(57)【要約】  被験者（２０）の呼吸動作を解析するための方法が提供される。非接触マイク（２２）を使用して、呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号が生成される。未処理信号は解析されて、呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットが決定される。パラメータの第１セットにアルゴリズムを適用して、未処理信号においては一般的には直接測定できない、呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットが導出される。他の実施形態もまた記述される。
2008507316.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の呼吸動作を解析する方法であって、非接触マイクを使用して、前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成することと、前記未処理信号を解析して、前記呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットを決定することと、アルゴリズムを前記パラメータの第１セットに適用して、前記未処理信号において、一般的には直接測定できない、前記呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを導出することを備える方法。
【請求項２】
前記アルゴリズムを適用することは、前記１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第２セットの現象論的関数と等しいと設定することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パラメータの第１セットは、前記呼吸動作の呼吸振幅の測定値を含み、前記未処理信号を解析することは、前記呼吸動作の一息の空気の流れ音を積分して、前記呼吸振幅の前記測定値を決定することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記パラメータの第１セットは、前記呼吸動作の呼吸振幅の測定値を含み、前記前記パラメータの第２セットは、前記被験者の肺換気の測定値と前記被験者の呼吸不規則性の測定値から構成されるリストから選択され、前記アルゴリズムを適用することは、前記アルゴリズムを前記呼吸振幅の測定値に適用して、前記選択されたパラメータの第２セットを導出することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記パラメータの第１セットおよび前記パラメータの第２セットの少なくとも１つを解析して、呼吸振幅と、前記被験者の空気の流れの幾何学的特性と、唇を閉じた呼吸を示す空気の流れの特徴と、リラックスした呼吸を示す呼吸の特徴と、前記被験者の肺の受動的弾性反動を示す前記呼吸の特徴と、努力しての呼吸の特徴と、前記被験者の肺が機能的変化を受けている間の呼吸の特徴とから構成されるリストから選択される前記被験者の少なくとも１つの追加的呼吸関連パラメータを導出することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記被験者を、前記パラメータの第２セットに少なくとも部分的には応じて決定された複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行うように指導することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記被験者を前記呼吸を行うように指導することは、前記被験者の不眠症を、前記被験者を前記複数の呼吸動作フェーズにおいて前記呼吸を行うように指導することにより処置することを備える請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記非接触マイクは、前記被験者の呼吸動作を解析することを促進しない少なくとも１つの機能を行うことができる消費者用電子機器の非接触マイクを含み、前記未処理信号を生成することは、前記非接触マイクを使用することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記非接触マイクは、前記被験者の呼吸動作関連空気の流れと流体通信している医療機器に統合され、前記未処理信号を生成することは、前記統合された非接触マイクを使用することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記医療機器は薬物吸入器を含み、前記未処理信号を生成することは、前記薬物吸入器に統合された前記非接触マイクを使用することを備える請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記未処理信号を解析することは、呼息による空気の流れ音信号を前記未処理信号から導出することと、前記呼息による空気の流れ音信号を解析して前記パラメータの第１セットを導出することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記被験者に対して呼息が検出されたかを示すリアルタイムな表示を生成することを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記パラメータの第１セットは、前記被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を含み、前記呼息による空気の流れ音信号を解析することは、前記呼息による空気の流れ音信号を解析して、前記能動的呼息時間と前記呼吸周期を導出することを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記パラメータの第２セットは前記呼吸動作の非呼息部分の振幅を含み、前記アルゴリズムを適用することは、前記アルゴリズムを適用して前記呼吸動作の前記非呼息部分の前記振幅を導出することを備える請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記パラメータの第２セットは前記被験者の吸息時間を含み、前記アルゴリズムを適用することは、前記アルゴリズムを適用して前記吸息時間を導出することを備える請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記アルゴリズムを適用して前記吸息時間を導出することは、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の差が前記能動的呼息時間の第１関数以上かを決定することと、肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差の第２関数に等しいと設定することと、否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の第３関数に等しいと設定することとを備える請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
決定することは、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の間の前記差が、前記能動的呼息時間以上かを決定することを備える請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記差の±２０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記差の±１０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記第２関数は、前記差と現象論的定数の関数を含み、前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を、前記差と前記現象論的定数の前記第２関数に等しいと設定することを備える請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記現象論的定数を前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定することを備える請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記否定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記否定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±１０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記第３関数は、前記能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、前記否定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記能動的吸息時間と前記現象論的定数の前記第３関数に等しいと設定することを備える請求項１６に記載の方法。
【請求項２５】
前記否定的な決定に応じて設定することは、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて前記現象論的定数を決定することを備える請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記アルゴリズムを適用して前記吸息時間を導出することは、前記吸息時間を前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の間の差の関数と等しいと設定することを備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２７】
前記吸息時間を設定することは、前記吸息時間を前記差の±２０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記吸息時間を設定することは、前記吸息時間を前記差の±１０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記関数は、前記差と現象論的定数の関数を含み、前記吸息時間を設定することは、前記吸息時間を前記差と前記現象論的定数の前記関数と等しいと設定することを備える請求項２６に記載の方法。
【請求項３０】
前記吸息時間を設定することは、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて前記現象論的定数を決定することを備える請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記アルゴリズムを適用して前記吸息時間を導出することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の関数に等しいと設定することを備える請求項１５に記載の方法。
【請求項３２】
前記吸息時間を設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記吸息時間を設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±１０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記関数は前記能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、前記吸息時間を設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間と前記現象論的定数の前記関数と等しいと設定することを備える請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記吸息時間を設定することは、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて、前記現象論的定数を決定することを備える請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記導出された吸息時間を解析して前記吸息時間中の呼吸の振幅を決定することを備える請求項１５に記載の方法。
【請求項３７】
前記呼息による空気の流れ信号を導出することは、前記未処理信号をデジタル化してデジタル信号を生成することと、前記デジタル信号に対してスペクトル解析を行って周波数スペクトルを生成することと、前記周波数スペクトルをフィルタ処理して呼息による空気の流れ音に関連する周波数範囲外の周波数を削除することとを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項３８】
前記周波数スペクトルをフィルタ処理することは、前記範囲を３０Ｈｚと５０Ｈｚの間の周波数である第１周波数と、１００Ｈｚと２００Ｈｚの間の周波数である第２周波数の間に設定することを備える請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記周波数スペクトルをフィルタ処理することは、前記被験者を指導して、複数の吸息と呼息交互の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることと、前記非接触マイクを使用して、前記呼吸動作フェーズ中の前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理較正信号を生成することと、前記未処理較正信号をデジタル化して、デジタル較正信号を生成し、前記デジタル較正信号に対してスペクトル解析を行って吸息周波数スペクトルと呼息周波数スペクトルを生成することと、前記吸息スペクトルを前記呼息スペクトルから減算して正味周波数スペクトルを得ることと、前記正味周波数スペクトルを解析して第１周波数と第２周波数を決定することと、前記範囲を前記第１周波数と前記第２周波数の間に設定することを備える請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記第１および第２周波数を決定することは、前記第１周波数を、前記第１周波数未満の周波数を有する前記正味スペクトルの第１部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の合計領域の第１百分率未満であるように設定することと、前記第２周波数を、前記第２周波数を超える周波数を有する前記正味スペクトルの第２部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の合計領域の第２百分率未満であるように設定することを備える請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記呼息による空気の流れ音信号を前記未処理信号から導出することは、前記未処理信号をフィルタ処理して前記呼息による空気の流れ音に関連する周波数範囲外の周波数を削除することを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項４２】
前記未処理信号をフィルタ処理することは、前記範囲を３０Ｈｚと５０Ｈｚの間の周波数である第１周波数と、１００Ｈｚと２００Ｈｚの間の周波数である第２周波数の間に設定することを備える請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記未処理信号を解析することは検出閾値を設定することを備え、前記呼息による空気の流れ音信号を導出することは、前記検出閾値を超える信号強度を有する前記未処理信号の部分を、前記呼息による空気の流れ音信号として解釈することを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項４４】
前記検出閾値を設定することは、機能的呼吸とは関連しない、前記未処理信号における一定しないピークを削減するのに十分なレベルに前記検出閾値を設定することを備える請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記検出閾値を設定することは、前記未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたる前記デジタル信号の前記流れ値に対してバッファリングを行うことと、前記バッファリングを行った流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換することと、最大ポイント数を有する前記ビンの１つを最大ビンと指定することと、前記最大ビンの対向する側の前記ビンの２つを選択することと、雑音帯域幅を前記２つのビンの間の流れ間隔に等しいと設定することと、前記検出閾値を前記最大ビンの流れ値と前記雑音帯域幅に応じて設定することとを備える請求項４３に記載の方法。
【請求項４６】
前記検出閾値を設定することは、前記検出閾値を前記最大ビンの前記流れ値と定数と前記雑音帯域幅の積を加算したものと等しいと設定することを備える請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
睡眠中異常呼吸を、前記パラメータの第１セットと前記推定パラメータの第２セットから選択される少なくとも１つのパラメータを解析することにより検出することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項４８】
前記睡眠中異常呼吸は無呼吸に関連する呼吸を含み、前記睡眠中異常呼吸を検出することは前記無呼吸を検出することを備える請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記睡眠中異常呼吸は、乳幼児突然死症候群（ＳＩＤＳ）に関連する呼吸を含み、前記睡眠中異常呼吸を検出することは前記ＳＩＤＳを検出することを備える請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
被験者の呼吸動作を解析する方法であって、前記呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、前記被験者を指導して、複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることと、指導した呼吸動作フェーズ中の前記信号を解析して、前記解析に応じてフィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを定義することと、前記定義されたパラメータを有する前記フィルタを使用して、前記信号から背景雑音のフィルタ処理を行うこととを備える方法。
【請求項５１】
前記信号を生成することは非接触マイクを使用して前記信号を生成することを備える請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記フィルタの前記１つまたは２つ以上のパラメータは信号対雑音比を含み、前記１つまたは２つ以上のパラメータを定義することは前記信号対雑音比を定義することを備える請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
前記被験者を指導することは、前記被験者を指導して、複数の吸息と呼息の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることを備える請求項５０に記載の方法。
【請求項５４】
前記被験者を指導することは、前記被験者を指導して、吸息、呼息、および息を止める呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることを備える請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記フィルタの前記１つまたは２つ以上のパラメータを定義することは、背景雑音と吸気の空気の流れ音を加算したもの、および前記背景雑音と呼気の空気の流れ音を加算したものの信号の特徴を決定することと、前記信号の特徴に応じて正味背景雑音を決定することと、前記正味背景雑音に応じて前記フィルタの前記１つまたは２つ以上のパラメータを定義することとを備える請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
前記フィルタの前記１つまたは２つ以上のパラメータは第１周波数と第２周波数を含み、前記信号を解析することは、前記信号をデジタル化してデジタル信号を生成し、前記デジタル信号に対してスペクトル解析を行って吸息周波数スペクトルと呼息周波数スペクトルを生成することと、前記吸息スペクトルを前記呼息スペクトルから減算して、正味周波数スペクトルを得ることと、前記正味周波数スペクトルを解析することにより、前記第１および前記第２周波数を決定することとを備え、前記背景雑音をフィルタ処理することは、前記第１および第２周波数により定義された周波数範囲外の周波数を削除することを備える請求項５３に記載の方法。
【請求項５７】
前記第１および第２周波数を決定することは、前記第１周波数を、前記第１周波数未満の周波数を有する前記正味スペクトルの第１部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の合計領域の第１百分率未満であるように設定することと、前記第２周波数を、前記第２周波数を超える周波数を有する正味スペクトルの第２部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の合計領域の第２百分率未満であるように設定することを備える請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
被験者の、自然発生的な、マルチフェーズ生体リズム的動作を修正する方法であって、前記マルチフェーズ生体リズム的動作を示す信号を検出することと、前記信号を解析して、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを決定することと、前記パラメータを有する前記フィルタを使用して、前記信号から背景雑音のフィルタ処理を行うことと、前記フィルタ処理された信号に少なくとも部分的には応じて、前記被験者の前記生体リズム的動作の少なくとも１つの態様を変更するように機能する刺激入力を決定することと、前記刺激入力を前記被験者に提供することを備える方法。
【請求項５９】
前記背景雑音をフィルタ処理することは、前記信号を周波数フィルタ処理することを備える請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記背景雑音をフィルタ処理することは、１つまたは２つ以上の変数に従って前記信号を分類するために、前記信号に対して非周波数スペクトル解析を行うことを備える請求項５８に記載の方法。
【請求項６１】
前記背景雑音は、前記マルチフェーズ生体リズム的動作とは異なる二次的生体リズム的動作を示し、前記信号から前記背景雑音のフィルタ処理を行うことは、前記信号から前記二次的生体リズム的動作関連の背景雑音のフィルタ処理を行うことを備える請求項５８に記載の方法。
【請求項６２】
前記マルチフェーズ生体リズム的動作は、前記被験者の呼吸動作を含み、前記信号を検出することは前記呼吸動作を示す前記信号を検出することを備える請求項５８に記載の方法。
【請求項６３】
前記背景雑音は前記信号の心拍動関連成分を含み、前記信号から前記背景雑音のフィルタ処理を行うことは、前記信号から前記心拍動関連成分のフィルタ処理を行うことを備える請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記背景雑音をフィルタ処理することは、前記信号に対してスペクトル解析を行って周波数スペクトルを生成することを備える請求項５８に記載の方法。
【請求項６５】
前記スペクトル解析を行うことは前記周波数スペクトルを周波数フィルタ処理することを備える請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
前記背景雑音をフィルタ処理することは、前記信号から非周波数関連雑音を除去することを備える請求項５８に記載の方法。
【請求項６７】
前記非周波数関連雑音は前記信号の心拍動関連成分を含み、前記周波数関連雑音を除去することは、前記信号から前記信号の前記心拍動関連成分を除去することを備える請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
被験者の呼吸動作を解析する方法であって、前記被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を決定することと、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の差が前記能動的呼息時間の第１関数以上であるかを決定し、肯定的な決定に応じて、前記被験者の吸息時間は前記差の第２関数と等しいと推定することと、否定的な決定に応じて、前記吸息時間は前記能動的呼息時間の第３関数と等しいと推定することとを備える方法。
【請求項６９】
前記能動的呼息時間と前記呼吸周期を決定することは、前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成することと、前記未処理信号を解析して、前記未処理信号から呼息による空気の流れ音信号を導出することと、前記呼息による空気の流れ音信号を解析して、前記能動的呼息時間と前記呼吸周期を決定することとを備える請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
決定することは、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の前記差が前記能動的呼息時間以上かを決定することを備える請求項６８に記載の方法。
【請求項７１】
前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記差の±２０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項６８に記載の方法。
【請求項７２】
前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記差の±１０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記第２関数は前記差と現象論的定数の関数を含み、前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記差と前記現象論的定数の前記第２関数と等しいと設定することを備える請求項６８に記載の方法。
【請求項７４】
前記肯定的な決定に応じて設定することは、前記現象論的定数を前記呼吸動作の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定することを備える請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
前記否定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項６８に記載の方法。
【請求項７６】
前記否定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±１０％以内の値に等しいと設定することを備える請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
前記第３関数は前記能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、前記否定的な決定に応じて設定することは、前記吸息時間を前記能動的吸息時間と前記現象論的定数の前記第３関数に等しいと設定することを備える請求項６８に記載の方法。
【請求項７８】
前記否定的な決定に応じて設定することは、前記現象論的定数を前記呼吸動作の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定することを備える請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
被験者の呼吸動作を解析する方法であって、前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成し、検出閾値を、前記未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたる前記デジタル信号の前記流れ値に対してバッファリングを行うことと、前記バッファリングを行った流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換することと、最大ポイント数を有する前記ビンの１つを最大ビンと指定することと、前記最大ビンの対向する側の前記ビンの２つを選択することと、雑音帯域幅を前記２つのビンの間の流れ間隔に等しいと設定することと、前記検出閾値を前記最大ビンの流れ値と前記雑音帯域幅に応じて設定することにより定義し、前記検出閾値を超える信号強度を有する前記未処理信号の部分を、前記呼息による空気の流れ音信号として解釈することにより、前記未処理信号から呼息による空気の流れ音信号を導出することを備える方法。
【請求項８０】
前記検出閾値を設定することは、前記検出閾値を、前記最大ビンの前記流れ値と、定数と前記雑音帯域幅との積と加算したものに等しいと設定することを備える請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
肺換気器に統合された非接触マイクを使用して、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、前記信号を解析して前記被験者の能動的呼息を検出することを備える方法。
【請求項８２】
前記能動的呼息を解析して前記肺換気器が適切に機能しているかを決定することを備える請求項８１に記載の方法。
【請求項８３】
前記信号を解析することは、前記信号の低周波数成分を解析して前記能動的呼吸動作を検出することを備える請求項８１に記載の方法。
【請求項８４】
前記信号を生成することは、前記被験者が肺換気を行っていない間に前記信号を生成することを備える請求項８１に記載の方法。
【請求項８５】
薬物吸入器に統合された非接触マイクを使用して、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、前記信号を解析して前記被験者の能動的呼息を検出することを備える方法。
【請求項８６】
前記被験者を指導して、前記検出された能動的呼息に少なくとも部分的には応じて決定された複数の呼吸動作フェーズで呼吸を行わせる請求項８５に記載の方法。
【請求項８７】
前記信号を解析することは、前記信号の低周波数成分を解析して前記能動的呼吸動作を検出することを備える請求項８５に記載の方法。
【請求項８８】
不眠症を患う被験者を選択することと、非接触マイクを使用して、前記被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、前記信号を解析して前記被験者の能動的呼息を検出することと、被験者を指導して、前記検出された能動的呼息に少なくとも部分的には応じて決定された複数の呼吸動作フェーズで呼吸を行わせることにより前記不眠症の処置を行うことを備える方法。
【請求項８９】
被験者の呼吸動作を解析する装置であって、前記呼吸動作の空気の流れ音を表現する未処理信号を生成するように適合されている非接触マイクと、前記未処理信号を解析して前記呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットを決定し、およびアルゴリズムを前記パラメータの第１セットに適用して、前記未処理信号において一般的には直接測定できない、前記呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを導出するように適合されている制御装置を備える装置。
【請求項９０】
前記制御装置は、前記１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの現象論的関数に等しいと設定するように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９１】
前記パラメータの第１セットは前記呼吸動作の呼吸振幅の測定値を含み、前記制御装置は前記呼吸動作の一息に対する空気の流れ音を積分することにより前記未処理信号を解析して前記呼吸振幅の前記測定値を決定するように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９２】
前記パラメータの第１セットは前記呼吸動作の呼吸振幅の測定値を含み、前記パラメータの第２セットは、前記被験者の肺換気の測定値と前記被験者の呼吸不規則性の測定値から構成されるリストから選択され、前記制御装置は、前記アルゴリズムを前記呼吸振幅の測定値に適用して前記選択されたパラメータの第２セットを導出するように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９３】
前記制御装置は前記パラメータの第１および第２セットの少なくとも１つを解析して、呼吸振幅と、前記被験者の空気の流れの幾何学的特性と、唇を閉じた呼吸を示す前記空気の流れの特徴と、リラックスした呼吸を示す前記呼吸の特徴と、前記被験者の肺の受動的弾性反動を示す前記呼吸の特徴と、努力しての呼吸の特徴と、前記被験者の肺が機能的変化を受けている間の呼吸の特徴とから構成されるリストから選択される前記被験者の追加的呼吸関連パラメータの少なくとも１つを導出するように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９４】
出力生成器を備え、前記制御装置は前記出力生成器を駆動して、前記被験者をして、前記パラメータの第２セットに少なくとも部分的には応じて決定された複数の呼吸動作フェーズで呼吸を行わせるように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９５】
前記非接触マイクは、前記被験者の呼吸動作を解析することを促進しない少なくとも１つの機能を行うことができる消費者用電子機器の非接触マイクを備える請求項８９に記載の装置。
【請求項９６】
前記非接触マイクは前記被験者の呼吸動作関連の空気の流れと流体通信している医療機器に統合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９７】
前記医療機器は薬物吸入器を備える請求項９６に記載の装置。
【請求項９８】
前記制御装置は、前記未処理信号から呼息による空気の流れ音信号を導出し、前記呼息による空気の流れ音信号を解析して前記パラメータの第１セットを決定するように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項９９】
出力生成器を備え、前記制御装置は前記出力生成器を駆動して、呼息が検出されたかを示すリアルタイムの表示を前記被験者のために生成するように適合されている請求項９８に記載の装置。
【請求項１００】
前記パラメータの第１セットは被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を含み、前記制御装置は前記呼息による空気の流れ音信号を解析して前記能動的呼息時間と前記呼吸周期を決定するように適合されている請求項９８に記載の装置。
【請求項１０１】
前記パラメータの第２セットは前記呼吸動作の非呼息部分の振幅を含み、前記制御装置は前記アルゴリズムを適用して前記呼吸動作の前記非呼息部分の前記振幅を導出するように適合されている請求項１００に記載の装置。
【請求項１０２】
前記パラメータの第２セットは前記被験者の吸息時間を含み、前記制御装置は前記アルゴリズムを適用して前記吸息時間を導出するように適合されている請求項１００に記載の装置。
【請求項１０３】
前記制御装置は前記アルゴリズムを適用して、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の差が、前記能動的呼息時間の第１関数以上かを決定し、肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差の第２関数と等しいと設定し、否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の第３関数と等しいと設定することにより、前記吸息時間を導出するように適合されている請求項１０２に記載の装置。
【請求項１０４】
前記制御装置は、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の前記差が前記能動的呼息時間以上かを決定するように適合されている請求項１０３に記載の装置。
【請求項１０５】
前記制御装置は、前記肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差の±２０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１０３に記載の装置。
【請求項１０６】
前記制御装置は、前記肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差の±１０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１０５に記載の装置。
【請求項１０７】
前記第２関数は前記差と現象論的定数の関数を含み、前記制御装置は、前記肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差と前記現象論的定数の前記差の前記第２関数に等しいと設定するように適合されている請求項１０３に記載の装置。
【請求項１０８】
前記制御装置は、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて前記現象論的定数を決定するように適合されている請求項１０７に記載の装置。
【請求項１０９】
前記制御装置は、前記否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１０３に記載の装置。
【請求項１１０】
前記制御装置は、前記否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±１０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１０９に記載の装置。
【請求項１１１】
前記第３関数は前記能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、前記制御装置は、前記否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間と前記現象論的定数の前記第３関数と等しいと設定するように適合されている請求項１０３に記載の装置。
【請求項１１２】
前記制御装置は、前記１つまたは２つのパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて前記現象論的定数を決定するように適合されている請求項１１１に記載の装置。
【請求項１１３】
前記制御装置は、前記吸息時間を、前記吸息時間を前記呼吸時間と前記能動的呼息時間の差の関数に等しいと設定することにより導出するように適合されている請求項１０２に記載の装置。
【請求項１１４】
前記制御装置は、前記吸息時間を前記差の±２０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１１３に記載の装置。
【請求項１１５】
前記制御装置は、前記吸息時間を前記差の±１０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１１４に記載の装置。
【請求項１１６】
前記関数は前記差と現象論的定数の関数を含み、前記制御装置は、前記吸息時間を前記差と前記現象論的定数の前記関数に等しいと設定するように適合されている請求項１１３に記載の装置。
【請求項１１７】
前記制御装置は、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つに少なくとも部分的には応じて前記現象論的定数を決定するように適合されている請求項１１６に記載の装置。
【請求項１１８】
前記制御装置は、前記吸息時間を、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の関数に等しいと設定することにより導出するように適合されている請求項１０２に記載の装置。
【請求項１１９】
前記制御装置は、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１１８に記載の装置。
【請求項１２０】
前記制御装置は、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±１０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１１９に記載の装置。
【請求項１２１】
前記関数は前記能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、前記制御装置は、前記吸息時間を前記能動的呼息時間と前記現象論的定数の前記関数と等しいと設定するように適合されている請求項１１８に記載の装置。
【請求項１２２】
前記制御装置は、前記１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて前記現象論的定数を決定するように適合されている請求項１２１に記載の装置。
【請求項１２３】
前記制御装置は、前記導出された吸息時間を解析して前記吸息時間中の呼吸の振幅を決定するように適合されている請求項１０２に記載の装置。
【請求項１２４】
前記制御装置は、前記呼息による空気の流れ音信号を、前記未処理信号をデジタル化してデジタル信号を生成し、前記デジタル信号に対してスペクトル解析を行って周波数スペクトルを生成し、前記周波数スペクトルをフィルタ処理して前記呼息による空気の流れ音に関連する周波数範囲外の周波数を削除することにより導出するように適合されている請求項９８に記載の装置。
【請求項１２５】
前記制御装置は、前記範囲を３０Ｈｚと５０Ｈｚの間の周波数である第１周波数と、１００Ｈｚと２００Ｈｚの間の周波数である第２周波数の間に設定することで前記周波数スペクトルをフィルタ処理するように適合されている請求項１２４に記載の装置。
【請求項１２６】
出力生成器を備え、前記制御装置は前記出力生成器を駆動して、前記被験者を指導して複数の吸息と呼息交互の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせるように適合されていて、前記非接触マイクは、前記呼吸動作フェーズ中の前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理較正信号を生成するように適合されていて、前記制御装置は前記周波数スペクトルを、前記未処理較正信号をデジタル化してデジタル較正信号を生成し、前記デジタル較正信号に対してスペクトル解析を行って吸息周波数スペクトルと呼息周波数スペクトルを生成し、前記吸息スペクトルを前記呼息スペクトルから減算して正味周波数スペクトルを得て、前記正味周波数スペクトルを解析することにより第１周波数と第２周波数を決定し、前記範囲を前記第１と第２周波数の間に設定することによりフィルタ処理するように適合されている請求項１２４に記載の装置。
【請求項１２７】
前記制御装置は、前記第１と第２周波数を、前記第１周波数を、前記第１周波数未満の周波数を有する前記正味スペクトルの第１部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の合計領域の第１百分率未満であるように設定し、前記第２周波数を、前記第２周波数を超える周波数を有する前記正味スペクトルの第２部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の前記合計領域の第２百分率未満であるように設定することにより決定するように適合されている請求項１２６に記載の装置。
【請求項１２８】
前記制御装置は、前記呼息による空気の流れ音信号を前記未処理信号から、前記未処理信号をフィルタ処理して呼息による空気の流れ音に関連する周波数範囲外の周波数を削除することにより導出するように適合されている請求項９８に記載の装置。
【請求項１２９】
前記制御装置は前記未処理信号を、前記範囲を３０Ｈｚと５０Ｈｚの間の周波数である第１周波数と、１００Ｈｚと２００Ｈｚの間の周波数である第２周波数の間に設定することによりフィルタ処理するように適合されている請求項１２８に記載の装置。
【請求項１３０】
前記制御装置は前記未処理信号を、検出閾値を設定することにより解析し、前記呼息による空気の流れ音信号を、前記検出閾値を超える信号強度を有する前記未処理信号を、前記呼息による空気の流れ音信号と解釈することにより導出するように適合されている請求項９８に記載の装置。
【請求項１３１】
前記制御装置は前記検出閾値を、機能的呼吸と関連しない、前記未処理信号における一定しないピークを削減するために十分なレベルに設定するように適合されている請求項１３０に記載の装置。
【請求項１３２】
前記制御装置はメモリを備え、前記制御装置は前記検出閾値を、前記未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたる前記デジタル信号の前記流れ値に対してバッファリングを行って前記メモリに格納し、前記バッファリングされた流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換し、最大ポイント数を有する前記ビンの１つを最大ビンと指定し、前記最大ビンの対向する側の２つのビンを選択し、雑音帯域幅を前記２つのビンの間の流れの間隔に等しいと設定し、前記検出閾値を、前記最大ビンの流れ値と前記雑音帯域幅に応じて設定することにより設定するように適合されている請求項１３０に記載の装置。
【請求項１３３】
前記制御装置は前記検出閾値を、前記最大ビンの前記流れ値と定数と前記雑音帯域幅との積を加算したものに等しいと設定するように適合されている請求項１３２に記載の装置。
【請求項１３４】
前記制御装置は睡眠中異常呼吸を、前記パラメータの第１セットと前記推定パラメータの第２セットから選択される少なくとも１つのパラメータを解析することにより検出するように適合されている請求項８９に記載の装置。
【請求項１３５】
前記睡眠中異常呼吸は無呼吸に関連する呼吸を含み、前記制御装置は前記無呼吸を検出するように適合されている請求項１３４に記載の装置。
【請求項１３６】
前記睡眠中異常呼吸は乳幼児突然死症候群（ＳＩＤＳ）に関連する呼吸を含み、前記制御装置は前記ＳＩＤＳを検出するように適合されている請求項１３４に記載の装置。
【請求項１３７】
被験者の呼吸動作を解析する装置であって、前記呼吸動作の空気の流れ音を表現する信号を生成するように適合されているマイクと、出力生成器と、前記出力装置を駆動して、前記被験者を指導して複数の呼吸動作フェーズで呼吸行わせ、前記信号を前記指導される呼吸動作フェーズ中に解析して、前記解析に応じてフィルタの１つまたは２つのパラメータを定義し、前記信号から背景雑音を、前記定義されたパラメータを有するフィルタを使用してフィルタ処理するように適合されている制御装置とを備える装置。
【請求項１３８】
前記マイクは非接触マイクを含む請求項１３７に記載の装置。
【請求項１３９】
前記フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータは信号対雑音比を含み、前記制御装置は前記信号対雑音比を定義するように適合されている請求項１３７に記載の装置。
【請求項１４０】
前記制御装置は前記出力装置を駆動して、前記被験者を指導して複数の吸息と呼息の呼吸動作フェーズで呼吸を行わせるように適合されている請求項１３７に記載の装置。
【請求項１４１】
前記制御装置は前記出力装置を駆動して、前記被験者を指導して吸息と、呼息と、息を止める呼吸動作フェーズで呼吸を行わせるように適合されている請求項１４０に記載の装置。
【請求項１４２】
前記制御装置は、前記フィルタの前記１つまたは２つ以上のパラメータを、背景雑音と吸気による空気の流れ音を加算したものと、前記背景雑音と呼気による空気の流れ音を加算したものの信号の特徴を決定し、前記信号の特徴に応じて正味背景雑音を決定し、前記正味背景雑音に応じて前記フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを定義することにより定義するように適合されている請求項１４０に記載の装置。
【請求項１４３】
前記フィルタの前記１つまたは２つ以上のパラメータは第１周波数と第２周波数を含み、前記制御装置は前記信号を、前記信号をデジタル化してデジタル信号を生成し、前記デジタル信号に対してスペクトル解析を行って吸息周波数スペクトルと呼息周波数スペクトルを生成し、前記吸息スペクトルを前記呼息スペクトルから減算して正味周波数スペクトルを得て、前記第１および第２周波数を、前記正味周波数スペクトルを解析することにより決定することにより解析するように適合されていて、前記制御装置は、前記第１および第２周波数により定義される周波数範囲外の周波数を削除することにより前記背景雑音をフィルタ処理するように適合されている請求項１４０に記載の装置。
【請求項１４４】
前記制御装置は前記第１および第２周波数を、前記第１周波数を、前記第１周波数未満の周波数を有する前記正味スペクトルの第１部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の合計領域の第１百分率未満であるように設定し、前記第２周波数を、前記第２周波数を超える周波数を有する前記正味スペクトルの第２部分の下の領域が、前記正味スペクトルの下の前記合計領域の第２百分率未満であるように設定することにより決定するように適合されている請求項１４３に記載の装置。
【請求項１４５】
被験者の自然発生的マルチフェーズ生体リズム的動作を修正する装置であって、前記マルチフェーズ生体リズム的動作を示す信号を検出するように適合されているセンサと、前記信号を解析してフィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを決定し、背景雑音を前記信号から、前記パラメータを有する前記フィルタを使用してフィルタ処理し、前記フィルタ処理された信号に少なくとも部分的には応じて前記被験者の前記生体リズム的動作の少なくとも１つの態様を変更するように機能する刺激入力を決定するように適合されている制御装置と、前記刺激入力を前記被験者へ提供するように適合されている刺激剤を備える装置。
【請求項１４６】
前記制御装置は前記背景雑音を、前記信号を周波数フィルタ処理することによりフィルタ処理するように適合されている請求項１４５に記載の装置。
【請求項１４７】
前記制御装置は前記背景雑音を、前記信号を１つまたは２つ以上の変数に従って分類するために前記信号に対して非周波数スペクトル解析を行うことによりフィルタ処理するように適合されている請求項１４５に記載の装置。
【請求項１４８】
前記背景雑音は前記マルチフェーズ生体リズム的動作とは異なる二次生体リズム的動作を示し、前記制御装置は、前記二次生体リズム的動作に関連する背景雑音を前記信号からフィルタ処理するように適合されている請求項１４５に記載の装置。
【請求項１４９】
前記マルチフェーズ生体リズム的動作は、前記被験者の呼吸動作を含み、前記センサは前記呼吸動作を示す前記信号を検出するように適合されている請求項１４５に記載の装置。
【請求項１５０】
前記背景雑音は前記信号の心拍動関連成分を含み、前記制御装置は前記心拍動関連成分を、前記信号からフィルタ処理するように適合されている請求項１４９に記載の装置。
【請求項１５１】
前記制御装置は前記背景雑音を、前記信号に対してスペクトル解析を行って周波数スペクトルを生成することによりフィルタ処理するように適合されている請求項１４５に記載の装置。
【請求項１５２】
前記制御装置は、前記周波数スペクトルを周波数フィルタ処理するように適合されている請求項１５１に記載の装置。
【請求項１５３】
前記制御装置は、前記背景雑音を、非周波数関連雑音を前記信号から除去することによりフィルタ処理するように適合されている請求項１４５に記載の装置。
【請求項１５４】
前記非周波数関連雑音は前記信号の心拍動関連成分を含み、前記制御装置は、前記信号の前記心拍動関連成分を前記信号から除去するように適合されている請求項１５３に記載の装置。
【請求項１５５】
被験者の呼吸動作を解析する装置であって、前記被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を決定し、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の差が前記能動的呼息時間の第１関数以上かを決定し、肯定的な決定に応じて、前記被験者の吸息時間は前記差の第２関数に等しいと推定し、否定的な決定に応じて、前記吸息時間は前記能動的呼息時間の第３関数に等しいと推定するように適合されている制御装置を備える装置。
【請求項１５６】
前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成するように適合されているセンサを備え、前記制御装置は前記未処理信号を解析して前記未処理信号から呼息による空気の流れ音信号を導出し、前記呼息による空気の流れ音信号を解析して前記能動的呼息時間と前記呼吸周期を決定するように適合されている請求項１５５に記載の装置。
【請求項１５７】
前記制御装置は、前記呼吸周期と前記能動的呼息時間の間の前記差が前記能動的呼息時間以上かを決定するように適合されている請求項１５５に記載の装置。
【請求項１５８】
前記制御装置は、前記肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差の±２０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１５５に記載の装置。
【請求項１５９】
前記制御装置は、前記肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差の±１０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１５８に記載の装置。
【請求項１６０】
前記第２関数は前記差と現象論的定数の関数を含み、前記制御装置は、前記肯定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記差と前記現象論的定数の前記第２関数に等しいと設定するように適合されている請求項１５５に記載の装置。
【請求項１６１】
前記制御装置は前記現象論的定数を、前記呼吸動作の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定するように適合されている請求項１６０に記載の装置。
【請求項１６２】
前記制御装置は、前記否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１５５に記載の装置。
【請求項１６３】
前記制御装置は、前記否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間の±１０％以内の値に等しいと設定するように適合されている請求項１６２に記載の装置。
【請求項１６４】
前記第３関数は前記能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、前記制御装置は、前記否定的な決定に応じて、前記吸息時間を前記能動的呼息時間と前記現象論的定数の前記第３関数と等しいと設定するように適合されている請求項１５５に記載の装置。
【請求項１６５】
前記制御装置は前記現象論的定数を、前記呼吸の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定するように適合されている請求項１６４に記載の装置。
【請求項１６６】
被験者の呼吸動作を解析する装置であって、前記呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成するように適合されているセンサと、検出閾値を、前記未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたる前記デジタル信号の前記流れ値に対してバッファリングを行い、前記バッファリングされた流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換し、最大ポイント数を有するビンの１つを最大ビンと指定し、前記最大ビンの対向する側の２つのビンを選択し、雑音帯域幅を前記２つのビンの間の流れ間隔に等しいと設定し、前記検出閾値を、前記最大ビンの流れ値と前記雑音帯域幅に応じて設定することにより定義し、呼息による空気の流れ音信号を前記未処理信号から、前記検出閾値を超える信号強度を有する前記未処理信号の部分を前記呼息による空気の流れ音信号と解釈することにより導出するように適合されている制御装置を備える装置。
【請求項１６７】
前記制御装置は前記検出閾値を、前記最大ピンの前記流れ値と、現象論的定数と前記雑音帯域幅との積とを加算したものと等しいと設定するように適合されている請求項１６６に記載の装置。
【請求項１６８】
肺換気器と共に使用する装置であって、前記肺換気器に統合され、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成するように適合されている非接触マイクと、前記信号を解析して前記被験者の能動的呼息を検出するように適合されている制御装置を備える装置。
【請求項１６９】
前記制御装置は前記能動的呼吸を解析して前記肺換気器が適切に機能しているかを決定するように適合されている請求項１６８に記載の装置。
【請求項１７０】
前記制御装置は前記信号の低周波成分を解析して前記能動的呼吸動作を検出するように適合されている請求項１６８に記載の装置。
【請求項１７１】
薬物吸入器と共に使用される装置であって、前記薬物吸入器に統合され、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成するように適合されている非接触マイクと、前記信号を解析して前記被験者の能動的呼息を検出するように適合されている制御装置を備える装置。
【請求項１７２】
出力生成器を備え、前記制御装置は前記出力生成器を駆動して、前記被験者を指導して前記検出された能動的呼息に少なくとも部分的には応じて決定された複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせるように適合されている請求項１７１に記載の装置。
【請求項１７３】
前記制御装置は前記信号の低周波数成分を解析して前記能動的呼吸動作を検出するように適合されている請求項１７１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願へのクロスリファレンス
本出願は、２００３年７月２３日に出願された、米国暫定特許出願第６０／５９０，５０８号の恩典を主張するものであり、本出願の譲受人に譲渡され、ここに参照により組み込まれたものとする。
発明の分野
本発明は、一般的に医療機器に関し、特別には、ユーザーの生体リズム的動作を監視および／または修正する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
発明の背景
身体運動はしばしば、呼吸のようなマルチフェーズな生体リズム的動作の修正に関連する。呼吸パターンは、うっ血性心不全（ＣＨＦ）を含む心臓血管疾患や、慢性狭窄性肺疾患（ＣＯＰＤ）を含む肺疾患の多くにおいて不規則性を示す。これらの不規則性は、疾患に関連する死亡率および発病率に対する既知の指標である。典型的な不規則性には、チェーン・ストークス（Ｃｈｅｙｎｅ−Ｓｔｏｋｅｓ）呼吸（過呼吸と交互の中枢性無呼吸の再発性エピソード）、毎分約１変調の割合の振幅変調呼吸（周期的呼吸）、繰り返し溜息、およびランダムな振幅および周期の呼吸が含まれる。呼吸パターンの不規則性の減少は、健康の改善を示す。生体組織への血液の供給のバラツキを最小にしようとする試みにおける血圧と血液量を制御する心血管反射の障害もまた、心臓および精神的疾患において医学的に重要な意味を持つ。
【０００３】
Ｇａｖｉｓｈによる米国特許第５，０７６，２８１号、第５，８００，３３７号、および第６，０９０，０３７号は、ここに参照により組み込まれたものとするが、ユーザーの１つまたは２つ以上の変数を測定することにより、生体リズム的動作を修正する方法と装置を記載している。前記特許は、所定の方法で、監視された生体リズム的動作に関連するように、ユーザーの生体リズム的動作を変更すべくユーザーに与えられる刺激の生成を記述している。第’０３７号は、追加的に呼吸動作センサを記載している。
【０００４】
Ｇａｖｉｓｈによる米国特許第５，４２３，３２８号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、呼吸動作を監視するためのストレス検出装置を、そして特に、呼吸動作に起因するユーザーの胸部または腹部の周囲の変化を検出し監視する方法を記載している。
【０００５】
Ｇａｖｉｓｈおよびその他による米国特許第６，６６２，０３２号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、ユーザーの自発的動作を示す第１生理学的変数を測定するように適合されている第１センサと、ユーザーの直接的自発制御にすべて従っているわけではない第２生理学的変数を測定するように適合されている第２センサと、第１および第２センサから、およびそれぞれのセンサへの、第１および第２センサ信号を受信し、ユーザーに自発的動作のパラメータを修正するように指示する出力信号を生成するように適合されている回路を含む、ユーザーの健康増進を促進する技術を記載している。
【０００６】
Ｇａｖｉｓｈによる米国特許出願公開第２００４／０１１６７８４号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、装置のユーザーの生体リズム的動作を示すセンサ信号を生成するように適合されていて、前記第２センサ信号は、ユーザーの自発的動作を示す第１特徴と、ユーザーの利益に関連する変数を示す第２特徴を有するセンサを含む装置を記載している。
【０００７】
ＧａｖｉｓｈによるＰＣＴ公告ＷＯ第０４／０１４２２６号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、コンピュータ指令のセットを格納するメモリであって、そこに、マルチフェーズ生体リズム的動作パターンの初期の形態と、マルチフェーズ生体リズム的動作パターンの所望の形態の表示を格納するように適合されているメモリを含み、所望の形態における２つのフェーズの持続期間の比率は、初期の形態におけるそれぞれのフェーズの持続期間の比と異なり、マルチフェーズ生体リズム的動作パターンの少なくとも１つのフェーズは、被験者のマルチフェーズ生体リズム的動作のそれぞれのフェーズに対応する装置を記載している。
【０００８】
Ｉｎｔｅｒｃｕｒｅ，Ｉｎｃ．（Ｆｏｒｔ  Ｌｅｅ，  Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，  ＵＳＡ  ａｎｄ  Ｌｏｄ，  Ｉｓｒａｅｌ）は、ＲＥＳＰｅＲＡＴＥTMを市場に商品化しており、その装置は、上記に参照した特許および特許出願公開に記載された技術のいくつかを利用している。生体リズム的動作を修正するこの装置は、呼吸動作信号のための入力と、中央処理装置と、メモリと、音合成チップと、イヤフォンへの出力を含む。
【０００９】
Ｋｏｐｐｅｌその他による米国特許第５，７３４，０９０号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、標準化された息の音の特徴を基準として利用した、呼息による息の流れ検証する（例えば、息の中のアルコールの程度を決定する）方法および装置を記載している。
【００１０】
Ｄｅｒ  Ｇｈａｚａｒｉａｎその他による米国特許第６，７２６，６３６号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、話された表現を電子信号に変換するマイクと、所与の息含有物を電子信号に変換する呼気分析計センサを備える、音声認識呼気分析計を記載している。
【００１１】
Ｈｏｋによる米国特許第５，５０９，４１４号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、電子信号を超音波に変換し、またその逆の変換も行うためのトランスデューサと、被験者の口と鼻に向かう超音波を検出し、戻ってくる波を受け取る手段と、戻ってくる超音波からトランスデューサにより変換された電子信号を解析する検出器を含む、被験者の口および鼻における空気の流れを検出する技術を記載している。
【００１２】
Ｈｏｋによる米国特許第５，１９５，５２８号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、マイク構成要素に接続された端部を有する、少なくとも２つの管状空気搬送線を含む、音響呼吸動作検出器を記載している。線の他の端部に近接して、呼吸動作により引き起こされる空気の流れが入り込むことにより、乱流、従って、音響信号が生成される開口部がある。保持構成要素は開口部を、呼吸動作機能が監視される患者の口または鼻に対して固定し、例えば顔マスクのように形成された流れ指示構成要素は、空気の流れを開口部に向かわせる。マイク構成要素は、ブリッジ回路において２つの電圧供給リード線と、少なくとも１つの信号リード線に接続される。この配置は、機械的および音響的乱流への感度を抑制するものとして記載されている。
【００１３】
Ｋａｒａｋａｓｏｇｌｕその他による米国特許第５，７９７，８５２号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、睡眠中無呼吸集団検診および／または鼻および／または口を介して呼吸して、患者の肺への、および肺からの空気の流れを生成する患者が使用するための検出装置を記述している。
【００１４】
Ｇｅｉｇｅｒその他による米国特許第６，１５０，９４１号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、子供および幼児の身体動作および／または呼吸動作を監視する孤立型の非浸襲性音響検出器を記載している。
【００１５】
Ｇａｖｒｉｅｌｙによる米国特許第６，２６１，２３８号は、参照によりここに組み込まれたものとするが、呼吸系により生成される息音を解析する方法を記載しており、その方法には、呼吸系により生成される息音を測定することと、信号を、所与のタイプの息音の第１基準特徴を満たす場合は、その所与のタイプの息音に起因するものと試験的に特定することと、試験的に特定された信号が、所与のタイプの息音の第２基準特徴を満たすときは、前記特定を確認することが含まれる。
【００１６】
下記の特許は、そのすべてが参照によりここに組み込まれたものとするが、関心の対象である。
【００１７】
Ｓｃｈｗｅｉｚｅｒによる米国特許第４，１９５，６２６号
Ｂｒｏｗｎによる米国特許第５，６７８，５７１号
Ｂｒｏによる米国特許第５，５９６，９９４号
Ｋｎｉｓｐｅｌその他による米国特許第４，８８３，０６７号
Ｙａｇｉによる米国特許第４，７９８，５３８号
Ｌｉｃｈｅｔｅｒその他による米国特許第５，８２７，１７９号
ＤｅＶｉｔｏによる米国特許第６，００１，０６５号
Ｍｉｌｅｙによる米国特許第５，９２１，８９０号
Ｉｓｈｉｋａｗａによる米国特許第５，０２７，６８６号
Ｓｃｈｒｅｉｂｅｒによる米国特許第６，２１２，１３５号
Ｆｒｅｓｑｕｅｚその他による米国特許第４，７１１，５８５号
下記の論文は、そのすべてを参照によりここに組み込まれたものとするが、関心の対象である。
【００１８】
Ｃｏｏｋｅその他の、「制御された呼吸プロトコルが、人間の自律性心臓リズムを探る（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｐｒｏｂｅ  ｈｕｍａｎ  ａｕｔｏｎｏｍｉｃ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｒｈｙｔｈｍｓ）」、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ  ２７４：Ｈ７０９−Ｈ７１８（１９９８）
Ｐｉｔｚａｌｉｓその他の、「ＲＲ間隔と収縮性血圧変動の関係に対する呼吸率の硬化：周波数依存現象（Ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  ｒａｔｅ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ＲＲ  ｉｎｔｅｒｖａｌ  ａｎｄ  ｓｙｓｔｏｌｉｃ  ｂｌｏｏｄ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ：ａ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ）」  Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ３８：３３２−３３９  （１９９８）
Ｂｅｒｎａｒｄｉその他の、「慢性心臓疾患における酸素飽和および運動機能に対する呼吸率の効果（Ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  ｒａｔｅ  ｏｎ  ｏｘｇｅｎ  ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｅｘｅｒｃｉｓｅ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅａｒｔ  ｆａｉｌｕｒｅ）」  Ｔｈｅ  Ｌａｎｃｅｔ  ３５１：１３０８−１３１１（１９９８）
Ｍｏｒｔａｒａその他の、「異常覚醒呼吸パターンは慢性心臓疾患に共通しており、心拍数の変異の測定値による自律性音の評価を妨げる（Ａｂｎｏｒｍａｌ  ａｗａｋｅ  ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ａｒｅ  ｃｏｍｍｏｎ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅａｒｔ  ｆａｉｌｕｒｅ  ａｎｄ  ｍａｙ  ｐｒｅｖｅｎｔ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｔｏｎｅ  ｂｙ  ｍｅａｓｕｒｅｓ  ｏｆ  ｈｅａｒｔ  ｒａｔｅ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）」  Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ９６：２４６−２５２（１９９７）
Ｌａ  Ｒｏｖｅｒｅその他の、「心筋梗塞後の心臓病患者の死亡率の推定における圧反射感受性と心拍数変異（Ｂａｒｏｒｅｆｌｅｘ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  ａｎｄ  ｈｅａｒｔ−ｒａｔｅ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ  ｉｎ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｏｔａｌ  ｃａｒｄｉａｃ  ｍｏｒｔａｌｉｔｙ  ａｆｔｅｒ  ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ」  Ｔｈｅ  Ｌａｎｃｅｔ３５１：４７８−４８４（１９９８）
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１９】
発明の概要
本発明のいくつかの実施形態において、標準の非接触マイクを使用する、ユーザーの呼吸パターンのパラメータセットを決定するために１つの方法が提供される。本方法は、ユーザーによる呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１サブセットを測定するためにマイクを使用することと、マイクを使用して、一般的には直接測定できない、呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２サブセットを導出するために、アルゴリズムをパラメータの第１サブセットに適用することを備える。パラメータの第２サブセットは、典型的には、マイクを使用して直接には測定できない。それは、第２サブセットに関連する音は、もしあっても、マイクにより検出されず、および／または背景雑音から区別できないからである。いくつかの適用に対して、推定されたパラメータの第２サブセットをパラメータの第１セットの現象論的関数と等しいと設定することによりアルゴリズムが適用される。
【００２０】
典型的には、パラメータの第１サブセットは能動的呼息時間（つまり、能動的呼息期間）と呼吸周期（つまり、連続する息の間の時間）を含み、パラメータの第２サブセットは吸息時間を含む。能動的呼息時間は典型的には、呼息による空気の流れにより生成される低周波音を検出することにより測定される。本方法により、少なくとも部分的には、吸息による空気の流れは通常の背景雑音の状況のもとでは、検出されるにはあまりにも静かすぎるという理由で、標準の非接触マイクを使用して直接測定することは一般的には不可能である吸息時間を決定することを可能にする。
【００２１】
本発明のいくつかの実施形態において、潜在的に可変な背景信号雑音の存在のもとで、生体リズム的信号検出を改善するために１つの方法が提供される。本方法は、ユーザーを、複数の生体リズム的動作フェーズを介して指導することにより、１つまたは２つ以上の信号検出パラメータを較正することと、複数のフェーズ中の生体リズム的信号を測定することを含む。信号検出パラメータは典型的には、信号対雑音比および／またはフィルタ処理の特徴を含む。信号検出パラメータは、背景雑音を、検出された生体リズム的信号からフィルタ処理するために使用される。
【００２２】
いくつかの実施形態において、生体リズム的動作は、標準の非接触マイクを使用して検出される呼吸動作を含む。ユーザーは、ある時間、息を吸い込むように、そしてある時間、息を吐き出すように、そして随意的に、ある時間、息を止めるように指導される。信号検出パラメータは典型的には、（ａ）背景雑音と吸気音を加算したものと、背景雑音と呼気音を加算したものの信号の特徴を決定し、（ｂ）これらの信号の特徴を利用して、正味背景雑音および／または呼気音の信号の特徴を決定することにより較正される。呼気音そのような信号の特徴は、１つまたは２つ以上の信号検出パラメータを決定するために使用される。いくつかの適用に対して、本方法は、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開に記載されているような、呼吸パターン修正技術と連係して使用される。
【００２３】
呼吸動作信号検出を改善する技術により、ある特別な使用状況にある各ユーザーに対しての特別な信号検出パラメータを決定することが可能になる。そのようなパラメータは典型的には、ユーザー個人の呼吸習慣に基づいて、ユーザーにより異なる（ユーザーが、鼻からまたは口から息を吸い込み、息を吐き出すか、およびユーザーが、息を吸い込むときおよび吐き出すときに唇を閉じているかどうかなど）。これらの技術により、雑音のある環境における日常の生活の中で信号検出パラメータを動的に決定することが可能になる。
【００２４】
いくつかの適用に対して、実質的に連続的な信号の非呼息部分の１つまたは２つ以上のパラメータを評価するためにアルゴリズムが導入される。例えば、そのようなパラメータは、非呼息部分の持続時間または振幅を含んでもよい。１つの実施形態において、これらのパラメータは、ほとんどの人が典型的に固守する生理学的制約に応じて決定される。そのような制約の１つは、消費されるエネルギーを最小にしながら、肺換気を全体的に一定に保とうとする体の自然な傾向を反映する。この制約の実際の例は、相対的に深い息（これにより肺換気が一時的に増大される）の後では、次の息は典型的には遅延されるということである。
【００２５】
本発明のいくつかの実施形態において、ここで記述された技術が、電話、携帯電話、パーソナルデジタルアシステント（ＰＤＡ）、または携帯型デジタルオーディオプレーヤーなどのような、ユーザーが既に他の目的のために購入済の、従来の消費者用電子機器の標準の非接触マイクを使用して実現される。携帯電話に対しては、例えば、ユーザーは電話の本体に組み込まれているマイクに向けて直接話しかけてもよく、またはユーザーは電話の本体に接続されている外部マイクに向けて話してよい。一般的に、消費者用の電子機器の本体に組み込まれているか、消費者用の電子機器の本体に取り付けられているマイク（例えば、有線またはワイヤレスで）が使用される。典型的に、ここで記載されている技術は、そのような機器に、および／または、従来のワイヤレスまたは有線ネットワークを介して、装置によりアクセスされる中央の位置にインストールされたソフトウェアにおいて実現される。
【００２６】
本発明のいくつかの実施形態において、ここで記載されている技術は、被験者の呼吸動作に関連する空気の流れと、流体（例えば、空気または他の気体）を介して通信する医療機器に統合されている非接触マイクを使用して実現される。例えば、医療機器は、呼吸マスク、または、気管切開術用チューブのようなチューブを備えてもよい。
【００２７】
いくつかの適用に対して、呼吸マスクやチューブは、被験者の肺に正の圧力を加える肺換気器の構成部品である。ここで記載されている技術は、肺換気器の適切な動作を、典型的には被験者の能動的呼息を検出することにより検出するために使用される。能動的呼息は典型的には、呼吸音を検出するのではなく、呼息による空気の流れを示す低周波音を検出することにより測定される。（そのような被験者においては、呼吸音が被験者の気道における種々の収縮に影響されることがよくあるので、呼吸音は、呼息とは相関がないことがよくある。しかし、呼息による空気の流れを示す低周波音は、一般的にはそのような収縮には影響されない。）いくつかの適用に対して、ここで記載されている技術は、肺換気を控えている間の、呼吸の非接触監視のために使用される。
【００２８】
本発明の１つの実施形態においては、ここで記載されている技術は、被験者による薬物吸入器の使用中の、呼吸の非接触監視に使用される。いくつかの適用に対して、そのような呼吸の非接触監視は、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他の特許および特許出願公開に記載されているような、被験者の呼吸行動を修正するための技術と組合せられる。
【００２９】
本発明の１つの実施形態において、ここで記載されている、および／または、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他の特許および特許出願公開に記載されている技術は、不眠症を患っている被験者を処置するために使用される。不眠症は、速く、浅い呼吸のような、異常呼吸によりときどき引き起こされる。いくつかの適用に対して、不眠症は、ここで記載されている検出および監視の技術を使用して、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他の特許および特許出願公開に記載されている、被験者の、呼吸動作関連の生体リズム的動作を修正する技術と組み合わせて使用して処置される。
【００３０】
本発明の１つの実施形態において、ここで記載されている呼吸監視技術が、睡眠中無呼吸、または乳幼児突然死症候群（ＳＩＤＳ）に関連する睡眠中異常呼吸のような、睡眠中異常呼吸を検出するために使用される。典型的には、息を吐くときの、各息毎の空気の流れが監視される。いくつかの適用に対して、そのような呼吸の非接触監視は、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他の特許および特許出願公開に記載されている技術のような、被験者の呼吸行動を修正するための技術と組み合わせられる。
【００３１】
それゆえ、本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する方法が提供され、本方法は、
非接触マイクを使用して呼吸動作の空気の流れ音を検出し、その音を信号に変換することと、
信号を解析して呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットを決定することと、
アルゴリズムをパラメータの第１セットに適用して、信号においては一般的には直接測定できない、呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを導出することと、を含む。
【００３２】
１つの実施形態において、
パラメータの第１セットは、呼吸動作の能動的呼息時間と呼吸周期を含み、
パラメータの第２セットは、呼吸動作の吸息時間を含み、
信号を解析することは、信号を解析して能動的呼息時間と呼吸周期を決定することを含み、
アルゴリズムを適用することは、アルゴリズムを適用して吸息時間を導出することを含む。
【００３３】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する方法が更に提供され、本方法は、
呼吸動作の空気の流れ音を検出し、その音を信号に変換することと、
ユーザーを複数の呼吸動作フェーズを介して指導することと、
指導される呼吸動作フェーズ中に信号を解析し、解析に応じて、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを定義することと、
背景雑音を、定義されたパラメータを有するフィルタを使用して信号からフィルタ処理することと、を含む。
【００３４】
１つの実施形態において、ユーザーを指導することは、ユーザーを吸息と呼息の呼吸動作を介して指導することを含む。
【００３５】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の自然発生的マルチフェーズ生体リズム的動作を修正する方法もまた提供され、本方法は、
マルチフェーズ生体リズム的動作を示す信号を検出することと、
信号を解析してフィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを決定することと、
背景雑音を、そのパラメータを有するフィルタを使用して信号からフィルタ処理することと、
フィルタ処理された信号に少なくとも部分的には応じて被験者の生体リズム的動作の少なくとも１つの態様を変更するように機能する刺激入力を決定することと、
被験者にその刺激入力を提供することと、を含む。
【００３６】
いくつかの適用に対して、背景雑音をフィルタ処理することは、信号を周波数フィルタ処理することを含む。または、あるいは追加的に、背景雑音をフィルタ処理することは、非周波数スペクトル解析を、信号を１つまたは２つ以上の変数に従って分類するために、信号に対して行うことを含む。
【００３７】
１つの実施形態において、背景雑音はマルチフェーズ生体リズム的動作とは異なる二次的生体リズム的動作を示し、背景雑音を信号からフィルタ処理することは、二次的生体リズム的動作関連の背景雑音を、信号からフィルタ処理することを含む。
【００３８】
１つの実施形態において、マルチフェーズ生体リズム的動作は、被験者の呼吸動作を含み、信号を検出することは、呼吸動作を示す信号を検出することを含む。
【００３９】
いくつかの適用に対して、背景雑音は、信号の心拍動関連成分を含み、背景雑音を信号からフィルタ処理することは、心拍動関連成分を信号からフィルタ処理することを含む。
【００４０】
１つの実施形態において、背景雑音をフィルタ処理することは、信号に対してスペクトル解析を行って、周波数スペクトルを生成することを含む。いくつかの適用に対して、スペクトル解析を行うことは、周波数スペクトルを周波数フィルタ処理することを含む。
【００４１】
いくつかの適用に対して、背景雑音をフィルタ処理することは、非周波数関連雑音を信号から除去することを含む。いくつかの適用に対して、非周波数関連雑音は、信号の心拍動関連成分を含み、非周波数関連雑音を除去することは、信号の心拍動関連成分を信号から除去することを含む。
【００４２】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する方法が更に提供され、本方法は、
非接触マイクを使用して、呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成することと、
未処理信号を解析して、呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットを決定することと、
パラメータの第１セットにアルゴリズムを適用して、未処理信号においては一般的には直接測定できない、呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを導出することと、を含む。
【００４３】
１つの実施形態において、アルゴリズムを適用することは、１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを、１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの現象論的関数と等しいと設定することを含む。
【００４４】
１つの実施形態において、パラメータの第１セットは、呼吸動作の呼吸振幅の測定値を含み、未処理信号を解析することは、呼吸動作の一息に対する空気の流れ音を積分して、呼吸振幅の測定値を決定することを含む。いくつかの適用に対して、パラメータの第１セットは、呼吸動作の呼吸振幅の測定値を含み、パラメータの第２セットは、被験者の肺換気の測定値と、被験者の呼吸不規則性の測定値から構成されるリストから選択され、アルゴリズムを適用することは、アルゴリズムを呼吸振幅の測定値に適用して、選択されたパラメータの第２セットを導出することを含む。
【００４５】
いくつかの適用に対して、本方法は、パラメータの第１および第２セットの少なくとも１つを解析して、呼吸振幅と、被験者の空気の流れの幾何学的特性と、唇を閉じた呼吸を示す空気の流れの特徴と、リラックスした呼吸を示す呼吸の特徴と、被験者の肺の受動的弾性反動を示す呼吸の特徴と、努力しての呼吸の特徴と、被験者の肺が機能変化を受ける間の呼吸の特徴から構成されるリストから選択される、被験者の少なくとも１つの追加的呼吸関連のパラメータを導出することを含む。
【００４６】
１つの実施形態において、本方法は、被験者を指導して、パラメータの第２セットに少なくとも部分的には応じて決定された、複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることを含む。いくつかの適用に対して、被験者を指導して呼吸を行わせることは、被験者の不眠症を、被験者を指導して、複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることにより処置することを含む。
【００４７】
１つの実施形態において、非接触マイクは、被験者の呼吸動作を解析することを促進しない少なくとも１つの機能を行うことができる消費者用電子機器の非接触マイクを含み、未処理信号を生成することは、非接触マイクを使用することを含む。１つの代替実施形態において、非接触マイクは、被験者の呼吸動作関連の空気の流れと流体通信する医療機器に統合され、未処理信号を生成することは、統合された非接触マイクを使用することを含む。例えば、医療機器は、薬物吸入器を含んでもよく、未処理信号を生成することは、薬物吸入器に統合された非接触マイクを使用することを含む。
【００４８】
１つの実施形態において、未処理信号を解析することは、呼息による空気の流れ音信号を未処理信号から導出し、呼息による空気の流れ音信号を解析して、パラメータの第１セットを決定することを含む。いくつかの適用に対して、本方法は、呼息が検出されたかを示す被験者のためのリアルタイムな表示を生成することを含む。
【００４９】
１つの実施形態において、パラメータの第１セットは、被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を含み、呼息による空気の流れ音信号を解析することは、呼息による空気の流れ音信号を解析して、能動的呼息時間と呼吸周期を決定することを含む。いくつかの適用に対して、パラメータの第２セットは、呼吸動作の非呼息部分の振幅を含み、アルゴリズムを適用することは、アルゴリズムを適用して、呼吸動作の非呼息部分の振幅を導出することを含む。
【００５０】
１つの実施形態において、パラメータの第２セットは、被験者の吸息時間を含み、アルゴリズムを適用することは、アルゴリズムを適用して吸息時間を導出することを含む。
【００５１】
１つの実施形態において、アルゴリズムを適用して呼息時間を導出することは、呼吸周期と能動的呼息時間の差が、能動的呼息時間の第１関数以上かどうかを決定し、肯定的な決定に応じて、吸息時間を差の第２関数に等しいと設定し、否定的な決定に応じて、吸息時間を、能動的呼息時間の第３関数に等しいと設定することを含む。
【００５２】
いくつかの適用に対して、決定することは、呼吸周期と能動的呼息時間の差が、能動的呼息時間以上かを決定することを含む。
【００５３】
いくつかの適用に対して、肯定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、差の±１０％以内のように、差の±２０％以内の値に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、第２関数は、差と現象論的定数の関数を含み、肯定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、差と現象論的定数の第２関数に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、肯定的な決定に応じて設定することは、１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて現象論的定数を決定することを含む。
【００５４】
いくつかの適用に対して、否定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、能動的呼息時間の±１０％以内のように、能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、第３関数は、能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、否定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、能動的吸息時間と現象論的定数の第３関数に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、否定的な決定に応じて設定することは、１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて現象論的定数を決定することを含む。
【００５５】
いくつかの適用に対して、アルゴリズムを適用して吸息時間を導出することは、吸息時間を、呼吸周期と能動的呼息時間の差の関数と等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、吸息時間を設定することは、吸息時間を、差の±１０％以内のように、差の±２０％以内の値に等しい値に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、関数は、差と現象論的定数の関数を含み、吸息時間を設定することは、吸息時間を、差と現象論的定数の関数に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、吸息時間を設定することは、１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて現象論的定数を決定することを含む。
【００５６】
いくつかの適用に対して、アルゴリズムを適用して吸息時間を導出することは、吸息時間を、能動的呼息時間の関数に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、吸息時間を設定することは、吸息時間を、能動的呼息時間の±１０％以内のように、能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、関数は、能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、吸息時間を設定することは、吸息時間を、能動的呼息時間と現象論的定数の関数と等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、吸息時間を設定することは、１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットの少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて現象論的定数を決定することを含む。
【００５７】
いくつかの適用に対して、本方法は、導出された吸息時間を解析して、吸息時間中の呼吸の振幅を決定することを含む。
【００５８】
１つの実施形態において、呼息による空気の流れ信号を導出することは、
未処理信号をデジタル化してデジタル信号を生成することと、
デジタル信号に対してスペクトル解析を行って周波数スペクトルを生成することと、
周波数スペクトルをフィルタ処理して、呼息による空気の流れ音に関連する周波数範囲外の周波数を削除することと、を含む。
【００５９】
いくつかの適用に対して、周波数スペクトルをフィルタ処理することは、範囲を３０Ｈｚと５０Ｈｚの間の周波数である第１周波数と、１００Ｈｚと２００Ｈｚの間の周波数である第２周波数の間に設定することを含む。
【００６０】
いくつかの適用に対して、周波数スペクトルをフィルタ処理することは、
被験者を指導して、複数の吸息と呼息交互の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることと、
非接触マイクを使用して、呼吸動作フェーズ中の呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理較正信号を生成することと、
未処理較正信号をデジタル化してデジタル較正信号を生成し、デジタル較正信号に対してスペクトル解析を行って、吸息周波数スペクトルと呼息周波数スペクトルを生成することと、
吸息スペクトルを呼息スペクトルから減算して、正味周波数スペクトルを得ることと、
第１周波数と第２周波数を、正味周波数スペクトルを解析することにより決定することと、
範囲を第１および第２周波数の間に設定することを含む。
【００６１】
いくつかの適用に対して、第１および第２周波数を決定することは、
第１周波数を、第１周波数未満の周波数を有する正味スペクトルの第１部分の下の領域が、正味スペクトルの下の合計領域の第１百分率未満であるように設定することと、
第２周波数を、第２周波数を超える周波数を有する正味スペクトルの第２部分の下の領域が、正味スペクトルの下の合計領域の第２百分率未満であるように設定することを含む。
【００６２】
１つの実施形態において、呼息による空気の流れ音信号を、未処理信号から導出することは、未処理信号をフィルタ処理して、呼息による空気の流れ音に関連する周波数範囲外の周波数を削除することを含む。いくつかの適用に対して、未処理信号をフィルタ処理することは、範囲を３０Ｈｚと５０Ｈｚの間の周波数である第１周波数と、１００Ｈｚと２００Ｈｚの間の周波数である第２周波数の間に設定することを含む。
【００６３】
１つの実施形態において、未処理信号を解析することは、検出閾値を設定することを含み、呼息による空気の流れ音信号を導出することは、検出閾値を超える信号強度を有する未処理信号の部分を、呼息による空気の流れ音信号と解釈することを含む。いくつかの適用に対して、検出閾値を設定することは、検出閾値を、機能的な呼吸とは関連しない、未処理信号における一定しないピークを削減するのに十分なレベルに設定することを含む。いくつかの適用に対して、検出閾値を設定することは、
未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたるデジタル信号の流れ値に対してバッファリングを行うことと、
バッファリングされた流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換することと、
最大ポイント数を有するビンの１つを最大ビンと指定することと、
最大ビンの対向する側のビンの２つを選択することと、
雑音帯域幅を２つのビンの間の流れ間隔に等しいと設定することと、
検出閾値を最大ビンの流れの値と雑音帯域幅に応じて設定することと、を含む。
【００６４】
いくつかの適用に対して、検出閾値を設定することは、検出閾値を、最大ビンの流れ値と、定数と雑音帯域幅の積とを加算してものに等しいと設定することを含む。
【００６５】
１つの実施形態において、本方法は、睡眠中異常呼吸を、パラメータの第１セットと推定パラメータの第２セットから選択された少なくとも１つのパラメータを解析することにより検出することを含む。いくつかの適用に対して、睡眠中異常呼吸は、無呼吸に関連する呼吸を含み、睡眠中異常呼吸を検出することは、無呼吸を検出することを含む。いくつかの適用に対して、睡眠中異常呼吸は、乳幼児突然死症候群（ＳＩＤＳ）に関連する呼吸を含み、睡眠中異常呼吸を検出することは、ＳＩＤＳを検出することを含む。
【００６６】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する方法が更にまた提供され、本方法は、
呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成し、
被験者を指導して、複数の呼吸動作フェーズで呼吸を行わせ、
信号を、指導した呼吸動作フェーズ中に解析し、解析に応じて、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを定義し、
背景雑音を信号から、定義されたパラメータを有するフィルタを使用してフィルタ処理すること、を含む。
【００６７】
１つの実施形態において、信号を生成することは、信号を、非接触マイクを使用して生成することを含む。
【００６８】
いくつかの適用に対して、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータは、信号対雑音比を含み、１つまたは２つ以上のパラメータを定義することは、信号対雑音比を定義することを含む。
【００６９】
１つの実施形態において、被験者を指導することは、被験者を指導して、複数の吸息と呼息の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせることを含む。いくつかの適用に対して、被験者を指導することは、被験者を指導して、吸息、呼息、および息を止める呼吸動作フェーズで呼吸を行わせることを含む。
【００７０】
いくつかの適用に対して、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを定義することは、
背景雑音と吸気による空気の流れ音を加算したものと、背景雑音と呼気による空気の流れ音を加算したものの信号の特徴を決定することと、
正味背景雑音を、信号の特徴に応じて決定することと、
フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを、正味背景雑音に応じて定義することと、を含む。
【００７１】
いくつかの適用に対して、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータは、第１および第２周波数を含み、信号を解析することは、
信号をデジタル化してデジタル信号を生成し、デジタル信号に対してスペクトル解析を行って、吸息周波数スペクトルと呼息周波数スペクトルを生成することと、
吸息スペクトルを呼息スペクトルから減算することで正味周波数スペクトルを得ることと、
第１および第２周波数を、正味周波数スペクトルを解析して決定することと、を含み、
背景雑音をフィルタ処理することは、第１および第２周波数により定義された周波数範囲外の周波数を削除することを含む。
【００７２】
いくつかの適用に対して、第１および第２周波数を決定することは、
第１周波数を、第１周波数未満の周波数を有する正味スペクトルの第１部分の下の領域が、正味スペクトルの下の合計領域の第１百分率未満であるように設定することと、
第２周波数を、第２周波数を超える周波数を有する正味スペクトルの第２部分の下の領域が、正味スペクトルの下の合計領域の第２百分率未満であるように設定することと、を含む。
【００７３】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する方法が更に提供され、本方法は、
被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を決定することと、
呼吸周期と能動的呼息時間の差が、能動的呼息時間の第１関数以上かを決定することと、
肯定的な決定に応じて、被験者の吸息時間が、差の第２関数に等しいと推定することと、
否定的な決定に応じて、吸息時間が、能動的呼息時間の第３関数に等しいと推定することと、を含む。
【００７４】
１つの実施形態において、能動的呼息時間と呼吸周期を決定することは、
呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成することと、
未処理信号を解析して、呼息による空気の流れ音信号を未処理信号から導出することと、
呼息による空気の流れ音信号を解析して、能動的呼息時間と呼吸周期を決定することと、を含む。
【００７５】
いくつかの適用に対して、決定することは、呼吸周期と能動的呼息時間の差が、能動的呼息時間以上かを決定することを含む。
【００７６】
いくつかの適用に対して、肯定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、差の±１０％以内のように、差の±２０％以内の値に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、第２関数は、差と現象論的定数の関数を含み、肯定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、差と現象論的定数の第２関数と等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、肯定的な決定に応じて設定することは、呼吸動作の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて現象論的定数を決定することを含む。
【００７７】
いくつかの適用に対して、否定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、能動的呼息時間の±１０％以内のように、能動的呼息時間の±２０％以内の値に等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、第３関数は、能動的呼息時間と現象論的定数の関数を含み、否定的な決定に応じて設定することは、吸息時間を、能動的呼息時間と現象論的定数の第３関数と等しいと設定することを含む。いくつかの適用に対して、否定的な決定に応じて設定することは、現象論的定数を、呼吸動作の少なくとも１つパラメータに少なくとも部分的には応じて決定することを含む。
【００７８】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する方法もまた提供され、本方法は、
呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成することと、
未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたるデジタル信号の流れ値に対してバッファリングを行い、
バッファリングを行った流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換し、
最大ポイント数を有するビンの１つを最大ビンに指定し、
最大ビンの対向する側のビンの２つを選択し、
雑音帯域幅を、２つのビンの間の流れ間隔に等しいと設定し、
検出閾値を、最大ビンの流れ値と、雑音帯域幅に応じて設定することと、により検出閾値を、定義することと、
検出閾値を超える信号強度を有する未処理信号の部分を、呼息による空気の流れ音信号と解釈することにより、呼息による空気の流れ音信号を未処理信号から導出することと、を含む。
【００７９】
いくつかの適用に対して、検出閾値を設定することは、検出閾値を、最大ビンの流れの値と、定数と雑音帯域幅との積とを加算したものに等しいと設定することを含む。
【００８０】
本発明の１つの実施形態によれば、１つの方法が更に追加的に提供され、本方法は、
肺換気器に統合された非接触マイクを使用して、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、
信号を解析して被験者の能動的呼息を検出することと、を含む。
【００８１】
いくつかの適用に対して、本方法は、能動的呼息を解析して、肺換気器が適切に機能しているかを決定することを含む。
【００８２】
いくつかの適用に対して、信号を解析することは、信号の低周波数成分を解析して能動的呼吸動作を検出することを含む。
【００８３】
いくつかの適用に対して、信号を生成することは、被験者が肺換気を控えている間に信号を生成することを含む。
【００８４】
本発明の１つの実施形態によれば、更に追加的に１つの方法が提供され、本方法は、
薬物吸入器に統合された非接触マイクを使用して、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、
信号を解析して被験者の能動的呼息を検出することと、を含む。
【００８５】
いくつかの適用に対して、本方法は、被験者を指導して、少なくとも部分的には検出された能動的呼息に応じて決定された、複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行うようにすることを含む。
【００８６】
いくつかの適用に対して、信号を解析することは、信号の低周波数成分を解析して能動的呼吸動作を検出することを含む。
【００８７】
本発明の１つの実施形態によれば、更に追加的に１つの方法が提供され、本方法は、
不眠症を患う被験者を選択することと、
非接触マイクを使用して、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成することと、
信号を解析して被験者の能動的呼息を検出することと、
被験者を指導して、少なくとも部分的には検出された能動的呼息に応じて決定された、複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行うようにすることで不眠症の処置を行うことと、を含む。
【００８８】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する装置が更に追加的に提供され、本装置は、
呼吸動作の空気の流れ音を表現する未処理信号を生成するように適合されている非接触マイクと、
未処理信号を解析して呼吸動作の１つまたは２つ以上のパラメータの第１セットを決定し、
アルゴリズムをパラメータの第１セットに適用して、未処理信号において一般的には直接測定できない、呼吸動作の１つまたは２つ以上の推定パラメータの第２セットを導出する、ように適合されている制御装置と、を含む。
【００８９】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する装置が更に追加的に提供され、本装置は、
呼吸動作の空気の流れ音を表現する信号を生成するように適合されているマイクと、
出力生成器と、
出力生成器を駆動して、被験者を複数の呼吸動作フェーズにおいて呼吸を行わせるように指導し、
指導した呼吸動作フェーズ中に信号を解析して、解析に応じて、フィルタの１つまたは２つ以上を定義し、
背景雑音を信号から、定義されたパラメータを有するフィルタを使用してフィルタ処理するように適合されている制御装置と、を含む。
【００９０】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の自然発生的マルチフェーズ生体リズム的動作を修正する装置もまた提供され、本装置は、
マルチフェーズ生体リズム的動作を示す信号を検出するように適合されているセンサと、
信号を解析して、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを決定し、
背景雑音を信号から、パラメータを有するフィルタを使用してフィルタ処理し、
フィルタ処理された信号に少なくとも部分的には応じて、被験者の生体リズム的動作の少なくとも１つの態様を変更するように機能する刺激入力を決定する、ように適合されている制御装置と、
被験者に刺激入力を提供するように適合されている刺激剤と、を含む。
【００９１】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する装置が更に提供され、本装置は、
被験者の能動的呼息時間と呼吸周期を決定し、
呼吸周期と能動的呼息時間の差が、能動的呼息時間の第１関数以上かを決定し、
肯定的な決定に応じて、被験者の吸息時間を差の第２関数に等しいと推定し、
否定的な決定に応じて、吸息時間は、能動的呼息時間の第３関数に等しいと推定する、ように適合されている制御装置を含む。
【００９２】
本発明の１つの実施形態によれば、被験者の呼吸動作を解析する装置が更に提供され、本装置は、
呼吸動作の空気の流れ音を示す未処理信号を生成するように適合されているセンサと、
未処理信号をデジタル化して各時点における流れ値を有するデジタル信号を生成して、ある期間にわたるデジタル信号の流れ値に対してバッファリングを行い、
バッファリングを行った流れ値を複数のビンを有するヒストグラムに変換し、
最大ポイント数を有するビンの１つを最大ビンに指定し、
最大ビンの対向する側のビンの２つを選択し、
雑音帯域幅を、２つのビンの間の流れ間隔に等しいと設定し、
検出閾値を、最大ビンの流れ値と雑音帯域幅に応じて設定する、ことにより検出閾値を定義し、
検出閾値を超える信号強度を有する未処理信号の部分を、呼息による空気の流れ音信号と解釈することにより、呼息による空気の流れ音信号を未処理信号から導出する、ように適合されている制御装置含む。
【００９３】
本発明の１つの実施形態によれば、肺換気器と共に使用する装置が追加的に提供され、本装置は、
肺換気器に統合されるように適合されていて、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成する非接触マイクと、
信号を解析して、被験者の能動的呼息を検出するように適合されている制御装置と、を含む。
【００９４】
本発明の１つの実施形態によれば、薬物吸入器と共に使用する装置が更に追加的に提供され、本装置は、
薬物吸入器に統合されるように適合されていて、被験者の呼吸動作の空気の流れ音を示す信号を生成する非接触マイクと、
信号を解析して被験者の能動的呼息を検出するように適合されている制御装置と、を含む。
【００９５】
本発明は、図と共になされる下記の本発明の実施形態の詳細な説明により更に理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００９６】
実施形態の詳細な説明
図１は、本発明の１つの実施形態による、ユーザー２０に適用されたマイクベースの呼吸パターン修正システム１０のイラスト図である。システム１０は、マイク２２とスピーカー２４を備え、それらは典型的には、標準ヘッドセットまたは電話の標準構成部品である。システム１０は更に制御装置２６を備え、それはケーブルを介して、またはワイヤレスでマイク２２とスピーカー２４に結合されている。
【００９７】
図２は、本発明の１つの実施形態による、システム１０のブロック図である。制御装置２６は増幅器２８と、Ａ／Ｄ変換器３０と、ＣＰＵ３２と、音シンセサイザ３４を備えている。音シンセサイザ３４は典型的には、音色、音楽、および／または合成されたまたは録音された音声メッセージを生成するように適合されている。
【００９８】
いくつかの適用に対して、制御装置２６は、ソフトウェアにプログラムされ、ここで記載されている機能を実行するための標準的な消費者用電子機器を備えている。例えば、制御装置２６は、標準またはポケットサイズのコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、「知的」電話、電話、または携帯電話を備えてもよい。または、制御装置２６の機能の少なくとも一部分は、従来のワイヤレスまたは有線ネットワーク上でローカル機器によりアクセスされるリモートシステム上で実行される。更にまたは、制御装置２６は、ここで記載されている技術を実行するために生成された顧客制御装置を備える。
【００９９】
一般的に、人間ユーザー用に設計されたヘッドセットにおける非接触標準マイクは、２つのソースから努力を要しない呼吸の音を検出できる。ここで２つのソースとは、（ａ）音声のように、体内に生成され、環境において伝播する、典型的には５００から５，０００Ｈｚの周波数範囲の音波と、（ｂ）呼息中に、または時々風のある条件下において、マイク近傍の空気の流れにより生成される乱流を反映する低周波数音波である。標準マイクは音声を検出するように設計され、それは第１ソース（ａ）に分類される。音声は、ユーザー特有の解剖学的構造に特有であり、典型的にユーザーの近傍であればどこでも検出可能であり、吸息および／または呼息中に生成される。第２のソース（ｂ）の音は、普通は、最小限にしなければならない雑音と考えられている（例えば、Ｐｌｉｃｅによる米国特許第４，８８７，６９３号を参照。この特許は参照によりここに組み込まれたものとする）。そのような音は、ユーザー特有の解剖学的構造には無関係であり、普通は呼息のみに制限され、一般的には、マイクが空気の流れの経路上に設置された場合のみ検出可能である。
【０１００】
図３は、本発明の１つの実施形態による、未処理アナログ信号から呼吸パターンを決定する方法を示すフローチャートである。増幅器２８は、増幅ステップ１００においてマイク２２により生成された未処理アナログ信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器３０は、デジタル化ステップ１０２において増幅された信号をデジタル化する。制御装置２６は、バッファステップ１０４においてデジタル信号に対してバッファリングを行う。バッファのサイズは、検出処理の要件に応じて決定される。例えば、下記に記述されるように、ｔ秒毎にスペクトル解析を行うことを所望する場合で、データがサンプリングレートｆでサンプリングされる場合は、バッファは典型的には、少なくともｔ＊ｆデータ点を保持するのに十分なほど大きくなければならない。
【０１０１】
フィルタ処理ステップ１０６において、制御装置２６は定期的に、例えば、０.０５〜１秒毎に（０．１秒毎のように）、バッファリングが行われたデータに対してスペクトル解析を行う。制御装置２６は典型的には、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）であって、最小周波数（ｆｍｉｎ）と最大周波数（ｆｍａｘ）の間の周波数範囲において演算するＤＴＦを使用することによりスペクトル解析を行う。最小および最大周波数は典型的には、マイク２２の特徴と特有な適用に基づいて決定される。一般的には、最大周波数は、最大周波数を超える高い周波数におけるスペクトルパワーが、呼息の空気の流れには関連しない音により影響されるように設定される。最小周波数は、一般的には、最小周波数未満の周波数におけるスペクトルパワーが、例えば風のような、環境的な空気の流れにより影響されるように設定される。典型的には、フィルタ処理ステップ１０６において制御装置２６は、周波数ｆ１未満と、周波数ｆ２を超える周波数を削除し、ここで、ｆ１は最小周波数を超え、ｆ２は最大周波数未満である。いくつかの適用に対して、制御装置２６は、図８、９Ａ、および９Ｂを参照して以下に記述される適合最適化技術を使用してｆ１とｆ２を決定する。または、ｆ１とｆ２は、予め選択される（この場合、フィルタ処理は適合的ではない）。典型的には、ｆ１は約３０と約５０Ｈｚの間であり、ｆ２は約１００と約２００Ｈｚの間である。
【０１０２】
スペクトル積分ステップ１０８において、制御装置２６は、スペクトルのパワーを積分して、典型的には、移動平均計算ステップ１１０において、移動平均計算を使用して信号を平滑化する。結果としての時間的（つまり、非スペクトル）信号は、マイクにより検出された呼息による空気の流れを示す。制御装置は、（ａ）この信号に対して、バッファステップ１１２においてバッファリングを行い、（ｂ）この信号を、呼息による空気の流れ検出ステップ１１４において解析する。この両者は、下記に記述される。
【０１０３】
バッファステップ１１２において、制御装置２６は、Ｎ個の最新呼吸周期の間に検出された時間的信号に対してバッファリングを行う。Ｎはパターンパラメータにより決定され、データ分布が、閾値決定に対して十分であることを保証する。例えばＮは、下記において図４Ａに示されるように、少なくとも５個の検出された呼吸周期を含む。
【０１０４】
閾値検出ステップ１１６において、バッファステップ１１２に格納されたデータを使用して、制御装置２６は選択された時間間隔において、典型的には、下記に図４Ａと図４Ｂを参照して記述される技術を使用して検出閾値を計算する。いくつかの適用に対して、検出閾値は、下記に図４Ａと図４Ｂを参照して記述される技術を使用して決定された閾値（ａ）と、下記に記述されるように、ステップ１１８において決定された二次的閾値（ｂ）の大きいほうに等しいと設定される。呼息による空気の流れ検出ステップ１１４において、制御装置２６は、呼息関連の空気の流れの開始と停止を、検出閾値に関する、マイクにより検出された空気の流れを解析することにより検出する。制御装置は、検出閾値を超える信号強度を有する空気の流れを呼息と解釈し、検出閾値未満の信号強度を有する空気の流れを背景雑音と解釈する。
【０１０５】
いくつかの適用に対して、呼息による空気の流れ検出ステップ１１４において、制御装置２６はユーザー２０用に、呼息が検出されたことを示すリアルタイム表示を生成する。いくつかの適用に対して、この表示により、ユーザー２０はマイク２２の位置を最適化する。または、あるいは追加的に、ある期間にわたり呼吸信号が検出されなかった場合は、制御装置２６は、マイク２２を再配置するようにユーザー２０に報知する。
【０１０６】
パターン決定ステップ１１８において、制御装置２６は、下記に図５、図６、および図７を参照して記述するように、呼吸パターンパラメータを決定する。これらのパラメータを決定するためには、処理すべき十分多数の最新の呼吸データ点を有することが望ましく、これらのデータ点は、バッファステップ１１２において格納される。例えば、５回の息を表現する呼吸データを有したいと所望し、最新の５回の息が４５秒周期で起こり、それが１０Ｈｚでサンプリングされた場合は、バッファは典型的には、少なくとも４５０点を含まなければならない。（この技術において既知のデータ処理技術を使用してこの数を減らすこともできる。）
１つの実施形態において、閾値計算ステップ１１６における二次的閾値の使用は上述したが、所定の規則によれば、機能的な呼吸とは関連付けることができない一定しないピークを削減または削除する。例えば、二次的閾値は、（ａ）話をしている（呼吸ではなく）または（ｂ）姿勢の変化のために息を吐くことにより、肺から空気を強制的に吐き出している（機能的な呼吸サイクルの一部としてではなく）ユーザーに関連するある記録された信号における一定しないピークを特定するのに使用してもよい。
【０１０７】
適切であれば、制御装置２６は、１つまたは２つ以上の二次的閾値を下記のようにして定義かつ利用できる。（ａ）以前の１〜５回の息に関連する１つまたは２つの値に応じて二次的閾値を定義することにより（例えば、二次的閾値を、息に関連する平均呼吸容積量よりｎ倍大きい値に設定することにより）、（ｂ）現在記録されている呼吸データに対する対応パラメータを二次的閾値と比較することにより、および（ｃ）現在記録されている呼吸データを、対応パラメータが二次的閾値を超えなかった場合、実際の機能的呼吸を示すものとして容認することによる。いくつかの適用に対して、制御装置２６は、パターン決定ステップ１１８において、二次的閾値を決定する（例えば、最新の平均流れ振幅の、例えば２０％を、呼吸パターンおよび／または連続する息に反映されているものとして採用することによる）。
【０１０８】
本発明の１つの実施形態による、閾値計算ステップ１１６（図３）において解析された信号を図示する図４Ａと図４Ｂを参照する。図４Ａは、２０秒の期間にわたり、バッファステップ１１２において格納されたデジタル化マイク信号の記録図１６０を示している。記録図１６０は、図４Ｂに示されるヒストグラム１７０に変換される。典型的に、この変換は、ヒストグラム１７０のビン幅を、最小値に等しいと設定することにより行われ、その結果、少なくとも、例えば、約２０データポイントの閾値数を有する少なくとも１つのビンとなる。典型的にはビン幅は、ビンの最小数または最小数に近い数が、少なくともポイントの閾値数を有するように設定される。
【０１０９】
ビン幅を設定する第１の方法によれば、制御装置２６は、初期的かつ暫定的なビン幅を低い値、典型的には１に設定する。制御装置は、各結果としてのビンにおけるポイント数をカウントする。すべてのビンがｎポイント未満の数を有する場合は、制御装置は、暫定的なビン幅を、典型的には１増加し、本方法のループは、前のカウントするステップに戻る。一方、いずれかのビンが少なくともｎポイントを有する場合は、制御装置は、最大ポイント数Ｍを有するビンを、最大ビン１７２と指定する。
【０１１０】
ビン幅を設定する第２の方法によれば、制御装置２６は、記録図１６０のデータに対して、連続近似手順を適用する。制御装置は、０からＦの間の流れデータ範囲を有する単一ビンを有する、初期的かつ暫定的なヒストグラムを作成し、ここにおいてＦは、記録図１６０の流れ値の最大値である。制御装置は、流れデータ範囲を２つの等しい流れ間隔、つまり（１）０からＦ／２と、（２）Ｆ／２からＦまでに分割する。制御装置は、より多くのポイント数を有する流れ間隔を選択し、選択された流れ間隔におけるポイント数をｎと比較する。選択された流れ間隔におけるポイント数がｎ以上である場合は、本方法は上記の分割ステップに戻り、選択された流れ間隔は、２つの流れ間隔に分割される。一方、選択された流れ間隔におけるポイント数がｎ未満である場合は、制御装置は典型的には、最新の分割を元に戻し、その結果、Ｍポイントを有する１つの流れ間隔ということになり、ここにおいてＭはｎ以上である。制御装置は、結果としての流れ間隔を、ヒストグラム１７０のビン幅として使用する。制御装置は、最大ポイント数Ｍを有するヒストグラム１７０のビンを、最大ビン１７２として指定する。
【０１１１】
最大ビン１７２は、Ｂの流れ値（ｙ−軸）を有する。流れ値Ｂは典型的には、信号の背景雑音の平均流れに対応する。典型的には、制御装置２６は、Ｍ／２に最も近いポイント数を有する最大ビン１７２の対向する側に、２つのビン１７６と１７８を選択し、雑音帯域１８０の幅Ｗを、ビン１７６と１７８の間の流れ間隔に等しいと設定する。（Ｍ／２を使用せずに、上記のように、いくつかの適用に対しては、Ｍ／ｋの値が使用され、ここにおいてｋは典型的には、１.５と４の間である。）制御装置は典型的には、検出閾値１８２を、（ａ）Ｂと、（ｂ）Ｗと定数の積の和、例えば、ＢとＷの整数倍、例えば、Ｂ＋２Ｗに等しいと設定する。典型的には、制御装置２６は検出閾値１８２を、実質的に連続的に決定し、その結果、適合検出処理となる。
【０１１２】
ここで図５を参照する。図５は、本発明の１つの実施形態による、ここで記載されている技術を使用して記録されたマイクにより検出された空気の流れの記録２５０と、この技術において既知の技術を使用して記録された、胸の周囲の対応する記録２５２を示している。マイクにより検出された記録２５０と、胸の周囲の記録２５２は、同一ユーザーにおいて同時に記録されたものである。マイクにより検出された記録２５０は、それぞれ３０Ｈｚと１５０Ｈｚの周波数ｆ１とｆ２を使用して、図３を参照して上述したフィルタ処理ステップにおいてフィルタ処理される。胸の周囲の記録２５２は、上記のＧａｖｉｓｈによる米国特許第５，４２３，３２８号と、第６，０９０，０３７号において記載されているベルト型センサに類似した１つのベルト型センサを使用して記録された。そのようなベルト型センサは、呼吸フェーズの非常に正確な測定値を生成するので、胸の周囲の記録２５２は、ここで記載されている技術を使用するマイクに基づく呼吸フェーズの正確性を決定する比較基準として機能する。
【０１１３】
胸の周囲の記録２５２は、明確に通常呼吸のすべてのフェーズ、つまり、能動的呼息と呼息後の休止を含めた、吸息と呼息を示している。胸の周囲の記録２５２は、最小／最大解析を使用して解析され、例えば、上記の米国特許第５，８００，３３７号に記載されているように、吸息時間Ｔin、呼吸周期Ｔ、呼息時間Ｔex＝Ｔ−Ｔin、能動的呼息時間Ｔax、および呼吸振幅Ａが導出される。
【０１１４】
これとは対照的に、マイクにより検出された記録２５０は単に呼吸の能動的呼息フェーズのみを示している。ある適用（例えば、前に参照した、ＧａｖｉｓｈとＧａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開に記載されているように、吸息および呼息に関連する指導的音色を生成することによる呼吸パターンの修正を含む）には、少なくとも吸息時間の推定値が必要である。
【０１１５】
図６を参照する。図６は、本発明の１つの実施形態による、図５に示されたデータ使用しての、マイクにより検出された呼息時間Ｔfと、ベルトにより決定された能動的呼息時間Ｔaxの間の例としての相関を示している。ＴfとＴaxとの間の相関は、線形回帰線を使用して決定されるが、勾配が０.９７±０.０５（１と予想される）でｒ＝０.９８であり、切片はほぼ０（０と予想される）である。時間に関しての精度は、０.２２秒であり、０.１４秒は、１０Ｈｚのサンプリングレートでの時間間隔の測定における統計誤差である。類似の相関が、マイクにより検出された呼吸周期と、ベルトにより検出された呼吸周期（データは図示せず）の間においても見出された。これらのデータは、マイクにより検出されたパラメータは、ベルト型センサにより検出されたデータとほぼ同等であることを示している。
【０１１６】
図５を再び参照する。本発明の１つの実施形態において、１つの方法が、マイクにより検出された能動的呼息時間Ｔfと、呼吸周期Ｔ（連続する息の間の時間）を使用して呼息時間Ｔinfを推定するために提供される。本方法は典型的には、図３を参照して上記に記述されているパターン決定ステップ１１８を実行するために使用される。記録２５０に反映されている空気の流れ信号は、一般的には、呼息中の胸周囲の記録２５２の時間導関数（符号は逆）に対応するが、これは、空気の流れが、胸周囲により示される肺の容積の時間関数であるからである。
【０１１７】
本発明者は、努力を要しない呼吸は一般的に、下記の２つのパターンの１つにより特徴付けられることを見出した。
【０１１８】
・第１パターン２６０であって、能動的呼息Ｔaxの最後が一般的には、後続する吸息Ｔinの開始と同時に起こる。このパターンに対して、Ｔinfは、下記の公式を使用して推定される。
【０１１９】
Ｔinf＝Ｔ−Ｔf       （１）
いくつかの適用に対して、Ｔinfは、Ｔ−Ｔfの関数に設定される。例えば、Ｔinfは、Ｔ−Ｔfと、約０．９５と約１．０５の間のように、約０．８と約１．２の間の定数との積として設定してもよい。または、Ｔinfは、Ｔ−Ｔfと値との合計に設定してもよく、ここにおいて値は、正でも負でもよい。いくつかの適用に対して、Ｔinfは、±１０％以内のように、±２０％以内でＴ−Ｔfに等しいと設定される。いくつかの適用に対して、Ｔinfは、Ｔ−Ｔfの、またはここに記載されている技術を使用して測定される呼吸動作関連の他のパラメータの現象論的関数に設定される。いくつかの適用に対して、現象論的関数の１つまたは２つ以上の定数は、呼吸動作の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定される。
【０１２０】
・第２パターン２６２であって、能動的呼息Ｔaxの最後の後に、胸の動きのないフェーズＴpが続き、その後に、後続する吸息Ｔinの開始が続く。このパターンに対して、Ｔinfは典型的には、下記の公式を使用して推定される。
【０１２１】
Ｔinf＝Ｔf           （２）
いくつかの適用に対して、ＴinfはTfの関数に設定される。例えば、ＴinfはＴfと、約０．９５と約１．０５の間のように、約０．８と約１．２の間の定数との積に設定してもよい。または、Ｔinfは、Ｔfと値との合計に設定してもよく、ここにおいて値は、正でも負でもよい。いくつかの適用に対して、Ｔinfは、±１０％以内のように、±２０％以内でＴfに等しいと設定される。いくつかの適用に対して、ＴinfはＴfの、またはここに記載されている技術を使用して測定される呼吸動作関連の他のパラメータの現象論的関数に設定される。いくつかの適用に対して、現象論的関数の１つまたは２つ以上の定数は、呼吸動作の少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的には応じて決定される。
【０１２２】
本発明者は第１パターン２６０において、能動的呼息時間Ｔaxは吸息時間Ｔinの持続時間よりも一般的に長い持続時間を有し、ときには最大５倍までになることを見出した。これとは対照的に、第２パターン２６２においては、一般的にＴaxはＴinの持続時間と類似した持続時間を有する。本発明者は、第１パターン２６０は普通は、ユーザーが唇を閉じた呼吸、つまり、自然治療手法として知られている、唇の間の隙間を狭めることで人工的に呼息を長引かせるような行動を行っているときに得られることを見出した。
【０１２３】
公式（１）と（２）は組み合わせることができ、下記のアルゴリズムにより表現される。
【０１２４】
Ｔ−Ｔf≧Ｔfならば、
Ｔinf＝Ｔ−Ｔf
そうでないときはＴinf＝Ｔf          （３）
上記のように、いくつかの適用に対して、Ｔinfは条件の評価に依存して、Ｔ−ＴfまたはＴfの関数に設定される。または、あるいは追加的に、アルゴリズムにより評価される条件は、「Ｔ−Ｔf≧Ｔfのある関数ならば」という条件である。
【０１２５】
図７は、本発明の１つの実施形態により測定された実験結果を示すグラフである。グラフは、アルゴリズム（３）を使用して計算された、マイクにより検出されたＴinf（ｙ−軸）対ベルト型センサにより測定されたＴin（ｘ−軸）を示しており、データ点は、１０人の異なるユーザー（各ユーザーにつき３息）のデータからランダムに選択されている。ＴinfとＴinの間の相関は、線形回帰線を使用して決定されているが、勾配が０.９７±０.１３（１と予想される）のｒ＝０.８２であり、切片はほぼ０（０と予想される）である。時間に関しての精度は、０.５４秒であり、０.１４秒は、１０Ｈｚのサンプリングレートでの時間間隔の測定における統計誤差である。この誤差は、２.１秒の平均吸息時間Ｔinの約２５％および、６.９秒の平均呼吸周期Ｔの７.８％を表現している。これらの結果は、一般的に、指導的音色を生成することにより呼吸パターンを修正する目的のためには十分に正確である。アルゴリズム（３）を使用して求めたパラメータと、ベルト型センサによるものとの間のほとんど１に近い勾配は、差がランダムなデータ分散に帰着できることを暗示している。１つの実施形態において（典型的には、呼吸パターン修正手順中）、分散は複数の呼吸サイクル中に測定されるＴの値を平均化することにより、および／または、複数の呼吸サイクル中に測定されるＴinfの値を平均化することにより、容認できるレベルまで減少される。
【０１２６】
本発明の１つの実施形態において、追加的な呼吸パラメータが、マイクにより検出された空気の流れから導出される。空気の流れは、Ｙ（ｉ，ｔ）として表現でき、ここにおいてＹは空気の流れの大きさであり、ｉは息数、そしてｔは息ｉの開始から息ｉの終了までにわたる時間である。追加的な呼吸パラメータには、下記のものが含まれる。
【０１２７】
・呼吸振幅であって、下記の式により与えられる単一の息に対する空気の流れを積分したものにより表現される。
【０１２８】
【数１】
2008507316.tif 000003
【０１２９】
積分された空気の流れは、ｉ番目の息に対する呼吸の深さを表現している。（または、呼吸振幅は、適切な期間におけるＹ（ｉ，ｔ）の最大値により表現される。）
・モーメントによる空気の流れパターンの幾何学的特性であって、下記により与えられる。
【０１３０】
【数２】
2008507316.tif 000004
【０１３１】
ここで
【０１３２】
【数３】
2008507316.tif 000005
【０１３３】
であり、
（ｂ）ｎはモーメントの次数である。
【０１３４】
例えば、ｎ＝０，１，２または３ならば、合計はそれぞれ、（ａ）積分領域、（ｂ）定義によりゼロ、（ｃ）空気の流れパターンの分散、および（ｄ）空気の流れパターンの対称性に対応する。
【０１３５】
いくつかの適用に対して、呼吸振幅は上述のように決定され、少なくとも１つの追加的パラメータが呼吸振幅から導出される。例えば、追加的パラメータは、（ａ）呼吸振幅と呼吸周期の積のような、肺換気の測定値（単位時間当りの空気の量）、または（ｂ）呼吸振幅における相対的なバラツキ（例えば、最後のｎ回の呼吸振幅値の標準偏差を、呼吸振幅の平均で割ったもの）のような、呼吸不規則性の測定値であってよい。呼吸不規則性は、ストレスまたはある病気のときに増加する。いくつかの適用に対して、空気の流れの他の特徴が、下記のような生理学的論理的根拠を有する数学モデルを当てはめることにより検出される。
【０１３６】
・唇を閉じた呼吸を特徴付ける、均一な呼息に対応する正方形パルス、
・リラックスした呼吸を特徴付ける、呼息後の休止が続く、立ち上がりが早く、ゆっくりと減少する流れ、または
・気道抵抗に抗する、肺の受動的弾性反動を特徴付ける指数関数的崩壊
いくつかの適用に対して、空気の流れは解析されて、努力を要する呼吸の特徴を検出する。いくつかの適用に対して、空気の流れは解析されて、被験者が喘息、肺気腫、または小さな気道が呼息中に崩壊する他の状態を患っている場合のように、肺が機能的変化を受けているときの呼吸の特徴を検出する（これは単なる弾性反動と特徴付けることはできない）。
【０１３７】
図８は、本発明の１つの実施形態による、フィルタ処理周波数を適合的に決定する方法を示すフローチャートである。いくつかの適用に対して、システム１０が呼吸パターン修正に使用されるときは、図３のフィルタ処理ステップ１０６を参照して上述したように、制御装置２６は本方法を使用してフィルタ処理周波数ｆ１とｆ２を決定する。典型的には、システム１０が起動されるとき、または空気の流れがある所定の時間の間検出されないときは、制御装置２６は自動的に動作のメトロノームモードに入る。この動作モードにおいて、ＣＰＵ３２は、フェーズインジケータ生成ステップにおいて、交互に吸息および呼息フェーズインジケータを生成する。例えばＣＰＵ３２は、例えば約２秒のように、約１秒から約５秒の間、各吸息フェーズインジケータを、そして、例えば約４秒のように、約２秒から約１０秒の間、各呼息フェーズインジケータを生成してもよい。ＣＰＵ３２は典型的には、約５回と約１０回の間の回数だけ、フェーズのそれぞれを生成する。
【０１３８】
フェーズインジケータに応じて、音シンセサイザ３４は、音色および／または音声メッセージを生成し、それにより、指導ユーザーステップ３０２において、ユーザーは、吸息および呼息フェーズに呼吸を同期させるように指導される。マイク２２は、結果としてのユーザーにより生成された空気の流れを、空気の流れ検出ステップ３０４において検出する。増幅器２８は信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器３０は、増幅およびデジタル化ステップ３０６において、増幅された信号をデジタル化する。バッファおよびマークステップ３０８において、制御装置２６は、デジタル信号に対してバッファリングを行い、バッファリングされた信号に、信号が記録されたときに生成されたフェーズインジケータをマーキングする。
【０１３９】
フィルタ処理ステップ３１０において、制御装置２６は定期的に、例えば、０.１秒毎に、バッファリングされたデータに対してスペクトル解析を行う。制御装置２６は典型的には、図３のフィルタ処理ステップ１０６を参照して上述したように、ｆｍｉｎとｆｍａｘの間の周波数範囲で動作するＤＦＴを使用してスペクトル解析を行う。制御装置２６はｆｍｉｎ未満、およびｆｍａｘを超える周波数を削除する。スペクトル積分ステップ３１２において、制御装置２６は、吸息フェーズと呼息フェーズ中にそれぞれ格納された信号に対して、分離したスペクトルのパワーを積分し、典型的には移動平均計算ステップ３１４において、移動平均計算を使用して信号を平滑化する。結果としての吸息および呼息スペクトルに対しては、吸息バッファステップ３１６と、呼息バッファステップ３１８においてそれぞれ分離してバッファリングが行われる。
【０１４０】
本発明の１つの実施形態による、いくつかの例としてのスペクトルの図である図９Ａと９Ｂを参照する。図９Ａは、例としての吸息スペクトル３５０と、例としての呼息スペクトル３５２を示している。スペクトル減算ステップ３２０（図８）において、制御装置２６は吸息スペクトル３５０を、呼息スペクトル３５２から減算し、呼息による空気の流れ音に関連する、図９Ｂに示される、正味スペクトル３５４を得る。制御装置２６は典型的には、指導された息の選択された数において、正味スペクトル３５２を平均する。パラメータ計算ステップ３２２において、制御装置２６は、図３のフィルタ処理ステップ１０６を参照して上述したｆ１とｆ２を含めた、正味スペクトル３５２のパラメータを計算する。結果としてのパラメータは、図３を参照して上述したように、フィルタ処理ステップ１０６において使用される。いくつかの適用に対して、ｆ１は、ｆ１の左側の正味スペクトル３５４の下の領域が、正味スペクトル３５４の下の合計領域のｒ１％（例えば、１０％）になるような値に設定され、ｆ２は、ｆ２の右側の正味スペクトル３５４の下の領域が、正味スペクトル３５４の下の合計領域のｒ２％（例えば、１０％）になるような値に設定される。適切であれば、ｒ１はｒ２と等しくても、等しくなくてもよい。また、あるいは追加的に、制御装置２６は、図３のフィルタ処理ステップ１０６に対して使用される正味スペクトル３５４の他のパラメータを導出する。
【０１４１】
図１を再度参照する。本発明の１つの実施形態において、マイク２２は、ユーザー２０の呼吸動作関連の空気の流れと流体連通（例えば、空気または他の気体を介して）している医療機器に統合されている。例えば、医療機器は呼吸マスクまたは、気管切開術用チューブのようなチューブを備えてもよい。いくつかの適用に対して、呼吸マスクまたはチューブは、ユーザー２０の肺に正の圧力を加える肺換気器の構成部品である。ここに記述されている技術は典型的には、ユーザーによる能動的呼息を検出することにより、肺換気器の適切な性能を検出するために使用される。能動的呼息は、呼吸音を検出するのではなく、呼息による空気の流れを示す低周波数音を検出することにより典型的に測定される。（そのような被験者においては、呼吸音は被験者の気道における種々の収縮によりしばしば影響されるので、呼息とは相関しないことがよくある。しかし、呼息による空気の流れを示す低周波数音は、そのような収縮には一般的には影響されない。）いくつかの適用に対して、ここで記載されている技術は、肺換気を止めている間の呼吸の非接触監視のために使用される。
【０１４２】
本発明の１つの実施形態において、ここで記載されている技術は、被験者による薬物吸入器の使用中の呼吸の非接触監視のために使用される。典型的には、マイク２２、オプションとしては、システム１０の他の構成部品が薬物吸入器に統合される。いくつかの適用に対して、呼吸のそのような非接触監視は、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開において記述されているような、被験者の呼吸行動を修正するための技術と組み合わせられる。
【０１４３】
本発明の１つの実施形態において、ここで、および／または、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開において記載されている技術は、不眠症を患っている被験者の処置のために使用される。不眠症は、速く、浅い呼吸のような、異常呼吸による引き起こされることが時折ある。いくつかの適用に対して、不眠症は、ここで記載されている呼吸を検出し監視するための技術を、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開において記載されている被験者の呼吸動作関連の生体リズム的動作を修正するための技術と組み合わせて使用することで処置を行う。
【０１４４】
本発明の１つの実施形態において、ここで記載されている呼吸監視技術は、睡眠中無呼吸または乳幼児突然死症候群（ＳＩＤＳ）に関連する睡眠中異常呼吸のような、睡眠中異常呼吸を検出するために使用される。典型的には、呼気中の息毎の空気の流れが監視される。いくつかの適用に対して、呼吸のそのような非接触監視は、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開において記載されているような、被験者の呼吸行動を修正するための技術と組み合わせられる。
【０１４５】
本発明の１つの実施形態において、ここで記載されている技術は、ユーザー２０の生体リズム的動作を修正するための技術と組み合わせて使用される。典型的には、生体リズム的動作は呼吸動作を含む。ユーザーは、ある時間だけ吸気し、ある時間だけ呼気するように指導され、オプションとしては、ある時間だけ息を止めるように指導される。
【０１４６】
本発明の１つの実施形態において、被験者の呼吸動作のような、被験者の自然発生的マルチフェーズ生体リズム的動作を修正する方法が提供される。本方法は、マルチフェーズ生体リズム的動作を示す信号を検出することと、信号を解析して、フィルタの１つまたは２つ以上のパラメータを決定することを備える。背景雑音は信号から、フィルタを使用してフィルタ処理される。フィルタ処理された信号に少なくとも部分的には応じて、オーディオおよび／または視覚的な刺激入力のような、被験者の生体リズム的動作の少なくとも１つの態様を変更するように機能する刺激入力が決定され、その刺激入力は被験者に提供される。いくつかの適用に対して、背景雑音は、マルチフェーズ生体リズム的動作とは異なる、二次的生体リズム的動作を示し、二次的生体リズム的動作関連の背景雑音は、信号からフィルタ処理される。
【０１４７】
いくつかの適用に対して、背景雑音は信号から、信号を周波数フィルタ処理することによりフィルタ処理される。または、あるいは追加的に、信号は、スペクトル解析を信号に対して行い、周波数スペクトルを生成することによりフィルタ処理される。例えば、周波数スペクトルは、周波数フィルタ処理してもよい。更にまたは、非周波数スペクトル解析を信号に対して行い、信号を１つまたは２つ以上の変数に従って分類する。
【０１４８】
いくつかの適用に対して、背景雑音はフィルタ処理されて、信号から非周波数関連の雑音を除去し、典型的には、刺激入力を決定するには適切ではない信号の部分を削除する。例えば、呼吸動作関連の信号（例えば、ベルト型センサを使用して監視される）は、信号の呼吸動作関連成分に関する雑音である心拍動関連成分を含んでもよい。この心拍動関連成分は典型的には、心拍動に特徴的な小さなピーク特定して、それらを信号から除去することのように、非周波数関連フィルタ処理を使用して信号から削除される。
【０１４９】
適切であれば、ここで記載されている技術は、上記のＧａｖｉｓｈと、Ｇａｖｉｓｈおよびその他による特許および特許出願公開において記載されている技術と連係して実践される。
【０１５０】
メトロノーム刺激および／または他の指示は、一般的に、オーディオ音色および／または音声メッセージを含むものとしてここで記載されているが、そのような刺激および指示は、例えば、テキストメッセージ（例えば、「吸気」および「呼気」）などの視覚的表示画像のような追加的形態をとってもよく、および／または、カラーや形式など、動的に変化するグラフィックの特徴を有してもよい。そのような場合、音シンセサイザ３４とスピーカー２４は、適切な出力生成器と置き換えられる。または、音シンセサイザ３４は、音色ではなく、音声指導メッセージのみを生成する。
【０１５１】
この技術に精通した者は、本発明が上記に特別に示しかつ記載したものに制限されないことは理解されよう。むしろ、本発明の範囲は、上記に記載した種々の特徴の組合わせと副組合わせの両者を、従来技術にはなく、この技術に精通した者が、上記の記述を読むことにより想到する本発明の変形および修正されたものと共に含む。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本発明の１つの実施形態による、ユーザーに適用されたマイクベースの呼吸パターン修正システムのイラスト図である。
【図２】本発明の１つの実施形態による、図１のシステムのブロック図である。
【図３】本発明の１つの実施形態による、未処理アナログ信号から呼吸パターンを決定する方法を示すフローチャートである。
【図４Ａ】本発明の１つの実施形態による、図３の方法の、閾値計算ステップにおいて解析された信号の図である。
【図４Ｂ】本発明の１つの実施形態による、図３の方法の、閾値計算ステップにおいて解析された信号の図である。
【図５】本発明の１つの実施形態による、ここで記載されている技術を使用して記録されたマイクにより検出された空気の流れの記録と、従来の技術において既知の技術を使用して記録された胸の周りの対応する記録を示す図である。
【図６】本発明の１つの実施形態による、図５に示されたデータに類似する（しかし異なる）、実験的に得られたデータに基づく、マイクにより検出された呼息時間と、ベルトにより検出された能動的呼息時間の間の例としての相関を示している。
【図７】本発明の１つの実施形態により測定された実験結果を示すグラフである。
【図８】本発明の１つの実施形態による、フィルタ処理周波数を適合的に決定する方法を示すフローチャートである。
【図９Ａ】本発明の１つの実施形態による、いくつかの例としてスペクトルの図である。
【図９Ｂ】本発明の１つの実施形態による、いくつかの例としてスペクトルの図である。
【図１】
2008507316.tif 000006
【図２】
2008507316.tif 000007
【図３】
2008507316.tif 000008
【図４Ａ】
2008507316.tif 000009
【図４Ｂ】
2008507316.tif 000010
【図５】
2008507316.tif 000011
【図６】
2008507316.tif 000012
【図７】
2008507316.tif 000013
【図８】
2008507316.tif 000014
【図９Ａ】
2008507316.tif 000015
【図９Ｂ】
2008507316.tif 000016