(57)【要約】心不全（ＨＦ）イベントを検知するため、あるいはＨＦの代償状態を示すイベント等の将来的なＨＦイベントの生じるリスクが高い患者を特定するための装置および方法について述べる。本装置および方法は、生理学的信号の様々な部分に対して信号変換を行うことにより、ＨＦイベントを検知し、あるいはＨＦリスクを予測することができる。本システムは、患者から取得された一つ以上の生理学的信号を用いて算出された信号特性の信号トレンドを生成可能な生理学的信号分析回路を含むことができる。信号変換回路は、第一および第二変換を動的に生成し、信号トレンドの第一および第二部分のそれぞれに対して変換を適用し、第一および第二変換済信号トレンドをそれぞれ生成する。対象生理学的イベント検知回路は、第一および第二変換済信号トレンドを比較することにより、悪化するＨＦのイベント等の対象生理学的イベントを検知することができる。
2017500934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つ以上の生理学的信号を受信するように構成された生理学的信号受信回路と、
一つ以上の前記生理学的信号から信号特性を算出し、前記信号特性の信号トレンドを生成するように構成された信号トレンド生成回路とを含む生理学的信号分析回路と、
前記信号トレンドの少なくとも一つの特性尺度を用いて第一変換および第二変換を動的に生成し、前記信号トレンドの第一部分に前記第一変換を適用して第一変換済信号トレンドを生成し、前記信号トレンドの第二部分に前記第二変換を適用して第二変換済信号トレンドを生成するように構成された信号変換回路とを含み、前記信号トレンドの前記第二部分は前記信号トレンドの前記第一部分とは異なるものであることと、
前記第一変換済信号トレンドおよび前記第二変換済信号トレンドを比較して対象生理学的イベントを検知するように構成された対象生理学的イベント検知回路とを含むシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記信号トレンドの前記第一部分は前記信号トレンドの前記第二部分と時間的に重ならないシステム。
【請求項３】
請求項１または２に記載のシステムにおいて、前記信号トレンドの前記第二部分は前記信号トレンドの前記第一部分に時間的に先行する信号トレンドからのデータを含み、前記信号トレンドの前記第二部分は予測される対象生理学的イベントが存在しない基準線を示し、
前記対象生理学的イベント検知回路は、前記第一変換済信号トレンドおよび前記第二変換済信号トレンドの間の相対的な差を用いて前記対象生理学的イベントを検知するように構成されるシステム。
【請求項４】
請求項１〜４の何れか一項に記載のシステムにおいて、前記信号変換回路は、
前記信号トレンドの強度を含む少なくとも一つの前記特性尺度を生成し、
前記第一変換および前記第二変換を生成し、その各々が前記信号トレンドの前記強度に比例した複数の重み係数を含むように構成されるシステム。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一項に記載のシステムにおいて、前記信号変換回路は前記第一変換および前記第二変換を生成するように構成され、その各々が複数の時間変化重み係数を含み、前記第一変換は前記第二変換と異なるシステム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムにおいて、前記信号変換回路は基準時間に対する前記信号トレンドの相対時間についての線形関数または非線形関数として、複数の時間変化重み係数の値を決定するように構成されるシステム。
【請求項７】
請求項５または６に記載のシステムにおいて、前記信号変換回路は基準時間に対する前記信号トレンドの相対時間についての単調増加関数または単調減少関数として、複数の時間変化重み係数の値を決定するように構成されるシステム。
【請求項８】
請求項５〜７の何れか一項に記載のシステムにおいて、前記信号変換回路は基準時間に対する前記信号トレンドの相対時間についての指数関数として、複数の時間変化重み係数の値を決定するように構成されるシステム。
【請求項９】
請求項５に記載のシステムにおいて、前記第一変換は複数の第一時間変化重み係数を含み、前記第二変換は複数の第二時間変化重み係数を含み、前記信号変換回路は、
第一基準時間に対する前記信号トレンドの前記第一部分の相対時間についての単調増加関数として、複数の第一時間変化重み係数の値を決定し、
第二基準時間に対する前記信号トレンドの前記第二部分の相対時間についての単調減少関数として、複数の第二時間変化重み係数の値を決定するように構成されるシステム。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れか一項に記載のシステムにおいて、一つ以上の前記生理学的信号とは非同一の補助信号を受信するように構成された補助信号分析回路を含み、前記信号変換回路は、
補助信号強度を含む少なくとも一つの前記特性尺度を生成し、
前記補助信号強度を用いて複数の重み係数を含む前記第一変換および前記第二変換を動的に生成するように構成されるシステム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムにおいて、前記信号変換回路は、前記補助信号強度に比例した複数の重み係数を生成するように構成されるシステム。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載のシステムにおいて、前記補助信号分析回路は、胸部インピーダンス信号を含む前記補助信号を受信するように構成されるシステム。
【請求項１３】
請求項１〜１２の何れか一項に記載のシステムにおいて、前記対象生理学的イベント検知回路は、心不全の悪化を示すイベントを含む前記対象生理学的イベントを検知するように構成されるシステム。
【請求項１４】
一つ以上の生理学的信号を受信するように構成された生理学的信号受信回路と、
一つ以上の前記生理学的信号から信号特性を算出し、前記信号特性の信号トレンドを生成するように構成された信号トレンド生成回路とを含む生理学的信号分析回路と、
前記信号トレンドの強度を用いて変換を動的に生成し、前記信号トレンドに前記変換を適用し、前記変換を用いて変換済信号トレンドを生成するように構成された信号変換回路と、
前記変換済信号トレンドを用いて代表値を算出し、特定の基準を満たす前記代表値に対して対象生理学的イベントを検知するように構成された対象生理学的イベント検知回路とを含むシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムにおいて、
前記信号変換回路は、前記信号トレンドの前記強度に比例した複数の重み係数を含む前記変換を生成するように構成され、
前記対象生理学的イベント検知回路は、前記変換済信号トレンドの選択された部分における中心傾向を含む前記代表値を算出し、特定の範囲内に入る前記中心傾向に対して前記対象生理学的イベントを検知するように構成されるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は一般に、医療装置に関する。本願は特に、心不全の代償を検知および監視するためのシステム、装置、および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
うっ血性心不全（ＣＨＦ）は主要な健康問題であり、米国だけでも５００万人以上の人々に影響があるといわれている。ＣＨＦとは、心臓のポンプ機能が損なわれ、末梢組織に十分な血液を送達することができなくなることをいう。ＣＨＦ患者においては一般に、心筋が衰えるとともに心臓が肥大化し、収縮性が低下して、血液を押し出す力が弱くなる。
【０００３】
ＣＨＦは通常は慢性的であるが、急に症状が生じる場合もある。この症状は左心、右心、およびその両方に影響を及ぼすことがある。ＣＨＦが左心室に影響を及ぼした場合、左心室の収縮を制御する信号が遅延し、左心室および右心室が同時に収縮しなくなる。このように左心室および右心室が非同時に収縮することにより、心臓のポンプ効率も低下する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＣＨＦ患者を頻繁に監視し、心不全（ＨＦ）の代償状態を示すイベントを適時に検知することで、ＣＨＦ患者のＨＦの悪化を防ぐことができ、ＨＦによる入院費を削減することができる。また、ＨＦの悪化等の将来的なＨＦイベントの生じるリスクが高い患者を特定することで、適時に治療を行うことができ、患者の予後や転帰を改善することができる。将来的なＨＦイベントのリスクを有する患者を特定および安全に管理することで、不要な医療行為を回避し、医療費を削減することができる。
【０００５】
ＨＦ患者を監視し、ＨＦ代償イベントを検知するために、携行可能な医療装置を使用することがある。このような携行可能な医療装置の例には、移植型医療装置（ＩＭＤ）、皮下用医療装置、ウェアラブル医療装置、または他の外部医療装置がある。携行可能な、または移植型の医療装置は心臓の電気的活動および機械的機能を感知し、あるいは、とりわけ肺水腫、肺の状態の悪化、喘息および肺炎、心筋梗塞、拡張型心筋症、虚血性心筋症、収縮期ＨＦ、拡張期ＨＦ、弁膜症、腎疾患、慢性閉塞性肺疾患、末梢血管疾患、脳血管疾患、肝疾患、糖尿病、貧血、うつ病、肺高血圧症、睡眠呼吸障害、高脂血症等の新しい疾患、または既に存在する疾患の悪化の兆候や症状に関連した身体的または生理学的変数を検出するように構成された生理学的センサを含むことができる。
【０００６】
医療装置は必要に応じて、心機能や神経機能を回復または改善する等の目的のため、対象領域に電気的刺激パルスを送達するような治療を行うこともできる。これらの装置のいくつかは、経胸郭インピーダンスや他のセンサ信号等を用いて診断機能を提供することができる。例えば、肺内に流体が蓄積すると、肺内においては空気より流体の方が抵抗が低いため、経胸郭インピーダンスの低下が生じ得る。また、肺内に流体が蓄積すると、肺系が刺激され、一回換気量の減少および呼吸数の増加を引き起こす可能性がある。別の例においては、心音は患者の心臓の機能が適切か不適切かを示す有益な指標となり得る。心音は、患者の心臓の活動、および心臓を通した血流による機械的振動に関連している。心音は各心周期で繰り返し生じるものであり、振動に関連した活動に従って、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、およびＳ４を含む様々な要素に分割および分類することができる。
【０００７】
生理学的センサ信号による診断機能は、ＨＦ状態の悪化に関連した患者の生理学的変化を検知する際に利用することができる。しかしながら、ＨＦの悪化は様々な病態生理学的症状を生じて複雑に進行する場合があるため、これらの診断機能によって常に所望通りにＨＦの悪化を適時かつ正確に検知または予測することができるとはいえない。例えば本発明者らは、ある条件（患者が高い精神的ストレス状態にある場合等）にある方が、他の条件（患者が安静な状態にある場合等）にある時と比較してＨＦの悪化の病態生理学的症状がより顕著になり得ることを認識している。しかしながら、このような病態生理学的症状の違いは元来の生理学的センサ信号からは容易に読み取ることができず、生理学的センサ信号を用いて算出された診断機能は、悪化するＨＦの切迫したイベントを検知するのに十分な感度を有しているということはできないであろう。本発明者らは、ＨＦの悪化に関連したイベントを検知し、あるいは将来的なＨＦイベントの生じるリスクが高いＣＨＦ患者をより高い精度および信頼性で特定するため、生理学的センサ信号の質および有益性を向上させる方法と、このようにして向上された生理学的センサ信号を用いたシステムおよび方法とが依然として必要とされていると認識している。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本明細書に記載された様々な実施形態は、ＨＦの悪化等を示すＨＦイベントの検知を向上させ、あるいは将来的なＨＦイベントの生じるリスクが高い患者を特定する工程を向上させることができる。例えば、本システムは一つ以上の生理学的信号を受信するとともに、生理学的信号を用いて算出された信号特性の信号トレンドを生成可能な生理学的信号分析回路を含むことができる。システムは信号トレンドの少なくとも一つの特性尺度を用いて第一および第二変換を動的に生成し、信号トレンドの第一部分に第一変換を適用して第一変換済信号トレンドを生成し、信号トレンドの第一部分とは異なる第二部分に第二変換を適用して第二変換済信号トレンドを生成する信号変換回路を含むことができる。対象生理学的イベント検知回路は、第一および第二変換済信号トレンドを比較することにより、悪化するＨＦのイベント等の対象生理学的イベントを検知することができる。
【０００９】
本方法は一つ以上の生理学的信号を受信する工程と、生理学的信号から算出された信号特性を用いて信号トレンドを生成する工程とを含むことができる。方法は信号トレンドの少なくとも一つの特性尺度を用いて第一および第二変換を動的に生成する工程と、第一変換を用いて信号トレンドの第一部分を第一変換済信号トレンドに変換する工程と、第二変換を用いて信号トレンドの第一部分とは異なる第二部分を第二変換済信号トレンドに変換する工程とを含むことができる。方法はまた、特定の基準を満たす変換済信号トレンドに対して、対象生理学的イベントを検知する工程を含むこともできる。
【００１０】
実施例１では、システムは生理学的信号分析回路と、信号変換回路と、対象生理学的イベント検知回路とを含む。生理学的信号分析回路は、一つ以上の生理学的信号を受信するように構成された生理学的信号受信回路と、一つ以上の生理学的信号から信号特性を算出し、信号特性の信号トレンドを生成するように構成された信号トレンド生成回路とを含む。信号変換回路は、信号トレンドの少なくとも一つの特性尺度を用いて第一および第二変換を動的に生成し、信号トレンドの第一部分に第一変換を適用して第一変換済信号トレンドを生成し、信号トレンドの第一部分とは異なる信号トレンドの第二部分に第二変換を適用して第二変換済信号トレンドを生成することができる。対象生理学的イベント検知回路は、第一および第二変換済信号トレンドを比較して対象生理学的イベントを検知することができる。
【００１１】
実施例２では、実施例の信号トレンドの第一部分は、信号トレンドの第二部分と時間的に重ならない。
実施例３では、実施例１または２の信号トレンドの第二部分は、信号トレンドの第一部分に時間的に先行する信号トレンドからのデータを含む。信号トレンドの第二部分は、予測される対象生理学的イベントが存在しない基準線を示す。対象生理学的イベント検知回路は、第一および第二変換済信号トレンドの間の相対的な差を用いて対象生理学的イベントを検知するように構成することができる。
【００１２】
実施例４では、実施例１〜４の何れかの少なくとも一つの特性尺度は、信号トレンドの強度を含む。第一および第二変換はそれぞれ、信号トレンドの強度に比例した複数の重み係数を含む。
【００１３】
実施例５では、実施例１〜４の何れかの第一および第二変換はそれぞれ、複数の時間変化重み係数を含む。第一変換は第二変換と異なる。
実施例６では、実施例５の信号変換回路は、基準時間に対する信号トレンドの相対時間についての線形または非線形関数として、複数の時間変化重み係数の値を決定することができる。
【００１４】
実施例７では、実施例５または６の信号変換回路は、基準時間に対する信号トレンドの相対時間についての単調増加または単調減少関数として、複数の時間変化重み係数の値を決定することができる。
【００１５】
実施例８では、実施例５〜７の何れかの信号変換回路は、基準時間に対する信号トレンドの相対時間についての指数関数として、複数の時間変化重み係数の値を決定することができる。
【００１６】
実施例９では、実施例５の第一および第二変換はそれぞれ、複数の第一および第二時間変化重み係数を含む。信号変換回路は、第一基準時間に対する信号トレンドの第一部分の相対時間についての単調増加関数として、複数の第一時間変化重み係数の値を決定し、第二基準時間に対する信号トレンドの第二部分の相対時間についての単調減少関数として、複数の第二時間変化重み係数の値を決定することができる。
【００１７】
実施例１０では、実施例１〜９の何れかのシステムは、補助信号を受信可能な補助信号分析回路を含む。補助信号は、一つ以上の生理学的信号とは非同一のものである。信号変換回路は補助信号強度を含む少なくとも一つの特性尺度を生成し、補助信号強度を用いて複数の重み係数を含む第一および第二変換を動的に生成することができる。
【００１８】
実施例１１では、実施例１０の複数の重み係数は補助信号強度に比例してもよい。
実施例１２では、実施例１０または１１の補助信号は胸部インピーダンス信号を含むことができる。
【００１９】
実施例１３では、実施例１〜１２の何れかの対象生理学的イベント検知回路は、心不全の悪化を示すイベントを検知することができる。
実施例１４では、システムは生理学的信号分析回路と、信号変換回路と、対象生理学的イベント検知回路とを含む。生理学的信号分析回路は、一つ以上の生理学的信号を受信するように構成された生理学的信号受信回路と、一つ以上の生理学的信号から信号特性を算出し、信号特性の信号トレンドを生成するように構成された信号トレンド生成回路とを含む。信号変換回路は、信号トレンドの強度を用いて変換を動的に生成し、信号トレンドに変換を適用し、変換を用いて変換済信号トレンドを生成することができる。対象生理学的イベント検知回路は、変換済信号トレンドを用いて代表値を算出し、特定の基準を満たす代表値に対して、対象生理学的イベントを検知することができる。
【００２０】
実施例１５では、実施例１４の信号変換回路は、信号トレンドの強度に比例した複数の重み係数を含む変換を生成することができる。対象生理学的イベント検知回路は、変換済信号トレンドの選択された部分における中心傾向を含む代表値を算出し、特定の範囲に入る中心傾向に対して対象生理学的イベントを検知することができる。
【００２１】
この概要は本願についてのいくつかの教示であり、本願の主題を網羅した排他的なものであることは意図していない。本主題についてのさらなる詳細は、以下の詳細な説明および添付の特許請求の範囲から見出される。以下の詳細な説明を読んで理解し、その一部を形成する図面を参照することによって、本発明の他の態様が当業者に明らかとなるであろう。なお、これらは限定的な意味に解釈されるべきではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびそれらの法的均等物によって定義される。
【００２２】
様々な実施形態が例として添付の図面に示されている。これらの実施形態は例証であり、本主題を網羅した排他的な実施形態であることは意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】心調律管理（ＣＲＭ）システム、およびＣＲＭシステムの動作環境の一部の一例を示す図である。
【図２】信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路の一例を示す図である。
【図３】変換生成器の一例を示す図である。
【図４】信号トレンドの第一および第二部分を変換するための変換済信号生成器の一例を示す図である。
【図５】対象生理学的イベントを検知する方法の一例を示す図である。
【図６】対象生理学的イベントを検知する別の方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
ＨＦ代償イベント等のＨＦの悪化を示すイベントを検知し、あるいはＨＦの悪化に関連した将来的なイベントの生じるリスクが高い患者を特定するためのシステム、装置、および方法が本明細書に開示されている。ＨＦイベントの検知またはＨＦリスクの層別化は、例えば移植型心臓装置等の携行可能な医療装置に関連した一つ以上の生理学的センサから感知された生理学的信号を用いて実行することができる。生理学的信号は、生理学的信号トレンドの特性尺度に基づく第一および第二変換を用いて処理することができる。第一および第二変換はそれぞれ、特定の信号トレンドの第一および第二部分をそれぞれ第一および第二変換済信号トレンドに変換することができる。本願は第一および第二変換済信号トレンドを分析することにより、ＨＦの悪化を示すＨＦイベントを検知し、あるいは将来的なＨＦイベントのリスクを予測して、患者に速やかに医療処置を行うことを可能にする方法および装置を提供することができる。
【００２５】
図１は心調律管理（ＣＲＭ）システム１００、およびＣＲＭシステム１００の動作環境の一部の一例を示す。ＣＲＭシステム１００は、心臓１０５に一つ以上のリード線１０８Ａ〜Ｃ等を介して電気的に接続可能な移植型医療装置（ＩＭＤ）１１０等の携行可能な医療装置と、ＩＭＤ１１０と通信リンク１０３等を介して通信可能な外部システム１２０とを含むことができる。ＩＭＤ１１０はペースメーカ、移植型除細動器（ＩＣＤ）、または心臓再同期療法除細動器（ＣＲＴ−Ｄ）等の移植型心臓装置を含むことができる。ＩＭＤ１１０は皮下移植型装置、ウェアラブル外部装置、神経刺激装置、薬剤送達装置、生物学的療法装置、診断装置、または一つ以上の他の携行可能な医療装置等の一つ以上の監視／治療装置を含むことができる。ＩＭＤ１１０は枕元またはその他の場所に配置された外部モニタ等の監視用医療装置に結合し、あるいはこれに置換することもできる。
【００２６】
図１に示すように、ＩＭＤ１１０は心臓１０５内の生理学的信号を感知するとともに、心臓等の対象領域に一つ以上のリード線１０８Ａ〜Ｃ等を介して一つ以上の治療電気的パルスを送達することができる電子回路を収容可能な密閉された缶１１２を含むことができる。ＣＲＭシステム１００は１０８Ｂのように一つのみのリード線を含むことも、１０８Ａおよび１０８Ｂのように二つのリード線を含むこともできる。
【００２７】
リード線１０８ＡはＩＭＤ１１０に接続するように構成可能な近位端と、心臓１０５の右心房（ＲＡ）１３１等の対象位置に配置されるように構成可能な遠位端とを含むことができる。リード線１０８Ａは遠位端またはその付近に配置可能な第一ペーシング感知電極１４１と、電極１４１またはその付近に配置可能な第二ペーシング感知電極１４２とを有することができる。電極１４１および１４２はリード線１０８Ａ内の別個の導体等を介してＩＭＤ１１０に電気的に接続することにより、右心房の活動を感知し、必要に応じて心房ペーシングパルスを送達すること等が可能になる。リード線１０８ＢはＩＭＤ１１０に接続可能な近位端と、心臓１０５の右心室（ＲＶ）１３２等の対象位置に配置可能な遠位端とを含む除細動リード線とすることができる。リード線１０８Ｂは遠位端に配置可能な第一ペーシング感知電極１５２と、電極１５２の付近に配置可能な第二ペーシング感知電極１５３と、電極１５３の付近に配置可能な第一除細動コイル電極１５４と、上大静脈（ＳＶＣ）等の遠位端から離れた位置に配置可能な第二除細動コイル電極１５５とを有することができる。電極１５２〜１５５はリード線１０８Ｂ内の別個の導体等を介してＩＭＤ１１０に電気的に接続することができる。電極１５２および１５３は心室電位を感知し、必要に応じて一つ以上の心室ペーシングパルスを送達することが可能である。電極１５４および１５５は一つ以上の心室除細動パルスを送達することが可能である。一例において、リード線１０８Ｂは三つの電極１５２、１５４、および１５５のみを含むこともできる。電極１５２および１５４は一つ以上の心室ペーシングパルスの感知または送達のために使用し、電極１５４および１５５は一つ以上の心室除細動パルスの送達のために使用することができる。リード線１０８ＣはＩＭＤ１１０に接続可能な近位端と、心臓１０５の左心室（ＬＶ）１３４等の対象位置に配置されるように構成可能な遠位端とを含むことができる。リード線１０８Ｃは冠状静脈洞１３３を介して埋め込むことができ、ＬＶに一つ以上のペーシングパルスを送達可能にする目的等のため、冠状静脈内のＬＶ上に配置することもできる。リード線１０８Ｃはリード線１０８Ｃの遠位端に配置可能な電極１６１と、電極１６１の付近に配置可能な別の電極１６２とを含むことができる。リード線１０８Ｃはリード線１０８Ｃの本体に沿って、電極１６１および１６２に追加して一つ以上の電極を含むことができる。電極１６１、１６２、およびリード線１０８Ｃ上に追加された任意の電極はＬＶ電位を感知し、必要に応じてＬＶからの一つ以上の再同期ペーシングパルスを送達可能にする目的等のため、リード線１０８Ｃ内の別個の導体等を介してＩＭＤ１１０に電気的に接続することができる。
【００２８】
ＩＭＤ１１０は生理学的信号を感知可能な電子回路を含むことができる。生理学的信号には、心臓１０５の機械的機能を示す信号や電位図を含むことができる。密閉された缶１１２は、感知またはパルス送達等のための電極として機能することができる。例えば、リード線１０８Ａ〜Ｃの内の一つ以上の電極は缶１１２とともに用いられることにより、電極のユニポーラ感知または一つ以上のペーシングパルスの送達等を実現することができる。リード線１０８Ｂの除細動電極は缶１１２とともに用いられることにより、一つ以上の除細動パルスの送達等を実現することができる。一例において、ＩＭＤ１１０は缶１１２またはリード線１０８Ａ〜Ｃの内の一つ以上の上に位置する電極間等のインピーダンスを感知することができる。ＩＭＤ１１０は一対の電極間に電流を流し、同じ対または異なる対の電極間で得られた電圧を感知し、オームの法則を用いてインピーダンスを決定するように構成することができる。インピーダンスは、電流を流し、電圧を感知するために同じ対の電極が利用可能な二極構成、電流を流すための一対の電極と電圧を感知するための一対の電極とが一つの共通電極を共有可能な三極構成、あるいは電流を流すための電極が電圧を感知するための電極から区別可能な四極構成において感知することができる。一例において、ＩＭＤ１１０は缶ハウジング１１２およびＲＶリード線１０８Ｂ上の電極間に電流を流し、缶ハウジング１１２およびＲＶリード線１０８Ｂ上の同じ電極または異なる電極間の電圧を感知するように構成することができる。生理学的信号は、ＩＭＤ１１０内に統合可能な一つ以上の生理学的センサから感知することができる。ＩＭＤ１１０はまた、ＩＭＤ１１０と連携可能な一つ以上の外部生理学的センサまたは一つ以上の外部電極から生理学的信号を感知するように構成することもできる。生理学的信号の例には、心拍、心拍変動、心電図、心内電位図、不整脈、胸郭インピーダンス、心臓内インピーダンス、動脈圧、肺動脈圧、左心房圧、ＲＶ圧、ＬＶ冠状動脈圧、冠状動脈の血液温度、血液酸素飽和度、一つ以上の心音、身体活動または運動レベル、活動、姿勢、呼吸、体重、または体温に対する生理的反応の内の一つ以上を含むことができる。
【００２９】
これらのリード線および電極の配置および機能は一例として記載されたものであって、限定として記載されたものではない。患者や移植型装置の性能の必要性に応じて、これらのリード線および電極についての他の配置および使用も可能である。
【００３０】
図示されるように、ＣＲＭシステム１００は信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３を含むことができる。信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３は患者から取得された生理学的信号を受信し、受信された生理学的信号を用いて信号特性のトレンドを生成することができる。信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３は信号トレンドの特性に基づいて動的な変換を生成し、動的な変換を用いて信号トレンドを変換することができる。対象生理学的イベント検知／リスク層別化回路は変換された信号トレンドを用いてＨＦの悪化を示すイベント、またはこれに関連したイベントを検知し、あるいはＨＦの悪化の将来的なイベントを生じる患者の可能性を示す複合リスク指標（ＣＲＩ）を生成することができる。ＨＦ代償イベントには、ＨＦ代償エピソードの一つ以上の初期前兆、あるいはＨＦ状態の回復または悪化等のＨＦの進行を示すイベントを含むことができる。信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３の例は、図２〜４等を参照して以下に記載される。
【００３１】
外部システム１２０はＩＭＤ１１０のプログラミングを可能にし、例えば通信リンク１０３を介して受信可能な、ＩＭＤ１１０によって取得された一つ以上の信号についての情報を受信することができる。外部システム１２０にはローカル外部ＩＭＤプログラマ、あるいは遠隔地等から患者の状態を監視し、または一つ以上の治療に対して調整を行うことが可能な遠隔患者管理システムを含むことができる。通信リンク１０３には、誘導性遠隔測定リンク、無線周波数遠隔測定リンク、またはインターネット接続等の情報通信リンクの内の一つ以上を含むことができる。通信リンク１０３はＩＭＤ１１０および外部システム１２０の間のデータ伝送を実現することができる。伝送されるデータには、例えばＩＭＤ１１０によって取得されたリアルタイムの生理学的データ、ＩＭＤ１１０によって取得され、記憶された生理学的データ、治療履歴データまたはＩＭＤ１１０に記憶されたＩＭＤの動作状態を含むデータ、プログラム可能な特定の感知電極および構成等を用いた生理学的データの収集、装置の自己診断テスト、または一つ以上の治療の送達を含む一つ以上のアクションをＩＭＤ１１０に実行させるための一つ以上のプログラム命令を含むことができる。
【００３２】
信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３は外部システム１２０に実装することもでき、ＩＭＤ１１０から抽出されたデータまたは外部システム１２０内のメモリに記憶されたデータ等を用いてＨＦリスクを層別化するように構成することができる。信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３の一部は、ＩＭＤ１１０および外部システム１２０に分配することもできる。
【００３３】
ＩＭＤ１１０または外部システム１２０の一部は、ハードウェア、ソフトウェア、あるいはハードウェアおよびソフトウェアの任意の組み合わせを用いて実現することができる。ＩＭＤ１１０または外部システム１２０の一部は、一つ以上の特定の機能を実行するように構築または構成可能な特定用途向け回路、あるいは一つ以上の特定の機能を実行するようにプログラミングまたは構成可能な汎用回路を用いて実現することができる。このような汎用回路には、マイクロプロセッサまたはその一部、マイクロコントローラまたはその一部、プログラマブル論理回路またはその一部を含むことができる。例えば、「コンパレータ」にはとりわけ二つの信号間の比較という特定の機能を実行するように構築可能な電子回路コンパレータ、あるいは二つの信号間の比較を実行するように汎用回路の一部に命令するコードによって駆動可能な汎用回路の一部として実現可能なコンパレータを含むことができる。ＣＲＭシステム１００はＩＭＤ１１０を参照しながら記載されているが、皮下用医療装置（例えば皮下ＩＣＤ、皮下診断装置）、ウェアラブル医療装置（例えばパッチベース感知装置）、または他の外部医療装置を含むことができる。
【００３４】
図２は信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３の一実施形態である信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路２００の一例を示す。信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路２００はまた、患者の診断情報を医療従事者等のエンドユーザに提示するように構成された患者監視装置等の外部システムに実装することもできる。信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路２００は、生理学的信号分析回路２１０、信号変換回路２２０、対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０、制御回路２４０、および命令受信回路２５０の内の一つ以上を含むことができる。
【００３５】
生理学的信号分析回路２１０は、生理学的信号受信回路２１１および信号トレンド生成回路２１２を含むことができる。生理学的信号受信回路２１１は患者内に移植され、あるいは患者に取り付けられた一つ以上の生理学的センサ等を用いて、患者から一つ以上の生理学的信号を感知するように構成することができる。このような生理学的信号の例には、缶１１２またはリード線１０８Ａ〜Ｃの内の一つ以上の上の電極から感知された一つ以上の電位図、心拍、心拍変動、心電図、不整脈、胸郭インピーダンス、心臓内インピーダンス、動脈圧、肺動脈圧、左心房圧、ＲＶ圧、ＬＶ冠状動脈圧、冠状動脈の血液温度、血液酸素飽和度、一つ以上の心音、活動に対する生理的反応、無呼吸低呼吸指数、呼吸速度信号または一回換気量信号等の一つ以上の呼吸信号を含むことができる。生理学的信号はまた、脳性ナトリウム利尿ペプチド（ＢＮＰ）、血液パネル、ナトリウムおよびカリウムのレベル、グルコースレベルおよび他のバイオマーカーや生化学マーカーの内の一つ以上を含むことができる。いくつかの例において、生理学的信号を患者から取得し、電子医療記録（ＥＭＲ）システム等の記憶装置に記憶させることができる。生理学的信号受信回路２１１は記憶装置に接続され、コマンド信号に応じて記憶装置から一つ以上の生理学的信号を取得することができる。コマンド信号は命令受信器２５０に接続された入力装置等を介してエンドユーザが実行し、あるいは特定のイベントに応じてシステムが自動で生成することができる。生理学的信号受信回路２１１は、一つ以上の生理学的信号に対して信号の増幅、デジタル化、またはフィルタリングを含む信号の調節や前処理を実行可能な一つ以上のサブ回路を含むことができる。
【００３６】
信号トレンド生成回路２１２は一つ以上の生理学的信号から複数の信号メトリックを生成し、特定の期間における信号メトリックの複数の測定値を用いて信号トレンドを生成するように構成することができる。信号メトリックは統計学的特徴（例えば特定の期間における平均値、中央値、標準偏差、分散、百分位数、相関、共分散、または他の統計値）、あるいは形態学的特徴（例えばピーク、谷、スロープ、曲線下の領域）を含むことができる。信号メトリックはまた、生理学的信号に関連した時間情報、例えば同じまたは異なる生理学的信号における二つの生理学的イベント間の相対的なタイミング等を含むことができる。例えば、時間情報は心臓の電気的イベント（例えばＰ波、Ｑ波、ＱＲＳ群、またはＴ波）および心臓の機械的イベント（例えばＳ１、Ｓ２、Ｓ３、またはＳ４等の心音要素）から取得可能な収縮期または拡張期のタイミング情報を含むことができる。一例において、信号メトリックは缶１１２またはリード線１０８Ａ〜Ｃの内の一つ以上の上に位置する電極間等で測定された日最大胸部インピーダンス（ＺＭａｘ）を含むことができ、信号トレンド生成回路２１２は３〜６か月等の特定の期間にわたりＺＭａｘを日々測定することにより、ＺＭａｘのトレンドを生成することができる。別の例においては、信号メトリックは一日の内の特定の期間中に、あるいは患者の活動が弱まりや特定の姿勢が検出された時に測定された平均第三（Ｓ３）心音強度を含むことができる。Ｓ３強度は０〜３か月等の持続時間にわたって示されることがある。
【００３７】
信号変換回路２２０は、動的に生成された変換を用いて信号メトリックのトレンド信号を変換するように構成することができる。変換はとりわけ信号振幅、信号電力、信号形態、または信号スペクトル密度に対して行うことができる。信号変換回路２２０は、信号特性生成器２２１、変換生成器２２２、および変換済信号生成器２２３を含むことができる。
【００３８】
信号特性生成器２２１は、信号トレンド生成回路２１２等で生成された信号トレンドを用いて特性尺度を生成することができる。一例において、信号トレンドの特性尺度には、トレンド信号のエンベロープや整流されたトレンド信号の振幅またはピーク値等の信号トレンドの強度を含むことができる。別の例においては、信号トレンドの特性尺度には、基準時間に対する信号トレンドにおける各測定値の相対的なタイミング等のトレンド信号の時間情報を含むことができる。信号トレンドの特性尺度にはまた、トレンド信号から計算された平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、または高次統計尺度を含むことができる。信号トレンドの特性尺度の他の例には、トレンド信号から計算された差異、微分、変化率、高次の微分または差異を含むことができる。
【００３９】
信号特性生成器２２１に接続された変換生成器２２２は、少なくとも信号トレンドの特性尺度を用いて変換Φを生成するように構成することができる。変換Φは、変換済信号トレンドの現在値（ｙ）が信号トレンドの現在または過去の測定値（ｘ）のみを用いて、信号トレンドの将来の測定値は用いることなく、例えばｙ（ｎ）＝Φ（｛ｘ（ｋ）｝ｋ≦ｎ）（ｎおよびｋは時間インデックスを表す）という式で表されるように決定可能な因果的変換とすることができる。変換はまた、例えばいくつかのｋ＞ｎに対してｙ（ｎ）＝Φ（｛ｘ（ｋ）｝）という式で表されるように、変換済信号トレンドの現在値が少なくともいくつかの信号トレンドの将来の測定値に依存する非因果的変換とすることもできる。変換Φは、変換済信号トレンドの現在値が信号トレンドの測定値の線形的組み合わせとなるような線形関数とすることができる。変換Φは、変換済信号トレンドの現在値が信号トレンドの測定値の非線形項を少なくとも含み得るような非線形関数とすることができる。一例において、変換Φは複数の重み係数を含むことができる。重み係数の値は信号トレンドの強度に比例してもよい。
【００４０】
変換生成器２２２は複数の変換を生成することができ、変換済信号生成器２２３は信号トレンドの特定の部分に変換を適用することにより、それぞれに対して変換済信号トレンドを生成することができる。例えば、変換生成器２２２は第一変換Φ１および第二変換Φ２を生成することができ、変換済信号生成器２２３は信号トレンドの第一部分にΦ１を適用して第一変換済信号トレンドを生成し、信号トレンドの第一部分とは異なる信号トレンドの第二部分にΦ２を適用して第二変換済信号トレンドを生成することができる。第一および第二変換Φ１およびΦ２は、互いに異なるものとすることができる。Φ１およびΦ２は、信号トレンドの同じまたは異なる特性尺度に基づくものとすることができる。変換生成回路２２２の例は、図３〜４等を参照して以下に記載される。
【００４１】
いくつかの例において、信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路２００は必要に応じて、補助信号を受信するように構成された補助信号分析回路２６０を含むことができる。補助信号は、生理学的信号受信回路２１１等で受信された一つ以上の生理学的信号とは異なる生理学的信号とすることができる。補助信号分析回路２６０は、信号特性生成器２２１および変換生成器２２２に通信可能に接続することができる。信号特性生成器２２１は生理学的信号分析回路２１０で生成された信号トレンドに追加して、あるいはその代わりに補助信号を用いて一つ以上の特性尺度を生成することができる。補助信号の特性尺度の例には、補助信号の振幅、エンベロープや整流された補助信号のピーク等の補助信号強度、補助信号から計算された平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、または高次統計尺度等の補助信号の統計尺度、補助信号から抽出された形態学的特徴、基準時間に対する補助信号における各測定値の相対的なタイミング等の補助信号の時間情報を含むことができる。変換生成器２２２は補助信号の特性尺度を用いて変換を動的に生成することができる。一例において、変換生成器２２２は補助信号強度に比例した複数の重み係数を生成することができる。
【００４２】
対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は変換済信号生成器２２３から変換済信号トレンドを受信し、変換済信号トレンドが特定の基準を満たした時に、ＨＦの悪化を示すイベント等の対象生理学的イベントの存在を検知することができる。代替的または追加的に、対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は約１〜６か月、または６か月より長いような特定の期間内にＨＦの悪化やＨＦ代償を示すイベント等の対象生理学的イベントが今後生じる患者の可能性を予測するために、変換済信号トレンドを利用することができる。対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０はまた、とりわけ肺水腫、肺の状態の悪化、喘息および肺炎、心筋梗塞、拡張型心筋症、虚血性心筋症、収縮期ＨＦ、拡張期ＨＦ、弁膜症、腎疾患、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、末梢血管疾患、脳血管疾患、肝疾患、糖尿病、貧血、うつ病、肺高血圧症、睡眠呼吸障害、高脂血症等の新しい疾患、または既に存在する疾患の悪化の生じるリスクが高い患者を特定するために利用することもできる。
【００４３】
対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は検知指標（ＤＩ）を算出し、ＤＩが特定の基準を満たした時に対象生理学的イベントを検知するように構成することができる。一例において、対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は、約１〜１４日等の期間内の変換済信号トレンドの選択された部分の代表値としてＤＩを算出することができる。代表値には、平均値、中央値、最頻値、百分位数、四分位数、または変換済信号トレンドの選択された部分の他の中心傾向尺度を含むことができる。対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は特定の閾値を超えた、あるいは特定の範囲に入る中心傾向等の特定の基準を満たす代表値に対して、対象生理学的イベントを検知することができる。
【００４４】
別の例においては、対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は、変換済信号生成器２２３等で生成された第一および第二変換済信号トレンドの間の比較を用いてＤＩを算出するように構成することができる。対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は、ＤＩが特定の基準を満たした時に対象生理学的イベントを検知することができる。一例において、第一および第二代表値はそれぞれ第一および第二変換済信号トレンドから計算することができ、ＨＦイベントは第一および第二代表値の間の相対的な差が特定の閾値を超えた時に検出されたものとみなされる。第一および第二代表値はそれぞれ、平均値、中央値、最頻値、百分位数、四分位数、または特定の時間ウィンドウ内の信号メトリック値の中心傾向についての他の尺度を含むことができる。
【００４５】
対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０は、ＨＦの悪化を示すイベント等の生理学的イベントが検知された時、あるいは将来的にＨＦイベントを生じる患者の高いリスクが示された時、システムのエンドユーザに通知または警告を行うレポートを生成することができる。レポートは、リスクが予測される範囲内の対応するリスクスコアを含むことができる。レポートはまた、確認試験、診断、または治療オプション等の推奨されるアクションを含むこともできる。レポートは、例えばテキストまたはグラフィックメッセージ、音、画像、またはこれらの組み合わせを含む一つ以上のメディアフォーマットを含むことができる。一例において、レポートは命令受信回路２５０上の対話式ユーザインタフェースを介してユーザに提示することができる。検出されたＨＦイベントまたはリスクスコアはまた、外部装置１２０を介してエンドユーザに提示することもできる。
【００４６】
制御回路２４０は生理学的信号分析回路２１０、信号変換回路２２０、対象生理学的イベント検知／リスク評価回路２３０の動作、およびこれらの構成要素の間のデータの流れや命令を制御することができる。制御回路２４０は命令受信回路２５０からの外部プログラム入力を受信し、生理学的信号の受信、信号特性の生成、一つ以上の変換の生成、生成された変換を用いた信号トレンドの変換、あるいはＨＦイベントの検知またはリスク評価の実行の内の一つ以上を制御することができる。命令受信回路２５０によって受信される命令の例には、生理学的信号の感知に用いられる電極またはセンサの選択、変換の選択または確認、補助信号分析回路２６０で生成された補助信号の選択または確認、あるいはＨＦイベント検知の構成を含むことができる。命令受信回路２５０はユーザにプログラムオプションを提示し、ユーザのプログラム入力を受信するように構成されたユーザインタフェースを含むことができる。一例において、ユーザインタフェース等の命令受信回路２５０の少なくとも一部は、外部システム１２０に実装することができる。
【００４７】
図３は、図２に示すような変換生成器２２２の一実施形態である変換生成器３２２の一例を示す。変換生成器３２２は、生理学的信号分析回路２１０等で生成された一つ以上の生理学的信号、あるいは補助信号分析回路２６０等で生成された一つ以上の補助信号から算出された信号特性尺度を用いて一つ以上の信号変換を生成するように構成することができる。変換生成器３２２で生成された変換はそれぞれ変換済信号を生成するため、変換済信号生成器２２２において利用することができる。
【００４８】
変換生成器３２２は、生理学的信号強度ベース重み係数生成器３０１、時間変化重み係数生成器３０２、または補助信号特性ベース重み係数生成器３０３の内の一つ以上を含むことができる。生理学的信号強度ベース重み係数生成器３０１は、トレンド信号のエンベロープまたは整流されたトレンド信号の振幅またはピーク値等の信号トレンドの信号強度に比例した複数の重み係数｛ｗ（ｎ）｝を生成することができる。重み係数は信号トレンドの強度の単調増加関数とすることができる。一例において、重み係数は信号トレンドの強度の単調増加指数関数とすることができる。線形関数、指数関数、多項式、双曲線、または対数関数を含む他の単調増加関数を利用することもできる。
【００４９】
時間変化重み係数生成器３０２は重み係数の値が時間とともに変化する複数の時間変化重み係数を生成することができる。一例において、時間変化重み係数の値は、基準時間Ｔｒｅｆに対する信号トレンドの相対時間Δｔ（Δｔ＝ｔ−Ｔｒｅｆ）についての線形または非線形関数とすることができる。別の例においては、時間変化重み係数の値は相対時間Δｔについての単調増加または単調減少関数とすることができる。単調関数の例には、とりわけ線形関数、指数関数、多項式、双曲線、または対数関数を含むことができる。重み係数はその後、生理学的信号分析回路２１０で生成されたトレンド信号を変換するために、変換済信号生成器２２３において利用することができる。
【００５０】
補助信号特性ベース重み係数生成器３０３は、補助信号分析回路２６０等で生成された補助信号の一つ以上の信号特性を用いて複数の重み係数を生成するように構成することができる。補助信号は、生理学的信号分析回路２１０等で生成された一つ以上の生理学的信号とは異なるものとすることができる。一例において、補助信号分析回路２６０は胸部インピーダンス信号（Ｚ）を受信し、日最大胸部インピーダンス信号（ＺＭａｘ）のトレンドを生成することができる。補助信号特性ベース重み係数生成器３０３は、ｗ（ｎ）＝ｆ（||ＺＭａｘ（ｎ）||）（ｆは||ＺＭａｘ（ｎ）||の相対的な信号強度を維持する線形または非線形関数とすることができる）という式で表されるような、時刻ｎにおける信号強度||ＺＭａｘ（ｎ）||に比例した複数の重み係数｛ｗ（ｎ）｝を動的に生成することができる。生理学的信号分析回路２１０は心音（ＨＳ）信号を受信し、Ｓ３心音トレンド||Ｓ３||を生成することができる。変換済信号生成器２２３は、||Ｓ３||Ｔ＝Φ（||Ｓ３||）＝ｗ（ｎ）・||Ｓ３（ｎ）||＝ｆ（||ＺＭａｘ（ｎ）||）・||Ｓ３（ｎ）||という式で表されるように、||Ｓ３||に重み係数｛ｗ（ｎ）｝を適用することによって変換済Ｓ３心音トレンド||Ｓ３||Ｔを生成することができる。変換済Ｓ３心音トレンド||Ｓ３||Ｔはその後、ＨＦ代償イベントを検出し、あるいはＨＦの悪化の将来的なイベントを経験する患者のリスクを予測するために利用することができる。
【００５１】
生理学的信号強度ベース重み係数生成器３０１、時間変化重み係数生成器３０２、または補助信号特性ベース重み係数生成器３０３等によって生成された重み係数は、重み係数を信号トレンドにサンプルごとに適用することができるように、信号トレンドの全体または一部と同じサイズとすることができる。例えば、信号トレンド（ｘ）の一部がＮ個のデータサンプルｘ＝｛ｘ（１）、ｘ（２）、…、ｘ（ｎ）｝からなる場合、変換生成器３２２で生成された重み係数はＮ個の重みΦ＝｛ｗ（１）、ｗ（２）、…、ｗ（Ｎ）｝を含むことができ、変換済信号生成器２２３は対応する変換済信号トレンド（ｙ）をｙ＝｛ｙ（１）、ｙ（２）、…、ｙ（Ｎ）｝（ｙ（ｉ）＝ｗ（ｉ）・ｘ（ｉ））となるように生成することができる。いくつかの例において、重み係数のサイズは信号トレンドの全体または一部とは異なるサイズとすることができ、その場合、変換においては元の信号トレンド（ｘ）のサイズを保持しない。例えば、変換は元の信号トレンド（ｘ）のセグメントごとの加重平均を含むことにより、元の信号トレンド（ｘ）よりも少ないサンプルで変換済信号トレンド（ｙ）を得ることができる。
【００５２】
図４は、図２に示すような変換済信号生成器２２３の一実施形態である変換済信号生成器４２３の一例を示す。変換済信号生成器４２３は、各変換を用いて二つ以上の生理学的信号トレンドを変換するように構成することができる。変換済信号生成器４２３は、信号トレンド分割回路４０１、第一信号トレンド変換回路４０２、および第二信号トレンド変換回路４０４を含むことができる。
【００５３】
信号トレンド分割回路４０１は、生理学的信号分析回路２１０等で生成された信号トレンドの少なくとも第一部分（Ｘ１）および第二部分（Ｘ２）を生成するように構成することができる。Ｘ１およびＸ２は、同じまたは異なる生理学的信号に対して生成された信号トレンドから取得することができる。同じ信号トレンドから取得する場合、Ｘ１は少なくともＸ２とは共有していない信号トレンドのデータを含むようにして、Ｘ２とは異なるものとすることができる。Ｘ１はＸ２と重なっても、重ならなくてもよい。一例において、Ｘ２はＸ１に時間的に先行する信号トレンドからのデータを含むことができる。Ｘ２はＸ１が取得される第一時間ウィンドウよりも長い第二時間ウィンドウから取得することができ、第二時間ウィンドウの少なくとも一部は第一時間ウィンドウに時間的に先行し、Ｘ２は予測される対象生理学的イベントが存在しない基準線を示す。一例において、Ｘ１およびＸ２はＳ３強度（||Ｓ３||）トレンド信号の二つのセグメントであり、Ｘ２は予測される対象生理学的イベントが存在しない基準線||Ｓ３||トレンドを示すことができる。例として、Ｘ２は信号トレンドの第一部分の約１〜３か月前とすることができる。Ｘ２のウィンドウサイズは約５〜６０日間とすることができ、Ｘ１のウィンドウサイズは約１〜１４日間とすることができる。
【００５４】
第一信号トレンド変換回路４０２は信号トレンドの第一部分（Ｘ１）に第一変換（Φ１）を適用して第一変換済信号トレンド（Ｘ１Ｔ）を生成することができる（Ｘ１Ｔ＝Φ１（Ｘ１））。同様に、第二信号トレンド変換回路４０４は信号トレンドの第二部分（Ｘ２）に第二変換（Φ２）を適用して第二変換済信号トレンド（Ｘ２Ｔ）を生成することができる（Ｘ２Ｔ＝Φ２（Ｘ２））。変換生成器２２２で生成可能な変換Φ１およびΦ２は、生理学的信号分析回路２１０等で生成された生理学的信号から算出された異なる特性尺度に基づくものとすることができる。一例において、Φ１はＸ１の振幅に比例した複数の第一重み係数｛ｗ１（ｎ）｝を含むことができる。すなわち、ｗ１（ｎ）＝ｆ（||Ｘ１（ｎ）||）（ｆはＸ１の相対的な信号強度を示す線形または非線形関数）とすることができる。また、Φ２は基準時間に対するＸ２の相対時間（ΔｔＸ２）に比例した複数の第二重み係数｛ｗ２（ｎ）｝を含むことができる。すなわち、ｗ２（ｎ）＝ｇ（ΔｔＸ２（ｎ））（ｇはとりわけ線形または非線形関数、単調増加または単調減少関数、例えば指数関数、多項式、双曲線、または対数関数）とすることができる。第一信号トレンド変換回路４０２および第二信号トレンド変換回路４０４はそれぞれ、数１および２に示すように変換済信号トレンドを生成することができる。
【００５５】
【数１】
2017500934.tif 000003
【００５６】
【数２】
2017500934.tif 000004
別の例においては、Φ１は第一基準時間に対するＸ１の相対時間（ΔｔＸ１）についての単調増加関数ｇ１として、複数の第一時間変化重み係数｛ｗ１（ｎ）｝を含むことができる（すなわち、ｗ１（ｎ）＝ｇ１（ΔｔＸ１（ｎ）））。また、Φ２は第二基準時間に対するＸ２の相対時間（ΔｔＸ２）についての単調減少関数ｇ２として、複数の第二時間変化重み係数｛ｗ２（ｎ）｝を含むことができる（すなわち、ｗ２（ｎ）＝ｇ２（ΔｔＸ２（ｎ）））。ｇ１およびｇ２はそれぞれ、とりわけ線形または非線形関数、例えば指数関数、多項式、双曲線、または対数関数とすることができる。第一信号トレンド変換回路４０２および第二信号トレンド変換回路４０４はそれぞれ、数３および４に示すように変換済信号トレンドを生成することができる。
【００５７】
【数３】
2017500934.tif 000005
【００５８】
【数４】
2017500934.tif 000006
いくつかの例において、変換Φ１およびΦ２の一方または両方は、補助信号分析回路２６０等で生成された補助信号（Ｕ）から算出された特性尺度を用いて決定することができる。複数の重み係数｛ｗ１（ｎ）｝および｛ｗ２（ｎ）｝はその後、補助信号の各部分の信号特性についての特定の関数として決定することができる。数１〜４に対応した条件の下で、第一信号トレンド変換回路４０２および第二信号トレンド変換回路４０４はそれぞれ、数５〜８を用いて変換済信号トレンドＸ１ＴおよびＸ２Ｔを生成することができる。
【００５９】
【数５】
2017500934.tif 000007
【００６０】
【数６】
2017500934.tif 000008
【００６１】
【数７】
2017500934.tif 000009
【００６２】
【数８】
2017500934.tif 000010
図５はＨＦの悪化等を示す対象生理学的イベントを検知する方法５００の一例を示す。方法５００は携行可能な医療装置または遠隔患者管理システムにおいて実装および動作させることができる。一例において、方法５００はＩＭＤ１１０、またはＩＭＤ１１０と通信可能な外部装置１２０に実装された信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３によって実行することができる。
【００６３】
５０１において、患者から一つ以上の生理学的信号を受信することができる。このような生理学的信号の例には、缶１１２またはリード線１０８Ａ〜Ｃの内の一つ以上の上の電極から感知された一つ以上の電位図、心拍、心拍変動、心電図、不整脈、胸郭インピーダンス、心臓内インピーダンス、動脈圧、肺動脈圧、左心房圧、ＲＶ圧、ＬＶ冠状動脈圧、冠状動脈の血液温度、血液酸素飽和度、一つ以上の心音、活動に対する生理的反応、無呼吸低呼吸指数、呼吸速度信号または一回換気量信号等の一つ以上の呼吸信号を含むことができる。生理学的信号はまた、脳性ナトリウム利尿ペプチド（ＢＮＰ）、血液パネル、ナトリウムおよびカリウムのレベル、グルコースレベルおよび他のバイオマーカーや生化学マーカーの内の一つ以上を含むことができる。生理学的信号は患者に関連した一つ以上の生理学的センサを用いて感知することができ、あるいは患者から取得して電子医療記録（ＥＭＲ）システム等の記憶装置に記憶させることができる。
【００６４】
受信された生理学的信号はその後、信号の増幅、デジタル化、再サンプリング、フィルタリング、または他の信号調整プロセスを含む処理を行うことができる。一つ以上の信号メトリックは一つ以上の生理学的信号から算出することができ、５０２において、特定の期間における信号メトリックの複数の測定値を用いて信号トレンドを生成することができる。信号メトリックは統計学的特徴（例えば特定の期間における平均値、中央値、標準偏差、分散、百分位数、相関、共分散、または他の統計値）、形態学的特徴（例えばピーク、谷、スロープ、曲線下の領域）、あるいは同じまたは異なる生理学的信号における二つの生理学的イベント間の相対的なタイミングを含む時間的特徴（例えば心電図または心内電位図、および心音信号を用いて得られた収縮期または拡張期のタイミング）を含むことができる。信号メトリックのトレンドは、新しい生理学的信号が取得されるとともに継続的に生成することができる。トレンドはまた、患者の生理的反応、周囲環境パラメータ、または他のパラメータが特定の条件を満たした時に生成することもできる。例えば、トレンドは患者が覚醒状態にある時、活動レベルが特定の範囲内にある時、心拍数が特定の範囲内にある時、ペーシングまたは他の装置による治療が存在する時または存在しない時のみ、生成することができる。
【００６５】
５０３において、信号トレンドの少なくとも一つの特性尺度を用いて一つ以上の変換を生成することができる。信号トレンドの特性尺度には、信号トレンドの強度またはトレンド信号の時間情報を含むことができる。信号トレンドの強度には、トレンド信号のエンベロープまたは整流されたトレンド信号の振幅またはピーク値を含むことができる。トレンド信号の時間情報には、基準時間に対する信号トレンドにおける各測定値の相対的なタイミングを含むことができる。信号トレンドの特性尺度にはまた、トレンド信号から計算された平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、または高次統計尺度を含むことができる。信号トレンドの特性尺度の他の例には、トレンド信号から計算された差異、微分、変化率、高次の微分または差異を含むことができる。
【００６６】
変換は、変換済信号トレンドの現在値が信号トレンドの現在または過去の測定値のみを用いて決定可能な因果的変換とすることができる。変換は、変換済信号トレンドの現在値が少なくともいくつかの信号トレンドの将来の測定値に依存する非因果的変換とすることもできる。変換は変換済信号トレンドの現在値が信号トレンドの測定値の線形的組み合わせとなるように、線形とすることができる。変換は変換済信号トレンドの現在値が信号トレンドの測定値の非線形項を少なくとも含み得るように、非線形とすることもできる。
【００６７】
変換は、信号トレンドの信号強度に比例した複数の重み係数を含むことができる。変換は複数の時間変化重み係数を含むこともできる。重み係数は基準時間Ｔｒｅｆに対する信号トレンドの相対時間Δｔ（Δｔ＝ｔ−Ｔｒｅｆ）についての線形または非線形関数を用いて算出することができる。いくつかの例において、時間変化重み係数は相対時間Δｔについての単調増加または単調減少関数を用いて算出することができる。単調関数の例には、とりわけ線形関数、指数関数、多項式、双曲線、または対数関数を含むことができる。
【００６８】
５０３にて第一および第二変換が生成される一例において、第一および第二変換は生理学的信号の異なる特性尺度に基づいたものとすることができる。例えば、第一変換はＳ３心音の強度||Ｓ３||に比例した複数の第一重み係数を含むことができ、第二変換は基準時間に対する||Ｓ３||トレンドの相対時間に比例した、複数の第一重み係数とは異なる複数の第二重み係数を含むことができる。
【００６９】
第一および第二変換は、異なる機能のものとすることができる。例えば、第一変換は第一基準時間に対する||Ｓ３||トレンドの相対時間についての単調増加関数として、複数の第一時間変化重み係数を含むことができ、第二変換は第二基準時間に対する||Ｓ３||の相対時間についての単調減少関数として、複数の第二時間変化重み係数を含むことができる。
【００７０】
５０４において、第一および第二変換はそれぞれ、信号トレンドの第一部分（Ｘ１）および第二部分（Ｘ２）に適用されて第一および第二変換済信号トレンドを生成することができる。Ｘ１およびＸ２は、同じまたは異なる生理学的信号に対して生成された信号トレンドから取得することができる。同じ信号トレンドから取得する場合、Ｘ１は少なくともＸ２とは共有していない信号トレンドのデータを含むようにして、Ｘ２とは異なるものとすることができる。Ｘ１はＸ２と重なっても、重ならなくてもよい。一例において、Ｘ２はＸ１が取得される第一時間ウィンドウよりも長い第二時間ウィンドウから取得することができ、第二時間ウィンドウの少なくとも一部は第一時間ウィンドウに時間的に先行する。Ｘ２は予測される対象生理学的イベントが存在しない基準線を示すことができる。例として、Ｘ２は信号トレンドの第一部分の約１〜３か月前とすることができる。Ｘ２のウィンドウサイズは約５〜６０日間とすることができ、Ｘ１のウィンドウサイズは約１〜１４日間とすることができる。
【００７１】
第一および第二変換がそれぞれ複数の重み係数を含む一例において、重み係数のサイズは、重み係数を信号トレンドにサンプルごとに適用することができるように、信号トレンドの各部分のサイズと同じにすることができる。例えば、信号トレンド（ｘ）の一部がＮ個のデータサンプルｘ＝｛ｘ（１）、ｘ（２）、…、ｘ（ｎ）｝からなる場合、５０３において生成された重み係数はＮ個の重みΦ＝｛ｗ（１）、ｗ（２）、…、ｗ（Ｎ）｝を含むことができ、変換済信号生成器２２３は対応する変換済信号トレンド（ｙ）をｙ＝｛ｙ（１）、ｙ（２）、…、ｙ（Ｎ）｝（ｙ（ｉ）＝ｗ（ｉ）・ｘ（ｉ））となるように生成することができる。いくつかの例において、重み係数のサイズは信号トレンドの全体または一部とは異なるサイズとすることができ、その場合、変換においては元の信号トレンド（ｘ）のサイズを保持しない。例えば、変換は元の信号トレンド（ｘ）のセグメントごとの加重平均を含むことにより、元の信号トレンド（ｘ）よりも少ないサンプルで変換済信号トレンド（ｙ）を得ることができる。
【００７２】
５０５において、ＨＦの悪化等を示す生理学的イベントは変換済信号トレンドを用いて検知することができる。第一および第二変換済信号トレンドの間の比較を用いて検知指標（ＤＩ）を算出することにより、ＤＩが特定の基準を満たした時に対象生理学的イベントを検知することができる。一例において、第一および第二代表値はそれぞれ第一および第二変換済信号トレンドから計算することができ、ＨＦイベントは第一および第二代表値の間の相対的な差が特定の閾値を超えた時に検出されたものとみなされる。第一および第二代表値はそれぞれ、平均値、中央値、最頻値、百分位数、四分位数、またはそれぞれの時間ウィンドウ内の信号メトリック値の中心傾向についての他の尺度を含むことができる。
【００７３】
５０５において、リスク指標を生成し、エンドユーザにレポートすることができる。ＨＦの悪化を示すイベント等の生理学的イベントが検知された時、あるいは将来的にＨＦイベントを生じる患者の高いリスクが示された時、エンドユーザに通知または警告を行うレポートを生成することができる。レポートは、リスクが予測される範囲内の対応するリスクスコアを含むことができる。レポートはまた、確認試験、診断、または治療オプション等の推奨されるアクションを含むこともできる。レポートは、例えばテキストまたはグラフィックメッセージ、音、画像、またはこれらの組み合わせを含む一つ以上のメディアフォーマットを含むことができる。このようにして算出されたリスク指標はまた、とりわけ肺水腫、肺の状態の悪化、喘息および肺炎、心筋梗塞、拡張型心筋症、虚血性心筋症、収縮期ＨＦ、拡張期ＨＦ、弁膜症、腎疾患、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、末梢血管疾患、脳血管疾患、肝疾患、糖尿病、貧血、うつ病、肺高血圧症、睡眠呼吸障害、高脂血症等の新しい疾患、または既に存在する疾患の悪化の生じるリスクが高い患者を特定するために利用することもできる。
【００７４】
図６はＨＦの悪化等を示す対象生理学的イベントを検知する方法６００の一例を示す。方法６００は携行可能な医療装置または遠隔患者管理システムにおいて実装および実行することができる。一例において、方法６００はＩＭＤ１１０、またはＩＭＤ１１０と通信可能な外部装置１２０に実装された信号変換ベースＨＦイベント検知／リスク評価回路１１３によって実行することができる。
【００７５】
６０１において、患者から一つ以上の生理学的信号を受信することができる。信号の統計学的、形態学的、または時間的特徴等の一つ以上の信号メトリックは、一つ以上の生理学的信号から算出することができる。６０２において、信号トレンドは特定の期間における信号メトリックの複数の測定値を用いて生成することができる。６０３において、変換を生成するために補助信号を使用するか否かについて決定する。この決定は、信号品質、信号対雑音比、電極位置を考慮した信号の信頼性、リードの完全性、変換を決定するための信号トレンドデータの十分性の内の一つ以上を含む、６０１において受信された生理学的信号について検知された情報または経験的情報に基づいて行うことができる。この決定はまた、変換を決定する際の生理学的信号の有用性または信頼性を示唆する患者の過去の生理学的データから得られた経験的情報を参照して行うこともできる。
【００７６】
補助信号が選択されなかった場合、その後６０４において、信号トレンドの少なくとも一つの特性尺度を用いて一つ以上の変換を生成することができる。補助信号が選択された場合、その後６０５において、一つ以上の補助信号を受信することができる。補助信号は、６０１において受信された一つ以上の生理学的信号とは異なる生理学的信号とすることができる。補助信号はまた、周囲環境信号等の非生理学的信号を含むこともできる。特性尺度は補助信号から算出することができ、補助信号の振幅、エンベロープや整流された補助信号のピーク等の補助信号強度、補助信号から計算された平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、または高次統計尺度等の補助信号の統計尺度、補助信号から抽出された形態学的特徴、基準時間に対する補助信号における各測定値の相対的なタイミング等の補助信号の時間情報を含む。
【００７７】
６０６において、補助信号を用いて第一および第二変換等の一つ以上の変換を生成することができる。第一および第二変換は因果的または非因果的変換、あるいは線形または非線形変換とすることができる。一例において、第一および第二変換は補助信号の異なる特性尺度に基づいてはいるが（重み係数等の）同じ種類の変換とすることができる。例えば、第一変換は補助信号トレンドの強度に比例した複数の第一重み係数を含むことができ、第二変換は基準時間に対する補助信号トレンドの相対時間に比例した、複数の第一重み係数とは異なる複数の第二重み係数を含むことができる。第一および第二変換は、異なる機能のものとすることができる。例えば、第一変換は第一基準時間に対する補助信号トレンドの相対時間についての単調増加関数として、複数の第一時間変化重み係数を含むことができ、第二変換は第二基準時間に対する補助信号トレンドの相対時間についての単調減少関数として、複数の第二時間変化重み係数を含むことができる。単調関数の例には、とりわけ線形関数、指数関数、多項式、双曲線、または対数関数を含むことができる。
【００７８】
６０７において、変換済第一および第二信号トレンドを生成することができる。６０４または６０５等で生成された第一および第二変換が信号トレンドの第一部分（Ｘ１）および第二部分（Ｘ２）にそれぞれ適用されることにより、第一および第二変換済信号トレンドを生成することができる。Ｘ１およびＸ２は同じトレンド信号の異なる時間から取得することができる。Ｘ２はＸ１に時間的に先行する信号トレンドからのデータを含むことができる。例えば、Ｘ２はＸ１が取得される第一時間ウィンドウよりも長い第二時間ウィンドウから取得することができ、第二時間ウィンドウの少なくとも一部は第一時間ウィンドウに時間的に先行する。Ｘ２は予測される対象生理学的イベントが存在しない信号トレンドの基準線を示すことができる。例として、Ｘ２は信号トレンドの第一部分の約１〜３か月前とすることができる。Ｘ２のウィンドウサイズは約５〜６０日間とすることができ、Ｘ１のウィンドウサイズは約１〜１４日間とすることができる。変換が複数の重み係数｛ｗ（ｎ）｝を含む一例において、変換済信号トレンド（ＸＴ）はＸＴ（ｎ）＝ｗ（ｎ）・Ｘ（ｎ）という式で表されるように、６０２において生成された信号トレンドＸにサンプルごとに重み係数｛ｗ（ｎ）｝を適用することによって決定することができる。
【００７９】
６０８において、変換済信号トレンドを用いてＨＦの悪化等を示す生理学的イベントを検知することができる。第一および第二変換済信号トレンドの間の比較を用いて検知指標（ＤＩ）を算出することにより、ＤＩが特定の基準を満たした時、例えば第一および第二代表値の間の相対的な差が特定の閾値を超えた時に対象生理学的イベントを検知することができる。ＨＦの悪化を示すイベント等の生理学的イベントが検知された時、あるいは将来的にＨＦイベントを生じる患者の高いリスクが示された時、エンドユーザに通知または警告を行うレポートを生成することもできる。レポートは、リスクが予測される範囲内の対応するリスクスコアを含むことができる。レポートはまた、確認試験、診断、または治療オプション等の推奨されるアクションを含むこともできる。
【００８０】
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面への参照を含む。図面は例示のため、本発明を実施することのできる具体的な実施形態を示す。これらの実施形態はまた、本明細書において「例」とも呼ばれる。このような例は、図示または記載された要素以外の要素を含むことができる。しかしながら、本発明者らはまた、図示または記載された要素のみが提供された例をも意図している。本発明者らはまた、本明細書に図示または記載された特定の例（またはその一つ以上の態様）、あるいは他の例（またはその一つ以上の態様）の何れかに関して図示または記載された要素（またはその一つ以上の態様）についての任意の組み合わせまたは置換を用いた例をも意図している。
【００８１】
本明細書と参照により組み込まれた文書との間に使用の一貫性が保たれない場合には、本明細書における使用が優先される。
本明細書において「一つの（a, an）」等の用語は「少なくとも一つの（at least one）」、「一つ以上の（one or more）」等の他の用語の実例または使用とは無関係に、特許文献において一般に見られるように、一つ以上のものを含むとして用いられる。本明細書において「または（or）」等の用語は特に断らない限り、「ＡまたはＢ」が「ＡであるがＢでない」、「ＢであるがＡでない」、「ＡおよびＢ」を含むような非排他的論理和を指すために用いられる。本明細書において「〜を含む（including）」、「〜において（in which）」等の用語はそれぞれ、「〜からなる（comprising）」、「〜において（wherein）」等の用語の平易な英語による同義語として用いられる。また、特許請求の範囲において「〜を含む（including）」、「〜からなる（comprising）」等の用語はオープンエンドである。すなわち、システム、装置、物品、組成物、式、または工程であって請求項においてこれらの用語の後に列挙された要素以外の要素を含むものもなお、その請求項の範囲内にあるとみなされる。さらに、特許請求の範囲において、「第一（first）」、「第二（second）」、「第三（third）」等の用語は単に標記として用いられるのであって、それらの対象に数値的要件を課すことを意図するものではない。
【００８２】
本明細書に記載された方法の例は、少なくとも部分的に機械またはコンピュータによって実行することができる。いくつかの例は、上記の例に記載された方法を実行する電子装置を構成するように動作可能な命令とともに符号化されたコンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含むことができる。このような方法の実施は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高級言語コード等のコードを含むことができる。このようなコードは、各種方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含むことができる。コードはコンピュータプログラム製品の一部を形成することができる。さらに一例において、コードは実行中または他の時点において、一つ以上の揮発性または不揮発性コンピュータ可読媒体に有形に記憶させることができる。これらの有形のコンピュータ読取可能媒体の例には、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えばコンパクトディスクやデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカードまたはスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）等を含むことができるが、これらに限定されない。
【００８３】
上記の説明は例示であって、限定的なものではないことを意図している。例えば、上記の例（またはそれらの一つ以上の態様）は互いに組み合わせて使用することができる。その他の実施形態も、例えば上記の説明を検討する当業者等によって使用することができる。読み手が迅速に技術的開示内容の本質を認識できるように、要約書は米国特許法施行規則（３７Ｃ．Ｆ．Ｒ．）第１．７２条（ｂ）を遵守するように提供される。要約書は特許請求の範囲またはその意味を解釈または限定するためには用いられないという了解の下、提供される。また、上記の詳細な説明において、開示を合理化するため、様々な特徴がグループ化されてもよい。これは、権利請求されていない開示された特徴が任意の請求項にとって必須であるということを意図するものとして解釈されるべきではない。むしろ本発明の主題は、特定の開示された実施形態の必ずしも全ての特徴に存在していなくてもよい。従って、請求項は例または実施形態として本明細書の詳細な説明に組み込まれ、各請求項は別個の実施形態として独立し、また、そのような実施形態は様々な組み合わせまたは置換によって互いに組み合わせ可能であることを意図している。本発明の範囲は添付の特許請求の範囲、並びに、係る特許請求の範囲が権利を享受する均等物の全範囲を参照して決定されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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