【手続補正書】
【提出日】平成28年5月27日(2016.5.27)
【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】
心肺健康状態モニタリング装置であって、
モニタリングセッション中に患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号を生成するように構成される非接触式動きセンサと、
プロセッサと、
前記プロセッサに、前記１つ以上の運動信号を処理する手順を実施させるように構成されるプログラム命令を記憶するメモリと
を備えてなり、
前記手順は、
その間、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションであって、前記１つ以上の運動信号の１つ以上のセクションを選択し、
前記１つ以上の運動信号の前記セクションから１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出し、
前記１つ以上の睡眠呼吸障害特徴に基づいて、所定の予測範囲中に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測する
ことを含む、心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項２】
前記非接触式動きセンサ、前記プロセッサ、及び前記メモリは、非接触式センサユニットの一部を形成している、請求項１に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項３】
前記プロセッサ及び前記メモリは、前記非接触式動きセンサの外部にあるコンピューティングデバイスの一部を形成している、請求項１に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項４】
前記手順は、前記予測に応じて外部コンピューティングデバイスに警報メッセージを送信することを更に含む、請求項２に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項５】
ディスプレイを更に備え、前記手順は、前記予測に応じて警報メッセージを前記ディスプレイ上に表示することを更に含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項６】
オーディオ出力を更に備え、前記手順は、前記予測に応じて前記オーディオ出力によって警告音を生成することを更に含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項７】
前記非接触式動きセンサは、無線周波数動きセンサである、請求項１〜６のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項８】
前記無線周波数動きセンサは、互いに直交位相状態にあるそれぞれの送信無線周波数信号に基づいて２つの運動信号を生成するように構成される、請求項７に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項９】
前記手順は、前記抽出する前に、組合せ型の運動信号になるよう前記２つの運動信号を組合せることを含む、請求項８に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１０】
前記手順は、前記予測する前に、各運動信号から抽出される前記睡眠呼吸障害特徴を組合せることを含む、請求項８に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１１】
前記プロセッサは、接触式動きセンサから取得される１つ以上の運動信号から前記特徴を抽出するように更に構成される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、非動きセンサから取得される前記患者の心肺健康状態に関連するデータから前記特徴を抽出するように更に構成される、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１３】
心肺健康状態モニタリング装置であって、
モニタリングセッション中に、患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号を生成するように構成される非接触式動きセンサを備える非接触式センサユニットと、
プロセッサと、
前記プロセッサに、前記１つ以上の運動信号を処理する手順を実施させるように構成されるプログラム命令を記憶するメモリと
を備えてなり、
前記手順は、
その間、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションであって、前記１つ以上の運動信号の１つ以上のセクションを選択し、
前記１つ以上の運動信号の前記セクションから、１つ以上の睡眠呼吸障害特徴であって、前記モニタリングセッション中の、前記患者による睡眠呼吸障害の重篤度を示す、１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出することを含む、心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１４】
前記手順は、前記抽出された睡眠呼吸障害特徴に応じて外部コンピューティングデバイスに警報メッセージを送信することを更に含む、請求項１３に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１５】
前記手順は、前記抽出された睡眠呼吸障害特徴に応じてディスプレイに警報メッセージを表示することを更に含む、請求項１３又は１４に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１６】
オーディオ出力を更に備え、前記手順は、前記抽出された睡眠呼吸障害特徴に応じて前記オーディオ出力によって警告音を生成することを更に含む、請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１７】
前記１つ以上の睡眠呼吸障害特徴は、
無呼吸／低呼吸指数と、
総睡眠時間と、
前記総睡眠時間に対するチェーンストークス呼吸事象の総継続時間の比と、
前記モニタリングセッションの継続時間に対するチェーンストークス呼吸事象の総継続時間の比と
からなる群からの複数の特徴を含む、請求項１３〜１６のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
【請求項１８】
患者の心肺健康状態をモニタリングする方法であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号の１つ以上のセクションを選択するステップであって、該運動信号は、モニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成され、前記選択されるセクションは、その間、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションである、選択するステップと、
前記１つ以上の運動信号の前記セクションから、１つ以上の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）特徴を抽出するステップと、
前記１つ以上のＳＤＢ特徴に基づいて、所定の予測範囲中に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測するステップと
を含んでなる、患者の心肺健康状態をモニタリングする方法。
【請求項１９】
前記抽出するステップは、
前記セクション内でＳＤＢ事象を検出し、
前記検出されたＳＤＢ事象からＳＤＢ特徴を計算する
ことを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記抽出するステップは、前記運動信号を最初に前処理することを含む、請求項１８又は１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記運動信号の数は２つであり、前記前処理することは、前記２つの運動信号を最初に組合せることを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記組合せることは、
各運動信号の平均を除去し、
各運動信号の最小値を計算し、
各サンプルにおける成分が、前記それぞれの運動信号の、それぞれの前記最小値からの距離である、サンプルベクトルの長さを計算し、
各サンプルにおいて前記長さの平均を除去する
ことを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記前処理することは、各運動信号をトレンド除去することを含む、請求項２０〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記選択するステップは、１つ以上の良好な品質のセクションを選択することを更に含む、請求項１８〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記良好な品質のセクションは、セクションであって、該セクションにわたる前記運動信号についての良度指数が、該セクションについてのノイズ閾値を超える、セクションを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記良度指数は、前記セクションにわたる前記運動信号の２乗平均平方根（ＲＭＳ）である、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記良度指数は、前記セクションにわたる前記運動信号のＲＭＳ値の分布の７５パーセンタイルである、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記セクションについての前記ノイズ閾値は、前記動きセンサについての最大ノイズ値及び前記セクションにわたる前記運動信号の前記ＲＭＳ値の分布のパーセンタイルの小さい方である、請求項２５〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
前記セクションは、前記患者が存在するエポックを含み、前記エポック内の前記運動信号の波形の長さの値は閾値より小さい、請求項１８〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
前記患者が眠っていた前記セクションは、眠っているとしてＬＤＡ分類子によってラベル付けされるエポックを含み、前記ＬＤＡ分類子は、前記エポックについての活動カウント系列及び運動フラグ系列に基づいて各エポックをラベル付けするように構成される、請求項１８〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】
前記活動カウント系列は、前記エポック内の１つ以上の間隔にわたって前記運動信号の包絡線を積分することによって取得される、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかった前記セクションは、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を示す運動フラグ系列が偽りであるセクションを含む、請求項１８〜３１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３３】
前記運動フラグ系列は、
前記運動信号の各サンプルについてノイズ特徴、相関特徴、及びパワー特徴を計算し、
前記サンプルについての前記ノイズ特徴が高い閾値を超え、対応する前記相関特徴及び前記パワー特徴が低い閾値より低い場合に、各サンプルについての運動フラグを真に設定し、そうでなければ、前記運動フラグを偽に設定する
ことによって取得される、請求項３０〜３２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３４】
前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかった前記セクションは、エポックであって、該エポック中に前記患者が眠っており、該エポック内の前記運動信号の分散が、前記モニタリングセッションについての閾値を超えるエポックを含む、請求項１８〜３３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３５】
前記患者が存在するエポックは、該エポック内の前記運動信号の２乗平均平方根の値が、ノイズのみの閾値を超えるエポックである、請求項２９に記載の方法。
【請求項３６】
前記ＳＤＢ事象を検出するステップは、
前記運動信号の選択された前記各セクションの呼吸努力包絡線を１つ以上の呼吸努力テンプレートと相関付けることによって相関特徴を計算し、
前記相関特徴が、ある継続時間の間、第２の閾値より大きい第１の閾値を超えるときはいつでも、ＳＤＢ事象を検出する
ことを含む、請求項１９〜３５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３７】
前記相関特徴は、前記呼吸努力テンプレートにわたる前記相関値の最大値である、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記呼吸努力テンプレートは、それぞれの一般的なテンプレートであり、該一般的なテンプレートの継続時間は、前記モニタリングセッションにわたって前記患者について推定される平均呼吸調節サイクル長によってスケーリングされる、請求項３６又は３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記呼吸調節サイクル長は、前記セクション内の１つ以上のマクロエポックにわたって計算される前記呼吸努力包絡線のパワースペクトル密度のピーク周波数の逆数の重み付き平均として推定される、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記重み付けは、前記それぞれのピークの高さに依存する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記ＳＤＢ事象を検出するステップは、
主ウィンドウにわたる前記各セクションの呼吸努力包絡線の平均値を計算し、
前記主ウィンドウを囲む２つのウィンドウにわたる平均呼吸努力包絡線値としてベースラインを計算し、
前記主ウィンドウにわたる前記平均呼吸努力包絡線値が、前記計算されたベースラインに関して無呼吸基準又は低呼吸基準を満たす場合にＳＤＢ事象を検出する
ことを含む、請求項１９〜４０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４２】
検出される各ＳＤＢ事象を有効ＳＤＢ事象として確認するステップを更に含む、請求項１９〜４１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４３】
前記確認するステップは、検出される各事象に対応する呼吸努力包絡線の最小値に隣接する低呼吸セクションが、最小値より大きい継続時間を有することを検証することを含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記確認するステップは、前記呼吸努力包絡線が、前記患者について調節サイクル長の１／５より長い時間の間、低呼吸閾値未満に下がることを検証することを更に含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記確認するステップは、
各候補ＳＤＢ事象に対応する前記運動信号から１つ以上の特徴を計算し、
検出される各ＳＤＢ事象を確認するかどうかを判定するために、前記１つ以上の計算された特徴にルールベース推論エンジンを適用する
ことを含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４６】
前記呼吸努力包絡線は、実数部が前記セクションの前記運動信号であり、虚数部が前記セクションの前記運動信号のヒルベルト変換である、複素数値信号のモデュラスをローパスフィルタリングすることによって前記セクションについて計算される、請求項３６、４１、４３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４７】
前記呼吸努力包絡線は、前記セクションの前記運動信号のヒルベルト変換の経験的モード分解として前記セクションについて計算される、請求項３６、４１、４３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４８】
前記呼吸努力包絡線は、前記セクションの前記運動信号にダブルマックス及びホールドフィルタを適用して、正の包絡線及び負の包絡線を計算し、前記正の包絡線から前記負の包絡線を減算することによって、前記セクションについて計算される、請求項３６、４１、４３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４９】
前記計算するステップは、前記モニタリングセッションの間に、前記検出されるＳＤＢ事象の統計量を計算することを含む、請求項１９〜４８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５０】
前記計算するステップは、前記モニタリングセッションの複数のサブセッションのそれぞれの間に、前記検出されるＳＤＢ事象の前記統計量を計算することを更に含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記サブセッションは、前記モニタリングセッションの主睡眠期間の半分である、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記サブセッションは、前記モニタリングセッションの四分位数である、請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
前記計算するステップは、複数のモニタリングセッションについて前記検出されるＳＤＢ事象の統計量を計算することを含む、請求項４９〜５２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５４】
前記計算するステップは、前記モニタリングセッションに先行するとともに前記モニタリングセッションを含む複数のモニタリングセッションを含むスライディングウィンドウにわたって、前記計算されるＳＤＢ特徴を、ゼロ平均及び１標準偏差に正規化することを更に含む、請求項４９〜５３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５５】
前記スライディングウィンドウは、前記モニタリングセッションに先行するとともに前記モニタリングセッションを含む全てのモニタリングセッションを含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記予測するステップは、前記ＳＤＢ特徴を「事象未発生」クラス又は「事象発生」クラスに分類する分類子を適用することを含む、請求項１８〜５５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５７】
前記分類子は、線形判別分析分類子である、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記分類子は、前記ＳＤＢ特徴の１つ以上の主成分に適用される、請求項５６に記載の方法。
【請求項５９】
前記予測するステップは、前記ＳＤＢ特徴の１つ以上の主成分に発見的ルールを適用することを含む、請求項１８〜５５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６０】
前記予測に基づいて、応答するよう前記患者を促すように構成される少なくとも１つのクエリのディスプレイ上への生成をトリガするステップと、
前記クエリに対する患者の応答に基づいて臨床的警報の生成をトリガするステップと
を更に含む、請求項１８〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６１】
前記予測に基づいて再発可能性警報を生成するステップを更に含む、請求項１８〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６２】
患者の心肺健康状態をモニタリングする方法であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号の１つ以上のセクションを選択するステップであって、前記運動信号は、モニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成され、前記選択されるセクションは、その間、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションである、選択するステップと、
前記１つ以上の運動信号の前記セクションから、１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出するステップであって、前記睡眠呼吸障害特徴は、前記モニタリングセッション中の、前記患者による睡眠呼吸障害の重篤度を示す、抽出するステップと
を含んでなる、患者の心肺健康状態をモニタリングする方法。
【請求項６３】
患者の心肺健康状態をモニタリングする手順をプロセッサに実行させるように構成される、プログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号の１つ以上のセクションを選択する手順であって、前記運動信号は、モニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成され、前記選択されるセクションは、その間、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションである、選択する手順と、
前記１つ以上の運動信号の前記セクションから、１つ以上の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）特徴を抽出する手順と、
前記１つ以上のＳＤＢ特徴に基づいて所定の予測範囲中に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測する手順と
を前記プロセッサに実行させることを含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項６４】
患者の心肺健康状態をモニタリングする手順をプロセッサに実行させるように構成されるプログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号の１つ以上のセクションを選択する手順であって、前記運動信号は、モニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成され、前記選択されるセクションは、その間、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションである、選択する手順と、
前記１つ以上の運動信号の前記セクションから１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出する手順であって、前記睡眠呼吸障害特徴は、前記モニタリングセッション中の、前記患者による睡眠呼吸障害の重篤度を示す、抽出する手順と
を前記プロセッサに実行させることを含む、コンピュータ可読媒体。 
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０３３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０３３７】
したがって、本技術の趣旨及び範囲から逸脱することなく、非常に多くの変更を例示の実施形態に行うことができ、他のアレンジを考案することができることが理解されるべできである。
（請求項１）
心肺健康状態モニタリング装置であって、
モニタリングセッション中に患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号を生成するように構成される非接触式動きセンサと、
プロセッサと、
前記プロセッサに、前記１つ以上の運動信号を処理する手順を実施させるように構成されるプログラム命令を記憶するメモリと
を備えてなり、
前記手順は、
前記１つ以上の運動信号から１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出し、
前記１つ以上の睡眠呼吸障害特徴に基づいて所定の予測範囲中に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測することを含む、心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２）
前記非接触式動きセンサ、前記プロセッサ、及び前記メモリは、非接触式センサユニットの一部を形成する、請求項１に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３）
前記プロセッサ及び前記メモリは、前記非接触式動きセンサの外部にあるコンピューティングデバイスの一部を形成する、請求項１に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項４）
前記手順は、前記予測に応じて外部コンピューティングデバイスに警報メッセージを送信することを更に含む、請求項２に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項５）
ディスプレイを更に備え、前記手順は、前記予測に応じて警報メッセージを前記ディスプレイ上に表示することを更に含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項６）
オーディオ出力を更に備え、前記手順は、前記予測に応じて前記オーディオ出力によって警告音を生成することを更に含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項７）
前記非接触式動きセンサは、無線周波数動きセンサである、請求項１〜６のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項８）
前記無線周波数動きセンサは、互いに直交位相状態にあるそれぞれの送信無線周波数信号に基づいて２つの運動信号を生成するように構成される、請求項７に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項９）
前記手順は、前記抽出する前に、組合せ型の運動信号になるよう前記２つの運動信号を組合せることを含む、請求項８に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１０）
前記手順は、前記予測する前に、各運動信号から抽出される前記睡眠呼吸障害特徴を組合せることを含む、請求項８に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１１）
前記プロセッサは、接触式動きセンサから取得される１つ以上の運動信号から前記特徴を抽出するように更に構成される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１２）
前記プロセッサは、非動きセンサから取得される前記患者の心肺健康状態に関連するデータから前記特徴を抽出するように更に構成される、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１３）
心肺健康状態モニタリング装置であって、
患者の心肺健康状態に関連するデータを生成するように適合される少なくとも１つのセンサと、
ディスプレイと、
前記少なくとも１つのセンサに結合されるコントローラと
を備えてなり、
該コントローラは、
１つ以上のモニタリングセッション中に前記センサデータを分析し、
前記分析に基づいて、応答するよう前記患者を促すように構成される少なくとも１つのクエリの前記ディスプレイ上への生成をトリガし、
前記コントローラに入力される、前記クエリに対する患者の応答に基づいて臨床的警報の生成をトリガする
ように構成されている、心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１４）
質問のデータ構造を含むメモリを更に備え、各質問は、前記少なくとも１つの呼吸パラメータの検出可能な条件に関連する、請求項１３に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１５）
前記質問は、服薬遵守を扱う、請求項１４に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１６）
前記質問は、食事遵守を扱う、請求項１４に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１７）
前記コントローラは、前記呼吸パラメータの検出条件に応答して第１の質問を選択し、前記第１の質問に対する応答に基づいて、臨床的警報を生成する前に、後続のモニタリングセッションにおいて前記少なくとも１つの呼吸パラメータを分析し続けるように更に構成される、請求項１４〜１６のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１８）
前記コントローラは、前記後続のモニタリングセッションに続いて前記臨床的警報の生成をトリガするように更に構成され、前記臨床的警報の生成は、前記コントローラによって生成される第２の質問に対する患者の応答に基づく、請求項１７に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項１９）
前記コントローラは、前記少なくとも１つのクエリに対する患者の応答に基づいて、患者インタフェースに対する呼吸可能なガスの流れを生成するように構成されるＰＡＰデバイスの処置制御パラメータを調整するように更に構成される、請求項１３〜１８のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２０）
前記臨床的警報の生成をトリガすることは、前記ディスプレイ上に警告を表示することを含む、請求項１３〜１９のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２１）
通信デバイスを更に備え、前記臨床的警報の生成をトリガすることは、前記通信デバイスから電子メッセージを送信することを更に含む、請求項１３〜２０のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２２）
前記分析は、前記データから前記患者の前記心肺健康状態に関連する特徴を抽出することを含む、請求項１３〜２１のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２３）
前記データは前記患者の運動を示す運動信号であり、前記特徴は睡眠呼吸障害特徴である、請求項２２に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２４）
前記分析は、前記抽出された特徴に基づいて所定の予測範囲内に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測することを更に含む、請求項２３に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２５）
心肺健康状態モニタリング装置であって、
患者の心肺健康状態に関連するデータを生成するように適合される少なくとも１つのセンサと、
前記少なくとも１つのセンサに結合されるコントローラと
を備えてなり、
該コントローラは、
１つ以上のモニタリングセッション中に前記データから少なくとも１つの呼吸パラメータを測定し、
前記少なくとも１つの呼吸パラメータを分析し、
前記予測に基づいて再発可能性警報を生成する
ように構成されている、心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２６）
前記少なくとも１つの呼吸パラメータは呼吸数を含む、請求項２５に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２７）
前記少なくとも１つの呼吸パラメータは換気の測定値を含む、請求項２５に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２８）
前記少なくとも１つの呼吸パラメータの前記分析は、前記１つ以上のモニタリングセッションにわたる前記少なくとも１つの呼吸パラメータの変化についての評価を含む、請求項２５〜２７のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項２９）
前記少なくとも１つの呼吸パラメータの前記分析は、再発が起こる確率を計算することを含む、請求項２５〜２８のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３０）
前記少なくとも１つの呼吸パラメータの前記分析は、ブール値再発可能性の指標を計算することを含む、請求項２５〜２８のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３１）
前記計算することは、前記１つ以上の呼吸パラメータの変化とそれぞれの閾値との比較を含む、請求項３０に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３２）
前記再発可能性警報を生成することは、ディスプレイ上で前記再発可能性警報を表示することを含む、請求項２５〜３１のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３３）
前記再発可能性警報を生成することは、該装置のユーザに前記再発可能性警報を送信することを含む、請求項２５〜３２のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３４）
前記データは前記患者の運動を示す運動信号であり、前記呼吸パラメータは睡眠呼吸障害特徴である、請求項２５〜３３のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３５）
心肺健康状態モニタリング装置であって、
患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号を生成するように構成される非接触式動きセンサを備える非接触式センサユニットと、
プロセッサと、
前記プロセッサに、前記１つ以上の運動信号を処理する手順を実施させるように構成されるプログラム命令を記憶するメモリと
を備えてなり、
前記手順は、
モニタリングセッションにわたって、前記１つ以上の運動信号から、１つ以上の睡眠呼吸障害特徴であって、前記モニタリングセッション中の、前記患者による睡眠呼吸障害の重篤度を示す、１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出することを含む、心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３６）
前記手順は、前記抽出された睡眠呼吸障害特徴に応じて外部コンピューティングデバイスに警報メッセージを送信することを更に含む、請求項３５に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３７）
前記手順は、前記抽出された睡眠呼吸障害特徴に応じてディスプレイに警報メッセージを表示することを更に含む、請求項３５又は３６に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３８）
オーディオ出力を更に備え、前記手順は、前記抽出された睡眠呼吸障害特徴に応じて前記オーディオ出力によって警告音を生成することを更に含む、請求項３５〜３７のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項３９）
前記１つ以上の睡眠呼吸障害特徴は、
無呼吸／低呼吸指数と、
前記総睡眠時間と、
前記総睡眠時間に対するチェーンストークス呼吸事象の総継続時間の比と、
前記モニタリングセッションの継続時間に対するチェーンストークス呼吸事象の総継続時間の比と
からなる群からの複数の特徴を含む、請求項３５〜３８のいずれか１項に記載の心肺健康状態モニタリング装置。
（請求項４０）
患者の心肺健康状態をモニタリングする方法であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号から、１つ以上の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）特徴を抽出するステップであって、該運動信号は、少なくとも１つのモニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成される、抽出するステップと、
前記１つ以上のＳＤＢ特徴に基づいて所定の予測範囲中に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測するステップと
を含んでなる、患者の心肺健康状態をモニタリングする方法。
（請求項４１）
前記抽出するステップは、
前記運動信号の睡眠及び呼吸セクションを選択し、
前記睡眠及び呼吸セクション内でＳＤＢ事象を検出し、
前記検出されたＳＤＢ事象からＳＤＢ特徴を計算する
ことを含む、請求項４０に記載の方法。
（請求項４２）
前記抽出するステップは、前記運動信号を最初に前処理することを含む、請求項４１に記載の方法。
（請求項４３）
前記運動信号の数は２つであり、前記前処理するステップは、前記２つの運動信号を最初に組合せることを含む、請求項４２に記載の方法。
（請求項４４）
前記組合せるステップは、
各運動信号の平均を除去し、
各運動信号の最小値を計算し、
各サンプルにおける成分が、前記それぞれの運動信号の、それぞれの最小値からの距離である、サンプルベクトルの長さを計算し、
各サンプルにおいて前記長さの平均を除去する
ことを含む、請求項４３に記載の方法。
（請求項４５）
前記前処理するステップは、各運動信号をトレンド除去することを含む、請求項４２〜４４のいずれか１項に記載の方法。
（請求項４６）
前記選択するステップは、良好な品質の睡眠及び呼吸セクションを選択することを更に含む、請求項４１〜４５のいずれか１項に記載の方法。
（請求項４７）
良好な品質のセクションは、当該セクションにわたる前記運動信号についての良度指数が該セクションについてのノイズ閾値を超えるセクションを含む、請求項４６に記載の方法。
（請求項４８）
前記良度指数は、前記セクションにわたる前記運動信号の２乗平均平方根（ＲＭＳ）である、請求項４７に記載の方法。
（請求項４９）
前記良度指数は、前記セクションにわたる前記運動信号のＲＭＳ値の分布の７５パーセンタイルである、請求項４７に記載の方法。
（請求項５０）
前記セクションについての前記ノイズ閾値は、前記動きセンサについての最大ノイズ値及び前記セクションにわたる前記運動信号の前記ＲＭＳ値の分布のパーセンタイルの小さい方である、請求項４７〜４９のいずれか１項に記載の方法。
（請求項５１）
睡眠及び呼吸セクションは、当該セクション中に、前記患者は眠っていて、著しい身体的運動を行わなかったセクションを含む、請求項４１〜５０のいずれか１項に記載の方法。
（請求項５２）
前記患者が眠っていたセクションは、前記患者が存在するエポックを含み、前記エポック内の前記運動信号の波形の長さの値が閾値より小さい、請求項５１に記載の方法。
（請求項５３）
前記患者が眠っていたセクションは、眠っているとしてＬＤＡ分類子によってラベル付けされるエポックを含み、前記ＬＤＡ分類子は、前記エポックについての活動カウント系列及び運動フラグ系列に基づいて各エポックをラベル付けするように構成される、請求項５１に記載の方法。
（請求項５４）
前記活動カウント系列は、前記エポック内の１つ以上の間隔にわたって前記運動信号の包絡線を積分することによって取得される、請求項５３に記載の方法。
（請求項５５）
前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションは、前記患者が眠っており、著しい身体的運動を示す運動フラグ系列が偽りであるセクションを含む、請求項５１〜５４のいずれか１項に記載の方法。
（請求項５６）
前記運動フラグ系列は、
前記運動信号の各サンプルについてノイズ特徴、相関特徴、及びパワー特徴を計算し、
前記サンプルについての前記ノイズ特徴が高い閾値を超え、対応する前記相関特徴及びパワー特徴が低い閾値より低い場合には、各サンプルについての運動フラグを真に設定し、そうでなければ、前記運動フラグを偽に設定する
ことによって取得される、請求項５３〜５５のいずれか１項に記載の方法。
（請求項５７）
前記患者が眠っており、著しい身体的運動を行わなかったセクションは、エポックであって、該エポック中に前記患者が眠っており、該エポック内の前記運動信号の分散が、前記モニタリングセッションについての閾値を超えるエポックを含む、請求項５１〜５６のいずれか１項に記載の方法。
（請求項５８）
前記患者が存在するエポックは、該エポック内の前記運動信号の２乗平均平方根の値が、ノイズのみの閾値を超えるエポックである、請求項５２に記載の方法。
（請求項５９）
ＳＤＢ事象を検出するステップは、
前記運動信号の選択された各セクションの呼吸努力包絡線を１つ以上の呼吸努力テンプレートと相関付けることによって相関特徴を計算し、
前記相関特徴が、ある継続時間の間、第２の閾値より大きい第１の閾値を超えるときはいつでも、ＳＤＢ事象を検出する
ことを含む、請求項４１〜５８のいずれか１項に記載の方法。
（請求項６０）
前記相関特徴は、前記呼吸努力テンプレートにわたる前記相関値の最大値である、請求項５９に記載の方法。
（請求項６１）
前記呼吸努力テンプレートは、それぞれの一般的なテンプレートであり、該一般的なテンプレートの継続時間は、前記モニタリングセッションにわたって前記患者について推定される平均呼吸調節サイクル長によってスケーリングされる、請求項５９又は６０に記載の方法。
（請求項６２）
前記呼吸調節サイクル長は、前記選択されたセクション内の１つ以上のマクロエポックにわたって計算される前記呼吸努力包絡線のパワースペクトル密度のピーク周波数の逆数の重み付き平均として推定される、請求項６１に記載の方法。
（請求項６３）
前記重み付けは、前記それぞれのピークの高さに依存する、請求項６２に記載の方法。
（請求項６４）
ＳＤＢ事象を検出するステップは、
主ウィンドウにわたって、選択された各セクションの呼吸努力包絡線の平均値を計算し、
前記主ウィンドウを囲む２つのウィンドウにわたる前記平均呼吸努力包絡線値としてベースラインを計算し、
前記主ウィンドウにわたる前記平均呼吸努力包絡線値が、前記計算されたベースラインに関して無呼吸基準又は低呼吸基準を満たす場合に前記ＳＤＢ事象を検出し、
を含む、請求項４１〜６３のいずれか１項に記載の方法。
（請求項６５）
検出される各ＳＤＢ事象を有効ＳＤＢ事象として確認することステップを更に含む、請求項４１〜６４のいずれか１項に記載の方法。
（請求項６６）
前記確認するステップは、検出される各事象に対応する呼吸努力包絡線の最小値に隣接する低呼吸セクションが、最小値より大きい継続時間を有することを検証することを含む、請求項６５に記載の方法。
（請求項６７）
前記確認するステップは、前記呼吸努力包絡線が、前記患者について調節サイクル長の１／５より長い時間の間、低呼吸閾値未満に下がることを検証することを更に含む、請求項６６に記載の方法。
（請求項６８）
前記確認するステップは、
各候補ＳＤＢ事象に対応する前記運動信号から１つ以上の特徴を計算し、
検出される各ＳＤＢ事象を確認するかどうかを判定するために、前記１つ以上の計算された特徴にルールベース推論エンジンを適用する
ことを含む、請求項６５に記載の方法。
（請求項６９）
前記呼吸努力包絡線は、実数部が前記選択されるセクションの前記運動信号であり、虚数部が前記セクションの前記運動信号のヒルベルト変換である、複素数値信号のモデュラスをローパスフィルタリングすることによって前記選択されるセクションについて計算される、請求項５９、６４、６６のいずれか１項に記載の方法。
（請求項７０）
前記呼吸努力包絡線は、前記選択されるセクションの前記運動信号のヒルベルト変換の経験的モード分解として前記選択されるセクションについて計算される、請求項５９、６４、６６のいずれか１項に記載の方法。
（請求項７１）
前記呼吸努力包絡線は、前記選択されるセクションの前記運動信号にダブルマックス及びホールドフィルタを適用して、正の包絡線及び負の包絡線を計算し、前記正の包絡線から前記負の包絡線を減算することによって、前記選択されるセクションについて計算される、請求項５９、６４、６６のいずれか１項に記載の方法。
（請求項７２）
前記計算するステップは、前記モニタリングセッションの間に、前記検出されるＳＤＢ事象の統計量を計算することを含む、請求項４１〜７１のいずれか１項に記載の方法。
（請求項７３）
前記計算するステップは、前記モニタリングセッションの複数のサブセッションのそれぞれの間に、前記検出されるＳＤＢ事象の前記統計量を計算することを更に含む、請求項７２に記載の方法。
（請求項７４）
前記サブセッションは、前記モニタリングセッションの主睡眠期間の半分である、請求項７３に記載の方法。
（請求項７５）
前記サブセッションは、前記モニタリングセッションの四分位数である、請求項７３に記載の方法。
（請求項７６）
前記計算するステップは、複数のモニタリングセッションについて前記検出されるＳＤＢ事象の統計量を計算することを含む、請求項７２〜７５のいずれか１項に記載の方法。
（請求項７７）
前記計算するステップは、前記モニタリングセッションに先行するとともに前記モニタリングセッションを含む複数のモニタリングセッションを含むスライディングウィンドウにわたって、前記計算されるＳＤＢ特徴を、ゼロ平均及び１標準偏差に正規化することを更に含む、請求項７２〜７６のいずれか１項に記載の方法。
（請求項７８）
前記スライディングウィンドウは、前記モニタリングセッションに先行するとともに前記モニタリングセッションを含む全てのモニタリングセッションを含む、請求項７７に記載の方法。
（請求項７９）
前記予測するステップは、前記ＳＤＢ特徴を「事象未発生」クラス又は「事象発生」クラスに分類する分類子を適用することを含む、請求項４０〜７８のいずれか１項に記載の方法。
（請求項８０）
前記分類子は、線形判別分析分類子である、請求項７９に記載の方法。
（請求項８１）
前記分類子は、前記ＳＤＢ特徴の１つ以上の主成分に適用される、請求項７９に記載の方法。
（請求項８２）
前記予測するステップは、前記ＳＤＢ特徴の１つ以上の主成分に発見的ルールを適用することを含む、請求項４０〜７８のいずれか１項に記載の方法。
（請求項８３）
前記予測に基づいて、応答するよう前記患者を促すように構成される少なくとも１つのクエリのディスプレイ上への生成をトリガするステップと、
前記クエリに対する前記患者の応答に基づいて臨床的警報の生成をトリガするステップと
を更に含む、請求項４０〜８２のいずれか１項に記載の方法。
（請求項８４）
前記予測に基づいて、再発可能性警報を生成するステップを更に含む、請求項４０〜８２のいずれか１項に記載の方法。
（請求項８５）
患者の心肺健康状態をモニタリングする方法であって、
前記患者の前記心肺健康状態に関連するデータを分析するステップと、
前記分析に基づいて、応答するよう前記患者を促すように構成される少なくとも１つのクエリのディスプレイ上への生成をトリガするステップと、
前記クエリに対する患者の応答に基づいて臨床的警報の生成をトリガするステップと
を含んでなる、患者の心肺健康状態をモニタリングする方法。
（請求項８６）
患者の心肺健康状態をモニタリングする方法であって、
１つ以上のモニタリングセッション中に前記患者の前記心肺健康状態に関連するデータから少なくとも１つの呼吸パラメータを測定するステップと、
前記少なくとも１つの呼吸パラメータを分析するステップと、
前記少なくとも１つの呼吸パラメータの前記分析に基づいて再発可能性警報を生成するステップと
を含んでなる、患者の心肺健康状態をモニタリングする方法。
（請求項８７）
患者の心肺健康状態をモニタリングする方法であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号から１つ以上の睡眠障害特徴を抽出するステップを含み、該運動信号は、少なくとも１つのモニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成され、前記睡眠呼吸障害特徴は、前記モニタリングセッション中の、前記患者による睡眠呼吸障害の重篤度を示すものである、患者の心肺健康状態をモニタリングする方法。
（請求項８８）
患者の心肺健康状態をモニタリングする手順をプロセッサに実行させるように構成されるプログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号から、１つ以上の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）特徴を抽出する手順であって、前記運動信号は、少なくとも１つのモニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成される、抽出する手順と、
前記１つ以上のＳＤＢ特徴に基づいて所定の予測範囲中に臨床事象が起こる可能性があるかどうかを予測する手順と
を前記プロセッサに実行させることを含む、コンピュータ可読媒体。
（請求項８９）
患者の心肺健康状態をモニタリングする手順をプロセッサに実行させるように構成されるプログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
前記患者の前記心肺健康状態に関連するデータを分析する手順と、
前記分析に基づいて、応答するよう前記患者を促すように構成される少なくとも１つのクエリのディスプレイ上への生成をトリガする手順と、
前記クエリに対する患者の応答に基づいて臨床的警報の生成をトリガする手順と
を前記プロセッサに実行させることを含む、コンピュータ可読媒体。
（請求項９０）
患者の心肺健康状態をモニタリングする手順をプロセッサに実行させるように構成されるプログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
１つ以上のモニタリングセッション中に前記患者の前記心肺健康状態に関連するデータから少なくとも１つの呼吸パラメータを測定する手順と、
前記少なくとも１つの呼吸パラメータを分析する手順と、
前記少なくとも１つの呼吸パラメータの前記分析に基づいて再発可能性警報を生成する手順と
を前記プロセッサに実行させることを含む、コンピュータ可読媒体。
（請求項９１）
患者の心肺健康状態をモニタリングする手順をプロセッサに実行させるように構成されるプログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、
前記患者の身体的運動を示す１つ以上の運動信号から１つ以上の睡眠呼吸障害特徴を抽出する手順を含み、前記運動信号は、少なくとも１つのモニタリングセッション中に前記患者に向けられた非接触式動きセンサによって生成され、前記睡眠呼吸障害特徴は、前記モニタリングセッション中の、前記患者による睡眠呼吸障害の重篤度を示すものである、コンピュータ可読媒体。