(57)【要約】      （修正有）【課題】医療機器や医療システムにおいて、データを効率よく伝送し保存し、そして、伝送し保存したデータから、良好にオリジナルの信号を再構成できる医療データの処理システム、処理方法を提供する。【解決手段】患者医療パラメータの処理システムであって、患者に取り付けた患者モニタ装置６１から医療的に有意な信号を含む患者パラメータデータを取得するためのコミュニケーション・インターフェイスを含む。変換プロセッサは、変換を用いて医療的に有意な信号を複数のコンポーネントに変換する。フィルタ８４は、フィルタ処理したコンポーネントを取り出すための判定基準に基づいてコンポーネントを排除するためにコンポーネントをフィルタ処理する。逆変換プロセッサ７０は、医療的に有意な信号を表現するためにフィルタ処理したコンポーネントを逆変換する。【選択図】図２０
2005161039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者に取り付けられた患者モニタ装置からの医療有意信号からなる患者パラメータデータを取得するためのコミュニケーション・インターフェイスと、
変換を用いて前記医療有意信号を複数のコンポーネントに変換するための変換プロセッサと、
フィルタ処理後のコンポーネントを提供するための判定基準に基づいてコンポーネントを排除するために前記コンポーネントをフィルタ処理するためのフィルタと、
前記信号を表現するために前記フィルタ処理後のコンポーネントを逆変換するための逆変換プロセッサと、
を具備することを特徴とする患者医療パラメータの処理システム。
【請求項２】
統計的な重要度計算と、（ａ）特定したい信号のアーティファクトと（ｂ）ノイズレベルとの内の少なくとも一つを識別できるための前もって決定された閾値と、を含む判定基準に基づいて、前記フィルタが特定のコンポーネントを排除する、ことを特徴とする請求項１に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項３】
ユーザに対する画像表現において前記信号のアーティファクトを表示するためのディスプレイプロセッサと、
ユーザが前記医療有意信号から選択的にアーティファクトを排除することを可能にする閾値選択プロセッサと、
患者と、その患者に関連する特定患者パラメータタイプと、その患者に関連する前もって決定されたフィルタ処理の判定基準とにおいて、ユーザの選択を支援するために、少なくとも一つの表示されたユーザインターフェイス画像を表現するデータを作成するためのジェネレータと、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項４】
前記フィルタは、前もって決定された大きさの閾値より小さい前記コンポーネントを排除する、ことを特徴とする請求項１に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項５】
前記変換が、（ａ）ウェーブレット変換、（ｂ）ＦＦＴ、（ｃ）ＤＣＴ、（ｄ）信号平均化、そして（ｅ）カルマンフィルタ処理の内の少なくとも一つを具備することを特徴とする請求項１に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項６】
前記コンポーネントは時間と大きさのドメインを表す係数を含み、信号の大きさと時間的位置とが変換プロセスを通して実質的に保持されることを特徴とする請求項１に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項７】
データストア装置を備え、該データストア装置が、（ａ）患者モニタ装置によって作られた全てのパラメータデータ、（ｂ）患者モニタ装置によって作られ選択された患者パラメータデータ、（ｃ）患者モニタ装置によって作られ選択されたパラメータデータが評価シートを作るために使用されるように、医療有意信号を表現するため逆変換プロセッサによって使用されるコンポーネント、の内の少なくとも一つをストアする、ことを特徴とする請求項２に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項８】
逆変換プロセッサによって作られた医療有意信号の表現は、少なくとも前記評価シートに提示された前記選択されたパラメータデータを実質的に含み、且つ、前記フィルタは、実質的に同一の値を有して時間的に隣接する患者パラメータデータを表現する特定のコンポーネントを排除する、ことを特徴とする請求項７に記載の患者医療パラメータの処理システム。
【請求項９】
生物学的なモニタ装置によって発生された生のデータストリームを処理する方法であって、
各々の生のデータストリームを第１のコンポーネントと第２のコンポーネントとに分割できる処理手段を有するテレメトリサーバに、前記生のデータストリームを入力し、
前記第１のコンポーネントを前記生のデータストリームに現れる実質的に全てのデータ値をストアできる保存装置に転送し、
前記第２のコンポーネントを前記生のデータに現れる各データ値に相対的有意度を割り当てることのできる変換プロセッサに転送する、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項１０】
前記変換プロセッサは複数の係数を作り、各係数が前記生のデータストリームに現れるデータの大きさを特徴づける、ことを特徴とする請求項９に記載の処理方法。
【請求項１１】
実質的に全部の係数を、
閾値より小さくて生のデータストリームに現れるデータ値に相対的に小さな貢献をする係数の組を排除する閾値を設定するための閾値プロセッサに転送し、
生のデータ値を実質的に繰り返し、時間的に隣の関係であることを表す係数の組を排除するための閾値を設定する当該閾値プロセッサに転送する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の処理方法。
【請求項１２】
データストリームの有意な特徴を示し、生のデータストリームに現れるデータ値を表現する係数の組を保持するための閾値プロセッサによって閾値を設定する、ことを特徴とする請求項１１に記載の処理方法。
【請求項１３】
非定常のイベントを収集し、表示するために用いられるテレメトリ処理システムにおけるデータの伝送と保存の所要量を低減させる方法であって、
非定常イベントを特徴づける、信号に現れる実質的に全部のデータ値を収集し、該信号に現れる各データ値に相対的貢献度の値を割り当て、
該信号に比較的小さな効果しかない相対的貢献度の値を割り当てられた各データ値を排除し、即ち、排除されるデータ値の組を作成し、
該信号に比較的大きな効果を有する相対的貢献度の値を割り当てられた各データ値を取り込み、即ち、取り込まれるデータ値の組を作成し、
そして、取り込まれたデータ値の組を用いて信号の近似を形成する、
ことを特徴とするデータの伝送と保存の所要量の低減方法。
【請求項１４】
近隣のデータ値の大きさと実質的に同じ大きさを有するデータ値を表現する各相対的貢献度の値を排除することを含む、ことを特徴とする請求項１３に記載の低減方法。
【請求項１５】
非定常イベントの特徴を、その特徴に関連する相対的貢献度の値を識別することによって抽出し、
長時間データ保存装置に含有される相対的貢献度の値の組をストアし、
相対的貢献度の小さい値の組を排除し、従って、該信号を再構成するために必要となる絶対的な保存の所要量を低減させることを含む、ことを特徴とする請求項１３に記載の低減方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生物医学的な分野に関し、特に、臨床的なテレメトリデータの記録と検索の方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機器がより高性能になり、その医療機器のおかげで治療現場から事業体情報管理システムへの一体となった連携が可能になるに従い、治療現場で収集した多くの患者データが、遠隔監視や電子医療記録内での分析のために利用できるようになってきた。そのようなシステムは、治療現場で収集された少なくとも一群の貴重な臨床情報を、利用可能な閲覧状態で、事業体の如何なる場所へ、現場でも現場外にでも、さらに患者の家にさえも提供できる。
【０００３】
健康管理事業体内において、ある部門から事業体の情報システムへ生の臨床データを伝達する場合、収集され保存されたデータの量に対する注意が要求される。データが少なすぎれば、収集され保存されるデータ内に重大な生理的イベントを残さない可能性を引き起こす。データが多すぎれば、ネットワークを通過するデータやデータ保存の所要量の観点からシステムにとって過負荷となる。さらに、多すぎるデータは、非常に多くのデータに中の比較的まれに発生する生理的イベントをそのような多くのデータから効果的に分析する医者の能力を損なう可能性がある。結局、目的は患者を救うことである。医療診断において助けとならない如何なる方法、或いは医療上の改善を損なえかねない取り扱いは、治療において邪魔になるであろう。
【０００４】
典型的な緊急治療医療施設において、相当な量のデータを含む生の医療データ群は、ベッドサイドモニタによって絶え間なく生み出されている。患者のモニタによって得られたテレメトリデータは、通常、そのままの形では保存されない。その代わりに、標準的な実践では、麻酔医師、看護士、呼吸治療専門家などの医療従事者が、決まった時間間隔で、重要な患者体調情報、例えば、心拍数、呼吸数、そして他の多くの重要なパラメータを入れるフローシートや評価シート（アセスメント  シート）に納められる。従って、このようなパラメータは、連続的にモニタされるが、記録は離散時間間隔で医療記録になされる。あまり洗練されていないシステムでは、患者の側に置いてある紙のフローシートや評価シートに人間の手によって記録される。評価シートは、患者が病院に滞在している間、患者とともに保全される。そして、一旦完了すると、その紙は患者の永久記録の一部となる。
【０００５】
情報技術が進歩するに従って、多くの紙による記録保存システムは、臨床医が、患者の監視システムからの情報を電子形式で手動あるいは自動によって記録する電子情報によって取って代わられるであろう。この電子形式の評価シートのデータは、病院のセンターに保存される。電子評価シートは、病院における診断や治療の段階を通して、患者と関係づけて維持される。典型的な健康情報システム内に記録され、伝送され、見ることができる、この種の情報は、治療結果や紙の評価シートに納められる電子情報だけでなく経営上の情報や身上に関する情報をも含む。
【０００６】
電子情報の良い点は、記録紙と異なり、特定部門の患者のハードコピー情報を物理的に受け取ることなく、多くの異なった場所からアクセス可能なことである。情報の欠落が発生しそうもなく、また、電子医療記録を利用することによって、患者情報の記録に対する標準的アプローチが確立される。各部門は、各患者のために記録される情報の形式や質の観点において特定の標準に従うことになる。ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）アプリケーションに由来する技術に基づくブラウザによって、閲覧の利便性や記録紙の検索に伴う時間遅れを短縮することの両方の観点から、医療記録調査をさらに単純化できる。ネットの成果によって、医療従事者は、必要な時、必要な場所で、容易に患者情報を手に入れることができる。さらに、健康情報システムと治療システムとの双方向のコミュニケーションによって、さらなる遅れを発生させず、また、部門のシステム内の患者記録にエラーを持ち込むことなく、患者の医療記録番号や保険情報などのその他の患者情報を比較的エラーなく入手可能となる。
【０００７】
ベッドサイドモニタは、典型的には、１秒間の何分の一までの時間間隔で詳細な情報を生成する。典型的なシステムでは、生成されたデータの一部は記録される。逆に言えば、この情報の多くは捨てられる。さらに厳密に言えば、このデータは、紙の評価シートと似た方法で、前もって決められた時間間隔（例えば、１５分毎）で記録される。時間間隔のサイズとベッドサイドモニタからの比較的重要なデータを補足することとの間には、本来的に妥協が必要となる。もし記録間隔が長すぎれば、比較的短時間は存続でするが非常に重要なイベント、例えば、心拍数のスパイクや呼吸数の増加などのイベントが見逃され、電子医療記録内に記録されないかもしれない。一方、記録間隔が短すぎれば、病院のコンピュータネットワーク内を通過するデータの処理量や医療記録のための大容量記憶装置の記憶容量が増加する。その医療記録は、邪魔ものになり、多くの無用な情報で占有され、システムを役立たずにしてしまう。
【０００８】
例えば、１時間コースでは、個人に関する特有の結果データの全体量は軽く５０００値を越えてしまいかねない。８時間コースにシフトすると、一人の患者の一つの生理パラメータでさえ、４００００値近くに膨れあがりかねない。これらの数字を３０人またはそれ以上の患者の一つ以上の生理パラメータを乗算すれば、データ量問題は、手に負えないものになりうるのは明らかである。自動データ圧縮は、関連する長時間のアーカイブの中のそのようなデータの保存に関して手助けとなっている。しかし、臨床システムと長時間医療記録を介した健康情報システムとの統合を用いて、システムワイドデータ不足とシステムワイドデータ過剰との間の平均を取る必要がある。
【０００９】
不十分な健康情報システムにおいてさえ、システムの管理者とユーザの意図は、患者のテレメトリ情報を完全に記録することではない。医療従事者の役目の一つは、重要でない情報を識別し、その患者の治療記録のために重要と考えられる情報を記録することである。しかし、この目標は、現実世界の医療環境においては実際的ではない。医療従事者は、しばしば、患者から患者へと動き回るが、その主な狙いは、患者の治療のためにおかれたもので、全時間データの識別と収集のために彼らの時間とエネルギーを捧げるためにおかれているものではない。今日利用できる医療情報機器は、余分な結果を長時間の医療記録に絶え間なく送られることが少なくなるように、繰り返しの情報に対するフィルタリング、即ちフィルタ処理を提供してくれる。残念なことに、繰り返されなかったり、或いは、非繰り返しの変動を持つデータは、このフィルタ処理のアプローチによって便宜を与えてもらえない。フィルタ処理のアプローチは、新しい値が長期間記録への伝送から排除すべきか否かを決定するために、前のデータ値と単純比較される。単純フィルタリング方法では、ノイズのようなデータ、滅多に繰り返さないデータを「重要」として取り扱い、そのような場合、重要でないデータポイントまで長時間記録へ伝送される。
【００１０】
図１の例を参照すれば分かるように、医療報告目的の評価シートにストアされた結果は、ときどき不十分なものとなる。図１に示されたデータは、患者の心拍数を前もって決められた時間間隔で測定するためにベッドサイドモニタを経由して、ある個人から抽出したものである。このモニタは長時間医療記録装置へ伝送される結果を作成している。カーブ１は、１５秒間隔で個人から取り出した生の心拍数データをプロットしたものであり、約７０分間の経過に渡って表示したもので、即ち約２８０データポイントを表示したものである。
【００１１】
評価シートカーブ１２のデータポイント２，８，９，１０，１１がカーブ１の上にプロットされている。これらのデータポイントは、１５分のアップデート時間間隔を用いて記録される治療評価シートの値を反映しており、これらの値は、典型的には外科的集中治療環境において見られるものである。カーブ１２は、データポイント２，８，９，１０，１１を通してプロットしたものである。図１に示されるように、評価シート記録の中の５つのデータポイント２、８、９、１０、１１は、患者のテレメトリデータの多くを省略している。これらの記録は、全記録期間に渡っての心拍数の典型的な値や範囲に関し、或いは、期待される値の範囲を超えるような重要な指示に関し、何らの示唆も与えていない。例えば、１５秒間隔で収集された生データは、ポイント３において、最少心拍数５５回／分が記録トレースの約３９分付近で記録されていることを示している。ポイント４において、約５２分付近で最大心拍数１０５回／分が記録されていた。ポイント３及び４における２つの極値が、標準評価シート記録２からは欠落している。
【００１２】
上述した観察に対する典型的なデータ管理のアプローチは、最小、最大及び平均の信号値の継続動作する記録を維持することによって、必要な情報が提供されることである。しかし、測定期間の過程においての信号の値のレンジ内の詳細な内容（ｉｎｓｉｇｈｔ）を提供してくれるこの追加の信号情報は、時間に対する生データの挙動や傾向に対する内容（コンテンツ）は提供してくれない。最少心拍数のポイント３と最大心拍数のポイント４とともに平均値のポイント５は、評価シート記録に追加の３つのデータポイントを追加する。もし、最少心拍数３の正確な時間６と最大心拍数４の正確な時間７が追加されるなら、更なる２つのデータポイントが患者の記録の一部となる。しかし、信号挙動の変化や、薬による反応などの刺激に対する短時間の反応は、やはり評価シートから欠落している。そして、この追加の信号をもってしてもやはり重要なデータポイントが欠落している。
【００１３】
カーブ１で示される生の結果の描写は、約２８０のデータポイントを表している。この収集されたテレメトリデータを価値あるものにするためには、自動化されたシステムを必要とすることなく、このデータを保存するのに役立ち、そして、この保存したデータがオリジナル信号データの特徴や傾向に対する見込みを提供してくれて、個々の患者のために収集された生の情報の完全な記録をエンドユーザーが閲覧するのに役立つ、システムが必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
医療機器や医療システムにおいて、データを効率よく伝送し保存し、そして、伝送し保存したデータから、良好にオリジナルの信号を再構成できる医療データの処理システム、処理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の原理によれば、患者の医療パラメータに対する処理システムは、患者に取り付けられた患者モニタ装置からの医療的に有意な信号（医療有意信号）を有する患者のパラメータデータを取得するためのコミュニケーションシステム（コミュニケーション・インターフェイス）を有している。変換プロセッサは、医療有意信号を、変換を利用した複数のコンポーネントに変換する。フィルタは、フィルタ処理したコンポーネントを取り出すための判定基準に基づいてコンポーネントを排除するために、該コンポーネントをフィルタ処理する。逆変換プロセッサは、医療有意信号を表現するために該フィルタ処理されたコンポーネントを逆変換する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明を用いれば、医療機器や医療システムにおいて、データを効率よく伝送し保存し、そして、伝送し保存したデータから、良好にオリジナルの信号を再構成できる医療データの処理システム、処理方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、データ信号や関数を再構成するためや近似するためのシステムを提供するために離散ウェーブレット変換を利用している。この知られたウェーブレット変換は、データ信号のもつ特徴を時間と大きさに局限化してくれる。さらに明確には、データ信号は、前もって決定された数の信号サンプルを含む連続したブロックに分割される。各ブロック内では、データ信号は、異なる時間分解能において、大きさのディテールを表す係数にエンコードされる。これは、後述するが、時間変化するものを、例えば、生物医学的なテレメトリデータにおいて典型的に発生する非定常プロセスを再構成するときに有利である。図示された実施例では、離散ウェーブレット変換計算はハール（Ｈａａｒ）基底関数に関して実施されており、そこでは、生の信号データに関して、各々の平均値と、差分又はディテールとが計算される。この分野の技術者であれば、ウェーブレット変換を実行するために他の基底関数を用いることもできることを知っているし、色々な基底関数の長所や限度も知っているし、そして、特定の応用のために適宜な基底関数をどのように選択するかなどを知っている。
【００１８】
例えば、ある患者から収集された生のデータの小さなサンプルベクトルｆＴについて、式（１）を用いて、その形について説明する。
【００１９】
ｆＴ＝［５  −２  ３  １］          （１）
式（１）によって示されたベクトルｆＴからウェーブレット係数を計算する過程は、図２を参照することにより明らかである。信号１３が一連の平均値及び差分に分解され、そこでは、以下のように、平均値ｓｉは普通の変換によって計算され、差分ｄｊは隣接する２つの生の信号値間の算術差分の半分として計算される。
【００２０】
ｓｉ＝（ｆｉ＋ｆｉ＋１）／２              （２）
ｄｊ＝（ｆｊ−ｆｊ＋１）／２              （３）
図２に示された演算は、各生のサンプルとその隣のサンプルとの平均ｓｉを計算する。例えば、サンプル１４と１５は、式（２）に従って平均がとられる。この場合、サンプル１４と１５の平均は３／２である。同じように、差分ｄｊは、各生のサンプルとすぐ隣のサンプルとの間で計算される。差分ｄｊは、式（３）に従って、即ち、その２つのサンプルの算術差を２で除算して計算される。例えば、サンプル１４と１５の場合では、その計算によって差分ｄ０として７／２が生み出される。これらの計算が、生のサンプルの各組（ペア）で繰り返される。一旦、ｓｉとｄｊの各値が生のサンプルの各組間で計算されると、同じ計算が、即ち、隣同士の平均ｓの値に対する平均ｓと差分ｄｊ（求める計算）が、全体の平均値ｓ２２２（信号１３の全てのサンプルセットの平均値を表している）と差分値ｄ２２３が決定されるまで行われる。最初のウェーブレット係数１６は、全体信号区間、即ち、最も粗いレベル１８をカバーしている、この全体平均ｓ２によって与えられる。残りの係数は、全体平均ｓ２と組合わされると原信号ベクトルｆＴを作成するはずである、差分、又はディテールを表している。例えば、次のウェーブレット係数１７は、前の、又は、より細かいスケール１９における平均値同士の差分ｄ２に一致する。一般的に、残りの係数、例えば、係数ｄ０２０とｄ１２１は、さらに細かいスケール、即ち、分解能において、平均値同士の差分のパターンをフォローしている。このようにして、データサンプル１３に対するウェーブレット係数のベクトルｂＴは式（４）のようになる。
【００２１】
ｂＴ＝［５／４  １／４  ７／２  ２］            （４）
ウェーブレット係数と生の信号データとの関係は、行列形式で表現される。
【００２２】
ｆ＝Ｈ４ｂ                  （５）
ここで、Ｈ４は、式（６）の形をもつ４×４のハール行列で表される。
【００２３】
【数１】
2005161039.tif 000003
【００２４】
もし、生の信号データｆが与えられるなら、ウェーブレット係数ｂは、直接次式によって求められる。
【００２５】
ｂ＝Ｈ４−１ｆ        （７）
ハール行列Ｈ４は標準的な方法を用いて逆行列を求めてもよい。
【００２６】
行と列の数を増加させてハール行列を作成すれば、予想できるパターンをカバーできる。しかし、ハール行列を適用することによって、行列のサイズは、Ｐ＝２ｎ（ここでｎは正の整数）のスケールに従って指数的に増加する。従って、ハール基底関数においては、データの量をこのスケールにも適応させる必要がある。８行８列のハール基底関数は以下の通りである。
【００２７】
【数２】
2005161039.tif 000004
【００２８】
ハールＨｐ基底に含まれる行と列の数は、２ｎの値に一致する。Ｈ８基底行列は、８個のサンプルをもつサンプルベクトルｆを８個の係数をもつ変換ベクトルに変換する。
【００２９】
図３Ａ〜３Ｄを参照して、離散ウェーブレット変換の別の例について説明する。生の信号２４は、式（９）で定義されるように８個の要素の信号ベクトルｆＴを含む。
【００３０】
ｆＴ＝「５  −２  ３  １  ７  ９  −３  −５」        （９）
図３Ａ〜３Ｄにおいて見られるように、離散ウェーブレット変換計算は、信号２４の要素の各々に対して、平均ｓｉは式（２）に従って計算し、差分ｄｊは式（３）に従って計算することによって始まる。信号２４に対し、式（２）と（３）が適用された隣同士の４つのセット２５，２６，２７そして２８が存在し、それらは、４個の平均値ｓ０，ｓ１，ｓ２、そしてｓ３及び４個の差分値ｄ０，ｄ１，ｄ２，そしてｄ３ということになる。この例では、ｓ０の値は１．５で、ｓ１の値は２で、ｓ２の値は８で、そしてｓ３の値は−４である。同じように、ｄ０の値は３．５で、ｄ１の値は１で、ｄ２の値は−１で、そしてｄ３の値は１である。
【００３１】
図３Ｅ及び図３Ｆは、図３Ａ〜３Ｄで計算された平均値ｓ０，ｓ１，ｓ２，ｓ３に式（２）及び式（３）が、どのように適用されるかを示している。かくして、ｓ０の値とｓ１の値は、（式（２）による）平均値ｓ４及び（式（３）による）差分値ｄ４を作成するためにセル２９において使用される。ｓ２の値とｓ３の値は、平均値ｓ５及び差分値ｄ５を作成するためにセル３０において使用される。この例では、ｓ４の値は１．７５で、ｓ５の値は２で、一方、ｄ４の値は−０．２５で、ｄ５の値は６である。
【００３２】
図３Ｇでよく分かるように、ｓ４及びｓ５の平均値がセル３１で使用され、式（２）及び式（３）が、全体平均値ｓ６（１．８７５）及び差分値ｄ６（−０．１２５）を作成するために、ｓ４及びｓ５の値に再び適用される。生の信号２４に対する作成された結果の離散ウェーブレット変換ベクトルは、セル３２に現れる。そして、そのベクトルは、全体平均値ｓ６と、最も粗い値から最も細かい値、即ち、ｄ６，ｄ５，ｄ４，ｄ３，ｄ２，ｄ１そしてｄ０である差分値、即ちディテール値とから成り立っている。よって、Ｈ８基底を用いて作成された、信号２４に関連したウェーブレット係数のベクトルｂＴは、式（１０）のようになる。
【００３３】
【数３】
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【００３４】
上述した式（５）及び（７）から分かるように、ウェーブレット係数ｂの完全なセットが与えられるなら、信号ｆは、欠落なく再構成することが可能である。ウェーブレット係数の一つの特徴は、全体の生の信号の平均に対して、絶対差分の相対スケールを確立することである。即ち、差分項ｄｊは、各々の粗さや細かさのレベルにおいて、全体平均値ｓｉからの信号の変動分に関する示唆を提供してくれる。生の信号２４を再構成する点において、ウェーブレット係数の値は、全体信号に対する相対的影響を決めている。係数が小さければ、全体信号に対する影響は小さい。よって、オリジナル信号の圧縮は、（後で詳細に説明する）感度閾値を設定し、これらの係数の一部を放棄することによって、ある程度の情報のロスは発生するが、実現できる。
【００３５】
生の信号から有意かもしれない情報を放棄することは有害となりうるし、治療者に不完全な患者データを与えることになる。しかし、ウェーブレット変換は、比較的有意でないディテールをフィルタ処理によって除去し、完全なデータ信号を自動的に記録する能力を与えてくれる。このことによって、治療現場の患者のモニタ及び治療装置と健康事業体の保存装置との間の有意なデータコンポーネントのコミュニケーションが、そのシステムを上回ってしまうことがないことが保証される。また、詳細な時間的変化を表現している完全な全体物からの何なる量のデータであっても、所望されるなら、一度の要求でデータ保存部からデータの完全な記録が検索されることなく、治療者や研究者によって検分される。
【００３６】
ウェーブレット係数の大きさは、全体の生の信号２４の特徴を把握する貢献度のレベルを与える。従って、ある係数を省略したり、係数「０」を代入することによって、ノイズやアーティファクトや、或いは全体の生データサンプルにあまり影響を与えないと判断された他の要素を排除することが可能となる。この可能性の例として、表１に代表的なウェーブレット係数を示す。
【００３７】
表１は完全な信号と閾値レベルに対するウェーブレット係数を示している。
【００３８】
【表１】
2005161039.tif 000006
【００３９】
第１列は、独立変数であるところの時間である。それに続く列の組は、その時間に対応するハール基底係数とその結果の信号値との組と定義する。第２番目の列の組は、閾値を適用しない場合のウェーブレット係数を表す。第３番目の列の組は、１０％閾値を適用した場合のウェーブレット係数を表す。第４番目の列の組は、２０％閾値を適用した場合のウェーブレット係数を表す。そして、第５番目の列の組は、３０％閾値を適用した場合のウェーブレット係数を表す。
【００４０】
閾値の絶対値は、選択された閾値百分率に現れた最大のウェーブレット係数を乗ずることによって計算される。例えば、１０％閾値は、（時間８．０で発生する）最大の係数振幅値（−４）に、０．１（即ち、１０％）を乗ずることによって計算し、閾値の絶対値である０．４を得る。そこで、１０％閾値によって課される制限は、許されるウェーブレット係数の絶対値は０．４より大きいものということになる。例えば、１０％閾値の場合、（時間３．０で発生する−０．２５０）のウェーブレット係数は放棄される。放棄された係数は０に設定され、その結果、それの貢献は信号再構成の目的において無視される。処理した結果のウェーブレット係数が、１０％閾値の列の組の第１の列に列挙されている。これらのウェーブレット係数から再構成された信号が、１０％閾値の列の組の第２の列に列挙されている。そして、再構成された信号と実際の信号（閾値無しの場合の組の第２列目の値）との誤差が、１０％閾値の列の組の第３の列に列挙されている。
【００４１】
２０％閾値の場合、閾値の絶対値は、０．２に−４を乗じた結果生まれる０．８となる。この場合も、時間３．０で発生する係数が放棄され、即ち、０に設定される。かくして、２０％閾値の場合の再構成信号と誤差は、１０％閾値の場合と同じになる。完全な全体のウェーブレット係数と閾値フィルタを通したウェーブレット係数との差が、再構成信号と原信号（オリジナル信号）との間に、最大０．２５０の誤り、或いは偏差を発生させる。
【００４２】
３０％閾値の場合、閾値の絶対値は、０．３に-４を乗じた結果生まれる１．２となる。この場合、３つの係数（時間３．０、６．０、そして７．０にそれぞれ発生する値-０．２５０、１．０００、-１．０００）が放棄され、即ち、０に設定される。フィルタを通したウェーブレット係数が、３０％閾値の列の組の第１の列に列挙されている。フィルタを通したウェーブレット係数から再構成された信号が、３０％閾値の列の組の第２の列に列挙されている。そして、再構成信号と原信号との差が、３０％閾値の列の組の第３の列に列挙されている。この場合、原信号と再構成信号との誤差、或いは偏差は、１．２５より大きくなることはない。
【００４３】
ウェーブレット係数ベクトルから係数を放棄することの一般的な影響は、原信号に近似した信号を作成することである。閾値を大きくすればするほど、原信号と再構成信号との誤差が大きくなる。逆に言えば、係数を放棄するための閾値が０に近いほど、再構成信号と原信号との差が０に近づく。図４は、一つのグラフに前述の再構成信号を表示したもので、表１に表されたデータの比較図である。図４において、４組の再構成信号の各データポイントは、互いに接近して見えたり、重なって見えたりしている。
【００４４】
原信号の形、繰り返し、ノイズの中身、そしてその他の挙動によって、ウェーブレット係数を放棄した結果生まれるロスの度合いが、最終ユーザにとって許容されるかもしれないし、許容されないかもしれない。しかし、多くのテレメトリ応用にとって、ロスの多い、大きい閾値の場合と、ロスの少ない、小さい閾値の場合との間には重大な差は存在しない。
【００４５】
予想できる、或いは繰り返しの信号の場合、ウェーブレット係数を放棄することは、原信号の再構成に些細な影響しか持たない。後者の場合は、異なったタイプの原信号の特徴の助けを借りて、効果的に説明できる。データが表２に表示され、図５にプロットされている。
【００４６】
表２は校正された信号と閾値に対するウェーブレット係数を示す。
【００４７】
【表２】
2005161039.tif 000007
【００４８】
表２に表示され、図５に示されている信号は、一連の３つのステップをカバーしている。第１のステップは、３つの時間ユニットの間で、８という値を有している。第２のステップでは、３つの時間ユニットの間で、３という値を有している。第３のステップでは、２つの時間ユニットの間で、-４という値を有している。表２の第２列に示された、その信号を表す全部のウェーブレット係数は、時間５．０、７．０、８．０における３つの係数値が０であることを示している。従って、これら３つのウェーブレット係数は、選択される閾値レベルに関係なく、すでに放棄されたものとして扱われる。表２は、３つの閾値レベル、１０％、２０％、３０％に対して、その他のウェーブレット係数は放棄されていないことを示している。こうして、３０％閾値レベルにおいてでさえ、原信号が有意な情報のロスなく再構成される。３つの閾値レベルにおいて、他の係数は放棄されないので、図５に示された再構成信号は原信号と重なっている。そのため、ロスなくこの信号を再構成するのに必要なウェーブレット係数の数は、原信号内に含まれるデータポイントの全部の数、或いは、その信号から作成されるウェーブレット係数の全部の数より３つ少ない。
【００４９】
この特徴は、離散ウェーブレット変換の別の利点となる。即ち、原信号においてディテールが存在しない場所において、例えば、信号が一定値をとる期間において、ウェーブレット変換のプロセス自体が自動的に０となるディテール係数を生み出す。別の表現で言えば、離散ウェーブレット変換は、より少ない係数で原信号を表現する手段を与えてくれる。
【００５０】
臨床事情において、フィルタ処理したウェーブレット変換信号を許容する度合いの尺度は、再構成信号が評価シートデータをいかに正確に表してくれるかということである。典型的な深刻な治療の現場においては、評価データは、長時間の医療記録内に含まれる結果データとなる。従って、もし、ウェーブレット変換による自動化された信号サンプリングとデータ保存低減との特徴が評価シートの値に持ち込むことが可能であれば、提案する自動化システムは現在使用されているシステムより多くのデータを長時間記録装置に対して供給することを可能にする。しかし、供給される如何なる追加の信号情報も、原信号データの全部の特性を表現するためには好ましいものと見なされる。上述したように、ロスなく再構成するためには、ウェーブレット係数の全数は、原信号内に含まれるデータポイントの全数と等しい。ウェーブレット変換よって与えられる利点は、各生の信号データポイントの相対的な影響を決定するための手段を提供することである。これらの係数のある部分を除外することによって、原信号の満足すべき近似が得られる。
【００５１】
図６を参照すると、図１の生のデータセットから作られたハールウェーブレット係数３３のセットが示されている。ウェーブレット係数を再構成信号から除去する絶対値閾値ｂｔｈｒｅｓｈは、下に示すように定義される。絶対値閾値は、数式的に次のように定義される。
【００５２】
ｂｔｈｒｅｓｈ＝Ｋ×ｂｉｍａｘ            （１１）
ここで、ｂｉｍａｘは考えられる全セットの係数の中で一番大きなウェーブレット係数であり、Ｋは端数形式で特定される百分率である（例えば、４％はＫ＝０．０４を意味する）。Ｋ＝０のとき、ウェーブレット係数の完全なるセットが、信号再構成計算の中に含まれる。
【００５３】
図７は、２％という比較的小さい閾値Ｋから得られた再構成信号３４を示している。図７の再構成信号３４は、図１の原信号１よりディテールを含んでいない。オリジナルの評価シートのデータポイントが、データポイント２，８，９，１０そして１１として現れている。閾値レベルＫを２％と設定することによって、オリジナルの２５５個のウェーブレット係数の中の１１８個の係数が、ウェーブレット基底から除外される。原信号１を表すフィルタ通過後のウェーブレット係数のセットは、１３７個のウェーブレット係数、即ち全係数の５４％を含んでいる。近似信号３４は、時間２，８，９，１０そして１１の時点で重ねた評価シートのデータと実質的に一致する。
【００５４】
信号１に対する圧縮の効果は、長時間医療記録装置に通常保存されるデータの正確さの点で、比較的小さなロスで済んでいることである。しかし、すでに原信号１の特徴をある程度把握している。例えば、再構成信号３４に現れる最大信号値３５は、約５２分時点で発生する１０６回／分の心拍数であると決定される。再構成信号３４に現れる最少信号３６は、約３９分時点で発生する５７回／分の心拍数であると決定される。図１に示された原信号から得られる最大データポイント４と最少データポイント３とこれらの値とを比較すると、近い一致を示している。
【００５５】
図８は、Ｋが４％に引き上げられたときの図１の原信号１を表す再構成信号３７を示している。見て取れるように、図８の再構成信号は、図７の再構成信号３４や図１の原信号１に比べると少ないディテールしか含んでいない。４％の閾値Ｋを使用すると、７５個のウェーブレット係数を使用して、即ち利用可能なオリジナルのデータポイントの３０％を使用して、再構成信号３７を近似するために１８０個のウェーブレット係数を放棄することになる。オリジナルの評価シートのデータポイント２，８，９，１０，１１は、再構成信号３７のトレースと実質的に一致する。再構成信号によって作られる最大値３８は、約５２分の時点で発生する１０５回／分の心拍数である。最少値３９は、３９分時点で発生し、６１回／分の値をもっている。再構成信号３７の最少値３９の精度は約５回／分の誤差を生じているが、一方、最大値心拍数３８は本質的に同一を維持している。
【００５６】
近似のプロセスは異なった値の閾値Ｋに対して実行され、それは再構成信号の精度の度合いを変化させることになる。表３は、閾値Ｋを関数として、該当する時間おける記録された評価シートの値と再構成信号の値との間の誤差、即ち違いの絶対値をまとめたものである。閾値Ｋが大きくなるほど、誤差は大きくなる。この特性は、各列の最下部に表されたＲＳＳ（ｒｏｏｔ−ｓｕｍ−ｓｑｕａｒｅｄ）誤差の計算に示されている。ＲＳＳ誤差は、閾値Ｋに対する表３内の特定された各時間で発生する誤差の全体的効果の尺度である。
【００５７】
表３は記録された評価シートと特定の閾値に基づく再構成信号値との誤差を示す。
【００５８】
【表３】
2005161039.tif 000008
【００５９】
本発明の別の特徴は、繰り返しの値又は結果に対し自動的にフィルタ処理する能力である。非定常データに対し、離散ウェーブレット変換を用いた閾値アプローチを適用することによって、原信号に現れるアーティファクトを減少させることが可能となり、従って、長時間記録のアーカイブに伝送され、保存されるデータの全体量を少なくさせる。繰り返されるデータは、新しい値と前の値とを比較するような帰納的なアプローチを適用することなく、自動的にフィルタ処理することが可能である。
【００６０】
図９〜１１に示されるデータは、ウェーブレット変換信号の自動的なフィルタ処理の特徴を示している。図９は、特定の患者に対する強制吸入酸素割合（ｆｏｒｃｅｄ−ｉｎｓｐｉｒｅｄ−ｏｘｙｇｅｎ（ＦｉＯ２）ｆｒａｔｃｉｏｎ）の時間推移のプロファイル４０を示している。例えば、患者から人工呼吸器を外していく（ウイーニング）過程では、呼吸器の専門家は、自発呼吸を支えるために患者の能力に直接に従って、患者に対する色々な種類のサポートを減少させるプロセスに従事する。一つのパラメータであるＦｉＯ２は、吸い込む息のために患者に与えられるガスに含まれる酸素の割合である。ＦｉＯ２のパラメータは２１％から１００％の間を変化するもので、大抵の患者は１００％又はその近くから出発して、典型的には２１％のオーダーであり、周囲環境である室内の空気の酸素含有量まで最終的には落としていく。
【００６１】
酸素調整は手動による制御プロセスである。従って、酸素によるサポートを低減させることは、患者が適当な血中酸素濃度ＳｐＯ２（典型的には９５％を超える）を維持していると患者の能力に基づいて評価された期間である、ステップ或いはステージで、典型的に行われる。ＦｉＯ２パラメータの時間推移プロフィールは、時間経過とともにレベルが減少している、一連のステップ関数４１，４２，４３などにおいて典型的に示される。通常、このパラメータは、各変化時に評価シートでアップデートされる。ベッドサイドモニタはウイーニングの過程で、たとえ一定の固定値であろうと、アップデート値を与える。
【００６２】
図１０に示されるウェーブレット係数４４は２２６個の信号データポイントを用いて作られる。これらの係数４４のいくつかは、図９のカーブ４０の事実上の階段形状を作成するのに必要でない値を有している。図１０は、波形４０に相当するウェーブレット係数４４を示している。ウェーブレット係数の多くはプロット４４から省略されている。というのは、ゼロでない値を持つ係数は、最初の５０値内にあるからである。もっと明確に言うと、１５個のウェーブレット係数がゼロでない値を有している。
【００６３】
従って、２２６個のデータポイントによって表される原信号４０は、図１１に示すように１５個のウェーブレット係数を用いてロスなく再生することができる。図１１のカーブ４５は１５個のゼロでないウェーブレット係数４４を用いて原信号４０を再生したものである。図６〜８に示された非常に時間変化の大きい心拍数に用いられたものと同じ方法は、繰り返しのデータ内容を扱うために追加のヒューリステック（ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）フィルタを適用する必要もなく、もっと予見しやすいＦｉＯ２データ信号にうまく適用できる。２２６個のオリジナルのデータポイントに関連する信号４０を作成するために、典型的なネットワークは、この特定の患者のために長時間記録内に１５個のデータポイントをストアする必要がある。
【００６４】
同じアプローチは、同じような理由のために、その他のベッドサイドモニタのデータ信号、例えば、強制呼吸数の設定のデータなどに適用される。人工呼吸を利用する患者のために、強制又は機械駆動の呼吸数も、自発呼吸を支えるための患者の能力に直接順応して調整される。図１２は、生の信号４６を構成する２２６個のデータポイントを伴った、時間対強制呼吸レートを示したものである。強制呼吸レートの場合、図１３に示されたウェーブレット係数４７は、ＦｉＯ２の係数４４と、量（１４個のゼロでない係数４７）及び特徴の両方の点で似ている。図１４は、１４個のウェーブレット係数４７を用いて再構成されたロスのない強制呼吸レート数値カーブ４８を示している。
【００６５】
ウェーブレット係数は変換された信号のディテールを表しているので、それら係数は生の信号データのレベルにおける変化を自動的に検索する手段である。この特性はノイズの多い信号の処理に利用される。そこでは、小さい閾値は、生の信号レベルにおいて有意な変化に典型的に関連する大きな係数はそのままにして、周囲のノイズをフィルタで除去することができる。
【００６６】
このノイズ抑制の特徴が、図１５において、典型的な患者から入手した呼吸数レート４９によって示される。プロット４９の中に、高い呼吸数レートの時間を表す比較的小さいピーク５０と５１がある。もっと顕著な特徴は、１３０分時点と１４０分時点の間にあるピーク５２と２３０分時点と２４０分時点の間にあるピーク５３である。臨床医であれば、患者のモニタリングの過程において発生する、このような突然の変化に対する何らかの通知を知りたいと願うものである。比較的小さい係数を排除するウェーブレット係数の閾値を適用することは、有意なこれらのピークをそのままに残して、信号からアーティファクトを実質的に排除する効果をもたらす。
【００６７】
図１７には、完全なセットのウェーブレット係数、即ちゼロの閾値Ｋをもつウェーブレット係数のプロット５８が示されている。図１８には、２０％閾値Ｋに関連するゼロでないウェーブレット係数が示されている。図１６には、オリジナルデータ信号４９に対して重ねて表示した４つの再構成カーブ５４，５５，５６，５７が示されている。カーブ５４は、完全セットのウェーブレット係数、即ち、図１７に示された係数５８からロスなく再構成した信号を表している。カーブ５５は、１０％閾値Ｋのウェーブレット係数から再構成した信号を表す。カーブ５６は、１５％閾値Ｋのフィルタを通したウェーブレット係数から再構成した信号を表す。そして、カーブ５７は、２０％閾値Ｋのウェーブレット係数、即ち、図１８に示された係数５９のフィルタを通したウェーブレット係数から再構成した信号を表す。たとえ閾値Ｋが１０％を超える値に設定されたとしても、大きなピーク５１，５２，５３は、大きさと時間的位置の点でまだ維持されている。
【００６８】
図１９は、離散ウェーブレット変換処理システムを示している。典型的には、リアルタイムテレメトリデータ６０は、ベッドサイドモニタ６１から患者テレメトリサーバ６２内で動作しているローカルのチャート作成部（ｃｈａｒｔｉｎｇ）とデータベースの管理ツールへと伝送される。上述したように、現行のシステムは固定された時間間隔、例えば１５分毎に、テレメトリデータ６０からサンプルを抽出する。これらのサンプルは、フローシート、或いは評価シート結果データ６６としてリアルタイムデータストア装置６７に供給される。リアルタイムデータストア装置６７は、ベッドサイドモニタ６１から受け取ったリアルタイムテレメトリデータ６０の完全な記録を保存することも可能である。
【００６９】
患者テレメトリサーバ６２は、また、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）プロセッサ６４の通信インターフェイスに直接送信するＡＳＣＩＩ（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｃｏｄｅ  ｆｏｒ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ）データストリーム６３を作る。このＡＳＣＩＩデータストリームは、患者に取り付けられた患者モニタ装置からの医学的に有意な信号によって表さられる患者パラメータデータを運ぶ。ＤＷＴプロセッサ６４は、複数のコンポーネントから成り立つデータストリーム、即ち、患者のパラメータデータを表すＤＷＴ係数データストリーム６５を作るための患者データ信号の変換に責任をもつ。コンポーネント係数データは、続いてリアルタイムデータストア装置６７において、リアルタイム評価シートデータ６６と一緒に保存される。
【００７０】
典型的には、患者テレメトリサーバ６２，ＤＷＴプロセッサ６４、リアルタイムデータストア装置６７は、コンピュータ又はプロセッサシステムに装備されている。ここで用いられるように、プロセッサは、（ａ）入力情報装置から情報を受け取るように、（ｂ）その情報を扱い、分析し、修正し、変換し、及び／又は、伝達することによって情報を処理するように、及び／又は（ｃ）出力情報装置に情報を発送するように、実行可能なアプリケーションの制御の下で、動作する。プロセッサは、例えば、コントローラー、或いは、マイクロプロセッサの能力を利用しても、或いは、それらから成り立っていても良い。プロセッサは、ディスプレイのプロセッサ或いはジェネレータとともに動作しても良い。ディスプレイのプロセッサ或いはジェネレータは、ディスプレイ画像やそれの一部分を表示する信号を作成するための公知の要素である。プロセッサとディスプレイプロセッサは、ハードウエア、ファームウエア、及び／又はソフトウエアから構成される。
【００７１】
ここで用いられる実行可能なアプリケーションとは、これらのオペレーションシステム、健康情報システム、或いは、その他の情報処理システム、例えば、ユーザのコマンドやインプットの応答などのシステムを含む所定の機能を実現するために、プロセッサに条件を設定するためのコード、又は機械が読みとり可能な指示を含んでいる。実行可能な手順とは、コード又は機械が読みとり可能な指示のセグメント、サブルーチン、或いは、少なくとも１つ以上の特定のプロセスを実行するための実行可能なアプリケーションの部分又はコードのその他の明確な部分、である。これらのプロセスは、入力データ又はパラメータを受け取ること、受け取った入力データに対するオペレーションを実行すること又は受け取った入力データに対する関数を実行すること、そして、その結果の出力パラメータを供給することを、含んでいる。ユーザインターフェイスは、ユーザがプロセッサや他の装置との対話を可能にする、プロセッサの制御の下にディスプレイプロセッサによって作られる、少なくとも１つ以上のディスプレイ画像を含んでいる。
【００７２】
ＤＷＴプロセッサ６４は、また、離散ウェーブレット変換に付け加えて、生の信号データ６０に対する少なくとも１つ以上の数学的演算、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、単純平均、及び／又はカルマンフィルタ処理を実行する。ＤＷＴプロセッサ６４は、さらに、ノイズレベルを減ずるための、又は特定したい信号のアーティファクトを識別するための、判定基準、即ち閾値に基づいて、コンポーネント（即ち、ＤＷＴ係数）のデータストリームをフィルタ処理してもよい。上述したように、判定基準、即ち閾値は、統計的な重要度の計算に基づいても良い。また、同じく上述したように、このフィルタ処理は、データストリームからコンポーネント（即ち、ＤＷＴ係数）を排除する結果になっても良い。このフィルタ処理後のデータストリームは、リアルタイムデータストア装置６７に保存してもよい。
【００７３】
図２０は、部門情報システム６８内で機能している離散ウェーブレット変換処理システムのダイアグラムである。図２０において、部門情報システム６８のユーザは、患者テレメトリサーバ６２からの評価シート、又はフローシートのアップデートのデータ６６を、或いはＤＷＴプロセッサ６４からの離散ウェーブレット係数６５を要求しても良い。ＤＷＴ係数６５の要求に応えて、ＤＷＴプロセッサ６４は、当該係数６５が一部、又は全部が検索されるリアルタイムデータストア装置６７にアクセスする。検索された係数は、閾値プロセッサ８４及び長時間医療データストア装置６９を経由して、テレメトリ再構成プロセッサ７０に送られる。閾値プロセッサ８４は、ユーザが、前に詳細に述べたフィルタリングを実行して、コンポーネントストリームを選択的にフィルタ処理することを許す。フィルタをかけた結果のＤＷＴ係数は、長時間医療データストア装置６９に保存される。
【００７４】
テレメトリ再構成プロセッサ７０は、検索された係数のウェーブレット逆変換を行う。また、テレメトリ再構成プロセッサ７０によって、ユーザのために信号のイメージを提供するための表示プロセッサとして動作するチャーテング及びディスプレイツール７１を経由して、再編集された、又は近似されたデータ信号をユーザは見ることができる。係数データ６５を用いたテレメトリデータの再構成は、ハール行列（或いはハール行列のセット）は都合の良いことにユニバーサルなので、実現可能である。特定の信号データに関係なく、ハール行列は同じ形をしている。従って、一つ又は複数のハール行列はテレメトリ再構成プロセッサ７０、又は長時間医療データストア装置６９に永久に保存されても良い。特に、当該システム６８のマスターファイルの一つはウェーブレット変換マスター（ＷＴＭ）ファイルであり、そのファイルは、信号再構成のために検索されたウェーブレットの量に合わせた種々のサイズのハール行列の集合となっている。そして、ウェーブレット係数６５は、リアルタイムデータストア装置６７から事業体ユーザへ供給される必要があるデータコンポーネントである。
【００７５】
図２１は、図１９の離散ウェーブレット変換プロセッサ６４の動作にアクセスしたり制御したりするためのユーザインターフェイス７２を示している。ユーザインターフェイス７２の画像を表すためのデータは、図２０のチャーテング及びディスプレイツール７１によって作成される。そして、このユーザインターフェイス７２の画像は、再形成された患者パラメータ信号を表示するために用いられるのと同じディスプレイ装置上に表示してもよい。ＤＷＴプロセッサ６４のリスナーサブプロセス（ｌｉｓｔｅｎｅｒ  ｓｕｂｐｒｏｃｅｓｓ）は、患者テレメトリサーバ６２からＡＳＣＩＩテレメトリパケット６３を検索し、さらに、患者のデモグラフ的に重要な統計情報とモニタされた生理学的なパラメータとを抽出する。そのデータは、ＤＷＴプロセッサ６４のデータベースに書き込まれる。
【００７６】
インターフェイス７２の動作は、ウィンドウ７３のリストの中から希望する患者ための患者識別（ＰＩＤ）（それは、例えば、医療記録番号でもよい）を選択することによって始まる。患者識別（ＰＩＤ）リストウィンドウ７３は、患者テレメトリサーバ６２から検索されたＡＳＣＩＩパケットデータ６３の患者データに基づいて自動的に配置される。利用可能な患者識別部は、ＰＩＤリストウィンドウ７３に配置される。一旦患者識別部７６が選択されると、その患者をモニタして得た関連する生理学的パラメータがパラメータ（ＰＡＲＭ）リストウィンドウ７４に自動的に載せられる。希望する生理学的パラメータがインターフェイス７２の領域７４のリストから選択される。示されている例において、ＰＩＤ“４００４９０”７６と生理学的パラメータ“ＲＥＳＰ”７５が、明るく浮かび上がって選択されている。
【００７７】
スタートクエリーボタン７７を操作することによって（図１９）ＤＷＴプロセッサ６４の動作が始まる。ボタン７７の操作によって、患者テレメトリサーバ６２からＤＷＴプロセッサ６４へのポートが開かれる。ＤＷＴプロセッサ６４は、患者テレメトリサーバ６２の中に配置する必要はないし、又は物理的に近くに配置する必要もない。代わりに、コミュニケーションは、標準のイーサネット接続のＴＣＰ／ＩＰを経由して実現されても良い。ユーザは、信号再構成出力ファイルネーム７８とウェーブレット係数ファイルネーム７９の両方を選択するように促される。ユーザは、ＤＷＴプロセッサ６４のカレントデレクトリ（デフォルトのデレクトリ）の中にこれらのファイルを配置することを選んでも良いし、或いは事業体情報システム６８にアクセスする共有ハードドライブ上を含む、その他の場所の中にこれらのファイルを配置することを選んでも良い。ユーザは、一度にウェーブレット係数に変換するオリジナルの生理学的信号のサンプル数である、ＤＷＴプロセスの希望するオーダー（ｏｒｄｅｒ）をウィンドウ８０内で特定する。この分野の当業者であれば、このサンプル数が、適用するハール行列にとって重要であることを理解できる。ユーザは、また、（式（１１）の）希望する離散ウェーブレット排除係数Ｋを閾値パーセントウィンドウ８１内においてマニュアルで特定しても良い。逆に、専用の閾値選択プロセッサ（図２０の８４）が、試される特定の生の信号にとって適当である閾値の値Ｋを自動的に選択するための、及び／又は維持するための閾値決定プロトコル又はアルゴリズムを適用するように用いられてもよい。
【００７８】
上述したように、パラメータが選択され、及び／又は特定されると、ＳＴＡＴ  ＤＷＴスタートボタン８２は活性化する。その応答として、ＤＷＴプロセッサ６４は、ＡＳＣＩＩパケット信号６３内の生理学的パラメータデータサンプルに基づいてＤＷＴ係数データ６５を計算し始め、そして、リアルタイムデータストア装置６７（図１９）にこれらの係数を書き込み始める。ユーザは、ＤＷＴ係数データ６５の計算を停止して、ＥＮＤボタン８３を活性化してインターフェイス７２から抜け出してもよい。
【００７９】
前述された実施例や説明は、本発明の説明のために示したものである。特に、本発明を自動化したり、多くの異なったソフトウエア手段を用いて多様なデータ処理と協働することは可能である。データ処理分野の通常の技術を有する者ならば、多くの異なったアプローチや技術を用いて、本発明の範囲を逸脱することなく、種々の特徴を実施できる。例えば、この分野の当業者であるならば、図１９、２０で示された全ての要素がハードウエア、ファームウエア、そしてソフトウエアの組み合わせで実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】典型的な長時間医療記録装置に記録された生のテレメトリデータと選択された要約データとの関係を示した図である。
【００８１】
【図２】ハール基底関数を用いた離散ウェーブレット変換の計算プロセスを示した図である。
【００８２】
【図３Ａ】８個のデータ要素を含むシングルベクトルに対する各々の供給されたシングルコンポーネントに対する平均及び差分を計算するための離散ウェーブレット変換を説明する図である。
【００８３】
【図３Ｂ】８個のデータ要素を含むシングルベクトルに対する各々の供給されたシングルコンポーネントに対する平均及び差分を計算するための離散ウェーブレット変換を説明する図である。
【００８４】
【図３Ｃ】８個のデータ要素を含むシングルベクトルに対する各々の供給されたシングルコンポーネントに対する平均及び差分を計算するための離散ウェーブレット変換を説明する図である。
【００８５】
【図３Ｄ】８個のデータ要素を含むシングルベクトルに対する各々の供給されたシングルコンポーネントに対する平均及び差分を計算するための離散ウェーブレット変換を説明する図である。
【００８６】
【図３Ｅ】図３Ａ〜３Ｄに示された８個のデータ要素の平均及び差分に対しての差分及び平均の計算を示した図である。
【００８７】
【図３Ｆ】図３Ａ〜３Ｄに示された８個のデータ要素の平均及び差分に対しての差分及び平均の計算を示した図である。
【００８８】
【図３Ｇ】図３Ｅ及び３Ｆにおいて、すでに計算され、図示された平均及び差分に対しての平均及び差分の計算を示した図である。
【００８９】
【図３Ｈ】図３Ａ〜３Ｄの提示された信号に対する離散ウェーブレットベクトルを示した図である。
【００９０】
【図４】本発明の原理による、完全な信号と閾値レベルを与えるために必要なウェーブレット係数の比較図である。
【００９１】
【図５】本発明の原理による、改訂した信号と閾値レベルを与えるために必要なウェーブレット係数の比較図である。
【００９２】
【図６】図１に示されたデータセットから作られたハールウェーブレット係数のセットを示した図である。
【００９３】
【図７】本発明の原理による、離散ウェーブレット係数の第１セットを用いて、図１に示された信号を再構成した図である。
【００９４】
【図８】本発明の原理による、離散ウェーブレット係数の第２セットを用いて、図１に示された信号を再構成した図である。
【００９５】
【図９】典型的な患者に対する強制吸入酸素（ＦｉＯ２）変化量の時間経過のプロフィールを示した図である。
【００９６】
【図１０】図９に示されたデータに対する本発明の原理に従って作成されたＦｉＯ２ウェーブレット係数を示した図である。
【００９７】
【図１１】本発明の原理に従った離散ウェーブレット係数のセットを用いて、図９に示された信号を再構成した図である。
【００９８】
【図１２】典型的患者の、時間対強制呼吸レート設定を示した図である。
【００９９】
【図１３】図１２で示されたデータに対して、本発明の原理に従って作成されたウェーブレット係数を示した図である。
【０１００】
【図１４】本発明の原理に従って、離散ウェーブレット係数のセットを用いて、図１２に示された信号を再構成した図である。
【０１０１】
【図１５】典型的な患者の、時間対呼吸レート（呼吸回数／分）を示した図である。
【０１０２】
【図１６】本発明の原理による、種々のウェーブレット排除閾値に基づいて、図１５のデータから導かれる再構成された信号を示した図である。
【０１０３】
【図１７】本発明の原理に従って作成された、図１５で示されたデータのウェーブレット係数の完全なセットを図示したグラフである。
【０１０４】
【図１８】図１７に示されたデータに対して、２０％排除閾値を適用した後に残ったウェーブレット係数を示した図である。
【０１０５】
【図１９】本発明の原理に係る、データの保存と離散ウェーブレット変換係数のためのシステムを示すブロックダイアグラムである。
【０１０６】
【図２０】本発明の原理に係る、評価シート結果と離散ウェーブレット変換係数を長時間医療記録ストア装置へ伝送するシステムのブロックダイアグラムである。
【０１０７】
【図２１】本発明の原理に従って作成された離散ウェーブレット変換プロセッサによって作動されるグラフィカル・ユーザー・インターフェイス（ＧＵＩ）を示した図である。
【符号の説明】
【０１０８】
６０      （バイナリ形式）テレメトリデータ
６１      ベッドサイドモニタ
６２      患者テレメトリサーバ
６３      （ＡＳＣＩＩ）テレメトリデータ
６４      ＤＷＴプロセッサ
６５      ＤＷＴ係数データ
６６      評価シート（フローシート）データ
６７      リアルタイムデータストア装置
６８      部門情報システム
６９      長時間医療データストア装置
７０      テレメトリ再構成プロセッサ
７１      チャーテイング・ディスプレイツール
７２      インターフェイス
７３      ＰＩＤリストウィンドウ
７４      ＰＡＲＭリストウィンドウ
７５      パラメータ（ＰＡＲＭ）
７６      患者識別部（ＰＩＤ）
７７      スタートボタン
７８      信号再構成出力ファイルネーム
７９      ウェーブレット係数ファイルネーム
８０      ウィンドウ
８１      閾値パーセントウィンドウ
８２      ＤＷＴスタートボタン
８３      ＥＮＤボタン
８４      閾値選択プロセッサ
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図３Ｇ】
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【図３Ｈ】
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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】
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【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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【図２０】
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【図２１】
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【図１９】
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