【手続補正書】
【提出日】平成24年3月29日(2012.3.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運動センサを使用して運動を感知する方法であって、
周波数が無線周波数帯域にある電磁放射線を電磁放射線源から発生させること、
該電磁放射線を対象に向けて１つまたは２つ以上の送信機を使用して送ること、
少なくとも前記対象によって散乱された電磁放射線を、１つまたは２つ以上の受信機を使用して受け取ること、
前記散乱された電磁放射線からドップラーシフトされた信号を抽出すること、
前記ドップラーシフトされた信号を１つまたは２つ以上のフレームを有するデジタル運動信号に変換することであって、該１つまたは２つ以上のフレームは、デジタル運動信号の時間標本化された直角位相値を有すること、
前記１つまたは２つ以上のフレームをプロセッサによって実行される復調アルゴリズムを使用して復調し、前記対象または前記対象の一部の生理学的動態（ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍｏｖｅｍｅｎｔ）に対応する信号を分離すること、
前記信号を分析して非心肺運動または他の信号干渉に対応する情報を得ること、
前記信号を処理して、実質的に前記非心肺運動または他の信号干渉から分離された、前記対象または前記対象の一部の前記生理学的動態に対応する情報を得ること、
前記情報を、出力行動を行うように構成された出力システムに伝えること、
を含む方法。
【請求項２】
前記出力システムは、
前記情報を表示するように構成された表示ユニットと、
前記情報に基づいて該情報または警報を聞こえるように知らせるべく構成された可聴システムと、
前記情報に基づいた動作を行うように構成された外部医療システムとを有し、
前記情報は、少なくとも文字数字を使って、図表を使って、および波形として表示される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記復調アルゴリズムは、線形復調アルゴリズム、弧ベースの（ａｒｃ−ｂａｓｅｄ）復調アルゴリズム、または非線形復調アルゴリズムを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記対象は人間または動物であり、前記生理学的動態は、前記対象の呼吸活動による運動、前記対象の心肺活動による運動、前記対象の心臓活動による運動、前記対象の心血管活動による運動、および前記対象の身体活動による運動の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記復調アルゴリズムは、複素平面の前記信号を最良適合線に投影すること、複素平面の前記信号を主固有ベクトルに投影することまたは信号の弧を最良適合円に位置合わせすること、該最良適合円のパラメータを使用して前記信号の弧から角度情報を抽出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つまたは２つ以上のフレームを復調することは、
前記１つまたは２つ以上のフレームから選択されたフレームの第１の部分集合の共分散行列の第１の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第１の集合の加重和を含む第１のＡ行列を決定すること、
前記第１のＡ行列の第１の主値に対応する第１のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルを前記プロセッサと通信する記憶装置に格納すること、を含み、
さらに、
前記１つまたは２つ以上のフレームから選択されたフレームの第２の部分集合の共分散行列の第２の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第２の集合の加重和を含む第２のＡ行列を決定すること、
前記第２のＡ行列の第２の主値に対応する第２のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルと前記第２のパラメータベクトルとの内積を計算すること、
前記第２のパラメータベクトルに前記内積の符号を掛けること、
前記第２のパラメータベクトル上に前記第２のフレームの値を投影して復調信号を得ること、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の主値は前記第１のＡ行列の最大固有値を含み、前記第１の主ベクトルは前記固有値に対応する固有ベクトルを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の主値は前記第２のＡ行列の最大固有値を含み、前記第２の主ベクトルは該固有値に対応する固有ベクトルを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記電磁放射線源は発振器を有し、
前記１つまたは２つ以上の送信機は１つまたは２つ以上のアンテナを有し、
前記１つまたは２つ以上の受信機は１つまたは２つ以上のアンテナまたはアンテナのアレイを有し、
前記送信アンテナおよび前記受信アンテナは同一のアンテナであり、
前記受信機は、ホモダイン受信機、ヘテロダイン受信機または、前記ドップラーシフトされた信号を、低中間周波数帯域に周波数を有するドップラーシフトされた信号に変換するように構成された低ＩＦ受信機を有し、該変換された信号はデジタル化され、デジタル運動信号にデジタル的に変換されており、
前記プロセッサは、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロプロセッサ、およびコンピュータの少なくとも１つを有し、
前記プロセッサを制御するように構成された制御装置をさらに有し、
前記出力システムは、遠隔地におけるユーザの前記生理学的動態に関する情報を表示するように構成された表示ユニットを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記信号を解析することは、該信号が単一安定源を有する場合には非心肺運動があることを、または、少なくとも信号が不安定かまたは少なくとも信号が複数源を有する場合には非心肺信号がないことを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行すること、
及び／または、
当該信号が心肺活動から対象の最大胸郭可動域よりも大きな可動域を示す場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行すること、
及び／または、
線形復調に関連した最良適合ベクトルが著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行すること、
及び／または、
当該信号の複素配置と線形復調に関連した最良適合ベクトルとの間のＲＭＳ差が著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行すること、
及び／または、
弧ベースの復調に関連した最良適合円の原点または半径が著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行すること、
及び／または、
当該信号の複素配置と弧ベースの復調に関連した最良適合円との間のＲＭＳ差が著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行すること、
及び／または、
非心肺運動の有無または他の信号干渉の有無をデジタル運動信号から検出する、非心肺運動検出アルゴリズムをプロセッサによって実行することを含み、該非心肺運動検出アルゴリズムは、非心肺運動または他の信号干渉があることを検出する第１のモードと、非心肺運動または他の信号干渉の停止を検出する第２のモードとを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１のモードは、
前記１つまたは２つ以上のフレームからフレームの第１の部分集合を選択し、ローパスフィルタで濾過された該フレームの第１の部分集合の共分散行列の第１の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第１の集合の加重和を含む第１のＡ行列を決定すること、
前記第１のＡ行列の第１の主値に対応する第１のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルを前記プロセッサと通信する記憶装置に格納すること、を含み、
さらに、
前記ローパスフィルタで濾過されたフレームの第２の部分集合の共分散行列の第２の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第２の集合の加重和値を含んだ第２のＡ行列を決定すること、
前記第２のＡ行列の第１および第２の主値を決定すること、
前記第２のＡ行列の第１の主値に対応する第２のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルと前記第２のパラメータベクトルとの内積を計算すること、
前記第２のＡ行列の第２の主値に対する前記第２のＡ行列の第１の主値の比を計算すること、
ハイパスフィルタで濾過されたフレームの第３の部分集合の平均エネルギーに対応する第１のエネルギー、およびハイパスフィルタで濾過されたフレームの第４の部分集合の平均エネルギーに対応する第２のエネルギーを計算すること、
前記第１のエネルギーに対する前記第２のエネルギーの比を計算すること、をさらに含み、
前記第１のＡ行列の第１の主値は該第１のＡ行列の最大固有値を含み、前記第１の主ベクトルは該固有値に対応する固有ベクトルを含み、
前記第２のＡ行列の第１の主値は該第２のＡ行列の最大固有値を含み、前記第２のＡ行列の第２の主値は該第２のＡ行列の２番目に大きい固有値を含み、前記第２のＡ行列の第２の主ベクトルは該第２のＡ行列の前記第１の主値に対応する固有ベクトルを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は第１の条件を前記プロセッサで算出することをさらに含み、前記内積である前記第１の条件は第１の閾値未満であり、または前記第２のＡ行列の第２の主値に対する該第２のＡ行列の第１の主値の比は、第２の閾値未満であり、または前記第１のエネルギーに対する前記第２のエネルギーの比は、第３の閾値よりも大きく、
前記第１の条件が当てはまり、かつ前記第１のエネルギーに対する前記第２のエネルギーの比が第４の閾値よりも大きい場合、前記非心肺運動または他の信号干渉があることが検出され、
前記第１の閾値はほぼ０．６と１の間であり、
前記第２の閾値はほぼ４と１２の間であり、
前記第３の閾値はほぼ４と２０の間であり、
前記第４の閾値はほぼ０．１と０．８の間である請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２のモードは、
フレームの第５の部分集合内のありとあらゆる連続するフレームの部分集合を前記プロセッサで選択すること、
すべてのフレームの部分集合の共分散行列を前記プロセッサ計算すること、
フレームの各部分集合のＡ’行列を前記プロセッサで算出することであって、該Ａ’行列は前記部分集合の共分散行列の平均であること、
ρ−行列を前記プロセッサで算出することであって、該ρ−行列の各要素は対応する前記Ａ’行列の第１の主ベクトルに対応すること、
前記ρ−行列の各主ベクトル対の内積を算出し、該内積の最小絶対値を選ぶこと、
フレームの第６の部分集合の共分散行列の和であるＡ行列を計算すること、
前記Ａ行列の第１および第２の主値を決定すること、
前記Ａ行列の第２の主値に対する該Ａ行列の第１の主値の比を計算すること、を含み、
さらに、
前記方法は、第２の条件を前記プロセッサで計算することをさらに含み、前記内積の最小絶対値である該第２の条件は第１の閾値よりも大きく、前記第２の主値に対する前記第１の主値の比は第２の閾値よりも大きく、
前記第２の条件が当てはまる場合、前記非心肺運動または他の信号干渉の停止が検出され、
前記第５の閾値はほぼ０．６と１の間であり、
前記第６の閾値はほぼ４と１２の間であり、
前記第１の主ベクトルは、対応する前記Ａ’行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを含み、
前記第１の主値は前記Ａ行列の最大固有値を含み、前記第２の主値は前記Ａ行列の２番目に大きい固有値を含み、
前記非心肺運動が実質的に停止した場合、前記１つまたは２つ以上のフレームからフレームを決定するように構成された回顧ステップをさらに含み、
前記フレームに先行する１つまたは２つ以上のフレームは廃棄される、請求項１０に記載の方法。