JP2011526516A - 信号処理ミラーリング技術 - Google Patents

Abstract

実施形態は、さらなる解析のための新しい信号を生成するために、信号の複数部分を選択およびミラーリングすることによって原信号を処理することが可能なシステムおよび方法を含み得る。ある実施形態では、信号は、光電脈波（ＰＰＧ）信号であってもよく、新しい信号はさらに、連続ウェーブレット変換を使用して解析され得る。任意の好適な数の再構築された新しい信号が原信号から生成され得、スカログラムが少なくとも部分的に新しい信号から導出され得る。リッジが新しい信号のスカログラムから抽出され得、二次スカログラムがさらにリッジから導出され得る。振幅比例和法が、選択されたスカログラムに適用され得、スカログラムのスケールの関数としてプロットされ得る。原信号内の呼吸情報等の所望の情報がプロットから識別され得る。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、米国仮特許出願第６１／０７７，０６２号（２００８年６月３０日出願）および米国特許出願第６１／０７７，１３０号（２００８年６月３０日出願）の利益を主張し、これらの出願の開示は、その全体が本明細書に参考として援用される。

（発明の分野）
本開示は、信号処理システムおよび方法に関し、より具体的には、さらなる解析のために新しい信号を生成するために、原信号の１つ以上の部分を選択およびミラーリングすることによって、原信号を処理するためのシステムおよび方法に関する。

本開示は、信号処理に関し、より具体的には、さらなる解析のために新しい信号を生成するために、信号の複数部分を選択およびミラーリングするステップに関する。ある例示的実施形態では、信号はＰＰＧ信号であってもよく、生成された信号はさらに、連続ウェーブレット変換を使用して解析されてもよい。

医学において、脈波計測器は、標的身体部分を通過するか、またはその中に存在する血液の解析を介して、器官あるいは身体部分の大きさの変動、もしくはこれらの変動の図示等の生理学的パラメータを測定する機器である。酸素濃度計は、血液の酸素飽和度を決定し得る器具である。１つの一般的なタイプの酸素濃度計は、光学的に検知された脈波計測器の解析によって、酸素飽和度を決定するパルス酸素濃度計である。

パルス酸素濃度計は、患者の血液の酸素飽和度および皮膚中の血液量の変化を間接的に測定し得る（患者から採取された血液サンプルの解析による、酸素飽和度の直接測定とは対称的）医療デバイスである。また、血液酸素飽和度の測定の補助として、パルス酸素濃度計を使用して、患者の脈拍数を測定してもよい。パルス酸素濃度計は、典型的には、動脈血中のヘモグロビンの酸素飽和度を含むが、それに限定されない種々の血流特性を測定および表示する。

酸素濃度計は、患者のある部位、典型的には、指先、つま先、額、または耳たぶ、あるいは新生児の場合、足全体に定置される光センサを含んでもよい。酸素濃度計は、血液灌流組織を通る光源を使用して、光を通過させ、組織中の光の吸収を光電的に感知してもよい。例えば、酸素濃度計は、時間の関数として、光センサで受光される光の強度を測定してもよい。光強度対時間を表す信号は、光電脈波（ＰＰＧ）信号と称される場合がある。次いで、光強度または吸収される光の量を使用して、測定される血液組成（例えば、酸素ヘモグロビン）の量、ならびに脈拍数および各個々のパルスが生じる時を計算してもよい。

組織を通過する光は、血液中に存在する血液組成の量を表す量として血液によって吸収される１つ以上の波長であるように選択される。組織を通過する光の量は、組織中の血液組成の量および関連光吸収の変化に従って変動する。高含酸素血液は、低酸素飽和度の血液より比較的に少ない赤色光および多い赤外線光を吸収するであろうことが認められているため、赤色および赤外線波長が使用されてもよい。パルスサイクル中の異なる点における２つの波長の強度を比較することによって、動脈血中のヘモグロビンの血液酸素飽和度を予測することが可能である。

測定される血液パラメータが、ヘモグロビンの酸素飽和度である時、便宜的開始点は、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則に基づいて、飽和度の計算を仮定する。本明細書では、以下の表記が使用される。

式中、
λ＝波長
ｔ＝時間
Ｉ＝検出される光の強度
Ｉ_０＝透過される光の強度
ｓ＝酸素飽和度
β_０、β_ｒ＝経験的に導出された吸収係数
ｌ（ｔ）＝時間の関数としての濃度とエミッタから検出器の経路長の組み合わせ

従来の手法は、２つの波長（例えば、赤色および赤外線（ＩＲ））における光吸収を測定し、次いで、以下のように、「比率の比率」を解法することによって、飽和度を計算する。
１．最初に、ＩＲおよび赤色の（１）の自然対数を求める（「対数」は、自然対数を表すために使用される）。

２．次いで、（２）を時間に対して微分する

３．赤色（３）をＩＲ（３）で除する。

４．ｓを解法する。

離散時間では、

ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇＡ／Ｂを使用し、

したがって、（４）は、以下のように書き換えられ得ることに留意されたい。

式中、Ｒは、「比率の比率」を表す。（５）を使用して、ｓに対して（４）を解法すると、以下となる。

（５）から、Ｒは、２つの点（例えば、ＰＰＧ最大値（ｍａｘｉｍｕｍ）および最小値（ｍｉｎｉｍｕｍ））または点集合を使用して計算することが可能である。点集合を使用する方法の１つは、（５）の修正バージョンを使用するものである。以下の関係を使用すると、

（５）は、以下となる。

これは、そのｙ対ｘの傾斜がＲをもたらす点群を定義するものであって、式中、

である。

ある実施形態では、信号は、さらなる解析のための新しい信号を生成しするために、選択およびミラーリングされ得る。信号は、任意の好適な源からであってもよく、１つ以上の反復成分を含有してもよい。ある実施形態では、選択される信号は、原信号の一部である。その一部は、その特性、または原信号の特性に基づく任意の好適な方法を使用して、選択されてもよい（例えば、原信号の極大（ｌｏｃａｌ ｍａｘｉｍｕｍ）値および極小（ｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍ）値を使用して、あるいは二次導関数を使用して、１つ以上の転換点を見つけることによって）。原信号の一部を選択し、その部分をミラーリングすることによって、さらなる解析の際に、信号の非選択部分によって生じる望ましくないアーチファクトが除去され得、他の効果が達成され得る。ある実施形態では、原信号の追加部分が、選択され、ミラーリングされ、新しい信号に追加されてもよい。代替として、別個の新しい信号が、種々のミラーリングされた部分から生成されてもよい。

限定ではなく、例示の目的として、本明細書に開示されるある実施形態では、原信号は、パルス酸素濃度計などの任意の好適な源から得られた光電脈波（ＰＰＧ）信号であって、選択された部分は、パルスのアップおよびダウンストロークであって（パルスは、心拍に対応するＰＰＧ信号の一部である）、さらなる解析のために、別個の新しい信号を生成するために使用される。さらなる解析は、新しい信号に適用される二次ウェーブレット特徴デカップリング（ＳＷＦＤ）を使用して、ＰＰＧ信号から呼吸速度を決定するステップを含む。ある実施形態では、別個の新しい信号を生成するように、アップおよびダウンストロークをミラーリングするステップは、原ＰＰＧ信号の解析向上をもたらしてもよい。強制された対称性を含むミラーリングアルゴリズムを使用するステップ（例えば、所望の軸に関する選択されたアップストロークまたはダウンストロークをミラーリングするステップは、その所望の軸に関して対称であるパルスを生成し、新しい信号は、任意の好適な数の対称パルスから構築されてもよい）は、例えば、原信号の望ましくない側面を除去し、呼吸速度決定の精度を向上させるので、有益であり得る。ミラーリングアルゴリズムを使用するステップはまた、患者の呼吸速度を効率的に決定し得るサンプル数または患者データの割合を大幅に改善し得る。ミラーリングアルゴリズムを使用するステップはさらに、ミラーリングアルゴリズムを使用する呼吸速度の計算と、別の方法を使用する呼吸速度の計算（例えば、患者の鼻サーミスタ信号の中の、１つ以上の呼吸特徴を数えることによって）との間に認められる差異の標準偏差を改善し得る。しかしながら、ミラーリングアルゴリズムを使用するステップへのトレードオフは、患者の呼吸速度を決定するために使用し得ない無効なデータの量の増加を含む場合がある。データは、患者による過剰な動き、あるいは患者の心拍の間隔の過剰な変化または患者の心拍の他の過剰な変化の結果である場合、無効とみなされ得る。データはまた、パルス酸素濃度計プローブが、患者から抜け落ちるか、または脱離した場合に、あるいはＰＰＧ信号が雑音のため過剰に破損されている場合に、無効とみなされてもよい。

ある実施形態では、複数のアップおよびダウンストロークが、ミラーリングおよび組み合わせられ、新しい信号を生成する。新しい信号は、原信号から選択された１つ以上のアップストロークをミラーリングするステップから生成される一連のパルスの場合、「再構築アップ信号」と称され、または原信号から選択された１つ以上のダウンストロークを一連のパルスミラーリングするステップから生成される一連のパルスの場合、「再構築ダウン信号」と称される。再構築プロセス（すなわち、一連の選択されたアップおよびダウンストロークをミラーリングすることによってパルスを生成し、そのパルスから新しい信号を生成するプロセス）は、原ＰＰＧ信号が収集され得るデータの時間窓全体より短い時間窓を使用して、実時間内に行われ得、またはプロセスは、ＰＰＧ信号が収集されたデータの時間窓全体を使用して、オフラインで行われ得る。

アップおよびダウンストロークは、任意の好適な手法を使用して、選択されてもよい。例えば、原信号の１つ以上のパルスは、信号の最大値および最小値に基づいて、または原信号の１つ以上の転換点を見つけるために二次導関数を使用して選択されてもよい。ある実施形態では、ＰＰＧ信号は、例えば、典型的心拍の範囲より高いおよび低い周波数をフィルタリングするために、帯域通過フィルタまたは低域通過フィルタを使用して、フィルタリングされてもよい。パルスが選択されると、そのアップストロークは、任意の好適な方法を使用して、そのダウンストロークから分離されてもよい。例えば、アップストロークは、２つの転換点に垂直な極大値が、選択されたパルスと交差し得る点において、ダウンストロークから分離されてもよい。

ある実施形態では、再構築されたアップおよびダウン信号は、さらなる解析に先立ってさらに操作されてもよい。例えば、ミラーリングされた信号の各パルスは、ミラーリングされた信号内の他のパルスから独立して、拡大または短縮されてもよい。例えば、ＰＰＧ実施形態におけるアップまたはダウンストロークをミラーリングするステップによって生成されたパルスはそれぞれ、各パルスの時間周期の大きさが等しくなるように、伸張または圧縮されもよく、時間周期はすべてまとめて、原信号が収集された、または解析される、時間周期に等しい。代替として、ミラーリングされた信号の各パルスは、時間周期に整合するように伸張され得ないが、代わりに、少なくとも部分的に別の時間周期に基づいて、あるいは少なくとも部分的に個々または所定の数の信号パルスに基づいて、任意の所望の大きさに伸張もしくは圧縮されてもよい。ある実施形態では、例えば、各ミラーリングされたアップパルスは、その対応するダウンストロークと組み合わされたミラーリングにおいて使用されるアップストロークの大きさに整合するように、伸張あるいは圧縮されてもよい。同一プロセスが、各ミラーリングされたダウンパルスにおいて行われてもよい。ある実施形態では、ミラーリングされたパルスは、信号が収集された、または解析されている、時間周期に整合するように、等しく伸張または圧縮されてもよい。

ミラーリングされた信号内のパルスの１つ以上が、伸張または圧縮される時に生じる周波数変調は、個々の伸張または圧縮量に関連して、ミラーリングされた信号内のパルスのそれぞれの振幅を増減することによって、振幅変調に変換されてもよい。これによって、例えば、原ＰＰＧ信号内の基線変化のためにミラーリングされたパルス内に既に存在し得る、振幅変調を増加させてもよい。周波数変調の影響をミラーリングされた信号内の振幅変調に翻訳するステップによって、原信号の解析に及ぼす原信号内のある成分の影響を変質させてもよい。例えば、パルスのそれぞれが、相互から独立して伸張または圧縮された場合、ミラーリングされた信号内のパルスの振幅は、再構築信号を生成するように、変調または増大されてもよい。代替として、ミラーリングされた信号に適用される周波数変調が、均一振幅を伴う再構築信号を生成するように、各パルスを個々に伸張または圧縮した場合、ミラーリングされた信号内のパルスそれぞれの振幅は、同一であってもよい。ある実施形態では、再構築信号は、振幅および周波数が可変し得るパルスを含んでもよい。

再構築アップおよびダウン信号は、例えば（例示の目的として以下に説明される）、ＳＷＦＤを含む、任意の好適な方法を使用して、さらに解析されてもよい。本開示のある実施形態では、両再構築信号の代わりに、一方の再構築信号のみ、解析されてもよい。一次アップスカログラムおよび一次ダウンスカログラムは、任意の好適な方法を使用して、再構築アップ信号およびダウン信号から少なくとも部分的に導出されてもよい。例えば、アップスカログラムおよびダウンスカログラムは、任意の好適な特性周波数のマザーウェーブレットまたは特定のスケーリング係数値によるＭｏｒｌｅｔウェーブレット等の形式の使用を含む、連続ウェーブレット変換を使用して、導出されてもよい。また、アップスカログラムおよびダウンスカログラムは、任意の好適なスケール範囲にわたって導出されてもよい。得られたアップスカログラムおよびダウンスカログラムは、任意の好適な方法を使用して、例えば、二次ウェーブレット特徴デカップリングを使用して、さらに解析され得る、少なくとも１つのエネルギー増加面積に対応するリッジを含んでもよい。

アップおよびダウンスカログラムのアップリッジおよびダウンリッジは、任意の好適な方法を使用して抽出されてもよい。例えば、アップリッジおよびダウンリッジは、特定のスケール値において、ＰＰＧ信号が、そのスケールの特性周波数に対応する高振幅を含有し得ることを表してもよい。また、一次帯域自体が、例えば、雑音または他の誤信号特徴の存在下において遮蔽されている場合、リッジを抽出し、さらに解析することによって、アップおよびダウンスカログラム上に生じさせる、基礎的物理的プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報が抽出され得る。二次ウェーブレット特徴デカップリングは、アップおよびダウンリッジのそれぞれに適用され、二次アップおよびダウンスカログラムを導出し得る。二次ウェーブレット特徴デカップリング技法は、二次帯域の振幅変調を検証することによって、一次帯域に関する所望の情報を提供し得、そのような振幅変調は、少なくとも部分的に、一次帯域に関連し得るＰＰＧ信号内の信号成分の存在に基づいている。アップおよびダウンリッジのこの二次ウェーブレット分解によって、着目帯域に関する情報は、二次アップおよびダウンスカログラムそれぞれの二次帯域として利用可能となる。二次アップおよびダウンスカログラムは、任意の好適な最小値から任意の好適な最大値までのスケール範囲内のウェーブレットを使用して導出され得、ウェーブレットの任意の好適なスケーリング係数値を使用して導出されてもよい。

ある実施形態では、二次スカログラムは、第１の二次スカログラム集合内の偽リッジを離散させるように、低スケーリング係数値で再導出され得る。反復二次スカログラム内に形成されるリッジ断片を使用して、二次アップスカログラムの第１の集合内の安定領域を識別してもよい。リッジ断片は、任意の好適な方法を使用して、１つ以上の所望のリッジを選択するように解析され得る。例えば、幅および開始位置（例えば、開始時間）の両方において可変であり得る時間窓が、１つ以上のアップ反復スカログラムおよび１つ以上のダウン反復スカログラムにわたってスライドされ得る。時間窓内のリッジは、スケール、リッジ断片の長さ、他のリッジ断片に対するリッジ断片の近似性、および／または任意の他の好適な加重特性を単位として、特定のリッジ断片がとり得る経路の標準偏差の加重の観点からパラメータ化され得る。最高加重を有するリッジは、さらなる処理のために選択されてもよい。ある実施形態では、最高加重を有するリッジを使用して、生成されたスカログラムのうちの１つ内の安定領域を識別および選択してもよい。

振幅比例和法は、任意の好適な方法を使用して、選択されたリッジに対応する帯域の少なくとも一部、または選択された二次スカログラムの少なくとも一部（例えば、識別された安定領域）に適用されてもよい。振幅比例和を適用する技法は、任意の好適な原信号の任意の二次ウェーブレット特徴デカップリング方法に適用されてもよい。代替として、振幅比例和法は、二次アップスカログラム全体または二次ダウンスカログラム全体に適用されてもよい。振幅比例和法はまた、原ＰＰＧ信号のウェーブレット変換等の、任意の好適な信号の任意の連続ウェーブレット変換に適用されてもよい。振幅比例和法は、時間窓にわたって、スケール範囲内の各スケールに対する振幅（例えば、エネルギー）を合計してもよい。ある実施形態では、振幅比例和法は、スカログラム混合物、または二次スカログラムから形成される重層に適用されてもよい。振幅比例和の関数は、スケール値等の任意の好適な値の関数としてプロットされてもよい。プロットから、スケールの和に伴って減少するスケールの方向から移動する第１のピークまたはエッジが、識別されてもよい。第１のピークまたはエッジは、二次ウェーブレット変換がそこから導出された、原信号に関連する解析値を有することができる。

ある実施形態では、信号処理方法が提供される。方法は、原信号の第１の部分を選択するステップと、ミラーリングされた第１の部分を生成するように、第１の垂直軸に関して原信号の第１の部分をミラーリングするステップと、原信号の後続の第２の部分を選択するステップと、ミラーリングされた第２の部分を生成するように、第２の垂直軸に関して原信号の第２の部分をミラーリングするステップと、新しい信号を生成するように、ミラーリングされた第１の部分およびミラーリングされた第２の部分を組み合わせるステップと、新しい信号を解析するステップとを含み得る。

ある実施形態では、信号を処理するためのシステムが提供される。システムは、信号を発生させるための入力信号発生器を含み得る。システムは、入力信号発生器に結合されるプロセッサを含み得る。プロセッサは、原信号の第１の部分を選択する、ミラーリングされた第１の部分を生成するように第１の垂直軸に関して原信号の第１の部分をミラーリングする、原信号の後続の第２の部分を選択する、ミラーリングされた第２の部分を生成するように第２の垂直軸に関して原信号の第２の部分をミラーリングする、新しい信号を生成するようにミラーリングされた第１の部分およびミラーリングされた第２の部分を組み合わせる、および新しい信号を解析するように構成される。システムはまた、プロセッサに結合される出力を含んでもよい。出力は、プロセッサによって解析された新しい信号を表示するように構成される。

ある実施形態では、信号処理方法が提供される。方法は、ウェーブレット変換を使用して信号を変換するステップと、変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを生成するステップと、スカログラムの領域を選択するステップと、領域内の各スケールの振幅を合計するステップと、最大和を識別するステップと、最大和と関連付けられる所望のスケールを選択するステップとを含み得る。

ある実施形態では、信号を処理するためのシステムが提供される。システムは、信号を発生させるための入力信号発生器を含み得る。システムはまた、入力信号発生器に結合されるプロセッサを含み得る。プロセッサは、ウェーブレット変換を使用して信号を変換すること、変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスカログラムを生成すること、スカログラムの領域を選択すること、領域内の各スケールの振幅を合計すること、最大和を識別すること、および最大和と関連付けられる所望のスケールを選択することを実行するように構成される。システムはまた、プロセッサに結合される出力を含んでもよい。出力は、プロセッサによって選択された所望のスケールを表示するように構成される。

ある実施形態では、光電脈波信号から呼吸速度を決定するための方法が提供される。方法は、光電脈波信号の第１の部分を選択するステップと、ミラーリングされた第１の部分を生成するように、第１の垂直軸に関して光電脈波信号の第１の部分をミラーリングするステップと、光電脈波信号の後続の第２の部分を選択するステップと、ミラーリングされた第２の部分を生成するように、第２の垂直軸に関して光電脈波信号の第２の部分をミラーリングするステップと、新しい信号を生成するように、ミラーリングされた第１の部分およびミラーリングされた第２の部分を組み合わせるステップと、ウェーブレット変換を使用して新しい信号を変換された信号に変換するステップと、変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスカログラムを生成するステップと、スカログラム上の帯域を識別するステップと、帯域からリッジ情報またはオフリッジ情報を抽出するステップと、ウェーブレット変換を使用するリッジ情報またはオフリッジ情報を、第２の変換された信号に変換するステップと、第２の変換された信号に少なくとも部分的に基づいて第２のスカログラムを生成するステップと、少なくとも第２のスカログラムの領域を解析するステップと、少なくとも第２のスカログラムの領域の解析に基づいて、呼吸速度を決定するステップとを含み得る。

本開示の上述および他の特徴、その性質ならびに種々の利点は、添付図面に関連して成される、以下の発明を実施するための形態の熟考によってより明白となるであろう。
図１は、ある実施形態による、例示的パルス酸素濃度計システムを示す。 図２は、ある実施形態による、患者に結合される、図１の例示的パルス酸素濃度計システムのブロック図である。 図３（ａ）および３（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出されたスカログラムの例示的図を示す。 図３（ａ）および３（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出されたスカログラムの例示的図を示す。 図３（ｃ）は、ある実施形態による、２つの付随成分を含有する信号から導出される、例示的スカログラムを示す。 図３（ｄ）は、ある実施形態による、図３（ｃ）内のリッジと関連付けられた信号の例示的概略図と、これらの新しく導出された信号のさらなるウェーブレット分解の例示的概略図を示す。 図３（ｅ）および３（ｆ）は、実施形態による、逆連続ウェーブレット変換を行う際に伴われる、例示的ステップの行程図である。 図３（ｅ）および３（ｆ）は、実施形態による、逆連続ウェーブレット変換を行う際に伴われる、例示的ステップの行程図である。 図４は、ある実施形態による、例示的連続ウェーブレット処理システムのブロック図である。 図５は、本開示のある実施形態による、さらなる解析のために新しい信号を生成するように、信号の複数部分を選択およびミラーリングするための例示的プロセスの工程図である。 図６は、本開示のある実施形態による、原信号からアップストローク信号およびダウンストローク信号を再構築するための例示的プロセスの概略図である。 図７は、本開示のある実施形態による、二次ウェーブレット特徴デカップリングを使用して、図６の再構築アップストローク信号およびダウンストローク信号を解析するための例示的プロセスの工程図である。 図８（ａ）は、本開示のある実施形態による、信号から導出された信号および例示的スカログラムのプロットを示す。 図８（ｂ）は、本開示のある実施形態による、図８（ａ）の信号から再構築されたアップストローク信号、およびそのアップストローク信号から導出された例示的スカログラムを示す。 図８（ｃ）は、本開示のある実施形態による、図８（ａ）の信号から再構築されたダウンストローク信号、およびそのダウンストローク信号から導出された例示的スカログラムを示す。 図９は、本開示のある実施形態による、振幅比例和をスカログラムに適用するための例示的プロセスの工程である。

図１は、パルス酸素濃度計システム１０のある実施形態の斜視図である。
システム１０は、センサ１２と、パルス酸素濃度計モニタ１４と、を含んでもよい。センサ１２は、患者の組織内へと２つ以上の波長における光を放出するためのエミッタ１６を含んでもよい。また、検出器１８が、組織を通過後、本来、患者の組織から発せられるエミッタ１６からの光を検出するためのセンサ１２内に提供されてもよい。

別の実施形態によると、後述されるように、システム１０は、単一センサ１２の代わりに、センサアレイを形成する複数のセンサを含んでもよい。センサアレイのセンサはそれぞれ、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサであってもよい。代替として、アレイの各センサは、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであってもよい。別の実施形態では、センサアレイは、ＣＭＯＳとＣＣＤセンサとの組み合わせから形成されてもよい。ＣＣＤセンサは、データを送受信するための光活性領域と、透過性領域とを含み得る一方、ＣＭＯＳセンサは、画素センサのアレイを有する集積回路から形成されてもよい。各画素は、光検出器と活性増幅器とを有してもよい。

ある実施形態によると、エミッタ１６および検出器１８は、指先またはつま先等の指の両側にあってもよく、その場合、組織から発せられる光は、指を完全に通過する。ある実施形態では、エミッタ１６および検出器１８は、エミッタ１６からの光が、組織を貫通し、患者の額からパルス酸素濃度計データを獲得するように設計されたセンサ等の検出器１８内へと組織によって反射されるように配列されてもよい。

ある実施形態では、センサまたはセンサアレイは、図示されるように、モニタ１４に接続され、そこからその電力を得てもよい。別の実施形態では、センサは、モニタ１４に無線で接続され、その専用バッテリまたは類似電源供給装置（図示せず）を含んでもよい。モニタ１４は、光放出および検出に関連するセンサ１２から受信したデータに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを計算するように構成されてもよい。ある代替実施形態では、計算はモニタリングデバイス本体上で行われてもよく、酸素濃度計示度値の結果が、モニタ１４に転送されてもよい。さらに、モニタ１４は、生理学的パラメータまたはシステムに関する他の情報を表示するように構成される、ディスプレイ２０を含んでもよい。示される実施形態では、モニタ１４はまた、例えば、患者の生理学的パラメータが規定の正常範囲内にない場合、可聴アラームを鳴らすか、種々の他の実施形態において使用され得る可聴音を提供するように、スピーカ２２を含んでもよい。

ある実施形態では、センサ１２またはセンサアレイは、ケーブル２４を介して、モニタ１４に無線で連結されてもよい。しかしながら、他の実施形態では、無線伝達デバイス（図示せず）等が、ケーブル２４の代わりに、またはそれに加えて使用されてもよい。

例示される実施形態では、パルス酸素濃度計システム１０はまた、マルチパラメータ患者モニタ２６を含んでもよい。モニタは、陰極線管型、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）またはプラズマディスプレイ等のフラットパネルディスプレイ（図示されるように）、あるいは現在既知または今後開発される任意の他の種類のモニタであってもよい。マルチパラメータ患者モニタ２６は、生理学的パラメータを計算し、モニタ１４および他の医療モニタリングデバイスまたはシステム（図示せず）からの情報をディスプレイ２８に提供するように構成されてもよい。例えば、マルチパラメータ患者モニタ２６は、パルス酸素濃度計モニタ１４（「ＳｐＯ_２」測定値と称される）によって生成される患者の血液酸素飽和度の予測値、モニタ１４からの脈拍数情報、および血圧モニタ（図示せず）からの血圧をディスプレイ２８上に表示するように構成されてもよい。

モニタ１４は、それぞれ、センサ入力ポートあるいはデジタル通信ポートに結合されるケーブル３２または３４を介して、マルチパラメータ患者モニタ２６に通信可能に結合されてもよく、および／または無線で通信してもよい（図示せず）。加えて、モニタ１４および／またはマルチパラメータ患者モニタ２６は、サーバまたは他のワークステーション（図示せず）と情報を共有可能にネットワークに結合されてもよい。モニタ１４は、バッテリ（図示せず）または壁コンセント等の従来の電源によって電力供給されてもよい。

図２は、ある実施形態による、患者４０に結合され得る、図１のパルス酸素濃度計システム１０等のパルス酸素濃度計システムのブロック図である。センサ１２およびモニタ１４のある例示的構成要素が図２に例示される。センサ１２は、エミッタ１６と、検出器１８と、エンコーダ４２とを含んでもよい。示される実施形態では、エミッタ１６は、患者の組織４０内へと少なくとも２つの光の波長（例えば、ＲＥＤおよびＩＲ）を放出するように構成されてもよい。故に、エミッタ１６は、患者の生理学的パラメータを計算するために使用される波長において、患者の組織４０内へと光を放出するために、ＲＥＤ発光ダイオード（ＬＥＤ）４４等のＲＥＤ発光光源と、ＩＲ ＬＥＤ４６等のＩＲ発光光源と、を含んでもよい。一実施形態では、ＲＥＤ波長は、約６００ｎｍ乃至約７００ｎｍであってもよく、ＩＲ波長は、約８００ｎｍ乃至約１０００ｎｍであってもよい。単一センサの代わりに、センサアレイが使用される実施形態では、各センサは、単一波長を放出するように構成されてもよい。例えば、第１のセンサは、ＲＥＤ光のみ放出する一方、第２のセンサは、ＩＲ光のみ放出する。

本明細書で使用されるように、用語「光」は、放射源によって生成されるエネルギーを指す場合があり、超音波、無線、マイクロ波、ミリ波、赤外線、可視、紫外線、ガンマ線、またはＸ線電磁放射線の１つ以上を含んでもよいことを理解されるであろう。本明細書で使用されるように、光はまた、無線、マイクロ波、赤外線、可視、紫外線、またはＸ線スペクトル内の任意の波長を含んでもよく、電磁放射線のその任意の好適な波長は、本技法と併用するために適切であり得る。検出器１８は、エミッタ１６の選択された標的エネルギースペクトルに対して特異的に感応するように選択されてもよい。

ある実施形態では、検出器１８は、ＲＥＤおよびＩＲ波長における光の強度を検出するように構成されてもよい。代替として、アレイ内の各センサは、単一波長の強度を検出するように構成されてもよい。動作時、光は、患者の組織４０を通過後、検出器１８に入光してもよい。検出器１８は、受光した光の強度を電気信号に変換してもよい。光強度は、組織４０内の光の吸光度および／または反射率に直接関連する。すなわち、ある波長における光がより多く吸収または反射される時、検出器１８によって組織から受光されるその波長の光は、より少なくなる。受光された光を電気信号に変換後、検出器１８は、信号をモニタ１４に送信してもよく、そこで、生理学的パラメータが、患者の組織４０内のＲＥＤおよびＩＲ波長の吸収に基づいて計算されてもよい。そのような計算を行うように構成されるデバイスの例には、Ｎｅｌｌｃｏｒ Ｐｕｒｉｔａｎ Ｂｅｎｎｅｔｔ ＬＬＣより市販されるＭｏｄｅｌ Ｎ６００ｘパルス酸素濃度計がある。

ある実施形態では、エンコーダ４２は、センサの種類（例えば、センサが額または指上に定置されることを意図したものであるかどうか）およびエミッタ１６によって放出される光の波長等、センサ１２に関する情報を含有してもよい。本情報は、患者の生理学的パラメータを計算するために、モニタ１４内に格納される適切なアルゴリズム、ルックアップテーブル、および／または較正係数を選択するように、モニタ１４によって使用されてもよい。

エンコーダ４２は、例えば、患者の年齢、体重、および診断等、患者４０に特有の情報を含有してもよい。この情報によって、モニタ１４は、例えば、患者の生理学的パラメータ測定値が含まれるべき患者特有の閾値範囲を決定し、追加生理学的パラメータアルゴリズムを有効または無効にすることが可能となってもよい。エンコーダ４２は、例えば、センサ１２の種類またはセンサアレイ内の各センサの種類、センサアレイの各センサ上のエミッタ１６によって放出される光の波長、および／または患者の特性に対応する値を格納する、コード化されたレジスタであってもよい。別の実施形態では、エンコーダ４２は、モニタ１４との通信のために、以下の情報の１つ以上が格納され得るメモリを含んでもよく、その情報とは、センサ１２の種類、エミッタ１６によって放出される光の波長、センサアレイ内の各センサがモニタリングする特定の波長、センサアレイ内の各センサの信号閾値、任意の他の好適な情報、またはそれらの任意の組み合わせである。

ある実施形態では、検出器１８およびエンコーダ４２からの信号は、モニタ１４に伝送されて得る。示される実施形態では、モニタ１４は、内部バス５０に接続される汎用マイクロプロセッサ４８を含んでもよい。マイクロプロセッサ４８は、本明細書に説明される機能を行うステップの一環として、オペレーティングシステムと、１つ以上のアプリケーションと、を含み得る、ソフトウェアを実行するように適合されてもよい。また、バス５０に接続されるものとして、読取専用メモリ（ＲＯＭ）５２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５４、ユーザ入力５６、ディスプレイ２０、およびスピーカ２２があってもよい。

ＲＡＭ５４およびＲＯＭ５２は、限定ではなく、一例として例示される。任意の好適なコンピュータ可読媒体が、データ記憶のためのシステム内で使用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、マイクロプロセッサ４８によって解釈され得る情報を格納可能である。本情報は、データであってもよく、あるいはマイクロプロセッサにある機能および／またはコンピュータ実装方法を行わせる、ソフトウェアアプリケーション等のコンピュータ実行可能命令の形態をとってもよい。実施形態に応じて、そのようなコンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と、通信媒体と、を含んでもよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報を記憶するための任意の方法あるいは技法において実装される揮発性および不揮発性、可撤性ならびに非可撤性媒体を含んでもよい。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他の固体メモリ技法、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、または他の光記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶、または他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を格納するために使用可能であって、システムの構成要素によってアクセス可能な任意の他の媒体を含んでもよいが、それらに限定されない。

示される実施形態では、時間処理ユニット（ＴＰＵ）５８は、エミッタ１６が照射される時を制御し、ＲＥＤ ＬＥＤ４４およびＩＲ ＬＥＤ４６のタイミングが多重化され得るタイミング制御信号を光駆動回路６０に提供してもよい。また、ＴＰＵ５８は、増幅器６２および切替回路６４を通して、検出器１８からの信号のゲートインを制御してもよい。これらの信号は、照射される光源に応じて、適切な時間でサンプリングされる。検出器１８から受光された信号は、増幅器６６、低域通過フィルタ６８、およびアナログ／デジタル変換器７０を通過してもよい。次いで、デジタルデータは、ＱＳＭ７２が満たされると、後にＲＡＭ５４にダウンロードするための待ち行列型シリアルモジュール（ＱＳＭ）７２（または、バッファ）内に格納されてもよい。一実施形態では、増幅器６６と、フィルタ６８と、受光される複数の光波長またはスペクトルのＡ／Ｄ変換器７０とを有する、複数の別個の並列経路が存在してもよい。

ある実施形態では、マイクロプロセッサ４８は、検出器１８によって受光された光に対応する、受信信号および／またはデータの値に基づく種々のアルゴリズムおよび／またはルックアップテーブルを使用して、ＳｐＯ_２および脈拍数等の患者の生理学的パラメータを決定し得る。患者４０に関する情報、特に、経時的に患者の組織から発せられる光の強度に関する情報に対応する信号は、エンコーダ４２からデコーダ７４に伝送されてもよい。これらの信号は、例えば、患者特性に関連するエンコードされた情報を含んでもよい。デコーダ７４は、マイクロプロセッサが、ＲＯＭ５２内に格納されるアルゴリズムまたはルックアップテーブルに基づいて、閾値を決定することができるように、これらの信号を翻訳してもよい。ユーザ入力５６を使用して、年齢、体重、身長、診断、投薬療法、治療等、患者に関する情報を入力してもよい。ある実施形態では、ディスプレイ２０は、ユーザがユーザ入力５６を使用して選択し得る、例えば、年齢範囲または投薬療法集合といった、概して、患者に該当するであろう値の一覧を提示してもよい。

組織を通る光信号は、他の源の中でもとりわけ、雑音およびモーションアーチファクトによって劣化する可能性がある。雑音源の１つは、光検出器に到達する周囲光である。別の雑音源は、他の電子機器からの電磁結合である。また、患者の動きも雑音をもたらし、信号に影響を及ぼす。例えば、検出器と皮膚との間、またはエミッタと皮膚との間の接触は、動きによって皮膚からいずれかが離されると、一時的に妨害される可能性がある。加えて、血液は流体であるため、慣性効果に対して周囲組織と異なって応答し、したがって、酸素濃度計プローブが取りつけられる点における体積に瞬間的な変化をもたらす。

モーションアーチファクトは、医師の自覚を伴わずに、医師に依存するパルス酸素濃度計信号を劣化させる可能性がある。これは、患者のモニタリングが遠隔である場合、動きが微小過ぎて観察不可能である場合、あるいは医師が計器またはセンサ部位以外の患者の他の部分を見ている場合に、特に当てはまる。パルス酸素濃度計（すなわち、ＰＰＧ）信号の処理は、信号内に存在する雑音の量を減少させるか、または別様に、ＰＰＧ信号から導出された生理学的パラメータの測定値に影響を及ぼすことを防止するために、雑音成分を識別する操作を伴ってもよい。

本開示は、任意の好適な信号に適用可能であって、ＰＰＧ信号は、例示目的のために使用されるにすぎないことを理解されるであろう。当業者は、本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、および／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、それらに限定されない、他の信号に対して、幅広い適用性を有することを認識するであろう。

一実施形態では、ＰＰＧ信号は、連続ウェーブレット変換を使用して、変換されてもよい。ＰＰＧ信号の変換（すなわち、ウェーブレット空間内）から導出された情報を使用して、１つ以上の生理学的パラメータの測定値を提供してもよい。

本開示による、信号ｘ（ｔ）の連続ウェーブレット変換は、以下のように定義されてもよい。

式中、ψ＊（ｔ）は、ウェーブレット関数の複素共役ψ（ｔ）であって、ａは、ウェーブレットの拡張パラメータであって、ｂは、ウェーブレットの位置パラメータである。式（９）によって求められる変換を使用して、変換表面上の信号表現を構築してもよい。変換は、時間スケール表現としてみなされてもよい。ウェーブレットは、周波数の範囲から構成され、その１つは、ウェーブレットの特性周波数として表記されてもよく、ウェーブレットと関連付けられた特性周波数は、スケールａと逆比例する。特性周波数の一実施例は、優位周波数である。特定のウェーブレットの各スケールは、異なる特性周波数を有してもよい。時間スケール内における実装のために必要とされる基礎となる数学的詳細は、例えば、Ｐａｕｌ Ｓ．ＡｄｄｉｓｏｎのＴｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ ＆ Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）に見ることができ、これは参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる。

連続ウェーブレット変換は、概して、時間内に高度に局在されるウェーブレットを使用して、信号を分解する。連続ウェーブレット変換は、離散変換と比較して、高分解能を提供し、したがって、フーリエ変換（または、任意の他のスペクトル技法）あるいは離散ウェーブレット変換等の典型的周波数変換より、信号から多くの情報を作成する能力を提供し得る。連続ウェーブレット変換は、信号のより小さなスケール成分が、信号のより大きなスケール成分を抽出するために使用されるウェーブレットよりコンパクトにスケーリングされたウェーブレットを使用して変換されるように、着目信号のスケールに従い、それぞれスケーリングされる複数のウェーブレット（例えば、およそ何十、何百、何千、または任意の他の数）の使用を可能にする。各ウェーブレットに適用されるデータの窓大きさは、スケールによっても変動する。したがって、離散技法に対して連続ウェーブレットを使用することで、より高い分解能変換が可能になる。

加えて、信号または任意の他の種類のデータをスペクトル（すなわち、周波数）ドメインに変換する変換および操作は、必ず、２次元座標系における一連の周波数変換値を生成し、２つの次元は、周波数と、例えば、振幅であってもよい。例えば、任意の種類のフーリエ変換は、２次元スペクトル等を作成するであろう。対照的に、連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換は、３次元座標系に定義され、時間、スケールと、例えば、振幅の次元を伴う表面を作成するように要求される。故に、スペクトルドメイン内で行われる操作を、ウェーブレットドメイン内で行うことは不可能であり、代わりに、ウェーブレット表面は、スペクトルに変換されなければならない（すなわち、ウェーブレット表面を時間ドメインに変換するように、逆ウェーブレット変換を行い、次いで、時間ドメインからスペクトル変換を行うことによって）。反対に、ウェーブレットドメイン内で行われる操作を、スペクトルドメイン内で行うことは不可能であり、代わりに、スペクトルは、最初に、ウェーブレット表面に変換されなければならない（すなわち、スペクトルドメインを時間ドメインに変換するように、逆スペクトル変換を行い、次いで、時間ドメインからウェーブレット変換を行うことによって）。同様に、例えば、時間内の特定の点に沿った３次元ウェーブレット表面の横断面も、スペクトルベースの技法が使用され得る周波数スペクトルと等しくはない。少なくとも、ウェーブレット空間は、時間次元を含むため、スペクトル技法とウェーブレット技法は、互換性がない。スペクトルドメイン処理に依存する系をウェーブレット空間処理に依存する系に変換することは、ウェーブレット空間処理に適応するために、系に大幅かつ基本的修正を必要とするであろうことを理解されるであろう（例えば、信号または信号の一部の代表的エネルギー値を導出することは、ウェーブレットドメイン内の時間およびスケールの２回の積分を行うことを必要とする一方、反対に、スペクトルドメインから代表的エネルギー値を導出するためには、周波数の１回の積分が必要となる）。さらなる実施例として、時間信号を再構築するためには、ウェーブレットドメイン内の時間およびスケールの２回の積分を行うことを必要とする一方、反対に、スペクトルドメインから時間信号を導出するためには、周波数の１回の積分が必要となる。振幅に加えて、または代替として、とりわけ、エネルギー密度、係数、位相等のパラメータはすべて、そのような変換を使用して作成されてもよく、これらのパラメータは、３次元ウェーブレット座標系ではなく、２次元周波数座標系において定義される時、明確に異なる文脈および意味を有することは、当技術分野において周知である。例えば、フーリエ系の位相は、全周波数に対して、単一基点に関して計算される一方、ウェーブレット系の位相は、ウェーブレットの位置（多くの場合、時間内の）およびスケールに関して、２つの次元に展開される。

ウェーブレット変換のエネルギー密度関数であるスカログラムは、以下のように定義される。

式中、‘｜｜’は、剰余演算子である。スカログラムは、有用目的のために、再スケーリングされてもよい。一般的再スケーリングの１つは、以下のように定義される。

例えば、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットが使用される時、ウェーブレット空間内のリッジを定義するために有用である。リッジは、平面内の極大値の点の軌跡として定義される。リッジの任意の合理的定義が、方法において採用されてもよい。また、リッジの定義として本明細書に含まれるのは、極大値の軌跡から変位された経路である。平面内の極大値の点の軌跡のみと関連付けられたリッジは、「最大値リッジ」と標識される。

高速数値計算を必要とする実装の場合、ウェーブレット変換は、フーリエ変換を使用した近似式として表されてもよい。重畳積分定理に従って、ウェーブレット変換は、ウェーブレット関数との信号の相互相関であるため、ウェーブレット変換は、信号のフーリエ変換と各必要とされるａスケールに対するウェーブレットのフーリエ変換の積の逆ＦＦＴの観点から近似され、次いで、

によって、その結果を乗じてもよい。

本明細書の以下に続く技法の議論では、「スカログラム」は、スケーリングされていない原ウェーブレット表現、線形再スケーリング、ウェーブレット変換の係数の任意の指数、または任意の他の好適な再スケーリングを含むが、それらに限定されない、あらゆる好適な形態の再スケーリングを含むものととらえられてもよい。加えて、明確性および一貫性の目的のために、用語「スカログラム」は、ウェーブレット変換、Ｔ（ａ，ｂ）自体、または任意のその一部を意味するものと捉えられるものとする。例えば、ウェーブレット変換の実数部、ウェーブレット変換の虚数部、ウェーブレット変換の位相、ウェーブレット変換の任意の他の好適な部分、またはそれらの任意の組み合わせが、用語「スカログラム」によって含意されることが意図される。

代表的時間期間として解釈されるスケールは、ウェーブレット関数の特性周波数に変換されてもよい。任意のａスケールのウェーブレットと関連付けられた特性周波数は、以下によって求められる。

式中、マザーウェーブレットの特性周波数であるｆ_ｃ（すなわち、ａ＝１において）は、スケーリング定数となり、および／あるいは任意のスケールａにおけるウェーブレットの代表または特性周波数である。

任意の好適なウェーブレット関数が、本開示と併用されてもよい。最も一般的に使用される複素ウェーブレットの１つであるＭｏｒｌｅｔウェーブレットは、以下のように定義される。

式中、ｆ_０は、マザーウェーブレットの中心周波数である。括弧内の第２項は、ガウス窓内の複素正弦曲線の非ゼロ平均を補正するため、補正項として知られる。実際は、ｆ_０＞＞０の値の場合は、ごくわずかであって、無視することができ、その場合、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットは、以下のようにより簡潔に記述可能である。

このウェーブレットは、スケーリングされたガウス包絡線内の複素波である。Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットの両定義が、本明細書に含まれるが、式（１４）の関数は、非ゼロ平均（すなわち、その対応するエネルギースペクトルのゼロ周波数項が非ゼロである）を有するため、厳密には、ウェーブレットではない。しかしながら、式（１４）は、実際は、最小誤差を伴うｆ_０＞＞０と併用されてもよく、本明細書のウェーブレットの定義に含まれる（他の類似近似ウェーブレット関数も同様）ことが、当業者によって認識されるであろう。ウェーブレット関数の定義を含む、基礎的ウェーブレット理論のより詳細な概観は、一般的文献において見出され得る。本明細書に論じられるのは、ウェーブレット変換特徴が、信号のウェーブレット分解から抽出され得る方法についてである。例えば、ＰＰＧ信号のウェーブレット分解を使用して、医療デバイス内の臨床的に有用な情報を提供してもよい。

信号内に付随する反復特徴は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間スケール帯域をもたらす。例えば、ＰＰＧ信号のパルス成分は、パルス周波数またはその周囲において、ウェーブレット空間内に優位帯域を生成する。図３（ａ）および（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出された例示的スカログラムの２つの図を示す。図は、信号等内のパルス成分によって生じる帯域の実施例を示す。パルス帯域は、図３（ａ）のプロット内の破線間に位置する。帯域は、スカログラム全体にわたる一連の優位合体特徴から形成される。これは、プロット中の矢印によって示されるスケールの領域内に位置する、図３（ｂ）内の変換表面全体にわたる隆起帯域として、明確に認められ得る（１分当たり６０回の拍動に対応する）。スケールに関する本帯域の最大値が、リッジである。リッジの軌跡は、図３（ｂ）内の帯域の上部の黒色湾曲として示される。式（１１）で求められるもの等のスカログラムの好適な再スケーリングを採用することによって、ウェーブレット空間内に見られるリッジが、信号の瞬時的周波数と関連してもよい。このように、脈拍数は、ＰＰＧ信号から求められてもよい。スカログラムを再スケーリングする代わりに、また、ウェーブレット表面上のリッジから得られたスケールと実際の脈拍数との間の好適な規定関係を使用して、脈拍数を決定してもよい。

ウェーブレット変換を通して得られたウェーブレット位相情報にパルスリッジの時間スケール座標をマッピングすることによって、個々のパルスが捕捉されてもよい。このように、個々のパルス間の時間と各パルス内の成分のタイミングの両方が、モニタリングされ、心拍異常を検出する、動脈系のコンプライアンスを測定する、あるいは任意の他の好適な計算または診断を行うために使用されてもよい。リッジの代替定義が、採用されてもよい。リッジと発生のパルス周波数との間の代替関係が、採用されてもよい。

上述のように、信号内に付随する反復特徴は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間スケール帯域をもたらす。周期的信号の場合、本帯域は、時間スケール平面内に一定のスケールのままである。多くの実信号、特に、生物学的信号の場合、帯域は、非定常であって、経時的に、スケール、振幅、または両方が変動し得る。図３（ｃ）は、ある実施形態による、変換空間内の２つの帯域をもたらす、２つの付随成分を含有する信号のウェーブレット変換の例示的概略図を示す。これらの帯域は、ウェーブレット表面の３次元概略図上において、帯域Ａおよび帯域Ｂと標識される。この実施形態においては、帯域リッジは、スケールに関するこれらの帯域のピーク値の軌跡として定義される。議論の目的のために、帯域Ｂは、着目信号情報を含有すると仮定され得る。これは、「一次帯域」と称される。加えて、信号が発生し、続いて、変換が導出される系は、帯域Ａおよび帯域Ｂ内の信号成分間において、ある形態の連結を呈すると仮定され得る。雑音または他の誤特徴が、帯域Ｂの特徴の類似スペクトル特性を伴う信号内に存在する場合、帯域Ｂ内の情報は曖昧となり得る（すなわち、遮蔽、分裂、または欠落する）。この場合、帯域Ａのリッジが、ウェーブレット空間内に追随し、振幅信号またはスケール信号のいずれかとして抽出され得、それぞれ、「リッジ振幅摂動」（ＲＡＰ）信号および「リッジスケール摂動」（ＲＳＰ）信号と称される。ＲＡＰおよびＲＳＰ信号は、それぞれ、時間振幅または時間スケール平面にリッジを投影することによって、抽出され得る。図３（ｄ）の上のプロットは、図３（ｃ）内のリッジＡと関連付けられたＲＡＰおよびＲＳＰ信号の概略図を示す。これらのＲＡＰおよびＲＳＰ信号の下は、これらの新しく導出された信号のさらなるウェーブレット分解の概略図である。この二次ウェーブレット分解は、図３（ｃ）における帯域Ｂの領域内の情報を帯域Ｃおよび帯域Ｄとして利用可能にする。帯域ＣおよびＤのリッジは、帯域ＣおよびＤを生じさせる信号成分の瞬時的な時間スケール特性の測定としての役割を果たし得る。本明細書において二次ウェーブレット特徴デカップリング（ＳＷＦＤ）と称されるこの技法は、帯域Ｂ自体が、雑音または他の誤信号特徴の存在下において遮蔽されているとき、一次帯域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる、基礎的物理プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報を抽出可能にし得る。

いくつかの事例では、例えば、アーチファクトを除去するために、スカログラムへの修正（または、変換された信号の係数への修正）がなされたとき等、逆連続ウェーブレット変換が望ましい場合がある。一実施形態では、全スケールおよび位置ａおよびｂにわたって積分することによって、そのウェーブレット変換から原信号を復元することが可能である逆連続ウェーブレット変換が存在する。

また、以下のように記述され得る。

式中、Ｃ_ｇは、許容定数として知られるスカラー値である。これは、ウェーブレット型依存性であって、以下から計算されてもよい。

図３（ｅ）は、上述の議論に従って、逆連続ウェーブレット変換を行うために取られ得る、例示的ステップの工程図である。逆変換に対する近似式は、式（１５）をスケールにわたる一連の畳み込みとして考慮することによってなされ得る。順変換の相互相関と異なり、ここでは、複素共役は存在しないことを理解されたい。各時間ｔに対するａおよびｂのすべてにわたる積分同様に、この式はまた、逆ウェーブレット変換を一連の乗算を使用して実行可能にする重畳積分定理を利用し得る。図３（ｆ）は、逆連続ウェーブレット変換の近似式を行うために取られ得る例示的ステップの工程図である。逆連続ウェーブレット変換を行うための任意の他の好適な技法が、本開示に従って使用され得ることを理解されるであろう。

図４は、ある実施形態による、例示的連続ウェーブレット処理システム４００である。本実施形態では、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６を生成する。例示されるように、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６としてＰＰＧ信号を提供し得る、センサ４１８に結合される酸素濃度計４２０を含んでもよい。入力信号発生器４１０は、信号４１６を生成するように、任意の好適な信号源、信号発生データ、信号発生機器、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよいことを理解されるであろう。信号４１６は、例えば、生体信号（例えば、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、ならびに／あるいはそれらの任意の組み合わせの、任意の好適な信号または複数の信号であってもよい。

この実施形態では、信号４１６は、プロセッサ４１２に結合されてもよい。プロセッサ４１２は、処理信号４１６のための任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、ならびに／あるいはそれらの組み合わせであってもよい。例えば、プロセッサ４１２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ（例えば、集積回路）、１つ以上のソフトウェアモジュール、メモリ等のコンピュータ可読媒体、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。プロセッサ４１２は、例えば、コンピュータであってもよく、または１つ以上のチップ（すなわち、集積回路）であってもよい。プロセッサ４１２は、本開示の連続ウェーブレット変換と関連付けられた計算、ならびに変換の任意の好適な照合と関連付けられた計算を行ってもよい。プロセッサ４１２は、任意の好適な帯域フィルタリング、適応フィルタリング、閉ループフィルタリング、および／または任意の他の好適なフィルタリング、ならびに／あるいはそれらの任意の組み合わせ等、信号４１６をフィルタリングするように、信号４１６の任意の好適な信号処理を行ってもよい。

プロセッサ４１２は、任意の好適な揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、レジスタ）、非揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、フラッシュメモリ）、または両方等、１つ以上のメモリデバイス（図示せず）に結合される、あるいは１つ以上のメモリデバイスを組み込んでもよい。メモリは、例えば、スカログラムを表すデータといった入力信号４１６の連続ウェーブレット変換に対応するデータを格納するために、プロセッサ４１２によって使用されてもよい。一実施形態では、スカログラムを表すデータは、時間スケール平面内のエネルギーレベルとしてスカログラムを表す、３次元アレイ等の任意の好適な３次元データ構造として、プロセッサ４１２内部のＲＡＭまたはメモリに格納されてもよい。任意の他の好適なデータ構造を使用して、スカログラムを表すデータを格納してもよい。

プロセッサ４１２は、出力４１４に結合されてもよい。出力４１４は、例えば、１つ以上の医療デバイス（例えば、種々の生理学的パラメータを表示する医療モニタ、医療アラーム、あるいは生理学的パラメータを表示する、または入力として、プロセッサ４１２の出力を使用する、任意の他の好適な医療デバイス）、１つ以上のディスプレイデバイス（例えば、モニタ、ＰＤＡ、携帯電話、任意の他の好適なディスプレイデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上のオーディオデバイス、１つ以上のメモリデバイス（例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、光ディスク、任意の他の好適なメモリデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上の印刷デバイス、任意の他の好適な出力デバイス、またはそれらの任意の組み合わせといった、任意の好適な出力デバイスであってもよい。

システム４００は、システム１０内に組み込まれてもよく（図１および２）、例えば、入力信号発生器４１０は、センサ１２およびモニタ１４の一部として実装されてもよく、プロセッサ４１２は、モニタ１４の一部として実装されてもよいことは理解されるであろう。

次に、本開示の連続ウェーブレット処理が、図５−９を参照して論じられる。

図５は、本開示のある実施形態による、信号の一部を選択およびミラーリングし、さらなる解析のために、新しい信号を生成するための例示的プロセスの工程図である。プロセス３００は、ステップ３０２から開始してもよい。ステップ３０４では、原信号の第１の部分が、選択されてもよい。原信号は、任意の好適な源からの信号を含んでもよく、１つ以上の反復成分を含有してもよい。例えば、原信号は、ＰＰＧ信号であってもよい。第１の部分は、信号の特性に基づく任意の好適な方法を使用して（例えば、原信号の極大値および極小値を使用して、または原信号の１つ以上の転換点を見出すように二次導関数を使用して）、選択されてもよい。選択された部分は、信号の反復部分に対応してもよい。例えば、選択された部分は、心拍に対応する、ＰＰＧ信号のアップストロークまたはダウンストロークに対応してもよい。ステップ３０６では、第１の部分は、ミラーリングされた第１の部分を生成するように、選択されたセグメントの開始または終了点に位置する垂直軸等、任意の好適な第１の垂直軸に関してミラーリングされてもよい。「ミラーリング」によって、第１の部分が、信号の元の第１の部分およびミラーリングまたは反射された部分の両方を含有する、ミラーリングされた第１の部分を生成するように、任意の好適な軸に関して反射されることを意味する。第１の垂直軸に関して第１の部分をミラーリングすることによって、第１の垂直軸に関して対称であるパルスが生成されてもよい。プロセス３００は、ステップ３０８に進み、第２の部分が、原信号から選択されてもよい。第２の部分は、第１の部分と同一、類似、または異なってもよく、任意の好適な方法を使用して、選択されてもよい。例えば、第２の部分は、第１の部分に対して、時間的に順次生じる信号の特性に対応してもよい。ステップ３１０では、原信号の第２の部分は、任意の好適な第２の垂直軸を中心としてミラーリングされ、ミラーリングされた第２の部分を生成してもよい。第２の垂直軸に関して第２の部分をミラーリングすることによって、第２の垂直軸に関して対称であるパルスが生成されてもよい。ある実施形態では、プロセス３００は、ステップ３１２に進み、ミラーリングされた第１の部分およびミラーリングされた第２の部分は、組み合わせられ、新しい信号を生成してもよい。ある実施形態では、プロセス３００は、２つの新しい信号を生成してもよく、１つは、ミラーリングされた第１の部分からであって、１つは、ミラーリングされた第２の部分からである。このように、１つ以上の新しい信号が、生成されてもよい。これらの新しい信号は、ステップ３１４において、任意の好適な方法を使用してさらに解析されてもよい。プロセス３００は、ステップ３１６に進み、終了してもよい。

工程図の上述のステップは、例示にすぎず、任意の好適な修正が、成されてもよい。例えば、信号の追加部分は、選択され、ミラーリングされ（例えば、任意の好適な軸に関して反射され、その軸に関して対称であるパルスを生成する）、新しい信号に追加されてもよい。プロセスは、信号の受信に伴って、リアルタイムで行われてもよく、または信号が受信された後に行われてもよい。新しい信号は、連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換を使用して、解析されてもよい。

図６は、本開示のある実施形態による、原ＰＰＧ信号からアップストローク信号およびダウンストローク信号を再構築するための例示的プロセスの概略図である。プロセス６４００は、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）によって、ＰＰＧ信号が収集され得る時間窓全体より短い時間窓を使用して、患者４０に結合され得る、センサ１２（図２）または入力信号発生器４１０（図４）によって獲得されるＰＰＧ信号を使用して、リアルタイムで行われてもよい。代替として、プロセス６４００は、ＰＰＧ信号が収集されたデータの時間窓全体を使用して、ＱＳＭ７２（図２）からのＰＰＧ信号サンプル上で、あるいはＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２（図２）内に格納されたＰＰＧ信号サンプルから、オフラインで行われてもよい。

プロセス６４００は、ステップ６４１０から開始してもよく、ＰＰＧ信号６４０５は、アップストローク信号６４６３および／またはダウンストローク信号６４６５を再構築するように、任意の好適な時間周期ｔにわたって、センサ１２または入力信号発生器４１０によって収集されてもよい。アップ信号６４６３およびダウン信号６４６５を再構築するために使用されるＰＰＧ信号６４０５の一部は、任意の好適な手法を使用して、選択されてもよい。例えば、ＰＰＧ信号６４０５のアップストロークおよびダウンストロークは、ＰＰＧ信号６４０５の最大値および最小値に基づいて、選択されてもよい。代替として、アップストロークおよびダウンストロークを有するＰＰＧ信号６４０５の一部は、ＰＰＧ信号６４０５の１つ以上の転換点を見つけるために、二次導関数を使用して配置されてもよい。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、ＰＰＧ信号６４０５の最大値ならびに最小値とＰＰＧ信号６４０５の二次導関数を識別し、ＰＰＧ信号６４０５の一部を選択し、１つ以上のダウンストロークからＰＰＧ信号６４０５の一部内の１つ以上のアップストロークを分離するために、任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、ならびに／あるいはそれらの組み合わせを含んでもよい。ＰＰＧ信号６４０５の極小転換点は、丸を使用して、ステップ６４１０に示される。ステップ６４２０では、アップストロークおよびダウンストロークは、２つの選択された転換点間に生じてもよく、アップストローク「Ｕ」は、ＰＰＧ信号６４０５の原基線Ｂの２つの転換点間およびそれに垂直なＰＰＧ信号６４０５の極大値を表す点線を使用して、ダウンストローク「Ｄ」と区別されてもよい。好適な一実施形態では、アップストロークおよびダウンストロークは、典型的心拍の範囲より高いおよび低い周波数をフィルタリングするように、例えば、帯域通過フィルタまたは低域通過フィルタ６８を使用して、ＰＰＧ信号６４０５をフィルタリングした後、選択されてもよい。別の好適な実施形態では、アップおよびダウンストロークは、２００８年６月３０日出願のＷａｔｓｏｎの米国暫定出願第６１／０７７，０９２号「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｐｕｌｓｅｓ」に記載の技法を使用して検出されてもよく、それは、参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる。当業者は、パターン整合方法（差異の総和または最近傍技法等）、統語的処理方法（述語計算文法等）、および適応方法（非単調論理推論または人工神経ネットワーク等）を含むが、それらに限定されない、トレースの顕著な部分の検出および／または選択のために、任意の好適な方法が、採用され得ることを理解するであろう。

図６では、ある実施形態による、ＰＰＧ信号６４０５の原基線Ｂが、正弦曲線状の点線として示される。基線Ｂは、患者４０の呼吸によって変動してもよく、時間平面において、ＰＰＧ信号を振動または歪曲させ得る。例えば、ＰＰＧ信号６４０５は、患者の呼吸に伴う患者の血管の拡張に関連し得る、振幅変調を被ってもよい。ＰＰＧ信号６４０５はまた、患者の静脈床内の圧力に少なくとも部分的に基づき得る、搬送波を含んでもよい。ＰＰＧ信号６４０５はまた、患者の呼吸性洞性不整脈に少なくとも部分的に基づき得る、周波数変調を被ってもよい。プロセス６４００は、ＰＰＧ信号の搬送波を除去してもよく、その除去は、再構築されたアップストローク信号およびダウンストローク信号の振幅変調に、少なくとも部分的に反映されてもよい。

プロセス６４００は、ステップ６４２０に進み得、ＰＰＧ信号６４０５の１つのアップストロークおよび１つのダウンストロークが、任意の好適な方法を使用して、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって選択され得る。ステップ６４２０においては、アップストロークおよびダウンストロークは、２つの選択された転換点間に生じ得、アップストローク「Ｕ」は、２つの転換点間およびそれに垂直なＰＰＧ信号６４０５の極大値を表す点線を使用して、ダウンストローク「Ｄ」と区別され得る。任意の他の好適な技法を使用して、アップストロークおよびダウンストロークを区別してもよい。本開示のある実施形態では、ＰＰＧ信号６４０５のアップストロークは、同様にＰＰＧ信号６４０５からダウンストロークも選択することなく、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理のために選択されてもよい。同様に、ＰＰＧ信号６４０５のダウンストロークは、ＰＰＧ信号６４０５からアップストロークも選択することなく、さらなる処理のために選択されてもよい。

プロセス６４００は、ステップ６４３０に進み得、ステップ６４２０において選択されたアップストロークは、任意の好適な方法を使用して、さらなる処理のためにプロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、選択されたダウンストロークから分離されてもよい。例えば、アップストロークは、２つの転換点に垂直な極大値を表す点線が、ＰＰＧ信号６４０５の選択された部分と交差し得る点において、ダウンストロークから分離されてもよい。

プロセス６４００は、ステップ６４４０に進み得、選択されたアップストローク「Ｕ」および選択されたダウンストローク「Ｄ」はそれぞれ、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、任意の好適な垂直軸に関してミラーリングされてもよい。選択されたアップストローク「Ｕ」および選択されたダウンストローク「Ｄ」のそれぞれを、垂直軸に関してミラーリングすることによって、ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５が生成されてもよい。ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５は、アップストローク「Ｕ」および選択されたダウンストローク「Ｄ」を反映するように使用された、それぞれの垂直軸に関してそれぞれ対称であり得る。ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５の形状は、ＰＰＧ信号６４０５のどの部分が選択されたかに依存し得る。ＰＰＧ信号６４０５の基線Ｂは変動し得るので、ＰＰＧ信号６４０５の一部分から選択されたアップストロークおよびダウンストロークの組み合わせは、ＰＰＧ信号６４０５の別の部分からの類似アップストロークおよびダウンストロークの組み合わせと異なる振幅ならびに／または異なる周波数を有し得る。例えば、ＰＰＧ信号６４０５の一部が、原基線Ｂが下方傾向にあるステップ６４１０から選択された場合、アップストローク「Ｕ」および結果として生じるミラーリングされたアップ信号は、より広く平らなパルスを形成し得る一方、ダウンストローク「Ｄ」および結果として生じるミラーリングされたダウン信号は、より狭く高いパルスを形成し得る。

プロセス６４００は、ステップ６４５０に進み得、ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５はそれぞれ、ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５を形成するように、ＰＰＧ信号６４０５から追加アップストロークおよびダウンストロークを選択およびミラーリングすることから形成された、追加の複数のパルスに追加されてもよい。代替として、ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５はそれぞれ、個々の信号パルスのままであってもよく、図７に関して後述されるように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、さらに解析されてもよい。ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５内のパルスは、それぞれ、その振幅および／またはその時間周期において可変であり、時間平面におけるＰＰＧ信号６４０５の振幅および／または周波数振動を反映し得る。代替として、ミラーリングされた信号は、それぞれ、所望の数のパルスを有する信号を形成する代わりに、所望の時間窓内の信号を形成するように複製することが可能である。

プロセス６４００は、ステップ６４６０に進み得、ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５は、それぞれ、さらなる解析に先立って、任意の所望の大きさに伸張または圧縮されることによる等、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によってさらに操作されてもよい。ミラーリングされた信号６４５３および６４５５の各パルスは、ミラーリングされた信号内の他のパルスから独立して、拡大または短縮され得る。例えば、ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のパルスはそれぞれ、各パルスの時間周期の大きさを等しくするように、伸張または圧縮されてもよく、時間周期はすべてまとめて、ＰＰＧ信号６４０５が収集されるか、または解析される時間周期ｔに等しい。代替として、ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５の各パルスは、時間周期ｔに整合するように伸張されなくてもよいが、代わりに、ＰＰＧ信号６４０５の別の時間周期に少なくとも部分的に基づいて、あるいは個々または所定の数の信号パルスに少なくとも部分的に基づいて、任意の所望の大きさに伸張もしくは圧縮されてもよい。ある実施形態では、各ミラーリングされたアップパルスは、伸張あるいは圧縮され、その対応するダウンストロークと組み合わされるように、ミラーリングにおいて使用されるアップストロークの大きさに整合させてもよい。同一プロセスが、各ミラーリングされたダウンパルスにおいて行われてもよい。ある実施形態では、ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のミラーリングされたパルスは、ＰＰＧ信号６４０５が収集されるか、または解析される、時間周期ｔに整合するように等しく伸張または圧縮されてもよい。

ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のパルスの１つ以上が、伸張または圧縮されるときに生じる周波数変調は、ステップ６４６０において、上述の個々の伸張または圧縮量に関連して、ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のパルスのそれぞれの振幅を増減することにより、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって振幅変調に変換されてもよい。これによって、原ＰＰＧ信号６４０５内の基線変化のために、ミラーリングされたパルス内に既に存在し得る振幅変調を増加させてもよい。周波数変調の影響をミラーリングされた信号６４５３および６４５５内の振幅変調に変換することによって、ＰＰＧ信号６４０５のさらなる解析に及ぼす患者４０の呼吸性洞性不整脈の影響を低減させてもよい。パルスのそれぞれが、（例えば、ＰＰＧ信号６４０５が収集された時間周期ｔに整合し、相互のパルスの周期に整合するように）相互から独立して伸張または圧縮される場合、再構築アップ信号６４６３および／または再構築ダウン信号６４６５内のパルスの振幅は、変調または増大されてもよい。代替として、再構築信号に適用される周波数変調が、均一振幅を伴う再構築信号を生成するように各パルスを個々に伸張または圧縮する場合、再構築アップ信号６４６３または再構築ダウン信号６４６５内のパルスそれぞれの振幅は、同一（図示せず）であってもよい。ある実施形態では、再構築アップ信号６４６３および／または再構築ダウン信号６４６５は、振幅および周波数が可変し得るパルスを含んでもよい。

本開示のある実施形態では、ダウンストロークではなく、アップストロークが、ステップ６４２０において選択され、ステップ６４４０において垂直軸に関してミラーリングされ、ステップ６４５０において複製され、ステップ６４６０において伸張（または、圧縮）されてもよい。ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５の処理（例えば、アップストロークおよび／またはダウンストロークを選択し、ストロークをミラーリングし、ミラーリングされたパルスを複製し、ミラーリングされた信号を伸張または圧縮する）が完了すると、再構築アップ信号６４６３および再構築ダウンストローク信号６４６５は、図７に関して後述のように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理において使用されてもよい。

図７は、本開示のある実施形態による、二次ウェーブレット特徴デカップリングを使用して、例えば、図６の再構築信号を解析するための例示的プロセスの工程図である。プロセス５００は、ステップ５３０から開始し得、それぞれ、再構築アップ信号６４６３および再構築ダウン信号６４６５と同一であり得、かつその特徴の一部または全部を含み得る、アップ信号５３３およびダウン信号５３５は、任意の好適な方法を使用して、任意の原信号（例えば、ＰＰＧ信号）から生成されてもよい。本開示のある実施形態では、両方の再構築信号の代わりに、一方の再構築信号（例えば、アップ信号５３３）のみ、プロセス５００によって解析されてもよい。

プロセス５００は、ステップ５４０に進み得、一次アップスカログラム５４３および一次ダウンスカログラム５４５が、任意の好適な方法を使用して、アップ信号５３３およびダウン信号５３５から少なくとも部分的に導出されてもよい。例えば、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５は、図３（ａ）、３（ｂ）、および３（ｃ）に示されるスカログラムを導出するために使用された同一方法を使用して（例えば、連続ウェーブレット変換を使用して）導出されてもよい。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、アップ信号５３３およびダウン信号５３５の連続ウェーブレット変換と関連付けられた計算を行ってもよい。アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５は、任意の好適な特性周波数のマザーウェーブレットを使用して導出されてもよく、またはＭｏｒｌｅｔウェーブレット等を形成してもよく、そこで、ｆ_０（その振動性質に関連する）は、（５．５／２π）Ｈｚに等しい値または任意の他の好適な値をとり得る。

また、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５は、任意の好適なスケール範囲にわたって導出されてもよい。例えば、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５は、図３（ｃ）に示されるように、帯域Ａに対応するスケールの両側において、その特性周波数が、例えば、約０．８Ｈｚに及ぶ、スケール範囲内のウェーブレットを使用して導出されてもよい。より狭いスケール範囲を使用して他のアーチファクト（例えば、雑音）の含有を排除するために、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５を導出し、他ＰＰＧ信号（例えば、パルス成分）内の着目成分に焦点を当て、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８が行うことを必要する計算数を最小にしてもよい。得られたアップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５は、例えば、二次ウェーブレット特徴デカップリングを使用するといった、任意の好適な方法を使用して、さらに解析され得る帯域Ａ等の増加エネルギーの少なくとも１つの面積に対応するリッジを含み得る。

プロセス５００は、プロセス５５０に進み得、アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、任意の好適な方法を使用して、それぞれ、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５から抽出され得る。例えば、アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５は、特定のスケール値において、ＰＰＧ信号が、そのスケールの特性周波数に対応する高振幅を含有し得ることを表し得る。帯域Ａ内に認められる振幅および／またはスケール変調は、別の成分（例えば、パルス帯域Ａによって示されるように、患者の脈拍数）に及ぼすＰＰＧ信号の１つの成分（例えば、図３（ｃ）内の呼吸帯域Ｂによって示されるように、患者の呼吸）の影響の結果であり得る。帯域Ａに関して、アップリッジ５５３および／またはダウンリッジ５５５を抽出し、さらに解析することによって、また、帯域Ｂ自体が、例えば、雑音または他の誤信号特徴の存在下において遮蔽されているとき、一次帯域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる、基礎的な物理プロセスと関連付けられる信号成分の性質に関する情報が抽出され得る。

プロセス５００は、ステップ５６０に進み得、アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５は、それぞれ、任意の好適な方法を使用して、それぞれ、二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５にさらに変換され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５のさらなる変換を含む、連続ウェーブレット変換の任意の好適な照合と関連付けられた計算を行ってもよい。例えば、二次ウェーブレット特徴デカップリングが、二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５を導出するように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５のそれぞれに適用されてもよい。二次ウェーブレット特徴デカップリング技法は、帯域Ａの振幅変調を検証することによって、図３（ｃ）内の一次帯域Ｂに関する所望の情報を提供してもよく、そのような振幅変調は、一次帯域Ｂに関連し得る、ＰＰＧ信号内の信号成分の存在に少なくとも部分的に基づいている。

アップリッジ５５３またはダウンリッジ５５５は、ウェーブレット空間内に追随し、振幅信号（例えば、図３（ｄ）に示されるようなＲＡＰ信号）および／またはスケール信号（例えば、図３（ｄ）に示されるようなＲＳＰ信号）のいずれかとして抽出され得る。ある実施形態では、「オフリッジ」技法が採用されてもよく、最大リッジ自体ではなく、アップリッジ５５３またはダウンリッジ５５５近傍の経路が、ウェーブレット空間内に追随さてもよい。また、オフリッジ技法を使用して、ＲＡＰ信号内の振幅変調を求めてもよい。

ＲＡＰおよび／またはＲＳＰ信号は、アップリッジ５５３またはダウンリッジ５５５を時間振幅平面上に投影することによって抽出され得る。アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５のこの二次ウェーブレット分解によって、着目帯域（例えば、図３（ｃ）内の帯域Ｂ）に関する情報を二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５のそれぞれの二次帯域（例えば、図３（ｄ）内の帯域Ｃおよび帯域Ｄ）として利用可能にする。二次帯域のリッジは、帯域Ｂ自体が遮蔽され得るとき、一次着目帯域（例えば、呼吸帯域Ｂ）を生じさせる、基礎的な物理的プロセスと関連付けられた信号成分を解析する際に有用であり得る、二次帯域を生じさせる基礎的信号成分の瞬時的時間スケール特性の測定値としての役割を果たし得る。

ある実施形態では、二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５は、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５を導出するために使用されたものと異なるスケール窓内において、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって導出されてもよい。二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５は、その特性周波数が約０．０７Ｈｚであるスケール等の任意の好適な最小値から、図３（ｃ）内の帯域Ａのリッジが存在し得るスケール等の任意の好適な最大値までのスケール範囲内のウェーブレットを使用して導出されてもよい。例えば、好適な最小スケール値と帯域Ａが主に位置し得るスケール値との間の窓の使用によって、ＰＰＧ信号の他の信号成分（例えば、帯域Ｂによって表される呼吸帯域）が解析可能となる。スケール値の窓は、依然として、ＰＰＧ信号内の他のアーチファクト（例えば、雑音）の含有を排除するように選択されてもよい。

二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、ウェーブレット用の倍数ｆ_ｃに任意の好適な値を使用して導出されてもよい。例えば、ｆ_ｃの値は、アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５を導出し、二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５内の連続リッジの経路形成を低減するために使用されるｆ_ｃの値より小さくてもよい。より小さいｆ_ｃの値は、ウェーブレットの振動性質を減少させ得る。

プロセス５００は、ｆ_ｃの異なる値におけるステップ５６０の反復であり得るステップ５６７に進み得る。ｆ_ｃの値は、ステップ５６７のスカログラム内の偽リッジを分解するために、ステップ５６０において使用される値より小さくてもよい。ステップ５６７の反復スカログラム内に形成されるリッジ断片を使用して、二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５内の安定領域を識別し得る。

プロセス５００は、ステップ５７０に進み得、ステップ５６０のスカログラムおよびステップ５６７の反復スカログラム内に形成されるリッジ断片は、任意の好適な方法を使用して、１つ以上の所望のリッジを選択するように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって解析され得る。１つ以上のリッジは、例えば、２００８年６月３０日出願のＷａｔｓｏｎらの米国出願第６１／０７７，０２９号「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｒｉｄｇｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｃａｌｏｇｒａｍ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌｓ」に記載の技法を使用して選択されてもよく、それは参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる。例えば、リッジを断片解析するために、幅および開始位置（例えば、開始時間）の両方において可変であり得る時間窓が、ステップ５６０および５６７のそれぞれにおいて導出された１つ以上のアップ反復スカログラムおよび１つ以上のダウン反復スカログラムにわたってスライドされ得る。時間窓内のリッジ断片は、スケール、リッジ断片の長さ、他のリッジ断片に対するリッジ断片の近似性、および／または任意の他の好適な加重特性を単位として、特定のリッジ断片が取り得る経路の標準偏差の加重の観点からパラメータ化され得る。最高加重を有するリッジは、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理のために選択され得る。ある実施形態では、最高加重を有するリッジは、作成されたスカログラムのうちの１つ内に安定領域を識別および選択するために使用されてもよい。

プロセス５００は、ステップ５８０に進み得、振幅比例和法（ｓｕｍ ａｌｏｎｇ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が、任意の好適な方法を使用して、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、ステップ５７０から選択されたリッジに対応する帯域の少なくとも一部、またはステップ５７０から選択された二次スカログラムの少なくとも一部（例えば、識別された安定領域）に適用され得る。振幅比例和法は、スケール範囲内の各スケール増分に対して、任意の好適な時間窓（例えば、最小パラメータ化値を有するステップ５７０からの時間窓）にわたって、二次スカログラムの選択された部分の振幅（例えば、エネルギー）を合計し得る。結果として生じる和は、その後、スケール値の関数として、各スケール値の和をプロットすることによる等、任意の好適な方法において表されてもよい。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、振幅比例和ベクトルを生成し、それを選択された二次スカログラムに適用するために、任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、ならびに／あるいはそれらの組み合わせを含んでもよい。振幅比例和を適用する技法は、任意の好適な原信号の任意の二次ウェーブレット特徴デカップリング方法に適用されてもよい。例えば、ステップ５７０から選択されたリッジ断片が、ステップ５６７で導出されるアップ反復スカログラムのリッジ断片であった場合、振幅比例和法は、選択されたリッジ断片を含有する二次アップスカログラム５６３の少なくとも一部に適用されてもよい。同様に、ステップ５７０から選択されたリッジ断片が、ステップ５６７で導出されるダウン反復スカログラムのリッジ断片であった場合、振幅比例和は、選択されたリッジ断片を含有する二次ダウンスカログラム５６５の少なくとも一部に適用されてもよい。代替として、振幅比例和法は、二次アップスカログラム５６３または二次ダウンスカログラム５６５全体に適用されてもよい。振幅比例和法はまた、図６の原ＰＰＧ信号６４０５のウェーブレット変換等、任意の好適な信号の任意の連続ウェーブレット変換に適用されてもよい。ある実施形態では、振幅比例和法は、スカログラム混合物、またはステップ５６０および５６７で導出される二次スカログラムから形成された重層に適用されてもよい。

プロセス５００は次いで、ステップ５９０に進み得、振幅比例和関数は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、スケール値の関数としてプロットされ得る。例えば、二次アップスカログラム５６３または二次ダウンスカログラム５６５のいずれかの少なくとも一部分の振幅（例えば、エネルギー）は、各スケール値増分に対する時間にわたって合計され得る。ある実施形態では、ステップ５９０において生成されたプロットは、システム１０（図１）またはシステム４００（図４）のユーザによる検討および解析のために、例えば、ディスプレイ２０（図２）、ディスプレイ２８（図２）、あるいは出力４１４（図４）上を含む、任意の好適な方法において、表示され得る。プロットから、振幅の合計に伴って減少するスケールの方向から移動する第１のピークまたはエッジが、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、あるいはシステム１０またはシステム４００のユーザによってのいずれかで識別され得る。第１のピークまたはエッジは、二次ウェーブレット変換が導出された原信号に関連する解析値を有し得る。二次アップスカログラム５６３および二次ダウンスカログラム５６５が、ＰＰＧ信号から導出された場合、ステップ５９０のプロットの第１のピークまたはエッジは、患者４０の呼吸速度を表し得る。

プロセス５００は、所望の情報を配置するために、１つ以上の二次アップスカログラム５６３、１つ以上の二次ダウンスカログラム５６５、または２つ以上の二次スカログラムから形成された重層を使用し得ることが理解されるべきである。アップスカログラム５４３およびダウンスカログラム５４５は、それぞれ、振幅変調されたアップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５を生成するために使用され得る。アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５は、再び変換されてもよいが、しかしながら、所望の情報（例えば、呼吸速度）を獲得し得る前である。

プロセス５００は、任意の好適な方法において、患者４０から得られるＰＰＧ信号に適用され得る。ある実施形態では、プロセス５００は、システム１０またはシステム４００の一部として搭載され得るコンピュータアルゴリズムの形態をとってもよい。アルゴリズムは、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、ＰＰＧ信号が、センサ１２を使用して、または入力信号発生器４１０を使用して検出されることに伴って、リアルタイムでＰＰＧ信号データに適用され得る。ある実施形態では、アルゴリズムは、ＱＳＭ７２からのＰＰＧ信号サンプルに、あるいはＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２内に格納されるＰＰＧ信号サンプルからオフラインで適用されてもよい。任意の好適な方法において（例えば、ディスプレイ２０、ディスプレイ２８、または出力４１４を使用して）表示され得るアルゴリズムの出力は、任意の好適な目的のために（例えば、患者４０の呼吸器の健康状態を評価する）、システム１０またはシステム４００のユーザによって使用され得る患者４０の呼吸速度を含み得る。ある実施形態では、アルゴリズムは、患者４０の呼吸速度を計算する際に、いくつかの効果を提供し得る。アルゴリズムは、選択されたアップストロークまたはダウンストロークが、所望の軸に関してミラーリングされ、その所望の軸に関して対称であるパルスを生成する点において、強制された対称性を使用し、かつ新しい信号（例えば、アップ信号５３３またはダウン信号５３５）が、任意の好適な数の対称パルスを使用して生成され得る。強制された対称性により、アップ信号５３３およびダウン信号５３５からのスカログラム５４３ならびに５４５のより正確な導出と、アップリッジ５５３およびダウンリッジ５５５のより正確な抽出とを可能にすることによって、呼吸速度決定の精度が向上し得る。また、プロセス５００アルゴリズムは、患者の呼吸速度を効率的に決定するために使用され得るサンプル数または患者データの割合を大幅に改善してもよい。プロセス５００アルゴリズムの使用によって、ミラーリングアルゴリズムを使用する呼吸速度の計算と、別の方法（例えば患者の鼻サーミスタ信号における１つ以上の呼吸特徴を数えることによって）を使用する呼吸速度の計算との間に認められる差異の標準偏差をさらに改善し得る。しかしながら、プロセス５００アルゴリズムの使用へのトレードオフは無効であり、それゆえ患者４０の呼吸速度を決定するために使用することができないと分類される患者データ量の増加（例えば、およそ７％）を含む場合がある。

図８（ａ）は、本開示のある実施形態による、未加工の吸光度ＰＰＧ信号等の信号８００、および信号８００から導出される例示的スカログラム８１０のプロットを示す。信号８００は、上述のように、患者に取り付けたパルス酸素濃度計センサから獲得される赤色光信号または赤外線信号を含み得る。信号８００は、患者血液がかん流された組織（例えば、指先、爪先、足）の一部を通過した後に、図８（ａ）に図示されるようにプロットされ得る。パルス酸素濃度計センサは、さらなる解析のために、任意の好適な処理ユニット（例えば、図４のプロセッサ４１２または図２のマイクロプロセッサ４８）に信号８００を伝送してもよい。

スカログラム８１０は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、信号８００から導出され得る。スカログラム８１０は、患者のパルス速度（パルス帯域Ｐに関連）または患者の呼吸速度（呼吸帯域Ｂに関連）等、着目臨床パラメータに関連し得る帯域を含む任意の好適な特徴だけでなく、信号８００内に存在した任意の他のアーチファクト（例えば、アーチファクトＡ）も含み得る。スカログラム８１０、８４０（図８（ｂ））、および８８０（図８（ｃ））に関して、示すグレースケールは、より明るい色調で陰影を付けられている高エネルギー成分、およびより暗い色調で陰影を付けられているより低いエネルギー成分に対応し得ることは理解されるものとする。陰影付けは、黒および白の色調が、各スカログラムにおいてそれぞれ最低および最高エネルギーに対応し得るように自動的にスケーリングされ得る。スカログラム８１０、８４０、および８８０に使用される陰影付けは、必ずしも各スカログラム内の同一絶対値に対応するとは限らないことが、さらに理解されるものとする。

図８（ｂ）は、本開示のある実施形態による、未加工の吸光度ＰＰＧ信号８００から再構築されたアップストローク信号８３０、およびアップストローク信号８３０から導出された例示的スカログラム８４０を示す。同様に、図８（ｃ）は、本開示のある実施形態による、未加工の吸光度ＰＰＧ信号８００から再構築されたダウンストローク信号８７０およびダウンストローク信号８７０から導出された例示的スカログラム８８０を示す。アップストローク信号８３０およびダウンストローク信号８７０は、図５および６に関して記載した方法を含む、任意の好適な方法を使用して再構築されてもよい。スカログラム８４０およびスカログラム８８０は、図７に関して記載した方法を含む、任意の好適な方法を使用して導出されてもよい。スカログラム８４０および８８０は、アーチファクト（例えば、スカログラム８１０内のアーチファクトＡ）の含有を排除し、着目成分（例えば、色調がより明るく見え、それによって、スカログラム８１０内よりスカログラム８４０および８８０の両方におけるエネルギーがより高いパルス帯域Ｐ）に焦点を当て、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８が行うことを必要する計算数を最小にするように、より狭いスケール範囲を使用して導出されてもよい。スカログラム８４０および８８０は、例えば、二次ウェーブレット特徴デカップリングを使用するといった任意の好適な方法を使用してさらに解析され得る、帯域Ｐ等の増加エネルギーの少なくとも１つの面積に対応するリッジを含み得る。帯域Ｂ自体が、例えば、雑音または他の誤信号特徴の存在下において遮蔽されている場合、帯域Ｐに関するリッジを抽出し、さらに解析することによって、スカログラム８１０に呼吸帯域Ｂを生じさせる、基礎的な物理的プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報が抽出され得る。

図７に記載するような振幅比例和法は、連続ウェーブレット変換を使用して変換されている任意の好適な信号に適用され得る。図９は、本開示のある実施形態による、振幅比例和をスカログラムに適用するための例示的プロセスの工程図である。プロセス９００は、ステップ９０２から開始し得る。ステップ９０４において、信号が獲得され得る。例えば、信号は、システム１０内のセンサ１２、またはシステム４００内の入力信号発生器４１０を使用して患者４０から獲得されるＰＰＧ信号を含んでもよい。

プロセス９００は、ステップ９０６に進み得、信号は、任意の好適な方法を使用して変換され得る。例えば、ＰＰＧ信号は、式（９）を使用する上述の通り、連続ウェーブレット変換を使用して変換され得る。ステップ９０８において、スカログラムは、任意の好適な方式で、ステップ９０６からの変換された信号に少なくとも部分的に基づいて生成されてもよい。例えば、スカログラムは、エネルギー密度関数式（１０）を使用して生成されてもよく、図３（ａ）、３（ｂ）、および３（ｃ）に関する上述の特徴の一部または全てを含み得る。ある実施形態では、ＰＰＧ信号のスカログラムは、パルス情報および呼吸情報を含有する任意の好適な数の帯域を含んでもよく、各帯域がリッジを含んでもよい。リッジは連続していてもよく、または任意の好適な数のリッジ断片を含んでいてもよい。

プロセス９００は、ステップ９１０に進み得、スカログラムの任意の好適な領域が選択されてもよい。例えば、リッジ断片を含有する一部のスカログラムが選択されてもよい。代替として、スカログラム全体が選択されてもよい。プロセス９００は、ステップ９１２に進み得、選択された領域内の各スケールに対して、そのスケールにおける時間にわたる振幅（例えば、エネルギー）の和が得られてもよい。したがって、スカログラムの領域に対して、和の任意の好適な数が、所与の時間窓内で計算されてもよい。技法は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、選択されたリッジに対応する少なくとも一部分の帯域、またはスカログラムの少なくとも一部に適用されてもよい。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、振幅比例和ベクトルを生成し、それを選択された領域に適用するために、任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、ならびに／あるいはそれらの組み合わせを含んでもよい。ある実施形態（図示せず）では、２より多いスカログラムが、ステップ９０８（例えば、２つのスカログラムが２つのＰＰＧ信号の変換から生成され得る）において生成された場合、振幅比例和法は、スカログラム混合物、またはスカログラムから形成される重層に適用されてもよい。ある実施形態（図示せず）では、振幅比例和関数（例えば、各スケール値に対して得られる和）は、任意の好適な手法を使用して、スケール値の関数としてプロットされてもよい。例えば、プロットは、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって生成されてもよく、システム１０（図１）またはシステム４００（図４）のユーザによる検討および解析のために、ディスプレイ２０（図２）、ディスプレイ２８（図２）、または出力４１４（図４）上に表示されてもよい。

プロセス９００は次いで、ステップ９１４に進み得、（例えば、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８を使用して）最大値が識別され得る。ある実施形態では、最大値は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、あるいはシステム１０またはシステム４００のユーザによって、プロットから識別されてもよい。ある実施形態においては、最大値は、振幅の和に伴って減少するスケールの方向から移動する、第１のピークまたはエッジであってもよい。第１のピークまたはエッジは、スカログラムまたはスカログラムがそこから生成され得るＰＰＧ信号に関連する解析値を有してもよい。

プロセス９００は、ステップ９１６に進み得、ステップ９１４で識別される最大値と関連付けられ得る所望のスケール値が選択されてもよい。例えば、原信号がＰＰＧ信号であった場合、ステップ９１４における第１のピークまたはエッジは、その最大値におけるスケール値に関連し得る。スケール値は、患者４０の呼吸速度を表し得る。次いで、プロセス９００は、ステップ９１８に進み、終了し得る。

前述が本開示の原理の例示に過ぎず、本開示は記載の実施形態以外によっても実施することができることは理解されるであろうし、記載の実施形態は、限定ではなく例示の目的で提示されている。

Claims (20)

1. 信号処理方法であって、
   原信号の第１の部分を選択することと、
   該原信号の該第１の部分を第１の垂直軸に関してミラーリングすることにより、ミラーリングされた第１の部分を生成することと、
   該ミラーリングされた第１の部分を解析することと
   を含む、方法。
2. 前記原信号の前記第１の部分を選択することは、
   該原信号の第１の極小値を識別することと、
   該原信号の後続の第１の極大値を識別することと、
   該原信号の該第１の極小値と該原信号の該後続の第１の極大値との間の該原信号の一部となるように、該第１の部分を選択することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記原信号の後続の第２の部分を選択することと、
   第２の垂直軸に関して該原信号の該第２の部分をミラーリングすることにより、ミラーリングされた第２の部分を生成することと、
   該ミラーリングされた第２の部分を解析することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記原信号の前記第２の部分を選択することは、
   該原信号の第２の極小値を識別することであって、該第２の極小値は、該原信号の該第１の極小値に後続する、ことと、
   該原信号の後続の第２の極大値を識別することと、
   該原信号の該第２の極小値と該原信号の該後続の第２の極大値との間の該原信号の一部となるように、該第２の部分を選択することと
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. 新しい信号を生成するように、前記ミラーリングされた第１の部分と前記ミラーリングされた第２の部分とを組み合わせることと、該新しい信号を解析することとをさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記原信号の前記第１の部分は、該原信号のより大きな第１のセグメントから選択され、該原信号の前記第２の部分は、該原信号のより大きな第２のセグメントから選択され、該第１および該第２のセグメントは、連続セグメントであり、該方法は、
   該第１のセグメントと該第２のセグメントとの組み合わされた長さと実質的に同一となるように、前記新しい信号を伸張または圧縮することによって、該新しい信号の長さを調整することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記原信号の前記第１の部分は、該原信号のより大きな第１のセグメントから選択され、該原信号の前記第２の部分は、該原信号のより大きな第２のセグメントから選択され、該方法は、
   第１の大きさになるように、前記ミラーリングされた第１の部分を伸張または圧縮することによって、該ミラーリングされた第１の部分の長さを調整することと、
   第２の大きさになるように、前記ミラーリングされた第２の部分を伸張または圧縮することによって、該ミラーリングされた第２の部分の長さを調整することと
   をさらに含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記ミラーリングされた第１の部分の前記長さ調整に少なくとも部分的に基づいて、該ミラーリングされた第１の部分の振幅を調整することと、
   前記ミラーリングされた第２の部分の前記長さ調整に少なくとも部分的に基づいて、該ミラーリングされた第２の部分の振幅を調整することと
   をさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記原信号の前記第１の部分および前記第２の部分は、該原信号の二次導関数に少なくとも部分的に基づいて選択される、請求項７に記載の方法。
10. 前記新しい信号を解析することは、ウェーブレット変換を使用して、該新しい信号を変換された信号に変換することを含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを生成することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記原信号はユーザからの光電脈波信号であり、該ユーザの呼吸情報を獲得するように前記スカログラムを解析することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記原信号の前記第１の部分および該原信号の前記第２の部分は、前記光電脈波信号のアップストロークである、請求項１１に記載の方法。
14. 前記原信号の前記第１の部分および該原信号の前記第２の部分は、前記光電脈波信号のダウンストロークである、請求項１１に記載の方法。
15. 信号を処理するためのシステムであって、該システムは、
    該信号を発生させるための入力信号発生器と、
    該入力信号発生器に結合されるプロセッサであって、該プロセッサは、原信号の第１の部分を選択すること、ミラーリングされた第１の部分を生成するために第１の垂直軸に関して該原信号の該第１の部分をミラーリングすること、該原信号の後続の第２の部分を選択すること、ミラーリングされた第２の部分を生成するために第２の垂直軸に関して該原信号の該第２の部分をミラーリングすること、新しい信号を生成するために該ミラーリングされた第１の部分と該ミラーリングされた第２の部分とを組み合わせること、および該新しい信号を解析することを実行するように構成される、プロセッサと、
    該プロセッサに結合される出力であって、該出力は、該プロセッサによって解析された該新しい信号を表示するように構成される、出力と
    を備える、システム。
16. 前記入力信号発生器は、センサに結合されるパルス酸素濃度計である、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記プロセッサは、前記ミラーリングされた第１の部分の長さ調整に少なくとも部分的に基づいて、該ミラーリングされた第１の部分の振幅を調整すること、および前記ミラーリングされた第２の部分の長さ調整に少なくとも部分的に基づいて、該ミラーリングされた第２の部分の振幅を調整することを実行するようにさらに構成される、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記新しい信号を解析することは、ウェーブレット変換を使用して、該新しい信号を変換された信号に変換することを含む、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記プロセッサは、前記変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを生成するようにさらに構成される、請求項１５に記載のシステム。
20. 前記原信号は、ユーザからの光電脈波信号であり、前記プロセッサは、前記スカログラムを解析して該ユーザの呼吸情報を獲得するようにさらに構成される、請求項１９に記載のシステム。

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