【手続補正書】
【提出日】平成24年2月3日(2012.2.3)
【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】
血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置であって、
入力信号についての自己回帰移動平均式（ＡＲＭＡ）の循環機能の確率論的モデル（５）、（６）、および（７）を含み、
入力信号（８）および（９）のＴｅａｇｅｒ−Ｋａｉｓｅｒ演算子についての自己回帰移動平均式（ＡＲＭＡ）の血圧パルスの確率論的モデルを含み、
臨床データ（性別、年齢、身長、ボディ・マス・インデックスなど）およびその関数を含み、
「ランダムフォレスト」（３）に基づく関数推定システム（３）を含んでいる
ことを特徴とする、血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項２】
関数推定システム（３）の入力が、患者の以前のモデルおよび情報（性別、年齢、身長、体重、ボディ・マス・インデックス、パルスのリズム、心臓のコヒーレンス、前処理された入力信号のゼロ通過、および前処理された入力信号のゼロ通過の変動性など）を含む固定サイズのベクトルからなることを特徴とする、請求項１に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項３】
システムの入力信号が、光学的、機械的、または音響的に得られて前処理されたプレチスモグラフ波であることを特徴とする、請求項２に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項４】
プレチスモグラフ波が、デジタル・パルス・オキシメータによって得られていることを特徴とする、請求項３に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項５】
（３）において推定される関数が、基本パラメータ（ＳＢＰ、ＤＢＰ、およびＭＡＰ）および（３）における推定誤差を減らすための前記パラメータの線形結合であることを特徴とする、請求項４に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項６】
推定されたパラメータ（ＳＢＰ、ＤＢＰ、およびＭＡＰ）の系統誤差および分散を小さくするためにシステム（３）の推定の平均を実行する事後処理システム（４）を含むことを特徴とする、請求項５に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項７】
ＳＢＰ、ＤＢＰ、およびＭＡＰの推定システムが、ＤＳＰ装置によって実現され、例えばＦＰＧＡ形式のマイクロコントローラによって実現されることを特徴とする、請求項６に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項８】
例えばシリアルポート、ブルートゥース、またはＵＳＢ（１２）によるＰＣへの外部接続手段、及び／又は例えばＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、またはＵＷＢによるネットワーク接続手段を備えていることを特徴とする、請求項７に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項９】
制御スイッチ、電池、および／または外部の電源への接続を備えていることを特徴とする、請求項８に記載の血圧の非侵襲的測定のためのシステムおよび装置。
【請求項１０】
患者の血圧の非侵襲的測定のためのコンピュータ実装方法であって、
患者の臨床パラメータを受け取り、
患者の測定部位から取得した電子的なフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号を受け取り、
前記電子的ＰＰＧ信号から測定パラメータを抽出し、
プロセッサを用いて、前記臨床パラメータと前記測定パラメータに基づき、固定長ベクトルを発生し、
プロセッサを用いて、前記固定長ベクトルであるシードベクトルに基づき、分類分析を行い、
前記分類分析の結果を推定血圧として出力する、
ことを有するコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記分類分析は、サポート・ベクトル・マシンを使用する、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
複数の患者に係る臨床パラメータのセット、前記複数の患者に係るＰＰＧ信号のセット、および前記複数の患者に係る血圧のセットを使用して、分類分析アルゴリズムをトレーニングすることを含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
トレーニングが終了した前記分類分析アルゴリズムは、較正が不要な推定血圧を生成する、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記測定パラメータは、ＰＰＧ信号の形状、ＰＰＧ信号のパルス間隔、ＰＰＧ信号の分散、ＰＰＧ信号のエネルギ、およびＰＰＧ信号のエネルギ変化量のうち、少なくとも１つを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
前記抽出は、循環系の生理学の確率論的モデルを使用する、請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
前記確率論的モデルは、自己回帰移動平均式（ＡＲＭＡ）である、請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記推定血圧の値を確定するために、誤差推定法を使用することを含む、請求項１６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
命令が記録されたコンピュータ読取可能記録媒体であって、命令はプロセッサにより実行されることにより、プロセッサに、
患者の臨床パラメータを受け取るステップ、
患者の測定部位から取得した電子的なフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号を受け取るステップ、
前記電子的ＰＰＧ信号から測定パラメータを抽出するステップ、
前記臨床パラメータと前記測定パラメータに基づき、固定長ベクトルを発生するステップ、
前記固定長ベクトルであるシードベクトルに基づき、分類分析を行うステップ、および
前記分類分析の結果を推定血圧として出力するステップ、
を有する方法を実施させる、コンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項１９】
前記分類分析は、サポート・ベクトル・マシンを使用する、請求項１８に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２０】
さらに命令がプロセッサにより実行されることにより、プロセッサは、
複数の患者に係る臨床パラメータのセット、前記複数の患者に係るＰＰＧ信号のセット、および前記複数の患者に係る血圧のセットを使用して、分類分析アルゴリズムをトレーニングする、請求項１９に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２１】
トレーニングが終了した前記分類分析アルゴリズムは、較正が不要な推定血圧を生成する、請求項２０に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２２】
前記測定パラメータは、ＰＰＧ信号の形状、ＰＰＧ信号のパルス間隔、ＰＰＧ信号の分散、ＰＰＧ信号のエネルギ、およびＰＰＧ信号のエネルギ変化量のうち、少なくとも１つを含む、請求項２１に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２３】
前記抽出は、循環系の生理学の確率論的モデルを使用する、請求項２２に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２４】
前記確率論的モデルは、自己回帰移動平均式（ＡＲＭＡ）である、請求項２３に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２５】
前記推定血圧の値を確定するために、誤差推定法を使用することを含む、請求項２４に記載のコンピュータ読取可能記録媒体。
【請求項２６】
患者の血圧の非侵襲的測定のための装置であって、
プロセッサと、
プロセッサに結合される、命令が記録されたコンピュータ読取可能記録媒体であって、命令はプロセッサにより実行されることにより、プロセッサは、
患者の臨床パラメータを受け取る機能、
患者の測定部位から取得した電子的なフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号を受け取る機能、
前記電子的ＰＰＧ信号から測定パラメータを抽出する機能、
前記臨床パラメータと前記測定パラメータに基づき、固定長ベクトルを発生する機能、
前記固定長ベクトルであるシードベクトルに基づき、分類分析を行う機能、および
前記分類分析の結果を推定血圧として出力する機能、
を有する、コンピュータ読取可能記録媒体と、
を備える装置。
【請求項２７】
患者の部位の組織の容積の変化を測定するためのプレチスモグラフ血圧センサを備える、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記分類分析は、サポート・ベクトル・マシンを使用する、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
さらに命令がプロセッサにより実行されることにより、プロセッサは、
複数の患者に係る臨床パラメータのセット、前記複数の患者に係るＰＰＧ信号のセット、および前記複数の患者に係る血圧のセットを使用して、分類分析アルゴリズムをトレーニングする、請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
トレーニングが終了した前記分類分析アルゴリズムは、較正が不要な推定血圧を生成する、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記測定パラメータは、ＰＰＧ信号の形状、ＰＰＧ信号のパルス間隔、ＰＰＧ信号の分散、ＰＰＧ信号のエネルギ、およびＰＰＧ信号のエネルギ変化量のうち、少なくとも１つを含む、請求項３０に記載の装置。
【請求項３２】
前記抽出は、循環系の生理学の確率論的モデルを使用する、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
前記確率論的モデルは、自己回帰移動平均式（ＡＲＭＡ）である、請求項３２に記載の装置。