【誤訳訂正書】
【提出日】平成29年3月24日(2017.3.24)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸流量信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出する装置であって、
（ａ）前記呼吸流量信号に関連付けられる呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、
（ｂ）サイクル長、デューティサイクル、及び前記呼吸データにおける変化を表す形状特徴、から選択された少なくとも１つの未加工の特徴を計算し、
（ｃ）検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを、前記少なくとも１つの未加工の特徴とは独立して生成し、
（ｄ）計算された未加工の特徴及び生成されたサイクル長ヒストグラムに基づいてチェーンストークス呼吸の存在を検出する、
ように構成されるプロセッサ、を備える、装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記未加工の特徴を正規化し、分類するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記呼吸流量信号に関連付けられる前記呼吸データを記憶し、かつ前記プロセッサと通信するメモリを更に備える、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、変換関数を用いて前記未加工の特徴を正規化し、該未加工の特徴を０〜１の値を有する確率空間に変換するように構成される、請求項２又は３に記載の装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、１つ又は複数のヒストグラムを作成して前記未加工の特徴のそれぞれを分類することにより、１つ又は複数の未加工の特徴を分類するように構成される、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記未加工の特徴を前記１つ又は複数のヒストグラムにビン区分し、１つ又は複数の所定の領域において前記ヒストグラムのパワーを計算し、前記ヒストグラムのそれぞれの前記パワーが所定のしきい値より大きい場合には、チェーンストークス呼吸の確率を、該計算されたヒストグラムパワーの最大値になるように設定することによって、前記未加工の特徴を分類するように構成される、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記未加工の特徴は、前記呼吸データの変化を表す形状特徴であり、該形状特徴は、前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後のデータ内のピークを評価することによって推定される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記呼吸流量信号に関連付けられる前記呼吸データは、流量データ及び１回換気量データを含み、前記プロセッサは、
ピーク吸気流量データ及び吸気１回換気量を計算し、
前記ピーク吸気流量データと吸気１回換気量との積を計算し、該積を形態ベクトルに蓄積する、
ように構成される、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算することによって、流量データ内のピークを評価するように構成される、請求項７又は８に記載の装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記形態ベクトルを０〜１の確率空間に変換することによって前記形態ベクトルを正規化するように構成される、請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項７乃至１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、（ａ）検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成し、（ｂ）該サイクル長ヒストグラム及び推定された形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出する、ように更に構成される、請求項７乃至１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記呼吸流量信号の呼吸流量ピークの値、換気の値、又は１回換気量の値、のうちの少なくとも１つを評価するように構成される、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求め、前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の流量データ内のピークを評価して、該流量データの前記ピークの変化を表す形状特徴を推定し、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出する、ように更に構成される、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴を０〜１の確率空間に変換することによって、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴を正規化するように更に構成される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、アクセスされた呼吸流量データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長を計算することによって検出するように更に構成され、かつ前記少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び前記少なくとも１つのサイクル長に基づいてデューティサイクルを計算するように更に構成される、請求項１４又は１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたってパワーを計算することにより、チェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記形状特徴、前記サイクル長、及び前記パワーを用いてチェーンストークス呼吸の確率を求めることにより、前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、重み付けされたチェーンストークス呼吸確率を複数の選択された期間にわたって結合することにより、全睡眠期間にわたる全チェーンストークス呼吸確率を求めるように更に構成される、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記呼吸流量信号の呼吸流量ピークの値、換気の値、又は１回換気量の値、のうちの少なくとも１つを評価するように構成される、請求項１５に記載の装置。
【請求項２１】
流量センサを更に備え、前記プロセッサは、前記流量センサを用いて前記呼吸流量信号を求めるように更に構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
大気圧より高い圧力において患者用の呼吸可能ガスを生成するように構成される流れ発生器を更に備え、
前記プロセッサは、検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいて、圧力療法に従って前記呼吸可能ガスを生成するよう前記流れ発生器を制御するように更に構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出するプロセッサの方法であって、
前記呼吸信号を表す呼吸データにアクセスするステップと、
該アクセスされた呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップと、
サイクル長、デューティサイクル、及び前記呼吸データにおける変化を表す形状特徴、から選択された少なくとも１つの未加工の特徴を計算するステップと、
検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成するステップであって、該サイクル長ヒストグラム及び前記少なくとも１つの未加工の特徴は、互いに独立して生成される、ステップと、
計算された未加工の特徴及び生成されたサイクル長ヒストグラムに基づいて、チェーンストークス呼吸の存在を検出するステップと、
を含む、方法。
【請求項２４】
前記未加工の特徴を正規化するステップを更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
（ａ）事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成するステップと、
（ｂ）前記サイクル長ヒストグラムの１つに基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、
を更に含む、請求項２３又は２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記サイクル長ヒストグラムは複数のビンを含み、該複数のビンはそれぞれ中点及びビン幅を有する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記複数のビンは均等な間隔で配置される、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記アクセスされた呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップは、各事象の持続時間を求めるステップを含む、請求項２３乃至２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたってパワーを計算するステップを含む、請求項２５乃至２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記形状特徴はジャンプ特徴である、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象後の呼吸ドライブの回復の速さに基づいて事象のタイプを識別するステップを更に含む、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記ジャンプ特徴は、前記呼吸データの第１のピークを選択し、該第１のピークの所定の比にある第２のピークを選択し、前記第１のピークと前記第２のピークとの間の勾配を計算する、ことによって計算される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記第１のピークと前記第２のピークとの間の前記勾配をスケーリングするステップを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記形状特徴は、前記呼吸データに近似関数を当てはめることによって推定される、請求項３０又は３１に記載の方法。
【請求項３６】
前記呼吸データは、呼吸流量ピークの値又は１回換気量の値を含む、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の呼吸データを評価して、前記呼吸データの変化を表す形状特徴を推定するステップと、該形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、を更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３８】
前記呼吸データを評価するステップは、２つの隣接する無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象間の時間の少なくとも一部の間に吸気１回換気量を計算するステップを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記呼吸データを評価するステップは、ピーク吸気流量データと吸気１回換気量との積を計算し、該積を形態ベクトルに蓄積するステップ、を含む、請求項３７又は３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記呼吸データを評価するステップは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算するステップを更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記呼吸データを評価するステップは、前記無呼吸事象及び／又は前記呼吸低下事象間の流量データを積分し、その値を形態ベクトルに蓄積するステップ、を含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４２】
前記呼吸データを評価するステップは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算するステップを更に含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求めるステップを更に含み、前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づく、請求項３７乃至４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４４】
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項３７に記載の方法。
【請求項４５】
前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の流量データ内のピークを評価して、該流量データの前記ピークの変化を表す形状特徴を推定するステップと、サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、を更に含む、請求項２３に記載の方法
【請求項４６】
前記未加工の特徴は、前記呼吸データの変化を表す形状特徴であり、該形状特徴は、前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後のデータ内のピークを評価することによって推定され、前記プロセッサは、前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項２３に記載の方法。 
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１１】
幾つかの実施形態では、サイクル長ヒストグラムは複数のビンを含み、複数のビンはそれぞれ中点及びビン幅を有する。複数のビンは均等な間隔で配置することができる。データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出することは、各事象の持続時間を求めることを含むことができる。チェーンストークス呼吸の事例を検出することは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたってパワーを計算することを含むことができる。本方法は、無呼吸事象又は呼吸低下事象直後の呼吸データを評価して、呼吸データの変化を表す形状特徴を推定することを更に含み、チェーンストークス呼吸の事例を検出することは、サイクル長ヒストグラム及び推定された形状特徴の双方に基づく。呼吸データは、呼吸流量、換気及び／又は１回換気量のうちの少なくとも１つの値を含むことができる。呼吸流量データは具体的には呼吸流量ピークのデータを含むことができる。 
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１９】
幾つかの実施形態では、本方法は、サイクル長ヒストグラム及び形状特徴を０〜１の確率空間に変換することによって、サイクル長ヒストグラム及び形状特徴を正規化することを更に含むことができる。データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出することは、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長を計算することを含むことができ、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長に基づいてデューティサイクルを計算することを更に含む。チェーンストークス呼吸の事例を検出することは、選択された１組のサイクル長に及ぶ（サイクル長ヒストグラムの）ビンの組み合わせにわたってパワーを計算することを含むことができる。チェーンストークス呼吸の事例を検出することは、形状特徴、サイクル長及びパワーを用いてチェーンストークス呼吸の確率を求めることを含むことができる。本方法は、複数の選択された期間にわたって、重み付けされたチェーンストークス呼吸確率を結合することによって、全睡眠期間にわたる全チェーンストークス呼吸確率を求めることを更に含むことができる。 
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２１】
幾つかの実施形態では、プロセッサは、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長を計算することによって、データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出することができ、プロセッサは、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長に基づいてデューティサイクルを計算するように更に構成される。プロセッサは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたってパワーを計算し、形状特徴、サイクル長及びパワーを用いてチェーンストークス呼吸確率を求めることによって、チェーンストークス呼吸の事例を検出するように構成することができる。 
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６４】
サイクル長ヒストグラムから、対象領域内のパワーを計算することもできる。パワーは１つ又は複数の所定の領域において計算することができる。対象領域は、特定の１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせと定義することができる。上記で論じられたように、サイクル長ヒストグラムは、０秒〜１１０秒に間隔を置いて配置される種々のビンを有する。ＣＳＲ期間中に、平均サイクル長は４０秒〜９０秒であると予想される。したがって、一例では、対象領域は、４０秒〜９０秒のサイクル長に及ぶビンと定義することができる。 
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６５】
ヒストグラムパワー変換関数は種々の方法において計算することができる。一例では、対象領域内のパワーは、最初にｐ、すなわち、最大カウントを有するビンの中点と、ｐＣｏｕｎｔ、すなわち、そのビン内のカウントとを計算することによって、サイクル長ヒストグラムから計算される。次に、そのプロセスは、ｐ２、すなわち、２番目に高いカウントを有するビンの中点と、ｐ２Ｃｏｕｎｔ、すなわち、そのビン内のカウントとを計算する。パワーＣ（ｐ）は、以下のように計算される。
【数６】
2015504744.tif 000001
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６６】
ＣＳＲ確率の計算
その後、ＣＳＲ確率、ＣＳＲｐｒｏｂは、形状特徴Ｊ（ｘ）、ヒストグラムパワーＣ（ｐ）及びデューティサイクルの積として計算することができる。
【数７】
2015504744.tif 000002
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７５】
一実施形態では、統計分析は、ノンパラメトリック分析を用いて、変換された特徴を分類することを含むことができる。より具体的には、ヒストグラムを形成し、処理して、特徴を分類することができる。ヒストグラムは、変換された特徴の統計データを分析するために用いることができる数多くの技法のうちの１つにすぎないことに留意されたい。一例として、以下のステップに従って、ＣＳＲ確率を導出することができる。
１．変換された特徴をビンに分配し、ヒストグラム（例えば、形状特徴又はジャンプ特徴）を形成する。
２．領域（０．５，１．０）内のヒストグラムのパワーを計算する。
３．全てのヒストグラムのパワーが、設定されたしきい値（例えば、０．５）より大きい場合には、ＣＳＲ確率（ＣＳＲｐｒｏｂ）がヒストグラムパワーの最大値と見なされる。