(57)【要約】本発明の実施形態は、とりわけ、生理学的パラメータ、生理学的状態、ならびに障害および疾患の側面を検出および／または監視するために、肺動脈圧信号を使用する方法およびシステムに関する。一実施形態では、本発明は、患者の肺機能パラメータを測定する方法を含む。一実施形態では、本発明は、睡眠障害を検出する方法を含む。一実施形態では、本発明は、患者の睡眠特性を追跡する方法を含む。他の側面および実施形態についても、本明細書において提供される。
2010522621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
肺動脈圧センサを長期的に埋め込むことと、
該圧力センサから肺動脈圧信号を取得することと、
肺機能パラメータを取得するように該信号を処理することと
を含む、患者の肺機能パラメータを測定する方法。
【請求項２】
埋め込みデバイスに前記肺動脈圧信号を伝送することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記埋め込みデバイスは、パルス発生器を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記信号を無線で伝送することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記肺機能パラメータは、呼吸数、呼吸運動、呼吸間隔、吸気勾配、呼気勾配、１回換気量、相対１回換気量、分時換気量、相対分時換気量、肺血管抵抗、相対肺血管抵抗、１秒間の強制呼気量（ＦＥＶ１）、相対ＦＥＶ１、強制肺活量（ＦＶＣ）、相対ＦＶＣ、総肺気量（ＴＬＣ）、および相対ＴＬＣから成る群より選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記肺機能パラメータを取得するために前記信号を処理することは、前記肺動脈圧信号を呼吸信号に変換することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記呼吸信号の周波数を導出することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記呼吸信号の振幅を導出することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記肺機能パラメータのリアルタイム値を該肺機能パラメータの記憶値と比較することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記肺機能パラメータを介護提供者に報告することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
圧力センサで肺動脈圧信号を測定することと、
睡眠障害を示す呼吸パターンを同定するために、該肺動脈圧信号を監視することと
を含む、睡眠障害を検出する方法。
【請求項１２】
前記圧力センサは、長期的に埋め込まれる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記圧力センサは、患者の肺動脈中に配置される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記呼吸パターンは、中枢性睡眠時無呼吸を示す、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記呼吸パターンは、閉塞性睡眠時無呼吸を示す、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記呼吸パターンは、複数の無呼吸によって特徴付けられる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記呼吸パターンは、毎時５回以上の閉塞呼吸事象によって特徴付けられ、該閉塞呼吸事象は、無呼吸および呼吸低下から成る群より選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記呼吸パターンは、複数の呼吸低下によって特徴付けられる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
前記呼吸パターンは、呼吸振幅の複数の周期的な増加および減少によって特徴付けられる、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
睡眠事象を示す心肺パラメータへの変化について肺動脈圧信号を監視することと、
該睡眠事象を示す該心肺パラメータへの変化が発生した場合に、該睡眠事象の発生を記録することと
を含む、患者の睡眠特性を追跡する方法。
【請求項２１】
閾値を超える否かを判定するために、前記心肺パラメータへの前記変化を評価することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記睡眠事象は、睡眠の開始または停止を含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記心肺パラメータは、心拍数、１回換気量、分時換気量、および血圧から成る群より選択される、パラメータを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
睡眠事象が発生したか否かを判定するために、前記心肺パラメータのデータを追加データと比較することをさらに含み、該追加データは、時間、加速度計データ、姿勢、眼球運動、温度、血液酸素化、および脳波図（ＥＥＧ）から成る群より選択される、請求項２０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、ＰＣＴ国際特許出願として（２００８年３月２６日出願、米国以外の全ての国の指定に対する出願人はＣａｒｄｉａｃ  Ｐａｃｅｍａｋｅｒｓ，Ｉｎｃ．（米国法人）の名義で、米国のみの指定に対する出願人はＷａｎｇｃａｉ  Ｌｉａｏ（米国民）、Ｊｅｆｆｒｅｙ  Ｅ．Ｓｔａｈｍａｎｎ（米国民）、およびＡｂｈｉ  Ｖ．Ｃｈａｖａｎ（米国民）の名義で）出願されており、米国特許出願第１１／６９２，６８７号（名称「Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ  Ａｒｔｅｒｙ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｓｉｇｎａｌｓ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ」、２００７年３月２８日出願）の優先権を主張し、その出願の内容は本明細書に参考として援用される。
【０００２】
（発明の分野）
本開示は、概して肺動脈圧信号を使用する方法に関し、より具体的には、とりわけ生理学的パラメータ、生理学的状態、ならびに障害および疾患の局面を検出および／または監視するための肺動脈圧信号の使用に関する。
【背景技術】
【０００３】
心肺疾患は、毎年何１００万人もの人々を苦しめている。特に、心臓の疾患は、依然として米国での主要な死因となっている。患者の生理学的状態を監視することは、心肺疾患を含む、種々の疾患および障害の診断、管理、および治療において重要な側面である。この理由により、監視および検出技術を向上させることに有意な努力が向けられてきた。特に、心肺疾患および心肺パラメータに影響を及ぼす関連疾患に対する監視および検出技術を向上させることに有意な努力が向けられてきた。
【０００４】
患者の身体的な位置にかかわらず、監視を行うことができるため、埋込型医療デバイスは、監視デバイスとして有利となり得る。加えて、患者監視のための埋込型医療デバイスの使用は、患者のコンプライアンスと関連する問題を排除する。しかしながら、患者の生理学的状態を監視するための多くの既存の技術は、埋込型医療デバイスとの関連でうまく実施することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
少なくともこれらの理由により、埋込型医療デバイスによる患者に関する生理学的データを収集する方法の必要性が存在する。また、心肺疾患および心肺パラメータに影響を及ぼす他の症状を検出、診断、予測、および／または監視する方法の必要性も存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態は、とりわけ、生理学的パラメータ、生理学的状態、および／または障害および疾患の側面を検出および／または監視するために、肺動脈圧信号を使用する方法およびシステムに関する。一実施形態では、本発明は、肺動脈圧センサを長期的に埋め込むステップと、圧力センサから肺動脈圧信号を取得するステップと、肺機能パラメータを取得するために信号を処理するステップとを含む、患者の肺機能パラメータを測定する方法を含む。一実施形態では、本発明は、圧力センサによって肺動脈圧信号を測定するステップと、睡眠障害を示す呼吸パターンを同定するために肺動脈圧信号を監視するステップとを含む、睡眠障害を検出する方法を含む。一実施形態では、本発明は、睡眠事象を示す心肺パラメータの変化について肺動脈圧信号を監視するステップと、睡眠事象を示す心肺パラメータの変化が発生した場合に、睡眠事象の発生を記録するステップとを含む、患者の睡眠特性を追跡する方法を含む。
【０００７】
本概要は、本願の教示のうちのいくつかの概説であり、本主題の排他的または包括的な扱いとなることを目的としない。さらなる詳細は、発明を実施するための形態および添付の請求項で見出される。他の側面は、以下の発明を実施するための形態を読んで理解し、その一部を形成する図面を視認することによって、当業者にとって明白となり、そのそれぞれは、限定的な意味で解釈されるものではない。本発明の範囲は、添付の請求項およびそれらの法上の同等物によって定義される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明は、以下の図面に関連して、より完全に理解することができる。
【図１】図１は、心臓および肺に関して肺動脈を示す、ヒトの胸部の断面上面図である。
【図２】図２は、肺機能パラメータを測定するための方法のフローチャートである。
【図３】図３は、理想肺動脈圧信号および肺動脈圧信号から導出された呼吸信号のグラフである。
【図４】図４は、正常呼吸中および強制呼気操作中の理想呼吸信号を示す図である。
【図５】図５は、強制吸気および強制呼気が後続する正常呼吸中の理想呼吸信号を示すグラフである。
【図６】図６は、疾患または障害を検出するための方法の実施形態を図示するフローチャートである。
【図７】図７は、速く浅い呼吸パターンと関連する理想呼吸信号と比較した、正常呼吸パターンと関連する理想呼吸信号のグラフである。
【図８】図８は、肺塞栓症と一致する理想呼吸信号のグラフである。
【図９】図９は、肺動静脈奇形（ＰＡＶＭ）の影響を図示する、理想呼吸信号のグラフである。
【図１０】図１０は、速い呼気を図示する理想呼吸信号のグラフである。
【図１１】図１１は、喘息発作の影響を図示する理想呼吸信号のグラフである。
【図１２】図１２は、気流に影響を及ぼす障害を検出するための方法の実施形態を図示するフローチャートである。
【図１３】図１３は、無呼吸を示す理想呼吸信号のグラフである。
【図１４】図１４は、呼吸低下を示す理想呼吸信号のグラフである。
【図１５】図１５は、チェーン−ストークス呼吸を示す理想呼吸信号のグラフである。
【図１６】図１６は、気道療法デバイスから導出された空気圧を自動的に調整するための閉ループ方法を図示するフローチャートである。
【図１７】図１７は、気道療法デバイスによって送達される空気圧を漸増するための方法を図示するフローチャートである。
【図１８】図１８は、患者の睡眠特性を追跡するための方法を図示するフローチャートである。
【０００９】
本発明は、種々の修正および代替形態を許容することができるが、その詳細は、実施例および図面によって示されており、詳細に説明される。しかしながら、本発明は、説明される特定の実施形態に限定されないことを理解されたい。逆に、本発明の精神および範囲内である、修正、同等物、および代替案を網羅することを意図する。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
患者の生理学的条件を監視することは、種々の疾患の診断、管理、および治療において重要な側面である。患者の生理学的状態を監視する１つのアプローチは、生理学的状態を検出することができる埋込型医療デバイスの使用である。患者の身体の位置にかかわらず、所望されるだけ頻繁に監視を行うことができるため、監視デバイスとしての埋込型医療デバイスの使用は有利となり得る。加えて、埋め込み医療デバイスによる患者監視は、患者の薬剤服用順守と関連する問題を排除または削減する。
【００１１】
生理学的状態の一側面は、患者の血管系の種々の場所における、血液等の流体の圧力である。頻繁に、血圧は、血圧計を使用して臨床診療中に介護提供者によって得られる測定値に基づいて間接的に推定される。血圧測定中、典型的には、閉塞カフが、脈拍の閉塞によって示されるような動脈圧以上の圧力レベルまで膨張させられる。次いで、カフは徐々に減圧させられて、動脈を通る流れが再開するにつれて、動脈拍動派によって生じる音（コロトコフ音）が出現および消失する時点の圧力が観察される。血圧測定は、低侵襲性であるが、限定された正確性および再現性により、かつ血圧が正常な左側全身血圧とは異なる、循環系内の遠隔埋設血管の血圧を測定することができないため、理想的とはいえない。そのようなものとして、心臓および肺の種々の部分内の流圧の直接測定が、診断および治療の両方の目的で有益である。
【００１２】
肺動脈は、心肺状態情報を臨床医に提供するために流体圧を測定することができる、１つの場所である。一般的に「肺動脈」と呼ばれる血管系は、肺動脈幹（または主肺動脈）および左右肺動脈を含むが、「肺動脈」は、肺に血液を供給する任意の動脈を意味するために本発明で使用される。図１は、ヒトにおける心臓および肺動脈の各部の断面上面図を示す。肺動脈幹１２は、右心室１０の基部を起点とし、それぞれ左肺１８および右肺２０に非酸素化血液を送達する左肺動脈１４および右肺動脈１６に分岐する前に、長さ約２インチにわたって延在する。肺動脈圧に対応する信号を生成するために、肺動脈内に、またはそれに隣接して、圧力センサ２２を配置することができる。圧力センサは、例えば、局所圧力に反応して信号を生成する、電気、機械、または光学センサといった任意の種類のセンサを含むことができる。一例として、圧力センサは、その内容が参照することにより本明細書に組み込まれる、米国特許第６，２３７，３９８号で説明されているもの等のデバイスを含むことができる。圧力センサは、長期的に埋め込むことができる。医療デバイスに関して本明細書で使用されるような「長期的に埋め込まれる」という用語は、数ヶ月または数年間続く期間等にわたって長期的に埋め込まれたままとなることを目的とする、生体内に埋め込まれる医療デバイスを指すものとする。長期埋め込み医療デバイスの例は、ステントおよびペースメーカーを含む。デバイスは、標準的な外科技術を使用して長期的に埋め込むことができる。
【００１３】
肺動脈圧は、直接および間接的の両方で、患者の状態の有用な兆候となり得る。例えば、多くの疾患が肺動脈圧の上昇をもたらし得るため、肺動脈圧を監視することによって検出することができるので、肺動脈圧は有用である。肺動脈圧はまた、血管系の他の部分の圧力に関連するので有用である。例えば、肺動脈圧は、左心室の圧力に関連する。具体的には、心肺状態の重要なパラメータである左心室拡張末期圧（ＬＶＥＤＰ）を推定するために、肺動脈拡張末期圧（ＰＡＥＤＰ）を使用することができる。左心室拡張末期圧（ＬＶＥＤＰ）はまた、左心室充満圧または左心室前負荷とも呼ぶことができる。呼吸周期中の呼気の終わりに、胸腔内圧は、肺動脈圧にほとんど影響を及ぼさない。したがって、ＬＶＥＤＰは、呼気の終わりに測定されるようなＰＡＥＤＰに基づいて推定することができる。
【００１４】
冠状動脈圧力センサで取得することができる血行動態情報の範囲は、多くの異なるパラメータを含むことができる。一例として、冠状動脈圧力センサで取得することができる血行動態情報は、とりわけ、呼気の終わりの収縮期肺動脈圧、呼気の終わりの拡張期肺動脈圧、平均肺動脈圧、収縮期の継続期間、拡張期の継続期間、肺動脈圧のスルーレート、ｄＰ／ｄｔ、重複隆起の振幅、継続期間、およびタイミング、心拍数、および心拍変動を含むことができる。
【００１５】
この血行動態情報に加えて、肺機能の１つ以上のパラメータ（「肺機能パラメータ」）を判定または推定するために、肺動脈圧信号を処理できることが発見されている。肺動脈圧は、吸気および呼気とともに変化する胸腔内圧によって変調される。具体的には、胸腔内圧は、呼気中に増加させられ、吸気中に減少させられる。肺動脈圧と胸腔内圧との間の関係は、１つ以上の肺機能パラメータを導出するための方法において使用することができる。一実施形態では、本発明は、肺動脈圧信号を使用して患者の肺機能パラメータを測定する方法を含む。
【００１６】
一例として、図２は、肺機能パラメータを測定するための方法の実施形態のフローチャートを示す。まず、肺動脈の中または付近に配置される圧力センサから、肺動脈圧信号が取得される５２。次に、肺機能パラメータを取得するために、肺動脈圧信号が処理される５４。肺動脈圧信号の処理は、種々のステップを含むことができ、そのうちのいくつかを以下においてより完全に説明する。理論によって束縛されることを意図しないが、肺動脈と肺との間の解剖学的関係のため、血管系の他の部分の圧力を表す圧力信号とは対照的に、肺動脈圧信号から肺パラメータを導出する利点があると考えられる。例えば、そのような利点は、正確性、計算の容易さ、および同等物を含むことができる。
【００１７】
多くの異なる肺機能パラメータは、肺動脈圧信号を処理することによって計算または推定することができる。例えば、そのような肺機能パラメータは、呼吸波形（吸気および呼気の両方）、呼吸数、呼吸数変動、呼吸運動、呼吸間隔、吸気勾配、呼気勾配、１回換気量、相対１回換気量、分時換気量、相対分時換気量、肺血管抵抗、相対肺血管抵抗、１分間の強制呼気（ＦＥＶ１）、１分間の相対強制呼気量（ＦＥＶ１）、強制肺活量（ＦＶＣ）、相対強制肺活量（ＦＶＣ）、ＦＥＶ１のＦＶＣに対する比、総肺気量（ＴＬＣ）、相対総肺気量（ＴＬＣ）、および同等物を含むことができる。
【００１８】
ここで図３を参照すると、理想肺動脈圧信号１００のグラフが図示されている。圧力信号は、一連のピーク１１０および谷１１２であり、各ピーク１１０は、心周期中の最大収縮期圧力に対応し、各谷１１２は、心周期中の最小拡張期圧力に対応する。各心周期の時間は、単純に圧力信号の各連続ピーク（または谷）の間の時間量１０２を測定することによって、測定することができる。図３で見ることができるように、圧力ピークおよび谷は、吸気および呼気中の胸腔内圧の変化の結果として、時間とともに周期的に昇降する。吸気と呼気との圧力の差の量は、呼吸運動１０８と呼ぶことができる。肺動脈圧信号を処理する時に、典型的には収縮期または拡張期中に、心収縮周期の同じ相対点における連続吸気と呼気の圧力の最大差を測定することによって、呼吸運動１０８を計算することができる。
【００１９】
呼吸線１０４は、肺動脈圧に重ね合わされ、呼吸周期中の胸腔内圧の変化によって引き起こされる、ほぼ正弦曲線の呼吸アーチファクトを図示する。呼吸線１０４は、種々の技術を使用して、肺動脈圧信号１００に基づいて計算されることができる。例えば、呼吸線１０４は、経時的に肺動脈圧ピークの変動を追跡することによって計算することができる。別の例として、呼吸線１０４は、経時的に肺動脈圧谷の変動を追跡することによって計算することができる。いくつかの実施形態では、肺動脈圧信号１００の呼吸および心臓成分を分離するためにフィルタリングを使用することができる。例えば、約０．５Ｈｚの遮断周波数を有する低域フィルタは、肺動脈圧信号１００の呼吸成分を実質的に通し、したがって呼吸線１０４を生成する一方で、心臓成分を有意に減衰させる。さらに、約０．７５Ｈｚの遮断周波数を有する高域フィルタを用いて肺動脈圧信号１００にフィルタをかけるステップは、肺動脈圧信号１００の心臓成分を実質的に通す一方で、呼吸成分を有意に減衰させる。呼吸および心臓信号分離を向上させるために、低域および高域フィルタの遮断周波数は、それぞれ減少および増加する呼吸数および／または心拍数によって減少および増加させられてもよい。
【００２０】
次に、呼吸線１０４（または「呼吸信号」）は、多くの異なる肺パラメータを計算するために使用することができる。経時的な呼吸線１０４の輪郭は、呼吸波形と呼ぶことができる。（呼気中のように）上昇している際および（吸気中のように）下降している際の呼吸線１０４の勾配を追跡および記録することができる。こうして、吸気勾配および呼気勾配の両方を計算することができる。
【００２１】
呼吸（呼気および吸気）の各周期の時間は、呼吸線１０４の連続ピーク（または谷）の間の時間量１０６を測定することによって判定することができる。連続ピーク間の時間量は、呼吸間隔と呼ぶことができる。次いで、呼吸数は、単純に、１分等の所望の期間を呼吸間隔（呼吸の各周期の時間）で割ることによって計算することができる。例えば、各周期の時間が２秒であると分かった場合には、呼吸数は、毎分３０回の呼吸となる。呼吸数は、リアルタイムで計算することができる。呼吸数はまた、ある期間にわたって記録および追跡することもできる。こうして、呼吸数変動を計算することができる。
【００２２】
呼吸線１０４の振幅１１４は、患者の呼吸がどれだけ深いか、または浅いかに対応する。「１回換気量」という用語は、正常呼吸中に吸い込まれるか、または吐き出される、空気の量を指す。そのようなものとして、呼吸線１０４の振幅１１４は、相対１回換気量を推定するために使用することができる。１回換気量は、リアルタイムで推定すること、および／または経時的に記録することができる。一例として、一実施形態では、ピークから谷までの呼吸線１０４の正味振幅の基礎値を所与の患者について確立することができ、次いで、相対１回換気量の値を導出するように、リアルタイムの測定値を基礎値と比較することができる。この方法は、患者の１回換気量が経時的に増加または減少しているかどうかを評価するために使用することができる。
【００２３】
いくつかの実施形態では、基礎値は、単純に、肺動脈圧信号から導出される履歴データに基づくことができる。他の実施形態では、基礎値は、別の器具からのデータを使用することによって較正することができる。一例として、較正手順中に、肺動脈圧信号が記録されている間に風量計に息を吹き込むように患者を促すことができる。風量計からのデータは、実際の１回換気量を正確に計算するために使用することができる。次いで、記録した肺動脈信号は、風量計によって示されるような実際の１回換気量に較正することができる。実際の１回換気量の推定は、この較正データを肺動脈圧信号に適用することによって、リアルタイムで行うことができる。
【００２４】
次に、相対１回換気量は、他のパラメータを推定するために使用することができる。例えば、分時換気量は、呼吸数（呼吸の回数／分）を乗じた１回換気量として定義される。そのようなものとして、相対１回換気量は、上記で計算されるように、相対分時換気量の値を導出するために、呼吸数を乗じることができる。
【００２５】
肺血管抵抗（ＰＶＲ）とは、肺の血管系によって血流に提供される抵抗を指す。血管抵抗を測定するための単位は、ｄｙｎ−ｓ／ｃｍ５である。ＰＶＲは、ＰＶＲ＝（（平均肺動脈圧−拡張末期肺動脈圧）／心拍出量）×８０という式によって、肺動脈圧信号を使用して推定することができ、その場合、圧力はｍｍＨｇの単位であり、心拍出量はリットル毎分の単位で測定される。従来では、拡張末期肺動脈圧の代わりに、肺毛細血管楔入圧が式で使用される。しかしながら、肺毛細血管楔入圧の推定として拡張末期肺動脈圧を使用できることが広く受け入れられている。
【００２６】
強制呼気量（ＦＥＶ１）とは、患者が１秒間に強制的に吐き出すことができる空気の量を指す。この値は、種々の方法で肺動脈圧信号を使用して推定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、可能な限り多くの空気を強制的に吐き出すように指示する合図を患者に与えることができる。肺動脈圧信号は、この強制的な呼気の間に捕捉し、次いで、１秒の期間中に排出された量の推定を提供するように処理することができる。例えば、肺動脈圧信号は、処理して呼吸信号（図３の呼吸線１０４等）にすることができる。次いで、量は、呼吸信号のさらなる処理に基づいて判定することができる。例えば、ここで図４を参照すると、正常呼吸１５２中および強制呼気１５４中の呼吸信号１５０のグラフが示されている。呼吸信号１５０の強制呼気振幅１５８は追跡されて、呼吸信号１５０の正常呼吸振幅１５６と比較されることができる。次いで、１回換気量に対する正常呼吸振幅１５６の関係に基づいて、強制呼気１５４中の１秒間に排出された量の推定を行うことができる。ＦＥＶ１の値は、相対的または絶対的のいずれかとなり得ることが理解される。例えば、ＦＥＶ１の値は、患者に対するＦＥＶ１の履歴値と関連し得る。他の実施形態では、例えば、呼吸信号１５０が埋め込み後に基準値に対して較正される場合、ＦＥＶ１は絶対的となり得る。例えば、肺活量計を使用して、肺動脈圧信号を生成する埋め込みデバイスを伴う患者を評価することができる。次いで、呼吸信号１５０を較正するために、肺活量計からのデータを使用することができる。
【００２７】
強制肺活量（ＦＶＣ）とは、患者が完全吸気後に強制的に吐き出すことができる全空気量を指す。この値は、種々の方法で肺動脈圧信号を使用して推定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、可能な限り多くの空気を吸い込み、次いで、可能な限り多くの空気を強制的に吐き出すように指示する合図を患者に与えることができる。肺動脈圧信号は、この強制的な呼気の間に捕捉され、次いで、１秒の期間中に吐出された全空気量の推定を提供するように処理することができる。例えば、肺動脈圧信号は、処理して呼吸を示す信号（図３の呼吸線１０４等）にすることができる。次いで、量は、呼吸を示す信号のさらなる処理に基づいて判定することができる。例えば、ここで図５を参照すると、正常呼吸１６２中および強制呼気１６５が後続する強制吸気１６４中の呼吸信号１６０のグラフが示されている。呼吸信号１６０の肺活量振幅１６８は追跡されて、呼吸信号１６０の正常呼吸振幅１６６と比較されることができる。次いで、１回換気量に対する正常呼吸振幅１６６の関係に基づいて、肺活量の推定を行うことができる。
【００２８】
ＦＶＣの値は、相対的または絶対的のいずれかとなり得ることが理解される。例えば、ＦＶＣの値は、患者の履歴ＦＶＣと関連し得る。他の実施形態では、例えば、呼吸信号が埋め込み後に基準値に対して較正される場合、ＦＶＣは絶対的となり得る。例えば、肺活量計を使用して、肺動脈圧信号を生成する埋め込みデバイスを有する患者を評価することができる。次いで、呼吸信号を較正するために、肺活量計からのデータを使用することができる。
【００２９】
ＦＥＶ１／ＦＶＣの比は、有用な診断手段としての機能を果たすことができる。健康な成人では、この比は約０．７５〜０．８０である。いくつかの実施形態では、ＦＥＶ１のＦＶＣに対する比は、ＦＥＶ１（上記のように計算される）をＦＶＣ（上記のように計算される）で割ることによって計算することができる。次いで、ＦＥＶ１／ＦＶＣの比をさらに使用することができる。例えば、この比は記憶されて、次いで、介護提供者に出力することができる。
【００３０】
総肺気量（ＴＬＣ）とは、最大吸気の終わりに肺に含有されるガスの量を指す。ＴＬＣはまた、ピーク吸気量と呼ぶことができる。ＴＬＣは、強制肺活量（ＦＶＣ）と残留量の合計に等しい。患者が完全吸気後に強制的に息を吐き出す場合、最大吸気の点はＴＬＣを定義し、最大呼気の点は残留量を定義する。慣例により、最大吸気と最大呼気との間の量は、上記のように強制肺活量（ＦＶＣ）である。残留量は、残留量を測定するための従来技術を使用して較正することができる値である。そのようなものとして、ＴＬＣは、ＦＶＣを判定して、残留量の較正値を使用することによって、肺動脈圧信号を使用して推定することができる。
【００３１】
動脈圧信号はまた、肺機能パラメータに影響を及ぼす種々の疾患を評価、検出、監視、予測、および／または同定するために使用することもできる。心肺疾患は、病的な肺の構造変化（「構造的肺疾患」）に関連する疾患を含むことができる。病的な肺の構造変化は、肺の中または周囲の組織、構造、または流体の変化を含むことができる。いくつかの実施形態では、本発明は、圧力センサから肺動脈圧信号を取得するステップと、基礎値を越える信号の変化を同定するために肺動脈圧信号を監視するステップとを含む、障害の肺症状を検出するための方法を含む。いくつかの実施形態では、本発明は、肺の中または周囲の組織、構造、または流体量の病理変化を検出するための方法であって、圧力センサによって基礎信号の肺動脈圧信号を確立するステップと、基礎信号と比較した肺動脈圧信号の変化を同定するために肺動脈圧信号を監視するステップとを含む、方法を含む。
【００３２】
ここで図６を参照すると、病的な構造変化を含む障害または疾患等の、障害または疾患を検出するための方法のフローチャートが示されている。肺動脈の中または付近に配置される圧力センサから、肺動脈圧信号が取得される２０２。次いで、肺動脈圧信号の基礎値が確立される２０４。次いで、基礎値に関する変化を同定するように、肺動脈圧信号が監視される２０６。いくつかの実施形態では、肺動脈圧信号はまた、呼吸信号に変換される。
【００３３】
構造的肺疾患の具体例は、とりわけ、肺水腫、肺塞栓症、胸水、肺動静脈奇形、複合閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、喘息、および肺気腫を含むことができる。これらの疾患は、種々の血行動態および／または肺パラメータに影響を及ぼし得る。上記のように、多くの血行動態および肺パラメータは、肺動脈圧信号に基づいて計算または推定することができる。
肺水腫は、肺の中に液体貯留がある状態である。頻繁に、肺水腫は心不全と関連する。肺水腫と関連する、肺の中の液体の貯留は、典型的には、速く浅い（低１回換気量）呼吸パターンをもたらす。肺動脈圧信号の監視は、この速く浅い呼吸パターンを同定するために使用することができる。具体的には、肺動脈圧信号は、呼吸数および１回換気量の両方を計算および／または推定するために、上記のように処理することができる。次いで、肺水腫と一致する呼吸パターンを検出するように、呼吸数および１回換気量の値を評価することができる。ここで図７を参照すると、正常呼吸パターン２７０と関連する呼吸信号および速く浅い呼吸パターン２７６と関連する呼吸信号を図示する、グラフが示されている。正常呼吸パターン振幅２７２は、速く浅いパターンの振幅２７８よりも大きい。加えて、正常なピーク間距離２７４（各呼吸周期の時間を示す）は、速く浅いピーク間２８０よりも大きい。
【００３４】
いくつかの実施形態では、肺パラメータが肺水腫の診断と一致する場合、事象にフラグを付けて記録することができ、および／または警告を生成することができる。この警告は、さらなる措置のために介護提供者に伝送することができる。例えば、警告は、外来診療中等のデバイスの調査中に、介護提供者に伝送することができる。さらなる例として、警告は、Ｂｏｓｔｏｎ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｎａｔｉｃｋ，ＭＡより市販されている、ＬＡＴＩＴＵＤＥ（登録商標）患者管理システム等の最新式患者管理システムを介して、介護提供者に送達することができる。例示的な最新式患者管理システムの側面は、その内容が参照することにより本明細書に組み込まれる、米国特許第６，９７８，１８２号で説明されている。肺水腫は、進行性の症状となり得るため、いくつかの実施形態では、症状の重症度を監視するように、ある期間にわたって監視を行うことができる。一例として、肺パラメータに関するデータは、システムによって記憶し、次いで、リアルタイムで得られたデータと比較することができる。こうして、症状が改善しているか、または悪化しているかという兆候を導出することができる。
【００３５】
肺塞栓症は、血栓が肺動脈の管腔（開放空洞）中にとどまり、動脈を閉塞して機能不全を引き起こす場合である。肺動脈塞栓（血栓）はしばしば、脚の深部静脈で発生し、血液循環を通って肺へ進行する。肺塞栓症は、速く浅い（低１回換気量）呼吸パターン、および場合によっては、咳を呈し得る。加えて、肺動脈の血圧は、肺塞栓症に応じて急速に上昇することが予期される。肺動脈圧が上昇する具体的な程度は、塞栓のサイズおよび塞栓が肺動脈血管系の中でとどまる場所を含む、種々の要因に依存する。
【００３６】
肺動脈圧信号の監視は、肺塞栓症を同定するために使用することができる。具体的には、速く浅い呼吸パターンを同定するように肺動脈圧信号を監視することができる。肺動脈圧信号は、呼吸数および１回換気量の両方を計算および／または推定するために、上記のように処理することができる。次いで、肺塞栓症を検出するために、これらの肺パラメータのそれぞれの値を評価することができる。肺動脈圧信号の監視はまた、咳を同定するために使用することもできる。ここで図８を参照すると、上昇した肺動脈圧と併せて、速くて浅くなる呼吸パターンを図示する、経時的な呼吸信号２８２の想理グラフが示されている。呼吸信号２８２は、正常呼吸パターン２８３から、低減した振幅および増加した周波数によって特徴付けられる異常呼吸パターン２８４へと変化する。加えて、圧力が増加され、呼吸信号２８２を異常呼吸パターン２８４で上向きに移行させる。
【００３７】
いくつかの実施形態では、肺パラメータが肺塞栓症の診断と一致する場合、事象にフラグを付けて記録することができ、および／または警告をシステムによって生成することができる。この警告は、最新式患者管理システム等を介して、さらなる措置のために介護提供者に伝送することができる。肺塞栓症は通常、主肺動脈の中にとどまる血栓によって引き起こされるため、頻繁に、肺塞栓症と関連する症状が迅速に現れる。そのようなものとして、いくつかの実施形態では、速く浅い呼吸パターンの急速な発現は、システムによって、肺塞栓症の兆候として解釈することができる。
【００３８】
胸水とは、肺および胸腔の内側を覆う膜（胸膜）の間の液体の蓄積を伴い、呼吸困難につながり得る、肺の圧迫を引き起こす症状を指す。胸水は、速く浅い（低い１回換気量）呼吸パターンを呈し得る。肺動脈圧信号の監視は、この速く浅い呼吸パターン（図７で図示された速く浅いパターン等）を同定するために使用することができる。具体的には、肺動脈圧信号は、呼吸数および１回換気量の両方を計算および／または推定するために、上記のように処理することができる。次いで、胸水と一致する呼吸パターンを検出するように、呼吸数および１回換気量の値を評価することができる。
【００３９】
いくつかの実施形態では、肺パラメータが胸水の診断と一致する場合、事象にフラグを付けて記録することができ、および／または警告をシステムによって生成することができる。この警告は、最新式の患者管理システム等を介して、さらなる措置のために介護提供者に伝送することができる。胸水は、進行性の症状となり得るため、いくつかの実施形態では、症状の重症度を監視するように、ある期間にわたって監視を行うことができる。一例として、肺パラメータに関するデータは、システムによって記憶し、次いで、リアルタイムで得られたデータと比較することができる。こうして、症状が改善しているか、または悪化しているかという兆候を導出することができる。
【００４０】
肺動静脈奇形（ＰＡＶＭ）とは、介在毛細血管床のない、肺動脈および静脈間の直接肺内接続をもたらす、血管系の奇形を指す。これは、末梢動脈の酸素飽和度の低下を伴う右左短絡を引き起こす。通常は介在毛細血管床によって生成される、血流に対する抵抗が低減されるため、ＰＡＶＭは、肺動脈内の血圧の低下をもたらす場合がある。肺動脈圧信号の監視は、肺動脈内の低減した圧力の量を同定するために使用することができる。ここで図９を参照すると、肺動脈の圧力の降下を図示する、経時的な呼吸信号２８６の理想グラフが示されている。呼吸信号２８６は、第１の状態２８８から、低減した圧力によって特徴付けられる第２の状態２８９へと変化する。この変化は、数分から数週間の期間にわたって発生する場合がある。いくつかの実施形態では、肺動脈圧信号がＰＡＶＭの診断と一致する場合、事象にフラグを付けて記録することができ、および／または警告をシステムによって生成することができる。この警告は、最新式の患者管理システム等を介して、さらなる措置のために介護提供者に伝送することができる。
【００４１】
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、慢性気管支炎、肺気腫、または両方によって引き起こされる、気流閉塞によって特徴付けられる病状である。肺気腫は、気腔のサイズの異常増加を特徴とし、苦しい呼吸および感染症への感受性の増加をもたらす、肺の病的状態である。これは、肺胞の不可逆的拡張によって、または肺胞の壁の破壊によって引き起こされ得る。ＣＯＰＤおよび肺気腫は、短縮した呼気時間に加えて、速いとともに浅い呼吸パターンを呈し得る。ここで図１０を参照すると、短縮した呼気時間を有する速く浅い呼吸パターンを図示する、呼吸信号２９０のグラフが示されている。吸気時間は、呼吸周期の低圧力部分に対応する期間２９４によって反映され、呼気時間は、呼吸周期の高圧力部分に対応する期間２９２によって反映される。この場合、期間２９２は、期間２９４よりも短く、短縮した呼気時間を反映する。
【００４２】
肺動脈圧信号の監視は、速く浅い呼吸パターンを同定するために使用することができる。具体的には、肺動脈圧信号は、呼吸数および１回換気量の両方を計算および／または推定するために、上記のように処理することができる。次いで、ＣＯＰＤおよび／または肺気腫と一致する呼吸パターンを検出するために、呼吸数および１回換気量の値を評価することができる。加えて、肺動脈圧信号の監視は、呼気時間を推定するために使用することができる。呼気時間は、ＣＯＰＤまたは肺気腫の診断を示唆するために、速く浅い呼吸パターンと併せて使用することができる。いくつかの実施形態では、肺パラメータがＣＯＰＤまたは肺気腫の診断と一致する場合、事象にフラグを付けて記録することができ、および／または警告をシステムによって生成することができる。この警告は、最新式患者管理システム等を介して、さらなる措置のために介護提供者に伝送することができる。ＣＯＰＤおよび肺気腫は、慢性症状となり得るため、いくつかの実施形態では、症状の重症度を監視するように、ある期間にわたって監視を行うことができる。一例として、肺パラメータに関するデータは、システムによって記憶し、次いで、リアルタイムで得られたデータと比較することができる。こうして、症状が改善しているか、または悪化しているかという兆候を導出することができる。
【００４３】
喘息は、苦しい呼吸、胸部狭窄、および咳という突然の再発性発作によって特徴付けられる、しばしばアレルギーから生じる慢性呼吸器系疾患である。喘息は、咳および／または低減したピーク気流を呈し得る。場合によっては、喘息は、延長した呼気時間を呈し得る。
肺動脈圧信号の監視は、咳、低減したピーク気流、および／または延長した呼気時間と一致する症状を同定するために使用することができる。具体的には、肺動脈圧信号は、患者が咳をしているか否かを判定するために、上記のように処理することができる。咳は、圧力の１つ以上の急激な上昇を呈し得る。加えて、肺動脈圧信号は、ピーク気流を推定するために、上記のように処理することができ、これは、低減があったか否かを判定するために、ピーク気流の記憶値と比較することができる。最後に、肺動脈圧信号は、呼気時間を推定するために、上記のように処理することができる。呼気時間は、呼気時間が延長しているかどうかを判定するために、吸気時間と比較することができる。これらの症状のうちの１つ以上の存在は、喘息を示し得る。
【００４４】
ここで図１１を参照すると、咳の急速な発現および吸気時間に対する延長した呼気時間を図示する、呼吸信号３００のグラフが示されている。呼吸信号３００は、咳と一致する圧力の２つの急激な増加３０４が検出されるまで、正常パターン３０２に従う。次いで、呼吸信号３００は、咳と一致する別の圧力の急上昇３０８とともに、吸気時間に対する延長した呼気時間を反映する、パターン３０６に従う。いくつかの実施形態では、喘息または喘息発作の診断と一致する症状が検出された場合、事象にフラグを付けて記録することができ、および／または警告をシステムによって生成することができる。いくつかの実施形態では、警告は、最新式の患者管理システム等を介して、介護提供者に伝達することができる。いくつかの実施形態では、喘息発作と一致する症状の存在は、喘息発作の影響を弱めることができる治療薬の投与を開始するために使用することができる。
【００４５】
肺機能の種々の異常の検出は、必ずしも症状の鑑別診断を提供するほどに具体的ではない場合があることが理解される。しかしながら、肺症状の検出は、鑑別診断を欠く場合でさえも、依然として重要な価値がある。例えば、速く浅い呼吸、咳、圧力の増加または減少、および同等物等の肺症状は、追跡および／または記録されて、後に介護提供者に伝達することができる。例えば、咳の圧力特性の急上昇の検出を記録し、次いで、患者の肺機能についての情報を提供するために、それらが発生した時のタイムスタンプとともに、後に介護提供者に伝達することができる。
【００４６】
いくつかの実施形態では、本発明は、気流の永続的または一時的病理変化と関連する疾患、状態、および症状（「気道障害」）を検出、傾向化、および／または予測するための方法を含む。一例として、そのような疾患、状態、および／または症状は、いびき、睡眠時無呼吸、呼吸低下、過呼吸、呼吸困難、多呼吸、チェーン−ストークス症候群、および同等物を含むことができる。
【００４７】
いびきとは、軟口蓋の振動による、粗くかすれた雑音を伴う睡眠中の呼吸を指す。睡眠時無呼吸とは、睡眠中の呼吸が睡眠中に少なくとも１０秒間停止する、一群の障害を指す。呼吸低下とは、異常に遅い、または浅い呼吸を指す。過呼吸とは、異常に速い、または深い呼吸を指す。呼吸困難とは、困難な、または苦しい呼吸を指す。多呼吸とは、異常に速い呼吸を指す。チェーン−ストークス症候群（またはチェーン−ストークス呼吸）は、無呼吸および過呼吸の定期的に交互する期間によって特徴付けられる。これらの障害が呼吸への影響を含むため、肺動脈圧信号から計算されるような呼吸の監視は、障害の範囲、重症度、および／または進行についての有用な情報を提供することができる。
【００４８】
一実施形態では、本発明は、圧力センサから肺動脈圧信号を取得するステップと、障害と一致する呼吸パターンを同定するために肺動脈圧信号を監視するステップとを含む、気流に影響を及ぼす障害を検出するための方法を含む。一例として、ここで図１２を参照すると、気流に影響を及ぼす障害を検出するための方法の実施形態におけるステップを図示する、フローチャートが示されている。肺動脈の中または付近に配置される圧力センサから、肺動脈圧信号が取得される３５２。次いで、いくつかの実施形態では、肺動脈圧信号が呼吸信号に変換される３５４。肺動脈圧信号を呼吸信号に変換するための種々の技術は、上記に説明している。次に、気流に影響を及ぼす障害と一致する変化を同定するために、呼吸信号が監視される３５６。
【００４９】
図１３は、無呼吸と対応するような、経時的な呼吸信号のグラフを示す。このグラフでは、呼吸が期間４０２にわたって比較的正常に継続する。次いで、無呼吸４０４が発生して、呼吸が中断される。呼吸の中断は、様々な時間の長さにわたって持続し得る。場合によっては、中断は１０秒以上の期間にわたって持続する。次いで、患者の覚醒後に、正常呼吸が別の期間４０６にわたって再開する。この周期は、一晩あたり最大で数１００回まで反復され得る。
【００５０】
図１４は、呼吸低下と対応するような、経時的な呼吸信号のグラフを示す。このグラフでは、呼吸が期間４５２にわたって比較的正常に継続する。次いで、呼吸低下４５４が発生し、呼吸が非常に浅くなる。この浅い呼吸は、様々な時間の長さにわたって発生し得る。場合によっては、浅い呼吸は１０秒以上の期間にわたって発生する。次いで、患者の覚醒後に、正常呼吸が別の期間４５６にわたって再開する。この周期は、一晩あたり最大で数１００回まで反復され得る。
【００５１】
図１５は、チェーン−ストークス呼吸と対応するような、時間と対比した１回換気量のグラフを示す。チェーン−ストークス呼吸は、呼吸の振幅または１回換気量が最初に増加し、次いで減少している（漸増および漸減と呼ばれることもある）、複数の中枢性無呼吸４７４によって中断される複数の期間４７２によって特徴付けられる。本発明の実施形態は、過呼吸、呼吸困難、呼吸低下、無呼吸、多呼吸、および／またはチェーン−ストークス呼吸と対応する呼吸パターンを同定するために使用することができる。そのような呼吸パターンが同定されたとき、事象は、フラグを付けて記録され、および／または介護提供者に報告されることができる。
【００５２】
気道障害を治療するために使用することができる治療法は、持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）、二相性陽圧（ＢｉＰＡＰ）、電気横隔膜刺激（ＥＤＳ）、および同等物を含むことができる。いくつかの実施形態では、本発明は、気道機能不全の発生および／または程度に基づいて呼吸療法を開始または修正する方法を含むことができる。一例として、方法は、治療の適用についてのフィードバックとして心肺情報を継続的に収集し、次いで、指示されるように内部または外部呼吸療法を調整するステップを含むことができる。
【００５３】
具体例として、持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）は、閉塞性睡眠時無呼吸を治療するために頻繁に使用され、典型的にはマスクを通した患者の鼻道の中への圧縮空気の送達を伴う。ＣＰＡＰ機械は、規定の圧力（「滴定された圧力」）で空気を吹き込む。必要な圧力は、通常、睡眠検査室での夜間睡眠調査の再検討後に、医師によって判定される。圧力は、（全てではないが）ほとんどの無呼吸および呼吸低下が予防される圧力であり、通常、水のセンチメートル単位（ｃｍ／Ｈ２Ｏ）で測定される。ＣＰＡＰ機械は、概して、４〜３０ｃｍの間の圧力を送達することができる。ＣＰＡＰは、上気道を空気圧で支え、閉塞の重症度を減少させることによって機能すると考えられる。
【００５４】
ＣＰＡＰは、ほとんどの睡眠時無呼吸の患者において重大な副作用を及ぼさないが、患者のコンプライアンスおよび生活の質を低減する、いくつかの軽度の圧力関連副作用がある。副作用は、鼻粘膜の乾燥、灼熱感、およびうっ血、圧力に対して息を吐き出す不快感、胸壁の不快感、中耳の不快感、マスクおよび機械の雑音、目の中への漏出による結膜炎、および空気嚥下を含むことができる。副作用の発生率は、増加した圧力とともに徐々に上昇する。そのようなものとして、「滴定圧力」は、通常、呼吸関連事象を排除することと不快な副作用を回避することとの間で増加する有効性の合理的なトレードオフを行う圧力を見出すように、所与の患者に対して行われる。
【００５５】
本発明の実施形態は、送達される呼吸療法を自動的に漸増する方法を含むことができる。例えば、本発明の方法は、肺動脈圧信号から導出されるような肺情報に基づいて、ＣＰＡＰ療法中に送達される空気圧を調整するステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、無呼吸または呼吸低下等の、上気道が十分に開いていないことを示す呼吸パターンが検出されたときに、ＣＰＡＰ療法中に送達される空気圧は自動的に増加させられる。図１６は、気道療法デバイスから導出される空気圧を自動的に調整する例示的方法のフローチャートを示す。肺動脈の中または付近に配置される圧力センサから、肺動脈圧信号が取得される５０２。次に、無呼吸または呼吸低下等の閉塞呼吸の兆候について、肺動脈圧信号が監視される５０４。次いで、閉塞呼吸の兆候が検出されたか否かに基づいて、判定５０６が行われる。閉塞呼吸が検出された場合、過程は肺動脈圧信号を取得するステップ５０２に戻る。しかしながら、閉塞呼吸が検出されない場合、システムは、肺動脈圧信号を取得するステップ５０２に戻る前に、気道療法デバイスによって送達されている空気圧を増加させる５０８。
【００５６】
いくつかの実施形態では、滴定は、無呼吸または呼吸低下等の症状が消失するまで空気圧を徐々に増加させることによって、継続することができる。例えば、ここで図１７を参照すると、気道療法デバイスによって送達される空気圧を滴定するための方法の別の実施形態が図示されている。肺動脈の中または付近に配置される圧力センサから、肺動脈圧信号が取得される５５２。次いで、無呼吸または呼吸低下等の閉塞呼吸の兆候について、肺動脈圧信号が監視される５５４。次いで、閉塞呼吸の兆候が検出されたか否かに基づいて、判定５５６が行われる。閉塞呼吸が検出された場合、システムは、肺動脈圧信号を取得するステップ５５２に戻る前に、気道療法デバイスによって送達される空気圧を増分する５５８。しかしながら、閉塞呼吸が検出されない場合、滴定過程は終了される５６０。
【００５７】
他の実施形態では、滴定は、無呼吸または呼吸低下等の兆候が出現するまで空気圧を徐々に減少させることによって、継続することができる。いくつかの実施形態では、滴定は、空気圧を徐々に増加させるとともに空気圧を徐々に減少させるステップと、両方の状況で無呼吸または呼吸低下等の兆候について監視するステップとを含むことができる。
【００５８】
肺動脈圧センサからの信号は、埋込型デバイスによって処理することができ、次いで、所望の空気圧に関する情報は、ＣＰＡＰデバイスに伝送することができる。代替として、肺動脈圧センサからの信号は、空気圧を増加させるべきか否かを判定するために、肺動脈圧信号を処理することができるＣＰＡＰデバイスに直接伝送することができる。
【００５９】
ＢｉＰＡＰは、ＣＰＡＰと同様であるが、吸入中のより高い圧力、および吐出中のより低い圧力といった、２つのレベルの圧力を提供する。そのようなものとして、上記のような肺動脈圧信号に基づく滴定の方法はまた、ＢｉＰＡＰ療法との関連でも適用可能である。
【００６０】
患者の心肺状態についての情報はまた、睡眠障害の診断および監視を補助するために使用することもできる。睡眠障害は、いくつかの概算によると、人口のほぼ１５％に影響を及ぼす重大な問題である。睡眠障害の広義の部類は、眠りにつくことまたは眠り続けることの困難を含む、睡眠に関連する困難、不適切な時間に眠りにつくこと、過剰な全睡眠時間、または睡眠と関連する異常行動を伴うことがあり得る。
【００６１】
例示的な睡眠障害は、睡眠時無呼吸である。睡眠時無呼吸は、呼吸が睡眠中に少なくとも１０秒間中断される症状として定義される。これは、睡眠の支障をもたらす発生とともに、一晩あたり最大で数１００回まで発生し得る。睡眠時無呼吸は、閉塞性睡眠時無呼吸および中枢性睡眠時無呼吸の両方を含むことができる。閉塞性睡眠時無呼吸は、呼吸の中断が気道閉塞によって引き起こされる場合である。中枢性睡眠時無呼吸は、呼吸の中断が呼吸の中枢神経系制御に関連する問題によって引き起こされる場合である。
【００６２】
一実施形態では、本発明は、圧力センサによって肺動脈圧信号を測定するステップと、睡眠障害を示す呼吸パターンを同定するために肺動脈圧信号を監視するステップとを含む、睡眠障害を検出する方法を含む。検出することができる睡眠障害は、閉塞性睡眠時無呼吸および中枢性睡眠時無呼吸の両方である、睡眠時無呼吸を含むことができる。図１３を関して上記のように、睡眠時無呼吸は、閾値期間にわたる呼吸の中断を反映する呼吸信号によって同定することができる。いくつかの実施形態では、閾値期間は１０秒以上である。ある期間にわたる中断（無呼吸）の合計数を計上することができるように、呼吸の各中断は、発生すると記録されることができる。この睡眠時間中に発生する無呼吸の連続カウントを記憶して、次いで、最新式患者管理システム等を介して、介護提供者に伝送することができる。
【００６３】
いくつかの実施形態では、肺動脈圧信号の監視を介して検出されるような、無呼吸等の睡眠障害または呼吸困難事象に関するデータは、ペースメーカーまたはペーシング機能を含む別のＣＲＭデバイス等の、埋込型心調律管理（ＣＲＭ）デバイスによって送達されるような、ペーシング療法を制御するための閉ループシステムで使用することができる。
【００６４】
理論によって束縛されることを意図しないが、いくつかの種類の睡眠障害は、心調律に影響を及ぼし得ると考えられる。本発明の実施形態は、睡眠障害または睡眠の支障によって引き起こされる心調律の変化を弱めるために、埋込型ＣＲＭデバイスによって送達されるようなペーシング療法を制御する方法を含むことができる。また、心臓ペーシングの変化は、少なくとも一部の患者において、いくつかの睡眠障害を改善するか、または呼吸困難事象の発生を低減するように作用することができるとも考えられる。例えば、ペーシング速度を増加させるステップは、睡眠障害があるか、または呼吸困難事象を示す、一部の患者にプラスの影響を及ぼすことがあり得ると考えられる。一実施形態では、本発明は、睡眠障害または呼吸困難事象を示す変化について肺動脈圧信号を監視するステップと、睡眠障害または呼吸困難事象に反応するような方式でペーシング療法パラメータを制御するステップとを含む、閉ループを提供する方法を含む。本明細書で使用されるような「閉ループ」という用語は、治療法が人間の介入なしでシステムフィードバックによって調節されるシステムを指すものとする。具体的には、いくつかの実施形態では、心調律管理（ＣＲＭ）デバイスのペーシング速度は、睡眠障害または呼吸困難事象の検出に応じて増加させることができる。
【００６５】
肺動脈圧信号を介して獲得されるような、患者の心肺状態についての情報はまた、患者の睡眠習慣、睡眠の質、および／または睡眠特性を監視するために使用することもできる。一例として、肺動脈圧信号は、患者が経験する睡眠の開始、終結、継続期間、段階、および質に関する情報を導出するために処理することができる。さらに、この情報は、ある期間にわたって傾向化することができ、患者の情緒的および身体的健康の洞察を提供することができる。
【００６６】
睡眠の開始および終結は、心肺パラメータへの種々の影響を呈し得る。一例として、睡眠の開始および終結は、心拍数、１回換気量、分時換気量、血圧、および同等物に影響を及ぼし得る。肺動脈圧信号は、そのような心肺パラメータを導出するために利用することができる。したがって、肺動脈圧信号の監視は、患者が経験する睡眠の開始、終結、継続期間、段階、および質等の、睡眠事象の発生または性質に関する情報を収集するために使用することができる。
【００６７】
ここで図１８を参照すると、睡眠事象の発生を監視する１つの方法のフローチャートが図示されている。まず、肺動脈の中または付近に配置される圧力センサから、肺動脈圧信号が取得される５８２。次いで、心肺パラメータの変化について、肺動脈圧信号が監視される５８４。次いで、心肺パラメータの変化の観察された変化が睡眠事象の発生と一致するか否か基づいて、判定５８６が行われる。例えば、心肺パラメータの変化は、それが閾値量を超えるか否かを判定するように評価される。心肺パラメータの変化が閾値量を超える場合、さらなる変化について引き続き心肺パラメータを監視する５８４前に、睡眠事象の発生が記録される５８８。しかしながら、心肺パラメータの変化が量を超えない場合、睡眠事象の発生を記録することなく、心肺パラメータの監視５８４が継続される。閾値量は、所望の感度および正確性、ならびに患者の個別病歴に基づいて設定することができる。場合によっては、所与の患者に対する睡眠事象の発生と関連する心肺パラメータの変化が観察され、次いで、閾値がそれに応じて設定される、較正が行われてもよい。
【００６８】
具体例として、いくつかの研究では、心拍数は、副交感神経系の緊張の相対的増加に起因して、睡眠の開始中に減少することが見出されている。心拍数は、図３に関して上記のように、肺動脈圧信号から導出することができる。いくつかの実施形態では、閾値量を越える心拍数の低減は、睡眠の開始の指標として解釈することができる。
【００６９】
別の具体例として、いくつかの研究では、分時換気量は、睡眠の開始後の低減した１回換気量の結果として、睡眠中に１０％以上減少することが見出されている。１回換気量および分時換気量は、上記で概説されるように、肺動脈圧信号から導出することができる。いくつかの実施形態では、閾値量を越える分時換気量の低減および／または１回換気量の低減は、睡眠の開始の指標として解釈することができる。
【００７０】
ほとんどの患者にとって、血圧は睡眠の開始とともに減少する。いくつかの実施形態では、閾値量を越える血圧の低減は、睡眠の開始の指標として解釈することができる。いくつかの実施形態では、閾値量を越える肺動脈血圧の低減は、睡眠の開始の指標として解釈することができる。
【００７１】
いくつかの実施形態では、睡眠の開始または終結は、肺動脈信号から導出されるような複数の心肺パラメータに関するデータを組み合わせることによって検出されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、閾値量を越える分時換気量の低減および／または１回換気量の低減と組み合わせた、閾値量を越える肺動脈血圧の低減は、睡眠の開始の指標として解釈される。
【００７２】
いくつかの実施形態では、睡眠の開始または終結は、心肺パラメータに関するデータを他のデータまたは信号と組み合わせることによって検出されてもよい。一例として、いくつかの実施形態では、睡眠は、心肺パラメータに関する情報を、患者の姿勢、時刻、加速度計データ、眼球運動データ、脳波図（ＥＥＧ）データ、筋緊張データ、体温データ、パルス酸素濃度計、および同等物に関する情報と組み合わせることによって、検出することができる。
【００７３】
本明細書および添付の請求項で使用されるように、「１つの」および「該」という単数形は、特に内容が明確に指示しない限り、複数の指示対象を含むことに留意されたい。また、「または」という用語は、概して、特に内容が明確に指示しない限り、「および／または」を含む意味で採用されることにも留意されたい。
【００７４】
また、本明細書および添付の請求項で使用されるように、「構成される」という語句は、特定の作業を行うか、または特定の構成を採用するように構築または構成される、システム、装置、または他の構造を表すことにも留意されたい。「構成される」という語句は、「配設される」、「配設および構成される」、「構築および配設される」、「構築される」、「製造および配設される」、および同等物等の、他の同様な語句と交換可能に使用することができる。
【００７５】
本明細書の中の全ての出版物および特許出願書は、本発明が関係する当業者のレベルを示す。全ての出版物および特許出願書は、各出版物または特許出願書が参照することにより具体的かつ個別に示されるかのように、同じ程度に参照することにより本明細書に組み込まれる。
【００７６】
本出願は、本主題の適応または変化例を網羅することを目的とする。上記の説明は、制限的ではなく例示的となることを目的とすることを理解されたい。本主題の範囲は、添付の請求項を、そのような請求項が享受する同等物の全範囲とともに参照して、判定されるべきである。
【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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【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】
2010522621.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年11月24日(2009.11.24)
【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】
患者の肺機能パラメータを測定する医療デバイスであって、該デバイスは、
長期的に埋め込まれた肺動脈圧センサを備え、
該デバイスは、
該長期的に埋め込まれた圧力センサを用いて肺動脈圧信号を取得することと、
該肺機能パラメータを取得するように該信号を処理することと
を行うように構成されている、医療デバイス。
【請求項２】
埋め込みデバイスに前記肺動脈圧信号を伝送するようにさらに構成されている、請求項１に記載の医療デバイス。
【請求項３】
前記医療デバイスは、パルス発生器を備える、請求項２に記載の医療デバイス。
【請求項４】
前記信号を無線で伝送するようにさらに構成されている、請求項２に記載の医療デバイス。
【請求項５】
前記肺機能パラメータは、呼吸数、呼吸運動、呼吸間隔、吸気勾配、呼気勾配、１回換気量、相対１回換気量、分時換気量、相対分時換気量、肺血管抵抗、相対肺血管抵抗、１秒間の強制呼気量（ＦＥＶ１）、相対ＦＥＶ１、強制肺活量（ＦＶＣ）、相対ＦＶＣ、総肺気量（ＴＬＣ）、および相対ＴＬＣから成る群より選択される、請求項１に記載の医療デバイス。
【請求項６】
前記肺機能パラメータを取得するために前記信号を処理することは、前記肺動脈圧信号を呼吸信号に変換することを含む、請求項１に記載の医療デバイス。
【請求項７】
前記呼吸信号の周波数を導出するようにさらに構成されている、請求項６に記載の医療デバイス。
【請求項８】
前記呼吸信号の振幅を導出するようにさらに構成されている、請求項６に記載の医療デバイス。
【請求項９】
前記肺機能パラメータのリアルタイム値を該肺機能パラメータの記憶値と比較するようにさらに構成されている、請求項１に記載の医療デバイス。
【請求項１０】
前記肺機能パラメータを介護提供者に報告するようにさらに構成されている、請求項１に記載の医療デバイス。
【請求項１１】
睡眠障害を検出する医療デバイスであって、該デバイスは、
長期的に埋め込まれた肺動脈圧センサを備え、
該デバイスは、
該長期的に埋め込まれた圧力センサで肺動脈圧信号を測定することと、
睡眠障害を示す呼吸パターンを同定するために、該肺動脈圧信号を監視することと
を行うように構成されている、医療デバイス。
【請求項１２】
前記呼吸パターンは、中枢性睡眠時無呼吸または閉塞性睡眠時無呼吸を示す、請求項１１に記載の医療デバイス。
【請求項１３】
前記呼吸パターンは、複数の無呼吸によって特徴付けられる、請求項１１に記載の医療デバイス。
【請求項１４】
前記呼吸パターンは、毎時５回以上の閉塞呼吸事象によって特徴付けられ、該閉塞呼吸事象は、無呼吸および呼吸低下から成る群より選択される、請求項１１に記載の医療デバイス。
【請求項１５】
前記呼吸パターンは、複数の呼吸低下によって特徴付けられる、請求項１１に記載の医療デバイス。
【請求項１６】
前記呼吸パターンは、呼吸振幅の複数の周期的な増加および減少によって特徴付けられる、請求項１１に記載の医療デバイス。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本概要は、本願の教示のうちのいくつかの概説であり、本主題の排他的または包括的な扱いとなることを目的としない。さらなる詳細は、発明を実施するための形態および添付の請求項で見出される。他の側面は、以下の発明を実施するための形態を読んで理解し、その一部を形成する図面を視認することによって、当業者にとって明白となり、そのそれぞれは、限定的な意味で解釈されるものではない。本発明の範囲は、添付の請求項およびそれらの法上の同等物によって定義される。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
肺動脈圧センサを長期的に埋め込むことと、
該圧力センサから肺動脈圧信号を取得することと、
肺機能パラメータを取得するように該信号を処理することと
を含む、患者の肺機能パラメータを測定する方法。
（項目２）
埋め込みデバイスに上記肺動脈圧信号を伝送することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記埋め込みデバイスは、パルス発生器を備える、項目２に記載の方法。
（項目４）
上記信号を無線で伝送することを含む、項目２に記載の方法。
（項目５）
上記肺機能パラメータは、呼吸数、呼吸運動、呼吸間隔、吸気勾配、呼気勾配、１回換気量、相対１回換気量、分時換気量、相対分時換気量、肺血管抵抗、相対肺血管抵抗、１秒間の強制呼気量（ＦＥＶ１）、相対ＦＥＶ１、強制肺活量（ＦＶＣ）、相対ＦＶＣ、総肺気量（ＴＬＣ）、および相対ＴＬＣから成る群より選択される、項目１に記載の方法。
（項目６）
上記肺機能パラメータを取得するために上記信号を処理することは、上記肺動脈圧信号を呼吸信号に変換することを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
上記呼吸信号の周波数を導出することをさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
上記呼吸信号の振幅を導出することをさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目９）
上記肺機能パラメータのリアルタイム値を該肺機能パラメータの記憶値と比較することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
上記肺機能パラメータを介護提供者に報告することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
圧力センサで肺動脈圧信号を測定することと、
睡眠障害を示す呼吸パターンを同定するために、該肺動脈圧信号を監視することと
を含む、睡眠障害を検出する方法。
（項目１２）
上記圧力センサは、長期的に埋め込まれる、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
上記圧力センサは、患者の肺動脈中に配置される、項目１１に記載の方法。
（項目１４）
上記呼吸パターンは、中枢性睡眠時無呼吸を示す、項目１１に記載の方法。
（項目１５）
上記呼吸パターンは、閉塞性睡眠時無呼吸を示す、項目１１に記載の方法。
（項目１６）
上記呼吸パターンは、複数の無呼吸によって特徴付けられる、項目１１に記載の方法。
（項目１７）
上記呼吸パターンは、毎時５回以上の閉塞呼吸事象によって特徴付けられ、該閉塞呼吸事象は、無呼吸および呼吸低下から成る群より選択される、項目１１に記載の方法。
（項目１８）
上記呼吸パターンは、複数の呼吸低下によって特徴付けられる、項目１１に記載の方法。
（項目１９）
上記呼吸パターンは、呼吸振幅の複数の周期的な増加および減少によって特徴付けられる、項目１１に記載の方法。
（項目２０）
睡眠事象を示す心肺パラメータへの変化について肺動脈圧信号を監視することと、
該睡眠事象を示す該心肺パラメータへの変化が発生した場合に、該睡眠事象の発生を記録することと
を含む、患者の睡眠特性を追跡する方法。
（項目２１）
閾値を超える否かを判定するために、上記心肺パラメータへの上記変化を評価することをさらに含む、項目２０に記載の方法。
（項目２２）
上記睡眠事象は、睡眠の開始または停止を含む、項目２０に記載の方法。
（項目２３）
上記心肺パラメータは、心拍数、１回換気量、分時換気量、および血圧から成る群より選択される、パラメータを含む、項目２０に記載の方法。
（項目２４）
睡眠事象が発生したか否かを判定するために、上記心肺パラメータのデータを追加データと比較することをさらに含み、該追加データは、時間、加速度計データ、姿勢、眼球運動、温度、血液酸素化、および脳波図（ＥＥＧ）から成る群より選択される、項目２０に記載の方法。
【国際調査報告】
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