(57)【要約】体外式除細動器は、患者の心電図（ＥＣＧ）を取得し患者にショックを与える患者電極（２０）を含む。マイクルオプロセッサ（２４）が、患者の心臓が除細動可能リズムにあるか否かを検出する診断アルゴリズムを用いて患者のＥＣＧを解析し、ショック送達回路（１０）が、除細動可能リズムが診断アルゴリズムによって検出されるとイネーブルされる。患者電極は、患者の胸郭インピーダンスの測度である信号（Ｚ）の取得も可能にし、マイクロプロセッサは、Ｚに応答して、診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い状態を検出する。当該検出が行われた場合、マイクロプロセッサは、少なくとも一定期間にわたり診断アルゴリズムによる除細動可能リズムの検出を阻止する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の心電図（ＥＣＧ）を取得し患者にショックを与える患者電極と、患者の心臓が除細動可能リズムにあるか否かを検出する診断アルゴリズムを用いて前記患者のＥＣＧを解析する回路手段と、除細動可能リズムが前記診断アルゴリズムによって検出されるとイネーブルされるショック送達回路とを含む体外式除細動器であって、前記患者電極は、前記患者の胸郭インピーダンスの測度である信号（Ｚ）の取得も可能にし、前記回路手段は、Ｚに応答して、前記診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い干渉状態を検出し、該検出が行われた場合、少なくとも一定期間にわたり前記診断アルゴリズムによる除細動可能リズムの検出を阻止する、体外式除細動器。
【請求項２】
請求項１に記載の除細動器において、前記回路手段は、Ｚの一次微分（ｄＺ／ｄｔ）を形成し、移動時間窓でｄＺ／ｄｔのエネルギーに関連する量を導出し、且つ該エネルギー関連量が特定の閾値レベルを超えているか否かを判定することによって、前記干渉状態を検出する除細動器。
【請求項３】
請求項２に記載の除細動器において、前記エネルギー関連量は、前記移動窓内でｄＺ／ｄｔの振幅がさらに別の閾値レベルを超える回数の測度である除細動器。
【請求項４】
請求項２に記載の除細動器において、前記信号Ｚは、アナログ−デジタル変換され、Ｚの一連のデジタル値に関して、前記回路手段は、Ｚを微分してその一次微分ｄＺ／ｄｔを取得し、ｄＺ／ｄｔの振幅を計算し、前記信号ｄＺ／ｄｔの振幅が前記移動窓における値の少なくとも特定の最小比率に関してさらに別の閾値レベルよりも大きいか否かを判定する除細動器。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の除細動器において、前記患者電極は、前記患者のＥＣＧ及び胸郭インピーダンスの両方を取得する単一対の電極を含む除細動器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体外式除細動器に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動体外式除細動器は、通常は２つの電極を介して患者に接続される。除細動可能（shockable）リズム、例えば心室細動（ＶＦ）を検出するために、心電図（ＥＣＧ）及び患者の胸郭インピーダンス（ＩＣＧ）を除細動器によって連続的に記録し、診断アルゴリズムを用いて解析する。そのようなリズムが見付かった場合、除細動器は、除細動器を起動して患者に灌流リズムを回復させることができる治療ショックを送達するようオペレータ（救助者）に可聴／可視メッセージを示す。
【０００３】
除細動器の使用は、患者が迅速且つ十分な治療を要するというオペレータにとってストレスの多い時間を伴う。ＣＰＲの準備又はバイタルサインの確認等の間に患者を動かす場合や、電極を患者に取り付けた後及びＥＣＧの解析中に電極に不用意に接触する場合がある。これらの行為のいずれも、取り付けた電極を通して除細動器が取得しているＥＣＧ及びＩＣＧ信号にノイズを導入し得る。この信号ノイズは、診断アルゴリズムを誤らせて、除細動可能リズムの誤判定を発生させ得る。これは、除細動不可能（non-shockable）リズムが除細動可能リズムとして誤って分類された場合に患者にとって危険となり、患者の操作中にショックが送達された場合にオペレータにとって危険となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、パブリックアクセス除細動器を用いた素人の応答者により確実でより安全なデバイスを提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様によれば、請求項１に記載の体外式除細動器を提供する。
【０００６】
本発明によれば、患者の心電図（ＥＣＧ）を取得し患者にショックを与える患者電極と、患者の心臓が除細動可能リズムにあるか否かを検出する診断アルゴリズムを用いて患者のＥＣＧを解析する回路手段と、除細動可能リズムが診断アルゴリズムによって検出されるとイネーブルされるショック送達回路とを含む体外式除細動器であって、患者電極は、患者の胸郭インピーダンスの測度である信号（Ｚ）の取得も可能にし、回路手段は、Ｚに応答して、診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い干渉状態を検出し、当該検出が行われた場合、少なくとも一定期間にわたり診断アルゴリズムによる除細動可能リズムの検出を阻止する、体外式除細動器を提供する。
【０００７】
好適な実施形態では、回路手段は、Ｚの一次微分ｄＺ／ｄｔを形成し、移動時間窓でｄＺ／ｄｔのエネルギーに関連する量を導出し、且つ上記エネルギー関連量が特定の閾値レベルを超えているか否かを判定することによって、上記状態を検出する。
【０００８】
本発明は、患者の胸郭インピーダンスを用いて分類不良が生じる可能性が高いことを検出するが、これは、このインピーダンス信号が、患者の動き及びオペレータによる電極への接触等の干渉に対してＥＣＧよりも高感度だからである。患者のインピーダンスにおいて観察された劇的変化は、上述のもの等の干渉が行われていることを強く示すものである。
【０００９】
次に、例として添付図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を具現した自動体外式除細動器のブロック図である。
【図２】無干渉期間中及び干渉期間中それぞれのインピーダンス信号Ｚの一次微分ｄＺ／ｄｔを示すインピーダンス波形である。
【図３】診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い状態を検出するアルゴリズムの流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１を参照すると、自動体外式除細動器は、３つの主要セクション１０、１２、及び１４を備える。
【００１２】
セクション１０は、主高電圧ショック回路であり、充電回路１８によって高電圧に充電されるコンデンサ１６のバンクを備え、電荷は、ブリッジ回路２２によって一対の患者電極２０を通して二相性の高電圧ショックとして放出される。コンデンサ１６の充電と二相性ショック波形の形状及び持続時間とは、マイクロプロセッサ２４によって制御され、実際のショックは、患者のＥＣＧを入力として有する診断アルゴリズムによって判定されるように患者の状態が「除細動可能」とみなされる場合に、ユーザがボタン（図示せず）を押すことによって与えられる。ＥＣＧは、図示しない既知の方法で患者電極２０から導出される。このプロセスは、視覚／聴覚インジケータ３８に出力された音声メッセージ及び／又は視覚的プロンプトによって指示される（インジケータは、図示の簡単のためにセクション１２に示す）。視覚／聴覚出力インジケータ３８は、拡声器及び／又はＬＥＤ（単数又は複数）を備え得る。
【００１３】
セクション１２は、ショックを与えるために用いるのと同じ電極２０を用いて患者の胸郭インピーダンスを測定する。発生器２６が、３０キロヘルツの正弦波形を１００マイクロアンペアの定電流で発生させる。この信号は、電極２０間に印加される。電極を患者に取り付けると、３０ｋＨｚの正弦波に重畳する電圧が電極間に発生する。この電圧は、患者の胸郭インピーダンスの直接測定値である。正弦波に応答して発生する電圧は、差動増幅器２８に印加され、差動増幅器２８は、それを差動信号から接地電位を基準とした単一信号に変換する。得られた波形は、ローパスフィルタ３０に通され、ローパスフィルタ３０は、患者インピーダンスに正比例する信号Ｚｏ（静インピーダンス）を残して元の３０ｋＨｚ信号を除去する。インピーダンス信号Ｚｏは、正確な全エネルギー（通常は１５０ジュール）が患者へ確実に送達されるよう二相性パルスの振幅及び幅を設定するためにマイクロプロセッサ２４によって用いられる。
【００１４】
ＡＥＤのセクション１０及び１２の構成及び動作は既知であり、さらなる詳細は不要と考えられる。
【００１５】
セクション１４の目的は、主診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い状況を検出するアルゴリズムへの入力として、インピーダンス信号Ｚｏのさらなる調整を行うことである。セクション１４は、セクション１２における患者インピーダンスの導出用の既存の回路に付加される。
【００１６】
除細動器のセクション１４では、ローパスフィルタ３０から出力されたインピーダンス信号Ｚｏをハイパスフィルタ３２に通し、ハイパスフィルタ３２がｄｃオフセットを除去した後に、ローパスフィルタ３４でより高い周波数ノイズが除去される。最後に、デジタルゲイン制御を組み込んだ増幅器３６において、マイクロプロセッサ２４によるアナログ−デジタル変換に適したレベルに信号をスケーリングする。こうして得られたフィルタリング及び増幅した信号Ｚをデジタル変換する。この実施形態では、アナログ−デジタルサンプルレートは１７０．６６サンプル／秒である。しかしながら、異なるサンプルレートに適合するよう閾値の調整が可能であるので、これは干渉の検出に対する制限とはならない。インピーダンス信号Ｚを微分し、得られたｄＺ／ｄｔを、診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い干渉状態を検出する図３のアルゴリズムで用いる。
【００１７】
しかしながら、最初に、無干渉期間中及び干渉期間中それぞれの通常のｄＺ／ｄｔ波形を示す図２を参照する。左側では、信号は、患者及び電極が妨害されていない期間に対応して相対的に低いエネルギーを有する。しかしながら、右側では、信号は、患者及び／又は電極が診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させるか又はその可能性の高いほどの妨害を受けている期間に対応して、相対的にはるかにより高エネルギーとなる。したがって、図３のアルゴリズムは、ｄＺ／ｄｔのエネルギーが誤検出を引き起こす可能性の高い閾値レベルを上回る期間を検出するよう設計される。特に、好適な実施形態では、このアルゴリズムは、Ｚの一次微分（ｄＺ／ｄｔ）を形成し、移動時間窓でｄＺ／ｄｔのエネルギーに関連する信号を導出し、且つエネルギー信号が特定の（実験的に決まった）閾値レベルを超えているか否かを判定することによって、診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い妨害を検出する。
【００１８】
次に図３を参照すると、スケーリング増幅器３６からマイクロプロセッサ２４に入力されたＺの一連の（好ましくは連続した）デジタル値に関して、アルゴリズムは、かかる値それぞれについて以下のステップを行う。
ａ．ステップ１００において、信号Ｚをマイクロプロセッサ２４のソフトウェアによって微分し、その一次微分ｄＺ／ｄｔを取得する。
ｂ．次に、ステップ１１０において、ｄＺ／ｄｔの振幅を計算する。
ｃ．次に、ステップ１２０において、信号ｄＺ／ｄｔの振幅が特定の閾値よりも大きい場合にはステップ１３０においてフラグを１に設定し、そうでない場合にはステップ１４０においてフラグを０に設定する。
ｄ．ステップ１５０において、フラグ値（０又は１）を最後の０．７５秒にわたり平均する。これは、１２８要素の二進列（１７０．６６のサンプルレートを用いた０．７５秒に相当する）を供給することによって行う。列中の最古値を最新値で置き換え、二進列の要素を合計して１２８で割る。
ｅ．ステップ１６０において、この平均が０．５よりも大きい場合、これはその時間のほとんどでｄＺ／ｄｔが閾値よりも大きかったことを意味し、アルゴリズムは、診断アルゴリズムに除細動可能リズムの誤検出を発生させる可能性の高い干渉又は妨害を検出したというフラグを立てる（ステップ１７０）。ステップ１８０において、その他の場合は干渉も妨害も検出されない。
ｆ．ステップ１７０において干渉が判明した場合、除細動器の診断アルゴリズムは、この実施形態では４秒間にわたり除細動可能リズムの検出を阻止される（ステップ１９０）。
【００１９】
Ｚ値がそれ以上入力されなくなる、すなわちＺ信号がなくなるまで、プロセスは続く（ステップ２００）。
【００２０】
この実施形態のステップ１２０において用いる閾値は、干渉が報告された場合に大量の患者データを解析することによって経験的に得たものである。さらに、閾値は、Ａ−Ｄサンプルレート、増幅器３６からのゲイン、Ｚの分解能、移動時間窓の長さ、ｄＺ／ｄｔの計算に用いる技法等に応じて変わる。
【００２１】
この実施形態では、ステップ１５０において計算した平均が前の０．７５秒窓にわたるｄＺ／ｄｔ信号のエネルギーの測度であることが明らかであろう。すなわち、ｄＺ／ｄｔの振幅が移動窓で閾値を超える頻度が高いほど、信号のエネルギーが大きい。
【００２２】
しかしながら、移動時間窓で信号のエネルギーを測定する他の方法を本発明の他の実施形態で用いてもよい。例えば、信号のＲＭＳ値又はピークピーク値を計算することができる。
【００２３】
本発明は、本明細書に記載の実施形態に限定されるものではなく、実施形態は本発明の範囲から逸脱せずに修正又は変更することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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