特許 7647907 計測品質評価装置および方法ならびにプログラム

(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】2025-03-10

(45)【発行日】2025-03-18

(54)【発明の名称】計測品質評価装置および方法ならびにプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/349 20210101AFI20250311BHJP

【ＦＩ】

A61B5/349

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2023552428

(86)(22)【出願日】2021-10-05

(86)【国際出願番号】 JP2021036762

(87)【国際公開番号】W WO2023058104

(87)【国際公開日】2023-04-13

【審査請求日】2024-02-27

(73)【特許権者】

【識別番号】000004226

【氏名又は名称】日本電信電話株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100098394

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100153006

【弁理士】

【氏名又は名称】小池 勇三

(74)【代理人】

【識別番号】100064621

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 政樹

(74)【代理人】

【識別番号】100121669

【弁理士】

【氏名又は名称】本山 泰

(72)【発明者】

【氏名】小笠原 隆行

(72)【発明者】

【氏名】田中 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】松浦 伸昭

(72)【発明者】

【氏名】後藤 東一郎

(72)【発明者】

【氏名】山口 真澄

【審査官】高松 大

(56)【参考文献】

【文献】特表２０２０－５２５１０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０４１０８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１２７９６０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０２１－０７９００７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０２０－５３６６９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０１１８１９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／３４９

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１演算回路と、
前記第１演算回路が求めた前記間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２演算回路と、
前記第２演算回路が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３演算回路と、
前記瞬時心拍数および前記平滑心拍数の少なくとも１つを用いて前記心電図波形の信号対雑音比を求める第４演算回路と、
前記第４演算回路が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する送信回路と
を備え、
前記第３演算回路が求めた前記平滑心拍数の適切性を判定する第６演算回路をさらに備え、
前記第４演算回路は、前記第６演算回路の判定の結果を元に前記心電図波形の信号対雑音比を求める
ことを特徴とする計測品質評価装置。

【請求項2】

請求項１記載の計測品質評価装置において、
心電図情報を計測した計測期間内において、前記第４演算回路が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間を求めて表示装置に表示する、または、心電図情報を計測した計測期間において、この計測期間と前記第４演算回路が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間との比を求めて表示装置に表示する第５演算回路をさらに備えることを特徴とする計測品質評価装置。

【請求項3】

請求項１または２記載の計測品質評価装置において、
前記第１演算回路においてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する第７演算回路をさらに備え、
前記送信回路は、前記算出不可情報を送信することを特徴とする計測品質評価装置。

【請求項4】

心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１ステップと、
前記第１ステップで求めた前記間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２ステップと、
前記第２ステップで算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３ステップと、
前記瞬時心拍数および前記平滑心拍数を用いて前記心電図波形の信号対雑音比を求める第４ステップと、
前記第４ステップが求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する第５ステップと
を備え、
前記第３ステップで求めた前記平滑心拍数の適切性を判定する第６ステップをさらに備え、
前記第４ステップは、前記第６ステップの判定の結果を元に、前記心電図波形の信号対雑音比を求めるステップを含む
ことを特徴とする計測品質評価方法。

【請求項5】

請求項４記載の計測品質評価方法において、
前記第１ステップにおいてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する第７ステップをさらに備え、
前記第５ステップは、前記算出不可情報を送信するステップを含むことを特徴とする計測品質評価方法。

【請求項6】

請求項４または５記載の計測品質評価方法をコンピュータが実行するためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、心電図における信号対雑音比を求める計測品質評価装置および方法ならびにプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ユーザ（被測定者）が装着しているセンサから、被測定者の心電図情報を検出する技術が提案されている（非特許文献１）。このような技術において、一般に心電図情報にはユーザの体動に起因するアーチファクトが混入することがあるため、計測品質、すなわち心電図の形状の明晰性が低下する場合がある。こうした計測品質の低下に対し、心電図から算出される心拍数の数値の妥当性をもって計測品質の評価を行う方法として、例えば特許文献１の技術が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－１１８１９号公報

【非特許文献】

【0004】

【文献】日本電信電話株式会社、「スマートヘルスケアに向けた心電、加速度、温度・湿度の計測を可能にする低電力・小型ウェアラブルセンサを開発」、ＮＴＴ持株会社ニュースリリース、２０１９年１１月８日、［令和３年９月２日検索］、（https://www.ntt.co.jp/news2019/1911/191108a.html）。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

このように計測品質の評価を行う場合、特許文献１の技術は心拍数の数値の妥当性を評価するものであるため、大元の心電図の品質は不明なままである。このため、どの程度の大きさのアーチファクトが心電図に混入していたかといった、心電図の品質低下に寄与したであろう情報は得られないことから、ユーザは根本的な対処に至る改善行為がとれないなどの課題があった。

【0006】

本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、高い品質の心電図が提供できるようにすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明に係る計測品質評価装置は、心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１演算回路と、第１演算回路が求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２演算回路と、第２演算回路が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３演算回路と、瞬時心拍数および平滑心拍数の少なくとも１つを用いて心電図波形の信号対雑音比を求める第４演算回路と、第４演算回路が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する送信回路とを備える。

【0008】

本発明に係る計測品質評価方法は、心電計で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を求める第１ステップと、第１ステップで求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める第２ステップと、第２ステップで算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める第３ステップと、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求める第４ステップと、第４ステップが求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する第５ステップとを備える。

【0009】

本発明に係るプログラムは、上述した計測品質評価方法をコンピュータが実行するためのプログラムである。

【発明の効果】

【0010】

以上説明したように、本発明によれば、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求めるので、高い品質の心電図が提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。

【図2】図２は、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価方法を説明するフローチャートである。

【図3A】図３Ａは、瞬時心拍数と平滑心拍数ならびにＳＮＲによる機械学習の学習結果により求めた（推定した）ＳＮＲと、機械学習に用いたＳＮＲの訓練データにおけるＳＮＲとの相関を示す相関図である。

【図3B】図３Ｂは、瞬時心拍数と平滑心拍数ならびにＳＮＲによる機械学習の学習結果により求めた（推定した）ＳＮＲと、機械学習に用いたＳＮＲの訓練データにおけるＳＮＲとの相関を示す相関図である。

【図4】図４は、計測品質評価装置のハードウエア構成を示す構成図である。

【図5】図５は、実施の形態１における計測品質評価装置を用いたシステムを説明するための構成図である。

【図6】図６は、実施の形態１における計測品質評価装置を用いたシステムの構成を示す構成図である。

【図7】図７は、本発明の実施の形態２に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。

【図8】図８は、実施の形態２に係る計測品質評価方法で用いる判定情報の一例を示す特性図である。

【図9】図９は、本発明の実施の形態３に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。

【図10】図１０は、本発明の実施の形態５に係る計測品質評価装置の構成を示す構成図である。

【図11A】図１１Ａは、ＳＮＲ＞２４の場合のＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す相関図である。

【図11B】図１１Ｂは、ＳＮＲ＝１２の場合のＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す相関図である。

【図11C】図１１Ｃは、ＳＮＲ＝－６の場合のＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す相関図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の実施の形態に係る計測品質評価装置について説明する。

【0013】

［実施の形態１］
はじめに、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価装置について、図１を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４、および送信回路１１１を備える。

【0014】

第１演算回路１０１は、心電計１２１で計測された心電図波形（心電図）からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔（心拍間隔：ＲＲＩ）を求める。第２演算回路１０２は、第１演算回路１０１が求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める。第３演算回路１０３は、第２演算回路１０２が算出した拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める。

【0015】

第４演算回路１０４は、瞬時心拍数および平滑心拍数の少なくとも１つを用いて心電図波形の信号対雑音比を求める。送信回路１１１は、第４演算回路１０４が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する。

【0016】

また、この計測品質評価装置は、第５演算回路１０５を備えることができる。第５演算回路１０５は、心電図情報を計測した計測期間内において、第４演算回路１０４が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間を求めて表示装置１１２に表示する。また、第５演算回路１０５は、心電図情報を計測した計測期間において、この計測期間と第４演算回路１０４が求めた信号対雑音比が一定値を下回った期間との比を求めて表示装置１１２に表示する。

【0017】

次に、本発明の実施の形態１に係る計測品質評価方法（計測品質評価装置の動作）について、図２を参照して説明する。

【0018】

まず、第１ステップＳ１０１で、第１演算回路１０１が、心電計１２１で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を算出する。例えば、第１演算回路１０１は、参考文献１のピーク検出を用いることで、心電図からＲＲＩを算出することができる。

【0019】

次に、第２ステップＳ１０２で、第２演算回路１０２が、第１ステップＳ１０１で求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を算出する。例えば、ＲＲＩから瞬時心拍数を算出する方法としては、６００００をＲＲＩで割った値を瞬時心拍数とすることができる。これは、瞬時心拍数の単位が一分間あたりの拍数（ｂｐｍ）であることから、瞬時心拍数［ｂｐｍ（拍／分）］＝６０［秒／分］×１０００［ミリ秒／秒］÷ＲＲＩ［ミリ秒／拍］となるためである。

【0020】

次に、第３ステップＳ１０３で、第３演算回路１０３が、第２ステップＳ１０２で求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を算出する。例えば、直近の瞬時心拍数の数データを用いた移動平均を、平滑心拍数とすることができる。また、直近の瞬時心拍数に対してＦＩＲフィルタやＩＩＲフィルタを適用した値を、平滑心拍数とすることができる。

【0021】

次に、第４ステップＳ１０４で、第４演算回路１０４が、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を算出する。

【0022】

信号対雑音比（ＳＮＲ）を算出する方法としては、例えば、機械学習を用いることができる。アーチファクトの少ない心電図データと、アーチファクトのみが記録されたノイズデータをあらかじめ用意し、それらを合成することで訓練データ作成する。

【0023】

ノイズデータは異なる振幅値で心電図データと合成することで、様々なＳＮＲのデータセットを作成しておく。心電図データには、例えば参考文献２に開示されている一般公開データを用いればよい。ノイズデータには、例えば参考文献３に開示されている一般公開データを用いればよい。参考文献３では、様々なＳＮＲのデータセットを作成する例として、参考文献２の心電図データとノイズデータを合成させて、ＳＮＲを－６から２４ｄＢまで変更させた６種類のデータセットが提供されているので、これをそのまま用いてＳＮＲのデータセットとして用いてもよい。

【0024】

図３Ａは、瞬時心拍数と平滑心拍数ならびにＳＮＲによる機械学習の学習結果により求めた（推定した）ＳＮＲと、機械学習に用いたＳＮＲの訓練データにおけるＳＮＲとの相関を示す相関図である。データセットのＳＮＲと予測されたＳＮＲが正の相関関係にあり、決定係数は０．７５であり、誤差（ＲＭＳＥ）は７．８３と極めて良好にＳＮＲを予測できる。図３Ａは、参考文献２の心電図データ、４のノイズデータを用い、機械学習の１つであるランダムフォレストを用いて学習させたものである。

【0025】

このように瞬時心拍数と平滑心拍数ならびに様々なＳＮＲのデータセットを用いて機械学習によりあらかじめ学習を行うことで得られている判定情報を用いることで、心電図のＳＮＲが算出可能となる。

【0026】

また、機械学習は、平滑心拍数を用いずに、瞬時心拍数とＳＮＲのデータセットのみを用いることができる。図３Ｂにこの場合の学習結果を示す。図３Ｂは参考文献２の心電図データ、４のノイズデータを用い、機械学習の１つであるランダムフォレストを用いて学習させたものである。決定係数は０．７９と先ほどと同様に良好であるが、誤差（ＲＭＳＥ）は８．００と、平滑心拍数を用いないためにやや劣化している。しかし、入力に用いる変数を１種類減らせるため、実装が容易になる利点がある。また、機械学習はランダムフォレストに限らず、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、アンサンブル学習などを用いることができる。また、心電図波形の信号対雑音比は、重回帰分析により求めることもできる。

【0027】

次に、第５ステップＳ１０５で、送信回路１１１が、第４ステップＳ１０４が求めた信号対雑音比を、設定されている送信先に送信する。また、第６ステップＳ１０６で、第５演算回路１０５が、心電図情報を計測した計測期間内において、求められた信号対雑音比が一定値を下回った期間を求めて表示装置１１２に表示する。また、第５演算回路１０５が、心電図情報を計測した計測期間において、この計測期間と求められて信号対雑音比が一定値を下回った期間との比を求めて表示装置１１２に表示する。

【0028】

このように、算出したＳＮＲについて、心電図情報を計測した計測期間内におけるＳＮＲが一定値を下回った期間や、心電図情報を計測した計測期間とＳＮＲが一定値を下回った期間との比などを表示出力することなどにより、ユーザに心電図の計測品質を適切に提供することができる。

【0029】

なお、上述した計測品質評価装置は、図４に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央演算処理装置）３０１と主記憶装置３０２と外部記憶装置３０３とネットワーク接続装置３０４となどを備えたコンピュータ機器とし、主記憶装置３０２に展開されたプログラムによりＣＰＵ３０１が動作する（プログラムを実行する）ことで、上述した各機能（計測品質評価方法）が実現されるようにすることもできる。上記プログラムは、上述した実施の形態で示した計測品質評価方法をコンピュータが実行するためのプログラムである。ネットワーク接続装置３０４は、ネットワーク３０５に接続する。また、各機能は、複数のコンピュータ機器に分散させることもできる。

【0030】

また、上述した実施の形態に係る計測品質評価装置は、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などのプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）により構成することも可能である。例えば、ＦＰＧＡのロジックエレメントに、記憶部、第１演算回路、第２演算回路、第３演算回路、第４演算回路、送信回路を備えることで、＾装置として機能させることができる。記憶回路、第１演算回路、第２演算回路、第３演算回路、第４演算回路、送信回路の各々は、所定の書き込み装置を接続してＦＰＧＡに書き込むことができる。また、ＦＰＧＡに書き込まれた上記の各回路は、ＦＰＧＡに接続した書き込み装置により確認することができる。

【0031】

次に、実施の形態１における計測品質評価装置を用いたシステムについて説明する。例えば、図５に示すように、被測定者２０１の体幹にセンサ端末２０２を装着し、センサ端末２０２が内蔵する心電計で計測された結果を、中継端末２０３を中継して外部端末２０４に送信する。センサ端末２０２は、スマートフォンやタブレットなどのコンピュータ機器とすることができる。中継端末２０３，外部端末２０４は、サーバ装置などのコンピュータ機器とすることができる。

【0032】

センサ端末２０２は、図６に示すように、心電計１２１、変換回路１２２、メモリ１２３，演算回路１２４、送信処理回路１２５，通信インタフェース１２６を備える。中継端末２０３は、通信インタフェース１３１、受信処理回路１３２、メモリ１３３、演算回路１３４、送信処理回路１３５、通信インタフェース１３６を備える。外部端末２０４は、通信インタフェース１４１、受信処理回路１４２、メモリ１４３、演算回路１４４、制御回路１４５、動作装置１４６を備える。

【0033】

変換回路１２２は、心電計１２１で計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタルデータに変換して出力する。メモリ１２３は、変換回路１２２でデジタル化された心電図波形を記憶する。演算回路１２４は、メモリ１２３に記憶された心電図波形を元に、ＲＲＩを求める。また、演算回路１２４は、求めたＲＲＩより、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を求める。また、演算回路１２４は、求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を求める。また、演算回路１２４は、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求める。例えば、演算回路１２４は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４とすることができる。

【0034】

送信処理回路１２５は、演算回路１２４が処理した処理結果（例えばＲＲＩ）を、通信インタフェース１２６を通じて中継端末２０３へ送信する。通信インタフェース１２６は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）、第３世代移動通信システム、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した演算インタフェースおよびアンテナから構成されている。

【0035】

中継端末２０３は、センサ端末２０２から送信されたデータを受信する通信インタフェース１３１と、受信処理回路１３２と、メモリ１３３と、演算回路１３４と、送信処理回路１３５と、外部端末２０４へデータを送信する通信インタフェース１３６とから構成される。

【0036】

外部端末２０４は、中継端末２０３から送信されたデータを受信する通信インタフェース１４１と、受信処理回路１４２と、メモリ１４３と、演算回路１４４と、解析されたデータに基づき動作する動作装置１４６へ動作命令を指示する制御回路１４５とを備える。

【0037】

制御回路１４５は、メモリ１４３に記憶されている情報（心電図波形、および心電図波形の信号対雑音比）を元に、動作装置１４６に被測定者を支援するような動作を実施させる。

【0038】

動作装置１４６は、映像出力装置（モニタ等）、音声出力装置（スピーカ、楽器等）、光源（LED: Light Emitting Diodeや電球）、アクチュエーター（振動子やロボットアーム、電気治療器）、温熱機器（ヒータやペルチェ素子）などである。

【0039】

演算回路１２４が、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４を全て含む構成とする必要はなく、演算回路１３４、演算回路１４４に分散させることができる。

【0040】

［実施の形態２］
次に、本発明の実施の形態２に係る計測品質評価装置について、図７を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４ａ、送信回路１１１、第５演算回路１０５、および第６演算回路１０６を備える。第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第５演算回路１０５、送信回路１１１は、前述した実施の形態１と同様である。

【0041】

第６演算回路１０６は、第３演算回路１０３が求めた平滑心拍数の適切性を判定する。第４演算回路１０４ａは、第６演算回路１０６の判定の結果を元に心電図波形の信号対雑音比を求める。

【0042】

実施の形態２に係る計測品質評価方法は、第１ステップで、第１演算回路１０１が、心電計１２１で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を算出する。次に、第２ステップで、第２演算回路１０２が、第１ステップで求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を算出する。

【0043】

次に、第３ステップで、第３演算回路１０３が、第２ステップＳ１０２で求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を算出する。また、第６ステップで、第６演算回路１０６が、第３ステップで求めた平滑心拍数の適切性を判定する。次に、第４ステップで、第４演算回路１０４ａが、第６ステップの判定の結果を元に、心電図波形の信号対雑音比を算出する。

【0044】

平滑心拍数の適切性の判定は、例えば特許文献１の請求項１に記載の方法を用いることで実現できる。第６演算回路１０６からの出力（すなわち適切か不適切のいずれかの判定結果）と、前述したＳＮＲのデータセットを用いてＳＮＲを算出するための判定情報をあらかじめ機械学習により作成し、これを第４演算回路１０４ａが記憶していればよい。

【0045】

図８に、判定情報の一例を示す。図８において、縦軸はＳＮＲであり、横軸は、適切性の判定結果における適切と判定された結果の割合である。例えば、１分あたり６０個の判定結果が得られたとし、そのうちの５０個が適切と判定された場合、横軸に相当する値は５０／６０≒０．８３である。この場合、図８の関係に従えばＳＮＲは約８ｄＢであることが求まる。横軸に相当する値が０．４４未満もしくは０．８７より大きい場合は図８からはＳＮＲは求まらないが、これらの場合は－２４ｄＢより小さい、２４ｄＢより大きい、とみなせる出力を与えればよい。

【0046】

このように瞬時心拍数の適切性に基づいて機械学習によりあらかじめ学習を行った判定情報をもとに、心電図波形の信号対雑音比を求めることで、特許文献１をはじめとした既存技術を有効的に活用でき、ユーザに心電図の計測品質を適切に提供する実装上の選択肢を提供することができる。また、実施の形態１では第４演算回路１０４に２つの入力が必要であったのに対し、実施の形態２では１つの入力で済むため、第４演算回路１０４ａの構成を簡素化することができる。

【0047】

［実施の形態３］
次に、本発明の実施の形態３に係る計測品質評価装置について、図９を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４、第５演算回路１０５、送信回路１１１ａ、および第７演算回路１０７を備える。第１演算回路１０１、第２演算回路１０２、第３演算回路１０３、第４演算回路１０４、第５演算回路１０５は、前述した実施の形態１と同様である。

【0048】

第７演算回路１０７は、第１演算回路１０１においてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する。また、送信回路１１１ａは、算出不可情報を送信する。

【0049】

実施の形態３に係る計測品質評価方法は、第１ステップで、第１演算回路１０１が、心電計１２１で計測された心電図波形からＲ波を検出して隣り合うＲ波の間隔を算出する。次に、第２ステップで、第２演算回路１０２が、第１ステップで求めた間隔から、Ｒ波で示される拍動毎に瞬時心拍数を算出する。

【0050】

次に、第３ステップで、第３演算回路１０３が、第２ステップＳ１０２で求めた拍動毎の瞬時心拍数を平滑化した平滑心拍数を算出する。また、第７ステップで、第７演算回路１０７が、第１ステップにおいてＲ波が設定されている期間検出されない場合に、算出不可情報を生成する。第４ステップで、第４演算回路１０４が、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を算出する。この後、第５ステップで、送信回路１１１が、第４ステップが求めた信号対雑音比、第７ステップで生成した算出不可情報を、設定されている送信先に送信する。

【0051】

前述した実施の形態１では、ＲＲＩが値として得られることを前提としてＳＮＲを算出するため、Ｒ波を検出できずにＲＲＩが得られなければＳＮＲを算出することができない。こうした場合に対応するため、第７演算回路１０７は、一定時間内（例えば典型的な心拍の拍動周期を超える２秒間）にＲＲＩが得られなかった場合は、ＲＲＩが未検出であることを示す算出不可情報を生成する。算出不可情報は、ＳＮＲが更新されない代替として通知されるものとなる。これにより、ＳＮＲが得られない状況においても、計測に問題が生じている、すなわち計測品質が良好ではないことを通知することができる。

【0052】

［実施の形態４］
次に、本発明の実施の形態４に係る計測品質評価装置について説明する。この計測品質評価装置は、前述した実施の形態１～３の変形例である。実施の形態４では、中継端末もしくは外部端末における受信処理回路において、センサ端末からのデータを通信断（パケットロス）により欠損した際に、欠損情報をメモリに通知することを特徴とする。

【0053】

前述した実施の形態において求められたＳＮＲや、実施の形態３で判定された算出不可情報は、中継端末や外部端末に転送される際にパケットロスとして欠損してしまうと、ユーザに情報が届かない。しかし、パケットロスが発生したことを記憶し、通知すれば、センサ端末のデータ検出や解析過程に問題があったと断定されなくて済む。これにより、ＳＮＲの情報がユーザに届かない状況においても、原因に関する正確な情報を提供できる。

【0054】

［実施の形態５］
次に、本発明の実施の形態５に係る計測品質評価装置について、図１０を参照して説明する。この計測品質評価装置は、第１演算回路１０１、第４演算回路１０４ｂ、第５演算回路１０５、送信回路１１１ｂ、および第８演算回路１０８を備える。第１演算回路１０１、第５演算回路１０５は、前述した実施の形態１と同様である。

【0055】

第８演算回路１０８は、第１演算回路１０１で算出されたＲＲＩをもとにＳＮＲを算出し、またはＲＲＩをもとに不整脈を判定する。送信回路１１１ｂは、第８演算回路１０８が算出したＳＮＲを送信する。

【0056】

図１１Ａ、図１１Ｂ、図１１Ｃに、ＳＮＲとＲＲＩとの関係を示す。図１１ＡのＳＮＲ＞２４のグラフにおいて、ＲＲＩは８００ｍｓを中心に推移しているが、１０００ｍｓや５００ｍｓ程度を示す場合があるが、これは不整脈によって変動したためである。

【0057】

しかし、図１１ＢのＳＮＲ＝１２、図１１ＣのＳＮＲ＝－６と低下するにつれて、ＲＲＩ８００ｍｓから大きく外れる点が増加してゆく。これは第１演算回路１０１においてアーチファクトをＲ波として誤検出されたためである。

【0058】

この傾向に着目し、閾値を用いることによってＳＮＲを把握することができる。例えばＲＲＩが４００＜ＲＲＩ＜１２００の範囲である場合に「ＳＮＲが高い」、１２００＜ＲＲＩ＜１７００であるとき「ＳＮＲが中程度」、ＲＲＩ＜４００または１７００＜ＲＲＩであるとき「ＳＮＲが小さい」とＲＲＩからＳＮＲの程度を推定することができる。また、ＲＲＩの値から不整脈に起因したばらつきであるか推定でき、例えば平均値から１００ｍｓから２００ｍｓ外れたＲＲＩが得られた場合に、４００＜ＲＲＩ＜１２００の範囲である場合に「不整脈の可能性が高い」、ＲＲＩ＜４００または１２００＜ＲＲＩである場合に「アーチファクトの可能性が高い」といった不整脈とアーチファクトの識別が可能である。

【0059】

また、計測されている心電波形（心電図）が複数日にわたり記録されている場合、各日の同時間帯における心電図より求められたＲＲＩの値同士を用いて平均の経時列を算出する平均処理回路を備え、平均処理回路は第４演算回路において算出されたＳＮＲが一定以上である際の瞬時心拍数のみ、もしくは平滑心拍数のみを用いて平均の経時列を算出する。

【0060】

上記の平均処理回路は例えば参考文献４の技術を用いればよい。これにより、ＳＮＲが高い状況で検出された信頼性の高い瞬時心拍数もしくは平滑心拍数のみを扱え、信頼性の高い平均の経時列を算出することができる。

【0061】

以上に説明したように、本発明によれば、瞬時心拍数および平滑心拍数を用いて心電図波形の信号対雑音比を求めるので、高い品質の心電図が提供できるようになる。本発明によれば、心電図波形に混入したアーチファクトの大きさが推定可能となり、高い品質の心電図波形が提供できる。

【0062】

なお、本発明は以上に説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で、当分野において通常の知識を有する者により、多くの変形および組み合わせが実施可能であることは明白である。

【0063】

［参考文献１］アナログ・デバイセズ、「心電センサを使ってストレスを可視化するヘルスケアＩｏＴを作ろう！」、ハードウェアのプロが教えるＷｅｂエンジニアのためのＩｏＴ講座、第８回、［令和３年９月２日検索］、（https://www.analog.com/jp/education/landing-pages/003/iot_lectureship/content_08.html）。
［参考文献２］G. Moody and R. Mark, "MIT-BIH Arrhythmia Database", ［令和３年９月２日検索］、（https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/）。
［参考文献３］G. Moody and R. Mark, "MIT-BIH Noise Stress Test Database", ［令和３年９月２日検索］、（https://physionet.org/content/nstdb/1.0.0/）。
［参考文献４］特開２０２０－０３６７８１号公報

【符号の説明】

【0064】

１０１…第１演算回路、１０２…第２演算回路、１０３…第３演算回路、１０４…４演算回路、１０５…５演算回路、１１１…送信回路、１１２…表示装置、１２１…心電計。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図11C】