(57)【要約】      （修正有）【課題】被験者の病態・病状及び呼吸動態を正しく評価するための呼吸監視装置を提供する。【解決手段】呼吸監視装置１において、圧力センサ１０は、酸素濃縮器から被験者に供給される供給酸素の流量による圧力を含む被験者の呼吸圧の変化（呼吸圧の時系列データ）を検出することにより、呼吸波形を取得する。オフセット推定部３１は、圧力センサ１０により検出された呼吸波形に基づいて、酸素濃縮器により酸素を供給する際に経時的に変動して呼吸波形に重畳するオフセットを推定する。そして、誤差補償呼吸波形演算部３２は、オフセット推定部３１により推定されたオフセットを用いて、呼吸波形に重畳しているオフセットが補償された呼吸圧の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算する。そして、呼吸動態指標値算出部３３は、誤差補償呼吸波形演算部３２により演算された誤差補償呼吸波形に基づいて、被験者の呼吸動態指標値を算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
酸素供給器から被験者に供給される供給酸素を含む前記被験者の呼吸の時系列データである呼吸波形を取得する取得手段と、
前記取得手段の取得結果に基づいて、前記酸素供給器により酸素を供給する際に経時的に変動して前記呼吸波形に重畳する誤差成分を推定する推定手段と、
前記推定手段の推定結果を用いて、前記呼吸波形に重畳している前記誤差成分を補償した呼吸の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算する演算手段と、
前記演算手段により演算された前記誤差補償呼吸波形に基づいて、前記被験者の呼吸動態指標値を算出する算出手段と、
を備えた呼吸監視装置。
【請求項２】
前記取得手段は、圧力検出手段を有し、
前記圧力検出手段は、前記被験者の呼吸圧の変化を前記呼吸波形として検出し、
前記推定手段は、前記圧力検出手段により検出された呼吸圧の変化に基づいて、前記圧力検出手段のドリフト成分を含む前記誤差成分を推定する、
請求項１に記載の呼吸監視装置。
【請求項３】
前記供給酸素は鼻孔カニューラを介して前記被験者に供給され、
前記圧力検出手段は、前記鼻孔カニューラに導通して前記呼吸圧の変化を検出するように構成されてなり、
前記推定手段は、前記鼻孔カニューラの背圧変動成分を含む前記誤差成分を推定する、
請求項２に記載の呼吸監視装置。
【請求項４】
前記算出手段により算出された呼吸動態指標値に基づいて、前記被験者の呼吸動態を評価する評価手段と、
前記評価手段による評価の結果に基づく所定の報知を行う報知手段と、
を更に備えた、
請求項１〜３の何れか一項に記載の呼吸監視装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記被験者の呼吸変動係数を前記呼吸動態指標値として算出し、
前記評価手段は、前記呼吸変動係数に基づいて前記被験者の呼吸動態を評価する、
請求項４に記載の呼吸監視装置。
【請求項６】
前記算出手段は、前記被験者の換気量に係る呼吸変動係数を前記呼吸動態指標値として算出することを特徴とする、
請求項５に記載の呼吸監視装置。
【請求項７】
前記評価手段は、前記呼吸変動係数が所定の高閾値条件を満たすか否かを判定し、その判定の結果が肯定判定である場合に、前記被験者が呼吸困難の状態にあると評価し、
前記報知手段は、前記評価手段により前記被験者が呼吸困難の状態にあると評価された場合に、その旨を前記被験者に報知する、
請求項５又は６に記載の呼吸監視装置。
【請求項８】
前記推定手段は、前記呼吸波形のうちの一の基準タイミングを基準とする所定期間分の前記呼吸波形の呼吸データを用いた所定の誤差推定処理を行って前記誤差成分を推定する、
請求項１〜７の何れか一項に記載の呼吸監視装置。
【請求項９】
前記誤差推定処理は、前記基準タイミングから遡った所定期間分の前記呼吸データを平均演算する処理を含む、
請求項８に記載の呼吸監視装置。
【請求項１０】
前記誤差推定処理は、前記基準タイミングから遡った所定期間分の前記呼吸データを積分近似演算する処理を含む、
請求項８に記載の呼吸監視装置。
【請求項１１】
前記誤差推定処理は、
前記基準タイミングから遡った第１の所定期間分の前記呼吸データを積分近似演算する第１の積分近似演算処理と、
前記基準タイミング以降の第２の所定期間分の前記呼吸データを積分近似演算する第２の積分近似演算処理と、
を含み、前記第１の積分近似演算処理の結果と前記第２の積分近似演算処理の結果とを用いて、前記誤差成分を推定する処理である、
請求項８に記載の呼吸監視装置。
【請求項１２】
前記基準タイミングをリアルタイムに設定更新する基準タイミング設定手段を更に備えた、
請求項９又は１０に記載の呼吸監視装置。
【請求項１３】
前記呼吸波形の中から類似的な変化傾向を示す波形部分を判定する判定手段と、
前記判定手段により判定された波形部分に基づいて、前記所定期間を可変に設定する期間設定手段と、
を更に備えた、
請求項９〜１２の何れか一項に記載の呼吸監視装置。
【請求項１４】
酸素濃縮器から被験者に供給される供給酸素を含む前記被験者の呼吸の時系列データである呼吸波形を取得することと、
前記取得の結果に基づいて、前記酸素供給器により酸素を供給する際に経時的に変動して前記呼吸波形に重畳する誤差成分を推定することと、
前記推定の結果を用いて、前記呼吸波形に重畳している誤差成分を補償した呼吸の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算することと、
前記誤差補償呼吸波形に基づいて、前記被験者の呼吸動態指標値を算出することと、
を含む呼吸監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の呼吸を監視する呼吸監視装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、呼吸器疾患の患者に対して酸素濃縮器等の酸素供給器を用いて酸素を供給する酸素療法が知られている（例えば特許文献１）。特に、自宅に酸素供給器を設置して、自宅に居ながら酸素を患者に供給することができる在宅酸素療法（ＨＯＴ：Home Oxygen Therapy）は、慢性呼吸不全の患者の生命予後の改善などに役立っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４４１６２５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特に、喫煙者に多く見られる慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ：Chronic Obstructive Pulmonary Disease）患者に対する酸素療法は重要である。ＣＯＰＤ患者の生命予後に影響する因子は多様であるが、とりわけ呼吸困難感の程度は、日常生活動作（ＡＤＬ：Activities of Daily Living）や生活の質（ＱＯＬ：Quality Of Life）を低下させ、日常生活を著しく制限することから重要な生命予後決定因子の一つである。
【０００５】
しかし、呼吸困難の程度はＣＯＰＤの重症度指標とされる従来の呼吸動態指標と乖離している場合もあり、呼吸困難感の客観的な評価や予測は困難である。発明者らは、覚醒時の安静呼吸不規則性がＣＯＰＤ患者の呼吸困難感指標と有意に関連することを実験により明らかにした。つまり、呼吸不規則性は呼吸困難感を反映することから、呼吸不規則性が慢性呼吸不全ＣＯＰＤ患者の生命予後を予測し得ることが示唆される。
【０００６】
従って、ＨＯＴ施行中の慢性呼吸不全ＣＯＰＤ患者の呼吸波形を非侵襲的に連続モニターし、逐次呼吸不規則性といった被験者の呼吸動態を評価することができれば、ＣＯＰＤの急性憎悪や生命予後を予見することが可能になると考えられる。
【０００７】
本発明は上記の課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、被験者の病態・病状及び呼吸動態を正しく評価するための新しい手法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の課題を解決するための第１の発明は、
酸素供給器（例えば、図１の酸素濃縮器３）から被験者に供給される供給酸素を含む前記被験者の呼吸の時系列データである呼吸波形を取得する取得手段（例えば、図２の圧力センサ１０）と、
前記取得手段の取得結果に基づいて、前記酸素供給器により酸素を供給する際に経時的に変動して前記呼吸波形に重畳する誤差成分を推定する推定手段（例えば、図２のオフセット推定部３１）と、
前記推定手段の推定結果を用いて、前記呼吸波形に重畳している前記誤差成分を補償した呼吸の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算する演算手段（例えば、図２の誤差補償呼吸波形演算部３２）と、
前記演算手段により演算された前記誤差補償呼吸波形に基づいて、前記被験者の呼吸動態指標値を算出する算出手段（例えば、図２の呼吸動態指標値算出部３３）と、
を備えた呼吸監視装置（例えば、図１，図２及び図８の呼吸監視装置１）である。
【０００９】
また、他の発明として、
酸素濃縮器から被験者に供給される供給酸素を含む前記被験者の呼吸の時系列データである呼吸波形を取得することと（例えば、図３のステップＡ１）、
前記取得の結果に基づいて、前記酸素供給器により酸素を供給する際に経時的に変動して前記呼吸波形に重畳する誤差成分を推定することと（例えば、図３のステップＡ７）、
前記推定の結果を用いて、前記呼吸波形に重畳している前記誤差成分を補償した呼吸の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算することと（例えば、図３のステップＡ９）、
前記演算された前記誤差補償呼吸波形に基づいて、前記被験者の呼吸動態指標値を算出することと（例えば、図４のステップＢ５）、
を含む呼吸監視方法を構成することとしてもよい。
【００１０】
この第１の発明等によれば、被験者に供給される供給酸素を含む前記被験者の呼吸の時系列データである呼吸波形を取得する。しかし、酸素供給器により被験者に酸素を供給する際には、酸素濃縮器の物理的な構成や設計等に起因して、種々の誤差成分が呼吸波形に重畳し得る。具体的には、酸素供給器の吐出圧の変動に起因する誤差成分や、酸素供給器からの供給酸素の流量の設定変更により生ずる誤差成分といった誤差成分が呼吸波形に重畳し得る。そこで、取得した呼吸波形を用いて、酸素供給器により酸素を供給する際に経時的に変動して呼吸波形に重畳する誤差成分を推定する。そして、この推定の結果を用いて、呼吸波形に重畳している誤差成分が補償された呼吸の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算する。これにより、被験者の正しい呼吸の状態を反映した呼吸情報（呼吸パターン）を得ることができる。
【００１１】
また、演算された誤差補償呼吸波形に基づいて、被験者の呼吸動態指標値を算出する。ここで、呼吸動態指標値には、一回換気量（吸気一回換気量と呼気一回換気量を含む）の呼吸変動係数や、分時換気量の呼吸変動係数といった指標値が含まれる。呼吸波形から誤差成分が補償された誤差補償呼吸波形を演算し、当該誤差補償呼吸波形に基づいて被験者の呼吸動態指標値を算出することで、被験者の病態・病状及び呼吸動態を正しく評価することが可能となる。
【００１２】
また、第２の発明として、第１の発明の呼吸監視装置であって、
前記取得手段は、圧力検出手段（例えば、図２の圧力センサ１０）を有し、
前記圧力検出手段は、前記被験者の呼吸圧の変化を前記呼吸波形として検出し、
前記推定手段は、前記圧力検出手段により検出された呼吸圧の変化に基づいて、前記圧力検出手段のドリフト成分を含む前記誤差成分を推定する、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００１３】
この第２の発明によれば、圧力検出手段を用いることで、被験者の呼吸圧の変化を呼吸波形として簡易に取得することができる。圧力検出手段を用いて呼吸圧の変化を検出する際には、圧力検出手段の特性に起因して、検出される呼吸圧の変化にドリフト成分が重畳し得る。ここで、ドリフト成分には、例えば、圧力検出手段の温度特性に起因する温度ドリフトや、経時的に変化する経時ドリフトが含まれる。そこで、圧力検出手段により検出された呼吸圧の変化に基づいて、これらのドリフト成分を含む誤差成分を推定する。この推定した誤差成分を用いることで、圧力検出手段の特性に起因する誤差成分が補償された誤差補償呼吸波形を得ることができる。
【００１４】
また、第３の発明として、第２の発明の呼吸監視装置であって、
前記供給酸素は鼻孔カニューラ（例えば、図１の鼻孔カニューラ５）を介して前記被験者に供給され、
前記圧力検出手段は、前記鼻孔カニューラに導通して前記呼吸圧の変化を検出するように構成されてなり、
前記推定手段は、前記鼻孔カニューラの背圧変動成分を含む前記誤差成分を推定する、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００１５】
この第３の発明によれば、鼻孔カニューラを介して酸素供給器から被験者に供給酸素が供給されるが、圧力検出手段は鼻孔カニューラに導通しているため、鼻孔カニューラを介して被験者の呼吸圧の変化を呼吸波形として検出することができる。鼻孔カニューラを介して被験者の呼吸圧の変化を検出する場合には、鼻孔カニューラの形状や装着状態等に起因する誤差成分が呼吸圧に重畳し得る。具体的には、例えば、鼻孔カニューラの折れ曲がりに起因する背圧変動成分や、被験者が鼻孔カニューラを装着する際の装着態様や装着位置のズレに起因する背圧変動成分が含まれる。そこで、推定手段は、圧力検出手段により検出された呼吸圧の変化に基づいて、鼻孔カニューラの背圧変動成分を含む誤差成分を推定する。この推定した誤差成分を用いることで、鼻孔カニューラの特性に起因する誤差成分が補償された誤差補償呼吸波形を得ることができる。
【００１６】
また、第４の発明として、第１〜第３の何れかの発明の呼吸監視装置であって、
前記算出手段により算出された呼吸動態指標値に基づいて、前記被験者の呼吸動態を評価する評価手段（例えば、図２の呼吸動態評価部３５）と、
前記評価手段による評価の結果に基づく所定の報知を行う報知手段（例えば、図２のディスプレイ５０、ランプ５５及びスピーカ６０のうちの少なくとも何れか）と、
を更に備えた、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００１７】
この第４の発明によれば、算出手段により算出された呼吸動態指標値に基づいて、評価手段が、被験者の呼吸動態を評価し、報知手段が、評価手段による評価の結果に基づく所定の報知を行う。このため、被験者は自身の呼吸動態に関する評価を知ることができるとともに、被験者の病態・病状の把握が容易となる。
【００１８】
また、第５の発明として、第４の発明の呼吸監視装置であって、
前記算出手段は、前記被験者の呼吸変動係数を前記呼吸動態指標値として算出し（例えば、図４のステップＢ５）、
前記評価手段は、前記呼吸変動係数に基づいて前記被験者の呼吸動態を評価する（例えば、図４のステップＢ７〜Ｂ９）、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００１９】
この第５の発明によれば、算出手段は、被験者の呼吸変動係数を呼吸動態指標値として算出し、評価手段は、呼吸変動係数に基づいて被験者の呼吸動態を評価する。ここで、呼吸変動係数とは、被験者の呼吸の変動の度合いを示す指標値であり、例えば一回換気量の変動係数として定義される。この呼吸変動係数に基づくことで、被験者の呼吸動態を適確に評価することが可能となる。
【００２０】
また、第６の発明として、第５の発明の呼吸監視装置であって、
前記算出手段は、前記被験者の換気量（一回換気量（吸気一回換気量と呼気一回換気量を含む）や分時換気量）に係る呼吸変動係数を前記呼吸動態指標値として算出する（例えば、図４のステップＢ５）ことを特徴とする、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００２１】
この第６の発明によれば、算出手段は、被験者の換気量に係る呼吸変動係数を呼吸動態指標値として算出することで、急性増悪を適切に検出することが可能となる。
【００２２】
また、第７の発明として、第５又は第６の発明の呼吸監視装置であって、
前記評価手段は、前記呼吸変動係数が所定の高閾値条件を満たすか否かを判定し（例えば、図４のステップＢ７）、その判定の結果が肯定判定である場合に（例えば、図４のステップＢ７；Ｙｅｓ）、前記被験者が呼吸困難の状態にあると評価し（例えば、図４のステップＢ９）、
前記報知手段は、前記評価手段により前記被験者が呼吸困難の状態にあると評価された場合に（例えば、図３のステップＡ１５）、その旨を前記被験者に報知する（例えば、図３のステップＡ１７）、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００２３】
本願発明者の先行研究を行った結果に基づく知見により、呼吸変動係数が一定レベルに達している場合には、被験者は呼吸困難の状態にあると考えてもよいことが明らかとなった。そこで、第７の発明によれば、評価手段が、呼吸変動係数が所定の高閾値条件を満たすか否かを判定し、その判定の結果が肯定判定である場合に、被験者は呼吸困難の状態にあると評価する。そして、評価手段により被験者が呼吸困難の状態にあると評価された場合に、報知手段がその旨を被験者に報知する。これにより、被験者が呼吸困難の状態にあるかどうかを適切に評価した上で、呼吸困難の状態にあると評価した場合には、その旨を被験者に報知することができる。
【００２４】
また、第８の発明として、第１〜第７の何れかの発明の呼吸監視装置であって、
前記推定手段は、前記呼吸波形の一の基準タイミングを基準とする所定期間分の前記呼吸波形の呼吸データを用いた所定の誤差推定処理を行って前記誤差成分を推定する（例えば、図３のステップＡ７、図６のステップＣ１１〜Ｃ１５）、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００２５】
この第８の発明によれば、推定手段が、呼吸波形の一の基準タイミングを基準とする所定期間分の呼吸波形の呼吸データを用いた所定の誤差推定処理を行うことで、誤差成分を正しく推定することができる。
【００２６】
より具体的には、第９の発明のように、第８の発明の呼吸監視装置であって、
前記誤差推定処理は、前記基準タイミングから遡った所定期間分の前記呼吸データを平均演算する処理を含む（例えば、図３のステップＡ７）、
呼吸監視装置を構成するようにすると好適である。
【００２７】
この第９の発明によれば、基準タイミングから遡った所定期間分の呼吸データを平均演算する処理を行うことで、誤差成分を正しく推定することができる。この場合における平均演算としては、例えば、移動平均演算を適用することが可能である。
【００２８】
また、第９の発明に代えて、第１０の発明のように、第８の発明の呼吸監視装置であって、
前記誤差推定処理は、前記基準タイミングから遡った所定期間分の前記呼吸データを積分近似演算する処理を含む（例えば、図６のステップＣ１１）、
呼吸監視装置を構成することも可能である。
【００２９】
この第１０の発明によれば、基準タイミングから遡った所定期間分の呼吸データを積分近似演算する処理を行うことで、誤差成分を正しく推定することができる。
【００３０】
また、第９の発明に代えて、第１１の発明のように、第８の発明の呼吸監視装置であって、
前記誤差推定処理は、
前記基準タイミングから遡った第１の所定期間分の前記呼吸データを積分近似演算する第１の積分近似演算処理（例えば、図６のステップＣ１１）と
前記基準タイミング以降の第２の所定期間分の前記呼吸データを積分近似演算する第２の積分近似演算処理（例えば、図６のステップＣ１３）と、
を含み、前記第１の積分近似演算処理の結果と前記第２の積分近似演算処理の結果とを用いて、前記誤差成分を推定する処理である（例えば、図６のステップＣ１５）、
呼吸監視装置を構成することも可能である。
【００３１】
この第１１の発明によれば、基準タイミングから遡った第１の所定期間分の呼吸データを積分近似演算する第１の積分演算処理を行う。また、基準タイミング以降の第２の所定期間分の呼吸データを積分近似演算する第２の積分近似演算処理を行う。そして、第１の積分近似演算処理の結果と第２の積分近似演算処理の結果とを用いて、誤差成分を推定する。基準タイミングを基準とする前後の所定期間分の呼吸波形の呼吸データを積分近似処理し、それらの結果を用いることで、誤差成分の推定の正確性を一層向上させることができる。
【００３２】
また、第１２の発明として、第９又は第１０の発明の呼吸監視装置であって、
前記基準タイミングをリアルタイムに設定更新する基準タイミング設定手段（例えば、図２の基準タイミング設定部３９）を更に備えた、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００３３】
この第１２の発明によれば、基準タイミング設定手段が基準タイミングをリアルタイムに設定更新するため、誤差成分の推定をリアルタイムに行い、随時適切な誤差補償呼吸波形を演算することが可能となる。
【００３４】
また、第１３の発明として、第９〜第１２の何れかの発明の呼吸監視装置であって、
前記呼吸波形の中から類似的な変化傾向を示す波形部分を判定する判定手段と、
前記判定手段により判定された波形部分に基づいて、前記所定期間を可変に設定する期間設定手段と、
を更に備えた、
呼吸監視装置を構成することとしてもよい。
【００３５】
酸素供給器から供給される酸素の流量は一定であるとは限らず、経時的に変化し得るため、呼吸波形の形状は随時変化することが想定される。そこで、第１３の発明によれば、判定手段が、呼吸波形の中から類似的な変化傾向を示す波形部分を判定する。そして、期間設定手段が、判定手段により判定された波形部分に基づいて、誤差成分の推定に用いる前記の所定期間を可変に設定する。これにより、供給酸素の流量の変化に関わらず、誤差成分を正しく推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】呼吸監視システムのシステム構成の一例を示す図。
【図２】呼吸監視装置の機能構成の一例を示す図。
【図３】呼吸解析処理の流れを示すフローチャート。
【図４】呼吸動態評価処理の流れを示すフローチャート。
【図５】（１）呼吸波形の実際の検出結果の一例を示す図。（２）誤差補償呼吸波形の実際の演算結果の一例を示す図。
【図６】第２の呼吸解析処理の流れを示すフローチャート。
【図７】（１）呼吸波形の実際の検出結果の一例を示す図。（２）近似直線の実際の演算結果の一例を示す図。（３）誤差補償呼吸波形の実際の演算結果の一例を示す図。
【図８】変形例における鼻孔カニューラの構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、図面を参照して、本発明を適用した好適な実施形態の一例について説明する。但し、本発明を適用可能な形態が以下説明する実施形態に限定されるわけでないことは勿論である。
【００３８】
１．システム構成
図１は、本実施形態における呼吸監視システム１００のシステム構成の一例を示す図である。呼吸監視システム１００は、呼吸監視装置１と、酸素濃縮器３と、鼻孔カニューラ５とを有して構成される。
【００３９】
呼吸監視装置１は、被験者の呼吸を監視し、被験者の呼吸パターンを解析することで、被験者の呼吸動態を評価する装置である。呼吸解析装置や呼吸パターン解析装置と言うこともできる。また、本願発明者の知見によれば、被験者の呼吸困難感や予後は呼吸の不規則性が寄与していると考えられることが明らかとなった。このため、呼吸監視装置１は、被験者の呼吸不規則性を解析する呼吸不規則性解析装置と言うこともできる。
【００４０】
呼吸監視装置１は、酸素濃縮器３から被験者に供給される供給酸素やノイズ成分を含む被験者の呼吸圧の変化である呼吸波形を、圧力センサ１０を用いて検出・取得する。そして、当該圧力センサ１０により検出された呼吸圧の変化に基づいて、呼吸波形に重畳するオフセットを推定する。そして、推定したオフセットを用いて、呼吸波形に重畳しているオフセットが補償された誤差補償呼吸波形を演算する。そして、演算した誤差補償呼吸波形に基づいて、被験者の呼吸動態指標値を算出し、当該呼吸動態指標値に基づいて、被験者の呼吸動態を評価する。詳細は後述する。
【００４１】
酸素濃縮器３は、被験者に対して濃縮酸素を供給する供給装置であり、酸素供給器の一種である。この酸素濃縮装置としては、例えば酸素を選択的に吸着する吸着剤を用いた吸着型酸素濃縮装置や、酸素選択透過性膜を用いた膜型酸素濃縮装置といった公知の酸素濃縮装置を適用可能である。
【００４２】
鼻孔カニューラ５は、被験者の鼻腔に装着して酸素濃縮器３から酸素を送り込むための細いチューブである。本実施形態では酸素濃縮器３から被験者の鼻腔に導通して酸素を供給する酸素供給用チューブ５ａと、酸素供給用チューブ５ａから分岐した被験者の鼻腔から呼吸監視装置１に導通して被験者の呼吸圧を検出する呼吸圧検出用チューブ５ｂとの２つのチューブを有して構成される。
【００４３】
酸素濃縮器３が生成した濃縮酸素は、酸素供給用チューブ５ａを介して被験者の鼻腔に流入するように構成されている。また、被験者の呼吸は、呼吸圧検出用チューブ５ｂを介して呼吸監視装置１の圧力センサ１０に流入し、圧力センサ１０によって被験者の呼吸圧が検出される。
【００４４】
なお、図１に示す鼻孔カニューラ５に代えて、デュアルルーメンカニューラを適用することとしてもよい。デュアルルーメンカニューラは、ダブルルーメンカニューラとも呼ばれる。具体的には、図８に示すように、酸素濃縮器３から被験者の鼻腔に導通して酸素を供給する酸素供給用チューブ５ａと、被験者の鼻腔から呼吸監視装置１に導通して被験者の呼吸圧を検出する呼吸圧検出用チューブ５ｃとの２つのチューブを有して構成されるデュアルルーメンカニューラを鼻孔カニューラ５として構成する。
【００４５】
この場合、酸素濃縮器３が生成した濃縮酸素は、酸素供給用チューブ５ａを介して被験者の鼻腔に流入する。また、被験者の呼吸は、呼吸圧検出用チューブ５ｃを介して呼吸監視装置１の圧力センサ１０に流入し、圧力センサ１０によって被験者の呼吸圧が検出される。
【００４６】
２．機能構成
図２は、呼吸監視装置１の機能構成の一例を示す図である。
呼吸監視装置１は、圧力センサ１０と、Ａ／Ｄ（Analog Digital）変換器２０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０と、操作キー４０と、ディスプレイ５０と、ランプ５５と、スピーカ６０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）８０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）９０とを有して構成される。
【００４７】
圧力センサ１０は、呼吸圧検出用チューブ５ｂから流入した被験者の呼吸による圧力を検出するセンサである。呼吸圧検出用チューブ５ｂの管内を流れる呼吸の圧力の変化を内部の感圧素子によって電気信号（アナログ信号）に変換し、呼吸波形としてＡ／Ｄ変換器２０に出力する。圧力センサ１０としては、シリコンダイヤフラム式やステンレスダイヤフラム式の圧力センサを適用することができる。本実施形態では、呼吸監視装置１の筐体部に設けられているルアーコネクタ（図示せず）における圧力を検出する。このルアーコネクタに呼吸圧検出用チューブ５ｂが接続されることにより、圧力センサ１０が呼吸圧を検出可能となる。
【００４８】
Ａ／Ｄ変換器２０は、圧力センサ１０から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する変換器である。本実施形態では、Ａ／Ｄ変換器２０は、半導体のＡ／Ｄコンバータであり、圧力センサ１０から出力される呼吸波形のアナログ信号を所定のサンプリング周波数（例えば１０Ｈｚ）でサンプリング（標本化）し、量子化を行って、デジタル化された呼吸圧のデータ（以下、本実施形態において「呼吸データ」という。）をＣＰＵ３０に出力する。Ａ／Ｄ変換器２０から出力される呼吸圧の時系列データが呼吸波形となる。
【００４９】
ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ８０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムに従って呼吸監視装置１の各部を統括的に制御するプロセッサーである。なお、ＣＰＵ３０の代わりに、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のマイクロプロセッサや、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリなどの電気電子素子を有する処理部を構成してもよいことは勿論である。ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ８０に記憶されている呼吸解析プログラム８１を、ＲＡＭ９０を作業領域として実行することにより、呼吸解析処理を実行する。
【００５０】
ＣＰＵ３０は、主要な機能部として、オフセット推定部３１と、誤差補償呼吸波形演算部３２と、呼吸動態指標値算出部３３と、呼吸動態評価部３５と、報知制御部３７と、基準タイミング設定部３９とを有する。但し、これらの機能部は、ＣＰＵ３０の機能を説明するために分かりやすいように記載したものであり、一実施例として記載したものに過ぎない。必ずしもこれら全ての機能部を必須構成要素としなければならないわけではなく、また、これら以外の機能部を必須構成要素として追加してもよいことは勿論である。
【００５１】
オフセット推定部３１は、Ａ／Ｄ変換器２０から出力されるデジタル化された呼吸圧の時系列データに基づいて、所定のオフセット推定処理を行って、オフセットを推定する。本実施形態において、オフセット推定部３１が推定するオフセットには、ａ）酸素濃縮器３の吐出圧変動成分、ｂ）酸素濃縮器３の設定流量を変更した場合に生ずる変動圧成分、ｃ）圧力センサ１０の温度ドリフト成分、ｄ）圧力センサ１０の経時ドリフト成分、ｅ）鼻孔カニューラ５の折れ曲がりにより発生する背圧変動成分、ｆ）鼻孔カニューラ５の装着状態等に起因して発生する背圧変動成分、が少なくとも含まれる。ｆ）の背圧変動成分とは、例えば、鼻孔カニューラ５のチューブを被験者の鼻の奥まで入れるか／浅く入れるか、被験者の耳への引っ掛け方を緩くするか／強くするか、といった鼻孔カニューラ５の装着状態に起因して発生する背圧変動成分を意味する。これは、被験者が睡眠中に無意識に鼻孔カニューラ５に触れることによっても生ずる。オフセット推定部３１が推定するオフセットは、呼吸波形に重畳する誤差成分に相当する。
【００５２】
誤差補償呼吸波形演算部３２は、Ａ／Ｄ変換器２０から出力されるデジタル化された呼吸波形と、オフセット推定部３１によって推定されたオフセットとを用いて、当該呼吸波形に重畳しているオフセットが補償された呼吸圧の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算する。
【００５３】
呼吸動態指標値算出部３３は、誤差補償呼吸波形演算部３２により演算された誤差補償呼吸波形に基づいて、被験者の呼吸動態指標値を算出する。本実施形態において、呼吸動態指標値には、一回換気量や分時換気量、一呼吸毎の呼気時間や吸気時間、一回呼吸時間、呼吸変動係数といった指標値が含まれる。
【００５４】
呼吸動態評価部３５は、呼吸動態指標値算出部３３によって算出された呼吸動態指標値に基づいて、被験者の呼吸動態を評価する。詳細は後述する。
【００５５】
報知制御部３７は、呼吸動態評価部３５の評価結果に基づいて、ディスプレイ５０やランプ５５、スピーカ６０といった報知手段に所定の報知を行わせる制御を行う。
【００５６】
基準タイミング設定部３９は、Ａ／Ｄ変換器２０が呼吸波形のサンプリングを行った際のサンプルタイミングに基づいて、オフセット推定部３１がオフセットの推定を行う際に用いる基準タイミングを設定する。
【００５７】
操作キー４０は、計測項目の選択や被験者情報（年齢や身長、体重等の情報）の入力の際に使用される操作手段であり、押下されたボタンの信号をＣＰＵ３０に出力する。例えば、０〜９の１０個の数値キーや、計測項目を選択するための方向キー等からなる。また、ディスプレイ５０に表示されるデータをプリントアウトする際に操作する印刷キーも含まれる。
【００５８】
ディスプレイ５０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を有して構成され、ＣＰＵ３０から入力される表示信号に基づく各種表示を行う表示手段である。ディスプレイ５０には、呼吸波形や誤差補償呼吸波形、呼吸動態指標値、呼吸動態の評価結果等の各種の情報が表示される。
【００５９】
ランプ５５は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等を有して構成され、ＣＰＵ３０から出力される発光信号に基づき点灯又は点滅する発光装置である。ランプ５５は、例えば、呼吸動態の評価結果が肯定的な評価である場合に、緑色に点灯或いは点滅し、呼吸動態の評価結果が否定的な評価である場合に、赤色に点灯或いは点滅するように制御される。
【００６０】
スピーカ６０は、ＣＰＵ３０から入力される音出力信号に基づく各種音出力を行う音出力手段である。スピーカ６０からは、呼吸の解析を行うための被験者への各種の指示を行うガイド用の音声や、呼吸の解析中に異常や故障等が発生した場合に、その旨を警告するための警告音、呼吸動態の評価結果を報知するための音声やブザー音等が音出力される。
【００６１】
ＲＯＭ８０は、不揮発性の記憶装置（メモリ）であり、呼吸監視装置１のシステムプログラム等の各種のプログラムが記憶される。本実施形態において、ＲＯＭ８０には、主要なプログラムとして、ＣＰＵ３０によって読み出され、呼吸解析処理（図３参照）として実行される呼吸解析プログラム８１が記憶されている。呼吸解析プログラム８１は、呼吸動態評価処理（図４参照）として実行される呼吸動態評価プログラム８１１をサブルーチンとして含む。また、図示を省略するが、ＲＯＭ８０には、ガイド用の音声データも記憶されており、この音声データはガイド用の音声としてスピーカ６０から音出力される。呼吸解析処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。
【００６２】
ＲＡＭ９０は、揮発性の記憶装置（メモリ）であり、ＣＰＵ３０により実行されるシステムプログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成する。本実施形態において、ＲＡＭ９０には、呼吸波形データ９１と、オフセットデータ９３と、誤差補償呼吸波形データ９５と、呼吸動態指標値データ９７とが記憶される。本実施形態において、呼吸動態指標値データ９７には、一回換気量データ９７１と、呼吸変動係数データ９７３とが含まれる。
【００６３】
３−１．第１実施例
（１）処理の流れ
図３は、ＣＰＵ３０がＲＯＭ８０に記憶されている呼吸解析プログラム８１に従って実行する呼吸解析処理の流れを示すフローチャートである。
最初に、ＣＰＵ３０は、Ａ／Ｄ変換器２０から数値化（デジタル化）された呼吸圧の時系列データの取得を開始し、ＲＡＭ９０に呼吸波形データ９１として記憶させる処理を開始する（ステップＡ１）。以後、時系列の呼吸データが、呼吸波形データ９１に随時記憶されることになる。
【００６４】
次いで、ＣＰＵ３０は、呼吸データの取得開始から一定期間分（例えば１分間分）のデータが記憶されるまで待機する（ステップＡ３；Ｎｏ）。そして、一定期間分のデータが記憶されたと判定したならば（ステップＡ３；Ｙｅｓ）、基準タイミング設定部３９が、最新の時刻に相当するタイミングを基準タイミングとして設定する（ステップＡ５）。
【００６５】
その後、オフセット推定部３１が、オフセット推定処理として、ステップＡ５で設定された基準タイミングから遡って過去所定期間分（例えば１０秒間分）の呼吸波形の呼吸データ（すなわち、Ａ／Ｄ変換器２０によるサンプリングデータ）を平均演算する処理を行ってオフセットを推定し、オフセットデータ９３としてＲＡＭ９０に記憶させる（ステップＡ７）。ここで、ステップＡ７における平均演算としては、例えば移動平均演算を適用することができる。具体的には、過去所定期間分の呼吸データを単純移動平均演算する処理を行って、オフセットを推定する。
【００６６】
次いで、誤差補償呼吸波形演算部３２は、ＲＡＭ９０に呼吸波形データ９１として記憶されている呼吸波形と、オフセットデータ９３として記憶されているオフセットとを用いて、誤差補償呼吸波形を演算し、誤差補償呼吸波形データ９５としてＲＡＭ９０に記憶させる（ステップＡ９）。
【００６７】
次いで、ＣＰＵ３０は、呼吸動態の評価タイミングであるか否かを判定する（ステップＡ１１）。呼吸動態の評価タイミングは、例えば、評価期間として予め定められた期間の長さに相当する時間間隔（例えば５分間）が経過する毎のタイミングとすることができる。
【００６８】
ステップＡ１１において呼吸動態の評価タイミングではないと判定したならば（ステップＡ１１；Ｎｏ）、ＣＰＵ３０は、ステップＡ３に戻り、再び一定期間分のデータが記憶されるまで待機する。
【００６９】
一方、呼吸動態の評価タイミングであると判定したならば（ステップＡ１１；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ９０に呼吸解析プログラム８１のサブルーチンとして記憶されている呼吸動態評価プログラム８１１に従って、呼吸動態評価処理を行う（ステップＡ１３）。
【００７０】
図４は、呼吸動態評価処理の流れを示すフローチャートである。
まず、呼吸動態指標値算出部３３は、誤差補償呼吸波形データ９５に記憶された誤差補償呼吸波形に基づいて、所定の評価期間（例えば最新の５分間の期間）における被験者の一回換気量（Ｖｔ）を呼吸動態指標値として算出し、ＲＡＭ９０に一回換気量データ９７１として記憶させる（ステップＢ１）。具体的には、誤差補償呼吸波形における１周期分の呼吸波形を対象として、吸気一回換気量（Ｖｔｉ）を算出して、これを一回換気量データ９７１として記憶するものとする。なお、吸気一回換気量（Ｖｔｉ）に限らず、呼気一回換気量（Ｖｔｅ）を一回換気量データ９７１として記憶するようにしても良い。また、吸気一回換気量（Ｖｔｉ）及び呼気一回換気量（Ｖｔｅ）に基づいた計算値、例えば、（Ｖｔｉ＋Ｖｔｅ）／２を、一回換気量データ９７１として記憶するようにしても良い。
【００７１】
ここで、発明者らは、ＣＯＰＤの患者１１名に対して、安静呼吸時の呼吸波形データを取得しつつ、呼吸回数（ＲＲ）及び一回換気量（Ｖｔ）を計測する実験を行った。実験期間中において、１１症例中の２症例に関しては、患者に急性憎悪が認められる結果となった。このとき急性増悪を含む１１症例全てに関して、安静呼吸時の呼吸回数（ＲＲ）は安定していたものの、急性増悪の２症例に関しては、一回換気量（Ｖｔ）にばらつきが認められた。かかる事象を勘案して、ステップＢ１では、呼吸動態指標値として一回換気量（Ｖｔ）を算出するようにしている。
【００７２】
次いで、呼吸動態評価部３５は、ＲＡＭ９０に記憶された評価期間分の一回換気量データ９７１を用いて、当該評価期間における被験者の一回換気量の平均値（以下、「一回換気量平均値」という。）及び標準偏差（以下、「一回換気量標準偏差」という。）を算出する（ステップＢ３）。
【００７３】
その後、呼吸動態評価部３５は、次式（１）に従って呼吸変動係数を算出し、ＲＡＭ９０に呼吸変動係数データ９７３として記憶させる（ステップＢ５）。本実施例では、呼吸変動係数を、一回換気量の変動係数と定義する。
呼吸変動係数＝（一回換気量標準偏差÷一回換気量平均値）×１００  ・・・（１）
【００７４】
次いで、呼吸動態評価部３５は、呼吸変動係数が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＢ７）。呼吸変動係数が所定の閾値以上となることは、呼吸変動係数が所定の高閾値条件を満たす場合の一例である。本願発明者が先行研究を行った結果に基づく知見によれば、呼吸変動係数が約２５以上の値を示していれば（つまり、高閾値条件：呼吸変動係数≧約２５）、被験者は呼吸困難の状態にあると評価してもよいことが明らかとなった。
【００７５】
そこで、ステップＢ７の判定結果が肯定判定である場合は（ステップＢ７；Ｙｅｓ）、呼吸動態評価部３５は、被験者は呼吸困難ありと判定する（ステップＢ９）。それに対し、ステップＢ７の判定結果が否定判定である場合は（ステップＢ７；Ｎｏ）、呼吸動態評価部３５は、被験者は呼吸困難なしと判定する（ステップＢ１１）。ステップＢ９又はＢ１１の後、ＣＰＵ３０は、呼吸動態評価処理を終了する。
【００７６】
図３の呼吸解析処理に戻り、呼吸動態評価処理を行ったならば、ＣＰＵ３０は、呼吸動態評価処理における評価が「呼吸困難あり」であるか否かを判定する（ステップＡ１５）。そして、この条件を満たすと判定したならば（ステップＡ１５；Ｙｅｓ）、報知制御部３７が、報知処理を行う（ステップＡ１７）。具体的には、被験者が呼吸困難であると推定される旨をディスプレイ５０やランプ５５、スピーカ６０といった報知手段に報知させる制御を行う。例えば、呼吸困難であると推定される旨のメッセージをディスプレイ５０に表示させる制御や、ランプ５５を赤色に点灯或いは点滅させる制御、所定のブザー音をスピーカ６０から音出力させるなどの制御を行う。
【００７７】
ステップＡ１７の後、又は、ステップＡ１５において条件を満たさないと判定したならば（ステップＡ１５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３０は、解析を終了するか否かを判定する（ステップＡ１９）。例えば、操作キー４０を介して被験者によって解析の終了が指示されたことを検知した場合に、解析を終了すると判定する。解析を継続すると判定したならば（ステップＡ１９；Ｎｏ）、ＣＰＵ３０は、ステップＡ３に戻る。また、解析を終了すると判定したならば（ステップＡ１９；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３０は、呼吸解析処理を終了する。
【００７８】
（２）実験結果
図５（１）は、呼吸波形及び誤差補償呼吸波形を実際に計測及び演算した実験結果の一例を示す図である。図５（１）は、圧力センサ１０により検出された呼吸圧の波形である呼吸波形を示し、図５（２）は、本実施形態の手法を用いて演算した誤差補償呼吸波形を示す。各図において、横軸は時間ｔである。また、縦軸は呼吸圧であり、図５（１）の呼吸波形の呼吸圧をＰ１（ｔ）とし、図５（２）の誤差補償呼吸波形の呼吸圧をＰ２（ｔ）として図示・説明する。本実験では、オフセットの推定に用いる所定期間を「１０秒間」の期間として設定した。
【００７９】
図５（１）において、サンプルタイミングｔ１を基準タイミングとして設定した。そして、基準タイミングｔ１から遡って過去１０秒間分の呼吸圧のデータを平均処理することで、オフセットＯｆｆｓｅｔ＝ａｖｅ（ｔ１）を推定した。そして、図５（１）の呼吸波形の各サンプルタイミングにおける呼吸圧Ｐ１（ｔ）からオフセットＯｆｆｓｅｔを減算することで呼吸圧Ｐ２（ｔ）＝Ｐ１（ｔ）−Ｏｆｆｓｅｔを算出し、その時系列データを誤差補償呼吸波形として求めた結果が図５（２）である。
【００８０】
（３）作用効果
呼吸監視装置１において、圧力センサ１０は、酸素濃縮器３から被験者に供給される供給酸素の流量による圧力を含む被験者の呼吸圧の変化（呼吸圧の時系列データ）を検出することにより、呼吸波形を取得する。オフセット推定部３１は、圧力センサ１０により検出された呼吸波形に基づいて、酸素濃縮器３により酸素を供給する際に経時的に変動して呼吸波形に重畳するオフセットを推定する。そして、誤差補償呼吸波形演算部３２は、オフセット推定部３１により推定されたオフセットを用いて、呼吸波形に重畳しているオフセットが補償された呼吸圧の時系列データである誤差補償呼吸波形を演算する。そして、呼吸動態指標値算出部３３は、誤差補償呼吸波形演算部３２により演算された誤差補償呼吸波形に基づいて、被験者の呼吸動態指標値を算出する。
【００８１】
より具体的には、オフセット推定部３１は、呼吸波形の一の基準タイミングから遡った所定期間分の呼吸波形の呼吸データ（呼吸圧データ）を平均演算する処理を行って、オフセットを推定する。酸素濃縮器３からは酸素供給用チューブ５ａを介して被験者に酸素が供給され、被験者の呼吸が圧力検出用チューブ５ｂを介して圧力センサ１０に入力される。この場合、ａ）酸素濃縮器３の吐出圧変動成分、ｂ）酸素濃縮器３の設定流量を変更した場合に生ずる変動圧成分、ｃ）圧力センサ１０の温度ドリフト成分、ｄ）圧力センサ１０の経時ドリフト成分、ｅ）鼻孔カニューラ５の折れ曲がりにより発生する背圧変動成分、ｆ）鼻孔カニューラ５の装着状態に起因して発生する背圧変動成分、といったオフセットが誤差成分として呼吸波形に重畳する。これらの誤差成分を、呼吸波形の一の基準タイミングから遡った所定期間分の呼吸波形の呼吸データを平均演算処理することで推定する。そして、推定したオフセットを呼吸波形から減算することで、呼吸波形に重畳しているオフセットが補償された正しい呼吸波形を得ることができる。
【００８２】
ここで、単に呼吸回数（ＲＲ）を測定する場合には、上記のように呼吸波形に含まれるオフセット成分を推定するまでもなく、得られた呼吸波形を平滑化した後、微分処理を行うことにより容易且つ正確に呼吸回数（ＲＲ）を算出することが可能である。しかしながら、前述したように呼吸回数（ＲＲ）の測定のみでは患者の急性憎悪の検出が困難であることから、一回換気量（Ｖｔ）の測定が重要となる。そして、一回換気量（Ｖｔ）は、吸気一回換気量（Ｖｔｉ）や呼気一回換気量（Ｖｔｅ）にかかわるものであり、これら吸気一回換気量（Ｖｔｉ）や呼気一回換気量（Ｖｔｅ）は、前述したオフセット成分によって影響を受ける測定項目である。従って、一回換気量（Ｖｔ）に関しては、まずオフセット成分を推定し、そのオフセット成分を呼吸波形から除去した誤差補償後の呼吸波形に基づいて算出することが適切である。
【００８３】
また、呼吸動態指標値算出部３３が、被験者の一回喚気量及び呼吸変動係数を呼吸動態指標値として算出する。そして、呼吸動態評価部３５が、呼吸動態指標値算出部３３によって算出された呼吸変動係数が所定の高閾値条件を満たすか否かを判定し、その判定の結果が肯定判定である場合に、被験者は呼吸困難の状態にあると評価する。そして、この場合は、報知制御部３７が、被験者が呼吸困難の状態にあると評価した旨を、ディスプレイ５０やランプ５５、スピーカ６０といった報知手段に報知させるように制御する。これにより、被験者の病態・病状及び呼吸動態を精密に評価した上で、その評価の結果を被験者に報知することができる。従って、被験者は自身が呼吸困難の状態にあるかどうかを知ることができ、病状や病態の把握が容易となる。
【００８４】
なお、呼吸動態指標値算出部３３が算出する呼吸動態指標値は、上記の一回換気量の呼吸変動係数に限られないことは勿論であり、分時換気量（ＭＶ）の呼吸変動係数等の、換気量に係る他の測定項目を算出するようにしても良い。そして、呼吸動態評価部３５が、これらの呼吸動態指標値に基づいて、被験者の呼吸動態を評価してもよい。この場合は、上記の実施例と同様に、呼吸動態評価部３５による評価の結果を、報知制御手段３７が、ディスプレイ５０やランプ５５、スピーカ６０といった報知手段に報知させる制御を行えばよい。
【００８５】
３−２．第２実施例
第２実施例は、オフセット推定部３１が、第１実施例とは異なるオフセット推定処理を行って、オフセットを推定する実施例である。図示は省略するが、本実施例では、上記の呼吸監視装置１のＲＯＭ８０に、呼吸解析プログラム８１に代えて第２の呼吸解析プログラムが記憶されていることとして説明する。
【００８６】
（１）処理の流れ
図６は、ＣＰＵ３０が、ＲＯＭ８０に記憶されている第２の呼吸解析プログラムに従って実行する第２の呼吸解析処理の流れを示すフローチャートである。なお、図３の呼吸解析処理と同一のステップについては同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【００８７】
ステップＡ１において呼吸波形の取得を開始した後、ＣＰＵ３０は、一定期間分（例えば３〜６時間分）の呼吸波形のデータがＲＡＭ９０に記憶されたか否かを判定する（ステップＣ３）。ＣＰＵ３０は、一定期間分のデータが記憶されるまで待機し（ステップＣ３；Ｎｏ）、一定期間分のデータがＲＡＭ９０に記憶されたと判定したらならば（ステップＣ３；Ｙｅｓ）、当該一定期間の中から呼吸動態の評価の対象とする評価期間を設定する（ステップＣ５）。本実施例では、５分間の時間で区切られるタイミングを評価期間として設定することとして説明する。
【００８８】
次いで、ＣＰＵ３０は、ステップＣ５で設定した各評価期間について、ループＡの処理を行う（ステップＣ７〜Ｃ１７）。ループＡの処理では、基準タイミング設定部３９が、
当該評価期間について基準タイミングを設定する（ステップＣ９）。例えば、当該評価期間の中央の時刻に相当するタイミングを基準タイミングとして設定する。
【００８９】
次いで、オフセット推定部３１は、オフセット推定処理として、次のステップＣ１１〜Ｃ１５の処理を行う。具体的には、ステップＣ９で設定された基準タイミングから遡って第１の所定期間分のデータを積分近似演算する第１の積分近似演算処理を行って第１のオフセットを推定する（ステップＣ１１）。具体的には、第１の所定期間分の呼吸波形の呼吸データを積分する一次関数を算出する。この一次関数は、第１の所定期間をΔＸとし、ΔＸの期間において呼吸データを積分した積分値をΔＹとしたときの、ΔＸとΔＹとの関係に基づいて算出される。そして、算出した一次関数の傾きを第１のオフセットと推定する。
【００９０】
同様に、オフセット推定部３１は、ステップＣ９で設定された基準タイミング以降の第２の所定期間分のデータを積分近似演算する第２の積分近似演算処理を行って第２のオフセットを推定する（ステップＣ１３）。具体的には、第２の所定期間分の呼吸波形の呼吸データを積分する一次関数を算出する。この一次関数は、第２の所定期間をΔＸとし、ΔＸの期間において呼吸データを積分した積分値をΔＹとしたときの、ΔＸとΔＹとの関係に基づいて算出される。そして、算出した一次関数の傾きを第２のオフセットと推定する。本実施例では、第１の所定期間と第２の所定期間とを同じ長さの時間の期間として設定することとして説明する。具体的には、例えば、第１の所定期間及び第２の所定期間を、基準タイミングを基準とする前後５秒間の期間として設定する。
【００９１】
次いで、オフセット推定部３１は、第１の積分近似演算処理で推定された第１のオフセットと、第２の積分近似演算処理で推定された第２のオフセットとを用いて、最終的なオフセットを推定する（ステップＣ１５）。具体的には、例えば、第１のオフセットと第２のオフセットとを加算平均し、その結果を最終的なオフセットと推定して、ＲＡＭ９０にオフセットデータ９３として記憶させる。そして、誤差補償呼吸波形の演算（ステップＡ９）及び呼吸動態評価処理（ステップＡ１３）を行った後、ＣＰＵ３０は、次の評価期間へと処理を移行する。
【００９２】
全ての評価期間についてステップＣ７〜１７の処理を行ったならば、ＣＰＵ３０は、呼吸困難ありと評価された評価期間が存在したか否かを判定し（ステップＣ１９）、存在しなかったと判定した場合は（ステップＣ１９；Ｎｏ）、ステップＡ１９へと処理を移行する。また、呼吸困難ありと評価された評価期間が存在したと判定した場合は（ステップＣ１９；Ｙｅｓ）、報知制御部３７が報知処理を行った後（ステップＡ１７）、ステップＡ１９へと移行する。
【００９３】
この第２の呼吸解析処理は、ある程度長い期間の被験者の呼吸波形のデータを取得してメモリに蓄積的に記憶しておき、その後に、後処理として誤差補償呼吸波形を演算及び呼吸動態の評価を行う処理である。
【００９４】
（２）実験結果
図７は、呼吸波形及び誤差補償呼吸波形を実際に計測及び演算した実験結果の一例を示す図である。図７（１）は圧力センサ１０により検出された呼吸波形を示し、図７（２）は積分近似処理を行うことで得られた近似直線を示し、図７（３）は最終的に演算された誤差補償呼吸波形を示す。各図において、横軸は時間ｔである。また、縦軸は呼吸圧であり、図７（１）の呼吸波形の呼吸圧をＰ１（ｔ）とし、図７（３）の誤差補償呼吸波形の呼吸圧をＰ２（ｔ）として図示・説明する。本実験では、オフセットの推定に用いる第１の所定期間と第２の所定期間とを、同じ「５秒間」の期間として設定した。
【００９５】
図７（１）において、サンプルタイミングｔ２を基準タイミングとして設定した。そして、サンプルタイミングｔ２から遡った５秒間分の呼吸圧Ｐ１（ｔ）のデータを積分近似演算する第１の積分近似演算処理を行うとともに、時刻ｔ２以降の５秒間分の呼吸圧Ｐ１（ｔ）のデータを積分近似演算する第２の積分近似演算処理を行った。その結果、図７（２）に示すような近似直線が得られた。図７（２）において実線で示した直線は、第１の積分近似演算処理を行うことで得られた第１の近似直線を示す。また、図７（２）において点線で示した直線は、第２の積分近似演算処理を行うことで得られた第２の近似直線を示す。
【００９６】
ここで、オフセットの平均値は、常に同じ値が加算されるため、この第１の近似直線の傾きを第１のオフセットＯｆｆｓｅｔ１とし、第２の近似直線の傾きを第２のオフセットＯｆｆｓｅｔ２とした。そして、第１のオフセットＯｆｆｓｅｔ１と第２のオフセットＯｆｆｓｅｔ２とを加算平均した値をオフセットＯｆｆｓｅｔと推定した。最後に、図７（１）の呼吸波形の各サンプルタイミングにおける呼吸圧Ｐ１（ｔ）からオフセットＯｆｆｓｅｔを減算して呼吸圧Ｐ２（ｔ）＝Ｐ１（ｔ）−Ｏｆｆｓｅｔを算出し、その時系列データを誤差補償呼吸波形として求めた結果が図７（３）である。
【００９７】
（３）作用効果
呼吸監視装置１において、オフセット推定部３１が、基準タイミングから遡った第１の所定期間分の呼吸波形の呼吸データを積分近似演算する第１の積分近似演算処理を行う。また、オフセット推定部３１が、基準タイミング以降の第２の所定期間分の呼吸データを積分近似演算する第２の積分近似演算処理を行う。そして、第１の積分近似演算処理で演算された第１のオフセットと第２の積分近似演算処理で演算された第２のオフセットとを用いて、オフセットを推定する。基準タイミングを基準とする前後の所定期間分の呼吸波形の呼吸データを積分近似処理し、それらの結果を用いることで、誤差成分の推定の正確性を一層向上させることができる。
【００９８】
４．変形例
本発明を適用可能な実施例は、上記の実施例に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能であることは勿論である。以下、変形例について説明するが、上記の実施例と同一の構成やフローチャートの同一のステップについては同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【００９９】
４−１．呼吸波形の取得
上記の実施形態では、圧力センサ１０を用いて被験者の呼吸波形を取得することとして説明したが、圧力センサ１０の代わりに、例えば差圧型流量計を用いて、被験者の呼吸波形を取得することとしてもよい。
【０１００】
また、上記の実施形態では、圧力センサ１０を１のルアーコネクタにおける圧力を検出可能な圧力センサとして説明したが、その代わりに、２つのルアーコネクタ間の差圧を検出可能な差圧センサを用いるようにしても良い。この場合には、一方のルアーコネクタに呼吸圧検出用チューブ５ｂを接続し、他方のルアーコネクタは大気開放されることにより、差圧センサでは、大気圧と、呼吸圧検出用チューブ５ｂ内の圧力との差圧が検出されることになる。
【０１０１】
４−２．呼吸動態の評価
上記の実施形態では、一回換気量の変動係数として定義される呼吸変動係数に基づいて被験者が呼吸困難の状態にあるか否かの評価を行うこととして説明したが、被験者の呼吸動態の評価の方法はこれに限られないことは勿論である。例えば、一回換気量の変動係数の代わりに分時換気量の変動係数を呼吸変動係数として算出し、これを用いて被験者が呼吸困難の状態にあるか否かを評価してもよい。また、一呼吸毎の吸気時間や呼気時間、一回呼吸時間といった呼吸動態指標値に基づいて、被験者の病態・病状や呼吸動態を評価することとしてもよい。
【０１０２】
４−３．報知手段
被験者の呼吸動態の評価結果を報知する報知手段は、上記の実施形態で説明したディスプレイ５０やランプ５５、スピーカ６０に限られない。また、必ずしもこれら全ての報知手段を呼吸監視装置１に具備させる必要はなく、これらのうち少なくとも何れか１つの報知手段を呼吸監視装置１に具備させればよいのであって、適宜設計変更可能であることは言うまでもない。
【０１０３】
４−４．オフセット推定処理
上記の第１実施例では、オフセット推定処理として、所定期間分の呼吸データを単純移動平均演算する処理を行ってオフセットを推定したが、オフセットを推定するための平均演算処理はこれに限られるわけではない。例えば、単純移動平均演算に代えて、加重移動平均演算を行ってオフセットを推定することとしてもよい。この場合は、加重移動平均として、例えば、線形加重移動平均を適用することとし、基準タイミングの呼吸データに対する重みが最も高くなるように呼吸データに対する重み付けを行って、加重移動平均演算を行うようにすることができる。
なお、上記の単純移動平均や加重移動平均に限らず、指数移動平均を行うこととしてもよく、オフセットを推定するための平均演算処理は適宜設定変更可能である。
【０１０４】
また、上記の第２実施例では、第１のオフセットと第２のオフセットとを加算平均した値を最終的なオフセットと推定することとして説明したが、オフセットの推定方法はこれに限られない。例えば、第１のオフセットと第２のオフセットとを単純に加算平均するのではなく、第１のオフセットと第２のオフセットとを加重平均してオフセットを推定してもよい。つまり、第１のオフセットに対する重みを“α”とし、第２のオフセットに対する重みを“β”として（但し、α＋β＝１）、αとβの値を可変に設定して加重平均を行って、オフセットを推定してもよい。
【０１０５】
また、第１のオフセットと第２のオフセットとを用いてオフセットを推定するのではなく、第１のオフセットを最終的なオフセットと推定してもよいことは勿論であるし、第２のオフセットを最終的なオフセットと推定してもよいことは勿論である。つまり、基準タイミングから遡った所定期間分の呼吸データを積分近似演算処理することで誤差成分を推定してもよいし、基準タイミング以降の所定期間分の呼吸データを積分近似演算処理することで誤差成分を推定してもよい。
【０１０６】
４−５．基準タイミングの設定
上記の第１実施例では、一定期間分の呼吸データが記憶された後に、基準タイミング設定部３９が最新の時刻を基準タイミングとして設定することとして説明したが、基準タイミング設定部３９がリアルタイムに基準タイミングを設定更新することとしてよい。つまり、一定期間分の呼吸データが記憶されるのを待って基準タイミングを設定するのではなく、呼吸データが取得される毎に随時最新の時刻に相当するタイミングを基準タイミングとして設定してもよい。
【０１０７】
４−６．所定期間の設定
酸素濃縮器３から供給される酸素の量は一定であるとは限らないため、供給酸素やノイズに相当する誤差成分であるオフセットは経時的に変化し得る。そこで、呼吸波形の中から類似的な変化傾向を示す波形部分（以下、「類似変化傾向波形部分」という。）を判定し、判定した波形部分に基づいて所定期間を可変に設定することとしてもよい。
【０１０８】
この場合、図示は省略するが、ＣＰＵ３０の機能部として、呼吸波形の中から類似的な変化傾向を示す波形部分を判定する類似変化傾向波形部分判定部を構成する。また、ＣＰＵ３０の機能部として、オフセットの推定に用いる所定期間を可変に設定する期間設定部を構成する。そして、期間設定部が、類似変化傾向波形部分判定部により判定された波形部分に基づいて、所定期間を可変に設定する。
【０１０９】
類似変化傾向波形部分の判定は、例えば、呼吸波形の極大値（極大ピーク）と極小値（極小ピーク）との差を算出し、この差が所定の閾値以下（或いは閾値未満）となる波形部分を類似変化傾向波形部分と判定するなどすることができる。また、呼気と吸気のそれぞれについて、例えば呼吸波形の呼吸データに対して最小二乗法を用いて近似直線を求め、呼気と吸気のそれぞれについて、近似直線の傾きの差が所定の閾値以下（或いは閾値未満）となる波形部分を類似変化傾向波形部分と判定するようにしてもよい。なお、上記の２つの手法を併用することにしてもよく、この場合は類似変化傾向波形部分の判定の正確性を一層向上させることができる。
【０１１０】
これらの場合は、例えば、基準タイミング設定部３９が、類似変化傾向波形部分判定部により判定された類似変化傾向波形部分に対応するサンプルタイミングのうちの最新のタイミングを基準タイミングとして設定する。そして、期間設定部が、当該類似変化傾向波形部分の一部又は全部に相当する期間を、オフセットの推定に用いる所定期間として設定する。類似変化傾向波形部分の時間的な長さは随時変化するため、オフセットに用いる所定期間も、その都度可変に設定されることになる。
【０１１１】
また、第２実施例では、第１の所定期間と第２の所定期間とを同じ長さの期間とすることとして説明したが、必ずしも同じ長さの期間とする必要はなく、異なる長さの期間として設定することとしてもよい。この場合、上記と同様の手法を用いて類似変化傾向波形部分を判定し、その判定結果に基づいて、第１の所定期間と第２の所定期間とを可変に設定することとしてもよい。
【符号の説明】
【０１１２】
１    呼吸監視装置
３    酸素濃縮器
５    鼻孔カニューラ
５ａ  酸素供給用チューブ
５ｂ、５ｃ  呼吸圧検出用チューブ
１０  圧力センサ
２０  Ａ／Ｄ変換器
３０  ＣＰＵ
４０  操作キー
５０  ディスプレイ
５５  ランプ
６０  スピーカ
８０  ＲＯＭ
９０  ＲＡＭ
１００  呼吸監視システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
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【図５】
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【図７】
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