(57)【要約】心拍出量推定システムと方法は、肺動脈内の圧力信号を感知することで、１回拍出量と心拍出量を算出する。圧力信号は、肺動脈内に配置された埋込圧力センサから受取られる。圧力信号は、心拍数（ＨＲ）と心臓周期を決定するための収縮期と拡張期を含む。反復更新モデル（５１０）は、圧力信号と心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）に関係付ける。反復更新モデルは、肺動脈圧信号から平均脈圧（ＭＰＰ）を取出して、患者特有の血管抵抗モデルパラメータと患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータを受取る。心拍出量は、心拍数と肺動脈圧信号と反復更新モデルとを用いることで算出できる。血管抵抗モデルパラメータと動脈コンプライアンスモデルパラメータは、反復更新モデルの出力を用いることで反復的に更新される。
2012501218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
埋込圧力センサから圧力センサ信号を受取る入力端と；
心拍出量を算出するために用いられる出力信号を提供する出力端と；
患者特有の血管抵抗モデルパラメータと、患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを記憶するように構成された記憶装置と；
前記入力端と前記出力端と前記記憶装置とに連結されたプロセッサと
を有する心拍出量推定装置であって、
前記プロセッサは、
収縮期と拡張期とを有する前記圧力センサ信号を受取り；
心臓周期の心拍数（ＨＲ）を決定し；
前記圧力センサ信号と前記心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）のうちの少なくとも１つに関係づけ、かつ前記圧力センサ信号から導かれた脈圧の値を取出すべく、患者特有の前記血管抵抗モデルパラメータと患者特有の前記動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いる反復更新モデルを提供し；
前記心拍数と前記圧力センサ信号と前記反復更新モデルを用いることで、前記心拍出量を算出し；
前記反復更新モデルからの出力信号を用いることで、患者特有の前記血管抵抗モデルパラメータを反復的に更新し；
前記反復更新モデルからの出力信号を用いることで、患者特有の前記動脈コンプライアンスモデルパラメータを反復的に更新する
ように構成されていることを特徴とする、心拍出量推定装置。
【請求項２】
前記埋込圧力センサは、患者の肺動脈内に配置されて前記圧力センサ信号を生成するように構成された肺動脈圧（ＰＡＰ）センサを有する、
請求項１記載の心拍出量推定装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記記憶装置内に格納された患者特有の血管インピーダンスモデルパラメータを受取る、
請求項１または２記載の心拍出量推定装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記記憶装置内に格納された前記圧力センサ信号と前記血管抵抗モデルパラメータと前記動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いることで、前記心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを決定するように構成された、
請求項１〜３何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを積分することによって１回拍出量を決定するように構成された、
請求項１〜４何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記圧力センサ信号を用いることで第２動脈コンプライアンスモデルパラメータを決定するように構成された、
請求項１〜５何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記１回拍出量と、前記圧力センサ信号から取出された脈圧とを用いることで、前記第２動脈コンプライアンスモデルパラメータを決定するように構成された、
請求項６記載の心拍出量推定装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、前記圧力センサ信号を用いることで第２血管抵抗モデルパラメータ
を決定するように構成された、
請求項４〜６何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記圧力センサ信号の中心傾向と、前記心臓周期にわたる肺血流量プロファイルの中心傾向とを用いることで、前記第２血管抵抗モデルパラメータを決定するように構成された、
請求項８記載の心拍出量推定装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記血管抵抗モデルパラメータを、前記第２血管抵抗モデルパラメータで置換するように構成された、
請求項８または９記載の心拍出量推定装置。
【請求項１１】
前記プロセッサは、前記動脈コンプライアンスモデルパラメータを、前記第２動脈コンプライアンスモデルパラメータで置換するように構成された、
請求項６〜１０何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項１２】
肺血流量プロファイルを生成するために前記圧力センサ信号を、フィルタリングとダウンサンプリングするように構成された、
請求項１１記載の心拍出量推定装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記圧力センサ信号における前記収縮期と前記拡張期とを特定することによって、前記心拍数と前記心臓周期とを決定するように構成された、
請求項１〜１２何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記心臓周期中の前記圧力センサ信号における重複隆起を特定することによって前記収縮期と前記拡張期とを特定するように構成された、
請求項１３記載の心拍出量推定装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、ピーク検出を用いることで重複隆起を特定する、
請求項１４記載の心拍出量推定装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、第２生理学的センサから生成された生理学的信号を用いることで重複隆起を特定する、
請求項１４または１５記載の心拍出量推定装置。
【請求項１７】
前記第２生理学的センサは、心音センサとＥＣＧモニタのうちの少なくとも１つを有する、
請求項１６記載の心拍出量推定装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、所定数の前記心臓周期にわたる心拍出量の中心傾向を決定するように構成された、
請求項１〜１７何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項１９】
心拍出量算出を正規化するために、前記入力端として姿勢センサを有する、
請求項１８記載の心拍出量推定装置。
【請求項２０】
算出された心拍出量から、患者の呼吸効果を減衰させるように構成された、
請求項１〜１９何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、埋込圧力センサに通信可能に連結できる埋込医療装置内に配置され
ている、
請求項１〜２０何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項２２】
前記埋込医療装置は、外部装置に通信するように構成された、
請求項２１記載の心拍出量推定装置。
【請求項２３】
前記プロセッサは、埋込圧力センサに通信可能に連結できる外部装置内に配置された、
請求項１〜２０何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項２４】
患者の肺動脈内に配置された肺動脈圧センサから、収縮期と拡張期とを有する肺動脈圧（ＰＡＰ）信号を受取るための信号受信手段と；
心臓周期の心拍数（ＨＲ）を決定するための心拍数決定手段と；
肺動脈圧と前記心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）のうちの少なくとも１つに関係付け、かつ肺動脈圧から脈圧（ＭＰＰ）の中心傾向の値を取出すべく、患者特有の血管抵抗モデルパラメータと患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いる反復更新モデルを提供するためのモデル提供手段と；
前記心拍数と肺動脈圧信号と前記反復更新モデルとを用いることで、心拍出量を算出するための算出手段と；
反復更新モデル出力を用いることで、患者特有の前記血管抵抗モデルパラメータを反復的に更新するための抵抗更新手段と；
反復更新モデル出力を用いることで、患者特有の前記動脈コンプライアンスモデルパラメータを反復的に更新するためのコンプライアンス更新手段と
を有することを特徴とする、心拍出量推定システム。
【請求項２５】
前記信号受信手段は、外部装置を有する、
請求項２４記載の心拍出量推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肺動脈圧を使用する心拍出量推定に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓は、人体の循環系の中心である。左心房と左心室を含む心臓の左心腔は、肺から血液を吸引し、それを体の諸器官に送出して酸素化された血液を供給する。右心房と右心室を含む心臓の右心腔は、諸器官から血液を吸引して肺に送出し、そこで血液は酸素化される。体の諸器官は生存するために酸素を必要とするが、このために適切な心拍出量と適切な血流量が要求される。１回拍出量と心拍出量は、患者の心臓状態を決定もしくは特徴づけるために使用できる血行力学パラメータである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願第１１／２１６，７３８号明細書
【特許文献２】米国特許出願第１１／２４９，６２４号明細書
【特許文献３】米国特許出願第１０／９４３，６２６号明細書
【特許文献４】米国特許出願第１０／９４３，２６９号明細書
【特許文献５】米国特許出願第１０／９４３，６２７号明細書
【特許文献６】米国特許出願第１０／９４３，２７１号明細書
【特許文献７】米国特許出願第１０／９４３，２７２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者は、とりわけ１回拍出量または心拍出量を容易に決定できないことが、心臓病患者に提供される治療に影響を与え得ることを認識した。埋込心調律管理装置（たとえばペースメーカ、除細動器、再同期装置等）を使用している多数の患者について、１回拍出量または心拍出量を日常的により正確に推定することが可能であれば、患者の管理を助け、結果を改善する上で経済的であり、臨床的にも有益であろう。
【０００５】
熱希釈またはフィック法を用いることで心拍出量を測定する方法は侵襲的技術であり、患者は診療所または病院の施設に滞在することが必要である。ドップラ超音波法を用いる他の非侵襲的技術も、装置が高価な上、訓練された技術者を必要とするため、診療所または病院の施設で使用せざるを得ない。
【０００６】
１回拍出量と心拍出量は、流量測定に基づき流量を積分して１回拍出量を決定することによって算出できる。ある方法は差圧測定を用いることで流量を推定するが、この方法は圧測定を互いに異なる２箇所で行うことを必要とする。しかしながら、システムの複雑さを低減するために１回の圧測定で済ませることが好ましく、特に測定が埋込装置から行われる場合はなおのことである。心臓と大血管に埋込まれた無線センサは、臨床的に貴重なデータ、たとえば肺動脈内の圧の直接測定を含む圧監視に多くの利点を提供する。さらに、センサを血管系の右側に配置することによって、左側に関連した、血栓と脳卒中の可能性を含むリスクを最小限に抑えることができる。このタイプのセンサシステムが望ましいのは、センサ信号情報を用いることで種々の新しいタイプの心不全の治療を提供することにつながる可能性があるためである。その上、幾つかの埋込センサを互いに接続して、患者の健康状態を決定するために用いられてもよい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書は、とりわけ本明細書に記載された、単一の肺動脈圧（ＰＡＰ）センサから圧力信号を受取る反復更新モデルを用いることで、１回拍出量と心拍出量を推定するシステムと方法について論じる。推定された心臓の１回拍出量と心拍出量は、肺動脈圧信号、またはこの信号から導かれるパラメータを用いることで、あるいは肺動脈圧の変化を用いることで、もしくは多数の肺動脈圧信号特徴の間隔を用いることで、または肺動脈圧からの情報、および電気的心臓信号、心音信号、姿勢センサ信号および／または酸素飽和信号を有する種々の生理学的信号からの情報を用いることで検出できる。
【０００８】
例１において、心拍出量推定装置は、埋込圧力センサから圧力センサ信号を受取る入力端と；心拍出量を算出するために用いられる出力信号を提供する出力端と；患者特有の血管抵抗モデルパラメータと患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを記憶するように構成された記憶装置と；入力端と出力端と記憶装置とに連結されたプロセッサとを有する。このプロセッサは、収縮期と拡張期とを有する圧力センサ信号を受取り；心臓周期の心拍数（ＨＲ）を決定し；圧力センサ信号と心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）のうちの少なくとも１つに関係づけ、かつ圧力センサ信号から導かれた脈圧の値を取出す反復更新モデルを提供する。当該反復更新モデルは、患者特有の血管抵抗モデルパラメータと、患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いる。プロセッサはさらに、心拍数と圧力センサ信号と反復更新モデルを用いることで、心拍出量を算出し；反復更新モデルからの出力信号を用いることで、患者特有の血管抵抗モデルパラメータを反復的に更新し；反復更新モデルからの出力信号を用いることで、患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータを反復的に更新するように構成されている。
【０００９】
例２において、例１の装置で埋込圧力センサは、患者の肺動脈内に配置された肺動脈圧（ＰＡＰ）センサを随意に有する。
例３において、例１または例２の装置は、記憶装置内に格納された患者特有の血管インピーダンスモデルパラメータを受取るように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１０】
例４において、例１〜３何れか一項記載の装置は、記憶装置内に格納された圧力センサ信号と血管抵抗モデルパラメータと動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いることで、心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１１】
例５において、例１〜４何れか一項記載の装置は、心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを積分することによって１回拍出量を決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１２】
例６において、例１〜５何れか一項記載の装置は、圧力センサ信号を用いることで、第２動脈コンプライアンスモデルパラメータを決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１３】
例７において、例１〜６何れか一項記載の装置は、１回拍出量と圧力センサ信号から取出された脈圧とを用いることで、第２動脈コンプライアンスモデルパラメータを決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１４】
例８において、例１〜７何れか一項記載の装置は、圧力センサ信号を用いることで、第２血管抵抗モデルパラメータを決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
例９において、例１〜８何れか一項記載の装置は、圧力センサ信号の中心傾向と、心臓周期にわたる肺血流量プロファイルの中心傾向とを用いることで、第２血管抵抗モデルパラメータを決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１５】
例１０において、例１〜９何れか一項記載の装置は、血管抵抗モデルパラメータを、第２血管抵抗モデルパラメータで置換するように構成されたプロセッサを随意に有する。
例１１において、例１〜１０何れか一項記載の装置は、動脈コンプライアンスモデルパラメータを、第２動脈コンプライアンスモデルパラメータで置換するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１６】
例１２において、例１〜１１何れか一項記載の装置は、肺血流量プロファイルを生成するために圧力センサ信号を、フィルタリングとダウンサンプリングするように随意に構成されている。
【００１７】
例１３において、例１〜１２何れか一項記載の装置は、圧力センサ信号における収縮期と拡張期とを特定することによって、心拍数と心臓周期とを決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１８】
例１４において、例１〜１３何れか一項記載の装置は、心臓周期中の圧力センサ信号における重複隆起を特定することによって、収縮期と拡張期とを特定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００１９】
例１５において、例１〜１４何れか一項記載の装置は、ピーク検出を用いることで、重複隆起を特定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
例１６において、例１〜１５何れか一項記載の装置は、第２生理学的センサから生成された生理学的信号を用いることで、重複隆起を特定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００２０】
例１７において、例１〜１６何れか一項記載の装置は、心音センサとＥＣＧモニタのうちの少なくとも１つを含んでよい追加的な生理学的センサを随意に有する。
例１８において、例１〜１７何れか一項記載の装置は、所定数の心臓周期にわたる心拍出量の中心傾向を決定するように構成されたプロセッサを随意に有する。
【００２１】
例１９において、例１〜１８何れか一項記載の装置は、心拍出量算出を正規化するための姿勢センサを随意に有する。
例２０において、例１〜１９何れか一項記載の装置は、算出された心拍出量から、患者の呼吸効果を減衰させることを随意に有する。
【００２２】
例２１において、例１〜２０何れか一項記載の装置は、肺動脈圧センサから信号を受取るように構成された埋込医療装置を随意に有する。
例２２において、１〜２１何れか一項記載の装置は、心拍出量を算出できる埋込装置内に配置されたプロセッサを随意に有する。
【００２３】
例２３において、例１〜２１何れか一項記載の装置は、心拍出量を算出できる肺動脈圧センサ内に配置されたプロセッサを随意に有する。
例２４において、例１〜２３何れか一項記載の装置は、埋込装置に通信し、かつ埋込装置内に配置されたプロセッサから心拍出量信号を受取るように構成された外部装置を随意に有する。
【００２４】
例２５において、例１〜２４何れか一項記載の装置は、肺動脈圧センサから圧力センサ信号を受取るように構成された外部装置を随意に有する。
例２６において、例１〜２５何れか一項記載の装置は、心拍出量を算出できる外部装置内に配置されたプロセッサを随意に有する。
【００２５】
例２７において、動作方法は、患者の肺動脈内に配置された埋込圧力センサから肺動脈圧（ＰＡＰ）信号を受取ることを含み、当該肺動脈圧信号は収縮期と拡張期とを含んでおり；さらに、心臓周期の心拍数（ＨＲ）を決定するための手段と；肺動脈圧と心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）のうちの少なくとも１つに関係付け、かつ肺動脈圧から脈圧（ＭＰＰ）の値を取出す反復更新モデルを提供することを含み、当該反復更新モデルは患者特有の血管抵抗モデルパラメータと患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いており；さらに、心拍数と肺動脈圧信号と反復更新モデルとを用いることで心拍出量を算出することと；反復更新モデルの出力を用いることで患者特有の血管抵抗モデルパラメータを反復的に更新することと；反復更新モデルの出力を用いることで患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータを反復的に更新することと、を有する。
【００２６】
例２８において、例２７の動作方法は、肺動脈圧信号と血管抵抗モデルパラメータと動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いることで、心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを決定することを随意に有する。
【００２７】
例２９において、例２７または例２８の動作方法は、心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを積分することによって１回拍出量を決定することを随意に有する。
例３０において、例２７〜２９何れか一項記載の動作方法は、圧波形中の収縮期と拡張期を特定することによって心拍数を決定することを随意に有する。
【００２８】
例３１において、例２７〜３０何れか一項記載の動作方法は、第２生理学的センサを用いることで心臓周期中の肺動脈圧信号における重複隆起を特定することによって、収縮期と拡張期を特定することを随意に有する。
【００２９】
例３２において、例２７〜３０何れか一項記載の動作方法は、ピーク検出を用いることで収縮期と拡張期を特定することを随意に有する。
例３３において、例２７〜３２何れか一項記載の動作方法は、患者特有の血管抵抗モデルパラメータと患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータと肺動脈圧（ＰＡＰ）信号とを用いることで、心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを決定することと；１回拍出量と脈圧を決定することと；１回拍出量と脈圧とを用いることで更新された動脈コンプライアンスパラメータを生成することと；肺動脈圧信号の中心傾向と心臓周期にわたる肺血流量プロファイルの中心傾向を決定することと；肺動脈圧信号の中心傾向と肺血流量プロファイルの中心傾向を用いることで、更新された血管抵抗パラメータを生成することと；患者特有の血管抵抗モデルパラメータを更新された血管抵抗パラメータで置換することと；患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータを更新された動脈コンプライアンスパラメータで置換することと、を随意に有する。
【００３０】
例３４において、例２７〜３３何れか一項記載の動作方法は、肺血流量プロファイルを決定する前に肺動脈圧信号をフィルタリングとダウンサンプリングすることを随意に有する。
【００３１】
例３５において、例２７〜３４何れか一項記載の動作方法は、所定数の心臓周期にわたる更新された血管抵抗パラメータと、更新された動脈コンプライアンスパラメータとの中心傾向を決定することを随意に有する。
【００３２】
例３６において、例２７〜３５何れか一項記載の動作方法は、所定数の心臓周期にわたる心拍出量の中心傾向を決定することを随意に有する。
例３７において、例２７〜３６何れか一項記載の動作方法は、埋込圧力センサに通信可能に連結され得る埋込医療装置内に、反復更新モデルを提供することを随意に有する。
【００３３】
例３８において、例２７〜３７何れか一項記載の動作方法は、埋込圧力センサに通信可能に連結され得る外部装置内に、反復更新モデルを提供することを随意に有する。
例３９において、例２７〜３８何れか一項記載の動作方法は、姿勢センサを有する複数の生理学的センサから少なくとも１つのベースライン信号を受取ること、およびベースライン信号を用いることで心拍出量を調整することを随意に有する。
【００３４】
例４０において、心拍出量推定システムは、患者の肺動脈内に配置された肺動脈圧センサから肺動脈圧（ＰＡＰ）信号を受取るための手段を含み、当該肺動脈圧信号は収縮期と拡張期とを含んでおり；さらに、心臓周期の心拍数（ＨＲ）を決定するための手段と；肺動脈圧と心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）のうちの少なくとも１つに関係付け、かつ肺動脈圧から脈圧（ＭＰＰ）の中心傾向の値を取出す反復更新モデルを提供するための手段とを含み、当該反復更新モデルは患者特有の血管抵抗モデルパラメータと患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いており；さらに、心拍数と肺動脈圧信号と反復更新モデルとを用いることで心拍出量を算出するための手段と；反復更新モデル出力を用いることで患者特有の血管抵抗モデルパラメータを反復的に更新するための手段と；反復更新モデル出力を用いることで患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータを反復的に更新するための手段と、を有する。
【００３５】
例４１において、例４０の心拍出量推定システムは、埋込装置によって肺動脈圧を受取るための手段を随意に有する。
例４２において、例４０または例４１の心拍出量推定システムは、外部装置によって肺動脈圧を受取るための手段を随意に有する。
【００３６】
以上の概観は、本特許出願の要旨の要約を提供することを意図したものである。本発明の排他的または網羅的な説明を提供することを意図したものではない。本特許出願の要旨に関する詳しい情報を提供するために詳細な説明が含まれている。
【００３７】
必ずしも縮尺通りに描かれていない図面において、同一の符号は複数の図を通して概ね類似の構成要素を表す。互いに異なる接尾文字を有する同一の符号は、概ね類似の構成要素の種々異なる例を表す。図面は、本明細書で論じられる種々の実施形態を制限ではなく例示の方法で一般的に示している。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】２個の集中パラメータを用いることで血流量を圧波形に関係付けるために用いられる、血管系の２要素電気類似モデルの例。
【図２】３個の集中パラメータを用いることで血流量を圧波形に関係付けるために用いられる、血管系の３要素電気類似モデルの例。
【図３】埋込肺動脈圧（ＰＡＰ）センサを有するシステムの例。
【図４】肺動脈圧信号、記憶された患者特有のパラメータ、たとえば抵抗、コンプライアンス、インピーダンスを受取り、１回拍出量と心拍出量に対する値を生成するように構成された処理システムの一般例。
【図５】心拍出量信号を生成するための、図４に示された処理システムの詳細図を示すシステム例。
【図６】肺動脈圧センサ、プロセッサ、および補助生理学的センサを有するシステムの一般例。
【図７】患者の１回拍出量と心拍出量を、推定する方法。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
心不全患者の場合、心臓が仕事をする能力は低下している。心臓が１回の拍動で血液を
駆出する能力（１回拍出量、ＳＶ）と、左心室によって１分間に送出される血液のリットル数（心拍出量、ＣＯ）とは、著しく減少している。ニューヨーク心臓協会（ＮＹＨＡ）のＩＩＩ／ＩＶ度の心不全患者では、駆出率（ＥＦ）が２０％以下はごく普通である。１回拍出量と心拍出量を測定することによって、医師は患者の心臓の性能を評価することができる。
【００４０】
本明細書は、とりわけ１回拍出量、心拍出量、および心臓機能を日常的に継続して監視することを可能にする、埋込センサからの入力を有するリアルタイム心拍出量監視システムについて一般的に説明する。さらに、本明細書において提供される心拍出量推定システムと方法によって、患者の心拍出量と１回拍出量の遠隔監視が可能になる。
【００４１】
本解決策はＷｉｎｄｋｅｓｓｅｌ（空気チャンバ）理論に基づき開発された脈拍輪郭法（ＰＣＭ）を組入れることができる。この理論は、電気回路と類似の関係を用いた血管系をモデル化することによって、動脈圧脈波から心拍出量と１回拍出量を導き出す方法を提供する。
【００４２】
この方法は、１組の集中パラメータ、たとえば動脈コンプライアンス、血管末梢抵抗、血管インピーダンスを用いることで、血流量を特定の生理学的位置（たとえば大動脈）における圧波形に関係付けることができる。
【００４３】
表１は、図１と図２に示された血行力学等価回路の種々の電気類似物を掲載する。
【００４４】
【表１】
2012501218.tif 000003
図１と図２に示された回路から導かれる等効の時間領域式は、以下に式１と式２として提供されている。
【００４５】
図１は、２個の集中パラメータを用いることで血流量を圧波形に関係付けるために用いられる血管系の２要素電気類似モデルの例を示す。図１に示された２要素電気回路は、動脈コンプライアンスを表すキャパシタンスＣと、血管末梢抵抗を表す抵抗Ｒとを有する。
【００４６】
種々の血管パラメータの間の２要素時間領域関係は、次式によって与えられる。
Ｑ＝Ｃ×ｄＰ／（ｄｔ）  ＋  Ｐ／Ｒ…（式１）  。
ここで、Ｃ＝コンプライアンス、Ｒ＝抵抗である。
【００４７】
図２は、３個の集中パラメータを用いることで血流量を圧波形に関係付けるために用いられる血管系の３要素電気類似モデルを示している。３要素モデルは、３個の原理的構成要素を有する。これらは、拍動流に対する血管の抗力すなわちシステム抵抗を表すインピーダンスと、血流量の増加に対する血管の抗力を表す動脈コンプライアンスと、および血流量に対する血管構造の抗力を表す血管末梢抵抗とである。
【００４８】
種々の血管パラメータの間の３要素時間領域関係は、次式によって与えられる。
ｄＰ／（ｄｔ）＝（Ｒ＋Ｚ）／（ＲＣ）＋Ｚ×ｄＱ／（ｄｔ）  −  Ｐ／（ＲＣ）…（式２）  。
ここで、Ｃ＝コンプライアンス、Ｒ＝抵抗、Ｚ＝インピーダンスである。
【００４９】
図３は、心拍出量推定システム３００と、心拍出量推定システム３００が動作する環境の一部の例を示す。一例において、心拍出量推定システム３００は、埋込肺動脈圧（ＰＡＰ）センサ３２０、埋込医療装置３０１、リード線３０５および３１０、外部システム３０２、肺動脈圧センサ３２０と埋込医療装置３０１との間の通信リンク３２４、肺動脈圧センサ３２０と外部システム３０２との間の遠隔測定リンク３２６、埋込医療装置３０１と外部システム３０２との間の遠隔測定リンク３０３を有する。一例において、心拍出量推定システム３００は、埋込またはその他の心調律管理（ＣＲＭ）システムを有する。
【００５０】
図３において、埋込肺動脈圧センサ３２０と埋込医療装置３０１は、心臓３１９につながる肺動脈３１８を持つ人体３９０に埋込まれている。心臓３１９の右心室は、肺動脈３１８を通って血液を人体３９０の肺に送出して血液を酸素化させる。埋込肺動脈圧センサ３２０は、肺動脈圧信号を感知するために肺動脈３１８の内壁の一部に貼付されるように構成された圧力センサである。
【００５１】
図３の例において、肺動脈圧センサ３２０は、患者の肺動脈３１８内に送達、位置決め、または定着され得る。これについては共同譲渡されたＣｈａｖａｎ他による特許文献１「埋込センサ装置の位置決めと定着のための装置と方法」（本明細書においては「Ｃｈａｖａｎ他｀７３８」と呼ぶ）で説明されており、参照によって、圧力センサ等の生理学的パラメータセンサを肺動脈等の血管に送達、位置決め、および定着することの開示を含め、その全体が本明細書に組込まれる。別の例において、他の生理学的パラメータセンサ送達、位置決め、または定着の方法を使用できる。
【００５２】
感知された肺動脈圧信号は、通信リンク３２４を介して埋込医療装置３０１に伝送される。一例において、感知された肺動脈圧信号は、外部システム３０２に伝送される。一例において、通信リンク３２４は、埋込肺動脈圧センサ３２０と埋込医療装置３０１との間に接続されたリード線によって形成された有線通信リンクを有する。別の例において、通信リンク３２４は、体内無線遠隔測定リンクを有する。特定の例において、体内無線遠隔測定リンクは、超音波遠隔測定リンクである。埋込医療装置３０１は、埋込肺動脈圧センサ３２０によって感知された肺動脈圧信号を受取って処理できるセンサ信号処理システム３２１を有することができる。一例において、埋込医療装置３０１は、ペーシング治療、除細動治療、頻脈性不整脈防止ペーシング治療、再同期治療、または神経性刺激治療の１つ以上を提供するように構成された心調律管理システムを有する。一例において、埋込医療装置３０１はさらに、１つ以上の他の監視および／または治療装置、たとえば薬剤または生物学的物質の送達装置を有する。埋込医療装置３０１は、たとえば１つ以上の生理学的信号の感知を助け、または１つ以上の治療用電気パルスもしくは他の治療を提供するために、電子回路を収容した密閉缶を有することができる。ある例において、密閉缶は、たとえば電気的感知または電気的エネルギー供給のために、電極を提供することもできる。
【００５３】
幾つかの例において、センサ信号処理システム３２１は、ハードウェアとソフトウェアとの組合せによって実装できる。幾つかの例において、信号処理システム３２１は、たとえば以下にモジュールと呼ぶ要素を有することができる。これらは、１つ以上の特定の機能を実行するように構成された用途別回路要素、または１つ以上の機能を実行するようにプログラムできる汎用回路要素を有することができる。このような汎用回路要素は、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、プログラム可能な論理回路要素またはその一部を有することができるが、これらに限定されない。
【００５４】
一例において、通信リンク３０３は、埋込肺動脈圧センサ３２０によって感知された肺動脈圧信号を表すデータを伝送し、これらのデータは埋込医療装置３０１内で処理または記憶される。埋込肺動脈圧センサとセンサ信号処理の例は、２００５年１０月１３日にカーディアック・ペースメーカ社によって提出された特許文献２「肺動脈圧信号絶縁のための方法と装置」で説明されており、参照によってその全体が本明細書に組込まれる。
【００５５】
外部システム３０２は、埋込医療装置３０１のプログラミングを可能にでき、埋込医療装置３０１によって取得された１つ以上の生理学的信号またはその他の信号に関する情報を受取ることができる。一例において、外部システム３０２はプログラマ装置を有することができる。別の例において、外部システム３０２は、患者管理システム、たとえば埋込医療装置３０１に近い外部装置、外部装置や埋込医療装置３０１から比較的離れた位置にある遠隔装置、および外部装置と遠隔装置をリンクする遠隔通信ネットワークを有することができる。患者管理システムは、たとえば患者の状態の監視または１つ以上の治療の調整のために、遠隔位置から埋込医療装置３０１へのアクセスを提供できる。遠隔測定リンク３０３は、埋込医療装置３０１と外部システム３０２との間の双方向データ伝送を提供する無線通信リンクを有することができる。一例において、遠隔測定リンク３０３は、誘導遠隔測定リンクを有することができる。別の例において、遠隔測定リンク３０３は、遠距離無線周波数遠隔測定リンクを有することができる。遠隔測定リンク３０３は、埋込医療装置３０１から外部システム３０２へのデータ伝送を提供できる。これは、たとえば埋込医療装置３０１によって取得されたリアルタイムの生理学的データを伝送すること、埋込医療装置３０１によって取得と記憶された生理学的データを取出すこと、埋込医療装置３０１によって記憶された治療履歴データを取出すこと、または埋込医療装置３０１の動作状態（たとえばバッテリー状態またはリード線インピーダンス）を示すデータを取出すことを有することができる。遠隔測定リンク３０３は外部システム３０２から埋込医療装置３０１へのデータ伝送も提供できる。これは、たとえば生理学的データを取得するために埋込医療装置３０１をプログラムすること、少なくとも１つの自己診断テスト（たとえば装置の動作状態）を実行するために埋込医療装置３０１をプログラムすること、監視機能または治療機能を利用できるように埋込医療装置３０１をプログラムすること、または１つ以上の治療パラメータ、たとえばペーシングもしくは電気的除細動／除細動パラメータを調節するために埋込医療装置３０１をプログラムすることを有することができる。
【００５６】
一例において、プロセッサ３２１は外部システム３０２内に設置されてよい。一例において、肺動脈圧センサ３２０は直接に外部システム３０２に通信する。
一例において、肺動脈圧センサ３２０は、肺動脈圧信号を感知するために肺動脈内に配置された埋込圧力センサを有することができる。これはたとえば共同譲渡されたＳｔａｈｍａｎｎによる前述の特許文献２「肺動脈圧信号絶縁のための方法と装置」で開示されており、参照によって、肺動脈内に配置された埋込圧力センサを用いることで肺動脈圧信号を感知することの開示を含め、その全体が本明細書に組込まれる。別の例において、肺動脈圧信号を感知するために他の圧力センサ構成を使用できる。
【００５７】
肺動脈圧センサ３２０は、センサ信号処理システム３２１内の１つ以上のプロセッサ、心調律管理装置、外部医療装置、または１つ以上の埋込医療装置（ＩＭＤ）の組合せもしくは置換え、センサ信号処理システム３２１、心調律管理装置、および外部医療装置に通信するように構成できる。このようなセンサ、センサ構成、通信システム、および方法の幾つかの例が、Ｍａｚａｒ他による特許文献３「相対的な生理学的パラメータを導き出すためのシステムと方法」、Ｖｏｎ  Ａｒｘ他による特許文献４「外部計算装置を用いてシステム相対的な生理学的測定値を導き出すためのシステムと方法」、Ｖｏｎ  Ａｒｘ他による特許文献５「バックエンド計算システムを用いて相対的な生理学的パラメータを導き出すためのシステムと方法」、およびＣｈａｖａｎ他による特許文献６「埋込まれたセンサ装置を用いて相対的な生理学的パラメータを導き出すためのシステムと方法」、および
特許文献７「埋込まれたセンサ装置を用いて相対的な生理学的測定値を導き出すためのシステムと方法」で詳細に論じられている。これらはすべてカーディアック・ペースメーカ社に譲渡されており、参照によってその全体が本明細書に組込まれ、また本明細書においてはまとめて「生理学的パラメータ感知システムと方法特許」と呼ばれる。
【００５８】
図３の例において、センサ信号処理システム３２１は、肺動脈圧センサ３２０に通信可能に連結され得る。一般的に、センサ信号処理システム３２１は、患者の心臓の１回拍出量または心拍出量を算出するように構成できる。これは、たとえば少なくとも１つの検出された肺動脈圧特性または肺動脈圧センサ３２０から受取られた他の情報を用いることで、肺動脈圧センサ３２０からの情報を使用することを包含することができる。
【００５９】
一例において、センサ信号処理システム３２１は、肺動脈圧情報、たとえば肺動脈圧センサ３０５からの肺動脈圧信号を用いることで、少なくとも１つの肺動脈圧特性、たとえば肺動脈拡張期圧（「ＰＡＤ」）、肺動脈収縮期圧（「ＰＡＳ」）、平均（または他の中心傾向）肺動脈圧、肺動脈端拡張期圧（「ＰＡＥＤＰ」）、肺動脈内の圧変化率（「ＰＡｄＰ／ｄｔ」）、肺動脈圧（「ＰＡＰＰ」）またはその他の肺動脈圧特性を検出するように構成できる。
【００６０】
一例において、センサ信号処理システム３２１は、たとえば肺動脈圧センサ１２０からの肺動脈圧情報を用いることで、少なくとも１つの左心室圧特性、たとえば左心室圧、左心室拡張期圧、左心室収縮期圧、左心室端拡張期圧、平均（または他の中心傾向）左心室圧、左心室容積、左心室ｄＰ／ｄｔ、またはその他の左心室圧特性に対応する少なくとも１つの信号を検出するように構成できる。
【００６１】
図３の例において、センサ信号処理システム３２１は、時間間隔検出器を有することができる。一例において、時間間隔検出器は、第１時刻に発生する肺動脈圧信号の少なくとも第１特徴と、第２時刻に発生する肺動脈圧信号の少なくとも第２特徴との間の少なくとも１つの時間間隔を検出するように構成できる。幾つかの例において、センサ信号処理システム３２１は、少なくとも１つの数学的操作と１つ以上の間隔を用いることで１つ以上の出力を算出するように構成できる。例は、１つ以上の間隔の間の差を算出すること、算出１つ以上の間隔の平均（または他の中心傾向値）を算出すること、または少なくとも１つの数学的操作を用いることで１つ以上の他の出力を算出することを有することができる。
【００６２】
一例において、センサ信号処理システム３２１は、算出された心拍出量または推定された１回拍出量の通知を、外部装置３０２、たとえば外部リピータ、またはプロセッサ３２１に通信することができる他の装置に送るように構成できる。幾つかの例において、外部装置、ＩＭＤまたはその他の装置は、たとえばＥメールまたはその他の通信手段によって、利用者、たとえば医師、その他の介護者または患者に通信するように構成できる。
【００６３】
図４は、肺動脈圧信号、および血管抵抗、および患者特有の動脈コンプライアンスを含んでよい、記憶された患者特有の集中パラメータを受取るように構成された処理システム４００の例を一般的に示す。処理システム４００は、この情報を用いることで患者３９０のために１回拍出量または心拍出量の１つ以上の値を生成できる。一例において、処理システム４００は、入力端１で肺動脈圧プロファイル４３０、入力端２で患者特有の血管抵抗４２２、および入力端３で患者特有の動脈コンプライアンス４２４を受取るように構成されたプロセッサ４１０を有することができる。一例において、患者特有の血管抵抗４２２と患者特有の動脈コンプライアンスは、記憶装置４２０に記憶される。一例において、記憶装置４２０は、患者特有の血管インピーダンス４２６に関係付けられた集中パラメータを有する。一例において、患者特有の血管インピーダンス４２６は、患者特有の血管抵
抗４２２と患者特有の動脈コンプライアンス４２４と併せてプロセッサ４１０に提供される。
【００６４】
一例において、プロセッサ４１０は、出力端４で１つ以上の１回拍出量、出力端５で心拍出量、出力端６で算出された血管抵抗、または出力端７で算出された動脈コンプライアンスを生成するように構成できる。一例において、算出血管抵抗と算出された動脈コンプライアンス値は、入力端２と入力端３にフィードバックされてプロセッサ４１０によって後の処理周期において使用される。
【００６５】
図５は、患者３９０の心拍出量を表す心拍出量信号を生成するための、図４に示した処理システムの詳細図を示す心拍出量推定システム５００の例である。この例において、心拍出量推定システム５００は、記憶装置４２０とプロセッサ４１０を有することができる。一例において、プロセッサ４１０は、反復更新モデル５１０、フィルタ５０２、ダウンサンプラ５０４、ピーク検出器５０６、減算器モジュール５０８、逆数算出モジュール５１２，５１６、積分器５１４、乗算器５１８，５２０および５２２を有することができ、これらは図５に示されているように互いに連結できる。一例において、反復更新モデル５１０は、２要素Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌモデルを表すために用いられる前述の式１によって血流量を決定するように構成できる。一例において、反復更新モデル５１０は、３要素Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌモデルを表すために用いられる前述の式２によって血流量を決定するように構成できる。
【００６６】
一例において、肺動脈圧信号５５０はフィルタ５０２で受取られる。一例において、フィルタ５０２は、チェビシェフフィルタまたはバターワースフィルタを有することができ、これらは肺動脈圧センサ３２０から受取られた肺動脈圧信号５５０中のノイズを除去または減衰するように構成できる。一例において、フィルタ５０２からのフィルタリングされた肺動脈圧信号はダウンサンプラ５０４によって受取られてよく、これによってフィルタリングされた肺動脈圧信号のサンプリングレートを低めることができる。一例において、ピーク検出器５０６は、１心拍にわたる肺動脈圧プロファイルを反復更新モデル５１０に提供できる。一例において、ピーク検出器５０６は、たとえば肺動脈圧信号から収縮期と拡張期を用いることで患者の心拍数を決定するように構成できる。一例において、収縮期と拡張期は、肺動脈圧信号における心臓周期内の重複隆起を特定することによって決定できる。一例において、検出された収縮期圧（Ｐｓｙｓｔｏｌｉｃ）と拡張期圧（Ｐｄｉａｓｔｏｌｉｃ）は、収縮期圧と拡張期圧の差を算出することによって脈圧を算出できる減算器モジュール５０８に提供されてよい。一例において、ピーク検出器５０６は、平均（または他の中心傾向）圧を算出して乗算器５２０に提供でき、乗算器５２０はまた、反復更新モデル５１０によって生成される平均血流量の逆数も受取る。
【００６７】
一例において、脈圧の逆数は、積分器５１４から受取られた１回拍出量と一緒に乗算器５１８に提供できる。乗算器５１８の出力は、更新された動脈コンプライアンスを有することができ、これは初期の患者特有の動脈コンプライアンス４２４を置換するために使用されてよい。乗算器５２０の出力は、更新された血管抵抗を有することができ、これは初期の患者特有の血管抵抗４２２を置換するために使用されてよい。最後に、乗算器５２２は、患者３９０の心拍出量を決定するために、積分器５１４から１回拍出量を、そしてピーク検出器５０６から心拍数を受取るように構成できる。
【００６８】
図６は、肺動脈圧センサ３２０、プロセッサ４１０、および補助生理学的センサ６１０を有するシステム６００の例を一般的に示す。幾つかの例において、１つ以上の肺動脈圧センサ３２０、プロセッサ４１０または補助生理学的センサ６１０は、埋込コンポーネント、外部コンポーネント、または埋込コンポーネントと外部コンポーネントの組合せもしくは置換えを有することができる。たとえば、プロセッサ４１０は、埋込であっても、外
部型であってもよく、または埋込位置と外部位置の間で交換できてもよい。
【００６９】
一般的に、補助生理学的センサ６１０は、患者の種々の生理学的信号、たとえば患者の肺動脈圧信号以外の生理学的信号を感知するように構成できる。補助生理学的センサ６１０は、患者の種々の生理学的信号を感知するように構成された埋込センサまたは外部センサ、たとえば患者の心臓信号を感知するように構成された心臓センサ、患者の心音信号を感知するように構成された心音センサ、患者の右心室圧信号を感知するように構成された右心室圧センサ、患者の左心室圧信号を感知するように構成された左心室圧センサ、患者の血圧信号を感知するように構成された血圧センサ、患者の酸素飽和信号を感知するように構成された酸素飽和センサ、患者の心臓インピーダンスを感知するように構成されたインピーダンスセンサ、患者の加速度または減速度、たとえば患者の左心室の加速度または減速度を感知するように構成された加速度計、たとえばリード線ベースの加速度計、患者の身体活動信号を感知するように構成された身体活動センサ、患者の姿勢を感知するように構成された姿勢センサ、または患者の他の生理学的信号を感知するように構成されたその他の補助生理学的センサを有することができる。
【００７０】
一例において、プロセッサ４１０は、補助生理学的センサ６１０と肺動脈圧センサ３２０に通信可能に連結できる。プロセッサ４１０は、補助生理学的センサ６１０から情報を受取り、肺動脈圧センサ３２０から情報、たとえば肺動脈圧信号を受取るように構成できる。一例において、プロセッサ４１０は、肺動脈圧センサ３２０からの情報と補助生理学的センサ６１０からの情報を用いることで心臓の１回拍出量と心拍出量を算出するように構成できる。
【００７１】
図７は、患者の１回拍出量または心拍出量を推定するための動作方法７００の例を示す。
ステップＳ７０２で、動作方法７００は肺動脈圧信号を受取ることを有することができる。肺動脈圧信号は、患者の肺動脈の肺動脈圧の少なくとも一部を示す何らかの信号を有することができる。一例において、肺動脈圧信号は肺動脈センサ３２０を用いることで感知できる。
【００７２】
ステップＳ７０４で、動作方法７００は、ステップＳ７０２で受取られた圧波形のフィルタリングとダウンサンプリングのうちの少なくとも１つを有することができる。一例において、受取られた肺動脈圧信号は、フィルタ５０２を用いることでフィルタリングされてよい。一例において、フィルタリングされた肺動脈圧信号は、ダウンサンプラ５０４を用いることでダウンサンプリングされてよい。
【００７３】
ステップＳ７０６で、動作方法７００は、たとえば１つ以上の収縮期のピークまたは１つ以上の拡張期の谷を位置特定するために、ダウンサンプリングされた波形のピーク検出を実行し、連続する谷の間の時間間隔を決定することを有することができる。一例において、ピーク検出は、ピーク検出器モジュール５０６を用いることで実行されてよい。一例において、収縮期と拡張期は、肺動脈圧信号の心臓周期における重複隆起を用いることで特定できる。
【００７４】
ステップＳ７０８で、動作方法７００は、現心拍に対する脈圧を算出することを有することができる。一例において、脈圧は、減算器モジュール５０８で収縮期圧（Ｐｓｙｓｔｏｌｉｃ）と拡張期圧（Ｐｄｉａｓｔｏｌｉｃ）との間の差を形成することによって算出できる。
【００７５】
ステップＳ７１０で、動作方法７００は、初期の患者特有の血管抵抗モデルパラメータ４２２と初期の患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータ４２４を反復更新モデ
ル５１０に提供することを有することができる。一例において、初期の患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータ４２２、初期の患者特有の血管抵抗モデルパラメータ４２４、および初期の患者特有の血管インピーダンスモデルパラメータ４２６は、記憶装置４２０に記憶されてよい。一例において、初期の患者特有の血管抵抗モデルパラメータと初期の患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータは、患者の少なくとも１つの生理学的特性を用いることで導き出すことができる。上記モデルパラメータを決定するために使用できる生理学的特性の例は、ＣＴスキャンまたは超音波画像法を用いることで決定できる患者の心臓の物理的次元を有する。
【００７６】
ステップＳ７１２で、動作方法７００は、反復更新モデル５１０における現心拍に対する流量プロファイルを、２つのＷｉｎｄｋｅｓｓｅｌ式のいずれか１つ（２要素モデルの場合は式１、または３要素モデルの場合は式２）を用いることで算出することを有することができる。
【００７７】
ステップＳ７１４で、動作方法７００は、１心拍にわたる流量プロファイルを積分して１回拍出量を決定することを有することができる。一例において、積分器５１４は、反復更新モデル５１０から受取られた出力流量プロファイルに関する積分を実行できる。
【００７８】
ステップＳ７１６で、動作方法７００は、１回拍出量を脈圧で除算し、更新された動脈コンプライアンスを算出することを有することができる。
ステップＳ７１７で、動作方法７００は、記憶装置４２０内で初期動脈コンプライアンス４２２を、ステップＳ７１６で算出され更新された動脈コンプライアンスで置換することを有する。
【００７９】
ステップＳ７１８で、動作方法７００は、現心拍にわたる圧の平均を求め、平均圧を決定することを有することができる。
ステップＳ７２０で、動作方法７００は、現心拍にわたる流量プロファイルの平均を求めて、平均血流量を決定することを有する。
【００８０】
ステップＳ７２２で、動作方法７００は、平均圧を平均血流量で除算して、更新された血管抵抗を算出することを有することができる。一例において、モジュール５１２は平均血流量の逆数を乗算器５２０に提供し、乗算器５２０は更新された血管抵抗を出力する。
【００８１】
ステップＳ７２３で、動作方法７００は、記憶装置４２０内で初期血管抵抗４２４を、ステップＳ７２２で算出され更新された血管抵抗で置換することを有することができる。
ステップＳ７２４で、動作方法７００は、収縮の間の時間間隔の逆数を取ることによって心拍数を生成することを有することができる。一例において、心拍数は、ピーク検出器モジュール５０８によって乗算器５２２に提供される。
【００８２】
ステップＳ７２６で、動作方法７００は、ピーク検出器モジュール５０６から受取られた心拍数に、積分器モジュール５１４から受取られた１回拍出量を乗算することで、心拍出量を生成することを有することができる。一例において、乗算器５２２を用いることで心拍数と１回拍出量を乗算できる。
【００８３】
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を構成する添付の図面の参照を含む。図面は、本発明を実施できる特定の実施形態を例示の方法で示している。これらの実施形態は本明細書においては「例」と呼ばれる。このような例は図示または説明された以外の要素を有することができる。しかしながら本発明者は、図示または説明された要素のみが想定された例も意図している。さらに、本発明者は特定の例に関しても、本明細書中で図示または説明された他の例に関して、図示または説明された要素を組合わせ、または置換する例も
意図している。
【００８４】
本明細書中で参照を求めたすべての出版物、特許、および特許文書は、あたかも個々に参照して組込まれたかのように、参照によってそれらの全体が本明細書に組込まれる。本明細書と参照によって組込まれたそれらの文書との間で語法に矛盾がある場合は、組込まれた参照文書の語法は本明細書の語法の補足と見なされるべきである。矛盾が相容れない場合は、本明細書の語法が基準となる。
【００８５】
本明細書において「ａ」または「ａｎ」の用語は、特許文書で慣例のように、１または１以上のものを含むために使用されており、他の「少なくとも１つの」または「１つ以上の」という例または語法には関わりない。本明細書において「ｏｒ」という用語は非排他的であり、「ＡまたはＢ」は特に指示しない限り「ＡであるがＢではない」「ＢではあるがＡではない」および「ＡおよびＢ」を含む。添付の請求項において、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」と「ｉｎ  ｗｈｉｃｈ」の用語は、それぞれ「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」と「ｗｈｅｒｅｉｎ」を表す平易な英語として用いられている。また、以下の請求項において「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」と「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」の用語は制限がなく、ある請求項においてこのような用語の後に枚挙されている要素以外の要素を有するシステム、装置、物品またはプロセスは、当該請求項の範囲に含まれると見なされる。さらに、以下の請求項において「第１」、「第２」、および「第３」等の用語は、単に標識として使用されており、それらの対象物に数的な要求を課すものではない。
【００８６】
本明細書中に説明された方法例は、少なくとも一部は機械またはコンピュータで実装できる。幾つかの説明は、上記の例で説明された方法を実行するための電子装置を構成するように動作する命令で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装は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、上位レベル原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、種々の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なしてもよい。さらに、コードは、実行中または他の時点で１つ以上の揮発性または非揮発性コンピュータ可読媒体に具体的に記憶されてよい。これらのコンピュータ可読媒体は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光学ディスク（たとえばコンパクトディスクと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メモリスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等を含んでよいが、これらに限られない。
【００８７】
上記の説明は例示を意図しており、制限的なものではない。たとえば上述した例（またはその１つ以上の側面）は、互いに組合わせて用いられてよい。当業者が上記の説明を再検討することによって他の実施形態も使用できる。要約は米国特許法施行規則（３７Ｃ．Ｆ．Ｒ．）第１．７２条（ｂ）に従い、読者が技術的開示内容の本質を迅速に確認できるように提供されている。要約は特許請求の範囲または意味を解釈または制限するために使用されないという理解のもとで提出される。また、上記の詳細な説明において、開示を簡素化する目的で種々の特徴をグループ編成した。この開示方法は、請求されない特徴が何らかの請求項にとって必須であることを意図するものとして解釈すべきではない。むしろ、本発明の要旨は、開示された特定の実施形態の全部の特徴より少数の特徴に存在する。従って、特許請求の範囲は、これによって詳細な説明に組込まれ、各請求項は、個別の実施形態として自立している。本発明の範囲は、添付の特許請求項、およびこれらが権利化される等効物の全範囲を参照して決定されるべきである。
【図１】
2012501218.tif 000004
【図２】
2012501218.tif 000005
【図３】
2012501218.tif 000006
【図４】
2012501218.tif 000007
【図５】
2012501218.tif 000008
【図６】
2012501218.tif 000009
【図７】
2012501218.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成23年2月28日(2011.2.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
埋込肺動脈圧センサから肺動脈圧信号を受取る入力端と；
心拍出量を算出するために用いられる出力信号を提供する出力端と；
患者特有の血管抵抗モデルパラメータと、患者特有の動脈コンプライアンスモデルパラメータとを記憶するように構成された記憶装置（４２０）と；
前記入力端と前記出力端と前記記憶装置（４２０）とに連結されたプロセッサ（４１０）と
を有する心拍出量推定装置であって、
前記プロセッサ（４１０）は、
収縮期と拡張期とを有する前記肺動脈圧信号を受取り；
心臓周期の心拍数（ＨＲ）を決定し；
前記肺動脈圧信号と前記心拍数を、１回拍出量（ＳＶ）と心拍出量（ＣＯ）のうちの少なくとも１つに関係づけ、かつ前記肺動脈圧信号から導かれた脈圧の値を取出すべく、患者特有の前記血管抵抗モデルパラメータと患者特有の前記動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いる反復更新モデル（５１０）を提供し；
前記心拍数と前記肺動脈圧信号と前記反復更新モデル（５１０）を用いることで、前記心拍出量を算出し；
前記反復更新モデル（５１０）からの肺血流量情報の中心傾向を用いることで、患者特有の前記血管抵抗モデルパラメータを反復的に更新し；
前記反復更新モデル（５１０）からの肺血流量プロファイル情報を用いることで、患者特有の前記動脈コンプライアンスモデルパラメータを反復的に更新する
ように構成されていることを特徴とする、心拍出量推定装置。
【請求項２】
前記プロセッサ（４１０）は、前記記憶装置（４２０）内に格納された前記肺動脈圧信号と前記血管抵抗モデルパラメータと前記動脈コンプライアンスモデルパラメータとを用いることで、前記心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを決定するように構成された、
請求項１記載の心拍出量推定装置。
【請求項３】
前記プロセッサ（４１０）は、前記心臓周期にわたる肺血流量プロファイルを積分することによって１回拍出量を決定するように構成された、
請求項１または２記載の心拍出量推定装置。
【請求項４】
前記プロセッサ（４１０）は、前記肺動脈圧信号を用いることで前記動脈コンプライアンスモデルパラメータを更新するように構成された、
請求項１〜３何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項５】
前記プロセッサ（４１０）は、前記１回拍出量と、前記肺動脈圧信号から取出された脈圧とを用いることで、前記動脈コンプライアンスモデルパラメータを更新するように構成された、
請求項４記載の心拍出量推定装置。
【請求項６】
前記プロセッサ（４１０）は、前記肺動脈圧信号を用いることで前記血管抵抗モデルパラメータを更新するように構成された、
請求項１〜５何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項７】
前記プロセッサ（４１０）は、前記肺動脈圧信号の中心傾向と、前記心臓周期にわたる肺血流量プロファイルの中心傾向とを用いることで、前記血管抵抗モデルパラメータを更新するように構成された、
請求項６記載の心拍出量推定装置。
【請求項８】
前記プロセッサ（４１０）は、前記肺動脈圧信号における前記収縮期と前記拡張期とを特定することによって、前記心拍数と前記心臓周期とを決定するように構成された、
請求項１〜７何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項９】
前記プロセッサ（４１０）は、前記心臓周期中の前記肺動脈圧信号における重複隆起を特定することによって、前記収縮期と前記拡張期とを特定するように構成された、
請求項８記載の心拍出量推定装置。
【請求項１０】
前記プロセッサ（４１０）は、ピーク検出を用いることで重複隆起を特定する、
請求項９記載の心拍出量推定装置。
【請求項１１】
前記プロセッサ（４１０）は、第２生理学的センサから生成された生理学的信号を用いることで重複隆起を特定する、
請求項９または１０記載の心拍出量推定装置。
【請求項１２】
前記第２生理学的センサは、心音センサとＥＣＧモニタのうちの少なくとも１つを有する、
請求項１１記載の心拍出量推定装置。
【請求項１３】
前記プロセッサ（４１０）は、所定数の前記心臓周期にわたる心拍出量の中心傾向を決定するように構成された、
請求項１〜１２何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【請求項１４】
心拍出量算出を正規化するために、前記入力端として姿勢センサを有する、
請求項１３記載の心拍出量推定装置。
【請求項１５】
算出された心拍出量から、患者の呼吸効果を減衰させるように構成された、
請求項１〜１４何れか一項記載の心拍出量推定装置。
【国際調査報告】
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