(57)【要約】【課題】心臓の拍動にともなう動脈上の各種脈波の信号には、吸息・呼息運動に基づく変動成分が重畳しており、それら脈波を信号源として呼吸信号を実時間に長時間連続して分離・検出できる方法の確立。【解決手段】各種の方法で測定された脈波を入力信号源１とし、それらの信号をＢＰＦ（帯域濾波器）２を通じて脈波から呼吸成分を分離・検出し、増幅器３で増幅したのち正規の呼吸信号として取り出す。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓の拍動に基づいて起こる血管内の圧力変化である圧脈波、それが末梢血管まで伝わって生じる血管容積の拍動現象である容積脈波、またそれに伴う細い血管での血液の拍動流などいづれの現象にも呼吸変動成分が重畳しており、それら脈波および血流といった脈拍動現象から呼吸変動成分（以下、呼吸信号という）を検出する方法。
【請求項２】
呼吸信号を検出するための信号源としては、圧センサ等による圧脈波、光学的方法による透過式および反射式光電脈波、パルスオキシメ−タでの脈拍信号および組織血流であるレ−ザ−ドップラ−血流信号などの脈拍動現象とし、これら各種の脈拍動現象（以下、脈波という）を入力信号と規定する請求項１記載の呼吸信号検出方法（図１）。
【請求項３】
脈波に内在する呼吸信号の検出は、請求項２に該当する各種脈波の信号を狭い帯域濾波器（バンドパス・フィルタｂａｎｄ−ｐａｓｓ  ｆｉｌｔｅｒ；以下、ＢＰＦという）を通過させることでおこなう請求項１の方法（図１）。
【請求項４】
ＢＰＦの通過帯域幅を０．０５Ｈｚ〜０．５０Ｈｚの狭帯域特性とし、フィルタの減衰傾度をロ−パスおよびハイパスとも１２ｄＢ／ｏｃｔ以上とする請求項３のＢＰＦ。
【請求項５】
ＢＰＦのフィルタ構造を、入力脈波の信号がアナログ信号の場合にはアナログフィルタ方式、同じく脈波の信号がデジクル信号の場合にはデジタルフィルタ方式およびフーリェ変換方式フィルタ、の両方式に規定した請求項４のＢＰＦ。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【産業上の利用分野】
【０００１】呼吸信号の検出は、医療分野におけるバイタルサイン（ｖｉｔａｌ  ｓｉｇｎ；生命徴候）の評価にその意義がある。バイタルサインの測定項目は、血圧、脈拍、呼吸、体温の４項目が一般とされ、人間が生きているという状態をチェックする不可欠な基本情報にあたる。最近、睡眠時無呼吸症候群（ｓｌｅｅｐ  ａｐｎｅａ  ｓｙｎｄｒｏｍｅ；以下、ＳＡＳという）が大きな社会的な問題になりつつある。ＳＡＳは夜間の睡眠中に１０秒以上の無呼吸が１時間当たり５回以上の発生を持って診断される疾患であり、その確定診断には睡眠ポリグラフィ−（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ；ポリソムノグラフィ−）という終夜検査が重要視されている。ポリソムノグラフィ−の検査項目には、脳波をはじめ、呼吸モニタ、心電図、筋電図、酸素飽和度、眼球運動等が含まれるが、中でも呼吸モニタによる呼吸の有無および脳波による意識レベルのチェックは極めて重要であり、特に呼吸信号の検出・長時間記録はＳＡＳにとって意義ある最重要測定項目に位置づけさている。
【背景技術】
【０００２】従来の呼吸をモニタする方法として、呼吸にともなう口腔および鼻孔の気流をサ−ミスタや圧センサで検出する方式や、胸部および腹部の呼吸による動きをモニタする方式ではインピ−ダンス法、インダクタンスプレチスモグラフィ−法および歪みゲ−ジによる電気抵抗法などが実用に供している。その他、いびきの音（鼾音）、呼吸音、臥位での体圧変化、体位の変化などから呼吸の有無を検出する多くの試みがなされているが、これらはいまだ実用化の段階には至っていない。現在実用化されている方法の中で、無呼吸の診断には鼻孔の気流を圧センサで検出する方式が信頼性が高いとされている。
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】請求項２で規定した各種の脈波が、呼吸運動にともなう呼吸変動で変調されていることは医学ではよく知られている事実である。これらは一般に呼吸性不整脈、血圧第二級動揺などと呼ばれており、いずれも呼吸運動にともなう胸腔内圧の変化が、心臓の拍出能力や心拍リズムに影響を及ぼした結果と説明される。よってそれらが心臓から末梢まで伝播している動脈系において、末梢の血管床で観察される脈波の変動には当然それが反映されている。本特許ではこの点に着目し、呼吸と脈波を物理的な振動現象とみなし、１つの脈波信号から呼吸振動と脈波振動の２成分を分離する方法を請求項１の発明課題とするものである。１分間のその振動回数で両者を比較した場合、安静時における呼吸数は１５〜２０回、脈波変動数は６０〜８０回で、これを周波数で表すと呼吸は０．２５〜０．３３Ｈｚ、脈波は１．０〜１．３３Ｈｚとなる。よって両信号をいかに正確に分離して呼吸信号のみを取り出すか、すなわち脈波に重畳している呼吸信号を両者の有する周波数差をもとに、精度よく分離・検出するかが本発明の解決しようとする課題である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】１つの信号に内在する２信号成分を分離・検出するには、高速フ−リェ変換（ＦＦＴ）法などで原信号の周波数スペクトラムを求め、信号の周波数成分とその帯域幅を決定した上で分離処理するのが一般的である。周波数範囲がわかり２つの信号を分離する境界周波数が決定できれば、２つの信号の周波数成分を実時間にいかに精度よく分離するかが次の課題となる。その１つである濾波器（フィルタ）を用いた信号の分離方法は簡易的でリアルタイム処理としても信頼性が高く、本発明のＢＰＦによる信号分離法はこの発想に基づいて特許請求したものである。脈波信号より低周波領域に存在する呼吸信号は、理論的にはロ−パスフィルタのみで検出可能であるが、あえて本特許ではそれを２つの遮断周波数をもつＢＰＦ型にした理由は、呼吸と脈波という超低周波成分が混在する信号を正確に分離するためには、感度およびＳ／Ｎの点で的確な帯域幅を有するフィルタが極めて有利であることが私達の基礎実験で明らかになったからである。また請求項４のＢＰＦ遮断周波数はこれらの基礎実験を通して決定されたものである。
【作用】
【０００５】ＳＡＳの確定診断に用いられるポリソムノグラフィ−には、長時間の呼吸モニタリングが不可欠である。その目的は、夜間睡眠中の１０秒以上の無呼吸状態を正確に検査・診断することにある。同時にこのポリソムノグラフィ−には、睡眠時の心拍数モニタも重要な測定項目の１つである。本発明において、心臓が停止しない限り脈波信号は消失せず測定可能であるから、種々の方法で計測される脈波信号を本発明の呼吸信号検出法で処理するで容易に呼吸有無の長時間記録が可能となる。その上呼吸信号を除去した残りの脈波を用いて、信号を波形整形することによって簡単にＲ−Ｒ間隔や心拍数も算出・測定可能となる。従来の心電図を用いた心拍数モニタリングは脈波信号からも検出でき、本発明の方法を拡大応用すれば１つの脈波測定から呼吸モニタおよび心拍モニタの２情報を同時に獲得できるため、従来のように別々の機器の同時使用は避けられる。さらにＳＡＳの基本項目である酸素飽和度を指先式の光電脈波パルスオキシメ−タで測定する場合に、本発明の方法を用いことで呼吸・心拍数・酸素飽和度の３項目の長時間同時モニタリングも不可能でない。以上のように本法の発明はＳＡＳのポリソムノグラフィ−の検査に大いに貢献できる。
【実施例】
【０００６】脈波から呼吸信号を分離・検出する本発明の方法のブロック構成を図１に示す。まず各種の方法で計測された脈波は、入力信号源１から信号の分離処理をおこなうＢＰＦ２に導かれて脈波から呼吸信号が抽出され、ＡＭＰ３にて増幅されたのち呼吸信号のみが取り出される。【０００７】具体的な実施例を図２に示した。図に示した記録は、ヒトで本発明方法を用いて脈波から呼吸信号を検出した実験結果の一部である。３組の測定記録は同一被験者の姿勢を変えたときのもので、左側より座位、立位、仰臥位のものである。各姿勢において、記録の上段はサ−ミスタ方式による鼻孔気流４の変化で呼吸の吸気・呼気変動の記録例を示す。下段は、第ＩＩ指での光電式の脈波（指尖容積脈波）６の記録例である。中段の記録は、脈波６を図１の入力信号源１として本発明の請求項３、請求項４で規定したＢＰＦで処理した結果の呼吸信号５である。鼻孔気流４の呼吸信号と脈波６から検出された呼吸信号５は位相こそ異なっているが、波形の周期すなわちリズムはよく一致しており、呼吸の有無情報が正確に検出されており、本方法の実用的な有用性が十分確認できた。
【発明の効果】
【０００８】本特許の「脈波から呼吸信号を検出する方法」の発明は、ＳＡＳのポリソムノグラフィ−における長時間呼吸モニタリングを簡易化し、夜間睡眠時の無呼吸検出の信頼性を大いに高めることに寄与できる。また本発明による脈波測定からの呼吸モニタリングのみならず、同波形の処理によって心拍数モニタリングの同時測定も可能である。さらに酸素飽和度の測定にパルスオキシメ−タを導入することにより、酸素飽和度、呼吸、心拍数の３項目の長時間モニタリングも可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】脈波から呼吸信号を検出する方法のブロック図である。
【図２】鼻孔気流の呼吸曲線、脈波からの呼吸信号、脈波（指尖容積脈）のヒトでの記録で、同一人で姿勢を変えた場合の例である。
【符号の説明】
１  入力信号源
２  バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）
３  増幅器
４  サ−ミスタ式鼻孔気流計による呼吸曲線
５  脈波から検出した呼吸信号
６  入力信号としての指尖容積脈波
【図１】
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【図２】
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