JP2009039548A - 信号処理装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】生理学的モニタシステムを提供する。
【解決手段】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。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の計算手法を利用し、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の計算手法を利用する。生理学的特性を表す結果としての値を決定するために２つの計算手法の内の少なくとも1つを用いる生理学的モニタシステム。
【選択図】図４ｂ

Description

本発明は信号処理の分野に関する。より詳細には、本発明は、一次信号部分及び二次信号部分を含む測定信号の処理に関し、測定信号のこれらコンポーネントのいずれについてもほとんどわかっていない時に、一次信号部分又は二次信号部分のいずれかを除去又は導出するように測定信号を処理することに関する。さらに詳細に言えば、本発明は、一次信号部分と二次信号部分の間の相関を最少化して一次信号及び／又は二次信号を生成することを簡便化する新規方法により測定信号をモデリングすることに関する。本発明は血液酸素飽和系を含む生理学的モニタリングシステムに特に有用である。
典型的に信号処理装置（プロセッサ）は、一次信号部分及び二次信号部分を含む複合測定信号から一次信号部分又は二次信号部分のいずれかを除去又は導出するように使用される。例えば、複合信号はノイズと必要部分とを含み得る。二次信号部分が一次信号部分とは異なる周波数スペクトルを占める場合には、低域通過フィルタ、帯域通過フィルタ、及び高域通過フィルタ等の従来のフィルタリング技術を利用して、全体の信号から一次信号部分又は二次信号部分のいずれかを除去又は導出することができる。一次信号部分及び／又は二次信号部分が固定周波数で存在する場合には、固定シングル又はマルチノッチフィルタも使用できる。
一次信号部分と二次信号部分の間に周波数スペクトルの重複部分が存在することはよくあるケースである。さらに複雑なことに、一次信号部分及び二次信号部分の一方又は双方の統計的特性は時間と共に変化する。このような場合には、従来のフィルタリング技術は一次信号又は二次信号のいずれを抽出するにも無効である。しかしながら、一次信号部分又は二次信号部分のいずれかの記述を導出できれば、適応ノイズキャンセル等の相関キャンセルを使用して、信号の一次信号部分又は二次信号部分のいずれかを除去して他の部分と分離することができる。換言すれば、信号部分の１つの部分に関する十分な情報があれば、その信号部分を抽出することができる。
適応ノイズキャンセラ等の従来の相関キャンセラは、複合信号の部分に適応して除去するように、その伝達関数を動的変更する。しかしながら、相関キャンセラには、二次信号部分のみに相関する二次基準か、又は一次信号部分のみに相関する一次基準か、のいずれかが必要である。例えば、測定信号がノイズと必要な信号とを含む場合、ノイズ基準を利用できれば相関キャンセラを用いてノイズを除去することができる。これはよくあることである。基準信号の振幅は対応する一次信号部分又は二次信号部分の振幅と必ずしも同じである必要はないが、それらは一次信号部分又は二次信号部分の周波数スペクトルに類似した周波数スペクトルを有する。
多くの場合、二次信号部分及び／又は一次信号部分については何も又はほとんど知られていない。一次信号部分及び二次信号部分を含む測定信号のこれら部分に関する情報を容易に決定できない１つの領域は、生理学的モニタリングである。生理学的モニタリングは一般に、人体等の生理学系から得られる測定信号を含む。典型的に生理学的モニタリングシステムを用いて行われる測定は、例えば心電図、血圧、血液ガス飽和度（例えば酸素飽和度）、カプノグラフ、他の血液成分モニタリング、心拍数、呼吸数、脳電図（ＥＧＧ）、及び麻酔深さを含む。他のタイプの測定には、人体内の物質の圧力及び量の測定があり、例えば心拍出量、静脈酸素飽和度、動脈酸素飽和度、ビリルビン、全ヘモグロビン量、呼吸検査、薬物検査、コレステロール検査、グルコース検査、溢血、及び二酸化炭素検査、プロテイン検査、一酸化炭素検査、及び他の生体内の測定等がある。かかる測定におい
て生じる複雑な問題は、測定過程中の患者の外的及び内的動作（例えば筋肉運動、静脈運動、及びプローブ等の動き）に起因する。
選択された形態のエネルギーが媒体を通過する時の既知のエネルギー減衰特性を用いることにより、多くのタイプの生理学的測定を行うことができる。
血液ガスモニタは、生物組織又は成分により減衰されるエネルギーの測定に基づく生理学的モニタリングシステムの一例である。血液ガスモニタは、検査媒体中に光を送り、その光の減衰を時間の関数として測定する。動脈血液に反応する血液ガスモニタの出力信号は、患者の動脈拍動を表す波形である成分を含む。患者の拍動に関連する成分を含むこのタイプの信号はプレチスモグラフ波と呼ばれ、これは図１の曲線ｓで示される。プレチスモグラフ波形は血液ガス飽和度測定で用いられる。心拍のように、動脈中の血液量が増減することにより、図１の周期波ｓにより示されるようにエネルギー減衰に増減が生じる。
血液ガス減衰測定のために光エネルギーを透過させる媒体として、血液が皮膚近くで流れる指、耳たぶ又は人体の他の部分を使用するのが典型的である。図２で概略的に示す指は皮膚、脂肪、骨、筋肉等を含み、その各々は、略予測可能且つ一定に、指への入射エネルギーを減衰させる。しかしながら、例えば指の肉厚の部分が不意に押されたりすると、指の動きによりエネルギー減衰が随伴性となる。
より現実的な測定波形Ｓの一例を図３で示す。これは動作の影響を示している。信号の一次プレチスモグラフ波形ｓは脈拍を表す波形であり、図１のノコギリ状パターンに対応する。二次的な動作により生じる信号振幅の大きな変位によりプレチスモグラフ信号ｓが不明瞭になる。振幅にわずかな変化が生じても、二次信号成分ｎの存在下で一次信号成分ｓを識別するのは困難である。
脈拍酸素計は、血液中の動脈酸素飽和度を非侵入的に測定する血液ガスモニタの１つのタイプである。心臓のポンプ作用により、新たに酸素を含んだ血液が動脈内に送り込まれ、より大きなエネルギー減衰が生じる。当該技術ではよく理解されているように、酸素含有血液の動脈飽和度は、別々の波長において測定された２つのプレチスモグラフ波形のピークに対する谷の深さから測定され得る。図３で示されるプレチスモグラフ波形に表されるように、患者の動作により複合信号に動作アーチファクトが加わる。このような動作アーチファクトにより測定信号が乱される。
米国特許第５，４９０，５０５号 ベルナードウィドロー（Bernard Widrow）及びサミュエルスターンズ（Samuel Stearns）著「適応型信号処理（Adaptive Signal Processing）」，プレンティス・ホール（Prentice Hall ），１９８５年，第６章及び第１２章 シモン・ハイキン（Simon Haykin）著「適応型フィルタ理論（Adaptive Filter Theory）」，プレンティス・ホール（Prentice Hall ），１９８６年 「ラインバーガー、線形および非線形プログラミング（Luenberger, Linear & Nonlinear Programming）」，第２版，アディソン−ウェスリー（Addison-Wesley），１９８４年 ビン・ヒー（Bin He）及びリチャード・ジェイ．コーヘン（Richard J. Cohen）著「Body Surface Laplacian ECG Mapping」，アイ・トリプルイー・生化学工学における研究論文（IEEE Transactions on Biomedical Engineering），３９巻第１１号，１９９２年１１月
本発明は、信号処理装置（Signal Processing Apparatus ）という名称の特許文献１（１９９３年１０月６日出願，出願第０８／１３２，８１２号）で示された方法及び装置の
改良である（この特許出願は本願の譲渡人に譲渡されている）。本発明は、複合測定信号の一次信号部分又は二次信号部分のいずれかを分離するために本発明による新規の信号モデルを用いる幾つかの異なる実施形態を含む。１つの実施形態では、信号プロセッサは、第１測定信号と、この第１測定信号に相関する第２測定信号を得る。第１信号は、第１の一次信号部分と第１の二次信号部分を含む。第２信号は、第２の一次信号部分と第２の二次信号部分を含む。これらの信号は、媒体にエネルギーを伝播させ、透過又は反射後の減衰信号を測定することにより得ることができる。あるいは、これら信号は媒体の発生するエネルギーを測定することによって得ることもできる。
或る実施形態では、第１測定信号及び第２測定信号は、第１測定信号又は第２測定信号のいずれかから一次信号部分を含まない二次基準を生成するように処理される。この二次基準は、第１測定信号及び第２測定信号の各々の二次信号部分に相関する。二次基準は、例えば適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラを介して第１測定信号及び第２測定信号の各々の二次部分を除去するように用いられる。相関キャンセラは、第１入力及び第２入力を得て、第２入力に相関する全ての信号成分を第１入力から取り去るデバイスである。本明細書中では、このような機能を実行する又はほぼ実行する任意のユニットを相関キャンセラと考える。適応相関キャンセラは、基準信号及び測定信号に応答してその伝達関数を動的に変更して基準信号に存在する周波数を測定信号から除去する動的マルチノッチフィルタに類比して説明することができる。故に、典型的な適応相関キャンセラは、或る成分を除去する必要のある信号を受信し、その不要部分の基準信号を受信する。相関キャンセラの出力は、不要部分を除去された所望な信号に対する有効な近似である。
あるいは、第１測定信号及び第２測定信号は、それらのいずれかから二次信号部分を含まない一次基準を生成するように処理され得る。次いで一次基準は、相関キャンセラを介して第１測定信号及び第２測定信号の各信号の一次部分を除去するように使用され得る。相関キャンセラの出力は、一次信号を除去された二次信号に対する有効な近似であり、同一機器又は補助機器におけるその後の処理に使用され得る。この能力においては、第１測定信号若しくは第２測定信号のいずれかと共に第２相関キャンセラに入力される基準信号として、二次信号に対する近似を使用することにより、それぞれ第１の一次信号部分若しくは第２の一次信号部分のいずれかを計算することができる。
生理学的モニタは、本発明の信号プロセッサから利益を得ることができる。生理学的測定においてはしばしば、第１の一次部分と第１の二次部分を含む第１信号と、第２の一次部分及び第２の二次部分を含む第２信号が得られる。患者の身体（又は例えば呼気、血液、若しくは組織等の人体から得られる物質）を通るように又は静脈内にエネルギーを送り、透過又は反射後に減衰信号を測定することにより、これら信号を得ることができる。あるいは、例えば心電図において等、信号は患者の身体により生成されたエネルギーを測定することにより得られることができる。本発明の信号プロセッサを介して信号を処理することにより、適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラに入力される二次基準又は一次基準のいずれかが得られる。
本発明から利益を得る１つの生理学的モニタリング装置は、プレチスモグラフ波と呼ばれる動脈拍動を表す信号を測定するモニタリングシステムである。この信号は、血圧測定、血液成分測定等に使用することができる。このような使用の特定的な例は、脈拍酸素計測法である。脈拍酸素計測法は、血液中の酸素飽和度の測定を含む。このような構成では、信号の一次部分は、血液が皮膚近くを流れる人体の部分をエネルギーが通過する時のエネルギー減衰に対する動脈血液の寄度である。心臓のポンプ作用により、周期的に動脈内に血液流量の増減が生じて周期的な減衰が生じるが、周期的な波形は動脈拍動を表すプレチスモグラフ波形である。二次部分はノイズである。本発明では、エネルギーが人体を通過する時のエネルギー減衰に対する静脈血液の寄与にこの信号の二次部分が関連するよう
に、測定信号をモデリングする。二次部分はまた患者の動作に起因するアーチファクトを含み、このアーチファクトにより静脈血液が予測不可能に流れることによって予測不可能な減衰が生じ、周期的なプレチスモグラフ波形が乱される。呼吸もまた、患者の脈拍数より低い周波数であるのが典型的であるが、二次部分又はノイズ部分に変化を生じさせる。従って本発明によれば、プレチスモグラフ波形を形成する測定信号は、その一次部分が減衰に対する動脈血液の寄与を示し、その二次部分が他の幾つかのパラメータに起因するように、モデリングされる。 脈拍酸素計測法による酸素飽和度測定に特定的に適用される生理学的モニタは、異なる波長の光を発して第１信号及び第２信号を生成する２つの発光ダイオード（ＬＥＤ）を含む。２つの異なるエネルギー信号の各々が、例えば指又は耳たぶ等の吸収媒体を通過した後に、これら２つの異なるエネルギー信号の減衰を検出器が記録する。減衰信号は概して、一次信号部分（動脈に関する減衰）及び二次信号部分（ノイズ）の両部分を含む。帯域通過フィルタ等の静的フィルタリングシステムが、対象とする既知の帯幅外の二次信号の部分を除去すると、しばしば動作により生じる又はしばしば除去することの困難な随伴性の又はランダムな二次信号部分が一次信号部分と共に残ってしまう。
本発明の１つの実施形態によるプロセッサは、測定信号から一次信号部分を除去して、残りの二次信号部分の組み合わせである二次基準を得る。二次基準は、両方の二次信号部分に相関する。二次基準と少なくとも１つの測定信号は、二次信号のランダムな又は随伴性の部分を除去する適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラに入力される。これにより、測定信号波長の１つで測定された一次プレチスモグラフ信号に対する有効な近似が得られる。当該技術で知られるように、人体内の酸素含有動脈血液量の定量的測定は、プレチスモグラフ信号から多様な方法で得ることができる。
本発明のプロセッサはまた、測定信号から二次信号部分を除去して、残りの一次信号部分の組み合わせである一次基準を得ることができる。この一次基準は、両方の一次信号部分に相関する。一次基準と測定信号の少なくとも１つは、測定信号の一次部分を除去する相関キャンセラに入力される。これにより、測定信号の波長の１つにおける二次信号に対する有効な近似が得られる。この信号は、補助機器から二次信号を除去するだけでなく、静脈血液酸素飽和度を測定することにも有用であり得る。
本発明の信号モデルによれば、各々が一次信号部分及び二次信号部分を有する２つの測定信号を係数により関連づけることができる。本発明により規定される係数に関して２つの式を関連づけることにより、係数は動脈酸素飽和度とノイズ（静脈酸素飽和度と他のパラメータ）に関する情報を提供する。本発明のこの態様によれば、モデルにおいて規定された一次信号部分と二次信号部分との間の相関を最小化することにより、係数を決定できる。従って、本発明の信号モデルを多くの方法で用いて測定信号に関する情報を得ることができる。これについては好適な実施形態の詳細な説明においてさらに明らかになるであろう。
本発明の一態様は、少なくとも２つの測定信号Ｓ1 及びＳ2 を処理するために信号プロセッサにおいて使用される方法である。少なくとも２つの測定信号の各々は一次信号部分ｓと二次信号部分ｎを含み、信号Ｓ1 及びＳ2 は以下の関係にある。
Ｓ1 ＝ｓ1 ＋ｎ1
Ｓ2 ＝ｓ2 ＋ｎ2
ここで、ｓ1 、ｓ2 、ｎ1 、ｎ2 は以下の関係を有する。
ｓ1 ＝ｒa ｓ2 、及び、ｎ1 ＝ｒv ｎ2
上記式においてｒa 、ｒv は係数である。
本発明の方法は多くのステップからなる。ｓ1 とｎ1 の間の相関を最小化する係数ｒa の値が決定される。次いで、決定されたｒa の値を用いて第１信号及び第２信号の少なくとも１つが、第１測定信号又は第２測定信号の少なくとも１つからｎを減算するように処理され、クリーンな信号が形成される。
或る実施形態では、クリーンな信号はディスプレイ上にディスプレイされる。第１信号と第２信号が生理学的信号である別の実施形態では、上記方法はさらに、クリーンな信号を処理して、第１測定信号又は第２測定信号から生理学的パラメータを決定するステップを含む。或る実施形態では、パラメータは動脈酸素飽和度である。別の実施形態では、パラメータはＥＣＧ信号である。測定信号の第１部分が心臓プレチスモグラフを示すというまた別の実施形態では、上記方法はさらに、脈拍数を算出するステップを含む。
本発明の別の態様は、生理学的モニタを含む。モニタは、一次部分ｓ1 及び二次部分ｎ1 を有する第１測定信号Ｓ1 を受信するように第１入力を構成される。モニタはまた、一次部分ｓ2 及び二次部分ｎ2 を有する第２測定信号Ｓ2 を受信するように第２入力を構成される。有利なことに、第１測定信号Ｓ1 と第２測定信号Ｓ2 は以下の関係にある。
Ｓ1 ＝ｓ1 ＋ｎ1
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。
ｓ1 ＝ｒa ｓ2 、及び、ｎ1 ＝ｒv ｎ2
上記式においてｒa 、ｒv は係数である。
モニタはさらに、走査基準プロセッサを有し、この走査基準プロセッサはｒa の複数の可能値に応答して、ｒa の各可能値を第２測定信号に乗算し、得られた値の各々を第１測定信号から減算し、複数の出力信号を得る。第１測定信号を受信するように第１入力を構成され、飽和度走査基準プロセッサから複数の出力信号を受信するように第２入力を構成された相関キャンセラは、複数の出力信号と第１測定信号の間の相関キャンセルに対応する複数の出力ベクトルを提供する。相関キャンセラから複数の出力ベクトルを受け取るように入力を構成された積算手段は、複数の出力ベクトルに応答して各出力ベクトルに対する対応パワーを決定する。極値検出手段は、その入力を積算手段の出力に連結される。極値検出手段は、各出力ベクトルに対する対応パワーに応答して、選択されたパワーを検出する。
或る実施形態では、複数の可能値は、選択された血液成分に対する複数の可能値に対応する。或る実施形態では、選択された血液成分は動脈血液酸素飽和度である。別の実施形態では、選択された血液成分は静脈血液酸素飽和度である。また別の実施形態では、選択された血液成分は一酸化炭素である。
本発明の別の態様は生理学的モニタを含む。モニタは、一次部分ｓ1 と二次部分ｎ1 を有する第１測定信号Ｓ1 を受信するように第１入力を構成される。モニタはまた、一次部分ｓ2 と二次部分ｎ2 を有する第１測定信号Ｓ2 を受信するように第２入力を構成される。第１測定信号Ｓ1 及び第２測定信号Ｓ2 は、以下の関係に従う。
Ｓ1 ＝ｓ1 ＋ｎ1
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。
変換モジュールは、第１測定信号及び第２測定信号に応答すると共に、ｒa の複数の可能値に応答する。極値計算モジュールは、少なくとも１つのパワー曲線に応じてｓとｎの間の相関を最小化するｒa の値を選択し、このｒa の値から対応する飽和度値を出力として算出する。ディスプレイモジュールは、算出された飽和度値の出力に応答して飽和度値をディスプレイする。
本発明は、各々が一次信号部分と二次信号部分を有する第１測定信号及び第２測定信号を使用するシステムを含む。換言すれば、第１複合信号Ｓ1(ｔ）＝ｓ1(ｔ）＋ｎ1(ｔ）、第２複合信号Ｓ2(ｔ）＝ｓ2(ｔ）＋ｎ2(ｔ）とすれば、本発明のシステムを使用して、一次信号部分ｓ（ｔ）又は二次信号部分ｎ（ｔ）のいずれかを分離することができる。処理後のシステムの出力は、二次信号部分ｎ（ｔ）に対する有効な近似ｎ"(ｔ) 、又は一次信号部分ｓ（ｔ）に対する有効な近似ｓ"(ｔ) を提供する。
本発明のシステムは、一次及び／又は二次信号部分ｎ（ｔ）が、一定部分、予測可能部分、随伴的部分、ランダム部分等の１つ以上の部分を含み得る場合に特に有用である。一次信号近似ｓ"(ｔ）又は二次信号近似ｎ"(ｔ）は、複合信号Ｓ（ｔ）から可能な限り多くの二次信号部分ｎ（ｔ）又は一次信号部分ｓ（ｔ）を除去することにより得られる。残りの信号はそれぞれ、一次信号近似ｓ"(ｔ）又は二次信号近似ｎ"(ｔ) のいずれかを形成する。二次信号ｎ（ｔ）の一定部分及び予測可能部分は、例えば単純な減算、低域通過、帯域通過、及び高域通過フィルタリング等の従来のフィルタリング技術を用いて容易に除去される。随伴的部分は、その予測不可能な性質により除去が困難である。統計学的にでも随伴的信号について幾分わかっている場合には、随伴的信号は従来のフィルタリング技術を介して測定信号から少なくとも部分的に除去できる。しかしながら、二次信号ｎ（ｔ）の随伴的部分に関する情報はわからないことが多い。この場合には、従来のフィルタリング技術では通常不十分である。
二次信号ｎ（ｔ）を除去するには、本発明による信号モデルは第１測定信号Ｓ1 と第２測定信号Ｓ2 に関して以下のように定義する。

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。
本発明の一態様では、この信号モデルは適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラと組み合わせて使用され、測定信号の随伴的部分を除去又は導出する。
一般に、相関キャンセラは２つの信号入力と１つの出力を有する。これら入力のうちの１つは、二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) のいずれかであり、これらはそれぞれ、複合信号Ｓ（ｔ）中に存在する二次信号部分ｎ（ｔ）及び一次信号部分ｓ（ｔ）に相関する。他の入力は、複合信号Ｓ（ｔ）に対するものである。理想的には、相関キャンセラの出力ｓ"(ｔ) 又はｎ"(ｔ) はそれぞれ、一次信号部分ｓ（ｔ）又は二次信号部分ｎ（ｔ）
にのみ対応する。しばしば、相関キャンセラのアプリケーションにおいて最も難しい作業は、測定信号Ｓ（ｔ）の二次部分ｎ（ｔ）及び一次部分ｓ（ｔ）にそれぞれ相関する基準信号ｎ'(ｔ) 及びｓ'(ｔ) を決定することであり、なぜなら、上述したようにこれらの部分は測定信号Ｓ（ｔ）から分離することが極めて難しいからである。本発明の信号プロセッサでは、二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) は、２つの異なる波長λa及びλbにおいて同時に又は略同時に測定される２つの複合信号から決定される。 本発明による信号プロセッサと相関キャンセラを備える一般的なモニタのブロック図を図４ａ及び図４ｂで示す。２つの測定信号Ｓλa（ｔ）とＳλb（ｔ）は検出器２０により受信される。いくつかの生理学的測定を行うには１つ以上の検出器があったほうがよいことを当業者は理解するであろう。各信号は、信号調整手段２２ａ及び２２ｂにより調整される。調整は、一定部分を除去するように信号をフィルタリングし、操作の簡便さのために信号を増幅すること等の手順を含むが、これに限定されない。信号は次にアナログ−ディジタル変換器２４ａ及び２４ｂによりディジタルデータに変換される。第１測定信号Ｓλa（ｔ）は、本明
細書中でｓλa（ｔ）とラベル付けされる第１の一次信号部分と、ｎλa（ｔ）とラベル付けされる第１の二次信号部分とを含む。第２測定信号Ｓλb（ｔ）は、第１測定信号Ｓλa（ｔ）と少なくとも部分的に関連しており、本明細書中でｓλb（ｔ）とラベル付けされ
る第２の一次信号部分と、ｎλb（ｔ）とラベル付けされる第２の二次信号部分とを含む
。典型的には、第１の二次信号部分ｎλa（ｔ）と第２の二次信号部分ｎλb（ｔ）は、一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）に対して相関していない及び／又は随伴的である。二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）はしばしば、生理学的測定において患者の動作により生じるものである。
信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）は、基準プロセッサ２６に入力される。基準プロセッサ２６は、ファクタｒa ＝ｓλa（ｔ）／ｓλb（ｔ）か、又はファクタｒv ＝ｎλa（ｔ
）／ｎλb（ｔ）か、のいずれかを第２測定信号Ｓλb（ｔ）に乗算し、第２測定信号Ｓλb（ｔ）を第１測定信号Ｓλa（ｔ）から減算する。信号係数ファクタｒa 及びｒv は、２つの信号Ｓλa（ｔ）とＳλb（ｔ）が減算された時に、それぞれ一次信号部分ｓλa（ｔ
）及びｓλb（ｔ）又は二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）のいずれかを消去する
ように決定される。従って、基準プロセッサ２６の出力は、二次信号部分ｎλa（ｔ）及
びｎλb（ｔ）の双方に相関する図４ａの二次基準信号ｎ'(ｔ) ＝ｎλa（ｔ）−ｒa ｎλb（ｔ）か、又は一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）の双方に相関する図４ａの二
次基準信号ｓ'(ｔ) ＝ｓλa（ｔ）−ｒv ｓλb（ｔ）か、のいずれかである。基準信号ｎ'(ｔ) 又はｓ'(ｔ) は測定信号Ｓλa（ｔ）又はＳλb（ｔ）のうちの１つと共に相関キャンセラ２７に入力され、相関キャンセラ２７は基準信号ｎ'(ｔ) 又はｓ'(ｔ) を使用して、二次信号部分ｎλa（ｔ）若しくはｎλb（ｔ）又は一次信号部分ｓλa（ｔ）若しくは
ｓλb（ｔ）のいずれかを測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）から除去する。相関
キャンセラ２７の出力は、有効な一次信号近似ｓ"(ｔ) 又は二次信号近似ｎ"(ｔ) である。或る実施形態では、近似ｓ"(ｔ) 又はｎ"(ｔ) はディスプレイ２８上にディスプレイされる。
１つの実施形態では、適応ノイズキャンセラ３０（その一例を図５ａのブロック図で示す）を相関キャンセラ２７として使用し、随伴的な二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）のうちのいずれか１つを第１信号Ｓλa（ｔ）及び第２測定Ｓλb（ｔ）から除去する。図５ａの適応ノイズキャンセラ３０は、二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）に相関する二次基準ｎ'(ｔ) のサンプルを１つの入力として有する。二次基準ｎ'(ｔ) は、本文で述べるように本発明のプロセッサ２６により２つの測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）から決定される。適応ノイズキャンセラへの第２の入力は、第１複合信号Ｓλa（ｔ
）＝ｓλa（ｔ）＋ｎλa（ｔ）か、又は第２複合信号Ｓλb（ｔ）＝ｓλb（ｔ）＋ｎλb
（ｔ）のいずれかのサンプルである。
図５ｂの適応ノイズキャンセラ３０を使用しても、第１測定信号Ｓλa（ｔ）及び第２
測定信号Ｓλb（ｔ）から一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）のいずれか１つを除
去することができる。適応ノイズキャンセラ３０は、一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）に相関する一次基準ｓ'(ｔ) のサンプルを１つの入力として有する。一次基準ｓ'(ｔ) は、本文中で述べるように本発明のプロセッサ２６により２つの測定信号Ｓλa（ｔ
）及びＳλb（ｔ）から決定される。適応ノイズキャンセラ３０への第２の入力は、第１
測定信号Ｓλa（ｔ）＝ｓλa（ｔ）＋ｎλa（ｔ）か又はＳλb（ｔ）＝ｓλb（ｔ）＋ｎ
λb（ｔ）のいずれかのサンプルである。
適応ノイズキャンセラ３０は、基準信号ｎ'(ｔ) 又はｓ'(ｔ) と測定信号Ｓλa（ｔ）
又はＳλb（ｔ）の両方に共通する周波数を除去するように機能する。基準信号は二次信
号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）か又は一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）かのいずれかに相関するので、基準信号はそれに従って随伴的である、又は同じように挙動する。適応ノイズキャンセラ３０は、基準信号ｎ'(ｔ) 又はｓ'(ｔ) のスペクトル分布に基づく動的マルチノッチフィルタに類似し得るように作用する。
図５ｃは、マルチノッチフィルタの一例の伝達関数を示す。伝達関数の振幅におけるノッチ又はディップは、信号がノッチフィルタを通過した時に減衰又は除去される周波数を示す。ノッチフィルタの出力は、ノッチが存在する周波数を除去された複合信号である。適応ノイズキャンセラ３０に類似して、ノッチが存在する周波数は適応ノイズキャンセラ３０への入力に基づいて連続的に変化する。 適応ノイズキャンセラ３０（図５ａ及び図５ｂ）は、ｓ"λa（ｔ）、ｓ"λb（ｔ）、ｎ"λa（ｔ）又はｎ"λb（ｔ）とラベル付けされる出力信号を生成し、この出力信号は適応ノイズキャンセラ３０内の内部プロセッサ３２にフィードバックされる。内部プロセッサ３２が所定のアルゴリズムに従ってその独自の伝達関数を調整することにより、図５ａでｂλ（ｔ）とラベル付けされ、図５ｂでｃλ（ｔ）とラベル付けされた内部プロセッサ３２の出力が、二次信号部分ｎλa（ｔ）若し
くはｎλb（ｔ）又は一次信号部分ｓλa（ｔ）若しくはｓλb（ｔ）のいずれかに近似す
ることになる。図５ａの内部プロセッサ３２の出力ｂλ（ｔ）が測定信号Ｓλa（ｔ）若
しくはＳλb（ｔ）から減算されると、出力信号ｓ"λa（ｔ）＝ｓλa（ｔ）＋ｎλa（ｔ
）−ｂλa（ｔ）又は出力信号ｓ"λb＝ｓλb（ｔ）＋ｎλb（ｔ）−ｂλb（ｔ）が得られる。内部プロセッサは、ｓ"λa（ｔ）又はｓ"λb（ｔ）がそれぞれ一次信号ｓλa（ｔ）
又はｓλb（ｔ）に略等しくなるようにｓ"λa（ｔ）又はｓ"λb（ｔ）を最適化する。図
５ｂの内部プロセッサ３２の出力ｃλ（ｔ）が測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）から減算されると、ｎ"λa（ｔ）＝ｓλa（ｔ）＋ｎλa（ｔ）−ｃλa（ｔ）又はｎ"λb
＝ｓλb（ｔ）＋ｎλb（ｔ）−ｃλb（ｔ）と規定される出力信号が得られる。内部プロ
セッサは、ｎ"λa（ｔ）又はｎ"λb（ｔ）がそれぞれ一次信号ｎλa（ｔ）又はｎλb（ｔ）に略等しくなるようにｎ"λa（ｔ）又はｎ"λb（ｔ）を最適化する。
内部プロセッサ３２の伝達関数の調整に使用され得る１つのアルゴリズムは、プレンティス・ホール（Prentice Hall ）により出版され1985年に著作権を得られた、ベルナードウィドロー（Bernard Widrow）及びサミュエルスターンズ（Samuel Stearns）著の「Adaptive Signal Processing」の第６章及び第１２章に述べられている最小自乗アルゴリズムである。第６章及び第１２章を含めてこの本全体の内容を援用して本文の記載の一部とする。
図５ａ及び図５ｂの適応プロセッサ３０は、アンテナのサイドローブキャンセル、パターン認識、一般的な周期的干渉の消去、及び長距離電話伝送ラインにおけるエコーの消去を含む多くの問題に適用され、成功をおさめた。しかしながら、ｎλa（ｔ）、ｎλb（ｔ）、ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）の部分は測定複合信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）から容易に分離できないので、適切な基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) を見出すために、か
なりの工夫がしばしば必要である。実際の二次部分ｎλa（ｔ）若しくはｎλb（ｔ）又は一次信号部分ｓλa（ｔ）若しくはｓλb（ｔ）のいずれかを推測的に利用できれば、相関キャンセル等の技術は必要ではないだろう。

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。
異なる波長λbにおいても同様の測定が同時に若しくは略同時に行われ、次のものが得
られる：
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。
基準信号ｎ'(ｔ) 及びｓ'(ｔ) を得るために、測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）はそれぞれ、一次信号成分又は二次信号成分を除去するように変換される。本発明によれば、これを実行する１つの方法は、一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）と二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）の間の比例定数ｒa 及びｒv を見出し、信号を次のようにモデル化することである。
ｓλa（ｔ）＝ｒa ｓλb（ｔ）
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。
式(2) にｒv 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：
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。
Ａ1 、Ａ2 、Ａ3 ... ＡN とラベル付けされたＮ個の異なる吸収成分を有するコンテナ４２を含む概略的なＮ成分吸収材料を図６ａに示す。図６ａにおけるＡ1 〜ＡN の成分は、コンテナ４２内に略規則的に層状に配列される。特定のタイプの吸収システムの一例は、光エネルギーがコンテナ４２を通過し、一般的なベール（Beer Lambert）の光吸収法則に従って吸収されるシステムである。波長λaの光に対しては、この減衰は以下により近
似化され得る：
Figure 2009039548
まず、両サイドの自然対数をとり、項を操作することにより信号を変換すると、信号は信号成分が乗算ではなく加算により結合されるように変換される。
Figure 2009039548
式中、Ｉ0 は入射光エネルギーの強度；Ｉは透過光エネルギー強度；εi，λaは波長λa
におけるｉ番目の成分の吸収係数；ｘi （ｔ）は、ｉ番目の層の光経路の長さ、即ち、光エネルギーが通過するｉ番目の層の材料の厚さ；ｃi（ｔ）は、厚さｘi（ｔ）に関連するボリュームでのｉ番目の成分の濃度；である。吸収係数ε1 〜εN は、各波長において一定の既知の値である。大抵の濃度ｃ1（ｔ）〜ｃN（ｔ）は、各層の光経路長さｘi（ｔ）
の大抵のものと同じく、わかっていないのが典型的である。光経路の全長は、各層の個々の光経路長さｘi（ｔ）の各々の合計である。
層の厚さを変化させる力を材料が何も受けなければ、各層の光経路の長さは概して一定である。この結果、光エネルギーは略一定に減衰するので、測定信号には略一定のオフセットが生じる。典型的には、材料を摂動させる力に関する知識が通常必要であるので、信号のこのオフセット部分にはほとんど関心がない。変化を受けない場合に略一定の成分吸収から得られた一定の不要な信号部分を含む、対象とする既知の帯幅外の任意の信号部分
が除去される。これは従来の帯域通過フィルタリング技術により容易に達成される。しかしながら、材料に力が及ぼされると、各成分層は摂動により他の層とは異なるように影響を及ぼされる。各層の光経路長さｘi（ｔ）の幾らかの摂動により、所望の若しくは一次
情報を示す変位が測定信号に生じる可能性がある。各層の光経路長さｘi（ｔ）の他の摂
動により、測定信号中の一次情報を覆い隠す不要な若しくは二次的変位が生じる。二次的変位に関する二次信号成分は、測定信号から一次情報を得るために除去されなければならない。同様に、二次的変位により発生する二次信号成分が計算できれば、単純な減算又は相関キャンセル技術を介して測定信号から一次信号成分を得ることができる。
相関キャンセラは、吸収材料を摂動若しくは変化させて一次信号成分又は二次信号成分のいずれかを生じさせた力とは異なるように材料を摂動若しくは変化させる力によりそれぞれ生じた二次信号成分又は一次信号成分のいずれかを、吸収材料を透過若しくは反射された後に測定された複合信号から除去する。説明の目的で、一次信号ｓλa（ｔ）である
と思われる測定信号の部分が、対象とする成分Ａ5 と関連する減衰項ε5 ｃ5 ｘ5 （ｔ）であり、成分Ａ5 の層が他の成分Ａ1 〜Ａ4 及びＡ6 〜ＡN の各層とは異なる摂動により影響を受けると仮定する。かかる状況の一例は、関係する情報が一次的であると思われる力が層Ａ5 に及ぼされ、さらに各層に影響を与える力を材料全体が受ける場合である。この場合には、成分Ａ5 の層に影響を与えるトータルの力は、他の層の各々に影響を与えるトータルの力とは異なり、成分Ａ5 の層の力と結果的な摂動とに関する情報が一次的であると思われるので、成分Ａ1 〜Ａ4 及びＡ6 〜ＡN による減衰項が二次信号部分ｎλa（
ｔ）を構成する。材料全体に影響を与える付加的な力がＡ5 の層を含む各層において同じ摂動を生じさせても、成分Ａ5 の層におけるトータルの力は、成分Ａ1 〜Ａ4 及びＡ6 〜ＡN の他の層の各々とは異なるトータルの摂動を有することになる。
二次信号成分に関連する層に影響を与えるトータルの摂動がランダムな若しくは随伴的な力により生じることも多々ある。これにより、層の厚さと各層の光経路長さｘi（ｔ）
が随伴的に変化されることとなり、このことによってランダムな若しくは随伴的な二次信号成分Ｎλa（ｔ）が生成される。しかしながら、二次信号部分ｎλa（ｔ）が随伴的であるか否かに関わらず、二次信号成分ｎλa（ｔ）は、成分Ａ5 の層以外の層における摂動
が成分Ａ5 の層における摂動と異なる限り、本発明のプロセッサにより決定される二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) をそれぞれ１つの入力とする適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラを介して、除去又は導出されることができる。相関キャンセラは一次信号ｓλa（ｔ）若しくは二次信号ｎλa（ｔ）のいずれかに対する有効な近似を得る。一次信号に対する近似が得られる場合には、いくつかの生理学的測定では一次信号成分に関係する厚さ（この例ではｘ5（ｔ））がわかっている若しくは決定されることができるので、
対象とする成分の濃度ｃ5（ｔ）を多くの場合に決定することができる。
相関キャンセラは、略同時に測定された２つの測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）から決定された二次基準ｎ'(ｔ) 若しくは一次基準ｓ'(ｔ) を使用する。Ｓλa（ｔ）は、
式(7) において上述のように決定される。Ｓλb（ｔ）は異なる波長λbにおいて同様に決定される。二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) のいずれかを見出すために、減衰された透過エネルギーが２つの異なる波長λa及びλbにおいて測定され、ログ変換を介して変換される。信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）を以下のように書くことができる（ログ変換できる）。
Figure 2009039548
信号のさらなる変換は、式(3) と同様にｒa 及びｒv を規定する本発明の信号モデルによる比例関係であり、これによりノイズ基準ｎ'(ｔ) と一次基準ｓ'(ｔ) が決定できる。これらは以下の通りである。
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。
Figure 2009039548
式(11)にｒv を乗算し、得られたものを式(9) から減算すると、一次信号成分の線形和である一次基準が得られる。

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。
しばしば、１つより多くの成分を含み独特の力を受ける所与の厚さ内の或る成分の濃度又は飽和度、即ちパーセント濃度を見出すことが望ましい。所与のボリューム内の或る成分の濃度若しくは飽和度の測定は、このボリューム内の任意の数の成分が同一のトータル力を受けることにより同一に摂動若しくは変化される場合に行われることができる。多くの成分を含む１ボリューム内の１つの成分の飽和度を決定するには、入射光エネルギーを吸収する成分と同数の測定信号が必要である。光エネルギーを吸収しない成分は飽和度の決定に重要でないことが理解されるであろう。濃度を決定するには、入射光エネルギーを吸収する成分と同数の信号と、濃度の合計に関する情報とが必要である。
独自の動作下にある厚さが２つの成分だけを含むことがよくある。例えば、Ａ5 及びＡ6 を含む所与のボリューム内のＡ5 の濃度若しくは飽和度を知ることが望ましい場合がある。この場合には、一次信号ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）がＡ5 及びＡ6 に関連する項を含み、ボリューム内のＡ5 若しくはＡ6 の濃度又は飽和度の測定が行われ得る。ここで飽和度の測定について述べる。Ａ5 及びＡ6 の両方を含むボリューム内のＡ5 の濃度はまた、Ａ5 ＋Ａ6 ＝１、即ち選択された特定の測定波長において入射光エネルギーを吸収しない成分がボリューム内に存在しない場合にも決定されることができる。測定信号Ｓλa（
ｔ）及びＳλb（ｔ）は、以下のように書くことができる（ログ変換できる）：

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：
Figure 2009039548
式（２０ｃ），（２１ｃ）の右辺に斜体で示した信号ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）は、３，４の層の省略を除いて左辺の二次信号ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）と同様である。
摂動されない場合に成分の略一定の吸収から得られる一定の不要な二次信号部分を含む対象とする既知の帯域幅外の信号は、一次信号若しくは二次信号に係わらず、対象とする帯域幅内の一次信号若しくは二次信号のいずれかに対する近似を決定するために削除されるべきである。これは、従来の帯域通過フィリタリング技術により容易に達成される。前述の例と同じように、二次信号成分に関連する層に影響を及ぼすトータルの摂動若しくは変化は、ランダムな若しくは随伴的な力により生じ、これにより各層の厚さ又は層の光経路長さｘi （ｔ）が随伴的に変化され、ランダムな若しくは随伴的な二次信号成分ｎλa
（ｔ）が生成される。二次信号部分ｎλa（ｔ）が随伴的であるか否かに関わらず、成分
Ａ5 及びＡ6 の層以外の層における摂動が成分Ａ5 及びＡ6 の層における摂動と異なる限り、本発明のプロセッサにより決定される二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) を１つの入力とする適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラを介して、二次信号成分ｎλa（
ｔ）が除去又は導出されることができる。相関キャンセラにより、随伴的な二次信号成分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）又は一次成分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）のいずれかを式(18)及び(19)から又は式(20)及び(21)から有利に除去することができる。この場合も相関キャンセラは、一次基準ｓ'(ｔ) 又は二次基準ｎ'(ｔ) のいずれかのサンプルと、式(18)及び(19)の複合信号Ｓλa（ｔ）又はＳλb（ｔ）のいずれかのサンプルを必要とする。

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。
この仮定を用いると、一定飽和度方法における二次基準信号ｎ'(ｔ) 及び一次基準信号ｓ'(ｔ) の決定を可能にする比例定数ｒa 及びｒv は：
Figure 2009039548
である。
本発明によれば、多くの場合において式(26)及び(30)の両式は同時に満たされ、比例定数ｒa 及びｒv を決定できる。さらに、各波長における吸収係数ε5 λa、ε6 λa、ε5 λb、ε6 λbは一定であり、一定飽和度方法の中心となる仮定は、ｃ5 （ｔ）／ｃ6 （ｔ）及びｃ3 （ｔ）／ｃ4 （ｔ）が多くのサンプル周期にわたって一定であるということである。故に、相関キャンセラからの出力である一次信号若しくは二次信号のいずれかに対する新たな近似から、わずかなサンプル毎に新たな比例定数ｒa 及びｒv が決定され得る。従って、本発明のプロセッサでは、測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）の実質的にすぐ前のサンプルセットに対して相関キャンセラにより見出された、一次信号ｓλa（ｔ）
及びｓλb（ｔ）若しくは二次信号ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）のいずれかに対する近似
が用いられて、測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）の次のサンプルセットに対する比例定数ｒa 及びｒv が計算される。
式(19)にｒa を乗算し、得られた式を式(18)から減算することにより、ゼロでない二次基準信号が得られる。

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。
上記式(32)の複数の基準信号から一次基準ｓ'(ｔ) 若しくは二次基準ｎ'(ｔ)のいずれ
かを決定するために、複数の仮定信号係数ｒ1 、ｒ2 ... ｒn から信号係数ｒa 及びｒv が決定される。一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）又は二次信号部分ｎλa（ｔ）
及びｎλb（ｔ）が例えば以下のように基準関数Ｒ'(ｒ，ｔ) に代入された場合にそれら
のいずれかがキャンセル若しくは略キャンセルされるように、係数ｒa 及びｒv が選択される。
Figure 2009039548
換言すれば、係数ｒa 及びｒv は、一次信号部分と二次信号部分の間の相関の最小値を
反映する値で選択される。実際には、測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）の一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）若しくは二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）に関する情報が前もって十分に存在することは通常ない。この情報不足により、複数の係数ｒ
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。
複数の係数ｒ1 、ｒ2 ... ｒn から信号係数ｒa 及びｒv を決定する１つの方法は、図７ａで示されるように、測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）の１つに対応する第１の入力を受信し、複数の基準信号Ｒ'(ｒ1 ，ｔ) 、Ｒ'(ｒ2 ，ｔ) 、... Ｒ'(ｒn ，ｔ) の各１つに連続して対応する第２の入力を受信する適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラ２７を使用する。基準信号Ｒ'(ｒ1 ，ｔ) 、Ｒ'(ｒ2 ，ｔ) 、... Ｒ'(ｒn ，ｔ) の各々に対して、相関キャンセラ２７の対応する出力は、相関キャンセラ２７の出力を二乗する「二乗」オペレーション２８に入力される。二乗オペレーション２８の出力は、インテグレータ２９に提供され、累積出力信号（二乗値の合計）が形成される。累積出力信号はその後、極値検出手段３１に入力される。極値検出手段３１の目的は、図７ｂ及び図７ｃのように累積出力信号における最大値を供する係数を観察することによりｒ1 、ｒ2 ... ｒn のセットから信号係数ｒa 及びｒv を選択することである。換言すれば、相関キャンセラ２７からエネルギー若しくはパワー等の最大の積算出力を提供する係数が、本発明の信号モデルによる一次信号部分と二次信号部分の間の最小相関に関連する信号係数ｒa 及びｒv に対応する。累積出力信号において最小値若しくは最小の変化を提供するｒ1 、ｒ2 ... ｒn のセットからの係数を信号係数ｒa 及びｒv とするように位置づけることを必要とするシステムジオメトリを構成することもできる。
相関キャンセラ２７と共に本発明のプロセッサにおいて複数の係数を使用して信号係数ｒa 及びｒv を決定することは、相関キャンセラの特性を用いることにより実証され得る。ｘ、ｙ及びｚが時間により変化する３つの信号の任意の集合であるとすると、いくつかの相関キャンセラの特性（Property）Ｃ（ｘ，ｙ）は以下のように定義され得る：
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 ｎ
λb（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）＝０ ｘ≠０である場合
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。
実際の状況では連続的な時間の測定信号だけでなく離散的な時間の測定信号も使用され得ることも理解されたい。本発明に従って離散的変換を実行するシステムを図１１〜図２２を参照して説明する。離散的時間測定信号を用いる場合には、台形法則、中点法則、ティック（Tick）の法則、シンプソンズ（Simpson's ）の近似や他の技術等の積分近似方法を使用して、相関キャンセラのエネルギー若しくはパワー出力を計算することが可能である。離散的時間信号測定の場合には、相関キャンセラのエネルギー出力は、台形法則を用いて以下のように書くことができる：
Figure 2009039548
ｔi はｉ番目の離散的時間、ｔ0 は初期時間、ｔn は最終時間、Δｔは離散的時間の測定サンプルとサンプルの間の時間である。
上で規定した図７ｂのエネルギー関数は、測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）と複数の基準信号Ｒ'(ｒ1 ，ｔ) 、Ｒ'(ｒ2 ，ｔ) 、... 、Ｒ'(ｒn ，ｔ) の多くの間の
相関により相関キャンセラの出力が通常はゼロであることを示している。しかしながら、エネルギー関数は、基準信号Ｒ'(ｒj ，ｔ）における一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）又は二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）のいずれかのキャンセルに対応するｒj の値ではゼロではない。これらの値が信号係数ｒa 及びｒv に対応する。
一次信号部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）又は二次信号部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）のいずれかがゼロに等しいか若しくは略ゼロとなる時間があることを理解されたい。このような場合には、１つのみの信号係数値が相関キャンセラの最大エネルギー若しくはパワー出力を提供する。
相関キャンセラの最大のエネルギー又はパワー出力を提供する信号係数値は１つ以上あり得るので、あいまいな事態が生じ得る。基準関数Ｒ'(ｒ，ｔ) と共に信号係数が一次基準若しくは二次基準のいずれかを提供することはすぐには明確になり得ない。このような場合には、物理的システムの制約を利用することが必要である。例えば、脈拍酸素計測では、一次プレチスモグラフ波の特色を有する動脈血液は、二次的な随伴的若しくはランダム信号の特色を有する静脈血液よりも大きい酸素飽和度を有する。従って脈拍酸素計測では、動脈脈動に起因する一次信号比ｒa ＝ｓλa（ｔ）／ｓλb（ｔ）は、２つの信号係数値のうちの小さい方の値であり、一方主に静脈血液の流れに起因する二次信号比ｒv ＝ｎλa（ｔ）／ｎλb（ｔ）は、２つの信号係数値のうちの大きい方の値である。λa＝６６
０nmであり、λb＝９１０nmであると仮定する。
複数の基準信号及び相互相関技術の実際の実行では、Property（特性）(1) 、(2) 、(3) として上に挙げた理想的な特徴は正確には満たされず、その近似となる。従って、本発明のこの実施形態を実際に実行すると、図７ｂで示される相関キャンセラのエネルギー曲線は、無限に小幅のデルタ関数からなるのではなく、図７ｃで示されるように有限幅を関連づけられる。
相関キャンセラから最大のエネルギー若しくはパワー出力を生成する信号係数値を２つよりも多く有することができることも理解されたい。このような状況は、各測定信号が２つより多くの成分を含む場合に起こり、各成分は以下のような比により関連づけられる：
Figure 2009039548
である。
故に、適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラと共に基準信号を用いることにより、各々が１つの比により関連づけられる２つ以上の信号成分に信号を分解することができる。

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。
図５ａ及び図５ｂの適応ノイズキャンセラと共に上述した内部プロセッサ３２の最小自乗平均（ＬＭＳ）を実行するのは比較的容易であるが、本発明の生理学的モニタリングの大抵のアプリケーションに対して望ましい適用速度に欠けている。従って、或る実施形態では、最小自乗格子型結合プロセス推定手段モデルと呼ばれる、より高速の適応ノイズキャンセル方法を使用する。結合プロセス推定手段６０は図８に図示され、プレンティスホール（Prentice-Hall）が著作権を有し、1986年に出版されたシモン・ハイキン（Simon Haykin）著の「Adaptive Filter Theory」の第９章に詳述されている。第９章を含むこの
本全体の内容を援用して本発明の一部とする。
結合プロセス推定手段の機能は、測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）から二次信号部分ｎλa（ｔ）若しくはｎλb（ｔ）か又は一次信号部分ｓλa（ｔ）若しくはｓλb（ｔ）のいずれかを除去し、一次信号近似ｓ"λa（ｔ）若しくはｓ"λb（ｔ）のいずれかを得ることである。故に、結合プロセス推定手段は、一次信号ｓλa（ｔ）若しくはｓλb（ｔ）か又は二次信号ｎλa（ｔ）若しくはｎλb（ｔ）のいずれかの値を推定する。結合プ
ロセス推定手段６０への入力は、二次基準ｎ'(ｔ) 若しくは一次基準ｓ'(ｔ) のいずれかと、複合測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）である。その出力は、二次信号若しくは一次信号のいずれかを除去された信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）に対する有効な近似、即ち、ｓλa（ｔ）、ｓλb（ｔ）、ｎλa（ｔ）、ｎλb（ｔ）に対する有効な近似である。
図８の結合プロセス推定手段６０は最小自乗格子型予測手段７０と回帰フィルタ８０と共に使用される。二次基準信号ｎ'(ｔ) 若しくは一次基準ｓ'(ｔ) のいずれかが最小自乗格子型予測手段７０に入力され、測定信号Ｓλa（ｔ）若しくはＳλb（ｔ）が回帰フィルタ８０に入力される。以下の記載における簡便さのために、結合プロセス推定手段６０により一次部分ｓλa（ｔ）若しくは二次部分ｎλa（ｔ）のいずれかを推定される測定信号はＳλa（ｔ）であるとする。しかし、Ｓλb（ｔ）を回帰フィルタ８０に入力して、この信号の一次部分ｓλb（ｔ）若しくは二次部分ｎλb（ｔ）を推定することもできる。
結合プロセス推定手段６０は、基準ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) と測定信号Ｓλa（ｔ）
の両方に存在する全ての周波数を除去する。二次信号部分ｎλa（ｔ）は通常、一次信号
部分ｓλa（ｔ）の周波数とは関係のない周波数を含む。二次信号部分ｎλa（ｔ）が一次信号部分ｓλa（ｔ）と正確に同じスペクトルを含むということはあり得ない。しかしな
がら、ｓλa（ｔ）及びｎλa（ｔ）が同様のスペクトルを含む状況（可能性は低い）では、この方法では正確な結果が得られない。機能的には、結合プロセス推定手段６０は、二次信号部分ｎλa（ｔ）若しくは一次信号部分ｓλa（ｔ）のいずれかに相関する基準入力信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ)と入力信号Ｓλa（ｔ）を比較して、同一である全ての周波数を除去する。従って、結合プロセス推定手段６０は動的マルチノッチフィルタとして作用し、患者の動作と共に随伴的に変化する際に二次信号成分ｎλa（ｔ）における周波数
を除去したり、患者の動脈脈動と共に変化する時には一次信号成分ｓλa（ｔ）における
周波数を除去したりする。これにより、一次信号ｓλa（ｔ）若しくは二次信号ｎλa（ｔ）のいずれかと略同じスペクトル成分を有する信号が得られる。従って、結合プロセス推定手段６０の出力ｓ"λa（ｔ）若しくはｎ"λa（ｔ）は、一次信号ｓλa（ｔ）若しくは
二次信号ｎλa（ｔ）のいずれかに対する非常に有効な近似となる。
結合プロセス推定手段６０は、図８で示されるように、ゼロステージで始まりｍ番目のステージで終了するステージに分けられる。ゼロステージを除いて各ステージは全ての他のステージと同じである。ゼロステージは結合プロセス推定手段６０の入力ステージである。第１ステージ〜ｍ番目のステージが、直前のステージ即ち（ｍ−１）番目のステージで生成された信号に作用することにより、有効な一次信号近似ｓ"λa（ｔ）若しくは二次信号近似ｎ"λa（ｔ）がｍ番目のステージの出力として生成される。
最小自乗格子型予測手段７０は、レジスタ９０及び９２と、加算エレメント１００及び１０２と、遅延エレメント１１０を含む。レジスタ９０及び９２は、前方反射係数Γｆ，ｍ（ｔ）と後方反射係数Γｂ，ｍ（ｔ）の乗算値を含み、この乗算値は、基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) とこれら基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) から得られた信号とを乗算したものである。最小自乗格子型予測手段の各ステージは、前方予測誤差ｆm （ｔ）と後方予測誤差ｂm （ｔ）を出力する。添字のｍはステージを示す。
各サンプルセットに対して、即ち測定信号Ｓλa（ｔ）の１つのサンプルと略同時に導
出される基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) の１つのサンプルに対して、基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) のサンプルが最小自乗格子型予測手段７０に入力される。ゼロステージの前方予測誤差ｆ0 とゼロステージの後方予測誤差ｂ0(ｔ) は、基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) に等しいようにセットされる。後方予測誤差ｂ0(ｔ) は、最小自乗格子型予測手段７０の第１ステージにおいて遅延エレメント１１０により１サンプル周期だけ遅延
される。故に、基準ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) の直前の値は、第１ステージ遅延エレメント１１０を含む計算において使用される。ゼロステージの前方予測誤差は、前方反射係数値Γｆ，１（ｔ）レジスタ９０値を乗算された遅延ゼロステージ後方予測誤差ｂ0(ｔ−１) の負の値に加算され、第１ステージの前方予測誤差ｆ1 （ｔ）が生成される。さらに、ゼロステージの前方予測誤差ｆ0(ｔ) は、後方反射係数Γｂ，１（ｔ）レジスタ９２の値を乗算され、ゼロステージの遅延後方予測誤差ｂ0(ｔ−１) に加算されて、第１ステージの後方予測誤差ｂ1（ｔ）が生成される。最小自乗格子型予測手段７０のその後の各ステ
ージｍでは、以前の前方予測誤差値ｆm-1(ｔ) と、１サンプル周期分遅延された後方予測誤差値ｂm-1(ｔ−１) を用いて、現在のステージの前方予測誤差ｆm（ｔ）及び後方予測
誤差ｂm（ｔ）の値が生成される。
後方予測誤差ｂm （ｔ）は回帰フィルタ８０の協働ステージｍに供給される。ここで回帰係数値κｍ，λa（ｔ）を含むレジスタ９６に入力される。例えば、回帰フィルタ８０
のゼロステージでは、ゼロステージ後方予測誤差ｂ0(ｔ) にゼロステージ回帰係数ｋ0 ，λa（ｔ）のレジスタ９６の値が乗算されて、加算エレメント１０６において信号Ｓλa（ｔ）の測定値から減算され、第１ステージ推定誤差信号ｅ1 ，λa（ｔ）が生成される。
第１ステージ推定誤差信号ｅ１，λa（ｔ）は、一次信号若しくは二次信号のいずれかに
対する最初の近似である。この第１ステージの推定誤差信号ｅ1 ，λaは回帰フィルタ８
０の第１ステージに入力される。第１ステージ回帰係数κ1 ，λa（ｔ）のレジスタ９６
の値を乗算された第１ステージ後方予測誤差ｂ1 （ｔ）が第１ステージ誤差信号ｅ1 ，λa（ｔ）から減算され、第２ステージの推定誤差ｅ2 ，λa（ｔ）が生成される。第２ステージの推定誤差信号ｅ2 ，λa（ｔ）は、一次信号ｓλa（ｔ）若しくは二次信号ｎλa（
ｔ）のいずれかに対する幾分良い第２の近似である。
一次信号ｓλa（ｔ）若しくは二次信号ｎλa（ｔ）に対する有効な近似ｅm ，λa（ｔ
）が決定されるまで、最小自乗格子型予測手段７０及び回帰フィルタ８０において各ステージに対して同じ処理が反復される。前方予測誤差ｆm （ｔ）、後方予測誤差ｂm （ｔ）、推定誤差信号ｅm ，λa（ｔ）を含む上述の各信号は、各ステージｍにおいて前方反射
係数Γｆ，ｍ（ｔ）、後方反射係数Γｂ，ｍ（ｔ）、回帰係数κｍ，λa（ｔ）のレジス
タ９０、９２及び９６の値を算出するのに必要である。前方反射係数Γｆ，ｍ（ｔ）、後方反射係数Γｂ，ｍ（ｔ）及び回帰係数κｍ，λa（ｔ）のレジスタ９０、９２及び９６
の値を算出するには、前方予測誤差ｆm （ｔ）、後方予測誤差ｂm （ｔ）、推定誤差信号ｅm ，λa（ｔ）の信号に加えて、図８に示される値に基づく多数の中間変数（図８には
示されていない）が必要である。
中間変数は、前方予測誤差の二乗の重み付け合計Ｆm （ｔ）、後方予測誤差の二乗の重み付け合計Βm （ｔ）、スカラーパラメータΔm （ｔ）、変換ファクタγm （ｔ）、及び別のスカラーパラメータρｍ，λa（ｔ）を含む。前方予測誤差の重み付け合計Ｆm （ｔ
）は以下のように定義される：
Figure 2009039548
上記式中、波長識別子即ちａ又はｂを有さないλは、波長に関係のない一定の乗算値であり、典型的には１以下、即ちλ≦１である。後方予測誤差Βm （ｔ）の重み付け誤差は、次のように定義される：
Figure 2009039548
上記式中、波長識別子即ちａ又はｂを有さないλは、波長に関係のない一定の乗算値であり、典型的には１以下、即ちλ≦１である。前掲のハイキン（Haykin）著の文献のセクション９．３に述べられると共に式(59)、(60)で後に定義されるように、これらの重み付け合計中間誤差信号をより簡単に求められるように操作することができる。

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。
各ステージにおける前方反射係数Γf,m（ｔ）、後方反射係数Γb,m（ｔ）、及び回帰係数κm，λa（ｔ）のレジスタ９０、９２及び９６の値はその後、前ステージの出力に従ってセットされる。第１ステージにおける前方反射係数Γｆ，１（ｔ）、後方反射係数Γb,1（ｔ）、及び回帰係数κ1 ，λa（ｔ）のレジスタ９０、９２及び９６の値は、結合プロセス推定手段６０のゼロステージにおける値を用いてアルゴリズムに従ってセットされる。ｍ≧１の各ステージにおいて、パラメータΔm-1(ｔ) 、前方反射係数Γf,m（ｔ）のレ
ジスタ９０の値、後方反射係数Γb,m（ｔ）のレジスタ９２の値、前方誤差信号ｆm （ｔ
）及びｂm （ｔ）、ハイキンの文献のセクション９．３で扱われた前方予測誤差の二乗の重み付け合計Ｆm,t（ｔ）、ハイキンの文献のセクション９．３で扱われた後方予測誤差
の二乗の重み付け合計Βb,m（ｔ）、変換ファクタγm（ｔ）、パラメータρm,λa（ｔ）
、回帰係数κm,λa（ｔ）のレジスタ９６の値、及び推定誤差ｅｍ＋１，λa（ｔ）；の値を含む中間値及びレジスタ値が以下に従ってセットされる。

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。
これらの式により、誤差信号ｆm （ｔ）、ｂm （ｔ）、ｅｍ，λa（ｔ）は二乗又は互
いに乗算され、誤差を二乗することにより、Δm-1(ｔ) 等の新たな中間誤差値が生成される。誤差信号及び中間誤差値は、上記式(54)〜(64)に示されるように、回帰的に共に結合される。それらは次のステージにおいて誤差信号を最小化するように相互作用する。
一次信号ｓλa（ｔ）若しくは二次信号ｎλa（ｔ）のいずれかに対する有効な近似が結合プロセス推定手段６０により決定された後、測定信号Ｓλa（ｔ）のサンプルと二次基
準ｎ'(ｔ) 若しくは一次基準ｓ'(ｔ) のいずれかのサンプルを含む次のサンプルセットが結合プロセス推定手段６０に入力される。前方反射係数Γf,m（ｔ）及び後方反射係数Γb,m（ｔ）のレジスタ９０、９２の値と回帰係数κm,λa（ｔ）のレジスタ９６の値は、以
前に入力されたＳλa（ｔ）のサンプルの一次信号部分ｓλa（ｔ）若しくは二次信号部分ｎλa（ｔ）のいずれかを推定するのに必要な乗算値を反映したものであるので、再初期
化プロセスは再び起こらない。故に、前のサンプルからの情報を用いて、各ステージにおける現サンプルセットの一次信号部分若しくは二次信号部分のいずれかが推定される。
上述の結合プロセス推定手段のより数値的に安定した好適な実施形態では、正規化結合プロセス推定手段が使用される。結合プロセス推定手段のこのバージョンは、正規化変数が−１と１の間となるように上述の結合プロセス推定手段のいくつかの変数を正規化する。正規化結合プロセス推定手段は、以下の条件に従って定義される変数を再定義することにより、ハイキンの文献の６４０ページの問題１２のように動作を行う。
Figure 2009039548
この変形により、式(54)〜(64)を以下の正規化式に変換することができる。
Figure 2009039548
正規化結合プロセス推定手段の初期化
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
Figure 2009039548
２． 各時間ｔ≧１において、種々のゼロ次の変数を以下のように生成する。
Figure 2009039548
３． 回帰フィルタリングに対して、時間指標ｔ＝０において以下のようにセットすることによりアルゴリズムを初期化する。
Figure 2009039548
４． 各時間ｔ≧１において、ゼロ次の変数を生成する
Figure 2009039548
従って、正規化結合プロセス推定手段は、より安定したシステムに対して使用されることができる。
別の実施形態では、相関キャンセルは、図８ａで図示されると共にプレンティス−ホール（Prentice-Hall ）が著作権を有する1986年に出版されたシモン・ハイキン（Simon Haykin）著の「Adaptive Filter Theory」の第１８章に詳述されるＱＲＤアルゴリズムを用いて実行される。
ハイキンの文献から適用する以下の式は、図８ａのＱＲＤ−ＬＳＬ図に対応する（この図もハイキンの文献から適用する）。
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：
Figure 2009039548
Figure 2009039548
Figure 2009039548
結合プロセス推定のフローチャート
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。
測定信号Ｓλa（ｔ）の一次信号部分ｓλa（ｔ）若しくは二次信号部分ｎλa（ｔ）を
推定するサブルーチンのフローチャートを図９で示す。このフローチャートは、二次基準ｎ'(ｔ) 若しくは一次基準ｓ'(ｔ) のいずれかを決定する基準プロセッサの機能を示している。結合プロセス推定手段のフローチャートは、ソフトウェアで実行される。
生理学的モニタがオンされると、ブロック１２０で「ノイズキャンセラの初期化」と示されるように、一回目の初期化が実行される。初期化により全てのレジスタ９０、９２及び９６と遅延エレメント変数１１０が、式(46)〜(50)で上述された値にセットされる。
次いで、複合測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）の同時サンプルのセットが、図９のフローチャートで示されるサブルーチンに入力される。次いで、遅延エレメントプログラム変数の各々の時間の更新が起こり、それはブロック１３０で「［Ｚ-1］エレメントの時間の更新」動作により示される通りである。遅延エレメント変数１１０の各々に格納される値は、遅延エレメント変数１１０の入力における値にセットされる。故に、ゼロステージの後方予測誤差ｂ0(ｔ) は第１ステージの遅延エレメント変数として格納され、第１ステージ後方予測誤差ｂ1(ｔ) は第２ステージの遅延エレメント変数として格納される、というように格納が行われる。
次いで、測定信号サンプルＳλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）のセットを用いて、比率計測的若しくは上述の一定飽和度方法を用いて基準信号が得られる。これは、ブロック１４０の「２つの測定信号サンプルに対する基準［ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) ］の計算」動作により示される。
ブロック１５０の「ゼロステージ更新」動作で示されるように、次にゼロステージの更新が実行される。ゼロステージ後方予測誤差ｂ0(ｔ) 及びゼロステージ前方予測誤差ｆ0(ｔ) が、基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) の値に等しくなるようにセットされる。さらに、前方予測誤差の重み付け合計Ｆm （ｔ）と後方予測誤差の重み付け誤差Βm （ｔ）が、式(47)及び(48)で定義される値に等しくなるようにセットされる。
次いで、ブロック１６０の「ｍ＝０」動作で示されるようにループカウンタｍが初期化される。図９のフローチャートに対応するサブルーチンにより使用される全ステージ数を規定するｍの最大値も定義される。典型的には、一次信号若しくは二次信号のいずれかに対する最良の近似に収束するための規準を結合プロセス推定手段６０が一旦満たすと反復を停止するようにループが構成される。さらに、ループが反復を停止するループ反復の最大数が選択され得る。本発明の生理学的モニタの好適な実施形態では、反復の最大数はｍ＝６からｍ＝１０と選択されるのが有利である。
ループ内では、図９のブロック１７０の「ＬＳＬ格子型のｍ番目のセルの次数の更新」動作により示されるように、前方反射係数Γf,m（ｔ）及び後方反射係数Γｂ，ｍ（ｔ）
のレジスタ９０及び９２の値がまず計算される。これには、現ステージ、次のステージ、及び回帰フィルタ８０におけるレジスタ９０、９２及び９６の値を決定することに使用される中間変数及び信号値の計算が必要である。
ブロック１８０の「回帰フィルタ（単数又は複数）のｍ番目の次数の更新」により示されるように、次に回帰フィルタレジスタ９６の値κｍ，λa（ｔ）が計算される。ｍがそ
の所定の最大値（この好適実施形態ではｍ＝６若しくはｍ＝１０）に達するまで、又はブロック１９０の「実行」決定からのＹＥＳ経路により示されるように値が収束するまで、ブロック１７０及び１８０の２つの次数更新動作が連続ｍ回実行される。コンピュータのサブルーチンでは、前方予測誤差の重み付け合計Ｆm （ｔ）と後方予測誤差の重み付け合計Βm （ｔ）が或る小さな正の数未満であるかどうかをチェックすることにより、収束が決定される。ブロック２００の「出力の計算」により示されるように、次に出力が計算される。図９のフローチャートに対応する基準プロセッサ２６と結合プロセス推定手段６０のサブルーチンにより決定されるように、この出力は一次信号若しくは二次信号のいずれかに対する有効な近似である。ブロック２１０の「ディスプレイ」に示されるように、この出力はディスプレイされる（若しくは別のサブルーチンの計算に使用される）。
２つの測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）の新たなサンプルセットが、図９のフローチャートに対応するプロセッサ及び結合プロセス推定手段６０の適応ノイズキャンセラのサブルーチンに入力され、これらのサンプルに対して処理が反復される。しかしながら、初期化プロセスは再び行われないことに注目されたい。測定信号サンプルＳλa（ｔ）及
びＳλb（ｔ）の新たなセットは、基準プロセッサ２６及び結合プロセス推定手段適応ノ
イズキャンセラサブルーチンに連続して入力される。出力は連続波を示すサンプルチェインを形成する。この波形は、波長λaにおける一次信号波形ｓλa（ｔ）若しくは二次信号波形ｎλa（ｔ）のいずれかに対する有効な近似である。波形はまた、波長λbにおける一次信号波形ｓλb（ｔ）及び二次信号波形ｎλb（ｔ）のいずれかに対する有効な近似でもあり得る。
図８ａのＱＲＤアルゴリズムに対応するフローチャートは、各参照番号にａの付いた図９ａで示される。

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。
図１０では２つの回帰フィルタ８０ａ及び８０ｂを有する結合プロセス推定手段６０が示される。第２回帰フィルタ８０ｂは、一定飽和度方法により使用される測定信号Ｓλb
（ｔ）を受信して、基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ)を決定する。第１回帰フィルタ８
０ａ及び第２回帰フィルタ８０ｂは独立している。後方予測誤差ｂm （ｔ）は各回帰フィルタ８０ａ及び８０ｂに入力され、第２回帰フィルタ８０ｂに対する入力は第１回帰フィルタ８０ａをバイパスする。
第２回帰フィルタ８０ｂは、第１回帰フィルタ８０ａのものと同様に配置されるレジスタ９８及び加算エレメント１０８を有する。第２回帰フィルタ８０ｂは、式(54)〜(64)により規定されるものと共に付加的な中間変数を介して動作する。即ち、ρm,λb（ｔ）＝
λρm,λb（ｔ−１）＋｛ｂm （ｔ）ｅ* m,λb（ｔ）／γm （ｔ）｝
(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。
一定飽和度方法では、Ｓλb（ｔ）は第２回帰フィルタ８０ｂに入力される。この出力
は、一次信号ｓ"λb（ｔ）若しくは二次信号ｓ"λb（ｔ）に対する有効な近似である。
第２回帰フィルタ８０ｂを追加しても、図９のフローチャートにより示されるコンピュータプログラムサブルーチンは実質的には変わらない。１つのみの回帰フィルタのｍ番目のステージの次数の更新の代わりに、回帰フィルタ８０ａ及び８０ｂの両フィルタのｍ番目のステージの次数の更新が行われる。これは、図９の動作ブロック１９０の「回帰フィルタ（単数又は複数）のｍ番目のステージの次数の更新」においてフィルタの複数表示により特徴づけられる。回帰フィルタ８０ａ及び８０ｂは独立して動作するので、図９のフローチャートによりモデル化される基準プロセッサ及び結合プロセス推定手段６０適応ノイズキャンセラのサンブルーチンにおいて独立した計算が実行できる。
ＱＲＤアルゴリズムを用いると共に２つの回帰フィルタを使用する図１０の結合プロセス推定手段の別の図が図１０ａで示される。このタイプの結合プロセス推定手段は、ハイキンの文献に述べられたＱＲＤアルゴリズムを用いる相関キャンセルに対して用いられる。

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：
Figure 2009039548
である。Δｘ項は除算により飽和度計算からなくなったことが理解される。故に、飽和度を計算するには一次成分に関係する厚さを知る必要はない。

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。
典型的に脈拍酸素計測は、例えば耳たぶ、指、ひたい、若しくは胎児の頭皮のような表面近くを血液が流れる媒体を通るようにエネルギーを伝播する。エネルギーが媒体を伝播した又は媒体から反射された後、減衰信号が測定される。脈拍酸素計測は、酸素含有血液の飽和度を推定する。
新しく酸素を含んだ血液は、身体により使用されるために心臓から動脈へと高圧力で送り出される。動脈内の血液量は心拍と共に変化し、この変化は心拍数若しくは脈拍でのエネルギー吸収の変化をもたらす。
酸素がなくなった、又は脱酸素化された血液は、未使用の酸素含有血液と共に静脈により心臓に戻される。静脈内の血液量は呼吸率と共に変化し、呼吸率は典型的には心拍数よりもずっと低速である。故に、静脈の厚さが動作により変化しない場合には、静脈血液はエネルギー吸収に低周波数の変化を生じさせる。静脈の厚さが動作により変化する場合には、エネルギー吸収における低周波数の変化は動作アーチファクトによるエネルギー吸収
の随伴的な変化と結合される。
媒体中のエネルギー伝播を用いる吸収測定では、指等の表面近くを血液が流れる身体の一部の片側に２つの発光ダイオード（ＬＥＤ）が配置され、指の反対側には光検出器が配置される。典型的には、脈拍酸素計測においては、一方のＬＥＤが好適には赤色光波長である可視波長を発し、他方のＬＥＤが赤外光波長を発する。しかしながら、他の波長の組み合わせを使用してもよいことを当業者は理解するであろう。指は、皮膚、組織、筋肉、動脈血液及び動脈血液、脂肪等を含み、その各々は、異なる吸収係数、異なる濃度、異なる厚さ、及び光経路長の変化により異なるように光エネルギーを吸収する。患者が動いていなければ、血液の流れを除いて吸収は略一定である。従来のフィルタリング技術を介して一定の減衰が決定され、信号から減じられる。患者が動作すると、バックグラウンド流体（例えば動脈血液とは異なる飽和度を有する静脈血液）の動きにより光経路長が変化すること等の摂動が生じる。従って、測定信号は随伴的となる。随伴的な動作により生じるノイズは典型的に、従来のフィルタリング技術を介しては予め決定されることができない、及び／又は、測定信号から減じられることができない。故に、動脈血液及び静脈血液の酸素飽和度を決定することがより困難となる。
脈拍酸素計測の生理学的モニタの概略図を図１１〜図１３に示す。図１１は、脈拍酸素計２９９の一般的なハードウェアブロック図を示す。センサ３００はＬＥＤ等の２つの光エミッタ３０１及び３０２を有する。赤色波長光を発するＬＥＤ３０１と赤外波長光を発する別のＬＥＤ３０２が指３１０に隣接して配置される。減衰された可視光エネルギー及び赤外光エネルギーに対応する電気信号を生成する光検出器３２０はＬＥＤ３０１及び３０２の反対側に位置される。光検出器３２０は、前置アナログ信号調整回路３３０に接続される。
前置アナログ信号調整回路３３０は、アナログ−ディジタル変換回路３３２に出力を接続される。アナログ−ディジタル変換回路３３２は、ディジタル信号処理システム３３４に出力を接続される。ディジタル信号処理システム３３４はディスプレイ３３６に対する出力として所望のパラメータを提供する。例えばディスプレイに対する出力は、血液酸素飽和度、心拍数、及び明瞭なプレチスモグラフ波形である。
信号処理システムはまた、ディジタル−アナログ変換回路３３８にエミッタ電流制御出力３３７を提供し、ディジタル−アナログ変換回路３３８は光エミッタ駆動回路３４０に対する制御情報を提供する。光エミッタ駆動回路３４０は、光エミッタ３０１、３０２に接続される。ディジタル信号処理システム３３４はまた、前置アナログ信号調整回路３３０に対する利得制御出力３４２を提供する。図１１ａは、エミッタ駆動回路３４０とディジタル−アナログ変換回路３３８の組み合わせの好適な実施形態を示す。図１１ａで示されるように、駆動回路は第１入力ラッチ３２１、第２入力ラッチ３２２、同期化ラッチ３２３、電圧基準３２４、ディジタル−アナログ変換回路３２５、第１スイッチバンク３２６、第２スイッチバンク３２７、第１電圧−電流変換器３２８、第２電圧−電流変換器３２９と、図１１のＬＥＤエミッタ３０１、３０２に対応するＬＥＤエミッタ３０１、３０２を含む。
図１１ａで示される好適な駆動回路は、図１１の酸素計２９９におけるノイズのほとんどがＬＥＤエミッタ３０１、３０２により生じることを本発明が見出した点で有益である。従って、図１１ａのエミッタ駆動回路は、エミッタ３０１、３０２からのノイズを最小化するように設計される。第１入力ラッチ３２１及び第２入力ラッチ３２４は、ＤＳＰバスに直接接続される。故に、これらのラッチは、図１１ａの駆動回路に通じるＤＳＰバス上に存在する帯域幅（ノイズとなる）をかなり最小化する。第１入力ラッチ及び第２入力ラッチの出力は、これらのラッチがＤＳＰバス上のそれらのアドレスを検出した時に変化
するだけである。第１入力ラッチはディジタル−アナログ変換回路３２５に対するセッティングを受け取る。第２入力ラッチはスイッチバンク３２６、３２７に対するスイッチング制御データを受け取る。同期化ラッチは、エミッタ３０１、３０２の作動とアナログ−ディジタル変換回路３３２の作動の同期化を維持する同期化パルスを受け取る。
電圧基準はまた、ディジタル−アナログ変換回路３２５に対する低ノイズＤＣ電圧基準として選択される。さらに、この実施形態では、電圧基準は非常に低いコーナー周波数（この実施形態では例えば１Ｈｚ）を有する低域通過出力フィルタを有する。ディジタル−アナログ変換器３２５はまた、非常に低いコーナー周波数（例えば１Ｈｚ）を有する低域通過フィルタをその出力に有する。ディジタル−アナログ変換回路は、エミッタ３０１、３０２の各々に対する信号を提供する。
本実施形態では、電圧−電流変換回路３２８、３２９の出力は、折返し構成で接続されるエミッタ３０１、３０２のうちの１つのみのエミッタが任意の所与の時間に作動するようにスイッチされる。さらに電圧−電流変換回路は、非作動エミッタに対し、それが完全に作動しないようにその入力をスイッチオフさせる。このことで、スイッチング回路及び電圧−電流変換回路からノイズが低減される。本実施形態では、低ノイズ電圧−電流変換回路が選択され（例えばOp 27 Op Amps ）、ノイズを低減するために低域通過フィルタを有するようにフィードバックループが構成される。本実施形態では、後述されるように、電圧−電流変換回路３２８、３２９の低域通フィルタリング機能は、エミッタに対するスイッチング速度である６２５Ｈｚよりちょっと高いコーナー周波数を有する。故に図１１ａの好適な駆動回路は、エミッタ３０１、３０２のノイズを最小化する。
一般に、赤色光エミッタ３０１及び赤外光エミッタ３０２の各々はエネルギーを発し、このエネルギーは指３１０により吸収され、光検出器３２０により受け取られる。光検出器３２０は、それに当たる光エネルギーの強度に対応する電子信号を提供する。前置アナログ信号調整回路３３０は強度信号を受信し、以下に述べるようにこれらの信号をフィルタ処理のために調整する。得られた信号はアナログ−ディジタル変換回路３３２に提供され、ディジタル信号処理システム３３４によるさらなる処理のためにアナログ信号からディジタル信号へと変換される。ディジタル信号処理システム３３４は、本文中で「飽和度変換」と呼ばれる変換を提供するために２つの信号を使用する。血液飽和度モニタリング以外のパラメータのモニタリングに対しては、飽和度変換は、所望のパラメータに依存して濃度変換、生体内変換等とした方がよいことを理解されたい。以下の記載から明らかになるように、飽和度変換という用語を用いて、時間変域値から飽和度変域値へとサンプルデータを変換するオペレーションについて述べる。本実施形態では、ディジタル信号処理システム３３４の出力は、検出信号の明瞭なプレチスモグラフ波形を提供し、酸素飽和度と脈拍数の値をディスプレイ３３６に提供する。
本発明の異なる実施形態では、１つ以上の出力を提供できることを理解されたい。ディジタル信号処理システム３３４はまた、エミッタ電流制御出力３３７におけるエミッタ電流制御信号と共に光エミッタ３０１、３０２を駆動するための制御を提供する。この値はディジタル値であり、ディジタル−アナログ変換回路３３８により変換され、変換回路３３８はエミッタ電流駆動回路３４０に制御信号を提供する。エミッタ電流駆動回路３４０は、赤色光エミッタ３０１と赤外光エミッタ３０２に対する適切な電流駆動を提供する。生理学的モニタのオペレーションに関するさらなる詳細について以下に記載する。本実施形態では、光エミッタはエミッタ電流駆動回路３４０を介して駆動され、６２５Ｈｚでディジタル変調される光伝送を提供する。本実施形態では、光エミッタ３０１、３０２は、検出器により検出されると共に前置アナログ信号調整回路３３０により調整される許容可能な強度を提供するパワーレベルで駆動される。所与の患者に対してディジタル信号処理システム３３４によりこのエネルギーレベルが決定されると、赤色光エミッタ及び赤外光
エミッタの電流レベルは一定に維持される。しかしながら、前置アナログ信号調整回路３３０に入力される電圧に影響を与える部屋の周囲光の変化や他の変化に対しては電流を調整できないことを理解されたい。本発明では、赤色光エミッタ及び赤外光エミッタは以下のように変調される：６２５Ｈｚの完全な１赤色光サイクルに対しては、赤色光エミッタ３０１が最初の１／４サイクルの間作動され、残りの３／４サイクルはオフされる；６２５Ｈｚの完全な１赤外光サイクルに対しては、赤外光エミッタ３０２が１／４サイクルの間作動され、残りの３／４サイクルはオフされる。一時に信号を１つだけ受信するために、これらエミッタは、その各々が６２５Ｈｚの１サイクル当り１／４サイクルの間のみ作動され、１／４サイクルを隔てて交互に順にオンオフされる。 指３１０を通るように血液（又は他のサンプル媒体）が送り出されることにより、光信号が減衰される（振幅を変調される）。減衰された（振幅を変調された）信号は、赤色光及び赤外光に対する６２５Ｈｚのキャリア周波数で光検出器３２０により検出される。光検出器を１つだけ使用するので、光検出器３２０は、赤色光信号及び赤外光信号の両信号を受信して、複合的な時間分割信号を形成する。
複合的な時分割信号は、前置アナログ信号調整回路３３０に提供される。前置アナログ信号調整回路３３０とアナログ−ディジタル変換回路３３２に関するさらなる詳細を図１２で示す。図１２で示すように、前置回路３０２は、予備増幅器３４２、高域通過フィルタ３４４、増幅器３４６、プログラム可能利得増幅器３４８、及び低域通過フィルタ３５０を有する。予備増幅器３４２は、光検出器３２０からの複合電流信号を対応する電圧信号に変換し、信号を増幅するトランスインピーダンス増幅器である。本実施形態では、増幅器は処理を簡便にするために信号振幅を増幅する所定の利得を有する。本実施形態では、予備増幅器３４２の電源電圧は−１５ＶＤＣ及び＋１５ＶＤＣである。理解されるように、減衰信号は、時間次第で赤外光若しくは赤色光を示す成分ばかりでなく周囲光を示す成分も含む。赤色光及び赤外光以外の光がセンサ３００近辺に存在すると、この周囲光は光検出器３２０により検出される。従って、予備増幅器の利得は、標準的で妥当な動作状態の下で信号中の周囲光が予備増幅器を飽和させることのないように選択される。
本実施形態では、予備増幅器３４２はＡｎａｌｏｇＤｅｖｉｃｅｓ社製のAD743JR OpAmp を含む。このトランスインピーダンス増幅器は、所望のシステムに対して幾つかの望ましい特徴、例えば；低等価入力電圧ノイズ、低等価入力電流ノイズ、低入力バイアス電流、高利得帯域幅積、低い全高周波歪、高いコモンモードリジェクション、高い開ループ利得、及び高い電源リジェクション比；を呈する点で特に有益である。
予備増幅器３４２の出力は、高域通過フィルタ３４４への入力として接続される。予備増幅器の出力はまた、アナログ−ディジタル変換回路３３２に第１入力３４６を提供する。本実施形態では、高域通過フィルタは、約１／２−１Ｈｚのコーナー周波数を有する単極フィルタである。しかしながら或る実施形態では、コーナー周波数は容易に約９０Ｈｚに高められる。理解されるように、赤色光信号及び赤外光信号の６２５Ｈｚキャリア周波数は、９０Ｈｚコーナー周波数よりもずっと高い。高域通過フィルタ３４４は増幅器３４６に入力されるようにその出力を接続される。本実施形態では、増幅器３４６はユニット利得増幅器を含む。しかしながら、増幅器３４６の利得は、単一レジスタのバリエーションにより調整可能である。増幅器３４６の利得は、予備増幅器３４２の利得が周囲光の影響を補償するように減少される場合に増大される。
増幅器３４６の出力は、プログラム可能利得増幅器３４８への入力を提供する。プログラム可能利得増幅器３４８はまた、利得制御信号ライン３４３上でディジタル信号処理システム（DSP ）３３４からのプログラミング入力を受信する。プログラム可能利得増幅器３４８の利得は、ディジタル形式でプログラム可能である。利得は、患者ごとにテスト媒体が変わるために初期化若しくはセンサ配置を動的に調整される。例えば、異なる指から
の信号は幾らか異なる。従って、処理に適切な信号を得るために、プログラム可能利得増幅器３４８により動的に調整可能な増幅器が提供される。
プログラム可能利得増幅器はまた、エミッタ駆動電流が一定に保持される別の実施形態においても有益である。この実施形態では、アナログ−ディジタル変換回路３３２の入力において適切なダイナミックレンジを得るために、エミッタ駆動電流が患者ごとに調整される。しかしながら、エミッタ駆動電流を変更することでエミッタの波長が変化し、これが次に酸素計測の計算の結果に悪影響を及ぼすおそれがある。従って、エミッタ駆動電流は全ての患者に対して固定するのが有益であろう。本発明の別の実施形態では、アナログ−ディジタル変換回路への入力において適切にダイナミックレンジ内に存在する信号を得るために、プログラム可能利得増幅器をＤＳＰにより調整することができる。このようにエミッタ駆動電流は全ての患者に対して固定され、エミッタ駆動電流の変化による波長シフトを削減できる。
プログラム可能利得増幅器３４８の出力は、低域通過フィルタ３５０への入力として接続される。有益なことに、低域通過フィルタ３５０は本実施形態では１０ｋＨｚのコーナー周波数を有する単極フィルタである。この低域通過フィルタは、本実施形態では抗エーリアシングを提供する。
低域通過フィルタ３５０の出力は、アナログ−ディジタル変換回路３３２への第２入力３５２を提供する。図１２はまた、アナログ−ディジタル変換回路の追加的な欠点を示す。本実施形態では、アナログ−ディジタル変換回路３３２は、第１アナログ−ディジタル変換回路３５４と第２アナログ−ディジタル変換回路３５６を含む。有益なことに、第１アナログ−ディジタル変換回路３５４は第１入力３４６からアナログ−ディジタル変換回路３３２への入力を受け取り、第２アナログ−ディジタル変換回路３５６はアナログ−ディジタル変換回路３３２への第２入力３５２において入力を受信する。
或る有益な実施形態では、第１アナログ−ディジタル変換回路３５４は診断的なアナログ−ディジタル変換回路である。（ディジタル信号処理システムにより実行される）診断作業は、高域通過フィルタ３４４への入力を信号が飽和しているかどうかを決定するために予備増幅器３４２により増幅される検出器の出力を読み取ることである。本実施形態では、高域通過フィルタ３４４への入力が飽和状態になると、前置アナログ信号調整回路３３０が「０（ゼロ）」出力を提供する。あるいは、第１アナログ−ディジタル変換回路３５４は未使用のままである。
第２アナログ−ディジタル変換回路３５２は、前置信号調整回路３３０から調整された複合アナログ信号を受信し、その信号をディジタル形態に変換する。本実施形態では、第２アナログ−ディジタル変換回路３５６は、単一チャネルのデルタ−シグマ変換回路を含む。本実施形態では、ＣｒｙｓｔａｌＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ社製のＣＳ５３１７−ＫＳデルタ−シグマアナログ−ディジタル変換回路を使用する。かかる変換回路は、低コストであると共に低ノイズ特徴を呈する点で有益である。より詳細には、デルタ−シグマ変換回路は、ノイズ変調器及びデシメーションフィルタという２つの主な部分を含む。選択された変換回路は、ノイズシェーピングを提供するために２次のアナログデルタ−シグマ変調器を使用する。ノイズシェーピングとは、フラットレスポンスから、より高い周波数のノイズを増大することでより低い周波数のノイズを減少するレスポンスへとノイズスペクトルを変更することに関していう。次いでデシメーション（decimation）フィルタは、より低周波数で１６ビット性能を提供するように、再シェーピングされた高周波数ノイズをカットする。この変換回路は、生成する１６ビットデータワードごとに１２８回データをサンプリングする。このように、変換回路は優良なノイズリジェクション、ダイナミックレンジ及び低周波歪を提供し、これは低い灌流及び電気メス等の重要な測定状況に役
立つ。
さらに、単一チャネル変換回路を用いることにより、２つ以上のチャネルを互いに調和させる必要はない。デルタ−シグマ変換回路はまた、ノイズ制御を高めるためにノイズシェーピングを呈する点で有益である。一例のアナログ−ディジタル変換回路は、ＣｒｙｓｔａｌＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ社製のＣＳ５３１７である。本実施形態では、第２アナログ−ディジタル変換回路３５６は、２０ｋＨｚのサンプルレートで信号をサンプリングする。第２アナログ−ディジタル変換回路３５６の出力は、２０ｋＨｚでデータサンプルをディジタル信号処理システム３３４（図１１）に提供する。
図１３ではディジタル信号処理システム３３４を詳しく示す。本実施形態では、ディジタル信号処理システムはマイクロコントローラ３６０、ディジタル信号プロセッサ３６２、プログラムメモリ３６４、サンプルバッファ３６６、データメモリ３６８、読出し専用メモリ３７０及び通信レジスタ３７２を含む。本実施形態では、ディジタル信号プロセッサ３６２は、ＡｎａｌｏｇＤｅｖｉｃｅｓ社製のＡＤ２１０２０である。本実施形態では、マイクロコントローラ３６０は、プログラムメモリ中に構築されたモトローラ（Motorola）製６８ＨＣＯ５を含む。本実施形態では、サンプルバッファ３６６は、アナログディジタル変換回路３３２からの２０ｋＨｚサンプルデータを受信し、このデータはデータメモリ３６８に格納される。本実施形態では、データメモリ３６８はスタティックランダムアクセスメモリの３２，０００ワード（本実施形態ではワードは４０ビットである）を含む。
マイクロコントローラ３６０は、従来のＪＴＡＧタップラインを介してＤＳＰ３６２に連結される。マイクロコントローラ３６０は、タップラインを介してプログラムメモリ３６４にＤＳＰ３６２に対するブートローダを転送し、ＤＳＰ３６２をプログラムメモリ３６４からブートさせる。プログラムメモリ３６４におけるブートローダは、ＤＳＰ３６２に対する動作命令を読出し専用メモリ３７０からプログラムメモリ３６４へと転送する。有益なことに、プログラムメモリ３６４は、ＤＳＰ３６２に対する非常に高速のメモリである。
マイクロコントローラ３６０は、通信レジスタ３７２を介してエミッタ電流制御及び利得制御信号を提供する。
図１４〜図２０は、ディジタル信号処理システム３３４により実行される脈拍酸素計２９９のオペレーションの機能を示すブロック図である。後述される信号処理機能は、本実施形態ではＤＳＰ３６２により実行され、マイクロコントローラ３６０がシステム管理を提供する。本実施形態では、オペレーションはソフトウェア／ファームウェア制御される。図１４は、ディジタル信号処理システム３３４に入力される２０ｋＨｚサンプルデータに実行されるオペレーションの一般的な機能を示すブロック図である。図１４で示されるように、復調モジュール４００で示される復調がまず実行される。次に、デシメーションモジュール４０２で示されるデシメーションが、得られたデータに実行される。デシメーションオペレーションから得られたデータにおいて、統計モジュール４０４で示されるように所定の統計が行われ、飽和度変換モジュール４０６で示されるように飽和度変換が実行される。統計オペレーションを実行されたデータと飽和度変換オペレーションを実行されたデータは、飽和度計算モジュール４０８で示される飽和度オペレーションと、脈拍数計算モジュール４１０で示される脈拍数オペレーションに送信される。
一般に、復調オペレーションは複合信号から赤色光信号及び赤外信号を分離し、６２５Ｈｚキャリア周波数を除去して、生データポイントを残す。デシメーションオペレーションに生データポイントが６２５Ｈｚインターバルで提供されると、サンプルが６２．５Ｈ
ｚのサンプルへと１０分の１に減少される。デシメーションオペレーションはまた、サンプルに幾つかのフィルタリングを提供する。得られたデータには統計オペレーション及び飽和度変換オペレーションが実行され、その信号中の動作アーチファクト及び他のノイズに非常に耐性のある飽和度値が計算される。飽和度値は飽和度計算モジュール４０８において確認され、脈拍数計算モジュール４１０を介して脈拍数及び明瞭なプレチスモグラフ波形が得られる。種々のオペレーションに関するさらなる詳細については、図１５〜図２１を用いて説明する。
図１５は復調モジュール４００のオペレーションを示す。復調信号フォーマットは図１５に示される。図１５には複合信号の１つの完全な６２５Ｈｚサイクルが示され、最初の１／４サイクルはアクティブな赤色光と周囲光信号であり、２番目の１／４サイクルは周囲光信号であり、３番目の１／４サイクルはアクティブな赤外光信号と周囲光信号であり、４番目の１／４サイクルは周囲光信号である。図１５で示されるように、２０ｋＨｚのサンプリング周波数の場合、上述の６２５Ｈｚの単一フルサイクルは、２０ｋＨｚデータの３２のサンプル、即ち、赤色光及び周囲光に関連する８個のサンプルと、周囲光に関連する８個のサンプルと、赤外光及び周囲光に関連する８個のサンプルと、周囲光に関連する最終の８個のサンプルと、を含む。
信号処理システム３３４は光エミッタ３００、３０２の作動を制御するので、全体のシステムは同期される。データは、デマルチプレクス（dMUX）モジュール４２１で示される時分割デマルチプレクスオペレーションを使用して、４つの８サンプルパケットに同時に分割される（そしてそれにより復調される）。１つの８サンプルパケット４２２は赤色光信号と周囲光信号を示し；第２の８サンプルパケット４２４は周囲光信号を示し；３番目の８サンプルパケット４２６は減衰された赤外光信号と周囲光信号を示し；４番目の８サンプルパケット４２８は周囲光信号を示す。選択信号はデマルチプレクスオペレーションを同期的に制御し、デマルチプレクス回路４２１の入力において時分割マルチプレクス複合信号を４つのサブパートに分割する。
図１５の加算オペレーション４３０、４３２、４３４、４３６において示されるように、次に各パケットからの最後の４サンプルの合計が計算される。本実施形態では、最後の４サンプルを使用するのは、本実施形態のアナログ−ディジタル変換回路３５６における低域通過フィルタが設定時間を有するからである。故に、各８サンプルパケットから最後の４つのサンプルを収集することにより、以前の信号がクリーンになる。この加算オペレーションはノイズ排除を強化する積算オペレーションを提供する。減算サモジュール４３８、４４０で示されるように、次いで各周囲光サンプルの合計が赤色光サンプル及び赤外サンプルの合計から減算される。減算オペレーションは、データ中に存在する周囲光信号をいくらか減衰させる。本実施形態では、減算モジュール４３８、４４０のオペレーションにより約２０ｄＢの周囲光の減衰が提供される。得られた赤色光及び赤外光の合計値は、４除算モジュール４４２、４４４に示されるように、４で除算される。得られた各値は、６２５Ｈｚの赤色光信号及び赤外光信号の各１つのサンプルを提供する。
６２５Ｈｚのキャリア周波数が復調オペレーション４００により取り除かれたことを理解されたい。復調オペレーション４００の出力における６２５Ｈｚのサンプルデータは、キャリア周波数のないサンプルデータである。ナイキストサンプリング要求を満足するために、（人間の脈拍は毎分約２５〜２５０ビート、若しくは約０．４Ｈｚ〜４Ｈｚであることを理解した上で）２０Ｈｚ未満が必要である。従って、デシメーションオペレーションにおいて６２５Ｈｚの分解能が６２．５Ｈｚに減じられる。
図１６は、デシメーションモジュール４０２のオペレーションを示す。赤色光信号及び赤外光信号のサンプルデータが、それぞれ赤色光信号及び赤外光信号バッファ／フィルタ
４５０、４５２に６２５Ｈｚで提供される。本実施形態では、赤色光信号及び赤外光信号バッファ／フィルタは５１９個のサンプル深さである。有利なことに、バッファフィルタ４５０、４５２は連続的な先入れ先出しバッファとして機能する。５１９個のサンプルには低域通過フィルタリングが実行される。好ましくは、低域通過フィルタリングは約−１１０ｄＢの減衰と共に約７．５Ｈｚのカットオフ周波数を有する。バッファ／フィルタ４５０、４５２は５１９タップに対する係数を有する有限インパルスレスポンス（ＦＩＲ）を形成する。サンプル周波数を１／１０にするには、赤色光信号デシメーションモジュール４５４及び赤外光信号デシメーションモジュール４５６に示されるように、低域通過フィルタの計算が１０個のサンプル毎に実行される。換言すれば、各１０個の新たなサンプルがバッファ／フィルタ４５０、４５２に移送されると、インパルスレスポンス（係数）に５１９フィルタタップを乗算することにより、低域通過フィルタ計算が実行される。各フィルタ計算により、赤色光出力バッファ４５８及び赤外光出力バッファ４６０の出力サンプルが提供される。本実施形態では、赤色光出力バッファ４５８及び赤外光出力バッファ４６０はまた、５７０のデータサンプルを保持する連続するＦＩＦＯバッファでもある。５７０のサンプルは、赤外光サンプル及び赤色光サンプル若しくはサンプルパケット（本文中では「スナップショット」ともいう）を提供する。図１４で示されるように、出力バッファは、統計オペレーションモジュール４０４、飽和度変換モジュール４０６、及び脈拍数計算モジュール４１０に対するサンプルデータを提供する。
図１７は、統計モジュール４０４の機能オペレーションをさらに詳細に示している。要約すると、統計モジュール４０４は、赤色光チャネル及び赤外光チャネルに対する１次の酸素計測計算及びＲＭＳ信号値を提供する。統計モジュールはまた、赤色光信号と赤外光信号の間の相互相関を示す相互相関出力を提供する。 図１７で示されるように、統計オペレーションは、キャリア周波数を除去された減衰赤外光信号及び赤色光信号を示す２つのサンプルパケット（本実施形態では例えば６２．５Ｈｚの５７０のサンプル）を受信する。赤外光信号及び赤色光信号の各パケットは、ログモジュール４８０、４８２で示されるように、ログ機能を用いて正規化される。正規化の後には、ＤＣ除去モジュール４８４、４８６で示されるように、信号のＤＣ部分が除去される。本実施形態では、ＤＣ除去は、赤色光スナップショット及び赤外光スナップショットの各々からサンプルの最初の１つのＤＣ値を確認し、それぞれのパケットにおける全てのサンプルからこのＤＣ値を除去することを含む。
ＤＣ信号が除去されると、赤色光帯域通過フィルタモジュール４８８及び赤外光帯域通過フィルタモジュール４９０で示されるように、信号に帯域通過フィルタリングが実行される。本実施形態では、各パケットに５７０のサンプルがある場合には、帯域通過フィルタは、リニアフェーズレスポンスを有し、歪をほとんど若しくは全く有さないＦＩＲフィルタを提供する３０１のタップを有するように構成される。本実施形態では、帯域通過フィルタは３４ビート／分〜２５０ビート／分の通過帯域を有する。フィルタ処理された赤色光信号を示す２７０のフィルタ処理サンプルとフィルタ処理された赤外光信号を示す２７０のフィルタ処理サンプルを得るために、３０１のタップは５７０のサンプル上をスライドする。理想的なケースでは、帯域通過フィルタ４８８、４９０が信号中のＤＣを除去する。しかしながら、ＤＣ除去オペレーション４８４、４８６は、本実施形態においてＤＣ除去を補佐する。
フィルタ処理の後、最後の１２０のサンプルを選択するモジュール４９２、４９４で示されるように、（本実施形態では２７０のサンプルの）各パケットから最後の１２０のサンプルが、さらなる処理のために選択される。以下に述べられるように、本実施形態では、同一のデータパケットを処理する飽和度移送モジュール４０６に対する設定時間内に最初の１５０のサンプルが入るので、最後の１２０のサンプルが選択されることになる。
赤色光信号及び赤外光信号の１２０サンプルパケットに従来の飽和度式計算が実行される。本実施形態では、従来の飽和度計算は２つの異なる方法で実行される。１つの計算は、第１赤色光信号ＲＭＳモジュール４９６及び赤外光信号ＲＭＳモジュール４９８で示されるように、１２０サンプルパケットがＲＭＳ値全体を得るように処理される。赤色光信号及び赤外光信号の得られたＲＭＳ値は、第１のＲＥＤ＿ＲＭＳ／ＩＲ＿ＲＭＳ比オペレーション５００に対する入力値を提供し、オペレーション５００は飽和度式モジュール５０２への入力としてＲＭＳ赤色光信号値とＲＭＳ赤外光信号値の比を提供する。当業者には理解されるように、既知の赤色光波長及び赤外光波長（典型的にはλred ＝６５０nm及びλIR＝９１０nm）に対して検出される赤色光対赤外光の強度の比は、患者の酸素飽和度に関連する。従って、飽和度式モジュール５０２は、その出力５０４において所定比に対する既知の飽和度値を提供する従来のルックアップテーブル等を示す。赤色光ＲＭＳ値及び赤外光ＲＭＳ値はまた、飽和度オペレーションモジュール４０４の出力としても提供される。
従来の飽和度オペレーション５０２に加え、第１相互相関モジュール５０６に示されるように１２０サンプルパケットには相互相関オペレーションが実行される。第１相互相関モジュール５０６は、赤外光信号と赤色光信号との間に良好な相関が存在するかどうかを決定する。この相互相関は、欠陥のある又は機能不全の検出器を検出することに有益である。相互相関はまた、信号モデル（即ち式(1) 〜(3) のモデル）が満たされる時の検出にも有益である。２つのチャネル同士の間の相関が低すぎると、信号モデルは満たされない。これを決定するために、正規化された相互相関は、各データスナップショットに対して相互相関モジュール５０６により計算されることができる。
Figure 2009039548
相互相関が低すぎる場合には、酸素計２９９はオペレータに警告（例えば聞こえるように、見えるように、等）を発する。本実施形態では、選択されたスナップショットが０．７５未満の正規化相関を得る場合に、そのスナップショットを適格化しない。信号モデルを満たす信号は、しきい値よりも大きい相関を有する。
赤色光及び赤外光の１２０サンプルパケットはまた、１２０のサンプルが５つの等しいサンプルビンに分割されることを除いて、上述と同じ方法で第２飽和度オペレーション及び相互相関オペレーションを実行される。ＲＭＳ、比、飽和度、及び相互相関オペレーションがビン毎に実行される。これらのオペレーションは、図１７における５分割等価ビンモジュール５１０、５１２、第２赤色光及び赤外光ＲＭＳモジュール５１４、５１６、第２ＲＥＤ−ＲＭＳ／ＩＲ−ＲＭＳ比モジュール５１８、第２飽和度式モジュール５２０、及び第２相互相関モジュール５２２に示される。
図１８は、図１４で示される飽和度変換モジュール４０６に関するさらなる詳細を示す
。図１８に示されるように、飽和度変換モジュール４０６は、基準プロセッサ５３０、相関キャンセラ５３１、マスタパワー曲線モジュール５５４、及びビンパワー曲線モジュール５３３を含む。飽和度変換モジュール４０６は、基準プロセッサ２６、相関キャンセラ２７、及び積算手段２９を有する図７ａに相関して、図７ｃで示される別個の信号係数に対して１つのパワー曲線を提供することができる。飽和度変換モジュール４０６は、データのスナップショットから飽和度スペクトルを得る。換言すれば、飽和度変換４０６は、スナップショットに存在する飽和度値の情報を提供する。
図１８で示されるように、飽和度変換モジュール４０６の基準プロセッサ５３０は、基準生成モジュール５３４、ＤＣ除去モジュール５３６、及び帯域通過フィルタモジュール５３８を有する。デシメーションオペレーションからの赤色光及び赤外光の５７０サンプルパケットは、基準プロセッサ５３０に提供される。さらに、複数の可能な飽和度値（「飽和度軸走査」）が飽和度基準プロセッサ５３０への入力として提供される。本実施形態では、１１７の飽和度値が飽和度軸走査として提供される。好適な実施形態では、１１７の飽和度値の範囲は３４．８〜１０５．０の血液酸素飽和度に均一に及ぶ。従って本実施形態では、１１７の飽和度値は相関キャンセラ５３１により使用される基準信号を生成する基準プロセッサ５３０に対する軸走査を提供する。換言すれば、基準プロセッサは、各飽和度値を提供され、その結果基準信号が飽和度値に対応するように生成される。相関キャンセラは、本実施形態では結合プロセス推定手段５５０及び低域通過フィルタ５５２により形成される。
走査値は、１１７の走査値よりも高い若しくは低い分解能を提供するように選択されることができる。走査値は、不均一に離間されてもよい。
図１８に示されるように、飽和度式モジュール５３２は、入力として飽和度軸走査値を受信し、出力として比ｒn を提供する。図７ａ〜図７ｃの総括的な説明に比較すると、この比ｒn は上に概説した複数の走査値に対応する。飽和度式は、入力として受信された飽和度値に対応する既知の比ｒ（赤色光／赤外光）を提供する。
比ｒn は、赤色光及び赤外光のサンプルパケットのように、基準生成回路５３４への入力として提供される。基準生成回路５３４は、赤色光若しくは赤外光のサンプルのいずれかに比ｒn を乗算し、その値をそれぞれ赤外光若しくは赤色光のサンプルから減算する。例えば、本実施形態では、基準生成回路５３４は、赤色光サンプルに比ｒn を乗算して、この値を赤外光サンプルから減算する。得られた値は、基準生成回路５３４の出力となる。このオペレーションは、飽和度走査値の各々（例えば、本実施形態では１１７個の値が可能）に対して計算される。従って、得られたデータは５７０のデータポイントの各々の１１７の基準信号ベクトルとして述べることができ、以後これを基準信号ベクトルと呼ぶことにする。このデータをアレイ等に格納することもできる。
換言すれば、赤色光サンプルパケットと赤外光サンプルパケットが、一次信号部分ｓ'(ｔ) 及び二次信号部分ｎ'(ｔ) を有する赤色光測定信号Ｓred （ｔ）及び赤外光測定信号ＳIR（ｔ）を示すと仮定すると、基準生成回路の出力は、上述した信号モデルに従う二次基準信号ｎ'(ｔ) となり、以下のように表される：

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。
基準プロセッサ５３０の帯域幅通過フィルタ５３８は、統計モジュール４０４の帯域幅通過フィルタ４８８、４９０と同じタイプのフィルタリングを実行する。従って、帯域幅通過フィルタ処理を実行された５７０のサンプルは結果的に、残り２７０のサンプルとなる。帯域幅通過フィルタ５３８の第１出力５４２おいて得られたデータは、２７０のサンプルからなる１つのベクトルである（本実施形態ではフィルタ処理された赤外光信号を表す）。故に、帯域幅通過フィルタ５３８の第２出力５４０において得られたデータは、各々が２７０のデータポイントからなる１１７の基準信号ベクトルであり、それは飽和度基準プロセッサ５３０に提供された飽和度軸走査値の各々に対応する。
赤色光サンプル及び赤外光サンプルパケットは、基準プロセッサ５３０において使用される際にスイッチングされ得る。さらに、ＤＣ除去モジュール５３６及び帯域幅通過フィルタモジュール５３８は、基準プロセッサ５３０にデータが入力される前に実行されることができる。なぜなら、基準プロセッサにおいて実行される計算は線形的であるからである。これにより、処理のかなりの経済性が生じる。
基準プロセッサ５３０の出力は、図８を参照して上述したタイプの結合プロセス推定手段５５０に対する第１及び第２の入力を提供することを理解されたい。結合プロセス推定手段５５０への第１入力は、本実施形態では赤外光信号を表す２７０サンプルパケットである。この信号は、一次信号部分及び二次信号部分を含む。結合プロセス推定手段への第２の入力は、各々が２７０のサンプルの１１７の基準信号ベクトルである。
結合プロセス推定手段はまた、ラムダ入力５４３、最小誤差入力５４４、及びセル構成数入力５４５を受信する。これらのパラメータは当該技術ではよく理解されている。ラムダパラメータはしばしば、結合プロセス推定手段に対する「忘却パラメータ」と呼ばれる。ラムダ入力５４３は、結合プロセス推定手段に対するキャンセル率の制御を提供する。本実施形態では、ラムダは０．８等の低い値にセットされる。信号の統計は一定していないので、低い値によりトラッキングが改良される。最小誤差入力５４４は、結合プロセス推定手段５５０に対する初期化パラメータ（従来的には「初期化値」として知られている）を提供する。本実施形態では、最小誤差値は１０-6である。この初期化パラメータにより、結合プロセス推定手段５００が初期計算時に０（ゼロ）で除算されることがなくなる。結合プロセス推定手段５５０のセル数入力５４５は、結合プロセス推定手段のセル数を構成する。本実施形態では、飽和度変換オペレーション４０６に対するセルの数は６である。当該技術では理解されるように、各正弦波に対して、結合プロセス推定手段は２つのセルを必要とする。３５〜２５０ビート／分の範囲に２つの正弦波が存在する場合には、２つの心拍数正弦波と１つのノイズ正弦波に対して６個のセルが存在する。
結合プロセス推定手段５５０は、相関キャンセラ５３１への第２入力５４０に提供される複数の基準信号ベクトル（本実施形態では連続した全ての１１７の基準ベクトル）の各々に基づいて、相関キャンセラへの第１入力５４２に第１入力ベクトルを受信する。相関キャンセルにより、１１７の基準ベクトルの各々に対して１つの出力ベクトルが得られる。各出力ベクトルは、第１入力ベクトルと対応する基準信号ベクトルが共通して有さない情報を示す。得られる出力ベクトルは、結合プロセス推定手段に対する出力として提供され、低域通過フィルタモジュール５５２に与えられる。本実施形態では、低域通過フィルタ５５２は、２５のタップと、６２．５Ｈｚのサンプリング周波数を有する１０Ｈｚのコーナー周波数とを有するＦＩＲフィルタを含む。
本実施形態の結合プロセス推定手段５５０は１５０のデータポイントの設定時間を有する。故に、各２７０のポイント出力ベクトルから最後の１２０のデータポイントがさらな
る処理に使用される。本実施形態では、出力ベクトルは全体としてさらに処理され、等しいデータポイント数の複数のビンに分割される。図１８で示されるように、出力ベクトルは、マスタパワー曲線モジュール５５４と５分割ビンモジュール５５６に提供される。５分割ビンモジュール５５６は、各出力ベクトルを等しいデータポイント数の５つのビンに分割する。各ビンは次いで、ビンパワー曲線モジュール５５８に提供される。
マスタパワー曲線モジュール５５４は、以下のように飽和度変換を実行する：各出力ベクトルに対して、データポイントの二乗の合計が確認される。これは、各出力ベクトル（各出力ベクトルは飽和度走査値の１つに対応する）に対応する二乗値の合計を提供する。これらの値は、図２２で示されるようにマスターパワー曲線５５５に対するベースを提供する。パワー曲線の水平軸は飽和度軸走査値を示し、垂直軸は各出力ベクトルの二乗値の合計（又は出力エネルギー）を示す。換言すれば、図２２で示されるように、二乗の各合計は、出力ベクトルを生成した対応する飽和度走査値の水平軸におけるポイントにおいて垂直「エネルギー出力」軸上にプロットされる二乗値の合計の大きさを用いてプロットされることができる。これにより、マスターパワー曲線５５８が得られ、その一例が図２２に示される。これにより、全ての可能な飽和度値を検討し、仮定された飽和度値に対する出力値を調査することにより、減衰エネルギーのスペクトル内容が調査される飽和度変換が提供される。理解されるように、相関キャンセラ５３１への第１入力及び第２入力がほとんどの部分で相関している場合、相関キャンセラ５３１の対応する出力ベクトルの二乗の合計は非常に低い。逆に、相関キャンセラ５３１への第１入力と第２入力があまり相関を示さない場合には、出力ベクトルの二乗の合計は高い。従って、基準信号のスペクトル内容と相関キャンセラの第１入力がほとんど、生理学的ノイズ（呼吸による静脈血液の動き）及び非生理学的ノイズ（例えば動作により発生される）から構成される場合には、出力エネルギーは低いであろう。基準信号のスペクトル内容及び相関キャンセラへの第１入力が相関しない場合には、出力エネルギーはもっと高くなる。
対応する変換は、飽和度変換パワー曲線が各ビンに対して生成されることを除いて、ビンパワー曲線モジュール５５８により実行される。得られるパワー曲線は、飽和度変換モジュール４０６の出力として提供される。
一般に、本発明の信号モデルによれば、図２２で示されるようにパワー曲線において２つのピークが存在する。１つのピークは、血液の動脈酸素飽和度に対応し、もう１つのピークは血液の静脈酸素濃度に対応する。本発明の信号モデルに関連しては、最高の飽和度値に対応するピーク（最大の大きさを有するピークである必要はない）は、比例係数ｒa に対応する。換言すれば、比例係数ｒa は、動脈飽和度に対して測定される赤色光／赤外光比に対応する。同様に、最低の飽和度値に対応するピーク（最低の大きさを有するピークである必要はない）は概して、静脈酸素飽和度に対応し、この静脈酸素飽和度は本発明の信号モデルにおける比例係数ｒv に対応する。従って、比例係数ｒv は、静脈酸素飽和度に対応する赤色光／赤外光比である。
動脈酸素飽和度を得るには、最高の飽和度値に対応するパワー曲線のピークを選択することができる。しかしながら、値の信頼性を高めるために、さらなる処理が実行される。図１９は、飽和度変換モジュール４０６と統計モジュール４０４の出力に基づく飽和度計算モジュール４０８のオペレーションを示す。図１９に示されるように、ビンパワー曲線及びビン統計は、飽和度計算モジュール４０８に提供される。本実施形態では、マスタ曲線は飽和度モジュール４０８に提供されずに、システムオペレーションにおける視覚チェックのためにディスプレイされることができる。ビン統計は、赤色光ＲＭＳ値及び赤外光ＲＭＳ値、シード（seed）飽和度値と、統計モジュール４０４からの赤色光信号及び赤外光信号の間の相互相関を示す値とを含む。
飽和度計算モジュール４０８はまず、ビン属性計算モジュール５６０により示されるように複数のビン属性を決定する。ビン属性計算モジュール５６０は、ビンパワー曲線からの情報とビン統計からの情報とからデータビンを収集する。本実施形態では、このオペレーションは、データビン中の最高の飽和度値に対応するように各パワー曲線からのピークの飽和度値を配置することを含む。本実施形態では、平滑化微分フィルタ関数とパワー曲線をたたみこむことによって対象とするパワー曲線の１次導関数をまず計算することにより、最高のピークの選択が実行される。本実施形態では、平滑化微分フィルタ関数（ＦＩＲフィルタを用いる）は、以下の係数を有する。

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。
これらの選択されたピークに対するピーク幅も計算される。対象とするパワー曲線のピーク幅は、パワー曲線における全てのポイントを合計し、パワー曲線における最小値とポイント数の積を減算することにより計算される。本実施形態では、ピーク幅の計算はビンパワー曲線の各々に対して行われる。最大値はピーク幅として選択される。
さらに、全体のスナップショットからの赤外光ＲＭＳ値、赤色光ＲＭＳ値、各ビンに対するシード飽和度値、そして統計モジュール４０４からの赤色光信号と赤外光信号との相互相関もまた、データビン中に配置される。次いで属性が使用され、ビン適格化論理モジュール５６２に示されるようにデータビンが許容可能なデータからなるかどうかが決定される。
赤色光信号と赤外光信号の間の相関が非常に低い場合には、ビンは放棄される。所与のビンに対して選択されたピークの飽和度値が同一のビンに対するシード飽和度よりも低い場合には、ピークはシード飽和度値と置き換えられる。赤色光ＲＭＳ値若しくは赤外光ＲＭＳ値のいずれかが非常に小さいしきい値未満であれば、ビンは全て放棄され、飽和度値は提供されない。なぜなら、測定信号が小さすぎて意味のあるデータを得ることができないと判断されるからである。ビンが許容可能なデータを含まない場合には、例外処理モジュール５６３がデータが誤りであるというメッセージをディスプレイ３３６に提供する。
いくつかのビンが適格であれば、許容可能なデータを有するとして適格とされたそれらのビンと適格でないビンは、許容されるビンの平均と置き換えられる。各ビンは、時間シーケンスを維持するためにタイムスタンプを与えられる。ボーターオペレーション５６５
は、各ビンを調査し、最高の飽和度値を選択する。これらの値は、クリップ及び平滑化オペレーション５６６に送信される。
クリップ及び平滑化オペレーション５６６は基本的に、低域通過フィルタを用いて平均処理を実行する。低域通過フィルタは、平滑化フィルタ選択モジュール５６８により選択される調整可能な平滑化処理を提供する。平滑化フィルタ選択モジュール５６８は、高信頼性テストモジュール５７０により実行される信頼性決定に基づいてそのオペレーションを実行する。高信頼性テストは、ビンパワー曲線に対するピーク幅の調査である。ピーク幅は、患者の動作を示す何らかの表示を提供し、ピーク幅が広ければ動作を示す。従って、ピーク幅が広ければ、平滑化フィルタはスローダウンされる。ピーク幅が狭ければ、平滑化フィルタの速度は増大する。従って、平滑化フィルタ５６６は、信頼性のレベルに基づいて調整される。クリップ及び平滑化モジュール５６６の出力は、本発明に従って酸素飽和度値を提供する。
この好適な実施形態では、クリップ及び平滑化フィルタ５６６は、新しい飽和度値を受け取り、それを現在の飽和度値に比較する。その差の大きさが１６（％酸素飽和度）未満であれば、値は合格である。そうではなく、新しい飽和度値がフィルタ処理された飽和度値未満である場合には、新しい飽和度値がフィルタ処理された飽和度値より１６だけ低い値に変更される。新しい飽和度値がフィルタ処理された飽和度値より大きければ、新しい飽和度値はフィルタ処理された飽和度値より１６だけ大きい値に変更される。
高い信頼性が存在する間（動作がない間）には、平滑化フィルタは、以下のように計算される単極若しくは指数関数的平滑化フィルタである：
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。
動作状態中には、３極ＩＩＲ（有限インパルスレスポンス）フィルタが使用される。その特徴は、それぞれ０．９８５、０．９００、及び０．９４の値を有する３つの時間定数ｔa 、ｔb 、及びｔc により制御される。以下の関係を用いて３つの時間定数から直接形態Ｉ，ＩＩＲフィルタに対する係数が計算される：
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、脈拍数計算モジュール４１０（図１４）をより詳細に示す。図２０に示されるように、脈拍数計算モジュール４１０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。
さらに図２０に示されるように、脈拍数計算モジュール４１０はデシメーションモジュール４０２の出力から赤外光及び赤色光の５７０のサンプルスナップショットを受け取る。脈拍数計算モジュール４１０はさらに、飽和度計算モジュール４０８からの出力である飽和度値を受信する。さらに、信頼性テストモジュール５７０により計算される（上述のピーク幅計算と同じである）最大ピーク幅もまた、脈拍数計算モジュール４１０への入力として提供される。赤外光及び赤色光サンプルパケット、飽和度値、及び動作状態モジュール５８４の出力は、動作アーチファクト抑制モジュール５８０に提供される。
平均ピーク幅値は、動作状態モジュール５８４への入力を提供する。本実施形態では、ピーク幅が広ければ、これは動作を示すものとして受け取られる。動作が検出されなければ、信号におけるスペクトル推定は、動作アーチファクト抑制なしに直接実行される。
動作が検出された場合には、動作アーチファクトは動作アーチファクト抑制モジュール５８０を用いて抑制される。動作アーチファクト抑制モジュール５８０は飽和度変換モジュール４０６と略同じである。動作アーチファクト抑制モジュール５８０は、第２スペクトル推定モジュール５８８への入力として接続される出力を提供する。第１スペクトル推定モジュール５８６及び第２スペクトル推定モジュール５８８は、スペクトル分析モジュール５９０に入力を提供する出力を有する。スペクトル分析モジュール５９０はまた、動作状態モジュール５８４の出力を入力として受け取る。スペクトル分析モジュール５９０の出力は、脈拍数計算モジュール４１０の初期心拍率決定であり、スルーレート制限モジュール５９２への入力を提供される。スルーレート制限モジュール５９２は、出力フィルタ５９４に接続される。出力フィルタ５９４はまた、出力フィルタ係数モジュール５９６から入力を受信する。出力フィルタ５９４は、ディスプレイ３３６（図１１）に対してフィルタ処理された脈拍数を提供する。
動作がない場合には、ＤＣ除去及び帯域幅フィルタモジュール５７８で示されるように、信号の１つがＤＣ除去及び帯域幅フィルタ処理される。ＤＣ除去及び帯域幅フィルタモジュール５７８は、ＤＣ除去及び帯域幅フィルタモジュール５３６、５３８と同じフィルタ処理を提供する。動作のない状態の間は、フィルタ処理された赤外光信号が第１スペクトル推定モジュール５８６に提供される。 本実施形態では、スペクトル推定は、心拍数情報の周波数スペクトルを提供するチャープ（Chirp）Ｚ変換を含む。所望の出力に対す
る周波数レンジはチャープＺ変換で示されることができるため、従来のフーリエ変換ではなくチャープＺ変換を使用する。従って本実施形態では、３０〜２５０ビート／分の心拍数の周波数スペクトルが提供される。本実施形態では、周波数スペクトルは、スペクトルからの第１高調波を脈拍数として選択するスペクトル分析モジュール５９０に提供される。通常、第１高調波は、最大のマグニチュードを有すると共に脈拍数を示す周波数スペクトル中のピークである。しかしながら、或る状況では、第２の高調波若しくは第３の高調波がより大きいマグニチュードを呈することもできる。これを理解すれば、第１高調波を選択するには、スペクトル中の最大ピークの少なくとも１／２０の振幅を有する第１ピークが選択される。これによって、ノイズにより生じるチャープＺ変換のピークを心拍数として選択する可能性が最小化される。
動作が生じた場合には、動作アーチファクト抑制モジュール５８０を用いてスナップショットにおいて動作アーチファクト抑制が実行される。動作アーチファクト抑制モジュール５８０を図２１でより詳細に示す。図２１に見るように、動作アーチファクト抑制モジュール５８０は、飽和度変換モジュール４０６（図１８）と略同じである。従って、動作アーチファクト抑制モジュールは、動作アーチファクト基準プロセッサ５７０及び動作アーチファクト相関キャンセラ５７１を有する。
動作アーチファクト基準プロセッサ５７０は、飽和度変換モジュール４０６の基準プロセッサ５３０を同じである。しかしながら、基準プロセッサ５７０は、１１７の飽和度走査値を用いて全体の飽和度変換を実行するのではなく、飽和度モジュール４０８からの飽和度値を使用する。従って基準プロセッサ５７０は、飽和度式モジュール５８１、基準生
成手段５８２、ＤＣ除去モジュール５８３、及び帯域幅通過フィルタモジュール５８５を有する。これらのモジュールは、飽和度変換基準プロセッサ５３０における対応するモジュールと同じである。本実施形態では、飽和度式モジュール５８１は、飽和度変換モジュール４０６において実行されたような飽和度軸変換を実行するのではなく、飽和度計算モジュール４０８から動脈飽和度値を受信する。なぜなら、動脈飽和度が選択されたので、軸走査を実行する必要がないからである。従って、飽和度式モジュール５８１の出力は、比例定数ｒa （即ち動脈飽和度値に対する赤色光対赤外光比）に対応する。そうでない場合、基準プロセッサ５７０は飽和度変換モジュール４０６の基準プロセッサ５３０と同じ機能を実行する。
動作アーチファクト相関キャンセラ５７１はまた、飽和度変換相関キャンセラ５３１（図１８）と同様である。しかしながら、動作アーチファクト抑制相関キャンセラ５７１は、わずかに異なる動作アーチファクト結合プロセス推定手段５７２を使用する。従って、動作アーチファクト抑制相関キャンセラ５７１は、結合プロセス推定手段５７２及び低域通過フィルタ５７３を有する。動作アーチファクト結合プロセス推定手段５７２は、セル数入力５７４により選択されるセルの数が異なること（本実施形態では６〜１０）、忘却パラメータが異なること（本実施形態では０．９８）、そして適応により時間遅延が異なることにおいて飽和度変換結合プロセス推定手段５５０とは異なる。低域通フィルタ５７３は、飽和度変換相関キャンセラ５３１の低域通過フィルタ５５２と同じである。
基準プロセッサに飽和度値が１つのみ提供されるので、５７０のサンプルの各入力パケットに対して、動作アーチファクト抑制相関キャンセラ５７１の出力において２７０のサンプルの出力ベクトルが１つのみ得られる。本実施形態では、相関キャンセラへの第１入力として赤外光波長が提供される場合には、相関キャンセラ５７１の出力は、明瞭な赤外光波形を提供する。上述のように、赤外光波長信号及び赤色光波長信号は、動作アーチファクト抑制相関キャンセラ５７１の出力において明瞭な赤色光波形が提供されるようにスイッチングされることができる。基準プロセッサ５７０が基準信号として相関キャンセラ５７１に入力されるノイズ基準を生成できる患者の実際の飽和度値はわかっているので、相関キャンセラ５７１の出力は明瞭な波形である。動作アーチファクト抑制モジュール５８０の出力における明瞭な波形は、ディスプレイ３３６に送信できる明瞭なプレチスモグラフである。
上述のように、別法の結合プロセス推定手段は、ＱＲＤ最小自乗格子型方法（図８ａ、図９ａ及び図１０ａ）を使用する。従って、結合プロセス推定手段５７３（並びに結合プロセス推定手段５５０）は、ＱＲＤ最小自乗格子型オペレーションを実行する結合プロセス推定手段に置き換えられることもできる。
図２１ａは、結合プロセス推定手段５７２を結合プロセス推定手段５７２ａに置き換えられた動作アーチファクト抑制モジュールの別の実施形態を示す。結合プロセス推定手段５７２ａは、図１０ａのようなＱＲＤ最小自乗格子型システムを含む。この実施形態によれば、ＱＲＤアルゴリズムに対して必要に応じて異なる初期化パラメータが使用される。
初期化パラメータは、図２１ａで「セル数」、「ラムダ」、「最小誤差合計」、「初期γ」、「初期誤差合計」と記されている。セル数及びラムダは、結合プロセス推定手段５７２における同様のパラメータに対応する。「初期γ」は、ゼロ次数ステージを除く全てのステージに対するγ初期化変数に対応し、それは前述のようにＱＲＤ式において１に初期化される。初期誤差合計は、ＱＲＤ式で上述のδ初期化パラメータを提供する。オーバーフローを回避するために、ＱＲＤ式及び最小誤差合計における各除算において実際計算された分母の大きい方が使用される。本実施形態では、好適な初期化パラメータは以下の通りである：
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。
スペクトル分析モジュール５９０の出力は、スルーレート制限モジュール５９２への入力として生の心拍数を提供する。本実施形態では、スルーレート制限モジュール５９２は、２秒間のインターバル当り２０ビート／分より多い変化を防止する。
出力フィルタ５９４は、クリップ及び平滑化フィルタ５６６に関して上述した指数関数的平滑化フィルタに類似した指数関数的平滑化フィルタを含む。出力フィルタは、出力フィルタ係数モジュール５９６を介して制御される。動作が大きい場合には、このフィルタはスローダウンし、動作がほとんど若しくは全くない場合には、このフィルタはより高速にサンプリングを行って明瞭な値を維持することができる。出力フィルタ５９４からの出力は患者の脈拍であり、これはディスプレイ３３６に提供され、有益である。

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。
各フィルタバンクにはＮ個のフィルタエレメントが存在する。第１フィルタバンク６００におけるフィルタエレメントの各々は、第２フィルタバンク６０２中に、マッチングする（即ち同一のセンター周波数及び帯域幅を有する）フィルタエレメントを有する。図２３で示されるように、Ｎ個のエレメントのセンター周波数及びコーナー周波数は各々、Ｎ個の周波数レンジ、０からＦ1 、Ｆ1 −Ｆ2 、Ｆ2 −Ｆ3 、Ｆ3 −Ｆ4 ... ＦN-1 −ＦN を占めるように設計される。(206)
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。
フィルタの出力は、特定の周波数における第１測定信号及び第２測定信号（本例では赤色光及び赤外光）の一次信号及び二次信号についての情報を含む。マッチングするフィルタ（第１フィルタバンク６００における１つと第２フィルタバンク６０２における１つ）の各ペアの出力が、飽和度決定モジュール６１０に提供される。図２３は説明を容易にするために飽和度決定モジュール６１０を１つだけ示す。しかしながら、フィルタエレメントの各マッチングペアに対して飽和度決定モジュールが提供され、並行処理が行われることもできる。各飽和度決定モジュールは、比率モジュール６１６及び飽和度式モジュール６１９を有する。 比率モジュール６１６は、第２出力対第１出力の比を形成する。例えば本例では、各赤色光ＲＭＳ値対各対応する赤外光ＲＭＳ値（赤色光／赤外光）は比率モジュール６１６において決定される。比率モジュール６１６の出力は、入力比に対する対応する飽和度値を参照する飽和度式モジュール６１８への入力を提供する。
飽和度式モジュール６１８の出力は、マッチングフィルタペアの各々に対して（ヒストグラムモジュール６２０において示されるように）収集される。しかしながら、収集されたデータは、最初は周波数と飽和度の関数である。図２２に示される曲線に似た飽和度変換曲線を形成するために、図２４で示されるようにヒストグラム等が生成される。横軸は飽和度値を示し、縦軸は各飽和度値において収集されたポイントの数の合計（飽和度式モジュール６１８からの出力）を示す。換言すれば、１０個の異なるフィルタマッチングペアに対する飽和度式モジュール６１８の出力が９８％の飽和度値を示す場合には、図２４のヒストグラムにおけるポイントは９８％の飽和度に１０の値を反映する。これにより、図２２の飽和度変換曲線に類似する曲線が生じる。このオペレーションは、ヒストグラムモジュール６２０において実行される。
ヒストグラムの結果は、図２２のパワー曲線に類似するパワー曲線を提供する。従って動脈飽和度は、最高の飽和度値に対応するピーク（対象とする領域における発生の最大数）（例えば、最高の飽和度値ピークに対応する図面中のピークｃ）を選択することによりヒストグラムから計算されることができる。同様に、静脈若しくはバックグラウンド飽和度は、飽和度計算モジュール４０８における処理と同様の方法で、最低の飽和度値に対応するピークを選択することによりヒストグラムから決定することができる。
ヒストグラムの別法としては、最高飽和度値に対応する出力飽和度（ヒストグラム中のピークである必要はない）を、対応する比を表すｒa を有する動脈飽和度として選択することができる。同様に、最低飽和度値に対応する出力飽和度を、対応する比を表すｒv を有する静脈若しくはバックグラウンド飽和度として選択することができる。例えば本実施形態では、図２４のヒストグラム中のエントリａを動脈飽和度として選択し、最低の飽和度値を有するヒストグラム中のエントリｂを静脈若しくはバックグラウンド飽和度として選択する。
以上説明したように、本発明によれば、特定的に脈拍酸素計測に対して、一次信号部分及び二次信号部分を以下のようにモデル化できる。
Ｓred ＝ｓ1 ＋ｎ1 （赤色光） (89)
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。
Ｓred ＝ｒa ｓ2 ＋ｒv ｎ2 （赤色光） (92)
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。
上に説明したように、ｒa 及びｒv （これらは飽和度式を介して動脈血液酸素及び静脈血液酸素に対応する）は、多くの可能な係数を走査する上述の飽和度変換を用いて決定することができる。赤色光及び赤外光データに基づいてｒa 及びｒv を得る別の方法は、ｓk が少なくともいくらか（好ましくは実質的に）ｎk と相関しない（ここでｋ＝１又は２）として、ｓk とｎk の間の相関（Correlation ）を最小化するｒa 及びｒv を探すことである。これらの値は、ｋ＝２に対する以下の統計的計算関数を最小化することにより見出すことができる。
Figure 2009039548
式中、ｉは時間を示す。
正規化相関等の他の相関関数も使用できることを理解されたい。
ノイズ成分が所望の信号成分に相関しない場合には、この量の最小化により多くの場合において単一のペアのｒa 及びｒv が提供される。この量の最小化は、式(90)及び(92)よりｓ2 及びｎ2 を求め、ｒa 及びｒv の可能な値の相関の最小値を見出すことにより、達成されることができる。ｓ2 及びｎ2 を求めることにより以下が提供される。
２×２マトリックスにより、以下が提供される。
Figure 2009039548
ブラックマンウィンドウ（Blackman Window ）は、ここでの好適な実施形態である。信号とノイズとの間の相関を最小化する多くの付加的な関数があることを理解されたい。上述の関数は単純な関数の１つである。従って、
Figure 2009039548
複数の離散的なデータポイントにおいて最小化を行うために、赤色光サンプルポイントの二乗の合計、赤外光サンプルポイントの二乗の合計、赤色光サンプルポイントと赤外光サンプルポイントの積の合計がまず計算される（ウィンドウ関数ｗi を含む）。
Figure 2009039548
これらの値は、相関式(93b) で使用される。故に相関式は、２つの変数ｒa 及びｒv を用いる式になる。ｒa 及びｒv を得るために、ｒa 及びｒv の可能な値の有効なクロスセクションに対して徹底的な走査が実行される。次いで相関関数の最小値が選択され、最小値を生じるｒa 及びｒv の値がｒa 及びｒv として選択される。
ｒa 及びｒv が得られると、比ｒa 及びｒv に対応する酸素飽和度を提供する統計モジュール４０４の飽和度式５０２等の飽和度式にｒa 及びｒv を提供することにより、動脈酸素飽和度及び静脈酸素飽和度を決定することができる。
ｒa 及びｒv を得るためのさらなる実行においても上述と同じ信号モデルセットを使用
する。この実行に従ってｒa 及びｒv を決定するために、信号ｓ2 中のエネルギーはｓ2 がｎ2 と相関しないという制約の下で最大化される。ここでも、この実行は本発明の信号モデルにおけるｓ及びｎの間の相関を最小化することに基づく。ここで信号ｓは動脈脈動に関連し、信号ｎはノイズ（動作アーチファクト及び他のノイズだけでなく、静脈血液に関する情報も含む）である；ｒa は動脈飽和に関連する比（赤色光／赤外光）であり、ｒv は静脈飽和に関連する比（赤色光／赤外光）である。従って本発明のこの実行においては、ｒa 及びｒv は、信号ｓ2 及びｎ2 が相関しない場合に信号ｓ2 のエネルギーが最大化されるように決定される。信号ｓ2 のエネルギー（ENERGY (s2) ）は以下の式により規定される：
Figure 2009039548
式中、Ｒ1 は赤光信号のエネルギー、Ｒ2 は赤外光信号のエネルギー、及びＲ1,2 は赤色光信号と赤外光信号との相関である。
ｓ2 とｎ2 の間の相関（Correlation(s2, n2) ）は以下により定義される。
Figure 2009039548
上に説明したように、制約は、ｓk 及びｎk （本実施形態ではｋ＝２）が相関しないことである。この「相関キャンセル制約」は、下に示すように式(97)の相関をゼロに設定することにより得られる。

−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。
目的を達成するために、以下のようにコスト関数が規定される（例えば本実施例のラグランジュ最適化）。
Figure 2009039548
式中、μはラグランジュ乗数である。コスト関数を解くｒa 、ｒv 及びμの値は、「Luenberger, Linear & Nonlinear Programming」( アディソン−ウェスリー（Addison-Wesley），第２版，1984年）で述べられたような制約付き最適化方法を用いて見出されることができる。
同一ラインに沿って、赤色光信号Ｓred 及び赤外光信号ＳIRが静的でない場合には、上で規定した関数Ｒ1 、Ｒ2 、及びＲ12は時間に依存する。従って、２つの式を用いると、２つの異なる時間において式(98)で規定された相関キャンセル制約を示すことにより２つの未知数を得ることができる。相関キャンセル制約は、２つの異なる時間ｔ1 及びｔ2 において以下のように表されることができる。

−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：
Figure 2009039548
式(104) はｒv の２つの値に帰結する。この実施形態では、ｘ2 −ｒv ｙ＞０となるｒv 値が選択される。ｒv の両値がｘ2 −ｒv ｙ＞０となれば、ｔ2 においてｓ2 のエネルギー（Energy (s2））を最大化するｒv が選択される。ｒv は次いで上記式に与えられ、ｒa が得られる。あるいは、ｒv の決定と同じ方法でｒa を直接見出すこともできる。

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。
図２５ａは図１４に略対応するが、前述した飽和度変換が高速飽和度変換にかわっている。換言すれば、図２５ａのオペレーションは、図１４のオペレーションに代わることができる。図２５ａに示されるように、高速飽和度変換は高速変換／脈拍数計算モジュール６３０で示される。図１４と同じく、出力は動脈酸素飽和度、明瞭なプレチスモグラフ波形、及び脈拍数である。図２５ｂ及び図２５ｃは、高速飽和度変換／脈拍数計算モジュール６３０に関するさらなる詳細を示している。図２５ｂで示されるように、高速飽和度変換モジュール６３０は、図１７の赤外光ログモジュール４８０及び赤色光ログモジュール４８２のようにログ正規化を実行する赤外光ログモジュール６４０及び赤色光ログモジュール６４２を有する。同様に、赤外光ＤＣ除去モジュール６４４及び赤色光ＤＣモジュール６４６が存在する。さらに、赤外光高域通過フィルタモジュール６４５及び赤色光高域通過フィルタモジュール６４７、ウィンドウ関数モジュール６４８、６４０、コンプレックスＦＦＴモジュール６５２、６５４、選択モジュール６５３、６５５、マグニチュードモジュール６５６、６５８、しきい値モジュール６６０、６６２、ポイント毎比率モジュール６７０、飽和度式モジュール６７２、及び選択飽和度モジュール６８０が存在する。フェーズモジュール６９０、６９２、フェーズ識別モジュール６９４、及びフェーズしきい値モジュール６９６も存在する。選択飽和度モジュール６８０の出力は、動脈飽和度出力ライン６８２において動脈飽和度を提供する。
この別法の実施形態では、赤色光信号及び赤外光信号のスナップショットはデシメーションモジュール４０２からの５６２のサンプルである。赤外光ＤＣ除去モジュール６４４及び赤色光ＤＣ除去モジュール６４６は、図１７の赤外光ＤＣ除去モジュール４８４及び赤色光ＤＣ除去モジュール４８６とわずかに異なっている。図２５ｂの赤外光ＤＣ除去モジュール６４４及び赤色光ＤＣ除去モジュール６４６では、各チャネルに対する５６３の全てのサンプルポイントの平均が計算される。この平均は次いで、各サンプルからベースラインのＤＣを除去するために、それぞれのスナップショットにおいて各個々のサンプルポイントから除去される。赤外光ＤＣ除去モジュール６４４及び赤色光ＤＣ除去モジュール６４６は、赤外光高域通過フィルタモジュール６４５及び赤色光高域通過フィルタモジュール６４７のそれぞれに入力を提供する。
高域通過フィルタモジュール６４５、６４７は、係数の５１のタップを有するＦＩＲフィルタを含む。好ましくは高域通過フィルタは３０というサイドローブレベルパラメータと０．５Ｈｚのコーナー周波数（即ち、３０ビート／分）を有するチェビシェフ（Chebychev ）フィルタを含む。このフィルタの性能を変えることもできることを理解されたい。５６２のサンプルポイントが高域通過フィルタに入り、５１の係数タップがあるので、高域通過フィルタモジュールの出力では、これらのそれぞれの赤外光スナップショット及び赤色光スナップショットから５１２のサンプルが提供される。高域通過フィルタの出力は
、各それぞれのチャネルに対するウィンドウ関数モジュール６４８、６５０に入力を提供する。 ウィンドウ関数モジュール６４８、６５０は、従来のウィンドウ関数を実行する。本実施形態ではカイザー（Kaiser）ウィンドウ関数を使用する。図２５ｂを通して関数はポイント毎分析を維持する。本実施形態では、カイザーウィンドウ関数の時間帯域幅積は７である。ウィンドウ関数モジュールの出力は、それぞれのコンプレックス高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform、ＦＦＴ）モジュール６５２、６５４に入力を提供する。
コンプレックスＦＦＴモジュール６５２、６５４は、データスナップショットにおける赤外光チャネル及び赤色光チャネルのそれぞれにおいてコンプレックスＦＦＴを実行する。コンプレックスＦＦＴからのデータは次いで、２つの経路において分析され、経路の１つはマグニチュードを調査し、もう１つはコンプレックスＦＦＴデータポイントからのフェーズを調査するものである。しかしながら、さらなる処理の前に、データは赤外光選択モジュール６５３及び赤色光選択モジュール６５５に提供される。なぜなら、ＦＦＴオペレーションの出力は０〜１／２のサンプリング率と１／２のサンプリング率からの反復情報を提供するからである。選択モジュールは、０〜１／２サンプリング率（本実施形態では例えば０〜３１．２５Ｈｚ）からサンプルのみを選択し、心拍数の周波数レンジ及び心拍数の１つ以上の高調波をカバーするようにそれらのサンプルから選択を行う。本実施形態では、２０ビート／分から５００ビート／分の周波数レンジに入るサンプルが選択される。必要に応じてこの値を変更して心拍数の高調波を得ることもできる。従って選択モジュールの出力は、２５６のサンプルとなる。本実施形態では、ＦＦＴの出力のサンプルポイント２−６８がさらなる処理に用いられる。
処理の第１経路では、選択モジュール６５３、６５５からの出力は、赤外光マグニチュードモジュール６５６及び赤色光マグニチュードモジュール６５８に提供される。マグニチュードモジュール６５６、６５８は、マグニチュード機能を実行し、ここでコンプレックスＦＦＴポイントのポイント毎のマグニチュードはそれぞれのチャネルの各々に対して選択される。マグニチュードモジュール６５６、６５８の出力は、赤外光しきい値モジュール６６０及び赤色光しきい値モジュール６６２に入力を提供する。
しきい値モジュール６６０、６６２はポイント毎にサンプルポイントを調査して、特定のしきい値を個々のポイントの大きさが越えるポイントを選択する。このしきい値は、スナップショット中の残りの全てのポイントの中で検出される最大の大きさのパーセンテージでセットされる。本実施形態では、しきい値オペレーションのパーセンテージは、最大の大きさの１％として選択される。
しきい値処理の後、データポイントはポイント毎比率モジュール６７０に送信される。ポイント毎比率モジュールは赤色光値対赤外光値の比をポイント毎にとる。しかしながら、比率をとるポイントを適格化するためにさらなるテストが行われる。図２５ｂに見られるように、選択モジュール６５３、６５５からのサンプルポイント出力はまた、赤外光フェーズモジュール６９０及び赤色光フェーズモジュール６９２に提供される。フェズモジュール６９０、６９２はＦＦＴポイントからフェーズ値を選択する。フェーズモジュール６９０、６９２の出力は、フェーズ識別モジュールに与えられる。
フェーズ識別モジュール６９４は、フェーズモジュール６９０、６９２から対応するデータポイント同士の間のフェーズの差を計算する。任意の２つの対応するポイント同士の間のフェーズ差が本実施形態における特定のしきい値（例えば０．１ラジアン）未満であれば、サンプルポイントは適格である。２つの対応するサンプルポイントのフェーズが離れすぎている場合には、これらのサンプルポイントは使用されない。フェーズしきい値モジュール６９６の出力は、ＲＥＤ／ＩＲ比率モジュール６７０への可能入力を提供する。
従って、サンプルポイントの特定ペアの比をとるために、以下の３つのテストが行われる：
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。
得られた比は、統計モジュール５０４における飽和度式モジュール５０２、５２０と同じである飽和度式モジュールに提供される。換言すれば、飽和度式モジュール６７２は、ポイント毎の比を受け取り、離散的比率ポイントに対応する対応飽和値を出力として提供する。飽和度式モジュール６７２からの飽和度ポイント出力は、周波数に対する飽和度としてプロットされることのできる一連の飽和度ポイントを提供する。周波数基準は、コンプレックスＦＦＴステージにおいてポイントに入れられる。
本発明による２つの方法のうちの１つにおいて、選択動脈飽和度モジュール６８０で示されるように、動脈（及び静脈）飽和度が選択されることができる。１つの方法によれば、動脈飽和度値は、１つのパケットに対する飽和度式モジュール６７２からの全てのポイント出力に対する最大の飽和値に対応するポイントとして単純に選択されることができる。あるいは、異なる周波数（ポイント）における飽和値の数を合計して、各特定の飽和値に対する発生数のヒストグラムを形成するというように、図２２のヒストグラムに類似するヒストグラムを生成することもできる。いずれの方法においても、動脈飽和度が得られて、動脈飽和度出力ライン６８２において選択動脈飽和度モジュールへの出力として提供されることができる。静脈飽和度を得るためには、最大の動脈飽和値ではなく、ゼロでない値を示すポイントの最小動脈飽和値が選択される。飽和度はディスプレイ３３６に提供されることができる。
高速飽和度変換情報を使用して、図２５ｃで示される明瞭なプレチスモグラフ波形と脈拍数を提供することもできる。脈拍数及び明瞭なプレチスモグラフ波形を得るためには、いくつかの付加的な機能が必要である。図２５ｃで示されるように、脈拍数及び明瞭なプレチスモグラフ波形は、ウィンドウ関数モジュール７００、スペクトル分析モジュール７０２、及びウィンドウ関数モジュール７０４を用いて決定される。
図２５ｃで示すように、ウィンドウ関数モジュール７００の入力は、コンプレックスＦＦＴモジュール６５２若しくは６５４の出力から得られる。本実施形態では、測定信号は１つだけ必要である。ウィンドウ関数モジュール７００の別の入力は、選択動脈飽和度モジュール６８０の出力から得られる動脈飽和度である。
ウィンドウ関数モジュールは、動脈飽和度値に非常に近い飽和度値を示した周波数に実質的に相関する周波数をパスするように選択されるウィンドウ関数を実行する。本実施形態では、以下のウィンドウ関数が選択される。
Figure 2009039548
式中、ＳＡＴn はサンプルポイントに対する各特定周波数に対応する飽和度値に等しく、ＳＡＴart は選択動脈飽和度モジュール６８０の出力における選択された動脈飽和度を示す。このウィンドウ関数は、赤色光信号若しくは赤外光信号のいずれかのコンプレックスＦＦＴを表すウィンドウ関数入力に適用される。ウィンドウ関数モジュール７００の出力は、ＦＦＴにより決定された周波数スペクトルで表される赤色光信号若しくは赤外光信号であり、この信号からは動作アーチファクトがウィンドウ関数により除去されている。多くの可能なウィンドウ関数を提供できることを理解されたい。さらに、上述のウィンドウ関数を用いた場合に、より高いパワーを用いることによりノイズがより多く抑制されることを理解されたい。
脈拍数を得るために、ウィンドウ関数モジュール７００からの出力ポイントはスペクトル分析モジュール７０２に提供される。スペクトル分析モジュール７０２は、図２０のスペクトル分析モジュール５９０と同じである。換言すれば、スペクトル分析モジュール７０２は、ウィンドウ関数７００の出力ポイントにより示される周波数スペクトルにおける第１の高調波を決定することにより、脈拍数を決定する。スペクトル分析モジュール７０２の出力は脈拍数である。
明瞭なプレチスモグラフ波形を得るためにウィンドウ関数７００の出力が反転ウィンドウ関数モジュール７０４に与えられる。反転ウィンドウ関数モジュール７０４は、図２５ｂのウィンドウ関数モジュール６４８若しくは６５０のカイザーウィンドウ関数の反転を実行する。換言すれば、反転ウィンドウ関数７０４は、画定されたポイントに対するカイザー関数のポイント毎の反転を実行する。 従って、コンプレックスＦＦＴ及びウィンドウ関数を用いることにより、プレチスモグラフ波形からノイズを抑制して動脈飽和度、脈拍数及び明瞭なプレチスモグラフ波形を得ることができる。上の記載は主に周波数ドメインにおけるオペレーションに関するものであるが、時間ドメインにおいても同様の結果を得るオペレーションを実行できることを理解されたい。

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：
Figure 2009039548
上記変数は次のように図６ｃに関連させることにより最もよく理解できる：図６ｃのＡ3 及びＡ4 を含む層が試験媒体中の静脈血液を示し、Ａ3 が脱酸素化されたヘモグロビン（Ｈｂ）を示し、Ａ4 が静脈血液中の酸素化されたヘモグロビン（ＨＢ０２）を示すと仮定する。同様に、図６のＡ5 及びＡ6 を含む層が試験媒体中の動脈血液を示し、Ａ5 が脱酸素化されたヘモグロビン（Ｈｂ）を示し、Ａ6 が動脈血液中の酸素化されたヘモグロビン（ＨＢ０２）を示すと仮定する。従って、ｃv Ｈｂ０２は静脈中の酸素化ヘモグロビンの濃度を示し、ｃv Ｈｂが静脈血液中の脱酸素化ヘモグロビンの濃度を示し、ｘv が静脈血液の厚さ（例えばＡ3 及びＡ4 を含む層の厚さ）を示す。同様に、ｃA Ｈｂ０２は動脈血液中の酸素化ヘモグロビンの濃度を示し、ｃA Ｈｂは動脈血液中の脱酸素化ヘモグロビンの濃度を示し、ｘA は動脈血液の厚さ（例えばＡ5 及びＡ6 を含む層の厚さ）を示す。
選択される波長は、可視赤色光レンジ中の１つ、即ちλaと、赤外光レンジ中の１つ、
即ちλbとであるのが典型的である。選択される典型的な波長値はλa＝６６０nm及びλb
＝９１０nmである。一定飽和度方法によれば、ｃA Hb02（ｔ）／ｃA Hb（ｔ）＝ｃｏｎｓｔａｎｔ1 （定数１）でありｃv Hb02（ｔ）／ｃv Hb（ｔ）＝ｃｏｎｓｔａｎｔ2 （定数２）と仮定される。動脈血液及び静脈血液の酸素飽和度はサンプルレートに対してゆっくりと変化し、この仮定が成り立つ。式(105) 及び(106) の比例係数は以下のように記載することができる:
Figure 2009039548
脈拍酸素計測では、式(108) 及び(109) の両式が同時に満たされ得る。
ｒa （ｔ）を式(106) に乗算し、次いで式(105) から式(106) を減算すると、ゼロでない二次基準信号ｎ'(ｔ) が以下のように決定される：
Figure 2009039548
ｒv （ｔ）を式(106) に乗算し、次いで式(105) から式(106) を減算すると、ゼロでない一次基準信号ｓ'(ｔ) が以下のように決定される：

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。
明瞭な波形を得るための図１１の酸素計測のオペレーションを示すために、図２６及び図２７は、一定飽和度方法を使用する本発明の基準プロセッサへの入力のために測定される信号、即ちＳλa（ｔ）＝Ｓλred（ｔ）及びＳλb（ｔ）＝ＳλIR（ｔ）を示す。各信
号の第１セグメント２６ａ及び２７ａは、動作アーチファクトによる乱れが比較的ない；即ち、患者はこれらのセグメントの測定時間中には実質的に動作しなかった。故にこれらのセグメント２６ａ及び２７ａは大体において、各測定波長における一次プレチスモグラフ波形を示している。各信号の第２セグメント２６ｂ及び２７ｂは動作アーチファクトにより影響を及ぼされている；即ち、患者はこれらのセグメントが測定された時間中に動作した。これらセグメント２６ｂ及び２７ｂは、動作により生じた測定信号における大きな変位を示している。各信号の第３セグメント２６ｃ及び２７ｃは、動作アーチファクトにより比較的影響を受けていないので、大体において各測定波長における一次プレチスモグラフ波形を示している。
図２８は、本発明の基準プロセッサにより測定された二次基準信号ｎ'(ｔ) ＝ｎλa（
ｔ）−ｒa ｎλb（ｔ）を示している。ここでも、二次基準信号ｎ'(ｔ) は二次信号部分
ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）に相関している。故に、二次基準信号ｎ'(ｔ) の第１セグメント２８ａは略フラットであり、これは各信号の第１セグメント２６ａ及び２７ａにおいて動作によりノイズがほとんど生じていないという事に対応している。二次基準信号ｎ'(ｔ) の第２セグメント２８ｂは大きな変位を示しており、これは各測定信号において動作により大きな変位が生じたことに対応している。ノイズ基準信号ｎ'(ｔ) の第３セグメント２８ｃは略フラットであり、これもまた、各測定信号の第３セグメント２６ｃ及び２７ｃにおいて動作アーチファクトがないことに対応している。
基準プロセッサは、一次基準信号ｓ'(ｔ) ＝ｓλa（ｔ）−ｒv ｓλb（ｔ）を得るためにも使用できることを理解されたい。一次基準信号ｓ'(ｔ) は概してプレチスモグラフ波形を示す。
図２９及び図３０は、二次基準信号ｎ'(ｔ) を用いて相関キャンセラによる推定された一次信号ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）に対する近似ｓ"λa（ｔ）及びｓ"λb（ｔ）を示している。なお、図２６〜図３０の拡縮は、各図が各信号の変化をよりよく示すために同じではない。図２９及び図３０は、基準プロセッサにより測定された二次基準信号ｎ'(ｔ) を用いての相関キャンセラの効果を示している。セグメント２９ｂ及び３０ｂは、測定信号のセグメント２６ｂ及び２７ｂのように動作により生じたノイズの影響を受けていない。さらに、セグメント２９ａ、３０ａ、２９ｃ及び３０ｃは、動作によるノイズの生じていない測定信号セグメント２６ａ、２７ａ、２６ｃ及び２７ｃから略変化されなかった。
一次基準信号ｓ'(ｔ) を用いて相関キャンセラにより推定された二次信号ｎλa（ｔ）
及びｎλb（ｔ）に対する近似ｎ"λa（ｔ）及びｎ"λb（ｔ）も本発明により決定できる
ことを理解されたい。

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。
結合プロセス推定手段の記載における式(54)〜(64)で規定された変数に対するプログラム変数の対応は以下の通りである：
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：
Figure 2009039548
サブルーチンの第３部分では、動作ブロック１４０の「２つの測定信号サンプルに対する一次基準若しくは二次基準（ｓ'(ｔ) 若しくはｎ'(ｔ) ）を計算する」で示されるように、式(3) のような一定飽和度方法により決定される比例定数ｒa （ｔ）及びｒv （ｔ）を用いて信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）に対する一次基準若しくは二次基準が計算される。飽和度は、別のサブルーチンで計算され、ｒa（ｔ）若しくはｒv（ｔ）の値は、複合測定信号Ｓλa（ｔ）及びＳλb（ｔ）の一次部分ｓλa（ｔ）及びｓλb（ｔ）若しくは二次部分ｎλa（ｔ）及びｎλb（ｔ）を推定するためにこのサブルーチンに入れられる。
動作ブロック１５０の「ゼロステージ更新」で示されるようにプログラムの第４部分は、Ｚステージの更新を実行し、Ｚステージの後方予測誤差ｂ0 （ｔ）は計算されたばかりの基準信号ｎ'(ｔ) 若しくはｓ'(ｔ) の値に等しくセットされる。さらに、中間変数Ｆ0 及びΒ0 （ｔ）（プログラム中のｎｃ［ｍ］．Ｆｓｗｓｑｒ及びｎｃ［ｍ］．Ｂｓｗｓｑｒ）が計算され、回帰フィルタ８０ａ及び８０ｂにおける最小自乗格子型予測手段７０中のレジスタ９０、９２、９６及び９８の値の設定に使用される。
プログラムの第５の部分は反復ループであり、ループカウンタＭは、図９の動作ブロック１６０の「ｍ＝０」動作で示されるように、ｍ＝ＮＣ ＣＥＬＬＳの最大値を有するようにゼロにリセットされる。ＮＣ ＣＥＬＬＳは、ループの反復の所定の最大値である。例えば、ＮＣ ＣＥＬＬＳの典型的な値は、６〜１０である。ループの状態は、ループが最低５回反復するようにセットされ、変換テストが満足されるまで若しくはｍ＝ＮＣ ＣＥＬＬＳとなるまで反復し続ける。変換テストは、４つの予測誤差の重み付け合計プラス後方予測誤差の重み付け合計が小さい数、典型的には０．００００１未満である（即ちＦm （ｔ）＋Βm （ｔ）≦０．００００１）であるかどうかである。
プログラムの第６の部分は、動作ブロック１７０の「ＬＳＬ予測手段のｍ番目のステー
ジの次数更新」に示されるように、前方及び後方反射係数Γm,f（ｔ）及びΓm,b（ｔ）レジスタ９０及び９２値（プログラム中のｎｃ［ｍ］．ｆｒｅｆ及びｎｃ［ｍ］，ｂｒｅｆ）を計算する。前方及び後方予測誤差ｆm （ｔ）及びｂm （ｔ）（プログラム中のｎｃ［ｍ］．ｆｅｒｒ及びｎｃ［ｍ］．ｂｅｒｒ）が計算される。さらに、中間変数Ｆm （ｔ）、Βm （ｔ）及びγ（ｔ）（プログラム中のｎｃ［ｍ］．Ｆｓｗｓｑｒ、ｎｃ［ｍ］．Ｂｓｗｓｑｒ、ｎｃ［ｍ］．ｇａｍｍａ）が計算される。ループの第１サイクルは、プログラムのゼロステージ更新部分で計算されたｎｃ［０］．Ｆｓｗｓｑｒ及びｎｃ［０］．Ｂｓｗｓｑｒを使用する。
プログラムの第５部分で開始されたループ内のプログラムの第７部分は、動作ブロック１８０の「回帰フィルタ（単数若しくは複数）のｍ番目のステージの次数の更新」に示されるように、両方の回帰フィルタ中の回帰係数レジスタ９６及び９８値κm，λa（ｔ）及びκm，λb（ｔ）（プログラム中のｎｃ［ｍ］．Ｋ ａ及びｎｃ［ｍ］．Ｋ ｂ）を計算する。中間誤差信号ｅm，λa（ｔ）及びｅm，λb（ｔ）と変数ρm，λa（ｔ）及びρm，
λb（ｔ）（サブルーチン中のｎｃ［ｍ］．ｅｒｒ ａ及びｎｃ［ｍ］．ｅｒｒ ｂ、ｎ
ｃ［ｍ］．ｒｏｈ ａ及びｎｃ［ｍ］．ｒｏｈ ｂ）も計算される。
ループは収束のテストをパスするまで反復される。結合プロセス推定手段の収束テストは、動作ブロック１９０の「実行」までループが反復する度毎に同様に実行される。前方予測誤差及び後方予測誤差の重み付け合計Ｆm （ｔ）＋Βm （ｔ）が０．００００１以下であれば、ループは終了する。そうでない場合には、プログラムの第６及び第７の部分が繰り返される。
このサブルーチンの出力は、プログラムに入力されるサンプルセットＳλa（ｔ）及び
Ｓλb（ｔ）の一次信号部分に対する有効な近似ｓ"λa（ｔ）及びｓ"λb（ｔ）又は二次
信号に対する有効な近似ｎ"λa（ｔ）及びｎ"λb（ｔ）である。測定信号サンプルの多くのセットの一次信号部分若しくは二次信号部分に対する近似が結合プロセス推定手段により推定された後、出力のコンパイルは、各波長λa及びλbにおけるプレチスモグラフ波若しくは動作アーチファクトに対する有効な近似である波を提供する。
付録Ｂのサブルーチンは、式(54)〜(64)を実行する１つの実施形態にすぎないことを理解されたい。正規化ＱＲＤ−ＬＳＬ式の実行も簡単であるが、正規化式のサブルーチンを付録Ｃとして添付し、ＱＲＤ−ＬＳＬアルゴリズムのサブルーチンを付録Ｄとして添付する。
適応ノイズキャンセラ等の相関キャンセラで使用される基準信号を決定し、生理学的測定から一次成分及び二次成分を除去若しくは導出する本発明のプロセッサを備える生理学的モニタの１つの実施形態を脈拍酸素計測の形態で述べてきたが、他のタイプの生理学的モニタにも上述の技術を使用できることが当業者には明らかであろう。
さらに、本発明で述べた信号処理技術を用いて、連続した時間若しくは略連続した時間で生理学的システムの動脈血液酸素飽和度及び静脈血液酸素飽和度を計算することもできる。これらの計算は、生理学的システムが故意の動作影響を受けるか否かにかかわらず、実行され得る。
さらに、基準信号を決定するために一次信号部分若しくは二次信号部分を除去又は導出することを可能にするログ変換以外の測定信号の変換及び比例ファクタの決定も可能であることが理解されるであろう。さらに、比例ファクタｒは第１信号の一部対第２信号の一部の比として本文中で述べられたが、第２信号の一部対第１信号の一部の比として決定された同様の比例定数も本発明のプロセッサで使用され得るであろう。後者の場合、二次基
準信号は、概してｎ'(ｔ) ＝ｎλb（ｔ）−ｒｎλa（ｔ）に類似するであろう。
さらに、結合プロセス推定以外の相関キャンセル技術を本発明の基準信号と共に使用できることが理解される。これらは、とりわけ、最小自乗アルゴリズム、ウェーブレット(wavelet）変換、スペクトル推定技術、ニューラルネットワーク、ウェイナー及びカルマン（Weiner and Kalman ）フィルタを含むが、これらに限定されない。
当業者は、多くの異なるタイプの生理学的モニタに本発明の技術を使用できることを理解するであろう。他のタイプの生理学的モニタは、心電図、血圧モニタ、血液成分モニタ（酸素飽和度以外）、カプノグラム、心拍数モニタ、呼吸モニタ、若しくは麻酔深さモニタ等を含むが、これらに限定されない。さらに、ブレサライザー、薬物モニタ、コレステロールモニタ、グルコースモニタ、二酸化炭素モニタ、若しくは一酸化炭素モニタ等の人体内の物質の圧力及び量を測定するモニタに上述の技術を使用することもできる。
さらに、一次成分及び二次成分の両成分を含む複合信号から一次信号若しくは二次信号を除去又は導出する上述の技術はまた、非常に密に相互相関する、人体の部位から導かれる心電図（ＥＣＧ）の信号にも実行できることを、当業者は理解するであろう。図３１で示されるような３極ラプラシアン電極センサ（これは、「IEEE Transactions on Biomedical Engineering 」という文献の３９巻第１１号（1992年11月）に含まれるビン ヒー（Bin He）とリチャード ジェイ．コーヘン（Richard J. Cohen）による「Body Surface Laplacian ECG Mapping」という論説において述べられた２極ラプラシアン電極の変形である）をＥＣＧセンサとして使用できることを理解されたい。本発明の要求を満たすように用いられ得る無数の可能なＥＣＧセンサの形態が存在することも理解されるべきである。同タイプのセンサはＥＥＧ及びＥＭＧ測定にも使用できる。
さらに当業者は、透過エネルギーではなく、反射エネルギーから構成される信号にも上述の技術を実行できることを理解するであろう。音響エネルギー、Ｘ線エネルギー、γ光線エネルギー、若しくは光エネルギーを含む（しかしこれらに限定されない）任意のタイプのエネルギーの測定信号の一次部分若しくは二次部分を上述の技術により推定できることも理解されるであろう。故に当業者は、信号が人体の一部を透過され、人体のこの部分を戻るように人体内から反射される超音波を用いるモニタ等のモニタにも本発明の技術を適用できることを理解するであろう。さらにエコーカルジオグラフィ等のモニタは、透過及び反射に依存するところが大きいので、本発明の技術を使用することができる。
生理学的モニタにより本発明を述べてきたが、本発明の信号処理技術は、生理学的信号の処理を含む（しかしこれに限定されない）多くの領域で使用されることができる。本発明は、検出器を含む信号プロセッサが、第１の一次信号部分及び第１の二次信号部分を含む第１信号部分と第２の一次信号部分及び第２の二次信号部分を含む第２信号部分とを含む第１信号を受信する任意の状況において本発明を提供することができる。故に本発明の信号プロセッサは、多数の信号処理領域に容易に適用可能である。
付録 Ａ

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。
Figure 2009039548
 我々は該フィルタ出力の周波数選択特性が、タップ付き遅延線の連続したサンプル間の位相偏移によるものであることに気がついた。この位相合計は、図３３に二つの異なる周波数で表されている。
フィルタの周波数依存ゲインに関係があるのは位相偏移であって重み付け項ではないことに注意頂きたい。この重み付け項は、主にフィルタの通過帯域幅及び停止帯域減衰を制御するために使用される。空間的ビーム化（ビームスポイルとして公知である）（１）及び信号合成（peak-to-rms 制御）（２）から得られるアイデアは、同じ目的を果たすために構成された位相偏移を（任意の振幅で）使用することである。
我々がここで記載するフィルタのクラスは、ＦＩＲフィルタの重みを周波数依存位相変位で単位ゲインを示す全通過サブフィルタに置き換える。多位相構造を予期して、全通過サブフィルタ（図３４（３）に図示）は、Ｚn の一次多項式であり、Ｍは該構造のタップの数である。この複合形式は、４１ｂの多位相構造を反映した修飾された形式で図４１ａに表されている。この構造の伝達関数は（４）に表されている。
図４４ａ及び４４ｂは、各通過につきそれぞれ２つ及び３つの全通過ステージを有する２通過及び５−通過フィルタのためのこの新しいアルゴリズムから得られた等しいリップル設計の例を表す。最適な設計への相互抑制（前述の論文誌に述べた）は、５−通過フィルタの各通過当りのステージの可能数を、最適５−通過フィルタが該設計に割り当てられたものより３つ少ないステージを使用するように、シーケンス（１、１、１、１、０）、（２、２、２、１、２）、（３、３、２、２、２）、等に制限する。同様に、２通過フィルタはシーケンス（１、１）、（２、１）、（２、２）、（２、３）、（３、３）、等に制限される。
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。
Figure 2009039548
 ここでこの関係がどのように２通過フィルタに影響を与えるかを解釈する。補足的フィルタのために我々は最小通過帯域ゲインを１−ε1 で定義し、最高停止帯域ゲインをε2 で定義する。（６）をこれらのゲインで置き換えると、（７）が得られる。
Figure 2009039548
 ε1 が小さい場合、（ε1 ）2 は無視することができるので、（８）の式が導かれる。
Figure 2009039548
 従って、停止帯域の減衰が０．００１（６０．ｄＢ）に選択されるなら、通過帯域リップルは０．００００００５（１２６．０ｄＢ）であるか又は通過帯域の最小ゲインは０．９９９９９９５（−０．００００００２２ｄＢ）である。理解できるように、これらのフィルタは著しく平らな通過帯域である。２通過等価リップル停止帯域フィルタは、０．２５ｆで−３．０ｄＢを有する通過帯域及び停止帯域フィルタが一組になった楕円形フィルタである。２通過と等価楕円形フィルタの標準的実行との間には二つの大きな違いがある。一つは乗算では４対１のセービングであり、８つの係数（スケーリングを含む）を要する直接的実行に対し、５次半帯域幅２通過フィルタは２つの係数のみを要した。二つ目は、全通過構造が単位ゲインを内部状態に示し、従って標準的実行のように内部状態を保存するために精度の拡張されたレジスタを必要としない。
あらゆるフィルタ設計と同様、推移帯域幅は固定された次数で帯域減衰の外に交換されることができる、又は推移帯域幅はフィルタ次数を増加させることによって固定された減衰のために急勾配にされることができる。２通過構造によって実施されることができる楕円形フィルタ及びバターワースフィルタのためのモノグラフがあるが、等価リップルフィルタの簡単なおよその関係は（９）に表されており、この場合、Ａ（ｄＢ）はｄＢで表した減衰であり、Δｆが推移帯域幅だとすると、Ｎはフィルタにおける全通過セグメントの総数である。
Figure 2009039548
 ２Ａ．ヒルベルト変換フィルタ
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。
Figure 2009039548
 ２−通過フィルタをＨＴとして幾つかの方法で形成することができるが、半帯域ＦＩＲフィルタ（４）で行われる変換に類似した簡単な方法は、４分の１のサンプル周波数への半帯域フィルタのヘテロダインである。オリジナルフィルタの応答及び変換がｈ（ｎ）及びＨ（Ｚ）でそれぞれ示されるなら、ヘテロダイン表現は（１１）のそれで簡単に分かる。
Figure 2009039548
 半帯域フィルタのＨＴフィルタへの変換は、伝達関数の各Ｚ1 を-jＺ-1に置き換えることによってなされる。全通過サブフィルタの多項式が２次式なので、この変換は、各全通過サブフィルタで使用される係数の符号を変えることによって、及び-jを低域通過遅延と関連させることによって、達成されることができる。これらの操作は図３６に示されている。
２Ｂ．補間及びデシメーションフィルタ
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。
ダウンサンプリングは、減少された入力レートで動作する該フィルタの各通過に交互の入力サンプルを与えることによって達成される。第二通過の遅延が入力コミュテーション
によって達成されるので、その通過の物理的な遅延は除去される。フィルターされダウンサンプルされた出力は、該二つの通過の応答の合計又は差異によって生成される。入力サンプルポイント当りの計算レートは、再サンプルされなかったフィルターのものの半分であり、従って図４４ａの２−通過フィルタがダウンサンプリングに使用されるなら、入力ポイント当り３回乗算を実行する。
アップサンプリングはダウンサンプリングプロセスを逆にすることによってなされる。これは該２通過への同じ入力の伝送、及びそれらの出力間の変換を伴う。再サンプリングの両形態は、図３７に図示されている。前の例においてと同様、図４４ａの２−通過フィルタがアップサンプリングに使用される場合、出力ポイント当り３回乗算を実行する。
補足的出力のダウンサンプリング及びアップサンプリングのカスケード操作は、２帯域マキシマリデシメーテッドクオドレチャミラーフィルタリング及び再構成（５）を実行する。
アップサンプリングフィルタ又はダウンサンプリングフィルタの複数ステージのカスケード化は、データポイント当り著しく少ないワークをロードして高次サンプルレート変換を達成することができる。例えば、０．４ｆのカットオフ周波数を有する信号に対して９６ｄＢダイナミックレンジを有する１対１６のアップサンプラーは、次数 （３、３）、
（２、２）、（２、１）及び（１、１）の全通過ステージの連続的に少ない数を有する２−通過フィルタを要する。これは出力ポイント当り約２．７回の演算の平均ワークロードでは、１６の出力のために全部で４２回乗算を必要とする。
２Ｃ．反復多位相全通過フィルタ
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。
この変換が１／Ｋによってプロトタイプのフィルタのスペクトルを換算し、通過帯域幅及び推移幅の両方を減少させることに注意願いたい。従って、非常に急な推移帯域幅及び狭いフィルタは、遅延要素を介して得られる２Ｋ次の低次多項式の使用により実現される。反復スペクトル領域におけるエネルギーは、様々な次数の再サンプリングを取り入れたフィルタ及び減少された次数の反復フィルタのシーケンスによって、除去されることができる。
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。
以前のセットをストラッドルする４−チャネルフィルタバンク（即ち４つの主軸方向に集中した）は、２つの相補半帯域フィルタによって、次に相補半帯域再サンプルフィルタ及び再サンプルＨＴフィルタによって反復されて、形成されることができる。このフィルタセットのこのスペクトルは、図３９の右側に表される。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２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。
Figure 2009039548
 この変換は、−３ｄＢポイントが周波数θ0 に位置するようにフィルタの周波数変数をワープさせる。θ0 がπ／２ではないとき、全通過サブフィルタの二次多項式は、ｚ-1項の係数を獲得する。該合成フィルタは極ゼロペアにつき２回の乗算を要し、それでもこれは従来の基準形態のワークロードのまだ半分である。更に、原点の極は、（第二通過の遅延のために）一次全通過フィルタに変換し、非アクティブ極をアクティブ極に変換してさらに一次ステージを要する。図４０は図４４ａに示されたフィルタの周波数のワープしたバージョンを示す。このフィルタ及びその補体は両方とも、該ワープした構造から得ることができる。
帯域通過変換は、（１３）に表される。
Figure 2009039548
 この変換は中心周波数が周波数θ1 に位置するように該フィルタの周波数変数をワープさせる。θ1 が０．０に等しいなら、この変換は２．Ｃ．に述べられた反復変換と等しい。他のどの周波数でも、この変換は二次全通過フィルタを四次全通過構造に変換させる。これは、該合成フィルタの４つの極ゼロペアを形成するために４回乗算を要し、これはなお従来の標準形態のワークロードの半分である。更に、該変換は実数極（本来原点での極のイメージである）を２次全通過ステージを要する一対の複素数極に変換する。図４５は図４５に表されたフィルタの周波数をワープさせたバージョンを提供する。先のと同様、このフィルタ及びその補体の両方を該ワープ構造から得ることが可能である。
他の変換及び幾何学（７）は、デジタル全通過構造と共に使用されることができ、読者は豊富なオプションのために列挙された本論文の参考文献に向けられる。
Figure 2009039548
 （３）の根、ａn のＭ番目の根、及びその逆数は、示されたＭ次では図４２に表されるように原点の周りに等間隔で配置されている。全通過ステージにおいて乗算当りＭ個の極及びＭ個のゼロを実現することに注意されたい。これは例えば標準（因数分解された又は因数分解されない）標準形態が乗算当り１つの極（又はゼロ）に対し、２−通過フィルタは乗算当り２つの極及び２つのゼロを提供することを意味する。
単位サークルの周りを囲むと、全通過サブフィルタが各極ゼロペアの近くの位相において急速な変化を示していることがはっきりする。極の位置を適切に選択することによって、Ｍ通過フィルタの各レッグの位相変位は、選択されたスペクトル間隔以上に２π／Ｍの乗算によってマッチさせられる又は変化されることができる。これはＭ＝２及びＭ＝４で図４３ａ−図４３ｄで示されている。全通過サブフィルタの係数は、標準アルゴリズム（３）又はハリス及びドレイエによって開発された新しいアルゴリズムによって決定されることができ、最近出版された論文誌（ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ誌）に報告されている。
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。
これらの構造の主な利点は、所与のフィルタータスクのための非常に低いワークロードである。他の紙（８、９、１０）は、これらのフィルタによって呈示された有限演算への低感度について論じた。これらのフィルタの使用に対する主な障害は、これらの新しさ及びフィルタ重み計算のための利用可能な設計方法の欠如である。（該書籍において拝聴された優秀な調査に沿った）本論文は第一の問題を扱い、次の論文は第二の問題を扱う。
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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付録 Ｂ
Figure 2009039548
Figure 2009039548
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付録 Ｃ
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付録 Ｄ
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理想的なプレチスモグラフ波形を示す図である。 典型的な指を概略的に示す図である。 動作により発生した随伴性信号部分を含むプレチスモグラフ波形を示す図である。 一次生理学的信号を計算する生理学的モニタの概略図である。 二次信号を計算する生理学的モニタの概略図である。 一次生理学的信号を計算する生理学的モニタにおいて使用され得る適応ノイズキャンセラの一例を示す図である。 二次的な動作アーチファクト信号を計算する生理学的モニタにおいて使用され得る適応ノイズキャンセラの一例を示す図である。 マルチノッチフィルタの伝達関数を示す図である。 Ｎ個の成分を含む吸収材料の概略図である。 吸収材料の別の概略図であり、この吸収材料は１つの混合層を含めてＮ個の成分を含んでいる。 吸収材料の別の概略図であり、この吸収材料は２つの混合層を含めてＮ個の成分を含んでいる。 本発明の一態様に従って一次信号及び二次信号を計算するモニタの概略図である。 信号係数ｒ1 、ｒ2 ... ｒn の関数として、理想的な相関キャンセラのエネルギー又はパワー出力を示す図であり、この特定例ではｒ3 ＝ｒa であり、ｒ7 ＝ｒv である。 信号係数ｒ1 、ｒ2 ... ｒn の関数として、理想的でない相関キャンセラのエネルギー又はパワー出力を示す図であり、この特定例ではｒ3 ＝ｒa であり、ｒ7 ＝ｒv である。 最小自乗格子型予測手段及び回帰フィルタを含む結合プロセス推定手段の概略的なモデルである。 ＱＲＤ最小自乗格子型（ＬＳＬ）予測手段及び回帰フィルタを含む結合プロセス推定手段の概略的なモデルを示す図である。 図８でモデル化された結合プロセス推定手段をソフトウェア中で実行するためのサブルーチンを示すフローチャートである。 図８ａでモデル化された結合プロセス推定手段をソフトウェア中で実行するためのサブルーチンを示すフローチャートである。 最小自乗格子型予測手段と２つの回帰フィルタを有する結合プロセス推定手段の概略的なモデルである。 ＱＲＤ最小自乗格子型予測手段と２つの回帰フィルタを有する結合プロセス推定手段の概略的なモデルである。 本発明の一態様の教示に従う生理学的モニタの一例を示す図である。 ディジタル−アナログ変換装置を備えた低ノイズエミッタ電流駆動装置の一例を示す図である。 図１１の生理学的モニタの前置アナログ信号調整回路とアナログ−ディジタル変換回路を示す図である。 図１１のディジタル信号処理回路のさらなる詳細を示す図である。 図１１のディジタル信号処理回路により実行されるオペレーションのさらなる詳細を示す図である。 図１４の復調モジュールに関するさらなる詳細を示す図である。 図１４のデシメーションモジュールに関するさらなる詳細を示す図である。 図１４の統計モジュールのオペレーションの、より詳細なブロック図である。 図１４の飽和度変換モジュールの一実施形態のオペレーションのブロック図である。 図１４の飽和度計算モジュールのオペレーションのブロック図である。 図１４の脈拍数計算モジュールのオペレーションのブロック図である。 図２０の動作アーチファクト抑制モジュールのオペレーションのブロック図である。 図２０の動作アーチファクト抑制モジュールのオペレーションの別のブロック図である。 本発明の原理に従う飽和度変換曲線を示す図である。 飽和度値を得るための飽和度変換の別の実施形態のブロック図である。 図２３の別の実施形態によるヒストグラム飽和度変換を示す図である。 飽和度を得るための別の実施形態を示す図である。 飽和度を得るための別の実施形態を示す図である。 飽和度を得るための別の実施形態を示す図である。 本発明のプロセッサ及び相関キャンセラで使用される二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) を決定するための赤色光波長λa＝λred ＝６６０nmにおいて測定される信号を示す図である。測定信号は、一次部分ｓλa（ｔ）及び二次部分ｎλa（ｔ）を含む。 本発明のプロセッサ及び相関キャンセラで使用される二次基準ｎ'(ｔ) 又は一次基準ｓ'(ｔ) を決定するための赤外光波長λb＝λIR＝９１０nmにおいて測定される信号を示す図である。測定信号は、一次部分ｓλb（ｔ）及び二次部分ｎλb（ｔ）を含む。 本発明のプロセッサにより決定される二次基準ｎ'(ｔ) を示す。 二次基準ｎ'(ｔ) を用いて相関キャンセルにより推定された、λa＝λred ＝６６０nmにおいて測定された信号Ｓλa（ｔ）の一次部分ｓλa（ｔ）に対する有効な近似ｓ"λa（ｔ）を示す図である。 二次基準ｎ'(ｔ) を用いて相関キャンセルにより推定された、λb＝λIR＝９１０nmにおいて測定された信号Ｓλb（ｔ）の一次部分ｓλb（ｔ）に対する有効な近似ｓ"λb（ｔ）を示す図である。 Ｓ1 、Ｓ2 及びＳ3 で示される脳電図（ＥＣＧ）信号を得るための１セットの３同心電極、即ち３極電極センサを示す図である。各ＥＧＧ信号は、一次成分及び二次成分を含む。 タップ遅延ラインＦＩＲフィルタを示す図である。 ２つの周波数に対するＦＩＲフィルタ出力のベクトル和を示す図である。 Ｍ番目の全通過サブフィルタを示す図である。 ２パス全通過ネットワークからの相補的な低域通過及び高域通過フィルタを示す図である。 変換されたハーフバンドフィルタとしてのヒルベルト（Hilbert ）変換全通過フィルタを示す図である。 リサンプリング２パス全通過フィルタを示す図である。 Ｚ-4の多項式を有する反復２パスフィルタのスペクトルを示す図である。 ４チャネルのクワドラントに集中し主軸方向に集中したフィルタバンクのスペクトルを示す図である。 全通過フィルタの低域通過変換を示す図である。 全通過フィルタ構造を示す図である。 多相全通過構造を示す図である。 Ｍ次の全通過サブフィルタの極ゼロ分布を示す図である。 全通過フィルタパスの典型的な位相応答と、対応する振幅応答とを示す図である。 全通過フィルタパスの典型的な位相応答と、対応する振幅応答とを示す図である。 全通過フィルタパスの典型的な位相応答と、対応する振幅応答とを示す図である。 全通過フィルタパスの典型的な位相応答と、対応する振幅応答とを示す図である。 ２パス及び５パス多相全通過ネットワークの極ゼロプロットと振幅応答を示す図である。 ２パス及び５パス多相全通過ネットワークの極ゼロプロットと振幅応答を示す図である。 全通過フィルタの帯域通過変換を示す図である。

Claims (2)

  1. 心拍の影響を受けた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、電子処理システムを含む患者監視装置であって、
    前記電子処理システムが、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す値を決定する、
    患者監視装置。
  2. 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。
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