JP2009532072A - 臨床発作患者の監視方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
米国特許第7077810号(Lange、他)
米国特許第4657026号(Tagg)
米国特許第5235989号(Zomer)
米国特許第5957861号(Combs)
米国特許第6383142号(Gavriely)
米国特許第6436057号(Goldsmith、他)
米国特許第6856141号(Ariav)
米国特許第5964720号(PeIz)
米国特許出願第20050119586号(Coyle、他)
米国特許出願第20060084848号(Mitchnick)
米国特許第6984207号(Sullivan)
米国特許第6375621号(Sullivan)
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式において、Piは複数パラメータのうちの少なくとも1つのパラメータ、Nは複数パラメータのうちの1パラメータPに関連づけた定数、nはパラメータ数である。ここでの呼吸器疾患としては、様々の呼吸器疾患があるが、特に、喘息、慢性閉塞性肺疾患(COPD)を挙げることができる。
図19に、本発明の実施例において測定される機械的信号と各測定時期のSTDを示している。波形330は測定した機械的圧力信号を表し、領域332は領域333に示したSTDであり、領域334は領域335に示したSTDである。波形335におけるSTDレベルは波形333のところよりかなり大きい。波形335と333の間には波形336に示した有意の情動不安領域がある。システム10によって、身体姿勢の変化として事象336が特定できる。一方、波形337と339は同様にSTDを表している。よって、システム10は、事象338を身体姿勢の変化として識別しない。睡眠中の身体姿勢変化の回数及び運動分布は睡眠中の情動不安レベルとして表され、臨床状態を認定するための臨床パラメータとなる。
Ra(D):前回測定した夜の全部期間における平均呼吸数で除した平均呼吸数
R’(D):下式で計算した呼吸数の一次導関数
式において、R(D)は、日付Dにおける被検者の平均呼吸数であり、R(D−1)は日付D前の日付における被検者の平均呼吸数である。
Rb(D):先行する3夜を通した平均呼吸数で除した日付D前の夜の平均呼吸数
HRa(D):前回測定した全夜の平均心拍数数で除した平均心拍数
HR’(D):下式で計算した平均心拍数の一次導関数
式において、HR(D)は日付Dにおける被検者の平均心拍数であり、HR(D−1)は日付D前の日付における被検者の平均心拍数である。
AC(D):前回測定した全夜の測定値の平均で除した睡眠中の活動レベル(情動不安)の測定値
SE(D):前回測定した全夜の平均睡眠効率で除した同夜の睡眠効率
DI(D):前回測定した全夜の深呼吸の平均回数で除した同夜の深呼吸回数
N:多種の疾患の内の注目する疾患で決まる整数値であって、80〜110の間の数値で、主に、88〜92で、一例として、91
・主にレム睡眠中に起こる比較的変化が激しい不規則な呼吸数パターン
・たとえば、チェーン・ストークス呼吸のような主に数秒から数分の継続時間の周期的呼吸数変動パターン
・呼吸数の緩慢傾向(主に、健康な被検者の正常睡眠中の緩慢傾向には数時間持続する呼吸数単調減少が含まれ、喘息など慢性的に特定疾患に罹患している被検者では図5を参照して後述するように単調減少は認識されないか発症しないことがある。)
・咳や他の睡眠障害などの呼吸数パターン中断
・一時的覚醒による呼吸数パターン中断
・緩慢傾向の呼吸数変動パターン: モジュール22において、たとえば、一般に健康な被検者の基準値に対する増加値を接近する発作もしくは進行中の発作の指標として、あるいは、少なくとも1時間以上の、たとえば、特徴区分した少なくとも2時間、3時間、あるいは、4時間の間の呼吸数の単調増加の減衰の指標として、あるいは、前記減衰を発作の重症度に左右される増加呼吸数変動パターンへの変換の指標として解釈する。
・呼吸数パターン: モジュール22において、たとえば、睡眠の最初の2時間、3時間、4時間の間などの最初の数時間における呼吸数の増加または減少しない状態を接近する発作もしくは進行中の発作の指標として解釈する。
・呼吸数変動パターン: モジュール22において、呼吸数変動における減少を接近する発作もしくは進行中の発作の指標として解釈する。斯かる減少は一般に、発症の前兆として発生し、発作中の息切れの進行と共に激しくなる。
・呼吸反復パターン: モジュール22において、呼吸反復の大幅な増加を接近する発作もしくは進行中の発作の指標として解釈する。呼吸反復パターンには、限定的ではないが、吸気時間/総呼吸反復時間、呼気時間/総呼吸反復時間、(吸気時間+呼気時間)/総呼吸反復時間がある。
・夜間睡眠の終了(主に、約午前3時から午前6時の間)に向かう呼吸数の変化
・咳、睡眠障害、覚醒などによる呼吸数パターンの中断: モジュール22において、これらの発現を定量化して、喘息発作の可能性を予測する関連性を判定する。
式において、AiはパラメータPiに与えられる相対重みであり、ΔPiは或る夜の値Piと値Piに設定された基準値との差である。Fは主に、毎時間乃至毎晩計算され、個人履歴に基づいて予め決められた参照値と比較される値である。値Fが参照値を超えた場合、システムは被検者乃至医療関係者に警報を与える。どのパラメータPiにも適するように、値ΔPiの符号の代わりに絶対値ΔPiを考察する。また、どのパラメータPiにも適するように、平方、平方根、指数関数、対数、あるいは、同様の他の関数を用いて考察する。
別の方法として、値ΔPiの代わりにどのパラメータPiにも適するように、値ΔPiを参照テーブルに入力して求めた値を用いることもできる。更に他の方法として、得られた関数Fを(予め設定した、もしくは、学習した)参照テーブルに入れて結果を解釈することもできる。
・発作が発生するたびに、被検者乃至医療従事者がユーザーインターフェース24を用いてシステム10に発作の発生情報を入力する。または、発作を明確に表すパラメータ(たとえば、毎分30回の呼吸を超える呼吸数)を検出することでシステム自身が発作を認識する。更に他の方法として、システム10が投薬装置266からの入力に基づいて発作の発生を検出する(たとえば、発作の発現を表す閾値を超えると吸入器の使用レベルであると判断する)。
・適時(たとえば、2週間毎)に、システム10で実際の発作とシステムが警報を発した発作とを比較する。
・正確に予測された発作、偽陰性、偽陽性の夫々について、現在の閾値、重み、確率分布に従ってシステムが発した予測の正確度をシステム10がチェックする。
・チェック結果に応じて、システムで1以上の閾値、重み、確率分布を増分的に調整する。
特に、システム10で発作を定量化することで、夜間情動不安乃至覚醒の客観的尺度が得られる。上記したように、システム10では、特定の周波数領域における被検者の運動信号を分析し、呼吸数及び心拍数に対応する周波数領域信号(更には、対応する高調波も選択的に用いる)におけるピークを特定する。被検者の身体運動によって、突発的に、且つ、通常は強力な非周期運動信号を生じる。システム10で、モニタ期間をいくつかの呼吸サイクルを含む、特に30〜300秒、たとえば、60秒の継続時間に分割する。各発作を「安静」か「喘鳴」と識別する。つまり、パワースペクトルが被検者の呼吸において想定される範囲(たとえば、0.2〜0.5Hz)であれば安静と見なす。各安静状態について機械的信号の標準偏差を計算する。情動不安レベルを次のように求めることができる。即ち、初期においてシステム10が各時間区間の閾値レベルを規定する。たとえば、「安静」状態におけるデータの標準偏差を参考に閾値を設定し、連続的な「喘鳴」状態を有効とする。たとえば、閾値を標準偏差の2〜10倍、例として、標準偏差の3倍、とする。各時間区間について対応する閾値以上の機械的データ信号の範囲を、「米国アカデミー睡眠薬総括書(2003年第26(3)号第342〜92頁)」の著者アンコリーイスラエル等が提案するデジタル積分法に示されたような継続時間の情動不安を推定する。
式において、X(i)は運動センサ30からサンプリングされた未処理信号である。たとえば、X(i)が毎秒10サンプルであれば、αの最適値は0.01から0.1の間、例として、0.05になる。信号Jは主に全夜の平均であり、標準偏差を計算する。或る時点でJ(i)が少なくとも2秒経過した期間の標準偏差の2倍以上平均を上回る場合は、情動不安の症状とする。
1.スライド枠長さを長くしてARモデル計算のサンプリング点を十分にする。
2.スライド枠長さと移動量を短くして時間周波数特性における代表点数を求める。
1.呼吸運動:たとえば、1〜6秒の周期的信号、及び、0.3〜2秒間の心拍振動
2.約1秒の時定数を有する身体情動不安による非定常動的要素
3.時定数が約10秒のセンサに関連した過渡的作用
4.外部の機械的衝撃
《睡眠障害》
1)浅い眠りの合計時間: データ信号が上記閾値以上の累積時間
2)睡眠障害の総合力: 閾値以上のデータの範囲(積分)
3)睡眠効率: 安眠期と総睡眠期との比率
《心拍数》
《振戦》
《睡眠段階》
《呼吸数パターン》
《PCA分析》
《低血糖症》
式において、
RRS=(現在の呼吸数)/(基準呼吸数)X100
HRS=(現在の心拍数)/(基準心拍数)X100
TRS=(現在の振戦レベル)/(基準振戦レベル)X100
RRS=(現在の情動不安レベル)/(基準情動不安レベル)X100
《鬱血性心不全》
《不眠症》
《反射神経》
《心拍数標準偏差》
Claims (116)
- 被検者に接触することなく低血糖症に関する1以上の臨床パラメータをモニタし、少なくとも1つの臨床パラメータの変異を検出し、少なくとも1つの臨床パラメータの偏差が許容値から逸脱した場合に警告を発することを特徴とする被検者12の低血糖症の発症を検出する方法。
- 少なくとも1つの臨床パラメータの基準値を決定すると共に、前記基準値から前記の少なくとも1つの臨床パラメータの変数を決定することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 睡眠中の被検者に実行することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者に接触することなく低血糖症に関する1以上の臨床パラメータをモニタする少なくとも1つのセンサ30と、少なくとも1つの臨床パラメータを検出する分析器16と、少なくとも1つの臨床パラメータの偏差が許容値から逸脱した場合に警告を発する手段よりなることを特徴とする被検者12の低血糖症の発症を検出するための装置。
- 前記分析器16に更に、少なくとも1つの臨界パラメータの基準値を決定する手段を設け、前記基準値に対する前記少なくとも1つの臨界パラメータの変化を検出する機能を前記分析器に持たせたことを特徴とする請求項5に記載の装置。
- 臨床パラメータは、呼吸数、心拍数、動悸の発生、情動不安状態、振戦のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項5または請求項6に記載の装置。
- 睡眠中の被検者に用いることを特徴とする請求項5〜7のいずれか1項に記載の装置。
- 被検者12の咳を検出する方法であって、被検者に接触することなく被検者近傍で音声信号を検出し、検出音声信号を分析し、音声信号の時間周波数特性の変化を確定して咳を識別することを特徴とする方法。
- 睡眠中の被検者に実施することを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項9または請求項10に記載の方法。
- 被検者12に接触することなく音声信号を検出する電子音声信号検出器110と、音声信号の時間周波数特性における変化の音声信号の周波数変化を確定することで咳を識別する信号分析器16とからなることを特徴とする被検者の咳を検出するための装置。
- 睡眠中の被検者に用いることを特徴とする請求項12に記載の装置。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項12または請求項13に記載の装置。
- 被検者12の近傍の音声信号を検出し、被検者を視認または被検者に接触することなく被検者の運動を検知して検知運動に対応する運動信号50を生成し、音声信号と運動信号を分析して咳を識別することからなることを特徴とする被検者の咳を検出するための方法。
- 運動信号の特徴を判定し、肺に体液を鬱滞させた被検者及び喫煙する被検者の一方に関連する基準値に前記特徴を比較することによって前記分析処理を行うことを特徴とする請求項15に記載の方法。
- 被検者近傍からの音声信号検出は、複数の空間音声センサからの複数の音声信号を検出することからなり、前記分析は複数の空間音声信号を分析して音声信号源を特定することを特徴とする請求項15または請求項16に記載の方法。
- 睡眠中の被検者に実施することを特徴とする請求項15〜17のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項15〜18のいずれか1項に記載の方法。
- 音声信号センサ110と、被検者に接触することなく患者の運動を検出して検出運動に対応する運動信号を生成する運動センサ30と、音声信号と運動信号を分析して咳を識別する信号分析器16とからなることを特徴とする被検者の咳を検出するための装置。
- 前記信号分析器に、運動信号の特徴を判定し、肺に体液を鬱滞させた被検者及び喫煙する被検者の一方に関連する基準値に前記特徴を比較する機能を持たせたことを特徴とする請求項20に記載の装置。
- 複数の音声信号を前記分析器に送る複数の空間音声センサを有すると共に、前記分析器によって前記複数の音声信号を関連づけて音声信号源を特定することを特徴とする請求項20または請求項21に記載の装置。
- 被検者12に接触せずに被検者の身体の一部の機械信号を検出できる複数のメカニカルセンサを設け、複数のセンサからの複数の機械的信号を検出し、複数の機械的信号を分析して浮腫の存在を測定することを特徴とする被検者の浮腫を検出するための方法。
- 前記分析に、被検者における機械的信号分布を検出して浮腫の存在を測定することを特徴とする請求項23に記載の方法。
- 前記複数のメカニカルセンサに複数の圧力センサを用いたことを特徴とする請求項23または請求項24に記載の方法。
- 睡眠中の被検者に実施することを特徴とする請求項23〜25のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項23〜26のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者12に接触せずに被検者の身体の一部の機械信号を検出して、複数のセンサからの複数の機械的信号を生成する複数のメカニカルセンサ30と、複数の機械的信号を分析して浮腫の存在を測定する信号分析器16とからなることを特徴とする被検者の浮腫を検出するためのシステム。
- 前記分析器で、被検者における機械的信号分布を検出して浮腫の存在を測定することを特徴とする請求項28に記載のシステム。
- 前記複数のメカニカルセンサに複数の圧力センサを用いたことを特徴とする請求項28または請求項29に記載のシステム。
- 睡眠中の被検者に用いることを特徴とする請求項28〜30のいずれか1項に記載のシステム。
- 被検者の応諾を要せずに適用することを特徴とする請求項28〜31のいずれか1項に記載のシステム。
- 被検者に接触せずに被検者の呼吸の運動を検出して検出運動から対応する信号50を生成し、被検者の呼吸に対応する検出運動信号から呼吸関連信号52を抽出し、呼吸関連信号を分析して無呼吸の徴候を予測することを特徴とする無呼吸の徴候を検出するための方法。
- 前記運動には更に心拍に関連する運動が含まれ、被検者の心拍に対応する検出運動信号から心拍関連信号54を抽出し、呼吸関連信号を分析して無呼吸の徴候を予測することを特徴とする請求項33に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに適用することを特徴とする請求項33または請求項34に記載のシステム。
- 無呼吸の徴候を予測した時に無呼吸被検者を治療することを特徴とする請求項33〜35のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者に接触せずに被検者の呼吸に関連する呼吸運動を検出して検出運動に対応する信号50を生成する少なくとも1つのセンサ30と、被検者の呼吸に対応する検出運動信号50から呼吸関連信号52を抽出して呼吸関連信号を分析して無呼吸の徴候を予測する分析器よりなることを特徴とする無呼吸の徴候を検出するためのシステム。
- 前記運動には更に心拍に関連する運動が含まれ、前記分析器で、被検者の心拍に対応する検出運動信号から心拍関連信号54を抽出し、呼吸関連信号を分析して無呼吸の徴候を予測することを特徴とする請求項37に記載のシステム。
- 無呼吸の徴候を予測した時に無呼吸被検者を治療することを特徴とする請求項37または請求項38に記載のシステム。
- 被検者の近傍で音声信号を検出し、被検者に接触せずに被検者の呼吸を検出して検出した呼吸に対応する呼吸関連信号を生成し、音声信号と呼吸関連信号を分析して無呼吸の徴候を検出することを特徴とする無呼吸の徴候を検出するための方法。
- 前記分析が、音声信号の振幅の低下を検出し、呼吸関連信号の振幅の少ない低下、または、無振幅低下の相互関連をとる処理からなることを特徴とする請求項40に記載の方法。
- 鼾発症中に行うことを特徴とする請求項40または請求項41に記載の方法。
- 無呼吸発作の検出に続いて治療装置を作動させることを含み、少なくとも無呼吸を低減させることを特徴とする請求項40〜42のいずれか1項に記載の方法。
- 無呼吸が収まったところで治療装置を停止させることを特徴とする請求項43に記載の方法。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく実施することを特徴とする請求項40〜44のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項40〜45のいずれか1項に記載の方法。
- 音声信号を検出する音声センサ110と、被検者に接触せずに被検者の呼吸を検出して呼吸に対応する呼吸関連信号を生成する少なくとも1つのセンサ30と、音声信号と呼吸関連信号を分析して無呼吸の徴候を検出する分析器16とからなることを特徴とする無呼吸の徴候を検出するための装置。
- 前記分析が、音声信号の振幅の低下を検出し、呼吸関連信号の振幅の少ない低下、または、無振幅低下の相互関連をとる処理からなることを特徴とする請求項47に記載の装置。
- 前記音声センサを鼾検出に適用することを特徴とする請求項47または請求項48に記載の装置。
- 治療装置と、無呼吸を検出した時に前記治療装置を作動させる手段とを更に有することを特徴とする請求項47〜49のいずれか1項に記載の装置。
- 無呼吸が収まったところで治療装置を停止させる手段を有することを特徴とする請求項50に記載の方法。
- 妊婦に接触せずに妊婦の運動を検出して検出運動から対応する信号を生成し、検出信号を分析して陣痛時の子宮収縮を検出することからなることを特徴とする妊婦の子宮収縮を検出するための方法。
- 子宮収縮を検出し、検出した子宮収縮が早産の徴候であれば、早産を阻止する治療を施すことを特徴とする請求項52に記載の方法。
- 妊婦の心拍数及び呼吸数に少なくとも一方を検知して陣痛時の子宮収縮の発生の検出を補助することを含む請求項52または請求項53に記載の方法。
- 陣痛時の子宮収縮時期における陣痛時の子宮収縮の回数と陣痛時の子宮収縮の比率の少なくとも一方を判定し、斯かる回数と比率の少なくとも一方を規定の閾値と比較し、規定の閾値を超えた場合に警報を発することを特徴とする請求項52〜54のいずれか1項に記載の方法。
- 妊婦が着用する衣類に接触したり、視認することなく実行することを特徴とする請求項52〜55のいずれか1項に記載の方法。
- 妊婦の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項52〜56のいずれか1項に記載の方法。
- 妊婦に接触せずに妊婦の運動を検出して検出運動から対応する信号50を生成する少なくとも1つの運動センサ30と、少なくとも1つの検出信号を分析して陣痛時の子宮収縮を検出する信号分析器とからなることを特徴とする妊婦の子宮収縮を検出するための装置。
- 妊婦の子宮収縮を検出したら治療を行う手段を設け、妊婦の負担を軽減することを特徴とする請求項58に記載の装置。
- 心拍数センサ及び呼吸数センサのうちの少なくともいずれか一方を備え、前記分析器で検出心拍数及び検出呼吸数の少なくとも一方を用いて陣痛時の子宮収縮の発生の検出を行うことを特徴とする請求項58または請求項59に記載の装置。
- 陣痛時の子宮収縮時期における陣痛時の子宮収縮の回数と陣痛時の子宮収縮の比率の少なくとも一方を判定する手段と、斯かる回数と比率の少なくとも一方を規定の閾値と比較する手段と、規定の閾値を超えた場合に警報を発する警報器とを更に備えたことを特徴とする請求項58〜60のいずれか1項に記載の装置。
- 妊婦を見ないで用いることを特徴とする請求項58〜61のいずれか1項に記載の装置。
- 妊婦の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項58〜62のいずれか1項に記載の装置。
- 被検者12に接触せずに被検者の呼吸を検出して検出呼吸に対応する呼吸関連信号52を生成し、呼吸関連信号を分析してレム睡眠状態を検出することからなる被検者のレム(REM)睡眠を識別する方法。
- 前記分析には、呼吸関連信号から呼吸パターンを求め、呼吸率変動性(BRV)を計算してレム睡眠の発生を検出する処理が含まれることを特徴とする請求項64に記載の方法。
- レム睡眠の発生中またはレム睡眠発生直後に被検者を覚醒させる処理を更に有する請求項64または請求項65に記載の方法。
- レム睡眠の発生中に被検者に薬剤を投与する処理を更に有する請求項64〜66のいずれか1項に記載の方法。
- 非レム睡眠の発生中に被検者に薬剤を投与する処理を更に有する請求項64〜67のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく実施することを特徴とする請求項64〜68のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者に接触せずに、且つ、被検者の応諾を要せずに被検者の呼吸を検出し検出呼吸に対応する呼吸関連信号52を生成する少なくとも1つのセンサ30と、呼吸関連信号分析してレム睡眠状態を検出する信号分析器16とからなることを特徴とする被検者のレム(REM)睡眠を識別する装置。
- 前記分析器に、呼吸関連信号から呼吸パターンを求め、且つ、呼吸率変動性(BRV)を計算する機能を持たせたことを特徴とする請求項70に記載の装置。
- レム睡眠の発生中に被検者を覚醒させる手段を更に持たせた請求項70または請求項71に記載の装置。
- レム睡眠発生直後に被検者を覚醒させる手段を更に持たせた請求項70〜72のいずれか1項に記載の装置。
- レム睡眠の発生中に被検者に薬剤を投与する手段を更に持たせた請求項70〜73のいずれか1項に記載の装置。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく適用できることを特徴とする請求項70〜74のいずれか1項に記載の装置。
- 被検者12の運動を検出して検出運動に応じた検出運動信号50を生成し、検出運動信号から心拍関連信号を確定し、心拍関連信号から第1の呼吸関連信号を確定し、検出運動信号から直接第2の呼吸関連信号を確定し、第1の呼吸関連信号と第2の呼吸関連信号を比較して心拍関連信号の有効性を決定することからなることを特徴とした被検者の心拍数及び呼吸数を同時に測定する方法。
- 被検者に接触しないで実施できることを特徴とした請求項76に記載の方法。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく実施することを特徴とする請求項76または請求項77に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項76〜78のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者の運動を検出して検出運動に応じた検出運動信号50を生成する少なくとも1つの運動センサ30と、検出運動信号から心拍関連信号54を確定し、心拍関連信号から第1の呼吸関連信号を確定し、検出運動信号から直接第2の呼吸関連信号を確定し、第1の呼吸関連信号と第2の呼吸関連信号を比較して心拍関連信号の有効性を決定する信号分析器16とからなることを特徴とする被検者の心拍数及び呼吸数を同時に測定するシステム。
- 被検者に接触しないで使用できることを特徴とした請求項80に記載のシステム。
- 被検者に接触したり、あるいは、被検者を視認することなく使用できることを特徴とする請求項80または請求項81に記載のシステム。
- 被検者の応諾を要せずに使用できることを特徴とする請求項80〜82のいずれか1項に記載のシステム。
- 被検者12に接触せずに被検者の運動を検出して検出運動に対応した検出運動信号を生成し、検出運動信号の変化を測定し、前記変化を判定基準と比較して被検者の姿勢位置が変化したか否かを決定することからなる被検者の姿勢位置の変化をモニタする方法。
- 睡眠中の被検者に実行することを特徴とする請求項84に記載の方法。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく実施することを特徴とする請求項84または請求項85に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに適用することを特徴とする請求項84〜86のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者12に接触せずに被検者の運動を検出して検出運動に応じて検出運動信号50を生成する少なくとも1つのセンサ30と、検出運動信号の変化を測定する手段と、前記変化を判定基準と比較して被検者の姿勢位置が変化したか否かを決定する手段とからなる被検者の姿勢位置の変化をモニタするシステム。
- 睡眠中の被検者に用いることを特徴とする請求項88に記載のシステム。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく適用できることを特徴とする請求項88または請求項89に記載のシステム。
- 被検者の応諾を要せずに適用することを特徴とする請求項88〜90のいずれか1項に記載のシステム。
- 被検者12に接触せずに被検者の複数の臨床パラメータを検出して検出臨床パラメータに対応した複数の臨床パラメータ信号を生成し、前記複数の臨床パラメータ信号を合成し、合成臨床パラメータを分析して臨床徴候をモニタあるいは予測することからなる被検者をモニタする方法。
- 前記臨床パラメータが、呼吸数、心拍数、咳回数、呼気/吸気率、呼吸増大量、深呼吸、振戦、睡眠周期、情動不安のパターン、睡眠の長さ及び周期性であることを特徴とする請求項92に記載の方法。
- 合成臨床パラメータ信号の分析において、合成臨床パラメータ信号を基準値と比較する処理を行うことを特徴とする請求項92または請求項93に記載の方法。
- 複数の臨床パラメータ信号の合成において、基準値との比較に基づいて複数の臨床パラメータ信号のスコアを抽出する処理を行うことを特徴とする請求項92〜94のいずれか1項に記載の方法。
- 前記スコアを閾値スコアに比較する処理を更に含むことを特徴とする請求項95に記載の方法。
- 前記スコアと前記閾値スコアとの比較に応じて被検者を治療する処理を更に含むことを特徴とする請求項96に記載の方法。
- 前記分析において、合成臨床パラメータ信号の変動と治療計画における変更との相関をとる処理を更に含むことを特徴とする請求項92〜97のいずれか1項に記載の方法。
- 前記複数の臨床パラメータのうちの少なくとも1つに睡眠段階を含み、合成臨床パラメータ信号の分析において、睡眠中の合成臨床パラメータ信号の変動を検出する処理を含むことを特徴とする請求項92〜98のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者12に接触せずに被検者の複数パラメータを少なくとも3日間に亘って測定し、各日付Dにおけるパラメータに基づく呼吸器疾患スコアS(D)を評価し、日付Dの呼吸器疾患スコアS(D)を日付D前の少なくとも1日の被検者のスコアを比較して被検者の相対状態を判定することからなることを特徴とする呼吸器疾患のある被検者の状態をモニタする方法。
- 前記複数パラメータの少なくとも1つに、日付D前の少なくとも3日間の平均呼吸数で除算した日付Dの日平均呼吸数よりなる被検者の平均呼吸数Ra(D)を含むことを特徴とする請求項100に記載の方法。
- 複数パラメータに、被検者の日付Dにおける呼吸数の一次導関数R”(D)において下式で計算した値を含み、
- 呼吸疾患が喘息であることを特徴とする請求項100〜102のいずれか1項に記載の方法。
- 呼吸疾患が慢性閉塞性肺疾患(COPD)であることを特徴とする請求項100〜103のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者12に接触せずに被検者の心拍数を検出して心拍数に対応した信号を生成し、心拍信号を分析して被検者の呼吸数を確定することからなる被検者の心拍数から呼吸数を検出する方法。
- 睡眠中の被検者に実行することを特徴とする請求項105に記載の方法。
- 被検者12に接触しないで被検者の呼吸を検出して複数回の呼吸に対応する複数の呼吸信号を生成し、複数の呼吸信号を合成して被検者の特性呼吸パラメータを求め、前記特性呼吸パラメータから呼吸発作の徴候を予測することからなる被検者の呼吸器発作の徴候をモニタする方法。
- 合成処理に、同期平均化処理を含めたことを特徴とする請求項107に記載の方法。
- 同期平均化処理に、複数の呼吸信号を整合する処理を含めたことを特徴とする請求項108に記載の方法。
- 整合処理に、呼吸信号属性を整合する処理を含めたことを特徴とする請求項109に記載の方法。
- 複数の呼吸信号を合成して被検者の特性呼吸パラメータを求める処理に、複数の呼吸信号から呼吸スコアを計算する処理を含めたことを特徴とする請求項107〜110のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく実施することを特徴とする請求項117〜111のいずれか1項に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行する請求項107〜112のいずれか1項に記載の方法。
- 運動センサで被検者の運動を検出して検出運動に対応する電気信号を生成し、少なくとも2つの期間に亘って検出運動信号の変化を測定し、前記少なくとも2つの期間の変化を比較して被検者の情動不安状態を判定することからなる被検者の情動不安状態を判定する方法。
- 被検者に接触せずに、あるいは、被検者を視認することなく実施することを特徴とする請求項114に記載の方法。
- 被検者の応諾を要せずに実行することを特徴とする請求項114または請求項115に記載の方法。
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