本明細書に記載の発明。従って、必要なのは、せいぜい最小侵襲的技法を用い、現在可能なよりも、より正確にかつ頑健にリアルタイムでSVVを推定するための操作のシステムおよび方法である。本発明は、この必要性に合致する。発明の要旨本発明は、心臓一回拍出量分散SVVに等しいか、または誘導可能な心臓パラメーターを決定するための方法および関連システム履行を提供し:侵襲的または非侵襲的のいずれかで決定される、動脈血圧に対応する波形データセットが、決定され、そして少なくとも2つの心臓周期を含む算出間隔に亘り処理システムに入力され;この波形データのセットに対する標準偏差値が次いで各心臓周期に亘って算出され;そして上記SVVの推定値がこの標準偏差値の関数として算出される。異なる方法が、このSVV推定で用いられる値を算出するために用いられ得る。例えば、上記算出間隔に亘る最大標準偏差値および最小標準偏差値が決定され得、そして上記SVVの推定値が次いでこの最大標準偏差値および最小標準偏差値の関数として算出され得る。平均標準偏差値がまた、好ましくは、上記算出間隔に亘って算出され、そして上記SVVの推定値が次いで上記平均標準偏差値に対する最大標準偏差値と最小標準偏差値との間の差異に比例して算出され得る。1つの代替物として、上記処理システムは、上記算出間隔に亘る上記標準偏差値の標準偏差を算出し得、そして次にこの標準偏差値の標準偏差と、標準偏差値の平均との間の比に比例するとして上記SVVを推定する。血圧は、侵襲的または非侵襲的いずれかで、例えば、カテーテルに取り付けられた圧力トランスデューサまたは指カフを用いることにより測定され得る。この測定された動脈圧は、次いで、波形データセットに変換される。本発明者らは、本発明による上記に記載の方法がまた、上記心臓一回拍出量分散の算出された推定値に反比例する、右心室端部拡張期容量の推定値を算出するために用いられ得ることを見出した。有利であることが見出された本発明の1つの特徴によれば、少なくとも1つの算出間隔に亘って所定の測定基準に従って、上記算出された標準偏差値に最良に一致する近似関数が算出される。この近似関数は、次いで、間隔特異的なサンプリング速度でサンプリングされ、サンプリングされた近似値のセットを生成し、これは、次いで、それから上記SVVの推定値が算出される前にローパスフィルタ処理される。調節可能な速度で近似し、再サンプリングし、およびローパスフィルタ処理するこの方法は、SVV以外のその他の心臓または血行力学パラメーター、例えば、収縮期圧力分散、脈拍圧力分散などを推定することにおける使用にために拡張され得る。この場合、波形データセットが生成され、そして処理システムに入力され、いかなる測定パラメーターが選択されようとも対応する。一連の測定値が、次いで、この波形データセットから生成され;所定の計測基準に従って、これら測定値に最良に一致する近似関数またはその特定の関数が算出され;少なくとも1つの算出間隔の各々に亘り、サンプリングされた近似値のセットが、次いで、この近似関数を間隔特異的なサンプリング速度でサンプリングすることにより生成され;このサンプリングされた近似値は、次いで、ローパスフィルタ処理され;そして拍出量の推定値が、ローパス処理され、サンプリングされた近似値の関数として算出される。本発明は、例えば以下を提供する。項目1心臓一回拍出量分散SVVに等しいか、または誘導可能な心臓パラメーターを決定する方法であって:少なくとも2つの心臓周期を含む算出間隔に亘り動脈血圧に対応する波形データセットを入力する工程;各心臓周期に亘る波形データセットについて標準偏差値を算出する工程;および該標準偏差値の関数として該SVVの推定値を算出する工程、を包含する、方法。項目2前記算出間隔に亘り、最大標準偏差値および最小標準偏差値を決定する工程;および前記SVVの推定値を、該最大標準偏差値および最小標準偏差値の関数として算出する工程、をさらに包含する、項目1に記載の方法。項目3前記算出間隔に亘り、平均標準偏差値を算出する工程;および該平均標準偏差値に対し、前記最大標準偏差値と前記最小標準偏差値との間の差異に比例しているSVVの推定値を算出する工程をさらに包含する、項目2に記載の方法。項目4呼吸周期の境界を検出する工程;および少なくとも1つの呼吸周期である算出間隔を設定する工程をさらに包含する、項目1に記載の方法。項目5前記算出間隔に亘る標準偏差値の標準偏差を算出する工程;該算出間隔に亘る標準偏差値の平均を算出する工程;および該標準偏差値の標準偏差と該標準偏差の平均との間の比に比例するSVVの推定値を算出する工程をさらに包含する、項目4に記載の方法。項目6カテーテルに取り付けられた圧力トランスデューサを用いて動脈圧を測定する工程;および測定された該動脈圧を波形データセットに変換する工程をさらに包含する、項目1に記載の方法。項目7動脈圧を非侵襲的に測定する工程;および測定された該動脈圧を波形データセットに変換する工程をさらに包含する、項目1に記載の方法。項目8右心室端部拡張期容量の推定値を、前記心臓一回拍出量分散の算出された推定値に反比例するとして算出する工程をさらに包含する、項目1に記載の方法。項目9前記算出間隔の少なくとも1つに亘る所定の測定基準に従って、算出された標準偏差値に最良に一致する近似関数を算出する工程:間隔に特異的なサンプリング速度で該近似関数をサンプリングすることによってサンプリングされた近似値のセットを生成する工程;該サンプリングされた近似値をローパスフィルタ処理する工程;および前記SVVの推定値を、該ローパスフィルタ処理され、サンプリングされた近似値の関数として算出する工程をさらに包含する、項目1に記載の方法。項目10心臓一回拍出量分散SVVに等しいか、または誘導可能な心臓パラメーターを決定するためのシステムであって:少なくとも2つの心臓周期を含む算出間隔に亘り動脈血圧に対応する波形データセットを決定および入力する配列;各心臓周期に亘る波形データセットについて標準偏値差値を算出するため;および該標準偏差値の関数として該SVVの推定値を算出するためのコンピューターで実行可能なコードを含む処理システム、を備える、システム。項目11前記処理システムが:前記算出間隔に亘り、最大標準偏差値および最小標準偏差値を決定するため;および前記SVVの推定値を、該最大標準偏差値および最小標準偏差値の関数として算出するための、さらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、項目10に記載のシステム。項目12前記処理システムが:前記算出間隔に亘り、平均標準偏差値を算出するため;および該平均標準偏差値に対し、前記最大標準偏差値と前記最小標準偏差値との間の差異に比例しているSVVの推定値を算出するための、さらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、項目11に記載のシステム。項目13前記算出間隔が少なくとも1つの呼吸周期である、呼吸周期の境界を検出するための機構をさらに備える、項目10に記載のシステム。項目14前記処理システムが:前記算出間隔に亘る標準偏差値の標準偏差を算出するため;該算出間隔に亘る標準偏差値の平均を算出するため;および該標準偏差値の標準偏差と該標準偏差の平均との間の比に比例するSVVの推定値を算出するための、さらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、項目13に記載のシステム。項目15動脈圧を測定するカテーテルに取り付けられた圧力トランスデューサ;および測定された該動脈圧を波形データセットに変換する変換回路をさらに備える、項目10に記載のシステム。項目16非侵襲的動脈圧測定デバイス;および測定された該動脈圧を波形データセットに変換する変換回路をさらに備える、項目10に記載のシステム。項目17前記処理システムが:右心室端部拡張期容量の推定値を、前記心臓一回拍出量分散の算出された推定値に反比例するとして算出するためのさらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、項目10に記載のシステム。項目18前記処理システムが:前記算出間隔の少なくとも1つに亘る所定の測定基準に従って、算出された標準偏差値に最良に一致する近似関数を算出するため:間隔に特異的なサンプリング速度で該近似関数をサンプリングすることによってサンプリングされた近似値のセットを生成するため;および前記SVVの推定値を、ローパスフィルタによって、ローパスフィルタ処理され、サンプリングされた近似値の関数として算出するために、ローパスフィルタおよびさらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、項目10に記載のシステム。項目19心臓または血行力学拍出量値を決定する方法であって:測定パラメーターの測定値に対応する波形データセットを入力する工程;該波形データセットから一連の測定値を生成する工程;所定の測定基準に従って該測定値に最良に一致する近似関数を算出する工程;少なくとも1つの算出間隔の各々に亘り、間隔に特異的なサンプリング速度で近似関数をサンプリングすることによってサンプリングされた近似値のセットを生成する工程;該サンプリングされた近似値をローパスフィルタ処理する工程;および該ローパス処理され、サンプリング処理された近似値の関数として該拍出量値の推定値を算出する工程を包含する、方法。項目20前記拍出量値が呼吸誘導分散を表示し:複数の呼吸周期を識別する工程;心臓周期を検出する工程;呼吸周期である算出間隔を設定する工程;および各算出間隔について、各個々の呼吸周期中の心臓周期の数の関数として間隔特異的なサンプリング速度を設定する工程、をさらに包含する、項目19に記載の方法。項目21前記一連の測定値を生成する工程が、前記波形データセットを予備処理する工程を含む、項目19に記載の方法。項目22前記波形データセットが血圧に対応し、各測定値が、各個々の算出間隔に亘る血圧の標準偏差の関数であるとして算出する工程をさらに包含する、項目19に記載の方法。項目23前記拍出量値が、収縮期圧力分散である、項目19に記載の方法。項目24前記拍出量値が、脈拍圧力分散である、項目19に記載の方法。項目25心臓または血行力学拍出量値を決定するためのシステムであって:測定パラメーターの測定値に対応する波形データセットを決定および入力するための配列;ローパスフィルタ;該波形データセットから一連の測定値を生成するため;所定の測定基準に従って該測定値に最良に一致する近似関数を算出するため;少なくとも1つの算出間隔の各々に亘り、間隔に特異的なサンプリング速度で近似関数をサンプリングすることによってサンプリングされた近似値のセットを生成し;該ローパスフィルタによってフィルター処理した後に、サンプリングされた近似値の関数として該拍出量値を算出するための、コンピューターで実行可能なコードを含む処理システム、を備える、システム。項目26前記拍出量値が呼吸誘導分散を表示し:複数の呼吸周期を識別するための配列;心臓周期を検出するための配列;をさらに備える項目25に記載のシステムであって、ここで、該処理システムが、呼吸周期である算出間隔を設定するため;および各算出間隔について、各個々の呼吸周期中の心臓周期の数の関数として間隔特異的なサンプリング速度を設定するためのさらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、項目25に記載のシステム。項目27前記一連の測定値の予備処理が、前記波形データセットを予備処理することを含む、前記処理システム中に含まれる、予備処理モジュールをさらに含む、項目25に記載のシステム。項目28前記波形データを決定および入力するための配列が、血圧を決定するための機構を含み、前記波形データセットが血圧に対応する項目25に記載のシステムであって、ここで、前記処理システムが、各測定値が各個々の算出間隔に亘る血圧の標準偏差の関数であるとして算出するためのさらなるコンピューターで実行可能なコードをさらに含む、システム。項目29前記拍出量値が、収縮期圧力分散である、項目25に記載のシステム。詳細な説明序論最も広い意味で、本発明は、複数の心臓周期に亘る血圧波形の標準偏差の関数として脈拍から脈拍の一回拍出量分散SVVを含む。勿論、本発明は、SVVから派生し得る任意のその他の心臓パラメーターを決定するために用いられ得る。本発明は、ヒトまたは動物にかかわらず、任意のタイプの被験体とともに有利に用いられ得る。本発明の最も一般的使用は、診断設定におけるヒトに対してであることが予期されるので、本発明は、患者との使用において以下に主に説明される。しかしこれは、例示のみにより、--用語患者は、設定にかかわらず、ヒトおよび動物両方のすべての被験体を包含すべきことが意図される。その臨床的重要性のため、本発明の大部分の履行は、全身の動脈血圧の測定に基づくSVV推定値を生成することが予期される。しかし、右側の肺動脈におけるような、いずれの場所でとられる血圧このような部位は、侵襲的心臓内測定必要とし得るけれどもの測定値を用いることも可能であり得る。圧力波形図1は、ここでは、時間tdia0における拡張期圧力Pdiaの点から、収縮期圧力Psys圧力の時間tsysを通り、血圧がもう一度Pdiaに到達する時間tdia1までの単一の心臓周期に亘ってとられた動脈圧の波形Ptの例を示す。本発明によれば、Pt、またはPtに比例する任意の信号は、動脈樹における任意の点で侵襲的または非侵襲的に測定され得る。侵襲的機器、特にカテーテルに取り付けられた圧力トランスデューサが用いられるならば、任意の動脈が測定点として用いられ得る。非侵襲的トランスデューサの配置は、代表的には、機器それ自身によって指示される-指カフ、上腕圧力カフ、および耳たぶクランプの配置は明らかである。機器にかかわらず、最終的には、Ptに対応例えば、比例する電気信号が生成されるか、または生成するようにされる。動脈血圧を直接測定するよりむしろ、血圧に比例している任意のその他の入力信号が用いられ得る。任意の必要なスケーリングまたは変換が、次いで、以下に説明される算出におけるいくつかの点の任意またはすべてで行われ得る。例えば、動脈血圧自身以外の特定の信号が入力として用いられるならば、その値が以下に説明される算出で用いられ前に、それは血圧に対して較正され得る。要するに、本発明が、いくつかの場合には、動脈血圧の直接測定とは異なる入力信号を用い得るという事実は、正確なSVV推定値を生成するその能力を制限しない。本発明に唯一必要なのは、目的の間隔連続的を含むに亘る患者の血圧に等しいか、または比例しているような少なくとも既知の関係を有する信号またはデータセットが、以下に説明される信号条件づけおよび種々の算出を実施する処理システム以下を参照のことに利用可能にされなければならないということである。周知であるように、そして図2に示されるように、Ptのようなアナログ信号は、任意の標準的なアナログ-デジタルコンバーターADCを用いてデジタル値のシークエンスにデジタル化され得る。換言すれば、Pt、t0≦t≦tfは、公知の方法および回路を用いて、デジタル形態Pk、k=0、n-1、ここでt0およびtfは、それぞれ、算出間隔の初期時間および最終時間であり、そしてnは、通常、算出間隔に亘って均一に分布された、算出に含められ得るPtのサンプルの数である。標準偏差連続的または別個の関数またはデータセットfの平均および標準偏差の算出は、非常に周知な手順であり、そして、通常、それぞれギリシャ文字μおよびσによって、または、大部分のプログラミング言語では、meanおよびstdのような関数名によって参照されて示される。従って、μfおよびmeanfは、特定の間隔に亘る関数またはデータセットfの平均を表し、そしてσfおよびstdfは、その標準偏差を表す。ここで、k=1、、nのような特定の間隔に亘る一連の血圧値P=Pkの平均および標準偏差の算出を考える。平均μPおよび標準偏差σPを算出するための最も一般的な方法は、統計学の入門コースさえ知っているすべての者が知っているアルゴリズムを用いることであり:μP=meanP=1/mSUM[Pk]等式4σP=stdP=sqrt{1/m-1SUM[Pi-μP]2}等式5ここで、sqrtは平方根を示し、そしてSUMは、i=0、、m-1の間隔に亘る総和を示す。通常、周知の統計学的理由のため、1/mの代わりに1/m-1の倍率をかける分散標準偏差の平方に対する別個の値式に注意のこと。以下からより明瞭になるように、本発明は、好ましくはいくつかの心臓周期に亘る圧力波形の標準偏差の算出から、リアルタイムでSVVの頑健な推定値を生成する。標準偏差の標準的な教科書の式等式5が周知の統計学的理由のために好ましいが、標準偏差の受容可能に正確な値、またはそれに対応する値を提供する任意の式またはアルゴリズムがその代わりに本発明では用いられ得る。例えば、少なくとも血圧に基づく測定の文脈では、σPに対する粗い近似は、最大測定圧力値と最小測定圧力値との差異を3で割ることにより算出され得る。さらに、時間に対するPtの一次微分の最大値、または最小値の絶対値は、σPにほぼ比例する。本発明のこの論議では、圧力値および標準偏差値を用いる算出へのいくつかの参照がある。本発明の好ましい実施形態では、これらは、実際、血圧、特に動脈血圧の直接測定、および、等式5として上記で与えられた最も一般的な式を用いて算出されるような標準偏差である。しかし、圧力は、間接的測定値、または圧力に相関または対応またはそうでなければ関連し得る特定の生理学的特徴の測定値に等しく言及し得ることが理解されるべきである。同様に、標準偏差はまた、通常の式によって与えられ得るこの値に近似することが知られる任意の値に言及し得る;このような代替物の例は、先の段落に与えられている。SVV算出心臓拍出量COを算出するための標準的な式は、CO=SVHRであり、これは、単に、心臓が1分あたりポンプ輸送する血液の量が、それが1周期あたりポンプ輸送する量SVに1分間の周期の数を乗じたものに等しいという関係を表しているに過ぎない。HRが与えられれば、問題は、勿論、一定値のSV、または平均SVの知識を想定していることである。圧力波形の拍動性が動脈樹中への心臓の一回拍出量によって生成されるという観察に基づけば、本発明者らの一人は、先に、SVが、動脈圧波形Pt、またはそれ自身がPtに比例している特定のその他の信号の標準偏差に比例しているとして近似され得ることを発見した。従って、SVを推定する1つの方法は、以下の関係を適用することでありSV=KσP=KstdP等式6ここで、Kは較正定数であって、そしてこれから、以下が導かれる:CO=KσPHR=KstdPHR等式7式6を式3に代入して、stdPの関数であるSVVのための式が得られる:SVV=100[stdPmax-stdPmin]/[1/2stdPmaxstdPmin]等式8ここで、stdPmaxおよびstdPminは、それぞれ、算出間隔に亘る圧力波形の標準偏差の最大値および最小値である。本発明の好ましい実施形態では、この算出間隔は呼吸サイクルである。上記で述べたように、測定間隔に亘る分母で圧力-meanPの統計学的平均を用いることは、一般に、最大値および最小値のみの平均を用いることより正確かつ頑健な推定値を提供するが、本発明は、この分母にいずれの平均をも用い得る。従って、式8の好ましい形態は:SVV=100[stdPmax-stdPmin]/meanstdP等式9であり、ここで、meanstdPは、圧力波形それ自身の平均μPではなく、圧力波形の標準偏差の平均であるが、このパラメーターは、任意のstdP値の算出に含められ得る。また、測定された圧力信号Ptを条件付けるため、そして次にそれを別個の形態に変換するために用いられる信号条件付け、および変換方法のタイプに依存して以下を参照のこと、等式9に倍率をかけることが必要であり得るか、または所望され得る。倍率をかけるか否か、およびそれをどのようにするかは当業者のシステム設計者には自明であり:その理由のため、任意の倍率因子は等式9には示されないが、推定され得る。図3は、ほぼ3つの呼吸サイクルに亘って測定され、またはそうでなければ獲得された動脈圧波形のシークエンスを示す。実際、このシークエンスは、動脈圧Ptのサンプリングされた測定から由来するデータセットPkである。上記で述べたように、このPk値は、直接に、侵襲的または非侵襲的測定により得られ得るか、または遠隔モニターまたは予め記録されたデータセットからでさえこの後者の可能性は、勿論、リアルタイムニモタリングは提供せず、そして大部分の場合、主に、比較または実験が請われ得る、特定のその他の供給源からの入力であり得る。図4には、図3の波形に点が含められ、示される算出間隔に亘る各心臓周期すなわち、各拍動の開始を示す。各心臓周期の開始は、心拍数モニターであるか、またはそれを含む任意の公知のシステムを用いる任意の数の公知の方法で決定され得る。例えば、よくあることであるが、患者の心臓の電気的活動度はまた、心電図システムEKGによってモニターされている場合、各心臓手記の開始は、各R波の直後のサンプリングされた圧力値で生じると決定され得る。圧力を基にした脈拍数モニターがまた用いられ得、そして実際好ましい。なぜなら、それらは、次に、例えば、EKG信号より、血圧信号とより良好に同調され得るからである。そのような外部デバイスが存在しないならば、各心臓周期の開始はまた、例えば、各拍動は、単に、最小拡張期圧力Pdia図1を参照のことの時間で開始すると仮定することにより、またはフーリエ変換もしくは微分分析を用いることにより、圧力波形Pk自身からソフトウェア単独を用いて決定され得る。これらの場合には、心拍数モニターは、ソフトウェア構築物である。このような場合には、公知に技法を用いて、局所的圧力最小は、呼吸自身によって引き起こされず、実際に拡張期時間であることを確実にすることに注意を払うべきである。Pk、iを、算出間隔中で第i番目の拍動-拍動動脈圧信号とする。標準偏差stdPk、iが、次いで、上記に記載のように算出され得、そして信号値スカララー結果を得る。上記算出間隔中の拍動-拍動動脈圧信号の各々に対する標準偏差値が同様に算出され得る。図5では、標準偏差曲線stdPt上の各点は、1つの拍動-拍動動脈圧信号に対する算出された標準偏差値を示す。等式9に従うSVVの算出は、各算出間隔について、stdPk、iの最大値、最小値および平均値を必要とする。所定の呼吸周期図5には、ほぼ3つの呼吸周期が示されているについてstdPmaxおよびstdPminを得る1つの方法は、単に、この周期中で最大および最小の別個のstdPk、i値をとることである。これらは、これら算出された値を単に走査することにより迅速に識別され得る。実際のモニタリングの間に、ノイズおよびその他の因子は、1つ以上のstdPk、i値の信頼性を損なう。逸脱値および潜在的に信頼性のないstdPk、i値は、パターンマッチングに基づくような公知のアルゴリズムを用いて検出され得る。次いで、内挿を用いて、この排除された値単数または複数について置換値を決定し得る。SVV以外のその他の心臓パラメーターおよび血行力学パラメーターの決定においてさえ適用可能な、信頼性を増加するために測定された値を平滑およびフィルター処理するための好ましい方法は以下に説明される。任意の標準的なアルゴリズムを用いて、stdPk、iからstdPmaxおよびstdPminを識別し得る。最も単純な方法は、最も大きい値、および最も小さな値をとることである。あるいは、これら測定されたstdPk、i点は、近似または平滑化関数を決定するための基礎として用いられ得例えば、スプライン関数または多項式を用いて;これは、多くの場合において、図5に示されるstdPminのような、算出値間にあるstdPtの極値の識別を可能にする。これら値のmeanstdPk、i=meanstdPは、標準的な統計学的式を用いて算出され得る等式4を参照のこと。図5はまた、第1の呼吸周期についてmeanstdPの値を示す。一旦、stdPmaxおよびstdPminが所定の呼吸周期について決定されると、次いで、その呼吸周期に対するSVV値が、式8または式9のいずれかに従って容易に算出され得る。meanstdPkがまた算出される好ましい事例を仮定すると、式9を用いてより正確および頑健なSVVが算出され得る。SVVの算出された値単数または複数は、次いで、使用者のために表示され、記憶され、伝達され、そして/または任意の所望の方法でさらなる算出において用いられ得る。上記で述べたように、好ましい算出間隔は1つの呼吸周期である。これら周期の開始時間および終了時間は、任意の公知のデバイスを用いて検出され得る。本発明を必要とし得る多くの患者はまた人工呼吸され得、その場合には、この人工呼吸器自体が、異なる呼吸周期を分離するために本発明に必要なタイミング信号を提供し得ることに注目のこと。しかし、図3および4に示されるように、獲得された圧力波形それ自身のスートを分析することにより呼吸周期の境界を検出することもまた可能であり得:最も少ない拡張期圧力圧力波形のエンベロープの局所的最小値の時間はまた、通常、呼吸周期の開始の印である。いくつかの状況では、しかし、このようなソフトウェアを基礎にした検出方法は、特に患者の呼吸が弱い場合、呼吸モニタリングを特に含む別のシステムからの信号を単に受容するより正確ではないかも知れない。算出間隔-代替のSVV算出上記では、SVV値が各呼吸周期について推定されると仮定した。これは必ずしも必要ではない。むしろ、1つの呼吸周期より大きい算出間隔に亘ってモニタリングセッションの全体時間に亘ってでさえ、単一のSVV値を算出するために、上記に記載された同じ方法論および等式を用いることが可能であり得る。これは、勿論、周期-周期SVV傾向を示さないが、各モニタリングセッションについてより正確な結果、そしてそれ故、より長い期間セッション-セッションまたは日-日のようなの傾向のより良好な指標を提供し得る。しかし、常に、極度の間隔に亘って算出することは必要ではない。むしろ、SVV値は、1上記に記載された場合から上方の範囲にわたるnで任意のn周期時間について算出され得る。例えば、算出時間が1つの呼吸周期より大きいと仮定する。例示のために、図5に示される3つすべての呼吸周期が、単一の組み合わされた算出間隔を構成すると仮定する。この場合でさえ、算出されたstdPk値曲線上の点のセットstdPk、i、実際は、なお多い値が存在する。これらの標準偏差値は、それら自身標準偏差および平均極値間の中央点を有している。1つより多い呼吸周期に亘る算出間隔のために有用な本発明の代替の実施形態によれば、SVVは、従って、以下のように推定される:SVV=C100stdstdPk、i/meanstdPk、i等式10ここで、Cは、実験的に決定されたスケーリング定数である。本発明の1つの試験では、本発明者らは、この算出間隔に含まれる呼吸周期の数にかかわらず、Cが約2.7であることを決定した;通常の実験方法を用いて、本発明の任意の所定の履行においてCを決定し得る。この代替の複数周期の方法は、任意のstdPmax値またはstdPmin値を決定するためのシステムを必要としない。結果として、算出間隔に亘ってstdPk値の内挿する近似関数を決定することは、なお有利ではない。必要に応じた平滑化、再サンプリングおよびフィルター処理図6を参照して、そこでは、心臓または血行力学値Xの測定値Xkのシークエンスが点としてプロットされている。上記に記載の本発明の実施形態では、Xkは、stdPkで、心臓周期あたり1つの測定値である。しかし、ここで説明される必要に応じたデジタル前処理はまた、収縮期圧力または拍動圧のような任意のその他の心臓または血行力学値、またはドップラー超音波走査から得られる血液速度測定のような非圧力関連パラメーターにさえに適用可能である。これら測定値は、良好に規定されたプロフィールにきちんと納まることはほとんどない。なぜなら、基礎となるパラメーターは、ノイズのみならず、一定でない心拍数、異なる呼吸パターンなどのような元来の不規則性によって影響されるからである。多くの場合、この測定システムは、それ自身、信頼性のない測定値を警告、識別および排除可能であり得る。例えば、信号強度が所定の最小値未満に低下するならば、このような時間の間に測定されたパラメーターの値は、タグを付けられるか、または排除され得る。その他の場合には、信頼性のない値は、さらなる分析なしに検出不能であり得る。図6では、例えば、Xpとマークされた測定点は、それは合理的に信頼性がないと推定され得る、明らかなパターンからかなり逸脱している。上記のように、逸脱した値を識別する1つの方法は、測定された点が、患者集団について実施されたコントロール研究、または同じ患者で測定された単に確認されたプロフィールから得られた、1つ以上の予め記憶されたテンプレートと比較されるパターン一致を用いることによる。任意の公知の様式で測定された、このテンプレート単数または複数から、特定の閾値量だけ逸脱する任意の点は、次いで排除され得る。本発明の好ましい実施形態では、各算出間隔について、任意の公知の測定基準、すなわち、任意の公知の意味で、最小2乗などに従って、測定点に最良に一致する間隔プロフィールを生成するように、近似関数これは、1つより多い部分関数の連結または組み合わせであり得るが生成される。例えば、スプライン関数2つの例:Bスプライン関数およびBezier曲線、減少構成要素フーリエ表示などのような多項式関数が、迅速に算出され得て、適切な近似関数を生成する。図6では、第1の呼吸間隔に対する近似関数は標識されたXtである。示された例では、算出間隔は呼吸周期である。その他の間隔が、目的のパラメーターに依存して選択され得、そして上記呼吸サイクルに関連する必要は全くない。それを行う場合でさえ、測定間隔が単一周期、または複数の単一周期の全体である必要はなく、これは、一般に、目的のパラメーターが呼吸によって影響される場合、大部分が意味あるものであるが、そしてまた一般に算出を単純にする。一旦、近似関数が算出されると、本発明の好ましい実施形態は、算出間隔あたりの値をローパスフィルタ処理する。デジタルローパスフィルタの理論および履行は周知である。サンプリングされた値のいくつかのセットが、入力として、それらの特定の重み付けされた線形または有理関数を算出するアルゴリズムに用いられ、変換されたフィルター処理された拍出量値のセットを生成する。代表的なデジタルフィルターは、一般に、サンプル間で一定の距離をとると仮定されるが、大部分のそのようなフィルターはまた、固定された係数を有する。しかし、本発明のこの局面によれば、このローパスフィルタへの入力値は、近似関数をサンプリングすることによって-おそらく必ずしもそうではないが実際の測定値が得られた速度よりなお高い速度で-得られる。図6では、これらサンプリング点は、近似曲線Xt上で白丸によって示されている。近似曲線Xtのサンプリング点は、次いで、デジタルローパスフィルタに入力され、このカットオフ周波数は、任意の公知の様式で選択され得、そして推定されるべき血行力学または心臓パラメーターの、および測定値Xkの既知の性質に依存し得る。一旦、所望のカットオフ周波数が決定されるならば、適切なローパスフィルタの係数が任意の公知の様式で決定され得る。この手順は、たとえ、例えば、変化する心拍数のため、実際の測定された値が均一に間隔を置かれていないかも知れなくとも、これらサンプル点の均一なスペーシングを可能にすることに注目のこと。さらに、呼吸周期ここでは、算出間隔として選択される3に対するサンプリング速度は、周期1および2に対するそれより大きいことに留意すること。各所定の算出間隔に対するサンプリング速度を選択する1つの方法は、上記算出間隔に存在する実際の測定値と同じ数の近似曲線Xtの間隔を置いたサンプルを選択することである。これは必ずしも必要ではないが、むしろこのサンプリング速度は、例えば、Nyquist基準を満足するよう、所望のように選択され得、そして用いられるデジタルローパスフィルタのタイプについてエイリアジング効果を低減する。本発明者らによる試験は、近似関数を経由する平滑化、再サンプリングすなわち、アナログ-デジタル変換のために実施されたサンプリング後にあるサンプリング、および調節可能係数のローパスフィルタ処理のこれら工程が、本発明のノイズを拒否し、そしてより信頼性のあるSVV値を生成する能力を改善することを示した。上記で述べたように、この手順はまた、SVV以外のその他の推定されたパラメーターについて用いられ得る。システム構成要素図7は、本発明に従って、圧力を感知し、そしてSVVを算出するための上記の方法を履行するシステムの主要な構成要素を示す。本発明は、現存する患者モニタリングデバイス内に含められ得るか、または専用のモニターとして履行され得る。上記に述べられたように、圧力、または圧力に比例する特定のその他の入力信号が、2つの方法:侵襲的および非侵襲的のいずれか、または、実際に、両方で感知され得る。単に、本発明の最も一般的な履行であることが予期されるので、このシステムは、圧力に転換される特定のその他の入力信号に対向して動脈血圧を測定するとして説明される。図7は、簡潔さのために両方のタイプの圧力感知を示し:本発明の大部分の実際の適用では、いずれか1つ、またはいくつかの改変例が代表的には履行される。本発明の侵襲的適用では、従来の圧力センサー100が、カテーテル110上に取り付けられ、これは、ヒトまたは動物患者の身体の部分130の動脈120中に挿入される。このような動脈は、上行大動脈、または肺動脈であり得るか、または、侵襲性のレベルを低減するために、この動脈120は、大腿動脈、橈骨動脈または上腕動脈のような末梢であり得る。本発明の非侵襲的適用では、光容積脈波血圧プローブのような、従来の圧力センサー200が、任意の従来様式、例えば、指230の周りのカフまたは患者の手首上に取り付けられたトランスデューサを用いて外部に取り付けられる。図3は、両方のタイプを概略的に示す。センサー100、200からの信号は、任意の公知のコネクターを経由して、処理システム300への入力として通過され、このシステムは、1つ以上のプロセッサーおよびメモリ301のようなその他の支援ハードウェア、および通常信号を処理し、そしてコードを実行するシステムソフトウェア図示せずを含む。本発明は、改変された標準的なパーソナルコンピューターを用いて履行され得るか、またはそれは、より大きな専用のモニタリングシステム中に取り込まれ得る。本発明では、処理システム300はまた、必要に応じて、増幅、フィルター処理、レンジングなどのような通常の信号処理タスクを実施する条件付け回路302を含み得るか、またはそれに連結される。条件付けられ、感知された入力圧力信号Ptは、次いで、従来のアナログ-デジタルコンバーターADC304によってデジタル形態に転換され、これは、クロック回路305を有するか、またはそれから時間参照をとる。良好に理解されるように、このADC304のサンプリング周波数は、圧力信号のエイリアジングを避けるように、Nyquist基準に対して選択されるべきであり;この手順は、デジタル信号処理の技術分野では非常に周知である。ADC304からの出力は、個別の圧力信号Pkであり、その値は、従来のメモリ回路図示せず中に記憶され得る。信号前処理モジュール306が、好ましくは、慣用的に含められ、運動アーチファクト拒絶、パルスビート検出必要であればのため、悪い拍動の拒絶のため、など、全般的間隔-間隔に対してノイズ除去のためのデジタルフィルター処理のような公知の前処理を提供する。このモジュールはまた、全体に、または部分的にハードウェアで実施され得る。上記で述べたように、公知の回路が含められ得、例えば、信号強度が低すぎ、しかも送達された測定値に信頼性がないことを示す。従って、このモジュール306はまた、このADC304の前で、機能的に、全体的または部分的に配置され得る。値Pkは、心臓周期のような算出間隔に亘りPkの標準偏差を算出するためのコンピューターが実行可能なコードを含むソウトウェアモジュール310に通常、それによりメモリからアクセスされる渡され、これは、心拍数を検出するか、または少なくとも心臓周期の開始の信号を送る任意の公知のデバイスまたはソフトウェアルーチン315によってトリガーされ得る。中程度の技量のプログラマーでさえ、このソフトウェアモジュール310を設計する方法を知っている。上記が好ましいと説明されるが、必要に応じて、近似関数を生成する工程図6中のXtおよび関連する論議を参照のこと、この生成された関数をサンプリングする工程、そして次にこのサンプリングされた値をローパスフィルタ処理する工程がある。ソフトウェアモジュール312、313、314が含められ、これらの機能を実施し、そして公知の技法を用いてプログラムされ得る。勿論、これらモジュールの任意またはすべては、単一本体のコードに組み合わせられ得:これらは、明瞭さのために別個に示されている。また、近似関数のための基礎として用いられる測定値または算出値がstdPkでないならば、このモジュール310は、必要に応じて、置換されるか、再プログラムされるか、または省略され、適切な値を提供する。これらstdPk値は、代表的にはメモリ301中に記憶されるが、次いで、各所定の算出/測定間隔について、最大、最小stdPt値であるstdPmaxおよびstdPminを検出するため、および平均stdPt値であるmeanstdPkを算出するためのコンピューター実行可能なコードを含むソフトウェアモジュール320に渡され、これは、上記に記載のように、人工呼吸器のような呼吸デバイス325によってトリガーされ得るか、またはソフトウェアモジュールによって検出され得る。再び、中程度の技量のプログラマーでさえ、上記の説明が与えられれば、ソフトウェアモジュール320を設計する方法を知っている。また、上記に記載したように、上記算出間隔が1より多い呼吸周期に亘り拡大するよう選択されるならば、このモジュール320が省略され得るか、または少なくとも呼ばれないように、最大および最小stdPt値、stdPmaxおよびstdPminを算出することは必ずしも必要ではない。これら値stdPmax、stdPminおよびmeanstdPkは、次いで、SVV算出モジュール330に渡され、これは、等式8または9に従って、選択された間隔についてSVVの推定値を算出する。複数周期間隔が設定されるならば、このSVV算出モジュール320は、モジュール310によって提供される上記stdPk値に対して直接操作し得、等式10に従って、SVVの推定値を算出する。図7に示されるように、任意またはすべてのソフトウェアモジュール306、310、312~314、320、および330は、単一の推定ソフトウェア構成要素370内のルーチンとして単に実行され得、これは、勿論、所望により、処理システム300のその他のソフトウェア構成要素と組み合わせられ得る。本発明は、さらに、本発明の方法を実行するために、コンピューターユニットまたは処理システム300中にロード可能なコンピュータープログラムに関する。さらに、本発明に従って、上記種々の算出を実施し、そして関連する方法の工程を実施するために用いられる、種々のソフトウェアモジュール310、312~314、315ソフトウェア中で実行される場合、320、330、または一般に370はまた、本発明が異なる処理システムにロードされ、およびそれによって実行されることを可能にするためにコンピューター読み取り可能な媒体上のコンピューター実行可能な指令として記憶され得る。一旦、SVVまたはその他の心臓または血行力学推定値が算出されると、それは、使用者が見ることができるモニターのような任意に所望の出力デバイス500に渡され、そして任意の選択されたフォーマットで、表示され、記憶され、または伝達される。入力デバイス400がまた、好ましくは含められ、使用者が、例えば、管理および患者特有の情報を入力し、ディスプレイを調節し、算出間隔を選択するなどを可能にする。使用者が上記算出間隔を変更することが可能とされるならば、対応する情報が、推定ソフトウェア構成要素370に利用可能とされなければならず、その結果、等式8もしくは9、または等式10いずれかに従ってSVVを算出するとき、それは、このSVV推定モジュールが、必要な入力値を選択するよう指令し得る。試験結果stdPk値からSVVを算出するための2つの異なる、しかし関連する方法が上記で説明される-1つは、SVVが単一の呼吸周期に亘って算出され、そしてもう1つは、1より多い呼吸周期に亘る算出間隔について単一のSVV値を算出するために用いられ得る。本発明者らは、動物の大腿動脈および橈骨血圧データに対し本発明の両方のこれらの実施形態を試験した。このデータは、いくつかのブタ実験から収集され、これらは実験室で実施された。実験の間に、左心室容量でいくつかの変化容量注入または容量抽出が誘導された。末梢抵抗血管拡張または血管収縮の分散が同様に誘導された。本発明の両方の実施形態は、類似のSVV推定値を提供することが見出されたのみならず、これらの推定値が比較のための先行技術の方法を用いて得た推定値に対し優れていることが見出された。試験結果stdPk値からSVVを算出するための2つの異なる、しかし関連する方法が上記で説明される-1つは、SVVが単一の呼吸周期に亘って算出され、そしてもう1つは、1より多い呼吸周期に亘る算出間隔について単一のSVV値を算出するために用いられ得る。本発明者らは、動物の大腿動脈および橈骨血圧データに対し本発明の両方のこれらの実施形態を試験した。このデータは、いくつかのブタ実験から収集され、これらは実験室で実施された。実験の間に、左心室容量でいくつかの変化容量注入または容量抽出が誘導された。末梢抵抗血管拡張または血管収縮の分散が同様に誘導された。本発明の両方の実施形態は、類似のSVV推定値を提供することが見出されたのみならず、これらの推定値が比較のための先行技術の方法を用いて得た推定値に対し優れていることが見出された。さらなる出力上記で述べたように、本発明は、SVVのみならず、SVVから誘導され得る任意の心臓パラメーターを推定するために用いられ得る。本発明者らは、試験において、例えば、一定の人工呼吸速度および一定の一回呼吸量の機械的人工呼吸の間に、右心室端部拡張期容量EDVがSVVに反比例することを発見した。従って:EDV=c/SVV等式11ここで、cは、一定であり得る較正係数である。本発明によって提供されるSVV推定値は、従って、EDV、血管充填の程度に比例することが知られている拍出フラクションまたはその他の値を推定するための間接方法として用いられ得る。等式11における較正係数cは、心室収縮性および心室伸展性コンプライアンスのようないくつかのパラメーターに依存する。一般に、cは、患者の血行力学状態に依存する。従って、再較正が、患者の血行力学状態が変化する毎に、または血行力学不安定の期間の間に実施されなければならない。