【誤訳訂正書】
【提出日】平成23年2月2日(2011.2.2)
【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】
以下を含む、患者の呼吸努力を推定するためのシステム：
患者の呼吸パラメータを受け取る手段であって、呼吸パラメータが、気道内圧、気道流速、気道容量、二酸化炭素流速、およびパルスオキシメータプレチスモグラムのうち1つまたは複数を含む、手段；
呼吸パラメータから呼吸データを計算する手段であって、呼吸データが、一回換気量、呼吸数、最高気道内圧、吸気時間、呼吸開始から0.1秒後の閉塞圧、トリガ時間、トリガ深度、呼吸抵抗、呼吸コンプライアンス、終末呼気二酸化炭素濃度、パルスオキシメータプレチスモグラムの変動、および圧力波形の凹凸のうち1つまたは複数を含む、手段；
臨床データを用いて作成された数理モデルに呼吸データを入力する手段であって、ここで、該臨床データは、あらかじめ収集した、複数のサンプル患者の吸気努力に関連する複数のパラメータに関連する情報であり、該数理モデルは、呼吸努力に対応する少なくとも一つの変数を推定するモデルである、手段；および
前記呼吸努力に対応する少なくとも1つの出力変数を数理モデルから提供する手段。
【請求項２】
呼吸努力が、生理的呼吸仕事量および強制呼吸仕事量を示す、請求項1記載のシステム。
【請求項３】
数理モデルが、ニューラルネットワークモデル、ファジー論理モデル、混合エキスパートモデル、および多項式モデルからなる群より選択される、請求項1記載のシステム。
【請求項４】
呼吸抵抗が、吸気フェーズの開始部分の初期気道内圧上昇から導出される、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
吸気フェーズの開始部分が、吸気フェーズの開始時点から0.0〜0.05秒の範囲内で選択される、請求項４記載のシステム。
【請求項６】
人工呼吸器の設定を調整するため少なくとも1つの出力変数を数理モデルから人工呼吸器に提供する手段をさらに含む、請求項1記載のシステム。
【請求項７】
呼吸努力に対応する出力変数を数理モデルからディスプレイに提供する手段をさらに含む、請求項1記載のシステム。
【請求項８】
出力変数が、生理的呼吸仕事量の変数、強制呼吸仕事量の変数、呼吸仕事率の変数、および内圧時間積の変数のうち1つまたは複数を含み、それぞれが患者の呼吸努力を表す変数である、請求項1記載のシステム。
【請求項９】
数理モデルが、少なくとも1つの出力変数を提供するようトレーニングされたニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークのトレーニングが、ニューラルネットワークへの臨床データ入力として食道内圧を用いて患者の試験母集団の臨床検査を含む、請求項1記載のシステム。
【請求項１０】
食道内圧の低下が内圧−容量プロットにプロットされ、ループが形成されかつ胸壁コンプライアンスの線により積分されて、出力変数の1つとして吸気呼吸仕事量を計算する、請求項９記載のシステム。
【請求項１１】
胸壁コンプライアンスの近似値として0.1 L/cm H2Oが使用される、請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
出力変数の1つとして、呼吸仕事量の1分間当たり平均値として呼吸仕事率を計算する手段をさらに含む、請求項１０記載のシステム。
【請求項１３】
出力変数の1つとして内圧時間積（PTP）を計算する手段をさらに含む、請求項１０記載のシステム。
【請求項１４】
以下をさらに含む、請求項1記載のシステム：
患者を分類する手段；および
患者の分類に基づいて数理モデルを選択する手段。
【請求項１５】
患者が、患者に関係する病態生理学的パラメータおよび生理学的パラメータに応じて分類される、請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】
生理学的パラメータが、肺の抵抗およびコンプライアンスを含む、請求項１５記載のシステム。
【請求項１７】
請求項１記載のシステムであって、
呼吸パラメータが、気道内圧、気道流速、気道容量、二酸化炭素流速、およびパルスオキシメータプレチスモグラムのうち1つまたは複数を含み、
呼吸データが、一回換気量、呼吸数、最高気道内圧、吸気時間、呼吸開始から0.1秒後の閉塞圧、トリガ時間、トリガ深度、呼吸抵抗、呼吸コンプライアンス、終末呼気二酸化炭素濃度、パルスオキシメータプレチスモグラムの変動、および圧力波形の凹凸のうち1つまたは複数を含む、システム。
【請求項１８】
数理モデルが、少なくとも1つの出力変数を提供するようトレーニングされたニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークのトレーニングが、ニューラルネットワークへの臨床データ入力として食道内圧を用いて患者の試験母集団の臨床検査を含む、請求項１７記載のシステム。
【請求項１９】
出力変数が、生理的呼吸仕事量の変数、強制呼吸仕事量の変数、呼吸仕事率の変数、および内圧時間積の変数のうち1つまたは複数を含み、それぞれが患者の呼吸努力を表す変数である、請求項１７記載のシステム。
【請求項２０】
以下を含む、患者の呼吸努力を推定するための装置：
患者の呼吸パラメータから呼吸データを計算するための処理装置であって、呼吸パラメータが、気道内圧、気道流速、気道容量、二酸化炭素流速、およびパルスオキシメータプレチスモグラムのうち1つまたは複数を含み、且つ、呼吸データが、一回換気量、呼吸数、最高気道内圧、吸気時間、呼吸開始から0.1秒後の閉塞圧、トリガ時間、トリガ深度、呼吸系の抵抗、呼吸コンプライアンス、終末呼気二酸化炭素濃度、パルスオキシメータプレチスモグラムの変動、および圧力波形の凹凸のうち1つまたは複数を含む、処理装置；
前記呼吸データを受け取りかつ呼吸努力を推定するための、臨床データを用いて作成された数理モデルを含む、数理モデリング機器であって、該臨床データは、あらかじめ収集した、複数のサンプル患者の吸気努力に関連する複数のパラメータに関連する情報である、数理モデリング機器；ならびに
呼吸努力に対応する少なくとも1つの出力変数を数理モデルから提供する出力信号であって、前記数理モデリング機器により出力された出力信号。
【請求項２１】
数理モデリング機器が、少なくとも1つの出力変数を提供するようトレーニングされたニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークのトレーニングが、ニューラルネットワークへの臨床データ入力として食道内圧を用いて患者の試験母集団の臨床検査を行う段階を含む、請求項２０記載の装置。
【請求項２２】
出力変数が、生理的呼吸仕事量の変数、強制呼吸仕事量の変数、呼吸仕事率の変数、および内圧時間積の変数のうち1つまたは複数を含み、それぞれが患者の呼吸努力を表す変数である、請求項２０記載の装置。
【請求項２３】
以下の手段を含む、患者の呼吸努力を推定するためのシステム：
患者の呼吸パラメータを測定する手段であって、呼吸パラメータが、気道内圧、気道流速、気道容量、二酸化炭素流速、およびパルスオキシメータプレチスモグラムのうち1つまたは複数を含む手段；
呼吸パラメータから呼吸データを計算する手段であって、呼吸データが、一回換気量、呼吸数、最高気道内圧、吸気時間、呼吸開始から0.1秒後の閉塞圧、トリガ時間、トリガ深度、呼吸系の抵抗、呼吸コンプライアンス、終末呼気二酸化炭素濃度、パルスオキシメータプレチスモグラムの変動、および圧力波形の凹凸のうち1つまたは複数を含む手段；
臨床データを用いて作成された数理モデルであって呼吸データを受け取る数理モデルを使用して、呼吸努力を推定する手段であって、該臨床データは、あらかじめ収集した、複数のサンプル患者の吸気努力に関連する複数のパラメータに関連する情報である、前記呼吸努力を推定する手段；ならびに
呼吸努力に対応する少なくとも1つの出力変数を数理モデルから提供する手段。
【請求項２４】
数理モデルが、少なくとも1つの出力変数を提供するようトレーニングされたニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークのトレーニングが、ニューラルネットワークへの臨床データ入力として食道内圧を用いて患者の試験母集団の臨床検査を行う段階を含む、請求項２３記載のシステム。
【請求項２５】
出力変数が、生理的呼吸仕事量の変数、強制呼吸仕事量の変数、呼吸仕事率の変数、および内圧時間積の変数のうち1つまたは複数を含み、それぞれが患者の呼吸努力を表す変数である、請求項２３記載のシステム。
【請求項２６】
以下を含む、患者の呼吸努力を推定するためのコンピュータ可読媒体：
測定された患者の呼吸パラメータを受け取るためのコンピュータプログラムのコードを含むコンピューター可読コード機器であって、呼吸パラメータが、気道内圧、気道流速、気道容量、二酸化炭素流速、およびパルスオキシメータプレチスモグラムのうち1つまたは複数を含む、前記コード機器；
呼吸パラメータから呼吸データを計算するためのコンピュータプログラムのコードを含むコンピューター可読コード機器であって、呼吸データが、一回換気量、呼吸数、最高気道内圧、吸気時間、呼吸開始から0.1秒後の閉塞圧、トリガ時間、トリガ深度、呼吸系の抵抗、呼吸コンプライアンス、終末呼気二酸化炭素濃度、パルスオキシメータプレチスモグラムの変動、および圧力波形の凹凸のうち1つまたは複数を含む、前記コード機器；
臨床データを用いて作成された数理モデルであって呼吸データを受け取る数理モデルを使用して、呼吸努力を推定するためのコンピュータプログラムのコードを含むコンピューター可読コード機器であって、該臨床データは、予め収集した複数のサンプル患者の吸気努力に関連する複数のパラメータに関連する情報である、前記コード機器；ならびに
呼吸努力に対応する少なくとも1つの出力変数を数理モデルから提供するためのコンピュータプログラムのコードを含むコンピューター可読コード機器。
【請求項２７】
数理モデルが、少なくとも1つの出力変数を提供するようトレーニングされたニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークのトレーニングが、ニューラルネットワークへの臨床データ入力として食道内圧を用いて患者の試験母集団の臨床検査を行う段階を含む、請求項２６記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
出力変数が、それぞれ患者の呼吸努力を表す変数である、生理的呼吸仕事量の変数、強制呼吸仕事量の変数、呼吸仕事率の変数、および内圧時間積の変数のうち1つまたは複数を含む、請求項２６記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
以下を含む、人工呼吸器患者の呼吸仕事量をモデリングするシステム：
患者が各自の人工呼吸器に接続されている間に、複数のサンプル患者の吸気努力に関連する複数のパラメータをモニタする手段；
前記パラメータに関連する情報を所望の時間にわたって収集する手段；
前記収集されたパラメータに関連する情報から患者の吸気努力の数理モデルを作成する手段；
人工呼吸器患者の現在の吸気努力を示す入力を数理モデルに適用する手段であり、数理モデルが前記入力に基づいて呼吸努力変数を推定する、手段；ならびに
入力に基づいて前記呼吸努力変数を提供する手段。
【請求項３０】
数理モデルが、ニューラルネットワークである、請求項２９記載のシステム。
【請求項３１】
以下をさらに含む、請求項３０記載のシステム：
パラメータに関連する情報をニューラルネットワークに対する一次教示入力として提供する手段；および
一次教示入力に基づいて実際の呼吸努力変数が提供されるようニューラルネットワークを教示する手段。
【請求項３２】
以下を含む、人工呼吸器に接続された患者の呼吸努力を推定するためのシステム：
患者の吸気努力に対応するデータを収集するための信号プロセッサであって、該データは気道内圧、気道流速、気道容量、二酸化炭素流速、およびパルスオキシメータプレチスモグラムのうち1つまたは複数である、信号プロセッサ；
前記患者の吸気努力に対応するデータから所望のパラメータを導出するためのパラメータ抽出モジュールであって、該パラメータは、一回換気量、呼吸数、最高気道内圧、吸気時間、呼吸開始から0.1秒後の閉塞圧、トリガ時間、トリガ深度、呼吸系の抵抗、呼吸コンプライアンス、終末呼気二酸化炭素濃度、パルスオキシメータプレチスモグラムの変動、および圧力波形の凹凸のうち1つまたは複数である、パラメータ抽出モジュール；および
前記所望のパラメータから患者の吸気努力をモデリングし、且つ、患者の現在の吸気努力を示す少なくとも1つの入力に応答する制御変数を推定及び提供するための適応的プロセッサ。
【請求項３３】
制御変数を人工呼吸器に提供するためのコントローラをさらに含む、請求項３２記載のシステム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４４】
本発明の文脈において、ニューラルネットワークは、上述のような患者の定量的呼吸努力を非侵襲的に推定するために用いられるコンピュータシミュレーションである。本発明のニューラルネットワークは、ネットワークを構成する処理エレメントの数、配列、および接続を規定することにより構築してもよい。ニューラルネットワークの単純な態様は、完全に接続された処理エレメントのネットワークで構成される。図4に示すように、ニューラルネットワークの処理エレメントは以下の各層に分類される：気道内圧センサおよび流速センサから収集および／または導出されたパラメータがネットワークに入力される入力層30；処理エレメントの隠れ層32；ならびに、患者の呼吸努力の予測結果36が生成される出力層34。接続数およびそれに伴う接続重みの数は、各層30、32、34のエレメント数により固定される。