(57)【要約】  いくつかの場合において、患者が非侵襲的に出血する確率を評価し、予測し、および／または推定するための新しいツールおよび技術が提供される。様々な実施形態では、輸液による蘇生の前、最中、および後に、場合によってはリアルタイムで出血を迅速に検出するためのツールおよび技術が提供される。
2017534421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
患者から生理学的データを取得するための１つまたは複数のセンサと、
前記１つまたは複数のセンサと通信するコンピュータシステムとを備え、前記コンピュータシステムが、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサと通信する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータシステムに、
前記１つまたは複数のセンサから前記生理学的データを受信させ、
前記生理学的データを解析させ、
前記患者が出血している確率を推定させ、
表示装置に、前記患者が出血している確率を示す評価、予測値、または推定値のうちの少なくとも１つを表示させるための、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令セットをその上に符号化された非一時的コンピュータ可読媒体と、
を備える、システム。
【請求項２】
方法であって、
１つまたは複数のセンサを用いて、患者の生理学的データを監視するステップと、
コンピュータシステムで、前記生理学的データを解析するステップと、
前記解析された生理学的データの少なくとも一部に基づいて、前記患者が出血している確率を推定するステップと、
表示装置に、前記患者が出血している確率の評価、予測値、または推定値の少なくとも１つの指示を表示するステップと、
を備える、方法。
【請求項３】
前記生理学的データを監視するステップ、前記生理学的データを解析するステップ、前記患者が出血している前記確率を推定するステップ、または前記患者が出血している前記確率の評価、予測値、または推定値の少なくとも１つの前記指示を表示するステップの１つまたは複数がリアルタイムに実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記受け取った生理学的データに基づいて推定された代償性予備能指数（ＣＲＩ）値の１つまたは複数の値に基づいて、前記患者が出血している確率を推定するステップを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値は、輸液による蘇生処置の前に受信されたか、最中に受信されたか、または後に受信されたかの少なくとも１つである生理学的データに基づいて推定される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値が、複数のＣＲＩ値を備え、前記患者が出血している確率を推定するステップが、特定の期間にわたるＣＲＩの平均値に少なくとも部分的に基づいて、前記患者が出血している前記確率を推定するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値が、複数のＣＲＩ値を備え、前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの標準偏差に少なくとも部分的に基づいて、前記患者が出血している前記確率を推定するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値が、複数のＣＲＩ値を備え、前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの歪度に少なくとも部分的に基づいて、前記患者が出血している前記確率を推定するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値が、複数のＣＲＩ値を備え、前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの変化率に少なくとも部分的に基づいて、前記患者が出血している前記確率を推定するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値が、複数のＣＲＩ値を備え、前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの割合変化率に少なくとも部分的に基づいて、前記患者が出血している前記確率を推定するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
ＣＲＩの前記１つまたは複数の値が、複数のＣＲＩ値を備え、前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの間の違いに少なくとも部分的に基づいて、前記患者が出血している前記確率を推定するステップを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記指示が、０と１との間の値である、請求項４に記載の方法。
【請求項１３】
値０は、前記患者が出血していないことを示し、値１は、前記患者が出血していることを示す、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記患者のＣＲＩを推定するステップが、前記生理学的データを、以下の式を用いて構成されたモデルと比較することによって代償性予備能指数を推定するステップを備え、
2017534421.tif 000111
ここで、ＣＲＩ（ｔ）は、時間ｔにおける前記代償性予備能であり、ＢＬＶ（ｔ）は、時間ｔにおける被験者の血管内容積損失であり、ＢＬＶＨＤＤは、前記被験者の血行力学的代償不全の点での血管内容積損失である、
請求項４に記載の方法。
【請求項１５】
前記生理学的データが、波形データを備え、前記ＣＲＩを推定するステップが、１人または複数の被験者を血行力学的代償不全もしくは血行力学的代償不全に近い状態、または血行力学的代償不全に向かって進行する一連の状態にさらすことによって生成された１つまたは複数のサンプル波形と前記波形データを比較するステップと、前記被験者の生理学的データを監視するステップと、を備える、請求項４に記載の方法。
【請求項１６】
前記生理学的データが、波形データを備え、前記ＣＲＩを推定するステップが、
前記波形データを複数のサンプル波形と比較するステップであって、前記サンプル波形のそれぞれが前記波形データと前記サンプル波形のそれぞれとの間の類似性を表す類似性係数を生成するために前記ＣＲＩの異なる値に対応するステップと、
前記サンプル波形のそれぞれに対する前記類似性係数を正規化するステップと、
前記患者に対して推定されたＣＲＩ値を生成するために前記正規化された類似性係数を合計するステップと、
を備える、請求項４に記載の方法。
【請求項１７】
前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記患者の前記生理学的データを監視する固定時間履歴に基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項１８】
前記患者が出血している確率を推定するステップが、前記患者の前記生理学的データを監視する動的時間履歴に基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項１９】
前記１つまたは複数のセンサの少なくとも１つが、血圧センサ、頭蓋内圧モニタ、中心静脈圧監視カテーテル、動脈カテーテル、脳波計、心臓モニタ、経頭蓋鏡ドップラーセンサ、経胸腔インピーダンス・プレチスモグラフ、パルスオキシメータ、近赤外分光計、人工呼吸器、加速度計、電気眼位図、経皮的グルコメータ、電解質センサ、および電子聴診器から成る群から選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項２０】
前記生理学的データが、血圧波形データを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項２１】
前記生理学的データが、プレチスモグラフ波形データを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項２２】
前記生理学的データが、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）波形データを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項２３】
前記生理学的データを解析するステップが、既存のモデルに対して前記生理学的データを解析するステップを備える、請求項２の記載の方法。
【請求項２４】
前記生理学的データを解析するステップの前に前記既存のモデルを生成するステップをさらに備える、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記既存のモデルを生成するステップが、
複数の生理学的データセットを得るために被験者の１つまたは複数の生理学的パラメータに関するデータを受信するステップと、
基準センサを用いて、前記被験者の１つまたは複数の生理学的状態を直接測定して複数の生理学的状態測定値を取得するステップと、
前記受信したデータを前記被験者の前記生理学的状態測定値と相関させるステップと、
を備える、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記１つまたは複数の生理学的状態が、循環系体積の減少を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記被験者に減少した循環系体積の前記生理学的状態を誘導するステップをさらに備える、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記生理学的状態を誘導するステップが、前記被験者を下半身陰圧（ＬＢＮＰ）にさらすステップを備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記生理学的状態を誘導するステップが、前記被験者を脱水にさらすステップを備える、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記１つまたは複数の生理学的状態が、心血管虚脱または心血管虚脱に近い状態を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項３１】
前記１つまたは複数の生理学的状態が、正常体液量の状態を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項３２】
前記１つまたは複数の生理学的状態が、循環血液量過多の状態を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項３３】
前記１つまたは複数の生理学的状態が、脱水の状態を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項３４】
前記受信したデータを前記被験者の前記生理学的状態測定値と相関させるステップが、
１つまたは複数の結果ｏｋのそれぞれに対して、信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓＤのセットのうちの信号Ｓｋの最も予測的なセットを識別するステップであって、信号Ｓｋの前記最も予測的なセットが、第１の生理学的パラメータを表す第１のデータセットに対応しており、前記１つまたは複数の結果ｏｋのそれぞれが、生理学的状態測定値を表す、ステップと、
確率的予測モデル
2017534421.tif 000112
のセットを自律的に学習するステップであって、
2017534421.tif 000113
が、信号Ｓｋの前記セットから得られる入力値として使用するモデルＭｋから生じる結果ｏｋの予測である、ステップと、
信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓＤおよび対応する結果ｏ１、ｏ２、．．．、ｏＫの値の例を含むデータから徐々に自律的に学習する動作を繰り返すステップと、
を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項３５】
装置であって、
１つまたは複数のコンピュータによって実行可能な命令のセットをその上に符号化した非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記命令のセットが、前記装置に、
１つまたは複数のセンサから生理学的データを受信させ、
前記生理学的データを解析させ、
前記患者が出血している確率を推定させ、
前記患者が出血している確率を示す評価、予測値、または推定値の少なくとも１つを表示装置に表示させる、
装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[0001]本出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）の下、以下の同時仮出願、すなわち、２０１４年１０月１６日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国仮特許出願第６２／０６４，８０９号”Ｒａｐｉｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｂｌｅｅｄｉｎｇ  Ｄｕｒｉｎｇ  Ｆｌｕｉｄ  Ｒｅｓｕｓｃｉｔａｔｉｏｎ”（代理人整理番号０４６３．１４ＰＲ、以下、”’８０９出願”と称する）、および２０１４年１０月１６日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国仮特許出願第６２／０６４，８１６号”Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ  ｏｆ  ＣＰＲ”（代理人整理番号０４６３．１５ＰＲ、以下、”’８１６出願”と称する）の利益を請求し、どちらも参照により本明細書に組み込まれる。本出願は、これと同日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、同時係属の米国特許出願第＿＿／＿＿＿＿＿＿＿号”Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ  ｏｆ  ＣＰＲ”（代理人整理番号０４６３．１５）に関連しており、’８０９出願および’８１６出願に対し優先権を主張する。
【０００２】
[0002]本出願は、以下の出願、すなわち、２０１３年１１月１４日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国仮特許出願第６１／９０４，４３６号”Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｆｌｕｉｄ  Ｒｅｓｕｓｃｉｔａｔｉｏｎ”（代理人整理番号０４６３．１１ＰＲ、以下、”’４３６出願”と称する）に対し優先権を主張する、２０１４年１１月１４日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国特許出願第１４／５４２，４２３号”Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｆｌｕｉｄ  Ｒｅｓｕｓｃｉｔａｔｉｏｎ”（代理人整理番号０４６３．１１、以下、”’４２３出願”と称する）、および２０１３年１１月１８日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国仮特許出願第６１／９０５，７２７号”Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｈｙｄｒａｔｉｏｎ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”（代理人整理番号０４６３．１２ＰＲ、以下、”７２７出願”と称する）に対し優先権を主張する、２０１４年１１月１４日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国特許出願第１４／５４２，４２６号”Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｈｙｄｒａｔｉｏｎ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”（代理人整理番号０４６３．１２、以下、”’４２６出願”と称する）の一部として継続され、それらの全てが参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
[0003]本出願はまた、２０１３年１１月６日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国仮特許出願第６１／９００，９８０号”Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ａｎｄ／ｏｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｖｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”（代理人整理番号０４６３．１０ＰＲ、以下、”’９８０出願”と称する）に対し優先権を主張する、２０１４年１１月６日に出願された、Ｍｕｌｌｉｇａｎらによる、米国特許出願第１４／５３５，１７１号”Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ａｎｄ／ｏｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｖｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”（代理人整理番号０４６３．１０、以下、”’１７１出願”と称する）の一部として継続され、どちらも参照により本明細書に組み込まれる。
【０００４】
[0004]本出願はまた、２０１１年７月２２日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、米国仮特許出願第６１／５１０，７９２号”Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｒｅｓｅｒｖｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒ”（代理人整理番号０４６３．０５ＰＲ、以下、”’７９２出願”と称する）および２０１２年３月２２日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、米国仮特許出願第６１／６１４，４２６号”Ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  Ｒｅｓｅｒｖｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒ  ａｎｄ  Ｈｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ”（代理人整理番号０４６３．０７ＰＲ、以下、”’４２６出願”と称する）に対し優先権を主張する、２０１２年７月２０日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、米国特許出願第１３／５５４，４８３号”Ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ  Ｒｅｓｅｒｖｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒ  ａｎｄ  Ｈｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ”（代理人整理番号０４６３．０５、以下、”’４８３出願”と称する）の一部として継続され、その全てが参照により本明細書に組み込まれる。
【０００５】
[0005]’４８３出願はまた、２０１０年３月４日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、米国仮特許出願第６１／３１０，５８３号”Ａｃｔｉｖｅ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｅｎｈａｎｃｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”（代理人整理番号０４６３．０４ＰＲ、以下、”’５８３出願”と称する）に対し優先権を主張する、２０１１年３月４日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、米国特許出願第１３／０４１，００６号”Ａｃｔｉｖｅ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｅｎｈａｎｃｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”（代理人整理番号０４６３．０４、以下、”’００６出願”と称する）の一部として継続され、どちらも参照により本明細書に組み込まれる。’００６出願はまた、２０１０年２月１６日に出願された、Ｍｏｕｌｔｏｎらによる、米国仮特許出願第６１／３０５，１１０号”Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ，Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ”（代理人整理番号０４６３．０３ＰＲ、以下、”’１１０出願”と称する）に対し優先権を主張する、２０１１年２月１５日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、米国特許出願第１３／０２８，１４０号（”’１４０出願”、現在は、米国特許番号第８，５１２，２６０号）”Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ，Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ”（代理人整理番号０４６３．０３）の一部として継続され、どちらも参照により本明細書に組み込まれる。
【０００６】
[0006]’１４０出願は、２００９年１０月１９日に出願された、米国仮特許出願第６１／２５２，９７８号、２００９年４月３日に出願された、米国仮特許出願第６１／１６６，４９９号、米国仮特許出願第６１／１６６，４８６号、および米国仮特許出願第６１／１６６，４７２号、ならびに２００８年１０月２９日に出願された、米国仮特許出願第６１／１０９，４９０号に対し優先権を主張する、２００９年１０月２６日に出願された、Ｇｒｕｄｉｃらによる、国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０６２１１９号（”’１１９出願”）Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｒｏｍ  Ｌａｒｇｅ  Ｃｏｎｔｉｎｕａｌｌｙ  Ｃｈａｎｇｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔｓ”（代理人整理番号０４６３．０１／ＰＣＴ）の一部として継続され、そのいずれも参照により本明細書に組み込まれる。
【０００７】
[0007]共通に譲渡されているこれらの出願／特許（集合的に「関連出願」）のそれぞれの開示は、あらゆる目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
連邦支援の研究開発の下でなされた発明に関する権利に関する声明
【０００８】
[0008]
本発明は、国立科学財団によって授与された認可番号０５３５２６９、空軍研究所によって授与された認可番号ＦＡ８６５０−０７−Ｃ−７７０２、ならびに陸軍医学研究司令部よって授与された認可番号Ｗ８１ＸＷＨ−０９−Ｃ−１０６０およびＷ８１ＸＷＨ−０９−１−０７５０の下での政府の支援によりなされたものである。政府は本発明に一定の権利を有する。
【０００９】
著作権に関する声明
[0009]
この特許文書の開示の一部には、著作権保護の対象となる資料が含まれる。著作権者は、特許商標庁の特許ファイルまたは記録に記載されているように、特許文書または特許開示の何者かによるファクシミリ複製に異論を唱えないが、それ以外の場合は全ての著作権を留保する。
【００１０】
[0010]本開示は、一般に、医学的監視のためのツールおよび技術に関し、より詳細には、輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を提供することができるツールおよび技術に関する。
【背景技術】
【００１１】
[0011]外傷性損傷によって誘発される出血性ショックは、主要な死亡原因である。負傷後の最初の１時間は、「ゴールデンタイム」と呼ばれており、これは、その短い時間に、著しい継続的な出血を伴う患者を認識し適切に管理することにより、生死を分ける可能性があるためである。著しい出血が必ずしも臨床的に明らかであるとは限らない。多くの重傷患者には腔内出血があり、これは主要な器官または血管からの出血が、胸部または腹部に存在することを意味する。出血の外部的な形跡はなく、結果的に、医師が出血の疑いと臨床的徴候を探さなければならない。イメージング検査と検査室検査が一般的に利用できない場面では、バイタルサインの経時的変化が、患者が出血している唯一の指標である可能性がある。したがって、「ゴールデンタイム」には、急性失血の徴候および症状を認識し、次いで、輸液による蘇生を開始し、頻繁に患者の輸液要求を継続的に推定することを学ばなければならない。
【００１２】
[0012]問題は、人間が出血の指標となる微妙なビート・トゥー・ビート・バイタルサインの変化を認識することができないことである。さらに重要なことに、人間は、徐脈を伴う低血圧によって予知される、血行力学的代償不全または心血管虚脱につながる、その特徴である微妙なバイタルサインの変化を検出することができない。
【００１３】
[0013]問題をさらに複雑にするのは、人間は、従来のバイタルサインの変化をほとんど伴わずに著しい失血を補う先天的な能力を持っていることである。したがって、従来のバイタルサイン監視技術を用いて失血を検出することは困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
[0014]したがって、特に、輸液による蘇生処置の前、最中、および後に、失血の早期診断、リアルタイム監視、および追跡のための自動化された非侵襲的装置が必要とされている。
【００１５】
[0015]特定の実施形態の性質および利点のさらなる理解は、明細書および図面の残りの部分を参照することによって得ることができ、同様の構成要素を参照するために同じ参照番号を使用する。いくつかの例では、サブラベルは、複数の同様の構成要素の１つを示すために参照番号と関連付けられている。既存のサブラベルを指定せずに参照番号を参照する場合、そのような複数の類似した構成要素の全てを指すものとする。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１Ａ】様々な実施形態による、代償性予備能を推定するためのシステムを示す概略図である。
【図１Ｂ】様々な実施形態による、患者の身体に装着することができるセンサシステムを示す概略図である。
【図２Ａ】様々な実施形態による、失血を評価する方法を示す処理フロー図である。
【図２Ｂ】様々な実施形態による、失血を評価するための技術を示す図である。
【図３Ａ】様々な実施形態による、患者の代償性予備能および／または脱水状態を推定する方法を示す処理フロー図である。
【図３Ｂ】様々な実施形態による、患者の代償性予備能指数を推定および／または予測するための技術を示す図である。
【図４】様々な実施形態による、生理学的状態のモデルを生成する方法を示す処理フロー図である。
【図５】様々な実施形態による、輸液による蘇生の前、最中、および後に出血の迅速な検出を実施する方法を示す処理フロー図である。
【図６】様々な技術による、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の失血の評価を示す代償性予備能モニタの表示機能を示す例示的な画面キャプチャである。
【図７Ａ】様々な技術による、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の失血の評価を示す代償性予備能モニタの表示機能を示す例示的な画面キャプチャである。
【図７Ｂ】様々な技術による、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の失血の評価を示す代償性予備能モニタの表示機能を示す例示的な画面キャプチャである。
【図８】様々な技術による、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の失血の評価を示す代償性予備能モニタの表示機能を示す例示的な画面キャプチャである。
【図９Ａ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｂ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｃ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｄ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｅ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｆ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｇ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図９Ｈ】様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センターでの多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図である。
【図１０】様々な実施形態による、コンピュータシステムを示す一般化された概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
[0027]概説
【００１８】
[0028]様々な実施形態により、輸液による蘇生の前、最中、および後の出血を検出することができる。一態様では、そのような検出は、非侵襲的に行うことができる。いくつかの実施形態では、検出は、患者の代償性予備能指数（”ＣＲＩ”、本明細書および関連出願では「心臓予備力指数」または「血行力学的予備能指数」（ＨＤＲＩ）とも呼ばれる）の計算（または、推定）に基づいて行うことができる。他の場合では、評価は、特許のセンサ（例えば、関連出願に記載されているセンサなど）によって捕捉された生波形データ（例えば、ＰＰＧ波形データ）に基づいていてもよい。さらなる場合では、波形データおよび計算／推定ＣＲＩの組み合わせを使用して、蘇生の有効性および／または有効な蘇生に必要な輸液の量を計算することができる。
【００１９】
[0029]他の態様では、そのような機能性は、特に、’４８３出願を含む、関連出願に記載されているシステムおよび装置（心臓予備力モニタなど）、ツール、技術、方法、ならびにソフトウェアによって提供することができ、および／またはそれらと統合することができる。例えば、関連出願によって開示された方法に従って記載された様々な動作は、蘇生の有効性を評価する方法および／または効果的な蘇生に必要な量の輸液を計算する方法で使用することができる。同様に、そのような技術は、システムによって実行することができ、および／または関連出願に記載されたソフトウェア製品によって実施することができる。
【００２０】
[0030]一実施形態は、患者に配置された１つまたは複数のセンサと、上記で概説した関連するパラメータの１つまたは複数を（リアルタイムで、全ての心拍の後に、または情報が必要とされる場合に）推定し予測するためにセンサデータを使用する方法を実行する、（例えば、関連出願に記載された）コンピュータシステムとを備えるシステムを含むことができる。他の実施形態は、そのような方法を実行するようにプログラムされたコンピュータシステム、そのような方法を実行するようにコンピュータをプログラムする命令を含む装置、および／またはそのような方法自体を備えることができる。
【００２１】
[0031]センサには、Ｎｅｘｆｉｎ（ＢＭＥＹＥ、Ｂ．Ｖ．）またはＦｉｎｏｍｅｔｅｒ（Ｆｉｎａｐｒｅｓ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｂ．Ｖ．）のような非侵襲的血圧センサ、動脈カテーテルを用いた侵襲的動脈血圧、侵襲的中心静脈圧、侵襲的または非浸潤的頭蓋内圧モニタ、ＥＥＧ（脳波計）、心臓モニタ（ＥＫＧ）、経頭蓋ドップラーセンサ、経胸郭インピーダンスプレチスモグラフィ、パルスオキシメトリ、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）波形を生成するセンサ、近赤外分光法、電子聴診器、および／または同様のもののいずれかを含むが、これらに限定されない。
【００２２】
[0032]’８０９出願は、いくつかの例示的な実施形態を記載しているが、様々な実施形態は、’８０９出願に記載されたものに限定されない。例えば、’８０９出願の図１は、解析のために波形データを収集するために使用することができる例示的なセンサを示しているが、他のセンサも同様に使用することができる。同様に、’８０９出願は、失血の確率を推定するためのいくつかの技術について記載している。多くのそのような技術は、’４８３出願に記載された技術を用いて計算することができる、患者のＣＲＩの推定に依存する。しかしながら、様々な実施形態において、出血の確率を推定するおよび／またはＣＲＩを推定する他の実施形態を採用することができることを理解されたい。
【００２３】
[0033]したがって、一態様では、方法は、そのようなセンサからデータを受信し、関連出願で説明されたモデルを使用してデータを解析することを含むが、これらに限定されない技術を使用してそのようなデータを解析することができる。単なる一例として、モデルは、関連出願、特に’４８３出願に記載されているように、ＣＲＩ（または、ＨＤＲＩ）値を予測または推定するために使用することができるＬＢＮＰ試験などの試験の被験者データを使用して構築することができる。この計算されたＣＲＩ値（または、いくつかの実施形態では、波形データ自体から、単独で、またはＣＲＩ値との組み合わせ）から、患者が輸液による蘇生処置の前、最中、および／または後に内部出血する確率は、例えば、’８０９出願に記載されている技術を使用する。
【００２４】
[0034]例えば、一実施形態では、方法は、輸液による蘇生の前、最中、および／または後にセンサを用いて患者から波形データを捕捉すること、ならびに／もしくはこれらの時間に患者のＣＲＩ値を計算することを備えることができる。場合によっては、処置中に得られたＣＲＩ値の変化を用いて、患者が出血している確率を推定することができる。例えば、記録中のＣＲＩ値の標準偏差ならびに／もしくは輸液による蘇生の前、最中、および／または後のＣＲＩ値の差を用いて、’８０９出願で詳述される臨床研究に関してより完全に記載されるように、出血の確率を推定することができる。
【００２５】
[0035]いくつかの実施形態は、スケーリングに対する出血の推定確率を正規化することをさらに備える。例えば、場合によっては、０から１の指数を使用することができ、０は患者が出血していないことを示し、１は患者が出血していることを示し、０と１の間の値は、ＣＲＩ値から計算された推定値に基づいて、患者が出血している相対的な確率を示す。
【００２６】
[0036]以下の詳細な説明では、当業者がそのような実施形態を実施することを可能にするために、いくつかの例示的な実施形態をさらに詳細に説明する。記載された例は、説明のために提供されており、本発明の範囲を限定するものではない。本開示の場合、ノードは、ハイパーバイザまたはホストシステム上で「仮想」またはサポートされているか、またはネットワーク内の物理ノードもしくはネットワークデバイスである可能性があることを認識すべきである。ほとんどの場合、これらの図は、仮想パスと、場合によっては、パスまたは２つの物理ノード間のノード（仮想マシン）をブリッジすることを示している。しかしながら、編成を介した経路の「交換」は、物理的および／または仮想的なノード、または物理的および／または仮想的なリンクなどの任意の組み合わせにおいて生じ得ることを理解されたい。
【００２７】
[0037]以下の説明では、説明のために、記載された実施形態の完全な理解をもたらすために、多くの具体的な詳細が述べられる。しかしながら、当業者には明らかであるが、本発明の他の実施形態は、これらの特定の詳細の一部を用いずに実施されてもよい。他の例では、特定の構造および装置がブロック図形式で示されている。本明細書ではいくつかの実施形態を説明し、様々な特徴は異なる実施形態に帰するが、一実施形態に関して説明した特徴は他の実施形態にも組み込むことができることを理解されたい。しかしながら、同様の理由で、本発明の他の実施形態は、そのような特徴を省略することができるので、任意の記載された実施形態の単一の特徴または複数の特徴を本発明の全ての実施形態に不可欠であると考えるべきではない。
【００２８】
[0038]他に指示がない限り、使用される量および寸法などを表すために本明細書で使用される全ての数値は、全ての場合において「約」という用語によって修飾されるものとして理解されるべきである。本出願において、特に断らない限り、単数形の使用は複数を含み、「および」および「または」という用語の使用は、他に指示がない限り、「および／または」を意味する。さらに、「含む」および「含んでいる」および「含まれる」などの他の形態の使用は、非排他的であるとみなされるべきである。また、「要素」または「構成要素」などの用語は、特に断らない限り、１つのユニットを備える要素および構成要素と、２つ以上のユニットを備える要素および構成要素との両方を包含する。
【００２９】
[0039]様々な実施形態によって提供されるツールは、限定するものではないが、方法、システム、および／またはソフトウェア製品を含む。単なる一例として、方法は、１つまたは複数の手順を含むことができ、そのいずれかまたは全てがコンピュータシステムによって実行される。それに対応して、実施形態は、様々な他の実施形態によって提供される方法に従って１つまたは複数の手順を実行するための命令で構成されたコンピュータシステムを提供することができる。同様に、コンピュータプログラムは、そのような動作を実行するためにコンピュータシステム（および／またはその中のプロセッサ）によって実行可能な命令のセットを備えることができる。多くの場合、そのようなソフトウェアプログラムは、物理的、有形、および／または非一時的なコンピュータ可読媒体（例えば、いくつかの例を挙げれば、光学媒体および／または磁気媒体など）上に符号化される。
【００３０】
[0040]一態様では、患者から生理学的データを取得するための１つまたは複数のセンサと、１つまたは複数のセンサと通信するコンピュータシステムとを備えるシステムを提供することができる。コンピュータシステムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサと通信する非一時的なコンピュータ可読媒体とを備えることができる。コンピュータ可読媒体は、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令のセットを符号化して、コンピュータシステムに１つまたは複数のセンサから生理学的データを受信させ、生理学的データを解析させ、患者が出血している確率を推定させ、患者が出血している確率を示す評価、予測値、または推定値のうちの少なくとも１つを表示装置に表示させることができる。
【００３１】
[0041]別の態様では、１つまたは複数のセンサを用いて、患者の生理学的データを監視し、コンピュータシステムで生理学的データを解析し、解析された生理学的データの少なくとも一部に基づいて、患者が出血している確率を推定することを備える方法を提供することができる。本方法は、患者が出血している確率の評価、予測値、または推定値のうちの少なくとも１つの指示を表示装置に表示することをさらに備えることができる。
【００３２】
[0042]場合によっては、生理学的データを監視すること、生理学的データを解析すること、患者が出血する確率を推定すること、または患者が出血している確率の評価、予測値、または推定値の少なくとも１つの指示を表示することの１つまたは複数がリアルタイムに実行される。場合によっては、患者が出血している確率を推定することは、受け取った生理学的データに基づいて推定された代償性予備能指数（ＣＲＩ）値の１つまたは複数の値に基づいて、患者が出血している確率を推定することを備えることができる。いくつかの実施形態によれば、ＣＲＩの１つまたは複数の値は、輸液による蘇生処置の前に受信されたか、最中に受信されたか、または後に受信されたかの少なくとも１つである生理学的データに基づいて推定される。
【００３３】
[0043]いくつかの実施形態では、ＣＲＩの１つまたは複数の値は、ＣＲＩの複数の値を備えることができる。場合によっては、患者が出血している確率を推定することは、特定の期間にわたるＣＲＩの平均値、複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの標準偏差、複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの歪み、複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの変化率、複数のＣＲＩ値の少なくともいくつかの速度変化率、および／または複数のＣＲＩ値のうちの少なくともいくつかの間の差異の１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、患者が出血している確率を推定することを備える。場合によっては、指示は、０と１の間の値である。いくつかの実施形態によれば、０の値は患者が出血していないことを示し、１の値は患者が出血していることを示す。
【００３４】
[0044]いくつかの場合では、患者のＣＲＩを推定することは、生理学的データを、以下の式を用いて構成されたモデルと比較することによって代償性予備能指数を推定することを備える：      
2017534421.tif 000003
ここで、ＣＲＩ（ｔ）は、時間ｔにおける代償性予備能であり、ＢＬＶ（ｔ）は、時間ｔにおける被験者の血管内容積損失であり、ＢＬＶＨＤＤは、被験者の血行力学的代償不全の点での血管内容積損失である。いくつかの実施形態では、生理学的データは、波形データを備え、ＣＲＩを推定することは、１人または複数の被験者を血行力学的代償不全もしくは血行力学的代償不全に近い状態、または血行力学的代償不全に向かって進行する一連の状態にさらすことによって生成された１つまたは複数のサンプル波形と波形データを比較すること、および被験者の生理学的データを監視することを備える。
【００３５】
[0045]場合によっては、生理学的データは、波形データを備えていてもよく、ＣＲＩを推定することは、波形データを複数のサンプル波形と比較することを備えてもよく、サンプル波形のそれぞれは波形データとサンプル波形のそれぞれとの間の類似性を表す類似性係数を生成するためにＣＲＩの異なる値に対応し、ＣＲＩを推定することはさらに、サンプル波形のそれぞれに対する類似性係数を正規化することと、患者に対して推定されたＣＲＩ値を生成するために正規化された類似性係数を合計することを備えてもよい。
【００３６】
[0046]いくつかの実施形態によれば、患者が出血している確率を推定することは、患者の生理学的データを監視する固定時間履歴に基づく。あるいは、患者が出血している確率を推定することは、患者の生理学的データを監視する動的な時間履歴に基づく。いくつかの例では、１つまたは複数のセンサの少なくとも１つは、血圧センサ、頭蓋内圧モニタ、中心静脈圧監視カテーテル、動脈カテーテル、脳波計、心臓モニタ、経頭蓋鏡ドップラーセンサ、経胸腔インピーダンス・プレチスモグラフ、パルスオキシメータ、近赤外分光計、人工呼吸器、加速度計、電気眼位図、経皮的グルコメータ、電解質センサ、および電子聴診器から成る群から選択される。
【００３７】
[0047]一例として、いくつかの実施形態では、生理学的データは、血圧波形データ、プレチスモグラフ波形データ、またはフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）波形データのうちの少なくとも１つを備えることができる。
【００３８】
[0048]場合によっては、生理学的データを解析することは、既存のモデルに対して生理学的データを解析することを備えることができる。いくつかの実施形態では、本方法は、生理学的データを解析する前に既存のモデルを生成することをさらに備えることができる。場合によっては、既存のモデルを生成することは、複数の生理学的データセットを得るために被験者の１つまたは複数の生理学的パラメータに関するデータを受信することと、基準センサを用いて被験者の１つまたは複数の生理学的状態を直接測定して複数の生理学的状態測定値を取得することと、受信したデータを被験者の生理学的状態測定値と相関させることと、を備えることができる。いくつかの実施形態によれば、１つまたは複数の生理学的状態は、循環系体積の減少を備える。
【００３９】
[0049]いくつかの例では、本方法は、被験者における減少した循環系体積の生理学的状態を誘導することをさらに含み得る。場合によっては、生理学的状態を誘導することは、被験者を下半身陰圧（ＬＢＮＰ）にさらすこと、および／または被験者を脱水状態にさらすことなどの少なくとも１つを備える。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の生理学的状態は、心血管虚脱または心血管虚脱に近い状態、正常体液量状態、循環血液量過多状態、および／または脱水状態などの少なくとも１つを備えることができる。
【００４０】
[0050]いくつかの実施形態によれば、受信データを被験者の生理学的状態測定値と相関させることは、１つまたは複数の結果ｏｋのそれぞれについて信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓＤのセットから信号Ｓｋの最も予測的なセットを識別すること、確率的予測モデル
2017534421.tif 000004
のセットを自律的に学習すること、および信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓＤの値の例および対応する結果ｏ１、ｏ２、．．．、ｏＫを含むデータから段階的に自律的学習の動作を繰り返すことを備えることができる。ここで、信号Ｓｋの最も予測的なセットは、第１の生理学的パラメータを表す第１のデータセットに対応し、１つまたは複数の結果ｏｋのそれぞれは、生理学的状態測定値を表し、
2017534421.tif 000005
は、信号Ｓｋのセットから得られる入力値として使用するモデルＭｋから生じた結果ｏｋの予測値である。
【００４１】
[0051]さらに別の態様では、１つまたは複数のコンピュータによって実行可能な命令のセットを符号化した非一時的コンピュータ可読媒体を備える装置を提供することができ、命令のセットは、装置に、１つまたは複数のセンサから生理学的データを受信させ、生理学的データを解析させ、患者が出血している確率を推定させ、患者が出血している確率を示す評価、予測値、または推定値の少なくとも１つを表示装置に表示させる。
【００４２】
[0052]本発明の範囲から逸脱することなく、説明した実施形態に対して様々な修正および追加を行うことができる。例えば、上述の実施形態は特定の特徴に関するが、本発明の範囲は、特徴の異なる組み合せを有する実施形態および上述の特徴の全てを含まない実施形態も含む。
【００４３】
[0053]代償性予備能指数（ＣＲＩ）
【００４４】
[0054]様々な実施形態は、輸液摂取水和の有効性を評価することができ、有効性は、限定されるものではないが、より良好な水和状態を導くか、または最適水和状態を維持するように定義することができる。一態様では、最適水和は、おそらく患者の代償性予備能指数（「ＣＲＩ」、本明細書および関連出願では「心臓予備力指数」または「血行力学的予備能指数」（ＨＤＲＩ）と称し、これらは全て本開示の目的で同義とみなされるべきである）によって示されるパフォーマンス指数／測定値を最大限にする輸液状態として定義することができる。（便宜上、本明細書では「患者」という用語を使用しているが、この記述の仕方は限定するものとみなすべきではなく、というのも、様々な実施形態が、運動競技またはトレーニング前、最中、もしくは後のアスリート、日常活動中の人、戦場での兵士などによって、臨床現場でも、臨床現場外でも使用することができるためである。したがって、本明細書で使用される「患者」という用語は、広く解釈されるべきであり、「人」と同義であるとみなされるべきである）。他の場合では、評価は、特許のセンサ（例えば、以下、および関連出願に記載されているセンサなど）によって捕捉された生波形データ（例えば、ＰＰＧ波形データ）に基づいていてもよい。さらなる場合では、波形データおよび計算／推定ＣＲＩの組み合わせを使用して、水和の有効性および／または有効な水和に必要な輸液の量を計算することができる。他の態様では、そのような機能性は、以下、および関連出願に記載されているシステム、装置（心臓予備力モニタおよび／または手首装着センサ装置など）、ツール、技術、方法、およびソフトウェアによって提供することができ、および／またはそれらと統合することができる。
【００４５】
[0055]例えば、実施形態の１つの組は、方法を提供する。例示的な方法は、１つまたは複数のセンサを用いて、患者の生理学的データを監視することを備えることができる。本方法は、コンピュータシステムを用いて、生理学的データを解析することをさらに備えることができる。血圧波形データ、プレチスモグラフ波形データ、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）波形データ（パルスオキシメータによって生成されるものなど）を含むが、これらに限定されない様々な実施形態によって、多くの異なる種類の生理学的データを監視および／または解析することができる。いくつかの実施形態の一態様では、生理学的データを解析することは、既存のモデルに対してデータを解析することを備えることができる。場合によっては、本方法は、水和努力の有効性を評価すること、および／または水和努力の有効性の評価を（例えば、表示装置上に）表示することをさらに備えることができる。そのような評価には、限定するものではないが、現時点における有効性の推定、将来のある時点における有効性の予測、効果的な水和に必要な輸液の量の推定および／または予測、患者が輸液を必要とする確率の推定などを含むことができる。
【００４６】
[0056]実施形態のさらに別セットによる装置は、１つまたは複数の動作を実行するための１つまたは複数のコンピュータによって実行可能な命令のセットをその上に符号化したコンピュータ可読媒体を備えることができる。いくつかの実施形態では、命令のセットは、特定の実施形態によって提供される方法の動作の一部または全部を実行するための命令を備えることができる。
【００４７】
[0057]実施形態のさらに別のセットによるシステムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサと通信するコンピュータ可読媒体とを備えることができる。コンピュータ可読媒体は、１つの例を挙げると、上述した命令のセットなどの１つまたは複数の動作を実行するためにコンピュータシステムによって実行可能な命令のセットを符号化していてもよい。いくつかの実施形態では、システムは、１つまたは複数のセンサおよび／または治療装置をさらに備えることができ、そのいずれかまたは両方が、プロセッサと通信している、および／またはプロセッサによって制御されている可能性がある。そのようなセンサは、これらに限定するものではないが、血圧センサ、頭蓋内圧モニタ、中心静脈圧監視カテーテル、動脈カテーテル、脳波計、心臓モニタ、経頭蓋鏡ドップラーセンサ、経胸腔インピーダンス・プレチスモグラフ、パルスオキシメータ、近赤外分光計、人工呼吸器、加速度計、電気眼位図、経皮的グルコメータ、電解質センサ、および／または電子聴診器を含むことができる。
【００４８】
[0058]輸液による蘇生の前、最中、および／または後の血液損失を評価するためのＣＲＩ
【００４９】
[0059]実施形態のセットは、多くの場合非侵襲的に、患者の失血を迅速かつ正確に評価するために（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後に）使用できる方法、システム、およびソフトウェアを提供する。そのような評価には、限定するものではないが、現時点における有効性の推定、将来のある時点における有効性の予測、効果的な水和に必要な輸液の量の推定および／または予測、患者が輸液を必要とする確率の推定、（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）失血の推定および／または予測などを含むことができる。実施形態の特定のセットでは、患者の身体に装着することができる装置は、患者の生理学的パラメータを監視する１つまたは複数のセンサを含むことができる。装置（または装置と通信するコンピュータ）は、センサによって捕捉されたデータを解析し、そのデータをモデル（他の実施形態に従って生成することができる）と比較して、’４２６出願にさらに詳細に記述されるように、水和の有効性を評価することができ、および／または（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）失血を評価することができる。
【００５０】
[0060]様々な実施形態は、患者からのいくつかの異なる生理学的パラメータを測定することができ、これらのパラメータの解析は、どのパラメータが測定されるか（および、生成されたモデルに従って、どれが水和の必要性の確率および／または必要とされる輸液の量を含む水和の有効性を最も予測すること、または失血を最も予測すると考えられるか）によって変化し得る。場合によっては、パラメータ自体（例えば、フォトプレチスモグラフによって捕捉された連続波形データ）をモデルに対して解析して、（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）水和の有効性の評価または失血の評価を行うことができる。他の場合には、生理学的パラメータを捕捉されたデータから得ることができ、これらのパラメータを使用することができる。単なる例として、以下、および’４８３出願（すでに参照により組み込まれている）でさらに記載されるように、直接生理学的データ（センサによって捕捉される）を使用して、ＣＲＩの値を推定することができ、ＣＲＩのこの値を使用して、（輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）水和の有効性を評価すること、および／または失血を評価することができる。さらに他の場合には、導出されたＣＲＩ値および生センサデータを一緒に使用して、そのような評価を行うことができる。
【００５１】
[0061]例えば、’４８３出願は、患者の代償性予備能を推定することができる代償性予備能モニタ（心臓予備力モニタまたは血行力学的予備能モニタとも呼ばれる）について説明する。一態様では、このモニタは、患者が出血しているかどうかの確率を迅速、正確、および／またはリアルタイムで判定することができる。別の態様では、装置は、水和および進行中の患者ケアを適切かつ効果的にガイドするために、患者のＣＲＩを追跡することによって、患者の代償性予備能を同時に監視することができる。同じ装置（または同様の装置）は、’４２６出願にさらに詳細に説明されているように、監視されたＣＲＩ値に基づいて、水和の有効性を評価する、および／または（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）失血を迅速に評価する、高度な機能を含むことができる。
【００５２】
[0062]ＣＲＩは、血行力学的代償不全の発症前に残っている血管内輸液予備能の個々の比を示す血行力学的パラメータである。ＣＲＩは、１から０の範囲の値を有し、１に近い値は正常血圧（正常な循環量）に関連し、０に近い値は血行力学的代償不全が生じる個々の特定の循環量に関連する。
【００５３】
[0063]ある時間”ｔ”におけるＣＲＩの数式は、以下の式によって与えられる。
2017534421.tif 000006
（式１）
【００５４】
[0064]ＢＬＶ（ｔ）は、時間”ｔ”における人の血管内容積損失（”ＢＬＶ”、関連出願では「失血容積」とも呼ばれる）であり、ＢＬＶＨＤＤは、血行力学的代償不全（ＨＤＤ）に入る場合、人の血管内容積損失である。血行力学的代償不全は、収縮期血圧が７０ｍｍＨｇ未満に低下した場合に生じると一般的に定義される。このレベルの血管内容積損失は、個々に特異的であり、被験者によって異なる。
【００５５】
[0065]血管内容積損失を伴う線形または非線形の関係λの下半身陰圧（ＬＢＮＰ）は、以下のようになる。
ＢＬＶ＝λ・ＬＢＮＰ  （式２）
【００５６】
[0066]以下のようにＬＢＮＰ実験を受ける個体のＣＲＩを推定するために使用することができる：
2017534421.tif 000007
（式３）
【００５７】
[0067]ＬＢＮＰ（ｔ）は、個人が時間”ｔ”に経験しているＬＢＮＰレベルであり、ＬＢＮＰＨＤＤは、個人が血行力学的代償不全に入るＬＮＰＢレベルである。
【００５８】
[0068]ＣＲＩデータ、生（または処理済み）センサデータのいずれか、またはその両方を使用して、様々な実施形態により、水和の有効性を評価することができる。一実施形態では、失血（ＢＬ）の評価は、０と１との間の値として表すことができ、ＢＬ＝１の場合、失血が確実であり、ＢＬ＝０の場合、失血がなく、ＢＬが１と０の間の値である場合、その値は、おそらく、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の失血に起因する、失血の確率を示す。（もちろん、他の実施形態は、ＢＬの値を異なるようにスケールすることができる）。いくつかの実施形態の一態様では、以下の数式で推定を一般的に表す。
ＢＬ＝ｆＢＬ（ＣＲＩｔ，ＦＶｔ，Ｓｔ）  （式４）
【００５９】
[0069]ＢＬが出血の測定値または推定値である場合、ｆＢＬ（ＣＲＩｔ，ＦＶｔ，Ｓｔ，）は、経験的に生成されたモデルにより、例えば、以下の図４に関して記載された技術、および／または関連出願に記載された技術を使用して、具体化されるアルゴリズムであり、ＣＲＩｔは、ＣＲＩ値（単一のＣＲＩ値から数時間のＣＲＩ値までの範囲であり得る）の時間履歴であり、ＦＶｔは、患者に与えられる輸液量の時間履歴（単一値から数時間値の範囲であり得る）であり、Ｓｔは、本明細書の他の箇所に記載されているように、センサによって測定された生理学的データなどの生のセンサ値の時間履歴である（１つの値から数時間値の範囲であり得る）。
【００６０】
[0070]式４の関数は、様々なレベルのＢＬで人被験者から集められた（ＣＲＩｔ、ＦＶｔ、Ｓｔ）データの時間履歴が、監視されている現在の患者に対する（ＣＲＩｔ、ＦＶｔ、Ｓｔ）の時間履歴と比較されるという意味で、ＣＲＩモデルの形式と同様であるが、これに限定されない。その場合、現在の患者の推定されたＢＬは、以前収集されたデータと最も近い（ＣＲＩｔ、ＦＶｔ、Ｓｔ）空間である。
【００６１】
[0071]式４はＢＬの一般式であるが、様々な実施形態は、式４で考慮されるパラメータのサブセットを使用することができる。例えば、一実施形態では、モデルは、生のセンサ入力を考慮せずに、輸液およびＣＲＩデータの量のみを考慮してもよい。その場合、ＢＬは、以下のように計算できる。
ＢＬ＝ｆＢＬ（ＣＲＩｔ，ＦＶｔ）  （式５）
【００６２】
[0072]同様に、いくつかのモデルは、ＣＲＩを最初に推定するのではなく、センサデータに基づいてＢＬを推定することができ、この場合、ＢＬは以下のように表すことができる。
ＢＬ＝ｆＢＬ（ＦＶｔ，Ｓｔ）  （式６）
【００６３】
[0073]ＢＬをモデリングする際に使用するパラメータの選択は任意であり、ＢＬの最良の予測をもたらすために（例えば、以下の図４の技術を使用して）どのパラメータが示されるかに依存することができる。
【００６４】
[0074]別の態様では、水和の有効性は、患者の効果的な水和に必要な輸液の体積Ｖを推定または予測することによって評価することができる。この量Ｖは、治療がまだ始まっていない場合には完全な水和に必要な輸液量を示し、および／または治療が進行中の場合には完全に有効な水和のための残量を示すことができる。ＢＬと同様に、Ｖの値は、本明細書および関連出願に記載されているモデリング技術を用いて推定／予測することができる。一般的な場合、Ｖは以下のように表すことができる。
Ｖ＝ｆＶ（ＣＲＩｔ，ＦＶｔ，Ｓｔ）  （式７）
ここで、Ｖは、過度または過少水和を防止するために患者が必要とする輸液の推定量であり、ｆＶ（ＣＲＩｔ，ＦＶｔ，Ｓｔ）は、例えば、以下の図４に関して、および／または関連出願で記載された技術を使用して、経験的に生成されたモデルによって具体化されるアルゴリズムであり、ＣＲＩｔはＣＲＩ値の時間履歴であり、ＦＶｔは、患者に与えられる輸液量の時間履歴であり、Ｓｔは、１つまたは複数のセンサから受信した生理学的データの時間履歴である。
【００６５】
[0075]ＢＬの推定値と同様に、様々な実施形態では、式７の一般式で使用されるパラメータのサブセットを使用することができる。したがって、様々な実施形態は、以下のようにＶを計算することができる。
Ｖ＝ｆＶ（ＣＲＩｔ，ＦＶｔ）  （式８）
または
Ｖ＝ｆＶ（ＦＶｔ，Ｓｔ）  （式９）
【００６６】
[0076]（水和の必要性を評価することを含むこともできる）水和の有効性を評価するさらに別の方法は、患者が輸液を必要とする確率Ｐｆを推定することであり、この確率は、治療が始まっていない場合に患者が水和を必要とする可能性を推定することができ、および／または水和治療が進行中であれば、さらなる水和が必要である可能性を推定することができる。この確率の値は、例えば、パーセンテージとして、０と１との間の１０進値などとして表すことができ、以下の式を使用して推定することができる。
2017534421.tif 000008
（式１０）
ここで、Ｐｆは、患者が輸液を必要とする推定確率であり、
2017534421.tif 000009
は、経験的研究に基づいて導出された関係であり、ＣＲＩｔは、ＣＲＩ値の時間履歴であり、Ｓｔは１つまたは複数のセンサから受信された生理学的データの時間履歴である。この場合も、この一般的な表現は、以下のような一般的な表現におけるパラメータのサブセットを使用して、様々な実施形態で使用することができる。
2017534421.tif 000010
（式１１）
または
2017534421.tif 000011
（式１２）
【００６７】
[0077]ＢＬ、Ｖ、またはＰｆのいずれかの推定値において、関数ｆは、経験的研究に基づいて導出される関係を表す。実施形態のセットでは、例えば、水和努力の前、最中、および／または後、出血中、またはそのような状況をシミュレートする可能性のある他の条件下で、様々なセンサデータを被験者から収集することができる。このセンサデータは、例えば、図２および図３に関して以下に記載される方法を使用して、水和効果の様々な評価を推定するために使用され得る、以下の図４の技術と同様の技術を使用して、モデルを開発するよう解析することができる。
【００６８】
[0078]ＣＲＩ、ＢＬ、Ｖ、および／またはＰｆの測定値は、以下を含むがこれに限定されない様々な臨床現場において有用であり得る：１）損傷または手術による急性失血量、２）血液透析による急性循環量損失（透析低血圧とも呼ばれる）、３）脱水の様々な原因（例えば、摂取量の減少、嘔吐、脱水など）に起因する急性循環量損失。ＣＲＩの変化は、血圧、全身疲労、過熱、およびある種の病気の変化を含むが、これに限定されない他の状態を予告する可能性がある。したがって、ＣＲＩを推定および／または予測するためのツールおよび技術は、そのような状態を診断することを含むがこれに限定されない臨床現場において、様々な用途を有することができる。
【００６９】
[0079]さらに、ＣＲＩ、ＢＬ、Ｖ、および／またはＰｆの測定値は、臨床現場外でも適用可能である可能性がある。例えば、アスリートは、競技またはトレーニングの前、最中、または後に、最適なパフォーマンス（ならびに全体的な健康および回復）を保証するために（例えば、手首着用型水和モニタを用いて）監視することができる。他の状況では、全体的な健康について心配している人は、似たような水和モニタを使用して、十分な（しかしそれほど多くない）輸液を確実に得ることができ、疾患（例えば、嘔吐、下痢）により脱水などを起こさないことを確実にするために、病気の間、病気の幼児または成人を監視することができる。同様に、現場の兵士（特に過酷な状況）は、最適な作戦即応性ができるように監視することができる。
【００７０】
[0080]様々な実施形態では、水和モニタ、代償性予備能モニタ、手首装着型センサ装置、および／または別の統合システムは、本明細書および関連出願でさらに詳細に説明するように、以下の機能の一部または全部を含むことができるが、これらに限定されない。
【００７１】
[0081]Ａ．血行力学的代償不全（または心血管虚脱）に対する血管内容積損失を推定および／または表示すること。
【００７２】
[0082]Ｂ．ＣＶ虚脱に対する血管内容積損失のおおよその測定値に比例する指数として患者の代償性予備能を推定、予測、および／または表示し、各患者が独自の余力を有することを認識すること。
【００７３】
[0083]Ｃ．患者が正常血流量である状態を表す、正常体液量での基準値（例えば、ＣＲＩ＝１）、循環予備能がないことおよび患者がＣＶ虚脱を経験していることを意味する最小値（例えば、ＣＲＩ＝０）、および／または患者が循環血液量過多である状態を表す超過値（例えば、ＣＲＩ＞１）における規範値を指数とした患者の代償性予備能を推定、予測、および／または表示し、患者の正規化された代償性予備能は、最小値と最大値との間の連続体で表示することができる（おそらく、患者が連続体上のどこに位置するかに応じて異なる記号および／または色によってラベル付けされる）。
【００７４】
[0084]Ｄ．出血または血管内容積損失が生じた確率を判定および／または表示すること。
【００７５】
[0085]Ｅ．血管内容積損失が生じている、および／または進行中であることの指数、ならびにトレンドラインなどの予備能の他の測定値を表示すること。
【００７６】
[0086]Ｆ．患者の現在の血圧を推定することおよび／または患者の将来の血圧を予測すること。
【００７７】
[0087]Ｇ．輸液による蘇生努力の現在の効果を評価すること。
【００７８】
[0088]Ｈ．輸液による蘇生努力の将来の効果を予測すること。
【００７９】
[0089]Ｉ．効果的な蘇生に必要な輸液の量を推定および／または予測すること。
【００８０】
[0090]Ｊ．患者が輸液を必要とする確率を推定すること。
【００８１】
[0091]Ｋ．患者または利用者の水和状態を推定すること。
【００８２】
[0092]Ｌ．患者または利用者の将来の水和状態を予測すること。
【００８３】
[0093]Ｍ．患者または利用者の適切な水和に必要な輸液摂取量の推定および／または予測をすること。
【００８４】
[0094]Ｎ．患者が脱水する確率を推定すること。
【００８５】
[0095]様々な実施形態では、ＣＲＩ、ＢＬ、Ｖ、および／またはＰｆは、（ｉ）患者監視の固定時間履歴（例えば、３０秒または３０心拍窓）に基づいて、（ｉｉ）患者監視の動的な時間履歴（例えば、２００分間の監視、本システムは、その時間中に収集された全てのセンサ情報を使用して、ＣＲＩ推定値、水和有効性評価などを改善および向上することができる）に基づいて、（ｉｉｉ）患者が正常血流量である（容積損失が発生していない）場合にベースライン推定値を確立することに基づいて、および／または（ｉｖ）患者が正常血流量である場合のＮＯベースライン推定値に基づいて、推定することができる。
【００８６】
[0096]特定の実施形態はまた、患者の状態（推定／予測血圧、出血の確率、脱水状態、ならびに／もしくは患者の推定および／または予測されたＣＲＩを含む）の解析に基づいて、治療オプションを推奨することもできる。治療オプションには、限定するものではないが、血行力学、人工呼吸器調節、ＩＶ輸液調整（例えば、ＩＶポンプの流速またはＩＶ点滴の点滴速度の制御）、血液または血液製剤の輸液、薬剤の変更、患者の位置の変更、および外科的治療などを含むことができる。
【００８７】
[0097]一例として、特定の実施形態を使用して、ＩＶ点滴、ＩＶポンプ、または急速注入器を制御することができる。例えば、実施形態は、患者が輸液を必要とする確率を推定し、その推定に応答してそのような装置を作動させる（または、臨床医にそのような装置を患者に取り付けて装置を作動させるよう指示する）ことができる。次いで、システムは、（水和の有効性の継続的または定期的な評価を介して）水和努力の進行を監視し、それに応じて点滴または流量を増減することができる。
【００８８】
[0098]別の例として、特定の実施形態は、血液透析処置のための入力として使用することができる。例えば、特定の実施形態は、血液透析処理の間に患者からどれだけの血管内（血液）容量を安全に除去できるかを予測することができる。例えば、実施形態は、患者のＣＲＩの推定値または予測値に基づいて、血液透析機械の人間の操作者に指示をもたらすことができる。追加的および／または代替的に、そのような実施形態は、血液透析装置の限外ろ過率を連続的に自己調整するために使用することができ、それにより、透析低血圧およびそれに関連する罹患率を完全に回避する。
【００８９】
[0099]さらに別の例として、特定の実施形態は、個体（例えば、外傷患者、アスリート、在宅高齢者など）における脱水状態（および／または脱水量）を推定および／または予測するために使用することができ、ならびに／もしくは（治療担当者に推奨することによって、または適切な治療機器を直接制御することによって）治療を提供することができる。例えば、解析モデルがＣＲＩ（および／または本明細書および関連出願に記載の技術を使用して測定および／または推定することができる他の任意の生理学的現象）と脱水状態との間の関係を示している場合、実施形態は、そのモデルを適用して、本明細書に記載の技術を用いて、患者の脱水状態を推定することができる。
【００９０】
[0100]特定の例示的実施形態
【００９１】
[0101]ここで、図面に示されている実施形態を参照する。図１から図１０は、上述したように、輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を行う方法、システム、および装置の特徴のいくつかを示す。図１から図８は、輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を行うための方法、システム、および装置の特定の（ただしこれに限定されない）例示的な特徴のいくつかを示しており、一方、図９Ａから図９Ｈは、臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出の実施を示し、ならびに図１０は、例示的なシステムおよびハードウェア実装を示す。図１から図１０によって示される方法、システム、および装置は、様々な構成要素およびステップを含む異なる実施形態の例を示し、これらは代替案とみなすことができるか、または様々な実施形態において互いと共に使用することができる。図１から図１０に示す例示された方法、システム、および装置の説明は、例示のために提供されており、異なる実施形態の範囲を限定するものとみなされるべきではない。
【００９２】
[0102]図面を参照すると、図１Ａは、特定の実施形態によって提供されるシステムの概要を提供する。システムは、被験者（例えば、動物もしくは人間の被験者または患者）１１０から生理学的データを得るよう構成された１つまたは複数のセンサ１０５と通信するコンピュータシステムまたは計算装置１００を含む。一実施形態では、コンピュータシステム１００は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）７オペレーティングシステムを備えたＬｅｎｏｖｏ  ＴＨＩＮＫＰＡＤ  Ｘ２００、ＲＡＭ４ＧＢを備え、本明細書に概説される計算方法を実行するソフトウェアでプログラムされる。計算方法は、ＭＡＴＬＡＢ２００９ｂおよびＣ＋＋プログラミング言語で実現することができる。いくつかの実施形態で使用することができるコンピュータシステム１００のより一般的な例を、以下にさらに詳細に説明する。しかしながら、より一般的には、コンピュータシステム１００は、本明細書に記載の技術を実行することができる１つまたは複数のコンピュータの任意のシステムとすることができる。特定の実施形態では、例えば、コンピュータシステム１００は、生理学的センサ１０５から値を読み取り、それらのセンサから生理学的状態のモデルを生成し、および／またはそのようなモデルを使用して、個人固有の推定値、予測値、または他の診断値を生成し、その結果を表示し、解析の結果として治療処置を推奨および／または実施し、ならびに／もしくはこれらの結果をアーカイブして（学習して）、将来のモデル構築と予測に使用することができる。
【００９３】
[0103]センサ１０５は、被験者から生理学的データを取得するための様々なセンサ（本明細書に記載のものを含むがこれに限定されない）のいずれかとすることができる。例示的なセンサスイートには、非侵襲的な連続血圧波形を得るためのＦｉｎｏｍｅｔｅｒセンサ、パルスオキシメータセンサ、センサ（パルスオキシメータおよび／またはｆｉｎｏｍｅｔｅｒ）をコンピュータシステム１００に接続するためのアナログ−デジタルボード（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＵＳＢ−９２１５Ａ  １６ビット、４チャンネル）を含むことができる。より一般的には、一実施形態では、１つまたは複数のセンサ１０５は、例えば、本明細書に記載された技術の１つまたは複数を用いて、連続的な血圧などの連続生理学的波形データを取得することができる。センサ１０５からの入力は、後述するように予測モデルを生成する、および／または予測モデルに適用することができる連続的なデータ信号および／または結果を構成することができる。
【００９４】
[0104]場合によっては、構造またはシステムは、患者の生理学的データの解析によって開発された推奨に従って、コンピュータシステム１００によって制御されて治療処置を施すことができる、治療装置１１５（本明細書では「生理学的補助装置」とも呼ばれる）を含むことができる。特定の実施形態では、治療装置は、以下でさらに詳細に説明するように、患者の推定ＣＲＩに基づいてコンピュータシステム１００によって制御することができる、血液透析装置（血液透析機械とも呼ばれる）を備えることができる。他の実施形態における治療装置のさらなる例は、心臓補助装置、人工呼吸器、自動植え込み型除細動器（ＡＩＣＤ）、ペースメーカー、体外膜酸素化回路、陽性気道圧（ＰＡＰ）装置（限定するものではないが、連続的陽性気道圧（ｃＰＡＰ）装置など）、麻酔装置、統合救命救急システム、医療ロボット、輸液および／または治療化合物を（例えば、静脈内注射によって）提供することができる静脈内および／または動脈内のポンプ、静脈内点滴、急速注入器、ならびに／もしくは加熱／冷却毛布などを含むことができる。
【００９５】
[0105]図１Ｂは、上述したシステム１００において使用することができる例示的なセンサ装置１０５をより詳細に示す。（もちろん、図１Ｂの図示されたセンサ装置１０５は限定することを意図するものではなく、様々な実施形態は、本開示の他の箇所および関連出願に記載されているセンサを含むが、これに限定されない適切なデータを捕捉する任意のセンサを用いることができる）。図示したセンサ装置１０５は、患者の手首に装着されるように設計されており、したがって、（例えば、限定するものではないが、運動競技またはトレーニング、日常活動、軍事訓練または行動などの間の血圧および／または水和を評価することを含む、様々な理由から、監視することが有益である可能性のある任意の人物が）臨床現場および現地の両方で使用することができる。一態様では、センサ装置１０５は、統合水和モニタとして機能することができ、統合水和モニタは、本明細書に記載されるように水和を評価し、評価の指示を表示し、運動競技および／または日常活動中に着用することができる形状因子における評価などに基づいて治療行動を推奨することができる。
【００９６】
[0106]したがって、例示的なセンサ装置１０５（水和モニタ）は、指カフ１２５および手首ユニット１３０を含む。指カフ１２５は、ＰＰＧ波形データなどの患者の生理学的状態に基づいてデータを取り込む指先センサ１３５（この場合、ＰＰＧセンサ）を含む。センサ１３５は、手首ユニット１３０のＩ／Ｏユニット１４０と通信し、センサ１３５からの出力を手首ユニット１３０の処理ユニット１４５に供給する。そのような通信は、有線（例えば、手首ユニット１３０上の、ＵＳＢなどの標準コネクタまたは専用コネクタを介する）および／または無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー（ＢＴＬＥ）などのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線接続（ＮＦＣ）、ＷｉＦｉ、または他の任意の適切な無線技術を介する）とすることができる。
【００９７】
[0107]様々な実施形態では、処理ユニット１４５は、異なる種類の機能を有することができる。例えば、場合によっては、処理ユニット１４５は、データをＩ／Ｏユニット１４０を介して、データ解析を行うことができる監視コンピュータ１００に送信して治療装置１１５を制御するなどの前に、データを格納および／または編成するよう単純に動作することができる。しかしながら、他の場合には、処理ユニット１４５は、（例えば、以下で図１０に関連して記載される構成要素のいくつかまたは全て、ならびに／もしくは図１Ａおよび図１Ｂのコンピュータ１００に帰する機能の一部または全部を有する）専用コンピュータとして動作することができ、処理ユニット１４５は、例えば、患者の現在の血圧および将来の血圧を推定および／または予測するために、オンボードでデータ解析を実行することができる。したがって、手首ユニット１０５は、限定するものではないが、（例えば、ＣＲＩ、血圧、水和状態などの）推定値および／または予測値、および／またはセンサによって捕捉されたデータ（心拍数、脈拍数など）を含む、本明細書で記載される任意の出力を表示することができる、ディスプレイを含むことができる。
【００９８】
[0108]場合によっては、手首ユニット１３０は、ユニットを、腕時計と同様に、手首に装着することを可能にする手首ストラップ１５５を含むことができる。当然、特許を有するセンサ装置１０５の運搬を容易にする他のオプションも利用可能である。より一般的には、センサ装置１０５は、上述の構成要素の全てを含まなくてもよく、および／または様々な構成要素を組み合わせおよび／または再構成してもよく、図１Ｂに示す実施形態は、本質的に例示的なものであって限定的なものではないと考えられるべきである。
【００９９】
[0109]図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、図３Ｂ、図４、および図５は、様々な実施形態による方法およびスクリーン表示を示す。図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、図３Ｂ、図４、および図５の方法は、説明を容易にするために、異なる方法として示されているが、これらの方法の様々な技術および手順は、任意の適切な手法で組み合わせることができ、いくつかの実施形態では、図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、図３Ｂ、図４、および図５に示す方法は、相互運用可能および／または単一の方法の一部として考えることができる。同様に、技術および手順は、例示のために特定の順序で示されおよび／または記載されているが、様々な実施形態の範囲内で、特定の手順が並べ替えおよび／または省略されてもよいことを理解されたい。さらに、図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、図３Ｂ、図４、および図５に示す方法は、図１のコンピュータシステム１００（図１Ａおよび図１Ｂのセンサ１０５などの、システムの他の構成要素）によって実装することができる（および、場合によっては、それらに関して以下で説明される）が、これらの方法は、任意の適切なハードウェア実装を使用して実現してもよい。同様に、図１のコンピュータシステム１００（および／またはそのようなシステムの他の構成要素）は、図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、図３Ｂ、図４、および図５に示す方法に従って（例えば、コンピュータ可読媒体で実施される命令を実行することによって）動作することができるが、システム１００はまた、動作の他のモードに従って動作し、および／または他の適切な手順を実行することができる。
【０１００】
[0110]単なる一例として、方法は、１つまたは複数の手順を含むことができ、そのいずれかまたは全てがコンピュータシステムによって実行される。それに対応して、実施形態は、様々な他の実施形態によって提供される方法に従って１つまたは複数の手順を実行するための命令で構成されたコンピュータシステムを提供することができる。同様に、コンピュータプログラムは、そのような動作を実行するためにコンピュータシステム（および／またはその中のプロセッサ）によって実行可能な命令のセットを備えることができる。多くの場合、そのようなソフトウェアプログラムは、物理的、有形、および／または非一時的なコンピュータ可読媒体（例えば、いくつかの例を挙げれば、光学媒体および／または磁気媒体など）上に符号化される。
【０１０１】
[0111]非限定的な例として、様々な実施形態は、患者の失血を評価するためにセンサデータを使用する方法を備えることができる。図２は、様々な実施形態による例示的な方法２００を示す。方法２００は、例えば、様々な生理学的状態を推定および／または予測するために患者データを解析することができる、コンピュータシステムでモデルを生成することを備えることができる（ブロック２０５）。一般的な意味で、モデルを生成することは、複数の生理学的データセットを得るために被験者の複数のより生理学的なパラメータに関するデータを受信することを備えることができる。そのようなデータは、本明細書および関連出願に記載された他のセンサによって捕捉されたデータを含むが、これに限定されない、一例を示すＰＰＧ波形データおよび／またはその他の種類のセンサデータを含むことができる。
【０１０２】
[0112]モデルを生成することは、複数の生理学的状態測定値を得るために基準センサを用いて被験者の１つまたは複数の生理学的状態を直接測定することをさらに備えることができる。１つまたは複数の生理学的状態には、失血および／または輸液による蘇生の様々な容積の状態、ならびに／もしくは水和および／または脱水の様々な状態を含むことができるが、これらに限定されない。（他の実施形態では、異なる状態は、循環血液量過多状態、正常体液量状態、および／または心血管虚脱（または、心血管虚脱に近い状態）の状態を含むことができ、ならびに／もしくは、例えば、ＬＢＮＰ装置の使用を介してシミュレートされた状態を含むことができる）。モデルを生成するために使用することができる他の生理学的状態は、本明細書の他の箇所および関連出願に記載されている。
【０１０３】
[0113]モデルを生成することは、生理学的状態を、測定された生理学的パラメータと相関させることをさらに備えることができる。これらの一般的な機能を使用して、異なる実施形態に従ってモデルを生成するための様々な技術がある。一般的な生理学的状態のモデルを生成するための例示的な技術の１つを、以下に図４を参照して説明するが、これは機械学習アルゴリズムを使用して、測定された生理学的パラメータ（一例として、ＰＰＧ波形データなど）と物理的状態（既知量の失血が発生している、および／または既知量の輸液による蘇生が施されている状態を含む、様々な血液量状態、水和および／または脱水の様々な状態など）との間の相関関係を最適化する技術を提供する。しかしながら、様々な実施形態に従って、任意の適切な技術またはモデルを使用することができることを理解されたい。
【０１０４】
[0114]いくつかの生理学的状態をモデル化することができ、モデル生成の一部として被験者に多数の異なる条件を課すことができる。例えば、被験者に誘発（または自然発生時に監視）され得る生理学的状態には、限定するものではないが、循環系体積の減少、既知量の失血、血液量に加えられる特定量の輸液、脱水、心血管虚脱もしくは心血管虚脱に近い状態、正常体液量、循環血液量過多、低血圧、高血圧、および／または正常血圧などを含む。
【０１０５】
[0115]単なる例として、一組の実施形態では、複数の被験者の様々な生理学的パラメータを測定することができる。場合によっては、被験者は、様々な測定レベルの失血（実際のものまたはシミュレートされたもの）または静脈内輸液添加を受ける可能性がある。図４に関して以下に記載される方法（または他の同様の技術、その多くは関連出願に記載されている）を使用して、システムは、異なる失血／添加量レベルでどのセンサ情報が被験者間を最も効果的に区別するかを判定することができる。
【０１０６】
[0116]そのようなモデルを構築するために直接（例えば、生の）センサデータを使用することに加えて、および／またはその代わりに、いくつかの実施形態は、センサデータから導出されるデータに基づいてモデルを構築することができる。単なる一例として、そのようなモデルの１つは、異なる失血および／または容積添加条件における被験者のＣＲＩ値を入力値として使用してもよい。したがって、モデルを生成する処理は、まず、ＣＲＩのモデルを構築し、次に、そのモデルから水和有効性のモデルを構築することを備えることができる。（他の場合では、ハイブリッドモデルは、生センサデータとＣＲＩデータとの両方を考慮する場合もある）。
【０１０７】
[0117]ＣＲＩモデルは、様々な方法で生成することができる。例えば、場合によっては、１人または複数人の被験者がＬＢＮＰを受ける可能性がある。例示的な場合では、ＬＢＮＰデータは、血行力学的代償不全まで、漸進的に低レベルのＬＢＮＰにさらされている被験者から収集され、その時点で、ＬＢＮＰが見出され、被験者は回復する。ＬＢＮＰの各レベルは、失血の追加量を表す。これらの試験の間、生理学的データ（限定するものではないが、連続的な非侵襲性血圧データなどの波形データを含む）は、ＬＢＮＰの適用前、最中、および／または後に収集することができる。上記のように、ＬＢＮＰと血管内容積損失との間の関係（式２によって表される）を識別することができ、この関係は、ＣＲＩを推定するために使用することができる。したがって、ＬＢＮＰ研究は、本明細書においてＣＲＩと呼ばれる血行力学的パラメータの開発のためのフレームワーク（方法論）を形成し、このパラメータのモデルを生成するために使用することができる。
【０１０８】
[0118]より一般的には、そのようなモデルを生成するために、例えば心血管虚脱（血行力学的代償不全）または心血管虚脱に近い状態のポイントに、循環系の体積の減少した生理学的状態を誘導するいくつかの異なる技術を使用することができる。上記のように、ＬＢＮＰを用いてこの状態を誘発することができる。場合によっては、以下に記載する研究でのように、脱水を用いてこの状態を誘発することもできる。他の技術も可能である。同様に、様々な実施形態において、正常体液量の状態、脱水、循環血液量過多、および／または他の状態の被験者から収集されたデータを使用して、ＣＲＩモデルを生成することができる。
【０１０９】
[0119]ブロック２１０で、方法２００は、１つまたは複数のセンサを用いて、患者の生理学的データを監視することを備えることができる。上述したように、患者の予想される生理学的状態の性質に応じて、様々な物理的パラメータを、侵襲的および／または非侵襲的に監視することができる。一態様では、１つまたは複数の物理的パラメータを監視することは、例えば、生理学的センサから、必要に応じてサンプリングすることができる連続波形データを受信することを備えることができる。そのようなデータには、プレチスモグラフ波形データ、および／またはＰＰＧ波形データ（パルスオキシメータによって生成されたものなど）などが含まれ得るが、これらに限定されない。
【０１１０】
[0120]方法２００は、生理学的データをコンピュータシステム（例えば、上述のセンサユニットの監視コンピュータ１００および／または処理ユニット１３５）で解析すること（ブロック２１５）をさらに備えることができる。場合によっては、生理学的データは、既存のモデル（上記のように生成してもよく、以下および関連出願でさらに詳細に説明されるように、解析に基づいて更新することができる）に対して解析される。
【０１１１】
[0121]単なる例として、場合によっては、生成されたモデルに対してセンサデータを直接解析して、水和の有効性を評価することができる（上記のように、現在の値を推定すること、ならびに／もしくはＢＬ、Ｖ、および／またはＰｆのいずれかまたは全てに対する将来値を予測することを含むことができる）。例えば、センサデータを比較して、これらの値のいずれかを推定および／または予測するモデルとの類似性を判定することができる。単なる一例として、患者からセンサによって捕捉された入力波形は、これらの値のそれぞれのモデルによって生成されたサンプル波形と比較することができる。
【０１１２】
[0122]例えば、技術２００’は、いくつかの実施形態に従って、ＢＬの推定値を導出するための１つの方法を提供する。技術２００’は一例として提示されており、この技術２００’は、生センサデータからＢＬを推定するが、同様の技術を使用して、生センサデータ、ＣＲＩデータ、および／またはその両方の組み合わせからＢＬ、Ｖ、および／またはＰｆを推定または予測することができることに留意されたい。例えば、１つのモデルは、生センサデータからＢＬの第１の推定値を生成し、推定されたＣＲＩ値からＢＬの第２の推定値を生成し、ハイブリッドＢＬ推定値を生成するためにこれらの推定値を（重み付けまたは非重み付けのいずれかの方法で）組み合わせることができる。
【０１１３】
[0123]例示された技術２００’は、３２心拍数などの指定された期間、波形データ（例えば、連続ＰＰＧ波形および／または連続非侵襲的血圧波形などの動脈波形データを含むが、これらに限定されない、本明細書および関連出願に記載のデータのいずれか）をサンプリングすることを備える（ブロック２７０）。そのサンプルは、ＢＬ値に対応する基準データの複数の波形と比較され（ブロック２７５）、この場合、上述のスケールを使用して０から１の範囲にある（ただし、任意の適切なスケールを使用する）。これらの基準波形は、本明細書および関連出願に記載されたアルゴリズムを用いて開発されたモデルの一部として導出され、実験データなどの結果とすることができる。本質的には、これらの基準波形は、式６からの関係ｆを反映する。
【０１１４】
[0124]技術２００’によれば、サンプルは、図示のように、ＢＬ＝１（ブロック２７５ａ）、ＢＬ＝０．５（ブロック２７５ｂ）、およびＢＬ＝０（ブロック２７５ｃ）に対応する波形と比較することができる。（図２Ｂで円によって示されているように、任意の数のサンプル波形を比較に使用することができ、例えば、測定されたセンサデータとＢＬ値との間に非線形関係がある場合、サンプル波形が多くなることで、比較がより良好になる可能性がある）。比較から、サンプリングされた波形と基準波形の各々との間の類似性を表現するために、類似性係数が計算される（例えば、最小二乗または類似の解析を使用する）（ブロック２８０）。これらの類似性係数は、（適切であれば）正規化することができ（ブロック２８５）、正規化係数を合計して（ブロック２９０）、患者の推定ＢＬ値を生成することができる（ブロック２９５）。
【０１１５】
[0125]他の場合には、同様の技術を使用して、直接センサ測定から導出されたパラメータに基づいてモデルに対するデータを解析することができる。（一態様において、そのような演算は、第１のモデルに対してセンサデータを解析し、次に、第２のモデルに対して導出されたパラメータを解析することによって、一例としてＣＲＩなどの誘導パラメータを生成することによって本質的に反復的とすることができる）。
【０１１６】
[0126]例えば、図３Ａは、（いくつかの実施形態では）水和の有効性（輸液が必要とされる確率および／または効果的な水和に必要な輸液の推定量を含む）を評価するために、および／または失血（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後）を評価するために、解析することができるパラメータとして使用することができる、患者のＣＲＩを計算する方法３００を示す。方法３００は、例えば、上述および’４８３出願での技術などの技術を使用して、ＣＲＩのモデルを生成すること（ブロック３０５）、生理学的パラメータを監視すること（３１０）、および監視された物理的パラメータを解析すること（ブロック３１５）を含む。
【０１１７】
[0127]この解析に基づいて、方法３００は、例示的な実施形態では、生理学的データの解析に基づいて、コンピュータシステムで、患者の代償性予備能を推定することを含む（ブロック３２０）。場合によっては、本方法は、生理学的データの解析に基づいて、将来の１つまたは複数の時点で患者の代償性予備能をコンピュータシステムで予測すること（ブロック３２５）をさらに備えることができる。将来のパラメータの値を予測する演算は、現在の値を推定する演算と同様とすることができるが、予測状況では、適用されたモデルは、被験者の測定データを、同時の値ではなく、診断パラメータの後続の値と相関させる可能性がある。もちろん、いくつかの実施形態では、同じモデルを使用して、現在の値を推定し、生理学的パラメータの将来の値を予測することができることは注目に値する。
【０１１８】
[0128]患者の推定および／または予測された代償性予備能は、いくつかの要因に基づくことができる。単なる例として、場合によっては、推定／予測された代償性予備能は、患者の生理学的データを監視する固定時間履歴および／または患者の生理学的データを監視する動的時間履歴に基づくことができる。他の場合には、推定／予測された代償性予備能は、患者が正常血液量である場合に確立された患者の代償性予備能のベースライン推定値に基づくことができる。さらに他の場合には、推定／予測は、患者が正常血液量である場合に確立された患者の代償性予備能のベースライン推定値に基づかない可能性がある。
【０１１９】
[0129]単なる例として、図３Ｂは、センサデータから直接、（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）水和効果の評価を導出するためおよび／または失血の評価を導出するために、図２Ｂに関して上述した技術２００’に類似するいくつかの実施形態に従ってＣＲＩの推定値を導出するための１つの技術３００’を示す（実際、ＣＲＩは本明細書に記載されるように導出することができ、その導出値は、単独または生センサデータと共に使用されて、そのような有効性を評価することができる）。例示された技術は、３２心拍数などの指定された期間、波形データ（例えば、連続ＰＰＧ波形および／または連続非侵襲的血圧波形などの動脈波形データを含むが、これらに限定されない、本明細書および関連出願に記載のデータのいずれか）をサンプリングすることを備える（ブロック３７０）。そのサンプルは、異なるＣＲＩ値に対応する基準データの複数の波形と比較される（ブロック３７５）。（これらの基準波形は、関連出願に記載されたアルゴリズムを用いて導出してもよく、実験データなどの結果としてもよい）。単なる例として、サンプルは、図示のように、ＣＲＩが１の場合（ブロック３７５ａ）、ＣＲＩが０．５の場合（ブロック３７５ｂ）、およびＣＲＩが０の場合（ブロック３７５ｃ）に対応する波形と比較することができる。比較から、サンプリングされた波形と基準波形の各々との間の類似性を表現するために、類似性係数が計算される（例えば、最小二乗または類似の解析を使用する）（ブロック３８０）。これらの類似性係数は、（適切であれば）正規化することができ（ブロック３８５）、正規化係数を合計して（ブロック３９０）、患者のＣＲＩの推定値を生成することができる（ブロック３９５）。
【０１２０】
[0130]再び図３Ａを参照すると、方法３００は、患者の脱水状態を推定および／または予測することを備えることができる（ブロック３３０）。患者の脱水状態は、多くの方法で表すことができる。例えば、脱水の状態は、正規化された値（例えば、完全に水和した状態に対応する１．０および病的な脱水の状態に対応する０．０）として表すことができる。他の場合には、脱水状態は、輸液の欠落量として、または患者の器官内に存在する輸液の量として、または他の任意の適切な測定基準を用いて表すことができる。
【０１２１】
[0131]多くの技術を使用して、脱水状態をモデル化することができる。単なる例として、上記のように（および、さらに詳細に後述するように）患者の代償性予備能と脱水レベルとの間の関係をモデル化することができる。したがって、いくつかの実施形態では、患者の脱水状態を推定することは、患者の代償性予備能（例えば、ＣＲＩ）を推定すること、ならびに、その推定値および既知の関係に基づいて、脱水状態を推定することを備えることができる。同様に、将来のある時点での代償性予備能の予測値を使用して、将来のその時点で予測される脱水状態を導出することができる。他の技術では、脱水状態をモデル化するためにＣＲＩ以外のパラメータを使用することができる。
【０１２２】
[0132]方法３００は、いくつかの例を挙げると、代償性予備能、脱水状態、および／または出血確率などの解析結果を正規化すること（ブロック３３５）をさらに備えることができる。単なる例として、患者の推定／予測代償性予備能は、正常体液量に対応する基準正常血液量値、循環過負荷に対応する基準超過血液量値、および心血管虚脱に対応する基準最小血液量値に対して正規化することができる。任意の値を基準値として選択することができる。単なる例として、いくつかの実施形態では、基準過剰血液量値は＞１であり、基準正常血液量値は１であり、基準最小血液量値は０である。代替として、他の実施形態では、基準過剰血液量値を１と定義し、基準正常血液量値を０と定義し、心血管虚脱における基準最小血液量値を−１と定義することができる。これらの例から分かるように、様々な実施形態は、ＣＲＩおよび他の推定パラメータを正規化するために多数の異なるスケールを使用することができる。
【０１２３】
[0133]一態様では、データを正規化することは、臨床医が患者の状態の定性的な判断を迅速に行うことができるため、臨床現場で利益をもたらすことができ、一方、生の推定値／予測値の解釈が追加の解析を必要とする可能性がある。単なる例として、患者の代償性予備能の推定に関して、その推定値は、正常体液量に対応する基準の正常な血液量値および心血管虚脱に対応する基準の最小血液量値に対して正規化することができる。この場合も、任意の値を基準値として選択することができる。例えば、基準の正常血液量が１と定義され、基準の最小血液量値が０と定義される場合、正規化された値は０．０〜１．０の間で、正常体液量と心血管虚脱との間の連続体上での患者の位置を医師に迅速に知らせることができる。他の推定データ（出血および／または脱水などの確率など）についても、同様の正規化手順を実施することができる。
【０１２４】
[0134]方法３００は、表示装置でデータを表示することをさらに備えることができる（ブロック３４０）。そのようなデータは、患者の代償性予備能の推定値および／または予測値、ならびに／もしくは患者の脱水状態の推定値および／または予測値を含むことができる。そのようなデータを表示するために様々な技術を使用することができる。単なる例として、場合によっては、患者の代償性予備能の推定値を表示することは、患者の代償性予備能の正規化された推定値を表示することを備えることができる。代わりにおよび／またはさらに、患者の代償性予備能の正規化された推定値を表示することは、正規化された過剰血液量値、正規化正常血液量値、正規化最小血液量値、および（例えば、正規化された過剰血液量値、正規化された正常血液量値、正規化された最小血液量値に対して）、代償性予備能の正規化された推定値を示すグラフィカルプロットを表示することを備えることができる。
【０１２５】
[0135]場合によっては、方法３００は、患者の生理学的データを監視し、生理学的データを解析し、および患者の代償性予備能を推定する（および／または予測する）動作を繰り返して、新しく推定された（および／または予測された）患者の代償性予備能を生成することを備えることができる。したがって、患者の代償性予備能の推定値（および／または予測値）を表示することは、推定された代償性予備能のプロットを経時的に表示するために、代償性予備能の新しい推定値（および／または予測値）を示すため、代償性予備能の推定値の表示を更新することを備えることができる。したがって、患者の代償性予備能は、任意の所望の間隔（例えば、毎拍動後）、要求時、輸液による蘇生の前、輸液による蘇生の最中、輸液による蘇生の後など、またはこれらの１つもしくは複数の組み合わせで繰り返し推定および／または予測することができる。
【０１２６】
[0136]さらなる実施形態では、方法３００は、患者が出血している確率を判定すること、および／または患者が出血している確率の指示を表示装置を用いて表示することを備えることができる（ブロック３４５）。例えば、いくつかの実施形態は、循環系から体液を取り出すデータに基づいてモデルを生成することができる（例えば、ＬＢＮＰ、脱水など）。別の実施形態は、献血の既知の容量（例えば、５００ｃｃ）に基づいて、被験者から自発的に、例えば献血の間に取り出された体液に基づいてモデルを生成することができる。このモデルに基づいて、上記と同様の技術を用いて、患者の生理学的データを監視および解析して、患者が（例えば、内部的に）出血している確率を推定することができる。
【０１２７】
[0137]場合によっては、患者が出血している確率は、患者の推定ＣＲＩを調整するために使用することができる。具体的には、時間ｔにおいてＰｒ＿Ｂｌｅｅｄとして表される出血の確率を考えると、ＣＲＩの調整値は、以下のように表すことができる。
ＣＲＩＡｄｊｕｓｔｅｄ（ｔ）＝１−（（１−ＣＲＩ（ｔ））×Ｐｒ＿Ｂｌｅｅｄ（ｔ））  （式１３）
【０１２８】
[0138]この関係では、推定されたＣＲＩは、所与の時点における患者の状態のより正確な診断を生成するように調整することができる。
【０１２９】
[0139]方法３００は、コンピュータシステムで、患者のための推奨処置オプションを選択すること、および／または表示装置で、推奨処置オプションを表示することを備えることができる（ブロック３５５）。推奨処置オプションは、これらに限定されないが、患者の血液動態の最適化、人工呼吸器の調整、静脈内の輸液調整、血液または血液製剤の患者への輸血、患者への容量拡張剤の注入、患者に施される投薬の変更、患者の位置の変更、および外科的治療などを含む、多くの処置オプションのいずれかとすることができる。
【０１３０】
[0140]特定の非限定的な例では、方法３００は、患者の代償性予備能の推定値に少なくとも部分的に基づいて、血液透析装置の動作を制御すること（ブロック３６０）を備えることができる。単なる例として、監視および推定機能を実行するコンピュータシステムは、患者の推定ＣＲＩ値に応答して血液透析装置の限外ろ過率を調整するよう構成してもよい。他の実施形態では、コンピュータシステムは、限外ろ過率などを手作業で調整するための指示などの、血液透析装置の操作者に指示または示唆を提供することができる。
【０１３１】
[0141]いくつかの実施形態では、方法３００は、失血、一般的な容積損失、および／または脱水に対する個人の耐性を評価すること（ブロック３６５）を含むことができる。例えば、そのような実施形態は、患者の位置の変化（例えば、横たわった状態から立ち上がった状態に、立ち上がった状態から横たわった状態に、横たわった状態から座った状態に、座った状態から横たわった状態に、立ち上がった状態から座った状態に、および／または座った状態から立ち上がった状態に）に基づいて患者のＣＲＩを推定することを含むことができる。これらの動きに応じた患者のＣＲＩの変化に基づいて、失血、容積損失、および／または脱水に対する患者の感受性を測定することができる。一態様では、この測定は、上述のように生成されたＣＲＩモデルを用いて行うことができ、患者は、上述した１つまたは複数のセンサを用いて監視することができ、被験者が位置を変えた場合のセンサ出力の変化は、（例えば、上記のように）モデルに従って解析して、容積損失に対する個人の耐性を評価することができる。そのような監視および／または解析は、リアルタイムで実行することができる。
【０１３２】
[0142]再び図２を参照すると、モデル（例えば、生データに対するＢＬのモデルおよびＣＲＩに対するＢＬのモデルなどの、複数のサブモデルを含むことができる）に対するデータ（ＣＲＩなどの、センサによって直接収集されたデータか、または導出されたデータ、またはその両方）の解析に基づいて、方法２００は、モデルに対する患者の生理学的データの解析に基づいて、患者の失血を評価すること（ブロック２２０）を含むことができる。上述のように、失血を評価することは、水和努力の推定される有効性、ＢＬ、有効水和に必要な輸液の容量、Ｖ、および／または患者が輸液を必要とする確率Ｐｆなどの、様々な値を推定および／または予測することを含むことができる。
【０１３３】
[0143]場合によっては、失血の評価は、特定の生理学的パラメータ（または複数のパラメータ）の複数の測定された（または導出された）された値の解析に基づく。したがって、場合によっては、センサによる波形の測定中または測定後のいずれか（または両方）において、連続的な波形でデータの解析を実行してもよく、失血の評価は、水和努力および／または輸液による蘇生の努力が続く場合、更新することができる。さらに、患者の血液量に加えられる輸液の量を直接測定することができ、これらの直接測定値をモデルにフィードバックしてモデルを更新し（ブロック２２５）、それにより、モデル内のアルゴリズムの性能を改善する（例えば、推定値または予測値に関して異なるパラメータに与えられる重みを精緻化することによって）。次に、更新されたモデルは、図２Ａの破線によって示されるように（急患および／または将来の患者における）治療を評価し続けるために使用することができる。
【０１３４】
[0144]場合によっては、方法２００は、水和の有効性の評価を示すデータを表示すること（ブロック２３０）を含む。場合によっては、データは、センサ装置のディスプレイ（図１Ｂに示す装置１０５など）上に表示してもよい。あるいは、および／またはさらに、データは、代償性予備能モニタなどの専用機械上、または汎用コンピュータシステムのモニタ上に表示してもよい。データは、英数字、グラフィック、またはその両方で表示することができる。以下で説明する図６から図８は、失血および／またはＣＲＩの評価のいくつかの可能な例示的表示を示す。データを表示することができる多くの様々な方法があり、様々な実施形態に従って、方法２００によって生成された評価、推定値、または予測値を、任意の所望の方法で表示することができる。
【０１３５】
[0145]特定の実施形態では、方法２００は、患者の失血の評価に基づいて、患者に対する治療オプションを選択および／または表示すること（ブロック２３５）、ならびに／もしくは治療装置を制御すること（ブロック２４０）を含むことができる。例えば、ディスプレイは、臨床医または患者自身に、患者が血液を失い続けている（または失った）こと、輸液による蘇生治療を開始または継続すべきであること、飲水、注入、または摂取するための輸液の推定量、ＩＶ点滴の場合の点滴速度、ＩＶポンプまたはインフューザのための点滴速度などを指示することができる。同様に、システムは、水和の有効性の評価に基づいて、自動ディスペンサからの飲用輸液の分配、ＩＶポンプまたはインフューザの流量の促進または調整、および／またはＩＶ点滴の点滴速度の調整などの治療装置の動作を制御するよう構成することができる。別の例として、特定の実施形態は、水袋（例えば、Ｃａｍｅｌｂａｋ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ  ＬＬＣから入手可能なものなどの、バックパックベースの水和パック）またはウォーターボトルを含むことができ、水和モニタは、そのような分配装置と通信することができ、および／またはそのような分配装置の動作（例えば、装置に特定量の輸液を分配させ、装置に可聴警報を発動させるなど）を制御することができる。
【０１３６】
[0146]さらに、ある実施形態では、方法２００は、臨床医（または他の要員）が水和、輸液による蘇生、および／または血液量の状態を監視するのを支援する機能を含むことができる。例えば、場合によっては、正常範囲外の有効性の何らかの測定値（例えば、ある閾値よりも高いＰｆの値、閾値よりも低いＢＬの値など）により、可聴警報、医師へのメッセージ、患者へのメッセージ、患者のチャートに自動的に書き込まれた更新情報などの様々な警報条件が設定される。そのようなメッセージングは、電子メール、テキストメッセージなどによって実現することができ、センサ装置または監視コンピュータは、そのようなメッセージングを実行するために、例えばＳＭＴＰクライアントまたはテキストメッセージングクライアントなどで構成することができる。
【０１３７】
[0147]場合によっては、警報状態が発生したかどうかにかかわらず、フィードバックおよび／または通知が第三者に送信される可能性がある。例えば、水和モニタは、患者による個人的な監視のために、または別の人による監視のために、別の装置またはコンピュータに監視結果（例えば、本明細書で説明する評価、推定値、および／または予測値のいずれか）を送信するよう構成することができる。例としては、無線電話、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチまたは眼鏡）、または患者の他のパーソナルデバイスに、例えば、健康監視アプリケーションに含めるために、そのような警報またはデータを（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、ＷｉＦｉなどにより）送信することを含むことができる。さらに、および／またはあるいは、例えば、親が子供の（または子供が高齢の親の）水和を遠隔で監視することを可能にするために、コーチがプレーヤーの水和を遠隔で監視することを可能にするために、および／または上官が兵士の水和を遠隔で監視することを可能にするためなどに、そのような情報を、指定された装置またはコンピュータに（例えば、任意の利用可能なＩＰ接続を介して）送信することができる。場合によっては（例えば、コーチまたは上官の場合）、アプリケーションは、複数の水和モニタからの結果を集計して、管理者が（例えば、ダッシュボード型構成で）人々のグループに対して水和有効性および／または失血（および／または、ＣＲＩ、血圧などの任意の他のデータ）を閲覧することを可能にする。そのようなディスプレイは、例えば、グループ内の各人に１つ（またはそれ以上）、複数の「燃料ゲージ」表示を使用してもよく、管理者が異常な結果を迅速に確認することを可能にする（例えば、ゲージの色などに基づいて）。
【０１３８】
[0148]同様に、別の生理学的パラメータ（例えば、’１７１出願に記載されているように推定することができる血圧）について警報条件が満たされた場合、その警報は、方法２００による水和効果の評価をトリガし、第１の警報状態にメリットがあるかどうかを判定することができる。そうではない場合、おそらく全てが現在良好であるので、元の警報状態の自動サイレンシングが存在する可能性がある。より一般的には、評価技術は、最適な生理学的安定性を維持する方法について相互に知らせるために、相互に情報を提供したり、組み合わせて作業したりする（関連出願で説明されているものを含むが、それらに限定されない）監視アルゴリズムのエコシステムに加えることができる。
【０１３９】
[0149]図４は、いくつかの実施形態による、そのような自己学習予測モデル（または機械学習）技術を使用する方法４００を示す。特に、方法４００は、対象センサから受信した生理学的データを、測定された生理学的状態と相関させるために使用することができる。より具体的には、様々な実施形態に関して、方法４００は、上記および関連出願で説明したものを含むが、これらに限定されない、様々な異なる生理学的パラメータの１つまたは複数から、失血量、水和の有効性もしくは輸液による蘇生努力、推定および／または予測血圧、ＣＲＩ、患者が出血している確率、および／または患者の脱水状態などの様々な生理学的パラメータを評価、予測、および／または推定するためのモデルを生成するために使用することができる。
【０１４０】
[0150]方法４００は、ブロック４１０で示されるようにＤ個のデータ信号ｓ１、．．．、ｓＤ（データ信号ｓのそれぞれは、特定の場合において、１つまたは多くの異なる生理学的センサからの入力される）のセットを導出するために使用することができる生データ測定値を収集することによってブロック４０５から開始する。実施形態は、ブロック４０５で行われる測定の種類によって制約されず、一般に、任意のデータセットで動作することができる。例えば、データ信号は、コンピュータメモリから取り出すことができ、および／またはセンサもしくは他の入力装置から提供することができる。具体例として、データ信号は、（連続的な、非侵襲的なＰＰＧデータおよび／または血圧波形データなどの、上述の波形データの種類を測定する）上述したセンサの出力に対応することができる。
【０１４１】
[0151]Ｋ個の現在または将来の結果の集合
2017534421.tif 000012
がブロック４１５で仮定される（この場合、結果ｏは、輸液が必要である確率、効果的な水和または輸液による蘇生に必要な輸液の容量、ＢＬ、ＣＲＩ、脱水状態、出血の確率などの過去および／または将来の生理学的状態である）。本方法は、派生データ信号
2017534421.tif 000013
と結果
2017534421.tif 000014
とを関連付ける予測モデルＭを自律的に生成する。本明細書で使用する「自律的」とは、「人間の介入がないこと」を意味する。
【０１４２】
[0152]ブロック４２０に示されるように、これは、信号Ｓｋの最も予測的なセットを識別することによって達成することができ、ここで、Ｓｋは、各結果ｏｋに対する導出信号ｓ１、．．．、ｓＤの少なくとも一部（および、おそらく全て）を含み、ここで、ｋ∈｛１，．．．，Ｋ｝である。確率的予測モデル
2017534421.tif 000015
がブロック４２５で学習され、ここで、
2017534421.tif 000016
は、全てのｋ∈｛１，．．．，Ｋ｝について信号セットＳｋから得られた入力値として使用するモデルＭｋから導出される結果ｏｋの予測である。方法４００は、信号ｓ１、．．．、ｓＤおよび対応する結果ｏ１、．．．、ｏＫの例示的な値を含むデータから、予測モデル
2017534421.tif 000017
を段階的に学習すること（ブロック４３０）ができる。データが利用可能になると、方法４００は、全てのｋ∈｛１，．．．，Ｋ｝について、同じまたは異なる信号セットＳｋに対するモデルに段階的にデータが追加されるようにループする。
【０１４３】
[0153]上記の説明は本方法の一般的な特徴を概説しているが、追加の特徴が記される。線形モデルフレームワークを使用して、データの新しい増分ごとに予測変数を識別することができる。特定の実施形態では、信号および結果のデータの有限集合
2017534421.tif 000018
が与えられると、線形モデルは、全てのｋ∈｛１、．．．、Ｋ｝について、形状を有して構成することができる。
2017534421.tif 000019
（式１４）
ここで、ｆｋは１つの入力から１つの出力への任意のマッピングであり、ａ０、ａ１、．．．、ａｄは線形モデル係数である。線形モデル係数を導出するために使用されるフレームワークは、どの信号ｓ、ｓ１、．．．、ｓｄが予測的でなく、それに応じて、対応するどの係数ａ０、ａ１、．．．、ａｄをゼロに設定するかを推定することができる。予測変数のみを用いて、モデルは、データ
2017534421.tif 000020
の予測密度モデルを構築する。新しいデータ増分ごとに、新しい予測密度モデルを構築することができる。
【０１４４】
[0154]いくつかの実施形態では、予測モデルを使用して以前に解析されたデータからの将来の結果を予測し、および／またはデータが予測モデルに適合しない場合に予測モデルを修正することができる予測システムを実装することができる。いくつかの実施形態では、予測システムは、予測を行い、および／または予測モデルをリアルタイムで適合させることができる。さらに、いくつかの実施形態では、予測システムは、予測モデルを作成するだけでなく、将来の結果を予測するとともに予測モデルを適合させるために大きなデータセットを使用することができる。
【０１４５】
[0155]いくつかの実施形態では、自己学習予測装置は、データ入力、プロセッサ、および出力を含むことができる。メモリには、実行時に、予測モデルに基づいて入力データからの予測を行うようにプロセッサに指示することができるアプリケーションソフトウェアを含めることができる。任意の種類のデータを操作する任意の種類の予測モデルを使用することができる。いくつかの実施形態では、予測モデルは、特定の種類のデータに対して実現することができる。いくつかの実施形態では、データを受信すると、予測モデルは、予測モデルに従ってデータを把握するかどうかを判断することができる。データを把握した場合、予測が行われ、予測モデルに基づいて適切な出力が提供される。受信時にデータを把握しない場合、予測モデルにデータを追加してモデルを修正することができる。いくつかの実施形態では、装置は、指定されたデータの結果を判定するのを待つことができ、その場合、それに応じて、予測モデルを修正することができる。いくつかの実施形態では、データが予測モデルによって把握され、予測モデルを使用して生成された出力が正確でない場合、データおよび結果を使用して、予測モデルを修正することができる。いくつかの実施形態では、予測モデルの修正は、リアルタイムで行うことができる。
【０１４６】
[0156]特定の実施形態は、本明細書に記載の方法論にしたがって、関連出願に記載されたツールおよび技術を使用して、本明細書に記載の心臓予備力モニタ、手首装着型センサ装置、および／または監視コンピュータの機能を果たすことができる（いくつかの実施形態において、その一部または全部の機能は、単一の統合された装置内で組み合わせることができる）。これらの機能には、患者の輸液による蘇生の評価、患者の水和の評価、被験者（患者を含むがこれに限定されない）の現在または将来の血圧および／または代償性予備能の推定および／または予測、患者が（例えば、内部的に）出血しているおよび／または出血していた確率の推定および／または判定、ならびに／もしくはそのような条件に対する治療オプションの推奨を含むが、これらに限定されない。そのようなツールおよび技術には、特に、関連出願に記載されたシステム（例えば、コンピュータシステム、センサ、治療装置など）、方法（例えば、解析モデルを生成および／または使用するための解析方法、診断方法など）、ならびに本明細書および関連出願に記載されているソフトウェアプログラムを含み、これらは参照により本明細書に組み込まれる。
【０１４７】
[0157]図５は、様々な実施形態による、輸液による蘇生の前、最中、および後に出血の迅速な検出を実施する方法５００を示す。図５の実施形態では、方法５００は、ブロック５０５において、蘇生（例えば、輸液による蘇生など）の前、最中、および／または後に患者のＣＲＩを推定することを備える。患者のＣＲＩの推定は、例えば、図３Ａおよび図３Ｂに関して上述した技術を使用するか、または上記の他の技術を使用して実行することができる。
【０１４８】
[0158]ブロック５１０において、方法５００は、蘇生の前、最中、および／または後に、患者のＣＲＩを記録することを備えることができる。場合によっては、ＣＲＩは、処理ユニット１４５の一部であるデータ記憶装置および／または図１の監視コンピュータ１００の一部であるメモリ装置などの１つまたは複数に記録または格納することができる。方法５００は、蘇生の前、最中、および／または後）に、Ｋ秒（Ｋ＞１）の期間にわたって平均ＣＲＩを計算すること（ブロック５１５）と、蘇生の前、最中、および／または後にＫ秒（Ｋ＞１）の期間にわたってＣＲＩの標準偏差または分散を計算すること（ブロック５２０）と、蘇生の前、最中、および／または後に、Ｋ秒（Ｋ＞１）の期間にわたってＣＲＩの歪度のピアソンモーメント係数を計算すること（ブロック５２５）と、蘇生の前、最中、および／または後に、Ｋ秒（Ｋ＞１）の期間にわたってＣＲＩの変化の割合を計算すること（ブロック５３０）と、蘇生の前、最中、および／または後に、Ｋ秒（Ｋ＞１）の期間にわたってＣＲＩの割合変化率（本明細書では、「ＣＲＩの加速度」とも称する）（すなわち、割合変化率の割合）を計算すること（ブロック５３５）と、をさらに備えることができる。
【０１４９】
[0159]いくつかの実施形態によれば、方法５００は、ブロック５４０において、ブロック５１５から５３５における計算の１つまたは複数（本明細書では「変動結果」と称する可能性がある）に基づいて、出血の確率を判定することをさらに備えることができる。言い換えれば、変動結果は、１つまたは複数の出血状態、すなわち、（特定の）非出血状態（おそらく記号”０”で示される）、（特定の）出血状態（おそらくは記号”１”で示される）、および出血状態の確率（おそらく”０”と”１”との間で示される）を推定するために使用することができる。
【０１５０】
[0160]いくつかの実施形態では、（ｉ）ＣＲＩ値サンプル、（ｉｉ）ＣＲＩ値のセット、（ｉｉｉ）平均ＣＲＩ、（ｉｖ）ＣＲＩの中央値、（ｖ）ＣＲＩの標準偏差、（ｖｉ）ＣＲＩの変化率、（ｖｉｉ）ＣＲＩの割合変化の変化率、および（ｖｉｉｉ）ＣＲＩの歪度に対して以下の定義を使用することができる。
【０１５１】
[0161]（ｉ）時間ｔにおける特定のＣＲＩ値：
ＣＲＩ（ｔ）  （式１５）
【０１５２】
[0162]（ｉｉ）時間｛ｔ１，ｔ２，．．．，ｔＫ｝でのＣＲＩ値のセット：
ＣＲＩ＝｛ＣＲＩ（ｔ１）、ＣＲＩ（ｔ２），…，ＣＲＩ（ｔＫ）｝  （式１６）
【０１５３】
[0163]（ｉｉｉ）時間｛ｔ１，ｔ２，．．．，ｔＫ｝の特定のセットにわたる平均ＣＲＩ値：
2017534421.tif 000021
（式１７）
【０１５４】
[0164]（ｉｖ）時間｛ｔ１，ｔ２，．．．，ｔＫ｝の特定のセットにわたるＣＲＩ値の中央値：
2017534421.tif 000022
（式１８）
【０１５５】
[0165]（ｖ）時間｛ｔ１，ｔ２，．．．，ｔＫ｝の特定のセットにわたるＣＲＩの偏差の測定、おそらく、以下によって定義される分散、または標準偏差：
2017534421.tif 000023
（式１９）
【０１５６】
[0166]（ｖｉ）ＣＲＩ値のセット｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝にわたってｍＫで表されるＣＲＩの変化率であり、変化率は、特定の期間にわたってＣＲＩのいくらかの増加または減少を測定し、例えば、線の傾きとして計算することができる：
2017534421.tif 000024
（式２０）
【０１５７】
[0167]ここで、Ａは、以下によって定義される行列である：
2017534421.tif 000025
（式２１）
【０１５８】
[0168]（ｖｉｉ）ＣＲＩ値のセット｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝にわたってｒＫで表されるＣＲＩの割合変化の変化率であり、割合変化の変化率は、特定の期間にわたってＣＲＩのいくらかの増加または減少のいくらかの変化率を測定し、例えば、曲線の二次増減として計算することができる：
2017534421.tif 000026
（式２２）
【０１５９】
[0169]ここで、Ｂは、以下によって定義される行列である：
2017534421.tif 000027
（式２３）
【０１６０】
[0170]（ｖｉｉｉ）ＣＲＩ値のセット｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝にわたって、ＳＫによって示される歪度のいくつかの測定値（図４に関して上述したような、信号セットＳｋと混同しないこと）であり、ＳＫは、おそらく、フィッシャー・ピアソンの歪度係数の変異型である：
2017534421.tif 000028
（式２４）
【０１６１】
[0171]および／またはＳＫは、以下のように定義される歪度、おそらくＧａｌｔｏｎの歪度（またはＢｏｗｌｅｙの歪度）の他のいくつかの他の測定値である：
2017534421.tif 000029
（式２５）
【０１６２】
[0172]（特定の）非出血状態を推定する方法は、限定するものではないが、おそらく、統計的および／または機械学習フレームワーク内などの、以下の計算のうちの１つまたは２つ以上のそのような計算の組み合わせを含むことができ、すなわち、（１）蘇生前のＣＲＩの平均値（“
2017534421.tif 000030
”）＞ＮＢ１、（２）蘇生中のＣＲＩの平均値（“
2017534421.tif 000031
”）＞ＮＢ２、（３）蘇生後のＣＲＩの平均値（“
2017534421.tif 000032
”）＞ＮＢ３、（４）
2017534421.tif 000033
−
2017534421.tif 000034
＞ＮＢ４、（５）
2017534421.tif 000035
−
2017534421.tif 000036
＞ＮＢ５、（６）
2017534421.tif 000037
−
2017534421.tif 000038
＞ＮＢ６、（７）蘇生前のＣＲＩの標準偏差または分散（“［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ”）＜ＮＢ７、（８）蘇生中のＣＲＩの標準偏差または分散（“［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ”）＜ＮＢ８、（９）蘇生後のＣＲＩの標準偏差または分散（“［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ”）＜ＮＢ９、（１０）［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ−［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ＜ＮＢ１０、（１１）蘇生前のＣＲＩの歪度のモーメント係数（正または負）（“ＳＢＲ”）＜ＮＢ１１、（１２）蘇生中のＣＲＩの歪度のモーメント係数（正または負）（“ＳＤＲ”）＜ＮＢ１２、（１３）蘇生後のＣＲＩの歪度のモーメント係数（正または負）（“ＳＡＲ”）＜ＮＢ１３、（１４）蘇生前のＣＲＩの変化率（“ｍＢＲ”）＞ＮＢ１４、（１５）蘇生中のＣＲＩの変化率（“ｍＤＲ”）＞ＮＢ１５、（１６）蘇生後のＣＲＩの変化率（“ｍＡＲ”）＞ＮＢ１６、（１７）ｍＡＲ−ｍＢＲ＞ＮＢ１７、（１８）ｍＤＲ−ｍＢＲ＞ＮＢ１８、（１９）蘇生前のＣＲＩの割合変化率（“ｒＢＲ”）＞ＮＢ１９、（２０）蘇生中のＣＲＩの割合変化率（“ｒＤＲ”）＞ＮＢ２０、（２１）蘇生後のＣＲＩの割合変化率（“ｒＡＲ”）＞ＮＢ２１、（２２）ｒＡＲ−ｒＢＲ＞ＮＢ２２、および／または（２３）ｒＤＲ−ｒＢＲ＞ＮＢ２３などを含むことができる。場合によっては、ＮＢ１からＮＢ２３の各々または１つもしくは複数は、実験的に推定されてもよく、またはユーザによって設定されてもよい。ここで、数Ｋ＞０は、（１）から（２３）の計算の各段階で異なり、ユーザによって選択されてもよいし、実験的に決定されてもよい。
【０１６３】
[0173]（１）を参照すると、蘇生前の平均ＣＲＩ、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、
2017534421.tif 000039
はそれらの点の平均値とすることができる。したがって、例えば、
2017534421.tif 000040
（例えば、上記のＮＢ１）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000041
（式２６）
【０１６４】
[0174]（２）を参照すると、蘇生中の平均ＣＲＩ、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、
2017534421.tif 000042
はそれらの点の平均値とすることができる。したがって、
2017534421.tif 000043
（例えば、上記のＮＢ２）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000044
（式２７）
【０１６５】
[0175]（３）を参照すると、蘇生後の平均ＣＲＩ、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、
2017534421.tif 000045
はそれらの点の平均値とすることができる。したがって、
2017534421.tif 000046
（例えば、上記のＮＢ３）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000047
（式２８）
【０１６６】
[0176]（４）を参照すると、
2017534421.tif 000048
および
2017534421.tif 000049
は、上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000050
（例えば、上記のＮＢ４）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000051
（式２９）
【０１６７】
[0177]（５）を参照すると、
2017534421.tif 000052
および
2017534421.tif 000053
は上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000054
（例えば、上記のＮＢ５）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000055
（式３０）
【０１６８】
[0178]（６）に関して、
2017534421.tif 000056
および
2017534421.tif 000057
は上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000058
（例えば、上記のＮＢ６）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000059
（式３１）
【０１６９】
[0179]（７）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの分散、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲは、それらの値の分散（おそらく、上記で定義したような標準偏差）とすることができる。したがって、例えば、ＮＢ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ（例えば、上記のＮＢ７）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ＜ＮＢ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ  （式３２）
【０１７０】
[0180]（８）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの分散、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲは、それらの値の分散（おそらく、上記で定義したような標準偏差）とすることができる。したがって、ＮＢ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ（例えば、上記のＮＢ８）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ＜ＮＢ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ  （式３３）
【０１７１】
[0181]（９）に関して、蘇生後のＣＲＩの分散、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲは、それらの値の分散（おそらく、上記で定義したような標準偏差）とすることができる。したがって、ＮＢ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ（例えば、上記のＮＢ９）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ＜ＮＢ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ  （式３４）
【０１７２】
[0182]（１０）を参照すると、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲおよび［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲは、上で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000060
（例えば、上記のＮＢ１０）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000061
（式３５）
【０１７３】
[0183]（１１）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの歪度、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ＳＢＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の歪度の測定値とすることができる。したがって、例えば、ＮＢＳＢＲ（例えば、上記のＮＢ１１）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
｜ＳＢＲ｜＜ＮＢＳＢＲ  （式３６）
【０１７４】
[0184]（１２）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの歪度、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ＳＤＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の歪度の測定値とすることができる。したがって、ＮＢＳＤＲ（例えば、上記のＮＢ１２）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
｜ＳＤＲ｜＜ＮＢＳＤＲ  （式３７）
【０１７５】
[0185]（１３）に関して、蘇生後のＣＲＩの歪度、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ＳＡＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の歪度の測定値とすることができる。したがって、ＮＢＳＡＲ（例えば、上記のＮＢ１３）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
｜ＳＡＲ｜＜ＮＢＳＡＲ  （式３８）
【０１７６】
[0186]（１４）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの変化率、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｍＢＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の変化率の測定値とすることができる。したがって、例えば、ＮＢｍＢＲ（例えば、上記のＮＢ１４）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｍＢＲ＞ＮＢｍＢＲ  （式３９）
【０１７７】
[0187]（１５）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの変化率、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｍＤＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の変化率の測定値とすることができる。したがって、ＮＢｍＤＲ（例えば、上記のＮＢ１５）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｍＤＲ＞ＮＢｍＤＲ  （式４０）
【０１７８】
[0188]（１６）に関して、蘇生後のＣＲＩの変化率、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｍＡＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の変化率の測定値とすることができる。したがって、ＮＢｍＡＲ（例えば、上記のＮＢ１６）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｍＡＲ＞ＮＢｍＡＲ  （式４１）
【０１７９】
[0189]（１７）を参照すると、ｍＢＲおよびｍＡＲは、上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000062
（例えば、上記のＮＢ１７）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000063
（式４２）
【０１８０】
[0190]（１８）を参照すると、ｍＢＲおよびｍＤＲは上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000064
（例えば、上記のＮＢ１８）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000065
（式４３）
【０１８１】
[0191]（１９）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの割合変化率、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｒＢＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の割合変化率の測定値とすることができる。したがって、例えば、ＮＢｒＢＲ（例えば、上記のＮＢ１９）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｒＢＲ＞ＮＢｒＢＲ  （式４４）
【０１８２】
[0192]（２０）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの割合変化率、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｒＤＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の割合変化率の測定値とすることができる。したがって、ＮＢｒＤＲ（例えば、上記のＮＢ２０）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｒＤＲ＞ＮＢｒＤＲ  （式４５）
【０１８３】
[0193]（２１）に関して、蘇生後のＣＲＩの割合変化率、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｒＡＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の割合変化率の測定値とすることができる。したがって、ＮＢｒＡＲ（例えば、上記のＮＢ２１）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｒＡＲ＞ＮＢｒＡＲ  （式４６）
【０１８４】
[0194]（２２）を参照すると、ｒＢＲおよびｒＡＲは、上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000066
（例えば、上記のＮＢ２２）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000067
（式４７）
【０１８５】
[0195]（２３）を参照すると、ｍＢＲおよびｍＤＲは上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000068
（例えば、上記のＮＢ２３）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000069
（式４８）
【０１８６】
[0196]同様に、場合によっては、（特定の）出血状態を推定する方法は、限定するものではないが、おそらく、統計的および／または機械学習フレームワーク内などの、以下の計算のうちの１つまたは２つ以上のそのような計算の組み合わせを含むことができ、すなわち、（１）蘇生前のＣＲＩの平均値（“
2017534421.tif 000070
”）＜ＢＬ１、（２）蘇生中のＣＲＩの平均値（“
2017534421.tif 000071
”）＜ＢＬ２、（３）蘇生後のＣＲＩの平均値（“
2017534421.tif 000072
”）＜ＢＬ３、（４）
2017534421.tif 000073
−
2017534421.tif 000074
＜ＢＬ４、（５）
2017534421.tif 000075
−
2017534421.tif 000076
＜ＢＬ５、（６）
2017534421.tif 000077
−
2017534421.tif 000078
＜ＢＬ６、（７）蘇生前のＣＲＩの標準偏差（“［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ”）＞ＢＬ７、（８）蘇生中のＣＲＩの標準偏差（“［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ”）＞ＢＬ８、（９）蘇生後のＣＲＩの標準偏差（“［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ”）＞ＢＬ９、（１０）［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ−［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ＞ＢＬ１０、（１１）蘇生前のＣＲＩの歪度のモーメント係数（正または負）（“ＳＢＲ”）＞ＢＬ１１、（１２）蘇生中のＣＲＩの歪度のモーメント係数（陽性または陰性）（“ＳＤＲ”）＞ＢＬ１２、（１３）蘇生後のＣＲＩの歪度のモーメント係数（陽性または陰性）（“ＳＡＲ”）＞ＢＬ１３、（１４）蘇生前のＣＲＩの変化率（“ｍＢＲ”）＜ＢＬ１４、（１５）蘇生中のＣＲＩの変化率（“ｍＤＲ”）＜ＢＬ１５、（１６）蘇生後のＣＲＩの変化率（“ｍＡＲ”）＜ＢＬ１６、（１７）ｍＡＲ−ｍＢＲ＜ＢＬ１７、（１８）ｍＤＲ−ｍＢＲ＜ＢＬ１８、（１９）蘇生前のＣＲＩの割合変化率（“ｒＢＲ”）＜ＢＬ１９、（２０）蘇生中のＣＲＩの割合変化率（“ｒＤＲ”）＜ＢＬ２０、（２１）蘇生後のＣＲＩの割合変化率（“ｒＡＲ”）＜ＢＬ２１、（２２）ｒＡＲ−ｒＢＲ＜ＢＬ２２、および／または（２３）ｒＤＲ−ｒＢＲ＜ＢＬ２３などを含むことができる。場合によっては、ＢＬ１からＢＬ２０の各々または１つもしくは複数は、実験的に推定されてもよく、またはユーザによって設定されてもよい。
【０１８７】
[0197]（１）を参照すると、蘇生前の平均ＣＲＩ、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、
2017534421.tif 000079
はそれらの点の平均値とすることができる。したがって、例えば、
2017534421.tif 000080
（例えば、上記のＢＬ１）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000081
（式４９）
【０１８８】
[0198]（２）を参照すると、蘇生中の平均ＣＲＩ、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、
2017534421.tif 000082
はそれらの点の平均値とすることができる。したがって、
2017534421.tif 000083
（例えば、上記のＢＬ２）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000084
（式５０）
【０１８９】
[0199]（３）を参照すると、蘇生後の平均ＣＲＩ、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、
2017534421.tif 000085
はそれらの点の平均値とすることができる。したがって、
2017534421.tif 000086
（例えば、上記のＢＬ３）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000087
（式５１）
【０１９０】
[0200]（４）を参照すると、
2017534421.tif 000088
および
2017534421.tif 000089
は、上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000090
（例えば、上記のＢＬ４）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000091
（式５２）
【０１９１】
[0201]（５）を参照すると、
2017534421.tif 000092
および
2017534421.tif 000093
は上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000094
（例えば、上記のＢＬ５）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000095
（式５３）
【０１９２】
[0202]（６）に関して、
2017534421.tif 000096
および
2017534421.tif 000097
は上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000098
（例えば、上記のＢＬ６）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000099
（式５４）
【０１９３】
[0203]（７）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの分散、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲは、それらの値の分散（おそらく、上記で定義したような標準偏差）とすることができる。したがって、例えば、Ｂ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ（例えば、上記のＢＬ７）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ＞Ｂ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲ  （式５５）
【０１９４】
[0204]（８）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの分散、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲは、それらの値の分散（おそらく、上記で定義したような標準偏差）とすることができる。したがって、Ｂ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ（例えば、上記のＢＬ８）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ＞Ｂ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＤＲ  （式５６）
【０１９５】
[0205]（９）に関して、蘇生後のＣＲＩの分散、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲは、それらの値の分散（おそらく、上記で定義したような標準偏差）とすることができる。したがって、Ｂ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ（例えば、上記のＢＬ９）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ＞Ｂ［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲ  （式５７）
【０１９６】
[0206]（１０）を参照すると、［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＢＲおよび［ＳＤ（ＣＲＩ）］ＡＲは、上で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000100
（例えば、上記のＢＬ１０）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000101
（式５８）
【０１９７】
[0207]（１１）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの歪度、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ＳＢＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の歪度の測定値とすることができる。したがって、例えば、ＢＳＢＲ（例えば、上記のＢＬ１１）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
｜ＳＢＲ｜＞ＢＳＢＲ  （式５９）
【０１９８】
[0208]（１２）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの歪度、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ＳＤＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の歪度の測定値とすることができる。したがって、ＢＳＤＲ（例えば、上記のＢＬ１２）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
｜ＳＤＲ｜＞ＢＳＤＲ  （式６０）
【０１９９】
[0209]（１３）に関して、蘇生後のＣＲＩの歪度、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ＳＡＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の歪度の測定値とすることができる。したがって、ＢＳＡＲ（例えば、上記のＢＬ１３）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
｜ＳＡＲ｜＞ＢＳＡＲ  （式６１）
【０２００】
[0210]（１４）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの変化率、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｍＢＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の変化率の測定値とすることができる。したがって、例えば、ＢｍＢＲ（例えば、上記のＢＬ１４）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｍＢＲ＜ＢｍＢＲ  （式６２）
【０２０１】
[0211]（１５）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの変化率、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｍＤＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の変化率の測定値とすることができる。したがって、ＢｍＤＲ（例えば、上記のＢＬ１５）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｍＤＲ＜ＢｍＤＲ  （式６３）
【０２０２】
[0212]（１６）に関して、蘇生後のＣＲＩの変化率、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｍＡＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の変化率の測定値とすることができる。したがって、ＢｍＡＲ（例えば、上記のＢＬ１６）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｍＡＲ＜ＢｍＡＲ  （式６４）
【０２０３】
[0213]（１７）を参照すると、ｍＢＲおよびｍＡＲは、上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000102
（例えば、上記のＢＬ１７）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000103
（式６５）
【０２０４】
[0214]（１８）を参照すると、ｍＢＲおよびｍＤＲは上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000104
（例えば、上記のＢＬ１８）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000105
（式６６）
【０２０５】
[0215]（１９）を参照すると、蘇生前のＣＲＩの割合変化率、ＣＲＩＢＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生の前の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｒＢＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の割合変化率の測定値とすることができる。したがって、例えば、ＢｒＢＲ（例えば、上記のＢＬ１９）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｒＢＲ＜ＢｒＢＲ  （式６７）
【０２０６】
[0216]（２０）を参照すると、蘇生中のＣＲＩの割合変化率、ＣＲＩＤＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生中の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｒＤＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の割合変化率の測定値とすることができる。したがって、ＢｒＤＲ（例えば、上記のＢＬ２０）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｒＤＲ＜ＢｒＤＲ  （式６８）
【０２０７】
[0217]（２１）に関して、蘇生後のＣＲＩの割合変化率、ＣＲＩＡＲ＝｛ＣＲＩ（ｔ１），ＣＲＩ（ｔ２），．．．，ＣＲＩ（ｔＫ）｝は、蘇生後の時点でサンプリングされた点の任意のセットとすることができ、ｒＡＲは、（おそらく、上記で定義したような）それらの点の割合変化率の測定値とすることができる。したがって、ＢｒＡＲ（例えば、上記のＢＬ２１）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
ｒＡＲ＜ＢｒＡＲ  （式６９）
【０２０８】
[0218]（２２）を参照すると、ｒＢＲおよびｒＡＲは、上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000106
（例えば、上記のＢＬ２２）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000107
（式７０）
【０２０９】
[0219]（２３）を参照すると、ｍＢＲおよびｍＤＲは上記で定義したようにすることができる。したがって、
2017534421.tif 000108
（例えば、上記のＢＬ２３）で示される、実験的またはユーザが設定した閾値を選択することによって非出血の分類を行うことができ、非出血の分類は、以下の式かどうかで判定することができる。
2017534421.tif 000109
（式７１）
【０２１０】
[0220]同様に、場合によっては、出血の確率（例えば、０と１との間の数値によって示される）を推定する方法は、限定するものではないが、おそらく、出血の確率を推定するために、統計学的および／または機械学習フレームワークなどの中で、上記の計算の１つまたはそのような計算の２つ以上の組み合わせを含むことができる。場合によっては、本方法は、確率密度関数の経験的推定、ならびに／もしくはグラフィカルモデルおよび／またはノンパラメトリックモデルを使用する累積分布関数などを含むことができるが、これらに限定されない。他の方法には、限定するものではないが、以下を含むことができ、すなわち、（ｉ）出血の確率が出血閾値に達する回数に比例する、（ｉｉ）出血していない確率が非出血閾値に達した回数に比例する、（ｉｉｉ）出血の確率が、出血閾値に達した回数から非出血閾値に達した回数を引いた回数に比例する、（ｉｖ）出血確率が、以下の式７２として表される、を含むことができる。
2017534421.tif 000110
（式７２）
【０２１１】
[0221]ここで、ｆは、確率密度関数および／または累積分布関数の、グラフィカルモデルおよび／またはノンパラメトリックモデルを用いた経験的推定である。
【０２１２】
[0222]いくつかの実施形態では、推定されたＣＲＩ値には、これらに限定するものではないが、心拍ごとに推定または測定されたＣＲＩ値、前または最後のＮ秒間（Ｎ＞１）にわたって平均化されたＣＲＩ値、および／または前または最後のＮ秒間（ここでＮ＞１）にわたるＣＲＩの中央値などの１つまたは複数を含むことができる。いくつかの実施形態によれば、ブロック５１５から５３５に関して上述した計算は、これらの推定ＣＲＩ値を利用することができる。いくつかの実施形態によれば、ＣＲＩ測定値を使用する代わりに、本方法は、ＣＲＩ値を、上述のセンサタイプの１つまたは複数を使用して、代償性予備能の任意の測定またはその派生に関連する測定値に対応する値で置換する上述の計算の全てまたは一部を使用することができる。
【０２１３】
[0223]図６から図８は、１つまたは複数の実施形態によって提供することができる様々な特徴を示す、代償性予備能モニタの表示装置からの例示的なスクリーンキャプチャを示す。類似の画面は、手首装着型センサ装置のディスプレイおよび／または監視コンピュータのディスプレイなどの他の監視装置で示すことができる。図６から図８は例示的な目的のための条件の例としてＢＬまたはＣＲＩを使用しているが、他の実施形態は、容積Ｖに対する値、有効な水和に必要な輸液の容積、または患者が輸液（水和努力がすでに進行中の場合、追加輸液を含む）を必要とする確率Ｐｆを表示することができる。
【０２１４】
[0224]図６は、”１”の正規化されたＣＲＩ推定値が、失血が確実であることを意味し、”０”は、失血がないことを意味する、代償性予備能モニタ実装態様の例示的なディスプレイ６００を示す。”０”と”１”との間の値は、失血の確率の連続を意味する。
【０２１５】
[0225]図７Ａは、セントラルボリューム失血およびそれに続く水和努力を受けている人、または輸液による蘇生を受けようとしているか、受けているか、もしくは受けた人に対する「燃料ゲージ」型棒グラフとしてＢＬを表示する、代償性予備能モニタの実装態様のディスプレイの４つのスクリーンキャプチャ７００を示す。図６は、経時的なＣＲＩのトレースを示しているが、図７Ａの棒グラフは、図６のＣＲＩに対応する各スクリーンキャプチャ時のＢＬのスナップショットを提供する。（図示した実施形態では、棒グラフは、各棒グラフが図６のＸ軸上の特定の位置に対応することができるように、連続的におよび／または周期的に更新される）。
【０２１６】
[0226]様々な追加機能が可能である。単なる例として、図７Ｂは、同様の「燃料ゲージ」型表示を示しているが、表示は、例えば、ＣＲＩの様々なレベルに対応する、緑（斜線のハッチングで示す）、黄色（チェックパターンで示す）、および赤（グレーシェーディングで示す）様々な色のバー、ならびにＣＲＩ値のトレンドを示す矢印７１０により特徴づけられ、ＣＲＩ値およびトレンドは、失血が生じていることおよび／または蘇生努力がアクティブであることを示す。
【０２１７】
[0227]いくつかの実施形態では、そのような「燃料ゲージ」表示（または、ＢＬもしくはＣＲＩの他のインジケータおよび／または異なる生理学的パラメータ）を、より包括的なユーザインタフェースに組み込むことができる。単なる例として、図８は、監視システムの例示的な表示８００を示す。表示８００は、最新のＣＲＩ推定値の履歴表示８１０と共に、（図８Ｂに示される表示と同様に）現在の推定ＢＬのグラフィカルで、色分けされた「燃料ゲージ」型表示８０５を含み、この例では、履歴表示８１０の各バーは、毎分実行される推定値に対応するが、異なる推定頻度が可能であり、いくつかの実施形態では、オペレータに様々な頻度を指定するオプションを与えることができる。図示した実施形態では、表示８００はまた、現在のＢＬの数値表示８１５と、トレンドインジケータ８２０（上述のものと同様）を含む。
【０２１８】
[0228]特定の実施形態では、表示８００は、追加の情報を含むことができる（場合によっては、表示される情報の種類および／または表示の種類はオペレータが構成することができる）。例えば、例示的な表示８００は、患者の現在の心拍数のインジケータ８２５と、患者の血液酸素飽和レベル（ＳｐＯ２）のインジケータ８３０とを含む。例示的な表示８００はまた、有効な水和に必要な推定量Ｖのインジケータと、数値インジケータ８４０と、トレンドインジケータ８４５と、現在のＣＲＩの同様の色分けされた「燃料ゲージ」表示８５０とを含む。ＥＣＧトレース、血圧、および／または出血推定値の確率などのような、他の監視パラメータも同様に表示してもよい。
【０２１９】
[0229]例示的な臨床研究
【０２２０】
[0230]図９Ａから図９Ｈ（まとめて、図９）は、様々な実施形態による、デンバー・ヘルス・メディカル・センター（ＤＨＭＣ）での多臓器外傷性臨床試験における患者の輸液による蘇生の前、最中、および後の出血の迅速な検出を示すグラフ図９００である。ＤＨＭＣにおける１つの例示的な多発外傷性臨床研究では、５０人の患者が登録され、そのうちの４５人が必要な基準を満たし、５人が除外された（不完全なデータおよび／または装置を有する）。４５人の患者のうち１２人が出血（初期ＣＲＩ値０．１７±０．０７、平均傷害重症度スコア（ＩＳＳ）２７±１２．７）、３０人が非出血（初期ＣＲＩ値０．５６±０．１７、平均ＩＳＳ７．５±８．７）、および３人が不確定。
【０２２１】
[0231]図９を参照すると、図９Ａは、代償性予備能を用いて出血を分類するために使用される受信器動作特性（ＲＯＣ）曲線を示す。感度は０．９３であり、特異性は０．９２であり、曲線下面積（ＡＵＣ）は０．９７である。
【０２２２】
[0232]図９Ｂは、出血していない患者（「外傷なし出血」としてのグラフに示される）および出血患者（「外傷＋出血」としてグラフに示される）についてのＣＲＩを示す。図９Ｂに示すように、出血中のＣＲＩ値は低い。
【０２２３】
[0233]図９Ｃから図９Ｅは、非出血群の３人の代表的な患者の実際のＣＲＩ曲線のライントレースを示す。静脈内輸液（ＩＶＦ）を注入する前の非出血患者のＣＲＩ値は、０．５６±０．１７である。図９Ｃは、２Ｌの生理食塩水を含有するＩＶＦを伴う、ＩＶＦの注入前に＞０．３のＣＲＩを有する、非出血外傷患者００３のＣＲＩ曲線を示す。ＩＶＦの注入中または注入後に、この患者のＣＲＩに持続的な低下はなかった。図９Ｄは、１Ｌの生理食塩水を含有するＩＶＦを伴う、ＩＶＦの注入前に０．４のＣＲＩを有する、非出血外傷患者０４２のＣＲＩ曲線を示す。ＩＶＦの注入中または注入後に、この患者のＣＲＩに創傷および持続的な低下はなかった。図９Ｅは、２Ｌの生理食塩水、ＩＶＦの注入前に０．６５のＣＲＩを有する、非出血外傷患者０１８のＣＲＩ曲線を示し、ＩＶＦは、１Ｌの乳酸リンゲル（ＬＲ）液および２パックのパック赤血球（ＰＲＢＣ）を含有する。ＩＶＦの注入中または注入後に、この患者のＣＲＩに持続的な低下はなかった。図９Ｃから図９Ｅに示すように、ＣＲＩは、非出血群の輸液による蘇生の間およびその後に高くまたは一般に増加する。
【０２２４】
[0234]図９Ｆから図９Ｈは、出血群の３人の代表的な患者の実際のＣＲＩ曲線のライントレースを示す。静脈内輸液（ＩＶＦ）を注入する前の非出血患者のＣＲＩ値は、０．１７±０．０７である。図９Ｆは、ＩＶＦの注入前（時刻９０５）に０．１５のＣＲＩを有し、第１のＩＶＦの注入（時刻９１０）を伴う、出血外傷患者０１９のＣＲＩ曲線を示し、第１のＩＶＦは、７Ｌの生理食塩水、３パケットのＰＲＢＣ、１パケットの血小板（ＰＬＴ）、および３パケットの新鮮な凍結血漿（ＦＦＰ）を含む。（時間９１５に示されるように）最初の増加後にＣＲＩが低下した。時間９２０で、第２のＩＶＦが注入され、第２のＩＶＦは、４Ｌの生理食塩水、３パケットのＰＲＢＣ、および３パケットの新鮮な凍結血漿（ＦＦＰ）を含む。図９Ｇは、ＩＶＦの注入前（時刻９２５）に０．１５のＣＲＩを有し、第１のＩＶＦの注入（時刻９３０）を伴う、出血外傷患者００６のＣＲＩ曲線を示し、第１のＩＶＦは、２Ｌの生理食塩水を含む。（時間９３５に示されるように）最初の増加後にＣＲＩが低下した。時間９４０で、第２のＩＶＦが注入され、第２のＩＶＦは、１Ｌの生理食塩水を含有する。この場合も、（時間９４５に示されるように）ＣＲＩは低下した。図９Ｈは、ＩＶＦの注入前に０．１５のＣＲＩを有する、第１のＩＶＦ（時間９５０）および第２のＩＶＦ（時間９５５）の注入を伴う、出血外傷患者０１２のＣＲＩ曲線を示し、第１のＩＶＦは、１Ｌの生理食塩水を含有し、第２のＩＶＦは、２．２５Ｌの生理食塩水を含有する。図９Ｆから図９Ｈに示すように、ＣＲＩは、出血群に対して最初の増加後（輸液による蘇生中およびその後）に低下する。
【０２２５】
[0235]例示的なシステムおよびハードウェア実装
【０２２６】
[0236]図１０は、様々な実施形態による、例示的なコンピュータまたはシステムハードウェアアーキテクチャを示すブロック図である。図１０は、本明細書で説明されるような様々な他の実施形態によって提供される方法を実行することができる、ならびに／もしくは上記のような、監視コンピュータ、ＣＲＩモニタ、および／またはセンサ装置の処理ユニットなどとして機能することができる、コンピュータシステム１０００の一実施形態の概略図を提供する。図１０は、様々な構成要素の一般化された図を提供することのみを意味するものであり、そのうち１つまたは複数（またはいずれもなし）を必要に応じて利用することができることに留意されたい。したがって、図１０は、個々のシステム要素がどのようにして比較的分離された、または比較的より統合された方法で実施され得るかを広く例示する。
【０２２７】
[0237]コンピュータまたはハードウェアシステム１０００は、バス１００５を介して電気的に結合することができる（または、必要に応じて通信することができる）ハードウェア要素を備えて示される。ハードウェア要素には、１つまたは複数の汎用プロセッサおよび／または１つまたは複数の特定用途向けプロセッサ（デジタル信号処理チップおよび／またはグラフィックス・アクセラレータ・プロセッサなど）を含むがこれに限定されない１つまたは複数のプロセッサ１０１０と、マウスおよび／またはキーボードなどを含むことができるが、これらに限定されない、１つまたは複数の入力装置１０１５と、表示装置および／またはプリンタなどを含むことができるが、これらに限定されない、１つまたは複数の出力装置１０２０を含むことができる。
【０２２８】
[0238]コンピュータまたはハードウェアシステム１０００は、限定するものではないが、ローカルおよび／またはネットワークアクセス可能ストレージを備えることができる、ならびに／もしくは、限定するものではないが、ディスクドライブ、ドライブアレイ、光学記憶装置、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）および／またはリードオンリメモリ（ＲＯＭ）などの固体状態記憶装置を含むことができる、プログラム可能および／またはフラッシュ更新可能とすることができる、１つまたは複数の記憶装置１０２５さらに含む（および／または通信する）ことができる。そのような記憶装置は、限定するものではないが、様々なファイルシステムおよび／またはデータベース構造などを含む任意の適切なデータストアを実現するよう構成することができる。
【０２２９】
[0239]コンピュータまたはハードウェアシステム１０００はまた、限定するものではないが、モデム、ネットワークカード（無線または有線）、赤外線通信デバイス、無線通信デバイスおよび／またはチップセット（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デバイス、８０２．１１デバイス、ＷｉＦｉデバイス、ＷｉＭａｘデバイス、ＷＷＡＮデバイス、セルラ通信設備など）を含むことができる、通信サブシステム１０３０を含むことができる。通信サブシステム１０３０は、ネットワーク（一例を挙げると、以下で説明するネットワークなど）、他のコンピュータまたはハードウェアシステム、ならびに／もしくは本明細書で説明する他の任意の装置、とデータ交換を可能にすることができる。多くの実施形態では、コンピュータまたはハードウェアシステム１０００は、上述したように、ＲＡＭまたはＲＯＭデバイスを含むことができるワーキングメモリ１０３５をさらに備える。
【０２３０】
[0240]コンピュータまたはハードウェアシステム１０００はまた、オペレーティングシステム１０４０、デバイスドライバ、実行可能ライブラリ、および／または（限定するものではないが、ハイパーバイザおよびＶＭなどを含む）様々な実施形態によって提供されるコンピュータプログラムを提供することができる１つまたは複数のアプリケーションプログラム１０４５などの他のコードを含む、ワーキングメモリ１０３５内に現在配置されているものとして示されるソフトウェア要素を備え、ならびに／もしくは、本明細書で説明されるような、他の実施形態によって提供される方法を実施し、および／またはそのようなシステムを構成するよう設計することができる。単なる例として、上述の方法に関して説明した１つまたは複数の手順は、コンピュータ（および／またはコンピュータ内のプロセッサ）によって実行可能なコードおよび／または命令として実現してもよく、一態様では、そのようなコードおよび／または命令を使用して、汎用コンピュータ（または他の装置）が、記載された方法に従って１つまたは複数の動作を実行するように構成および／または適合させることができる。
【０２３１】
[0241]これらの命令および／またはコードのセットは、上述の記憶装置（複数可）１０２５などの非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に符号化および／または格納してもよい。場合によっては、記憶媒体は、システム１０００などのコンピュータシステム内に組み込んでもよい。他の実施形態では、記憶媒体は、コンピュータシステムとは別個のもの（すなわち、コンパクトディスクなどのリムーバブル媒体）であってもよいし、および／またはインストールパッケージで提供してもよく、記憶媒体は、その記憶媒体に格納された命令／コードを用いて汎用コンピュータをプログラム、構成、および／または適応するために使用することができる。これらの命令は、コンピュータまたはハードウェアシステム１０００によって実行可能な実行可能コードの形式を取ることができ、および／または（例えば、一般的に利用可能な様々なコンパイラ、インストールプログラム、圧縮／解凍ユーティリティなどのいずれかを使用して）コンピュータもしくはハードウェアシステム１０００上でのコンパイルおよび／またはインストール時に、のちに実行可能コードの形式を取る、ソースおよび／またはインストール可能コードの形式を取ることができる。
【０２３２】
[0242]当業者には、特定の要件に従って実質的な変更を行うことができることが明らかであろう。例えば、カスタマイズされたハードウェア（プログラマブルロジックコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、および／または特定用途向け集積回路など）を使用してもよく、および／または特定の要素をハードウェア、ソフトウェア（アプレットなどのポータブルソフトウェアを含む）、またはその両方で実現してもよい。さらに、ネットワーク入力／出力装置などの他のコンピューティング装置への接続を利用することもできる。
【０２３３】
[0243]上述のように、一態様では、いくつかの実施形態は、本発明の様々な実施形態による方法を実行するためにコンピュータまたはハードウェアシステム（コンピュータまたはハードウェアシステム１０００など）を使用することができる。一組の実施形態によれば、そのような方法の手順の一部または全部は、ワーキングメモリ１０３５に格納される１つまたは複数の命令（オペレーティングシステム１０４０および／または他のコードに組み込むことができる、アプリケーションプログラム１０４５など）の１つまたは複数のシーケンスを実行するプロセッサ１０１０に応じてコンピュータまたはハードウェアシステム１０００によって実行される。そのような命令は、１つまたは複数の記憶装置１０２５などの別のコンピュータ可読媒体からワーキングメモリ１０３５に読み込んでもよい。単なる例として、ワーキングメモリ１０３５に含まれる命令のシーケンスを実行することによって、プロセッサ１０１０に、本明細書で説明する方法の１つまたは複数の手順を実行させることができる。
【０２３４】
[0244]本明細書で使用する「機械可読媒体」および「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械を特定の方式で動作させるデータを提供することに関与する任意の媒体を意味する。コンピュータまたはハードウェアシステム１０００を使用して実現される実施形態では、様々なコンピュータ可読媒体が、命令／コードをプロセッサ１０１０に実行させるために提供することに関係することができ、ならびに／もしくは、そのような命令／コードを（例えば信号として）格納および／または搬送するために使用することができる。多くの実装態様では、コンピュータ可読媒体は、非一時的、物理的、および／または有形の記憶媒体である。いくつかの実施形態では、コンピュータ可読媒体は、不揮発性媒体または揮発性媒体などを含むが、これに限定されない多くの形式を取ることができる。不揮発性媒体は、例えば、記憶装置１０２５などの光学ディスクおよび／または磁気ディスクを含む。揮発性媒体には、ワーキングメモリ１０３５などの動的メモリが含まれるが、これに限定されない。いくつかの代替実施形態では、コンピュータ可読媒体は、バス１００５を備えるワイヤを含む、同軸ケーブル、導線、および光ファイバ、ならびに通信サブシステム１０３０の様々な構成要素（および／または通信サブシステム１０３０が他の装置と通信するための媒体）を含むが、これらに限定されない、伝送媒体の形式を取ることができる。代替の一組の実施形態では、伝送媒体は、波（電波および赤外線データ通信中に生成されるものなどの無線、音響、および／または光波を含むが、これに限定されない）の形式を取ることもできる。
【０２３５】
[0245]物理的および／または有形のコンピュータ可読媒体の一般的な形式は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、または任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する他の任意の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、他の任意のメモリチップもしくはカートリッジ、後述する搬送波、またはコンピュータが命令および／またはコードを読み出すことができる他の任意の媒体を含む。
【０２３６】
[0246]様々な形式のコンピュータ可読媒体が、実行するために１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスをプロセッサ１０１０に搬送することに関係することができる。単なる例として、命令は、最初に、リモートコンピュータの磁気ディスクおよび／または光学ディスク上に搬送してもよい。リモートコンピュータは、命令をその動的メモリにロードし、その命令を信号として伝送媒体を介して送信して、コンピュータまたはハードウェアシステム１０００によって受信および／または実行させることができる。電磁信号、音響信号、および／または光信号などの形式とすることができるこれらの信号は、本発明の様々な実施形態による、命令を符号化することができる搬送波の全ての例である。
【０２３７】
[0247]通信サブシステム１０３０（および／またはその構成要素）は、一般に信号を受信し、次いで、バス１００５は、信号（および／または信号によって搬送されるデータ、命令など）をワーキングメモリ１０３５に搬送することができ、ワーキングメモリ１０３５から、プロセッサ１００５は、命令を取り出して実行する。ワーキングメモリ１０３５が受信した命令は、任意選択的に、プロセッサ１０１０による実行の前または後のいずれかに、記憶装置１０２５に格納することができる。
【０２３８】
[0248]結論
【０２３９】
[0249]この文書は、（例えば、輸液による蘇生の前、最中、および／または後の）患者の失血、代償性予備能、および同様の生理学的状態に関する新規なツールおよび技術を開示する。特定の特徴および態様を例示的な実施形態に関して説明したが、当業者であれば、多くの変更が可能であることを認識するであろう。例えば、本明細書に記載の方法および処理は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはそれらの任意の組み合わせを使用して実現することができる。さらに、説明を容易にするために、本明細書に記載の様々な方法および処理を特定の構造および／または機能構成要素に関して説明することができるが、様々な実施形態によって提供される方法は、任意の特定の構造および／または機能アーキテクチャに限定されず、任意の適切なハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェア構成で実現することができる。同様に、特定の機能が特定のシステム構成要素に帰属されるが、別途指示しない限り、この機能性は、いくつかの実施形態に従って様々な他のシステム構成要素に分散させることができる。
【０２４０】
[0250]さらに、本明細書に記載された方法および処理の手順は、説明を容易にするために特定の順序で記載されているが、文脈によって別段の指示がない限り、様々な実施形態に従って、様々な手順を並べ替え、追加し、および／または省略することができる。さらに、１つの方法または処理に関して記載された手順は、他の記載された方法または処理に組み込んでもよく、同様に、特定の構造アーキテクチャに従って、および／または１つのシステムに関して記述されたシステム構成要素は、代替の構造アーキテクチャで編成されてもよく、および／または他の説明されたシステム内に組み込まれてもよい。したがって、説明を容易にするため、およびそれらの実施形態の例示的な態様を示すために、様々な実施形態が特定の特徴を伴って（または、伴わずに）記載されているが、特定の実施形態に関して本明細書で説明される様々な構成要素および／または特徴は、文脈によって別段の指示がない限り、他の記載された実施形態の中から、置換、追加、および／または差し引くことができる。したがって、いくつかの例示的な実施形態について上述したが、本発明は、添付の特許請求の範囲内の全ての変形例および等価物をカバーすることが意図されていることが理解されよう。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図９Ｇ】
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【図９Ｈ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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