(57)【要約】  例示的な方法は、（ａ）コンピューティングデバイスのセンサを介して、被験体の血管から発生する振動を表す信号を生成することであって、振動は、被験体の心拍および／または呼吸を示す、生成することと、（ｂ）信号を使用して、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することと、（ｃ）判定された第１の経過時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定し、および／または判定された第２の経過時間を使用して、被験体の呼吸数変動を判定することと、を含む。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
（ａ）コンピューティングデバイスのセンサを介して、被験体の血管から生じる振動を表す信号を生成することであって、前記振動は、前記被験体の心拍および／または呼吸を示す、生成することと、
（ｂ）前記信号を使用して、前記振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または前記振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することと、
（ｃ）前記判定された第１の経過時間を使用して、前記被験体の心拍数変動を判定し、および／または前記判定された第２の経過時間を使用して、前記被験体の呼吸数の変動を判定することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記センサは、圧電センサ、圧力センサ、静電容量センサ、ひずみセンサ、力センサ、光波長選択反射率もしくは吸光度測定システム、眼圧計、超音波プローブ、プレチスモグラフ、または圧力変換器、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記振動は、前記血管を通って流れる流体によって生成されるか、前記血管の壁張力によって生成されるか、または前記血液を通って流れる前記流体に応答して、もしくは前記被験体の呼吸によって前記血管を収縮もしくは弛緩させることにより生成される、前記血管の壁の振動を含む、請求項１または２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
前記信号が生成されている間、前記センサは、前記被験体の末梢静脈または末梢動脈に近接して位置付けられ、前記振動は前記被験体の前記末梢静脈または前記末梢動脈から発生する、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記被験体は、ヒト被験体または動物被験体である、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記信号を使用して、前記第１の経過時間を判定することは、前記信号の連続する心拍数のピークを識別し、前記連続する心拍数のピーク間の経過時間を判定することを含む、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記信号を使用して、前記第２の経過時間を判定することは、前記信号の連続する呼吸のピークを識別することと、前記連続する呼吸のピーク間の経過時間を判定することと、を含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記信号の前記連続する呼吸のピークまたは前記連続する心拍数のピークを識別することは、適応閾値を使用して連続するピークを識別することを含む、請求項６および７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記信号を使用して、前記第１の経過時間および／または前記第２の経過時間を判定することは、前記信号が勾配において極大値を有する連続時間を識別することと、前記信号が勾配において極大値を有する前記連続する時間の間の経過時間を判定することと、を含む、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記信号を使用して、前記第１の経過時間および／または前記第２の経過時間を判定することは、前記信号をローパスフィルタでフィルタリングすることを含む、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記信号を使用して、前記第１の経過時間および／または前記第２の経過時間を判定することは、前記フィルタリングされた信号を増幅することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記信号を使用して、前記第１の経過時間および／または前記第２の経過時間を判定することは、前記増幅された信号をローパス微分器フィルタでフィルタリングすることをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記判定された第１の経過時間を使用して、前記被験体の心拍数変動を判定することは、前記第１の経過時間の分散を計算することを含む、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記判定された第２の経過時間を使用して、前記被験体の呼吸数変動を判定することは、前記第２の経過時間の分散を計算することを含む、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記第１の経過時間は、１秒〜１０秒、２秒〜８秒、または２．５秒〜６秒の範囲の継続時間内に発生した心拍に対応する、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
前記第２の経過時間は、１秒〜１０秒、２秒〜８秒、または２．５秒〜６秒の範囲の継続時間内に発生した呼吸に対応する、請求項１〜１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
前記信号を使用して、前記被験体の呼吸数を判定することをさらに含み、前記信号を使用して、前記第１の経過時間を判定することは、前記信号を使用して、前記判定された呼吸数の逆数を表す継続時間内に発生する連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した時間を判定することを含む、請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記信号を使用して、前記被験体の前記呼吸数を判定することは、前記信号を使用して、
前記信号のパワースペクトル密度を取得することと、
所定のパワー閾値を超えるピークが存在する前記パワースペクトル密度の最低周波数を判定することと、によって、前記呼吸数を判定することを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記判定された心拍数変動および／または前記呼吸数変動に基づいて副交感神経系の反応を評価することをさらに含む、請求項１〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
前記信号を、周波数に関する強度を表す周波数領域信号に処理することをさらに含み、前記副交感神経系の反応を評価することは、前記副交感神経系の反応を、前記呼吸数に対応する前記周波数領域信号の非調和ピークの大きさにさらに基づいて評価することを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記判定された心拍数変動および／または前記呼吸数変動に基づいて、交感神経系の反応を評価することをさらに含む、請求項１〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
前記信号を、周波数に関する強度を表す周波数領域信号に処理することをさらに含み、前記交感神経系の反応を評価することは、前記交感神経系の反応を、前記呼吸数に対応する前記周波数領域信号の非調和ピークの大きさにさらに基づいて評価することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記方法が、（ｉ）前記被験体の治療を実行する前および（ｉｉ）前記治療を実行した後に、ステップ（ａ）〜（ｃ）を実行することを含む、請求項１〜２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
前記判定された心拍数変動および／または呼吸数変動を使用して、運動選手の過剰訓練、運動能力の最適化、心的外傷後ストレス障害、不安症、痛み、摂食障害、肥満、肥満手術、自律機能障害、うつ病、アヘン、アルコールもしくは他の物質の中毒、せん妄、急性もしくは慢性の疾病、重篤な疾病、術後ストレス、外傷性脳損傷、癌、心筋梗塞後、局所麻酔もしくは意識下鎮静によって引き起こされた合併症、やけど、および／または出産の合併症を治療または診断することをさらに含む、請求項１〜２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
前記判定された心拍数変動および／または前記呼吸数変動を使用して、治療プロトコルの有効性を判定することをさらに含む、請求項１〜２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
前記治療プロトコルは、オキシトシン投与、麻薬投与、鎮静剤投与、抗不安薬投与、行動療法介入、抗不安薬投与、行動療法介入、レイキ、ヒーリングタッチ、瞑想、ヨガ、運動、交感神経コリティックス投与、アルファおよびベータ拮抗薬投与、環境介入、音楽療法、芸術療法、仮想現実療法、またはペット療法を含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記血管は、静脈である、請求項１〜２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８】
前記血管は、動脈である、請求項１〜２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２９】
コンピューティングデバイスであって、
１つ以上のプロセッサと、
センサと、
前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに、請求項１〜２８に記載の方法のいずれかを実行させる命令を格納するコンピュータ可読媒体と、を備える、コンピューティングデバイス。
【請求項３０】
前記１つ以上のプロセッサおよび前記コンピュータ可読媒体を収容するマスタデバイスと、前記センサを収容するスレーブデバイスと、を備える、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３１】
前記マスタデバイスは、ウェアラブルデバイスである、請求項３０に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３２】
前記マスタデバイスは、携帯電話である、請求項３０に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３３】
前記マスタデバイスは、前記タブレットコンピュータである、請求項３０に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３４】
前記マスタデバイスは、ラップトップコンピュータである、請求項３０に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３５】
前記マスタデバイスは、デスクトップコンピュータである、請求項３０に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３６】
請求項２９〜３５に記載のコンピューティングデバイスのいずれかによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに請求項１〜２８に記載の方法のいずれかを実行させる命令を格納する、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【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９月６日に出願された米国仮特許出願第６２／７２７，７３５の優先権を主張し、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
本明細書に特に示されない限り、本項内に記載される内容は、本出願内の特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、かつ本項内に含まれることにより先行技術であるとは認められない。
【０００３】
心拍数変動（ＨＲＶ）を使用して、被験体の自律神経機能を評価することができる。より具体的には、ＨＲＶを使用して、神経系の交感神経（ストレス）および副交感神経（抗ストレス）の反応を評価することができる。遭遇する可能性のある１つの問題は、交感神経および副交感神経の反応を表すＨＲＶの周波数範囲がいくらか重なり得るということである。ＨＲＶは通常、心電図（ＥＣＧ）から導出されるが、概して接触電極を使用する必要があり、不便な場合がある。そのため、ＨＲＶを評価するためのより便利な手段と、神経系の交感神経および副交感神経の反応にそれぞれ対応するＨＲＶの周波数範囲をより良く区別するための手段とに対する必要性が存在する。
【発明の概要】
【０００４】
一例では、方法は、（ａ）コンピューティングデバイスのセンサを介して、被験体の血管から発生する振動を表す信号を生成することであって、振動は、被験体の心拍および／または呼吸を示す、生成することと、（ｂ）信号を使用して、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することと、（ｃ）判定された第１の経過時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定し、および／または判定された第２の経過時間を使用して、被験体の呼吸数変動を判定することと、を含む。
【０００５】
別の例では、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、センサと、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに機能を実行させる命令を格納するコンピュータ可読媒体と、を含む。機能は、（ａ）センサを介して、被験体の血管から発生する振動を表す信号を生成することであって、振動は、被験体の心拍および／または呼吸を示す、生成することと、（ｂ）信号を使用して、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することと、（ｃ）判定された第１の経過時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定し、および／または判定された第２の経過時間を使用して、被験体の呼吸数変動を判定することと、を含む。
【０００６】
さらに別の例では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、センサを含むコンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに機能を実行させる命令を格納している。機能は、（ａ）センサを介して、被験体の血管から発生する振動を表す信号を生成することであって、振動は、被験体の心拍および／または呼吸を示す、生成することと、（ｂ）信号を使用して、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することと、（ｃ）判定された第１の経過時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定し、および／または判定された第２の経過時間を使用して、被験体の呼吸数変動を判定することと、を含む。
これらならびに他の態様、利点、および代替は、添付の図面を適宜参照して、以下の詳細な説明を読むことにより、当業者には明らかになるであろう。さらに、本明細書で提供される本要約および他の説明および図は、例としてのみ本発明を説明することを意図しており、したがって、多くの変形が可能であることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスの概略図である。
【図２】例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスおよびコンピューティングデバイスに通信可能に結合された無線センサを示す。
【図３Ａ】例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスを示す。
【図３Ｂ】例示的な実施形態による、センサを示す。
【図４】例示的な実施形態による方法のブロック図である。
【図５】例示的な実施形態による、被験体のＥＣＧ、ＮＩＶＡ、および呼吸信号を示す。
【図６】例示的な実施形態による、被験体の生のＮＩＶＡ信号、フィルタリングされたＮＩＶＡ信号、および増幅されたＮＩＶＡ信号を示す。
【図７】例示的な実施形態による、被験体のＮＩＶＡ信号およびフィルタリングされたＮＩＶＡ信号を示す。
【図８】例示的な実施形態による、被験体の心拍間の経過時間を時間の関数として示すデータを示す。
【図９】例示的な実施形態による、被験体のＮＩＶＡ信号のパワースペクトル密度を示す。
【図１０】例示的な実施形態による、ＥＣＧおよびＮＩＶＡの低周波数および高周波数での相対信号パワーを示す。
【図１１】例示的な実施形態による、ヨガ運動の実行の前後に評価された、被験体の呼吸数に対応する期間にわたって計算されたＨＲＶに対応する正規化された信号パワーを示す。
【図１２】ブタモデルにおける呼吸数のピークパワーおよび１回換気量の関係を示す。
【図１３】入射（十字）を含むパルス検出（円）を伴うＮＩＶＡ波形（上パネル）と、外れ値間隔が削除された対応するパルス間隔系列（下パネル）を示す。
【図１４】ヨガセッション前およびヨガセッション後のＮＮ間隔系列（左パネル）およびそれに対応するパワースペクトル密度（右パネル）を示す。
【図１５】ヨガ前およびヨガ後の記録における一時的なＰＲＶパラメータを示す。
【図１６】ヨガ前およびヨガ後の記録におけるスペクトルおよびＬＬＰ（ＳＤ１２、ラグ５および７）のＰＲＶパラメータを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
上記のように、ＨＲＶを評価するためのより便利な手段と、神経系の交感神経および副交感神経の反応にそれぞれ対応するＨＲＶの周波数範囲をより良く区別するための手段とに対する必要性が存在する。本明細書に開示される実施形態は、これらの課題に対処するのに役立つだけでなく、被験体の呼吸数の変動をより良く得るのに役立ち得る。
【０００９】
例えば、コンピューティングデバイスは、被験体の血管から発生する振動を表す信号を生成することができる、被験体の手首に装着可能な（例えば、圧電）センサを含み得る。この文脈では、振動は被験体の心拍および／または呼吸を示す。コンピューティングデバイスは、信号を使用して、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することができる。次いで、コンピューティングデバイスは、判定された第１の経過時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定し、および／または判定された第２の経過時間を使用して、被験体の呼吸数変動を判定することができる。
【００１０】
図１は、本開示に記載されているもののいずれかなど、様々な動作および／または機能を実行し得る例示的なコンピューティングデバイス１００の簡略化されたブロック図である。コンピューティングデバイス１００は、他の可能性の中でもとりわけ、携帯電話、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ウェアラブルコンピューティングデバイス（例えば、リストバンドの形態）であり得る。
【００１１】
コンピューティングデバイス１００は、１つ以上のプロセッサ１０２と、コンピュータ可読媒体１０４と、通信インターフェース１０６と、ユーザインターフェース１０８と、ディスプレイ１１０と、センサ１１２と、を含む。これらの構成要素、および他の可能な構成要素は、接続機構１１４を介して互いに（または別のデバイスもしくはシステムに）接続することができ、接続機構１１４は、２つ以上のデバイスまたはシステム間の通信を容易にする機構を表す。そのため、接続機構１１４は、ケーブルもしくはシステムバスなどの単純な機構、またはパケットベースの通信ネットワーク（例えば、インターネット）などの比較的複雑な機構であり得る。いくつかの例では、接続機構は、無形の媒体を含み得る（例えば、接続が無線の場合）。
【００１２】
１つ以上のプロセッサ１０２は、汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）および／または専用プロセッサ（例えば、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））を含み得る。いくつかの例では、コンピューティングデバイス１００は、本明細書に記載の機能を実行するために２つ以上のプロセッサを含み得る。
【００１３】
コンピュータ可読媒体１０４は、磁気、光学、またはフラッシュストレージなどの１つ以上の揮発性、不揮発性、取り外し可能、および／または取り外し不可能なストレージ構成要素を含み得、および／または全体的または部分的に、１つ以上のプロセッサ１０２と一体化され得る。したがって、コンピュータ可読媒体１０４は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体の形態を採ることができ、プログラム命令（例えば、コンパイル済みまたは非コンパイル済みプログラムロジックおよび／または機械語）をその上に格納しており、１つ以上のプロセッサ１０２によって実行されると、プログラム命令は、コンピューティングデバイス１００に、本開示に記載されているものなどの１つ以上の動作および／または機能を実行させる。そのようなプログラム命令は、個別のソフトウェアアプリケーションを定義することができ、および／またはその一部とすることができる。いくつかの例では、コンピューティングデバイス１００は、通信インターフェース１０６および／またはユーザインターフェース１０８などからの、入力の受信に応答して、プログラム命令を実行することができる。コンピュータ可読媒体１０４はまた、本開示に記載されたタイプなどの他のタイプのデータを格納することができる。
【００１４】
通信インターフェース１０６は、コンピューティングデバイス１００が、１つ以上の通信プロトコルに従って、別のデバイスまたはシステムと接続および／または通信することを可能にし得る。通信インターフェース１０６は、イーサネットインターフェースまたは高解像度シリアルデジタルインターフェース（ＨＤ−ＳＤＩ）などの有線インターフェースであり得る。通信インターフェース１０６は、追加的または代替的に、セルラーまたはＷＩ−ＦＩインターフェースなどの無線インターフェースを含み得る。通信インターフェース１０６によって提供される接続は、直接接続または間接接続であり得、後者は、ルータ、スイッチャー、または他のネットワークデバイスなどの１つ以上のエンティティを通過および／または横断する接続である。同様に、通信インターフェース１０６への、または通信インターフェース１０６からの送信は、直接送信または間接送信であり得る。
【００１５】
ユーザインターフェース１０８は、該当する場合、コンピューティングデバイス１００とコンピューティングデバイス１００のユーザとの間の相互作用を容易にすることができる。そのため、ユーザインターフェース１０８は、キーボード、キーパッド、マウス、タッチ感応性および／または存在感応性パッドまたはディスプレイ、マイクロフォン、カメラなどの入力構成要素と、（例えば、タッチ感応性および／または存在感応性パネルと組み合わせることができる）ディスプレイデバイス、スピーカ、および／または触覚フィードバックシステムなどの出力構成要素とを含み得る。より一般的には、ユーザインターフェース１０８は、コンピューティングデバイス１００とコンピューティングデバイス１００のユーザとの間の相互作用を容易にする任意のハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を含み得る。
【００１６】
さらなる態様では、コンピューティングデバイス１００は、ディスプレイ１１０を含む。ディスプレイ１１０は、任意のタイプのグラフィックディスプレイであり得る。そのため、ディスプレイ１１０は、サイズ、形状、および／または解像度が異なり得る。さらに、ディスプレイ１１０は、カラーディスプレイまたはモノクロディスプレイであり得る。
【００１７】
センサ１１２は、圧電センサ、圧力センサ、静電容量センサ、ひずみセンサ、力センサ、光波長選択反射率もしくは吸光度測定システム、眼圧計、超音波プローブ、プレチスモグラフ、または圧力変換器の形態を採り得る。他の例も可能である。センサ１１２は、本明細書でさらに説明されるように、被験体の血管から生じる振動を検出するように構成されている。
【００１８】
本書全体を通して、「コンピューティングデバイスのセンサ」という文言は、センサがコンピューティングデバイスと一体化されている、および／またはコンピューティングデバイスと有線接続されている実施形態を指すことができる。さらに、「コンピューティングデバイスのセンサ」は、センサがコンピューティングデバイスへの永続的、非永続的、および／または断続的な無線接続を有する実施形態を指すことができる。いくつかの実施形態では、「コンピューティングデバイス」という用語は、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、または携帯電話などの「マスタ」デバイス、およびマスタデバイスへの無線接続を有するセンサなどの「スレーブデバイス」を総称して指すことができる。
【００１９】
図２は、コンピューティングデバイス１００およびセンサ１１２の一実施形態を示す。図２では、センサ１１２は、人間の被験体が着用するウェアラブルリストバンドの形態を採り、コンピューティングデバイス１００は、携帯電話の形態を採る。センサ１１２は、被験体の手首の血管（例えば、動脈または静脈）から発生する振動を検出し、検出された振動を表す信号をコンピューティングデバイス１００に無線で（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介して）送信することができる。コンピューティングデバイス１００は、本明細書でさらに説明されるように、さらなる処理のために信号を受信することができる。
【００２０】
図３Ａは、コンピューティングデバイス１００の別の実施形態を示す。図３Ａでは、コンピューティングデバイス１００は、有線接続を介してセンサ１１２に通信可能に結合されている。
【００２１】
図３Ｂは、リストバンドの形態を採るセンサ１１２の実施形態を示す。
【００２２】
図４は、コンピューティングデバイス１００によっておよび／またはコンピューティングデバイス１００の使用を介して実行可能な方法４００のブロック図である。
【００２３】
ブロック４０２において、方法４００は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被験体の血管から生じる振動を表す信号を生成することを含む。この文脈では、振動は被験体の心拍および／または呼吸を示す。
【００２４】
例えば、コンピューティングデバイス１００は、センサ（複数可）１１２を介して、被験体の血管（例えば、静脈壁または動脈壁）から生じる振動を検出することができる。センサ（複数可）１１２は、例えば、被験体の末梢静脈または末梢動脈（例えば、手首）に近接して位置付けられ、末梢静脈または末梢動脈から生じる振動を検出することができる。次いで、コンピューティングデバイス１００は、検出された振動を表す信号を生成することができる。
【００２５】
振動は、血管を通って流れる流体によって生成され得、血管の壁張力によって生成され得、または血液を通って流れる流体に（例えば、生理学的に）応答して血管を収縮もしくは弛緩させることによって、または被験体の呼吸によって生成され得る。
【００２６】
特定の例では、センサ（複数可）１１２は、血管の上または近くの被験体の皮膚に（例えば、ＶＥＬＣＲＯ（商標）ストラップを介して）固定することができる（図２を参照）。この場合、血管は前腕静脈であってもよい。センサ（複数可）１１２は、振動が被験体の皮膚などの組織を通って伝導されるときに、血管を通る血流によって引き起こされる振動を検出することができる。
【００２７】
被験体は人間であり得るが、他の動物も可能である。センサ（複数可）１１２が振動を検出するとき、被験体は、例えば、人工呼吸器の助けなしに、または人工呼吸器の助けを借りて、自発的に呼吸することができる。
【００２８】
図５を参照すると、「ＮＩＶＡ」（非侵襲的静脈波形分析）と標識された信号は、上記のようにセンサ１１２などのセンサによって生成された信号を表す。ＮＩＶＡ信号は、経時的な血管の振動によって引き起こされるセンサの変位の程度を表し得る。「ＥＣＧ」と標識された信号は、ＮＩＶＡ信号の取得と同時に、心電図を使用して同じ被験体から取得された。ＥＣＧ信号は、経時的な被験体の皮膚で検出された被験体の心拍の様々な段階を表す電圧を表す。「ＲＥＳ」と標識された信号は、ＮＩＶＡ信号の取得と同時に、拡張可能な胸部バンドを装着した同じ被験体から取得された。ＲＥＳ信号は、経時的な呼吸による被験体の胸部の膨張および収縮を表す。ＮＩＶＡ（例えば、本明細書に開示される技術）は、例えば、ＥＣＧまたは拡張可能な胸部バンドを使用して得られる信号と同様に、被験体の呼吸数を正確に判定するために好適な信号を得ることが可能であると示された。
【００２９】
ブロック４０４において、本方法は、信号を使用して、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することを含む。例えば、コンピューティングデバイス１００は、ＮＩＶＡ信号を使用して、以下に説明するように、振動によって示される、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した第１の時間、および／または振動によって示される、連続する呼吸のそれぞれの対の間で経過した第２の時間を判定することができる。
【００３０】
最初のステップとして、コンピューティングデバイス１００は、ＮＩＶＡ信号をローパスフィルタ処理することができる。例えば、図６を参照すると、生のＮＩＶＡ信号６０２、ローパスフィルタ処理されたＮＩＶＡ信号６０４、および増幅されたＮＩＶＡ信号６０６が示されている。生のＮＩＶＡ信号６０２は、コンピューティングデバイス１００によって生成された信号を表す。ローパスフィルタ処理されたＮＩＶＡ信号６０４は、生のＮＩＶＡ信号６０２をローパスフィルタ処理するコンピューティングデバイス１００の出力を表す。増幅されたＮＩＶＡ信号６０６は、ローパスフィルタ処理されたＮＩＶＡ信号６０４を増幅するコンピューティングデバイス１００の出力を表す。示されている信号６０２、信号６０４、および信号６０６の振幅は、必ずしも一定の縮尺で示されているわけではない。
【００３１】
図７を参照すると、コンピューティングデバイス１００は次に、増幅されたＮＩＶＡ信号６０６をローパス微分器フィルタにかけ、信号６０８を生成することができる。以下に説明するように、信号６０６または信号６０８のいずれかは、ピーク識別または最大勾配識別のためにコンピューティングデバイス１００によって使用され得る。コンピューティングデバイス１００は、他の方法でも、ＮＩＶＡ信号の全サイクルを識別することができる。概して、信号６０６または信号６０８の各ピーク（例えば、全サイクル）は、被験体の単一の心拍を表すと考えることができる。さらに、信号から低周波情報を分解して、呼吸数および呼吸数の変動を取得することができる。
【００３２】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、信号６０６のピーク（例えば、極大値）７１０Ａ、７１０Ｂ、７１０Ｃ、７１０Ｄ、７１０Ｅ、７１０Ｆ、７１０Ｇ、７１０Ｈ、７１０Ｉ、７１０Ｊ、７１０Ｋ、７１０Ｌ、７１０Ｍ、および７１０Ｎを識別することができる。（他の実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、信号６０６の極小値を識別することもできる）。コンピューティングデバイス１００は、例えば、適応閾値を使用してピークを識別することができる。次いで、コンピューティングデバイス１００は、連続するピーク７１０Ｍと７１０Ｎとの間の経過時間を判定するまで、連続するピーク７１０Ａと７１０Ｂとの間、連続するピーク７１０Ｂと７１０Ｃとの間、連続するピーク７１０Ｃと７１０Ｄとの間などのそれぞれの経過時間を判定することができる。ブロック４０６に関して以下に説明するように、連続する心拍の間で経過したこれらの時間は、コンピューティングデバイス１００によってさらに使用され得る。同様の技術を使用して、呼吸数と呼吸数の変動を取得することができる。
【００３３】
同様の様態で、コンピューティングデバイス１００は、信号６０６の最大（例えば、正の）勾配の点、例えば、点７１５Ａ、７１５Ｂ、７１５Ｃ、７１５Ｄ、７１５Ｅ、７１５Ｆ、７１５Ｇ、７１５Ｈ、７１５Ｉ、７１５Ｊ、７１５Ｋ、７１５Ｌ、７１５Ｍ、および７１５Ｎを識別することができる。（他の実施形態では、コンピューティングデバイス１００はまた、信号６０６の最大の負の勾配の点を識別することもできる）。次いで、コンピューティングデバイス１００は、連続する点７１５Ｍと７１５Ｎとの間で経過する時間を判定するまで、連続する点７１５Ａと７１５Ｂとの間、連続する点７１５Ｂと７１５Ｃとの間、連続する点７１５Ｃと７１５Ｄとの間などのそれぞれの経過時間を判定することができる。ブロック４０６に関して以下に説明するように、連続する心拍の間で経過したこれらの時間は、コンピューティングデバイス１００によってさらに使用され得る。同様の技術を使用して、呼吸数と呼吸数の変動を取得することができる。
【００３４】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、信号６０８のピーク（例えば、極大値）７２０Ａ、７２０Ｂ、７２０Ｃ、７２０Ｄ、７２０Ｅ、７２０Ｆ、７２０Ｇ、７２０Ｈ、７２０Ｉ、７２０Ｊ、７２０Ｋ、７２０Ｌ、７２０Ｍ、および７２０Ｎを識別することができる。（他の実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、信号６０８の極小値を識別することもできる）。コンピューティングデバイス１００は、例えば、適応閾値を使用してピークを識別することができる。次いで、コンピューティングデバイス１００は、連続するピーク７２０Ｍと７２０Ｎとの間の経過時間を判定するまで、連続するピーク７２０Ａと７２０Ｂとの間、連続するピーク７２０Ｂと７２０Ｃとの間、連続するピーク７２０Ｃと７２０Ｄとの間などのそれぞれの経過時間を判定することができる。ブロック４０６に関して以下に説明するように、連続する心拍の間で経過したこれらの時間は、コンピューティングデバイス１００によってさらに使用され得る。同様の技術を使用して、呼吸数と呼吸数の変動を取得することができる。
【００３５】
ブロック４０６において、本方法は、連続する心拍のそれぞれの対の間で経過した判定された第１の時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定することと、および／または経過した判定された第２の時間を使用して、被験体の呼吸数変動を判定することと、を含む。例えば、コンピューティングデバイス１００は、（ｉ）ピーク７１０Ａ〜Ｎのうちの連続するピークの対の間、（ｉｉ）最大勾配の点７１５Ａ〜７１５Ｎのうちの連続する点の対の間、および／または（ｉｉｉ）ピーク７２０Ａ〜Ｎのうちの連続するピークの対の間の経過時間を使用して、被験体の心拍数変動を判定することができる。通常、コンピューティングデバイス１００は、信号６０６もしくは信号６０８などのＮＩＶＡ信号（または未処理のＮＩＶＡ信号もしくは他の方法で処理されたＮＩＶＡ信号）を使用して、連続する心拍間、例えば、ＮＩＶＡ信号のピーク間、ＮＩＶＡ信号の極小値もしくは極大値間、および／または勾配の極絶対最大値を有するＮＩＶＡ信号の連続する点間のすべての経過時間の分散または標準偏差などを計算する。同様の技術を使用して、呼吸数と呼吸数の変動を取得することができる。
【００３６】
図８は、連続する心拍間の経過時間を時間の関数として示した散布図である。星形の点は、（例えば、コンピューティングデバイス１００が）ＥＣＧ信号（例えば、図５のＥＣＧ信号）を分析することによって判定されたときの、経過時間８０２を表す。ｘ字形の点は、（例えば、コンピューティングデバイス１００が）ＮＩＶＡ信号（例えば、ＮＩＶＡ信号６０２、６０４、６０６、または６０８）を分析することによって判定されたときの、経過時間８０４を表す。図８は、この特定の被験体の連続した心拍間の経過時間が、約１５０秒の持続時間にわたって約８３０ミリ秒〜１０５０ミリ秒の範囲であったことを示している。被験体の心拍間の時間は、その期間中にわずかに増加した。同様のデータ収集技術を使用して、呼吸数の変動を取得することができる。
【００３７】
したがって、ブロック４０６は、コンピューティングデバイス１００が、おそらく以下の式（１）を使用して、経過時間８０４のすべての分散を計算することを含み得る。式（１）の文脈において、ｓ２は被験体の連続した心拍間の経過時間の分散に等しく、ｉは経過時間データセットにおける各期間を指し、ｔＭは被験体の連続する心拍間の経過時間のすべての算術平均を指し、ｎはデータセットにおける経過時間の量を指す。計算された分散は、被験体の心拍数変動（ＨＲＶ）のプロキシを表す。他の実施形態では、被験体の連続する心拍間の経過時間のすべての標準偏差を計算し、被験体のＨＲＶの代用として使用することができる。他の定量的指標もＨＲＶのプロキシとして使用することができる。
【００３８】
【数１】
2021536307.tif 000003
【００３９】
様々な実施形態において、すべてが特定の継続時間、例えば、１秒〜１０秒、２秒〜８秒、または２．５秒〜６秒の範囲内で発生する心拍を表すデータセットを使用することが有用であり得る。これらの時間範囲は、通常、被験体の呼吸の期間に対応する。ＮＩＶＡ技術自体を使用して、被験体の実際の呼吸数を判定することができ、判定された呼吸数に基づいて時間窓を選択することができる。被験体の実際の呼吸数にいくらか密接に対応する期間に焦点を当てることにより、被験体の副交感神経反応をより表すデータを得ることができる。副交感神経反応の亢進は、一般に、約０．１５〜０．４Ｈｚの周波数範囲でより高いＨＲＶに対応する。
【００４０】
図９は、ＮＩＶＡ信号のパワースペクトル密度を示す。例えば、コンピューティングデバイス１００は、ＮＩＶＡ信号に対してフーリエ変換を実行することによって、信号６０２、６０４、６０６、または６０８などのＮＩＶＡ信号のパワースペクトル密度を取得することができる。次いで、コンピューティングデバイス１００は、所定のパワー閾値を超えるピークが存在するパワースペクトル密度の最低周波数を判定することができる。例えば、図９では、所定の閾値パワーを１ｘ１０−５任意単位に設定することができ、ここで、ｆ０は、閾値を超えるピークが存在するパワースペクトル密度の最低周波数である。したがって、ピーク「ｆ０」は、被験体の呼吸数に対応し、この場合は、約０．２Ｈｚである。ピーク「ｆ１」は、被験体の心拍数に対応し、この場合は、約１．４５Ｈｚである。
【００４１】
この例では、被験体の呼吸数０．２Ｈｚは、５秒の逆数時間窓に対応する。したがって、コンピューティングデバイス１００は、少なくとも５秒間、またはおそらく１０秒間、ＮＩＶＡ信号を生成し、その時間窓内の連続する心拍間の経過時間の分散または標準偏差を計算することができる。別の実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、数分に相当するＮＩＶＡデータを生成して、いくつかの分散を計算することができ、各分散は、約５〜１０秒（または別の継続時間）続く別個の時間窓に対応する。被験体の呼吸数に対応する時間窓（例えば、数秒）は、副交感神経反応を最もよく表す情報を有する必要があるが、数分間に数回測定を実行すると、精度を高める助けとなり得る。このようなデータは、判定された心拍数変動に基づいて被験体の副交感神経系の反応を評価するために使用され得る。より大きな時間窓（例えば、分）にわたる連続する心拍間の経過時間に対応するデータの分散を使用して、判定された心拍数変動に基づいて被験体の交感神経系の反応を評価することができる。
【００４２】
本明細書に開示される方法は、痛み止め、抗うつ剤、ヨガ、オキシトシン投与、麻酔投与、鎮静剤投与、抗不安薬投与、行動療法介入、交感神経コリティックス投与、アルファおよびベータ拮抗薬投与、環境介入（例えば、対照と比較して減少させた光、または対照と比較して減少させたノイズへの被験体の曝露）、音楽療法、芸術療法、仮想現実療法、ペット療法などの治療プロトコルの有効性を評価することができる。
【００４３】
開示された方法を使用して、心的外傷後ストレス障害、不安症、痛み、うつ病、せん妄、重篤な疾病、術後ストレス、外傷性脳損傷、癌、心筋梗塞後、局所麻酔もしくは意識下鎮静によって引き起こされた合併症、やけど、または出産の合併症を治療または診断することができる。
【００４４】
例えば、開示された方法を使用して、心理療法または抗うつ薬などのＰＴＳＤの治療の有効性を評価することができる。このような抗うつ薬は、うつ病および不安症の症状を助けるためにも使用され得る。それらはまた、睡眠障害および集中力の改善にも役立ち得る。このような薬剤は、選択的セロトニン再取り込み阻害薬（ＳＳＲＩ）療法、セルトラリン（Ｚｏｌｏｆｔ）およびパロキセチン（Ｐａｘｉｌ）、またはプラゾシン（Ｐｒａｚｏｓｉｎ）を含み得る。
【００４５】
開示された方法を使用して、選択的セロトニン再取り込み阻害薬（ＳＳＲＩ）およびセロトニン・ノルエピネフリン再取り込み阻害薬（ＳＮＲＩ）クラスの薬物療法を含む、心理療法および抗うつ薬などの不安症の治療の有効性を評価することもできる。全般性不安障害の治療に使用される抗うつ薬の例は、エスシタロプラム（Ｌｅｘａｐｒｏ）、デュロキセチン（Ｃｙｍｂａｌｔａ）、ベンラファキシン（Ｅｆｆｅｘｏｒ  ＸＲ）およびパロキセチン（Ｐａｘｉｌ、Ｐｅｘｅｖａ）、ブスピロン、またはベンゾジアゼピンを含む。
【００４６】
開示された方法を使用して、シタロプラム（Ｃｅｌｅｘａ）、エスシタロプラム（Ｌｅｘａｐｒｏ）、フルオキセチン（Ｐｒｏｚａｃ）、パロキセチン（Ｐａｘｉｌ、Ｐｅｘｅｖａ）、セルトラリン（Ｚｏｌｏｆｔ）、およびビラゾドン（Ｖｉｉｂｒｙｄ）を含むＳＳＲＩ、またはセロトニン・ノルエピネフリン再取り込み阻害薬（ＳＮＲＩ）などのうつ病の治療の有効性を評価することもできる。ＳＮＲＩの例は、デュロキセチン（Ｃｙｍｂａｌｔａ）、ベンラファキシン（Ｅｆｆｅｘｏｒ  ＸＲ）、デスベンラファキシン（Ｐｒｉｓｔｉｑ、Ｋｈｅｄｅｚｌａ）、およびレボミルナシプラン（Ｆｅｔｚｉｍａ）を含む。開示された方法を使用して、ブプロピオン（Ｗｅｌｌｂｕｔｒｉｎ  ＸＬ，Ｗｅｌｌｂｕｔｒｉｎ  ＳＲ，Ａｐｌｅｎｚｉｎ，Ｆｏｒｆｉｖｏ  ＸＬ）、ミルタザピン（Ｒｅｍｅｒｏｎ）、ネファゾドン、トラゾドン、およびボルチオキセチン（Ｔｒｉｎｔｅｌｌｉｘ）の有効性を評価することもできる。開示された方法を使用して、イミプラミン（Ｔｏｆｒａｎｉｌ）、ノルトリプチリン（Ｐａｍｅｌｏｒ）、アミトリプチリン、ドキセピン、トリミプラミン（Ｓｕｒｍｏｎｔｉｌ）、デシプラミン（Ｎｏｒｐｒａｍｉｎ）、およびプロトリプチリン（Ｖｉｖａｃｔｉｌ）などの三環系抗うつ薬の有効性を評価することもできる。開示された方法を使用して、トラニルシプロミン（Ｐａｒｎａｔｅ）、フェネルジン（Ｎａｒｄｉｌ）、およびイソカルボキサジド（Ｍａｒｐｌａｎ）セレギリン（Ｅｍｓａｍ）などのモノアミン酸化酵素阻害薬（ＭＡＯＩ）の有効性を評価することもできる。
【００４７】
図１０は、被験体から同時に得られたＥＣＧおよびＮＩＶＡの信号パワー間の一般的な関係を示す。示されているように、低周波数（ＰＬＦ）（例えば、０．０４〜０．１５Ｈｚ）では、ＮＩＶＡ信号およびＥＣＧ信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）は類似しているが、高周波数（ＰＨＦ）（例えば、０．１５〜０．４Ｈｚ）では、ＮＩＶＡは著しく高いＳＮＲを有する。
【００４８】
図１１は、１５人の被験体がヨガの練習を行う前後に収集された被験体に対応するデータを示す。データは、被験体がヨガ運動を行った後、被験体の呼吸数（例えば、０．０４〜０．１５Ｈｚ）に対応する周波数範囲内でより高いＨＲＶを示している。より具体的には、この実験では、周波数範囲は、各被験体の検出された呼吸数＋／−０．０２５Ｈｚとして定義された。このデータは、ヨガの練習が被験体の副交感神経系の活性化につながる可能性があることを示している。
【００４９】
以下の本文には、さらなる実験結果の考察が含まれている。
【００５０】
図１２は、ブタモデルにおける呼吸数のピークパワーと１回換気量との間の関係を示す。示されているように、ピーク信号パワーは、概して、１回換気量と相関している。
【００５１】
図１３は、入射（十字）を含むパルス検出（円）を伴うＮＩＶＡ波形（上パネル）と、外れ値間隔が削除された対応するパルス間隔系列（下パネル）を示す。
【００５２】
図１４は、ヨガセッション前およびヨガセッション後のＮＮ間隔系列（左パネル）およびそれに対応するパワースペクトル密度（右パネル）を示す。
【００５３】
図１５は、ヨガ前およびヨガ後の記録における一時的なＰＲＶパラメータを示す（＊は、有意差（ｐ＜０．０５）を示す）。
【００５４】
図１６は、ヨガ前およびヨガ後の記録におけるスペクトルおよびＬＬＰ（ＳＤ１２、ラグ５および７）のＰＲＶパラメータを示す（＊は、有意差（ｐ＜０．０５）を示す）。
【００５５】
ヨガの利点は、慢性的な健康状態から精神障害まで、様々な分野で研究されており、全体的な健康の改善に役立ち得ることが示されている。特に、ヨガは自律神経機能を改善することができることが示されている。安静時の心拍数変動（ＨＲＶ）は通例、心拍数の自律調節の非侵襲的尺度として使用される。代替的に、脈拍数変動（ＰＲＶ）がＨＲＶの代用物として提案されている。この研究は、ＮＩＶＡ信号から得られたＰＲＶを分析することにより、自律神経系におけるヨガの効果を評価することを目的としている。２０人の健康なボランティアによるヨガセッションの前後に、時間（正常ー正常間隔の統計）、スペクトル（低周波数帯域および高周波数帯域におけるパワー）、および非線形（遅れポアンカレプロット分析）パラメータを分析する。ＰＲＶ分析は、副交感神経活動および全体的な変動に関連するパラメータの増加、ならびに交感神経活動および平均心拍数に関連するパラメータの減少を示している。これらの結果は、副交感神経活動を高めるという、自律神経系におけるヨガの有益な効果を裏付けている。
【００５６】
いくつかの研究では、入院患者の末梢静脈線を利用しており、主に流体および薬剤を循環系に直接投与して、患者の血行力学的情報を導出することを可能にするために使用されている。例えば、血管内容積状態の継続的なモニタリングを使用して、初期のステージ１の出血を検出したが、心拍数、ＳｐＯ２、または平均動脈圧などの他の生理学的パラメータには違いは見られなかった。また、末梢静脈信号は、患者の容積状態だけでなく、呼吸数および脈拍数などの追加情報も提供することができる。
【００５７】
貴重な追加情報を提供するこの機能は、日常生活における継続的なモニタリングを可能にする非侵襲的な方法でこの信号を取得することへの関心を高める。非侵襲的静脈波形分析（ＮＩＶＡ）は、容積状態、心拍数、および呼吸数に関する情報を取得することができる。結果は、高周波パワーがＥＣＧからの心拍数変動（ＨＲＶ）よりもＮＩＶＡからのＰＲＶ分析で有意に高いことを示しており、ＮＩＶＡ信号が副交感神経活動の測定を強化し得ることを示唆している。
【００５８】
何人かの著者は、ＨＲＶ分析を介して、副交感神経活動の増加を示すという、自律機能に対するヨガの効果を研究した。我々は、２０人のボランティアによるヨガセッションの前後に、ＮＩＶＡバンドで時間ＰＲＶパラメータおよびスペクトルＰＲＶパラメータの両方を取得した。さらに、ＰＲＶ系列の非線形分析のための遅れポワンカレプロット（ＬＰＰ）を提案する。心拍数変動の時間および周波数分析とともに使用して、被験体のヨガおよび対照群の自律調節を研究したとき、ポアンカレプロットのパラメータにすでに有意差が見つかった。さらに、ＬＰＰは、超短時間ＨＲＶ分析において信頼できることが示されている。
【００５９】
この研究では、年齢範囲が（２７−７９歳、平均５２歳、中央値５６歳）の男性５人および女性１５人がいた。被験体は、頭および下肢を毛布で支えてサバンナの姿勢で横臥した。ゆっくりと回復するタイプのリラクゼーションヨガである、２時間の「アウェアネスヨガ」セッションの前（ヨガ前）と後（ヨガ後）の５〜６分間に、静脈波形信号を収集した。静脈波形は、弾性ラップで固定された、静脈叢の上にある手首の掌側に置かれた圧電センサを使用して収集した。センサを、試作品のＮＩＶＡデバイス（増幅器と、マイクロコントローラと、フラッシュメモリと、を含む）とインターフェース接続した。データを、ＵＳＢケーブルを使用してテキストファイルとしてコンピュータに転送し、以下のように分析した。
【００６０】
ＮＩＶＡ信号は、最初に５Ｈｚのカットオフ周波数でローパスフィルタ処理され、高周波ノイズが除去される。０．３Ｈｚ未満の周波数も、基線変動などの低振動を除去するために、ハイパスフィルタを使用して除去される。パルス検出では、最初に線形位相ＦＩＲローパス微分器（ＬＰＤ）フィルタを適用して、パルスの上り勾配を強調し、次いで、適応閾値を適用して、ＮＩＶＡ信号の最大勾配を伴う点を表す、ＬＰＤフィルタ処理された信号のピークを検出する。これらのｋ番目のパルス検出は、ｎｋとして表される。
【００６１】
ｎｋから、パルス間隔系列は、ｄ（ｋ）＝ｎｋ−ｎｋ−１として取得される。ＮＩＶＡ信号のパルスは、ノイズによってマスクされることがあり、誤ったまたは欠落したパルス検出をもたらし、その結果、外れ値（または異常値）のパルス間隔が発生する。これらの外れ値は識別および削除され、正常−正常（ＮＮ）間隔が取得される。図１３は、入射とその補正を伴うパルス検出の例（上パネル）を示しており、ＮＮ間隔系列（下パネル）にもそれが反映されている。
【００６２】
時間領域分析の場合、ＰＲＶパラメータは、ＮＮ間隔から導出される。３つのパラメータ、パルス間隔の標準偏差（ＳＤＮＮ）、連続するパルス間隔の平均二乗差の平方根（ＲＭＳＳＤ）、および平均パルス間隔時間
【数２】
2021536307.tif 000004
を考慮した。
【００６３】
周波数領域分析の場合、ＰＲＶパラメータは、ＡＮＳ活動に関する情報を有すると想定される変調信号ｍ（ｎ）から導出され、以下で計算および説明される。瞬時脈拍数信号、ｄＰＲ（ｎ）は、時間的に変化する積分パルス周波数変調（ＴＶＩＰＦＭ）モデルに基づいた方法に従って、ｄ（ｋ）から導出され、４Ｈｚでリサンプリングされる。この信号は、ハイパスフィルタ処理されて平均心拍数傾向ｄＰＲＭ（ｎ）（超低周波成分）が除去され、修正されて、脈拍数変調信号ｍ（ｎ）＝（ｄＰＲ（ｎ）−ｄＰＲＭ（ｎ））／ｄＰＲＭ（ｎ）が取得される。
【００６４】
本方法では、異所性拍動、誤検出、または検出漏れの存在の可能性を考慮するが、互いの後に外れ値が多すぎる場合、ギャップが長すぎて、推定されたｍ（ｎ）によって人工振動が導入される可能性がある。したがって、これらのギャップが３秒より長い場合は、通常、これらのギャップは考慮しない。信頼性の高い周波数領域分析を行うために、３秒を超えるギャップのない９０秒以上のセグメントのみを考慮した。
【００６５】
ｍ（ｎ）のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）は、ウェルチピリオドグラムを使用して計算され、６０秒の窓のうち１０秒オーバーラップする。ＬＦおよびＨＦ帯域のパワーは、対応する帯域、ＰＬＦは０．０４〜０．１５Ｈｚ、ＰＨＦは０．１５〜０．４Ｈｚ、のパワースペクトルを積分して計算された。正規化されたＬＦパワーは、ＰＬＦｎ＝ＰＬＦ／（ＰＬＦ＋ＰＨＦ）として取得される。
【００６６】
ポアンカレプロットは、位相空間の軌跡を説明するためのリターンマップ理論に触発された心拍間ダイナミクスのグラフ表現である。標準バージョンでは、ポアンカレプロットは散布図であり、各パルス間隔ｄ（ｋ）が直前のパルス間隔ｄ（ｋ−１）に対してプロットされる。遅れポアンカレプロット（ＬＰＰ）技術では、ラグｌが導入され、座標ｄ（ｋ）およびｄ（ｋ−ｌ）の点によって散布図が作成される。以前の研究では、１≦ｌ≦１０に等しいラグ値の範囲を調査した。
【００６７】
ＬＰＰの形状を説明するために最も使用される定量的アプローチは、楕円フィッティング技術である。この方法に従って、ＬＰＰを時計回りに４５°回転させ、垂直（ＳＤ１）軸および水平（ＳＤ２）軸の周りの点の２つの標準偏差を計算する。ＳＤ１はパルス間隔系列の短期変動の尺度であるが、ＳＤ２は、長期ダイナミクスを表す。この研究では、ＳＤ１およびＳＤ２の２つの標準偏差を、それらの比率ＳＤ１２＝ＳＤ１／ＳＤ２とともに調査した。
【００６８】
ＳＤ１、ＳＤ２、およびＳＤ１２の値を、ヨガ前とヨガ後のＮＮ間隔の両方で、３５秒間続く５０％オーバーラップした窓において計算した。ＬＰＰ分析では、ラグ値の標準範囲１≦ｌ≦１０を考慮した。３５秒の窓において楕円フィッティング技術を使用して計算されたＬＰＰパラメータの信頼性は、合成データと実際のデータを通じて、以前の研究においてすでに調査した。
【００６９】
各ＬＰＰパラメータ（ＳＤ１、ＳＤ２、およびＳＤ１２）と各ラグｌを考慮して、ヨガセッション前およびヨガセッション後で、３５秒の窓間の中央値を計算した。各被験体に対して、それぞれヨガ前およびヨガ後に対応する各ＬＰＰパラメータおよび各ラグの２つの中央値を取得した。
【００７０】
すべてのＰＲＶパラメータに、対のウィルコクソンのノンパラメトリック統計的検定を適用して、ヨガセッション前およびヨガセッション後の差異を調べた。時間（ＳＤＮＮ、ＲＭＳＳＤ、ＮＮ）およびＬＬＰパラメータ（各ラグに対してＳＤ１、ＳＤ２、ＳＤ１２）の分析には１５人の被験体が含まれていた一方、スペクトルパラメータ（ＰＬＦｎおよびＰＨＦ）の分析には９人の被験体が含まれていた。ｐ＜０．０５の場合、差異はゼロとは大幅に異なると見なすことができる。
【００７１】
図１４は、ヨガセッション前およびヨガセッション後のＮＮ間隔系列の例、およびそれに対応するＰＳＤを示している。ヨガセッションの後、全体的なパワーの増加が観察される。
【００７２】
時間ＰＲＶパラメータを図１５に示す。ＮＮ（平均心拍数の減少に相当）、ＳＤＮＮ、およびＲＭＳＳＤが増加しているが、統計的に有意であったのはＳＤＮＮのみであった。スペクトルＰＲＶパラメータを図１６に示す。ＰＬＦｎが減少し、ＰＨＦが増加しているが、この場合、両方とも有意ではない。統計的に異なるとわかったＬＰＰパラメータのみが、図１６に示す比率ＳＤ１２（ラグ５および７）であり、ヨガ後に有意な増加を示している。
【００７３】
いくつかの取り組みでは、全体的な健康および健康的なライフスタイルにおけるヨガの役割が調査されている。また、重度の精神疾患の治療のためにヨガが提案されている。統合失調症患者の一般的な精神病理学的評価の低下、認知および機能の改善、ならびに抑うつ症状の重症度の軽減に大きな利点が見られた。自律神経機能に焦点を当てたこれらの研究では、副交感神経活動の増加、交感神経活動の減少、および全体的な心拍数変動の増加が見られた。
【００７４】
発明者らの結果は、文献に見られる結果と一致している。ほとんどの時間およびスペクトルパラメータは、おそらくデータのサイズが小さいために有意差を示さなかったが、実際には他の研究と同じ傾向を辿った。以前の研究でも観察されたＮＮの増加（平均心拍数の減少）が見られた。ほとんどの記録では、図１４に示す例と同様の傾向が見られた。ヨガ前では、ヨガセッションが近づくにつれて心拍数が経時的に減少し、一方、ヨガ後では心拍数が経時的に増加する。ＳＤＮＮの増加は、総合的な変動の全体的な増加に関連しているが、ＲＭＳＳＤの増加は、副交感神経活動の増加に関連している。
【００７５】
スペクトルパラメータも、同様の結果を示している。ＬＦパワーの減少（正規化された単位で）、ＨＦパワーの増加、およびＬＦ／ＨＦ比の減少があり、これは、副交感神経活動の増加、ならびに交感神経活動および交感神経緊張の両方の減少に相当する。図１４は、ＬＦおよびＨＦの両方のパワーの増加も示しており、両方の帯域に影響を与える副交感神経活動の増加に関連し得る。呼吸数を推定するためにＮＩＶＡバンドの機能を利用して、すべての記録で呼吸数が従来のＨＦ帯域（０．１５〜０．４Ｈｚ）内にあり、従来のＨＦ帯域を使用した場合と比較して、ＨＦ帯域を呼吸数に集中させたときに、ＰＨＦに統計的な差異は見られなかったことがわかった。スペクトル分析の主な制限は、ＮＩＶＡ信号が動きのアーチファクトに非常に敏感で、９人の被験体だけでも、パルス間隔系列に外れ値のない９０秒よりも長いセグメントが見つかったことである。また、これらの９人の被験体のみで時間パラメータの統計的検定を繰り返したが、傾向は同じで、この時ＳＤＮＮは有意ではなかった。
【００７６】
この制限を克服するために、遅れポアンカレプロットなど、非常に短い時間窓で計算することができる他の非線形パラメータを使用した。いくつかの以前の研究は、遅れＳＤ１とＨＦパワーとの間の相関関係を報告し、迷走神経変調の増加を検出するその強い能力を明らかにした。最近の文献によると、ＳＤ１２パラメータは心拍ダイナミクスの非線形成分（特にｌ＝５、６の場合）に関連しており、交感神経活動の増加はその値を減少させることがわかっている。したがって、本取り組みでわかったＳＤ１２の増加は、交感神経活動の減少を示唆している。また、３５秒の窓の代わりに記録全体を使用してこの分析を繰り返したところ、ラグ４およびラグ５のＳＤ１２で同様の統計的差異が見つかった。
【００７７】
要約すると、ＮＩＶＡバンドがヨガセッション後の自律機能の変化を検出できることを示した。他の心拍数変動の研究と同様に、ヨガは副交感神経活動を増加させ、交感神経バランスおよび平均心拍数を減少させることがわかった。総合的な変動も全体的に増加している。周波数領域でＰＲＶパラメータを分析することを困難にする、ＮＩＶＡ信号に見られる制限を克服するために、時間パラメータおよび非線形パラメータを使用して、スペクトルパラメータと同様の結果を見出した。
【００７８】
本明細書において様々な例示的な態様および例示的な実施形態が開示されているが、他の態様および実施形態は当業者には明らかであろう。本明細書に開示されている様々な例示的な態様および例示的な実施形態は、例示を目的としており、限定的であることを意図するものではなく、その真の範囲および趣旨は以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
2021536307.tif 000005
【図２】
2021536307.tif 000006
【図３Ａ】
2021536307.tif 000007
【図３Ｂ】
2021536307.tif 000008
【図４】
2021536307.tif 000009
【図５】
2021536307.tif 000010
【図６】
2021536307.tif 000011
【図７】
2021536307.tif 000012
【図８】
2021536307.tif 000013
【図９】
2021536307.tif 000014
【図１０】
2021536307.tif 000015
【図１１】
2021536307.tif 000016
【図１２】
2021536307.tif 000017
【図１３】
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【図１４】
2021536307.tif 000019
【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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