【手続補正書】
【提出日】平成28年1月25日(2016.1.25)
【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】
呼吸流量信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出する装置であって、
（ａ）前記呼吸流量信号に関連付けられる呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、（ｂ）サイクル長、形状特徴、及びデューティサイクルから選択された未加工の特徴を計算し、（ｃ）該未加工の特徴を分類し、（ｄ）該分類された未加工の特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の存在を検出する、ように構成されるプロセッサ、
を備える、装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記未加工の特徴を正規化し、分類するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記呼吸流量信号に関連付けられる前記呼吸データを記憶し、かつ前記プロセッサと通信するメモリを更に備える、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、変換関数を用いて前記未加工の特徴を正規化し、該未加工の特徴を０〜１の値を有する確率空間に変換するように構成される、請求項２又は３に記載の装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、１つ又は複数のヒストグラムを作成して前記未加工の特徴のそれぞれを分類することにより、１つ又は複数の未加工の特徴を分類するように構成される、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記未加工の特徴を前記１つ又は複数のヒストグラムにビン区分し、１つ又は複数の所定の領域において前記ヒストグラムの電力を計算し、前記ヒストグラムのそれぞれの前記電力が所定のしきい値より大きい場合には、チェーンストークス呼吸の確率を、該計算されたヒストグラム電力の最大値になるように設定することによって、前記未加工の特徴を分類するように構成される、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記未加工の特徴は、前記呼吸データの変化を表す形状特徴であり、該形状特徴は、前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後のデータ内のピークを評価することによって推定される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記呼吸流量信号に関連付けられる前記呼吸データは、流量データ及び１回換気量データを含み、前記プロセッサは、
ピーク吸気流量データ及び吸気１回換気量を計算し、
前記ピーク吸気流量データと吸気１回換気量との積を計算し、該積を形態ベクトルに蓄積する、
ように構成される、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算することによって、流量データ内のピークを評価するように構成される、請求項７又は８に記載の装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記形態ベクトルを０〜１の確率空間に変換することによって前記形態ベクトルを正規化するように構成される、請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項７乃至１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、（ａ）検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成し、（ｂ）該サイクル長ヒストグラム及び推定された形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出する、ように更に構成される、請求項７乃至１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記呼吸流量信号の呼吸流量ピークの値、換気の値、又は１回換気量の値、のうちの少なくとも１つを評価するように構成される、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求め、前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の流量データ内のピークを評価して、該流量データの前記ピークの変化を表す形状特徴を推定し、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出する、ように更に構成される、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴を０〜１の確率空間に変換することによって、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴を正規化するように更に構成される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、アクセスされた呼吸流量データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長を計算することによって検出するように更に構成され、かつ前記少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び前記少なくとも１つのサイクル長に基づいてデューティサイクルを計算するように更に構成される、請求項１４又は１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたって電力を計算することにより、チェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記形状特徴、前記サイクル長、及び前記電力を用いてチェーンストークス呼吸の確率を求めることにより、前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、重み付けされたチェーンストークス呼吸確率を複数の選択された期間にわたって結合することにより、全睡眠期間にわたる全チェーンストークス呼吸確率を求めるように更に構成される、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記呼吸流量信号の呼吸流量ピークの値、換気の値、又は１回換気量の値、のうちの少なくとも１つを評価するように構成される、請求項１５に記載の装置。
【請求項２１】
流量センサを更に備え、前記プロセッサは、前記流量センサを用いて前記呼吸流量信号を求めるように更に構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
大気圧より高い圧力において患者用の呼吸可能ガスを生成するように構成される流れ発生器を更に備え、
前記プロセッサは、検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいて、圧力療法に従って前記呼吸可能ガスを生成するよう前記流れ発生器を制御するように更に構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
呼吸流量信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出するプロセッサの方法であって、
前記呼吸流量信号に関連付けられる呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップと、
サイクル長、形状特徴、及びデューティサイクルから選択された未加工の特徴を計算するステップと、
前記未加工の特徴を分類するステップと、
該分類された未加工の特徴に基づいて、チェーンストークス呼吸の存在を検出するステップと、
を含む、方法。
【請求項２４】
前記未加工の特徴を正規化するステップを更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
（ａ）事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成するステップと、
（ｂ）前記サイクル長ヒストグラムの１つに基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、
を更に含む、請求項２３又は２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記サイクル長ヒストグラムは複数のビンを含み、該複数のビンはそれぞれ中点及びビン幅を有する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記複数のビンは均等な間隔で配置される、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
アクセスされたデータを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップは、各事象の持続時間を求めるステップを含む、請求項２３乃至２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたって電力を計算するステップを含む、請求項２５乃至２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記形状特徴はジャンプ特徴である、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象後の呼吸ドライブの回復の速さに基づいて事象のタイプを識別するステップを更に含む、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記ジャンプ特徴は、前記呼吸データの第１のピークを選択し、該第１のピークの所定の比にある第２のピークを選択し、前記第１のピークと前記第２のピークとの間の勾配を計算する、ことによって計算される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記第１のピークと前記第２のピークとの間の前記勾配をスケーリングするステップを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記形状特徴は、前記呼吸データに近似関数を当てはめることによって推定される、請求項３０又は３１に記載の方法。
【請求項３６】
前記呼吸データは、呼吸流量ピークの値又は１回換気量の値を含む、請求項２５乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の呼吸データを評価して、前記呼吸データの変化を表す形状特徴を推定するステップと、該形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、を更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３８】
前記呼吸データを評価するステップは、２つの隣接する無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象間の時間の少なくとも一部の間に吸気１回換気量を計算するステップを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記呼吸データを評価するステップは、ピーク吸気流量データと吸気１回換気量との積を計算し、該積を形態ベクトルに蓄積するステップ、を含む、請求項３７又は３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記呼吸データを評価するステップは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算するステップを更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記呼吸データを評価するステップは、前記無呼吸事象及び／又は前記呼吸低下事象間の流量データを積分し、その値を形態ベクトルに蓄積するステップ、を含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４２】
前記呼吸データを評価するステップは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算するステップを更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項４３】
事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求めるステップを更に含み、前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づく、請求項３７乃至４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４４】
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項３７に記載の方法。
【請求項４５】
前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の流量データ内のピークを評価して、該流量データの前記ピークの変化を表す形状特徴を推定するステップと、サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、を更に含む、請求項２３に記載の方法
【請求項４６】
前記未加工の特徴は、前記呼吸データの変化を表す形状特徴であり、該形状特徴は、前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後のデータ内のピークを評価することによって推定され、前記プロセッサは、前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項２３に記載の方法。 
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８９】
実際的かつ好ましい実施例であると現時点で考慮されることに関連して本技術について説明したが、本技術は、開示した実施形態には限定されるべきではなく、逆に、本技術の趣旨及び範囲内に含まれるさまざまな変更及び等価構成を包含するように意図されていることを理解されたい。
なお、出願当初の特許請求の範囲は以下の通りである。
（請求項１）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出するプロセッサの方法であって、該方法は、
前記呼吸信号を表すデータにアクセスするステップと、
前記アクセスされたデータを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップと、
前記事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成するステップと、
前記サイクル長ヒストグラムに基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、
を含む、方法。
（請求項２）
前記サイクル長ヒストグラムは複数のビンを含み、該複数のビンはそれぞれ中点及びビン幅を有する、請求項１に記載の方法。
（請求項３）
前記複数のビンは均等な間隔で配置される、請求項２に記載の方法。
（請求項４）
前記アクセスされたデータを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップは、各事象の持続時間を求めるステップを含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
（請求項５）
前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたって電力を計算するステップを含む、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の方法。
（請求項６）
無呼吸事象又は呼吸低下事象直後の呼吸データを評価して、前記呼吸データの変化を表す形状特徴を推定するステップを更に含み、前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、前記生成されたサイクル長ヒストグラム及び前記推定された形状特徴に基づく、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７）
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項６に記載の方法。
（請求項８）
前記形状特徴はジャンプ特徴である、請求項６に記載の方法。
（請求項９）
前記ジャンプ特徴は、前記呼吸データの第１のピークを選択し、該第１のピークの所定の比にある第２のピークを選択し、前記第１のピークと前記第２のピークとの間の勾配を計算することによって計算される、請求項８に記載の方法。
（請求項１０）
前記第１のピークと前記第２のピークとの間の前記勾配をスケーリングするステップを更に含む、請求項９に記載の方法。
（請求項１１）
前記形状特徴は、前記呼吸データに近似関数を当てはめることによって推定される、請求項７又は８に記載の方法。
（請求項１２）
前記呼吸データは呼吸流量ピークの値又は１回換気量の値を含む、請求項６に記載の方法。
（請求項１３）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出する装置であって、
前記呼吸信号に関連付けられる呼吸データを記憶するメモリと、
前記メモリに結合されるプロセッサであって、該プロセッサは、（ａ）前記呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、（ｂ）前記事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを生成し、（ｃ）前記サイクル長ヒストグラムに基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように構成される、プロセッサと、
を備える、装置。
（請求項１４）
前記プロセッサは、無呼吸事象又は呼吸低下事象直後の呼吸信号を評価して、前記呼吸データの変化を表す形状特徴を推定し、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、請求項１３に記載の装置。
（請求項１５）
前記形状特徴は患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項１４に記載の装置。
（請求項１６）
前記プロセッサは、前記呼吸信号の呼吸流量ピークの値、換気の値、又は１回換気量の値、の少なくとも１つを評価するように構成される、請求項１４に記載の装置。
（請求項１７）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出するプロセッサの方法であって、
前記呼吸信号を表す呼吸データにアクセスするステップと、
前記アクセスされた呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップと、
前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の呼吸データを評価して、前記呼吸データの変化を表す形状特徴を推定するステップと、
前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、
を含む、方法。
（請求項１８）
前記呼吸データを評価することは、２つの隣接する無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象間の時間の少なくとも一部の間に吸気１回換気量を計算することを含む、請求項１７に記載の方法。
（請求項１９）
前記呼吸データを評価することは、ピーク吸気流量データと吸気１回換気量との積を計算することと、前記積を形態ベクトルに蓄積することとを含む、請求項１７又は１８に記載の方法。
（請求項２０）
呼吸データを評価することは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算することを更に含む、請求項１９に記載の方法。
（請求項２１）
呼吸データを評価することは、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象間の前記流量データを積分することと、前記流量データを形態ベクトルに蓄積することとを含む、請求項１９に記載の方法。
（請求項２２）
呼吸データを評価することは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算することを更に含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項２３）
前記事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求めるステップを更に含み、前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づく、請求項１７乃至２０のいずれか一項に記載の方法。
（請求項２４）
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項１７に記載の方法。
（請求項２５）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出する装置であって、
前記呼吸信号に関連付けられる呼吸データを記憶するメモリと、
前記メモリに結合されるプロセッサであって、該プロセッサは、（ａ）前記呼吸信号に関連付けられる前記呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、（ｂ）前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後のデータ内のピークを評価して、前記呼吸データの変化を表す形状特徴を推定し、（ｃ）前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように構成される、プロセッサと、
を備える、装置。
（請求項２６）
前記呼吸信号に関連付けられる前記データは流量データ及び１回換気量データを含み、前記プロセッサは、
ピーク吸気流量データ及び吸気１回換気量を計算し、
前記ピーク吸気流量データと吸気１回換気量との積を計算し、該積を形態ベクトルに蓄積するように構成される、請求項２５に記載の装置。
（請求項２７）
前記プロセッサは、前記形態ベクトルと近似関数との間の平均二乗誤差を計算することによって、前記流量データ内のピークを評価するように構成される、請求項２５又は２６に記載の装置。
（請求項２８）
前記プロセッサは、前記形態ベクトルを０〜１の確率空間に変換することによって前記形態ベクトルを正規化するように構成される、請求項２６に記載の装置。
（請求項２９）
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項２５に記載の装置。
（請求項３０）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出するプロセッサの方法であって、該方法は、
前記呼吸信号を表す呼吸流量データにアクセスするステップと、
前記アクセスされた呼吸流量データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップと、
前記事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求めるステップと、
前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の前記流量データ内のピークを評価して、前記流量データの前記ピークの変化を表す形状特徴を推定するステップと、
前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいて、チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップと、
を含む、方法。
（請求項３１）
前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴を０〜１の確率空間に変換することによって、前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴を正規化するステップを更に含む、請求項３０に記載の方法。
（請求項３２）
前記アクセスされたデータを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出するステップは、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長を計算するステップを含み、前記少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び前記少なくとも１つのサイクル長に基づいてデューティサイクルを計算するステップを更に含む、請求項３０又は３１に記載の方法。
（請求項３３）
前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたって電力を計算するステップを含む、請求項３０乃至３２のいずれか一項に記載の方法。
（請求項３４）
前記チェーンストークス呼吸の事例を検出するステップは、前記形状特徴、前記サイクル長、及び前記電力を用いてチェーンストークス呼吸の確率を求めるステップを含む、請求項３３に記載の方法。
（請求項３５）
複数の選択された期間にわたって、重み付けされたチェーンストークス呼吸確率を結合することによって、全睡眠期間にわたる全チェーンストークス呼吸確率を求めるステップを更に含む、請求項３４に記載の方法。
（請求項３６）
前記形状特徴は患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項３０に記載の方法。
（請求項３７）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出する装置であって、
前記呼吸信号に関連付けられる呼吸データを記憶するメモリと、
前記メモリに結合されるプロセッサであって、該プロセッサは、（ａ）前記呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、（ｂ）前記事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求め、（ｃ）前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の前記呼吸データの変化を評価して、形状特徴を推定し、（ｄ）前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように構成される、プロセッサと、
を備える、装置。
（請求項３８）
前記プロセッサは、少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び少なくとも１つのサイクル長を計算することによって、前記データを検討評価して無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、前記プロセッサは、前記少なくとも１つの無呼吸期間の持続時間及び前記少なくとも１つのサイクル長に基づいてデューティサイクルを計算するように更に構成される、請求項３７に記載の装置。
（請求項３９）
前記プロセッサは、選択された１組のサイクル長に及ぶビンの組み合わせにわたって電力を計算し、前記形状特徴、前記サイクル長及び前記電力を用いてチェーンストークス呼吸確率を求めることによって、チェーンストークス呼吸の事例を検出するように構成される、請求項３８に記載の装置。
（請求項４０）
前記形状特徴は患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項３７に記載の装置。
（請求項４１）
呼吸信号からチェーンストークス呼吸（ＣＳＲ）を検出する装置であって、該装置は、
前記呼吸信号を表す呼吸データにアクセスする少なくとも１つのプロセッサを有するコントローラを備え、
該コントローラは、（ａ）前記呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、（ｂ）前記事象に基づいてサイクル長ヒストグラムを求め、（ｃ）前記無呼吸事象又は前記呼吸低下事象直後の呼吸データを評価して、形状特徴を計算し、（ｄ）前記サイクル長ヒストグラム及び前記形状特徴に基づいてチェーンストークス呼吸の事例を検出するように更に構成される、装置。
（請求項４２）
前記呼吸データは、呼吸流量データ、換気データ、又は１回換気量データを含み、前記形状特徴の計算は、前記呼吸流量データ、前記換気データ、及び前記１回換気量データ、のうちの少なくとも１つの値に基づく、請求項４１に記載の装置。
（請求項４３）
流量センサを更に備え、前記コントローラは、前記流量センサを用いて前記呼吸信号を求めるように更に構成される、請求項４１又は４２に記載の装置。
（請求項４４）
大気圧より高い圧力において患者用の呼吸可能ガスを生成するように構成される流れ発生器を更に備え、
前記コントローラは、前記検出された無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象に基づいて、圧力療法に従って前記呼吸可能ガスを生成するよう前記流れ発生器を制御するように更に構成される、請求項４３に記載の装置。
（請求項４５）
前記形状特徴は、患者の呼吸ドライブの立ち上がり及び立ち下がりのうちの少なくとも一方を表す、請求項４１に記載の装置。
（請求項４６）
呼吸流量信号からチェーンストークス呼吸の存在を検出する装置であって、該装置は、
前記呼吸流量信号に関連付けられる呼吸データを記憶するメモリと、
前記メモリと結合されるプロセッサであって、該プロセッサは、（ａ）前記呼吸データを検討評価して、無呼吸事象及び／又は呼吸低下事象を検出し、（ｂ）サイクル長、形状特徴、及びデューティサイクルから選択された未加工の特徴を計算し、（ｃ）前記未加工の特徴を正規化し、（ｄ）前記未加工のデータを分類するように構成される、装置。
（請求項４７）
前記プロセッサは、変換関数を用いて前記未加工の特徴を正規化し、前記未加工の特徴を０〜１の値を有する確率空間に変換するように構成される、請求項４６に記載の装置。
（請求項４８）
前記プロセッサは、１つ又は複数のヒストグラムを作成し、前記未加工の特徴をそれぞれ分類することによって、１つ又は複数の未加工の特徴を分類するように構成される、請求項４６又は４７に記載の装置。
（請求項４９）
前記プロセッサは、前記未加工の特徴をビンに区分して、前記１つ又は複数のヒストグラムを作成し、１つ又は複数の所定の領域において前記ヒストグラムの電力を計算し、前記ヒストグラムのそれぞれの前記電力が所定のしきい値より高い場合には、チェーンストークス呼吸の確率を前記計算されたヒストグラム電力の最大値になるように設定することによって、前記未加工の特徴を分類するように構成される、請求項４８に記載の装置。