(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサを備える医療装置であって、前記プロセッサは、
第１胸部インピーダンスベクトルを定義する第１電極配置を用いて測定された第１胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第１データ入力部であって、前記第１胸部インピーダンスデータは第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第１データ入力部と、
第２胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第２電極配置を用いて測定された第２胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第２データ入力部であって、前記第２胸部インピーダンスデータは前記第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第２データ入力部とを備え、前記医療装置はさらに、
プロセッサ可読媒体を備え、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、医療装置を、
前記第２胸部インピーダンスデータに対する前記第１胸部インピーダンスデータの第１の関数であって複数の値を示す出力である第１の関数を生成し、
前記複数の値を示す出力を用いて第１および第２のデータクラスタを特定し、
前記第１および第２のデータクラスタのそれぞれの量的属性を判定し、
判定された前記量的属性を用いて、姿勢識別比較メトリックを生成し、
前記第１データ入力部または前記第２データ入力部の少なくとも一方を用いて、前記第１時間窓とは異なる第２時間窓にわたる複数のインスタンスに対応する第３胸部インピーダンスデータを取得し、
前記第３胸部インピーダンスデータおよび前記姿勢識別比較メトリックを用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、医療装置。
【請求項２】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１関数の量的属性を決定するように構成する命令を含み、前記量的属性は、
前記第１関数の一部の広がり、
前記第１関数の一部の範囲、
前記第１関数の一部によって少なくとも部分的に定義された面積、
前記第１関数の一部の位置または重心、
前記第１関数の少なくとも２つの異なる部分の位置または重心の間の距離、または、
前記第１関数の少なくとも２つの異なる部分を用いて生成された異なる第２関数のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の医療装置。
【請求項３】
前記第１データ入力部は前記第１電極配置を用いて測定された第３胸部インピーダンスデータを受信するように構成されており、
前記第２データ入力部は前記第２電極配置を用いて測定された第４胸部インピーダンスデータを受信するように構成されており、
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、
前記第４胸部インピーダンスデータに対する前記第３胸部インピーダンスデータの第２関数を生成し、
前記第２関数の量的属性を決定し、
前記第１関数の量的属性および前記第２関数の前記量的属性の比較を用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、請求項２に記載の医療装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、生理学的センサを用いて付加的な生理学的データを受信するように構成された第３データ入力部を含み、前記付加的な生理学的データは前記第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応し、
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、前記第１胸部インピーダンスデータ、前記第２胸部インピーダンスデータ、および前記付加的な生理学的データを用いて、多次元の第１関数を生成するように構成する命令を含む、請求項２乃至３のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項５】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、前記多次元の第１関数の少なくとも一部を用いて、体積を含む量的属性を決定するように構成する命令を含む、請求項４に記載の医療装置。
【請求項６】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１関数を生成すべく用いるための第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータの一部を決定するために、ある患者の既知の姿勢情報を用いるように構成するさらなる命令を含む、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項７】
前記第１および第２データクラスタはそれぞれ異なる姿勢状態に対応する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項８】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、時刻情報を用いて、姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む、請求項７に記載の医療装置。
【請求項９】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、一定の学習期間の間に得られた姿勢情報を用いて、姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む、請求項７または８のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項１０】
第１データ入力部は、心臓の心室に位置する第１電極と、前記第１電極と異なる少なくとも１つの第２電極とを用いて測定された第１胸部インピーダンスデータを受信するように構成されている、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項１１】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、生理学的状態または病理学的状態を解釈するために姿勢状態情報を用いるように構成する命令を含む、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項１２】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第３胸部インピーダンスデータの量的属性を分類するために、ルックアップ表を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の医療装置。
【請求項１３】
プロセッサを備える医療装置であって、前記プロセッサは、
第１胸部インピーダンスベクトルを定義する第１電極配置を用いて測定された第１胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第１データ入力部であって、第１胸部インピーダンスデータは姿勢変化を含む第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第１データ入力部と、
第１胸部インピーダンスベクトルとは異なる第２胸部インピーダンスベクトルを定義する、前記第１電極配置とは異なる第２電極配置を用いて測定された第２胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第２データ入力部であって、第２胸部インピーダンスデータは前記第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第２データ入力部とを備え、前記医療装置はさらに、
プロセッサ可読媒体を備え、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、
前記第２胸部インピーダンスデータに対する前記第１胸部インピーダンスデータの関数を生成し、
前記関数の第１部分を用いて、第１姿勢に関連した第１データクラスタを形成し、
前記関数の第２部分を用いて、第２姿勢に関連した異なる第２データクラスタを形成し、
少なくとも２つの胸部インピーダンスベクトルを用いて、異なる第２時間窓にわたる複数のインスタンスに対応する試験胸部インピーダンスデータを得て、
前記試験胸部インピーダンスデータを第１データクラスタまたは第２データクラスタのうちの一方と関連付けることによって姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、医療装置。
【請求項１４】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１胸部インピーダンスベクトルおよび第２胸部インピーダンスベクトルを用いて、試験胸部インピーダンスデータを得るように構成する命令を含む、請求項１３に記載の医療装置。
【請求項１５】
前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１部分を含まない前記関数の第２部分を用いて、異なる第２データクラスタを形成するように構成する命令を含む、請求項１３または１４のいずれか１項に記載の医療装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は胸部インピーダンスを用いた姿勢検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
心調律管理装置は、ペースメーカー、除細動器、心臓再同期療法（ＣＲＴ）装置、または１つ以上の生理的パラメータを監視することができるか、もしくはペーシング、除細動または心臓再同期療法のうちの１つまたは組合せを提供することができる装置、または１つ以上の生理的パラメータの監視および治療の提供の双方を行うことができる装置のような、植え込み型装置または他の携行型装置を含むことができる。一例において、そのような装置は、例えば心臓の状態、呼吸の状態、または他の状態を検出または治療するために、複数の埋め込み電極または外部電極と共に使用するために構成され得る。例えば前記電極を用いて、得られた情報は、診断を提供したり、または切迫した病態を予測したり、または治療を開始もしくは調整するために用いることができる。
【０００３】
心不全(heart failure)（「ＨＦ」、時にとして、うっ血性心不全(「ＣＨＦ」と称される）を示し得る生理学的状態を、例えば患者がそのような心不全に関連した心代償不全を経験する前に、早期発見することにより、心代償不全が起こるのを防止し得る治療を示すことを支援することができる。ザオ(Zhao)らの「SYSTEMS AND METHODS FOR USE BY AN IMPLANTABLE MEDICAL DEVICE FOR DETECTING HEART FAILURE BASED ON THE INDEPENDENT INFORMATION CONTENT OF IMMITANCE VECTORS」と題された特許文献１は、複数のイミタンスベクトルの独立した情報の内容に基づいて心不全を検出し、独立した情報の内容の量に基づいて機能を制御することに言及している（ザオらの特許文献１の段落［０００８］を参照）。
【０００４】
正確で効率的な姿勢検出は、例えば１つ以上の生理的パラメータの正確な解釈を保証するため、または治療を決定するために、臨床医または心調律管理装置に対して重要な情報を提供することを支援することができる。マイリ(Maile)らの「DETERMINING A PATIENT'S
POSTURE FROM MECHANICAL VIBRATIONS OF THE HEART」と題された特許文献２は、心音の監視によって患者の姿勢を判定することに言及している（マイリらの特許文献２の要約書を参照されたい）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許公報第２０１０／０００４７１２号
【特許文献２】米国特許第７，５５９，９０１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
心臓の様々な電気的機能または機械的機能は、例えば、心不全、不整脈（細動、頻脈、徐脈）、虚血などの状態の発症を示し得る様々な生理的パラメータを提供することができる。これらの生理的パラメータとしては、例えば、心音（例えばＳ３振幅(S3 amplitude)）、肺近傍のＤＣインピーダンス、心拍数、呼吸数、重量、または心内圧を挙げることができる。さらに、生理的パラメータの例としては、ホルモンレベル、血球数、神経活動、筋活動、または他の生理的パラメータを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。これらのパラメータのうちの少なくとも一部は、除細動、ペーシングの変更などのような治療（または治療の調整）が必要であるという警告を提供するために利用することができる状態の発現または変化を示し得る。しかしながら、これらのパラメータの一
部の測定値のみが状態の発現を示す場合には、事象が開始しているかを判定することは困難であり得る。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この文書は、とりわけ、生理学的データを得ることと、前記生理学的データを１つ以上のデータクラスタにソートするか、または基準(baseline)を確立することと、付加的な試験データを得ることと、前記試験データを前記データクラスタまたは基準と比較して、心代償不全の兆候を判定することとを含み得るシステム、方法、機械可読媒体または他の技術について記載する。
【０００８】
前記技術は、２つ以上の離散した群を含み得る基準を確立するために、第１時間窓にわたって生理学的なデータを得ることを含むことができ、１つ以上の群は患者の姿勢に対応し得る。現在お患者姿勢状態を提供するために、付加的な生理学的データが得られ、前記群と比較され得る。
【０００９】
本願に記載および図示される技術は、心不全に先立つ心代償不全に対する患者の危険性を診断することに関し得る。また、姿勢検出のいくつかの技術も示される。本願に記載および図示される技術は、さらに、または上記に代わって、肺水腫、胸膜の浮腫または末梢性浮腫のうちの１つ以上を判定または識別するために利用することができる。
【００１０】
本技術は、例えば心代償不全を予測するために生インピーダンスデータのみを用いる他のアプローチに対して、増強された特異性を提供し得る１つ以上の心代償不全指標を提供することができる。インピーダンスデータは、患者における通常の神経ホルモンの変動または日内変動に応じて変化し得る。従って、インピーダンスデータにおける傾向は識別するのが困難であり得る。また、患者の流体レベルの全体的な変化は測定されたインピーダンスベクトルすべてに即時に影響を与える可能性があり、これは流体蓄積を判定するために用いられる生の胸部インピーダンスデータにのみに基づく代償不全検出を混乱させ得る。対照的に、本技術は、とりわけ、例えば少なくとも１つの姿勢変化を含み得る１つ以上の時間窓の間の、少なくとも２つのインピーダンスベクトルを比較することを含み得る。そのようなアプローチでは、全体的な流体レベルの変化による影響を最小限にすることができる。これは、心不全代償不全の危険性の増大のより良好な兆候を提供することを支援し得る。
【００１１】
本発明者は、とりわけ、解決されるべき問題は、切迫した心代償不全に対する患者の危険性の、より高感度の、またはより特異的な事前通知を提供することを含み得ることを認識した。一例において、本主題は、例えば、生理学的データを得ることと、第１生理学的データおよび第２生理学的データの関数を生成することと、生理学的データにおける１つ以上の傾向を識別することと、前記傾向情報を用いて、心代償不全対する患者の危険性の事前通知を提供することとによって、この問題に対する解決策を提供することができる。
【００１２】
本発明者は、とりわけ、解決されるべき別の問題は、例えば、植え込み型心調律管理装置に容易に利用可能な生理学的データを用いて、例えば、患者の向きまたは姿勢を検出するために、専用３軸加速度計(dedicated 3-axis accelerometer)、傾斜スイッチ、または他のセンサを必要とすることなく、患者の姿勢状態を提供することを含み得ることを認識した。一例において、本主題は、例えば、１つ以上の胸部インピーダンス測定値を用いて、姿勢識別比較メトリックを確立することと、胸部インピーダンス試験データを得ることと、前記胸部インピーダンス試験データを前記姿勢識別比較メトリックと比較することによって、姿勢状態を提供することとによって、この問題に対する解決策を提供することができる。
【００１３】
本概要は、本特許出願の主題の概要を提供するものである。本概要は、本発明の排他的または網羅的な説明を提供するものではない。詳細な説明は本特許出願についてのさらに詳細な情報を提供するために含まれている。
【００１４】
必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、同一数字は、異なる視野における同様の構成要素を説明し得る。異なる文字の接尾辞を有する同一の数字は、同様の構成要素の異なる例を表わし得る。図面は、概して、本文書で検討される様々な実施形態を例として示しているが、限定する目的ではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】植え込み型または携行型医療装置と、心臓組織と少なくとも部分的に関連して位置するように構成され得るような１つ以上の植え込み型リードまたは他の電極とを備えることができるシステムの一部の例を概して示す図。
【図２Ａ】数日間にわたって監視または記録され得る胸部インピーダンスデータのグラフ表示の例を概して示す図。
【図２Ｂ】数日間にわたって監視または記録され得る胸部インピーダンスデータのグラフ表示の例を概して示す図。
【図３】数日間にわたって監視または記録され得る胸部インピーダンスデータおよび姿勢データのグラフ表示を概して示す図。
【図４Ａ】第１インピーダンスベクトルからの第１胸部インピーダンスデータが第２インピーダンスベクトルからの第２胸部インピーダンスデータに対してプロットされ得る関数のグラフ表示を概して示す図。
【図４Ｂ】重心位置、広がり、または範囲のような関数の１つまたはいくつかの量的属性を含み得る関数のグラフ表示を概して示す図。
【図４Ｃ】１つ以上のデータクラスタの面積を計算するために用いることができる数値積分法のグラフ表示を概して示す図。
【図４Ｄ】１つ以上のデータクラスタの面積を、例えばデータクラスタの範囲を見いだして矩形を描くことによって、計算するために用いることができる方法のグラフ表示を概して示す図。
【図５】数日間にわたる胸部インピーダンスデータおよび姿勢データの第２グラフ表示を概して示す図。
【図６】関数のいくつかの量的属性を含む第２関数のグラフ表示を概して示す図。
【図７】データクラスタ属性を用いて心不全代償不全指標を提供することを含み得る例を概して示す図。
【図８】異なる生理学的データの各第１関数および第２関数を用いて第１属性および第２属性を決定することと、第１時間窓(first time window)にわたって第１生理学的データおよび第２生理学的データを得ることと、第１属性および第２属性の傾向を取ることと、前記傾向を用いて心不全代償不全指標を提供することとを含み得る例を概して示す図。
【図９】姿勢識別メトリックを得ることと、胸部インピーダンス試験データを得ることと、胸部インピーダンス試験データを姿勢識別メトリックと比較することと、姿勢状態を提供することとを含み得る例を概して示す図。
【図１０】第１生理学的データの第２生理学的データに対する関数を生成することと、生理学的試験データおよび関数の比較を用いて姿勢状態を提供することとを含み得る例を概して示す図。
【図１１】第１生理学的データの第２生理学的データに対する第１関数を用いて、第１量的属性を決定することと、第３生理学的データの第４生理学的データに対する第２関数を用いて、第２量的属性を決定することと、第１量的属性および第２量的属性の比較を用いて、姿勢状態を判定することとを含み得る例を概して示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
胸部インピーダンスデータのような生理学的データは、基準を確立するために第１時間窓にわたって得られるか、または１つ以上のデータクラスタを形成するために用いられ得る。後の時間窓にわたって取得される胸部インピーダンス試験データのような付加的な生理学的データは、心不全の悪化の兆候を判定するために、前記基準またはデータクラスタと比較され得る。一例において、１つ以上のデータクラスタの量的属性は監視され、心不全の悪化の兆候を提供するために用いられ得る。
【００１７】
図１は、概して心調律管理（ＣＲＭ）装置１０２のような、植え込み型または他の携行型医療装置を含み得るシステム１００の例を示している。一例において、ＣＲＭ装置１０２は植え込み型電子装置１０５を備え得る。一例において、電子装置１０５は、植え込み型リードシステム１１０に電気的かつ物理的に接続され得る。
【００１８】
植え込み型リードシステム１１０の一部は患者の心臓１０７内を含む患者の胸腔内に挿入され得る。植え込み型リードシステム１１０は、心臓の電気的心臓活動を感知してり、心臓に電気刺激を与えたり、または患者の胸部インピーダンスを感知したりするように構成され得る１つ以上の電極を備え得る。一例において、植え込み型リードシステム１１０は、心室圧力または心室温度のような１つ以上の他の生理的パラメータを感知するように構成された１つ以上のセンサを備えることができる。ＣＲＭ装置１０２の電子装置１０５のハウジング１０１（また付属ヘッダー）の導電性部分は、任意で、「缶(can)」電極の
ような電極として機能し得る。
【００１９】
通信回路は、電子装置１０５と、例えばポータブルまたはベッドサイド通信ステーション、患者携行型または患者着用型通信ステーション、または外部プログラマーのような外部通信装置との間の通信を容易にする等のために、ハウジング１０１（または付属ヘッダー）内に備えられ得る。前記通信回路はまた、１つ以上の植え込み型、携行型、外部型、皮膚用または皮下用の生理学的センサまたは非生理学的センサ、患者入力装置、または情報システムとの一方向または双方向の通信を容易にすることができる。
【００２０】
ＣＲＭ装置１０２は、患者の身体活動または１つ以上の呼吸または心臓に関連する状態を感知するために用いることができる動作検出器１０４を備え得る。一例において、動作検出器１０４は、呼吸努力に関連する活動レベルまたは胸壁運動を感知するように構成され得る。一例において、動作検出器１０４は、ハウジング１０１の中または上に位置し得る単軸または多軸（例えば３軸）加速度計を備えることができる。加速度計は、患者の姿勢に関する情報、例えばラッセル音(rales)または咳嗽に関するものを含む呼吸情報、例
えばＳ１−Ｓ４心音、雑音または他の音響情報を含む心臓情報を含めた有益な情報を提供するために用いられ得る。
【００２１】
プロセッサ回路１０８は、例えばハウジング１０１内に備えられ得る。一例において、プロセッサ回路１０８は、１つ以上の生理学的センサから生理学的データを得るように構成された複数のデータ入力部を含み得る。例えば、プロセッサ回路１０８は、例えば第１データ入力部に接続されたインピーダンス測定回路を介して、植え込み型リードシステム１１０から情報を受信するように構成され得る。一例において、第１データ入力部および第２データ入力部は、第１生理学的センサおよび第２生理学的センサからそれぞれ情報を得るように構成され得る。一例において、データ入力部は、胸部インピーダンスベクトルを画定する電極構成を用いて測定された胸部インピーダンスデータを受信するように構成され得る。第３データ入力部または第４データ入力部は、第１生理学的センサおよび第２生理学的センサから情報を受信するように構成され得る。
【００２２】
プロセッサ回路１０８は、インピーダンス値のような１つ以上の受信した生理的パラメ
ータを用いて、関数を生成することができる。この関数は、それから複数のデータクラスタが決定され得る基礎として用いられ得る。前記関数を用いて、プロセッサ回路１０８は、前記データクラスタのうちの１つ以上に関連した少なくとも１つの量的属性を決定することができる。一例において、プロセッサ回路１０８は、例えば前記量的属性のうちの１つ以上を用いて、心代償不全指標または姿勢状態を判定するように構成され得る。プロセッサ回路１０８は、例えば記憶回路を用いて、１つ以上のデータクラスタの量的属性の傾向をとるか、または他の場合には前記量的属性を監視するように構成され得る。
【００２３】
一例において、プロセッサ回路１０８は、インピーダンス関連情報を受信するように、例えば植え込み型リードシステム１１０を用いて電圧レベルを受信するように、構成され得る。インピーダンス関連情報の取得について説明しているシステムおよび方法は、ベラルカサル(Belalcazar)の「MON ITORING FLUID IN A SUBJECT USING AN ELECTRODE CONFIGURATION PROVIDING NEGATIVE SENSITIVITY REGIONS」と題された米国特許第７，６４０，０５６号に記載されている。前記文献は参照によって本願に援用される。
【００２４】
一例において、プロセッサ可読媒体は、例えばハウジング１０１内に、備えられ得る。前記プロセッサ可読媒体は、プロセッサによって実行されたときに、ＣＲＭ装置１０２を、例えばプロセッサ回路１０８を用いて、データを受信したり、データを処理したり、データを解釈したり、またはデータを提供したりするように構成する命令を含み得る。例えば、プロセッサ可読媒体は、プロセッサによって実行された場合に、ＣＲＭ装置１０２を、複数のデータ入力部を介してプロセッサ回路１０８に受信されたインピーダンス情報を用いて関数を生成するように構成する命令を含み得る。
【００２５】
前記記憶回路は、データ傾向情報を含む複数の値を格納するために、例えばハウジング１０１内に備えられ得る。一例において、前記記憶回路には、とりわけＹ軸に沿った範囲、Ｘ軸に沿った広がり、面積または体積を含むようなデータクラスタの量的属性が格納され得る。一例において、前記記憶回路は、長期間にわたる量的属性の格納を容易するためにヒストグラムに基づく記憶機構を備え得る。一例において、前記記憶回路はＣＲＭ装置１０２の外部にあってもよいし、または通信回路を介してＣＲＭ装置１０２に通信可能に接続されていてもよい。
【００２６】
ＣＲＭ装置１０２の植え込み型リードシステム１１０および電子装置１０５は、例えば患者の呼吸波形についての情報または他の呼吸関連情報を取得するために用いられ得る１つ以上の胸部インピーダンスセンサまたは同様の信号センサを組み込むことができる。経胸壁インピーダンスの測定によって肺の一回換気量を監視する方法の実例は、ハートレー(Hartley)らの「RATE ADAPTIVE CARDIAC RHYTHM MANAGEMENT DEVICE USING TRANSTHORACIC IMPEDANCE」と題された米国特許第６，０７６，０１５号に記載されている。前記文献
は参照によって本願に援用される。呼吸信号を検出して、呼吸量(breathing volume)を測定することができるシステムの実例は、ハトルスタッド(Hatlestad)らの、「CALIBRATION
OF IMPEDANCE MONITORING OF RESPIRATORY VOLUMES USING THORACIC D.C. IMPEDANCE」
と題された米国特許第７，６０３，１７０号に記載されている。前記文献は参照によって本願に援用される。
【００２７】
一例において、胸部インピーダンス信号センサは、例えば、心臓１０７の１つ以上の室内に配置され得るような１つ以上の心臓内電極１１１〜１１８を備え得る。心臓内電極１１１〜１１８は、パルス発生器１０５のハウジング内に配置され得るようなインピーダンス駆動／センス回路１０６に接続され得る。
【００２８】
一例において、インピーダンス駆動／センス回路１０６は、例えばインピーダンス駆動電極１３１と電子装置１０５のハウジング１０１上の缶(Can)電極との間において、組織
を介して流れる電流を発生させるように構成され得る。前記缶電極に対するインピーダンスセンス電極１１４における電圧は、患者の胸部インピーダンスが変化するにつれて、変化し得る。インピーダンスセンス電極１１４と缶電極との間で生じた電圧信号は、インピーダンスセンス回路１０６によって検出され得る。また、インピーダンスセンスまたは駆動電極の他の位置または組合せも可能である。いくつかの例を表１に列記し、下記で検討する。
【００２９】
植え込み型リードシステム１１０は、例えば患者の心臓１０７からの１つ以上の電気信号を感知するために、１つ以上の心腔の中、上、またはまわりに配置され得るような、心臓のペース／センス電極１１３〜１１７を備えることができる。図１に示したもののような心臓内感知およびペーシング電極１１３〜１１７は、左心室（ＬＶ）、右心室（ＲＶ）、左心房（ＬＡ）または右心房（ＲＡ）のような心臓の１つ以上の室を感知またはペーシングするために用いられ得る。植え込み型リードシステム１１０は、例えば心臓に除細動またはカルディオバージョンのショックを与えるため、または心臓１０７からの１つ以上の固有電気信号を感知するための、１つ以上の除細動電極１１１，１１２を備え得る。
【００３０】
図２Ａおよび図２Ｂは、概して、植え込み型リードシステム１１０を用いて取得され得るようなインピーダンスデータの例を示している。図２Ａの例において、チャート２００は、右心房インピーダンスセンス電極１１４のような右心房（ＲＡ）電極と、缶電極とを用いて測定することができるような胸部インピーダンスデータの例を示している。一例において、RA-Can電極構成は第１インピーダンスベクトルを示し得る。図２Ｂの例において、チャート２２０は、右心室のセンス電極１１５のような右心室の（ＲＶ）電極と、缶電極とを用いて測定することができるような胸部インピーダンスデータの例を示している。RV-Can電極構成は第２インピーダンスベクトルを示し得る。
【００３１】
胸部インピーダンスデータは、特定の瞬間に患者から得ることができるか、または胸部インピーダンスは、１日、数日、またはそれ以上の間にわたるような一定期間にわたって、記録および監視され得る。図２Ａおよび図２Ｂの例において、チャート２００およびチャート２２０に示されるデータは、約１４日間にわたって患者から得られ得る胸部インピーダンスデータを表わし得る。一例において、胸部インピーダンスデータは、監視したインピーダンスベクトルの各々について、１日当たり約７２サンプル、すなわち２０分毎に１サンプルのサンプルレートで得られ得る。測定されたインピーダンスデータの各ピーク・トゥ・ピーク周期は、患者の活動および生理的パラメータにもよるが、概ね１つの２４時間周期を表わし得る。例えば、ピーク２０３とピーク２０４とによって画定される期間は、１つの２４時間周期を表わし得る。チャート２００に表わされたデータは、RA-Canインピーダンス測定のピーク値がRV-Canインピーダンス測定のピーク値と時間的に対応するように、下側チャート２４０に表わされたデータと同一の１４日間にわたって得られ得る（例えば、ピーク２０３は、例えば同一のサンプル間隔内において、ピーク２２３と概ね同一の時間に生じ、ピーク２０４はピーク２２４と概ね同一の時間に生じる）。
【００３２】
一例において、図２Ａおよび図２Ｂにおいて黒丸で表わされるデータ点は、患者が横臥姿勢または平臥姿勢にある間に得られ得るようなインピーダンス測定値を表わし得る。図２Ａおよび図２Ｂにおいて白丸で表わされるデータ点は、患者が直立姿勢にある間に得られ得るようなインピーダンス測定値を表わし得る。姿勢は一般に時刻に基づいて推測され得るが、以下で説明するように、図２Ａおよび図２Ｂに示すインピーダンス情報を用いて、より正確な姿勢検出機構が利用可能となる。心不全代償不全の兆候を提供するような有用な傾向情報もまた、図２Ａおよび図２Ｂのインピーダンス情報を用いて導き出すことができる。
【００３３】
図３は、概して、例えば約４日を含む期間にわたる、RA-CanおよびRV-Canインピーダン
スベクトルからの記録されたインピーダンスの例を共通軸上において示すチャート３００の例を示している。チャート３００は、動作検出器１０４のような姿勢センサからの傾斜角データを含む。図３の例において、０度の傾斜角は、横臥、背臥、または平臥の患者体位または姿勢を表わし、９０度の傾斜角は、直立または起立の患者体位または姿勢を表わし得る。
【００３４】
図３は、概して、患者の動作、神経ホルモンの変調または患者に影響を与える他の因子などによって予想され得る胸部インピーダンス変動の例を示している。一般に、経時的な胸部インピーダンスの変化は、２つ以上の測定された胸部インピーダンスベクトルに同様に反映される。図３の例において、１つのサンプルから次のサンプルにおけるRA-Canインピーダンスベクトル３３１の大きさの変化は、時間的に対応するサンプルのRV-Canインピーダンスベクトル３３２とほぼ同一の大きさだけ変化することが観察され得る。例えば、ｔ２に先行するサンプルからｔ２に後続するサンプルへのRA-Canインピーダンスベクトル３３１のインピーダンスの変化は、Δ２Α、すなわち約２オームである。ｔ２に先行するサンプルからｔ２に後続するサンプルへのRV-Canインピーダンスベクトル３３２のインピーダンスの変化は、Δ２Ｖであり、Δ２Ｖは約２オームである。従って、Δ２Αは、Δ２Ｖにほぼ等しく、双方インピーダンスベクトルの大きさはほぼ同一の量だけ変化している。同様に、ｔ４に先行するサンプルからｔ４に後続するサンプルへのインピーダンスの変化は、RA-Canインピーダンスベクトル３３１についてはΔ４Αであり、RV-Canインピーダンスベクトル３３２についてはΔ４Ｖであり、Δ４ΑはΔ４Ｖにほぼ等しい。換言すると、RA-CanインピーダンスベクトルおよびRV-Canインピーダンスベクトルは、所定期間を通じて、例えば通常の日内変動に応じて、変化すると予想されるが、２つのベクトルの大きさはほぼ同じ量だけ変化すると予想され得る。すなわち、一般に、下記の通りである。
【００３５】
【数１】
0005759015.tif 000002
【００３６】
しかしながら、時間ｔ１およびｔ３では、RV-Canインピーダンスベクトル３３２のインピーダンスの大きさの変化は、RA-Canインピーダンスベクトル３３１のインピーダンスの大きさの変化より大きくなり得る。図３の例において、時間ｔ１は真夜中の直前に生じており、姿勢情報すなわち傾斜角度は、患者が夜の眠りにつく場合のように、患者が立位から横臥位に姿勢の変化を行ったことを示している。この姿勢の変位(shift)の直後に、イ
ンピーダンスベクトルの大きさの変化が観察され得る。姿勢変化時におけるインピーダンスベクトルの大きさの変化は、他の因子の中でも特に、患者の胸部流体の突然の変位に起因し得ると考えられている。
【００３７】
図３の例において、RA-Canインピーダンスベクトル３３１の大きさの変化はΔ１Α、すなわち約１オームであり、RV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさの変化はΔ１Ｖ、すなわち約４オームである。したがって、この患者の姿勢変化では、RA-Canインピーダンスベクトル３３１と比較して、RV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさにおいて、より大きな変化を観察することができる。同様に、ｔ３では、患者は、患者がその日に眼覚めたときのように、横臥位から立位への第２姿勢変化を行っている。ｔ３に先行するサンプルからｔ３に後続するサンプルへのインピーダンスの変化は、RA-Canインピーダンスベクトル３３１についてはΔ３Αであり、RV-Canインピーダンスベクトル３３２についてはΔ３Ｖである。ここでも、RV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさの変化Δ３Ｖは、RA-Canインピーダンスベクトル３３１の大きさの変化Δ３Αよりも大きい。
【００３８】
図４Ａは、概して、第１生理学的センサからの情報が第２生理学的センサからの情報に
対してプロットされ得るデカルト座標系を用いたチャート４００の例を示している。図４Ａの例において、RA-Canインピーダンスベクトル３３１からのインピーダンスデータは、例えばＹ軸に沿ったRV-Canインピーダンスベクトル３３２からのインピーダンスデータに対して、例えばＸ軸に沿って、プロットされ得る。対応する時間において、または対応するサンプルウィンドウ内において得られたインピーダンスの大きさのサンプルは、プロットされたインピーダンスデータの座標を形成する。
【００３９】
図４Ａの例では、第１時間間隔０＜ｔ＜１は、RA-Canインピーダンスベクトル３３１およびRV-Canインピーダンスベクトル３３２の各々についてインピーダンスの大きさの測定値を含み得る。第１時間間隔中に得られた第１インピーダンスデータの大きさは、同一の第1時間間隔中に得られた第２インピーダンスデータに対してプロットされ得る。付加的
なインピーダンスの大きさデータは、例えば半時間ごとに、後続の時間間隔に対して追加され得る。
【００４０】
図４Ａは、例えば図３に示すインピーダンス情報を用いた、一人の患者からの約４日間のインピーダンス情報を示す例である。一例において、図４Ａに示されるインピーダンスデータは、４日間にわたって合計２８８個のデータ点について、２０分当たり１サンプルの割合でサンプリングされ得る。図４Ａにおいて、RA-CanベクトルおよびRV-Canベクトルからのインピーダンスデータは、デカルト平面上においてプロットされ、少なくとも２つのデータクラスタを形成し得る。そのデータクラスタリングは、患者の姿勢変化において、第２ベクトル（例えばΔ１Ｖ）と比較した第１ベクトル（例えばΔ１Α）における大きさの変化の差のために起こり得る。前記データクラスタはオリジナルデータの部分集合であり得る。データクラスタに対するオリジナルデータの分割または割当は、クラスタリング技術を実施する命令を実行するためにコンピュータープロセッサを用いるような、いくつかのクラスタリング技術のうちの任意の１つ以上を用いて行うことができる。階層クラスタリング（例えば、データの大きな集合を連続したより小さなクラスタに分割することを伴う）、分割最適化クラスタリング（例えば、各クラスタに対する各時点の帰属因子の決定を伴う）、または密度に基づくクラスタリング（例えば高密度の領域を識別することを伴う）を含む、いくつかのクラスタリング技術を用いることができる。各クラスタは、２つ以上の生理学的センサからの情報を用いて形成された関数の一部を表わし得る。
【００４１】
ここで図３および図４Ａを参照すると、ｔ＜ｔ１に対するRA-Canインピーダンスベクトル３３１およびRV-Canインピーダンスベクトル３３２のインピーダンスデータは、図４Ａの下側クラスタ５４２に表わされ得る。時間ｔ＝ｔ１では、RV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさの変化Δ１Ｖは、RA-Canインピーダンスベクトル３３１の大きさの変化Δ１Αより大きい。大きさの変化におけるこの差は、直立の患者体位に対応する下側クラスタ４４２から横臥の患者体位に対応する上側クラスタ４４１への跳躍をもたらし得る。横臥の患者体位に対応するような時間ｔ１＜ｔ＜ｔ２の間に取得されたインピーダンスデータは、上側クラスタ４４１に入り得る。時間ｔ＝ｔ３において、患者を直立位へ戻すような、患者の姿勢変化は、別の跳躍をもたらし得る。前記跳躍は上側クラスタ４４１から下側クラスタ４４２へ起こり得る。ｔ＞ｔ３について取得されたインピーダンスデータは、直立の患者体位に対応する下側クラスタ４４２に入り得る。
【００４２】
一例において、チャート４００は、第１生理学的センサを用いて得られた第１生理学的データと、第２生理学的センサを用いて得られた第２生理学的データとを含み得る。一例において、第１生理学的データおよび第２生理学的データは経時的に取得することができ、第１生理学的データを第２生理学的データに対してプロットすることによって、チャート４００から時間変数を除去することができる。
【００４３】
前記生理学的センサとしては、とりわけ、電圧またはインピーダンスのような電気特性
を測定するように構成されたセンサ、または機械的情報または音響情報を測定するように構成されたセンサを挙げることができる。一例において、患者の３つの異なるインピーダンスベクトルを監視するために、３つの異なる植え込み型電極のような３つ以上の生理学的センサが用いられ得る。一例において、２つの生理学的センサは２つの異なるインピーダンスベクトルを監視するように構成され、かつ第３生理学的センサはＳ３心音を監視するように構成され得る。２つ以上の生理学的センサからのデータは、第２生理学的データまたは第３生理学的データに対する第１生理学的データの関数のような関数を生成するために用いられ得る。前記関数は、例えば時間に依存しない方法でデータをプロットすることにより、例えば関数の離散部分を判定することによって、データクラスタを形成するために用いられ得る。
【００４４】
一例において、チャート４００は、例えば左心室電極および缶電極を用いた、第３インピーダンスベクトルを含み得る。この第３インピーダンスベクトルは、三次元データクラスタを形成するために、RA-Canインピーダンスベクトル３３１およびRV-Canインピーダンスベクトル３３２に対してプロットされ得る。前記三次元データクラスタに対して、例えば多次元関数を生成するために、付加的なセンサデータがプロットされ得る。
【００４５】
図４Ｂは、概して、チャート４００の特性または量的属性のいくつかを示している。前記特性の一部の例としては、Ｘ軸に沿った広がり、ｙ軸に沿った範囲、およびデータクラスタ重心位置を挙げることができる。２つ以上のセンサからのデータを用いて形成され得るような多次元関数のいくつかの特性としては、他の属性の中でも特に、広がり、範囲、面積、体積および超体積（４次元またはそれより高次元の空間の場合）を挙げることができる。
【００４６】
一例において、データクラスタ４４１および４４２の一方または双方の、例えばＸ軸に沿った、広がり４５０が測定され得る。データクラスタの広がり４５０は、RA-Canインピーダンスベクトル３３１のような特定のベクトルに帰するすべてのインピーダンスの大きさの値のドメインを表わし得る。図４Ｂの例において、下側クラスタ４４２の広がりは３３オーム〜４６オームである。一例において、最大インピーダンスと最低インピーダンスとの差は広がり４５０を表わし得る。図４Ｂの例において、広がり４５０は下側クラスタ４４２については１３オームであり、広がり４５０は上側クラスタ４４１については１６オームである。図４Ｂの例において、上側クラスタ４４１の広がり４５０は、チャート４００上に表わされた関数全体の広がり４５０に等しくなり得る。一例において、広がり４５０は、クラスタ内のデータ点のインピーダンス値の標準偏差または分散を表わし得る。
【００４７】
図４Ｂは、概してチャート４００上に表わされた関数の範囲４５１の例を示している。範囲４５１は、チャート４００上に表わされた関数全体の範囲を表わし得るか、または範囲４５１は、１つ以上のデータクラスタの範囲を含むような関数の一部を表わし得る。図４Ｂの例において、上側クラスタ４４１の範囲４５１は約１５オームである。一例において、下側クラスタ４４２の範囲は約１３オームである。一例において、範囲４５１は、クラスタ内のデータ点のインピーダンス値の標準偏差または分散を表わすことができる。
【００４８】
一例において、前記関数の範囲および広がりは、多次元空間上における関数の範囲を得るために、例えばピタゴラスの定理を用いて、結び付けられ得る。例えば、前記関数の範囲および広がりは、下記式を用いて結び付けられ得る。
【００４９】
【数２】
0005759015.tif 000003
【００５０】
前記Spread(x)はＸ軸に沿ったデータの全体的な広がりであり、range(y)はｙ軸に沿っ
たデータの全体的な範囲である。
他の属性の中でも特に、データクラスタの重心、データクラスタの重心間の距離、または１つ以上のデータクラスタの面積のようなデータの量的属性もまたチャート４００を用いて測定することができる。図４Ｂは、概して、上側クラスタ４４１の重心４５２および下側クラスタ４４２の重心４５３を示している。上側クラスタ４４１の重心は、例えば下記座標に位置し得る。
【００５１】
【数３】
0005759015.tif 000004
【００５２】
前記式中、ｎは上側クラスタ４４１に帰するRA-Canインピーダンス測定値の数であり、（RA-Can）ｉはサンプルｉに帰するインピーダンス測定値の大きさである。
上側クラスタ４４１および下側クラスタ４４２の重心間の距離は、例えばピタゴラスの定理を用いて、決定することができる。一般に、重心解析は、付加的なセンサまたはインピーダンスベクトルからのデータを用いてプロットされ得るような、３次元空間におけるクラスタを含む、任意の数のクラスタに拡張され得る。第３次元における重心の座標は、下記の通りであり得る。
【００５３】
【数４】
0005759015.tif 000005
【００５４】
前記式中、ｎは上側クラスタ４４１に帰する第３センサからの測定値の数であり、（sensor）ｉはサンプルｉに帰する第３センサからの測定値の大きさである。
一例において、重心に関連する１つ以上のベクトルの解析は量的属性情報を提供し得る。例えば、起点および重心４５２に関連したベクトルは、起点および重心４５３に関連したベクトルと比較され得る。一例では、２つ以上のベクトルのドット積が実行されて、前記ベクトル間の角度を含む量的属性を得ることができる。
【００５５】
データクラスタの面積を計算するいくつかの方法、例えば、とりわけデータを表す関数または関数群を積分することによる方法、または数値積分技法による方法、が存在する。図４Ｃは、概して、数値積分によってデータクラスタの面積を計算する方法を示している。データの広がりまたは範囲は、ｎ個の離散間隔に分割され得、矩形の範囲を画定するために、各間隔について局所極小値および局所極大値が見出され得る。前記矩形の面積が決定され、合計されて、合計クラスタ面積の近似を提供することができる。図４Ｃの例では、データクラスタは、各１オームの１４個の間隔にそれぞれ分割され得る。上側クラスタ
４４１の６番目の間隔におけるデータ点は、（RA-Can＝３６．３、RV-Can＝３３）において局所極小値４５５と、（RA-CAN＝３６．２５、RV-Can＝３６．５）において局所極大値４５４とを含み、面積３．５（単位省略）の矩形を画定する。下側クラスタの６番目の間隔の矩形の面積は、２．２５（単位省略）である。この方法を用いて計算された上側クラスタの合計面積は、約２９．２５であり、下側クラスタの合計面積は約２２．５である。
【００５６】
データクラスタ群の面積もまた、例えば図４Ｄに示した方法を用いて、計算することができる。矩形はデータクラスタを完全に包含して描かれ得る。図４Ｄの例において、データクラスタを包含する矩形の合計面積は約７４である。図４Ｃの検討において上述した数値積分法のような、データクラスタの合計面積を計算または近似するための他のいくつかの技法を用いることができる。
【００５７】
一例において、１対のデータクラスタの面積は下記式を用いて計算され得る。
【００５８】
【数５】
0005759015.tif 000006
【００５９】
前記式中、ｄは２つのクラスタの重心間の距離であり、Spread(x)はＸ軸に沿ったデー
タの全体的な広がりであり、Spread(y)はｙ軸に沿ったデータの全体的な範囲である。こ
の例では、データクラスタは、下記長さ
【００６０】
【数６】
0005759015.tif 000007
【００６１】
の２本の対辺を備えた四角形として表わすことができ、これら２つの対辺の間の距離は前記重心間の距離に等しいと仮定される。
他のデータクラスタ解析技法を用いることができる。例えば、最小自乗法を用いて、１つ以上のデータクラスタに対して最良適合線を回帰推定することができる。最良適合線の傾きを量的属性として用いることもできるし、または最良適合線の一部の下の面積を用いることもできる。１つ以上のデータクラスタに対してより高次の最良適合曲線を回帰推定するための他の技法も用いることができる。
【００６２】
例えば特定の範囲または広がりにわたる、データクラスタ密度を経時的に監視することができる。密度または密度の位置の変化は、患者の診断情報を提供するために、量的属性として用いられ得る。一例において、量的属性を決定するために、密度を示す関数が生成および分析され得る。
【００６３】
図４Ａ〜図４Ｄは、概して、いくつかのデータクラスタ４４１，４４２の量的属性の限定されない例を示している。これらの例は本主題の範囲を限定すると見なされるべきではない。データクラスタに関連した量的属性を計算する多くの方法が存在する。
【００６４】
生理学的データを取得して表わすための様々な方法は、心代償不全の現在の兆候を有さ
ない生理機能のような、第１の患者生理機能に関して説明してきた。病的生理機能のような第２の患者生理機能では、生理学的データは、第１の生理機能とは実質的に異なり得る。例えば、特定の胸部インピーダンスベクトルの変化の大きさは、第１の患者生理機能と、第２の患者生理機能との間では実質的に異なり得る。
【００６５】
図５は、概して、心不全代償不全の危険性が高い患者からのインピーダンスベクトルおよび患者姿勢データの例を示すチャート５００の例を示している。チャート５００は約４日間を含む期間を示しており、前記期間中、姿勢情報が記録され、かつインピーダンスデータは、患者のRA-Canインピーダンスベクトル５３１およびRV-Canインピーダンスベクトル５３２について記録されている。図５の例では、RV-Canインピーダンスベクトル５３２は、患者の姿勢変化の付近において、または前記変化において、有意な大きさの変化を示していない。
【００６６】
図３におけるように、図５は患者の動作、神経ホルモンの変調または患者に影響を与える他の因子により予想され得る胸部インピーダンス変動を示している。しかしながら、図５に示したインピーダンスベクトルは、肺水腫を経験している患者のような病的な患者の状態を示し得る。具体的には、RV-Canインピーダンスベクトル５３２と比較したRA-Canインピーダンスベクトル５３１の大きさの変化の差が、患者の姿勢変化において減少しているか、または最小化されている。
【００６７】
例えば、ｔ５およびｔ７では、RV-Canインピーダンスベクトル５３２のインピーダンスの大きさの変化は、もはやRA-Canインピーダンスベクトル５３１のインピーダンスの大きさの変化と全く対照的ではない。図５の例において、時間ｔ５は真夜中の直前に生じており、姿勢情報または傾斜角は、患者が夜に就寝するときのように、患者が直立姿勢から横臥姿勢への変化を受けたことを示している。この姿勢変化の直後、図３のΔ１Ｖにおいて観察されたようなRV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさにおける大きな変化は、減少しているか、またはもはや存在しない。
【００６８】
一例において、患者の姿勢変化時におけるRA-CanインピーダンスベクトルまたはRV-Canインピーダンスベクトルの大きさの変化は、他の因子の中でも特に、患者の胸部流体の局所変位に起因し得る。直立した患者の胸部流体は、重力により流体の通常応答により身体の下方領域に蓄積する傾向があり得る。患者が横臥または平臥姿勢に入ると、流体は心臓部を含む胸腔内に分散し得る。植え込まれた電極の領域における流体蓄積は、肺における流体蓄積による夜間の胸部アドミタンスの増大のような、それらの電極を用いて検出されるインピーダンスの変化に寄与し得る。うっ血性心不全に関連した静脈性うっ血によって引き起こされ得るような肺水腫を患っている患者は、胸部流体の異常蓄積を示し得る。しかしながら、流体が蓄積するにつれ、直立姿勢と横臥姿勢との間における通常の流体変位の大きさが減少する。すなわち、流体レベルが病的状態に上昇している可能性があるので、患者が姿勢を変えたときに、流体はそれほど変位しないことがある。肺領域が流体で飽和されている場合には、患者の姿勢変化による測定される胸部インピーダンスベクトルの大きさの変化は減少し得る。流体変位は、他におけるよりも、一部のベクトルにおいて、より容易に反映され得る。
【００６９】
図５の例において、ｔ５におけるRA-Canインピーダンスベクトル５３１の大きさの変化はΔ５Α、すなわち約１オームであり、RV-Canインピーダンスベクトル５３２の大きさの変化はΔ５Ｖ、すなわち約１オームである。ｔ５におけるRV-Canインピーダンスベクトル５３２の大きさの変化は、ｔ１におけるRV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさの変化よりも顕著に小さい。同様の姿勢変化におけるこの本質的な差は、胸部流体レベルの増大を示し得る。同様に、ｔ７では、患者は横臥姿勢から直立姿勢に第２の姿勢変化を受けている。ｔ７先行するサンプルからｔ７に後続するサンプルへのインピーダンスの大き
さの変化は、RA-Canインピーダンスベクトル５３１についてはΔ７Αであり、RV-Canインピーダンスベクトル５３２についてはΔ７Ｖである。重要なことは、RV-Canインピーダンスベクトル５３２の大きさの変化Δ７Ｖは、RV-Canインピーダンスベクトル３３２の大きさの変化Δ３Ｖよりも小さいことである。
【００７０】
図６は、概して、RA-Canインピーダンスベクトル５３１からのインピーダンスデータが対応するRV-Canインピーダンスベクトル５３２からのインピーダンスデータに対してプロットされ得る第２チャート６００の例を示している。図４Ａにおけるのと同様に、２つのベクトルについてのインピーダンスデータを、チャート軸線変数として時間を除去するために、互いに対してプロットすると、前記データはクラスタを形成し得る。しかしながら、図６の例では、データは、心不全の悪化による肺水腫のような高い流体レベルを示し得る。図６と図４Ａとを比較すると、第２チャート６００におけるクラスタは、チャート４００上にあるクラスタほど明らかには識別可能でない。患者の姿勢変化の第２ベクトル（例えばΔ５Α）と比較した第１ベクトル（例えばΔ５Ｖ）における変化の差の大きさが減少しているために、前記クラスタは、RA-Can／RV-Canデカルト平面において互いに接近している。一例において、クラスタ境界は判別不能になり得る。第１姿勢を表す上側クラスタ６４１は、異なる姿勢を表す下側クラスタ６４２と判別不能になり得る。
【００７１】
図６の例において、４日間にわたる通常の日内変動によるベクトルのインピーダンス変化は、健全な、非固有状態を含むような異なる期間にわたるベクトルにおいて観察された変化と比較して、大きさが減少し得る。例えば、Δ８ΑおよびΔ８Ｖにおける第６日のインピーダンス変化の大きさは、図４Ａ中のΔ４ΑおよびＡ４Ｖおけるような第２日の同様の時間におけるインピーダンス変化の大きさよりも小さくなり得る。インピーダンス変化の大きさの変化は、異なる患者生理学的状態を示し得る。図４Ａに比べた図６のインピーダンス変化の減少は、第２チャート６００のデータクラスタの広がりおよび範囲において観察され得る。前記広がりおよび範囲は、各々、チャート４００に表される異なる生理学的状態から減少している。例えば、上側クラスタ４４１の広がりは１７オームであり、上側クラスタ６４１の広がりは１０オームである。
【００７２】
最近取得したデータを用いて形成されたデータクラスタの量的属性は、例えば患者の生理機能の変化を検出するために、以前に取得したデータを用いて形成されたデータクラスタの属性と比較され得る。そのような変化は、毎週または毎日の生理学的データのような生理学的データのいくつかの離散した塊に関連するデータクラスタの量的属性を監視することによって、監視され得る。一例において、データクラスタの量的属性は、例えば患者の病因における１つ以上の傾向を識別するために、任意の期間にわたってプロセッサ回路１０８を用いて、監視されるか、または傾向を取られ得る。例えば、経時的なデータクラスタ解析は、病的なまたは危険な状態にある患者の状態を示すために用いられ得る。これは心不全代償不全指標を提供することを含み得る。データクラスタ属性情報は、大量のデータの記憶を容易にするヒストグラムのような、任意の数のフォーマットに格納され得る。
【００７３】
データクラスタの１つまたはいくつかの量的属性、例えば、とりわけ面積、重心位置、広がりまたは体積などが、解析されるか、または傾向をとられ得る。一例において、第２チャート６００における一方または双方のデータクラスタの面積は、チャート４００における一方または双方のデータクラスタの面積と比較され得る。一例において、上側クラスタ６４１は上側クラスタ４４１と比較され得る。第２チャート６００における一方または双方のデータクラスタの面積は、２つ以上の以前のクラスタ面積を含むクラスタ面積の傾向と比較され得る。３つの生理学的センサが３次元関数を得るために用いられる場合には、データクラスタの体積について傾向をとることができる。一例において、多次元関数を得るためには、４つ以上の生理学的センサが用いられ得る。多次元関数によって定義され
るクラスタの量的属性について傾向をとることができる。一例では、１つ以上の量的属性について傾向をとることは、連続した時間窓のようないくつかの時間窓中に得られる一連のデータクラスタについて量的属性を監視および記録することを含み得る。
【００７４】
データクラスタ６４１，６４２の重心位置は、以前に記録されたデータの重心位置と比較され得る。例えば、重心６５２の位置は、重心４５２の位置と比較され得る。一例において、特定の患者の姿勢に関連したデータクラスタの重心の位置の変化は、心代償不全の危険性の増大のような生理学的傾向を示し得る。重心６５２の位置は、例えば上側データクラスタ重心位置における傾向を見出すために、上側データクラスタに関連する一連の以前の重心位置と比較され得る。
【００７５】
２つ以上の重心間の距離は、例えば患者の生理学的状態における１つ以上の変化を示すために、一定期間にわたって傾向を取られ、記録され得る。重心４５２と重心４５３との間の第１距離は、例えばピタゴラスの定理を用いて、決定され得る。重心６５２と重心６５３との間の第２距離は、同様に決定され得る。いくつかの姿勢を反映するデータクラスタを表す、任意の数の重心の間の距離が計算され、傾向を取られ得る。一例において、第１距離と第２距離との間における距離の減少は、肺水腫に関連する現在のまたは切迫している心不全代償不全のような異常な患者の状態を示し得る。
【００７６】
各データクラスタの最小値および最大値について経時的に傾向をとるか、またはデータクラスタの範囲または広がりについて経時的に傾向をとることができる。例えば、上側データクラスタ４４１の広がり４５０は上側データクラスタ６４１の広がり６５０と比較され得るか、または前記広がり４５０は一連の上側データクラスタの広がりの傾向と比較され得る。チャート４００に表わされた関数の広がり４５０は、第２チャート６００に表わされた関数の広がり４５０、またはいくつかの関数の広がりの傾向と比較され得る。一例において、チャート４００と比較した第２チャート６００における広がりの減少は、患者の生理学的変化を示し得る。
【００７７】
一例において、基準生理学的患者状態は、基準データクラスタ量的属性を含むように、確立され得る。前記基準データクラスタ量的属性は、直立姿勢および横臥姿勢を表わす異なるデータクラスタのデータクラスタ重心の間の基準距離を含み得る。ある閾値距離を超える基準距離からの変化は、一例において、潜在的な異常状態の早期指摘を提供するために、患者または臨床医に警報を送信することができる。
【００７８】
図７は、概して、第１生理学的データを得ること７１２と、第２生理学的データを得ること７１４と、第２生理学的データに対する第１生理学的データの関数を生成すること７２０と、少なくとも２つのデータクラスタを形成すること７２２と、データクラスタ属性を決定すること７６２と、データクラスタ属性を用いて、心不全代償不全指標を提供すること７８２とを含み得る例７００を示している。
【００７９】
参照符号７１２では、第１生理学的データが得られ得る。参照符号７１４では、第２生理学的データが得られ得る。生理学的データを得ることは、患者の電気的特性を示すデータ、患者の機械的特性を示すデータ、または現在の患者状態を示すデータを得ることのうちの１つ以上を含み得る。電気的特性を示すデータとしては、他の種類の情報の中でも特に、インピーダンス、固有組織信号、静電容量、またはアドミタンスを示す情報を挙げることができる。機械的特性を示すデータは、他の種類の中でも特に、患者の動きを示す情報、心音を含む音響情報、または呼吸情報を含み得る。現在の患者状態を示すデータは、他の種類の中でも特に、患者の姿勢または患者の活動レベルについての情報を含み得る。
【００８０】
一例において、第１生理学的データ７１２を得ることは、患者の身体上または身体内に
位置する電極を用いて、胸部インピーダンス測定値を得ることを含み得る。右心室センス電極１１５のような、心臓壁またはその近傍に挿入された植え込み型電極が用いられ得る。缶電極のような第２電極は、患者の胸部または腹部のような、どこか他の場所に位置し得る。前記胸部インピーダンス測定値を得るためには、右心室センス電極１１５と缶電極との間におけるような、第１インピーダンスベクトルが用いられ得る。生理学的データを得るために用いることができる他のいくつかのベクトルを表１に示す。ここで「Ｘ」は、対応する第１電極と第２電極との間における可能なベクトルを示す。表１において、「缶」は植え込み型装置の導電性ハウジングを指し、「ＲＡ」は心臓の右心房またはその近傍に位置する１つ以上の電極を指し、「ＲＶ」は心臓の右心室またはその近傍に位置する１つ以上の電極を指し、「ＬＶ」は心臓の左心室またはその近傍に位置する１つ以上の電極を指し、「ＳＶ」は心臓の上室領域またはその近傍に位置する１つ以上の電極を指す。「コネクタブロック」は「缶」電極から独立している、例えばＣＲＭ１０２上の、リードコネクターブロック（例えば「ヘッダー」）電極を指し、また「血管管内カソード」は、心臓の外側の血管内位置にある１つ以上の電極を指している。一例において、胸部インピーダンス測定値を得ることは、心拍動または呼吸によるインピーダンスの変動がほとんど除去されるように、測定したインピーダンスの合計の中心傾向を平均するか、または他の場合には算出することを含み得る。
【００８１】
【表１】
0005759015.tif 000008
【００８２】
表１．生理学的データを得るために用いられるインピーダンスベクトル
一例において、第１生理学的データを得ること７１２は、Ｓ３心音情報を検出するように構成された加速度計のようなセンサを用いて、心音情報を得ることを含み得る。第１生理学的データは、心臓の機械的振動を示す加速度計からの電気信号を含み得る。
【００８３】
参照符号７２０では、第１生理学的データおよび第２生理学的データを用いて、関数が生成され得る。一例において、第１生理学的データは一定ドメインの値として用いられ、第２生理学的データは一定範囲の値として用いられ得る。前記ドメインにおける各値は、例えば、同時に得られたか、または共通の時間間隔または時間窓の間に得られた値を対にすることによって、前記範囲における値に対応させることができる。一例において、第１生理学的データおよび第２生理学的データは、共通軸上において互いに対してプロットされ得る。第１生理学的データおよび第２生理学的データが時間に依存する方法で得られる場合、第２生理学的データに対する第１生理学的データのプロットは、生成される関数における明示的な変数としての時間を除去することができる。
【００８４】
参照符号７２２では、１つ以上のデータクラスタが形成され得る。一例において、データクラスタは参照符号７２０において生成された関数から得られ得る。図５Ａの検討において上述したような、いくつかのクラスタリング技法のうちの１つ以上を用いることがで
きる。一例において、２つのインピーダンスベクトルが前記関数を生成するために用いられ、前記関数から少なくとも２つのデータクラスタが識別され得る。データクラスタの数は、例えばクラスタリング技法または利用可能なプロセッサ容量により、所望される場合には、制限され得る。一例において、利用可能なクラスタリング技法を用いて、前記関数から単一のクラスタのみが識別され得る。
【００８５】
２つのインピーダンスベクトルを用いて前記関数から得られた２つのデータクラスタを含む例において、１つのクラスタは、上昇相、または増大相、すなわち患者の１日の覚醒している部分にわたる測定されたインピーダンスの相に対応し得る。増大相の間には、インピーダンスデータは第１データクラスタに対応し得、また減少相の間には、インピーダンスデータは異なるデータクラスタに対応し得る。患者の姿勢に依存して、図２、図３および図５に示すように、インピーダンスは、平均の大きさが高くなったり、または低くなったりする傾向があり、時間とともに、ほぼ周期的に、または他の反復する方法で、増大および減少する傾向があり得る。
【００８６】
参照符号７６２では、広がり、範囲、平均値、重心位置、面積、密度または体積のような１つ以上のデータクラスタ属性が決定され得る。データクラスタ属性を決定するいくつかの限定されない方法は、図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃおよび図５Ｄの検討に含まれている。
【００８７】
参照符号７８２では、１つ以上のデータクラスタ属性を用いて、心不全代償不全指標が提供され得る。一例において、心不全代償不全指標を提供するために、データクラスタの広がり、範囲、平均値、重心位置、２つ以上の重心間の距離、面積、密度または体積のような量的属性のうちのいずれか１つ以上を、単独でまたは組合せて、用いることができる。一例において、心不全代償不全指標を提供するために、第１時間窓に関連した１つ以上の量的属性の異なる時間窓に関連した１つ以上の量的属性との比較が用いられ得る。下記の図８の検討は、異常状態または病的状態を判定するためにデータクラスタ属性を用いて、例えば心不全代償不全指標を決定する、いくつかの例を含む。
【００８８】
図８は、概して、第１時間窓にわたって第１生理学的データおよび第２生理学的データを得ること８１０と、第２生理学的データに対する第１生理学的データの第１関数を生成すること８２０と、第１関数を用いて第１量的属性を決定すること８３０と、第２時間窓の間に第３生理学的データおよび第４生理学的データを得ること８４０と、第４生理学的データに対する第３生理学的データの第２関数を生成すること８５０と、第２関数を用いて第２量的属性を決定すること８６０と、第１量的属性および第２量的属性を傾向について評価すること８７０と、前記傾向を用いて心不全代償不全指標を提供すること８８０とを含み得る例８００を示している。
【００８９】
参照番号８１０では、第１生理学的データおよび第２生理学的データは第１時間窓にわたって得られ得る。生理学的データを得ることは、患者の電気的特性を示すデータを得ること、患者の機械的特性を示すデータを得ること、または現在の患者状態を示すデータを得ることのうちの１つ以上を含み得る。前記生理学的データは離散した時間間隔の間に得られ得る。第１生理学的センサは第１生理学的データを得るために用いられ、第２生理学的センサは第２生理学的データを得るために用いられ得る。第１生理学的センサおよび第２生理学的センサは、植え込み型リードシステム１１０における電極であり得る。
【００９０】
一例において、第１生理学的データおよび第２生理学的データは、第１の２０分窓の間のような、第１時間窓の間の任意のインスタンスまたは多数のインスタンスにおいて、得られ得る。例えば、第１生理学的データおよび第２生理学的データは、２０分窓における一連の測定値の別の中心傾向を平均もしくは算出することにより、または２０分窓において生じる最大値または最小値の測定値を保存することによって、え得られ得る。窓の継続
時間、およびその窓の間におけるデータ収集インスタンス(data collection instances)
の数は、生理学的データの正確な収集を可能にする任意の適当な継続時間または数であり得る。例えば、インピーダンス測定値は、植え込み型リードシステム１１０を用いて、数ミリ秒の間におけるインピーダンスの平均または他の中心傾向として得られ得る。心臓壁運動を検出するための測定値は、例えば電気刺激に対する筋肉反応を検出するために、数秒の窓を必要とし得る。
【００９１】
参照番号８２０では、第１生理学的データの第１関数が、第２生理学的データに対して生成され得る。第１関数は、例えば図７の参照符号７２０における検討に従って、生成され得る。一例において、第１関数の一部は少なくとも第１のデータクラスタの対を決定することができる。
【００９２】
参照符号８３０では、第１関数を用いて、第１量的属性が決定され得る。第１量的属性は、他の属性の中でも、関数の範囲、ドメインまたは周期性(periodicity)を含むような
第１関数の任意の属性を含み得る。第１量的属性は、関数の１つ以上の部分を用いて生成された、第１のデータクラスタの対のような、１つ以上のデータクラスタから導き出され得る。例えば、関数はいくつかのデータクラスタを記述することができ、第１量的属性は特定のデータクラスタの面積を含むことができる。
【００９３】
参照番号８４０では、第３生理学的データおよび第４生理学的データが第２時間窓にわたって得られ得る。第３生理学的データおよび第４生理学的データは第１生理学的データおよび第２生理学的データと同一の手法で得ることができるが、第３生理学的データおよび第４生理学的データは異なる時間間隔に対応し得る。一例において、第１生理学的データおよび第３生理学的データは、心音情報を得るように構成された加速度計のような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。第２生理学的データおよび第４生理学的データは、同様に、患者の胸腔内に位置する植え込み型電極のような同一の生理学的センサを用いて得られ得る。一例において、第２時間窓は第１時間窓とは異なる継続時間になり得る。異なる時間窓継続時間またはサンプリングレートは、特定の時間におけるデータ収集を増大または減少させるために用いられ得る。例えば、患者の姿勢変化のような特定の事象が予想されるときには、増大したサンプリングレートが用いられ得る。例えば、患者が睡眠中であるか、または静止しているときには、減少したサンプリングレートが用いられ得る。
【００９４】
参照番号８５０では、第２関数は第３生理学的データおよび第４生理学的データを用いて生成され得る。第２関数は、参照番号８２０の図８の検討で上述したような第１関数と同一の手法で生成され得る。一例において、第２関数の一部は、少なくとも第２のデータクラスタの対を決定することができる。
【００９５】
参照符号８６０では、試験量的属性のような第２量的属性が、第２関数を用いて決定され得る。第２量的属性は、参照符号８３０での検討に記載した属性を含むような、第２関数の任意の属性を含み得る。一例において、第２量的属性は第２のデータクラスタの対から導き出され得る。
【００９６】
参照符号８７０では、第１量的属性および第２量的属性は、例えば傾向を識別するために、評価され得る。一例において、第１量的属性および第２量的属性は、第１関数および第２関数の合計面積をそれぞれ示し得る。前記評価は、前記合計面積が第１時間窓から第２時間窓で減少したことを示し得る。一例において、第１時間窓は、第１週の間にとられた患者の胸部のインピーダンス測定値を示し、第２時間窓は、それに続く週の間にとられた胸部インピーダンス測定値を示し得る。合計面積の第１量的属性および第２量的属性の評価は、一例において、面積の減少傾向を示し得る。付加的な量的属性は、数週間または
数か月のようなより長い期間にわたる傾向を識別するために評価され得る。合計面積の減少のような傾向は患者の健康状態または危険因子を示し得る。
【００９７】
参照符号８８０では、前記傾向を用いて心不全代償不全指標が提供され得る。一例において、第１関数および第２関数によって定義された合計面積は減少する傾向を示し得る。合計面積の減少は、心不全代償不全に対する患者の危険性の増大を示し得る。患者の危険性の増大を検出すると、例えば外部患者管理装置と通信可能に接続されたＣＲＭ１０２内の遠隔測定回路構成を用いて、患者または臨床医に警報が提供され得る。
【００９８】
次に姿勢検出に移ると、患者の姿勢は患者の胸部インピーダンスに影響を与え得る。１つの缶電極と植え込み型リードシステム１１０からの電極の１つ以上とからなる電極対を含むようなセンサは、患者の姿勢または姿勢の変化を検出することができる。前記電極は、患者の胸腔の両側に配置されるか、または心臓組織内に配置されるか、またはそのような場所の組合せに配置され得る。例えば、電極は治療を与えるために患者の脊椎付近に配置され、そのハウジング１０１に備えられた電極を有する植え込み型装置は、患者の腹部または胸部に植え込まれ得る。
【００９９】
図９は、概して、姿勢識別メトリックを得ること９０５と、胸部インピーダンス試験データを得ること９１５と、前記胸部インピーダンス試験データを姿勢識別メトリックと比較すること９７１と、姿勢状態を提供すること９９１とを含み得る例９００を示している。
【０１００】
参照符号９０５では、姿勢識別メトリックが得られ得る。一例において、姿勢識別メトリックを得ることは、第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータを用いることを含み得る。第１胸部インピーダンスデータは、第１胸部インピーダンスベクトルを定義する第１電極配置を用いて、例えば植え込み型リードシステム１１０における電極の組合せを用いて、測定され得る。第１胸部インピーダンスデータは、第１時間窓の間の１つ以上のインスタンスに対応し得る。第２胸部インピーダンスデータは、第２胸部インピーダンスベクトルを定義する第２電極配置を用いて測定され得る。ここで第２電極配置は第１電極配置とは異なる。第２胸部インピーダンスデータは、同一の第１時間窓の間の１つ以上のインスタンスに対応し得る。
【０１０１】
一例において、第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータの量的属性は、姿勢識別メトリックを形成するために用いられ得る。１組のインピーダンスデータの平均または中央値または他の中心傾向は、例えば閾値インピーダンスを確立するために、用いられ得る。前記閾値を超えるインピーダンス値は第１姿勢に対応し、閾値を下回るインピーダンス値は第２姿勢に対応し得る。一例において、いくつかの量的属性は姿勢識別メトリックを形成するために用いられて、例えば前記メトリックの特異性を向上し得る。１組のインピーダンスデータの平均または中央値を用いることに加えて、所与の時間窓の間におけるインピーダンスベクトルの変化の大きさは、例えば、より識別力のあるメトリックを生成するために、用いられ得る。
【０１０２】
一例において、第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータは、例えば第１胸部インピーダンスデータを直交座標上において第２胸部インピーダンスデータに対してプロットすることによって得ることができるような、関数を生成するために用いられ得る。前記関数は、姿勢識別メトリックを形成するために、前記関数の１つ以上の部分に離散化(discretized)され得る。例えば、前記関数の第１部分は第１姿勢に対応
し、前記関数の第２部分は第２姿勢に対応し得る。一例において、前記関数の一部はデータクラスタと関連付けられ得る、または前記関数のいくつかの異なる部分はいくつかの異なるデータクラスタに関連付けられ得る。
【０１０３】
第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータを用いて形成されたデータクラスタは、姿勢識別メトリックを形成するために用いられ得る。離散的データクラスタは、複数の患者姿勢に対応することができ、例えば現在取得された生理学的情報を比較することによって、患者姿勢を判定するために用いられ得る。２つのデータクラスタを含む例では、第１データクラスタは第１患者姿勢を表わすことができ、第２データクラスタは第２患者姿勢を表わすことができる。付加的なデータクラスタは、利用可能な場合には、中間の患者姿勢を表わすことができる。回帰分析または判別分析のような様々な技法は、前記データクラスタの境界を識別することができる。
【０１０４】
一例において、前記姿勢識別メトリックを得ることは、学習期間または訓練期間を含み得る。第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータは、基準患者インピーダンスデータセットを確立するために、例えば１週間を含む第１時間窓にわたって監視され得る。基準データセットはクラスタリングについて評価され、姿勢は特定のクラスタに帰属され得る。姿勢クラスタの相関関係は、例えば臨床医によって手動で、または例えばプロセッサ駆動解析によって自動的に、確立され得る。一例において、前記学習期間は、ＣＲＭ１０２の植え込みの間またはその後に、臨床の場で実施され得る。一例において、前記学習期間は、姿勢センサまたは加速度計の使用を含み得る。
【０１０５】
一例において、姿勢比較メトリックを決定するために、少なくともある程度は、時刻情報が用いられ得る。患者の姿勢の変化は、一般に、患者が夜に横になるとき、または朝に起きるときを含む、通常の周期的な間隔で予測され得る。したがって、姿勢比較メトリックを確立するために胸部インピーダンスデータの蓄積が評価されるとき、前記プロセッサまたは臨床医は、姿勢変化が起きていた可能性がある比較的狭い時間窓を検討することができる。一例において、患者は、同一の第１時間窓の間に取得されたインピーダンスデータに対する後の相関付けのために、第１時間窓の間の睡眠／覚醒時間を記録することができる。
【０１０６】
参照符号９１５では、胸部インピーダンス試験データが得られ得る。胸部インピーダンス試験データは、植え込み型リードシステム１１０、皮下電極アレイ、または体表面上に位置する一連の電極を含む様々なハードウェア構成装置を用いて得られ得る。一例において、少なくとも２つの電極は、胸部インピーダンス試験データを得るために用いられる試験インピーダンスベクトルを定義するために用いられる。一例において、胸部インピーダンス試験データを得ることは、学習期間または訓練期間の間に用いられ得るのと同一の植え込み型リードシステム１１０または同一の植え込み型リードシステム１１０の同一の部分を用いることを含み得る。参照符号９１５において胸部インピーダンス試験データを得るために用いられるベクトル形態は、学習期間または訓練期間の間に用いられるベクトル形態と実質的に同一であり得る。
【０１０７】
参照番号９７１では、胸部インピーダンス試験データは姿勢識別メトリックと比較され得る。インピーダンス試験データと姿勢識別メトリックとの比較は、プロセッサ回路１０８を用いて実施され得る。前記比較はまた、例えば患者データを評価する臨床医によって、手動で実施することもできる。一例において、胸部インピーダンス試験データは、１つの試験インピーダンスベクトルを用いて得ることができ、参照符号９０５で得られた１つ以上の姿勢比較メトリックと比較され得る。姿勢比較メトリックが第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータの平均を含む例においては、胸部インピーダンス試験データは前記平均と比較され得る。
【０１０８】
一例において、胸部インピーダンス試験データは、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータを含み得る。第１胸部インピーダンス
ベクトルは第１試験インピーダンスベクトルと同一であり得、また第２胸部インピーダンスベクトルは第２試験インピーダンスベクトルと同一であり得る。第１胸部インピーダンスベクトルおよび第２胸部インピーダンスベクトルからのデータが、少なくとも２つのデータクラスタを含む関数を生成するために用いられている場合、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータは前記関数と比較され得る。ここで図５Ａを参照すると、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータは、第１時間窓の間に、４０オームのRA-Canインピーダンス測定値と、３６オームのRV-Canインピーダンス測定値を含み得る。第２時間窓の間において、RA-Canインピーダンス測定値は４０オームであり、RV-Canインピーダンス測定値は３３オームである。第１インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータはデータクラスタ５４１，５４２と比較され得る。
【０１０９】
参照符号９９１では、姿勢状態が提供され得る。一例において、胸部インピーダンス試験データおよび姿勢識別メトリックの比較の結果は、姿勢状態を提供するために用いられ得る。一例において、姿勢識別メトリックは閾値を含み得る。試験インピーダンスデータと閾値との比較は、試験インピーダンスデータの適当な量的属性が前記閾値に達するか、または前記閾値を超える場合には、患者の姿勢を判定することができる。
【０１１０】
第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータのクラスタリングを含む例では、姿勢状態は胸部インピーダンス試験データに関連した１つ以上のクラスタを識別することによって提供され得る。例えば、図４Ａ中のデータ点４４３は上側クラスタ４４１内にある。前記上側クラスタが横臥の患者姿勢に関連している場合、データ点４４３は同様に横臥の患者姿勢に対応し得る。したがって、その患者は、試験インピーダンスデータが取得された第１時間窓の少なくとも一部の間に横臥姿勢にいたことが判定され得る。
【０１１１】
図４Ａ中のデータ点４４４は、データクラスタ４４１，４４２から外れている。しかしながら、データ点４４４は、データクラスタ４４１，４４２の１つ以上との関連性について評価され得る。一例において、データクラスタ４４１，４４２は、第１時間窓の間における多数のインスタンスにおいて、例えばRA-Canインピーダンスベクトル３３１およびRV-Canインピーダンスベクトル３３２を用いて取得されたインピーダンスデータに対応し得る。データ点４４４は、第２時間窓の間に、RA-Canインピーダンスベクトル３３１およびRV-Canインピーダンスベクトル３３２を用いて取得された試験胸部インピーダンスデータに対応し得る。データ点４４４および上側クラスタ４４１を用いて第１帰属因子が計算され、データ点４４４および下側データクラスタ４４２を用いて第２帰属因子が計算され得る。データ点４４４は、第１帰属因子および第２帰属因子の比較を用いて、データクラスタ４４１，４４２のうちの一方と関連付けられ得る。例えば、前記帰属因子は、データ点４４４からデータクラスタ４４１，４４２のそれぞれの重心までの距離を含み得る。図４Ａの例において、データ点４４４から下側クラスタ４４２の重心までの距離は、データ点４４４から上側クラスタ４４１の重心までの距離よりも小さい。したがって、データ点４４４は下側クラスタ４４２に関連付けられ得る。この関連は、患者が第２時間窓の少なくとも一部の間に直立位にいたことを示し得る。一例において、前記帰属因子は、例えばデータ点が既知の姿勢またはデータクラスタに関連する確率を提供するために、データ点に関連する確率を含み得る。
【０１１２】
図１０は、概して、第１時間窓にわたって第１生理学的データおよび第２生理学的データを得ること１０１１と、第２生理学的データに対する第１生理学的データの関数を生成すること１０２１と、第２時間窓にわたって生理学的試験データを得ること１０４５と、前記生理学的試験データを前記関数と比較すること１０７３と、前記生理学的試験データと前記関数の比較を用いて姿勢状態を提供すること１０９３とを含み得る例１０００を示
している。
【０１１３】
参照符号１０１１では、第１生理学的データおよび第２生理学的データは、図８の参照符号８１０の検討において上述したように、第１時間窓にわたって得られ得る。第１生理学的データおよび第２生理学的データは複数の異なる生理学的センサを用いて得ることができる。第１時間窓は、複数の生理学的センサを用いて、第１生理学的データおよび第２生理学的データの十分に正確な取得を可能にする任意の継続時間であり得る。前記データを得るために必要な時間は、用いられるセンサの種類に従って変わるであろう。
【０１１４】
参照符号１０２１では、第１生理学的データおよび第２生理学的データを用いて関数が生成され得る。前記関数は、図７の参照符号７２０における検討に従って生成され得る。一例において、前記関数は、基準、患者の病理学的状態、現在の患者の生理学的状態のうちの１つ以上を示し得るか、または前記関数は、第１生理学的データおよび第２生理学的データを用いて、１つ以上の生理学的傾向を識別することができる。基準患者生理学的状態は、例えばプロセッサ回路１０８を用いて、患者の生理学的信号に対して監視されるか、または追跡され得る情報を提供し得る。前記基準は医療装置の製造業者によって確立されるか、または、前記基準は、例えば装置植込み処置の前、最中、またはその後に、臨床医によって確立され得る。一例において、前記基準は、第１生理学的データおよび第２生理学的データ、または第１生理学的データおよび第２生理学的データの関数に関連した一連の量的属性のような最近の患者情報の移動平均( rolling average)として確立され得る。また、基準との比較のための指数またはメトリックを提供するために、評価基準(evaluation criteria)も確立され得る。例えば、前記基準は患者の姿勢状態を提供するために
、試験データと比較するために用いられ得る。前記基準は移動平均であり得るので、前記基準は時間とともに変化し得る。変化する基準は、生理学的情報が正確に評価されることを保証するために、例えば前記基準の前値または既定値からの偏差を監視するためにプロセッサ回路１０８を用いて、監視され得る。
【０１１５】
参照符号１０４５では、生理学的試験データは第２時間窓にわたって得られ得る。前記生理学的試験データは、第１生理学的データおよび第２生理学的データと同一の手法で得られ得る。また前記生理学的試験データは、第１生理学的データおよび第２生理学的データを得るために用いられた間隔とは異なり得る第２時間窓に対応し得る。一例において、前記生理学的試験データは、加速度計またはインピーダンスのセンサのような、第１生理学的データまたは第２生理学的データの１つ以上を得るために用いられるのと同一の生理学的センサを用いて得ることができる。第２生理学的データおよび第４生理学的データは、患者の胸腔に位置する植え込み型圧力センサのような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。一例において、第２時間窓は第１時間窓とは異なる継続時間であり得る。
【０１１６】
参照符号１０７３では、前記生理学的試験データは前記関数と比較され得る。前記生理学的試験データと前記関数との比較は、プロセッサ回路１０８または外部データ受信および処理回路によって実施され得る。前記比較はまた、例えば臨床医によって、手動で実施することもできる。
【０１１７】
一例において、前記生理学的試験データは、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータを含むような患者の生理学的情報から決定可能であるか、または測定可能である任意のパラメータまたは特性を含み得る。第１生理学的センサは第１試験インピーダンスベクトルと同じであり、第２生理学的センサは第２試験インピーダンスベクトルと同じであり得る。第１生理学的センサおよび第２生理学的センサからのデータが少なくとも２つのデータクラスタを含む関数を生成するために用いられる場合、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルから
のデータは前記関数と比較され得る。一例において、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータの量的属性は、前記関数またはデータクラスタの量的属性と比較され得る。ここで図５Ａを参照すると、第１試験インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータは、第１時間窓の間に、４０オームのRA-Canインピーダンス測定値と、３６オームのRV-Canインピーダンス測定値を含み得る。第２時間窓の間において、RA-Canインピーダンス測定値は４０オームであり、RV-Canインピーダンス測定値は３３オームである。第１インピーダンスベクトルおよび第２試験インピーダンスベクトルからのデータはデータクラスタ５４１，５４２と比較され得る。
【０１１８】
参照符号１０９３において、生理学的試験データおよび関数の比較を用いて姿勢状態を提供することができる。第１生理学的センサデータおよび第２生理学的センサデータのクラスタリングを含む例において、第１時間窓の少なくとも一部に対応する患者の姿勢状態は、生理学的試験データに関連した１つ以上のクラスタを識別することによって提供され得る。例えば、図５Ａ中のデータ点５４３は上側クラスタ５４１内にある。したがって、データ点５４３は、横臥の患者姿勢のような上側クラスタ５４１に関連した同一の患者姿勢に対応する。
【０１１９】
図５Ａ中のデータ点５４４はデータクラスタ５４１，５４２から外れている。しかしながら、データ点５４４は、データクラスタ５４１，５４２の１つ以上との関連性について評価され得る。例えば、データ点５４４と、クラスタに関連した最も近いデータ点との間の距離が計算され得る。データ点５４４は、最も近いデータ点を含むデータクラスタに関連付けられ得る。この例では、データ点５４４は下側クラスタ５４２と関連付けられ、患者姿勢を示すために用いられ得る。
【０１２０】
図１１は、概して、第１時間窓にわたって第１生理学的データおよび第２生理学的データを得ること１１１１と、第２生理学的データに対する第１生理学的データの第１関数を生成すること１１２１と、第１関数を用いて第１量的属性を決定すること１１３１と、第２時間窓にわたって第３生理学的データおよび第４生理学的データを得ること１１４１と、第４生理学的データに対する第３生理学的データの第２関数を生成すること１１５１と、第２関数を用いて第２量的属性を決定すること１１６１と、第１量的属性および第２量的属性を比較すること１１７５と、第１量的属性および第２量的属性の比較を用いて姿勢状態を判定すること１１９５とを含み得る例１１００を示している。
【０１２１】
参照符号１１１１では、第１生理学的データおよび第２生理学的データが、図８の参照符号８１０の検討において上述したように、第１時間窓にわたって得られ得る。第１生理学的データおよび第２生理学的データは、第１生理学的センサおよび第２生理学的センサをそれぞれ用いて得ることができ、第１生理学的センサと第２生理学的センサとは異なる。第１時間窓は、正確な第１生理学的データおよび第２生理学的データを得るのに十分な任意の継続時間であり得る。
【０１２２】
参照番号１１２１では、第１生理学的データの第１関数が、第２生理学的データに対して生成され得る。前記第１関数は、図７の参照符号７２０における検討に従って生成され得る。
【０１２３】
参照符号１１３１では、第１関数を用いて第１量的属性が決定され得る。第１量的属性は、他の属性の中でも特に、データクラスタの面積、体積、または位置のような第１関数の任意の属性を含み得る。第１量的属性は、前記関数の１つ以上の部分を用いて形成された１つ以上のデータクラスタから導き出され得る。例えば、前記関数は２つのデータクラスタを記述することができる。第１量的属性は、その２つのデータクラスタの広がりを含
み得る。
【０１２４】
一例において、工程１１１１，工程１１２１，または工程１１３１のうちの１つ以上は、姿勢状態を判定する方法の学習期間を含み得る。前記学習期間は、第１生理学的データおよび第２生理学的データ、第１関数、または第１量的属性を用いて、姿勢識別比較メトリックを決定することを含み得る。
【０１２５】
参照番号１１４１では、第３生理学的データおよび第４生理学的データが第２時間窓にわたって得られ得る。第３生理学的データおよび第４生理学的データは第１生理学的データおよび第２生理学的データと同一の手法で得ることができるが、第３生理学的データおよび第４生理学的データは第２時間窓のような異なる時間間隔の間に得られ得る。一例において、第１生理学的データおよび第３生理学的データは、心臓インピーダンスベクトル情報を得るように構成されたインピーダンスセンサのような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。第２生理学的データおよび第４生理学的データは、患者の胸腔に位置する植え込み型圧力センサのような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。一例において、第２時間窓は第１時間窓とは異なる継続時間であり得る。
【０１２６】
参照番号１１５１では、第３生理学的データおよび第４生理学的データを用いて第２関数が生成され得る。第２関数は、第１関数と同一の手法または図８の参照番号８２０の検討において上述したのと同一の手法で生成され得る。
【０１２７】
参照符号１１６１では、第２関数を用いて、第２量的属性が決定され得る。第２量的属性は、例えば図８の参照符号８３０における検討において上述した同一の属性を含む、第２関数の任意の属性を含み得る。
【０１２８】
一例において、工程１１４１，工程１１５１，または工程１１６１のうちの１つ以上は、姿勢状態を判定する方法の試験期間を含み得る。前記試験期間は、例えば第３生理学的データおよび第４生理学的データ、第２関数、または第２量的属性を用いて、姿勢識別比較メトリックと比較するため情報を得ることを含み得る。
【０１２９】
参照符号１１７５では、第１量的属性および第２量的属性が比較され得る。一例において、第１量的属性および第２量的属性は、インピーダンスの大きさ情報、重心位置情報または体積情報を含み得る。一例において、第１面積および第２面積が比較され得る。一例において、例えば傾向を生成するために、２つ以上の量的属性が比較され得る。例えば、第１時間窓、第２時間窓、および第３時間窓に関連するような、第１重心位置、第２重心位置、および第３重心位置は、重心位置における傾向を決定するために評価され得る。試験胸部インピーダンスデータに対応するような第４重心位置は、前記傾向との関連性について評価され得る。
【０１３０】
一例において、ルックアップ表を形成するために、量的属性に関連した間隔が用いられ得る。例えば姿勢状態を提供するために、生理学的試験データを得て、該データをルックアップ表と比較することができる。一例において、上記で検討した第１重心位置、第２重心位置、および第３重心位置は、個々の患者姿勢、またはルックアップ表の個々の部分に、それぞれ関連付けられ得る。第４重心位置は、ルックアップ表内における最良適合について評価され得る。
【０１３１】
参照符号１１９５では、第１量的属性および第２量的属性の比較を用いて姿勢状態が決定され得る。一例において、第１時間窓に関連したデータクラスタの面積が第２時間窓に関連したデータクラスタの面積と比較され得る。患者姿勢は重複する面積に含まれるデータ点について示され得る。
【０１３２】
付記
実施例１は、プロセッサを備えた、医療装置のような主題を含む。前記プロセッサは、第１胸部インピーダンスベクトルを定義する第１電極配置を用いて測定された第１胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第１データ入力部であって、第１胸部インピーダンスデータは第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第１データ入力部と、第２胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第２電極配置を用いて測定された第２胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第２データ入力部であって、第２胸部インピーダンスデータは同一の第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第２データ入力部とを含む。実施例１は、プロセッサ可読媒体のような主題を備え得る。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータを用いて、姿勢識別比較メトリックを生成し、第１データ入力部または第２データ入力部の少なくとも一方を用いて第３胸部インピーダンスデータを得て、第３胸部インピーダンスデータおよび前記姿勢識別比較メトリックを用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。
【０１３３】
実施例２において、実施例１の主題は、任意で、プロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第２胸部インピーダンスデータに対する第１胸部インピーダンスデータの第１関数を生成し、第１関数の量的属性を決定し、前記量的属性を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。
【０１３４】
実施例３において、実施例１乃至２の１つまたは任意の組合せの主題は、任意で、プロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１関数の量的属性を決定するように構成する命令を含み、前記量的属性は、第１関数の一部の広がり、第１関数の一部の範囲、第１関数の一部によって少なくとも部分的に定義された面積、第１関数の一部の位置または重心、第１関数の少なくとも２つの異なる部分の位置または重心の間の距離、または第１関数の少なくとも２つの異なる部分を用いて生成された異なる第２関数のうちの少なくとも１つを含む。
【０１３５】
実施例４において、実施例１乃至３の１つまたは任意の組合せの主題は、任意で、第１電極配置を用いて測定された第３胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第１データ入力部と、第２電極配置を用いて測定された第４胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第２データ入力部と、プロセッサ可読媒体とを備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第４胸部インピーダンスデータに対する第３胸部インピーダンスデータの第２関数を生成し、第２関数の量的属性を決定し、第１関数の量的属性および第２関数の量的属性の比較を用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。
【０１３６】
実施例５において、実施例１乃至４の１つまたは任意の組合せの主題は、任意で、生理学的センサを用いて付加的な生理学的データを受信するように構成された第３データ入力部であって、前記付加的な生理学的データは同一の第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第３データ入力部と、プロセッサ可読媒体とを備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１胸部インピーダンスデータ、第２胸部インピーダンスデータおよび付加的な生理学的データを用いて多次元の第１関数を生成するように構成する命令を含む。
【０１３７】
実施例６において、実施例１乃至５の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセ
ッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、前記多次元の第１関数の少なくとも一部を用いて、体積を含む量的属性を決定するように構成する命令を含む。
【０１３８】
実施例７において、実施例１乃至６の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、姿勢識別比較メトリックを生成するために用いられる第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータを決定するために姿勢情報を用いるように構成する命令を含む。
【０１３９】
実施例８において、実施例１乃至７の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、少なくとも２つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含み、各データクラスタは姿勢状態に対応する。
【０１４０】
実施例９において、実施例１乃至８の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、時刻情報を用いて、少なくとも２つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む。
【０１４１】
実施例１０において、実施例１乃至９の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、学習期間の間に得られた姿勢情報を用いて、少なくとも２つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む。
【０１４２】
実施例１１において、実施例１乃至１０の１つまたは任意の組合せの主題は、任意で、心臓の心室またはその近傍に位置する第１電極と、少なくとも異なる第２電極とを用いて測定された第１胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第１データ入力部を含み得る。
【０１４３】
実施例１２において、実施例１乃至１１の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、生理学的状態または病理学的状態を解釈するために姿勢状態情報を用いるように構成する命令を含む。
【０１４４】
実施例１３において、実施例１乃至１２の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第３胸部インピーダンスデータの量的属性を分類するために、ルックアップ表を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。
【０１４５】
実施例１４は、任意でプロセッサを含む医療装置のような主題を備えるように、実施例１乃至１３の１つまたは任意の組合せの主題を含むか、またはそれと組み合わせられ得る。前記プロセッサは、第１胸部インピーダンスベクトルを定義する第１電極配置を用いて測定された第１胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第１データ入力部であって、第１胸部インピーダンスデータは姿勢変化を含む第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第１データ入力部と、異なる第２胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第２電極配置を用いて測定された第２胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第２データ入力部であって、第２胸部インピーダンスデータは同
一の第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第２データ入力部とを含む。実施例１４は、任意でプロセッサ可読媒体のような主題を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第２胸部インピーダンスデータに対する第１胸部インピーダンスデータの関数を生成し、前記関数の第１部分を用いて第１姿勢に関連した第１データクラスタを形成し、前記関数の第２部分を用いて第２姿勢に関連した異なる第２データクラスタを形成し、少なくとも２つの胸部インピーダンスベクトルを用いて試験胸部インピーダンスデータを得て、前記試験胸部インピーダンスデータを第１データクラスタまたは第２データクラスタのうちの一方と関連付けることによって姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。
【０１４６】
実施例１５において、実施例１乃至１４の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１胸部インピーダンスベクトルおよび第２の胸部インピーダンスベクトルを用いて、試験胸部インピーダンスデータを得るように構成する命令を含む。
【０１４７】
実施例１６において、実施例１乃至１５の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第１部分を含まない関数の第２部分を用いて、異なる第２データクラスタを形成するように構成する命令を含む。
【０１４８】
実施例１７において、実施例１乃至１６の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、前記試験胸部インピーダンスデータおよび第１データクラスタを用いて第１帰属因子を決定し、前記試験胸部インピーダンスデータおよび異なる第２データクラスタを用いて第２帰属因子を決定し、第１帰属因子および第２帰属因子を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。
【０１４９】
実施例１８は、植込み型医療装置を備えたシステムのような主題を任意で含むように、実施例１乃至１７の１つまたは任意の組合せの主題を含むか、またはそれと組み合わせられる。前記植込み型医療装置は、第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する第１胸部インピーダンスデータを受け取るように構成された第１胸部インピーダンスセンサと、同一の第１時間窓の間における多数のインスタンスに対応する第２胸部インピーダンスデータを受け取るように構成された第２胸部インピーダンスセンサと、プロセッサ回路とを備え、前記プロセッサ回路は、第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータを受信し、異なる第２時間窓の間における多数のインスタンスに対応する試験胸部インピーダンスデータを受信し、第１胸部インピーダンスデータおよび第２胸部インピーダンスデータを用いて、少なくとも２つのデータクラスタを形成し、少なくとも２つのデータクラスタと試験胸部インピーダンスデータとを用いて、姿勢状態を判定するように構成されている。
【０１５０】
実施例１９において、実施例１乃至１８の１つまたは任意の組合せの主題は、任意で、複数の量的属性を格納するように構成された記憶回路を備え得る。
実施例２０において、実施例１乃至１９の１つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ回路を備えることができ、前記プロセッサ回路は、少なくとも第１時間窓およびそれに続く時間窓にわたって少なくとも２つのデータクラスタの量的属性を監視するように構成されている。
【０１５１】
これらの限定されない実施例は任意の順列または組合せで組み合わせることができる。
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面への言及を含む。図面は、
例証として、本発明が実施され得る特定の実施形態を示している。これらの実施形態はまた本願では「実施例」とも称される。そのような実施例は、示されているか、または記載されているものに加えて、要素を含み得る。しかしながら、本発明者らはまた、示されているか、または記載されているそれらの要素のみが備えられた実施例も企図する。さらに、本発明者らはまた、本願に示されているか、または記載されている特定の実施例（またはその１つ以上の態様）または他の実施例（またはその１つ以上の態様）のいずれかに関して、示されているか、または記載されているそれらの要素（またはその１つ以上の態様）の任意の組合せまたは順列を用いた実施例も企図する。
【０１５２】
本文書と、参照により援用された文書との間で用法が一致しない場合には、本文書の用法が支配する。
本文書において、用語「ａ」または「ａｎ」は、特許文献において共通であるように、「少なくとも１つ(at least one)」または「１つ以上(one or more)」の任意の他の例ま
たは用法とは無関係に、１つまたは2つ以上を含するように用いられる。この文書におい
て、用語「または」は、別段の指示がない限り、「ＡまたはＢ」が、「ＡだがＢではない」、「ＢだがＡではない」、および「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的論理和を示す。本文書において、用語「含む(including)」および「前記〜において(in which)」は、
「備える(conprising)」および「前記〜において(wherein)」という各用語の平易な英語
の同意義として用いられる。また、以下の請求項において、用語「含む(including)」お
よび「備える(comprising)」は非制限的であり、すなわち、請求項においてそのような用語の後に列記されたものに加えて要素を含むシステム、装置、物品またはプロセスは、依然としてその請求項の範囲内にあると見なされる。
【０１５３】
さらに、以下の請求項において、用語「第１」、「第２」、および「第３」などは、単に標識として用いられており、それらの対象に対して数的な要件を課するようには意図されない。
【０１５４】
本願に記載した方法の例は、少なくとも一部分において、機械、プロセッサまたはコンピューターによって実施され得る。いくつかの例としては、上記の実施例に記載したような方法を実施するように電子装置を構成するように作動可能である命令によってコード化されたコンピューター可読媒体またはプロセッサ可読媒体が挙げられる。そのような方法の実施は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのようなコードを含み得る。そのようなコードは、様々な方法を行なうためのコンピューター可読命令を含み得る。前記コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよい。さらに、一例において、前記コードは、例えば実行中に、または他の時に、１つ以上の揮発性の、非一時的な(non-transitory)、または不揮発性の有形のコンピューター可読媒体上に具体的に格納され得る。これらの有形のコンピューター可読媒体の例としては、ハードディスク、リムーバル磁気ディスク、リムーバル光ディスク（例えばコンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリーカードまたはメモリースティック、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、読出し専用メモリー（ＲＯＭ）などがあげられるが、これらに限定されるものではない。
【０１５５】
上記の説明は、例示であり、限定的なものではないことが意図される。例えば、上述の例（またはそれらの１つ以上の態様）は互いに組み合わせて用いてもよい。上記の説明の検討により、当業者などによって、他の実施形態が用いられ得る。要約書は、読者が技術的な開示の性質を迅速に確認できるようにするために、米国特許法施行規則第１．７２条（ｂ）に準拠するために提供される。要約書は、特許請求の範囲または意味を解釈または限定するためには用いられないという理解で提出されている。また、上記の詳細な説明において、様々な特徴は開示を簡素化するためにグループ化され得る。これは、権利請求されていない開示された特徴が任意の請求項に対して必須であることを意図していると解釈
されるべきでない。むしろ、本発明の主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない状態にあってもよい。したがって、以下の特許請求の範囲は、これにより詳細な説明に援用され、各請求項は別個の実施形態として自立している。また、そのような実施形態は様々な組合せまたは順列で互いに組み合わせられ得ることが企図される。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲、並びに係る特許請求の範囲が権利を享受する均等物の全範囲を参照して決定されるべきである。
【図１】
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【図４Ａ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005759015.tif 000019
【図８】
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【図９】
0005759015.tif 000021
【図１０】
0005759015.tif 000022
【図１１】
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