(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の混合静脈二酸化炭素含量と、肺毛細血管血流量と、心拍出量との少なくとも１つを非侵襲的に決定する方法であって、
患者の二酸化炭素放出データと患者の血液中の二酸化炭素含量の指標のデータとから成る複数個のデータを測定する工程と、
該二酸化炭素放出データと、二酸化炭素含量の指標の該データとの間の相関係数を決定する工程と、
該相関係数に基づき、混合静脈二酸化炭素含量と、肺毛細血管血流量と、心拍出量との少なくとも１つを計算する工程と、
からなる方法。
【請求項２】
前記相関係数を決定する前記工程が、二酸化炭素含量の指標の前記データに対して、前記二酸化炭素放出データをプロットすることからなる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロット工程が、二次元線グラフのＸ軸にそってプロットされた二酸化炭素含量の前記指標の対応データに対し、該二次元線グラフのＹ軸にそって前記二酸化炭素放出データをプロットする工程からなる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記相関係数を決定する前記工程が、プロットされた複数個のデータを通る最適ラインを決定する工程からなる請求項３に記載の方法。
【請求項５】
肺毛細血管血流量を算出する前記工程が、前記最適ラインの勾配に−１をかける工程を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記相関係数を増加するため、前記二酸化炭素放出データと二酸化炭素含量の指標の前記データの内の少なくとも一方を修正する工程からさらになる請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記修正工程が、前記相関係数の前記決定工程で使用するデータを選択する工程からなり、該選択工程が、
前記二酸化炭素放出データと二酸化炭素含量の指標の前記データの内少なくとも一方をフィルタにかける工程と、
該二酸化炭素放出データと二酸化炭素含量の指標の該データをクラスタ化する工程と、
最低予想混合静脈二酸化炭素含量、肺毛細血管血流量、または心拍出量を表す第１の線と、前記複数個のデータの分析されたデータポイントで該第１の線と交差する第２の線
との間で複数のデータポイントを決定する工程と、該第２の線が最高予想混合静脈二酸化炭素含量、肺毛細血管血流量、または心拍出量を表すことと、該分析されたデータポイントが保持されるかどうかを決定する際に閾値数と該数を比較する工程と、
の内の少なくとも１つからなる請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記フィルタ工程が、以下の等式を採用する無限インパルス応答形態に基づいて実施され、
ＶＣＯ2‘［ｎ］＝α×ＶＣＯ2‘［ｎ−１］＋（１−α）×ＶＣＯ2 ［ｎ］
ここで、ＶＣＯ2 ［ｎ］は、最も最近に算出され、フィルタをかけられていない二酸化炭素放出データポイント、ＶＣＯ2‘［ｎ−１］は以前のフィルタをかけられた二酸化炭素放出データポイント、ＶＣＯ２‘［ｎ］はＶＣＯ2 ［ｎ］に基づき、フィルタの使用によって得られた新しい「フィルタをかけられた」値、αはフィルタ係数である請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記クラスタ化の前に前記複数個のデータの少なくとも１部での正規化工程からさらになる請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記クラスタ化工程後で、前記相関係数を決定する工程前に、前記正規化工程を逆転させる工程からさらになる請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
患者の血液内の二酸化炭素含量の指標のデータからなる前記複数個のデータを決定する前記工程が、ＣａＣＯ2 または呼吸終期分圧データを決定する工程からなる請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
患者の混合静脈二酸化炭素含量と、肺毛細血管血流量と、心拍出量の少なくとも１つを非侵襲的に決定する呼吸評価装置であって、
患者の二酸化炭素放出データと、患者の血液内の二酸化炭素含量の指標のデータとからなる複数個のデータを得る検出手段と、
該二酸化炭素放出データと、二酸化炭素含量の指標の該データとの間の相関係数を決定する第１の処理手段と、
該相関係数に基づき、混合静脈二酸化炭素含量と、肺毛細血管血流量と、心拍出量との少なくとも１つを計算する第２処理手段と、
からなる呼吸評価装置。
【請求項１３】
前記第１の処理手段が、二酸化炭素含量の指標の該データに対して、前記二酸化炭素放出データをプロットすることにより該相関係数を決定すべく構成される請求項１２に記載の呼吸評価装置。
【請求項１４】
前記第１の処理手段が、前記二次元線グラフのＸ軸にそって
プロットされた対応するＣａＣＯ2 または呼吸終期分圧データに対し、二次元線グラフのＹ軸にそって前記二酸化炭素放出データをプロットすべく構成される請求項１３に記載の呼吸評価装置。
【請求項１５】
前記第１の処理手段が、プロットされた複数個のデータを通る最適ラインを決定することにより、前記相関係数を決定すべく構成される請求項１４に記載の呼吸評価装置。
【請求項１６】
前記第２の処理手段が、前記最適ラインの勾配に−１をかけることによって肺毛細血管血流量の計算を実施すべく構成される請求項１５に記載の呼吸評価装置。
【請求項１７】
前記相関係数を増加するため、前記二酸化炭素放出データと二酸化炭素含量の指標の前記データの内の少なくとも一方を修正する改良手段からさらになる請求項１２に記載の呼吸評価装置。
【請求項１８】
前記改良手段が、前記相関係数の決定で使用するデータを選択すべく構成され、
前記二酸化炭素放出データと二酸化炭素含量の指標の前記データの内少なくとも一方をフィルタにかける精製手段と、
該二酸化炭素放出データと二酸化炭素含量の該指標の該データをクラスタ化する集団化手段と、
最低予想混合静脈二酸化炭素含量、肺毛細血管血流量、または心拍出量を表す第１の線と、該複数個のデータの分析されたデータポイントで該第１の線と交差する第２の線との間で複数のデータポイントを決定し、該分析されたデータポイントが保持されるかどうかを決定する際に閾値数と該数を比較する評価手段と、該第２の線が最大予想混合静脈二酸化炭素含量、肺毛細血管血流量、または心拍出量を表すことと、
の内の少なくとも１つを含む請求項１７に記載の呼吸評価装置。
【請求項１９】
前記精製手段が、以下の等式を採用することにより無限インパルス応答形態に基づいて該フィルタを実施すべく構成され、
ＶＣＯ2‘［ｎ］＝α×ＶＣＯ2‘［ｎ−１］＋（１−α）×ＶＣＯ2 ［ｎ］
ここで、ＶＣＯ2 ［ｎ］は、最も最近に算出され、フィルタをかけられていない二酸化炭素放出データポイント、ＶＣＯ2‘［ｎ−１］は以前のフィルタをかけられた二酸化炭素放出データポイント、ＶＣＯ２‘［ｎ］はＶＣＯ2 ［ｎ］に基づき、フィルタの使用によって得られた新しい「フィルタをかけられた」値、αはフィルタ係数である請求項１８に記載の呼吸評価装置。
【請求項２０】
前記集団化手段が、前記クラスタ化の前に前記複数個のデー
タの少なくとも１部を正規化すべくさらに構成される請求項１８に記載の呼吸評価装置。
【請求項２１】
前記集団化手段が、前記クラスタ化工程後で、前記相関係数の決定前に前記正規化を逆転すべくさらに構成される請求項２０に記載の呼吸評価装置。
【請求項２２】
患者の血液中の二酸化炭素含量の指標の前記データが、ＣａＣＯ2 データまたは呼吸終期分圧データからなる請求項１２に記載の呼吸評価装置。
【請求項２３】
プロセッサをさらに含む請求項１２に記載の呼吸評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、患者の肺毛細血管血流、心拍出量、及び血液の混合静脈炭酸ガス量を正確に、非侵襲的に測定するための方法と装置とに関する。特に本発明は、肺毛細血管血流や心拍出量の測定を基にしたデータの正確さを増すために、アルゴリズムを使用して肺毛細血管血流や心拍出量を非侵襲的に測定するための方法と装置とに関する。
【０００２】
背景
炭酸ガス放出（ＶＣＯ２）は呼吸の際に患者の体内から排出される炭酸ガス（ＣＯ２）の量である。従来は、炭酸ガス放出は代謝活性の指標として使用されてきた。炭酸ガス放出はまた、肺毛細血管血流や心拍出量を決定するための反復呼吸法においても使用されてきた。
【０００３】
炭酸ガスＦｉｃｋ等式は
【０００４】
【数１】
0003761465.tif 000002
で、Ｑは心拍出量、ＣｖＣＯ２は患者の静脈血液の炭酸ガス量であり、ＣａＣＯ２は患者の動脈血液の炭酸ガス量であり、患者の肺毛細血管血流や心拍出量を非侵襲的に決定するために使用されてきた。患者の炭酸ガス放出は、吸気の際に吸入される炭酸ガスの量と呼気の際に排出される炭酸ガスの量との１呼吸当たりの差異として非侵襲的に測定され、一般的には炭酸ガス信号の総計、即ち炭酸ガスを含む呼吸ガスの割合、即ち「炭酸ガスの割合」×全呼吸の流速として算出される。
【０００５】
呼吸終期の炭酸ガスの分圧（ＰｅｔＣｏ２或いはｅｔＣＯ２）は又反復呼吸過程でも測定される。すべてのデッドスペースの修正をした後の呼吸終期での炭酸ガスの分圧は、患者の肺胞中の炭酸ガスの分圧（ＰＡＣＯ２）にほぼ等しい、或いは、肺中分流がなければ患者の動脈血液中の炭酸ガス分圧（ＰａＣＯ２）に等しいと推定される。
【０００６】
反復呼吸は概して、混合静脈血液の炭酸ガス量を非侵襲的に推定するため（全反復呼吸中）、或いは混合静脈血液の炭酸ガス量を知る必要を未然に防ぐために（部分反復呼吸による）使用される。反復呼吸は一般的に、炭酸ガスを含むガス混合物の吸気を含む。反復呼吸の際、患者の炭酸ガス放出は正常の呼吸の際より低いレベルに低下する。炭酸ガス放出が殆どゼロに減少する際の反復呼吸は全反復呼吸に該当する。炭酸ガス放出が完全にを停止しないが減少する反復呼吸は部分反復呼吸に該当する。
【０００７】
反復呼吸は一般的に、患者が炭酸ガスを含むガス混合物を吸引する反復呼吸回路を用いて行われる。図１は患者の肺への空気の流入と流出とを連結する管状風道５２を含む代表的な反復呼吸回路５０を概略的に示す。管状風道５２は公知の挿管工程によって患者の気管に連結して配置してもよいし、患者の鼻及び／又は口を覆う呼吸マスクに連結してもよい。代表的には呼吸流量計と呼ばれる流量計７２と、代表的にはカプノ計と呼ばれる炭酸ガスセンサ７４と、が管状風道５２とホースとの間に配置されており、反復呼吸回路５０を経て流れるすべての空気に暴露されている。デッドスペース７０と呼ばれる、他のホースの両端はホース６０と連結している。デッドスペース７０の両端は２方向バルブ６８によって互いに分離され、デッドスペース７０を経て空気の流れを指示すべく配置されている。デッドスペース７０は延伸可能部６２も含み得る。ホース６０を挟んで流量計７２及び炭酸ガスセンサ７４と対向する位置にあるＹ字部品５８は、吸気ホース５４および呼気ホース５６と、反復呼吸回路５０との連結を容易にし、吸気ホース５４および呼気ホース５６と、ホース６０との流量連結を容易にする。吸気の際は、ガスは大気や通風装置（不図示）から吸気ホース５４中に流れる。通常の呼吸の際、バルブ６８は、吸気や呼気がデッドスペース７０を経て流れるのを防止するように位置する。反復呼吸の際、バルブ６８は呼気や吸気のガスがデッドスペース７０を経て進むべく位置される。
【０００８】
反復呼吸の際にデッドスペース７０から吸気される反復呼吸の空気は、患者の呼気である空気（即ち炭酸ガスに富む空気）からなる。
全反復呼吸の間、患者が吸気するガスの殆ど全てはそれ以前の呼吸の際に吐かれたものである。従って、全反復呼吸の際、呼吸終期での炭酸ガスの分圧（ＰｅｔＣＯ２或いはｅｔＣＯ２）は、患者の動脈中の炭酸ガスの分圧（ＰａＣＯ２）、静脈中の炭酸ガスの分圧（ＰｖＣＯ２）、或いは肺胞中の炭酸ガスの分圧（ＰＡＣＯ２）に等しいか、或いはこれらと密接に関連していると予想される。全反復呼吸過程は、その過程の間に患者の肺毛細血管血流も静脈中の炭酸ガス量（ＣｖＣＯ２）も実質的には変化しないという仮定に基づいている。血液中の炭酸ガスの分圧は、炭酸ガス解離曲線によって血液中の炭酸ガス量に変換され得る。即ち、血液の炭酸ガス量の変化（ＣｖＣＯ２‐ＣａＣＯ２）は、反復呼吸等の有効な通風の変化によって影響される呼吸終期の炭酸ガス（ＰｅｔＣＯ２）変化の測定値を掛けた炭酸ガス解離曲線の傾斜に等しい。
【０００９】
部分反復呼吸においては、患者は「新鮮な」ガスとその前の呼吸で呼気したガスとの混合物を吸気する。従って、患者は全反復呼吸過程で吸気される炭酸ガス量と同量の炭酸ガスは吸気しない。従来の部分反復呼吸過程は、代表的には、患者の肺毛細血管血流や心拍出量を決定するための炭酸ガスＦｉｃｋ式の微分形を使用し、それは混合静脈血管の炭酸ガス量の知識を必要としない。この炭酸ガスＦｉｃｋ式の微分形は、次式の如く、正常な呼吸と反復呼吸過程との両方の際の、患者の炭酸ガス放出の測定値ＣｖＣＯ２及び患者の肺胞血管中の炭酸ガス量（ＣＡＣＯ２）を考慮する。
【００１０】
【数２】
0003761465.tif 000003
ここでＶＣＯ２Ｂ及びＶＣＯ２Ｄは、反復呼吸前と反復呼吸過程とのそれぞれの際の患者の炭酸ガス生成量であり、ＣＶＣＯ２Ｂ及びＣＶＣＯ２Ｄは反復呼吸前と反復呼吸過程とのそれぞれの際の患者の静脈血管の炭酸ガス量である。心拍出量、ＣＡＣＯ２Ｂ及びＣＡＣＯ２Ｄを計算するために微分Ｆｉｃｋ式を使用するときは、反復呼吸前と反復呼吸過程とのそれぞれの際の患者の動脈中のＣＯ２濃度はＣＡＣＯ２測定のための式（２）で代替される。
【００１１】
更に、炭酸ガス解離曲線と共に、測定されたＰｅｔＣＯ２は反復呼吸前と反復呼吸過程での炭酸ガス量の変化を決定するために使用され得る。従って次式は、部分反復呼吸が行われた時に、肺毛細血管血流や心拍出量を決定するために使用され得る。
【００１２】
【数３】
0003761465.tif 000004
肺毛細血管血流や心拍出量を測定するための代替の微分Ｆｉｃｋ法も使用される。この微分Ｆｉｃｋ法は代表的には有効通風の変化に応答するＰｅｔＣＯ２やＶＣＯ２の微小変化を含む。この微小変化は呼吸速度、呼気及び／或いは吸気時間、或いは呼吸量を調整することにより達成され得る。有効通風の微小変化は、直接或いは反復呼吸によるＣＯ２の添加にも影響される。使用された模範的な微分Ｆｉｃｋ法はゲデオン（Ｇｅｄｅｏｎ），Ａ．他，１８  Ｍｅｄ．＆Ｂｉｏｌ．Ｅｎｇ．＆Ｃｏｍｐｕｔ．４１１〜４１８（１９８０）中に開示されており、通風の減少時点ですぐに応答して通風が増加する時点を使用している。
【００１３】
患者の炭酸ガス放出は下記の、或いはそれの等価の式によって呼吸の過程で測定される。
【００１４】
【数４】
0003761465.tif 000005
ここでＶは測定された呼吸流で、ｆＣＯ２は実質的に同時に検出される炭酸ガス信号或いは炭酸ガス或いは「炭酸ガスの割合」を含む呼吸ガスの部分である。
【００１５】
測定される呼吸の成分（それによりＶＣＯ２やＰｅｔＣＯ２の計算がされる）により、ＶＣＯ２は同じ呼吸のＰｅｔＣＯ２の前の呼吸の反復呼吸に対応する。従って、ＶＣＯ２信号は１回の呼吸によってＰｅｔＣＯ２信号を導く。従って、ある特定な時点では、ＶＣＯ２信号とＰｅｔＣＯ２信号とは互いに対応しない。これらの値は肺毛細血管血流や心拍出量を非侵襲的に決定するためにしばしば使用されるので、これらの値の不一致は肺毛細血管血流や心拍出量の決定を不正確にする。
【００１６】
更に、擬似呼吸や、肺毛細血管血流や心拍出量と関連する情報を提供しない呼吸の際に行われる測定はノイズとして作用し、肺毛細血管血流や心拍出量の決定を不正確にする。
【００１７】
全呼吸における呼吸流や炭酸ガスの割合の測定から患者の炭酸ガス放出を算出するために式（４）が用いられると、呼気流、吸気流、或いはその両方におけるこのような誤った相関性やノイズに起因する不正確さは、炭酸ガス放出の決定の不正確さや、炭酸ガス放出の決定における不一致の原因になる。
【００１８】
従って、肺毛細血管血流や心拍出量を正確に、非侵襲的に算出する方法への要求がある。
発明の開示
本発明は、肺毛細血管血流量と心拍出量を非侵襲的に測定する方法と装置を含む。本発明は、患者の呼吸の二酸化炭素放出（ＶＣＯ2 ）と呼吸終期二酸化炭素の分圧（ＰｅｔＣＯ2 ）の測定値とを実質的に非侵襲的に得る既知の反復呼吸手法の使用を含む。次に、かかる測定値は、以下の等式を利用することにより、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を算出するために使用可能である。
【００１９】
【数５】
0003761465.tif 000006
ここで、ｓは標準二酸化炭素（ＣＯ2 ）解離曲線の勾配で、ΔＶＣＯ2 は反復呼吸によって発生する有効通風の変化による、患者の二酸化炭素放出の変化で、ΔＣａＣＯ2 とΔＰｅｔＣＯ2 は、それぞれ、有効通風の同じ変化による、患者の動脈血液の二酸化炭素含量の変化と、患者の二酸化炭素の呼吸終期分圧の変化である。あるいは、測定されたΔＰｅｔＣＯ2 に基づいてΔＣａＣＯ2 を決定するために、標準二酸化炭素解離曲線が用いられ得る。
【００２０】
肺毛細血管血流量または心拍出量を測定するための前述等式の使用の代案として、実質的に非侵襲性のＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 測定値とは互いに線形で関連付けられる。これは、２次元（Ｘ−Ｙ）線グラフでＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 測定値を互いに対してプロットすることで視覚的に図示され得る。データを通る最適ラインの逆勾配（−１×ｍ）は、肺毛細血管血流量とほぼ同じである。かかる最適ラインの近似位置と方向とは直線回帰または最小２乗法により算出される。算出された最適ラインと測定データとの相関によって、データに密接に対応する最適ラインを提供するため、データを修正することが望ましいこともある。
【００２１】
本発明の方法と装置の一実施例において、データは、ローパスフィルタやハイパスフィルタなどの既知のフィルタを用いて修正され得る。デジタルフィルタもアナログフィルタも使用できる。線形フィルタまたは非線形（たとえばメジアン）フィルタも使用できる。１例として、また本発明の範囲を限定するためではなく、ローパスフィルタが、測定されたＶＣＯ2 信号に適用され得る。別の例として、ハイパスフィルタが測定されたＣａＣＯ2 信号に適用され得る。選択されるフィルタとフィルタ係数とは、測定されるＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 信号間の相関を最大限にすることが好ましい。
【００２２】
本発明の方法と装置の別の実施例において、データポイントはクラスタリングによって修正可能である。すなわち、他のデータポイントに最も近くまとめられたデータポイントが、患者の真のＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 を最も正確に表すと推定される。たとえば、少なくとも近接したまたは同様の（たとえば、所定閾値内の）所定の数を有するデータポイントを持つ測定データが保持され、一方、所定の近接データポイントよりも少ない測定データが廃棄される。保持されたデータポイントは、最適ライン上またはその付近に位置すると想定される。クラスタリングにおいて、かかる近くにグループ化されたデータポイントの組のみが、該データの最適ラインの再計算で考慮され、したがって、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を決定するため、最適ラインの逆勾配（すなわち−１×ｍ）が考慮される。
【００２３】
本発明の方法と装置の別の実施例は、正確な場所と方向に配置された最適ラインに最も近い可能性が最も高いデータポイントの修正を含む。二酸化炭素放出成分（たとえばｙ座標成分）と、二酸化炭素含量の指標に基づく成分（たとえばｘ座標成分）を有する各データポイントは、所定の最低予想肺毛細血管血流量と所定の最高予想肺毛細血管血流量に基づいて評価される。最低予想および最高予想肺毛細血管血流量のためのラインまたはラインのための等式は、各データポイントで交差するよう配される。次に、２個の肺毛細血管血流ラインまたは等式間に位置する他のデータ点の数が各データポイントごとに決定される。２つの交差線間の他のデータポイントの閾値数を有するデータ点のみが、データを通る最適ラインの位置と方向との決定に用いられる。
【００２４】
測定されるＶＣＯ2 とＰｅｔＣＯ2 データを通る最適ラインの勾配を正確に決定し、それにより、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を測定するため、データ修正の方法のいずれの組み合わせも当然用いられる。
【００２５】
二酸化炭素放出と二酸化炭素含量データを通る最適ラインは、データを得るために部分的な反復呼吸手法を用いた場合に、患者の混合静脈二酸化炭素含量を決定するためにも用いられる。混合静脈二酸化炭素含量は、二酸化炭素放出が停止した場合（部分的な反復呼吸中には生じない）、患者の血液の二酸化炭素含量に等しいと推定されるため、二酸化炭素放出がゼロに設定される場合、部分的反復呼吸手法の使用により得られる最適ラインは、二酸化炭素含量と、したがって混合静脈二酸化炭素含量を非侵襲的に測定するために使用され得る。
【００２６】
本発明の他の特徴と利点は、以下の説明と、添付図面と、特許請求の範囲を考慮することで当業者には明らかとなる。
発明実施の最良の形態
本発明は、患者の動脈血液中の二酸化炭素含量すなわちＣａＣＯ2 の変化に対する、二酸化炭素放出すなわちＶＣＯ2 の変化の割合として肺毛細血管血流量または心拍出量を算出するため、フィックの等式の使用を含む。
【００２７】
【数６】
0003761465.tif 000007
ＣａＣＯ2 すなわち患者の動脈血液内の二酸化炭素含量は、ＰｅｔＣＯ2 の決定、すなわち患者の呼吸終期呼吸の二酸化炭素の分圧を測定し、以下のような当業で既知であるように、標準的な二酸化炭素解離曲線の使用によりＰｅｔＣＯ2 をＣａＣＯ2 に変換することで、非侵襲的に評価できる。
【００２８】
【数７】
0003761465.tif 000008
ここで、ｓは、二酸化炭素解離曲線の勾配であり、ΔＰｅｔＣＯ2 は、通風の変化により生じる患者の二酸化炭素の呼吸終期分圧の変化である。かくして、肺毛細間血管血流または心拍出量も以下のように算出できる。
【００２９】
【数８】
0003761465.tif 000009
患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を測定するため、ＰｅｔＣＯ2 やＣａＣＯ2 の代わりにｐＣＯ2 などの患者の血液中の二酸化炭素含量の他の指標を使用してもよい。
【００３０】
ＶＣＯ2 とＰｅｔＣＯ2 、ＣａＣＯ2 、ｐＣＯ2 、または患者の血液の二酸化炭素含量の指標は、実質的に非侵襲的に得られた呼吸流と呼吸二酸化炭素圧力データに基づき算出または決定され得る。
【００３１】
図２は、患者の呼吸を実質的に非侵襲的に監視し、正常な呼吸中または既知の反復呼吸手法の際のように、患者の呼吸の間に患者１０によって吸い込まれ、吐き出される気体混合物の流量と二酸化炭素濃度を測定する方法の１例を概略で図示する。通風装置（図示せず）に機能的に取り付けられる、コネチカット州ウォーリングフォードのノヴァメトリクス・メディカル・システムズ社（Novametrix Medical Systems Inc. 、以下「ノヴァメトリクス」）によって製造される差圧型呼吸流量センサ（たとえば小児・成人用フローセンサ（カタログ番号６７１７）や新生児用フローセンサ（カタログ番号６７１８））などの既知の種類のフローセンサ１２を、別の動作原理に基づき、他社により製造または販売される呼吸流量センサとともに、患者１０の呼吸の流量を測定するために使用され得る。
【００３２】
ノヴァメトリクスによって製造される、キャプノスタット（ＣＡＰＮＯＳＴＡＴ（登録商標））二酸化炭素センサなどの二酸化炭素センサ１４と、相補気道アダプタ（たとえば小児・成人用単患者使用気道アダプタ（カタログ番号６０６３）、小児・成人用再使用可能な気動アダプタ（カタログ番号７００７）、または新生児・小児再使用可能な気動アダプタ（カタログ番号７０５３））を、他社によって製造または販売される主流および傍流二酸化炭素センサとともに、患者１０によって吸い込まれ、吐き出される気体混合物の二酸化炭素濃度を測定するために使用できる。
【００３３】
フローセンサ１２と二酸化炭素センサ１４は、それぞれフローモニタ１６と二酸化炭素センサ１８に接続され、フローセンサ１２と二酸化炭素センサ１４のそれぞれからの信号を表すフローおよび二酸化炭素モニタ１６および１８からのデータがコンピュータ２０により検出され、そのプログラミングにしたがって（たとえばソフトウェアにより）処理されるべく、フローモニタ１６と二酸化炭素センサ１８はコンピュータ２０に機能的に結合される。フローモニタと二酸化炭素センサからの未加工のフローと二酸化炭素信号は、いかなる有意な人工物も除去すべくフィルタにかけられる。呼吸流と二酸化炭素圧力測定を行うと、呼吸流と二酸化炭素圧力データがコンピュータ２０によって記憶される。
【００３４】
患者１０の呼吸の流量を連続して監視することによってなど、患者１０の呼吸ごと、または呼吸サイクルごとに、当業で既知であるように線描される。
患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を算出するためのフィックの等式を使用するためには、ＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 、ＰｅｔＣＯ2 、ｐＣＯ2 、あるいは患者の血液内の二酸化炭素の含量の別の指標が既知である必要があるため、有効通風の変化が必要となる。１例として、本発明の範囲を限定することなく、図１に図示される反復呼吸回路によって提供されるもののような空所７０の使用によってなどによる反復手技は、有効通風の変更を生じるために用いられる。図３Ａは、二方向反復呼吸プロセスが、有効通風の変更を生じさせるために使用される場合に生じる可能性がある変化を図示する。図３Ａのグラフは、理想化された（すなわちノイズのない）二方向反復サイクルの基本呼吸（すなわち反復呼吸前）と、反復呼吸中と、安定（すなわち反復呼吸後）期間の間に生じるＶＣＯ2 （菱形で図示）と、二酸化炭素含量測定（四角で図示される、たとえばＰｅｔＣＯ2 ）値の典型的な変化を示す。反復呼吸中、ＶＣＯ2 は、約３〜４呼吸以内で、基本値（たとえば約２００ｍｌ／分）から反復呼吸中プラトー（たとえば約１００ｍｌ／分）に変化し、一方、二酸化炭素含量は、基本値（たとえば３８ｍｍＨｇ）からプラトー（たとえば約３５ｍｍＨｇ）に変化するためにより長い時間を要する。
【００３５】
図３Ｂは、図３Ａに図示されるもののように、二方向反復呼吸プロセスの反復呼吸段階の前、間、後のそれぞれからのある値、プラトー値が、肺毛細血管血流量または心拍出量を推定するために用いられたことを表す二次元プロットである。その対比として、本発明の教示を組み込んだ肺毛細血管血流量または心拍出量を測定する方法において、ＶＣＯ2 と二酸化炭素含量データは継続的に測定され、図３Ｃに図示されるもののようなプロットを提供し、ここで１００でのデータは反復呼吸測定前に基づき、矢印１０２にそったデータは、反復呼吸測定中に基づき、矢印１０４にそったデータは、反復呼吸測定後に基づいている。かかるデータは、複数の反復呼吸サイクル中で、１ないしそれ以上の不連続な時間間隔での単一の反復呼吸サイクルの使用により、または呼吸ごとに得られ、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を連続して更新または監視するため、本発明の方法にしたがってデータは連続して測定、算出、および分析される。
【００３６】
肺毛細血管血流量または心拍出量の実質的に非侵襲的な決定を容易にするため、有効通風の変化を生じるために反復呼吸または他の既知の手技を用いる場合、呼吸流および二酸化炭素圧力データは、少なくとも反復呼吸の段階の前、間、および後の間に得られる。反復プロセス全体またはその一部を本発明の方法に使用してもよい。次に、かかる呼吸流と二酸化炭素圧力データは、有効通風の変化とともに生じるＶＣＯ2 とＰｅｔＣＯ2 の変化とともにＶＣＯ2 とＰｅｔＣＯ2 を算出するために、当業で既知のように用いられる。
【００３７】
次に、算出されたＶＣＯ2 およびＰｅｔＣＯ2 データは、前述のフィックの等式の使用などにより、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を測定するために用いられる。
【００３８】
あるいは、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量は、算出されたＶＣＯ2 およびＣａＣＯ2 データまたは、ＰｅｔＣＯ2 やｐＣＯ2 などの患者の血液の二酸化炭素含量の別の指標を、ＶＣＯ2 データポイントがＹ軸上で測定され、ＰｅｔＣＯ2 データポイントがＸ軸上で測定される、二次元（Ｘ−Ｙ）線グラフなどのように二次元で表し、次に本願で最適ラインとも称されるデータに最もよく適合するラインを識別することで、複数個の呼吸中に決定され得る。
【００３９】
たとえば、最適ライン用の等式は、
【数９】
0003761465.tif 000010
または
【００４０】
【数１０】
0003761465.tif 000011
【００４１】
で、ここでｙはデータポイントのＹ軸座標、ｘは同じデータポイントのＸ座標、ｍ波ラインの勾配、ｂはラインのオフセット値である。ＶＣＯ2 がＹ軸で測定され、ＣａＣＯ2 がＸ軸で測定された場合、
【数１１】
0003761465.tif 000012
ＶＣＯ2 からＣａＣＯ2 を通る最適ラインの逆勾配は、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量と等しくなる。
【００４２】
【数１２】
0003761465.tif 000013
ＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データは、既知の直線回帰手技か、２個の変数間の関係を決定する他の既知の方法論の使用により決定されることが好ましい。直線回帰方法は、有効通風の１ないしそれ以上の変化中に得られた多数のＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データに基づいて、正確な肺毛細血管血流量または心拍出量を提供する。直線回帰を使用する場合、データの最適ラインの勾配（ｍ）は以下のように算出される。
【００４３】
【数１３】
0003761465.tif 000014
また、ラインのオフセット（ｂ）は以下の等式で算出される。
【００４４】
【数１４】
0003761465.tif 000015
ここで
【００４５】
【数１５】
0003761465.tif 000016
【００４６】
【数１６】
0003761465.tif 000017
【００４７】
【数１７】
0003761465.tif 000018
ここでｎはプロットのデータポイントの数、ΣｘはすべてのＸ座標値の合計（すなわちＣａＣＯ2 含量）、ΣｙはすべてのＹ座標値の合計（すなわちＶＣＯ２）、Σｘ2 はすべてのＸ座標値の２乗の合計、Σｙ2 はすべてのＹ座標値の２乗の合計、Σｘｙは、たがいと掛け合わせたすべての対になったＸおよびＹ座標値である。
【００４８】
最適ラインの場所と方向とを決定するために直線回帰を用いる場合、最適ラインがＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データと相関する精度を定量化する相関係数（ｒ）も以下のように算出できる。
【００４９】
【数１８】
0003761465.tif 000019
あるいは、最適ラインがＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データと相関する精度を定量化するのに適合する品質の他の尺度を用いてもよい。
【００５０】
相関係数は０から１．０の範囲で、ここで、相関係数０は、Ｘ座標とＹ座標データの間に線形相関は存在しないことを示し、相関係数１．０は、Ｘ座標とＹ座標データが完全に線形相関する（すなわちすべてのＶＣＯ2 −ＣａＣＯ2 データポイントが同じ直線上に位置する）ことを示す。
【００５１】
ただし、反復呼吸前およびその間に測定されたＶＣＯ2 −ＣａＣＯ2 データポイントが、同じ直線上に位置することはまれである。これの１つの理由は、反復操作中、ほぼ1 回の呼吸でＶＣＯ2 信号はＰｅｔＣＯ2 信号を、したがってＣａＣＯ2 を導くためである。さらに、ＶＣＯ2 は、ＰｅｔＣＯ2 信号よりも高い周波数の信号成分に基づいて算出される。その結果、一定期間中に算出されたＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 の測定値が二次元（Ｘ−Ｙ）線グラフにたがいに対してプロットされると、その結果は、算出されたデータ量と反復呼吸の期間によって、図３Ｃと５に示されるように、直線ではなく円弧またはループ状になることが典型的である。さらに、ＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 測定値は、擬似呼吸中に得られた呼吸流と二酸化炭素圧力データに基づいて算出され得る。かかるデータは肺毛細血管血流量または心拍出量測定とは関係はない。かかる擬似データに基づくＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 の算出はノイズとして働き、算出されたＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データを通る最適ラインの算出誤りにつながる恐れがある。その結果、データの最適ラインの相関係数は、一般に１．０をはるかに下回る。
【００５２】
測定された呼吸流と二酸化炭素圧力データ、または算出されたＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データは、ＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データと、その最適ラインの間の相関係数を高めるために修正できる。相関係数を増加するために線形変換を使用することが好ましい。線形変換は、同じ呼吸中に取られた測定値に基づいて、ＣａＣＯ2 データポイントを正確に一致させるため、ＶＣＯ2 データポイントの計算を遅らせるために用いられる。測定されたまたは算出されたデータは、線形変換の使用によりフィルタをかけてもよい。
【００５３】
ＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データとその最適ラインの間の相関係数を増加する方法の一実施例において、算出されたＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 にフィルタが適用される。適応フィルタを含む、既知のアナログまたはデジタルのローパス、ハイパス、またはバンドパスフィルタが使用され得る。線形または非線形型も使用され得る。ＶＣＯ2 計算と遅延ＰｅｔＣＯ2 ／ＣａＣＯ2 計算との間の相関を向上する様態でＶＣＯ2 計算にフィルタをかけるため、一次（単極）無限インパルス応答（ＩＩＲ）デジタルフィルタが用いられることが好ましい。かかるフィルタの等式は、
【数１９】
0003761465.tif 000020
ここで、ＶＣＯ2 ［ｎ］は、最も最近に算出され、フィルタをかけられていないＶＣＯ2 データポイント、ＶＣＯ2‘［ｎ−１］は以前のフィルタをかけられたＶＣＯ2 データポイント、ＶＣＯ2‘［ｎ］はＶＣＯ2 ［ｎ］に基づき、フィルタの使用によって得られた新しい「フィルタをかけられた」値、αはフィルタ係数である。フィルタ係数αは０〜１．０の範囲である。αの値が大きくなるほど、最も最近に算出されたデータポイントにより深くフィルタがかけられ、反対に、値がαの値が小さくなるほど、最も最近に算出されたデータポイントへのフィルタが小さい程度で行われる。αがゼロに等しい場合、最も最近に算出されたデータポイントにはフィルタはかけられない。
【００５４】
患者による身体構造と生理学的差異により、患者が異なると、最適フィルタ係数αも異なる。さらに、身体構造と生理学的変化は１人の患者でも時間によって異なるため、患者の呼吸から算出されたＶＣＯ2 またはＣａＣＯ2 値にフィルタをかけるために用いられる最適フィルタ係数αも時間によって異なる。したがって、最適フィルタ係数αの選択も本発明の範囲内に入る。最適なフィルタ係数αを選択するため、いかなる既知の最適化方法またはサーチアルゴリズムも使用可能である。
【００５５】
最適なフィルタ係数を選択する方法の１例として、αはまずデフォルト値（たとえば０．８５）に設定され、デフォルトフィルタ係数αに基づいて、算出されたＶＣＯ2 またはＣａＣＯ2 値がフィルタをかけられる。次に、最適ラインを得るため、直線回帰が実施される。フィルタをかけられたばかりのデータで算出された最適ラインの相関係数が、フィルタをかけられないデータまたは以前のフィルタ係数で算出された直前の最適ラインの相関係数より小さい場合、所定のα調整値（たとえば０．０１）が、α調整値に−１をかけ、修正されたα調整値を加えることでフィルタ係数を修正して変更される。そうでない場合、フィルタ係数αは、未修正のα調整値を加えることで修正される。次に、修正されたフィルタ係数に基づいてデータにフィルタをかけ、データの最適ラインを得て、以前の最適ラインの相関係数と最適ラインの相関係数を比較し、それにしたがってフィルタ係数を調整するプロセスが所定回数（たとえば５０回）繰り返される。フィルタをかけられていないデータとフィルタをかけられたデータの各組に基づいて、患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を算出するため、最大相関係数の最適ラインが選択される。フィルタを使用する場合、最適ラインの位置と向きが設定される精度を向上し、したがって、データに基づく肺毛細血管血流量または心拍出量の精度を高めるため、図３Ｄと６に示されるように、ＶＣＯ2 −ＣａＣＯ2 プロットは狭くなることが好ましい。
【００５６】
ＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 とその最適ラインの間の相関係数を向上する方法の別の実施例は、本願では「クラスタリング」と称され、一緒に緊密にまとめられるデータポイントの選択を含む。すなわち、選択されるデータポイントは、その所定範囲内に複数の他のデータポイントを有するデータポイントを含む。集団にまとめられていないデータポイントはおそらく不正確であるか、擬似呼吸中に取られた測定に基づいている。データを通る正確な最適ラインは集団にまとめられたデータに基づく可能性が高いため、クラスタ内に位置しないデータポイントは、データの最適ラインの位置と方向とを算出する際には用いられない。
【００５７】
データポイントのクラスタリングは、Ｘ座標データ（たとえばＣａＣＯ2 データ）とＹ座標データ（たとえばＶＣＯ2 データ）の範囲が実質的に同じであるように、データの正規化または変換を含む。かかる正規化がないと、最高範囲のデータグループ（たとえばＶＣＯ2 データまたはＣａＣＯ2 データ）が優勢となり、もう一方のデータグループが有意でなくなる。
【００５８】
データが正規化される様態例は以下の正規化の使用を含む。
【００５９】
【数２０】
0003761465.tif 000021
ここで、ｘは未加工の値、ｘ￣はプロット内のすべてのＸ軸データ（たとえばＣａＣＯ２）の平均値、σx は、プロット内のすべてのＸ軸データの標準偏差である。この正規化はすべてのＸ軸値に適用される。同様の正規化手法はすべてのＹ軸値に適用される。
【００６０】
次に、グループ内の各データポイントに最も近い所定数（たとえば５）のデータポイント（たとえばＶＣＯ2 またはＣａＣＯ2 データポイント）を探すことにより正規化されたデータのクラスタ化が可能である。次に、分析されたデータポイントと、所定数の最も近いデータポイントのそれぞれとの間の差が加算され、所定閾値と比較される。差の合計が所定閾値を超える場合、分析されたデータポイントは廃棄される。最も正確なデータの識別と、おそらく不正確なデータを無視する他のクラスタリング手法の使用も本発明の範囲内であることは言うまでもない。
【００６１】
クラスタリングを実施すると、肺毛細血管血流量または心拍出量の正確な決定を提供するため、正規化の逆が計算されるか、正規化が行われない。正規化の逆が算出される方法の１例は以下の等式の使用を含む。
【００６２】
【数２１】
0003761465.tif 000022
正規化の逆は、すべてのクラスタ化されたＸ軸（たとえばＣａＣＯ2 ）値に適用される。同様の逆正規化手法は、すべてのクラスタ化されたＹ軸データに適用される。
【００６３】
クラスタリングは、異常値を決定する多数の既知の手法の内の１つである。本発明の方法において、異常値を決定する他の既知の手法を用いてもよい。
あるいは、またはデータの精度を向上するため、おそらく不正確なデータポイントを無視することに加え、合成データポイントを追加するためにクラスタリングが用いられる。合成データポイントは、最適ラインが基づくデータポイントに対する最適ラインの相関係数を増加するために加えられる。
【００６４】
本発明の教示を組み込んだ、データの修正方法の別の実施例を図４Ａと４Ｂに示す。前述のフィルタとクラスタリング実施例の場合と同様、本実施例は、最適ラインの位置と方向と、したがって患者の肺毛細血管血流量または心拍出量の正確な測定を容易に行う可能性が最も高いデータポイントの選択を含む。データの修正方法の本実施例は、データポイントと、可能なＰＣＢＦ測定値の範囲を表す２本の線に対する残りのデータポイントの分布を繰り返し検査することを含む。
【００６５】
図４Ａと４Ｂに示されるように、線、または最低予想肺毛細血管血流（すなわち−ｍline＝ＰＣＢＦmin ）を表す線の等式と、線または最高予想肺毛細血管血流（すなわち−ｍline120 ＝ＰＣＢＦmax ）を表す線の等式が、データポイント１３０で交差するよう配される。たとえば、Ｘ座標がＣａＣＯ2 に基づく場合、線１１０は勾配が−０．５で、最低予想肺毛細血管血流が０．５リットル／分であることを表し、線１２０は勾配が−２０で、最高予想肺毛細血管血流が２０リットル／分であることを表す。線１１０と１２０に関して他の肺毛細血管血流値の使用も本発明の範囲内であることは言うまでもない。
【００６６】
次に、線１１０と１２０の間に位置するデータポイント１３０の数が決定される。線１１０と１２０の間のデータポイント１３０の数が閾値以上である場合、データの最適ラインの位置と方向のその後の決定のため、分析されたデータポイント１３０が保持される。閾値未満の場合、分析されたデータポイント１３０は破棄される。保持される分析されたデータポイントに関し、線１１０と線１２０の間に位置しなければならないデータポイントの閾値数は、所定値であっても、あるいは他の手段によって決定されてもよい。１例として、閾値数は、１組のデータポイント１３０の各データポイント１３０が、データを修正する方法の本実施例にしたがって評価された場合、線１１０と線１２０の間に位置するデータポイントの中央値に設定してもよい。このプロセスは、１組のデータポイント１３０の各データポイント１３０がこのように評価されるまで繰り返される。図４Ａは、保持されるデータポイント１３０へのデータ修正方法の本実施例の使用を図示し、図４Ｂは、保持されない別のデータポイント１３０’へのデータ修正方法の本実施例の使用を図示する。
【００６７】
図３Ｃと３Ｄと、図５と６は、データの最適ラインの位置と方向とが決定される精度を高めるため、本発明の教示にしたがってデータを修正する効果を図示する。図５は、かかる修正のない典型的なＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 プロットを図示し、プロットはループ状である。一方、図６は、データを修正するため、本発明の方法の実施例の１ないしそれ以上が用いられた場合のデータの近接性を示す。図３Ｃと３Ｄは、それぞれ本発明による修正前後のＶＣＯ2 とＰｅｔＣＯ2 データのプロットを示している。データポイント間の近接性が増し、より高い精度で、最適ラインの方向と位置との決定が可能になる。
【００６８】
すべてのデータポイントの検査が完了すると、残りのクラスタ化データを通る最適ラインの位置と向きが決定される。ここでも、最適ラインの位置と向きを決定するために直線回帰が用いられることが好ましい。最適ラインの逆勾配（すなわち−１×ｍ）は肺毛細血管血流測定を提供し、これは次に心拍出量を決定するために用いられる。次に、すでに開示したように、肺毛細血管血流量または心拍出量を測定するために用いられるデータの質を示すため、相関係数が算出され得る。次に、相関係数、またはそれに基づく品質尺度が、ユーザ（たとえば医師、看護婦、または呼吸器技術者）に伝達されるか、出力重み付け平均値でのその結果の肺毛細血管血流量または心拍出量に重み付けをするために用いられる。
【００６９】
本発明によるデータの修正の方法の実施例の１つまたはその組み合わせは、データを通る最適ラインまたは患者の肺毛細血管血流量または心拍出量が決定される精度を高めるため、測定された、または算出されたデータに実施可能である。
【００７０】
フィルタとクラスタリングを一緒に使用する１例として、算出されたＶＣＯ2 データが、二次元線グラフのＹ軸データとともにまとめられ、算出されたＣａＣＯ2 データポイントがＸ軸データポイントとまとめられる。少なくとも一方のグループのデータポイントは、最適相関係数を有するデータの最適ラインを決定するため、フィルタをかけられる。算出されたＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 の最適ラインの相関係数をさらに向上するため、フィルタの前または後で、データはクラスタ化もされる。次に、残りのデータが、最適ラインの相関係数とともに、最適ラインを（たとえば直線回帰により）決定するために用いられる。次に最適ラインの勾配が算出され、肺毛細血管血流量または心拍出量を決定するために用いられる。肺毛細血管血流量または心拍出量の決定の信頼性を示すため、またはその重み付き平均で、肺毛細血管血流量または心拍出量決定に特定の重みを与えるため、相関係数を用いてもよい。
【００７１】
前述で開示したように、データのための正確な最適ラインの位置と方向とが決定されると、患者の肺毛細血管血流が最適ラインの勾配の逆数として算出できる。さらに、次に、患者の肺毛細血管血流を、既知のプロセスにより決定され得る患者の肺内分岐血流量に加算することでも心拍出量が決定される。
【００７２】
さらに、最適ラインは、患者の混合静脈二酸化炭素含量を推定するために用いられる。従来、全体反復呼吸手法は、混合静脈二酸化炭素含量を実質的に非侵襲的に測定するために必要とされてきた。二酸化炭素放出が最終的に全体反復呼吸中に停止すると、患者の口で測定された二酸化炭素圧力が、患者の混合静脈二酸化炭素含量を表す。部分反復呼吸手法を使用する場合、患者の二酸化炭素放出は、ベースラインよりも低いレベルまで下がるが、ゼロになることはない。部分反復呼吸手法を使用することで得られたデータを通る最適ラインを決定するために本発明の教示を採用することで、その点で患者の血液の二酸化炭素含量、または混合静脈二酸化炭素含量を測定するため、最適ラインは、二酸化炭素放出がゼロと等しいか、事実上ゼロとなる。最適ラインの等式である式（１１）を以下のように、二酸化炭素放出に関して書き換えられる。
【００７３】
【数２２】
0003761465.tif 000023
二酸化炭素放出が停止すると、ＶＣＯ2 はゼロに等しくなり、式（２２）は以下のようになる。
【００７４】
【数２３】
0003761465.tif 000024
ここでＣｖＣＯ2 は混合静脈二酸化炭素含量で、以下のように書き換えられる。
【００７５】
【数２４】
0003761465.tif 000025
したがって、本発明は、部分反復呼吸手法が採用された場合、混合静脈二酸化炭素含量を実質的に非侵襲的に決定する方法も含む。
【００７６】
以上の説明は多数の特定要素を含むが、これらは本発明の範囲を限定するものと解釈されてはならず、現在好ましい実施例の幾つかの例証を単に提供しているものである。同様に、本発明の他の実施例が、本発明の精神や範囲を逸脱することなく考案される。異なる実施例の特徴は組み合わせて使用することもできる。したがって、本発明の範囲は、以上の説明によってではなく、特許請求の範囲とその法的均等物によってのみ示され、制限される。特許請求の意味と範囲内にある、本願に開示されるような本発明へのすべての追加、削除および改変は本発明に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法で使用され得る反復呼吸回路例の概略図。
【図２】本発明の方法において使用される呼吸プロファイルパラメータを測定するために使用される構成要素を図示する概略図。
【図３Ａ】種々の呼吸のＶＣＯ2 値を菱形で、種々の呼吸のＰｅｔＣＯ2 値を四角で示した、理想化された二方向反復呼吸サイクルの図。
【図３Ｂ】患者の肺毛細血管血流量または心拍出量を実質的に非侵襲的に測定するために用いられてきた、反復呼吸の前、間および後での３つのＶＣＯ2 値と、患者の血液の二酸化炭素含量を表す３つの値を得るための既知の二方向反復呼吸プロセスの使用を示す二次元プロット。
【図３Ｃ】単一の二方向反復呼吸サイクル中で得られる二酸化炭素含量値の同じ数に対するＶＣＯ2 の数の二次元プロット。
【図３Ｄ】本発明の方法にしたがって修正された、図３Ｃに示されるものと同様の反復呼吸サイクルからのＶＣＯ2 と二酸化炭素含量値を示す二次元プロット例。
【図４Ａ】本発明の教示による、それらを通る正確な最適ラインを得るためにデータを修正する方法の一実施例を示す二次元プロット。
【図４Ｂ】本発明の教示による、それらを通る正確な最適ラインを得るためにデータを修正する方法の一実施例を示す二次元プロット。
【図５】Ｙ軸上のＶＣＯ2 とＸ軸上のＣａＣＯ2 の典型的なプロットを示す二次元線グラフ。
【図６】  本発明の教示にしたがってＶＣＯ2 とＣａＣＯ2 データが修正された後の、Ｙ軸上のＶＣＯ2 とＸ軸上のＣａＣＯ2 のプロットを示す二次元線グラフ。
【図１】
0003761465.tif 000026
【図２】
0003761465.tif 000027
【図３Ａ】
0003761465.tif 000028
【図３Ｂ】
0003761465.tif 000029
【図３Ｃ】
0003761465.tif 000030
【図３Ｄ】
0003761465.tif 000031
【図４Ａ】
0003761465.tif 000032
【図４Ｂ】
0003761465.tif 000033
【図５】
0003761465.tif 000034
【図６】
0003761465.tif 000035