"プロセッサを備える医療装置であって、前記プロセッサは、第1胸部インピーダンスベクトルを定義する第1電極配置を用いて測定された第1胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第1データ入力部であって、第1胸部インピーダンスデータは第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第1データ入力部と、第2胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第2電極配置を用いて測定された第2胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第2データ入力部であって、第2胸部インピーダンスデータは同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第2データ入力部とを備え、前記医療装置はさらに、プロセッサ可読媒体を備え、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、医療装置を、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを用いて、姿勢識別比較メトリックを生成し、第1データ入力部または第2データ入力部の少なくとも一方を用いて、第3胸部インピーダンスデータを得て、第3胸部インピーダンスデータおよび姿勢識別比較メトリックを用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第2胸部インピーダンスデータに対する第1胸部インピーダンスデータの第1関数を生成し、第1関数の量的属性を決定し、前記量的属性を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、請求項1に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1関数の量的属性を決定するように構成する命令を含み、前記量的属性は、第1関数の一部の広がり、第1関数の一部の範囲、第1関数の一部によって少なくとも部分的に定義された面積、第1関数の一部の位置または重心、第1関数の少なくとも2つの異なる部分の位置または重心の間の距離、または、第1関数の少なくとも2つの異なる部分を用いて生成された異なる第2関数のうちの少なくとも1つを含む、請求項2に記載の医療装置。第1データ入力部は第1電極配置を用いて測定された第3胸部インピーダンスデータを受信するように構成されており、第2データ入力部は第2電極配置を用いて測定された第4胸部インピーダンスデータを受信するように構成されており、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第4胸部インピーダンスデータに対する第3胸部インピーダンスデータの第2関数を生成し、第2関数の量的属性を決定し、第1関数の量的属性および第2関数の量的属性の比較を用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、請求項2または3のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサは、生理学的センサを用いて付加的な生理学的データを受信するように構成された第3データ入力部を含み、前記付加的な生理学的データは同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応し、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1胸部インピーダンスデータ、第2胸部インピーダンスデータ、および付加的な生理学的データを用いて、多次元の第1関数を生成するように構成する命令を含む、請求項2乃至4のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、多次元の第1関数の少なくとも一部を用いて、体積を含む量的属性を決定するように構成する命令を含む、請求項5に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、姿勢識別比較メトリックを生成するために用いられる第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを決定するために姿勢情報を用いるように構成する命令を含む、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、少なくとも2つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含み、各データクラスタは姿勢状態に対応する、請求項1乃至7のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、時刻情報を用いて、少なくとも2つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む、請求項8に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、学習期間の間に得られた姿勢情報を用いて、少なくとも2つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む、請求項8または9のいずれか1項に記載の医療装置。第1データ入力部は、心臓の心室またはその近傍に位置する第1電極と、少なくとも異なる第2電極とを用いて測定された第1胸部インピーダンスデータを受信するように構成されている、請求項1乃至10のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、生理学的状態または病理学的状態を解釈するために姿勢状態情報を用いるように構成する命令を含む、請求項1乃至11のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第3胸部インピーダンスデータの量的属性を分類するために、ルックアップ表を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、請求項1乃至12のいずれか1項に記載の医療装置。プロセッサを備える医療装置であって、前記プロセッサは、第1胸部インピーダンスベクトルを定義する第1電極配置を用いて測定された第1胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第1データ入力部であって、第1胸部インピーダンスデータは姿勢変化を含む第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第1データ入力部と、異なる第2胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第2電極配置を用いて測定された第2胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第2データ入力部であって、第2胸部インピーダンスデータは同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第2データ入力部とを備え、前記医療装置はさらに、プロセッサ可読媒体を備え、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第2胸部インピーダンスデータに対する第1胸部インピーダンスデータの関数を生成し、前記関数の第1部分を用いて、第1姿勢に関連した第1データクラスタを形成し、前記関数の第2部分を用いて、第2姿勢に関連した異なる第2データクラスタを形成し、少なくとも2つの胸部インピーダンスベクトルを用いて試験胸部インピーダンスデータを得て、前記試験胸部インピーダンスデータを第1データクラスタまたは第2データクラスタのうちの一方と関連付けることによって姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1胸部インピーダンスベクトルおよび第2胸部インピーダンスベクトルを用いて、試験胸部インピーダンスデータを得るように構成する命令を含む、請求項14に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1部分を含まない前記関数の第2部分を用いて、異なる第2データクラスタを形成するように構成する命令を含む、請求項14または15のいずれか1項に記載の医療装置。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、試験胸部インピーダンスデータおよび第1データクラスタを用いて第1帰属因子を決定し、試験胸部インピーダンスデータおよび異なる第2データクラスタを用いて第2帰属因子を決定し、第1帰属因子および第2帰属因子を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む、請求項14乃至16のいずれか1項に記載の医療装置。植込み型医療装置を備えるシステムであって、前記植込み型医療装置は、第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する第1胸部インピーダンスデータを受け取るように構成された第1胸部インピーダンスセンサと、同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する第2胸部インピーダンスデータを受け取るように構成された第2胸部インピーダンスセンサと、プロセッサ回路とを備え、前記プロセッサ回路は、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを受信し、異なる第2時間窓の間における多数のインスタンスに対応する試験胸部インピーダンスデータを受信し、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを用いて、少なくとも2つのデータクラスタを形成し、前記少なくとも2つのデータクラスタと前記試験胸部インピーダンスデータとを用いて、姿勢状態を判定するように構成されている、システム。複数の量的属性を格納するように構成された記憶回路を備える、請求項18に記載のシステム。前記プロセッサ回路は、少なくとも第1時間窓およびそれに続く時間窓にわたって少なくとも2つのデータクラスタの量的属性を監視するように構成されている、請求項18または19のいずれか1項に記載のシステム。心臓の様々な電気的機能または機械的機能は、例えば、心不全、不整脈細動、頻脈、徐脈、虚血などの状態の発症を示し得る様々な生理的パラメータを提供することができる。これらの生理的パラメータとしては、例えば、心音例えばS3振幅、肺近傍のDCインピーダンス、心拍数、呼吸数、重量、または心内圧を挙げることができる。さらに、生理的パラメータの例としては、ホルモンレベル、血球数、神経活動、筋活動、または他の生理的パラメータを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。これらのパラメータのうちの少なくとも一部は、除細動、ペーシングの変更などのような治療または治療の調整が必要であるという警告を提供するために利用することができる状態の発現または変化を示し得る。しかしながら、これらのパラメータの一部の測定値のみが状態の発現を示す場合には、事象が開始しているかを判定することは困難であり得る。この文書は、とりわけ、生理学的データを得ることと、前記生理学的データを1つ以上のデータクラスタにソートするか、または基準を確立することと、付加的な試験データを得ることと、前記試験データを前記データクラスタまたは基準と比較して、心代償不全の兆候を判定することとを含み得るシステム、方法、機械可読媒体または他の技術について記載する。前記技術は、2つ以上の離散した群を含み得る基準を確立するために、第1時間窓にわたって生理学的なデータを得ることを含むことができ、1つ以上の群は患者の姿勢に対応し得る。現在お患者姿勢状態を提供するために、付加的な生理学的データが得られ、前記群と比較され得る。本願に記載および図示される技術は、心不全に先立つ心代償不全に対する患者の危険性を診断することに関し得る。また、姿勢検出のいくつかの技術も示される。本願に記載および図示される技術は、さらに、または上記に代わって、肺水腫、胸膜の浮腫または末梢性浮腫のうちの1つ以上を判定または識別するために利用することができる。本技術は、例えば心代償不全を予測するために生インピーダンスデータのみを用いる他のアプローチに対して、増強された特異性を提供し得る1つ以上の心代償不全指標を提供することができる。インピーダンスデータは、患者における通常の神経ホルモンの変動または日内変動に応じて変化し得る。従って、インピーダンスデータにおける傾向は識別するのが困難であり得る。また、患者の流体レベルの全体的な変化は測定されたインピーダンスベクトルすべてに即時に影響を与える可能性があり、これは流体蓄積を判定するために用いられる生の胸部インピーダンスデータにのみに基づく代償不全検出を混乱させ得る。対照的に、本技術は、とりわけ、例えば少なくとも1つの姿勢変化を含み得る1つ以上の時間窓の間の、少なくとも2つのインピーダンスベクトルを比較することを含み得る。そのようなアプローチでは、全体的な流体レベルの変化による影響を最小限にすることができる。これは、心不全代償不全の危険性の増大のより良好な兆候を提供することを支援し得る。本発明者は、とりわけ、解決されるべき問題は、切迫した心代償不全に対する患者の危険性の、より高感度の、またはより特異的な事前通知を提供することを含み得ることを認識した。一例において、本主題は、例えば、生理学的データを得ることと、第1生理学的データおよび第2生理学的データの関数を生成することと、生理学的データにおける1つ以上の傾向を識別することと、前記傾向情報を用いて、心代償不全対する患者の危険性の事前通知を提供することとによって、この問題に対する解決策を提供することができる。本発明者は、とりわけ、解決されるべき別の問題は、例えば、植え込み型心調律管理装置に容易に利用可能な生理学的データを用いて、例えば、患者の向きまたは姿勢を検出するために、専用3軸加速度計、傾斜スイッチ、または他のセンサを必要とすることなく、患者の姿勢状態を提供することを含み得ることを認識した。一例において、本主題は、例えば、1つ以上の胸部インピーダンス測定値を用いて、姿勢識別比較メトリックを確立することと、胸部インピーダンス試験データを得ることと、前記胸部インピーダンス試験データを前記姿勢識別比較メトリックと比較することによって、姿勢状態を提供することとによって、この問題に対する解決策を提供することができる。本概要は、本特許出願の主題の概要を提供するものである。本概要は、本発明の排他的または網羅的な説明を提供するものではない。詳細な説明は本特許出願についてのさらに詳細な情報を提供するために含まれている。必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、同一数字は、異なる視野における同様の構成要素を説明し得る。異なる文字の接尾辞を有する同一の数字は、同様の構成要素の異なる例を表わし得る。図面は、概して、本文書で検討される様々な実施形態を例として示しているが、限定する目的ではない。胸部インピーダンスデータのような生理学的データは、基準を確立するために第1時間窓にわたって得られるか、または1つ以上のデータクラスタを形成するために用いられ得る。後の時間窓にわたって取得される胸部インピーダンス試験データのような付加的な生理学的データは、心不全の悪化の兆候を判定するために、前記基準またはデータクラスタと比較され得る。一例において、1つ以上のデータクラスタの量的属性は監視され、心不全の悪化の兆候を提供するために用いられ得る。図1は、概して心調律管理CRM装置102のような、植え込み型または他の携行型医療装置を含み得るシステム100の例を示している。一例において、CRM装置102は植え込み型電子装置105を備え得る。一例において、電子装置105は、植え込み型リードシステム110に電気的かつ物理的に接続され得る。植え込み型リードシステム110の一部は患者の心臓107内を含む患者の胸腔内に挿入され得る。植え込み型リードシステム110は、心臓の電気的心臓活動を感知してり、心臓に電気刺激を与えたり、または患者の胸部インピーダンスを感知したりするように構成され得る1つ以上の電極を備え得る。一例において、植え込み型リードシステム110は、心室圧力または心室温度のような1つ以上の他の生理的パラメータを感知するように構成された1つ以上のセンサを備えることができる。CRM装置102の電子装置105のハウジング101また付属ヘッダーの導電性部分は、任意で、缶電極のような電極として機能し得る。通信回路は、電子装置105と、例えばポータブルまたはベッドサイド通信ステーション、患者携行型または患者着用型通信ステーション、または外部プログラマーのような外部通信装置との間の通信を容易にする等のために、ハウジング101または付属ヘッダー内に備えられ得る。前記通信回路はまた、1つ以上の植え込み型、携行型、外部型、皮膚用または皮下用の生理学的センサまたは非生理学的センサ、患者入力装置、または情報システムとの一方向または双方向の通信を容易にすることができる。CRM装置102は、患者の身体活動または1つ以上の呼吸または心臓に関連する状態を感知するために用いることができる動作検出器104を備え得る。一例において、動作検出器104は、呼吸努力に関連する活動レベルまたは胸壁運動を感知するように構成され得る。一例において、動作検出器104は、ハウジング101の中または上に位置し得る単軸または多軸例えば3軸加速度計を備えることができる。加速度計は、患者の姿勢に関する情報、例えばラッセル音または咳嗽に関するものを含む呼吸情報、例えばS1-S4心音、雑音または他の音響情報を含む心臓情報を含めた有益な情報を提供するために用いられ得る。プロセッサ回路108は、例えばハウジング101内に備えられ得る。一例において、プロセッサ回路108は、1つ以上の生理学的センサから生理学的データを得るように構成された複数のデータ入力部を含み得る。例えば、プロセッサ回路108は、例えば第1データ入力部に接続されたインピーダンス測定回路を介して、植え込み型リードシステム110から情報を受信するように構成され得る。一例において、第1データ入力部および第2データ入力部は、第1生理学的センサおよび第2生理学的センサからそれぞれ情報を得るように構成され得る。一例において、データ入力部は、胸部インピーダンスベクトルを画定する電極構成を用いて測定された胸部インピーダンスデータを受信するように構成され得る。第3データ入力部または第4データ入力部は、第1生理学的センサおよび第2生理学的センサから情報を受信するように構成され得る。プロセッサ回路108は、インピーダンス値のような1つ以上の受信した生理的パラメータを用いて、関数を生成することができる。この関数は、それから複数のデータクラスタが決定され得る基礎として用いられ得る。前記関数を用いて、プロセッサ回路108は、前記データクラスタのうちの1つ以上に関連した少なくとも1つの量的属性を決定することができる。一例において、プロセッサ回路108は、例えば前記量的属性のうちの1つ以上を用いて、心代償不全指標または姿勢状態を判定するように構成され得る。プロセッサ回路108は、例えば記憶回路を用いて、1つ以上のデータクラスタの量的属性の傾向をとるか、または他の場合には前記量的属性を監視するように構成され得る。一例において、プロセッサ回路108は、インピーダンス関連情報を受信するように、例えば植え込み型リードシステム110を用いて電圧レベルを受信するように、構成され得る。インピーダンス関連情報の取得について説明しているシステムおよび方法は、ベラルカサルのMONITORINGFLUIDINASUBJECTUSINGANELECTRODECONFIGURATIONPROVIDINGNEGATIVESENSITIVITYREGIONSと題された米国特許第7,640,056号に記載されている。前記文献は参照によって本願に援用される。一例において、プロセッサ可読媒体は、例えばハウジング101内に、備えられ得る。前記プロセッサ可読媒体は、プロセッサによって実行されたときに、CRM装置102を、例えばプロセッサ回路108を用いて、データを受信したり、データを処理したり、データを解釈したり、またはデータを提供したりするように構成する命令を含み得る。例えば、プロセッサ可読媒体は、プロセッサによって実行された場合に、CRM装置102を、複数のデータ入力部を介してプロセッサ回路108に受信されたインピーダンス情報を用いて関数を生成するように構成する命令を含み得る。前記記憶回路は、データ傾向情報を含む複数の値を格納するために、例えばハウジング101内に備えられ得る。一例において、前記記憶回路には、とりわけY軸に沿った範囲、X軸に沿った広がり、面積または体積を含むようなデータクラスタの量的属性が格納され得る。一例において、前記記憶回路は、長期間にわたる量的属性の格納を容易するためにヒストグラムに基づく記憶機構を備え得る。一例において、前記記憶回路はCRM装置102の外部にあってもよいし、または通信回路を介してCRM装置102に通信可能に接続されていてもよい。CRM装置102の植え込み型リードシステム110および電子装置105は、例えば患者の呼吸波形についての情報または他の呼吸関連情報を取得するために用いられ得る1つ以上の胸部インピーダンスセンサまたは同様の信号センサを組み込むことができる。経胸壁インピーダンスの測定によって肺の一回換気量を監視する方法の実例は、ハートレーらのRATEADAPTIVECARDIACRHYTHMMANAGEMENTDEVICEUSINGTRANSTHORACICIMPEDANCEと題された米国特許第6,076,015号に記載されている。前記文献は参照によって本願に援用される。呼吸信号を検出して、呼吸量を測定することができるシステムの実例は、ハトルスタッドらの、CALIBRATIONOFIMPEDANCEMONITORINGOFRESPIRATORYVOLUMESUSINGTHORACICDCIMPEDANCEと題された米国特許第7,603,170号に記載されている。前記文献は参照によって本願に援用される。一例において、胸部インピーダンス信号センサは、例えば、心臓107の1つ以上の室内に配置され得るような1つ以上の心臓内電極111~118を備え得る。心臓内電極111~118は、パルス発生器105のハウジング内に配置され得るようなインピーダンス駆動/センス回路106に接続され得る。一例において、インピーダンス駆動/センス回路106は、例えばインピーダンス駆動電極131と電子装置105のハウジング101上の缶電極との間において、組織を介して流れる電流を発生させるように構成され得る。前記缶電極に対するインピーダンスセンス電極114における電圧は、患者の胸部インピーダンスが変化するにつれて、変化し得る。インピーダンスセンス電極114と缶電極との間で生じた電圧信号は、インピーダンスセンス回路106によって検出され得る。また、インピーダンスセンスまたは駆動電極の他の位置または組合せも可能である。いくつかの例を表1に列記し、下記で検討する。植え込み型リードシステム110は、例えば患者の心臓107からの1つ以上の電気信号を感知するために、1つ以上の心腔の中、上、またはまわりに配置され得るような、心臓のペース/センス電極113~117を備えることができる。図1に示したもののような心臓内感知およびペーシング電極113~117は、左心室LV、右心室RV、左心房LAまたは右心房RAのような心臓の1つ以上の室を感知またはペーシングするために用いられ得る。植え込み型リードシステム110は、例えば心臓に除細動またはカルディオバージョンのショックを与えるため、または心臓107からの1つ以上の固有電気信号を感知するための、1つ以上の除細動電極111,112を備え得る。図2Aおよび図2Bは、概して、植え込み型リードシステム110を用いて取得され得るようなインピーダンスデータの例を示している。図2Aの例において、チャート200は、右心房インピーダンスセンス電極114のような右心房RA電極と、缶電極とを用いて測定することができるような胸部インピーダンスデータの例を示している。一例において、RACan電極構成は第1インピーダンスベクトルを示し得る。図2Bの例において、チャート220は、右心室のセンス電極115のような右心室のRV電極と、缶電極とを用いて測定することができるような胸部インピーダンスデータの例を示している。RVCan電極構成は第2インピーダンスベクトルを示し得る。胸部インピーダンスデータは、特定の瞬間に患者から得ることができるか、または胸部インピーダンスは、1日、数日、またはそれ以上の間にわたるような一定期間にわたって、記録および監視され得る。図2Aおよび図2Bの例において、チャート200およびチャート220に示されるデータは、約14日間にわたって患者から得られ得る胸部インピーダンスデータを表わし得る。一例において、胸部インピーダンスデータは、監視したインピーダンスベクトルの各々について、1日当たり約72サンプル、すなわち20分毎に1サンプルのサンプルレートで得られ得る。測定されたインピーダンスデータの各ピークトゥピーク周期は、患者の活動および生理的パラメータにもよるが、概ね1つの24時間周期を表わし得る。例えば、ピーク203とピーク204とによって画定される期間は、1つの24時間周期を表わし得る。チャート200に表わされたデータは、RACanインピーダンス測定のピーク値がRVCanインピーダンス測定のピーク値と時間的に対応するように、下側チャート240に表わされたデータと同一の14日間にわたって得られ得る例えば、ピーク203は、例えば同一のサンプル間隔内において、ピーク223と概ね同一の時間に生じ、ピーク204はピーク224と概ね同一の時間に生じる。一例において、図2Aおよび図2Bにおいて黒丸で表わされるデータ点は、患者が横臥姿勢または平臥姿勢にある間に得られ得るようなインピーダンス測定値を表わし得る。図2Aおよび図2Bにおいて白丸で表わされるデータ点は、患者が直立姿勢にある間に得られ得るようなインピーダンス測定値を表わし得る。姿勢は一般に時刻に基づいて推測され得るが、以下で説明するように、図2Aおよび図2Bに示すインピーダンス情報を用いて、より正確な姿勢検出機構が利用可能となる。心不全代償不全の兆候を提供するような有用な傾向情報もまた、図2Aおよび図2Bのインピーダンス情報を用いて導き出すことができる。図3は、概して、例えば約4日を含む期間にわたる、RACanおよびRVCanインピーダンスベクトルからの記録されたインピーダンスの例を共通軸上において示すチャート300の例を示している。チャート300は、動作検出器104のような姿勢センサからの傾斜角データを含む。図3の例において、0度の傾斜角は、横臥、背臥、または平臥の患者体位または姿勢を表わし、90度の傾斜角は、直立または起立の患者体位または姿勢を表わし得る。図3は、概して、患者の動作、神経ホルモンの変調または患者に影響を与える他の因子などによって予想され得る胸部インピーダンス変動の例を示している。一般に、経時的な胸部インピーダンスの変化は、2つ以上の測定された胸部インピーダンスベクトルに同様に反映される。図3の例において、1つのサンプルから次のサンプルにおけるRACanインピーダンスベクトル331の大きさの変化は、時間的に対応するサンプルのRVCanインピーダンスベクトル332とほぼ同一の大きさだけ変化することが観察され得る。例えば、t2に先行するサンプルからt2に後続するサンプルへのRACanインピーダンスベクトル331のインピーダンスの変化は、Δ2Α、すなわち約2オームである。t2に先行するサンプルからt2に後続するサンプルへのRVCanインピーダンスベクトル332のインピーダンスの変化は、Δ2Vであり、Δ2Vは約2オームである。従って、Δ2Αは、Δ2Vにほぼ等しく、双方インピーダンスベクトルの大きさはほぼ同一の量だけ変化している。同様に、t4に先行するサンプルからt4に後続するサンプルへのインピーダンスの変化は、RACanインピーダンスベクトル331についてはΔ4Αであり、RVCanインピーダンスベクトル332についてはΔ4Vであり、Δ4ΑはΔ4Vにほぼ等しい。換言すると、RACanインピーダンスベクトルおよびRVCanインピーダンスベクトルは、所定期間を通じて、例えば通常の日内変動に応じて、変化すると予想されるが、2つのベクトルの大きさはほぼ同じ量だけ変化すると予想され得る。すなわち、一般に、下記の通りである。しかしながら、時間t1およびt3では、RVCanインピーダンスベクトル332のインピーダンスの大きさの変化は、RACanインピーダンスベクトル331のインピーダンスの大きさの変化より大きくなり得る。図3の例において、時間t1は真夜中の直前に生じており、姿勢情報すなわち傾斜角度は、患者が夜の眠りにつく場合のように、患者が立位から横臥位に姿勢の変化を行ったことを示している。この姿勢の変位の直後に、インピーダンスベクトルの大きさの変化が観察され得る。姿勢変化時におけるインピーダンスベクトルの大きさの変化は、他の因子の中でも特に、患者の胸部流体の突然の変位に起因し得ると考えられている。図3の例において、RACanインピーダンスベクトル331の大きさの変化はΔ1Α、すなわち約1オームであり、RVCanインピーダンスベクトル332の大きさの変化はΔ1V、すなわち約4オームである。したがって、この患者の姿勢変化では、RACanインピーダンスベクトル331と比較して、RVCanインピーダンスベクトル332の大きさにおいて、より大きな変化を観察することができる。同様に、t3では、患者は、患者がその日に眼覚めたときのように、横臥位から立位への第2姿勢変化を行っている。t3に先行するサンプルからt3に後続するサンプルへのインピーダンスの変化は、RACanインピーダンスベクトル331についてはΔ3Αであり、RVCanインピーダンスベクトル332についてはΔ3Vである。ここでも、RVCanインピーダンスベクトル332の大きさの変化Δ3Vは、RACanインピーダンスベクトル331の大きさの変化Δ3Αよりも大きい。図4Aは、概して、第1生理学的センサからの情報が第2生理学的センサからの情報に対してプロットされ得るデカルト座標系を用いたチャート400の例を示している。図4Aの例において、RACanインピーダンスベクトル331からのインピーダンスデータは、例えばY軸に沿ったRVCanインピーダンスベクトル332からのインピーダンスデータに対して、例えばX軸に沿って、プロットされ得る。対応する時間において、または対応するサンプルウィンドウ内において得られたインピーダンスの大きさのサンプルは、プロットされたインピーダンスデータの座標を形成する。図4Aの例では、第1時間間隔0<t<1は、RACanインピーダンスベクトル331およびRVCanインピーダンスベクトル332の各々についてインピーダンスの大きさの測定値を含み得る。第1時間間隔中に得られた第1インピーダンスデータの大きさは、同一の第1時間間隔中に得られた第2インピーダンスデータに対してプロットされ得る。付加的なインピーダンスの大きさデータは、例えば半時間ごとに、後続の時間間隔に対して追加され得る。図4Aは、例えば図3に示すインピーダンス情報を用いた、一人の患者からの約4日間のインピーダンス情報を示す例である。一例において、図4Aに示されるインピーダンスデータは、4日間にわたって合計288個のデータ点について、20分当たり1サンプルの割合でサンプリングされ得る。図4Aにおいて、RACanベクトルおよびRVCanベクトルからのインピーダンスデータは、デカルト平面上においてプロットされ、少なくとも2つのデータクラスタを形成し得る。そのデータクラスタリングは、患者の姿勢変化において、第2ベクトル例えばΔ1Vと比較した第1ベクトル例えばΔ1Αにおける大きさの変化の差のために起こり得る。前記データクラスタはオリジナルデータの部分集合であり得る。データクラスタに対するオリジナルデータの分割または割当は、クラスタリング技術を実施する命令を実行するためにコンピュータープロセッサを用いるような、いくつかのクラスタリング技術のうちの任意の1つ以上を用いて行うことができる。階層クラスタリング例えば、データの大きな集合を連続したより小さなクラスタに分割することを伴う、分割最適化クラスタリング例えば、各クラスタに対する各時点の帰属因子の決定を伴う、または密度に基づくクラスタリング例えば高密度の領域を識別することを伴うを含む、いくつかのクラスタリング技術を用いることができる。各クラスタは、2つ以上の生理学的センサからの情報を用いて形成された関数の一部を表わし得る。ここで図3および図4Aを参照すると、t<t1に対するRACanインピーダンスベクトル331およびRVCanインピーダンスベクトル332のインピーダンスデータは、図4Aの下側クラスタ542に表わされ得る。時間t=t1では、RVCanインピーダンスベクトル332の大きさの変化Δ1Vは、RACanインピーダンスベクトル331の大きさの変化Δ1Αより大きい。大きさの変化におけるこの差は、直立の患者体位に対応する下側クラスタ442から横臥の患者体位に対応する上側クラスタ441への跳躍をもたらし得る。横臥の患者体位に対応するような時間t1<t<t2の間に取得されたインピーダンスデータは、上側クラスタ441に入り得る。時間t=t3において、患者を直立位へ戻すような、患者の姿勢変化は、別の跳躍をもたらし得る。前記跳躍は上側クラスタ441から下側クラスタ442へ起こり得る。t>t3について取得されたインピーダンスデータは、直立の患者体位に対応する下側クラスタ442に入り得る。一例において、チャート400は、第1生理学的センサを用いて得られた第1生理学的データと、第2生理学的センサを用いて得られた第2生理学的データとを含み得る。一例において、第1生理学的データおよび第2生理学的データは経時的に取得することができ、第1生理学的データを第2生理学的データに対してプロットすることによって、チャート400から時間変数を除去することができる。前記生理学的センサとしては、とりわけ、電圧またはインピーダンスのような電気特性を測定するように構成されたセンサ、または機械的情報または音響情報を測定するように構成されたセンサを挙げることができる。一例において、患者の3つの異なるインピーダンスベクトルを監視するために、3つの異なる植え込み型電極のような3つ以上の生理学的センサが用いられ得る。一例において、2つの生理学的センサは2つの異なるインピーダンスベクトルを監視するように構成され、かつ第3生理学的センサはS3心音を監視するように構成され得る。2つ以上の生理学的センサからのデータは、第2生理学的データまたは第3生理学的データに対する第1生理学的データの関数のような関数を生成するために用いられ得る。前記関数は、例えば時間に依存しない方法でデータをプロットすることにより、例えば関数の離散部分を判定することによって、データクラスタを形成するために用いられ得る。一例において、チャート400は、例えば左心室電極および缶電極を用いた、第3インピーダンスベクトルを含み得る。この第3インピーダンスベクトルは、三次元データクラスタを形成するために、RACanインピーダンスベクトル331およびRVCanインピーダンスベクトル332に対してプロットされ得る。前記三次元データクラスタに対して、例えば多次元関数を生成するために、付加的なセンサデータがプロットされ得る。図4Bは、概して、チャート400の特性または量的属性のいくつかを示している。前記特性の一部の例としては、X軸に沿った広がり、y軸に沿った範囲、およびデータクラスタ重心位置を挙げることができる。2つ以上のセンサからのデータを用いて形成され得るような多次元関数のいくつかの特性としては、他の属性の中でも特に、広がり、範囲、面積、体積および超体積4次元またはそれより高次元の空間の場合を挙げることができる。一例において、データクラスタ441および442の一方または双方の、例えばX軸に沿った、広がり450が測定され得る。データクラスタの広がり450は、RACanインピーダンスベクトル331のような特定のベクトルに帰するすべてのインピーダンスの大きさの値のドメインを表わし得る。図4Bの例において、下側クラスタ442の広がりは33オーム~46オームである。一例において、最大インピーダンスと最低インピーダンスとの差は広がり450を表わし得る。図4Bの例において、広がり450は下側クラスタ442については13オームであり、広がり450は上側クラスタ441については16オームである。図4Bの例において、上側クラスタ441の広がり450は、チャート400上に表わされた関数全体の広がり450に等しくなり得る。一例において、広がり450は、クラスタ内のデータ点のインピーダンス値の標準偏差または分散を表わし得る。図4Bは、概してチャート400上に表わされた関数の範囲451の例を示している。範囲451は、チャート400上に表わされた関数全体の範囲を表わし得るか、または範囲451は、1つ以上のデータクラスタの範囲を含むような関数の一部を表わし得る。図4Bの例において、上側クラスタ441の範囲451は約15オームである。一例において、下側クラスタ442の範囲は約13オームである。一例において、範囲451は、クラスタ内のデータ点のインピーダンス値の標準偏差または分散を表わすことができる。一例において、前記関数の範囲および広がりは、多次元空間上における関数の範囲を得るために、例えばピタゴラスの定理を用いて、結び付けられ得る。例えば、前記関数の範囲および広がりは、下記式を用いて結び付けられ得る。前記SpreadはX軸に沿ったデータの全体的な広がりであり、rangeはy軸に沿ったデータの全体的な範囲である。他の属性の中でも特に、データクラスタの重心、データクラスタの重心間の距離、または1つ以上のデータクラスタの面積のようなデータの量的属性もまたチャート400を用いて測定することができる。図4Bは、概して、上側クラスタ441の重心452および下側クラスタ442の重心453を示している。上側クラスタ441の重心は、例えば下記座標に位置し得る。前記式中、nは上側クラスタ441に帰するRACanインピーダンス測定値の数であり、RACaniはサンプルiに帰するインピーダンス測定値の大きさである。上側クラスタ441および下側クラスタ442の重心間の距離は、例えばピタゴラスの定理を用いて、決定することができる。一般に、重心解析は、付加的なセンサまたはインピーダンスベクトルからのデータを用いてプロットされ得るような、3次元空間におけるクラスタを含む、任意の数のクラスタに拡張され得る。第3次元における重心の座標は、下記の通りであり得る。前記式中、nは上側クラスタ441に帰する第3センサからの測定値の数であり、sensoriはサンプルiに帰する第3センサからの測定値の大きさである。一例において、重心に関連する1つ以上のベクトルの解析は量的属性情報を提供し得る。例えば、起点および重心452に関連したベクトルは、起点および重心453に関連したベクトルと比較され得る。一例では、2つ以上のベクトルのドット積が実行されて、前記ベクトル間の角度を含む量的属性を得ることができる。データクラスタの面積を計算するいくつかの方法、例えば、とりわけデータを表す関数または関数群を積分することによる方法、または数値積分技法による方法、が存在する。図4Cは、概して、数値積分によってデータクラスタの面積を計算する方法を示している。データの広がりまたは範囲は、n個の離散間隔に分割され得、矩形の範囲を画定するために、各間隔について局所極小値および局所極大値が見出され得る。前記矩形の面積が決定され、合計されて、合計クラスタ面積の近似を提供することができる。図4Cの例では、データクラスタは、各1オームの14個の間隔にそれぞれ分割され得る。上側クラスタ441の6番目の間隔におけるデータ点は、RACan=36.3、RVCan=33において局所極小値455と、RACAN=36.25、RVCan=36.5において局所極大値454とを含み、面積3.5単位省略の矩形を画定する。下側クラスタの6番目の間隔の矩形の面積は、2.25単位省略である。この方法を用いて計算された上側クラスタの合計面積は、約29.25であり、下側クラスタの合計面積は約22.5である。データクラスタ群の面積もまた、例えば図4Dに示した方法を用いて、計算することができる。矩形はデータクラスタを完全に包含して描かれ得る。図4Dの例において、データクラスタを包含する矩形の合計面積は約74である。図4Cの検討において上述した数値積分法のような、データクラスタの合計面積を計算または近似するための他のいくつかの技法を用いることができる。一例において、1対のデータクラスタの面積は下記式を用いて計算され得る。前記式中、dは2つのクラスタの重心間の距離であり、SpreadはX軸に沿ったデータの全体的な広がりであり、Spreadはy軸に沿ったデータの全体的な範囲である。この例では、データクラスタは、下記長さの2本の対辺を備えた四角形として表わすことができ、これら2つの対辺の間の距離は前記重心間の距離に等しいと仮定される。他のデータクラスタ解析技法を用いることができる。例えば、最小自乗法を用いて、1つ以上のデータクラスタに対して最良適合線を回帰推定することができる。最良適合線の傾きを量的属性として用いることもできるし、または最良適合線の一部の下の面積を用いることもできる。1つ以上のデータクラスタに対してより高次の最良適合曲線を回帰推定するための他の技法も用いることができる。例えば特定の範囲または広がりにわたる、データクラスタ密度を経時的に監視することができる。密度または密度の位置の変化は、患者の診断情報を提供するために、量的属性として用いられ得る。一例において、量的属性を決定するために、密度を示す関数が生成および分析され得る。図4A~図4Dは、概して、いくつかのデータクラスタ441,442の量的属性の限定されない例を示している。これらの例は本主題の範囲を限定すると見なされるべきではない。データクラスタに関連した量的属性を計算する多くの方法が存在する。生理学的データを取得して表わすための様々な方法は、心代償不全の現在の兆候を有さない生理機能のような、第1の患者生理機能に関して説明してきた。病的生理機能のような第2の患者生理機能では、生理学的データは、第1の生理機能とは実質的に異なり得る。例えば、特定の胸部インピーダンスベクトルの変化の大きさは、第1の患者生理機能と、第2の患者生理機能との間では実質的に異なり得る。図5は、概して、心不全代償不全の危険性が高い患者からのインピーダンスベクトルおよび患者姿勢データの例を示すチャート500の例を示している。チャート500は約4日間を含む期間を示しており、前記期間中、姿勢情報が記録され、かつインピーダンスデータは、患者のRACanインピーダンスベクトル531およびRVCanインピーダンスベクトル532について記録されている。図5の例では、RVCanインピーダンスベクトル532は、患者の姿勢変化の付近において、または前記変化において、有意な大きさの変化を示していない。図3におけるように、図5は患者の動作、神経ホルモンの変調または患者に影響を与える他の因子により予想され得る胸部インピーダンス変動を示している。しかしながら、図5に示したインピーダンスベクトルは、肺水腫を経験している患者のような病的な患者の状態を示し得る。具体的には、RVCanインピーダンスベクトル532と比較したRACanインピーダンスベクトル531の大きさの変化の差が、患者の姿勢変化において減少しているか、または最小化されている。例えば、t5およびt7では、RVCanインピーダンスベクトル532のインピーダンスの大きさの変化は、もはやRACanインピーダンスベクトル531のインピーダンスの大きさの変化と全く対照的ではない。図5の例において、時間t5は真夜中の直前に生じており、姿勢情報または傾斜角は、患者が夜に就寝するときのように、患者が直立姿勢から横臥姿勢への変化を受けたことを示している。この姿勢変化の直後、図3のΔ1Vにおいて観察されたようなRVCanインピーダンスベクトル332の大きさにおける大きな変化は、減少しているか、またはもはや存在しない。一例において、患者の姿勢変化時におけるRACanインピーダンスベクトルまたはRVCanインピーダンスベクトルの大きさの変化は、他の因子の中でも特に、患者の胸部流体の局所変位に起因し得る。直立した患者の胸部流体は、重力により流体の通常応答により身体の下方領域に蓄積する傾向があり得る。患者が横臥または平臥姿勢に入ると、流体は心臓部を含む胸腔内に分散し得る。植え込まれた電極の領域における流体蓄積は、肺における流体蓄積による夜間の胸部アドミタンスの増大のような、それらの電極を用いて検出されるインピーダンスの変化に寄与し得る。うっ血性心不全に関連した静脈性うっ血によって引き起こされ得るような肺水腫を患っている患者は、胸部流体の異常蓄積を示し得る。しかしながら、流体が蓄積するにつれ、直立姿勢と横臥姿勢との間における通常の流体変位の大きさが減少する。すなわち、流体レベルが病的状態に上昇している可能性があるので、患者が姿勢を変えたときに、流体はそれほど変位しないことがある。肺領域が流体で飽和されている場合には、患者の姿勢変化による測定される胸部インピーダンスベクトルの大きさの変化は減少し得る。流体変位は、他におけるよりも、一部のベクトルにおいて、より容易に反映され得る。図5の例において、t5におけるRACanインピーダンスベクトル531の大きさの変化はΔ5Α、すなわち約1オームであり、RVCanインピーダンスベクトル532の大きさの変化はΔ5V、すなわち約1オームである。t5におけるRVCanインピーダンスベクトル532の大きさの変化は、t1におけるRVCanインピーダンスベクトル332の大きさの変化よりも顕著に小さい。同様の姿勢変化におけるこの本質的な差は、胸部流体レベルの増大を示し得る。同様に、t7では、患者は横臥姿勢から直立姿勢に第2の姿勢変化を受けている。t7先行するサンプルからt7に後続するサンプルへのインピーダンスの大きさの変化は、RACanインピーダンスベクトル531についてはΔ7Αであり、RVCanインピーダンスベクトル532についてはΔ7Vである。重要なことは、RVCanインピーダンスベクトル532の大きさの変化Δ7Vは、RVCanインピーダンスベクトル332の大きさの変化Δ3Vよりも小さいことである。図6は、概して、RACanインピーダンスベクトル531からのインピーダンスデータが対応するRVCanインピーダンスベクトル532からのインピーダンスデータに対してプロットされ得る第2チャート600の例を示している。図4Aにおけるのと同様に、2つのベクトルについてのインピーダンスデータを、チャート軸線変数として時間を除去するために、互いに対してプロットすると、前記データはクラスタを形成し得る。しかしながら、図6の例では、データは、心不全の悪化による肺水腫のような高い流体レベルを示し得る。図6と図4Aとを比較すると、第2チャート600におけるクラスタは、チャート400上にあるクラスタほど明らかには識別可能でない。患者の姿勢変化の第2ベクトル例えばΔ5Αと比較した第1ベクトル例えばΔ5Vにおける変化の差の大きさが減少しているために、前記クラスタは、RACan/RVCanデカルト平面において互いに接近している。一例において、クラスタ境界は判別不能になり得る。第1姿勢を表す上側クラスタ641は、異なる姿勢を表す下側クラスタ642と判別不能になり得る。図6の例において、4日間にわたる通常の日内変動によるベクトルのインピーダンス変化は、健全な、非固有状態を含むような異なる期間にわたるベクトルにおいて観察された変化と比較して、大きさが減少し得る。例えば、Δ8ΑおよびΔ8Vにおける第6日のインピーダンス変化の大きさは、図4A中のΔ4ΑおよびA4Vおけるような第2日の同様の時間におけるインピーダンス変化の大きさよりも小さくなり得る。インピーダンス変化の大きさの変化は、異なる患者生理学的状態を示し得る。図4Aに比べた図6のインピーダンス変化の減少は、第2チャート600のデータクラスタの広がりおよび範囲において観察され得る。前記広がりおよび範囲は、各々、チャート400に表される異なる生理学的状態から減少している。例えば、上側クラスタ441の広がりは17オームであり、上側クラスタ641の広がりは10オームである。最近取得したデータを用いて形成されたデータクラスタの量的属性は、例えば患者の生理機能の変化を検出するために、以前に取得したデータを用いて形成されたデータクラスタの属性と比較され得る。そのような変化は、毎週または毎日の生理学的データのような生理学的データのいくつかの離散した塊に関連するデータクラスタの量的属性を監視することによって、監視され得る。一例において、データクラスタの量的属性は、例えば患者の病因における1つ以上の傾向を識別するために、任意の期間にわたってプロセッサ回路108を用いて、監視されるか、または傾向を取られ得る。例えば、経時的なデータクラスタ解析は、病的なまたは危険な状態にある患者の状態を示すために用いられ得る。これは心不全代償不全指標を提供することを含み得る。データクラスタ属性情報は、大量のデータの記憶を容易にするヒストグラムのような、任意の数のフォーマットに格納され得る。データクラスタの1つまたはいくつかの量的属性、例えば、とりわけ面積、重心位置、広がりまたは体積などが、解析されるか、または傾向をとられ得る。一例において、第2チャート600における一方または双方のデータクラスタの面積は、チャート400における一方または双方のデータクラスタの面積と比較され得る。一例において、上側クラスタ641は上側クラスタ441と比較され得る。第2チャート600における一方または双方のデータクラスタの面積は、2つ以上の以前のクラスタ面積を含むクラスタ面積の傾向と比較され得る。3つの生理学的センサが3次元関数を得るために用いられる場合には、データクラスタの体積について傾向をとることができる。一例において、多次元関数を得るためには、4つ以上の生理学的センサが用いられ得る。多次元関数によって定義されるクラスタの量的属性について傾向をとることができる。一例では、1つ以上の量的属性について傾向をとることは、連続した時間窓のようないくつかの時間窓中に得られる一連のデータクラスタについて量的属性を監視および記録することを含み得る。データクラスタ641,642の重心位置は、以前に記録されたデータの重心位置と比較され得る。例えば、重心652の位置は、重心452の位置と比較され得る。一例において、特定の患者の姿勢に関連したデータクラスタの重心の位置の変化は、心代償不全の危険性の増大のような生理学的傾向を示し得る。重心652の位置は、例えば上側データクラスタ重心位置における傾向を見出すために、上側データクラスタに関連する一連の以前の重心位置と比較され得る。2つ以上の重心間の距離は、例えば患者の生理学的状態における1つ以上の変化を示すために、一定期間にわたって傾向を取られ、記録され得る。重心452と重心453との間の第1距離は、例えばピタゴラスの定理を用いて、決定され得る。重心652と重心653との間の第2距離は、同様に決定され得る。いくつかの姿勢を反映するデータクラスタを表す、任意の数の重心の間の距離が計算され、傾向を取られ得る。一例において、第1距離と第2距離との間における距離の減少は、肺水腫に関連する現在のまたは切迫している心不全代償不全のような異常な患者の状態を示し得る。各データクラスタの最小値および最大値について経時的に傾向をとるか、またはデータクラスタの範囲または広がりについて経時的に傾向をとることができる。例えば、上側データクラスタ441の広がり450は上側データクラスタ641の広がり650と比較され得るか、または前記広がり450は一連の上側データクラスタの広がりの傾向と比較され得る。チャート400に表わされた関数の広がり450は、第2チャート600に表わされた関数の広がり450、またはいくつかの関数の広がりの傾向と比較され得る。一例において、チャート400と比較した第2チャート600における広がりの減少は、患者の生理学的変化を示し得る。一例において、基準生理学的患者状態は、基準データクラスタ量的属性を含むように、確立され得る。前記基準データクラスタ量的属性は、直立姿勢および横臥姿勢を表わす異なるデータクラスタのデータクラスタ重心の間の基準距離を含み得る。ある閾値距離を超える基準距離からの変化は、一例において、潜在的な異常状態の早期指摘を提供するために、患者または臨床医に警報を送信することができる。図7は、概して、第1生理学的データを得ること712と、第2生理学的データを得ること714と、第2生理学的データに対する第1生理学的データの関数を生成すること720と、少なくとも2つのデータクラスタを形成すること722と、データクラスタ属性を決定すること762と、データクラスタ属性を用いて、心不全代償不全指標を提供すること782とを含み得る例700を示している。参照符号712では、第1生理学的データが得られ得る。参照符号714では、第2生理学的データが得られ得る。生理学的データを得ることは、患者の電気的特性を示すデータ、患者の機械的特性を示すデータ、または現在の患者状態を示すデータを得ることのうちの1つ以上を含み得る。電気的特性を示すデータとしては、他の種類の情報の中でも特に、インピーダンス、固有組織信号、静電容量、またはアドミタンスを示す情報を挙げることができる。機械的特性を示すデータは、他の種類の中でも特に、患者の動きを示す情報、心音を含む音響情報、または呼吸情報を含み得る。現在の患者状態を示すデータは、他の種類の中でも特に、患者の姿勢または患者の活動レベルについての情報を含み得る。一例において、第1生理学的データ712を得ることは、患者の身体上または身体内に位置する電極を用いて、胸部インピーダンス測定値を得ることを含み得る。右心室センス電極115のような、心臓壁またはその近傍に挿入された植え込み型電極が用いられ得る。缶電極のような第2電極は、患者の胸部または腹部のような、どこか他の場所に位置し得る。前記胸部インピーダンス測定値を得るためには、右心室センス電極115と缶電極との間におけるような、第1インピーダンスベクトルが用いられ得る。生理学的データを得るために用いることができる他のいくつかのベクトルを表1に示す。ここでXは、対応する第1電極と第2電極との間における可能なベクトルを示す。表1において、缶は植え込み型装置の導電性ハウジングを指し、RAは心臓の右心房またはその近傍に位置する1つ以上の電極を指し、RVは心臓の右心室またはその近傍に位置する1つ以上の電極を指し、LVは心臓の左心室またはその近傍に位置する1つ以上の電極を指し、SVは心臓の上室領域またはその近傍に位置する1つ以上の電極を指す。コネクタブロックは缶電極から独立している、例えばCRM102上の、リードコネクターブロック例えばヘッダー電極を指し、また血管管内カソードは、心臓の外側の血管内位置にある1つ以上の電極を指している。一例において、胸部インピーダンス測定値を得ることは、心拍動または呼吸によるインピーダンスの変動がほとんど除去されるように、測定したインピーダンスの合計の中心傾向を平均するか、または他の場合には算出することを含み得る。表1.生理学的データを得るために用いられるインピーダンスベクトル一例において、第1生理学的データを得ること712は、S3心音情報を検出するように構成された加速度計のようなセンサを用いて、心音情報を得ることを含み得る。第1生理学的データは、心臓の機械的振動を示す加速度計からの電気信号を含み得る。参照符号720では、第1生理学的データおよび第2生理学的データを用いて、関数が生成され得る。一例において、第1生理学的データは一定ドメインの値として用いられ、第2生理学的データは一定範囲の値として用いられ得る。前記ドメインにおける各値は、例えば、同時に得られたか、または共通の時間間隔または時間窓の間に得られた値を対にすることによって、前記範囲における値に対応させることができる。一例において、第1生理学的データおよび第2生理学的データは、共通軸上において互いに対してプロットされ得る。第1生理学的データおよび第2生理学的データが時間に依存する方法で得られる場合、第2生理学的データに対する第1生理学的データのプロットは、生成される関数における明示的な変数としての時間を除去することができる。参照符号722では、1つ以上のデータクラスタが形成され得る。一例において、データクラスタは参照符号720において生成された関数から得られ得る。図5Aの検討において上述したような、いくつかのクラスタリング技法のうちの1つ以上を用いることができる。一例において、2つのインピーダンスベクトルが前記関数を生成するために用いられ、前記関数から少なくとも2つのデータクラスタが識別され得る。データクラスタの数は、例えばクラスタリング技法または利用可能なプロセッサ容量により、所望される場合には、制限され得る。一例において、利用可能なクラスタリング技法を用いて、前記関数から単一のクラスタのみが識別され得る。2つのインピーダンスベクトルを用いて前記関数から得られた2つのデータクラスタを含む例において、1つのクラスタは、上昇相、または増大相、すなわち患者の1日の覚醒している部分にわたる測定されたインピーダンスの相に対応し得る。増大相の間には、インピーダンスデータは第1データクラスタに対応し得、また減少相の間には、インピーダンスデータは異なるデータクラスタに対応し得る。患者の姿勢に依存して、図2、図3および図5に示すように、インピーダンスは、平均の大きさが高くなったり、または低くなったりする傾向があり、時間とともに、ほぼ周期的に、または他の反復する方法で、増大および減少する傾向があり得る。参照符号762では、広がり、範囲、平均値、重心位置、面積、密度または体積のような1つ以上のデータクラスタ属性が決定され得る。データクラスタ属性を決定するいくつかの限定されない方法は、図5A、図5B、図5Cおよび図5Dの検討に含まれている。参照符号782では、1つ以上のデータクラスタ属性を用いて、心不全代償不全指標が提供され得る。一例において、心不全代償不全指標を提供するために、データクラスタの広がり、範囲、平均値、重心位置、2つ以上の重心間の距離、面積、密度または体積のような量的属性のうちのいずれか1つ以上を、単独でまたは組合せて、用いることができる。一例において、心不全代償不全指標を提供するために、第1時間窓に関連した1つ以上の量的属性の異なる時間窓に関連した1つ以上の量的属性との比較が用いられ得る。下記の図8の検討は、異常状態または病的状態を判定するためにデータクラスタ属性を用いて、例えば心不全代償不全指標を決定する、いくつかの例を含む。図8は、概して、第1時間窓にわたって第1生理学的データおよび第2生理学的データを得ること810と、第2生理学的データに対する第1生理学的データの第1関数を生成すること820と、第1関数を用いて第1量的属性を決定すること830と、第2時間窓の間に第3生理学的データおよび第4生理学的データを得ること840と、第4生理学的データに対する第3生理学的データの第2関数を生成すること850と、第2関数を用いて第2量的属性を決定すること860と、第1量的属性および第2量的属性を傾向について評価すること870と、前記傾向を用いて心不全代償不全指標を提供すること880とを含み得る例800を示している。参照番号810では、第1生理学的データおよび第2生理学的データは第1時間窓にわたって得られ得る。生理学的データを得ることは、患者の電気的特性を示すデータを得ること、患者の機械的特性を示すデータを得ること、または現在の患者状態を示すデータを得ることのうちの1つ以上を含み得る。前記生理学的データは離散した時間間隔の間に得られ得る。第1生理学的センサは第1生理学的データを得るために用いられ、第2生理学的センサは第2生理学的データを得るために用いられ得る。第1生理学的センサおよび第2生理学的センサは、植え込み型リードシステム110における電極であり得る。一例において、第1生理学的データおよび第2生理学的データは、第1の20分窓の間のような、第1時間窓の間の任意のインスタンスまたは多数のインスタンスにおいて、得られ得る。例えば、第1生理学的データおよび第2生理学的データは、20分窓における一連の測定値の別の中心傾向を平均もしくは算出することにより、または20分窓において生じる最大値または最小値の測定値を保存することによって、え得られ得る。窓の継続時間、およびその窓の間におけるデータ収集インスタンスの数は、生理学的データの正確な収集を可能にする任意の適当な継続時間または数であり得る。例えば、インピーダンス測定値は、植え込み型リードシステム110を用いて、数ミリ秒の間におけるインピーダンスの平均または他の中心傾向として得られ得る。心臓壁運動を検出するための測定値は、例えば電気刺激に対する筋肉反応を検出するために、数秒の窓を必要とし得る。参照番号820では、第1生理学的データの第1関数が、第2生理学的データに対して生成され得る。第1関数は、例えば図7の参照符号720における検討に従って、生成され得る。一例において、第1関数の一部は少なくとも第1のデータクラスタの対を決定することができる。参照符号830では、第1関数を用いて、第1量的属性が決定され得る。第1量的属性は、他の属性の中でも、関数の範囲、ドメインまたは周期性を含むような第1関数の任意の属性を含み得る。第1量的属性は、関数の1つ以上の部分を用いて生成された、第1のデータクラスタの対のような、1つ以上のデータクラスタから導き出され得る。例えば、関数はいくつかのデータクラスタを記述することができ、第1量的属性は特定のデータクラスタの面積を含むことができる。参照番号840では、第3生理学的データおよび第4生理学的データが第2時間窓にわたって得られ得る。第3生理学的データおよび第4生理学的データは第1生理学的データおよび第2生理学的データと同一の手法で得ることができるが、第3生理学的データおよび第4生理学的データは異なる時間間隔に対応し得る。一例において、第1生理学的データおよび第3生理学的データは、心音情報を得るように構成された加速度計のような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。第2生理学的データおよび第4生理学的データは、同様に、患者の胸腔内に位置する植え込み型電極のような同一の生理学的センサを用いて得られ得る。一例において、第2時間窓は第1時間窓とは異なる継続時間になり得る。異なる時間窓継続時間またはサンプリングレートは、特定の時間におけるデータ収集を増大または減少させるために用いられ得る。例えば、患者の姿勢変化のような特定の事象が予想されるときには、増大したサンプリングレートが用いられ得る。例えば、患者が睡眠中であるか、または静止しているときには、減少したサンプリングレートが用いられ得る。参照番号850では、第2関数は第3生理学的データおよび第4生理学的データを用いて生成され得る。第2関数は、参照番号820の図8の検討で上述したような第1関数と同一の手法で生成され得る。一例において、第2関数の一部は、少なくとも第2のデータクラスタの対を決定することができる。参照符号860では、試験量的属性のような第2量的属性が、第2関数を用いて決定され得る。第2量的属性は、参照符号830での検討に記載した属性を含むような、第2関数の任意の属性を含み得る。一例において、第2量的属性は第2のデータクラスタの対から導き出され得る。参照符号870では、第1量的属性および第2量的属性は、例えば傾向を識別するために、評価され得る。一例において、第1量的属性および第2量的属性は、第1関数および第2関数の合計面積をそれぞれ示し得る。前記評価は、前記合計面積が第1時間窓から第2時間窓で減少したことを示し得る。一例において、第1時間窓は、第1週の間にとられた患者の胸部のインピーダンス測定値を示し、第2時間窓は、それに続く週の間にとられた胸部インピーダンス測定値を示し得る。合計面積の第1量的属性および第2量的属性の評価は、一例において、面積の減少傾向を示し得る。付加的な量的属性は、数週間または数か月のようなより長い期間にわたる傾向を識別するために評価され得る。合計面積の減少のような傾向は患者の健康状態または危険因子を示し得る。参照符号880では、前記傾向を用いて心不全代償不全指標が提供され得る。一例において、第1関数および第2関数によって定義された合計面積は減少する傾向を示し得る。合計面積の減少は、心不全代償不全に対する患者の危険性の増大を示し得る。患者の危険性の増大を検出すると、例えば外部患者管理装置と通信可能に接続されたCRM102内の遠隔測定回路構成を用いて、患者または臨床医に警報が提供され得る。次に姿勢検出に移ると、患者の姿勢は患者の胸部インピーダンスに影響を与え得る。1つの缶電極と植え込み型リードシステム110からの電極の1つ以上とからなる電極対を含むようなセンサは、患者の姿勢または姿勢の変化を検出することができる。前記電極は、患者の胸腔の両側に配置されるか、または心臓組織内に配置されるか、またはそのような場所の組合せに配置され得る。例えば、電極は治療を与えるために患者の脊椎付近に配置され、そのハウジング101に備えられた電極を有する植え込み型装置は、患者の腹部または胸部に植え込まれ得る。図9は、概して、姿勢識別メトリックを得ること905と、胸部インピーダンス試験データを得ること915と、前記胸部インピーダンス試験データを姿勢識別メトリックと比較すること971と、姿勢状態を提供すること991とを含み得る例900を示している。参照符号905では、姿勢識別メトリックが得られ得る。一例において、姿勢識別メトリックを得ることは、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを用いることを含み得る。第1胸部インピーダンスデータは、第1胸部インピーダンスベクトルを定義する第1電極配置を用いて、例えば植え込み型リードシステム110における電極の組合せを用いて、測定され得る。第1胸部インピーダンスデータは、第1時間窓の間の1つ以上のインスタンスに対応し得る。第2胸部インピーダンスデータは、第2胸部インピーダンスベクトルを定義する第2電極配置を用いて測定され得る。ここで第2電極配置は第1電極配置とは異なる。第2胸部インピーダンスデータは、同一の第1時間窓の間の1つ以上のインスタンスに対応し得る。一例において、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータの量的属性は、姿勢識別メトリックを形成するために用いられ得る。1組のインピーダンスデータの平均または中央値または他の中心傾向は、例えば閾値インピーダンスを確立するために、用いられ得る。前記閾値を超えるインピーダンス値は第1姿勢に対応し、閾値を下回るインピーダンス値は第2姿勢に対応し得る。一例において、いくつかの量的属性は姿勢識別メトリックを形成するために用いられて、例えば前記メトリックの特異性を向上し得る。1組のインピーダンスデータの平均または中央値を用いることに加えて、所与の時間窓の間におけるインピーダンスベクトルの変化の大きさは、例えば、より識別力のあるメトリックを生成するために、用いられ得る。一例において、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータは、例えば第1胸部インピーダンスデータを直交座標上において第2胸部インピーダンスデータに対してプロットすることによって得ることができるような、関数を生成するために用いられ得る。前記関数は、姿勢識別メトリックを形成するために、前記関数の1つ以上の部分に離散化され得る。例えば、前記関数の第1部分は第1姿勢に対応し、前記関数の第2部分は第2姿勢に対応し得る。一例において、前記関数の一部はデータクラスタと関連付けられ得る、または前記関数のいくつかの異なる部分はいくつかの異なるデータクラスタに関連付けられ得る。第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを用いて形成されたデータクラスタは、姿勢識別メトリックを形成するために用いられ得る。離散的データクラスタは、複数の患者姿勢に対応することができ、例えば現在取得された生理学的情報を比較することによって、患者姿勢を判定するために用いられ得る。2つのデータクラスタを含む例では、第1データクラスタは第1患者姿勢を表わすことができ、第2データクラスタは第2患者姿勢を表わすことができる。付加的なデータクラスタは、利用可能な場合には、中間の患者姿勢を表わすことができる。回帰分析または判別分析のような様々な技法は、前記データクラスタの境界を識別することができる。一例において、前記姿勢識別メトリックを得ることは、学習期間または訓練期間を含み得る。第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータは、基準患者インピーダンスデータセットを確立するために、例えば1週間を含む第1時間窓にわたって監視され得る。基準データセットはクラスタリングについて評価され、姿勢は特定のクラスタに帰属され得る。姿勢クラスタの相関関係は、例えば臨床医によって手動で、または例えばプロセッサ駆動解析によって自動的に、確立され得る。一例において、前記学習期間は、CRM102の植え込みの間またはその後に、臨床の場で実施され得る。一例において、前記学習期間は、姿勢センサまたは加速度計の使用を含み得る。一例において、姿勢比較メトリックを決定するために、少なくともある程度は、時刻情報が用いられ得る。患者の姿勢の変化は、一般に、患者が夜に横になるとき、または朝に起きるときを含む、通常の周期的な間隔で予測され得る。したがって、姿勢比較メトリックを確立するために胸部インピーダンスデータの蓄積が評価されるとき、前記プロセッサまたは臨床医は、姿勢変化が起きていた可能性がある比較的狭い時間窓を検討することができる。一例において、患者は、同一の第1時間窓の間に取得されたインピーダンスデータに対する後の相関付けのために、第1時間窓の間の睡眠/覚醒時間を記録することができる。参照符号915では、胸部インピーダンス試験データが得られ得る。胸部インピーダンス試験データは、植え込み型リードシステム110、皮下電極アレイ、または体表面上に位置する一連の電極を含む様々なハードウェア構成装置を用いて得られ得る。一例において、少なくとも2つの電極は、胸部インピーダンス試験データを得るために用いられる試験インピーダンスベクトルを定義するために用いられる。一例において、胸部インピーダンス試験データを得ることは、学習期間または訓練期間の間に用いられ得るのと同一の植え込み型リードシステム110または同一の植え込み型リードシステム110の同一の部分を用いることを含み得る。参照符号915において胸部インピーダンス試験データを得るために用いられるベクトル形態は、学習期間または訓練期間の間に用いられるベクトル形態と実質的に同一であり得る。参照番号971では、胸部インピーダンス試験データは姿勢識別メトリックと比較され得る。インピーダンス試験データと姿勢識別メトリックとの比較は、プロセッサ回路108を用いて実施され得る。前記比較はまた、例えば患者データを評価する臨床医によって、手動で実施することもできる。一例において、胸部インピーダンス試験データは、1つの試験インピーダンスベクトルを用いて得ることができ、参照符号905で得られた1つ以上の姿勢比較メトリックと比較され得る。姿勢比較メトリックが第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータの平均を含む例においては、胸部インピーダンス試験データは前記平均と比較され得る。一例において、胸部インピーダンス試験データは、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータを含み得る。第1胸部インピーダンスベクトルは第1試験インピーダンスベクトルと同一であり得、また第2胸部インピーダンスベクトルは第2試験インピーダンスベクトルと同一であり得る。第1胸部インピーダンスベクトルおよび第2胸部インピーダンスベクトルからのデータが、少なくとも2つのデータクラスタを含む関数を生成するために用いられている場合、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータは前記関数と比較され得る。ここで図5Aを参照すると、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータは、第1時間窓の間に、40オームのRACanインピーダンス測定値と、36オームのRVCanインピーダンス測定値を含み得る。第2時間窓の間において、RACanインピーダンス測定値は40オームであり、RVCanインピーダンス測定値は33オームである。第1インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータはデータクラスタ541,542と比較され得る。参照符号991では、姿勢状態が提供され得る。一例において、胸部インピーダンス試験データおよび姿勢識別メトリックの比較の結果は、姿勢状態を提供するために用いられ得る。一例において、姿勢識別メトリックは閾値を含み得る。試験インピーダンスデータと閾値との比較は、試験インピーダンスデータの適当な量的属性が前記閾値に達するか、または前記閾値を超える場合には、患者の姿勢を判定することができる。第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータのクラスタリングを含む例では、姿勢状態は胸部インピーダンス試験データに関連した1つ以上のクラスタを識別することによって提供され得る。例えば、図4A中のデータ点443は上側クラスタ441内にある。前記上側クラスタが横臥の患者姿勢に関連している場合、データ点443は同様に横臥の患者姿勢に対応し得る。したがって、その患者は、試験インピーダンスデータが取得された第1時間窓の少なくとも一部の間に横臥姿勢にいたことが判定され得る。図4A中のデータ点444は、データクラスタ441,442から外れている。しかしながら、データ点444は、データクラスタ441,442の1つ以上との関連性について評価され得る。一例において、データクラスタ441,442は、第1時間窓の間における多数のインスタンスにおいて、例えばRACanインピーダンスベクトル331およびRVCanインピーダンスベクトル332を用いて取得されたインピーダンスデータに対応し得る。データ点444は、第2時間窓の間に、RACanインピーダンスベクトル331およびRVCanインピーダンスベクトル332を用いて取得された試験胸部インピーダンスデータに対応し得る。データ点444および上側クラスタ441を用いて第1帰属因子が計算され、データ点444および下側データクラスタ442を用いて第2帰属因子が計算され得る。データ点444は、第1帰属因子および第2帰属因子の比較を用いて、データクラスタ441,442のうちの一方と関連付けられ得る。例えば、前記帰属因子は、データ点444からデータクラスタ441,442のそれぞれの重心までの距離を含み得る。図4Aの例において、データ点444から下側クラスタ442の重心までの距離は、データ点444から上側クラスタ441の重心までの距離よりも小さい。したがって、データ点444は下側クラスタ442に関連付けられ得る。この関連は、患者が第2時間窓の少なくとも一部の間に直立位にいたことを示し得る。一例において、前記帰属因子は、例えばデータ点が既知の姿勢またはデータクラスタに関連する確率を提供するために、データ点に関連する確率を含み得る。図10は、概して、第1時間窓にわたって第1生理学的データおよび第2生理学的データを得ること1011と、第2生理学的データに対する第1生理学的データの関数を生成すること1021と、第2時間窓にわたって生理学的試験データを得ること1045と、前記生理学的試験データを前記関数と比較すること1073と、前記生理学的試験データと前記関数の比較を用いて姿勢状態を提供すること1093とを含み得る例1000を示している。参照符号1011では、第1生理学的データおよび第2生理学的データは、図8の参照符号810の検討において上述したように、第1時間窓にわたって得られ得る。第1生理学的データおよび第2生理学的データは複数の異なる生理学的センサを用いて得ることができる。第1時間窓は、複数の生理学的センサを用いて、第1生理学的データおよび第2生理学的データの十分に正確な取得を可能にする任意の継続時間であり得る。前記データを得るために必要な時間は、用いられるセンサの種類に従って変わるであろう。参照符号1021では、第1生理学的データおよび第2生理学的データを用いて関数が生成され得る。前記関数は、図7の参照符号720における検討に従って生成され得る。一例において、前記関数は、基準、患者の病理学的状態、現在の患者の生理学的状態のうちの1つ以上を示し得るか、または前記関数は、第1生理学的データおよび第2生理学的データを用いて、1つ以上の生理学的傾向を識別することができる。基準患者生理学的状態は、例えばプロセッサ回路108を用いて、患者の生理学的信号に対して監視されるか、または追跡され得る情報を提供し得る。前記基準は医療装置の製造業者によって確立されるか、または、前記基準は、例えば装置植込み処置の前、最中、またはその後に、臨床医によって確立され得る。一例において、前記基準は、第1生理学的データおよび第2生理学的データ、または第1生理学的データおよび第2生理学的データの関数に関連した一連の量的属性のような最近の患者情報の移動平均として確立され得る。また、基準との比較のための指数またはメトリックを提供するために、評価基準も確立され得る。例えば、前記基準は患者の姿勢状態を提供するために、試験データと比較するために用いられ得る。前記基準は移動平均であり得るので、前記基準は時間とともに変化し得る。変化する基準は、生理学的情報が正確に評価されることを保証するために、例えば前記基準の前値または既定値からの偏差を監視するためにプロセッサ回路108を用いて、監視され得る。参照符号1045では、生理学的試験データは第2時間窓にわたって得られ得る。前記生理学的試験データは、第1生理学的データおよび第2生理学的データと同一の手法で得られ得る。また前記生理学的試験データは、第1生理学的データおよび第2生理学的データを得るために用いられた間隔とは異なり得る第2時間窓に対応し得る。一例において、前記生理学的試験データは、加速度計またはインピーダンスのセンサのような、第1生理学的データまたは第2生理学的データの1つ以上を得るために用いられるのと同一の生理学的センサを用いて得ることができる。第2生理学的データおよび第4生理学的データは、患者の胸腔に位置する植え込み型圧力センサのような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。一例において、第2時間窓は第1時間窓とは異なる継続時間であり得る。参照符号1073では、前記生理学的試験データは前記関数と比較され得る。前記生理学的試験データと前記関数との比較は、プロセッサ回路108または外部データ受信および処理回路によって実施され得る。前記比較はまた、例えば臨床医によって、手動で実施することもできる。一例において、前記生理学的試験データは、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータを含むような患者の生理学的情報から決定可能であるか、または測定可能である任意のパラメータまたは特性を含み得る。第1生理学的センサは第1試験インピーダンスベクトルと同じであり、第2生理学的センサは第2試験インピーダンスベクトルと同じであり得る。第1生理学的センサおよび第2生理学的センサからのデータが少なくとも2つのデータクラスタを含む関数を生成するために用いられる場合、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータは前記関数と比較され得る。一例において、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータの量的属性は、前記関数またはデータクラスタの量的属性と比較され得る。ここで図5Aを参照すると、第1試験インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータは、第1時間窓の間に、40オームのRACanインピーダンス測定値と、36オームのRVCanインピーダンス測定値を含み得る。第2時間窓の間において、RACanインピーダンス測定値は40オームであり、RVCanインピーダンス測定値は33オームである。第1インピーダンスベクトルおよび第2試験インピーダンスベクトルからのデータはデータクラスタ541,542と比較され得る。参照符号1093において、生理学的試験データおよび関数の比較を用いて姿勢状態を提供することができる。第1生理学的センサデータおよび第2生理学的センサデータのクラスタリングを含む例において、第1時間窓の少なくとも一部に対応する患者の姿勢状態は、生理学的試験データに関連した1つ以上のクラスタを識別することによって提供され得る。例えば、図5A中のデータ点543は上側クラスタ541内にある。したがって、データ点543は、横臥の患者姿勢のような上側クラスタ541に関連した同一の患者姿勢に対応する。図5A中のデータ点544はデータクラスタ541,542から外れている。しかしながら、データ点544は、データクラスタ541,542の1つ以上との関連性について評価され得る。例えば、データ点544と、クラスタに関連した最も近いデータ点との間の距離が計算され得る。データ点544は、最も近いデータ点を含むデータクラスタに関連付けられ得る。この例では、データ点544は下側クラスタ542と関連付けられ、患者姿勢を示すために用いられ得る。図11は、概して、第1時間窓にわたって第1生理学的データおよび第2生理学的データを得ること1111と、第2生理学的データに対する第1生理学的データの第1関数を生成すること1121と、第1関数を用いて第1量的属性を決定すること1131と、第2時間窓にわたって第3生理学的データおよび第4生理学的データを得ること1141と、第4生理学的データに対する第3生理学的データの第2関数を生成すること1151と、第2関数を用いて第2量的属性を決定すること1161と、第1量的属性および第2量的属性を比較すること1175と、第1量的属性および第2量的属性の比較を用いて姿勢状態を判定すること1195とを含み得る例1100を示している。参照符号1111では、第1生理学的データおよび第2生理学的データが、図8の参照符号810の検討において上述したように、第1時間窓にわたって得られ得る。第1生理学的データおよび第2生理学的データは、第1生理学的センサおよび第2生理学的センサをそれぞれ用いて得ることができ、第1生理学的センサと第2生理学的センサとは異なる。第1時間窓は、正確な第1生理学的データおよび第2生理学的データを得るのに十分な任意の継続時間であり得る。参照番号1121では、第1生理学的データの第1関数が、第2生理学的データに対して生成され得る。前記第1関数は、図7の参照符号720における検討に従って生成され得る。参照符号1131では、第1関数を用いて第1量的属性が決定され得る。第1量的属性は、他の属性の中でも特に、データクラスタの面積、体積、または位置のような第1関数の任意の属性を含み得る。第1量的属性は、前記関数の1つ以上の部分を用いて形成された1つ以上のデータクラスタから導き出され得る。例えば、前記関数は2つのデータクラスタを記述することができる。第1量的属性は、その2つのデータクラスタの広がりを含み得る。一例において、工程1111,工程1121,または工程1131のうちの1つ以上は、姿勢状態を判定する方法の学習期間を含み得る。前記学習期間は、第1生理学的データおよび第2生理学的データ、第1関数、または第1量的属性を用いて、姿勢識別比較メトリックを決定することを含み得る。参照番号1141では、第3生理学的データおよび第4生理学的データが第2時間窓にわたって得られ得る。第3生理学的データおよび第4生理学的データは第1生理学的データおよび第2生理学的データと同一の手法で得ることができるが、第3生理学的データおよび第4生理学的データは第2時間窓のような異なる時間間隔の間に得られ得る。一例において、第1生理学的データおよび第3生理学的データは、心臓インピーダンスベクトル情報を得るように構成されたインピーダンスセンサのような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。第2生理学的データおよび第4生理学的データは、患者の胸腔に位置する植え込み型圧力センサのような同一の生理学的センサを用いて得ることができる。一例において、第2時間窓は第1時間窓とは異なる継続時間であり得る。参照番号1151では、第3生理学的データおよび第4生理学的データを用いて第2関数が生成され得る。第2関数は、第1関数と同一の手法または図8の参照番号820の検討において上述したのと同一の手法で生成され得る。参照符号1161では、第2関数を用いて、第2量的属性が決定され得る。第2量的属性は、例えば図8の参照符号830における検討において上述した同一の属性を含む、第2関数の任意の属性を含み得る。一例において、工程1141,工程1151,または工程1161のうちの1つ以上は、姿勢状態を判定する方法の試験期間を含み得る。前記試験期間は、例えば第3生理学的データおよび第4生理学的データ、第2関数、または第2量的属性を用いて、姿勢識別比較メトリックと比較するため情報を得ることを含み得る。参照符号1175では、第1量的属性および第2量的属性が比較され得る。一例において、第1量的属性および第2量的属性は、インピーダンスの大きさ情報、重心位置情報または体積情報を含み得る。一例において、第1面積および第2面積が比較され得る。一例において、例えば傾向を生成するために、2つ以上の量的属性が比較され得る。例えば、第1時間窓、第2時間窓、および第3時間窓に関連するような、第1重心位置、第2重心位置、および第3重心位置は、重心位置における傾向を決定するために評価され得る。試験胸部インピーダンスデータに対応するような第4重心位置は、前記傾向との関連性について評価され得る。一例において、ルックアップ表を形成するために、量的属性に関連した間隔が用いられ得る。例えば姿勢状態を提供するために、生理学的試験データを得て、該データをルックアップ表と比較することができる。一例において、上記で検討した第1重心位置、第2重心位置、および第3重心位置は、個々の患者姿勢、またはルックアップ表の個々の部分に、それぞれ関連付けられ得る。第4重心位置は、ルックアップ表内における最良適合について評価され得る。参照符号1195では、第1量的属性および第2量的属性の比較を用いて姿勢状態が決定され得る。一例において、第1時間窓に関連したデータクラスタの面積が第2時間窓に関連したデータクラスタの面積と比較され得る。患者姿勢は重複する面積に含まれるデータ点について示され得る。付記実施例1は、プロセッサを備えた、医療装置のような主題を含む。前記プロセッサは、第1胸部インピーダンスベクトルを定義する第1電極配置を用いて測定された第1胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第1データ入力部であって、第1胸部インピーダンスデータは第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第1データ入力部と、第2胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第2電極配置を用いて測定された第2胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第2データ入力部であって、第2胸部インピーダンスデータは同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第2データ入力部とを含む。実施例1は、プロセッサ可読媒体のような主題を備え得る。前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを用いて、姿勢識別比較メトリックを生成し、第1データ入力部または第2データ入力部の少なくとも一方を用いて第3胸部インピーダンスデータを得て、第3胸部インピーダンスデータおよび前記姿勢識別比較メトリックを用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。実施例2において、実施例1の主題は、任意で、プロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第2胸部インピーダンスデータに対する第1胸部インピーダンスデータの第1関数を生成し、第1関数の量的属性を決定し、前記量的属性を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。実施例3において、実施例1乃至2の1つまたは任意の組合せの主題は、任意で、プロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1関数の量的属性を決定するように構成する命令を含み、前記量的属性は、第1関数の一部の広がり、第1関数の一部の範囲、第1関数の一部によって少なくとも部分的に定義された面積、第1関数の一部の位置または重心、第1関数の少なくとも2つの異なる部分の位置または重心の間の距離、または第1関数の少なくとも2つの異なる部分を用いて生成された異なる第2関数のうちの少なくとも1つを含む。実施例4において、実施例1乃至3の1つまたは任意の組合せの主題は、任意で、第1電極配置を用いて測定された第3胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第1データ入力部と、第2電極配置を用いて測定された第4胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第2データ入力部と、プロセッサ可読媒体とを備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第4胸部インピーダンスデータに対する第3胸部インピーダンスデータの第2関数を生成し、第2関数の量的属性を決定し、第1関数の量的属性および第2関数の量的属性の比較を用いて、姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。実施例5において、実施例1乃至4の1つまたは任意の組合せの主題は、任意で、生理学的センサを用いて付加的な生理学的データを受信するように構成された第3データ入力部であって、前記付加的な生理学的データは同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第3データ入力部と、プロセッサ可読媒体とを備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1胸部インピーダンスデータ、第2胸部インピーダンスデータおよび付加的な生理学的データを用いて多次元の第1関数を生成するように構成する命令を含む。実施例6において、実施例1乃至5の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、前記多次元の第1関数の少なくとも一部を用いて、体積を含む量的属性を決定するように構成する命令を含む。実施例7において、実施例1乃至6の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、姿勢識別比較メトリックを生成するために用いられる第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを決定するために姿勢情報を用いるように構成する命令を含む。実施例8において、実施例1乃至7の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、少なくとも2つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含み、各データクラスタは姿勢状態に対応する。実施例9において、実施例1乃至8の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、時刻情報を用いて、少なくとも2つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む。実施例10において、実施例1乃至9の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、学習期間の間に得られた姿勢情報を用いて、少なくとも2つのデータクラスタを含む姿勢識別比較メトリックを生成するように構成する命令を含む。実施例11において、実施例1乃至10の1つまたは任意の組合せの主題は、任意で、心臓の心室またはその近傍に位置する第1電極と、少なくとも異なる第2電極とを用いて測定された第1胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第1データ入力部を含み得る。実施例12において、実施例1乃至11の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、生理学的状態または病理学的状態を解釈するために姿勢状態情報を用いるように構成する命令を含む。実施例13において、実施例1乃至12の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第3胸部インピーダンスデータの量的属性を分類するために、ルックアップ表を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。実施例14は、任意でプロセッサを含む医療装置のような主題を備えるように、実施例1乃至13の1つまたは任意の組合せの主題を含むか、またはそれと組み合わせられ得る。前記プロセッサは、第1胸部インピーダンスベクトルを定義する第1電極配置を用いて測定された第1胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第1データ入力部であって、第1胸部インピーダンスデータは姿勢変化を含む第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第1データ入力部と、異なる第2胸部インピーダンスベクトルを定義する異なる第2電極配置を用いて測定された第2胸部インピーダンスデータを受信するように構成された第2データ入力部であって、第2胸部インピーダンスデータは同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する、第2データ入力部とを含む。実施例14は、任意でプロセッサ可読媒体のような主題を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第2胸部インピーダンスデータに対する第1胸部インピーダンスデータの関数を生成し、前記関数の第1部分を用いて第1姿勢に関連した第1データクラスタを形成し、前記関数の第2部分を用いて第2姿勢に関連した異なる第2データクラスタを形成し、少なくとも2つの胸部インピーダンスベクトルを用いて試験胸部インピーダンスデータを得て、前記試験胸部インピーダンスデータを第1データクラスタまたは第2データクラスタのうちの一方と関連付けることによって姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。実施例15において、実施例1乃至14の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1胸部インピーダンスベクトルおよび第2の胸部インピーダンスベクトルを用いて、試験胸部インピーダンスデータを得るように構成する命令を含む。実施例16において、実施例1乃至15の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、第1部分を含まない関数の第2部分を用いて、異なる第2データクラスタを形成するように構成する命令を含む。実施例17において、実施例1乃至16の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ可読媒体を備えることができ、前記プロセッサ可読媒体は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記医療装置を、前記試験胸部インピーダンスデータおよび第1データクラスタを用いて第1帰属因子を決定し、前記試験胸部インピーダンスデータおよび異なる第2データクラスタを用いて第2帰属因子を決定し、第1帰属因子および第2帰属因子を用いて姿勢状態を提供するように構成する命令を含む。実施例18は、植込み型医療装置を備えたシステムのような主題を任意で含むように、実施例1乃至17の1つまたは任意の組合せの主題を含むか、またはそれと組み合わせられる。前記植込み型医療装置は、第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する第1胸部インピーダンスデータを受け取るように構成された第1胸部インピーダンスセンサと、同一の第1時間窓の間における多数のインスタンスに対応する第2胸部インピーダンスデータを受け取るように構成された第2胸部インピーダンスセンサと、プロセッサ回路とを備え、前記プロセッサ回路は、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを受信し、異なる第2時間窓の間における多数のインスタンスに対応する試験胸部インピーダンスデータを受信し、第1胸部インピーダンスデータおよび第2胸部インピーダンスデータを用いて、少なくとも2つのデータクラスタを形成し、少なくとも2つのデータクラスタと試験胸部インピーダンスデータとを用いて、姿勢状態を判定するように構成されている。実施例19において、実施例1乃至18の1つまたは任意の組合せの主題は、任意で、複数の量的属性を格納するように構成された記憶回路を備え得る。実施例20において、実施例1乃至19の1つまたは任意の組合せの主題は、任意でプロセッサ回路を備えることができ、前記プロセッサ回路は、少なくとも第1時間窓およびそれに続く時間窓にわたって少なくとも2つのデータクラスタの量的属性を監視するように構成されている。これらの限定されない実施例は任意の順列または組合せで組み合わせることができる。上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面への言及を含む。図面は、例証として、本発明が実施され得る特定の実施形態を示している。これらの実施形態はまた本願では実施例とも称される。そのような実施例は、示されているか、または記載されているものに加えて、要素を含み得る。しかしながら、本発明者らはまた、示されているか、または記載されているそれらの要素のみが備えられた実施例も企図する。さらに、本発明者らはまた、本願に示されているか、または記載されている特定の実施例またはその1つ以上の態様または他の実施例またはその1つ以上の態様のいずれかに関して、示されているか、または記載されているそれらの要素またはその1つ以上の態様の任意の組合せまたは順列を用いた実施例も企図する。本文書と、参照により援用された文書との間で用法が一致しない場合には、本文書の用法が支配する。本文書において、用語aまたはanは、特許文献において共通であるように、少なくとも1つまたは1つ以上の任意の他の例または用法とは無関係に、1つまたは2つ以上を含するように用いられる。この文書において、用語またはは、別段の指示がない限り、AまたはBが、AだがBではない、BだがAではない、およびAおよびBを含むように、非排他的論理和を示す。本文書において、用語含むおよび前記~においては、備えるおよび前記~においてという各用語の平易な英語の同意義として用いられる。また、以下の請求項において、用語含むおよび備えるは非制限的であり、すなわち、請求項においてそのような用語の後に列記されたものに加えて要素を含むシステム、装置、物品またはプロセスは、依然としてその請求項の範囲内にあると見なされる。さらに、以下の請求項において、用語第1、第2、および第3などは、単に標識として用いられており、それらの対象に対して数的な要件を課するようには意図されない。本願に記載した方法の例は、少なくとも一部分において、機械、プロセッサまたはコンピューターによって実施され得る。いくつかの例としては、上記の実施例に記載したような方法を実施するように電子装置を構成するように作動可能である命令によってコード化されたコンピューター可読媒体またはプロセッサ可読媒体が挙げられる。そのような方法の実施は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのようなコードを含み得る。そのようなコードは、様々な方法を行なうためのコンピューター可読命令を含み得る。前記コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成してもよい。さらに、一例において、前記コードは、例えば実行中に、または他の時に、1つ以上の揮発性の、非一時的な、または不揮発性の有形のコンピューター可読媒体上に具体的に格納され得る。これらの有形のコンピューター可読媒体の例としては、ハードディスク、リムーバル磁気ディスク、リムーバル光ディスク例えばコンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク、磁気カセット、メモリーカードまたはメモリースティック、ランダムアクセスメモリーRAM、読出し専用メモリーROMなどがあげられるが、これらに限定されるものではない。上記の説明は、例示であり、限定的なものではないことが意図される。例えば、上述の例またはそれらの1つ以上の態様は互いに組み合わせて用いてもよい。上記の説明の検討により、当業者などによって、他の実施形態が用いられ得る。要約書は、読者が技術的な開示の性質を迅速に確認できるようにするために、米国特許法施行規則第1.72条bに準拠するために提供される。要約書は、特許請求の範囲または意味を解釈または限定するためには用いられないという理解で提出されている。また、上記の詳細な説明において、様々な特徴は開示を簡素化するためにグループ化され得る。これは、権利請求されていない開示された特徴が任意の請求項に対して必須であることを意図していると解釈されるべきでない。むしろ、本発明の主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない状態にあってもよい。したがって、以下の特許請求の範囲は、これにより詳細な説明に援用され、各請求項は別個の実施形態として自立している。また、そのような実施形態は様々な組合せまたは順列で互いに組み合わせられ得ることが企図される。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲、並びに係る特許請求の範囲が権利を享受する均等物の全範囲を参照して決定されるべきである。"