JP2005185834A - 信号処理装置 - Google Patents
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Abstract
生理学的モニタシステムにおける改善された信号処理方法を提供する。
【解決手段】生理学的モニタシステムであって、パルシング血液を移動させている人体組織により減衰される少なくとも第1及び第2の波長の光を検出するように構成され、検出光に基づいて一つ以上の強度信号を出力するように構成される光検出器を含んでいる光学プローブを含み、一つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つに基づいてパルシング血液の少なくとも一つの生理学的特性を表わす第1の値を決定するための第1の計算モジュールと、一つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つに基づいて、生理学的特性を表わす少なくとも第2の値を決定する第2の計算モジュールと、生理学的特性を表す結果としての値を決定するために第1及び第2の計算モジュールのうちの少なくとも1つを用いるように構成される処理モジュールを含む生理学的モニタシステム。
【選択図】 図4b
Description
S2 =s2 +n2
ここで、s1 、s2 、n1 、n2 は以下の関係を有する。
上記式においてra 、rv は係数である。
S2 =s2 +n2
ここで、s1 及びs2 とn1 及びn2 は以下の関係を有する。
上記式においてra 、rv は係数である。
S2 =s2 +n2
s1 及びs2 とn1 及びn2 は、
s1 =ra s2 , n1 =rv n2
という関係を有し、ここでra 及びrv は係数である。
S1 =s1 +n1
S2 =s2 +n2
s1 =ra s2 、及び、n1 =rv n2
又は、
ra=s1/s2、及びrv=n1/n2
ここで、s1 及びn1 は少なくともいくらか(好ましくは実質的に)相関しておらず、s2 及びn2 は少なくともいくらか(好ましくは実質的に)相関していない。第1測定信号S1 及び第2測定信号S2 は、上に定義したように相関係数ra 及びrv により関連づけられる。これらの係数の使用及び選択について、以下により詳細に記載する。
一次基準信号及び二次基準信号の一般的決定
基準信号n'(t) 及びs'(t) が決定され得る方法を以下に説明する。検出器により例えば波長λaにおいて第1信号が測定されると、信号Sλa(t)が得られる:
Sλa(t)=sλa(t)+nλa(t) (1)
ここでsλa(t)は一次信号部分であり、nλa(t)は二次信号部分である。
Sλb(t)=sλb(t)+nλb(t) (2)
なお、測定信号Sλa(t)及びSλb(t)が略同時に得られる限り、二次信号成分nλa(t)及びnλb(t)は相関する。なぜなら、任意のランダムな又は随伴的な関数により、各測定値に略同様に影響が及ぼされるからである。実質的に予測可能な一次信号成分sλa(t)及びsλb(t)もまた互いに相関する。
nλa(t)=rv nλb(t) (3)
本発明の信号モデルによれば、これらの比例関係は、吸収測定及び生理学的測定を含む(しかし、これらに限定されない)多くの測定において満たされる。さらに、本発明の信号モデルによれば、大抵の測定において、比例定数ra 及びrv を以下のように決定できる:
nλa(t)≠ra nλb(t)
sλa(t)≠rv sλb(t) (4)
式(2) にra を乗算し、次いで式(2) を式(1) から減算すると、一次信号項sλa(t)及びsλb(t)が消去されて次の単一の式が得られる:
n'(t) =Sλa(t)−ra Sλb(t)
=nλa(t)−ra nλb(t)
(5a)
これは、二次信号部分nλa(t)及びnλb(t)の各々に相関し、適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラにおいて二次基準n'(t) として使用されることができる非ゼロ信号となる。
s'(t) =Sλa(t)−rv Sλb(t)
=sλa(t)−rv sλb(t)
(5b)
これは、一次信号部分sλa(t)及びsλb(t)に相関し、適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラにおいて一次基準s'(t) として使用されることができる非ゼロ信号となる。
吸収システムにおける一次基準信号及び二次基準信号の測定の例
相関キャンセルは、吸収測定と総称される多くの測定に特に有用である。本発明のプロセッサにより決定される基準n'(t) 又はs'(t) に基づいて、適応ノイズキャンセル等の相関キャンセルを有利に使用できる吸収タイプのモニタの一例は、吸収材料が変化を受けた場合に吸収材料中のエネルギー吸収成分の濃度を決定するモニタである。かかる変化は、情報を必要とされる力又は一次的力、あるいは、材料における機械的な力等のランダムな若しくは随伴的な二次的力により生じ得る。動作等のランダムな若しくは随伴的な干渉により、測定された信号に二次的成分が生じる。これら二次的成分は、適切な二次基準n'(t) 若しくは一次基準s'(t) がわかれば、相関キャンセラにより除去又は導出されることができる。
ε5 ,λa=ra ε5 ,λb (12a)
nλa=rv nλb (12b)
ここで、
nλa≠ra nλb (13a)
ε5 ,λa≠rv ε5 ,λb (13b)
である。
式(12)及び(13)の両方が同時に満たされることはよくある。式(11)にra を乗算し、得られたものを式(9) から減算すると、二次信号成分の線形和であるゼロでない二次基準が得られる。
s'(t) =Sλa(t)−rv Sλb(t)
=sλa(t)−rv sλb(t) (14b)
=c5 x5 (t)ε5 ,λa−rv c5 x5 (t)ε5 ,λb (15b)
=c5 x5 (t)[ε5 ,λa−rv ε5 ,λb] (16b)
二次基準n'(t) 又は一次基準s'(t) のいずれかのサンプルと、測定信号Sλa(t)若しくはSλb(t)のいずれかのサンプルは、図5a及び図5bにその一例が示される適応ノイズキャンセラ30等の相関キャンセラ27に入力され、その好適な例は「結合プロセス推定手段の実行を用いる好適な相関キャンセラ(Preferred Correlation Canceler Using a Joint Process Estimator Implementation )」という見出しで本明細書中に示されている。相関キャンセラ27は、測定信号の二次部分nλa(t)若しくはnλb(t)又は一次成分sλa(t)若しくはsλb(t)のいずれかを除去し、一次信号の有効な近似s"λa(t)≒ε5 λac5 x5 (t)若しくはs"λb(t)≒ε5 λbc5 x5 (t)か、又は二次信号の有効な近似n"λa(t)≒nλa(t)若しくはn"λb(t)≒nλb(t)かのいずれかを得る。一次信号が得られる場合には、一次信号に対する近似s"λa(t)若しくはs"λb(t)から濃度c5 (t)が以下のように決定され得る:
c5 (t)≒s" λa(t)/ε5 ,λax5 (t) (17a)
c5 (t)≒s" λb(t)/ε5 ,λbx5 (t) (17b)
上述のように、吸収係数は各波長λa及びλbにおいて一定であり、この例では一次信号成分に関係する厚さx5(t)は多くの場合わかっているか若しくは時間の関数として決定されることができるので、成分A5 の濃度c5(t)を算出することができる。
1つより多くの成分を含むボリュームにおける濃度若しくは飽和度の決定
図6bを参照すると、N個の異なる成分を複数の層に配置された別の材料が示される。この材料では、2つの成分A5 及びA6 は厚さx5,6 (t)=x5 (t)+x6 (t)を有する1つの層内に見られ、この層において略ランダムに位置されている。これは、図6aの成分A5 及びA6 の層の結合に類似する。成分A5 及びA6 の層の結合等の層同士の結合は、全体の力が同一である場合に適しており、この場合には2つの層の光経路長さx5 (t)及びx6 (t)には同一の変化が及ぼされることになる。
Sλa(t)=ε5 ,λac5 x5,6 (t)
+ε6 ,λac6 x5,6 (t)+nλa(t) (18a)
=sλa(t)+nλa(t) (18b)
Sλb(t)=ε5 ,λbc5 x5,6 (t)
+ε6 ,λbc6 x5,6 (t)+nλb(t) (19a)
=sλb(t)+nλb(t) (19b)
図6cで示されるように、各々が同じように2つの成分を含むが別の動作を被る2つ以上の厚さが1つの媒体内に存在することもよくあることである。例えば、A5 及びA6 を含む所与のボリューム内のA5 の濃度又は飽和度と共に、それぞれA5 及びA6 と同じ成分を有するA3 及びA4 を含む所与のボリューム内のA3 の濃度又は飽和度を知ることが望ましい場合がある。この場合にも、一次信号sλa(t)及びsλb(t)は、A5 及びA6 の両方に関連する項を含み、二次信号nλa(t)及びnλb(t)の部分はA3 及びA4 の両方に関連する項を含む。A3 及びA4 の層は一次信号の式には入らないが、なぜなら、A3 及びA4 は異なる周波数により、又は一次信号に関係する力とは相関しないランダムな若しくは随伴的な二次的力により摂動されると考えられるからである。成分3及び5並びに成分4及び6は同じであるとされるので、それらは同一の吸収係数を有する(即ちε3 λa=ε5 λa;ε3 λb=ε5 λb;ε4 λa=ε6 λa;ε4 λb=ε6 λb)。しかしながら概して言えば、A3 及びA4 はA5 及びA6 とは異なる濃度を有するので、異なる飽和度を有することになる。よって、1つの媒体内の単一の成分は、それに関連する1つ以上の飽和度を有し得る。このモデルに従う一次信号及び二次信号は以下のように書くことができる:
飽和度測定のための一次及び二次基準信号の決定
本発明の一態様により測定信号Sλa(t)及びSλb(t)から基準信号s'(t) 又はn'(t) を決定する1つの方法は、一定飽和度方法と呼ばれるものである。この方法では、A5 及びA6 を含むボリュームにおけるA5 の飽和度(Saturation)とA3 及びA4 を含むボリュームにおけるA3 の飽和度は、いくらかの時間の間はほぼ一定のままであると仮定する。即ち、上記飽和度は、測定信号Sλa(t)及びSλb(t)の多くのサンプルに対して略一定である。
Saturation(A5(t)) = c5(t)/[c5(t) + c6(t)] (22a)
Saturation(A3(t)) = c3(t)/[c3(t) + c4(t)] (22b)
Saturation(A5(t)) = [1 + [c6(t)/c5(t)]]-1 (23a)
Saturation(A3(t)) = [1 + [c4(t)/c3(t)]]-1 (23b)
飽和度は一般に生理学的システムにおいて比較的ゆっくりと変化するので、多くのサンプルにおいてこの仮定が成り立つ。
一定(constant)飽和度の仮定は、以下のように仮定することに等しい。
c5(t)/c6(t) = constant1 (24a)
c3(t)/c4(t) = constant2 (24b)
なぜなら、式(23a) 及び (23b)における上記以外の項が定数である、即ち1であるからである。
n’(t)=Sλa(t)−raSλb(t)
=nλa(t)−ranλb(t) (31a)
式(19)にrv を乗算し、得られた式を式(18)から減算することにより、ゼロでない一次基準信号が得られる。
s’(t)=Sλa(t)−rvSλb(t)
=sλa(t)−rv sλb(t) (31b)
患者のモニタリングにおいて一定飽和度方法を用いると、初期比例係数は以下に説明するように決定できる。患者は初期化期間でさえも無動作のままでいる必要はない。比例係数ra 及びrv の値が決定されると、相関キャンセラは二次基準n'(t) 若しくは一次基準s'(t) と共に使用され得る。
一定飽和度方法を用いての一次基準信号及び二次基準信号の信号係数の決定
本発明の一態様によれば、図7aで示されるように、第2の測定仮定信号Sλb(t)=sλb(t)+nλb(t)に複数の信号係数r1 、r2 ... rn の各々を乗算し、得られた各式を第1測定信号Sλa(t)=sλa(t)+nλa(t)から減算することにより、r=r1 、r2 ... rn に対する複数の基準信号を得るように、本発明の図4a及び図4bの基準プロセッサ26を構成することができる。
R’(r,t)=sλa(t)−rsλb(t)+nλa(t)−rnλb(t) (32)
換言すれば、可能な信号係数のクロスセクションを示すために複数の信号係数が選択される。
1 、r2 ... rn のどれが信号係数ra =sλa(t)/sλb(t)及びrv =nλa(t)/nλb(t)に対応するかを決定することが困難である。
Property (1) C(x,y)=0 x,yが相関する場合 (34a)
Property (2) C(x,y)=x x,yが相関しない場合 (34b)
Property (3) C(x+y,z)=c(x,z)+c(y,z) (34c)
Property(特性)(1) 、(2) 、(3) を用いれば、測定信号Sλa(t)若しくはSλb(t)の1つに対応する第1入力と複数の基準信号R'(r1 ,t) 、R'(r2 ,t) 、... R'(rn ,t) の連続する各1つに対応する第2入力を有する相関キャンセラのエネルギー若しくはパワー出力が、一次基準s'(t) 及び二次基準n'(t) の生成に必要な信号係数ra 及びrv を決定できることを実証するのは容易である。相関キャンセラへの第1入力として測定信号Sλa(t)を受信し、第2入力として複数の基準信号R'(r1 ,t) 、R'(r2 ,t) 、... 、R'(rn ,t) を受信すると、j=1,2,... nに対する相関キャンセラの出力C(Sλa(t),R'(rj ,t) )は以下のように書くことができる。
C(sλa(t)+nλa(t),sλa(t)−rj sλb(t)+nλa(t)−rj nλb(t)) (35)
ここで、j=1,2,... ,nとし、次の式を用いた。
R’(r,t)=Sλa(t)−rSλb(t) (36)
Sλa(t)=sλa(t)+nλa(t) (37a)
Sλb(t)=sλb(t)+nλb(t) (37b)
Property(3) を使用することにより、式(35)を2つの項に展開することができる。
C(Sλa(t),R’(r,t))=C(sλa(t),sλa(t)−rsλb(t)+nλa(t)−rnλb(t))+C(nλa(t),sλa(t)−rsλb(t)+nλa(t)−rnλb(t)) (38)
Property(1) 及び(2) を使用すると、相関キャンセラの出力は以下のように規定される。
C(Sλa(t),R'(rj ,t))=sλa(t)δ(rj −ra )+nλa(t)δ(rj −rv ) (39)
ここで、δ(x)はユニットインパルス関数である。
δ(x)=1 x=0である場合 (40)
相関キャンセラの出力C(Sλa(t),R'(rj ,t) )の時間変数tは、そのエネルギー若しくはパワーを計算することにより省くことができる。相関キャンセラの出力エネルギーは以下のように規定される。
Eλa(rj )=∫C2(Sλa(t),R'(rj ,t)dt
=δ(rj −ra )∫s2 λa(t)dt
+δ(rj −rv )∫n2 λa(t)dt (41a)
相関キャンセラへの第1入力として測定信号Sλb(t)を選択し、同様に第2入力として複数の基準信号R'(r1 ,t) 、R'(r2 ,t) 、... 、R'(rn ,t) を同様にうまく選択できたことを理解されたい。この場合、相関キャンセラエネルギー出力は、
Eλb(rj )=∫C2(Sλb(t),R'(rj ,t))dt
=δ(rj −ra )∫s2 λb(t)dt
+δ(rj −rv )∫n2 λb(t)dt (41b)
である。
結合プロセス推定手段の実行を用いる好適な相関キャンセラ
本発明のプロセッサにより二次基準n'(t) 若しくは一次基準s'(t) のいずれかが決定されると、相関キャンセラはハードウェア若しくはソフトウェアのいずれにおいても実行できる。相関キャンセラの好適な実行は、結合プロセス推定手段を用いて適応ノイズキャンセラを実行することである。
結合プロセス推定手段の説明
結合プロセス推定手段60のオペレーションは以下の通りである。結合プロセス推定手段60がオンされると、パラメータΔm−1(t)、前方予測誤差信号の重み付け合計Fm−1(t)、後方予測誤差信号の重み付け合計Βm−1(t)、パラメータρm,λa(t)、及びゼロステージの推定誤差e0 ,λa(t)を含む中間変数及び信号の初期値が初期化され、ゼロに初期化されるものもあれば、小さな正の数δに初期化されものもある。
Δm-1(0) =0; (46)
Fm-1(0) =δ; (47)
Βm-1(0) =δ; (48)
ρm,λa(0)=0 (49)
e0 ,λa(t)=Sλa(t) t≧0の場合 (50)
図8で示されるように、初期化の後、測定信号Sλa(t)若しくはSλb(t)の同時のサンプルと二次基準n'(t) 若しくは一次基準s'(t) のいずれかとが結合プロセス推定手段60に入力される。ゼロステージに対して、前方予測誤差信号f0(t) 及び後方予測誤差信号b0(t) と、前方誤差信号の重み付け合計F0(t) 及び後方誤差信号の重み付け合計Β0(t) を含む中間変数と変換ファクタγ0(t) とが、以下により計算される:
f0 (t)=b0 (t)=n'(t) (51a)
F0 (t)=Β0 (t)=λF0 (t−1)+|n'(t) |2 (52a)
γ0 (t−1)=1 (53a)
二次基準n'(t) が使用される場合には、以下のようになる:
f0 (t)=b0 (t)=s'(t) (51b)
F0 (t)=Β0 (t)=λF0 (t−1)+|s'(t) |2 (52b)
γ0 (t−1)=1 (53b)
一次基準s'(t) が使用される場合にも、波長識別子a又はbのないλは波長に関係のない一定の乗算値である。
Δm-1(t) =λΔm-1(t−1) +{bm-1(t−1)f* m-1(t) /γm-1(t) } (54)
Γf,m(t)=−{Δm-1(t) /Βm-1(t−1)} (55)
Γb,m(t)=−{Δ* m-1(t) /Fm-1(t)}
(56)
fm (t)=fm-1(t) +Γf,m(t)bm-1(t−1)
(57)
bm (t)=bm-1(t−1) +Γb,m(t)fm-1(t)
(58)
Fm (t)=Fm-1(t) −{|Δm-1(t) |2 /Βm-1(t−1) }
(59)
Βm (t)=Βm-1(t−1) −{|Δm-1(t) |2 /Fm-1(t) }
(60)
γm (t−1)=γm-1(t−1) −{|bm-1(t−1) |2 /Βm-1(t−1) }
(61)
ρm,λa(t)=λρm,λa(t−1)+{bm (t)ε* m,λa(t)/γm (t)}
(62)
κm,λa(t)={ρm,λa(t)/Βm (t)}
(63)
εm+1,λa(t)=εm,λa(t)−κ* m (t)bm (t)
(64)
ここで、(* )は複素共役を示す。
時間の指標tにおいて入力された基準ノイズをN(t)とし、時間の指標tにおいて入力されたノイズを足した結合信号をU(t)と定義とすると、以下の式が得られる(ハイキンのテキスト619ページ参照):
1. 時間t=0においてアルゴリズムが以下のように初期化される
計算
a. 予測:時間t=1,2,... 、及び予測次数m=1,2,... M(Mは最終の予測次数である)に対して以下を計算する:
相関キャンセラに入力される基準n'(t) 若しくはs'(t) を決定するために本発明の基準プロセッサを備える生理学的モニタ等の信号プロセッサでは、結合プロセス推定手段60のタイプの適応ノイズキャンセラは、反復ループを有するソフトウェアプログラムを介して実行されるのが一般的である。ループの1反復は、図8で示される結合プロセス推定手段の単一ステージに類似する。故に、ループがm回反復されると、結合プロセス推定手段60のmステージに等しくなる。
相関キャンセラの出力からの飽和度の計算
生理学的モニタは、一次信号s"λa(t)若しくはs"λb(t)又は二次信号n"λa(t)若しくはn"λb(t)の近似を用いて、或る成分に1つ以上の成分を含む所定ボリューム中の1つの成分の飽和度のような別の量を計算する。一般に、このような計算には2つの波長における一次信号若しくは二次信号のいずれかに関する情報が必要である。例えば、一定飽和度方法には、測定信号Sλa(t)及びSλb(t)の両信号の一次信号部分sλa(t)及びsλb(t)の有効な近似が必要である。動脈飽和度は、両信号に対する近似、即ちs"λa(t)及びs"λb(t)から決定される。一定飽和度方法はまた、二次信号部分nλa(t)若しくはnλb(t)の有効な近似を必要とする。静脈飽和度の推定は、これらの信号に対する近似、即ちn"λa(t)及びn"λb(t)から決定され得る。
(65)
及び、ρ0 λb(0)=0 (66)
である。第2回帰フィルタ80bは、第1回帰フィルタの誤差信号値em+1,λa(t)と同様に定義される誤差信号値を有する。即ち、
em+1,λb(t)=em,λb(t)−κ* m,λb(t)bm (t); (67)
及び、
e0 ,λb(t)=Sλb(t) t≧0の場合 (68)
である。第2回帰フィルタは、第1回帰フィルタの誤差信号値と同様に定義される回帰係数κm,λb(t)レジスタ98値を有する。即ち、
κm,λb(t)={ρm,λb(t)/Βm (t)}
(69)
である。これらの値は式(46)〜(64)で定義される中間変数値、信号値、レジスタ及びレジスタ値と共に使用される。これらの信号は、波長λaに対する同様の信号のすぐ隣に付加的な信号を置くことにより規定される次数において計算される。
飽和度の計算
一次信号部分若しくは二次信号部分に対する有効な近似s"λa(t)及びs"λb(t)若しくはn"λa(t)及びn"λb(t)を結合プロセス推定手段60が一旦決定すると、例えばA5 及びA6 を含むボリュームにおけるA5 の飽和度が種々の公知の方法に従って計算され得る。算術的に、一次信号に対する近似はλa及びλbを用いて次のように記述される:
s"λa(t)≒ε5 ,λac5 x5,6 (t)+ε6 ,λac6 x5,6 (t)
(70)
及び、
s"λb(t)≒ε5 ,λbc5 x5,6 (t)+ε6 ,λbc6 x5,6 (t)
(71)
式(70)及び(71)は、3つの未知の値、即ちc5 (t)、c6 (t)及びx5,6 (t)を有する2つの式に相当する。A5 及びA6 を含むボリューム中のA5 の飽和度とA3 及びA4 を含むボリューム中のA3 の飽和度が実質的に変化しない、2つの異なってはいるが近い時間t1 及びt2 において、一次信号部分若しくは二次信号部分に対する近似を得ることにより飽和度を決定できる。例えば、一次信号に対しては時間t1 及びt2 において以下のように推定される:
s"λa(t1 )≒ε5 ,λac5 x5,6 (t1 )+ε6 ,λac6 x5,6 (t1 )
(72)
s"λb(t1 )≒ε5 ,λbc5 x5,6 (t1 )+ε6 ,λbc6 x5,6 (t1 )
(73)
s"λa(t2 )≒ε5 ,λac5 x5,6 (t2 )+ε6 ,λac6 x5,6 (t2 )
(74)
s"λb(t2 )≒ε5 ,λbc5 x5,6 (t2 )+ε6 ,λbc6 x5,6 (t2 )
(75)
次いで、式(72)〜(75)の信号に関連する異なる信号が決定され得る。即ち:
Δsλa=s"λa(t1 )−s"λa(t2 )≒ε5 ,λac5 Δx+ε6 ,λac6 Δx
(76)
Δsλb=s"λb(t1 )−s"λb(t2 )≒ε5 ,λbc5 Δx+ε,λbc6 Δx
(77)
ここで、Δx=x5,6 (t1 )−x5,6 (t2 )である。時間t=(t1 +t2 )/2における平均飽和度(Saturation)は:
脈拍酸素計測
本発明のプロセッサを使用して、動作の引き起こした随伴的な二次信号部分を除去する相関キャンセラに入力される二次基準n'(t) を決定する生理学的モニタの特定の例は、脈拍酸素計測である。本発明のプロセッサを使用して、ディスプレイするために若しくは相関キャンセラへの入力のために使用され得る一次信号基準s'(t) を決定し、患者の動作及び静脈血液酸素飽和度に関する情報を導出する脈拍酸素計測も実行され得る。
n'(t) =Sir(t)−rn Sred (t)
本実施形態では、基準信号ベクトル及び赤外光信号は、基準プロセッサ530のDC除去モジュール536への入力として提供される。統計モジュール404におけるDC除去モジュール484、486のようなDC除去モジュール536は、それぞれの入力に対する最初のサンプルのDC値(又はパケット中の最初のいくつかの若しくは全てのサンプルの平均)を確認する。得られたサンプル値は、帯域幅通過フィルタ538に与えられる。
0.014964670230357
0.098284046672706
0.204468276324813
2.717182664241813
5.704485606695227
0.000000000000000
−5.704482606695227
−2.717182664241813
−0.204468276324813
−0.098294046682706
−0.014964670230367
このフィルタは微分及び平滑化を実行する。次いで、対象とするオリジナルのパワー曲線における各ポイントが評価され、次(1) 及び(2) のような条件が満たされた場合に可能なピークとなるように決定される:(1) ポイントがパワー曲線中の最大値の少なくとも2%である;(2) 1次導関数の値が0より大きい数から0以下の数へと変化する。可能なピークであると見出された各ポイントに対して、隣接するポイントが調査され、3つのポイントのうち最大のポイントが真のピークであると考えられる。
y(n)=0.6* x(n)+0.4* y(n−1)
ここで、x(n)はクリップされた新しい飽和度値であり、y(n)はフィルタ処理された飽和度値である。
a0 =0
a1 =tb +(tc )(ta +tb )
a2 =(−tb )(tc )(ta +tb +(tc )(ta ))
a3 =(tb )2 (tc )2 (ta )
b0 =1−tb −(tc )(ta +(tc )(tb ))
b1 =2(tb )(tc )(ta −1)
b2 =(tb )(tc )(tb +(tc )(ta )−(tb )(tc )(ta )−ta )
図20及び図21は、脈拍数モジュール410(図14)をより詳細に示す。図20に示されるように、心拍数モジュールは、トランジェント除去及び帯域幅フィルタモジュール578、動作アーチファクト抑制モジュール580、飽和度式モジュール582、動作状態モジュール584、第1及び第2スペクトル推定モジュール586、588、スペクトル分析モジュール590、スルーレート制限モジュール592、出力フィルタ594、及び出力フィルタ係数モジュール596を有する。
セルの数=6
ラムダ=0.8
最小誤差合計=10-20
初期γ=10-2
初期誤差合計=10-6
動作アーチファクト抑制モジュール580からの明瞭な波形出力はまた、第2スペクトル推定モジュール588への入力を提供する。第2スペクトル推定モジュール588は、第1スペクトル推定モジュール586と同じチャープZ変換を実行する。動作がない場合には、第1スペクトル推定モジュール586からの出力がスペクトル分析モジュール586に提供される。動作が生じた場合には、第2スペクトル推定モジュール588からの出力がスペクトル分析モジュール590に提供される。スペクトル分析モジュール590は適切なスペクトル推定モジュールからの周波数スペクトルを調査して、脈拍数を決定する。動作が生じた場合には、スペクトル分析モジュール590は、スペクトル中の最高の振幅を有するピークを選択する。なぜなら、動作アーチファクト抑制モジュール580が全ての他の周波数を実際の心拍数のピーク未満の値に減衰させるからである。動作がない場合には、スペクトル分析モジュールは上述のように心拍数としてスペクトル中の第1高調波を選択する。
飽和度変換モジュールの別法−フィルタのバンク
飽和度変換モジュール406の飽和度変換の別法は、図23で示されるフィルタのバンクを用いて実行できる。図23に示されるように、第1フィルタバンク600及び第2フィルタバンク602の2つのフィルタバンクが提供される。第1フィルタバンク600は、対応する第1フィルタバンク入力604において第1測定信号Sλb(t)(本実施形態では赤外光信号サンプル)を受信し、第2フィルタバンク602は対応する第2フィルタバンク入力606において第2測定信号Sλa(t)(本実施形態では赤色光信号サンプル)を受信する。好適な実施形態では、第1及び第2フィルタバンクは、一定のセンター周波数とコーナー周波数を有する静的な回帰多相帯域通過フィルタを使用する。回帰多相フィルタはハリス(Harris)他の文献に述べられている。この文献「Digital Single Processing With Efficient Polyphase Recursive All-Pass Filters 」は、付録Aとして添付した。しかしながら、アダプティブな実行も可能である。本実施形態では、回帰多相帯域通過フィルタエレメントは各々、特定のセンター周波数及び帯域幅を含むように設計される。
フィルタエレメントの数は1〜無限大の範囲に及ぶことができる。しかしながら本実施形態では、センター周波数が25ビート/分〜250ビート/分の周波数レンジにわたるように約120の別個のフィルタエレメントを分離する。
SIR=s2 +n2 (赤外光) (90)
s1 =ra s2 及びn1 =rv n2 (91)
式(91)を式(89)に挿入すると以下の式になる。
なお、式(89)〜(92)のモデルではSred 及びSIRを使用する。それは、以下の説明が特定的に血液酸素計測に関するからである。Sred 及びSIRは、以前の文中のS1 及びS2 に対応し、これから先の説明は任意の測定信号S1 及びS2 に対して行われる。
2×2マトリックスにより、以下が提供される。
−R1 +(ra +rv )R12−ra rv R2 =0 (98)
換言すれば、目的は式(98)の制約の下で式(94)を最大化することである。
−R1 (t1 )+(ra +rv )R12(t1 )−ra rv R2 (t1 )=0
(100)
−R1 (t2 )+(ra +rv )R12(t2 )−ra rv R2 (t2 )=0
(101)
式(100) 及び(101) はra 及びrv において非線形であるので、変数の変化により線形技術を使用してこれら2つの式を解くことができる。従って、x=ra +rv ;y=ra rv を用いて式(100) 及び(101) は次のようになる。
R12(t1 )x−R2 (t1 )y=R1 (t1 ) (102)
R12(t2 )x−R2 (t2 )y=R1 (t2 ) (103)
これらの式(102) 及び(103) をx及びyに対して解くことができる。変数式の変化からra 及びrv を求めることにより以下が得られる:
飽和度変換の別法−コンプレックスFFT
患者の血液酸素飽和度、脈拍数及び明瞭なプレチスモグラフ波形はまた、コンプレックス(複素)FFTを用いる本発明の信号モデルを使用しても得られ、これについて図25a〜図25cを参照してさらに説明する。一般に、各々が第1部分(信号の所望の部分を示す)及び第2部分(信号の不要な部分を示す)を有する2つの測定信号(2つの測定信号は係数ra 及びrv により相関されることができる)を用いる式(89)〜(92)の信号モデルを使用することにより、デシメーションオペレーション402の出力から複数のサンプルポイントにおいて離散的ベースの高速飽和度変換を使用することができる。
6. 赤色光サンプルは赤色光しきい値660をパスしなければならない
7. 赤外光サンプルは赤外光しきい値662をパスしなければならない
8. 2つのポイント同士の間のフェーズはフェーズしきい値696において決定された所定のしきい値未満でなくてはならない
適格なサンプルポイントに対しては、比率モジュール670で比がとられる。適格でないポイントに対しては、飽和度式672の出力において飽和度がゼロにセットされる。
一般化された式への関連
上の脈拍酸素計測に関して述べた測定を、より一般的な事項に関連させる。各波長λa及びλbで指310を透過させた信号(ログ変換)は以下のように示される:
s'(t) =Sλa(t)−rv (t)Sλb(t) (110b)
=sλa(t)−rv (t)sλb(t) (111b)
一定飽和度仮定では、一次信号部分sλa(t)及びsλb(t)と共に吸収に対する静脈の寄与はキャンセルされない。故に、患者が安静にしている時の静脈吸収による低周波数変調吸収と、患者が動いている時の静脈吸収による変調吸収の両方に関連する周波数が二次基準信号n'(t) で示される。故に、相関キャンセラ若しくは上述の他の方法により、動作の下で指の静脈血液による随伴的に変調された吸収と、静脈血液の一定の低周波数周期的吸収の両吸収が除去若しくは導出される。
脈拍酸素計測における測定信号の一次信号部分及び二次信号部分の推定方法
上述の相関キャンセラの種々の実施形態をソフトウェア中で実行することは、上記式及び上記記述をふまえれば比較的簡単である。しかしながら、一定飽和度方法と、式(54)〜(64)を用いて結合プロセス推定を実行する結合プロセス推定手段572とを用いて一次基準s'(t) を計算するCプログラミング言語で書かれたコンピュータプログラムサブルーチンのコピーを付録Bに記載した。この結合プロセス推定手段は、各々が一次基準信号s'(t) に相関する一次部分と二次基準信号n'(t) に相関する二次部分とを有する2つの測定信号の一次信号部分に対する有効な近似を推定する。このサブルーチンは、特定的には脈拍酸素計測に適用されるモニタに対する図9のフローチャートに示されるステップを実行する別の方法である。2つの信号は、2つの異なる波長λa及びλbで測定され、λaは典型的に可視光領域にあり、λbは赤外光領域にあるのが典型的である。例えば、一定飽和度方法を用いる脈拍酸素計測を行うように特定的に書かれた本発明の実施形態では、λa=660nm、λb=940nmである。
Δm (t)=nc[m].Delta
Γf,m(t)=nc[m].fref
Γb,m(t)=nc[m].bref
fm (t)=nc[m].ferr
bm (t)=nc[m].berr
Fm (t)=nc[m].Fswsqr
Βm (t)=nc[m].Bswsqr
γm (t)=nc[m].Gamma
ρm,λa(t)=nc[m].Roh a
ρm,λb(t)=nc[m].Roh b
em,λa(t)=nc[m].err a
em,λb(t)=nc[m].err b
κm,λa(t)=nc[m].Κ a
κm,λb(t)=nc[m].Κ b
プログラムの第1部分は、動作ブロック120の「相関キャンセラの初期化」で示されるようにレジスタ90、92、96及び98と中間変数値の初期化を実行する。プログラムの第2部分は、動作ブロック130の「レフト[Z-1]エレメントの時間の更新」で示されるように、各遅延エレメント変数110の入力における値が遅延エレメント変数110に格納されるように遅延エレメント変数110の時間の更新を実行する。飽和度の計算は、別のモジュールで実行される。酸素飽和度の計算の種々の方法は当業者には公知である。かかる計算は、前掲のG.A.ムック(Mook)他とマイケル R.ニューマン(Michael R. Neuman )の文献に述べられている。酸素化ヘモグロビン及び脱酸素化ヘモグロビンの濃度が決定されると、飽和度値は式(72)〜(79)と同様に決定され、時間t1 及びt2 における測定は、時間的には異なっているが飽和度が比較的一定である近い時間で行われる。脈拍酸素計測に対しては、時間t=(t1 +t2 )/2における平均飽和度は以下により決定される:
効率的な多位相回帰全通過フィルタを使用したデジタル信号処理
フレッド ハリス* 、マキシミリエン ドゥ’オレエ ドゥ ラントレマンジェ、及びエイ・ジー.コンスタンチニデス**
* アメリカ合衆国 92182−0190 カリフォルニア州 サンディエゴ
サンディエゴ州立大学 電気コンピューター工学技術部
**イギリス国 ロンドン ディー ダブリュ 7−2 ビー ティー イクシビッション ロード 化学技術医科帝国大学 電気工学部 信号処理課
要約:デジタルフィルタは、多位相回帰全通過回路網として著しく小さな計算負荷で実現されることができる。これらのネットワークはM並列全通過サブフィルタの合計として、位相偏移を通過帯域の中に建設的に加えさせ且つ停止帯域に破壊的に加えさせるように選択させて、形成される。我々がここで提供する設計技術は、新しい最適化アルゴリズム(後に詳細に述べられる)によって得られるプロトタイプのM−通過回帰全通過フィルタである。これらのフィルタは、全通過座標変換、再サンプリング、及びカスケード選択の組み合わせで操作される。我々は、ここで提供する技術によって得られるサンプリングシステムの例に沿って、この新しいアルゴリズムを使用した幾つかの設計について表す。
International Conference on Signal Processingでの報告
1991年9月4月〜6月、イタリア、フィレンツェ
1.イントロダクション
標準の有限インパルス応答(FIR)フィルタが図32に示されたようにタップ付き遅延線の内容の重み付け合計としてモデルにされることができる。この合計は(1)に表され、このフィルタの伝達関数は(2)に表される。
2.2通過フィルタ
我々は、たとえ我々の論点を2通過フィルタに絞ったとしても、この構造には多くの興味深い特性と明確な用途があることを発見した。設計されたように、2通過フィルタは、0.25fで3dB帯域幅の半帯域幅フィルタである。このゼロ点が半分のサンプリング周波数に制限されれば、該フィルタは標準アープされた双一次変換によって得られた半帯域幅バターワースと同じである。この特別ケースの場合、根の位置の実数部はゼロになる。もしこのゼロ点が等価リップル停止帯域の動作のために最適化されたら、該フィルタは制約された楕円形フィルタになる。この制約は、相補全通過フィルタの特性に関係がある。我々は、2通過フィルタのための全通過セクションをH0 (0)及びH1 (0)に決め(図35に図示)、合計の半分及びこれらの通過の差A(0)及びB(0)をそれぞれ低域通過及び高域通過フィルタに決める。我々は、全通過セクションが(5)を満たし、この(5)から我々は(6)に示される低域通過フィルタと高域通過フィルタとの間のパワーの関係を導き出す。
ヒルベルト変換は、半帯域フィルタの特定のタイプであると考えられる。これは広帯域90’位相変位回路網をモデルにし、実行することができる。HTは
(10)に表されたような解析信号a(n)を形成するためにDSPアプリケーションにしばしば使用され、この信号は正(又は負)の周波数帯域に制限されるスペクトラムを有する信号である。
2対1の再サンプリング(アップ又はダウン、一般に補間及びデシメーションとして識別される)をするためにいかなる半帯域幅のフィルタが使用されてもよい。有限インパルス応答(FIR)フィルタは、挿入されたゼロ入力ポイント
(アップサンプリング)を処理しない多位相分配で操作されることができる、又は棄てられた出力ポイント(ダウンサンプリング)を計算することができる。このオプションは、一般の回帰フィルタには使用できないが、回帰全通過M−通過フィルタのためのオプションである。M−通過フィルタは、M次サブフィルタの内部遅延及び各通過の遅延線の相互作用のために、多位相セグメントに区切られる。この関係は、特に2−通過フィルタに特に簡単に見られる。インデックスn0 に加えられたインパルスは高域側通過を介して同時に出力に貢献する一方、該低域側通過からはその超過遅延Z1 によって次のインデックスまで出力が得られない。その同じ次のインデックスの間、高域側通過は、そのZ2 多項式に関連するZ1 通過がないので、出力に貢献しない。従って、該フィルタは該フィルタの交互の通過からのインパルス応答の連続的なサンプルを与える。
最初の方で述べた全通過回路網は、Zn の多項式によって、及び特に2−通過フィルタにはZ2 によって形成される。オリジナルフィルタのK倍のスペクトル反復を示す高次フィルタを得るために有効な変換は、各Z2 をZ2kに置き換えることである。K=2の場合、DCに集中した半帯域フィルタは、DC及びf,/2に集中した一対の1/4帯域フィルタになる。反復フィルタのスペクトル反復の例は、図38に示されている。
3.有効全通過フィルタバンク
有効スペクトル分配は、反復低域通過フィルタ及びHTフィルタの出力をカスケード化及び再サンプリングすることによって得られる。例えば、4つのクワドラントに集中した4チャネルフィルタバンクのスペクトルは、相補半帯域フィルタによって形成されることができ、これに図39の左側に表されたような再サンプリングされた一対のHTフィルタが続く。この70dB減衰フィルタセットのためのワークロードは、出力チャネル当り3回の乗算である。
4.他の全通過変換
プロトタイプの相補全通過フィルタセットはまた、標準の全通過変換(6)によって任意帯域幅及び任意の中心周波数のフィルタに変換されることもできる。半帯域フィルタのための低域通過変換は(12)に示される。
5.結論
全通過多相フィルタ構造の形成及び使用性を検証した。次に我々はM−通過全通過フィルタセットに簡単に適用できる幾つかの全通過変換を提供した。2−通過回路網について強調されたが、本論文は任意のMに簡単に拡張することができる。M通過フィルタを設計するための新しいアルゴリズムのセットについて言及したが、これは近い将来SignalProcessing誌に報告されるであろう。我々は本論文に表された例を生成するために使用するためのこのアルゴリズムの可能性を呈示してきた。
6.Acknowledgment
この研究は、サンディエゴ州立大学(SDSU)及びカリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)の総合回路システム(ICAS)についての、産業/大学共同リサーチセンター(I/UCRC)が一部スポンサーとなった。
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(10)P.P. Vaidyanathan and Zinnur Doganata,”The Role of Lossless
Systems in Modern Digital Signal Processing: A Tutorial,”IEEE Trans. onEducation, Vol. 32, No. 3, Aug. 1989, pp. 181-197.
Claims (97)
- 人体組織の少なくとも一つの生理学的特性を表わす一つ以上の強度信号を出力するように構成される光学プローブ、及び、生理学的特性を表わす一つ以上の信号を受け入れるように構成され、生理学的特性を表す結果としての値を決定するように構成される信号処理装置を含む、生理学的モニタシステムであって、
パルシング血液を移動させている人体組織により減衰される少なくとも第1及び第2の波長の光を検出するように構成され、検出光に基づいて一つ以上の強度信号を出力するように構成される光検出器を含んでいる光学プローブを含み、
一つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つに基づいてパルシング血液の少なくとも一つの生理学的特性を表わす少なくとも第1の値を決定するために、第1の計算手法を利用できる第1の計算モジュールと、一つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つに基づいて、生理学的特性を表わす少なくとも第2の値を決定するために第2の計算手法を利用できる第2の計算モジュールと、生理学的特性を表す結果としての値を決定するために第1及び第2の計算モジュールのうちの少なくとも1つを用いるように構成される処理モジュールと、を含む、信号処理装置を含む、
生理学的モニタシステム。 - 前記生理学的特性は、血液成分を含む、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記血液成分は、血液酸素飽和度を含む、請求項2に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記結果として生じる値は、割合を含む、請求項3に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記血液成分は、動作により誘導されるノイズの影響を実質的に受けない、請求項2に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記生理学的特性は、脈拍数を含む、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記脈拍数は、動作により誘導されるノイズの影響を実質的に受けない、請求項6に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記生理学的特性は、プレチスモグラフ波形を含む、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記プレチスモグラフ波形は、動作により誘導されるノイズの影響を実質的に受けない、請求項8に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1の計算モジュールは、1つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つから特性を決定でき、前記処理モジュールは、前記結果として生じる値の決定の特性を用いるように構成される、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記特性は、1つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つのモデルを含む、請求項10に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記モデルは、生理学的モデルを含む、請求項11に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記モデルは、数学的モデルを含む、請求項11に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記特性は、統計値を含む、請求項10に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1の計算手法はタイム・ドメイン技術を含み、前記第2の計算手法はスペクトル・ドメイン技術を含む、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1の計算手法は、タイム・ドメイン技術を含む、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1の計算手法は、スペクトル・ドメイン技術を含む、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1の計算手法は、適応アルゴリズムを用いる、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記1つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つは、適応アルゴリズムによって生じられる、請求項18に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1の計算モジュールは少なくとも前記第1の値を決定し、前記第2の計算モジュールは少なくとも前記第2の値を決定し、前記処理モジュールは、前記結果として生じる値を決定するために前記第1の値及び前記第2の値を処理する、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記処理は平均値算出を含む、請求項20に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記平均値算出は、重み付け平均を実行することを含む、請求項21に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記処理は、前記結果として生じる値を決定するために前記第1及び第2の値のうちの1つを選択することを含む、請求項20のに記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1及び第2の値の各々は、前記1つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つからなる異なる条件下で解析に含まれるように制限される、請求項20に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記処理モジュールは、さらに、前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つに対する信頼度を示すために、前記1つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つを評価するように構成される、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記処理モジュールは、結果として生じる値を決定するために使用できるような第1及び第2の値のうちの1つを限定する、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1及び第2の計算モジュールは、前記1つ以上の強度信号のうちの少なくとも1つに関する少なくとも部分的に異なっている仮定に依存する、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1及び第2の計算モジュールは、前記1つ以上の強度信号の少なくとも1つを処理する際の少なくとも部分的に異なっている強度に依存する、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1及び第2の値は、同じ強度信号に対して異なることがある、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることは、前記結果として生じる値に関して生じられる動作によるノイズの影響を低下させる、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの1つは、前記1つ以上の強度信号の変化に応答して、さらに、前記1つ以上の強度信号の少なくとも1つを最適化するようにエラー信号に応答し、それ自体を調整するアルゴリズムを用いる、請求項1に記載の生理学的モニタシステム。
- パルシング血液を移動させている人体組織によって、減衰する少なくとも第1及び第2の波長の光を検出するように構成され、検出光に基づいて一つ以上の出力信号を出力するように構成される光検出器と、
1つ以上の出力信号のうちの1つから動作誘導ノイズを除去するのに適している第1の計算手法(i)、及び、第2の計算手法(ii)を利用できる、電子処理システムであって、第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることにより生理学的パラメータを表わす値を決定する、前記電子処理システムと、
を含む、患者監視装置。 - 前記生理学的パラメータは、血液成分を含む、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記血液成分は、血液酸素飽和度を含む、請求項33に記載の患者監視装置。
- 前記生理学的パラメータを表わす値は、割合を含む、請求項34に記載の患者監視装置。
- 前記血液成分は、動作により誘導されるノイズの影響を実質的に受けない、請求項33に記載の患者監視装置。
- 前記生理学的パラメータは脈拍数を含む、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記脈拍数は、動作のより誘導されるノイズの影響を実質的に受けない、請求項37に記載の患者監視装置。
- 前記生理学的パラメータは、プレチスモグラフ波形を含む、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記プレチスモグラフ波形は、動作により誘導されるノイズの影響を実質的に受けない、請求項39に記載の患者監視装置。
- 前記第1の計算手法は、前記1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つから特性を決定でき、前記電子処理システムは値の決定の特性を用いるように構成される、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記特性は、前記1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つのモデルを含む、請求項41に記載の患者監視装置。
- 前記モデルは、生理学的モデルを含む、請求項42に記載の患者監視装置。
- 前記モデルは、数学的モデルを含む、請求項42に記載の患者監視装置。
- 前記特性は、統計値を含む、請求項41に記載の患者監視装置。
- 前記第1の計算手法は、スペクトル・ドメイン技術を含み、前記第2の計算手法は、タイム・ドメイン技術を含む、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第2の計算手法は、タイム・ドメイン技術を含む、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第2の計算手法は、スペクトル・ドメイン技術を含む、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第1の計算手法は、適応アルゴリズムを用いる、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つは、適応アルゴリズムによってもたらされる、請求項49に記載の患者監視装置。
- 前記第1の計算手法は、少なくとも第1の値を決定し、前記第2の計算手法は、少なくとも第2の値を決定し、さらに、前記電子処理システムは、前記生理学的パラメータを表わす値を決定するために前記第1の値及び前記第2の値を処理する、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記処理は、平均値算出を含む、請求項51に記載の患者監視装置。
- 前記平均値算出は、重み付け平均を実行することを含む、請求項52に記載の患者監視装置。
- 前記処理は、前記生理学的パラメータを表わす値を決定するために、前記第1及び第2の値の1つを選択することを含む、請求項51に記載の患者監視装置。
- 前記電子処理システムは、さらに、前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つに対する信頼度を示すために前記1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つを評価するように構成される、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第1及び第2の計算手法は、前記1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つに関する少なくとも部分的に異なっている仮定に依存する、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第1及び第2の計算手法は、1つ以上の出力信号の少なくとも1つを処理する際の少なくとも部分的に異なっている強度に依存する、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第1及び第2の計算手法は、同じ出力信号に対して互いに異なることがある値を生成できる、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることは、前記生理学的パラメータを表わす値において生じ得る動作の影響を低下させる、請求項32に記載の患者監視装置。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの1つは、前記1つ以上の出力信号の変化に応答して、さらに、前記1つ以上の出力信号の少なくとも1つを最適化するためにエラー信号に応答し、それ自体を調整するアルゴリズムを用いる、請求項32に記載の患者監視装置。
- パルシング血液を移動させている人体組織により減衰される少なくとも第1及び第2の波長の光を検出するように構成され、検出光に基づいて1つ以上の出力信号を出力するように構成される光検出器と、
少なくとも1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つのタイム・ドメイン解析における少なくとも一部に基づく第1の計算手法、及び、少なくとも1つ以上の出力信号のうちの少なくとも1つの周波数ドメイン解析における少なくとも一部に基づく第2の計算手法を利用できる電子処理システムと、
を含み、
前記電子処理システムは、前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることにより生理学的パラメータを表示する値を決定する、
患者監視装置。 - パルシング血液を移動させている人体組織により透過される少なくとも第1及び第2の波長の光を検出する光検出器から第1及び第2の強度信号を受信することと、
少なくとも第1及び第2の計算手法を提供することであって、各計算手法が、パルシング血液の生理学的特性を表わす少なくとも1つの値を生成できる、前記計算手法を提供することと、
生理学的特性を表す結果として生じる値を決定するために前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることと、
を含む、パルシング血液の生理学的特性を決定する方法。 - 前記生理学的特性は血液酸素飽和度を含む、請求項62に記載の方法。
- 前記結果として生じる値は割合を含む、請求項63に記載の方法。
- 前記生理学的特性は脈拍数を含む、請求項62に記載の方法。
- 前記生理学的特性はプレチスモグラフ波形を含む、請求項62に記載の方法。
- 前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つから統計情報を生成することと、
前記結果として生じる値の決定の統計情報を用いることと、
を含む、請求項62に記載の方法。 - 前記計算手法のうちの少なくとも1つは、タイム・ドメイン技術を含み、前記計算手法の少なくともう1つは、スペクトル・ドメイン技術を含む、請求項62に記載の方法。
- 前記計算手法のうちの少なくとも1つは、タイム・ドメイン技術を含む、請求項62に記載の方法。
- 前記計算手法のうちの少なくとも1つは、スペクトル・ドメイン技術を含む、請求項62に記載の方法。
- 前記計算手法のうちの少なくとも1つは、適応アルゴリズムを含む、請求項62に記載の方法。
- 前記第1及び第2の強度信号は、適応アルゴリズムによってもたらされる、請求項62に記載の方法。
- 前記第1及び第2の計算手法の各々から少なくとも1つの出力値を生成することを更に含み、前記用いることは、前記結果として生じる値を決定するために出力値を結合することを含む、請求項62に記載の方法。
- 前記結合することは、平均値算出を含む、請求項73に記載の方法。
- 前記平均値算出は、加重平均を実行することを含む、請求項74に記載の方法。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることは、前記結果として生じる値を決定するために出力値の1つを選択することを含む、請求項73に記載の方法。
- 前記出力値の各々は、前記第1及び第2の強度信号の異なる状態に基づいて結合する際に含まれるように限定される、請求項73に記載の方法。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つに対する信頼度を示すために前記第1及び第2の強度信号を評価することを更に含む、請求項62に記載の方法。
- 前記結果として生じる値を決定するために使用できるように、少なくとも1つの値を限定することを更に含む、請求項62に記載の方法。
- 前記計算手法の各々は、前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つに関する少なくとも部分的に異なっている仮定に依存する、請求項62に記載の方法。
- 前記計算手法の各々は、該計算手法と関連している少なくとも部分的に異なっている強度に依存する、請求項62に記載の方法。
- 前記計算手法の各々は、該計算手法に関連付けられ、前記第1及び第2の強度信号により決定される少なくとも部分的に異なっている動作に依存する、請求項62に記載の方法。
- 前記第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることは、前記結果として生じる値に関して生じられるノイズの影響を低下させる、請求項62に記載の方法。
- 前記少なくとも第1及び第2の計算手法のうちの1つは、前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つの変化に応答して、及び、前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つを最適化するようにエラー信号に応答してそれ自体を調整するアルゴリズムを用いる、請求項62に記載の方法。
- パルシング血液を移動させている人体組織を透過される少なくとも第1及び第2の波長の光を検出する光検出器から第1及び第2の強度信号を受信することと、
生理学的パラメータを表示している値を決定するために少なくとも1つの少なくとも第1及び第2の計算手法を用いることと、
を含む、パルシング血液の生理学的特性を決定する方法。 - 前記生理学的パラメータは、血液酸素飽和度を含む、請求項85に記載の方法。
- 前記生理学的パラメータを表示している値は、割合を含む、請求項85に記載の方法。
- 前記生理学的パラメータは、脈拍数を含む、請求項85に記載の方法。
- 前記生理学的パラメータは、プレチスモグラフ波形を含む、請求項85に記載の方法。
- 前記計算手法の各々は、前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つに関する少なくとも部分的に異なっている仮定に依存する、請求項85に記載の方法。
- 前記計算手法の各々は、該計算手法と関連している少なくとも部分的に異なっている強度に依存する、請求項85に記載の方法。
- 前記計算手法の各々は、該計算手法に関連付けられ、前記第1及び第2の強度信号によって決定される、少なくとも部分的に異なっている動作に依存する、請求項85に記載の方法。
- 前記第1及び第2の強度信号の異なる条件によって用いる前記ステップに含まれるように値を限定することを更に含む、請求項85に記載の方法。
- 前記少なくとも第1及び第2の計算手法のうちの少なくとも1つを用いることは、物理パラメータを表示する値に関して生じられる動作の影響を低下させる、請求項85に記載の方法。
- 前記少なくとも第1及び第2の計算手法のうちの1つは、前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つの変化に応答して、及び、前記第1及び第2の強度信号のうちの少なくとも1つを最適化するためにエラー信号に応答してそれ自体を調整するアルゴリズムを用いる、請求項85に記載の方法。
- 低ノイズ放射要素駆動回路であって、
放射要素を含み、
コントロール入力及び出力を有する放射要素電流源を含み、該出力が前記放射要素に対する電流駆動を提供し、
前記放射要素電流源のコントロール入力に出力を接続される放射要素電流源入力スイッチを含み、該入力スイッチが少なくとも2つの入力のうちの1つに入力を接続され、
前記放射要素に出力を接続され、少なくとも2つの入力のうちの1つに入力を接続される放射要素電流源出力スイッチを含み、
放射要素スイッチ制御ラッチを含み、該制御ラッチが前記放射要素電流源入力スイッチと前記放射要素電流源出力スイッチとに接続され、該放射要素スイッチ制御ラッチが、前記スイッチへのどの入力が選択されるかを制御する、
ことを特徴とする低ノイズ放射要素駆動回路。 - 前記放射要素電流入力スイッチの前記少なくとも2つの入力が、前記電流源に対する電源及びグラウンドである、ことを特徴とする請求項96に記載の低ノイズ放射要素駆動回路。
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