特許 7515713 生理学的測定デバイスにおけるコモンモード干渉の最小化

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-04

(45)【発行日】2024-07-12

(54)【発明の名称】生理学的測定デバイスにおけるコモンモード干渉の最小化

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/305 20210101AFI20240705BHJP

【ＦＩ】

A61B5/305

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2023520479

(86)(22)【出願日】2021-09-27

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-10-20

(86)【国際出願番号】 EP2021076450

(87)【国際公開番号】W WO2022073781

(87)【国際公開日】2022-04-14

【審査請求日】2023-12-13

(31)【優先権主張番号】20200589.8

(32)【優先日】2020-10-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】590000248

【氏名又は名称】コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ

【氏名又は名称原語表記】Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ．

【住所又は居所原語表記】Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈ Ｃａｍｐｕｓ ５２， ５６５６ ＡＧ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ

(74)【代理人】

【識別番号】110001690

【氏名又は名称】弁理士法人Ｍ＆Ｓパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】フランク クリストフ フロリアン

【審査官】藤原 伸二

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１８／１６２３６５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１４３２７５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／０５－５／０５３８

Ａ６１Ｂ ５／２４－５／３９８

Ａ６１Ｂ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

生理学的測定デバイスにおけるコモンモード干渉を最小化する方法であって、前記方法は、
前記測定デバイスの複数の入力チャネルに付与されたテスト信号に対応する、前記測定デバイスの複数の入力信号のサンプルを受信するステップと、
少なくとも２つの入力チャネルのサンプルの線形結合を記述する少なくとも１つの定義ベクトルを入力するステップと、
少なくとも１つのベクトル信号から計算されたメトリックを最適化するステップであって、前記少なくとも１つのベクトル信号は、受信した前記複数の入力信号のうち少なくとも２つの入力信号のサンプルと前記少なくとも１つの定義ベクトルとに基づいている、最適化するステップと、
前記メトリックを最適化するステップに基づいて、特定の入力チャネルに関連付けられている少なくとも１つのデジタル入力フィルタに対して、少なくとも１セットのフィルタ係数を取得するステップと、
を含む、方法。

【請求項2】

複数の定義ベクトルが入力され、少なくとも１セットのフィルタ係数が特定の定義ベクトルに対して取得される、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記メトリックを最適化するステップは、複数の最適化ステップを含み、１つのステップで取得されたフィルタ係数のセットが後続の最適化ステップに対して一定に保たれる、請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記最適化するステップは、フィルタ係数に関して少なくとも１つの線形等式制約を受ける、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

少なくとも１つの入力チャネルのＤＣゲイン値を入力するステップと、前記ＤＣゲイン値に基づいて対応する線形等式制約を決定するステップと、を含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記最適化するステップは、所与の周波数における特定の入力フィルタのゲインを制限するために、少なくとも１つの非線形不等式制約を受ける、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

前記最適化するステップは、フィルタ係数に関して少なくとも１つの境界制約を受ける、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記サンプルは、前記測定デバイスで生理学的測定を実行するために適用される動作サンプリングレートと比較して、増加されている較正サンプリングレートで受信され、及び／又は、
受信した前記サンプルの較正分解能は、前記生理学的測定を実行するために受信したサンプルの測定分解能とは異なる、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記メトリックを最適化するステップは、出力サンプルのペナルティ関数を最小化するステップを含み、前記出力サンプルは、前記フィルタ係数に従ってフィルタリングされた前記入力信号から、及び前記定義ベクトルから計算された少なくとも１つのベクトル信号に対応している、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記最適化するステップは、前記出力サンプルの複数の異なるペナルティ関数を同時に最小化するステップか、又は異なるペナルティ関数のスカラーターゲット関数を最小化するステップを含む、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

少なくとも１つのペナルティ関数は、凸又は準凸ペナルティ関数である、請求項９又は１０に記載の方法。

【請求項12】

少なくとも１つのペナルティ関数は、ノルムである、請求項９又は１０に記載の方法。

【請求項13】

プログラムコード手段を含むコンピュータプログラムであって、前記プログラムコード手段は、前記コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法のステップを実行させる、コンピュータプログラム。

【請求項14】

生理学的測定デバイスにおけるコモンモード干渉を最小化するための較正デバイスであって、前記較正デバイスは、
処理ユニットを含み、
前記処理ユニットは、
前記測定デバイスの複数の入力チャネルに付与されたテスト信号に対応する、前記測定デバイスの複数の入力信号のサンプルを受信することと、
少なくとも２つの入力チャネルのサンプルの線形結合を記述する少なくとも１つの定義ベクトルを入力することと、
少なくとも１つのベクトル信号から計算されたメトリックを最適化することであって、前記少なくとも１つのベクトル信号は、受信した前記複数の入力信号のうち少なくとも２つの入力信号のサンプルと前記少なくとも１つの定義ベクトルとに基づいている、前記メトリックを最適化することと、
前記最適化することに基づいて、特定の入力チャネルに関連付けられている少なくとも１つのデジタル入力フィルタに対して、少なくとも１セットのフィルタ係数を取得することと、
を実行する、較正デバイス。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、生理学的測定デバイス、特に、心電計（ＥＣＧ）デバイス又は脳波記録（ＥＥＧ）デバイスのような電気生理学的測定デバイスに関する。

【背景技術】

【0002】

生理学的測定デバイスは通常、「ベクトル」や、特にＥＣＧやＥＥＧのコンテキストでは「誘導」と呼ばれることが多い差分値の形式で測定結果をユーザ（医療従事者など）に提示する。差分値は、患者の体の様々な場所で測定された物理量の差から算出される。測定デバイスは、様々な場所で測定された信号のコモンモード成分を可能な限り抑制するように設計されている。

【0003】

国際特許公開ＷＯ２０１８／１６２３６５には、測定デバイスの異なるチャネルに関連付けられた異なるアナログ－デジタルコンバータ（ＡＤＣ）の出力に配置されたデジタルフィルタを含む生理学的測定デバイスが説明されている。フィルタは、コモンモード干渉を低減するために較正されている。対応する較正方法は、基準入力チャネルを決定することと、基準入力チャネルと基準入力チャネル以外の各入力チャネルとの時間領域差を最小化することとを含む。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明は、入力フィルタのコモンモード除去能力を損なうことなく、コモンモード干渉を更に低減すること及び／又はデジタルフィルタの特性を向上させることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の第１の態様では、生理学的測定デバイスにおけるコモンモード干渉を最小化する方法が提示される。この方法は、測定デバイスの複数の入力チャネルに付与されたテスト信号に対応する、測定デバイスの複数の入力信号のサンプルを受信するステップと、少なくとも２つの入力チャネルのサンプルの線形結合を記述する少なくとも１つの定義ベクトルを入力するステップと、少なくとも１つのベクトル信号から計算されたメトリックを最適化するステップであって、少なくとも１つのベクトル信号は、受信した複数の入力信号のうち少なくとも２つの入力信号のサンプルと少なくとも１つの定義ベクトルとに基づいている、最適化するステップと、最適化するステップに基づいて、特定の入力チャネルに関連付けられている少なくとも１つのデジタル入力フィルタに対して、少なくとも１セットのフィルタ係数を取得するステップとを含む。入力信号のサンプルだけでなく定義ベクトルにも基づいてメトリックを最適化することによって、基準信号の選択を省略でき、これにより、優れたコモンモード干渉軽減を可能にし、ベクトル信号の所望の（差分など）成分の品質に対する悪影響が特に少ない個々のデジタル入力フィルタによく合ったフィルタ係数のセットがもたらされる。

【0006】

上記の方法は、測定デバイスを較正する較正方法である。この方法は、測定デバイスに適用される製造最終テスト中に実行されてもよい。しかしながら、この方法は特定の使用事例に限定されない。例えば、この方法は、測定デバイスのセルフテスト又自己較正を行うために使用されてもよい。また、この方法を、日常保守タスクなどの最中に使用することもできる。

【0007】

典型的な応用では、較正対象の測定デバイスは、複数のベクトル信号に対応する複数の誘導を有する。したがって、複数の定義ベクトルが入力され、少なくとも１セットのフィルタ係数が特定の入力ベクトルに対して取得され得る。つまり、異なるセットのフィルタ係数を、同じ入力チャネルに対してであるが、異なるベクトル信号に対して使用できる。実施形態では、特定のベクトル信号によって使用されるチャネルに関連付けられている全てのフィルタに関連するフィルタ係数の専用のセットがこのベクトル信号に割り当てられる。異なるベクトル信号に異なるセットのフィルタ係数を使用することは、コモンモード干渉低減を向上させるだけでなく、計算の複雑さの観点から、最適化を単純化することができる。

【0008】

最適化の計算をあまり複雑でないようにする別のアプローチは、最適化を複数の最適化ステップに分割することである。具体的には、メトリックを最適化するステップは、複数の最適化ステップを含み、１つのステップで取得されたフィルタ係数のセットが後続の最適化ステップについて一定に保たれる。

【0009】

入力信号のサンプルと定義ベクトルとの両方に最適化を基づかせることによって、コモンモード干渉低減に関連していない又は直接関連していない少なくとも１つの入力フィルタの特性を制御するために制約を定義できる。例えば、最適化するステップは、フィルタ係数に関して少なくとも１つの線形等式制約を受ける。このような線形等式制約は、ＤＣゲイン又はナイキスト周波数における特定のゲインを取得するために適用される。

【0010】

上記の方法は、少なくとも１つの入力チャネルのＤＣゲイン値を入力するステップと、ＤＣゲイン値に基づいて対応する線形等式制約を決定するステップとを含んでもよい。入力されたＤＣゲイン値に基づいて１つの、複数の、又は全てのデジタル入力フィルタのＤＣゲインを設定する際には、チャネル間の差を相殺できる。実施形態では、１つの入力チャネルのＤＣゲイン値が入力され、この単一のＤＣゲイン値に基づいて対応する線形等式制約が決定される。ＤＣゲイン値は、本方法の前に又は本方法と並列に実行される別の測定プロセスによって決定されてもよい。例えばＤＣゲイン値に基づいて少なくとも１つの線形等式制約を適用することにより、単に全てのフィルタ係数をゼロに設定することによってターゲット関数を最小化する自明なソリューションに達しないようにされる。

【0011】

更に、最適化は、所与の周波数における特定の入力フィルタのゲインを制限するために、少なくとも１つの非線形不等式制約を受ける場合がある。このような制約により、デジタル入力フィルタの周波数応答を少なくともある程度まで制御できる。これらの制約は、例えばアナログフロントエンドの部品の不所望の周波数応答が少なくとも部分的に相殺されるように定義できる。

【0012】

最適化はまた、フィルタ係数に関して少なくとも１つの境界制約を受ける場合がある。フィルタ係数の範囲を限定するこのような制約により、特定のデジタル形式（例えば、浮動小数点形式又は特定の固定小数点形式）に従ってフィルタ係数を保存する際の数値オーバーフローを回避できる。このような制約により、例えば、重要ではない周波数範囲の増幅を回避するために、特定の周波数における特定の入力フィルタのゲインを限定することもできる。

【0013】

サンプルは、測定デバイスで生理学的測定を実行するために適用される動作サンプリングレートと比較して増加されている較正サンプリングレートで受信され、及び／又は受信したサンプルの較正分解能は、生理学的測定を実行するために受信したサンプルの測定分解能とは異なる、好ましくは当該測定分解能を下回る。このように適応されたサンプリングレート及び／又は分解能は、より高い周波数をより正確に考慮できるため、較正によく適しており、その一方で、測定デバイスの通常の動作中に捕捉された測定信号の振幅よりもテスト信号の振幅をうまく制御できるため、より低い分解能が較正中に許容可能である。

【0014】

メトリックを最適化するステップは、出力サンプルのペナルティ関数を最小化することを含み得る。出力サンプルは、少なくとも１つの入力フィルタでフィルタリングされた入力信号とベクトルとから計算された少なくとも１つのベクトル信号に対応している。示差測定に対応しているベクトル信号は「ベクトル」と呼ばれることも多い。更に、較正中に付与されるテスト信号は、全ての入力チャネルで同じである場合がある。したがって、純粋なコモンモード信号が測定デバイスのチャネルに付与される。この場合、少なくとも１つのベクトル信号のノルムを最小化することは、コモンモード低減を最大化することに相当する。出力サンプルは、測定デバイスによってサポートされている単一の、複数の、又は全てのベクトル信号に対応し得る。個々のベクトル信号又は複数のベクトル信号の事前に定義されたグループに専用セットのフィルタ係数を使用する場合、出力サンプルは、それぞれのベクトル信号又はベクトル信号のそれぞれのグループに対応し得る。

【0015】

最適化は、出力サンプルの複数のペナルティ関数を同時に最小化するステップか、又は異なるペナルティ関数のスカラーターゲット関数を最小化するステップを含み得る。つまり、最適化は、多目的最適化である。

【0016】

少なくとも１つのペナルティ関数は、凸又は準凸ペナルティ関数、好ましくはノルムであり得る。例えば、ｌ－無限（最大）ノルム及び別のノルム（好ましくはｌ２（ユークリッド）ノルム）は、同時に又はスカラーターゲット関数に基づいて最小化される。少なくとも１つのペナルティ関数は、フーバー（Ｈｕｂｅｒ）損失関数を含み得る。

【0017】

最適化は、異なるノルム又は他のペナルティ関数のスカラーターゲット関数を最小化して、最適化の計算の複雑さを低減することを含むことも可能である。いくつかの異なるノルム又はペナルティ関数からターゲット関数を構成することは、複数の目的を達成することや、互いに対して異なる目的をトレードオフすることを可能にし得る。例えば、ｌ－無限ノルム及びｌ－２ノルムの加重和を使用すると、最大偏差（ｌ－無限ノルムによって定量化される）だけでなく、誤差信号のエネルギー含有量（ｌ２ノルムによって定量化される）を最小化し、トレードオフのバランスは重量によって与えられる。

【0018】

本発明の更なる態様では、コンピュータプログラムが提示される。コンピュータプログラムは、コンピュータ（例えばデバイスの処理ユニット）に上記方法を実行させるようにプログラムされたプログラムコードを含み得る。コンピュータプログラムは、上記プログラムを含むコンピュータ可読非一時的記録媒体のようなコンピュータプログラム製品の一部であり得る。コンピュータは、較正デバイスの処理ユニットを含み得る。コンピュータ、特に、較正デバイスの処理ユニットは、測定デバイス内にあるデータにアクセスし、及び／又は本明細書に説明される方法を実行するように測定デバイスを制御するためのＩ／Ｏ操作を実行する入出力（ＩＯ）回路を含み得る。

【0019】

本発明の更なる態様では、生理学的測定デバイスにおけるコモンモード干渉を最小化する較正デバイスが提示される。この較正デバイスは、処理ユニットを含む。この処理ユニットは、測定デバイスの複数の入力チャネルに付与されたテスト信号に対応する、測定デバイスの複数の入力信号のサンプルを受信することと、少なくとも２つの入力チャネルのサンプルの線形結合を記述する少なくとも１つの定義ベクトルを入力することと、少なくとも１つのベクトル信号から計算されたメトリックを最適化することであって、少なくとも１つのベクトル信号は、受信した複数の入力信号のうち少なくとも２つの入力信号のサンプルと少なくとも１つの定義ベクトルとに基づいている、最適化することと、最適化することに基づいて、特定の入力チャネルに関連付けられている少なくとも１つのデジタル入力フィルタに対して、少なくとも１セットフィルタ係数を取得することとを実行する。較正デバイスは、生理学的測定デバイスとは別個のデバイスとして実装されてもよい。このような別個の測定デバイスは、製造最終テストに使用できる。或いは、較正デバイスは、生理学的測定デバイスにセルフテスト及び／又は自己較正機能を提供するために、生理学的測定デバイスに統合されるように適応されていてもよい。いずれの場合も、較正デバイス、特にその処理ユニットは、上記の方法を実行できる。

【0020】

本発明の更なる態様では、生理学的測定デバイスが提示される。このデバイスは、複数の、通常はアナログの入力信号を処理するための複数の入力チャネルと、複数セットのフィルタ係数を保存するメモリデバイスであって、複数セットのうちの少なくとも１つは、測定デバイスの少なくとも１つのデジタル入力フィルタに関連しており、入力フィルタは、１つの入力信号のサンプルをフィルタリングして、この入力信号のフィルタリングされたサンプルを取得する、メモリデバイスと、複数のベクトル信号を計算する処理ユニットであって、複数のベクトル信号のうちの１つは、定義ベクトルに基づいて複数のフィルタリングされた入力信号から計算される、処理ユニットとを含み、メモリデバイスは、１つの、つまり、同じ入力チャネルに関連する異なるセットのフィルタ係数を保存し、処理ユニットは、特定のベクトル信号を計算するために異なるセットのフィルタ係数のうちの１つを選択する。実装形態では、複数のベクトル信号が定義され、メモリデバイスは、１つの入力チャネルの異なるセットのフィルタ係数を保存し、少なくともいくつかの、好ましくは各々の保存されたセットのフィルタ係数は、複数のベクトル信号のうちの異なる１つに関連付けられている。

【0021】

本発明の更なる態様では、生理学的測定方法が提示される。この方法は、複数の入力チャネルを介して、複数の、好ましくはアナログの入力信号を処理するステップと、複数セットのフィルタ係数をメモリデバイスに保存するステップであって、複数セットのうちの少なくとも１つは、測定デバイスの少なくとも１つのデジタル入力フィルタに関連しており、入力フィルタは、１つの入力信号のサンプルをフィルタリングして、この入力信号のフィルタリングされたサンプルを取得する、保存するステップと、複数のベクトル信号を計算するステップであって、複数のベクトル信号のうちの１つは、定義ベクトルに基づいて複数のフィルタリングされた入力信号から計算される、計算するステップとを含み、１つの入力チャネルに関連する異なるセットのフィルタ係数がメモリデバイスに保存され、異なるセットのフィルタ係数のうちの１つが特定のベクトル信号を計算するために選択される。

【0022】

本発明の更なる態様では、コンピュータで実行されたときに、本明細書に開示される方法のステップを上記コンピュータに行わせるプログラムコード手段を含む、測定方法に対応するコンピュータプログラムと、プロセッサによって実行されると、本明細書に開示される方法を実行させるコンピュータプログラム製品を保存する非一時的コンピュータ可読記録媒体とを提供する。

【0023】

請求項に係る方法、システム、コンピュータプログラム、及び媒体は、請求項に係るシステムと類似及び／又は同一の好ましい実施形態、特に、従属請求項に定義されているとおり、また、本明細書に開示されているとおりの実施形態を有することが理解されるべきである。

【図面の簡単な説明】

【0024】

本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明する実施形態から明らかになり、また、当該実施形態を参照して説明される。

【0025】

【図1】図１は、生理学的測定デバイス及び較正デバイスのブロック図を示す。

【図2】図２は、模範的な測定デバイスを示す。

【図3】図３は、実施形態による測定デバイス内の信号フローを示す。

【図4】図４は、較正方法のフローチャートを示す。

【図5】図５は、実施形態による測定デバイス内の更なる信号フローを示す。

【発明を実施するための形態】

【0026】

図１は、較正デバイス１３に接続された生理学的測定デバイス１１を示している。生理学的測定デバイス１１には複数のチャネルがある。簡単にするために、図１には３つのチャネルしか示されていないが、一般的にはＮチャネルが存在し得る。各チャネルには、アナログ入力信号ｓ_ｉ（ｉ＝１、・・・、Ｎ）を入力するためのアナログ入力部１５がある。個々のチャネルの入力部１５は、アナログフロントエンド１７に接続されている。アナログフロントエンド１７には、個々のチャネルに関連付けられたアナログ入力回路１９が含まれている。アナログ入力回路１９は、１つ以上の増幅器、インピーダンスコンバータ、アナログフィルタなどを含み得る。個々のチャネルの入力回路は、マルチチャネルアナログ－デジタルコンバータ２１に接続されている。マルチチャネルアナログ－デジタルコンバータ２１は、個々のアナログ入力回路１９によって前処理された個々の入力信号ｓ_ｉを、個々のチャネルの入力信号ｓ_ｉを表すサンプルｃ_ｉ（ｉ＝１、・・・、Ｎ）に変換する。図示する実施形態では、マルチチャネルアナログ－デジタルコンバータ２１は、複数のアナログ－デジタルコンバータ（ＡＤＣ２３）を含み、各ＡＤＣは特定のチャネルに関連付けられている。別の実施形態では、単一のＡＤＣ２３を複数のチャネルに関連付け、マルチチャネルアナログ－デジタルコンバータ２１が、１つのチャネルを対応するＡＤＣに選択的に接続するマルチプレクサを含んでいてもよい。マルチプレクサを使用する場合、１つのＡＤＣ３３を使用して、各チャネルの入力信号を次々に変換できる。マルチプレクサを使用すると、１つのＡＤＣで複数の入力チャネルを連続的にサンプリングできる。本明細書で説明する較正方法は、このような多重化セットアップで生じる可能性のあるタイミングスキューを相殺できる。可能な実装形態（ＥＣＧデバイスなど）では、例えばＡＤＣごとに５つのＥＣＧ入力チャネル（合計で１０の入力チャネル）を連続してサンプリングするように動作可能である２つのＡＤＣがある。

【0027】

マルチチャネルアナログ－デジタルコンバータ２１のデジタルインターフェースは、測定デバイス１１の処理ユニット２５に接続され、個々の入力信号ｓ_ｉのサンプルｃ_ｉが処理ユニット２５に転送される。

【0028】

処理ユニット２５は、生理学的測定デバイス１１による測定を実行するために必要な様々な処理ステップを実行するように動作可能なコンピューティングデバイスを構成する第１のプロセッサ２７と第１のメモリデバイス２９とを含む。処理ユニット２５は、複数のデジタル入力フィルタ３１を含む。入力フィルタの数はチャネルの数Ｎに対応し、１つのデジタル入力フィルタ３１を１つの特定のチャネルに割り当てることができる。個々の入力フィルタ３１は、列ベクトルｘ_ｉ（ｉ＝１、・・・、Ｎ）で表されるフィルタ係数を有する有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタとして実装できる。個々のベクトルｘ_ｉの長さＫは、各デジタルフィルタ３１のフィルタ係数の数に対応する。デジタルフィルタ３１を入力信号ｓ_ｉのサンプルｃ_ｉに適用した後にこれらのサンプルから差分出力信号が算出されるため、デジタルフィルタ３１は、入力チャネル固有デジタルフィルタ（ＩＣＳＦ）とも呼ばれる。

【0029】

なお、本開示は特定のフィルタトポロジーに限定されないことに留意されたい。ＦＩＲフィルタの代わりに、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタなどの他のフィルタを適用してもよい。フィルタ３１はソフトウェアで実装できる。即ち、メモリデバイス２９に保存されたコンピュータプログラムを、第１のプロセッサ２７がフィルタ係数ｘ_ｉに基づいてフィルタアルゴリズムを実行するようにプログラムできる。フィルタ係数ｘ_ｉは、第１のメモリデバイス２９のプログラマブルで不揮発性のセクションに保存できる。処理ユニット２５は、較正デバイス１３がサンプルｘ_ｉを読み取ってフィルタ係数ｘ_ｉをプログラムできるように、較正デバイス１３によってアクセス可能である。

【0030】

処理ユニット２５は、個々のデジタル入力フィルタ３１によってフィルタリングされた個々の入力信号のサンプルｃ_ｉから１つ以上の出力信号ｙ_ｊ（ｊ＝１、・・・、Ｍ）を計算するために動作可能である。出力信号ｙ_ｉは、ベクトル信号又は単に「ベクトル」とも呼ばれ、複数のチャネルのフィルタリングされたサンプル

【数1】

の線形結合を形成することによって計算でき、それによって少なくとも２つの入力信号ｓ_ｉに関して示差測定が実行される。この線形結合は、特定の出力信号ｙ_ｉの定義ベクトルｖ_ｊによって指定できる。ここで、１^Ｔ’＊ｖ_ｊ＝０であり、１は１の列ベクトルを表す。即ち、１^Ｔ＝［１，・・・，１］であり、「＊」はスカラー積を表す。出力信号は

【数2】

である。定義ベクトルによって記述される線形結合は示差測定を指定する。示差測定は、２つ以上のチャネルに基づいて行うことができる。ＥＣＧやＥＥＧなどのいくつかの応用では、ベクトル信号は「誘導」とも呼ばれることが多い。

【0031】

生理学では、電圧測定はほとんど常に示差測定である。血圧や体温などの他の物理量は通常、絶対値として測定される（例えば３７℃の体温や１００ｍｍＨｇの動脈内圧）が、場合によっては示差測定が興味深いことがある（心拍出量は熱希釈法で測定できる。これは血管内の２つの点で温度差を測定する必要がある）。したがって、本明細書に説明される技術は、電圧測定ではない示差測定にも適用できる。

【0032】

簡単にするために、図１は、入力チャネルごとに１つのデジタルフィルタ３１のみを示している。しかしながら、１つの入力チャネルｉに対して複数のデジタルフィルタ３１を提供することができ、それぞれがサンプルｃ_ｉを処理する。異なるデジタルフィルタ３１が、異なる出力信号に関連付けられる。したがって、フィルタリングされた信号の特定の変形

【数3】

を使用して、特定の出力信号ｙ_ｉを計算できる。

【0033】

測定デバイス１１は、処理ユニット２５に結合された出力デバイス３３を含むため、出力デバイス３３は出力信号ｙ_ｉを出力できる。例えば、出力デバイス３３には、ディスプレイやプリンタなど、出力信号ｙ_ｉを可視化する要素が含まれている。出力デバイス３３が出力する前に、１つ以上の出力信号ｙ_ｉを処理する１つ以上の後処理ステップが存在していてもよい。

【0034】

生理学的測定デバイス１１は、ＥＣＧやＥＥＧなどの電気生理学的測定デバイスである。特にチャネル数Ｎ及び出力信号数Ｍに関しては、様々な構成が可能である。

【0035】

比較的簡単な例として、単一の出力信号（単一ベクトル）と、２つの入力部１５（２つのチャネル）に接続された２つの電極とを有するＥＣＧ又はＥＥＧデバイスがある。このような測定デバイス１１に必要な定義ベクトルは、ｖ_１＝［１，－１］だけである。

【0036】

図２に示す別の例では、測定デバイス１１のＮ＝９個の入力部１５に接続された９つの測定電極を有する１２誘導ＥＣＧが提供されている。したがって、このような測定デバイスは９つのチャネルを持っている。この電極には、３つの四肢電極（右腕ＲＡ、左腕ＬＡ、左足ＬＬ）、６つの胸部電極（Ｖ１～Ｖ６）が含まれ、これらは測定ケーブル３５を介して生理学的測定デバイス１１の９つの異なる入力部１５に接続されている。

【0037】

出力ベクトル信号ｙ_１、…、ｙ_１２は、医療従事者に対して出力デバイス３３によって可視化された１２誘導に従って定義される。誘導及びそれぞれのベクトル信号には、誘導Ｉ（ＬＡ－ＲＡ）、誘導ＩＩ（ＬＬ－ＲＡ）、誘導ＩＩＩ（ＬＬ－ＬＡ）、ａＶＲ（ＲＡ－０，５＊（ＬＡ＋ＬＬ））、ａＶＬ（ＬＡ－０，５＊（ＲＡ＋ＬＬ））、ａＶＦ（ＬＬ－（ＲＡ＋ＬＡ））、及び（Ｖｎ－ＷＣＴ）（ｎ＝１、・・・、６）が含まれる。ＷＣＴはウィルソン（Ｗｉｌｓｏｎ）中心電極電圧に相当し、これは（ＲＡ＋ＬＡ＋ＬＬ）／３として近似される。

【0038】

本開示は、上記２つの模範的な測定デバイスに限定されるものではない。例えば、１５誘導又は１８誘導ＥＣＧを、本開示に基づいて提供することもできる。また、３２以上のチャネルを有する高密度ＥＥＧも、本開示に基づいて提供することができる。

【0039】

図３は、フィルタリングされた入力信号ｓ_２を別のフィルタリングされた入力信号ｓ_１から差し引くことによって出力信号ｙ_１が生成される例を示している（定義ベクトル［１，－１］）。したがって、出力信号ｙ_１は、２つの入力信号ｓ_１とｓ_２とに基づく示差測定によって得られた信号に相当する。生理学的測定を実行する際に、入力信号ｓ_１、ｓ_２はコモンモード干渉の影響を受ける。理想的な状況では、２つの信号ｓ_１とｓ_２とを互いに差し引くことでコモンモード部分を完全に排除できる。しかしながら、測定デバイス１１の実用的な実装では、例えば、個々のチャネルに関連する信号経路の構成要素１９、２１、２３の電気的特性の違いにより、信号ｙ_１にはある程度コモンモード部分が含まれている。

【0040】

電気生理学では、筋肉細胞や神経細胞の活動により患者の表面上のポイント間で発生する電圧が測定される。関心の信号は通常、マイクロボルト（ＥＥＧ）からミリボルト（ＥＣＧ）の範囲内である一方で、信号のコモンモード成分は数十又は数百ミリボルトである可能性がある。医療分野では、他の医療機器、電子通信デバイス、ネットワークデバイス、電力線ノイズなど、様々な干渉（コモンモード干渉を含む）源が考えられる。出力信号ｙ_ｉが診断や治療に有用であるためには、電気生理学的測定デバイス１１に高いコモンモード除去比（ＣＭＲＲ）が必要である。５０Ｈｚ又は６０Ｈｚの電力線周波数範囲でＣＭＲＲを決定するための標準化されたテスト手順があるが、他の周波数でもコモンモード干渉を軽減すべきである。コモンモード干渉を軽減すべき周波数には、特に、記録デバイスが何らかの帯域外処理（電極インピーダンス測定やＥＣＧペースメーカパルス検出など）を実行する場合に、ＥＣＧ／ＥＥＧ帯域外の周波数が含まれることがある。

【0041】

コモンモード干渉を軽減するために、デジタルフィルタ３１は、それぞれの出力信号ｙ_ｉのコモンモード部分が最小化されるように設計されている。このために、図１に示す較正デバイス１３を適用してフィルタ係数ｘ_ｉを決定し、個々の出力信号ｙ_ｉのコモンモード成分を最小化することができる。較正デバイス１３は、第２のプロセッサ３９及び第２のメモリデバイス４１を含む更なる処理ユニット３７を含む。更なる処理ユニット３７には、更なる処理ユニット３７を較正デバイス１３のテスト信号発生器３３と結合する入出力（ＩＯ）回路が含まれている。ＩＯ回路は、第１のメモリデバイス２９、特にその不揮発性セクションにアクセスするため、較正デバイス１３はサンプルｘ_ｉを読み取ってフィルタ係数ｘ_ｉをプログラムできる。ＩＯ回路は、測定デバイス１１に存在するデータにアクセスする、及び／又は本明細書に説明される較正方法４５を実行するために測定デバイスを制御するためのＩＯ操作を実行する。更なる処理ユニット３７は、較正デバイス１３のテスト信号発生器３３と結合されている。テスト信号発生器４３は、ＩＯ回路を介して処理ユニット３７によって制御されて、較正方法を実行するときに、較正デバイスの個々の入力部１５に供給されるテスト信号ＴＳを生成する。更なる処理ユニット３７を構成するコンピュータは、本明細書に説明される、生理学的測定デバイス１３を較正する方法を実行するようにプログラムされる。対応するプログラムが、例えば、第１のメモリデバイス１３に保存される。

【0042】

図４は、生理学的測定デバイス１１を較正する方法を示している。方法４５は較正デバイス１３によって実行される。したがって、更なる処理ユニット３７が方法４５を実行する。特に、第２のメモリデバイス４１に、更なる処理ユニット３７といったコンピュータ上で実行されたときに方法４５を実行するようにプログラムされたコンピュータプログラムが含まれている。或いは、方法４５の少なくとも一部の操作は、測定デバイス１１、特に処理ユニット２５によって実行されてもよい。

【0043】

方法４５は、測定デバイス１１に関連する製造最終テストの一部として実行されてもよい。製造最終テスト中、又は一般的に較正を実行するときは、較正デバイス１３が測定デバイス１１に接続される。テスト信号発生器４３と入力部１５との間には、テスト信号ＴＳを入力部１５に付与するための電気的接続があり、較正デバイスの処理ユニット３７と測定デバイスの処理ユニット２５との間には、サンプルｃ_ｉを読み取り、以下に説明されるように較正デバイス１３によって計算されたフィルタ係数ｘ_ｉを書き込むための通信接続がある。

【0044】

方法４５の開始４７の後、ステップ４９において、テスト信号ＴＳが入力部１５に付与される。このために、更なる処理ユニット３７は、テスト信号発生器４３を制御してテスト信号ＴＳを出力させる。テスト信号は、測定デバイスの関心周波数範囲をカバーし、量子化による誤差を最小限に抑えるために、振幅は測定デバイスのＡＤＣ２３の入力範囲の大部分をカバーするのに十分な大きさであるべきである。その後、様々なタイプの信号を使用できる。例えば、チャープ信号やスイープ信号、パルス列信号、矩形波若しくは鋸歯波のような鋭い遷移を伴う周期信号、更には広帯域若しくは帯域制限ノイズである。

【0045】

ステップ５１において、方法４５は、測定デバイス１１によってサポートされている誘導に対応する１つ以上の定義ベクトルｖ_１、・・・、ｖ_Ｍを入力するか、又は他のやり方で決定する。図４に示すように、定義ベクトルは行列Ｖ＝［ｖ_１，・・・，ｖ_Ｍ］に配置できる。

【0046】

方法４５のステップ５３は、特定のチャネルｉの少なくとも１つのＤＣゲイン値ＤＣ_ｉを入力する。ＤＣゲイン値ＤＣ_ｉは、製造最終テスト中に実行されてもよい別の測定手順で決定され、特定のチャネル内、特にそのチャネルのアナログ回路１９内の周波数０でのゲインを記述する。

【0047】

方法４５のステップ５５では、較正デバイス１３によって、サンプリング周波数ｆ_ＳＡＭＰとＡＤＣ２３の分解能ｒｅｓが設定される。サンプリングレートｆ_ＳＡＭＰは、測定デバイス１１の通常動作時に使用されるサンプリングレートと比較して増加されている。較正方法４５中に使用される分解能ｒｅｓは、通常動作時に使用される分解能と比較して低下される。例えば較正中のサンプリングレートは少なくとも２０００Ｈｚであり、一般的なＥＣＧレコーダは、ＥＣＧ測定を行う際は、通常、５００Ｈｚ～２０００Ｈｚのサンプリングレートで動作する。較正中の特別なサンプリングレート及び分解能を設定するために、測定デバイス、特にマルチチャネルアナログデジタルコンバータ２１及び／又は処理ユニット２５を特別な動作モードに切り替えられる。

【0048】

テスト信号ＴＳが付与されている間、測定デバイス１１は、全ての入力チャネルのフィルタリングされていないＡＤＣサンプルｃ_ｉを記録する。ステップ５７において、方法４５は、個々のチャネルに関連し、アナログフロントエンド１７によって歪んでいるテスト信号ＴＳを表すサンプルｃ_１、・・・、ｃ_Ｎを受信する。図４に示すように、サンプルはＬ×Ｎ行列Ｃ＝［ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎ］で表される。Ｌは記録されたサンプルの数である。

【0049】

ステップ５９において、記録されたサンプルＣ及び定義ベクトルＶを使用して、目的関数ＴＦを最小化する最適化問題が確立される。ターゲット関数ＴＦは、少なくとも一部、好ましくは全てのフィルタ係数ｘ_ｉを含む出力ベクトルＸに依存する。フィルタ係数は、Ｎ＊Ｋ要素の長さを有する列ベクトルＸ＝［ｘ_１ ^Ｔ，・・・，ｘ_Ｎ ^Ｔ］^Ｔで表され、Ｋはチャネルあたりのフィルタ係数の数に対応する。したがって、図示する実施形態の全てのフィルタ３１は同じ数の係数を有する。しかしながら、個々のフィルタ３１は係数の数が異なっていてもよく、較正方法４５はそれに応じて適応することができる。

【0050】

一般に、チャネルごとに２つ以上のデジタルフィルタ３１がある場合を考慮すると、係数ベクトルＸの長さは１・・・ｉｍａｘ（Ｎ＜＝ｉｍａｘ＜＝Ｎ＊Ｍ）である。ｉｍａｘの最小値は、入力チャネルごとに１つの整合フィルタのみの場合を表し、最大値は、入力チャネルごとに１つの整合フィルタ及び可能な出力ベクトルの場合を表す。一般性を失うことなく、以下はｉｍａｘ＝Ｎと仮定する。

【0051】

ターゲット関数ＴＦは、凸又は準凸ペナルティ関数、特にノルム、好ましくはＬ－無限ノルム（最大ノルム）を含む。Ｌ２ノルム（ユークリッドノルム）のような他のノルムを使用してもよい。ステップ５９において解決される最適化問題は、サンプル数のために比較的大きいが、最適化問題の既存のソルバーで処理できる。

【0052】

ターゲット関数の引数には、フィルタリングされていないサンプルｃ_ｉ、定義ベクトルｖ_ｊ、及びフィルタ係数ｘ_ｉを含めることができる。フィルタ係数ｘ_ｉは、最適化中に決定されるターゲット変数である。最適化に基づいて、最適化の結果としてフィルタ係数の最適値又は準最適値が得られる。最適化は、最適化問題の数値ソルバーを適用することを含む場合もある。

【0053】

ターゲット関数の引数は、ベクトル信号の全てのサンプルの列ベクトルを含み、次のように形式的にモデル化することができる。

【数4】

【0054】

Ｔｏ（ｃｉ）はｃｉ要素のテプリッツ（Ｔｏｅｐｌｉｔｚ）行列であり、サイズ（Ｌ－Ｋ＋１，Ｋ）である。最初の列には、ｃｉの最後の（Ｌ－Ｋ＋１）要素が含まれ、最初の行にはｃｉの最初のＫ要素が逆の順序で含まれている。ｃ＝［１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９］Ｔ、Ｌ＝９、Ｋ＝４の例：

【数5】

【0055】

ＣＡ＝［Ｔｏ（ｃ１） Ｔｏ（ｃ２）・・・Ｔｏ（ｃＮ）］は、全ての出力サンプルの便利な計算のための拡大された入力サンプル行列である。ＣＡはハンケル（Ｈａｎｋｅｌ）行列から構築することもできる。これは単に要素の順序、したがって出力における整合するフィルタ係数の順序を変更するだけである。

【数6】

はアダマール（要素単位）行列積である

【数7】

：クロネッカー（Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ）積

【数8】

：適切な符号及び計数が乗算される、ベクトルｉにおいて使用される入力チャネルサンプルのみを保持するサンプル行列。アダマール／要素単位積クロネッカー積の使用に留意されたい。

【数9】

はベクトル信号ｉの出力サンプルの列ベクトルである。

【0056】

ターゲット関数の引数に基づいて、最適化は多目的最適化として定式化できる：出力サンプルのベクトルのｌ－無限ノルムを最小化し、また別のノルム（又は、フーバー損失関数のようなノルム様ペナルティ関数で、Ｌ１－ノルムの外れ値に対してロバストな挙動を有するが、ｌ１－ノルムがそうではない平滑関数である）、通常、出力サンプルベクトル（優先度は低い）のｌ２－ノルムを最小化する。即ち、
Ｘに関して

【数10】

、

【数11】

を最小化する。

【0057】

一般に、最適化問題は、差分信号の後続の処理が信号エネルギーではなく外れ値（ＥＣＧのペースパルス検出など）に敏感な場合、ｌ－無限ノルム（即ち、純粋なコモンモード信号が入力に付与されたときのゼロからの最大絶対偏差）を最小化する必要がある。しかしながら、いくらかのｌ－無限ノルムの最適性は、小さなｌ２－ノルム（又はｌ－無限大以外のノルム）を有するソリューションを見つけるためにトレードされる。使用されるソルバーによっては、ｌ－無限ノルム最適化のソリューションはすでに他のノルムも最小化するようにバイアスされている場合がある。そうでない場合、多目的最適化問題は、
Ｘに関して

【数12】

を最小化するようにスカラー化するか、第１のｌ－無限ノルム最適化に分割してから、ｌ－無限ノルムを一定に保ちながら異なるノルムを最小化することができる（最適化アルゴリズムのジョブを単純化するために、最初の最適化の値から多少の偏差を許容することもある）。

【0058】

最適化問題には制約が含まれる場合がある。ＤＣゲインに関しては、個々のチャネル間の差を相殺するために、例えば、１^Ｔ＊ｘ_ｉ＝ｂ_ｉという形式の線形等式制約が適用される。値ｂ_ｉは、ステップ５３で得られたＤＣゲイン値ＤＣ_ｉから算出される。同様に、ナイキスト周波数における少なくとも１つのデジタルフィルタ３１のゲインは、線形等式制約を使用して制約される。

【0059】

少なくとも１つの非線形等式制約を最適化問題に適用して、例えば、デジタルフィルタ３１のゲインが値ｂ_ｉと等しくなるように制約する。この制約は（ｓｉｎｆ^Ｔ＊ｘ_ｉ）^２＋（ｃｏｓｆ^Ｔ＊ｘ_ｉ）^２＝（ｂ_ｉ）^２の形式を有する。このタイプの制約はまた、正弦値及び余弦値の実数値ベクトルの代わりに複素指数を使って定式化することもできる。この場合、スカラー積を使用して実数値出力が生成される。

【0060】

更に、例えば、所与の周波数におけるデジタルフィルタ３１のうちの少なくとも１つのデジタルフィルタのゲインを、値ｂ_ｉ以下に制約するために、非線形不等式制約を最適化問題に適用できる。この制約は（ｓｉｎｆ^Ｔ＊ｘ_ｉ）^２＋（ｃｏｓｆ^Ｔ＊ｘ_ｉ）^２＜＝（ｂ_ｉ）^２の形式を有する。このタイプの制約はまた、正弦値及び余弦値の実数値ベクトルの代わりに複素指数を使って定式化することもできる。この場合、スカラー積を使用して実数値出力が生成される。

【0061】

線形不等式制約の特殊なケースである境界制約は、個々のデジタルフィルタ３１の係数値を制約するために適用される。これらの制約は、ｂ_ｍｉｎ＜＝ｘ＜＝ｂ_ｍａｘという形式を有する。これらの制約を使用して、係数を保存する際の数値オーバーフローを回避したり、フィルタ出力を計算する際の数値オーバーフローを回避したりできる。更に、個々のフィルタ３１のハイパス挙動が制限される。

【0062】

係数ｘ_ｉから計算されたノルムに関連する更なる制約

【数13】

を適用できる。ノルムはフィルタ係数のＬ２－ノルムであってもよい。このような制約により、フィルタの平均ゲインとフィルタのハイパス動作の量が制限される。この制約は、非線形凸不等式制約に対応する。

【0063】

本開示は、最適化問題に適用される上記の制約に限定されない。例えば少なくともいくつかの係数ベクトルｘ_ｉの値が減少する大きさを有する（これは、フィルタが最小位相（及び最小遅延）系に近づくように強制する）ように制約する他のタイプの制約も含めることができる。

【0064】

最適化問題は、例えば計算の複雑さを軽減するために変更できる。１つのアプローチは、最適化問題を元の問題よりも小さい部分問題に分割することである。例えば、ＥＣＧ応用では、較正は、最初に四肢誘導（Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ａＶＲ、ａＶＬ、ａＶＦ）によって形成されたベクトルの整合するフィルタ係数を計算し、次に、最初の係数セットを一定に保ちつつ、各胸部電極の係数を個別に計算する（実際には２つの胸部電極でのベクトルが使用されないため、胸部電極フィルタ係数は胸部電極ごとに個別に計算できる）。これにより７つの小さな最適化問題がもたらされる。

【0065】

或いは、ウィルソン中心電極（ＷＣＴ）ベクトル信号（ＲＡ＋ＬＡ＋ＬＬ）／３の計算ではそれ自身の係数を使用することもできる。この場合、胸部電極Ｖ１、・・・、Ｖ６に関連するチャネルのフィルタ係数は、全てＷＣＴが必要なため、同時に（つまり、１回の最適化実行中）整合させる必要がある。ＷＣＴベクトル信号用に特別にフィルタ係数を計算すると、元の問題は２つの小さい部分問題：四肢誘導ベクトル信号ＲＡ、ＬＡ、ＬＬのための１つの最適化実行と胸部誘導ベクトルＶ１、・・・、Ｖ６のための１つの最適化実行とに分割される。

【0066】

電極ごとに複数の整合フィルタを使用すると、最適化問題を、ソリューション全体の全体的な最適性に悪影響を及ぼすことなく個別に解決できる完全に独立した部分問題に分割できる。

【0067】

最適化の実行が完了すると、方法４５のステップ６１は、個々のデジタルフィルタのフィルタ係数Ｘを取得する。

【0068】

ステップ６３において、得られたフィルタ係数Ｘは、測定デバイスの第１のメモリデバイス２９の適切な記憶領域に保存される。

【0069】

ステップ６５において、方法４５は終了する。

【0070】

一実施形態では、各チャネルにはデジタルフィルタ３１が１つだけあり、これらのフィルタ３１によって生成されたフィルタサンプル

【数14】

を使用して、特定のベクトル又は誘導に対応する各出力信号ｙ_ｉを計算する。図５に示されている別の実施形態では、少なくとも１つのチャネルは、異なるデジタルフィルタ３１ａ、３１ｂに対応する少なくとも２セットのフィルタ係数を有している。これらのフィルタを使用して、１つ以上の特定の出力値を計算する。図５に示される例では、デジタルフィルタ３１ａを使用して出力信号ｙ_１を計算し、デジタルフィルタ３１ｂを使用して出力信号ｙ_２を計算する。両方のデジタルフィルタ３１ａ、３１ｂは、１つのチャネルの入力信号ｓ_２をフィルタリングする。実施形態では、各出力信号ｙ_ｊはデジタルフィルタ３１の専用のセットを有している。言い換えれば、個々のデジタルフィルタ３１に対応するフィルタ係数のセットは、出力信号ｙ_ｊに対応する特定のベクトルに対して得られる。

【0071】

要約すると、本較正法は、異なるチャネルの入力部１５に付与されたテスト信号のサンプルと、定義ベクトルとの両方に基づいて、ターゲット関数の最適化によってデジタルフィルタ３１のフィルタ係数を得る。これにより、基準信号を選択することなく、フィルタ係数を直接決定できる。更に、コモンモード干渉軽減とは関係のないフィルタ３１の特性に関する制約を、較正方法に簡単に組み込むことができる。較正方法４５は、デジタル領域でサンプリングされた入力信号ｓ_ｉをフィルタリングし、フィルタリングされた入力信号に対応するフィルタリングされたサンプルからベクトル信号を計算する測定デバイス１１と組み合わせて使用できる。更に、特定のチャネルに関連付けられた複数のデジタル入力フィルタ３１を含む測定デバイス１１が説明されている。同じチャネルに関連付けられているデジタル入力フィルタ３１は、異なるベクトル信号に関連付けられていてもよい。

【0072】

本発明は、図面及び上記の説明に詳細に例示及び説明されているが、このような例示及び説明は、例示的又は模範的と見なされるべきであって、限定的と見なされるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態の他の変形は、図面、開示及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求項に係る発明を実施する際に当業者によって理解され、実行可能である。

【0073】

特許請求の範囲において、語「含む」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。単一の要素又は他のユニットが、特許請求の範囲に記載されているいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを意味するものではない。

【0074】

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される、光記憶媒体又は固体媒体などの適切な非一時的媒体で保存／配布することができるが、インターネット又は他の有線若しくはワイヤレス通信システムを介してなど他の形式で配布することもできる。

【0075】

特許請求の範囲における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】