(57)【要約】  生信号からＥＭＧ信号を検出する方法であって、複数の電極を介して前記生信号をキャプチャし、該複数の電極は横隔膜からの信号を検出するように配置されており、かつ機能的にそれぞれの信号チャネルと接続されている形式の方法が記載されている。ＥＭＧ信号の周波数領域の外にある周波数領域内で生信号からＥＫＧ信号を評価し、評価されたＥＫＧ信号に依存してＥＭＧ窓を決定し、このＥＭＧ窓内でＥＭＧ信号を取り出しろ波することにより、より良好な信号を得ることができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生信号からＥＭＧ信号を検出する方法であって、複数の電極を介して前記生信号をキャプチャし、該複数の電極は横隔膜からの信号を検出するように配置されており、かつ機能的にそれぞれの信号チャネルと接続されている形式の方法において、
ＥＫＧ信号とＥＭＧ信号を生信号から評価し、
評価されたＥＫＧ信号と評価されたＥＭＧ信号に依存して、ＥＭＧ窓の周波数領域を決定し、
当該周波数領域においてＥＭＧ信号を取り出しろ波する、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
決定されたＥＭＧ窓からＥＭＧ信号をフィルタリングするステップをさらに有する方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の方法において、
ＥＭＧ窓の幅を、評価されたＥＫＧ信号および評価されたＥＭＧ信号に依存して決定する方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか一項記載の方法において、
ＥＭＧ窓の下方周波数を、評価されたＥＫＧ信号および評価されたＥＭＧ信号に依存して決定する方法。
【請求項５】
請求項１または２記載の方法において、
ＥＭＧ信号の下方周波数を評価されたＥＫＧ信号に依存して決定し、ＥＭＧ窓の幅は一定とする方法。
【請求項６】
請求項１から５までのいずれか一項記載の方法において、
ＥＭＧ窓の下方周波数を、評価されたＥＫＧ信号および評価されたノイズ信号に依存して決定する方法。
【請求項７】
請求項１から６までのいずれか一項記載の方法において、
ＥＭＧ窓を、評価されたＥＫＧ信号および評価されたＥＭＧ信号に依存して、異なるフィルタリング基準を備える２つまたはそれ以上のサブ窓に分割する方法。
【請求項８】
請求項１から７までのいずれか一項記載の方法において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を決定する方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を筋肉疲労／筋肉活動の監視／測定に使用する方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法において、
測定された筋肉疲労を警報の発令、および／または呼吸支援を増大させるために呼吸装置の制御に使用する方法。
【請求項１１】
請求項８記載の方法において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を患者の鎮静度の測定に使用する方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を、呼吸装置または麻酔装置での鎮静薬量の制御に使用する方法。
【請求項１３】
請求項４から１２までのいずれか一項記載の方法において、
ＥＭＧ窓の位置を、下方境界周波数におけるＥＫＧ曲線（２６）の傾斜（導関数）を使用して計算する方法。
【請求項１４】
ＥＭＧ信号を生信号から取り出しろ波するように構成された装置であって、生信号を受信するための複数の信号チャネルに対する入力端と、該入力端に接続された分析ユニット（１２）を有し、該分析ユニットは信号チャネル中の生信号をフィルタリングするように構成されている形式の装置において、
分析ユニット（１２）は、ＥＫＧ信号を生信号から評価する第１評価ユニット（３６）と、ＥＭＧ信号を生信号から評価する第２評価ユニット（３８）と、評価されたＥＫＧ信号および評価されたＥＭＧ信号に依存して、ＥＭＧ信号が取り出しろ波される周波数領域内にＥＭＧ窓を決定する計算ユニット（４２）とを有することを特徴とする装置。
【請求項１５】
請求項１４記載の装置において、
ＥＭＧ信号をＥＭＧ窓内の生信号からフィルタリングするフィルタ入力装置を有する装置。
【請求項１６】
請求項１４または１５記載の装置において、
計算ユニット（４２）は、ＥＭＧ窓の幅を、評価されたＥＫＧ信号と評価されたＥＭＧ信号とに依存して決定するように構成されている装置。
【請求項１７】
請求項１４または１５記載の装置において、
計算ユニット（４２）は、ＥＭＧ窓の下方周波数を、評価されたＥＫＧ信号と評価されたＥＭＧ信号とに依存して決定するように構成されている装置。
【請求項１８】
請求項１４または１５記載の装置において、
計算ユニットは、ＥＭＧ窓の下方周波数を評価されたＥＫＧ信号に依存して決定するように構成されており、ＥＭＧ窓の幅は一定である装置。
【請求項１９】
請求項１４から１８までのいずれか一項記載の装置において、
計算ユニット（４２）は、ＥＭＧ窓の上方周波数を、評価されたＥＫＧ信号と評価されたノイズ信号とに依存して決定するように構成されている装置。
【請求項２０】
請求項１４から１８までのいずれか一項記載の方法において、
計算ユニット（４２）は、ＥＭＧ窓を２つまたはそれ以上のサブ窓に分割するように構成されており、該サブ窓は評価されたＥＫＧ信号と評価されたＥＭＧ信号とに基づく種々異なるフィルタリング基準を備える装置。
【請求項２１】
請求項１４から１６までのいずれか一項記載の装置において、
計算ユニット（４２）は、ＥＭＧ窓の位置を、下方境界周波数におけるＥＫＧ曲線（２６）の傾斜（導関数）を使用して決定するように構成されている装置。
【請求項２２】
請求項１４から２１までのいずれか一項記載の装置において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を決定するための入力手段（３８，４４）を含む装置。
【請求項２３】
請求項２２記載の装置において、
さらにＥＭＧ信号の中央周波数を用いた筋肉疲労／筋肉活動の測定を指示するための入力装置を有する装置。
【請求項２４】
請求項２３記載の装置において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を使用して警報を発令し、および／またはより多くの呼吸支援を提供するよう呼吸装置を制御するように構成されている装置。
【請求項２５】
請求項２３記載の装置において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を患者の鎮静度の測定に使用するよう構成されている装置。
【請求項２６】
請求項２５記載の装置において、
呼吸装置または麻酔装置における鎮静薬量を、患者の鎮静度の測定を使用して制御するように構成されている装置。
【請求項２７】
生信号からＥＭＧ信号を取り出しろ波するように構成された装置（２）で実行されるコードを有するコンピュータプログラム製品であって、
生信号を受信するための複数の信号チャネルに対する入力端と、該入力端に接続された分析ユニット（１２）とを有し、
該分析ユニットは信号チャネル中の生信号をフィルタリングするように構成されており、かつ以下のステップを実行する：
・生信号からＥＫＧ信号とＥＭＧ信号を評価するステップ、
・ＥＭＧ窓の周波数領域を決定するステップ、
当該周波数領域内でＥＭＧ信号は評価されたＥＫＧ信号と評価されたＥＭＧ信号とに基づいて取り出しろ波される、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
請求項２７記載のコンピュータプログラム製品において、
さらに分析ユニットにより、ＥＭＧ信号を決定されたＥＭＧ窓から取り出しろ波するコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
請求項２７または２８記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ窓の幅を、評価されたＥＫＧ信号および評価されたＥＭＧ信号に依存して決定するコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
請求項２７，２８または２９記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ窓の下方周波数を、評価されたＥＫＧ信号および評価されたＥＭＧ信号に依存して決定するコンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
請求項２７，２８または２９記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ信号の下方周波数を評価されたＥＫＧ信号に依存して決定し、ＥＭＧ窓の幅は一定とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
請求項２７から３１までのいずれか一項記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ窓の下方周波数を、評価されたＥＭＧ信号および評価されたノイズ信号に依存して決定するコンピュータプログラム製品。
【請求項３３】
請求項２７から３２までのいずれか一項記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ窓の位置を、下方境界周波数におけるＥＫＧ曲線の傾斜（導関数）を使用して計算するように構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項３４】
請求項２７から３３までのいずれか一項記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ窓を２つまたはそれ以上のサブ窓に分割するように構成されており、該サブ窓は評価されたＥＫＧ信号と評価されたＥＭＧ信号とに基づく種々異なるフィルタリング基準を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項３５】
請求項２７から３４までのいずれか一項記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を決定するように構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項３６】
請求項３５記載のコンピュータプログラム製品において、
さらにＥＭＧ信号の中央周波数を用いた筋肉疲労／筋肉活動の測定を指示するように構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項３７】
請求項３６記載のコンピュータプログラム製品において、
測定された筋肉疲労を警報の発令、および／または呼吸支援を増大させるために呼吸装置の制御に使用するコンピュータプログラム製品。
【請求項３８】
請求項３５記載のコンピュータプログラム製品において、
ＥＭＧ信号の中央周波数を使用して、患者の鎮静度の測定を制御するよう構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項３９】
請求項３６記載のコンピュータプログラム製品において、
呼吸装置または麻酔装置における鎮静薬量を、鎮静度の測定を使用して制御するように構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項４０】
担体に配置されている請求項２７から３９までのいずれか一項記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１の上位概念による方法、請求項７の上位概念による装置、および請求項１３の上位概念によるコンピュータプログラム製品に関する。
【０００２】
患者の横隔膜におけるＥＭＧ活動を、複数の電極を備えるカテーテルを食道に挿入することによってセンシングすることはＵＳ５６７１７５２などに記載された公知の技術である。信号を処理することにより受信されるＥＭＧ信号は患者の機械的呼吸と関連して使用することができる。このことはＵＳ５８２０５６０およびＷＯ９８／４８８７７等に記載されている。
【０００３】
食道からのＥＭＧ活動をセンシングすることは、電極を患者に配置することにより身体の外側で実行することができる。これは例えばＵＳ４２４８２４０に記載されている。
【０００４】
横隔膜での生理学的活動は比較的小さい電気信号を発生する。このことは心臓での格段に大きな生理学的（かつ電気的）活動と比較した場合にとりわけ当てはまる。従ってセンサが検出した生信号の信号処理には、得られたＥＭＧ信号が生理学的活動に十分に相応するようにできるだけ高い品質が要求される。このことはＷＯ０１／０３５７９でも同様に明白である。ＷＯ０１／０３５７９では、横隔膜の中心に対する電極位置が既知であることが前提とされる。次に電極が、ＥＫＧ信号が従来のように測定される位置と対称性に基づいて測定される。
【０００５】
以前に公知のＥＫＧ信号に対する補償方法はバンドパスフィルタを使用し、このバンドパスフィルタはＥＫＧ信号が通常発現する周波数をろ波除去する。ＥＫＧ信号を別個に測定し、等価の信号を測定したＥＭＧ信号から除去することも公知である。
【０００６】
ＥＫＧ活動からの干渉により存在する特別の問題は、生理学的ＥＫＧ活動に対する周波数スペクトルが生理学的ＥＭＧ活動に対する周波数スペクトルと部分的にオーバラップしていることである。さらにＥＫＧ障害は呼吸サイクルに関連して異なる時点で発生するという事実がある。
【０００７】
上記の方法のいずれもが、ＥＫＧ信号は特定の患者において特定の測定状況で実際の障害を形成することを考慮していない。この障害はまた時間と共に変化する。
【０００８】
公知の技術は、ＥＭＧとＥＫＧに対するそれぞれの周波数スペクトルが、患者が異なる場合には測定も異なることを考慮することができない。
【０００９】
本発明の課題は、公知の方法および手続きを改善してＥＭＧ信号をろ波することのできる装置および方法を提供することである。
【００１０】
本発明の別の課題は、ＥＭＧ信号を受信するために生信号のろ波を改善することのできる装置を提供することである。
【００１１】
この課題は請求項１の特徴部分の構成を有する本発明によって解決され、本発明の装置は請求項６の特徴部分に記載された構成を備える。
【００１２】
本発明の基礎は、ＥＫＧ信号とＥＭＧ信号をまず生信号から評価することである。ＥＭＧ信号を検出するための適切な検出窓は、評価された信号から決定することができる。この関連から検出窓は、感度、幅（周波数）または周波数平面での位置を基準にして決定することができる。この決定は、これらの手段の２つまたはそれ以上の組み合わせから行うこともできる。
【００１３】
このようにして本発明はＥＭＧ信号の適応的フィルタリングを、実際の周波数レンジをそれぞれＥＭＧおよびＥＫＧに対して、フィルタに対する境界周波数を決定すべき場合に測定することによって可能にする。
【００１４】
感度検出の実施例では、ＥＫＧ干渉がＥＭＧ信号よりも弱くなる周波数をまず同定する。オーバラップする周波数領域に対しては、ＥＭＧ信号が第１の基準（すなわちより強力なフィルタリング、評価されたＥＫＧ干渉の減算等）に従って検出される。非オーバラップ部分では、ＥＭＧ信号が別の基準に従って検出される。言い替えると、ＥＭＧ窓は２つの（またはそれ以上の）サブ窓に分割され、それぞれのサブ窓は異なる信号処理条件を備える。
【００１５】
検出窓の幅を変化させる実施例では、ＥＫＧ干渉がＥＭＧ信号よりも弱くなる周波数をまず同定する。検出窓のサイズは、この周波数と検出されたＥＭＧスペクトルの残りの部分との距離に相応して選択される。
【００１６】
検出窓の位置を変化させる実施例では、ＥＫＧ干渉がＥＭＧ信号よりも弱くなる周波数をまず同定する。次に検出窓全体が、このスタート位置が検出された周波数と一致するようにずらされる。
【００１７】
この方法のさらなる改善では、ノイズレベルが考慮される。この関連で、ＥＭＧ信号がノイズよりも強い領域へ検出窓が入り込むようにこの検出窓を制限することができる。
【００１８】
本発明の方法および装置の実施例を図面に関連して説明する。
図１は、呼吸療法を受ける患者に接続された本発明による装置を示す図である。
図２は、生信号を受信するための電極接続の第１実施例を示す図である。
図３は、生信号を受信するための電極接続の第２実施例を示す図である。
図４は、ＥＫＧ活動がどのようにＥＭＧ活動の検出に影響するかを時間について概略的に示す線図である。
図５は、ＥＫＧとＥＭＧに対する周波数スペクトルがどのように部分的にオーバラップしており、本発明による方法をどのように構成することができるかを示す線図である。
図６は、本発明による分析ユニットのフローチャートである。
【００１９】
図１は、本発明によるＥＭＧ信号検出のための装置２を示す。装置２は公知のように患者４にカテーテル６を介して接続することができ、このカテーテルは先端に複数の電極８Ａ，８Ｂ，８Ｃ，８Ｄを備えている（４つの電極が示されているが、それ以上またはそれ以下の数も可能である）。カテーテル６を患者４の食道（消化道）に配置することにおり、電極８Ａ，８Ｂ，８Ｃ，８Ｄを横隔膜１０（その大きさは電極８Ａ，８Ｂ，８Ｃ，８Ｄの相対的位置を示すため拡大されている）の異なる位置に配置することができる。装置２の分析ユニット１２ではカテーテル６からの生信号がフィルタリングおよび分析され、高品質のＥＭＧ信号を抽出することができる。すなわちＥＭＧ信号は生理学的ＥＭＧ活動に相応する。
【００２０】
この関連で、生信号を種々のやり方で受信することができる。図２と図３は例として２つの手段を示す。図２には電極８Ａ，８Ｂ，８Ｃ，８Ｄがペアで３つのカプラ１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃを介して接続されており、これにより３チャネル生信号が得られることが示されている（９つの電極による場合は８チャネル生信号が相応に得られる）。
【００２１】
図３には例として、それぞれの電極８Ａ，８Ｂ，８Ｃ，８Ｄが基準電極１６（これはアースすることができる）に４つのカプラ１４Ｄ，１４Ｅ，１４Ｆ，１４Ｇに接続されていることが示されているこれにより４チャネル生信号が得られる（この構成で８チャネルの場合、８つの電極と１つの基準電極が必要である）。
【００２２】
カテーテル、センサ、およびプロセス全体に関するさらなる情報は横隔膜から食道を介して生信号をキャプチャすることにより得られる。これは例えばＵＳ５６７１７５２およびＷＯ０１／０３５７９に示されている。すでに述べたように身体の外側に接続された電極をＥＭＧ信号の受信に使用することができ、これは完全に非侵襲性である。
【００２３】
患者４は従来のように呼吸装置１８に接続することができ、呼吸装置は装置２に接続することができる。呼吸装置１８を介して与えられる呼吸治療はこのようにして、横隔膜１０からの生信号から抽出されたＥＭＧ信号により制御することができる。この制御は種々のやり方で実行することができ、例えばＵＳ５８２０５６０およびＷＯ９９／４３３７４に記載されている。
【００２４】
本発明は装置２，より正確には分析ユニット１２に関するものである。この分析ユニット１２はＥＭＧ信号を、カテーテル６からの生信号から取り出しろ波する。この関連で上に述べたように複数の信号チャネルが使用される。
【００２５】
高品質のＥＭＧ信号を受信するために、フィルタリングが分析ユニット１２で下に説明する方法に従い実行される。フィルタリングはアナログで、またはデジタルで、またはそれらの組み合わせで、ハードウエア的に、またはソフトウエア的に、またはそれらの組み合わせで実行することができる。
【００２６】
生理学的ＥＭＧ活動を測定する際に（代表的ＥＭＧ信号の決定）もっとも大きな干渉の１つは心臓から発する。図４は概略的に、複数のＥＭＧ活動１８（吸入中の横隔膜の電気活動を表す）が周期的に、格段に大きなＥＫＧ活動２０によって埋もれている様子を示す。呼吸（ＥＭＧ活動１８）と心拍（ＥＫＧ活動２０）とは異なる周期（それ自体は可変である）を有するから、これらの信号は周期的にまたは予測的に一致しない。このことは生信号からのＥＭＧ信号の決定をより困難にする。
【００２７】
図４はまたノイズ２２を示しており、このノイズもまたＥＭＧ活動１８の測定をさらに困難にする。
【００２８】
図５は、ＥＭＧ信号２４とＥＫＧ信号２６がそれぞれの（生理学的）周波数スペクトルにオーバラップ周波数領域を部分的に含んでいる様子を示す。従ってＥＭＧ信号２４の周波数領域に制限された周波数分析では、ＥＫＧ信号がある程度関与することを排除できない。同時に、分析される周波数領域を制限するとＥＭＧ信号２４のフィルタリングに大きな不確定性が生じることとなる。なぜなら全ＥＭＧエネルギーが、効率的に検出するには過度に小さくなる危険性があるからである。
【００２９】
図５はノイズ２８も示しており、このノイズはこの場合、ホワイトバックグランドノイズを含んでおり、このホワイトバックグランドノイズは全周波数領域で一定のエネルギー量を備えている。ＥＫＧ信号２６と同様にノイズ２８も、ＥＭＧ信号２４の検出のために制限されている周波数領域に発生する。
【００３０】
図４と図５を用いて、本発明による方法の異なる実施例を説明する。図４から明らかなように、各吸気１８中に１つまたは複数のＥＫＧ活動２０が規則的にオーバラップする。周波数インターバルｆＥＫＧ内でＥＫＧ信号２６を分析し、ＥＭＧ信号２４の周波数スペクトルを同時に評価することによって、ＥＭＧ信号２４の周波数スペクトルのオーバラップ部分に出現するＥＫＧ信号２６を評価することができる。このことは反対に、どのようにＥＭＧ分析を行うか制御するのに使用することができる。
【００３１】
まず最初に、ＥＫＧ信号２６とＥＭＧ信号２４が交差する下方周波数境界ｆｃ１を決定する。次にこの周波数ｆｃ１をＥＭＧ信号に対する分析窓（ＥＭＧ窓）の下方境界とする。ＥＭＧ窓に対する上方境界は相応にして、ＥＭＧ信号２４がノイズ２８と交差する上方境界周波数ｆｃ２とすることができる。下方境界周波数ｆｃ１は同じようにＥＫＧ信号が存在しない状態でセットする。
【００３２】
このプロセスによれば、ＥＭＧ窓は原則的に各検出ごとにその周波数幅を調整すべきである。この分析でも同時にノイズエネルギー関与が変化する。なぜならＥＭＧ窓の幅が変化するからである。ＥＭＧ窓の幅が変化しようとする周波数スペクトル内ではノイズが比較的一定であることを前提にすれば、ノイズからの変化する関与を各検出ごとに補償することができる。
【００３３】
下方境界周波数ｆｃ１をＥＭＧ窓に対するスタート点として直接使用する必要のないことを述べておく。ＥＫＧ信号２６の決定は、下方境界周波数ｆｃ１でのＥＫＧ信号２６に対する傾斜の決定でもある。この関連から、ＥＫＧ信号２６が平坦であればＥＭＧ窓をずらすべきである。なぜなら平坦なＥＫＧ曲線からの関与は、急峻なＥＫＧ曲線からの関与よりもより緩慢に低下するからである。言い替えるとＥＭＧ窓をＥＭＧ信号の中央周波数ｆｃに接近するようにずらし、ＥＫＧ信号からの関与がセーフティマージンの上昇を低減するようにする。
【００３４】
本発明によるＥＭＧ信号の分析の択一的手段では一定幅のＥＭＧ窓を使用する。しかし下方境界周波数ｆｃ１はＥＭＧ窓に対するスタート点として使用する（これは上方境界周波数ｆｃ２よりも長く延長することができる）。この場合、ノイズ信号２８から実質的に一定の関与が受信される。
【００３５】
上記と同じようにして、下方境界周波数ｆｃ１でのＥＫＧ曲線２６の傾斜（導関数）はさらにＥＭＧ窓の位置を最終的に調整するのに使用することができる。
【００３６】
本発明によるＥＮＧ信号２４の別の分析手段では、一定のＥＭＧ窓を使用する。このＥＭＧ窓はＥＭＧ信号全体を含むように十分に大きいが、インターバルｆＥＫＧの外側にある。実行されたＥＫＧ信号２６の評価により、ＥＫＧ信号の各周波数ごとの（または全体での）関与を決定することができ、この関与がＥＭＧ窓から減算される。基本的に「障害を受けない」ＥＭＧ信号をこのようにして検出することができる（ノイズの関与を減算した後に）。
【００３７】
ＥＫＧ信号２６の評価を使用して、ＥＭＧ窓を種々異なる感度またはウェイトを備えるサブ窓に分割することも可能である。
【００３８】
上記のことはノイズ信号２８全体に対しても実行することができる（ノイズ信号は、ＥＭＧ信号の最高周波数よりも高い周波数領域内で評価することができる）。
【００３９】
検出を使用するさらなる手段が存在する。基本的に上記のことは、生信号に（リアルタイムでまたは遅延して）発生するＥＭＧ窓の間欠的適合を行う。すなわちそれぞれ特異的ＥＭＧ活動（呼吸）を使用する。
【００４０】
ＥＭＧ窓の緩慢な調整も可能であり、ここでも時間に関する傾きがＥＭＧ窓の連続的調整に使用される。緩慢な適合の利点は、生信号における患者特有のプロパティを、間欠的適合によるのとは違うように使用できることである。
【００４１】
ＥＭＧ信号２４およびＥＫＧ信号２６に対する周波数スペクトルは一定ではなく（生理学的境界内で）変化することを述べておく。
【００４２】
基本的にＥＭＧ信号２４の周波数スペクトルに対する中央周波数をずらすことができる。このことは基本的に患者内の変化、例えば筋肉疲労または弛緩投薬量への応答に依存して発生する。
【００４３】
従って中央周波数は治療のために種々のやり方で使用することができる。例えば中央周波数が過度に高くまたは過度に速く変化する場合に警報を発することができる。中央周波数が境界制限を超えてずれる場合、呼吸支援を増大すること操作者に示唆するか、または自動的に行うことができる。弛緩投薬のレベルは中央周波数変動により監視することができる（さらに所定の安静レベルを維持するためにも、すなわち安静薬の投与量を調整するために使用することができる）。
【００４４】
図６は、上記方法を実行するように構成された分析ユニット１２のフローチャートである。電極からの生信号はカテーテル６を介して分析ユニット１２に入力される。ＡＣ接続ユニット３０の下流側で信号は適応型バンドパスフィルタ３２を通過する。バンドパスフィルタ３２からの信号はＥＫＧ信号がろ波除去された生信号である。この信号にはさらにエネルギー計算が施され、これにより所望のＥＭＧ信号が得られる。バンドパスフィルタ３２はフィルタ係数Θを使用する。このフィルタ係数は下に説明するように測定される。ＡＣ接続ユニット３０からの信号とバンドパスフィルタ３２からの出力信号は時間シグナリングブロック３４に供給される。この時間シグナリングブロック３４の出力信号は４つの可能な値「非有効」、「ＥＭＧ」、「ＥＫＧ」および「ノイズ」を有する論理信号である。「非有効」は信号の評価が行われなかったことを意味する（例えばＥＫＧがＥＭＧと同期する場合）。値「ＥＭＧ」、「ＥＫＧ」または「ノイズ」はそれぞれのスペクトルを評価できることを意味する。
【００４５】
種々の信号を評価するために、ＡＣ接続ユニット３０からの出力信号が３つの異なる測定ユニットに供給される。これら測定ユニットの第１ユニット３６はノイズとＥＫＧ信号の和を計算する。これら測定ユニットの第２ユニット３８はノイズとＥＭＧ信号の和を計算する。第３測定ユニット４０はノイズだけを計算する。３つの測定ユニットは、時間シグナリングブロック３４からの論理出力信号によって制御される。第３測定ユニット４０からの出力信号はエネルギーの計算に使用される。第３測定ユニット４０からの出力信号はノイズ信号に等価のエネルギーレベルを除去するために使用される。
【００４６】
第２測定ユニット３８と第３測定ユニット４０からの出力信号もＥＭＧに対する中央周波数の計算に使用することができる。これは計算ユニット４４で実行される。例えば中央周波数は、ろ波されたスペクトルまたは択一的に最大振幅に対するバランス／平均のポイントから決定することができる。相補情報としてＥＭＧ信号スペクトルの測定／偏差の範囲を使用することができる。中央周波数の変動は筋肉疲労の尺度である。また患者が鎮静されていることを指示することができ、この場合はどの程度鎮静されているかを指示することができる。患者が消耗すると警報を発することができ、例えば呼吸支援を増大することができる。
【００４７】
すべての測定ブロック３６，３８，４０からの出力信号はフィルタ最適化ブロック４２に供給される。このフィルタ最適化ブロック４はバンドパスフィルタ３２に対するフィルタ係数Θを計算する。
【００４８】
択一的方法では、スペクトルをブロック３６，３８および４０で測定する。１つの択一的手段ではフーリエ分析を使用する。別の択一的手段では、信号モデルの同定／調整を、例えば忘却係数による反復最小二乗法によって実行する。ここではモデルのパラメータが連続的に時間信号の変化に適合される。
【００４９】
ＥＭＧスペクトルとＥＫＧスペクトルとの間のカッティングに依存してフィルタ次数を選択することができる。フィルタは不必要にシャープに選択すべきではない。なぜならこのことは時間信号でのエネルギー計算に強い影響を与えるからである。ＥＫＧ信号のエネルギーがカットオフの周囲領域で緩慢に減少し、同時にＥＭＧ信号のエネルギーが緩慢に増大する場合（すなわち曲線が平坦である場合）、有利には高品質の急峻フィルタを選択する。それぞれのエネルギーが急速に上昇または減少する場合は、低品質のフィルタを選択することができる。
【００５０】
後のステップで信号エネルギーが決定される。なぜならバンド幅はノイズエネルギー関与が変化しても変化するからである。通過帯域を選択するために、ノイズ＋ＥＭＧに対してエネルギーが計算される。従ってノイズエネルギースペクトルが補償に使用され、一定のエネルギー関与が受信されるようにする。これは一定の通過帯域に相応する。
【００５１】
択一的に通過帯域に一定の幅を使用することもできる。なぜならクリティカルな領域は下方遮断周波数の近傍にあるからである。
【００５２】
当業者であればもちろん、図６に示したフローチャートが実施例を非常に簡単に説明するためのものであり、分析ユニットは種々様々なやり方で本発明の方法の実施できることは理解されよう。
【００５３】
有利には分析ユニットは、ユニットの関数の入力するように構成されたコンピュータプログラムを含む。
【００５４】
上記の方法に従い評価および決定を行うために使用されるアルゴリズムおよびフィルタカテゴリーは当業者には公知であり、様々なやり方で組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】図１は、呼吸療法を受ける患者に接続された本発明による装置を示す図である。
【図２】図２は、生信号を受信するための電極接続の第１実施例を示す図である。
【図３】図３は、生信号を受信するための電極接続の第２実施例を示す図である。
【図４】図４は、ＥＫＧ活動がどのようにＥＭＧ活動の検出に影響するかを時間について概略的に示す線図である。
【図５】図５は、ＥＫＧとＥＭＧに対する周波数スペクトルがどのように部分的にオーバラップしており、本発明による方法をどのように構成することができるかを示す線図である。
【図６】図６は、本発明による分析ユニットのフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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