(57)【要約】  生理学的心電図（ＥＣＧ）信号から、患者の睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）、心臓イベント、及び／又は心拍変動（ＨＲＶ）を検出するための装置が開示される。装置は、ＥＣＧ信号を監視するための手段を含み、ＥＣＧ信号からＳＤＢ、心臓イベント、及び／又はＨＲＶを示唆するパラメータを抽出するための手段を含む。装置はまた、ＳＤＢ、心臓イベント、及び／又はＨＲＶを検出するようにパラメータを利用する手段も含む。ＳＤＢ、心臓イベント、及び／又はＨＲＶは、リアルタイム、一呼吸毎、及び／又はＥＣＧ信号取得後に検出することができる。装置は、ＳＤＢ、心臓イベント、及び／又はＨＲＶの治療を判断するための手段を含むことができる。ＯＳＡとＣＳＡを区別するためのマーカーを得るために、ＥＣＧ信号から筋電図（ＥＭＧ）信号を抽出することができる。マーカーは、心臓リスクの上昇を避けるために治療レベルを変えるべきであることを示すことができる。患者のＳＤＢ、心臓イベント、及び／又はＨＲＶを検出する方法もまた開示される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号から、患者の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）及び／又は心臓イベント及び／又は心拍変動（ＨＲＶ）を検出する方法であって、
ｉ）前記ＥＣＧ信号を監視するステップと、
ｉｉ）前記ＥＣＧ信号から前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを示すパラメータを抽出するステップと、
ｉｉｉ）前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを検出するために前記パラメータを利用するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記方法がリアルタイムで実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法が一呼吸毎で実施される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶが前記患者の心臓と肺の間の相互作用から導出される、請求項１、２又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記方法がオフライン後又は前記ＥＣＧ信号の取得後に実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ＯＳＡをＣＳＡと区別するステップを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記区別するステップが前記ＥＣＧ信号から呼吸パラメータを導出するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記パラメータが呼吸努力又はＯＳＡ分類を示す残留呼吸を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記パラメータが呼吸努力の欠落又は減少或いはＣＳＡ分類を示す呼吸を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記検出された心臓イベントが不整脈及び／又は心房細動の発生を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記検出されたＳＤＢが、無呼吸、低呼吸、浅呼吸、ＣＳＲ、ＣＳＡ、ＯＳＡ、ＭＳＡ、覚醒、体の動き、アーチファクト、ＲＥＲＡ、ＴＥＲＡ及び未分類ＳＤＢのうち少なくとも１つに分類することができる、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記利用するステップが、前記ＥＣＧ信号及び／又は前記抽出されたパラメータ及び／又はＳＤＢデータを、所定の信号の１つのパターン及び／又は複数のパターン及び／又は閾値の１つのレベル又は複数のレベル及び／又は正常／安全又は異常／危険動作領域を規定する基準データベースと比較するステップを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記パラメータが低周波数ＨＲＶパワー、高周波数ＨＲＶパワー、低周波数対高周波数パワー率、ＨＲＶ、ＲＲ間隔、呼吸信号、腹式呼吸努力信号、胸郭呼吸努力信号、及びＥＭＧ呼吸努力信号のうち少なくとも１つを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記パラメータが血圧変動、及び／又は高血圧の発症、及び／又は心疾患のリスク又は重症度を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＳＤＢ、心臓イベント、及び／又はＨＲＶのための治療法又は対処法を判断するステップを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記治療法又は対処法がＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、ＢＩＰＡＰ、ＶＰＡＰ、換気療法、酸素濃縮、ペースメーカ、薬物投与及び／又は薬物灌流を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記判定するステップが不整脈或いは過剰な血圧及び／又は高血圧状態を含む心臓リスクの上昇を招くことのある症状を回避するように適合されている、請求項１５又は１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記判定するステップが、異常なＥＣＧ信号又は前記心臓リスクの上昇を示すＥＣＧ信号を回避するように、前記治療法を変更するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＳＤＢをＣＳＲに分類するステップが、特にうっ血性心不全と診断された患者で、前記ＨＲＶ及び／又は心原性振幅を監視するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
前記ＥＣＧ信号が筋電図（ＥＭＧ）信号の抽出を可能にするのに十分な帯域を有する、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記ＥＭＧ信号が、ＯＳＡ分類の呼吸努力特徴をＣＳＡ分類の呼吸努力特徴と区別するためのマーカーを提供する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記ＯＳＡ分類の特徴が少なくとも１つの逆相信号を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記ＯＳＡ分類の特徴を示すマーカーが呼吸努力を示すＥＭＧ信号の上昇を含む、請求項２１又は２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記ＣＳＡ分類の特徴を示すマーカーが、呼吸努力を示すＥＭＧ信号の低下又は呼吸努力を示すＥＭＧ信号の欠落を含む、請求項２１又は２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記ＥＣＧ信号が、前記患者に取り付けられた少なくとも１つのＥＣＧ電極を経由して提供される、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記ＥＣＧ信号が、前記患者に取り付けられた３つのＥＣＧ電極を経由して、腹式呼吸努力及び胸郭呼吸努力を別個に監視することができるように提供される、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記ＥＣＧ電極間の少なくとも１つのインピーダンス経路が、前記ＥＣＧ電極間の別のインピーダンス経路に対してほぼ直交する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記ＥＣＧ電極が、前記ＥＣＧ信号の強度及び／又は信号対雑音比が最適化されるように前記患者に取り付けられている、請求項２６又は２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのＥＣＧ電極の適正な配置を、フィードバック手段を経由して案内し認証するステップを含む、請求項２５から２８までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記フィードバック手段が視覚的表示を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記データにおける１つ又は複数の位相関係を含む、前記ＥＣＧ信号から抽出されたデータを表示するステップを含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号から、患者の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）及び／又は心臓イベント及び／又は心拍変動（ＨＲＶ）を検出するための装置であって、
ｉ）前記ＥＣＧ信号を監視するための手段と、
ｉｉ）前記ＥＣＧ信号から前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを示すパラメータを抽出するための手段と、
ｉｉｉ）前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを検出するために前記パラメータを利用する手段とを含む装置。
【請求項３３】
前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶがリアルタイムで検出される、請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶが一呼吸毎で検出される、請求項３２又は３３に記載の装置。
【請求項３５】
前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶが前記患者の心臓と肺の間の相互作用から導出される、請求項３２、３３又は３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶがオフライン又は前記ＥＣＧ信号の取得後に検出される、請求項３２に記載の装置。
【請求項３７】
ＯＳＡをＣＳＡと区別する手段を含む、請求項３２から３６までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項３８】
前記区別する手段が前記ＥＣＧ信号から呼吸パラメータを導出する手段を含む、請求項３７に記載の装置。
【請求項３９】
前記パラメータが呼吸努力又はＯＳＡ分類を示す残留呼吸を含む、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記パラメータが呼吸努力の欠落又は減少或いはＣＳＡ分類を示す呼吸を含む、請求項３８に記載の装置。
【請求項４１】
前記検出された心臓イベントが不整脈及び／又は心房細動の発生を含む、請求項３２から４０までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項４２】
前記利用する手段が、前記ＳＤＢを無呼吸、低呼吸、浅呼吸、ＣＳＲ、ＣＳＡ、ＯＳＡ、ＭＳＡ、覚醒、体の動き、アーチファクト、ＲＥＲＡ、ＴＥＲＡ及び未分類ＳＤＢのうち少なくとも１つに分類するための手段を含む、請求項３２から４１までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項４３】
前記利用する手段が、前記ＥＣＧ信号及び／又は前記抽出されたパラメータ及び／又はＳＤＢデータを、所定の信号の１つのパターン及び／又は複数のパターン及び／又は閾値の１つのレベル又は複数のレベル及び／又は正常／安全又は異常／危険動作領域を規定する基準データベースと比較するように適合されている、請求項３２から４２までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項４４】
前記パラメータが正規化された低周波数ＨＲＶパワー、高周波数ＨＲＶパワー、低周波数対高周波数パワー率、ＨＲＶ、ＲＲ間隔、呼吸信号、腹式呼吸努力信号、胸郭呼吸努力信号、及びＥＭＧ呼吸努力信号のうち少なくとも１つを含む、請求項３２から４３までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項４５】
前記パラメータが血圧変動、及び／又は高血圧の発症、及び／又は心疾患のリスク又は重症度を含む、請求項３２から４４までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項４６】
前記ＳＤＢ、及び／又は心臓イベント、及び／又はＨＲＶのための治療法又は対処法を判断するための手段を含む、請求項３２から４５までに記載の装置。
【請求項４７】
前記治療法がＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、ＢＩＰＡＰ、ＶＰＡＰ、換気療法、酸素濃縮、ペースメーカ、薬物投与及び／又は薬物灌流を含む、請求項４６に記載の装置。
【請求項４８】
前記判定する手段が不整脈或いは過剰な血圧及び／又は高血圧状態を含む心臓リスクの上昇を招くことのある症状を回避するように適合されている、請求項４６又は４７に記載の装置。
【請求項４９】
前記判定する手段が、異常なＥＣＧ信号又は前記心臓リスクの上昇を示すＥＣＧ信号を回避するように、前記治療法を変更するステップを含む、請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
前記分類する手段が、特にうっ血性心不全と診断された患者で、前記ＨＲＶ及び／又は心原性振幅を監視する手段を含む、請求項４２に記載の装置。
【請求項５１】
前記ＥＣＧ信号が筋電図（ＥＭＧ）信号の抽出を可能にするのに十分な帯域を有する、請求項３２から５０までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項５２】
前記ＥＭＧ信号が、ＯＳＡ分類の呼吸努力特徴をＣＳＡ分類の呼吸努力特徴と区別するためのマーカーを提供する、請求項５１に記載の装置。
【請求項５３】
前記ＯＳＡ分類の特徴が少なくとも１つの逆相信号を含む、請求項５２に記載の装置。
【請求項５４】
前記ＯＳＡ分類の特徴を示すマーカーが呼吸努力を示すＥＭＧ信号の上昇を含む、請求項５２又は５３に記載の装置。
【請求項５５】
前記ＣＳＡ分類の特徴を示すマーカーが、呼吸努力を示すＥＭＧ信号の低下又は呼吸努力を示すＥＭＧ信号の欠落を含む、請求項５２又は５３に記載の装置。
【請求項５６】
前記監視するための手段が、前記患者に取り付けられた少なくとも１つのＥＣＧ電極を含む、請求項３２から５３までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項５７】
前記監視するための手段が、腹式呼吸努力及び胸郭呼吸努力を別個に監視することができるように、前記患者に取り付けられた３つのＥＣＧ電極を含む、請求項５６に記載の装置。
【請求項５８】
前記ＥＣＧ電極間の少なくとも１つのインピーダンス経路が、前記ＥＣＧ電極間の別のインピーダンス経路に対してほぼ直交する、請求項５７に記載の装置。
【請求項５９】
前記ＥＣＧ電極が、前記ＥＣＧ信号の強度及び／又は信号対雑音比が最適化されるように前記患者に取り付けられている、請求項５７又は５８に記載の装置。
【請求項６０】
前記少なくとも１つの電極の前記患者上での適正な配置を案内し認証するための手段を含む、請求項５６から５９までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項６１】
前記適正な配置を案内し認証するための手段がフィードバック手段を含む、請求項６０に記載の装置。
【請求項６２】
前記フィードバック手段が視覚的表示を含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
前記データにおける１つ又は複数の位相関係を含む、前記ＥＣＧ信号から抽出されたデータを表示するための手段を含む、請求項３２から６２までのいずれか一項に記載の装置。
【請求項６４】
生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号に重ね合わされた筋電図（ＥＭＧ）信号を検出する方法であって、
ｉ）前記ＥＣＧ信号を監視するステップと、
ｉｉ）前記ＥＣＧ信号から前記重ね合わされたＥＭＧ信号を抽出するステップとを含む方法。
【請求項６５】
前記ＥＣＧ信号がＱＲＳ端部を含み、前記抽出するステップが前記ＥＭＧ信号の存在を増幅し評価するように前記ＱＲＳ端部をゲートするステップを含む、請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
前記抽出されたＥＭＧ信号を、ＯＳＡの呼吸努力特徴をＣＳＡの呼吸努力特徴と区別するためのマーカーを提供するように処理するステップを含む、請求項６４又は６５に記載の方法。
【請求項６７】
ＯＳＡの特徴が少なくとも１つの逆相信号を含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号に重ね合わされた筋電図（ＥＭＧ）信号を検出するための装置であって、
ｉ）前記ＥＣＧ信号を監視するための手段と、
ｉｉ）前記ＥＣＧ信号から前記重ね合わされたＥＭＧ信号を抽出するための手段とを含む装置。
【請求項６９】
前記ＥＣＧ信号がＱＲＳ端部を含み、前記抽出するための手段が前記ＥＭＧ信号の存在を増幅し評価するように前記ＱＲＳ端部をゲートするための手段を含む、請求項６８に記載の装置。
【請求項７０】
前記抽出されたＥＭＧ信号を、ＯＳＡの呼吸努力特徴をＣＳＡの呼吸努力特徴と区別するためのマーカーを提供するように処理するための手段を含む、請求項６８又は６９に記載の装置。
【請求項７１】
ＯＳＡの特徴が少なくとも１つの逆相信号を含む、請求項７０に記載の装置。
【請求項７２】
添付の図面を参照して説明されているのとほぼ同様の生理学的ＥＣＧ信号から、ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを検出するための方法。
【請求項７３】
添付の図面を参照して説明されているのとほぼ同様の生理学的ＥＣＧ信号から、ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを検出するための装置。
【請求項７４】
添付の図面を参照して説明されているのとほぼ同様のＥＣＧ信号に重ね合わされたＥＭＧ信号を検出するための方法。
【請求項７５】
添付の図面を参照して説明されているのとほぼ同様のＥＣＧ信号に重ね合わされたＥＭＧ信号を検出するための装置。
【請求項７６】
請求項３２から６３まで、６８から７１まで、７３及び７５のいずれか一項に記載の装置を含む、携帯型ホルター・デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）並びに心電図による監視及び分析に関する。より詳細には、本発明は心電図測定値から導出された患者の呼吸努力の分析に関する。分析は、リアルタイム又は一呼吸毎又はＳＤＢデータ信号取得後に区別及び分類を行う機能を含むことができる。ＳＤＢは、無呼吸、低呼吸、浅呼吸、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、ＣＳＡ及びＯＳＡの混合である混合型睡眠時無呼吸（ＭＳＡ）、体の動き、覚醒、アーチファクト、呼吸イベント関連覚醒（ＲＥＲＡ）、治療イベント関連覚醒（ＴＥＲＡ）及び未分類ＳＤＢに分類することができる。
【０００２】
本発明は、電極位置の検証及び好ましい接続を得るための案内とともに、心電図から導出された胸郭及び腹式呼吸の追跡及び位相関係を導出し表示することのできる、リアルタイムの自由行動下ホルター・モニタリングを含むことができる。
【０００３】
本発明の監視及び分析機能は、持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）、ペースメーカ、換気療法、酸素療法及び薬物投与を含む治療対処法に適用することができる。
【背景技術】
【０００４】
西側諸国では人口の約１０％が８４種類の睡眠障害を患っている。ＳＤＢと心血管系疾患の関連が急速に明らかになっている。米国だけで２０００万を超える人々が睡眠時無呼吸を患い、４００万を超える人々がうっ血性心不全（ＣＨＦ）と診断され、１５００万以上の人々がこの症状に発展する危険を警告されている。注目すべきことに、最近の研究ではＣＨＦを患う人々は約５０％が何らかの形の睡眠関連呼吸障害を有することが明らかになった。これらの２つの病態が従来は２つの別領域の薬物、即ち心血管系及び呼吸系薬物でそれぞれ治療されたことを考えると、２つの病態を同時に監視、分析及び治療することはこれまであまり行われなかった。
【０００５】
睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）は、患者の日中の交感神経活動の増大と関連付けられてきた。これらの患者の交感神経活動が増大する理由は明らかにされていないが、心拍が速くなり、心拍変動が減少し、且つ血圧変動が増加することが報告されており、これらの症状は高血圧及び心臓障害のリスク増加と関連がある。不整脈はＳＤＢと関連があることが報告されている。徐脈は無呼吸イベントの結果である可能性があると述べられている。
【０００６】
２つの主要なタイプのＳＤＢは心不全と関連しており、これらは閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）及び中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）である。ＣＳＡは呼吸努力が周期的に中断することが特徴であり、ＯＳＡは呼吸をしようとする連続的な努力があるにもかかわらず、気道の虚脱が原因で上気道が閉塞することが特徴である。
【０００７】
中枢型無呼吸は、一般に心不全患者において報告されてきた。心不全患者における中枢型無呼吸の機序は十分に明らかにされていないが、中枢型無呼吸の心不全患者のほうが中枢型無呼吸でない心不全患者より、交感神経活動及びノルエピネフリン値が高いことが知られている。
【０００８】
Ｓｏｍｅｒｓ  ＶＫ（２００２）は、心不全患者になぜそのように高いＣＳＡ有病率が見られるのかは不明であるが、可能性として循環時間の増加、呼吸制御の異常、及び二酸化炭素に対する感受性の上昇が挙げられると述べた。さらに、心不全患者は低炭酸症に対するケモフレックス反応（ｃｈｅｍｏｆｌｅｘ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）が上昇しており、二酸化炭素に対する感受性が最も高い患者は最もＣＳＡになりやすいということも述べている。心臓内充満圧がＣＳＡの発症に関与している可能性もあることが報告されている。ＣＳＡを伴う心不全患者はＣＳＡを伴わない心不全患者より、肺毛細管楔入圧測定値が高く、動脈二酸化炭素値が低いことが報告されている。
【０００９】
心不全患者に中枢型睡眠時無呼吸があることが死亡率増加の１つの独立的な予測因子であると思われることも報告されている。
【００１０】
Ｓｉｎ  ＤＤら（２０００）は、注意深く漸増した気道陽圧療法を使用して睡眠時無呼吸を治療することによって心不全患者の非移植生存率を改善することができると報告した。また気道陽圧はＣＳＲ−ＣＳＡ患者の心機能を改善するが、これはＣＳＲ−ＣＳＡでない患者では明らかでないということも述べた。ＣＳＡの治療には、テオフィリン、低値の経鼻酸素又は二酸化炭素、及びより最近ではＣＰＡＰがある。
【００１１】
Ｓｏｍｅｒｓ  ＶＫ（２００２）は、血圧に関する睡眠関連の変化（特にＲＥＭ睡眠）を示唆し、それが心虚血、攣縮又は不整脈と関連がある可能性があることを裏付ける有力な理由を述べることによって、「Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ  Ｌｉｎｋｉｎｇ  Ｓｌｅｅｐ  ｔｏ  Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｄｅａｔｈ  ａｎｄ  Ｄｉｓｅａｓｅ」という包括的な考察をまとめた。ＯＳＡ及び中枢型無呼吸などのＳＤＢが高血圧及び心不全の病理生理学においても重要であることも述べられている。
【００１２】
Ｓｏｍｅｒｓ  ＶＫ（２００２）は、収縮性心不全患者におけるＯＳＡの有病率は５％から１０％であると予測され、拡張期障害の患者では有病率は５０％になると述べた。Ｓｏｍｅｒｓはさらに、心不全患者、特に肥満で標準的治療に不応である患者においてＯＳＡを考慮すべきであると述べた。
【００１３】
Ｎｉｅｔｏ、Ｙｏｕｎｇら（２０００）は、これまでで最大規模の横断研究において、Ｓｌｅｅｐ  Ｈｅａｒｔ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｔｕｄｙ（４０歳を超える６１３２人の被験者による地域型多施設研究）で被験者の分析を行い、ＳＤＢが様々な性別及び様々な民族的背景の中年及び高齢者の全身性高血圧と関連があるという結論を得た。
【００１４】
Ｐａｒｒａ、Ａｒｂｏｉｘら（２０００）がスペインで実施した研究では、初回発作脳卒中又は一過性脳虚血発作（ＴＩＡ）と関連のある睡眠関連呼吸障害（ＳＲＢＤ）の有病率及び行動を、脳卒中病棟に入院した１６１名の患者を前向きに研究することによって調査し、入院後４８〜７２時間以内（急性期）に携帯型呼吸記録装置を作動した。患者の７１．４％が低呼吸指数（ＡＨＩ）＞１０の低呼吸症であり、２８％がＡＨＩ＞３０であることが明らかになり、初回発作脳卒中又はＴＩＡを伴うＳＲＢＤの有病率が疫学的データから予測されることが実証された。
【００１５】
ドイツで実施された同様の研究では初回発作脳卒中で神経リハビリ病棟に入院した１４７名の患者を対象とし、患者の６１％が低呼吸指数（ＡＨＩ）＜５の低呼吸症、４４％がＲＤＩ指標＜１０、３２％がＲＤＩ指標＜１５、２２％がＲＤＩ指標＜２０であるという同様の結果を示し、脳卒中患者がＳＤＢの高い有病率を有するという結論に達し、脳卒中検査にはＳＤＢのスクリーニングを含めることを推奨した。
【００１６】
チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、予後の悪いうっ血性心不全（ＣＨＦ）において、睡眠時に見られる呼吸変動の異常な周期的パターンであることが実証されている。
【００１７】
Ｋａｌｅｓ  Ｄ（１９９９）は、睡眠時低呼吸を患う２０００万人の米国人について、研究によれば４００万人の米国人ＣＨＦ患者の５０％には睡眠呼吸障害があり、これらのＯＳＡ−ＣＨＦ患者の３分の１はチェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）を経験していることを示していると述べた。
【００１８】
Ｔａｔｅｉｓｈｉ  Ｏ．ら（２００２）は、８６人の心疾患患者で自由行動下心電図及び呼吸を同時に監視し、心拍変動がＣＨＦ患者にＣＳＢがあることの指標として作用することができ、それにより、外来患者の症状において予後の悪いＣＨＦ患者を識別するためにＨＲＶを使用することが可能であると結論付けた。
【００１９】
Ｆｌｅｔｃｈｅｒ、ＢｅＢｅｈｎｋｅら（１９８５）は、睡眠時無呼吸症候群患者の最大９０％に、日中に全身性高血圧が見られると報告した。さらにＦｌｅｔｃｈｅｒによれば、「本態性高血圧」を患う４６人の中高年男性の研究において、高血圧の中高年男性の最大３０％で睡眠時無呼吸は全身性高血圧と関連があることがさらに報告された。
【００２０】
従来技術の説明
研究によれば、患者にＳＤＢがあることが心不全症状の一因となり得ることが明らかにされている。例えば、一部の不整脈及び徐脈不整脈はＳＤＢと関連していることが研究で示されている。夜間の酸素不飽和もまた日中の高血圧と関連がある。実際、うっ血性心不全患者の約５０％が何らかの形の睡眠呼吸障害を有することが研究で示されている。このように、心血管系疾患を患う患者に対するＳＤＢの影響を研究し考慮する必要がある。
【００２１】
ＳＤＢの２つの主要なタイプであるＯＳＡ及びＣＳＡは、心不全及び心血管系疾患と密接に関連付けられてきた。ＣＳＡは一般に睡眠時の呼吸努力が周期的に中断することによって特徴付けられ、ＯＳＡは気道の虚脱が原因で睡眠時に上気道が閉塞することによって特徴付けられる。ＳＤＢの監視及び治療は一般に、呼吸モニター及びＣＰＡＰデバイスなど、特別な肺機器の使用を必要とするので、多くの心臓病専門医は一般にこれらの疾患の監視を行わない。しかし、研究によれば心不全を患う患者の死亡率の増加にはこれらのＯＤＢ結果が存在することが示されている。
【００２２】
ホルター・モニタリングの使用は、患者に心血管系疾患を検出するための既知の方法である。この方法は一般に、患者によって装着されたホルター・レコーダ装置を、通常２４時間の所定期間、患者に接続することを含む。この期間中、患者のＥＣＧがホルター・レコーダ装置によって記録され、検査が終了した後、心臓病専門医が期間中に記録されたＥＣＧ信号をダウンロードし、全期間中のＥＣＧの分析を実施することができる。しかし、心血管系疾患と睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）の関連がますます意識されているにもかかわらず、ＥＣＧ信号は一般に、心血管系疾患を判定するために検討されているに過ぎない。したがって、ホルター・レコーダなど患者のＥＣＧを測定するデバイスは、一般にＳＤＢの検出及び監視のためには利用されていない。このように、ホルター・モニタリングなどの心臓検査を使用することによって、ＳＤＢを検出するためにも多大な利益を得ることができる。
【００２３】
現在のホルターＥＣＧ分析方法は、不整脈を潜在的な呼吸障害原因と関連付けることができないので、脆弱である。ＥＣＧから導出された呼吸信号からＣＳＲを確実に検出することができないと、診断結果、その結果の予後、及び適切な治療対処法の妨げとなることがある。
【００２４】
本発明の背景の記述は、本発明の内容の説明に含まれている。このことは、言及されたどのような材料も特許請求の範囲のいずれかの優先日において発行され、知られており、又はオーストラリアにおける共通の一般知識の一部であったことを認めるものであると解釈されるべきではない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
患者のＥＣＧを利用して、ＳＤＢ、又は心臓イベント及び／又は心拍変動（ＨＲＶ）と併せたＳＤＢの存在を判断することができる方法及び装置が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
本発明の一態様によれば、生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号から、患者の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）及び／又は心臓イベント及び／又は心拍変動（ＨＲＶ）を検出する方法であって、
ｉ）ＥＣＧ信号を監視するステップと、
ｉｉ）ＥＣＧ信号からＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを示すパラメータを抽出するステップと、
ｉｉｉ）ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを検出するためにパラメータを利用するステップとを含む方法が提供される。
【００２７】
本発明の他の態様によれば、生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号から、患者の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）及び／又は心臓イベント及び／又は心拍変動（ＨＲＶ）を検出する装置であって、
ｉ）ＥＣＧ信号を監視する手段と、
ｉｉ）ＥＣＧ信号からＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを示すパラメータを抽出する手段と、
ｉｉｉ）ＳＤＢ及び／又は心臓イベント及び／又はＨＲＶを検出するためにパラメータを利用する手段とを含む装置が提供される。
【００２８】
本発明のさらに他の態様によれば、生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号に重ね合わされた筋電図（ＥＭＧ）信号を検出する方法であって、
ｉ）ＥＣＧ信号を監視するステップと、
ｉｉ）ＥＣＧ信号から重ね合わされたＥＭＧ信号を抽出するステップとを含む方法が提供される。
【００２９】
本発明のさらに他の態様によれば、生理学的な心電図（ＥＣＧ）信号に重ね合わされた筋電図（ＥＭＧ）信号を検出する装置であって、
ｉ）ＥＣＧ信号を監視する手段と、
ｉｉ）ＥＣＧ信号から重ね合わされたＥＭＧ信号を抽出する手段とを含む装置が提供される。
【００３０】
患者の胸部表面から記録されたＥＣＧ信号は、胸部電極の心臓に対する動き、及び胸腔の電気的インピーダンスの変化の両方によって影響される。患者の吸気及び呼気に反応する胸部の動きによって、胸部電極が動く。胸部インピーダンスの周期的変化は肺が充満及び空洞化することを表す。この現象によって胸腔にわたるインピーダンスの動的変化が生じ、インピーダンス・プレチスモグラフィの基準が形成される。インピーダンスの変化によって、電圧又は導電率にＥＣＧ信号源の発生と関連した変化が生じ、後者は呼吸又は生理変化と関連している。
【００３１】
従来技術とは対照的に、本発明のシステムは、ＥＣＧ信号強度及び信号雑音比を最大化するようにＥＣＧ電極の電気軸を配置することができる。この配置は、電極間の電気インピーダンスの変化、及び胸郭及び腹式呼吸動作の変化とともに対応するＥＣＧ信号の変化を最適化することができる。
【００３２】
１つのＥＣＧリードのみが利用可能である場合、そのリードからのＱＲＳ領域測定値を使用して、患者の呼吸を導出することができる。さらに、１つのＥＣＧリードのみが利用可能である場合、リード軸が平均電気軸に直交するときの信号対雑音比を向上させることができる。
【００３３】
本発明のシステムは、ＥＣＧから導出されたＥＭＧ呼吸努力の検出をＣＳＡに対するＯＳＡ時の証拠として利用することによって、且つＣＳＡ時に腹式及び胸郭努力が無いことに対してＯＳＡ時に見られる胸郭及び腹式努力を表す逆相信号から、ＣＳＡとＯＳＡを区別することができる。
【００３４】
さらに、システムはＥＣＧから導出されたリアルタイムの、別個の胸郭及び腹式呼吸努力を伴う呼吸の監視、並びに位相の監視、表示及び測定を可能にする。システムはまた、電気信号軸の変化並びに胸郭及び腹式運動のＥＣＧ信号が明白且つ最適化されることを確保するように、最適な電極位置の案内及び認証も可能にする。
【００３５】
システムは、患者の所定の位置に取り付けられた３つ以上のＥＣＧ電極を含むことができる。好ましくは、腹式呼吸及び胸郭呼吸に起因する運動を別個に測定し区別できるように、別個のＥＣＧ電極対を配置する。ＥＣＧ電極は２つの平面又は直角配列に配置することができ、それにより正確なＱＲＳ分析のために改善された信号対雑音比を得ることができる。システムはまた、電極の最適な配置を認証する機能を含むこともできる。
【００３６】
このことは、患者の胸部表面から記録されたＥＣＧ信号が心臓に関する両方の電極の運動、並びに腹式及び胸郭呼吸の両方の運動による電気インピーダンスの変化によって影響を受けるように電極を配置すると同時に、電極の直角配置を使用して、最適なＥＣＧ  ＱＲＳ電気信号対雑音比を得ることの間でバランスに基づいて所定の電極配置を可能にする。ＯＳＡの際、患者は一般に、患者の腹部及び胸部の逆相の呼吸努力として検出することのできる呼吸努力を呈する。
【００３７】
システムは、交感神経と迷走神経のバランス測定として又は疾患の重症度マーカーとして、ＬＦｎｕ（正規化された低周波数パワー）、及びＬＦ／ＨＦ率（低周波数／高周波数率）のリアルタイム測定値の導出を含む、心臓及び呼吸機能のより高感度で精密な測定を可能にするように、ＥＣＧ又はＨＲＶを呼吸及び心臓関連成分へと特徴付ける手段を含むことができる。
【００３８】
システムは、
ａ）所定の安全な又は予め定めた、動作範囲又は閾値を監視及び比較することを可能にする、手術前又は他のＩＣＵ適用のための手段であって、これ以上又はこれ以外で動作するときローカル又はリモートのユーザ又は医療従事者を変更し、又はＣＰＡＰ、ＡＰＡＰ、酸素濃縮、薬物灌流又は送達、換気療法、又はペースメーカなどの治療的処置に影響を及ぼすことができる手段、
ｂ）心房細動（ＡＦ）の見込み又は確率又はその発症が検出されるとき、ＨＲＶを検出する手段、
ｃ）疑いのあるＨＲＶ症状を早期に検出してＡＦの発症又は過剰リスクを予測又は回避する手段であって、睡眠中の患者を起こし、及び／又は患者へのＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、換気療法又は酸素療法の投与を修正することのできる手段であり、療法の修正には例えばＡＰＡＰ又はＣＰＡＰ又は酸素又は換気療法ガス投与の低減を含むことができる手段、
ｄ）ＥＣＧ又はＨＲＶ測定値を、高いリスク又は疾患関連の生理学的ストレス又は健康状態の悪化の発生又は発症又は発症予測の検出を可能にする、正常及び異常値、閾値及び範囲の全体的なデータベースと比較する手段、
ｅ）監視中の患者又はリモートの医療従事者に、心臓リスクの発症又は発症予測、又はＡＰＡＰ、換気療法、ペースメーカ、又は患者へのガス又は薬物（酸素又は麻酔剤など）投与など、最適な対処治療の必要又は判定を警戒又は警告する手段
のいずれかの組合せを含む、リアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００３９】
本発明のシステムは、ＥＣＧから検出された不整脈とそれに関連する又は原因となる呼吸障害又は呼吸信号の相互リンクに関する、グラフィック、数値、又は他の形の統計又は信号形態を提供する手段を含むことができる。したがって、心臓−呼吸の相互結合相関、或いは心臓又はＥＣＧを含む心臓系が肺又は呼吸パラメータ（気流、呼吸努力、又は様々な呼吸経路圧力の変化）を含む呼吸器系に及ぼす影響から生じる不整脈に対して、心臓リスク関連の不整脈を区別することができる。この特徴を、治療中の患者の最適な治療的処置への適用に利用することができる。
【００４０】
システムは、
ａ）ＥＣＧから呼吸関連の覚醒を判定するための手段、
ｂ）ＰＴＴ、ＰＷＡ又はＰＡＴから呼吸関連の覚醒を判定するための手段、
ｃ）呼吸サイクルを覚醒とともに追跡又は相関させるための手段、
ｄ）覚醒が無呼吸又は低呼吸の終了と一致して現れるかを判定するための手段、
ｅ）呼吸関連と他の覚醒発生源を区別するための手段、
ｆ）定期的な脚運動又は他の形態の覚醒に対して、呼吸終了時の覚醒など血圧の影響が大きい覚醒を判定又は区別するための手段、
ｇ）ａ）〜ｄ）の測定値又は導出されたデータから患者に適切な診断及び患者への適正な対処療法を判定するための手段、
ｈ）ＳＤＢを抑制し睡眠の質及び／又は効率を最適化するための人工呼吸器による補助を含む患者への対処療法を最適化しながら、心臓関連及び／又は睡眠関連の覚醒を検出するための手段、
ｉ）心臓イベントを、一呼吸毎及び／又は完全な検査分類によって検出するための、及び／又は睡眠状態、起床状態の監視を含む手段、
ｊ）一連の皮質関連覚醒が潜在的に危険な高血圧の発症を示唆するかどうかを判定するための手段、
ｋ）血圧の上昇を判定し、特に気流だけからでは明らかにすることができない浅呼吸又は低呼吸の発生を抑制するように、その後の対処療法を判定するための手段、及び
ｊ）ＰＬＭ関連の覚醒が治療の圧力を増加することを保証しない可能性があるかどうかを判定するための手段
のいずれかの組合せを含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ或いは脈波に関連する信号を、監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００４１】
システムは、
ａ）１つ又は複数のＥＣＧ信号からＥＣＧ呼吸を導出するための手段、及び
ｂ）信号形態を所定のパターン又はパターン範囲の状態と比較するための手段
を含む、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）を検出するための手段を含むことができる。基準又は所定の生理学的ＳＤＢ関連又はＥＣＧ導出の変化又はパターンとの比較によって、ＣＳＲの判定又は分類を行うことができる。
【００４２】
システムは、
ａ）ＥＣＧ信号からＨＲＶを導出するための手段、及び
ｂ）血圧の変動、高血圧又は他の形態の心臓リスクの発症の尺度として、低周波数ＨＲＶパワー、高周波数ＨＲＶパワー、低周波数ＨＲＶパワー及び高周波数ＨＲＶパワーの比率を含む、ＨＲＶから導出されるいずれかの組合せ値を導出する手段
を含むリアルタイム又はデータ取得後の患者のＥＣＧ信号を監視又は分析するための手段を含むことができる。
【００４３】
システムは、
ａ）睡眠状態、起床状態、覚醒状態（皮質又は皮質下）、安静状態、麻酔状態、運動状態、心臓リスク、呼吸リスク、及び疾患状態、ＲＥＭ不足の発生を判定するための生理学的パラメータの監視を含む１つ又は複数の任意のチャネルのいずれかの組合せを監視及び分析することによって、ＥＣＧのみによる監視を補強する手段、
ｂ）心臓の迷走神経状態の尺度、及び患者の疾患状態又は疾患発症の予測として、呼吸速度及び呼吸の洞不整脈を同時に導出する手段、
ｃ）一呼吸毎の自律神経活動及びその後の患者の疾患可能性又は死亡転帰の指標を判定する手段としてのＨＲＶの積分など、速度変化の尺度を導出する手段、
ｄ）より正確に自律神経活動又はその後の患者の心臓リスク又は死亡率又は疾患発症の傾向を導出するための、一呼吸毎ＨＲＶ及びＲＥＭ低下又は他の睡眠状態から予測されるＨＲＶ変動との相関分析法を利用する手段、
ｅ）ＲＥＭ低下及び関連するＳＤＢイベント、呼吸及び異所性拍動を調整したＨＲＶなどの状態を、高血圧又は子癇前症を含む血圧関連異常の発症を予測するマーカーとして識別する手段、
ｆ）患者の経験又は病歴（医療記録）データ又は臨床データによる１つ又は複数のデータベースを参照又は分析することを含む、安全又は最適な動作状態に関連した１つ又は複数の閾値及び／又は制限値を予め定める手段、
ｇ）１つ又は複数のデータベース及び／又は患者の病歴を１人の個人患者、患者の選択グループ又はより大きな世界的又は標準的な値のデータベースと関連させることができ、検査中の患者又は関連する医療従事者に警告を発することができ、又は患者の健康リスクを最小限にするように閾値及び測定値及び最適治療に従って治療の最適化を行うことができるように、患者の一呼吸毎ＨＲＶ（異所性拍動修正及び／又は呼吸連結効果の選択肢を含む）の安全又は正常な動作範囲閾値及び／又は制限値を、様々な睡眠状態（ＲＥＭ低下など）の際の安全動作閾値の変化を考慮して判定する手段、
ｈ）心拍、
ｉ）ＨＲＶ、
ｊ）自律神経活動、
ｋ）一呼吸毎ＨＲＶ、
ｌ）ＨＲＶ変化の一呼吸毎積分又は測定、
ｍ）閾値レベルが正常／安全又は異常／危険動作領域を特定又は決定し、現在の取得又はレビューされたデータを比較し又はそのような閾値を超えるものを分析する、取得された生理学的データ又は導出された分析測定値に関連する閾値レベルを判定するための手段、及び
ｎ）ＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、換気療法、酸素濃縮、ペースメーカ、薬物投与及び薬物灌流などの治療のコントロールを補助するためのリアルタイム表示又はリンク
のいずれかの組合せを含む、リアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視又は分析するための手段を含むことができる。
【００４４】
システムは、
ａ）睡眠状態、起床状態、覚醒状態（皮質又は皮質下又は自律神経）、安静状態、麻酔状態、運動状態、心臓リスク、呼吸リスク、及び疾患状態を含む生理学的パラメータの監視を含む１つ又は複数の任意のチャネルのいずれかの組合せによって、ＥＣＧのみによる監視及び／又は分析を補強する手段、及び
ｂ）ＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、換気療法、酸素濃縮、ペースメーカ、薬物投与、薬物灌流などの治療処置の判定を補助するためのリアルタイム表示又はリンク
を含む患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視又は分析する選択肢を含むことができる。
【００４５】
システムは、
ａ）心機能とＥＣＧから導出された呼吸の結合又は相関の信号強度と位相関係を同時に導出する手段、
ｂ）連続する心拍とＥＣＧから導出された呼吸波形の間の位相関係を判定し、それによりＦＦＴなどのスペクトル分析を実施し、Ｒ−Ｒ変動とＥＣＧから導出された呼吸信号の間の位相関係について予め定めた対象周波数帯を分析することができる手段、及び
ｃ）心血管系の自律神経障害を伴う又は伴わない正常及び異常な患者を区別するように、取得された値をデータベース値と比較することによって監視された患者の健康状態の重症度又はリスクを分類することを可能にする、取得された値を全体的なデータベースと比較する手段
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視又は分析する手段を含むことができる。
【００４６】
システムは、とりわけＣＨＦが疑われる又は知られている患者に対して、ＣＳＢの前兆として心原性振幅及びＨＲＶを同時に導出する手段を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視又は分析する手段を含むことができる。
【００４７】
システムは、
ａ）健康状態及び心臓リスク、心臓リスクの発症又は前兆の感度を向上させ強調するために、呼吸及び異所性拍動が修正されたＨＲＶを使用して、相互リンクさせた（グラフィック、数値、表、視覚的）自律神経測定値と組み合わせたＥＣＧから導出された呼吸及びＳＤＢ、
ｂ）患者の睡眠状態の判定、
ｃ）呼吸及び異所性拍動が修正され感度が強調されたＨＲＶ、
ｄ）様々な睡眠状態において予測される変動及び変化と併せて測定された心臓リスクを検出及び回避するように、ＨＲＶの安全な範囲がｉ）患者の以前の診断検査、ｉｉ）経験的データの検討、ｉｉｉ）患者の疾病状態の最終測定として死亡率を使用した検査である、安全又は正常、及び修正されたＨＲＶの受入れ可能な値の判定、
ｅ）敗血症で緊急病棟（ＥＤ）に来院する心臓リスク又は疾病を持つ患者において、疾病の重症度又は早期表示を可能にする、リアルタイム及びデータ取得後の呼吸及び異所性拍動が修正されたＨＲＶを導出するための手段、
ｆ）交感神経−迷走神経バランスの測定、疾患重症度のマーカーとして、及び正常呼吸、周期呼吸及びＣＳＲの指標として、ＬＦｎｕ（正規化された低周波数パワー）、及びＬＦ／ＨＦ率（低周波数／高周波数率）から導出された、ＨＲＶのリアルタイム測定値の判定、
ｇ）ヒトの副交感神経活動の定量的表示を可能にするように、ポアンカレなどの非直線判定法を組み込んだ、呼吸の修正されたＨＲＶから導出されたリアルタイムの視覚的グラフィック、表、又は数値表示の測定値、
ｈ）急性心臓死の生存者を識別し、疾患の重症度を判定し、或いは心臓又は呼吸リスクを予知及び回避する手段として、予め定めた範囲又は閾値の値が夜間の心拍減少の悪化を示す、検出及び任意の警告又は治療的対処法を備えたＳＤＡＮＮ又はＳＤＮＮ及び／又は心拍の日内変動のリアルタイム判定、
ｉ）リアルタイム又はデータ取得後にＥＣＧの生理学的データをスキャンするための手段、
ｊ）患者の睡眠中の異所性拍動及び呼吸効果の両方に関してＨＲＶを修正することによって、改善された又はより高感度の患者の疾患の測定値を判定するための手段、
ｋ）患者の睡眠状態を判定しながら、患者の睡眠中の異所性拍動及び呼吸効果の両方に関してＨＲＶを修正することによって、改善された又はより高感度の患者の疾患の測定値を判定するための手段、及び
ｌ）短時間ＬＦＰの低下の判定及び検出
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析する手段を含むことができる。
【００４８】
導出されたパラメータによる治療のコントロールは、
ａ）取得された生理学的データをリアルタイム又は取得後に比較する手段、
ｂ）生理学的パラメータ又は導出された分析測定値のベースライン又は平均値を判定する手段（又は過去のデータ傾向を判定する他の分析手段）、
ｃ）予め定めた閾値又は動作領域の超過を経験的臨床データ又は特定の患者又は患者群データのいずれかの組合せから判定することができる場合、取得された生理学的データ又は導出された分析値に関連する閾値レベルを判定し、それにより閾値レベルが正常／安全又は異常／危険な動作領域を識別又は判定し、現在の取得又は検討されたデータと比較し又はそのような閾値超過を分析する手段、
ｄ）検査中の患者の悪化を回避するように設計された、治療的処置インターベンションにおけるシステム又はユーザへの警告、通知又は変更を作動させることができる閾値レベル又は動作領域の違反又は超過、
ｅ）閾値、動作範囲、取得された生理学的データ、生理学的データの導出された分析結果を、取外し可能又は取得システム内に永久的に配置された一時的又は永久的メモリ・デバイスへ、或いは有線又は無線で接続されたリモートＰＣ、ＰＤＡ又は他のコンピュータ又はＤＳＰベースの処理デバイスへのデータ送信によって、監視又は「保存」する手段、
ｆ）ペースメーカ、ＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、人工呼吸器、酸素濃縮装置、薬物投与又は灌流を含む、診断又は治療的処置の判定又は最適化を容易にするように、「保存」されたデータをさらに分析又はアクセスする手段、
ｇ）保存されたデータにリアルタイム又はデータ取得後にアクセスし、データを、１人の特定の患者、患者群、又は多人数のいずれかによる様々な閾値及び動作範囲定義の経験的データ及び導出された分析のデータベースと比較する手段、
ｈ）検査中の患者にとって適切又は最適な診断又は治療法を判定するように、データの様々な供給源及び基準データベースを組み込む手段、及び
ｉ）患者の生理学的データの検査中に、測定値の導出を可能にし、特定の患者の治療的デバイスをカスタマイズするための治療的処置の最適化を可能にするために、このデータを送信する手段を提供するように、監視、分析、保存することができる治療中の患者の診断データ
の１つ又は複数を含むことができる。
【００４９】
システムは、
ａ）心拍、
ｂ）ＨＲＶ、
ｃ）自律神経活動、
ｄ）血流、
ｅ）スペクトル分析（ＦＦＴを含む）を利用するなどの血流のドップラー測定、及び測定された血流及び関連の血流異常に関する、最大、最小、及び平均血流特性の判定、
ｆ）血流測定値を全体的な心拍出力又は心拍入力又は心臓出力を作成するために組み合わせることができる、血管容積又は円周の測定を含む超音波イメージング及び分析、
ｇ）一呼吸毎ＨＲＶ、
ｈ）一呼吸毎積分又はＨＲＶの変化の測定、
ｉ）予め定めた閾値又は動作領域の超過を経験的臨床データ又は特定の患者又は患者群データのいずれかの組合せから判定することができる場合、取得された生理学的データ又は導出された分析値に関連する閾値レベルを判定し、それにより閾値レベルが正常／安全又は異常／危険な動作領域を識別又は判定し、現在の取得又は検討されたデータと比較し又はそのような閾値超過を分析する手段、
ｊ）検査中の患者の悪化を回避するように設計された、治療的処置インターベンションにおけるシステム又はユーザへの警告、通知又は変更を作動させることができる閾値レベル又は動作領域の違反又は超過、
ｋ）閾値、動作範囲、取得された生理学的データ、生理学的データの導出された分析結果を、取外し可能又は取得システム内に永久的に配置された一時的又は永久的メモリ・デバイスへ、或いは有線又は無線で接続されたリモートＰＣ、ＰＤＡ又は他のコンピュータ又はＤＳＰベースの処理デバイスへのデータ送信によって、監視又は「保存」する手段、
ｌ）ペースメーカ、ＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、人工呼吸器、酸素濃縮装置、薬物投与又は灌流を含む診断又は治療的処置を判定又は最適化するように、そのような方法で「保存」されたデータをさらに分析及びアクセスする手段、
ｍ）保存されたデータにリアルタイム又はデータ取得後にアクセスし、データを、１人の特定の患者、患者群、又は多人数のいずれかによる様々な閾値及び動作範囲定義の経験的データ及び導出された分析のデータベースと比較する手段、
ｎ）検査中の患者にとって適切又は最適な診断又は治療法を判定するように、データの様々な供給源及び基準データベースを組み込む手段、及び
ｏ）一呼吸毎ＨＲＶ、一連の呼吸の呼吸間の一呼吸毎ＨＲＶ変化、又は一呼吸毎ＨＲＶの変化の速度、及び／又は動脈血液ポンプの入力及び出力又は容量のその後の変化又は測定又は治療的インターベンションのいずれかの組合せに基づいた一呼吸毎リスク評価
のいずれかの組合せを含む、心拍出量を判定するための手段を含むことができる。
【００５０】
システムは、
患者の睡眠中の異所性拍動及び呼吸効果の両方に関するＨＲＶの修正、並びにＨＲＶ及び関連するＳＤＢイベントにおける相互リンク変化のグラフィック、数値、表又は視覚的手段による睡眠呼吸障害の一呼吸毎分類の検出によって、改善された又はより高感度の患者の疾患の測定値を判定するための手段、
ＨＲＶ測定値を、正常及び異常値、閾値及び範囲の全体的なデータベースと比較する手段、及び
ＨＲＶ測定値を正常及び異常値の全体的なデータベースから検索され比較された測定値と比較しながら、患者の心臓又は呼吸リスク又はストレス状態の発症、又はその発症予測を検出するように、患者のＨＲＶ測定値を比較する手段
を含むことができる。
【００５１】
システムは、患者の健康状態又は突然死の発症予測又はそのリスクを反映することのある短時間のＬＦＰ変化の定性的な判定のために、現在取得したデータ又は過去に取得したデータ又はデータの連続を、監視されている患者のデータからのベースライン（平均又は他の方法）基準値と比較するための選択肢を含むことができる。
【００５２】
システムはまた、現在取得したデータ又は過去に取得したデータ又はデータの連続を、全体的なデータベースによる正常及び異常値、閾値及び範囲値と比較するための選択肢も含むことができる。全体的なデータベースは、様々な疾患及び正常な患者群の経験的臨床データから導出することができ、閾値及び範囲値が多様な値にわたることを可能にする。全体的なデータベースは、正常対異常の値及び連続値及び特性の分類による様々なカテゴリーの疾患患者群（糖尿病、ＳＤＢ、心臓リスク及び他の患者群）のＬＦＰ値を含むことができる。
【００５３】
本発明は、クロスパワースペクトル及びオートパワースペクトルを利用した予測によって、呼吸性洞不整脈伝達関数（ＲＳＡＴＦ）の判定を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後ＥＣＧ信号を監視及び分析するためのシステムを含むことができる。
【００５４】
システムは、生ＲＲ間隔時系列、ＲＲ連続差異時系列、及びＲＲ連続差異時系列の位相図を同時に判定することを含み、呼吸信号と心拍期間の関係をパワースペクトル及び位相関係に関して評価することによってこれらの信号間の位相同期を判断することができる、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００５５】
システムは、心房性期外収縮（ＰＡＣ）及びＰ波変動の発生の分析を利用したリアルタイム予測法を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００５６】
システムは、心機能と呼吸機能を結合する測度として、直線及び非直線の両方で相互的な、或いは相関又は相互情報をそれぞれ導出する手段を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００５７】
システムは、自律神経系（ＡＮＳ）プロセスの測度として、及び病理生理学的異常及びその治療に関する測度において、ＨＲＶ及びリアプノフ指数、ＣＤ、正のＬＥ、非整数ＣＤ、及び非直線性を含む、ＥＣＧから導出された呼吸の非直線及び直線分析のいずれかの組合せを導出することを含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００５８】
システムは、検出可能なＳＤＢの発症、呼吸異常又は肺容量変化の可能性予測として、ＲＳＡ様活動又は閾値下の周期的な呼吸関連活動の存在を導出することを含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００５９】
システムは、監視するため及びＥＣＧ信号の分析から測定値を導出するための手段を含むことができ、リアルタイム又はデータ取得後分析は、
ａ）吸気と先行心拍の時間関係の判定、
ｂ）吸気と後続心拍の時間関係の判定、
ｃ）吸気が起きる時点の心周期の位相の判定、
ｄ）心拍が起きる時点の人工呼吸器周期の位相の判定、
ｅ）ＥＣＧ信号から導出された心臓呼吸連結の測度として、心拍が起きる時点の複数の人工呼吸器周期の相対位相の判定、及び
ｆ）ＥＣＧから導出された呼吸と心拍周波数又は位相成分間の同期の判定
を含む。
【００６０】
システムは、
ａ）リアルタイム監視下での患者の換気を予測するために、日中活動時に測定された換気対心拍（ＶＥ−ＨＲ）回帰を使用することによって、換気を予測する手段、
ｂ）患者の換気リスク又はその発症の可能性を警戒するために、予め定めた正常及び異常な健康状態から閾値又は閾値範囲を比較する手段
ｃ）患者の健康リスク又はその発症の測度として、空気の質及び空気汚染の悪化に関連する換気対心拍（ＶＥＨＲ）回帰を測定する手段
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６１】
システムは、
ａ）ＡＰＡＰ又はＣＰＡＰ治療中のＨＲＶを判定する手段、
ｂ）治療中のＨＲＶを保存する手段、
ｃ）圧力増加によってＨＲＶを同期させる手段、
ｄ）気流データ又はそのようなデータから導出されたＳＤＢなどのイベントによってＨＲＶを同期させる手段、及び
ｅ）ＨＲＶ変化、ＡＰＡＰ又はＣＰＡＰ圧力変化、及びＳＤＢイベントの相互リンク又は相関を可能にする、視覚、数値、グラフィック又は表による表示
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６２】
システムは、
ａ）ＯＳＡＳ及びその重症度の測度として、夜間発作性不全収縮（ＮＰＡ）及び徐脈の発作の回数及び休止の増加をＥＣＧ信号から導出する手段、及び
ｂ）ＨＲＶ変化、及びＮＰＡ、徐脈及び休止、ＡＰＡＰ又はＣＰＡＰ圧力変化、及びＳＤＢイベントの相互リンク又は相関を可能にする、視覚、数値、グラフィック又は表による表示
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６３】
システムは、
ａ）任意コントロール時及び自然呼吸時のいずれかの患者のＲＳＡ周波数関係を特徴付けるために、呼吸性洞不整脈（ＲＳＡ）の低周波数切片、コーナー周波数、及びロールオフを判断する手段、及び
ｂ）ＨＲＶ変化及びＮＰＡ、徐脈及び休止、ＡＰＡＰ又はＣＰＡＰ圧力変化、ＳＤＢイベント、（ＲＳＡ）低周波数切片、コーナー周波数及びロールオフの相互リンク又は相関を可能にする、視覚、数値、グラフィック又は表による表示
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６４】
システムは、
ａ）無呼吸又は他のＳＤＢの可能性測度と併せて検出されるとき、無呼吸終了の可能性の測度として、ＥＣＧデータから覚醒を判断する手段、
ｂ）ＨＲＶ変化及びＮＰＡ、徐脈及び休止、ＡＰＡＰ又はＣＰＡＰ圧力変化、ＳＤＢイベント、（ＲＳＡ）低周波数切片、コーナー周波数及びロールオフの相互リンク又は相関を可能にする、視覚、数値、グラフィック又は表による表示
ｃ）ＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、換気療法、酸素濃縮、ペースメーカ、薬物投与及び薬物灌流などの治療的処置のコントロールを補助するためのリアルタイム表示又はリンク、及び
ｄ）閾値、動作範囲、取得された生理学的データ、生理学的データの導出された分析結果を、取外し可能又は取得システム内に永久的に配置することのできる一時的又は永久的メモリ・デバイスへ、或いは有線又は無線で接続されたリモートＰＣ、ＰＤＡ又は他のコンピュータ又はＤＳＰベースの処理デバイスへのデータ送信によって、監視又は「保存」する手段
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６５】
システムは、
ａ）覚醒、或いはそのような覚醒と無呼吸、低呼吸又は浅呼吸などの睡眠呼吸障害イベントの終了の相関を判断する手段、
ｂ）覚醒を脈波又は皮質覚醒信号などの別の信号で相補的に検出することによって、ＥＣＧ信号からそのような覚醒の発生を判断する手段、
ｃ）覚醒を、血圧変化関連、又は、運動若しくは定期的な脚運動を含むことができる、他の覚醒源として分類するために、覚醒の検出を呼吸信号又はＥＣＧから導出された呼吸信号と相関させることによって覚醒源を判断する手段、及び
ｄ）覚醒を、ＥＣＧ及び脈波信号のＰＴＴ分析から導出することによって判断する手段
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６６】
システムは、
ａ）単一電極パルス及びＥＣＧからＥＤＲを導出する手段、
ｂ）ＳＤＢを検出及び分析する手段、
ｃ）ＣＳＲを適用した圧力振幅に関連する定期的呼吸及びその後のインピーダンス及びＥＣＧ信号変動の相互作用による分変動によって、心原性振幅を検出する手段、
ｄ）インピーダンス、及びＥＣＧ信号又はＥＣＧ電極にわたるインピーダンス・プレチスモグラフィからのＥＣＧ信号変動に影響する、関連の圧力振幅によって、ＣＳＲ関連の定期的呼吸又はＣＳＡ関連の心原性振幅を検出する手段、及び
ｅ）ＣＳＲ又はＣＳＡ関連の心原性振幅の測定値を、ＡＰＡＰのコントロール、換気療法、ペースメーカ、或いは酸素又は麻酔薬などのガス又は薬物の患者への投与など、最適な対処治療の判定に適用又は参照する手段
を含む、患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６７】
システムは、
ａ）ＳＤＢを検出及び分類する手段、
ｂ）睡眠中の自律神経又は副交感神経機能の測定の感度を改善するように、ＨＲＶを判定、又は異所性拍動及び呼吸効果に関して修正する手段、
ｃ）患者の睡眠中の一呼吸毎の自律神経又は副交感神経活動及びその後の心血管系リスクの、一呼吸毎・ベースでの判定に、測定値を適用又は参照する手段、
ｄ）そのような測定値を、患者の疾患に対するリスク又は健康状態の悪化の発生又は発症を検出するために、正常及び異常値、閾値及びその範囲の全体的なデータベースと比較する手段、及び
ｅ）監視中の患者に、心臓リスクの発生を予測し、且つＡＰＡＰ、換気療法、ペースメーカ、又は患者へのガス又は薬物（酸素又は麻酔剤など）の投与など、最適な対処治療の必要又は判定を警戒又は警告する手段
を含む、睡眠中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６８】
システムは、
ａ）ＳＤＢを検出及び分類する手段、
ｂ）睡眠中の自律神経又は副交感神経機能の測定の感度を改善するように、ＨＲＶを判定、又は異所性拍動及び呼吸効果に関して修正する手段、
ｃ）一呼吸毎ＨＲＶ、及びその後の患者の睡眠中の一呼吸毎・ベースの心血管系リスクの判定に、測定値を適用又は参照する手段、
ｄ）睡眠中の自律神経又は副交感神経機能の測定の感度を改善するように、ＨＲＶを判定し異所性拍動及び呼吸効果に関して修正する手段、
ｅ）患者の睡眠を一呼吸毎ＨＲＶに関して分析し、一呼吸毎・ベースで最大、最小、平均、正常、及び異常なＨＲＶを判定する手段、
ｆ）一呼吸毎ＨＲＶを患者の睡眠状態に基づいた正常及び異常値の閾値と比較する選択肢
ｇ）一呼吸毎ＨＲＶを患者の年齢に基づいた正常及び異常値の閾値と比較する選択肢、
ｈ）ＨＲＶのパワースペクトル分析をＥＣＧから導出したＳＤＢと比較する選択肢、
ｉ）一呼吸毎ＨＲＶを、糖尿病状態、高血圧リスク、心血管系リスク及び心臓又は呼吸障害の遺伝的要因及び関連のリスクなど、患者の健康状態に基づいた正常及び異常値の閾値と比較する選択肢、
ｊ）患者の疾患に対するリスク又は健康状態の悪化の発生又は発症を検出するように、そのような測定値を全体的なデータベースの正常及び異常値、閾値及びその範囲と比較する手段。全体的なデータベースを使用して、与えられた患者情報の程度に基づいて心臓又は呼吸リスクの初期予測を補助することができる。患者情報は患者の年齢、性別、病歴、遺伝的素因、睡眠又は起床状態、冠動脈リスク、呼吸リスク、呼吸性洞不整脈の一呼吸毎伝達関数分析、患者の睡眠又は起床状態、患者の位置又は体位を含む、データのどのような組合せも含むことができる。
ｋ）監視中の患者又はリモートの医療従事者に、心臓リスクの発症又は発症予測、又はＡＰＡＰ、換気療法、ペースメーカ、又は酸素又は麻酔剤などのガス又は薬物の患者への投与など、最適な対処治療の必要又は判定を警戒又は警告する手段
を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００６９】
システムは、
ａ）ＣＳＡを自動的に検出し、それを心臓不整脈の増加と相関させる手段、及び
ｂ）障害された心臓自律神経コントロール、心臓不整脈の増加、及び心臓リスク発生又はその発症の診断測度又は指標として、マーカー又はＣＳＡの発生を生成する手段
を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７０】
システムは、
ａ）糖尿病のリスク又はその発症の測度として、心血管系の自律神経障害の診断のための従来の糖尿病インスリン・ベースの検査を補強する定量的測度であるＥＣＧ又はＨＲＶスペクトラル・パラメータを自動的に検出する手段、
ｂ）一呼吸毎ＨＲＶを、糖尿病状態、高血圧リスク、心血管系リスク及び心臓又は呼吸障害及び関連リスクの遺伝的要因など、患者の健康状態に基づいて正常又は異常値の閾値と比較する選択肢、
ｃ）患者の疾患に対するリスク又は健康状態の悪化の発生又は発症を検出するように、そのような測定値を全体的なデータベースの正常及び異常値、閾値及びその範囲と比較する手段。全体的なデータベースを使用して、与えられた患者情報の程度に基づいて心臓又は呼吸リスクの初期予測を補助することができる。患者情報は患者の年齢、性別、病歴、遺伝的素因、睡眠又は起床状態、冠動脈リスク、呼吸リスク、呼吸性洞不整脈の一呼吸毎伝達関数分析、患者の睡眠又は起床状態、患者の位置又は体位を含む、データのどのような組合せも含むことができる。
ｄ）監視中の患者又はリモートの医療従事者に、心臓リスクの発症又は発症予測、又はＡＰＡＰ、換気療法、ペースメーカ、又は酸素又は麻酔剤などのガス又は薬物の患者への投与など、最適な対処治療の必要又は判定を警戒又は警告する手段
を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７１】
システムは、
ａ）呼吸性洞不整脈の伝達関数分析を、心血管系の自律神経障害の診断のための従来の糖尿病インスリン・ベースの検査を補強するように、定量的測度として自動的に検出する手段、
ｂ）呼吸性洞不整脈の伝達関数の一呼吸毎分析を、定量的測度として判定する選択肢、
ｃ）呼吸性洞不整脈の伝達関数分析に影響を及ぼす可能性がある測度として患者の睡眠状態を判定する選択肢、
ｄ）呼吸性洞不整脈の伝達関数分析に影響を及ぼす可能性がある測度として患者の体位（姿勢）を判定する選択肢、
ｅ）呼吸性洞不整脈の一呼吸毎伝達関数分析を、患者の睡眠又は起床状態、及び患者の体位又は姿勢の選択肢のいずれかの組合せに組み込む選択肢指数、及び
ｆ）そのような測定値を、患者の疾患に対するリスク又は健康状態の悪化の発生又は発症を検出するために、正常及び異常値、閾値及びその範囲の全体的なデータベースと比較する手段
を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７２】
システムは、
ａ）心拍数、呼吸数、それらの相互作用の強度を、監視されている患者の心臓リスク、呼吸リスク又は健康状態の発症又は発生のマーカー又は測度として、組み合わされた指数又は測度として自動的に検出する手段、
ｂ）そのような測定値を、患者の疾患に対するリスク又は健康状態の悪化の発生又は発症を検出するために、正常及び異常値、閾値及びその範囲の全体的なデータベースと比較する手段、及び
ｃ）測定値を、ＡＰＡＰのコントロール、換気療法、ペースメーカ、或いは酸素又は麻酔薬などのガス又は薬物の患者への投与など、最適な対処治療の判定に適用又は参照する手段
を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７３】
システムは、２つの別個の伝導平面が電極の各対の間で明らかになるように、患者に配置された３つ以上の電極を含み、２つの平面がそれぞれ呼吸時の呼吸努力（又はそれがないこと）によって胸郭呼吸の変化及び腹式呼吸の変化に互いに反応する手段を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。電極の１つの対を胸郭呼吸運動から生じるインピーダンスの変化を測定するように配置し、電極の第２の対（中心電極は共有することができる）を、インピーダンスの変化が複式呼吸運動から生じるように配置することができる。方法は、ＥＣＧ信号を抽出し、同時に別個の胸郭呼吸信号及び腹式呼吸信号を抽出することを可能にする。このように３つ以上の電極で胸郭呼吸及び腹式呼吸を区別することによって、正常（同相）呼吸に対してＳＤＢ閉塞型無呼吸に関連する逆説（逆相）呼吸を判定する手段をもたらすことができる。
【００７４】
一呼吸毎呼吸又はＥＣＧ分析は、以下の１つ又は複数の組合せを含む、記録中のリアルタイム・オンライン分析又は取得後分析の組合せを含むことができる。
ａ）多変数又は単変数データ分析を含む、心血管系自律神経コントロール・システム測定、
ｂ）単変数ではなく多変数データ分析に基づいた心血管系自律神経コントロール・システム測定。ＡＮＳの特徴を測定する方法としてのカオス又は決定論的カオス。
ｃ）患者の副交感神経活動の上昇を測定することによる、ＨＲＶ日内変動の減少の測定、
ｄ）高周波数（ＨＦ）成分（ｐ＝０．０１３）及び低周波数のＬＦ／ＨＦ率である、ＨＲＶ変数の変動から導出された指数又は測度のリアルタイム判定のためのデバイス及び方法、
ｅ）交感神経−迷走神経バランスの測度である、ＬＦｎｕ（正規化された低周波数パワー）及びＬＦ／ＨＦ（低周波数／高周波数）パワー率から導出されたＨＲＶ、
ｆ）睡眠状態、正常値又は受入れ可能範囲値を組み入れた心拍又はＨＲＶ、
ｇ）正常値又は受入れ可能閾値、異常値、不規則値又は警戒範囲値、正常値又は規則範囲値、異常範囲又は閾値を検出或いはその発症を予測する手段、
ｈ）異常状態の発症又は発生、又は心臓、呼吸、又は健康リスクの上昇を防ぐための対処法としての治療法を最適化する手段、
ｉ）他の多くの変数から独立したＣＨＦ患者の突然死の測度又は予測因子として、コントロール呼吸中に減少した短時間ＬＦＰの存在を測定する手段、
ｊ）無呼吸及び／又は低呼吸の測度又は予測因子として、呼吸及び／又は覚醒（皮質及び皮質下）の減少を測定する手段であり、覚醒がＥＣＧ信号への影響によって導出される自律神経によるものであることができる手段、
ｋ）閾値下の周期的呼吸関連活動、及び検出可能な肺容量変化又は関連する非充満の発症を回避するためのマーカーとして、中枢型無呼吸の終了に向かってＲＳＡ様活動の存在を測定又は検出する手段、
ｌ）換気対心拍（ＶＥ−ＨＲ）回帰を利用することによって換気を予測するように、心拍の監視を利用した空気汚染疫学における肺の暴露及び量を予測する手段、
ｍ）副交感神経変調及びＯＳＡＨＳ発生の可能性の測度として、夜間発作性不全収縮、徐脈の発作、ＨＲＶ分析、夜間洞性機能異常の測度、
ｎ）任意コントロール及び自然呼吸中の両方で患者のＲＳＡ周波数関係を特徴付ける呼吸性洞不整脈低周波切片、コーナー周波数、及びロールオフ、
ｏ）中枢型無呼吸中の胸部筋肉の弛緩に関連する測度として、及び閉塞型無呼吸中の筋肉がより高い緊張状態で心原性振幅の妨げとなるのに対する中枢型無呼吸睡眠の確率のマーカーとしての、ＥＤＲ又はＥＣＧから導出された心臓誘発振幅の検出、
ｐ）中枢型無呼吸睡眠及び閉塞型無呼吸睡眠のＥＤＲ分類の判定においてそのようなマーカーを適用する手段、
ｑ）一呼吸毎のＨＲＶ、又は副交感神経機能を判定する手段。ＨＲＶが異所性拍動の修正を含み、ＨＲＶの最大、最小、及び平均を、各呼吸及び任意で各呼吸及び睡眠状態を参照して、判定することができる。
ｒ）心拍が一定のとき呼吸による末梢の血圧の変調が明らかに実証されることを予測する手段、
ｓ）睡眠中の心肺機能をおそらく改善するように、ＲＳＡの最適化において生理学的な役割を有することができる心臓換気結合、
ｔ）心拍変動分析のための高周波数（ＨＦ）成分及び低周波数ＬＦ／ＨＦ率の時間周波数領域法。直線トレンド除去心拍パワースペクトル分析及びフィルタリング変動のポージス法を使用した呼吸関連心拍の測定値。
ｕ）ＭＰＦ−ｖａｒ法、
ｖ）呼吸関連の心拍変動を測定するための方法、
ｗ）一次直線（直線／スペクトル法）又は三次多項式（ＭＰＦ−ｖａｒ法）のいずれかを使用する、瞬時４ＨｚＲ−Ｒ間隔信号からの低周波数パワーの除去。信号を帯域フィルタリング及び時間及び周波数の両方の領域で分析することができる。２つの方法でほぼ同様の結果を得られることが示されているが、ＭＰＦ−ｖａｒ法によって少ない固有振動数で信号増幅が得られた。ＭＰＦ−ｖａｒ法の増幅の周波数範囲及び効果が、多項式の数、サンプリング周波数、及び信号の周波数成分から独立していることが明らかであった。
ｘ）ＬＦｎｕ及びＬＦ／ＨＦパワー率に反映されたＨＲＶ、
ｙ）ＥＤで医師が簡単に利用でき、非侵襲であり、疾患重傷度の初期マーカーとなり得る単一の短時間（５分間）モニタリング、
ｚ）ヒトの副交感神経活動の定量的表示を可能にする心拍変動の定量的表示のためのポアンカレ・プロットの使用。ポアンカレ・プロットの「幅」によって副交感神経系活動が測定されることが明らかである。
ａａ）心拍、
ｂｂ）ＱＴ間隔、
ｃｃ）心拍変動、
ｄｄ）最小埋め込み次元（ＭＥＤ）、
ｅｅ）最大リアプノフ（ＬＬＥ）成分、
ｆｆ）非直線性（ＮＬ）の測定、
ｇｇ）心拍時系列、
ｈｈ）瞬時肺容量（ＩＬＶ）の変化に関連する心拍変動（ＨＲＶ）、
ｉｉ）ＩＬＶに対するＨＲＶのインパルス反応の変化の追跡を維持するために提案される再帰最小二乗法（ＲＬＳ）アルゴリズム及びウインドウＬＭＳ式アルゴリズム、
ｊｊ）瞬時肺容量（ＩＬＶ）変動から心拍（ＨＲ）への伝達特性を測定するための時間領域法を表す、瞬時肺容量に関連する心拍の変動分析、
ｋｋ）ＨＲ信号のプレフィルタリング、ＩＬＶ信号の高周波数成分のプレエンハンスメント、及び予測されるインパルス反応のポストフィルタリングを含む、処理前及び処理後手順、並びにランダム呼吸法が、インパルス反応の安定した予測を得るために、スプリアス伝達利得を効果的に削減するように示される。
ｌｌ）インパルス反応のモデル：インパルス反応の３成分のデータ分析：速い正の反応、遅延した遅い負の反応、及び振動性、
ｍｍ）心房性期外収縮（ＰＡＣ）及びＰ波変動、
ｎｎ）これらの信号（ＥＣＧ及びＥＤＲ）間の位相同期が、同様のパワースペクトルであるが無作為にシャッフルされた位相関係である代理データの適切なパラメータで試験することによって検索される。
ｏｏ）相互情報（ＭＩ）分析は時系列間で直線及び非直線統計依存性を検出するように一般的方法を表し、既知の相関分析の代替法として考えることができる。その変化及びスケールを相関分析によって反映することができる。同時にＭＩによって定量化される比較的大きな相関及び弱い依存性がある。これは相関がＭＩ相関記述のみとはやや異なるために起こり得る。
ｐｐ）心拍期間と呼吸の間の位相関係：動的位相同期が、同期間隔の周波数率の変化、他の非静止因子、及びノイズがあるために複雑であることの識別。これらの問題を乗り越えるために、カオス及びノイズの多い振幅システムにおいて瞬時の位相関係及びその統計位相同期を明らかにすることができる。対象となる特別な周波数率をプリセットする必要があることによって、従来方法の制限を回避することができる。
ｑｑ）自律神経系（ＡＮＳ）プロセスについて重要な情報を提供する手段：リアプノフ指数（ＬＥ）、
ｒｒ）ＨＲＶ及び呼吸結合の検査における、非直線確率論、不規則決定論、及びカオス分析、
ｓｓ）Ｈ（ＲＩ−１）とフラクタル次元又は心拍時系列の近似エントロピーのいずれかの間が非相関である、結合の測度としてＲＩ（−１）間隔（吸気とＥＣＧの先行Ｒ波の間隔）の比例的なシャノン・エントロピー（Ｈ（ＲＩ−１））、
ｔｔ）
（ａ）吸気と先行心拍の間の時間関係、
（ｂ）吸気と後続心拍の間の時間関係、
（ｃ）吸気が起きる時点の心周期の位相
（ｄ）心拍が起きる時点の人工呼吸器周期の位相、及び
（ｅ）心拍が起きる時点の複数の人工呼吸器周期の「相対位相」
を含む、心房細動における心臓と換気療法の結合
ｕｕ）呼吸中の呼吸性洞不整脈の関係のマーカーを含む、低周波数切片、
ｖｖ）呼吸中の呼吸性洞不整脈の関係のマーカーを含む、ロールオフ・コーナー周波数に基づいた分析、
ｗｗ）例えば、ＣＳＲの確率を判定するマーカーとして、換気療法の振幅及び覚醒の測定（ＰＴＴ又はＰＷＡ（二重ＥＣＧ脈波電極で利用可能な脈波信号）経由ＥＣＧから導出することができる）を含む、ＣＨＦ患者における覚醒、血圧、及びＣＳＲの測定、
ｘｘ）中枢型睡眠時無呼吸のマーカーとして気流信号又は脈波信号又はＥＣＧから導出された判定の心原性振幅、
ｙｙ）副交感神経機能は年齢及び左心室腫瘤にマーカーとして逆作用することがあるので、高齢者及び左心室肥大又は心筋梗塞のＥＣＧ信号がある心臓投薬中の患者では代償的又は正常な動作範囲要素を伴う、深呼吸に相関又はリンクしたＨＲＶの測度としての呼吸時の副交感神経機能の判定。これはまた、より少ない範囲で健常人に適用される。
ｚｚ）大きな自律神経障害のない患者の睡眠時無呼吸症候群及び他の睡眠障害を識別するために、携帯型ＥＣＧから導出したＨＲタコグラム・パターン、
ａａａ）傷害された心臓自律神経コントロール及び心臓不整脈の増加のマーカーとして、左心室異常における中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）の有病率の測定、
ｂｂｂ）ヒトのＲＲ感覚のパワースペクトルに対する呼吸の影響の測定、
ｃｃｃ）低周波数対高周波数パワー率、及び／又はＲＲ間隔の低周波数又はＨＲＶ成分（一般に０．０４−０．１５Ｈｚ）、及び／又は呼吸に影響する低周波数パワー対高周波数パワー率、及び／又は修正又は代償されたＲ−Ｒ間隔を伴う、スペクトル指数の比較的大きな増加を伴う筋肉交感神経活動（ＭＳＮＡ）など、ＥＣＧから導出されたＳＤＢ及び覚醒マーカーの組合せ、
ｄｄｄ）閉ループ・コントロール又は開ループ・コントロール又は閉ループ・コントロールと開ループ・コントロールの組合せを使用する治療を含む睡眠時無呼吸の診断及び／又は治療を目的として、神経及び睡眠関連の覚醒を心臓関連の覚醒と区別する手段として、心臓及び／又はＣＳＲ関連の覚醒を関連付ける手段、
ｅｅｅ）正常及び病理患者を区別するマーカーとしての心拍変動信号及び呼吸のスペクトル分析。また心血管系自律神経障害の診断のために典型的な糖尿病検査に加えて定量的手段を構成するように、糖尿病患者群にも適用可能である。
ｆｆｆ）心拍、Ｒ−Ｒ標準偏差（ＳＤ）、Ｒ−Ｒ範囲（ＲＧ）、及び相互相関関数（ＣＣ）算出、
ｇｇｇ）糖尿病神経障害における自律神経機能の測度として、呼吸性洞不整脈の伝達関数分析、
ｈｈｈ）健常な満期産新生児における心拍変動の振幅変調、
ｉｉｉ）心拍変動の３スペクトル領域、及び０．０２Ｈｚ未満の低周波数領域、０．０２〜０．２０Ｈｚの低周波数領域、及び０．２０Ｈｚ超の高周波数領域の識別、
ｊｊｊ）仮説的な吸気ペースメーカを心臓活動に関連した信号によって刺激することを可能にする、心臓換気療法結合のモデルであって、様々なコントロール・レベルで
（１）臨床的に記述された結合の全パターンを複製すること、
（２）これらの記述されたパターン及び臨床的時系列でその後に見られる新規のパターンにおける変動を予測すること、
（３）各結合パターンに関連する臨床的に観察された呼吸周波数における変動をシミュレートすること、
（４）心拍と呼吸周波数の間の臨床的に観察された結合パターンの異常をシミュレートすること、
（５）クリティカルな心拍／呼吸周波数率未満の連結の不変数を説明すること、及び
（６）ヒトの患者の心拍時系列による呼吸周波数の変化及び結合パターン間の移行をシミュレートすること
ができるモデル。
このモデルを、心臓又は呼吸ストレスなどの患者リスクの発症を回避するために、心臓換気療法結合に関連する正常及び危険値、及び麻酔中の複雑な呼吸数の不規則性の原因を導出するために使用することができる。患者の健康状態のマーカーを予測又は回避するために特に３つの変数がモデル化される：心拍、固有呼吸周波数、及びそれらの相互作用力。
ｋｋｋ）麻酔中の心臓換気療法結合。検出によって、
（１）位相結合、
（２）心拍対換気療法周波数率、
（３）心拍又は換気療法周波数、又は両方における、増分変化に関連する位相結合、
（４）ＥＣＧのＲ波と吸気開始の間のタイミング関係による、及び各換気療法期間内の心拍数の変化による、所定の結合パターン、
（５）主に換気療法期間の一時的変化による位相結合であり、呼吸性洞不整脈と一致した、心臓充満時から静脈還流時と一致する胸部ポンプ機能の測度としての位相結合の判定であり、傷害された心機能又は血液量不足の状態における麻酔関連のマーカーとしての結合判定
の判定が可能になる。
ＩＩＩ）以下を含む、ＥＣＧ又はＨＲＶの処理法
ｉ）無作為、並びに干渉平均、相互相関、及び共変数、自己相関、及び位相移行平均を含むトレンド。一般に使用される周波数の間の関係が、連続的な時間信号のためにフーリエ級数及びフーリエ変換を含む変換を行い、定期的な個別時間データのためにこれらの方法を拡大する。
ｉｉ）フーリエ変数の延長としてのラプラス変数。ｚ−変数、チャープ−ｚ変数に基づいた方法、パーセバルの定理に関して記述された時間及び周波数領域間の等式、及び重畳理論、セクション内で早期記録及び長期記録の両方を処理するための早期重畳及び早期相関のためのＦＦＴの使用。
ｉｉｉ）パワースペクトル（ＰＳ）の予測及び干渉関数（ＣＦ）。個別のフーリエ変数によるＰＳ及びその予測は周波数領域の分解能の問題に関して考慮される。ピリオドグラム及びその変数、ウインドーイング及びスムーシングの偏位及び効果、パワースペクトル予測の段階としての共変数関数の使用、及び自己相関領域におけるウインドウの効果、オリジナル時間領域におけるウインドウの関連効果、干渉関数を予測するための干渉及び方法。及び
ｉｖ）日中の眠気のマーカーとしての平均吸気努力。心拍を伴うＥＤＲ、位相結合、ＥＣＧ位相変化と一時的呼吸活動の相関。
【００７５】
システムは、
ａ）ＥＣＧ信号心拍（心拍数）を判定する手段、
ｂ）ＥＣＧから導出された呼吸信号を判定する手段、
ｃ）ＥＣＧレートと呼吸数の比率を判定する手段、
ｄ）ＥＣＧレートと呼吸数の間の位相結合から導出された程度又は測度を判定する手段、
ｅ）呼吸吸気の開始と各呼吸期間内のＥＣＧの変化回数に関連するパターンを測定する手段、
ｆ）各呼吸期間内の一時的変化に関連する位相結合を判定する手段、及び
ｇ）測定によって心機能又は血液量不足に関連する健康リスクに関連する心臓リスクの示唆が可能になり、及び位相によって検出された心臓換気療法結合の不足及び心臓信号と呼吸信号間の結合転換が監視中の患者の傷害された換気療法又は心機能のマーカーとなり得る場合を判定する手段
のいずれかの組合せを含む、睡眠、起床、麻酔中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号及び／又は呼吸信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７６】
システムは、
ａ）ＨＲＶを判定する手段、
ｂ）睡眠中の正常な心肺機能のマーカーとして、呼吸性洞不整脈を判定する手段、
ｃ）患者の呼吸数及び心拍数の心臓換気療法結合を最適化するようにガスの送達をコントロールする手段であり、心臓換気療法関係の分離が、傷害された呼吸又は心臓の機能或いは呼吸又は心臓リスクの発症の兆候となり得る手段、
ｄ）測定値を、ＡＰＡＰのコントロール、換気療法、ペースメーカ、或いは酸素又は麻酔薬などのガス又は薬物の患者への投与など、最適な対処治療の判定に適用又は参照する手段
を含む、睡眠、起床、麻酔中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号及び／又は呼吸信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７７】
システムは、
ａ）一呼吸毎の呼吸努力及び患者の睡眠又は安静状態時の平均吸気を測定する手段、
ｂ）平均吸気努力の計算から導出された、監視中の患者の呼吸努力を測定する手段、及び
ｃ）測定値を、ＡＰＡＰのコントロール、換気療法、ペースメーカ、或いは酸素又は麻酔薬などのガス又は薬物の患者への投与など、最適な対処治療の判定に適用又は参照する手段
を含む、睡眠、起床、麻酔中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号及び／又は呼吸信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７８】
システムは、
ａ）リアルタイム又はデータ取得後手段によって患者の取得された生理学的データ又は分析された生理学的データをダウンロードする手段、及び
ｂ）有線又は無線手段によってデータを接続する手段
を含む、睡眠、起床、麻酔中の患者のリアルタイム又はデータ取得後の生理学的兆候及び／又は呼吸信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００７９】
システムは、
ａ）生理学的ＥＣＧ信号の受信、及び
ｂ）ＥＣＧ信号からＳＤＢパラメータの抽出
を含む、患者の呼吸及び睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）をリアルタイム又はデータ取得後に監視及び診断するための手段を含むことができる。
【００８０】
ＥＣＧ信号から導出された測度は、睡眠呼吸障害の一呼吸毎分類を含むことができる。分類は、以下の呼吸障害のカテゴリーのいずれか１つの判定を含むことができる。
ａ）無呼吸
ｂ）低呼吸
ｃ）中枢型睡眠時無呼吸
ｄ）閉塞型睡眠時無呼吸
【００８１】
示唆又は予測されたＥＭＧ信号をＥＣＧ信号から抽出することができ、平均又は移動平均ベースラインＥＭＧ信号を予め定めた先行呼吸回数、又は予め定めた経過時間から予測することができる。
【００８２】
患者の推論又は予測された呼吸努力確率をＥＣＧ信号から予測することができ、この導出は以下の信号処理ステップの組合せのいずれかを含むことができる。
ａ）閉塞型又は部分閉塞型呼吸と関連付けることのできる、推論された覚醒の兆候のＥＣＧ信号の形及び心拍変動の分析、
ｂ）ＱＲＳ信号の端部をゲートすること又は信号端部の任意の組合せによって、より大きなＥＣＧ信号内における比較的小さな変化及びＥＭＧ電気信号活動の存在を増幅し評価する手段を提供する、バックグラウンド又はＥＭＧ振幅の分析、
ｃ）閉塞型又は部分閉塞型呼吸と関連付けることのできる、推論された覚醒の兆候のＥＣＧ信号の形及び心拍変動の分析、
ｄ）閉塞型又は部分閉塞型呼吸と関連付けることのできる、推論された覚醒の兆候のＥＣＧ信号の形及び心拍変動の生成及び分析、
ｅ）ノイズを閉塞型呼吸で見られる筋肉活動に関連する比較的微小なＥＭＧ信号変動からより良く区別することができるように、ＥＣＧ信号端部をゲートする（又は無視する）という選択肢を備えた、形態的に平均されたＥＣＧ信号、
ｆ）中枢型無呼吸振幅、チェーン・ストークス呼吸、又は他の周期的呼吸の発生に関連する小さい信号振幅又は期間の存在を導出するいずれかの方法の利用、及び
ｇ）より高い周波数筋肉及びＥＣＧ信号活動及びより低い周波数呼吸変動を可能な限り十分に抽出できるように、一般にＤＣから２０ｋＨｚ帯域である広帯域オリジナル信号の利用。
【００８３】
患者の呼吸分類は、以下のステップのいずれかの組合せを含むことができる。
ａ）移動平均又は経過時間の平均による、気流ベースライン（ＡＦＢ）値の判定、
ｂ）各呼吸の信号振幅の算出及び導出されたＡＦＢと現在の呼吸の比較、
ｃ）ＡＦＢとの比較時の現在の呼吸の呼吸振幅の変化の判定、
ｄ）各呼吸が無呼吸、低呼吸、正常、又は運動又はアーチファクト又は不明であるかの判定、
ｅ）ＡＦＢ値からの呼吸低下が予め規定された無呼吸の低下呼吸値（ＡＲＢＬ−例えばＡＦＢ値の８０％を超えるあらゆる呼吸低下とすることができる）より大きいかどうかに基づいて、呼吸が無呼吸呼吸であると分類されるかどうかの判定、
ｆ）ＡＦＢ値からの呼吸低下が予め規定された低呼吸の低下呼吸値（ＨＲＢＬ−例えばＡＦＢ値の５０〜８０％のあらゆる呼吸低下とすることができる）より大きいかどうかに基づいて、呼吸が低呼吸呼吸であると分類されるかどうかの判定、及び
ｇ）いずれかの呼吸が皮質覚醒、運動アーチファクト又は他のアーチファクトと関連する、又は関連する高い確率を有するかどうかの判定。
【００８４】
各呼吸分類は、
ａ）ＥＭＧ信号変化に基づいて、閉塞型、閉塞された又は正常な呼吸、及び閉塞型の可能性がある値を推論するように、呼吸がＥＭＧ活動上昇の明白、推論的又は高い確率を有するかどうかの判定、
ｂ）ＡＦＢ値と比較するとき、導出された現在の呼吸振幅に基づいて、各呼吸が無呼吸又は低呼吸である、明白、推論的又は高い確率を有するかどうかの判定、
ｃ）ＥＭＧ活動に基づいて、閉塞の推論が見られないが無呼吸及び気流振幅の低下が認識される呼吸に基づく、中枢型無呼吸の呼吸分類の判定、
ｄ）混合型呼吸努力又はＥＭＧ活動の上昇（上気道パレットの虚脱によって起こり、閉塞型無呼吸と分類される）の両方を有し、及び無呼吸の適当な部分においてＥＭＧ上昇の明らかな徴候がなく中枢型無呼吸（脳及び中枢神経によってコントロールされる）も示す呼吸に基づく、混合型無呼吸の呼吸分類の判定
を含むことができる。
【００８５】
ＥＣＧ電極の各対は、１つ又は複数のＥＣＧ電極間で、好ましくは患者の安全適合最大値、安全振幅、及び高周波数変調（１００ｋＨｚ又は対象のＥＣＧ信号より高い）未満の、制限されたエネルギーを生成し、
ａ）インピーダンスが肺機能を反映する、２つ以上の電極接点間のインピーダンスの導出、
ｂ）そのような肺機能の導出から、肺の呼気の吸入及びリアルタイム・インピーダンス値の変動におけるその後の変動によって、検査中の患者がどの時点で呼吸努力を行うかの判断、
ｃ）患者の呼吸及び肺機能の努力に基づいて、患者が閉塞型睡眠呼吸障害（肺が空気を吸い込もうとし、身体的呼吸努力運動によってインピーダンス変化が表れうる）であるかどうか、及び導出された電極間インピーダンス・モニタリング内でその後の微細な変動が見られる可能性があるかの判定、及び
ｄ）本明細書で開示されている一呼吸毎のＳＤＢ分類の判定
を可能にする。
【００８６】
システムは、ＳＤＢを最小化又は除去する最適な治療レベルを判定するための手段を含むことができる。システムは、過剰血圧及び／又は状態又は高血圧又は心臓リスクの上昇を招く可能性のある、連続的な不整脈又は心機能を安定化又は回避する、必要な治療レベルを調整することによって、治療中の患者の心機能を最適化する最適な治療レベルを判定するための手段を含むことができる。調整するステップは、治療レベルが不規則又は異常なＥＣＧ又は、心臓リスク上昇の存在、発症又は潜在的発症を反映するＥＣＧが起きないように到達するまで、治療レベルを変化させるステップを含むことができる。調整するステップはまた、治療レベルが不規則又は異常な血圧、又はＥＣＧ及び脈波から導出された血圧の定量的又は定性的変化が起きないように到達するまで、治療レベルを変化させるステップを含むこともできる。
【００８７】
システムは、
ａ）腹式及び胸郭運動両方のＥＣＧから導出された呼吸追跡を表示する手段、
ｂ）ＥＣＧ信号の確実な導出及び最適な信号対雑音比のために、ＥＣＧ電極の受入れ可能な位置を示す手段、
ｃ）別個に導出される胸郭及び腹式呼吸信号の確実な導出のためにＥＣＧ電極の受入れ可能な位置を示す手段、
ｄ）システムのユーザに最適なＥＣＧ電極の位置を問い合わせる手段、
ｅ）ＥＣＧ電極の位置の表示を、必要に応じて、推奨されるＥＣＧ電極の配置変更を示しながらグラフィックで表示する手段、
ｆ）胸郭及び腹式両方の呼吸追跡を検出する手段、又はＥＣＧ電極が、ＥＣＧ信号対雑音及び信号品質を満足するように配置されたときの表示、
ｇ）胸郭及び腹式両方の呼吸追跡を検出する手段、又はＥＣＧ電極が、ＥＣＧが別個の胸郭及び腹式運動軸両方の影響を受けるように配置されたときの表示、及び
ｈ）胸郭及び腹式両方の呼吸追跡を検出する手段、又はＥＣＧ電極が、確実なＥＣＧモニタリングのために適切に取り付けられていることを反映して、受入れ可能なインピーダンスであるときの表示
を含む、睡眠又は起床中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００８８】
システムは、
ａ）携帯型の患者装着又は携行デバイス、
ｂ）ＥＳＳ又はその修正版又はスタンフォード眠気尺度又は類似物を含む睡眠健康状態に対する質問の応答を入力するようにユーザに問い合わせる機能を備えたデバイス、
ｃ）患者のクオリティ・オブ・ライフ及び睡眠を患者又は医療従事者が評価することができるように、分析及び報告機能のために眠気に関する質問結果を保存する手段、
ｄ）患者のＥＳＳスコアを患者の病歴又は医療的勧告と比較し、質問の回答値の何らかのプリセット閾値又は推奨範囲が健康リスク又は推奨範囲外への該当を示唆する場合、自動的にユーザ又は所定の場所又は人に通知する手段、
ｅ）特定の質問又は健康状態に関する患者からの応答を、正常又は安全と考えられる結果のグループ又は母集団からの全体的なデータベース又は経験的データと比較する手段、
ｆ）ローカルＰＤＡ、ＰＣ、プリンタ、或いは患者又は医療従事者に一晩又は数晩にわたる患者の睡眠状態の進行結果のレポートのプリントアウトを提示することのできる他のデバイスと、無線又は有線接続で携帯型モニタリング・デバイスとインターフェースする手段、
ｇ）治療に対する患者の睡眠の質の変化又は状態のグラフィックによる連携又は相関を確立するように、患者の睡眠レポートの状態を治療周波数及び有効性と相関させる手段、
ｈ）医療記録のさらなる検討、報告、警告又は医療記録の保管のために、リモートの医療センターに毎日の又は定期的なデータ転送及びバックアップするために、有線又は無線でリンクされた携帯電話に睡眠の質のデータをダウンロードする手段、
ｉ）治療関連又は誘発の覚醒と関連付けるために、覚醒イベントを治療処置及び睡眠の質と相関させる手段、及び
ｊ）覚醒の最小化及び睡眠の質の最大化に基づいて最適化された治療コントロール又は薬物送達を算出する手段
を含む、睡眠、起床又は麻酔中の患者のリアルタイム又はデータ取得後のＥＣＧ信号又は呼吸信号を監視及び分析するための手段を含むことができる。
【００８９】
システムは、
ＥＣＧ信号値、ＨＲＶ値或いは不整脈又は心房除細動の発生率を保存又は監視する手段、
保存が脱着可能又は永久的なメモリ・デバイス、及び／又は有線又は無線のデータ相互接続機能、及び／又は有線データ相互接続機能を含む手段、
監視された値を、予め定めた範囲の安全値の閾値及び制限と比較する手段、
そのような閾値及び制限、又は医療従事者が予め定めた安全閾値又は制限、又は患者のデータベースから導出された閾値又は制限を、患者の診断的睡眠又は心臓検査から導出する手段、
リアルタイムで監視された患者のパラメータを、予め定めた閾値又は制限値と相関させ、患者のパラメータが安全範囲を外れたときにそれを検出することを可能にする手段、及び
監視されたパラメータの検出が安全動作範囲又は制限から外れた場合に、治療デバイスのガス又はペースメーカの投与を修正する手段
を含む、リアルタイム又はデータ算出後にＡＰＡＰ、ＣＰＡＰ、ＢＩＰＡＰ、ＶＰＡＰ、換気療法、ペースメーカ・デバイス、又は酸素濃縮デバイスの最適な治療投与を可能にする手段を含むことができる。
【００９０】
システムは、
ＥＣＧ信号値、ＨＲＶ値或いは不整脈又は動脈除細動の発生率を保存又は監視する手段、
前記保存が脱着可能又は永久的なメモリ・デバイス、及び／又は有線又は無線のデータ相互接続機能を含む手段、
治療に対する患者の適合性又は生理学的反応を表示又は評価することが可能になるように、治療デバイスから保存された値を転送する手段
を含む、治療適合性測定を組み込んだ手段を含むことができる。
【００９１】
システムは、
リアルタイム又は生理学的データ取得後のための手段、
心房細動（ＡＦ）又は関連症状又は生理学的イベントの発生又は発症（そのようなイベントの確率又は可能性）を導出する手段、
睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）又は関連生理学的症状の発生、関連生理学的ストレスの上昇、又は発症（そのようなイベントの確率又は可能性）を導出する手段、
そのような発症、ＡＦの発症確率又は発生を相関させる手段、及び
ＳＤＢ又はＡＦのいずれか又は両方のための対処法又は最小化として、治療法を最適化する手段
を含む、心房細動と睡眠呼吸障害の間の相関又は同時性を判定する手段を含むことができる。
【００９２】
システムは、１つ又は複数のチャネル又は生理学的データからＡＦを導出する手段、及び１つ又は複数のチャネル又は生理学的データからＳＤＢを導出する手段を含む。
【００９３】
システムは、信号形態、形状、及び／又はパターン分析に基づいて、同時性又は相関を算出する手段を含むことができる。
周波数又はスペクトル・ベースの分析に基づいて、同時性又は相関を算出する手段、
信号位相又はコヒーレンス・ベースの分析に基づいて、同時性又は相関を算出する手段、
振幅及び時間領域ベースの分析に基づいて、同時性又は相関を算出する手段、及び
独立成分、主成分、或いは他の統計又は確率ベースの分析に基づいて、同時性又は相関を算出する手段。
【００９４】
システムは、ＳＤＢとＡＦの間の相関又は同時性に関する程度又は他の指数又は測度をリアルタイム又は取得後に、保存及び／又は呼出し及び／又は表示する手段を含むことができる。システムは、ＡＦ及び／又はＳＤＢ生データ及び／又は指標或いは一方又は両方の測度の導出された測度をリアルタイム又は取得後に、保存及び／又は呼出し及び／又は表示する手段を含むことができる。システムは、ＡＦ及び／又はＳＤＢの同時性又は相関に関連する測度をリアルタイム又は取得後に、保存及び／又は呼出し及び／又は表示する手段を含むことができる。
【００９５】
システムは、無線データ・インターフェースによって保存又は呼出しを可能にする手段を含むことができる。
有線データ・インターフェースによって保存又は呼出しを可能にする手段、
診断デバイスから取外し可能なメモリカードによって保存又は呼出しを可能にする手段、
治療デバイスから取外し可能なメモリカードによって保存又は呼出しを可能にする手段、及び
診断及び治療デバイスの組合せから取外し可能なメモリカードによって保存又は呼出しを可能にする手段。
【００９６】
治療コントロールの判定の一部としてＳＤＢとＡＦの間の相関又は同時性に関連する程度又は他の指数又は測度を考慮して、患者の治療法を修正する手段、及び
ＡＦ及び／又はＳＤＢ生データ及び／又は指数或いはＡＦ及び／又はＳＤＢの一方又は両方の測度の導出された測度を考慮して、患者の治療法を修正する手段
を含む、患者に対する治療的インターベンションの調整又は最適化のための手段を含むことができる。
【００９７】
システムは、治療コントロールの判定の一部として患者の睡眠状態を考慮して患者の治療法を修正する手段を含む、患者に対する治療的インターベンションの調整又は最適化のための手段を含むことができる。
【００９８】
システムは、患者の睡眠状態を判定する手段を含む、患者の生理学的パラメータを保存及び／又は表示及び／又は分析する手段を含むことができる。
睡眠状態の判定は、
患者の気流又は血圧及び／又は関連の分析、
患者の運動又は振動及び／又は関連の分析、
ＰＴＴ、ＰＷＡ、ＰＡＴを含む患者の血流又は自律神経関連の覚醒、酸素濃度計、超音波血流、又は脈波から導出された信号又はセンサ及び関連の分析、
ＰＴＴ、ＰＷＡ、ＰＡＴを含む患者の血流、酸素濃度計、超音波血流、又は脈波から導出された信号又は関連の分析、及び
ＥＥＧ及び／又はＥＭＧ及び／又は運動及び／又は振動から導出された覚醒を含む患者の皮質覚醒及び関連の分析
のいずれかの組合せを含むことができる。
【００９９】
システムは、人員又は自動化された医療補助装置にローカル又はリモートで通知、警戒、記録、又は警告する手段を含むことができる。補助装置は、治療的インターベンション又は患者の補助を含むことができる。
【０１００】
患者の睡眠又は起床中の血圧の変化を判定し、睡眠状態、血圧変化、及び変化リスクの受入れ可能値又は高血圧、脳卒中、又は子癇前症などの自然心臓リスクの予測の相関から判定する手段を含むことができる。
【０１０１】
システムは、関連の収縮期及び拡張期血圧値を導出するように、音又は圧力測定で手動又は自動で膨張及び収縮するカフ機能を備えた血圧カフを使用するデバイス、及び
ドプラー超音波を使用する測定デバイスを含む、血流及び／又は血圧を監視する手段、
１つ又は複数の患者の生理学的変数を監視し、起床、段階１、段階２、段階３、急速眼球運動（ＲＥＭ）、運動又は覚醒（皮質、皮質下、脚、体の運動、又は自律神経）を含む状態から少なくとも２つの睡眠状態を導出する手段、
睡眠状態の１つ又は複数の段階中の血圧の変化を、１つ又は複数の閾値又は制限と相関させる手段、
個人患者の経験的臨床データ又は患者の記録／病歴から、患者群の経験的臨床データ又は医療記録／病歴から、及び／又は全体的又は一般的なデータベース又は経験的臨床データ又は医療記録／病歴のデータベースから、睡眠の１つ又は複数の段階中又は起床状態中の患者の血圧測定の安全又は最適な閾値及び境界又は制限を判定する手段、
前記血圧の安全制限又は境界を外れた場合に患者の医療従事者に警告する手段、及び
それらの出来事（血圧閾値又は制限の超過）の発生又は発症又は予測中に、持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）、二相気道陽圧（ＢＩＰＡＰ）、変動気道陽圧（ＶＰＡＰ）、酸素濃縮、ペースメーカ、換気療法などの治療的インターベンションの投与を修正する手段
を含む、血圧を監視する手段を含むことができる。
【０１０２】
本発明のシステムは、リアルタイムの携帯型モニタリングを含むことができる。携帯型モニタリングは自立型ホルター・デバイスによって行うことができる。モニタリングは、胸郭及び腹式のＥＣＧ導出された呼吸追跡及び位相関係、並びに電極位置の認証、及び好ましい接続の案内を、導出及び表示する機能を組み込むことができる。
【０１０３】
ＥＣＧからのＥＭＧのリアルタイム導出又はＥＭＧの重ね合わせは、ＯＳＡ対ＣＳＡに関連するなどの呼吸努力関連のＥＭＧの変化を算出するように、抽出することができる。
【０１０４】
本発明は、広帯域ＥＣＧを記録する機能を含むことができる。広帯域には、例えばＤＣ（又は０．０１Ｈｚ  Ｓｏｍｔｅ  ＥＣＧ  ハイパス値）から２００Ｈｚ以上を含むことができる。広帯域ＥＣＧは、従来のＱＲＳパルスをゲートアウトする手段を含むことができ、残留の筋肉又はＥＭＧ信号を高感度で測定することが可能になる。筋肉信号は、一般に患者の上気道パレットが虚脱するが、上気道の虚脱にかかわらず自律神経活動による又は不随意な呼吸努力が続く、閉塞型睡眠時無呼吸時に明らかとなる腹筋又は胸筋の使用を表すことができる。対照的に、中枢型睡眠時無呼吸は、自律神経活動による又は不随意な神経活動メカニズムが中断することが原因となって呼吸が妨げられるので、呼吸努力を伴わない。
【０１０５】
本システムは、呼吸間振幅値をサンプリングし、中間ＱＲＳ信号値の移動平均値を検出することなどにより、ＥＣＧ間拍動信号の正常振幅値を確定することによって筋肉活動の比較的微小な変化を検出することができる。
【０１０６】
呼吸は１つ又は複数のＥＣＧ信号から導出することができる。次いで、信号形態を所定のパターン又はパターン条件の範囲と比較することができる。パターン条件は、ＣＳＲの判定又は分類のために定めることができる。
【０１０７】
本発明は、ＥＣＧから検出された不整脈とそれに関連する又は原因となる呼吸障害又は呼吸信号の、グラフィック、数値、又は他の形の統計又はグラフィックによる相互リンクを提供する手段を含むことができる。したがって、心臓リスクに関連する不整脈と心臓相互結合から生じる不整脈を区別することができる。この機能を患者の最適な治療法に利用することができる。
【０１０８】
一実施例では、システムは比較的長時間（一般に約２４時間）ＥＣＧ信号を保存することの可能なホルター・レコーダ・デバイスを含むことができる。好ましい実施例では、（２つの主要なＥＣＧリード内に）抵抗プレチスモグラフィを組み込んだ３リードの従来式配置のＥＣＧ電極のＥＣＧホルター、及び広帯域周波数で記録されたＥＣＧ（ＤＣ＞２００Ｈｚ帯域）を有する３リードの従来式配置のＥＣＧ電極のＥＣＧホルターを同時に使用することができる。このような好ましいホルター・レコーダ・デバイスの１つに、Ｃｏｍｐｕｍｅｄｉｃｓ（商標）によって製造されたＳｏｍｔｅ（商標）システムがある。
【０１０９】
ホルター・レコーダ・デバイスの使用は、比較的軽量で携帯可能であることから望ましい。これにより、患者が検査期間中にホルター・レコーダ・デバイスを簡単に持ち運ぶことが可能になる。テレメトリ送信機及び心電図カートなど、ＥＣＧ信号を記録又は送信することが可能な多くのデバイスもある。これらのデバイスのいずれかを、開示されたホルター・レコーダ・デバイスの代替とすることが容易にできることは、当業者には明らかであろう。
【０１１０】
一実施例では、記録されたＥＣＧ信号を本明細書で説明したように分析を行うことのできるコンピュータ・ベースの処理システムに直接送信又は物理的にロードすることができる。処理システムは、ニューラル・ネットワーク処理法を含むことができ、動的に加重を調整する手段を提供することができ、もととなるデータの信頼性及び品質、及び患者の睡眠状態又は意識及び患者の活動又は行動状態に関連する他の測度を含む行動及び認識要素などの要因に応じて、様々な個々の処理法を利用することができる。
【０１１１】
システムは、広帯域心電図チャネル、睡眠変数（ＥＭＧ、ＥＥＧ、ＥＯＧ及び患者体位）及びＳａＯ２、気流、上気道抵抗、呼吸努力、及び呼吸音などの呼吸変数を含む睡眠ポリグラフ記録を測定することができる。
【０１１２】
ＳＤＢは心臓検査の実施と同時に判定することができる。ホルター・レコーダ・デバイスを患者に取り付けることができ、患者はレコーダ・デバイスを、睡眠時間を含むことのできる期間にわたって装着することができる。ホルター・レコーダ・デバイスは、全期間にわたるＥＣＧを記録することができ、それによりＥＣＧ読みを睡眠中に実施することができる。検査期間が終わると、記録されたＥＣＧを心臓疾患及びＳＤＢの両方のために分析することができる。
【０１１３】
図に示すように、心血管系及びＳＤＢデータを抽出する様々な方法と平行して生ＥＣＧ信号を処理することができる。処理は、現在の分析方法、アルゴリズム、及び心電図信号からＳＤＢ関連の測定を抽出する方策を含むことができる。分析方法は、ＥＣＧ変動の予測、既知のインピーダンスのプレチスモグラフィ法を使用するＥＣＧからの呼吸信号の抽出、心音及び呼吸音分析、ＥＣＧ異所性及び他のカオス信号の代償、心臓又は呼吸疾患の存在と対照的な健常な患者の閾値判定、心臓心弾動図及び他の既知の複合的な信号分析、ＥＣＧベースの筋電図呼吸努力信号分析のために設計された、複合的な非直線信号源発生装置シミュレーションを含むことができる。
【０１１４】
システムは、携帯型又は携帯可能な患者装着モニタリング機能を有するデバイスを含むことができる。デバイスはバッテリー動作式とすることができ、有線又は無線のインターフェース機能を含むことができる。デバイスはＥＣＧから導出された心臓、換気療法、又はＳＤＢデータを、ユーザが関与せずに自動的に又はユーザが手動でダウンロードすることができる。デバイスは、リモートの医療従事者又はリモートのスキャン・ソフトウェアに、閾値又は測定又は分析範囲を検出し、心臓又は呼吸疾患の存在又はその発症を示唆又は表示することを可能にする手段を含むことができる。
【０１１５】
携帯型デバイスは、最適な電極配置、通電中の無線間制御、通電中のバッテリーとケーブル電源間制御、バッテリー管理、複数無線デバイスのバッテリー管理、非接触誘導式減速充電機能、又は接触式急速充電管理機能、位相追跡相関を伴う二重追跡表示、及び通電中のバッテリー交換の問い合わせを含むことができる。デバイスは、Ｋ複合波の捕捉及び凍結、スピンドルの捕捉及び凍結、他のイベントの捕捉凍結表示、棒グラフによる呼吸帯域位相の認証及び追跡、眼球運動の認証など、患者が選択又は所定期間に動くときに患者を分析する電極安定機能を含む、捕捉機能を有する表示をヘッドボックスに含むことができる。システムはインピーダンスの連続性及び整合性を分析することができ、運動の強直時に電極接続の整合性及び接続の安定性を分析することが可能になる。他のヘッドボックス機能又はリモートのソフトウェア機能は、既知の基準に従って分類するための記録中に信号を分析することのできるアーチファクト分析機能を含むことができる。アーチファクトは、メイン、スウェット・アーチファクト、ＥＯＧ貫入、過剰入力電極ＤＣオフセット又はその変化、受入れ不能な信号対雑音比、又は過小評価ＣＭＲＲ、或いはリアルタイム又は記録機能後の高性能チャタリングの比較、電極接続の変化又は中断、基準値の欠落又は不足などによる他のチャネルからの過剰クロストークを含むことができる。
【０１１６】
本発明による携帯型自立式ホルター・デバイスは、以下の特徴の１つ又は複数を含むことができる。
ａ）バッテリー電力デバイス、
ｂ）無線相互接続のオプション（ブルートゥース、スペクトラム拡散又は周波数ホッピング）、
ｃ）赤外線デジタル通信インターフェースのオプション、
ｄ）自動スキャン及び自動検出フリー帯域送信、
ｅ）有線接続のオプション、
ｆ）データ損失のない、無線相互接続モード時を含むモニタリング中の、ローカル保存装置への通電中データ接続及び切断を有するバッテリー再充電機能のオプション、
ｇ）データ損失を伴うデータパケット追跡機能、及び必要に応じて後期段階でのデータのシームレスな追跡、
ｈ）残りのバッテリー電力をユーザに示し、電力が中断又は停止する危険がある場合に、ユーザが通電中の電力接続機能を適用するオプションを有することができるように、ユーザに警告する手段、
ｉ）データ無線リンクの質を監視し、データが損失する危険がある場合に、ユーザが通電中のデータ接続機能を適用するオプションを有することができるように、ユーザに警告する手段、
ｊ）検査期間及び様々なサンプル率及びチャネル要件が判定され、システムが検査を遂行するのに必要な電力を算出できるようにユーザにシステムの設定を可能にし、この算出を検査に利用可能な残りのバッテリー電力と比較し、検査が残りのバッテリー電力不足によって遂行できない可能性がある場合にユーザに問い合わせる手段、
ｋ）ベスト又は衣類への組込み、リストバンド又は腕時計形状、胸部又は胸部バンド取付け、ベルト又は腹部バンド取付け、頭部装着又はキャップ組込み式、アームバンド取付け及び他のオプションを含む、患者装着又はベッドサイド機能、
ｌ）オプションには、胸郭呼吸努力一呼吸毎波形、腹式呼吸努力一呼吸毎波形、前記両努力チャネルの位相関係、ＨＲＶ、（ＥＣＧ又は別のチャネルから）導出されたプレチスモグラフ波、ＳＡ０２（任意チャネル）、睡眠又は起床状態（任意チャネル）、活動チャネル（安静又は運動検出）のいずれかの組合せを含む、別個のＥＣＧ抽出チャネルを検証するための一体型ディスプレイを含むことができる。
ｍ）２つの抽出された胸郭及び腹式運動呼吸追跡の平均的な位相差異を算出し、追跡間のゼロから１８０度までの位相シフトを示す棒グラフなどの単純な手段によって、表示する手段、
ｎ）ＥＣＧ波形及び各一呼吸毎ＥＣＧ呼吸運動から抽出された波形の間の平均位相差異を算出し、それを追跡間のゼロから１８０度までの位相シフトを示す棒グラフなどの単純な手段によって表示する手段、
ｏ）信号品質の認証を含む表示指標であって、これにＬＥＤ表示（品質指標の有無）又はＬＣＤ波形及び状態表示を含むことができる。表示は、センサ及び電極の適正な位置又は位置の変更をユーザに問い合わせることができる。特にユーザは、胸郭呼吸努力並びに別個の腹式呼吸努力に起因する抵抗のインピーダンス変化を継続的に監視することが容易になるようＥＣＧ電極を簡単且つ明確に適用することができるように、グラフィックガイド及び様々な文字による問い合わせを利用することができる。
ｐ）データ記録中及び他のシステム動作モードの両方において、選択された回数又は継続的のいずれかで、あらゆる電極対間のインピーダンスの判定、
ｑ）データ記録中及び他のシステム動作モードの両方において、選択された回数又は継続的のいずれかで、各電極からの信号品質の、バックグラウンドの主要周波数干渉及び信号対雑音比に関する判定、
ｒ）挿入可能なヘッドボックス無線カード及びセンサ再充電技術キットを含む、任意の完全な無線操作のための手段、
ｓ）センサを格納し、明確なオンボードのバッテリー寿命残存表示によってそれらを自動的に再充電する手段、及び放電中状態及び各センサの充電状態を警告するリモート・アラーム、
ｔ）ユーザが検査長さ、検査開始、検査終了時間のいずれかの組合せを入力することができ、データが中央バッテリー管理機能に不十分であるときシステムが問い合わせを行い、システム・ユーザに必要な入力を問い合わせるように、中央無線センサのバッテリー管理を利用する手段。適切なデータ入力がキー入力又はユーザにより選択されると、システムは自動無線システムの管理及びガイダンスを可能にすることができる。ガイダンスは有線接続制御のための推奨を含むことができ、あらゆる検査データを損失せず又はトラブルシューティングの時間を要さずに、バッテリー期限を迅速にクリック表示するために、あらゆる電極の電極ワイヤに対する通電中接続制御のための、発光追跡ＬＥＤ及び共通有線接続システムを含むことができる。
ｕ）１つ又は複数の無線センサのリモート・コントロールを起動し、すべてのセンサが適切に充電又は電力供給されていることを認証する手段として、各無線センサ又はデバイスに現在のバッテリー状態を発光又は表示させるコマンドを発行するリモート・コントロールのための手段、
ｖ）１つ又は複数の無線センサのリモート・コントロールを起動し、操作者が複数の無線システムの適切性、及びあらゆる時点の品質を簡単に認証できるように、あらゆるバッテリーに関して、１、２、３、４時間単位又はあらゆる指定時間のいずれが期限切れになる見込みがあるかを、センサ又はリモートコンソール経由で表示するための要求を含む、様々なバッテリー持続時間の要求を含む、一連のコマンドを発行するリモート・コントロールのための手段、
ｗ）バッテリー作動式センサ又は電極のために減速充電の非接触誘導再充電を可能にする手段、
ｘ）バッテリー作動式センサ又は電極のために急速充電の直接接触を可能にする手段、
ｙ）複数のセンサの充電パターン及び要件を追跡及び検出し、すべてのセンサ充電時間及び最大充電時間を表示することができる方法で、そのような充電時間を報告する手段、
ｚ）システムの適用又は再使用のためのユーザ要件、及びセンサの様々な充電状態に従って、推奨される充電方法（急速又は減速）をユーザに問い合わせる手段、及び
ａａ）再充電可能なバッテリーが年月及び充電維持又は信頼性の要因の減少によって取替えを必要とする時点をユーザが認識する手段。
【実施例】
【０１１７】
本発明の好ましい実施例を添付の図面を参照して、以下に述べる。
【０１１８】
図１は、正常な呼吸中にベースラインＥＣＧから導出されたＥＭＧ信号を示す。ゲートされたＱＲＳ間信号１０は、呼吸筋肉努力を表すバックグラウンドＥＭＧを増幅し、ＯＳＡ確率のマーカーとして測定されることを可能にする。例えばＤＣ（又は０．０１Ｈｚ  Ｓｏｍｔｅ  ＥＣＧ  ハイパス値）から２００Ｈｚ以上の広帯域ＥＣＧを記録できることによって、従来のＱＲＳパルスをゲートアウトする手段が可能になり、残留の筋肉信号を高感度で測定することが可能になる。筋肉信号は、一般に患者の上気道パレットが虚脱するが、上気道の虚脱にかかわらず自律神経による又は不随意な呼吸努力が続く、閉塞型睡眠時無呼吸時に明らかとなる腹筋又は胸筋の使用を表すことができる。対照的に、中枢型睡眠時無呼吸は、不随意（又は自律性）の神経活動メカニズムが中断することが原因となって呼吸が妨げられるので、呼吸努力を伴わない。
【０１１９】
本システムは、呼吸間振幅値をサンプリングし、中間ＱＲＳ信号値の移動平均値を検出することなどにより、ＥＣＧ間拍動信号の正常振幅値を確定することによって筋肉活動の比較的微小な変化を検出することができる。
【０１２０】
図２ａ及び２ｂは、ＯＳＡ呼吸時のＥＣＧから導出されたＥＭＧの誇張した例を示す。
【０１２１】
残留ＥＭＧ信号１１、１２は、図１の正常又は平均ベースラインＥＭＧ１０と比較すると増大しており、吸気時の肋骨間の肋間筋又は下腹筋のいずれかから呼吸努力の増加を示唆することができる。
【０１２２】
図３を参照すると、ブロック（Ｂ１）は、検査及びモニタリングを受ける患者を表す。患者Ｂ１に置かれたモニタリング電極はＥＣＧ入力増幅器（ブロックＢ２）に接続されている。増幅器（ブロックＢ２）の出力はＱＲＳ検出器（ブロックＢ３）に接続されている。ＱＲＳ検出器（ブロックＢ３）の出力はＱＲＳ間ゲート（ブロックＢ４）に接続されている。ＱＲＳ間ゲート（ブロックＢ４）の出力は、帯域通過フィルタ（即ち７０Ｈｚから２００Ｈｚ）及び現在のＱＲＳ間（ｉＱＲＳ）信号振幅平均検出器（ブロックＢ５）に接続されている。検出器（Ｂ５）の出力は、前のＸ  ｉＱＲＳの移動平均振幅（ＲＡＡ）を維持するブロック（Ｂ６）に接続されている。ブロック（Ｂ７）はブロック（Ｂ５）の現在のｉＱＲＳをブロック（Ｂ６）のＲＡＡと比較する。ブロック（Ｂ７）の出力は現在のｉＱＲＳがＲＡＡ  ｉＱＲＳをＹ％超えると検出するブロック（Ｂ８）に接続されており、Ｙは経験的臨床データから確定される。Ｙの設定が高すぎると過剰な偽陰性が検出され、Ｙの設定が低すぎると過剰な偽陽性が検出される。ブロック（Ｂ８）の出力は、ブロック（Ｂ９）及び（Ｂ１０）に接続されている。ブロック（Ｂ９）はＯＳＡ  ｉＱＲＳ振幅が検出される場合フラグを設定し、ブロック（Ｂ１０）はＣＳＡ  ｉＱＲＳ振幅が検出される場合フラグを設定する。
【０１２３】
他の処理情報を、継続的な連続ＱＲＳ間パルスはＯＳＡイベント値を表すことができないという知識に適用することもできる。したがって、移動は以下のようになる。
【０１２４】
平均ＱＲＳ間（ｉＱＲＳ）信号振幅値を、移動平均ｉＱＲＳ値と比較することができる。現在のｉＱＲＳを前のＸと比較するように他の分析を適用することもでき、「Ｘ」は例えば最小ｉＱＲＳの最後の１０呼吸を表す。
【０１２５】
図４はＳＤＢをリアルタイム又は分析後に検出するための処理のフロー図である。処理のステップＢ１からＢ３５は以下の通りである。
開始
（Ｂ１）生ＥＣＧデータを取得する
（Ｂ２）ＣＥＣＧＡ  ＥＣＧ  従来の帯域幅ＥＣＧホルター・データ・フィルタリング
（Ｂ３０）ＱＲＳ複合波、Ｐ波、Ｔ波などのＥＣＧ波の、従来のＥＣＧホルター分析コンポーネント。ＱＲＳ複合波は正常な心室、動脈、又はアーチファクトとして分類される
（Ｂ６）ＥＳＳＧＳＡ  ＥＣＧ信号源発生装置シミュレーション分析
（Ｂ４）ＳＨＡ  聴診器による心音及び呼吸音分析
（Ｂ３２）パターン及び信号識別（ＣＳＡ及びＣＳＲなど）
（Ｂ３１）システム・コンフィギュレーション
（Ｂ３）ＥＣＧ  広帯域ＥＣＧデータ・フィルタリング
（Ｂ２０）ＲＰＳＢＡ  ＥＣＧ−電極抵抗プレチスモグラフィの一呼吸毎信号抽出
（Ｂ２１）呼吸信号位相判定：同相（ＯＳＡ）及び逆相（非閉塞）時の呼吸努力検出
（Ｂ７）ＥＲＳＥＡ  移動平均一呼吸毎基準値（ＢＲＬ）分析
【０１２６】
平均呼吸基準値（ＢＲＬ）は、経過した呼吸移動平均ＥＣＧから導出された呼吸振幅を所定期間（例えば５分間）計算することによって、判定することができる。
（Ｂ２９）パターン及び信号認識（ＣＳＡ及びＣＳＲなど）
（Ｂ３３）コンフィギュレーション・システム
（Ｂ１２）ＢＢＡ（上記参照）
（Ｂ１３）現在の呼吸がＢＲＬの５０％未満であるか？：Ｙ又はＮ
（Ｂ１４）現在の呼吸がＢＲＬの２０％未満であるか？：Ｙ又はＮ
（Ｂ１７）低呼吸無呼吸アクティブ・フラグを設定する
（Ｂ１５）無呼吸アクティブ・フラグを設定する
（Ｂ１６）ＥＭＧ努力フラグが設定されているか？Ｙ又はＮ
（Ｂ１８）中枢型無呼吸アクティブ・フラグを設定する
（Ｂ３５）ＯＳＡ無呼吸アクティブ・フラグを設定する
（Ｂ２３）（ＢＢＡ）一呼吸毎分析  ＥＣＧデータを呼吸呼気周期、吸気周期、及びその交差点に分解する
（Ｂ２２）システム・コンフィギュレーション；ＥＭＧ変化パーセンテージを設定；（様々な設定をコンフィギュレーション・システム・ブロックで調節可能）；ＥＭＧ変化測定期間を設定（ＯＳＡ対ＣＳＡ（無努力型）又は混合型睡眠時無呼吸（呼吸イベント時に努力型及び無努力型期間の両方のエビデンスがある）の際のマーカー又は呼吸努力として呼吸を判定するために、（主要なＥＣＧ信号に対する）（呼吸時の筋肉努力を表す）ＥＭＧバックグラウンド信号のためのＥＣＧ信号の閾値ゲーティングを可能にするように、標準（通常は０．０１Ｈｚから２００Ｈｚ）又は広帯域（ＤＣから１ＫＨｚ以上）のＥＣＧゲーティングが（システムのタイプ及び利用可能な処理力に応じて）実施される。）
（Ｂ２４）ＥＣＧからゲートされ（ＱＲＳ心拍間でＥＣＧからゲートされ）得られたＥＭＧの一呼吸毎振幅判定
（Ｂ２５）ＥＭＧ  非ＯＳＡ平均呼吸ベースライン値の判定（ＢＲＬ）
（Ｂ２６）最終呼吸ピーク、最小、最大、及び平均ＥＣＧに重ね合わせたＥＭＧ値を測定する
（Ｂ２７）最後のＥＣＧから得られたＥＭＧバックグラウンド値を比較する
（Ｂ１９）ＥＳＥＡ  ５０％超（コンフィギュレーション・システム・ブロックで様々な設定に調整可能）のＥＭＧ信号変化が、５秒超の移動平均ＥＭＧ振幅より大きいか？Ｙ又はＮ
（Ｂ２８）ＥＭＧ閉塞型努力フラグを設定
（Ｂ８）ＳＢＡ
（Ｂ９）ＨＲＥＥ
（Ｂ１０）ＣＲＥ
（Ｂ１１）ＤＳＡ
【０１２７】
図５は、本発明に従ってＥＣＧ信号を処理するためのシステムの一実施例のフロー図である。生ＥＣＧ信号（ブロック１）は受信され別個の分析モジュール（ブロック２から１２）に多重送信される。別個のモジュール２から１３が行う機能は下記の通りである。第１の経路では、生ＥＣＧ信号はフィルタリングされ、ＥＣＧ記録の正常なホルター検査が実施される。第２の経路では、心臓及び呼吸音がＥＣＧ信号から抽出される。パターン及び信号方法は、ＣＳＡ及びＯＳＡを検出するために使用される。第３の経路では、各呼吸の相対量を判定するためにＥＣＧは広帯域フィルタリング及び抵抗プレチスモグラフィ分析を受ける。相対呼吸量は患者の無呼吸及び低呼吸を判定するのに使用される。別の経路では、閉塞型呼吸努力を検出するために、ＥＭＧ信号が生ＥＣＧ信号から抽出される。
【０１２８】
ＥＣＧデータは、患者の病歴データ及び一般的に受け入れられている閾値及び標準値と比較される。患者の予測的な心臓手術の理論シミュレーション及びリアルタイムＳＤＢモデルを使用して、比較のために多様な理想的及び現実的データセットを提供することができる。軽度から重度の心臓及びＳＤＢリスク患者を判定し区別するために、各経路で実施される分析を相関させ重み付けすることができる。
【０１２９】
ブロック１から１３で実施される機能は、以下の通りである。
ブロック１：ＥＣＧ入力信号
ブロック１３：自動入力ＤＣオフセット値補償のＤＣから１ｋＨｚの一般的な広帯域フィルタリング。１６から２４ビット解像度。０．０１Ｈｚから２００Ｈｚの一般的な従来式フィルタリング
【０１３０】
様々な分析アルゴリズム・プロセス（ブロック２から９）のために、オリジナル広帯域（ＤＣから１０ｋＨｚ；ただし一般的に０．０１Ｈｚから１ｋＨｚ）ＥＣＧ信号（ブロック１）が表示される。各分析モジュール（２から１２）は、ＥＣＧ信号の質及び利用可能な処理力に応じて従来式又は広帯域フィルタリングにアクセスすることができる。
ブロック２：従来式ＥＣＧ分析。（ＣＥＣＧＡ）（不整脈、上室性不整脈、心室性不整脈など）
ブロック３：ＥＣＧ信号源発生器シミュレーション分析（ＥＳＳＧＳＡ）
ブロック４：聴診器による心音及び呼吸音分析（ＳＨＡ）（一体型電極オプション）
ブロック５：インピーダンス・プレチスモグラフィ信号の一呼吸毎分析（ＲＰＳＢＡ）
ブロック６：ＥＭＧ信号抽出分析（ＥＳＥＡ）
ブロック７：ＥＣＧ呼吸信号抽出分析（ＥＲＳＥＡ）
ブロック８：聴診器による呼吸分析（ＳＢＡ）（一体型電極オプション）
ブロック９：正常心臓患者を典型的なＳＤＢの「ＨＲＶ鈍化患者グループ（ＨＲＥＥ）」から区別する、迷走神経コントロール指標のためのＨＲＶ異所性拍動修正分析
ブロック１０：心弾動図呼吸抽出（ＣＲＥ）
ブロック１１：個別源分析（ＤＳＡ）
ブロック１２：相関分析；複数プロセスからの出力がビート・バイ・ビート及び一呼吸毎のＳＢＤイベント検出の信頼度又は確率の一因となる。
【０１３１】
図６は、ＥＣＧ及び呼吸努力を監視するための、モジュールＢ１からＢ１３を含む抵抗プレチスモグラフィを使用するシステムを示す。呼吸努力は二重周波数インピーダンス・プレチスモグラフィを介して監視される。この方法／デバイスによって、わずか２つの電極でＳＤＢと心電図を同時に監視及び分析することが可能になる。
【０１３２】
監視中の患者Ｂ３に３つの電極（Ａ、Ｂ、Ｃ）が、図示のように胸部／腹部に取り付けられている。３電極構成は、呼吸努力及び心電図を表す信号を収束させるために適用することができる。胸郭及び腹式努力を表す信号間をより大きく分離させ、したがって腹式及び胸郭信号が逆相であるときの閉塞呼吸と腹式及び胸郭信号が同相であるときの非閉塞呼吸をより大きく区別するように、４つ以上の電極オプションを適用することもできる。
【０１３３】
電極ＡとＣの間にＡＣ信号（３２ＫＨｚ）を加える。電極ＢとＣの間には異なる周波数（５０ＫＨｚ）のＡＣ信号を加える。肺が充満及び空洞化すると同時に、胸腔内並びに電極Ａ／Ｃ及びＢ／Ｃによってそれぞれ規定された経路間でのインピーダンスの動的変化を使用して、腹式呼吸努力及び胸郭呼吸努力を別個に検出することができる。電極ＡＣ間の信号は胸郭及び腹式呼吸努力を表す（Ｂ６を参照）。電極ＢＣ間の信号は腹式呼吸努力を表す（Ｂ１０を参照）。２つの信号（振幅）を比較し、２つの信号間の位相の差異を検出することによって、閉塞呼吸の存在を検出することができる（Ｂ９を参照）。
【０１３４】
各モジュール（Ｂ１からＢ１３）によって実施される機能は以下の通りである。
（Ｂ１）信号発生器−３２ＫＨｚ
（Ｂ２）信号復調器−３２ＫＨｚ
（Ｂ７）広帯域ＥＣＧ信号出力
（Ｂ８）Ａ−Ｃ気流信号
（Ｂ６）インピーダンス・プレチスモグラフィ復調器の出力−電極ＡＣ間のＥＣＧ信号及びインピーダンス変動。この信号はインピーダンス・プレチスモグラフィ復調器信号の変動によって検出された胸郭及び腹式呼吸努力を主に表す
（Ｂ３）監視及び検査を受ける患者
（Ｂ４）信号発生器−５０ＫＨｚ
（Ｂ５）信号復調器−５０ＫＨｚ
（Ｂ１０）インピーダンス・プレチスモグラフィ復調器の出力−電極ＢＣ間のＥＣＧ信号及びインピーダンス変動。この信号は腹式呼吸努力を主に表し、復調されたプレチスモグラフィ信号のインピーダンスの変動によって検出される
（Ｂ１２）Ｂ−Ｃ気流信号
（Ｂ１３）広帯域ＥＣＧ信号出力
（Ｂ９）電極Ａ−Ｃ及びＢ−Ｃからの気流信号をそれぞれ比較し、閉塞呼吸の存在を判定するために２つの信号の気流位相の差異を判定する
（Ｂ１１）ＯＳＡイベント確率０−１０
【０１３５】
図７はＥＣＧ−ＳＤＢ信号を処理するための処理ブロック１から８を含むフロー図を示す。処理ブロック１から８で実施される機能は以下の通りである。
ブロック１：ＥＣＧ信号アナログ処理及び取得
信号処理はブロック２から６で以下の通り実施される
ブロック２：ＥＣＧ異所性拍動の修正
ブロック３：ＥＣＧ呼吸努力の修正
ブロック４：呼吸深さ及び波形の導出
ブロック５：ＥＣＧ抵抗プレチスモグラフィの導出
ブロック６：心拍変動の算出
ブロック７：呼吸及び異所性拍動を修正した心拍変動
ブロック８：呼吸イベントの検出：ＡＨＩ、ＲＤＩ
【０１３６】
図８はＨＲＶ、ＥＣＧ−ＳＤＢの分析及び対処法の概要を表すモジュールＢ１からＢ２１を含むフロー図を示す。モジュールＢ１からＢ２１で実施される機能は以下の通りである。
（Ｂ１）患者の状態又は段階（任意の分析及びチャネル構成によってＥＣＧのみの信号及び分析を補足することができる）；睡眠、目覚め、安静、及び／又は麻酔状態；患者の体位；皮質及び／又は皮質下覚醒；安静又は運動状態；任意のＳＡ０２又はＳｐ０２；併用するＥＣＧ並びに脈波電極及び分析
（Ｂ２）検査及び監視を受ける患者
（Ｂ３）心臓の監視
（Ｂ４）治療コントロール−ＡＰＡＰ、酸素濃縮器、人工呼吸器、ペースメーカ他
（Ｂ６）ＥＣＧ分解分析
（Ｂ７）ＨＲＶ
（Ｂ８）異所性拍動修正−ＩＰＦＭ  ＳＯＣ
（Ｂ９）呼吸修正分析
（Ｂ１０）胸郭及び腹式呼吸努力を区別する呼吸周期検出
（Ｂ１１）心臓−呼吸結合判定
（Ｂ１２）他の分析方法−ＥＣＧ信号の質、信号アーチファクト及びノイズ混入、信号サンプリング速度及び解像度、システム構成、システム−ユーザ分析要件に応じて、動的に割り当てられたシーケンス及び分析アルゴリズムのタイプを自動又は手動的に、両方の取得後モードで割り当てることができる
（Ｂ１３）動的分析プレスキャン（ＤＡＰ）方法
（Ｂ２０）相関、相互、及び相互交差確率又は信頼度に基づいた分析
（Ｂ２１）診断測定、表示、報告及びリモート・アクセス及びデータ交換オプションの有線、無線ネットワーク、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ
【０１３７】
図９は、腹式及び胸郭呼吸努力を表す別個の信号を取得するためのモジュールＢ１からＢ１９を含むシステムのフロー図を示す。モジュールＢ１からＢ１９で実施される機能は以下の通りである。
（Ｂ１）患者の状態又は段階（任意の分析及びチャネル構成によってＥＣＧのみの分析を補足することができる）；睡眠、目覚め、安静、及び／又は麻酔状態；患者の体位；皮質及び／又は皮質下覚醒；安静又は運動状態；任意のＳＡ０２又はＳｐ０２；併用するＥＣＧ並びに脈波電極及び分析
（Ｂ２）検査及び監視を受ける患者
（Ｂ３）心臓の監視
（Ｂ５）ＥＣＧの監視
（Ｂ６）ＥＣＧ分解分析
（Ｂ１６）治療コントロール−ＡＰＡＰ、酸素濃縮器、人工呼吸器、ペースメーカ他
（Ｂ４）抵抗プレチスモグラフィ（図６参照）が、電極ＢＣ間の呼吸プレチスモグラフィ周波数変調から、別個であり区別可能な電極ＡＣ間の変調周波数を生成する。ＡからＣへの復調は、対照的に腹式呼吸努力の変化を表すＢからＣへのインピーダンス変化とは反対に、呼吸努力に関連した胸郭から生じるインピーダンス変化を表す傾向がより大きい。３つ以上の電極を使用したこのような腹式及び胸郭呼吸を区別することによって、正常な同相呼吸に対してＳＤＢ閉塞型無呼吸に関連した逆説呼吸を判定する手段がもたらされる。
（Ｂ７）ＨＲＶ（修正された異所性拍動）
（Ｂ８）異所性拍動修正（即ちＩＰＦＭ  ＳＯＣ）
（Ｂ９）修正されたＨＲＶ（呼吸の異所性拍動を補償したＨＲＶ分析）
（Ｂ１０）心臓−呼吸結合判定  １つ又は複数の選択された周波数又は周波数帯域と結合する位相
（Ｂ１１）ＥＣＧから導出された呼吸信号−胸郭及び腹式呼吸努力区別分析法による一呼吸毎検出。ＥＣＧ信号の質、信号アーチファクト及びノイズ混入、信号サンプリング速度及び解像度、システム構成、システム−ユーザ分析要件に応じて、動的に割り当てられたシーケンス及び分析アルゴリズムのタイプを自動又は手動的に、両方の取得後モードで割り当てることができる。
（Ｂ１２）ＥＣＧに重ね合わせたＥＭＧ呼吸努力。ゲートされたＥＭＧ
（Ｂ１３）任意の呼吸インピーダンス・プレチスモグラフィ（ＥＣＧ電極にリアルタイムで重ね合わされる）
（Ｂ１７）自動呼吸努力信号優先オプション−ＥＣＧから導出された呼吸及びＳＤＢを、腹式及び／又は胸郭呼吸努力信号及び／又は気流信号で補足又は置換する機能
（Ｂ１８）リアルタイムの腹式及び胸郭追跡検証及びＳＤＢ分類。ローカル又はリモート（ＰＤＡなど）ディスプレイのＥＣＧから導出された呼吸の波形及びＳＤＢ分類を組み込む
（Ｂ１９）電極位置の判定、検証、及びユーザ問い合わせ機能。ユーザを補助することによって、リード軸が平均電気軸に直交する場合など平均電気軸が分析に適した適切なＱＲＳ複合電気信号を生成することを確保しながら、ＯＳＡ  ＳＤＢ分類を補助するように各電気インピーダンス測定軸が腹式及び胸郭運動の変化をそれぞれ表すことを同時に確保する
（Ｂ１４）一呼吸毎の睡眠呼吸障害の分類；ＯＳＡ、ＣＳＡ、ＭＳＡ、低呼吸、ＣＳＲ
（Ｂ１５）診断測定、表示、報告及びリモート・アクセス及びデータ交換オプション（有線、無線ネットワーク、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ）
【０１３８】
図１０は、内臓型又はリモートリンク又は有線のリアルタイムＥＣＧ−ＳＤＢ信号抽出検証機能を備えた自立型ホルター・デバイスを示す。ホルター・デバイスは分析モジュールＢ１からＢ３、Ｂ５からＢ１５を含む。ホルター・デバイスは治療コントロールモジュールＢ４を備えたインターフェースに適合されている。分析モジュールＢ１からＢ１５で実施される機能は以下の通りである。
（Ｂ１）患者の状態又は段階（任意の分析及びチャネル構成によってＥＣＧのみの分析を補足することができる）；睡眠、目覚め、安静、及び／又は麻酔状態；患者の体位；皮質及び／又は皮質下覚醒；安静又は運動状態；任意のＳＡ０２又はＳｐ０２；併用するＥＣＧ並びに脈波電極及び分析
（Ｂ２）検査及び監視を受ける患者
（Ｂ３）心臓の監視
（Ｂ５）ＥＣＧの監視
（Ｂ６）ＥＣＧ分解分析
（Ｂ４）治療コントロール−ＡＰＡＰ、酸素濃縮器、人工呼吸器、ペースメーカ他
（Ｂ１４）抵抗プレチスモグラフィ（図６参照）
（Ｂ１６）自立型ＥＣＧ−ＳＤＢホルター・デバイス境界
（Ｂ１７）自立型ホルター・デバイス
【０１３９】
自立型ホルター・デバイスは、以下の機能を含むことができる：無線相互接続（ブルートゥース、スペクトル拡散又は周波数ホッピング、赤外線又はユニーク・スキャン及び自動検出フリー帯域伝送）；有線接続オプション；充電機能を備えた有線接続オプション；非損失データ機能を備えたデータ追跡保証、ベスト又は衣類への組込み、リストバンド又は腕時計形状、胸部又は胸部バンド取付け、腹部又は腹部バンド取付け、頭部装着又はデバイス組込みキャップ、アームバンド取付け及び他のオプションを含む患者装着又はベッドサイド機能など。
【０１４０】
オプションには、胸郭呼吸努力、腹式呼吸努力、一呼吸毎波形、両努力チャネルの位相関係、ＨＲＶ、（ＥＣＧ又は別の脈波チャネルから）導出されたプレチスモグラフ波、ＳＡ０２（任意チャネル）、睡眠又は目覚め状態（任意チャネル）、活動チャネル（安静又は運動検出）のいずれかの組合せを含む、別個のＥＣＧ抽出チャネルを検証するための一体型ディスプレイを含むことができる。ディスプレイの指標には、信号品質の検証、即ちＬＥＤディスプレイ（品質指標の有無）又はＬＣＤ波形及び状態ディスプレイを含む。ディスプレイは、例えば、モニタリングの腹式呼吸及び胸郭呼吸平面を区別することができない場合、又は電極のインピーダンスが不適切な場合、又はＥＣＧから導出された呼吸が適切に機能していない場合に、適正な位置又は位置変更の必要をユーザに問い合わせることができる。
（Ｂ１５）典型的なデバイス・ディスプレイ
（Ｂ７）ＨＲＶ
（Ｂ８）異所性拍動修正−ＩＰＦＭ  ＳＯＣ
（Ｂ９）呼吸修正分析
（Ｂ１０）胸郭及び腹式呼吸努力を区別する呼吸周期検出
（Ｂ１１）心臓−呼吸結合判定
（Ｂ１２）他の分析方法−ＥＣＧ信号の質、信号アーチファクト及びノイズ混入、信号サンプリング速度及び解像度、システム構成、システム−ユーザ分析要件に応じて、動的に割り当てられたシーケンス及び分析アルゴリズムのタイプを自動又は手動的に、両方の取得後モードで割り当てることができる
（Ｂ１３）診断測定、表示、報告及びリモート・アクセス及びデータ交換オプション−有線、無線ネットワーク、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ
最後に、本発明の精神又は範囲から逸脱せずに、上記部品の構造及び配置に様々な改変、修正、及び／又は追加を実施することができることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０１４１】
【図１】正常なベースライン呼吸時のＥＣＧから導出されたＥＭＧ信号波形の図である。
【図２ａ】ＯＳＡ呼吸時のＥＣＧから導出されたＥＭＧ信号波形の図である。
【図２ｂ】ＯＳＡ呼吸時のＥＣＧから導出されたＥＭＧ信号波形の図である。
【図３】ＥＣＧから導出されたＥＭＧを表すブロック図の概略図である。
【図４−１】リアルタイム又は分析後の、ＥＣＧをもとにしたＳＤＢを検出するためのシステムのフロー図である。
【図４−２】リアルタイム又は分析後の、ＥＣＧをもとにしたＳＤＢを検出するためのシステムのフロー図である。
【図５−１】ＥＣＧ信号を処理するためのフロー図である。
【図５−２】ＥＣＧ信号を処理するためのフロー図である。
【図６−１】抵抗プレチスモグラフィを利用した、呼吸努力及びＥＣＧを監視するためのシステムを示す図である。
【図６−２】抵抗プレチスモグラフィを利用した、呼吸努力及びＥＣＧを監視するためのシステムを示す図である。
【図７】ＥＣＧ−ＳＤＢ処理を表すフロー図の例を示す図である。
【図８−１】ＨＲＶ、ＥＣＧ−ＳＤＢの分析及び対応策を表すフロー図である。
【図８−２】ＨＲＶ、ＥＣＧ−ＳＤＢの分析及び対応策を表すフロー図である。
【図９−１】腹式及び胸郭呼吸努力を表す、ＥＣＧから導出された別個の信号を処理するためのフロー図である。
【図９−２】腹式及び胸郭呼吸努力を表す、ＥＣＧから導出された別個の信号を処理するためのフロー図である。
【図１０−１】自立型ホルター・デバイスの特徴を示す図である。
【図１０−２】自立型ホルター・デバイスの特徴を示す図である。
【符号の説明】
【０１４２】
１０  正常又は平均ベースラインＥＭＧ
１１  残留ＥＭＧ信号
１２  残留ＥＭＧ信号
【図１】
2007517553.tif 000002
【図２Ａ】
2007517553.tif 000003
【図２Ｂ】
2007517553.tif 000004
【図３】
2007517553.tif 000005
【図４−１】
2007517553.tif 000006
【図４−２】
2007517553.tif 000007
【図５−１】
2007517553.tif 000008
【図５−２】
2007517553.tif 000009
【図６−１】
2007517553.tif 000010
【図６−２】
2007517553.tif 000011
【図７】
2007517553.tif 000012
【図８−１】
2007517553.tif 000013
【図８−２】
2007517553.tif 000014
【図９−１】
2007517553.tif 000015
【図９−２】
2007517553.tif 000016
【図１０−１】
2007517553.tif 000017
【図１０−２】
2007517553.tif 000018
【国際調査報告】
2007517553.tif 000019
2007517553.tif 000020
2007517553.tif 000021
2007517553.tif 000022
2007517553.tif 000023