(57)【要約】呼吸モニタリングにおいて、呼吸サイクル検出器（４４）が気道圧データおよび／またはフロー・データにおける息の区間を検出する。呼吸パラメータ推定器および検証器（３０）が、前記息の区間と同期されていないスライド時間窓を使って、気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に非同期的に当てはめて、前記息の区間についての非同期的に推定された呼吸パラメータを生成する。前記息の区間についての非同期的に推定された呼吸パラメータが、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証される。前記検証の失敗に応答して、気道圧および気道フロー・データは肺の運動方程式に同期的に当てはめされて、前記息の区間についての同期的に推定された呼吸パラメータを生成する。同期的な当てはめは、前記息の区間と揃った時間窓において実行される。
2018532509.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸モニター装置であって：
気道圧データを時間の関数として取得するよう構成された気道圧センサーおよび気道フロー・データを時間の関数として取得するよう構成された気道フロー・センサーと；
前記気道圧データおよび前記気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる息の区間を検出するようプログラムされた電子的プロセッサを有する呼吸サイクル検出器と；
呼吸パラメータ推定器および検証器であって：
前記気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に非同期的に当てはめて、前記息の区間についての非同期的に推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該非同期的な当てはめは、前記息の区間と同期されていないスライド時間窓において実行される、段階と；
前記息の区間についての前記非同期的に推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記非同期的に推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に同期的に当てはめて、前記息の区間についての同期的に推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該同期的な当てはめは、前記息の区間と整列された時間窓において実行される、段階と
を含む動作を実行するようプログラムされた電子的プロセッサを有する呼吸パラメータ推定器および検証器とを有する、
呼吸モニター装置。
【請求項２】
前記非同期的当てはめの前記スライド時間窓は、前記息の区間の三分の一未満の継続時間をもつ、請求項１記載の呼吸モニター装置。
【請求項３】
前記非同期的な当てはめは：
非同期的に推定された呼吸系抵抗および非同期的に推定された呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスを生成する一つまたは複数の第一の非同期的当てはめ；および
前記非同期的に推定された呼吸系抵抗および前記非同期的に推定された呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスが一定に保持される第二の非同期的当てはめであって、非同期的に推定された呼吸筋圧を生成する、第二の非同期的当て生えを含む、
請求項１または２記載の呼吸モニター装置。
【請求項４】
前記同期的当てはめが：
前記気道圧および気道フロー・データを、気道圧、気道フローおよび前記息の区間と揃った一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルを関係付ける前記肺の運動方程式に同期的に当てはめて、前記息の区間についての同期的に推定された呼吸パラメータを生成することを含む、
請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項５】
前記同期的当てはめの前記時間窓が前記息の区間に等しい、請求項４記載の呼吸モニター装置。
【請求項６】
前記一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルがPmus,profile(t,P0,Pp,Pe)であり、ここで、P0は前記息の区間の始まりにおける呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータであり、Ppは前記息の区間にわたる最大絶対値の負の呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータであり、Peは前記息の区間の終わりにおける呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータである、請求項４または５記載の呼吸モニター装置。
【請求項７】
前記呼吸パラメータは、呼吸筋圧と、呼吸系抵抗と、（ｉ）呼吸系エラスタンスおよび（ｉｉ）呼吸系コンプライアンスの少なくとも一方とを含む、請求項１ないし６のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項８】
前記呼吸パラメータ推定器および検証器は：
前記息の区間についての前記同期的に推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記同期的に推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを、呼吸筋圧を0に等しいと設定した前記肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての自発呼吸なしの呼吸パラメータを推定する段階とをさらに含む動作を実行するようプログラムされている、
請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項９】
前記呼吸パラメータが呼吸筋圧を含み、当該呼吸モニター装置がさらに：
人工呼吸器と；
前記息の区間についての非同期的または同期的に推定された呼吸筋圧の時間積分によって呼吸能（PoB）または呼吸仕事量（WoB）を推定するようプログラムされた電子的プロセッサを有する呼吸仕事量または呼吸能推定器とを有しており、
前記PoBまたはWoBは、（ｉ）前記人工呼吸器の表示コンポーネントに表示されることおよび（ｉｉ）前記人工呼吸器によって制御入力として使われること、の少なくとも一方をされる、
請求項１ないし８のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項１０】
前記呼吸パラメータが呼吸筋圧を含み、当該呼吸モニター装置がさらに：
前記息の区間についての非同期的または同期的に推定された呼吸筋圧の傾向線をプロットするよう構成された患者または看護師のステーション・モニターを有する、
請求項１ないし９のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項１１】
気道圧および気道フローを関係付ける前記肺の運動方程式が
【数１】
2018532509.tif 000023
であり、ここで、Paw(t)は前記気道圧、上に点を付けたV(t)は前記気道フロー、
【数２】
2018532509.tif 000024
Pbaselineは定数、Rrsは呼吸系抵抗、Crsは呼吸系コンプライアンス、Ersは呼吸系エラスタンスである、
請求項１ないし１０のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項１２】
前記呼吸サイクル検出器がさらに、相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる前記息の区間において、呼気開始（SOE）を検出するようプログラムされており、前記息の区間に関して定義された前記少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準は：
吸気中の呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準を含む、
請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項１３】
前記呼吸サイクル検出器がさらに、相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる前記息の区間において、呼気開始（SOE）を検出するようプログラムされており、前記息の区間に関して定義された前記少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準は：
SOEにおける呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準を含む、
請求項１ないし１２のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項１４】
気道圧データおよび気道フロー・データに対して作用する呼吸パラメータ推定方法を実行するために電子的プロセッサによって実行可能な命令を記憶している非一時的な記憶媒体であって、前記方法は：
前記気道圧データおよび前記気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる息の区間を検出する段階と；
前記気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該当てはめは、（１）前記息の区間と同期されていないスライド時間窓および（２）前記息の区間のSOIと揃った一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルの一方を使って実行される、段階と；
前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、（１）前記息の区間と同期されていない前記スライド時間窓および（２）前記息の区間のSOIと揃った前記一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルのうちの他方を使って、前記気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に当てはめし直して、前記息の区間についての推定し直された呼吸パラメータを生成する段階とを含む、
非一時的な記憶媒体。
【請求項１５】
前記当てはめが、前記息の区間と同期されていないスライド時間窓を使い、前記当てはめし直すことが、前記息の区間のSOIと揃った一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルを使う、請求項１４記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項１６】
前記推定される呼吸パラメータが、呼吸筋圧、呼吸系抵抗および呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスを含み、前記息の区間と同期されていないスライド時間窓を使う前記当てはめまたは当てはめし直すことが：
呼吸系抵抗および呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスについての値を決定する一つまたは複数の当てはめ処理と、その後の
前記呼吸系抵抗および呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスを前記一つまたは複数の当てはめ処理によって決定された値に保持して、呼吸筋圧を解析的に計算する段階とを含む、
請求項１４または１５記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項１７】
前記一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルがPmus,profile(t,P0,Pp,Pe)であり、ここで、P0は前記息の区間の始まりにおける呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータであり、Ppは前記息の区間にわたる最大絶対値の負の呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータであり、Peは前記息の区間の終わりにおける呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータである、請求項１４ないし１６のうちいずれか一項記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項１８】
前記方法がさらに：
前記息の区間についての前記推定し直された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記推定し直された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを、呼吸筋圧を0に等しいと設定した前記肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての自発呼吸なしの呼吸パラメータを推定する段階とをさらに含む、
請求項１４ないし１７のうちいずれか一項記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項１９】
気道圧および気道フローを関係付ける前記肺の運動方程式が
【数３】
2018532509.tif 000025
であり、ここで、Paw(t)は前記気道圧、上に点を付けたV(t)は前記気道フロー、
【数４】
2018532509.tif 000026
Pbaselineは定数、Rrsは呼吸系抵抗、Crsは呼吸系コンプライアンス、Ersは呼吸系エラスタンスである、
請求項１４ないし１８のうちいずれか一項記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項２０】
前記方法がさらに：
相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる前記息の区間において、呼気開始（SOE）を検出する段階を含み、
前記息の区間に関して定義された前記少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準は：
吸気中の呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準；および
SOEにおける呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準
のうちの少なくとも一方を含む、
請求項１４ないし１９のうちいずれか一項記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項２１】
気道圧データおよび気道フロー・データに対して作用する呼吸パラメータ推定方法であって：
前記気道圧データおよび気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる息の区間を検出する段階と；
前記気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該当てはめは、（１）前記息の区間と同期されていないスライド時間窓における非同期的当てはめおよび（２）前記息の区間に等しい時間窓における同期された当てはめの一方を使って実行される、段階と；
前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータを検証する段階と；
前記検証の失敗に応答して、（１）前記息の区間と同期されていないスライド時間窓における非同期的当てはめおよび（２）前記息の区間に等しい時間窓における同期された当てはめのうちの他方を使って、前記気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に当てはめし直して、前記息の区間についての推定し直された呼吸パラメータを生成する段階とを含む、
呼吸パラメータ推定方法。
【請求項２２】
前記息の区間についての前記推定し直された呼吸パラメータを検証する段階と；
前記推定し直された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを、呼吸筋圧を0と置いた前記肺の運動方程式に当てはめて、自発呼吸のない前記息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階とをさらに含む、
請求項２１記載の呼吸パラメータ推定方法。
【請求項２３】
前記検証が、少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使う、請求項２１または２２記載の呼吸パラメータ推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
下記は概括的に呼吸分野、呼吸モニタリング分野および機械的換気分野などの関係した分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
呼吸系の臨床評価は、ある種の呼吸に関する値、たとえば呼吸筋圧、呼吸系抵抗および呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスを推定することによって定量的に実行されうる。
【０００３】
典型的にPmus(t)と記される呼吸筋圧は、呼吸中に患者によって加えられる（負の）圧力である。より具体的には、吸気の間、胸横隔膜は胸腔の体積を拡張させるよう作用し、こうして所与の空気体積について圧力を低減する（閉鎖気道の場合のように）、あるいは肺に空気を引き込む（通常の吸気の場合）。呼吸筋圧は、患者による自発的な呼吸努力のメトリックなので、一般に呼吸モニタリングのための有用なメトリックである。Pmus(t)の推定は、患者と人工呼吸器が呼吸系に対して実行される機械的仕事を分担する圧支持換気（PSV:  Pressure  Support  Ventilation）のような機械的換気支持モードとの関連で特に価値がある。通例、目標は、患者を疲れさせることなく効率的な呼吸を達成するために十分な最小限の機械的換気を提供することである。したがって、患者呼吸筋の萎縮および疲労の両方を防ぐために、人工呼吸器によって与えられる換気支持の適切なレベルを選択するためにPmus(t)の定量的評価が使用されることができる。
【０００４】
患者によってなされる努力を評価するために一般的に使われる臨床パラメータは、呼吸能（PoB:  Power  of  Breathing）または呼吸仕事量（WoB:  Work  of  Breathing）として知られる。PoBはPmus(t)の推定値から、積分によって計算できる。すなわち
【０００５】
【数１】
2018532509.tif 000003
ここで、Tは、好ましくは何回かの息にまたがる何らかの選ばれた時間区間であり、V(t)は肺気量である。PoBはパワーまたは単位時間当たりのエネルギー、たとえばジュール／分の単位で測られる。呼吸仕事量は同様だが、式(1)における積分時間区間TはWoBについては一回の息（あるいは、呼気についてはPmus(t)＝0と想定してもよいので吸気期間）として定義される。このように、WoBはエネルギー／息、たとえばジュール／息の単位である。WoBの一つの複雑化要因は、息の継続時間が一般に息によって変わることがあるということである。
【０００６】
呼吸筋圧Pmus(t)は、たとえば患者の食道における先端にバルーンを付したカテーテルの挿入により食道圧（Pes）を測定することによって、侵襲的に測定されてもよい。この手法では、測定されるPes(t)は、胸膜圧（Ppl）の良好な代理であると想定され、いわゆるキャンベル図を介して、あるいは等価だがPmus(t)の、次いで時間区間Tを一回の呼吸もしくは吸気期間とした式(1)によるWoBの、明示的な計算を介してWoBを計算するために、胸壁コンプライアンスCrs（またはエラスタンスErs＝1/Crs）の推定値との関連で、使用されることができる。バルーンを適切な位置に配置することは、経験のある専門家にとっても困難なタスクであり、バルーンの配置が不適切であれば測定されるPes(t)データが役に立たなくなるので、Pmus(t)の侵襲的測定は問題であることがある。
【０００７】
呼吸系抵抗（Rrs）およびコンプライアンス（Crs）もしくはエラスタンス（Ers）は、患者の呼吸系の機械的特性についての定量的な情報を提供する。これらの呼吸系値は、呼吸器疾患を診断するためおよび／または適切な機械的換気モダリティーおよび／または治療経路の選択を通知するために使用されることができる。呼吸系抵抗およびコンプライアンス（もしくはエラスタンス）の推定は、フロー・インタラプター技法（終末吸気休止（EIP:  End  Inspiratory  Pause）とも呼ばれる）を適用することによって実行できる。だが、これは、生命を維持する呼吸を患者に提供する治療用の機械的換気パターンに干渉する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
下記は、上述した問題およびその他に取り組む、新たな、改善されたシステムおよび方法を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
ある開示される側面では、呼吸モニター装置が、気道圧データを時間の関数として取得するよう構成された気道圧センサーと、気道フロー・データを時間の関数として取得するよう構成された気道フロー・センサーとを含む。呼吸サイクル検出器が、気道圧データおよび気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI:  start  of  inspiration）イベントによって区切られる息の区間を検出するようプログラムされた電子的プロセッサを有する。呼吸パラメータ推定器および検証器が：気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に非同期的に当てはめて、その息の区間についての非同期的に推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該非同期的な当てはめは、息の区間と同期されていない複数のスライド時間窓において実行される、段階と；前記息の区間についての前記非同期的に推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；前記息の区間についての前記非同期的に推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に同期的に当てはめて、その息の区間についての同期的に推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該同期的な当てはめは、息の区間と揃った時間窓において実行される、段階とを含む動作を実行するようプログラムされた電子的プロセッサを有する。
【００１０】
もう一つの開示される側面では、非一時的な記憶媒体が、気道圧データおよび気道フロー・データに対して作用する呼吸パラメータ推定方法を実行するために電子的プロセッサによって実行可能な命令を記憶している。該方法は、気道圧データおよび気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI:  start  of  inspiration）イベントによって区切られる息の区間を検出する段階と；気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に当てはめて、その息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該当てはめは、（１）息の区間と同期されていない複数のスライド時間窓および（２）息の区間のSOIと揃った一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイル（８０、８２）の一方を使って実行される、段階と；前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、（１）息の区間と同期されていない複数のスライド時間窓および（２）息の区間のSOIと揃った一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルのうちの他方を使って、気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に当てはめし直して、その息の区間についての推定し直された呼吸パラメータを生成する段階とを含む。
【００１１】
もう一つの開示される側面では、呼吸パラメータ推定方法が、気道圧データおよび気道フロー・データに対して作用する。本呼吸パラメータ推定方法は：気道圧データおよび気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI:  start  of  inspiration）イベントによって区切られる息の区間を検出する段階と；気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に当てはめて、その息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該当てはめは、（１）息の区間と同期されていないスライド時間窓における非同期的当てはめおよび（２）息の区間に等しい時間窓における同期された当てはめの一方を使って実行される、段階と；前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータを検証する段階と；前記検証の失敗に応答して、（１）息の区間と同期されていないスライド時間窓における非同期的当てはめおよび（２）息の区間に等しい時間窓における同期された当てはめのうちの他方を使って、気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に当てはめし直して、その息の区間についての推定し直された呼吸パラメータを生成する段階とを含む。
【発明の効果】
【００１２】
一つの利点は、呼吸努力の非侵襲的な推定を提供することにある。
【００１３】
もう一つの利点は、効率的な準瞬間的な呼吸データ解析と、呼吸サイクルから取得可能な生理的な「第一原理」情報とのバランスを取る、呼吸努力の非侵襲的な推定を提供することにある。
【００１４】
もう一つの利点は、自発的に呼吸する患者についての、非侵襲的な呼吸仕事量（WoB）または呼吸能（PoB）推定値を、機械的換気支持の適切なレベルを設定することにおいて使うために、改善された精度をもって提供することにある。
【００１５】
所与の実施形態は、上記の利点のいずれも提供しないこともあり、一つ、二つ、それ以上または全部を提供することもあり、および／または他の利点を提供することもある。このことは、本開示を読み、理解すれば当業者には明白であろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
本発明は、さまざまなコンポーネントおよびコンポーネントの配置ならびにさまざまなステップおよびステップの配置の形を取りうる。図面は単に好ましい実施形態を例解するためのものであって、本発明を限定するものとして解釈されるものではない。
【図１】呼吸パラメータ推定システムを、患者モニターおよび機械的換気器を含むその例示的応用との組み合わせで、図的に示している。
【図２】図１のシステムの呼吸パラメータ推定器／検証器の例示的実装のブロック図である。
【図３】図２の同期的または「息ごとの」推定器において使用されうる、例示的な一回の息の区分線形なパラメータ表現された呼吸筋圧対時間の息プロファイルのプロットである。
【図４】図２の同期的または「息ごとの」推定器において使用されうる、例示的な一回の息の区分的に放物線状のパラメータ表現された呼吸筋圧対時間の息プロファイルのプロットである。図２のスライド時間窓推定器のスライド窓の二つの相続く部分をも示している。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本稿に開示される手法では、呼吸筋圧Pmus(t)、呼吸系抵抗Rrsおよび呼吸系コンプライアンスCrsもしくはエラスタンスErs＝1/Crsが、下記の肺の運動方程式を評価することによって同時に推定される。
【００１８】
【数２】
2018532509.tif 000004
ここで、Paw(t)は測定された気道圧、上に点を付けたV(t)〔本稿では便宜上V'(t)と書くことがある〕は測定された気道フロー、V(t)は呼吸される空気体積、すなわち
【００１９】
【数３】
2018532509.tif 000005
Pbaselineは定数である。式(2)における肺の運動方程式の二つのバージョンは、逆数関係(1/Crs)＝Ersを使って呼吸コンプライアンスCrsを含む項（1/Crs）を呼吸エラスタンスErsで置換しただけの違いである。式(2)を使って同時推定を実行する際、気道圧Paw(t)および気道フローV'(t)がサンプリングされる。N個のサンプルを評価することがN＋2個の未知数（Pmus(t)のN個の値とRrsおよびCrsの値）について解くことに関わる。これは、データ点の数（N）が未知数の数（N＋2）より少ないので、不足決定問題である。
【００２０】
この不足決定問題を解くために本稿で用いられる一つの手法は、スライド窓内で式(2)を当てはめ〔フィッティング〕することである。窓を十分小さな幅となるよう選ぶことにより、呼吸筋圧Pmus(t)は、低次多項式、たとえば零次多項式（すなわち定数値）、一次多項式（線形近似）または二次多項式（放物線近似）によって近似されうる。多項式次数の最適な選択は、呼吸サイクル内でのスライド窓の位置に依存するが、これは決定するのが難しいことがある。患者と人工呼吸器の間の同期が貧弱な機械的呼吸器を付けられている患者の場合は特にそうである。よって、本稿に開示される手法では、窓内のデータは、異なる次数の多項式近似（たとえば零次、一次および二次）のそれぞれを使って当てはめされ、最良の当てはめが使われる。このクラスの手法は、本稿では、非同期的スライド窓呼吸パラメータ推定と称される（ここで「非同期的」は、スライド窓の継続時間および動きが、呼吸サイクルと同期されていないことを示す）。
【００２１】
この不足決定問題を解くために本稿で用いられるもう一つの手法は、息ごとに式(2)を当てはめすることである。これは、本稿でPmus,profileと記される一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルによって表わされる期待される一回の息のプロファイルを考慮に入れる、Pmus(t)についてのモデルを使う。この手法は、呼吸サイクルと同期されており、有利なことに、期待されるPmus(t)波形の生理的知識を利用する。しかしながら、これは、呼吸データを相異なる息に正確にセグメント分割することに依拠し、さらに、異なる患者について変動がありうるPmus(t)波形についての仮定をする。ある程度は、後者の困難は、所与の患者についてのPmus(t)の特定の形をよりよく捕捉するために、二つ（以上）の異なるプロファイルを使って式(2)の一回の息への当てはめを繰り返すことによって克服できる。このクラスの手法は本稿では、同期的または息ごとの（per-breath）呼吸パラメータ推定と称される（ここで、「同期的」は、推定が、息ごとに実行されることによって、呼吸サイクルと同期していることを示す。すなわち、当てはめ窓が息の区間と整列しており、例示的実施形態では、同期的な当てはめ窓は息の区間に等しい）。
【００２２】
発明者らは、動物および人間の呼吸データを用いて、非同期的なスライド窓推定手法と、息ごとの推定手法の両方の広範な試験を実行し、それぞれの手法が、その呼吸推定が正確でない独自の極端なケースをもつことを見出した。たとえば、非同期的スライド窓推定手法は、多くの場合にうまく機能することが見出されたが、高圧設定（たとえば20cmH2OのPSVレベル）で圧支持換気（PSV）モードを使う機械的換気を受けている被験者の場合には不正確さが生じた。実際、高圧設定PSV換気では、非同期的呼吸パラメータ推定によって推定されたPmus(t)は時に、呼吸サイクルの諸部分にわたって正の変位を取り、当てはめされた値がベースライン値よりも高い（正の）圧力になることが見出された。これらの正の呼吸筋圧変位は生理的に現実的ではない。胸横隔膜を介して作用する筋圧力は、肺を膨張させ、肺体積の増大および結果的な負圧を生じるものだからである。
【００２３】
対照的に、同期的なまたは息ごとの呼吸パラメータ推定では、低圧設定で圧支持換気（PSV）モードを使う機械的換気を受けている被験者の場合に不正確さが生じる。この場合、人工呼吸器の圧支持は通例、患者吸気努力の終わりより前に終了する。人工呼吸器の支持がない場合（事実上、PSV圧力設定が0）に不正確さは最も深刻になる。この場合、気道圧が外的に加えられず、問題が不良設定（ill-posed）となるからである。
【００２４】
本稿では、これらの困難が、非同期的および同期的な呼吸パラメータ推定方法を組み合わせることによって克服できることが認識される。例示的実施形態では、非同期的な呼吸パラメータ推定方法が主要な推定方法として使われる。これは、スライド時間窓の幅のオーダーの時間的レイテンシーで動作する本質的にリアルタイムの技法だからである。しかしながら、このデータの出力は、それぞれの息が完了し、その対応する非同期的に推定されたパラメータ値が検証されて生理的にもっともらしいことが確認されるまで遅延される。有効確認されない場合には、同期的な、すなわち息ごとの推定が、完了したばかりの息についてのデータに対して適用される。この手法は、息ごとの方法に内在する息一つぶんのレイテンシーを受け入れる。息ごとの手法の当てはめされるパラメータが少ないため、これは高速であり、息ごとの最適化は迅速に、たとえば十分に次の息の時間区間内に、完了できる。同期的な息ごとの呼吸パラメータが有効確認される場合（すなわち、生理的にもっともらしい値を与える場合）、息ごとの推定の結果が非同期的な推定の代わりに使われる。息ごとの推定も有効確認されない場合には、Pmus(t)＝0と仮定して別の当てはめを試みるまたはアラームを生成する（任意的には、その間、最後の有効な息データを再利用する）といった、さまざまな是正アクションを講じることができる。Pmus(t)と仮定してのさらなる当てはめを実行するオプションは、非同期的推定および息ごとの推定の両方が、この極限状態のもとでは失敗する可能性が高く、さらに、Pmus(t)＝0はもっともらしい生理的な事象であるという認識によって動機付けられている。Pmus(t)＝0は自発的な呼吸の完全な喪失を示し、これは正確に検出することが重要である。
【００２５】
非同期的に推定された呼吸パラメータを息ごとに検証することを容易にするために、少なくとも息一つぶんのレイテンシーが、気道圧およびフロー・データの取得とPmus(t)および呼吸系パラメータの出力との間に導入されることが好ましい。この遅延は、呼吸仕事量または呼吸能の計算のためにはつきものであり、これらのパラメータの傾向線を表示するおよび／またはPmus(t)推定（または呼吸仕事量または呼吸能のような時間積分されたバージョン）を制御入力として使って人工呼吸器を制御するなどの目的のために、一般に受け入れ可能である。
【００２６】
図１を参照するに、上記の原理を用いる呼吸パラメータ推定システムが、その例示的な患者モニターおよび人工呼吸器設定アプリケーションとの組み合わせで、記述される。人工呼吸器１０は患者１２の機械的換気を、患者１２が自発的に呼吸していてもよい圧支持換気（PSV）のような支持モードで提供する。人工呼吸器１０は、加圧空気を入口空気ホース１４を介して患者に送達し、呼気は出口空気ホース１６を介して呼吸器１０に戻る。患者への空気および患者からの空気の結合は、フルフェースマスクまたは気管チューブのような好適な患者アクセサリー１８を介してである。
【００２７】
図１において図的に示されるように、空気フロー回路は、気道圧Paw(t)を測定する（すなわちサンプリングする）気道圧センサー２０と、気道フローV'(t)を測定する気道フロー・センサー２２とを含む。積分器２４は空気体積V(t)＝∫V'(t)dtを計算する。呼吸パラメータ推定器／検証器３０は、各呼吸区間にわたる呼吸筋圧Pmus(t)および呼吸系抵抗RrsおよびコンプライアンスCrsもしくはエラスタンスErsを決定するために、図２を参照して本稿で後述するような処理シーケンスを使って、式(3)または他の好適な肺の運動方程式を評価する。例解のため、式(3)の等価な呼吸回路３４が図１に図的に示されている。計算される呼吸筋圧、抵抗およびコンプライアンスもしくはエラスタンスの値は、さまざまに使用されることができ、たとえば患者または看護師のステーション・モニター３６に表示されたり、および／または式(1)に基づいてWoB計算器３８（あるいはPoB計算器）によって処理されたりなどしてもよい。計算されたPoBまたはWoBは人工呼吸器１０の表示コンポーネント４０に、たとえば傾向線として、および／または現在の数値として、表示されてもよい。医師が、呼吸器設定（単数または複数）を評価し、任意的には調整する際に、参照するためである。計算されたPoBまたはWoB（および可能性としては他の入力）に基づくこれらの設定の自動化された閉ループ制御も考えられている。
【００２８】
データ取得および処理コンポーネント２０、２２、２４、３０、３８は、個別的な実装においてさまざまに構成されうる。たとえば、気道圧センサー２０は患者アクセサリー１８に組み込まれてもよく、一方、気道フロー・センサー２２は患者アクセサリー１８に組み込まれるか空気ホース１４、１６の一つに取り付けられるか、あるいは人工呼吸器１０内に収容されていてもよい。データ解析コンポーネント２４、３０、３２は、人工呼吸器１０のマイクロコントローラもしくはマイクロプロセッサもしくは他の電子的プロセッサおよび／または患者または看護師のステーション・モニター３６のマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラもしくは他の電子的プロセッサなどといった、いかなる電子的データ処理装置によって実装されてもよい。データ処理はさらに、開示されるデータ処理および他の機能（たとえばデータ取得、表示装置制御など）を実行するために電子的プロセッサによって読み取り可能であり実行可能な命令を記憶している非一時的な記憶媒体として具現されてもよい。非一時的媒体はたとえば、ハードディスクドライブまたは他の磁気記憶媒体および／または光ディスクまたは他の光記憶媒体および／またはフラッシュメモリーまたは他の電子的記憶媒体および／またはその他を含んでいてもよい。取得されたPaw(t)およびV'(t)の電子的データ処理を可能にするために、これらの信号はサンプリングされ、デジタル化される。サンプリングおよびアナログ‐デジタル（A/D）変換回路は、それぞれのセンサー２０、２２に組み込まれていてもよく、あるいは人工呼吸器１０または患者もしくは看護師のステーション・モニター２６のセンサー入力ポートに付随するサンプリングおよびA/D変換器によって実行されるなどしてもよい。これらのデータ取得および前処理またはデータ整形の詳細は、図的な図１には示されていない。
【００２９】
ここで図２を参照するに、図１の呼吸パラメータ推定器／検証器３０の例示的実装のブロック図が記載されている。呼吸パラメータ推定器／検証器３０は入力として、気道圧センサー２０によって測定された気道圧Paw(t)、空気フロー・センサー２２によって測定された気道空気フローV'(t)および空気フローV'(t)を積分する積分器２４によって計算される空気体積V(t)を受け取る。推定された呼吸パラメータの検証は、推定値の生理的なもっともらしさを評価する。この目的のために、一般に、それぞれの息についての吸気開始（SOI）および任意的には呼気開始（SOE）を識別することが有用である。（短い休止を無視すると、SOIが前の呼気期間の終わりの境界にもなり、同様にSOEが前の吸気期間の終わりの境界にもなることが理解されるであろう。）この目的のために、呼吸サイクル検出器４４が、取得された（Paw(t)、V'(t)、V(t)）サンプル・ストリームを、それぞれSOIで始まりSOEで終わる吸気期間およびそれぞれSOEで始まりSOIで終わる呼気期間に対応する時間セグメントに分割するよう構成される。SOIはたとえば、気道圧サンプルPaw(t)を解析することによって検出されてもよく、例として、SOIを、息の吸い込みの始まりを示すPaw(t)の特徴的な急減として検出してもよい。あるいはまた、SOIは空気フロー・データV'(t)から検出されてもよい。すなわち、SOIは空気フローV'(t)の急増によって示される。すると、それぞれの相続く息は、ある吸気期間の開始から次の吸気期間の開始までの区間として定義される。それぞれの息の中で、任意的にSOEが、たとえば肺気量V(t)が最大値に達する点として検出されることができる。いくつかの実施形態では、呼吸サイクル検出器４４は、SOIおよびSOEを識別するために、第一の推定段階によって、すなわち、次の述べる例示的な非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって出力される呼吸パラメータ推定値を利用してもよい。この手法では、SOIはPmus(t)が下方に曲がって負の傾きを取るようになる（すなわち、Pmus(t)が、負の方向により大きい値に向かう傾向をもつ）点であると考えられてもよい。SOEはPmus(t)がフラットな、すなわちベースラインの値に戻る時点と考えられてもよい。かかる値が患者による呼吸努力の終了を示す。この手法が機能するためには、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって出力される呼吸推定値が、合理的なSOI（および任意的にはSOEも）の推定値を生じるのに十分正確でなければならない。これは成り立たないことがあるので（だからこれらの推定値は部分的にはSOIおよびSOEの推定値に基づいて検証される）、これらの推定値は二次的な情報として、たとえば気道圧解析から生成されたSOIおよびSOE値を調整するために、使われてもよい。
【００３０】
引き続き図１を参照するに、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０のいくつかの例示的実施形態がこれから記述される。非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０が呼吸と同期していない、すなわち、呼吸サイクル検出器４４によって出力されるSOIやSOEに頼らず、呼吸サイクルを参照することなく、非同期的に呼吸パラメータ推定を実行することは理解されるであろう（ただし、呼吸サイクルは非同期的に推定された呼吸筋圧Pmus(t)による出力において「再構成される」ことが期待される）。一般に、非同期的な推定において使われるスライド時間窓の継続時間は固定であり、呼吸サイクルのどの特定の時間区間とも整列されず（かかる時間区間は、自発的な呼吸によって駆動されるとき、息によって変動しうるので、固定した時間区間ではない）、スライド時間窓の動きは呼吸サイクルと同期されない。非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０は、気道測定値（Paw(t)、V'(t)、V(t)）に適用されるスライド時間窓あるいは移動時間窓において適用される最小二乗推定を使って、肺の運動方程式（式(2)）を評価する。式(2)の不足決定性を克服するために、非同期的スライド窓呼吸パラメータ推定器５０は：（１）Ers推定器５２によるエラスタンスもしくはコンプライアンス（ErsもしくはCrs）パラメータの推定；続いて（２）Rrs推定器５４による抵抗（Rrs）パラメータの推定；続いて（３）Pmus(t)推定器５６による呼吸筋圧（Pmus(t)）パラメータの推定という一連の推定を使う。これら一連の推定器５２、５４、５６は、一般に継続時間2秒以下、より好ましくは継続時間1秒以下である時間窓内で適用される。ある例解用の例では継続時間0.6秒であり、100Hzでのデータ・サンプリングでは、時間窓は60サンプルを含む。時間窓の継続時間に対する上限が呼吸数によって課される。呼吸数は、正常な成人について、典型的には毎分12ないし20回の呼吸であり、これは3〜5秒の継続時間の呼吸サイクルに対応する。時間窓の継続時間は好ましくは呼吸サイクル継続時間の一部であり、よってパラメータErsおよびRrsは合理的に、各時間窓内では一定であると仮定でき、各時間窓内でのPmus(t)の変動は比較的単純な近似関数（たとえば、本稿に開示される例解用の例では低次多項式）を使って表現できる。推定器５２、５４、５６は各時間窓内で、一連の（部分的に重なり合う）それぞれの時間区間について、逐次的に適用されて（「移動」または「スライド」時間窓という用語はこのため）、Ers、RrsおよびPmus(t)の推定をリアルタイムで与える。例解用の例では、ErsおよびRrsの値は各時間窓内で一定であると想定され、よってこれらのパラメータの推定はリアルタイムであり、時間窓の継続時間、たとえばいくつかの実施形態では2秒以下、あるいはより好ましくは1秒以下、例解用の例では0.6秒に匹敵する時間分解能をもつ。一連の時間窓が部分的に重なり合う場合、これは有効時間分解能をさらに改善することができる。Pmus(t)のリアルタイム推定は、ErsおよびRrsよりも高い時間分解能であることができる。Pmus(t)は、肺の運動方程式および推定されたErsおよびRrsに基づいて計算されるからである。さらに、スライド時間窓推定器からのErs、Rrsの連続的な推定を改善するために、推定器５２、５４、５６内でいくつかのフィルタ（たとえばカルマン・フィルタ）が使用されることができる。
【００３１】
例示的な非同期的スライド窓呼吸パラメータ推定器５０における推定器５２、５４、５６の順序は、エラスタンス／コンプライアンス（ErsまたはCrs）が一般に時間とともに最もゆっくり変動し（時間積分された空気体積V(t)に関連するので）、抵抗Rrsが次にゆっくり変動し、Pmus(t)は各吸気期間にわたって巡回するので最も速く変動するという期待に基づいて選ばれている。しかしながら、推定器５２と５４の順序を逆にするなど、異なる順序を使うことも考えられる。例解用の例は、Pmus(t)について、低次の近似多項式関数を用いる。低次の多項式近似の代わりに、他の考えられている実施形態では、いくつかの他のパラメータ表現された、時間の関数、たとえばスプライン関数が考えられる。
【００３２】
以下では、推定器５２、５４、５６のいくつかの例示的実施形態が記述される。
【００３３】
Ers推定器５２によって実行される第一のパスでは、三つすべてのパラメータErs、RrsおよびΔPmus(t)は時間窓１３０にわたって一定であると仮定され、同時に計算される。ただし、この第一のパスからは、推定された
【００３４】
【数４】
2018532509.tif 000006
のみが保持される。（本稿で使われる記法では、上付きの「ハット」、すなわち＾が、パラメータpの推定された値を示すために使われる。〔本稿では、便宜上、＾付きのpを＾pと書くことがある。〕）Rrs推定器５４によって実行される第二のパスでは、今や既知となった（推定された）＾Ersの寄与が減算によって除去され、肺の運動方程式（式(2)）の残りの部分がRrsおよびPmus(t)について当てはめされる。後者は低次多項式（n＝0,1,または2）を使って近似される。実験では、多項式次数の最良の選択は、過剰適合（overfitting）の可能性のため、時間窓が位置している呼吸フェーズに依存することが見出された。呼吸フェーズは、非同期的推定器５０によって実行される推定において先験的には知られていないので、本稿で開示される例示的実施形態では、零次、一次および二次の多項式の重み付けされた組み合わせが使われる。Rrs推定器５４の出力は、呼吸抵抗の推定値、すなわち＾Rrsである。最後に、Pmus(t)推定器５６によって実行される第三のパスでは、今や既知となった（推定された）＾Rrsの寄与がさらなる減算によって除去され、肺の運動方程式の残りの部分が直接当てはめされて、推定された呼吸筋圧、すなわち＾Pmus(t)を得る。
【００３５】
例示的なErs推定器５２では、気道圧Paw(t)に対して差分演算が実行されて、出力ΔPaw(t)がΔPaw(t)＝Paw(t)−Paw(t−1)として計算される。次の差分方程式に基づいてErs(t)――これは呼吸系のエラスタンスである――を推定するために、スライド窓呼吸パラメータ推定器が使われる。
【００３６】
【数５】
2018532509.tif 000007
式(3)の差分信号では、定数Pbaselineが打ち消されている。式(3)はパラメータErs、RrsおよびΔPmusが時間窓にわたって定数であることを想定している（ここでもまた、時間窓は一回の息の一部である継続時間をもつ）。Ers推定器５２では、これら三つのパラメータは最小二乗最小化を使って合同で推定される。しかしながら、Ers推定器５２については、Ersの推定値、つまり＾Ersのみが使用され、他の推定出力は破棄される。Ers推定器５２によって計算された推定値＾Ersはスライド時間窓の所与の位置については定数である；＾Ersは一連の時間窓についてErs推定器５２によって計算されるので、時間関数＾Ers(t)が形成される。いくつかの実施形態では、推定値＾Ers(t)は、ノイズを減らすために、カルマン・フィルタまたは別のノイズ抑制フィルタによってフィルタ処理される。
【００３７】
Ers推定器５２の出力＾Ers(t)は、構造のRrs推定器５４によって、Rrs推定を実行することにおいて利用される。Rrs推定５４のために、肺の運動方程式（式(2)）の弾性圧力成分ErsV(t)がPaw(t)から、推定値＾Ers(t)を使って打ち消される。このErs打ち消し演算は次のように表わせる。
【００３８】
【数６】
2018532509.tif 000008
＾Ers(t)はErs推定器５２の出力なので、式(4)のすべての項は測定されたデータであるか、既知の値をもつ。Ers＝＾Ersとして（すなわちErs推定器５２によって出力された推定値＾Ersが厳密に正しいと仮定して）式(4)を式(2)に代入すると、次式が得られる。
【００３９】
【数７】
2018532509.tif 000009
式(5)は、次数nの［Pmus(t)＋Pbaseline］の多項式表現を使って時間窓にわたって最小二乗の意味で評価される。ここで、n＝0（零次；定数）、n＝1（一次；線形）またはn＝2（二次；次数2）である。これにより、当てはめされるべきn＋2個のパラメータが残る：［Pmus(t)＋Pbaseline］を表わす多項式のn＋1個のパラメータと、Rrsパラメータである。当てはめされるパラメータは四つしかないので、最小二乗最適化は高速であり、零次、一次および二次の多項式のそれぞれについて繰り返して、最良の当てはめを選択することが（一回の息よりずっと短い時間フレームで）実現可能である。［Pmus(t)＋Pbaseline］は一般に、時間窓が呼吸サイクル内のどこにあるかに依存して、平坦、線形または曲線形状をもつことがありうるので、これは有利である。呼吸サイクル内のどこにあるかは、非同期的推定器５０の場合は決定されていない。より具体的には、［Pmus(t)＋Pbaseline］は、呼気フェーズ（呼吸筋圧が加えられない）の間は平坦であることが期待され、吸気フェーズの諸部分の間は近似的に線形であり、遷移部で曲がった（すなわち近似的に二次の）形状をもつと期待される。これらのさまざまな可能性は、（呼吸フェーズを知ることなく）n＝0、n＝1およびn＝2について当てはめを実行して、最もよく当てはまる結果を取ることによって、受け入れられることができる。
【００４０】
式(5)の最小二乗最適化はRrsについての推定値＾Rrsならびに［Pmus(t)＋Pbaseline］を表わす一から三の低次多項式パラメータについての推定値を与えるが、呼吸抵抗推定値＾RrsのみがRrs推定器５４の出力として保持され、低次多項式パラメータの推定値は破棄される。一連の（移動またはスライド）時間窓においてRrs推定器５４を適用することによって生成される関数＾Rrs(t)に対して、カルマン・フィルタまたは他のノイズ抑制フィルタが適用されてもよい。
【００４１】
最後に、Pmus(t)推定器５６がPmus(t)を推定するために適用される。この推定は、Ers＝＾Ers（当該時間窓において適用されたErs推定器５２から）およびRrs＝＾Rrs（当該時間窓において適用されたRrs推定器５４から）として式(2)を使って、当該時間窓において解析的に計算されることができる。すなわち、
【００４２】
【数８】
2018532509.tif 000010
定数項Pbaselineは、Pmus(t)は呼気期間にわたってベースライン値0をもつ必要があるという生理学的な根拠で除去されることができる。ただし、最も関心があるのはしばしば波形形状であるので、以下では、呼吸筋圧は可能性としては0でないオフセットPbaselineをもつ値として取られる。換言すれば、本稿では、「有効」呼吸筋圧が値［＾Pmus(t)＋Pbaseline］として取られる。関数＾Pmus(t)に対してカルマン・フィルタまたは他のノイズ抑制フィルタが適用されてもよい。
【００４３】
非同期的な呼吸パラメータ推定は、時間窓内で呼吸フェーズを参照することなくPmus(t)および呼吸系パラメータの推定値を提供するために、縦続式の推定器５２、５４、５６を参照して述べたもののほかにスライド窓内でのパラメータの非同期的な推定のための他の手法を用いてもよいことは理解される。たとえば、先述したように、推定器５２、５４の順序は逆にされてもよい。別の考えられている変形手法では、当てはめは、Rrs、Ers（またはCrs）およびPmus(t)の低次多項式近似のn＋1個のパラメータのすべてを当てはめる単一の最小二乗最適化を使って実行され（事実上、推定器５２、５４を単一の最小二乗最適化に組み合わせる）、RrsおよびErsについての推定値のみが推定器５６への入力のために保持される。
【００４４】
例示的な非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０の構成要素推定器５２、５４、５６の記述では、上付の「ハット」記法、すなわち＾pが、パラメータpの推定された値を示すために使われてきた。記法の便宜上、以下では、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって出力されるパラメータ推定値は「ハット」記法なしで表わされる。すなわち、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって出力される推定値が、推定された呼吸筋圧Pmus(t)と、推定された呼吸系抵抗Rrs(t)および推定された呼吸系エラスタンスErs(t)もしくはコンプライアンスCrs(t)を含む推定された呼吸系パラメータとして、示される。
【００４５】
引き続き図２を参照するに、結果として得られるパラメータ値Pmus(t)、Rrs(t)およびErs(t)もしくはCrs(t)は、検証器６０によって、生理的もっともらしさに関して評価される。検証器６０は、呼吸サイクル検出器４４によって検出されたSOI区切りを使って、かつ、例示的実施形態では、呼吸サイクル検出器４４によって検出されたSOE区切りをも使って、息ごとに動作する。検証器６０は、データ点SOI(n)で始まりデータ点SOI(n＋1)−1で終わる（あるいはまた、呼吸サイクル検出器４４は一般に少なくとも一データ点の不確定性をもつので、「−1」は省略されてもよい）現在の息の区間nにわたる推定された呼吸筋圧Pmus(t)について、生理的なもっともらしさを定量的に評価し、任意的にはまた、推定された呼吸系パラメータについても生理的なもっともらしさを定量的に評価する。
【００４６】
まずPmus(t)（あるいはより正確には［＾Pmus(t)＋Pbaseline］）を考えると、患者が何らかの努力を寄与している正常な息についての生理的にもっともらしい呼吸筋圧波形は、吸気フェーズではその名目上の「0」レベル（Pbaseline）から負に進むべきであり、SOE点あたりでその名目上の「0」レベルに戻り、呼気フェーズでは該名目上の「0」レベルに留まるべきである。これに基づき、またSOIおよびSOEはすでに述べたように呼吸サイクル検出器４４から知られていると仮定して、下記の例示的な二つの有効性（すなわち、生理的なもっともらしさ）基準が定義されることができる（ここで、nは有効性について解析されている現在の息を表わす）。
【００４７】
第一の有効性基準は次のようなものである。
【００４８】
【数９】
2018532509.tif 000011
ここで、有効確認基準C1は、不等号が成り立つ場合に満たされる（有効）。有効性基準C1は、SOI(n)からSOE(n)まで続く吸気フェーズにおける推定されたPmus(t)の平均が、呼気フェーズにわたる推定されたPmus(t)の平均によって近似されるその名目上の「0」レベルより低いべきであると要求する。定数dは正のオフセットであり（d＞0）、平均が取られる領域の始点をSOE(n)からわずかに離すようシフトして、SOEのまわりでの呼吸筋圧の潜在的な不安定性を回避するとともに、呼吸サイクル検出器４４によって検出されたSOEの値における任意の誤差を補償する。終点SOI(n＋1)−1は現在の息nについての呼気の終末であり、これは次の息の吸気の始点SOI(n＋1)の直前のデータ点である。定数aは堅牢性を改善するための任意的な設計調整である。
【００４９】
第二の有効性基準は次のようなものである。
【００５０】
【数１０】
2018532509.tif 000012
有効確認基準C2は、SOE(n)のまわりの小さな時間窓における推定されたPmus(t)の平均（asb(…)演算の中の値）が、やはりmean(Pmus(SOE(n)＋d):SOI(n＋1))によって近似されるその名目上の「0」レベルに近いべきであると要求する。設計パラメータbは、許容される最大オフセットを定義する定数である。
【００５１】
検証器６０は、生理的もっともらしさ基準C1およびC2の両方を適用し、両方の基準C1およびC2が満たされる場合に呼吸パラメータ推定を有効確認する。生理的もっともらしさ基準C1およびC2が単に例解用の例であり、肺の力学および呼吸筋圧の生理学的な知識に基づいて好適に定義される他の生理的もっともらしさ基準が考えられることを注意しておく。より一般的な表現では、例示的な生理的もっともらしさ基準C1は吸気の間の呼吸筋圧を呼気の間の呼吸筋圧と比較し、一方、例示的な生理的もっともらしさ基準C2は、SOEにおける呼吸筋圧を呼気の間の呼吸筋圧と比較する。いくつかの実施形態では、呼吸パラメータRrsおよびErs（またはCrs）の値に作用するさらなる生理的もっともらしさ基準が適用される。たとえば、これらの値は、負であれば、無効であると判定されてもよい。あるいは、所与の型の患者についての期待される呼吸系パラメータ値に基づく、より厳格な生理的もっともらしさ基準が使われてもよい。たとえば、それより上では生理的にもっともらしくなくなる、これらのパラメータ値に対する上限を設定するなど。いくつかの実施形態では、SOE（これはSOIに比べて検出するのが難しいことがある）は有効性（生理的もっともらしさ）評価において使用されなくてもよい。たとえば、時点（SOE(n)＋d）は代わりに、SOE(n＋1)から時間的に逆向きに延びる、息の区間SOE(n):SOE(n＋1)の固定した部分として、たとえば（SOI(n＋1)−F）:SOI(n＋1)−1を使って定義されることができる。ここで、Fが前記固定した部分である。これにより、SOEは必要なくなる。さらに、圧支持レベルのような現在の呼吸器設定も、基準を洗練するために使用できる。
【００５２】
引き続き図２を参照するに、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって出力されたパラメータ推定値が検証器６０によって有効なデータであると判定された場合、これらの推定値は出力動作６２において出力され、たとえば患者モニター３６および／または呼吸器ディスプレイ４６に表示されたり、WoBもしくはPoB計算器３８によって時間積分されて、呼吸器制御のために使われる呼吸仕事量もしくは呼吸能を計算したり、患者の電子医療（または健康）記録に記憶されたり、などする。
【００５３】
他方、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって出力されたパラメータ推定値が検証器６０によって無効なデータ（すなわち、物理的にもっともらしくないデータ）であると判定された場合、プロセス・フローは同期的な、すなわち息ごとのPmus(t)推定器７０に進む。これは、波形にわたるPmus(t)の生理的に期待される形状もしくはプロファイルを考慮に入れて、Pmus(t)および呼吸系パラメータを息ごとに推定する。息ごとのパラメータ推定器７０のために、呼吸サイクル検出器４４によって識別されたそれぞれの息がここでは時間区間[0,Ttot]と記される。ここで、時刻0は吸気期間の開始時の最初のサンプルに対応し（すなわち、検証基準C1、C2の記法を使うとSOI(n)）、Ttotは息の終わり、すなわち次の息の始まりの直前の最後のサンプルに対応する（すなわち、検証基準C1、C2の記法を使うとSOI(n＋1)−1）。例示的な同期的呼吸パラメータ推定器７０は息の区間を画定するために、SOIを使うが、SOEは使わないことを注意しておく。本稿に開示される同期的な息ごとの推定手法は、一回の息にわたって測定された（Paw(t)、V'(t)、V(t)）サンプルを、呼吸筋圧Pmus(t)の一回の息のパラメータ表現されたプロファイル表現を使って当てはめすることによって、肺の動きについての既知の生理的な制約条件を利用する。結果的に、問題は、勾配降下法、マーカート・リーヴェンバーグ（Marquardt-Levenberg）または同様の最小二乗最適化といった技法によって解くことのできる線形問題になる。最適化問題に非線形性を導入するパラメータ（たとえばプロファイルの遷移時刻）もプロファイル中に組み込むことができるが、これらのパラメータはグリッド探索を使って最適化される。さらに、一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルは、肺の運動方程式（式(2)）のベースライン圧力Pbaselineを吸収することができる。息にわたってのPbaselineの漸進的なドリフトの可能性を受け入れるために、本稿に記載される例示的な一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルは、息の吸入の始まりおよび終わりにおけるそれぞれ異なる有効ベースライン値P0およびPeを含む。結果的な修正された肺の運動方程式は次のように書ける。
【００５４】
【数１１】
2018532509.tif 000013
ここで、Pmus,profile(t,P0,Pp,Pe)は、一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルである。最小二乗最適化が圧力パラメータP0,Pp,Peを最適化する。これらの圧力パラメータは、息の吸入の始まりにおけるベースライン圧力P0、息の吸入中に達する最大負圧Ppおよび息の吸入の終わりにおけるベースライン圧力Peである。典型的には、
【００５５】
【数１２】
2018532509.tif 000014
であることが期待されるが、最小二乗当てはめによって、これらの値の間のいくらかの相違が得られてもよい。かかる相違は、時間を追っての式(2)のベースライン圧力Pbaselineにおける任意の漸進的なドリフトを取り入れる。記法[…]Tp,Teは、式(3)が時間パラメータTpおよびTeについての固定した値について評価されることを表わす。時間パラメータTpは、プロファイルがピーク負圧Ppに達する時刻であり、時間パラメータTeは、プロファイルがベースライン圧力Pbaselineに戻る時刻である。時間パラメータTpおよびTeを最小二乗当てはめに組み込むと、解くのが計算的にずっと難しい非線形問題になる。よって、本稿での例解用の例では、時間パラメータTpおよびTeはグリッド探索を使って当てはめされる。すなわち、式(3)は、いくつかの可能な(Tp,Te)対について最適化され、当てはめされる息にわたって測定された（Paw(t)、V'(t)）サンプルに対する最良の当てはめを与える最適化が選択される。
【００５６】
当てはめされる息にわたる測定された（Paw(t)、V'(t)、V(t)）サンプルに対する式(7)の最小二乗当てはめは、五つのパラメータ：Rrs、Crs、P0、PpおよびPeを当てはめすることに関わる。サンプリング・レートが10ミリ秒毎に1サンプルであり、息が継続時間3秒であれば、一回の息のデータセットはN＝300個のサンプルを含み、問題は高度に過剰決定になる。パラメータについての物理的に現実的な開始値を用いることによって、迅速な収束が容易にされる。たとえば、いくつかの好適な開始パラメータはP0＝Pe＝0またはP0＝Pe＝Pavgであってもよい。ここで、Pavgは呼気フェーズの間の平均圧力である。残りのパラメータについての好適な開始値はたとえば、モニタリングされる患者の型についての典型的な文献値として選ばれてもよい。この五パラメータの当てはめは高速なので、いくつかの可能な(Tp,Te)対について最適化を、一回の息の時間フレーム（典型的には健康な成人について息当たり3〜5秒；呼吸数は毎秒12〜20回の息の範囲）において繰り返し、最低の当てはめ誤差をもつ最適化を選択することが、実現可能である。このように、出力レイテンシーは、一回の息のオーダーであるかそれより短い。すなわち、いくつかの実施形態では5秒以下であり、非同期的推定器５０の出力の検証失敗後に推定器７０を実行することを、推定されるPmus(t)データ・ストリームにおいて導入される時間レイテンシーをほぼ1回の息以下にしつつ、実現可能にする。
【００５７】
図３および図４を参照するに、二つの例示的な一回の息の呼吸筋圧波形が記載されている。一回の息の区分的に線形なパラメータ表現された（parameterized）呼吸筋圧プロファイル８０が図３に示されており、次式で与えられる。
【００５８】
【数１３】
2018532509.tif 000015
この例解用の一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイル８０において、時間パラメータTpおよびTeは既知であると想定され、プロファイルはPmus(t)がt＝0からt＝Tpの間で線形に減少し、t＝Tpからt＝Teの間で線形に増大し、t＝Teからt＝Ttotまでは一定に留まることを想定する。式(4)の呼吸筋圧プロファイルPmus,profile(t,P0,Pp,Pe)（ここでもまた、TpおよびTeは固定値とされる）を使って式(3)の肺の運動方程式を、一回の息にわたる測定サンプルの集合（Paw(0)、V'(0)、V(0)）、（Paw(1)、V'(1)、V(1)）、…、（Paw(Ttot)、V'(Ttot)、V(Ttot)）に適用すると、次の行列方程式が得られる。
【００５９】
【数１４】
2018532509.tif 000016
ここで、式(9)において、記法PYが本稿の他所で使われる気道圧記法Pawを置き換えており（添え字「Y」は、患者アクセサリー１８としてのYピースの例示的使用を示す）、呼吸系抵抗RrsおよびエラスタンスErsは短縮形RおよびEによって表わされている。行列方程式(9)は、最小二乗最適化（たとえば勾配降下法、リーヴェンバーグ・マーカート（Levenberg-Marquardt）など）を使って、パラメータ・ベクトル[R  E  P0  Pp  Pe]Tについて解かれ、呼吸筋圧は、P0、Pp、Peについての最適化された値およびTp、Teについての想定される固定値とともに式(8)を使って、息の区間[0,Ttot]にわたって推定される。
【００６０】
式(9)は有利なことに線形問題であり、
【００６１】
【数１５】
2018532509.tif 000017
の形で表わせる。ここで、￣付きのY〔本稿では便宜上￣Yと書くことがある〕は測定値ベクトル（より具体的には、式(9)における気道圧データベクトル
【００６２】
【数１６】
2018532509.tif 000018
）であり、￣Xはパラメータ・ベクトル（より具体的には、式(9)におけるパラメータ・ベクトル[R  E  P0  Pp  Pe]T）であり、Mは接続行列である。パラメータTpおよびTeを最小二乗最適化の一部として最適化することは、問題を非線形にして、
【００６３】
【数１７】
2018532509.tif 000019
の形で表わせなくする。よって、いくつかの実施形態では、呼吸筋圧プロファイルの時間パラメータは最小二乗当てはめによって当てはめされず；TpおよびTeの最適化はグリッド探索（grid  search）によって実行される。グリッド探索では、式(9)がTpおよびTeのいくつかの異なる選択について解かれ、最良の最適化結果についてのTpおよびTeの値が選ばれる。これは、二つのパラメータTpおよびTeのみに関わり、さらにこれらのパラメータは生理的にもっともらしい値の狭い範囲をもつ。たとえば、グリッド探索のための値を選択する際、条件0＜Tp＜Te＜Ttotが成り立ち、これらの制約条件は、息の区間[0,Ttot]での吸気期間の生理的にもっともらしい範囲を考慮に入れることによって、さらに狭められる。
【００６４】
引き続き図３を参照し、さらに図４を参照するに、息ごとの呼吸パラメータ推定におけるさらなる改善を提供するために、最小二乗最適化は、二つ以上の異なる呼吸筋圧プロファイル形状について繰り返されることもでき、最良の最適化（すなわち、最も低い当てはめ誤差の最適化）が選ばれる。さらなる限定しない例として、図４は、一回の息の区分ごとに放物線状のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイル８２を示している。ここで、区間[0,Tp)はP0で始まりPpで終わる減少する放物線関数であり、区間[Tp,Te)はPpで始まりPeで終わる増大する放物線関数であり、区間[Te,Ttot]は一定値Peをもつ。時間パラメータTpおよびTeはここでもまた既知であると想定され、グリッド探索を使って最適化できる。最小二乗最適化は、二つの放物線セグメント[0,Tp)および[Tp,Te)についての異なるたわみパラメータ（bowing  parameters）をもつ、一回の息の放物線状のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイル８２の異なるインスタンスについて、繰り返されることもできる。所与のプロファイル形状および時間パラメータTpおよびTeの組を用いたそれぞれの最小二乗最小化は
【００６５】
【数１８】
2018532509.tif 000020
の形の線形問題なので、比較的多数のそのような最適化（たとえば１ダース回以上）が1〜2秒で実行されることができる。よって、全体的な最適化は、一回の息の時間フレームで完了できる。
【００６６】
いくつかの、より一般化されたプロファイル実施形態では、一回の息の区分的にパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルは、息の区間の始まり（時刻t＝0）における初期圧力（P0）から第一の時刻Tpにおける最大絶対値の負圧（Pp）に延びる下向きの部分と、第一の時刻Tpから第二の時刻Teに延びる上向きの部分と、第二の時刻Teから息の区間の終わりまで延びる平坦な部分とを含む。この一般的な形状は、図３および図４のプロファイル８０、８２の形状ならびに数多くの変形（たとえば、t＝0からt＝Tpの間での放物線形状およびt＝Tpからt＝Teの間での線形形状をもつ）を包含する。
【００６７】
図４を特に参照するに、比較例解のために、いくつかの相続くスライド（または移動）時間窓８８が点線で示されて、非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０によって使われるスライド窓の典型的な継続時間を示している。図４に示されるように、スライド時間窓のサイズ（すなわち時間区間）は、一回の息の時間区間より短く、いくつかの実施形態では息の区間の三分の一未満である。非同期的スライド時間窓呼吸パラメータ推定器５０は、諸推定（たとえば式(3)および式(4)）を、比較的狭い時間窓８８内で、この時間窓８８が呼吸サイクル内でどこに位置しているかを参照することなく（すなわち、非同期的に）、実行する。一方、息ごとの呼吸パラメータ推定器７０は、息の区間全体[0,Ttot)にわたって式(9)を当てはめし、該区間は吸気の開始（SOI）から呼気の終わり（すなわち、次の息のSOIの直前）までの一回の息にまたがるよう位置される。
【００６８】
まとめると、図３および図４の線形および放物線状プロファイルをそれぞれ使って、息ごとの呼吸パラメータ推定が図７の推定器７０によって次のように実行されることができる。（１）時刻対(Tp,Te)の集合を定義する；（２）各対について、区分線形および区分放物線状プロファイルを用いて対応する最小二乗最適化問題を構築する（各対について、二つの最適化問題が構築され、一方は図３の区分線形プロファイルを使い、他方は図４の区分二次プロファイルを使う）；（３）それぞれの最小二乗最適化問題を解き、対応する平方和を計算する；（４）すべての最小二乗最適化のうちで最小の平方和を見出す；（５）最小の平方和をもつ解についてのパラメータ・ベクトル[R  E  P0  Pp  Pe]Tおよび適切なプロファイルPmus,profile(t)を使って、その息についてのPmus(t)および呼吸系の抵抗およびエラスタンスを推定するために計算する。
【００６９】
例示的な推定器５０、７０は、式(2)の一階の肺の運動方程式を評価するよう構築される。しかしながら、肺の動きの変形モデルが推定器５０、７０の一方または両方において使われてもよい。たとえば、次の二階の肺の運動方程式である。
【００７０】
【数１９】
2018532509.tif 000021
これは四つの呼吸系パラメータ：呼吸系イナータンスを表わすパラメータLと、二つの抵抗パラメータR0およびR1（これは式(2)の単一の抵抗Rrcを置き換えるもので、フロー・レートに関する放物線状の抵抗変動を特徴付ける）と、式(2)の一階の肺の運動方程式における対応物と等価なエラスタンスE（または等価なコンプライアンス項1/C）とを含む。従って、式(6)の肺の運動方程式は等価LRC回路である。例として、行列方程式(9)は、式(10)の二階のモデルの追加的なパラメータを含むよう容易に修正される。
【００７１】
図２の参照に戻ると、息ごとの呼吸パラメータ推定器７０によって出力される呼吸パラメータ値Pmus(t)、Rrs(t)およびErs(t)もしくはCrs(t)は、検証器６０によって生理的もっともらしさについて評価される。検証器６０も、呼吸サイクル検出器４４によって検出されたSOIおよびSOEを使って、息ごとに作用する。検証器６０は、非同期的な推定の検証について先述したのと同じ例示的な検証基準C1およびC2を適用してもよい。あるいはまた、息ごとの推定器７０は、当てはめされたプロファイルPmus,profile(t)によって表わされるPmus(t)を出力するので、検証は、当てはめされたパラメータP0、Pp、Peを対象として作用することができる。たとえば、好適な検証基準はPp＜PThであってもよい。ここで、PThは、現在の圧支持レベルの関数であることができる非負の閾値である（Ppは負の圧力であると期待されることに注意）。息ごとの呼吸パラメータ推定器７０によって出力されるパラメータ推定値が、検証器６０によって、有効なデータであると判定される場合、これらの推定値はその息について、出力動作６２において出力される。一方、その息について非同期的呼吸パラメータ推定器５０によって出力された無効なデータは破棄される。その間、非同期的呼吸パラメータ推定器５０は続けて動作し（すなわち、スライド窓８８のそれぞれの逐次的な位置について）、次の息が完了するまで、非同期的な推定データを生成し、プロセスは、非同期的呼吸パラメータ推定器５０からの推定値の検証と、無効であると見出された場合は息ごとの呼吸パラメータ推定器７０の繰り返される呼び出しとをもって反復される。
【００７２】
特定の息について、検証器６０が、非同期的呼吸パラメータ推定器５０によって推定されたパラメータが無効であると見出し、さらに、息ごとの呼吸パラメータ推定器７０によってその後推定されたパラメータも無効であると見出す場合には、さまざまなさらなるアクションを取ることができる。例示的な図２の手法では、さらなる推定試行が、Pmus(t)が0に設定された自発呼吸なしの推定器７２によってなされる。Pmus(t)＝0では、式(2)は次に帰着する。
【００７３】
【数２０】
2018532509.tif 000022
このように、自発呼吸のない推定器７２は、三つの当てはめされるパラメータRrs、CrsおよびPbaselineに関して最小二乗最適化を実行する。これは、同期的に、たとえば同期推定器７０と同じ一回の息のデータセット[0,Ttot)にわたって、なされることができ、あるいは当てはめは非同期的に、たとえば非同期的推定器５０のスライド窓パラダイムを使って、なされることができる。自発呼吸なしを仮定した結果的な推定値は、やはり、検証器６０によって評価されて、データが有効かどうかが判定される。自発呼吸なしの推定器７２はPmus(t)＝0を想定し、よって、この場合の検証器６０は、Rrs、Crsおよび（任意的に）Pbaselineについての当てはめされた値が生理的にもっともらしいかどうかを判定するだけである。もしそうであれば、その息について、これらの推定値が出力動作６２において、出力される。一方、非同期的呼吸パラメータ推定器５０および息ごとの推定器７０によってその息について出力された無効なデータはいずれも破棄される。任意的に、呼吸パラメータ推定器／検証器３０が患者がもはや自発呼吸していないことを検出したことを示す可聴および／または視覚的警告が発されてもよい。（偽警報の可能性を減らすため、この警報は、この条件がある最小数の相続く息にわたって検出されるのでない限り、発されなくてもよい。逆に、警報は、追加的／代替的に、呼吸パラメータ推定器／検証器３０が、以前に自発呼吸していなかった患者における0でないPmus(t)を検出する場合に、アラートを提供するよう設計されることができる。）
引き続き図１を参照するに、検証器６０がさらに、Pmus(t)＝0と設定された推定器７２によって出力される推定値でも無効であることを見出す場合には、さらなる是正アクション９０がその息について講じられる。たとえば、ヌル・データを発する、あるいは（この例解用の例では）最後の有効確認された息からのデータの反復を、好ましくは該データが信頼できないとの警告とともに、出力する。（ここでもまた、偽警報の可能性を減らすため、この警告は、この条件がある最小数の相続く息にわたって検出されるのでない限り、発されなくてもよい。）
例解用の例では、非同期的呼吸パラメータ推定器５０が先に適用され、次いで、非同期的に推定された呼吸パラメータが検証に失敗する場合にのみ、同期的呼吸パラメータ推定器７０が適用される。この手法は、非同期的スライド窓の小さな窓サイズを有利に活用する。そのような小さな窓サイズは、非同期的呼吸パラメータ推定器５０が、患者によって現在実行されている息について気道圧およびフロー・レート・データが収集される際に、上記パラメータを本質的に連続的に推定することを可能にする。レイテンシーは、スライド窓継続時間（すなわち窓幅）のオーダーでしかない。これは、図４において例示的な一連の（スライド）時間窓８８によって図的に示されているように、その息の小さな割合である。
【００７４】
しかしながら、代替的に、同期的呼吸パラメータ推定器７０を先に適用して、同期的に推定された呼吸パラメータを検証し、次いで、同期的に推定されたパラメータが検証に失敗した場合にのみ、非同期的呼吸パラメータ推定器５０を適用することが考えられる。この手法は、たとえば、同期的呼吸パラメータ推定器７０が、所与の患者について、より正確な推定値を与えると期待される場合に、適切でありうる。
【００７５】
さらなる変形として、非同期的呼吸パラメータ推定器５０および同期的呼吸パラメータ推定器７０の両方を適用して、非同期的推定値または同期的推定値のいずれかを、ある選択基準に基づいて選択することが考えられる。そのような実施形態では、非同期的推定値および同期的推定値の両方が有効確認される場合には、非同期的推定値および同期的推定値を平均するまたは他の仕方で組み合わせることが考えられる。
【００７６】
本発明は、好ましい実施形態を参照して記述されてきた。以上の詳細な説明を読み、理解すれば、他の者に修正や変更が思いつくことがありうる。本発明は、付属の請求項またはその等価物の範囲にはいる限り、そのような修正および変更すべてを含むと解釈されることが意図されている。
【図１】
2018532509.tif 000027
【図２】
2018532509.tif 000028
【図３】
2018532509.tif 000029
【図４】
2018532509.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】平成30年7月3日(2018.7.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸モニター装置であって：
気道圧データを時間の関数として取得するよう構成された気道圧センサーおよび気道フロー・データを時間の関数として取得するよう構成された気道フロー・センサーと；
前記気道圧データおよび前記気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる息の区間を検出するようプログラムされた電子的プロセッサを有する呼吸サイクル検出器と；
呼吸パラメータ推定器および検証器であって：
前記気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に非同期的に当てはめて、前記息の区間についての非同期的に推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該非同期的な当てはめは、前記息の区間のどの特定の時間区間とも整列されないことにより前記息の区間と同期されていない、固定した継続時間のスライド時間窓において実行される、段階と；
前記息の区間についての前記非同期的に推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記非同期的に推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に同期的に当てはめて、前記息の区間についての同期的に推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該同期的な当てはめは、前記息の区間に等しい時間窓において実行される、段階と
を含む動作を実行するようプログラムされた電子的プロセッサを有する呼吸パラメータ推定器および検証器とを有する、
呼吸モニター装置。
【請求項２】
前記非同期的な当てはめは：
非同期的に推定された呼吸系抵抗および非同期的に推定された呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスを生成する一つまたは複数の第一の非同期的当てはめ；および
前記非同期的に推定された呼吸系抵抗および前記非同期的に推定された呼吸系コンプライアンスもしくはエラスタンスが一定に保持される第二の非同期的当てはめであって、非同期的に推定された呼吸筋圧を生成する、第二の非同期的当て生えを含む、
請求項１記載の呼吸モニター装置。
【請求項３】
前記同期的当てはめが：
前記気道圧および気道フロー・データを、気道圧、気道フローおよび前記息の区間と整列された一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルを関係付ける前記肺の運動方程式に同期的に当てはめて、前記息の区間についての同期的に推定された呼吸パラメータを生成することを含む、
請求項１または２記載の呼吸モニター装置。
【請求項４】
前記一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルがPmus,profile(t,P0,Pp,Pe)であり、ここで、P0は前記息の区間の始まりにおける呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータであり、Ppは前記息の区間にわたる最大絶対値の負の呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータであり、Peは前記息の区間の終わりにおける呼吸筋圧を表わす当てはめされるパラメータである、請求項３記載の呼吸モニター装置。
【請求項５】
前記呼吸パラメータは、呼吸筋圧と、呼吸系抵抗と、（ｉ）呼吸系エラスタンスおよび（ｉｉ）呼吸系コンプライアンスの少なくとも一方とを含む、請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項６】
前記呼吸パラメータ推定器および検証器は：
前記息の区間についての前記同期的に推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記同期的に推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを、呼吸筋圧を0に等しいと設定した前記肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての自発呼吸なしの呼吸パラメータを推定する段階とをさらに含む動作を実行するようプログラムされている、
請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項７】
前記呼吸パラメータが呼吸筋圧を含み、当該呼吸モニター装置がさらに：
人工呼吸器と；
前記息の区間についての非同期的または同期的に推定された呼吸筋圧の時間積分によって呼吸能（PoB）または呼吸仕事量（WoB）を推定するようプログラムされた電子的プロセッサを有する呼吸仕事量または呼吸能推定器とを有しており、
前記PoBまたはWoBは、（ｉ）前記人工呼吸器の表示コンポーネントに表示されることおよび（ｉｉ）前記人工呼吸器によって制御入力として使われること、の少なくとも一方をされる、
請求項１ないし６のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項８】
前記呼吸サイクル検出器がさらに、相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる前記息の区間において、呼気開始（SOE）を検出するようプログラムされており、前記息の区間に関して定義された前記少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準は：
吸気中の呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準を含む、
請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項９】
前記呼吸サイクル検出器がさらに、相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる前記息の区間において、呼気開始（SOE）を検出するようプログラムされており、前記息の区間に関して定義された前記少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準は：
SOEにおける呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準を含む、
請求項１ないし８のうちいずれか一項記載の呼吸モニター装置。
【請求項１０】
気道圧データおよび気道フロー・データに対して作用する呼吸パラメータ推定方法を実行するために電子的プロセッサによって実行可能な命令を記憶している非一時的な記憶媒体であって、前記方法は：
前記気道圧データおよび前記気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる息の区間を検出する段階と；
前記気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該当てはめは、（１）前記息の区間のどの特定の時間区間とも整列されないことにより前記息の区間と同期されていない、固定した継続時間のスライド時間窓および（２）前記息の区間のSOIに対応する一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルの一方を使って実行される、段階と；
前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、（１）前記息の区間と同期されていない前記スライド時間窓および（２）前記息の区間のSOIに対応する前記一回の息のパラメータ表現された呼吸筋圧プロファイルのうちの他方を使って、前記気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に当てはめし直して、前記息の区間についての推定し直された呼吸パラメータを生成する段階とを含む、
非一時的な記憶媒体。
【請求項１１】
前記方法がさらに：
前記息の区間についての前記推定し直された呼吸パラメータを、前記息の区間に関して定義された少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使って検証することを実行する段階と；
前記息の区間についての前記推定し直された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを、呼吸筋圧を0に等しいと設定した前記肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての自発呼吸なしの呼吸パラメータを推定する段階とをさらに含む、
請求項１０記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項１２】
前記方法がさらに：
相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる前記息の区間において、呼気開始（SOE）を検出する段階を含み、
前記息の区間に関して定義された前記少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準は：
吸気中の呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準；および
SOEにおける呼吸筋圧と呼気中の呼吸筋圧を比較する生理的もっともらしさ基準
のうちの少なくとも一方を含む、
請求項１０または１１記載の非一時的な記憶媒体。
【請求項１３】
気道圧データおよび気道フロー・データに対して作用する呼吸パラメータ推定方法であって：
前記気道圧データおよび気道フロー・データの少なくとも一方における相続く吸気開始（SOI）イベントによって区切られる息の区間を検出する段階と；
前記気道圧および気道フロー・データを気道圧および気道フローを関係付ける肺の運動方程式に当てはめて、前記息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階であって、該当てはめは、（１）前記息の区間のどの特定の時間区間とも整列されないことにより前記息の区間と同期されていない、固定した継続時間のスライド時間窓における非同期的当てはめおよび（２）前記息の区間に等しい時間窓における同期された当てはめの一方を使って実行される、段階と；
前記息の区間についての前記推定された呼吸パラメータを検証する段階と；
前記検証の失敗に応答して、（１）前記息の区間と同期されていないスライド時間窓における非同期的当てはめおよび（２）前記息の区間に等しい時間窓における同期された当てはめのうちの他方を使って、前記気道圧および気道フロー・データを前記肺の運動方程式に当てはめし直して、前記息の区間についての推定し直された呼吸パラメータを生成する段階とを含む、
呼吸パラメータ推定方法。
【請求項１４】
前記息の区間についての前記推定し直された呼吸パラメータを検証する段階と；
前記推定し直された呼吸パラメータの前記検証の失敗に応答して、前記気道圧および気道フロー・データを、呼吸筋圧を0と置いた前記肺の運動方程式に当てはめて、自発呼吸のない前記息の区間についての推定された呼吸パラメータを生成する段階とをさらに含む、
請求項１３記載の呼吸パラメータ推定方法。
【請求項１５】
前記検証が、少なくとも一つの生理的もっともらしさ基準を使う、請求項１３または１４記載の呼吸パラメータ推定方法。
【国際調査報告】
2018532509.tif 000031
2018532509.tif 000032