(57)【要約】  一態様によれば、健康状態を評価するためのシステムは、睡眠期間の人の心肺結合（ＣＰＣ）データおよび心拍数データを含むストレージと、１つ以上のプロセッサと、命令を記憶するメモリと、を含む。命令は、プロセッサ（複数可）によって実行されると、システムに、ストレージからのＣＰＣデータおよび心拍数データにアクセスさせ、ＣＰＣデータに基づいて、高周波結合（ＨＦＣ）状態として分類される睡眠期間における１つ以上の期間を識別させ、１つ以上の期間に対応する心拍数データの一部分の１つ以上の特徴を評価させ、ＨＦＣ状態として分類される１つ以上の期間に対応する心拍数データの一部分の１つ以上の特性に基づいて、人の健康状態を評価させる。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康状態を評価するためのシステムであって、
睡眠期間の人の心肺結合データおよび心拍数データを含むストレージと、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに結合され、命令を記憶するメモリと、を備え、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、
前記ストレージからの前記心肺結合データおよび前記心拍数データにアクセスさせ、
前記心肺結合データに基づいて、高周波結合状態として分類される前記睡眠期間における少なくとも１つの期間を識別させ、
前記少なくとも１つの期間に対応する前記心拍数データの一部分の少なくとも１つの特性を評価させ、
高周波結合状態として分類される前記少なくとも１つの期間に対応する前記心拍数データの前記一部分の前記少なくとも１つの特性に基づいて、前記人の健康状態を評価させる、システム。
【請求項２】
前記少なくとも１つの特性を評価する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、前記少なくとも１つの期間に対応する前記心拍数データの前記一部分を、強く増加、増加、横ばい、減少、または強く減少のうちの１つとして分類させる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記健康状態を評価する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、前記少なくとも１つの期間中の前記心拍数データが増加または強く増加のうちの１つとして分類されるとき、前記健康状態を潜在的懸念として推定させる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記睡眠期間における前記少なくとも１つの期間を識別する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、高周波結合状態として分類される前記睡眠期間における複数の期間を識別させる、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記少なくとも１つの特性を評価する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、高周波結合状態として分類される前記複数の期間に対応する前記心拍数データの部分に基づいて平均ＨＦＣ心拍数を判定させる、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記システムに、
前記心肺結合データに基づいて、低周波結合状態として分類される前記睡眠期間における第２の複数の期間を識別させ、
低周波結合状態として分類される前記第２の複数の期間に対応する前記心拍数データの部分に基づいて平均ＬＦＣ心拍数を判定させる、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記健康状態を評価する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、前記平均ＨＦＣ心拍数が前記平均ＬＦＣ心拍数よりも大きいとき、前記健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定させる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記平均ＨＦＣ心拍数を判定し、前記平均ＬＦＣ心拍数を判定する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、心拍数を応答変数として有し、高周波結合状態を説明変数として有し、かつ超低周波結合状態を説明変数として有するモデルに基づいて、多重線形回帰を実行させる、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
表示デバイスをさらに備え、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記システムに、前記多重線形回帰モデルからの前記ＨＦＣ状態のベータ係数を前記表示デバイス上に表示させ、前記ベータ係数は、前記平均ＨＦＣ心拍数と前記平均ＬＦＣ心拍数との間の差を示す、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記システムに、前記心拍数データに基づいて、前記睡眠期間にわたる心拍数傾向を判定させる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記健康状態を評価する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、前記睡眠期間にわたる前記心拍数傾向が減少していないとき、前記健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定させる、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの特性を評価する際、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記システムに、
高周波結合を示す前記少なくとも１つの期間を、同じ持続時間の複数の時間間隔に分割させ、
前記複数の時間間隔の各々の平均心拍数を、前記複数の時間間隔に対応する前記心拍数データの部分に基づいて判定させ、
閾値を上回る平均心拍数の増加を有する前記複数の時間間隔の中の時間間隔の隣接する対を識別させる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
健康状態を評価するためのコンピュータ実装方法であって、
睡眠期間の人の心肺結合データおよび心拍数データにアクセスすることと、
前記心肺結合データに基づいて、高周波結合状態として分類される前記睡眠期間における少なくとも１つの期間を識別することと、
前記少なくとも１つの期間に対応する前記心拍数データの一部分の少なくとも１つの特性を評価することと、
高周波結合状態として分類される前記少なくとも１つの期間に対応する前記心拍数データの前記一部分の前記少なくとも１つの特性に基づいて、前記人の健康状態を評価することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの特性を評価することは、前記少なくとも１つの期間に対応する前記心拍数データの前記一部分を、強く増加、増加、横ばい、減少、または強く減少のうちの１つとして分類することを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
前記健康状態を評価することは、前記少なくとも１つの期間中の前記心拍数データが増加または強く増加のうちの１つとして分類されるとき、前記健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定することを含む、請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
前記睡眠期間における前記少なくとも１つの期間を識別することは、高周波結合状態として分類される前記睡眠期間における複数の期間を識別することを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの特性を評価することは、高周波結合状態として分類される前記複数の期間に対応する前記心拍数データの部分に基づいて平均ＨＦＣ心拍数を判定することを含む、請求項１６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
前記心肺結合データに基づいて、低周波結合状態として分類される前記睡眠期間における第２の複数の期間を識別することと、
低周波結合状態として分類される前記第２の複数の期間に対応する前記心拍数データの部分に基づいて平均ＬＦＣ心拍数を判定することと、をさらに含む、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
前記健康状態を評価することは、前記平均ＨＦＣ心拍数が前記平均ＬＦＣ心拍数よりも大きいとき、前記健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定することを含む、請求項１８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
前記平均ＨＦＣ心拍数を判定し、前記平均ＬＦＣ心拍数を判定することは、心拍数を応答変数として有し、高周波結合（ＨＦＣ）状態を説明変数として有し、かつ超低周波結合（ＬＦＣ）状態を説明変数として有するモデルに基づいて、多重線形回帰を実行することを含む、請求項１８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
前記多重線形回帰モデルからの前記ＨＦＣ状態のベータ係数を表示デバイス上に表示することをさらに含み、前記ベータ係数は、前記平均ＨＦＣ心拍数と前記平均ＬＦＣ心拍数との間の差を示す、請求項２０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２２】
前記心拍数データに基づいて、前記睡眠期間にわたる心拍数傾向を判定することをさらに含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２３】
前記健康状態を評価することは、前記睡眠期間にわたる前記心拍数傾向が減少していないとき、前記健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定することを含む、請求項２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの特性を評価することは、
高周波結合を示す前記少なくとも１つの期間を、同じ持続時間の複数の時間間隔に分割することと、
前記複数の時間間隔の各々の平均心拍数を、前記複数の時間間隔に対応する前記心拍数データの部分に基づいて判定することと、
閾値を上回る平均心拍数の増加を有する前記複数の時間間隔の中の時間間隔の隣接する対を識別することと、を含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年６月１９日に提出された米国仮特許出願第６２／６８６，９０７号の利益および優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、健康状況または状態の評価に関し、より具体的には、心肺結合に基づく健康状況または状態の評価に関する。
【背景技術】
【０００３】
人の睡眠を研究するための技術は、とりわけ、単純なアクティグラフィからポリソムノグラフィまで、様々な方法を含む。アクティグラフィは、睡眠の質および／または睡眠障害に関する推論を行うための人の動きの分析を伴う。ポリソムノグラフィも、睡眠の質および／または睡眠障害の分析に関連するが、動きデータよりもはるかに多くのものを伴う。ポリソムノグラフィに関与し得る他のタイプのデータの例には、とりわけ、血中酸素濃度、脳波、呼吸速度、および眼球運動が挙げられる。
【０００４】
睡眠の質および／または睡眠障害を評価するために、様々な他の方法が探索されている。例えば、心肺結合は、睡眠中の心拍変動と呼吸との間の結合の周波数分析である。心肺結合の態様は、米国特許第７，３２４，８４５号、米国特許第７，７３４，３３４号、米国特許第８，４０３，８４８号、および米国特許第８，４０１，６２６号に開示されている。これらの特許の各々の全容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００５】
睡眠分析を評価するために考慮され得る多様な情報がある。しかしながら、睡眠の質または睡眠障害分析を超えたそのような情報の使用は制限されてきた。
【発明の概要】
【０００６】
本出願は、睡眠中の心肺結合データおよび心拍数データに基づく健康状況または健康状態の評価に関する。「健康状況」および「健康状態」という用語は、本明細書では互換的に使用され得ると共に、一方の用語の言及が他方の用語にも適用され、他方の用語を包含することを意図する。
【０００７】
本開示の一態様によれば、健康状態を評価するためのシステムは、睡眠期間の人の心肺結合データおよび心拍数データを含むストレージと、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに結合され、命令を記憶するメモリと、を含む。命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、ストレージからの心肺結合データおよび心拍数データにアクセスさせ、心肺結合データに基づいて、高周波結合状態として分類される睡眠期間における１つ以上の期間（複数可）を識別させ、期間（複数可）に対応する心拍数データの一部分の１つ以上の特性（複数可）を評価させ、高周波結合状態として分類される期間（複数可）に対応する心拍数データの一部分の特性（複数可）に基づいて、人の健康状態を評価させる。
【０００８】
様々な実施形態では、特性（複数可）を評価する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、期間（複数可）に対応する心拍数データの一部分を、強く増加、増加、横ばい、減少、または強く減少のうちの１つとして分類させる。様々な実施形態では、健康状態を評価する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、期間（複数可）中の心拍数データが増加または強く増加として分類されるとき、健康状態を潜在的懸念として推定させる。
【０００９】
様々な実施形態では、睡眠期間における期間（複数可）を識別する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、高周波結合状態として分類される睡眠期間における複数の期間を識別させる。様々な実施形態では、特性（複数可）を評価する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、高周波結合状態として分類される複数の期間に対応する心拍数データの部分に基づいて平均ＨＦＣ心拍数を判定させる。
【００１０】
システムの様々な実施形態では、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、システムに、心肺結合データに基づいて低周波結合状態として分類される睡眠期間における期間を識別させ、低周波結合状態として分類される期間に対応する心拍数データの部分に基づいて平均ＬＦＣ心拍数を判定させる。様々な実施形態では、健康状態を評価する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、平均ＨＦＣ心拍数が平均ＬＦＣ心拍数よりも大きいとき、健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定させる。
【００１１】
様々な実施形態では、平均ＨＦＣ心拍数を判定し、平均ＬＦＣ心拍数を判定する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、心拍数を応答変数として有し、高周波結合状態を説明変数として有し、かつ超低周波結合状態を説明変数として有するモデルに基づいて、多重線形回帰を実行させる。
【００１２】
様々な実施形態では、システムは、表示デバイスを含み、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、システムに、多重線形回帰モデルからのＨＦＣ状態のベータ係数を表示デバイス上に表示させ、ベータ係数は、平均ＨＦＣ心拍数と平均ＬＦＣ心拍数との間の差を示す。
【００１３】
システムの様々な実施形態では、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、システムに、心拍数データに基づいて、睡眠期間にわたる心拍数傾向を判定させる。様々な実施形態では、健康状態を評価する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、睡眠期間にわたる心拍数傾向が減少（低下）していないとき、健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定させる。
【００１４】
様々な実施形態では、少なくとも１つの特性を評価する際、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、システムに、高周波結合を示す期間（複数可）を、同じ持続時間の時間間隔に分割させ、時間間隔に対応する心拍数データの部分に基づいて、時間間隔の各々の平均心拍数を判定させ、閾値を上回る平均心拍数の増加を有する時間間隔の中の時間間隔の隣接する対を識別させる。
【００１５】
本開示の態様によれば、健康状態を評価するためのコンピュータ実装方法は、睡眠期間の人の心肺結合データおよび心拍数データにアクセスすることと、心肺結合データに基づいて、高周波結合状態として分類される睡眠期間における１つ以上の期間（複数可）を識別することと、期間（複数可）に対応する心拍数データの一部分の１つ以上の特性（複数可）を評価することと、高周波結合状態として分類される期間（複数可）に対応する心拍数データの一部分の特性（複数可）に基づいて、人の健康状態を評価することと、を含む。
【００１６】
方法の様々な実施形態では、特性（複数可）を評価することは、期間（複数可）に対応する心拍数データの一部分を、強く増加、増加、横ばい、減少、または強く減少のうちの１つとして分類することを含む。方法の様々な実施形態では、健康状態を評価することは、期間（複数可）中の心拍数データが増加または強く増加として分類されるとき、健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定することを含む。
【００１７】
方法の様々な実施形態では、睡眠期間における期間（複数可）を識別することは、高周波結合状態として分類される睡眠期間における複数の期間を識別することを含む。方法の様々な実施形態では、特性（複数可）を評価することは、高周波結合状態として分類される複数の期間に対応する心拍数データの部分に基づいて平均ＨＦＣ心拍数を判定することを含む。
【００１８】
方法の様々な実施形態では、方法は、心肺結合データに基づいて低周波結合状態として分類される睡眠期間における期間を識別することと、低周波結合状態として分類される期間に対応する心拍数データの部分に基づいて平均ＬＦＣ心拍数を判定することと、を含む。方法の様々な実施形態では、健康状態を評価することは、平均ＨＦＣ心拍数が平均ＬＦＣ心拍数よりも大きいとき、健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定することを含む。
【００１９】
方法の様々な実施形態では、平均ＨＦＣ心拍数を判定し、平均ＬＦＣ心拍数を判定することは、心拍数を応答変数として有し、高周波結合（ＨＦＣ）状態を説明変数として有し、かつ超低周波結合（ＬＦＣ）状態を説明変数として有するモデルに基づいて、多重線形回帰を実行することを含む。
【００２０】
方法の様々な実施形態では、方法は、多重線形回帰モデルからのＨＦＣ状態のベータ係数を表示デバイス上に表示することを含み、ベータ係数は、平均ＨＦＣ心拍数と平均ＬＦＣ心拍数との間の差を示す。
【００２１】
方法の様々な実施形態では、方法は、心拍数データに基づいて、睡眠期間にわたる心拍数傾向を判定することを含む。方法の様々な実施形態では、健康状態を評価することは、睡眠期間にわたる心拍数傾向が減少（低下）していないとき、健康状態を潜在的な健康上の懸念として推定することを含む。
【００２２】
方法の様々な実施形態では、少なくとも１つの特性を評価することは、高周波結合を示す期間（複数可）を、同じ持続時間の時間間隔に分割することと、時間間隔に対応する心拍数データの部分に基づいて、時間間隔の各々の平均心拍数を判定することと、閾値を上回る平均心拍数の増加を有する時間間隔の中の時間間隔の隣接する対（閾値を上回る平均心拍数の増加を有する複数の時間間隔において、時間間隔が隣接する対）を識別することとを含む。
【００２３】
本開示の例示的な実施形態のさらなる詳細および態様は、添付の図面を参照して以下により詳細に記載される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本開示の態様による、例示的な睡眠研究測定システムの図である。
【図２】本開示の態様による、例示的な心肺結合（ＣＰＣ）データおよび心拍数データの図である。
【図３】本開示の態様による、例示的なＣＰＣデータおよびＣＰＣ状態の分類の図である。
【図４】本開示の態様による、健康な個人の例示的な心拍数データおよびＣＰＣ状態の分類の図である。
【図５】本開示の態様による、健康上の懸念を有する個人の例示的な心拍数データおよびＣＰＣ状態の分類の図である。
【図６】本開示の態様による、睡眠期間全体にわたる例示的な心拍数データの図である。
【図７】本開示の態様による、高周波結合（ＨＦＣ）期間にわたる例示的な心拍数データの図である。
【図８】本開示の態様による、高周波結合（ＨＦＣ）期間にわたる他の例示的な心拍数データの図である。
【図９】本開示の態様による、健康な個人の例示的なＣＰＣデータ、心拍数データ、およびＣＰＣ状態の分類の図である。
【図１０】本開示の態様による、健康上の懸念を有する個人の例示的なＣＰＣデータ、心拍数データ、およびＣＰＣ状態の分類の図である。
【図１１】本開示の態様による、例示的な動作の流れ図である。
【図１２】本開示の態様による、例示的なシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本出願は、睡眠中の心肺結合データおよび心拍数データに基づく健康状況または健康状態の評価に関する。
【００２６】
心肺結合は、対応する直接または導出された呼吸信号と結合された心拍変動からのＮ−Ｎ間隔系列の２つの生理学的信号間で定量的分析を実行して、これら２つの信号のコヒーレントクロスパワーを判定する睡眠分析技術である。コヒーレントクロスパワーは、睡眠分析に使用することができる心肺結合の尺度を提供する。様々な実施形態では、２つの生理学的信号は、本明細書で上記に列挙されている米国特許に記載されているように、様々な生理学的尺度から導出することができる。
【００２７】
次に図１を参照すると、本開示の態様によるシステム１００の図が示される。システム１００は、心電図測定値または他の生理学的測定値など、心肺結合（「ＣＰＣ」）を計算するために使用することができる生理学的測定値を取得するために、睡眠中に人に取り付けることができる。システム１００は、心拍および／または心拍数測定値も取得する。生理学的信号および心拍／心拍数を検出するための様々なセンサは、当業者によって理解されるであろう。生理学的測定値は、システム１００内のディスクドライブ、フラッシュドライブ、ソリッドステートドライブ、または他の記憶媒体などの記憶媒体に記録することができる。ＣＰＣを計算するための生理学的測定値および心拍／心拍数測定値は、並行して記録される。様々な実施形態では、記録されたデータは、タイムスタンプがタグ付けされ得るか、またはタイムスタンプに関連付けられ得る。記録されたデータにタイムスタンプをタグ付けまたは関連付けることによって、異なるタイプの記録された測定値を、時間的に互いに相関させることができる。生理学的測定値を使用して心肺結合データを判定することができ、生理学的測定値および／またはＣＰＣデータを記憶媒体に記録することができる。様々な実施形態では、ＣＰＣデータは、タイムスタンプがタグ付けされ得るか、またはタイムスタンプに関連付けられ得る。開示される実施形態は、例示的であり、記録された測定値を時間的に相関させる他の方法が使用され得ることが企図される。
【００２８】
図２は、時間的に相関する例示的なＣＰＣデータおよび心拍数データの図である。ＣＰＣデータ２１０は、図の頂部分にヘルツ（Ｈｚ）でグラフ化され、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚの範囲である。心拍数データ２２０は、図の下部分に毎分の拍数（ｂｐｍ）でグラフ化され、５０ｂｐｍ〜８０ｂｐｍの範囲である。図のＣＰＣデータ部分２１０内では、上部分は、高周波結合を反映し、下部分は、低周波結合および／または超低周波結合を反映する。高周波結合は、安定した睡眠を表し、これは、統合された安定したＮＲＥＭ睡眠のバイオマーカーであり、安定した呼吸、高い迷走神経緊張、一般的に脳波図（ＥＥＧ）上の非環状交互パターン、高い相対デルタパワー、生理学的血圧降下（健康上）、および／または安定した覚醒閾値に関連付けられる。低周波結合は、不安定な睡眠を表し、これは、安定した睡眠とは反対の特徴を有する統合された不安定なＮＲＥＭ睡眠のバイオマーカーである。不安定な睡眠は、周期性交代性パターン（ＣＡＰ）と呼ばれる脳波活動、呼吸パターンが変動する期間（１回換気量の変動）、心拍数の周期変動（ＣＶＨＲ）、血圧の非降下、および／または可変覚醒閾値に関連付けられる。断片的なＲＥＭ睡眠は、低周波結合特性を有する。超低周波数結合は、ＲＥＭ睡眠および覚醒を表す。
【００２９】
本明細書で使用される際の「状態」または「ＣＰＣ状態」という用語は、高周波結合（「ＨＦＣ」）状態、低周波結合（「ＬＦＣ」）状態、または超低周波数結合（「ｖＬＦＣ」）状態など、ある期間の他のタイプのＣＰＣ結合より優位である特定のタイプのＣＰＣ結合を指し得る。当業者は、ＬＦＣ状態が、ＬＦＣ−狭帯域またはＬＦＣ−広帯域としてさらにサブカテゴリ化され得ること、およびｖＬＦＣ状態が、ＲＥＭまたは覚醒としてさらにサブカテゴリ化され得ることを認識されよう。ＣＰＣ状態に関して、「期間」という用語は、ＣＰＣ状態を示す期間を指し得る。図３は、ＨＦＣ状態、ＬＦＣ状態、ｖＬＦＣ状態、またはＣＰＣ状態なしを含む様々なＣＰＣ状態３１０に分類される心肺結合データの例示的な図を示す。加えて、図３の下部分は、他の生理学的特性に関して利用可能であり得る他のデータ３２０を示す。そのような他のデータ３２０は、とりわけ、心拍数（図２に示されるように）、上昇した低周波結合−狭帯域、上昇した低周波結合−広帯域、心拍数の周期的変動（ＣＶＨＲ）、様々なアクティグラフィの測定値、身体の位置、および／または酸素飽和度を含むことができる。そのような他のデータ３２０は、心拍数データがＣＰＣデータと時間的に相関し得るのと同様に、ＣＰＣ状態３１０と時間的に相関し得る。
【００３０】
以下において、ＣＰＣデータおよび心拍数データの分析について説明する。本開示の態様は、そのようなデータを使用して健康状態を評価することに関する。様々な態様では、本開示は、（１）高周波結合（ＨＦＣ）状態中の平均心拍数、およびそれが非ＨＦＣ状態中の平均心拍数よりも低いか高いか、（２）睡眠期間中の経時的な心拍数の傾向、（３）ＨＦＣに対する心拍数応答、および／または（４）ＨＦＣ期間中の任意の自発的な心拍数の増加、のうちの１つ以上を判定することを含む。
【００３１】
本開示の態様によれば、安定したＮＲＥＭとも称されるＣＰＣ状態である高周波結合中の心拍数降下は、正常な健康状態を示す生物学的応答であり得る。対照的に、ＨＦＣ状態中の心拍数の増加は、準最適な心血管機能など、健康上の懸念を示し得る。本明細書で使用される場合、「ＨＦＣ−ＨＲ」という用語は、ＣＰＣデータおよび心拍数データを使用して健康状態を評価するための本明細書の開示を指し、含む、高周波結合心拍数分析を指す。様々な実施形態では、ＨＦＣ−ＨＲは、睡眠研究期間中の心拍数のレベル、傾向、およびパターンを分析する。分析は、睡眠研究期間全体および／または睡眠期間内の期間に実行することができ、これは、ＨＦＣ状態（安定したＮＲＥＭ睡眠）、ＬＦＣ状態（不安定なＮＲＥＭ睡眠、および／またはｖＬＦＣ状態（覚醒またはＲＥＭ睡眠）として分類される期間を含み得る。特に指定がない限り、開示された分析および動作は、データを記憶するストレージ、命令を記憶するメモリ、およびストレージからのデータにアクセスし、メモリからの命令を実行する１つ以上のプロセッサを有するコンピューティングシステムによって実行することができる。例示的なコンピューティングシステムは、図１２に関連して本明細書で後に説明する。
【００３２】
本開示の態様によれば、一態様は、睡眠期間全体に関し、通常の最小二乗（ＯＬＳ）モデルをＣＰＣデータおよび心拍数データに適合させるために多重線形回帰を実行する。モデルは、心拍数を応答変数として含み、ＨＦＣ状態を説明変数／レグレッサー（ＸＨＦＣ）として含み、ｖＬＦＣ状態を説明変数／レグレッサー（ＸｖＬＦＣ）として含む。ＨＦＣ状態説明変数ＸＨＦＣは、ＣＰＣデータがＨＦＣ状態として分類されるとき、１の値を有し、そうでなければ、０の値を有する。ｖＬＦＣ状態説明変数ＸｖＬＦＣは、ＣＰＣデータがｖＬＦＣ状態として分類されるとき、１の値を有し、そうでなければ、０の値を有する。ＸＨＦＣおよびＸｖＬＦＣの両方が０であるとき、ＣＰＣ状態は、低周波結合（ＬＦＣ）状態に対応する。したがって、モデルは、
ＨＲ＝β０＋βＨＦＣＸＨＦＣ＋βｖＬＦＣＸｖＬＦＣ＋εである。
ｎ個の観察について、ＨＲは、応答変数（測定された心拍数）の値のｎ×１ベクトルであり、εは、誤差のｎ×１ベクトルであり、ＸＨＦＣは、ＣＰＣデータがＨＦＣ状態として分類されるかどうかに対応する０または１の値のｎ×１行列であり、ＸｖＬＦＣは、ＣＰＣデータがｖＬＦＣ状態として分類されるかどうかに対応する０または１の値のｎ×１行列である。通常の最小二乗法を使用して、β０、βＨＦＣ、およびβｖＬＦＣ係数が推定され、βＨＦＣ係数は、関心対象のパラメータである。当業者は、多重線形回帰を適用するための様々な方式および一般的な最小二乗方法を理解されよう。記載された方法およびモデルは例示的であり、変形は、本開示の範囲内であると企図される。例えば、様々な実施形態では、モデルは、低周波結合を特異的に制御することができる。様々な実施形態では、このモデルは、そのようなデータが利用可能であるとき、上昇した低周波数結合広帯域、上昇した低周波数結合狭帯域、心拍数の周期的変動、酸素飽和度、アクティグラフィ、体位、および／または本明細書に記載の他の生理学的特性について制御することができる。当業者は、そのような制御および変形を実装する方法を理解されよう。
【００３３】
上記で示したモデルを継続し、図４を参照すると、ＨＦＣ状態、ＬＦＣ状態、およびｖＬＦＣ状態はすべて互いに排他的である。２つの説明変数は、ＨＦＣ状態およびｖＬＦＣ状態に対応するため、両方の説明変数のゼロ値はＬＦＣ状態に対応する。したがって、β０係数は、ＬＦＣ状態における平均心拍数に対応し、βＬＦＣとして表すことができる。ＨＦＣ状態では、ＨＲ＝βＬＦＣ＋βＨＦＣは、ＨＦＣ状態での平均心拍数を示し、βＨＦＣ係数は、ＬＦＣ状態中よりもＨＦＣ状態中の心拍数が平均してどの程度低い／高いかを示す。ｖＬＦＣ状態では、ＨＲ＝βＬＦＣ＋βｖＬＦＣは、ｖＬＦＣ状態での平均心拍数を示し、βｖＬＦＣ係数は、ＬＦＣ状態中よりもｖＬＦＣ状態中の心拍数が平均してどの程度低い／高いかを示す。
【００３４】
本開示の態様によれば、βＨＦＣ係数および／または別のもしくはすべての他の係数についての統計的有意性／ｐ値を提供することができる。当業者は、統計的意義性／ｐ値を実装および使用する方法を理解するであろう。様々な実施形態では、βＨＦＣ係数および／または別の係数をレポートまたは表示画面に表示するかどうかを判定するために、ｐ値をシステムで利用することができる。βＨＦＣ係数および／または別の係数が表示される場合、そのような係数のｐ値は、以下の例で説明されるように、臨床医によって、健康状態または健康上の懸念を判定または推定するために使用することができる。
【００３５】
図４を続けて参照すると、個人の睡眠期間のＣＰＣ分類および心拍数データのグラフ表現が示される。多重線形回帰の適用に基づき、ＬＦＣ状態中の平均心拍数は、６０．３ＢＰＭ（βＬＦＣ＝６０．３）であり、ＨＦＣ状態中の平均心拍数は、５６．２ＢＰＭ（βＬＦＣ＋βＨＦＣ＝５６．２）である。したがって、平均して、ＨＦＣ状態での心拍数は、ＬＦＣ状態よりも４．１ＢＰＭ低い（βＨＦＣ＝−４．１）。これらの結果は、そうでないことを示す他の指標がない場合、健康な状態を示し得る。
【００３６】
加えて、各値のｐ値はゼロ（βＨＦＣのｐ値は０に等しい）であり、これは、各ＣＰＣ状態について報告された平均ＢＰＭにおける非常に高い信頼度を示す。様々な実施形態では、０．０５未満のｐ値は、対応するベータ係数を表示させることができる。したがって、本例では、βＨＦＣ係数および／または他の係数が表示され、臨床医は、個人の平均心拍数を理解し、個人を診断するために、表示された係数を使用することができる。
【００３７】
図５は、病的肥満の個人の睡眠期間のＣＰＣ分類および心拍数データのグラフ表現である。上で説明される多重線形回帰の適用に基づき、ＬＦＣ状態中の平均心拍数は、６２．６ＢＰＭ（βＬＦＣ＝６２．６）であり、ＨＦＣ状態中の平均心拍数は、６４．８ＢＰＭ（βＬＦＣ＋βＨＦＣ＝６４．８）である。したがって、平均して、ＨＦＣ状態での心拍数は、ＬＦＣ状態よりも２．２ＢＰＭ高い（βＨＦＣ＝２．２）。加えて、各値のｐ値は０であり、これは、各ＣＰＣ状態について報告された平均ＢＰＭにおける非常に高い信頼度を示す。したがって、本例では、βＨＦＣ係数および／または他の係数が表示され、臨床医は、個人の平均心拍数を理解し、個人を診断するために、表示された係数を使用することができる。総じて、図５の個人に関するこれらの結果は、健康上の懸念、または準最適な心血管機能などの準最適な健康状態を示すことができる。
【００３８】
様々な実施形態では、臨床医は、表示された結果に基づいて、図４および図５の２人の個人の心拍数の差を比較することができる。ＨＦＣ状態中の心拍数は、安静時心拍数にとって最も信頼性の高いメトリックである可能性があり、上記の２人の個人間の平均安静時心拍数の差は、８．６ＢＰＭである。したがって、肥満の個人の安静時心拍数は、健康な個人の安静時心拍数よりも８．６ＢＰＭ高く、これは、図５の個人が心血管系に著しい負のストレスを引き起こしている健康上の懸念を有する可能性がある証拠であり得る。低いｐ値は、結果および診断における高い信頼度を提供する。
【００３９】
本開示の態様によれば、上で説明される分析の結果は、複数の個人について、または集団の一部またはすべてについて収集することができ、結果を記録することができる。記録されたデータは、特定の個人の結果を他の個人の結果と比較するために、または集団の一部もしくはすべての結果と比較するために使用することができる。
【００４０】
したがって、通常の最小二乗（ＯＬＳ）モデルをＣＰＣデータおよび心拍数データに適合させるために多重線形回帰を実行するための、睡眠期間全体に関する態様が上に記載された。
【００４１】
本開示の別の態様はまた、睡眠期間全体に関し、睡眠期間中の心拍数の傾向を分析することを伴う。図６は、睡眠期間全体にわたる例示的な心拍数データのグラフを示す。様々な実施形態では、線形回帰および／または多項式回帰を心拍数データに適用して、データに最良に適合する線または曲線６１０を判定することができる。図６に示されるように、適合ラインまたは曲線６１０が睡眠期間の開始から睡眠期間の終了までの下方傾斜傾向を有する場合、その特性は、健康な状態を示すことができる。しかしながら、適合ラインまたは曲線が睡眠期間の開始から睡眠期間の終了まで下方傾斜傾向を有さない場合、その特性は、健康上の懸念を示し得る。
【００４２】
以下のセクションは、高周波結合（ＨＦＣ）状態として分類される期間に関する本開示の態様を説明する。
【００４３】
上で説明されるように、ＨＦＣ状態は、高周波結合がＣＰＣデータにおいて優位であることを示す。ＨＦＣ状態に対応する期間は、図３〜５に示されるように、様々な持続時間を有することができる。様々な実施形態では、十分な持続時間のＨＦＣ状態のみが分析される。様々な実施形態では、持続時間閾値は、１０分であり得る。様々な実施形態では、持続時間閾値は、１０分を超えるなど、別の持続時間であり得る。一般に、分析はより多くのデータに基づくため、より長い持続時間閾値は、分析の確実性を高める。様々な実施形態では、それが統計的に有意な出力を生成する場合、１０分未満の持続時間閾値が特定の状況で使用され得る。
【００４４】
本開示の一態様によれば、図７を参照すると、線形回帰および／もしくは多項式回帰、ならびに／または最高のその良さを有する任意の他の回帰モデルを使用して、ＨＦＣ状態に入ることに対する心拍数における応答を判定するために、十分な持続時間のＨＦＣ期間における心拍数データに様々な曲線（線形および／または二次曲線など）を適合させる。様々な実施形態では、任意の数の曲線を心拍数データに適合させることができ、任意の数ｎのｎ次多項式を含む任意のタイプの曲線を使用することができる。例えば、線形曲線、凹曲線、凸曲線、および３次多項式はすべて、心拍数データに適合させることができる。様々な実施形態では、別の数の曲線および曲線のタイプの他の組み合わせを使用することができる。平均二乗誤差値など、閾値を超える適合度を有するすべての曲線について、最適な適合を有する曲線が選択される。心拍数が振動パターンを有するときなど、十分に適合する曲線がない場合、応答は未知とマークされる。図７は、ＨＦＣ期間中に心拍数データ７２０が振動するため、適合度閾値を満たさない場合がある曲線７１０を示す。したがって、図７の心拍数データ７２０は、ＨＦＣ状態に入ることに対する未知の応答を有するとマークされ得る。図８は、適合度閾値を満たし得るより良い適合を有する曲線の一例である。
【００４５】
引き続き図８を参照すると、最適な適合を有する曲線８１０が判定された場合、曲線８１０は、強く減少、減少、横ばい、増加、または強く増加として分類される。曲線８１０は、ＨＦＣ状態に入ることに対する心拍数応答の表示である。様々な実施形態では、応答は、曲線８１０の傾斜または傾向を表すパラメータの統計的有意性／ｐ値に基づいて、「強く」増加または減少として分類することができる。様々な実施形態では、ｐ値＜０．０５（９５％の信頼度）を、統計的有意性の閾値として使用することができる。様々な実施形態では、例えば、０．０５未満など、別のｐ値を使用することができる。傾斜／傾向を表す曲線のパラメータのｐ値が０．０５未満である場合、曲線８１０は、「強く」増加（上昇）または減少（低下）と見なされることになる。そうでなければ、曲線８１０は、減少（低下）、横ばい、または増加（上昇）として分類されることになる。様々な実施形態では、曲線は、その傾斜または傾向が０の公称範囲内である場合、横ばいと指定され得る。様々な実施形態では、推定傾斜が０と統計的に異なる場合、曲線は、正確に０の傾斜または傾向を横ばいとして分類される必要はない。例えば、特定の状況において、０．３のｐ値を有する０．５の推定傾斜は、０の傾斜と統計的に異ならない可能性があり、特定の状況では横ばいとして分類されてもよい。別の例として、特定の状況において、統計的に有意である０．００００００１（または任意の他の実質的に小さい数）の推定傾斜は、特定の状況に関して、横ばいとして分類されない場合がある。様々な実施形態では、傾斜係数およびｐ値をユーザに提供することができ、ユーザは、それを診断目的に適切と考えることができる。様々な実施形態では、図８に示されるように、ベストフィット（最良近似）曲線８１０が、ＨＦＣ状態に入ることに応答して増加する心拍数を反映する場合、この特性は、健康上の懸念を示し得る。
【００４６】
様々な実施形態では、ＨＦＣ状態に入ることに応答して増加する心拍数を示すＨＦＣ期間の数をカウントすることができ、この数を、睡眠期間におけるＨＦＣ期間の総数で除算して、準最適の心拍数応答の尺度を提供することができる。例えば、ＨＦＣ状態に入ったことに応答して増加する心拍数を示すＨＦＣ期間が５つある場合、睡眠期間における合計６つのＨＦＣ期間のうち、準最適の心拍数応答の尺度は５／６である。記載される尺度は、例示的であり、準最適の心拍数応答の他の尺度が企図される。
【００４７】
本開示の一態様によれば、十分な持続時間のＨＦＣ期間は、本明細書ではＨＦＣ期間中の心拍数の自発的な増加と称されるものについて分析することができる。上で言及されるように、ＨＦＣ期間は、持続時間が変化し得る。本開示の一態様によれば、図７を参照すると、ＨＦＣ期間は、同じ持続時間の時間間隔またはウィンドウ７３０に分割される。様々な実施形態では、各時間間隔／ウィンドウ７３０は、持続時間で３０秒であり得る。様々な実施形態では、３０秒以外の持続時間を使用することができる。ＨＦＣ期間の各時間間隔／ウィンドウ７３０の平均心拍数７２０が計算される。各時間ウィンドウ７３０について、心拍数平均がその間隔／ウィンドウから次の間隔／ウィンドウに閾値を超えて増加する場合、時間ウィンドウにフラグが立てられ、カウンタが増加する。例えば、図７を参照すると、時間ｔにおけるウィンドウは、心拍数７２０の自発的な増加についてフラグが立てられる。様々な実施形態では、ＨＦＣ期間における時間ウィンドウの総数７３０にわたる結果として生じるカウントは、ＨＦＣ期間中の心拍数の自発的な増加の尺度として計算することができる。例えば、ＨＦＣ期間が２４の時間ウィンドウを含み、上記の分析からのカウンタ値が１３である場合、ＨＦＣ期間中の心拍数の自発的な増加の計算された尺度は、１３／２４である。様々な実施形態では、計算された自発的な増加の尺度が閾値よりも大きい場合、この特性は、自律神経の覚醒の指標など、健康上の懸念の表示であり得る。様々な実施形態では、自発的な増加の尺度は、閾値よりも大きいときに表示画面に表示することができる。様々な実施形態では、自発的な増加の尺度は、閾値未満であっても表示画面に表示することができる。
【００４８】
したがって、上で説明されるものは、睡眠期間全体に関する態様、およびＨＦＣ状態として分類される期間に関する態様である。記載される態様および実施形態は、上記または以下に記載される組み合わせ、ならびに本明細書に明示的に記載されていない組み合わせを含む、様々な方式で組み合わせることができる。
【００４９】
様々な実施形態では、分析結果は、画面上または紙上のレポートに表示することができる。レポートは、睡眠期間全体中の平均心拍数および／またはＨＦＣ状態の平均心拍数（βＬＦＣ＋βＨＦＣ）を含み得る。
【００５０】
図９および図１０は、分析の別の組み合わせを反映する。図９は、ＣＰＣデータ９１０、心拍数データ９２０、およびＣＰＣ状態９３０を示す図である。上で説明される１つの分析は、睡眠期間全体に関連し、線形回帰および／または多項式回帰を心拍数データ９２０に適用して、データに最良に適合する線または曲線を判定する。図９は、健康な状態の特性である、睡眠期間の開始から睡眠期間の終了までの下方傾斜傾向を有する適合ライン９２５を示す。上で説明される別の分析は、各ＨＦＣ期間に関連し、各ＨＦＣ期間における心拍数データに最良に適合する曲線を判定する。図９は、凹形状、および健康な状態の表示であるＨＦＣ状態に入ることに応答して降下を示すベストフィット曲線９２８を示す。したがって、図９の両方の分析は、健康な状態を示す。
【００５１】
図１０の同じ分析は、異なる結果を提供する。睡眠期間全体の心拍数データ１０２０に線形回帰および／または多項式回帰を適用すると、図１０は、睡眠期間の開始から睡眠期間の終了まで減少しない傾向線１０２５を示す。加えて、各ＨＦＣ期間のベストフィット曲線１０２８は、多くのＨＦＣ期間がＨＦＣ状態に入ることに対する降下する心拍数応答を示さないことを示す。これら２つの分析は、図１０の個人が、潜在的な心臓代謝疾患の発症または進行など、健康上の懸念を有し得ることを示す。図９および図１０の実施形態は例示的であり、本明細書に記載される様々な態様の他の組み合わせが企図される。
【００５２】
次に図１１を参照すると、本開示の態様によるプロセスの流れ図が示される。ブロック１１０２において、プロセスは、ストレージからの心肺結合（ＣＰＣ）データおよび心拍数データにアクセスする。ブロック１１０４において、プロセスは、心肺結合データに基づいて、高周波結合（ＨＦＣ）状態として分類される睡眠期間における期間を識別する。様々な実施形態では、ＨＦＣ状態は、すでにＣＰＣデータに含まれ得る。様々な実施形態では、ＣＰＣデータは、ＣＰＣ状態を示さない場合があり、ＣＰＣ状態は、ＣＰＣデータに基づいて判定される必要がある。ブロック１１０６において、プロセスは、期間に対応する心拍数データの部分の少なくとも１つの特性を評価する。様々な実施形態では、特性（複数可）は、本明細書に記載の他のものの中でも、ＨＦＣ期間における心拍数データの傾斜または傾向が増加しているかどうか、ＨＦＣ状態に入ることに対する降下する心拍数応答が存在するかどうか、および／またはＨＦＣ期間中の心拍数の自発的な増加が存在するかどうかを含むことができる。ブロック１１０８において、プロセスは、ＨＦＣ状態として分類される期間に対応する心拍数データの部分の特性に基づいて、人の健康状態を評価する。例えば、本明細書において上で説明されるように、ＨＦＣ期間における心拍数データの傾斜または傾向が増加している場合、この特性は、健康上の懸念の指標となり得る。ＨＦＣ状態に入ることに対する降下する心拍数応答がある場合、これは、健康な状態の指標となり得る。ＨＦＣ期間中に自発的に心拍数が増加した場合、これは、自律神経の覚醒など、健康上の懸念の指標となり得る。ブロック１１１０において、プロセスは、睡眠期間全体に対応する心拍数データの少なくとも１つの特性を評価し得る。例えば、上で説明されるように、特性は、本明細書に記載の他の特性の中でもとりわけ、睡眠期間の開始から睡眠期間の終了までの心拍数の下方傾向または傾斜があるかどうか、および／またはＨＦＣ状態における心拍数平均とＬＦＣ状態における心拍数平均との間に差があるかどうかを含むことができる。ブロック１１１２において、プロセスは、睡眠期間全体に対応する特性（複数可）に基づいて、期間の健康状態を評価することができる。例えば、睡眠期間の開始から睡眠期間の終了までの心拍数の下方傾向または傾斜がある場合、この特性は、健康な状態の指標となり得る。別の例として、ＨＦＣ状態の心拍数平均がＬＦＣ状態の心拍数平均よりも高い場合、この特性は、準最適の心血管機能など、健康上の懸念の指標となり得る。図１１の様々な動作は例示的であり、示された順序で実行される必要はない。様々な実施形態では、動作を別の順序で実行することができ、または様々な動作を並行して実行することができる。
【００５３】
図１２を参照すると、本明細書に記載の態様、実施形態、プロセス、および動作は、ストレージ１２１０、メモリ１２２０、プロセッサ１２３０、および表示デバイス１２４０を含むシステム１２００によって実行され得る。システム１２００は、ローカルコンピューティングシステムであり得るか、もしくはクラウドコンピューティングシステムであり得るか、またはシステムの部分は、ローカルであり得、かつ部分は、クラウドで動作し得る。ストレージ１２１０は、とりわけ、心肺データ、心拍数データ、アクティグラフィデータ、姿勢データ、および／または酸素飽和データなど、本明細書に記載の動作のためのデータを含む。ストレージ１２１０は、とりわけ、磁気ストレージ、ソリッドステートストレージ、または光学ストレージなど、任意の種類のストレージデバイスであり得る。メモリ１２２０は、本明細書に記載の動作を実行するように構成される機械命令を含む。メモリ１２２０はまた、サービスとしてソフトウェアを提供するための、および／またはサービスとして医療デバイスを有効にすることを提供するためのソフトウェアを含むことができる。メモリ１２２０は、任意の種類の電子メモリであり得、ランダムアクセスメモリであり得る。様々な実施形態では、ストレージ１２１０またはメモリ１２２０内のデータまたは命令は、他の構成要素にも同様に存在し得る。プロセッサ１２３０は、本明細書に記載の動作およびプロセスを実行するために、ストレージ１２１０からのデータおよびメモリ１２２０からの命令／ソフトウェアにアクセスする。プロセッサ１２３０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、もしくは別のコンピューティングデバイス、またはそのようなデバイスの組み合わせなど、任意のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。プロセッサ１２３０は、分析の様々な結果を、表示デバイス上に表示される表示デバイス１２４０に提供することができる。様々な実施形態では、表示デバイスは、他の構成要素とは別個のスタンドアロン表示デバイスであってもよく、または表示デバイスは、他の構成要素と共に単一デバイスに統合されてもよい。図１２のシステムは例示的であり、変形は、本開示の範囲内であると企図される。
【００５４】
本明細書に開示される実施形態は、本開示の例であり、様々な形態で具現化され得る。例えば、本明細書の特定の実施形態は、別個の実施形態として記載されるが、本明細書の実施形態の各々は、本明細書の他の実施形態のうちの１つ以上と組み合わされ得る。本明細書に開示される特定の構造的および機能的詳細は、限定的ではなく、特許請求の範囲の基礎として、かつ実質的に任意の適切に詳細な構造で本開示を多様に採用するように当業者に教示するための代表的な基礎として解釈されるものとする。同様の参照番号は、図の説明全体を通して類似または同一の要素を指す場合がある。
【００５５】
「一実施形態では」、「実施形態では」、「様々な実施形態では」、「いくつかの実施形態では」、または「他の実施形態では」という句は、各々、本開示による同じまたは異なる実施形態のうちの１つ以上を指し得る。「ＡまたはＢ」という形式の句は、「（Ａ）、（Ｂ）、または（ＡおよびＢ）」を意味する。「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つ」という形式の句は、「（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（ＡおよびＢ）、（ＡおよびＣ）、（ＢおよびＣ）、または（Ａ、Ｂ、およびＣ）」を意味する。
【００５６】
本明細書に記載の方法、プログラム、アルゴリズムまたはコードのいずれかは、プログラミング言語またはコンピュータプログラムに変換されてもよく、またはプログラミング言語またはコンピュータプログラムで表現されてもよい。本明細書で使用される場合、「プログラミング言語」および「コンピュータプログラム」という用語は、各々、コンピュータへの命令を指定するために使用される任意の言語を含み、以下の言語およびその派生物を含む（ただし、これに限定されない）。アセンブラ、Ｂａｓｉｃ、バッチファイル、ＢＣＰＬ、Ｃ、Ｃ＋、Ｃ＋＋、Ｄｅｌｐｈｉ、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、マシンコード、オペレーティングシステムのコマンド言語、Ｐａｓｃａｌ、Ｐｅｒｌ、ＰＬ１、スクリプト言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、プログラムを指定するメタ言語、およびすべての第１世代、第２世代、第３世代、第４世代、第５世代、またはさらなる世代のコンピュータ言語。データベースおよび他のデータスキーマ、および任意の他のメタ言語も含まれる。インタープリタ型であるか、コンパイル型であるか、またはコンパイル型およびインタープリタ型の両方のアプローチを使用する言語は区別されない。プログラムのコンパイルされたバージョンとソースバージョンとは、区別されない。したがって、プログラムへの言及は、プログラミング言語が２つ以上の状態（ソース、コンパイル型、オブジェクト、またはリンクなど）で存在し得る場合、任意のおよびすべてのそのような状態への言及である。プログラムへの言及は、実際の命令および／またはそれらの命令の意図を包含してもよい。
【００５７】
前述の説明は、単に本開示を示すにすぎないことを理解されたい。本開示から逸脱することなく、様々な代替および修正が当業者によって考案され得る。したがって、本開示は、すべてのそのような代替、修正、および変異を包含することを意図する。添付の図面を参照して説明される実施形態は、本開示の特定の例を示すためにのみ提示される。上記および／または添付の特許請求の範囲に記載されるものと実質的に異なる他の要素、ステップ、方法、および技術もまた、本開示の範囲内にあることが意図される。
【００５８】
本明細書で説明するシステムはまた、１つ以上のコントローラを利用して、様々な情報を受信し、受信した情報を変換して出力を生成し得る。コントローラは、メモリに記憶される一連の命令を実行することができる任意のタイプのコンピューティングデバイス、計算回路、または任意のタイプのプロセッサもしくは処理回路を含み得る。コントローラは、複数のプロセッサおよび／またはマルチコア中央処理ユニット（ＣＰＵ）を含んでもよく、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など任意のタイプのプロセッサを含んでもよい。コントローラはまた、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに１つ以上の方法および／またはアルゴリズムを実行させるデータおよび／または命令を記憶するためのメモリを含んでもよい。
【００５９】
本明細書に記載の方法、プログラム、アルゴリズムまたはコードのいずれかは、プログラミング言語またはコンピュータプログラムに変換されてもよく、またはプログラミング言語またはコンピュータプログラムで表現されてもよい。本明細書で使用される場合、「プログラミング言語」および「コンピュータプログラム」という用語は、各々、コンピュータへの命令を指定するために使用される任意の言語を含み、以下の言語およびその派生物を含む（ただし、これに限定されない）。アセンブラ、Ｂａｓｉｃ、バッチファイル、ＢＣＰＬ、Ｃ、Ｃ＋、Ｃ＋＋、Ｄｅｌｐｈｉ、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、マシンコード、オペレーティングシステムのコマンド言語、Ｐａｓｃａｌ、Ｐｅｒｌ、ＰＬ１、スクリプト言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、プログラムを指定するメタ言語、およびすべての第１世代、第２世代、第３世代、第４世代、第５世代、またはさらなる世代のコンピュータ言語。データベースおよび他のデータスキーマ、および任意の他のメタ言語も含まれる。インタープリタ型であるか、コンパイル型であるか、またはコンパイル型およびインタープリタ型の両方のアプローチを使用する言語は区別されない。プログラムのコンパイルされたバージョンとソースバージョンとは、区別されない。したがって、プログラムへの言及は、プログラミング言語が２つ以上の状態（ソース、コンパイル型、オブジェクト、またはリンクなど）で存在し得る場合、任意のおよびすべてのそのような状態への言及である。プログラムへの言及は、実際の命令および／またはそれらの命令の意図を包含してもよい。
【００６０】
前述の説明は、単に本開示を示すにすぎないことを理解されたい。本開示から逸脱することなく、様々な代替および修正を当業者によって考案することができる。したがって、本開示は、すべてのそのような代替、修正、および変異を包含することを意図する。添付の図面を参照して説明される実施形態は、本開示の特定の例を示すためにのみ提示される。上記および／または添付の特許請求の範囲に記載されるものと実質的に異なる他の要素、ステップ、方法、および技術もまた、本開示の範囲内にあることが意図される。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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