(57)【要約】１つ以上の心臓血管パラメーターが、動脈血圧波形（Ｐ（ｔ））の関数として、特に、１より大きい次数を有する別個の表現（Ｐ（ｋ））の圧力波形の少なくとも１つの統計学的モーメント（μ２Ｐ、μ３Ｐ、およびμ４Ｐ）を用いて推定される。動脈圧力は、侵襲的にまたは非侵襲的に測定され得る。動脈コンプライアンス（Ｋ）、指数圧力減衰定数（τ）、血管抵抗（Ｒ）、心臓拍出量（ＣＯ）、および一回拍出量（ＳＶ）は、本発明種々の局面を用いて推定され得る心臓血管パラメーターの例である。本発明の単一モーメントの実施形態では、被験体の心臓一回拍出量（ＳＶ）は、上記圧力波形から由来する値の関数として推定される。本発明の複数モーメントの実施形態では、上記圧力波形の第１の４つのモーメント−平均、標準偏差、歪度、および尖度の２つ以上を用いて、特定の人体計測患者測定値を推定する。
2007512921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験体の心臓血管パラメーターを決定するための方法であって：
動脈血圧を示す入力信号（Ｐ（ｋ））を感知する工程；
２以上の次数を有する入力信号の少なくとも１つの統計学的モーメント（μ２Ｐ、μ３Ｐおよびμ４Ｐ）を決定する工程；および
該統計学的モーメントの関数として心臓血管パラメーターを推定する工程によって特徴付けられる、方法。
【請求項２】
前記心臓血管パラメーターが、以下：動脈コンプライアンス（Ｋ、Ｃ）、血管抵抗（Ｒ）、心臓拍出量（ＣＯ）、一回拍出量（ＳＶ）および圧力減衰定数（τ）の１つ以上であることによって特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力信号の少なくとも１つの統計学的モーメントが、以下：標準偏差（σＰ）、歪度（μ３Ｐ）、および尖度（μ４Ｐ）の１つ以上であることによって特徴付けられる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記被験体の人体計測パラメーターの所定のセットを測定する工程；および
該測定された人体計測パラメーターの関数としてまた、前記心臓血管パラメーターを推定する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記入力信号が、測定間隔に亘って測定される、測定動脈圧力値（Ｐ（ｋ））のシークエンスであることによって特徴付けられる、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
複数の心臓周期の各々について、平均圧力値（ＭＡＰ、μＰ１）を算出する工程；および
該平均圧力値（ＭＡＰ、μＰ１）における変化の関数として測定間隔を調節する工程によってさらに特徴付けられる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記統計学的モーメントを算出する工程の前に、前記入力信号を高パスフィルター処理することによって特徴付けられる、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記入力信号を非侵襲的に感知することによって特徴付けられる、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
カテーテル（１１０）上に取り付けられた血圧センサー（１００）を用いて入力信号を感知することによって特徴付けられる、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
標準偏差（σＰ）、および入力信号（Ｐ（ｋ））の、２より大きい次数を有する少なくとも１つの統計学的モーメントの両方を算出する工程；
少なくとも、該２より大きい次数を有する入力シグナルの統計学的モーメントの関数として、動脈コンプライアンス値（Ｋ）を推定する工程；および
該標準偏差（σＰ）と該動脈コンプライアンス値（Ｋ）の積の関数として、一回拍出量（ＳＶ）の推定値を算出する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記入力信号の尖度（μ４Ｐ）を算出する工程；
一回拍出量（ＳＶ）の推定値を、前記標準偏差（σＰ）と前記動脈コンプライアンス値（Ｋ）の積のみならず、該尖度に比例する矯正因子の関数として算出する工程によって特徴付けられる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記被験体の心拍数（ＨＲ）を測定する工程；
前記入力信号の平均（μＰ１）および標準偏差（σＰ）を算出する工程；
前記心臓血管パラメーターとして、該平均に比例し、そして該標準偏差（σＰ）および該心拍数（ＨＲ）の両方に反比例する関数として圧力減衰定数（τ）を算出する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
動脈コンプライアンス値（Ｋ）を算出する工程；および
心臓血管パラメーターとして、前記圧力減衰定数に比例し、そして該動脈コンプライアンス値に反比例する関数としての血管抵抗値（Ｒ）を算出する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記心臓血管パラメーターが動脈コンプライアンスであって：
該動脈コンプライアンス（Ｋ）に対して臨床的に決定された参照測定のセットを関連付ける近似関数を決定する工程であって、ここで、該近似関数が、前記入力信号の少なくとも３の異なる統計学的モーメント、および人体計測値のセットの関数である工程；
該入力信号の３の異なる統計学的モーメントを算出し、および前記被験体の人体計測値のセットを測定する工程；
該入力信号の算出された３つの異なる統計学的モーメントおよび該被験体の人体計測値の測定されたセットで該近似関数を評価することによって、該被験体の動脈コンプライアンス（Ｋ）を推定する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って前記入力信号を感知する工程；および
圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットを算出する工程であって、各々が、初期時間に対する感知時間と該感知時間における動脈圧力の積に対応する工程；
該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出する工程；によってさらに特徴付けられ、
ここで、前記近似関数がまた、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの統計学的モーメント（μＰ１、μ２Ｐ、μ３Ｐ、μ４Ｐ）の関数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記入力信号（Ｐ（ｋ））の統計学的モーメントのみならず、前記圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの統計学的モーメントの少なくとも２つを算出することによりさらに特徴付けられ；
ここで、前記近似関数が、前記入力信号（μ１Ｐ、μ２Ｐ、μ３Ｐ、μ４Ｐ）および前記圧力重み付け時間値（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）のセットの両方の算出された統計学的モーメントの関数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記被験体の心拍数（ＨＲ）を測定する工程；
前記推定された動脈コンプライアンス（Ｋ）と前記入力信号（Ｐ（ｋ））の標準偏差（σＰ）との積の関数として一回拍出量（ＳＶ）を推定する工程；および
該推定された一回拍出量と該測定された心拍数（ＨＲ）の積の関数として心臓拍出量値（ＣＯ）を算出する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って前記入力信号を感知する工程によってさらに特徴付けられ、そして、ここで、前記心臓血管パラメーターを推定する工程が、
圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットを算出する工程であって、各々が、初期時間に対する感知時間と、該感知時間における動脈血圧との積に対応する工程；および
該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の少なくとも１つの統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出する工程を包含する、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記心臓血管パラメーターが動脈コンプライアンスであり：
前記圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出し、および前記被験体の人体計測値のセットを測定する工程；
動脈コンプライアンスに対して臨床的に決定された参照測定のセットを関連付ける近似関数を決定する工程であって、ここで、該近似関数が、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）および該人体計測値のセットの関数である工程；
該被験体の動脈コンプライアンス（Ｋ）を、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の算出された統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）と、該被験体の測定された人体計測値のセットとで該近似関数を評価することにより推定する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１４または１８に記載の方法。
【請求項２０】
少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って入力信号を感知する工程によってさらに特徴付けられ、そして、ここで、上記心臓血管パラメーターを推定する工程が、
測定された動脈圧力値（Ｐ（ｋ））のシークエンスの少なくとも１つの統計学的モーメント（μ１Ｐ、μ２Ｐ、μ３Ｐ、μ４Ｐ）を算出する工程；
圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットを算出する工程であって、各々が初期時間に対する感知時間、および該感知時間における動脈圧の積に対応する工程；および
該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの少なくとも１つの統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出する工程；
該心臓血管パラメーターを、該測定された動脈圧力値のシークエンスの統計学的モーメント（μ１Ｐ、μ２Ｐ、μ３Ｐ、μ４Ｐ）と該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）の両方の関数として推定する工程、を包含する、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
前記心臓血管パラメーターが心臓一回拍出量であり；
前記入力信号の標準偏差（σＰ）を、前記測定間隔に亘って算出する工程；および
該心臓一回拍出量（ＳＶ）の推定値を、該入力信号、すなわち、該標準偏差（σＰ）の１つだけより高い次数の統計学的モーメントの関数として算出する工程に特徴がある、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
前記被験体の心拍数（ＨＲ）を測定する工程；および
該心拍数（ＨＲ）と前記標準偏差との積を算出すること、および該積を較正定数によって倍化することによって、該被験体の現在の心臓拍出量を推定する工程によってさらに特徴付けられる、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
較正心臓拍出量値を測定する工程；および
該較正の定数を、較正心臓拍出量推定値と、前記心拍数（ＨＲ）と前記標準偏差（σＰ）の積との間の商として算出する工程よってさらに特徴付けられる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
標準偏差（σＰ）を、前記統計学的モーメントとして、または前記統計学的モーメントの１つとして含める工程；
複数の測定間隔に各々について、前記入力信号の構成要素標準偏差値を算出する工程；
該構成要素標準偏差値の平均として、複合標準偏差値（σＰ）を算出する工程；および
前記心臓拍出量の推定値の算出において、該複合標準偏差値（σＰ）を用いる工程によってさらに特徴付けられる、請求項１〜２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
前記統計学的モーメントとして、または該統計学的モーメントの１つとして、標準偏差（σＰ）を含める工程；
前記動脈血圧の最大値および最小値を決定する工程；および
該標準偏差（σＰ）を、該最大値と該最小値との間の差異の関数として推定する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１〜２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
前記心臓血管パラメーターが心臓一回拍出量（ＳＶ）であり：
前記入力信号の標準偏差（σＰ）および尖度（μ４Ｐ）を算出する工程；
前記被験体の動脈コンプライアンス値（Ｋ）を決定する工程；
一回拍出量（ＳＶ）の推定値を、該標準偏差（σＰ）と該動脈コンプライアンス値との積、および該尖度に比例する矯正因子の関数として算出する工程によってさらに特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記矯正因子がγ・（μ４−３）であって、ここで、γが所定の定数およびμ４が尖度であることでさらに特徴付けられる、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
被験体の心臓血管パラメーターを決定するためのシステムであって：
動脈血圧（Ｐ（ｔ））を示す入力信号（Ｐ（ｋ））を感知するモニタリングシテスムを備え、該モニタリングシテスムが、次に：
２またはより高い次数を有する該入力信号の少なくとも１つの統計学的モーメント（μ２Ｐ、μ３Ｐ、μ４Ｐ）を決定するモーメント算出モジュール（３１０）；および
該統計学的モーメントの関数として、該心臓血管パラメーターを推定する推定モジュール（３１７）を含む処理システム（３００）を含む、システム。
【請求項２９】
前記心臓血管パラメーターが、以下：動脈コンプライアンス（Ｋ、Ｃ）、血管抵抗（Ｒ）、心臓拍出量（ＣＯ）、一回拍出量（ＳＶ）および圧力減衰定数（τ）の１つ以上であることによってさらに特徴付けられる、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記入力信号の少なくとも１つの統計学的モーメントが以下：標準偏差（σＰ）、歪度（μ３Ｐ）、および尖度（μ４Ｐ）の１つ以上であることでさらに特徴付けられる、請求項２８または２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記被験体の人体計測パラメーターの所定のセットを受容し、かつ記憶する記憶領域（３１５）；および
前記心臓血管パラメーターをまた、前記測定された人体計測パラメーターの関数として推定する推定モジュール（３１７）によってさらに特徴付けられる、請求項２８〜３０のいずれかに記載のシステム。
【請求項３２】
前記入力信号（Ｐ（ｋ））が、測定間隔に亘って測定される測定された動脈圧力値のシークエンスであることでさらに特徴付けられる、請求項２８〜３１のいずれかに記載のシステム。
【請求項３３】
複数の心臓周期の各々について、前記モーメント算出モジュール（３１０）が、平均圧力値（ＭＡＰ、μ１）を算出し；そして
前記モニタリングシステムが、前記測定間隔を、該平均圧力値（ＭＡＰ、μ１）における変化の関数として調節することでさらに特徴付けられる、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記入力信号が前記モーメント算出モジュール（３１０）に渡される前に、前記入力信号を高パスフィルター処理する信号条件付けモジュール（３０２）によってさらに特徴付けられる、請求項２８〜３３のいずれかに記載のシステム。
【請求項３５】
前記入力信号を生成するために、前記処理システム（３００）に接続された非侵襲的動脈圧力システムを備える、請求項２８〜３４のいずれかに記載のシステム。
【請求項３６】
前記入力信号を生成するために、前記処理システム（３００）に接続されたカテーテルに取り付けられた血圧センサーを備える、請求項２８〜３４のいずれかに記載のシステム。
【請求項３７】
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、前記標準偏差（σＰ）、および前記入力信号（Ｐ（ｋ））の２より大きい次数を有する、少なくとも１つの統計学的モーメント（μ３Ｐ、μ４Ｐ）の両方を算出し；
前記推定モジュール（３１７）が、少なくとも該２より大きい次数を有する入力信号の統計学的モーメントの関数として動脈コンプライアンス値を推定し、そして該標準偏差（σＰ）と該動脈コンプライアンス値との積の関数として一回拍出量の推定値を算出することでさらに特徴付けられる、請求項２８〜３６のいずれかに記載のシステム。
【請求項３８】
前記モーメント算出モジュール（３１０）が前記入力信号の尖度（μ４Ｐ）を算出し；
前記推定モジュール（３１７）が、前記標準偏差（σＰ）と前記動脈コンプライアンス値との積のみならずまた、前記尖度に比例している矯正因子の関数として、一回拍出量（ＳＶ）の推定値を算出することでさらに特徴付けられる、請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
心拍数モニター（３４０）（３４０）が前記患者の心拍数（ＨＲ）を測定し；
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、前記入力信号の平均（μ１Ｐ）および標準偏差（σＰ）の両方を算出し；
前記推定モジュール（３１７）が、前記心臓血管パラメーターとして、該平均に比例し、そして該標準偏差（σＰ）および該心拍数（ＨＲ）の両方に反比例する関数として圧力減衰定数を算出することでさらに特徴付けられる、請求項２８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記推定モジュール（３１７）が、動脈コンプライアンス値（Ｋ）を、そして前記心臓血管パラメーターとして、前記圧力減衰定数（τ）に比例し、そして該動脈コンプライアンス値（Ｋ）反比例する関数として、血管抵抗値（Ｒ）を算出する、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記心臓血管パラメーターが、動脈コンプライアンス値（Ｋ）であり：
前記推定モジュール（３１７）が、動脈コンプライアンスに対して臨床的に決定された参照測定のセットを関連付ける近似関数を決定し、ここで、該近似関数が、前記入力信号の少なくとも３つの異なる統計学的モーメント、および人体計測値のセットの関数であり；
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、該入力信号の３つの異なる統計学的モーメント（μ２Ｐ、μ３Ｐ、およびμ４Ｐ）を算出し；
前記推定モジュール（３１７）が、該近似関数を、該入力信号の算出された３つの異なる統計学的モーメント、および前記被験体の人体計測値の測定されたセットとともに評価することにより、該被験体の該動脈コンプライアンス値（Ｋ）を推定する、請求項２８に記載のシステム。
【請求項４２】
前記モニタリングシステムが、少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って前記入力信号を感知し；そして
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットであって、各々が、初期時間に対する感知時間、および該感知時間における動脈圧力との積に対応するセットを算出し；
ここで、前記近似関数がまた、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）の関数であることでさらに特徴付けられる、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、前記入力信号（Ｐ（ｋ））の少なくとも２つの統計学的モーメント（μ１Ｐ、μ２Ｐ、μ３Ｐ、μ４Ｐ、μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）のみならず、前記圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットを算出することでさらに特徴付けられ、
ここで、前記近似関数が、該入力信号および該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの両方の算出された統計学モーメントの関数である、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４４】
心拍数モニター（３４０）（３４０）が前記患者の心拍数（ＨＲ）を測定し；
前記推定モジュール（３１７）が、前記推定された動脈コンプライアンス値（Ｋ）と前記入力信号の標準偏差（σＰ）との積の関数として一回拍出量（ＳＶ）を推定し、そして該推定された一回拍出量と該測定された心拍数（ＨＲ）との積の関数として心臓拍出量値（ＣＯ）を算出することでさらに特徴付けられる、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４５】
前記モニタリングシステムが、少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って前記入力信号を感知し；
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットであって、各々が、初期時間に対する感知時間、および該感知時間における動脈圧力との積に対応するセットを算出し、そして該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出し；そして
前記推定モジュールがまた、該圧力重み付け時間値の統計学的モーメントの少なくとも１つの関数として前記心臓血管パラメーターを推定することでさらに特徴付けられる、請求項２８〜３６のいずれかに記載のシステム。
【請求項４６】
前記心臓血管パラメーターが動脈コンプライアンスであり：
前記推定モジュール（３１７）が、動脈コンプライアンスに対して臨床的に決定された参照測定のセットを関連付ける近似関数を決定し、ここで、該近似関数が、前記圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）、および人体計測値のセットの関数であり；
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出し；そして
該被験体の動脈コンプライアンスを、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））の算出された統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）と、該被験体の測定された人体計測値のセットとで該近似関数を評価することにより推定することでさらに特徴付けられる、請求項４１または４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記モニタリングシステムが、少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って前記入力信号を感知し；そして
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットであって、各々が、初期時間に対する感知時間、および該感知時間における動脈圧力との積に対応するセットを算出し、そして該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの少なくとも１つの統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）を算出し
前記推定モジュール（３１７）が、前記心臓血管パラメーターを、測定された動脈圧力値のシークエンスの統計学的モーメントと、該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの統計学的モーメント（μ１Ｔ、μ２Ｔ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）の両方の関数として推定することでさらに特徴付けられる、請求項２８〜３６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記心臓血管パラメーターが、心臓一回拍出量であり：
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、前記測定間隔に亘って前記入力信号の標準偏差（σＰ）を算出し；そして
前記推定モジュール（３１７）が、該心臓一回拍出量の推定値を、該入力信号、すなわち、該標準偏差（σＰ）の１つだけより高い次数の統計学的モーメントの関数として算出することにさらに特徴がある、請求項２８〜３６のいずれかに記載のシステム。
【請求項４９】
心拍数モニター（３４０）（３４０）が前記患者の心拍数（ＨＲ）を測定し；そして
前記推定モジュール（３１７）が、前記心拍数（ＨＲ）と前記標準偏差（σＰ）との積を算出すること、および較正定数によって該積に倍率をかけることによって該患者の現在の心臓拍出量を推定することでさらに特徴付けられる、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記モニタリングシステムが、較正心臓拍出量値を測定し；そして
前記推定モジュール（３１７）が、較正心臓拍出量推定値と、前記心拍数（ＨＲ）と前記標準偏差（σＰ）との積との間の商として、該較正の定数を算出することでさらに特徴付けられる、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５１】
標準偏差（σＰ）が前記統計学的モーメント、または統計学的モーメントの１つとして含められ；
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、複数の測定間隔の各々に対する入力信号の構成要素標準偏差値を算出し、そして該構成要素標準偏差値の平均として複合標準偏差値（σＰ）を算出し；そして
前記推定モジュール（３１７）が、前記心臓一回拍出量の推定値の算出において該複合標準偏差値（σＰ）を用いることでさらに特徴付けられる、請求項２８〜５０に記載のシステム。
【請求項５２】
標準偏差（σＰ）が前記統計学的モーメント、または前記統計学的モーメントの１つとして含められ；
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、前記動脈血圧の最大値と最小値を決定し、そして該最大値と最小値との間の差異の関数を用いて該標準偏差（σＰ）を近似することでさらに特徴付けられる、請求項２８〜５０のいずれかに記載のシステム。
【請求項５３】
前記心臓血管パラメーターが心臓一回拍出量であり：
前記モーメント算出モジュール（３１０）が、前記入力信号の標準偏差および尖度を算出し；
前記推定モジュール（３１７）が、前記被験体の動脈コンプライアンス値を決定し、そして前記標準偏差（σＰ）および該動脈コンプライアンス値の積、および該尖度に比例する矯正因子の関数として一回拍出量一回拍出量を推定することでさらに特徴付けられる、請求項２８に記載のシステム。
【請求項５４】
前記矯正因子がγ・（μ４−３）であり、ここで、γが所定の定数、そしてμ４が前記尖度であることでさらに特徴付けられる、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
心臓血管パラメーターを決定する方法であって：
少なくとも１つの心臓周期に対応する期間に亘って、動脈血圧を示す入力信号（Ｐ（ｋ））を感知する工程；
圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットであって、各々が、初期時間に対する感知時間、および該感知時間における動脈圧力の積に対応するセットを算出する工程；および
該圧力重み付け時間値（Ｔ（ｊ））のセットの関数として該心臓血管パラメーターを推定する工程によって特徴付けられる、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、血行力学モニタリング、そして特に、少なくとも１つの、動脈コンプライアンス（伸展性）または抵抗性、圧力減衰、心臓拍出量（ＣＯ）または一回拍出量（ＳＶ）などのような心臓血管パラメーターの推定、およびこの方法を実行するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
（背景技術）
心臓拍出量（ＣＯ）は、疾患診断のためのみならず、患者を含む、ヒト被験体および動物被験体の両方の状態の「リアルタイム」モニタリングのための重要な指標である。従って、心臓拍出量をモニターするための特定の形態の従来装置のない病院はほとんどない。多くの適切な技法−侵襲的および非侵襲的、ならびに両者の組み合わせ−が使用され、そして文献ではなおより多くが提案されている。
【０００３】
心臓拍出量（または、同等に、ＳＶ）を決定するための１の侵襲的方法は、特定の流れ測定デバイスをカテーテル上に取り付けること、そして次にこのカテーテルを被験体に通すこと、およびそれを、このデバイスが被験体の心臓中またはその近傍にあるように操縦することである。いくつかのこのようなデバイスは、右心房のような、上流位置で材料またはエネルギー（通常熱）いずれかの大量瞬時（ｂｏｌｕｓ）注入を行い、そして肺動脈のような、下流位置で注入された材料またはエネルギーの特徴に基づく流れを決定する。このような侵襲的技法（特に、熱希釈）の履行を開示する特許としては：米国特許番号第４，２３６，５２７号（Ｎｅｗｂｏｗｅｒら、１９８０年１２月２日）（特許文献１）；米国特許番号第４，５０７，９７４号（Ｙｅｌｄｅｒｍａｎ、１９８５年４月２日）（特許文献２）；米国特許番号第５，１４６，４１４号（ＭｃＫｏｗｎら、１９９２年９月８日）（特許文献３）；および米国特許番号第５，６８７，７３３号（ＭｃＫｏｗｎら、１９９７年１１月１８日）（特許文献４）が挙げられる。
【０００４】
なおその他の侵襲的デバイスは、公知のＦｉｃｋ技法に基づき、これによれば、ＣＯは、動脈性および混合された静脈血の酸素添加の関数として算出される。大部分の事例では、酸素添加は、右心カテーテル法を用いて感知される。しかし、動脈および静脈酸素添加を非侵襲的に、特に、複数波長の光を用いて測定するシステムについての提案があるが、現在まで、それらは、実際の患者に対して満足なＣＯ測定を可能にするに十分正確ではない。
【０００５】
侵襲的技法は明らかな欠点を有し、その主要な１つは、もちろん、心臓のカテーテル法が、特に、それが実施される患者（特に集中治療患者）は、特定の実際に、または潜在的に重篤な症状のためにしばしばすでに入院中であることを考慮すれば、潜在的に危険であることである。侵襲的方法はまた、より明らかはない欠点を有している：熱希釈のようないくつかの技法は、それらが如何に良好に満足されるかに依存して測定の正確さに影響する注入された熱の均一な分散のような仮定に依存する。さらに、機器の血流中へのまさに導入がこの器具が測定する値（例えば、流速）に影響し得る。
【０００６】
従って、非侵襲的であるか、または少なくとも可能な限り最小侵襲的であり、かつ正確である両方の、ＣＯを決定する特定の方法に対する長年に渡る必要性が存在している。ＣＯを非侵襲的に正確に決定するための特に有望であることが証明されている１つの血液特徴は血圧である。
【０００７】
最も知られた血圧を基にするシステムは、いわゆる脈拍輪郭法（ＰＣＭ）に依存し、これは、拍動から拍動まで（ｂｅａｔ−ｔｏ−ｂｅａｔ）の圧力波形の特徴からＣＯの推定値を算出する。ＰＣＭでは、「Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌ」（「空気チャンバーのドイツ語」）パラメーター（大動脈のインピーダンス、コンプライアンス、および合計末梢抵抗）を用いて、大動脈の線形または非線形血行力学モデルを構築する。基本的に、血液流れは、インピーダンスが、並列に接続された抵抗および静電容量（コンプライアンス）の直列である回路における電流の流れに類推される。このモデルの３つの必要なパラメーターは、通常、複雑な較正プロセスにより実験的に、または編集された「人体計測」データ、すなわち、その他の患者または試験被験体の年齢、性別、身長、体重などについてのデータからのいずれかで決定される。米国特許番号第５，４００，７９３号（Ｗｅｓｓｅｌｉｎｇ、１９９５年３月２８日）（特許文献５）および米国特許番号第５，５３５，７５３号（Ｐｅｔｒｕｃｅｌｌｉら、１９９６年７月１６日）（特許文献６）は、ＣＯを決定するために、Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌ回路モデルに依存するシステムの代表である。
【０００８】
ＰＣＭを基礎にするシステムは、ＣＯを、患者中にカテーテルを残す（通常、右心に）必要性なく、多かれ少なかれ連続的にモニターし得る。実際、幾つかのＰＣＭシステムは、指カフを用いてとられた血圧パラメーターを用いて作動する。ＰＣＭの１つの欠点は、しかし、それが由来するむしろ簡単な３パラメーターモデルよりも正確でないことである：一般に、例えば、動脈分岐によって引き起こされる複数のインピーダンスミスマッチに起因する圧力波反射の複雑なパターンのようなその他の現象を忠実に説明するためには、かなりより高い次数のモデルが必要とされ得る。上記基礎的モデルの正確さは、通常、十分に良好でないので、変化する程度の複雑さで、多くの改良が提案されている。
【０００９】
公開された米国特許出願番号第２００２００２２７８５Ａ１（特許文献７）においてＳａｌｖａｔｏｒｅ  Ｒｏｍａｎｏによって開示された「心拍拍出量を測定する方法および装置」（２００２年２月２１日「心拍拍出量を測定する方法および装置」）は、全体圧力曲線の下の領域と、インピーダンスの種々の構成要素の線形組み合わせとの間の比の関数として、侵襲的または非侵襲的いずれかでＳＶを推定することにより、ＰＣＭ技法に対し改良する異なる試みを提示している。圧力反射を説明するための試みにおいて、Ｒｏｍａｎｏのシステムは、この圧力関数の固有にノイズのある微分の正確な推定に依存するのみならず、一連の実験的に決定された平均圧力値に対する数値調節に依存する。
【００１０】
ＣＯを推定するためのいくつかの方法のコアにおいて、形態ＣＯ＝ＨＲ＊（Ｋ＊ＳＶｅｓｔ）の式があり、ここで、ＨＲは心拍数、ＳＶｅｓｔは、推定された一回拍出量、およびＫは、動脈コンプライアンスに関連する倍率係数である。ＲｏｍａｎｏおよびＰｅｔｒｕｃｅｌｌｉは、例えば、米国特許第６，０７１，２４４号（Ｂａｎｄら、２０００年６月６日）（特許文献８）；および米国特許第６，３４８，０３８号（Ｂａｎｄら、２００２年２月１９日）（特許文献９）に開示される装置が行うように、この式に依存する。
【００１１】
ＣＯを決定するためにしばしば用いられる別の式はＣＯ＝ＭＡＰ＊Ｃ／τであり、ここで、ＭＡＰは平均動脈圧力、τは指数関数的圧力減衰定数、そしてＣは、Ｋのような動脈コンプライアンスに関する倍率である。米国特許第６，４８５，４３１号（Ｃａｍｐｂｅｌｌ、２００２年１１月２６日）（特許文献１０）は、このような式を用いる１つの装置を開示している。
【００１２】
これらの方法の正確さは、コンプライアンス係数ＫおよびＣがいかに決定されるかに依存している。換言すれば、コンプライアンスの正確な推定（またはコンプライアンスに関数的に関連する特定のその他の値）が要求される。例えば、Ｌａｎｇｅｗｏｕｔｅｒｓ（「インビトロにおける４５のヒト胸大動脈および２０の腹大動脈の静的弾性性質および新たなモデルのパラメーター」、Ｊ．Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ、第１７巻、Ｎｏ．６、４２５〜４３５頁、１９８４）（非特許文献１）は、ヒト大動脈における単位長さあたりの血管コンプライアンスを測定し、そしてそれを患者年齢および性別に関連付けた。大動脈長さは、次いで、患者の体重および身長に比例することが見出された。この患者の情報に基づく計算図表が次いで誘導され、そして動脈圧力から誘導された情報と組み合わされて用いられ、コンプライアンス係数の推定値を改善した。
【００１３】
上記に示した異なる先行技術装置の各々は、１つ以上の欠点を被っている。上記Ｂａｎｄの装置は、例えば、ＣＯの独立した測定を用いる外部較正を必要とし、次いでＣＯ算出に用いられる血管インピーダンス関連係数を決定する。米国特許第６，３１５，７３５号（Ｊｏｅｋｅｎら、２００１年１１月１３日）（特許文献１１）は、同じ欠点をもつ別の装置を記載している。
【００１４】
Ｗｅｓｓｅｌｉｎｇ（米国特許第５，４００，７９３号、１９９５年３月２８日）（特許文献１２）およびＣａｍｐｂｅｌｌの各々は、患者身長、体重、性別、年齢などのような人体計測データから血管コンプライアンス関連係数を決定することを試みる。これらの方法は、ヒトの名目上の測定から決定される関係に依存し、そして広範な範囲の患者に頑健に適用しない。
【００１５】
Ｐｅｔｒｕｃｅｌｌｉは、人体計測データからのみならず、動脈圧力波形の特徴から血管コンプライアンス関連係数を決定することを試みる。年齢、身長、体重、収縮期圧力および拡張期圧力のみを用いる、Ｐｅｔｒｕｃｅｌｌｉの方法は、広範な範囲の患者で信頼性がないことが証明されている。
【００１６】
Ｒｏｍａｎｏは、動脈圧力波形の特徴からのみ血管インピーダンス関連係数を決定することを試み、そしてそれ故、患者特徴とコンプライアンスとの間の既知の関係の利点を利用しない。換言すれば、そのシステムを、人体計測データの必要性をなくすることによって、Ｒｏｍａｎｏはまた、そのようなデータに含まれる情報を失う。さらに、Ｒｏｍａｎｏは、この圧力波形の導関数の値に基づくいくつかの中間算出を基礎にする。しかし、周知のように、導関数のこのような推定値は、固有にノイズが多い。Ｒｏｍａｎｏの方法は、結果として、信頼性がないことが示されている。
【特許文献１】米国特許第４，２３６，５２７号明細書
【特許文献２】米国特許第４，５０７，９７４号明細書
【特許文献３】米国特許第５，１４６，４１４号明細書
【特許文献４】米国特許第５，６８７，７３３号明細書
【特許文献５】米国特許第５，４００，７９３号明細書
【特許文献６】米国特許第５，５３５，７５３号明細書
【特許文献７】米国特許出願公開第２００２／００２２７８５号明細書
【特許文献８】米国特許第６，０７１，２４４号明細書
【特許文献９】米国特許第６，３４８，０３８号明細書
【特許文献１０】米国特許第６，４８５，４３１号明細書
【特許文献１１】米国特許第６，３１５，７３５号明細書
【特許文献１２】米国特許第５，４００，７９３号明細書
【非特許文献１】Langewouters GJ、外２名、「インビトロにおける４５のヒト胸大動脈および２０の腹大動脈の静的弾性性質および新たなモデルのパラメーター（The static elastic properties of 45 human thoracic and 20 abdominal aortas in vitro and the parameters of a new model.）」、Journal of Biomechanics、米国、Elsevier Science、１９８４年、第１７巻、第６号、p.425-435
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
必要なのは、動脈コンプラアンス（ＫもしくはＣ）または抵抗τのような心臓血管パラメーター、あるいはＳＶおよびＣＯのようなその他の値、あるいはこれらのパラメーターから算出される任意のその他の値をより正確および頑健に推定するためのシステムおよび操作方法である。本発明は、この必要性を満たす。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
（発明の要旨）
被験体の心臓血管パラメーターは、動脈血圧を直接示すか、またはそれに比例するかいずれかの入力信号を感知することにより決定される。この入力信号を感知するために用いられるセンサーは、侵襲的または非侵襲的のいずれかであり得る。
【００１９】
本発明の単一モーメントの実施形態では、この入力信号の標準偏差が次いで測定間隔に亘って算出され、そしてＳＶの推定値が次いで上記入力信号の標準偏差の関数として算出される。ＳＶは、上記標準偏差と較正係数との積として算出され得る。標準偏差は、異なる程度の統計学的正確さを有する異なる方法で算出され得る。例えば、上記入力信号は、上記測定間隔に亘って打ち切られ得、そして次に標準的なアルゴリズムが適用され得、サンプル値から標準偏差の推定値を決定する。代替として、標準偏差は、最大圧力値と最小圧力値との間の差異の関数として、圧力波形の第１の時間導関数の最大値または第１の時間導関数の最小の絶対値のいずれかの関数として、または両方として、あるいは、心拍数に対応する周波数で上記圧力波形の１つ以上のスペクトル構成要素の大きさの関数として近似され得る。
【００２０】
ＳＶに由来する任意の心臓値がまた、本発明を用いて決定され得る。例えば、本発明による方法は、心臓拍出量（ＣＯ）の推定値を算出するために用いられ得る。本発明のそのような適用では、任意の公知の機構（例えば、ハードウェアモニターおよび／またはソフトウェアアルゴリズム）を用いて患者の心拍数（ＨＲ）を測定する。患者の現在の心臓拍出量が、次いで、標準的な式ＣＯ＝ＨＲ＊（Ｋ＊ＳＶｅｓｔ）を用いて推定され、ここで、ＳＶは、本発明を用いて決定される。
【００２１】
本発明のＣＯ適用では、較正定数は、侵襲的および非侵襲的両方の異なる技法を用いて決定され得る。本発明によって提供される１つの方法によれば、較正定数を算出するために、較正心臓拍出量値が測定され、そしてこの較正定数は、較正心臓拍出量推定値と、心拍数と標準偏差との積との間の商として算出される。
【００２２】
本発明の複数モーメント実施形態によれば、そのうち、上記単一モーメントの実施形態は、特別の事例であると考慮され得、被験体の侵襲的または非侵襲的に測定された動脈圧力波形が与えられれば、本発明は、以下の３つのセットの入力データの１つ以上に対して操作する：１）デジタル化された動脈波形の１つ以上の統計学的モーメント（平均、標準偏差、歪度、尖度など）；２）圧力重み付けされた時間値のセットの１つ以上の統計学的モーメントであって、各圧力重み付けされた時間値は、初期時間に対する感知時間と、この感知時間における動脈圧力との積に対応する統計学的モーメント；および３）動脈コンプライアンスの値、一回拍出量、心臓拍出量、血管抵抗、圧力減衰定数、またはこれらのいずれかから誘導され得る任意のその他の心臓血管パラメーターを含む心臓血管パラメーターのセットの１つ以上を推定するための人体計測値のセット（心拍数、身体表面積、年齢、性別、身長、体重など）。
【００２３】
必要であれば、例えば、測定間隔（単数または複数）に亘る平均圧力中の可能なドリフトの影響を除去するために上記入力信号は、上記算出で用いられる統計学的モーメント（単数または複数）が算出される前に高パスフィルター処理され得る。
【００２４】
上記測定間隔は、１つより多い心臓周期に亘って拡大され得、例えば、複数の心臓周期幅である時間窓を含む。上記入力信号の単一の標準偏差値は、全体の間隔に亘って算出され得るか、または構成要素の標準偏差値が算出され得、そして次に、複数のサブ間隔の各々について（平均、中央値などを用い）平均され得、心臓一回拍出量の推定値を算出することで用いられ得る最終の複合標準偏差値を形成する。種々の最適化が、本発明の異なる実施形態に含められ得る。例えば、複数の心臓周期の各々について、平均圧力値が算出され得、そして上記測定間隔は、次いで、この平均圧力値における変化の関数として調節され得る。
【００２５】
この方法を実施する例示の処理システムでは、１つ以上のコンピューター実行可能なソフトウェアモジュールが種々の計算を実施するために含められる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
（詳細な説明）
（イントロダクション）
最も広い用語で、本発明は、一回拍出量（ＳＶ）、心臓拍出量（ＣＯ）、（上記で与えられた式中のＫまたはＣのような）コンプライアンス係数のような心臓血管パラメーターの、侵襲的または非侵襲的に測定された血圧波形の少なくとも１つの統計的に高次数（２以上）の単一パラメーターまたは複数パラメーターの関数としての決定を含む。いくつかの心臓血管パラメーターの決定のために、患者特異的データはまた、好ましくは、同様にこの複数パラメーター関数に取り込まれる。
【００２７】
本発明は、ヒトであろうと動物であろうと、任意のタイプの被験体とともに有利に用いられ得る。本発明の最も一般的な使用は、診断設定におけるヒトに対してであることが予期されるので、本発明は、以下に「患者」との使用で主に説明される。しかし、これは、例示のみであり−この用語「患者」は、設定にかかわらずヒトおよび動物の両方であるすべての被験体を包含することが意図される。
【００２８】
（圧力波形）
図１は、単一の心臓周期に亘って（ここでは、時間ｔｄｉａ０における拡張期圧力Ｐｄｉａの点から、収縮期圧力Ｐｓｙｓの時間ｔｓｙｓを通り、血圧がもう一度Ｐｄｉａに到達する時間ｔｄｉａ１まで）とられた動脈圧力の波形Ｐ（ｔ）の例を示す。
【００２９】
本発明によれば、Ｐ（ｔ）、またはＰ（ｔ）に比例する任意の信号は、動脈樹の任意の点において、侵襲的または非侵襲的に測定され得る。侵襲的機器、特にカテーテルに取り付けられた圧力トランスデューサが用いられるならば、任意の動脈が測定点として用いられ得る。非侵襲的トランスデューサの配置は、代表的には、機器それ自身によって指示される−指カフ、上腕圧力カフ、および耳たぶクランプの配置は明らかである。機器にかかわらず、最終的には、Ｐ（ｔ）に対応（例えば、比例）する電気信号が生成されるか、または生成するようにされる。
【００３０】
周知であるように、そして図２に示されるように、Ｐ（ｔ）のようなアナログ信号は、任意の標準的なアナログ−デジタルコンバーター（ＡＤＣ）を用いてデジタル値のシークエンスにデジタル化され得る。換言すれば、Ｐ（ｔ）、ｔ０≦ｔ≦ｔｆは、公知の方法および回路を用いて、デジタル形態Ｐ（ｋ）、ｋ＝０、（ｎ−１）に変換され得、ここでｔ０およびｔｆは、それぞれ、測定間隔の初期時間および最終時間であり、そしてｎは、通常、測定間隔に亘って均一に分布された、算出に含められ得るＰ（ｔ）のサンプルの数である。
【００３１】
（本発明の単一モーメントの実施形態）
本発明の単一モーメントの実施形態は、Ｐ（ｋ）の標準偏差、すなわち、σＰ、またはこの標準偏差に関連する特定の値（以下を参照のこと）を用いて、一回拍出量（ＳＶ）の推定値を、そしてそれ故、ＳＶに由来する任意の心臓血管パラメーターを提供する。σＰを算出する１つの方法は、打ち切り関数の標準偏差を算出するための周知のアルゴリズムを用いることである。従って：
【数１】
2007512921.tif 000003
【００３２】
ここで、Ｐａｖｇは、平均圧力値、すなわち：
【数２】
2007512921.tif 000004
【００３３】
である。勿論、σＰを得るために、このシステムは、単に、σＰ２の平方根をとる。
【００３４】
複数周期測定から単一のσＰ値を算出するよりはむしろ、いくつかのσＰ、例えば、複数の間隔の各々に対するσＰを算出し、そして次にそれらを平均し（平均、中央値などをとることによる）上記式における使用のために複合σＰを算出することも可能である。さらに、本発明者らは、動脈血圧の標準偏差σＰに類似の拍動性変数を算出するためのその他の代替を発見した。
【００３５】
その他の値が、σＰの近似、またはＳＶにまた比例するもの、あるいはその両者のいずれかを提供する、圧力波形Ｐ（ｔ）から誘導され得る。１つの例として、時間窓に亘ってとられた、最大測定圧力と最小測定圧力との間の差異が、上記で与えられた標準的な式を用いてσＰの直接算出に置換され得る拍動性測定であることが発見された。測定間隔に亘ってサンプリングされた圧力の最大値および最小値を、それぞれ、ｍａｘ［Ｐ（ｋ）］およびｍｉｎ［Ｐ（ｋ）］とする。標準偏差は、これら２つの値の差異の１／３倍にほぼ等しい：
【数３】
2007512921.tif 000005
【００３６】
先に提示された標準的な式を用いるσＰの算出より恐らく正確ではないが、この「粗い」σＰ近似は、Ｐ（ｔ）のサンプリングを全く必要としない単純さの利点を有している。実際、心拍数（ＨＲ）を示す入力信号が与えられれば、｛ｍａｘ［Ｐ（ｋ）］−ｍｉｎ［Ｐ（ｋ）］｝／３を、そしてそれからＳＶおよび／またはＣＯ（またはＳＶの特定のその他の関数）を算出するためのシステムは、すべてがアナログ回路であっても、公知の回路設計技法を用いて、ハードウェア中で完全に実行され得る。これは、最小の設備および資源のみを有する領域または適用における使用のための、非常に安価な、容易に製造され、そして物理的に頑健なＣＯモニターの開発を可能にし得る。
【００３７】
勿論、ｍａｘ［Ｐ（ｋ）］およびｍｉｎ［Ｐ（ｋ）］をσＰに関連付ける別個の算出を有し、そして次にＳＶを算出するためにσＰを用いる必要性は必ずしもない。これは、例示のみによって説明される。むしろ、ｍａｘ［Ｐ（ｋ）］およびｍｉｎ［Ｐ（ｋ）］が与えられれば、ＳＶは：
ＳＶ＝ｋ・｛ｍａｘ［Ｐ（ｋ）］−ｍｉｎ［Ｐ（ｋ）］｝
として直接的に推定され得る。ここで、ｋ＝Ｋ／３である。（勿論、Ｋは、係数１／３となるように簡単に調節され得る。）
別の代替として、時間に関するＰ（ｔ）の第１の導関数の最大または最小の絶対値は、σＰおよびＳＶにほぼ比例する。従って：
【数４】
2007512921.tif 000006
【００３８】
一方または他方のみを用いることに代わって、これら第１の導関数の平均を用いることもまた可能であり得る。Ｐ（ｋ）が与えられれば、これら導関数は、任意の公知の計算方法を用いて決定され得る：上記圧力波形上の目的の点は、変曲点、すなわち、Ｐ（ｔ）の第２の時間導関数がゼロの点であるであることに注目のこと。これらの導関数が評価される時間間隔は、全体の心臓周期であり得る。しかし、心臓の開始と、図１にＰｄｉｃｒｏｔｉｃとして示されるような第１の重脈拍点との間でＰ（ｔ）を評価することが一般に十分である。なぜなら、最大の正の傾きは、拡張期点と収縮期点との間のほぼ半分で通常生じるからであり、すなわち、ＰｄｉａおよびＰｓｙｓならびに最大の負の傾きは、一般に、収縮期点と第１の重脈拍点、すなわち、ＰｓｙｓとＰｄｉｃｒｏｔｉｃとの間のほぼ半分で生じるからである。Ｐ（ｔ）のこれらの部分のみを調べることは、Ｐｄｉｃｒｏｔｉｃの時間の後から、偽の値が用いられる可能性をなくする。
【００３９】
なお別の代替として、標準的なソフトウェアまたはハードウェアモジュールが、各心臓周期に亘るか、または複数の周期に亘って測定された圧力信号Ｐ（ｔ）のフーリエ変換を算出するために用いられ得る。主要な周波数構成要素、すなわち、平均動脈圧力Ｐａｖｇによって除された「心拍数」、すなわち、Ｈ１／Ｐａｖｇに対応する周波数での、フーリエ変換構成要素Ｈ１の大きさによって規定される量は、ＳＶに比例する。Ｈ１の代わりに、心拍数の２倍に対応するフーリエ構成要素Ｈ２の大きさ、すなわち、第１の高周波振動数構成要素が、その代わりに用いられ得る；従って、Ｈ２／ＰａｖｇはまたＳＶに比例する。
【００４０】
ＣＯを算出するために、心拍数ＨＲ（またはＨＲが誘導され得る特定の信号）が必要である。ＨＲを測定するための多くの公知の機器のいずれも用いられ得る。各Ｐ（ｔ）間隔についての開始時間および終了時間が、例えば、心電図信号によって誘発されるならば、同じ信号がＨＲを算出するために用いられ得る。測定された圧力波Ｐ（ｔ）（実際には、Ｐ（ｋ））は、それ自身、例えば、標準の高速フーリエ変換または導関数分析を用いて、ＨＲを誘導するために用いられ得る。
【００４１】
最終的にＣＯに対する値に到達する前に、較正係数Ｋについての値を決定することもまた必要である。これを行う１つの方法は、Ｐ（ｔ）の任意の予備決定された関数としてである；従って、Ｋ＝Ｋ（Ｐ（ｔ））。
【００４２】
侵襲的、例えば、熱希釈、または非侵襲的、例えば、経食道超音波心臓検査（ＴＥＥ）または生体インピーダンス測定であるかにかかわらず、任意の公知の独立のＣＯ技法を用いて、この関係を決定し得る。本発明は、ＴＤまたはＴＥＥのような断続的測定の間のＣＯの連続的傾向を提供する。選択された独立の方法を用いて、値ＣＯｃａｌが決定され、その結果Ｋは：
Ｋ＝ＣＯｃａｌ／（Ｖ・ＨＲ）であり、ここで、Ｖは、ＳＶに比例する選択された値であり、例えば：
Ｖ＝σＰ：または
Ｖ＝ｍａｘ［Ｐ（ｋ）］−ｍｉｎ［Ｐ（ｋ）］；または
Ｖ＝上記Ｐ（ｔ）の第１の導関数の最大または最小の絶対値：または
Ｖ＝Ｈ１／ＰａｖｇまたはＨ２／Ｐａｖｇである。
【００４３】
本発明のすべての実施形態の１つの利点は、カテーテル法のような侵襲的技法がＫを決定するために用いられるときでさえ、次のＣＯモニタリングセッションの間に、患者中にこのカテーテルを通常残す必要がないということである。さらに、Ｋを決定するためにカテーテルを基礎にした較正技法を用いるときでさえ、本発明によれば、心臓中または心臓の近傍で測定が行われる必要は必ずしもなく；むしろ、この較正測定は、大腿動脈でなされ得る。従って、較正定数Ｋを決定するために侵襲的技法が用いられる場合でさえ、本発明は、全体として、任意のカテーテル法が末梢であり、かつ一時的であり得るという点でなお最小侵襲的である。
【００４４】
上記で述べたように、動脈血圧を直接測定するよりはむしろ、血圧に比例している任意のその他の入力信号が用いられ得る。これは、較正が、これら算出のいくつかの点の任意またはすべてで行われ得ることを意味する。例えば、動脈血圧それ自身以外の特定の信号が入力として用いられるならば、それは、その値が標準偏差を算出するために用いられる前に、または後に、血圧に較正され得、その場合には、得られる標準偏差値が倍化され得るか、または得られるＳＶ値が較正され得るか（例えば、Ｋを適正に設定することにより）、または（ＣＯのような）ＳＶの特定の最終関数が倍化され得るかのいずれかである。要するに、本発明が、いくつかの場合には、動脈血圧の直接測定とは異なる入力信号を用いることができるという事実は、正確なＳＶ推定値を生成するその能力を制限はしない。
【００４５】
（モーメント）
ここで、ｍ値の順序だった集合、すなわち、シークエンスＹ（ｉ）、ここでｉ＝０、・・・、（ｍ−１）を考慮する。統計学の分野から周知であるように、Ｙ（ｉ）の第１の４つのモーメントμ１、μ２、μ３、およびμ４は、公知の式を用いて算出され得、ここで、μ１は平均（すなわち、算術平均）、μ２＝σ２は分散、すなわち、標準偏差σの平方；μ３は歪度、およびμ４は尖度である。従って：
μ１＝Ｙａｖｇ＝１／ｍ＊ＳＵＭ（Ｙ（ｉ））                        （式１）
μ２＝σ２＝１／（ｍ−１）＊ＳＵＭ（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）２          （式２）
μ３＝      １／（ｍ−１）＊ＳＵＭ［（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）／σ］３  （式３）
μ４＝      １／（ｍ−１）＊ＳＵＭ［（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）／σ］４  （式４）
である。
一般に、第β番目のモーメントμβは：
μβ＝      １／（ｍ−１）＊１／σβ＊ＳＵＭ［（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）］β
として表され、ここで、ｉ＝０、・・・、（ｍ−１）であることに注目のこと。第２〜第４のモーメントについての別個の値の式は、通常、周知の統計学的理由のために１／ｍに代わって１／（ｍ−１）によって倍率をかけられることもまた注目のこと。
【００４６】
以下により詳細に示されるように、本発明の複数モーメント実施形態は、圧力波形Ｐ（ｋ）の４つのモーメントのみならず、圧力重み付け時間ベクトルの関数としてコンプライアンス係数を算出する。本発明者が知る限り、上記の式１〜４中に表現される統計学的概念は良好に理解されるけれども、平均動脈圧力ＭＡＰに対応する圧力波形の第１のモーメントμ１のみが、先行技術では、動脈コンプラアンスに関連する算出に直接用いられている。ＭＡＰのみの使用は、ＭＡＰが圧力波形Ｐ（ｋ）のすべての蓄積された情報を単一の数に低減し、これは、その平均の大きさ以外の波形の形状に関する情報を全く提供しないという重篤および無駄な制限である。
【００４７】
標準偏差σは、形状情報の１つのレベルを提供し、そこでは、σが大きいほど、より多く関数（すなわち、シークエンス）Ｙ（ｉ）を散開し、すなわち、より多く、それが平均から逸脱する傾向にある。勿論、この標準偏差σを得るために、上記システムは、上記分散σ２の単に平方根をとる。式２は、σを算出または推定するための標準的な式であるが、その他の技法が、本発明の単一モーメントの実施形態と組み合わせて上記で論議されている。これらはまた、本発明この複数モーメントの実施形態においてσを決定するために用いられ得る。
【００４８】
標準偏差は、特定の形状情報を提供するけれども、その欠点は、以下を考慮することにより容易に理解され得る：平均および標準偏差は、シークエンスＹ（ｉ）を構成する値の順番が「逆転」される場合、すなわち、Ｙ（ｉ）は、ｉ＝０軸の周りで反射され、そして値Ｙ（ｍ−１）が時間で最初の値にようにシフトされる場合でも、変化しない。
【００４９】
歪度は対称性の欠如の尺度であり、そして関数Ｙ（ｉ）の左または右側いずれかが、統計学的モードに対して他方より重いことを示す。正に歪んだ関数は急激に上昇し、そのピーに到達し、次いでゆっくりと下降する。負に歪んだ関数については、逆があてはまり得る。ポイントは、この歪値が、特に−平均または標準偏差には見出されない形状情報を含み、それが、いかに迅速にこの関数が最初そのピークまで上昇し、そして次にそれがいかにゆっくりと減衰するかを示すということである。２つの異なる関数は同じ平均および標準偏差を有し得るが、そらは、同じ歪度を有することはほんの稀である。
【００５０】
尖度は、関数Ｙ（ｉ）が正規分布より尖っているか、またはより平坦であるかの尺度である。従って、高い尖度値は、平均の近傍で明確なピークを示し、その後低下し、次に重い「尾」が続く。低い尖度値は、関数がそのピークの領域で比較的平坦であることを示す傾向ある。正規分布は、３．０の尖度を有する；従って、実際の尖度値は、しばしば、３．０によって調節され、その結果、これら値は、当初の値に比例する。
【００５１】
（圧力波形モーメント）
本発明の別の実施形態によれば、圧力波形Ｐ（ｋ）の第１の４つのモーメントμ１Ｐ、μ２Ｐ、μ３Ｐ、およびμ４Ｐは、コンプライアンス係数の算出で算出および用いられ、ここで、μ１Ｐは平均であり、μ２Ｐ＝σＰ２は分散、すなわち、標準偏差σＰの平方であり；μ３Ｐは歪度、およびμ４Ｐは尖度であり、ここで、これらモーメントのすべては、圧力波形Ｐ（ｋ）を基礎にする。上記の式１〜４は、ＹをＰで、ｉをｋで、そしてｍをｎ置換した後これらの値を算出するために用いられ得る。
【００５２】
上記の式２は、標準偏差を算出するための「教科書」の方法を提供する。その他のより近似の方法もまた用いられ得る。例えば、少なくとも血圧を基礎にした測定の文脈では、本発明者らは、σＰに対する粗い近似が、測定された圧力値の最大と最小との間の差異を３で除することによって算出され得、しかも、時間に対するＰ（ｔ）の第１の導関数の最大または最小の絶対値がσＰにほぼ比例することを発見した。
【００５３】
（圧力重み付け時間モーメント）
図２が示すように、各別個の時間ｋにおいて、対応する測定された圧力はＰ（ｋ）である。これらの値ｋおよびＰ（ｋ）は、各Ｐ（ｋ）値が対応するｋ値の「カウント」として用いられることを意味する、ヒストグラムに対応するシークエンスＴ（ｊ）中に成形され得る。大いに単純化された例により、全体の圧力波形が、４つの測定された値Ｐ（１）＝２５、Ｐ（２）＝５０、Ｐ（３）＝５５、およびＰ（４）＝３５のみからなると仮定する。これは、次いで、２５個の１、５０個の２、５５個の３、および３５個の４を持つシークエンスＴ（ｊ）として表され得る：
Ｔ（ｊ）＝１、１、・・・、１、２、２、・・・、２、３、３、・・・３、４、４、・・・、４
このシークエンスは、従って、２５＋５０＋５５＋３５＝１６５の項目を有する。
【００５４】
まさに、任意のその他について、このシークエンスに対するモーメントが算出され得る。例えば、平均（第１のモーメント）は：
μ１Ｔ＝（１＊２５＋２＊５０＋３＊５５＋４＊３５）／１６５＝４３０／１６５＝２．６０６であり、そして標準偏差σＴは、分散μ２Ｔの平方根：ＳＱＲＴ［１／１６４＊２５（１−２．６１）２＋５０（２−２．６１）２＋５５（３−２．６１）２＋３５（４−２．６１）２］＝０．９８５である。
【００５５】
歪度μ３Ｔおよび尖度μ４Ｔは、式３および４においてそれぞれ同様の置換によって算出され得る：
μ３Ｔ＝｛１／（１６４）＊（１／σＴ３）ＳＵＭ［Ｐ（ｋ）＊（ｋ−μ１Ｔ）３］｝
μ４Ｔ＝｛１／（１６４）＊（１／σＴ４）ＳＵＭ［Ｐ（ｋ）＊（ｋ−μ１Ｔ）４］｝
ここで、ｋ＝１、・・・、（ｍ−１）。
【００５６】
これらの式が示すように、このプロセスは、実際には、各別個の時間値ｋを、時間のモーメントを算出する前に、その対応する圧力値Ｐ（ｋ）によって「重み付ける」。このシークエンスＴ（ｊ）は、それが圧力波形のタイミング分布を頑健に特徴付ける非常に有用な性質を有し：これら圧力値Ｐ（ｋ）の順序を逆にすることは、ほとんどすべての場合、Ｔ（ｊ）の平均を、およびすべてのより高い次数のモーメントを変化させる。さらに、重拍脈圧力Ｐｄｉｃｒｏｔｉｃにおいて通常生じる第２の「こぶ（ハンプ）」もまた尖度μ４Ｔの値に感知可能に影響し；対照的に、上記Ｒｏｍａｎｏ法におけるように、先行技術における重拍脈ノッチを単に識別することは、少なくとも１つの導関数のノイズの多い算出を必要とする。
【００５７】
（本発明の複数モーメントの実施形態）
本発明の複数モーメントの実施形態の好ましいバージョンでは、４つすべての圧力波形および圧力重み付け時間モーメントを用いて、それ自身に対し、または心臓拍出量を算出するための上記に与えられた式のようなその他の式のいずれかで用いられ得るコンプライアンス係数Ｋを算出するために用いられ得る。好ましくは、その他の既知の特徴を考慮するために、さらなる値がまた、この算出に含められる。本発明の１つのプロトタイプでは、例えば、心拍数ＨＲ（またはＲ波の期間）、身体表面積ＢＳＡ、およびコンプライアンスを圧力波形ならびに患者の年齢および性別の多項関数として算出するＬａｎｇｗｏｕｔｅｒｓによって記載されるような公知の方法を用いて算出されるコンプライアンス値Ｋｐｒｉｏｒ。従って、この好ましい実施形態では：
Ｋ＝Ｋ（ＨＲ、Ｋｐｒｉｏｒ、ＢＳＡ、μ１Ｐ、σＰ、μ３Ｐ、μ４Ｐ、μ１Ｔ、σＴ、μ３Ｔ、μ４Ｔ）である。
【００５８】
本発明の所定の履行の必要性に依存し、そして公知の実験方法を用いて、いくつかのパラメーター、例えば、歪度または尖度を含まないことを選択し得るか、またはより高い次数のモーメントをまた含み得る。第１の４つの統計学的モーメントのすべての両方のセットを用いる試験は、コンプライアンスの正確かつ頑健な推定値に寄与する際に成功したことが示された。さらに、ＨＲおよびＢＳＡ以外のその他の人体計測パラメーターが、さらに、または代わって用いられ得、そしてその他の方法がＫｐｒｉｏｒを決定するために用いられ得、これもなお、一緒に省略され得る。現在のコンプラアンス値を算出するための以下に記載の例の方法論は、増加した、減少した、または改変されたパラメーターセットを反映するための公知の様式で調節され得る。
【００５９】
（近似関数−係数決定）
一旦、Ｋを算出するためのパラメーターセットがアセンブルされると、それはなお、公知の特定物に関連されなければならない。上記で与えられたＣＯを算出するための２つの標準的な式を思い出すと：
ＣＯ＝ＨＲ＊Ｋ＊ＳＶｅｓｔ
ＣＯ＝ＭＡＰ＊Ｃ／τ。
【００６０】
熱希釈のような侵襲技法を含む、現存するデバイスおよび方法は、試験被験体または対照被験体の集団についてＣＯ、ＨＲおよびＳＶｅｓｔを決定するために用いられ得る。（ＭＡＰおよびτは、公知の技法を用いて同様に決定され得る。）各被験体について、年齢、体重、ＢＳＡ、身長などのような人体計測データがまた記録され得る。これは、ＣＯ測定のスート（ｓｕｉｔ）を生成し、その各々は、Ｋのコンプラアンスパラメーターの関数（初期には未知）である。近似関数は、それ故、特定の予め規定された意味において、ＣＯ測定のスートが与えられれば、Ｋ（またはＣ）にこれらパラローターを最も良く関連づける公知の数値方法を用いて算出され得る。良好に理解され、そして容易に算出される近似関数は多項式である。本発明の１つの首尾良く試験された履行では、標準的な多変数フィッティングルーチンを用いて、パラメーターＨＲ、Ｋｐｒｉｏｒ、ＢＳＡ、μ１Ｐ、σＰ、μ３Ｐ、μ４Ｐ、μ１Ｔ、σＴ、μ３Ｔ、μ４Ｔのパラメーターの各セットについて、Ｋの値を与えた多項式の係数を生成した。
【００６１】
本発明の１つの履行では、Ｋは以下のように算出された：
【数５】
2007512921.tif 000007
【００６２】
ここで、
【数６】
2007512921.tif 000008
【００６３】
である。
【００６４】
係数「Ａ」および指数マトリックス「Ｐ」は、ヒト被験体から収集されたデータを用いる多変数最小２乗回帰によって以下のようであると決定された：
【数７】
2007512921.tif 000009
2007512921.tif 000010
【００６５】
Ｋについての式は、以下の形態に書かれ得る：
【数８】
2007512921.tif 000011
【００６６】
ここで、係数「ν」は、以下のように定義される：
【数９】
2007512921.tif 000012
2007512921.tif 000013
【００６７】
Ｂｉ（性別）は、示された性別に対する個々のアレイの要素ｉである。
【００６８】
この履行では、本発明者は、この回帰を回帰変数あたりせいぜい４つのパラメーターに、各パラメーターが２より大きくない次数（ここでは：指数）に、拘束することを選択した点に注意すべきである。従って、上記マトリックスＰの行は、せいぜい４つの非ゼロ項を有し、Ｐの各要素の絶対値はせいぜい２である。このことは、たとえ、ν９およびν１０がこの最適化に含まれていないことをも意味しても、数値安定性および正確さのために行われた。従って、Ｋに対する式は、９の次数パラメータースペース中で二次元曲線になった。しかし、他のデザイナーは、彼らが、Ｋの推定値を算出するために選択するルーチンに依存して、異なる数のパラメーター、または次数を選択し得る。これらのデザイン選択は、心臓血管パラメーターを推定する方法を開発する者によって、良好に理解される。ポイントは、すべての算出されたモーメントが用いられ得るが、すべてが必ずしも本発明によって必要とされる訳ではないことである。
【００６９】
さらに、圧力単独の任意のモーメント、すなわち、μ１Ｐ、σＰ、μ３Ｐ、μ４Ｐなくしてさえ、ＨＲ、Ｋｐｒｉｏｒ、ＢＳＡのような人体計測（または人体計測から派生する）値あり、またはなしで、１つ以上の圧力重み付け時間値μ１Ｔ、σＴ、μ３Ｔ、μ４Ｔのモーメントのみに基づき、Ｋ（または特定の他の心臓血管パラメーター）に対する近似関数を生成することが可能であり得る。通常の実験が、どのモーメントおよびパラメーターが、本発明の任意の所定の適用で満足する結果を生じるかを決定するために適用され得る。
【００７０】
実際の測定値または算出値ν１・・・ν１１をこの近似関数に入れることにより、コンプラアンス係数Ｋの推定値を得る。このコンプラアンス係数が目的の値であるならば、任意の所望の従来様式で使用者に提示され得る。大部分の履行では、しかし、このコンプラアンス係数は、それ自身、ＳＶまたはＣＯのような特定のその他の特徴的心臓値の決定における使用のために意図される中間パラメーターである。
【００７１】
本発明者はまた、上記コンプラアンス係数Ｃおよびコンプラアンス係数Ｋが、約６のゲイン係数によって関連されることを観察した。従って、Ｋ≒６＊Ｃ。Ｋを算出するための任意の式は、それ故、Ｃを推定するために容易に改変され得る。
【００７２】
上記に説明された方法論は、目的の心臓血管パラメーターが動脈コンプラアンス以外の何かであっても、適用され得る。従って、本発明は、任意の心臓血管パラメーターを、臨床的に測定された変数のセットがそれに関連する場合に推定するために適用され得；この関係は、この関係に対する（変数として圧力波形の少なくとも１つのより高い次数のモーメントを有する）近似関数を決定する公知の数値方法を用いることによって特徴付けられ；そして測定され、または算出された実際の値は、この近似関数の変数に代入され、目的の心臓血管パラメーターの現在の値を得る。
【００７３】
（ＳＶおよびＣＯ推定）
上記で述べたように、心臓拍出量（ＣＯ）を算出するための原理式は、ＣＯ＝ＳＶ・ＨＲであり、ここで、ＳＶは一回拍出量であり、そしてＨＲは脈拍数である。ＨＲが与えられれば、次に、ＳＶをいかに決定するかという問題が残る。圧力波形の拍動性が動脈樹中への心臓一回拍出量によって生成されるという観察に基づき、本発明者は、ＳＶが動脈圧力波形Ｐ（ｔ）の、またはそれ自身がＰ（ｔ）に比例するその他の信号の標準偏差に比例するとして近似される得ることを見出した。従って、ＳＶを推定する１つの方法は、関係ＳＶ＝Ｋ・σＰを適用することであり、それからＣＯ＝Ｋ・σＰ・ＨＲがわかる。
【００７４】
本発明者はまた、手術直終の患者の大腿動脈中で測定された血圧の標準偏差σＰは、たとえ、それらのＣＯが増加していても、比較的一定のままであり、その一方、橈骨動脈中で測定されたσＰは、予期されるより多く増加し、恐らくは、小血管の灌流を反映していることを観察した。本発明者は、しかし、末梢灌流状態が、３．０の正規尖度値からの有意な偏差を引き起こし、しかも、ＳＶの推定値が、この差異を、圧力尖度に比例している矯正因子を引くことにより矯正され得ることを見出した。従って、改善されたＳＶ（そしてそれ故ＣＯはまた）推定値は：
ＳＶ＝Ｋ・σＰ−γ（μ４Ｐ−３）を算出することによって有され得る。
【００７５】
γ＝３．０を設定することにより良好な結果を与える。ここで、値３が、起点を中心とするためにμ４Ｐから引かれる。本明細書で与えられるすべての式は尖度を含むが、しかし、上記式が選択に従って改変される限り、μ４Ｐを「そのまま」または中心として用い得る。
【００７６】
本発明は、σＰおよびＫを算出するので、それはまた、従って、Ｋが推定される毎に、ＳＶの推定値を生じ得る。ＨＲを測定するための任意の公知のデバイスを用いることにより、本発明はまた、ＣＯの推定値を提供する。Ｋの推定値は、一般に、本発明を用いてより正確であるので（なぜなら、それは、患者特異的情報および頑健な圧力波形測定の両方を採用するからである）、ＳＶおよびＣＯに対する推定値は、対応して改善される。
【００７７】
ＣＯを算出するために、心拍数ＨＲ（またはＨＲが派生され得る特定の信号）が必要である。ＨＲを測定するための多くの公知の機器のいずれかが用いられ得る。各Ｐ（ｔ）間隔に対する開始時間および終了時間が、心電図信号よって誘因されるならば、例えば、同じ信号がＨＲを算出するために用いられ得る。この測定された圧力波形Ｐ（ｔ）（実際はＰ（ｋ））は、それ自身、例えば、標準の高速フーリエ変換また導関数分析を用いて、ＨＲを派生するために用いられ得る。
【００７８】
（τおよび血管抵抗の推定）
ここで、以下の標準式を思い出して、
ＣＯ＝ＨＲ＊（Ｋ＊ＳＶｅｓｔ）および
ＣＯ＝ＭＡＰ＊Ｃ／τ＝μ１Ｐ＊Ｃ／τ
ここで、ＨＲは心拍数、ＳＶｅｓｔは推定された一回拍出量、ＭＡＰは平均動脈圧力（μ１Ｐ）、そしてτはそのピーク後、Ｐ（ｔ）が如何に減衰するかを説明する指数圧力減衰パラメーターである。
【００７９】
本発明者らの観察を組み合わせると、
Ｋ＝Ｋ≒６＊Ｃおよび
ＣＯ＝Ｋ・σＰ・ＨＲであり、
これらの式は、組み合わせられ得、そして単純化されてτそれ自身の推定値を生じる：
τ＝ＭＡＰ／（６＊ＨＲ＊σＰ）。
【００８０】
履行に依存して、単位変換定数（ｕｎｉｔ−ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｃｏｎｓｔａｎｔ）κが単位一貫性を提供するために必要とされ得、その結果、τ＝κ＊ＭＡＰ／（６＊ＨＲ＊σＰ）である。κは、共通の転換因子を用いて決定され得る。
【００８１】
なお別の周知の関係はτ＝Ｒ＊Ｃであり、ここで、Ｒは血管抵抗である。上記に記載のように、Ｋを推定した後、本発明はまた、従って：
Ｒ＝６＊τ／Ｋとして、Ｒを推定するために用いられ得る。
【００８２】
（測定間隔）
アナログ測定間隔、すなわち、それに亘って各算出期間が実施される時間窓［ｔ０、ｔｆ］、そしてそれ故、別個のサンプリング間隔ｋ＝０、・・・、（ｎ−１）は、それが、圧力および／または時間モーメント中の実質的なシフトを包含しないように十分小さくあるべきである。また、高パスフィルターを用いて呼吸のような低周波数変動をフィルター除去し得、これはまた、上記時間窓の間に平均動脈圧力における任意のドリフトの影響を支援して除去し得る。しかし、より安定な読み取り値および信頼性ある読み取り値を提供するため、この時間窓を１心臓周期より長く延ばすことが最良である。好ましくは、この測定間隔（時間窓）は、複数の心臓サイクル（すなわち、異なる心臓周期における同じ点において、開始し、かつ、終了する）であるべきであり；これは、種々のより高い次数のモーメントの算出で用いられる平均圧力値が、周期の不完全測定のためにバイアスされていない平均圧力値Ｐａｖｇを用いることを確実にする。
【００８３】
より大きいサンプリング窓は、反射によって引き起こされる影響のような摂動の影響が通常低減されるという利点を有する。なぜなら、それらは、平均および標準偏差の算出において「相殺される」傾向にあるからである。適切な時間窓は、通常の実験方法および臨床的方法を用いて決定され得る。この時間窓は単一の心臓周期と一致することが可能であり得ることに注目のこと。この場合、平均圧力シフトは、重要ではない。
【００８４】
チェックとして、本発明によるシステムはまた、別個の背景操作として、各心臓周期に亘って、少なくとも、平均、および恐らくはまた、より高い次数のモーメントを算出し得る。平均の周期から周期（ｃｙｃｌｅ−ｔｏ−ｃｙｃｌｅ）の圧力が、特定の閾値より大きい任意の絶対または比例ドリフトを示す場合、現在算出されるコンプライアンス、ＳＶ、ＣＯまたはその他の推定値が、信頼性がより少ないと考えられるか、または完全に棄てられ得るように、警告信号が生成され得る。
【００８５】
上記時間窓［ｔ０、ｔｆ］をＰａｖｇ中のドリフトに従って調節することもまた、可能であり得る。例えば、所定の時間窓に亘るＰａｖｇが、先の時間窓のＰａｖｇからの閾値量より多く、絶対的にまたは相対的に異なるならば、上記時間窓は減少され得；Ｐａｖｇの安定性が、次いで、この時間窓が拡大され得ることを示すために、用いられ得る。この時間窓はまた、ノイズ供給源に基づき、またはＳＮＲもしくは分散の尺度に基づいて拡大および収縮され得る。好ましくは、この時間窓がどれくらい拡大または縮小可能であるかの制限が置かれ、そしてこのような拡大または収縮が全く可能であるならば、時間間隔の指標が、好ましくは、使用者に表示される。
【００８６】
上記時間窓が、心臓周期の任意の特定の点で開始することは必ずしも必要ではない。従って、ｔ０は、ｔｄｉａ０と同じである必要はないが、しかし、これは、多くの履行において便利な選択であり得る。これは、各測定間隔の開始および終了（すなわち、ｔ０およびｔｆ）が、時間ｔｄｉａ０またはｔｓｙｓにおけるような心臓周期のほとんどすべての特徴に基づき、またはＲ波などのような非圧力特徴に基づき誘因され得ることを意味する。しかし、このような代替の間隔を選択することでは、歪度および尖度が形状依存性であることを記憶すべきである。
【００８７】
（他の入力）
血圧を直接測定するよりむしろ、血圧に比例している任意のその他の入力信号が用いられ得る。これは、較正が、算出におけるいくつかの点のいずれか、またはすべてで行われ得ることを意味する。例えば、動脈血圧それ自身以外の特定の信号が入力として用いられるならば、それは、その値が種々の構成要素モーメントを算出するために用いられる前、またはその後に血圧に較正され得、その場合には、いずれかの得られるモーメント値が倍率をかけられる。要するに、本発明が、いくつかの場合には、動脈血圧の直接測定以外の異なる入力信号を用い得るという事実は、正確なコンプライアンス推定値を生成するその能力を必ずしも排除しない。
【００８８】
（システム構成要素）
図３は、圧力を感知し、そしてコンプライアンス、ＳＶ、ＣＯなどのようなパラメーターを算出するための上記の方法を履行するシステムの主要な構成要素を示す。本発明は、現存する患者モニタリングデバイス内に含められ得るか、または専用のモニターとして履行され得る。上記に述べられたように、圧力、または圧力に比例する特定のその他の入力信号が、２つの方法：侵襲的および非侵襲的のいずれか、または、実際に、両方で感知され得る。単に、本発明の最も一般的な履行であることが予期されるので、このシステムは、圧力に転換される特定のその他の入力信号に対向して動脈血圧を測定するとして説明される。
【００８９】
図３は、簡潔さのために両方のタイプの圧力感知を示し：本発明の大部分の実際の適用では、いずれか１つ、またはいくつかの改変例が代表的には履行される。本発明の侵襲的適用では、従来の圧力センサー１００が、カテーテル１１０上に取り付けられ、これは、ヒトまたは動物患者の身体の部分１３０の動脈１２０中に挿入される。このような動脈は、上行大動脈、または肺動脈であり得るか、または、侵襲性のレベルを低減するために、この動脈１２０は、大腿動脈、橈骨動脈または上腕動脈のような末梢であり得る。本発明の非侵襲的適用では、光容積脈波血圧プローブのような、従来の圧力センサー２００が、任意の従来様式、例えば、指２３０の周りのカフまたは患者の手首上に取り付けられたトランスデューサを用いて外部に取り付けられる。図３は、両方のタイプを概略的に示す。
【００９０】
センサー１００、２００からの信号は、任意の公知のコネクターを経由して、処理システム３００への入力として渡され、このシステムは、１つ以上のプロセッサーおよびその他の支援ハードウェアを含み、そして、通常信号を処理し、そしてコードを実行するシステムソフトウェア（図示せず）を含む。本発明は、改変された標準的なパーソナルコンピューターを用いて履行され得るか、またはそれは、より大きな専用のモニタリングシステム中に取り込まれ得る。本発明では、処理システム３００はまた、必要に応じて、増幅、フィルター処理、レンジングなどのような通常の信号処理タスク、および上記で述べたような光学的高パスフィルター処理を実施する条件付け回路３０２を含み得るか、またはそれに連結される。条件付けられ、感知された入力圧力信号Ｐ（ｔ）は、次いで、従来のアナログ−デジタルコンバーターＡＤＣ３０４によってデジタル形態に転換され、これは、クロック回路３０５を有するか、またはそれから時間参照をとる。良好に理解されるように、このＡＤＣ３０４のサンプリング周波数は、圧力信号のアリアジングを避けるように、Ｎｙｑｕｉｓｔ基準に対して選択されるべきであり；この手順は、デジタル信号処理の技術分野では非常に周知である。ＡＤＣ３０４からの出力は、個別の圧力信号Ｐ（ｋ）であり、その値は、従来のメモリ回路（図示せず）中に記憶され得る。
【００９１】
値Ｐ（ｋ）は、パラメーターμ１Ｐ、μ１Ｔ、σＰ、σＴ、μ３Ｐ、μ３Ｔ、μ４Ｐ、μ４Ｔのいずれかを算出するためのコンピューターが実行可能なコードを含むソウトウェアモジュール３１０に（通常、それによりメモリからアクセスされる）渡され、コンプライアンス因子Ｋを算出するための選択されたアルゴリズム中で用いられる。中程度の技量のプログラマーでさえ、このソフトウェアモジュール３１０を設計する方法を知っている。
【００９２】
年齢、身長、体重、ＢＳＡなどのような患者特異的データは、メモリ領域３１５中に記憶され、これは、また、Ｋｐｒｉｏｒのようなその他の所定のパラメーターを記憶し得る。これらの値は、任意の公知の入力デバイス４００を用いて従来様式で入力され得る。
【００９３】
コンプライアンス算出モジュール３２０はまた、コンピューター実行可能なコードを備え、次いで、入力として種々のモーメントおよび患者特異的な値を取り込み、そしてコンプライアンス因子を算出するために選択された算出を実施する。例えば、このモジュール３２０は、上記パラメーターを、Ｋについての上記で与えられた式中、または試験データのセットに最良に適合する近似関数を生成することにより誘導される特定のその他の式中に入力し得る。好ましくは、この算出モジュール３２０はまた、それに亘って、各コンプライアンス、ＳＶおよび／またはＣＯ推定値が生成される時間窓［ｔ０、ｔｆ］を選択する。これは、どの、そして、いくつの、記憶された継続的な打ち切られたＰ（ｔ）値Ｐ（ｋ）が、各算出で用いられるのかを選択するのと同じく単純に行われ得、これは、範囲ｋ＝０、・・・、（ｎ−１）においてｎを選択することと同じである。
【００９４】
Ｋ、σＰおよびμ４Ｐを入力とし、一回拍出量算出モジュール３３０は、ここで再び、コンピューターで実行可能なコードを備え、そこでは、倍率因子γがプレエンコードされ得、次いで、上記で説明されたように、改良されたＳＶ推定値を算出する。心拍数を測定するための任意の公知のハードウェアデバイス３４０またはソフトウェアルーチン（例えば、フーリエまたは導関数分析を用いて）により生成されるＳＶおよび心拍数値ＨＲの両方を入力として、ＣＯ算出モジュール３３０は、次いで、例えば、標準的な式ＣＯ＝ＳＶ＊ＨＲを用いてＣＯの推定値を生成し得る。
【００９５】
さらなるソフトウェアモジュール３６０および３７０が含められ得、上記に記載の算出を実施し、その指数圧力減衰定数τおよび血管抵抗Ｒを推定する。
【００９６】
図３に示されるように、ソフトウェアモジュール３２０、３３０、３５０，３６０、および３７０は、すなわち、これらのどれもが含められ、推定ソフトウェア構成要素３１７内で履行され得、これはまた、勿論、所望により、モーメント算出構成要素３１０、または処理システム３００のその他のソフトウェア構成要素と組み合わせられ得る。
【００９７】
上記に述べたように、本発明に従うシステムがＳＶまたはＣＯを、これらの値が目的でない場合、必ずしも算出する必要はない。τおよびＲについても同様である。このような場合には、対応するソフトウェアモジュールは、勿論必要ではなく、そして省略され得る。例えば、本発明は、動脈コンプライアンスそれ自身の研究で用いられ得る。それにもかかわらず、図３が示すように、結果Ｋ、ＳＶ、ＣＯ、τおよびＲのいずれか、またはすべてが、使用者に提示および使用者による解釈のために任意の従来ディスプレイまたは記録デバイス５００に渡され得る。入力デバイス４００と同じように、このディスプレイ５００は、代表的には、その他の目的のための処理システムによって用いられるのと同じである。
【００９８】
本発明は、さらに、本発明の方法を実行するために、コンピューターユニットまたは処理システム３００中にロード可能なコンピュータープログラムに関する。さらに、本発明に従って、種々の算出を実施し、そして関連する方法の工程を実施するために用いられる、種々のソフトウェアモジュール３１０、３１５、３２０、３３０、３４０、３５０、３６０、および３７０はまた、本発明を異なる処理システムにロードし、そしてそれによって実行することを可能にするために、コンピューター読み取り可能な媒体上のコンピューター実行可能な指令として記憶され得る。
【００９９】
（他の出力）
本発明は、ＳＶおよびＣＯの推定値を算出する文脈で上記に説明されている。これは、本発明者が最も一般的であると仮定した発明の使用であるが、本発明はそのような使用に本質的に限定されない。要するに、本発明は、コンプライアンス因子Ｋ（またはＣ）、そしてそれ故、ＣＯだけでなく、Ｋの関数である（例えば、比例する）任意のパラメーターを算出する新規な方法を提供する。結果として、本発明の利点はまた、Ｋ由来の、τ、Ｒなどのような、任意のその他の心臓血管値の算出に適用される。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】図１は、拍動から拍動への（ｂｅａｔ−ｔｏ−ｂｅａｔ）心臓周期に亘る複合血圧曲線の例示の例である。
【図２】図２は、図１中の圧力波形の別個の時間表示を示す。
【図３】図３は、本発明によるシステムの主要構成要素を示すブロックダイヤグラムである。
【図１】
2007512921.tif 000014
【図２】
2007512921.tif 000015
【図３】
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【国際調査報告】
2007512921.tif 000017
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