(57)【要約】【課題】肺の健康を監視するシステムは、被験者の肺の健康を評価することを目的とする。【解決手段】肺の健康を評価するために用いられる従来技術は、被験者にとって便利ではなく、被験者からの多くの協力を必要とした。しかし、多くの協力を提供することができない被験者に従来の装置を用いることは困難であった。本開示は、あらゆる種類の被験者に適用可能かつ被験者からの協力を必要としないブロー装置を含む。更に、本開示では、ブロー装置は、ブリーズ信号に対応する位相シフト信号を生成し、位相シフト信号は、一連の生理学的特徴を抽出するために更に処理される。更に、被験者の肺の健康は、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて一連の生理学的特徴を処理することにより分析される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
肺の健康を監視する方法であって、
１以上のハードウェアプロセッサによって、第１の信号に応じて修正される基準励起信号である干渉信号を受け付けるステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記基準励起信号と前記干渉信号とを比較することによって位相シフト信号を生成するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記位相シフト信号を処理することにより前記位相シフト信号をに対応する信号電圧を生成するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフを用いることにより前記信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成するステップであって、前記一連のピーク及び前記一連のトラフは、前記信号電圧を処理することにより得られる、ステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、台形公式ベースの数値積分技術に基づいて前記フロー信号を処理することにより容量信号を生成するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記容量信号及び前記フロー信号に関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価するステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記信号電圧を処理することにより前記信号電圧と関連付けられた前記フロー信号を生成するステップは、
第１の信号と関連付けられた平均値を算出するステップと、
前記信号電圧から前記平均値を減じることによって直流（ＤＣ）補正信号電圧を生成するステップと、
前記ＤＣ補正信号電圧から例外を排除することによって、フィルタ信号電圧を生成するステップと、
ピーク−トラフ検出技術を用いることによって、前記フィルタ信号電圧から一連のピーク及び一連のトラフを識別するステップと、
前記一連のピーク及び前記一連のトラフに基づいて、前記フィルタ信号電圧をトラフ間ベースに並べるステップと、
前記フィルタ信号電圧と関連付けられた一連の非均一ドリフトを排除することによってトレンド除去信号を生成するステップであって、前記フィルタ信号電圧のベースラインが三次補間技術を用いることによって識別される、ステップと、
前記トレンド除去信号と関連付けられた極大及び極小を識別することによって前記トレンド除去信号と関連付けられたピークトラフを検出するステップと、
前記ピークトラフに基づいて前記フロー信号を生成するステップと、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価するステップは、
被験者と関連付けられた各観察のための前記一連の生理学的特徴から各生理学的特徴と関連付けられた一連の値を受け付けるステップと、
各観察と関連付けられた一連の最近傍を識別するステップと、
回帰に基づいて前記一連の最近傍で超表面を適合するステップと、
前記超表面に基づいて前記被験者の肺の健康を分類するステップと、
を更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項４】
肺の健康を監視するシステム（２００）であって、
プログラムされた命令並びに第１の信号、基準励起信号、干渉信号、位相シフト信号及び容量信号と関連付けられた一連の特徴を記憶するリポジトリを備える１以上のメモリと、
前記１以上のメモリと動作可能に結合された１以上のハードウェアプロセッサであって、前記１以上のメモリに記憶された前記プログラムされた命令を実行することが可能である、１以上のハードウェアプロセッサと、
前記第１の信号に対応する位相シフト信号を生成するためのブロー装置であって、フロー装置及びブリーズ信号ユニットを備える、ブロー装置と、
信号分析ユニットと、を備え、
前記信号分析ユニットは、
前記位相シフト信号を処理することにより前記位相シフト信号に対応する信号電圧を生成し、
前記信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフを用いることにより前記信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成し、前記一連のピーク及び前記一連のトラフは、前記信号電圧を処理することにより得られ、
台形公式ベースの数値積分技術に基づいて前記フロー信号を処理することにより容量信号を生成し、
前記容量信号及び前記フロー信号に関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出し、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価する、
ように構成される、システム。
【請求項５】
前記ブロー装置のブロー管は、
第１の中空管から所定角度で傾斜した第２の中空管と交差結合された前記第１の中空管を備えるブロー管と、
前記第１の信号を受け付ける前記第１の中空管の第１の端部に着脱可能に取り付けられたマウスピースと、
前記基準励起信号を生成するために前記第２の中空管の第１の端部に提供される送信機トランスデューサ及び前記干渉信号を受け付けるために前記第２の中空管の第２の端部に提供される受信機トランスデューサと、を備え、
前記干渉信号は、前記第１の信号に応じて修正された、前記基準励起信号である、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ブロー装置は、前記基準励起信号と前記干渉信号とを比較することによって前記第１の信号に対応する前記位相シフト信号を生成するように構成される、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記信号分析ユニットは、
第１の信号と関連付けられた平均値を算出することと、
前記信号電圧から前記平均値を減じることによって直流（ＤＣ）補正信号電圧を生成することと、
前記ＤＣ補正信号電圧から例外を排除することによって、フィルタ信号電圧を生成することと、
ピーク−トラフ検出技術を用いることによって、前記フィルタ信号電圧から一連のピーク及び一連のトラフを識別することと、
前記一連のピーク及び前記一連のトラフに基づいて、前記フィルタ信号電圧をトラフ間ベースに並べることと、
前記フィルタ信号電圧と関連付けられた一連の非均一ドリフトを排除することによってトレンド除去信号を生成し、前記フィルタ信号電圧のベースラインが三次補間技術を用いることによって識別されることと、
前記トレンド除去信号と関連付けられた極大及び極小を識別することによって前記トレンド除去信号と関連付けられたピークトラフを検出することと、
前記ピークトラフに基づいて前記フロー信号を生成することと、
によって、前記信号電圧と関連付けられた前記フロー信号を生成するように構成される、
請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
前記信号分析ユニットは、
被験者と関連付けられた各観察のための前記一連の生理学的特徴から各生理学的特徴と関連付けられた一連の値を受け付けることと、
各観察と関連付けられた一連の最近傍を識別することと、回帰に基づいて前記一連の最近傍で超表面を適合することと、
前記超表面に基づいて前記被験者の肺の健康を分類することと、
によって、前記機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価する、請求項４に記載のシステム。
【請求項９】
１以上のハードウェアプロセッサによって実行されたときに、前記１以上のハードウェアプロセッサに、肺の健康を監視する方法を行わせる１以上の命令を備える１以上の非一時的機械可読情報格納媒体であって、前記方法は、
１以上のハードウェアプロセッサによって、第１の信号に応じて修正される基準励起信号である干渉信号を受け付けるステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記基準励起信号と前記干渉信号とを比較することによって位相シフト信号を生成するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記位相シフト信号を処理することにより前記位相シフト信号をに対応する信号電圧を生成するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフを用いることにより前記信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成するステップであって、前記一連のピーク及び前記一連のトラフは、前記信号電圧を処理することにより得られる、ステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、台形公式ベースの数値積分技術に基づいて前記フロー信号を処理することにより容量信号を生成するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記容量信号及び前記フロー信号に関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出するステップと、
前記１以上のハードウェアプロセッサによって、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価するステップと、
を備える、非一時的機械可読情報格納媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権主張
本願は、２０１６年１１月１１日に出願されたインド国仮特許出願第２０１６２１０３８６６６号の優先権を主張し、その全体が参照によって本明細書に援用される。
【０００２】
本明細書の実施形態は、概して、肺の監視に関するものであり、特に、肺の健康を監視するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
肺疾患は、呼吸器系の異常な状態である。肺疾患の例は、都市及び地方人口動態に世界規模で影響を与えている閉塞性気道疾患（Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  Ａｉｒｗａｙ  Ｄｉｓｅａｓｅ（ＯＡＤ））を含む。ＯＡＤは、慢性閉塞性肺疾患（Ｃｈｒｏｎｉｃ  Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  Ｄｉｓｅａｓｅ（ＣＯＰＤ））、閉塞性睡眠無呼吸（Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  Ｓｌｅｅｐ  Ａｐｎｅａ（ＯＳＡ））、気管支拡張症及び気管支炎を含む。一般に、ＯＡＤは、後の段階では完全には治癒可能ではなく、初期段階での診断を必要とする。また、ＯＡＤ間での分化も課題がある。例えば、ＣＯＰＤは、気管支拡張症として誤って診断されうる。
【０００４】
従来、肺疾患は、肺活量測定検査に基づいて診断される。肺活量測定検査は、ユーザの協力を必要とし、例えば、ユーザは、深呼吸をし、フロー監視装置を通じて強く息を吐き出すことが求められる。ユーザの協力の依存状態により、複数のユーザの肺活量測定検査を用いることの課題がある。複数の被験者は、原因不明の喀血を患う被験者、気胸を患う被験者、不安定な心血管状態を有する被験者、胸部動脈瘤を患う被験者、腹部動脈瘤を患う被験者、脳動脈瘤を患う被験者、眼科手術後の被験者、胸部手術後の被験者、腹部手術の被験者及び６歳以下の小児を含む。また、従来の肺活量測定検査方法は、高コスト、感度及びノイズ除去に関連付けられる。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の実施形態は、従来システムにおいて発明者らによって認識される上述された技術的課題の１以上に対する解決手段として技術的な改善を提示する。例えば、一実施形態では、肺の健康を監視する方法を提供する。前記方法は、１以上のハードウェアプロセッサによって、第１の信号に応じて修正される基準励起信号である干渉信号を受け付けるステップを含む。更に、前記方法は、前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記基準励起信号と前記干渉信号とを比較することによって位相シフト信号を生成するステップを含む。更に、前記方法は、前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記位相シフト信号を処理することにより前記位相シフト信号をに対応する信号電圧を生成するステップを含む。更に、前記方法は、前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフを用いることにより前記信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成するステップであって、前記一連のピーク及び前記一連のトラフは、前記信号電圧を処理することにより得られる、ステップを含む。更に、前記方法は、前記１以上のハードウェアプロセッサによって、台形公式ベースの数値積分技術に基づいて前記フロー信号を処理することにより容量信号を生成するステップを含む。更に、前記方法は、前記１以上のハードウェアプロセッサによって、前記容量信号及び前記フロー信号に関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出するステップを含む。更に、前記方法は、前記１以上のハードウェアプロセッサによって、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価するステップを含む。
【０００６】
別の態様では、肺の健康を監視するシステムを提供する。前記システムは、プログラムされた命令並びに第１の信号、基準励起信号、干渉信号、位相シフト信号及び容量信号と関連付けられた一連の特徴を記憶するリポジトリを備える１以上のメモリと、前記１以上のメモリと動作可能に結合された１以上のハードウェアプロセッサであって、前記１以上のメモリに記憶された前記プログラムされた命令を実行することが可能である、１以上のハードウェアプロセッサと、前記第１の信号に対応する位相シフト信号を生成するためのブロー装置であって、フロー装置及びブリーズ信号ユニットを備える、ブロー装置と、信号分析ユニットと、を備え、前記信号分析ユニットは、前記位相シフト信号を処理することにより前記位相シフト信号に対応する信号電圧を生成するように構成される。更に、前記信号分析ユニットは、前記信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフを用いることにより前記信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成するように構成され、前記一連のピーク及び前記一連のトラフは、前記信号電圧を処理することにより得られる。更に、前記信号分析ユニットは、台形公式ベースの数値積分技術に基づいて前記フロー信号を処理することにより容量信号を生成するように構成される。更に、前記信号分析ユニットは、前記容量信号及び前記フロー信号に関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出するように構成される。最後に、前記信号分析ユニットは、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価するように構成される。
【０００７】
更に別の態様では、肺の健康を監視するシステム及び方法のためのコンピュータプログラムを有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品を提供する。前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、第１の信号に応じて修正される基準励起信号である干渉信号を受け付けさせる。更に、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、前記基準励起信号と前記干渉信号とを比較することによって位相シフト信号を生成させる。更に、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、前記位相シフト信号を処理することにより前記位相シフト信号に対応する信号電圧を生成させる。更に、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、前記信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフを用いることにより前記信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成させ、前記一連のピーク及び前記一連のトラフは、前記信号電圧を処理することにより得られる。更に、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、台形公式ベースの数値積分技術に基づいて前記フロー信号を処理することにより容量信号を生成させる。更に、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、前記容量信号及び前記フロー信号に関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出させる。更に、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイスで実行されたときに、コンピューティングデバイスに、リッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて前記一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価させる。
【０００８】
理解すべきは、前述の一般的な記載及び以下の詳細な記載がいずれも例示的かつ説明的であるに過ぎず、請求される、本発明を限定するものではないことである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本開示に組み込まれてその一部を構成する添付図面は、例示的な実施形態を示し、記載と併せて、開示される原理を説明するのに役立つ。
【００１０】
【図１】図１は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するシステム及び方法を実装するネットワーク環境を示す。
【図２】図２は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するシステムのブロック図を示す。
【図３】図３は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するシステムのための一例のアーキテクチャを示す。
【図４】図４は、本開示の一部の実施形態に係る、ブロー装置の一例のアーキテクチャを示す。
【図５Ａ】図５Ａは、本開示の一部の実施形態に係る、送り管の一例の物理的構造を示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本開示の一部の実施形態に係る、送り管の一例の略図を示す。
【図６Ａ】図６Ａは、本開示の一部の実施形態に係る、一例の位相特性曲線を示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本開示の一部の実施形態に係る、ラジアンで測定された位相差∂Φとミリボルトで測定された位相変化電圧ＶＰｈａｓｅとの差でプロットされた、一例の位相応答曲線を示す。
【図６Ｃ】図６Ｃは、本開示の一部の実施形態に係る、ｖｍａｘ＝１０ｍ／ｓｅｃに対して、最適角度θの値を変化させた際の位相の最大変化の大きさの変動を示す一例の曲線を示す。
【図７】図７は、本開示の一部の実施形態に係る、フロー信号を取得するために信号電圧を処理する一例のフロー図を示す。
【図８】図８は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するための一例のフロー図を示す。
【図９】図９は、本開示の一部の実施形態に係る、フィッシャーの線形判別分析線上の一連の投影された特徴を示す一例のプロットを示す。
【図１０】図１０は、本開示の一部の実施形態に係る、一連のスプリット及び精度のための一例の表面プロットを示す。
【図１１】図１１は、本開示の一部の実施形態に係る、風速計と共にブロー装置の較正配置を示す。
【図１２】図１２は、本開示の一部の実施形態に係る、信号電圧（ＶＯＵＲ＿ＴＢＰＲ）と風速計流速（ｖａｎｅｍ）との一例のプロットを示す。
【００１１】
当業者には当然のことながら、本明細書におけるいずれのブロック図も本主題の原理を採用した実例となるシステムの概念図を表す。同様に、当然のことながら、いずれのフローチャート、フロー図、状態遷移図、疑似コード等も、コンピューティングデバイス又はプロセッサが明示的に示されるか否かにかかわらず、コンピュータ可読媒体で実質的に表され、このようなコンピューティングデバイス又はプロセッサによってそのように実行されてもよい様々な処理を表す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
添付図面を参照して例示的な実施形態が記載される。図中で、参照番号の最上位桁（単数又は複数）は、参照番号が最初に現われる図を特定する。便利であればどこでも、複数の図面を通じて同じか又は同様の部分を指すために同じ参照番号が用いられる。本明細書では開示される原理の例及び特徴が記載されるが、開示される実施形態の趣旨及び範囲から逸脱することなく修正、適合、及び他の実装が可能である。以下の詳細な記載は、例示的であるに過ぎないとみなされ、真の範囲及び趣旨は、添付の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【００１３】
本発明は、第１の信号に対応する位相シフト信号を生成するためにブロー装置を用いることによって従来の肺の健康を監視する技術の制限を解消する。実施形態では、第１の信号は、ブリーズ信号でありうる。説明の簡素化のために、第１の信号はブリーズ信号として代替的に示されうる。更に、位相シフト信号に対応する信号電圧が生成され、信号電圧は、信号電圧を処理することによってフロー信号に変換される。更に、フロー信号は、容量信号に変換され、一連の生理学的特徴がフロー信号及び容量信号から抽出される。更に、被験者の肺の健康は、回帰ベースの機械学習技術に基づいて一連の生理学的特徴を処理することにより分析される。肺の健康を監視するシステム及び方法の実装は、図１から１２を参照して更に詳細に説明される。
【００１４】
次に図面、より具体的には、対応する特徴を同様の参照文字が複数の図にわたって一貫して示す図１から１２を参照すると、好ましい実施形態が示され、以下の例示的なシステム及び／又は方法に照らしてこれらの実施形態が記載されている。
【００１５】
図１は、本開示の一例の実施形態に係る、肺の健康を監視するシステム１０２を実装するネットワーク環境を示す。肺の健康を監視するシステム１０２は、以下、システム１０２と呼ばれ、ブリーズ信号に対応する干渉信号を受け付け、ブロー装置１２０を用いることによって干渉信号を処理することにより位相シフト信号を生成するように構成される。システム１０２は、コンピューティングデバイス、例えば、コンピューティングデバイス１０４で具現化されてもよい。
【００１６】
本開示は、システム１０２がサーバ上に実装されることを考慮して説明されるが、システム１０２はまた、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ネットブック、ワークステーション、クラウドベースコンピュータ環境等のような各種のコンピューティングシステムに実装されてもよいことが理解される。一つの実装では、システム１０２は、クラウドベース環境に実装されてもよい。システム１０２は、以下、合わせてユーザデバイス１０６と呼ばれる１以上のユーザデバイス１０６−１，１０６−２．．．１０６−Ｎを通じて複数のユーザによって、又はユーザデバイス１０６にあるアプリケーションによってアクセスされてもよいことが理解されるであろう。ユーザデバイス１０６の例は、限定されないが、ポータブルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、ハンドヘルドデバイス、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ワークステーション等を含んでもよい。ユーザデバイス１０６は、ワークステーション１０８を通じてシステム１０２と通信可能に結合される。
【００１７】
実施形態では、ネットワーク１０８は、無線又は有線ネットワーク若しくはその組み合わせであってもよい。一例では、ネットワーク１０８は、バーチャルプライベートネットワーク（ＶＰＮ）、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット等のような、異なる種類のネットワークのうちの１つとして、コンピュータネットワークとして実装されうる。ネットワーク１０８は、専用ネットワーク又は共有ネットワークのいずれであってもよく、これは、互いに通信するために、様々な種類のプロトコル、例えば、ハイパーテキストトランスファプロトコル（ＨＴＴＰ）、トランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、及びワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）を用いる異なる種類のネットワークの組織を表す。更に、ネットワーク１０８は、ルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティングデバイス、ストレージデバイスを含む様々なネットワークデバイスを含んでもよい。ネットワーク内のネットワークデバイスは、通信リンクを通じてシステム１０２と相互作用してもよい。
【００１８】
上述されたように、システム１０２は、ハンドヘルドデバイス、ラップトップ又は他のポータブルコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイルフォン、ＰＤＡ、スマートフォン、及びデスクトップコンピュータ等のようなコンピューティングデバイスに実装されてもよい。システム１０２は、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、及びネットワークサーバにも実装されてもよい。実施形態では、システム１０２は、データリポジトリ、例えば、リポジトリ１１２と結合されてもよい。リポジトリ１１２は、システム１０２によって処理、受け付け及び生成されたデータを格納してもよい。別の実施形態では、システム１０２は、リポジトリ１１２を含んでもよい。システム１０２の構成要素及び機能は、図２を参照して更に詳細に説明される。
【００１９】
図２は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するシステムのブロック図を示す。肺の健康を監視するシステム２００（以下、システム２００という）は、システム１０２（図１）の一例であってもよい。一例の実施形態では、システム２００は、システム、例えば、システム１０２（図１）との直接通信で具現化されてもよい、又はシステム１０２（図１）と直接通信されてもよい。システム２００は、プロセッサ２０２のような１以上のハードウェアプロセッサ、メモリ２０４のような少なくとも１つのメモリ、Ｉ／Ｏインターフェース２０６及び信号分析ユニット２５０を含む又は通信してもよい。実施形態では、信号分析ユニット２５０は、信号処理ユニット（図２には図示せず）、生理学的特徴抽出ユニット（図２には図示せず）、及びＬｏｃａｌｌｙ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ＬＷＬ）（局所重み付け学習）ベースの分類ユニット（図２には図示せず）を備えるシステム２００にスタンドアローンとして実装されうる。別の実施形態では、信号分析ユニット２５０は、信号処理ユニット（図２には図示せず）、生理学的特徴抽出ユニット（図２には図示せず）、及びＬＷＬベースの分類ユニット（図２には図示せず）を備えるメモリ２０４にモジュールとして実装されうる。プロセッサ２０２、メモリ２０４及びＩ／Ｏインターフェース２０６は、例えば、システムバス２０８又は同様の機構のようなシステムバスによって結合されてもよい。
【００２０】
Ｉ／Ｏインターフェース２０６は、例えば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザーインターフェース等の様々なソフトウェア及びハードウェアインターフェースを含んでもよい。インターフェース２０６は、例えば、キーボード、マウス、外部メモリ、カメラデバイス及びプリンタのような周辺機器（単数又は複数）のためのインターフェースのような様々なソフトウェア及びハードウェアインターフェースを含んでもよい。更に、インターフェース２０６は、システム１０２がウェブサーバ及び外部データベース等のような他のデバイスと通信することを可能にしてもよい。インターフェース２０６は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ケーブル等の有線ネットワーク及びワイヤレスＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、セルラー又は衛星等の無線ネットワークを含む、広範囲なネットワーク及びプロトコルタイプ内の複数の通信を容易にしうる。目的のために、インターフェース２０６は、複数のコンピューティングシステムと互いに又は他のサーバコンピュータと接続するための１以上のポートを含んでもよい。Ｉ／Ｏインターフェース２０６は、複数のデバイスを互いに又は別のサーバと接続するための１以上のポートを含んでもよい。
【００２１】
ハードウェアプロセッサ２０２は、１以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理ユニット、ステートマシン、ロジック回路、及び／又は動作命令に基づいて信号を操作する任意の装置として実装されてもよい。他の機能のうち、ハードウェアプロセッサ２０２は、メモリ２０４に格納されたコンピュータ可読命令をフェッチ及び実行するように構成される。
【００２２】
メモリ２０４は、例えば、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）のような揮発性メモリ、及び／又はリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラム可能ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光学ディスク、磁気テープのような不揮発性メモリを含む、既存のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。実施形態では、メモリ２０４は、モジュール２２０及び信号分析ユニット２５０の１以上によって処理、受け付け及び生成されるデータを格納するための複数のモジュール２２０及びリポジトリ２４０を含む。モジュール２２０は、特定のタスクを行う又は特定のアブストラクトデータタイプを実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含んでもよい。
【００２３】
メモリ２０４は、また、モジュール（単数又は複数）２２０及びデータリポジトリ２４０を含む。モジュール（単数又は複数）２２０は、肺の健康を監視するシステム２２０によって行われるアプリケーション又は機能を補完するプログラム又はコード化された命令を含む。モジュール２２０は、他のもののうち、特定のタスクを行う又は特定のアブストラクトデータタイプを実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、及びデータ構造を含みうる。モジュール２２０は、また、信号プロセッサ（単数又は複数）、ステートマシン（単数又は複数）、ロジック回路、及び／又は動作命令に基づいて信号を操作する他のデバイス又はコンポーネントとしても使用されてもよい。更に、モジュール２２０は、ハードウェア、プロセッシングユニットによって実行されるコンピュータ可読命令、又はそれらの組み合わせによって使用されうる。モジュール２２０は、各種のサブモジュール（図示せず）を含みうる。モジュール２２０は、肺の健康を監視するシステム２００によって行われるアプリケーション又は機能を補完するコンピュータ可読命令を含んでもよい。
【００２４】
データリポジトリ２４０は、干渉信号データベース２４２、位相シフト信号データベース２４４、呼吸信号データベース２４６及び他のデータ２４８を含んでもよい。更に、他のデータ２４８は、とりわけ、モジュール（単数又は複数）２２０及び信号分析ユニット２５０と関連付けられたモジュールのうちの１以上のモジュールの実行の結果として処理、受け付け及び生成されるデータを格納するためのリポジトリとして機能してもよい。リポジトリ２４０は、更に、データリポジトリ２４０に格納された信号と関連付けられた一連の特徴を維持するように構成される。
【００２５】
データリポジトリ２４０は、肺の健康を監視するシステム２００の内部に示されているが、別の実施形態では、データリポジトリ２４０は、肺の健康を監視するシステム２００の外部に実装されることもでき、ここで、データリポジトリ２４０は、肺の健康を監視するシステム２００に通信可能に結合されたデータベース（図２には図示せず）内に格納されてもよいことが留意されるであろう。このような外部データベース内に含まれるデータは、周期的に更新されてもよい。例えば、新たなデータは、データベース（図２には図示せず）に追加されてもよい、及び／又は既存のデータは修正されてもよい、及び／又は不要なデータは、データベース（図２には図示せず）から削除されてもよい。一例では、データは、Ｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔ  Ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＬＤＡＰ）ディレクトリ及びＲｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＲＤＢＭＳ）のような外部システムに格納されてもよい。別の実施形態では、データリポジトリ２４０に格納されるデータは、肺の健康を監視するシステム２００と外部データベースとの間に分配されてもよい。
【００２６】
図３は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するシステムのための一例のアーキテクチャを示す。ここで、被験者３０２からのブリーズ信号は、ブロー装置３１４を通じて流れることを許可される。実施形態では、ブリーズ信号は、一回換気呼吸信号であることができ、ブロー装置３１４は、一回換気呼吸信号に対応する位相シフト信号を生成するように構成される。ブロー装置３１４は、図４を参照して更に説明される。更に、位相シフト信号は、容量信号を生成するために信号処理ユニット３０８によって処理される。ここで、位相シフト信号に対応する信号電圧が生成され、信号電圧が、信号電圧に対応するフロー信号を生成するように更に処理される。更に、フロー信号は、容量信号に変換される。更に、容量信号及びフロー信号と関連付けられた一連の生理学的特徴は、生理学的特徴抽出ユニット３１０によって抽出される。更に、一連の生理学的特徴は、被験者の肺の健康を評価するために、ＬＷＬベースの分類ユニット３１２によって分析される。
【００２７】
肺の健康を監視するシステム２００の信号分析ユニット２５０は、干渉信号を受け付けるように構成されることができ、干渉信号は、ブリーズ信号に応じて修正された、基準励起信号である。複数の技術が空気流を検知するために用いられうる。例えば、機械、圧力、光学、熱、渦、電磁気、ドップラー及び超音波ベースの流量計が空気流を検知するために用いられうる。更に、超音波ベースの検知は、最も精度が高く、空気流と関連付けられた指向性流情報を提供することが可能である。ここで、干渉信号は、ブロー装置３１４と関連付けられた送り管（図３参照）を用いることによって受け付けられる。ブロー装置３１４は、図４を参照して更に説明される。
【００２８】
実施形態では、図４は、本開示の一部の実施形態に係る、ブロー装置３１４の一例のアーキテクチャを示す。ここで図４を参照すると、ブロー装置３１４は、送り管（フロー管）３０４及びブリーズ信号ユニット３０６を含む。実施形態では、ブリーズ信号ユニットは、ＤＣ（直流電流）‐ＤＣコンバータ及び複数の構成要素を含む。ここで、ＤＣ‐ＤＣコンバータ及びパワーアイソレータ４０２は、複数の構成要素に電源供給を提供するように構成される。複数の構成要素は、サイン波生成器４０４、第１のバッファ４０６、第１の可変利得増幅器４０８、第２のバッファ４１２、第２の可変利得増幅器４１４、位相シフタ４１６、位相検出ユニット４１８、増幅器４２０及びマイクロコントローラ４２２を含む。また、ＤＣ‐ＤＣコンバータ及びパワーアイソレータ４０２は、送り管３０４へホストされる送信機トランスデューサＴｘ及び受信機トランスデューサＲｘへ電源供給を提供するように構成される。
【００２９】
実施形態では、送信機トランスデューサＴｘは、４０ｋＨｚの空気結合された超音波送信機トランスデューサであることができ、受信機トランスデューサＲｘは、４０ｋＨｚの空気結合された超音波受信機トランスデューサであることができる。４０ｋＨｚの空気結合された超音波送信機トランスデューサは、サイン波生成器４０４、例えば、４０ｋＨｚのサイン波生成器、によって駆動される。ここで、サイン波生成器は、バッファされたサイン波を得るための第１のバッファ４０６及びバッファ後のサイン波を増幅するための第１の可変利得増幅器に接続される。バッファ後のサイン波は、基準励起信号である。基準励起信号は、送り管４１０を更に通過され、干渉信号が生成される。ここで、基準励起信号は、マウスピース５０６（図５Ａ参照）及び送り管４１０と関連付けられたブロー管５０８（図５Ａ参照）を通過したブリーズ信号によって干渉される。
【００３０】
更に、肺の健康を監視するシステム２００の信号分析ユニット２５０は、更に、干渉信号を処理することにより位相シフト信号を生成するように構成されうる。ここで図４を参照すると、送り管４１０からの干渉信号は、第２のバッファ４１２によって受け付けられ、増幅された干渉信号を得るために第２の可変利得増幅器４１４によって更に増幅される。更に、増幅された干渉信号は、デフォルト位相シフトを補償し、かつ位相シフタユニット４１６により位相シフト電圧を生成するために、アイドル動作点に基づいて調整される。更に、位相検出ユニット４１８は、位相シフトに対応する直流（ＤＣ）電圧を得るために、位相シフト電圧と基準励起信号とを比較する。更に、位相シフトに対応するＤＣ電圧は、増幅器４２０によって増幅され、更に、マイクロコントローラ４２２によってデジタル位相シフト信号に変換される。説明の簡素化のために、デジタル位相シフト信号は、代替的に位相シフト信号とも呼ばれうる。
【００３１】
実施形態では、図４に記述されたような送り管４１０は、図５Ａ及び図５Ｂを参照して更に説明される。ここで、図５Ａは、本開示の一部の実施形態に係る、送り管３０４の一例の物理的構造を示す。図５Ｂは、本開示の一部の実施形態に係る、送り管３０４の一例の略図を示す。ここで図５Ａを参照すると、送り管３０４は、第２の中空管５１０と交差結合された第１の中空管５０８を含む。第１の中空管５０８は、第２の中空管５１０に対して所定の角度に傾斜される。使い捨て可能なマウスピース５０６は、第１の中空管５０８の第１の端部に着脱可能に取り付けられる。送信機トランスデューサＴｘ５０２、例えば、超音波送信機トランスデューサ、は、第２の中空管５１０の第１の端部にホストされる。受信機トランスデューサＲｘ５０４、例えば、超音波送信機トランスデューサ、は、第２の中空管５１０の第２の端部にホストされる。実施形態では、第１の中空管５０８及び第２の中空管５１０は、円筒形状でありうる。実施形態では、第１の中空管５０８及び第２の中空管５１０は、直径が変化しうる。説明の簡素化のために、第１の中空管５０８は、代替的にブロー管とも呼ばれることができ、第２の中空管５１０は、代替的にセンサ管とも呼ばれることができる。ここで、被験者からのブリーズ信号は、マウスピース５０６を通じてブロー管５０８へ通過される。ブロー管５０８におけるブリーズ信号の流れ方向は、破線で表され、送信機トランスデューサ５０２から受信機トランスデューサ５０４への超音波の流れ方向は、実線で表される。実施形態では、ブロー管３０４は、３Ｄプリントされた管である。
【００３２】
ここで図５Ｂを参照すると、第１の中空管５０８の第１の端部は、「Ａ」で表され、第１の中空管５０８の第２の端部は、「Ｂ」で表される。ブロー管５０８と関連付けられた信号経路は、Ａ−Ｂで表される。更に、第２の中空管５１０の第１の端部は、「Ｃ」で表され、第２の中空管５１０の第２の端部は、「Ｄ」で表される。センサ管５１０と関連付けられた信号経路は、Ｃ−Ｄで表される。実施形態では、第１の中空管５０８と関連付けられた半径ｒ１は１１．８８ミリメートルであり、第２の中空管５１０と関連付けられた半径ｒ２は８．８９ミリメートルでありうる。実施形態では、第１の中空管５０８と関連付けられた長さｌ１は１００ミリメートルであり、第２の中空管５１０と関連付けられた長さｌ２は６８ミリメートルでありうる。実施形態では、第１の中空管５０８は、第２の中空管５１０に対して角度θ＝４０度に傾斜される。角度θ＝４０度は、最大動的範囲対象を提供しうる。
【００３３】
実施形態では、センサ管５１０にホストされる、送信機トランスデューサＴｘと受信機トランスデューサＲｘとの所与の距離「Ｄ１」について、吸気及び呼気による音速の変化（例えば、呼吸信号）は、送信信号と受信信号との比例位相差Φで生じる。ここで、送信信号は、基準励起信号であり、受信信号は、干渉信号である。位相差Φは、式１によって与えられる。
【数１】
2018075378.tif 000003
ここで、Ｔは、基準励起信号の周期性であり、ｖｓｏｕｎｄは、基準励起信号の速度であり、ｖｐは、音伝搬経路に平行な媒体（つまり、呼吸による）の速度成分である。ここで、位相差∂Φの変化は、与えられた式２として呼吸速度∂ｖの変化と関連されうる。
【数２】
2018075378.tif 000004
音速が一回換気呼吸成分よりも大きいので（例えば、一回換気呼吸信号の速度≒０．１から１０ｍ／ｓ）、
【数３】
2018075378.tif 000005
よって、
【数４】
2018075378.tif 000006
を得る。
式２は、吸気／呼気速度の成分と、センサ管経路における信号との関係を示す。ここで、∂ｖｐは、センサ管における信号の位相シフト∂Φに直接比例する。また、ブリーズ信号の感度は、超音波周波数に直接比例する。ここで、与えられた流速について、大きな位相シフトは、周波数の増加（ｆ＝１／Ｔ）のために得られる。実施形態では、４０ｋＨｚ空気結合トランスデューサが広く利用可能であり、かつコスト効率が良いため、システム２００は、４０ｋＨｚで動作されている。
【００３４】
更に、肺の健康を監視するシステム２００の信号分析ユニット２５０は、位相シフト信号を処理することにより、位相シフト信号に対応する信号電圧を生成するように構成されうる。実施形態では、信号経路Ｃ‐Ｄと関連付けられるブリーズ信号速度（例えば、呼吸信号速度）は、式３によって与えられる。
ｖｐ＝ｖｃｏｓθ・・・・・（３）
ここで、ｖは、端部Ａ（図５Ｂ参照）での被験者により加えられる呼吸信号（ブリーズ信号）速度であり、θは、ブロー管５０８とセンサ管５１０との角度である。ここで、センサ管５１０の端部「Ｃ」から生成される基準励起信号とセンサ管５１０の端部「Ｄ」で受け付けられる干渉信号との位相差∂Φの変化は、式２として呼吸信号の速度の変化に関連し、かつ、式４で与えられるようなブロー管に対応して再度書き込まれうる。
【数５】
2018075378.tif 000007
ここで、ｌ２は、センサ管５１０においてホストされる送信機トランスデューサＴｘと受信機トランスデューサＲｘとの距離である。更に、基準励起信号及び干渉信号は、位相検出ユニット（図４参照）によって比較され、位相シフトに対応するＤＣ電圧が得られる。位相シフトに対応するＤＣ電圧は、式５で表される。
Ｖｐｈａｓｅ＝ＫΦ［ΦＩＮＡ−ΦＩＮＢ］・・・・（５）
ここで、ＫΦは、ｍＶ／ｒａｄとして与えられた位相勾配である。ΦＩＮＡは、基準励起信号と関連付けられた位相値であり、ΦＩＮＢは、干渉信号と関連付けられた位相値である。更に、Ｖｐｈａｓｅは、可変増幅係数「Ｇ」で増幅され、位相シフト信号は、式６によって表される。
【数６】
2018075378.tif 000008
ここで、
【数７】
2018075378.tif 000009
ここで、負号は、空気流の方向及び出力電圧が反対の極性を有することを示す。よって、呼吸速度∂ｖは、式７で与えられるように表されうる。
【数８】
2018075378.tif 000010
ここで、項Ｆ（Ｇ，ＫΦ）は、位相勾配ＫΦと共にシステムの利得全体での（与えられた空気流に対する）出力電圧変化の従属を示し、他のパラメータは一定に保たれる。更に、Ｆ（Ｇ，ＫΦ）についての理論値が計算されることができ、計算は、ｍ／秒の項での呼吸速度を取得するために、現在のセットアップで推定されることを必要とする。更に、層流についての瞬間流量Ｑ（ｍ３／秒）は、式８で与えられる。
【数９】
2018075378.tif 000011
ここで、ｖは、式７から得られる呼吸信号（ブリーズ信号）速度であり、Ａは、ブロー管５０８の断面積である。更に、式９は、式７及び８を解くことによって得られる。式９は、
【数１０】
2018075378.tif 000012
によって与えられる。
実施形態では、パラメータＧ及びパラメータＫΦは、４０ｋＨｚの動作周波数でＱの値を導出するように計算される。図６Ａは、本開示の一部の実施形態に係る、一例の位相特性曲線を示す。ここで、図６Ａを参照すると、位相シフトは、０度から１８０度の範囲で測定され、応答は、測定範囲で明確である。ここで、位相特性曲線は、位相差と出力位相電圧とでプロットされる。
【００３５】
実施形態では、図６Ｂは、本開示の一部の実施形態に係る、ラジアンで測定された位相差∂Φと、ミリボルトで測定された位相変化電圧ｖｐｈａｓｅとでプロットされた一例の位相応答曲線を示す。ここで、位相応答曲線は、４０ｋＨｚの基準励起信号と干渉信号とでプロットされる。干渉信号は、位相シフトされた基準励起信号である。位相応答は、０度から１８０度の範囲でかなり線形である。しかし、位相応答は、１６０度から緩やかに前方へ飽和し、測定値は、０度から１６０度の範囲でのみ取られる。曲線の傾き、つまり、Ｋφ、は、−６０９．５５ｍＶ／ｒａｄとなることがわかる。ここで、アイドル条件（つまり、流れ条件がない）のための動作点は、ラッピング又は飽和なしに、下向きへの振れ及び上向きへの振れの両方での偏位（つまり、呼気及び吸気）を捉えるように、９０度（つまり、曲線の中間）と考えられる。また、６０度下向きへの振れは、呼気のために確保され、６０度上向きへの振れは、吸気のために確保される。実施形態では、２０度の低減は、強制呼吸でも良好な結果となり、位相シフトは、６０度未満で良好に維持される。
【００３６】
実施形態では、項Ｆ（Ｇ，ＫΦ）は、システム利得Ｇ及び勾配ＫΦに依存する。ここで、ＫΦは、６０９．５５ｍＶ／ｒａｄとなるように計算され、固定値として扱われる。可変利得増幅器の利得（Ｇ）は、データ取得中の最大コンプライアンスを実現しようとして、名目上、３に設定される。Ｆ（Ｇ，ＫΦ）が可変利得（Ｇ）にのみ依存するので、Ｆ（Ｇ，ＫΦ）＝Ｆ（Ｇ）となる。実施形態では、人間の一回換気呼吸の最大速度は滅多に３ｍ／ｓを超えず、ブロー装置の最大コンプライアンスを得るために（つまり、自発強制呼吸に適応するためにも）、最大流速は１０ｍ／ｓとなると考えられる。更に、最大流速は、最適角度θを計算するために使用される。更に、位相の最大変化の大きさは、式３及び式４を解くことによって得られ、位相の最大変化の大きさは、式１０で与えられる。
【数１１】
2018075378.tif 000013
【００３７】
実施形態では、図６Ｃは、本開示の一部の実施形態に係る、ｖｍａｘ＝１０ｍ／ｓｅｃに対して、最適角度θの値を変化させた際の位相の最大変化の大きさの変動を示す一例の曲線を示す。ここで、図６Ｃを参照すると、１０ｍ／ｓｅｃについて、ブロー装置は、最適角度θが９０度近傍にあるときに感度を損失する。ここで、被験者は、より力を入れて息を吹くことになっている。最適角度θ＝９０度のとき、位相変化は検出されない。最適角度θの低い値について、位相変化が９０度に近づき、これは、最大許容位相変動より大きい（例えば、最大許容位相変動が６０度である）。最適角度θが０度に設定される場合、ブロー管５０８及びセンサ管５１０が同一線上にあるので、ブロー管の設計は、設計の観点から可能ではない（図５Ａ及び図５Ｂ参照）。更に、最適角度θの低い値は、不要なセンサ管５１０の長さを増加させうる。最適角度が４０度のとき、設計はコンパクトであり、位相変化は、上向き変動及び下向き変動について６０度付近に収まる。実施形態では、最適角度θは、４０度として取られる。
【００３８】
更に、肺の健康を監視するシステム２００の信号分析ユニット２５０は、信号電圧を処理することによって信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成するように構成されうる。初めに、呼吸流速（Ｌ／ｓ）が式９に基づいて信号電圧ＶＯＵＴから得られる。更に、図７は、本開示の一部の実施形態に係る、フロー信号を得るために、信号電圧を処理するための一例の方法フローを示す。ここで、図７を参照すると、ステップ７０２において、ブリーズ信号及び信号電圧と関連付けられた平均値が受け付けられる。更に、ステップ７０４において、信号電圧は、信号電圧ＶＯＵＴからブリーズ信号の平均値を抽出することによってＤＣ補正される。更に、ステップ７０６において、ローパスフィルタは、ＤＣ補正信号電圧と関連付けられた複数のコンタミネーションを排除するために行われる。複数のコンタミネーションは、電線干渉、身体の動き及び他の高周波ノイズを含む。実施形態では、ローパスフィルタは、カットオフ周波数が１５Ｈｚの２ｎｄ  ｏｒｄｅｒ  Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＩＩＲ）（無限インパルス応答）ローパスフィルタでありうる。更に、ステップ７０８において、ローパスフィルタされた信号電圧と関連付けられた一連のピーク及び一連のトラフは、ピークトラフ検出アルゴリズムによって識別される。一連のピーク及び一連のトラフは、吸気−呼気（呼吸又はブリーズ）サイクルの極めて重要な要素である。一般的に、ピーク−トラフ検出アルゴリズムは、ローパスフィルタされた信号における一連の極大及び一連の極小を識別する。更に、ステップ７１０において、ローパスフィルタされた信号は、その後、信号におけるトラフの位置を用いることによって、トラフ間調整される（つまり、信号がトラフで開始及び終了する）。ここで、トラフ間調整は、より良い後続のウィンドウ検出のために行われる。実施形態では、一連のデータポイントは、トラフ間調整中に失われ、一連のピーク及び一連のトラフと関連付けられた位置に作用しうる。更に、ステップ７１２において、信号トレンド除去は、三次補間を用いることによって行われる。ここで、信号のベースライン（基本的には一連の極小のトレース）が検出され、検出されたベースラインは、信号における非均一なドリフトを排除するために使用される。更に、ステップ７１４において、ピーク−トラフ検出は、トレンド除去された信号で行われ、フロー信号が得られる。
【００３９】
更に、肺の健康を監視するシステム２００の信号分析ユニット２５０は、数値積分に基づいてフロー信号を処理することにより、容量信号を生成するように構成されうる。ここで、フロー信号は、台形公式ベースの数値積分を用いることによって時間に対して積分され、容量信号を得る。
【００４０】
更に、肺の健康を監視するシステム２００の信号分析ユニット２５０は、容量信号及びフロー信号と関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出するように構成されうる。ここで、一連の生理学的特徴は、Ｉｎｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｔｉｍｅ（吸気時間）（ＩＴ）、ａｎ  Ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｔｉｍｅ（呼気時間）（ＥＴ）、ａ  Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  Ｒａｔｅ（呼吸率）（ＢＲ）、ａ  Ｄｕｔｙ  Ｃｙｃｌｅ（デューティサイクル）（ＤｕＣｙ）、ａ  Ｐｅａｋ  Ｉｎｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｆｌｏｗ（ピーク吸気流）（ＰＩＦ）、ａ  Ｐｅａｋ  Ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｆｌｏｗ（ピーク呼気流）（ＰＥＦ）、ａ  Ｔｉｍｅ  ｔｏ  Ｐｅａｋ  Ｉｎｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｆｌｏｗ（ピーク吸気流までの時間）（ＴＰＩＦ）、ａ  Ｔｉｍｅ  ｔｏ  Ｐｅａｋ  Ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｆｌｏｗ  （ＴＰＥＦ）（ピーク呼気流までの時間）、ａｎ  Ｉｎｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｔｉｄａｌ  Ｖｏｌｕｍｅ（吸気一回換気量）（ＴＶｉｎｓ）、ａｎ  Ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｔｉｄａｌ  Ｖｏｌｕｍｅ（呼気一回換気量）（ＴＶｅｘｐ）、ａｎ  Ｉｎｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（吸気速度）（Ｖｅｌｉｎｓ），  ａｎ  Ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（呼気速度）（Ｖｅｌｅｘｐ）を含む。実施形態では、ＩＴは、秒単位での全ての取得された吸気位相の平均持続期間である。ＥＴは、秒単位での全ての取得された呼気位相の平均持続期間である。ＢＲは、式１１によって与えられる、分あたりの呼吸の回数である。
【数１２】
2018075378.tif 000014
ＤｕＣｙは、吸気時間と、全ての取得された呼吸サイクルの総呼吸時間との比の平均であり、式１２によって与えられる。
Ｄｕｔｙ  Ｃｙｃｌｅ＝ＩＴ／（ＩＴ＋ＥＴ）………………………（１２）
ＰＩＦは、吸気期間中に到達される最大流速である。ＰＥＦは、呼気期間中に到達される最大流速である。ＴＰＩＦは、開始から、全ての吸気位相の吸気のピークへの平均時間である。ＴＰＥＦは、開始から、全ての呼気位相の呼気のピークへの平均時間である。ＴＶｉｎｓは、全ての取得された吸気位相の吸入の平均容量である。ＴＶｅｘｐは、全ての取得された呼気位相の吹き込みの平均容量である。Ｖｅｌｉｎｓは、開始から、全ての取得された吸気位相の吸気のピークへの吸気の平均速度である。Ｖｅｌｅｘｐは、開始から、全ての取得された呼気位相の呼気のピークへの吸気の平均速度である。
【００４１】
更に、肺の健康を監視する２００の信号分析ユニット２５０は、機械学習技術に基づいて一連の生理学的特徴を分析することによって肺の健康を評価するように構成されうる。実施形態では、一連の特徴は、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  ｃａｐｉｌｌａｒｙ  Ｏｘｙｇｅｎ  Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ（抹消毛細管酸素飽和度）（ＳｐＯ２）、Ｇａｌｖａｎｉｃ  Ｓｋｉｎ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ガルバニック皮膚応答）（ＧＳＲ）センサ、Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ（脳波）（ＥＥＧ）センサ、及びＰｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ（光電式容積脈波記録法）（ＰＰＧ）センサを含む、複数のセンサから抽出される。一連の特徴は、一連の組み合わせた特徴を得るために、一連の生理学的特徴と組み合わせられることができ、組み合わせられた特徴は、肺の健康を評価するために分析されうる。
【００４２】
実施形態では、Ｌｏｃａｌｌｙ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ（局所重み付け学習）（ＬＷＬ）ベースの機械学習モデルが分類のために用いられる。ＬＷＬ分類器は、内部的にロジスティック回帰を使用する。ＬＷＬは、観察毎にｋ近傍を選択し、ロジスティック回帰を用いてｋ近傍内の局所的な超平面に適合する。観察毎の一連の近傍が同様の肺容量を有しうるので、一連の生理学的特徴と関連付けられた一連の値は、平滑化される必要はない。また、例のｋ近傍毎において、一連の生理学的特徴と関連付けられた一連の値は、同様の肺容量のグループに属する一連の特徴として局所的に高く補正されるように期待される。故に、リッジ回帰とも呼ばれる、リッジ推定器によるロジスティック回帰が使用される。リッジ回帰は、一連の生理学的特徴のうちの複数の共線性の存在でも適用されうる。
【００４３】
実施形態では、喫煙者又は非喫煙者のいずれかである被験者を示すバイナリ変数Ｓは、ベクトルｘでのＳの依存を識別するようにモデル化されることができ、ここでｘは、各被験者の各試行についての一連の生理学的特徴と関連付けられた一連の値を示す変数であり、式１３によって与えられる。ここで、Ｐは、使用される生理学的特徴の数である。
Ｅ（Ｓ）＝Ｐ（Ｓ＝１＝ｇ（β’Ｓ）……………………（１３）
β’は、特徴のｐベクトルである。ｇ（ｔ）についての共通選択は、式（１４）によって与えられる。標準ロジスティック分布のインバースである。
ｇ（ｔ）＝ｅｘｐ（ｔ）／｛１＋ｅｘｐ（ｔ）｝……………………（１４）
この場合、式１３は、式１５で与えられるように記述されうる。
ｌｏｇｉｔ（ｔ）｛Ｐ（Ｓ＝１｜ｘ）｝＝β’ｘ……………………（１５）
ここで、ｌｏｇｉｔ（ｔ）＝ｌｏｇ｛ｔ／（１−ｔ）｝。
式１５は、ロジスティック回帰モデルである。更に、リッジ回帰は、複数の共線性の存在で良好に行う（２以上の予測変数、つまり、特徴は高度に補正される）。複数の共線性は、大きな標準誤差を導いてもよい。更に、リッジ回帰は、Ｌ２ノルムに基づいて回帰係数の大きさを不利益にする（ユークリッド距離）。リッジ回帰の主目的は、Ｒｅｓｉｄｕａｌ  Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｓ（残差平方和）（ＲＳＳ）＋アルファ＊係数の二乗の合計を最小化することである。ここで、アルファは、リッジパラメータである。アルファ＝０に設定することは、線形回帰を簡素にする。アルファが増加すると、係数は、大きさが減少する。簡素な線形回帰は、式１５Ａで与えられる。
【数１３】
2018075378.tif 000015
ここで、ｉは、ゼロ平均及び変数による通常誤差である。Ｎ回の観察について、全ての観察のＮ×１行列、及びその列が、対応する独立変数値に対応するＸ（次元Ｎ×ｐの行列）更に、リッジ推定器は、式１６で与えられる。
【数１４】
2018075378.tif 000016
Ｏｒｄｉｎａｒｙ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ（ＯＬＳ）（最小２乗）解について、β＝（ＸＸ）−１ＸＹ，ここでリッジ回帰について、リッジ推定器は、
【数１５】
2018075378.tif 000017
である。
これは、偏った推定器につながるが、分散を低減する。リッジ回帰ＭＳＥ＝ｂｉａｓ２＋ｖａｒｉａｎｃｅについて、；故に、偏りが導入されても、全体の平均２乗誤差（ＭＳＥ）は、減少され、より良い性能につながる。
【００４４】
図８は、本開示の一部の実施形態に係る、肺の健康を監視するための方法８００の詳細なフロー図を示す。方法８００は、コンピュータ実行可能な命令の一般的な文脈で記載されてもよい。一般に、コンピュータ実行可能な命令は、特定の機能又は特定のアブストラクトデータタイプを行う、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、プロシージャ、モジュール、ファンクション等を含みうる。方法８００は、また、通信ネットワークを通じてリンクされる機能がリモート処理装置によって行われる分散コンピューティング環境で実施されてもよい。方法８００が説明される順序は、制限として解釈されるように意図されず、説明される方法ブロックの番号は、方法８００又は代替的な方法を実施奏するために任意の順序で組み合わせられうる。更に、方法８００は、適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はその組み合わせで実装されうる。
【００４５】
８０２において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、干渉信号を受け付け、ここで、干渉信号は、第１の信号に基づいて修正された、基準励起信号である。８０４において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、基準励起信号と干渉信号とを比較することによって、位相シフト信号を生成する。８０６において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、位相シフト信号を処理することによって、位相シフト信号に対応する信号電圧を生成する。８０８において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、一連のピーク及び一連のトラフを使用することによって信号電圧と関連付けられたフロー信号を生成し、ここで、一連のピーク及び一連のトラフは、信号電圧を処理することによって得られる。ここで、第１の信号と関連付けられた平均値が算出され、直流電流（ＤＣ）補正信号電圧は、信号電圧から平均値を引くことによって得られる。更に、フィルタされた信号電圧は、ＤＣ補正信号電圧から例外を排除することによって生成され、一連のピーク及び一連のトラフは、ピークトラフ検出技術を使用することによって、フィルタされた信号電圧から識別される。更に、フィルタされた信号電圧は、一連のピーク及び一連のトラフに基づいて、トラフ間ベースで並べられる。更に、トレンド除去信号は、フィルタされた信号電圧のベースラインを追跡することによって、信号電圧と関連付けられた一連の非均一ドリフトを排除することによって生成され、ここで、フィルタされた信号電圧のベースラインは、三次補間技術を使用することによって識別される。更に、トレンド除去信号及びフロー信号と関連付けられた極大及び極小を識別することによって生成されるトレンド除去信号と関連付けられたピークトラフは、ピークトラフに基づいて生成される。８１０において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、台形公式ベースの数値積分技術に基づいてフロー信号を処理することによって、容量信号を生成する。８１０において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、容量信号と関連付けられた一連の生理学的特徴を抽出する。８１４において、システム２００は、１以上のハードウェアプロセッサによって、ＬＷＬリッジ回帰ベースの機械学習技術に基づいて一連の生理学的特徴を分析することによって、肺の健康を評価する。ここで、各生理学的特徴と関連付けられた一連の値は、被験者と関連付けられた各観察についての一連の生理学的特徴から抽出される。更に、各観察と関連付けられた一連の最近傍が生成され、超平面は、回帰に基づいて一連の最近傍に適用される。更に、被験者の肺の健康は、超平面に基づいて分類される。
【００４６】
実施形態では、システム２００は、以下のように試験される。データ取得：実施形態では、完全な一回換気呼吸分析は、６人の男性及び１４人の女性からなり、２３−５１歳の年齢範囲の２０人の健康な被験者から集められたデータでなされる。全ての試験処置は、ヘルシンキ宣言申し立てであり、倫理規範を満たしている。被験者は、背もたれ及び肘当てを有する快適な椅子に座らされる。初めに、試験の目的及び処置は、試験を受ける被験者に説明される。更に、被験者は、自発的な努力をせずに、送り管３０４（図３参照）を通じて６０秒間一回換気呼吸及び吹き出しを行うように指示される。３日連続で１日に１回の試行、つまり３回のこのような試行が各被験者に対して取得される。試験中、鼻は、ノーズクリップを用いて閉じられ、吸入及び呼気全体は、口によってなされる。本開示の利点は、当該技術が、強い呼吸及び呼吸を維持することを被験者に要求しない点である。
【００４７】
一回換気呼吸特徴の計算：実施形態では、呼吸率及び／一回換気量に加えて一連の生理学的特徴は、肺の健康の監視に向けてより多くの見識を提供しうる。フロー信号及び容量信号から得られる一連の生理学的特徴値は、表Ｉに示される。別の実施形態では、ＳｐＯ２、ＧＳＲセンサ、ＥＥＧセンサ及びＰＰＧセンサを含む複数のセンサから抽出された一連の特徴は、一連の組み合わせた特徴を得るために一連の生理学的特徴と組み合わせられることができ、より精度の高い肺の健康の監視を得ることができる。表Ｉでは、被験者の各々に対して行われる３回の試行について、一連の生理学的特徴についての平均値が与えられる。また、３回の試行についての標準偏差は、括弧内に与えられる。全ての特徴についての標準偏差は、試行の数における被験者間分散が非常に小さいことを示し、最小である。
【表１】
2018075378.tif 000018
【００４８】
特徴レベル識別力：実施形態では、一回換気呼吸信号から直接的に計算される、一連の生理学的特徴は、成人の機能低下した肺を監視するために用いられている。一連の生理学的特徴は、線形又は比例的組み合わせと共に、一回換気呼吸に付随する一連の主な生理学的特性を含む。実施形態では、フィッシャーの線形判別分析（Ｆｉｓｈｅｒｓ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ（ＦＬＤ））法は、一連の生理学的特性の有効性を検査するために使用される。ここで、ＦＬＤは、計算された１２次元の特徴セットを単一の次元に投影するために使用される。図９は、本開示の一部の実施形態に係る、フィッシャーの線形判別分析線上の一連の投影された特徴を示す一例のプロットを示す。ここで、ｙ軸値は、ランダムで与えられ、視覚補助のために意図的に展開し、ｘ軸は、投影の値を示す。プロットは、いくつかの重複を有する２つのクラスタ（プラス及び太いドットで表される）の形成を示す。ここで、重複が存在し、当該重複は、一回換気呼吸ベースの特徴の無駄を示す。ＦＬＤが分類に用いられうるが、これは、弱い分類を招く場合がある。より精度が高くかつ精密に取得するために、以下のサブセクションで説明される優れた分類器を採用する。
【００４９】
ＬＷＬに対するリッジ回帰のセクション：実施形態では、ＬＷＬ−リッジ分類器は、分類方法の検証のためのＬＷＬ分類器の他の３つの最も近い関連した変化形と比較される。５分割交差検証スキーム及び各選択された分割についての１０回の実行を用いた、取得されたデータセットでのＬＷＬ分類スキームの全ての変化形の性能が評価される。実施形態では、オープンソースのＷＥＫＡ機械学習プラットフォームは、関連するデフォルトパラメータ値を有するＬＷＬ分類器の全てを実行するために使用される。予測のｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ  ｏｆ  ａｃｃｕｒａｃｙ（％  Ａｃｃ）を別として、一連の既知の分類器の測定基準が調査される。一連の既知の分類器の測定基準は、Ｔｒｕｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｒａｔｅ（真陽性率）（ＴＰＲ）、ａ  Ｔｒｕｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｒａｔｅ（真陰性率）（ＴＮＲ）、Ｆ値、Ｋａｐｐａ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ（カッパ統計）、Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｃｕｒｖｅ（受信者動作特性曲線下の面積）（ＡＵＣ）及びＡｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ−Ｒｅｃａｌｌ  Ｃｕｒｖｅ（適合率−再現率曲線下の面積）（ＡＵＰ）を含む。最良の分類器は、上述された測定基準に対して得られる値に基づいてこれらのうちから選択される。表Ｉは、異なる分類モデルの比較を提供し、一連の既知の測定基準の平均値及び括弧内の１０回の試行についての平均値付近のそれらの変化形と共に、分類の予測測定基準の正確度のパーセンテージをリスト化する。ここで、Ｌ−ＯはＯｒｄｉｎａｒｙ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（順序ロジスティック回帰）を示し、Ｌ−ＲはＬｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｒｉｄｇｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（リッジ回帰によるロジスティック回帰）を示し、太字の複数の値は各測定基準についての最も大きな値を示す。ここで、ＬＷＬ  ｒｉｄｇｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＬＷＬリッジ回帰）（ＬＷＬ＋Ｌ−Ｒ）は、測定基準の大部分についての最良値を提供する。
【表２】
2018075378.tif 000019
【００５０】
ＬＷＬ−リッジパラメータの決定：ｋ及び
【数１６】
2018075378.tif 000020
実施形態では、ＬＷＬ＋Ｌ−Ｒ（ＬＷＬ−リッジ）の２つのパラメータは、最も有効な分類性能を実現しようとして調整される。２つのパラメータは、分類の特定の選択（喫煙者及び非喫煙者）のために調整され、リッジ回帰のＬＷＬのｋ近傍におけるｋ値及びリッジパラメータ
【数１７】
2018075378.tif 000021
値が集められる。ここで、可変分割によるデータでのランダム分割、ｋ及び値が比較され、得られた結果が表ＩＩＩに記載される。
【表３】
2018075378.tif 000022
【００５１】
実施形態では、表ＩＩＩとして示される３つの観察は、ＬＷＬリッジ分類器が、データセットの１／５がテストケースとして取られるとき（８０％訓練及び２０％テストケース）に最も良好に実行することを示す。最良のｋセットを選択するために、調査されるように、これらの３つの選択外で、正確度（パーセンテージ）は、約８０−２０（テストに対する全データの１／５）分割である。図１０は、本開示の一部の実施形態に係る一連の分割及び正確度についての一例の表面プロットを示す。
【００５２】
実施形態では、Ｆ（Ｇ，ＫΦ）についての理論値の較正は、以下のように説明されうる：システムレベル較正は、項Ｆ（Ｇ）の厳密値を決定するために用いられうる。医学的に格付けされた及び／又は商業的に利用可能な換気流測定装置がない場合には、ブロー装置は、標準的な熱線風速計に対して較正される。
【００５３】
実施形態では、ブロー装置は、呼吸流の直接測定であり、被験者が口に送り管を入れ、それを通じて息をすることを要求する。図１１は、本開示の一部の実施形態に係る、風速計と共にブロー装置の較正配置を示す。ここで図１１を参照すると、較正配置は、風速計及びブロー装置を含む。風速計のセンサプローブは、ブロー装置のに対して角度ゼロでブロー装置の取り外し可能なマウスピースに取り付けられる。更に、ブロー装置の信号電圧出力は、１００Ｈｚで記録及びサンプリングされる。ここで、風速計によって測定された空気流速度が１Ｈｚでサンプリングされる。ここで、被験者が、図１１に示される較正ブロー管配置を通じて呼吸するとき、風速計によって記録される速度は、ブロー装置のブリーズ信号ユニットへの入力である吸入／呼気速度の測定値である。ブロー装置のブリーズ信号ユニットは、風速計によって記録される各流速度（ｖａｎｅｍ）に対応する出力信号電圧を生成する。更に、信号電圧は、フィルタされた信号電圧の１００サンプル毎のメジアン値を取ることによって、０．５Ｈｚでフィルタされ、１１Ｈｚでダウンサンプリングされる。例えば、１００サンプルは、２つのセンサデータ間のマイクロ秒レベルのずれを回避するために、風速計によって記録される例ごとに取られる。被験者は、較正ブロー管配置を通じて換気呼吸するように指示される。第１次多項式回帰曲線は、回帰曲線の傾きを計算することによって補正された（Ｇ），Ｆｃｏｒｒ（Ｇ）を決定するために、信号電圧（ＶＯＵＲ＿ＴＢＰＲ）とｖａｎｅｍとの間に適合される。更に、図１２は、本開示の一部の実施形態に係る、ＶＯＵＲ＿ＴＢＰＲと風速計流速度（ｖａｎｅｍ）との間の一例のプロットを示す。ここで図１２を参照すると、回帰線Ｆｃｏｒｒ（Ｇ）の傾きは、例えば、４．３４である（理論値は４．８３）。更に、流量（Ｑ）は、Ｆｃｏｒｒ（Ｇ）＝４．３４で計算され、流量（Ｑ）は、式１７によって与えられる。
【数１８】
2018075378.tif 000023
【００５４】
これらの実施形態を当業者が作製して用いることを可能にするために、文書による記載が本明細書の主題を説明する。本主題の実施形態の範囲は、請求項によって規定され、当業者が想起する他の修正を含んでもよい。かかる他の修正は、請求項の文言と異ならない同様の要素をそれらが有するか、又は請求項の文言と非実質的に相違する同等の要素をそれらが含むならば、請求項の範囲内にあることが意図される。
【００５５】
肺の健康を監視するための方法及びシステムを開示した様々な実施形態は、被験者の肺の健康を評価するための徹底した解決手段を提供することができる。本開示で利用可能な超音波フェーズ検出を有するブロー装置は、非常に精度の高い換気信号を捉えることが可能であり、よって、肺の健康を管理するための費用対効果の高い解決手段を提供する。更に、複数の生理学的特徴を有するＬＷＬ−リッジ回帰ベースの機械学習技術は、システム２００の正確度を増大させた。
【００５６】
しかし、理解すべきは、保護の範囲がかかるプログラムへ、更に加えてメッセージをその中に有するコンピュータ可読手段へ拡張されることであり、かかるコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバもしくはモバイルデバイス又は任意の適切なプログラマブルデバイス上で作動するときに、方法の１つ以上のステップを実施するためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、例えば、サーバもしくはパーソナルコンピュータ等、又はそれらの任意の組み合わせのような任意の種類のコンピュータを含めて、プログラムできる任意の種類のデバイスとすることができる。デバイスは、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）のような、例えば、ハードウェア手段、あるいは、ハードウェア及びソフトウェア手段の組み合わせ、例えば、ＡＳＩＣ及びＦＰＧＡ、又は少なくとも１つのマイクロプロセッサ及びソフトウェア・モジュールがその中にある少なくとも１つのメモリとすることができる手段も含んでもよい。従って、これらの手段は、ハードウェア手段及びソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書に記載される方法の実施形態をハードウェア及びソフトウェアで実装できるであろう。デバイスがソフトウェア手段も含んでもよい。代わりに、例えば、複数のＣＰＵを用いて、これらの実施形態が種々のハードウェアデバイス上に実装されてもよい。
【００５７】
本明細書における実施形態は、ハードウェア及びソフトウェア要素を備えることができる。ソフトウェアで実装される実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むがそれらには限定されない。本明細書に記載される様々なモジュールによって行われる機能が他のモジュール又は他のモジュールの組み合わせで実装されてもよい。この記載の目的では、コンピュータで利用可能な媒体又はコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、機器、もしくはデバイスによって、又はそれらと接続して用いるためのプログラムを備える、記憶する、通信する、伝搬するか、又は輸送することができる任意の機器とすることができる。
【００５８】
説明されるステップは、示される例示的な実施形態を説明するために提示され、予想すべきは、進展する技術開発が特定の機能を行う仕方を変化させるであろうということである。本明細書ではこれらの例が、限定ではなく、説明のために提示される。更にまた、記載の便宜上、本明細書では機能的ビルディングブロックの境界が任意に定義された。指定される機能及びそれらの関係が然るべく行われる限り、代わりの境界を定義できる。本明細書に記載されるものの等価物、拡張、変形、逸脱等を含む）選択肢は、関連技術分野（単数又は複数）の当業者には本明細書に含まれる教示に基づいて明らかであろう。かかる選択肢は、開示される実施形態の範囲及び精神の範囲内に入る。更に、単語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」及び「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、並びに他の同様の語形は、意味が同等であることが意図され、これらの単語のいずれかに続く項目（単数又は複数）がかかる項目（単数又は複数）の網羅的なリスティングであることを意味せず、あるいはリストされた項目（単数又は複数）のみに限定されることも意味しないという点で非限定的であることが意図される。同様に留意すべきは、本明細書及び添付される請求項では、文脈が明らかに別様に指示しない限り、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「該（前記）（ｔｈｅ）」が複数の参照を含むことである。
【００５９】
そのうえ、本開示に適合する実施形態を実装するときに１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体が利用されてもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって読むことができる情報又はデータが記憶されてもよい任意のタイプの物理メモリを指す。従って、コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書に記載される実施形態に適合するステップ又は段階をプロセッサ（単数又は複数）に行わせるための命令を含めて、１つ以上のプロセッサによる実行のための命令を記憶してもよい。用語「コンピュータ可読媒体」は、有形の品目を含み搬送波及び過渡信号を除く、すなわち、非一時的であると理解すべきである。例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤ  ＲＯＭ、ブルーレイ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク及び任意の他の既知の物理記憶媒体を含む。
【００６０】
本開示及び例は、例示的であるに過ぎないと見なされることが意図され、開示される実施形態の真の範囲及び精神は、以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
2018075378.tif 000024
【図２】
2018075378.tif 000025
【図３】
2018075378.tif 000026
【図４】
2018075378.tif 000027
【図５Ａ】
2018075378.tif 000028
【図５Ｂ】
2018075378.tif 000029
【図６Ａ】
2018075378.tif 000030
【図６Ｂ】
2018075378.tif 000031
【図６Ｃ】
2018075378.tif 000032
【図７】
2018075378.tif 000033
【図８】
2018075378.tif 000034
【図９】
2018075378.tif 000035
【図１０】
2018075378.tif 000036
【図１１】
2018075378.tif 000037
【図１２】
2018075378.tif 000038
【外国語明細書】
2018075378000001.pdf