JP2002523163A - 臨床判断を助けるシステム及び方法 - Google Patents
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Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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-
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-
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Abstract
(57)【要約】
【課題】計測された生理学的パラメータに関して従来のシステムよりも多くの情報を提供する生理学的パラメータの計測システム及び計測方法と、複数の同時的推定値を利用した生理学的パラメータの計測システム及び計測方法を提供する。
【解決手段】それぞれの推定値は推定されたパラメータ内の特異状態または人工物を検出するようにデザインされており、それぞれのＲＯＣ曲線上の異なるポイントで作用する。一方は高感度を提供し、他方は高特異性を提供する。推定値間の差異はそれぞれの経時的曲線間の斜線領域で表される。異なる性能特性を備えた同じパラメータに対する２つの推定値の利用によってこれらシステムと方法は、生理学的現象に関して１つの推定値の場合よりも多量の情報を提供する。これらシステムと方法は、推定値やそれらの差異の瞬間値みならず、その差異の経時的特徴からも情報を導き出すことができる。
Description
【０００１】
【発明の属する分野】本願発明は生理学的モニターシステムとモニター方法とに
関する。特に本願発明は生理学的パラメータの改良計測値を提供する生理学的モ
ニターシステムとモニター方法とに関する。
関する。特に本願発明は生理学的パラメータの改良計測値を提供する生理学的モ
ニターシステムとモニター方法とに関する。
【０００２】
【従来の技術】医療用モニター装置または診断装置は一般的に生理学的パラメー
タの真の値の推定値を得るための計測能力を有している。この推定値は患者の看
護に関する医療行為の決定またはモニターの目的で、患者の肉体的状態に関する
情報を得るために医者によって利用される。この方法では、この測定によって提
供される生理学的パラメータの推定値が実際値と同一であるとする想定が介在す
る。
タの真の値の推定値を得るための計測能力を有している。この推定値は患者の看
護に関する医療行為の決定またはモニターの目的で、患者の肉体的状態に関する
情報を得るために医者によって利用される。この方法では、この測定によって提
供される生理学的パラメータの推定値が実際値と同一であるとする想定が介在す
る。
【０００３】 現実には、計測値によって提供されるパラメータの推定値は固有の誤差を含ん
でおり、あるいは推定（計測）値と実際値との間に相違を有している。一般的に
計測システムは、不規則な誤差を生み出す（誤差の平均値は“０”）ものであっ
たり、計測値が偏っており、推定値の平均誤差が“０”とはならないものであっ
たりする。
でおり、あるいは推定（計測）値と実際値との間に相違を有している。一般的に
計測システムは、不規則な誤差を生み出す（誤差の平均値は“０”）ものであっ
たり、計測値が偏っており、推定値の平均誤差が“０”とはならないものであっ
たりする。
【０００４】 医学分野で問題となるのはテストの感度と特異性とである。バイナリー推定方
法とは計測値が２数値の一方となることである。すなわち、正また負、イエスま
たはノー、存在または不在、等々となる推定方法である。例えば、その値が正（
肯定）あるいは負（否定）であるバイナリーパラメータの場合には、いずれか一
方の計測値または推定値が、実際の値が正（肯定）である時に正（肯定）の反応
または正（肯定）の推定を行う確率がその計測値の“感度”である。従って、こ
の感度は真の正（肯定）の結果を検出する確率である。いずれか１つの計測値ま
たは予測値が、実際の値が負（否定）である時に、負（否定）の反応または負（
否定）の推定を行う確率がその計測値の“特異性”である。従って、この特異性
は真の負（否定）の結果を検出する確率である。
法とは計測値が２数値の一方となることである。すなわち、正また負、イエスま
たはノー、存在または不在、等々となる推定方法である。例えば、その値が正（
肯定）あるいは負（否定）であるバイナリーパラメータの場合には、いずれか一
方の計測値または推定値が、実際の値が正（肯定）である時に正（肯定）の反応
または正（肯定）の推定を行う確率がその計測値の“感度”である。従って、こ
の感度は真の正（肯定）の結果を検出する確率である。いずれか１つの計測値ま
たは予測値が、実際の値が負（否定）である時に、負（否定）の反応または負（
否定）の推定を行う確率がその計測値の“特異性”である。従って、この特異性
は真の負（否定）の結果を検出する確率である。
【０００５】 理想的な推定または予想とは、その感度と特異性とが両方共１００％であるこ
とである。すなわち、間違いの正（肯定）であったり、間違いの負（否定）であ
ったりするような誤検出の確率が“０”となることである。しかしながら、物理
的に実現可能な計測ではこの理想を達成できない。典型的には、それらは両方共
１００％以下の感度と特異性とを有している。
とである。すなわち、間違いの正（肯定）であったり、間違いの負（否定）であ
ったりするような誤検出の確率が“０”となることである。しかしながら、物理
的に実現可能な計測ではこの理想を達成できない。典型的には、それらは両方共
１００％以下の感度と特異性とを有している。
【０００６】 計測システムの感度と特異性とは相反する要素であることは知られている。す
なわち、感度を高めれば特異性が犠牲になり、特異性を高めれば感度は犠牲にな
る。計測システムの可能なオペレーションポイントはレシーバオペレーション特
性曲線(ROC: Receiver Operating Characteristic curve)として説明できる。例
示的ＲＯＣ曲線は図１に示されている。実際のＲＯＣ曲線は異なる形態であろう
が、全ては特異性と感度と相対犠牲的関係にある。
なわち、感度を高めれば特異性が犠牲になり、特異性を高めれば感度は犠牲にな
る。計測システムの可能なオペレーションポイントはレシーバオペレーション特
性曲線(ROC: Receiver Operating Characteristic curve)として説明できる。例
示的ＲＯＣ曲線は図１に示されている。実際のＲＯＣ曲線は異なる形態であろう
が、全ては特異性と感度と相対犠牲的関係にある。
【０００７】 バイナリーパラメータのバイナリー推定はそのパラメータに対する予測値を直
接的に導く。予測値は連続的推定から得られると当業界では理解されている。バ
イナリー予測値を提供するため、敷居（しきい）値をバイナリーパラメータの連
続的推定値に適用することができる。例えば、もし推定値がその敷居値より小さ
ければそのパラメータはそのバイナリー状態の一方を有することが予測される。
もしその推定値が敷居値以上であるならばそのパラメータは他方のバイナリー状
態を有すると予測される。推定値とパラメータとの間の関係は図２に示すごとき
反応の確率として実験データから導くことができよう。本願明細書の好適実施態
様においては、反応の確率が５０％である推定値が敷居値として使用されている
。
接的に導く。予測値は連続的推定から得られると当業界では理解されている。バ
イナリー予測値を提供するため、敷居（しきい）値をバイナリーパラメータの連
続的推定値に適用することができる。例えば、もし推定値がその敷居値より小さ
ければそのパラメータはそのバイナリー状態の一方を有することが予測される。
もしその推定値が敷居値以上であるならばそのパラメータは他方のバイナリー状
態を有すると予測される。推定値とパラメータとの間の関係は図２に示すごとき
反応の確率として実験データから導くことができよう。本願明細書の好適実施態
様においては、反応の確率が５０％である推定値が敷居値として使用されている
。
【０００８】 同様に、複数の敷居値を連続的推定値に適用して序数パラメータ値を予測する
こともできよう。例えば、一般的に、“活発度/沈静度”の変調オブザーバ評価(
Modified Observer's Assessment of Alertness/Sedation Scale)が麻酔された
外科患者の沈静度レベルの定量化に使用されている。５つの序数敷居値のセット
を患者の沈静状態を表す１つの連続推定値に適用して予測される沈静状態を知る
ことができるであろう。 活発度/沈静度の変調オブザーバ評価 ───────────────────────────────── 反応 レベル ───────────────────────────────── 普通の調子の名前の呼掛けに即反応 ５ 普通の調子の名前の呼掛けに無気力反応 ４ 大声及び/又は反復的な名前の呼掛け後にのみ反応 ３ 軽く揺すった後にのみ反応 ２ 軽く揺すった後にも無反応 １ 試験的刺激にも無反応 ０ ────────────────────────────────── 序数パラメータ値の予測に使用される連続的推定値は、連続的パラメータ値の
予測に使用される連続的推定値にも適用できるであろう。推定値と、それが予測
するパラメータとの関係は線的（一次的）である必要はない。このことはその敷
居値が序数推定値の場合に等間隔である必要がないのと同じである。いかなる連
続的パラメータ（例えば、患者の沈静状態）でもディスクリートな序数状態のセ
ットであると考えられる。その各々はその連続予測値に適当なセットの敷居値を
適用することで推定できよう。各状態はそれぞれ特徴的であるが、その状態の範
囲の１端から別端までの連続状態のステップである。よって、ＲＯＣ曲線の概念
は全体的な連続状態及び全てのペア状態にも適用され、推定値の能力は全範囲の
パラメータに関してその感度と特異性とを変更させるように調整できよう。ＲＯ
Ｃ概念を利用するのに明瞭な敷居値を連続的推定値に適用させる必要がないこと
は重要である。反応の確率は推定値及び関与するパラメータとの間の相関性を介
して暗示される。
こともできよう。例えば、一般的に、“活発度/沈静度”の変調オブザーバ評価(
Modified Observer's Assessment of Alertness/Sedation Scale)が麻酔された
外科患者の沈静度レベルの定量化に使用されている。５つの序数敷居値のセット
を患者の沈静状態を表す１つの連続推定値に適用して予測される沈静状態を知る
ことができるであろう。 活発度/沈静度の変調オブザーバ評価 ───────────────────────────────── 反応 レベル ───────────────────────────────── 普通の調子の名前の呼掛けに即反応 ５ 普通の調子の名前の呼掛けに無気力反応 ４ 大声及び/又は反復的な名前の呼掛け後にのみ反応 ３ 軽く揺すった後にのみ反応 ２ 軽く揺すった後にも無反応 １ 試験的刺激にも無反応 ０ ────────────────────────────────── 序数パラメータ値の予測に使用される連続的推定値は、連続的パラメータ値の
予測に使用される連続的推定値にも適用できるであろう。推定値と、それが予測
するパラメータとの関係は線的（一次的）である必要はない。このことはその敷
居値が序数推定値の場合に等間隔である必要がないのと同じである。いかなる連
続的パラメータ（例えば、患者の沈静状態）でもディスクリートな序数状態のセ
ットであると考えられる。その各々はその連続予測値に適当なセットの敷居値を
適用することで推定できよう。各状態はそれぞれ特徴的であるが、その状態の範
囲の１端から別端までの連続状態のステップである。よって、ＲＯＣ曲線の概念
は全体的な連続状態及び全てのペア状態にも適用され、推定値の能力は全範囲の
パラメータに関してその感度と特異性とを変更させるように調整できよう。ＲＯ
Ｃ概念を利用するのに明瞭な敷居値を連続的推定値に適用させる必要がないこと
は重要である。反応の確率は推定値及び関与するパラメータとの間の相関性を介
して暗示される。
【０００９】 物理的に実現可能な計測システムが１００％の感度と特異性の両方を提供する
ものでなければ、重要な設計問題は計測の実際の感度と特異性とに対応するＲＯ
Ｃ曲線上の点に集約される。そなわちこれがオペレーションポイントである。連
続的推定値の場合には、敷居値を変動させるとオペレーションポイントはＲＯＣ
曲線に沿って移動する。ＲＯＣ曲線上のオペレーションポイントの最良位置は好
適には犠牲-利益の観点から導かれる。誤検出（誤“正”及び誤“負”）の危険
度と正確な検出による利益度との対比によってその分析がなされる。両者が対等
ではないとき、推定値を偏らせるようにオペレーションポイントを感度増強方向
あるいは特異性増強方向のいずれかに片寄らせることが望ましいであろう。例え
ば、致命的な病気の存在を調べるために患者を検査するシステムは、特異性を犠
牲にしてでも非常に高い感度を提供するように設計されるであろう。増強された
感度によって与えられる増加した検出率は、間違いの判定を避けるのに必要な余
分な試験をも正当化するであろう。しかし、この設計は、オペレーションポイン
トを特定するために高感度と高特異性との間の選択を迫る。
ものでなければ、重要な設計問題は計測の実際の感度と特異性とに対応するＲＯ
Ｃ曲線上の点に集約される。そなわちこれがオペレーションポイントである。連
続的推定値の場合には、敷居値を変動させるとオペレーションポイントはＲＯＣ
曲線に沿って移動する。ＲＯＣ曲線上のオペレーションポイントの最良位置は好
適には犠牲-利益の観点から導かれる。誤検出（誤“正”及び誤“負”）の危険
度と正確な検出による利益度との対比によってその分析がなされる。両者が対等
ではないとき、推定値を偏らせるようにオペレーションポイントを感度増強方向
あるいは特異性増強方向のいずれかに片寄らせることが望ましいであろう。例え
ば、致命的な病気の存在を調べるために患者を検査するシステムは、特異性を犠
牲にしてでも非常に高い感度を提供するように設計されるであろう。増強された
感度によって与えられる増加した検出率は、間違いの判定を避けるのに必要な余
分な試験をも正当化するであろう。しかし、この設計は、オペレーションポイン
トを特定するために高感度と高特異性との間の選択を迫る。
【００１０】 ビルグタイの米国特許第４５１７９８６号は、異なる強度を有した圧力パルス
波から血圧を正確に測定するために異なる感度を備えた一連の増幅器の使用を教
示する。しかし、この特許は、圧力波形の異なる部分を増幅させるために異なる
変換関数を有した増幅器セットの利用を教示するだけである。この特許は血圧に
関する情報を得るためにＲＯＣ曲線の異なるポイントの選択や、同時進行的推定
値間の相違の利用は教示していない。
波から血圧を正確に測定するために異なる感度を備えた一連の増幅器の使用を教
示する。しかし、この特許は、圧力波形の異なる部分を増幅させるために異なる
変換関数を有した増幅器セットの利用を教示するだけである。この特許は血圧に
関する情報を得るためにＲＯＣ曲線の異なるポイントの選択や、同時進行的推定
値間の相違の利用は教示していない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】よって、本願発明の主たる目的は、計測された
生理学的パラメータに関して従来のシステムよりも多くの情報を提供する生理学
的パラメータの計測システム及び計測方法の提供である。
生理学的パラメータに関して従来のシステムよりも多くの情報を提供する生理学
的パラメータの計測システム及び計測方法の提供である。
【００１２】 本願発明の別の目的は、複数の同時的推定値を利用した生理学的パラメータの
計測システム及び計測方法の提供である。
計測システム及び計測方法の提供である。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本願発明のシステム及び方法は、計測されたパラ
メータの実際の状態の判断に利用できる情報を医療用モニター装置または診断装
置の利用者に対して提供する。好適な実施態様では同一である生理学的手法によ
り得られる複数の推定値または予測値を使用する。それぞれの推定値は関与する
パラメータの特異状態または人工物の種類を検出あるいは予測するようにデザイ
ンされている。よって、特異状態または人工物の予測に関して各推定値は異なる
感度と特異性とを有し、その状態または人工物の予測に対応するＲＯＣ曲線上に
異なるオペレーションポイントを有するであろう。これら推定値は予測するよう
にデザインされている状態または人工物が不在である場合には類似値を提供する
ようにデザインされている。さらに、特異状態または人工物が存在する場合には
推定値間の差の程度が常に類似したものとなるようにもデザインされる。異なる
性能特徴を備えた同一パラメータの複数の推定値の利用によって、本願発明のシ
ステムや方法の利用者はそれら推定値のみならず、それら推定値間の差の程度か
らも情報を引き出すことができる。よって利用者は測定パラメータまたは状態に
ついての追加的知識及び情報を１つの推定値から得られるもの以上に引き出すこ
とができる。本願発明のシステム及び方法は、推定値やそれらの差異の瞬間的な
値からだけではなく、推定値や差異の経時的習性からも情報を引き出させる。
メータの実際の状態の判断に利用できる情報を医療用モニター装置または診断装
置の利用者に対して提供する。好適な実施態様では同一である生理学的手法によ
り得られる複数の推定値または予測値を使用する。それぞれの推定値は関与する
パラメータの特異状態または人工物の種類を検出あるいは予測するようにデザイ
ンされている。よって、特異状態または人工物の予測に関して各推定値は異なる
感度と特異性とを有し、その状態または人工物の予測に対応するＲＯＣ曲線上に
異なるオペレーションポイントを有するであろう。これら推定値は予測するよう
にデザインされている状態または人工物が不在である場合には類似値を提供する
ようにデザインされている。さらに、特異状態または人工物が存在する場合には
推定値間の差の程度が常に類似したものとなるようにもデザインされる。異なる
性能特徴を備えた同一パラメータの複数の推定値の利用によって、本願発明のシ
ステムや方法の利用者はそれら推定値のみならず、それら推定値間の差の程度か
らも情報を引き出すことができる。よって利用者は測定パラメータまたは状態に
ついての追加的知識及び情報を１つの推定値から得られるもの以上に引き出すこ
とができる。本願発明のシステム及び方法は、推定値やそれらの差異の瞬間的な
値からだけではなく、推定値や差異の経時的習性からも情報を引き出させる。
【００１４】
【発明の実施の形態】本願発明のこれら及び他の目的並びに特徴の理解は、添付
の図面を利用した続く詳細な説明によりさらに深まるであろう。
の図面を利用した続く詳細な説明によりさらに深まるであろう。
【００１５】 ＥＥＧデータは０〜４０Ｈｚの周波数領域に含まれていることは当業界では公
知である。軽い麻酔状態（覚醒状態に向かっている）は典型的にはＥＥＧ周波数
幅２０〜４０Ｈｚで増加電気力（強度）を示す。よって、患者が覚醒しているか
否かを予測する推定値はこの周波数幅で得ることができよう。電気量（強度）の
増大は患者が覚醒している高い確率を表す。
知である。軽い麻酔状態（覚醒状態に向かっている）は典型的にはＥＥＧ周波数
幅２０〜４０Ｈｚで増加電気力（強度）を示す。よって、患者が覚醒しているか
否かを予測する推定値はこの周波数幅で得ることができよう。電気量（強度）の
増大は患者が覚醒している高い確率を表す。
【００１６】 筋肉から発生する電気的活性状態を表すＥＭＧ(electromyographic)信号は３
０〜３００Ｈｚの周波数領域に含まれていることも知られている。よってＥＭＧ
信号はＥＥＧ信号と同じ周波数領域に現われることができる。ＥＭＧ活性は麻酔
された患者が覚醒状態に近づくに連れて増大する。このＥＭＧ活性はＥＥＧ活性
と共に３０〜４０Ｈｚで増大する傾向にあり、２０〜４０Ｈｚでの覚醒状態の予
測能力を増強する。しかし、ＥＭＧ活性の増大は深く麻酔された患者の反射動作
でも発生する。この場合、ＥＭＧ活性は３０〜４０Ｈｚで増強され、推定値に対
してＥＥＧとは反対である影響を及ぼす。これで覚醒状態の誤った予測の確率が
増加し、２０〜４０Ｈｚ周波数バンドを利用したＥＥＧ活性の診断用推定値の実
効性が損なわれる。
０〜３００Ｈｚの周波数領域に含まれていることも知られている。よってＥＭＧ
信号はＥＥＧ信号と同じ周波数領域に現われることができる。ＥＭＧ活性は麻酔
された患者が覚醒状態に近づくに連れて増大する。このＥＭＧ活性はＥＥＧ活性
と共に３０〜４０Ｈｚで増大する傾向にあり、２０〜４０Ｈｚでの覚醒状態の予
測能力を増強する。しかし、ＥＭＧ活性の増大は深く麻酔された患者の反射動作
でも発生する。この場合、ＥＭＧ活性は３０〜４０Ｈｚで増強され、推定値に対
してＥＥＧとは反対である影響を及ぼす。これで覚醒状態の誤った予測の確率が
増加し、２０〜４０Ｈｚ周波数バンドを利用したＥＥＧ活性の診断用推定値の実
効性が損なわれる。
【００１７】 本願発明の好適実施例は２つの異なる推定値を使用して麻酔患者の覚醒状態を
予測する。各推定値は患者が覚醒している確率を反映する値を有するようにデザ
インされている。さらに、推定値の１つはＥＭＧ活性の存在を検出するようにデ
ザインされている。これら推定値はＥＭＧ活性が不在であってもほぼ等しい値を
有し、ＥＭＧ活性の存在下では相違を示すであろう。従って、覚醒状態とＥＭＧ
活性の存在に関して推定値は異なる感度と特異性とを有することになる。各瞬間
的推定値は経時的に考察され、それら２つの推定値の相違を明示するように斜線
領域がグラフ的に表示される。この斜線領域の幅は、ＥＭＧ活性が患者の覚醒状
態の推定値に影響を及ぼす程度を示しており、それぞれの推定値単独である場合
よりも多量の覚醒の状態に関する追加的な臨床情報を提供する。この実施例では
２つであるが、Ｎ個の推定値の利用にまで推定値の数を増加させるのは容易であ
る。このＮは２よりも大きな数字である。これら追加された推定値のそれぞれは
特異な覚醒度またはＥＥＧ状態あるいは人工物の種類を検出し、検出対象の状態
または人工物が不在である場合には他の推定値と類似するようにデザインされる
であろう。
予測する。各推定値は患者が覚醒している確率を反映する値を有するようにデザ
インされている。さらに、推定値の１つはＥＭＧ活性の存在を検出するようにデ
ザインされている。これら推定値はＥＭＧ活性が不在であってもほぼ等しい値を
有し、ＥＭＧ活性の存在下では相違を示すであろう。従って、覚醒状態とＥＭＧ
活性の存在に関して推定値は異なる感度と特異性とを有することになる。各瞬間
的推定値は経時的に考察され、それら２つの推定値の相違を明示するように斜線
領域がグラフ的に表示される。この斜線領域の幅は、ＥＭＧ活性が患者の覚醒状
態の推定値に影響を及ぼす程度を示しており、それぞれの推定値単独である場合
よりも多量の覚醒の状態に関する追加的な臨床情報を提供する。この実施例では
２つであるが、Ｎ個の推定値の利用にまで推定値の数を増加させるのは容易であ
る。このＮは２よりも大きな数字である。これら追加された推定値のそれぞれは
特異な覚醒度またはＥＥＧ状態あるいは人工物の種類を検出し、検出対象の状態
または人工物が不在である場合には他の推定値と類似するようにデザインされる
であろう。
【００１８】 図３には複数の推定値を発生させるシステムのブロック図が示されている。こ
のデータ取得装置１２は人体からの生理学的信号を取得し、それら信号を処理用
に変換することができるものであればどのような装置であってもよい。この処理
装置１４はそのような信号を処理し、次に解説するように推定値を算出する。さ
らにこの処理装置１４は推定値間の関係を算出する。この表示装置１６はこの実
施例ではＣＲＴ表示器であるが、コンピュータ情報を表示するのに使用されるど
のようなビデオ、ハードコピーあるいは他の表示装置であってもよい。推定値と
それら推定値間の関係がグラフで表されるような実施態様においては、その出力
装置はグラフ画像を表示するものであるべきである。
のデータ取得装置１２は人体からの生理学的信号を取得し、それら信号を処理用
に変換することができるものであればどのような装置であってもよい。この処理
装置１４はそのような信号を処理し、次に解説するように推定値を算出する。さ
らにこの処理装置１４は推定値間の関係を算出する。この表示装置１６はこの実
施例ではＣＲＴ表示器であるが、コンピュータ情報を表示するのに使用されるど
のようなビデオ、ハードコピーあるいは他の表示装置であってもよい。推定値と
それら推定値間の関係がグラフで表されるような実施態様においては、その出力
装置はグラフ画像を表示するものであるべきである。
【００１９】 推定値の実際の形態は実験的デザイン処理手法を使用して導き出される。
【００２０】 特定すべき状態や人工物のプロトタイプとして利用するセグメントを含んだデ
ータベースがまず準備される。このデータベースは多数のテスト対象からの記録
を含んでいるものでなければならない。前述の好適実施例においては、この開発
データベースは様々な覚醒状態及び麻酔状態や様々な筋肉内反射動作中に記録さ
れたＥＥＧ信号の部分を含んでいる。推定値は複合分析または判別分析のごとき
手法を駆使して提供することができる。これら推定値は対象の特異状態または人
工物の不在時に同様な値を有し、対象の特異状態または人工物の存在下でほぼ一
定の偏差を有するようにデザインされている。これ以外の形態の推定値であって
も同等またはさらに優れた性能を提供できるであろう。本願発明は推定値の形態
には依存しない。
ータベースがまず準備される。このデータベースは多数のテスト対象からの記録
を含んでいるものでなければならない。前述の好適実施例においては、この開発
データベースは様々な覚醒状態及び麻酔状態や様々な筋肉内反射動作中に記録さ
れたＥＥＧ信号の部分を含んでいる。推定値は複合分析または判別分析のごとき
手法を駆使して提供することができる。これら推定値は対象の特異状態または人
工物の不在時に同様な値を有し、対象の特異状態または人工物の存在下でほぼ一
定の偏差を有するようにデザインされている。これ以外の形態の推定値であって
も同等またはさらに優れた性能を提供できるであろう。本願発明は推定値の形態
には依存しない。
【００２１】 図４は第１好適実施例に基く推定値の算出方法を表すブロック図である。ステ
ップ２０において、ＥＥＧ信号はまず１２８Ｈｚでサンプル取得され、２つの第
２エポックｘiに分割される。 ｘi i=１，２，……Ｎ 変数Ｎはエポック内のサンプル数であり、この場合にはＮ＝２５６である。そ
のデータは５０Ｈｚでコーナ周波数（ｆc）を有した第５オーダバターワースフ
ィルター(fifth order Butterworth filter)を使用してステップ２２で低パスフ
ルター(low pass filter)される。このコーナ周波数は全ＥＥＧ信号がそのフィ
ルターを通過できるように選択されており、ＡＣ電力線妨害(AC power line int
erference)（６０Ｈｚ）を排除している。 ｙi = b1ｘi + b2ｘi-1 + b3ｘi-2 + b4ｘi-3 + b5ｘi-4 + b6ｘi-5 - a2 ｙi-1 - a3ｙi-2 - a4ｙi-3 - a5ｙi-4 - a6ｙi-5 b1=0.3198, b2=1.5990, b3=3.1980, b4=3.1980, b5=1.5990, b6=0.3198, a2=2.7872, a3=3.4091, a4=2.1972, a5=0.7377, a6=0.1023
ップ２０において、ＥＥＧ信号はまず１２８Ｈｚでサンプル取得され、２つの第
２エポックｘiに分割される。 ｘi i=１，２，……Ｎ 変数Ｎはエポック内のサンプル数であり、この場合にはＮ＝２５６である。そ
のデータは５０Ｈｚでコーナ周波数（ｆc）を有した第５オーダバターワースフ
ィルター(fifth order Butterworth filter)を使用してステップ２２で低パスフ
ルター(low pass filter)される。このコーナ周波数は全ＥＥＧ信号がそのフィ
ルターを通過できるように選択されており、ＡＣ電力線妨害(AC power line int
erference)（６０Ｈｚ）を排除している。 ｙi = b1ｘi + b2ｘi-1 + b3ｘi-2 + b4ｘi-3 + b5ｘi-4 + b6ｘi-5 - a2 ｙi-1 - a3ｙi-2 - a4ｙi-3 - a5ｙi-4 - a6ｙi-5 b1=0.3198, b2=1.5990, b3=3.1980, b4=3.1980, b5=1.5990, b6=0.3198, a2=2.7872, a3=3.4091, a4=2.1972, a5=0.7377, a6=0.1023
【００２２】 ステップ２４で、フィルターされたエポックｙiは、スペクトル推定値を改善
するためにブラックマン窓(Blackman window)（ｗ＿ｂｌｋ）（Ｊ．Ｎ．リトル
、Ｌ．シュア、マットラブ信号処理器具箱使用者ガイド(Matlab Signal Process
ing Toolbox User's Guide)、マスワーク・インク社、ナチック、マサチューセ
ッツ州、１９９２年、２〜９ページ）が掛け算される。 i＝１，２，３，....... Ｎ ｙ＿ｆｉｌｔi＝ｙiｗ＿ｂｌｋi
するためにブラックマン窓(Blackman window)（ｗ＿ｂｌｋ）（Ｊ．Ｎ．リトル
、Ｌ．シュア、マットラブ信号処理器具箱使用者ガイド(Matlab Signal Process
ing Toolbox User's Guide)、マスワーク・インク社、ナチック、マサチューセ
ッツ州、１９９２年、２〜９ページ）が掛け算される。 i＝１，２，３，....... Ｎ ｙ＿ｆｉｌｔi＝ｙiｗ＿ｂｌｋi
【００２３】 フィルターされて窓処理されたデータはステップ２６でファーストフーリエ変
換（ＦＦＴ）技術を利用して周波数ドメインに変換される。 ここで ｊ＝√−1
換（ＦＦＴ）技術を利用して周波数ドメインに変換される。 ここで ｊ＝√−1
【００２４】 この好適実施例において、ｎ＝２５６であり、Ｙ＿ＦＩＬＴkは０〜６４.０Ｈ
ｚの周波数に対応して０.５Ｈｚづつ増加する１２９の複素数値を含む。 このパワースペクトルはステップ２８でＹ＿ＦＩＬＴkの平方として算出され
る。 Ｐkは周波数０〜６４.０Ｈｚで０.５Ｈｚ単位で増加する周波数でのパワー値
に対応する１２９の値を含む。
ｚの周波数に対応して０.５Ｈｚづつ増加する１２９の複素数値を含む。 このパワースペクトルはステップ２８でＹ＿ＦＩＬＴkの平方として算出され
る。 Ｐkは周波数０〜６４.０Ｈｚで０.５Ｈｚ単位で増加する周波数でのパワー値
に対応する１２９の値を含む。
【００２５】 第１推定値と第２推定値とは次のように算出される。
【００２６】 ステップ３０と３２において、推定値はパーセント（％）にて全対象スペクト
ルのパワーに関する特定周波数バンドのパワーとして計算される。推定値Ｅ1は
２０〜４０Ｈｚ周波数バンドに含まれる全パワー（２〜４０Ｈｚ）の百分率であ
る。推定値Ｅ2は２０〜３０Ｈｚ周波数バンドに含まれる全パワー（２〜３０Ｈ
ｚ）の百分率である。推定値Ｅ1はＥＭＧ活性の存在に敏感であるが、推定値Ｅ2
は敏感ではないであろう。大きなＥＭＧ活性が存在しなければ両推定値は類似値
となるであろう。なぜなら、３０〜４０Ｈｚ周波数バンドは全パワーに対して無
視できる程度のものを含むであろうからである。この場合、両推定値は２０〜３
０Ｈｚ周波数バンドにてパワーで示される覚醒状態の確率を表すであろう。高パ
ワーは高い確率を示し、低パワーは低い確率を示す。しかし、大きなＥＭＧ活性
が存在する場合にはＥ1の値はＥ2の値よりも大幅に増加し、これら２つの推定値
の差は広がるであろう。増加したＥＭＧ活性は増加覚醒レベルと深い麻酔状態の
患者の反射的動作を表すものであるため、Ｅ1はＥ2よりも増加したレベルの覚醒
度に対して敏感であろう。一方Ｅ2はＥ1よりも増加したレベルの覚醒度に対する
高い特異性を示すであろう。この方法の効用は、同一のパラメータに対して異な
るＲＯＣ曲線と異なるオペレーションポイントとを有する２つ以上の推定値を提
供することである。図５に示すように、Ｏ.Ｐ.Ａで作動する推定値Ｅ1は高感度
で覚醒度を予測し、Ｏ.Ｐ.Ｂで作動する推定値Ｅ2は高特異度を提供する。
ルのパワーに関する特定周波数バンドのパワーとして計算される。推定値Ｅ1は
２０〜４０Ｈｚ周波数バンドに含まれる全パワー（２〜４０Ｈｚ）の百分率であ
る。推定値Ｅ2は２０〜３０Ｈｚ周波数バンドに含まれる全パワー（２〜３０Ｈ
ｚ）の百分率である。推定値Ｅ1はＥＭＧ活性の存在に敏感であるが、推定値Ｅ2
は敏感ではないであろう。大きなＥＭＧ活性が存在しなければ両推定値は類似値
となるであろう。なぜなら、３０〜４０Ｈｚ周波数バンドは全パワーに対して無
視できる程度のものを含むであろうからである。この場合、両推定値は２０〜３
０Ｈｚ周波数バンドにてパワーで示される覚醒状態の確率を表すであろう。高パ
ワーは高い確率を示し、低パワーは低い確率を示す。しかし、大きなＥＭＧ活性
が存在する場合にはＥ1の値はＥ2の値よりも大幅に増加し、これら２つの推定値
の差は広がるであろう。増加したＥＭＧ活性は増加覚醒レベルと深い麻酔状態の
患者の反射的動作を表すものであるため、Ｅ1はＥ2よりも増加したレベルの覚醒
度に対して敏感であろう。一方Ｅ2はＥ1よりも増加したレベルの覚醒度に対する
高い特異性を示すであろう。この方法の効用は、同一のパラメータに対して異な
るＲＯＣ曲線と異なるオペレーションポイントとを有する２つ以上の推定値を提
供することである。図５に示すように、Ｏ.Ｐ.Ａで作動する推定値Ｅ1は高感度
で覚醒度を予測し、Ｏ.Ｐ.Ｂで作動する推定値Ｅ2は高特異度を提供する。
【００２７】 推定値間の差異は予測の信頼度を示す。それら推定値がほぼ同じであるときは
（ほとんど差異が無いとき）、ユーザーは両者の差異で表される特異状態または
人工物が存在せず、関連パラメータは高精度で推定されていることを知る。推定
値間の差はユーザーに状況の注意深い評価が必要であることを知らせるバロメー
タである。好適な実施態様では、これらの差異は、どちらの推定値が患者の状態
を的確に表しているかを決定させるようにユーザーに医学的判断を求める必要性
を知らせる。例えば、もし手術中にＥ1が急増すれば（Ｅ2はそのまま）、麻酔医
は沈静度レベルに注意を払い、患者への鎮痛剤投与量を考えなければならない。
もしこれらが、患者を深く麻酔させる必要性を示しており、脈拍や血圧の同時増
加がなければ、推定値Ｅ1は筋肉の反射動作で増加したであろうことが推定でき
る。反射動作は患者の麻酔脳状態とは無関係であるため、推定値Ｅ2は覚醒度の
さらに正確な確率を表すであろう。一方、もし両方の推定値が麻酔剤の投与量の
減少または停止に反応してその後に増加し、Ｅ1が急増する場合には、その原因
は覚醒状態への復帰による筋肉音の増加によるものと推定できよう。この場合は
Ｅ1が覚醒状態の確率のさらに信頼性が高い推定値となる。推定値が異なる全て
の場合に、医者は「どのようにしてこうなったか」を考えるヒントを得る。
（ほとんど差異が無いとき）、ユーザーは両者の差異で表される特異状態または
人工物が存在せず、関連パラメータは高精度で推定されていることを知る。推定
値間の差はユーザーに状況の注意深い評価が必要であることを知らせるバロメー
タである。好適な実施態様では、これらの差異は、どちらの推定値が患者の状態
を的確に表しているかを決定させるようにユーザーに医学的判断を求める必要性
を知らせる。例えば、もし手術中にＥ1が急増すれば（Ｅ2はそのまま）、麻酔医
は沈静度レベルに注意を払い、患者への鎮痛剤投与量を考えなければならない。
もしこれらが、患者を深く麻酔させる必要性を示しており、脈拍や血圧の同時増
加がなければ、推定値Ｅ1は筋肉の反射動作で増加したであろうことが推定でき
る。反射動作は患者の麻酔脳状態とは無関係であるため、推定値Ｅ2は覚醒度の
さらに正確な確率を表すであろう。一方、もし両方の推定値が麻酔剤の投与量の
減少または停止に反応してその後に増加し、Ｅ1が急増する場合には、その原因
は覚醒状態への復帰による筋肉音の増加によるものと推定できよう。この場合は
Ｅ1が覚醒状態の確率のさらに信頼性が高い推定値となる。推定値が異なる全て
の場合に、医者は「どのようにしてこうなったか」を考えるヒントを得る。
【００２８】 図６は典型的な手術中の２つの推定値とそれらの間の差異の傾向サンプルを示
す。手術の開始時であるポイントＡでは患者は覚醒状態である。そこでは両推定
値は高い水準にあり、軽い麻酔状態と高い覚醒状態の確率を示している。Ｅ2４
０の高い値はＥＥＧからの２０〜４０Ｈｚパワーへの実質的な貢献を示している
。斜線の差領域４２はＥＭＧ活性がさらに大きなパワーを貢献していることを示
し、覚醒状態の予測を確認している。ポイントＢでが２つの推定値は同じであり
、両方とも患者の麻酔状態を予測している。斜線の差領域の不在は覚醒状態の低
確率の予測の高信頼性を示している。
す。手術の開始時であるポイントＡでは患者は覚醒状態である。そこでは両推定
値は高い水準にあり、軽い麻酔状態と高い覚醒状態の確率を示している。Ｅ2４
０の高い値はＥＥＧからの２０〜４０Ｈｚパワーへの実質的な貢献を示している
。斜線の差領域４２はＥＭＧ活性がさらに大きなパワーを貢献していることを示
し、覚醒状態の予測を確認している。ポイントＢでが２つの推定値は同じであり
、両方とも患者の麻酔状態を予測している。斜線の差領域の不在は覚醒状態の低
確率の予測の高信頼性を示している。
【００２９】 ポイントＣで、推定値Ｅ1４４は軽い麻酔状態を示し、推定値Ｅ2４０は深い麻
酔状態を示している。斜線領域４６で示される幅広い両者間の差は専門医による
判断の必要性を示している。患者が麻酔剤を投与されたときに起きたＥ1のその
急増現象はまず問題がないと考えられた。外科的刺激の急増はなかった。この理
由で、Ｅ1の増加は不随反射動作に起因するＥＭＧ活性によるものであり、Ｅ2が
患者の覚醒状態のさらに正確な評価が提供されることを示している。
酔状態を示している。斜線領域４６で示される幅広い両者間の差は専門医による
判断の必要性を示している。患者が麻酔剤を投与されたときに起きたＥ1のその
急増現象はまず問題がないと考えられた。外科的刺激の急増はなかった。この理
由で、Ｅ1の増加は不随反射動作に起因するＥＭＧ活性によるものであり、Ｅ2が
患者の覚醒状態のさらに正確な評価が提供されることを示している。
【００３０】 ポイントＤにおいて両推定値は上方に向かって延びており、患者が軽い麻酔状
態に向かっていることを示す。両者間の差異の不在は２０〜４０Ｈｚ領域での全
パワーがＥＥＧからのものであり、予測の精度が高いことを示している。
態に向かっていることを示す。両者間の差異の不在は２０〜４０Ｈｚ領域での全
パワーがＥＥＧからのものであり、予測の精度が高いことを示している。
【００３１】 ポイントＥにおいて、広い斜線差領域４８は麻酔医に対してどちらの推定値が
患者の実状を表しているかの判断を求める。両推定値は上方に向かって延びてお
り、増大した覚醒の確率を示すＥＥＧ状態を示している。これは最終段階で発生
するので、この差は覚醒への復帰に関係した基底ＥＭＧ活性の増加によるもので
あると考えられ、推定値Ｅ1のほうが患者の状態を正確に反映することを示して
いる。
患者の実状を表しているかの判断を求める。両推定値は上方に向かって延びてお
り、増大した覚醒の確率を示すＥＥＧ状態を示している。これは最終段階で発生
するので、この差は覚醒への復帰に関係した基底ＥＭＧ活性の増加によるもので
あると考えられ、推定値Ｅ1のほうが患者の状態を正確に反映することを示して
いる。
【００３２】 この例においては、それぞれのＲＯＣ曲線上の異なるオペレーションポイント
での２つの推定値（予測値）の異なる感度と特異性の特徴が明確に示されている
。斜線で表されている差異領域は麻酔医の注意を異なる推定値により予測された
患者の状態の判定に向けさせ、結合された推定値の信頼レベルを示すものとして
利用させ、その解釈に対する医学的判断の必要性の有無を知らせる。
での２つの推定値（予測値）の異なる感度と特異性の特徴が明確に示されている
。斜線で表されている差異領域は麻酔医の注意を異なる推定値により予測された
患者の状態の判定に向けさせ、結合された推定値の信頼レベルを示すものとして
利用させ、その解釈に対する医学的判断の必要性の有無を知らせる。
【００３３】 前述の実施例は異なるＲＯＣ曲線を有した２つの推定値を利用して同じパラメ
ータを予測させている。別実施例においては同一のＲＯＣ曲線を備えた２つの推
定値が利用される。このような実施例のＲＯＣ曲線は図７に示されている。その
オペレーションポイントは、１つのオペレーションポイント（Ｏ.Ｐ.Ａ）が特異
性を擬制にして高感度を提供し、別のオペレーションポイント（Ｏ.Ｐ.Ｂ）が感
度を犠牲にして高特異性を提供するように選択される。そのような同一のＲＯＣ
曲線を備えた２つの推定値を利用するこのような別実施例は、１つの推定値（予
測値）のＲＯＣ曲線の２つのオペレーションポイントの利用と機能的には同じで
ある。このようなシステムは、異なるオペレーションポイントに対応する正（肯
定）または負（否定）の予測を定義する敷居値として２つの異なる推定値を利用
することで１つの推定値の使用で実施できよう。
ータを予測させている。別実施例においては同一のＲＯＣ曲線を備えた２つの推
定値が利用される。このような実施例のＲＯＣ曲線は図７に示されている。その
オペレーションポイントは、１つのオペレーションポイント（Ｏ.Ｐ.Ａ）が特異
性を擬制にして高感度を提供し、別のオペレーションポイント（Ｏ.Ｐ.Ｂ）が感
度を犠牲にして高特異性を提供するように選択される。そのような同一のＲＯＣ
曲線を備えた２つの推定値を利用するこのような別実施例は、１つの推定値（予
測値）のＲＯＣ曲線の２つのオペレーションポイントの利用と機能的には同じで
ある。このようなシステムは、異なるオペレーションポイントに対応する正（肯
定）または負（否定）の予測を定義する敷居値として２つの異なる推定値を利用
することで１つの推定値の使用で実施できよう。
【００３４】 前述の好適実施例は２つの推定値を採用しているが、本願発明はＮ個の推定値
を利用する別実施例にすることができる。このＮは２よりも大きな数である。こ
の場合、特異なＥＥＧまたは覚醒状態あるいは特異なタイプの信号人工物を予測
するようにデザインされた追加的推定値が組み入れられる。例えば、１つの推定
値を、低確率の覚醒程度を有した深い麻酔状態を示す低周波ＥＥＧ活性の存在を
検出するようにデザインすることができる。第２の推定値は軽い麻酔状態を示す
高周波ＥＥＧの存在を検出するようにデザインできる。第３は推定値は外部の電
磁波障害に起因する高周波ノイズの存在を検出するようにデザインできる。第４
の推定値は眼球の動きを検出するようにデザインできる。これらの推定値のそれ
ぞれは検出対象の状態または信号の不在時には同様な値を有するようにデザイン
できる。それらは汎用的に、類似信号状態に対してはほぼ一定の差異を有するよ
うにもデザインできる。差異は各ペアの推定値または選択された推定値間のみで
示されるようにできるであろう。
を利用する別実施例にすることができる。このＮは２よりも大きな数である。こ
の場合、特異なＥＥＧまたは覚醒状態あるいは特異なタイプの信号人工物を予測
するようにデザインされた追加的推定値が組み入れられる。例えば、１つの推定
値を、低確率の覚醒程度を有した深い麻酔状態を示す低周波ＥＥＧ活性の存在を
検出するようにデザインすることができる。第２の推定値は軽い麻酔状態を示す
高周波ＥＥＧの存在を検出するようにデザインできる。第３は推定値は外部の電
磁波障害に起因する高周波ノイズの存在を検出するようにデザインできる。第４
の推定値は眼球の動きを検出するようにデザインできる。これらの推定値のそれ
ぞれは検出対象の状態または信号の不在時には同様な値を有するようにデザイン
できる。それらは汎用的に、類似信号状態に対してはほぼ一定の差異を有するよ
うにもデザインできる。差異は各ペアの推定値または選択された推定値間のみで
示されるようにできるであろう。
【００３５】 さらに、パワースペクトル分析以外にも、多くの別方法を利用して推定値を算
出することができる。これらには、バイスペクトル及び高オーダースペクトル分
析、時間ドメイン分析、並びに確率的で非パラメータ的モデル法も含まれる。本
願発明は前述の実施例に記載された分析方法に限定されることは意図されていな
い。
出することができる。これらには、バイスペクトル及び高オーダースペクトル分
析、時間ドメイン分析、並びに確率的で非パラメータ的モデル法も含まれる。本
願発明は前述の実施例に記載された分析方法に限定されることは意図されていな
い。
【００３６】 ２つの異なるオペレーションポイントで挟まれた特定エンドポイント（例：覚
醒）の予測された確率の範囲の推定と表示の利用は心臓病学分野でも有用である
。例えば、患者の冠状動脈病（ＣＡＤ）の初期検出は心臓発作の危険性を最低限
度に抑えるのに有効である（初期の診断は早期の治療またはライフスタイルの変
更を可能にし、心臓病の進行を抑えることができよう）。ＣＡＤの存在を予測す
る心臓インデックスは、ＱＲＳ複素体である、表面ＥＣＧ波形のプライマリ三角
成分(primary triangular component)から導かれたパラメータまたは特徴から構
成できる。例えば、ＣＡＤの存在を予測する特徴はＱＲＳ時間、平均ＱＲＳバイ
コヒーレンス（６００＜ｆ１+ｆ２＜１０００Ｈｚ）及びＱＲＳパワーを含む。
健康人及び患者からのＥＣＧのデータベースを使用して、これら同じ特徴の一次
的組み合わせによる論理モデルが提供可能であり、ＣＡＤの存在を予測させるこ
とができる。従って、本願発明の別例はこれらの特徴を利用した２つのモデル（
一方は高感度に調律、他方は高特異性に調律）を利用する。新たな患者は両方の
予測モデルを評価することでＣＡＤの存在を判定することが可能である。その結
果、患者のＣＡＤの確率の下限と上限とが示されるであろう。多くの場合この範
囲は狭いものであろう（例えば、老人あるいは若い婦人の場合）。他の場合には
この範囲は広いであろう（例えば、中年の女性）。不確定度は予測確率の範囲で
表されるであろう。これら２モデルのそれぞれを利用したＣＡＤの確率の予測は
各推定値に対して１つの値を提供するであろう。よって、これら推定値（確率）
は時間に連関されないであろう。しかし推定値間の差により示される不確定度は
表示装置上にそれらの間の領域に陰影をつけてグラフで表すことができる。
醒）の予測された確率の範囲の推定と表示の利用は心臓病学分野でも有用である
。例えば、患者の冠状動脈病（ＣＡＤ）の初期検出は心臓発作の危険性を最低限
度に抑えるのに有効である（初期の診断は早期の治療またはライフスタイルの変
更を可能にし、心臓病の進行を抑えることができよう）。ＣＡＤの存在を予測す
る心臓インデックスは、ＱＲＳ複素体である、表面ＥＣＧ波形のプライマリ三角
成分(primary triangular component)から導かれたパラメータまたは特徴から構
成できる。例えば、ＣＡＤの存在を予測する特徴はＱＲＳ時間、平均ＱＲＳバイ
コヒーレンス（６００＜ｆ１+ｆ２＜１０００Ｈｚ）及びＱＲＳパワーを含む。
健康人及び患者からのＥＣＧのデータベースを使用して、これら同じ特徴の一次
的組み合わせによる論理モデルが提供可能であり、ＣＡＤの存在を予測させるこ
とができる。従って、本願発明の別例はこれらの特徴を利用した２つのモデル（
一方は高感度に調律、他方は高特異性に調律）を利用する。新たな患者は両方の
予測モデルを評価することでＣＡＤの存在を判定することが可能である。その結
果、患者のＣＡＤの確率の下限と上限とが示されるであろう。多くの場合この範
囲は狭いものであろう（例えば、老人あるいは若い婦人の場合）。他の場合には
この範囲は広いであろう（例えば、中年の女性）。不確定度は予測確率の範囲で
表されるであろう。これら２モデルのそれぞれを利用したＣＡＤの確率の予測は
各推定値に対して１つの値を提供するであろう。よって、これら推定値（確率）
は時間に連関されないであろう。しかし推定値間の差により示される不確定度は
表示装置上にそれらの間の領域に陰影をつけてグラフで表すことができる。
【００３７】 予測された確率範囲の提供の概念は、２つの異なるオペレーションポイントで
算出された１つの推定値の利用から、一方が高感度で他方が高特異性である２つ
の異なる推定値（例えば、異なる特徴）の利用にまで広げることができる。例え
ば、覚醒状態の予測値セットの適用においては、電子眼球測定器（ＥＯＧ）から
得られた正確な“まばたき”検出器は覚醒の検出器となろうが、感度が低いであ
ろう。すなわち、“まばたき”の存在は覚醒状態を示すが、“まばたき”せずと
も覚醒状態であり得る。一方、前述のＥＥＧ推定値Ｅ1は覚醒状態に非常に敏感
であるが特異性は低い。ＥＥＧ及びＥＯＧから導かれた覚醒の確率の別々の推定
値が、前述の２つのＥＥＧ推定値と同様な手法で覚醒の確率の上限と下限とを提
供するであろう。
算出された１つの推定値の利用から、一方が高感度で他方が高特異性である２つ
の異なる推定値（例えば、異なる特徴）の利用にまで広げることができる。例え
ば、覚醒状態の予測値セットの適用においては、電子眼球測定器（ＥＯＧ）から
得られた正確な“まばたき”検出器は覚醒の検出器となろうが、感度が低いであ
ろう。すなわち、“まばたき”の存在は覚醒状態を示すが、“まばたき”せずと
も覚醒状態であり得る。一方、前述のＥＥＧ推定値Ｅ1は覚醒状態に非常に敏感
であるが特異性は低い。ＥＥＧ及びＥＯＧから導かれた覚醒の確率の別々の推定
値が、前述の２つのＥＥＧ推定値と同様な手法で覚醒の確率の上限と下限とを提
供するであろう。
【００３８】 本願発明は好適実施例を利用して解説されてきたが、当業技術者であればそれ
ら実施例に多様な改良を加えることが可能であろう。それらの改良は本明細書の
「請求の範囲」に含まれるものである。
ら実施例に多様な改良を加えることが可能であろう。それらの改良は本明細書の
「請求の範囲」に含まれるものである。
【００３９】
【発明の効果】２つの異なるオペレーションポイントで挟まれた特定エンドポイ
ント（例：覚醒）の予測された確率の範囲の推定と表示の利用は心臓病学分野で
も有用である。例えば、患者の冠状動脈病（ＣＡＤ）の初期検出は心臓発作の危
険性を最低限度に抑えるのに有効である（初期の診断は早期の治療またはライフ
スタイルの変更を可能にし、心臓病の進行を抑えることができよう）。
ント（例：覚醒）の予測された確率の範囲の推定と表示の利用は心臓病学分野で
も有用である。例えば、患者の冠状動脈病（ＣＡＤ）の初期検出は心臓発作の危
険性を最低限度に抑えるのに有効である（初期の診断は早期の治療またはライフ
スタイルの変更を可能にし、心臓病の進行を抑えることができよう）。
【図１】例示的ＲＯＣ曲線である。
【図２】例示的反応確率曲線である。
【図３】本願発明の１実施例によるシステムの機能要素ブロック図である。
【図４】本願発明の１実施例によるシステム及び方法に利用される第１推定値
と第２推定値の決定方法ブロック図である。
と第２推定値の決定方法ブロック図である。
【図５】本願発明の１実施例によるシステム及び方法によって発生されたＲＯ
Ｃ曲線であり、それぞれの推定値（予測値）は別々のＲＯＣ曲線を有している。
Ｃ曲線であり、それぞれの推定値（予測値）は別々のＲＯＣ曲線を有している。
【図６】本願発明の１実施例によるシステム及び方法によって発生された２つ
の推定値（予測値）の経時的傾向を表すグラフであり、斜線領域は２つの推定値
間の差異を示している。
の推定値（予測値）の経時的傾向を表すグラフであり、斜線領域は２つの推定値
間の差異を示している。
【図７】本願発明の別実施例によるシステムと方法によって発生されるＲＯＣ
曲線であり、推定値（予測値）は同一のＲＯＣ曲線となっている。
曲線であり、推定値（予測値）は同一のＲＯＣ曲線となっている。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 デブリン，フィリップ，エイチ． アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 02467，ブルックリン，クリアウォーター ロード 33 Ｆターム(参考） 4C027 AA02 AA03 AA04 GG01 GG13 GG15 5B056 BB13 DD04 HH01
Claims (28)
- 【請求項１】生理学的パラメータ値の評価システムであって、 人体から生理学的信号を取得する信号取得装置と、 該生理学的信号から所定の生理学的パラメータの複数の推定値を導き出し、
該推定値間の関係を計算する処理装置と、 該推定値間の関係に関する情報を表示する表示装置と、 を含んで構成されていることを特徴とするシステム。 - 【請求項２】１つの推定値は１種の物理手法または計算手法で導き出され、残り
の推定値のうちの少なくとも１つの推定値は異なる物理手法または計算手法で導
き出されることを特徴とする請求項１記載のシステム。 - 【請求項３】処理装置で計算された関係はそれぞれの推定値の値間の瞬間的差異
であることを特徴とする請求項１記載のシステム。 - 【請求項４】処理装置は推定値間の関係の瞬間値を利用し、表示装置で表示され
る第１推定値の瞬間値近辺、以下または以上の特定可能な領域の幅を決定するこ
とを特徴とする請求項１記載のシステム。 - 【請求項５】処理装置は推定値間の関係の瞬間値を利用し、表示装置で表示され
る第１推定値の瞬間値のグラフ特性を決定することを特徴とする請求項１記載の
システム。 - 【請求項６】処理装置は対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値を利用
し、表示装置で表示される第１推定値近辺、以下または以上の特定可能な領域の
幅を決定することを特徴とする請求項１記載のシステム。 - 【請求項７】処理装置は対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値を利用
し、表示装置で表示される第１推定値の瞬間値のグラフ特性を決定することを特
徴とする請求項１記載のシステム。 - 【請求項８】生理学的パラメータの評価システムであって、 人体から生理学的信号を取得する信号取得装置と、 該生理学的信号から所定の生理学的パラメータの複数の推定値を導き出す処
理装置と、 該推定値を表示する表示装置と、 を含んで構成されていることを特徴とするシステム - 【請求項９】１つの推定値は１種の物理手法または計算手法で導き出され、残り
の推定値のうちの少なくとも１つの推定値は異なる物理手法または計算手法で導
き出されることを特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１０】処理装置は推定値間の関係をも計算し、該関係はそれぞれの推定
値の値間の間の瞬間的差異であることを特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１１】処理装置は推定値間の関係の瞬間値を利用し、表示装置で表示さ
れる第１推定値の瞬間値近辺、以下または以上の特定可能な領域の幅を決定する
ことを特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１２】処理装置は推定値間の関係の瞬間値を利用し、表示装置で表示さ
れる第１推定値の瞬間値のグラフ特性を決定することを特徴とする請求項８記載
のシステム。 - 【請求項１３】処理装置は対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値を利
用し、表示装置で表示される第１推定値近辺、以下または以上の特定可能な領域
の幅を決定することを特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１４】処理装置は対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値を利
用し、表示装置で表示される第１推定値の瞬間値のグラフ特性を決定することを
特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１５】生理学的パラメータの評価方法であって、 人体から生理学的信号を取得するステップと、 該生理学的信号から所定の生理学的パラメータの複数の推定値を導き出し、
該推定値間の関係を計算するステップと、 該推定値間の関係に関する情報を表示するステップと、 を含んで提供される方法。 - 【請求項１６】１つの推定値は１種の物理手法または計算手法で導き出され、残
りの推定値のうちの少なくとも１つの推定値は異なる物理手法または計算手法で
導き出されることを特徴とする請求項１５記載の方法。 - 【請求項１７】推定値間の関係は異なる推定値とそれぞれの推定値の瞬間値との
間の瞬間的差異であることを特徴とする請求項１６記載の方法。 - 【請求項１８】推定値間の関係の瞬間値が利用され、表示される第１推定値の瞬
間値近辺、以下または以上の特定可能な領域の幅が決定されることを特徴とする
請求項１５記載の方法。 - 【請求項１９】第２推定値の瞬間値または推定値間の関係の瞬間値が利用され、
表示される第１推定値の瞬間値のグラフ特性が決定されることを特徴とする請求
項１５記載の方法。 - 【請求項２０】対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値が利用され、表
示される第１推定値近辺、以下または以上の特定可能な領域の幅が決定されるこ
とを特徴とする請求項１５記載の方法。 - 【請求項２１】対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値が利用され、表
示される第１推定値の瞬間値のグラフ特性が決定されることを特徴とする請求項
１５記載の方法。 - 【請求項２２】生理学的パラメータの評価方法であって、 人体から生理学的信号を取得するステップと、 該生理学的信号から所定の生理学的パラメータの複数の推定値を導き出すス
テップと、 該推定値間を表示するステップと、 を含んで提供される方法。 - 【請求項２３】１つの推定値は１種の物理手法または計算手法で導き出され、残
りの推定値のうちの少なくとも１つの推定値は異なる物理手法または計算手法で
導き出されることを特徴とする請求項２２記載の方法。 - 【請求項２４】推定値間の関係を計算するステップをさらに含んでおり、該推定
値間の関係は異なる推定値とそれぞれの推定値の瞬間値との間の瞬間的差異であ
ることを特徴とする請求項２２記載の方法。 - 【請求項２５】推定値間の関係の瞬間値が利用され、表示される第１推定値の瞬
間値近辺、以下または以上の特定可能な領域の幅が決定されることを特徴とする
請求項２２記載の方法。 - 【請求項２６】推定値間の関係の瞬間値が利用され、表示される第１推定値の瞬
間値のグラフ特性が決定されることを特徴とする請求項２２記載の方法。 - 【請求項２７】対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値が利用され、表
示される第１推定値近辺、以下または以上の特定可能な領域の幅が決定されるこ
とを特徴とする請求項２２記載の方法。 - 【請求項２８】対象パラメータの第１推定値とは無関係の計測値が利用され、表
示される第１推定値の瞬間値のグラフ特性が決定されることを特徴とする請求項
２２記載の方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/135,931 US6338713B1 (en) | 1998-08-18 | 1998-08-18 | System and method for facilitating clinical decision making |
| US09/135,931 | 1998-08-18 | ||
| PCT/US1999/017688 WO2000011569A1 (en) | 1998-08-18 | 1999-08-04 | System and method for facilitating clinical decision making |
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|---|---|
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|---|---|---|---|
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