JP2004514493A - 生理信号から生理パラメータを推定するための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

生理信号の複数の特性を識別するシステムが開示されている。生理信号のそれらの複数の特性のうちの任意のものが生理パラメータを表すことができる。それぞれのそのような識別された特性に対してそれぞれの尤度因子を提供するため複数の相異なる技術が使用される。そのとき生成する尤度因子は、所望の生理パラメータを極めて大きな尤度で表す生理信号の特性を選択するため分析される。それから生理パラメータは生理信号の選択された特性から計算される。

Description

【０００１】
この出願は、２０００年１１月２１日に提出されたＪ．Ｈｕａｎｇ氏による出願番号第６０／２５２，２２９号の、仮出願に基づく完全明細書による本出願（ｎｏｎ−ｐｒｏｖｉｓｉｏｎａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）である。
【０００２】
発明の技術分野
本発明は、生理信号から生理パラメータを推定するための技術に関する。詳細には、本発明はノイズを含む生理信号から酸素測定信号を検出し、推定することに関し、さらに、詳細には、ノイズを含む生理信号から脈拍数を正確に求めるための技術に関する。
【０００３】
従来の技術
生理パラメータ（例えば、血液酸素飽和度及び脈拍数）が、生理信号により表され、そのような信号がしばしば生理信号成分より遥かに大きい実質的なノイズ成分を含むことが公知である。例えば、血流中の血液酸素飽和度（ＳｐＯ_２）レベルは、患者の身体の血液の豊富な部位（例えば指又は耳たぶ）上へ赤色及び赤外（ＩＲ）光を照射することにより求めることができる。患者を通る、又はそこから反射された光が検出され、受け取った光を表す信号が発生される。その際、それらの信号は処理され、患者の脈拍数の指示及び血中酸素濃度の指示双方が形成される。
【０００４】
そのようなシステムの１つの問題は、光表示信号中のノイズ成分である。このノイズ成分は患者の運動により実質的に引き起こされるが、周囲装置からの電磁干渉及び光センサによる周囲光の受光もまたノイズ成分の原因となる。いくつかの場合において、そのノイズ成分は、信号成分と比較して実質的に大きいことがある。従来システムは、比較的大きなノイズ成分が存在する光表示信号内の信号成分を検出するように設計されてきた。
【０００５】
最近、光表示信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用した技術が開発された。Ｄｉａｂ氏他による１９９７年５月２７日発行された米国特許第５，６３２，２７２号においては、光表示信号のＦＦＴからのデータが動脈血飽和度を求めるため分析される。この特許において、閾値レベルを上回るすべてのＦＦＴ周波数からの情報が等しい重みで分析される。
【０００６】
Ｙｏｒｋｅｙ氏他による２０００年７月２５日に発行された米国特許第６，０９４，５９２号においては、ＦＦＴスペクトルにおける各周波数個所に相応する値を有する比率信号が形成され、次いで、比率値に関連付けられた周波数においてＩＲ ＦＦＴの大きさにより重み付けされた比率信号の値のヒストグラムが形成される。
【０００７】
それらのシステムのすべてにおいては、ＦＦＴ信号がアルゴリズムに従って処理され、脈拍数信号及びＳｐＯ_２信号が形成される。しかし、そこで、所定のアルゴリズムが良好に機能しない臨床的状況が存在し、逆に、そのアルゴリズムが良好に機能するような他の状況が存在する。異なる臨床的状況の範囲にわたり最適に動作できるシステムが望ましい。
【０００８】
発明の簡単な要約
本発明の基本手法によれば、まずシステムが生理信号の複数の特性を識別する。この生理信号の複数の特性のどれもが、生理パラメータを表すことができる。それぞれのそのような識別された特性に対して尤度因子を提供するため複数の異なる技術が使用される。その結果として形成される尤度因子は、所望の生理パラメータを最大尤度で表す生理信号の特性を選択するため分析される。それから生理パラメータは生理信号の選択された特性に基づき計算される。
【０００９】
詳細には、本発明の基本手法によるシステムは、ＳｐＯ_２生理信号から脈拍数のパラメータを求める。そのＳｐＯ_２生理信号は、赤色及びＩＲ光表示信号を含む。ＩＲ光表示信号のスペクトル中のピークの周波数個所が特性として検出される。複数の異なる技術によりそれぞれ、各々の識別されたピークに対して１つの尤度因子が形成される。次いで、すべての尤度因子が、実際の脈拍数を最も大きな尤度で表す特性として識別されたピークのうちの１つを選択するため分析される。脈拍数パラメータは、選択されたピークの周波数個所において赤色及びＩＲ光表示信号から計算される。さらに、選択されたピークの周波数個所における赤色及びＩＲ光信号をさらに処理し、ＳｐＯ_２値の第２のパラメータを形成することができる。
【００１０】
図面の簡単な説明
図１は、本発明の基本手法による処理を示す機能ブロック図である。
【００１１】
図２は、ＩＲ信号から導出された例示的ＦＦＴを示すスペクトル波形図である。
【００１２】
図３は、図１に示すスペクトル確率フィルタリング回路の動作を理解する上で有用な確率分布関数（ＰＤＦ）の波形図である。
【００１３】
図４ａは、図３に示すようなＰＤＦを更新するための処理を示す機能ブロック図であり、図４ｂおよび図４ｃは、図４ａに示すブロック図の動作を理解する上で有用なＰＤＦを示す図である。
【００１４】
図５は、図１に示す本発明の実施形態において使用できるウィンドウフィルタのブロック図である。
【００１５】
図６ａは、ＩＲ半周期シフト回路の詳細なブロック図であり、図６ｂおよび６ｃは、図６ａに示すＩＲ半周期シフト回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【００１６】
図７ａは、ＩＲ全周期シフト回路の詳細なブロック図であり、図７ｂおよび７ｃは、図７ａに示すＩＲ全周期シフト回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【００１７】
図８ａは、ＩＲ／赤色光差動回路の詳細なブロック図であり、図８ｂは、図８ａに示すＩＲ／赤色光差動回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【００１８】
図１は、本発明の基本手法により生理信号から脈拍数及びＳｐＯ_２値を求めるための処理を示す機能ブロック図である。当業者はこの処理を専用のハードウエア回路により実行でき、又は制御プログラムの制御下で又は、それらの技術の組合せの制御下で動作するプロセッサ内で実行できることを理解する。所定の具現化技術は、本発明の核心に係わるものでない。
【００１９】
発明の詳細な説明
図１は、本発明の基本手法により生理信号から脈拍数及びＳｐＯ_２値を求めるための処理を示す機能ブロック図である。当業者であれば、この処理を専用のハードウエア回路によって、又は制御プログラムの制御下で実行できるか、あるいはそれらの技術を組み合せて実行できることを理解できる。詳細な具現化技術は、本発明の核心に係わるものでない。
【００２０】
図１中、コントローラ１０２の出力端子が、発光素子１０４に接続されている。有利な実施形態では、発光素子１０４は、ブロック１０４において簡略的なシンボルで示すように発光ダイオード（ＬＥＤ）の１セットである。発光素子１０４は少なくとも、赤色光を発光するための１つのＬＥＤ及び赤外（ＩＲ）光を発光するためのＬＥＤを有する。他の彩色光を発光する他のＬＥＤを備えることもできる。発光素子１０４により発光される光のある部分が、発光素子１０４と光センサ素子１０６との間の光を指示するラインにより示されているように光センサ素子１０６により受け取られる。有利な実施形態では、光センサは、ブロック１０６において簡略的なシンボルにより示されるようにフォトトランジスタである。光センサ１０６は、発光素子１０４からの光の一部を受け取り、出力端子において、受け取った光の強度を表す電気信号を形成する。発光素子１０４及び光センサ１０６の組み合わせが、公知のように設計された血液酸素濃度センサ１００を形成する。
【００２１】
光センサ１０６の出力端子は、信号プロセッサ１０８の入力端子に接続されている。信号プロセッサ１０８の出力端子は、バンドパスフィルタＢＰＦ１１０の信号入力端子に接続されている。バンドパスフィルタ１１０の出力端子は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路１１２の入力端子及びウィンドウフィルタリング回路１１８の第１入力端子に接続されている。ＦＦＴ回路１１２の出力端子は、ＩＲスペクトルピーク識別回路１１４の入力端子に接続されている。ＩＲスペクトルピーク識別回路１１４の出力端子は、スペクトル確率フィルタリング回路１１６の入力端子及びウィンドウフィルタリング回路１１８の第２入力端子に接続されている。
【００２２】
ウィンドウフィルタリング回路１１８の出力端子は、ＩＲ半周期シフト回路１２２、ＩＲ全周期シフト回路１２４、ＩＲ／赤色光差動回路１２６のそれぞれの入力端子に接続されている。スペクトル確率フィルタリング回路１１６の出力端子は、第１の重み付け回路１２７（１）の入力端子に接続されている。ＩＲ半周期回路１２２の出力端子は、第２の重み付け回路１２７（２）の入力端子に接続されている。ＩＲ全周期回路１２４の出力端子は、第３の重み付け回路の入力端子に接続されている。ＩＲ／赤色光差動回路１２６の出力端子は、第４の重み付け回路１２７（４）の入力端子に接続されている。第１、第２、第３及び第４の重み付け回路（１２７（１），１２７（２），１２７（３），１２７（４））は、１つの重み付けサブシステム１２７を形成する。
【００２３】
第１、第２、第３及び第４の重み付け回路（１２７（１），１２７（２），１２７（３），１２７（４））のそれぞれの出力端子は、アービタ１２８の相応の入力端子に接続されている。アービタ１２８の出力端子は、脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０の入力端子に接続されている。脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０の出力端子は、スペクトル確率フィルタリング回路１１６の第２の入力端子に接続されている。
【００２４】
動作中、発光装置１０４及び光センサ１０６を含むＳｐＯ_２センサ１００は、公知のように図１中１０５として示される指又は耳たぶのような患者の身体の血液の豊富な部位に近接して置かれる。光センサ１０６により発生される光表示信号は比較的低パワーである。信号プロセッサ１０８は低パワー信号を受け取り、より高いパワーの信号を公知のように形成する。図１では信号プロセッサ１０８は２つの信号を形成する。そのうちの１つは光センサ１０６が受け取った赤色光の強さを表し、もう１つは、光センサ１０６が受け取ったＩＲ光の強さを表す。それらの信号はサンプリングされ、各デジタル‐アナログ変換器（図示せず）によりデジタル形態に変換され、それぞれの信号はすべて公知のように形成される。それらのデジタル信号は、明示的に以下異なったような説明をしていなければ図１に示す処理ブロックの残部により並列的に処理される。
【００２５】
光表示デジタル信号は、まずＢＰＦ１１０によりバンドパスフィルタリングされ、パルス周波数が含まれていると推定され得る周波数領域内に存在しない信号成分が除去される。こうすることによって帯域外ノイズが低減され、フィルタリングされた信号のＳ／Ｎ比を改善する。当業者であれば、どのようにＢＰＦ１１０の通過帯域を適当に調節するかを理解できる。
【００２６】
その際、フィルタリングされた信号（赤色及びＩＲ）は、ＦＦＴ回路１１２により周波数領域に変換される。ＦＦＴ回路１１２は、公知のように順次のＦＦＴスペクトルを形成する。各ＦＦＴスペクトルは、１０２４の複合値の１セットからなり、該複合値の各々はそれぞれの周波数個所でのエネルギを表す１つの大きさを有する。図２は、比較的限られた数の周波数個所を含む１つのＩＲ信号から導出された例示的ＦＦＴを示すスペクトル波形図である。図２中の水平方向は、周波数を表し、垂直方向は大きさを表す。ＦＦＴにおける各々の周波数個所は、周波数を表す水平方向個所及び該周波数におけるＦＦＴの大きさを表す高さを有する垂直矩形により表される。水平軸に沿っての数は、毎分当たりの脈拍数（ＢＰＭ）を表す。図示の実施形態では、信号プロセッサ１０８からの赤色光デジタル信号及びＩＲデジタル信号それぞれに対して、１０秒ごとに１つの１０２４ポイントＦＦＴが計算される。したがって、サンプリングレートは毎秒ほぼ１００サンプルである。それゆえ、図示の実施形態では、各ＦＦＴは、ＤＣからスタートしてほぼ１００Ｈｚまで０．０１Ｈｚごとに間隔をおかれた周波数個所において１０２４の複合値の１セットから成る。しかし脈拍数を求めるアプリケーションでは、ＤＣからほぼ５Ｈｚ（３００ＢＰＭ）までの周波数のみが重要である。
【００２７】
機能ブロック１１４では、ＦＦＴ回路１１２からのＩＲスペクトルにおけるピークの大きさ及び周波数個所が公知のように識別される。第１に、ＦＦＴにおける大きさが、所定の値に規準化される。すなわち、ＦＦＴスペクトルにおける最大の大きさが、所定の値にセットされ、残部が適宜公知のようにスケーリングされる。図２中、最大の大きさ（最も低い周波数個所において示す）が１０００にセットされ、そして、残部は適宜スケーリングされる。
【００２８】
第２に、ピークが識別される。図示の実施形態において、ピークとして識別されるには、ＩＲスペクトル個所の大きさが（１）所定の閾値の大きさより高くなければならず、かつ（２）スペクトル個所の両側における所定の大きさの値より大きい値の上昇及び下降により表されなければならない。これらの基準尺度を満たす各ＦＦＴスペクトル個所が公知形式でピークとして識別される。識別されたＩＲピークの大きさ及びスペクトル個所のリストが形成される。図２中、ピークは、ほぼ３５ＢＰＭ，４６ＢＰＭ，７６ＢＰＭ，１４０ＢＰＭ及び１６０ＢＰＭにおいて識別される。さらに、後続の処理のため識別されるピークの数を制限することも可能である。例えば図示の実施形態では、最大の大きさを有する２０のピークのみが処理される。図２中、識別されたピークは黒で満たされた矩形により示され、一方、非ピーク周波数個所は空白の矩形によって示されている。
【００２９】
一般に、ＩＲピークとして識別された各スペクトル個所におけるＦＦＴ情報、及び場合によっては他の情報が、以下述べるように４つの尤度因子ＬＦの１セットを求めるため処理され、この４つの尤度因子は、スペクトル確率フィルタリング回路１１６（ＬＦ（１））、ＩＲ半周期シフト回路１２２（ＬＦ（２））、ＩＲ全周期シフト回路１２４（ＬＦ（３））及びＩＲ／赤色光差動回路１２６（ＬＦ（４））の各々からのものである。すなわち、４つのＬＦ（ＬＦ_１（１）、ＬＦ_１（２）、ＬＦ_１（３）、ＬＦ_１（４））の第１のセットがＩＲ ＦＦＴピーク１に対して生成され、そして、４つのＬＦ（ＬＦ_２（１）、ＬＦ_２（２）、ＬＦ_２（３）、ＬＦ_２（４））の第２のセットがＩＲ ＦＦＴピーク２に対して生成され、以下同様となる。本明細書の以下の記載において表記ＬＦ_ｉ（ｊ）は、ｊ番目の処理機能からのｉ番目のＩＲ ＦＦＴピークに対する尤度因子ＬＦを示す。
【００３０】
詳細に説明すると、再び図２を参照すると、４つのＬＦの第１のセット（ＬＦ_１）が、上述のように、スペクトル確率フィルタリング回路１１６、ＩＲ半周期シフト回路１２２、ＩＲ全周期シフト回路１２４及びＩＲ／赤色光差動回路１２６によりＩＲ ＦＦＴにおけるピークとして識別された３５ＢＰＭスペクトル個所に対して形成される。４つのＬＦの第２セット（ＬＦ_２）が４６ＢＰＭスペクトル個所に対して形成され、第３セット（ＬＦ_３）が７６ＢＰＭスペクトル個所に対して生成される。そして同様にしてＬＦ_４が１４０ＢＰＭスペクトル個所に対して形成され、ＬＦ_５が１６０ＢＰＭスペクトル個所に対して形成される。
【００３１】
その後４つのＬＦ_ｉ（ＬＦ_ｉ（１）、ＬＦ_ｉ（２）、ＬＦ_ｉ（３）、及びＬＦ_ｉ（４））の各セットが、重み付けサブシステム１２７内の相応の重み付け回路により重み付けされる。すなわち、各ＬＦ_ｉ（１）は、重み付け回路１２７（１）において重みＷ１により重み付けされて、相応に重み付けされた尤度因子ＷＬＦ_ｉ（１）を形成する。各ＬＦ_ｉ（２）は、重み付け回路１２７（２）において重みＷ２により重み付けされて、相応の重み付けされた尤度因子ＷＬＦ_ｉ（２）等を形成する。その結果、識別されたＩＲスペクトルピーク個所（３５ＢＰＭ、４６ＢＰＭ、７６ＢＰＭ、１４０ＢＰＭ、１６０ＢＰＭ）の各々に関連付けられた４つのＷＬＦ_ｉの１セットが得られる。
【００３２】
アービタ１２８は、ＩＲスペクトルピーク個所のすべてに関連付けられるＷＬＦ_ｉのセットのすべてを処理し、そして、最大尤度で脈拍数を表す周波数としてＩＲスペクトルピーク個所のうちの１つを選択する。当業者は脈拍数表示周波数を選択するようにＷＬＦを処理できる多くの方法が存在することを理解する。例えばアービタ１２８は、ＷＬＦを規準化し、最も高い値を有するＷＬＦを識別し、識別されたＷＬＦに関連付けられたＩＲ ＦＦＴを、脈拍数を表示するものとして選択できる。択一的に、有利な実施形態では、アービタ１２８は、それぞれのＩＲ ＦＦＴピークに関連付けられた４つのＷＬＦの組合せを形成し、次いで、最も高い値を有する組合せに関連付けられたＩＲ ＦＦＴピークを脈拍数を表すものとして選択する。しかし、アービタ１２８において使用される所定の選択プロセスは本発明の核心には係わりのないものである。
【００３３】
脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０は、公知形式でアービタ１２８により選択された周波数のＦＦＴ情報を処理して、脈拍数及び選択された脈拍数に相応するＳｐＯ_２値を計算する。
【００３４】
ブロック１１６では尤度因子ＬＦ_ｉ（１）が、確率的フィルタリングに基づいて求められる。脈拍数周波数の確率密度関数（ＰＤＦ）は、先に識別された脈拍数及びＳｐＯ_２値をＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０から受け取ると、それに基づいて維持される。ブロック１１４において識別されたＩＲピークの周波数個所の各々において前記ＰＤＦにおけるゼロから１までのそれぞれの確率は、ＩＲピークに対するＬＦである。次いでＰＤＦは、すべて以下詳細に述べる要領で更新される。
【００３５】
図３ａは、図１に示すスペクトル確率フィルタリング回路１１６の動作を理解する上で有用なＰＤＦの波形図である。図３ａ中ＰＤＦ６０２はクロスハッチングで示されている。水平軸は脈拍数を毎分当たりの拍動数で表し、垂直軸はゼロから１までの確率を表す。図３ａにおけるＰＤＦ６０２は連続的形態で示されているが、当業者は、図示の実施形態ではＰＤＦ６０２は離散的であり、Ｎの確率表示エントリの１セットを含み、その各々は、ＦＦＴ回路１１２からのＦＦＴの各々における周波数個所のセットに相応して、ゼロから１までにわたる１つの値を有することを理解できる。上述のように、図示の実施形態では、ＦＦＴ回路１１２からのＦＦＴにはＮ＝１０２４の周波数個所があるため、図３ａに示すＰＤＦ６０２には１０２４の相応の周波数個所がある。
【００３６】
図３ａ中、ＩＲ ＦＦＴからの３つのピークが示されている。１つは４６ＢＰＭにおける６０４，もう１つは、７６ＢＰＭ６０６，さらにもう１つは、１４０ＢＰＭ６０８である。それらのピークのうちの各々が、１つの垂直ラインにより表される。ラインの水平方向個所はピークの周波数を表し、ラインの高さは、その周波数個所におけるＰＤＦ６０２の確率である。４６ＢＰＭにおけるピークを表すライン６０４は、確率Ｐ（４６）を有する。７６ＢＰＭにおけるピークを表すライン６０６は、確率Ｐ（７６）を有する。１４０ＢＰＭにおけるピークを表すライン６０８は、確率Ｐ（１４０）を有する。図３中において、４６ＢＰＭ周波数に関連付けられた第１の尤度因子ＬＦ_１（１）はＰ（４６）の値を有し、７６ＢＰＭ周波数に関連付けられた第２の尤度因子ＬＦ_２（１）はＰ（７６）の値を有し、１４０ＢＰＭ周波数に関連付けられた第３の尤度因子ＬＦ_３（１）はＰ（１４０）の値を有する。上述のようにＬＦが求められた後、ＰＤＦ６０２は更新される。
【００３７】
図４ａは、図３ａのＰＤＦ６０２がどのように更新されるかを示す機能ブロック図である。図４ｂ及びｃは、図４ａの動作を理解する上で有用なＰＤＦの図解である。図４ａ中、脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０（図１）からの脈拍数値は、そのような値のリスト６１０内にエントリされる。そのリストは、偏差尺度計算ブロック６１２により処理される。偏差尺度計算ブロック６１２からの出力端はＰＤＦパラメータ計算回路６１４の入力端に接続されている。脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０からのＳｐＯ_２値は、ＰＤＦパラメータ計算回路６１４の別の入力端へ供給される。ＰＤＦパラメータ計算回路６１４は、以下詳細に述べる形式で２つのパラメータＡ及びＢを計算する。パラメータＡ及びＢは、１つの新たなＰＤＦ６２０を生成するため使用される。
【００３８】
図４ａ中Ｍのエントリを含む脈拍数値のリスト６１０が維持される。これらの脈拍数値は、ユーザに報告される最終的な脈拍数値であり、この脈拍数値は、脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０によりディスプレイ装置上にディスプレイされる。各々の新たな脈拍数値を脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０から受け取ると、最も古い値はリスト６１０から廃棄され、新たな値と置換される。
【００３９】
【外１】

【００４０】
【外２】

【００４１】
低偏差Ｄｅｖ値は、ＳｐＯ_２信号がクリーンで、比較的ノイズがなく、そして、患者の運動のような外部因子により脈拍数及びＳｐＯ_２読み取りが劣化されないような状況を表す。この場合における読み取りは比較的安定しており、周波数の広がりは比較的小さい。高いＤｅｖ値は、ＳｐＯ_２信号がノイズを含むか、又は患者の運動により脈拍数及びＳｐＯ_２読み取りが劣化されるような状況を表す。この状況における読み取りは、迅速に、不規則に変化することがある。この状況は、脈拍数が比較的迅速に変化していることを指示することもある。
【００４２】
偏差尺度Ｄｅｖ及びＳｐＯ_２は、次いで図４ｂ及びｃに示すように１つの新たなＰＤＦ６２０を形成するのに必要な値Ａ及びＢを形成するために使用される。新たなＰＤＦ６２０は、パラメータＡにより表された高さと、パラメータＢにより表された幅を有する。計算を簡単にするため図示の実施形態では、新たなＰＤＦは形状が３角形である。ただし、当業者は既知のガウス分布特性形状のような他のＰＤＦ形状も同様に使用できることを理解できる。パラメータＡは、Ａ∝ＳｐＯ_２／Ｄｅｖとして計算できる。パラメータＢは、Ｂ∝Ｄｅｖとして計算される。こうして、比較的低いＤｅｖ値により指示される脈拍数信号が安定していればいるほど、ＰＤＦ６２０において指示される新たなＰＤＦはそれだけ益々高く、益々狭幅になる。このことは、脈拍数が比較的狭い周波数レンジ内にある確率が一層高くなることを表している。またこのことは図４ｂに示されており、ここではＰＤＦ６２０は比較的丈が高く、狭幅になっている。逆に、比較的高いＤｅｖ値により指示される脈拍数信号が不規則性で不安定であればあるほど、ＰＤＦ６２０’において示すように新たなＰＤＦはそれだけ益々低く、幅広となる。このことは、脈拍数がどの周波数であってもその周波数である確率が低いことを表すが、その代わりに、脈拍数が比較的幅広い周波数レンジ内のどこかにあることを表す。このことは、新たなＰＤＦ６２０’が比較的短く幅広い図４ｃに示されている。
【００４３】
ＰＤＦ６０２は、この新たなＰＤＦ６２０を使用して更新される。図示の実施形態において、図４ｂに示すような比較的高く、狭幅なＰＤＦ６２０が使用される。図３ｂを再び参照すると、新たなＰＤＦ６２０が、図３ａの先行存在しているＰＤＦ６０２内に挿入される。新たなＰＤＦ６２０は、脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０により選択された周波数のところでセンタリングされている。図示の実施形態において、これは、７６ＢＰＭの脈拍数に相応する周波数個所である。結果として得られるＰＤＦ６０２’は図３ｃに示されている。
【００４４】
その際、図３ｃのＰＤＦ６０２’の大きさは因子ｆ∝Ｄｅｖだけ減少される。上述のように低いＤｅｖ値は、比較的クリーンな信号及び安定した脈拍数を指示するが、一方、高いＤｅｖ値は比較的多くのノイズを含む信号又は不規則性及び／又は迅速に変化する脈拍数を指示する。クリーンな信号及び安定した脈拍数を指示するＤｅｖ値が低ければ低いほど、因子ｆはそれだけ益々高くなり、ＰＤＦはそれだけ益々減少される。これにより狭幅のＰＤＦが生じ、このＰＤＦは繰り返すごとに情報の多くを失い、スペクトル確率フィルタ１１６がより容易に脈拍数の変化に追従できるようになる。ノイズを含む信号又は不規則脈拍数を指示するＤｅｖ値が高ければ高いほど、因子ｆはそれだけ益々低くなり、ＰＤＦが減少されるのが益々わずかとなる。これにより比較的広いＰＤＦが得られ、繰り返すごとにそれの情報の大半が保持される。図３ｄは、結果として得られるＰＤＦ６０２’’を示し、これは図３ａに示すように、ＩＲピーク識別回路１１４からのＩＲピーク値の次のセットに対するＬＦを求めるため使用される。
【００４５】
機能ブロック１１８では、識別された各ＩＲピークに対して、赤色及びＩＲ信号が、そのピークの周波数個所Ｆを取り囲む比較的狭幅の通過帯域を有するウィンドウフィルタによりフィルタリングされる。ウィンドウフィルタを構成するための多数の公知の方法のどれを使用してもよい。例えば、図２を参照すると、所定の数の周囲周波数個所に対する周波数個所ＦにおけるＦＦＴ値及び所定数の周囲周波数個所に対するＦＦＴ値が選択され、一方、他のすべての周波数個所に対するＦＦＴ値が無視される。その場合、選択されたＦＦＴ周波数値の逆フーリエ変換が実行されて、選択されたピークの周波数近傍におけるそれぞれ１０秒のウィンドウフィルタリングされた時間領域信号が発生される。
【００４６】
図５は、ウィンドウフィルタ１１８の択一的な有利な実施例を示す。図示のウィンドウフィルタ１１８は、赤色及びＩＲ光表示信号の双方をフィルタリングするため使用できる。図５中、ＢＰＦフィルタ１１０からのバンドパスフィルタリングされた光表示信号が、複数のＢＰＦフィルタ７０２のそれぞれの入力端子に供給される。複数のＢＰＦフィルタ７０２のそれぞれの出力端子が、マルチプレクサ７０４の相応の入力端子に接続されている。マルチプレクサ７０４の出力端子は処理回路に接続されており、その処理回路はＩＲ半周期シフト回路１２２、ＩＲ全周期シフト回路１２４及びＩＲ／赤色光差動回路１２６である。ＩＲスペクトルピーク識別回路１１４からの現在処理されているＩＲピークの周波数を表す信号が、制御回路７０６の入力端子に供給される。制御回路７０６の出力端子がマルチプレクサ７０４の制御入力端子に接続されている。
【００４７】
動作中、複数ＢＰＦフィルタ７０２の各々は比較的狭い通過帯域を有し、これら複数のＢＰＦフィルタ７０２はそれぞれ選択された中心周波数を有するので、重要な周波数レンジ全体（すなわちＤＣからほぼ５Ｈｚまで）がカバーされる。図示の実施形態では、７つのＢＰＦフィルタ７０２（１）〜７０２（９）が設けられている。ＢＰＦフィルタ７０２のすべてがほぼ１Ｈｚの通過帯域を有する。第１のＢＰＦフィルタ７０２（１）はほぼ０．５Ｈｚの中心周波数及びＤＣからほぼ１Ｈｚまでの通過帯域を有する。第２のＢＰＦフィルタ７０２（２）はほぼ１Ｈｚの中心周波数及びほぼ０．５Ｈｚからほぼ１．５Ｈｚまで等の通過帯域を有する。第９のＢＰＦフィルタ７０２（９）は、ほぼ４．５Ｈｚの中心周波数及びほぼ４Ｈｚからほぼ５Ｈｚまでの通過帯域を有する。従って複数のＢＰＦフィルタ７０２のそれぞれの通過帯域はオーバーラップする。
【００４８】
制御回路７０６は、現在処理されているＩＲピークの周波数を表す信号を受け取る。制御回路７０６は、ＩＲピーク周波数に最も近い中心周波数を有するＢＰＦフィルタ７０２を選択し、マルチプレクサ７０４を条件づけし、選択されたＢＰＦフィルタ７０２を、それの出力端子に、こうして処理回路に接続し、この処理回路はＩＲ半周期シフト回路１２２に、ＩＲ全周期シフト回路及びＩＲ／赤色差動回路１２６である。
【００４９】
図６ａはＩＲ半周期シフト回路１２２の詳細なブロック図であり、図６ｂ及びｃは、図６ａにおけるＩＲ半周期シフト回路１２２を理解する上で有用な波形図である。図６ａ中、ウィンドウフィルタリング回路１１８（図１）からのウィンドウフィルタリングされたＩＲ信号が、遅延回路３０２の入力端子及び加算器３０４の第１の入力端子に供給される。遅延回路３０２の出力端子は、加算器３０４の第２の入力端子に接続されている。加算器３０４の出力端子は、第２の重み付け回路１２７（２）（図１）に接続されている。
【００５０】
脈拍数の実際の周波数又はその周波数に近いウィンドウフィルタリングされた酸素測定信号のパルス酸素測定ＩＲ信号成分（すなわち、ノイズ成分のない）は、各周期において対称的である。すなわち、各パルス波形は、等しい高さピーク及び等しい時間間隔がおかれた谷を持つ正弦波に形状的に類似する。従って、心拍数が一定に保たれているならば、半サイクルシフトされたパルス酸素測定信号成分は、シフトされていない波形の反転バージョンとなって現れる。さらに、このことは、ｎ＋１／２サイクルの任意のシフトに対しても成り立つ。ここではｎは整数である。従って、シフトされた、及びシフトされない信号の和は実質的にゼロに近いものとなる。
【００５１】
ノイズが存在すると、この相殺は不完全になる。しかし、実際の脈拍数の周波数又はその近くでのＦＦＴピークにより表される信号のみが、ノイズ成分のほかにパルス酸素測定信号成分を含む。このピークに対して脈拍数成分が、実質的に相殺される。他のすべてのピークでは、そのような相殺される成分がなく、それらのピークから形成される信号が、信号成分を含むピークからの信号より大きくとどまる傾向がある。
【００５２】
図６中、機能ブロック１２２は、ピーク識別ブロック１１４（図１）によりＩＲフィルタスペクトルにおいて識別された各ピークで別個に動作する。各ピークに対してサイクル周期Ｔが１／Ｆとして計算される。ここではＦはＨｚで表されるピークの周波数個所である。その際、Ｔ／２だけ遅延され、そのピークに対してウィンドウフィルタリングされた時間領域信号の１つのバージョンは、遅延回路３０２により形成される。この遅延された信号は、加算器３０４により元のウィンドウフィルタリングされた時間領域信号に加えられる。この加算器３０４はアキュムレータとして動作する。加算器３０４による累積の結果は、その周波数に対するＬＦ_ｉ（２）であり重み付け回路１２７（２）に供給される。重み付け回路１２７（２）により加えられる重みＷ２は負の重みであるため、より高い（より負でない）重みを最も低い累積を有する信号に与える。ここでは、その信号は、上述のように最大尤度で信号成分が相殺されていることを前提としている。
【００５３】
図６ｂは、７６ＢＰＭ（Ｆ≒１．２５Ｈｚ）に相応する周波数個所におけるＦＦＴスペクトルピークに対するＩＲ波形を示す。この波形は、１Ｈｚから２Ｈｚまでの通過帯域でウィンドウフィルタリングされている。この波形に対するサイクル周期はＴ＝１／Ｆ≒０．８秒である。ウィンドウフィルタリングされた波形は、より暗いライン２０２として示され、ウィンドウフィルタ１１８からの信号を表す。遅延された信号は、より明るいライン２０４で示されており、波形２０２をＴ／２だけ遅延したものである。遅延された信号２０４が遅延されていない信号２０２に加算されると、その結果は殊に時間エリヤ２１０及び２１２では比較的ゼロに近くなる。ここでは、ノイズ成分は低く、遅延された信号２０４は、遅延されていない信号２０２の反転波形に一層近似する。そのＩＲピーク周波数に対するＬＦを表すそれらの２つの信号の累積された和は比較的小さいものとなる。
【００５４】
図６ｃは、４６ＢＰＭ（Ｆ’≒０．７５Ｈｚ）に相応する周波数個所におけるＦＦＴスペクトルピークに対するＩＲ波形を示す。この波形は、０．５Ｈｚから１．５Ｈｚまでの通過帯域でウィンドウフィルタリングされている。この波形に対するサイクル周期は、Ｔ’＝１／Ｆ’≒１．３秒である。ウィンドウフィルタリングされた波形は、より暗いライン２０６として示され、遅延された信号はＴ’／２だけ遅延された明るいライン２０８で示されている。遅延された信号２０８が遅延されていない信号２０６に加えられると、その結果はゼロに近いものではない、それというのは、遅延された信号２０８は、遅延されていない信号２０６の反転したものに近似しないからである。これらの２つの信号の累積された和は、比較的大きくなるか、又は、少なくとも、図６ｂに示す信号に対する累積された和より大となる。
【００５５】
累積は、ブロック１１４（図１）により識別された各々のＩＲ ＦＦＴスペクトルピークに対して実行され、そして、各ピークに対するＬＦ（２）が周波数及びそのピークの大きさと共にセーブされる。次いで、識別されたすべてのＩＲ ＦＦＴピークに対するＬＦ（２）が、第２の重み付け回路１２７（２）に供給される。上述のように、パルス酸素測定信号の相殺効果がいずれの半周期シフト繰り返しタイミングごとにも生じる。すなわち（ｎ＋１／２）Ｔに対して生じる。ここでｎは整数である。こうして半周期シフトより大きいシフトに対して、例えば、Ｔ／２，３Ｔ／２，５Ｔ／２等に対して累積プロセスを繰り返すことが可能である。その場合、いずれのそのような半周期シフトに対してもトータルな累積が、その周波数シフトに対するＬＦ（２）を形成し、上述のように重み付けられる。
【００５６】
図７ａは、ＩＲ全周期シフト回路１２４の詳細なブロック図であり、図７ｂ及びｃは、図７ａに示すＩＲ全周期シフト回路１２４の動作を理解する上で有用な波形図である。図７ａ中、ウィンドウフィルタリング回路１１８（図１）からのウィンドウフィルタリングされたＩＲ信号は、遅延回路４０２の入力端子及び減算器４０４の第１入力端子に供給される。遅延回路４０２の出力端子は、減算器４０４の第２入力端子に接続されている。遅延回路４０２の出力端子は、第３の重み付け回路１２７（３）（図１）に供給される。減算器４０４の出力端子は、第３の重み付け回路１２７（３）（図１）に接続されている。
【００５７】
脈拍数の実際の周波数又はそれに近い周波数のウィンドウフィルタリングされた酸素測定ＩＲ信号のパルス酸素測定信号成分は、実際の脈拍数に関連する周期性で繰り返す。上述のように信号成分の各パルス波形は、等しい高さピーク及び等しい時間間隔をおかれた谷部を持つ正弦波に形状的に類似する。この信号は、心拍ごとに繰り返される。従って、脈拍数が一定に留まる限り、１サイクルシフトされたパルス酸素測定信号成分は、シフトされていない波形と同じとなって現れる。さらに、このことはｎサイクルのどのシフトに対しても成り立つ。ここではｎは整数である。従って、シフトされた信号とシフトされていない信号との差は実質的にゼロに近い。
【００５８】
先の場合におけるように、ノイズが存在すると、相殺は不完全なものとなる。しかし、実際の脈拍数の周波数又はその周波数に近いＩＲ ＦＦＴピークを表す信号のみが、ノイズ成分のほかに付加的にパルス酸素測定信号成分を含む。このピークに関しては脈拍数成分は、実質的に相殺される。他のすべてのピークに関してはそのような成分は相殺されず、それらのピークから形成される信号は、信号成分を含むピークから形成される信号より大きくとどまる傾向がある。
【００５９】
図７ａでは、図６ａにおける機能ブロック１２２と類似して、機能ブロック１２４もピーク識別ブロック１１４（図１）によりＩＲ ＦＦＴスペクトル内に識別された各ピーク上で別個に動作する。先に計算されたサイクル周期Ｔだけ遅延された、そのピークに対するウィンドウフィルタリングされた信号の１つのバージョンが、遅延回路４０２により形成される。この遅延された信号は、アキュムレータとして動作する減算器４０４により、元のウィンドウフィルタリングされた時間領域信号から減算される。減算器４０４による累積の結果は、そのＩＲ ＦＦＴピークに関連づけられたＬＦ（３）であり、重み付け回路１２７（３）に供給される。重み付け回路１２７（３）により加えられる重みＷ３もまた負の重みであり、より高い（より負でない）重みを最も低い累積の信号に与える。ここでは、その信号は上述のように最大尤度で信号成分が相殺されることを前提としている。
【００６０】
図７ｂは図６ｂに相応し、７６ＢＰＭに相応する周波数個所（Ｆ≒１．２５Ｈｚ）におけるＦＦＴスペクトルピークに対するＩＲ波形を示す。上述のようにこの波形は、より暗いライン２０２として示され、１Ｈｚ〜２Ｈｚの通過帯域に渡りウィンドウフィルタリングされており、Ｔ＝１／Ｆ≒０．８秒のサイクル周期を有する。時間Ｔだけ遅延された遅延信号は、より明るいライン２２０で示されている。遅延された信号２２０が遅延されていない信号２０２から減算されると、その結果は、殊に時間エリヤ２２４において比較的ゼロに近くなる。ここではノイズ成分は比較的低く、遅延された信号２２０は、遅延されていない信号に一層近似する。これらの２つの信号の累積された差は比較的小さいものとなる。
【００６１】
図７ｃは図６ｃに相応し、４６ＢＰＭに相応する周波数個所でのＩＲ ＦＦＴスペクトルピークに対する波形を示す。上述のように、この波形は０．５Ｈｚ〜１．５Ｈｚまでの通過帯域にわたりウィンドウフィルタリングされており、Ｔ’＝１／Ｆ’≒１．３秒のサイクル周期を有し、より暗いライン２０６として示されている。時間Ｔ´だけ遅延された遅延信号は、より明るいライン２２２で示されている。遅延信号２２２が遅延されていない信号２０６から減算されると、その結果は、ゼロに近くない。それというのは、遅延された信号は、遅延されていない信号に近似しないからである。それらの２つの信号の累積された差は、比較的大きくなるか、又は少なくとも図７ｂに示す信号に対する累積された差より大きくなる。
【００６２】
上述のように、パルス酸素測定信号の相殺効果は、すべての全周期シフト時点で行われる。すなわち、ｎＴの時点で行われる。ここではｎは整数である。したがって、１つ以上の全周期シフト時点で繰り返すことができ、例えば、Ｔ，２Ｔ，３Ｔ等に対して累積プロセスを繰り返すことが可能である。そのような全周期シフト時点に対するトータルな差の累積は、その周波数に対するＬＦ（３）であり、上述のように重み付けられる。
【００６３】
図８ａは、ＩＲ／赤色光差動回路１２６の詳細な機能ブロック図であり、図８ｂ及び図８ｃは、図８ａで示すＩＲ／赤色光差動回路１２６の動作を理解する上で有用な波形図である。図８ａにおいて、ウィンドウフィルタリング回路からのウィンドウフィルタリングされた赤色光信号（Ｒ）及びウィンドウフィルタリングされたＩＲ信号は、スケーリング回路５０６を介して減算器５０４のそれぞれの入力端子に供給される。減算器５０４の出力端子は、第４の重み付け回路１２７（４）に接続されている。
【００６４】
脈拍数の実際の周波数またはその周波数に近いウィンドウフィルタリングされたＩＲ酸素測定信号のパルス酸素測定信号成分が、同じ周波数でのウィンドウフィルタリングされた赤色酸素測定信号の信号成分と相関付けられる。すなわちウィンドウフィルタリングされたＩＲ及び赤色パルス酸素測定信号成分が実質的に一致する波形を有する。こうして、ウィンドウフィルタリングされた赤色光酸素測定信号成分と、ウィンドウフィルタリングされたＩＲ酸素測定信号との差が比較的ゼロに近くなる。
【００６５】
先の場合におけるように、ノイズが存在すると、この相関関係が成り立たなくなる。しかし、実際の脈拍数の周波数又はその周波数に近いそれぞれのＦＦＴピークにより表される赤色光及びＩＲ信号のみが、ノイズ成分のほかにパルス酸素測定信号成分を含む。このようなピークでは、脈拍数成分は、差形成により実質的に相殺される。他のすべてのピークでは、そのような成分は相殺されず、それらのピークから形成される差は、信号成分を含むピークからから形成される差より大きいままにある傾向がある。
【００６６】
図８において、図６の機能ブロック１２２及び図７の機能ブロック１２４と類似の要領で、機能ブロック１２６もまた、ピーク識別ブロック１１４（図１）によりＩＲ ＦＦＴスペクトル内の識別された各ピーク上で別個に動作する。ウィンドウフィルタリングされた赤色光信号Ｒがアキュムレータとして動作する減算器５０４により、ウィンドウフィルタリングされたＩＲ信号から減算される。当業者は、スキューを最小化し相殺を最大化するため、ウィンドウフィルタリングされた赤色光及びＩＲ信号がスケーリングされて、近似的に等しい大きさであるようにしなければならないことを理解できる。こうしてスケーリング回路５０６は、赤色光及びＩＲ信号をスケーリングして等しい大きさを有するように条件付けられる。減算器５０４による累積の結果は、ＩＲ ＦＦＴピークに対するＬＦ（４）であり、第４の重み付け回路１２７（４）に供給される。重み付け回路１２７（４）により加えられる重みＷ４もまた負の重みであり、より高い（より負でない）重みを、最も低い累積の信号に与える。ここでは、その信号は、赤色光Ｒ信号成分とＩＲ信号成分との間の最も高い相関を有するＦＦＴスペクトルピークを、最大尤度で表すことを前提としている。
【００６７】
図８ｂは図６ｂ及び図７ｂに相応し、７６ＢＰＭに相応する周波数個所でＦＦＴスペクトルピークに対するそれぞれＩＲ及び赤色光波形を示す。ＩＲ信号を表す波形は、より暗いライン２０２として示してあり、赤色光信号を表す波形は、より明るいライン２３０で示してある。ＩＲ信号波形２０２及び赤色光信号波形２３０は比較的一致しており、ノイズ成分が小さく相関レベルが高いことを指示するので、赤色光信号２３０をＩＲ信号２０２から減算すると、その結果は比較的ゼロに近くなる。それらの２つの信号の累積された差は比較的小さい。
【００６８】
図８ｃは図６ｃ及び図７ｃに相応し、４６ＢＰＭに相応する周波数個所におけるＩＲ ＦＦＴスペクトルピークに対するそれぞれ赤色及びＩＲ波形を示す。ＩＲ信号を表す波形は、より暗いライン２０６として示してあり、赤色光信号を表す波形は、より明るいライン２３２で示す。ＩＲ信号波形２０６及び赤色信号波形２３２は比較的一致しておらず、ノイズ成分が大きく相関レベルが低いことを指示しているので、赤色信号２３２をＩＲ信号２０６から減算すると、その結果は比較的ゼロに近くならない。それらの２つの信号の累積された差は比較的大になるか、または、図８ｂに示す信号に対する累積された差より少なくとも大きくなる。
【００６９】
当業者は、全周期シフト回路１２４に関連して上記で説明したように、赤色及びＩＲパルス酸素測定信号成分は、全周期にわたり繰り返されることを理解できる。こうして、赤色及びＩＲ信号が相互に相対的に全周期時間インターバルだけ時間シフトされる場合にも（図を分かり易くするため図示せず）赤色及びＩＲパルス酸素測定信号成分の相関効果が生じる。こうして、例えばＴ，２Ｔ，３Ｔ等の１つ以上のそのような全周期シフトに対して累積プロセスを繰り返すことが可能である。すべてのそのような全周期シフト時点に対するトータルの差累積は、そのＩＲ ＦＦＴピークに対するＬＦ（４）であり、上述のように重み付けられる。
【００７０】
処理回路の幾つか（すなわち、スペクトル確率フィルタリング回路１１６，ＩＲ半周期シフト回路１２２，ＩＲ全周期シフト回路１２４及びＩＲ／赤色光差動回路１２６のうちの幾つか）からのＬＦは他のものからのＬＦより正確であることが公知である。重み付けサブシステム１２７は、より正確な処理により多くの重みを与え、より正確でない処理により小さい重みを与える。この重み付けは、臨床的状況が異なれば、相応に異なったものとなる。
【００７１】
【表１】

【００７２】
例えば、上記の表１は、３つの臨床的状況に対する重み付け関数の１セットを示す。成人と、（例えば患者の運動が小さいため）ノイズが小さい新生児と、ノイズが高い新生児とに対する重み付け関数の１セットを示す。上述のように、重みＷ２，Ｗ３，Ｗ４は、相応の尤度因子を補償するためすべて負であり、それに対して低い値は高い尤度を表す。表１における重みは整数として示されているが、当業者は、重みを実数でも同様に表すことができることを理解する。当業者はまた、異なる重みのセットが、表１に示すその臨床的状況よりも多数の状況に対して存在することがあることも理解する。例えば、性、体重、年齢、健康等によりさらなる分類を行うことができる。さらに当業者は、重みをダイナミックに変化できることも理解する。重み付けサブシステム１２７は、ＩＲスペクトルピーク識別回路１１４（図１）により識別される各ピークｉに対して６つの重み付けられた尤度因子ＷＬＦ_ｉ（ＷＬＦ_ｉ（１），ＷＬＦ_ｉ（２），ＷＬＦ_ｉ（３）及びＷＬＦ_ｉ（４））の１セットを形成する。
【００７３】
【表２】

【００７４】
アービタ１２８は、重み付けサブシステム１２７から重み付けられた尤度ＷＬＦのすべてを受け取り、それに応じてＩＲ ＦＦＴピーク周波数のうちの１つを選択する。表２は、図２に示すＩＲ ＦＦＴピークに対して形成されたＷＬＦのすべてを示す。図示の実施形態において、各ピークｉに対するＷＬＦ_ｉは加算され、形成される和は、そのピークｉに対する最終尤度因子ＦＬＦ_ｉである。最も高いＦＬＦを有するピークは、アービタ１２８によって実際の脈拍数を表すピークで選択される。当業者は、識別されたＩＲ ＦＦＴピークのうちの１つを選択する他の方法を使用できることを理解する。
【００７５】
脈拍数及びＳｐＯ_２計算及びディスプレイ回路１３０は、ＰＬＳ＝ｆｒｅｑ（ＩＲ ＦＦＴ ｐｅａｋ）／６０ として、アービタ１２８により選択されたＩＲ ＦＦＴピークの周波数から脈拍数ＰＬＳを計算する。アービタ１２８により選択されたピークの周波数個所及びＤＣ周波数個所での赤外及びＩＲ ＦＦＴの大きさの値が、公知手法でＳｐＯ_２を計算するために使用される。その後、それらの計算された値がディスプレイ装置上でディスプレイされる。
【００７６】
ＳｐＯ_２システムがハードウエア回路に関連して全体的に上記に説明したが、当業者は、赤外及びＩＲ光信号を表すマルチビットデジタル信号がプロセッサ１０８により形成される場合、マイクロプロセッサ又はデジタル信号プロセッサのようなプロセッサを、詳しく上述した図１において示す機能を実行するようにプログラミングできる。このようなプロセッサは、その処理の結果をディスプレイするようディスプレイ装置を制御できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の基本手法による処理を示す機能ブロック図である。
【図２】
ＩＲ信号から導出された例示的ＦＦＴを示すスペクトル波形図である。
【図３】
図１に示すスペクトル確率フィルタリング回路の動作を理解する上で有用な確率分布関数（ＰＤＦ）の波形図である。
【図４ａ】
図３に示すようなＰＤＦを更新するための処理を示す機能ブロック図である。
【図４ｂ】
図４ａに示すブロック図の動作を理解する上で有用なＰＤＦを示す図である。
【図４ｃ】
図４ａに示すブロック図の動作を理解する上で有用なＰＤＦを示す図である。
【図５】
図１に示す本発明の実施形態において使用できるウィンドウフィルタのブロック図である。
【図６ａ】
ＩＲ半周期シフト回路の詳細なブロック図である。
【図６ｂ】
図６ａに示すＩＲ半周期シフト回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【図６ｃ】
図６ａに示すＩＲ半周期シフト回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【図７ａ】
ＩＲ全周期シフト回路の詳細なブロック図である。
【図７ｂ】
図７ａに示すＩＲ全周期シフト回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【図７ｃ】
図７ａに示すＩＲ全周期シフト回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【図８ａ】
ＩＲ／赤色光差動回路の詳細なブロック図である。
【図８ｂ】
図８ａに示すＩＲ／赤色光差動回路の動作を理解する上で有用な波形図である。
【図８ｃ】
図８ａに示すＩＲ／赤色光差動回路の動作を理解する上で有用な波形図である。

Claims (24)

1. 生理信号から生理パラメータを推定するための装置において、
   生理信号源と
   生理信号源に接続されていて、生理信号におけるそれぞれの特性を識別するための特性識別回路と、
   特性識別回路に接続されていて、それぞれ複数の尤度を表わす信号を発生するための複数の尤度回路と、
   尤度表示信号に応答して、識別された前記特性のうちの１つを選択するためのアービタと、
   識別された前記特性のうちの選択された１つの特性に応答して、生理パラメータを推定するための計算回路を有し、
   前記尤度回路の各々は、それぞれ識別された特性に相応する複数の信号を形成し、
   前記複数の信号は、相応の識別された特性が前記生理パラメータを表わす尤度を表示することを特徴とする、生理信号から生理パラメータを推定するための装置。
2. 生理信号源と特性識別回路との間に接続されたＢＰＦフィルタを有する、請求項０記載の装置。
3. 特性識別回路は、生理信号の特性として生理信号のスペクトルにおけるそれぞれの相応の周波数における１つ以上のピークを識別するための回路を有する、請求項０記載の装置。
4. 前記ピーク識別回路は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路及びピーク測定回路を有し、
   前記高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路は生理信号源に接続されていて、所属の周波数において生理信号を表すそれぞれの大きさを有する周波数スペクトルを形成し、
   前記ピーク測定回路は、前記スペクトルに応答して、それぞれの大きさにおけるピーク及びピークに関連づけられた周波数を識別するものである請求項０記載の装置。
5. ウィンドウフィルタが前記ピーク識別回路に接続されており、
   それぞれ識別されたピークに相応する周波数でウィンドウフィルタリングされた複数の時間領域信号を形成する、請求項０記載の装置。
6. ウィンドウフィルタは、各々の識別されたピークの周波数に近い周波数スペクトルにおける大きさのサブセットを選択する回路と、逆高速フーリエ変換回路とを有し、
   前記逆高速フーリエ変換回路は前記選択回路に接続されていて、選択された大きさのサブセットに応答してウィンドウフィルタリングされた時間領域信号を発生するものである請求項０記載の装置。
7. 生理信号は重要な周波数レンジを有し、
   ウィンドウフィルタは複数のＢＰＦフィルタ及びマルチプレクサを有し、
   前記複数のＢＰＦフィルタは生理信号源に共通に接続されており、
   各ＢＰＦフィルタは、比較的狭い通過帯域を有し、
   前記複数のＢＰＦフィルタは、前記重要な周波数をカバーするようにそれぞれセットされた中心周波数を有し、
   前記マルチプレクサは、複数のＢＰＦフィルタに接続されたそれぞれの入力端子、及び１つの出力端子を有し、
   それぞれの相応の識別されたピークの周波数に応答して、それぞれの相応の識別されたピークの周波数に最も近い中心周波数を有する複数のＢＰＦフィルタのうちの１つを選択し、ＢＰＦフィルタのうちの１つをそれの出力端子に接続するものである請求項０記載の装置。
8. 複数のＢＰＦフィルタの通過帯域はオーバーラップしている、請求項０記載の装置。
9. 各々の識別されたピークの周波数は所属の周期を有し、
   複数の尤度回路のうちの１つは、複数の時間領域信号を形成する回路と、複数の時間遅延された信号を形成する回路と、複数の尤度信号を形成する回路とを有し、
   前記の複数の時間領域信号はそれぞれ、各々の相応の識別されたピークの周波数の近傍でウィンドウフィルタリングされた生理信号であり、
   前記の複数の時間遅延された信号は、それぞれ、時間領域信号に関連付けられた周期の半周期に等しい各々の時間インターバルだけ遅延された複数の時間領域信号に相応しており、
   前記の複数の尤度信号は、それぞれ、時間領域信号と、識別されたピークのそれぞれに相応する遅延された時間領域信号との一致の度合いを表す、請求項０記載の装置。
10. 遅延された信号を形成する回路は、時間領域信号に関連付けられた周期の（ｎ＋１／２）倍に等しいそれぞれの時間インターバルだけ複数の時間領域信号を遅延させるための回路を有し、
    ｎは０より大きい整数であるか、またはゼロに等しい、請求項０記載の装置。
11. 尤度信号を形成する回路は加算器を有し、
    該加算器は、時間領域信号形成器及び遅延された時間領域信号に接続されており、
    該加算器はアキュムレータとして動作する、請求項０記載の装置。
12. 各々の識別されたピークの周波数は１つの所属の周期を有し、
    複数の尤度回路のうちの１つは、複数の時間領域信号を形成する回路、複数の時間遅延された信号を形成する回路、及び複数の尤度信号を形成する回路を有し、
    前記複数の時間領域信号はそれぞれ、各々の識別されたピークの周波数の近傍でウィンドウフィルタリングされた生理信号であり、
    前記複数の時間遅延された信号は、それぞれ、時間領域信号に関連付けられた周期に等しい各々の時間インターバルだけ遅延された複数の時間領域信号に相応しており、
    前記複数の尤度信号は、それぞれ、識別されたピークのそれぞれに相応し、時間領域信号と、識別されたピークのうちの１つに相応する遅延された時間領域信号との一致の度合いを表す、請求項０記載の装置。
13. 時間遅延された信号を形成する前記回路は、時間領域信号に関連付けられた周期のｎ倍に等しい時間インターバルだけそれぞれ複数の時間領域信号を遅延させるための回路を有し、
    ｎはゼロより大きい整数であるか、またはゼロに等しい、請求項０記載の装置。
14. 尤度信号を形成する回路は減算器を有し、
    該減算器は、時間領域信号形成器及び、遅延された時間領域信号形成器に接続されており、
    該減算器はアキュムレータとして動作する、請求項０記載の装置。
15. 生理信号は第１及び第２成分信号を有し、
    複数尤度回路のうちの１つは、第１の複数の時間領域信号を形成する第１の回路と、第２の複数の時間領域信号を形成するための第２の回路と、複数の尤度信号を形成する回路とを有し、
    前記第１の複数の時間領域信号の各々は、それぞれの相応の識別されたピークの周波数の近傍においてウィンドウフィルタリングされた第１の成分信号であり、
    前記第２の複数の時間領域信号の各々は、それぞれの相応の識別されたピークの周波数の近傍においてウィンドウフィルタリングされた第２の成分信号であり、
    前記複数の尤度信号はそれぞれ、識別されたピークのうち１つに相応し、
    第１の複数の時間領域信号のうちの相応のものと、第２の複数の時間領域信号のうちの相応のものとの一致の度合いを表す、請求項０記載の装置。
16. 尤度信号を形成する前記回路は減算器を有し、
    該減算器は、第１及び第２時間領域信号形成器に接続されており、
    該減算器はアキュムレータとして動作する、請求項０記載の装置。
17. 第１及び第２の時間領域信号を形成する回路と尤度信号発生回路との間に接続されたスケーリング回路を有し、
    該スケーリング回路は、第１及び第２時間領域信号のウィンドウフィルタリングされた成分信号をスケーリングする、請求項０記載の装置。
18. それぞれの識別されたピークの周波数は１つの所属の周期を有し、
    遅延回路が設けられており、
    前記遅延回路は、第１及び第２時間領域信号形成器に接続されており、時間領域信号に関連付けられた周期に等しいそれぞれの時間インターバルだけ遅延された第１及び第２の複数の時間領域信号にそれぞれ相応する各々の複数の時間遅延された信号を形成する、請求項０記載の装置。
19. 複数の尤度回路のうちの１つはスペクトル確率回路を有し、
    該確率回路はピーク識別回路に接続されており、相応のピークが生理パラメータを表す確率をそれぞれ表示する複数の信号を形成する、請求項０記載の装置。
20. 前記スペクトル確率回路は、確率を抽出する回路、偏差回路、計算回路及び結合回路を有し、
    確率を抽出する前記回路は、累積された確率密度関数に応じて、生理信号内の各々の識別されたピークの周波数個所が生理パラメータを表す確率を抽出し、
    前記累積された確率密度関数は、生理パラメータが生理信号のスペクトルにおける各周波数個所により表される確率を表し、
    前記偏差回路は、先に推定された複数の生理パラメータに応じて、先に推定された生理パラメータの広がりの度合いを求め、
    前記計算回路は、広がりの度合いに応じて新たな確率密度関数を形成し、
    前記結合回路は、新たな確率密度関数と累積された確率密度関数とを結合する、請求項０記載の装置。
21. 結合回路に接続されていて、累積された確率密度関数を下方にスケーリングするための回路を有する、請求項０記載の装置。
22. 生理信号源はＳｐＯ_２センサを有する、請求項０記載の装置。
23. 生理信号から生理パラメータを推定する方法において、
    生理信号を受け取るステップと、
    前記受け取った生理信号内のそれぞれの特性を識別するステップと、
    それぞれ前記識別された特性に相応して、前記相応の識別された特性が前記生理パラメータを表す尤度を表す複数の信号を形成するステップと、
    前記の尤度表示信号に応じて、前記識別された特性のうちの１つを選択するステップと、
    前記の識別された特性のうちの前記の選択された特性を用いて前記の生理パラメータを推定するステップとを有することを特徴とする、生理信号から生理パラメータを推定するための方法。
24. 前記の受け取った生理信号をＢＰＦフィルタリングするステップを含み、
    前記識別ステップは、前記受け取られてＢＰＦフィルタリングされた信号内のそれぞれの特性を識別することを含む、請求項２３記載の方法。

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