📊 ホルター心電図 PVCトレンド解析

最終update : 2026/1/27

PVCが心房ペーシングで誘発できるかの予測モデル : Daytime Suppression Index

Holter ECG Arrhythmia Analysis Tool - 画像からデータを自動抽出して解析します

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フクダ電子ホルターの不整脈発生表画像をドロップ、またはクリックして選択

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データ数 -

📋

データの読み取りと前処理

STEP 1

⚠️ データ編集で表示・編集したデータが全て解析に使用されます。データの追加・削除は「データ編集」ボタンから行えます。

時刻	総心拍数 [beats]	PVC数 [beats]	状態

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元データ行数

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解析使用数

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除外データ数

📊

PVC数と心拍数の時系列推移

STEP 2

PVC数

心拍数 [bpm]

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散布図と回帰分析

STEP 3

データポイント

回帰直線

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Pearson相関分析結果

STEP 4

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相関係数 (r)

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決定係数 (R²)

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p値

y = ax + b

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📊

総心拍数 [beats] の統計

STEP 5

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最小値

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最大値

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平均値

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中央値

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標準偏差

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PVC数の統計

STEP 5

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最小値

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最大値

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平均値

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中央値

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標準偏差

🎯

Daytime Suppression Index（8時〜18時）

STEP 6

8:00〜18:00のデータ抽出

時刻	総心拍数 [beats]	PVC数 [beats]

Daytime Suppression Index = (8-18時のPVC数最小値) / (全データのPVC数平均値)

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8-18時最小値（分子）

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最小値の時刻

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全データ平均（分母）

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判定基準の解説

1. 相関分析 (Pearson r)

正の相関: r > 0 かつ p < 0.05
負の相関: r < 0 かつ p < 0.05
強い相関: |r| ≥ 0.40
相関関係なし: p ≥ 0.05

2. Daytime Suppression Index

Daytime Suppression Index = (日中最小PVC数) / (全体平均PVC数)

極めて高い: Index ≥ 0.80
高い: Index ≥ 0.75
ボーダーライン: 0.50 ≤ Index < 0.75
低い: Index < 0.50

PVC Interpretation Guide

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分析結果サマリー

#	採用	時刻	総心拍数	PVC数