[go: up one dir, main page]

JP2018529470A - 定量的心臓検査 - Google Patents

定量的心臓検査 Download PDF

Info

Publication number
JP2018529470A
JP2018529470A JP2018517322A JP2018517322A JP2018529470A JP 2018529470 A JP2018529470 A JP 2018529470A JP 2018517322 A JP2018517322 A JP 2018517322A JP 2018517322 A JP2018517322 A JP 2018517322A JP 2018529470 A JP2018529470 A JP 2018529470A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
time
repolarization
frequency
electrocardiograms
electrocardiogram
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2018517322A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6650514B2 (ja
Inventor
チェン,グァングレン
クラブサック,デイヴィッド
ヒルズ,マーク
ピーターソン,アーロン
Original Assignee
ハート テスト ラボラトリーズ,インコーポレイテッド
ハート テスト ラボラトリーズ,インコーポレイテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ハート テスト ラボラトリーズ,インコーポレイテッド, ハート テスト ラボラトリーズ,インコーポレイテッド filed Critical ハート テスト ラボラトリーズ,インコーポレイテッド
Publication of JP2018529470A publication Critical patent/JP2018529470A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6650514B2 publication Critical patent/JP6650514B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/339Displays specially adapted therefor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/271Arrangements of electrodes with cords, cables or leads, e.g. single leads or patient cord assemblies
    • A61B5/273Connection of cords, cables or leads to electrodes
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/339Displays specially adapted therefor
    • A61B5/343Potential distribution indication
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0006ECG or EEG signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25Bioelectric electrodes therefor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/279Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/28Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/347Detecting the frequency distribution of signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/355Detecting T-waves
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7253Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient; User input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient; User input means using visual displays
    • A61B5/743Displaying an image simultaneously with additional graphical information, e.g. symbols, charts, function plots
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient; User input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient; User input means using visual displays
    • A61B5/7435Displaying user selection data, e.g. icons in a graphical user interface
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7253Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/726Details of waveform analysis characterised by using transforms using Wavelet transforms

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Diaphragms For Electromechanical Transducers (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

心電図の、例えばT波に関連づけられた時点に基づく時間周波数変換から導出された再分極尺度及び/又は再分極指数を使用して、心臓状態及び機能を定量化することができる。心電図、そこから導出される時間周波数マップ、及び/又は時間周波数マップ及び心電図の解析により取得される指数を、ユーザインターフェースにまとめることができる。さらなる実施例が説明される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、2015年9月30日に申請された米国仮出願第62/235,309号、2016年1月8日に申請された米国仮出願第62/276,596号、2016年1月8日に申請された米国仮出願第62/276,639号、及び2016年4月13日に申請された米国仮出願第62/321,856号に対して優先権及び利益を主張する。全4件の仮出願の開示が本明細書において参照援用される。
本開示は、一般に心臓検査に関し、より詳細には心臓状態を定量化及び/又は視覚化するシステム、デバイス、及び方法に関する。
冠動脈性心疾患、心筋虚血、及び他の異常な心臓状態のための心臓検査は、心電図(ECG)を使用して日常的に行われ、心電図は、患者の皮膚の上に配置された電極を介して測定された心臓の電気的活動を反映する電位を表す。心臓の電気システムは、心臓の細胞を通して電気信号を送ることにより心拍のタイミングを制御する。心臓は、心臓の電気信号を運ぶ伝導細胞と、心臓の電気信号によりトリガされた心臓のチャンバ(chambers)を収縮させる筋細胞とを含む。電気信号は、洞房(SA)結節と呼ばれる心臓の上部における細胞のグループ内で開始する。信号は、次いで、心臓を通って伝導細胞から伝導細胞へ下方に進み、最初に2つの心房、次いで2つの心室をトリガする。簡素には、各心拍は、電気インパルスを送出するSA結節により発生する。インパルスは、「心房」と呼ばれる上部の心臓チャンバを通って移動し、心房を電気的に脱分極させ、これらを収縮させる。三尖弁に近い心房中隔に位置する心臓の房室(AV)結節は、インパルスをヒス・プルキンエ系を介して「心室」と呼ばれる心臓の下部のチャンバに送り、心室の脱分極及び収縮をもたらす。心室の後の再分極に続き、SA結節は、別の信号を心房に収縮するように送り、周期を再開させる。このパターン及びその中の病気を示す変動は、ECG内で検出可能であり、医学的に訓練された要員が心臓の状態について推断することを可能にする。しかしながら、あらゆる発達中の異常がECG内で直接に視認可能なわけではなく、結果的に、多くの患者が健康と誤診される。さらに、ECGは昨今、典型的には電子的に記録され、表示されるが、これらはしばしば、これらが提供する情報のタイプと、こうした情報が提示される際の直感性及び利便性とにおいて、過去の印刷されたECGトレースにほとんど勝らない。
様々な実施例に従う心臓状態を定量化及び視覚化する一例示的なシステムを示すブロック図である。 様々な実施例に従い使用される様々なセグメント及び時点を示す一例示的なECGである。 図3A及び図3Bは、それぞれ、一実施例に従う正常な心臓の一例示的なECGとそのウェーブレット変換から生じたスカログラムとのグラフである。 図3A及び図3Bは、それぞれ、一実施例に従う正常な心臓の一例示的なECGとそのウェーブレット変換から生じたスカログラムとのグラフである。 図3C及び図3Dは、それぞれ、一実施例に従う異常な心臓の一例示的なECGとそのウェーブレット変換から生じたスカログラムとのグラフである。 図3C及び図3Dは、それぞれ、一実施例に従う異常な心臓の一例示的なECGとそのウェーブレット変換から生じたスカログラムとのグラフである。 様々な実施例に従う心臓状態を定量化及び視覚化する方法のフローチャートである。 様々な実施例に従う一例示的な心臓検査デバイスの斜視図である。 様々な実施例に従う一例示的なホーム画面のユーザインターフェース図である。 様々な実施例に従う一例示的なレポート画面を示すユーザインターフェース図である。 図8A〜図8Cは、様々な実施例に従う、高心筋エネルギーと中度心筋エネルギーと低心筋エネルギーとに対応する3つの異なるステートにおける図7のレポート画面に含まれるエネルギーアイコンを示す。 図8A〜図8Cは、様々な実施例に従う、高心筋エネルギーと中度心筋エネルギーと低心筋エネルギーとに対応する3つの異なるステートにおける図7のレポート画面に含まれるエネルギーアイコンを示す。 図8A〜図8Cは、様々な実施例に従う、高心筋エネルギーと中度心筋エネルギーと低心筋エネルギーとに対応する3つの異なるステートにおける図7のレポート画面に含まれるエネルギーアイコンを示す。 様々な実施例に従う異なるスクロール位置における図7の例示的なレポート画面の一部分を示すユーザインターフェース図である。 様々な実施例に従う誘導選択のためのユーザ入力制御を含む一例示的なレポート画面を示すユーザインターフェース図である。 様々な実施例に従う心電図記録ワークフローを示すフローチャートである。 様々な実施例に従う心電図記録ワークフローを示すフローチャートである。 様々な実施例に従う処理装置の役割を果たし得る一例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
本明細書で様々な実施例において説明されるのは、高度な信号処理を通して、及び意味あるユーザフレンドリーな方法でのデータの提示を通して、ECGの診断能力及び利用性を強化するシステム、デバイス、及び方法である。
様々な実施例に従い、ECG、すなわち、1つ以上の心周期全体を通して心臓の電位を反映した時間ドメイン信号が、適切な時間周波数変換によってそれぞれの2次元の時間周波数マップに計算的にコンバートされる。「時間周波数マップ(time-frequency map)」において、この用語が本明細書において広く理解されるとき、(例えば、測定された電位に対応する)信号値は、2つの独立した変数の関数として提供され、上記変数は、すなわち、時間と、信号のスペクトル成分の尺度、例えば、周波数(より狭い意味での)又はスケーリングファクタなどである。例えば、いくつかの実施例において、ECGをスペクトログラムにコンバートするために短時間フーリエ変換が使用され、ここで、信号値は、時間及び周波数の関数である。他の実施例において、ECGは、(連続又は離散)ウェーブレット変換によりいわゆるスカログラムにコンバートされ、ここで、信号値は、時間及びスケーリングファクタの関数である。より一般には、フィルタバンクが使用されて、ECGを時間周波数表現に変換することがある。参照の容易さのために、周波数又はスケーリングファクタ(又はスペクトル成分のための任意の他の尺度)に対応する時間周波数マップの次元は、本明細書において一般に周波数次元又は単に周波数として参照される。
時間周波数マップは、これら自体によってか又はこれらが導出されたもとのECGと関連して、解釈のために医師(又は他の臨床要員)に対して表示され、かつ/あるいはこれらから心臓状態及び機能の定量的メトリクスを導出するために自動的に解析されてよい。測定されたECG信号のスペクトル成分を広げることにより、時間周波数マップは、ECG自体から認識できない情報を視覚化することができ、これは、従来ECGに基づき診断されなかった状態、例えば心筋虚血などを検出するのに役立つ可能性がある。
心室の再分極を表すECG内のT波に関連づけられた信号部分は、心臓状態の特に適切なインジケータであることが見出されている。したがって、様々な実施例において、T波内の1つ以上の時点(又は時間の範囲)に関連づけられた再分極尺度(repolarization measures)が決定される。より具体的には、いくつかの実施例において、T波とその中の1つ以上の関連した時点とがECG内で識別され、次いで、ECGから導出された時間周波数マップが、周波数にわたり時間周波数マップの信号値の1つ以上の極値(すなわち、最大又は最小)を決定するために上記1つ以上の時点で解析される。(フレーズ「周波数にわたり」は、この文脈において、周波数のみの(1次元の)関数として時間周波数マップの信号値から、固定された時点について最大又は最小が決定されることを意味する。対照的に、「時間及び周波数にわたり」決定される極値は、2次元の時間周波数マップ(又は、例えば時間次元がある間隔に限定される場合、上記のうちある2次元部分)内の最大又は最小信号値である。)特定の実施例において、再分極尺度が、T波がピークに達する(すなわち、その最大をとる)時点について、かつ/あるいは、T波内の「早期(early)」及び/又は「後期(late)」時点について、すなわち、T波の最大の前及び/又は後でありかつその最大の近くの時点(例えば、T波がその最大値の半分をとる、T波最大を囲む2つの点により定義された時間間隔内に入る点)について決定される。特定の実施例において、早期及び後期時間は、依然として区別可能であると同時にピークに可能な限り近くで選択される。「再分極ピーク尺度(RPM)」、「再分極早期尺度(REM)」、及び「再分極後期尺度(RLM)」が、それぞれ、T波がピークに達する時間、早期時間、及び後期時間における時間周波数マップの最大又は最小信号値として定義される。
患者について決定された(例えば、T波に関連づけられた様々な時点における周波数にわたる極値に対応する)1つ以上の再分極尺度から、1つ以上の再分極指数(repolarization indices)が計算され得る。例えば、再分極尺度(例えば、REM、RLM、及び/又はRPMなど)が、異なる誘導(leads)(異なる電極により捕捉された信号、又はこれらの組み合わせ)のECGから計算された時間周波数マップから決定されてよく、各時間周波数マップ内で複数の誘導、複数の心周期にわたり、又は双方で、平均されてよい。心臓の左又は右心室の状態を示す左及び右心室の再分極指数が、それぞれ、左及び右心室に関連づけられた誘導に関連づけられた1つ以上の再分極尺度から、任意選択で年齢及び/又は性別依存の調整ファクタ及び/又は測定された心拍数と関連して導出され得る。再分極指数は、表示され、あるいはその他の方法で医師(又は他の臨床的に訓練された人)に対して伝達されて、心室の状態の評価を容易にすることができ、あるいは、自動診断アルゴリズムに対して出力されてよい。いくつかの実施例において、再分極尺度又は再分極指数は、互いに対して、あるいは閾値に対して比較されて、心臓機能が害されているかどうか、及び/又はどの程度害されているかを評価する。例えば、REMを超えているRLM、左心室再分極指数を超えている右心室再分極指数、又は指定された閾値を下回っているRLM又はREMはすべて、心臓機能の異常を示し得る。
ECG内の全体的な信号レベルと、結果的にさらにそこから導出された時間周波数マップとは、(例えば、異なる時間に行われた)測定間、並びに心臓の状態及び機能に関連しない測定内の誘導間の有意な変動を示すことができ、ゆえに、大抵は臨床的有意性を有さない。しがたって、測定、誘導、又はさらには患者にわたり比較可能な(ECG、時間周波数マップ、再分極尺度、及び再分極指数を含む)データをレンダリングするために、時間周波数マップは、様々な実施例において、表示の及び/又は再分極尺度の決定の前に正規化される。正規化は、符号付き時間周波数マップが時間周波数変換から直接生じるとき符号付き時間周波数、すなわち正及び負双方の信号値を一般に有する時間周波数マップに、あるいは、符号なし時間周波数マップが時間周波数変換の絶対値をとることにより生じるとき符号なし時間周波数マップに適用されてよい。さらに、正規化は、時間周波数マップ全体に一様に、あるいはその異なる部分(例えば、個々の心拍に対応する部分)に対して別個に適用されてよい。正規化は、時間周波数マップの(その全体での)、又はそのうちの部分(例えば、時間次元において整数の心拍に対応する時間間隔に限定された部分、単一の心拍、又はさらには一心拍内のECG信号のうちの一セグメントのみ)の、最大と最小との間の差に基づいてよい。例えば、時間周波数マップは、信号値においてその最小値の負数だけ(シフトされたマップの最小がゼロに等しくなるように)上にシフトされ、その後、(新しい)最大値に基づきスケーリングされ(scaled)てよい。典型的に、時間周波数変換の最大は、QRS複合内のRピーク又はSピーク(各誘導において常に明りょうに識別可能なわけではない)に対応するが、QRS複合に対応する時間間隔外に入る最大もまたあり得る。様々な実施例において、正規化のための最大及び最小が識別される時間周波数マップの部分は、少なくともRSセグメントを包含するように選ばれる。
様々な実施例に従い、心臓検査から生じるECG、時間周波数マップ、及び/又は再分極指数は、例えば医師に対して、表示のためにユーザインターフェースにまとめられる。時間周波数マップは、カラーマップとして示されてよい(これは、正規化された信号値に基づく場合、各々が赤から青のフルカラー範囲におよび得る)。一般に、すべてのECG及び関連づけられた時間周波数マップが常に心臓検査デバイスの表示内に同時にフィットするわけではないため、ユーザインターフェースは、ECG及び/又は時間周波数マップが表示されることになる誘導とどの順序においてかとをオペレータが選択することを可能にするユーザ入力制御要素を提供し得る。ユーザインターフェースは、オペレータがすべての利用可能な誘導を通してスクロールすること、及び、所与の誘導のECG及び/又は時間周波数マップ内で時間軸に沿って異なる部分に対してスクロールすることをさらに可能にし得る。いくつかの実施例において、こうしたスクロールは、タッチスクリーンディスプレイ上のスワイプジェスチャを介して達成できる。時間軸に沿ってスクロールする間、ECG及びその対応する時間周波数マップは、同じ限定された時間範囲を双方表示するようにロックされてよい。いくつかの実施例において、ユーザインターフェースは、(当業者に知られる)グラスゴー解析サマリ(Glasgow-analysis summary)、及び/又は、全体的心臓状態の直感的視覚インジケータを提供するための数値的再分極指数に基づき生成されたグラフィックアイコンをさらに表示する。アイコンは、例えば、その他の方法で色付けられたシンボル内におけるグレーアウトされた(greyed-out)セグメントの数を介して心臓機能の障害の度合い(例えば、心臓機能が正常、異常、又は疑わしいかどうか)を示すセグメント化された波形シンボルであってよく、あるいは該波形シンボルを含んでよい。ECG検査の結果は、心電図記録プロセスを通して、患者選択及び患者電極の接続から心電図記録検査の実行を通して検査結果の提示に臨床要員をガイドするように構成された複数画面ユーザインターフェースのレポート画面内に表示され得る。
前述は、添付図面を参照する下記のより詳細な説明からより容易に理解されるであろう。
図1は、様々な実施例に従う心臓状態を定量化及び視覚化する一例示的なシステムの様々な機能コンポーネントをブロック図形式で示す。システム100は、ECG信号を捕捉する1つ以上の電極102(例えば、従来的な12誘導ECGのための10電極)と、ECG信号を処理して例えば時間周波数マップ及び再分極指数を取得する処理装置(processing facility)104と、電極102を処理装置104に接続する電極インターフェース106とを含む。電極インターフェース106は、例えばアナログ入力信号をデジタル的にサンプリングすることにより、処理装置104に対する入力として適切な電気信号を出力する回路を含む。システム100は、ECG検査結果(例えば、ECG、時間周波数マップ、及び/又は再分極指数を含む)を出力する表示デバイス108と、任意選択で、例えばキーボード及びマウス及び/又はプリンタなどの他の入力/出力デバイス109とをさらに含む。表示デバイス108は、ユーザ入力デバイスを兼ねるタッチスクリーンでもよい。処理装置104、電極インターフェース106、ディスプレイ108、及び入力/出力デバイス109は、ECG信号処理及び提示のためのすべての計算機能性を実現する単一のスタンドアロンデバイスとして実現されてよい。別法として、これらは、複数の通信可能に結合されたデバイスの組み合わせにより提供されてもよい。例えば、ECG検査デバイスの電極インターフェース106を介して1つ以上の電極102から受信したECG信号を記録及び/又は処理する限られた機能性を有する当該デバイスが、特定の計算的に集中した処理タスクを、当該デバイスが有線又は無線ネットワークを介して通信可能に結合された他のコンピュータにアウトソースしてよい。ゆえに、処理装置104の機能性は、互いに通信する複数の計算デバイス間で分散されてよい。単一のデバイスにおいて提供されるか又は分散されるかにかかわらず、処理装置104は、専用の特別目的回路(例えば、デジタルシグナルプロセッサ(DSP)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、アナログ回路、又はその他など)、適切にプログラムされた汎用目的コンピュータ(少なくとも1つのプロセッサ及び関連づけられたメモリを含む)、又は双方の組み合わせで実現されてよい。
処理装置104は、様々な機能的に区別できるモジュールを含んでよく、例えば、(例えばデジタル的にサンプリングされた)電位を(例えば、フィルタリングすること、平滑化すること、スケーリングする等により)表示及び解析のために準備するECG信号処理モジュール110、各ECG信号を2次元の時間周波数マップ(符号付き又は符号なし)にコンバートし、任意選択で時間周波数マップを正規化する時間周波数変換モジュール112、ECG及び/又は時間周波数マップを解析して再分極尺度及び/又は再分極指数を決定する指数ビルダモジュール114(これは、例えば、連続した心周期間のデリミタを識別すること、ECG内の特定の特徴(例えば、QRS複合、T波、及び他のセグメントなど)を決定すること、T波内の時点を選択すること、時間周波数マップから再分極尺度(例えば、REM、RLM、及び/又はRPMなど)を決定すること、任意の他の関連パラメータ(例えば、性別又は年齢に基づく調整ファクタ、心拍数等)を読み込むこと、及び心室指数及び/又はその任意の関数を計算することを含んでよい)、再分極指数からさらなるメトリクスを導出し、かつ/あるいは心臓状態を決定する解析モジュール116、及び、他のモジュールにより提供されたデータのグラフィック表現を生成し、これらを表示のために画面にまとめるユーザインターフェース118モジュールである。ECG信号処理モジュール110は、市販の心臓モニタで使用され及び/又は当業者による容易な実現が可能である従来の処理モジュールであり得る。時間周波数変換モジュール112、指数ビルダモジュール114、解析モジュール116、及びユーザインターフェースモジュール118は、以下に詳細に説明されるアルゴリズムを実現し、機能性を提供し、本開示の利益を与えられた当業者によって容易に実現できる。
容易に十分理解されるように、図示されたモジュールは、処理装置104の全体的な計算機能性を編成するいくつかの異なる可能性のうち1つを単に反映している。当然ながら、モジュールは、機能性を別様に分配するようにさらに区切られ、組み合わせられ、あるいは変更されてよい。様々なモジュールは、ハードウェアモジュール、汎用目的プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は双方の組み合わせとして実現されてよい。例えば、指数ビルダモジュール114及び解析モジュール116をソフトウェアで実現してパラメータ及びアルゴリズムを例えば新しい医療データに応答して調整する柔軟性を提供すると同時に、各々の到来するECG信号について同じ操作を一般に伴う時間周波数変換モジュール112を特別目的回路で実現してパフォーマンスを最適化することが想到可能である。
本明細書による心臓機能の定量化は一般にいかなる特定の電極数にも限定されないが、システム100は、様々な実施例において、医療分野で日常的に使用されるように10個の電極102を含み、標準の12誘導ECGを取得することを容易にする。標準構成に従い、10個の電極のうち4つ(従来的にLA、RA、LL、RLとラベル付けされる)が患者の左及び右の腕及び脚に配置され、2つの電極(V1及びV2とラベル付けされる)が胸骨の左側及び右側の第4肋骨と第5肋骨との間に配置され、さらに、単一の電極(V3とラベル付けされる)が第4肋間腔上でV2とV4との間に配置され、1つの電極(V4とラベル付けされる)が鎖骨中線(鎖骨の中央から下に延びる架空の参照線)において第5肋骨と第6肋骨との間に配置され、それに沿って、別の電極(V5とラベル付けされる)が前腋窩線(鎖骨と腕が交わる点から南向きに走る架空の参照線)に位置付けられ、第10の電極(V6とラベル付けされる)がこれら2つと同じ水平線上に、ただし中腋窩線(患者の腋窩の真下の架空の参照点)に沿って方向づけられて配置される。電極V1乃至V6により測定された電位は、12個の標準誘導のうち6つに対応し、残りの6つの誘導は、個々の電極で測定された信号の下記組み合わせに対応する:I=LA−RA、II=LL−RA、III=LL−LA、aVR=RA−1/2(LA+LL)、aVL=LA−1/2(RA+LL)、及びaVF=LL−1/2(RA+LA)。
図2は、単一の心周期の一例示的なECG200を概略的に示し、P波202、QRS複合204(これはRSセグメント206を含む)、及びT波208を例示する。図示されるように、電位は通常、QRS複合204の間のRにおいてその最大210に到達する。しかしながら、信号の極性は、(Rピークが負の値を有するように)反転されることがある。さらに、いくつかのECG信号において、Sピークは、Rピークよりもより大きい絶対値を有する。実際、あらゆるECGが(かなり典型的な)例示的なECG200に示される特徴を明確に提示するわけではない。この不確かさは、例えばRピークなどのECGの個別の特徴に基づき信号を正規化する試みにおいて困難をもたらす可能性がある。この困難を回避するために、様々な実施例が、その代わりに、例えばRSセグメント206を少なくとも包含する(ゆえに、Rピーク及びSピークが実際に信号内に明りょうに表現される場合にはこれらの双方を含む)時間間隔などのある時間範囲にわたり識別された信号最大及び最小に、(もしあれば)その最大又は最小が対応する特徴にかかわらず、正規化の基礎を置く。図2は、様々な実施例に従いデータが評価される特定の時点をさらに例示し、例えば、T波208がその最大をとる時間212、及び、T波の最大を囲む例示的な早期時間及び後期時間214、216などである。一般に、早期時間及び後期時間214、216は、それぞれ、T波の上昇エッジ及び下降エッジ上のどこでもよい。様々な実施例において、これらはそれぞれ、T波最大と、T波がその最大値のうち例えば半分などの何らかの指定された割合をとるT波最大の前及び後の時点との間の範囲内で選択される。
本明細書によれば、測定されたECGは、適切な数学的変換、例えばウェーブレット変換などにより、2次元の時間周波数マップに変換される。所与の連続ECG信号x(t)について、連続ウェーブレット変換が下記により与えられる。
ここで、Ψは選択されたウェーブレットであり、bは時間でシフトされた位置に、aはスケーリングファクタに対応し、W(a,b)は、変換から生じる時間及びスケールにおける位置の2次元関数であり、ウェーブレット係数とも呼ばれる。同様に、離散化されたECG信号x(k)(ここでkは整数である)について、連続ウェーブレット変換は下記により与えられる。
ここで、Tはサンプリング周期である。処理のために選択されるウェーブレットは、例えば、メキシカンハット(Mexican hat)ウェーブレット、モルレー(Morlet)ウェーブレット、メイエ(Meyer)ウェーブレット、シャノン(Shannon)ウェーブレット、スプライン(Spline)ウェーブレット、又は当業者に知られる他のウェーブレットであり得る。連続又は離散ウェーブレット変換に対して代替的に使用され得る他の周知の時間周波数変換には、例えば、短時間フーリエ変換が含まれる。
時間周波数マップ(例えば、スカログラムなど)は、正及び負双方の値を一般に含む。しかしながら、心臓の電気エネルギーの尺度としての時間周波数マップの信号値の直感的解釈について、符号は関連しない(なぜならば、エネルギーの尺度において、電位は2乗されるからである)。したがって、いくつかの実施例において、信号値の絶対値(又は信号値の2乗)が各時間周波数点でとられ、符号なし時間周波数マップを結果としてもたらす。符号なし時間周波数マップは、特に、ユーザインターフェースでの(例えば医師に対する)表示に有利であり得、なぜならば、符号なし時間周波数マップは、直接の、直感的に認識できる臨床的に有意なものでなく、潜在的に気を散らす情報を、提示することを回避するからである。一方、符号付き時間周波数マップは符号なし時間周波数マップよりも一般により多くの情報を含むため、再分極尺度及び指数の計算は符号付きマップに基づいてよい(ただし、必要ではない)。
図3A及び図3Bは、それぞれ、正常な心臓の一例示的なECGと、そのウェーブレット変換(に続いて絶対値を取ること)から生じた符号なしスカログラムとを示す。スカログラムにおいて、時間に対応する位置bは横座標に沿い、(周波数に対応する)スケールaは縦座標に沿い、信号値Wは色又は明度(intensity)(例えばグレースケール値)により符号化される。図から分かるように、正常のECGの様々なピークがスカログラムにおいて比較的高い明度に反映され、異なるECGセグメントの識別を可能にする。比較のために、図3C及び図3Dは、それぞれ、異常な心臓の一例示的なECG及び関連づけられたスカログラムを示す。ここで、正常のスカログラムにおいて顕著な特徴(例えばT波)が、かなり低い明度を有する。このより低い明度がECG内のT波のより低い値を一般に追跡すると同時に、スカログラムがより良い視覚的手がかりを提供し得ることが十分理解されるであろう。したがって、スカログラムは、医師又は他の熟練した臨床医が心臓機能を評価するのを支援することができる。
異なる誘導について同時に取得されたECGから導出された時間周波数マップ間における意味ある比較を容易にするために、時間周波数マップは正規化されてよい。正規化は、時間周波数マップ内の信号値をスケーリング及び/又はシフトして、マップ(又は、以下に説明されるようにマップの少なくとも一部分)の中の信号値の範囲を、指定された数値範囲(以降、「ターゲット範囲」)、例えば(二値表現に便利な範囲であり、次いで、表示のために色又はグレースケール値に直接マッピングできるような)0〜255又は−128〜+127にマッピングすることを含んでよい。誘導にわたってだけでなく、異なる時間に及び/又はさらには異なる患者について行われた測定にわたっても一貫して、特定の正規化と関連づけられたターゲット範囲とを使用することは、このことが異なる心臓状態にしばしば起因しない全体的な信号レベル変動を消去し、あるいは少なくとも低減させるとき、ある時間にわたり及び患者集団にわたりデータの比較性を向上させることにさらに役立つ可能性があり、医師が時間周波数マップ内の臨床に関連した相対的信号レベルに集中することを可能にする。
正規化は、周波数にわたり及び選択された間隔内の時間にわたり時間周波数マップの最大及び最小として定義された局所(regional)最大及び最小に基づいてよく、次いで、第1の選択された間隔と同じであってもそうでなくてもよい第2の選択された間隔に適用されてよい。第2の選択された間隔内の周波数にわたり及び時間にわたる時間周波数マップの最大及び最小は、絶対最大及び最小と以降呼ばれ、これらは、局所最大及び最小と一致し得るが、そうである必要はない。第1の選択された間隔は、典型的には第2の選択された間隔より短いが、そうである必要はない。いくつかの実施例において、局所最大及び最小は、時間周波数マップが導出されたECGの測定時間全体に対応する、時間周波数マップ全体にわたり決定され、正規化は、その同じ範囲にわたり適用される(それにより、第1及び第2の選択された間隔は等しい)。他の実施例において、局所最大及び最小は、時間周波数マップのうち、その時間次元において例えば整数の心拍(例えば、部分的な心拍を無視する)に又は単一の心拍のみに限定された一部分の範囲内で識別される。複数の心拍を包含する時間周波数マップが、例えば、個々の心拍に対応する部分に分割されてよく、各部分が、別個に正規化されてよい(潜在的に、正規化された時間周波数マップ内に信号値のいくらかの不連続性を結果としてもたらす)。この場合、第1及び第2の選択された間隔は、同様に、互いに等しい。正規化は、さらには、絶対最大及び最小を恐らく(確かではないが)含むように選択された、心拍の一部のみを包含する時間間隔に基づいてもよい。例えば、いくつかの実施例において、局所最大及び最小が、少なくともRSセグメントを包含する時間周波数マップの一部分の範囲内で決定される。しかしながら、例えば、T波最大がQRS複合内の最大を超えることがあり得る点に留意する。時間周波数マップの絶対最大及び最小が、局所最大及び最小が決定されたマップの部分の外部に存在する場合、正規化は、ターゲット範囲を超えている信号値を結果としてもたらすことになる(正規化は、時間ドメインでさらに適用されてよい。この場合、局所最小及び最大は、選択された時間間隔にわたる時間にわたる)。
正規化は、下記の式に従い適用されてよい。
ここで、
nは、正規化されたデータ点であり、
minは、正規化されたターゲット範囲の最小であり、
maxは、正規化されたターゲット範囲の最大であり、
dは、正規化されるべきデータ点であり、
minは、局所最小であり、
maxは、局所最大である。
例えば、0〜255のターゲット範囲にマッピングするためには、nminは0であり、nmaxは255である。実際、この正規化は、時間周波数マップを、ゼロに等しい最小にシフトし、その後、シフトされたマップをそのシフトされた局所最大に基づきスケーリングする。より一般に、正規化は、時間周波数マップを、nminに等しい最小にシフトし、次いで、(最小値に対して行われた)シフトされた時間周波数マップの値を、ターゲット範囲の最大及び最小間の差の、局所最大及び最小間の差に対する比率によりスケーリングする。
正規化は、符号付き及び符号なし時間周波数マップに適用できる。十分理解されるように、正規化の結果は、下層の時間周波数マップが符号付きか又は符号なしかに依存して変わることになる。例えば、正のRピーク及び負のSピークを有する符号付き時間周波数マップを0〜255のターゲット範囲にマッピングするとき、Sピークに対応する時点における周波数のいくつかは0又はその近くにマッピングすることになる。しかしながら、正規化が、その他の点では同じ時間周波数マップの絶対値に適用されるとき、RとSとの間の時点におけるいくつかの周波数が今やゼロ又はその近くにマッピングすることになり、Sピークに対応する時点における周波数のいくつかはターゲット範囲内の比較的より大きい正の数にマッピングすることになる。
(任意選択で、正規化の後の)時間周波数マップは、評価のために医師に対して表示されてよい。別法として又は追加的に、時間周波数マップは、様々な実施例に従い、心臓状態及び機能の様々な定量的インジケータを決定するためにさらに解析されてよい。この目的のために、心臓の電気的活動の様々な尺度が、例えば、下層のECGの弁別的特徴に対応する特定の時点(又は範囲)、特にT波に関連づけられた特定の時点(又は範囲)において、(正規化された)時間周波数マップ(W又は|W|)の周波数にわたり極値(すなわち、最大及び/又は最小値)を決定することにより取得できる。T波に関連づけられた尺度は、本明細書において「再分極尺度」として参照され、例えば、T波内の早期時間における最大値(REM)、T波内の後期時間における最大値(RLM)、又はT波のピークにおける最大値(RPM)を含む。例えばT波内のある時間間隔にわたる積分を含む、さらなる再分極尺度が、心臓状態を定量化するためにさらに定義され、使用されてよい。
時間周波数マップにおいて決定された再分極尺度から、1つ以上の再分極指数が、例えば、平均することにより、あるいはECG又は時間周波数マップに対して外部の情報に基づき、導出されてよい。例えば、再分極尺度が、複数の心周期をカバーするECGに基づき取得される場合、個々に決定される最大は、これら周期にわたり平均されてよい。さらに、様々な再分極尺度が、一般に、異なるそれぞれの誘導について測定されたECGの変換により取得された異なる時間周波数マップから別個に導出でき、同じタイプの再分極尺度(例えばREM)が、複数の誘導にわたり平均されてよい。詳細に、心室再分極指数が、同じ(すなわち、左又は右の)心室に関連づけられた誘導のみにわたり平均することにより導出されてよい。例えば、右心室の心室指数早期尺度(ventricular index early measure for the right ventricle)(VIEM_RV)が、誘導V1及びV2のREMにわたり(例えば、算術的に)平均することにより算出されてよく、右心室の心室指数後期尺度(ventricular index late measure for the right ventricle)(VILM_RV)が、誘導V1及びV2のRLMにわたり平均することにより算出されてよく、右心室の心室指数ピーク尺度(ventricular index peak measure for the right ventricle)(VIPM_RV)が、誘導V1及びV2のRPMにわたり平均することにより算出されてよい。同様に、左心室のVIEM、VILM、及び/又はVIPM(VIEM_LV、VILM_LV、及びVIPM_RV)が、それぞれ、誘導V4、V5、及びV6のREM、RLM、及びRPMにわたり平均することにより算出されてよい。特定の実施例において、さらなる指数が前述の指数から導出される。例えば、右心室の心室指数平均尺度(ventricular index average measure for the right ventricle)(VIAM_RV)が、VIEM_RVとVILM_RVとの和を(1分あたりの拍数で測定された)心拍数で除算して算出されてよい。同様に、左心室の心室指数平均尺度(ventricular index average measure for the left ventricle)(VIAM_RV)が、VIEM_LVとVILM_LVとの和を心拍数で除算して算出されてよい。さらに、いくつかの実施例において、心臓の全体としての指数が、例えば、左及び右心室指数の比率、差、又は何らかの他の関数を形成することにより、左及び右心室のそれぞれの指数から計算される。
さらに、再分極尺度は、一般に心臓がどれほど良く機能しているかのインジケータであると同時に、いかなる異常な心臓状態からも独立して、年齢及び性別によりさらに影響される可能性がある。心臓異常から生じていない差を消去し、あるいは少なくとも低減するために、再分極尺度は、再分極指数を計算するとき、適切な年齢及び/又は性別依存のファクタで調整されてよい。一実施例において、調整は、男性について調整ファクタの1(すなわち、尺度をそのままで保持する)、及び女性について1より小さい調整ファクタ(例えば、1/1.24)を使用して、男性患者と女性患者とを単に区別する。いくつかの実施例において、さらなる精緻化が、40歳までの患者と40歳より年上の患者とを区別するために行われる。例えば、40歳より年上の女性について、調整ファクタが1/1.26に減らされてよい。他の年齢に基づく分類及び調整ファクタが同様に実現されてよい。
図4は、様々な実施例に従う心臓状態を定量化及び視覚化する方法400を要約したフローチャートである。方法400は、患者に配置された1つ以上の電極を使用して、1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上のECGを測定するステップ(動作402)を含む。いくつかの実施例において、10個の電極が、12誘導を取得するために使用される。(フレーズ「心電図を測定すること」は、電極を用いた心電図信号の捕捉と、各誘導について心電図を生成するためのこれら信号のデジタル化及び/又は初期処理とを包含するように意図され、これは、上記で説明されたように、複数の心電図信号を組み合わせて単一の誘導についての心電図を取得することを含んでよい。)動作404において、ECGは、時間周波数変換(例えば、ウェーブレット変換)により1つ以上のそれぞれの2次元の時間周波数マップ(例えば、スカログラム)にコンバートされる。時間周波数マップは、元の符号付き形式で使用されてよく、又は各時間周波数点において絶対値をとることにより符号なしマップにコンバートされてもよく(任意的な動作406)、あるいは双方でもよい。さらに、時間周波数マップは、上記で説明されたように正規化されてよい(動作408)。いくつかの実施例において、例えば、時間周波数マップは、周波数にわたり及び少なくともRSセグメントを包含する(及び、いくつかの実施例において、完全な心周期(又は心拍)、複数の(整数の)心周期、又は測定時間の全体を包含する)時間間隔にわたり、時間周波数マップ内に識別された最大及び最小に基づき正規化される。
心臓状態を視覚化するために、ECG及び/又は対応する時間周波数マップを表示するユーザインターフェースが生成されてよい(動作410)。時間周波数マップ内の信号値は、例えば、色分けされ、あるいはグレースケールに従い表現されてよい。ユーザの(例えば、解釈している医師の)注意を心臓の電気エネルギーに集中するために、上記で示されたように、符号なし(すなわち、絶対値)時間周波数マップを提示することは有益であり得る。空間的制約に起因して、ユーザインターフェースは、任意の所与の時間に、総測定時間より小さい時間間隔に対応するECG及び時間周波数マップの部分のみ表示することがある。例えば、12秒間隔のデータの中から、表示は3秒のサブセットに限定されることがある。さらに、任意の所与の時間に、表示されるECG及び時間周波数マップの数は、例えば、12個のECG及び対応する時間周波数マップの中から3つに限定されることがある。ECG及び時間周波数マップの表示される選択分と表示される時間範囲とは、(412で受信される)ユーザ入力に依存してよく、該ユーザ入力に基づいて調整されてよい。例えば、ECG及び時間周波数マップに割り振られた各画面部分の隣に表示されるドロップダウンメニューが、利用可能な誘導のうち任意のものの選択を容易にしてよい。さらに、ユーザは、例えば、ECG又は時間周波数マップを表示する領域で、マウス制御されたカーソルを用いてか又はタッチスクリーン上で、従来的なスクロールバーを用いてか又はスワイプジェスチャが実行されて、測定時間全体を通してスクロールする能力を有することができる。ECG内の特徴が対応する時間周波数マップ内の特徴と正しく相関されることを可能にするために、表示された部分は時間的に整合され(及び、通常、時間的に同一の広がりをもち(coextensive))、上記整合は、ユーザがECG又は時間周波数マップを通してスクロールするとき保持される(又は、換言すると、「固定される」)。さらに、ECG及び時間周波数マップが複数の誘導について表示される場合、これらは同様に時間的に整合され、時間的に同一の広がりをもってよく、ユーザがこれらのうちいずれか1つを通してスクロールするときその整合で固定されてよい。
心臓状態を定量化するために、時間周波数マップは、それぞれのECGと関連して解析される。具体的に、動作414において、T波に関連づけられた1つ以上の時点(例えば、早期及び後期時間、及び/又はT波がピークに達する時間)が、ECG内で識別される。次いで、対応する時間周波数マップがこれら時点において、各時点で(又は、それぞれの時点を囲む小さい時間間隔内で)別個に、周波数にわたり最大及び/又は最小を決定するために解析される(動作416)。それぞれのECG内で識別された1つ以上の時点における、時間周波数マップ内で決定された周波数にわたる1つ以上の極値は、再分極尺度を構成する。これら再分極尺度に基づき、1つ以上の再分極指数が動作418で決定できる。再分極指数は、単一の再分極尺度に基づいて(及び、最も簡素な場合には等しくて)よく、あるいは複数の再分極尺度を(例えば、誘導又は心周期にわたり再分極尺度を平均することにより)組み合わせてもよい。さらに、再分極指数は、患者の年齢若しくは性別に、又は患者の何らかの他の特性若しくは測定の環境に基づく調整ファクタを含んでよい。計算された再分極指数は、様々な方法で(動作420において)出力されてよい。例えば、これらは、画面上の表示のために(例えば、ECG及び時間周波数マップと共に)ユーザインターフェースに、又は印刷可能レポート内に含まれてよく、何らかの他の方法でユーザに伝達されてもよく、あるいは別のアルゴリズムに入力として提供されてもよい。
いくつかの実施例において、再分極尺度及び/又は再分極指数は、心臓状態の定量的評価を取得するために、ヒューリスティックス又は経験的データに基づき自動的に解析される(動作422)。例えば、早期再分極尺度が後期再分極尺度より大きいとの期待に基づき、(同じECG及び時間周波数マップについての)早期再分極尺度を超える後期再分極尺度の観察が異常な又は障害のある心臓機能の兆候と見なされ、そのようなものとしてユーザに伝達されてよい。同様に、左心室再分極指数は健康な心臓について右心室再分極指数より大きいべきであるから、反対の関係(すなわち、左心室再分極指数より大きい右心室再分極指数)は、ユーザに伝達され得る異常又は障害を示す。したがって、再分極尺度及び再分極指数間の比較が、心臓機能を評価することに使用されてよい。別法として又は追加的に、(正しく正規化され、あるいは正規化された時間周波数マップから計算された)再分極尺度及び指数が、経験的閾値に対して比較されてよい。例えば、0〜255の範囲への時間周波数マップの正規化で、55〜75の範囲で閾値を下回る左又は右心室の早期又は後期再分極尺度は、心臓機能における何らかの問題と強く相関することが見出されている。いくつかの実施例において、1つ以上の再分極指数が、心筋エネルギーカテゴリを決定するために使用され、例えば、高エネルギー(機能障害がないか又は低機能障害に対応する)と、中度エネルギー(中度機能障害に対応する)と、低エネルギー(高機能障害に対応する)とを区別する。様々な組み合わせにおける互いに対しての又は指定された閾値に対しての再分極尺度及び/又は再分極指数の比較は、心臓機能を正常、疑わしい、又は異常としてカテゴリ化することにさらに役立つ可能性がある。
方法400の様々な変更が実現されてよい。例えば、上記で述べられたように、心室指数が、早期又は後期時間以外の1つ以上の時点において、及び/又は1つ以上の時間範囲にわたり、時間周波数マップの値から決定された再分極尺度に基づき計算されてよい。さらに、方法400に図示されたあらゆる動作があらゆる実施例で実現される必要はない。したがって、図示された方法400は、単に1つの例示的な実施例として理解されるべきである。
図5は、一例示的な心臓検査デバイス500を斜視図で示す。図示されたデバイスはタブレットコンピュータ500の形式をとり、タッチスクリーンディスプレイ502と、(例えば、タブレット500を電源オン/オフするための)物理ボタンを有する制御パネル504とを含む。いくつかの実施例において、図示されるように、ディスプレイ502は、図6〜10に関して以下でより詳細に説明されるマルチタブユーザインターフェースを提示する。(ディスプレイ502の右端に沿って示される)タブのいくつかが、制御パネル504の物理ボタンにより重複されてよく、オペレータが異なる画面及び関連づけられたデバイス機能の間で異なる方法でナビゲートすることを可能にする。ECG信号を捕捉する電極は、適切なコネクタ506(例えば、DB15コネクタ)を介してタブレットコンピュータ500に連結されてよい。タブレット500は、汎用目的プロセッサと、機能処理モジュール110、112、114、116、118を実現する命令を記憶した揮発及び不揮発メモリとを含む。当然ながら、様々な代替的実施例において、心臓検査デバイスは異なるフォームファクタをとってもよく、例えば、(いくつか例を挙げると)デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、又はスマートフォンなどのフォームファクタであり、各々が適切な電極インターフェースを有し、これは、電極信号をソフトウェアでのさらなる処理に適したデジタル信号にコンバートするカスタム回路を含んでよい。さらに、本明細書に説明される機能性を提供する心電図記録システムは、必ずしも単一のデバイスに実現される必要はなく、組み合わせで使用される複数のデバイス、例えば、本明細書に説明される処理機能性を実現するソフトウェアを実行する汎用目的コンピュータに接続された従来のECGモニタにより提供できる。
次にユーザインターフェースを参照し、図6は、ユーザインターフェースの一例示的なホーム画面を表す。これは、例えば、オペレータがECG検査デバイス500を最初オンにしたときに現れてよい。ホーム画面は、例えば、クイックスタートガイド及びより包括的なユーザマニュアルなどの参照資料に対するリンクを提供してよい。一実施例に従い、図示されるように、ユーザインターフェースは、(例えば、右手側に)各画面内で視認できる、複数のそれぞれの画面に対応する複数のタブを含み、画面間の容易なナビゲーションを可能にする。タブは、以下でさらに説明されるように、心電図記録プロセスを通して自然なワークフローに対応する順序で配列されてよい。例えば、ホーム画面及び設定画面の一般的タブに追加で、タブは、患者タブ、検査タブ、及びレポートタブをこの順序で含んでよい。
図7は、様々な実施例に従う一例示的なレポート画面を示す。図示されるように、レポート画面は、見る人が所望の情報の場所を迅速に特定できるように直感的な方法で配列された複数の画面部分に区切られてよい。画面の上部に、一意の患者識別子及び患者の名前などの患者情報、並びに年齢及び性別などのECGの解釈に影響する患者固有パラメータが、例えば検査の日付及び時刻スタンプを含むレコード識別子と共に表示されてよい。左のパネルには、1つ以上の誘導のECG及び時間周波数マップが例えば垂直の配列で表示されてよい。時間周波数マップは、これらが導出されたECGから認識できない情報を、例えば、心周期内の様々な段階の間の心臓の電気エネルギーの状況(picture)を提供することにより視覚化することができ、ECGに基づいて従来診断されていない心筋虚血などの状態を検出することに有用である可能性がある。ECGは、内科医及び他の医師に対してのなじみ深さのため、及び、QRS複合及びT波などの信号についての時間的に定義された特徴を識別する目的のために表示に含まれる。様々な実施例に従い、時間周波数マップの信号値(例えば、時間及び周波数の関数としてプロットされた電位又は電圧)は、カラースケールで(あるいは、別法として、図示されるように白黒描画で、グレースケールで)符号化される。信号値自体は、ECGに適用された時間周波数(例えば、短時間フーリエ又はウェーブレット)変換から生じるとき、符号付き値であり得(一般に、マップにわたり正及び負双方の値を結果としてもたらす)、色分けされた表される値は、符号付き値から絶対値を計算することにより取得されたとき、符号なしであり得る。色分けされたマップ内で符号なし信号値を使用することは、時間依存の周波数内容のエネルギーレベルを、これら周波数の位相とは独立して表現するのに役立ち、ゆえに、正又は負いずれかの位相のエネルギーが時間周波数マップ上の(周波数に沿った)同じ点に現れることを可能にする。
上記で説明されたように、ECG及び時間周波数マップは、様々な実施例に従い、心臓の健康を示す定量的指数及び/又は定量的評価又はカテゴリ化を提供するために解析されてよい。解析の結果は、図7の右パネルに示されるように、数値、テキスト、及び/又はグラフィックの形式で提示されてよい。例えば、図示されるように、右のパネルは、患者の全体的な心臓の健康を表す「エネルギーアイコン」と、アイコンの下にあるより詳細な状況を提供する複数の数値指数(例えば、上記で説明されたような再分極指数)と、数値指数の下にある従来的なグラスゴー解析テキストサマリとを含んでよい。グラスゴー解析サマリ部分は、ECGから導出される、患者の心拍数や特定のECG特徴の継続時間(QRS複合など)のようなメトリクスを表示してよい。さらに、グラスゴー解析サマリ部分は、例えば、様々な誘導の信号対雑音レベルに基づき、検査の品質及び信頼性を要約してよい。グラスゴー解析は当業者に知られており、本明細書においてさらに詳述はされない。
図8A〜8Cは、3つの異なるステートにおいて分離して図7のエネルギーアイコンを示し、高心筋エネルギー、中度心筋エネルギー、及び低心筋エネルギーにそれぞれ対応する。(これら3つのステートは、それぞれ、正常、疑わしい、及び異常の状態として解釈されてよい。)図示される実施例において、エネルギーアイコンは、3つのセグメント800、802、804を含むセグメント化された波形シンボルであり、上記3つのセグメントは、健康な患者について(図8A)、時間周波数マップのカラースケールをミラーリングした色勾配で塗りつぶされる(白黒描画へのコンバージョンに起因して、グレースケール値における変動で示される)。中度障害のある心臓機能又は疑わしい心臓状態を有する患者について(図7B)、第1の、最も左のセグメントは、グレーアウトされる(前の変動から区別されるように、一様なグレーの塗りつぶしにより示される)。強く障害のある又は異常な心臓機能を有する患者について(図6C)、左のセグメント及び中間のセグメントの双方がグレーアウトされ、かなりより低い心筋エネルギーをシンボル化する。ゆえに、エネルギーアイコンは、患者の心臓の健康に関して、直接の視覚的手がかりを臨床医に提供する。容易に十分理解されるように、エネルギーアイコンは、3つより多くのセグメントを含むように変更された場合、診断評価についてのより微細な勾配に適する。
多数の誘導について、例えば、完全12誘導ECGについて、すべての12個のECGと関連づけられた時間周波数マップとを一度にディスプレイに表示することは一般に実現不可能である。したがって、様々な実施例において、ユーザは、誘導のうち異なるものを見るためにECG(左)パネルを通して垂直にスクロールする能力を与えられる。例示のため、例えば、図7と図9を比較する。図7には、誘導I、II、及びIIIのECG及び時間周波数マップが示され、図9は、異なるスクロール位置における画面を示し、ここでは代わりに、誘導aVL及びaVFのECG及び時間周波数マップを見ることができる。
すべての誘導を通してスクロールできることに対し別法として又は追加で、ユーザは、左パネルの(サブ)部分の各々について表示される誘導を選択し、それにより誘導が表示される順序を指定する機会を与えられてよい。様々な実施例において、誘導選択のためのユーザ入力制御は、最初その閉じられたステートにあり、それぞれのECG及び時間周波数マップの画面部分に隣接して表示されるドロップダウンメニューである。各ドロップダウンメニューは、ひとたびオペレータよりアクティブ化され、開かれると、すべての12誘導をリストアップし、現在の画面部分内における表示のための誘導のうち任意の1つのユーザ選択を容易にする。図10は、最初に表示された誘導の、開かれたドロップダウンメニューを示す。いくつかの実施例において、ひとたび新しい誘導が選択されると、その位置が、それぞれの画面部分を前に占有した誘導と交換される。例えば、誘導V1が、ドロップダウンメニューにおいて誘導V5に対して変更される場合、それぞれのECG及び時間周波数マップの垂直位置が交換されることになり、V1は、V5が前に位置したところに現れることになる。
図7、9、及び10に図示されるレポート画面に示されるように、ECGは、(常として)水平に延びる時間軸と共に表示されてよい。様々な実施例に従い、対応する時間周波数マップが水平方向のその時間軸と共に同様に方向づけられ、ECGに時間的に整合され、ECG及び対応する時間周波数マップ双方が所与の時点を同じ水平位置において示すことを意味する。ECGとこれから導出された時間周波数マップとを示す画面部分内の時間的整合に追加で、異なるECG(及び対応する時間周波数マップ)を表示する様々な画面部分が、同様に時間的に整合されてよい。さらに、左のパネル(及び、実際、画面)は、ECG及び時間周波数マップをその全体で表示して完全な捕捉期間をカバーするほど十分に広くなくてよい。代わりに、ECG及び時間周波数マップは、限られた時間範囲について、部分的に表示されてよい。しかしながら、ユーザインターフェースは、表示される限られた時間範囲の時間シフトに影響するように、ECG及び/又は時間周波数マップを通してのオペレータによる水平スクロールを容易にしてよい。こうしたスクロールの間、ECG及び対応する時間周波数マップは、その時間的整合を維持するために「ロックされ」てよい。同様に、レポート画面内の他のECG及び時間周波数マップが、スクロールされる画面部分にロックされ、ゆえに、スクロールされるECG/時間周波数マップと共に移動してよい。スクロールは、例えば、従来のスクロールバーによってなど、様々な方法で果たされてよい。しかしながら、様々な実施例において、心臓モニタデバイスのディスプレイのタッチスクリーン能力が利用されて、画面上で実質的に水平の(及び、ゆえにECGの時間軸に対して平行の)方向に実行されるスワイプジェスチャを介してECG及び対応する時間周波数マップを表示する画面部分内でスクロールすることを可能にする。スワイプジェスチャから、シフトされる限定された時間範囲が決定され、表示されたECG/時間周波数マップ部分のシフトに適用されてよい(当業者により容易に十分理解されるように、上記で説明された時間的整合及び時間的ロックの特徴は、時間軸の水平の方向づけを条件としない。むしろ、ECG及び/又は対応する時間周波数マップが、その時間軸が下方を指し示す水平配列で表示されることが想到可能であり、その場合、時間的整合は垂直であることになる)。
図11A及び図11Bは、様々な実施例に従う、図示されたユーザインターフェースによりサポートされる心電図記録ワークフロー1100を示すフローチャートを提供する。このワークフローを実行する医療専門家は、典型的な臨床設定(ただし必ずではない)において、(医師というより)看護師である。本明細書において、(例えば、図11A及び11Bに図示されるワークフローを実行するため、又は結果を後に見るために)心臓モニタデバイスを操作する人は「オペレータ」と一般に呼ばれる。図11A及び11Bにおいて、オペレータの動作は右に示され、心臓検査デバイスにより実行される動作は左に図示される。図11Aを参照すると、オペレータが、マルチタブユーザインターフェースを提示され(動作1102)、患者タブを選択することにより一般に開始する(動作1104)。結果として表示された患者画面上で(動作1106)、オペレータは、リストから(任意選択で、オペレータにより供給された検索トークンに基づくフィルタリングと関連して)既存の患者を選択するか、あるいは、例えば画面に表示された「新規」ボタンを押下し、関連する患者情報を入力することにより、新しい患者を作成する(動作1108)。患者が選択されると、ポップアップメッセージが患者画面に簡潔に現れて選択を確認してよい(動作1110)。
次いで、オペレータは、検査画面にナビゲートする(動作1112)。患者が検査に対してすでに準備されていなかった場合(例えば、電極が患者に取り付けられている、患者ケーブルが心臓モニタデバイス及び電極に取り付けられている、等)、オペレータはこの段階でそのようにすることができる(動作1114)。利用可能になると、検査画面はECG信号のリアルタイムトレースを表示する(動作1116)。オペレータは、通常、リアルタイムECGトレースを見て、すべての電極が接続されているかどうか、及びECG信号が検査を続行するのに適切であるかどうかを評価する。オペレータがリアルタイムトレースの品質に満足すると、オペレータは、例えば検査画面に提供された「検査」ボタンを押下することにより、検査を開始することができる(動作1118)。アクティブ化すると、このボタンは、検査が実行している間に残りの検査継続時間を表示する「停止/カウントダウンタイマ」ボタンで置換されてよく(動作1120)、検査のオペレータ中断をさらに容易にする。
ECG検査が完了したとき、ユーザインターフェースは、オペレータをレポート画面に自動的にナビゲートする(動作1122)。レポート画面は、最初(例えば、最初の15〜20秒の間)、指数及びエネルギーアイコンが計算されている間、オペレータが見るためのECG及び対応する時間周波数マップ並びにグラスゴー解析サマリを専ら表示してよい(動作1124)。任意選択で、「算出中...」又は同様のテキストメッセージが、さらなる情報がやって来ることをオペレータに警告してよい。オペレータは、アイコン及び指数の計算が完了するのを単に待機してよい。レポート画面が計算された指数及びアイコンで更新されると(動作1126)、オペレータは結果を見ることができる(動作1128)。オペレータは、レポートを印刷し又は(例えば、外部のUSBドライブに)エクスポートする選択肢をさらに与えられてもよい(動作1130)。オペレータが、(1128において)結果を印刷することを選択した場合、印刷プレビューウィンドウが、オペレータがレポートのうち可能性として複数のページをナビゲートし、レポートをネットワーク又は物理的にアタッチされたプリンタに送信することを可能にしてよい。印刷は、(オペレータでない)医師が結果を患者と議論するために診察室に戻る前に検査結果をオフラインで見ることを可能にするのに有用である。
上記で説明された実施例は、ECGから導出された時間周波数マップと関連したECGに基づく心臓状態の定量化及び視覚化に関する。しかしながら、時間周波数マップを参照して説明された特徴のいくつかは、ECG自体にさらに適用されてよく、ECG自体の文脈において有利であり得る。例えば、複数の誘導、測定、及び患者にわたるECGのより良い比較性のために、ECGは、ECG(その全体で)又はその一部分の絶対最大及び最小に基づき正規化されてよい。T波に関連づけられた特定の時点において正規化されたECGの値は、心臓状態の定量化のための再分極尺度の役割を果たし得る。
特定の実施例が、複数の論理コンポーネント又はモジュールを含むものとして本明細書において説明される。モジュールは、ソフトウェアモジュール(例えば、非一時的マシン読取可能媒体上に又はネットワークを通じて送信される信号内に具現化されたコード)又はハードウェア実現モジュールを構成し得る。ハードウェア実現モジュールは、特定の動作を実行することができる有形のユニットであり、特定の方法で構成され、あるいは配列されてよい。例示的な実施例において、1つ以上のコンピュータシステム(例えば、スタンドアロン、クライアント、又はサーバコンピュータシステム)又は1つ以上のプロセッサが、ソフトウェア(例えば、アプリケーション、又はアプリケーションの部分)により、本明細書に説明される特定の動作を実行するように動作するハードウェア実現モジュールとして構成されてよい。
様々な実施例において、ハードウェア実現モジュールは、機械的又は電子的に実現されてよい。例えば、ハードウェア実現モジュールは、特定の動作を実行するように(例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)又は特定用途向け集積回路(ASIC)などの特別目的プロセッサとして)永続的に構成された専用回路又は論理を含んでよい。ハードウェア実現モジュールは、特定の動作を実行するようにソフトウェアにより一時的に構成された(例えば、汎用目的プロセッサ又は他のプログラマブルプロセッサ内に包含された)プログラマブル論理又は回路をさらに含んでよい。ハードウェア実現モジュールを機械的に、専用の及び永続的に構成された回路で、又は一時的に構成された回路(例えば、ソフトウェアにより構成される)で実現するとの判断は、コスト及び時間の考慮により推進されてよいことが十分理解されるであろう。
したがって、用語「ハードウェア実現モジュール(hardware-implemented module)」は、特定の方法で動作するように及び/又は本明細書に説明される特定の動作を実行するように物理的に構築され、永続的に構成され(例えば、ハードワイヤード)、あるいは一時的に又は暫時構成された(例えば、プログラムされた)エンティティであり得る有形エンティティを包含するように理解されるべきである。ハードウェア実現モジュールが一時的に構成される(例えば、プログラムされる)実施例を考えると、ハードウェア実現モジュールの各々は、いかなる時間インスタンスにおいても構成又はインスタンス化される必要はない。例えば、ハードウェア実現モジュールが、ソフトウェアを使用して構成される汎用目的プロセッサを含む場合、汎用目的プロセッサは、異なる時間にそれぞれの異なるハードウェア実現モジュールとして構成されてよい。したがって、ソフトウェアがプロセッサを構成して、例えば、ある時間インスタンスに特定のハードウェア実現モジュールを構成し、異なる時間インスタンスに異なるハードウェア実現モジュールを構成してよい。
ハードウェア実現モジュールは、他のハードウェア実現モジュールに情報を提供し、他のハードウェア実現モジュールから情報を受信することができる。したがって、説明されるハードウェア実現モジュールは、通信可能に結合されていると見なされてよい。こうしたハードウェア実現モジュールのうち複数が同時に存在する場合、ハードウェア実現モジュールを接続する(例えば、適切な回路及びバスを通じての)信号送信を通して通信が達成されてよい。複数のハードウェア実現モジュールが異なる時間に構成され、あるいはインスタンス化される実施例において、こうしたハードウェア実現モジュール間の通信は、例えば、上記複数のハードウェア実現モジュールがアクセスを有するメモリ構造における情報の記憶及び取り出しを通して達成されてよい。例えば、あるハードウェア実現モジュールが動作を実行し、該モジュールが通信可能に結合されたメモリデバイスに上記動作の出力を記憶してよい。さらなるハードウェア実現モジュールが、次いで、より後の時間に、メモリデバイスにアクセスして、記憶された出力を取り出し、処理してよい。ハードウェア実現モジュールはさらに、入力又は出力デバイスとの通信を開始してよく、リソース(例えば、情報の集合)に対して操作することができる。
本明細書に説明される例示的な方法の様々な動作は、少なくとも部分的に、関連する動作を実行するように一時的に(例えばソフトウェアにより)構成され又は永続的に構成された1つ以上のプロセッサにより実行されてよい。一時的に構成されるか又は永続的に構成されるかにかかわらず、こうしたプロセッサは、1つ以上の動作又は機能を実行するように動作するプロセッサ実現モジュールを構成し得る。本明細書において参照されるモジュールは、いくつかの例示的な実施例において、プロセッサ実現モジュールを含んでよい。
同様に、本明細書に説明される方法は、少なくとも部分的にプロセッサにより実現されてよい。例えば、方法の動作の少なくともいくつかが、1つ以上のプロセッサ又はプロセッサ実現モジュールにより実行されてよい。動作のうち特定のものの実行が、単一のマシン内に存在するだけでなく複数のマシンにわたり展開された1つ以上のプロセッサ間で分散されてよい。いくつかの例示的な実施例において、1つ又は複数のプロセッサが単一の場所に(例えば、家庭環境、オフィス環境、又はサーバファーム内に)位置してよく、他の実施例において、上記プロセッサは複数の場所にわたり分散されてよい。
1つ以上のプロセッサは、「クラウドコンピューティング」環境において又は「ソフトウェアアズアサービス(software as a service)」(SaaS)として関連する動作の実行をサポートするようにさらに動作してよい。例えば、動作のうち少なくともいくつかが、(プロセッサを含むマシンの例として)コンピュータのグループにより実行されてよく、これら動作は、ネットワーク(例えば、インターネット)を介して及び1つ以上の適切なインターフェース(例えば、アプリケーションプログラムインターフェース(API))を介してアクセス可能であり得る。
例示的な実施例は、デジタル電子回路で、又はコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアで、あるいはこれらの組み合わせで実現されてよい。例示的な実施例は、コンピュータプログラム製品、例えば、プログラマブルプロセッサ、一コンピュータ、又は複数のコンピュータなどのデータ処理装置による実行のため又は該データ処理装置の動作を制御するために、情報担体に、例えばマシン読取可能媒体に有形に具現化されたコンピュータプログラムを使用して実現されてよい。
コンピュータプログラムは、コンパイル型又はインタプリタ型言語を含む任意形式のプログラミング言語で書かれてよく、コンピュータプログラムは、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、サブルーチン、若しくはコンピューティング環境での使用に適した他のユニットとしてを含む任意の形式で展開されてよい。コンピュータプログラムは、1つのサイトで1つのコンピュータ上又は複数のコンピュータ上で実行され、あるいは複数のサイトにわたり分散され通信ネットワークにより相互接続されるように展開されてよい。
例示的な実施例において、動作は、入力データに対して操作し出力を生成することにより機能を実行するコンピュータプログラムを実行する1つ以上のプログラマブルプロセッサにより実行されてよい。方法動作はまた、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)又は特定用途向け集積回路(ASIC)などの特別目的論理回路により実行されてもよく、例示的な実施例の装置が、上記特別目的論理回路として実現されてもよい。
コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般に互いからリモートであり、典型的に通信ネットワークを通して対話する。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行し互いにクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムにより生じる。プログラマブルコンピューティングシステムを展開する実施例において、ハードウェア及びソフトウェア双方のアーキテクチャが考慮を要することが十分理解されるであろう。具体的に、特定の機能性を永続的に構成されたハードウェア(例えば、ASIC)で実現するか、一時的に構成されたハードウェア(例えば、ソフトウェア及びプログラマブルプロセッサの組み合わせ)で実現するか、又は永続的及び一時的に構成されたハードウェアの組み合わせで実現するかの選択は、設計の選択であり得ることが十分理解されるであろう。
図12は、コンピュータシステム1200の例示的な形式のマシンのブロック図であり、これにおいて、本明細書に論じられる方法論の1つ以上をマシンに実行させる命令が実行され得る。代替的な実施例において、マシンは、スタンドアロンデバイスとして動作し、あるいは他のマシンに接続され(例えば、ネットワーク化され)てよい。ネットワーク化された展開において、マシンは、サーバクライアントネットワーク環境ではサーバ若しくはクライアントマシンの能力で、又はピアツーピア(又は分散)ネットワーク環境ではピアマシンとして動作してよい。単一のマシンのみが例示されるが、用語「マシン」は、本明細書に論じられる方法論のうち任意の1つ以上を実行する命令の一セット(又は複数のセット)を個々に又は連結的に実行するマシンの任意の集合を含むようにもみなされるものとする。例示的なコンピュータシステム1200は、1つ以上のプロセッサ1202(例えば、中央処理ユニット(CPU)、グラフィックス処理ユニット(GPU)、又は双方)、メインメモリ1204、及びスタティックメモリ1206を含み、これらはバス1208を介して互いに通信する。コンピュータシステム1200は、ビデオ表示ユニット1210(例えば、液晶ディスプレイ(LCD)又は陰極線管(CRT))をさらに含んでよい。コンピュータシステム1200は、英数字入力デバイス1212(例えば、キーボード)、ユーザインターフェース(UI)ナビゲーションデバイス1214(例えば、マウス)、ディスクドライブユニット1216、信号生成デバイス1218(例えば、スピーカー)、ネットワークインターフェースデバイス1220、及びデータインターフェースデバイス1228(例えば、電極インターフェース106など)をさらに含む。
ディスクドライブユニット1216は、本明細書に説明される方法論又は機能のうち任意の1つ以上を具現化し又は該1つ以上により利用される命令及びデータ構造の1つ以上のセット(例えば、ソフトウェア)1224を記憶したマシン読取可能媒体1222を含む。命令1224はまた、完全に又は少なくとも部分的に、コンピュータシステム1200によるその実行の間、メインメモリ1204内及び/又はプロセッサ1202内に存在することがあり、メインメモリ1204及びプロセッサ1202もまたマシン読取可能媒体を構成し得る。
マシン読取可能媒体1222は、一例示的な実施例において単一の媒体であるように示されるが、用語「マシン読取可能媒体」は、1つ以上の命令又はデータ構造を記憶する単一の媒体又は複数の媒体(例えば、集中又は分散データベース、及び/又は関連づけられたキャッシュ及びサーバ)を含んでよい。用語「マシン読取可能媒体」はさらに、マシンによる実行のために命令を記憶、符号化、又は担体することができ、本発明の方法論のうち任意の1つ以上をマシンに実行させる任意の有形媒体、又はこうした命令により利用され又はこうした命令に関連づけられたデータ構造を記憶、符号化、又は担体することができる任意の有形媒体を含むようにみなされるものとする。用語「マシン読取可能媒体」は、しがたって、これらに限られないがソリッドステートメモリ並びに光及び磁気媒体を含むように見なされるものとする。マシン読取可能媒体の特定の例には、例として半導体メモリデバイス、例えば、消去可能プログラマブル読取専用メモリ(EPROM)、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ(EEPROM)、フラッシュメモリデバイス;磁気ディスク、例えば内蔵ハードディスク及び取外し可能ディスクなど;光磁気ディスク;CD‐ROM及びDVD‐ROMディスク、又は他のデータ記憶デバイスを含む不揮発メモリが含まれる。さらに、用語「マシン読取可能媒体」は、電気信号、磁気信号、電磁信号、音響信号、及び光信号を含む非有形信号又は送信媒体を含むように見なされるものとする。
下記の番号付けされた例は、例示的な実施例である。
1.患者に配置された1つ以上の電極を使用して、1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を測定するステップと、上記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上のそれぞれの2次元時間周波数マップにコンバートするステップと、上記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別するステップと、上記1つ以上の時間周波数マップの少なくとも1つについて、上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点で上記それぞれの時間周波数マップの周波数にわたり極値に対応する1つ以上の再分極尺度を決定するステップと、上記1つ以上の再分極尺度に基づき少なくとも1つの再分極指数を出力するステップと、を含む方法。
2.RSセグメントを含む間隔内の時間にわたり及び周波数にわたり上記それぞれの時間周波数マップ内で識別された最大と最小との間の差に少なくとも部分的に基づき上記1つ以上の時間周波数マップの各々を正規化するステップ、をさらに含み、上記1つ以上の再分極尺度は上記正規化された時間周波数マップから決定される、例1に記載の方法。
3.上記1つ以上の時間周波数マップを正規化するステップは、各時間周波数マップをゼロに等しい最小にシフトし、その後、上記最大に基づき上記それぞれの時間周波数マップをスケーリングするステップを含む、例2に記載の方法。
4.上記時間周波数マップ内で最大及び最小が識別される時間間隔は、少なくとも1つの心拍を含む、例1又は例2に記載の方法。
5.上記時間周波数マップ内で最大及び最小が識別される時間間隔は、上記関連づけられた心電図の測定時間をその全体で含む、例1又は例2に記載の方法。
6.上記時間周波数マップ内で最大及び最小が識別される時間間隔は、整数の心拍に対応する、例1又は例2に記載の方法。
7.上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点は、上記T波がその最大値の半分をとる上記T波の最大の前及び後の点により定義された時間間隔内に入る、例1乃至6のうちいずれか1つに記載の方法。
8.上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点は、上記T波の上記最大の前の第1の時点と上記T波の上記最大の後の第2の時点とを含む、例7に記載の方法。
9.上記第1の時点における極値に対応する第1の再分極尺度と上記第2の時点における極値に対応する第2の再分極尺度とが決定され、当該方法は、上記第1及び第2の再分極尺度を比較するステップをさらに含む、例8に記載の方法。
10.上記比較に基づき心臓状態を決定するステップ、をさらに含む例9に記載の方法。
11.上記心臓状態をユーザに伝達するステップ、をさらに含む例10に記載の方法。
12.異常な心臓状態が、上記第2の再分極尺度が上記第1の再分極尺度より大きいことに基づき決定される、例10又は例11に記載の方法。
13.心電図が測定され、それぞれの再分極尺度が上記患者の心臓の左心室に関連づけられた少なくとも1つの誘導及び上記患者の心臓の右心室に関連づけられた少なくとも1つの誘導について決定され、上記左心室について決定された上記少なくとも1つの再分極尺度に基づく左心室再分極指数が、上記右心室について決定された上記少なくとも1つの再分極尺度に基づく右心室再分極指数と比較される、例1乃至12のうちいずれか1つに記載の方法。
14.上記比較に基づき心臓状態を決定するステップ、をさらに含む例13に記載の方法。
15.上記心臓状態をユーザに伝達するステップ、をさらに含む例14に記載の方法。
16.異常な心臓状態が、上記右心室再分極指数が上記左心室再分極指数より大きいことに基づき決定される、例14又は例15に記載の方法。
17.上記左心室再分極指数は、上記左心室に関連づけられた複数のそれぞれの誘導について測定された心電図に基づき決定された、上記時点のうち選択された1つにおける極値に対応する、複数の再分極尺度にわたる平均を含み、上記右心室再分極指数は、上記右心室に関連づけられた複数のそれぞれの誘導について測定された心電図に基づき決定された、上記選択された時点における極値に対応する、複数の再分極尺度にわたり平均することにより決定される、例13乃至16のうちいずれか1つに記載の方法。
18.上記少なくとも1つの再分極指数は、2つ以上の再分極尺度にわたる平均を含む、例1乃至17のうちいずれか1つに記載の方法。
19.上記平均は、2つ以上の心拍にわたりとられる、例18に記載の方法。
20.上記平均は、2つ以上の誘導にわたりとられる、例18又は例19に記載の方法。
21.上記少なくとも1つの再分極指数は、上記患者の年齢又は性別のうち少なくとも1つに基づく調整ファクタを含む、例1乃至20のうちいずれか1つに記載の方法。
22.上記少なくとも1つの再分極指数は、上記患者の上記少なくとも1つの再分極尺度及び心拍数から計算される、例1乃至21のうちいずれか1つに記載の方法。
23.上記時間周波数変換はウェーブレット変換を含み、上記時間周波数マップはスカログラムを含む、例1乃至22のうちいずれか1つに記載の方法。
24.上記時間周波数変換は連続ウェーブレット変換を含む、例23に記載の方法。
25.上記時間周波数マップは絶対値マップである、例1乃至24のうちいずれか1つに記載の方法。
26.上記少なくとも1つの再分極指数の閾値に対しての比較に基づき心臓状態を決定するステップ、をさらに含む例1乃至25のうちいずれか1つに記載の方法。
27.上記心臓状態をユーザに伝達するステップ、をさらに含む例26に記載の方法。
28.異常な心臓状態が、上記少なくとも1つの再分極指数が上記閾値を下回ることに基づき決定される、例26又は例27に記載の方法。
29.上記出力するステップは、上記少なくとも1つの再分極指数をユーザインターフェースに表示するステップを含む、例1乃至28のうちいずれか1つに記載の方法。
30.電極インターフェースであり、該電極インターフェースに接続可能な1つ以上のそれぞれの電極を介して1つ以上の心電図信号を受信するように構成された、電極インターフェースと、上記電極インターフェースに通信可能に結合され、上記1つ以上の心電図信号から、1つ以上のそれぞれの誘導について1つ以上の心電図を生成し、上記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上のそれぞれの2次元時間周波数マップにコンバートし、上記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別し、上記1つ以上の時間周波数マップの少なくとも1つについて、上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点で上記それぞれの時間周波数マップの極値に対応する1つ以上の再分極尺度を決定し、上記1つ以上の再分極尺度に基づき少なくとも1つの再分極指数を出力するように構成された処理装置と、を含む心臓検査システム。
31.上記電極インターフェース及び上記処理装置は単一の心臓検査デバイスに統合される、例30に記載のシステム。
32.上記処理装置は、例2乃至29のうちいずれか1項に記載の方法を実現するように構成される、例30又は例31に記載のシステム。
33.1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を処理する命令を記憶した1つ以上のコンピュータ読取可能媒体であって、上記命令は1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに上記1つ以上のコンピュータプロセッサに、上記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上のそれぞれの2次元時間周波数マップにコンバートし、上記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別し、上記1つ以上の時間周波数マップの少なくとも1つについて、上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点で上記それぞれの時間周波数マップの極値に対応する1つ以上の再分極尺度を決定し、上記1つ以上の再分極尺度に基づき少なくとも1つの再分極指数を出力することを実行させる、1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
34.上記1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに上記1つ以上のコンピュータプロセッサに例2乃至29のうちいずれか1つに記載の方法を実行させる命令を記憶した例33に記載の1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
35.患者に配置された1つ以上の電極を使用して、1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を測定するステップと、上記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上の対応する2次元時間周波数マップにコンバートするステップと、上記1つ以上の心電図の少なくとも1つについて、上記心電図の少なくとも一部分と、それに時間的に整合した、対応する時間周波数マップの時間的に同一の広がりをもつ部分と、を表示するユーザインターフェースを生成するステップと、
を含む方法。
36.上記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別するステップと、上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点で上記1つ以上の時間周波数マップの値から少なくとも1つの再分極指数を決定するステップと、上記少なくとも1つの再分極指数を上記ユーザインターフェースに表示させるステップと、をさらに含む例35に記載の方法。
37.複数の誘導について、複数のそれぞれの心電図が測定され、複数の対応する時間周波数マップに変換され、上記生成されたユーザインターフェースは、上記複数の心電図及び対応する時間周波数マップのすべてよりもより少ない心電図及び時間周波数マップを含むサブセットのみ表示し、上記少なくとも1つの再分極指数は、上記表示されたサブセット内に含めるための心電図及び時間周波数マップの選択から独立している、例36に記載の方法。
38.上記ユーザインターフェースを生成するステップは、カラースケールに基づき上記1つ以上の時間周波数マップの符号なし値を表現するステップを含み、上記少なくとも1つの再分極指数は、上記T波に関連づけられた上記1つ以上の時点における上記1つ以上の時間周波数マップの符号付き値から決定される、例36又は37に記載の方法。
39.上記少なくとも1つの再分極指数に基づき心臓状態を決定するステップと、上記ユーザインターフェース内における表示のために、上記心臓状態を示すアイコンを生成するステップと、をさらに含む例36乃至38のうちいずれか1つに記載の方法。
40.上記アイコンは、その他の方法で色付けられた波形シンボル内におけるグレーアウトされたセグメントの数を介して心臓機能の障害の度合いを示すセグメント化された波形シンボルを含む、例39に記載の方法。
41.上記心電図及び上記対応する時間周波数マップの上記表示された部分は、上記心電図の測定時間全体よりもより少ない時間を含み、当該方法は、ユーザ入力に応答して、上記心電図及び上記対応する時間周波数マップの上記表示された部分を時間的にシフトするステップをさらに含む、例35乃至40のうちいずれか1つに記載の方法。
42.上記表示された部分は、上記心電図を表示する画面部分又は上記対応する時間周波数マップを表示する画面部分のうち少なくとも1つに関連づけられたスクロール動作を含むユーザ入力に基づき時間的にシフトされる、例41に記載の方法。
43.上記スクロール動作は、上記心電図又は上記対応する時間周波数マップを表示する画面部分内で、上記心電図及び上記対応する時間周波数マップの時間軸に実質的に平行な方向で実行されるスワイプジェスチャを含む、例42に記載の方法。
44.上記スクロール動作はタッチスクリーン上で実行される、例43に記載の方法。
45.上記生成されたユーザインターフェースは、複数のそれぞれの誘導についての複数の心電図及び対応する時間周波数マップの少なくとも部分を表示し、上記誘導のうち異なる誘導についての上記心電図及び時間周波数マップの上記部分は、時間的に同一の広がりをもち、時間的に互いに整合される、例35乃至44のうちいずれか1つに記載の方法。
46.上記心電図又は上記対応する時間周波数マップのうち1つに関連づけられたスクロール動作に応答して、上記複数の心電図及び対応する時間周波数マップのすべての上記表示された部分を時間的にシフトするステップ、をさらに含む例45に記載の方法。
47.複数の誘導について、複数のそれぞれの心電図が測定され、複数の対応する時間周波数マップに変換され、上記生成されたユーザインターフェースは、上記複数の心電図及び対応する時間周波数マップのすべてよりもより少ない心電図及び時間周波数マップを含むサブセットのみ表示し、上記サブセットは、上記ユーザインターフェースに含まれる1つ以上のユーザ入力制御要素を介して選択可能である、例35乃至46のうちいずれか1つに記載の方法。
48.上記ユーザインターフェースは複数の画面部分を含み、各々が、上記ユーザ入力制御要素のうち関連づけられた1つを介して、上記画面部分における表示のための上記測定された心電図のうち1つと上記対応する時間周波数マップとのユーザ選択を容易にする、例47に記載の方法。
49.上記ユーザ入力制御要素の各々は、アクティブ化すると上記誘導のすべてについてのユーザ選択可能シンボルを表示するドロップダウンメニューを含む、例48に記載の方法。
50.電極インターフェースであり、該電極インターフェースに接続可能な1つ以上のそれぞれの電極を介して1つ以上の心電図信号を受信するように構成された、電極インターフェースと、表示デバイスと、上記受信した1つ以上の電極信号に少なくとも部分的に基づきユーザインターフェース画面を生成し、上記表示デバイスに上記ユーザインターフェース画面の表示をさせるように構成された処理装置であり、上記ユーザインターフェース画面の表示を生成し、させることは、上記1つ以上の心電図信号から、1つ以上のそれぞれの誘導について1つ以上の心電図を生成することと、上記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上の対応する2次元時間周波数マップにコンバートすることと、上記1つ以上の心電図の少なくとも1つについて、上記心電図の少なくとも一部分と、それに時間的に整合した、上記対応する時間周波数マップの時間的に同一の広がりをもつ部分と、を表示するユーザインターフェースを生成することと、を含む、処理装置と、を含む心臓検査システム。
51.上記電極インターフェース、上記表示デバイス、及び上記処理装置は、単一の心臓検査デバイスに統合される、例50に記載のシステム。
52.上記表示デバイスはタッチスクリーンを含む、例50又は例51に記載のシステム。
53.上記処理装置は、例36乃至49のうちいずれか1項に記載の方法を実現するように構成される、例50乃至52のうちいずれか1つに記載のシステム。
54.1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を処理する命令を記憶した1つ以上のコンピュータ読取可能媒体であって、上記命令は1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに上記1つ以上のプロセッサに、上記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上の対応する2次元時間周波数マップにコンバートし、上記1つ以上の心電図の少なくとも1つについて、上記心電図の少なくとも一部分と、それに時間的に整合した、上記対応する時間周波数マップの時間的に同一の広がりをもつ部分と、を表示するユーザインターフェースを生成することを実行させる、1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
55.上記1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに上記1つ以上のプロセッサに例35乃至49のうちいずれか1項に記載の方法を実行させる命令を記憶した例54に記載の1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
56.電極インターフェースであり、該電極インターフェースに接続可能な複数のそれぞれの電極を介して複数の心電図信号を受信するように構成された、電極インターフェースと、表示デバイスと、上記受信した心電図信号に少なくとも部分的に基づきユーザインターフェース画面を生成し、上記表示デバイスに上記ユーザインターフェース画面の表示をさせるように構成された回路を含む処理装置であり、上記ユーザインターフェース画面の表示を生成し、させることは、表示のために、上記心電図信号に基づき、複数のそれぞれの誘導について複数の1次元の時間依存心電図を生成することと、上記ユーザインターフェース画面の複数のそれぞれの画面部分に、上記誘導のサブセットに対応する、上記心電図のサブセットの少なくとも部分的な表示をさせることと、上記画面部分の各々の中に、その中に少なくとも部分的に表示された上記心電図に隣接して、上記複数の誘導のうち任意の1つのユーザ選択を容易にするユーザ入力制御要素の表示をさせることと、上記ユーザ入力制御要素を介した上記誘導のうち1つのユーザ選択に応答して、上記対応する画面部分内に、上記選択された誘導についての上記心電図の少なくとも部分的な表示をさせることと、を含む、処理装置と、を含む心臓検査デバイス。
57.上記ユーザ入力制御要素は、アクティブ化すると上記誘導のすべてについてのユーザ選択可能シンボルを表示するドロップダウンメニューを含む、例56に記載のデバイス。
58.上記少なくとも部分的に表示された心電図は時間的に整合される、例56又は例57に記載のデバイス。
59.上記ユーザインターフェース画面の表示を生成し、させることは、表示のために、上記複数の誘導についての上記1次元の時間依存心電図の各々から、対応する2次元の時間周波数マップを生成することと、上記誘導の上記サブセットに対応する、上記2次元の時間周波数マップのサブセットの少なくとも部分的な表示をさせることであって、上記サブセットの各時間周波数マップは、上記対応する画面部分内に上記対応する心電図と共に表示される、ことと、上記ユーザ入力制御要素を介した上記誘導のうち1つのユーザ選択に応答して、上記対応する心電図と共に上記対応する画面部分に上記選択された誘導の上記時間周波数マップの少なくとも部分的な表示をさせることと、をさらに含む、例56乃至58のうちいずれか1つに記載のデバイス。
60.患者に配置された複数のそれぞれの電極を使用して複数の心電図信号を測定するステップと、処理装置を使用して、受信した心電図信号に少なくとも部分的に基づきユーザインターフェース画面を生成し、表示デバイスに上記ユーザインターフェース画面の表示をさせるステップであり、上記ユーザインターフェース画面の表示を生成し、させることは、表示のために、上記心電図信号に基づき、複数のそれぞれの誘導について複数の1次元の時間依存心電図を生成することと、上記ユーザインターフェース画面の複数のそれぞれの画面部分に、上記誘導のサブセットに対応する、上記心電図のサブセットの少なくとも部分的な表示をさせることと、上記画面部分の各々の中に、その中に表示された上記心電図に隣接して、上記複数の誘導のうち任意の1つのユーザ選択を容易にするユーザ入力制御要素の表示をさせることと、上記ユーザ入力制御要素を介した上記誘導のうち1つのユーザ選択に応答して、上記対応する画面部分内に、上記選択された誘導についての上記心電図の少なくとも部分的な表示をさせることと、を含む、ステップと、を含む方法。
61.電極インターフェースであり、該電極インターフェースに接続可能な1つ以上のそれぞれの電極を介して1つ以上の心電図信号を受信するように構成された、電極インターフェースと、表示デバイスと、上記受信した1つ以上の心電図信号に少なくとも部分的に基づきユーザインターフェース画面を生成し、上記表示デバイスに上記ユーザインターフェース画面の表示をさせるように構成された回路を含む処理装置であり、上記ユーザインターフェース画面の表示を生成し、させることは、上記1つ以上の心電図信号から、1つ以上の誘導の各々について、1次元の時間依存心電図を生成することと、時間周波数変換を使用して、上記1つ以上の心電図の各々から、時間及び周波数の関数として符号なし信号値を表す対応する2次元の時間周波数マップを計算することと、上記誘導の少なくとも1つについて、上記心電図と上記対応する時間周波数マップとの時間的に整合された部分の表示をさせることであって、上記時間周波数マップの上記符号なし信号値は色分けされる、ことと、を含む、処理装置と、を含む心臓検査デバイス。
62.電子心臓モニタデバイスのディスプレイに、心電図記録ワークフローを通して上記デバイスのオペレータをガイドするように構成されたマルチタブユーザインターフェースを提示するステップであり、上記マルチタブユーザインターフェースは、少なくとも患者タブ、検査タブ、及びレポートタブを含む、ステップと、上記患者タブのオペレータ選択に応答して、既存の患者のリストの中からの患者のオペレータ選択を容易にする1つ以上の第1のユーザ入力制御要素と、新しい患者の患者情報のオペレータ入力を容易にする1つ以上の第2のユーザ入力制御要素とを含む患者画面を提示するステップと、上記検査タブのオペレータ選択に応答して、上記心臓モニタデバイスに対する1つ以上の電極の接続の後、上記1つ以上の接続された電極により測定された1つ以上のそれぞれの心電図信号の1つ以上のリアルタイムトレースを含む検査画面を提示し、心電図検査のオペレータ開始を容易にする第3のユーザ入力制御要素をさらに提示するステップと、上記第3のユーザ入力制御要素がオペレータ選択されると、指定された検査継続時間全体を通して1つ以上の心電図信号の捕捉をさせ、検査画面内に、上記指定された検査継続時間に基づくカウントダウンタイマを表示しかつ上記心電図検査のオペレータ中断を容易にする第4のユーザ入力制御要素を提示するステップと、上記心電図検査が完了すると、上記レポートタブに関連づけられたレポート画面を自動的に提示するステップであり、上記レポートは、上記1つ以上の心電図信号に基づき計算された少なくとも1つの心電図を含むレポート情報と、上記レポート情報を印刷すること又はエクスポートすることのうち少なくとも1つのオペレータ開始を容易にする1つ以上の第5のユーザ入力制御要素とを含む、ステップと、を含む方法。
本発明が特定の例示的な実施例を参照して説明されたが、本発明のより広い範囲から逸脱することなくこれら実施例に対して様々な修正及び変更が行われ得ることが明らかであろう。したがって、明細書及び図面は限定的でなく例示的な意味で解釈されるべきである。

Claims (55)

  1. 患者に配置された1つ以上の電極を使用して、1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を測定するステップと、
    前記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上のそれぞれの2次元時間周波数マップにコンバートするステップと、
    前記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別するステップと、
    前記1つ以上の時間周波数マップの少なくとも1つについて、前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点で前記それぞれの時間周波数マップの周波数にわたり極値に対応する1つ以上の再分極尺度を決定するステップと、
    前記1つ以上の再分極尺度に基づき少なくとも1つの再分極指数を出力するステップと、
    を含む方法。
  2. RSセグメントを含む間隔内の時間にわたり及び周波数にわたり前記それぞれの時間周波数マップ内で識別された最大と最小との間の差に少なくとも部分的に基づき前記1つ以上の時間周波数マップの各々を正規化するステップ、をさらに含み、前記1つ以上の再分極尺度は前記正規化された時間周波数マップから決定される、請求項1に記載の方法。
  3. 前記1つ以上の時間周波数マップを正規化するステップは、各時間周波数マップをゼロに等しい最小にシフトし、その後、前記最大に基づき前記それぞれの時間周波数マップをスケーリングするステップを含む、請求項2に記載の方法。
  4. 前記時間周波数マップ内で最大及び最小が識別される時間間隔は、少なくとも1つの心拍を含む、請求項1に記載の方法。
  5. 前記時間周波数マップ内で最大及び最小が識別される時間間隔は、前記関連づけられた心電図の測定時間をその全体で含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記時間周波数マップ内で最大及び最小が識別される時間間隔は、整数の心拍に対応する、請求項1に記載の方法。
  7. 前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点は、前記T波がその最大値の半分をとる前記T波の最大の前及び後の点により定義された時間間隔内に入る、請求項1に記載の方法。
  8. 前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点は、前記T波の前記最大の前の第1の時点と前記T波の前記最大の後の第2の時点とを含む、請求項7に記載の方法。
  9. 前記第1の時点における極値に対応する第1の再分極尺度と前記第2の時点における極値に対応する第2の再分極尺度とが決定され、当該方法は、前記第1及び第2の再分極尺度を比較するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
  10. 前記比較に基づき心臓状態を決定するステップ、をさらに含む請求項9に記載の方法。
  11. 前記心臓状態をユーザに伝達するステップ、をさらに含む請求項10に記載の方法。
  12. 異常な心臓状態が、前記第2の再分極尺度が前記第1の再分極尺度より大きいことに基づき決定される、請求項10に記載の方法。
  13. 心電図が測定され、それぞれの再分極尺度が前記患者の心臓の左心室に関連づけられた少なくとも1つの誘導及び前記患者の心臓の右心室に関連づけられた少なくとも1つの誘導について決定され、前記左心室について決定された前記少なくとも1つの再分極尺度に基づく左心室再分極指数が、前記右心室について決定された前記少なくとも1つの再分極尺度に基づく右心室再分極指数と比較される、請求項1に記載の方法。
  14. 前記比較に基づき心臓状態を決定するステップ、をさらに含む請求項13に記載の方法。
  15. 前記心臓状態をユーザに伝達するステップ、をさらに含む請求項14に記載の方法。
  16. 異常な心臓状態が、前記右心室再分極指数が前記左心室再分極指数より大きいことに基づき決定される、請求項14に記載の方法。
  17. 前記左心室再分極指数は、前記左心室に関連づけられた複数のそれぞれの誘導について測定された心電図に基づき決定された、前記時点のうち選択された1つにおける極値に対応する、複数の再分極尺度にわたる平均を含み、前記右心室再分極指数は、前記右心室に関連づけられた複数のそれぞれの誘導について測定された心電図に基づき決定された、前記選択された時点における極値に対応する、複数の再分極尺度にわたり平均することにより決定される、請求項13に記載の方法。
  18. 前記少なくとも1つの再分極指数は、2つ以上の再分極尺度にわたる平均を含む、請求項1に記載の方法。
  19. 前記平均は、2つ以上の心拍にわたりとられる、請求項18に記載の方法。
  20. 前記平均は、2つ以上の誘導にわたりとられる、請求項18に記載の方法。
  21. 前記少なくとも1つの再分極指数は、前記患者の年齢又は性別のうち少なくとも1つに基づく調整ファクタを含む、請求項1に記載の方法。
  22. 前記少なくとも1つの再分極指数は、前記患者の前記少なくとも1つの再分極尺度及び心拍数から計算される、請求項1に記載の方法。
  23. 前記時間周波数変換はウェーブレット変換を含み、前記時間周波数マップはスカログラムを含む、請求項1に記載の方法。
  24. 前記時間周波数変換は連続ウェーブレット変換を含む、請求項23に記載の方法。
  25. 前記時間周波数マップは絶対値マップである、請求項1に記載の方法。
  26. 前記少なくとも1つの再分極指数の閾値に対しての比較に基づき心臓状態を決定するステップ、をさらに含む請求項1に記載の方法。
  27. 前記心臓状態をユーザに伝達するステップ、をさらに含む請求項26に記載の方法。
  28. 異常な心臓状態が、前記少なくとも1つの再分極指数が前記閾値を下回ることに基づき決定される、請求項26に記載の方法。
  29. 前記出力するステップは、前記少なくとも1つの再分極指数をユーザインターフェースに表示するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  30. 電極インターフェースであり、該電極インターフェースに接続可能な1つ以上のそれぞれの電極を介して1つ以上の心電図信号を受信するように構成された、電極インターフェースと、
    前記電極インターフェースに通信可能に結合され、
    前記1つ以上の心電図信号から、1つ以上のそれぞれの誘導について1つ以上の心電図を生成し、
    前記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上のそれぞれの2次元時間周波数マップにコンバートし、
    前記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別し、
    前記1つ以上の時間周波数マップの少なくとも1つについて、前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点で前記それぞれの時間周波数マップの極値に対応する1つ以上の再分極尺度を決定し、
    前記1つ以上の再分極尺度に基づき少なくとも1つの再分極指数を出力する
    ように構成された処理装置と、
    を含む心臓検査システム。
  31. 前記電極インターフェース及び前記処理装置は単一の心臓検査デバイスに統合される、請求項30に記載のシステム。
  32. 前記処理装置は、請求項2乃至29のうちいずれか1項に記載の方法を実現するように構成される、請求項30に記載のシステム。
  33. 1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を処理する命令を記憶した1つ以上のコンピュータ読取可能媒体であって、前記命令は1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに前記1つ以上のコンピュータプロセッサに、
    前記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上のそれぞれの2次元時間周波数マップにコンバートし、
    前記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別し、
    前記1つ以上の時間周波数マップの少なくとも1つについて、前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点で前記それぞれの時間周波数マップの極値に対応する1つ以上の再分極尺度を決定し、
    前記1つ以上の再分極尺度に基づき少なくとも1つの再分極指数を出力すること
    を実行させる、1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
  34. 前記1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに前記1つ以上のコンピュータプロセッサに請求項2乃至29のうちいずれか1項に記載の方法を実行させる命令を記憶した請求項33に記載の1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
  35. 患者に配置された1つ以上の電極を使用して、1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を測定するステップと、
    前記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上の対応する2次元時間周波数マップにコンバートするステップと、
    前記1つ以上の心電図の少なくとも1つについて、前記心電図の少なくとも一部分と、それに時間的に整合した、対応する時間周波数マップの時間的に同一の広がりをもつ部分と、を表示するユーザインターフェースを生成するステップと、
    を含む方法。
  36. 前記1つ以上の心電図内で、T波に関連づけられた1つ以上の時点を識別するステップと、
    前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点で前記1つ以上の時間周波数マップの値から少なくとも1つの再分極指数を決定するステップと、
    前記少なくとも1つの再分極指数を前記ユーザインターフェースに表示させるステップと、
    をさらに含む請求項35に記載の方法。
  37. 複数の誘導について、複数のそれぞれの心電図が測定され、複数の対応する時間周波数マップに変換され、前記生成されたユーザインターフェースは、前記複数の心電図及び対応する時間周波数マップのすべてよりもより少ない心電図及び時間周波数マップを含むサブセットのみ表示し、前記少なくとも1つの再分極指数は、前記表示されたサブセット内に含めるための心電図及び時間周波数マップの選択から独立している、請求項36に記載の方法。
  38. 前記ユーザインターフェースを生成するステップは、カラースケールに基づき前記1つ以上の時間周波数マップの符号なし値を表現するステップを含み、前記少なくとも1つの再分極指数は、前記T波に関連づけられた前記1つ以上の時点における前記1つ以上の時間周波数マップの符号付き値から決定される、請求項36に記載の方法。
  39. 前記少なくとも1つの再分極指数に基づき心臓状態を決定するステップと、前記ユーザインターフェース内における表示のために、前記心臓状態を示すアイコンを生成するステップと、をさらに含む請求項36に記載の方法。
  40. 前記アイコンは、その他の方法で色付けられた波形シンボル内におけるグレーアウトされたセグメントの数を介して心臓機能の障害の度合いを示すセグメント化された波形シンボルを含む、請求項39に記載の方法。
  41. 前記心電図及び前記対応する時間周波数マップの前記表示された部分は、前記心電図の測定時間全体よりもより少ない時間を含み、当該方法は、ユーザ入力に応答して、前記心電図及び前記対応する時間周波数マップの前記表示された部分を時間的にシフトするステップをさらに含む、請求項35に記載の方法。
  42. 前記表示された部分は、前記心電図を表示する画面部分又は前記対応する時間周波数マップを表示する画面部分のうち少なくとも1つに関連づけられたスクロール動作を含むユーザ入力に基づき時間的にシフトされる、請求項41に記載の方法。
  43. 前記スクロール動作は、前記心電図又は前記対応する時間周波数マップを表示する画面部分内で、前記心電図及び前記対応する時間周波数マップの時間軸に実質的に平行な方向で実行されるスワイプジェスチャを含む、請求項42に記載の方法。
  44. 前記スクロール動作はタッチスクリーン上で実行される、請求項43に記載の方法。
  45. 前記生成されたユーザインターフェースは、複数のそれぞれの誘導についての複数の心電図及び対応する時間周波数マップの少なくとも部分を表示し、前記誘導のうち異なる誘導についての前記心電図及び時間周波数マップの前記部分は、時間的に同一の広がりをもち、時間的に互いに整合される、請求項35に記載の方法。
  46. 前記心電図又は前記対応する時間周波数マップのうち1つに関連づけられたスクロール動作に応答して、前記複数の心電図及び対応する時間周波数マップのすべての前記表示された部分を時間的にシフトするステップ、をさらに含む請求項45に記載の方法。
  47. 複数の誘導について、複数のそれぞれの心電図が測定され、複数の対応する時間周波数マップに変換され、前記生成されたユーザインターフェースは、前記複数の心電図及び対応する時間周波数マップのすべてよりもより少ない心電図及び時間周波数マップを含むサブセットのみ表示し、前記サブセットは、前記ユーザインターフェースに含まれる1つ以上のユーザ入力制御要素を介して選択可能である、請求項35に記載の方法。
  48. 前記ユーザインターフェースは複数の画面部分を含み、各々が、前記ユーザ入力制御要素のうち関連づけられた1つを介して、前記画面部分における表示のための前記測定された心電図のうち1つと前記対応する時間周波数マップとのユーザ選択を容易にする、請求項47に記載の方法。
  49. 前記ユーザ入力制御要素の各々は、アクティブ化すると前記誘導のすべてについてのユーザ選択可能シンボルを表示するドロップダウンメニューを含む、請求項48に記載の方法。
  50. 電極インターフェースであり、該電極インターフェースに接続可能な1つ以上のそれぞれの電極を介して1つ以上の心電図信号を受信するように構成された、電極インターフェースと、
    表示デバイスと、
    前記受信した1つ以上の電極信号に少なくとも部分的に基づきユーザインターフェース画面を生成し、前記表示デバイスに前記ユーザインターフェース画面の表示をさせるように構成された処理装置であり、前記ユーザインターフェース画面の表示を生成し、させることは、
    前記1つ以上の心電図信号から、1つ以上のそれぞれの誘導について1つ以上の心電図を生成することと、
    前記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上の対応する2次元時間周波数マップにコンバートすることと、
    前記1つ以上の心電図の少なくとも1つについて、前記心電図の少なくとも一部分と、それに時間的に整合した、前記対応する時間周波数マップの時間的に同一の広がりをもつ部分と、を表示するユーザインターフェースを生成することと、
    を含む、処理装置と、
    を含む心臓検査システム。
  51. 前記電極インターフェース、前記表示デバイス、及び前記処理装置は、単一の心臓検査デバイスに統合される、請求項50に記載のシステム。
  52. 前記表示デバイスはタッチスクリーンを含む、請求項50に記載のシステム。
  53. 前記処理装置は、請求項36乃至49のうちいずれか1項に記載の方法を実現するように構成される、請求項50に記載のシステム。
  54. 1つ以上のそれぞれの誘導に関連づけられた1つ以上の心電図を処理する命令を記憶した1つ以上のコンピュータ読取可能媒体であって、前記命令は1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに前記1つ以上のプロセッサに、
    前記1つ以上の心電図を時間周波数変換により1つ以上の対応する2次元時間周波数マップにコンバートし、
    前記1つ以上の心電図の少なくとも1つについて、前記心電図の少なくとも一部分と、それに時間的に整合した、前記対応する時間周波数マップの時間的に同一の広がりをもつ部分と、を表示するユーザインターフェースを生成すること
    を実行させる、1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
  55. 前記1つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されたときに前記1つ以上のプロセッサに請求項35乃至49のうちいずれか1項に記載の方法を実行させる命令を記憶した請求項54に記載の1つ以上のコンピュータ読取可能媒体。
JP2018517322A 2015-09-30 2016-09-20 定量的心臓検査 Active JP6650514B2 (ja)

Applications Claiming Priority (9)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562235309P 2015-09-30 2015-09-30
US62/235,309 2015-09-30
US201662276596P 2016-01-08 2016-01-08
US201662276639P 2016-01-08 2016-01-08
US62/276,596 2016-01-08
US62/276,639 2016-01-08
US201662321856P 2016-04-13 2016-04-13
US62/321,856 2016-04-13
PCT/US2016/052717 WO2017058578A1 (en) 2015-09-30 2016-09-20 Quantitative heart testing

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018529470A true JP2018529470A (ja) 2018-10-11
JP6650514B2 JP6650514B2 (ja) 2020-02-19

Family

ID=58406071

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018517322A Active JP6650514B2 (ja) 2015-09-30 2016-09-20 定量的心臓検査

Country Status (10)

Country Link
US (4) US20170086693A1 (ja)
EP (1) EP3355768B1 (ja)
JP (1) JP6650514B2 (ja)
KR (2) KR102490960B1 (ja)
CN (1) CN108471942B (ja)
AU (1) AU2016332207B2 (ja)
CA (1) CA3000369C (ja)
IL (1) IL258358B (ja)
MX (1) MX2018003994A (ja)
WO (1) WO2017058578A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022201393A1 (ja) * 2021-03-24 2022-09-29 三菱電機株式会社 診断装置及び診断方法

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102490960B1 (ko) 2015-09-30 2023-01-19 허트 테스트 레버러토리스, 인크. 수량적 심장 테스팅
US10617356B2 (en) * 2016-03-15 2020-04-14 Anhui Huami Information Technology Co., Ltd. Garment and cardiac data processing
USD805552S1 (en) * 2016-06-23 2017-12-19 Heart Test Laboratories, Inc. Display screen or portion thereof with a graphical user interface
US10575788B2 (en) * 2016-10-18 2020-03-03 Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University Compressive sensing of quasi-periodic signals using generative models
US10845955B2 (en) 2017-05-15 2020-11-24 Apple Inc. Displaying a scrollable list of affordances associated with physical activities
EP3681380A1 (en) * 2017-09-11 2020-07-22 Heart Test Laboratories, Inc. Time-frequency analysis of electrocardiograms
US10667766B2 (en) * 2017-10-30 2020-06-02 General Electric Company Method and system for monitoring multiple patient parameters on a touchscreen
DK179980B1 (en) 2018-03-12 2019-11-27 Apple Inc. USER INTERFACES FOR HEALTH MONITORING
US11103177B2 (en) * 2018-04-18 2021-08-31 St, Jude Medical, Cardiology Division, Inc. System and method for mapping cardiac activity
US11317833B2 (en) 2018-05-07 2022-05-03 Apple Inc. Displaying user interfaces associated with physical activities
DK179992B1 (en) 2018-05-07 2020-01-14 Apple Inc. Visning af brugergrænseflader associeret med fysiske aktiviteter
CN109171704A (zh) * 2018-09-19 2019-01-11 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 心电波形分析的方法、装置、终端和计算机可读存储介质
CN112822980A (zh) * 2018-11-09 2021-05-18 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种应用于监护设备的响应触摸操作的方法及监护设备
CN109745037B (zh) * 2019-02-14 2022-06-24 广州视源电子科技股份有限公司 一种图像处理方法、装置、设备和存储介质
US11228835B2 (en) 2019-06-01 2022-01-18 Apple Inc. User interfaces for managing audio exposure
US11234077B2 (en) 2019-06-01 2022-01-25 Apple Inc. User interfaces for managing audio exposure
US11209957B2 (en) 2019-06-01 2021-12-28 Apple Inc. User interfaces for cycle tracking
DK201970534A1 (en) 2019-06-01 2021-02-16 Apple Inc User interfaces for monitoring noise exposure levels
US11152100B2 (en) 2019-06-01 2021-10-19 Apple Inc. Health application user interfaces
US12002588B2 (en) 2019-07-17 2024-06-04 Apple Inc. Health event logging and coaching user interfaces
US11445918B2 (en) 2019-08-30 2022-09-20 Heart Test Laboratories, Inc. Electrocardiogram-based assessment of diastolic function
CN114706505B (zh) 2019-09-09 2025-01-28 苹果公司 调查研究用户界面
WO2021247745A1 (en) 2020-06-02 2021-12-09 Apple Inc. User interfaces for tracking of physical activity events
DK181037B1 (en) 2020-06-02 2022-10-10 Apple Inc User interfaces for health applications
US12232878B1 (en) 2020-08-01 2025-02-25 Apple Inc. Atrial fibrillation user interfaces
US11698710B2 (en) 2020-08-31 2023-07-11 Apple Inc. User interfaces for logging user activities
US20220160282A1 (en) * 2020-11-25 2022-05-26 Physio-Control, Inc. Providing a Live-Lead View
KR20220073209A (ko) * 2020-11-26 2022-06-03 조선대학교산학협력단 심전도 신호로부터 설명 가능한 히트맵 영상에 근거한 질병을 판별하는 시스템 및 판별 방법
KR102753896B1 (ko) * 2021-08-17 2025-01-14 주식회사 메디컬에이아이 단일유도 심전도기기를 활용한 건강상태 예측 시스템
KR102766827B1 (ko) * 2021-08-17 2025-02-13 주식회사 메디컬에이아이 비동기 심전도를 이용한 건강상태 예측 시스템
CN114190951B (zh) * 2021-12-31 2023-11-03 上海联影医疗科技股份有限公司 Ecg信号处理方法、系统、装置及介质
WO2025174849A1 (en) * 2024-02-12 2025-08-21 The Medical College Of Wisconsin, Inc. Detecting neurological conditions from electrocardiography data using machine learning
KR20250134361A (ko) * 2024-03-04 2025-09-11 주식회사 휴이노 생체 신호 데이터에 관한 분석 정보를 제공하기 위한 방법 및 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001218747A (ja) * 2000-02-10 2001-08-14 Tokyo Denki Univ 心電図解析システム、および、そのためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2005096170A1 (en) * 2004-03-31 2005-10-13 Cardiodigital Limited Ecg-signal analysis for shock outcome prediction
JP2010538802A (ja) * 2007-09-18 2010-12-16 ハービンガー メディカル インコーポレイテッド ヴェデンスキー変調心電図検査および交互脈分析を用いた不整脈に対する感受性を測定するための方法および装置
JP2012508079A (ja) * 2008-11-10 2012-04-05 カーディオインサイト テクノロジーズ インコーポレイテッド 電気生理学データの視覚化
JP2012106004A (ja) * 2012-01-13 2012-06-07 Fukuda Denshi Co Ltd 心電図解析結果レポート

Family Cites Families (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4333475A (en) 1979-12-06 1982-06-08 Medical Concepts, Inc. Ambulatory cardiac monitoring system
US5109862A (en) * 1990-03-19 1992-05-05 Del Mar Avionics Method and apparatus for spectral analysis of electrocardiographic signals
US5842997A (en) * 1991-02-20 1998-12-01 Georgetown University Non-invasive, dynamic tracking of cardiac vulnerability by simultaneous analysis of heart rate variability and T-wave alternans
US5797840A (en) * 1994-09-14 1998-08-25 Ramot University Authority For Applied Research & Industrial Development Ltd. Apparatus and method for time dependent power spectrum analysis of physiological signals
US5935082A (en) 1995-01-26 1999-08-10 Cambridge Heart, Inc. Assessing cardiac electrical stability
US5827195A (en) * 1997-05-09 1998-10-27 Cambridge Heart, Inc. Electrocardiogram noise reduction using multi-dimensional filtering
US6148228A (en) 1998-03-05 2000-11-14 Fang; Dan Oun System and method for detecting and locating heart disease
US7479131B2 (en) * 1999-07-29 2009-01-20 Fenwal, Inc. Biological fluid sampling apparatus, assembly and method
US6438419B1 (en) * 2000-09-28 2002-08-20 The University Of Pittsburgh Method and apparatus employing a scaling exponent for selectively defibrillating a patient
GB0129390D0 (en) * 2001-12-07 2002-01-30 Clark Terrence D Electrodynamic sensors and applications thereof
US7933644B2 (en) 2003-03-26 2011-04-26 Cytoptics Corporation Instantaneous autonomic nervous function and cardiac predictability based on heart and pulse rate variability analysis
CN1539372A (zh) * 2003-10-24 2004-10-27 �Ϻ���ͨ��ѧ 基于高频心电波形的心脏疾病早期诊断的方法及装置
US7509159B2 (en) * 2004-04-15 2009-03-24 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and apparatus for detecting cardiac repolarization abnormality
EP1779257A4 (en) * 2004-07-21 2009-03-04 Widemed Ltd SLEEP QUALITY SHOW
US8014852B2 (en) * 2004-10-25 2011-09-06 Alfred Tai Chuan Kwek System, method and apparatus for detecting a cardiac event
US7117030B2 (en) * 2004-12-02 2006-10-03 The Research Foundation Of State University Of New York Method and algorithm for spatially identifying sources of cardiac fibrillation
US20060287605A1 (en) 2005-06-16 2006-12-21 Dailycare Biomedical Inc. Heart rate variability analyzing device
US8229545B2 (en) * 2005-09-15 2012-07-24 St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. System and method for mapping complex fractionated electrogram information
US7751873B2 (en) * 2006-11-08 2010-07-06 Biotronik Crm Patent Ag Wavelet based feature extraction and dimension reduction for the classification of human cardiac electrogram depolarization waveforms
CN100450435C (zh) * 2007-02-06 2009-01-14 赵峰 一种向量心电图仪及实现方法
US7676264B1 (en) 2007-04-13 2010-03-09 Pacesetter, Inc. Systems and methods for use by an implantable medical device for evaluating ventricular dyssynchrony based on T-wave morphology
US20080255465A1 (en) 2007-04-16 2008-10-16 Inovise Medical, Inc. Heart-function information display including color-range scalogram content
CN100493448C (zh) * 2007-04-26 2009-06-03 中国科学技术大学 心室复极高频波体表检测方法与装置
WO2009034507A2 (en) * 2007-09-12 2009-03-19 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Qt interval monitoring system with alarms and trending
RU2512931C2 (ru) 2007-12-18 2014-04-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Автоматическая идентификация инфаркт-зависимой коронарной артерии путем анатомически ориентированного отображения на дисплее данных экг
WO2010000009A1 (en) 2008-07-02 2010-01-07 Cardanal Pty Ltd Improved detection of cardiac dysfunction
RU2374986C1 (ru) 2008-07-22 2009-12-10 Федеральное Государственное Учреждение "Саратовский Научно-Исследовательский Институт Кардиологии Федерального Агентства По Высокотехнологичной Медицинской Помощи" Способ оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы человека
CN101642368B (zh) * 2008-08-04 2011-10-12 南京大学 自主神经功能信号的处理方法、装置和测试系统
US8457724B2 (en) 2008-12-11 2013-06-04 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for heart performance characterization and abnormality detection
US20120123232A1 (en) * 2008-12-16 2012-05-17 Kayvan Najarian Method and apparatus for determining heart rate variability using wavelet transformation
EP2413785A4 (en) * 2009-04-03 2014-12-10 Intrapace Inc FEEDBACK SYSTEMS AND METHOD FOR IMPROVING TREATMENTS OF OBSTRUCTIVE AND OTHER ADIPOSITAS
EP3542713A1 (en) 2009-06-12 2019-09-25 Bard Access Systems, Inc. Adapter for a catheter tip positioning device
EP2440126A1 (en) * 2009-06-12 2012-04-18 Newcardio, Inc. Systems and methods for quantitative assessment of cardiac electrical events
US8433395B1 (en) * 2009-11-03 2013-04-30 Vivaquant Llc Extraction of cardiac signal data
US8838226B2 (en) 2009-12-01 2014-09-16 Neuro Wave Systems Inc Multi-channel brain or cortical activity monitoring and method
US8442624B2 (en) * 2010-05-12 2013-05-14 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for cardiac medical condition detection
US8406862B2 (en) 2010-08-25 2013-03-26 Angel Medical Systems, Inc. Ischemia detection based on combination of parameters associated with different sensors
EE05619B1 (et) 2011-03-09 2013-02-15 Tensiotrace O� Meetod ja seade kardiovaskulaarsete parameetrite varieeruvuse pikaajaliseks monitooringuks ambulatoorselt registreeritud elektrokardiogrammi ja pulsilaine signaalide baasil
US8849386B2 (en) 2011-07-06 2014-09-30 James Waters Analyzing electrocardiograms
US20130035738A1 (en) * 2011-08-03 2013-02-07 Pacesetter, Inc. Methods and systems for determining pacing parameters based on repolarization index
JP6381444B2 (ja) * 2011-10-12 2018-08-29 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. リアルタイムecgにおいて心電図のst部レベルを全自動で測定する方法およびシステム
CN102512152A (zh) * 2011-10-21 2012-06-27 南京大学 远程心电监控系统
US9345415B2 (en) * 2011-12-30 2016-05-24 Intel Corporation Method and apparatus for measuring multiple ECG leads using a device with embedded leads
WO2013106559A2 (en) 2012-01-10 2013-07-18 The Regents Of The University Of Michigan Atrial fibrillation classification using power measurement
US9364160B2 (en) * 2012-03-28 2016-06-14 Qualcomm Incorporated Systems and methods for ECG monitoring
US9204815B2 (en) * 2012-05-04 2015-12-08 The Cleveland Clinic Foundation Frequency analysis tool for cardiac resynchronization
US20150208931A1 (en) 2012-08-23 2015-07-30 Nitto Denko Corporation Method and device for quantifying heart rate variability (hrv) coherence
CN104736049B (zh) * 2012-09-11 2017-03-29 德尔格医疗系统有限公司 用于检测egg波形中的特性的系统和方法
US20140073969A1 (en) * 2012-09-12 2014-03-13 Neurosky, Inc. Mobile cardiac health monitoring
US9282911B2 (en) 2012-11-27 2016-03-15 Physio-Control, Inc. Linear display of ECG signals
US9474457B2 (en) * 2013-06-12 2016-10-25 Medtronic, Inc. Metrics of electrical dyssynchrony and electrical activation patterns from surface ECG electrodes
US10849509B2 (en) 2014-11-21 2020-12-01 Siemens Healthcare Gmbh Patient signal filtering
CN104382590B (zh) * 2014-12-11 2017-08-11 成都瑞迪康医疗科技有限公司 一种结合心电时频域特征分析的可电击复律心律自动识别和归类方法
KR102490960B1 (ko) 2015-09-30 2023-01-19 허트 테스트 레버러토리스, 인크. 수량적 심장 테스팅
US20170196473A1 (en) 2016-01-08 2017-07-13 Heart Test Laboratories, Inc. Quantitative heart monitoring and diagnostics

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001218747A (ja) * 2000-02-10 2001-08-14 Tokyo Denki Univ 心電図解析システム、および、そのためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2005096170A1 (en) * 2004-03-31 2005-10-13 Cardiodigital Limited Ecg-signal analysis for shock outcome prediction
JP2010538802A (ja) * 2007-09-18 2010-12-16 ハービンガー メディカル インコーポレイテッド ヴェデンスキー変調心電図検査および交互脈分析を用いた不整脈に対する感受性を測定するための方法および装置
JP2012508079A (ja) * 2008-11-10 2012-04-05 カーディオインサイト テクノロジーズ インコーポレイテッド 電気生理学データの視覚化
JP2012106004A (ja) * 2012-01-13 2012-06-07 Fukuda Denshi Co Ltd 心電図解析結果レポート

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BIALASIEWICZ, JAN T.: "Application of Wavelet Scalogram and Coscalogram for Analysis of Biomedical Signals", PROCEEDING OF THE WORLD CONGRESS ON ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER SYSTEMS AND SCIENCE(EECSS 20, JPN6019014389, 13 July 2015 (2015-07-13), pages 333, ISSN: 0004021628 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022201393A1 (ja) * 2021-03-24 2022-09-29 三菱電機株式会社 診断装置及び診断方法
JPWO2022201393A1 (ja) * 2021-03-24 2022-09-29
JP7395055B2 (ja) 2021-03-24 2023-12-08 三菱電機株式会社 診断装置及び診断方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017058578A1 (en) 2017-04-06
EP3355768A1 (en) 2018-08-08
MX2018003994A (es) 2018-11-09
KR102490960B1 (ko) 2023-01-19
KR102378287B1 (ko) 2022-03-23
AU2016332207A1 (en) 2018-05-10
US9700226B2 (en) 2017-07-11
KR20220042476A (ko) 2022-04-05
US20170303806A1 (en) 2017-10-26
AU2016332207B2 (en) 2021-08-12
CN108471942A (zh) 2018-08-31
US10561327B2 (en) 2020-02-18
US20170086696A1 (en) 2017-03-30
KR20180058823A (ko) 2018-06-01
CN108471942B (zh) 2021-10-15
BR112018005982A2 (en) 2018-10-09
IL258358A (en) 2018-06-28
IL258358B (en) 2022-08-01
US11445968B2 (en) 2022-09-20
CA3000369C (en) 2024-03-05
CA3000369A1 (en) 2017-04-06
EP3355768B1 (en) 2021-12-29
US20200146574A1 (en) 2020-05-14
US20170086693A1 (en) 2017-03-30
JP6650514B2 (ja) 2020-02-19
EP3355768A4 (en) 2018-10-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6650514B2 (ja) 定量的心臓検査
US11147500B2 (en) Electrocardiogram processing system for delineation and classification
US10856756B2 (en) Time-frequency analysis of electrocardiograms
JP5911726B2 (ja) 電気生理学データの視覚化
US8929975B2 (en) System for heart monitoring, characterization and abnormality detection
US8755875B2 (en) System for heart performance characterization and abnormality detection
US8825148B2 (en) System for monitoring and diagnosis of cardiac electrogram signals using multi-dimensional analysis
US9050014B2 (en) System for cardiac arrhythmia detection and characterization
US20120330557A1 (en) System for Cardiac Condition Analysis Based on Cardiac Operation Patterns
US20170196473A1 (en) Quantitative heart monitoring and diagnostics
US11672464B2 (en) Electrocardiogram processing system for delineation and classification
US20160183826A1 (en) System and method of serial comparison of 12-lead electrocardiogram (ecg) during episode-of-care
US20260033769A1 (en) Apparatus and method for automatic beat detection during electroanatomic mapping
KR102585080B1 (ko) 심전도 파형을 분류하기 위한 어노테이션 툴 제공장치
BR112018005982B1 (pt) Método e sistema de teste cardíaco quantitativo e meios legíveis em computador

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180601

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190315

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190423

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190722

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191224

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200120

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6650514

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250