生のインピーダンス信号には、動きによるアーチファクトやノイズが含まれています。本システムでは、以下の複数の信号処理ステップを実行します。
まず、生のインピーダンス信号を、50Hzノッチフィルタ、メディアンフィルタ、およびローパスフィルタに順次通過させることで、比較的クリーンなインピーダンス信号を取得します。
次に、この信号を1回微分してICG信号を得ます。ICG信号のピーク点、すなわちC点を、微分閾値法を用いて検出します。ICG信号中のC点に基づいて、B点とX点を検出するための時間窓を決定します。それぞれの時間窓内で、以下の手順で検出を行います。
B点検出アルゴリズム： B点の時間窓内で、ICGの2次微分の最大値がB点に対応します。この最大値がCpeakの15%未満の場合、ICG信号のゼロクロス点をB点として採用します。
ゼロクロス点が見つからない場合は、0.15 × Cpeakに最も近い点をB点とします。
X点検出アルゴリズム： X点の時間窓内で、まずICG信号の局所最大値（O点）を特定します。次に、この時間窓内でO点に対する傾きが最大となる位置をX点として選択します。このような点が見つからない場合は、時間窓内の最小値をX点とします。
Cpeakは(dZ/dt)maxと定義され、B点とX点の時間差がLVETを表します。図6に、ICG特徴点検出アルゴリズムのフローチャートを示します。
図6： ICG特徴点検出のフローチャート
- LVET = X − B
- (dZ/dt)max = Cpeak
- これらはSVの計算式に入力されます。
この構造化された検出手法により：
- 再現性が向上します
- 心拍数の変動に対応できます
- 生理的変動下でもロバスト性を維持します
結果：
図7は、図5のセットアップを用いて収集した生の人体インピーダンス信号を示しています。
図8は、これらのインピーダンス信号をICG特徴点検出アルゴリズムで処理して生成されたICG信号を示します。
一回拍出量（SV）の計算に使用される重要な点であるC、B、およびXが、信号上に明確に示されています。
適用品番
| DigiKey品番 | メーカー品番 |
|---|---|
| 175-MAX30009ENA+TTR-ND、 175-MAX30009ENA+TCT-ND、 175-MAX30009ENA+TDKR-ND |
MAX30009ENA+T |
| 505-MAX30009ENA±ND | MAX30009ENA+ |
| 175-MAX20356AEWY+TR-ND | MAX20356AEWY+ |
| 505-MAX20356AEWY+TTR-ND | MAX20356AEWY+T |
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