(57)【要約】  心臓装置は、血行動態データを受信するように配置されたメモリ（１０）と、メモリ（１０）が受信したデータを使用して、心臓モデルと動脈および静脈血液循環モデルとを含む心血管モデルを適用するように、また、そこから心臓活動の少なくとも１つの指標（ＣＩ）を抽出するように配置されたコンピュータ（８）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
麻酔および集中治療において実施されるリアルタイム心血管監視のための心臓装置であって、
血行動態データを受信するように配置されたメモリ（１０）と、
前記メモリ（１０）が受信したデータに基づいて、心臓モデルと動脈および静脈血液循環モデルとを含む心血管モデルを適用するように、また、そこから心臓活動の少なくとも１つの指標（ＣＩ）を導出するように配置されたコンピュータ（８）と、
を備えることを特徴とする、
装置。
【請求項２】
前記コンピュータ（８）は、心血管モデルを適用して理論値である動脈圧値と心拍出量値とを計算し、前記メモリ（１０）が受信した血行動態データおよび理論値である動脈圧値と心拍出量値との差に基づいて少なくとも１つの補正関数を適用して、心臓活動の指標（ＣＩ）を計算するように配置される、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記コンピュータ（８）は、前記少なくとも１つの補正関数において、少なくとも１つのカルマンフィルタまたはカルマンフィルタとルーエンバーガー観測器との組み合わせを適用するように配置される、
請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記コンピュータ（８）は、前記動脈および静脈血液循環モデルと薬理学的モデルとを適用するようにさらに配置される、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項５】
麻酔および集中治療において実施されるリアルタイム心血管監視のための心臓監視方法であって、
・  血行動態データを受信するステップと、
・  心臓モデルと動脈および静脈血液循環モデルとを含む心血管モデルを血行動態データに適用して、そこから心臓活動の少なくとも１つの指標（ＣＩ）を導出するステップと、
を含む、
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、麻酔および集中治療における心臓監視の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
手術室での血行動態の不安定性は頻繁に発生するが、その原因は様々である（手術、心不全、血管拡張など）。これらのイベントおよび／またはそれらの結果を予測、特定および処置するには、病態生理学的理解が必要である。したがって、術中イベントが起きる可能性がある患者の、経食道ドップラーによる連続血圧や心拍出量を含む心血管の状態および機能の指標を監視することが推奨されている。しかしながら、最も複雑な場合では、心臓と血管との間の相互作用を部分的にしか考慮しない血圧および大動脈血流速の測定値の分析は、手術室での心血管集中治療の戦略を管理するには不十分な場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
また、デジタルモデリングによって、心血管系の挙動をシミュレートすることができ、非侵襲的および／または継続的な監視によって通常はアクセスすることができない心室圧／容積曲線のようなシミュレーション指標から抽出することができる。しかしながら、これらのシミュレーションから得られる指標の品質および精度は、対象の患者の心血管の状態に近づくように、いわゆるデータ同化法によって十分に豊富なデータを共同で処理してモデルのパラメータを適合させることによってのみ得ることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、この状況を改善する。これに関連して、本発明は、麻酔および集中治療において実施されるリアルタイム心血管監視のための心臓装置に関する。装置は、血行動態データを受信するように配置されたメモリと、メモリが受信したデータに基づいて、心臓モデルと動脈および静脈血液循環モデルとを含む心血管モデルを適用するように、また、そこから心臓活動の少なくとも１つの指標を導出するように配置されたコンピュータと、を備える。
【０００５】
本装置によって、麻酔および集中治療で実施される心血管の監視を改善することができる。これは、デジタル心血管モデルのリアルタイムシミュレーションを使用して、血行動態監視データを共同処理してモデルを継続的に適応させることで実現することができる。これにより、データのみではアクセスすることができない指標（例えば心室圧／容積曲線、血管抵抗または心筋ストレイン）を抽出することができる。任意選択で、モデルには、麻酔および集中治療において使用される医薬品の効果を予測するのに適した適切な薬理学的入力が含まれてもよい。したがって、シミュレーションによって、医薬品を投与するためのプロアクティブループを使用することができ、これにより、その投与の自動化を実現することができる。
【０００６】
様々な別の実施形態において、本発明は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を有してもよい。
・  コンピュータは、心血管モデルを適用して理論値である動脈圧値と心拍出量値とを計算し、メモリが受信した血行動態データと理論値である動脈圧値と心拍出量値との差に基づいて少なくとも１つの補正関数を適用して、心臓活動の指標を計算するように配置される。
・  コンピュータは、少なくとも１つの補正関数において、少なくとも１つのカルマンフィルタまたはカルマンフィルタとルーエンバーガー観測器との組み合わせを適用するように配置される。
・  コンピュータは、動脈および静脈血液循環モデルと薬理学的モデルとを適用するようにさらに配置される。
【０００７】
また、本発明は、心臓監視方法に関する。該方法は、
・  血行動態データを受信するステップと、
・  心臓モデルと動脈および静脈血液循環モデルとを含む心血管モデルを血行動態データに適用して、そこから心臓活動の少なくとも１つの指標を導出するステップと、
を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明のさらなる特徴および利点は、図面を参照して非限定的に例示する以下の説明からより明確になるであろう。
【図１】本発明による装置の全体を示す図である。
【図２】図１の装置によって実行される関数の一実施例を示す図である。
【図３】図２における動作の一実施例を示す図である。
【図４】図１における装置によって取得および処理された臨床信号の例を示す図である。
【図５】図１における装置によって取得および処理された臨床信号の例を示す図である。
【図６】図１における装置によって取得および処理された臨床信号の例を示す図である。
【図７】図１における装置によって取得および処理された臨床信号の例を示す図である。
【図８】図１における装置によって取得および処理された臨床信号の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
添付の図面および以下の説明には、本発明の特定の性質の要素が本質的に含まれる。したがって、これらは、本発明をよりよく理解するのに役立つだけでなく、その定義にも適宜貢献することができる。
【００１０】
本明細書には、ロイヤリティおよび／または著作権保護の対象となる要素が含まれる場合がある。本権の所有者は、第三者によって、本特許文献またはその説明が公式記録に記載されているように複製されることに意義を唱えない。それ以外の部分に関しては、所有者が完全にその権利を留保する。
【００１１】
さらに、詳細な説明は、付録Ａによって補完される。付録Ａには、本発明において使用される特定の数式の定式が記載されている。この付録は、見やすさと参照を容易にするためにまとめて別に記載されているが、本明細書の一部である。したがって、これらは、本発明をよりよく理解するのに役立つだけでなく、その定義にも適宜貢献することができる。
【００１２】
図１は、本発明による装置２の全体を示す図である。装置２は、血行動態測定値取得システム４と、コンピュータ８と、メモリ１０と、を備える。
【００１３】
本明細書に記載する実施例において、装置２は、手術室で使用するのに適した装置である。より詳細には、装置は、スペースを節約するために、既存の麻酔監視装置に組み込まれてもよい。代替的に、装置２は、別個に製造されて、その動作に必要な麻酔監視データを受信することができる。また、代替的に、装置２の要素が、別個に製造され得る。
【００１４】
本発明によれば、コンピュータ８は、メモリ１０に直接または間接的にアクセスする要素である。これは、１つまたは複数のプロセッサ上で実行される適切なコンピュータコードの形態で実現されてもよい。プロセッサとは、任意の適切なプロセッサを指すものであると理解されたい。このようなプロセッサは、任意の既知の形態で実現されてもよい。その形態には、パーソナルコンピューターのマイクロプロセッサ、ＦＰＧＡまたはＳｏＣ（「ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  ｃｈｉｐ」）タイプの専用チップ、グリッドコンピューティングリソース、マイクロコントローラ、または以下に説明する実施形態のために必要なコンピューティングパワーを供給するのに適した任意の他の形態が含まれる。また、これらの要素の１つまたは複数は、ＡＳＩＣなどの専用の電子回路の形態で実現されてもよい。プロセッサと電子回路との組み合わせも想定することができる。
【００１５】
本発明によれば、メモリ１０は、デジタルデータを受信するのに適した任意のタイプのデータストレージであってもよい。メモリの例として、ハードドライブ、フラッシュメモリを含むハードドライブ（ＳＳＤ）、任意の形態のフラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスク、ローカル分散型またはクラウド型ストレージなどが挙げられる。装置が計算したデータは、メモリ１０と同様の任意のタイプのメモリに保存されてもよく、その上に保存されてもよい。これらのデータは、装置がそのタスクを実行した後に削除されてもよく、保存されてもよい。
【００１６】
本明細書に記載する実施例において、血行動態測定値取得システム４は、血行動態の指標（動脈圧または心拍出量など）を測定する様々な電子ソースを接続するのに適したＰｈｉｌｉｐｓ  Ｉｎｔｅｌｌｉｖｕｅ  ＭＰ６０タイプのモニタである。血行動態測定値取得システム４は、動脈圧および大動脈出力をリアルタイムで測定する。
【００１７】
心血管モデルは、
・  心臓モデリングパラメータ（弾性係数、収縮性、筋線維の能動的張力の最大値など）と、心臓の状態、特にその変形を示す変数とをリンクする心臓モデルと、
・  パラメータ（動脈エラスタンス、末梢抵抗など）と、状態変数（特に動脈圧および静脈圧）とをリンクする動脈および静脈血液循環モデルと、
を備える。
【００１８】
本明細書に記載の場合において、臨床医が監視する心臓の特徴には、左心室の容積変化（キャビティの半径の変化に関連し、以下、ｙ）と、筋線維の変形（以下、ｅｃ）と、能動的な心臓の硬直（以下、ｋｃ）と、能動的な心臓への負荷（以下、ｔｃ）と、大動脈圧（以下、Ｐａｒ）と、遠位動脈圧（以下、Ｐｄ）と、が含まれる。心臓機能状態のこれらの特徴は、以下、ベクトルｘｃにまとめられる。さらなる特筆すべき特徴は、患者の状態に応じて経時的に進行を監視するのに適した特定のモデリングパラメータに関連する。これらのパラメータには、特に収縮性（以下、ｓ０）と、能動的な硬直（以下、ｋ０）と、末梢抵抗（以下、Ｒｄ）と、が含まれる。これらのパラメータは、ベクトルＴにまとめられる。最後に、ベクトルｘｃとモデリングパラメータＴから様々な指標を導出して、心血管系での進行を監視することができる。特に心拍出量（以下、Ｑｃ）を含むこれらの指標を、以下、ベクトルＣＩとする。
【００１９】
ベクトルｘｃおよびベクトルＴは、付録Ａに記載の式（１０）〜式（７０）によってリンクされている。ここで、式（１０）、式（２０）、式（３０）、式（４０）、式（５０）、式（６０）および式（７０）は、独立した関係を示し、式（１１）〜式（１８）は、式（１０）の側面を定義する。量ｕは、固定時間の関数（活性化関数）を示し、ｎ０は、能動的な張力（スターリング効果）を調整する変形ｅｃの関数である。これらの式は、Ｍ．Ｃａｒｕｅｌらによる「Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ａ  ｃａｒｄｉａｃ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ」（Ｂｉｏｍｅｃｈ  Ｍｏｄｅｌ  Ｍｅｃｈａｎｏｂｉｏｌ，２０１３）と題する記事に詳述されている。
【００２０】
式（１０）〜式（７０）によって構成されたシステムは、式（８０）の形態でまとめることができる。
【００２１】
この心臓モデルが確立されると、動静脈結合モデルを使用することができる。このモデルによって、心房圧値Ｐａｔ（前負荷とも呼ばれる）を確立することができる。実際、継続的な測定では知ることができない心房圧は、患者の心臓の状態を示す非常に有用なものである。
【００２２】
動静脈結合は、動脈コンパートメントおよび静脈コンパートメントの出力の間の平衡を確立すること、および静脈コンパートメントの出力の定義を心拍出量の平滑化として使用することで実現される。
【００２３】
これによって、式（９０）が得られる。ここで、左側は毛細血管を通過する血流を示す。これは、動脈コンパートメントと静脈コンパートメントとの間の圧力差に依存し、血液量の保存関係を用いる。右側は、毛細血管で見られる心拍出量（Ｑｃ）の平滑化としての静脈コンパートメントの出量（Ｑｓｖ）の定義を示す。
【００２４】
左側において、値Ｖｅｆｆは動静脈交換に関与する有効な血液量を示し、値Ｃｓｖは静脈系のコンプライアンスまたは静脈側における貯蔵容量を示す。右側において、指数式は、心臓が血液を排出していないときの血管の出量を平滑化するメモリの効果をモデル化するために使用される。その分母は、正規化定数を示す。これらの式は、Ｄ．Ｃｈａｐｅｌｌｅらによる「Ｐａｔｉｅｎｔ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｃａｒｄｉａｃ  ａｍｙｌｏｉｄｏｓｉｓ−Ａ  ｃａｓｅ  ｓｔｕｄｙ」（Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＦＩＭＨ  ２０１５，ＬＮＣＳ  Ｖｏｌ．９１２６，ｐｐ．２９５〜３０３，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１５）と題する記事に詳述されている。
【００２５】
したがって、式（９０）を使用して、静脈系（Ｐｓｖ）における圧力を決定し、付録Ａに記載の式（１００）に従ってそこから心房圧（Ｐａｔ）を導出することができる。この式において、心周期の開始時における心房の収縮によって引き起こされる圧力の増加を考慮するために、静脈系の圧力に関数が追加される。この関数の勾配は、典型的には上昇し、次に平らになって、下降する。これは、各心周期で繰り返される。
【００２６】
したがって、理想的な状況において、これらの式を使用してすべてを瞬時に決定することができる。そのためには、付録Ａに記載の式（１１０）の理論的測定値ｚ（ｔ）で定義された測定値から開始する必要がある。ただし、モデルのシミュレーションを測定値と比較することはできるが、この一連の動作を反転させることができないため、患者の現在の状態に合わせてモデルの状態やパラメータを直接決定することができない。
【００２７】
この問題を克服するために、本出願人は、演算子Ａｃは必ずしも反転可能ではないという事実に関連して、上記のモデルを補完する関数Ｃａｌｃ（）を考案し、後者を離散化した。
【００２８】
患者に対してモデルを継続的に調整するために、本出願人は、式（１２０）で、ノイズ除去測定値Ｚ（ｔ）と理論的測定値ｚ（ｔ）との差を測定するイノベーションベクトルを導入した。次いで、イノベーションベクトルを、カルマンフィルタまたはカルマンフィルタとルーエンバーガー観測器との組み合わせに基づく補正関数に再導入した。これは、Ｍｏｉｒｅａｕらによる「Ｊｏｉｎｔ  ｓｔａｔｅ  ａｎｄ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｓｙｓｔｅｍｓ」（Ｃｏｍｐｕｔ．Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ａｐｐｌ．Ｍｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．１９７（２００８）６５９〜６７７）と題する記事に記載されている。これらの補正関数は、いくつかの動作ループにおいて様々な状況で収束を確実にするという利点を有する。
【００２９】
したがって、本出願人は、これらの補正を考慮するように、式（１８０）を導入して式（８０）を修正し、それらによるベクトルＴへの効果を考慮するために、式（１８５）を導入した。
【００３０】
また、コンピュータ８は、他のセンサが測定した信号、特に指または総頸動脈などにおける局所的な非侵襲的圧力測定値、人工呼吸器から得られたデータ（気動圧、気化流速、現在の容積など）、脳波および心電図データ、近赤外線分光法による脳酸素測定値、パルス酸素飽和度または皮膚酸素またはＣＯ２の圧力測定値、または直接カテーテル検査によって得られた侵襲的圧力および流量測定値、さらに頭蓋内圧を含む信号を受信してもよい。次いで、これらの追加の測定値は、コンピュータ８が決定した心臓データと組み合わされて、そこから特定の心疾患を監視するための心臓指標が導出される。
【００３１】
図２は、装置２が使用する関数の実施例を示す。ステップ２００において、装置２は、関数Ｉｎｉｔ（）を実行する。関数Ｉｎｉｔ（）は、特に心血管モデルに関連する患者固有のパラメータを選択することで、装置２を初期化する。この関数は、装置２が起動されるたびにキャリブレーション操作を実行するか、そのキャリブレーションを定期的または一度に実行する。
【００３２】
次いで、ステップ２１０において、血行動態の信号取得を実行する。これは、本明細書に記載する実施例において、動脈の血行動態変数、すなわち動脈圧および大動脈の流れに関連する。
【００３３】
最後に、ステップ２３０において、コンピュータ８は、関数Ｃａｌｃ（）を実行し、心血管モデルを信号に適用して、そこから心臓データＣＩを導出する。
【００３４】
図３は、関数Ｃａｌｃ（）の一実施例を示す。
【００３５】
関数Ｃａｌｃ（）には、２つの同一の動作ループが含まれる。第１のループが初期化に使用され、第２のループが処理に使用される。
【００３６】
ステップ３００において、関数Ｃａｌｃ（）は、ベクトルｘｃおよびＴの初期化値、ならびに時間指数ｉから開始する。
【００３７】
次いで、ステップ３１０において、指数ｉ-１を用いて、関数Ｓｉｍ１（）が引数として適用される。関数Ｓｉｍ１（）は、離散化されたバージョンの式（８０）〜式（１１０）を順次適用して、理論モデルに従って計算された時間ｉに対応する時間の値ｚ（ｔ）を決定する。この値をｈ（ｉ）とする。
【００３８】
式（２８０）および式（３１０）は、関数Ｓｉｍ１（）が適用する式（８０）および式（１１０）の、いわゆる陽解法による可能な離散化されたバージョンを示す。
【００３９】
次いで、ステップ３２０において、コンピュータ８は、式（１２０）を適用してイノベーションベクトルを計算する。ステップ３３０において、シミュレーションは、関数Ｓｉｍ２（）で繰り返される。
【００４０】
関数Ｓｉｍ２（）は、イノベーションベクトルＩ（ｉ）を受信して、式（３８０）〜式（４１０）が示すように、式（２８０）および式（３１０）と同様に離散化された形態で、式（１８０）および式（１８５）を適用する。実際、関数Ｓｉｍ２（）は、イノベーションベクトルから導出された補正値を、以前に関数Ｓｉｍ１（）で実行された計算に適用する。代替的に、関数Ｓｉｍ２（）は、計算を完全に再開することもできる。
【００４１】
次いで、ステップ３３５において、指数ｉがインクリメントされ、ステップ３４０において、関数Ｃｏｎｖ（）が実行されて、ステップ３３０で得られた値ｈ（ｉ）とステップ３２０で使用された血行動態信号から得られた測定値Ｚ（ｉ）との差を比較する。
【００４２】
この差が選択された閾値よりも大きい場合、補正関数がまだ十分ではないとみなされ、関数Ｃａｌｃ（）は、ステップ３１０から再開する。
【００４３】
上述したように、補正関数による収束は、例えば単一の心拍に関連した血行動態の測定値から比較的迅速に達成される。
【００４４】
上記差が選択された閾値よりも小さい場合、決定された値が有用であるとみなされ、第２のループが開始する。
【００４５】
第２のループにおいて、ステップ３１０〜３３０と同一のステップ３５０〜３７０が実行されて、ベクトルｘｔ（ｉ）およびＴ（ｉ）の現在の値が決定される。次いで、ステップ３８０において、これらの測定値は、表示されおよび／または関数Ｐｒｏｃ（）の実行により、疾患の監視に関連する処理を受ける。また、関数Ｐｒｏｃ（）は、処理するデータが残っているかどうかを判定する。残っていると判定された場合、ステップ３８５において指数ｉがインクリメントされ、第２のループがステップ３５０から再開する。それ以外の場合は、関数Ｃａｌｃ（）は、ステップ３９０において終了する。
【００４６】
関数Ｃａｌｃ（）の計算に基づいて、警告信号の送信、計算されたベクトルｘｃおよびＴの表示、ベクトルｘｃおよびＴからの心臓指標ＣＩの計算などを含む一連の機能を使用することができる。
【００４７】
さらに、上述したモデルは、静脈系への薬理学的要素の導入を組み込むために補完されてもよい。また、医師が監視対象の患者の進行状態を予測できるように、導入された薬理学的要素およびその量に応じて、これらの要素の効果を考慮することができる。
【００４８】
本明細書に記載する実施例において、本出願人は、以下の３つの要素の例を示す。
・  麻酔効果を有するプロポフォール。
・  昇圧剤効果を有するノルエピネフリン。
・  血液循環に直接加えられる液体の注入。
【００４９】
３番目の場合において、上述したような効果が直接決定される場合がある。実際、血液循環に液体を加えることで、値Ｖｅｆｆが修正されて、式（９０）および式（１００）の離散化が修正される。
【００５０】
１番目および２番目の場合において、対象パラメータＫに対する薬理学的要素の効果は、式（５００）に従ってモデル化される。ここで、α（ｔ）は、付録Ａに記載の式（５１０）に従う要素の進行法則を示し、Ｋ０は、対象パラメータＫの基準値である。法則α（ｔ）は、飽和効果を考慮するために、値Ｋ０の関数として変化してもよい。
【００５１】
式（５１０）において、Ｘは導入された薬理学的要素の濃度を示し、α∞（Ｘ）は濃度Ｘにおける薬理学的要素の長時間の注入によって得られたＫの相対的な増加量を示し、Ｔｘは濃度Ｘにおける薬理学的要素の効果の速度を定義する時定数を示す。
【００５２】
プロポフォール（またはノルエピネフリン）の場合、式（５００）および式（５１０）に従って影響を受ける心臓パラメータは、心臓収縮性ｓ０、遠位抵抗Ｒｄおよび遠位容量Ｃｄである。プロポフォール（またはノルエピネフリン）は、遠位抵抗Ｒｄを低下（または増加）させる効果と、遠位容量Ｃｄを増加（または低下）させる効果と、を有する。さらに、ノルエピネフリンは、心臓収縮性ｓ０を増加させる効果を有する。したがって、影響を受けるパラメータごとに、式のセットが存在する。
【００５３】
ここでもこれらの式は、式（９０）および式（１００）、ならびに式（３０）〜式（７０）の離散化を修正して、式（５１０）は、付録Ａに記載の式（５２０）に従って離散化される。
【００５４】
法則α（ｔ）、α∞（Ｘ）および定数Ｔｘは、予め被験者グループの平均値で決定されてもよく、任意選択で、必要に応じて被験者ごとに適用されてもよい。
【００５５】
計算関数は、本明細書に例示するもの以外の他の心血管モデルを使用してもよく、他のセンサが測定した信号、特に、脳、心臓、腎臓、筋膜組織を含む臓器における酸素消費量と供給量との間の適切性に関するデータを提供する指標を測定するための信号を受信して前処理することができる。
【００５６】
図４および図５において、Ｘ軸は時間（ｓ）を示し、ｙ軸は大動脈の流れ（ｍｌ／ｓ）を示す。これらの２つの図において、点線は測定値を示し、実線は図１の装置がシミュレートした値を示す。図４はノルエピネフリンを注入しない場合を示し、図５はノルエピネフリンを注入した場合を示す。
【００５７】
図６および図７において、Ｘ軸は時間（ｓ）を示し、ｙ軸は大動脈圧（ｍｍＨｇ）を示す。これらの２つの図において、点線は測定値を示し、実線は図１の装置がシミュレートした値を示す。図６はノルエピネフリンを注入しない場合を示し、図７はノルエピネフリンを注入した場合を示す。
【００５８】
最後に、図８は、測定値および拡張期／収縮期の圧力−容積の関係に基づいてキャリブレートされたモデルが計算した心室圧（ｙ軸、ｍｍＨｇ）と心室容積（ｘ軸、ｍｌ）を示す。この図において、実線はアイドル状態のループを示し、点線はノルエピネフリン投与中のループを示す。
【００５９】
閉じた線は圧力と容積のループを示し、上部の線は収縮末期の圧力と容積の関係を示し、下部の線は拡張末期の圧力と容積の関係を示す。
【００６０】
［付録Ａ］
【数１】
2020531207.tif 000003
【数２】
2020531207.tif 000004
【図１】
2020531207.tif 000005
【図２】
2020531207.tif 000006
【図３】
2020531207.tif 000007
【図４】
2020531207.tif 000008
【図５】
2020531207.tif 000009
【図６】
2020531207.tif 000010
【図７】
2020531207.tif 000011
【図８】
2020531207.tif 000012
【国際調査報告】
2020531207.tif 000013
2020531207.tif 000014
2020531207.tif 000015
2020531207.tif 000016
2020531207.tif 000017
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