態に基づき第１応答者命令を有効にすべくＡＥＤシステムにおいても利用され得る。たとえば区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、無脈性調律９０４、ショック性調律９０６、および非ショック性調律９０８の間を判定すべく、調律分析アルゴリズム９０２と併せて利用され得る。
【００８６】
種々の実施形態において、連続ＣＰＲを要求する無脈性調律９０４は、区分ステッチング適合アルゴリズム９００を利用するＡＥＤにおいて判定されることが可能である。これらの状況において、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、ＥＣＧ信号９１０とＣＰＲ基準信号９１２を連続的に監視し、ＡＥＤに同様に実装される調律分析アルゴリズム９０２にクリーンなＥＣＧ出力信号９１４を送る。次に調律分析アルゴリズム９０２は、無脈性電気的活動または心停止のために連続ＣＰＲが必須であると判定し得ると共に、ＡＥＤに連続ＣＰＲ命令９１６を第１応答者に送達させ得る。
【００８７】
存在するＣＰＲを必要とするショック性調律９０６が存在する場合のＣＰＲの停止とショックの適用は、区分ステッチング適合アルゴリズム９００を利用するＡＥＤにおいてほぼリアルタイムで行われる。これらの状況において、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、ＥＣＧ信号９１０とＣＰＲ基準信号９１２を連続的に監視し、クリーンなＥＣＧ出力信号９１４を調律分析アルゴリズム９０２に送る。次に調律分析アルゴリズム９０２は、電気ショックが必要とされることを判定し得ると共に、プロトコルによってＣＰＲ
の停止と患者へのショック命令９１８を送達するようにＡＥＤに命令し得る。このようにして、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、プロトコルに従って治療を提供するために、ＣＰＲを中断させ得る。種々の実施形態は、電気ショックと圧迫のサイクルを自動的に同期化するために、自動ＣＰＲ圧迫を送達する機械的圧迫装置に制御信号が向けられるようにする。非ショック性調律が存在する場合、ＡＥＤは、ＣＰＲ継続命令と他の命令９２０を送達し得る。
【００８８】
特定の実施形態において、ＡＥＤは、どの信号処理が、区分ステッチング適合アルゴリズム９００によって要求されるかを判定すべく区分ステッチング適合アルゴリズム９００を利用する。これらの実施形態において、区分ステッチング適合アルゴリズム９００は、推定アーチファクト信号９１６が低信号振幅を示す状況またはアーチファクトがＥＣＧ信号９１０に対して微々たる影響しか有さない状況において、検知ＥＣＧ信号を出力する。従って、これらの状況において、検知ＥＣＧ信号９１０は、区分ステッチング適合アルゴリズム９００信号処理を無視することによって、利用され得ると共に調律分析アルゴリズム９０２に直接送られ得るので待ち時間と所要処理電力を更に減らす。
【００８９】
区分ステッチング適合アルゴリズムの実装とＣＰＲ基準記号の利用によって、種々の実施形態は、信号対ノイズ比が非常に大きな変動を示す場合、検知信号からノイズを除去することが可能である。たとえば区分ステッチング適合アルゴリズムは、信号対ノイズ比が１〜２０の重度アーチファクト状態に対してでさえ、アーチファクトを効率的に描出することが可能であり、心停止の場合ではこの比は、およそ１：１０００よりもずっと大きくなり得るので、主としてＥＣＧチャネルの固有ノイズ特性によって制限される。
【００９０】
図１０Ａにおいて示されるような検知信号と図１０Ｂにおいて示されるようなＣＰＲ基準信号を、種々の実施形態において区分ステッチング適合アルゴリズムは分析することができ、ＣＰＲアーチファクトを分離できるので、それによって図１０Ｃにおいて示されるような回復ＥＣＧ信号が生じる。上記のように、他の様々な実施形態において区分ステッチング適合アルゴリズムは、同じ効果に対して別の様々な１次信号と２次信号について同じ分析を実行し得る。従って、たとえば負荷ＥＣＧ検査機とＥＥＧ検査機を妨害する種々の信号は、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用することによって除去され得る。
【００９１】
図１１を参照すると、本発明の一実施形態に従う区分ステッチング適合アルゴリズムを実装するＡＥＤ１０００のブロック図が示される。デジタル式マイクロプロセッサ支援制御システム１００２は、ＡＥＤ１０００の動作全体を制御すべく用いられる。電気制御システム１０００は、更に第１電極１００４と第２電極１００６の相互接続と操作性を検査するインピーダンス測定回路を有する。制御システム１００２は、プログラムメモリ１０１０、データメモリ１０１２、事象メモリ１０１４、およびリアルタイムクロック１０１６にインターフェースで連結されたプロセッサ１００８を有する。プロセッサ１００８によって実行される運転プログラムは、プログラムメモリ１０１０に記憶される。電気出力は、バッテリ１０１８によって提供され、発電回路１０２０に接続される。
【００９２】
発電回路１０２０はまた、出力調整装置１０２２、リッドスイッチ１０２４、監視役タイマ１０２６、リアルタイムクロック１０１６、およびプロセッサ１００８にも接続される。データ通信ポート１０２８は、データ転送すべくプロセッサ１００８に連結される。特定の実施形態において、データ転送は、シリアルポート、ＵＳＢポート、ファイヤワイヤ、たとえば８０２．１１ｘか３Ｇ、ラジオなどの無線を利用することによって実行され得る。救助スイッチ１０３０、保全指標１０３２、診断表示パネル１０３４、音声回路１０３６、および警報器１０３８は、同様にプロセッサ１００８に接続される。音声回路１０３６は、スピーカ１０４０に接続される。種々の実施形態において、救助光源スイッチ１０４２と視覚ディスプレイ１０４４は、付加的運転情報を提供すべくプロセッサ１００
８に接続される。
【００９３】
特定の実施形態において、ＡＥＤは、プロセッサ１００８と区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサ（ｃｏ−ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１０４６を有し得る。区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサ１０４６は、ハードウエアにおいて実装される区分ステッチング適合アルゴリズムであり得ると共に、高速データバスを介してプロセッサに動作可能に接続され得る。種々の実施形態において、プロセッサ１０１８と区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサ１０４６は、同じシリコン上にあり、マルチコアプロセッサにおいて実装され得る。またプロセッサ１００８と区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサは、マルチプロセッサの一部として、それともネットワークプロセッサ配置として実装され得る。これらの実施形態において、プロセッサ１０１８は、区分ステッチング適合アルゴリズム計算の一部を区分ステッチング適合アルゴリズムコプロセッサにオフロードするので、第１電極１００４と第２電極１００６由来の検知信号の処理を最適化する。他の実施形態において、プロセッサ１００８は、区分ステッチング適合アルゴリズム計算を実行するため、特殊な命令または最適化で最適化される。従って、プロセッサ１０１０は、より少数のハードウエアリソースを駆使しながら、より少数のクロックサイクルで区分ステッチング適合アルゴリズム計算を実行し得る。他の実施形態において、制御システム１００２の論理とアルゴリズムは、ＡＳＩＣ型のハードウエアかＦＰＧＡ型の組合せ、その他の何れかの論理で実装され得る。
【００９４】
高電圧発生回路１０４８はまた、プロセッサ１００８に接続され、前記プロセッサによって制御される。高電圧発生回路１０４８は、半導体スイッチ（表示なし）と複数のコンデンサ（表示なし）を有し得る。種々の実施形態において、コネクタ１０５０，１０５２は、高電圧発生回路１０４８を第１電極１００４と第２電極１００６に接続する。
【００９５】
インピーダンス測定回路１０５４は、コネクタ１０５０とリアルタイムクロック１０１６の両方に接続される。インピーダンス測定回路１０５４は、Ａ／Ｄ（アナログデジタル）変換器１０５６を通じてリアルタイムクロックにインターフェースで連結される。別のインピーダンス測定回路１０５８は、コネクタ１０５０とリアルタイムクロック１０１６に接続され得ると共に、Ａ／Ｄ変換器１０５６を通じてプロセッサ１００８にインターフェースで連結され得る。ＣＰＲ装置１０６０は、コネクタ１０５２とＡ／Ｄ変換器１０５６を通じてプロセッサ１００８とリアルタイムクロック１０１６に接続され得る。ＣＰＲ装置１０６０は、胸部圧迫検出装置または手動、自動か半自動式の機械的胸部圧迫装置であり得る。
【００９６】
同様に当然のことながら模範的実施形態または複数の模範的実施形態は、単なる実施例であり、本発明の範囲、適用性、または構成を何らかの方法で制限しようとするものではない。むしろ、前述の詳細な説明は、当業者に模範的実施形態または複数の模範的実施形態を実行するのに役立つ開示を提供することになる。当然のことながら、種々の変更は、添付の特許請求の範囲とその法的等価物に示されるような本発明の範囲から逸脱しなければ、要素の機能と配置において行われることが可能である。
【００９７】
上記の実施形態は、制限ではなく、例示しようとするものである。付加的実施形態は、特許請求の範囲内である。更に本発明の特徴は、特定の実施形態を参照して記載されてきたが、当業者は、特許請求の範囲によって規定されるような本発明の趣旨と範囲から逸脱しなければ、形態と詳細において変更し得ることを認めるだろう。
【００９８】
当業者は、本発明が上記の何れかの個々の実施形態において例示されるよりも少ない特徴を有し得ることを認めるだろう。本明細書において記載された実施形態は、本発明の種々の特徴を組合せ得る方法を包括的に示すものではない。従って、実施形態は、相互に排
他的な特徴の組合せではなく、むしろ本発明は、当業者によって理解されるような、異なる個々の実施形態から選択された異なる個々の特徴の組合せを有し得る。
【００９９】
上記の文書の参照文献による何れかの取込みは、本明細書における明白な開示に反した主題が包含されないように、制限される。上記の文書の参照文献による任意の取込みは、文書に含まれる請求項が、本明細書における参照文献によって取込まれないように、更に制限される。上記の文書の参照文献による任意の取込みは、本明細書において明確に包含されない限り、文書において提供される任意の定義は、本明細書における参照文献によって組込まれないように更に制限される。
【０１００】
本発明の請求項を解釈できるように、特殊用語「のための手段」または「のための段階」は、請求項において列挙されない限り、合衆国第３５法典第２１２条第６パラグラフの規定が行使されるべきではないことを明確にしようとするものである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＥＣＧ信号からアーチファクトをリアルタイムでフィルタリングするフィルタ装置であって、前記フィルタ装置は、
心臓組織の物理的インパルスを表わすＥＣＧ信号を検知する手段と；
生理的機能を表わすアーチファクト信号を検知する手段と；
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いることによって、前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを除去する手段と
を備えることを特徴とする、フィルタ装置。
【請求項２】
前記区分ステッチング適合アルゴリズムは、
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号から信号試料窓を選択する手段と；
前記選択試料窓に基づき前記ＥＣＧ信号から１次ＥＣＧ信号セグメントと、前記アーチファクト信号から１次アーチファクト信号セグメントとを生成する手段と；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントと１次アーチファクトセグメントの間の関係を測定する手段と；
前記測定関係に基づき前記１次ＥＣＧ信号セグメントにおけるＥＣＧ信号アーチファクトを推定する手段と；
前記ＥＣＧ信号の前記１次信号セグメントから前記推定ＥＣＧ信号アーチファクトを除去する手段と
を備える、
請求項１記載のフィルタ装置。
【請求項３】
ＥＣＧ信号からＣＰＲ圧迫アーチファクトをリアルタイムでフィルタリングするように構成されたプロセッサを有するフィルタ装置であって、前記フィルタ装置は、
心臓組織の物理的インパルスを表わすＥＣＧ信号を検知するＥＣＧセンサと；
生理的機能を表わすアーチファクト信号を検知するアーチファクトセンサと；
前記アーチファクト信号によってもたらされたＥＣＧ信号アーチファクトを計算するためと、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用して前記ＥＣＧ信号から前記ＥＣＧ信号アーチファクトを除去するためとにプログラムされた、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサと
を備える、フィルタ装置。
【請求項４】
前記区分ステッチングプロセッサは、前記区分ステッチングプロセッサに動作可能に連結されたメモリに記憶された命令を実行するように構成され、前記命令は、
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号から信号試料窓を選択することと；
前記ＥＣＧ信号から１次ＥＣＧ信号セグメントと、前記アーチファクト信号から１次アーチファクト信号セグメントとを生成することと；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントと１次アーチファクト信号セグメントの間の関係を測定することと；
前記測定関係に基づき前記１次信号における信号アーチファクトを推定することと；
前記１次信号セグメントから推定信号アーチファクトを除去することと
を有する、
請求項３記載のフィルタ装置。
【請求項５】
ＥＣＧ信号から信号アーチファクトをリアルタイムでフィルタリングするマシン実行プロセスとしてのフィルタ方法であって、前記フィルタ方法は、
心臓組織の物理的インパルスを表わすＥＣＧ信号をＥＣＧセンサで検知することと；
生理的機能を表わすアーチファクト信号をアーチファクトセンサで検知することと；
クリーンなＥＣＧ信号を生成するため、区分ステッチング適合アルゴリズムを用いるこ
とによって前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることと
を有する、フィルタ方法。
【請求項６】
区分ステッチングアルゴリズムを用いることによって、前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることは、
前記ＥＣＧ信号から第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から第２信号試料窓とを選択することと；
前記第１信号試料窓から１次ＥＣＧ信号セグメントと、前記第２信号試料窓から１次アーチファクト信号セグメントとを生成することと；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントと前記１次アーチファクト信号セグメントの間の関係を測定することと；
前記関係に基づき前記１次ＥＣＧ信号セグメントにおける信号アーチファクトを推定することと；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントから信号アーチファクトを除去することと
を有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項７】
前記フィルタ方法は、更にショック性ＥＣＧ調律を同定すべく調律分析アルゴリズムプロセッサを用いることを有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項８】
アーチファクトセンサで物理的インパルスを表わすアーチファクトを検知すると、
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いることによって前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを起動する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項９】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは、
更に前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号の間の時間遅延に依存して均一な大きさと不均一な大きさの信号試料窓からなる群から選択された信号試料窓を選択することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１０】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは、
更に整合性の開始時間と終了時間を用いて、前記第１と第２の信号試料窓を選択することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１１】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは更に、
非整合性の信号試料窓開始時間と信号試料窓終了時間を用いて、前記第１と第２の信号試料窓を選択することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１２】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号
試料窓とを選択することは、
更に適合インデキシングとセグメント別回帰からなる群から選択された信号試料窓開始時間と信号試料窓終了時間を示す方法を利用することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１３】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは更に、
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号を自己相関させることと；
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号を相互相関させることと；
信号試料窓開始時間と信号試料窓終了時間を測定すべく適合インデキシング法を利用することと
を有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１４】
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いて前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることは更に、
シフト自己相関計算を用いて前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号の間の位相リードまたは位相ラグを推定することを有し、
前記位相リードまたは前記位相ラグの計算は、更なる信号試料窓を選択すべくメモリに記憶されることを有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１５】
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いて前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることは更に、
均等重付けと中央セグメント重付けからなる群から選択された重付法で１次と２次の信号セグメントを重付けすること
を有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１６】
前記アーチファクト信号は、ＣＰＲ圧迫信号と血液動態信号からなる群から選択される、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１７】
前記アーチファクト信号は、前記ＥＣＧ信号に帯域フィルタを適用することによって生成される、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１８】
前記アーチファクト信号は、等級を生成すべく、時間領域推定を用いることによって等級付けられ、
前記時間領域推定は、ゼロ交差とピークピーク振動からなる群から選択される、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１９】
前記等級は、信号対ノイズ比の品質を示すと共に更なる調律同定の信頼基準を提供する、
請求項１８記載のフィルタ方法。
【請求項２０】
前記フィルタ方法は更に、前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号のノイズ除去を有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項２１】
前記フィルタ方法は、更に前記ＥＣＧ信号とアーチファクト信号の平均値を生成することを有し、
前記平均値は、信号試料窓ごとに更新される、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項２２】
前記アーチファクト信号の前記自己相関と、前記アーチファクト信号と前記ＥＣＧ信号の前記相互相関は、信号試料窓ごとに更新される、
請求項１３記載のフィルタ方法。
【請求項２３】
前記アーチファクト信号の前記自己相関と、前記アーチファクト信号と前記ＥＣＧ信号の前記相互相関は、特定信号試料窓長と信号試料窓重複に基づき選択信号試料窓で計算される、
請求項１３記載のフィルタ方法。
【請求項１】
ＥＣＧ信号からアーチファクトをリアルタイムでフィルタリングするフィルタ装置であって、前記フィルタ装置は、
心臓組織の物理的インパルスを表わすＥＣＧ信号を検知する手段と；
生理的機能を表わすアーチファクト信号を検知する手段と；
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いることによって、前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを除去する手段と
を備えることを特徴とする、フィルタ装置。
【請求項２】
前記区分ステッチング適合アルゴリズムは、
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号から信号試料窓を選択する手段と；
前記選択試料窓に基づき前記ＥＣＧ信号から１次ＥＣＧ信号セグメントと、前記アーチファクト信号から１次アーチファクト信号セグメントとを生成する手段と；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントと１次アーチファクトセグメントの間の関係を測定する手段と；
前記測定関係に基づき前記１次ＥＣＧ信号セグメントにおけるＥＣＧ信号アーチファクトを推定する手段と；
前記ＥＣＧ信号の前記１次信号セグメントから前記推定ＥＣＧ信号アーチファクトを除去する手段と
を備える、
請求項１記載のフィルタ装置。
【請求項３】
ＥＣＧ信号からＣＰＲ圧迫アーチファクトをリアルタイムでフィルタリングするように構成されたプロセッサを有するフィルタ装置であって、前記フィルタ装置は、
心臓組織の物理的インパルスを表わすＥＣＧ信号を検知するＥＣＧセンサと；
生理的機能を表わすアーチファクト信号を検知するアーチファクトセンサと；
前記アーチファクト信号によってもたらされたＥＣＧ信号アーチファクトを計算するためと、区分ステッチング適合アルゴリズムを利用して前記ＥＣＧ信号から前記ＥＣＧ信号アーチファクトを除去するためとにプログラムされた、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサと
を備える、フィルタ装置。
【請求項４】
前記区分ステッチングプロセッサは、前記区分ステッチングプロセッサに動作可能に連結されたメモリに記憶された命令を実行するように構成され、前記命令は、
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号から信号試料窓を選択することと；
前記ＥＣＧ信号から１次ＥＣＧ信号セグメントと、前記アーチファクト信号から１次アーチファクト信号セグメントとを生成することと；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントと１次アーチファクト信号セグメントの間の関係を測定することと；
前記測定関係に基づき前記１次信号における信号アーチファクトを推定することと；
前記１次信号セグメントから推定信号アーチファクトを除去することと
を有する、
請求項３記載のフィルタ装置。
【請求項５】
ＥＣＧ信号から信号アーチファクトをリアルタイムでフィルタリングするマシン実行プロセスとしてのフィルタ方法であって、前記フィルタ方法は、
心臓組織の物理的インパルスを表わすＥＣＧ信号をＥＣＧセンサで検知することと；
生理的機能を表わすアーチファクト信号をアーチファクトセンサで検知することと；
クリーンなＥＣＧ信号を生成するため、区分ステッチング適合アルゴリズムを用いるこ
とによって前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることと
を有する、フィルタ方法。
【請求項６】
区分ステッチングアルゴリズムを用いることによって、前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることは、
前記ＥＣＧ信号から第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から第２信号試料窓とを選択することと；
前記第１信号試料窓から１次ＥＣＧ信号セグメントと、前記第２信号試料窓から１次アーチファクト信号セグメントとを生成することと；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントと前記１次アーチファクト信号セグメントの間の関係を測定することと；
前記関係に基づき前記１次ＥＣＧ信号セグメントにおける信号アーチファクトを推定することと；
前記１次ＥＣＧ信号セグメントから信号アーチファクトを除去することと
を有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項７】
前記フィルタ方法は、更にショック性ＥＣＧ調律を同定すべく調律分析アルゴリズムプロセッサを用いることを有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項８】
アーチファクトセンサで物理的インパルスを表わすアーチファクトを検知すると、
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いることによって前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを起動する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項９】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは、
更に前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号の間の時間遅延に依存して均一な大きさと不均一な大きさの信号試料窓からなる群から選択された信号試料窓を選択することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１０】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは、
更に整合性の開始時間と終了時間を用いて、前記第１と第２の信号試料窓を選択することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１１】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは更に、
非整合性の信号試料窓開始時間と信号試料窓終了時間を用いて、前記第１と第２の信号試料窓を選択することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１２】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号
試料窓とを選択することは、
更に適合インデキシングとセグメント別回帰からなる群から選択された信号試料窓開始時間と信号試料窓終了時間を示す方法を利用することを有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１３】
前記ＥＣＧ信号から前記第１信号試料窓と、前記アーチファクト信号から前記第２信号試料窓とを選択することは更に、
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号を自己相関させることと；
前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号を相互相関させることと；
信号試料窓開始時間と信号試料窓終了時間を測定すべく適合インデキシング法を利用することと
を有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項１４】
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いて前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることは更に、
シフト自己相関計算を用いて前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号の間の位相リードまたは位相ラグを推定することを有し、
前記位相リードまたは前記位相ラグの計算は、更なる信号試料窓を選択すべくメモリに記憶されることを有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１５】
区分ステッチング適合アルゴリズムを用いて前記ＥＣＧ信号から前記信号アーチファクトを自動的に除去すべく、前記ＥＣＧセンサと前記アーチファクトセンサに連結された区分ステッチング適合アルゴリズムプロセッサを用いることは更に、
均等重付けと中央セグメント重付けからなる群から選択された重付法で１次と２次の信号セグメントを重付けすること
を有する、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１６】
前記アーチファクト信号は、ＣＰＲ圧迫信号と血液動態信号からなる群から選択される、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１７】
前記アーチファクト信号は、前記ＥＣＧ信号に帯域フィルタを適用することによって生成される、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１８】
前記アーチファクト信号は、等級を生成すべく、時間領域推定を用いることによって等級付けられ、
前記時間領域推定は、ゼロ交差とピークピーク振動からなる群から選択される、
請求項５記載のフィルタ方法。
【請求項１９】
前記等級は、信号対ノイズ比の品質を示すと共に更なる調律同定の信頼基準を提供する、
請求項１８記載のフィルタ方法。
【請求項２０】
前記フィルタ方法は更に、前記ＥＣＧ信号と前記アーチファクト信号のノイズ除去を有する、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項２１】
前記フィルタ方法は、更に前記ＥＣＧ信号とアーチファクト信号の平均値を生成することを有し、
前記平均値は、信号試料窓ごとに更新される、
請求項６記載のフィルタ方法。
【請求項２２】
前記アーチファクト信号の前記自己相関と、前記アーチファクト信号と前記ＥＣＧ信号の前記相互相関は、信号試料窓ごとに更新される、
請求項１３記載のフィルタ方法。
【請求項２３】
前記アーチファクト信号の前記自己相関と、前記アーチファクト信号と前記ＥＣＧ信号の前記相互相関は、特定信号試料窓長と信号試料窓重複に基づき選択信号試料窓で計算される、
請求項１３記載のフィルタ方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８Ａ】
【図８Ｂ】
【図８Ｃ】
【図８Ｄ】
【図９】
【図１０Ａ】
【図１０Ｂ】
【図１０Ｃ】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８Ａ】
【図８Ｂ】
【図８Ｃ】
【図８Ｄ】
【図９】
【図１０Ａ】
【図１０Ｂ】
【図１０Ｃ】
【図１１】
【公開番号】特開２０１１−９８１９８（Ｐ２０１１−９８１９８Ａ）
【公開日】平成２３年５月１９日（２０１１．５．１９）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２０１０−２４６３３９（Ｐ２０１０−２４６３３９）
【出願日】平成２２年１１月２日（２０１０．１１．２）
【出願人】（５０７０５５０８４）カーディアック・サイエンス・コーポレイション (3)
【氏名又は名称原語表記】Ｃａｒｄｉａｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
【住所又は居所原語表記】３３０３ Ｍｏｎｔｅ Ｖｉｌｌａ Ｐａｒｋｗａｙ， Ｂｏｔｈｅｌｌ， Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ９８０２１， Ｕ．Ｓ．Ａ．
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年５月１９日（２０１１．５．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２４６３３９（Ｐ２０１０−２４６３３９）
【出願日】平成２２年１１月２日（２０１０．１１．２）
【出願人】（５０７０５５０８４）カーディアック・サイエンス・コーポレイション (3)
【氏名又は名称原語表記】Ｃａｒｄｉａｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
【住所又は居所原語表記】３３０３ Ｍｏｎｔｅ Ｖｉｌｌａ Ｐａｒｋｗａｙ， Ｂｏｔｈｅｌｌ， Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ９８０２１， Ｕ．Ｓ．Ａ．
【Ｆターム（参考）】
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