JP2010535047A - 呼吸数を測定するための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
光電脈波信号(PPG)から該信号の自己回帰モデリングを使用することによって呼吸数を測定するための方法および装置。PPG信号は、信号の別個の区間を得るために、一般に25秒だけ重なり合う30秒の長さの重なり合うウインドウにウインドウ分割され、各区間は、ローパスフィルタ処理されて、ダウンサンプリングされ、トレンド除去された後、全極自己回帰(AR)モデルを使用してARモデリングされる。ARモデルは信号における支配的な周波数の特定を可能にし、呼吸数に対応する極は、該極が表わす呼吸数および大きさを考慮することによって特定される。30秒ウインドウの各々が呼吸数概算値を与え、5秒だけずらされた連続ウインドウの使用が5秒毎に呼吸数概算値をもたらす。呼吸数概算値の時系列は、大きさの大きい変化または呼吸数の大きい変化を表わす測定値を拒絶するカルマンフィルタ処理ができる。
【選択図】図2
【選択図】図2
Description
本発明は、人または動物の被検体の呼吸数を測定するための方法および装置に関する。
呼吸速度としても知られる呼吸数の測定は、特に呼吸抑制に伴う危険に晒されている被検体においては健康管理の重要な態様である。しかしながら、呼吸数を測定する既存の方法は、それらと関連する多くの困難を有している。例えば、吸気と呼気との間の胸の両端間の電気インピーダンスの変化の測定に基づく電気インピーダンスニューモグラフィは、特に患者が移動するときにアーチファクトになりやすい。吸入空気と吐き出し空気との間の温度の違いを監視することにより呼吸数を測定する気流センサ、例えば鼻サーミスタは、患者が長期間にわたって使用するのに快適ではない。喉の音響監視も提案されてきたが、この場合も先と同様、これがアーチファクトに晒される。
光電脈波(以下、PPGと称される)から呼吸数信号を得るための提案がなされてきており、これは、通常は血液中の酸素飽和度および心拍数(脈拍数とも称される)を測定するために使用される信号である。PPGは、指や耳たぶなどの身体部分の動脈血の流れによって引き起こされる2つの波長(通常は、赤および赤外線)のうちの一方の光の吸収の変化を測定することによって得られる。PPG信号は、心拍数で振動する信号であるが、長期にわたる変調を呼吸数に伴う。PPGから呼吸波形を抽出することは容易ではなく、3つのカテゴリーの技術、すなわち、デジタルフィルタリング、周波数領域(ペリオドグラム)解析、および、時間周波数(ウェーブレット)解析が提案されてきた。しかしながら、今まで、これらの技術は、主に呼吸変調の変動性に起因して、完全に満足できないことが分かってきた。
したがって、本発明は、被検体から光電脈波を得るステップを含む、被検体の呼吸数を測定する方法であって、光電脈波の複数の別個の時間のそれぞれを対応する自己回帰モデルを使用してモデリングするステップと、光電脈波の別個の時間の自己回帰モデルの極を見つけるステップと、それぞれの時間における極から、各時間における呼吸数を計算するステップとを更に備える方法を提供する。
このように、本発明は、PPG波形の連続する区間またはウインドウの自己回帰(AR)モデリングを使用して、各区間における周波数成分を測定する。ARモデルの各極は特定の周波数成分を表わし、また、呼吸数は、呼吸波形を表わす極を特定することによって得られる。信号のそれぞれの連続する区間においてこの極を見つけることにより、連続する区間のそれぞれにおける呼吸数を計算することができる。
別個の時間は、連続する重なり合うウインドウであることが好ましい。ウインドウの重なり量および長さは、特定の時間における呼吸数を出力する前に許容できる遅延量にしたがって、必要とされる精度のレベルに応じて、選択することができる(時間を長くすると自己回帰モデリングの精度を高めることができるが、結果が出力される前に長い待ち時間が必要になる)。例えば、ウインドウは、それぞれが互いから5〜15秒だけずらされる20秒〜1分の長さの連続するウインドウであってもよい。1つの例において、ウインドウは、それぞれが5秒だけずらされる30秒の長さである。これは5秒毎に呼吸数の出力をもたらし、これは先行する30秒にわたる平均呼吸数に対応する。
PPG信号は、それがモデリングされる前にダウンサンプリングされることが好ましい。ダウンサンプリングにより、呼吸数に対応する極を更に容易に特定することができる。一般に100Hzのサンプリング周波数で得られるPPG信号は、例えば、1Hzまたは2Hzまでダウンサンプリングされてもよく、これは、呼吸数に類似する周波数で低調波を有することができる心拍数成分を減衰させるのに有効である。(ダウンサンプリングされた)PPG信号は、任意のDCオフセットを除去するためにトレンド除去されることも好ましい。これはモデリングプロセスを簡略化する。PPG信号は、心拍周波数以上の周波数成分を減衰させるためにダウンサンプリング前にローパスフィルタ処理されてもよい。
ARモデルにおいて呼吸数に対応する極を特定するために、対象の範囲内、例えば0.08〜0.7Hz(4.8−42拍/分)の周波数に対応する極が特定され、また、その大きさが所定の閾値よりも大きいこの範囲で最低の周波数を有する極が、呼吸数を表わす支配的な極として特定される。これは、例えば、呼吸数の高調波(呼吸数の2倍)を表わす極を選択することを回避する。閾値の大きさは、対象の周波数範囲内にあるもののうち最も大きい大きさを有する極の95%に設定されてもよい。
自己回帰モデルの次数は、好ましくは7〜13であり、より好ましくは9、10または11である。モデルの次数が高ければ高いほど、モデリングが更に正確になるが、処理時間が長くなればなるほど、その中から呼吸極(breathing pole)を特定すべき必要がある極の数が多くなる。
本方法は、各ウインドウ毎に1つずつ、一連の呼吸数測定値をもたらす。この一連の測定値は、呼吸数概算を向上させるために更に処理されるのが好ましい。例えば、呼吸数が1つの読取値から次の読取値へと大きく変化するのは異常であるため、一連の測定値が例えばカルマンフィルタを使用して平滑化されてもよい。これは、呼吸数の所定の変化から外れる任意の異常測定値を拒絶するのに有効である。
該測定によってもたらされる呼吸数測定値は、他のセンサ、例えばインピーダンスニューモグラフ、鼻サーミスタ等から得られる呼吸数測定値と組み合わされてもよく、また、2つの測定値が、国際公開第03/051198号に記載されるように、各測定値における信頼度のレベルから得られるそれぞれの加重と組み合わされてもよい。
本発明の他の態様は、本方法にしたがって呼吸数を測定するための装置を提供する。そのような装置は、PPG入力を受け入れ、随意的に他のセンサによる呼吸数入力を受け入れるとともに、前述したように信号を処理して、呼吸数をディスプレイ上に表示する。
本発明は、ソフトウェアで具現化されてもよく、したがって、本方法の処理ステップを実行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム、および、プログラムを有するコンピュータ可読記憶媒体にまで及ぶ。
添付図面を参照して本発明を一例として更に説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る呼吸数測定装置を概略的に示している。呼吸数測定値を生成するモデリングプロセスおよびフィルタリングプロセスがプロセッサ1で行なわれ、また、呼吸数は、数字として、または、時系列として、あるいは、これらの両方でディスプレイ2上に表示される。プロセッサ1は、酸素飽和度測定および心拍数測定のために使用される標準的なPPGセンサからPPG入力3を受けるとともに、随意的に、鼻サーミスタおよび電気インピーダンスニューモグラフなどの異なるタイプのセンサから他の呼吸数入力4を受ける。
この実施形態における信号処理を詳しく説明する前に、自己回帰(AR)モデリングの一般原理についてここで簡単に説明することが役立つかもしれないが、ARモデリングは例えば音声分析の分野で良く知られている。
ARモデリングは、信号の現在の値x(n)を先行するp個の値の線形加重和としてモデリングできる線形予測問題として体系化することができる。パラメータpは、信号を形成する一連の値の長さNよりも通常はかなり小さいモデル次数である。したがって、
そのため、出力x(n)の値は、それ自体、誤差e(n)を伴う線形回帰であり、誤差e(n)は、通常はゼロ平均とσ2の分散とを伴って分布されると考えられる。あるいは、出力x(n)および入力e(n)を伴う系に関してモデルを視覚化することができ、その場合、以下に示されるように伝達関数Hを作ることができる。
式2に示されるように、H(z)の分母をp個の項に因数分解することができる。これらの項のそれぞれは、H(z)の極に対応するH(z)の分母のルートziを定める。H(z)は有限ゼロを有していないため、ARモデルは全極モデルである。極は、複素共役対において生じるとともに、信号のパワースペクトルにおけるスペクトルピークを定める。極は、大きさ(原点からの距離)と位相角(実軸との角度)とを有するものとして複素平面内で視覚化できる。より高い大きさの極は、より高い大きさのスペクトルピークに対応し、また、各スペクトルピークの共振周波数は、対応する極の位相角によって与えられる。所定の周波数fに対応する位相角θは、それがサンプリング間隔Δt(サンプリング周波数の逆数)にも依存することを示す式3によって定められる。
θ=2πfΔt (3)
θ=2πfΔt (3)
したがって、適した次数のARモデルを信号に適合させることは、信号のスペクトル組成を明らかにする。以下で説明するように、呼吸数に対応するPPG信号のARモデルにおける極は、通常の信号において予期される呼吸周波数によって規定される範囲内の位相角を用いた極の検索によって特定することができる。
極を見つけるため、モデルを信号に適合させるためのユール・ウォーカの式を使用してモデルパラメータakが最初に得られ、akの値から、p個の極z1〜zpの値を計算することができる。H(z)の分母のp個のルートzi(i=1〜p)に対応するH(z)のp個の極は、標準的な数学的手順(例えば、MATLABルーチンルート)を用いて見つけられる。各極zkを複素数xk+jykとして書き表わすことができるため、複素平面の上半分の当該極の位相角から、その極によって表わされる周波数を以下のように計算することができる。
θ=tan−1y/x=2πfk・1/fs (4)
ここで、fsはサンプリング周波数であり、大きさrは(x2+y2)l/2である。
θ=tan−1y/x=2πfk・1/fs (4)
ここで、fsはサンプリング周波数であり、大きさrは(x2+y2)l/2である。
その背景を考慮して、図2は、本発明の一実施形態に係るPPG信号の処理を示している。ステップ10においてPPG信号が受信され、この信号は、一般に、100Hzなどの高いサンプリング周波数fsでサンプリングされる信号である。未加工のPPG信号は、別個の重なり合う時間またはウインドウへと分けられ、各ウインドウは、例えば30秒の長さであり、その先行するウインドウから5秒ずらされるが、必要に応じて異なるウインドウサイズおよびずれを使用することができる。各呼吸数測定値は実質的にはウインドウにわたる平均値であり、そのため、長いウインドウを使用することによりモデリングの精度を高めることができるが、それにより、長い遅延ももたらし、そのため、得られる測定値が現在の瞬間における呼吸数をあまり表わしていない。
PPG信号は、ステップ12においてローパスフィルタを使用して予めフィルタ処理されるとともに、ステップ14において後述するようにダウンサンプリングされる。
短い30秒のウインドウを使用すると、ARモデルのパラメータを概算するために利用できるデータの量が減少し、そのため、呼吸数測定値の精度が低下する。ダウンサンプリング率を減少させることによってデータの量を増大させることができるが、ダウンサンプリングされた信号において心拍周波数が再び際立ち、心拍数の低調波に起因する極が同様の周波数で呼吸数に現れる可能性もある。したがって、より低いダウンサンプリング率を可能にするため、本発明のこの実施形態では、ステップ12で示されるようにFIRローパスフィルタを使用してPPG信号のプレフィルタリングが行なわれる。この実施形態において、フィルタは、0.4〜0.8Hz(24〜48サイクル/分)の遷移帯域を伴うカイザー窓関数を使用する。上限周波数は十分に低く、そのため、呼吸数情報の過度な減衰をもたらすことなく心拍周波数情報の大部分が除去される(心拍数が通常は60拍/分以上であるため)。パスバンドリップルが5%になるように設計され、また、ストップバンド減衰が30dBとなるように設計された。なお、そのようなプレフィルタリングは随意的であり、より高いダウンサンプリング率が使用される場合には、そのようなプレフィルタリングが必要とされなくてもよい。
PPG信号の一般的に高いサンプリングレートでは、呼吸周波数に対応する位相角が非常に小さく、そのため、呼吸極を特定することができない(実軸またはDC極に包含される可能性が高いからである)。したがって、信号をダウンサンプリングして、低周波情報の角分解能を高める必要がある。ダウンサンプリング率は、PPGの心臓同期脈動成分がもはや支配的でなくなり、そのため、ARモデルの主極が呼吸数情報ではなく心拍数情報をモデリングしなくなるようにするべく選択される。
ARモデルの安定性および精度を高めるため、ステップ16においてトレンド除去することにより、ダウンサンプリングされたPPG信号から任意のDCオフセットを除去することも好ましい。
PPG信号の処理された30秒区間は、その後、ステップ18においてARモデリングを使用してモデリングされ、それにより、式2にしたがってp個の極が見つけられる。ステップ20では、その後、後述するように呼吸数を表わす支配的な極が見つけられ、また、それが表わす周波数(呼吸数)が式4を使用して計算される。
図3(d)は、図示のPPG信号の30秒区間に関して1Hzのダウンサンプリング周波数を用いて11次ARモデルを使用して得られる極を示している(この場合には、ステップ12のローパスフィルタ処理を伴わない)。図示のように、極のそれぞれは複素共役対のうちの一方であり、そのため、呼吸数に対応する極を特定するためには、図の上半分を考慮するだけで済む。呼吸数を表わす極を特定するため、極の大きさ(原点からの距離r)および周波数(位相角θ)の両方が考慮される。呼吸周波数を表わす極は、高い大きさを有していなければならず、また、4.8−42呼吸/分の範囲内になければならない。したがって、図では、対象の扇形領域(径方向破線によって示される)が0.08〜0.7Hz(4.8〜42サイクル/分)に規定され、また、同じ扇形領域内で最高の大きさを有する極の95%を越える大きさを有するその扇形領域内の最低周波数極が特定される(図中にBRの符号が付されている)。図3(d)では、BRの符号が付された呼吸極の位相角が0.27Hz(16拍/分)の呼吸周波数に対応する。
図4(e)は、2Hzのダウンサンプリング周波数を用いた9次ARモデルにおける同様の結果を示している。このケースでは、ダウンサンプリング率が低いため、ステップ12のローパスフィルタ処理が使用される。呼吸極BRの位相角は0.26Hz(16拍/分)の呼吸周波数に対応する。
本方法は、ステップ24において直接に表示され得る呼吸数の良好な概算値を与えるが、PPG信号におけるアーチファクトの影響を減らすために更なるステップを行なうことができる。これは、短い長さのウインドウが使用される場合に特に重要である。特に、アーチファクトおよび他の類似の信号品質問題は、概算された呼吸数の突然の変化および呼吸極の大きさの減少をもたらす可能性がある。したがって、本発明のこの実施形態では、呼吸数測定値の時系列を平滑化して、呼吸数または極の大きさの非常に大きい変化を表わす呼吸数測定値を拒絶するために、ステップ22においてカルマンフィルタが使用される。
良く知られるように、カルマンフィルタは、測定値zに基づいて系の状態xを推定するために確率的推論を使用する。この場合、xおよびzがそれぞれ2-要素べクトル(要素は、呼吸数と呼吸極の大きさとに対応する)である2次元カルマンフィルタが使用される。これらのベクトルの進展が以下の式5.1および5.2で表わされる。
正方行列Aは、別個の時間間隔(i−1の後にiが続く)にわたって状態xがどのように進展するのかを表わしており、“状態遷移行列”として知られる。この場合、我々は、呼吸数または極の大きさのいずれかにおける経時的な特定の傾向を予期しておらず、そのため、Aは単位行列である。ベクトルwは、真の状態におけるノイズを表わす“プロセスノイズ”であり、通常はゼロ平均と共分散行列Qとを伴って分布されると考えられている。呼吸数と極の大きさとが独立していると予期し得るため、この場合のQは、共分散項を伴わない対角行列である。
観測結果zの現在の値は、付加ノイズvを伴う現在の状態xの関数であると考えられる。正方行列Hは、測定値がどのように状態に関連しているのかを表わしており、“観測行列”として知られる。この場合、我々は2つの状態を直接に測定し、そのため、Hは単位行列である。“測定ノイズ”vは、通常はゼロ平均と共分散行列Rとを伴って分布されると考えられる。プロセスノイズの場合と同様、この場合のRは、共分散項を伴わない対角行列である。
フィルタを実行する前に、状態概算値のための初期値x0および状態概算値の共分散行列のための初期値P0を与える必要がある。フィルタは、最初に、式5.3および5.4を使用して新たな値xおよびPを概算する。
xi=Axi−1 (5.3)
Pi=APi−1AT+Q (5.4)
xi=Axi−1 (5.3)
Pi=APi−1AT+Q (5.4)
これらの式から、式5.5および5.6を使用してカルマンゲインKおよびイノベーション(innovation)Iを計算することができる。これらは、測定値zの現在の値を使用して状態xの予測を更新するために使用される。
Ki=PiH(HPiHT+R)−1 (5.5)
Ii=zi−Hxi (5.6)
Ki=PiH(HPiHT+R)−1 (5.5)
Ii=zi−Hxi (5.6)
ただし、xおよびPは、イノベーション(概算された状態において予期される測定値と実際の測定値との間の差)が十分に低い場合には最新の測定値zを使用して更新されるべきである。イノベーションが所定の限界内にある場合には、更新が式5.7および5.8を使用して行なわれる。イノベーションが非常に大きい場合には、測定値が無効としてフラグ付けされて、更新が行なわれない。
xi=xi+KIi (5.7)
Pi=Pi−KiHPi (5.8)
xi=xi+KIi (5.7)
Pi=Pi−KiHPi (5.8)
この適用において使用されるカルマンフィルタを規定する行列の値が以下に示される。状態は、呼吸極の大きさに関しては0.95の値に初期化され、呼吸数に関しては呼吸の最初の3つの測定値の平均に初期化される。A、H、Q、R、P0は全て対角であるため、2つの状態が非共役状態であり、フィルタが2つの一次元フィルタと同じ方法で振舞う。
測定値が有効であると見なされ、また、以下の条件の両方が満たされる場合には、状態および分散が更新される。
1.極の大きさのイノベーションが−7(Pi(1,1))1/2よりも大きい。これは、測定値が予期される状態から7標準偏差よりも大きくならないようにすることに対応する。マイナスの方向の偏差だけにペナルティが科される。これは、極大きさの大きな増大が精度の向上に対応すべきだからである。
2.呼吸数イノベーションの絶対値が3(Pi(2,2))1/2未満である。これは、測定値が予期される状態の3標準偏差内にあるようにすることに対応する。両方向の偏差に同様にペナルティが科される。
図5は、不正確なあるいはアーチファクトな測定値を拒絶するためのカルマンフィルタを使用する影響を示している。図5(a)は、基準呼吸数とARモデルを使用して概算される呼吸数とを示しており、拒絶された呼吸数概算値を点線で示している。図5(b)は、呼吸極大きさおよび呼吸数に関するカルマンフィルタからの概算状態と、点線の拒絶限界とを示しており、また、図示のように、約130秒におけるアーチファクトが拒絶限界を明らかに超えている。
ある状況では、AR呼吸極の精度が低い場合がある。そのような状況であっても呼吸数の概算を可能にするため、AR呼吸数概算値は、ステップ26において、他の呼吸数センサ、例えば従来のセンサからの概算値と融合されてもよい。2つの測定値は国際公開第03/051198号に記載される技術を使用して融合されてもよく、当該技術は、一連の呼吸数測定値のそれぞれに関して一次元カルマンフィルタを使用してその測定値に関連する信頼度値を計算し、この信頼度値は、その後、2つの呼吸数概算値を組み合わせる際に加重として使用される。
Claims (17)
- 被検体から光電脈波を得るステップを含む、前記被検体の呼吸数を測定する方法であって、
前記光電脈波の複数の別個の時間のそれぞれを対応する自己回帰モデルを使用してモデリングするステップと、
前記光電脈波の前記別個の時間の自己回帰モデルの極を見つけるステップと、
それぞれの時間における前記極から、各時間における前記呼吸数を計算するステップと
を含む、方法。 - 前記時間が連続する重なり合うウインドウである、請求項1に記載の方法。
- 前記連続する重なり合う前記ウインドウは、5〜15秒だけ互いからずらされるとともに、20秒〜1分の長さである、請求項2に記載の方法。
- 前記連続する重なり合う前記ウインドウは、5秒だけ互いからずらされるとともに、30秒の長さである、請求項3に記載の方法。
- 前記光電脈波をモデリング前にダウンサンプリングするステップを更に備える、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記光電脈波をモデリング前にトレンド除去するステップを更に備える、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記光電脈波をモデリング前にローパスフィルタ処理するステップを更に備える、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 所定の閾値よりも大きい大きさを有する極を、前記呼吸数を表わす極として特定するステップを更に備える、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
- 呼吸数の所定の許容範囲に対応する極を、前記呼吸数を表わす極として特定するステップを更に備える、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記モデルの次数が7〜13である、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。
- 前記モデルの次数が9、10または11である、請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 平滑化された呼吸数測定値を生成するために前記複数の別個の時間における前記呼吸数測定値をフィルタ処理するステップを更に備える、請求項1〜11のいずれか一項に記載の方法。
- 前記フィルタ処理するステップがカルマンフィルタ処理を含む、請求項12に記載の方法。
- 呼吸数の所定の変化よりも大きい変化を表わす測定値を拒絶するステップを更に備える、請求項12または13に記載の方法。
- 前記呼吸数の測定値と他のセンサからの呼吸数測定値とを組み合わせるステップを更に備える、請求項1〜14のいずれか一項に記載の方法。
- 前記組み合わせは、測定値における信頼度から得られる加重との加重組み合わせである、請求項15に記載の方法。
- 被検体の呼吸数を測定するための装置であって、
前記被検体から光電脈波を受けるための入力と、
前記光電脈波の複数の別個の時間のそれぞれを対応する自己回帰モデルを使用してモデリングするステップと、前記光電脈波の前記別個の時間の前記自己回帰モデルの極を見つけるステップと、請求項1〜16のいずれか一項に記載されるように、それぞれの時間における前記極から、各時間における呼吸数を計算するステップとを実行するためのデータプロセッサと
を備える装置。
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