(57)【要約】  頭蓋内圧、脳かん流圧、脳血流、脳血量、浮腫状態、及び脳コンプライアンスを含む頭蓋内生理学的パラメータを監視する装置及び方法が開示される。一態様では、装置は、少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ信号を受信することを含み得る。インピーダンスプレチスモグラフィ信号から、波形を抽出し、頭蓋内生理学的パラメータの推定に使用し得る。頭蓋内生理学的パラメータの推定を支援するために、波形から様々な特性を特定し得る。【選択図】図１
2015512735.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭蓋内生理学的測定装置であって、
少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、
被験者の脳に関連付けられた少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ信号を受信し、
前記インピーダンスプレチスモグラフィ信号から少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性を抽出し、
前記少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性から平均頭蓋内圧を推定する
ように構成される、装置。
【請求項２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記被験者に関連付けられた動脈圧信号を受信し、
前記動脈圧信号から少なくとも１つの動脈圧特性を抽出し、
前記少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性及び前記少なくとも１つの動脈圧信号から、平均頭蓋内圧を推定する
ように更に構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性は、ピークツーピーク振幅特性、第１のピークと第２のピークとの比率特性、粗度特性、及び凹性特性のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記インピーダンスプレチスモグラフィ信号は位相信号である、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記インピーダンスプレチスモグラフィ信号は振幅信号である、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性は、前記インピーダンスプレチスモグラフィ信号の位相部分と、前記インピーダンスプレチスモグラフィ信号の振幅部分との相関である、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記平均頭蓋内圧を推定するように構成される前記少なくとも１つのプロセッサは、インピーダンスプレチスモグラフィ波形から、生理学的プロセスに関連付けられた動的成分をなくすように更に構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記動的成分は、心周期、呼吸周期、及び自己調節能周期のうちの少なくとも１つに関連付けられた成分を含む、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、脳コンプライアンス曲線での作用位置の推定値に基づいて、前記動的成分をなくすように更に構成される、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
頭蓋内生理学的測定装置であって、
少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、
被験者の脳に関連付けられた少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ信号を受信し、
前記インピーダンスプレチスモグラフィ信号から、生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形を抽出し、
前記生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形に基づいて、脳コンプライアンス曲線での作用位置を推定する
ように構成される、装置。
【請求項１１】
前記生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形は、心周期に関連付けられる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形は、呼吸周期に関連付けられる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形は、徐波周期に更に関連付けられる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、
前記被験者に関連付けられた少なくとも１つの動脈圧信号を受信し、
前記動脈圧信号から、生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つの動脈圧波形を抽出し、
前記少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ波形及び前記少なくとも１つの動脈圧波形に基づいて、頭蓋内圧を推定する
ように更に構成される、請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
脳血流力学的測定装置であって、
少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、
複数の周波数での複数のインピーダンス測定信号を受信し、少なくとも一対の電極に送信し、
前記複数の周波数で、被験者の頭部の複数のインピーダンス測定値を生成し、
前記複数のインピーダンス測定値に基づいて、前記被験者の脳の生理学的パラメータを推定する
ように構成される、装置。
【請求項１６】
前記生理学的パラメータは、頭蓋内圧の平均値である、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記生理学的パラメータは、浮腫のレベルである、請求項１５に記載の装置。
【請求項１８】
前記複数のインピーダンス測定値はインピーダンス位相角を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項１９】
前記複数のインピーダンス測定値は絶対インピーダンス値を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２０】
前記複数のインピーダンス測定値は抵抗インピーダンス値を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２１】
前記複数のインピーダンス測定値はリアクタンスインピーダンス値を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２２】
前記複数のインピーダンス測定信号は、１００ｍｓ未満で送信される、請求項１５に記載の装置。
【請求項２３】
前記複数のインピーダンス測定信号は、５０ｍｓ未満で送信される、請求項１５に記載の装置。
【請求項２４】
前記複数のインピーダンス測定信号は、２５ｍｓ未満で送信される、請求項１５に記載の装置。
【請求項２５】
前記複数のインピーダンス測定信号は、略同時に送信される、請求項１５に記載の装置。
【請求項２６】
患者の前記浮腫のレベルを推定することは、
細胞内液抵抗に対応する第１の抵抗を特定することと、
細胞外液抵抗に対応する第２の抵抗を特定することと、
細胞膜透過性に対応するキャパシタンスを特定することと、
を含む、請求項１７に記載の装置。
【請求項２７】
前記複数の周波数は少なくとも１０個の周波数を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２８】
前記複数の周波数は１０ｋＨｚ〜１ＭＨｚの範囲である、請求項１５に記載の装置。
【請求項２９】
複数の周波数のそれぞれでのインピーダンス測定信号は、２ミリ秒未満で送信される、請求項１５に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２０１２年４月１２日に出願された米国仮特許出願第６１／６２３，２０６号明細書の米国特許法第１１９（ｅ）条の下での優先権の利益を主張するものであり、この仮特許出願の全体を参照により本明細書に援用する。
【０００２】
技術分野
本開示は、特に、脳病変の検出及び／又は監視を行うメカニズムを記載する。
【背景技術】
【０００３】
脳病変は、一時的な脳損傷、永久的な脳損傷、又は死亡につながるおそれがある。脳病変の例としては、脳卒中、外傷、浮腫、及び外傷性脳損傷（ＴＢＩ）が挙げられる。これらの脳病変の症状は多くの場合、頭蓋内圧（ＩＣＰ）の増大を含む。脳組織が損傷する場合、例えば、損傷した組織は浮腫及び出血を生じさせることがあり、これらは両方ともＩＣＰを増大させる。脳の更なる損傷を回避するための一慣行は、圧力プローブを頭蓋空間内に挿入することによってＩＣＰを監視することを含み得る。これは通常、頭蓋骨（通常影響を受けていないエリア）に穴を開け、開けられた穴を通してプローブを挿入し、ナットを用いてプローブを頭蓋骨に固定することを伴うか、又はカテーテルを頭皮に通すことによる侵襲的な処置である。この侵襲的な方法は通常、プローブを健康な脳組織又は脳室に挿入することに関係するリスクと、侵襲的なプローブによる感染のリスクとを伴う。
【０００４】
非侵襲的な方法及び装置を使用して、ＩＣＰと、脳卒中、外傷、及び脳の機能に影響を及ぼす可能性がある他の状況の診断に関して臨床的に有用であり得る追加の頭蓋内生理学的パラメータとを測定し監視し得る。これらのパラメータは、例えば、脳血量、脳血流、脳かん流圧、血管自動調節能機能、及び脳浮腫状態を含み得る。
【０００５】
ＩＣＰ及び追加の頭蓋内生理学的パラメータを監視又は検出する一方法は、プローブを脳脊髄液又は動脈内に物理的に挿入すること、血管造影、コンピュータ断層血管造影（ＣＴＡ）、かん流コンピュータ断層撮影（ＰＣＴ）、経頭蓋ドップラー超音波（ＴＣＤ）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、並びに磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）及び血管造影（ＭＲＡ）を含み得る。ＩＣＰ及び追加の頭蓋内生理学的パラメータを検出又は監視する非侵襲的な方法によっては、例えば、ＣＴ、ＰＣＴ、ＰＥＴ、及び／又はＭＲＩ処置を実行する機械を必要とするものがある。場合によっては、連続監視の欠如、これらの機械のコスト、それらの限られた可動性、及び／又はそれらの使用毎の大きな費用が、頭蓋内生理学的特性の定期的、連続、又は頻繁な監視が望ましいことがある状況での有用性を制限し得る。
【０００６】
上記説明は、一般的な背景を提供するための単なる例であり、記載され、特許請求されるシステム、方法、装置、及び特徴の様々な実施形態の限定ではない。
【発明の概要】
【０００７】
ここで開示される実施形態では、ＩＣＰ及び追加の頭蓋内生理学的パラメータの推定に使用し得る幾つかの例示的な方法及びシステムが記載される。幾つかの実施形態では、これらの方法及びシステムは、例えば、連続使用又は頻繁な使用に有用であり得、例えば、インピーダンス信号を取得し、波形を抽出して、ＩＣＰ及び追加の頭蓋内生理学的パラメータを推定するために、電極及び／又は患者ヘッドセット及び脳かん流モニタを含み得る。
【０００８】
開示される例示的な一実施形態は、頭蓋内生理学的測定装置を含む。頭蓋内生理学的測定装置は少なくとも１つのプロセッサを含み得る。少なくとも１つのプロセッサは、被験者の脳に関連付けられた少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ信号を受信し、インピーダンスプレチスモグラフィ信号から少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性を抽出し、少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ特性から平均頭蓋内圧を推定するように構成し得る。
【０００９】
別の例示的な実施形態は、頭蓋内生理学的測定装置を含む。この実施形態による頭蓋内生理学的測定装置は、少なくとも１つのプロセッサを含み得、少なくとも１つのプロセッサは、被験者の脳に関連付けられた少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィ信号を受信し、インピーダンスプレチスモグラフィ信号から、生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形を抽出し、生理学的プロセスに関連付けられた少なくとも１つのインピーダンス波形に基づいて、脳コンプライアンス曲線での作用位置を推定するように構成される。
【００１０】
別の例示的な実施形態は、頭蓋内生理学的測定装置を含む。この実施形態による頭蓋内生理学的測定装置は、少なくとも１つのプロセッサを含み得、少なくとも１つのプロセッサは、複数の周波数での複数のインピーダンス測定信号を受信し、少なくとも一対の電極に送信し、複数の周波数で、被験者の頭部の複数のインピーダンス測定値を生成し、複数のインピーダンス測定値に基づいて、被験者の脳の生理学的パラメータを推定するように構成される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本明細書に組み込まれ、本明細書の一部をなす添付図面は、説明と共に、本明細書に記載される実施形態の原理を説明する役割を果たす。
【００１２】
【図１】本発明の例示的な実施形態による例示的な頭蓋内生理学的測定装置の図表現を提供する。
【００１３】
【図２】脳大動脈の図表現を提供する。
【００１４】
【図３】本発明の例示的な実施形態による、被験者の脳内の例示的なバイオインピーダンス信号経路の図表現を提供する。
【００１５】
【図４ａ】正常な状態での健康な脳から取得される頭蓋内圧波形の図表現を提供する。
【００１６】
【図４ｂ】病変のある脳から取得される頭蓋内圧波形の図表現を提供する。
【００１７】
【図４ｃ】頭蓋内圧が増大した状態で脳から取得される頭蓋内圧波形の図表現を提供する。
【００１８】
【図５ａ−５ｃ】例示的な頭蓋内圧波形の図表現を提供する（図５ａ）。
【００１９】
本発明の実施形態による、頭蓋内圧波形に同時に記録される、例示的なインピーダンス大きさ波形の図表現を提供する（図５ｂ）。
【００２０】
本発明の実施形態による、頭蓋内圧波形に同時に記録される、例示的なインピーダンス位相波形の図表現を提供する（図５ｃ）。
【００２１】
【図６】高レベルの浮腫又は流体の蓄積を有する脳の頭蓋内圧波形を示す。
【００２２】
【図７】脳コンプライアンス曲線を図で示す。
【００２３】
【図８】呼吸周期中の頭蓋内圧及び動脈圧の拡張期値を示すグラフである。
【００２４】
【図９】例示的な組織バイオインピーダンスモデルを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
これより、添付図面への参照と同様に、例示的な実施形態を詳細に参照する。場合によっては、同じ参照符号が、図面及び以下の説明全体を通して、同じ又は同様の部分を参照するために使用される。これらの実施形態は、当業者が本発明を実施することができるようにするのに十分に詳細に説明され、本発明の範囲から逸脱せずに、他の実施形態を利用し得、変更を行い得ることを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定の意味で解釈されるべきではない。
【００２６】
別段のことが定義される場合を除き、本明細書において使用される全ての技術用語及び／又は科学用語は、本発明の実施形態が関係する分野の当業者によって一般に理解される意味と同じ意味を有する。本明細書に記載される方法及び材料と同様又は均等な方法及び材料を、本発明の実施形態の実施又はテストに使用することができるが、例示的な方法及び／又は材料について以下に説明する。矛盾する場合には、定義を含め、本特許明細書が優先される。さらに、材料、方法、及び例は、単なる例示であり、必ずしも限定を意図されない。
【００２７】
開示される例示的な実施形態は、バイオインピーダンスを表すインピーダンスプレチスモグラフィ（ＩＰＧ）信号を受信し分析する装置及び方法を含み得る。より詳細には、例示的な実施形態は、信号を受信して分析し、生理学的な脳の状態を推定するための情報を出力する装置を含み得る。本開示による幾つかの実施形態では、推定される生理学的な脳の状態は、ＩＣＰに関連付けられた状態を含み得る。幾つかの実施形態では、推定される生理学的な脳の状態は、ＩＣＰの平均値に関連付けられた状態であり得る。
【００２８】
本明細書において使用される場合、「ＩＣＰの平均値」という用語は、心拍よりも長い時間間隔にわたって測定される頭蓋内圧の平均レベルを指す。幾つかの実施形態では、ＩＣＰの平均値は、拍動成分又は動的成分が平均化されるように、心拍の整数分に対応する時間間隔にわたって測定される頭蓋内圧の平均レベルを指す。ＩＣＰの平均値が測定される時間値は、１回の心拍と短くてもよく、又は何分若しくは何時間にわたって引きのばしてもよい。実際に、ＩＣＰの平均値はそれ自体が動的であり得る。浮腫の発生、流体の蓄積、及び患者の意識のような要因に起因して、例えば、１分にわたって測定されるＩＣＰの平均値は、数時間又は数日の過程にわたって変化し得る。ＩＣＰの平均値のこれらの変化は、約３０分〜数時間又は数日の範囲の時間尺度で特徴付け得る。
【００２９】
ＩＣＰは、脳血流による影響を受ける脳血量（ＣＢＶ）と、浮腫状態（すなわち、流体の蓄積）と、脳脊髄液（ＣＳＦ）量とを含む３つの要因に基づいて特定し得る。したがって、幾つかの実施形態では、ＩＣＰは、ＣＢＶ、浮腫状態、及び／又はＣＳＦ量の特定を通して推定し監視し得る。本明細書に開示される例示的な装置及び方法は、ＩＰＧの使用を通してＣＢＶ、浮腫状態、及びＣＳＦ量を監視し、推定し、特定する手段を説明する。
【００３０】
インピーダンスプレチスモグラフィ（ＩＰＧ）を使用して、ＩＣＰを測定し得る。ＩＣＰのＩＰＧ測定では、頭皮、首、及び／又は胸部の外側に配置される電極を使用して、電流を患者に流し、誘導電圧を測定し得る。インピーダンスプレチスモグラフィ（ＩＰＧ）測定装置を使用して、患者の右半球及び左半球又は異なる部位に関連付けられた２組の誘導電圧を測定し得る。
【００３１】
本開示による実施形態は、ＩＰＧ測定装置を含み得る。ＩＰＧ測定装置は、例えば、追加の機能要素を担持又は収容する、ヘッドセット、ヘッドバンド、又は他の枠組み要素等の支持要素を含み得る（しかし、必ずしも含む必要はない）。組み込み得る更なる構造体としては、電極、回路、プロセッサ、センサ、ワイヤ、送信器、受信器、並びに電気信号の取得、処理、送信、受信、及び分析に適する他の装置を挙げることができる。頭蓋内生理学的測定装置は、留め具、接着剤、及び被験者の身体への取り付けに役立つ他の要素を更に含み得る。本明細書において使用される場合、頭蓋内生理学的測定装置は、そのような全ての特徴を含む必要はない。
【００３２】
本開示による実施形態は、非侵襲的な頭蓋内生理学的パラメータの測定装置を含み得る。頭蓋内生理学的測定装置は、例えば、追加の機能要素を担持又は収容する、ヘッドセット、ヘッドバンド、又は他の枠組み要素等の支持要素を含み得る（しかし、必ずしも含む必要はない）。組み込み得る更なる構造体としては、電極、回路、プロセッサ、センサ、ワイヤ、送信器、受信器、並びに電気信号の取得、処理、送信、受信、及び分析に適する他の装置を挙げることができる。頭蓋内生理学的測定装置は、留め具、接着剤、及び被験者の身体への取り付けに役立つ他の要素を更に含み得る。本明細書において使用される場合、頭蓋内生理学的測定装置は、そのような全ての特徴を含む必要はない。
【００３３】
図１は、例示的な頭蓋内生理学的測定装置１００の図表現を提供する。この例示的な装置１００は、ヘッドセット１２０を介して被験者の頭部に固定された電極１１０を含み得る。電極１１０は、ワイヤを介して脳かん流モニタ１３０に接続し得る（又は代替的に、ワイヤレス接続を含み得る）。
【００３４】
本開示による例示的な幾つかの実施形態では、頭蓋内生理学的測定装置は、動作を実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサを含み得る。本明細書において使用される場合、「プロセッサ」という用語は、１つ又は複数の入力に対して論理演算を実行する電気回路を含み得る。例えば、そのようなプロセッサは、１つ又は複数の集積回路、マイクロチップ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）の全て若しくは部分、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は命令の実行若しくは論理演算の実行に適する他の回路を含み得る。少なくとも１つのプロセッサは、動作を実行する命令へのアクセスが提供される場合、動作を実行する命令がプログラムされる場合、動作を実行する命令を含む場合、又は他の様式で、動作を実行する命令を実行可能にされる場合、動作を実行するように構成し得る。少なくとも１つのプロセッサには、プロセッサに永久的若しくは一時的に保持される情報を通して直接的に、又はプロセッサがアクセスするか、若しくはプロセッサに提供される命令を通して、そのような命令を提供し得る。プロセッサに提供される命令は、情報キャリア、例えば、機械可読記憶装置又は任意の有形のコンピュータ可読媒体に有形に具現された命令を含むコンピュータプログラムの形態で提供し得る。コンピュータプログラムは、コンパイル型言語又はインタプリタ型言語を含め、任意の形態のプログラミング言語で書き得、スタンドアロンプログラム又は１つ若しくは複数のモジュール、構成要素、サブルーチン、若しくは計算環境での使用に適する他のユニットとしてを含め、任意の形態で展開することができる。少なくとも１つのプロセッサは、関連する命令を実行する専用ハードウェア、汎用ハードウェア、又はこれら両方の組み合わせを含み得る。プロセッサは、統合された通信インタフェースを含むこともでき、又は通信インタフェースは、プロセッサとは別個に離れて含むことができる。少なくとも１つのプロセッサは、その機能を実行する命令が記憶されたメモリロケーション又は記憶装置への接続を通して、専用機能を実行するように構成し得る。
【００３５】
本発明の幾つかの実施形態によれば、少なくとも１つのプロセッサは、信号を受信するように構成し得る。本明細書において使用される場合、信号は、任意の時間変化数量又は空間変化数量を含み得る。信号を受信することは、ワイヤ又は回路等の導電手段を通して、ワイヤレス送信された信号の受信を通して、及び／又はメモリに記憶された信号等の、先に記録された信号の受信を通して、信号を取得することを含み得る。信号を受信することは、信号受信の分野で既知の他の方法を更に包含し得る。
【００３６】
被験者の脳に関連付けられた１つ又は複数のＩＰＧ信号を受信し分析するように構成される、図１に概略的に示される少なくとも１つのプロセッサ１６０を、例示的な頭蓋内生理学的測定装置１００の一部として、脳かん流モニタ１３０に含め得る。プロセッサ１６０は、本明細書に記載される信号分析方法のうちの全て若しくは幾つかを実行するように構成し得、又はそれらの機能のうちの幾つかは別個のプロセッサによって実行し得る。プロセッサ１６０は、フィルタリング、ノイズ除去等の当業者に既知の任意の一般的な信号処理タスクを実行するように構成することもできる。プロセッサ１６０は更に、本明細書に記載の信号分析技法に固有の事前処理タスクを実行するように構成し得る。そのような事前処理タスクは、動きアーチファクト等の信号アーチファクトの除去を含み得るが、それに限定されない。
【００３７】
ＩＰＧ信号は、被験者のバイオインピーダンス情報を表し得る。被験者の頭部に取り付けられた電極から記録される場合、ＩＰＧ信号には、被験者の脳を関連付け得、ＩＰＧ信号は、被験者の脳組織のバイオインピーダンス情報を表し得る。ＩＰＧ信号は、適する電極の配置に応じて、被験者の身体の任意の２つの部分間の被験者の電気インピーダンスについての情報を含むこともできる。被験者の電気インピーダンスについての情報は、電気インピーダンスの抵抗成分及び／又はリアクタンス成分についての情報を含み得る。本開示によれば、幾つかの例示的な実施形態では、ＩＰＧ信号は、少なくとも１つの測定電圧信号及び／又は少なくとも１つの測定電流信号への応答信号として測定し得る。ＩＰＧ信号は、本明細書において使用される場合、応答信号及び測定信号のうちの１つ又は複数を含み得る。本開示によれば、ＩＰＧ信号は、被験者から不連続的に、又は略連続して取得し得る。データが、アナログ的に連続して取得される場合であっても、データは、信号内の対象となる特性を捕捉するのに十分に高い固定又は可変のデジタルサンプリングレートで取得し得る。本明細書において使用される場合、連続して取得される信号とは、略連続して取得される信号を指す。連続して取得される信号は、規則的又は不規則的な間隔で断絶を含み得るが、信号内の対象となる特性の時間的な再構築を生成するのに十分なデータも含む。例えば、連続して取得されるＩＰＧ信号は、数分又は数時間という期間にわたり、デジタルサンプリングレート２０Ｍサンプル／秒（ＭＳ／秒）を使用して取得し得る。サンプリングレート２０ＭＳ／秒は、周波数範囲１ＫＨｚ〜１ＭＨｚで生成される任意の電圧／電流信号を捕捉するのに十分であり得る。電流測定に関して電圧測定を復調することにより、ＩＰＧ信号を取得した後、例えば、百分の１秒の時間尺度を有して、被験者の心周期に関連付け得る任意の波形特性を捕捉するのに十分なより低いサンプリングレート６２５Ｓ／秒に低減し得る。連続して取得されるＩＰＧ信号から抽出されるデータで捕捉し得る、対象とする特性について、更に詳細に後述する。
【００３８】
本開示によれば、１つ又は複数の波形をＩＰＧ信号から抽出し得る。抽出される波形は、例えば、インピーダンス成分及びその経時変化を表す波形を含み得る。インピーダンス成分は、例えば、インピーダンスの大きさ及び位相又はインピーダンスの抵抗成分及びリアクタンス成分を含み得る。抽出される波形は、これらの成分の様々な組み合わせによって特徴付けることもできる。本明細書において使用される場合、波形は、ＩＰＧ信号から導出し得る場合又はＩＰＧ信号を使用して特定し得る場合には、ＩＰＧ信号から「抽出」されるとみなし得る。
【００３９】
単なる例として、ＩＰＧ信号内のインピーダンス成分を表す抽出波形は、以下のように数学的に表し得る。抽出波形は時間依存であり得、Ｉ（ｔ）はインピーダンスの抵抗成分を記述し、Ｑ（ｔ）はリアクタンス成分を表し、｜Ｚ（ｔ）｜は、インピーダンスの全体の大きさ成分を表し、これら３つは全てオーム単位で測定される。位相であるφ（ｔ）は、信号
【数１】
2015512735.tif 000003
の抵抗成分とリアクタンス成分との関係を表し、式中、
【数２】
2015512735.tif 000004
は組織のインピーダンスである。インピーダンスの異なる表現を、
【数３】
2015512735.tif 000005
により与え得る。ＩＰＧ信号の数学的表現についての更なる詳細を以下に提供する。
【００４０】
波形は、異なる時間尺度で抽出して、例えば、高周波数変動若しくは低周波数変動をフィルタリングして除去するか、又はより高い振幅若しくはより高い振幅を有するＩＰＧ信号の要素にフォーカスすることもできる。したがって、波形のインピーダンス成分の変化は、数分の１秒、数秒、数分、及び数時間のオーダの時間尺度で調べることができる。波形のインピーダンス成分の変化は、異なる振幅尺度で調べることもできる。例えば、心周期に関連付けられたインピーダンス波形は、数分の１秒のオーダの比較的短い時間尺度での変動を示し得、百分の１オーム〜十分の１オーム及びインピーダンス位相波形内の千分の１〜百分の１のオーダのインピーダンス振幅波形の大きさ変化を示し得る。これとは対照的に、脳血量のゆっくりとした調整に関連する基線インピーダンス波形は、数分又は数時間のオーダ等のより長い時間尺度での変動を示し得、インピーダンス振幅波形での数十オーム〜数百オームの大きさ及びインピーダンス位相波形内の０度〜９０度で表し得る。
【００４１】
本開示の幾つかの実施形態によれば、少なくとも１つのプロセッサは、抽出されるインピーダンス波形の少なくとも１つの特性を特定するように構成し得る。本明細書において使用される場合、波形の特性は、波形の少なくとも１つの測定値によって特徴付けられる数量又は値であり、振幅又は時間的特徴のうちのいずれか一方又は両方に関連し得る。例えば、波形の、ピーク等の識別可能な特徴の振幅は、波形特性であり得る。別の例では、別個の心周期でのピーク間のタイミング距離が波形特性であり得る。
【００４２】
幾つかの波形特性は、振幅測定値に関連し得る。例えば、波形特性は、例えば、インピーダンス大きさ波形、インピーダンス位相波形、インピーダンス抵抗波形、及びインピーダンスリアクタンス波形を含め、ＩＰＧ信号から抽出される任意の波形において特定し得る。波形特性は、インピーダンス波形内の反復周期内で特定し得る。例えば、インピーダンス大きさ波形は、スパイクの反復パターンを示す。各スパイクは、被験者の個々の心周期に対応し、別個のデータセットとして処理し得る。したがって、インピーダンス大きさ波形内の波形特性を識別することは、個々の心周期に対応する各スパイクでの、ピークの高さ等の同じ特性を識別することを含み得る。波形特性は、呼吸周期又はＩＣＰ徐波変動に対応する波形において特定することもできる。ＩＣＰ徐波変動は、身体の自己調整能周期が関連し得る。波形特性は、複数の抽出波形間で特徴を比較することによって特定することもできる。さらに、より詳細に後述するように、波形特性は、例えば、追加のＩＰＧ信号、血圧信号、ＥＣＧ信号、又はＣＯ２濃度信号から抽出される補足波形から特定し得る。例えば、血圧信号のピークツーピーク振幅値が波形特性であり得る。特定された波形特性を使用して、頭蓋内生理学的パラメータを推定し得る。
【００４３】
幾つかの波形特性は、時間的測定値に関連し得る。例えば、波形の、ピーク等の２つの識別可能な特徴間での経過時間が、時間的特性を構成し得る。時間的特性は、例えば、インピーダンス大きさ波形、インピーダンス位相波形、インピーダンス抵抗波形、及びインピーダンスリアクタンス波形を含め、ＩＰＧ信号から抽出される任意の波形において特定し得る。時間的特性は、インピーダンス波形内の反復周期内で特定し得る。インピーダンス大きさ波形内の時間的特徴を識別することは、個々の心周期に対応する各スパイクでの、第１のピークと第２のピークとの間の時間間隔等の同じ特性を識別することを含み得る。時間的特性は、呼吸周期又はＩＣＰ徐波変動に対応する波形において特定することもできる。時間的特性は、複数の抽出波形間で特徴を比較することによって特定することもできる。さらに、より詳細に後述するように、時間的特性は、例えば、追加のＩＰＧ信号、血圧信号、ＥＣＧ信号、及びＣＯ２濃度信号から抽出される補足波形から特定し得る。例えば、ＥＣＧ信号のＲ波ピークと、インピーダンス大きさ波形の識別可能なピークとの間の経過時間が、時間的特性を構成し得る。特定された時間的特性を使用して、頭蓋内生理学的パラメータを推定し得る。
【００４４】
本開示による例示的な実施形態は、ＩＰＧ波形の少なくとも１つの特性に基づいてＩＣＰを推定することを含み得る。幾つかの例示的な実施形態では、ＩＣＰ推定は、少なくとも１つのＩＰＧ波形特性と、補足波形、例えば、動脈圧波形又は自己調整能波形から抽出される少なくとも１つの他の特性とに基づいて実行し得る。
【００４５】
ＩＰＧ信号から抽出されるインピーダンス波形において、被験者の身体についての情報は、波形のインピーダンス成分の振幅特徴及び時間的特徴の両方に含まれ得る。被験者の身体についての情報は、波形の振幅特徴と時間的特徴との比較又はインピーダンス波形の特性と、例えば、別のＩＰＧ信号、血圧信号、心電図信号、又はＣＯ２濃度信号から抽出される補足波形の特性との比較にも含まれ得る。
【００４６】
抽出されるインピーダンス波形に含まれる被験者の身体についての情報は、例えば、被験者の脳内の頭蓋内生理学的パラメータを示し得る。血流力学的パラメータは、例えば、頭蓋内圧、脳血量、脳血流、脳かん流圧、及び脳の状態を少なくとも部分的に反映し得る任意の他のパラメータを含み得る。
【００４７】
被験者の脳に関連するＩＰＧ信号は、被験者の脳の左半球又は右半球から取得し得、両半球から一度に情報を受信する大域的頭蓋測定から取得される信号を含むこともできる。被験者の脳の一方の半球から取得されるＩＰＧ信号は、取得された半球での血流力学的特性又は逆の半球からの血流力学的特性を示し得る。
【００４８】
プロセッサ１６０は、図１の例示的なヘッドセット１２０に含まれる１つ又は複数の電極１１０から信号を受信するように構成し得る。電極１１０は、実施態様に応じて、単一で、対で、又は他の適切なグループ化で配置し得る。例示的なヘッドセット１２０上の電極は、ＩＰＧ信号を取得するように構成し得る。ＩＰＧ信号は、例えば、脳の右半球及び左半球に対応する頭部の右側及び左側に配置される２つのセンサセクション１５０によって測定し得る。１つのみのセンサセクション１５０が図１に示されるが、被験者の頭部の逆側も同様の電極構成を含み得る。各センサセクション１５０は、前部電流電極１１１及び前部電圧電極１１２という一対の前部電極と、後部電流電極１１４及び後部電圧電極１１３という一対の後部電極とを含み得る。対間の距離は、頭蓋内生理学的条件の特定の側面が満たされるように調整し得る。図１に示される電極構成は、適する電極構成の単なる一例である。追加の実施形態は、追加又は代替として、例示的なヘッドセット１２０の異なるエリアに配置されるより多数又はより少数の電極１１０を含み得る。他の実施形態は、例示的なヘッドセット１２０と比較して、被験者の頭部の異なるエリアに達するように、代替形状のヘッドセット上に構成される電極１１０を含み得る。
【００４９】
電極１１０の対は、電流出力電極及び電圧入力電極を含み得る。例えば、前部電流電極１１１及び前部電圧電極１１２が電極対を形成し得る。一実施形態では、出力電流を、脳かん流モニタ１３０によって生成し、前部電流電極１１１と後部電流電極１１４との間に流し得る。出力電流は、一定振幅であり、１ＫＨｚ〜１ＭＨｚの範囲の安定した周波数の交流電流（ＡＣ）信号を含み得る。出力電流に起因して頭部に誘導される入力電圧を、前部電圧電極１１２と後部電圧電極１１３との間で測定し得る。入力電圧は、出力電流と同じ周波数で測定し得る。出力電流信号、例えば、測定信号と、入力電圧信号、例えば、応答信号との比較を使用して、被験者のインピーダンス波形を抽出し得る。より詳細には、バイオインピーダンスの大きさは、出力電流振幅信号に対する入力電圧信号振幅の比率として計算し得、バイオインピーダンスの位相は、出力電流信号が入力電圧信号にリードする位相差として計算し得る。追加のインピーダンス成分は、必要に応じて、出力電流信号及び入力電圧信号から、又はバイオインピーダンスの大きさ及び位相から計算し得る。
【００５０】
ＩＰＧ信号は、２つ以上のＡＣ周波数での出力信号を含むこともできる。出力電流は、例えば、１ＫＨｚ〜１ＭＨｚの範囲の１組の予め定義された周波数及び振幅を含み得、周波数の全て又は周波数範囲の一部において測定電圧を検出する。
【００５１】
頭部、より詳細には脳に流入出する血液及び流体の流れは、電極１１０によって測定されるＩＰＧ信号によって特徴付けられる頭蓋バイオインピーダンスを変化させ得る。バイオインピーダンスの変化は、頭部及び脳内の血液含有量及び血圧並びに脳内の他の流体の含有量及び圧力に相関付け得る。心周期、呼吸周期、及びＩＣＰ徐波周期は、脳内の血液及び他の流体の両方の含有量及び圧力に影響する。一般に、血液及び他の流体は、頭部に見られる組織と比較した場合、比較的低いインピーダンスを有するため、血液含有量又は流体含有量が高いと、インピーダンスの大きさは低くなる。脳内の異なる血液及び流体の含有量及び圧力に関連付けられたインピーダンス変化は、脳インピーダンスの周波数応答を変動させることもある。異なる周波数でのバイオインピーダンス測定値を比較することにより、血流力学的特性を示す更なる情報を提供し得る。
【００５２】
例示的なヘッドセット１２０は、追加の１つ又は複数のセンサ１４０等の、バイオインピーダンス測定値を補強するか、又はバイオインピーダンス測定値の他に測定を実行する装置又は要素を更に含み得る。一実施形態では、追加のセンサ１４０は、例えば、バイオインピーダンス信号測定と併せて、又はバイオインピーダンス信号測定への代替として、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）測定を実行する発光ダイオード１４１及び光検出器１４２を含み得る。例示的なヘッドセット１２０は、信号処理又は他の用途用の様々な回路１７０を更に含み得、脳かん流モニタ１３０又は他のロケーションにデータを無線で送信する能力を含み得る。追加の実施形態では、脳かん流モニタ１３０をヘッドセット１２０に統合し得る。図１の例に示されるが、追加のセンサ１４０及び回路１７０は省略可能である。
【００５３】
例示的なヘッドセット１２０は、電極１１０を患者の頭部に接続し、包含し、固定する様々な手段を含み得る。例えば、ヘッドセット１２０は２つ以上の別個のセクションを含み得、これらの別個のセクションを接続して、患者の頭部を囲むループ又はバンドを形成する。バンド、留め具、電極ホルダ、配線、フックアンドループコネクタストリップ、バックル、ボタン、締め具等を含め、任意のこれらの態様は、患者の頭部に合うように調整可能であり得る。例示的なヘッドセット１２０の部分は、実質的に可撓性であり得、又は例示的なヘッドセット１２０の部分は、実質的に非可撓性であり得る。例えば、例示的な装置１２０の電極包含部は、特に、患者の頭部の特定の解剖学的位置に電極１１０を実質的に固定するために、実質的に非可撓性であり得る。追加又は代替として、例示的なヘッドセット１２０を患者の頭部に保持するバンド又はコネクタ等の他の部分は、実質的に可撓性であってもよく、弾性であってもよく、且つ／又は取り付け具を形成してもよい。
【００５４】
例示的なヘッドセット１２０の任意の部分は、患者の解剖学的構造の固有又は特定の部分に合うように特に設計、形状形成、又は作成し得る。例えば、例示的なヘッドセット１２０の部分は、患者の耳の近傍、周囲、又は耳に隣接して適合するように作成し得る。例示的なヘッドセット１２０の部分は、こめかみ、額に適合するように、且つ／又は電極１１０を特定の解剖学的位置又は他の位置に位置決めするように特に設計、形状形成、又は作成し得る。例示的なヘッドセット１２０の部分は、電極１１０（又は包含される他の装置）が、患者の頭部又は脳内の血液及び流体の流れの特性を検出する特定の位置に存在するような形状を有し得る。そのような血流の例は、血管が脳内にあるか、それとも脳に供給するかに関係なく、血液を頭部及び／又は脳に提供する動脈及び血管等の本明細書において考察される任意の血管で生じ得る。
【００５５】
例示的なヘッドセット１２０は、患者の快適性及び／又は患者への付着性を改善するのに適する特徴を含み得る。例えば、例示的なヘッドセット１２０は、患者の皮膚への通気を可能にする穴を装置に含み得る。例示的なヘッドセット１２０は、パッド、クッション、安定化装置、毛皮、発泡フェルト、又は患者の快適性を増大させる任意の他の材料を更に含み得る。
【００５６】
上述したように、例示的なヘッドセット１２０は、電気装置又は電極包含装置への追加又は代替として、バイオインピーダンスを測定する１つ又は複数の追加のセンサ１４０を含み得る。例えば、追加のセンサ１４０は、患者のあるエリアからＰＰＧデータを取得するように構成される１つ又は複数の構成要素を含み得る。追加のセンサ１４０は、任意の他の適する装置を含み得、図１に示される単一のセンサに限定されない。追加のセンサ１４０の他の例としては、局部温度を測定する装置（例えば、サーモカプラ、温度計等）及び／又は他の生体測定を実行する装置が挙げられる。
【００５７】
例示的なヘッドセット１２０は、任意の適する形態の通信機構又は装置を含み得る。例えば、ヘッドセット１２０は、別の装置、分析装置、及び／又はコンピュータにデータ、命令、信号、又は他の情報を無線で通信するか、又は受信するように構成し得る。適する無線通信方法は、無線周波数、マイクロ波、及び光学通信を含み得、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ等の標準プロトコルを含み得る。これらの構成への追加又は代替として、例示的なヘッドセット１２０は、別の装置、分析装置、及び／又はコンピュータにデータ、命令、信号、又は他の情報を通信するか、又は受信するように構成されるワイヤ、コネクタ、又は他の導管を更に含み得る。例示的なヘッドセット１２０は、任意の適するタイプのコネクタ又は接続能力を更に含み得る。そのような適するタイプのコネクタ又は接続能力は、任意の標準コンピュータ接続（例えば、ユニバーサルシリアルバス接続、ファイアワイヤ接続、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、又はデータ伝送を可能にする任意の他の接続）を含み得る。そのような適するタイプのコネクタ又は接続能力は、更に又は代替として、例示的な装置１００又は他の装置及び用途用に構成される専用ポート又はコネクタを含み得る。
【００５８】
図２は、脳血管２００の主要特徴の図表現を提供する。図２の脳血管は、脳の下部から見たものであり、ページの上が被験者の前部を表す。脳２０１への血液は、首を通る４本の大動脈から供給される。太い２本は、首の前部にある左右内頸動脈（ＩＣＡ）２１０である。椎骨動脈（ＶＡ）２２０が、首の後部に配置され、結合して脳底動脈（ＢＡ）２３０を形成する。内頸動脈及び脳底動脈は、後交通動脈（図示せず）及び前交通動脈（図示せず）によって接続されて、ウィリス輪（ＣＯＷ）を形成する。理想的な患者では、ＣＯＷは、供給動脈のうちの１つ又は複数が閉塞した場合であっても脳２０１に血液を供給することができる、結ばれた動脈網である。
【００５９】
血液を脳２０１に供給する大動脈は、中大脳動脈（ＭＣＡ）２４０、前大脳動脈（ＡＣＡ）２５０、及び後大脳動脈（ＰＣＡ）２６０である。
【００６０】
図３は、被験者の脳２０１内の例示的なインピーダンス信号経路３１０の図表現を提供する。例示的な構成は、左右脳半球のそれぞれを通る複数の信号経路３１０を示す。複数の信号経路は、ヘッドセット１２０を介して被験者の頭部に固定された電極１１０間に延びる。血液は比較的低いインピーダンスを有するために、信号経路３１０のインピーダンスは、経路に沿った血液の有無によって影響を受け得る。信号経路３１０のうちの少なくとも幾つかは、脳血管に一致し得る。したがって、脳２０１内の血管の圧力、血流、又は量等の血流力学的特性を示す信号属性を測定し得る。したがって、バイオインピーダンスの変化は、脳２０１内の圧力、血流、又は血量の変化を示し得る。図３に示される信号経路３１０は、信号経路３１０の全体エリアに存在し得る無限数の経路のうちの少数の経路のみを表す。
【００６１】
本開示による幾つかの実施形態では、被験者の脳に関連付けられた少なくとも１つのＩＰＧ信号は、少なくとも左半球ＩＰＧ信号及び右半球ＩＰＧ信号を含み得る。本明細書において使用される場合、左半球ＩＰＧ信号又は右半球ＩＰＧ信号は、関連付けられた脳の側のインピーダンス特性を反映するＩＰＧ信号を含み得る。左半球のインピーダンス特性は、被験者の頭部の右側の位置から取得し得、その逆も同様であるため、左右半球ＩＰＧ信号は、頭部両側から取得し得る。被験者の脳の特定の側に関連するＩＰＧ信号は、例えば、頸動脈が配置される被験者の首等の他の位置から取得することもできる。
【００６２】
ＩＰＧ信号は、電圧及び電流電極対の配置換えを通して取得することもできる。例えば、電圧電極及び電流電極の前部対を使用して、前部ＩＰＧ信号を提供し得、電圧電極及び電流電極の後部対を使用して、頭蓋内ＩＰＧ信号を提供し得る。左／右配置及び前／後部配置は、プロセッサ１６０を使用して電子的又は機械的に切り替え得る。例えば、左右両方のＩＰＧ信号を同時に測定することにより、２つ以上のＩＰＧ測定値を取得するには、片側と片側とを区別するために、各測定に使用される交流電流周波数は異なり得る。この技法を使用して、各側から取得される電圧信号を、対応する電流に関して、又は逆側に送られる電流に関して示し得る。
【００６３】
本開示による実施形態によれば、ＩＰＧ波形を利用して、ＩＣＰ、より詳細には平均ＩＣＰを特定し得る。上述したように、ＩＣＰは、３つの一般的な身体要因：ＣＢＶ、浮腫状態、及びＣＳＦ量によって影響を受け得る。ＩＣＰは、心周期、呼吸周期、及び脳血流の自然な血管自己調整能に対応するＩＣＰ徐波周期を含むがこれらに限定されない身体の幾つかの周期的パラメータによる影響も受け得る。これらの３つの要因は、異なる時間尺度でＩＣＰに影響し得る。ＩＣＰ信号での最高周波数変動には、心周期及び心拍によって誘導される動脈圧変化を関連付け得る。より低い周波数では、呼吸周期及び胸腔内圧への対応する変化の影響をＩＣＰで検出し得る。さらに低い周波数では、数十秒〜数分のオーダの周期を有するＩＣＰ徐波又はプラトー波は、血管自己調整能メカニズムの反応時間尺度に対応する。ＩＣＰ徐波は、約２０秒〜数分の周期を有する圧力変動である。ＩＣＰ徐波には、血管自己調整能メカニズムによって生じる生理学的脳変化を関連付け得る。
【００６４】
図４ａ〜図４ｃは、従来の侵襲的な測定を通して取得されるＩＣＰ波形を示す。図４ａに示されるＩＣＰ波形４０１は、正常な状態で健康な脳から取得されるＩＣＰ波形の図表現を提供し、ＩＣＰは−１ｍｍＨｇ〜２．５ｍｍＨｇの範囲である。第１のピーク（Ｐ１）４１０は、この波形内の第２のピーク（Ｐ２）４２０よりもはるかに高い。さらに、信号波形は高い粗度を特徴とする。図４ｂに示されるＩＣＰ波形４０２は、病変のある脳から取得されるＩＣＰ波形の図表現を提供し、ＩＣＰは３５ｍｍＨｇ〜６０ｍｍＨｇの範囲である。ＩＣＰ波形４０２では、Ｐ１  ４１０は、はるかに高いＰ２  ４２０によって隠されるため、見られない。さらに、信号波形の粗度は非常に低い、すなわち、少数の特徴的な特徴しか有さない。図４ｃに示されるＩＣＰ波形４０３は、高ＩＣＰ状態下で脳から取得されるＩＣＰ波形の図表現を提供し、ＩＣＰは１２ｍｍＨｇ〜２１ｍｍＨｇの範囲である。この図では、Ｐ２  ４２０はＰ１  ４１０よりもわずかに高く、粗度はやはり高い。
【００６５】
これらのＩＣＰ波形で明らかな特性は、被験者の脳の状態に応じて変化する。例えば、第１のピーク（Ｐ１）４１０と第２のピーク（Ｐ２）４２０との比率は、信号間で異なる。健康な脳では、Ｐ１  ４１０はＰ２  ４２０よりもはるかに高い。病変脳では、Ｐ２  ４２０の高さ及び幅は、Ｐ１  ４１０を隠して曖昧にするポイントまで拡大する。最後に、高ＩＣＰ脳では、Ｐ１  ４１０はＰ２  ４２０よりも低い。したがって、Ｐ１とＰ２との比率は、ＩＣＰの平均値に相関し得る指標である。これらの波形で明らかな別の例として、各ＩＣＰ波形の粗度は、平均ＩＣＰの増大に伴って低減する。波形の粗度は、波形内の識別可能な変動の周波数を測定する。図４ａ〜図４ｃに示されるＰ１とＰ２との比率及びＩＣＰ波形の粗度は、ＩＣＰ波形で識別可能な例示的な特性である。
【００６６】
信号が特定の閾値（例えば、最小値及び最大値の平均）を超える時間と、複合波の持続時間（１を心拍数で割ったものに等しい）との関係として定義し得る、心臓複合波の凹性（ｃｏｎｃａｖｉｔｙ）も、ＩＣＰの平均値を示し得る。健康な脳では、図４ａに見ることができるように、凹性比率は小さく、一方、図４ｂに見ることができるように、病変脳では、凹性比率はより大きい。凹性比率は、ＩＣＰの平均値に相関付け得る臨床パラメータである。
【００６７】
ピークツーピーク（Ｐ２Ｐ）測定値も、ＩＣＰの平均値を示すことができる。ＩＣＰ波形での心臓複合波毎に、ピークツーピーク測定値は、最大値と最小値との差として定義し得る。ＩＣＰ信号での心臓複合波は、各心拍で脳内に入る血量に対応し、心臓拍出量（ＣＳＶ）として定義される。脳血流（ＣＢＦ）は、１分間にわたるＣＳＶの和に等しいため、ＣＳＶ及びＣＢＦは相互にリンクされる。したがって、ＩＣＰ信号での心臓複合波のピークツーピーク測定値も、ＩＣＰの平均値に良好に相関し得る。上記は、平均ＩＣＰ値を示し得るＩＣＰ信号内で識別し得る例示的な特性を表すにすぎない。
【００６８】
本開示による実施形態によれば、頭蓋内圧を含む少なくとも１つの頭蓋内生理学的パラメータは、ＩＰＧ信号から抽出される少なくとも１つのインピーダンス波形又は特性から推定し得る。図５ａ〜図５ｃは、ＩＰＧ信号と同時に記録されるＩＣＰ信号を示す。図５ａはＩＣＰ信号５０１を示し、一方、図５ｂ及び図５ｃはそれぞれ、ＩＰＧ信号から抽出されるインピーダンス大きさ波形５０２及びＩＰＧ信号から抽出される位相波形５０３を示す。これらの信号はそれぞれ、単一の呼吸周期に対応する時間期間にわたって示される。
【００６９】
図５ａ〜図５ｃでは、インピーダンス大きさ波形５０２及び位相波形５０３は、ＩＣＰ信号５０１内の特性と相対する特性を示す。図５ａは、例示的なＩＣＰ信号５０１の図表現を提供する。図５ｂは、ＩＣＰ信号５０１と同時に記録される例示的なインピーダンス大きさ波形５０２の図表現を提供する。図５ｃは、ＩＣＰ信号５０１と同時に記録される例示的なインピーダンス位相波形５０３の図表現を提供する。
【００７０】
例えば、３つ全ての信号はＰ１  ４１０特性及びＰ２  ４２０特性を示す。呼吸周期に関連付けられた平均ＩＣＰの上がり下がりは、ＩＣＰ信号５０１において見ることもできる。平均ＩＣＰの上がり下がりと一致して、その信号内のＰ２  ４２０の高さの同様の上がり下がりがある。インピーダンス大きさ波形５０２及びインピーダンス位相波形５０３は、ＩＣＰ信号波形５０１に示されるように、平均ＩＣＰの上がり下がりに一致するＰ２  ４２０の高さの上がり下がりも示す。したがって、平均ＩＣＰについての情報は、例えば、インピーダンス大きさ波形５０２及びインピーダンス位相波形５０３内のＰ２  ４２０の高さの変動から取得し得る。これらの特性は、波形５０１、５０２、及び５０３の単なる観測から容易に区別されるため、単なる例示を目的としてここで詳述される。より詳細に後述するように、追加の分析技法を通して、インピーダンス大きさ波形５０２又はインピーダンス位相波形５０３において追加の特性を識別し得る。
【００７１】
図５ａ〜図５ｃから、ＩＰＧ波形がＩＣＰ波形での変化を密に辿り、ＩＣＰ波形との強い類似性を示すことを見ることができる。ＩＰＧ振幅及び位相両方の波形は、ＩＣＰ変化との強い相関を示す。
【００７２】
測定ＩＰＧ波形は、ＩＰＧ電流が流れる組織の血量の相対変化と、追加の血流力学的パラメータとに起因する変化を示し得る。血量は、心周期中の瞬間血圧及び血流に従って変化し得、この変化は、心周期でのＩＰＧ波形によって捕捉し得る。臨床試験では、ＩＰＧ波形の動的成分は、ＩＣＰ波形の動的成分に良好に相関する。しかし、ＩＰＧ波形は、組織血量、機械的な脳拍動、及びＣＳＦ拍動性の相対変化を測定するため、生理学的な較正を用いて、ＩＣＰの静的な値又は平均値を特定するためには、ＩＰＧ波形の動的成分の追加の分析が必要であり得る。
【００７３】
ＩＣＰ波形の動的成分及び測定ＩＰＧアナログは、スペクトル属性によっても分類し得る。最速拍動性を有する最高周波数信号は、心臓複合波から生じる。あらゆる心拍は、血流を脳に送り、測定ＩＣＰに影響する。より低い周波数では、信号は呼吸によって調節され得る。一呼吸は、頸静脈への圧力を変化させ、それにより、血液が脳から流出するために必要な圧力が変わり、測定ＩＣＰに影響する。更に低い周波数では、血管自己調整能（ＡＲ）メカニズムの応答時間速度に対応する徐波がある。身体は自然に、血管拡張及び血管収縮等のメカニズムを通して、血流特性を調整し、そのようは変化は、作用するまでに最長で数十秒かかり得る。
【００７４】
本開示による幾つかの実施形態では、平均ＩＣＰを推定することは、ＩＣＰ波形又はその代表的なＩＰＧ波形の動的成分をなくすか、又は正規化することを含み得る。心臓複合波、呼吸周期、及び自己調整能メカニズムに対応するＩＣＰ波形の拍動特性の相対振幅に関して調整した後、ＩＣＰの平均値が残る。ＩＣＰ波形に基づいて平均ＩＣＰ値を特定するために必要な調整から、ＩＣＰ波形に対応するＩＰＧ信号に基づいて平均ＩＣＰ値を測定するために必要な調整を決定し得る。上述した要因の全ては、患者の頭蓋状態を監視するに当たり有用であり得る。図６〜図８は、後述するように、ＩＣＰでの上述した生理学的要因のうちの幾つかの影響の更なる指標を提供する。
【００７５】
図６は、高レベルの浮腫又は流体の蓄積を有する脳のＩＣＰ波形６０１を示す。示されるＩＣＰ波形では、Ｐ２  ４２０の高さは、健康な脳で予期されるレベルと比較して大きな増大を示す。したがって、Ｐ２  ４２０の高さは、脳内の浮腫レベルの指標であり得る。上述したように、浮腫レベルは、ＩＣＰ増大に対する寄与要因であり、したがって、Ｐ２  ４２０の高さの増大は、脳内のＩＣＰ平均値の増大を示し得る。
【００７６】
本開示による幾つかの実施形態では、脳コンプライアンス曲線での作用位置を、抽出波形に基づいて推定し得る。上述したように、平均ＩＣＰを特定するには、ＩＣＰ波形又は代表的なＩＰＧ波形での拍動特性の相対振幅に関する正規化又は調整が必要であり得る。ＩＣＰ波形（又は代表的なＩＰＧ波形）の相対測定値と、ＩＣＰ波形の平均値との相関は、脳のコンプライアンス曲線の理解を通して特定し得る。脳のコンプライアンス曲線は、脳の容積と圧力との関係として理解し得る。
【００７７】
図７は、脳コンプライアンス曲線７０１を示す。脳容積は、脳組織の容積、脳血量（ＣＢＶ）、及び脳脊髄液（ＣＳＦ）を含む。脳容積の変化は主に、ＣＢＶ及びＣＳＦの変化によって引き起こされ得る。図７が示すように、脳容積（ｘ軸）が増大するにつれて、脳容積の小さな変化が、ＩＣＰのますます大きな変化に相関する。したがって、ＣＳＶ及びＣＳＦが、連続した心臓複合波間であまり大きく変動しない限り、ＩＣＰ波形のピークツーピーク測定値の変動のサイズは、脳コンプライアンス曲線７０１での作用位置を示し得、この位置は更に、ＩＣＰの平均値に相関し得る。例えば、ＩＣＰの高いピークツーピーク測定値は高いＣＢＶを示し得（図７のＢ−Ｂ’に対応する）、一方、ＩＣＰの低いピークツーピーク測定値は、低いＣＢＶを示し得る（図７のＡ−Ａ’に対応する）。これは図４ａ及び図４ｂにおいても見ることができ、図４ａ及び図４ｂでは、ＩＣＰピークツーピーク測定値はそれぞれ３．５ｍｍＨｇ及び２４ｍｍＨｇである。したがって、ＩＣＰのピークツーピーク測定値は、ＩＣＰの平均値の指標であり得る。
【００７８】
さらに、単一の心拍複合波中のＩＣＰ波形のピークツーピーク測定値は、ＣＳＦ維持機能の指標でもあり得る。上述したように、ＣＳＦ量維持は、平均ＩＣＰを決定する要因の中にある。場合によっては、医師は、ＣＳＦ維持を患者に対して実行する。しかし、ＣＳＦが臨床医によって人工的に維持されない場合、ＩＣＰ波形のピークツーピーク測定値は、ＣＳＦ維持機能を示し得る。ＣＳＦが、低ＣＳＦ可用性又はＣＳＦ流の遮蔽に起因して、脳から流出することができない状況では、ＣＳＦを保持する脳は比較的大きな脳容積を有し、したがって、コンプライアンス曲線で更に右になるため、ＩＣＰ波形に対する血流変動の影響はより大きい。
【００７９】
本開示による幾つかの実施形態では、患者の呼吸周期に関連付けられたインピーダンス波形から抽出される波形特性を利用して、脳コンプライアンス曲線での作用位置を推定し得る。呼吸周期に関連付けられたＩＣＰ波形の特性は、ＩＣＰの平均値を特定するに当たっても有価値であり得る。呼吸は、胸腔内圧の変化を生じさせる。吸入は胸郭内圧を増大させ、したがって、頸静脈への外圧を増大させ、それにより、脳からの血液の流出が低減し、それにより、ＣＢＶ、ひいてはＩＣＰを増大させる。バルサルバ法中にとられるＩＣＰ測定値がこれを示す。バルサルバ法では、患者は、閉塞した気道に逆らって息を吐こうとすることにより、胸郭内圧を増大させ得る。バルサルバ法中、測定ＩＣＰは、ＣＢＶの増大に起因して、約３０ｍｍＨｇの値まで増大し得る。
【００８０】
図８は、呼吸周期中のＩＣＰ及びＡＢＰの拡張期値を示す。図８では、呼吸調節の影響は、ＩＣＰ波形と動脈圧（ＡＢＰ）波形との比較において見ることができる。示されるグラフでの各下向きスパイクは、心周期の拡張期部分でのＩＣＰ又はＡＢＰ測定値である。示されるように、最小ＩＣＰ及びＡＢＰは、呼吸周期の過程にわたる周期的パターンを示す。最小ＩＣＰ及びＡＢＰは、呼吸周期の呼気フェーズ中に最低点に達する。図８に示されるように、ＩＣＰ及びＡＢＰ（ＩＣＰ−Ｐ２Ｐ＿Ｒ及びＡＢＰ−Ｐ２Ｐ＿Ｒのそれぞれ）の呼吸ピークツーピーク測定値の呼吸調節はそれぞれ、１．５ｍｍ及び２ｍｍに等しい。
【００８１】
上述したように、ＩＣＰを通してコンプライアンス曲線での脳の作用位置を測定することは、安定したＣＳＶによって促進し得る。しかし、患者によっては、連続した心周期間のＣＳＶは、ＩＣＰを通してコンプライアンス曲線作用位置の正確な測定を可能にするのに十分に安定していないことがある。呼吸周期は、ＣＳＶから独立してＩＣＰに影響するため、コンプライアンス曲線での脳の位置を示す捕捉測定値を提供し得る。従来通りに測定し得るＡＢＰを使用して、この補足測定値を提供し得る。ＩＣＰは、血流に関連する要因（ＣＢＶ）並びに血流に関連しない要因（例えば、ＣＳＦレベル及び浮腫レベル）によって寄与されるため、ＩＣＰとＡＢＰとの比較は、これらの影響を分けるのに役立ち機能し得る。したがって、呼吸周期にわたる血圧の変化と、同じ呼吸周期にわたるＩＣＰの変化との差は、コンプライアンス曲線での脳の作用位置を示し得る。これは以下のように数学的に記述し得る。
ＣＣ−Ｒ＝（ＩＣＰ−Ｐ２Ｐ−Ｒ）−（ＡＢＰ−Ｐ２Ｐ−Ｒ）
を定義する。ＣＣ−Ｒは、コンプライアンス曲線での脳の作用位置を示す。したがって、動脈圧の呼吸ピークツーピーク測定値を、頭蓋内圧の呼吸ピークツーピーク測定値から差し引くことで、コンプライアンス曲線での脳の作用位置を示す測定値が生成される。
【００８２】
さらに、ピーク吸気とピーク呼気での心拍複合波中のピークツーピークＩＣＰ測定値の比率を利用して、ＡＢＰ信号を用いる較正を通して、現在のコンプライアンス曲線作用位置を示し得る。
【００８３】
本開示による幾つかの実施形態では、自己調節能、又は徐波周期に関連付けられたＩＣＰ波形の特性を使用して、ＩＣＰの平均値を特定し得る。例えば、圧力反応性指数（ＰＲＸ）が、自己調節能メカニズムの機械的な機能に相関付けられた測定値であり、したがって、ＩＣＰの平均値に相関付け得る。
【００８４】
上述したように、ＩＰＧ信号内のインピーダンス成分を表す抽出波形は、｛Ｉ，Ｑ｝（例えば、同相、直交）表現で数学的に表現し得る。電圧（Ｖ）及び電流（ｉ）を表す同相（Ｉ）信号及び直交（Ｑ）信号は、記録されたインピーダンス信号から抽出し得る。そのような抽出はＩｃ、Ｑｃ、Ｉｖ、及びＱｖをもたらし得る。複合インピーダンス波形
【数４】
2015512735.tif 000006
は、以下のように、抽出される電流波形及び電圧波形から計算し得る。
【数５】
2015512735.tif 000007
式中、
【数６】
2015512735.tif 000008
であり、
【数７】
2015512735.tif 000009
＝研究中の組織（ＴＵＳ：ｔｉｓｓｕｅ  ｕｎｄｅｒ  ｓｔｕｄｙ）のインピーダンス。
【００８５】
これは、｛Ｉ，Ｑ｝（例えば、同相、直交）表現を使用して表すことができ、その理由は、
【数８】
2015512735.tif 000010
が複合波形であるためであり、ここで、
【数９】
2015512735.tif 000011
である。インピーダンスの代替表現を、振幅測定値及び位相測定値で与えることもできる。
【数１０】
2015512735.tif 000012
各波形は時間依存であり、式中、Ｉ（ｔ）はインピーダンスの抵抗部分を記述し、Ｑ（ｔ）はリアクタンス部分を記述し、｜Ｚ（ｔ）｜は、インピーダンスの全体の大きさを特徴付け、これら３つは全てオーム単位で測定される。位相角信号であるφ（ｔ）は、リアクタンスと抵抗との関係に対応し、度単位で測定し得る。
【００８６】
ＩＰＧ波形の分析において、高拍動性成分、例えば、心臓複合波及び呼吸調整と、低拍動性成分、例えば、自己調節能徐波及び浮腫発生とは、４つ全ての測定値：Ｉ（ｔ）、Ｑ（ｔ）、｜Ｚ（ｔ）｜、φ（ｔ）で見ることができる。
【００８７】
ＩＰＧ信号の波形には、スペクトル分析及びモード分解技法等の様々な技法を関連付けて、様々な時間尺度で波形を分析し得る。例えば、心周期、呼吸周期、又は徐波周期等の異なる生理学的プロセスに関連付けられた波形を、モード分解技法を使用して、適切な生理学的プロセスに関連付けられていない周波数で生じる信号要素をなくして、ＩＰＧ信号から抽出し得る。次に、上述した病変指標に関して波形を分析し、波形を使用して、ＩＣＰの平均値及び波形複合波を非侵襲的に抽出し得る。分析のための波形は同様に、ＡＢＰ信号及びＥＣＧ信号等の他のタイプの信号から抽出することもできる。
【００８８】
平均ＩＣＰ値の測定に関して上述した指標、例えば、Ｐ１／Ｐ２関係、粗度、凹性測定値、Ｐ２Ｐ測定値、ＣＳＦ機能、浮腫指標、及び自己調節能状態は、ＩＰＧ波形：Ｉ（ｔ）、Ｑ（ｔ）、｜Ｚ（ｔ）｜、φ（ｔ）のそれぞれ及び／又はこれらの波形から抽出される特性を使用して測定又は特定し得る。
【００８９】
Ｉ／Ｑ及び振幅／位相分析法に加えて、パラメータの抽出前のデータの任意の適する数学的処理を利用し得る。すなわち、Ｓ＝関数（Ｉ，Ｑ，振幅，位相）であるような信号Ｓを使用し得、式中、関数は、静的パラメータに基づくか、又はデータに従って計算される適応的パラメータに基づく数学的操作を含み得る。したがって、数学的操作法は、記録されたデータに従って変更し得る。
【００９０】
本開示の実施形態は、血流力学的パラメータを測定する追加の手段並びに追加の血流力学的パラメータを測定する手段を提供し得る。例えば、本開示による幾つかの実施形態では、心臓拍出量（ＣＳＶ）をＩＰＧデータから測定し得る。インピーダンスの絶対値｜Ｚ（ｔ）｜の変化は、脳内部の血量の変化に対応し得る。各心臓複合波内で、これらの変化は、心拍毎に脳に入る血液量であるＣＳＶに対応し得る。ＣＢＦは、定義により、１分間にわたるＣＳＶの和であるため、この測定値はＣＢＦにも直接関連する。
【００９１】
本開示による幾つかの実施形態では、ＩＣＰの平均値は、平均動脈圧及びＣＳＶから推定し得る。心臓複合波の周波数において、ＩＣＰの変化は主に、脳に入る血液に起因し、したがって、ＩＰＧ波形の｜Ｚ（ｔ）｜に良好に相関する。脳に入る血液の量は脳かん流圧（ＣＰＰ）に依存し、これは、ＣＢＦに脳血管抵抗（ＣＶＲ）を乗算したものに等しい。脳血管抵抗は、更に詳細に後述するように、インピーダンス波形の位相変化から推定し得る。したがって、ＣＰＰはＣＳＶ及びＣＶＲから推定し得る。ＣＰＰはＩＣＰにも相関し得る。すなわち、ＩＣＰ＝平均動脈圧（ＭＡＰ）−ＣＰＰである。したがって、連続ＡＢＰデータを使用して、例えば、大腿動脈から測定される平均動脈圧を特定し、インピーダンスのＩＰＧ絶対値からＣＳＶを測定し、ＩＰＧ波形位相からＣＶＲを測定することにより、ＩＣＰの平均値を推定し得る。
【００９２】
上述したように、平均ＩＣＰは、コンプライアンス曲線での作用位置の推定値に基づいて推定することもできる。上述した方法に加えて、そのような推定は、インピーダンス位相情報の分析を通して浮腫レベルを推定することによって支援し得る。上述したように、インピーダンス位相の変化は、脳血管抵抗の変化に相関する。これは少なくとも部分的に、インピーダンス位相がＩＰＧ波形のリアクタンス成分によって大きく決まることに起因し、このリアクタンス成分は、血流の変化よりも強く、組織構造の変化を反映する。したがって、脳動脈が幾何学的形状の変更、例えば、拡張、伸縮、硬化、及び軟化を受け、したがって、ＣＶＲに影響する場合、これらの変化は、インピーダンス波形の位相部分において反映される。
【００９３】
心拍毎に変化するのが血量のみであり、その間、血管がいかなる幾何学的形状変化も受けない状況では、ＩＰＧ信号の位相部分が受ける影響の大きさは、ＩＰＧ信号の振幅部分よりも小さくなり得る。これは、脳組織の変化に起因するＩＣＰレベルの増大に対応する、血管に対する外部からの高い圧力が存在するシナリオに対応し得る。これとは対照的に、バルサルバ法中、ＩＣＰが呼吸の影響に起因して増大する場合、各心拍複合波でのφ（ｔ）のピークツーピーク測定値は、｜Ｚ（ｔ）｜のピークツーピークよりもはるかに急速に、ＩＣＰの増大に伴って低減する。すなわち、脳組織変化によって生じるＩＣＰ増大中のＩＰＧ波形の位相部分のピークツーピーク測定値と比較した、バルサルバ法によって生じるＩＣＰ増大中のＩＰＧ波形の位相部分のピークツーピーク測定値は、波形の位相部分が、脳組織変化によって生じるＩＣＰ増大と、呼吸の影響によって生じるＩＣＰ増大とに別様に反応することを示す。
【００９４】
したがって、本開示による幾つかの例示的な実施形態では、脳コンプライアンス曲線での作用位置は、呼吸周期に関連付けられたインピーダンス波形の位相部分から推定し得る。ピーク呼気での心臓複合波中のφ（ｔ）のピークツーピークを測定するとともに、ピーク吸気での心臓複合波中のφ（ｔ）のピークツーピーク並びにＡＢＰ及びＩＰＧ振幅の呼吸調節のピークツーピーク値を測定することにより、コンプライアンス曲線での作用位置を抽出し得る。
【００９５】
幾つかの例示的な実施形態では、φ（ｔ）と｜Ｚ（ｔ）｜との相関は、平均ＩＣＰレベルの指標であり得る。健康な患者では、脳は柔軟であり、血液流入に起因する変化には、血管の幾何学的形状の変化が付随する。したがって、φ（ｔ）と｜Ｚ（ｔ）｜とのタイミング相関は、低ＩＣＰでは、健康な組織では比較的低く、一方、より高いレベルのＩＣＰでは、２つの信号はより同期し得る。より高いレベルのＩＣＰでは、圧力の増大に起因して血管が硬化する場合、血流の拍動性（｜Ｚ（ｔ）｜で測定される）に起因する血管への任意の変化（φ（ｔ）で測定される）は、血流拍動と血管変化とのラグがより短い状態で発生する可能性がより高い。
【００９６】
本開示の幾つかの実施形態では、複数の周波数での複数のインピーダンス測定信号を利用して、被験者の生理学的パラメータの推定に有用な複数のインピーダンス測定値を生成し得る。例えば、脳コンプライアンス曲線での作用位置の特定と、他の脳パラメータの特定とに有用であり得る浮腫レベルは、複数の周波数においてＩ（ｔ）、Ｑ（ｔ）、｜Ｚ（ｔ）｜、φ（ｔ）を測定することによって推定し得る。
【００９７】
図９は、組織バイオインピーダンスのモデルを示す。組織のバイオインピーダンスは、図９に示されるように、第２の抵抗素子及びキャパシタに並列する第１の抵抗素子として、バイオインピーダンス回路９００としてモデリングし得る。第１の抵抗素子ＲＥＣＦ９０１は、細胞外液の抵抗を表し得、第２の抵抗素子ＲＩＣＦ９０２は、細部内液の抵抗を表し得、キャパシタＣＭＥＭ９０３は、細胞膜のキャパシタンスを表し得る。インピーダンスが単一の周波数で測定される場合、回路９００を単一のインピーダンスとして分析し得る。しかし、インピーダンスが測定される周波数の変化は、抵抗の挙動を変化させずに、回路のキャパシタンスの挙動を変化させる。したがって、複数の周波数においてインピーダンスデータを分析することにより、各回路素子の値の幅広い像を得ることができる。バイオインピーダンス回路キャパシタは、細胞膜によって生み出される影響に対応し得、第１の抵抗素子は、細胞外液によって生み出される影響（例えば、血流）に対応し得、第２の抵抗素子は、細胞内液によって生み出される影響（例えば、浮腫）に対応し得る。
【００９８】
数学的に、図９の回路９００は以下のように表すことができ、
Ｚ（ｗ）＝ＲＥＣＦ＊［ＲＩＣＦ／（ｊｗＣＭＥＭＲＩＣＦ＋１）］
式中、ｗは周波数を表す。複数の周波数において組織インピーダンスを測定し、各周波数において波形Ｉ（ｔ）、Ｑ（ｔ）、｜Ｚ（ｔ）｜、φ（ｔ）のそれぞれから拍動性パラメータ及び非拍動性パラメータを抽出して、複数の式を生成し得る。これらの式を解くことにより、細胞外液の抵抗であるＲＥＣＦ９０１、細胞内液の抵抗であるＲＩＣＦ９０２、及び細胞膜キャパシタンスであるＣＭＥＭ９０３の推定値を提供し得る。これらの要因から、脳浮腫のレベルを推定し得る。浮腫は脳容積に寄与する要因の中にあるため、浮腫の推定値は、コンプライアンス曲線での脳の作用位置の推定値に寄与し得る。浮腫の推定値は、他の脳状態を診断するための値を提供することもできる。
【００９９】
浮腫レベルを特定するように構成される少なくとも１つのプロセッサは、以下のように動作し得る。時間分割多重化技法を使用して、電流を非常に短い時間期間にわたり１０ＫＨｚ〜１ＭＨｚの範囲の周波数において送られる。各周波数で、約５０個の波長の電流を送り得る。各周波数は、０．５ｍｓ〜２ｍｓの期間で送り、測定し得る。送られた周波数の数及び測定期間に基づいて、１００ｍｓ以下、５０ｍｓ以下、２５ｍｓ、及び５ｍｓ以下にわたり複数の周波数を送信し得る。ある範囲の周波数が、典型的な生理学的変化よりもはるかに短い時間尺度にわたって送られて測定されるため、複数の周波数にわたるインピーダンス測定を、任意の生理学的変化に関して略同時に行うことができ、したがって、生理学的変化を捕捉することが可能であり得る。
【０１００】
複数の周波数を使用する上記技法は、浮腫を超える追加の頭蓋内生理学的パラメータについての有価値な情報を提供し得る。被験者の身体の異なる構成要素、例えば、血液、ＣＳＦ、脳、及び白質は、異なるインピーダンススペクトル属性を有する。２つ以上の周波数において取得される任意の２つ以上のインピーダンス信号から波形パラメータを抽出することにより、異なる脳構成要素の生理学的波形を取得し得る。さらに、異なる周波数での事象のタイミング、例えば、インピーダンス位相の収縮期部分が最大の傾きに達するときを比較することにより、高い正確性で組織の生理学的波形を抽出し得る。したがって、例えば、ＩＣＰレベル、浮腫状態、自己調節能機能、脳かん流、及びＣＳＦ排出を含む複数の頭蓋内生理学的パラメータを推定することができる。
【０１０１】
本開示によるＩＰＧ測定装置の例示的な実施形態は、表示装置、アラーム、送信器、及び患者情報を医療関係者に伝える他の適する手段を含み得る。本明細書において考察される様々な生理学的パラメータ及び脳血流力学的パラメータを測定し、様々な手段を通して医療関係者に報告し得る。例えば、ＩＰＧ測定装置は、測定又は特定された任意のパラメータを表示する画面を含み得る。ＩＰＧ測定装置は、電子メール、ウェブサイト、又は他のネットワークにより促進される方法を介して、患者の状態を医療関係者に通知する無線又は有線ネットワーク能力を含み得る。
【０１０２】
ＩＰＧ測定装置は、例えば、平均ＩＣＰ値を連続して報告することにより、現在の患者の状態の医療関係者に通知するように構成し得る。幾つかの例示的な実施形態では、ＩＰＧ測定装置は、簡略化された様式でパラメータ値を特定し報告するように構成し得る。例えば、ＩＰＧ測定装置は、例えばアラームを介して、平均ＩＣＰが特定の閾値（例えば、２０ｍｍＨｇ）を超え、危険又は心配な患者の状態を示すか否かを判断し報告するように構成し得る。ＩＰＧ測定装置は、例えば、ＩＣＰが１５ｍｍＨｇ未満の場合には、安全な状態を示す緑色光を表示し、ＩＣＰが１５ｍｍＨｇ〜２５ｍｍＨｇである場合には、潜在的に有害であるか、又はエスカレートしつつある状態を示す黄色光を表示し、ＩＣＰが２５ｍｍＨｇを超える場合には危険な状態を示す赤色光を表示することにより、範囲内の平均ＩＣＰ値を特定し報告するように構成することもできる。同様に、簡略化されたパラメータ特定及び報告方法を、本明細書において考察される任意のパラメータに適用することもできる。
【０１０３】
ＩＰＧ波形分析を通してＩＣＰを決定する、本明細書に提示される方法が、提示される例に限定されないことが当業者には理解されるだろう。例えば、分析方法の多くは、単独で、又はＩＰＧ信号から取得されるデータと併せて使用される場合、ＩＣＰの推定を支援し得るＡＢＰ信号又はＥＣＧ信号内の特徴及び特性の識別にも等しく適する。
【図１】
2015512735.tif 000013
【図２】
2015512735.tif 000014
【図３】
2015512735.tif 000015
【図９】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
2015512735.tif 000018
【図４ｃ】
2015512735.tif 000019
【図５ａ−５ｃ】
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【図６】
2015512735.tif 000021
【図７】
2015512735.tif 000022
【図８】
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【国際調査報告】
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