(57)【要約】患者が正常または異常な血行動態状態にあるか否かにかかわらず、患者の心臓血管パラメータを測定する方法が記載される。これらの方法は、患者が正常または異常な血行動態状態にあるか否かを決定し、次に患者データに適切なモデルを適用して患者に関する心臓血管パラメータを決定することを含む。患者が正常または異常な血行動態状態にあるか否かを定めるために多変量ブールモデルが用いられ、次に、適切な心臓血管パラメータを計算するために多変量統計モデルが用いられる。異常な血行動態状態にある患者用の正確な心臓血管パラメータを有することにより、例えば、心拍出量および一回拍出量などの治療関連パラメータにおいて正確な計算値を得ることができる。
2012517291.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の心臓血管パラメータを計算するための方法であって、
前記患者の動脈圧波形データを提供することと、
前記動脈圧波形データを分析して前記患者が異常状態にあるか否かを決定することと、
前記患者が異常状態にあると決定された場合には、前記動脈圧波形データに第２の多変量統計モデルを適用して前記患者の心臓血管パラメータを決定することと、
前記患者が異常状態にあると決定されない場合には、前記動脈圧波形データに第３の多変量統計モデルを適用して前記患者の心臓血管パラメータを決定することとを含む方法。
【請求項２】
前記患者が異常状態にあるか否かの決定は、前記動脈圧波形データに第１の多変量統計モデルを適用して前記患者が異常状態にあるか否かを決定することを含み、前記第１の多変量統計モデルは異常状態にあった第１の群の検査患者からの第１の動脈圧波形データセットと、異常状態にはなかった第２の群の検査患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成され、前記第１の多変量統計モデルは前記第１の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第１の値と、前記第２の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第２の値とに対応する出力値を提供し、前記出力値が前記第１の値と前記第２の値との間の閾値よりも大きい場合には、前記患者が異常状態にあると決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記患者が異常状態にあるか否かを決定することは、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）の関数である近似関数であって、異常状態にあった第１の群の検査患者からの第１の動脈圧波形データセットと、異常状態にはなかった第２の群の検査患者からの第２の動脈圧波形データセットとに関連する近似関数を決定することと、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）を含む前記動脈圧パラメータセットを、前記動脈圧波形データから決定することと、
前記動脈圧パラメータセットを用いて前記近似関数を評価することと
を用いる前記第１の多変量統計モデルを適用することを含む、請求項２に記載の方法  。
【請求項４】
前記第２の多変量統計モデルは異常状態にあった検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の心臓血管パラメータの値を提供する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の多変量統計モデルは前記異常状態に影響される１つ以上のパラメータを含む要素セットに基づいている、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第３の多変量統計モデルは異常状態にはなかった検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の心臓血管パラメータの値を提供する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第３の多変量統計モデルは前記心臓血管パラメータの計算に用いられる１つ以上のパラメータを含む要素セットに基づいている、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記患者の心臓血管パラメータは、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）の関数である近似関数であって、前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的な生成された基準測定値セットに関連する近似関数と、異常状態を経験している患者からの前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的に決定された基準測定値セットとを決定することと、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）を含む、前記動脈圧波形データからの動脈圧パラメータセットを決定することと、
前記動脈圧パラメータセットを用いて前記近似関数を評価することと
を用いる前記第２の多変量統計モデルを適用して決定される、請求項１に記載の方法  。
【請求項９】
前記患者の心臓血管パラメータは、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）の関数である近似関数であって、前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的な生成された基準測定値セットに関連する近似関数と、異常状態を経験していない患者からの前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的に決定された基準測定値セットとを決定することと、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）を含む、前記動脈圧波形データからの動脈圧パラメータセットを決定することと、
前記動脈圧パラメータセットを用いて前記近似関数を評価することと
を用いて作成される前記第３の多変量統計モデルを適用して決定される、請求項１に記載の方法  。
【請求項１０】
前記異常状態は血管拡張の発生を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記異常状態は血管収縮の発生を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記異常状態は高心拍出量における心臓血管状態の発生を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記異常状態は中央大動脈圧からの末梢動脈圧の高心拍出量における分離を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記異常状態は末梢動脈圧が中央大動脈圧よりも小さいことを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記異常状態は末梢動脈圧が中央大動脈圧に比例していないことを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
高心拍出量の患者および高心拍出量ではない患者の心臓血管パラメータを測定するための方法であって、
患者の動脈圧波形データを提供することと、
前記動脈圧波形データを分析して前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定することと、
前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定された場合には、前記動脈圧波形データを分析して患者が高心拍出量であるか否かを決定することと、
前記患者が高心拍出量であると決定された場合には、前記動脈圧波形データに第３の多変量統計モデルを適用して前記患者の高心拍出量および分離された心臓血管パラメータを決定することと、
前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定されないか、前記患者が高心拍出量であると決定されない場合には、前記動脈圧波形データに第４の多変量統計モデルを適用して前記患者の正常な心臓血管パラメータを決定することとを含む方法。
【請求項１７】
高心拍出量の患者および高心拍出量ではない患者の心臓血管パラメータを測定するための方法であって、
患者の動脈圧波形データを提供することと、
前記動脈圧波形データを分析して前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定することと、
前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定された場合には、前記動脈圧波形データを分析して患者が高心拍出量であるか否かを決定することと、
患者が高心拍出量であると決定された場合に、高心拍出量状態および中央と末梢動脈圧との間の分離を経験していた検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の高心拍出量および分離された心臓血管パラメータの値を提供する第３の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用して前記患者の高心拍出量心臓血管パラメータを決定することと、
前記患者の末梢動脈圧が前記患者の中央大動脈圧から分離していると決定されないか、前記患者が高心拍出量であると決定されない場合には、正常な血行動態状態にある検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の正常な心臓血管パラメータの値を提供する第４の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用して前記患者の正常な心臓血管パラメータを決定することとを含む方法。
【請求項１８】
高心拍出量の患者および高心拍出量ではない患者の心臓血管パラメータを測定するための方法であって、
患者の動脈圧波形データを提供することと、
末梢動脈圧と中央大動脈圧との間の分離を経験していた第１の群の検査患者からの第１の動脈圧波形データセットと、末梢動脈圧と中央大動脈圧との間の分離を経験していなかった第２の群の検査患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成された第１の多変量統計モデルであって、前記第１の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第１の分離値と、前記第２の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第２の分離値とに対応する分離された出力値を提供し、前記分離された出力値が前記第１の分離値と前記第２の分離値との間の分離閾値よりも大きい場合に、前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定する第１の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用して前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定することと、
前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定された場合に、高心拍出量であった第１の群の患者からの第１の動脈圧波形データセットと、高心拍出量ではなかった第２の群の患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成された第２の多変量統計モデルであって、前記第１の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第１の高心拍出量値と、前記第２の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第２の高心拍出量値とに対応する高心拍出量の出力値を提供し、前記高心拍出量の出力値が前記第１の高心拍出量の規定値と第２の高心拍出量の規定値との間の高心拍出量の閾値以上である場合に、前記患者が高心拍出量であると決定する第２の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用して患者が高心拍出量であるか否かを決定することと、
前記患者が高心拍出量であると決定された場合に、高心拍出量状態および中央と末梢動脈圧との間の分離を経験していた検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の高心拍出量および分離された心臓血管パラメータの値を提供する第３の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用して前記患者の高心拍出量および分離された心臓血管パラメータを決定することと、
前記患者の末梢動脈圧が前記患者の中央大動脈圧から分離されたと決定されないか、前記患者が高心拍出量であると決定されない場合に、正常な血行動態状態にある検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の正常な心臓血管パラメータの値を提供する第４の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用して前記患者の正常な心臓血管パラメータを決定することとを含む方法。
【請求項１９】
前記高心拍出量および分離された心臓血管パラメータは、血管拡張の発生を表す、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記高心拍出量および分離された心臓血管パラメータは、血管収縮の発生を表す、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記高心拍出量および分離された心臓血管パラメータは、高心拍出量心臓血管状態の発生を表す、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記高心拍出量および分離された心臓血管パラメータは、中央大動脈圧態からの末梢動脈圧の高心拍出量における分離を表す、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記高心拍出量および分離された心臓血管パラメータは、末梢動脈圧が中央大動脈圧よりも小さいことを表す、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記高心拍出量および分離された心臓血管パラメータは、末梢動脈圧が中央大動脈圧に比例しないことを表す、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定することは、末梢動脈圧と中央大動脈圧との間の分離を経験していた第１の群の検査患者からの第１の動脈圧波形データセットと、末梢動脈圧と中央大動脈圧との間の分離を経験していなかった第２の群の検査患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成される第１の多変量統計モデルであって、前記第１の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第１の値と、前記第２の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第２の値とに対応する分離された出力値を提供し、前記分離された出力値が前記第１の値と前記第２の値との間の分離閾値よりも大きい場合に、前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定する第１の多変量統計モデルを前記動脈圧波形データに適用して前記患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定することを含む、請求項１６または１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記第１の多変量統計モデルは末梢動脈の分離に影響される１つ以上のパラメータを含む要素セットに基づいている、請求項２５に記載の方法  。
【請求項２７】
前記患者が高心拍出量であるか否かを決定することは、高心拍出量であった第１の群の患者からの第１の動脈圧波形データセットと、高心拍出量ではなかった第２の群の患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成された第２の多変量統計モデルであって、前記第１の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第１の値と、前記第２の動脈圧波形データセットの前記動脈圧波形における第２の値とに対応する高心拍出量の出力値を提供し、前記高心拍出量の出力値が前記第１の値と前記第２の値との間の高心拍出量の閾値以上である場合に、前記患者が高心拍出量であると決定する第２の多変量統計モデルを、前記動脈圧波形データに適用することを含む、請求項１６または１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
前記第２の多変量統計モデルは前記高心拍出量状態に影響される１つ以上のパラメータを含む要素セットに基づいて決定される、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記第１の値は前記第２の値よりも大きい、請求項２、１８、または２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記第１の値は正の数であり、前記第２の値は負の数である、請求項２、１８、または２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記第１の値は＋１００であり、前記第２の値は−１００である、請求項２、１８、または２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
前記閾値は０である、請求項２、１８、または２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記分離閾値は前記第１の分離値と前記第２の分離値との平均値である、請求項２、１８、または２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
前記分離閾値は分離閾値範囲であり、前記分離された出力値が前記分離閾値範囲内である場合には、結果は不確定であり、前記患者からの追加的な動脈圧波形データを用いて前記方法が繰り返される、請求項２、１８、または２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記第３の多変量統計モデルは高心拍出量状態および中央と末梢動脈圧との間の分離を経験していた検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の高心拍出量および分離された心臓血管パラメータの値を提供する、請求項１６に記載の方法。
【請求項３６】
前記第４の多変量統計モデルは正常な血行動態状態にある検査患者の群からの動脈圧波形データセットから作成され、前記患者の正常な心臓血管パラメータの値を提供する、請求項１６に記載の方法。
【請求項３７】
前記多変量統計モデルは前記心臓血管パラメータに影響される１つ以上のパラメータを含む要素セットに基づいている、請求項３５または３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記１つ以上のパラメータは、前記動脈圧波形データセットにおける拍動の標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記動脈圧波形データセットにおけるＲ対Ｒ間隔に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧波形データセットにおける心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記動脈圧波形データセットにおける心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記動脈圧波形データセットにおける心臓拡張期間に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）からなる群から選択される、請求項５、７、２６、２８または３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記患者の高心拍出量心臓血管パラメータは、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）の関数である近似関数であって、前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的な生成された基準測定値セットに関連する近似関数と、高心拍出量状態を経験している患者からの前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的に決定された基準測定値セットとを決定することと、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）を含む、前記動脈圧波形データからの動脈圧パラメータセットを決定することと、
前記動脈圧パラメータセットを用いて前記近似関数を評価することにより、前記患者の高心拍出量心臓血管パラメータを計算することと
を用いて、前記第３の多変量統計モデルを適用して決定される、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
前記患者の正常な心臓血管パラメータは、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）の関数である近似関数であって、前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的な生成された基準測定値セットに関連する近似関数と、正常な血行動態状態にある患者からの前記心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的に決定された基準測定値セットとを決定することと、
少なくとも、前記動脈圧波形データの標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、前記患者の心拍に基づくパラメータ（ｂ）、前記動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、前記心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、前記心臓収縮期間と前記心臓拡張期間との比率に基づくパラメータ（ｅ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均値に基づくパラメータ（ｆ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、前記動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、前記動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）、および前記患者の体表面積に基づくパラメータ（ｎ）を含む、前記動脈圧波形データからの動脈圧パラメータセットを決定することと、
前記動脈圧パラメータセットを用いて前記近似関数を評価することにより、前記患者の正常な血行動態における心臓血管パラメータを計算することと
を用いて、前記第４の多変量統計モデルを適用して決定される、請求項１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
前記心臓血管パラメータは動脈コンプライアンスである、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記心臓血管パラメータは動脈弾性である、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４３】
前記心臓血管パラメータは末梢抵抗である、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４４】
前記心臓血管パラメータは動脈緊張である、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４５】
前記心臓血管パラメータは動脈流である、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記心臓血管パラメータは一回拍出量である、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４７】
前記心臓血管パラメータは心拍出量である、請求項１、１６、１７、１８、３９、または４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記患者からの前記動脈圧波形データは、連続的に提供され、かつ連続的に分析される、請求項１、１６、１７、または１８のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は譲受人に譲渡されるものとして、「Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ  Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ」という題目である、２００９年２月９日に出願された米国特許仮出願第６１／１５０，９９１号の優先権を主張するものであり、その全内容が本明細書に参照として組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
一回拍出量（ＳＶ）、心拍出量（ＣＯ）、拡張末期容量、駆出率（ＥＦ）、一回拍出量変動（ＳＶＶ）、脈圧変動（ＰＰＶ）、および収縮期血圧変動（ＳＰＶ）などのような指標は、疾患の診断だけでなく、「リアルタイム」、すなわち患者の臨床的な著しい変化の継続的なモニタリングに重要である。例えば医療従事者は、ヒトおよび動物の患者の両方の前負荷依存、水分反応性、または容量反応性ならびに心拍出量にも関心がある。したがって、ほとんどの病院が、患者に起こる１つ以上の示された変化を警告するために、心臓に関する１つ以上の指標をモニタリングする、いくつかの形態の機器を有している。侵襲的技術、非侵襲的技術、およびその組み合わせを含む多くの技術が利用され、さらに多くが文献で提案されている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
患者の心臓血管パラメータを計算する方法が記載される。これらの方法は、患者の動脈圧波形データの提供と動脈圧波形データの分析とを含み、患者が異常状態にあるか否かを決定する。患者が異常状態にあると決定された場合には、次に、動脈圧波形データに多変量統計モデルを適用して患者の心臓血管パラメータを決定する。この多変量統計モデルは、例えば、異常状態にあった患者からのデータを利用して作成され得る。患者が異常状態ではない（すなわち、異常状態とは反対の正常状態にある）と決定された場合には、次に、動脈圧波形データに多変量統計モデルを適用して患者の心臓血管パラメータを決定する。この多変量統計モデルは、例えば、異常状態にはなかった患者（すなわち、異常状態とは反対の正常状態にあった患者）からのデータを利用して作成され得る。
【０００４】
さらに、高心拍出量の患者および高心拍出量ではない患者の心臓血管パラメータを測定するための方法が記載される。これらの方法は、患者の動脈圧波形データの提供と動脈圧波形データの分析とを含み、患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定する。患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定するための動脈圧波形データの分析は、例えば、分離を経験した患者と正常な血行動態状態にある患者との両方からのデータに基づいて生成された多変量ブールモデルを用いて達成され得る。患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定された場合には、次に、動脈圧波形データが分析され、患者が高心拍出量であるか否かが決定される。患者が高心拍出量であるか否かを決定するための動脈圧波形データの分析は、例えば、高心拍出量の患者と正常な血行動態状態にある患者との両方からのデータに基づいて生成された多変量ブールモデルを用いて達成され得る。患者が高心拍出量であると決定された場合には、次に、動脈圧波形データに多変量統計モデルを適用して、患者の高心拍出量および分離された心臓血管パラメータを決定する。この多変量統計モデルは、例えば、高心拍出量状態および分離を経験した患者からのデータを利用して作成され得る。ただし、患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定されないか、患者が高心拍出量であると決定されない場合には、次に、動脈圧波形データに多変量統計モデルを適用して、患者の正常な心臓血管パラメータが決定される。この多変量統計モデルは、例えば、分離または高心拍出量状態を経験しなかった患者（すなわち、正常な血行動態状態にある患者）からのデータを利用して作成され得る。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】正常な血行動態状態中の豚モデルの上行大動脈（大動脈）、大腿動脈（大腿部）、および橈骨動脈（橈骨）内で同時に記録された圧力波形を示す図である。
【図２】多量の流体および昇圧剤を用いて蘇生された、内毒素性ショック（敗血性ショック）中の豚モデルの上行大動脈（大動脈）、大腿動脈（大腿部）、および橈骨動脈（橈骨）内で同時に記録された圧力波形を示す図である。
【図３】心臓血管を決定する正常な多変量統計モデルを適用するか否か、または異常状態に基づいた多変量統計モデルを用いるべきか否かを決定するための本明細書に記載された方法における論理の一例を示すブロック図である。
【図４】動脈緊張を決定する正常な多変量統計モデルを適用するか否か、または高心拍出量の多変量統計モデルを用いるべきか否かを決定するための本明細書に記載された方法における論理の一例を示すブロック図である。
【図５】１つの心拍間隔である心臓周期にわたる複合血圧曲線の一例を示す図である。
【図６】図５の圧力波形の離散時間表現を示す図である。
【図７】動脈圧波形における心臓収縮部に基づいた領域を示す図である。
【図８】正常な患者および高心拍出量の患者の動脈圧波形における心臓収縮段階に基づく領域の統計的分布を示す図である。
【図９】動脈圧波形における心臓収縮期間を示す図である。
【図１０】正常な患者および高心拍出量の患者の動脈圧波形における心臓収縮期間の統計的分布を示す図である。
【図１１】動脈圧波形における心臓収縮期間および心臓拡張期間を示す図である。
【図１２】高心拍である患者の心臓拡張段階における期間の統計的分布を正常な血行動態状態（破線）および高心拍出量状態（太線）により示し、関連する全ての患者における分布（細線）をさらに示す図である。
【図１３】高心拍である患者の心臓収縮段階における期間の統計的分布を正常な血行動態状態（破線）および高心拍出量状態（太線）により示し、関連する全ての患者における分布（細線）をさらに示す図である。
【図１４】本明細書に記載された方法を実施するためのシステムの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
患者が正常または異常な血行動態状態にあるか否かにかかわらず、患者の動脈緊張などの心臓血管パラメータを測定する方法が記載される。これらの方法は、患者が正常または異常な血行動態状態にあるか否かを決定し、次に患者データに適切なモデルを適用して患者に関する心臓血管パラメータを決定することを含む。本明細書に記載した方法では、正常な血行動態状態にある患者と対比される異常な血行動態状態にある患者に関する別個の多変量統計モデルが生成される、というのは、患者が一度異常な血行動態状態になると、正常な血行動態状態にある患者に基づくモデルは正確ではないからである。異常な血行動態状態にある患者用の正確な心臓血管パラメータ値を有することにより、例えば、問題となる心臓血管パラメータに基づくパラメータを用いて正確な計算値を得ることができる。そしてこれにより、臨床医は患者に適切な治療を行うことができる。
【０００７】
本明細書に記載した方法は、具体例として、患者が正常な血行動態状態または高心拍出量の血行動態状態にあるか否かにかかわらず、患者の動脈緊張を決定するのに用いられ得る。本明細書で使用されるとき、用語「動脈緊張」は、血管コンプライアンス（すなわち、より大きな血管の弾性コンプライアンス）および末梢抵抗（すなわち、小さな末梢血管の流れ抵抗）における組み合わさった結果を表す。同様に、本明細書で使用されるとき、語句「高心拍出量および血管拡張」は、末梢動脈圧およびその流れが中央大動脈圧およびその流れから分離された状態を意味し、用語「末梢動脈」は、橈骨、大腿部、または上腕動脈などの心臓から離れて位置する動脈を意味するように意図される。「分離された動脈圧」は末梢動脈圧力と中心圧力との間の正常な関係（すなわち、動脈圧が周辺に向かって増幅される）が無効であることを意味する。これはさらに、末梢動脈圧が中央大動脈圧に比例しないか、その作用を受けない状態を含む。正常な血行動態状態下では、心臓から離れるほどに増大した血圧の測定値が得られる。このような血圧上昇を図１に示す。すなわち、橈骨動脈で測定された圧力波の振幅は、大腿動脈で測定された圧力よりも大きく、さらには大動脈圧よりも大きい。これらの圧力の差異は波反射に関連し、これにより周辺に向かうほど圧力は増幅する。
【０００８】
この正常血行動態の圧力関係、すなわち心臓から離れるほど増加する圧力は、多くの場合医学的診断において頼りにされる。ただし、高心拍出量／血管拡張状態下では、この関係は逆転することがあり、動脈圧は中央大動脈圧よりも小さくなる。この逆転は、例えば、前述の波反射に影響を及ぼすと考えられる、末梢血管内の動脈緊張に起因する。このような高心拍出量状態を図２に示す。すなわち、橈骨動脈で測定された圧力波の振幅は、大腿動脈として測定された圧力よりも小さく、さらには大動脈圧よりも小さい。小さい末梢動脈を拡張する薬（硝酸塩、アンジオテンシン変換酵素阻害剤、およびカルシウム阻害剤など）は、高心拍出量状態の一因になると考えられる。これらの種類の重度の血管拡張状態は、橈骨動脈圧が大動脈内の圧力に影響されないような、心肺バイパス（冠状動脈バイパス）直後の状況においても多くの場合に観察される。末梢動脈圧が中央大動脈圧に影響されないような中央と周辺との実質的な圧力差は、重度の血管拡張を招く多量の流体および高用量の昇圧剤を用いて治療される重度の敗血症患者に常に観察される。末期肝臓病患者でも非常に類似した状態が観察される。当業者に理解されるように、正常な血行動態状態にある患者に対する特定の治療は、高心拍出量状態にある患者とは異なる方法がある。それ故ここに開示した方法は、患者の血管状態を検出し、必要に応じて適切な計算方法を利用して、動脈緊張および心拍出量などの患者の正確な心臓血管パラメータを決定する。
【０００９】
本明細書に記載した正常または異常な血行動態状態にある患者の心臓血管パラメータを測定するための方法は、通常、患者の動脈圧波形データを提供する工程と、次に、データを分析する工程とを含む（本明細書で使用されるとき、用語「動脈圧波形データ」は、動脈圧波形データまたは動脈圧信号に比例する、それから得られる、またはその関数である任意の他の信号を意味することが意図される）。各分析工程の１つ以上の結果に応じて、次に実行される分析が決定される。方法工程の一例を図３に示す。まず動脈圧波形を分析して異常状態にあるか否かを決定する（１０で示す）。患者が異常な血行動態状態にあると決定された場合には、次に、動脈圧波形データを用いた計算が実行されて異常状態における心臓血管パラメータを決定する（２０で示す）。患者が正常な血行動態状態にあると決定された場合には、次に、動脈圧波形に関する計算が実行されて正常な血行動態状態における心臓血管パラメータを決定する（３０で示す）。さらに、必要に応じて、適切な値を用いて動脈緊張などの心臓血管パラメータに関連する他の値を計算できる（４０で示す）。
【００１０】
本明細書に記載した特定の方法工程のさらなる例を図４に示す。この方法は、高心拍出量の血行動態状態にある患者と正常な血行動態状態にある患者との動脈緊張を測定することを含む。この方法では、最初に動脈圧波形を分析して患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定する（１０で示す）。患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定された場合には、次に、動脈圧波形データを分析して患者が高心拍出量であるか否かを決定する（２０で示す）。患者がさらに高心拍出量であると決定された場合には、次に、患者の動脈圧波形データに多変量統計モデルを適用して患者の高心拍出量の動脈緊張を決定する（Ｘｄｅｃｏｕｐｌｅｄ）（３０で示す）。患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定されないか、患者が高心拍出量であると決定されない場合には、次に、患者の動脈圧波形データに多変量統計モデルを適用して患者の正常な動脈緊張を決定する（Ｘｎｏｒｍａｌ）（４０で示す）。次に、患者のそれらの状態に適する動脈緊張（すなわち、ＣｎｏｒｍａｌまたはＣｄｅｃｏｕｐｌｅｄ）が用いられて、正確な一回拍出量、心拍出量、または動脈緊張に関連する他の値を計算する（５０で示す）。他の心臓血管パラメータにも同じ方法が用いられ得る。
【００１１】
これらの方法における患者が正常または異常な血行動態状態にあるか否かの決定は、多変量統計（すなわち、ブール）モデルを動脈圧波形に適用することを含む。このような多変量統計モデルは、異常な血行動態状態を経験した第１の群の検査または基準患者からの第１の動脈圧波形データセットと、正常な血行動態状態を経験した第２の群の検査または基準患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成される。多変量ブールモデルは第１の動脈圧波形データセットの動脈圧波形に関する第１の規定値（１）と、第２の動脈圧波形データセットの動脈圧波形に関する第２の規定値（２）とに対応する出力値を提供する。第１の規定値と第２の規定値との間の閾値よりも出力値が大きい場合には、その結果、患者が異常な血行動態状態にあると決定する。言い換えると、この多変量ブールモデルは、各入力データセットに関して異なる出力値を提供するように設定される。具体的には、多変量ブールモデルは第１の動脈圧波形データセットの動脈圧波形に関する第１の規定値と、第２の動脈圧波形データセットの動脈圧波形に関する第２の規定値とに対応する出力値を提供する。
【００１２】
具体例として、患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かの決定は、動脈圧波形データに多変量統計（すなわち、ブール）モデルを適用することにより、患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたか否かを決定することを含む。この多変量ブールモデルは、末梢動脈圧と中央大動脈圧との分離を経験した第１の群の検査患者からの第１の動脈圧波形データセットと、末梢動脈圧と中央大動脈圧との分離を経験していない第２の群の検査患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成される。多変量ブールモデルは、第１の動脈圧波形データセットの動脈圧波形に関する第１の分離値と、第２の動脈圧波形データセットの動脈圧波形に関する第２の分離値とに対応する出力値（「分離された出力値」）を提供する。第１の分離値と第２の分離値との間の分離閾値よりも分離された出力値が大きい場合には、その結果、患者の末梢動脈圧が中央大動脈圧から分離されたと決定する。
【００１３】
本明細書に用いられる多変量ブールモデルは、異常な血行動態状態に影響される１つ以上のパラメータを含む要素セットに基づいて決定される。理論による固定を所望することなく、一モデルを利用してそのモデルを第１および第２のデータセットに関する異なる出力要求に制約することにより、患者に起こった血管状態を示唆するために複数の要素を活用できる。拍動の標準偏差などの用いられる各種類の要素は、通常、特定の血管状態を経験している患者とその状態を経験していない患者との差異を記録する。ただし、この差異は多くの場合に幅があり、患者が何らかの血管状態を経験しているとしても特定の患者は明確な肯定的な示度と明確な否定的な示度との間の値を有し得るか、または何らかの理由により、患者の特定の要素は正常範囲内にある。しかしながら、複数の要素、すなわち血管状態に影響される複数の要素を用いることにより、通常、特定の状態にあることを示唆するのに十分に肯定的な示度（または、その状態にないことを示唆するのに十分に否定的な示度）が得られる。本明細書に記載したような多変量ブールモデルは、２つの状態、すなわち末梢の分離を経験しているまたは経験していない状態を別々に識別する能力を向上するために、複数の要素を用いる能力がある。
【００１４】
多変量ブールモデルに用いられる要素の特定数は、特定の状態にある患者と特定の状態にない患者とを識別するための個々の要素の能力に応じて決定される。高レベルの正確性をモデルに提供するために、さらに要素の数が増加されてもよい。それ故特定の状況では必要に応じて、モデルの精密性、正確性、および／または再現性を助長するために非常に多くの要素が用いられ得る。本明細書に記載したモデルに用いられ得る要素の例には、動脈圧波形データセットにおける拍動の標準偏差に基づくパラメータ（ａ）、動脈圧波形データセットにおけるＲ対Ｒ間隔に基づくパラメータ（心拍に反比例する）（ｂ）、動脈圧波形データセットにおける心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ（ｃ）、動脈圧波形データセットにおける心臓収縮期間に基づくパラメータ（ｄ）、動脈圧波形データセットにおける心臓拡張期間に基づくパラメータ（ｅ）、動脈圧波形データセットにおける動脈圧平均に基づくパラメータ（ｆ）、動脈圧波形データセットにおける圧力加重の標準偏差に基づくパラメータ（ｇ）、動脈圧波形データセットにおける圧力加重の平均値に基づくパラメータ（ｈ）、動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の歪度に基づくパラメータ（ｉ）、動脈圧波形データセットにおける動脈拍動の尖度に基づくパラメータ（ｊ）、動脈圧波形データセットにおける圧力加重の歪度に基づくパラメータ（ｋ）、動脈圧波形データセットにおける圧力加重の尖度に基づくパラメータ（ｌ）、および動脈圧波形データセットにおける圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンスに基づくパラメータ（ｍ）が含まれる。本明細書に記載した多変量統計モデルと共に使用可能なさらなる要素には、心拍間隔の動脈圧信号の形態（時間領域、周波数領域、または時間周波数領域の測定値など）と、１つ以上の序列を有する動脈圧信号の少なくとも１つの統計学的モーメントとに基づくパラメータ（ｎ）、心拍に対応するパラメータ（ｏ）、患者の人体計測のパラメータセット（ｐ）が含まれる。１つ以上のこれらの要素（またはこれらの要素の全て）は、本明細書に記載した多変量統計モデルに用いられ得る。
【００１５】
本明細書に記載した多変量ブールおよび多変量統計モデルに用いられる要素は、動脈圧に基づく信号、または動脈圧に比例する、それから得られる、またはその関数である信号から計算される。動脈コンプライアンス（動脈緊張）などの心臓血管パラメータの計算は、米国特許出願第１０／８９０，８８７号（２００４年７月１４日出願）に開示されており、その全内容が参照により本明細書中に組み込まれる。米国特許出願第１０／８９０，８８７号に開示されたパラメータを含む、本明細書に開示された方法に用いられる心臓血管パラメータの計算に使用される要素およびデータの例を下に記載する。
【００１６】
図５は、心拍の１サイクルにわたって取り込んだ動脈圧波形Ｐ（ｔ）の一例であり、ここでは、時間ｔｄｉａ０での拡張期圧Ｐｄｉａのポイントから、収縮期圧Ｐｓｙｓの時間ｔｓｙｓを介して、血圧が再びＰｄｉａに到達する時間ｔｄｉａ１までのサイクルである。
【００１７】
本願の方法と共に用いるのに有用な信号には、動脈圧、または、橈骨、大腿部、または上腕などの動脈樹における任意の位置で侵襲的または非侵襲的に測定された、動脈圧に比例する、それから得られる、またはその関数である任意の信号に基づく心臓血管パラメータが含まれる。侵襲的な手段、特にカテーテルが取り付けられた圧力トランスデューサが用いられる場合には、その結果、いかなる位置の動脈も測定可能となる。非侵襲的なトランスデューサの配置は、通常、フィンガーカフ、上腕圧力カフ、および耳たぶクランプなどのそれ自体の手段により決定される。用いられる特定の手段にかかわらず、得られるデータは最終的には動脈圧に対応する（例えば、比例する）電気信号を生成する。
【００１８】
図６に示すように、任意の標準的なアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を用いて、動脈圧などのアナログ信号をデジタル値のシーケンスにデジタル化できる。換言すれば、既知の方法および電気回路を用いて、動脈圧ｔ０≦ｔ≦ｔｆはデジタルの形態Ｐ（ｋ）、ｋ＝０、（ｎ−１）に変換できる。このデジタルの形態では、ｔ０およびｔｆは測定間隔の最初および最後の時間であり、ｎは計算に含まれる動脈圧のサンプル数であり、通常は計算間隔にわたって一様に割り当てられる。
【００１９】
このようなデジタルまたはデジタル化された信号から関連データを得るために、ｉ＝１〜（ｍ−１）のシーケンスＹ（ｉ）であるｍ値の順序付けられた収集方法が考慮される。統計学の分野で公知のように、Ｙ（ｉ）の最初の４つのモーメントμ１、μ２、μ３、およびμ４は既知の式を用いて計算され得る。これは、μ１が平均値（すなわち、算術平均値）、μ２＝σ２が変動値（すなわち、標準偏差σの平方値）、μ３が歪度、そしてμ４が尖度でありそれ故下記の式が成り立つ。
（数１）
μ１＝Ｙａｖｇ＝１／ｍ＊Σ（Ｙ（ｉ））                            （式１）
（数２）
μ２＝σ２＝１／（ｍ−１）＊Σ（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）２              （式２）
（数３）
μ３＝１／（ｍ−１）＊Σ［（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）／σ］３          （式３）
（数４）
μ４＝σ／（ｍ−１）＊Σ［（Ｙ（ｉ）−Ｙａｖｇ）／σ］４            （式４）
通常、第βのモーメントμｐは、ｉ＝０〜（ｍ−１）である次式のように示され得る。
（数５）
μβ＝１（ｍ−１）＊１／σβ＊Σ［（Ｙ）（ｉ）−Ｙａｖｇ）］β          （式５）
第２から第４のモーメントにおける離散値の式は、通常、周知の統計学的な理由により１／ｍの代わりに１／（ｍ−１）を用いて概算される。
【００２０】
本明細書に記載した方法は、圧力波形Ｐ（ｋ）の４つのモーメントだけでなく、圧力加重の時間ベクトルの関数である要素を利用できる。標準偏差σは一レベルの形状情報を提供する。すなわちσがより大きくなると、関数Ｙ（ｉ）が「広がる」、すなわち、平均値からそれる傾向が大きくなる。標準偏差は一部の形状情報を提供するが、その欠点は下記を考慮することにより容易に理解される。すなわち、シーケンスＹ（ｉ）を生成する値が「逆転」された順序、すなわちＹ（ｉ）がｉ＝０軸の周りで反射して移動されて、値Ｙ（ｍ−１）が時間内に第１の値となる場合に、平均値および標準偏差は変化しない。
【００２１】
歪度は調和を欠いた測定値であり、統計モードに関連する関数Ｙ（ｉ）の左または右側が他方よりも大きいことを示す。正に偏った関数が迅速に増大してそのピーク値に到達すると、次に、緩やかに低減する。負に偏った関数でもこれが当てはまる。歪度が平均値または標準偏差値に見出されない形状情報を含み、特にどの程度迅速に関数が最初にそのピーク値に到達し、次にどの程度緩やかに低減するかをそれが示唆することが重要である。２つの異なる関数は同じ平均値および標準偏差を有し得るが、それらが同じ歪度を有することはまれである。
【００２２】
尖度は関数Ｙ（ｉ）が正規分布よりも尖っているかまたはより均一であるか否かの測定値である。したがって、高い尖度は、平均値近くの明確なピーク値を示し、その後に低下し、長い「後部」がそれに続く。関数がそのピーク値の領域において比較的均一であることを低い尖度は示唆する傾向がある。正規分布は３．０の尖度を有しており、実際の尖度はそれ故多くの場合に３．０に調整され、この値は初期の値に対して相対的になる。
【００２３】
心拍間隔の動脈圧波形における４つの統計学的モーメントを用いることによる利点は、モーメントが正確であり、心拍間隔の動脈圧波形の形状において高精度の数学的測定値となることである。動脈コンプライアンスおよび末梢抵抗が動脈圧波形の形状に直接影響を及ぼす場合には、動脈コンプライアンスおよび末梢抵抗の効果は、心拍間隔の動脈圧波形の形状を測定することにより直接評価されてもよい。本明細書に記載した他の動脈圧パラメータに加えて心拍間隔の動脈圧波形の形状感度の統計学的モーメントが、血管コンプライアンスおよび末梢抵抗の組み合わされた影響、すなわち動脈緊張の測定に効果的に用いられてもよい。動脈緊張は動脈コンプライアンスおよび末梢抵抗の組み合わされた影響を示し、容量性および抵抗性部品からなる公知のウインドケッセルの血行動態モデルの２要素の電気的アナログと対等なモデルのインピーダンスに対応する。  動脈緊張を測定することにより、動脈弾性、一回拍出量、および心拍出量などの動脈緊張に基づくいくつかの他のパラメータも直接に測定され得る。任意のそれらのパラメータが、本明細書に記載した方法において要素として用いられてもよい。
【００２４】
圧力波形Ｐ（ｋ）の最初の４つのモーメントμ１ｐ、μ２ｐ、μ３ｐ、およびμ４ｐを計算する際に、多変量ブールまたは多変量統計モデルが用いられる。ここでは、μ１ｐが平均値、μ２ｐ  Ｐ＝σｐ２が変動値、すなわち標準偏差σｐの平方値、μ３ｐが歪度、そしてμ４ｐが尖度であり、これらの全てのモーメントは圧力波形Ｐ（ｋ）に基づいて決定される。前述の式１〜４は、Ｙの代わりにＰ、ｉの代わりにｋ、そしてｍの代わりにｎを代用したこれらの値の計算に用いら得る。
【００２５】
前述の式２は、標準偏差を算出するための「模範的な」方法を提供する。他のより近似的な方法がさらに用いられ得る。例えば、少なくとも血圧ベースの測定の文脈では、概算σｐは、測定された最大圧力値と最小圧力値との差を３で割ることにより求まり、時間に関するＰ（ｔ）の１次導関数の最大値、または最小値の絶対値は、通常、σｐに比例する。
【００２６】
図６に示すように、個々の時間ｋ各々に対応する測定圧力はＰ（ｋ）である。値ｋおよびＰ（ｋ）は柱状図に対応するシーケンスＴ（ｊ）に変換され得、各Ｐ（ｋ）値は対応するｋ値の「数」として用いられることを意味する。非常に簡易化された例により、全体の圧力波形が４つの測定値Ｐ（１）＝２５、Ｐ（２）＝５０、Ｐ（３）＝５５、およびＰ（４）＝３５のみからなることが推測される。これはその後、２５個の１、５０個の２、５５個の３、そして３５個の４であるシーケンスＴ（ｊ）として表される。これはすなわち、
Ｔ（ｊ）＝１、１・・１、２、２・・２、３、３・・３、４、４・・４
であり、このシーケンスは、それ故２５＋５０＋５５＋３５＝１６５の期間を有する。
【００２７】
モーメントは任意の他のものと同様にこのシーケンスにおいて算出される。例えば平均値（第１のモーメント）は下記の式により算出される。
【００２８】
（数６）
μ１Ｔ＝（１＊２５＋２＊５０＋３＊５５＋４＊３５）／１６５＝４３０／１６５＝２．６０６                  （式６）
ここで標準偏差σＴは、変動値μ２Ｔの平方根であり、次式が成り立つ。
ＳＱＲＴ［１／１６４＊２５（１−２．６１）２＋５０（２−２．６１）２＋５５（３−２．６１）２＋３５（４−２．６１）２］＝０．９８５
歪度μ３Ｔおよび尖度μ４Ｔは、式３および４において類似の代用値により算出され得る。
（数７）
μ３Ｔ＝｛１／（１６４）＊（１／σＴ３）Σ［Ｐ（ｋ）＊（ｋ−μ１Ｔ）３］｝                          （式７）
（数８）
μ４Ｔ＝｛１／（１６４）＊（１／σＴ４）Σ［Ｐ（ｋ）＊（ｋ−μ１Ｔ）４］｝                          （式８）
ここで、ｋ＝１〜（ｍ−１）である。
【００２９】
これらの式に示すように、この処理は実際には時間のモーメントを計算する前に、その対応する圧力値Ｐ（ｋ）により個々の各時間での値ｋに「重み」を与える。シーケンスＴ（ｊ）は、圧力波形のタイミング分配をしっかりと特徴付ける非常に有用な特性を有している。圧力値Ｐ（ｋ）の序列を逆転させることは、ほとんどの場合に全ての高次モーメンだけでなく、Ｔ（ｊ）の平均値さえをも変化させる。さらに、重拍圧力Ｐｄｉｃｒｏｔｉｃにおいて通常生じる二次的な「こぶ」もまた、尖度μ４Ｔに顕著な影響を与える。一方で、ロマノ方法などの先行技術における重複隆起を単に識別することは、少なくとも１つの導関数の複雑な計算が要求される。
【００３０】
圧力加重モーメントは、心拍間隔の動脈圧信号の振幅および時間情報の両方が非常に正確に測定された、心拍間隔の動脈圧信号における他のレベルの形状情報を提供する。圧力波形モーメントに加えて圧力加重モーメントを用いることにより、本明細書に記載したモデルの正確性を向上できる。
【００３１】
本明細書に記載した方法と共に用いるのに有用な心臓血管パラメータの１つには、それ自体が心臓血管パラメータとして用いられ得るか、一回拍出量または心拍出量などの他の心臓血管パラメータの計算に用いられ得る動脈緊張要素χがある。動脈緊張χの計算には、圧力波形および圧力加重時間モーメントの４つ全ての値が用いられる。血管分岐における患者特有の複雑な型などの他の公知の特性を考慮した算出にはさらなる値が含まれる。さらなる値の例には、心拍数ＨＲ（または、Ｒ波の期間）、体表面積ＢＳＡまたは患者における他の人体計測パラメータ、例えばランゲワウタース（「Ｔｈｅ  Ｓｔａｔｉｃ  Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ４５  Ｈｕｍａｎ  Ｔｈｏｒａｃｉｃ  ａｎｄ  ２０  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ａｏｒｔａｓ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｏｆ  ａ  Ｎｅｗ  Ｍｏｄｅｌ」Ｊ．Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ，１７（６）：４２５−４３５（１９８４年）  ）などに開示された、圧力波形と患者の年齢および性別との多項式関数としてコンプライアンスを算出する公知の方法を用いて計算されたコンプライアンス値Ｃ（Ｐ）、動脈圧信号の形態と１つ以上の序列を有する動脈圧信号の少なくとも１つの統計学的モーメントとに基づくパラメータ、動脈圧信号の心臓収縮部下の領域に基づくパラメータ、心臓収縮期間に基づくパラメータ、および心臓収縮期間と心臓拡張期間との比率に基づくパラメータが含まれる。
【００３２】
前述の最後の３つの心臓血管パラメータ、すなわち動脈圧信号の心臓収縮部下の領域、心臓収縮期間、および心臓収縮期間と心臓拡張期間との比率は、動脈緊張および血管コンプライアンスに影響され、それ故例えば正常な血行動態状態にある患者と高心拍出量状態にある患者との間で異なる。これらの３つの心臓血管パラメータが正常な患者と高心拍出量の患者との間で異なるため、本明細書に記載した方法は、これらの心臓血管パラメータを用いて患者の末梢動脈内の血管拡張または血管収縮を検出できる。
【００３３】
図７のグラフに動脈圧波形（Ａｓｙｓ）の心臓収縮部下の領域を示す。動脈圧信号内の動脈圧波形における心臓収縮部下の領域は、脈拍の初期から開始され、重泊脈の段階で終了する（図７のポイントｂからポイントｄ）波形部の下の領域として規定される。心臓収縮下の領域は、一回拍出量に直接比例して動脈コンプライアンスに反比例する、心臓収縮中の動脈圧信号のエネルギーを示す。正常な患者および高心拍出量の患者の群全体を測定する際に、Ａｓｙｓの移動が検出され得る。図８に示すように、心臓収縮中の動脈圧信号のエネルギーは、例えば高心拍出量状態にある一部の患者ではより高くなる。より高いＡｓｙｓを有するそれらの患者は、通常は、高められた心収縮性により主に高められたＣＯすなわち高心拍出量（ＣＯ）および低いまたは正常なＨＲを有する患者である。このことはそれらの患者が、心臓収縮中における動脈圧信号のエネルギーに直接反映される、増大した一回拍出量および低下した動脈コンプライアンスを有することを意味する。多くの高心拍出量状態中に通常は非常に強くなるこの反映された波は、心臓収縮中の信号における増大したエネルギーにも顕著に影響を与え得る。
【００３４】
図９のグラフに心臓収縮期間（ｔｓｙｓ）を示す。動脈圧波形における心臓収縮期間は、脈拍の開始から重泊脈の段階までの期間として規定される（図９のポイントｂからポイントｄ）。心臓収縮期間は動脈コンプライアンスに直接影響されるが、大きな反射波が存在する場合を除いて、末梢動脈緊張の変化には比較的影響されない。図１０に示すように、例えば、一部の高心拍出量の患者の心臓収縮期間は、正常な患者の心臓収縮期間よりも長い（より高いｔｓｙｓ値に移動するデータ）。心臓収縮エネルギーとして示すように、心臓収縮期間は通常、低いまたは正常なＨＲをも有する高いＣＯである患者においてより長くなる。ここでは、ＣＯは高められた心収縮性により主に高められ、収縮性は心臓収縮エネルギーを増大するほどには十分に高くはならない。それらの患者の増大した一回拍出量は、増大した収縮性および心臓収縮期間に部分的に起因する。反射波も同様の効果を有する。
【００３５】
正常な患者と高心拍出量の患者との間で異なるさらなるパラメータには、例えば、図１１のグラフに示すように、心臓収縮期間（ｔｓｙｓ）と心臓拡張期間（ｔｄｉａ）との比率がある。動脈圧波形における心臓拡張期間は、重泊脈の段階から心拍サイクルの終わりまでの期間として規定される（図１１のポイントｄからポイントｅ）。一部の高心拍出量状態では、心臓収縮と心臓拡張との期間の比率は、正常な血行動態状態において観察されるものよりも著しく大きくなる。これは、ＨＲも高い、高められたＣＯを有する敗血性ショック患者に通常は観察される。これらの種類の状態では、心臓収縮は次の心拍サイクルが始まる前の、心臓拡張のための非常に短い期間以外のほぼ全体の心拍サイクルを占める。このことは、敗血性ショック患者および正常な患者における高いＨＲ状態中の心臓拡張期間を示す図１２、および心臓収縮期間を示す図１３に示される。これらの図に示すように、正常な血行動態状態にある高いＨＲ患者（破線）は、心臓収縮と心臓拡張との両方で短い期間を有する傾向があり、その一方で、敗血性ショックにある高いＨＲ患者（太線）は正常または長い心臓収縮期間ではあるが、短い心臓拡張期間を有する傾向がある。
【００３６】
例えば一回拍出量（ＳＶ）、心拍出量（ＣＯ）、動脈流、または動脈弾性などの動脈緊張要素に基づく他のパラメータは、本明細書に記載した方法では要素として用いられ得る。一例では、一回拍出量（ＳＶ）は動脈緊張と動脈圧信号の標準偏差との積として計算され得る。
【００３７】
【数９】
2012517291.tif 000003
ここで、ＳＶは一回拍出量であり、χは動脈緊張であり、そしてσｐは動脈圧の標準偏である。
【００３８】
各計算が実行される期間にわたって、時間窓〔ｔ０、ｔｆ〕、それ故個々のサンプル間隔ｋ＝０〜（ｎ−１）であるアナログ測定間隔は十分に小さいことが好ましく、それ故それは、圧力および／または時間モーメントにおける実質的な移動を招かない。ただし、１つの心拍サイクルよりも長く延長する時間窓は適切なデータを提供する。測定間隔は、異なる心拍サイクルが同じ地点で開始および終了する複数の心拍サイクルであることが好ましい。複数の心拍サイクルを用いることにより、種々の高次モーメントの計算に用いられる圧力平均値が一サイクルの未完成の測定を原因として偏らない圧力平均値Ｐａｖｇを確実に用いることができる。
【００３９】
より大きなサンプル窓は、例えば反射により生じる摂動効果が通常は低減するという利点を有する。適切な時間窓は、当業者に公知である標準的な実験的および臨床的方法を用いて決定され得る。時間窓が、平均的な圧力の移動に影響されない単一の心拍サイクルと一致可能であることに留意されたい。
【００４０】
時間窓〔ｔ０、ｔｆ〕はまたＰａｖｇの動向に従って調節可能である。例えば、所定の時間窓にわたるＰａｖｇが以前の時間窓のＰａｖｇから閾値よりも大きい分、完全にまたは比例して異なる場合には、その結果時間窓は低減され得る。この場合には、Ｐａｖｇの安定性により、その結果時間窓が拡大され得ることが示唆され得る。時間窓もまたノイズ源または信号対雑音比もしくは変動する測定値に基づいて拡大および縮小され得る。時間窓の許容される拡大または縮小の程度に関する限度が定められることが好ましく、このような拡大または縮小が全て許可される場合には、その結果時間間隔が使用者に表示されることが好ましい。
【００４１】
時間窓は心拍サイクルにおける任意の特定の位置から開始される必要はない。したがってｔ０はｔｄｉａ０と同じである必要はない、とはいえ多くの実施においてこれは好都合な選択となり得る。したがって、各測定間隔の開始および終了（すなわちｔ０およびｔｆ）は、例えば時間ｔｄｉａ０もしくはｔｓｙｓ、または例えばＲ波不圧特性などの心拍サイクルのほぼ全ての特性により誘発され得る。
【００４２】
血圧を直接測定するよりもむしろ、血圧に比例する、それから得られる、またはその関数である任意の他の入力信号が用いられ得る。これは、計算における任意または全ての複数の段階で校正が実行され得ることを意味する。例えば、動脈圧それ自体以外の信号が入力に用いられる場合には、それは、その値が種々の成分モーメントの計算に用いられる前に血圧に対して校正され、またはその後に校正され、その場合には、生じた各モーメント値が増大または低減され得る。つまり、心臓血管パラメータが動脈圧を直接測定するよりも一部の場合に異なる入力信号を用い得るという事実は、正確なコンプライアンスの値を生成する能力を妨げない。
【００４３】
一例では、所定の要素セットにおける多変量ブールモデルに関する分離された出力値は、第１の動脈圧波形データセットの動脈圧波形から得られたそれらの要素に対する第１の分離値に制約され、同時に、第２の動脈圧波形データセットの動脈圧波形から得られたそれらの要素に対する第２の分離値に制約される。第１の分離値および第２の分離値は分析される患者のために好都合な比較を分離された出力値に提供するように設定され得る。例えば、第１の分離値は第２の分離値よりも大きくてもよい。さらに、第１の分離値は正の数、第２の分離値は負の数でもよい。さらなる例では、第１の分離値は＋１００、第２の分離値は−１００でもよい。
【００４４】
このような分離値、すなわち＋１００および−１００は多変量ブールモデルにおいてブール型の結果を生成するのに用いられ得る。例えば、＋１００の第１の分離値および−１００の第２の分離値と共に用いる多変量ブールモデルにおいて、分離された出力値は下記の指標を用いて設定され得る。
分離された出力≧０→血管状態が示される。
分離された出力＜０→血管状態は示されない。
この場合では「０」値は、それ以上で分離された状態が示される閾値と考えられ、ゼロ以上の値は分離を経験しなかった患者よりも、多変量モデルを構築するのに用いられた分離を経験した患者に密接に関連することを示し得る。反対に、「０」未満の値は分離を経験した患者よりも、多変量モデルを構築するのに用いられた分離を経験しなかった患者に密接に関連する分離を経験している患者を示す。この例では、第１の分離値と第２の分離値との間の平均値に閾値が設定された。ただし、閾値は経験的観測に基づいて変更され得る。例えば、値αが第１の閾値と第２の閾値との間の平均値である場合には、その結果閾値はα−１、α−２、α−３、α−４、α−５、α−１０、α−１５、α−２０、α＋１、α＋２、α＋３、α＋４、α＋５、α＋１０、α＋１５、またはα＋２０でもよい。
【００４５】
本明細書に記載したような多変量ブールモデルでは、患者が分離または他の血管状態を経験しているか否かの決定的なものではない閾値の幅でもよい。このような場合では閾値範囲が用いられてもよい。例えば、＋１００の第１の分離値および−１００の第２の分離値と共に用いられる多変量ブールモデルにおいて、モデルの出力は下記の指標を用いて設定されてもよい。
分離された出力≧１０→血管状態が示される。
−１０＜分離された出力＜１０→不確定（分析を続ける）
分離された出力≦−１０→血管状態が示されない。
この例では、−１０と１０との間の値は不確定として考慮され、１０以上の値または−１０以下の値が示されるか否かを確定するためにさらなるデータが分析されてもよい。別の方法では、この状況において１０以上の分離された出力値は分離を示し、−１０以下の値は正常な血管状態を示す。閾値範囲は第１の分離値と第２の分離値との間の中間点で血管状態を示すように、モデル能力の評価に基づいて決定される。さらに、閾値範囲は変更され得、別の方法では経験的観測に基づいて調整される。例えば、値αが第１の閾値と第２の閾値との間の平均値である場合には、その結果閾値は〔α−１±β〕、〔α−２±β〕、〔α−３±β〕、〔α−４±β〕、〔α−５±β〕、〔α−１０±β〕、〔α−１５±β〕、〔α−２０±β〕、〔α＋１±β〕、〔α＋２±β〕、〔α＋３±β〕、〔α＋４±β〕、〔α＋５±β〕、〔α＋１０±β〕、〔α＋１５±β〕、〔α＋２０±β〕でもよい。ここでβは範囲の上限および下限値であり、例えばβはモデルに応じて１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１５、または２０でもよい。
【００４６】
多変量ブールモデルの生成にはいくつかの工程が含まれる。例えば、多重線形回帰の応答表面がモデルを構築するのに用いられ得る。モデルに用いられる条件の数は、モデル出力値とモデルが特定の条件に対して強いられる値との間の平均平方誤差を最小化するためにいくつかの数値的アプローチを用いて決定され得る。より詳しい例として、モデル出力値における予測変数セットは特定の患者の群に関連する。すなわち規定値は特定の血管状態を経験している患者において＋１００、そして血管状態を経験していない患者において−１００に設定されてもよい。この操作はその各々がモデル出力値の成分パラメータの関数となる一連の基準値を生成する。多変量近似関数は、次に、規定の方法において患者の群に応じた＋１００または−１００にモデル出力を最も良く関連させる公知の数値的方法を用いて計算され得る。多項式の多変量調整関数は、次に、予測値の各セットにおける＋１００および−１００制約を満たす多項式の係数を生成するために用いられ得る。このような多変量モデル（βがモデル出力）は、下記の一般的な形式を有する。
【００４７】
【数１０】
2012517291.tif 000004
ここで、α１〜αｎは多項式の重回帰モデルの係数であり、ｘ１〜ｘｎはモデルの予測変数である。予測変数は動脈圧波形から算出された前述の要素から選択される。
【００４８】
モデルの予測変数ｘｉ各々は、動脈圧波形パラメータｖｉの組み合わせから事前に定義され、下記のように計算され得る。
【００４９】
【数１１】
2012517291.tif 000005
係数ａｉおよび指数行列「Ｐ」は、患者から収集された要素データを用いて多変量最小二乗回帰により決定され得る。それらは例えば、基準患者の個体数における患者の群に応じた＋１００および−１００の値に関連し得る。例えば、分離を経験している患者からの要素データは、次式に関連し得る。
【００５０】
【数１２】
2012517291.tif 000006
分離を経験していない患者からの要素データは、次式に関連し得る。
【００５１】
【数１３】
2012517291.tif 000007
多変量ブールモデルの具体例では、モデルのための最良適合を提供するのに１７項を要求する１４の動脈圧波形要素（Ｘｉ）を用いて生成された。これらのパラメータには、ｖ１（拍動の標準偏差（ｓｔｄ））、ｖ２（Ｒ対Ｒ間隔（ｒ２ｒ））、ｖ３（心臓収縮下の領域（ｓｙｓ  領域））、ｖ４（心臓収縮期間（ｔ＿ｓｙｓ））、ｖ５（心臓収縮全体の期間（ｔ＿ｄｉａ））、ｖ６（動脈圧平均値（ＭＡＰ））、ｖ７（圧力加重の標準偏差（σＴ））、ｖ８（圧力加重の平均値（μ２））、ｖ９（動脈拍動の歪度（μ３Ｐ））、ｖ１０（動脈拍動の尖度（μ４Ｐ））、ｖ１１（圧力加重の歪度（μ３Ｔ））、ｖ１２（圧力加重の尖度（μ４Ｔ））、ｖ１３（圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンス（ＣＷ））、およびｖ１４（患者の体表面積（ＢＳＡ））がある。モデルは下記の式である。
【００５２】
【数１４】
2012517291.tif 000008
回帰後、配列Ｐ（１７×１４）の値が決定されて、モデルに含まれる変数を下記のように規定する。
【００５３】
【数１５】
2012517291.tif 000009
２以下の次数を有する各パラメータを用いて、回帰条件ごとのパラメータの数が３以下に制限されるように回帰が実行された。したがって前述のように、行列Ｐの各行は最大２であるＰの各要素の絶対値と共に、最大３のノンゼロ項を有する。これらの制約は数値安定性および正確性を目的として設定された。β用の式は、それ故、１４次元のパラメータ空間における１７項２次曲線となった。β用に生成された式を下記に示す。
【００５４】
【数１６】
2012517291.tif 000010
ここで、ａ１〜ａ１７は多項式の複数回帰モデルの係数である。これらの係数は、次に、選ばれた一連の要素を与えられたβが＋１００に等しくなるようにパラメータを最もうまく関連させるように（公知の数値方法を用いて）計算された。この場合では、選ばれた要素は波形パラメータｖｊ（前述で規定した）に基づく式１４により決定された。最小二乗回帰に基づく多項式の多変量調整関数が、多項式用の下記の係数を生成するのに用いられた。
【００５５】
【数１７】
2012517291.tif 000011
このような多変量ブールモデルが改良されると、分離された状態のいかなる患者もリアルタイムで連続的に検出するのに用いられ得る。このモデルは患者の動脈圧波形から決定された選ばれた要素を用いて連続的に評価され得る。この例では、第１の分離値は＋１００に設定されて、第２の分離値は−１００に設定された。これにより閾値は、例えば、次式を提供するようにこのモデルにおいてゼロに設定された。
【００５６】
β≧０→分離を示す。
【００５７】
β＜０→分離されていないことを示す。
【００５８】
本願の方法では、患者が分離されたと決定した場合には、次に、患者がさらに高心拍出量であるか否かが決定される。患者が高心拍出量であるか否かを決定することには、高心拍出量の多変量ブールモデルを動脈圧波形データに適用することが含まれる。この高心拍出量の多変量ブールモデルは、分離された多変量ブールモデルにおける前述と同じ手法を用いて、高心拍出量であった第１の群の患者からの第１の動脈圧波形データセットと、高心拍出量ではなかった第２の群の患者からの第２の動脈圧波形データセットとから作成される。高心拍出量の多変量ブールモデルは、第１の動脈圧波形データセットにおける動脈圧波形の第１の高心拍出量値と、第２の動脈圧波形データセットにおける動脈圧波形の第２の高心拍出量値とに対応する高心拍出量の出力値を提供する。高心拍出量の出力値が第１の高心拍出量の規定値と第２の高心拍出量の規定値との間の高心拍出量の閾値以上である場合に、その結果患者は高心拍出量であると決定される。第１および第２の高心拍出量値並びに高心拍出量の閾値は、類似の値が分離された多変量ブールモデル用に定められたのと同じ方法で決定および／または定められる。
【００５９】
本願の方法の一例では、患者の分離および高心拍出量が決定された場合には、高心拍出量状態および中央と末梢動脈圧との間の分離を経験していた検査患者の群からの動脈圧波形データを用いて生成された高心拍出量多変量統計モデルが、患者の高心拍出量および分離された動脈緊張（または、他の心臓血管パラメータ）を決定するのに用いられる。同様に本願の方法では、患者が分離されたと決定されないか、高心拍出量であると決定されない場合には、高心拍出量状態および中央と末梢動脈圧との間の分離を経験していなかった検査患者の群からの動脈圧波形データを用いて生成された正常な多変量統計モデルが、患者の正常な動脈緊張（または、他の心臓血管パラメータ）を決定するのに用いられる。正常な高心拍出量多変量統計モデルは、下記するのと同じ方法を用いて生成される。
【００６０】
心臓パラメータの一例である動脈緊張を計算するための多変量統計モデルの生成は、前述のような多変量ブールモデルの生成と同様に達成される。モデルχが任意の規定値に制約されないことが主な違いである。むしろ、動脈緊張における多変量モデルχは、いくつかの事前に定義された意味において、モデルχの動脈圧波形における複数のパラメータを、一連のＳＶおよび動脈圧の測定値を前提とした実際の動脈緊張（ＳＶ／σｐとして式９に規定されたような）に最もうまく関連させる公知の数値方法を用いて計算される。具体的には、下記のような、各動脈圧波形パラメータセットにおいてχ値を与える多項式の係数を生成するために多項式の多変量調整関数が用いられる。
【００６１】
【数１８】
2012517291.tif 000012
ここで、ａ１〜ａｎは多項式の重回帰モデルの係数であり、χ１〜χｎはモデルの予測変数である。予測変数は、動脈圧波形から算出された前述の要素から選択される。
【００６２】
モデルの予測変数χｉ各々は、動脈圧波形パラメータｖｉにおいて事前に定義された組み合わせであり、次式により計算され得る。
【００６３】
【数１９】
2012517291.tif 000013
係数ｖｉは動脈圧波形の異なる時間および周波数領域パラメータである。
【００６４】
モデルの近似値は基準患者の群における基準測定値を用いて達成される。末梢動脈圧の分離を経験している高心拍出量の患者に用いられる動脈緊張モデルχｄｅｃｏｕｐｌｅｄは、正常な患者と末梢の圧力分離を経験している高心拍出量状態にある患者との両方からの測定値を含む基準データセットを用いて構築される。正常な血行動態状態にある両方の患者に用いられる動脈緊張モデルχｎｏｒｍａｌは、正常な状態にある患者からの測定値を含む基準データセットを用いて構築される。
【００６５】
具体例である多変量統計モデルは、１１の動脈圧波形パラメータを用いて生成された。これらのパラメータは、ｖ１（拍動の標準偏差（σＰ））、ｖ２（心拍）、ｖ３（動脈圧の平均値（Ｐａｖｇ））、ｖ４（圧力加重の標準偏差（σＴ））、ｖ５（圧力加重ＭＡＰ（μ１Ｔ））、ｖ６（動脈拍動の歪度（μ３Ｐ））、ｖ７（動脈拍動の尖度（μ４Ｐ））、ｖ８（圧力加重の歪度（μ３Ｔ））、ｖ９（圧力加重の尖度（μ４Ｔ））、ｖ１０（圧力依存性のウインドケッセルコンプライアンス（ＣＷ））、およびｖ１１（患者の体表面積（ＢＳＡ）であった。係数ａｉおよび指数行列「Ｐ」は、患者から収集された要素データを用いた多変量最小二乗回帰により決定され得る。係数および指数要素は、基準患者の個体数に応じて熱希釈法を用いて決定された「正確な」一回拍出量に関連する。このモデルＡおよびＰは下記の式により定められた。
【００６６】
【数２０】
2012517291.tif 000014
回帰は２以下の次数を有する各パラメータを用いて、３未満の回帰変数につきパラメータの数を制限する方法により実行される。したがって行列Ｐの各行は、最大２である各要素Ｐの絶対値と共に、最大３つのノンゼロ項を有する。これらの制約が数値安定性および正確性を達成するために用いられた。χ用の式はそれ故、１１次元のパラメータ空間における２次曲線となった。χ用に決定された多項式の式は下記に記載される。
【００６７】
【数２１】
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したがって、患者の心臓血管パラメータはこのような（すなわち、（モデルに応じて）心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的に生成された基準測定値セットに関連する近似関数、前述の１つ以上のパラメータの関数である近似関数、および正常な血行動態状態にある患者または異常な血行動態状態にある患者からの心臓血管パラメータに応じた血圧パラメータを表す臨床的に決定された基準測定値セットを決定する）第１の特定のモデルにより決定され得る。次に、動脈圧波形データから動脈圧パラメータセットを決定する。この動脈圧パラメータセットは、多変量統計モデルの生成に用いられるのと同じパラメータを含む。次に、動脈圧パラメータセットを用いて近似関数を評価することにより患者の心臓血管パラメータを計算する。
【００６８】
患者の心臓血管パラメータを決定するためのこれらの方法は、患者の心臓血管パラメータの連続的な計算に用いられ得、これにより、長期にわたる状態の変化を計上できる。この方法はさらに、異常状態と決定されたことを使用者に警告する。この警告はグラフィカルユーザインターフェースにおける通知または音でもよい。
【００６９】
患者の動脈緊張などの心臓血管パラメータを決定するための本明細書に記載した方法を実施するシステムの主要構成要素を図１４に示す。この方法は既存の患者モニタリング装置により実施され得、この装置は専用のモニタでもよい。前述のように圧力、または、圧力に比例する、圧力から得られる、または圧力の関数である他の何らかの入力信号が、実際には侵襲的および非侵襲的な２つの方法のいずれかまたは両方において検出され得る。便宜上このシステムは、圧力に変換される他の何らかの入力信号としてではなく動脈圧を測定するように記載される。
【００７０】
完全性を目的として両方の種類の圧力検出装置を図１４に示す。本明細書に記載した方法における最も実用的な用途では、通常、１つまたはいくつかの変更が実行される。本明細書に記載した方法における侵襲的な用途では、従来の圧力センサ１００が患者または病気を持つ動物の身体の一部１３０の動脈１２０に挿入されるカテーテル１１０に取り付けられる。動脈１２０は例えば大腿部、橈骨または上腕における動脈などの動脈システムにおける任意の動脈である。本明細書に記載した方法における非侵襲的な用途では、指２３０の周りの血圧計バンドまたは患者の手首に取り付けられたトランスデューサを用いるなどの任意の従来方法により、光電脈波血圧プローブなどの従来の圧力センサ２００が外部から取り付けられる。両方の種類を図１４に概略的に示す。
【００７１】
センサ１００、２００からの信号は、処理システム３００への入力として任意の公知のコネクタを通じて送られる。この処理システム３００は、通常プロセス信号が含まれ、コードを実行する１つ以上のプロセッサ並びに他の支持ハードウェアおよびシステムソフトウェア（不図示）を含む。本明細書に記載した方法は修正、標準、パーソナルコンピュータを用いて実施され得るか、より大きな専門のモニタリングシステムに組み込まれてもよい。本明細書に記載した方法と共に用いるために処理システム３００は、さらに必要に応じて増幅、選別、または測距などの正常信号処理タスクを実行する調節回路３０２に接続されるか、それを含んでもよい。調整、検出された入力圧力信号Ｐ（ｔ）は、次に、時間基準を有するか、またはクロック回路３０５から取得する従来のアナログデジタル変換器ＡＤＣ３０４によりデジタルの形態に変換される。公知となっているように、ＡＤＣ３０４のサンプリング周波数はナイキスト基準に関連して選ばれ得、これにより、圧力信号のエイリアシングを回避できる（この手順はデジタル信号処理の分野で非常によく知られている）。ＡＤＣ３０４からの出力は、その値が従来の記憶回路（不図示）に記憶可能な個々の圧力信号Ｐ（ｋ）となる。
【００７２】
値Ｐ（ｋ）はソフトウェアモジュール３１０を用いてメモリからアクセスされるか、それに送られる。このモジュール３１０は患者が末梢分離および／または高心拍出量であるか否かを決定する多変量ブールモデルを実施するためのコンピュータ実行可能なコードを備える。このようなソフトウェアモジュール３１０の設計は、コンピュータプログラミングにおける当業者には容易である。
【００７３】
例えば年齢、身長、体重、ＢＳＡなどの患者特有データが用いられる場合には、それらは閾値または閾値範囲値などの事前に決定された他のパラメータをも記憶するメモリ領域３１５に記憶される。任意の公知の入力装置４００を用いた従来方法によりこれらの値は入力され得る。
【００７４】
適切な多変量統計モデルを用いた動脈緊張の計算は、モジュール３２０において実行される。計算モジュール３２０はコンピュータ実行可能なコードを含み、モジュール３１０の出力を入力し、次に、選ばれた動脈緊張計算を実行する。
【００７５】
図１４に示すように、この結果はさらなる処理のためにさらにモジュール（３３０）に送られ得、最終的には、提示を目的として従来の表示または記録装置５００に表示されて使用者に理解される。入力装置４００と同様に、表示装置５００は他の目的のために処理システムにより同様に用いられる。
【００７６】
本明細書に記載した各方法では、分離が検出されると使用者に通知される。使用者は表示装置５００または他のグラフィカルユーザインターフェース装置における通知により分離を知らされ得る。また、分離を使用者に通知するのに音が用いられてもよい。視覚および聴覚信号の両方が用いられ得る。
【００７７】
本発明の例示的な実施形態を、方法、機器、およびコンピュータプログラム製品のブロック図およびフローチャートの説明に関連して説明した。ブロック図の各ブロックおよびフローチャートの説明、およびブロック図のブロックとフローチャートの説明との組み合わせ各々が、コンピュータプログラム命令を含む種々の手段により実施され得ることが当業者に理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置を実行する命令が、フローチャートのブロックまたはブロックにおいて特定される機能を実施する手段を生成するように、汎用コンピュータ、  専用コンピュータ、または機械を生成する他の可能なデータ処理装置に読み込まれ得る。
【００７８】
本明細書に記載した方法は、（図１４に３００で示す）プロセッサまたは処理システムなどのコンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置に、特定の方法における機能を命令可能なコンピュータ可読メモリに記憶され得るコンピュータプログラム命令をさらに関連させる。これにより、コンピュータ可読メモリに記憶された命令により、図１４に示すブロックに特定された機能を実施するコンピュータ可読命令を含む製品が生成される。コンピュータ、処理システム３００、または他のプログラム可能な機器において実行される一連の操作工程において、コンピュータ実施可能な処理を生成するように、コンピュータ、処理システム３００、または他のプログラム可能なデータ処理装置においてさらにコンピュータプログラム命令が読み込まれ得る。これにより、ブロックにおいて特定される機能を実施する工程を提供するコンピュータまたは他のプログラム可能な機器において命令が実行される。また、種々の計算および本明細書に記載した関連する方法工程を実行するのに用いられる種々のソフトウェアモジュール３１０、３２０、および３３０はさらに、コンピュータ実行可能な命令としコンピュータ可読媒体に記憶され得る。これにより、この方法は異なる処理システムにより実行され、かつ読み込まれる。
【００７９】
したがって、ブロック図のブロックおよびフローチャートの説明は、特定の機能を実行する手段の組み合わせ、特定の機能を実行する工程の組み合わせ、および特定の機能を実行するプログラム命令手段を立証する。ブロック図の各ブロックおよびフローチャートの説明、およびブロック図のブロックとフローチャートの説明との組み合わせが、特定の機能もしくは工程、または特殊用途ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する特殊用途ハードウェアベースコンピュータシステムにおいて実施され得ることが当業者に理解される。
【００８０】
本発明は、発明のいくつかの態様の説明、および本発明の範囲内の機能的な均等物である任意の実施形態として意図される本明細書に開示された実施形態によりその範囲を限定されない。本明細書に示した、かつ記載した実施形態に追加される、方法の種々の変更は当業者に明らかであり、添付請求項の範囲内にあると意図される。さらに、本明細書に開示された方法工程の特定の典型例の組み合わせのみが、前述の実施形態に具体的に開示されるが、方法工程における他の組み合わせは当業者に明らかであり、さらに添付請求項の範囲内であると意図される。それ故工程の組み合わせは本明細書に明確に開示され得る。ただし、工程の他の組み合わせは、明確に記載されない場合でも本発明に含まれる。本明細書で使用されるとき、用語「備えている」およびその変形は、用語「含んでいる」およびその変形と同意語として使用され、開かれた用語であり、制限される用語ではない。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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