"無呼吸の発生を確定するための方法であって、空気流量信号を提供するために、患者の気道から呼吸気流量を測定するステップと、前記患者の気道に既知の周波数の振動圧力波形を印加するステップと、患者のアドミッタンスを表す複素量を計算するステップと、前記複素量の値を、開存性または閉塞性気道を示す領域と比較するステップと、を含む、方法。患者のアドミッタンスを、正常呼吸時のアドミッタンスと比較するステップをさらに含む、請求項1に記載の無呼吸の発生を確定するための方法。マスクとフロージェネレータとを有するCPAP器具を使用して、患者における呼吸器官の閉塞性および開放性無呼吸を識別するための方法であって、前記フロージェネレータで、特定の振幅の波形を有する圧力波を印加するステップと、前記マスクで、前記圧力波形の振幅を確定するステップと、前記マスクで望ましい振幅を生成するために、前記フロージェネレータで、前記圧力振幅を調整するステップと、前記患者のアドミッタンスを確定し、それを閉塞性または開放性の無呼吸を示す値と比較するステップと、を含む、方法。前記圧力振幅を調整する前記ステップは、前記マスクにおける前記実際の圧力のマグニチュードに対する前記望ましい圧力のマグニチュードの比で、前記フロージェネレータにおける前記圧力を増加させることにより達成される、請求項3に記載の呼吸器官の閉塞性および開放性無呼吸を識別するための方法。患者の気道の開放性および閉塞性無呼吸を識別する方法であって、i空気送達チューブと患者との接触面を介して、患者に呼吸装置を接続するステップと、ii前記空気送達チューブを介して前記呼吸装置から前記患者に、前記患者への交流圧力波形を送達するステップと、iii前記呼吸装置において空気の流量と圧力とを測定するステップと、iv空気送達チューブのインピーダンスの容量分を確定するステップと、v前記測定された空気の流量と圧力ならびに前記容量分から、患者のアドミッタンスを確定するステップと、vi前記患者のアドミッタンスに基づいて、気道の開放性および閉塞性無呼吸を識別するステップと、を含む、方法。漏出に対して前記流量を修正するステップをさらに含む、請求項5に記載の方法。換気流に対して前記流量を修正するステップをさらに含む、請求項5に記載の方法。患者の気道の開放性および閉塞性無呼吸を識別する方法であって、i空気送達チューブと患者との接触面を介して、患者に呼吸装置を接続するステップと、ii前記空気送達チューブを介して前記呼吸装置から前記患者に、前記患者への交流圧力波形を送達するステップと、iii前記呼吸装置における空気の流量と圧力とを測定するステップと、iv空気送達チューブのインピーダンスの誘導分を確定するステップと、v空気の前記測定された流量と圧力ならびに前記容量分から、患者のアドミッタンスを確定するステップと、vi前記患者のアドミッタンスに基づいて、気道の開放性および閉塞性無呼吸を識別するステップと、を含む、方法。漏出に対して前記流量を修正するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。換気流に対して前記流量を修正するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。前記アドミッタンスの位相角を確定するステップをさらに含む、請求項5または請求項8に記載の方法。前記アドミッタンスの大きさを確定するステップをさらに含む、請求項5または請求項8に記載の方法。前記アドミッタンスの実成分を確定するステップをさらに含む、請求項5または請求項8に記載の方法。前記アドミッタンスの虚数成分を確定するステップをさらに含む、請求項5または請求項8に記載の方法。前記交流圧力波形は、約4Hzの周波数を有する、請求項5または請求項8に記載の方法。前記交流圧力波形は、約2~8Hzの範囲の周波数を有する、請求項5または請求項8に記載の方法。前記交流圧力波形は、約1~16Hzの範囲の周波数を有する、請求項5または請求項8に記載の方法。前記圧力波形の印加に続く、最初の約250msの流量または圧力データは、測定されない、請求項5または請求項8に記載の方法。本発明を実施するシステム本発明は、全体として参照することによって組み込まれる、米国特許第5,704,345号に開示される実施形態の改良形態である。図1は、本発明の一実施形態の基本的技法のフロー図である。本発明の第1のステップ10は、無呼吸が発生している間の、フロージェネレータ近傍の点での、経時的な呼吸流量および圧力の測定である。この情報は、その後の処理のための定性的測定値として使用されるアドミッタンス値を生成するために、ステップ12において処理される。ステップ14~16は、時間窓内の複素アドミッタンス値を開存性領域と比較することにより、閉塞性、開放性、または混合性無呼吸が発生しているかどうかを検出する。無呼吸が進行中である場合、次に、無呼吸が開放性であるか、または閉塞性であるかの確定が続く。開放性気道を有する無呼吸が発生している場合、かつ必要に応じて、事象は、ステップ18で記録される。ステップ16の結果が、閉塞性気道を有する無呼吸が発生しているとする場合、CPAP治療圧の増加が、ステップ20で行われる。必要に応じて、ステップ20は、検出された異常を任意に記録することを含み得る。開放性気道を有する無呼吸の場合、無呼吸の発生を未然に防ぐか、または少なくとも軽減するために必要とされる、最小圧力を設定しようとする一般的方法論に従い、CPAP治療圧は減少される。ステップ22における減少量は、必要に応じて、ゼロであり得る。図1に表される技法は、患者のCPAP圧力が、適宜に経時的に制御される、臨床的実施形態の技法である。純診断的実施形態は、それぞれ、ステップ20およびステップ22における、CPAP圧力増加および圧力減少の動作を省略する以外は、同一の方法で機能する。図2は、図1の技法を実施するための一実施形態に従った、臨床CPAP器具を図式で示す。マスク30は、鼻マスク、および/または顔マスクのいずれであっても、患者の顔に密閉して係合される。新鮮な空気または酸素富化空気は、可撓性管32を介してマスク30に入り、可撓性管32は、次いで、電動タービンフロージェネレータ34に接続され、そこに、空気入口36が提供される。CPAP治療として、マスク30に供給される空気の圧力を増加あるいは減少させるために、タービン用のモータ38は、モータサーボユニット40により制御される。マスク30はまた、管34とマスク30との接合部に近接する排気ポート42を含む。流動抵抗要素44は、フロージェネレータ34に隣接する。これは、差圧が存在するアイリス絞り形状を取ることが可能である。流動抵抗要素44のマスク側は、小口径管46を介して、圧力トランデューサ48と、差圧トランデューサ50の入力に接続される。流動抵抗要素44の反対側の圧力は、もう1つの小口径管52を介して、差圧トランデューサ50の他の入力に移動する。圧力トランデューサ48は、流動圧力に比例した電気信号を生成し、それは、増幅器56により増幅され、マルチプレクサ/ADCユニット58とモータサーボユニット40との両方に移動する。モータサーボユニット40に提供される信号は、静圧が、定値圧力に近似するように制御されることを確実にするための、フィードバックとしての機能を果たす。流動抵抗要素44にわたって検知される差圧は、差圧トランデューサ50から電気信号として出力され、もう1つの増幅器60により増幅される。したがって、増幅器56からの出力信号は、マスクまたは呼吸の空気流量の測定値を表す。制御装置62は、多くの処理機能を実行するようにプログラムされる。圧力および流量は、定常値およびAC値から成ると考えられ得て、後者は、4Hzの周波数を有する圧力への強制振動信号の影響を示す。以下において、定常量は、a例えば、フィルタリング操作により、振動成分が意図的に除去されている量、またはb振動成分が除去されている量に部分的または完全に基づいた、計算結果、またはcフロージェネレータで測定される圧力および流量等の瞬間量したがって、振動成分を含むに基づき計算される量のいずれか、およびシステムの無効分を部分的あるいは完全に無視し、それを、単に場合により非線形の抵抗システムとして扱う、空気通路および患者の漏出のモデルである。管32に沿った定常圧力損失は、チューブを通る流量、および例えばテーブル索引による、管の静圧流量特性の知識から計算される。次に、マスクにおける定常圧力は、チューブの圧力損失を引くことにより計算される。次に、チューブ32に沿った圧力損失は、圧力ジェネレータ34で望ましい瞬間圧力を得るために、マスクにおける望ましい設定圧力に加えられる。排気口42を通る流量は、例えばテーブル索引による、排気口の圧力流量特性からの、マスクにおける圧力から計算される。定常マスク流量は、管32を通る流量から、排気口42を通る流量を引くことにより計算される。次に、定常患者流量は、例えば、入力が瞬間マスク流量である、10秒の時定数を有する一次ローパスフィルタにより、CPAP装置において確定され得る推定定常漏出を、定常マスク流量から引くことにより計算される。制御装置62により実行される技法を、ここで図2の器具を参照して説明する。患者呼吸流量が、非常に低い、またはゼロである場合漏出があれば、患者が無呼吸である場合、マスクの流動は停止しないことに留意する、外部から誘導された振動技術を使用することにより、気道開存性の確定ステップ14~16が行われる。気道が開放性であるが、呼吸筋が弛緩している場合すなわち、開放性気道を有する中枢性無呼吸、外部に起因するマスク圧力の小さい変動が、肺を膨張および収縮させることにより、かつ肺内のガスを圧縮および減圧することにより、小さい呼吸気流を誘導する。反対に、気道が閉塞性である場合、空気流は誘導されない。これは、以下のように定量化される。アドミッタンスの閾値による無呼吸の識別アドミッタンスYは、Y=GiBにより与えられ、Gは、コンダクタンスであり、Bは、サセプタンスである。気道が開放性であるかどうかを判断するために、患者のアドミッタンスYの複素数値は、値の領域と比較される。この閾値の値は、以下の考察に基づき選択され得る。マグニチュードよりもよりよい分類指標である角度に関する説明は、回路内の複素インピーダンスの相互作用に関連付けられ得る。漏出および換気流は、本質的に複素j成分がない非線形抵抗である。患者は、基本的に接地された、直列の抵抗およびコンプライアンスキャパシタンスである。ホース圧力降下もまた、流動のイナータンスの形で複素成分を有する。したがって、インピーダンス全体の大きさは、すべての成分ホース、漏出、換気流、患者の気道が実部を有するため、それらに影響される。しかしながら、虚数成分は、慣性ホース圧力降下と容量肺との間の相互作用である。それは、慣性と容量性リアクタンスとの相対的な強度を比較している。また、角度および振幅ではなく、インピーダンスの実部および虚部を使用することも可能である。これは、CPU負荷の減少という利点を有する。振幅の計算は、平方根を必要とし、角度の計算は、逆タンジェントを伴う。これらの両方は、計算コストの低い、ルックアップテーブルを伴う技術により、必要とされる精度で容易に行われ得る。実および虚の両方、または振幅および角度の両方を使用することにより、よりロバストな分類が得られる。開放性および閉塞性の値のグループ化は、はるかに明らかとなる。図4の値から確定される通り、可能な閾値の組は、角度=ARG患者_アドミッタンスif角度<-2OR角度>1.2気道状態=閉塞性;elseif角度<0.9AND角度>-1.5軌道状態=開放性;else気道状態=未定義;endifとなり、角度は、ラジアン単位である。閾値に対する許容値は、図4から確定される開放性および閉塞性の無呼吸を表す値の区別を可能にする任意の値であり得る。4Hzにおける患者抵抗も、気道の状態を示す。この抵抗は、上記の方程式におけるコンダクタンスの逆数ではない。4Hzにおける患者のインピーダンスは、Z=RiXであり、Y=1/Zである。患者抵抗Rは、R=ReZ=Re1/Yにより与えられる。代替実施形態では、Rが、|Y|よりも、気道の状態を特徴付けるために使用され得る。アドミッタンスの計算患者のアドミッタンスは、方程式により計算され、分子は、AC患者流量のマグニチュードであり、実質的に患者流量の時間に関する微分の測定値である。分母は、マスク圧力の同一の微分である。換気流および漏出の補正患者の空気流量は、マスクへの流入量から、換気口を通る流量と漏れ流量を引くことにより確定される。平均換気流量は、測定中の平均マスク圧力、またはより好ましくは、測定中のマスク圧力の平方根の平均の平方漏出の計算を行うためにも使用され得るのいずれかから、確定される。マスク圧力自体は、空気通路のAC動作を無視して、従来の方法で計算される。AC換気流は、動作点の線形近似を使用して計算される。マスクにおけるAC流量を確定するための、マスク圧力のモデリングマスク圧力は、換気流の関数として換気口を通じた圧力降下を得る方程式において、係数k1およびk2を求めることにより確定される。したがって、特定のマスク圧力における換気流を計算するために、そのマスク圧力における換気流に対する二次方程式を解く。は、先の方程式の微分により得られ、を与える。であるため、小信号の近似は、を得て、そこから、が、妥当な近似として得られる。漏れ流量の計算患者の空気流の計算を完全にするために、マスクへの流入からの漏れ流量を計算することも必要である。実際の漏出は、患者の4Hzのアドミッタンスが計算される間、計算される。典型的な漏れ係数推定は、少し前に起こったことに関連し、従来技術のAutoSetCSおよびAutoVPAP装置におけるように、から漏れ係数Kleakを推定し得て、上線は、測定期間にわたる平均値を示す。無呼吸中、漏出は、全非換気流量に等しく、呼吸中、漏出は、平均非換気流によい近似で等しい。上記のKleakの推定において、すべての量は、瞬間値に基づき、空気通路のAC特性を参照することなく計算され、空気通路を非線形抵抗器として扱う。DCKleakに対する上記の式に基づくとACとの両方の、瞬間漏出に対するモデルは、であり、換気流と同様に、漏れ流量の4HzにおけるAC成分は、小信号近似を使用して得られ、上記の方程式を直接微分することにより、を計算し得て、を得る。の平均は、またはのいずれかであり得る。後者が好ましくPmaskが定数ではない場合、それが、の平均値の不偏推定値を得るため、かつKleakを推定するために、それをすでに計算したため、を得る。AC値の確定この説明を通して、一貫して参照されるAC値は、測定から、励振周波数における三角フーリエ成分として確定される。これは、正規直交関数の組として方形波を使用していた強制振動法の、従来技術の使用の改良形態である。すべてのAC量は、複素数として計算される。具体的には、マスクにおけるAC圧力および流量は、正弦および余弦関数のそれぞれを有する積和を使用して、測定中、瞬間圧力および流量の正弦および余弦成分を得ることにより計算され、それにより、成分係数csおよびccを得て、次に、AC値としてcsiccまたはccicsのいずれかを記述する。これらの2つの式のいずれも使用され、2つの式は、単に位相シフトの点で異なるが、1つの式は、初めから終わりまで一貫して使用される。あるいは、正弦および余弦の最小二乗法等の、励振周波数における圧力および流量の正弦波成分の振幅および位相を推定する、他の標準的方法が使用され得る。明確には、を得、励振周波数は、T/2Bであり、Tは、正規化係数であり、積分は、正弦および余弦の離散的な標本値を使用した総和により置き換えられ得る。ftは、フーリエ係数が必要とされるいかなる関数でもある。すべての量は、t=0として象徴的に示される、6秒スライディングウィンドウアドミッタンスウィンドウ上で確定される。アドミッタンス計算は、原則として、アルゴリズムのサンプリング周波数例えば、50Hzで行われ得るが、臨床目的では、これは必須ではなく、計算は、毎4Hzサイクルの終わりに、効果的に実行され得る。あるいは、2Hz、あるいは1Hz周波数においてでも、アドミッタンスの計算は、臨床目的では妥当である。モータ制御装置の遅延により、圧力波形の第1のサイクル250msは、正弦波ではない場合があり、空気通路内の定常の設定に多少の遅延が出るため、データの最初の250msは、無視され得る。正弦および余弦値は、起動時に生成されるテーブル内に記憶されるか、またはソースコード内の定数として特定され得る。もちろん、合計のオーバーフローが発生しないと仮定して、乗算は、32ビットの結果を有する、16ビット16ビットの固定小数点であり、かつこの方法の数値安定性において問題がない場合、十分な精度が提供される。したがって、計算コストは、比較的小さい。2ポートネットワーク上のインピーダンスのモデリングマスクにおけるAC圧力およびマスクに入るAC流量の計算は、一実施形態では、特定の周波数における、システム内の流動の2ポート電気ネットワークへの類似から確定される。図3から、ルーチン回路解析は、を得て、もちろん、これらは、マスクにおける圧力、ならびにマスクに入る流量のそれぞれに対応する。明確には、である。インピーダンスZinoutおよびZoutgndは、平均流量の関数とみなされる。これらのインピーダンスは、多くの平均流量レベルで、特定の空気通路に対して測定される詳細は以下を参照。アドミッタンスウィンドウ中の、またZinoutおよびZoutgndのそれぞれに対する、フロージェネレータの総流量の平均が、測定されたインピーダンス間を線形補間してその平均流量レベルにおけるインピーダンスを確定するために使用される。入口および出口のAC流量およびAC圧力は、フーリエ係数の計算に関して上記に記載される標準的な積和方法を使用して、ノイズを減少させるために30秒間にわたって確定され、複素数値を得る。これらの値は、以下により2ポートパラメータを計算するために使用される図1を参照。その図中の電圧および電流は、以下における圧力および流量のそれぞれに対応する。分母が非常に小さいか、またはゼロである場合、インピーダンスは、典型的な空気通路のインピーダンスとの関連で、特定の数値的に非常に大きい値を有するとみなされる。ホース圧力降下の理論モデルホース圧力降下は、マスク内圧とFG圧力との間の圧力差である。それは、マスクの前に配置されるすべての要素にわたる圧力損失である。これは、マフラ、加湿器、ABフィルタ、およびマスク接続ホースを含む。完全なホース圧力降下は、抵抗ホース圧力降下および慣性圧力降下で構成される。K1、K2=実験的に導かれた定数KL=理論的に決定された流量のイナータンス定数QFG=FG流量KL=ρl/Aρ=空気密度1.19kg/m3l=チューブ長2または3mA=断面積πd2/4、d=0.019mResMedActivaおよびSwiftマスクなどのマスクの場合、主要ホースとマスクとの間に別のチューブがある。これもまた、慣性定数において考慮されなければならない。平均ホース圧力降下は、抵抗部のみで構成される上線は平均を示す。K1、K2=実験的に導かれた定数ACホース圧力降下を計算するために、ある種の線形化が必要である。抵抗および慣性成分は分離される。抵抗成分は、動作点に関して、上記の平均ホース圧力降下の式を線形化することにより得られる。したがって、ACホース圧力降下は、AC流量に、周囲に微小振動が発生する位置における、ホースの非線形抵抗の勾配を乗じたものである。導出のために、振動は、ホース抵抗の勾配の変化と比較して、小さい振幅の振動であると仮定する。慣性成分は、FG流量を導関数で乗じる定数である。標準的な線形回路理論により、インダクタンスLは、インピーダンスsLを有し、周波数ωにおける正弦波信号に対して、jωLである。次に、慣性ホース圧力降下の成分は、となり、2つの組み合わせは、を得る。マスク圧力マスク圧力は、FG圧力からホース圧力降下を減じたものである。Pmask=PFG-PhosedropPmask,AC=PFG,AC-Phosedrop,AC図4では、太線が、開放性無呼吸を表し、細線が、閉塞性無呼吸を表すグラフが表される。横軸が、アドミッタンスの絶対マグニチュードを表す一方で、縦軸は、複素アドミッタンスの位相を表す。図面から理解され得るように、1つは起点近傍、他方はy軸の最上値にある、2つのより細い曲線領域により表される閉塞性無呼吸と、グラフの中心の太い曲線により表される開放性無呼吸が完全に分離されている。実質的に、データのすべてをx軸に投影することにより、アドミッタンスの絶対値のみを見ると、細い閉塞性無呼吸曲線が、太い開放性無呼吸データと接触し、データの分離は、失われる。図4は、上記の式に従って計算された患者のアドミッタンスデータの、プロッティング結果を示す。x軸の値は、患者のアドミッタンスの平均絶対値である。y軸の値は、患者のアドミッタンスの位相角である。図4から理解され得るように、閉塞性無呼吸および開放性無呼吸に対する値の完全な分離が見られる。図5は、先のアドミッタンスの計算の代わりに、複素アドミッタンスに対する値が、モデリングにおけるマスクまたは換気回路の任意の特定構成の詳細から、本質的に独立したモデルから確定される、患者のアドミッタンスのプロットの結果を示す。具体的には、図5のデータは、単純漏出オリフィスモデル、P=KQ2を使用することにより確定された。開放性および閉塞性の無呼吸は、複素アドミッタンスのグラフにおいて分離した領域をもたらすことが、図5から理解され得る。適度な近似された患者のアドミッタンスアルゴリズム第3のアルゴリズムは、患者回路を総称的にモデリングし、漏出および換気流を組み合わせることにより、患者のアドミッタンスを近似しようと試みる。患者回路は、上記の複素アルゴリズムと同様の方法でモデリングされるが、定数は、ABフィルタを有する2mホースに対する定数で固定される。漏出および換気流のモデリングは、非患者流量である1つのパラメータに組み合わされる。これは、漏出換気流としてモデリングされる。漏出および換気流は、組み合わされ、以下の方程式を使用する際にモデリングされる。漏出オリフィスは、を使用して、ランタイムで近似され得る。次に、瞬間漏出は、を使用して計算される。小信号近似を使用すると、であると言うことができ、式中であり、Kleakに置換して、を得て、小さい平均Pmaskの変化を扱っているので、で近似することができ、したがって、AC漏出は、となる。近似された患者流量次に、患者流量は、Qpatient,AC=QFD,AC-Qleak,ACである。Qleakは、換気流と組み合わされる漏れ流量であるすべての非患者流量。分類近似アドミッタンスを使用して、気道状態を分類する多くの方法がある。アドミッタンスの角度対マグニチュードをプロットすると、角度のみにおけるよい分離を見出し得る。したがって、単純分類は、2つの閾値を有するものとなるが、純粋に角度の上のみである。しかしながら、角度の計算は、除算および逆タンジェントを伴い、さらなる計算を必要とする。代わりに、使用されるアドミッタンスの実部および虚部を有することが好ましいことが示唆される。閾値よい分類精度を提供する最も単純な閾値は、単純な対角直線である。これらは、y>xbおよびy<xcの式である。この場合、アドミッタンスの虚部y対実部xをプロットすると、閉塞性は、y>xbであり、開放性は、y<xcである。浮動小数点アルゴリズムに基づき、定数に対する値は、b=0、c=-0.03であった。これは、何の誤分類も与えない。データ領域を分離させる他の任意の曲線が使用され得るが、線形分離は、閾値計算の複雑さを減少させ、その理由から好ましい。"