(57)【要約】  被検者の呼吸情報を決定するための方法及び装置が提供される。被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号が獲得され（２０２）、被検者及び１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つに関するコンテキスト情報が取得される（２０４）。コンテキスト情報に基づいて、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、呼吸情報を決定するように適合された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムが選択される（２０６）。被検者の呼吸情報は、１つ又は複数の生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号に基づいて決定される（２０８）。
2019524187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の呼吸情報を決定するための制御ユニットを含む装置を作動させる作動方法であって、当該作動方法は、
前記制御ユニットが、前記被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号を獲得するステップと、
前記制御ユニットが、前記被検者及び前記１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つに関するコンテキスト情報を取得するステップと、
前記制御ユニットが、前記コンテキスト情報に基づいて、前記１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、呼吸情報を決定するように適合された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するステップと、
前記制御ユニットが、前記１つ又は複数の生理学的信号について選択された前記少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、前記１つ又は複数の生理学的信号に基づいて前記被検者の呼吸情報を決定するステップと、を含む、
作動方法。
【請求項２】
少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するための前記１つ又は複数の生理学的信号は、前記１つ又は複数の生理学的信号に関する前記コンテキスト情報に基づいて選択された１つ又は複数の生理学的信号である、請求項１に記載の作動方法。
【請求項３】
２つ以上の信号処理アルゴリズムが少なくとも１つの生理学的信号について選択され、当該作動方法は、
前記制御ユニットが、前記少なくとも１つの生理学的信号について選択された前記２つ以上の信号処理アルゴリズムを合成信号処理アルゴリズムに結合するステップと、
前記制御ユニットが、前記少なくとも１つの生理学的信号についての前記合成信号処理アルゴリズムを使用して、前記少なくとも１つの生理学的信号に基づいて前記被検者の呼吸情報を決定するステップと、をさらに含む、請求項１又は２に記載の作動方法。
【請求項４】
２つ以上の生理学的信号が獲得され、当該作動方法は、
前記制御ユニットが、前記２つ以上の生理学的信号のそれぞれから決定された前記呼吸情報を組み合わせるステップをさらに含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の作動方法。
【請求項５】
前記被検者の呼吸情報を決定する前に、ノイズを除去するために前記１つ又は複数の生理学的信号をフィルタリングするステップをさらに含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の作動方法。
【請求項６】
前記呼吸情報は、前記被検者の呼吸速度及び前記被検者の呼吸パターンのうちの少なくとも１つを含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の作動方法。
【請求項７】
前記生理学的信号について選択された前記少なくとも１つの信号処理アルゴリズムは、
前記生理学的信号の周波数ドメイン解析、
前記生理学的信号の時間ドメイン解析、及び
前記生理学的信号の自己回帰解析のうちの１つ又は複数を含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の作動方法。
【請求項８】
前記被検者について決定された前記呼吸情報を出力するステップをさらに含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の作動方法。
【請求項９】
前記制御ユニットが、前記被検者について決定された前記呼吸情報に基づいて、前記被検者の呼吸状態を決定するステップをさらに含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の作動方法。
【請求項１０】
前記制御ユニットが、前記被検者について決定された前記呼吸状態を出力するステップをさらに含む、請求項９に記載の作動方法。
【請求項１１】
コンピュータ可読コードを有するコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、前記コンピュータ又は前記プロセッサによって、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の作動方法が実行されるように構成される、コンピュータプログラム。
【請求項１２】
被検者の呼吸情報を決定するための装置であって、当該装置は、
制御ユニットを含み、
該制御ユニットは、
前記被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号を獲得し、
前記被検者及び前記１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つに関するコンテキスト情報を取得し、
前記コンテキスト情報に基づいて、前記１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、呼吸情報を決定するように適合された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択し、及び
前記１つ又は複数の生理学的信号について選択された前記少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、前記１つ又は複数の生理学的信号に基づいて前記被検者の呼吸情報を決定する、ように構成される、
装置。
【請求項１３】
前記制御ユニットは、１つ又は複数の生理学的センサを制御して前記１つ又は複数の生理学的信号を獲得することによって前記１つ又は複数の生理学的信号を獲得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１つ又は複数の生理学的センサは、心電図センサ、インピーダンスセンサ、加速度センサ、及びフォトプレチスモグラフィセンサのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
ウェアラブル装置が、前記１つ又は複数の生理学的センサを含む、請求項１３又は１４に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者の呼吸情報を決定するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
呼吸活動の生理学的モニタリングは、救命救急及び新生児ケア、睡眠検査評価及び麻酔を含む多くの臨床現場において重要である。インキュベートされた（incubated）被検者又は呼吸マスクを着用した被検者については満足のいく測定方法が提供されているが、測定の操作性、信頼性、正確性、及び再現性に関する問題等、非侵襲的な呼吸モニタリングには依然として問題が存在する。例えば、被検者の口及び／又は鼻の前の呼吸経路のサーミスタに基づく呼吸センサは、適用が困難であり、且つ大抵の場合被検者によって許容されない。また、機械的肺プレチスモグラフィのための被検者の胸部及び腹部の周りの呼吸ベルトは、多くの注意、被検者及びモニタリング装置上の追加の配線を必要とする。
【０００３】
非侵襲的呼吸モニタリングについて、被検者への障害をより少なくするいくつかの方法が存在する。例えば、インピーダンス・ニューモグラフィ（pneumography）は、呼吸を監視するために一般的に使用される技術である。この方法は、通常、２つの心電図（ECG）胸部電極を使用して、呼吸による胸部インピーダンスの変調を測定することによって呼吸を監視する。しかしながら、この弱い呼吸信号は、（身体の位置の関数である）ベースラインドリフトの影響を受け、且つ局所的な電極／皮膚移行インピーダンスからの干渉を受ける。さらに、通常のＥＣＧ電極の使用とは別に、呼吸の十分なモニタリングは、一般に、被検者に取り付けられた追加の電極及び４導体測定技術を用いる場合にのみ達成することができる。この測定方法の基本的な欠点は、測定可能な呼吸運動が効果的な呼吸の兆候ではないことである。例えば、呼吸経路に障害物があるか、又は胸部及び腹部呼吸が調整されておらず、位相がずれている可能性がある。これは特に、完全に発達していない呼吸器系を有する未熟児における問題である。
【０００４】
呼吸は、フォトプレチスモグラフィ（PPG）から測定することもできる。呼吸によって末梢循環の変動が引き起こされるので、皮膚に取り付けられたＰＰＧセンサを使用して呼吸を監視することが可能である。ＰＰＧ信号における低周波呼吸誘発強度変化には、胸腔内圧の変化によって引き起こされる静脈還流から心臓への寄与が含まれ、さらに呼吸中の皮膚血管の交感神経調節の変化も含まれる。しかしながら、皮膚で記録されたＰＰＧ信号は動きに非常に敏感である。さらに、ＰＰＧ波形における呼吸誘発変動の解析は、通常、（市販の装置によってフィルタリングされることが多い）周波数帯域におけるＰＰＧベースラインの周波数解析を必要とする。
【０００５】
通常の電極を使用したＥＣＧから呼吸情報（ＥＣＧ由来呼吸（EDR）情報と呼び得る）を抽出するためのいくつかの信号処理アルゴリズムが開発されている。いくつかの方法は、呼吸によって誘発される拍動間（beat-to-beat）ＥＣＧ形態（ＱＲＳ−ＥＤＲと呼び得る）の変動に基づく。これらの方法は、Ｒピーク振幅、ＲＳ範囲、又はベクトル心電図（VCG）における拍動間の変化を見る。他の方法は、ＨＲの呼吸変調（ＨＲＶと呼び得る）の結果として、心拍数（HR）の呼吸情報を抽出するよう試みる。また、ＥＣＧから筋電図（EMG）を抽出して処理するための信号処理アルゴリズムは、呼吸情報（ＥＭＧ−ＥＤＲと呼ばれる）も提供することができる。ＥＣＧ記録には、呼吸サイクル中の肋間胸筋肉及び横隔膜の電気的活性化による筋振戦「ノイズ」が含まれることが前提である。しかしながら、これらの方法は全て、異なる用途について利点と欠点とがある。
【０００６】
例えば、ベッドサイドのマルチパラメータモニタが、患者のモニタリングに広く使用されており、異なるセンサから記録された多くのバイタルサインを使用して呼吸情報を導き出すことができるが、単一の記録は、特定の技術的問題（例えば、信号品質が悪い）又は特定の生理学的制限のため、ロバストで正確な呼吸情報を連続して発生させるのに失敗する可能性が高い。さらに、着用可能な患者モニターは、携帯性及び低電力消費についての設計上のトレードオフのために全てのバイタルサインを記録しないことがある（例えば、インピーダンス記録を利用できないことがある）。
【０００７】
単一の身体的記録であっても、基本的な身体的又は生理学的前提のために、異なる信号処理アルゴリズムには利点と欠点とがある。例えば、（高齢者、重病、自律神経障害を引き起こす疾患等）退行性神経系の被検者にＨＲＶ−ＥＤＲ法を用いることは不可能である。しかしながら、ＨＲＶ−ＥＤＲ法は、ＥＣＧが（例えば、２つのＥＣＧ電極が非常に近接して配置されるパッチ状のウェアラブル装置上で）短い電気ベクトルで記録される場合に利点がある。一方、ＥＭＧ−ＥＤＲ法は、機械的な呼吸活動を測定するため、一般的により良い性能を提供することができる。しかしながら、ＥＭＧ−ＥＤＲ法は、ＥＣＧ記録のための特定のハードウェア要件（例えば、装置のコストと電力使用との両方を増大させる高い周波数帯域幅及びサンプリング速度等）を有する。
【０００８】
従って、被検者の呼吸情報を決定するための改良された方法及び装置が必要とされている。
【発明の概要】
【０００９】
上記のように、呼吸情報を決定するための既存技術による制限は、あらゆる状況に適した、又はあらゆる状況において最適な結果を提供する単一の方法がないことである。
【００１０】
従って、本発明の第１の態様によれば、被検者の呼吸情報を決定するための方法が提供される。この方法は、被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号を獲得するステップと、被検者及び１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つに関するコンテキスト情報を取得するステップとを含む。この方法は、コンテキスト情報に基づいて、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、呼吸情報を決定するように適合された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するステップも含む。この方法は、１つ又は複数の生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号に基づいて被検者の呼吸情報を決定するステップも含む。
【００１１】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するための１つ又は複数の生理学的信号は、１つ又は複数の生理学的信号に関するコンテキスト情報に基づいて選択された１つ又は複数の生理学的信号であり得る。
【００１２】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの生理学的信号について２つ以上の信号処理アルゴリズムを選択することができ、この方法は、少なくとも１つの生理学的信号について選択された２つ以上の信号処理アルゴリズムを合成信号処理アルゴリズムに結合するステップと、少なくとも１つの生理学的信号についての合成信号処理アルゴリズムを使用して、少なくとも１つの生理学的信号に基づいて被検者の呼吸情報を決定するステップと、をさらに含む。
【００１３】
いくつかの実施形態では、２つ以上の生理学的信号を取得することができ、この方法は、２つ以上の生理学的信号のそれぞれから決定された呼吸情報を組み合わせるステップをさらに含むことができる。
【００１４】
いくつかの実施形態では、この方法は、被検者の呼吸情報を決定する前に、ノイズを除去するために１つ又は複数の生理学的信号をフィルタリングするステップをさらに含むことができる。
【００１５】
いくつかの実施形態では、呼吸情報は、被検者の呼吸速度及び被検者の呼吸パターンのうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００１６】
いくつかの実施形態では、生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムは、生理学的信号の周波数ドメイン解析、生理学的信号の時間ドメイン解析、及び生理学的信号の自己回帰解析のうちの１つ又は複数を含むことができる。
【００１７】
いくつかの実施形態では、この方法は、被検者について決定された呼吸情報を出力するステップをさらに含むことができる。
【００１８】
いくつかの実施形態では、この方法は、被検者について決定された呼吸情報に基づいて被検者の呼吸状態を決定するステップをさらに含むことができる。
【００１９】
いくつかの実施形態では、この方法は、被検者について決定された呼吸状態を出力するステップをさらに含むことができる。
【００２０】
本発明の第２の態様によれば、コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ可読媒体は、その内部に具体化されたコンピュータ可読コードを有し、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、コンピュータ又はプロセッサによって、上述した方法（複数可）が実行されるように構成される。
【００２１】
本発明の第３の態様によれば、被検者の呼吸情報を決定するための装置が提供される。この装置は、制御ユニットを含み、この制御ユニットは、被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号を獲得し、被検者及び１つ又は複数の生理学的信号の少なくとも１つに関するコンテキスト情報を取得するように構成される。制御ユニットはまた、コンテキスト情報に基づいて、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、呼吸情報を決定するように適合された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するように構成される。制御ユニットはまた、１つ又は複数の生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号に基づいて被検者の呼吸情報を決定するように構成される。
【００２２】
いくつかの実施形態では、制御ユニットは、１つ又は複数の生理学的センサを制御して１つ又は複数の生理学的信号を獲得することによって、１つ又は複数の生理学的信号を獲得するように構成され得る。
【００２３】
いくつかの実施形態では、１つ又は複数の生理学的センサは、心電図センサ、インピーダンスセンサ、加速度センサ、及びフォトプレチスモグラフィセンサのうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、ウェアラブル装置は、１つ又は複数の生理学的センサを含むことができる。
【００２５】
このようにして、既存の技術の制限に対処する。上記の態様及び実施形態によれば、全体的な性能を改善し、呼吸活動を監視するための異なる臨床条件に対処することができるような方法で、１つ又は複数の生理学的信号から呼吸情報を導き出すための異なる信号処理アルゴリズムを自動的に選択する方法が提供される。
【００２６】
こうして、既存の問題を克服する、被検者の呼吸情報を決定するための改良された方法及び装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】一実施形態による装置のブロック図である。
【図２】一実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図３】呼吸情報を決定するための例示的な実施形態を示すグラフである。
【図４】信号処理アルゴリズムを結合するための例示的な実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図５】信号処理アルゴリズムを結合するための別の例示的な実施形態による方法を示すフローチャートである。
【図６】一実施形態による信号処理アルゴリズムの出力を示すグラフである。
【図７】呼吸情報を組み合わせるための例示的な実施形態を示すフローチャートである。
【図８】一実施形態による信号処理アルゴリズムの出力を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明をよりよく理解し、本発明がどのように実施されるかをより明確に示すために、ここでは単なる例として添付図面を参照する。
【００２９】
上記のように、本発明は、既存の問題を克服する、被検者の呼吸情報を決定するための改良された方法及び装置を提供する。
【００３０】
図１は、本発明の実施形態による被検者の呼吸情報を決定するために使用することができる装置１００のブロック図を示す。被検者は、患者又は他の被検者又は装置１００のユーザであってもよい。
【００３１】
装置１００は、装置１００の動作を制御し、本明細書に記載の方法を実施することができる制御ユニット１０２を含む。制御ユニット１０２は、本明細書に記載の方法で装置１００を制御するように構成又はプログラムされた１つ又は複数のプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ又はモジュールを含んでもよい。特定の実施態様では、制御ユニット１０２は、複数のソフトウェア及び／又はハードウェアモジュールを含むことができ、各モジュールは、本発明の実施形態による方法の個々のステップ又は複数のステップを実行するか、又は実行するように構成される。
【００３２】
簡潔には、制御ユニット１０２は、被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号を獲得し、被検者及び１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つに関するコンテキスト（contextual）情報を取得するように構成される。制御ユニット１０２は、コンテキスト情報に基づいて、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、呼吸情報を決定するように適合された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するようにさらに構成される。制御ユニット１０２はまた、１つ又は複数の生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号に基づいて被検者の呼吸情報を決定するように構成される。
【００３３】
いくつかの実施形態では、制御ユニット１０２は、１つ又は複数の生理学的センサ１０４を制御して１つ又は複数の生理学的信号を獲得することによって、１つ又は複数の生理学的信号（すなわち、バイタルサイン信号）を獲得するように構成される。図１に示される実施形態では、装置は、１つ又は複数の生理学的センサ１０４を含む。しかしながら、１つ又は複数の生理学的センサは、代替的又は追加的に、装置１００の外部（すなわち、装置１００とは分離している又は離れている）にあってもよいことが理解されよう。いくつかの実施形態では、ウェアラブル装置が、１つ又は複数の生理学的センサを含むことができる。いくつかの実施形態では、制御ユニット１０２及び１つ又は複数の生理学的センサ１０４を含む装置１００は、ウェアラブル装置であってもよい。ウェアラブル装置は、時計、ネックレス、パッチ、身体の一部のためのバンド、又は被検者が着用するように設計された他の装置の形態であってもよい。
【００３４】
１つ又は複数の生理学的センサは、心電図（ECG）センサ、インピーダンスセンサ、加速度センサ（加速度計等）、フォトプレチスモグラフィ（PPG）センサ（パルスオキシメータ等）、任意の他の生理学的センサ、又は被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す生理学的信号を獲得するのに適した生理学的センサの組合せを含んでもよい。
【００３５】
ＥＣＧセンサから獲得された被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す生理学的信号は、心電図信号である。ＥＣＧセンサは、１つ又は複数の電極を含んでもよい。ＰＰＧセンサ（例えば、パルスオキシメータ）から獲得された被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す生理学的信号は、フォトプレチスモグラフィ信号である。ＰＰＧセンサは、特定の周波数で動作する１つ又は複数の光源（例えば、発光ダイオード（LED））と、ＰＰＧセンサが被検者の皮膚に接触しているときに反射又は透過される光に反応する１つ又は複数の光検出器（例えば、フォトダイオード）とを含むことができる。インピーダンスセンサから獲得された被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す生理学的信号は、インピーダンス信号である。インピーダンスセンサは、被検者の生体組織の電流又は電圧に対する抵抗を測定するように動作可能な生体インピーダンスセンサであってもよい。例えば、少なくとも１つの電極が被検者の生体組織内に電気エネルギーを運び、少なくとも１つの電極が電圧の変化を検出することができる。あるいはまた、少なくとも１つの電極が被検者の生体組織に電圧を印加し、少なくとも１つの電極が対応する電流の変化を検出してもよい。加速度センサ（加速度計等）から獲得した被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す生理学的信号は、加速度信号である。
【００３６】
１つ又は複数の生理学的センサについての例が提供されているが、当業者は、他のタイプの生理学的センサ及び生理学的センサの組合せを認識するであろう。
【００３７】
図１に戻ると、いくつかの実施形態では、装置１００は、少なくとも１つのユーザインターフェイス要素１０６も含むことができる。代替的に又は付加的に、ユーザインターフェイス要素１０６は、装置１００の外部（すなわち、装置１００とは分離している又は離れている）にあってもよい。例えば、ユーザインターフェイス要素１０６は、別の装置の一部であってもよい。
【００３８】
ユーザインターフェイス要素１０６は、本発明による方法から得られる情報を装置１００の被検者又は他のユーザ（例えば、医療提供者、医療従事者、介護者、又は他の人）に提供する際に使用することができる。制御ユニット１０２は、１つ又は複数のユーザインターフェイス要素１０６を制御して、本発明による方法から得られる情報を提供するように構成することができる。例えば、制御ユニット１０２は、１つ又は複数のユーザインターフェイス要素１０６を制御して、被検者について決定された呼吸情報又は本明細書に記載の方法によって決定される他の情報をレンダリングするように構成することができる。代替的に又は追加的に、ユーザインターフェイス要素１０６は、ユーザ入力を受け取るように構成してもよい。換言すれば、ユーザインターフェイス要素１０６によって、装置１００の被検者又は別のユーザがデータ、命令、又は情報を手動で入力するのを可能にする。制御ユニット１０２は、１つ又は複数のユーザインターフェイス要素１０６からユーザ入力を獲得するように構成してもよい。
【００３９】
ユーザインターフェイス要素１０６は、情報、データ、又は信号を、装置１００の被検者又は別のユーザにレンダリング又は出力するのを可能にする任意の構成要素であってもよく、又はその構成要素を含んでもよい。代替的に又は追加的に、ユーザインターフェイス要素１０６は、装置１００の被検者又は別のユーザが、ユーザ入力を提供し、装置１００と対話及び／又は装置１００を制御するのを可能にする任意の構成要素であってもよく、又はその構成要素を含んでもよい。例えば、ユーザインターフェイス要素１０６は、１つ又は複数のスイッチ、１つ又は複数のボタン、キーパッド、キーボード、（例えば、タブレット又はスマートフォン上の）タッチスクリーン又はアプリケーション、表示画面又は他の視覚的インジケータ、１つ又は複数のスピーカ、１つ又は複数のマイク、任意の他の音声対話コンポーネント、１つ又は複数のライト、触覚フィードバック（例えば、振動機能）を提供する構成要素、又は任意の他のユーザ入力要素、又はユーザインターフェイス要素の組合せを含むことができる。
【００４０】
いくつかの実施形態では、装置１００は、この装置１００が装置１００の内部又は外部にある任意のコンポーネント、ユニット、センサ、及び装置と通信するのを可能にする通信インターフェイス要素１０８も含むことができる。通信インターフェイス要素１０８は、任意のコンポーネント、ユニット、センサ、及び装置と無線又は有線接続を介して通信することができる。例えば、ユーザインターフェイス要素１０６が装置１００の外部にある実施形態では、通信インターフェイス要素１０８は、外部ユーザインターフェイス要素と無線又は有線接続を介して通信することができる。
【００４１】
いくつかの実施形態では、装置１００は、本明細書に記載の方法を実施するように制御ユニット１０２によって実行され得るプログラムコードを記憶するように構成されたメモリユニット１１０も含むことができる。メモリユニット１１０を使用して、装置１００の制御ユニット１０２によって、又は装置１００の外部にあるコンポーネント、ユニット、センサ、及び装置によって作成又は獲得された情報、データ、信号、及び測定値を記憶することもできる。
【００４２】
図１は、本発明のこの態様を説明するために必要な構成要素のみを示しており、実際の実施態様では、装置１００は、示される構成要素に追加の構成要素を含み得ることが理解されよう。例えば、装置１００は、装置１００に電力を供給するためのバッテリ又は他の電源、又は装置１００を主電源に接続するための手段を含むことができる。
【００４３】
図２は、実施形態による被検者の呼吸情報を決定するための方法２００を示す。図示の方法２００は、一般に、装置１００の制御ユニット１０２の制御によって、又はその制御下で実行され得る。
【００４４】
図２を参照すると、ブロック２０２において、被検者の少なくとも１つの生理学的特徴を示す１つ又は複数の生理学的信号が獲得される。先に説明したように、制御ユニット１０２は、装置の１つ又は複数の生理学的センサ１０４を制御することにより１つ又は複数の生理学的信号を獲得する、或いは代替的に又は追加的に、装置１００の外部（すなわち、装置１００とは分離している又は離れている）の１つ又は複数の生理学的センサを制御して、１つ又は複数の生理学的信号を獲得するように構成してもよい。
【００４５】
ブロック２０４において、被検者及び１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つに関するコンテキスト情報が取得される。換言すれば、被検者、１つ又は複数の生理学的信号、或いは被検者と１つ又は複数の生理学的信号との両方に関するコンテキスト情報を取得することができる。
【００４６】
被検者に関するコンテキスト情報は、ユーザインターフェイス要素１０６（例えば、コンテキスト情報は、ユーザインターフェイス要素１０６において受け取られたユーザ入力の形態であってもよい）、メモリユニット１１０（例えば、コンテキスト情報は、記憶されたコンテキスト情報であってもよい）、通信インターフェイス要素１０８（例えば、コンテキスト情報は、装置１００の外部のコンポーネント又はユニットから受信することができる）のうちのいずれか１つ又はこれらの任意の組合せから制御ユニット１０２によって取得することができる。
【００４７】
被検者に関するコンテキスト情報の例には、被検者の病歴、被検者の現在の医療処置、被検者の臨床報告、又は被検者に関する他のコンテキスト情報、又は被検者に関するコンテキスト情報の組合せが含まれる。いくつかの例では、被検者の病歴は、被検者が現在有している又は過去に有していたあらゆる疾患又は健康状態の指標を含むことができる。例えば、これは、潜在的に１つ又は複数の医学的合併症（退行性神経系等）につながる可能性のある疾患又は健康状態であり得る。いくつかの例では、被検者の現在の医療処置は、潜在的に１つ又は複数の医学的合併症（神経系を退行させる可能性のある治療等）をもたらす可能性のある医療処置であり得る。いくつかの例では、被検者の臨床報告は、ＥＣＧ報告（例えば、被検者がペースメーカー、異常心臓リズム、頻繁な異所性拍動等を有するかどうかの指標を含み得る）、血液検査報告、医用画像報告、又は任意の他の臨床報告、又は臨床報告の組合せであり得る。
【００４８】
１つ又は複数の生理学的信号に関するコンテキスト情報の例には、１つ又は複数の生理学的信号の品質の指標（例えば、品質指数、品質数、信号対雑音比、或いはメリット又は品質インジケータの他の数字）、１つ又は複数の生理学的信号のサンプルレート、１つ又は複数の生理学的信号を獲得したセンサに関する情報（センサの利用可能性、センサの構成情報、又はセンサに関する他の情報等）、或いは１つ又は複数の生理学的信号に関する任意の他のコンテキスト情報、或いは１つ又は複数の生理学的信号に関するコンテキスト情報の組合せが含まれる。
【００４９】
被検者に関するコンテキスト情報及び１つ又は複数の生理学的信号に関するコンテキスト情報についての例が提供されているが、コンテキスト情報は、被検者、或いは１つ又は複数の生理学的信号に関する他のコンテキスト情報、又はコンテキスト情報の任意の組合せを含むことができる。
【００５０】
図２に戻ると、ブロック２０６において、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについての少なくとも１つの信号処理アルゴリズムが、コンテキスト情報に基づいて選択される。少なくとも１つの信号処理アルゴリズムの選択は自動的である。選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムは、呼吸情報を決定するように適合されたアルゴリズムである。生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムは、生理学的信号の周波数ドメイン解析、生理学的信号の時間ドメイン解析、生理学的信号の自己回帰解析、又は呼吸情報を決定するのに適している生理学的信号の任意の他の解析を含むことができる。
【００５１】
信号処理アルゴリズムの例には、インピーダンス信号処理アルゴリズム（インピーダンス信号から呼吸情報を決定するのに適した任意のアルゴリズムであり得る）、加速度計信号処理アルゴリズム（加速度計信号から呼吸情報を決定するのに適した任意のアルゴリズムであり得る）、ＰＰＧ信号処理アルゴリズム（ＰＰＧ信号から呼吸情報を決定するのに適した任意のアルゴリズムであり得る）、及びＥＣＧ信号処理アルゴリズム（ＥＣＧ信号から呼吸情報を決定するのに適した任意のアルゴリズムであり得る）が含まれる。ＥＣＧ信号処理アルゴリズムを使用して決定された呼吸情報は、ＥＣＧ由来呼吸（EDR）情報と呼ぶことができる。
【００５２】
ＥＣＧ信号処理アルゴリズムは、ＱＲＳ群の検出（ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムと呼び得る）、ＱＲＳ群及びＥＣＧ信号におけるＲピークの検出（ＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムと呼び得る）、ＱＲＳ群の検出及びＥＣＧ信号におけるＲＳ範囲（range）の決定（ＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムと呼び得る）、ＱＲＳ群の検出及びベクトル心電図ＶＣＧ解析（ＶＣＧ  ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムと呼び得る）、心拍変動ＨＲＶの決定（ＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムと呼び得る）、筋電図ＥＭＧ解析（ＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムと呼び得る）、又は任意の信号処理アルゴリズム、或いはＥＣＧ信号から呼吸情報を決定するのに適した信号処理アルゴリズムの組合せを含むことができる。ここで、ＲＳ範囲とは、Ｒ波とＳ波との振幅差である。
【００５３】
信号処理アルゴリズムの選択は、各信号処理アルゴリズムの利点と欠点に関する１組の規則に基づくことができる。１組の規則は、装置１００のメモリユニット１１０に、又は（通信インターフェイス要素１０８等を介して）制御ユニット１０２によってアクセス可能な外部メモリユニットに記憶することができる。１組の規則は、信号処理アルゴリズムを選択から除外するために使用され、同様に、選択のための信号処理アルゴリズムを含めるために使用され得る。信号処理アルゴリズムの除外は、コンテキスト情報によって示される特定の状況、用途、又はイベントに特有のものであってもよい。
【００５４】
特定の状況で特定の信号処理アルゴリズムを除外するための１組の規則の例を、以下の表に示す。
【表１】
2019524187.tif 000003
コンテキスト情報に基づいて、１つ又は複数の生理学的信号について、除外されない（すなわち、含まれる）信号処理アルゴリズムを選択することができる。
【００５５】
特定の状況に対して特定の信号処理アルゴリズムを除外するための一組の規則の例が提供されているが、特定の状況において信号処理アルゴリズムを除外する（又は、含める）他の信号処理アルゴリズム、他の状況、及び規則も使用してもよいことが理解されよう。
【００５６】
いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択するための１つ又は複数の生理学的信号は、１つ又は複数の生理学的信号に関するコンテキスト情報に基づいて選択される１つ又は複数の生理学的信号である。例えば、ブロック２０６において、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを選択する前に、この方法は、コンテキスト情報に基づいて、獲得した生理学的信号のうちの１つ又は複数を選択するステップを含むことができ、次にブロック２０６において、少なくとも１つの信号処理アルゴリズムが、コンテキスト情報に基づいて選択された各生理学的信号について選択される。換言すると、いくつかの実施形態では、獲得した生理学的信号のうちの１つ又は複数は、廃棄されるか、又は後続の処理から除外され得る。例えば、獲得した生理学的信号は、獲得した生理学的信号の品質が信号品質の所定の閾値を下回っているという指標をコンテキスト情報が含む場合に、廃棄されるか、又は後続の処理から除外され得る。このようにして、後続の処理に使用すべき最適な生理学的信号を選択することが可能である。
【００５７】
図２に戻って、ブロック２０８において、被検者の呼吸情報は、１つ又は複数の生理学的信号について選択された少なくとも１つの信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、被検者の呼吸情報を決定する前に、１つ又は複数の生理学的信号をフィルタリングしてノイズを除去してもよい。これらの実施形態では、後続の処理は、フィルタリングされた１つ又は複数の生理学的信号を使用して実行される。
【００５８】
被検者について決定された呼吸情報は、呼吸波形、被検者の呼吸速度、及び被検者の呼吸パターンのうちの少なくとも１つを含むことができる。例えば、呼吸情報は、被検者の呼吸波形、被検者の呼吸速度、又は被検者の呼吸パターン、或いはこの呼吸情報の任意の組合せを含むことができる。被検者について決定され得る呼吸情報の例が提供されているが、他の呼吸情報及び呼吸情報の他の組合せも可能であることが理解されよう。
【００５９】
いくつかの実施形態では、被検者について決定された呼吸情報が出力される。オプションで、被検者の呼吸状態（すなわち、呼吸障害）を、被検者について決定された呼吸情報に基づいて決定することができる。呼吸状態の例には、睡眠呼吸障害（上部気道抵抗症候群及び睡眠時無呼吸等）、喘息、気管支炎、及び慢性閉塞性肺疾患（COPD）、又は他の呼吸状態が含まれる。いくつかの実施形態では、被検者について決定された呼吸状態は、呼吸情報の出力に加えて、又はその代わりに出力される。被検者について決定された呼吸情報、代替的に又は追加的に被検者について決定された呼吸状態は、（前述したように装置１００の一部であっても装置１００の外部にあってもよい）少なくとも１つのユーザインターフェイス要素１０６を介して出力される（又はこの要素１０６によってレンダリングされる）。一実施形態では、ユーザインターフェイス要素１０６はスクリーンであり、出力はスクリーン上の出力メッセージとしてレンダリングされる。被検者の継続的なモニタリング中又は既往の診断報告中に出力を与えることができる。
【００６０】
異なるタイプの生理学的信号を獲得することができるので、これらの異なるタイプの生理学的信号に基づいて呼吸情報（及び、オプションで呼吸状態）を決定するために、異なる信号処理アルゴリズムが必要とされ得る。いくつかの実施形態では、ＥＣＧ信号処理アルゴリズムを使用してＥＣＧ信号の特徴を検出する。特徴は、例えば、ＱＲＳ群、検出された心拍、Ｒピークの位置、又はＥＣＧ信号における任意の他の特徴を含むことができる。ＥＣＧ信号は、セグメント（２０秒のセグメント、２５秒のセグメント、３０秒のセグメント、３５秒のセグメント、４０秒のセグメント、又は任意の又は他のサイズのセグメント等）で処理してもよい。例えば、ＥＣＧ信号の各セグメントについて、そのセグメントにおいて検出された干渉のない（又は、アーチファクトのない）心拍がその閾値未満である場合に、又は異常である心拍（例えば、異所性心拍）がその閾値を超える場合に、そのセグメントを廃棄してもよい。
【００６１】
ＥＣＧ信号で検出される各心拍について、少なくとも１つの拍動形態測定値を決定することができる。例えば、拍動形態測定は、Ｒ波の振幅の測定、Ｓ波の振幅の測定、ＲＳ範囲の測定、又は任意の他の拍動形態測定、又は拍動形態測定の組合せを含むことができる。この例示的な実施形態では、呼吸情報を決定するために使用される異なる信号処理アルゴリズムに応じて、異なる呼吸情報を決定することができる。例えば、呼吸情報は、前述したＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＶＣＧ  ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、又はＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、或いは他の任意の信号処理アルゴリズム、又はＥＣＧ信号からの呼吸情報を決定するのに適した信号処理アルゴリズムの組合せに基づいて決定してもよい。ＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、及びＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを含む実施形態では、ＥＣＧ信号は、１つ又は複数のシングル・チャネルＥＣＧセンサを含む。ＶＣＧ  ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを含む実施形態では、ＥＣＧ信号は、１つ又は複数のマルチ・チャネルＥＣＧセンサから獲得することができる。
【００６２】
ＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、及びＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを含む実施形態は、呼吸情報を決定する（すなわち、ＥＤＲ情報を決定する）ために同様の信号処理アルゴリズムを使用することができる。例えば、ＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを含む実施形態について、セグメント内で検出された干渉のない（又はアーチファクトのない）心拍がその閾値よりも小さい場合に、又は異常である心拍（例えば、異所性心拍）がその閾値よりも大きい場合に、そのセグメントを廃棄してもよい。次に、残っている各セグメントについて、各心拍からＲ波振幅が抽出される。Ｒ波振幅の時系列が不均一にサンプリングされる場合に、Ｂスプライン補間（又は、他の補間技術）を使用して、均等にサンプリングされたＥＣＧ信号を生成することができる。ＥＣＧ信号は、任意の適切なレートでサンプリングすることができる。例えば、ＥＣＧ信号は、６サンプル／秒、７サンプル／秒、８サンプル／秒、９サンプル／秒、１０サンプル／秒、又は任意の他のサンプルレートでサンプリングすることができる。ＥＣＧ信号は、他の低周波及び高周波ノイズも生じる可能性があるサンプリング・エイリアシング効果を除去するために、フィルタ（帯域通過フィルタ等）を通過させてもよい。フィルタは、８〜３０ｂｐｍの呼吸速度又はこれと同様の呼吸速度に対応し得る。
【００６３】
図３は、生理学的信号に基づいて呼吸情報を決定するための例示的な実施形態を示すグラフである。具体的には、この例示的な実施形態によれば、ＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用して、獲得したＥＣＧ信号に基づいて呼吸情報が決定される。
【００６４】
図３に示される例示的な実施形態では、時間−周波数ドメイン法を使用して、ＥＣＧ信号を処理する。この方法では、まず、呼吸速度（respiration rate）を推定するために、時間ドメインのＥＣＧ信号におけるピーク及びトラフ（trough）が検出される。図３（ａ）は、ピーク８０２及びトラフ８０４が時間ドメインにおいて検出されるＥＣＧ信号の３０秒セグメントを示す。呼吸速度は、各有効なピーク／ピーク（peak-to-peak）間隔及びトラフ／トラフ（trough-to-trough）間隔の平均値の逆数として決定することができる。より詳細には、例示的な実施形態では、３０秒セグメントにおいて、ピーク／ピーク間隔及びトラフ／トラフ間隔が検出され、瞬間呼吸速度（IRR）のベクトルが、検出されたピーク／ピーク間隔及びトラフ／トラフ間隔の逆数として決定される。オプションで、ＩＲＲが所定の値（例えば、６ｂｐｍ）を上回り、且つ以前のＩＲＲよりも少なくとも３０％多い場合に、代替的に又は追加的に、ＩＲＲが以前のＩＲＲに先立つＩＲＲよりも少なくとも４０％多い場合に、決定されたＩＲＲは、無効としてマークされ得る。無効とマークされたＩＲＲ及びそれらに対応するピーク／ピーク間隔及びトラフ／トラフ間隔が除去され、呼吸速度の最終的な時間ドメイン推定値が残りの（すなわち、有効な）間隔の平均値の逆数として決定される。時間ドメインにおいて、被検者の呼吸速度８０８は１５．４ｂｐｍと決定される。
【００６５】
図３（ｂ）は、周波数ドメインにおける呼吸速度を示すＥＣＧ信号のスペクトルを示す。サーチウィンドウ８１０が、呼吸速度の時間ドメイン推定値に基づいて決定される。次に、被検者の呼吸速度８０６は、時間ドメイン速度推定に基づいて、サーチウィンドウ８１０内のスペクトルにおける最大周波数値（すなわち、Ｒ波振幅）として決定される。この例示的な実施形態では、サーチウィンドウ８１０内のスペクトルにおける最大周波数値は１５ｂｐｍである。換言すれば、呼吸速度は、周波数ドメインにおいて１５ｂｐｍと決定される。例えば、図３（ｂ）に示されるように、周波数ドメインスペクトルは、１５ｂｐｍにピークを有し、約１８ｂｐｍに別のピークを有する。時間ドメインからの１５．４ｂｐｍの速度推定値は、１５ｂｐｍにおけるピークを周波数ドメインにおける呼吸速度として決定すべきことを示す。
【００６６】
他の実施形態では、Ｒ波振幅を用いて呼吸速度を決定する代わりに、ＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを含む実施形態は、ＲＳ範囲を使用して被検者の呼吸速度を決定し、ＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを含む実施形態は、拍動間の間隔を使用して被検者の呼吸速度を決定する。
【００６７】
いくつかの実施形態では、ＥＣＧ信号における拍動間の不規則性も決定される。拍動間の不規則性は、マルコフスコアを決定するために訓練されたマルコフ・モデルを用いて決定され得る。このモデルの入力は、連続する正常な拍動の瞬時Ｒピーク／Ｒピーク（R-peak to R-peak）間隔とすることができる。ＥＣＧ信号のセグメントについて、最小のマルコフスコアが閾値（例えば、−２２０の値）未満である場合に、セグメントは拍動間に不規則性を有するとみなされ、こうしてＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムはこのセグメントには使用されない。
【００６８】
ＶＣＧ  ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用する実施形態では、マルチ・チャネルＥＣＧセンサ（１２リードＥＣＧセンサ等）及びリード変換アルゴリズム（Ｆｒａｎｋ  ＶＣＧリード変換アルゴリズム等）を使用して、心臓の電気軸（cardiac electrical axis）を決定することができる。次に、上述したＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用して、被検者の呼吸速度を決定することができる。
【００６９】
ＥＣＧ信号が不均一にサンプリングされる実施形態では、ＥＣＧ信号を最初に処理して、均一にサンプリングされたＥＣＧ信号を獲得することができる。例えば、ＥＣＧ信号を補間し、且つフィルタ（帯域通過フィルタ等）を通過させて、均一にサンプリングされたＥＣＧ信号を生成することができる。あるいはまた、不均一にサンプリングされたＥＣＧ信号を直接的に処理してもよい。例えば、不均一にサンプリングされたＥＣＧ信号上の周波数スペクトルを直接的に決定するために、最小二乗スペクトル解析ＬＳＳＡ（Lomb又はLomb-Scargle法とも呼ばれる）を使用してもよい。次に、周波数スペクトルを使用して、呼吸速度の優勢な（dominant）周波数を特定することができる。
【００７０】
ＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用する実施形態では、ＥＣＧ信号は、所定の値まで（例えば、５００Ｈｚまで）の帯域幅を有する所定のレート（例えば、１０００ｓｐｓ）でサンプリングすることができる。ＥＭＧを強調し、低周波数の心臓成分を除去するために、ハイパスフィルタ（例えば、２５０Ｈｚにおいて）を適用してもよい。ＲＭＳ波形を得るために、（例えば、５２ｍｓの）時間窓における信号の二乗平均平方根（RMS）が決定される。時間窓は、一度に１サンプルだけ前方にスライドするスライド式窓であってもよい。（例えば、上述したような）ＥＣＧ信号処理アルゴリズム及び線形補間を使用して検出されたＱＲＳ群に基づいて、望ましくない残留ＱＲＳアーチファクトを除去することができる。ＲＭＳ波形を（例えば、ローパスフィルタ又は移動平均フィルタを使用して）フィルタリングして、ＲＭＳ波形が平滑化される。次にスペクトル解析を実行して、被検者の呼吸速度を決定する。
【００７１】
インピーダンス信号処理アルゴリズムを使用する実施形態又は加速度計信号処理アルゴリズムを使用する実施形態では、フィルタ（０．１３Ｈｚ〜０．５０Ｈｚの間の帯域通過フィルタ等）を使用して、獲得したインピーダンス信号からノイズを除去することができる。次にスペクトル解析を実行して、被検者の呼吸速度を決定することができる。
【００７２】
ＰＰＧ信号処理アルゴリズムを使用する実施形態では、ＰＰＧ信号の呼吸情報は、ＰＰＧ信号の循環変調として反映される。ＰＰＧ信号からの呼吸情報の決定は、ＰＰＧ信号の包絡線が検出されるという点で、ＥＣＧ信号におけるＱＲＳ群の決定と同様である。次に、検出されたＰＰＧ信号の包絡線を用いて、被検者の呼吸速度を決定する。具体的には、ＰＰＧ信号における各拍動のピーク振幅が決定され、次に補間アルゴリズムを用いて、均等にサンプリングされた波形包絡線が生成される。その後、均等にサンプリングされた波形包絡線に対してスペクトル解析を実行して、被検者の呼吸速度を決定することができる。
【００７３】
例示的な信号処理アルゴリズムが提供されているが、生理学的信号から呼吸情報を決定するのに適した他の信号処理アルゴリズムも使用できることは理解されよう。
【００７４】
いくつかの実施形態では、被検者の呼吸情報は、少なくとも１つのそれぞれの信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれを処理することによって決定される。例えば、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれについて、その生理学的信号について選択された１つ又は複数の信号処理アルゴリズムを使用して生理学的信号を処理することによって、被検者の呼吸情報を決定することができる。換言すれば、生理学的信号と、生理学的信号を処理するために使用される信号処理アルゴリズムとの間に１対１対応が存在し得る。しかしながら、他の実施形態では、この１対１対応は存在しない。
【００７５】
例えば、他の実施形態では、被検者の呼吸情報は、選択した信号処理アルゴリズムのうちの任意の１つ又は複数を使用して、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれを処理することによって決定される。例えば、被検者の呼吸情報は、選択した信号処理アルゴリズムのうちのいずれか１つを使用する又は選択した信号処理アルゴリズムのうちの複数を使用して、１つ又は複数の生理学的信号のうちの少なくとも１つを処理することによって決定され得る。このようにして、同じ信号処理アルゴリズムを使用して２つ以上の生理学的信号を処理することができ、同様に、２つ以上の信号処理アルゴリズムを使用して同じ生理学的信号を処理することができる。
【００７６】
他の実施形態では、被検者の呼吸情報は、各選択した信号処理アルゴリズムを使用して、１つ又は複数の生理学的信号のそれぞれを処理することによって決定される。例えば、被検者の呼吸情報は、選択した全ての信号処理アルゴリズムを使用して全ての生理学的信号を処理することによって決定してもよい。
【００７７】
少なくとも１つの生理学的信号に対して２つ以上の信号処理アルゴリズムが選択される実施形態では、（ブロック２０８において）被検者の呼吸情報を決定する前に、少なくとも１つの生理学的信号について選択された２つ以上の信号処理アルゴリズムは、結合信号処理アルゴリズムに結合される。これらの実施形態によれば、少なくとも１つの生理学的信号についての合成信号処理アルゴリズムを使用して、少なくとも１つの生理学的信号に基づいて被検者の呼吸情報を決定することができる。
【００７８】
いくつかの実施形態では、２つ以上の（すなわち、複数の）信号処理アルゴリズムの結合は、異なる信号処理アルゴリズムを結合して、同じ生理学的信号から又は異なる生理学的信号から被検者の呼吸情報を決定することを含むことができる。例えば、これは、異なる信号処理アルゴリズムの出力（例えば、波形）をスペクトル処理して、結合したクロススペクトルを得ることを含むことができる。
【００７９】
図４は、異なる信号処理アルゴリズムを組み合わせて、このように異なる生理学的信号から被検者の呼吸情報を決定する例示的な実施形態を示すフローチャートである。具体的には、この例示的実施形態によれば、ブロック３１８、３２０、３２２、３２４、３２６、及び３２８において異なる信号処理アルゴリズムを使用して、ブロック３０２、３０４、３０６、及び３０８において獲得した異なる生理学的信号から被検者の呼吸情報を決定する。
【００８０】
（ブロック３０２、３０４、３０６、及び３０８において）複数の生理学的信号が獲得される。この例示的な実施形態によれば、ブロック３０２において加速度計信号が獲得され、ブロック３０４においてインピーダンス信号が獲得され、ブロック３０６においてＥＣＧ信号が獲得され、ブロック３０８においてＰＰＧ信号が獲得される。また、（ブロック３１０、３１２、３１４、及び３１６において）、被検者及び生理学的信号に関するコンテキスト情報が取得される。この例示的な実施形態によれば、コンテキスト情報は、ブロック３１０で獲得した被検者情報、ブロック３１２で獲得した治療情報、ブロック３１４で獲得したセンサ情報、及びブロック３１６で獲得した診断情報を含む。
【００８１】
ブロック３３２において、複数の信号処理アルゴリズムが、ブロック３１０、３１２、３１４、及び３１６で獲得したコンテキスト情報に基づいて、ブロック３０２、３０４、３０６、及び３０８で獲得した各生理学的信号について選択される。具体的には、この例示的な実施形態によれば、ブロック３１８においてインピーダンス信号処理アルゴリズムが出力され、ブロック３２０において加速度計信号処理アルゴリズムが出力され、ブロック３２２においてＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムが出力され、ブロック３２４においてＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムが出力され、ブロック３２６においてＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムが出力され、ブロック３２８においてＰＰＧ信号処理アルゴリズムが出力される。
【００８２】
ブロック３３０において、３つの信号処理アルゴリズムを結合して、結合処理アルゴリズムにする。具体的には、ＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、及びＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを結合して、合成信号処理アルゴリズムとする。
【００８３】
例えば、これらの３つの信号処理アルゴリズムのそれぞれを使用して、同じサンプルレートで波形（Ａ、Ｂ、及びＣで表される）を生成することができる。次に、スペクトル解析アルゴリズム（高速フーリエ変換アルゴリズムＦＦＴ、窓ベースのピリオドグラム、又は別のスペクトル密度推定アルゴリズム等）を使用して、
【数１】
2019524187.tif 000004
として表される各波形の個別のパワースペクトルを決定することができる。ここで、ｎは波形の周波数点の指数であり、
【数２】
2019524187.tif 000005
は波形の振幅であり、
【数３】
2019524187.tif 000006
は波形の位相である。複数の信号処理アルゴリズムは、クロススペクトルを
【数４】
2019524187.tif 000007
として決定することによって結合することができる。クロススペクトルの振幅は、波形の個々の振幅の乗算である。次に、このクロススペクトルの振幅を解析して、被検者の呼吸情報を決定することができる。例えば、被検者の呼吸速度は、クロススペクトルにおける優勢な周波数として決定され得る。
【００８４】
ブロック３３４において、被検者の呼吸情報は、ブロック３１８でのインピーダンス信号処理アルゴリズムの出力、ブロック３２０での加速度計信号処理アルゴリズムの出力、ブロック３３０での結合信号処理アルゴリズムの出力、及びブロック３２８でのＰＰＧ信号処理アルゴリズムの出力を使用して、ブロック３０２、３０４、３０６、及び３０８で獲得した生理学的信号に基づいて決定される。
【００８５】
図５は、異なる信号処理アルゴリズムを結合して、同じ生理学的信号から被検者の呼吸情報を決定する例示的な実施形態を示すフローチャートである。具体的には、この例示的な実施形態によれば、異なる心電図（ECG）信号処理アルゴリズムを使用して、同じ生理学的信号から被検者の呼吸情報を決定し、及び異なる信号処理アルゴリズムを結合して、同じ生理学的信号から被検者の呼吸情報も決定する。
【００８６】
心電図（ECG）信号が最初に獲得される。ＥＣＧ信号は、シングル・チャネルＥＣＧセンサ又はマルチ・チャネルＥＣＧセンサから獲得することができる。ブロック４１０において、初期ＥＣＧ信号処理アルゴリズムを使用して、獲得したＥＣＧ信号の特徴を検出する。例えば、ＱＲＳ拍動が検出され、獲得したＥＣＧ信号におけるＲピークが特定される。次に、複数のＥＣＧ信号処理アルゴリズムを使用して、獲得したＥＣＧ信号を処理する。ブロック４０２においてＶＣＧ  ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用してＶＣＧを計算し、ブロック４０４においてＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用してＲピークの振幅を抽出し、ブロック４０８においてＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用してＲＳ振幅範囲を抽出し、ブロック４１２においてＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用してＲピーク間の間隔（Ｒ／Ｒ間隔と呼び得る）を抽出し、ブロック４１６においてＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用して高周波ＥＭＧを検出する。また、ブロック４０２、４０６、４０８、４１２、及び４１６のＥＣＧ信号処理アルゴリズムのそれぞれを結合して、結合ＥＣＧ信号処理アルゴリズム（結合ＥＤＲと呼び得る）とする。前述したように、異なるＥＣＧ信号処理アルゴリズムは、クロススペクトルを使用して結合することができる。
【００８７】
ブロック４０４において、被検者の呼吸情報は、ブロック４０２でのＶＣＧ  ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ブロック４０４でのＲピークＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ブロック４０８でのＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ブロック４１２でのＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、ブロック４１６でのＥＭＧ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム、及びブロック４１４での結合信号処理アルゴリズムのそれぞれの出力から獲得したＥＣＧに基づいて決定される。
【００８８】
図６は、異なる信号処理アルゴリズムを使用して同じＥＣＧ信号を処理することによって出力される異なる例示的な波形出力を示すグラフである。
【００８９】
図６Ａは、ＲＳ範囲ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズム及びＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムを使用して、センサから獲得したＥＣＧ信号を処理することによる、シングル・チャンネルＥＣＧセンサからの出力波形の例を示す。図６Ａに示される例示的なフロー波形は、（例えば、鼻カニューレを用いて）被検者の呼吸を直接監視することによって獲得された気流信号である。
【００９０】
図６Ｂは、図６Ａの３０秒間のセグメント窓５０２のスペクトル解析に基づいた、被検者の呼吸速度の決定の一例を示す。ＱＲＳ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムからの出力波形及びＨＲＶ−ＥＤＲ信号処理アルゴリズムからの出力波形の個々のパワースペクトルが（例えば、Blackman-windowベースのピリオドグラムを使用して）決定される。相関したクロスパワースペクトルも決定される。クロスパワースペクトルは、優勢な周波数を推定するためのよりロバストな方法を提供し、こうして個々のパワースペクトルよりも被検者の呼吸速度を特定することが分かる。
【００９１】
２つ以上の生理学的信号が獲得される実施形態では、２つ以上の生理学的信号のそれぞれから決定される呼吸情報を組み合わせてもよい。被検者の呼吸情報は、２つ以上の生理学的信号のうちの少なくとも２つ（又は全て）について同じ信号処理アルゴリズムを使用して、又は２つ以上の生理学的信号のうちの少なくとも２つ（又は全て）について異なる信号処理アルゴリズムを使用して、決定することができる。
【００９２】
図７は、異なる信号処理アルゴリズムを使用して、異なる生理学的信号から決定された被検者の呼吸情報が組み合わされる例示的な実施形態を示すフローチャートである。具体的には、この例示的な実施形態によれば、ブロック６０２、６０８、６１４、及び６１８において異なる信号処理アルゴリズムを使用して、異なる生理学的信号から被検者の呼吸情報を決定する。
【００９３】
複数の生理学的信号が獲得され、対応する信号処理アルゴリズムが獲得した各生理学的信号について選択され、獲得した生理学的信号は対応する信号処理アルゴリズムを使用して処理される。この例示的な実施形態によれば、ブロック６０２において、ＥＣＧ信号が獲得され且つＥＣＧ信号処理アルゴリズムを使用して処理され、ブロック６０８において、インピーダンス信号が獲得され且つインピーダンス信号処理アルゴリズムを用いて処理され、ブロック６１４において、加速度計信号が獲得され且つ加速度計信号アルゴリズムを用いて処理され、ブロック６１８において、ＰＰＧ信号が獲得され且つＰＰＧ信号処理アルゴリズムを使用して処理される。
【００９４】
ブロック６０４、６１０、６１６、及び６２０において、被検者の呼吸情報は、その生理学的信号について選択された対応する信号処理アルゴリズムからの出力を使用して、各生理学的信号に基づいて決定される。具体的には、この例示的な実施形態によれば、ブロック６０４において、被検者の呼吸情報は、ＥＣＧ信号処理アルゴリズムからの出力を使用してＥＣＧ信号に基づいて決定され、ブロック６１０において、被検者の呼吸情報は、インピーダンス信号処理アルゴリズムからの出力を使用してインピーダンス信号に基づいて決定され、ブロック６１６において、被検者の呼吸情報は、加速度計信号処理アルゴリズムからの出力を使用して加速度計信号に基づいて決定され、ブロック６２０において、被検者の呼吸情報は、ＰＰＧ信号処理アルゴリズムからの出力を使用してＰＰＧ信号に基づいて決定される。
【００９５】
ブロック６０６において、ブロック６０４、６１０、６１６、及び６２０における異なる信号処理アルゴリズムのそれぞれを使用して獲得した生理学的信号のそれぞれから決定された呼吸情報が組み合わされる。ブロック６１２において、組み合わされた（複合）呼吸情報が出力される。
【００９６】
決定された各呼吸速度は、数値に定量化することができる。複合呼吸情報の出力は、各呼吸速度値の加重和であってもよい。各呼吸速度値に対する重みは、その呼吸速度が決定される生理学的信号の品質に基づいて決定され得る。例えば、各生理学的信号について信号品質レベルを提供することができる。信号品質レベルは、悪い（Poor）（P）、適度（Moderate）（M）、又は良好（Good）（G）としてマークされる。Ｐ品質を有する生理学的信号には重み０が割り当てられる。換言すれば、ブロック６０６において、Ｐ品質を有する生理学的信号は、組合せプロセスから除外される。品質レベルＧを有する生理学的信号には、品質レベルＭを有する生理学的信号の２倍の重みが割り当てられる。品質レベルＭを有するｎＭ個の生理学的信号及び品質レベルＧを有するｎＧ個の生理学的信号が存在する場合に、品質レベルＭを有する各生理学的信号の重み（ｗ）は、ｗ＝１／（ｎＭ＋２＊ｎＧ）であり、品質レベルＧを有する各生理学的信号の重みは２＊ｗである。
【００９７】
図８は、異なる信号処理アルゴリズムを使用して複数の異なる生理学的信号を処理することによって出力される異なる例示的な波形を示すグラフ図である。
【００９８】
この例では、インピーダンス信号とＥＣＧ信号との両方が利用可能であり、それぞれが被検者の呼吸情報を決定するために使用され得る。インピーダンス信号の品質レベルは適度（M）であり、ＥＣＧ信号の品質レベルは良好（G）である。ＥＣＧ信号及びインピーダンス信号から決定された被検者の呼吸速度は、それぞれ１９．０７ｂｐｍ及び１７．２９ｂｐｍである。インピーダンス信号から決定された呼吸速度には１/３の重みが割り当てられ、ＥＣＧ信号から決定された呼吸速度には２/３の重みが割り当てられる。従って、被検者の結合呼吸速度は、（１＊１９．０７＋２＊１７．２９）／３＝１７．８８ｂｐｍである。
【００９９】
異なる信号処理アルゴリズムから決定された呼吸情報を組み合わせるための他の技術も使用することができる。例えば、１つの呼吸情報源が基準信号として使用される適応信号処理モデルを使用することができる。一実施形態では、ＥＣＧ信号を基準信号として使用し、インピーダンス信号を所望の信号として使用することができる。ＥＣＧ信号及びインピーダンス信号は、適応フィルタに入力され、各信号の呼吸情報が決定される。次に、ＥＣＧ信号に基づいて決定された呼吸情報と、インピーダンス信号に基づいて決定された呼吸情報とを組み合わせて、複合呼吸情報を決定する。ここでは、呼吸情報を組み合わせるための例が提供されているが、任意の生理学的信号から決定された呼吸情報をこのように組み合わせることができることは理解されよう。
【０１００】
信号処理アルゴリズム、複数の信号処理アルゴリズムを結合する方法、及び決定された呼吸情報を組み合わせる方法についての例が提供されているが、他の信号処理アルゴリズム及び結合技術も使用できることは理解されよう。
【０１０１】
従って、被検者の呼吸情報を決定するための改良された方法及び装置が提供される。本方法及び装置は、被検者の家庭又は専門の医療施設（病院等）における呼吸活動の信頼性のある正確な非侵襲的モニタリングを提供するのに有用であり得る。この方法及び装置は、ウェアラブル装置、運動装置、歩行装置、ベッドサイド監視装置、遠隔測定装置、生命維持装置、又は被検者の少なくとも１つの生理学的信号を獲得する他の装置に適用することができる。
【０１０２】
開示された実施形態に対する変形は、図面、明細書の開示及び添付の特許請求の範囲の検討から、特許請求の範囲に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、達成され得る。特許請求の範囲において、「備える、有する、含む（comprising）」という単語は他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「１つの（a, an）」は複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に列挙された、いくつかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が互いに異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組合せが有利に使用できないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又は固体媒体等の適切な媒体上に記憶／分配され得るが、インターネット或いは他の有線又は無線の通信システム等を介して他の形態でも分配され得る。請求項におけるいかなる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈すべきではない。
【図１】
2019524187.tif 000008
【図２】
2019524187.tif 000009
【図３】
2019524187.tif 000010
【図４】
2019524187.tif 000011
【図５】
2019524187.tif 000012
【図６】
2019524187.tif 000013
【図７】
2019524187.tif 000014
【図８】
2019524187.tif 000015
【国際調査報告】
2019524187.tif 000016
2019524187.tif 000017
2019524187.tif 000018