(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの異なる方法によって少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)を決定することと、
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)から生じたそれぞれの瞬時呼吸数fi(n)(i=1,2,…)を決定することと、
前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の重み付け平均化によって平均呼吸数f(n)を決定することとを含む、患者の呼吸数を決定する方法であって、
個々の前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の前記重み付けki(n)(i=1,2,…)は、それぞれの前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)と前記少なくとも２つの呼吸信号si(t)(i=1,2,…)に基づいて決定される推定値fs(n)との差に依存し、
前記推定値fs(n)は、既に決定されている先行平均呼吸数f(n-1)に基づいて決定される
ことを特徴とする患者の呼吸数を決定する方法。
【請求項２】
前記推定値fs(n)は、少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)からの数情報の組合せによる重み付け平均化の初期化、または、現在の呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の平均値を得ることによる重み付け平均化の初期化のために決定される請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、計測された生理的信号から決定される請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記計測された生理的信号は、
生体インピーダンス信号、
心拍変動信号、
フォトプレチスモグラフィック信号（ＰＰＧ信号）、
ＥＣＧの統計的ソース信号、および
脈波伝播時間信号（ＰＴＴ信号）
から選択される請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の決定は、バンドパス・フィルタによって前記計測された生理的信号から行われる請求項３記載の方法。
【請求項６】
前記バンドパス・フィルタは、約０．１２Ｈｚから０．４２Ｈｚの範囲の周波数を通過することを可能にする請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)からのそれぞれの前記瞬時呼吸数fi(ki)、fhr(m)、famp(n)、およびfptt(k)の決定は、前記時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の最大値の時間インデックスtmax(ki)、tmax(m)、tmax(n)、tmax(k)を決定することによって行われる請求項１記載の方法。
【請求項８】
一貫性チェックは、前記瞬時呼吸数の前記時間インデックスki(i=1,2,…)、ｍ、ｎ、およびｋについて行われる請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の一貫性チェックが行われる請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記一貫性チェックは、前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の互いの比較によって行われる請求項９記載の方法。
【請求項１１】
それぞれの前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の前記差は、決定され、許容誤差Δと比較される請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記一貫性チェックを通過した呼吸数のみが前記呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の前記重み付け平均化に使用される請求項９記載の方法。
【請求項１３】
信号の性質は、一貫性チェックを通じて決定され、任意で表示される請求項１乃至１２のうちの１つに記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の周波数領域への変換による少なくとも２つの周波数信号FTi(f)(i=1,2,…)の生成と、
前記周波数信号FTi(f)(i=1,2,…)の組合せによる周波数信号FT(f)の決定とを含み、ここにおいて、呼吸数fは、前記周波数信号FT(f)に基づいて決定される請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記周波数信号FT(f)は、前記周波数信号FTi(f)(i=1,2,…)の平均化によって決定される請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記呼吸数fは、前記周波数信号FT(f)のピーク検出によって決定される請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
前記呼吸数fは、前記周波数信号FT(f)の逆変換および結果として生じた信号s(t)の評価によって決定される請求項１４記載の方法。
【請求項１８】
前記呼吸数fは、前記重み付け平均化の初期化に使用される請求項１および１４のいずれか１つに記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、ＰＰＧ信号およびＥＣＧ信号から得られる請求項１乃至１８のうちの１つに記載の方法。
【請求項２０】
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、
心拍数から決定される呼吸信号sHR(t)、
ＰＰＧ信号から決定される呼吸信号sPPG(t)、
ＰＴＴ信号から決定される呼吸信号sPPT(t)、および
ＥＣＧ信号の尖度から決定される呼吸信号skurt(t)
から選択される請求項１乃至１９のうちの１つに記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも３つの呼吸信号が使用される請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
請求項１乃至２１のうちの１つに記載の方法を活用した患者の呼吸数を決定する装置。
【請求項２３】
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号を決定し得る生理的信号を計測するセンサ部と、前記センサ部によって送信されるデータを評価する処理部とを備える請求項２２記載の装置。
【請求項２４】
前記センサ部によって生成されたデータは、無線で前記処理部に送信される請求項２３記載の装置。
【請求項２５】
前記センサ部は、患者の手首に固定される請求項２３または２４のいずれか１つに記載の装置。
【請求項２６】
前記少なくとも２つの時間依存型呼吸信号は、前記センサ部において前記生理的信号から決定され、その後すぐに前記処理部に送信される請求項２３乃至２５のうちの１つに記載の装置。
【請求項２７】
前記ＥＣＧ信号および前記ＰＰＧ信号の計測のためのセンサを備える請求項２２乃至２６のうちの１つに記載の装置。
【請求項２８】
心拍数、脈幅、および脈波伝播時間は、前記ＥＣＧ信号および前記ＰＰＧ信号から決定される請求項２７記載の装置。
【請求項２９】
前記処理部は、血液の体外治療のための医療装置の一部となる請求項２３乃至２８のうちの１つに記載の装置。
【請求項３０】
前記処理部は、コンピュータ・ネットワークの一部となる請求項２３乃至２８のうちの１つに記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の呼吸活動の計量モニタリングに役立つ、患者の呼吸数を決定する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの異なる方法は、患者の計測された異なる生理的信号から呼吸活動の情報を抽出するために、この点において既知である。従って、以下の方法を使用して患者の呼吸活動を推測およびモニタすることが可能である。
‐胸部の呼吸運動に基づいた生体インピーダンスの変化による方法（インピーダンス・プレスチモグラフィー（ＩＰ））
‐呼吸活動の情報は、呼吸性洞性不整脈を踏まえて心拍数に含まれているので、心拍変動信号からの方法
‐血圧の呼吸誘発変動に基づく付加的な信号部を含む、血液容積脈の光電式計測（フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ））からの方法
‐心臓活動に基づく体の表面の電位差からの方法（いわゆる、心電図（ＥＣＧ））
‐血圧の変動は、呼吸誘発部を含み、収縮期血圧は、脈波伝播時間とほぼ直線的に相関するので、動脈における脈波の脈波伝播時間（ＰＴＴ）からの方法
【０００３】
しかしながら、これらの方法に基づいた呼吸数の計測は、複数の干渉信号に影響される。個々の信号の性質の評価は、干渉信号の複雑性のため、実質的に可能ではないということが、これに関連して発見されている。
【０００４】
これは、基本的に以下の理由によるものである。
・理由１‐間接計測
例えばＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号からの呼吸情報の抽出は、呼吸活動の間接計測であり、従って、常に干渉を起こす傾向がある。
・理由２‐抽出された呼吸信号の異なる形態
抽出された呼吸信号の呼吸活動の形態は、人に依存し、かつ時間とともに異なるということは、実験および臨床データから生じた結果である（図１参照）。従って、ある抽出された呼吸信号は、決定的に他より優れていると単に述べることはできない。
・理由３‐アーティファクト（artifacts）
抽出された呼吸信号は、異なる方法から起こるアーティファクト、または、例えば患者の動作もしくは他の生理的過程により起こり得るアーティファクトによって異なった影響を受け得る。
【０００５】
計測精度を向上するため、異なる計測方法から得られる複数の呼吸数を平均化することは、米国特許出願公開第２００５／００２７２０５より周知である。インピーダンス・プレスチモグラフィー（ＩＰ）およびフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）は、これに関連した方法として使用され、双方ともに動作に依存する。患者の動作によって生じたアーティファクトを無くすため、特別な数学モデルが予後値の決定のために使用され、該モデルは、２つの計測チャネルのそれぞれについて別々に予測を行う。予測は、それぞれのチャネルについて過去に計測された値、および全体に亘る数（rate）の標準偏差値（conventional deviation）を考慮に入れた係数だけに基づき、即ち、各チャネルの出力信号が平滑化および外挿される。計測された周波数は、ここで予測値と比較され、数を平均化する重み付けは、この差により決定される。しかしながら、この過程における重み付けは、それぞれの計測チャネルのモデルとの差にのみ基づいている。従って、この手法は、計測結果からモデル構造にフィードバックが行われないため、モデルが計測値よりも実際の物を示すことが要求される。患者の動作などにより起こる干渉のみがこれにより時々軽減されることができる一方、永続的または系統的な干渉影響を無くすことができない。しかしながら、特にマイヤー波などの生理的干渉係数に基づく誤差は、それにより置き換えられる形で引き継がれ、さらに、当該システムによって決定される呼吸数を大幅に歪める。また、予後モデルを使用した計算は、高額で複雑である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００５／００２７２０５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、単純な方法で決定される特定の呼吸数の信頼性を増加させ、特に生理的干渉係数を無くし得る、患者の呼吸数を決定する改善された方法を提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この目的は、請求項１に係る患者の呼吸数を決定する方法により本発明に従って解決される。当該方法は、少なくとも２つの異なる方法によって少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)を決定することと、それぞれの場合において少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)fi(n)(i=1,2,…)から生じたそれぞれの呼吸数を決定することとを含み、かつ呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の重み付け平均化による平均呼吸数f(n)の決定を含む。この平均化において、個々の呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の重み付けki(n)(i=1,2,…)は、それぞれの呼吸数fi(n)(i=1,2,…)と少なくとも２つの呼吸信号si(t)(i=1,2,…)に基づいて決定される推定値fs(n)との差に依存する。従って、重み付けは、各チャネルについて独立して行われるのではなく、複数のチャネルからのデータに基づいて決定される予後値とそれぞれの呼吸数fi(n)(i=1,2,…)との差に基づいている。干渉は、通常、異なる時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)に、ひいては、それらから決定される呼吸数fi(n)(i=1,2,…)についても異なる影響を与えるので、干渉信号および個々の呼吸数における誤差は、当該重み付けにより抑制され得る。干渉が、ある呼吸信号に、つまり、ある呼吸数においてのみ存在する場合に、この呼吸数と推定値fsとの差は大きくなり、それは、平均化におけるこの呼吸数の低い重み付けをもたらす。個々のチャネルの重み付けに対するフィードバックは、これにより系統的または永続的な干渉影響を無くすことができるという結果をもたらす。マイヤー波などの生理的干渉係数の影響を無くすことが、このような方法で特に可能である。
【発明の効果】
【０００９】
推定値fs(n)は、既に決定されている先行平均呼吸数f(n-1)に基づいて有利に決定される。従って、重み付けは、それぞれのチャネルを通じて計測される現在の呼吸数fi(n)(i=1,2,…)と最後に決定される平均値f(n-1)との差から特に有利に決定され得る。この差が大きい場合に、小さな重み付けは、それぞれのチャネルに関連し、その逆もまた同様である。従って、個々の値における差は、常に全システムに関連し、その結果、系統的誤差も、この全システムのシステム構造のフィードバックを通じて無くし得る。
【００１０】
さらに有利には、推定値fs(n)は、特に、少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)からの数情報（rate information）の組合せによる初期化、または、現在の呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の平均値を得ることによる初期化のために決定される。特に以前の計測からの信頼性のある推定値が最初から存在していないので、計測された現在の値の平均値（通常、重み付けされていない）のいずれかが使用され得るか、もしくは推定値が数情報の組合せによって提供され得る。数情報の使用は、計算の点から言うと比較的集約しており、より正確な結果ももたらす。これが特に初期化の利点であるが、値が強い干渉のために別の方法で決定できないときも使用され得る。
【００１１】
少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、計測された生理的信号から有利に決定される。この過程において、時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、異なる方法により一または複数の計測された生理的信号から決定されることができ、その結果、最終結果の信頼性が増加する。
【００１２】
これに関連して、計測された生理的信号は、以下の信号から有利に選択される。
‐生体インピーダンス信号
‐心拍変動信号
‐フォトプレチスモグラフィック信号（ＰＰＧ信号）
‐ＥＣＧの統計的ソース信号（Statistical Source Signal）
‐脈波伝播時間信号（ＰＴＴ信号）
従って、異なる複数の生理的信号がもたらされ、それらは、時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の決定のために計測および使用され得る。
【００１３】
これに関連して、少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の決定が、バンドパス・フィルタによって計測された生理的信号から行われる。生理的信号は、通常、呼吸活動の情報だけでなく、他の情報、例えば心拍数の情報を含むので、この必要とされない情報は、バントパス・フィルタによってフィルタリングされることができ、その結果、時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)が、生理的信号によって生じる。
【００１４】
バンドパス・フィルタは、約０．１２Ｈｚから０．４２Ｈｚの範囲の周波数を通過することを可能にする一方、この呼吸数の範囲の外にある他の周波数を抑制する。
【００１５】
有利には、本発明に係る方法は、時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の最大値の時間インデックスtmax(k)を決定することによって、時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)から瞬時呼吸数fi(k)を決定することをさらに含む。従って、呼吸数は、最大値を決定するか、または、最大値の時間インデックスを決定することによって、時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)から単純な方法で決定され得る。これに関連して、瞬時呼吸数の決定が、時間依存型呼吸信号の隣接する最大値の間の時間間隔tmax(k)-tmax(k-1)の決定によって有利に行われる。
【００１６】
時間依存型呼吸信号の２つの連続する最大値の間の時間間隔は、瞬時呼吸数fi(k)に反比例する。瞬時呼吸数は、３つの呼吸信号fhr(m)、famp(n)、fptt(k)から有利に決定される。時間インデックスｍ、ｎ、およびｋの一貫性チェックは有利に行われる。時間インデックスは、この目的のために所定の時間窓内になくてはならない。例えば、現在の呼吸期の５０％は、時間窓に使用される。
【００１７】
本発明は、呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の一貫性チェックが実行される方法をさらに含む。従って、欠陥信号は、呼吸数fの決定において特定および抑制される。上述された方法において、これは、呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の重み付け平均化の前に有利になされる。しかしながら、当該一貫性チェックも、前述の具体的な平均化とは独立して大きな利点を有することは、当業者には明らかである。
【００１８】
一貫性チェックは、呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の互いの比較によって有利に行われる。これにより、非一貫性の値が選別でき、かつ信号の性質がそれらの差から決定できるように、単純な方法での個々の呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の一貫性のチェックが可能となる。一貫性チェックにおいて異なる呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の間で発見される一致があればあるほど、信号の性質は、より高く評価される。
【００１９】
有利には、それぞれの呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の差は、許容誤差Δとさらに比較される。従って、一貫性チェックにおけるわずかな差は、無視される一方、大きな差は、呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の個々の値の非一貫性を示す。
【００２０】
有利には、一貫性検査を通過した呼吸数のみが、呼吸数fi(n)(i=1,2,…)の重み付け平均化に使用される。従って、誤差は、最初から抑制されることができ、最終結果に影響を与えることはない。さらに、信号の性質は、一貫性チェックを通過した呼吸数の数から評価され得る。
【００２１】
さらに有利には、本発明は、信号の性質が特に上述したように一貫性チェックを通じて決定され、任意で表示される方法を含む。これに関連して、当該信号の性質の決定が、計測された結果の評価のために重要な情報を提供し、かつ上述された方法の特徴とは独立して大きな利点を有することは、当業者には明らかである。
【００２２】
本発明は、以下のステップを含む方法をさらに含む：少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の周波数領域への変換による少なくとも２つの周波数信号FTi(f)(i=1,2,…)の生成、および周波数信号FTi(f)(i=1,2,…)の組合せによる周波数信号FT(f)の決定を含み、ここにおいて、呼吸数fは、周波数信号FT(f)に基づいて決定される。時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)の周波数領域への変換は、フーリエ変換によって、ならびに有利には高速フーリエ変換によって行われることができる。従って、異なる呼吸信号の周波数スペクトルがもたらされ、それらは、周波数信号FT(f)の決定に使用され得る。これは、最終結果における干渉信号および誤差の単純かつ信頼性のある抑制を可能にする。これに関連して、この方法は、上述された時間および空間の平均化から独立しているが、例えば重み付け平均化の初期化あるいは強い干渉のブリッジング（bridging）のために当該平均化と有利に組み合せることができる方法であることは、当業者には明らかである。
【００２３】
この組合せにおいて、周波数信号FT(f)は、周波数信号FTi(f)(i=1,2,…)の平均化によって周波数信号と組合せて有利に決定される。幾何平均は、この過程において有利に計算される。
【００２４】
呼吸数fは、ここで周波数信号FT(f)のピーク検出によって有利に決定され、その結果、平均呼吸数fは、周波数信号から直接的に得られることができる。
【００２５】
あるいは、呼吸数fは、周波数信号FT(f)の逆変換および結果として生じた信号s(t)の評価によって決定され得る。そして、既に上述したように、この評価は、信号s(t)の最大値の決定によって行われることができる。
【００２６】
従って、２つの単純な方法は、周波数信号FT(f)から呼吸数fを決定するために使用可能である。
【００２７】
さらに有利には、本発明に係る方法において、少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、ＰＰＧ信号およびＥＣＧ信号から得られる。これらの２つの信号は、複数の呼吸数の情報を含んでおり、従って、異なる方法によって少なくとも２つの時間依存型信号si(t)(i=1,2,…)を決定するための信頼性のある基礎を形成する。
【００２８】
有利には、本発明に係る方法の少なくとも２つの時間依存型呼吸信号si(t)(i=1,2,…)は、以下の信号から選択される。
‐心拍数から決定される呼吸信号sHR(t)
‐ＰＰＧ信号から決定される呼吸信号sPPG(t)
‐ＰＴＴ信号から決定される呼吸信号sPPT(t)
‐ＥＣＧ信号の尖度から決定される呼吸信号skurt(t)
そして、これら全ての呼吸信号は、患者の呼吸数fの決定のために、評価および利用され得る。
【００２９】
これに関連して、４つの全ての呼吸信号は、本発明に係る方法において有利に使用され、可能な限り高い結果の信頼性および正確性を実現する。多数の呼吸信号が、一貫性チェックおよび信号の性質の決定に使用する際に、特に利点を有する。
【００３０】
本発明は、上述された方法の一つを用いて患者の呼吸数を決定する装置をさらに含む。方法に関して既に提示されているように、同一の利点がこれによって明らかにもたらされる。当該装置は、少なくとも２つの時間依存型呼吸信号が決定され得る生理的信号を計測するセンサ、および本発明に係る方法を行うように設計されたデータ処理手段を特に含む。
【００３１】
さらに有利には、本発明は、少なくとも２つの時間依存型呼吸信号を決定し得る生理的信号を計測するセンサ部と、センサ部によって送信されるデータを評価する処理部とを備える、患者の呼吸数を決定し、特に本発明に係る方法を実行する装置を含む。少なくとも患者の呼吸数を決定する方法の大部分は、センサ部ではなく、処理部において実行されるので、センサ部で行われる方法ステップの実行に要求されるセンサ部の処理能力は、それほど大きな規模にする必要はなく、その結果、費用効率が良く、かつ空間を取らない設計が可能となる。本発明に係る装置の非常に単純な操作が別々のセンサ部によって可能となり、そして、特に本発明に係る方法を使用する際に特有の利点がもたらされる。しかしながら、先行技術に係る方法の使用時にも同様に利点がもたらされることは、当業者には明らかである。
【００３２】
さらに有利には、センサ部によって生成されたデータは、無線で処理部に送信される。複雑な配線は、これにより要求されず、その結果、本発明に係る装置のユーザの利便性および操作の安全性を増加する。
【００３３】
さらに有利には、センサ部は、患者の手首に固定される。例えば手首の装置として形成された当該センサ部は、それほど患者の負担にならない非常に単純な操作を可能にする。いずれの周知のタイプの無線送信も、データ送信に使用されることができ、そして、特にデータのラジオ送信が利点を有する。これに関連して、データは、センサ部から、例えば患者の治療あるいはモニタリングのために装置内に配置される処理部に無線で送信される。
【００３４】
呼吸数を決定する方法のいくつかの部分は、センサ部において既に実行され、その結果、さらに処理されるデータは、処理部に送信される。従って、特定の処理能力は、センサ部において確かに使用可能であるが、センサ部から処理部に送信されるデータ量は、それに応じて小さくなり、その結果、センサ部から処理部へのデータ送信手段は、より安価なおよび／または単純な方法でその規模を定めることができる。これは、無線送信の使用においてかなりの利点を有する。
【００３５】
少なくとも２つの時間依存型呼吸信号は、センサ部において生理的信号から有利に決定され、その後すぐに処理部に送信される。バンドパスを用いた評価およびそれに続く本発明に係る方法のステップは、処理部の電子システムによって行われる。
【００３６】
本発明に係る方法のさらなるステップをセンサ部において実行することも当然可能であるが、しかしながら、特定の処理能力（プロセッサ能力）がさらなる評価について要求され、その結果、好ましくは、高価なおよび／または複雑なハードウェアが、センサ部ではなく、むしろ処理部に配置されるということを、ここで留意しなくてはならない。しかしながら、インターフェースは、一般的に必要に応じて選択される。
【００３７】
さらに有利には、本発明に係る装置は、ＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号の計測のためのセンサを備える。本発明に係る方法の少なくとも２つの時間依存型呼吸信号は、それら２つの生理的信号から決定され、そして、個々の信号におけるいずれの誤差も、本発明に係る平均化によって無くすことができる。さらに有利には、心拍数、脈幅、および脈波伝播時間は、ＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号から決定される。３つの異なった時間依存型呼吸信号は、これにより使用可能となり、それらの本発明に係る平均化によって、出力信号における系統的誤差を無くすことができる。
【００３８】
処理部は、有利には、医療装置、特に透析装置、血液濾過装置、または血液透析濾過装置などの血液の体外治療のための医療装置の一部となる。しかしながら、本発明に係るデータ送信およびデータのさらなる評価は、他のいかなる所望の医療装置に関連して当然行われることもできる。
【００３９】
あるいは、本発明に係る装置の処理部は、例えば病院または透析外来のコンピュータ・ネットワークの一部にもなり得る。これは、センサ部によって送信されるデータの評価のための高価なおよび／または複雑なハードウェアが病院または透析外来のコンピュータ・ネットワークに収容され得るという利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】図１は４つの抽出された呼吸信号およびサーミスタで計測された呼吸信号の図である。
【図２】図２は４つの抽出された呼吸信号の周波数スペクトル、４つの周波数スペクトルの幾何平均、およびサーミスタ信号の周波数スペクトルの図である。
【図３】図３は本発明に係る方法の組合せ（method combination）の実施形態の構造の図である。
【図４】図４は参照としてサーミスタで計測された呼吸信号、および３つの抽出された呼吸信号の図である。
【図５】図５は個々のチャネルから決定された呼吸数、およびサーミスタ信号からの呼吸数と比較して組合せから本発明によって決定された呼吸数の図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、本発明を添付の図面を参照しながらより詳細に説明する。
【００４２】
間接的呼吸モニタリングための以下の方法は、患者がかなりの刺激を感じるサーミスタを介した直接的呼吸モニタリングに加えて、先行技術から周知である。
‐生体インピーダンス計測による呼吸モニタリング［１］
吸息時には、胸部は膨張し、インピーダンスは増加する。呼息時には、胸部は収縮し、インピーダンスは減少する。定交流電流が胸部を通じて伝導される場合に、呼吸依存性電位は、２つのＥＣＧ電極を介して計測され得る。
‐心拍変動信号からの呼吸活動［２］
‐フォトプレチスモグラフィック信号（ＰＰＧ信号）からの呼吸活動［３］
‐ＥＣＧのソース統計値（source statistics）からの呼吸活動［４］
‐脈波伝播時間からの呼吸活動［５］
【００４３】
本発明の実施形態において、ＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号から抽出される呼吸情報の信頼性の向上は、時間領域または周波数領域のいずれにおいても、周知の方法の組合せによって達成される。
【００４４】
２．生理学的原理
ＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号が呼吸に関する情報をなぜ含むのかを、生理学的な点から以下に説明する。
【００４５】
２．１  呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）
‐心拍数の呼吸への依存は、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）として周知である。
【００４６】
‐吸気中の心拍数の増加
呼気中の心拍数の減少
‐ＲＳＡは、とりわけ、迷走神経の活動の変化によって伝達される。従って、呼吸性洞性不整脈は、アトロピンの投薬または迷走神経切断によって妨げることができる。
‐呼吸依存性心拍変動に対する影響：例えば、肺、血管、および心臓の伸張受容器、ならびに脳幹の呼吸中枢、呼吸サイクルのそれぞれの段階における異なる圧反射感受性
‐吸気性迷走神経抑制により、心拍数の変動が、呼吸と同一の周波数でもたらされる。
‐吸気性抑制は、延髄呼吸中枢の延髄心臓血管中枢に対する影響によって主に生じる。
‐加えて、血行動態変化および胸の伸張受容器により、末梢反射も原因となる。
‐従って、血圧の変動（トラウベ・へーリング波）も同一の周波数として周知である。
【００４７】
他の心拍数の周期的変動は、呼吸性洞性不整脈に加えて、圧受容器反射心拍数変化（baroreceptor reflex heart rate changes）および体温調整誘発性心拍数変化（thermoregulatory induced heart rate changes）である。
‐いわゆる心拍数の１０秒リズムは、圧反射ループの血管運動部の自励発振によって生じる。
‐これらの固有振動は、負の圧反射フィードバック・システムによって起こり、血圧の同期変動（マイヤー波）を伴う。
‐これらの変動の周波数は、増加した交感神経緊張に伴い増加し、交感神経または副交感神経遮断に伴い減少するシステムの時間遅延によって決定される。
‐末梢抵抗は、低い周波数で固有振動を示す。
‐これらの変動は、肌の温度刺激によって生じることができ、従って、皮膚の血流における温度調節必要変化（thermoregulatory necessary changes）についての反応であると考えられる。
‐末梢抵抗のこれらの周期的変化は、血圧および心拍数の振動を伴う。
【００４８】
２．２  血圧の呼吸誘発変動
血圧は、呼吸に依存して平均値によって変動する。血圧に対する呼吸の機械的効果が原因であると仮定される。マイヤーは、周波数が呼吸よりも低いさらなる血圧振動を発見した。それらは、約１０〜２０秒の周期性（０．１Ｈｚ）を有する末梢血管緊張の変化によって起こり、「マイヤー波」と呼ばれている。生理的な血圧変化は、変動の第一、第二、および第三オーダーに分類され、
第一オーダー：心収縮および心拡張による変化、
第二オーダー：呼吸に依存する変化、および
第三オーダー：マイヤー波（０．１Ｈｚ）である。
加えて、低周波数（＜０．０４Ｈｚ）の血圧変動が周知である。
【００４９】
以下の表において、血圧の変動を対応する原因とともに要約する。
【００５０】
【表１】
0005581057.tif 000002
【００５１】
３．ＰＰＧおよびＥＣＧからの呼吸活動の抽出
３．１  心拍数信号からの呼吸活動
ＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号は、呼吸性洞性不整脈のため、呼吸によって変調された周波数である。この点において、ＰＰＧ信号は、
PPG(t)=PPG(ωHerz・s(ωResp・t)・t)
で与えられ、ここにおいて、ωHerzは、心拍数であり、
s(ωResp・t)は、呼吸数ωRespを有する呼吸信号である。
【００５２】
周波数変調は、呼吸によって復調されることができ、従って、最初に、瞬時心拍数が「心拍間隔」ベース（beat-to-beat basis）でＥＣＧ信号またはＰＰＧ信号から決定される。次に、心拍変動信号、そして時間的呼吸信号SHR(t)は、０．１２Ｈｚ〜０．４２Ｈｚのバンドパス・フィルタを活用して抽出される。
【００５３】
３．２  ＰＰＧ信号からの呼吸活動
呼吸活動は、血圧における呼吸誘発変動の結果として、付加的な信号部の形でＰＰＧ信号に取り入れられる。呼吸リズムは、ＰＰＧ信号に反映され、
PPG(t)=PPG(ωHerz・s(ωResp・t)・t)+kppg・s(ωResp・t)
で表わされ、ここにおいて、kppgは、ＰＰＧ信号におけるs(ωResp・t)の付加的特性の強度（strength of the additive characteristics）である。
【００５４】
付加的な呼吸信号を得るために、ＰＰＧ信号のエンベロープが、最初に、ＰＰＧ信号における極大または極小の「心拍間隔」の決定により形成され、次に、時間的呼吸信号SPPG(t)が、バンドパス・フィルタを使用することにより抽出され得る。
【００５５】
３．３  ＰＴＴ信号からの呼吸活動
血圧の変動が呼吸誘発部を有し、一方においては、収縮期血圧がほぼ直線的にＰＴＴと相関するので、呼吸情報は、ＰＴＴにも含まれる。これは、ＰＴＴが付加的な呼吸部を有するという効果を有する。従って、ＰＴＴ信号は、
PTT(t)=PTTsBP(t)+kptt・s(ωResp・t)
で与えられ、ここにおいて、
PTTsBP(t)は、ＰＴＴにおける収縮期血圧誘発部であり、
kpttは、ＰＴＴ信号におけるs(ωResp・t)の付加的特性の強度である。
【００５６】
呼吸活動は、バンドパス・フィルタを活用してＰＴＴ信号から抽出され得る。
【００５７】
３．４  ＥＣＧの尖度からの呼吸活動
この方法の基礎は、胸部を介した心臓から肌の表面までの電気信号の伝送路が、特性が体の状態によって予め決定された線形時変システムとして見なされるという仮定によって形成される。これに関連したシステムのある特性は、呼吸によって変化する胸部のインピーダンスである。システムのこれらの時間変化は、尖度によって明らかにされるべきである。尖度値は、以下の数式を使用して計算される。
尖度=
【数１】
0005581057.tif 000003
【００５８】
尖度の方法を使用したＥＣＧからの呼吸リズム抽出手法は、以下のステップに分割され得る。
１．ＥＣＧ信号における基線変動の除去
２．Ｒスパイクの位置：２つの連続するＲスパイクの間のＥＣＧ信号の発展は、間隔を形成する。
３．尖度の計算：尖度は、上述された数式を使用して各指定間隔について計算され、関連する時点とともに記憶される。
４．計算された尖度値によるエンベロープの形成
５．時間的呼吸信号Skurt(t)は、バンドパス・フィルタを使用してエンベロープをフィルタリングすることによって起こる。
【００５９】
４．方法の組合せ
冒頭で既に述べたように、呼吸リズムは、血圧および心拍数だけでなく、マイヤー波および０．０Ｈｚ〜０．１５Ｈｚの周波数領域にある血管緊張および温度調節による変動などの他の干渉リズムでも特徴づけられる。当該干渉リズムは、周波数領域において呼吸リズムと部分的に重ね合わされるので、それらは、ＰＰＧおよびＥＣＧから抽出される呼吸信号においても存在し得る。従って、呼吸計測は歪められ得る。
【００６０】
伝送路の複雑性および差により、干渉リズムは、抽出された呼吸信号shr(t)、smax(t)、sptt(t)、skurt(t)で異なって特徴づけられ得る。図１および図２は、時間および周波数領域における当該４つの呼吸信号を示す。
【００６１】
信号評価は、４つの呼吸信号における干渉リズムの特徴が人依存であり、かつ時間で異なることをさらに示す。この理由のため、通常、抽出された呼吸信号の性質を判断することは困難である。例えば、shr(t)がsptt(t)より決定的に優れている、あるいは劣っていると単に述べることは可能ではない。
【００６２】
時間および周波数領域における方法の組合せの基本概念は、前述の見解に基づくものである。それは、ＥＣＧおよびＰＰＧから抽出される呼吸情報の信頼性の増加に役立つ。
【００６３】
例えば４つの異なる方法を組み合せることができるようになるためには、以下の２つのステップを最初に踏まなければならない。
‐所定の時間長TのＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号の検出、ならびに「心拍間隔」ベースの心拍数hr(t)、ＰＰＧ最大値max(t)、脈波伝播時間ptt(t)、および尖度値kurt(t)の決定。
‐０．１２Ｈｚ〜０．４２Ｈｚのバンドパスを使用した４つの信号のフィルタリング。４つの対応する呼吸信号shr(t)、smax(t)、sptt(t)、skurt(t)は、これよりもたらされる。
【００６４】
４．１  時間領域における組合せ
４．１．１  瞬時呼吸数の決定
‐数秒での極大の特定およびそれらの時間インデックスtmax(n)の記憶
‐以下を使用した呼吸数の計算：
息数／分で
【数２】
0005581057.tif 000004
である。
‐４つの呼吸信号からの瞬時呼吸数の決定
shr(t)からfhr(n)
smax(t)からfmax(n)
sptt(t)からfptt(n)
skurt(t)からfkurt(n)
４．１．２  重み付け平均化による組合せ
計測された４つの呼吸数は、最初に、現在の呼吸数の推定値と比較され、それらの推定値との差は、重み付け平均化のために計算される。次に、差に依存する重み係数の計算が行われる。差が大きければ大きいほど、重み係数は小さくなる。最後に、最終呼吸数が、重み付け平均化によって固定される。
【００６５】
重み付け平均化は、以下でより詳細に説明され、なお、最後の呼吸数が現在の呼吸数の推定値として見なされる。
１．最後の呼吸数f(n-1)からの瞬時呼吸数の差の計算
【数３】
0005581057.tif 000005
【００６６】
２．重み係数の計算
【数４】
0005581057.tif 000006
ここにおいて、
【数５】
0005581057.tif 000007
である。
【００６７】
３．以下に係る重み付け平均化による現在の呼吸数f(n)の計算
【数６】
0005581057.tif 000008
【００６８】
４．初期化f(0)
‐固定値、例えば１２息数／分（大人の正常呼吸数）を使用した初期化
f(0)=12息数／分
‐瞬時呼吸数の算術平均を使用した初期化
【数７】
0005581057.tif 000009
‐f(0)は、周波数領域における組合せを活用して決定される呼吸数からもたらされる。
【００６９】
５．表２は、重み付け平均化のいくつかの例を示す。
【表２】
0005581057.tif 000010
【００７０】
４．１．３  一貫性チェックによる組合せ‐「コンセンサス法（consensus method）」
４つの呼吸数fhr(n)、fmax(n)、fptt(n)、およびfkurt(n)は、コンセンサスを互いにチェックされる一方、所定の許容誤差も考慮に入れる。次に、コンセンサス・ポイントの数に依存して、最終呼吸数は、算術または重み付け平均化によって、コンセンサスを持つ呼吸数から計算される。コンセンサス・ポイントがあればあるほど、最終呼吸数はより信頼性がある。
【００７１】
コンセンサス・チェックは、以下でより詳細に説明される。
１．許容誤差Δは、呼吸数fhr(n)、fmax(n)、fptt(n)、およびfkurt(n)のコンセンサスのチェックのため許容偏差値として定義され、例えばΔ=2息数／分である。
【００７２】
許容誤差Δは、過去に計測されたデータに依存し得る。例えば、それは、最後の瞬時呼吸数および／または平均呼吸数に依存し得る。
【００７３】
２．以下に従った２つの呼吸数の差の計算
【数８】
0005581057.tif 000011
以下に従った一貫性係数の計算
一貫性：Δkl≦Δのときに、αk-1=1である。
非一貫性：Δkl>Δのときに、αk-1=0である。
従って、合計６つの一貫性係数がもたらされ、それらは表３において要約される。
【００７４】
【表３】
0005581057.tif 000012
【００７５】
３．４つの呼吸数のうち少なくとも２つは、呼吸数を決定することができるように一貫性のあるものでなければならない。最終呼吸数の決定は、重み付け平均化によって行われる。
【００７６】
４．２  周波数領域における組合せ
幾何学的に平均化されたスペクトルの形成は、周波数領域における組合せの主要目的である。信号の干渉リズムは、それにより完全または部分的に無くされるべきである。この方法は、一方では、干渉リズムが非常に異なる特徴を有し、他方では、呼吸リズムが抽出された呼吸信号shr(t)、smax(t)、sptt(t)、およびskurt(t)に比較的一貫して反映されるという見解に基づいている。
【００７７】
周波数領域における方法の組合せは以下によって行われる。
１．所定の時間間隔の信号shr(t)、smax(t)、sptt(t)、およびskurt(t)は、例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）によって周波数領域に変換され、続いてノルムが定義される。これから対応スペクトルFThr(f)、FTmax(f)、FTptt(f)、およびFTkurt(f)がもたらされる。
２．スペクトルの幾何平均は以下により計算される。
【数９】
0005581057.tif 000013
【００７８】
３．以下によるFTmean(f)からの平均呼吸数の決定
ａ）例えばピーク検出、または
ｂ）平均化されたスペクトルFTmean(f)が時間領域に変換し戻される。部分的または完全に干渉リズムの無い時間的呼吸信号smean(t)がこれからもたらされる。瞬時呼吸数は、４．１．１項において述べられた方法に従ってsmean(t)から決定され得る。
【００７９】
時間領域における組合せと比較して、周波数領域における組合せは、より多くの計算および手間暇を取らなくてはならないという不利点を有する。
【００８０】
４．３  具体的な実施例
本発明に係る方法の組合せの具体的な実施例において、３つの異なるチャネルからの信号が組み合せられ、そして、上述された３つ全ての組合せ方法、即ち、重み付け平均化による組合せ、一貫性チェックによる組合せ、および周波数領域における平均化による組合せが使用される。この実施例の図は、図３において示される。
【００８１】
ＥＣＧおよびＰＰＧからの呼吸情報の抽出
１．所定の時間長TのＥＣＧ信号およびＰＰＧ信号の検出、および以下の３つの呼吸信号の決定
rr(t)またはpp(t)‐ＥＣＧからのＲＲ距離、またはＰＰＧからの「ピーク間」距離
amp(t)‐ＰＰＧ信号からの脈幅
ptt(t)‐ＰＰＧ信号およびＥＣＧ信号からの脈波伝播時間
２．０．１２Ｈｚ〜０．４２Ｈｚのバンドパス・フィルタを使用した３つの信号のフィルタリング。以下はこれによりもたらされる。
Shr(t)‐心拍数rr(t)またはpp(t)の変動からの呼吸信号
Samp(t)‐脈幅amp(t)の変動からの呼吸信号
Sptt(t)‐脈波伝播時間ptt(t)の変動からの呼吸信号
【００８２】
周波数領域における組合せ
幾何学的に平均化されたスペクトルの形成は、周波数領域における組合せの主要目的である。バンドパス・フィルタの周波数領域（０．１２Ｈｚ〜０．４２Ｈｚ）内にあり、従ってフィルタによって無くすことができない干渉リズムは、それにより、抽出された呼吸信号において完全または部分的に無くされるべきである。この方法は、一方では、干渉リズムが非常に異なる特徴を有し、他方では、呼吸リズムが抽出された呼吸信号shr(t)、samp(t)、およびsptt(t)で比較的一貫して特徴つけられるという見解に基づいている。
【００８３】
周波数領域における方法の組合せは、例えばshr(t)、samp(t)、およびsptt(t)について、図３を参照して説明される。それは以下によってなされる。
１．所定の時間間隔の信号shr(t)、samp(t)、およびsptt(t)は、例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）によって周波数領域に変換され、続いてノルムが定義される。これから対応スペクトルFThr(f)、FTamp(f)、およびFTptt(f)がもたらされる。
２．スペクトルの幾何平均は以下により計算される。
【数１０】
0005581057.tif 000014
３．例えばピーク検出によるFTmean(f)からの平均呼吸数の決定、または
４．平均化されたスペクトルFTmean(f)は、時間領域に変換し戻される。部分的または完全に干渉リズムの無い時間的呼吸数smean(t)がこれからもたらされる。
５．瞬時呼吸数は、４．１．１項において述べられた方法を使用してsmean(t)から決定され得る。
【００８４】
時間領域における組合せ
１．息数／分で瞬時呼吸数を決定
shr(t)からfhr(m)
samp(t)からfamp(n)
sptt(t)からfptt(k)
２．時間インデックスｍ、ｎ、およびｋの一貫性チェック
それらは、呼吸活動または息に属するのであるなら、所定の時間窓内になくてはならない。現在の呼吸期の５０％は、例えば、時間枠に使用され得る。検査を通過した場合に、呼吸数は、再びfhr(n)、famp(n)、およびfptt(n)と称される。
３．以下に従った呼吸数fhr(n)、famp(n)、およびfptt(n)の値の一貫性チェック
【数１１】
0005581057.tif 000015
ここにおいて、A, B=hr, amp, pttである。
例えば、th=2.5息数／分またはth=15%の最後の呼吸数である。
【００８５】
検査結果後の継続
ａ）一貫性無し：ＣＰ＝０
ｂ）１つの一貫性：ＣＰ＝１（例えば、famp(n)およびfptt(n)のみについて）
ｃ）２つの一貫性：ＣＰ＝２（例えば、famp(n)およびfptt(n)、ならびにfamp(n)およびfptt(n)の両方について）
４．組合せからの最後の呼吸数に基づく重み係数の計算
ａ）ケース１：ＣＰ＝０
重み係数は、計算されない。
ｂ）ケース２：ＣＰ＝１
【数１２】
0005581057.tif 000016
ここにおいて、f(n-1)は、組合せからの最後の呼吸数である。
ｃ）ケース３：ＣＰ＝２
【数１３】
0005581057.tif 000017
【００８６】
５．重み付け平均化
ａ）ケース１：ＣＰ＝０
平均化は可能ではない⇒呼吸数の出力無し
ｂ）ケース２：ＣＰ＝１
f(n)=kamp・famp(n)+kptt・fptt(n)                    （５）
ｃ）ケース３：ＣＰ＝２
f(n)=khr・fhr(n)+kamp・famp(n)+kptt・fptt(n)            （６）
６．初期化‐呼吸数f(0)の最初の値の決定
・可能性１
通過した一貫性チェック（ＣＰ≧１）とともに、f(0)は、一貫性のある呼吸数の算術平均値として計算される。
・可能性２
方法の組合せは、周波数領域において実行され、f(0)としてそこから決定される平均呼吸数を取る。
【００８７】
結果
図４は、上から下に向かって、サーミスタ信号Stherm(t)（参照）、脈波伝播時間から抽出された呼吸信号Sptt(t)、心拍数からのShr(t)、および脈幅からのSamp(t)を示す。図５は、図４に示す信号から決定された呼吸信号、ならびに時間領域における組合せからの呼吸数を示す。図５における細い曲線は、サーミスタ信号からの呼吸数を示す。
【００８８】
それぞれの抽出された呼吸信号からの個々の呼吸数は、サーミスタ信号からの呼吸とある時点において異なり、例えば、６０秒と７０秒との間のfptt、６０秒と７０秒との間、１４０秒前後、および２２０秒以降のfhr、ならびに１８０秒前後および２００秒以降のfampである。完全に対照的には、組合せからの呼吸数は、サーミスタ信号からの呼吸数と非常に良いコンセンサスを有していることが、図５から明確に認識できる。６０秒と７０秒との間の呼吸数の干渉が組合せによって無くなっていることも認識できる。これの理由は、混乱信号（disrupted signal）は通過していない一貫性チェックである。
【００８９】
４．４  方法の組合せの普遍性
上述の方法の組合せは、信号shr(t)、smax(t)、sptt(t)、およびskurt(t)に制限されない。それは、ＥＣＧ信号および／またはＰＰＧ信号から抽出される呼吸信号、ならびに他のセンサ／方法（例えば、サーミスタ、インピーダンス呼吸記録法、誘導プレチスモグラフィ）で検出される呼吸信号の両方に使用され得る。
【００９０】
重み付け平均化、一貫性チェック、および周波数領域における組合せなどの方法の組合せの異なる代替手段としては、同様に互いを組み合せることができる。
【００９１】
冒頭で述べられた呼吸数の決定のための異なる方法は、内容が参照されて本出願に含まれる以下の刊行物において示される。
［１］医療器具開発協会（ＡＡＭＩ）：「胸部インピーダンス呼吸記録法を活用した無呼吸モニタリング（Apnea Monitoring by Means of Thoracic Impedance Pneumography）」、ＡＡＭＩ、ヴァージニア州アーリントン郡、１９８９年
［２］ヒルシュ・ＪＡ（Hirsch JA.）、ビショップ・Ｂ（Bishop B.）、「人間の呼吸性洞性不整脈：呼吸パターンはどのようにして心拍数を調整するのか（Respiratory Sinus Arrhythmia in Humans: How breathing pattern modulates heart rate）」アメリカン・ジャーナル・オブ・フィジオロジー（Am. J. Physiol.）、１９８１年１０月、２４１巻、４号、Ｈ６２０〜９項
［３］アンダース・ヨハンソン（Anders Johansson）、ペール・オーケ・エーベルク（Per Ake Oberg）、およびグナー・セディン（Gunnar Sedin）：「新しいフォトプレチスモグラフィック技術を使用した新生児の心臓および呼吸数のモニタリング（Monitoring of Heart and Respiratory Rates in Newborn Infants Using a New Photoplethysmographic Technique）」、ジャーナル・オブ・クリニカル・モニタリング・アンド・コンピューティング（Journal of Clinical Monitoring and Computing）、１９９９年、１５巻、４６１〜４６７項、
［４］シュウシュエ・ディン（Shuxue Ding）、シン・チュウ（Xin Zhu）、ウェンシ・チェン（Wenxi Chen）、およびダーミン・ウェイ（Daming Wei）：「ソース統計値に基づく単一チャネルＥＣＧからの呼吸信号の導出（Derivation of Respiratory Signal from Single-Channel ECG based on Source Statistics）」、インターナショナル・ジャーナル・オブ・バイオエレクトロマグネティズム（International Journal of Bioelectromagnetism）、２００４年、６巻、１号
［５］ウェイ・ジャン（Wei Zhang）、独国特許第１００１４０７７Ａ１号「人間または他の生物の呼吸活動を決定する方法および装置（A Method and an Apparatus for Determining Breathing Activity for a Human or Other Organism）」、出願日２０００年３月２日
頭字語：
ＥＣＧ：心電図‐心臓興奮に依存する体の表面の電位差の検出による心臓活動の記録
ＰＰＧ：フォトプレチスモグラフィ‐光電式計測方法を使用した血圧の記録
ＰＴＴ：脈波伝播時間‐脈波が位置Ａ（心臓に近い）から（末梢の）位置Ｂまで動脈に沿って移動するためにかかる時間
ＲＳＡ：呼吸性洞性不整脈‐心拍数の呼吸誘発の変化
Ｒｅｓｐ：呼吸
ｓＢＰ：収縮期血圧
ＨＲ：心拍数
ＦＦＴ：「高速フーリエ変換」
【図１】
0005581057.tif 000018
【図２】
0005581057.tif 000019
【図３】
0005581057.tif 000020
【図４】
0005581057.tif 000021
【図５】
0005581057.tif 000022