"患者の気道内の障害を判定するための装置であって、患者の呼吸の吸気期間における空気流を感知し、患者の気道内の空気流を表わすセンサー信号を発生するためのセンサーと、該センサーに結合され、連続する重み係数を使用して該センサーの連続するサンプルを処理し、連続する重み付きサンプルを得るためのメカニズムと、該重み付きサンプルに基づく関数を障害閾値と比較し、気道障害の存在を判定するためのプロセッサーと、を具備してなり、前記関数が、患者の呼吸の吸気期間の平坦性を尺度であることを特徴とするもの。患者の気道内の障害を判定するための方法であって、呼吸サイクルの吸気期間において、患者の気道内の空気流を表わす信号を発生させる工程と、連続する重み係数を使用して、発生した信号の連続するサンプルを処理し、連続する重み付きサンプルを得る工程と、該重み付きサンプルに基づく関数の値を障害閾値と比較し、気道障害の存在を判定する工程と、を具備してなり、前記関数が、患者の呼吸の吸気期間の平坦性を尺度であることを特徴とするもの。前記連続する重み係数のそれぞれが、各サンプルの振幅に基づいて決定されることを特徴とする請求項1に記載の装置。前記連続する重み係数のそれぞれが、各サンプルの時間的位置に基づいて決定されることを特徴とする請求項1に記載の装置。前記連続する重み係数のそれぞれが、閾値との比較に基づいて決定されることを特徴とする請求項1に記載の装置。前記連続する重み係数のそれぞれが、各サンプルの振幅に基づいて決定されることを特徴とする請求項2に記載の方法。前記連続する重み係数のそれぞれが、各サンプルの時間的位置に基づいて決定されることを特徴とする請求項2に記載の方法。前記連続する重み係数のそれぞれが、閾値との比較に基づいて決定されることを特徴とする請求項2に記載の方法。本発明は、吸気流量の平坦化に基づいて幾つかのタイプの閉塞を検出するための装置及び方法を提供することに関する。本発明の目的は、患者の呼吸空気流量を分析することによって気道の部分閉塞又は完全閉塞を検出する装置を提供することである。本発明の他の目的は、既存の呼吸装置の構造に機器又は部品を追加する必要なしに、又、実質的な改変を加える必要なしに気道閉塞を検出するための新規なアルゴリズムを実行することができる装置を提供することである。本発明によれば、患者の呼吸空気流を連続的にモニターする呼吸装置が提供される。呼吸空気流の吸気部分を同定し、サンプル採取する。それらの吸気サンプルから吸気の中間部分を代表する数個のサンプルを同定する。各吸気中間部分サンプルに、1つ又は複数の重みパラメータ又は重み係数をかける。次いで、それらの重み加重値と吸気中間部分サンプルを用いて気道閉塞指数を算出する。最後に、この閉塞指数を閾値と比較し、その比較に基づいて呼吸支援を調整又は制御する。本発明の一実施形態においては、重み係数は、吸気流サンプルが閾値レベル例えば平均空気流量より小さいか大きいかに基づいて適用される。別の実施形態では、各吸気流サンプルにそれぞれのサンプルの呼吸中の時間的位置に基づいて異なる重み係数が適用される。吸気中の或る事象の前に採取されたサンプル例えば吸気中の中間点より前に採取されたサンプルには、その事象より後のサンプル例えば吸気中の中間点より後に採取されたサンプルより小さい重み係数が付与される。次いで、それぞれの対応する重み係数を付与されたそれらのサンプルを用いて閉塞指数を算出する。本発明は、その一側面においては、呼吸装置に関する。この呼吸装置は、患者に加圧された呼吸用ガス呼吸に適したガスを選択的に供給するようになされたガス源と、患者からの呼吸空気流を感知し、空気流量を表示する流量信号を発生するための流量センサーと、該流量センサーに結合されており、該流量信号の幾つかの部分にそれぞれ重み係数を付与し、それらの重みつき信号部分を用いて閉塞信号気道の閉塞を表示する信号を発生するための重み付与部材を含む閉塞検出器と、該流量センサーに結合されており、前記ガス源の操作を制御し、前記閉塞信号を受け取って該閉塞信号に応答して該ガス源の操作を変更するための制御器とから成る。本発明の他の側面は、睡眠障害を有する患者をモニターし、及び、又は治療するための装置に関する。この装置は、患者の呼吸を感知し、それに応じた流量信号を発生するための流量センサーと、該流量センサーに結合されており、該流量信号の幾つかの部分の振幅と時間位置のうちの1つに応じて重みを付与された該流量信号の加重平均に従って加重平均信号を確定するための閉塞検出器とから成り、該閉塞検出器は、前記加重平均信号に基づいて気道の閉塞を表示する信号を発生する信号発生器を備えている。本発明の更に他の側面は、睡眠障害を有する患者を治療するための装置に関する。この装置は、マスクと、該マスクを通して患者に加圧呼吸用ガスを選択的に供給するようになされたガス源と、呼吸空気流を感知し、呼吸空気流量を表示する流量信号を発生するための流量センサーと、該流量センサーに結合されており、該流量信号の幾つかの部分の振幅と時間位置のうちの1つに応じて重みを付与された該流量信号の加重平均に従って加重平均信号を確定するための閉塞検出器と、前記閉塞信号を受け取り、該閉塞信号に応答して前記ガス源を作動させるための制御器とから成る。本発明の更に他の側面は、患者の気道内の閉塞を検出するための方法に関する。この方法は、患者の空気流量を測定する工程と、該空気流量の所定のセクションを検出する工程と、該所定のセクションの幾つかの部分に重みを付与する工程と、気道閉塞の尺度として、前記重みに基づいて前記所定のセクションのための指数値を算出する工程とから成る。図1は、本発明に従って構成された呼吸装置の一例を示す。この呼吸装置10は、可撓チューブ16を介してブロア14に接続されたマスク12を含む。マスク12は、患者に装着するものであり、鼻マスクであってもよく、顔マスクであってもよい。空気吐出口22を有するブロア14は、サーボ制御器単にサーボとも称する20からの制御信号に従ってモータ18によって駆動される。この構成により呼吸装置10は、加圧空気又は、図示しないガス源からの酸素富化空気を送給することができる。加圧空気は、チューブ16によってマスク12へ送られる。チューブ16は、患者が吐き出す空気を放出するための細い排気ポート26を備えている。所定の基準に従ってサーボ制御器20及びモータ18の操作を制御し、それによって装置10のための操作モードを規定するために制御回路24が用いられる。本発明によれば、制御回路24は、患者にCPAP持続的気道陽圧呼吸治療を施すために装置10を操作させるように構成することが好ましい。制御回路24は、流れ制限部材28を備えており、この流れ制限部材28から差圧トランスジューサ34へチューブ30,31が延長している。チューブ30は、又、別のチューブ33を介してマスク圧トランスジューサ32に接続されている。マスク圧トランスジューサ32は、第1電気信号を発生し、その第1電気信号が増幅器36によって増幅され、マスク12内の空気圧に比例する出力Ptを発生する。この出力は、直接サーボ制御器20へ送られる。差圧トランスジューサ34は、流れ制限部材28の前後間の差圧、即ち、流れ制限部材28及びチューブ16を通る空気流の流量に関連する差圧を感知して第2電気信号を発生する。第2電気信号は、増幅器38によって増幅される。この増幅された信号Ftは、チューブ16を通る空気の流量を表すので、空気流量信号単に流量信号とも称すると称される。空気流量信号Ftは、フィルタ40へ送られ、所定の周波数範囲内で濾過される。フィルタ40の出力と増幅器36の出力は、ADCアナログ-デジタル変換器42へ送られ、ADC変換器42は、それぞれの対応する信号fiを創生してマイクロプロセッサ44へ送る。マイクロプロセッサ44は、アナログ制御信号を発生し、それらの制御信号は、DACデジタル-アナログ変換器46によってそれぞれ対応するデジタル制御信号に変換され、サーボ20のための基準信号Psettとして用いられる。呼吸装置10を操作するための1つの方法が図2のフローチャートに示されている。本明細書に開示された改良された流量平坦化指数を利用するためのその他の手法も可能であることは、当業者には明らかであろう。図2の手法の実施例は、上述した本出願人の米国特許第5,704,345号にも説明されている。第1工程は、呼吸流量を所定の時間に亙って測定する操作である。この情報は、工程102で処理されて、以後の処理のための定性尺度として用いるべき指数値を創生する。従って、工程102は、本明細書に開示される重み付与手法に基づいて閉塞指数値を創生する操作を含む。工程104は、呼吸指数を閾値と比較することによって無呼吸が起こっているかどうかを検出する操作である。工程104における答えがYESである場合は、無呼吸が進行中であり、その場合、工程110において開通性体内の管などが詰まっていないこと、気道が開いていることの有無を判定する操作が行われる。気道が開通していれば工程110の結果がYESであれば、気道開通状態での中枢神経系の無呼吸であり、所望ならば、この事象を工程112において記録する。工程110の結果がNOである場合気道が開通していない場合は、完全閉塞、即ち、気道閉塞状態での中枢神経系の無呼吸が起こっており、その結果として、工程108においてCPAP治療を開始するか、CPAP治療圧CPAP治療のための空気圧を増大させる。所望ならば、工程108に、検出された異常を記録する操作を含めることもできる。工程104における答えがNOである場合は、工程106において1つ又は複数の閉塞指数、例えば改良流量平坦化指数が閾値と比較され、それによって、気道の閉塞の有無の判定が得られる。工程106における答えがYESであれば、部分閉塞が生じており、NOであれば、閉塞は生じていない正常である。工程108は、気道の完全閉塞又は部分閉塞の場合に、それに対応してCPAP治療圧を増大させる。閉塞がなく正常な呼吸の場合は、無呼吸の発生を回避するか、少くとも抑制するために必要とされる最低限の圧力を設定するための通常の手法に従ってCPAP治療圧を低くする。工程107における減圧量は、所望ならば、ゼロとすることもある。同様に、気道開通状態での中枢神経系の無呼吸工程110,112の場合、CPAP治療圧は増大されない。治療圧を増大させると、反射的に呼吸を阻害し、呼吸障害を一層悪化させることになるからである。改良された流量平坦化指数図3は、健康な人と、気道に部分閉塞を有する人の典型的な呼吸サイクルの吸気部分に関する空気流量信号を示すグラフである。図にみられるように、健康正常な人の呼吸サイクルでは、その吸気部分中、空気流量は、吸気とともに滑らかに上昇し、ピークに達し、滑らかにゼロにまで下降する。これに対して、気道に部分閉塞をもつ患者は、吸気期間中に有意の平坦帯域を有することを特徴とする呼吸パターンを示す。理論的には、閉塞空気流閉塞によって阻害されている空気流の場合、部分閉塞の度合が高くなるほど完全閉塞に近づくほど、吸気期間の空気流量信号は、方形波に近くなる。先に述べたように、本出願人の米国特許第5,704,345号には、患者の呼吸サイクルの吸気部分の平坦化を検査するのに有用な2つの形状係数を教示している。本発明の好ましい実施形態においては、各形状係数について得られた閉塞指数又は流量平坦化指数FFIを独特の閾値と比較することができる。この手法は多くの事例で満足に機能するが、ある種の閉塞パターンを検出できない場合がある。このことは、図4~6を考察することによって説明することができる。図4~6は、呼吸サイクルの幾つかの部分期間を示す。図4は、正常な呼吸流量を示し、図5は、ひどい閉塞障害を有する患者の呼吸サイクルを示すグラフである。後者の場合、吸気期間は、2つの高い凸上向きローブ突出部A,Bと、それらのローブAとBの間に存在する比較的平坦な帯域Cを有することで特徴づけられる。図4では、RMS二乗平均偏差値は、呼吸空気流量曲線の下側で平均吸気流量の上側に囲まれた陰影区域によって示されている。図5では、RMS偏差値は、呼吸空気流量曲線の上側で平均吸気流量の下側に囲まれた陰影区域によって示されている。図5に示されるみられるように、閉塞が起きているために、呼吸空気流量は、第2凸ローブBが存在しなかったとした場合のそれより高くなっている。従って、米国特許第5,704,345号の形状係数を用いて空気流を分析したとすると、図5の高度に制限された異常な流れが、閉塞として検出されない。図6は、気道の部分閉塞を患者の、図5のものとは異なる別の呼吸曲線を示す。この曲線には、平坦部分Eに先立つ異常に幅広の初期凸ローブDが含まれる。やはり、大きなローブDが存在するために、平均吸気流量が、図3の正常な吸気流の場合より高くなっている。従って、従来技術の閉塞指数を用いたとすると、この状態は、閉塞流として適正に検出されず、正常な流れとして検出されてしまう。図4に示されるような非閉塞流にも正しく応答し、しかも、図5及び図6のような閉塞をも検出するために、本発明は、a平均吸気流量に対する各吸気流量サンプルの大きさ振幅と、b例えば吸気中間時点のような基準時間に対する各吸気流量サンプルの時間的位置という2つの要因に依存して各吸気流量サンプルに対して異なる重み係数を付与する。閉塞指数又はFFI流量平坦化指数の計算中、特定の値、例えば平均流量より小さいサンプルにに異なる重み係数を付与することによって、流量の大部分が平均流量を越えている正常な呼吸に適用されるFFIに影響を及ぼすことなく、図5の呼吸信号に対する感度を改善することができる。同様にして、基準時点より後に起こるサンプルにも異なる重み係数を付与することによって、爾後の基準時点より後のサンプルの有意性を高めることができる。この手法は、吸気の中心時点に関して時間対称である他の呼吸基準時点より前のサンプルに適用するFFIに影響を及ぼすことなく、図6の呼吸信号に対する感度を改善することができる。改良FFIを計算するための本発明の一実施形態を用いたアルゴリズムが、図7に示されている。図2の工程100において、典型的な流量曲線F曲線Fは複数の吸気流量サンプルfiiは1からサンプルの総数nまでの指数によって定義されるを得る。図7の工程200で、曲線Fをそれが有効な吸気曲線であることを確認するためにチェックする。次に、工程201において、吸気期間外のすべてのサンプルfiを除外するために曲線Fをトリミングする。工程200及び201を実行する方法については後に詳述する。工程202において、慣用の技法を用いて1からnまでのすべてのサンプルの平均値を算出する。工程204において、それぞれ値依存係数Wi及び時間依存係数Viと称される2つの重み係数を各サンプルfiに、それぞれのサンプルの、吸気流量平均値Mに対する相対的振幅と、吸気中心時点に対する時間的位置に基づいて付与する。例えば、重み係数Wi及びViは、以下の法則に従って各流量測定値に対して付与することができる。A1.fi>Mならば、Wi=1A2.fi<Mならば、Wi=0.5B1.fiが吸気中心時点より前に採取されたものである場合は、Vi=0.75B2.fiが吸気中心時点より後に採取されたものである場合は、Vi=1.25次に、工程206において、以下の[数4]方程式を用いて2つの選択的FFI又は閉塞指数を算出する。[数4]ここで、jは、吸気流量曲線Fの中間部分又は中間半分において最初のサンプルであり、kは最後のサンプルである。dは、図3~6に示されるような吸気期間の中間部分又は中間半分のサンプルの数であり、Mは、吸気流量曲線Fの平均値である。あるいは別法として、上記アルゴリズムは、以下の工程から成るものとすることができる。流量サンプルを、それらが許容しうる上下限内の形状を有する有効な吸気サイクルを表すものであることを確認するためにチェックする。サンプルをトリミングして吸気期間前のサンプルを排除する。吸気流量サンプルの平均値を求める。吸気期間の中間部分又は中間半分のサンプルについて、各流量サンプルの、平均値からの重みつき絶対差を合計する。流量サンプル>平均値ならば、そのサンプルの平均値との差をそのまま合算する。流量サンプル<平均値ならば、そのサンプルの平均値との差の2分の1を合算する。流量サンプルが吸気中心時点より前に採取されたものである場合は、そのサンプルの平均値との差の75を用いる。流量サンプルが吸気中心時点より後に採取されたものである場合は、そのサンプルの平均値との差の125を用いる。上記の和を下記のように吸気流量の平均値と吸気時間によって変倍倍率変更して平坦化指数を算出する:FFI=重みつき絶対和/吸気中間半分の時間×吸気流量の平均値先に述べたように、図7の工程200においては、曲線Fをそれが有効な吸気曲線に対応していることを確認するためにチェックする。詳述すれば、咳やため息等によって乱された吸気曲線がそのまま処理されるのを防止するために、流量曲線Fを上限と下限に照らしてチェックする。例えば、図12に示されるように、曲線Fは、どの時点であれ上限曲線ULを越えるか、あるいは、下限曲線LLを越えるかすれば、排除される。上限曲線ULは、例えば平均吸気流量の約150に選定することができ、下限曲線LLは、平均吸気流量の約50に選定することができる。上述したように、工程201においては、実際の吸気期間の前に採取されたサンプルfiを除外するために曲線Fをトリミングする。トリミングの1つの方法は、1流量がピーク吸気流量の75に達した点を確定する工程と、2流量がピーク吸気流量の25に達した点を確定する工程と、3吸気の開始点を確認するために上記2つの点を通りゼロ流量の線に至る線を外挿する工程から成る方法である。ただし、この工程3において開始点が最初のサンプルの左側に存在する場合は、最初のサンプルを採用する。このトリミング方法は、図13に例示されている。図13を参照して説明すると、呼吸曲線Fは、ゼロ流量レベルとT0の点で交差する。最大吸気流量に達したとき、2つの中間流量レベル、即ち、1/4吸気流量レベル即ち、最大吸気流量の25に等しい流量と3/4吸気流量レベル即ち、最大吸気流量の75に等しい流量が確定される。図13では、曲線Fは、これらの2つの流量レベルとそれぞれ点F1とF2で交差している。点F1及びF2に対応する時点T1及びT2を用いて、曲線Fの近似線Lを得る。次いで、この線Lをゼロ流量レベルにまで延長して曲線Fの吸気期間の開始時点として外挿時点TSを確定する。TS以前に得られたサンプルfiは無視する。上述した値重みつき閉塞指数と時間重みつき閉塞指数から得られる改良は、シミュレーション試験の結果と考察することによって理解することができる。この目的のために、図8、9、10及び11に正常な人と閉塞障害を有する患者の呼吸パターンが示されている。これらのパターンを、本発明の重みつき指数と、上記米国特許第5,704,345号に記載されているのと同一重みサンプルfiを用いる形状係数2とを用いて分析した。それらの試験の結果が下記の表1に示されている。[表1]上記表の重みつき指数は、平坦化又は閉塞が起きていないことを示す0.3から完全閉塞を示す0までの範囲に亘っている。これらの2つの区分間の選別点は、0.15であり、この値を以下に述べるように比較のための閾値として用いることができる。図8は、正常な呼吸パターンを示すグラフである。上記表から分かるように、3つの指数は、すべて、ほぼ同じ値であり、CPAP圧を増大させる必要がないことを示している。図9は、閉塞を有する呼吸パターンを示すグラフである。図9の呼吸パターンは、比較的平坦な領域によって分離された2つのローブを有するという点で図5のパターンの形状に類似している。上記表にみられるように、同一の重みつき指数を用いたとすれば、閉塞は起きていないと判定されるが、本発明による改良された2つの指数は、いずれも、閾値0.15より下であり、従って、閉塞状態での呼吸パターンであることを示している。図10は、閉塞を有する呼吸パターンの別の例を示すグラフであり、高い初期ローブから始まり、その後比較的ゆっくりと低下する、図6のパターンに類似した呼吸パターンを示している。このパターンの場合、同一重み指数と値重みつき指数は、いずれも、閾値より上であるが、時間重みつき指数は、閾値より下であり、閉塞状態での呼吸パターンであることを示している。最後に、図11は、図8に示された形状とは異なる、正常な呼吸パターンの別の例を示すグラフである。上記表にみられるように、3つの指数のすべてが、閾値より上であり、正常なパターンであることを示している。以上、本発明を実施形態に関連して説明したが、本発明は、ここに例示した実施形態の構造及び形状に限定されるものではなく、いろいろな実施形態が可能であり、いろいろな変更及び改変を加えることができることを理解されたい。例えば、好ましい実施形態では、重みつきサンプルを、空気流量の平坦化を同定するために用いる方程式に適用しているが、流量グラフの丸み度又は丸みからの逸脱度を検出するために、シヌソイド関数又はそれに類する他の関数を含む方程式用いることもできる。"