(57)【要約】【解決手段】対象の呼吸動作をモニターするための方法およびシステムが開示される。呼吸動作の規則的なサイクルを検出し、予想して推定するための方法およびシステムが開示される。本発明の他の開示される態様は、乳幼児の呼吸活動の不規則性（停止や非周期性（SIDSのようなもの））を検出し、リポートすることに関する。
2006507088.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸活動をモニターする方法であって、
第一の周期の間、乳幼児の呼吸動作を示す信号データの第一のセットを測定する工程と、
呼吸動作の周期性からの偏差の程度を識別するために、第二の周期の間、測定された乳幼児の呼吸動作に関連した信号データの第二のセットと信号データの第一のセットとのパターン・マッチングを行う工程と、
パターン・マッチングの結果に基づいて不規則性をリポートする工程と、
を含む方法。
【請求項２】
信号データの第一のセットと信号データの第二のセットのパターン・マッチングが自動相関関数を使用して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
信号データの第一のセットと信号データの第二のセットのパターン・マッチングが絶対差関数を使用して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
信号データの第一のセットと信号データの第二のセットとの間のマッチングの程度を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
マッチングの程度が、自動相関関数の二次のピーク値により決定される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
マッチングの程度が、絶対差関数の二次の最小値により決定される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
マッチングの程度を閾値の範囲と比較する工程をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
マッチングの程度が閾値の範囲の外にあることが、正常な呼吸動作からの偏差を示す、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
マッチングの程度が閾値の範囲の内にあることが、繰り返す呼吸動作を示す、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
最良のマッチング点が呼吸動作の周期を示す、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
不規則性をリポートする工程が警報信号を送信することからなる、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
警報信号が可聴または視覚可能な信号からなる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
不規則性が、呼吸動作の規則性からの偏差からなり、偏差の程度は閾値を超えることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
不規則性が、連続した、信号データの複数のセットにおいて識別された、呼吸動作の規則性からの偏差からなり、偏差の程度は閾値を超えることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
信号データの第二のセットが、呼吸動作のデータモデルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
呼吸動作のモデルが更新可能である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
呼吸活動をモニターする方法であって、
第一の時間の間、呼吸動作を示す信号データのセットを測定する工程と、
信号データのセットの振幅を閾値と比較する工程と、
比較の結果に基づき規則性をリポートする工程と、
を含む方法。
【請求項１８】
不規則性をリポートする工程が警報信号を送信することからなる、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
不規則性が信号データのセットの測定値からなり、信号データのセットの振幅が閾値以下である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
不規則性が信号データの、二つ以上の連続してセットの測定値からなり、信号データのふたつ以上のセットの振幅が閾値以下である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
呼吸活動が乳幼児のものである、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
対象の動きをモニターする方法であって、
画像データを捕捉する工程と、
画像データにおいて視覚可能な多数のマーカーを決定する工程と、
マーカーの数が閾値を満たすかどうかを決定する工程と、
マーカーの数が閾値を満たさないときに不規則性をリポートする工程と、
を含む方法。
【請求項２３】
マーカーの数が三つの、マーカーである、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
マーカーがマーカーブロックに付着される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
画像データを捕捉することが、マーカーブロックの位置を決定するためのプロセスの間になされる、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
カメラが画像データを捕捉するために使用され、カメラが枠に取り付けられる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
対象の動きをモニターする方法であって、
対象の動きを示す信号データのセットを受信する工程と、
信号データのセットのフェーズを推定する工程と、
動きの周期性からの偏差を識別するために、フェーズに基づいた信号データのセットのベクトルを、ひとつ以上の前の周期の間に、対象の測定された動きに関連したひとつ以上の前のセットと比較する工程と、
比較の結果に基づいて不規則性をリポートする工程と、
を含む方法。
【請求項２８】
対象が乳幼児を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
不規則性が規則性からの識別された偏差からなる、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
不規則性が連続した、信号データの複数のセットにおいて識別される規則性からの偏差からなる、請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】
フェーズが信号データのセットの周期を計算することにより推定される、請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】
同相成分を形成するために、周期Tをもつ余弦波形と、データ信号の最新のT秒長の部分との内積を計算する工程と、
直交成分を形成するために、周期Tをもつ正弦波形での内積を計算する工程と、
フェーズを推定するために、直交成分を同相成分で割った結果の逆正接を計算する工程と、
をさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
さらに、周期に対して仮定を識別する工程と、
最大値および最小値に対する位置の値を推定する工程と、
ひとつ以上のサンプルのセットに基づき周期を推定する工程と、
を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
ベクトルが振幅およびフェーズ成分を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３５】
呼吸動作の周期性からの偏差を識別するために、信号データのセットのベクトルを信号データのひとつ以上の前のセットと比較する工程が信号対フェーズ値の二次元のヒストグラム列を使用することを含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３６】
二次元のヒストグラム列が動作の前の記録の間、蓄積される、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
さらに、ベクトルを、二次元のヒストグラム列の他の値と比較する工程と、
クラスタ因子を形成する工程と、
クラスタ因子が閾値を超えるとき、周期性からの偏差を識別する工程と、
をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
最新の吸い込み値、最新の吐き出し値、および対応する時点を推定する工程をさらに含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３９】
周期的活動をモニターする方法であって、
ふたつ以上のマーカーを含むマーカーブロックが対象の動きに関連するように、マーカーブロックを対象に、共同して配置する工程と、
マーカーブロックをカメラで見る工程と、
マーカーブロックを示す画像データを形成する工程と、
検出した動きに対して、不十分な周期性に基づいて不規則性をリポートする工程と、
を含む方法。
【請求項４０】
対象が非生物対象である、請求項４０に記載の方法。
【請求項４１】
非生物対象が機械の対象である、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
不規則性をリポートする工程が警報信号を送信することからなる、請求項３９に記載の方法。
【請求項４３】
ひとつ以上のマーカーの位置が画像データを使用して追跡される、請求項３９に記載の方法。
【請求項４４】
不規則性が、ひとつ以上の拡張された調査範囲内に、ひとつ以上のマーカーを見出すことができないことからなる、請求項３９に記載の方法。
【請求項４５】
マーカーブロックに対して動きを識別することをさらに含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４６】
不規則性が動きのデータの振幅に基づいて決定される、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
マーカーの複数のグループの独立した動きを追跡する方法であって、
画像を捕捉するために、カメラを使用してマーカーの第一のグループおよび第二のグループを画像化する工程と、
画像においてマーカーの第一のグループを識別する工程と、
画像においてマーカーの第二のグループを識別する工程と、
マーカーの第一のグループの動きを追跡する工程と、
マーカーの第二のグループの動きを追跡する工程と、
を含む方法。
【請求項４８】
ひとつの追跡システムが、マーカーの第一および第二のグループの動きを同時に追跡するために使用される、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
マーカーの第一のグループが第一の対象に関連付けられ、マーカーの第二のグループが第二の対象に関連付けられる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
マーカーの第一および第二のグループが同じ対象に関連付けられる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５１】
マーカーの第一のグループが第一の本体位置に関連付けられ、マーカーの第二のグループが第二の本体位置に関連付けられる、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
第一の警報閾値が第一の本体位置に関連付けられ、第二の警報閾値が第二の本体位置に関連付けられる、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
マーカーの第一のグループがマーカーブロックに関連付けられる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５４】
自動化プロセスが、画像におけるマーカーの第一のグループをマーカーブロックにマッチングするために実行され、ここでマーカーブロックの位置および向きが分析される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
マーカーブロックの第一および第二のグループが動きにおける不規則性を検出するために追跡される、請求項４７に記載の方法。
【請求項５６】
不規則性が、周期性、不十分な数のマーカー、または不十分な動きからの偏差からなる、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
マーカーの第一および第二のグループが位置および向きを測定するために追跡される、請求項４７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、2002年12月20日出願の米国出願第10/327,603号および2002年11月25日出願の米国出願第10/305,416号（2002年9月3日出願の米国出願第10/234,568号および2001年6月26日出願の米国出願第09/893,122号（ここに参考文献として組み込まれる）の一部係属出願）に基づくものである。米国出願第09/893,122号は1998年10月23日出願の米国出願第09/178,383号，1998年10月23日出願の米国出願第09/178,385号（米国特許第6,279,579号（2001年8月28日発行））および2000年11月14日出願の米国出願第09/712,724号（これらはここに参考文献として組み込まれる）に基づくものである。
【０００２】
本発明は、医療方法およびシステムに関するものである。特に、本発明は、呼吸活動をモニターする方法およびシステムに関する。新生児の親にとって重大な関心事は乳幼児突然死症候群（SIDS）による死の可能性である。SIDSは、完全な検死、死亡現場の調査、および臨床歴の検討を含む十分な調査を行ったあとも説明のつかない、一歳未満の乳幼児の突然の死亡として一般には認識されている。SIDSの死は突然のものであり、しばしば苦痛をともなわい眠りに関連する。
【背景技術】
【０００３】
SIDSの正確な原因は分かってはいないが、SIDAの赤ちゃんが、幼児期、突然死をもたらす脳の異常性をもって生まれてきたことを山のような証拠が示している。SIDS犠牲者の調査はSIDS乳幼児は、睡眠中の呼吸制御に関する脳の一部、“後室周囲核”に異常をもつことを示している。しかし、科学者は、誕生の際にある異常だけでは死の原因として不十分であると考えている。他の要因、酸素の欠乏、過剰な二酸化酸素の摂取がSIDS発生に関与しているかもしれない。睡眠中、赤ちゃんは、吐き出した空気を再度吸い込むときに、酸素の欠乏、過剰な二酸化炭素レベル下にある。通常、乳幼児は不十分な呼気を感じることができ、その子の呼吸動作は、不十分な酸素、過剰な二酸化酸素を補償するために変化する。乳幼児の呼吸活動における或るタイプの不規則性はSIDSまたはSIDSの可能性を示すものとなり得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、呼吸の不規則性に対する乳幼児の呼吸活動をモニタリングすることは、SIDSの可能性を防止し、または検出するのに役立つ。呼吸活動をモニターするひとつのアプローチは、呼吸動作を機械的に検出することができる電池式電子装置を、乳幼児の体に付けることである。このような装置は乳幼児の呼吸を直接モニターすることができるが、電池は装置を大きくし、重くする（小さな乳幼児には邪魔なものとなる）。さらに、このようなアプローチでは、取り付けが難しい。
【０００５】
呼吸活動をモニターする他のアプローチは、乳幼児が寝ているマットレスの下に、圧力感知パッドを据え付けることである。パッドは、体の動きを測定することにより、赤ちゃんの呼吸活動をモニターする。しかし、パッドは呼吸動作を直接モニターすることができないことから、生成した呼吸データの正確さに影響を及ぼす。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記アプローチとは対照的に、本発明は、邪魔になることなく、呼吸活動をモニターすることができる改良されたシステムおよび方法を提供する。乳幼児に関して、睡眠中、呼吸活動を連続的にモニターし、検出した不規則性をリポートすることにより、本システムおよび方法は、SIDSの発生を減少させることができる。
【０００７】
一実施例では、光学式のシステムは少なくともひとつのカメラ、マーカー、マーカの位置を計算するコンピュータ装置、および警告信号を送信するリポート装置を有し、乳幼児の呼吸活動を測定し、記録し、検出した不規則性をリポートするために利用される。システムは、マーカー（マーカーの動きが乳幼児の呼吸の動きに関連するような特定の場所に配置される）の動きを追跡することにより呼吸のパターを生成することができる。一実施例では、多数のマーカーの動きが追跡される。
【０００８】
一実施例にしたがって、乳幼児の呼吸パターンを識別する方法が、まずマーカーを乳幼児に接近して配置すること、マーカーを少なくともひとつのカメラで観察すること、カメラにより観察された、識別されたマーカーの画像座標を生成すること、画像座標をマーカー用の基準座標と比較すること、その後に乳幼児の呼吸の動きを判定することを含む。コンピュータ装置は、呼吸パターンを解析し、不規則性が検出されたならばリポート装置を作動させる。不規則性は、限定はしないが、呼吸パターンにおける周期性の欠如、呼吸動作がなくなることを含む。複数の乳幼児または患者に関連した多数のマーカーが、本システムおよび方法を使用して同時にモニターされ得る。さらに、本アプローチは、成人患者および人間以外の動物を含む対象をモニターするために使用することができる。
【０００９】
本発明のこれらおよび他の態様、目的、効果は詳細な説明、図面および特許請求の範囲に示されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の実施例の態様は乳幼児の呼吸動作の周期性および不規則性を検出する方法である。また乳幼児の呼吸活動の周期性および不規則性を検出し、リポートするシステムおよび装置が開示される。
【００１１】
乳幼児の呼吸をモニタリングするシステム
図１は乳幼児の呼吸動作動のモニタリング（呼吸動作を表わすデータは光学画像化装置により収集される）のためのシステム100の実施例の要素を示す。ビデオカメラ108のような、光学的またはビデオ画像装置が乳幼児106の少なくとも一部がカメラの視野に入るように向けられる。カメラ108は呼吸活動に関連した動きについて、乳幼児106をモニターする。たとえば、カメラ108は乳幼児の胸部の動きをモニターするために配置することができる。一実施例では、カメラ108は、乳幼児106の水平方向の縦軸に関して、20度から70度の間で傾斜した軸線をもつように、天井、壁または他の支持構造物上に配置される。一実施例では、カメラ108はベビーベッドまたは乳幼児を支持する構造物の端部に直接設けられる。さらに、ビデオの視野画像は患者の胸部の約30cm×30cmの領域を見るために向けられる。図示だけのために、ひとつのカメラ108が図１に示されている。しかし、本発明に使用できるカメラ108の数はその数を超えてもよい。
【００１２】
一実施例では、カメラ当たりのひとつの照明源（好適実施例では、赤外線源である）が処理テーブル104上の乳幼児106に光を投射する。発生した光は、乳幼児の体上にあるひとつ以上の標識点（ランドマーク）で反射する。カメラ108（乳幼児106に向けられている）は、ひとつ以上の標識点からの反射光を捕捉し、検出する（標識点は好適に、患者の胸部上のひとつ以上の位置に配置され、カメラ108により見ることができる）。
【００１３】
カメラ108の出力信号は、ビデオ画像を受信する機能をもつコンピュータ110または他のタイプの処理ユニットに送信される。特定の実施例では、コンピュータ110は、システムにおいて利用される各ビデオ源に対して別個のチャネルをもつビデオフレーム取り込みカードを含む。カメラ108により記録された画像は処理のためにコンピュータ110に送られる。カメラ108がアナログ出力を形成するときは、フレーム取り込み装置は、カメラの信号を、コンピュータ110による処理に先だって、デジタル信号に変換する。コンピュータ110により受信された、分析されたビデオ信号に基づき、コンピュータ110は警報装置116を操作するために制御信号を送ることができる。
【００１４】
警報装置116はコンピュータ110に埋め込まれても、別体でもよい。一実施例では、コンピュータ110からの制御信号を受信した際に、警報装置116は、SIDSの可能性のある乳幼児の介護人または親に警告するために、警報信号（可聴音、視覚信号またはその両方）を送信する。警報信号はまた、SIDSの発生を減少させるために、乳幼児を目覚めさせるべく送信してもよい。単に図示の目的であるが、図１はコンピュータ110に結線した警報装置116を示す。しかし、ワイヤレスも、結線に代え、または結線とともに使用することができる。さらに、本発明に使用される警報装置116の数は変化させることができる。一例として、警報信号が送信されたとき、乳幼児の介護人または親を警告する機会を最大にするために、複数の場所に警報装置116を配置してもよい。
【００１５】
一実施例において、ひとつ以上の受動マーカー114が、呼吸動作を検出すべき、乳幼児の領域に配置される。各マーカー114は好適に、光（可視光であろうとも、可視的でないものであろうとも）を反射することができる、反射性または逆反射性材料からなる。照明源がカメラ108と同じ位置に配置されている場合は、マーカー114は好適に、照明源へと大部分の光を反射する逆反射性材料からなる。これに代えて、各マーカー114は自ら光源を含んでもよい。マーカー114は乳幼児の呼吸動作を検出するために、カメラ108により画像化される乳幼児の体の上の身体的な標識点に代えて、またはこれと併用して用いられる。マーカー114は好適に、このようなマーカー114がカメラ108により形成されたビデオ画像を介して、検出され、より正確に追跡され得ることから、身体標識点に代えて利用できる。好適なマーカー114の反射または逆反射の特性から、マーカー114は本質的に、カメラ108のような光検出装置、とりわけカメラ108と照明源とが一緒に配置されているときに、ビデオ画像に優れたコントラストを与える。
【００１６】
呼吸動作を追跡するために、ビデオまたは光学的システムを利用することは、いくつかの利点を提供する。たえとえば、ビデオまたは光学的システムは、乳幼児に対して、複数回使用する際に測定結果を繰り返すための信頼性のある機構を提供する。さらに、本発明の方法は非侵襲的であり、たとえマーカーが使用されても、乳幼児にケーブル、接続器具をつける必要がない。また、マーカーの使用が実用的でないとき、選択された身体標識点につながりのある呼吸動作の測定を実行することにより、マーカーなしでも利用できる。本発明の方法は、外部の解剖学的な身体の動きの、絶対的な測定に基づくことから、より正確なものとなる。したがって、光学的システムは、割り込み式/面倒な設備を使用することができない、または使用すべきでない乳幼児の呼吸動作、位置を追跡するのに特に適している。
【００１７】
マーカー114を追跡する上で考えられる非効率性は、該マーカーがビデオフレームのどこにでも現れる可能性があり、ビデオフレーム画像要素のすべてを、マーカー114の位置を決定するために、検査しなければならないことである。したがって、一実施例において、マーカー114の位置の最初の決定は、ビデオフレームの画像要素のすべての検査に関連してくる。ビデオフレームが、640×480の画像要素からなると、307200（640*480）の画像要素すべてがマーカー114の位置を見出すため、最初に検査される。
【００１８】
マーカー114をリアルタイムで追跡するために、マーカー114の位置をリアルタイムで決定すべく、ビデオフレーム全てに対して画像要素全てを検査することは、システム資源の大半を消費することになる。したがって、一実施例においては、マーカー114のリアルタイム追跡はビデオフレームの小さな領域（これは「追跡ゲート」といわれ、前のビデオフレーム中の、既に識別されたマーカー114の位置の推定に基づいて設けられる）を処理することにより容易にすることができる。前のビデオフレームにおいて画成されたマーカー114の、前に決定された位置は、リアルタイムで、同じマーカーに対する初期検索範囲（すなわち、追跡ゲート）を定義するために使用される。追跡ゲートは、一実施例においては、マーカー114の前の位置を中心とする、ビデオフレームの比較的小さい部分である。追跡ゲートは、追跡アルゴリズムがそのゲート内にマーカー114を位置づけできないときにのみ、拡張される。たとえば、前に決定した特定のマーカーの位置がビデオフレームの画像要素（50、50）であるとする。追跡ゲートがビデオフレームの50×50領域に限定されるならば、この例の追跡ゲートは座標（25，25）、（25，75）、（75，25）および（75，75）により画成される領域内の画像境界からなる。ビデオフレームの他の部分は、マーカー106がこの追跡ゲート内で見つからないときのみ調査される。
【００１９】
カメラ108からコンピュータ110に送られるビデオ画像信号は、乳幼児の身体上のマーカー114の動きおよび/または標識点の構造を示す動きを表わす信号を発生させ、追跡するために使用される。図２は、或る測定期間内での、マーカー114の動きに関する情報を含む呼動作に対する動き信号チャート200の例を示す。横軸は時間を示し、縦軸はマーカー114の相対的な位置または動作を示す。一実施例では、図２に図示の信号は、動作信号チャート200にそった、複数のデータ点からなる。
【００２０】
図６aおよび図６bは呼吸動作を表わすデータを、光学的または視覚的に収集するために、本発明において使用することができるカメラ108を例示する。カメラ108はひとつ以上の光電陰極およびひとつ以上のCCD素子を有する電荷結合素子（“CCD”）である。CCD素子は、局所的な領域に電荷を蓄え、適切な制御信号で、その電荷を読み出し点へと移す素子である。画像化される光景からの光が光電陰極に集められると、カメラで受信した光の強度に比例して電子が放出される。その電子は、CCD素子内に位置する電荷バケットに捕獲される。電荷バケットに捕獲された電子の分布はカメラで受信した画像を表わす。CCDはこれら電子をアナログ-デジタルコンバーターに送る。アナログ-デジタルコンバーターの出力は、ビデオ画像を処理し、逆反射性マーカー114の位置を計算するために、コンピュータ110に送られる。本発明の実施例にしたがって、カメラ108はRS-170出力および640×480画素解像度をもつ白黒CCD型カメラである。これに代えて、カメラ108は、CCIR出力および756×567画素解像度をもつCCDカメラであってもよい。
【００２１】
本発明の特定の実施例では、赤外線照明器602（「IR照明器」）がカメラ108に取り付けられている。IR照明器602がカメラ108に近接して配置されると、カメラ108は乳幼児の逆反射性マーカーから反射したRIの強い反射を捕捉するように配置される。IR照明器602は、カメラ本体608のレンズ606の周りを取り囲む面を含む。IR照明器602の面は、赤外線を発生するための複数のLED素子604を含む。LED素子604はカメラレンズ606を取り囲むIR照明器602上に、ひとつ以上の円状または螺旋状のパターンで配置されている。カメラ108の一部ともなる赤外線フィルターは、赤外線のカメラ感度を高めるために、除去され、または無効にされる。
【００２２】
一実施例において、乳幼児のデジタル画像がカメラ108を通じて記録される。乳幼児の呼吸動作を追跡するために使用されるのと同じカメラ108は、次回の参照のために、乳幼児のビデオ画像を記録するために使用することができる。乳幼児の、通常の周囲光による一連の画像は、測定されたマーカー114の動き信号と同期して得ることできる。
【００２３】
図７aおよび図７bは、本発明とともに使用することができる逆反射性マーカー700の実施例を示す。逆反射性マーカー700は光を反射するための、隆起した反射面702を有する。隆起した反射面702は、光源の入射角度に関係なく、光を反射することができる半球形状をもつ。平坦面704が、隆起した反射面702を取り囲む。平坦面704の裏面は、乳幼児の身体上の特定の位置に、逆反射性マーカー700を取り付けるための取り付け領域となっている。一実施例にしたがって、逆反射性マーカー700は、３M（商標）コーポレイションから入手可能な逆反射性材料３M高利得シーティング7610WSからなる。一実施例では、マーカー700は、直径が約0.5cmで、隆起した反射性表面702の高さが約1cmのものである。これに代えて、マーカーは、円形、球形、または円筒形であってもよい。
【００２４】
他の実施例としては、マーカー114はその表面にひとつ以上の基準位置をもつ剛直なマーカーブロックからなってもよい。マーカーブロックは、光学画像装置による乳幼児の身体上の特定の位置を検出するために、個々の逆反射性マーカー114に代え、またはこれと共に使用される。マーカー上の各基準位置は好適に、カメラ108のような光学画像装置により検出可能な逆反射性または反射性材料からなる。逆反射性要素は、図７aおよび図７bの逆反射性マーカーを構成するために使用されるのと同じ材料から作られてもよい。マーカーブロックは好適に、乳幼児の通常の呼吸の邪魔にならないように十分に軽量な材料から作られる。
【００２５】
基準位置の大きさ、間隔、および位置が、カメラまたは他の光学画像装置から眺め易く、マーカーブロックの位置を正確に示す画像が得られるかぎり、マーカーブロックはいかなる形状、大きさで作られてもよい。マーカーブロックは特定の身体の部分と整合する形状をもつように作られてもよい。たとえば、身体上の特定の位置に整合する成形物または鋳造物がマーカーブロックとして使用されてもよい。身体の或る領域に整合する形状をもつマーカーブロックは乳幼児の特定の位置に、マーカーブロックを繰り返して配置することを容易にする。これに代えて、マーカーブロックは、乳幼児の身体に付着された固定物に整合するように作られてもよい。他の実施例としては、固定物が反射性または逆反射性マーカーをもつ、マーカーブロックと一体となってもよい。マーカーブロックの他の実施例として、その表面にひとつ基準位置/反射要素のみをもつ。
【００２６】
本発明の一実施例にしたがって、マーカーブロックに付着された逆反射性マーカーを追跡することにより、乳幼児の呼吸動作を検知することができる。図８cに示されているように、マーカーブロック871の実施例では、約6cm×4cm×4cmを測定する剛直で、中空の光プラスチックブロック877上に二つのマーカー873および875が利用される。二つのマーカー873および875は好適に、追跡カメラに面することになるブロックの側面上で3センチメートルの固定距離をもって配置されている。二つのマーカー873および875の間の固定距離は、二つのマーカーを結ぶ線の方向で、ブロックの動きを較正するために、知られ使用される。
【００２７】
一実施例としては、ビデオフレーム中の各マーカーの画素座標が追跡される。各ビデオフレームに対して、二つのマーカーの間の画素領域の距離はその後測定される。ふたつのマーカーの既知の物理的距離は、二つのマーカーを結ぶ距離の方向に、ブロックの付加的な動きを変換するためのスケールファクタを与えるために、測定距離で割られる。このスケールファクタは、新しい各ビデオフレームに対して更新され、各マーカーの付加的な動きを画素領域から物理的領域に変換する。変化は、動きの追跡の間、カメラの視野角、マーカーブロックの方向、および、カメラまでの距離に変化をもたらす。
【００２８】
図１０は、表面に付着された複数の逆反射性要素1002を有する半球状のマーカーブロック1000を示す。図１１は、表面に位置する逆反射性要素1102からなる、多数の基準位置をもつ、円筒状のマーカーブロック1100の他の実施例を示す。
【００２９】
図８aおよび図８bは本発明で使用することができる、マーカーブロック802および806の他の実施例を示す。マーカーブロック802は矩形の形状をもち、その上に多数の反射性または逆反射性マーカー要素1404を有する。マーカーブロック802はほぼ1.5”（3.8cm）×3”（7.6cm）×4”（10.1cm）の容積にわたって分布する、剛直に取り付けられたマーカー要素804のセットを支持する。マーカーは、ビデオカメラ（その画像はデジタル化され、コンピュータシステムにより処理される）のようなリアルタイム画像化装置において、コントラストの高い特徴物として現れるべきである。マーカーブロックの具体化として、剛直なプラスチック箱またはプラットフォーム上に貼り付け、または付着される、直径が0.25インチ（0.64cm）の球を逆反射性材料で覆う。マーカーブロック806は、その上に位置する、多数の反射性または逆反射性マーカー要素808を含む、矩形とはならない構造物も含む。実施例として、マーカーブロックは、標準的な病院用の接着テープを使用して乳幼児に付着される。
【００３０】
乳幼児の呼吸動作は、患者の胸部、腹部、背中または乳幼児の呼吸動作を反射することができる他の適当な乳幼児の位置に付着される、マーカーブロック802または806のようなマーカーブロックを光学的に追跡することにより、モニターすることができる。動作において、マーカーブロックへのカメラまたはビデオ視野は、マーカーブロック上のマーカー要素に対して、画像座標のセットを形成する。マーカーブロック上に位置する、マーカー要素の位置および距離は、同じマーカーブロック上の他のマーカー要素に対して知られている。記録された画像フレーム上のマーカー要素の間の位置および距離と、モニター装置に対して記憶された基準位置および画像とを比較することにより、マーカーブロックの絶対的位置および方向が、高度の精度でもって推定することができる。このことにより、順に、マーカーブロックが付着された乳幼児または乳幼児の身体の位置に対して、正確な位置および向きが推定できる。乳幼児の位置および向きの推定は本発明において、いろいろな部分上に多数マーカーを配置することが必要ではなくなり、ひとつのマーカーブロックのみを使用して実行することができる点に留意されたい。さらに、マーカーブロックの位置を追跡するために、いろいろな位置にある多数のカメラを使用して、三角測量を行う必要なく、ひとつのカメラが使用できる。六つの自由度（6DOF）で、たとえばx座標、y座標、z座標、ピッチ、ヨー（yaw）およびロールで、正確な位置および向きを決定する、１つのカメラによるプロセスが特許文献１（ここに特許文献として組み込まれる）に開示されている。対象を追跡する、ひとつのカメラのアプローチが特許文献２（ここに特許文献として組み込まれる）に開示されている。
【特許文献１】米国特許出願第10/234,658号明細書（2002年9月3日出願）
【特許文献２】米国特許出願第09/893,122号明細書（2001年6月26日出願）
【００３１】
寝ている乳幼児が寝返りなどで移動し、乳幼児に付着されたひとつ以上のマーカーが、カメラ108の視野からはずれることがある。結局、乳幼児の呼吸動作が検出できず、その後の呼吸活動についての不規則性をリポートすることが不可能となる。したがって、画像フレームからひとつ以上のマーカーがはずれる場合、システム100は乳幼児をもとに戻す必要があることを知らせる警報信号を送信する。この警報信号は好適に、呼吸活動における検出した不規則性を示す警報とは異なる。他の実施例では、システム100は、連続したふたつ以上の画像フレームに、ひとつ以上のマーカーが位置していないとき、警報を送信する。このことは、乳幼児の突然の動きや咳（その後のもとに戻るとき）による誤報の数を減少させる。
【００３２】
図９は、ただひとつのカメラがマーカーブロックの位置および向きを追跡するために使用される本発明の実施例にしたがって、マーカーブロックを追跡することにより患者をモニターするプロセスのフローチャートを示す。このアプローチでは、マーカーブロックに三つ以上のマーカーのサブセットが、マーカーブロックに対して位置や向きを適切に識別し、計算することができるように、画像フレーム内で見ることができなければならない。本発明のこのサブセットは、入力ビデオストリームにおいて、フレームからフレームへ変化してもよい。三つ以上のマーカーのサブセットが連続して複数の画像フレーム内で識別できないとき、乳幼児が他の位置に移動したとして、警報信号が送信される。
【００３３】
工程902では、「FAILURE（失敗）」値（マーカーを画像フレームに適切に配置するために、連続した失敗の数を計数する）がゼロにセットされる。一実施例では、前述したように、この失敗は、画像フレームに三つ以上のマーカーを捕捉することができないことにより識別される。工程904では、画像フレームがカメラビデオストリームからデジタル化される。
【００３４】
工程906では、工程904からのデジタル化した画像フレームは、マーカーを検出し、画像座標における位置を見つけるために分析される。前の追跡がうまくいっていると、計算効率を高めるために、各マーカーに対する調査領域を限定すべく、予想中心を使用する。第一の画像フレームを処理し、行方不明の追跡から復帰し、マーカーの位置を限定した調査領域で見つけられないとき、全フレームがカーカーを見つけ、配置させるために分析される。
【００３５】
工程908で、工程906で、十分なマーカーが検出されてかどうかが判定される。マーカーブロックが工程906で画像分析プロセスにより見出されるならば、プロセスは工程902（「FAILURE」値はゼロにセットされる）に、つぎに工程904に戻り、ビデオストリームにおいて、次の画像データについて実行される。
【００３６】
十分なマーカーの位置が工程906で画像分析プロセスにより見つけられないと、乳幼児が寝返りなどで移動していると仮定され、したがって「FAILURE」値は増加する（910）。好適な実施例では、「FAILURE」値が閾値（たとえば、2の値で、これはビデオフレームにおいて、ふたつの連続した画像フレームにマーカーブロックの位置が見つけられないことを示す）に達しまたはそれを超えたとき、警報信号が送信される（914）。警報信号を誘導する、マーカーブロックの見出しの連続した失敗の数は変化させることができる。
【００３７】
図９のプロセスはまた、マーカーブロック上のマーカーではなく、個々のマーカーとともに使用されてもよい。これに代え、プロセスは多数のマーカーブロック上のマーカーを追跡するために使用することもできる。
【００３８】
一実施例では、マーカーブロックに対する位置および向きの決定が、付着された乳幼児の位置および向きを決定するために補正されてもよい。マーカーブロックの測定された動きは、乳幼児の呼吸活動の指標として使用することができる。したがって、マーカーブロックの動きの振幅やフェーズのような定量化可能な値を、乳幼児の呼吸活動をモニターするために形成してもよい。これらの値は、在来のアルゴリズムを使用して、呼吸パターンのために表示され、分析され得る。以下で詳説するように、マーカーブロックの振幅およびフェーズ、ならびに周期的な呼吸動作からの偏差の検出は警報信号を誘導するために使用することができる。
【００３９】
呼吸パターンにおける不規則性の検出
乳幼児の呼吸活動をモニターするために、対象の呼吸活動を表わすひとつ以上のデータセットが本発明の実施例で、乳幼児のために収集される。マーカーまたはマーカーブロックを使用する図１のシステムのような光学システムが、本発明で使用可能な呼吸活動のためのデータを形成するために利用されてもよい。
【００４０】
本発明の一態様は、SIDSの可能性を示す、呼吸動作の停止を検出し、リポートする方法を提供する。図４は、呼吸動作の停止を検出するために、本発明の実施例でなすプロセスのフルーチャートである。第一のプロセスは、閾値を定義し、連続した弱い呼吸信号の数を記録する変数「WEAK」をゼロにセットする。ビデオカメラのような光学的またはビデオ画像システムが乳幼児（404）の呼吸動作を測定するために使用される。工程406で、光学的またはビデオ画像システムの出力信号が、測定された動作信号の振幅と工程402で定義された閾値とを比較するために、処理される。
【００４１】
動作信号の振幅が閾値以下であると、呼吸活動は弱いと判定され、したがって、変数「WEAK」は１つ、増加させる。好適な実施例では、ふたつの連続した弱い信号が測定されたとき（すなわち、WEAK＝2）、呼吸活動は止まっているとして、警報信号が送信される（412）。しかし、警報信号を誘導する連続した信号の数は、変更されてもよい。数が大きいと、呼吸の停止がより正確であるといえるが、警報信号の遅延が生ずる可能性もある。対照的に、小さい数の使用でより用心深くはなるが、単に一時的な弱い信号からもしばしば生じ、頻繁に誤った警報がなる。
【００４２】
閾値を超える動作信号の振幅は強い呼吸動作を示す。変数「WEAK」を工程414でゼロにリセットした後、プロセスは工程404に戻って、新しい呼吸動作信号を測定する。
【００４３】
本発明の一実施例は、呼吸動作の周期および周期性から偏差を検出する方法を提供する。たとえば、乳幼児の突然の動きや咳が、呼吸サイクルの検出周期からの偏差をもたらす。実施例では、本発明は乳幼児の呼吸動作について“フェーズ固定”をすることができる。モニタリングシステムが呼吸動作周期についてフェーズ固定をすることから、その周期的な信号からの偏差が識別され適切に対処される。
【００４４】
図５は、規則的な呼吸動作のサイクルの予想および測定を実行するため、そして規則的な呼吸動作から偏差を識別するための、本発明の実施例のプロセスフローチャートである。最初のプロセス工程501で、乳幼児の呼吸活動における連続した偏差（たとえば、呼吸活動の非周期性）の数を追跡する変数「DEVIATION」がゼロにセットされる。プロセス工程502で、（図１のシステム100のような）機器やシステムが、対象となる呼吸活動を示すデータ信号を形成するために使用される。一実施例では、データ信号は検査中の呼吸動作を表わす信号波パターンを収集して形成するデジタルデータのサンプルストリームから成る。多くの別個のサンプルが周期期間の間、測定される。たとえば、一実施例では、約200-210のデータサンプルが約7秒の期間毎に、測定される。
【００４５】
プロセス工程504で、パターン・マッチング分析が測定されたデータサンプルに対して実行される。一実施例では、呼吸信号に対するデータサンプルの最近のセットが、信号の周期および繰り返し性を決定するために、データサンプルの、直前に先行するサンプルに対して相関させられる。自動相関関数が、このパターン・マッチングを実行するために利用される。呼吸動作の新しい各サンプル点に対して、プロセスが信号の最後のn個のサンプル（ここで、nは約1.5から2のサンプル呼吸サイクルに対応する）の自動相関関数を計算する。自動相関関数の二次的ピークは信号の周期および繰り返し性を決定するために識別される。
【００４６】
他の実施例では、自動相関関数に代えて、絶対差関数が使用される。二次のピークに代え、絶対差において二次の最小値が調査される。プロセスは、重複するデータサンプルの範囲にわたって、データの二つのセットの間の最小の絶対差を計算する。二次の最小値は、データサンプルの最近のセットとデータサンプルの先行するセットとの最良なマッチングとなるデータ位置に対応する。
【００４７】
さらに、他の実施例は測定された呼吸活動のモデルに基づいたパターン・マッチングを実行する。モデルは呼吸活動の動的な表示である。データサンプルの最新のセットは、繰り返し性プロセスのパラメーターを推定するために、モデルに対してマッチングが取られる。実施例にしたがって、モデルは、乳幼児の位置や向きの変化、ならびに乳幼児の呼吸パターンの変更をもたらす他の変化と反映するめに、周期的に更新され得る。たとえば、乳幼児のベッドルームの温度が、呼吸動作の周期に影響を与えよう。
【００４８】
測定された呼吸信号を使用するパターン・マッチング（504）は、マッチングの程度、および繰り返しプロセスに対して最もよいマッチングの位置に関する情報を与える。自動相関関数がプロセス工程504で使用されるならば、二次のピークの相対的な強度は、信号がどのように繰り返されるかの尺度を与える。閾値の範囲値がデータサンプルの、ふたつのセットの間におけるマッチングの程度を示すために定義される。二次のピークの強さが定義された閾値の範囲内にあると（プロセス工程508）、マッチングの程度は、信号が繰り返すことを示し、二次のピークの位置は信号の程度の予想を与える。絶対差関数がプロセス工程504で使用されると、二次の最小の相対的値は信号がどのように繰り返されるかの尺度を与える。二次の最小値が定義された閾値の範囲にあると（プロセス工程508）、マッチングの程度は、信号が繰り返すことを示し、二次の最小の位置は信号の周期の予想を与える。
【００４９】
二次のピークまたは二次の最小の相関値が定義された閾値の範囲内にないと、規則的な呼吸活動からの偏差が測定され、このことにより、乳幼児の呼吸活動のおける不規則性がある可能性が示される。この不規則性はたとえば、吐き出した二酸化炭素を再度吸い込むことによる。一実施例では、偏差が検出され次第警報信号が送信される。図５の好適な実施例では、変数「DEVIATIO」が、偏差が検出されると（510）、１つ増加する。偏差が二つの連続した測定データサンプルで検出されると（518）、呼吸活動に不規則性があることが仮定され、したがって、警報信号が送信される（520）。しかし、優先順位や他の条件に依存して、警報を誘発する連続的な偏差の数は変更することができる。たとえば、警報の遅延を犠牲にしたより大きな数では、不規則性の仮定がより正確となる。
【００５０】
マッチングの程度が繰り返し性を示すならば、最良のマッチングの点は、周期が合理的な範囲内にあるかどうかを決定するためにテストされる。二次のピークまたは二次の最小値の位置は、呼吸活動の周期の尺度を与える。一実施例では、最良のマッチングの点は閾値の範囲と比較される（509）。最良のマッチングの点は閾値の範囲内にないときは、規則的な呼吸活動からの偏差が検出され、プロセスはプロセス工程510へ進む。最良のマッチングの点が閾値内にあるときは、信号は繰り返し性をもつものとされる（512）。
【００５１】
最良のマッチングの点に基づいた周期の推定は、信号に対してデータサンプルの次のセットの周期および波形パラメータを予想するために使用することができる。プロセス工程504、508および509は、複数のデータサンプルに基づいて、このようなサンプルの範囲にわって、繰り返し性のテスト行う。しかし、或る環境下で、通常の呼吸動作からの重大は偏差が、分析されるべき新しいまたは最近のデータサンプル内で実際に生じ得るが、しかし、データサンプルの全体のセットが繰り返し性を示すことから（たとえば、比較されるべきデータサンプルの範囲にわたって、絶対差が平均化されることから）、プロセス工程504、508および509は、偏差を検出できない。急速な偏差のテストを実行するために、プロセス工程514からの予想値は次の対応するデータサンプルと比較される（515）。予想値が、定義された閾値の範囲内で実際のデータサンプル値とマッチングしないと、偏差が検出され、プロセスがプロセス工程510へと進む。予想のデータサンプルと実際のデータサンプルとの比較が定義された閾値の範囲内にあるときは、偏差がデータサンプル範囲に対して検出されない（516）。したがって、変数“DEVIATION”はゼロにセットされ、新しいデータ信号を測定するために、プロセスはプロセス工程502に戻る。
【００５２】
一実施例では、図５のプロセスが最初に実行されるとき、パターンマッチングプロセス工程（504）はサンプルの全範囲にわたって実行される。その後、パターンマッチングプロセス工程は限定された調査期間（プロセスの直前の実行の結果により定義される）にわたって実行することができる。たとえば、プロセス工程514からの予想値はデータサンプルの次のセットに対して調査期間の位置を定義するために使用することができる。しかし、プロセス工程508、509、および514が最初の調査期間の分析に基づいて偏差を検出するときは、調査期間は、偏差が実際に生ずるように拡張されてもよい。図５のプロセスは、最初の調査期間外で、最良のマッチングの点を見つけ出すべく、広がった調査期間で、繰り返される。一実施例では、広がった調査期間はデータサンプルの全範囲を含む。これに代え、広がった調査期間はデータサンプルの全範囲の拡張部分のみからなる。
【００５３】
図３aは、呼吸活動の周期性からの偏差を検出するための他のアプローチのフローチャートを示す。このプロセスは予測信号のフェーズを追跡し、各呼吸信号サンプルに対しこのアプローチは乳幼児の呼吸サイクルフェーズを示すフェーズ値の尺度を与える。ここで記述した実施例では、フェーズ角は0から2πの範囲をとり、この0と2πは呼吸の信号の吸い込み限界の近傍に対応する。図３cは、例示の呼吸振幅信号352に重ねられた呼吸信号のサンプルに対する例示のフェーズ値チャート350を示す。
【００５４】
図３aのプロセスは、変数「DEVIATION」をゼロにセットする（乳幼児の呼吸動作における連続した偏差の数を反映する）。プロセスは工程302で呼吸データサンプルを受信する。呼吸信号の新しい各サンプルに対し、プロセスは最新の吸入および最新の吐き出しの極値の推定（呼吸信号の時点に対応する）を得て、そして更新する。これらの値は、吐き出し周期、吸い込み周期、したがってT（呼吸の全周期）の最新の推定を確立するために使用される（304）。
【００５５】
工程306において、プロセスは、新規に取得した呼吸信号サンプルのフェーズ値を推定する。一実施例では、このことは、周期T（工程304で推定）をもつ余弦波形と、信号の最新のT秒長の部分との内積を計算するために実行される。このことは周期Tをもつ正弦での内積を計算することにより繰り返される。これら二つの内積は、それぞれ、信号のフェーズ一致成分および直交成分といわれている。直交成分値をフェーズ一致成分で割った結果の逆タンジェントは現在の呼吸信号サンプルの推定フェーズを与える。
【００５６】
工程308において、プロセスは、信号の周期性を決定するために、前のデータサンプル値と、現在の呼吸サンプルのベクトル、たとえば、振幅、フェーズと比較する。この比較工程を実行するひとつのアプローチは、呼吸信号の前の記録に、蓄積された信号対フェーズ値の二次元ヒストグラム列を使用することである。図３dは、振幅―フェーズ値の二次元ヒストグラム列360の実施例を示す。ヒストグラム列360は、水平次元では0から2πのフェーズと、垂直次元では呼吸信号振幅の範囲をカバーする64×64のビン列である。各新規なサンプルの振幅および推定フェーズはヒストグラムアレー360における、対応するビンを増加するために使用される。
【００５７】
一実施例において、現在の呼吸データサンプルのベクトルが、これまで観測されたクラスタ値にどれほど近いかを、クラスタリング因子が決定する。各信号サンプルの振幅―フェーズベクトルと、近傍の前のクラスター値とを比較することにより、このプロセスは信号の周期性の尺度を与える。信号は、クラスタリング因子が、定義された閾値または許容レベル（312）を超えるときに、現在のサンプル時間に対して非周期的と考えられる。そうでないならば、信号は周期的と宣言される（314）。ひとつのアプローチは、現在のデータサンプルに対して、8振幅×5フェーズで囲まれたビンに対して、ビンの集団の総和を計算することである。この集団（いままで集積されたすべてのヒストグラムのビンの全集団の割合として）は、新しいサンプルが周期的な信号に属する度合いを決定する。閾値をこの割合の値に適用することにより、信号サンプルは、周期的または非周期的と宣言される。この閾値は、周期性からの偏差を検出するためのアルゴリズムの感度として、ユーザーによりセットすることができる。図３dの例において、データサンプルのセット362は、データサンプルのセット362の値が、定義された割合の値が決定された閾値を超えるようにすると、データサンプルの値364の主要部から実質的に逸脱することから、おそらく非周期的と宣言されよう。
【００５８】
一実施例にしたがって、信号が非周期的（すなわち、周期性からの偏差）であると決定されると、呼吸パターンにおける不規則性が検出され、警報信号が送信される。結果の信頼性を改良するために、図３aに示された好適な実施例において、変数「DEVIATION」は、周期性からの偏差が検出されると１、増加する。周期性からの偏差が、ふたつの連続したデータサンプルにおいて識別された後（316）、呼吸活動に不規則性があることが仮定され、したがって警報信号が送信される（318）。優先順位や他の条件に依存して、警報を誘発する連続的な偏差の数は変更することができる。
【００５９】
信号が現在のサンプル時間に対して周期的と考えられると、プロセスは、変数「DEVIATION」をゼロにリセットした後、新しいデータサンプルを受信するために、工程302に戻る。
【００６０】
実施例にしたがって、図３aの工程304にしたがい吸い込みおよび吐き出し周期の推定がこれら周期の初期仮定を認識することにより始まる。プロセスがまさにその初期であるか、または周期性の喪失から回復するとき、名目またはデフォルト値（吸い込み周期が1.6秒、吐き出し周期が3.4秒のような値）が使用される。これらの値の集計は、呼吸動作の周期の現在の推定である。本実施例のアプローチは、たとえば、呼吸動作により引き起こされる最小および最大値の位置および値を推定するために、n個の信号サンプルを使用する。一実施例では、周期の二十分の一の間隔で信号を、サブサンプリングを行うことで、七つのサンプルが選択される。七つのサンプルの選択は、補間プロセスの計算負荷を処理し易くする一方、サブサンプリングは信号の大部分をカバーすることを可能にし、かくしてノイズによる位置の最小および最大の誤った検出を避けることができる。すべての新しい検知信号サンプル（サブサンプリングされたものではない）に対して、上述したように選択されたn個のサンプルは、まず、対応する間隔が最小値または最大値を含むことを確かにするために、有効なものとされる。このことは、サンプル列の二つの端部サンプルの絶対差と、中心サンプルと二つの端部サンプルとの差の平均とを比較することにより実行される。一実施例では、サンプル列が最小値または最大値を含むかどうかを決定するために、以下のテストが使用された。
Abs(Y(0)-Y(6))＜2.0*Abs(Y(0)+Y(0)-2*Y(3))
この例では、七つのサンプルの列、
Y(0)、Y(1)、Y(2)、Y(3)、Y(4)、Y(5)、Y(6)
はひとつの周期の現在の推定を構成するサンプルの数の二十分の一でサブサンプリングされる。このテストの結果がポジティブであると、サンプルへの曲線の当てはめが実行される。一実施例では、二次曲線が、サンプル列の七つの点のうちの中央の五つの点と一致する。この曲線の最小値または最大値の位置および値は補間法を使用して計算される。この点でまた、サンプル列の再度のサンプルと中央のサンプルとを比較することにより、推定点が最小値または最大値であるかどうかが決定される。最小値または最大値の推定点は、後の平均化のために、個々のアキュムレータの変数に加えられる。
【００６１】
上記プロセスは、上記テスト結果がネガティブとなる最初のサンプルと出くわすまで、次の検知された信号サンプルで繰り返される。このことは、最小値または最大値が推定され得る点の連続が終了したことを示す。この時点で、アキュムレータの変数が連続点の数で割られて、連続点の平均位置および値を得る。
【００６２】
このプロセスは、新しいすべての検知した信号のサンプルに先だって、サンプル列に上記テストを繰り返すことにより続行する。テストの結果がポジティブであると、上記した平均化プロセスが再び開始する。図３bは、サンプル列の三つの例を示し、ここで、サンプル列360は局所的な最大値を含み、サンプル列362は局所的な最小値を含み、サンプル列364は最大点または最小点のいずれも含まない。
【００６３】
この方法は、サンプル列の長さだけ、極値の実際の位置よりも後のいずれかの点の局所的最小位置または最大位置を推定する。吸い込みまたは吐き出し周期の現在の推定は、この時点で更新される。吸い込み周期に対して、たとえば、このことは最新の最大位置を最新の最小値から引くことにより、実行される。これら推定は、全周期の現在の値を更新するために使用される。
【００６４】
上記の実施例は、呼吸信号の周期性を測定するためのツールを提供し、したがって、正常な呼吸からの偏差が検出することができる。このことは、乳幼児の呼吸動作をモニターする間、警報を誘導するために使用することができる。
【００６５】
多数の対象のモニタリング
図１２は、光学モニタリングシステム1200を使用して、多数の対象1202a−dをモニターする本発明の実施例を示す。各対象には、マーカーブロック1204a−dまたは個々のマーカー（図示せず）のセットが関連付けられ、または付着される。上記のプロセスは対象の呼吸パターンまたは動作における不規則性を検出するために実行される。
【００６６】
システム1200は、モニターが望まれる対象のすべてに対して、マーカーまたはマーカーブロックを眺めるためにカメラ1206の視野が定められるように設定される。ひとつのカメラが対象の位置および向きを決定するために使用されるとき、少なくとも三つのマーカーが、モニターされる各対象に対して見ることができるように配置されなければならない。カメラ1200の視野が全ての対象を眺めることができるように、十分に広くないときは、追加のカメラが視野を広めるために使用してもよい。ひとつのアプローチでは、対象をサブグループに分け、カメラは各サブグループと関連付けられる。各カメラはモニター位置の特定の位置/領域にある対象をモニターするように配置される。サブグループはカメラに対する対象の特定の位置に基づき定められる。
【００６７】
動作において、カメラ1206は、モニターされる対象に対して、可視的なマーカーの画像を含む画像フレームを捉える。たとえば、四つの対象がモニターされるとき、マーカーの四つのセット（たとえば、マーカーブロック1204a−dに対応）が画像フレームを捉える。
【００６８】
多数の対象の同時モニターを実行するとき、行うひとつの動作は、画像フレームで識別されるマーカーのセットを適切な対象に関連付けることである。一実施例では、各マーカーを対象と結びつけることはシステム1200の使用者により行われる。このことは、使用者が、特定のマーカーまたはマーカーのセットを対象と結びつけるGUIを導入することにより実行される。このアプローチは、たとえば、マーカーブロック上にはない孤立したマーカーを使用するときに、有用である。
【００６９】
画像フレーム内の識別されたマーカーを対応する対象と関連付けるためのプロセスは自動化することができる。たとえば、マーカーブロックを使用するとき、対象を各マーカーブロックと関連づけるために、コンピュータシステムは、マーカーのグループ（グループ内のマーカーの数は各ブロック上のマーカーの数と同じ）を作り、ブロックに対して矛盾がなく合理的な位置および向きを推定する。可能なまたは予想の組み合わせが行われ、適切に整合するかが調べられる。全組み合わせに対して網羅的な試みを行うことにより、特定のマーカーブロックと関連付けられたマーカーについて決定することができる。
【００７０】
各マーカーまたはマーカーのセットが対象と関連付けられると、各対象に対するマーカーの各セットは、モニタリングを実行するために個々に処理することができる。したがって、マーカーブロック1204aの画像は、対象1202aの動きをモニターするために処理され、マーカーブロック1204bに対するマーカーの画像は対象1202aの動きをモニターするために使用され、マーカー1204cおよび1204dに対するマーカーの画像は対象1202cおよび1202dの動きをそれぞれ、モニターするために使用される。前述したプロセスのいくつかまたは全部を、対象をモニターするために採用することができる。たとえば、図３a、図４、図５および/または図９に関連した説明されたプロセスは、対象に対するマーカーブロックのセットに対して個々に実行することができる。さらに、対象の位置および向きを決定するためのプロセスは、特許文献３（2002年9月3日出願の米国特許出願）、および特許文献４（2001年6月26日出願の米国特許出願）（共にここに特許文献として組み込まれる）に開示されているように、検出されたマーカーの各セットに対して個々に実行することができる。
【特許文献３】米国特許出願第10/234658号明細書
【特許文献４】米国特許出願第9/893122号明細書
【００７１】
ひとつの対象上の複数のマーカーブックをモニターするために同様のアプローチを取ることができる。多数のマーカーブロックは、ひとつの対象上の異なる複数の位置の動きを同時にモニターするために使用することができる。
【００７２】
図１３には、複数のマーカーブロックに関連付けられ、または付着された対象1302が示されている。特に、第一のマーカーブロック1304aが対象1302の胴の下方に付着され、第二のマーカーブロック1304bが同じく胴の上方に付着され、第三のマーカーブロック1304cが同じく腕/肩の上方に付着されている。
【００７３】
マーカーをマーカーブロックに関連付ける上記の動作は、個々のマーカーをマーカーブロック（身体の各位置に関連する）に対応付けるために使用することができる。マーカーの各セットは、関連付けられたマーカーブロックの動きおよび/または位置を独立してモニターするために、個々に処理される。このアプローチにより得られる利点は、異なる警報/エラーの閾値レベルを、異なるマーカーブロックに対して定めることができるとともに、ひとつのカメラシステムで同時のモニターをすることができることである。このことは、対象の異なる部位が、異なるタイプや範囲の動き、および動きの不規則性に従うことから有益である。他の利点は、対象の位置や動きまたは対象上の特定の位置についてより正確な測定をなすことができることである。比較的大きな身体領域の位置/動きを決定するために使用されたひとつのマーカーブロックに代え、複数のマーカーブロックが、測定される小さく粒状の身体領域を画定するために使用される。
【００７４】
一実施例では、多数の対象（ひとつ以上のモニターの対象が多数のマーカーブロックと関連付けられる）をモニターするためにシステムが実施される。マーカーをマーカーブロックに関連づけ、マーカーブロックを各身体位置に関連付けるために、同様の手順が続く。しかし、多数のマーカーブロックは対象上の異なる身体位置をモニターするために、同じ対象に関連付けられる。
【００７５】
ここで説明された実施例は乳幼児をモニターすることに関連しているが、開示の本発明は広範囲な対象をモニターするために適用することができるものである。たとえば、本発明の概念は、大人の患者を含む他の患者の動きをモニターするために適用することができる。また、本発明はまた、動物、機械のような非生物のような人間でない対象の規則的/周期的な動きをモニターするために適用することができる。
【００７６】
以上の説明においては、本発明は、その特定の実施例について説明されている。しかしながら、本発明のより広い思想および範囲から逸脱することなく、種々の変形および修正がなされることができるのは明らかなことである。たとえば、コンピュータ110によって実行される操作は、本発明の範囲に含まれるハードウエアとソフトウエアとの任意の組合せにより実行されることができ、「コンピュータ」についての特定の定義にあてはまるような特定の実施例に限定されるべきではない。したがって、この明細書および図面は、例示のためのものと考えられるべきであり、限定的なものとして考えられるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】図１は、本発明の実施例にしたがった乳幼児の呼吸活動をモニターするシステムの要素を示す。
【図２】図２は呼吸運動信号チャートの例を示す。
【図３ａ】図３aは本発明の実施例にしたがった周期性および周期性の欠如を検出するプロセスのフローチャートを示す。
【図３ｂ】図３bは本発明の実施例にしたがったサンプル列を示す。
【図３ｃ】図３cは周期信号に対するフェーズおよび振幅を示すチャートを例示する。
【図３ｄ】図３dは周期信号振幅対フェーズのヒストグラムチャートの例を示す。
【図４】図４は本発明の実施例で達成されたプロセス動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は規則的な呼吸運動からの偏差を検出するプロセス動作を示すフローチャートである。
【図６】図６aは本発明に利用することができるカメラおよび照明器の実施例の側面図を示し、図６bは図６aのカメラの正面図を示す。
【図７】図７aは本発明の実施例にしたがった逆反射性マーカーを示し、図７bは図７aの逆反射性マーカーの断面図を示す。
【図８】図８a、図８b、および図８cはマーカーブロックの実施例を示す。
【図９】図９は本発明の実施例にしたがった乳幼児をモニターするプロセスのフローチャートを示す。
【図１０】図１０は半球状マーカーブロックの実施例を示す。
【図１１】図１１は円筒状マーカーブロックの実施例を示す。
【図１２】図１２は本発明の実施例にしたがって複数の対象の動きを追跡するシステムを示す。
【図１３】図１３は本発明の実施例にしたがって対象上の複数のマーカーの動きを追跡するシステムを示す。
【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４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2006507088.tif 000012
【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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【手続補正書】
【提出日】平成17年7月28日(2005.7.28)
【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】
対象の動きをモニターする方法であって、
第一の時間間隔の間、対象の動きを示す信号データの第一のセットを得る工程と、
信号データの第一のセットを使用して分析を行う工程と、
分析の結果に基づいて不規則性をリポートする工程と、
を含む方法。
【請求項２】
分析を行う工程が、第二の時間間隔の間、対象の動きに関連する信号データの第二のセットと、信号データの第一のセットとを比較する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
信号データの第一のセットと信号データの第二のセットとが自動相関関数を使用して比較される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
信号データの第一のセットと信号データの第二のセットとが絶対差関数を使用して比較される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
信号データの第二のセットが、動きのデータモデルである、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
分析を行う工程が、さらに信号データの第一のセットと、信号データの第二のセットとの間のマッチングの程度を決定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
マッチングの程度が自動相関関数の二次のピーク値により決定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
マッチングの程度が絶対差関数の二次の最小値により決定される、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
分析を行う工程がさらに閾値の範囲とマッチングの程度とを比較することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
閾値の範囲の外にあるマッチングの程度が正常な動きからの偏差を示す、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
閾値の範囲の内にあるマッチングの程度が正常な動きを示す、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
不規則性をリポートする工程が、警報信号を送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
警報信号が可聴または視覚可能な信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
不規則性が、動きの周期性からの偏差からなり、偏差の程度は閾値を超えることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
不規則性が、連続した、信号データの複数のセットにおいて識別される動きの周期性からの偏差からなり、偏差の程度は閾値を超えることである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
分析を行う工程が信号データの第一のセットの振幅と閾値とを比較することを含み、不規則性をリポートする工程が比較の結果に基づいて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
分析を行う工程が、第二の時間間隔の間、対象の動きに関連した信号データの第二のセットと、信号データの第一のセットとをパターン・マッチングすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
信号データの第一のセットが画像データからなり、
分析を行う工程が画像データ内で視覚可能なマーカーの数を決定すること、およびマーカーの数を所定の値と比較することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
マーカーの数が三つの、マーカーである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
マーカーがマーカーブロックに付着される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
不規則性が、画像データ内で視覚可能なマーカーの数が所定の値を満たさないときに、リポートされる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
分析を行う工程が、
信号データの第一のセットと関連したフェーズを推定すること、
そのフェーズに基づいてベクトルを決定すること、および
動きの周期性からの偏差を識別するために、信号データの、ひとつ以上の前のセットであって、ひとつ以上の時間間隔に間、対象の動きに関連するセットと、ベクトルとを比較すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
フェーズが信号データの第一のセットの周期を計算することにより推定される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
フェーズが、
同相成分を形成するために、周期Tをもつ余弦波形と、データ信号の最新のT秒長の部分との内積を計算する工程と、
直交成分を形成するために、周期Tをもつ正弦波形での内積を計算する工程と、
直交成分を同相成分で割った結果の逆正接を計算する工程と、
をさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
ベクトルが振幅およびフェーズ成分を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
動きの周期性からの偏差を識別するために、信号データの第一のセットのベクトルを信号データのひとつ以上の前のセットと比較することが信号対フェーズ値の二次元のヒストグラム列を使用することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
対象が非生物である、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
非生物の対象が機械である、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
対象が乳幼児を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３０】
請求項１ないし２９の方法のいずれかを行うシステム。
【国際調査報告】
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