JP2011203269A - 予測型体温測定システム - Google Patents

Abstract

【課題】測定プロセスの早期段階において安定化温度を予測し、それによって最終温度の読みを得るのに要する時間を短縮することができる電子体温計を提供する。
【解決手段】センサを通して対象の温度を読み、対象の温度をプロセッサによって迅速に予測する方法及びデバイス。上記プロセッサは有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを備え、所定数の温度サンプルに基づいて感知した温度の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定し、上記平均値、一次導関数、及び二次導関数の各々にそれぞれ重み付けファクタを適用し、そして上記重み付けされた平均値、一次導関数、及び二次導関数とオフセットファクタとを組合わせることによって温度推定を計算する。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般的には体温計における改良に関し、詳述すれば正確な体温測定をより迅速に得るための電子体温計に関する。

医療の分野においては、温度を測定するだけではなく、その温度を表示する感温デバイスによって患者の体温を決定することが一般的に行われている。これらの体温測定は、病院及び医院において日常的に行われている。このようなデバイスの１つは、較正された温度目盛りに接して伸縮する感熱水銀柱を組み入れたガラス球体温計である。典型的には、ガラス体温計は患者内に挿入され、温度計の温度が患者の体温において安定するまでの十分な時間にわたって挿入され続け、それから医療職員が読み取るために取り出される。この時間は、通常は３乃至８分程度である。

ガラス球体温計または類似品を使用する普通の体温測定手順は、多くの重大な欠点を有している。体温測定がかなり遅く、身体内への必要挿入時間の間体温計を適切に保持するとは限らない（年齢または疾患のために）患者の場合には、比較的長い測定サイクルの間医療職員が物理的に存在している必要があり、従って職員は他の職務から注意を逸らすことになる。更に、ガラス球体温計は読み取りが容易ではなく、従って、特に暗い照明の下で読み取りが行われるか、または忙しい職員が読み取る場合には、より一層ヒューマンエラーを生じ易い。

直接読み取り式の電気体温計計器と共に動作するように設計された感温プローブを使用することによって、これらのガラス球温度計の欠陥を最小化乃至は排除する種々の試みがなされてきた。１つのこのようなアプローチでは、サーミスタのような電気感温デバイスがプローブの端に取付けられ、患者内に挿入される。特定の構成に依存するデバイスの電圧または電流の変化が監視され、出力信号が安定した時に温度がデジタルフォーマットで表示される。これは一般的に“直接読み取り”法と呼ばれ、測定された温度の誤読み取りによるエラーの確率を低下させている。このアプローチは、温度測定の技術に大きく貢献した。

電子体温計の固有特性は、それらが適用されるサイトの温度を瞬時に測定しないことである。感温デバイスがそのサイトの温度に安定するまでにはかなりな時間を要し、体温計によって指示される温度は被測定身体またはサイトの実際の温度を表している。この遅れは、身体またはサイトの表面から温度センサまでの熱の流れを妨げる測定システムの種々の成分によってもたらされる。成分の若干は、センサチップ、身体の組織、及び測定対象関に汚染が生じないようにセンサチップを覆う何等かの衛生カバーである。

対象の温度の読みを得るのに必要な時間の長さを短縮する１つの試みは、プローブが患者と平衡に達する前に患者の体温をデジタル表示するように、予測または推定回路またはプログラミングと結合された感温電子プローブを使用することを含む。このアプローチにおいては、測定期間またはサイクル中の患者の体温は十分に変化しないと想定し、測定された体温から、患者によって電子体温計の熱安定化が得られる体温を予測し、熱安定化が得られる前に表示する。典型的には体温の予測は、ある時間にわたって測定された体温とその変化速度とを監視し、これら２つの変数を処理して患者の体温を予測することによって遂行される。

最終的な安定状態体温を予測するように動作する電子体温計を用いる場合の長所は、熱的安定化が得られる前に温度測定が完了し、それによって測定の所要時間を短縮することである。これは、全測定期間にわたって患者がプローブを正しい位置に保持しない恐れを低下させ、医療職員の付添い時間を短縮させる。別の長所は、体温は動的であって、従来の水銀ガラス体温計測定では典型的であった５分間の間に大きく変化し得るので、迅速な決定がよりタイムリな診断情報を提供することである。更に、データの処理及び解析がより正確に遂行されるので、温度予測の精度が顕著に改善される。このアプローチも、体温測定技術の進歩に大きく貢献した。

予測型処理及び温度決定を使用する電子体温計は、感温変換器としてサーミスタを含むことができる。サーミスタは、極めてゆっくりと変化する温度変化の最後の増分でその最終安定状態体温に漸近的に接近するが、温度変化の主要部分は比較的迅速に発生する。従来の試みは、初期の迅速な温度変化を監視し、その変化からデータを抽出し、サーミスタが安定する最終温度を予測していたので、サーミスタがその組織温度で実際に安定する遙か前にサーミスタと接触している組織の実際の温度が決定される。

サーミスタがその組織と平衡する前に組織温度をより迅速に予測するために使用されてきた従来のアプローチは、サーミスタの応答の早期にそのデータ点をサンプリングし、サーミスタの応答の曲線形状を予測していた。その曲線形状からその曲線の漸近線を、従って安定化または安定状態温度を予測できる。簡単なシステムの例によってこれらの概念を説明するために、一方のボディが大きい熱質量を有し、他方のボディが小さい熱質量を有している温度が等しくない２つのボディの熱伝達物理的特性を考える。両ボディを時点ｔ＝０に互いに接触させる。時間が経過すると、小さい熱質量及び大きい熱質量の温度は安定化温度と呼ばれる温度で平衡する。このプロセスを表す式は次の通りである。

ここに、Ｔ(t)は、時間の関数としての小さい方のボディの温度であり、
Ｔ_Rは、小さい方のボディの初期温度であり、
Ｔ_Fは、系の実際の安定状態温度であり、
ｔは、時間であり、そして
τは、系の時定数である。

この関係から、Ｔが時間の２つの点において既知である時（例えば、時点ｔ₁におけるＴ₁、及び時点ｔ₂におけるＴ₂）には、次の式２を適用することによって安定化温度Ｔ_Fを予測することができる。

更に、式１によって表される型の簡単な一次熱伝達系の場合には、次式に示すように、温度の一次時間導関数の自然対数が勾配−１/τを有する直線であることを示すことができる。
ln（ｄＴ/ｄｔ）＝Ｋ−（ｔ/τ） （式３．１）
また、
Ｔ_F＝Ｔ(t)＋τＴ’(t) （式３．２）
ここに、
τ＝−Ｔ’(t)/Ｔ”(t) （式３．３）
但し、Ｋ＝Ｔ_R、Ｔ_F、及びτに依存する定数であり、
Ｔ’＝一次導関数であり、
Ｔ”＝二次導関数である。

従来の技術は、サーミスタ製造業者が提供するサーミスタの時定数を使用することによって、これらの簡単な一次の関係を適用することを試みてきた。しかしながら、これらの技術は、温度応答曲線を一次でモデル化することができず、サーミスタの時定数によっては反映されない諸ファクタによって大きく影響を受けることを認識することに失敗している。体温計を、例えば患者の口のような身体組織と接触させて配置した時の応答曲線は、その組織に対するプローブの物理的配置、特定の組織の熱伝達特性、及びプローブを組織から分離している衛生カバーに依存する。これらのファクタの全ては、測定システムの熱流特性に寄与し、これらは工場から供給されるサーミスタ単独の時定数では表されない。更に、上述した諸ファクタは、熱の直列の流れを妨げ、また異なる抵抗特性を呈するので総合時間応答は一次系の応答ではない挙動をする。

電子体温計及び従来の予測技術は電子温度測定を進歩させたが、測定プロセスの早期段階において安定化温度を予測し、それによって最終温度の読みを得るのに要する時間を短縮することができる電子体温計に対する要望が未だに存在している。更に、容易に入手可能で、比較的簡単で、比較的安価な回路またはプロセッサで計算することができるアルゴリズムを有する体温計に対する要望も存在している。本発明は、これらの、及びその他の要望を満足させるものである。

要約すれば、そして一般的に言えば、本発明は測定プロセスの早期段階において安定状態温度を予測することによって、対象または生物対象の温度を決定する電子温度計及び方法を提供することを指向している。本発明の温度計及び方法は、予測される安定状態温度への温度上昇曲線の早期部分から決定された若干の変数に関し、予測プロセスは簡易なデータ取得プロセスを必要とするに過ぎず、データ処理時間が短縮され、しかも正確に安定化温度を近似する。

以上のように、要約すれば、そして一般的に言えば、本発明の一面は、温度センサ、対象の温度の初期の読みの平均値、勾配、及び曲率に基づいて対象の温度を予測するプロセッサ、及び予測された温度を表示するディスプレイを組み込んだ体温計を指向している。

より詳細に言えば、プロセッサは、温度信号を複数回サンプルして対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するように接続されている有限インパルス応答フィルタと、プロセッサに接続されていて上記推定された最終温度信号を受信して表示するディスプレイとを備えている。更に詳述すれば、有限インパルス応答フィルタは、対象の温度を推定する際に複数のサンプルの線形組合わせを取る。別の面において、プロセッサは、推定された最終温度信号を発生するために、周囲温度に基づくオフセット係数を、有限インパルス応答フィルタから供給される温度の推定に加算する。

別の面においては、対象の温度を決定する温度計が提供され、本温度計は、対象の温度の感知に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、温度信号を受信し、温度信号を時間フレームにわたってサンプルし、時間フレームにわたって信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定し、平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせ、そして対象の温度の推定を計算するプロセッサを備えている。より詳細に言えば、プロセッサは、信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数の各々に重み付けファクタを適用し、更に周囲温度に従って選択されたオフセットファクタを加算して対象の温度の予測を計算する。

更に詳述すれば、プロセッサは、温度データの平均値、勾配、及び曲率を計算するために有限インパルス応答フィルタを更に備えている。より詳細に述べれば、プロセッサは、信号をサンプルし続け、新しい各温度データ値がサンプルされる度に対象の温度の新しい予測を計算する。

別の詳細な面において、プロセッサは、所定数の最後に予測された温度を監視し、これら最後に予測された温度の平均に基づいて対象の最終予測温度を計算する。更に別の詳細な面においては、プロセッサは、若干の選択された条件が満足された時に、最終予測温度を計算する。更に別の詳細な面では、選択された条件は、センサが対象と接触した後に経過しなければならない所定の時間、一次導関数及び二次導関数が到達しなければならない所定のしきい値、及び所定のしきい値より小さくなければならない所定数の最後の温度推定の何れか２つの間の最大差を含む。

本発明のこれらの、及び他の特色及び長所は、本発明の原理を例示している添付図面に関連してなされる以下の詳細な説明から明白になるであろう。

本発明の面を組み入れた電子臨床体温計の斜視図である。 図１に示す体温計を使用して温度センサと対象とが最終的に平衡する前に対象の温度を決定するための本発明の面を組み入れたシステムのブロック図である。 サーミスタ自体の温度とは異なる、そしてそれより高い温度に対するサーミスタの典型的な応答曲線のグラフである。 データフロー、及び本発明の面を組み入れた図２に示すシステムによって遂行されるタスクを示す図である。 図４のシステム初期化タスクを示す図である。 図４の温度データ取得及び濾波タスクを示す図である。 図４の予測温度計算タスクを示す図である。 図２に示す本発明の面によるシステムによって遂行されるプロセッサ機能のブロック図である。

異なる図面において、同じような、または対応する要素に対しては同じような参照番号を付してある。温度は華氏及び摂氏の両方で表しているが、示されているパラメータは華氏だけに使用される。摂氏に使用可能なパラメータは示されていないが、温度は華氏及び摂氏の両方で表されている。

添付図面、特に図１を参照する。本発明の新規な特色を組み入れた電子体温計の一実施の形態が示されている。電子体温計１０は、導体１４によって温度計の本体１６に接続されていて身体の選択された部分の温度を感知するプローブ１２を含んでいる。図１では、プローブ１２が本体内の格納穴１７から取り出されている。体温計の本体１６は体温計の電気成分及び電源を含み、また温度値及びエラーまたは警報メッセージを表示するためのディスプレイ１８も有している。体温計には第２のプローブ２０も含まれ、このプローブは本体１６の穴１９内に挿入された格納位置内に収まって示されている。プローブを患者内に挿入する前に、プローブ１２または２０上に配置される衛生カバー２１も図示されている。

図２は、本発明による体温計２２の一実施の形態の主要電子成分のブロック図である。温度センサ２４は、測定中に感知した温度に応答して温度信号を供給する。温度センサ２４としてサーミスタが使用されている場合には、これらの信号はサーミスタの抵抗を、従って感知した温度を表すアナログ電圧または電流である。これらの信号は、更に処理するためにアナログ・デジタル変換器２６によってデジタル形状に変換される。アナログ・デジタル変換器２６はプロセッサ２８に接続されており、プロセッサ２８はデジタル温度信号を受信し、それらを処理して被測定対象の温度を決定する。タイマ３０は温度信号の処理中に使用されてプロセッサ２８に時間信号を供給し、メモリ３２は温度及び時間信号データを格納してその後の時間に信号データを解析できるようにする。メモリ３２は、予測される温度を計算するためにプロセッサ２８が使用する経験的に導出された定数も格納している。信号を処理した後に、プロセッサ２８は信号をディスプレイ３４へ供給し、予測した安定化温度を表示させる。スイッチ３６を作動させると、体温計２２の温度測定機能が作動可能になる。このスイッチは、プローブを取り出すと測定が可能になるように、プローブ格納穴内に配置することが好ましい。

図３に、測定システムの測定時間の関数としてプロットした測定された温度のグラフ３８を示す。図示の関係は、式１によって特定される形状に類似しているが、本発明の測定システムは一次熱伝達挙動を呈さず、従って曲線３８は式１の簡単な指数関数とは異なっている。前述したように、サーミスタによって指示される温度３８は、被測定対象の実際の温度Ｔ_Fから遅れる。この遅れは線３８によって示されている。測定は開始時点ｔ₀から進行し、温度は時点ｔ₀からｔ₁までの間にＴ_RからＴ₁まで急速に増加していることが分かる。指示された温度３８の増加率は時点ｔ₁からｔ₂までの間に減少し、温度線３８は時間が更に経過するにつれて徐々に上昇し、安定化温度Ｔ_Fに漸近する。前述したように、本発明は、例えば時点ｔ₁乃至ｔ₂のような測定の早期期間中に収集した温度データを解析して最終温度Ｔ_Fを予測することができるシステムを指向している。

図４に、本発明によるシステムの実施の形態の一般的な機能（タスク）を、それらの間を流れるデータと共に示す。データフローは活動化シーケンスを暗示しておらず、制御及び活動化はこの図には示されていない。爾後の流れ図、即ち図５及び６は、若干の主要タスクの順次流れを示している。データフローは、別の機能によって１つのタスクへ供給されるデータでラベル付けされている。図８は、プロセッサ２８によって遂行される温度計算機能を表している。

図４を参照する。システム初期化タスク４０は、体温計が活動化される度毎に遂行される。これは、測定当たり１回だけ発生させる必要がある全ての論理を実行させるのに役立つ。これは温度データ取得及び濾波タスク４２を活動化させ、このタスク４２自体は予測温度計算タスク４４を活動化させる。予測温度が計算されると、それは予測温度表示タスク４６によって表示される。

図５はシステム初期化タスク４０の流れ図である。これは、プローブが格納穴６０から取り出されると開始され、ハードウェアデバイスを初期化し、試験し、そして較正し（ステップ６２）、ＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタを初期化し（ステップ６３）、クロックカウンタを“ｔ＝０”にリセットし（ステップ６４）、ランニング温度推定Ｔ₀、Ｔ₁、Ｔ₂、Ｔ₃、及びＴ₄を０に等しくリセットする（ステップ６６）。次いで、タスク４０はオフセット係数Ｃ計算タスク６８へ進む。

ステップ６０において、もしプローブが穴の外になければ、タスクはプローブ穴内タイマをインクリメントさせ続ける（ステップ６１）。このステップは、プローブ１２が本体１６の穴１７内にある時間の長さを監視し、プローブが周囲温度にあるか否かを決定する。もしプローブがある時間（例えば、１分間）にわたって穴１７内に挿入されていなければ、測定システムはプローブが周囲温度にないものと見做して先に保管した周囲温度を使用する。もしプローブが１分以上にわたって穴１７内にあったならば、それは周囲温度にあるものと見做される。

代替実施の形態では、システム初期化タスク４０は、患者との接触を知らせるプローブ温度の急上昇、またはプローブを穴から取り出してから所定の長さの時間の経過、またはスイッチ３６（図２）の作動のような他のイベントによってトリガすることができる。

ステップ６８において、オフセット係数Cが、次の式４に示すように計算される。
C＝Ｂ₀＋（Ｂ₁×Ｔ_a）＋（Ｂ₂×Ｔ_a ²） （式４）
ここに、Ｔ_aは、周囲温度であり、そして
パラメータＢ₀、Ｂ₁、及びＢ₂は、実際の臨床データの大きいサンプルに対する公知の統計的回帰技術を使用して経験的に導出された一定の重み付け係数である。
オフセット係数Cは、別途説明するように、予測温度の計算に、周囲温度を採り入れるのに使用される。式４に示すように、オフセット係数Cの計算は、温度の初期の読みは、体温計が使用される環境内の周囲温度Ｔ_aに等しいか、またはほぼ等しいと想定しており、アルゴリズムはＴ_aを実際に測定するのか、それとも既に格納済みの値を使用するのかを決定する。

図６は、温度データ取得及び濾波タスク４２の流れ図である。図示したステップは、データが失われないように、またタイミングが不正確にならないように、一旦開始されると精密なタイミングで遂行され、中断されることはない。プロセッサ２８、タイマ３０、及びアナログ・デジタル変換器２６（図２）は、到来する温度センサデータを取得して濾波し、温度決定の品質に影響を与え得るラインノイズ及び他の妨害を除去する。信号処理の分野において公知の種々の技術をこのプロセスに使用することができる。

好ましい実施の形態では、各タイマが中断され（ステップ７６）、クロックカウンタが更新され（ステップ７７）、電圧入力が取得される（ステップ７８）。この電圧は、プローブチップのサーミスタの抵抗に（従って、温度に）関係付けられている。この電圧に適用される典型的な数学的関係が、それを温度値に変換する（ステップ８２）。次にシステムは、体温計を破損させることがないか、または考え得るハザードを呈することがないかを決定する目的で、温度範囲のチェックを遂行する（ステップ８３）。しきい値がセットされており、もし体温計がこれらのしきい値外の読みを供給すれば、プローブは破損したものと見做される。例えば、もしプローブの読みが32°Fより低いか、または500°Fより高ければ、プローブは破損した（例えば、開回路または短絡）ものと見做される。もしプローブの読みが115°Fの温度にあれば、それは熱いプローブであると考えられ、ハザード警報が供給される。

温度データサンプルは、メモリ３２内に格納される（ステップ８４）。サーミスタの抵抗と温度との間の数学的関係は、サーミスタの製造業者から供給されるサーミスタ特性データを、サーミスタをアナログ・デジタル変換器へ相互接続するために存在しなければならない（そして、当分野においては公知の）特定の回路詳細と共に考慮に入れている。

温度値をメモリ内に格納（ステップ８４）した後に、システムは、94°F以上の温度について温度データを解析することによって、組織との接触が存在しているか否かを決定する（ステップ８６）。組織との接触を決定するために、他のアプローチを使用することができる。もし接触が存在しなければ、システムは次のタイマ中断を待機し（ステップ７６）、組織との接触が決定されるまで（ステップ８６）上記プロセスが繰り返される。組織との接触が検出された時点で、十分なサンプルが取得されたか否か（ステップ８７）に依存してシステムは別のデータサンプル７８を取得するために（もし十分なサンプルが所得されていなければ）次の中断（ステップ７６）を待機するか、または安定状態温度Ｔ₀の推定を計算し始める。好ましい実施の形態ではタイマは0.1秒間隔で走り、システムは、現在の温度推定Ｔ₀の計算を開始する前に約２秒の時間にわたって21のサンプルを取得する。このサンプル数及びサンプリングレートは、現在では温度予測精度と、受入れ可能な測定時間との間に最良の妥協を与えることが知られている。この時間中に、プローブから供給される温度信号は曲線に沿って上昇して患者の温度に漸近し、現在の温度推定Ｔ₀が次の式５によって計算される。
Ｔ₀＝Ａ₁Ｔ＋Ａ₂Ｔ’＋Ａ₃Ｔ”＋Ｃ （式５）
ここに、Tは、メモリ内に格納された21のデータサンプルに基づく温度の平均値であり、
Ｔ’は、メモリ内に格納された21のサンプルによって記述される温度曲線の一次導関数、即ち勾配であり、
Ｔ”は、メモリ内に格納された21のサンプルによって記述される温度曲線の二次導関数、即ち勾配であり、
パラメータＡ₁、Ａ₂、及びＡ₃は、経験的に導出された一定の重み付け係数であり、そして
Cは、上述した周囲温度に依存するオフセット係数である。

理想的には、パラメータＡ₁、Ａ₂、Ａ₃、Ｂ₀、Ｂ₁、及びＢ₂を導出するのに使用される実際の臨床温度データサンプルの数は可能な限り多くすべきであり、測定された温度は当該患者の温度の全範囲、即ち本発明による体温計が遭遇し得る温度の全範囲にわたって均一に広がっているべきである。しかしながら、得られた温度データサンプルの数は必然的に制限され、更に、測定された温度の大部分は正常な身体温度範囲内にあった。特定的に言えば、使用された臨床データは約240の温度データサンプルからなり、これらは60°Fから92°Fまで（16℃乃至33℃）の周囲温度範囲において測定して95.5°Fから104°Fまで（35.3℃乃至40℃）の範囲にわたっていた。

この理由から、これらのデータサンプルに適用される標準回帰解析は、実際の温度が高い場合には低過ぎるように予測し、実際の温度が低い場合には高過ぎるように予測する傾向を呈するパラメータを発生し、予測温度エラーは、患者の実際の体温に本質的に等しい安定化温度Ｔ_Fに対してある傾向、または関係を呈する。測定された温度Ｔ(t)と実際の温度Ｔ_Fとの間の差は、測定された温度Ｔ(t)自体ではなく、測定された温度の勾配Ｔ’(t)及び曲率Ｔ”(t)の関数である傾向があり、パラメータＡ₁は、計算された温度Ｔ₀内のエラーが呈する傾向を排除するために人為的に1.0に等しく制約した。このようにして、残りの５つのパラメータＡ₂、Ａ₃、Ｂ₀、Ｂ₁、及びＢ₂が臨床データの回帰解析によって計算され、測定された温度にまたがる予測エラーの自乗の最低平均の表現で最も正確な予測を発生する。好ましい実施の形態では、これらの値は、
Ａ₁＝1.0 Ｂ₀＝15.8877
Ａ₂＝7.6136 Ｂ₁＝−0.3605 （式５．１）
Ａ₃＝8.87 Ｂ₂＝0.002123
である。

引き続き図６を参照する。組織との接触が決定され（ステップ８６）、最後の温度推定が計算された後の所定数（例えば、５）のサンプルが取得されると（ステップ８７）、システムは温度の平均値Ｔの計算（ステップ８８）、それのメモリ内への格納（ステップ９０）、温度の一次導関数Ｔ’の計算（ステップ９２）、それのメモリ内への格納（ステップ９４）、温度の二次導関数Ｔ”の計算（ステップ９６）、それのメモリ内への格納（ステップ９８）、そして最後に式５による現在の温度推定Ｔ₀の計算へと進む。

図７は、予測温度計算タスク４４の流れ図を示している。このタスクは、図４に示すように、濾波され、処理されたデータを予測温度計算タスク４４へ供給する温度データ取得及び濾波タスク４２の直後に遂行される。最初のステップは、予測の計算（ステップ１００）、及びこの場合には最後の４つの予測温度Ｔ₁、Ｔ₂、Ｔ₃、及びＴ₄であるランニング温度推定の更新（ステップ１１０）を伴うが、他の実施の形態では他の数の予測温度を使用することができる。初期の21のデータ点が取得された後に、本発明の温度予測プロセスがシステムによって継続的に遂行され（有限インパルス応答フィルタの使用に関して別途説明）、別の５つの（この実施の形態の場合）データ点が結果として取得される度に新しい温度予測が計算される。従って、新しい予測温度（即ち、現在の温度推定Ｔ₀）が５クロックサイクル毎に計算され、全ての値をＴ₁からＴ₄までシフトさせ、最終的にＴ₀の値でＴ₁を更新することによって、Ｔ₀を選択して最も古いランニング温度推定Ｔ₄（または、どれ程多くの温度推定Ｎが使用されるかに依存してＴ_N）を破棄しなければならない。

最後の４つ（またはＮ）の温度推定を追跡する目的は、予測精度と経過時間との間に最適の平衡が得られた時点を決定することにより、十分に正確な温度予測をディスプレイへ供給できる第１の時点をより良好に決定することである。このような最適平衡を決定するには、所定の最短待機時間、温度平均Ｔ(t)、勾配Ｔ’(t)、及び曲率Ｔ”(t)を計算するために使用される温度データサンプルの数、所定の最大勾配Ｔ’(t)、所定の最大及び最小曲率Ｔ”(t)、ランニング温度推定の間の所定の最大偏差、及び一貫性を斟酌するための所定数の先行予測、のような種々のパラメータを斟酌しなければならない。

図７に示すように、本発明の好ましい実施の形態では、予測精度と経過時間との間に最適平衡が得られた時点を決定するために、４つのこれらの条件が選択されている。即ち、最短待機時間ｔ、最大勾配Ｔ’(t)、最大及び最小曲率Ｔ”(t)、及びランニング温度推定の間の所定の最大偏差が決定される。これらの各条件は、予測温度表示タスク４６が活動化される前に満足させなければならない。従って図７に示すように、好ましい実施の形態では、トランジェントの影響を受けないようにするために、プローブが最初に活動化されて患者の身体と接触してから少なくとも５秒を経過させなければならない（ステップ１１２）。次に、温度の上昇が急過ぎないようにするためには、従って“平らに”して安定状態に接近させるようにするためには、一次導関数Ｔ’は、0.25°Ｆ（0.14℃）毎秒より大きくない正の値を有していなければならない（ステップ１１４）。第３に、安定状態温度に適切に収束させるためには、二次導関数Ｔ”は±0.05°Ｆ（0.028℃）毎秒毎秒の間になければならない（ステップ１１６）。第４に、最終予測の精度を保証するためには、ランニング温度推定Ｔ₁、Ｔ₂、Ｔ₃、及びＴ₄…Ｔ_Nの何れか２つの間の差は、本実施の形態では0.3°Ｆ（0.17℃）より大きくてはならない。もしこれらの条件の何れかが満足されなければ、システムは温度データ取得及び濾波タスク４２を開始して次のデータサンプル点を取得させ、現在の温度推定Ｔ₀を再計算させる。これら４つの条件のための好ましい値は、予測を計算するのに必要な時間とその精度との間に最適の妥協を得るために、経験的に決定されている。

４つの条件の全てが満足されると、システムは４つのランニング温度推定Ｔ₁、Ｔ₂、Ｔ₃、及びＴ₄を平均することによって最終温度推定Ｔ_fを計算する（ステップ１２０）。Ｔ_fはシステムによって予測された温度であり、図４に示すように、予測温度表示タスク４６を活動化させて体温計１０（図１）のディスプレイ１８上にＴ_fを表示させることができる。これら複数の条件を実現することにより、本発明のシステムが、ある時間にわたって得られた温度データの均一性を評価し、予測温度を十分な程度の確実性をもって、従って体温計のユーザに信頼されるように表示する早期の時点を識別することによって、最終結果の精度を改善することを実質的に保証している。

好ましい実施の形態では、プロセッサ２８（図２）が有限インパルス応答（“ＦＩＲ”）デジタルフィルタと共に設けられていて、Ｔ、Ｔ’、及びＴ”を決定するのに必要な計算を遂行する。ＦＩＲフィルタは、典型的には、一連のＫ数値の各値に所定の係数ｈ_kを乗ずることによって、これら数値を操作するように構成されている。好ましい実施の形態では、フィルタは、コンピュータプログラム及びＣＰＵ２８によって実現されており、メモリ３２が記憶装置として使用されている。別の実施の形態では、フィルタは、線形構成に接続されたＫレジスタからなり、新しい各値が取得されてフィルタに供給される度にこの新しい値が第１のレジスタ内に格納され、全ての先に取得された値は１レジスタだけシフトし、最終的には第１の取得された値が最後のレジスタ内に格納されるようになっている。各レジスタｋは、それに関連付けられている係数ｈ_kを有しており、新しい値が各レジスタ内へシフトされるとその特定のレジスタに関連付けられている係数ｈ_kがその値に乗算される。本実施の形態では、これらの諸ステップはソフトウェアによって遂行され、プロセッサメモリ３２はレジスタ値を格納するために使用される。

ＦＩＲフィルタの出力は、各レジスタに関連付けられているそれぞれの係数ｈ_kが乗算されたフィルタの全てのレジスタ内の値の合計に等しい。従って、一般的に言えば、入力シーケンスｘ(n)（ｎ＝０、１、２、…K）が与えられると、係数ｈ₀、ｈ₁、…ｈ_kを有するＦＩＲフィルタは次のような濾波された出力信号ｙ(n)を供給する。

ここに、ｈ_{k (k=0…K-1)}＝特定のＦＩＲフィルタのための係数のセット、
K＝ＦＩＲフィルタのための係数の数
ｋ＝指標
ｘ(n)は、取得され、フィルタへ供給された最後の温度データサンプル の値に対応する。
従って、適切な係数を使用することによって、ＦＩＲフィルタは、システムによって取得され、格納された温度データサンプル点からのサンプルデータ曲線の平均値Ｔ、勾配Ｔ’、及び曲率Ｔ”を抽出するようにプログラムすることができる。これらの係数は、公知の数学的方法を使用して21のデータ点の入力シーケンスのために容易に導出することができ、0.1秒間隔で取得された21サンプル（ｎ＝10、−９、…、10、但しｎ＝10が最新サンプルである）のシステムの場合、ＦＩＲフィルタのための係数は以下の式で示される。

ここに、

である。

図８は、ＦＩＲフィルタを含むプロセッサの動作を示すブロック図である。取得した最後の温度データサンプルｘ(n)は、アナログ・デジタル変換器（図示してない）からプロセッサ２８へ供給され、ＦＩＲ回路ＦＩＲ₁２０２、ＦＩＲ₂２０４、及びＦＩＲ₃２０６へ同時に印加される。これらのＦＩＲ回路は、それぞれ、アナログ・デジタル変換器から供給されるｘ(n)を含む最後の21の温度データ点の平均値Ｔ、勾配Ｔ’、及び曲率Ｔ”を計算するように構成されている。平均値Ｔ、勾配Ｔ’、及び曲率Ｔ”のそれぞれには、それぞれの重み付け係数Ａ₁２１２、Ａ₁２１４、及びＡ₁２１６が乗算され、次いで合計される（ブロック２１８）。最後に、オフセットファクタC（前述したように、周囲温度Ｔ_aの関数である）が重み付けされた平均値Ｔ、勾配Ｔ’、及び曲率Ｔ”の合計に加算され、現在の温度推定Ｔ₀が計算される。

曲率Ｔ”(t)は、２つの勾配計算フィルタＦＩＲ₂を連結して勾配Ｔ’(t)の勾配を計算しても、計算することができる。しかしながら、このようなアプローチは曲率Ｔ”(t)の計算と同時にではなく、曲率Ｔ”(t)を計算する前に勾配Ｔ’(t)する必要があり、従って最終温度の計算を遅らせることになるので、本発明の好ましい実施の形態に使用するように選択されなかった。

温度データの平均値、勾配、及び曲率を導出するためにＦＩＲフィルタを使用することによって、本発明のシステムは、温度を予測するために、広く入手可能な８ビットプロセッサのような容易に入手可能な比較的安価な数学的プロセッサと共に、かなり精緻なアルゴリズムを使用することができる。１つの例として、ＮＥＣ製の部品番号UPO78064を有する８ビットプロセッサを使用することができる。最後に、本発明のアルゴリズムは、広範囲の最終安定状態温度にわたって最も正確な結果を提供する重み付けファクタを経験的に導出するために、該アルゴリズムを実際のデータに適用することによって精密に調整された。

本発明の代替実施の形態では、単一のＦＩＲフィルタをプログラムして温度平均Ｔ(t)、勾配Ｔ’(t)、及び曲率Ｔ” (t)の重み付け合計を抽出することができる。しかしながら、単一のＦＩＲフィルタを使用すると、サンプルされたデータから平均Ｔ(t)、勾配Ｔ’(t)、及び曲率Ｔ” (t)を個々に抽出することはできず、従って、上述したように予測精度と経過時間との間が最適の平衡に到達した時点を決定するためにこれらのパラメータを個々に監視することができない。更に、個々のＦＩＲフィルタを使用することによって、例えば各パラメータ毎に特定の平滑量を得るために各ＦＩＲのサイズを調整するというように、これらの各パラメータを個々に調整することができる。

以上に本発明の１つの形状を説明したが、本発明の範囲から逸脱することなく以上に説明したデバイス及び方法にさらなる変更及び改良を加え得ることは明白である。従って、本発明は特許請求の範囲によってのみ限定されることを意図している。

Claims (41)

1. 対象の温度を測定する温度計であって、
   上記対象の温度を感知するように位置決めされた時に、上記対象の温度に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、
   上記温度信号を所定回数サンプルするように接続され、取得された所定数のサンプルに依存して上記温度信号の平均値、一次導関数、二次導関数を決定し、また上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせて上記対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するプロセッサと、
   上記プロセッサに接続され、上記推定された最終温度信号を受信して表示するディスプレイと、
   を備えていることを特徴とする温度計。
2. 上記プロセッサは、更に、上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせて上記温度推定を計算する前に、上記平均値、一次導関数、及び二次導関数の各々に別々の重み付けファクタを適用することを特徴とする請求項１に記載の温度計。
3. 上記所定数のサンプルは、所定の時間フレームにわたって取得されることを特徴とする請求項２に記載の温度計。
4. 上記プロセッサは、上記温度信号をほぼ２秒の時間フレームにわたって21回前後サンプルし、上記信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定することを特徴とする請求項３に記載の温度計。
5. 上記プロセッサは、初期所定数のサンプルを取得した後に上記信号を絶えずサンプルし、また新しい各サンプルが取得される度に、取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記温度推定を絶えず再計算することを特徴とする請求項３に記載の温度計。
6. 上記温度計は、上記センサが上記対象と接触してから所定の時間長の後に、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項５に記載の温度計。
7. 上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記一次導関数の最後の値が所定の値範囲内にある場合に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項５に記載の温度計。
8. 上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記二次導関数の最後の値が所定の値範囲内にある場合に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項５に記載の温度計。
9. 上記温度計は、上記プロセッサによって計算された最後の温度推定の何れか２つの数の間の最大差が所定の値より小さい場合に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項５に記載の温度計。
10. 上記温度計によって表示される上記最終温度推定は、上記プロセッサによって計算された、選択された数の最後の温度推定の平均に等しいことを特徴とする請求項５に記載の温度計。
11. 上記プロセッサは、上記温度推定を計算するように構成されている有限インパルス応答フィルタを含むことを特徴とする請求項１に記載の温度計。
12. 上記プロセッサは、
    上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記平均値を計算するように構成されている第１の有限インパルス応答フィルタと、
    上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記一次導関数を計算するように構成されている第２の有限インパルス応答フィルタと、
    上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記二次導関数を計算するように構成されている第３の有限インパルス応答フィルタと、
    を含むことを特徴とする請求項１１に記載の温度計。
13. 上記プロセッサは、更に、上記温度推定を計算するために、上記重み付き平均値、一次導関数、及び二次導関数の合計に、周囲温度オフセット係数を加算することを特徴とする請求項２に記載の温度計。
14. 上記センサは、更に、上記周囲温度に対応する初期信号を供給し、
    上記プロセッサは、更に、上記周囲温度の自乗を決定し、上記周囲温度及び上記周囲温度の自乗の各々に別々の重み付けファクタを適用し、そして上記周囲温度の重み付き値と上記周囲温度の値の重み付き自乗とを組合わせて上記周囲温度オフセット係数を計算する、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の温度計。
15. 対象の温度を測定する方法であって、
    上記対象の温度を感知するステップと、
    上記対象の温度の感知に応答して時間的に変化する温度信号を供給するステップと、
    上記温度信号を所定回数サンプルするステップと、
    取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の平均値を決定するステップと、
    取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の一次導関数を決定するステップと、
    取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の二次導関数を決定するステップと、
    上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせることによって上記対象の温度の推定を計算するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
16. 上記平均値に第１の重み付けファクタを適用するステップと、
    上記一次導関数に第２の重み付けファクタを適用するステップと、
    上記二次導関数に第３の重み付けファクタを適用するステップと、
    を更に含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 上記温度信号を所定回数サンプルするステップは、上記温度信号をほぼ２秒の時間フレームにわたって21回前後サンプルするステップを含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
18. 上記温度信号を繰り返しサンプルするステップと、
    新しい各サンプルが取得される度に、得られた最後の所定数のサンプルに基づいて上記温度推定を繰り返し再計算するステップと、
    を更に含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
19. 上記温度推定をディスプレイ上に表示するステップを更に含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
20. 上記温度推定を表示するステップは、上記対象の温度が所定長の時間にわたって感知された後に遂行されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. 上記温度推定を表示するステップは、上記プロセッサによって計算された上記一次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って遂行されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
22. 上記温度推定を表示するステップは、上記プロセッサによって計算された上記二次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って遂行されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
23. 上記温度推定を表示するステップは、上記プロセッサによって計算された選択された温度推定間の最大差が所定の値より小さい時に限って遂行されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
24. 上記対象の温度の推定を計算するステップは、
    上記プロセッサによって計算された所定数の温度推定を平均して最終温度推定を計算するステップを更に含み、
    上記温度推定を表示するステップは、上記最終温度推定を表示することからなることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
25. 上記サンプルされた温度信号を少なくとも１つのＦＩＲフィルタへ供給するステップを更に含み、それによって上記ＦＩＲフィルタによって上記温度信号の平均値を決定するステップを遂行し、上記温度信号の一次導関数を決定し、そして上記温度信号の二次導関数を決定することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
26. 上記サンプルされた温度信号を少なくとも１つのＦＩＲフィルタへ供給するステップは、
    上記サンプルされた温度信号を第１のＦＩＲフィルタへ供給し、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記平均値を計算させるステップと、
    上記サンプルされた温度信号を第２の有限インパルス応答フィルタへ供給し、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記一次導関数を計算させるステップと、
    上記サンプルされた温度信号を第３の有限インパルス応答フィルタへ供給し、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記二次導関数を計算させるステップと、
    を含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
27. 上記ＦＩＲフィルタへ供給するステップは、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記平均値、一次導関数、及び二次導関数に重み付けを適用するステップを含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
28. 上記重み付き平均値、上記重み付き一次導関数、及び上記重み付き二次導関数を組合わせ、上記対象の推定された温度を決定するステップを更に含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
29. 周囲温度を感知するステップと、
    上記周囲温度の値の自乗を決定するステップと、
    上記周囲温度に第４の重み付けファクタを適用するステップと、
    上記周囲温度の自乗に第５の重み付けファクタを適用するステップと、
    を更に含み、
    上記対象の温度の推定を計算するステップは、上記重み付き平均値、上記重み付き一次導関数、及び上記重み付き二次導関数を、上記重み付き周囲温度及び上記重み付き周囲温度の自乗と組合わせるステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
30. 生物対象の温度を測定する温度計であって、
    上記対象の温度を感知するように位置決めされた時に、上記対象の温度に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、
    上記温度信号を所定回数サンプルし、取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定するように接続され、また上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせて上記対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するように構成されているプロセッサと、
    上記プロセッサに接続され、上記推定された最終温度信号を受信して表示するディスプレイと、
    を備えていることを特徴とする温度計。
31. 上記プロセッサは、
    上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記平均値を計算するように構成されている第１の有限インパルス応答フィルタと、
    上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記一次導関数を計算するように構成されている第２の有限インパルス応答フィルタと、
    上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記二次導関数を計算するように構成されている第３の有限インパルス応答フィルタと、
    を含むことを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
32. 上記温度計は、上記センサが所定長の時間にわたって上記対象と接触した後に、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を表示することを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
33. 上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記一次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を表示することを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
34. 上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記二次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を表示することを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
35. 上記温度計は、上記プロセッサによって計算された所定数の最後の温度推定の何れか２つの間の最大差が所定の値より小さい時に限って、最終温度推定を表示することを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
36. 上記温度計によって表示される上記最終温度推定は、上記プロセッサによって計算された、選択された数の最後の温度推定の平均に等しいことを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
37. 上記プロセッサは、更に、上記温度推定を計算するために、上記重み付き平均値、一次導関数、及び二次導関数の合計に、周囲温度オフセット係数を加算することを特徴とする請求項３０に記載の温度計。
38. 上記センサは、更に、上記周囲温度に対応する初期信号を供給し、
    上記プロセッサは、更に、上記周囲温度の自乗を決定し、上記周囲温度及び上記周囲温度の自乗の各々に別々の重み付けファクタを適用し、そして上記周囲温度の重み付き値と上記周囲温度の値の重み付き自乗とを組合わせて上記周囲温度オフセット係数を計算する、
    ことを特徴とする請求項３７に記載の温度計。
39. 生物対象の温度を測定する温度計であって、
    上記対象の温度を感知するように位置決めされた時に、上記対象の温度に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、
    上記温度信号を複数回サンプルして上記対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するように接続されている有限インパルス応答フィルタを含むプロセッサと、
    上記プロセッサに接続され、上記推定された最終温度信号を受信して表示するように接続されているディスプレイと、
    を備えていることを特徴とする温度計。
40. 上記有限インパルス応答フィルタは、上記対象の温度の推定を計算する際に、複数のサンプルの線形組合わせを取ることを特徴とする請求項３９に記載の温度計。
41. 上記プロセッサは、推定された最終温度信号を供給する際に、上記有限インパルス応答フィルタによって供給された上記温度の推定に、周囲温度に基づくオフセット係数を加算することを特徴とする請求項３９に記載の温度計。

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