(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸不足を検出するよう構成されるシステムであって、
（ａ）被検者の呼吸に関する情報を取得し、１以上のモジュールを実行するよう構成される１以上のプロセッサを有し、
前記１以上のモジュールは、
（１）前記プロセッサにより取得された情報に基づき前記被検者の呼吸のパラメータを決定するよう構成されるパラメータモジュールであって、前記パラメータは予備呼吸単位で決定され、前記予備呼吸単位とは各呼吸を参照し、前記呼吸の質でなく、呼吸を特定する際の解析レベルのみを参照する、パラメータモジュールと、
（２）前記パラメータモジュールにより決定されたパラメータから予備呼吸単位で前記被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測するよう構成されたキーパラメータモジュールであって、前記キーパラメータは、前記プロセッサによって取得された情報からは直接的には導出できないパラメータであり、前記キーパラメータモジュールは更に、所定の呼吸パラメータセットと前記キーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを含み、所与の予備呼吸の呼吸パラメータの入力に応答して、前記人工ニューラルネットワークは、前記所与の予備呼吸のキーパラメータの値を出力する、キーパラメータモジュールと、
（３）（ｉ）前記所与の予備呼吸のキーパラメータの推測された値と所定の閾値とを比較し、（ｉｉ）前記比較の結果に応答して、各予備呼吸を（ｉｉ）（ａ）有効で十分な呼吸又は（ｉｉ）（ｂ）アーチファクトのある不十分な呼吸としてそれぞれ分類し、（ｉｉｉ）前記各予備呼吸の比較の結果に応答して、全体的な呼吸不足を判定することによって、前記被検者の呼吸における呼吸不足を検出するよう構成される分類モジュールと、
を有し、
前記全体的な呼吸不足を判定することは、前記被検者の十分な呼吸を運ぶための呼吸レートを決定することを含み、（ｉｉｉ）（ａ）有効な十分な呼吸の検出に応答して、前記検出された有効な十分な呼吸を反映するよう呼吸レートの計算を更新し、（ｉｉｉ）（ｂ）アーチファクトのある不十分な呼吸の検出に応答して、次の有効な十分な呼吸が検出されるまで前記呼吸レートの計算を更新せず、
前記パラメータモジュールにより決定されたパラメータは、所与の予備呼吸中にＣＯ２レベルの所定のサンプルセットを収集することによって決定される値を含み、
（ｉ）第１パラメータは、前記所与の予備呼吸中のＣＯ２のレベルの第１の個数のサンプルを有する第１セットから決定され、（ｉｉ）もう１つのパラメータは、前記同一の所与の予備呼吸中のＣＯ２のレベルの次の個数のサンプルを有する次のセットから決定され、（ｉｉｉ）前記所与の予備呼吸が前記パラメータ値のそれぞれが決定可能なデータを提供するのに十分なサンプルポイントを提供しない短い呼吸であることに応答して、前記パラメータモジュールは、（ｉｉｉ）（ａ）前記短い呼吸のために提供されないサンプルポイントに所定値を自動的に割り当て、（ｉｉｉ）（ｂ）前記割り当てられた値を利用することによって対応するパラメータを決定するシステム。
【請求項２】
前記分類モジュールは、前記キーパラメータの推測された値が前記閾値をクロスした場合、前記被検者の呼吸における呼吸不足を検出する、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧又は胸壁挙動の１以上を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記所定の閾値は、ユーザにより設定可能である、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記パラメータモジュールにより決定されるパラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間の部分、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間前に観察されたＣＯ２の部分圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間の部分、吸気中に取得されたカプノグラムのサンプルの標準偏差又は吸気中に取得されたカプノグラムのサンプルの平均の１以上を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサにより取得された情報は、前記被検者の気道に提供され、及び／又は前記気道から受信されるガスに導通した１以上のセンサにより生成される出力信号を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項７】
呼吸不足を検出するシステムのプロセッサにより実現される方法であって、
被検者の呼吸に関する情報を取得するステップと、
前記取得した情報に基づき前記被検者の呼吸のパラメータを決定するステップであって、前記パラメータは予備呼吸単位で決定され、前記予備呼吸単位とは各呼吸を参照し、前記呼吸の質でなく、呼吸を特定する際の解析レベルのみを参照する、決定するステップと、
前記決定されたパラメータから予備呼吸単位で前記被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測するステップであって、前記キーパラメータは、前記被検者の呼吸に関する取得した情報からは直接的には導出できないパラメータであり、前記キーパラメータを推測するステップは更に、所定の呼吸パラメータセットと前記キーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを利用することを含み、所与の予備呼吸の呼吸パラメータの入力に応答して、前記人工ニューラルネットワークは、前記所与の予備呼吸のキーパラメータの値を出力する、推測するステップと、
（ｉ）前記所与の予備呼吸のキーパラメータの推測された値と所定の閾値とを比較し、（ｉｉ）前記比較の結果に応答して、各予備呼吸を（ｉｉ）（ａ）有効で十分な呼吸又は（ｉｉ）（ｂ）アーチファクトのある不十分な呼吸としてそれぞれ分類し、（ｉｉｉ）前記各予備呼吸の比較の結果に応答して、全体的な呼吸不足を判定することによって、前記被検者の呼吸における呼吸不足を検出するステップと、
を有し、
前記全体的な呼吸不足を判定することは、前記被検者の十分な呼吸を運ぶための呼吸レートを決定することを含み、（ｉｉｉ）（ａ）有効な十分な呼吸の検出に応答して、前記検出された有効な十分な呼吸を反映するよう呼吸レートの計算を更新し、（ｉｉｉ）（ｂ）アーチファクトのある不十分な呼吸の検出に応答して、次の有効な十分な呼吸が検出されるまで前記呼吸レートの計算を更新せず、
前記被検者の呼吸に関して前記取得された情報から決定されたパラメータは、所与の予備呼吸中にＣＯ２レベルの所定のサンプルセットを収集することによって決定される値を含み、
（ｉ）第１パラメータは、前記所与の予備呼吸中のＣＯ２のレベルの第１の個数のサンプルを有する第１セットから決定され、（ｉｉ）もう１つのパラメータは、前記同一の所与の予備呼吸中のＣＯ２のレベルの次の個数のサンプルを有する次のセットから決定され、（ｉｉｉ）前記所与の予備呼吸が前記パラメータ値のそれぞれが決定可能なデータを提供するのに十分なサンプルポイントを提供しない短い呼吸であることに応答して、（ｉｉｉ）（ａ）前記短い呼吸のために提供されないサンプルポイントに所定値を自動的に割り当て、（ｉｉｉ）（ｂ）前記割り当てられた値を利用することによって対応するパラメータを決定する方法。
【請求項８】
前記キーパラメータの推測された値が前記閾値をクロスした場合、前記被検者の呼吸における呼吸不足が検出される、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧又は胸壁挙動の１以上を含む、請求項７記載の方法。
【請求項１０】
前記所定の閾値は、ユーザにより設定可能である、請求項７記載の方法。
【請求項１１】
前記被検者の呼吸に関する取得した情報から決定されるパラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間の部分、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間前に観察されたＣＯ２の部分圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間の部分、吸気中に取得されたカプノグラムのサンプルの標準偏差又は吸気中に取得されたカプノグラムのサンプルの平均の１以上を含む、請求項７記載の方法。
【請求項１２】
前記被検者の呼吸に関する取得した情報は、前記被検者の気道に提供され、及び／又は前記気道から受信されるガスに導通した１以上のセンサにより生成される出力信号を含む、請求項７記載の方法。
【請求項１３】
呼吸不足を検出するよう構成されるシステムであって、
被検者の呼吸に関する情報を取得する手段と、
前記取得した情報に基づき前記被検者の呼吸のパラメータを決定する手段であって、前記パラメータは予備呼吸単位で決定され、前記予備呼吸単位とは各呼吸を参照し、前記呼吸の質でなく、呼吸を特定する際の解析レベルのみを参照する、決定する手段と、
前記決定されたパラメータから予備呼吸単位で前記被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測する手段であって、前記キーパラメータは、前記被検者の呼吸に関する取得した情報からは直接的には導出できないパラメータであり、前記キーパラメータを推測するステップは更に、所定の呼吸パラメータセットと前記キーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを利用することを含み、所与の予備呼吸の呼吸パラメータの入力に応答して、前記人工ニューラルネットワークは、前記所与の予備呼吸のキーパラメータの値を出力する、推測する手段と、
（ｉ）前記所与の予備呼吸のキーパラメータの推測された値と所定の閾値とを比較し、（ｉｉ）前記比較の結果に応答して、各予備呼吸を（ｉｉ）（ａ）有効で十分な呼吸又は（ｉｉ）（ｂ）アーチファクトのある不十分な呼吸としてそれぞれ分類し、（ｉｉｉ）前記各予備呼吸の比較の結果に応答して、全体的な呼吸不足を判定することによって、前記被検者の呼吸における呼吸不足を検出する手段と、
を有し、
前記全体的な呼吸不足を判定することは、前記被検者の十分な呼吸を運ぶための呼吸レートを決定することを含み、（ｉｉｉ）（ａ）有効な十分な呼吸の検出に応答して、前記検出された有効な十分な呼吸を反映するよう呼吸レートの計算を更新し、（ｉｉｉ）（ｂ）アーチファクトのある不十分な呼吸の検出に応答して、次の有効な十分な呼吸が検出されるまで前記呼吸レートの計算を更新せず、
前記被検者の呼吸に関して前記取得された情報から決定されたパラメータは、所与の予備呼吸中にＣＯ２レベルの所定のサンプルセットを収集することによって決定される値を含み、
（ｉ）第１パラメータは、前記所与の予備呼吸中のＣＯ２のレベルの第１の個数のサンプルを有する第１セットから決定され、（ｉｉ）もう１つのパラメータは、前記同一の所与の予備呼吸中のＣＯ２のレベルの次の個数のサンプルを有する次のセットから決定され、（ｉｉｉ）前記所与の予備呼吸が前記パラメータ値のそれぞれが決定可能なデータを提供するのに十分なサンプルポイントを提供しない短い呼吸であることに応答して、（ｉｉｉ）（ａ）前記短い呼吸のために提供されないサンプルポイントに所定値を自動的に割り当て、（ｉｉｉ）（ｂ）前記割り当てられた値を利用することによって対応するパラメータを決定するシステム。
【請求項１４】
前記キーパラメータの推測された値が前記閾値をクロスした場合、前記被検者の呼吸における呼吸不足が検出される、請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
前記キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧又は胸壁挙動の１以上を含む、請求項１３記載のシステム。
【請求項１６】
前記被検者の呼吸に関する取得した情報から決定されるパラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間の部分、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間前に観察されたＣＯ２の部分圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間の部分、吸気中に取得されたカプノグラムのサンプルの標準偏差又は吸気中に取得されたカプノグラムのサンプルの平均の１以上を含む、請求項１３記載のシステム。
【請求項１７】
前記被検者の呼吸に関する取得した情報は、前記被検者の気道に提供され、及び／又は前記気道から受信されるガスに導通した１以上のセンサにより生成される出力信号を含む、請求項１３記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者の呼吸における呼吸不足の検出と、当該検出に用いられる人工ニューラルネットワークの生成とに関する。
【背景技術】
【０００２】
被検者の呼吸における呼吸不足を検出するため、挿管されていない被検者の気道における又は近傍のガスのカプノグラム（ｃａｐｎｏｇｒａｍ）サンプルをモニタリングする技術が知られている。一般に、この技術は、被検者が吸入（ＣＯ２レベルの減少）と吸出（ＣＯ２レベルの増加）を行うとき、被検者の気道にあるＣＯ２の変動に拠るものである。しかしながら、この技術は、当該技術を実現する従来システムによっては検出されない、被検者が呼吸していない、又は十分呼吸していない様々な状況が存在するという問題点を有している。
【０００３】
例えば、被検者は、肺から出入りする十分な容量のガスを移動させることなく、呼吸を試みる可能性がある。これらの小さな不十分な呼吸は、過剰鎮静や気道閉塞により生じうる。残念なことに、シンプルなカプノメトリは安全な周期的な呼吸からこれらのわずかな不適切な呼吸を区別することができない可能性がある。他の例として、心原性拍動は、心臓の鼓動が肺からのガスの出入りのきわめてわずかな動きを生じさせる現象である。これらのガスの動きは十分な呼吸として従来システムによって検出される可能性はあるが、移動するガスの量は被検者を維持するのには十分でない。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一態様は、呼吸不足を検出するよう構成されるシステムに関する。一実施例では、システムは、被検者の呼吸に関する情報を取得し、１以上のモジュールを実行するよう構成される１以上のプロセッサを有する。一実施例では、１以上のモジュールは、パラメータモジュール、キーパラメータモジュール及び分類モジュールを有する。パラメータモジュールは、プロセッサにより取得された情報に基づき被検者の呼吸のパラメータを決定するよう構成される。キーパラメータモジュールは、パラメータモジュールにより決定されたパラメータから、プロセッサにより取得された情報からは直接的には導出できないパラメータである、被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測するよう構成される。分類モジュールは、キーパラメータの推定された値と所定の閾値とを比較することによって、被検者の呼吸の呼吸不足を検出するよう構成される。
【０００５】
本発明の他の態様は、呼吸不足を検出する方法に関する。本発明の一実施例では、本方法は、被検者の呼吸に関する情報を取得するステップと、前記取得した情報に基づき前記被検者の呼吸のパラメータを決定するステップと、前記決定されたパラメータから、前記被検者の呼吸に関する取得した情報からは直接的には導出できないパラメータである、前記被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測するステップと、前記キーパラメータの推測された値と所定の閾値とを比較することによって、前記被検者の呼吸における呼吸不足を検出するステップとを有する。
【０００６】
本発明のさらなる態様は、呼吸不足を検出するよう構成されるシステムに関する。本発明の一実施例では、本システムは、被検者の呼吸に関する情報を取得する手段と、前記取得した情報に基づき前記被検者の呼吸のパラメータを決定する手段と、前記決定されたパラメータから、前記被検者の呼吸に関する取得した情報からは直接的には導出できないパラメータである、前記被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測する手段と、前記キーパラメータの推測された値と所定の閾値とを比較することによって、前記被検者の呼吸における呼吸不足を検出する手段とを有する。
【０００７】
本発明のさらなる他の態様は、所定の呼吸パラメータセットとキーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成するよう構成されるシステムに関する。一実施例では、本システムは、入力インタフェースと１以上のプロセッサとを有する。入力インタフェースは、複数のテスト被検者の各人の呼吸に対応する情報セットであって、呼吸不足の指標であるキーパラメータを含む呼吸パラメータセットに関する前記情報セットを取得するよう構成される。１以上のプロセッサは、１以上のモジュールを実行する。一実施例では、１以上のモジュールは、パラメータモジュール及びモデリングモジュールを有する。パラメータモジュールは、前記取得した情報セットから、前記テスト被検者の各人の呼吸の呼吸パラメータセットの値を決定するよう構成される。モデリングモジュールは、前記パラメータモジュールにより決定された値から、前記キーパラメータの値と前記呼吸パラメータセットの他のパラメータの値との関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成するよう構成される。
【０００８】
本発明のさらなる他の態様は、所定の呼吸パラメータセットとキーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成する方法に関する。一実施例では、本方法は、複数のテスト被検者の各人の呼吸に対応する情報セットであって、呼吸不足の指標であるキーパラメータを含む呼吸パラメータセットに関する前記情報セットを取得するステップと、前記取得した情報セットから、前記テスト被検者の各人の呼吸の呼吸パラメータセットの値を決定するステップと、前記テスト被検者の各人の呼吸の呼吸パラメータセットの値から、前記キーパラメータの値と前記呼吸パラメータセットの他のパラメータの値との関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成するステップとを有する。
【０００９】
本発明のさらなる他の態様は、所定の呼吸パラメータセットとキーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成するシステムに関する。一実施例では、本システムは、複数のテスト被検者の各人の呼吸に対応する情報セットであって、呼吸不足の指標であるキーパラメータを含む呼吸パラメータセットに関する前記情報セットを取得する手段と、前記取得した情報セットから、前記テスト被検者の各人の呼吸の呼吸パラメータセットの値を決定する手段と、前記テスト被検者の各人の呼吸の呼吸パラメータセットの値から、前記キーパラメータの値と前記呼吸パラメータセットの他のパラメータの値との関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成する手段とを有する。
【００１０】
本発明の上記及び他の課題、機能及び特徴は、構成の関連する要素の動作及び機能の方法と製造のパーツ及び経済の組み合わせと共に、各図面における同様の参照番号が対応するパーツを示す本明細書の一部を構成する添付した図面を参照して、以下の開示と添付した請求項とを考慮してより明確になるであろう。しかしながら、図面は例示及び説明のためだけのものであり、本発明の限定の規定としてみなされるべきでないことが理解されるべきである。明細書及び請求項に用いられる“ある”及び“前記”という単数形は、特段の明示がない限り複数の含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の１以上の実施例による呼吸不足を検出するよう構成されるシステムを示す。
【図２】図２は、本発明の１以上の実施例による呼吸不足を検出する方法を示す。
【図３】図３は、本発明の１以上の実施例による複数の呼吸パラメータとキーパラメータとの間の関係をモデル化した人工ニューラルネットワークを生成するよう構成されるシステムを示す。
【図４】図４は、本発明の１以上の実施例による人工ニューラルネットワークに従って推測される値と各呼吸のキーパラメータの測定値のプロットを示す。
【図５】図５は、本発明の１以上の実施例による人工ニューラルネットワークにより有効又はアーチファクトとして特定された呼吸から推測される呼吸レートと測定された呼吸レートとのプロットを示す。
【図６】図６は、本発明の１以上の実施例による複数の呼吸パラメータとキーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成する方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は、被検者１２の呼吸における呼吸不足を検出するよう構成されるシステム１０を示す。特に、システム１０は、予備的に被検者１２の呼吸を特定し、予備的に特定された呼吸が有効であるか、すなわち、十分な呼吸であるか、又はアーチファクトであるか、すなわち、不十分な呼吸であるか判断するため、カプノメトリセンサ及び／又は他のセンサにより生成される信号を実現する。また、システム１０は、被検者１２が挿管されていないケースなどにおいて、被検者１２の呼吸の十分さを非侵襲的にモニタリングするよう配置されてもよい。一実施例では、システム１０は、電子ストレージ１４、１以上のセンサ１６及びプロセッサ１８を有する。
【００１３】
一実施例では、電子ストレージ１４は、情報を電子的に格納する電子記憶媒体からなる。電子ストレージ１４の電子記憶媒体は、システム１０に一体的に（すなわち、実質的に着脱不可）設けられたシステムストレージ、及び／又はポート（ＵＳＢポート、ファイアウォールポートなど）若しくはドライブ（ディスクドライブなど）などを介しシステム１０に着脱可能に接続できる着脱可能ストレージの１つ又は両方を含むものであってもよい。電子ストレージ１４は、光学可読記憶媒体（光ディスクなど）、磁気可読記憶媒体（磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブなど）、電荷ベース記憶媒体（ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなど）、ソリッドステート記憶媒体（フラッシュドライブなど）、及び／又は他の電子可読記憶媒体の１以上を有してもよい。電子ストレージ１４は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ１８により決定される情報、センサ１６により生成される出力信号（又は出力信号から導出される情報）、及び／又はシステム１０が適切に機能することを可能にする他の情報を格納してもよい。電子ストレージ１４は、システム１０内の個別のコンポーネントであってもよいし、又はシステム１０の他の１以上のコンポーネント（プロセッサ１８など）に一体的に設けられてもよい。
【００１４】
一実施例では、センサ１６は、被検者１２の気道における又は近傍のガスの１以上のパラメータに関する情報を伝達する出力信号を生成するよう構成される。単一のコンポーネントとしてのセンサ１６の説明は、センサ１６が複数のセンサを含むものであってもよいため、限定的なものではない。一実施例では、センサ１６は、被検者１２の気道における又は近傍のＣＯ２の濃度に関する情報を伝達する出力信号を生成するカプノメトリセンサを有する。これは、限定的ではない。一部の実施例では、センサ１６は、カプノメトリセンサと共に、酸素、フロー、圧力、温度及び／又は湿度などの他のタイプのセンサを有し、又はカプノメトリセンサの代わりに他のタイプのセンサを有する。センサ１６により生成される出力信号は、プロセッサ１８及び／又は電子ストレージ１４の一方又は両方に通信される。
【００１５】
被検者１２の気道における又は近傍のガスの１以上のパラメータに関する情報を伝達する出力信号を生成するため、センサ１６はこのガスと導通する。例えば、一実施例では、センサ１６には、被検者１２の気道にガスをガイドし、及び／又はそこからガスを受け取る呼吸回路（図示せず、“患者回路”とも呼ばれる）が設けられる。呼吸回路は、被検者１２との間でガスを伝達可能な１以上の導管と、被検者１２の気道と１以上の導管との間でガスを導通するよう構成されるインタフェース装置とを有してもよい。非限定的な例によって、インタフェース装置は、鼻カニューラ、鼻／口コンビネーションカニューラ、ガス送出マスク及び／又は他のインタフェース装置の１以上を含むものであってもよい。
【００１６】
プロセッサ１８は、システム１０における情報処理機能を提供するよう構成される。また、プロセッサ１８は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するよう設計されるデジタル回路、情報を処理するよう設計されるアナログ回路、状態マシーン及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構の１以上を有してもよい。図１において、プロセッサ１８は単一のエンティティとして示されているが、これは単なる例示である。一部の実現形態では、プロセッサ１８は複数の処理ユニットを有してもよい。これらの処理ユニットは、同一装置内に物理的に配置されてもよいし、又はプロセッサ１８は、連係して動作する複数の装置により提供される処理機能を示すものであってもよい。
【００１７】
図１に示されるように、一実施例では、プロセッサ１８は、予備呼吸モジュール２０、パラメータモジュール２２、キーパラメータモジュール２４、分類モジュール２６及び／又は他のモジュールを有する。モジュール２０，２２，２４及び／又は２６は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェア及び／又はファームウェアの組み合わせにより実現されてもよく、及び／又はそうでなく実現されてもよい。図１において、モジュール２０，２２，２４，２６は単一の処理ユニット内に一緒に配置されて示されているが、プロセッサ１８が複数の処理ユニットを有する実現形態では、モジュール２２，２２，２４及び／又は２６は、他のモジュールから遠隔配置されてもよい。さらに、後述される異なるモジュール２０，２２，２４及び／又は２６により提供される機能の説明は、例示的なものであって限定的なものでなく、モジュール２０，２２，２４及び／又は２６の何れかが説明されるものより多くの又は少ない機能を提供するものであってもよい。例えば、モジュール２０，２２，２４及び／又は２６の１以上は排除されてもよく、それの機能の一部又はすべてが他のモジュールにより提供されてもよい。他の例として、プロセッサ１８は、モジュール２０，２２，２４及び／又は２６の１つに以下に属する機能の一部又はすべてを実行可能な１以上の追加的なモジュールを有してもよい。
【００１８】
予備呼吸モジュール２０は、被検者１２の各呼吸を準備的に特定するため、センサ１６により生成される出力信号の初期的な解析を実行するよう構成される。この解析の予備的性格のため、予備呼吸モジュール２０により特定される呼吸は、“予備呼吸”とここでは呼ばれる。これは、被検者１２による呼吸の質を表すものでなく、呼吸の特定において予備呼吸モジュール２０により提供される解析レベルを示すものである。
【００１９】
一実施例では、センサ１６は、被検者１２の気道における又は近傍のガスのＣＯ２の濃度に関する情報を伝達する出力信号を生成する。本実施例では、予備呼吸モジュール２０は、ＣＯ２の濃度が所定の閾値だけ上下に乖離したかに基づき呼吸を特定する。ＣＯ２は吸出中に増加し、吸入中に減少するため、ＣＯ２の濃度が所定の閾値だけ上下に乖離したかは、吸入や吸出などの予備呼吸として予備呼吸モジュール２０により予備的に特定される。予備呼吸モジュール２０により予備呼吸の特定を精緻化するため、予備呼吸モジュール２０は、ＣＯ２の濃度が閾値の前後を通過するとき、ヒステリシス（５ｍｍ  Ｈｇなどに対応する）を適用してもよい。
【００２０】
パラメータモジュール２２は、センサ１６により生成された出力信号から、被検者１２の呼吸の複数のパラメータを決定するよう構成される。複数のパラメータは、予備呼吸単位で決定される。非限定的な例として、パラメータモジュール２２により決定される複数のパラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間（最大ＣＯ２レベルの１０％未満など）、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間（１００ｍｓ，２００ｍｓ，３００ｍｓ，４００ｍｓ，５００ｍｓなど）前に観察されたＣＯ２の部分的圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間、吸気中のカプノグラムのサンプルの標準偏差、吸気中のカプノグラムのサンプルの平均、及び／又は他のパラメータの１以上を含むものであってもよい。
【００２１】
一実施例では、パラメータモジュール２２により決定されるパラメータは正規化される。非限定的な例として、所与のパラメータに対してパラメータモジュール２２により決定された値が、前のテストにおいて決定された所与のパラメータの平均など、所与のパラメータの第１所定値から差し引かれてもよい。正規化は、所与のパラメータに対してパラメータモジュール２２により決定された値、又は決定された値と第１所定値との間の差分を、前のテストにおいて決定される平均からの標準偏差などの所与のパラメータに対する第２所定値によって除すことを含むものであってもよい。
【００２２】
一実施例では、パラメータモジュール２２により決定される複数のパラメータは、所与の呼吸中のＣＯ２レベルのサンプルを集計することによって決定される値を含む。この値は、ＣＯ２レベルの平均、ＣＯ２レベルの中央値、累積ＣＯ２レベル及び／又は複数のサンプルから決定される測定されたＣＯ２レベルの他の集計値として決定されてもよい。例えば、１つのパラメータは、所与の呼吸中のＣＯ２レベルのサンプルの最初の１０個（又は他の何れかの個数）から決定されてもよく、他のパラメータは、所与の呼吸中のＣＯ２レベルのサンプルの次の１０個（又は他の何れかの個数）から決定されてもよく、以下同様の行われてもよい。本実施例では、短い呼吸は、各値が決定可能なデータを提供するのに十分なサンプルポイントを提供しない可能性があり、例えば、３００サンプルが使用されるが、１回の呼吸は２００サンプルしかたまたま続かない。このようなケースでは、センサ１６から受信される情報において提供されないサンプルは、ゼロ（０）などの所定値に自動的に割り当てられ、割り当てられた値からパラメータが決定される。
【００２３】
キーパラメータモジュール２４は、パラメータモジュール２２により決定されるパラメータから、被検者の呼吸のキーパラメータの値を推測するよう構成される。パラメータモジュール２２により決定されるパラメータは予備呼吸毎に決定されるため、キーパラメータは、センサ１６により生成される出力信号から直接的には定量化できない被検者１２の呼吸のパラメータである。キーパラメータは、直接測定される場合、センサ１６により生成される出力信号から直接定量化可能なパラメータより、アーチファクト又は有効として予備呼吸の正確な分類を提供する被検者１２の呼吸のパラメータである。例えば、キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧力、胸壁挙動、及び／又は他のキーパラメータの１以上を含むものであってもよい。一実施例では、キーパラメータモジュール２４は、パラメータモジュール２２により決定されるパラメータを入力として使用する人工ニューラルネットワークからキーパラメータの値を推測し、これを出力する。非限定的な例として、ニューラルネットワークは、入力としてパラメータモジュール２２により決定される１０個のパラメータを使用し、及び／又はキーパラメータである１つの出力を導く２０個の隠れレイヤ（中間レイヤ）ノードを有してもよい。
【００２４】
分類モジュール２６は、被検者１２の呼吸における呼吸不足を検出するため、キーパラメータモジュール２４により推測されるキーパラメータの値を解析するよう構成される。一実施例では、分類モジュール２６は、所与の予備呼吸のキーパラメータの値と所定の閾値とを比較することによって、被検者１２の呼吸における呼吸不足を検出する。所定の閾値は、介護士や被検者１２などのユーザにより設定されてもよい。この比較結果に基づき、分類モジュール２６は、所与の予備呼吸がアーチファクト呼吸か、又は有効な呼吸か判断する。特定数の連続したアーチファクト呼吸の判定、及び／又は特定の時間及び／又は特定の予備呼吸数におけるいくつかのアーチファクト呼吸の判定は、被検者１２の呼吸における全体的な呼吸不足を示すようにしてもよい。一実施例では、例えば、分類モジュール２６は、被検者１２による呼吸の不足を伝達するため呼吸レートを決定する。有効な呼吸が分類モジュール２６により検出された場合、分類モジュール２６は、新たに検出された有効な呼吸を反映するため、呼吸レートの計算を更新する。アーチファクト呼吸が検出された場合、分類モジュール２６は、次の有効な呼吸が検出されるまで、呼吸レートの計算を更新しない。
【００２５】
非限定的な例として、一実施例では、キーパラメータは排出量であり、所定の閾値は最小の排出された呼気容量である。キーパラメータモジュール２４は、パラメータモジュール２２により所与の予備呼吸に対して決定されたパラメータから、所与の予備呼吸の排出量の値を推測する。分類モジュール２６は、所与の予備呼吸の排出量の推測値と閾値の容量とを比較する。推測値が閾値容量より大きい場合、所与の予備呼吸は有効な呼吸として分類される。推測値が閾値容量未満である場合、予備呼吸はアーチファクト呼吸として分類される。所与の予備呼吸と他の予備呼吸とのこのような分類に基づき、分類モジュール２６は、被検者１２の呼吸における呼吸の不足を検出可能である。
【００２６】
図２は、被検者の呼吸における呼吸不足を検出する方法２８を示す。以下に提供される方法２８の処理は、例示的なものである。いくつかの実施例では、方法２８は、開示されない１以上の追加的な処理及び／又は開示された処理の１以上なしに実現されてもよい。さらに、方法２８の処理が図２に示され、後述される順序は、限定的なものでない。一部の実施例では、方法２８は、システム１０（図１に図示され、上述された）と同一又は類似するシステムにより実現される。方法２８は様々な他のシステムコンフィギュレーションにより実現されてもよいため、本開示の範囲を限定するものでないことが理解されるべきである。
【００２７】
処理３０において、被検者の気道における又は近傍のガスがモニタリングされる。一実施例では、処理３０は、センサ１６と同じ又は類似する１以上のセンサ（図１に図示され、上述された）により実行され、被検者の気道における又は近傍のガスに導通する。
【００２８】
処理３２では、被検者の各呼吸は、予備呼吸として予備的に特定される。処理３２における予備呼吸の特定は、処理３０におけるガスのモニタリングによって生成される情報に基づく。一実施例では、処理３２は、予備呼吸モジュール２０（図１に図示され、上述された）と同一又は類似の予備呼吸モジュールにより実行される。
【００２９】
処理３４において、被検者の呼吸のパラメータが決定される。これらのパラメータは、予備呼吸毎に決定される。パラメータは、処理３０におけるガスのモニタリングにより生成される情報に基づき決定される。パラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間（最大ＣＯ２レベルの１０％未満など）、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間（１００ｍｓ，２００ｍｓ，３００ｍｓ，４００ｍｓ，５００ｍｓなど）前に観察されたＣＯ２の部分的圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間、吸気中のカプノグラムのサンプルの標準偏差、吸気中のカプノグラムのサンプルの平均、及び／又は他のパラメータの１以上を含むものであってもよい。一実施例では、処理３４において決定されるパラメータは正規化される。非限定的な例として、所与のパラメータに対して処理３４において決定される値は、前のテストにおいて決定された所与のパラメータの平均など、所与のパラメータの第１所定値から差し引かれてもよい。正規化は、所与のパラメータに対して処理３４において決定された値、又は決定された値と第１所定値との間の差分を、（前のテストにおいて決定される平均からの標準偏差などの）所与のパラメータに対する第２所定値によって除すことを含むものであってもよい。一実施例では、処理３４は、パラメータモジュール２２と同一又は類似するパラメータモジュール（図１に図示され、上述された）により実行される。
【００３０】
処理３６において、被検者の呼吸のキーパラメータが推測される。キーパラメータは、予備呼吸毎に推測される。キーパラメータは、処理３０において生成された情報からは直接的には定量化できないが、処理３４において決定されたパラメータから推測される。キーパラメータは、直接測定される場合、処理３０において生成される情報から直接導出可能なパラメータよりもアーチファクト又は有効として予備呼吸をより正確に分類することを提供する。例えば、キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧力、胸壁挙動、及び／又は他のキーパラメータの１以上を含むものであってもよい。一実施例では、キーパラメータの値は、処理３４において決定されるパラメータを入力として利用する人工ニューラルネットワークから処理３６において推測され、キーパラメータの値を出力する。一実施例では、処理３６は、キーパラメータモジュール２４（図１に図示され、上述された）と同一又は類似するキーパラメータモジュールにより実行される。
【００３１】
処理３８において、予備呼吸は、アーチファクト呼吸又は有効な呼吸として分類される。与えられた予備呼吸は、処理３６においてキーパラメータに対して決定された対応する値に基づき分類される。例えば、所与の予備呼吸に対して処理３６において決定されたキーパラメータの値は所定の閾値と比較され、所与の予備呼吸は、その後にこの比較結果に基づきアーチファクト又は有効として分類されてもよい。一実施例では、処理３８は、分類モジュール２６（図１に図示され、上述された）と同一又は類似する分類モジュールにより実行される。
【００３２】
処理４０において、処理３８における予備呼吸の分類から、全体的な呼吸不足が決定される。この決定は、特定数の連続するアーチファクト呼吸、特定数の予備呼吸におけるトータルの予備呼吸に対するアーチファクト呼吸の比率、及び／又は処理３８における予備呼吸の分類に基づくものであってもよい。一実施例では、処理４０は、被検者による呼吸の十分さを伝達するため呼吸レートを決定する。有効な呼吸が処理３８において検出された場合、処理４０は、新たに検出された有効な呼吸を反映するため、呼吸レートの計算を更新することを含む。アーチファクト呼吸が検出された場合、処理４０は、次に有効な呼吸が検出されるまで呼吸レートの計算を更新しない。一実施例では、処理４０は分類モジュールにより実行される。
【００３３】
図３は、呼吸パラメータの所定のセットとキーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成するよう構成されたシステム４０を示す。キーパラメータは、所与の認知された呼吸が有効か、すなわち、有効な呼吸であるか、又は不足しているか、すなわち、アーチファクト呼吸であるか否かに関する相対的に正確な指示を提供する呼吸パラメータである。システム４０により生成される人工ニューラルネットワークは、その他の呼吸パラメータ（図１に図示され、上述されたシステム１０におけるものなど）の測定値からキーパラメータの値を推測するよう実現されてもよい。一実施例では、システム４０は、電子ストレージ４２、入力インタフェース４４及びプロセッサ４６を有する。
【００３４】
一実施例では、電子ストレージ４２は、情報を電子的に格納する電子記憶媒体からなる。電子ストレージ４２の電子記憶媒体は、システム４０に一体的に（すなわち、実質的に着脱不可）設けられたシステムストレージ、及び／又はポート（ＵＳＢポート、ファイアウォールポートなど）若しくはドライブ（ディスクドライブなど）などを介しシステム４０に着脱可能に接続できる着脱可能ストレージの１つ又は両方を含むものであってもよい。電子ストレージ４２は、光学可読記憶媒体（光ディスクなど）、磁気可読記憶媒体（磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブなど）、電荷ベース記憶媒体（ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなど）、ソリッドステート記憶媒体（フラッシュドライブなど）、及び／又は他の電子可読記憶媒体の１以上を有してもよい。電子ストレージ４２は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ４６により決定される情報、入力インタフェース４４により取得される情報、及び／又はシステム４０が適切に機能することを可能にする他の情報を格納してもよい。電子ストレージ４２は、システム４０内の個別のコンポーネントであってもよいし、又はシステム４０の他の１以上のコンポーネント（プロセッサ４６など）に一体的に設けられてもよい。
【００３５】
入力インタフェース４４は、システム４０により受信される情報の１以上の情報ソースとシステム４０との間のインタフェースを提供するよう構成される。これは、まとめて“情報”と呼ばれるデータ、結果及び／又は命令並びに他の何れかの通信可能なアイテムがプロセッサ４６及び／又は電子ストレージ４２の一方又は両方と通信することを可能にする。入力インタフェース４４に搭載するのに適したインタフェース装置の具体例として、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、ディスプレイスクリーン、タッチスクリーン、スピーカー、マイクロフォン、インジケータライト、聴取可能なアラーム及び／又はプリンタがあげられる。
【００３６】
有線又は無線の他の通信技術がまた入力インタフェース４４として本発明により予期されることが理解されるべきである。例えば、本発明は、入力インタフェースが電子ストレージ４２により提供される着脱可能なストレージインタフェースに一体化されてもよいことを予期する。本例では、ユーザがシステム４０の実現をカスタマイズすることを可能にする情報が、着脱可能なストレージ（スマートカード、フラッシュドライブ、着脱可能なディスクなど）からシステム４０にロードされてもよい。ユーザインタフェース４０としてシステム４０に用いられるよう適用される他の入力装置及び技術の具体例は、限定されることなく、ＲＳ−２３２ポート、ＲＦリンク、ＩＲリンク、モデム（電話、ケーブルなど）を含む。すなわち、システム４０と情報を通信するための技術は、入力インタフェース４４として本発明により予期される。
【００３７】
処理中、入力インタフェース４４は、複数のテスト被検者の各人の呼吸に対応する情報セットを取得するよう構成される。この情報セットは、システム４０により生成される人工ニューラルネットワークを導出するのに利用されるトレーニングデータセットを構成する。情報は、テスト被検者による呼吸中のテスト被検者の気道におけるガスと導通する１以上のセンサ（図示せず）の出力信号（又は出力信号から導出される情報）を含む。例えば、１以上のセンサは、図１に図示され、上述されたセンサ１６と同一又は類似のセンサを含むものであってもよい。テスト被検者のテスト中、テスト被検者は、被検者の呼吸に影響を与えるレベルに鎮静剤を導入する１以上の物質が投入されてもよい。特に、鎮静剤のレベルは、テスト被検者の少なくとも一部に対して、呼吸の十分さが通常レベル以下に低下される。例えば、テスト被検者は、プロポフォール及びレミフェンタニルの制御された注入が投与されてもよい。一実施例では、入力インタフェース４４は、６〜８時間の各テスト被検者からのデータを収集する。
【００３８】
図３を参照するに、一実施例では、入力インタフェース４４により取得された情報は、複数の呼吸パラメータが導出可能な出力信号を含む。例えば、出力信号は、テスト被検者の気道における又は近傍のガスと導通するカプノメトリックセンサにより生成される出力信号を含むものであってもよい。これらの出力信号は、テスト被検者の気道における又は近傍のガスのＣＯ２濃度に関する情報を伝達する。入力インタフェース４４により取得される情報は、キーパラメータの値が直接導出可能な出力信号を含む。キーパラメータは、その他の呼吸パラメータが決定される出力信号から直接的には定量化できないテスト被検者の呼吸のパラメータである。あるいは、キーパラメータが直接導出される出力信号は、一部の治療状況ではおそらく利用されないか、又は一部の治療状況では困難又は扱いにくい１以上のセンサの個別のセットにより生成される。キーパラメータは、入力インタフェース４４により情報が取得されるその他の呼吸パラメータよりも、アーチファクト又は有効として予備呼吸をより正確に分類することを提供する。例えば、キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧力、胸壁挙動、及び／又は他のキーパラメータの１以上を含むものであってもよい。
【００３９】
プロセッサ４６は、システム４０における情報処理機能を提供するよう構成される。また、プロセッサ４６は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するよう設計されたデジタル回路、情報を処理するよう設計されたアナログ回路、状態マシーン及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構の１以上を含むものであってもよい。プロセッサ４６は、図３において単一のエンティティとして示されているが、これは単なる例示である。一部の実現形態では、プロセッサ４６は、複数の処理ユニットを含むものであってもよい。これらの処理ユニットは、同一装置内に物理的に配置されてもよいし、又は連係して動作する複数の装置により提供される処理機能を表すものであってもよい。
【００４０】
図３に示されるように、一実施例では、プロセッサ４６は、予備呼吸モジュール４８、パラメータモジュール５０、キーパラメータモジュール５２、モデリングモジュール５４及び／又は他のモジュールを有する。モジュール４８，５０，５２及び／又は５４は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェア及び／又はファームウェアの組み合わせ、及び／又はその他により実現されてもよい。図３において、モジュール４８，５０，５２及び５４は単一の処理ユニット内に一緒に配置されて示されているが、プロセッサ４６が複数の処理ユニットを含む実現形態では、モジュール４８，５０，５２及び／又は５４は、その他のモジュールから遠隔配置されてもよい。さらに、後述される異なるモジュール４８，５０，５２及び／又は５４により提供される機能の説明は例示的なものであり、モジュールの何れかは記載された機能より多くの又は少ない機能を提供してもよいため、限定的なものでない。例えば、モジュール４８，５０，５２及び／又は５４の１以上が除外されてもよく、それの機能の一部又はすべてが、他のモジュールにより提供されてもよい。他の例として、プロセッサ１８は、モジュール４８，５０，５２及び／又は５４の１つに属する機能の一部又はすべてを実行可能な１以上の追加的なモジュールを有してもよい。
【００４１】
予備呼吸モジュール４８は、入力インタフェース４４により取得されたキーパラメータ以外の呼吸パラメータに関する情報を解析し、各テスト被検者の呼吸における各予備呼吸を特定する。上述されるように、一実施例では、入力インタフェース４４により取得される情報は、呼吸中のテスト被検者の気道における又は近傍のガスのＣＯ２濃度に関する情報を伝達する出力信号を含む。本実施例では、予備呼吸モジュール４８は、予備呼吸モジュール２０（図１に図示され、上述された）と実質的に同じ方法により、所定の閾値以上及び以下のＣＯ２濃度の乖離に基づき、各テスト被検者の呼吸における予備呼吸を特定する。
【００４２】
パラメータモジュール５０は、入力インタフェース４４により取得された情報から、キーパラメータ以外のテスト被検者の呼吸における呼吸パラメータを決定するよう構成される。呼吸パラメータは、予備呼吸毎に決定される。従って、各テスト被検者の呼吸において特定された各予備呼吸に対して、パラメータモジュール５０は、入力インタフェース４４により取得される情報から呼吸パラメータ（キーパラメータ以外の）のそれぞれについて対応する値を決定する。非限定的な例として、パラメータモジュール５０により決定された呼吸パラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間（最大ＣＯ２レベルの１０％未満など）、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間（１００ｍｓ，２００ｍｓ，３００ｍｓ，４００ｍｓ，５００ｍｓなど）前に観察されたＣＯ２の部分的圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間、吸気中のカプノグラムのサンプルの標準偏差、吸気中のカプノグラムのサンプルの平均、及び／又は他のパラメータの１以上を含むものであってもよい。
【００４３】
一実施例では、複数のテスト被検者のテストが終了すると、パラメータのさらなる決定の正規化を可能にする値が、パラメータモジュール５０により決定される。非限定的な例として、パラメータモジュール５０によって、第１の所定値が与えられたパラメータのさらなる決定から差し引かれるよう決定され（例えば、前のテストで決定される与えられたパラメータの平均など）、及び／又は第２の所定値が、所与のパラメータの以降の決定（又は以降の決定と第１の所定値との間の差分）と除されて決定される（例えば、前のテストで決定された平均からの標準偏差など）。
【００４４】
一実施例では、パラメータモジュール２２により決定される呼吸パラメータは、所与の呼吸中のＣＯ２のレベルのサンプルを集計することによって決定される値を含む。この値は、ＣＯ２レベルの平均、ＣＯ２レベルの中央値、累積的なＣＯ２レベル及び／又は複数のサンプルから決定される測定されたＣＯ２レベルの他の集計値として決定されてもよい。例えば、１つの呼吸パラメータは、所与の呼吸中のＣＯ２レベルのサンプルの最初の１０個（又は他の何れかの個数）から決定されてもよいし、他の呼吸パラメータは、所与の呼吸中のＣＯ２レベルのサンプルの次の１０個（又は他の何れかの個数）から決定されてもよく、以下同様に実行されてもよい。本実施例では、短い呼吸は、各値が決定可能なデータを提供するのに十分なサンプルポイントを提供しない可能性がある（例えば、３００サンプルが利用されるが、１回の呼吸は２００サンプルしかたまたま続かなかったなど）。このようなケースでは、センサ１６から受信した情報には提供されないサンプルは自動的に所定値（０など）に割り当てられ、この割り当てられた値から呼吸パラメータが決定されてもよい。
【００４５】
キーパラメータモジュール５２は、入力インタフェース４４により取得された情報からキーパラメータを決定するよう構成される。キーパラメータは、予備呼吸毎に入力インタフェース４４により取得された情報から直接導出される。キーパラメータモジュール５２は、入力インタフェース４４により取得された情報から直接的にキーパラメータの値を導出可能である。これは、上述されるように、入力インタフェース４４により取得される情報は、特定の治療状況中には典型的には使用されないセンサにより生成される出力信号を含むためである。キーパラメータ５２により実行される判定結果は、テスト被検者の呼吸における予備呼吸モジュール４８によって特定される各予備呼吸に対応するキーパラメータ値の直接的に測定されたセットである。
【００４６】
モデリングモジュール５４は、キーパラメータの値と他の呼吸パラメータの値との間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成するよう構成される。ここで用いられる“人工ニューラルネットワーク”という用語は、生物の神経網に基づく数学及び／又は計算モデルを意味する。人工ニューラルネットワークは、相互接続した人工的なニューロンのグループを有し、計算に対するコネクショニストアプローチを用いて情報を処理する。所与の入力データセットと人口ニューラルネットワークのパラダイム内の対応する所望の出力との間の関係を最も良くモデル化するための各種サーチアルゴリズム及びネットワークアーキテクチャが考案されてきた。また、プロセッサ４６により導出されたパラメータから人工ニューラルネットワークを生成するためモデリングモジュール５４により用いられる技術の詳細な説明はここではされない。モデリングモジュール５４により生成される人工ニューラルネットワークは、入力として所与の呼吸の呼吸パラメータと出力として所与の呼吸のキーパラメータ値とを利用する点で、キーパラメータ値と他の呼吸パラメータ値との間の関係をモデル化する。
【００４７】
一実施例では、モデリングモジュール５４により生成される人工ニューラルネットワークは、それの有効性を保障するためテストされた。例えば、一実施例では、テスト被検者から収集されたデータの一部しか、上述された方法により人工ニューラルネットワークを生成するためプロセッサ４６により利用されない。その後、データの残りが、生成された人工ニューラルネットワークをテストするため利用される。これは、キーパラメータの推測値がキーパラメータの測定値（診療の利用には可能でないかもしれない）と直接比較されることを可能にする。例えば、図４は、キーパラメータが呼吸容量であり、ｚ軸が各呼吸の測定値であり、ｙ軸がシステム４０により生成された人工ニューラルネットワークからの推測値であるデータポイントのプロットを示す。
【００４８】
同様に、人工ニューラルネットワークをテストするため収集されたテストデータの一部の実現は、キーパラメータの直接的な測定から決定される呼吸レートが人工ニューラルネットワークを用いて呼吸レートを推測することにより決定される呼吸レートと比較されることを可能にする。例えば、図５は、ｘ軸がキーパラメータ（呼吸容量）の直接的な測定から決定されたテスト被検者の呼吸レートを表し、ｙ軸が（ｉ）従来方法（四角形のポイント）と（ｉｉ）人工ニューラルネットワークによるキーパラメータの推測により（菱形のポイント）決定された同じテスト被検者の呼吸レートを表す各テスト被検者の呼吸レートの結果のプロットを示す。図５から理解されるように、人工ニューラルネットワークにより特定される有効な呼吸に基づき決定されるレートは、カプノメトリ測定のみが呼吸を特定するのに利用される決定に対して精度を向上させる。
【００４９】
図６は、所定の呼吸パラメータセットとキーパラメータとの間の関係をモデル化する人工ニューラルネットワークを生成する方法５６を示す。後述される方法５６の処理は、例示的なものである。一部の実施例では、方法５６は、開示されない１以上の追加的な処理によって、及び／又は開示された処理の１以上なしに実現されてもよい。さらに、図４において、方法５６の処理が図示及び記載される順序は、限定的なものでない。一部の実施例では、方法５６は、システム４０（図３に図示され、上述された）と同一又は類似のシステムにより実現される。これは、方法５６が他の各種システムコンフィギュレーションにより実現されてもよいため、本開示の範囲を限定するものでないことが理解されるべきである。
【００５０】
処理５８において、複数のテスト被検者の各人の呼吸に対応する情報セットが取得される。この情報セットは、方法５６により生成される人工ニューラルネットワークを導出するのに用いられるトレーニングデータセットを構成する。情報は、テスト被検者による呼吸中のテスト被検者の気道におけるガスと導通する１以上のセンサ（図示せず）の出力信号（又は出力信号から導出された情報）を含む。処理５８において取得される情報は、複数の呼吸パラメータが導出可能な情報を含む。例えば、この情報は、テスト被検者の気道における又は近傍のガスのカプノグラムサンプルを含むものであってもよい。処理５８において取得される情報はまた、キーパラメータが直接導出可能な情報を含む。キーパラメータは、カプノグラムサンプルなどの他の呼吸パラメータを決定するのに用いられる情報から直接的には定量化できないテスト被検者の呼吸のパラメータである。あるいは、キーパラメータが直接導出される情報は、一部の治療状況ではほとんど用いられない１以上のセンサのセットにより生成される出力信号に対応する。キーパラメータは、処理５８におおいて情報が取得される他の呼吸パラメータよりも、アーチファクト又は有効なものとして予備呼吸の正確な分類を提供する。例えば、キーパラメータは、排出量、ピーク呼吸フロー、最大気道圧力、胸壁挙動、及び／又は他のキーパラメータの１以上を含むものであってもよい。一実施例では、処理５８は、入力インタフェース４４（図３に図示され、上述された）と同一又は類似の入力インタフェースによって実行される。
【００５１】
処理６０において、キーパラメータ以外の呼吸パラメータに関する処理５８において取得された情報は、各テスト被検者の呼吸における各予備呼吸を予備的に特定するため解析される。一実施例では、処理６０は、予備呼吸モジュール４８（図３に図示され、上述された）と同一又は類似する予備呼吸モジュールにより実行される。
【００５２】
処理６２において、処理５８において取得された情報から、キーパラメータ以外のテスト被検者の呼吸の呼吸パラメータが決定される。呼吸パラメータは、予備呼吸毎に決定される。従って、処理６０において各テスト被検者の呼吸において特定された各予備呼吸に対して、各呼吸パラメータ（キーパラメータ以外の）の対応する値が処理６２において決定される。非限定的な例として、処理６２において決定された呼吸パラメータは、吸入時間と吸出時間との間の時間レシオ、ＣＯ２のレベルが呼吸中の最大ＣＯ２レベルより所定量未満であった吸入時間（最大ＣＯ２レベルの１０％未満など）、呼吸中に観察されるＣＯ２の最大部分圧力と、最大値が観察された時点の所定時間（１００ｍｓ，２００ｍｓ，３００ｍｓ，４００ｍｓ，５００ｍｓなど）前に観察されたＣＯ２の部分的圧力との間の差分、カプノグラムが呼吸中に検出された最大ＣＯ２の１０％以内にあるときの呼吸中の吸出時間、吸気中のカプノグラムのサンプルの標準偏差、吸気中のカプノグラムのサンプルの平均、及び／又は他のパラメータ（例えば、パラメータモジュール５０に関して上述されたパラメータなど）の１以上を含むものであってもよい。一実施例では、処理６２は、パラメータモジュール５０（図３に図示され、上述された）と同一又は類似するパラメータモジュールにより実行される。
【００５３】
処理６４において、キーパラメータは、処理５８において取得された情報から直接的に決定される。キーパラメータは、予備呼吸毎に導出される。キーパラメータの値は、処理５８において取得された情報から直接導出される。これは、上述されたように、処理５８において取得された情報が、特定の治療状況中には典型的には使用されないセンサにより生成される出力信号に対応する情報を含むためである。処理６４において実行される判定結果は、処理６０において特定されるテスト被検者の呼吸における各予備呼吸に対応するキーパラメータの直接的な測定値セットである。
【００５４】
処理６６において、処理６２において決定された呼吸パラメータとキーパラメータとの間の関係をモデル化した人工ニューラルネットワークが生成される。処理６６において生成される人工ニューラルネットワークは、入力として所与の呼吸の呼吸パラメータを使用し、所与の呼吸のキーパラメータ値を出力する。一実施例では、処理６６は、モデリングモジュール５４（図３に図示され、上述された）と同一又は類似のモデリングモジュールにより実行される。
【００５５】
本発明が最も実践的で公的な実施例であると現在考えられているものに基づき説明のために詳細に開示されたが、このような詳細は単なる例示のためであり、本発明は開示された実施例に限定されず、添付した請求項の趣旨及び範囲内の改良及び等価な構成をカバーするものと理解されるべきである。例えば、本発明は、何れかの実施例の１以上の特徴が、可能な程度まで他の何れかの実施例の１以上の特徴と組み合わせ可能であることを予期することが理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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