"患者を評価するための装置であって、プログラマブル要素へと機能的に接続され、患者から生理学的信号を取得するセンサを備え、プログラマブル要素が、較正係数を得、取得回路を自動的に調節し、生理学的信号を分析して患者の少なくとも1つの呼吸パラメータの評価をもたらす、装置。較正係数が、患者の生体電気インピーダンスの分析、患者の生理学的な測定値から計算された患者の人口学的情報、患者について測定されたECG信号、患者のベースラインインピーダンスレベル、スパイロメータからの測定値、および人工呼吸器からの測定値のうち少なくとも1つに基づく、請求項1に記載の装置。患者の胸部または腹部に配置された1つ以上のリモートプローブをさらに備える、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸数、患者の呼吸圧、患者の呼吸流量、患者の呼気終末CO2、患者の舌下CO2、および患者の呼吸の強度のうち1つ以上についての測定値に関連している、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸数、患者の呼吸圧、患者の呼吸流量、患者の呼気終末CO2、患者の舌下CO2、および患者の呼吸の強度のうち少なくとも1つにおける変動、変化、または複雑性を評価する測定値に関連している、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸曲線の形状、患者の呼吸曲線の形状の変化、患者の吸気量に基づく呼吸曲線、患者の呼気量に基づく呼吸曲線、患者の吸気圧に基づく呼吸曲線、患者の呼気圧に基づく呼吸曲線、患者の吸気流に基づく呼吸曲線、患者の呼気流に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、胸部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、腹部に配置された接触センサによって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部および腹部の両方の運動に基づく呼吸曲線、胸部および腹部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部および腹部の運動に基づく呼吸曲線、患者の呼吸間の間隔の変動、患者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れ、患者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れの変動、およびこれらの組み合わせのうち少なくとも1つについての測定値に関連している、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸曲線の形状、患者の呼吸曲線の形状の変化、患者の吸気量に基づく呼吸曲線、患者の呼気量に基づく呼吸曲線、患者の吸気圧に基づく呼吸曲線、患者の呼気圧に基づく呼吸曲線、患者の吸気流に基づく呼吸曲線、患者の呼気流に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、胸部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、腹部に配置された接触センサによって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部および腹部の両方の運動に基づく呼吸曲線、胸部および腹部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部および腹部の運動に基づく呼吸曲線、患者の呼吸間の間隔の変動、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れ、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れの変動、およびこれらの組み合わせのうち少なくとも1つにおける変動、変化、または複雑性を評価する測定値に関連している、請求項1に記載の装置。患者の少なくとも1つの生理学的な測定値の評価が、患者の生存能力の計算または推定、患者の負傷の深刻さ、患者の虚脱の可能性の評価、患者が呼吸不全を抱える可能性の評価、患者の麻酔の深さの評価、患者の薬物服用レベルの評価、患者の心肺機能不全の可能性の評価、患者の治療に関係する設備の設備故障の可能性の評価、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される少なくとも1つの測定値を含む、請求項1に記載の装置。1つ以上のリモートプローブを有する少なくとも1つのインピーダンス測定要素をさらに備え、プログラマブル要素が、1つ以上のリモートプローブから収集される1つ以上のリモートプローブデータセットを分析するようにさらにプログラムされている、請求項1に記載の装置。インピーダンスの測定値が、複数のリモートプローブデータセットに基づき、プログラマブル要素が、複数のリモートプローブデータセットのうち少なくとも1つを強め、または複数のリモートプローブデータセットのうち少なくとも1つを安定させ、またはダイナミックレンジおよび信号対雑音比SNRの値について複数のリモートプローブデータセットの各々を分析するように、さらにプログラム化されるまたは構成されている、請求項9に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータが、30秒の継続期間、連続的、間欠的、被験者の少なくとも10回の呼吸まで、被験者の少なくとも100回の呼吸まで、または被験者の少なくとも1000回の呼吸までのうち1つについて記録される、請求項1に記載の装置。音響の測定値を集めるための1つ以上の音響生成装置および1つ以上の音響記録装置をさらに備えており、音響の測定値が、信号対雑音比を向上させるためにインピーダンスデータと併せて使用される、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸の測定値が、線形法、非線形法、エントロピ法、分布の類似およびフラクタル次元法、変動解析法、複雑性解析法、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される方法によってさらに分析される、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータのさらなる分析が、少なくとも1つの呼吸パラメータを所定の呼吸状態に相関付けることを含んでいる、請求項13に記載の装置。評価により、診断またはモニタリングのツールとして使用される呼吸充分度インデックスが決定される、請求項1に記載の装置。取得回路が、評価による患者の呼吸気量が人工呼吸器またはスパイロメータを用いた測定による患者の呼吸気量の20、10、5、または2のうち1つの範囲内になるように、人工呼吸器またはスパイロメータによって調節される、請求項1に記載の装置。取得回路が、評価による患者の呼吸気量が標準的なスパイロメトリまたは人工呼吸器を用いた測定による患者の呼吸気量の40、30、20、10、5、または2のうち1つの範囲内になるように、人口統計学的データ、インピーダンスデータ、および解剖学的データのうち1つ以上を使用して調節される、請求項1に記載の装置。患者によって制御される鎮痛システムをプログラマブル要素に組み合わせてさらに備えている、請求項1に記載の装置。プログラマブル要素が、評価された少なくとも1つの呼吸パラメータに基づいて、1つ以上の薬物または医学的介入の患者への影響を判断すること、患者の抜管を支援する情報を提供すること、患者の抜管を提案すること、患者の治療または投薬の調節を支援する情報を提供すること、患者の治療または投薬の調節を提案すること、人工呼吸器の設定の調節を支援する情報を提供すること、人工呼吸器の設定の調節を提案すること、換気からの患者の離脱の調節を支援する情報を提供すること、換気からの患者の離脱を提案すること、手術または医療処置の前、最中、または後の患者の状態を評価するための情報を提供すること、空気漏れを監視すること、不適切な換気を監視すること、運動を監視すること、ストレスレベルを監視すること、ならびに病気または病状を監視することのうち少なくとも1つを行なう、請求項18に記載の装置。少なくとも1つの呼吸パラメータに所定の変化が検出されたとき、または患者との不適切な接触が検出されたときに警報をもたらす警報装置をさらに備えている、請求項1に記載の装置。2つの復調器をさらに備え、第1の復調器が搬送波としての発生器信号で信号をフィルタ処理し、第2の復調器が復調の前に90度の位相回転回路で信号をフィルタ処理する、請求項1に記載の装置。心電図またはインピーダンスカルジオグラフィならびにインピーダンスニューモグラフィを同時に測定することをさらに含む、請求項1に記載の装置。体に埋め込まれた少なくとも1つのプローブをさらに備える、請求項1に記載の装置。センサが、患者の腹部または胸部に配置された1つ以上の測定チャネルを有する双極または4極のインピーダンスセンサである、請求項1に記載の装置。較正係数が、以下の患者特有の測定値、すなわち全身インピーダンス、生体電気インピーダンスの測定値、測定チャネルにおける平均またはベースラインインピーダンス、種々の位置で取得されたECG信号、および擬人化測定値のうち1つ以上から導出される、請求項24に記載の装置。マイクロプロセッサによって制御される適応型の電子機器と、種々の増幅器とをさらに備え、適応型の電子機器が、信号が範囲から外れることがないように種々の増幅器の利得を保つ、請求項1に記載の装置。マイクロプロセッサが、各々の増幅器に設定された利得を追跡および調節する、請求項26に記載の装置。プログラマブル要素が、閉ループを介して、人工呼吸器、鎮痛装置、医療装置、または治療装置のうち少なくとも1つを制御する、請求項1に記載の装置。少なくとも1つの呼吸測定値が、パルスオキシメトリまたはカプノグラフィの少なくとも一方と組み合わせられる、請求項1に記載の装置。患者を評価するための方法であって、プログラマブル要素に機能的に接続された患者から生理学的信号を取得することと、較正係数を得ることと、取得回路を自動的に調節することと、生理学的信号を分析して患者の少なくとも1つの呼吸パラメータの評価をもたらすことと、を含む方法。較正係数の計算が、患者の生体電気インピーダンスの分析、患者の生理学的な測定値から計算された患者の人口学的情報、患者について測定されたECG信号、患者のベースラインインピーダンスレベル、スパイロメータからの測定値、および人工呼吸器からの測定値のうち少なくとも1つに基づく、請求項30に記載の方法。患者の胸部または腹部に1つ以上のリモートプローブを配置することをさらに含む、請求項30に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸数、患者の呼吸圧、患者の呼吸流量、患者の呼気終末CO2、患者の舌下CO2、および患者の呼吸の強度のうち1つ以上についての測定値に関する、請求項30に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸数、患者の呼吸圧、患者の呼吸流量、患者の呼気終末CO2、患者の舌下CO2、および患者の呼吸の強度のうち少なくとも1つにおける変動、変化、または複雑性を評価する測定値に関連している、請求項30に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸曲線の形状、患者の呼吸曲線の形状の変化、患者の吸気量に基づく呼吸曲線、患者の呼気量に基づく呼吸曲線、患者の吸気圧に基づく呼吸曲線、患者の呼気圧に基づく呼吸曲線、患者の吸気流に基づく呼吸曲線、患者の呼気流に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、胸部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、腹部に配置された接触センサによって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部および腹部の両方の運動に基づく呼吸曲線、胸部および腹部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部および腹部の運動に基づく呼吸曲線、患者の呼吸間の間隔の変動、患者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れ、患者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れの変動、およびこれらの組み合わせのうち少なくとも1つについての測定値に関連している、請求項30に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータが、患者の呼吸曲線の形状、患者の呼吸曲線の形状の変化、患者の吸気量に基づく呼吸曲線、患者の呼気量に基づく呼吸曲線、患者の吸気圧に基づく呼吸曲線、患者の呼気圧に基づく呼吸曲線、患者の吸気流に基づく呼吸曲線、患者の呼気流に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、胸部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、腹部に配置された接触センサによって測定される患者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される患者の胸部および腹部の両方の運動に基づく呼吸曲線、胸部および腹部に配置された接触センサによって測定される患者の胸部および腹部の運動に基づく呼吸曲線、患者の呼吸間の間隔の変動、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れ、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れの変動、およびこれらの組み合わせのうち少なくとも1つにおける変動、変化、または複雑性を評価する測定値に関連している、請求項30に記載の方法。患者の少なくとも1つの生理学的な測定値の評価が、患者の生存能力の計算または推定、患者の負傷の深刻さ、患者の虚脱の可能性の評価、患者が呼吸不全を抱える可能性の評価、患者の麻酔の深さの評価、患者の薬物服用レベルの評価、患者の心肺機能不全の可能性の評価、患者の治療に関係する設備の設備故障の可能性の評価、およびこれらの組み合わせからなる群から選択される少なくとも1つの測定値を含む、請求項30に記載の方法。1つ以上のリモートプローブを患者に配置し、1つ以上のリモートプローブから収集される1つ以上のリモートプローブデータセットを分析することをさらに含む、請求項30に記載の方法。インピーダンスの測定値が、複数のリモートプローブデータセットに基づき、複数のリモートプローブデータセットのうち少なくとも1つを強めること、または複数のリモートプローブデータセットのうち少なくとも1つを安定させること、あるいはダイナミックレンジおよび信号対雑音比SNRの値について複数のリモートプローブデータセットの各々を分析することをさらに含む、請求項38に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータが、30秒の継続期間、連続的、間欠的、被験者の少なくとも10回の呼吸まで、被験者の少なくとも100回の呼吸まで、または被験者の少なくとも1000回の呼吸までのうち1つについて記録される、請求項30に記載の方法。音響の測定値を集めることをさらに含み、音響の測定値が、信号対雑音比を向上させるためにインピーダンスデータと併せて使用される、請求項30に記載の方法。少なくとも1つの呼吸の測定値が、線形法、非線形法、エントロピ法、分布の類似およびフラクタル次元法、変動解析法、複雑性解析法、およびこれらの組み合わせを含む群から選択される方法によってさらに分析される、請求項30に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータのさらなる分析が、少なくとも1つの呼吸パラメータを所定の呼吸状態に相関付けることを含んでいる、請求項42に記載の方法。評価により、診断またはモニタリングのツールとして使用される呼吸充分度インデックスが決定される、請求項30に記載の方法。取得回路が、評価による患者の呼吸気量が人工呼吸器またはスパイロメータを用いた測定による患者の呼吸気量の20、10、5、または2のうち1つの範囲内になるように、人工呼吸器またはスパイロメータによって調節される、請求項30に記載の方法。取得回路が、評価による患者の呼吸気量が標準的なスパイロメトリまたは人工呼吸器を用いた測定による患者の呼吸気量の40、30、20、10、5、または2のうち1つの範囲内になるように、人口統計学的データ、インピーダンスデータ、および解剖学的データのうち1つ以上を使用して調節される、請求項30に記載の方法。プログラマブル要素に連結された患者によって制御される鎮痛システムをさらに備える、請求項30に記載の方法。プログラマブル要素が、評価された少なくとも1つの呼吸パラメータに基づいて、1つ以上の薬物または医学的介入の患者への影響を判断すること、患者の抜管を支援する情報を提供すること、患者の抜管を提案すること、患者の治療または投薬の調節を支援する情報を提供すること、患者の治療または投薬の調節を提案すること、人工呼吸器の設定の調節を支援する情報を提供すること、人工呼吸器の設定の調節を提案すること、換気からの患者の離脱の調節を支援する情報を提供すること、換気からの患者の離脱を提案すること、手術または医療処置の前、最中、または後の患者の状態を評価するための情報を提供すること、空気漏れを監視すること、不適切な換気を監視すること、運動を監視すること、ストレスレベルを監視すること、ならびに病気または病状を監視することのうち少なくとも1つを行なう、請求項47に記載の方法。少なくとも1つの呼吸パラメータに所定の変化が検出されたとき、または患者との不適切な接触が検出されたときに警報を開始することをさらに含む、請求項30に記載の方法。搬送波としての発生器信号で第1の信号をフィルタ処理し、復調の前に90度の位相回転回路で第2の信号をフィルタ処理することをさらに含む、請求項30に記載の方法。心電図またはインピーダンスカルジオグラフィおよびインピーダンスニューモグラフィを同時に測定することをさらに含む、請求項30に記載の方法。センサが、患者の腹部または胸部に配置された1つ以上の測定チャネルを有する双極または4極のインピーダンスセンサである、請求項30に記載の方法。較正係数が、以下の患者特有の測定値、すなわち全身インピーダンス、生体電気インピーダンスの測定値、測定チャネルにおける平均またはベースラインインピーダンス、種々の位置で取得されたECG信号、および擬人化測定値のうち1つ以上から導出される、請求項52に記載の方法。マイクロプロセッサによって適応型の電子機器を制御することをさらに含み、適応型の電子機器が、信号が範囲から外れることがないように種々の増幅器の利得を保つ、請求項30に記載の方法。マイクロプロセッサが、各々の増幅器に設定された利得を追跡および調節する、請求項54に記載の装置。プログラマブル要素が、閉ループを介して、人工呼吸器、鎮痛装置、医療装置、または治療装置のうち少なくとも1つを制御する、請求項30に記載の装置。少なくとも1つの呼吸測定値が、パルスオキシメトリまたはカプノグラフィの少なくとも一方と組み合わせられる、請求項30に記載の装置。患者を評価するための装置であって、1つ以上の音響発生装置と、音響的特性を収集するための1つ以上の音響記録装置と、音響的特性を監視し、音響的特性を肺および胸部の音響データへと変換するプログラマブル要素と、を備え、プログラマブル要素が、音響データを使用して肺の体積を推定する、装置。1つ以上の音響発生装置が、別個の周波数の間で切り換わり、あるいは広スペクトルのノイズを発し、もしくは両方である、請求項58に記載の装置。プログラマブル要素が、患者が生じさせる音を分析して、呼吸器系統の病気を判断および監視する、請求項58に記載の装置。インピーダンスデータが、病気の診断または監視のために音響データと組み合わせられる、請求項58に記載の装置。患者を評価する方法であって、患者へと音響信号を放射し、患者を通って伝わった音響信号を記録し、伝わった音響信号を監視し、音響信号から肺および胸部の音響的特性を割り出し、音響信号に基づいて肺の体積を推定する1つ以上のコンピュータを含む、方法。音響信号は、別個の周波数の間で切り換わり、あるいは広スペクトルのノイズを発し、もしくは両方である、請求項62に記載の方法。患者が生じさせる音を分析して、呼吸器系統の病気を予測することをさらに含む、請求項62に記載の方法。インピーダンスデータが、病気の診断または監視のために音響データと組み合わせられる、請求項62に記載の方法。後述される方法および装置は、呼吸の体積を正確に計算し、種々の呼吸パラメータを測定し、呼吸の異常を検出する技術を提供することにある。患者または被験者のモニタリングは不可欠であり、病院のあらゆる部門に急速に広まっている。具体的には、呼吸のモニタリングが、集中治療室、麻酔の処置の最中、および術後の期間において必要である。呼吸数が、患者の状態を評価するためにすでに使用されているが、呼吸数だけでは、重要な呼吸の変化を示すことができず、したがって他の呼吸パラメータを監視することが必要である。スパイロメトリおよび呼気終末CO2の測定など、追加の呼吸パラメータを示すことができる現在の方法は、不便または不正確であり、あるいは鎮静させた患者や、協力が不可能または協力の意志のない者において、実行が不可能である。追加の呼吸パラメータを好都合かつ正確な方式で検出することができる呼吸監視装置が、患者のモニタリングおよび病状の検出に大いに有利であると考えられる。好ましくは、装置が、少なくとも1つの追加の呼吸パラメータの測定値をもたらす。この呼吸パラメータは、被験者の呼吸数、被験者の呼吸圧、被験者の呼吸流量、被験者の呼気終末CO2、被験者の舌下CO2、もしくは被験者の呼吸の強度を報告し、またはこれらと相関し、またはこれらを測定する測定値を通じて示される。装置の一実施形態は、測定に基づいて、以下のパラメータを報告し、以下のパラメータと相関し、もしくは以下のパラメータを測定するデータ、または以下のパラメータの変動、変化、もしくは複雑性を報告し、以下のパラメータの変動、変化、もしくは複雑性と相関し、または以下のパラメータの変動、変化、もしくは複雑性を測定するデータをもたらす。以下のパラメータとは、被験者の呼吸曲線の形状、被験者の呼吸曲線の形状の変化、被験者の吸気量に基づく呼吸曲線、被験者の呼気量に基づく呼吸曲線、被験者の吸気圧に基づく呼吸曲線、被験者の呼気圧に基づく呼吸曲線、被験者の吸気流に基づく呼吸曲線、被験者の呼気流に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される被験者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、胸部に配置された接触センサによって測定される被験者の胸部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される被験者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、腹部に配置された接触センサによって測定される被験者の腹部の運動に基づく呼吸曲線、画像化によって測定される被験者の胸部および腹部の両方の運動に基づく呼吸曲線、胸部および腹部に配置された接触センサによって測定される被験者の胸部および腹部の運動に基づく呼吸曲線、被験者の呼吸間の間隔の変動、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れ、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れの変動、およびこれらの組み合わせである。好ましい実施形態においては、装置が、少なくとも1つの追加の呼吸パラメータのうちの呼吸パラメータの変化、変動、または複雑性の測定値をもたらす。この呼吸パラメータは、被験者の呼吸数、被験者の呼吸圧、被験者の呼吸流量、被験者の呼気終末CO2に相関する測定値、被験者の舌下CO2に相関する測定値、被験者の呼吸の強度、被験者の呼吸の深さ、または被験者の呼吸の局在性を報告し、これらと相関し、またはこれらを測定する測定値を通じて示される。装置の一実施形態は、被験者の呼吸間の間隔の変動、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れ、被験者のインピーダンスと体積信号との間の位相遅れの変動、およびこれらの組み合わせを報告し、これらと相関し、またはこれらを測定する測定値をもたらす。好ましくは、モニタリング装置が、インピーダンスニューモグラフィ、音響、呼気終末CO2の測定値、およびパルスオキシメトリのうち1つ以上を使用し、呼吸気量および他の呼吸パラメータを測定する。好ましくは、装置が、以下では呼吸変動モニタリングRVMの測定値、軌跡、または曲線と称される平滑かつ明確な軌跡を生成するために、生のインピーダンスデータの雑音および電気的干渉を最小限にするための信号処理アルゴリズムを利用する。好ましくは、呼吸パラメータが、これらに限られるわけではないが努力肺活量FVC、1秒間の努力呼気肺活量FEV1、6秒間の努力呼気肺活量FEV6、努力呼気流量FEF、最大呼気流量PEF、努力吸気肺活量FIVC、最大吸気流量PIF、1回換気量VT、深吸気量IC、予備呼気量ERV、予備吸気量IRV、静的肺活量SVC、最大随意換気量MVV、肺活量VC、および1分当たりの呼吸数BPMなど、ATSによって標準化されたスパイロメトリ試験のための値を計算するために使用される。より好ましくは、装置が、最も好ましくは1時間超、4時間超、6時間超、8時間超、12時間超、または24時間超の時間にわたって1回換気量、呼吸数、および分時換気量を監視するために使用される。最も好ましくは、装置を、呼吸パラメータの変化または呼吸パラメータの時間につれての変化、変動、もしくは複雑性に合わせて調節でき、または装置が、呼吸パラメータの変化もしくは呼吸パラメータの時間につれての変化、変動、または複雑性を報告できる。好ましくは、装置が、異常であって非平滑かつ非一貫的な呼吸を測定することができる。好ましくは、これらの測定値が、ほぼリアルタイムで、10秒未満、20秒未満、30秒未満、1分未満、または2分未満で報告される。好ましくは、装置が、患者の診断およびモニタリングにおいて利用される呼吸の充分さの独自の指標である呼吸充分度インデックスRSIを計算するために、測定されたパラメータを入力する。具体的には、手順に従うことができない患者について、指導または順守を必要としない単純なタイダル呼吸tidalbreathingサンプルが取得される。RSIの測定値が、看護の計画を調節するために看護人によって利用される。一実施形態においては、呼吸変動モニタリングが、肺機能の研究室において見られる呼吸の評価と同種の呼吸の評価をもたらすために、インピーダンスニューモグラフを使用する。AmericanThoracicSocietyATSが推奨するスパイロメトリの指標は、所定の操作を加えることなく直接計算することが不可能であるが、ある範囲の肺疾患の状態を診断するとき、インピーダンスの痕跡における他の情報を、これらの指標の代替または補足として使用することができる。インピーダンスプレチスモグラフィによる呼吸の変動の監視は、スパイロメトリの新規な非侵襲かつ非妨害的な代案を、意識のない患者または非従順な患者を検査することができるという追加の利点とともに提供する。そのような状態の患者はスパイロメトリにおける複雑な動作と同じ動作を実行することができないが、FEV11秒間の努力呼気肺活量およびFVC努力肺活量などのスパイロメトリ試験によって得られる呼吸パラメータを、1回換気量のインピーダンスの痕跡を利用して測定または推定することができる。さらに、FEV1およびFVCの測定値の有用性は、肺の機能の水準の定量化ならびに閉塞性および拘束性の肺疾患の間の区別に有用な指標をもたらすことにある。ぜんそく閉塞性の肺疾患であるにおいては、1秒間の努力呼気肺活量FEV1が通常は減少し、努力肺活量FVCが通常は正常であり、比FEV1/FVCが減少する。拘束性の疾患においては、FEV1およびFVCの両方が減少し、FEV1/FVCは通常のままである。RVMの測定値が、患者がマウスピースを有する機械結果に影響を及ぼす口内へのマウスピースの保持に留意する必要があるへと息を吹き込むことなく、FEV1およびFVCの測定値をもたらすことができる。RVMは、吸気または呼気の呼吸経路に、呼吸を妨げ、または呼吸の流れまたは量を変化させる可能性があり、または空気の流れを汚染する可能性があるいかなる装置も有さない。実際には、呼吸の充分さおよび換気の適切さの測定が関心の対象であり、RVMを使用して、FEV1またはFVC以外の別の1つ以上のパラメータが、拘束性または閉塞性の気道の疾病の診断および管理を助けるように、肺機能の測定または監視に役立つ同様またはより良好なデータをもたらす。これらのデータは、呼吸曲線の形状、位相のずれ、または呼吸ごとの変動の分析から得られる。他の方法は、呼吸変動モニタリングをもたらすために音響を使用する。患者の胸部にスピーカおよびマイクロホンを備える装置を、肺および胸部の音響的特性を監視して肺の体積を推定するために使用することができる。インピーダンスニューモグラフィと同様に、音響呼吸モニタリングは、空気の流れを妨げることがなく、意識のない患者および非従順な患者において使用することが可能である。肺の体積の推定に加えて、マイクロホンを、患者の状態に関する他のパラメータを評価し、呼吸の悪化の徴候を検出するためにも使用することができる。インピーダンスプレチスモグラフィは、約半世紀にわたって研究されてきている。特に興味深い努力は、スケーリング係数に鑑みてインピーダンスデータから体積の曲線を生成する能力である。このスケーリング係数は、インピーダンスの痕跡を、スパイロメータを使用して同時に記録される体積のデータと比較することによって前もって導出されている。しかしながら、新規な手法が、身長、体重、BMI、BSA、年齢、性別、民族、および他の身体的特徴、または生理学的パラメータ、代謝パラメータ、もしくは研究室パラメータなどといった患者の生理学的パラメータ、履歴パラメータ、および他の測定可能なパラメータに鑑みてRVM較正係数を代わりに計算するために採用される。この方式は、体積変化における相対インピーダンスの重要性を胸部の全体としてのインピーダンスから分離する。非侵襲のインピーダンスに基づく装置が、呼吸の頻度および1回換気量を監視し、診断および患者モニタリングの両方に有用であって作業者の技量にあまり頼らない標準的なスパイロメトリに基づく値の代替として機能する。また、RVM較正係数を、スパイロメータ、呼吸速度計、または他のニューモグラフによる標準的な肺機能試験において取得される測定値や、挿管された患者の人工呼吸器の読み取り値から導出することもできる。医師および診断にとって有用な1つの新規なRVM測定は、呼吸健康インデックスRHIとして知られるRVM測定への新規な手法である。このインデックスは、RVMデータおよび患者パラメータを使用して、呼吸の健康についてのパーセンテージ値を生成する。値は、Knudsen、Crapo、および他者の業績に見られるさまざまな患者のデモグラフィクスについての正常なスパイロメトリの数字の表を利用して導出される。例えば、タイダル呼吸について、患者と同じ身長、体重、性別、および民族である者についての正常値が見つけられ、次いで実際の値との比較が、実際の値を表の値で割り算することによって行なわれ、パーセンテージが生成される。良好な健康を示すためには、RHIにおけるピークトゥピーク変化が100に近くなければならない。好ましくは、少なくとも1つの呼吸パラメータの分析が、少なくとも1つの呼吸パラメータを所定の呼吸状態に相関付けることを含む。好ましくは、分析が診断の補助をもたらす。より好ましくは、分析が診断をもたらす。好ましくは、分析が、他のモニタリングまたは臨床データと統合されて治療の管理の補助として機能する情報をもたらす。好ましくは、分析が、治療の管理を案内するための情報をもたらす。好ましくは、装置が、将来の患者の状態の予測をもたらす。より好ましくは、予測が、被験者の生存能力の予測、負傷の深刻さの予測、被験者の虚脱の可能性の予測、被験者が呼吸不全を被る可能性の予測、被験者の麻酔の深さの予測、被験者の薬物服用レベルの予測、被験者の心肺機能不全の可能性の予測、患者の治療に関係する設備の設備故障の可能性の予測、進行中の治療の適切さまたは不適切さの予測、またはこれらの組み合わせである。好ましくは、装置が、COPD、ぜんそく、肺気腫、結核、肺炎、頻呼吸、高炭酸、肺浮腫、肺炎、片側だけの肺の病変、および切迫または存在する呼吸不全および気道閉塞などの病変に関係した呼吸パターンを認識する。好ましくは、装置が、うっ血性心不全、心筋症、糖尿病性ケトアシドーシス、脳浮腫などの心臓、神経、または代謝などの病変に関する呼吸パターンを認識する。本発明の一実施形態は、患者、個人、または動物を評価するための装置であって、複数の電極リードならびに/またはスピーカおよびマイクロホンを体に配置することによってインピーダンスの測定値を収集する装置に関する。好ましくは、少なくとも1つのインピーダンス測定要素およびマイクロホン/スピーカが、被験者の少なくとも1つの呼吸パラメータの評価をもたらすようにプログラムされたプログラマブル要素へと機能的に接続される。好ましくは、インピーダンス測定が、複数のリモートプローブデータセットに基づき、プログラマブル要素が、複数のリモートプローブデータセットのうち少なくとも1つを強め、または複数のリモートプローブデータセットのうち少なくとも1つを安定させ、または複数のリモートプローブデータセットの各々をダイナミックレンジおよび信号対雑音比SNRの値に関して分析するようにさらにプログラムされる。好ましくは、装置プローブが、いくつかのリードの設定に維持される。一実施形態においては、リードの設定を変えることで、被験者および実行される試験に応じた柔軟性が可能になる。他の実施形態においては、リードの設定を変えることで、患者の体構造のばらつきが許容される。好ましくは、装置が、有効なリードの設定を特定するための設定を保持する。好ましくは、装置が、有効なリードの取り付けを特定するための設定を保持する。好ましくは、装置または機械に組み込まれたプロトコルに記載されたとおりの方法が、リードの配置を指示する。好ましくは、適切なリードの接触が、装置によって確認される。好ましくは、装置が、不適切または不適当なリードの配置を作業者に警告する。好ましくは、装置が、継続的または間欠的に監視し、呼吸パラメータが換気または他の生体機能の喪失を反映するときに示すための警報を保持する。警報は、呼吸充分度インデックス、毎分換気量、呼吸数、1回換気量、吸気の量または流れのパラメータ、呼気の量または流れのパラメータ、呼吸の数、量、流れ、または生成される他のパラメータの変動に基づいて設定される。例えば、モニタが低換気に関連した呼吸の頻度または深さまたは毎分換気量の減少を検出した場合、もしくは過換気を示唆すると考えられるこれらのパラメータのいずれかまたはすべての増加を検出した場合に、警報が発せられる。警報が、病院の各階において、患者の現在の呼吸状態の人工呼吸器またはスパイロメータへの個々の個人の較正に基づくベースラインレベルとの比較において使用される。好ましくは、警報が、人工呼吸器またはスパイロメータから所与の個人について得られるパラメータに基づいて設定される。より好ましくは、ベースラインレベルが、以下のうち1つ以上に基づき、すなわち人口統計学、生理学、および体型のパラメータのうち1つ以上に基づく。さらに、警報は、麻酔剤によって引き起こされる呼吸の低下を患者にとって有害になると判断される時点において警報するためにも使用される。好ましくは、それを超えると警報が発せられる値の範囲が、以下のうち1つ以上、すなわち呼吸数、1回換気量、毎分換気量、呼吸充分度インデックス、呼吸曲線の形状、エントロピ、フラクタル、または呼吸の変動もしくは複雑さに関する他の分析パラメータのうち1つ以上について、医師または看護士によって選択される。別の実施形態においては、任意の所与の時点において取得されたRVMの測定値が、ベースラインとして記録される。これらの記録された値が、医師または他の医療作業者による患者の状態の主観的印象に相関付けられる。次いで、RVMが監視され、警報が、呼吸気量、毎分換気量曲線の特徴、または変動に10、20、または他の所定のパーセンテージの変化が見られた場合に医療従事者に警報するように設定される。以下に本発明の実施形態を示すが、それらを本発明の技術的範囲を限定するものと考えてはならない。インピーダンスプレチスモグラフ本明細書において具現化および広く説明されるとおり、本発明の詳細な実施形態が提供される。実施形態は、種々のさまざまな形態で具現化することができる本発明のあくまでも典型にすぎない。したがって、具体的な構造および機能の詳細は、本発明を限定しようとするものではなく、特許請求の範囲の根拠ならびに本発明のさまざまな使用を当業者に教示するための土台を見本として提供するものである。本発明は、好ましくは、測定されたインピーダンス値を体積へと変換し、この体積をデータの数値表示または図式的表示を使用して電子インターフェイスまたは印刷によるレポートによってエンドユーザへと表示するための電子機器が統合されたインピーダンスニューモグラフを備える。インピーダンス測定装置は、回路、少なくとも1つのマイクロプロセッサ、および好ましくは少なくとも4つのリードを備える。好ましくは、少なくとも2つのリードが、被験者の体へと電流を注入するために使用され、少なくとも2つの電極が、この患者の体の電圧応答を読み取るために使用される。一実施形態においては、装置が、好ましくは、患者を刺激し、自動化されたシステムの試験および実演を可能にする一体化されたモジュールを備える。自動化されたシステムの試験は、装置の性能を向上させ、使用前に正しく機能していることを保証する。好ましい実施形態においては、装置が、注入電流のわずかなずれを補償し、取得されるデータの精度を向上させるためのアナログディバイダを利用する。好ましい実施形態におけるアナログディバイダは、復調器の後かつ整流器の前に配置されると考えられる。他の実施形態においては、アナログディバイダを、これらに限られるわけではないが精密整流器の後または復調器の前など、回路の他の場所に配置することができる。好ましい実施形態においては、装置が、信号が範囲外になることがないように回路の種々の増幅器において適切な利得を維持するようにマイクロプロセッサによって駆動される適応型の電子機器を利用する。マイクロプロセッサが、ハードウェア増幅器の各々の設定利得を追跡し、その計算において常に適切な値が出力されるように適切な補償をおこなう。インピーダンス測定装置は、好ましくはデジタルインターフェイス例えば、USB、Firewire、シリアル、パラレル、または他の種類のデジタルインターフェイスを介してコンピュータへと接続される。デジタルインターフェイスは、転送時のデータの破損を防止するために使用される。このインターフェイスによる通信は、データの完全性をさらに保証するとともに、本発明を偽造のモジュール測定装置またはコンピュータの使用から保護するために、好ましくは暗号化される。次に、本発明の好ましい実施形態をさらに詳しく参照すると、図1に、4つのリードすなわち、第1のリード3、第2のリード4、第3のリード5、および第4のリード6によって患者に接続された無線周波数インピーダンスメータ1と、メータに接続されたPCに含まれるプログラマブル要素2とを備えるインピーダンスプレチスモグラフが示されている。各々のリードは、好ましくは表面電極すなわち、第1の表面電極、第2の表面電極、第3の表面電極、および第4の表面電極へと接続されている。さらに詳しくは、さらに図1の実施形態を参照すると、電極を、ヒドロゲルまたは親水コロイドなどの粘着性の導電材料で覆われたAgClなどの導電材料で製作することができる。リードは、銅線などの任意の導電材料で製作可能であり、好ましくはゴムなどの絶縁材料で覆われる。好ましい実施形態においては、電流の供給ならびにデータの収集および送信に、無線の電極が利用される。好ましくは、このリードの構成は、Bluetooth技術および受信器と組み合わせられる。リード1および4が、好ましくは生体信号との干渉を避けるために充分に高い20KHzを上回る一定の周波数の電流源に接続される。電流源の振幅は、好ましくは50mA未満であり、選択された周波数において細動を引き起こしかねない水準を下回る。リード2および3の間の差電圧が、オームの法則に従ってインピーダンスを計算するために使用される。インピーダンスメータによって取得される電圧測定値をサンプリングすることによって、プログラマブル要素PCなどが、心拍および呼吸などの生物学的機能に対応する胸部のインピーダンスの変化を追跡およびプロットする。次いで、インピーダンスの変化が、肺機能を監視するために使用される。好ましくは、装置が、肺の体積を計算して作業者へと表示するために、本明細書に記載の方法によって較正される。図28を参照すると、典型的かつ好ましいシステムは、処理ユニットCPU120と、読み出し専用メモリROM140およびランダムアクセスメモリRAM150などのシステムメモリを含む種々のシステム構成要素を処理ユニット120へと接続するシステムバス110とを備える少なくとも1つの汎用のコンピュータデバイス100を備える。他のシステムメモリ130も、同様の使用のために利用可能であってよい。本発明は、好ましくは、より高い処理能力をもたらすために、2つ以上のCPU120を備えるコンピュータデバイスや、ネットワークによって接続されたコンピュータデバイスの群またはクラスタにおいて動作する。システムバス110は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺機器用バス、および種々のバスアーキテクチャのいずれかを使用するローカルバスなど、いくつかの種類のうちの任意のバス構造であってよい。ROM140などに保存された基本入出力BIOSが、好ましくは起動時などにコンピュータデバイス100内の構成要素間の情報の転送を助ける基本ルーチンをもたらす。さらに、コンピュータデバイス100は、好ましくは、ハードディスク駆動装置160、磁気ディスク駆動装置、光ディスク駆動装置、テープ駆動装置、などのストレージデバイスを備える。ストレージデバイス160は、駆動装置インターフェイスによってシステムバス110に接続される。駆動装置および駆動装置に組み合わせられたコンピュータ読み取り可能媒体が、コンピュータによって読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、およびコンピュータデバイス100のための他のデータの不揮発性の記憶を提供する。これらの基本構成要素は、当業者にとって公知であり、適当な変種を、装置が小型のハンドヘルドのコンピュータデバイス、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータサーバ、無線デバイス、ウェブ対応のデバイス、または無線電話機などのいずれであるかなど、装置の種類に応じて想定することができる。いくつかの実施形態においては、システムが、好ましくはただ1つのCPUによって制御されるが、他の実施形態においては、システムの1つ以上の構成要素が、1つ以上のマイクロプロセッサMPによって制御される。さらに、CPUおよびMPの組み合わせも使用可能である。好ましくは、MPが組み込みのマイクロコントローラであるが、コマンドを処理することができる他のデバイスも使用することができる。本明細書において説明される例示的な環境においてはハードディスクが使用されるが、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリRAM、読み出し専用メモリROM、またはビットストリームを含んでいる有線または無線信号など、コンピュータによってアクセスすることができるデータを保存することができるコンピュータにとって読み取り可能な他の種類の媒体も、典型的な動作環境において使用できることを、当業者であれば理解できるであろう。コンピュータデバイス100とのユーザの相互作用を可能にするために、入力装置190が、スピーチ用のマイクロホン、ジェスチャまたは図式的入力のためのタッチ感知式画面、電気信号センサ、キーボード、マウス、運動入力、スピーチ、などの任意の数の入力機構を呈する。デバイス出力170が、例えばプリンタ、モニタ、プロジェクタ、スピーカ、およびプロッタなどの当業者にとって公知のいくつかの出力機構のうち1つ以上であってよい。いくつかの実施形態においては、出力が、例えばウェブサイトへのアップロード、電子メールの送信、他の電子ファイルへの添付または配置、ならびにSMSまたはMMSメッセージの送信など、ネットワークインターフェイスを介することができる。いくつかの例には、多様なシステムが、コンピュータデバイス100と通信するためにさまざまな種類の入力をもたらすことをユーザにとって可能にする。通信インターフェイス180が、通常は、ユーザの入力およびシステムの出力を支配および管理する。本発明は、いかなる特定のハードウェア構成における動作にも限定されず、したがって、ここでの基本的特徴を、開発される改善されたハードウェアまたはファームウェアの構成で容易に置き換えることが可能である。さらに、本発明の技術的範囲に包含される実施形態は、コンピュータにおいて実行することができる命令またはデータ構造が保存されたコンピュータ読み取り可能媒体を含むことができる。そのようなコンピュータ読み取り可能媒体は、汎用または専用のコンピュータによってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体であってよい。例として、これらに限られるわけではないが、そのようなコンピュータ読み取り可能媒体として、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、またはコンピュータ実行可能命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコード手段を保持または保存するために使用することができる任意の他の媒体を挙げることができる。情報がコンピュータへとネットワークまたは他の通信接続有線、無線、またはこれらの組み合わせのいずれかを介して転送または提供される場合、コンピュータは、その接続をコンピュータ読み取り可能媒体であると適切に見なす。したがって、任意のそのような接続は、コンピュータ読み取り可能媒体と妥当に称される。上述の組み合わせも、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲に含まれなければならない。コンピュータ実行可能命令として、例えば、汎用のコンピュータ、専用のコンピュータ、または専用の処理装置に特定の機能または機能群を実行させる命令およびデータが挙げられる。さらに、コンピュータ実行可能命令は、スタンドアロンまたはネットワーク環境のコンピュータによって実行されるプログラムモジュールを含む。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し、または特定の抽象データ型を実行するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、およびデータ構造などを含む。コンピュータ実行可能命令、関連のデータ構造、およびプログラムモジュールが、本明細書に開示の方法の各ステップを実行するためのプログラムコード手段の例を呈する。そのような実行可能な命令または関連のデータ構造の特定のシーケンスが、そのようなステップに記載の機能を実行するための対応する行為の例を呈する。本発明の他の実施形態を、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサ基盤またはプログラム可能な民生用の電気機器、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、などの多数の種類のコンピュータシステム構成を有するネットワークコンピューティング環境において実行できることを、当業者であれば理解できるであろう。ネットワークとして、インターネット、1つ以上のローカルエリアネットワークLAN、1つ以上のメトロポリタンエリアネットワークMAN、1つ以上のワイドエリアネットワークWAN、1つ以上のイントラネット、などを挙げることができる。また、実施形態を、タスクが通信ネットワークを介して有線リンク、無線リンク、またはこれらの組み合わせによって接続された局在の遠方の処理装置によって実行される分散コンピューティング環境において実行することもできる。分散コンピューティング環境において、プログラムモジュールは、局在および遠方の両方のメモリ記憶装置に位置することができる。図2は、本発明のシステム200の実施形態の概略図である。電源electricalsourceが、信号源205から発せられる。好ましくは、調節可能な関数発生器210例えば、XR2206チップが、電源を生成するために使用される。関数発生器210は、好ましくはマイクロプロセッサMP275または手動によって調節可能である。いくつかの実施形態においては、関数発生器を、信号を改善するために調整することができる。調整を1回または複数回行なうことができる。生体インピーダンス分光法を、関数発生器210の較正に使用することができる種々の周波数における水分量の検出に使用することができる。同様に、体脂肪の割合を計算することができる。信号源205は、電流発生器215例えば、Howland回路をさらに備える。電流発生器215は、好ましくは、ソース電流をパッドの接触の変化にかかわらずに一定に保つ接触が完全に断たれない限り。好ましい実施形態においては、電流発生器215を、性能を改善するために調整することができ、そのような調整を手作業で行なうことができ、またはMP275によって自動的に行なうことができる。好ましい実施形態においては、パッドの接触の品質が監視され、パッドの接触が断たれ、あるいは電子機器での補償にとっても品質が悪すぎる場合に、警報が生成される。信号源205は、インピーダンスを計算するための電流モニタ220をさらに備えることができる。好ましい実施形態においては、信号源205が、患者シミュレータ225をさらに備える。患者シミュレータ225は、実際の患者と同様のパラメータによってインピーダンスの変化を模擬することができる。患者シミュレータ225を、システム200の試験および回路の較正に使用することができる。信号源205からの信号は、患者230を通過し、センサ235によって受信される。好ましくは、センサ230が、入力増幅器240を備える。入力増幅器240は、良好でないパッドの接触または変動するパッドの接触が測定に及ぼす影響を抑制する。入力増幅器240の利得が、好ましくは強められた信号が他のモジュールへともたらされるようにMP275によって制御される。センサ230は、好ましくは電力網などからの干渉を取り除くための信号フィルタ245をさらに備える。信号フィルタ245は、標準的な高域通過フィルタ図30、復調器図31、または他の信号フィルタであってよい。同期復調器が、生体インピーダンスの変化を検出し、信号中の運動アーチファクトを取り除くために、多くの場合に使用される。好ましい実施形態においては、信号が2つの経路へと分割される図32。第1の経路は、発生器の信号を搬送波として使用して測定された信号の復調を行なう。第2の経路は、復調の前に90度の位相回転回路を使用する。両方の復調信号を、電圧-RMS変換器を使用してRMS値へと変換することができる。別々に測定された信号が合計され、次いで平方根が計算される。これが、被験者における位相のずれの補償ならびに抵抗およびリアクタンスの別々の測定を可能にし、運動アーチファクトの補償、ならびに水分量、脂肪率、および較正係数の計算のための価値ある情報をもたらす。さらに、センサ230は、測定された電圧信号を電流監視回路からの信号で割ってインピーダンスを計算するアナログディバイダ250を備えることができる。センサ230は、好ましくは、搬送周波数を取り除くための低域通過フィルタを備える精密整流器または二乗平均平方根-直流RMS-to-DCチップ255をさらに備える。センサ230の出力が、好ましくは、患者のインピーダンスに比例したDC信号である。センサ230は、信号のうちの呼吸に対応しない部分を取り除くことによって呼吸数だけを選択するための帯域通過フィルタ260をさらに備えることができる。帯域通過フィルタ260を、手作業またはMP275によって自動的に較正することができる。好ましくは、センサ230が、複数のプローブペアに対応すべくMP275によって制御されるマルチプレクサ265を備える。好ましくは、2つのプローブペアが存在するが、より多数または小数のプローブペアが考えられる。センサ230は、出力増幅器270をさらに備えることができる。出力増幅器270は、好ましくは、MP275によって制御され、高精度のデジタル化のためのアナログ-デジタル変換器ADC280へと信号をもたらす。種々の原因例えば、熱、電気、生体、またはEM干渉から由来しうる測定雑音を減らすために、オーバーサンプリングが使用される。MP275が、可能な限り高いリズムで測定を行なうようにADCに指令し、次いでサンプリング周波数に相当する時間間隔について得られたデータを平均する。サンプリング周波数は、インピーダンス測定装置によってコンピュータへと提示されるときのインピーダンスサンプリングの周波数である。周波数は、好ましくは、呼吸の細かい特徴のすべてを監視するために充分に高く設定される。制御可能な利得およびオーバーサンプリングを使用することは、好ましくは、システムがきわめて高い有効精度現在の実施例では、28ビットまたは10億分の4と推定されるでインピーダンスを測定することを可能にする。信号源205およびセンサ230の両者は、MP275によって制御される。MP275は、好ましくは、信号処理を監視する少なくとも1つのADC280と、デジタルポテンショメータ、マルチプレクサ、演算増幅器、信号発生器、および他のデバイスを制御するための少なくとも1つのデジタル出力285とを備える。好ましくは、MP275およびコンピュータインターフェイス例えば、USBインターフェイス、シリアルインターフェイス、または無線インターフェイスを介する。好ましい実施形態においては、装置が、これらに限られるわけではないが心拍出量、呼気終末CO2、酸素のかん流、ECG、および心臓の他の電気生理学的測定値など、他のパラメータを測定および記録する能力を有する。好ましい実施形態においては、インピーダンス測定装置が、インピーダンスカルジオグラフィおよびインピーダンスニューモグラフィを同時に測定する。好ましくは、追加のパラメータが画面上に表示される。好ましくは、呼吸インピーダンスデータが、診断の補佐役として機能するように意味のある方式で追加のパラメータと組み合わせられる。好ましくは、インピーダンスデータが、単独または1つ以上の追加のパラメータとの組み合わせにおいて、病気の状態の診断をもたらすために使用される。一実施形態においては、測定値が胸の各側から別個独立に取得され、全体的な肺の状態ならびに右および左の肺の通気または胸の膨張の間の差の両方を評価するために使用される。これの例は、肺の挫傷などの傷害に起因する変化が存在しうる肋骨の骨折の場合の副木または気胸による運動の低下であり、胸の両側が別個独立に監視され、各側の特有のデータがもたらされる。肺炎、水胸、乳糜胸、血胸、血/気胸、無気肺、腫瘍、および放射線傷害などの他の局在性の肺の病変の原因も評価することができる。別の実施形態においては、装置からの情報が、超音波心臓診断図、放射性核種試験、または心臓の他の画像化方法からの情報とともに使用される。好ましい実施形態においては、装置が、以下のうち1つ、すなわちekg、先進の電気生理学的研究、心臓カテーテル法、超音波心臓診断図、ストレス試験、放射性核種試験、CT、MRI、およびインピーダンス測定による心拍出量のうち1つとともに、心筋虚血の診断を補助する。一実施形態においては、装置が、呼吸音、心臓の情報、放射線検出装置、放射線治療装置、アブレーション装置などの呼吸につれて変化する他の信号の収集に役立つように使用される情報をもたらす。好ましい実施形態においては、装置が、他の様式によるタイミングまたはデータ収集ならびに/あるいは収集されたデータの補正のための呼吸曲線の特徴の使用を補助することができる。一実施形態においては、装置が、心拍ごとの変動または複雑さとともに使用され、他の方式では得られない心臓、肺系統、あるいは全体としての代謝または神経学的状態についての情報をもたらす呼吸ごとの変動または呼吸の複雑さについての情報をもたらす。リードの構成提案される呼吸パラメータ評価技術は、パラメータと測定されるインピーダンスとの間の高度に線形な関係に依存する。これは、すべての電極配置に当てはまるわけではない。以下の条件を好ましく満たす最良の電極配置を選択するために、広範囲に及ぶ研究を行なった。1呼吸気量および測定されるインピーダンスの変化の間の高い線形関係すなわち、約96を超える相関値。2患者の運動に起因するアーチファクトのレベルが低いこと。3繰り返しの電極適用の間のばらつきが小さいこと。4一般的な臨床の状況において容易に適用できること。人工呼吸器/スパイロメータによる事前の較正を必要とすることなく、測定可能な患者の体のパラメータに依存するスケーリング係数を確実に決定する普遍的較正にて使用できること。好ましくは、電極が、第6肋骨の高さにおいて中腋窩線に対して水平に取り付けられる。好ましくは、1つの電極が、鎖骨の直下または胸骨切痕などの安定な位置に配置され、もう1つの電極が、胸郭の底または中腋窩線における剣状突起の高さに配置される。しかしながら、電極を、胸部のより高い位置またはより低い位置に配置することができる。さらに、試験される被験者、実行すべき試験、および他の生理学的懸念例えば、患者がペースメーカまたは他の人工装置を有していないかどうかに応じて、電極を他の位置または構成例えば、胸部において垂直、胸部を横切って斜め、または患者の前側の位置から患者の背中の位置へに配置してもよい。好ましくは、少なくとも1つのインピーダンス測定要素が、1つ以上の電極リード上に存在する。好ましくは、2つ以上の電極が、直線アレイ、格子状のパターン、または体構造に左右される構成にて配置される。好ましくは、4つのリモートプローブが、直線アレイに配置される。他の実施形態においては、多数の電極リードが、網、ベスト、またはアレイとして配置される。好ましくは、1つ以上のプローブ、電極リード、またはセンサが、被験者の胸部または腹部に配置される。好ましくは、装置が使い捨ての電極を使用する。他の実施形態においては、電極がヒドロゲル、親水コロイド、または固体ゲルである。好ましくは、電極が、AgCl、ニッケル、またはカーボンセンサを利用する。好ましくは、電極が、柔らかい布、発泡体、微小孔のあるテープ、透明テープの裏張り、または他の接着剤を備える。好ましくは、成人および新生児について、異なるサイズの適切な電極が存在し、成人の電極は好ましくは1インチ×3/8インチまたはそれ以下2.54cm×0.95cmまたはそれ以下である新成人の電極よりも大きい。他の実施形態においては、センサ電極が、体へと電気インパルスを送入するプローブと同じであり、あるいは送入電極と異なり、もしくは無線であって遠方のセンサへとデータを送信する。別の実施形態においては、送入プローブそのものがセンサである。一実施形態においては、刺激電極が、電池で駆動される。好ましくは、少なくとも1つの呼吸パラメータが、30秒の継続時間にわたり、連続的または間欠的に、最大で少なくとも3回、5回、10回、20回、または50回の患者の呼吸について、最大で少なくとも100回の患者の呼吸について、最大で少なくとも1000回の患者の呼吸について、あるいは他の継続時間について記録される。好ましくは、被験者のインピーダンス心電図が同時に記録される。好ましくは、少なくとも1つのインピーダンス測定要素が、1つ以上のリモートプローブまたは電極リード、あるいは標準的なEKGリードと同様または心臓インピーダンスの測定に使用されるリードと同様のリードを備え、プログラマブル要素が、1つ以上のリモートプローブまたは電極リードから収集された1つ以上のリモートプローブまたは電極リードのデータセットを分析するようにさらにプログラムされる。リードの構成は、あらゆる実施形態において装置の性能にとって重要である。好ましくは、1つ以上のリードが胸部に配置される。一実施形態においては、リードが、胸部または腹部などの体の異なる領域から呼吸を測定するために、胸部および腹部に配置される。呼吸に関する体の運動の位置における差が、生理学的状態の診断および病気の監視にとって臨床的に有用な情報を生み出す。リードは、別の構成においては、胸部、首部、および頭部に配置される。一実施形態においては、リードが、体構造上の位置に基づくさまざまな構成に配置され、特定の測定距離または体構造の目印あるいは両者の組み合わせに従った間隔に配置される。一実施形態においては、体のサイズに相対的な間隔の変更が実行される。好ましくは、これらの変更は、体構造の目印に関連付けられる。好ましい実施形態においては、間隔が、250gから400kgまでの範囲にわたる新生児から肥満患者までのあらゆるサイズの患者について、比較的同じままである。別の実施形態においては、間隔が、体のサイズおよび体型を反映するアルゴリズムに基づいて変更される。他の構成は、一方の半胸郭と他方の半胸郭との運動の差を明らかにするという利点を有し、これは気胸、血胸、蓄膿、がんなどといった片側だけまたは非対称な病変の診断または監視において有用である。次に図2を参照すると、後ろ側左右PLRと呼ばれる特定の電極構成を有する一実施形態が示され、第1の電極7が、剣状突起の高さにおいて背骨の左側6インチに配置され、第2の電極8が、剣状突起の高さにおいて背骨の左側2インチに配置され、第3の電極9が、剣状突起の高さにおいて背骨の右側2インチに配置され、第4の電極10が、剣状突起の高さにおいて背骨の右側6インチに配置されている。この構成にて電極を配置する利点は、両方の肺が読み取りに取り入れられ、信号のレベルが高い点にある。図3を参照すると、後ろ側右縦PVRと呼ばれる第2の特定の電極構成が示され、第1の電極11が、中腋窩線と背骨との間の中ほどにおいて肩甲骨の直下に配置され、第2の電極12が、電極1の2インチ下方に配置され、第3の電極13が、電極2の2インチ下方に配置され、第4の電極14が、電極3の下方に配置されている。この構成の利点は、胸郭の膨張に起因する電極の移動が少ない点および心臓からの干渉が少ない点にある。この位置は、電極間の体積変化がわずかまたは皆無であり、心臓の雑音が少ないという利点を有する。図4を参照すると、前から後ろAPと呼ばれる第3の特定の電極構成が示され、第1の電極15が、剣状突起の高さにおいて右側の中腋窩線の右側6インチに配置され、第2の電極16が、剣状突起の高さにおいて右側の中腋窩線の右側2インチに配置され、第3の電極17が、剣状突起の高さにおいて右側の中腋窩線の左側2インチに配置され、第4の電極18が、剣状突起の高さにおいて右側の中腋窩線の左側2インチに配置されている。この位置は、最も大きい体積変化を捕捉し、呼吸の局在性の判断に有用である。図5を参照すると、前側右縦AVRと呼ばれる第4の特定の電極構成が示され、第1の電極19が、剣状突起と中腋窩線との間の中ほどにおいて鎖骨の直下に配置され、第3の電極20が、第1の電極に整列して剣状突起の高さに配置され、第2の電極21が、第3の電極の上方4インチに配置され、第4の電極22が、第3の電極の4インチ下方に配置されている。この位置は、新生児ならびに作業者による背中側へのリードの配置を妨げる特徴を有する他の患者に有用である。他の4プローブの位置は、腹部および胸部に、互いに等間隔または明確に測定された距離で、垂直および水平に配置される。プローブの位置は、腸骨稜または第3肋間腔などの生理学的な目印に配置される。腹部および胸部の両方にプローブを配置することで、胸および腹式呼吸の間の関係を明らかにすることが可能になる。この関係は、診断および治療の監視において役に立つ。上述の4プローブの構成に加えて、これらの構成を、例えばAP構成において電極1および2、2および3、3および4の間にこれらの配置に整列させて各々の電極から2インチの位置に電極を追加するなど、上述の位置の間に等距離のプローブを追加することによって、より多くのプローブを含むように変更することができる。多数の電極においては、それらを互いに等距離な格子パターンに配置することができ、この構成は以下でさらに説明される。2つ以上のリードのための他の配置として、胸部の周囲の剣状突起などの一定の高さに位置する等間隔の点が挙げられる。24リードのシステムの特定の配置は、胸および背中のそれぞれに12個のリードを直線状に等間隔にて配置して有する直線アレイである。そのような格子またはアレイを、患者によって着用される網またはベストにおいて実現することができる。一実施形態においては、装置が、リードの配置の選択肢を記述する表を提供し、プローブの配置を補助するための測定装置を提供する。一実施形態においては、測定されたリード間の距離が、位置センサおよび/またはあるセンサから他の1つ以上のセンサまでの距離を割り出すことができるセンサを有するリードによって自動的に確認される。次に図6を参照すると、アナログマルチプレクサ24によってつなぎ合わせられ、無線周波数インピーダンスメータ25およびPCなどのプログラマブル要素26へと接続されたいくつかの電極の構成23が示されている。以前の図、すなわち図2および3に示したリードおよびマルチプレクサの構成を実現している装置の実施形態が示されている。図6において、各々のリードが、マルチプレクサによっていくつかの異なる電極へと接続されている。この構成の利点は、装置によってDASの電子入力および出力をデジタル的に切り換えることで、電極の構成を実質的に切り換えて、ほぼ同時にいくつかの方向のインピーダンスについてのデータを集めることができる点にある。例えば、12電極のシステムが、4つの異なるリードの組で構成され、第1組が、各々の構成においてそれぞれの第1の電極になり、第2組のリードが、各々の構成においてそれぞれの第2の電極になり、以下同様である。さらに、電極の構成は、図7に示した休息ICG姿勢など、胸部、腹部、および手足の体構造の位置に対応させられ、第1の電極27が額に配置され、第2の電極28が左の鎖骨の上方に配置され、第3の電極29が剣状突起の高さで中腋窩線上に配置され、第4の電極30が腸骨稜の直上で中腋窩線上に配置される。各々の電極構成は、さまざまな方式で運動の影響を被ると考えられる。例えば、右腕の動きによって、右の胸筋、広背筋、僧帽筋、ならびに胸部および上背の他の筋肉を横切るインピーダンスを追跡するあらゆるリードの配置に運動アーチファクトが生じる。異なるリードの配置から同時に記録される信号の形状、導関数、または大きさの間の相違に注目することによって、局部的な運動アーチファクトを特定し、インピーダンス信号から引き去ることができる。一実施形態においては、プローブが、送出およびセンサのペアを各々の端部に備え、別個のパッドを形成するように送出およびセンサ電極の間に所定の距離を持たせている直線帯にて製造される。好ましい実施形態においては、体構造の目印に基づいた患者ごとの適切な配置を可能にするために、2つのパッドの間に引き伸ばすことができる従順な帯が存在する。好ましくは、材料が、ひとたび引き伸ばされたときに伸ばされた状態を維持する。プローブ次に図23を参照すると、表面電極、スピーカ、および/またはマイクロホンとして具現化された1つ以上のリモートプローブが、ケーブルを使用してインピーダンスプレチスモグラフ47へと接続されたベスト46に一体化されている装置の実施形態が示されている。この実施形態の利点は、リードの位置がベストの製造者によって決定され、したがって標準化される点にある。すなわち、ベストを使用することで、リードの構成に関する作業者の誤りをなくすことができる。別の実施形態においては、プローブおよびアクチュエータが無線である。別の実施形態においては、さらにベストが、腹部を対象とするリードを備える。次に図24を参照すると、1つ以上のリモートプローブが、電極を患者の皮膚へと優しく押し付けられる従順な布片または網によって接続してなるアレイ48へと一体化されている装置の実施形態が示されている。この構成の利点は、電極間距離がアレイの製造者によって標準化され、したがって電極の構成に関する作業者による誤りが少なくなる点にある。次に図25を参照すると、1つ以上のリモートプローブが紐によって互いに接続され、患者の皮膚へと迅速かつ効果的に適用することができるネット49を形成している装置の実施形態が示されている。この実施形態の利点は、電極間の距離および電極の互いの相対位置が標準化され、作業者による誤りの影響が小さい点にある。別の実施形態においては、紐の弾性的な伸びが、種々の体型に合わせたプローブの調節をもたらす。好ましくは、伸縮性の素材が、距離の大きさの素材における読み取り、または伸縮に関する情報を装置へと伝えることによる読み取りを提供すると考えられる。好ましくは、紐に、プログラマブル要素へとネットの各々の紐の伸縮の長さについての情報を伝えるように機能的に接続された直線変位トランスデューサまたはひずみゲージなどの変位センサが取り付けられると考えられる。好ましくは、プログラマブル要素が、変位センサから伝えられたリードの配置の変化を考慮するようにさらにプログラムされる。次に図26を参照すると、1つ以上のリモートプローブがリモート送信機50へと機能的に接続され、プログラマブル要素51がリモート受信機へと接続されている装置の実施形態が示されている。このシステムについて提案される通信プロトコルは、限られた範囲からいくつかのノードからなる広大なネットワーク化されたシステムまでの範囲にわたる。これは、無限の数の使用の事例の基礎をもたらす。リモート通信プロトコルの一実施形態においては、Bluetooth登録商標v4.0などの近距離高周波システムが使用される。これは、RS-232の有線接続が提供する内容の無線のソリューションをエミュレートする。これは、近距離にある2つのデバイスの迅速かつ安全な通信を可能にする。別の実施形態においては、おおむね802.11に準拠したプロトコルが、最も近いデバイスからなる網目状ネットワークを生成するために使用される。この網目状ネットワークは、所与のユニット内のすべてのデバイスを包含する。個々のノードの追加によって範囲が増すため、ユニットのサイズには限界がないネットワークがノードそのものによって構成および支配され、基礎をなすインフラストラクチャを必要としないため、範囲とユニットのサイズとが正比例する。大きなアウトライアだけがこのネットワークから省略される。これは、アウトライアを除くために、最も近い現在接続されたノードが、アウトライアとの通信に関して明白に範囲外でなければならないことを意味する。これらのサービス、とりわけハードウェアは、主CPUを使用せずに動作/ポーリングが可能である電池の使用を最小にする。これは、装置が読み取りの対象でないときに単に中継ノードとして機能できるため、有用である。このシステムの性質は、電力の要求を最小にし稼働時間を増し、非対称なリンク/経路をサポートし、各々のノードがネットワークに恩恵をもたらすべく複数の役割を果たすことを可能にする。別の実施形態は、LANまたはWANネットワークへの接続を必要とし、リモート手順が、ユーザによって引き起こされる事象ボタンを押すなどによって触媒される。これは、デバイスごとの情報が組み合わせられた各々の電話機に、データのやり取りのデジタル受信について、一意の識別子を生成する。この情報が、デバイスの位置を区別するためのGPS位置によって補足される。データの送信が、GPS情報に組み合わせられた正確な時間において両当事者によって開始されるため、システムが、位置、UID、およびデバイス識別子によって両当事者を確実に特定することができる。すべての方法が、アノニミティヒューリスティクスおよび暗号化によって安全にされる。これは、介入者攻撃によって生じる問題であるデータのスヌーピングを防止する。装置の別の実施形態は、体に埋め込まれた1つ以上の電気プローブを利用する。本発明の一実施形態においては、埋め込まれたプローブが、心臓ペースメーカへと接続される。別の実施形態においては、埋め込まれたプローブが、内部の自動除細動器へと接続される。別の実施形態においては、埋め込まれたプローブが、横隔神経刺激装置へと接続される。別の実施形態においては、埋め込まれたプローブが、鎮痛剤、局所麻酔、バクロフェン、または他の薬物の送入ポンプへと接続される。別の実施形態においては、埋め込まれたプローブが、別の埋め込まれた電気装置へと接続される。好ましくは、接続が無線である。次に図33を参照すると、電極配置XidMarが示されている。配置XidMarは、電極1が剣状突起に位置し、電極4が電極1に水平方向に整列して右の中腋窩線に位置する2チャネルの配置である。電極2aが、電極1の左側1インチに位置する一方で、電極3aが、電極4の右側1インチに位置する。電極2aおよび3aが、チャネルaの電圧信号を記録するために使用される。チャネルbは、対応するチャネルaの電極の1インチ下方に見つけられる電極2bおよび3bを使用して記録される。図34が、StnMarという電極配置を示し、電極1が胸骨切痕の直下に位置し、電極4が剣状突起に水平方向に整列して右の中腋窩線に位置している。電極2aが、電極1の下方1インチに位置し、電極3aが、電極4の右側1インチに位置している。チャネルbが、チャネルaに対して約45度の角度にある。電極2bが、剣状突起に位置し、電極3bが、電極3aの下方1インチに位置している。図35が、StnIMarという電極位置を示し、電極1が、胸骨切痕の直下に位置し、電極4が、胸郭の底において下方の右の中腋窩線に位置している。電極2aが、電極1の下方1インチに位置し、電極3aが、電極4の右側1インチに位置している。電極2bが、剣状突起に位置し、電極3bが、電極3aの下方1インチに位置している。図36が、McrMarという電極配置を示し、電極1が、鎖骨の直下の右の鎖骨中線に位置し、電極4が、剣状突起に水平方向に整列して右の中腋窩線に位置している。電極2aが、電極1の下方1インチに位置し、電極3aが、電極4の右側1インチに位置している。電極2bが、剣状突起に位置し、電極3bが、電極3aの下方1インチに位置している。図37が、McrIMarという電極配置を示し、電極1が、鎖骨の直下の右の鎖骨中線に位置し、電極4が、概ね胸郭の底において下方の中腋窩線に位置している。電極2aが、電極1の下方1インチに位置し、電極3aが、電極4の右側1インチに位置している。電極2bが、剣状突起に位置し、電極3bが、電極3aの下方1インチに位置している。図38が、MclMarという電極配置を示し、電極1が、鎖骨の直下の左の鎖骨中線に位置し、電極4が、剣状突起に水平方向に整列して右の中腋窩線に位置している。電極2aが、電極1の下方1インチに位置し、電極3aが、電極4の右側1インチに位置している。電極2bが、剣状突起に位置し、電極3bが、電極3aの下方1インチに位置している。図34~図38に示した電極配置は、データの測定のためにチャネルa、チャネルb、または両方を同時に利用することができる。アクティブ音響システム肺の体積の音響的測定のために、好ましくは装置が、少なくとも1つのスピーカおよび少なくとも1つのマイクロホンを備える。好ましくは、少なくとも1つのスピーカおよびマイクロホンが、ネット、ベスト、またはアレイとして配置される。好ましくは、少なくとも1つのスピーカが、別個の周波数の間を切り換わり、または広いスペクトルのノイズを発する。好ましくは、多数のスピーカが同時に働き、異なる音響信号を発する。好ましくは、多数のマイクロホンが同時に働き、測定される胸腔の音響特性を記録し、この胸腔の音響特性を、肺の体積および肺の病変に相関付けることができる。好ましくは、さらにマイクロホンが、喘鳴、ガーガー音、およびパチパチ音などの肺において生じる音を記録し、これらの音は、多数の慢性および急性の肺の病気の標識となることができる。好ましくは、肺の音が、アクティブ信号によって変更されるときに記録および特定される。好ましくは、アルゴリズムが、喘鳴、ガーガー音、およびパチパチ音の数および位置を分析し、ぜんそくおよび他の肺の病気を予測する。一実施形態においては、音響データが、呼吸サイクルに対して音響測定の時間を選ぶ助けとなるようにインピーダンスデータと組み合わせられる。一実施形態においては、音響データが、病気の診断または監視の目的のためにインピーダンスデータと組み合わせられる。この例は、うっ血性心不全であり、堅さがインピーダンス曲線に特徴的な変化を生じさせ、肺音にもうっ血性心不全に関連した変化が存在する。データの組み合わせが、さらなる情報をもたらす。次に図20を参照すると、スピーカ38が患者の胸へと取り付けられ、音減衰用の発泡体39で絶縁されている装置が示されている。マイクロホン40が、患者の背中に取り付けられ、音減衰用の発泡体で絶縁されている。スピーカおよびマイクロホンの両方が、例えばMATLABなどの分析ソフトウェアがインストールされたコンピュータなどのプログラマブル要素41へと機能的に接続されている。出力要素が、患者の呼吸に関するデータをリアルタイムで作業者へともたらす。スピーカが音響信号を生成し、これがマイクロホンによって記録される。信号の生成および記録は、プログラマブル要素によって時間調節および同期される。分析ソフトウェアが、記録された音波の特徴を用いて、肺の体積の推定に使用することができる胸腔の音響特性を評価する。それらの信号の特徴として、これに限られるわけではないが、周波数依存性の位相シフトおよび振幅の減衰が挙げられる。好ましくは、スピーカが、音の別個の周波数の間で切り換わり、あるいは広スペクトルのホワイトノイズを生成する。装置の別の実施形態においては、マイクロホンが、パチパチ音、ガーガー音、および喘鳴などの肺において生じる音を検出するためにも使用される。一実施形態においては、装置のプログラマブル要素が、関連の音響パターンを検出して医師に知らせるために、ソフトウェアアルゴリズムを使用する。一実施形態においては、音響システムが、インピーダンスに基づくシステムともやり取りする。次に図21を参照すると、マイクロホン42のアレイが胸部の種々の領域から伝えられる音を記録するために使用される装置の実施形態が示されている。好ましくは、これらのマイクロホンが同時に記録を行なう。好ましくは、プログラマブル要素43が、分析のために最良の信号対雑音比を有するマイクロホンを選択する。好ましくは、プログラマブル要素が、肺の体積の推定の精度を最高にし、腫瘍の形成、出血、および組織の劣化などの肺の異常の場所を突き止めるために、異なるチャネルからのデータを組み合わせる。次に図22を参照すると、音波を生成するためにスピーカ44のアレイが使用される装置の実施形態が示されている。好ましくは、プログラマブル要素45が、各々のスピーカを個別に制御し、装置によって多数の異なる方向について胸腔の音響特性を測定できるよう、スピーカ間の切り換えを行なう。好ましくは、プログラマブル要素が、各々のスピーカからの信号を記録された信号において分離できるよう、各々のスピーカを独自の周波数の信号によって同時に動作させる。好ましくは、プログラマブル要素が、肺の体積の推定の精度を最高にし、腫瘍の形成、出血、および組織の劣化などの肺の異常の場所を突き止めるために、異なるチャネルからのデータを組み合わせる。患者データの入力好ましくは、装置のソフトウェアが、ユーザフレンドリなGUIグラフィカルユーザインターフェイスを保持する。好ましくは、GUIが、作業者が診断および患者のケアのための決定を素早く行なう上で助けとなるような色分け体系を含む。一実施形態においては、GUIが、数値によるRVM測定値を提示する。一実施形態においては、GUIが、呼吸充分度インデックスRSIを提示する。一実施形態においては、GUIが、呼吸の波形を提示する。装置のすべての実施形態に存在するソフトウェアにおいて、患者データが、好ましくは試験に先立ってユーザによって記録される。ユーザが、患者データを入力するように促される。記録されるデータとして、患者の身長、体重、最大吸気時の胸囲、通常の呼気終末時の胸囲、年齢、性別、民族、および喫煙歴のうちのいずれかまたはすべてが挙げられる。一実施形態においては、試験時の姿勢も、プログラマブルなGUIにおいて装置へと入力される。姿勢の変化が、呼吸パターンおよび1回換気量の違いにつながる可能性がある。装置は、背臥位および着席ならびに起立などの姿勢の入力を受け付ける。多数の姿勢の患者を試験できることは、新生児や衰えた患者などの従順でない患者において有用である。一実施形態においては、装置がBMIを計算する。好ましい実施形態においては、装置またはルックアップテーブルのアルゴリズムが、患者のサイズおよび体型を補正して絶対的な測定値をもたらすための普遍の較正を提供する較正係数を計算する。較正係数を、適用されたプローブから記録されるデータと患者の情報を組み合わせることによって得ることができる。好ましくは、プローブの物理的な位置も入力される。データの取得の際に、較正アルゴリズムが、データおよびその入力された患者データとの整合性を検証でき、記録されたデータと最も一致する入力パラメータの組み合わせを提案でき、患者の情報を再確認するように作業者に提案することもできる。データが取得されているときに、較正アルゴリズムは、プローブから記録され、さらには/あるいは作業者から正常または異常としてもたらされる信号パターンに基づいて、再調節を提案および/または実行することができる。別の実施形態においては、装置が、BSAあるいは体の形状またはサイズの別の指標を計算する。一実施形態においては、システムが、上述の患者データに基づく患者の結果の予測値を表示する。一実施形態においては、さらに装置が、Knudsen、Crapo、または他の者によって生成されたスパイロメトリデータの標準的な表に基づいて患者のパラメータまたは状態を臨床医にさらに知らせるために、表示される結果においてこれらの値に対するパーセンテージ比較を提供する。一実施形態においては、患者の人口統計データおよび/または体の測定値が入力され、装置が、その患者のためのリードの配置および/またはリードの間隔ならびに/あるいはリードのサイズまたは特性を提案する。較正方法較正係数が、新規な方式で計算される。好ましい実施形態においては、装置が、装置を自動的に較正する回路およびソフトウェアを含んでいる。一実施形態においては、較正が、組織のインピーダンスを種々の周波数において測定するプロセスである生体電気インピーダンス分析によって取得されたデータによって補助される。この実施形態においては、生体電気インピーダンス分析からのデータを、これらに限られるわけではないが水分量、ベースラインインピーダンス、および身体組成などの被験者の特定の特徴を計算するために使用することができる。水分量が少ないと、体の電気インピーダンスは大きくなる。体に脂肪が多いと、やはり体の平均電気インピーダンスが大きくなると考えられるが、電気が最小の抵抗の経路を通過するため、全体としてのインピーダンスが低くなると思われる。筋肉は、脂肪よりもはるかに血管が多く、導電性の電解質をより多く含むため、筋肉質の患者の体は、まったく筋肉質でない同様のサイズの者よりもはるかに電気インピーダンスを有すると考えられる。これらの入力に基づく較正係数のスケーリングが、較正係数をより正確にする。本発明の装置の較正は、好ましくは、生体組織の代謝要求に基づく1回換気量または分時換気量の予測を含む。予測は、好ましくは、患者の測定による体重または理想体重を、単位体重が必要とする空気の量または毎分の空気の量で乗算することを含む。理想体重は、患者の身長、人種、および/または年齢から決定され、さらにDevine、Robinson、Hamwi、およびMillerの式のうち1つ以上によって決定することができる。一実施形態においては、較正係数が、これらに限られるわけではないが性別、年齢、および人種などの患者の人口統計学的情報から計算される。別の実施形態においては、較正係数が、これらに限られるわけではないが身長、体重、呼吸サイクルのさまざまな時点で測定される胸囲、体脂肪率、体表面積、およびボディマスインデックスなど、患者の生理学的な測定値から計算される。別の実施形態においては、較正係数が、種々の点で記録されるECG信号の測定値に基づいて計算される。さらに詳しくは、ECGが、胸部および腹部の種々の位置の電極によって記録される。一実施形態においては、種々の電極における差電圧の記録が、平均ベースラインインピーダンスを計算し、種々の方向の患者の胸部の抵抗率を推定するために使用される。別の実施形態においては、較正係数が、2極構成、4極構成、または2つ以上のリードを備える他の構成において電極間で測定される外部の電流源に対する患者のベースラインインピーダンスに基づいて計算される。これらの電極の場所は、体の全体にわたる配置の範囲に配置される。別の実施形態においては、人口統計学的な特徴が、較正のためにベースラインインピーダンスの測定値と組み合わせられる。別の実施形態においては、体の構造についての情報が、較正のためにベースラインインピーダンスの測定値と組み合わせられる。好ましい実施形態においては、スパイロメータまたは人工呼吸器において記録された既知の量が、人口統計学的情報およびベースラインインピーダンスと組み合わせられる。較正の継続的または間欠的な点検が、好ましくは行なわれる。装置の好ましい実施形態においては、較正が、各々のサンプルの記録につれて再計算される。別の実施形態においては、装置が、タイマ機能に基づいて定期的に再較正される。別の実施形態においては、装置が、ベースラインインピーダンスが10などの特定の閾値だけベースラインから変化したときに再較正される。別の実施形態においては、装置は、1回換気量または分時換気量が、20などの特定の閾値だけベースラインレベルまたは予測レベルから変化したときに再較正され、ここで予測値は、Krappo、Knudson、および他の者によって公開された式を使用して計算される。較正の継続的または間欠的な点検を行なうことができる。好ましくは、これが、内部のファントムへの内部の点検を含む。好ましくは、ベースラインインピーダンスの継続的または間欠的な点検が、再較正または較正の再確認に使用される。好ましくは、各々の半胸郭からの継続的または間欠的な読み取り値が、個別または組み合わせにて、再較正または再較正のためのデータの提供に使用される。好ましくは、再較正が自動的に実行され、または必要な変更を看護人に知らせ、または人工呼吸器またはスパイロメータによる再較正などの看護人が行なうべき追加の措置を要求することによって実行される。一実施形態においては、較正が、測定電極ペアを通じて行なわれる。別の実施形態においては、較正が、追加の電極を通じて行なわれる。別の実施形態においては、較正のすべてまたは一部が、測定電極の目的を変え、センサを送入電極として使用し、送入電極をセンサ電極として使用することによって行なわれる。好ましくは、較正電極が、腹部および胸部において特定の位置に配置され、さらには/あるいは特定の距離を空けて配置される。別の実施形態においては、リードのうち1つ以上が、額に所定の距離だけ離して配置される。装置の別の実施形態においては、心臓容積の推定を伴い、あるいは伴わない容認できる電極配置をまたぐICG信号の大きさが、ベースラインインピーダンスを割り出し、RVMデータを呼吸気量へと較正するために使用される。好ましくは、較正係数が、5つの上述の方法の組み合わせを使用して計算される。普遍的な較正呼吸およびインピーダンスの変化の間の関係が、きわめて線形である一方で、それらの値の間のスケーリング係数は、ある患者と他の患者とで大きく異なる。また、同じ患者における日ごとの変化も存在する。日ごとの変化は、RMV装置によって測定される生理学的パラメータにある程度は相関しており、かなりの補償が可能である。同じ患者における残余の日ごとの変化は、典型的な測定誤差よりも小さい。好ましい実施形態においては、この残余の変化を、既存の補助的な測定によって処理することができる。好ましい実施形態においては、この残余の変化を、上述した方法のいずれかによる継続的または間欠的な再較正を使用して処理することができる。一実施形態においては、スケーリング係数が、患者の間で約1桁ほど変化する。好ましい実施形態においては、この係数を、スパイロメータまたは人工呼吸器のデータあるいは他のデータセットによる予備的な較正によって精密に決定することができる。好ましい実施形態においては、RMV装置が、予備的な較正を行なわずに呼吸パラメータを測定するために使用される。好ましくは、測定可能な患者の生理学的パラメータからこの係数を導き出す信頼できる手順が、較正のために使用される。そのような手順は、提案される装置の用途のすべてについて測定要件を満足するための充分な精度でスケーリングパラメータを決定することを可能にする。一実施形態においては、インピーダンスプレチスモグラフィ、体に配置された加速度計、ビデオ画像、音響信号、あるいは胸部、腹部、または体の他の部分の運動を追跡する他の手段などの技術から導出された呼吸運動の測定値は、呼吸の状態を評価する他の技術により較正または相関付けされる。好ましい実施形態においては、インピーダンス測定から導出される呼吸運動の検出が、スパイロメトリによって較正される。一実施形態においては、呼吸運動の検出が、呼気終末CO2測定と較正または相関付けされる。一実施形態においては、呼吸運動の検出が、流れおよび/または量の人工呼吸器の測定と較正または相関付けされる。一実施形態においては、呼吸運動が、全身プレチスモグラフと較正される。一実施形態においては、所与の患者のベースラインRVM測定が、標準的なスパイロメトリ測定と併せて取得され、その特定の患者のための較正係数が導出される。後に、術後期間またはその他において、較正係数が、その患者についての定量的な肺の体積の測定を得るために使用される。好ましい実施形態においては、そのような較正係数が、継続的または間欠的な較正のために、現在のベースラインインピーダンスまたは他の生理学的測定と組み合わせられる。一実施形態においては、術前の測定が、較正係数を導出するために使用され、この較正係数が、単独または他のデータとの組み合わせにおいて、術後または他の状況の患者の管理に使用するための定量的な肺の体積の測定を得るために使用される。他の実施形態においては、較正係数が、人工呼吸器から記録された測定値から挿管された患者について得られた肺の体積または流れの測定値から導出される。好ましくは、装置が、体積または流れの較正をもたらすために、スパイロメータ、人工呼吸器、または呼吸速度計に接続される。好ましくは、装置が、体積の較正をもたらすために、スパイロメータまたは人工呼吸器または呼吸速度計に接続される。一実施形態においては、作業者が、少なくとも1つのタイダル呼吸サンプル、少なくとも1つの努力肺活量FVCサンプル、毎分換気量サンプルの少なくとも1つの測定、および少なくとも1つの最大換気量MVVサンプルのうち1つ以上の簡単な呼吸試験の型を、患者に経験させる。装置が、インピーダンス測定に関連して、スパイロメータ試験の結果に基づいて補正される。好ましい実施形態においては、較正が、タイダル呼吸の際に得られる測定から実行される。具体的には、手順に従うことができない患者について、指導または服従を必要としない単純なタイダル呼吸サンプルが取得される。タイダル呼吸サンプルが、15秒、30秒、60秒、または他の時間にわたって収集される。一実施形態においては、所与の個人についての較正係数が、スパイロメトリおよびRVMの組み合わせのデータに基づいて計算され、絶対体積の測定をもたらすために将来の時点において行なわれるRVM測定に適用される。好ましくは、この絶対体積の測定が、将来の時点において、ハードウェアに固有の較正能力および装置から導出された現在の測定値を使用して確認または変更される。好ましい実施形態においては、スパイロメータまたは人工呼吸器による個別の較正を必要とせずに絶対体積の測定をもたらすために、患者の人口統計学的データ、Knudsen、Crapo、および他者の業績に見られる人口統計学的にさまざまな患者についての既存の正常なスパイロメトリデータ、ならびに/あるいは他の解剖学的または生理学的な測定に基づくアルゴリズムが、RVMデータに適用される。好ましくは、装置を、心拍およびSNRなどのECGおよびICGから導出されるパラメータを利用することによってインピーダンスデータのさらなる較正を生成するために、ECGまたはICGデータと併せて使用することができる。好ましくは、ECGまたはICGデータが、正しい電極配置の検証を助ける。他の実施形態においては、心臓の電気的活動が、装置の較正をよりよくするために使用される。好ましくは、装置が、以下の心臓、肺、および他の生理学的パラメータおよび特徴、すなわち心拍数HR、ベースラインインピーダンス、インピーダンスの大きさ、前駆出時間PEP、左心室駆出時間LVET、収縮時間比STR、1回拍出量SV、心拍出量CO、心拍出係数CI、胸部体液容量TFC、収縮期血圧SBP、拡張期血圧DBP、平均動脈圧MAP、平均中心静脈圧CVP、全末梢血管抵抗SVR、心拍数-圧力の積RPP、ヘザーインデックスHI、1回拍出係数SVI、および波形精度値WAVを測定することができる。これらの特徴について患者の特性から計算されたベースライン値が、較正係数の導出ならびに全体としての呼吸の充分さの指標を計算するために利用される。反対に、RVMデータを、心拍数HR、ベースラインインピーダンス、インピーダンスの大きさ、前駆出時間PEP、左心室駆出時間LVET、収縮時間比STR、1回拍出量SV、心拍出量CO、心拍出係数CI、胸部体液容量TFC、収縮期血圧SBP、拡張期血圧DBP、平均動脈圧MAP、平均中心静脈圧CVP、全末梢血管抵抗SVR、心拍数-圧力の積RPP、ヘザーインデックスHI、1回拍出係数SVI、および波形精度値WAVなどといったICGデータの精度または有用性を高めるために使用することができる。具体的には、より複雑な手順を順守することができない患者について、指導および服従を必要としない安静時の呼吸の単純なタイダル呼吸サンプルが取得される。これらのデータの分析が、他の方式では得ることができない肺の生理機能および呼吸の状態に関する情報をもたらす。次に図8を参照すると、どちらも同じプログラマブル要素33に機能的に接続されたインピーダンスプレチスモグラフ31およびスパイロメータ32が示されている。スパイロメータからの体積データが、好ましくはインピーダンスプレチスモグラフのインピーダンスの読み取り値と同時またはほぼ同時にサンプリングされる。次に図9を参照すると、人工呼吸器34およびインピーダンスプレチスモグラフ35に接続された患者が示され、人工呼吸器34およびインピーダンスプレチスモグラフ35の両方が、プログラマブル要素36に機能的に接続されている。人工呼吸器の体積が、インピーダンスプレチスモグラフのインピーダンスの読み取り値と同時にサンプリングされる。次に図10のグラフを参照すると、所与の患者について、インピーダンスプレチスモグラフおよびスパイロメータを使用してデータを同時に収集している最中の種々の呼吸の動作の際の体積-インピーダンスのグラフが示されている。図11によって示される時間-体積の痕跡が、正常な呼吸である。図12によって示される痕跡が、ゆっくりとした呼吸であり、図13に示される痕跡が、異常な呼吸である。一実施形態においては、最良適合の線37の傾斜が、インピーダンスから体積を計算するためのRVM較正係数として使用される。別の実施形態においては、傾斜、形状、および/もしくは曲線の他の特徴、ならびに/または患者の他の人口統計学的もしくは体型的特徴を利用するアルゴリズムが、較正係数を計算するために使用される。一実施形態においては、単純な数値が、装置の較正に使用するために、1回換気量または毎分換気量について人工呼吸器またはスパイロメータから得られる。一実施形態は、RVMおよび体積の測定が、スパイロメータ、呼吸速度計、人工呼吸器、または同様の装置によって同時、ほぼ同時、または順に行なわれる組み合わせシステム、ならびに所与の個人についてRVM測定から絶対体積を計算するための個別の較正係数を生成するために使用される組み合わせデータからなる。実施例1つの較正方法は、小規模の研究においてすでに利用されている。身長、体重、最大吸気および通常の呼気における胸囲、頸切痕から剣状突起までの距離、中腋窩線における下中央の鎖骨undermid-clavicleから胸郭の端部までの距離、中腋窩線における胸郭の端部から腸骨稜までの距離、およびへそにおける腹囲の測定値を、取得および記録した。電極を、上述した後ろ側左右、後ろ側右縦、および前-後ろ、ならびにICGの構成に配置した。インピーダンス測定装置の4つのプローブを、上述の構成のうち1つに対応した電極へと接続した。ICG位置を最初に接続し、背臥位の被験者の安静時ICGを測定するためだけに使用した。次いで、リードを、後ろ側左右の位置につながるように再設定した。ひとたびリードを正しく配置し、被験者を背臥位にした後で、被験者に呼吸試験を実行させると同時に、約30秒のサンプリング時間にわたってインピーダンス測定装置およびスパイロメータによる測定を行なった。実行した呼吸試験は、通常のタイダル呼吸3回、異常な呼吸2回、ゆっくりとした呼吸2回、努力肺活量FVC3回、および最大随意換気量MVV2回である。FVCおよびMVVは、ATSの手順に従って実行した。通常、異常、およびゆっくりの試験を、ベルスパイロメータによって測定し、FVCおよびMVVを、タービンスパイロメータによって測定した。好ましくは、較正を、ATSの基準に合致するあらゆる種類のスパイロメータについてすべてまとめて実行することができる。すべての呼吸試験が完了した後で、リードを新たな構成へと配置し直し、すべての構成が試験されるまで試験を再び実行した。データを、インピーダンスデータおよびタービンスパイロメータデータについてPCに集め、ベルスパイロメータデータについて別のPCに集めた。次いで、データを1つのPCへとまとめ、MATLABへとロードした。好ましくは、MATLABまたは信号処理を利用する他のソフトウェアパッケージが使用される。好ましくは、データがPCまたは他の演算ステーションへとロードされる。データがまとめられた後で、各々の呼吸試験からのインピーダンスおよび体積のデータを、GUIベースのプログラムを使用して組み合わせた。MATLABを使用してインピーダンスおよび体積の痕跡を比較することによって、試験の各々の回について、相関係数および較正係数を生成した。次いで、このデータをExcelにおいて利用し、患者の特徴に基づく較正係数を予測した。好ましくは、データを、統計パッケージを備える任意のソフトウェアへとインポートして分析することができる。次に図14を参照すると、7人の患者についてのBMI-較正係数のグラフが示されている。BMIがX軸に示され、較正係数がY軸に示されている。構成D上述のとおりのPRR配置における身長と較正係数との間の線形な関係が、その較正係数の決定における有用性を示している。身長、体重、体表面積、民族、性別、胸囲、乳房間距離、年齢、などといった他の生理学的パラメータも、較正係数との重要な関係を有しており、一実施形態においては、これらのパラメータのいずれかまたはすべてが正確な較正係数の決定に役に立つ。統計分析およびエキスパートシステムの組み合わせが、前記生理学的パラメータの入力に基づいて所与の患者の相関係数を決定するために使用される。そのような方法は、主成分分析、人工ニューラルネットワーク、ファジー論理、ならびに遺伝的プログラミングおよびパターン分析を含むことができる。好ましい実施形態においては、予備的研究からの試験データが、エキスパートシステムの学習に使用される。好ましい実施形態においては、患者の人口統計データおよび肺機能に関する既存のデータが、エキスパートシステムの学習に使用される。好ましくは、予備的研究からの試験データおよび既存の肺機能のデータセットの組み合わせが、エキスパートシステムの学習に使用される。一部のスパイロメータにおいて直面される1つの問題は、吸気の量が呼気の量よりも多い体積のドリフトである。さらに、長時間のスパイロメトリ試験は、生理機能を変える可能性があり、さらには/あるいは呼吸の流れおよび/または体積を変化させる可能性がある肺の流れへの抵抗の増加をもたらす。これらのパターンが、インピーダンスの痕跡が一定にとどまる一方で体積を下向きの傾向になるように変化させることによって、試験における相関係数を乱す可能性がある。図15は、体積のドリフトを呈する体積曲線を示している。図16は、そのセットについての体積-インピーダンス曲線を示し、体積のドリフトによってプロットの適合が損なわれている。一実施形態においては、装置が、一定の傾斜値を有する直線を減算することによってこの問題を矯正する。この平均流量法を使用した後で、曲線は図17に見られるように上向きまたは下向きの傾向を有さず、体積対インピーダンスのデータが、図18に見られるようにはるかに集中した状態にとどまり、体積対インピーダンスのデータが、より高い相関およびより良好な相関係数を与えるはるかに集中した状態にとどまる。一実施形態においては、体積のドリフトの減算が、較正において使用される。一実施形態においては、体積のドリフトの減算が、較正係数の導出において使用される。同じ有用性が、流れを得るために体積曲線を微分し、開始点および終了点において同じ肺の体積を有する区間の間のDCオフセットを減算し、次いでドリフトアーチファクトのない流れを得るために積分を行なうことによっても達成される。装置の別の実施形態においては、較正係数が、RVMデータの痕跡をKnudsen、Crapo、または当業者にとって公知の他者によって生成されたスパイロメトリデータの基準表に基づく患者の1回換気量、FVC、FEV1、などの予測値と比較された計算値を比較することによって決定される。データ分析次に図19を参照すると、分析ソフトウェアにおけるデータの推移を示すフローチャートが示されている。生データが、インピーダンスメータによって記録され、アナログ-デジタル変換器を使用してデジタル化され、標準的なデータポートを介してプログラマブル要素へと入力される。データ処理により、雑音の信号および運動アーチファクトが取り除かれる。分析アルゴリズムが、体積の推移を計算し、これらに限られるわけではないがインピーダンスおよび/または計算された体積の推移、呼吸数、1回換気量、および分時換気量の周波数および時間ドメインのプロットなどの医学的に重要な情報を計算する。一実施形態においては、インピーダンスを体積の推移へと変換する分析アルゴリズムが、スパイロメータまたは人工呼吸器のデータと併せた較正を利用し、または別の実施形態においては、生理学的パラメータに基づく較正を利用する。アルゴリズムが、インピーダンスデータで乗算されたときにインピーダンスの尺度を体積の尺度へと変換する相関係数を生成する。さらに、アルゴリズムは、上述の指標の変動性を考慮に入れ、標準化された呼吸充分度インデックスRSIを自動的に計算する。このRSIは、1つ以上の測定値からの情報を統合する情報を含み、さらには/あるいは呼吸の充分さまたは不充分さに関する単一の数字をもたらすために個別および組み合わせにおいて以下の測定値、すなわち呼吸数、呼吸気量、呼吸曲線の特徴、あるいはすでに規定した呼吸の変動性または複雑さの容認できる値の範囲を利用する。一実施形態においては、以下の方法、すなわち先の測定からの患者の状態の変化、先の測定からの患者の状態の変化の二次導関数、多変量解析、パターン解析、スペクトル解析、ニューラルネットワーク、個人用の自動学習システム、患者集団用の自動学習システムのうち1つが、RSIの計算において使用される。一実施形態においては、RSIが以下からのデータ、すなわち酸素飽和度、TcpO2、TcpCO2、呼気終末CO2、舌下CO2、心拍、心拍出量、コロイド浸透圧、皮膚の水分量、体の水分量、およびBMIからのデータも含む。このインデックスの利点は、不慣れな者でも理解することができる点、および健康の急激な悪化の場合に医師または他の看護者に知らせるための警報に結び付けることができる点にある。計算後に、処理された指標が、プリンタとして具現化でき、または画面上に表示でき、または口述、視覚、もしくは文章によるメッセージによってもたらすことができる出力モジュールへと渡される。一実施形態においては、装置が、呼吸の吸気または呼気段階において記録された曲線におけるパターンに注目する。一実施形態においては、装置が、呼吸の数、量、および/または位置における呼吸変動のパターンに注目する。一実施形態においては、パターンが、呼吸曲線の形状において注目される。一実施形態においては、パターン解析が、吸気の傾斜から導出される値を含む。一実施形態においては、パターン解析が、呼気の傾斜から導出される値を含む。一実施形態においては、パターン解析が、呼吸数、分時換気量、1回換気量、吸気の傾斜、呼気の傾斜、呼吸変動のうちいずれかまたはすべてを含むことができるパラメータの組み合わせを含む。一実施形態においては、これらのパラメータが、換気の適切さの標準化された定量的指標をもたらす呼吸健康インデックスRHIの計算において使用される。一実施形態においては、RHIが、呼吸が適切であると考えられる状態を下回って低下する場合あるいは適切と考えられる範囲において患者にきわめて急激な変化が生じた場合に音を出す警報と組み合わせられる。一実施形態においては、装置が、RHIを計算するための情報をもたらす。好ましくは、装置が、RHIを計算して表示する。一実施形態においては、呼吸健康インデックスが、患者の特徴に基づく普遍的な較正と比較される。一実施形態においては、RHIが、特定の患者へと較正されたシステムに定量的データをもたらす。次に図27を参照すると、インピーダンス信号および体積信号の時間遅延または位相ラグが示されている。この特定の図において、遅延が0.012秒であることが認められた。体積およびインピーダンス信号の間の位相ラグは、一実施形態において対処される重要な問題である。横隔膜の運動と肺における空気の流れとの間にわずかな遅延を生じさせる肋膜および肺の組織の弾性的および容量的な性質に起因し、インピーダンス信号と体積信号の間に時間差が存在する。一実施形態においては、この位相遅れが、肺の剛性および気道の抵抗の指標として使用される。周波数位相解析が、ユーザによる位相角の発見を可能にする。より大きな位相のずれは、運動に対する気道の抵抗の程度が大きいことを示している。位相角の計算は、同時に記録および同期させられたRVM曲線をスパイロメータ、呼吸速度計、人工呼吸器、または同様の装置によって記録された流れ、体積、または圧力の曲線と比較することによって達成される。一実施形態においては、体積信号と位相信号との間の位相遅れが、システムを所与の個人へと較正するために使用されるアルゴリズムの構成要素である。一実施形態においては、位相遅れが、普遍的較正のためにシステムを較正するために使用される。外部の圧力、流れ、または体積測定装置を使用して較正係数を計算するとき、先頭の曲線が、後ろの曲線との時間的な相関のために、位相遅れの大きさだけずらされる。この実施形態は、較正アルゴリズムの精度を高める。外部の圧力、流れ、または体積測定装置が較正に使用されない場合、仮想の位相遅れが、人口学的情報、生理学的測定、および肺機能試験の指標などの患者の特徴に基づいて計算される。一実施形態においては、位相遅れが、インピーダンスおよび体積の両方に合わせてRVMアルゴリズムによって補正される。一実施形態においては、位相遅れデータが、肺のコンプライアンスおよび剛性の目安を示すための標準化された指標として、独立して提示される。一実施形態においては、位相遅れデータが、呼吸の状態の目安として呼吸健康インデックスに統合される。一実施形態においては、周波数ドメイン解析が、RVMの測定値に適用される。好ましくは、フーリエ変換などの少なくとも1つの周波数ドメインのプロットが、作業者へと表示される。好ましくは、一方の次元が周波数であって、他方の次元が時間であり、各々の位置における信号の大きさが色で表わされているスペクトルグラフなどのRVMデータの少なくとも1つの二次元周波数ドメイン画像が、作業者へと表示される。好ましくは、周波数ドメインの情報が、呼吸の健康または異常を評価するために使用される。好ましくは、警報が、周波数ドメインのデータが患者の健康の急激な悪化を示している場合に、医療専門家に警報する。好ましい実施形態においては、RVMの測定値が、複雑性解析のための基礎として使用される。一実施形態においては、複雑性解析が、RVM信号だけについて実行される。好ましくは、RVMの測定値が、心拍、尿排出量、EKG信号、インピーダンス心電図、EEG、または他の脳モニタリング信号など、他の生理学的な測定値と組み合わせて使用される。好ましい実施形態においては、RVMの測定値が、患者によって引き起こされる呼吸圧力の人工呼吸器による測定、患者によって引き起こされる呼吸流量の人工呼吸器による測定、患者によって引き起こされる呼吸気量の人工呼吸器による測定、人工呼吸器によって引き起こされる呼吸圧力の人工呼吸器による測定、人工呼吸器によって引き起こされる呼吸流量の人工呼吸器による測定、人工呼吸器によって引き起こされる呼吸気量の人工呼吸器による測定、輸液ポンプ、または患者の治療に使用される他の装置など、患者の治療または監視に使用される装置によってもたらされるデータとの組み合わせにおいて複雑性解析の構成要素として利用され、RVMの測定値を呼吸ごとの変動を定量化するために使用することができる。装置の一実施形態は、吸気のピークや呼気の底などの呼吸ごとの呼吸数の変化を計算するための特定の点を呼吸曲線において定めるために使用される。好ましくは、各々の呼吸のピークまたは底が、自動的に特定される。一実施形態においては、装置が、呼吸ごとの吸気量の変化を表現するデータをもたらす。一実施形態においては、装置が、呼吸の量または流れの曲線の傾斜または他の特徴における呼吸ごとの変動または複雑性を表わすデータをもたらす。一実施形態においては、装置が、同じまたは異なる電極のペアリングにて体の異なる位置からデータを収集することによって、胸部対腹部または一方の胸郭対他方の胸郭など、呼吸努力の位置に関する変動または複雑性を計算するためのデータをもたらす。好ましくは、装置が、これらのパラメータのうち1つ以上について、呼吸ごとの変動または複雑性を計算する。好ましくは、装置が、変動または複雑性の解析をユーザによる解釈が容易な形態で提示する。一実施形態においては、装置が、呼吸数、呼吸気量、呼吸努力の位置、あるいは呼吸の量または流れの曲線の傾斜または他の特徴の中から、変動または複雑性の2つ以上の出所からのデータを組み合わせることで、呼吸機能の高度な評価をもたらす。一実施形態においては、装置が、変動または複雑性のデータを間欠的または継続的に解析し、10分ごと、30分ごと、または1時間ごとなどの間隔でデータを提示する。好ましくは、装置が、10分未満、5分未満、1分未満、またはほぼリアルタイムで変動の解析を提示する。一実施形態においては、任意の呼吸パラメータの変動または複雑性を、線形または非線形解析法によって定量化することができる。好ましくは、任意の呼吸パラメータの変動または複雑性を、非線形動力学的解析によって定量化することができる。一実施形態においては、近似エントロピがデータ解析のための装置によって使用される。一実施形態においては、データの変動または複雑性の解析が体積データと組み合わせられ、呼吸機能の複合の指標をもたらす。一実施形態においては、変動または複雑性の解析データが、他のパラメータと組み合わせられ、呼吸充分度インデックスまたは呼吸健康インデックスとして提示される。好ましい実施形態においては、RVMの測定値またはRVM信号の複雑性解析が、目標指向型治療において使用される情報の少なくとも一部として利用される。好ましい実施形態においては、RVMの測定値またはRVM信号の複雑性解析が、意志決定支援のための情報をもたらす。好ましい実施形態においては、RVMの測定値またはRVM信号の複雑性解析が、制御されたループシステムに必要な患者データの少なくとも一部として利用される。画像化における使用装置の一実施形態においては、呼吸サイクルが、これらに限られるわけではないがインピーダンスニューモグラフィ、呼気終末CO2、またはパルスオキシメトリなどの1つ以上の方法によって測定される一方で、心臓が、2Dエコー、3Dエコー、または任意の他の種類の心エコー検査として具現化できる心エコー検査を使用して画像化または測定される。心エコー図からの時系列データが、呼吸モニタによって記録された呼吸の運動に基づいて、特定の精度ランクを有するものと標識される。一実施形態においては、精度閾値を下回る心エコー検査のデータが破棄される。別の実施形態においては、心エコー検査のデータが、精度ランクに基づいて重み付けされ、最も精度の低いデータが、最も低く重み付けされる。装置が、最も精度の高い心エコー図データに基づいて心臓および心臓の動きの合成画像または映像を生成する。一実施形態においては、心エコー検査のデータが、2つ以上の心臓周期について記録され、解析および精度ランクの設定後に、最良のデータが心臓の合成画像または心臓周期の映像を生成するために使用される。他の実施形態は、呼吸サイクルの測定および定量化を、精度の改善を目的として他の心臓画像化技術と組み合わせることを含む。心臓の画像化の方法として、ドップラー血流測定、放射性核種試験、同期式CT、および同期式MRIを挙げることができる。他の実施形態は、RVMによる呼吸サイクルの測定を、診断CTまたはMRI、カテーテルに従った治療、標的心臓アブレーション、腫瘍の放射線アブレーション、あるいは腫瘍の放射線療法などの胸部、腹部、および体の他の部分の他の診断または治療の方式と組み合わせることを含む。好ましい実施形態においては、診断用の撮像または解剖学的に標的された治療のデータ収集またはデータ分析のタイミングをとるために、RVMおよび心臓インピーダンスデータが一緒に利用される。装置の別の実施形態においては、呼吸のインピーダンスの測定値またはRVMの測定値の複雑性解析からのデータが、肺の画像を生成するために使用される。装置の別の実施形態においては、RVMの測定値の複雑性解析からのデータおよび心臓のインピーダンスの測定値が、心臓および肺の画像を生成するために使用される。好ましい実施形態においては、心臓および肺が同時に画像化される。一実施形態においては、装置が、心臓および/または肺の2D画像、映像、またはモデルを生成するために使用される。好ましい実施形態においては、装置が、心臓および/または肺の3D画像、映像、またはモデルを生成する。病変の検出および監視の改善一実施形態においては、装置が、変動または複雑性の解析を伴い、あるいは伴わずに、機械的人工換気のための抜管または挿管などの意志決定を助けるために使用されるRVMデータをもたらす。一実施形態においては、装置が、変動または複雑性の解析を伴い、あるいは伴わずに、薬物の投与または他の治療的介入に関する意志決定を助けるRVMデータをもたらす。一実施形態においては、装置が、変動または複雑性の情報を単独または体積データとともに、換気の設定を調節するための開または閉ループ制御システムの一部として使用する。一実施形態においては、装置が、変動または複雑性の情報を単独あるいは体積データまたはRVMによってもたらされる呼吸曲線の他の分析とともに、薬剤の服用量を調節するための開または閉ループ制御システムの一部として使用する。この実施形態は、早産児において圧力人工呼吸器の管理を最適にするために有用であり、あるいはカフのない気管内チューブを着けた患者において有用である。一実施形態においては、装置が、変動または複雑性の情報を単独あるいは体積データまたはRVMによってもたらされる呼吸曲線の他の分析とともに、患者の状態を監視し、薬物の投与を推奨し、次いでさらなる行動を指示するために患者を再評価する患者管理システムの一部として使用する。一実施形態においては、装置が、RVM信号の変動または複雑性の分析を単独で使用し、体積データを単独で使用し、曲線の分析を単独で使用し、あるいはこれらのいずれかを組み合わせて使用して、患者の状態の変化を知らせる警報を発生させる。別の実施形態においては、シンボル分布エントロピおよびビットパーワードエントロピが、時系列におけるパターンの確率を測定するために使用される。別の実施形態においては、分布の類似性の方法論が使用される。一実施形態においては、装置が、呼吸の複雑性の変化または所定の閾値を下回る呼吸の複雑性あるいは肺の異常または病気の状態に関係するより不自然な呼吸パターンを検出したときに警報を発する。一実施形態においては、装置が、所定の閾値を超える呼吸および心拍の複雑性の組み合わせの測定値の変化を検出したときに警報を発する。一実施形態においては、RVMの測定値が、呼吸停止の要注意の兆しに関して換気を監視することにより、薬剤の安全な服用を保証することによって換気の適切さを報告するための開または閉フィードバックループへと一体化される。好ましい実施形態においては、RVMが人工呼吸器を有するシステムに一体化され、人工呼吸器の調節を行なう開または閉フィードバックループをもたらす。RVMの測定値と人工呼吸器またはスパイロメータによって生成される体積または流れの測定値との間の差を、診断および治療の案内のための情報をもたらすために使用することができる。RVMの監視を呼気終末CO2またはパルスオキシメトリの測定値からの追加の情報とともに使用し、またはそのような追加の情報を伴わずに使用することによって、この実施形態は、人工呼吸器の支援を徐々に減らし、RVMおよび他のパラメータを観察することによって患者を自動的に自立させ、抜管が可能であることを医師に知らせ、あるいは前進できないことを知らせる。パルスオキシメトリまたはETCO2あるいは両方を有するこの組み合わせのシステムを、ベンゾジアゼピンまたはプロポフォールなどの麻酔薬または他の呼吸抑制作用のある薬物をもたらすための開または閉ループシステムとして使用可能である。一実施形態においては、解析アルゴリズムが、エキスパートシステムのデータベースに保持された特定の呼吸パターンの存在を検出し、関連の病変の可能性を医師または他の医療提供者に知らせる。一実施形態においては、所与の病変についての呼吸パターンが認識され、好ましい実施形態においては定量化される。別の実施形態においては、病変の位置が突き止められる。好ましい実施形態においては、装置が、呼吸の量、曲線、変動または複雑性、あるいはRVMデータの他の分析に関して特定のパターンを認識する。一実施形態においては、装置が、差し迫る呼吸不全または呼吸停止に関するパターンを認識し、聴覚および/または視覚による警報または警告をもたらす。一実施形態においては、装置が、呼吸データまたはデータにおける傾向を分析し、挿管および機械的人工換気を提案する。一実施形態においては、装置が、呼吸パターンデータを分析し、プロポフォールなどの麻酔薬または他の呼吸抑制作用のある薬物の注入の水準を調節する。一実施形態においては、装置が、うっ血性心不全、ぜんそく、COPD、麻酔薬によって生じる呼吸の低下、または差し迫る呼吸不全などといった特定の病気の実体または病変に関係する呼吸パターンを認識する。一実施形態においては、装置がこの病変を医師に警報する。一実施形態においては、装置が病変の程度を定量化する。一実施形態においては、装置が、うっ血性心不全のパターンを認識し、時間または関連の治療的介入につれての改善または悪化への傾向に関するデータをもたらす。好ましくは、装置のインピーダンス測定要素が、インピーダンス心電計ICGの測定値を生成することができる。好ましくは、装置が、心拍の変動に関連したインピーダンスの変動を検出する。好ましくは、装置が、呼吸波形または他の呼吸パラメータの変動に関連したインピーダンスの変動を検出し、心拍および呼吸の数、量、または波形の変動を利用して心臓、呼吸、および肺の合併症を予測する。好ましくは、装置が、安全でない肺の変動または複雑性あるいは心拍と呼吸の変動または複雑性との組み合わせに関する所定の限界について、警報を維持する。別の実施形態においては、呼気終末CO2ETCO2が、RVMベースラインを割り出すための主観評価の追加または代替として使用される。一実施形態においては、RVMが、呼吸の状態に関するさらなる情報をもたらすために、ETCO2の測定値と組み合わせられる。別の実施形態においては、RVMが、換気/呼吸および酸素の両方についての情報をもたらすために、パルスオキシメトリと組み合わせられる。より複雑なRVMシステムが、ETCO2もしくはパルスオキシメトリまたはその両方を有する標準的なRVM測定と結合する。この組み合わせの装置は、鎮痛剤で落ち着かせた患者の呼吸についてのさらなる情報をもたらし、患者のモニタリングを向上させる。好ましい実施形態においては、肺の体積および分時換気量の測定値が、抜管後の患者の適性を定量的な方式で評価するために使用される。分時換気量が、手術を受けている患者に特に使用される。好ましくは、1回換気量または分時換気量の術前の測定が、個々の患者のベースラインとして取得される。好ましくは、ベースラインが、術前および術後の呼吸状態の間の比較として、術後に使用される。1回換気量または分時換気量の傾向が、手術または処置の最中あるいは麻酔後回復室、集中治療室、または病院の各階における術後の回復の際に、患者を監視するために使用される。この傾向が、患者の呼吸について術前のベースラインからの差および変化の正確な指標をもたらし、患者がベースラインの呼吸レベルに戻ったことを知らせることができる。好ましい実施形態においては、装置が、その患者に特有の適切な呼吸のレベルを定めることによって、適切な抜管の決定を行なうように医師を直接的に助ける。一実施形態においては、絶対的な肺の体積が、患者の特徴から導出される較正前のデータと比較され、拘束性および/または閉塞性の肺疾患ならびに他の呼吸の状態の存在の判断において使用される。絶対的な体積のデータは、既存の定量的データを補うものとしてPACUおよびICUにおいて特に有用となりうる。PCAフィードバックおよび投薬の最適化における使用本装置の1つの用途は、本明細書に挙げられた技術の1つ、複数、または組み合わせによって測定および記録される心臓および/または呼吸のデータを、1つ以上の薬剤または他の医学的介入の患者への影響を判断するために使用することである。ある実施形態においては、呼吸モニタが、鎮痛剤の体への副作用を判断し、有害反応もしくは過剰摂取に起因する呼吸不全または他の危険を防止し、または防止を支援するために使用される。好ましい実施形態においては、装置が、患者によって制御される鎮痛PCAシステムに組み合わせられ、またはそのようなシステムに一体化される。これは、本発明の装置と電子PCAシステムとの間の通信によって電子的に実現され、モニタ/PCAの統合システムによって達成され、あるいは患者がPCAによる投与を受けている旨を示すモニタにおける設定によって達成される。この実施形態においては、鎮痛薬または麻酔薬の投与が、装置によって予測される呼吸または他の合併症の危険に基づいて制限される。PCAシステムが電子的でなく、または鎮痛剤が人の手で投与される場合、装置は、いつ呼吸の合併症の恐れが高くなり、用量を少なくすべきであるのかを忠告する。本発明の装置の別の実施形態は、診断/治療プラットフォームである。モニタリング装置が、投薬計画、治療計画、吸入器の使用、噴霧器の使用、呼吸器系を標的とする調合薬の使用、心臓血管系を標的とする調合薬の使用、ぜんそく、COPD、CHF、嚢胞性線維症、気管支肺異形成症、肺高血圧症、および肺の他の疾病を標的とする調合薬の使用のうち1つ以上と組み合わせられる。装置のこの実施形態は、可能な医学的および非医学的介入の呼吸の状態または呼吸の健康への有効性を判断し、最適化のための計画の変更を提案し、および/または患者が合併症のリスクにあるときに適切な介入を提案するために使用される。一実施形態においては、RVMが、行動アルゴリズムまたは以下の患者の医学的状態、環境因子、ならびに人口統計学的集団または患者全般の行動要因のうちのいずれかについての情報を含むアルゴリズムと組み合わせられる。好ましい実施形態においては、上述のアルゴリズムのうち1つが、RVM測定を得る必要性を示すことができる。さらに好ましくは、RVMの測定値が、行動または治療を示すための情報をもたらすために、行動/医学/環境アルゴリズムのデータと併せて使用される。装置のこの実施形態の使用の例は、患者の以前の呼吸合併症もしくは慢性の呼吸器疾患および/またはアレルギをこれらの状態を悪化させることが知られている行動の事象とともに入力として含むアルゴリズムであると考えられる。患者のスケジュール例えば、アレルギの季節に屋外イベントに出席し、あるいはスポーツ競技に参加するなどからの情報を含むことによって、システムは、患者がRVMの測定を行なうことを推奨し、次いで薬剤の通常の用量を維持するか、または増やすかについて推奨を行なう。さらにソフトウェアは、患者が薬剤をイベントに携行することを推奨でき、一般に患者に薬剤の摂取を思い出させることができる。他の例は、患者がぜんそくの発作または他の呼吸合併症を抱える場合であってよい。RVMデータを、この発作の深刻さを、分時換気量、1回換気量、吸気対呼気の時間すなわち、比、通常の呼吸における呼吸曲線の形状、ならびに考えられる中で最も深い呼吸または他の呼吸動作の際の呼吸曲線の形状などの測定パラメータのいずれかによって評価するために利用することができる。次いで、このデータを独立または他の情報と併せて使用して、何もしない、休む、吸入器を使用する、薬剤を摂取する、噴霧器を使用する、病院に行く、のうち1つを含む行動を行なうように、患者に決定を行なうように促すことができる。必要な行動に関する情報は、特定の患者、もしくは類似の疾患を抱える患者、人口統計学的に類似した患者、特定の医学的、解剖学的、もしくは行動学的プロフィルを有する患者、または患者全般の集団に合わせて設計された行動アルゴリズムもしくは他のアルゴリズムの一部であってよい。好ましくは、行動の後で、治療の適切さを評価するためにRVM測定を繰り返すように患者へと指示が行なわれる。好ましくは、患者の繰り返しの測定が、治療または他の介入の前の測定と比較され、変化が注目される。この比較からの追加の情報または治療後に得られたデータそのものが、単独または他の患者データとの組み合わせにて、さらなる医療の決定または行動の推奨を行なうために使用される。例えば、ぜんそく患者が徴候を有しており、RVMの測定値を得ることを決定し、またはRVMの測定値を得るように疾病管理アルゴリズムによって指示される。RVMデータが、装置によって解析され、単独で使用され、または患者の履歴のベースラインもしくは最後に得られた測定値と比較される。これらに基づき、さらに随意により心拍数などの他の患者特有の入力により、装置が患者に吸入器の使用を推奨する。次いで、第2組のRVMデータが取得される。このRVMデータが、治療の前に取得された先行のRVMデータと比較される。次いで装置は、決定樹に従い、患者に改善が見られてさらなる治療が必要でないこと、服用を繰り返す必要があること、医師を呼ぶ必要があること、またはすぐに病院に行く必要があることを伝える。好ましい実施形態においては、RVMデータが、患者への推奨を最適なものにするために、人口統計または特有の患者に合わせて開発された行動アルゴリズムと組み合わせられる。PACU/ICUでの使用一実施形態においては、装置が、術後麻酔回復室PACUの環境において、スタンドアロンのモニタとして使用され、既存のモニタの付属物として使用され、あるいは既存のモニタに組み込まれる。PACUにおいて、RVM体積が計算され、BMI、身長、体重、胸囲、および他のパラメータを考慮に入れて導出されたあらかじめ較正済みのデータと比較される。装置が、PACUにおいて意志決定を支援する既存の定量的データを補完するために使用される。一実施形態においては、手術室において、RVMデータが、呼吸状態のより包括的な評価をもたらすために、呼気終末二酸化炭素の測定値に関連付けられる。分時換気量を含むRVMから導出された測定値が、手術または処置の前、最中、および後の患者の状態を比較し、麻酔/麻酔薬によって引き起こされる呼吸の低下の影響を記録するために使用される。RVMが、再挿管の決定などの特定の決定について定量的な正当化をもたらすことによって、PACUの臨床医によってなされるより主観的な評価を支援するために使用される。さらに装置は、呼吸状態の低下の監視装置ならびに呼吸状態の改善のための再挿管または他の介入の実行の必要性の警報装置として、病院の各階の患者に関する主観的評価も支援する。好ましくは、RVMの測定値が、麻酔鎮痛剤、ベンゾジアゼピンなどの鎮静剤、または呼吸抑制作用を有する他の薬物の調節を助ける。一実施形態においては、PACUの環境におけるRVMに関する上述の用途が、新生児ICU、外科ICU、内科ICU、肺ICU、心臓ICU、冠疾患集中治療室、小児科ICU、および神経外科ICUなどのICUの環境において実施される。別の実施形態においては、RVM装置が、呼吸の状態を見守るためにステップダウン病棟または通常の病院ベッドの環境において使用される。術後期間の後期などにおいて、1回換気量、呼吸数、分時換気量、呼吸間の間隔または量の変動、あるいはRVM信号の複雑性などといった呼吸パターンの測定値を、手術前に測定されたベースライン値と比較することができる。これは、どれがその患者に特有の適切な呼吸のレベルであるかを定義することによって、抜管の判断を直接的に助けることができる。装置の別の実施形態においては、RVMの監視によって、気管内チューブの配置の不良、過換気、低換気、再呼吸、および空気漏れなどの人工呼吸器に一般的に関係する問題が特定される。さらにシステムは、胸腔チューブまたはカフなしチューブを通っての空気漏れを特定する。空気漏れは、あらゆる直接な体積の測定においてインピーダンスの形跡には存在しない低下傾向を出現させると考えられ、したがって装置が、体積または流れを直接的に測定する装置における空気漏れを検出および報告することができる。好ましい実施形態においては、システムが、以下の病変、すなわち気胸、肺挫傷、肋骨の骨折、血胸、乳糜胸、水胸症、および肺炎に関係した異常および傾向など、半胸郭に特有の異常および傾向を特定する。一実施形態においては、装置が監視下鎮静管理MACにおいて使用され、呼吸の状態を監視し、薬物および流体の投与を補助し、切迫または存在する呼吸困難または呼吸不全の知らせをもたらし、必要であれば挿管の判断を補助する。装置の別の実施形態においては、RVMの監視によって、気管内チューブの配置の不良、過換気、低換気、再呼吸、および空気漏れなどの人工呼吸器に一般的に関係する問題が特定される。一実施形態においては、RVMの測定値が、生理機能に関するさらなるデータをもたらすために、人工呼吸器から導出されるデータと組み合わせられる。この例は、呼吸の仕事を定量的な方式で評価するために、RVMの測定値と人工呼吸器において測定された吸気または呼気の流れまたは体積との差を記録できることである。別の実施形態においては、RVMの測定値が、手術の後に、患者の回復を監視するために、依然として麻酔または鎮痛剤の影響下にある患者において取得される。術前の正常な状態において患者のベースライン1回換気量曲線を記録することで、手術の最中および手術後の監視のための比較ベースラインがもたらされる。同様の1回換気量曲線への復帰が、人工呼吸器の取り外し後の呼吸の回復の1つの信号である。本発明のこの実施形態においては、装置が、抜管の成功を評価して、再挿管が必要であるか否かを判断するために使用される。本明細書に記載の本発明は、これらの測定値を非侵襲的に、吸気/呼気の流れの中に位置することなく、もしくは気道の流れを妨げたり、あるいは気道の回路を汚染したりすることなく、取得することを可能にする。一実施形態においては、装置が、整形外科処置、白内障手術、ならびに上部および下部GI管の内視鏡検査を受ける患者など、とりわけ監視下鎮静管理を受ける患者に向けて用意された外来患者外科センターにおいて使用される。診断における使用一実施形態においては、装置が、実行に基づく試験において呼吸パラメータを定量化するために使用される。好ましい実施形態においては、装置が、ストレステストを含む心臓血管の機能の試験において呼吸パラメータを定量化するために使用される。好ましい実施形態においては、装置が、試験が呼吸に及ぼす影響を評価するために、以下の試験のうち1つと組み合わせて使用される。好ましい実施形態においては、装置が、運動またはドーパミンなどの特定の薬物について、どこかで説明される呼吸ごとの変動/複雑性の高度な解析あるいはフラクタルまたはエントロピに基づく解析など、呼吸の量、パターン、数、またはこれらの組み合わせの変化によって反映される体の全体としての生理機能または代謝に及ぼす影響を報告する。好ましい実施形態においては、装置が、所与のレベルの運動または薬理学的ストレスの安全性を評価するために使用される。好ましい実施形態においては、RVMの測定値の変動または複雑性の分析が、標準的な肺機能試験に呼応して行なわれる。好ましい実施形態においては、RVMの測定値の変動または複雑性の解析が、随意により、ストレステスト、跛行のための歩行試験、または他の実行に基づく試験などの標準的な心臓血管系の生理機能の試験に呼応した心拍の変動/複雑性の解析とともに行なわれる。好ましい実施形態においては、装置が、診断目的の気管支拡張薬、治療の監視、心臓および肺の両方への影響を含む最適化など、薬物が呼吸器系に及ぼす影響を評価するために使用される。より好ましくは、上述の装置が、インピーダンスまたは上述の他の方法によって得られる呼吸の情報を、心拍数、心拍数の変動、あるいは虚血または不整脈のEKGにおける証拠についてのEKG情報と組み合わせる。好ましい実施形態においては、装置が、誘発試験などにおける気管支収縮剤の影響を評価するために使用される。種々の実施形態において、装置は、継続的または間欠的なRVMの測定値を取得する。好ましい実施形態においては、装置が、RVMデータの傾向をもたらす。好ましい実施形態においては、装置が、代謝の刺激物、あるいはベータ遮断剤、アルファアドレナリン作動薬または遮断薬、ベータアドレナリン作動薬または遮断薬などの心臓脈管薬の影響を評価するために使用される。好ましい実施形態においては、装置が、ストレステストにおいて、行なわれた努力の水準を明らかにし、あるいは肺系統に関する非安全状態を明らかにしてテストを終了または変更するために使用される。患者へともたらされるストレスは、これらに限られるわけではないが運動および/または薬物の投与などといった種々の手段によって生成される。好ましい実施形態においては、装置が、全体としての運動の水準を示し、あるいは全体としての運動の水準を示すためにすでに説明した他の技術と協働する。好ましい実施形態においては、装置が、肺系統への運動または他の刺激物の影響を測定するための独立した装置として使用される。装置の別の実施形態においては、呼吸の情報が、心疾患に関連したEKGの変化に関する運動の水準を定めるために、心臓の情報と組み合わせられる。装置の別の実施形態においては、システムが、運動選手の運動の水準を決定するために、呼吸の情報を心臓の情報と組み合わせる。別の実施形態においては、装置が、家庭、運動場、軍事環境、または病院外の環境において、随意により呼吸の信号を心臓インピーダンスまたはEKG測定と組み合わせて、全体的な健康または心臓の状態に悪影響を及ぼしかねない運動の水準の警報をもたらす。装置の一実施形態は、種々の律動、脱分極、または他の心臓の病態生理学に関連した呼吸の努力、活動のレベル、生理学的状態、あるいは代謝のうち1つ以上についての値を出力するホルターモニタである。本発明の一実施形態は、病院、家庭、または他の環境において数時間または数日にわたって1つ以上の生理学的パラメータを特に監視するホルターモニタに類似する。装置の一実施形態は、心不全に関係した代償不全作用を監視するホルターモニタまたは救命救急診療モニタに組み合わせられる。本発明の同様の実施形態は、肺水の測定値を監視および出力する。一実施形態においては、装置が、うっ血性心不全のための疾病管理システムに含まれる。最も好ましい実施形態においては、装置が、長期間にわたって動作でき、運動または診断用の薬物、治療モニタリング、あるいは薬剤開発の効果を示す時間曲線をもたらすことを可能にする連続的な測定をもたらす。本発明の一実施形態は、慢性閉塞性肺疾患、うっ血性心不全、肺高血圧、肺線維症、嚢胞性線維症、間質性肺炎、拘束性肺疾患、中皮腫、胸の手術後、心臓の手術後、開胸術後、胸郭開口術後、肋骨の骨折後、肺挫傷後、肺動脈塞栓後、心虚血、心筋症、虚血性心筋症、拘束型心筋症、拡張型心筋症、感染型心筋症、肥大型心筋症などの種々の病状を抱える患者について、数分、数時間、および数日にわたる傾向データをもたらす。好ましくは、装置が、介入または誘発試験の手順に関係したこれらの病気の状態における呼吸の変化についての情報をもたらす。本発明の装置の一実施形態においては、システムが、種々の疾病を診断するために使用される。好ましい実施形態においては、装置が、進行中の肺炎の危険を評価するために使用される。別の実施形態においては、装置が、肺炎の治療が有効でない恐れを評価し、是正処置を提案するために使用される。本発明の別の実施形態は、これらに限られるわけではないが肺炎、心不全、嚢胞性線維症、間質性線維症、または他の疾病に関連した機能低下または回復の評価に使用される。一実施形態においては、装置が埋め込まれる。好ましい実施形態においては、装置が、ペースメーカのような電池によって動作する。一実施形態においては、装置がペースメーカまたは除細動器と組み合わせられる。一実施形態においては、装置が、外部の構成要素を使用して調節され、較正され、あるいは問い合わせされる。本発明の他の実施形態および技術的利点が、後述され、図面および以下の本発明の説明から明らかであると考えられ、あるいはそれらを本発明を実施することによって学ぶことができる。本発明の他の実施形態および用途が、本明細書を検討し、本明細書に開示の本発明を実行することで、当業者にとって明らかであろう。2008年9月12日付の国際特許出願第PCT/US2008/76224号、2010年3月9日付けの米国特許第12/677,16号明細書、2007年9月12日付の米国特許仮出願第60/971,642号明細書、および2007年9月18日付の米国特許仮出願第60/973,292号明細書など、あらゆる刊行物ならびに米国および外国の特許および特許出願を含む本明細書に記載のすべての文献は、具体的かつ全体が参照により本明細書に組み込まれる。用語を備えるcomprisingは、どこで使用されても、用語からなるconsistingofおよびから本質的になるconsistingessentiallyofを含むように意図されている。さらに、用語を備えるcomprising、を含むincluding、およびを包含するcontainingは、限定を意味するものではない。明細書の説明および実施例は、あくまでも例示にすぎず、本発明の真の技術的思想および技術的範囲は、以下の特許請求の範囲によって示される。"