JP7520384B2

JP7520384B2 - 心房細動解析装置、心房細動解析方法及びプログラム

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Publication number: JP7520384B2
Application number: JP2021505533A
Authority: JP
Inventors: 哲郎笹野; 奏絵佐々木
Original assignee: Tokyo Medical and Dental University NUC
Current assignee: Tokyo Medical and Dental University NUC
Priority date: 2019-03-08
Filing date: 2019-12-23
Publication date: 2024-07-23
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Description

本発明は、心房細動解析装置、心房細動解析方法及びプログラムに関する。

心房細動(ＡＦ)は、最も頻度の高い持続性不整脈疾患であり、脳梗塞や心不全の原因となることから、その早期診断が重要である。さらに、心房細動は、発作性として生じ、徐々に慢性化する不整脈疾患である。従来、心房細動は、発作時には心電図を観察することにより診断可能であったが、非発作時の心電図を観察しても診断は不可能であった。そのため、非発作時においても、非侵襲検査である心電図を用いて心房細動の発症の可能性を解析できることが望まれていた。

そのような中、非特許文献１において、心房内の伝導を評価する新しい解析法として、心電図におけるバンドパスフィルター処理後のＰ波のフラグメントをカウントする手法が提唱されている。

Murthy S, Rizzi P, Mewton N, Strauss DG, Liu CY, Volpe GJ, Marchlinski FE, Spooner P, Berger RD, Kellman P, Lima JAC, Tereshchenko LG. "Number of P-Wave Fragmentations on P-SAECG Correlates with Infiltrated Atrial Fat", Ann Noninvasive Electrocardiol 2014; 19: 114-121.

しかし、非特許文献１では、Ｐ波フラグメントと心房中隔内の脂肪との関連を見ているだけで、心房細動発症予測との関連については評価されていなかった。加えて、非特許文献１では特殊誘導（Frank誘導）法のＸＹＺ誘導心電図を用いており、一般的に診療において用いられる１２誘導心電図を用いていない。そのため、診断に高価な装置および高いスキルを有する検査者が必要となり、広く普及させるためには大きな課題を有していた。さらに、特殊誘導法の心電図を用いた解析は、過去に測定された心電図データ数が少ないため、心房細動の発症の可能性の解析精度を上げることが難しいという問題があった。

本発明の課題は、非侵襲、安価、容易且つ短時間の検査によって、非発作時であっても心房細動の発症の可能性を精度よく判断できるようにすることである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の心房細動解析装置は、
被検体の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみから複数のＰ波データを取得するＰ波データ取得部と、
前記Ｐ波データ取得部により取得された前記複数のＰ波データからＰ波フラグメントを抽出するフラグメント抽出部と、
前記Ｐ波フラグメントの数及び／又は前記Ｐ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する解析部と、
を備え、
前記フラグメント抽出部は、前記複数のＰ波データを平均化して平均Ｐ波データを算出し、前記平均Ｐ波データから極値を抽出し、隣接する前記極値間の電位差が所定の値を超えた場合、その極値間を結ぶ線を前記Ｐ波フラグメントとして抽出し、
前記解析部は、
前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間に閾値を設け、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間が閾値より高いか否かにより心房細動の発症の可能性を判定し、あるいは前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルに基づいて、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせに応じた前記指標値を読み出す。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記心電図を測定する心電図測定部を備える。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記フラグメント抽出部は、前記Ｐ波データ取得部により前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図から前記Ｐ波データを取得した場合、前記誘導ごとに前記複数のＰ波データを平均化して二乗平均平方根を算出することにより前記平均Ｐ波データを算出する。

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の発明において、
前記フラグメント抽出部は、さらに、前記平均Ｐ波データから所定範囲の周波数を除去するフィルタリング処理を行い、前記フィルタリング処理後の前記平均Ｐ波データからＰ波フラグメントを抽出する。

請求項５に記載の発明は、心房細動解析装置が実行する心房細動解析方法において、
被検体の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみから複数のＰ波データを取得するＰ波データ取得工程と、
前記Ｐ波データ取得工程において取得された前記複数のＰ波データからＰ波フラグメントを抽出するフラグメント抽出工程と、
前記Ｐ波フラグメントの数及び／又は前記Ｐ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する解析工程と、
を含み、
前記フラグメント抽出工程では、前記複数のＰ波データを平均化して平均Ｐ波データを算出し、前記平均Ｐ波データから極値を抽出し、隣接する前記極値間の電位差が所定の値を超えた場合、その極値間を結ぶ線を前記Ｐ波フラグメントとして抽出し、
前記解析工程では、前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間に閾値を設け、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間が閾値より高いか否かにより心房細動の発症の可能性を判定し、あるいは前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルに基づいて、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせに応じた前記指標値を読み出す。

請求項６に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
被検体の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみから複数のＰ波データを取得するＰ波データ取得部、
前記Ｐ波データ取得部により取得された前記複数のＰ波データからＰ波フラグメントを抽出するフラグメント抽出部、
前記Ｐ波フラグメントの数及び／又は前記Ｐ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する解析部、
として機能させ、
前記フラグメント抽出部は、前記複数のＰ波データを平均化して平均Ｐ波データを算出し、前記平均Ｐ波データから極値を抽出し、隣接する前記極値間の電位差が所定の値を超えた場合、その極値間を結ぶ線を前記Ｐ波フラグメントとして抽出し、
前記解析部は、前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間に閾値を設け、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間が閾値より高いか否かにより心房細動の発症の可能性を判定し、あるいは前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルに基づいて、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせに応じた前記指標値を読み出す。

本発明によれば、非侵襲、安価、容易且つ短時間の検査によって、非発作時であっても心房細動の発症の可能性を精度よく判断することが可能となる。その結果、心房細動の早期診断が可能となる。

本発明の実施形態における心房細動解析装置の機能的構成を示すブロック図である。第１の実施形態において図１の制御部により実行される心房細動解析処理Ａの流れを示すフローチャートである。心電図の波形を説明するための図である。ＸＹＺ誘導の心電計のＸ誘導とＹ誘導を示す図である。１２誘導心電計の肢誘導を示す図である。平均Ｐ波データからＰ波フラグメントの数及び持続時間を算出する手順を模式的に示す図である。健常者におけるＰ波フラグメントの数及び持続時間の一例を示す図である。発症性心房細動患者におけるＰ波フラグメントの数及び持続時間の一例を示す図である。ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数とＸＹＺ誘導によるＰ波フラグメント数の比較結果を示す図である。ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント持続時間とＸＹＺ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の比較結果を示す図である。ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数と、１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数の関係を示すグラフである。ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と、１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の関係を示すグラフである。１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数と、第ＩＩ誘導とａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント数の関係を示すグラフである。１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と、第ＩＩ誘導とａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の関係を示すグラフである。１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数と、第ＩＩＩ誘導とａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント数の関係を示すグラフである。１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と、第ＩＩＩ誘導とａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の関係を示すグラフである。第２の実施形態において図１の制御部により実行される心房細動解析処理Ｂの流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。

＜第１の実施形態＞
第１の実施形態では、被検者の体軸方向（頭尾方向）及び左右方向を含む平面（前額面）上において直交する二方向の誘導による心電図のみを用い、体の前後方向（背腹方向）の誘導による心電図を用いることなく心房細動の発症の可能性を解析する例について説明する。

〔心房細動解析装置１の構成〕
まず、本発明の第１の実施形態における心房細動解析装置１の構成について説明する。
図１は、心房細動解析装置１の機能的構成を示すブロック図である。図１に示すように、心房細動解析装置１は、制御部１１、記憶部１２、操作部１３、表示部１４、心電図測定部１５、通信部１６等を備えて構成され、各部はバス１７により接続されている。尚、本実施形態においては、心電図測定部を有する心房細動解析装置を示しているが、心電図測定部を有さない心房細動解析装置であってもよい。心電図測定部を有さない心房細動解析装置の場合は、心電図のデータを通信部等を介して記憶部に記憶させ、記憶部に記憶させた心電図のデータに基づいて心房細動解析処理を行うものが好ましい。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部１１のＣＰＵは、操作部１３の操作に応じて、記憶部１２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、心房細動解析装置１各部の動作を集中制御する。例えば、制御部１１は、操作部１３の操作に応じて、後述する心房細動解析処理を実行し、Ｐ波データ取得部、フラグメント抽出部、解析部として機能する。

記憶部１２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部１２は、システムプログラムや制御部１１で実行される各種プログラム、プログラムにより処理の実行に必要なパラメーター等のデータを記憶する。例えば、記憶部１２は、後述する心房細動解析処理を実行するためのプログラム等を記憶している。記憶部１２は、心電図のデータを記憶していてもよい。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部１１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。

操作部１３は、各種機能キーや、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、ユーザーによるキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部１１に出力する。また、操作部１３は、表示部１４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部１１に出力する。

表示部１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニターにより構成され、制御部１１から入力される表示信号の指示に従って、操作部１３からの入力指示やデータ等を表示する。

心電図測定部１５は、被検者の体表面に配置した電極を介して心筋の電気的変化を測定し、心電図として記録する。心電図測定部１５としては、例えば、一般的に広く普及している１２誘導心電計を用いることができるが、ＸＹＺ誘導の心電計としてもよい。

通信部１６は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークに接続された外部装置との間のデータ送受信を制御する。

〔心房細動解析装置１の動作〕
次に、本実施形態における心房細動解析装置１の動作について説明する。
図２は、心房細動解析装置１の制御部１１により実行される心房細動解析処理（心房細動解析処理Ａとする）の流れを示すフローチャートである。心房細動解析処理Ａは、操作部１３の操作に応じて、制御部１１のＣＰＵと記憶部１２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

まず、制御部１１は、心電図測定部１５に被検者の心電図測定を行わせ、洞調律（非発作時）の心電図のデジタルデータ（心電図データ）を記録する（ステップＳ１）。
解析の精度を保つため、心電図の測定時間は、１０秒以上、１時間以内であることが好ましい。更に好ましくは、１０秒以上、３０分以内、最も好ましくは、1０秒以上、３分以内である。心房細動解析装置１の解析手法では、ホルター心電図を用いて２４時間測定を行うといった長時間の測定が不要で、短時間の測定で心房細動の発症可能性・リスクを解析できる為、好ましい。尚、本実施形態においては２分間で約１００拍の測定を行ったものとする。
なお、本実施形態の解析においては、体の前後方向の誘導は使用しないため、体の前後方向の誘導による測定は省略することができる。

図３は、一拍分の心電図データの一例を示す図である。図３に示すように、心電図データは、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、（ＱＲＳ波）、Ｔ波、Ｕ波からなる。横軸は時間軸（ｍＳ）、縦軸は電位差（ｍＶ）である。

次いで、制御部１１は、心電図測定部１５により取得された心電図データの中から、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面上において直交する二方向の誘導による心電図データを取得する（ステップＳ２）。
図４Ａは、ＸＹＺ誘導の心電計のＸ誘導とＹ誘導を示す図、図４Ｂは、１２誘導心電計の肢誘導を示す図である。図４Ａ、図４Ｂに示すように、被検者の体軸方向（頭尾方向、上下方向）及び左右方向を含む平面上において直交する二方向の誘導としては、ＸＹＺ誘導の心電計のＸ誘導とＹ誘導（以下、ＸＹ誘導）、１２誘導心電計の肢誘導のうち第Ｉ誘導とａＶＦ誘導、第ＩＩ誘導とａＶＬ誘導、第ＩＩＩ誘導とａＶＲ誘導の組がそれぞれ該当する。そこで、制御部１１は、心電図測定部１５が１２誘導心電計である場合、肢誘導の心電図データのうち、少なくとも上述の対となる二方向の心電図データ（本実施形態では肢誘導の全ての心電図データ）を取得する。心電図測定部１５がＸＹＺ誘導の心電計である場合は、Ｘ誘導とＹ誘導の心電図データを取得する。

次いで、制御部１１は、取得された各誘導の心電図データのうち、Ｐ波が最も明瞭なシングルピークを示す波形の心電図データを選択して、選択された心電図データからＲ波ピークを検出する（ステップＳ３）。
ステップＳ３においては、例えば、取得された各誘導の心電図データを表示部１４に並べて表示して、Ｐ波が最も明瞭なシングルピークを示す波形を含む心電図データをユーザー操作により選択させることとしてもよい。あるいは、制御部１１が、各誘導の心電図データに含まれる波形の形状及び高さから自動的に選択してもよい。
例えば、１００拍の心電図データが記録されている場合は、選択された心電図データから１００のＲ波ピークが検出される。ここで検出するＲ波ピークは、１回の心電図測定で得られた複数拍の少なくとも一部であってもよいが、好ましくは全部の拍のＲ波ピークである。なお、心電図データに含まれるＰ波ピークやＲ波ピークは、波形の形状に基づいて制御部１１により自動的に検出可能である。

次いで、制御部１１は、選択された心電図データから検出された各Ｒ波ピークを基準とする所定範囲を対象として、ステップＳ３で選択した誘導の心電図データからＰ波ピークを検出する（ステップＳ４）。
Ｐ波ピークを検出する対象となる所定範囲は、Ｐ波ピークが存在する範囲として実験的経験的に定められた範囲であり、例えば、各Ｒ波ピークを基準として－５０～－２００ｍＳの範囲である。
例えば、１００拍の心電図データが記録されている場合は、各誘導の心電図データから１００のＰ波ピークが検出される。

次いで、制御部１１は、各誘導の心電図データにおいて、ステップＳ４で検出されたＰ波ピークの時間点を基準として所定範囲を切り出してＰ波データとして取得し、加算平均する（ステップＳ５）。
ここで切り出すＰ波データは、１回の心電図測定で得られた複数拍の少なくとも一部、好ましくは全部の拍のＰ波データである。Ｐ波データの数は、１００個以上が好ましく、５００個以上がさらに好ましく、最も好ましくは１０００個以上である。
Ｐ波データとして切り出す所定範囲は、Ｐ波及びその前後の基線を含む範囲として実験的経験的に定められた範囲であり、好ましくはＰ波ピークを基準として－５００ｍＳ～＋３００ｍＳの間であって０ｍＳを含みマイナス側の絶対値がプラス側の絶対値よりも大きくなる範囲であり、例えば、各Ｐ波ピークを基準として－３００ｍＳ～＋１５０ｍＳの範囲である。基線とは、心電図データにおいて心臓が興奮していない部分を指す。

次いで、制御部１１は、各誘導の加算平均したＰ波データから基線となる部分を選択する（ステップＳ６）。
例えば、制御部１１は、各Ｐ波ピークを基準として所定範囲（例えば、－２００～－１００ｍＳの範囲）を基線として選択する。基線として選択する範囲は、基線が存在する範囲として実験的経験的に定められた範囲である。なお、基線となる部分はユーザーが選択してもよい。

次いで、制御部１１は、選択した基線部分に基づいて、加算平均したＰ波データの基線補正を行う（ステップＳ７）。
例えば、選択した基線部分の平均値を算出し、平均値をＰ波データの各値から引くことで、基線補正を行う。これにより、基線部分の値をほぼ０とすることができる。

次いで、制御部１１は、直交する二方向の誘導によるＰ波データの二乗平均平方根（ＲＭＳ）を算出することにより、平均Ｐ波データを算出する（ステップＳ８）。
例えば、心電図測定部１５が１２誘導心電計である場合は、第Ｉ誘導とａＶＦ誘導のＰ波データ、第ＩＩ誘導とａＶＬ誘導のＰ波データ、第ＩＩＩ誘導とａＶＲ誘導のＰ波データの３組の二乗平均平方根を算出して、３組の平均Ｐ波データを算出する。もしくは、第Ｉ誘導とａＶＦ誘導のＰ波データの二乗平均平方根を算出して、一組のみの平均Ｐ波データを算出し用いるようにしても良い。
また、心電図測定部１５がＸＹＺ誘導の心電計である場合は、Ｘ誘導とＹ誘導のＰ波データの二乗平均平方根を算出して１組の平均Ｐ波データを算出する。

次いで、算出した平均Ｐ波データにバンドパスフィルター処理を行う（ステップＳ９）。通過させる周波数範囲は、実験的経験的に求められた値であり、好ましくは３０～３００Ｈｚ、最も好ましくは、４０～１５０Ｈｚである。

次いで、制御部１１は、バンドパスフィルター処理後の平均Ｐ波データに、Ｐ波フラグメントの検出範囲を設定する（ステップＳ１０）。
例えば、バンドパスフィルター処理後の平均Ｐ波データの、ステップＳ６で選択した基線部分の直後からＱＲＳ波の直前までの範囲をＰ波フラグメントの検出範囲として設定する。

次いで、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの検出範囲内の極値を検出する（ステップＳ１１）。

次いで、制御部１１は、バンドパスフィルター処理後の平均Ｐ波データの基線部分の値の標準偏差（基線標準偏差）を算出する（ステップＳ１２）。
この基線標準偏差は、心電図を測定したときのノイズレベルを表す。
ここで、心電図測定部１５が１２誘導心電計である場合は、３つの平均Ｐ波データから標準偏差を算出することになるが、例えば、この標準偏差が最も低い、すなわちノイズの最も少ない平均Ｐ波データを、Ｐ波フラグメントを算出するための波形として決定する。もしくは、３つの平均Ｐ波データを用いずに、第Ｉ誘導とａＶＦ誘導の平均Ｐ波データのみから標準偏差を算出するようにしても良い。

次いで、制御部１１は、ステップＳ１１で検出した隣接する極値間の電位差が基線標準偏差のｎ倍（ｎは正の数）を超えた場合、その２点間を結ぶ線をＰ波フラグメントと定義する（ステップＳ１３）。
ｎは、実験に基づいて算出した値であり、２以上、１０以下が好ましく、２以上、５以下がより好ましく、例えば、３である。

次いで、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの数を算出する（ステップＳ１４）。
次いで、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの始点（１つの平均Ｐ波データにおける最初の始点）から終点（１つの平均Ｐ波データにおける最後の終点）までの時間（Ｐ波フラグメントの持続時間）を算出する（ステップＳ１５）。
図５に、平均Ｐ波データからＰ波フラグメントの数及び持続時間を算出する流れを示す。

そして、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの数及び／又は持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析して、解析結果を表示部１４に表示させ（ステップＳ１６）、心房細動解析処理Ａを終了する。

図６Ａは、健常者におけるＰ波フラグメントの数及び持続時間の一例を示す図、図６Ｂは、発症性心房細動患者におけるＰ波フラグメントの数及び持続時間の一例を示す図である。本実施形態では、ｎは３とする。即ち、本実施形態では、隣接する極値間の電位差が基線標準偏差の３倍を超えた場合、その２点間を結ぶ線をＰ波フラグメントと定める。図６Ａ、図６Ｂに示すように、発作性心房細動患者におけるＰ波フラグメントの数及び持続時間は、健常者に比べて大きい。本実施形態においては、健常者のＰ波フラグメント数は１７であり、発症性心房細動患者のＰ波フラグメント数は２５である。また、健常者のＰ波フラグメント時間（持続時間）は１３７ｍｓであり、発症性心房細動患者のＰ波フラグメント時間（持続時間）は１７２ｍｓである。
そこで、ステップＳ１６においては、例えば、Ｐ波フラグメントの数又は持続時間の値を、心房細動の発症の可能性を表す指標値として表示する。または、Ｐ波フラグメントの数又は持続時間に閾値を設け、算出したＰ波フラグメントの数又は持続時間が閾値よりも高い場合に、心房細動の発症の可能性が高いと判定してその旨を表示してもよい。または、Ｐ波フラグメントの数又は持続時間が閾値１以下の場合は心房細動の可能性：低、閾値１～閾値２未満の場合は、心房細動の可能性：中、閾値２以上の場合は、心房細動の可能性：高と判定してその旨を表示してもよい（閾値１＜閾値２）。または、例えば、Ｐ波フラグメントの数及び持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルを予め記憶部１２に記憶しておき、算出したＰ波フラグメントの数及び持続時間の組み合わせに応じた指標値を読み出して表示することとしてもよい。

〔検証〕
本願発明者は、鋭意研究の結果、左心房後壁が心房細動の発生に重要な場所であり、それが体の体軸方向及び左右方向を含む平面に沿っていることから、心房細動の発症の可能性の解析に体の前後方向の誘導は不要なのではないかと考えるに至った。そして、体の前後方向の誘導を用いず、非発作時に測定した、体軸方向及び左右方向を含む平面において直交する二方向の誘導のみを用いて算出したＰ波フラグメントの数及び持続時間が発作性心房細動の発症の可能性の判別に使用できるか否かを検証した。

図７Ａは、ＰＡＦ（発症性心房細動患者群）、ＡＣ（年齢適合対照群）、ＹＣ（若年対照群）に対し、ＸＹ誘導とＸＹＺ誘導でそれぞれ２分間記録を行って上述の手法により算出したＰ波フラグメント数（平均値）の比較結果を示す図である。図７Ｂは、ＰＡＦ、ＡＣ、ＹＣに対し、ＸＹ誘導とＸＹＺ誘導でそれぞれ２分間記録を行って上述の手法により算出したＰ波フラグメント持続時間（平均値）の比較結果を示す図である。なお、Ｐ波フラグメントと判定するための閾値は、基線部分のノイズレベルの３倍とした。

図７Ａ、図７Ｂに示すように、ＰＡＦ、ＡＣ、ＹＣの全てにおいて、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間は、ＸＹＺ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間とほぼ同じであり、発作性心房細動患者ではＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間がともに健常者より大きい結果となった。
すなわち、体軸方向及び左右方向を含む平面において直交するＸＹ誘導のみを用いて算出したＰ波フラグメントの数及び持続時間が発作性心房細動の発症の判別に使用できることが確認された。

また、本願発明者は、複数の健常者及び発作性心房細動患者に対し、ＸＹ誘導と１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間の算出を行い、相関があるか否かを検討した。図８Ａ～図１０Ｂに、その検討結果を示す。

図８Ａは、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数と１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数の関係を示す散布図である。図８Ｂは、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント時間と、１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の関係を示す散布図である。図８Ａに示すように、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数と１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数の相関係数Ｒは０．６４であり、相関が認められた。また、図８Ｂに示すように、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の相関係数Ｒは０．７７であり、相関が認められた。

また、本願発明者は、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間と、第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導、並びに第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間との相関の有無について確認するために、第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間と、第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導、並びに第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間との相関関係の有無について検討した。

図９Ａは、１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数と第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント数の関係を示す散布図である。図９Ｂは、１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の関係を示す散布図である。図９Ａに示すように、第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数と第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント数の相関係数Ｒは０．９０であり、相関が認められた。また、図９Ｂに示すように、第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の相関係数Ｒは０．８３であり、相関が認められた。すなわち、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間と第ＩＩ誘導及びａＶＬ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間についても相関が認められた。

図１０Ａは、１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数と第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント数の関係を示す散布図である。図１０Ｂは、１２誘導心電計の第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の関係を示す散布図である。図１０Ａに示すように、第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント数と第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント数の相関係数Ｒは０．８１であり、相関が認められた。また、図１０Ｂに示すように、第Ｉ誘導及びａＶＦ誘導によるＰ波フラグメント持続時間と第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント持続時間の相関係数Ｒは０．８３であり、相関が認められた。すなわち、ＸＹ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間と第ＩＩＩ誘導及びａＶＲ誘導によるＰ波フラグメント数及びＰ波フラグメント持続時間についても相関が認められた。

以上より、１２誘導心電計の第Ｉ誘導とａＶＦ誘導のみ、第ＩＩ誘導とａＶＬ誘導のみ、又は第ＩＩＩ誘導とａＶＲ誘導のみを用いて算出したＰ波フラグメントの数及び持続時間についても発作性心房細動の発症の判別に使用できることが確認された。

心電図検査は、非侵襲で心臓全体の状態をマクロに捉えることのできる検査である。なかでも１２誘導心電図による検査は、安価で医療現場に広く普及しており、多くの検査者が容易に実施することができ、ホルター心電図のように２４時間測定を行うといった長時間測定も不要である。上記心房細動解析処理Ａでは、体の前後方向の誘導による心電図データを用いずに、非発作時の体軸方向及び左右方向を含む平面において直交する二方向の誘導による心電図データのみを用いて心房細動の発症の可能性を解析するので、１２誘導心電図の、特に測定が簡易な肢誘導の心電図データのみを用いて解析を行うことができ、非侵襲、安価、容易且つ短時間の検査によって、非発作時であっても心房細動の発症の可能性を予測することが可能となる。その結果、心房細動の早期診断が可能となる。

また、１２誘導心電図は、上述のように以前より広く普及されているため、過去に測定されたデータが大量に存在する。そこで、過去の心房細動患者の心電図データ及び心房細動患者でない健常者の心電図データを用いることにより、Ｐ波の位置決めやＰ波フラグメントの判定に用いる閾値や、心房細動の発症の可能性を解析する際の閾値等をより精度よく求めることができ、心房細動の発症の可能性を精度よく予測することが可能となる。即ち、改めて心電図を測定しなくても過去の１２誘導心電図測定データそのものから心房細動の発症可能性を予測できる。加えて、膨大な過去の１２誘導心電図測定データを活用し、ソフトウェアやＡＩ（機械学習）に入力し解析することで、今から大量の検査を行いデータを収集しなくても、心房細動の発症の可能性をより精度よく予測することも可能となる。

なお、例えば、上記のステップＳ１において数分間（例えば、２分間）の測定を行い、２分間の心電図データを用いて解析を行う場合、過去の短い（例えば、１０秒の）心電図データでは測定時間が足りないことも考えられる。この場合は、２分間測定して取得した複数の心電図データをＡＩに入力して、１０秒間の心電図データから２分間の心電図データを推定するための機械学習モデルを作成させ、この機械学習モデルに過去の１０秒の心電図データを入力することによって２分間の心電図データを予測させることにより、過去の短い測定時間の心電図データを心房細動の発症の可能性の精度向上のために活用することが可能となる。なお、ＡＩは、制御部１１とプログラムとの協働により実現されることとしてもよいし、専用のハードウエアにより実現されることとしてもよい。

また、ＸＹＺ誘導の心電計等を用いる場合においても、Ｚ誘導による測定が不要なため、心電計にＺ誘導用の電極（Ｘ誘導、Ｙ誘導とは異なる専用の電極）を備える必要がなく、安価な装置構成とすることができる。さらに、Ｚ誘導の心電図データを用いる必要がないため、計測にかかる時間や患者への負荷、解析の処理時間や処理負荷を低減することができる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面において直交する二方向の誘導による心電図データのみを用いて心房細動の発症の可能性を解析する例について説明したが、第２の実施形態では、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における一方向（例えば、左右方向）の誘導による心電図データのみから心房細動の発症の可能性を評価する例について説明する。

第２の実施形態における構成要素は、図１を用いて説明したものと略同様であるが、本実施形態において、心電図測定部１５は、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における所定の一方向の誘導による心電図データのみを測定可能であればよい。そのため、本実施形態では、心電図測定部１５は、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における所定の一方向（例えば、左右方向）の誘導による心電図データのみを測定するものとして説明する。この場合、心電図測定部１５を手首に装着するリストバンド型や腕時計型のデバイスとすることも可能であり、被検者の負担が少ないので好ましい。

その他の第２の実施形態における構成は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用し、以下、第２の実施形態の動作について説明する。

次に、第２の実施形態における心房細動解析装置１の動作について説明する。
図１１は、心房細動解析装置１の制御部１１により実行される心房細動解析処理（心房細動解析処理Ｂとする）の流れを示すフローチャートである。心房細動解析処理Ｂは、操作部１３の操作に応じて、制御部１１のＣＰＵと記憶部１２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

まず、制御部１１は、心電図測定部１５に被検者の心電図測定を行わせ、洞調律（非発作時）の心電図データを記録する（ステップＳ２１）。
心電図測定における好ましい測定拍数や測定時間は、例えば、図２のステップＳ１で説明したものと同様である。

次いで、制御部１１は、心電図測定により取得された心電図データからＲ波ピークを検出する（ステップＳ２２）。

次いで、制御部１１は、検出された各Ｒ波ピークを基準とする所定範囲を対象として、Ｐ波ピークを検出する（ステップＳ２３）。
Ｐ波ピークを検出する対象となる所定範囲は、Ｐ波ピークが存在する範囲として実験的経験的に定められた範囲であり、例えば、各Ｒ波ピークを基準として－５０～－２００ｍＳの範囲である。

次いで、制御部１１は、検出されたＰ波ピークの時間点を基準として所定範囲をＰ波データとして切り出し、加算平均することにより、平均Ｐ波データを算出する（ステップＳ２４）。
Ｐ波データとして切り出す所定範囲は、Ｐ波及びその前後の基線を含む範囲として実験的経験的に定められた範囲であり、例えば、各Ｐ波ピークを基準として－３００ｍＳ～＋１５０ｍＳの範囲である。

次いで、制御部１１は、平均Ｐ波データから基線となる部分を選択する（ステップＳ２５）。
例えば、制御部１１は、各Ｐ波ピークを基準として所定範囲（例えば、－２００～－１００ｍＳの範囲）を基線として選択する。基線として選択する範囲は、基線が存在する範囲として実験的経験的に定められた範囲である。なお、基線となる部分はユーザーが選択してもよい。

次いで、制御部１１は、選択した基線部分に基づいて、平均Ｐ波データの基線補正を行う（ステップＳ２６）。
例えば、選択した基線部分の平均値を算出し、平均値を波形から引くことで、基線補正を行う。これにより、基線部分の値を略０とすることができる。

次いで、制御部１１は、基線補正後の加算平均波形にバンドパスフィルター処理を行う（ステップＳ２７）。通過させる周波数範囲は、好ましくは３０～３００Ｈｚ、最も好ましくは、４０～１５０Ｈｚである。

次いで、制御部１１は、バンドパスフィルター処理後の平均Ｐ波データに、Ｐ波フラグメントの検出範囲を設定する（ステップＳ２８）。
例えば、バンドパスフィルター処理後の平均Ｐ波データの、ステップＳ２５で選択した基線部分の直後からＱＲＳ波の直前までの範囲をＰ波フラグメントの検出範囲として設定する。

次いで、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの検出範囲内の極値を検出する（ステップＳ２９）。

次いで、制御部１１は、バンドパスフィルター処理後の平均Ｐ波データの基線部分の値の標準偏差（基線標準偏差）を算出する（ステップＳ３０）。

次いで、制御部１１は、ステップＳ３０で検出した隣接する極値間の電位差が基線標準偏差のｎ倍（ｎは正の数）を超えた場合、その２点間を結ぶ線をＰ波フラグメントと定義する（ステップＳ３１）。
ｎは、実験に基づいて算出した値であり、例えば、３である。

次いで、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの数を算出する（ステップＳ３２）。
次いで、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの始点から終点までの時間（Ｐ波フラグメントの持続時間）を算出する（ステップＳ３３）。

そして、制御部１１は、Ｐ波フラグメントの数及び／又は持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析して、解析結果を表示部１４に表示させ（ステップＳ３４）、心房細動解析処理Ｂを終了する。
ステップＳ３４の処理は、例えば、図２のステップＳ１６で説明したものと同様の処理である。

上記第２の実施形態では、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における一方向（例えば、左右方向）の誘導のみの心電図データを用いて心房細動の発症の可能性を解析するので、リストバンド型や腕時計型のデバイスを用いた簡易な心電図検査での測定結果を用いることができ、被検者への負担が小さくて済むので好ましい。一方で、第１の実施形態のように二方向の誘導の心電図を用いる場合に比べて解析精度の面で劣る可能性がある。

そこで、例えば、上記心房細動解析処理Ｂにおいて解析に使用する誘導（解析対象とする誘導）と、当該誘導と被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面において直交する方向の誘導を含む心電図測定を複数回行い、得られた心電図データのうち、解析対象とする誘導の心電図データのみを用いて算出したＰ波フラグメントの数及び／又は持続時間と、解析対象とする方向及びこれと直交する方向の二方向の誘導の心電図データを用いて算出したＰ波フラグメントの数及び／又は持続時間とを心房細動解析装置１内に構築したＡＩに入力して学習させて機械学習モデルを作成しておくこととしてもよい。そして、制御部１１は、図１１のステップＳ３２～Ｓ３３までの処理で算出されたＰ波フラグメントの数及び／又は持続時間を上記機械学習モデルに入力して、二方向の誘導の心電図データを用いて算出したＰ波フラグメントの数及び／又は持続時間を推定し、推定したＰ波フラグメントの数及び／又は持続時間に基づいて心房細動の発症の可能性を解析することとしてもよい。これにより、第１の実施形態と同様の効果を、より簡易な検査によって得ることが可能となる。

以上説明したように、心房細動解析装置１によれば、制御部１１は、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみからＰ波データを取得し、取得されたＰ波データからＰ波フラグメントを抽出する。そして、Ｐ波フラグメントの数及び／又はＰ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する。
したがって、体の前後方向の誘導による心電図データを用いずに、非発作時の被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における一方向の誘導又は直交する二方向の誘導による心電図データのみを用いて心房細動の発症の可能性を解析するので、１２誘導心電図の、特に測定が簡易な肢誘導の心電図データのみを用いて解析を行うことができ、非侵襲、安価、容易且つ短時間の検査によって、非発作時であっても心房細動の発症の可能性を予測することが可能となる。その結果、心房細動の早期診断が可能となる。

なお、上記実施形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。

例えば、上記第１及び第２の実施形態においては、心房細動解析装置１は、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における一方向の誘導による心電図データのみ、又は被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面において直交する二方向の心電図データのみから心房細動の発症の可能性を解析する装置であるものとし、当該装置及び当該装置における心房細動解析方法について説明したが、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における一方向の誘導による心電図データのみ、又は被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面において直交する二方向の心電図データのみから、単にＰ波フラグメントの数及び／又は持続時間を算出する装置及び解析方法（Ｐ波フラグメント解析装置及びＰ波フラグメント解析方法）としてもよい。

また、上記第２の実施形態において、心電図測定部１５は、被検者の体軸方向及び左右方向を含む平面における所定の一方向（例えば、左右方向）の誘導による心電図データのみを測定するものとして説明したが、これに限定されず、例えば、１２誘導心電計やＸＹＺ誘導の心電計のように、複数方向の誘導による心電図を取得可能な心電計としてもよい。そして、制御部１１が、計測された心電図データの中から所定方向の心電図データを取得して、Ｐ波フラグメント解析及び心房細動の発症の可能性の解析を行うこととしてもよい。

また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ（搬送波）も適用される。

その他、心房細動解析装置を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

本発明は、医療の分野において利用することができる。

１心房細動解析装置
１１制御部
１２記憶部
１３操作部
１４表示部
１５心電図測定部
１６通信部
１７バス

Claims

被検体の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみから複数のＰ波データを取得するＰ波データ取得部と、
前記Ｐ波データ取得部により取得された前記複数のＰ波データからＰ波フラグメントを抽出するフラグメント抽出部と、
前記Ｐ波フラグメントの数及び／又は前記Ｐ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する解析部と、
を備え、
前記フラグメント抽出部は、前記複数のＰ波データを平均化して平均Ｐ波データを算出し、前記平均Ｐ波データから極値を抽出し、隣接する前記極値間の電位差が所定の値を超えた場合、その極値間を結ぶ線を前記Ｐ波フラグメントとして抽出し、
前記解析部は、
前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間に閾値を設け、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間が閾値より高いか否かにより心房細動の発症の可能性を判定し、あるいは前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルに基づいて、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせに応じた前記指標値を読み出す心房細動解析装置。
前記心電図を測定する心電図測定部を備える請求項１に記載の心房細動解析装置。
前記フラグメント抽出部は、前記Ｐ波データ取得部により前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図から前記Ｐ波データを取得した場合、前記誘導ごとに前記複数のＰ波データを平均化して二乗平均平方根を算出することにより前記平均Ｐ波データを算出する請求項１又は２に記載の心房細動解析装置。
前記フラグメント抽出部は、さらに、前記平均Ｐ波データから所定範囲の周波数を除去するフィルタリング処理を行い、前記フィルタリング処理後の前記平均Ｐ波データからＰ波フラグメントを抽出する請求項１から３のいずれか一項に記載の心房細動解析装置。
心房細動解析装置が実行する心房細動解析方法において、
被検体の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみから複数のＰ波データを取得するＰ波データ取得工程と、
前記Ｐ波データ取得工程において取得された前記複数のＰ波データからＰ波フラグメントを抽出するフラグメント抽出工程と、
前記Ｐ波フラグメントの数及び／又は前記Ｐ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する解析工程と、
を含み、
前記フラグメント抽出工程では、前記複数のＰ波データを平均化して平均Ｐ波データを算出し、前記平均Ｐ波データから極値を抽出し、隣接する前記極値間の電位差が所定の値を超えた場合、その極値間を結ぶ線を前記Ｐ波フラグメントとして抽出し、
前記解析工程では、前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間に閾値を設け、抽出したＰ波フラグメントの数又は前記持続時間が閾値より高いか否かにより心房細動の発症の可能性を判定し、あるいは前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルに基づいて、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせに応じた前記指標値を読み出す心房細動解析方法。
コンピューターを、
被検体の体軸方向及び左右方向を含む平面上における一方向の誘導による心電図のみ、又は前記平面上において直交する二方向の誘導による心電図のみから複数のＰ波データを取得するＰ波データ取得部、
前記Ｐ波データ取得部により取得された前記複数のＰ波データからＰ波フラグメントを抽出するフラグメント抽出部、
前記Ｐ波フラグメントの数及び／又は前記Ｐ波フラグメントの持続時間に基づいて、心房細動の発症の可能性を解析する解析部、
として機能させ、
前記フラグメント抽出部は、前記複数のＰ波データを平均化して平均Ｐ波データを算出し、前記平均Ｐ波データから極値を抽出し、隣接する前記極値間の電位差が所定の値を超えた場合、その極値間を結ぶ線を前記Ｐ波フラグメントとして抽出し、
前記解析部は、前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間に閾値を設け、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数又は前記持続時間が閾値より高いか否かにより心房細動の発症の可能性を判定し、あるいは前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせと、心房細動の発症の可能性の指標値とを対応付けたテーブルに基づいて、抽出した前記Ｐ波フラグメントの数及び前記持続時間の組み合わせに応じた前記指標値を読み出すプログラム。