(57)【要約】  拍動性の信号（限定なしにパルスオキシメトリーを含む）の周波数を推定するための信号処理技術が開示される。予め選択された関数セット中に含まれる各関数は、入力信号と多くの異なる時間−シフトで比較され、入力信号に最も一致する関数/時間−シフトの組み合わせが選択される。次に、最適に一致した関数の周波数は、入力信号の最良の推定周波数として使用される。オープションとして、１つの関数がいったん選択されると、選択された関数の立ち上がり部分が入力信号の立ち上がり部分に合わせて関連付けられる。次に、入力信号の立ち上がり部分から取られた複数のサンプルに基づく酸素飽和度の計算によって改善された結果を得ることができる。
2009509668.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パルスオキシメトリーの入力信号から生体の脈拍数を決定する方法であって、
複数の異なる時間シフトのそれぞれで、前記パルスオキシメトリーの入力信号を関数セットの各関数と比較する比較工程であって、前記関数セットが１分当たり３０サイクルから２４０サイクルの間の複数の異なる周波数を有する複数の関数を含む、比較工程と、
前記比較工程で得られた結果に基づいて、前記関数セットから前記パルスオキシメトリーの入力信号に最も一致する１つの関数を選択する選択工程と、
前記選択された関数の周波数を前記生体の推定脈拍数として使用する使用工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
更に、前記比較工程の前に実行され、前記入力信号から直流成分と極低周波成分とを除去する除去工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記関数セット中の複数の関数は、それぞれが約３秒と約５秒の間の存続時間を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記関数セットは、少なくとも２１１個の関数を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記関数セット中の複数の関数の周波数は、１分当たり少なくとも１サイクルの分解能を提供する周波数中に分配されていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記関数セットは、立上がり時間が立下り時間より短い第１部分の関数セットを含み、前記第１部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１部分の関数セット中の複数の関数の周波数は、１分当たり少なくとも１サイクルの分解能を提供する周波数中に分配されていることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
更に、前記関数セットは、立上がり時間がほぼ立下り時間と同じである第２部分の関数セットを含み、前記第２部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記第１部分の関数セットと、前記第２部分の関数セット中の複数の関数の周波数は、１分当たり少なくとも１サイクルの分解能を提供する周波数中に分配されていることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
更に、前記関数セットは、立上がり時間が立下り時間より長い第３部分の関数セットを含み、前記第３部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記比較工程と前記選択工程とは、次式に基づいて実行され、
【数１】
2009509668.tif 000004
ここで、
ｆ1〜ｆnは、ｎ個の線形または非線形関数セットであり、
Ｓ−ＰＦＦは、予め定義された周波数の関数であり、
ｊは、定義されたＮ個のＳ−ＰＦＦ関数の中から選択された１つのＳ−ＰＦＦ関数を示すインデックスであり、
ａ1〜ａnは、選択された重み定数であり、
＊は、乗算演算子であり、
Ｉは、入力信号であり、
ｔは、Ｓ−ＰＦＦjとＩの特定サンプルを示すインデックス（すなわち、時間ｔでの関数）であり、
ｉは選択されたシフト値であり、前記関数Ｓ−ＰＦＦjと前記入力信号Ｉとの間の電流シフトを示す、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記比較工程と前記選択工程とは、次式に基づいて実行され、
【数２】
2009509668.tif 000005
ここで、
関数ｆ1（i，j）は、ｉサンプルによってシフトされる間に、関数Ｓ−ＰＦＦと入力信号Ｉとを掛け合わせて得られる積の合計であり、結果として式ｆ1（i，j）＝ΣtＳ−ＰＦＦj（ｔ）＊Ｉ（ｔ−ｊ）が得られ、
関数ｆ2（i，j）は、前記入力信号Ｉの連続した複数の値Ｉ（ｔk）の間の差の合計であり、値｛ｔk｝は関数Ｓ−ＰＦＦj（ｔ）の最大値のインデックスを示し、
関数ｆ3（i，j）は、入力信号Ｉの連続した複数の値Ｉ（ｔm）間の差の合計であり、値｛ｔm｝は関数Ｓ−ＰＦＦj（ｔ）の最小値のインデックスを示し、
Ｓ−ＰＦＦは、予め定義された周波数の関数セットであり、
ｊは、定義されたＮ個のＳ−ＰＦＦ関数の中から選択された１つのＳ−ＰＦＦ関数を示すインデックスであり、
Ｉは、入力信号であり、
ｔは、Ｓ−ＰＦＦjとＩの特定サンプルを示すインデックス（すなわち、時間ｔでの関数）であり、
ｉは選択されたシフト値であり、前記Ｓ−ＰＦＦj関数と前記入力信号との間の電流シフトを示す、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
パルスオキシメトリーの入力信号を処理する方法であって、
複数の異なる時間シフトのそれぞれで、前記パルスオキシメトリーの入力信号を関数セットの各関数と比較する比較工程であって、前記関数セットが１分当たり３０サイクルから２４０サイクルの間の複数の異なる周波数を有する複数の関数を含む、比較工程と、
前記比較工程で得られた結果に基づいて、前記関数セットから前記パルスオキシメトリーの入力信号に最も一致する１つの関数を選択する選択工程と、
前記選択された関数の立ち上がり部分との時間の一致に基づいて、前記入力信号の立ち上がり部分を識別する特定工程と、
前記識別工程で識別された入力信号の一部から取られた１つ又はそれ以上のサンプルに基づいて、酸素飽和度を算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記入力信号は、１秒当たり少なくとも１２サンプルのサンプリング速度を有することを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
更に、前記比較工程の前に実行され、前記入力信号から直流成分と極低周波成分を除去する除去工程を含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記関数セット中の複数の関数は、それぞれが約３秒と約５秒の間の存続時間を有することを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記関数セットは、少なくとも２１１個の関数を含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記関数セット中の複数の関数の周波数は、１分当たり少なくとも１サイクルの分解能を提供するように周波数で分配されていることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記関数セットは、立上がり時間が立下り時間より短い第１部分の関数セットを含み、前記第１部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１部分の関数セット中の複数の関数の周波数は、１分当たり少なくとも１サイクルの分解能を提供する周波数中に分配されていることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
更に、前記関数セットは、立上がり時間がほぼ立下り時間と同じである第２部分の関数セットを含み、前記第２部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１部分の関数セットと、前記第２部分の関数セット中の関数の複数の周波数は、１分当たり少なくとも１サイクルの分解能を提供する周波数中に分配されていることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
更に、前記関数セットは、立上がり時間が立下り時間より長い第３部分の関数セットを含み、前記第３部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記比較工程と前記選択工程とは、次式に基づいて実行され、
【数３】
2009509668.tif 000006
ここで、
ｆ1〜ｆnは、ｎ個の線形または非線形関数のセットであり、
Ｓ−ＰＦＦは、予め定義された周波数の関数であり、
ｊは、定義されたＮ個のＳ−ＰＦＦ関数の中から選択された１つのＳ−ＰＦＦ関数を示すインデックスであり、
ａ1〜ａnは、選択された重み定数であり、
＊は、乗算演算子であり、
Ｉは、入力信号であり、
ｔは、Ｓ−ＰＦＦjとＩの特定サンプルを示すインデックス（すなわち、時間ｔでの関数）であり、
ｉは選択されたシフト値であり、前記関数Ｓ−ＰＦＦjと前記入力信号Ｉとの間の電流シフトを示す、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２５】
前記比較工程と前記選択工程とは、次式に基づいて実行され、
【数４】
2009509668.tif 000007
ここで、
関数ｆ1（i，j）は、ｉサンプルによってシフトされる間に、関数Ｓ−ＰＦＦと入力信号Ｉとを掛け合わせて得られる積の合計であり、結果として式ｆ1（i，j）＝ΣtＳ−ＰＦＦj（ｔ）＊Ｉ（ｔ−ｊ）が得られ、
関数ｆ2（i，j）は、前記入力信号Ｉの連続した複数の値Ｉ（ｔk）の間の差の合計であり、値｛ｔk｝は関数Ｓ−ＰＦＦj（ｔ）の最大値のインデックスを示し、
関数ｆ3（i，j）は、入力信号Ｉの連続した複数の値Ｉ（ｔm）間の差の合計であり、値｛ｔm｝は関数Ｓ−ＰＦＦj（ｔ）の最小値のインデックスを示し、
Ｓ−ＰＦＦは、予め定義された周波数の関数セットであり、
ｊは、定義されたＮ個のＳ−ＰＦＦ関数の中から選択された１つのＳ−ＰＦＦ関数を示すインデックスであり、
Ｉは、入力信号であり、
ｔは、Ｓ−ＰＦＦjとＩの特定サンプルを示すインデックス（すなわち、時間ｔでの関数）であり、
ｉは選択されたシフト値であり、前記Ｓ−ＰＦＦj関数と前記入力信号との間の電流シフトを示す、
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２６】
拍動性の入力信号の周波数を決定する方法であって、
複数の異なる時間シフトのそれぞれで、前記拍動性の入力信号を関数セットの各関数と比較する比較工程であって、前記関数セットが前記拍動性の入力信号に対して予想される周波数範囲中の複数の異なる周波数を有する複数の関数を含む、比較工程と、
前記比較工程で得られた結果に基づいて、前記関数セットから前記拍動性の入力信号に最も一致する１つの関数を選択する選択工程と、
前記選択された関数の周波数を入力信号の推定周波数として使用する使用工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２７】
更に、前記比較工程の前に実行され、前記拍動性の入力信号から直流成分と極低周波成分とを除去する除去工程を含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記関数セットは、第１部分の関数セットを含み、前記第１部分の関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
前記関数セットは第２部分関数セットを含み、前記第２部分関数セット中の全ての関数の形状は、類似していることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記比較工程と前記選択工程とは、次式に基づいて実行され、
【数５】
2009509668.tif 000008
ここで、
ｆ1〜ｆnは、ｎ個の線形または非線形関数セットであり、
Ｓ−ＰＦＦは、予め定義された周波数の関数であり、
ｊは、定義されたＮ個のＳ−ＰＦＦ関数の中から選択された１つのＳ−ＰＦＦ関数を示すインデックスであり、
ａ1〜ａnは、選択された重み定数であり、
＊は、乗算演算子であり、
Ｉは、入力信号であり、
ｔは、Ｓ−ＰＦＦjとＩの特定サンプルを示すインデックス（すなわち、時間ｔでのこれらの関数）であり、
ｉは選択されたシフト値であり、関数Ｓ−ＰＦＦjと入力信号Ｉとの間の電流シフトを示す、
ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、ノイズが存在する生物学的拍動信号の脈拍数を決定するのに関する。本明細書に記載された技術は、パルスオキシメトリーのセンサーからの処理信号のために特に有用である。
【背景技術】
【０００２】
［関連出願のクロスリファレンス］
本出願は、２００５年９月３０日に出願された米国仮特許出願第６０/７２２,２５７号の利益を要求する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
パルスオキシメトリーは、患者の動脈血中の酸素飽和度を測定するための非侵襲性の診断法である。パルスオキシメトリーは、光吸収性の生理的媒体に少なくとも２波長の光エネルギーを透過させ、その光吸収に応答して反射された(または、透過された)放出光を取得し、取得した信号から酸素飽和度を計算する原理に基づいている。通常のパルスオキシメトリーは、２つの主なコンポーネント、すなわち、信号を取得するために患者の皮膚に取り付けられたセンサーと、取得した信号を処理して動脈血の酸素飽和度と脈拍数を決定する処理ユニットとを有する。残念ながら、従来のパルスオキシメトリーシステムは、ノイズに影響されやすい場合があり、それにより、不安定な読取りと、脈拍数および酸素飽和度の不正確な測定値と、誤報とをもたらす。反射型のパルスオキシメトリーシステムは、その信号レベルが透過型のパルスオキシメトリーシステムの信号レベルよりかなり小さいので、ノイズ処理が特に難しい場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
発明の要約
予め選択された関数セットの中に含まれる各関数は、多くの異なる時間−シフトで入力信号と比較され、入力信号に最も一致する関数/時間−シフトの組み合わせが選択される。次に、最適に一致した関数の周波数は、入力信号の最良推定周波数として使用される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本明細書に開示された好適な実施例は、パルスオキシメトリーの背景とともに記載されているが、他の関連でも同様に、オキシメトリープローブ以外の複数のソースから得られる生物学的な拍動性の信号の信号処理に本発明を限定無しに使用することができる。
【０００６】
パルスオキシメトリーシステムで取得した信号から血中酸素飽和度(ＳｐＯ2)を計算するために、最初に信号の脈拍数を決定し脈拍の位置を特定することは好ましいことである。脈拍数と脈拍位置の正確な推定を得ることは、雑音信号中の正しい酸素飽和度を計算するのに重要である。
【０００７】
図１は、予め定義された周波数の関数セット（Ｓ−ＰＦＦ）を含む最適化問題を解決することによって、拍動性の入力信号２０の脈拍数を決定するための好ましいアプローチを示すブロック図である。脈動入力信号２０とＳ−ＰＦＦ２２は処理のために数学演算子２４に入る。数学演算子２４は、周波数推定問題を最適化問題に変えるために用いられる。システムの出力２６は入力信号に対する決定された脈拍数である。
【０００８】
入力信号２０は、ソース（例えば、オキシメトリープローブ）から取得されたままの未処理の信号または前処理された信号であり得る。１つの好適な実施例では、処理ステージに入る前に、入力信号の直流成分および極低周波数成分を適切な前処理フィルタによって除去する。直流成分を除去すると、処理された信号がゼロ付近で脈動して正負ピークを有するのを確実にする。
【０００９】
Ｓ−ＰＦＦは、入力信号の周波数を決定するために使用されるＮ個の周期的な関数セットである。好ましくは、Ｓ−ＰＦＦの関数セットは、所望の応用において予想される(ノイズが加えられていない)信号に少なくとも大まかに類似するように選択される。Ｓ−ＰＦＦの関数セットの周波数の範囲と、与えられたＳ−ＰＦＦの関数におけるＮ数と、連続する複数の周波数間のステップサイズとは、好ましくは、予想される入力信号に基づいて選択され、また、得られる結果の必要な精度に基づいて選択される。与えられたＳ−ＰＦＦ中に含まれる複数の関数の事前選択は、その後の使用の間に出会う信号を示すデータセットに基づいて適切なトレーニングプロセスを用いて実行することができる。
【００１０】
図２Ａは、Ｎ個の周期的な波形セット３１-３３を含む第１Ｓ−ＰＦＦ３０の例であり、各波形は異なる周波数ｆ1〜ｆnを持つが類似の対称的な形状を有する。図２Ｂは、Ｎ個の周期的な波形セット４１-４３を含む第２Ｓ−ＰＦＦ４０の例であり、各波形は異なる周波数ｆ1〜ｆnを持つが類似の対称的な形状を有する。代替の実施例では、図２Ｃに示されているように、デジタルのＳ−ＰＦＦ５０を使用することができる。この第３Ｓ−ＰＦＦ５０もまたＮ個の周期的な周波数セットｆ1〜ｆn５１-５３を含み、各波形は異なる周波数を持つが類似の対称的な形状を有する。これらの実施例では、関数５１-５３は、３つの値{−１，０，＋１}だけを取ることができる。このタイプのＳ−ＰＦＦを使用する１つの利点は、アナログのＳ−ＰＦＦと比べて数学的操作をより簡単でより速く実行させることである。図２Ａ−Ｃに示されるＳ−ＰＦＦのセット３０、４０、５０は、使用されるＳ−ＰＦＦの単なる例示であり、本発明を限定するものとして解釈されるものではないことが強調される。
【００１１】
パルスオキシメトリーに関連して、処理される入力信号は、光学センサから発する生理的な拍動性の信号に大量のノイズが加算されたものである。脈拍速度は患者の心拍数または脈拍数に対応している。ほとんどすべての患者の予想される脈拍数は、１分当たり３０ビートから２４０ビート（ｂｐｍ）の間となるので、パルスオキシメトリーで使用されるＳ−ＰＦＦの適切な周波数範囲は、１／２Ｈｚ（３０ｂｐｍに対応）から４Ｈｚ（２４０ｂｐｍに対応）であるだろう。多くの医療の応用では、１ｂｐｍの精度と分解能で決定されるべき心拍数を必要とするので、パルスオキシメトリー用の適切なＳ−ＰＦＦは、１ｂｐｍステップで３０ｂｐｍ（１／２Ｈｚ）から２４０ｂｐｍ（４Ｈｚ）の範囲の異なる複数の周波数セット２１１（Ｎ＝２１１）となるであろう。より高い分解能または精度が望まれてる場合には、Ｎは２１１個を超えて増加することができる。オプションで、様々な複数の周波数間のステップが、低い周波数では小さいｂｐｍステップで、大きい高周波では大きいステップで（例えば、均一な割合の精度を達成するために対数的な進展により）非線形に構成することができる。
【００１２】
オキシメトリーにおいて、通常は、健康な患者の生理的な拍動性の信号の形状は、速い立上がり時間と遅い立下り時間を有するであろう。その結果、パルスオキシメトリー用の１つの適切なＳ−ＰＦＦは、図２Ｂに示されているような、速い立上がり時間と遅い立下り時間とを有し、それにより、大まかに予想された信号に一致しているＳ−ＰＦＦ４０である。上記説明したように、１ｂｐｍステップで１／２Ｈｚから４Ｈｚまでの範囲の２１１の周波数（すなわち、Ｎ＝２１１）は、パルスオキシメトリーへの応用のための適切な周波数分布の例である。しかしながら、ある場合、生理的な拍動性の波形の形状は、（例えば、ある生理的条件に基づいて）異なり、入力波形がＳ−ＰＦＦにおける波形にうまく一致しない場合は性能の低下を引き起こす。したがって、そのような差をはっきりさせるためにＳ−ＰＦＦ中にさまざまな異なる波形を組み込むことが有利である。
【００１３】
図３は、パルスオキシメトリーへの応用で使用するのに好ましいＳ−ＰＦＦ６０の例であり、異なる波形を有する入力信号を取り扱うために最適化されている。Ｓ−ＰＦＦ６０は、ほとんどの健康な患者からの予想される生理的な拍動性の信号に一致させるために、速い立上がり時間と遅い立ち下がり時間を持つ３０ｂｐｍから２４０ｂｐｍまでの範囲の２１１個の異なる周波数の第１部分関数セット６１〜６３を含んでいる。また、このＳ−ＰＦＦ６０は、生理的な拍動性の信号を、波形が一般的な速い立ち上がりの波形から外れる患者からの対応する形状に一致させるために、遅い立上がり時間と早い立ち下がり時間を持つ２１１個の異なる周波数の第２部分関数セット６４〜６６を含んでいる。また、このＳ−ＰＦＦ６０は、生理的な拍動性の信号を、波形が標準から外れる患者からの対応する形状に一致させるために、立上がり時間と立ち下がり時間が一致している２１１の異なる周波数の第３部分関数セット６７-６９を含んでいる。したがって、好ましいＳ−ＰＦＦ６０は合計６３３の関数（３×２１１）を含んでいる。パルスオキシメトリーで使用するためにＳ−ＰＦＦ６０中の複数の関数セット６１-６９の各関数用の適切な存続時間（duration）は３〜５秒であることが銘記される。
【００１４】
パルスオキシメトリーでの応用で使用するための別の好ましいＳ−ＰＦＦは、（ほとんどの健康な患者からの予想される生理的な拍動性の信号に一致させるために）早い立上がり時間と遅い立ち下がり時間を持つ、３０ｂｐｍから２４０ｂｐｍまでの範囲の２１１個の異なる周波数の第１部分関数セット６１〜６３と、２１１個の異なる周波数の立上がり時間と立ち下がり時間が一致している第２部分関数セット６７-６９とを含んでいる。したがって、この好ましいＳ−ＰＦＦは、合計４２２の関数（２×２１１）を含んでいる。３〜５秒は、またこのＳ−ＰＦＦ中の各関数６１〜６３、６７〜６９のための適切な存続時間である。
【００１５】
オプションで、追加の部分関数セット（図示せず）は特別な生理的条件に一致させるように加えることができる。例えば、僧帽弁閉鎖不全症の患者から予想される生理的な拍動性信号に一致させる２１１個の追加の関数セットが上記説明したＳ−ＰＦＦの１つに加えられ得る。（そのような患者から予想される波形は、血流が初めに左心室から左心房に行くので、健康な患者と異なり、十分な圧力が増した後にだけ大動脈弁が開く。）
【００１６】
オプションで、異なるＳ−ＰＦＦを大人、子供、赤ん坊、および胎児などの異なる患者のために使用することができる。例えば、Ｓ−ＰＦＦの周波数の範囲は、赤ん坊のために（上記説明した３０〜２４０ｂｐｍの範囲と比べて）高い周波数にシフトすることができる。
【００１７】
ここで図１を参照すると、入力信号２０は根源的な生理的な拍動性の信号に加えてノイズを含んでいる。入力信号２０とＳ−ＰＦＦ２２は、入力信号の周波数を推定するように設計されている数学演算子Ｆ２４を含む処理ステージに入る。数学演算子Ｆは、周波数の推定問題を最適化問題に変換し、その特定の実行は、手元にある応用に依存している。Ｓ−ＰＦＦの場合のように、数学演算子Ｆは、通常のデータセットで使用されるトレーニングセッションで最適化されテストされ得る。
【００１８】
本発明の１つの好適な実施例では、数学演算Ｆは以下の（１）式に示す非線形演算子として定義される。
【００１９】
【数６】
2009509668.tif 000003
【００２０】
ここで、
ｆ1〜ｆnは、ｎ個の線形または非線形の関数セットであり、
Ｓ−ＰＦＦは、上記説明したように、予め定義された周波数の関数であり、
ｊは、定義されたＮ個のＳ−ＰＦＦ関数の中から選択された１つのＳ−ＰＦＦ関数を示すインデックスであり（ｎはＮに独立であることが銘記される）、
ａ1〜ａnは、選択された重み定数であり、
＊は、乗算演算子であり、
Ｉは、入力信号であり、
ｔは、Ｓ−ＰＦＦjとＩの特定サンプルを示すインデックス（すなわち、時間ｔでのこれら関数）であり、
ｉは、選択されたシフト値であり、前記関数Ｓ−ＰＦＦjと前記入力信号との間の電流シフト（current shift）を示す。
【００２１】
数学演算子Ｆは、式（１）で記載されたように、最大値を探す最適化問題を示している。このように、Ｓ−ＰＦＦに含まれる各関数は、多くの異なる時間−シフトで入力信号と比較され、入力信号に最もよく一致する関数／時間−シフトの組み合わせが選択される（すなわち、最大値が起こる組み合わせを選択することにより）。様々な比較の間のような時間シフトに対する適切な細分性は、１つのサンプルに対応するシフトである。次に、最適に一致する関数の周波数は、入力信号の最良の推定周波数として使用される。例えば、Ｆを解いて、最大値が（ｊ＝１２，ｉ＝５）で見出された場合、これは、Ｓ−ＰＦＦ12が最大結果をもたらす関数であることを示すだろう。したがって、関数Ｓ−ＰＦＦ12の周波数は、出力のための入力信号Ｉの周波数として選択されるであろう。パルスオキシメトリーに関連して、周波数は脈拍数（すなわち、心拍数）である。
【００２２】
上記説明されたように、予想された信号のためにＳ−ＰＦＦを最適化することに加え、Ｆの一部である関数f1〜fnと重み定数ａ1〜ａnは、特別な応用およびその応用で予想される信号の特性に最もよく一致させるためにトレーニングステージで定められて最適化され得る。最適化は、ＭＬＳ(最小二乗法)あるいは最大数などの適切な標準の最適化法を使用して成し得ることができる。
【００２３】
好ましい６３３の関数Ｓ−ＰＦＦ６０(図３で示す)を用いるパルスオキシメトリーシステムの脈拍数を決定するための好ましい実施例において、ｎ＝３の数学演算子Ｆは、３つの関数ｆ1、ｆ2およびｆ3のみ含む。この実施例では、関数ｆ1（i，j）は関数Ｓ−ＰＦＦjと入力信号Ｉを掛けることによって得られる積の合計であり、iサンプルによって移行され、重み定数ａ1は、＋１であり、以下の式が得られる:ｆ1（i，j）＝ΣtＳ−ＰＦＦj（ｔk）＊Ｉ（ｔ−ｉ）。関数ｆ2(i，j)は入力信号Ｉの連続した値Ｉ（tk）の差の合計であり、重み定数α2は−１である。値{ｔk}は、関数Ｓ−ＰＦＦj（ｔ）の最大値のインデックスを示す。関数ｆ3（i，j）は入力信号の連続した値Ｉ（ｔm）の差の合計であり、重み定数ａ3もまた−１である。値{ｔm}は関数Ｓ−ＰＦＦj（ｔ）の最小値のインデックスを表す。３つの関数の特定のセットで、f1は、入力信号の周波数あるいは脈拍数を推定するのに主要な責任を負っている。関数ｆ2とｆ3は、主に入力信号の調和周波数が周波数の推定を妨害しないようにする責任を負っている。
【００２４】
Ｓ−ＰＦＦ中の最良関数がいったん選択されると、インデックス{ｔk}は脈拍の最大値の位置を示し、インデックス{ｔm}は脈拍の最小位置を示す。{ｔk}インデックスでの値から{ｔm}インデックスで取得した信号の値を引くことによって、脈拍の振幅を得ることができる。これらの値は標準のオキシメトリーを使用する酸素飽和度の計算に使用することができる。
【００２５】
オプションで、脈拍数および／または脈拍の最大値と最小値の位置が、更なる処理のために拍動性の波の特定セグメントを選ぶのに使用される。例えば、パルスオキシメトリーシステムでは、最大値、最小値、および脈拍数が識別されると、心臓周期の種々な相の位置を識別することができる（立ち上がり部分が心臓周期の始まりに対応するので、減退部分が心臓周期の端部に対応する）。立ち上がり部分に対応するサンプルは、ＳｐＯ2（血中酸素飽和度）の計算に使用されると、改善された結果が得られることが判明する。
【００２６】
ここで図４を参照すると、このアプローチは、各心臓周期の間に多数のサンプルを取ることによって更に拡張することができる。例示の例において、入ってくる入力信号７０は６０ｂｐｍに対応する１Ｈzの周波数を有し、比較的速い立ち上がり相と遅い立ち下がり相とを有する。Ｓ−ＰＦＦ６０(図３に示す)を使用する上記説明した信号処理技術を適用することによって、一致する６０ｂｐｍ（１Ｈz）関数７５が上記説明したように選択される。サンプリングが１秒当たり１２ＳpＯ2（血中酸素飽和度）の測定値を提供するのに十分速いなら、Ｓ−ＰＦＦからの選択された関数７５に入力信号７０のサンプル７１を重ねると、心臓周期の種々な相間の区別が可能となる。例えば、入力信号７０の立ち上がり相の複数のサンプルは、選択された関数７５の立ち上がり部分７６に対応する複数のサンプルを選択することによって識別することができる。例示の例において、サンプル７１’は入力信号７０の立ち上がり部分に対応するものとして識別されるだろう。そのサンプル７１’はそれに続いて、ＳpＯ2の計算に使用されるだろう。
【００２７】
上記説明の実施例は、拍動性の入力信号の周波数を決定するための正確で効率的なアプローチを提供する。このアプローチは、取得された反射信号の振幅が低くノイズレベルが高い場合のような、極低レベルのＳＮＲ(信号対ノイズ)値に対してさえ、首尾よく脈拍数を計算することができる。このアプローチは、パルスオキシメトリーで引き出された信号から心拍数と脈拍の位置を決定する関連で上記説明されているが、これらのアプローチは他の生理的な拍動性の信号を処理するために使用し得ることを認識すべきである。更に、上記説明された関数、周波数、分解能、存続時間、および周波数の範囲は、単に例示であり、本発明を限定するものとして構成されているものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】拍動性の信号の脈拍数を決定するための方法を示すブロック図である。
【図２Ａ】図１の方法に使用するための予め定義された周波数の関数セット(Ｓ−ＰＦＦ)の第１実施例を示す図である。
【図２Ｂ】図１の方法で使用するためのＳ−ＰＦＦの第２実施例を示す図である。
【図２Ｃ】図１の方法で使用するためのＳ−ＰＦＦの第３実施例を示す図である。
【図３】図１の方法で使用するためのＳ−ＰＦＦの第４実施例を示す図である。
【図４】入力信号とＳ−ＰＦＦから選択された一致する関数を示す図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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