具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。但是，发明的范围不限于图示例子。

<第1实施方式>

在第1实施方式中，说明仅使用基于在包含被检者的体轴方向(头尾方向)以及左右方向的平面(前额面)上正交的两个方向的导联的心电图，不使用基于身体的前后方向(背腹方向)的导联的心电图而解析心房颤动的发病的可能性的例子。

(心房颤动解析装置1的结构)

首先，说明本发明的第1实施方式中的心房颤动解析装置1的结构。

图1是表示心房颤动解析装置1的功能结构的框图。如图1所示，心房颤动解析装置1构成为具备控制部11、存储部12、操作部13、显示部14、心电图测定部15、通信部16等，各部件通过总线17连接。另外，在本实施方式中，示出了具有心电图测定部的心房颤动解析装置，但也可以是不具有心电图测定部的心房颤动解析装置。在不具有心电图测定部的心房颤动解析装置的情况下，优选将心电图的数据经由通信部等存储在存储部中，基于存储在存储部中的心电图的数据进行心房颤动解析处理。

控制部11由CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、RAM(Random AccessMemory：随机存取存储器)等构成。控制部11的CPU根据操作部13的操作，读出存储在存储部12中的系统程序或各种处理程序并在RAM内展开，按照所展开的程序，对心房颤动解析装置1各部的动作进行集中控制。例如，控制部11根据操作部13的操作，执行后述的心房颤动解析处理，作为P波数据取得部、片段提取部、解析部发挥功能。

存储部12由非易失性的半导体存储器或硬盘等构成。存储部12存储系统程序或由控制部11执行的各种程序、通过程序执行处理所需要的参数等数据。例如，存储部12存储有用于执行后述的心房颤动解析处理的程序等。存储部12也可以存储心电图的数据。各种程序以可读取的程序代码的形式被保存，控制部11依次执行按照该程序代码的动作。

操作部13构成为具有各种功能键或鼠标等指示设备，将通过用户进行的键操作或鼠标操作而输入的指示信号输出到控制部11。另外，操作部13也可以在显示部14的显示画面上具备触摸面板，在该情况下，将经由触摸面板输入的指示信号输出到控制部11。

显示部14由LCD(Liquid Crystal Display：液晶显示器)或CRT(Cathode RayTube：阴极射线管)等监视器构成，根据从控制部11输入的显示信号的指示，显示来自操作部13的输入指示或数据等。

心电图测定部15经由配置在被检者的身体表面的电极测定心肌的电变化，作为心电图进行记录。作为心电图测定部15，例如可以使用一般广泛普及的12导联心电仪，但也可以设为XYZ导联的心电仪。

通信部16包括LAN适配器、调制解调器或TA(Terminal Adapter：终端适配器)等，并且控制与连接到通信网络的外部装置之间的数据发送和接收。

〔心房颤动解析装置1的动作〕

接着，说明本实施方式的心房颤动解析装置1的动作。

图2是表示由心房颤动解析装置1的控制部11执行的心房颤动解析处理(设为心房颤动解析处理A)的流程的流程图。根据操作部13的操作，通过控制部11的CPU和存储在存储部12中的程序的协作来执行心房颤动解析处理A。

首先，控制部11使心电图测定部15进行被检者的心电图测定，并记录窦性心律(洞調律)(非发作时)的心电图的数字数据(心电图数据)(步骤S1)。

为了保持解析的精度，心电图的测定时间优选为10秒以上、1小时以内。更优选为10秒以上、30分钟以内，最优选为10秒以上、3分钟以内。在心房颤动解析装置1的解析方法中，不需要使用霍尔特式心电图进行24小时测定这样的长时间的测定，能够通过短时间的测定来解析心房颤动的发病可能性、风险，因此优选。另外，在本实施方式中，假设在2分钟内进行约100拍的测定。

另外，在本实施方式的解析中，由于不使用身体的前后方向的导联，因此能够省略基于身体的前后方向的导联的测定。

图3是表示一拍量的心电图数据的一例的图。如图3所示，心电图数据由P波、Q波、R波、S波、(QRS波)、T波和U波构成。横轴是时间轴(mS)，纵轴是电位差(mV)。

接着，控制部11从由心电图测定部15取得的心电图数据中，取得基于在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面上正交的两个方向的导联的心电图数据(步骤S2)。

图4A是表示XYZ导联的心电仪的X导联和Y导联的图，图4B是表示12导联心电仪的肢体导联的图。如图4A、图4B所示，作为在包含被检者的体轴方向(头尾方向、上下方向)以及左右方向的平面上正交的两个方向的导联，XYZ导联的心电仪的X导联和Y导联(以下称为XY导联)、12导联心电仪的肢体导联中的第I导联和aVF导联、第II导联和aVL导联、第III导联和aVR导联的组分别符合。因此，在心电图测定部15是12导联心电仪的情况下，控制部11取得肢体导联的心电图数据中的、至少成为上述的对的两个方向的心电图数据(在本实施方式中，肢体导联的所有心电图数据)。在心电图测定部15是XYZ导联的心电仪的情况下，取得X导联和Y导联的心电图数据。

接着，控制部11在所取得的各导联的心电图数据中，选择表示P波最清晰的单峰的波形的心电图数据，从所选择的心电图数据中检测R波峰(步骤S3)。

在步骤S3中，例如，可以在显示部14上并排显示所取得的各个导联的心电图数据，并且可以通过用户操作来选择包括表示P波最清晰的单个峰的波形的心电图数据。或者，控制部11也可以根据各导联的心电图数据中包含的波形的形状以及高度自动地选择。

例如，在记录了100拍的心电图数据的情况下，从所选择的心电图数据中检测100的R波峰。这里检测的R波峰可以是通过一次心电图测定得到的多拍的至少一部分，但优选为所有拍的R波峰。另外，心电图数据中包含的P波峰或R波峰可以基于波形的形状由控制部11自动地检测。

接着，控制部11将以从所选择的心电图数据中检测出的各R波峰为基准的规定范围作为对象，从在步骤S3中选择的导联的心电图数据中检测P波峰(步骤S4)。

成为检测P波峰的对象的规定范围是作为P波峰存在的范围而通过实验经验性地确定的范围，例如，以各R波峰为基准为-50～-200mS的范围。

例如，在记录有100拍的心电图数据的情况下，从各导联的心电图数据中检测出100的P波峰。

接着，控制部11在各导联的心电图数据中，以在步骤S4中检测出的P波峰的时间点为基准，切出规定范围，取得作为P波数据，进行相加平均(步骤S5)。

这里切出的P波数据是通过一次心电图测定得到的多拍的至少一部分，优选是所有拍的P波数据。P波数据的数量优选为100个以上，更优选为500个以上，最优选为1000个以上。

作为P波数据而切出的规定范围是作为包含P波及其前后的基线的范围而通过实验经验性地确定的范围，优选是以P波峰为基准在-500mS～+300mS之间并包含0mS、且负侧的绝对值大于正侧的绝对值的范围，例如是以各P波峰为基准的-300mS～+150mS的范围。基线是指在心电图数据中、心脏没有兴奋的部分。

接着，控制部11从各导联的相加平均后的P波数据中，选择成为基线的部分(步骤S6)。

例如，控制部11以各P波峰为基准，选择规定范围(例如-200～-100mS的范围)作为基线。作为基线选择的范围是作为基线存在的范围而通过实验经验性地确定的范围。另外，成为基线的部分也可以由用户选择。

接着，控制部11基于所选择的基线部分，进行相加平均后的P波数据的基线校正(步骤S7)。

例如，计算所选择的基线部分的平均值，从P波数据的各值中减去平均值，由此进行基线校正。由此，能够使基线部分的值大致为0。

接着，控制部11通过计算基于正交的两个方向的导联的P波数据的均方根(RMS)，来计算平均P波数据(步骤S8)。

例如，在心电图测定部15是12导联心电仪的情况下，通过计算第I导联和aVF导联的P波数据、第II导联和aVL导联的P波数据、以及第III导联和aVR导联的P波数据这3组的均方根，来计算3组的平均P波数据。或者，也可以计算第I导联和aVF导联的P波数据的均方根，计算仅1组的平均P波数据来使用。

另外，在心电图测定部15是XYZ导联的心电仪的情况下，计算X导联和Y导联的P波数据的均方根，计算1组的平均P波数据。

接着，对计算出的平均P波数据进行带通滤波器处理(步骤S9)。通过的频率范围是通过实验经验性地求出的值，优选为30～300Hz，最优选为40～150Hz。

接着，控制部11在带通滤波器处理后的平均P波数据中设定P波片段的检测范围(步骤S10)。

例如，将带通滤波器处理后的平均P波数据的、从在步骤S6中选择的基线部分紧后面到QRS波的紧前面为止的范围设定为P波片段的检测范围。

接着，控制部11检测P波片段的检测范围内的极值(步骤S11)。

接着，控制部11计算带通滤波器处理后的平均P波数据的基线部分的值的标准偏差(基线标准偏差)(步骤S12)。

该基线标准偏差表示测定心电图时的噪声电平。

在这里，在心电图测定部15是12导联心电仪的情况下，根据3个平均P波数据计算标准偏差，例如，将该标准偏差最低、即噪声最少的平均P波数据决定为用于计算P波片段的波形。或者，也可以不使用3个平均P波数据，仅根据第I导联和aVF导联的平均P波数据计算标准偏差。

接着，控制部11在步骤S11中检测出的相邻的极值间的电位差超过了基线标准偏差的n倍(n为正数)的情况下，将连接该两点间的线定义为P波片段(步骤S13)。

n是基于实验计算出的值，优选为2以上、10以下，更优选为2以上、5以下，例如为3。

接着，控制部11计算P波片段的数量(步骤S14)。

接着，控制部11计算从P波片段的起点(一个平均P波数据中的最初的起点)到终点(一个平均P波数据中的最后的终点)为止的时间(P波片段的持续时间)(步骤S15)。

图5表示根据平均P波数据计算P波片段的数量以及持续时间的流程。

然后，控制部11基于P波片段的数量和/或持续时间，解析心房颤动的发病的可能性，使显示部14显示解析结果(步骤S16)，结束心房颤动解析处理A。

图6A是表示健康者中的P波片段的数量以及持续时间的一例的图，图6B是表示发病性心房颤动患者中的P波片段的数量以及持续时间的一例的图。在本实施方式中，n设为3。即，在本实施方式中，在相邻的极值间的电位差超过了基线标准偏差的3倍的情况下，将连接该两点间的线确定为P波片段。如图6A，图6B所示，发作性心房颤动患者中的P波片段的数量以及持续时间比健康者大。在本实施方式中，健康者的P波片段数量为17，发病性心房颤动患者的P波片段数量为25。另外，健康者的P波片段时间(持续时间)为137ms，发病性心房颤动患者的P波片段时间(持续时间)为172ms。

因此，在步骤S16中，例如，将P波片段的数量或持续时间的值显示为指标值，该指标值表示心房颤动的发病的可能性。或者，也可以对P波片段的数量或持续时间设置阈值，在计算出的P波片段的数量或持续时间比阈值高的情况下，判定为心房颤动的发病的可能性高，并显示该意思。或者，在P波片段的数量或持续时间为阈值1以下的情况下，判定为心房颤动的可能性：低，在阈值1～小于阈值2时，判定为心房颤动的可能性：中，在为阈值2以上的情况下，判定为心房颤动的可能性：高，从而显示该意思(阈值1<阈值2)。或者，例如也可以预先在存储部12中存储将P波片段的数量以及持续时间的组合与心房颤动的发病的可能性的指标值建立了对应的表，读出并显示与计算出的P波片段的数量以及持续时间的组合对应的指标值。

(验证)

然而，本申请的发明人进行了深入的研究，结果认为，由于左心房后壁是对于心房颤动的发生重要的部位，其沿着包括身体的体轴方向以及左右方向的平面，所以在心房颤动的发病的可能性的解析中不需要身体的前后方向的导联。并且，验证了不使用身体的前后方向的导联，仅使用在非发作时测定的、在包含体轴方向以及左右方向的平面中正交的两个方向的导联而计算出的P波片段的数量以及持续时间，是否能够用于判别发作性心房颤动的发病的可能性的情况。

图7A是表示对于PAF(发病性心房颤动患者群)、AC(年龄适合对照群)、YC(年轻对照群)，通过XY导联和XYZ导联分别进行2分钟记录，通过上述方法计算出的P波片段数量(平均值)的比较结果的图。图7B是表示对PAF、AC、YC，通过XY导联和XYZ导联分别进行2分钟记录，通过上述方法计算出的P波片段持续时间(平均值)的比较结果的图。另外，用于判定为P波片段的阈值设为基线部分的噪声电平的3倍。

如图7A、图7B所示，在全部PAF、AC、YC中，基于XY导联的P波片段数量以及P波片段持续时间与基于XYZ导联的P波片段数量以及P波片段持续时间大致相同，在发作性心房颤动患者中，成为P波片段数量以及P波片段持续时间都比健康者大的结果。

即，确认了仅使用在包含体轴方向以及左右方向的平面中正交的XY导联而计算出的P波片段的数量以及持续时间，能够用于判别发作性心房颤动的发病的情况。

另外，本申请的发明人对多个健康者以及发作性心房颤动患者，进行基于XY导联和12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段数量以及P波片段持续时间的计算，研究是否存在相关。图8A～图10B表示其研究结果。

图8A是表示基于XY导联的P波片段数量与基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段数量的关系的散布图。图8B是表示基于XY导联的P波片段时间与基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段持续时间的关系的散布图。如图8A所示，基于XY导联的P波片段数量与基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段数量的相关系数R为0.64，被确认了相关。另外，如图8B所示，基于XY导联的P波片段持续时间与基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段持续时间的相关系数R为0.77，被确认了相关。

另外，本申请的发明人为了确认基于XY导联的P波片段数量以及P波片段持续时间、与基于第II导联以及aVL导联和第III导联以及aVR导联的P波片段数量以及P波片段持续时间之间有无相关，而研究了基于第I导联以及aVF导联的P波片段数量以及P波片段持续时间、与基于第II导联以及aVL导联和第III导联以及aVR导联的P波片段数量以及P波片段持续时间之间有无相关关系。

图9A是表示基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段数量、与基于第II导联以及aVL导联的P波片段数量的关系的散布图。图9B是表示基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段持续时间、与基于第II导联以及aVL导联的P波片段持续时间的关系的散布图。如图9A所示，基于第I导联以及aVF导联的P波片段数量与基于第II导联以及aVL导联的P波片段数量的相关系数R为0.90，被确认了相关。另外，如图9B所示，基于第I导联以及aVF导联的P波片段持续时间与基于第II导联以及aVL导联的P波片段持续时间的相关系数R为0.83，被确认了相关。即，对于基于XY导联的P波片段数量以及P波片段持续时间、与基于第II导联以及aVL导联的P波片段数量以及P波片段持续时间，也被确认了相关。

图10A是表示基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段数量、与基于第III导联以及aVR导联的P波片段数量的关系的散布图。图10B是表示基于12导联心电仪的第I导联以及aVF导联的P波片段持续时间、与基于第III导联以及aVR导联的P波片段持续时间的关系的散布图。如图10A所示，基于第I导联以及aVF导联的P波片段数量、与基于第III导联以及aVR导联的P波片段数量的相关系数R为0.81，被确认了相关。另外，如图10B所示，基于第I导联以及aVF导联的P波片段持续时间与基于第III导联以及aVR导联的P波片段持续时间的相关系数R为0.83，被确认了相关。即，对于基于XY导联的P波片段数量以及P波片段持续时间、与基于第III导联以及aVR导联的P波片段数量以及P波片段持续时间，也被确认了相关。

由上，确认了如下情况：对于仅使用12导心电仪的第I导联和aVF导联、仅使用第II导联和aVL导联、或者仅使用第III导联和aVR导联计算出的P波片段的数量以及持续时间，也能够用于判别发作性心房颤动的发病。

心电图检查是能够以非侵害的方式在宏观上捕捉心脏整体的状态的检查。尤其是，基于12导联心电图的检查廉价且广泛普及到医疗现场，许多检查者能够容易地实施，也不需要像霍尔特式心电图那样进行24小时测定这样的长时间测定。在上述心房颤动解析处理A中，不使用基于身体的前后方向的导联的心电图数据，仅使用基于非发作时的在包含体轴方向以及左右方向的平面中正交的两个方向的导联的心电图数据来解析心房颤动的发病的可能性，所以能够仅使用12导联心电图的、特别是测定简单的肢体导联的心电图数据进行解析，通过非侵害、廉价、容易且短时间的检查，即使在非发作时也能够预测心房颤动的发病的可能性。其结果，能够进行心房颤动的早期诊断。

另外，由于12导联心电图如上述那样比以前更广泛地普及，所以过去测定的数据大量存在。因此，通过使用过去的心房颤动患者的心电图数据以及不是心房颤动患者的健康者的心电图数据，能够更高精度地求出在P波的定位或P波片段的判定中使用的阈值、解析心房颤动的发病的可能性时的阈值等，能够高精度地预测心房颤动的发病的可能性。即，即使不重新测定心电图，也能够根据过去的12导联心电图测定数据本身来预测心房颤动的发病可能性。此外，通过有效利用庞大的过去的12导联心电图测定数据并输入到软件或AI(机器学习)中进行解析，即使不从现在开始进行大量的检查并收集数据，也能够更高精度地预测心房颤动的发病的可能性。

另外，例如，在上述步骤S1中进行数分钟(例如，2分钟)的测定，使用2分钟的心电图数据进行解析的情况下，也考虑如果是过去短的(例如，10秒的)心电图数据则测定时间不足的情况。在这种情况下，将通过测定2分钟而取得的多个心电图数据输入到AI中，创建用于根据10秒钟的心电图数据估计2分钟的心电图数据的机器学习模型，通过在该机器学习模型中输入过去的10秒钟的心电图数据来预测2分钟的心电图数据，从而能够将过去的短的测定时间的心电图数据有效利用于提高心房颤动的发病的可能性的精度上。此外，AI可以通过控制部11和程序的协作来实现，也可以通过专用的硬件来实现。

另外，即使在使用XYZ导联的心电仪等的情况下，由于不需要基于Z导联的测定，所以在心电仪中不需要具备Z导联用的电极(与X导联、Y导联不同的专用的电极)，能够成为廉价的装置结构。进而，由于不需要使用Z导联的心电图数据，所以能够降低测量所花费的时间、对患者的负荷、解析的处理时间或处理负荷。

<第2实施方式>

接着，对本发明的第2实施方式进行说明。

在第1实施方式中，说明了仅使用基于在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中正交的两个方向的导联的心电图数据来解析心房颤动的发病的可能性的例子，但在第2实施方式中，说明仅根据基于在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的一个方向(例如，左右方向)的导联的心电图数据来评价心房颤动的发病的可能性的例子。

第2实施方式中的结构要素与使用图1说明的结构要素大致相同，但在本实施方式中，心电图测定部15只要能够仅测定基于在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的规定的一个方向的导联的心电图数据即可。因此，在本实施方式中，假设为心电图测定部15仅测定基于在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的规定的一个方向(例如，左右方向)的导联的心电图数据的情况来进行说明。在这种情况下，可以使用将心电图测定部15安装在手腕上的腕带型设备或手表型的设备，被检者的负担小，因此优选。

其他的第2实施方式中的结构与第1实施方式中说明的结构相同，因此引用说明，以下对第2实施方式的动作进行说明。

接着，说明第2实施方式中的心房颤动解析装置1的动作。

图11是表示由心房颤动解析装置1的控制部11执行的心房颤动解析处理(设为心房颤动解析处理B)的流程的流程图。根据操作部13的操作，通过控制部11的CPU和存储在存储部12中的程序的协作来执行心房颤动解析处理B。

首先，控制部11使心电图测定部15进行被检者的心电图测定，并记录窦性心律(非发作时)的心电图数据(步骤S21)。

心电图测定中的优选的测定拍数量或测定时间例如与图2的步骤S1中说明的相同。

接着，控制部11从通过心电图测定取得的心电图数据中检测R波峰(步骤S22)。

接着，控制部11将以检测出的各R波峰为基准的规定范围作为对象，检测P波峰(步骤S23)。

成为检测P波峰的对象的规定范围是作为P波峰存在的范围而通过实验经验确定的范围，例如，以各R波峰为基准，为-50～-200mS的范围。

接着，控制部11以检测出的P波峰的时间点为基准，将规定范围作为P波数据切出，并进行相加平均，由此计算出平均P波数据(步骤S24)。

作为P波数据切出的规定范围是作为包含P波及其前后的基线的范围而通过实验经验性地确定的范围，例如，使以各P波峰为基准的-300mS～+150mS的范围。

接着，控制部11从平均P波数据中选择成为基线的部分(步骤S25)。

例如，控制部11以各P波峰为基准，选择规定范围(例如-200～-100mS的范围)作为基线。作为基线选择的范围是作为基线存在的范围而通过实验经验性地确定的范围。另外，成为基线的部分也可以由用户选择。

接着，控制部11基于所选择的基线部分，进行平均P波数据的基线校正(步骤S26)。

例如，通过计算所选择的基线部分的平均值并从波形中减去该平均值来进行基线校正。由此，能够使基线部分的值大致为0。

接着，控制部11对基线校正后的相加平均波形进行带通滤波器处理(步骤S27)。通过的频率范围优选为30～300Hz，最优选为40～150Hz。

接着，控制部11在带通滤波器处理后的平均P波数据中设定P波片段的检测范围(步骤S28)。

例如，将带通滤波器处理后的平均P波数据的、从在步骤S25中选择的基线部分的紧后面到QRS波的紧前面为止的范围设定为P波片段的检测范围。

接着，控制部11检测P波片段的检测范围内的极值(步骤S29)。

接着，控制部11计算带通滤波器处理后的平均P波数据的基线部分的值的标准偏差(基线标准偏差)(步骤S30)。

接着，控制部11在步骤S30中检测出的相邻的极值间的电位差超过了基线标准偏差的n倍(n为正数)的情况下，将连接该两点间的线定义为P波片段(步骤S31)。

n是基于实验计算出的值，例如为3。

接着，控制部11计算P波片段的数量(步骤S32)。

接着，控制部11计算从P波片段的起点到终点为止的时间(P波片段的持续时间)(步骤S33)。

然后，控制部11基于P波片段的数量和/或持续时间，解析心房颤动的发病的可能性，使显示部14显示解析结果(步骤S34)，结束心房颤动解析处理B。

步骤S34的处理例如是与图2的步骤S16中说明的处理相同的处理。

在上述第2实施方式中，由于使用在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的仅一个方向(例如，左右方向)的导联的心电图数据来解析心房颤动的发病的可能性，因此能够使用采用了腕带型或手表型的设备的简单的心电图检查中的测定结果，能够减小对被检者的负担，因此优选。另一方面，与如第1实施方式那样使用两个方向的导联的心电图的情况相比，在解析精度方面有可能差。

因此，例如也可以设为：多次进行包括在上述心房颤动解析处理B中用于解析的导联(作为解析对象的导联)、以及与该导联在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中正交的方向的导联的心电图测定，将仅使用所得到的心电图数据中的、作为解析对象的导联的心电图数据计算出的P波片段的数量和/或持续时间、和使用作为解析对象的方向以及与其正交的方向的两个方向的导联的心电图数据计算出的P波片段的数量和/或持续时间，输入到构筑在心房颤动解析装置1内的AI中使其进行学习，创建机器学习模型。然后，也可以设为：控制部11将在图11的步骤S32～S33为止的处理中计算出的P波片段的数量和/或持续时间输入到上述机器学习模型中，估计使用两个方向的导联的心电图数据计算出的P波片段的数量和/或持续时间，基于估计出的P波片段的数量和/或持续时间，解析心房颤动的发病的可能性。由此，能够通过更简单的检查得到与第1实施方式相同的效果。

如以上说明的那样，根据心房颤动解析装置1，控制部11仅从基于包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面上的一个方向的导联的心电图、或者仅从基于在所述平面上正交的两个方向的导联的心电图，取得P波数据，并从所取得的P波数据中提取P波片段。然后，根据P波片段的数量和/或P波片段的持续时间，解析心房颤动的发病的可能性。

因此，不使用基于身体的前后方向的导联的心电图数据，仅使用非发作时的基于包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的一个方向的导联或者正交的两个方向的导联的心电图数据，来解析心房颤动的发病的可能性，因此，能够仅使用12导联心电图的、特别是测定简单的肢体导联的心电图数据进行解析，通过非侵害、廉价、容易且短时间的检查，即使在非发作时也能够预测心房颤动的发病的可能性。其结果，能够进行心房颤动的早期诊断。

另外，上述实施方式中的记述内容是本发明的优选的一例，并不限定于此。

例如，在上述第1以及第2实施方式中，设为心房颤动解析装置1是仅根据基于在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的一个方向的导联的心电图数据、或者仅根据在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中正交的两个方向的心电图数据来解析心房颤动的发病的可能性的装置，对该装置以及该装置中的心房颤动解析方法进行了说明，但也可以设为仅根据在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的一个方向的导联的心电图数据、或者仅根据在包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中正交的两个方向的心电图数据，计算P波片段的数量和/或持续时间的装置以及解析方法(P波片段解析装置以及P波片段解析方法)。

另外，在上述第2实施方式中，说明了心电图测定部15仅测定基于包含被检者的体轴方向以及左右方向的平面中的规定的一个方向(例如左右方向)的导联的心电图数据的情况，但不限于此，例如也可以设为如12导联的心电仪或XYZ导联的心电仪那样能够取得基于多个方向的导联的心电图的心电仪。并且，也可以设为控制部11从测量出的心电图数据中取得规定方向的心电图数据，进行P波片段解析以及心房颤动的发病的可能性的解析。

另外，例如，在上述的说明中，公开了使用硬盘或半导体的非易失性存储器等作为本发明的程序的计算机可读取的介质的例子，但不限于该例。作为其他的计算机可读取的介质，可以适用CD-ROM等便携式记录介质。另外，作为经由通信线路提供本发明的程序的数据的介质，也适用载波(Carrier wave)。

此外，关于构成心房颤动解析装置的各装置的细节结构以及细节动作，也可以在不脱离本发明的主旨的范围内适当变更。

工业上的可利用性

本发明可以用于医疗领域。

标号说明

1 心房颤动解析装置

11 控制部

12 存储部

13 操作部

14 显示部

15 心电图测定部

16 通信部

17 总线。