(57)【要約】ブラインド信号源分離（ＢＳＳ）、特に、独立成分分析（ＩＣＡ）を、パルスオキシメータセンサによって取得された混合信号に適用する方法および装置である。パルスオキシメトリにおいて、異なった波長で測定された信号は、混合信号を表し、脈波信号、体動アーティファクト、呼吸性アーティファクト、および機器のノイズは、ソース成分を表す。ＢＳＳは、ＩＣＡを含む２ステップ法で実行される。第１のステップにおいて、この方法は、予備処理として主成分分析（ＰＣＡ）を用い、その後、ｓａｔおよび独立成分を導出するためにこの主成分が用いられる。ここで、独立成分は、第２のステップにおいて決定される。ある実施形態において、独立成分は、主成分の高次無相関化によって取得され、複数の混合信号の高次キュムラントの二乗の和を最大化することによって達成される。【選択図】図２
2005507729.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理学的パラメータを測定する方法であって、
複数の信号を測定するステップであって、該信号の各々は、該生理学的パラメータおよび妨害成分に対応するソース成分を含む、ステップと、
複数の主成分を取得するために、該複数の主成分を処理するステップであって、該複数の信号のマトリックスは、該複数の独立成分のマトリックスと混合係数のマトリックスとのマトリックス積に対応する、ステップと、
該ソース成分に対応する該生理学的パラメータの第１の測定値を該複数の独立成分の１つから抽出するステップと
を包含する、方法。
【請求項２】
前記生理学的パラメータは、酸素飽和の関数である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記生理学的パラメータは、脈拍数の関数である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の信号は、複数の波長からの感知された光エネルギーに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の信号は、異なった時間からの複数の波長からの感知された光エネルギーに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、
複数の波長からの前記感知された光エネルギーの時間微分を取得するステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記妨害成分は、体動、呼吸性アーティファクト、周囲光、光の散乱、および、感知される組織の位置とセンサとの間の他の妨害によって引き起こされる信号成分を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、該複数の信号の相互相関を最小化することによって、該複数の信号を無相関化して、複数の無相関化された信号を取得するステップと、
該複数の無相関化された信号を正規化して複数の主成分を取得するステップと
をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、該複数の信号の特異値分解によって該複数の信号を無相関化して、複数の主成分を取得するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、該複数の信号を該複数の信号の共分散マトリックスの逆平方根で乗算することによって該複数の信号を無相関化するステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の主成分を処理する前記ステップは、該複数の主成分を高次無相関化することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の主成分を処理する前記ステップは、前記複数の信号の混合の高次キュムラントの関数を最大化し、従って、前記妨害成分からソース成分を分離するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記高次キュムラントは、２よりも大きい次数を有するキュムラントである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記高次キュムラントは、前記複数の信号の３次キュムラントである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記高次キュムラントは、前記複数の信号の４次キュムラントである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
混合係数の比率を前記混合係数のマトリックスから取得するステップをさらに包含し、該比率は、赤外線信号に対する赤色の変調比率の比に対応し、前記複数の信号は、該赤色および赤外線の範囲の変調された光信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記生理学的パラメータの第２の測定値を前記比率から抽出するステップをさらに包含し、該生理学的パラメータの該第２の測定値は、酸素飽和に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
生理学的パラメータの前記第１の測定値は、脈拍数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記妨害成分を前記複数の独立成分の他の１つから抽出するステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
パルスオキシメータであって、
複数の信号を測定するように構成されたセンサであって、該信号の各々は、生理学的パラメータおよび妨害成分に対応するソース成分を含む、センサと、
生理学的パラメータを測定するように内部に組み込まれたコンピュータ読み取り可能コードを有するコンピュータ使用可能媒体とを備え、該コンピュータ読み取り可能コードは、機能を実行するように構成され、該機能は、
複数の主成分を取得するために、該複数の信号を処理するステップと、
複数の独立成分を取得するために、該複数の主成分を処理するステップであって、
該複数の信号のマトリックスは、該複数の独立成分のマトリックスと混合係数のマトリックスとのマトリックス積に対応する、ステップと、
ソース成分に対応する該生理学的パラメータの第１の測定値を該複数の独立成分の１つから抽出するステップと
を包含する、パルスオキシメータ。
【請求項２１】
前記生理学的パラメータは、酸素飽和である、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２２】
前記生理学的パラメータは、脈拍数である、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２３】
前記複数の信号は、複数の波長からの感知された光エネルギーに対応する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２４】
前記複数の信号は、異なった時間からの複数の波長からの感知された光エネルギーに対応する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２５】
前記複数の信号は、複数の波長からの前記感知された光エネルギーの時間微分に対応する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２６】
前記妨害成分は、体動、呼吸性アーティファクト、周囲光、光の拡散、および感知される組織位置とセンサとの間の他の妨害によって引き起こされる信号成分を含む、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２７】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、該複数の信号の相互相関を最小化することによって、該複数の信号を無相関化して、複数の無相関化された信号を取得するステップと、
該複数の無相関化された信号を正規化して、複数の主成分を取得するステップと
をさらに包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２８】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、該複数の信号の特異値分解によって該複数の信号を無相関化して、複数の主成分を取得するステップを包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項２９】
前記複数の信号を処理する前記ステップは、該複数の信号を該複数の信号の共分散マトリックスの逆平方根で乗算することによって該複数の信号を無相関化するステップをさらに包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３０】
前記複数の主成分を処理する前記ステップは、該複数の主成分を高次無相関化することを包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３１】
前記複数の主成分を処理する前記ステップは、前記複数の記号の混合の高次キュムラントの関数を最大化し、従って、前記妨害成分からソース成分を分離するステップを包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３２】
前記高次キュムラントは、２よりも大きい次数を有するキュムラントである、請求項３１に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３３】
前記高次キュムラントは、前記複数の信号の３次キュムラントである、請求項３１に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３４】
前記高次キュムラントは、前記複数の信号の４次キュムラントである、請求項３１に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３５】
前記複数の主成分を処理する前記ステップは、前記出力の中の２次およびより高次の相関を同時に最小化するために連続的に変換することを含む、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３６】
前記複数の主成分を処理する前記ステップは、前記出力の中の推定された相互情報量を最小化するために連続的に回転することを含む、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３７】
前記混合係数のマトリックスから混合係数の比率を取得するステップであって、該比率は、赤外線信号に対する赤色の変調率の比率に対応する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３８】
前記生理学的パラメータの第２の測定値を前記比率から抽出するステップであって、該生理学的パラメータの該第２の測定値は、酸素飽和に対応する、ステップをさらに包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項３９】
前記生理学的パラメータの前記第１の測定値は、脈拍数に対応する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【請求項４０】
前記妨害成分を前記複数の独立成分の他の１つから抽出するステップをさらに包含する、請求項２０に記載のパルスオキシメータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の背景）
本発明は、取得したデータの大きさまたは周波数を予め知ることなく、これを所望の生理学的データおよび所望でない妨害源に対応するデータに分離するためのブラインド信号源分離技術を用いる、パルスオキシメータ等の医療診断装置から取得された信号の処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常のパルスオキシメータは、２つの生理学的パラメータ、すなわち、動脈血ヘモグロビンの酸素飽和率（ＳｐＯ２またはｓａｔ）および脈拍数を測定する。酸素飽和は、種々の技術を用いて推定され得る。ある一般的な技術において、赤外線信号に対する赤色信号の変調比率の比（比率の比）を決定するために、光検出器によって生成された光電流がコンディショニングおよび処理される。この変調比率は、動脈血酸素飽和と大きく相関することが観測されている。パルスオキシメータおよびセンサは、患者、ボランティアの健常者、または動物のセットについてインビボで測定された動脈の酸素飽和（ＳａＯ２）の範囲にわたって変調比率を測定することによって経験的に較正される。観測された相関は、逆の様式で、患者の変調比率の測定された値に基づいて血液の酸素飽和（ＳｐＯ２）を推定するために用いられる。変調比率を用いる酸素飽和の推定は、「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ  ＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣＡＬ  ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ  ＵＳＩＮＧ  ＭＯＤＥＬ−ＢＡＳＥＤ  ＡＤＡＰＴＩＶＥ  ＦＩＬＴＥＲＩＮＧ」（１９９８年１２月２９日付与）と称される米国特許第５，８５３，３６４号、および、「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＤＥＴＥＣＴＩＮＧ  ＯＰＴＩＣＡＬ  ＰＵＬＳＥＳ」（１９９０年３月２７日付与）と称される米国特許第４，９１１，１６７号に記載される。酸素飽和と変調比率との間の関係は、さらに「ＭＥＤＩＣＡＬ  ＳＥＮＳＯＲ  ＷＩＴＨ  ＭＯＤＵＬＡＴＥＤ  ＥＮＣＯＤＩＮＧ  ＳＣＨＥＭＥ」（１９９７年７月８日付与）と称される米国特許第５，６４５，０５９号に記載される。ほとんどのパルスオキシメータは、最初に決定された飽和または脈拍数を有した脈波信号を抽出し、これらの両方とも妨害を受けている。
【０００３】
パルスオキシメトリの課題は、データを解析して、大きい妨害源の存在の中で生理学的パラメータの信頼できる測定値を取得することである。この課題の従来の解決策は、測定データの質を査定し、信号の質に基づいて信頼できるとみなされた場合、測定値の表示を決定する方法を包含した。別のアプローチは、ヒューリスティックベースの信号抽出技術を含み、ここでは、取得された信号は、一連の比率の推測に基づいて処理され、かつこの技術は、未知の比率の推測を開始するためのアルゴリズムを必要とする。信号の質を決定する技術、および、ヒューリスティック信号抽出技術の両方とも、信頼できない信号から信頼できる信号を分離することの試みであり、一方の方法は現象論的であり、他方は発見的な方法である。
【０００４】
他方、統計、データ解析、信号処理、およびニューラルネットワーク研究のような分野において出くわす問題は、多変量データの適切な表現を見出すことである。このような方法のある一組は、通常、独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）として知られており、これは、ブラインド信号源分離（ＢＳＳ：Ｂｌｉｎｄ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）の問題へのアプローチである。
【０００５】
概括的には、信号処理におけるブラインド信号源分離の目的は、独立信号源信号が未知の媒体によって線形的に結合され、Ｎ個のセンサで記録または測定された後で、これらの信号を復元することである。ブラインド信号源分離は、スピーチ処理またはボイス処理、アンテナアレイ処理、ニューラルネットワーク、および統計的信号処理コミュニティ（例えば、Ｐ．Ｃｏｍｏｎによる「Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  ａ  Ｎｅｗ  Ｃｏｎｃｅｐｔ？」、Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ｖｏｌ．３６、ｎｏ．３（１９９４年４月）２８７〜３１４ページ「Ｃｏｍｏｎ」）分野の研究者によって研究され、相対的な成功度で、脳波データおよび機能的ＭＲＩ画像法に適用される。
【０００６】
Ｃｏｍｏｎは、独立成分分析のコンセプトを、高次キュムラントの「コントラスト」関数を用いて、出力間の統計的独立性の程度を最大化することと定義する。高次統計量は、３つ以上の信号（例えば、３次または４次モーメント）の積の期待値のことであり、かつ、キュムラントは、ガウス分布のモーメントに統計量を関連付ける際に有用であるモーメントの関数である。分布の３次キュムラントは歪度と呼ばれ、４次キュムラントは尖度である。コントラスト関数は、変換（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）およびスケーリングマトリックスに対して一定である任意の非線形関数であり、出力成分中の相互独立性に対応して、その最小値を得る。出力ペアが相関しないことを保証する主成分分析（ＰＣＡ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）等の無相関化技術とは対照的に、ＩＣＡは、出力変数の多変量確率密度関数を因数分解するはるかに強力な基準を課す。このような因数分解を見出すことは、すべての変数ペア間の相互情報がゼロになることを必要とする。相互情報は、出力変数のすべての高次統計量に依存する一方で、無相関化は、通常、２次統計量のみを考慮に入れる。
【０００７】
独立信号源をブラインドで分離する手段としてのＩＣＡの一般的使用が知られているが、この方法は、パルスオキシメトリにおいて実現される場合に固有の課題を投げかける。例えば、混合信号は、正確には、パルス信号と妨害源との線形結合ではあり得ない。さらに、ほとんどのＩＣＡ技術は、４次キュムラントに基づくが、これは、普通、通信において生じる信号およびノイズがゼロ３次キュムラント（歪度）を有し、４次よりも高次キュムラントを正確に推定することは困難だからである。
【０００８】
未知の信号源の信号を混合信号のセットから分離するためのいくつかのＩＣＡ法が知られている（ここで、混合信号は、ソース信号の線形結合である）。パルスオキシメトリで用いられるように、混合信号は、複数の波長で測定された信号のことである。ソース成分は、体動アーティファクト、光の干渉アーティファクト、呼吸性アーティファクト、および、パルスオキシメトルにおける他の公知のエラー源によって引き起こされ得る所望でない妨害データに加わる、複数の波長で取得された脈波信号に対応する信号を含む所望の生理学的データのことである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従って、ソース信号を種々の妨害源から決定論的に分離することができるように、ブラインド信号源分離技術をパルスオキシメトリの分野に適用することが必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（発明の簡単な要旨）
本発明は、ブラインド信号源分離（ＢＳＳ）、特に、独立成分分析（ＩＣＡ）をパルスオキシメトリに適用する方法および装置に向けられる。ＩＣＡは、ソース信号の線形結合である「混合」信号のセットから未知のソース信号を分離するいくつかの方法のうちの任意の１つである。これらの方法は、混合信号の２次およびより高次結合統計量の推定を用い、かつ、分離の出力の相互情報量の最小化に努めることによってソースを分離し得る。パルスオキシメトリにおいて、異なった波長で測定された信号が混合信号を表す一方で、脈波信号、体動アーティファクト、呼吸性アーティファクト、および、機器のノイズは、ソース成分を表す。
【００１１】
ある実施形態において、ＢＳＳは、ＰＣＡおよび高次無相関化を含む２ステップの方法によって実行される。第１のステップにおいて、この方法は、予備処理ステップとしてＰＣＡを用い、第２のステップにおいて、これらの主成分が、次に独立成分および所望の生理学的パラメータを導出するために用いられる。ＰＣＡは、高次無相関化の前に、ゼロ２次相関を有するようにデータを変換して実行される。
【００１２】
本発明の方法のある局面において、複数の波長で測定された複数の信号に対応するデータが最初に取得される。次に、このデータが複数の主成分を取得するために処理される。ここで、ある実施形態において、主成分が（異なった波長からの信号間の相互相関を最小化するために）データを無相関化することによって、および無相関化されたデータを正規化することによって取得される。次に、主成分が処理されて複数の独立成分を取得する。ここで、複数の信号のマトリックスが複数の独立成分のマトリックスと混合係数のマトリックスとのマトリックス積に対応する。ある実施形態において、主成分の高次無相関化によって独立成分が取得され、ここで、主成分の高次無相関化は、データの高次相互相関の関数を最小化することによって、または、等価的に、複数の混合信号の高次キュムラントの関数を最大化することによって達成される。パルス信号の時間微分の歪度は、通常、妨害のものよりもはるかに大きい大きさであるので、ＩＣＡの性能は、信号の微分の３次キュムラントから導出された「コントラスト」関数を用いることによって向上され得る。
【００１３】
複数の波長の信号を測定するパルスオキシメトリに向けられた本発明の方法のある局面において、第１の独立成分は脈波信号に対応し、第２の独立成分は妨害ソースに対応し、ｓａｔは、混合マトリックスからの混合係数の比から決定され得る。パルスオキシメトリにおいて、この技術は、大きい体動の妨害の存在下で、特に、飽和または脈拍数を予め知ることを必要とせずに、脈波信号を抽出するという利点を提供する。
【００１４】
本発明の性質および利点をさらに理解するために、添付の図面と共に以下の記載が参照される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
（本発明の詳細な説明）
本発明は、ブラインド信号源分離（ＢＳＳ）、特に、独立成分分析（ＩＣＡ）のパルスオキシメトリへの適用に向けられる。ＩＣＡは、ソース信号の線形結合である「混合」信号のセットから未知のソース信号を分離するいくつかの方法のうちの任意の１つのことである。本発明により具現化されるＩＣＡ法は、混合信号の２次および高次結合統計量を用いて、分離の出力の相互情報量の最小化に努めることによってソースを分離する。パルスオキシメトリにおいて、異なった波長で測定された信号は混合信号を表し、脈波信号、体動アーティファクト、呼吸性アーティファクト、ならびに、機器および環境ノイズはソース成分を表す。
【００１６】
ある実施形態において、ＢＳＳは、ＩＣＡを含む２ステップの方法によって実行される。第１のステップにおいて、この方法は、予備ステップとしての主成分分析（ＰＣＡ）を用い、その後、ｓａｔおよび独立成分を導出するためにこの主成分が用いられる（ここで、独立成分は、第２のステップで決定される）。本発明のＢＳＳ法を記載する前に、本発明の方法を実行するために構成され得るパルスオキシメータの例が後述される。
【００１７】
図１は、本発明を実現するパルスオキシメータのある実施形態のブロック図である。光源１１０からの光は、患者の組織１１２内を通過し、散乱し、そして、光検出器１１４によって検出される。光源および光検出器を備えるセンサ１００は、オキシメータが酸素飽和を計算するために、適切な較正係数を選択することを可能にするように、光源１１０の波長を示す信号を提供するエンコーダ１１６をさらに備え得る。エンコーダ１１６は、例えば、抵抗器であり得る。
【００１８】
センサ１００は、パルスオキシメータ１２０に接続される。オキシメータは、内部バス１２４に接続されたマイクロプロセッサ１２２を備える。ＲＡＭメモリ１２６およびディスプレイ１２８もまたこのバスに接続される。時間処理ユニット（ＴＰＵ）１３０は、光駆動回路１３２に時間制御信号を提供する。この回路は、光源１１０が何時照らされるか、および、複数の光源が用いられた場合、異なった光源の多重化されるタイミングを制御する。ＴＰＵ１３０は、増幅器１３３およびスイッチング回路１３４を通る光検出器１１４からの信号のゲートインをさらに制御する。これらの信号は、複数の光源が用いられる場合、複数の光源のどれが照らされるかに応じて、適切な時間でサンプリングされる。受け取った信号は、増幅器１３６、ローパスフィルタ１３８、およびアナログデジタル変換器１４０を通過する。その後、このデジタルデータは、ＱＳＭ（ｑｕｅｕｅｄ  ｓｅｒｉａｌ  ｍｏｄｕｌｅ）１４２に格納された後でＱＳＭ１４２が一杯になったときにＲＡＭ１２６にダウンロードする。ある実施形態において、受取った複数の光波長またはスペクトル用の別個の増幅器フィルタおよびＡ／Ｄ変換器の複数の並列経路が存在し得る。
【００１９】
光検出器１１４によって受け取られた光に対応する受け取った信号の値に基づいて、マイクロプロセッサ１２２は、種々のアルゴリズムを用いて酸素飽和を計算する。これらのアルゴリズムは、例えば、用いられる光の波長に対応して経験的に決定され得る係数を必要とする。これらは、ＲＯＭ１４６に格納される。波長スペクトルの任意のペアについて選択された係数の特定のセットは、特定のセンサ１００における特定の光源に対応するエンコーダ１１６によって示される値によって決定される。ある実施形態において、係数の異なったセットを選択するために複数の抵抗値が割り当てられ得る。別の実施形態において、近い赤色源または遠い赤色源と対になる赤外線源に適した係数の中から選択するために同じ抵抗器が用いられる。近い赤色のセットか、遠い赤色のセットかの選択は、制御入力器１５４からの制御入力で行われ得る。制御入力器１５４は、例えば、パルスオキシメータへのスイッチ、キーボード、または、リモートホストコンピュータからの命令を提供するポートであり得る。さらに、患者の脈拍数、酸素飽和、または、任意の他の所望の生理学的パラメータを決定するために、任意の数の方法またはアルゴリズムが用いられ得る。このような１つの方法、すなわち、ブラインド信号源分離が後述される。
【００２０】
ブラインド信号源分離は、信号の線形結合によってのみ与えられる信号の分離のことであり、
ｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ）であり、
ここで、ｘ（ｔ）は、観測された信号（混合信号）ｘ１（ｔ）．．．．．ｘｎ（ｔ）のセットのマトリックスであり、
Ａは、未知の混合マトリックスであり、ｓ（ｔ）は、ソース信号ｓ１（ｔ）．．．ｓｍ（ｔ）のセットであり、
統計的に独立、すなわち
【００２１】
【数１】
2005507729.tif 000003
であると仮定され、
ここで、ｐ（ｓ）は、ｓの確率分布関数である。
【００２２】
上述のように、パルスオキシメトリにおいて、所望の信号および所望でないノイズ成分の両方を含む混合信号は、パルスオキシメータセンサによって取得された信号に対応する。本発明の方法のある実施形態において、混合信号がＰＣＡを用いて混合信号を主成分に変換するために、最初に予備処理される。信号およびノイズをより完全に分離するために、このデータはさらに処理される（数学用語では、データが回転され）。換言すると、ＩＣＡ処理は、ＰＣＡおよび回転の組み合わせを含む。
【００２３】
上述のように、信号とノイズの分離の程度を決定するための基準は、統計的独立性である。しかしながら、確率分布は未知なので、ＩＣＡアルゴリズムの課題は、統計的独立性の測値である。統計的独立性の測定は、相互情報量の程度であり、これにより、データのセット間の相互情報量の程度を最小化することにより、独立成分が決定され得る。相互情報量を決定するアルゴリズムは、通常、（すなわち相互情報量の）最小値の直接的な解法には過度に複雑となり、従って、これらのアルゴリズムは、反復法に最適である。例えば、ある可能なアプローチは、（データセットの相互情報量を最小化することによって）統計的独立性をもたらす混合マトリックスＡの係数を求めることである。データの独立セットを生成する主成分を回転させる、広範囲の角度を発見的に走査され得るが、このアプローチは、過度に時間かかかる。
【００２４】
従って、本発明の発明者は、データの高次無相関化を実行することによってか、または、混合信号から取得されたデータの高次相関を除去することによって、データを分離することを提示する。従って、本発明のＢＢＳベースの方法は、（１）無相関成分を見つけ出すためにＰＣＡを用い、（２）所望の信号ソース（単数または複数）および所望でないノイズソースに対応する独立成分を見つけ出すために高次相関を除去することによってデータを分離する。さらに、本明細書中で用いられるように、高次相関は、３次および４次相互相関等、２次相関よりも高次である。ある実施形態において、独立性は、３次相関ｒｘｘｙおよびｒｘｙｙの二乗の和を最小化することによって、例えば、
【００２５】
【数２】
2005507729.tif 000004
近似される。（ここで、ｘおよびｙは、ゼロ平均値を有する）
あるいは、独立性は、４次相互キュムラントの二乗の和を最小化することによって近似される。
【００２６】
本発明の特定の実施形態において、分離は、高次キュムラントの二乗の和を最大化することによって達成され、これは、高次相互キュムラントの二乗の和の最小化と等価である。これらおよび他の実施形態において、２次無相関化および高次無相関化は、反復する適応プロセスによって同時に行われ得る。
【００２７】
高次無相関化によって分離を達成する利点は、これが、データを独立成分に分離するために、直接的および単純なアルゴリズムを可能にすることである。
【００２８】
図２は、パルスオキシメータセンサによって取得される信号に適用される、本発明の方法の実施形態のフローチャート２００である。最初に（ステップ２１０）、パルスオキシメータセンサによって、種々の波長で測定された複数の信号が取得される。典型的なパルスオキシメータにおいて、赤色と赤外線信号との変調比率を決定するために、２つの波長の光エネルギーを出射し、光検出器により生成される光電流がコンディショニングおよび処理される。２つの波長のパルスオキシメータの例は、ただの例示のためにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図しない。検出された光電流は、混合信号を含み、ここで、この混合信号は、脈波信号、体動アーティファクト、呼吸性アーティファクトおよび機器のノイズを含む。測定された光電流の例示的プロットが図３に示される。図３は、５９５ｎｍ（３１０）および６６５ｎｍ（３２０）で取得された測定値の時間に対する光電流のプロット３００を示す。この図（図３）からわかるように、信号（３１０および３２０）の両方は、低振幅部分および高振幅部分を示し、ここで、高振幅部分は、センサが動いている間に測定された信号に対応する。
【００２９】
次に（ステップ２２０）、２つの主成分を取得するためにＰＣＡ分析を用いて混合信号が処理される。ここで、ＰＣＡ処理は、２つの主成分を決定する。なぜなら、もとの混合信号は、２つの異なった波長で取得されたからである。本発明の実施形態は、２つの混合信号または２つの主成分に限定されない。上述のように、本発明の実施形態は、観測された信号（混合信号）のセットのマトリックスをソース信号のセットおよび混合マトリックスに分解することに向けられる。しかしながら、２次元より多い次元を記載すること、およびより多くの次元を視覚化することは、せいぜい視覚化が困難になるだけであるので、本明細書中に提供された記載は、２次元のものに留められる。ある実施形態において、主成分を取得するために特異値分解アルゴリズムが用いられる。これに代わる実施形態において、データは、共分散マトリックスの平方根の逆数で乗算される。データは２つの波長のアプローチに向けられた別の実施形態において、波長の可能なペアごとに、２つの信号間の最良の線形フィットの角度で回転される。図４は、２つの主成分のプロット４００を示す。この図（図４）からわかるように、第１の主成分４１０は、被検者の動きによるノイズとより対応する。なぜなら、この主成分は、高振幅部分が後続する低振幅部分を有するからである。図４はまた、第２の主成分４２０が明確に高い振幅部分を示さないため、被検者の動きによるノイズとあまり対応しないことを示す。
【００３０】
さらに、図６と図７との比較は、もとの混合信号は無相関化されないが、主成分は無相関化されることを示す。図６は、５９５ｎｍの光電流に対する６５５ｎｍの光電流のグラフを示す。この図（図６）からわかるように、２つの光電流からのデータは、正方向に傾斜する対角線Ａ−Ａに沿って位置合わせされたように見えるので、２つの光電流間に多くの相互情報量が存在する。図７は、主成分１に対する主成分２のプロットを示す。この図（図７）のレビューは、これらの座標において、データへの著しい線形フィットがないため、主成分が無相関化されることを示す。
【００３１】
これに代わる実施形態において、ステップ２２０による処理の前に、信号の時間微分が取得される。パルスオキシメトリに関して、パルス信号の３次相関は、ＰＣＡ／ＩＣＡ分析を実行する前に、信号の時間微分を用いることによって強化されることが多い。
【００３２】
光電流データ（ステップ２３０）を表す独立成分を決定するために、データを無相関化してから、主成分は、ＩＣＡ処理によってさらに処理される。上述のように、複数の独立成分を取得するために主成分が処理され、ここで、複数の信号のマトリックスは、服すの独立成分の的リックスと混合係数とのマトリックスとのマトリックス積に対応する。ある実施形態において、独立成分は、データをデータセットの高次キュムラントの二乗の和を最大化することによって、無相関化することにより決定される。パルス信号の時間微分の歪度は、一般に、妨害の歪度よりもはるかに大きいので、ＩＣＡ性能は、信号の微分の３次キュムラントから導出された「コントラスト」関数を用いることによって向上される。上述のように、コントラスト関数は、変換およびスケーリングマトリックスに対して一定である任意の非線形関数であり、出力成分の中の相互独立性の相関関係において最小値を得る。これに代わる実施形態において、推定された相互情報量を最小化することによって独立成分が決定される。図５は、２つの独立成分のプロット５００を示す。この図（図５）からわかるように、第１の独立成分５１０は、被検者の動きによるノイズとより対応する。なぜなら、この成分は、高振幅部分が後続する低振幅部分を有するからである。図５は、第２の主成分５２０が、パルス成分と明らかに対応することをさらに示す。さらに、図８は、独立成分１に対する独立成分２のプロットを示す。この図（図８）からわかるように、独立成分１に対する独立成分２のプロットは、（独立成分＝０）Ｂ−Ｂの水平線に沿って位置し、データセットが、最小量の相互情報量を有し、従って、独立データセットとして近似し得る。
【００３３】
２つの独立成分の分解されたデータセットは、以下のようにさらに処理される。ある実施形態において、ｓａｔは、混合係数の比率から取得される（ステップ２４０）。これに代わる実施形態において、独立成分の１つは、脈波信号を取得するためにさらに処理され（ステップ２５０）、他の独立信号は、妨害信号の測定値として認識される（ステップ２６０）。
【００３４】
あるいは、異なった波長で測定された信号（ステップ２１０）の代わりに、または、これに加えて、異なった時間からの信号の追加である信号もまた取得され、従って、本発明の実施形態は、時間の混合信号から取得された信号を処理することによって開始する。
【００３５】
パルスオキシメトリにおいて、本発明の実施形態は、大きい動きの妨害の存在下で、特に、飽和または脈拍数を予め知ることを必要とせずに、脈波信号を抽出するという利点を有する。さらに、本方法は、光ベースのセンサが提供された光電流の非侵襲性測定によって測定可能な脈拍数、血圧、温度、または、任意の他の生理学的変数等の他の生理学的変数の測定に展開可能である。
【００３６】
従って、当業者によって理解されるように、パルスオキシメトリ信号のブラインド信号源分離に関する本発明は、本発明の本質的な特性から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。上記の開示は、上記の請求項の範囲に記載された本発明の範囲の例示を意図し、限定を意図しない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、例示的パルスオキシメータのブロック図である。
【図２】図２は、本発明の方法の実施形態のフローチャートである。
【図３】図３は、２つの波長の典型的なパルスオキシメトリ信号を示すグラフである。
【図４】図４は、ＰＣＡ処理の後の、２つの波長の典型的なパルスオキシメトリを示すグラフである。
【図５】図５は、ＩＣＡ処理の後の、２つの波長の典型的なパルスオキシメトリ信号を示すグラフである。
【図６】図６は、互いに対してプロットされた図３の信号のグラフである。
【図７】図７は、互いに対してプロットされた図３の主成分のグラフである。
【図８】図８は、互いに対してプロットされた図３の独立成分のグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図７】
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【図８】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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