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特開2024-119632不整脈種別判定装置、不整脈種別判定方法、不整脈種別判定プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024119632
(43)【公開日】2024-09-03
(54)【発明の名称】不整脈種別判定装置、不整脈種別判定方法、不整脈種別判定プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 8/02 20060101AFI20240827BHJP
【ＦＩ】
A61B8/02
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023026684
(22)【出願日】2023-02-22
(71)【出願人】
【識別番号】000005119
【氏名又は名称】日立造船株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】510094724
【氏名又は名称】国立研究開発法人国立循環器病研究センター
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】吉松 淳
(72)【発明者】
【氏名】柿ヶ野 藍子
(72)【発明者】
【氏名】松▲崎▼ 弘樹
(72)【発明者】
【氏名】藤丸 雅弘
【テーマコード（参考）】
4C601
【Ｆターム（参考）】
4C601DD01
4C601DD07
4C601DD09
4C601DD15
4C601DD27
4C601EE09
4C601JC06
4C601JC09
4C601JC12
4C601JC16
4C601LL21
(57)【要約】
【課題】心臓を撮影した画像から、不整脈の種別を精度良く判定する。
【解決手段】不整脈種別判定装置（１）は、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数のピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得部（１０１）と、ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部（１０２）と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】不整脈種別判定装置（１）は、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数のピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得部（１０１）と、ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部（１０２）と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得部と、
前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部と、を備える不整脈種別判定装置。
前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部と、を備える不整脈種別判定装置。
【請求項2】
前記判定部は、
ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が、正常範囲として予め定められた基準周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第１個数と、
前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より値が大きい周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第２個数と、
前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より値が小さい周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第３個数と、
の大小関係に基づいて前記種別を分類する、請求項１に記載の不整脈種別判定装置。
ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が、正常範囲として予め定められた基準周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第１個数と、
前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より値が大きい周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第２個数と、
前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より値が小さい周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第３個数と、
の大小関係に基づいて前記種別を分類する、請求項１に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項3】
前記判定部は、
前記第２個数が前記第３個数より多い場合、心房粗動および上室性頻拍の少なくともいずれかの可能性があると判定し、
前記第３個数が前記第２個数より多く、かつ、前記第３個数が前記第１個数以上である場合、完全房室ブロックおよび洞性徐脈の少なくともいずれかの可能性があると判定し、
前記第１個数が前記第２個数以上、かつ、前記第１個数が前記第３個数以上である場合、期外収縮、完全房室ブロック、および、正常の少なくともいずれかの可能性がある、と判定する、請求項２に記載の不整脈種別判定装置。
前記第２個数が前記第３個数より多い場合、心房粗動および上室性頻拍の少なくともいずれかの可能性があると判定し、
前記第３個数が前記第２個数より多く、かつ、前記第３個数が前記第１個数以上である場合、完全房室ブロックおよび洞性徐脈の少なくともいずれかの可能性があると判定し、
前記第１個数が前記第２個数以上、かつ、前記第１個数が前記第３個数以上である場合、期外収縮、完全房室ブロック、および、正常の少なくともいずれかの可能性がある、と判定する、請求項２に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項4】
前記判定部は、
左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が、正常範囲として予め定められた基準周波数帯の最大周波数の所定倍以上である場合、
左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおける、前記基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値と、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値と、が所定関係を満たす場合、および、
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１周波数帯および前記第２周波数帯にピークが存在し、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１周波数帯および前記第２周波数帯の少なくとも一方にピークが存在しない場合、
の少なくともいずれかの場合、心房粗動の可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が、正常範囲として予め定められた基準周波数帯の最大周波数の所定倍以上である場合、
左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおける、前記基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値と、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値と、が所定関係を満たす場合、および、
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１周波数帯および前記第２周波数帯にピークが存在し、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１周波数帯および前記第２周波数帯の少なくとも一方にピークが存在しない場合、
の少なくともいずれかの場合、心房粗動の可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項5】
前記判定部は、
右心房の前記周波数スペクトルにおける、正常範囲として予め定められた基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、右心室の前記周波数スペクトルにおける、前記第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす場合、および、
左心房の前記周波数スペクトルにおける、前記基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、左心室の前記周波数スペクトルにおける、前記第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が前記所定関係を満たす場合、
の少なくともいずれかの場合、上室性頻拍の可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
右心房の前記周波数スペクトルにおける、正常範囲として予め定められた基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、右心室の前記周波数スペクトルにおける、前記第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす場合、および、
左心房の前記周波数スペクトルにおける、前記基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、左心室の前記周波数スペクトルにおける、前記第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が前記所定関係を満たす場合、
の少なくともいずれかの場合、上室性頻拍の可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項6】
前記判定部は、
左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さい場合、および、
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さく、かつ、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記基準周波数帯内に２番目に大きいピーク値の前記ピーク周波数である第２ピーク周波数が存在し、かつ、左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数におけるピーク値と前記第２ピーク周波数におけるピーク値との割合が、所定関係を満たす場合、
の少なくともいずれかの場合、完全房室ブロックの可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さい場合、および、
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さく、かつ、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記基準周波数帯内に２番目に大きいピーク値の前記ピーク周波数である第２ピーク周波数が存在し、かつ、左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数におけるピーク値と前記第２ピーク周波数におけるピーク値との割合が、所定関係を満たす場合、
の少なくともいずれかの場合、完全房室ブロックの可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項7】
前記判定部は、
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯より小さく、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記基準周波数帯内に２番目に大きいピーク値の前記ピーク周波数である第２ピーク周波数が存在しない場合、および、
左心房、右心房、左心室および右心室の前記周波数スペクトルの各々において、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さい場合、
の少なくともいずれかの場合、洞性徐脈の可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯より小さく、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記基準周波数帯内に２番目に大きいピーク値の前記ピーク周波数である第２ピーク周波数が存在しない場合、および、
左心房、右心房、左心室および右心室の前記周波数スペクトルの各々において、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さい場合、
の少なくともいずれかの場合、洞性徐脈の可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項8】
前記判定部は、
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さく、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数におけるピーク値と２番目に大きいピーク値との割合が所定関係を満たす場合、完全房室ブロックの可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さく、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数におけるピーク値と２番目に大きいピーク値との割合が所定関係を満たす場合、完全房室ブロックの可能性があると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項9】
前記判定部は、前記周波数スペクトルにおいてピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数の値が、前記信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データにおいて所定割合以上に変化した期間が存在する場合、期外収縮であると判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項10】
前記判定部は、前記第１ピーク周波数の値が前記所定割合以上に減少し始める時間から、前記減少後の値から前記所定割合以上に増加し終わる時間までを、上記期間として特定する、請求項９に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項11】
前記時間周波数解析データにおける周波数成分のうち、前記第１ピーク周波数から離れた周波数ほど減衰させる減衰部をさらに備え、
前記判定部は、前記減衰後の前記時間周波数解析データにおいて前記期間の有無を判定する、請求項９に記載の不整脈種別判定装置。
前記判定部は、前記減衰後の前記時間周波数解析データにおいて前記期間の有無を判定する、請求項９に記載の不整脈種別判定装置。
【請求項12】
１または複数の情報処理装置により実行される不整脈種別判定方法であって、
心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得ステップと、
前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定ステップと、を含む不整脈種別判定方法。
心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得ステップと、
前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定ステップと、を含む不整脈種別判定方法。
【請求項13】
請求項１に記載の不整脈種別判定装置としてコンピュータを機能させるための不整脈種別判定プログラムであって、前記取得部および前記判定部としてコンピュータを機能させるための不整脈種別判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、不整脈の種別を判定する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
心臓の超音波診断動画像から、心臓の左右間の関連、および房室間の関連を把握する技術が広く利用されている。例えば、特許文献１には、超音波動画像において複数の心腔における境界位置群を特定し、該境界位置群の追跡結果に基づいて、少なくとも１心拍以上の区間に亘る複数の心腔の境界位置を取得する超音波診断装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－１４９０９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来、不整脈診断には主に心電図が使用されるが、発生した不整脈の種別を判定することが困難な場合があり、判定精度の面で改善の余地があった。
【0005】
本発明の一態様は、心臓を撮影した画像から、不整脈の種別を精度良く判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る不整脈種別判定装置は、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得部と、前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部と、を備える。
【0007】
また、本発明の一態様に係る不整脈種別判定方法は、１または複数の情報処理装置により実行される不整脈種別判定方法であって、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得ステップと、前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定ステップと、を含む。
【0008】
本発明の各態様に係る不整脈種別判定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記不整脈種別判定装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記不整脈種別判定装置をコンピュータにて実現させる前記情報処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、心臓を撮影した画像から、不整脈の種別を精度良く判定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の実施形態に係る不整脈種別判定システムの構成例を示す図である。
【図2】本発明の実施形態に係る不整脈種別判定装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図3】本発明の実施形態に係る情報処理装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図4】本発明の実施形態に係る学習装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図5】本発明の実施形態に係る不整脈検出装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図6】心臓を撮影した画像における検出対象となる領域の例を示す図である。
【図7】情報処理装置が行う処理の一例を説明するための図である。
【図8】各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の一例を示す図である。
【図9】各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルから抽出されるピーク情報の例を説明するための図である。
【図10】心臓の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データのデータ構造の一例、および時間周波数解析データから生成したヒートマップの一例を示す図である。
【図11】各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形のウェーブレット解析の結果の補正方法の一例を示す図である。
【図12】各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形のウェーブレット解析の結果に基づいて、期外収縮を判定した場合を説明するための図である。
【図13】不整脈種別判定システムが行う処理の一例を示すシーケンス図である。
【図14】不整脈種別判定装置が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図15】不整脈種別判定装置による不整脈の種別の分類基準の一例を示す図である。
【図16】不整脈種別判定装置による不整脈の種別の分類結果の一例を示す図である。
【図17】不整脈種別判定装置による不整脈の種別の判定結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
〔実施形態〕
以下、本発明の一実施形態について詳細に説明する。
以下、本発明の一実施形態について詳細に説明する。
【0012】
（不整脈種別判定装置１の概要）
本発明の一実施形態に係る不整脈種別判定装置１は、心臓に含まれる各領域、すなわち、左心房、左心室、右心房、および右心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルから得られるピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する。ここで、ピーク情報は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数のピーク周波数に関する情報である。
本発明の一実施形態に係る不整脈種別判定装置１は、心臓に含まれる各領域、すなわち、左心房、左心室、右心房、および右心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルから得られるピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する。ここで、ピーク情報は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数のピーク周波数に関する情報である。
【0013】
各心房および各心室の面積は、対象者の心臓を撮影した、複数のフレームの画像を含む入力画像（例えば、断層画像形成用エコー画像などの超音波画像）に写る各心房および各心室に対応する各領域の面積に基づいて算出され得る。超音波画像では、心臓が有する各心房および各心室が閉空間として撮影される。各心房および各心室に対応する各領域の面積はフレーム毎に算出され得る。すなわち、超音波画像から、対象者の心臓の左心房、左心室、右心房、および右心室の面積を算出し、時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルを解析し、ピーク情報を得ることができる。以下において、各心房および各心室に対応する各領域の面積を、「各心房および各心室の面積」または「各領域の面積」と記載する。
【0014】
不整脈種別判定装置１は、ピーク情報に基づいて、正常範囲として予め定められた基準周波数帯（例えば、１００ｂｐｍ以上１７０ｂｐｍ以下）の周波数の心拍を示す「正常」、および下記の６種類の不整脈の種別を判定し得る。
・「上室性期外収縮（ＰＡＣ）」：心房で収縮リズムから外れた収縮が発生する不整脈。
・「心室性期外収縮（ＰＶＣ）」：心室で収縮リズムから外れた収縮が発生する不整脈。
・「心房粗動（ＡＦＬ）」：心房で約２００～３５０ｂｐｍの細かい動きが発生する不整脈。
・「上室性頻拍（ＳＶＴ）」：心房および心室の動きが基準周波数帯の周波数より早くなる不整脈。
・「洞性徐脈」：心房および心室の動きが基準周波数帯の周波数より遅くなる不整脈。
・「完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）」：心房は正常に動いているが、心室は動きが遅く、心房と心室とが連動しない不整脈。
・「上室性期外収縮（ＰＡＣ）」：心房で収縮リズムから外れた収縮が発生する不整脈。
・「心室性期外収縮（ＰＶＣ）」：心室で収縮リズムから外れた収縮が発生する不整脈。
・「心房粗動（ＡＦＬ）」：心房で約２００～３５０ｂｐｍの細かい動きが発生する不整脈。
・「上室性頻拍（ＳＶＴ）」：心房および心室の動きが基準周波数帯の周波数より早くなる不整脈。
・「洞性徐脈」：心房および心室の動きが基準周波数帯の周波数より遅くなる不整脈。
・「完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）」：心房は正常に動いているが、心室は動きが遅く、心房と心室とが連動しない不整脈。
【0015】
各心房および各心室の面積は、胎児を撮影した、複数のフレームの画像を含む超音波画像に基づいて生成されてもよい。胎児を撮影した超音波画像には胎児の心臓が写っており、当該超音波画像から、胎児の心臓の左心房、左心室、右心房、および右心室の面積を算出し、時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルを解析し、ピーク情報を得ることができる。
【0016】
本発明の発明者らは、ピーク情報（例えば、各ピーク周波数の帯域、および各ピーク値の割合など）は、不整脈の種別毎に異なることを見出した。この判定手法を用いれば、例えば、心臓を撮影した超音波画像から、当該心臓に発生した不整脈の種別を精度良く判定することができる。
【0017】
（不整脈種別判定システム１００の構成）
まず、本発明の一実施形態に係る不整脈種別判定システム１００の構成を図１に基づいて説明する。図１は、不整脈種別判定システム１００の構成例を示す図である。不整脈種別判定システム１００には、撮影装置２、情報処理装置３、学習装置５、不整脈検出装置４、不整脈種別判定装置１、および表示装置６が含まれていてもよい。
まず、本発明の一実施形態に係る不整脈種別判定システム１００の構成を図１に基づいて説明する。図１は、不整脈種別判定システム１００の構成例を示す図である。不整脈種別判定システム１００には、撮影装置２、情報処理装置３、学習装置５、不整脈検出装置４、不整脈種別判定装置１、および表示装置６が含まれていてもよい。
【0018】
撮影装置２は、対象者の体内を無侵襲で撮影可能な超音波撮影装置であってもよい。撮影装置２は、図示のように、情報処理装置３と通信可能に接続されていてもよく、この場合、情報処理装置３は、撮影装置２によって撮影された入力画像を撮影装置２から直接取得してもよい。
【0019】
情報処理装置３は、入力画像に写る心臓の各心房および各心室に対応する各領域を、学習モデルを用いて検出する。また、情報処理装置３は、検出した各心房および各心室の面積を、フレーム毎に算出する。情報処理装置３は、撮影装置２が設置された施設（例えば、医療施設）に設置してもよいし、あるいは遠隔地に設置してもよい。遠隔地に設置する場合、情報処理装置３は、入力画像をインターネットなどの通信ネットワークを介した通信により取得すればよい。
【0020】
学習装置５は、撮影装置２が撮影した心臓の画像から、心臓の各心房および各心室に対応する各領域を検出するために用いられる学習モデルを生成する。学習装置５は、コンピュータを学習装置として機能させるプログラムを実行する。学習装置５の機能は情報処理装置３が有してもよく、この場合、不整脈種別判定システム１００の構成要素から学習装置５が省略される。
【0021】
不整脈検出装置４は、情報処理装置３から算出結果を用いて、各心房および各心室の面積の時系列変化を解析する。不整脈検出装置４は、左心房、右心房、左心室、および右心室の各々の面積の周期的な増減パターンの乱れを検出することによって、不整脈を検出可能であってもよい。不整脈検出装置４の機能は情報処理装置３が有してもよく、この場合、不整脈種別判定システム１００の構成要素から不整脈検出装置４が省略される。
【0022】
不整脈種別判定装置１は、不整脈検出装置４から出力される解析結果を用いて、不整脈の種別を判定する。不整脈種別判定装置１は、図示のように、不整脈検出装置４と通信可能に接続されていてもよく、この場合、不整脈種別判定装置１は、不整脈検出装置４によって解析された解析結果を不整脈検出装置４から直接取得してもよい。なお、不整脈検出装置４が解析した解析結果は、例えば携帯型の記録媒体に記憶させてもよく、この場合、不整脈種別判定装置１は、記録媒体から解析結果を読み出せばよい。あるいは、不整脈検出装置４が解析した解析結果は、例えば記憶装置（不図示）に対象者毎の対象者情報（例えば、電子カルテ情報）と対応付けて記憶される構成であってもよく、この場合、不整脈種別判定装置１は記憶装置から解析結果を取得すればよい。
【0023】
不整脈種別判定装置１は、不整脈検出装置４が設置された施設（例えば、医療施設）に設置してもよいし、あるいは遠隔地に設置してもよい。遠隔地に設置する場合、不整脈種別判定装置１は、不整脈検出装置４によって解析された解析結果をインターネットなどの通信ネットワークを介した通信により取得すればよい。
【0024】
表示装置６は、不整脈種別判定装置１から出力される各種情報を表示可能な装置である。表示装置６は、不整脈種別判定装置１から出力される各種情報に加えて、不整脈検出装置から出力される検出結果、および不整脈検出装置４から出力される解析結果などを表示してもよい。
【0025】
また、不整脈種別判定装置１が行う処理の一部を他のコンピュータ・システムで行う構成としてもよい。例えば、不整脈の種別の判定には後述する分類処理と判定処理とが含まれ得るが、分類処理および判定処理のいずれか一方を他のコンピュータ・システムで行う構成としてもよい。この場合、不整脈種別判定装置１は、分類処理または判定処理に必要な情報を、通信ネットワークを介した通信により他のコンピュータ・システムに送信し、上記他のコンピュータ・システムから送信される処理結果を受信すればよい。
【0026】
不整脈種別判定装置１が、情報処理装置３の機能、不整脈検出装置４の機能、学習装置５の機能のうちのいずれか、あるいはすべてを有していてもよい。例えば、不整脈種別判定装置１が、情報処理装置３の機能、および不整脈検出装置４の機能を有している場合、不整脈種別判定システム１００の構成要素から情報処理装置３および不整脈検出装置４が省略される。
【0027】
（不整脈種別判定装置１の構成）
次に、不整脈種別判定装置１の構成について、図２を用いて説明する。図２は、不整脈種別判定装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、不整脈種別判定装置１は、プロセッサ１０、メモリ１１、および記憶装置１２を備えている。不整脈種別判定装置１は、一例として、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ１０は、記憶装置１２に記憶されている情報処理プログラムをメモリ１１にロードして実行することにより、後述する取得部１０１、判定部１０２、減衰部１０４、および出力制御部１０３として機能する。
次に、不整脈種別判定装置１の構成について、図２を用いて説明する。図２は、不整脈種別判定装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、不整脈種別判定装置１は、プロセッサ１０、メモリ１１、および記憶装置１２を備えている。不整脈種別判定装置１は、一例として、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ１０は、記憶装置１２に記憶されている情報処理プログラムをメモリ１１にロードして実行することにより、後述する取得部１０１、判定部１０２、減衰部１０４、および出力制御部１０３として機能する。
【0028】
プロセッサ１０は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現することもできるし、ソフトウェアによって実現することもできる。ソフトウェアによって実現する場合、プロセッサ１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成してもよいし、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）で構成してもよく、これらの組み合わせで構成してもよい。また、この場合、上記ソフトウェアは、記憶装置１２に保存しておく。そして、プロセッサ１０は、上記ソフトウェアをメモリ１１に読み込んで実行する。
【0029】
メモリ１１と記憶装置１２は、何れも不整脈種別判定装置１が使用する各種データを記憶する記憶装置である。メモリ１１は記憶装置１２と比べて高速でデータの書き込みおよび読出しが可能な記憶装置である。記憶装置１２はメモリ１１と比べてデータの記憶容量が大きい。メモリ１１としては、例えばＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random-Access Memory）等の高速アクセスメモリを適用することもできる。また、記憶装置１２としては、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid-State Drive）、ＳＤ（Secure Digital）カード、あるいはｅＭＭＣ（embedded Multi-Media Controller）等を適用することもできる。
【0030】
また、不整脈種別判定装置１は、外部の機器とのインタフェース（ＩＦ）として、不整脈検出装置ＩＦ部１３および表示装置ＩＦ部１４を備えている。これらのインタフェースは任意のものを適用可能であり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）等を適用してもよい。
【0031】
不整脈検出装置ＩＦ部１３は、不整脈検出装置４と不整脈種別判定装置１とを通信接続するためのインタフェースである。不整脈検出装置ＩＦ部１３は、有線通信用のものであってもよいし、無線通信用のものであってもよい。例えば、これらのＩＦ部として、ＵＳＢ、ＬＡＮ（Local-Area Network）や無線ＬＡＮ等を適用することもできる。撮影装置２から上述の入力画像を取得するためのインタフェースである。また、表示装置ＩＦ部１４は、不整脈種別判定装置１が出力する情報を表示装置６に送信するためのインタフェースである。
【0032】
表示装置ＩＦ部１４は、不整脈種別判定装置１が図示しない表示装置６に画像を表示させる際に使用するインタフェースである。例えば、不整脈種別判定装置１は、表示装置ＩＦ部１４を介して、不整脈検出装置が解析した解析結果を表示装置６に表示させることもできる。なお、不整脈種別判定装置１が表示装置６として機能可能な表示部を備えていてもよい。
【0033】
不整脈種別判定装置１は、不整脈種別判定装置１が例えばインターネット等の通信ネットワーク上の各種機器（例えば、記憶装置など）と通信するためのインタフェースをさらに備えていてもよい。また、不整脈種別判定装置１は、上述したインタフェース以外にも例えば外付けの記憶装置（例えばハードディスク）にアクセスするためのインタフェース等を備えていてもよい。
【0034】
プロセッサ１０は、上述のように取得部１０１、判定部１０２、減衰部１０４、および出力制御部１０３の各部として機能する。以下、各部について説明する。
【0035】
取得部１０１は、不整脈検出装置４が心臓の各領域の面積の時系列変化を解析した解析結果を取得する。解析結果は、具体的には、入力画像に写る心臓の、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数のピーク周波数に関するピーク情報である。解析結果の取得方法は特に限定されず、例えば、取得部１０１は、不整脈検出装置ＩＦ部１３を介して撮影装置２から撮影画像を取得してもよい。
【0036】
判定部１０２は、不整脈検出装置４が心臓の各領域の面積の時系列変化を解析した解析結果であるピーク情報に基づいて、当該心臓において発生している不整脈の種別を判定する。
【0037】
なお、各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データがピーク情報に含まれていてもよい。この場合、判定部１０２は、時間周波数解析データにおける第１ピーク周波数の時系列的変化に基づいて、不整脈の種別（例えば、期外収縮）を判定してもよい。この場合、不整脈種別判定装置１は、期外収縮判定装置として機能する。判定部１０２は、第１ピーク周波数の値が、時間周波数解析データにおいて所定割合（例えば１０％）以上に変化した期間が存在する場合、期外収縮であると判定してもよい。この場合、判定部１０２は、第１ピーク周波数の値が所定割合以上に減少し始める時間から、減少後の値から所定割合以上に増加し終わる時間までを、期外収縮が生じている期間として特定してもよい。
【0038】
減衰部１０４は、各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を時間周波数解析して得られた時間周波数解析データにおける周波数成分のうち、第１ピーク周波数から離れた周波数ほど減衰させる（図１１参照）。これにより、不整脈種別判定装置１は、期外収縮を精度良く判定することができる。
【0039】
出力制御部１０３は、不整脈種別判定装置１による分類結果および判定結果の、表示装置６への出力を制御する。
【0040】
この構成によれば、不整脈種別判定装置１は、心臓に生じた不整脈の種別を精度良く判定することができる。判定部１０２が不整脈の種別を判定する処理については、後に説明する。
【0041】
（情報処理装置３の構成）
次に、情報処理装置３の構成について、図３を用いて説明する。図３は、情報処理装置３の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置３は、プロセッサ３０、メモリ３１、および記憶装置３２を備えている。情報処理装置３は、一例として、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ３０は、記憶装置３２に記憶されている情報処理プログラムをメモリ３１にロードして実行することにより、後述する画像取得部３０１から出力制御部３０４までの各部として機能する。
次に、情報処理装置３の構成について、図３を用いて説明する。図３は、情報処理装置３の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置３は、プロセッサ３０、メモリ３１、および記憶装置３２を備えている。情報処理装置３は、一例として、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ３０は、記憶装置３２に記憶されている情報処理プログラムをメモリ３１にロードして実行することにより、後述する画像取得部３０１から出力制御部３０４までの各部として機能する。
【0042】
プロセッサ３０は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現することもできるし、ソフトウェアによって実現することもできる。ソフトウェアによって実現する場合、プロセッサ３０は、例えばＣＰＵで構成してもよいし、ＧＰＵで構成してもよく、これらの組み合わせで構成してもよい。また、この場合、上記ソフトウェアは、記憶装置１２に保存しておく。そして、プロセッサ３０は、上記ソフトウェアをメモリ３１に読み込んで実行する。
【0043】
メモリ３１と記憶装置３２は、何れも情報処理装置３が使用する各種データを記憶する記憶装置である。メモリ３１は記憶装置３２と比べて高速でデータの書き込みおよび読出しが可能な記憶装置である。記憶装置３２はメモリ３１と比べてデータの記憶容量が大きい。メモリ３１としては、例えばＳＤＲＡＭ等の高速アクセスメモリを適用することもできる。また、記憶装置３２としては、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ、ＳＤカード、あるいはｅＭＭＣ等を適用することもできる。
【0044】
また、情報処理装置３は、外部の機器とのインタフェース（ＩＦ）として、撮影装置ＩＦ部３３、不整脈検出装置ＩＦ部３５、および表示装置ＩＦ部３４を備えている。これらのインタフェースは任意のものを適用可能であり、例えば、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）等を適用してもよい。
【0045】
撮影装置ＩＦ部３３は、撮影装置２と情報処理装置３とを通信接続するためのインタフェースである。撮影装置ＩＦ部３３は、有線通信用のものであってもよいし、無線通信用のものであってもよい。例えば、これらのＩＦ部として、ＵＳＢ、ＬＡＮや無線ＬＡＮ等を適用することもできる。撮影装置２から上述の入力画像を取得するためのインタフェースである。不整脈検出装置ＩＦ部３５は、情報処理装置３が出力する情報を不整脈検出装置４に送信するためのインタフェースである。また、表示装置ＩＦ部３４は、情報処理装置３が出力する情報を表示装置６に送信するためのインタフェースである。
【0046】
情報処理装置３は、情報処理装置３が例えばインターネット等の通信ネットワーク上の各種機器（例えば、記憶装置など）と通信するためのインタフェースをさらに備えていてもよい。また、情報処理装置３は、上述したインタフェース以外にも例えば外付けの記憶装置（例えばハードディスク）にアクセスするためのインタフェース等を備えていてもよい。
【0047】
プロセッサ３０は、上述のように画像取得部３０１、検出部３０２、解析部３０３、および出力制御部３０４の各部として機能する。以下、各部について説明する。
【0048】
画像取得部３０１は、撮影装置２で心臓を撮影した入力画像を取得する。入力画像の取得方法は特に限定されず、例えば、画像取得部３０１は、撮影装置ＩＦ部３３を介して撮影装置２から撮影画像を取得してもよい。
【0049】
検出部３０２は、機械学習によって生成された学習モデルを用いて、心臓を撮影した入力画像に含まれる各フレームの画像から、検出対象となる領域である、各心房および各心室に対応する各領域を検出する。学習モデルを生成するための機械学習については、後に説明する。
【0050】
解析部３０３は、検出した各心房および各心室の面積を、フレーム毎に算出する。ここで、各領域の面積は、フレーム毎の画像において、左心房、右心房、左心室、および右心室に対応する領域に含まれる画素数（ｐｉｘｅｌ数）で示されてもよい。あるいは、実際の左心房、右心房、左心室、および右心室の大きさに基づいて換算した面積（ｍｍ２）で示されてもよい。
【0051】
検出部３０２は、各心房および各心室に対応する各領域の検出に用いた入力画像に二値化処理を施して二値化画像を生成して、二値化画像に含まれる各フレームの画像から、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域を検出する機能を備えていてもよい。この二値化処理における二値化の基準値は、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域の画素値と、心臓の組織（心筋、房室弁など）に対応する領域の画素値とが異なるように設定され得る。例えば、二値化画像において、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域などの画素値は「０」であり、心臓の組織（例えば、心筋など）に対応する領域などの画素値は「１」である。
【0052】
検出部３０２は、入力画像から検出された各心房および各心室に対応する各領域、および該入力画像から生成した二値化画像を用いて、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域を検出する。例えば、二値化画像において、各心房および各心室の内部空間に対応する領域などの画素値が「０」である場合、検出部３０２は、入力画像における各心房および各心室に対応する各領域に含まれ、かつ、二値化画像において画素値が「０」である領域を、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域として検出する。例えば、二値化画像において、各心房および各心室の内部空間に対応する領域などの画素値が「１」である場合、検出部３０２は、入力画像における各心房および各心室に対応する各領域に含まれ、かつ、二値化画像において画素値が「１」である領域を、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域として検出すればよい。
【0053】
なお、検出部３０２は、二値化画像を用いた機械学習によって生成された生成学習モデルを用いて、二値化画像に含まれる各フレームの画像から、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域を検出してもよい。この場合、解析部３０３は、検出した各心房および各心室の内部空間の面積を、フレーム毎に算出する。
【0054】
出力制御部３０４は、情報処理装置３からの解析結果の出力を制御する。
【0055】
（学習装置５の構成）
次に、学習モデルを生成する学習装置５の構成について、図４を用いて説明する。図４は、学習装置５の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、学習装置５は、プロセッサ５０、メモリ５１、および記憶装置５２を備えている。学習装置５は、情報処理装置３と同様に、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ５０は、記憶装置５２に記憶されている学習プログラムをメモリ５１にロードして実行することにより、後述する画像取得部５０１から学習部５０４までの各部として機能する。
次に、学習モデルを生成する学習装置５の構成について、図４を用いて説明する。図４は、学習装置５の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、学習装置５は、プロセッサ５０、メモリ５１、および記憶装置５２を備えている。学習装置５は、情報処理装置３と同様に、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ５０は、記憶装置５２に記憶されている学習プログラムをメモリ５１にロードして実行することにより、後述する画像取得部５０１から学習部５０４までの各部として機能する。
【0056】
プロセッサ５０は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現することもできるし、ソフトウェアによって実現することもできる。ソフトウェアによって実現する場合、プロセッサ５０は、例えばＣＰＵで構成してもよいし、ＧＰＵで構成してもよく、これらの組み合わせで構成してもよい。また、この場合、上記ソフトウェアは、記憶装置５２に保存しておく。そして、プロセッサ５０は、上記ソフトウェアをメモリ５１に読み込んで実行する。
【0057】
メモリ５１と記憶装置５２は、何れも学習装置５が使用する各種データを記憶する記憶装置である。メモリ５１は記憶装置５２と比べて高速でデータの書き込みおよび読出しが可能な記憶装置である。記憶装置５２はメモリ５１と比べてデータの記憶容量が大きい。メモリ５１としては、例えばＳＤＲＡＭ等の高速アクセスメモリを適用することもできる。また、記憶装置５２としては、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ、ＳＤカード、あるいはｅＭＭＣ等を適用することもできる。
【0058】
また、学習装置５は、外部の機器とのインターフェース（ＩＦ）として、撮影装置ＩＦ部５３、入力装置ＩＦ部５５、および表示装置ＩＦ部５４を備えている。入力装置ＩＦ部５５は、キーボードやマウスなどの入力装置からの入力信号を受け付けるためのインタフェースである。入力装置ＩＦ部５５は、例えばＵＳＢ等のインタフェースであってもよい。学習装置５が備えるインタフェースのうち、図２の情報処理装置３が備えるものと同名のインタフェースは機能も同様であるから説明を繰り返さない。
【0059】
プロセッサ５０は、上述のように画像取得部５０１、アノテーション取得部５０２、教師データ生成部５０３、および学習部５０４の各部として機能する。以下、各部について説明する。
【0060】
画像取得部５０１は、撮影装置２で撮影した学習用画像を取得する。学習用画像の取得方法は特に限定されず、例えば、画像取得部５０１は、撮影装置ＩＦ部５３を介して撮影装置２から上述の学習用画像を取得してもよい。また、例えば、画像取得部５０１は、情報処理装置３の記憶装置１２に保存されている学習用画像を情報処理装置３と通信することにより取得してもよい。さらに、例えば、学習用画像が情報処理装置３の外部の記憶装置に記憶されている場合には、画像取得部３０１はその記憶装置にアクセスして撮影画像を取得してもよい。
【0061】
アノテーション取得部５０２は、学習用画像に写る心臓における検出対象の領域のそれぞれについて、互いに異なる分類を取得する。分類は、学習用画像を確認した医療関係者などによって入力装置を介して入力され得る。
【0062】
＜検出対象の領域Ｒ１～Ｒ４＞
ここでは、心臓Ｔを撮影した画像における対象領域および集合領域について、図６を用いて説明する。図６は、心臓Ｔを撮影した画像における検出対象となる領域Ｒ１～Ｒ４の例を示す図である。心臓Ｔは、解剖学的に４つの領域（すなわち、２つの心室と２つの心房）が含まれている。それゆえ、図６に示すように、心臓Ｔにおいて、右心室に対応する対象領域Ｒ１、左心室に対応する対象領域Ｒ２、左心房に対応する対象領域Ｒ３、および右心房に対応する対象領域Ｒ４が、検出対象の領域として設定され得る。
ここでは、心臓Ｔを撮影した画像における対象領域および集合領域について、図６を用いて説明する。図６は、心臓Ｔを撮影した画像における検出対象となる領域Ｒ１～Ｒ４の例を示す図である。心臓Ｔは、解剖学的に４つの領域（すなわち、２つの心室と２つの心房）が含まれている。それゆえ、図６に示すように、心臓Ｔにおいて、右心室に対応する対象領域Ｒ１、左心室に対応する対象領域Ｒ２、左心房に対応する対象領域Ｒ３、および右心房に対応する対象領域Ｒ４が、検出対象の領域として設定され得る。
【0063】
心臓Ｔを撮影した超音波画像において、領域Ｒ１～Ｒ４の各々に対して互いに異なる分類を対応付けることが可能である。例えば、対象領域Ｒ１～Ｒ４のそれぞれに対して、「右心室」、「左心室」、「左心房」、および「右心房」という分類をアノテーションとして付すことが可能である。
【0064】
教師データ生成部５０３は、領域Ｒ１～Ｒ４の各々に、互いに異なる分類がアノテーションとして付された教師画像を生成する。教師画像は、学習部５０４が学習モデルの機械学習時に用いられる教師データである。なお、学習モデルは、情報処理装置３の検出部３０２が対象領域および集合領域の検出に用いるモデルである。
【0065】
学習部５０４は、機械学習により学習モデルを生成する。学習モデルの生成には、上述のとおり、教師データ生成部５０３が生成する教師画像が用いられる。
【0066】
なお、学習装置５は、二値化画像における、心臓の各心房および各心室の内部空間に対応する領域（例えば画素値が「０」である領域）を検出するための学習モデルを生成することも可能である。情報処理装置３は、このような学習モデルに二値化画像を入力することによって、二値化画像に含まれる各フレームの画像から、各心房および各心室の内部空間に対応する各領域を検出することができる。
【0067】
（不整脈検出装置４の構成）
次に、不整脈検出装置４の構成について、図５を用いて説明する。図５は、不整脈検出装置４の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、不整脈検出装置４は、プロセッサ４０、メモリ４１、および記憶装置４２を備えている。不整脈検出装置４は、一例として、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ４０は、記憶装置４２に記憶されている情報処理プログラムをメモリ４１にロードして実行することにより、後述する解析結果取得部４０１、時系列解析部４０２、および検出部４０３として機能する。
次に、不整脈検出装置４の構成について、図５を用いて説明する。図５は、不整脈検出装置４の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、不整脈検出装置４は、プロセッサ４０、メモリ４１、および記憶装置４２を備えている。不整脈検出装置４は、一例として、パーソナルコンピュータ、サーバー、またはワークステーションであってもよい。プロセッサ４０は、記憶装置４２に記憶されている情報処理プログラムをメモリ４１にロードして実行することにより、後述する解析結果取得部４０１、時系列解析部４０２、および検出部４０３として機能する。
【0068】
プロセッサ４０は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現することもできるし、ソフトウェアによって実現することもできる。ソフトウェアによって実現する場合、プロセッサ４０は、例えばＣＰＵで構成してもよいし、ＧＰＵで構成してもよく、これらの組み合わせで構成してもよい。また、この場合、上記ソフトウェアは、記憶装置４２に保存しておく。そして、プロセッサ４０は、上記ソフトウェアをメモリ４１に読み込んで実行する。
【0069】
メモリ４１と記憶装置４２は、何れも不整脈検出装置４が使用する各種データを記憶する記憶装置である。メモリ４１は記憶装置４２と比べて高速でデータの書き込みおよび読出しが可能な記憶装置である。記憶装置４２はメモリ４１と比べてデータの記憶容量が大きい。メモリ４１としては、例えばＳＤＲＡＭ等の高速アクセスメモリを適用することもできる。また、記憶装置４２としては、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ、ＳＤカード、あるいはｅＭＭＣ等を適用することもできる。
【0070】
また、不整脈検出装置４は、外部の機器とのインタフェース（ＩＦ）として、情報処理装置ＩＦ部４３および不整脈種別判定装置ＩＦ部４４を備えている。これらのインタフェースは任意のものを適用可能であり、例えば、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）等を適用してもよい。
【0071】
情報処理装置ＩＦ部４３は、情報処理装置３と不整脈検出装置４とを通信接続するためのインタフェースである。情報処理装置ＩＦ部４３は、有線通信用のものであってもよいし、無線通信用のものであってもよい。例えば、これらのＩＦ部として、ＵＳＢ、ＬＡＮや無線ＬＡＮ等を適用することもできる。撮影装置２から上述の入力画像を取得するためのインタフェースである。また、不整脈種別判定装置ＩＦ部４４は、不整脈検出装置４が出力する情報を不整脈種別判定装置１に送信するためのインタフェースである。
【0072】
不整脈検出装置４は、不整脈検出装置４が例えばインターネット等の通信ネットワーク上の各種機器（例えば、記憶装置など）と通信するためのインタフェースをさらに備えていてもよい。また、不整脈検出装置４は、上述したインタフェース以外にも例えば外付けの記憶装置（例えばハードディスク）にアクセスするためのインタフェース等を備えていてもよい。
【0073】
プロセッサ４０は、上述のように解析結果取得部４０１、時系列解析部４０２、および検出部４０３の各部として機能する。以下、各部について説明する。
【0074】
解析結果取得部４０１は、情報処理装置３から出力される解析結果を取得する。解析結果は、具体的には、入力画像に含まれる各フレームの画像における、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積である。
【0075】
時系列解析部４０２は、心臓の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を生成し、信号波形の周波数スペクトルから得られるピーク情報を含む解析結果を出力する。ピーク情報は、周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数のピーク周波数に関する情報である。ピーク情報には、少なくとも第１ピーク情報が含まれていればよい。ピーク情報には、例えば、下記（１）および（２）が含まれていてもよい（図９参照）。
（１）左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域に対応する周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となるピーク周波数である第１ピーク周波数とそのピーク値。
（２）左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域に対応する周波数スペクトルにおいて、ｎ番目に大きいピーク値のピーク周波数である第ｎピーク周波数とそのピーク値（ｎは２以上）。
（１）左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域に対応する周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となるピーク周波数である第１ピーク周波数とそのピーク値。
（２）左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域に対応する周波数スペクトルにおいて、ｎ番目に大きいピーク値のピーク周波数である第ｎピーク周波数とそのピーク値（ｎは２以上）。
【0076】
時系列解析部４０２は、心臓の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データを生成可能であってもよい。時間周波数解析には、例えば、ウェーブレット解析が適用され得る。時系列解析部４０２は、時間周波数解析データにおける第１ピーク周波数に関する情報を含むピーク情報を出力可能であってもよい。すなわち、ピーク情報には、時間周波数解析データにおける第１ピーク周波数に関する情報が含まれていてもよい（図１１および図１２参照）。時間周波数解析データにおける第１ピーク周波数に関する情報は、不整脈の一種別である「期外収縮」を、不整脈種別判定装置１が判定する場合に利用され得る。不整脈種別判定装置１が、時間周波数解析データを用いて期外収縮を判定する方法については、後に説明する。
【0077】
検出部４０３は、入力画像に写る心臓に生じる不整脈を検出する。検出結果は、時系列解析部４０２による解析結果と共に出力される構成であってもよい。
【0078】
【0079】
図７の最上段は、胎児の心臓を撮影した入力画像のフレーム０、１、２、３、・・・に対応する各画像が示されている。図７の中段は、各フレームの画像において、情報処理装置３によって検出された、左心房、右心房、左心室、および右心室の各々を示す領域を、各画像に重畳して示している。情報処理装置３は、図７の最下段に示すように、検出された各領域の面積を、フレーム毎に算出する。
【0080】
（不整脈検出装置４が行う処理）
次に、不整脈検出装置４の検出部４０３が不整脈を検出する処理について、図８を用いて説明する。図８は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の一例を示す図である。図８に示す信号波形は、情報処理装置３によって検出された、左心房、右心房、左心室、および右心室の各々の面積（ｓｉｚｅ）を、時系列に沿ってグラフ化したものである。面積の単位は、ｍｍ２等であってもよい。あるいは、面積の単位は、左心房、右心房、左心室、および右心室に対応する領域に含まれる画素数（ｐｉｘｅｌ数）等であってもよい。
次に、不整脈検出装置４の検出部４０３が不整脈を検出する処理について、図８を用いて説明する。図８は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の一例を示す図である。図８に示す信号波形は、情報処理装置３によって検出された、左心房、右心房、左心室、および右心室の各々の面積（ｓｉｚｅ）を、時系列に沿ってグラフ化したものである。面積の単位は、ｍｍ２等であってもよい。あるいは、面積の単位は、左心房、右心房、左心室、および右心室に対応する領域に含まれる画素数（ｐｉｘｅｌ数）等であってもよい。
【0081】
不整脈が生じていない場合、左心房、右心房、左心室、および右心室の各々の面積（ｓｉｚｅ）はいずれも周期的な増減パターンを繰り返す。これに対し、不整脈が生じた場合、図８の四角枠で示した箇所のフレームに見られるように、周期的な増減パターンが乱れる。不整脈検出装置４は、左心房、右心房、左心室、および右心室の各々の面積（ｓｉｚｅ）の周期的な増減パターンの乱れを検出することによって、不整脈を検出することができる。
【0082】
（ピーク情報）
不整脈種別判定装置１は、右心房、左心房、右心室、および左心室の各面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルを解析して得られるピーク情報を利用する。ここでは、不整脈種別判定装置１が利用するピーク情報について、図９を用いて説明する。図９は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルから抽出されるピーク情報の例を説明するための図である。図９では、説明の簡単化のために、右心房の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルのみを例示している。
不整脈種別判定装置１は、右心房、左心房、右心室、および左心室の各面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルを解析して得られるピーク情報を利用する。ここでは、不整脈種別判定装置１が利用するピーク情報について、図９を用いて説明する。図９は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルから抽出されるピーク情報の例を説明するための図である。図９では、説明の簡単化のために、右心房の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルのみを例示している。
【0083】
信号波形を周波数解析することにより、周波数スペクトルのデータが得られる。周波数スペクトルのデータは、信号波形の各周波数の成分量（図では「Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ」）を示したスペクトルである。図９上段左には、指定範囲（例えば、５０～５００ｂｐｍ）のデータを抜き出してプロットした周波数スペクトルが示されている。
【0084】
時系列解析部４０２は、周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となるピーク周波数である第１ピーク周波数とそのピーク値、２番目に大きいピーク値のピーク周波数である第２ピーク周波数とそのピーク値、などを抽出する。図９上段右には、周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大のピークＡ（第１ピーク）からピーク値が５番目に大きいピークＥ（第５ピーク）までを検出した様子を示している。なお、検出対象の「ピーク」には、周波数スペクトルにおいて上に凸、すなわち極大を呈しているピークと、下に凸、すなわち極小値を呈しているピークとを含める。図９に示す例では、ピークＡ～Ｄは上に凸のピークであり、ピークＥは下に凸のピークである。
【0085】
図９下段に、図９の上段に示された周波数スペクトルから得られるピーク情報の一例を示す。
・「ｆｆｔ＿ｖａｌｕｅ」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれのピーク値を要素とするピーク情報である。
・「ｆｆｔ＿ｆｒｅｑ」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれの（ピーク位置の）周波数を要素とするピーク情報である。
・「ｆｆｔ＿ｒａｔｉо」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれのピーク値の相対値を要素とするピーク情報である。
・「ｆｆｔ＿ｑ」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれが上に凸のピークであるか、下に凸のピークであるかを示すピーク情報である。図示では、上に凸のピークには「１」が付与され、下に凸のピークには「０」が付与されている。
・「ｆｆｔ＿ｖａｌｕｅ」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれのピーク値を要素とするピーク情報である。
・「ｆｆｔ＿ｆｒｅｑ」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれの（ピーク位置の）周波数を要素とするピーク情報である。
・「ｆｆｔ＿ｒａｔｉо」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれのピーク値の相対値を要素とするピーク情報である。
・「ｆｆｔ＿ｑ」は、第１ピークから第５ピークのそれぞれが上に凸のピークであるか、下に凸のピークであるかを示すピーク情報である。図示では、上に凸のピークには「１」が付与され、下に凸のピークには「０」が付与されている。
【0086】
続いて、不整脈種別判定装置１が期外収縮を判定する場合に利用するピーク情報について図１０を用いて説明する。図１０は、心臓の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データのデータ構造の一例、および、時間周波数解析データから生成したヒートマップの一例を示す図である。
【0087】
心臓の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データ（すなわち、ウェーブレット解析結果）は、図１０上段に示すように、「フレーム数（ｉ）×周波数（ｊ）」の行列として表され得る。各フレームの画像が撮影された時間間隔を用いれば、時間周波数解析データから、図１０の下段に示すようなヒートマップが生成される。図示のヒートマップにおいて、縦軸は周波数（ｂｐｍ）が示されており、横軸は時間（秒）が示されている。図示のヒートマップにおいて、各周波数の成分量に応じて異なる色が割り当てられており、矢印で示す位置には第１ピーク周波数（ｆＦＦＴ）に対応する帯状部分が確認できる。例えば、図１０下段に示す例では、破線枠で示した箇所において、第１ピーク周波数が変化している期間が存在していることが分かる。
【0088】
期外収縮が発生している期間は、第１ピーク周波数の値が所定割合以上に減少する。不整脈種別判定装置１は、時間周波数解析データにおいて所定割合（例えば１０％）以上に変化した期間が存在する場合、期外収縮であると判定する。上記の構成によれば、期外収縮が発生している期間を適切に特定した上で、期外収縮であることを精度良く判定することができる。
【0089】
時間周波数解析データから生成されるヒートマップにおける、第１ピーク周波数（ｆＦＦＴ）に対応する帯状部分をより明確となるように、時間周波数解析データを補正してもよい。図１１は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形のウェーブレット解析の結果の補正方法の一例を示す図である。この補正は、不整脈種別判定装置１の減衰部１０４によって行われ得る。図１１おいて、補正の強さの調整パラメータを示すαを、補正対象となる周波数ｆｉに応じて変更してもよい。例えば、ｆｉが１００ｂｐｍ未満の場合はαを１とし、１７０ｂｐｍ以上である場合はαを０．１とし、ｆｉが１００～１７０ｂｐｍの場合はαを１５０としてもよい。このようにαを変更することにより、補正後の時間周波数解析データ（ｗ’ｉ，ｊ）において、１００ｂｐｍより低周波数側の周波数の成分量は、１００ｂｐｍから離れるほど減衰させ、１７０ｂｐｍより高周波数側の周波数の成分量は、１７０ｂｐｍから離れるほど減衰させることができる。一方、この補正によって、１００～１７０ｂｐｍの範囲の周波数の成分量はほとんど影響されない。その結果、時間周波数解析データから生成されるヒートマップにおける、第１ピーク周波数（ｆＦＦＴ）に対応する帯状部分をより強調することができる。これにより、時間周波数解析データから生成されるヒートマップにおいて、第１ピーク周波数が変化している期間の検出感度を向上させることができる。
【0090】
図１２は、各心房および各心室の面積の時系列変化を示す信号波形のウェーブレット解析の結果に基づいて、期外収縮を判定する処理を説明するための図である。不整脈種別判定装置１（例えば、判定部１０２）は、第１ピーク周波数の値が所定割合以上に減少し始める時間から、減少後の値から所定割合以上に増加し終わる時間までを、期外収縮が生じている期間として特定してもよい。図１２に示す例では、右心房における期間Ｐ１、左心房における期間Ｐ２、右心室における期間Ｐ３、および左心室における期間Ｐ４において、第１ピーク周波数の減少がみられる。そこで、不整脈種別判定装置１（例えば、判定部１０２）は、これらの期間において生じている不整脈の種別は、期間収縮であると判定する。
【0091】
（不整脈種別判定システム１００が行う処理）
次に、不整脈種別判定システム１００が行う処理について、図１３を用いて説明する。図１３は、不整脈種別判定システム１００が行う処理の一例を示すシーケンス図である。
次に、不整脈種別判定システム１００が行う処理について、図１３を用いて説明する。図１３は、不整脈種別判定システム１００が行う処理の一例を示すシーケンス図である。
【0092】
まず、情報処理装置３は、入力画像を取得し（ステップＳ１）、入力画像に含まれる各フレームの画像から左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域を検出する（ステップＳ２）。そして情報処理装置３は、検出された各領域の面積を、フレーム毎に算出する（ステップＳ３）。情報処理装置３の数は、１つであってもよいし複数であってもよい。
【0093】
続いて、不整脈検出装置４は、各領域の面積の時系列変化を示す信号波形を解析し（ステップＳ１１）、各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルを解析する（ステップＳ１２）。不整脈検出装置４の数は、１つであってもよいし複数であってもよい。
【0094】
次に、不整脈種別判定装置１は、心臓の各領域についての解析結果（ピーク情報）を取得し（ステップＳ２１：取得ステップ）、不整脈の種別を判定する（ステップＳ２２：判定ステップ）。不整脈種別判定装置１の数は、１つであってもよいし複数であってもよい。
【0095】
（判定ステップＳ２２：不整脈の種別の大まかな分類）
不整脈種別判定装置１による判定ステップ（図１３のステップＳ２２）について、図１４を用いて説明する。図１４は、不整脈種別判定装置１が行う処理の一例を示すフローチャートである。
不整脈種別判定装置１による判定ステップ（図１３のステップＳ２２）について、図１４を用いて説明する。図１４は、不整脈種別判定装置１が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【0096】
不整脈種別判定装置１は、ステップＳ２２１において、第１ピーク周波数が、基準周波数帯に存在する周波数スペクトルの個数である第１個数を決定する。また、不整脈種別判定装置１は、ステップＳ２２２において、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が大きい周波数帯に存在する周波数スペクトルの個数である第２個数を決定する。また、不整脈種別判定装置１は、ステップＳ２２３において、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい周波数帯に存在する周波数スペクトルの個数である第３個数を決定する。そして、不整脈種別判定装置１は、ステップＳ２２４において、第１個数、第２個数、第３個数の大小関係に基づいて、不整脈の種別を分類する。なお、ステップＳ２２１～Ｓ２２３の処理順はこれに限定されない。例えば、ステップＳ２２１～Ｓ２２３を並行して処理する構成であってもよい。
【0097】
第１個数は、０～４の値をとり得る。「第１個数が０」とは、右心房、右心室、左心房、および左心室のすべての領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯に存在しないことを意味する。一方、「第１個数が４」とは、右心房、右心室、左心房、および左心室のすべての領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯に存在することを意味する。
【0098】
第２個数は、０～４の値をとり得る。「第２個数が０」とは、右心房、右心室、左心房、および左心室のすべての領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が大きい周波数帯に存在しないことを意味する。一方、「第２個数が４」とは、右心房、右心室、左心房、および左心室のすべての領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が大きい周波数帯に存在することを意味する。
【0099】
第３個数は、０～４の値をとり得る。「第３個数が０」とは、右心房、右心室、左心房、および左心室のすべての領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい周波数帯に存在しないことを意味する。一方、「第３個数が４」とは、右心房、右心室、左心房、および左心室のすべての領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい周波数帯に存在することを意味する。
【0100】
この構成によれば、不整脈種別判定装置１は、発生した不整脈の種別を簡便な方法で大まかに分類することができる。
【0101】
不整脈の種別が、第１個数、第２個数、および第３個数の大小関係に基づいて、３つのグループに分類され得ることについて、図１５を用いて説明する。図１５は、不整脈種別判定装置１による不整脈の種別の分類基準の一例を示す図である。図１５における各列は、左端の列から順に、「第２個数」、「第１個数」、「第３個数」、「不整脈の種類」を示している。
【0102】
不整脈種別判定装置１は、下記のように不整脈の種別を分類する。
【0103】
・第２個数＞第３個数の場合、心房粗動（ＡＦＬ）および上室性頻拍（ＳＶＴ）を含むグループ（図中の不整脈の種別「１」）に分類する。
【0104】
・第３個数＞第２個数、かつ、第３個数≧第１個数の場合、洞性徐脈および完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）を含むグループ（図中の不整脈の種別「２」）に分類する。
【0105】
・第１個数≧第２個数、かつ、第１個数≧第３個数の場合、正常、完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）、上室性期外収縮（ＰＡＣ）、および心室性期外収縮（ＰＶＣ）を含むグループ（図中の不整脈の種別「３」）に分類する。
【0106】
上記の構成によれば、心房粗動、上室性頻拍、完全房室ブロック、洞性徐脈、期外収縮および、正常のいずれに該当する可能性があるかについて、大まかに判定することができる。
【0107】
不整脈種別判定装置１は、以下に記載する判定１～判定５を、図１５に示す処理の代わりに行ってもよい。
【0108】
（判定１：心房粗動の判定）
不整脈種別判定装置１は、下記（ｉ）～（ｉｉｉ）の少なくともいずれかの場合、心房粗動の可能性があると判定してもよい。
（ｉ）左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が、基準周波数帯の最大周波数（例えば１７０ｂｐｍ）の所定倍（例えば、２倍）以上である。
（ｉｉ）左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおける、基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値と、第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値と、が所定関係を満たす。ここで、第１周波数帯は、例えば、１７０～３４０ｂｐｍの周波数帯であり、第２周波数帯は、例えば、３４０ｂｐｍ～５００ｂｐｍの周波数帯であってもよい。
（ｉｉｉ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１周波数帯および第２周波数帯にピークが存在し、かつ、左心室および右心室の周波数スペクトルにおいて、第１周波数帯および第２周波数帯の少なくとも一方にピークが存在しない。
不整脈種別判定装置１は、下記（ｉ）～（ｉｉｉ）の少なくともいずれかの場合、心房粗動の可能性があると判定してもよい。
（ｉ）左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が、基準周波数帯の最大周波数（例えば１７０ｂｐｍ）の所定倍（例えば、２倍）以上である。
（ｉｉ）左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおける、基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値と、第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値と、が所定関係を満たす。ここで、第１周波数帯は、例えば、１７０～３４０ｂｐｍの周波数帯であり、第２周波数帯は、例えば、３４０ｂｐｍ～５００ｂｐｍの周波数帯であってもよい。
（ｉｉｉ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１周波数帯および第２周波数帯にピークが存在し、かつ、左心室および右心室の周波数スペクトルにおいて、第１周波数帯および第２周波数帯の少なくとも一方にピークが存在しない。
【0109】
上記（ｉｉ）における「所定関係」は、心房粗動の可能性を判定可能な判定基準となり得る関係であればよい。例えば、「所定関係」は、心房の第１周波数帯における最大のピーク値と、該心房の第２周波数帯における最大のピーク値との比較に基づいて設定され得る。この場合、「所定関係」は、例えば、「心房の第１周波数帯における最大のピーク値×０．７＜該心房の第２周波数帯における最大のピーク値」であってもよい。
【0110】
あるいは、上記（ｉｉ）における「所定関係」は、下記（ａ）と（ｂ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ａ）心房の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該心房の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第１割合）。
（ｂ）心室の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該心室の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第２割合）。
この場合、「所定関係」は、例えば、「第１割合×０．７＞第２割合」であってもよい。
（ａ）心房の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該心房の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第１割合）。
（ｂ）心室の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該心室の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第２割合）。
この場合、「所定関係」は、例えば、「第１割合×０．７＞第２割合」であってもよい。
【0111】
あるいは、上記（ｉｉ）における「所定関係」は、下記（ｃ）と（ｄ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｃ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｄ）第２周波数帯における最大のピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心房の第２周波数帯における最大のピーク値＞｛該心房のＡｖｅ＋（ｎ×該心房のＳＤ）｝であり、かつ、心室の第２周波数帯における最大のピーク値＜｛該心室のＡｖｅ＋（ｎ×該心室のＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
（ｃ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｄ）第２周波数帯における最大のピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心房の第２周波数帯における最大のピーク値＞｛該心房のＡｖｅ＋（ｎ×該心房のＳＤ）｝であり、かつ、心室の第２周波数帯における最大のピーク値＜｛該心室のＡｖｅ＋（ｎ×該心室のＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
【0112】
上記の構成によれば、不整脈種別判定装置１は、発生した不整脈が心房粗動であることを精度良く判定できる。
【0113】
（判定２：上室性頻拍の判定）
不整脈種別判定装置１は、下記（ｉｖ）～（ｖ）の少なくともいずれかの場合、上室性頻拍の可能性があると判定してもよい。
（ｉｖ）右心房の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、右心室の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす。
（ｖ）左心房の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、左心室の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす。
不整脈種別判定装置１は、下記（ｉｖ）～（ｖ）の少なくともいずれかの場合、上室性頻拍の可能性があると判定してもよい。
（ｉｖ）右心房の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、右心室の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす。
（ｖ）左心房の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、左心室の周波数スペクトルにおける、第１周波数帯における最大のピーク値に対する、第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす。
【0114】
上記（ｉｖ）および（ｖ）における「所定関係」はいずれも、上室性頻拍の可能性を判定可能な判定基準となり得る関係であればよい。例えば、上記（ｉｖ）における「所定関係」は、下記（ｅ）と（ｆ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｅ）右心房の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該右心房の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第３割合）。
（ｆ）右心室の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該右心室の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第４割合）。
この場合、「所定関係」は、例えば、「第３割合×０．７＜第４割合」であってもよい。例えば、上記（ｖ）における「所定関係」は、下記（ｇ）と（ｈ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｇ）左心房の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該左心房の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第５割合）。
（ｈ）左心室の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該左心室の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第６割合）。
この場合、「所定関係」は、例えば、「第５割合×０．７＜第６割合」であってもよい。
（ｅ）右心房の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該右心房の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第３割合）。
（ｆ）右心室の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該右心室の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第４割合）。
この場合、「所定関係」は、例えば、「第３割合×０．７＜第４割合」であってもよい。例えば、上記（ｖ）における「所定関係」は、下記（ｇ）と（ｈ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｇ）左心房の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該左心房の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第５割合）。
（ｈ）左心室の第１周波数帯における最大のピーク値に対する該左心室の第２周波数帯における最大のピーク値の割合（以下、第６割合）。
この場合、「所定関係」は、例えば、「第５割合×０．７＜第６割合」であってもよい。
【0115】
あるいは、上記（ｉｖ）および（ｖ）における「所定関係」は、下記（ｐ）と（ｑ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｐ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｑ）第２周波数帯における最大のピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心房および心室のいずれにおいても、第２周波数帯における最大のピーク値＞｛Ａｖｅ＋（ｎ×ＳＤ）｝」であってもよい。あるいは、上記（ｉｖ）における「所定関係」は、例えば、「右心室および左心室の少なくともいずれかにおける第２周波数帯における最大のピーク値＞｛Ａｖｅ＋（ｎ×ＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
（ｐ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｑ）第２周波数帯における最大のピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心房および心室のいずれにおいても、第２周波数帯における最大のピーク値＞｛Ａｖｅ＋（ｎ×ＳＤ）｝」であってもよい。あるいは、上記（ｉｖ）における「所定関係」は、例えば、「右心室および左心室の少なくともいずれかにおける第２周波数帯における最大のピーク値＞｛Ａｖｅ＋（ｎ×ＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
【0116】
なお、不整脈種別判定装置１は、フレーム毎の画像を二値化処理した二値化画像から得られる、右心房、右心室、左心房、および左心室のそれぞれの内部空間に対応する各領域の周波数スペクトルを用いた場合に、上記（ｉｖ）および（ｖ）の少なくともいずれかに該当するか否かを参照してもよい。
【0117】
上記の構成によれば、不整脈種別判定装置１は、発生した不整脈が上室性頻拍であることを精度良く判定できる。
【0118】
（判定３：完全房室ブロックの判定）
不整脈種別判定装置１は、下記（ｖｉ）～（ｖｉｉ）の少なくともいずれかの場合、完全房室ブロックの可能性があると判定してもよい。
（ｖｉ）左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい。
（ｖｉｉ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さく、かつ、左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、基準周波数帯内に第２ピーク周波数が存在し、かつ、左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数におけるピーク値と第２ピーク周波数におけるピーク値との割合が、所定関係を満たす。
不整脈種別判定装置１は、下記（ｖｉ）～（ｖｉｉ）の少なくともいずれかの場合、完全房室ブロックの可能性があると判定してもよい。
（ｖｉ）左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい。
（ｖｉｉ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さく、かつ、左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、基準周波数帯内に第２ピーク周波数が存在し、かつ、左心房および右心房の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数におけるピーク値と第２ピーク周波数におけるピーク値との割合が、所定関係を満たす。
【0119】
上記（ｖｉｉ）における「所定関係」は、完全房室ブロックの可能性を判定可能な判定基準となり得る関係であればよい。例えば「所定関係」は、第１ピーク周波数におけるピーク値と、第２ピーク周波数におけるピーク値との比較に基づいて設定され得る。「所定関係」は、例えば、「第１ピーク周波数におけるピーク値×０．７＜第２ピーク周波数におけるピーク値」であってもよい。
【0120】
あるいは、上記（ｖｉｉ）における「所定関係」は、下記（ｒ）と（ｓ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｒ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｓ）第２ピーク周波数におけるピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心房の第１ピーク周波数が正常範囲（例えば基準周波数帯）よりも低く、第２ピーク周波数が正常範囲である」、かつ、「心房の第２ピーク周波数におけるピーク値＞｛該心房のＡｖｅ＋（ｎ×該心房のＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
（ｒ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｓ）第２ピーク周波数におけるピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心房の第１ピーク周波数が正常範囲（例えば基準周波数帯）よりも低く、第２ピーク周波数が正常範囲である」、かつ、「心房の第２ピーク周波数におけるピーク値＞｛該心房のＡｖｅ＋（ｎ×該心房のＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
【0121】
上記の構成によれば、不整脈種別判定装置１は、発生した不整脈が完全房室ブロックであることを精度良く判定できる。
【0122】
（判定４：洞性徐脈の判定）
不整脈種別判定装置１は、下記（ｖｉｉｉ）～（ｉｘ）の少なくともいずれかの場合、洞性徐脈の可能性があると判定してもよい。
（ｖｉｉｉ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さく、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第２ピーク周波数が存在しない。
（ｉｘ）左心房、右心房、左心室および右心室の周波数スペクトルの各々において、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい。
不整脈種別判定装置１は、下記（ｖｉｉｉ）～（ｉｘ）の少なくともいずれかの場合、洞性徐脈の可能性があると判定してもよい。
（ｖｉｉｉ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さく、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の周波数スペクトルにおいて、第２ピーク周波数が存在しない。
（ｉｘ）左心房、右心房、左心室および右心室の周波数スペクトルの各々において、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さい。
【0123】
上記の構成によれば、不整脈種別判定装置１は、発生した不整脈が洞性徐脈であることを精度良く判定できる。
【0124】
（判定５：完全房室ブロックの判定）
不整脈種別判定装置１は、下記（ｘ）の場合、完全房室ブロックの可能性があると判定してもよい。
（ｘ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さく、かつ、左心室および右心室の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数におけるピーク値と正常範囲（例えば基準周波数帯）における最大のピーク値との割合が所定関係を満たす。
不整脈種別判定装置１は、下記（ｘ）の場合、完全房室ブロックの可能性があると判定してもよい。
（ｘ）左心房および右心房の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数が基準周波数帯より値が小さく、かつ、左心室および右心室の周波数スペクトルにおいて、第１ピーク周波数におけるピーク値と正常範囲（例えば基準周波数帯）における最大のピーク値との割合が所定関係を満たす。
【0125】
上記（ｘ）における「所定関係」は、完全房室ブロックの可能性を判定可能な判定基準となり得る関係であればよい。例えば「所定関係」は、第１ピーク周波数におけるピーク値と、基準周波数帯における最大のピーク値との比較に基づいて設定され得る。「所定関係」は、例えば、「第１ピーク周波数におけるピーク値×０．７＜基準周波数帯における最大のピーク値」であってもよい。
【0126】
あるいは、上記（ｘ）における「所定関係」は、下記（ｔ）と（ｕ）とを比較した比較結果に基づいて設定されてもよい。
（ｔ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｕ）基準周波数帯における最大のピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心室の第１ピーク周波数が正常範囲（例えば基準周波数帯）よりも低く、第２ピーク周波数が正常範囲である」、かつ、「心室の第２ピーク周波数におけるピーク値＞｛該心室のＡｖｅ＋（ｎ×該心室のＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
（ｔ）各心房および各心室の周波数スペクトルにおける平均周波数（Ａｖｅ）と標準偏差（ＳＤ）とに基づいて、各心房および各心室について個別に設定された比較基準。
（ｕ）基準周波数帯における最大のピーク値。
この場合、「所定関係」は、例えば、「心室の第１ピーク周波数が正常範囲（例えば基準周波数帯）よりも低く、第２ピーク周波数が正常範囲である」、かつ、「心室の第２ピーク周波数におけるピーク値＞｛該心室のＡｖｅ＋（ｎ×該心室のＳＤ）｝」であってもよい。なお、一例において、ｎは２であってもよい。
【0127】
上記の構成によれば、不整脈種別判定装置１は、発生した不整脈が完全房室ブロックであることを精度良く判定できる。
【0128】
〔付記事項〕
不整脈種別判定装置１は、図１５のステップＳ２２４の処理によって、不整脈を下記の３グループに大まかに分類する。
・心房粗動（ＡＦＬ）および上室性頻拍（ＳＶＴ）を含むグループ（図１５の不整脈の種別「１」）。
・洞性徐脈および完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）を含むグループ（図１５の不整脈の種別「２」）。
・正常、完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）、上室性期外収縮（ＰＡＣ）、および心室性期外収縮（ＰＶＣ）を含むグループ（図１５の不整脈の種別「３」）。
不整脈種別判定装置１は、不整脈の種別を大まかに分類した上で、さらに、上記の判定１～判定５を行う構成であってもよい。これにより、不整脈の種別をより精密に判定することができる。このことについて、図１６および図１７を用いて説明する。図１６は、不整脈種別判定装置１による不整脈の種別を大まかに分類した結果の一例を示す図であり、図１７は、不整脈種別判定装置１による不整脈の種別の判定結果の一例を示す図である。
不整脈種別判定装置１は、図１５のステップＳ２２４の処理によって、不整脈を下記の３グループに大まかに分類する。
・心房粗動（ＡＦＬ）および上室性頻拍（ＳＶＴ）を含むグループ（図１５の不整脈の種別「１」）。
・洞性徐脈および完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）を含むグループ（図１５の不整脈の種別「２」）。
・正常、完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）、上室性期外収縮（ＰＡＣ）、および心室性期外収縮（ＰＶＣ）を含むグループ（図１５の不整脈の種別「３」）。
不整脈種別判定装置１は、不整脈の種別を大まかに分類した上で、さらに、上記の判定１～判定５を行う構成であってもよい。これにより、不整脈の種別をより精密に判定することができる。このことについて、図１６および図１７を用いて説明する。図１６は、不整脈種別判定装置１による不整脈の種別を大まかに分類した結果の一例を示す図であり、図１７は、不整脈種別判定装置１による不整脈の種別の判定結果の一例を示す図である。
【0129】
図１６には、医療関係者による診断を受けた被験者における診断結果に基づく不整脈の種別である「正解ラベル」と、不整脈種別判定装置１が各被検者を撮影した超音波画像に写る心臓に生じている不整脈を大まかに分類した結果（分類結果）との比較結果とが示されている。図１６によれば、不整脈種別判定装置１は、被検者の心臓に生じている不整脈の種別を概ね正確に判定できていることが分かる。
【0130】
不整脈種別判定装置１は、不整脈の種別を大まかに分類した後に、さらに不整脈の種別を個別に判定する処理（例えば判定３および／または判定４）を行うことが可能である。例えば、不整脈種別判定装置１は、洞性徐脈と完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）とを含むブロック（図１５の不整脈の種別「２」）に分類された被検者に対して、さらに、上述の判定３および／または判定４を行うことができる。図１７左に示すように、大まかな分類では区別されていなかった洞性徐脈と完全房室ブロック（ＣＡＶＢ）とを、判定３および／または判定４を行うことによって、図１７右に示すように区別して判定できる。
【0131】
〔ソフトウェアによる実現例〕
不整脈種別判定装置１（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特にプロセッサ１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
不整脈種別判定装置１（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特にプロセッサ１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
【0132】
この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。
【0133】
上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。
【0134】
また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
【0135】
また、上記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは上記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。
【0136】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【0137】
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る不整脈種別判定装置は、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得部と、前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部と、を備える。
本発明の態様１に係る不整脈種別判定装置は、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得部と、前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定部と、を備える。
【0138】
本発明の態様２に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１において、前記判定部は、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である前記第１ピーク周波数が、正常範囲として予め定められた基準周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第１個数と、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より値が大きい周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第２個数と、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より値が小さい周波数帯に存在する前記周波数スペクトルの個数である第３個数と、の大小関係に基づいて前記種別を分類してもよい。
【0139】
本発明の態様３に係る不整脈種別判定装置は、上記態様２において、前記判定部は、前記第２個数が前記第３個数より多い場合、心房粗動および上室性頻拍の少なくともいずれかの可能性があると判定し、前記第３個数が前記第２個数より多く、かつ、前記第３個数が前記第１個数以上である場合、完全房室ブロックおよび洞性徐脈の少なくともいずれかの可能性があると判定し、前記第１個数が前記第２個数以上、かつ、前記第１個数が前記第３個数以上である場合、期外収縮、完全房室ブロック、および、正常の少なくともいずれかの可能性がある、と判定してもよい。
【0140】
本発明の態様４に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１から３のいずれかにおいて、左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が、正常範囲として予め定められた基準周波数帯の最大周波数の所定倍以上である場合、左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおける、前記基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値と、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値と、が所定関係を満たす場合、および、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１周波数帯および前記第２周波数帯にピークが存在し、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１周波数帯および前記第２周波数帯の少なくとも一方にピークが存在しない場合、の少なくともいずれかの場合、心房粗動の可能性があると判定してもよい。
【0141】
本発明の態様５に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１から４のいずれかにおいて、前記判定部は、右心房の前記周波数スペクトルにおける、正常範囲として予め定められた基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、右心室の前記周波数スペクトルにおける、前記第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が所定関係を満たす場合、および、左心房の前記周波数スペクトルにおける、前記基準周波数帯より値が大きい第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第１周波数帯より値が大きい第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、左心室の前記周波数スペクトルにおける、前記第１周波数帯における最大のピーク値に対する、前記第２周波数帯における最大のピーク値の割合と、が前記所定関係を満たす場合、の少なくともいずれかの場合、上室性頻拍の可能性があると判定してもよい。
【0142】
本発明の態様６に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１から５のいずれかにおいて、前記判定部は、左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さい場合、および、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さく、かつ、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、前記基準周波数帯内に２番目に大きいピーク値の前記ピーク周波数である第２ピーク周波数が存在し、かつ、左心房および右心房の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数におけるピーク値と前記第２ピーク周波数におけるピーク値との割合が、所定関係を満たす場合、の少なくともいずれかの場合、完全房室ブロックの可能性があると判定してもよい。
【0143】
本発明の態様７に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１から６のいずれかにおいて、前記判定部は、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯より小さく、かつ、左心室および右心室の少なくとも一方の前記周波数スペクトルにおいて、前記基準周波数帯内に２番目に大きいピーク値の前記ピーク周波数である第２ピーク周波数が存在しない場合、および、左心房、右心房、左心室および右心室の前記周波数スペクトルの各々において、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さい場合、の少なくともいずれかの場合、洞性徐脈の可能性があると判定してもよい。
【0144】
本発明の態様８に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１から７のいずれかにおいて、前記判定部は、左心房および右心房の前記周波数スペクトルにおいて、ピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数が正常範囲として予め定められた基準周波数帯内に存在し、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数が前記基準周波数帯より小さく、かつ、左心室および右心室の前記周波数スペクトルにおいて、前記第１ピーク周波数におけるピーク値と２番目に大きいピーク値との割合が所定関係を満たす場合、完全房室ブロックの可能性があると判定してもよい。
【0145】
本発明の態様９に係る不整脈種別判定装置は、上記態様１から８のいずれかにおいて、前記判定部は、前記周波数スペクトルにおいてピーク値が最大となる前記ピーク周波数である第１ピーク周波数の値が、前記信号波形を時間周波数解析して得られる時間周波数解析データにおいて所定割合以上に変化した期間が存在する場合、期外収縮であると判定してもよい。
【0146】
本発明の態様１０に係る不整脈種別判定装置は、上記態様９において、前記判定部は、前記第１ピーク周波数の値が前記所定割合以上に減少し始める時間から、前記減少後の値から前記所定割合以上に増加し終わる時間までを、上記期間として特定してもよい。
【0147】
本発明の態様１１に係る不整脈種別判定装置は、上記態様９または１０において、前記時間周波数解析データにおける周波数成分のうち、前記第１ピーク周波数から離れた周波数ほど減衰させる減衰部をさらに備え、前記判定部は、前記減衰後の前記時間周波数解析データにおいて前記期間の有無を判定してもよい。
【0148】
本発明の態様１２に係る不整脈種別判定方法は、１または複数の情報処理装置により実行される不整脈種別判定方法であって、心臓を撮影した画像に含まれる、左心房、左心室、右心房、および右心室の各領域の面積の時系列変化を示す信号波形の周波数スペクトルにおけるピーク周波数のうちピーク値が大きい上位の１または複数の前記ピーク周波数に関するピーク情報を取得する取得ステップと、前記ピーク情報に基づいて不整脈の種別を判定する判定ステップと、を含む。
【0149】
上記態様１から１１に記載の不整脈種別判定装置としてコンピュータを機能させるための不整脈種別判定プログラムであって、前記取得部および前記判定部としてコンピュータを機能させるための不整脈種別判定プログラムである。
【符号の説明】
【0150】
１ 不整脈種別判定装置
１０１ 取得部
１０２ 判定部
１０４ 減衰部
Ｓ２１ 取得ステップ
Ｓ２２ 判定ステップ
１０１ 取得部
１０２ 判定部
１０４ 減衰部
Ｓ２１ 取得ステップ
Ｓ２２ 判定ステップ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】