(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸活動の信号を取得する手段と前記呼吸活動の信号を分析する手段とを有する、患者の呼吸活動を分析するシステムにおいて、
前記呼吸活動の信号を取得する手段が、少なくとも一つの呼吸活動の信号を取得するステップであって、前記呼吸活動の信号は、一つの呼吸サイクルに対応する基本信号を少なくとも一つ有し、前記呼吸活動の信号の一般的な形はx(t) = x0 + x1cos(Φ(t))によって表され、ただし、Φ(t)は前記基本信号の位相であるステップと、
前記呼吸活動の信号を分析する手段が、前記呼吸活動の信号を分析するステップと、を有し、
前記呼吸活動の信号を分析するステップは、
−前記呼吸活動の信号から、前記基本信号を抽出するステップと、
−前記基本信号の位相方程式
【数１】
0005932769.tif 000037
の表現を決定するステップと、
−前記基本信号の位相Φ(t)の表現を、以下の式（１）で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、前記基本信号の非調和および形状を計測するパラメータ（r, rk,Φ0, pk）の関数によって決定する、ステップと、
【数２】
0005932769.tif 000038
を有することを特徴とする、患者の呼吸活動を分析する方法。
【請求項２】
前記位相方程式は、以下の式（２）によって表され、
【数３】
0005932769.tif 000039
ただし、rは［0, 1］の範囲内で変化し、前記基本信号の非調和を計測するパラメータである、請求項１に記載の呼吸活動を分析する方法。
【請求項３】
前記基本信号は、二つのパラメータrおよびΦ0で以下の式（３）によって表され、
【数４】
0005932769.tif 000040
ただし、a1 = x1cos(Φ0)およびb1 = -x1sin(Φ0)であり、関数hsinおよびhcosは以下の式（４）によって定義される、
【数５】
0005932769.tif 000041
請求項２に記載の呼吸活動を分析する方法。
【請求項４】
前記位相方程式は、以下の式（５）によって表され、
【数６】
0005932769.tif 000042
ただし、P(Φ)およびQ(Φ)は三角関数の多項式である、請求項１に記載の呼吸活動を分析する方法。
【請求項５】
前記位相Φ(t)の表現は以下の式（６）によって決定され、
【数７】
0005932769.tif 000043
ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式（７）によって定義される、
【数８】
0005932769.tif 000044
請求項４に記載の呼吸活動を分析する方法。
【請求項６】
呼吸活動の信号を取得する手段であって、前記呼吸活動の信号は、一つの呼吸サイクルに対応する基本信号を少なくとも一つ有し、前記呼吸活動の信号の一般的な形はx(t) = x0 + x1cos(Φ(t))によって表され、ただし、Φ(t)は前記基本信号の位相である手段と、
前記呼吸活動の信号を分析する手段と、を有し、
前記呼吸活動の信号を分析する手段は、
−前記呼吸活動の信号から、前記基本信号を抽出する手段と、
−前記基本信号の位相方程式
【数９】
0005932769.tif 000045
の表現を決定する手段と、
−前記基本信号の位相Φ(t)の表現を、以下の式（８）で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、前記基本信号の非調和および形状を計測するパラメータ（r, rk, Φ0, pk）の関数によって決定する手段と、
【数１０】
0005932769.tif 000046
を有することを特徴とする、患者の呼吸活動を分析するシステム。
【請求項７】
前記位相方程式を以下の式（９）によって表す手段であって、
【数１１】
0005932769.tif 000047
ただし、rは［0, 1］の範囲内で変化し、前記基本信号の非調和を計測するパラメータである手段を有する、請求項６に記載の呼吸活動を分析するシステム。
【請求項８】
前記基本信号を二つのパラメータrおよびΦ0で以下の式（１０）によって表す手段であって、
【数１２】
0005932769.tif 000048
ただし、a1 = x1cos(Φ0)およびb1 = -x1sin(Φ0)であり、関数hsinおよびhcosは以下の式（１１）によって定義される手段を有する、
【数１３】
0005932769.tif 000049
請求項７に記載の呼吸活動を分析するシステム。
【請求項９】
前記位相方程式を以下の式（１２）によって表す手段であって、
【数１４】
0005932769.tif 000050
ただし、P(Φ)およびQ(Φ)は三角関数の多項式である手段を有する、請求項８に記載の呼吸活動を分析するシステム。
【請求項１０】
前記位相Φ(t)を以下の式（１３）によって表す手段であって、
【数１５】
0005932769.tif 000051
ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式（１４）によって定義される手段を有する、
【数１６】
0005932769.tif 000052
請求項９に記載の呼吸活動を分析するシステム。
【請求項１１】
請求項６〜１０のいずれか一項に記載の呼吸活動を分析するシステムを有する、呼吸補助装置。
【請求項１２】
請求項６〜１０のいずれか一項に記載の呼吸活動を分析するシステムを有する、呼吸監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の呼吸活動を分析する方法およびシステムに関する。本発明は、患者の呼吸活動を分析する方法およびシステムであって、この方法は、一つの呼吸サイクルに関連する少なくとも一つの基本信号を有する少なくとも一つの呼吸信号を取得するステップであって、この呼吸信号の一般的な形は数式x(t) = x0 + x1cos(Φ(t))によって表され、ただし、Φ(t)は基本信号の位相であるステップと、呼吸信号を分析するステップと、を有する、方法およびシステムに関する。
【０００２】
同様に、本発明は、これらの呼吸補助器具および呼吸監査器具のコマンドでのアプリケーションに関する。
【０００３】
特に、本発明は、呼吸障害の検出または人工呼吸器のコマンドに適用される。
【背景技術】
【０００４】
呼吸活動の信号は、患者の呼吸活動に関する数量の変動を計測する信号である。この呼吸活動に関する数量とは、空気の流量および圧力、呼吸器官口における酸素および二酸化炭素の密度または血液内の酸素の密度などである。これらの数量は、例えば、患者の口に取り付けられたマスクに内蔵された流量もしくは圧力センサまたは酸素計、または、例えば患者の呼吸器官内に設置された圧力計などの内蔵センサなどの非侵襲的計測装置で計測される。同様に、これらの信号は、心電図の信号から推定することができる。
【０００５】
呼吸活動とは一連の呼吸サイクルの連続であり、呼吸頻度（frequence respiratoire）と呼ばれる頻度で吸収段階および排出段階を有する。よって、呼吸活動の信号は準周期的な信号であり、連続する基本信号を有し、これらの基本信号の一つ一つが呼吸サイクルの特徴を表す。
【０００６】
これらの信号を分析することによって、睡眠時無呼吸または喘息などの呼吸の問題または異常を検出することができる。しかしながら、この分析は一般的に呼吸頻度およびその変動並びに信号の振幅の決定に限られており、この信号の波形の分析は全くされてこなかった。
【０００７】
ところで、呼吸活動の信号の波形はこの呼吸活動の特徴を表し、これを分析することによって効率的に実際の呼吸異常を検出することができる。
【０００８】
周期的な信号を分析したり特徴付けたりする方法は数多く存在するが、特に、信号の頻度の分析によってフーリエ空間において信号を表すことができる。フーリエ展開は、頻度fの周期的な信号をfの倍数の頻度の、フーリエ係数によって加重された正弦関数の無限和に分解することである。これらのフーリエ係数は、分析される信号を符号化する、この信号の特徴を表すパラメータである。実際には、維持されるフーリエ係数の数は限られており、フーリエ展開の最初の数項のみが保存される。しかしこれらの項は信号の特徴を有効に表すには十分な数を揃えなければならない。
【０００９】
ところで、呼吸活動の信号は非調和の信号、すなわち非線形であり、このような信号のフーリエ展開は多数の係数を維持する必要があり、これらの係数は物理的な意味を持たせるのが難しい。よって、これらの信号の分析にフーリエ展開は不適切である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、物理的な意味を持つ少数のパラメータによって呼吸活動の信号の波形を分析し、これらの信号の形を簡潔で明確に記号化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このため、本発明は、前述したタイプの分析方法であって、呼吸活動の信号の分析は、
−呼吸活動の信号から、基本信号を抽出するステップと、
−基本信号の位相方程式
【数１】
0005932769.tif 000002
の表現を決定するステップと、
−基本信号の位相Φ(t)の表現を、以下の式（１）で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、基本信号の非調和および形状を計測するパラメータ（r, rk, Φ0, pk）の関数によって決定するステップと、
【数２】
0005932769.tif 000003
を有する呼吸活動の信号の分析を特徴とする、分析方法を目的とする。
【００１２】
本発明に係る方法は、同様に以下の特徴を別々にまたは組み合わせて有する。
−位相方程式は以下の式（２）で表される。
【数３】
0005932769.tif 000004
ただし、rは［0, 1］の範囲内で変化し、基本信号の非調和を計測するパラメータである。
−基本信号は、二つのパラメータrおよびΦ0によって、以下の式（３）のように表される。
【数４】
0005932769.tif 000005
ただしa1=x1cos(Φ0)およびb1=-x1sin(Φ0) であり、関数hsinおよびhcosは以下の式（４）のように定義される。
【数５】
0005932769.tif 000006
−位相方程式は以下の式（５）で表される。
【数６】
0005932769.tif 000007
ただし、P(Φ)およびQ(Φ)は三角関数の多項式である。
−位相Φ(t)の表現は以下の式（６）で決定される。
【数７】
0005932769.tif 000008
ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式（７）によって定義される。
【数８】
0005932769.tif 000009
【００１３】
このようにして、本発明に係る方法によれば、技術の状態に応じた周期的な信号の分析方法によって、少数のパラメータで呼吸活動の信号を分析し、これらの信号の特徴を表すことができる。さらに、これらのパラメータは、物理的な意味を有しており、これらの信号の波形の特徴を表す。
【００１４】
別の視点から見ると、本発明は患者の呼吸活動の分析システムも同様に目的としている。そのシステムとは、呼吸活動の信号を取得する手段であって、この信号は一つの呼吸サイクルに対応する基本信号を少なくとも一つ有し、この呼吸活動の信号の一般的な形は、x(t) = x0 + x1cos(Φ(t))で表され、ただし、Φ(t)は基本信号の位相である手段と、呼吸活動の信号を分析する手段と、を有し、この呼吸活動の信号を分析する手段は、
−呼吸活動の信号から、基本信号を抽出する手段と、
−基本信号の位相方程式
【数９】
0005932769.tif 000010
の表現を決定する手段と、
−基本信号の位相Φ(t)の表現を、以下の式（８）で定義される関数pcosnおよびpsinnに基づいた、基本信号の非調和および形状を計測するパラメータ（r, rk, Φ0, pk）の関数によって決定する手段と、を有する。
【数１０】
0005932769.tif 000011
【００１５】
同様に、本発明に係るシステムは、以下の特徴を別々にもしくは組み合わせて有する。
−このシステムは、以下の式（９）で位相方程式を表す手段を有する。
【数１１】
0005932769.tif 000012
ただし、rは［0, 1］の範囲内で変化し、基本信号の非調和を計測するパラメータである。
−このシステムは、以下の式（１０）で二つのパラメータrおよびΦ0によって基本信号を表す手段を有する。
【数１２】
0005932769.tif 000013
ただし、a1 = x1cos(Φ0)およびb1 = -x1sin(Φ0)であり、関数hsinおよびhcosは以下の式（１１）で定義される。
【数１３】
0005932769.tif 000014
−このシステムは以下の式（１２）で位相方程式を表す手段を有する。
【数１４】
0005932769.tif 000015
ただし、P(Φ)およびQ(Φ)は三角関数の多項式である。
−このシステムは以下の式（１３）で位相Φ(t)を表す手段を有する。
【数１５】
0005932769.tif 000016
ただし、関数psin1およびpcos1は以下の式（１４）で定義される。
【数１６】
0005932769.tif 000017
【００１６】
他の側面から見ると、本発明は、本発明に係る呼吸活動の分析システムを有する、呼吸補助器具および呼吸活動の分析システムを目的としている。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る分析システムを表す概略図である。
【図２】呼吸活動の信号を表す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る方法を例示する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施例を参照することによって、本発明への理解が深まるであろう。添付図面を参照しながら以下に本発明の実施例について説明する。
【００１９】
図１に、呼吸活動の信号を取得および分析するシステムを示す。
【００２０】
このシステムは、呼吸活動の信号の取得手段１と、取得手段１に連結された取得箱３と、例えば処理装置などの、取得箱３に連結された呼吸活動の信号を分析する手段５と、を有する。
【００２１】
取得手段１は、呼吸活動の信号を収集するものである。例えば、これらの手段１は、呼吸器自記回転速度計７を有し、この速度計は患者１１の鼻および口を覆う呼吸マスク９の出口に設置される。呼吸器自記回転速度計７は、患者１１が吸収し排出する空気の流量を連続的に計測するものであり、取得箱３にアナログ電気信号を送る。このアナログ電気信号は、流量の特徴を表す。
【００２２】
取得箱３はアナログ／デジタル変換器を有する。このアナログ／デジタル変換器は、呼吸活動の連続信号によって呼び出され、アナログ信号のサンプリングおよび量子化によってアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
【００２３】
処理装置５は、呼吸活動のデジタル信号を、この信号の形の特徴を表すパラメータを抽出することによって分析するものである。
【００２４】
図２に、呼吸器自記回転速度計７などによって計測される、呼吸活動の信号１３の形を表現するグラフを示す。このグラフの横軸は時間を表し、縦軸は外から患者１１の呼吸器へと流れる空気の流量を表す。このグラフ上には４つの基本信号１５があり、それぞれ呼吸サイクルに対応する。この呼吸サイクルは流量が正の吸収段階１６と、流量が負の排出段階１７とを有する。
【００２５】
図３は、本発明の一実施形態に係る、図１を参照して説明したシステムによる呼吸活動の信号の取得および分析を例示する概略図である。
【００２６】
最初の取得ステップ２０において、患者１１によって吸収し排出された空気の流量は、取得箱３に電気アナログ信号を連続的に送信する呼吸器自記回転速度計７によって計測される。この回転速度計の瞬間の振幅は計測された流量に比例する。
【００２７】
このアナログ信号は、ステップ２２において、取得箱３のアナログ／デジタル変換器を用いて、サンプリングおよび量子化によってデジタル化される。このようにしてデジタル化された信号、すなわち呼吸活動の信号は、処理装置５へ送信される。
【００２８】
この呼吸活動の信号１３は、それぞれ呼吸サイクルに対応する連続した基本信号１５を有する。しかし、呼吸活動の信号１３は厳密には周期的でない。なぜなら、呼吸の頻度およびそれぞれのサイクルにおいて吸収し排出される空気の流量が変動するからである。よって、瞬間の呼吸期間は、呼吸サイクルの開始と前の呼吸サイクルの開始との間の期間と定義する。この呼吸サイクルの開始は、吸収段階の開始である。
【００２９】
ステップ２４において、処理装置は、呼吸活動の信号１３を基本信号１５に分解する。この分解は、例えば信号が負の値から正の値に移行する瞬間を検出することによって実現される。この瞬間は、１つのサイクルの排出段階から次のサイクルの吸収段階への移行に対応する。このようにしてステップ２４において、処理装置は患者の瞬間の呼吸頻度とその変動を決定する。
【００３０】
次に、処理装置５は、ステップ２６において、この分解から得られた基本信号１５をそれぞれ分析する。
【００３１】
それぞれの基本信号x(t)は非調和の信号であり、以下の式（１５）で表される。
【数１７】
0005932769.tif 000018
ただし、全ての時間への依存は位相関数Φに含まれる。
【００３２】
この基本信号x(t)は、周期Ｔの周期信号とみなされる。Ｔは、瞬間の呼吸頻度の逆数に等しい。
【００３３】
ところで、非調和の信号において、非調和の主な原因は、位相の変動の対称性の亀裂に由来する。よって、関連する変動情報は、全て位相の変動によって表される。信号x(t)の分析の際には、この位相Φ(t)、特に関数Fによって表される位相の変動を調べなければならない。この関数Fは、以下の式（１６）のように時間tに関する関数Φによって導かれる。
【数１８】
0005932769.tif 000019
【００３４】
このようにして、信号x(t)の形状は、Fを知ることによって完全に定義される。
【００３５】
よって、本発明に係る方法の分析ステップ２６は、この関数Fを少数のパラメータで表すことを有する。少数のパラメータによって、フーリエ級数で同関数の展開に必要なパラメータ数に応じて低減された多数のパラメータを、同等の精度をもって理解するであろう。
【００３６】
このように、この分析ステップ２６は、位相Φを表す第一ステップを有する。また、特に時間に関するΦから導出される関数Fを表す。
【００３７】
最も単純なケースにおいて、期間２πの信号を仮定した時、位相の変動は以下の式（１７）で表される。
【数１９】
0005932769.tif 000020
上の式（１７）は位相方程式と呼ばれる。
【００３８】
この場合関数Fは、軸Φ=0に関する対称性を表す。この位相の変動を表す表現にはパラメータは一つしか含まれない。このパラメータは［0, 1］の範囲内で変化するrである。r=0に限りなく近づくと調和信号に対応し、r=1に限りなく近づくと無限の非調和信号に対応する。
【００３９】
信号x(t)は、以下の式（１８）で表される。
【数２０】
0005932769.tif 000021
ただし、Φ0は位相の初項であり、展開して書き直すとパラメータrおよびΦ0を用いた以下の式（１９）になる。
【数２１】
0005932769.tif 000022
ここで、a1=x1cos(Φ0)、b1=-x1sin(Φ0)とすると、hcosおよびhsinは、以下の式（２０）のように定義される。
【数２２】
0005932769.tif 000023
【００４０】
このようにして、信号x(t)の分解は、２つのパラメータrおよびΦ0の介入のみ必要とする。
【００４１】
非調和のパラメータと呼ばれるrは、信号の非調和性を計測する。r=0に限りなく近づくと調和の信号に対応し、r=1に限りなく近づくと無限の非調和信号に対応する。ところで、２つの関数hcosおよびhsinにおいて信号の構成を定義するパラメータΦ0は、位相の変動の対称性の角度に対応する形状のパラメータである。
【００４２】
一般的な場合、すなわちいくらか周期的な信号の場合、位相方程式は以下の式（２１）で表される。
【数２３】
0005932769.tif 000024
ただし、PnおよびQmは、それぞれ角度nおよびmの三角関数の多項式である。
【００４３】
角度nの一般的な三角関数の多項式の式（２２）は以下の通りである。
【数２４】
0005932769.tif 000025
【００４４】
よって信号x(t)の分析は、少数のパラメータを介入させることによってΦの表現を決定することを有する。この分析によって、これらのパラメータの関数として信号x(t)の表現を決定することもできる。
【００４５】
また、利点として、ステップ（２）の方程式は以下の式（２３）に書き直すことができる。
【数２５】
0005932769.tif 000026
【００４６】
多項式Pn(Φ)を因数分解することによって
【数２６】
0005932769.tif 000027
を単項式に変換することができる。これによって位相方程式を以下の式（２４）に書き直すことができる。
【数２７】
0005932769.tif 000028
ただし、パラメータrkは0と1との間で信号x(t)の非調和性を計測し、パラメータpkはその形状の特徴を表す。
【００４７】
信号の期間Tは、この式を0と2πとの間のΦを用いて代入することで、以下の式（２５）のように求められる。
【数２８】
0005932769.tif 000029
【００４８】
以上の結果、および、期間が2πに等しく係数rkが全てゼロのとき信号が調和するという条件より、位相方程式は以下の式（２６）のようにも表される。
【数２９】
0005932769.tif 000030
ただし、方程式Dkは以下の式（２７）ように定義される。
【数３０】
0005932769.tif 000031
ゆえに、
【数３１】
0005932769.tif 000032
関数polycosをpcosn、関数polysinをpsinnと示すと、これらの関数の定義は、以下の式（２９）に表される。
【数３２】
0005932769.tif 000033
そして互いに次の特性を持つ。
【数３３】
0005932769.tif 000034
これにより、位相方程式は以下の式（３１）に書き表される。
【数３４】
0005932769.tif 000035
【００４９】
この方程式を解くと、以下の式（３２）のようなt(Φ)の分析的表現が導かれる。
【数３５】
0005932769.tif 000036
【００５０】
よって時間tは、位相Φの関数として表される。また双対的に、位相Φは、時間tの関数として表される。その際には明確に定義された、非調和を計測するパラメータrもしくはrk、および、形状を計測するパラメータΦ0もしくはpkなどの独立パラメータを用いる。
【００５１】
このようにして、分析ステップ２６において処理装置５は、少数のパラメータを用いてそれぞれの基本信号x(t)を符号化する。ある実施形態によれば、それぞれの基本信号x(t)は、振幅、調和性rおよび形状Φ0によってほぼ正確に表される。他の実施形態によれば、それぞれの基本信号x(t)は、それぞれ加重された２組のパラメータ(r1, p1)および(r2, p2)によりさらに正確に表される。
【００５２】
それぞれの基本信号、つまりそれぞれの呼吸サイクルは、数に限りのあるパラメータによって特徴が表される。これらのパラメータは物理的な意味を持つ。なぜなら、この信号の非線形性および形状を表すからである。
【００５３】
そして、ステップ２８において、処理装置は、それぞれの基本信号に対して決定されたパラメータの値と予め登録されたパラメータの表の値とを比較することによって、起こりうる呼吸異常を検出する。これらの決定されたパラメータは、瞬間の呼吸頻度、振幅並びに信号の形状および調和性などのパラメータである。
【００５４】
このように、本発明に係る方法によれば、呼吸活動の分析と、少数のパラメータによる呼吸活動の信号を抽出することとができる。同時に、この信号の波形をコンパクトで的確に表すことと、起こりうる呼吸異常の精密な検出が可能である。
【００５５】
ステップ２０、ステップ２２、ステップ２４、ステップ２６およびステップ２８を段階的に実現することによって、呼吸活動の信号を取得して患者の呼吸活動を連続的に監視することができる。
【００５６】
他の実施形態によれば、本発明に係るシステムおよび方法は、人工呼吸器において実施可能である。
【００５７】
人工呼吸器とは、患者の呼吸障害を取り除くことを目的とした器具である。人工呼吸器は、送風器のように、マスクを通じて患者の肺に向かって空気を送り込む。この送風が効果的となるために、患者の吸い込む努力と送風器の排出が同期しなければならない。つまり、空気は患者の呼吸サイクルの吸収段階の間においてのみ送り込まれなければならない。
【００５８】
患者によって排出し吸収された空気の流量を計測することで、この吸収段階の始めと終わりを検出することができる。またこのようにして送風器の働きを患者の呼吸サイクルと同期させることができる。
【００５９】
一般的に、この検出は空気の流量または圧力に２つの閾値を設定することによって実現される。送風器は患者によって吸入される空気の流量または圧力が最初の閾値を越えた瞬間に始動し、この流量または圧力が２番目の閾値の下に来る瞬間に停止する。
【００６０】
この検出法は、特に呼吸サイクルが変動するため設定された流量の閾値とこれらの呼吸サイクルとの間で不適切となり、非効率的であると証明されうる。この不適切さの為に送風器と患者との間で同期が上手くとれなかったり、同様に送風器が始動しなかったりする。
【００６１】
このように、本発明の実施形態によれば、本発明に係る呼吸活動の分析方法は、呼吸器の使用に先立って、呼吸器の最適な動作に最も適合する呼吸パラメータの閾値を決定するよう実施される。同様に、この分析は、これらの閾値を患者の呼吸に適合させるために、呼吸器が作動している間連続的に実施される。
【００６２】
他の実施形態によれば、本発明に係るシステムおよび方法は、断面デンシトメトリ画像（ＴＭＤ）で実施できる。呼吸活動の信号の分析によって、特に肺の画像の、呼吸運動によるアーティファクトを修正することができる。
【００６３】
いずれにせよ、以上に紹介した実施形態の例に限定されないと理解しなければならない。
【００６４】
特に、呼吸活動の信号は、必ずしも排出または吸収された空気の流量にのみ関連するのではない。
【図１】
0005932769.tif 000053
【図２】
0005932769.tif 000054
【図３】
0005932769.tif 000055