JP2011526518A - 区画選択技術による適合信号選択 - Google Patents

Abstract

実施形態によると、光電脈波（ＰＰＧ）信号を含む信号の整合部分を選択するための技術が開示される。センサまたはプローブを含むパルス酸素濃度計システムを使用して、対象からＰＰＧ信号を得ることができる。信号ピークが、ＰＰＧ信号内で識別され得る。信号ピークの振幅レベルおよび／または信号ピークの時間−距離を含む信号ピークの特性を使用して、ＰＰＧ信号が整合しているか否かを決定し得る。ある実施形態では、信号ピークは、整合性測定基準に基づいて処理され、処理された信号ピークは、整合性測定基準と比較され、ＰＰＧ信号が整合しているか否かを決定する。ＰＰＧ信号が、整合していると決定される場合、ＰＰＧ信号はさらに解析され、例えば、患者呼吸速度を含む基礎的信号パラメータを決定し得る。ＰＰＧ信号が、不整合であると決定される場合、信号の不整合部分は、信号全体から除去されるか、または別様に変換され得る。

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）および米国仮特許出願第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、パラメータ識別のために、信号の整合部分を選択するためのシステムおよび方法に関する。

酸素濃度計は、血液の酸素飽和度を決定することが可能な医療デバイスである。酸素濃度計の一般的な種類の１つは、パルス酸素濃度計であって、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することが可能である（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）。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得る。パルス酸素濃度計は、一般的には、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、一般的には、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み得る。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得る。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得る。光強度対時間を表す信号またはこの信号の数学的操作（例えば、そのスケーリングされたバージョン、その求められた対数、その求められた対数のスケーリングされたバージョン等）は、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号と称される場合がある。加えて、本明細書で使用される用語「ＰＰＧ信号」は、また、吸収信号（すなわち、組織によって吸収される光の量を表す）またはその任意の好適な数学的操作を指す場合もある。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ときを計算し得る。

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得る。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場合、便宜的な開始点は、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_ｏ＝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までの経路長との組み合わせ
である。

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「複数の比率についての比率」を解明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（「ｌｏｇ」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について解く。

５．離散時間で表記すると、

ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇＡ／Ｂを用いて、

したがって、（４）は、以下のように書き換えられ得、

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

（５）から、Ｒは、２つの点（例えば、ＰＰＧ最大値および最小値）または点集合を使用して、計算可能である。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、

ここで、（５）は、以下となる。

これは、そのｘに対するｙの勾配が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、信号が得られ、得られた信号の一部が、整合性に対して解析され得る。信号の極値（例えば、信号振幅対時間における極大値（ｌｏｃａｌ ｍａｘｉｍａ）および／または極小値（ｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍａ））が識別され、信号極値の特性が解析され、信号の整合性を決定し得る。ある実施形態では、信号ピーク（信号振幅対時間における極大値）が、整合性測定基準に基づいて識別および処理され得る。次いで、処理された信号ピークが、整合性測定基準と比較され、得られた信号の最も整合性のある部分（または、得られた信号の十分に整合性のある部分）が、このように識別され得る。ある実施形態では、信号の整合部分が求められ、得られた信号から基礎的パラメータを決定するために使用される。例えば、信号の整合部分を使用して、患者の呼吸速度を決定してもよい。

限定ではなく、例示の目的のために、本明細書に開示されるある実施形態では、得られた信号は、パルス酸素濃度計等、任意の好適な源から導かれる光電脈波（ＰＰＧ）信号である。得られた信号は、本明細書に説明される技術が、信号に適用される前に、フィルタリング、処理、または別様に変換されてもよい。例えば、ＰＰＧ信号は、最初に、予備ＰＰＧ信号のアップおよびダウンストロークを検出および処理し、得られるＰＰＧ信号を生成することによって、変換されてもよい。さらに、得られるＰＰＧ信号への予備ＰＰＧ信号の変換は、低域フィルタリング、雑音成分の除去、および／または補間方法を含み、予備ＰＰＧ信号内に存在し得る、種々の望ましくないアーチファクトを除去してもい。

ある実施形態では、（得られる）ＰＰＧ信号の整合部分は、１つ以上の信号ピークの振幅レベルを識別することによって決定されてもよい。例えば、信号ピークが識別され、より低いおよびより高い閾値が、信号ピークの振幅レベルと相対的に設定されてもよい。ある実施形態では、より低い閾値は、ＰＰＧ信号ピークの振幅レベルより小さい振幅レベルにおいて設定されてもよく、より高い閾値は、ＰＰＧ信号ピークの振幅レベルより高い振幅レベルにおいて設定されてもよい。第２のＰＰＧ信号ピークの振幅レベルが識別されてもよく、次いで、コンピュータまたはプロセスが、第２のＰＰＧ信号ピークの振幅レベルが、より低い閾値振幅レベルより大きく、より高い閾値振幅レベルより小さいか否かを決定してもよい。第２のＰＰＧ信号ピークの振幅レベルが、より低い閾値振幅レベルより大きく、より高い閾値振幅レベルより小さい場合、得られたＰＰＧ信号の対応する部分は、整合していると決定されてもよい。

ある実施形態では、ＰＰＧ信号の整合部分は、ピーク間距離（例えば、連続した信号ピーク間の時間−距離）を解析することによって求められてもよい。ある実施形態では、得られたＰＰＧ信号のピーク間距離が決定され、１つ以上の付加的ピーク間距離と比較されてもよい。ある実施形態では、第１のピーク間距離は、閾値と比較されてもよい。第１のピーク間距離が、閾値を超えると決定される場合、第１のピーク間距離は、過去および未来のピーク間距離値と比較されてもよい。ある実施形態では、不整合ピーク間距離に対応する得られたＰＰＧ信号の一部分は、ＰＰＧ信号から除去される。ある実施形態では、第１のピーク間距離が、閾値を超えないと決定される場合、ＰＰＧ信号の対応する部分は、整合していると決定され、得られたＰＰＧ信号から推測可能な１つ以上のパラメータを決定するために使用されてもよい。例えば、患者の呼吸速度が、整合していると決定されたＰＰＧ信号の一部に基づいて決定されてもよい。

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、付随の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含ま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含まれる例示的ステップの行程図である。 図４は、いくつかの実施形態による、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、ある実施形態による、パルス酸素濃度計システムから得られ得る、ＰＰＧ信号の例示的プロットである。 図６は、信号ピークの特性を解析することによって、ＰＰＧ信号等の信号の整合部分（または、複数の部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。 図７Ａ−７Ｃは、いくつかの実施形態による、信号ピークの振幅を解析することによって、ＰＰＧ信号等の信号の整合部分（または、複数の部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。 図７Ａ−７Ｃは、いくつかの実施形態による、信号ピークの振幅を解析することによって、ＰＰＧ信号等の信号の整合部分（または、複数の部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。 図７Ａ−７Ｃは、いくつかの実施形態による、信号ピークの振幅を解析することによって、ＰＰＧ信号等の信号の整合部分（または、複数の部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。 図７Ｄは、ある実施形態による、図７Ｃに示される技術を使用して処理され得る、ＰＰＧ信号の例示的プロットである。 図８は、信号ピーク間の周期を解析することによって、ＰＰＧ信号等の信号の整合部分（または、複数の部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。 図９は、信号の選択された部分、例えば、ＰＰＧ信号の整合部分を解析し、生物学的パラメータの発生率を決定するための例示的プロセスを図示する。

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とを含み得る。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を含み得る。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内に提供され得る。

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み得る。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）センサであり得る。代替として、アレイの各センサは、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであり得る。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を含み得る。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を含み得る。各画素は、光検出器と、活性増幅器とを有し得る。

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り得、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得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得る。

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ることができ得る。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）を含み得る。モニタ１４は、少なくとも部分的に、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得る。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得、酸素濃度計示度値の結果が、モニタ１４に転送され得る。さらに、モニタ１４は、生理学的パラメータまたは他のシステムに関する情報を表示するように構成されるディスプレイ２０を含み得る。示される実施形態では、モニタ１４はまた、スピーカ２２を含み、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等、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し得る。

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に無線で連結され得る。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、使用され得る。

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を含み得る。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り得る。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得る。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）によって作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得る。

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得、および／または無線で通信し得る（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得る。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得る。

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とを含み得る。示される実施形態では、エミッタ１６は、患者の組織４０内へ、少なくとも２つの波長の光（例えば、ＲＥＤおよびＩＲ）を放出するように構成され得る。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発光光源とを含み得る。一実施形態では、ＲＥＤ波長は、約６００ｎｍ乃至約７００ｎｍであり得、ＩＲ波長は、約８００ｎｍ乃至約１０００ｎｍであり得る。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得る。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つ以上を含み得る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み得、電磁放射線のその任意の好適な波長は、本技法と併用することに適切であり得る。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得る。

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得る。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得る。動作時、光は、患者の組織４０を通過後、検出器１８に入光し得る。検出器１８は、受光した光の強度を電気信号に変換し得る。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場合、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に送信し得、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得る。

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得る。本情報は、モニタ１４によって使用され、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し得る。

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特有の情報を含有し得る。本情報によって、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、追加の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り得る。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り得る。別の実施形態では、エンコーダ４２は、モニタ１４との通信のための以下の情報の１つ以上が格納され得るメモリを含み得、それは、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を含み得る。マイクロプロセッサ４８は、本明細書に説明される関数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得る。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があり得る。

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、データ記憶のためにシステム内で使用され得る。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、データであり得、あるいはマイクロプロセッサにある関数および／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り得る。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、通信媒体とを含み得る。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、取外し可能ならびに取外し不可能な媒体を含み得る。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み得るが、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に提供し得る。また、ＴＰＵ５８は、増幅器６２および切替回路６４を介して、検出器１８からの信号のゲートインを制御し得る。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を介して転送され得る。次いで、デジタルデータは、ＱＳＭ７２がいっぱいになると、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）内に格納され得る。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得る。

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、ある期間の間の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に伝送され得る。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み得る。デコーダ７４は、これらの信号を翻訳し、マイクロプロセッサに、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、閾値を決定させ得る。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得る。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、年齢範囲および投薬療法集合等、概して、患者に該当するような値の一覧を提示し得る。

組織を通る光信号は、他の発生源の中でもとりわけノイズによって劣化させられる可能性がある。ノイズ源の１つは、光検出器に到達する周囲光である。別のノイズ源は、他の電子機器からの電磁結合である。また、患者の動きも、ノイズをもたらし、信号に影響を及ぼす。例えば、検出器と皮膚、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、一時的に中断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着される点における体積に瞬間的な変化をもたらす。

ノイズ（例えば、患者の動きからの）は、医師の自覚がない状態で、医師によって依存されるパルス酸素濃度計の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することが不可能である場合、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、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、信号内に存在するノイズの量を減少させる、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のを防止するために、ノイズ成分を識別する操作を伴い得る。ＰＰＧ信号は、本明細書においては、処理またはフィルタリングされたＰＰＧ信号を意味すると考えられ得る。

本開示が、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得る。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得る。

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得る。

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得る。変換は、時間スケール表現としてみなされ得る。ウェーブレットは、周波数の領域から構成され、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得、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、卓越周波数である。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得る。時間スケールにおける実装のために必要とされる基礎となる数学的な詳細は、例えば、Ｐａｕｌ Ｓ．ＡｄｄｉｓｏｎのＴｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ ＆ Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）（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）に見出され得る。

連続ウェーブレット変換は、概して、時間内に高度に局在化した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一般的な周波数変換よりも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、小スケール信号成分が、より小さいスケールウェーブレットと良好に相関し、したがって、変換のより小さいスケールにおいて、高エネルギーで現れるように、信号の着目スケールに跨るスケールを有する、ある範囲のウェーブレットの使用を可能にする。同様に、大スケール信号成分は、より大きなスケールウェーブレットと良好に相関し、したがって、変換のより大きなスケールにおいて、高エネルギーで現れる。したがって、異なるスケールにおける成分は分離され、ウェーブレット変換ド領域内で分離され、抽出され得る。さらに、スケールおよび時間位置内のウェーブレットの連続範囲の使用は、離散技法と比較して可能なものより高い分解能変換を可能にする。

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）領域に変換する変換および操作は、必ずしも、２次元座標系における一連の周波数変換値を創出するわけではなく、２つの次元は、周波数と、例えば、振幅であり得る。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、スペクトル領域内で行われる操作は、ウェーブレット領域内で行うことは不可能である。代わりに、ウェーブレット面は、スペクトルに変換されなければならない（すなわち、逆ウェーブレット変換を行い、ウェーブレット面を時間領域に変換し、次いで、時間領域からスペクトル変換を行うことによって）。反対に、ウェーブレット領域内で行われる操作は、スペクトル領域内で行うことは不可能である。代わりに、スペクトルは、最初に、ウェーブレット面に変換されなければならない（すなわち、逆スペクトル変換を行い、スペクトル領域を時間領域に変換し、次いで、時間領域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とは、互換性がないことを理解されるであろうスペクトル領域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（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、ウェーブレット領域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、スペクトル領域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、ウェーブレット領域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、スペクトル領域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得、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場合、明確に異なる状況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、モジュラス演算子である。スカログラムは、実用的目的のために再スケーリングされ得る。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場合、ウェーブレット空間内のリッジを定義するために有効である。リッジは、平面内の最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得る。また、リッジの定義として本明細書に含まれるのは、最大値の軌跡から変位させられた経路である。平面内の最大値の点の軌跡だけと関連付けられたリッジは、「最大値リッジ」と呼ばれる。

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得る。畳み込み定理に従って、ウェーブレット変換は、ウェーブレット関数と信号と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ついて近似され、次いで、その結果に

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得る。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。

代表的な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得る。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、α＝ｌにおいて）は、スケーリング定数となり、ｆは、任意のスケールａにおけるウェーブレットの代表的または特性的な周波数である。

任意の好適なウェーブレット関数が、本開示と併用され得る。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の補正項として知られる。実際は、ｆ_０＞＞０の値の場合は微小であって、無視され得、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することが可能である。

本ウェーブレットは、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方の定義が、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、最小誤差を有するｆ_０＞＞０と併用され得、本明細書のウェーブレットの定義に含まれる（他の類似の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性が、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得る。

信号内に付随する反復特性は、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卓越帯域を生成する。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卓越合体特性から形成される。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（１分当たり６０回の拍動に対応する）に位置する、図３（ｂ）内の変換面全体にわたる隆起帯域として、明確に認められ得る。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させ得る。このように、脈拍数は、ＰＰＧ信号から求められ得る。スカログラムを再スケーリングする代わりに、ウェーブレット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事前に決められた関係を使用して、脈拍数を決定し得る。

ウェーブレット変換を介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得る。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か、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得る。リッジの代替定義が採用され得る。リッジと事象のパルス周波数との間の代替関係が、採用され得る。

上述のように、信号内に付随する反復特性は、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おいて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、ウェーブレット面の３次元概略図上において、帯域Ａおよび帯域Ｂと呼ばれる。本実施形態では、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、着目の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、いくつかの形態の連結を呈すると仮定され得る。ノイズまたは他のエラー特性が、帯域Ｂの特性の類似スペクトル特性を有する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）内の帯域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時間スケール特性の測定としての役割を果たし得る。以下、二次ウェーブレット特性デカップリング（ＳＷＦＤ）と称されるこの技法は、帯域Ｂ自体が、ノイズまたは他のエラー信号特性の存在の下で、遮蔽される場合、一次帯域域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）が成された時等、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、全ての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な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、ウェーブレット型式依存であって、以下から計算され得る。

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とられ得る、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、本式はまた、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、畳み込み定理を利用し得る。図３（ｆ）は、逆連続ウェーブレット変換の近似を行うためにと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を発生させる。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を含み得る。入力信号発生器４１０は、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み、信号４１６を生成し得る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、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、任意の好適な信号または複数の信号であり得る。

本実施形態では、信号４１６は、プロセッサ４１２に結合され得る。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、および／またはそれらの組み合わせであり得る。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み得る。プロセッサ４１２は、例えば、コンピュータであり得、または１つ以上のチップ（すなわち、集積回路）であり得る。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い得る。プロセッサ４１２は、信号４１６の任意の好適な信号処理を行い、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、および／またはそれらの任意の組み合わせ等、信号４１６をフィルタリングし得る。

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、レジスタ等）、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、フラッシュメモリ等）、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み得る。メモリは、プロセッサ４１２によって使用され、例えば、スカログラムを表すデータ等、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し得る。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得る。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得る。

プロセッサ４１２は、出力４１４に結合され得る。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等、任意の好適な出力デバイスであり得る。

システム４００は、システム１０内に組み込まれ得（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得、プロセッサ４１２は、モニタ１４の一部として実装され得ることを理解されるであろう。

図５は、パルス酸素濃度計システム１０（図１）を含むパルス酸素濃度計システムから得られ得るＰＰＧ信号の例示的プロットである。プロット５００は、ｘ軸に時間、およびｙ軸にＰＰＧ信号５０５の信号振幅値を表示する。ＰＰＧ信号５０５は、センサ１２（図１）等のセンサを使用して、患者４０（図２）等の患者から得られてもよい。代替として、ＰＰＧ信号５０５は、図１に関連して論じられたように、好適なセンサアレイから導出される複数の信号を平均化または別様に組み合わせることによって得られてもよい。プロット５００は、例えば、モニタ２０（図１）、ディスプレイ２８（図１）、ＰＤＡ、携帯デバイス、または任意の他の好適なディスプレイデバイス等、任意の好適なディスプレイデバイスを使用して表示されてもよい。加えて、プロット５００は、複数のディスプレイデバイス上に表示されてもよい。

ＰＰＧ信号５０５は、振動挙動対時間を示し、様々な信号振幅レベルおよび周波数のいくつかの起伏を含み得る。ＰＰＧ信号５０５の起伏のサイズ、形状、および周波数は、検出または予測される基礎的パラメータまたは現象を示し得る。例えば、ＰＰＧ信号５０５は、患者４０（図２）等の患者の呼吸あるいは呼吸サイクルを反映し得、および／または患者の呼吸速度を決定するために使用され得る。ＰＰＧ信号５０５は、例えば、センサ１２（図１）によって得られた予備ＰＰＧ信号の処理バージョンであり得る。ＰＰＧ信号５０５は、例えば、患者の動き、機器の故障、および／または種々の雑音源による誤差、または別様に望ましくないアーチファクトを含有し得る。例えば、ケーブル２４、ケーブル３２、および／またはケーブル３４（全部図１）が、故障するか、または接続される機器から弛緩する場合がある。さらに、センサ１２（図１）、またはセンサ１２（図１）の任意の構成要素（例えば、エミッタ１６（図１）および／または検出器１８（図１））が、故障および／または弛緩する場合がある。加えて、雑音源は、ＰＰＧ信号５０５内に不整合特徴を生成し得る。可能性として考えられる雑音源は、熱的雑音、ショット雑音、フリッカー雑音、バースト雑音、および／または光害によって生じる電気的雑音を含む。これらおよび他の雑音源は、例えば、センサ１２（図１）、および／またはケーブル２４、３２、ならびに３４（全部図１）を介して導入され得る。これらおよび／または他の現象が、パルス酸素濃度計システム１０（図１）等のシステム内に存在し得、したがって、測定されるＰＰＧ信号５０５内に不整合特徴が導入され得る。

ＰＰＧ信号５０５から、患者の呼吸速度等の基礎的パラメータの決定（例えば、検出または予測）に先立って、ＰＰＧ信号５０５の整合部分を選択することは、有利となり得る。少なくとも、ＰＰＧ信号５０５の整合部分は相対的に低い雑音を含み、および／または基礎的パラメータの値に対して時間不変量であり得るので、ＰＧ信号５０５の整合部分を使用して、基礎的パラメータを正確に決定し得る。さらに、ＰＰＧ信号５０５の整合部分は、統計的規則性を示し得、および／またはパラメータ検出ならびに予測アルゴリズムを含む信号処理アルゴリズムを導出するために使用される特徴と近似または完全に一致する他の特徴を示し得る。したがって、そのような信号処理アルゴリズムは、ＰＰＧ信号５０５の整合部分に適用されると、比較的に高い性能、例えば、検出または予測性能を示し得る。ＰＰＧ信号５０５の整合部分を選択するために、信号のいくつかの特徴が使用され得る。例えば、信号ピーク５１０、５１２、５１４、５１６、および５１８が識別され、整合性を決定するために使用されてもよい。代替として、または加えて、信号トラフ５２０、５２２、５２４、５２６、および／または５２８が使用されてもよい。ある実施形態では、ピーク間距離５３０、５３２、５３４、および５３６が使用されてもよい。ある実施形態では、ＰＰＧ信号５０５の１次、２次、または任意の他の好適な導関数のピークを使用して整合性を決定してもよい。ＰＰＧ信号５０５のこれらおよび他の特徴と特性点を、別個に、または組み合わせて使用して、ＰＰＧ信号５０５の整合部分（または、複数部分）を選択してもよい。例えば、プロセス６００（図６に図示される）は、信号ピークの特性、例えば、信号ピーク５１０、５１２、５１４、５１６、および／または５１８を使用して、さらなる解析のために、ＰＰＧ信号５０５の整合部分を選択するための例示的技術を例示する。プロセス７００および７２５（それぞれ、図７Ａおよび図７Ｂ）は、ＰＰＧ信号５０５のピーク振幅レベル、例えば、信号ピーク５１０、５１２、５１４、５１６、および／または５１８を使用して、ＰＰＧ信号５０５の整合部分（または、複数部分）を選択するプロセス６００（図６）のさらなる実施形態を示し得る。プロセス８００（図８）は、さらなる解析のために、信号ピーク間の時間−距離、例えば、ピーク間距離５３０、５３２、５３４、および／または５３６を使用して、ＰＰＧ信号５０５の整合部分（または、複数部分）を選択するプロセス６００（図６）のさらなる実施形態を示し得る。

本明細書に開示される技術は、ＰＰＧ信号５０５について説明されるが、開示される技術は、任意の他の好適な信号に適用されてもよい。例えば、開示される技術は、経胸腔的インピーダンス信号および／またはカプノグラフ信号を含む、他の生物学的信号（すなわち、生体信号）に適用されてもよい。さらに、ＰＰＧ信号５０５または任意の他の関連信号は、パルス酸素濃度計システム１０（図１）以外の源から得られてもよい。例えば、ＰＰＧ信号５０５は、一般的信号オシロスコープおよび／または波形分析器を含む、別の種類の医療デバイスまたは非医療デバイスから得られてもよい。ＰＰＧ信号５０５は、実際に測定されるＰＰＧ信号または他の種類の信号の簡素化された実施形態であってもよい。本明細書に開示される技術は、例えば、ＰＰＧ信号５０５より高または低頻度の起伏、時変平均振幅値、雑音パターン、および／または不連続性を有する信号に適用されてもよい。本明細書に説明される技術は、図５に示されるＰＰＧ信号５０５の時変パターンに類似しない、ＰＰＧ信号に適用されてもよい。

図６は、ある実施形態による、信号ピークの特性（すなわち信号振幅値内のピーク）を解析することによって、信号、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）の整合部分（または、複数部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。プロセス６００を使用して、患者（例えば、患者４０（図２））の呼吸速度等の基礎的信号パラメータの決定（例えば、検出または予測）を含むさらなる解析のために、得られた信号の一部を選択および解析してもよい。例えば、プロセス６００を使用して、整合性測定基準について、信号の最も整合性のある部分を決定してもよい。プロセス６００は、パルス酸素濃度計システム１０（図１）等のパルス酸素濃度計システム内に実装されてもよく、プロセス６００のステップは、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）等のプロセッサを使用して行われてもよい。

プロセス６００は、ステップ６１０から開始し得る。ステップ６２０において、プロセス６００は信号を得ることができる。得られた信号は、ＰＰＧ信号５０５（図５）等のＰＰＧ信号、あるいは任意の他の好適な生体信号または一般信号であってもよい。信号は、センサ１２（図１）等のセンサを使用して、パルス酸素濃度計システム１０（図１）から得られ、患者４０（図２）等の患者の生物学的特性を測定してもよい。加えて、得られた信号は、リアルタイム信号であってもよく、あるいは以前に得られ、メモリ、例えば、ＲＯＭ５２（図２）またはＲＡＭ５４（図２）に格納された信号であってもよい。

ステップ６２０において得られた信号は、最初に予備ＰＰＧ信号を得て、予備ＰＰＧ信号を処理することによって得られてもよい。予備ＰＰＧ信号は、例えば、センサ１２（図１）を使用して得られ、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）等のプロセッサを使用して処理され、パルス酸素濃度計システム１０（図１）と類似または同一システムにおいて、例えば、患者４０（図２）の呼吸速度を算出してもよい。例えば、ステップ６２０において信号を得るためには、プロセス６００は、２００８年６月３０日出願のＷａｔｓｏｎの米国仮出願第６１／０７７，０９２号「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｐｕｌｓｅｓ」（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）に記載のものと類似または同一技術を使用して、予備ＰＰＧ信号のアップおよびダウンストロークを検出および処理してもよい。ある実施形態では、１つ以上の予備ＰＰＧ信号が、選択およびミラーリングされ、ステップ６２０で得られた得られる信号を生成してもよい。予備ＰＰＧ信号は、１つ以上の反復成分を含有し得る。ある実施形態では、予備ＰＰＧ信号の一部が、選択およびミラーリングされ、予備ＰＰＧ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を減少させる。ある実施形態では、予備ＰＰＧ信号の付加的部分が、選択、ミラーリング、および追加され、ステップ６２０で得られる信号を生成してもよい。ある実施形態では、１つ以上の予備ＰＰＧ信号に二次ウェーブレット特徴デカップリング（ＳＷＦＤ）を使用して、ステップ６２０で得られる信号を生成してもよい。ある実施形態では、予備ＰＰＧ信号の領域は、ＭｃＧｏｎｉｇｌｅらの２００９年５月７日出願の米国出願第１２／４３７３１７号「Ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅｄ Ｓｃａｒｏｇｒａｍｓ」（弁理士整理番号：Ｈ−ＲＭ−０１４２２ ＣＯＶ−４１）（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）に記載のものと類似または同一の技術を使用して、選択および連結されてもよい。

ステップ６３０では、ステップ６２０で得られた信号の一部が、解析のために選択されてもよい。例えば、時間窓が、プロセッサ４１２（図２）またはマイクロプロセッサ４８（図２）等のプロセッサによって、ステップ６２０において得られた信号に適用され、信号の一部を選択してもよい。ステップ６４０において、１つ以上の信号ピーク値が、ステップ６３０において選択された信号の部分から識別されてもよい。例えば、最初の２つまたは最初の３つの信号ピーク値が選択されてもよい。信号ピーク値は、例えば、ゼロ交差法、求根法、解析的曲線適合法、および／または信号の選択された部分の導関数の数値的解析を含む、任意の好適な信号処理技術を使用して求められてもよい。これらおよび他の技術は、プロセッサ４１２（図２）、マイクロプロセッサ４８（図２）、ＲＯＭ５２（図２）、および／またはＲＡＭ５４（図２）によって、パルス酸素濃度計システム１０（図１）に実装されてもよい。加えて、好適な信号処理技術によって使用され得るパラメータ、例えば、公差値および感度レベルは、例えば、ユーザ入力５６（図２）を使用して、ユーザまたは患者によって制御されてもよい。識別される信号ピークは、例えば、モニタ２６（図１）あるいはディスプレイ２０または２８（図１の両方）上に表示されてもよい。代替として、ステップ６３０で選択された信号の部分は、モニタ上に表示されてもよく、ユーザは、例えば、ユーザ入力５６（図２）を使用して選択されるピークを選択または別様に影響を及ぼしてもよい。

ステップ６５０において、プロセス６００のステップ６４０の現在および過去の反復において識別されたピークが、整合性測定基準に従って処理されてもよい。例えば、整合性測定基準は、標的数の好適な信号振幅ピーク（例えば、３つのピーク）を指定してもよい。この場合、信号ピーク値は、プロセス７００（図７Ａ）およびプロセス７２５（図７Ｂ）による特定の実施形態に従ってさらに説明されるように、３つの連続した信号ピークが識別されるまで処理されてもよい。代替として、または加えて、整合性測定基準は、プロセス８００（図８）と類似または同一のプロセスまたは複数のプロセスを使用して、標的数の好適なピーク間距離を指定してもよい。さらに、測定基準または複数の測定基準を識別されたピーク値を使用して算出し、ステップ６３０において決定された信号の選択された部分の好適性を特性化してもよい。例示的測定基準として、信号ピーク振幅中央値、平均信号ピーク振幅値、信号ピーク振幅値の標準偏差、および／または平均信号ピーク間距離を含んでもよい。

ステップ６６０において、ステップ６４０において得られる処理されたピークデータを整合性測定基準と比較し、ステップ６２０において得られた信号が整合するか否かを決定してもよい。例えば、整合性測定基準が、ある範囲内の振幅レベルを有する３つの信号ピークを指定する場合、ステップ６５０において決定される処理されたピークデータが、ステップ６６０において、この条件（すなわち、整合性測定基準）と比較されてもよい。ステップ６７０において、ステップ６３０で決定される信号の選択された部分、または処理バージョンが、さらなる解析のために使用されてもよい。例えば、信号を使用して、患者（例えば、患者４０（図２））の呼吸速度等、ある特徴の発生率を決定してもよい。例えば、ステップ６３０の一実施形態が、プロセス９００（図９）によって例示され、そこでは、患者呼吸速度が決定されてもよい。ステップ６６０において、ステップ６３０で選択された信号の一部が、整合していないと決定される場合、プロセス６００は、ステップ６３０に戻ってもよい。ステップ６３０において、プロセス６００は、ステップ６２０で以前に得られた信号の新しい部分を得てもよい。代替として、図６には示されないが、プロセス６００は、ステップ６２０に戻り、解析のために新しい信号を得てもよい。

図７Ａは、いくつかの実施形態による、信号ピークの振幅を解析することによって、信号、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）の整合部分を選択するための例示的プロセスを図示する。プロセス７００は、プロセス６００のさらなる実施形態に対応し、より具体的には、図６のステップ６５０のさらなる実施形態に対応し得る。プロセス７００は、より高いおよびより低い閾値を指定する振幅に基づく整合性測定基準に従って作用し得、すべてがより高いおよびより低い閾値によって指定される振幅範囲内の振幅値を有する、標的数の連続信号ピークを決定する。プロセス７００は、振幅技術における整合と称される場合がある。

プロセス７００は、ステップ７０２から開始し得る。ステップ７０２では、第１の信号ピークの振幅が、識別され得る。例えば、ステップ７０２では、プロセス７００は、ステップ６２０（図６）におけるプロセス６００（図６）によって得られた、および／または信号発生器４１０（図４）等の信号発生器によって発生され得た信号を検出し得る。第１の信号ピークの位置は、ステップ６４０（図６）に関連して説明された信号処理方法と類似または同一方法を使用して決定されてもよい。第１の信号ピークは、時間的に最初に発生する信号ピーク、例えば、ＰＰＧ信号５０５の信号ピーク５１０（図５）に対応する、および／または極値検出アルゴリズム等の好適な信号処理アルゴリズムを介して求められる第１の信号ピークに対応してもよい。第１のピークの位置が求められると、ステップ７０２は、例えば、マイクロプロセッサ４８（図２）またはプロセッサ４１２（図４）を使用して、第１の信号ピークの振幅を識別してもよい。

ステップ７０４では、より高いおよびより低い閾値が、ステップ７０２で識別された信号ピークの振幅と相対的に設定されてもよい。ある実施形態では、より高い閾値は、第１の信号ピークの振幅より大きい振幅値に設定されてもよく、より低い閾値は、第１の信号ピークの振幅より小さい振幅値に設定されてもよい。例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）の場合、第１の信号ピークは、対応する信号ピーク振幅値５３５（図５）を有する信号ピーク５１０（図５）として識別されてもよい。この場合、より低い閾値は、振幅値５５０（図５）に設定されてもよく、より高い閾値は、振幅値５６０（図５）に設定されてもよい。より低い閾値振幅値５５０（図５）とより高い閾値振幅値５６０（図５）との間の振幅値の範囲は、閾値領域または閾値帯域と称される場合がある。例えば、図５では、閾値領域（または、閾値帯域）は、振幅値５５０（図５）と振幅値５６０（図５）との間の振幅値すべてから成ってもよい。次いで、プロセス７００は、ステップ７０６に進んでもよい。ステップ７０６では、次の信号ピークの振幅が、識別されてもよい。例えば、ＰＰＧ信号５０５の場合、信号ピーク５１２（図５）の振幅が、識別されてもよい（信号ピーク５１０（図５）に隣接する信号ピーク５１２）。代替として、信号ピーク５１４、５１６、または５１８（全部図５）のいずれかの振幅が、次の信号ピークとして識別されてもよい。ステップ７０６において、次の信号ピークとして識別された特定の信号ピークは、例えば、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図１）等のプロセッサによって行われる、数値的検出アルゴリズムに依存してもよい。

ステップ７０８では、プロセス７００は、ステップ７０６で識別された信号ピークの振幅が、閾値領域内にあるか否かを決定してもよい。例えば、信号ピーク５１２（図５）は、ステップ７０６およびステップ７０８において識別されてもよく、プロセス７００は、信号ピーク５１２（図５）の振幅が、振幅値５５０および５６０（図５）によって定義される閾値領域内にあるか否かを決定してもよい。ステップ７０６で識別された信号ピークの振幅が、閾値領域内にある場合、プロセス７００は、ステップ７１２に進み得る。そうでない場合、プロセス７００は、ステップ７０２に戻い得る。

ステップ７１２では、プロセス７００は、連続した信号ピークの振幅がすべて閾値領域内にある、標的数（または、所定数）の連続した信号ピークが、プロセス７００の連続的反復を介して認められるか否かを決定してもよい。例えば、プロセス７００は、ＰＰＧ信号５０５（図５）に作用し、３つの標的数（または、任意の他の好適な数）の信号ピークを指定してもよい。次いで、プロセス７００は、各信号ピークの振幅が閾値領域内にある、３つの連続的に識別された信号ピークが認められるか否かを決定してもよい。例えば、ステップ７１２は、それぞれ、ステップ７０２、ステップ７０６の第１の反復、およびステップ７０６の第２の反復で決定され得る、信号ピーク５１０、５１２、および５１４（図５）を解析し、各信号ピークが、振幅値５５０および５６０によって指定される閾値領域内にあるか否かを決定してもよい。標的数の信号ピークが認められない場合（例えば、信号ピーク値５１０および５１２のみ、図５に認められる場合、かつ標的数の信号ピークが、３つである場合）、プロセス７００は、ステップ７０６に戻ってもよく、そこで、次の信号ピークが、閾値領域内にあるか否かが検証される（例えば、信号ピーク５１４）。したがって、プロセス７００は、信号ピークの振幅が閾値領域外となるまで（その場合、プロセス７００は、ステップ７０２に戻ってもよい）、または標的数の信号ピークが認められるまで、信号ピークの検出を継続してもよい。ステップ７１２において、標的数の信号ピークが認められる場合、プロセス７００は、ステップ７１４に進んでもよい。ステップ７１４では、プロセス７００は、信号ピークに対応する信号の部分（すなわち、信号の整合部分）を正規化してもよい。例えば、プロセス７００は、信号ピークに対応する信号をフィルタリングすること、信号ピーク値を正規化すること、雑音アーチファクトを除去すること、および／または曲線平滑化ならびに補間操作を行ってもよい。

ステップ７０８において、信号ピークの振幅が、閾値領域内にないと決定される場合（例えば、図５では、信号ピーク５１６は、振幅値５５０および５６０によって定義される閾値領域内にない）、プロセス７００は、ステップ７０２に戻ってもよい。ステップ７０２では、解析のための新しい第１のピークが識別されてもよい。例えば、新しい第１のピークは、ステップ７０２の以前の反復で検証された同一信号の異なる部分を検証することによって、および／または新しい信号を得て解析することによって、識別されてもよい。例えば、図５では、信号ピーク５１６は、ステップ７０８で解析されてもよく、プロセス７００は、信号ピーク５１６が、振幅レベル５５０および５６０によって定義される閾値領域外にあるため、ステップ７０２に戻ってもよい。ステップ７０２では、信号ピーク５１８は、プロセス７００の後続の反復において、第１の信号ピークとして選択されてもよい。

プロセス７００は、最低閾値の値および／または最小閾値領域を使用して、最高信号ピークを識別するために用いられ得る。プロセス７００の連続的反復は、標的数の所望の信号ピークの生成に失敗する場合があるか、または、信号ピークを低頻度で生成する場合がある。例えば、プロセス７００は、同時に、より高い閾値振幅値を上げ、より低い閾値振幅値を下げることにより、閾値領域の幅を増加させることによって、識別された信号ピークの数および／または周波数を増加させ得る。これによって、閾値領域（例えば、図５内の振幅値５５０および５６０によって定義される閾値領域）内で計数される信号ピークの数を増加させ得る。また、このプロセスは、各信号ピークおよびより大きな閾値領域に対して繰り返され得る。

ある代替実施形態では、プロセス７００は、第１のステップとして、所与の閾値領域内の信号ピークのすべてを識別し得る。例えば、プロセス７００を使用して、ＰＰＧ信号５０５（図５）を解析してもよい。この場合、プロセス７００は、最初に、振幅値５５０および５６０（図５）によって定義される閾値領域内にある信号ピークのすべてを識別してもよい。次いで、プロセス７００は、この閾値領域内に生じる信号ピークの総数（例えば、連続信号ピークの総数）を計数してもよい。例えば、プロセス７００は、振幅値５５０および５６０（図５）によって定義される閾値領域内に合計４つの信号ピークを識別してもよい。一般に、プロセス７００は、標的数の信号ピーク以上のいくつかの信号ピークを計数し得、またはプロセス７００は、標的数の信号ピーク未満のいくつかの信号ピークを計数し得る。後者の場合、閾値領域の幅は、増加されてもよく、プロセス７００は、この拡張された閾値領域内に位置する信号ピークの数を再計数してもよい。例えば、振幅値５５０および５６０（両方とも図５）によって定義される閾値領域を使用するＰＰＧ信号５０５（図５）に対応する標的数の信号ピークが５つ以上である場合、プロセス７００は、標的数の信号ピーク未満を検出するであろう。この場合、図５の閾値領域は、拡張され得、プロセス７００は、拡大された閾値領域内に存在する信号ピークの数を再計数し得る。図５では、閾値領域は、例えば、より高い閾値の振幅値（すなわち、振幅値５６０（図５）より大きい値）に増加することによって、および／またはより低い閾値の振幅値（すなわち、振幅値５５０（図５）より小さい値）に減少することによって、拡張され得る。

図７Ｂは、いくつかの実施形態による、信号ピークの振幅を解析することによって、信号、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）の整合部分を選択するための別の例示的プロセスを図示する。プロセス７００とは対照的に、プロセス７２５は、さらなる解析のために閾値領域（例えば、図５に図示される閾値領域）外に位置する信号ピークまたは他の特徴を好適な範囲内に強制し得る。プロセス７２５は、少なくとも、そのような特徴が信号トレースの統計的解析（例えば、図５に示される、ＰＰＧ信号５０５の信号トレース対時間）に影響を及ぼすことを防止するために有利であり得る。特徴が閾値領域外にある場合（例えば、信号ピーク５１６（図５））、プロセス７２５を使用して観察された信号、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）内に整合性を強制し得る。プロセス７２５は、プロセス６００のある実施形態に対応し得、図６のステップ６５０の別の実施形態に対応し得る。プロセス７２５は、より高いおよびより低い閾値を指定し、全ピークが、より高いおよびより低い閾値によって指定される振幅範囲内にある振幅値を有するように、標的数の連続信号ピークを決定および／または変換する、振幅に基づく整合性測定基準に従って、作用し得る。プロセス７２５は、振幅技術における整合と称される場合がある。

プロセス７２５は、ステップ７２７から開始し得、そこで、（得られた信号の）第１の信号ピークが識別されてもよい。例えば、第１の信号ピークの振幅は、ステップ７０２（図７Ａ）と同様または同一に決定されてもよい。ステップ７２９では、より高いおよびより低い閾値は、ステップ７２５で識別された信号ピークの振幅と相対的に設定されてもよい。例えば、より低いおよびより高い閾値は、プロセス７００（図７Ａ）のステップ７０４と同様または同一に設定されてもよい。ステップ７３１では、次の信号ピークの振幅が識別されてもよい。例えば、次の信号ピークの振幅は、プロセス７００（図７Ａ）のステップ７０６と同様または同一の技術を使用して識別されてもよい。次いで、プロセス７２５は、ステップ７３３に進み得る。ステップ７３３において、プロセス７２５は、ステップ７３１で識別された信号ピークの振幅が、閾値領域内にあるか否かを決定し得る。例えば、プロセス７２５は、プロセス７００（図７Ａ）のステップ７０８と類似または同一の技術を用いてこの決定を行い得る。信号ピーク振幅レベルが、閾値領域内にあると決定される場合、プロセス７２５は、ステップ７３７に直接進み得る。そうでない場合、プロセス７００は、ステップ７３５、次いで、ステップ７３７に進み得る。

ステップ７３５では、プロセス７２５は、ステップ７３１で識別された信号ピークを閾値帯域内に強制し得る。例えば、プロセス７３５は、修正された信号ピークを含む信号の得られた部分が、閾値帯域内にあるように、信号ピーク（および関連隣接信号成分）を均一にスケーリングし得る。代替として、プロセス７３５は、信号ピークを含む、信号の結果として得られる部分が閾値帯域内にあるように、量子化、丸め、または任意の好適なテンプレートマッチング法を使用してもよい。さらに、プロセス７２５は、ステップ７３５において、閾値領域外にある信号の部分を除去、接合、変換、あるいは別様に修正してもよく、および／または得られた信号が時間的に連続するように、信号の残りの部分を連結してもよい。

ステップ７３７では、プロセス７２５は、標的数（または、所定数）の連続した信号ピークが認められるか否かを決定し得る。例えば、プロセス７２５は、ＰＰＧ信号５１０（図５）に作用してもよく、５つの標的信号ピーク（または、任意の他の数の好適な信号ピーク）を有してもよい。プロセス７２５は、５つの信号ピークが認められるまで、例えば、信号ピーク５１０、５１２、５１４、５１６、ステップ７３５における処理後、５１８が認められるまで（信号ピーク５１０、５１２、５１４、および５１６はすべて、図５に示される）継続してもよい。ステップ７３７において、標的数の信号ピークが認められる場合、プロセス７２５は、ステップ７３９に進み得る。ステップ７３９において、プロセス７２５は、信号ピークに対応する信号の部分（すなわち、信号の整合部分）をさらに処理し得る。例えば、プロセス７２５は、信号ピークに対応する信号をフィルタリングし、さらに、信号ピーク値を正規化、雑音アーチファクトを除去、および／または信号の整合部分の曲線平滑化ならびに補間操作を行い得る。

ステップ７３７において、標的数の信号ピークが認められない場合、プロセス７２５は、ステップ７２９に戻ることによって、選択された別の信号ピークに進み得る。ステップ７２９においては、プロセス７２５は、より高いおよびより低い閾値の値を再設定し得る。したがって、より高いおよびより低い閾値の値は、経時的に可変であって、例えば、得られた信号の特徴振幅、周期、または一般的形態における動向を考慮し得る。次いで、プロセス７２５は、ステップ７３１に戻り、そこで、次の信号ピークの振幅が識別されてもよい。

また、プロセス７００（図７Ａ）および７２５を組み合わせて、または他の修正と併用して、得られた信号の整合部分を決定してもよい。例えば、例えば、ステップ７３５を含む、プロセス７２５の要素は、プロセス７００に組み込まれ、信号の整合部分を決定してもよい。

図７Ｃは、信号の整合部分、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）または７８０（図７Ｄ）を選択するための別の例示的プロセスを図示する。プロセス７５０は、信号ピークの振幅を解析することによって、信号の整合部分を選択してもよい。プロセス７５０は、図６のプロセス６００のさらなる実施形態に対応してもよく、より具体的には、ステップ６５０のさらなる実施形態に対応してもよい。プロセス７５０は、得られた信号、例えば、ＰＰＧ信号７８０（図７Ｄ）の各信号ピークの別個のより高いおよびより低い閾値を指定し、標的数の連続有効信号ピークが、得られた信号内に存在するか否かを決定する、振幅に基づく整合性測定基準に従って、作用してもよい。プロセス７５０のある実施形態では、信号ピークは、プロット７７５（図７Ｄ）に関連して後述されるように、以前の信号ピークに対応する閾値領域内にある場合、有効であると決定される。プロセス７５０は、振幅技術における整合性と称される場合がある。

プロセス７５０は、ステップ７５２から開始し得る。ステップ７５２では、得られた信号の全信号ピークの振幅値が、識別されてもよい。例えば、ステップ７５２では、プロセス７５０は、ステップ６２０（図６）におけるプロセス６００（図６）によって得られた、および／または信号発生器４１０（図４）等の信号発生器によって発生され得た信号を検出してもよい。信号ピークの振幅値は、ステップ６４０（図６）に関連して説明される信号処理方法と類似または同一方法を使用して、決定されてもよい。例えば、プロセス７５０は、ステップ７５２において、ＰＰＧ信号７８０（図７Ｄ）を得てもよく、信号ピーク振幅値７８２、７８８、７９４、７９６、および７９８（全部図７Ｄ）を識別してもよい。プロセス７５０は、例えば、マイクロプロセッサ４８（図２）またはプロセッサ４１２（図４）を使用して、信号ピーク振幅値を識別してもよい。ステップ７５４では、プロセス７５０は、ステップ７５２で識別された各信号ピークに対して、閾値領域を設定してもよい（すなわち、プロセス７５０は、ピーク毎の閾値領域を設定してもよい）。例えば、プロセス７５０は、ＰＰＧ信号７８０（図７Ｄ）を得てもよく、信号ピーク７８２に対して、振幅値７８４および７８６（３つ全部図７Ｄ）によって定義される閾値領域、信号ピーク７８８に対して、振幅値７９０および７９２（３つ全部図７Ｄ）によって定義される閾値領域、同様に、信号ピーク７９４、７９６、および７９８（全部図７Ｄ）に対して、個々の閾値領域を設定してもよい。したがって、ステップ７５４で設定される閾値領域は、時変であってもよい。

次いで、プロセス７５０は、各信号ピーク振幅値が、以前の信号ピークの閾値領域内にある、連続信号ピークの数を識別してもよい。ある実施形態では、プロセス７５０は、以下のように、本ピーク計数法を実装してもよい。ステップ７５６では、プロセス７５０は、ｐｅａｋ＿ｃｏｕｎｔを値１と等しくなるように計数器を設定してもよい（ｐｅａｋ＿ｃｏｕｎｔは、連続的識別された有効信号ピーク振幅値の数を表す）。ステップ７５８では、プロセス７５０は、現在の信号ピークが、以前の信号ピークに対応する閾値範囲内にあるか否かを決定してもよい。例えば、現在の信号ピークが、信号ピーク７８８（図７Ｄ）である場合、プロセス７５０は、信号ピーク７８８（図７Ｄ）が、振幅値７８４および７８６（両方とも図７Ｄ）によって指定される閾値範囲内にあるか否かを決定してもよい。代替として、現在の信号ピークが、信号ピーク７９４（図７Ｄ）である場合、プロセス７５０は、信号ピーク７９４（図７Ｄ）が、振幅値７９０および７９２（両方とも図７Ｄ）によって指定される閾値範囲内にあるか否かを決定してもよい。

現在の信号ピークが、ステップ７５８において、以前の閾値範囲内にあると決定される場合、プロセス７５０は、ステップ７６２に進んでもよく、そこで、ｐｅａｋ＿ｃｏｕｎｔの値は、漸増されてもよい（すなわち、現在のピークが、有効信号ピークであると識別されたことを示す）。次いで、プロセス７５０は、ステップ７６４に進んでもよく、そこで、プロセス７５０は、標的数の連続信号ピークが、識別または認められたか否かを決定してもよい（例えば、ｐｅａｋ＿ｃｏｕｎｔの値を指定閾値と比較することによって）。標的数の信号ピークが認められる場合、プロセス７５０は、ステップ７６６に進んでもよく、そこで、プロセス７５０は、例えば、信号ピークに対応する部分（すなわち、信号の整合部分）を正規化することによって、信号を処理してもよい。例えば、プロセス７５０は、信号ピークに対応する信号をフィルタリングし、信号ピーク値を正規化する、雑音アーチファクトを除去する、および／または曲線平滑化および補間操作を行ってもよい。プロセス７５０の代替実施形態では、標的数の信号ピークが、ステップ７６４で認められない場合、プロセス７５０は、代わりに、ステップ７５８に戻り、信号ピーク値の識別を継続してもよい（ステップ７６６に進むのではなく）。ステップ７６４において、標的数の連続信号ピークが識別されないと決定される場合、プロセス７５０は、ステップ７５８に戻り、信号ピークの試験を継続してもよい。

ステップ７５８において、現在の信号ピークが、以前の信号ピークの閾値領域内にないと決定される場合、プロセス７５０は、ステップ７６０に進んでもよい。ステップ７６０では、プロセス７５０は、例えば、プロセス６００のステップ６２０（両方とも図６）で得られた信号を試験してもよい。試験のために得られた信号内に十分に多くの信号ピークが残っている場合、プロセス７５０は、ステップ７５６において、ｐｅａｋ＿ｃｏｕｎｔを値１と等しくなうように設定してもよい（それによって、認められた連続有効信号ピークの計数をリセットする）。次いで、プロセス７５０は、図７Ｃに従って、新しい信号ピーク集合の識別を進めてもよい。ステップ７６０において、試験するために十分な数の新しい信号ピークがないと決定される場合、プロセス７５０は、ステップ７５４に戻り、信号ピーク閾値領域の１つ以上の幅を増加させてもよい。例えば、ステップ７５４では、プロセス７５０は、信号ピーク７８２に対応する振幅値７８４および７８６（全部図７Ｄ）および／または信号ピーク７８８に対応する振幅値７９０および７９２（全部図７Ｄ）によって定義される閾値領域を変更し、それぞれ、信号ピーク７８２および７８８（両方とも図７Ｄ）の閾値領域を増加させてもよい。同様に、プロセス７５０は、信号ピーク７９４、７９６、および７９８（全部図７Ｄ）に対応する閾値領域を増加させてもよい。一般に、プロセス７５０は、任意の好適な基準または複数の基準に従って、得られた信号の信号ピーク、例えば、図７Ｄの信号ピーク７８２、７８８、７９４、７９６、および７９８に対応する閾値領域の幅を設定してもよい。これらの閾値領域の１つ以上は、各閾値領域が、一定の幅を有するように、閾値領域の幅が、対応する信号ピーク振幅値に依存するように（例えば、図７Ｄの信号振幅値７９０および７９２に対応する閾値領域の幅が、図７Ｄの信号ピーク７８８の振幅値の割合、例えば、信号ピーク振幅値の±１０％として設定されてもよい）、あるいは信号ピーク振幅値のいくつかの他の線形または非線形関数に従って、設定されてもよい。このように、閾値領域を設定することによって、プロセス７５０は、徐々に時変する信号を考慮してもよい。

図８は、いくつかの実施形態による、信号ピーク間の周期（また、これらの周期は、ピーク間距離および／またはピーク間周期とも称される）を解析することによって、信号、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）の整合部分（または、複数部分）を選択するための例示的プロセスを図示する。プロセス８００は、図６のプロセス６００のさらなる実施形態に対応してもよく、および／またはステップ６５０のさらなる実施形態に対応してもよい。プロセス８００を使用して、信号のさらなる解析に先立って、ＰＰＧ信号５０５（図５）等の信号から生物学的現象の影響を除去してもよい。プロセス８００を使用して、例えば、異所性心拍または患者４０（図２）等の患者による動きによって生じるものを含む、誤拍動の影響を除去してもよい。例えば、プロセス８００は、ＰＰＧ信号５０５（図５）と類似または同一信号に適用されてもよく、信号のピーク間距離、例えば、ピーク間距離５３０、５３２、５３４、および５３６（全部図５）を計算ならびに解析するために使用されてもよい。プロセス８００は、標的数のピーク間距離区画（例えば、３つのピーク間距離区画）を指定する、ピーク間に基づく整合性測定基準に従って、作用してもよい（ピーク間距離区画は、ある意味、単独または結合して、好適である（例えば、平均ピーク間距離））。プロセス８００は、例えば、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）等のプロセッサを使用して、信号からピーク間距離を順次計算し、望ましくないピーク間距離を有する信号の区画を除去または修正してもよい。プロセス８００は、周期技術における整合性と称される場合がある。

プロセス８００は、ステップ８１０から開始してもよく、そこで、信号の第１のピーク間距離が、計算される。例えば、ステップ８１０は、ステップ６２０（図６）において、プロセス６００（図６）によって得られた、および／または信号発生器４１０（図４）等の信号発生器によって発生され得た信号のピーク間距離を決定してもよい。信号の最初の２つの信号ピークの位置は、例えば、ステップ６４０（図６）に関連して説明される信号処理方法と類似または同一方法を使用して、決定されてもよい。次いで、プロセス８００は、最初の２つの信号ピークの時間−距離を算出することによって、第１のピーク間距離を決定してもよい。最初の２つの信号ピークは、時間的に最初の２つの信号ピーク、例えば、ＰＰＧ信号５０５（図５）の信号ピーク５１０および５１２に対応してもよく、または極値検出アルゴリズム等の好適な信号処理アルゴリズムを通して認められる、最初の２つの連続信号ピークに対応してもよい。

プロセス８００は、ステップ８２０に進んでもよく、そこで、決定されたピーク間距離が、基準、例えば、長さ−閾値、分散測定基準、および／または平均信号検出力測定基準と比較されてもよい。加えて、基準は、プロセス８００の以前の反復の際、例えば、ステップ８１０で決定されたピーク間距離の以前および／または未来の値に依存してもよい。ステップ８２０において、基準を計算するために使用される閾値および他のパラメータは、解析的結果、実験データに基づいてもよく、および／または発見的に決定されてもよい。例えば、これらの閾値およびパラメータは、例えば、ユーザ入力５６（図２）を使用することによって、設定されてもよい。種々の基準は、ステップ８２０において、組み合わせて検証され、解析の正確性を向上させてもよい。

ステップ８３０では、ステップ８１０で決定されたピーク間距離の好適性に関して、決定が行われてもよい。ステップ８１０で決定されたピーク間距離をステップ８２０で決定された閾値と比較することによって、決定が行われてもよい。さらに、ピーク間距離（例えば、図５のピーク間距離５３４）は、以前のおよび／または後続ピーク間距離の好適性によって、決定または別様に影響を受けてもよい。ステップ８３０において、ピーク間距離が、好適ではないと決定される場合、プロセス８００は、ステップ８６０に進んでもよく、そこで、非好適ピーク間距離に対応する信号の部分が、除去、接合、変換、または別様に修正されてもよい。さらに、ステップ８６０では、プロセス８００は、得られた信号が、時間的に連続するように、信号の残りの部分を連結してもよい。次いで、プロセス８００は、ステップ８７０に進んでもよい。

ステップ８３０において、ピーク間距離が、好適であると決定される場合、プロセス８００は、ステップ８４０に進んでもよい。ステップ８４０では、プロセス８００は、標的または所定数のピーク間周期が、プロセス８００の連続的反復を通して認められるか否かを決定してもよい。例えば、プロセス８００は、ＰＰＧ信号５０５（図５）に作用してもよく、および／または３つの標的数（または、任意の他の好適な数）のピーク間周期を指定してもよい。標的数のピーク間周期は、例えば、さらなる解析のために、必要とされる信号の予測持続時間に依存してもよい。標的数のピーク間周期が決定される場合、プロセス８００は、ステップ８５０に進んでもよい。ステップ８５０では、プロセス８００は、さらに、決定されたピーク間周期に対応する信号の部分（すなわち、信号の整合部分）に作用する、または正規化してもよい。例えば、プロセス８００は、ピーク間周期に対応する信号の部分をフィルタリングし、信号値を正規化する、雑音アーチファクトを除去する、および／または曲線平滑化および補間操作を行うために使用してもよい。標的数のピーク間距離が、ステップ８４０で依然として認められない場合、プロセス８００は、ステップ８７０に進んでもよい。

ステップ８７０では、プロセス８００は、次のピーク間周期を識別することによって、ピーク間周期の決定および解析を継続してもよい。例えば、最後に識別された（ステップ８１０またはステップ８７０の以前の反復のいずれかにおいて識別された）ピーク間周期が、例えば、ピーク間周期５３２（図５）である場合、プロセス８００は、ステップ８７０において、次のピーク間周期として、ピーク間周期５３４（図５）を識別してもよい。プロセス８００は、このように、例えば、ステップ８４０において、標的数のピーク間周期が識別されたことが決定されるまで、継続してもよい。

例えば、ステップ６５０（図６）およびステップ８３０に説明される基準ならびに測定基準は、例示であって、多くの他の基準および測定基準が、他の実施形態において使用されてもよい。例えば、信号の一部が好適であるという数値的または解析的に決定された確率が決定される、確率論的基準および／または測定基準が、使用されてもよく、および／または適応フィルタリング技術を使用して、パルス酸素濃度計システム１０（図１）、または任意の他の有効システム内で得られた信号の好適性を決定してもよい。さらに、複数の測定基準を、結合または組み合わせて使用し、例えば、ステップ６５０（図６）で試験される信号内の最大整合性の領域全体を検出してもよい。図６−８に関連して説明される計算は、プロセッサ４１２（図２）またはマイクロプロセッサ４８（図２）等のプロッセを使用して、処理されてもよく、整合性測定基準に関連するデータは、例えば、ＲＯＭ５２（図２）および／またはＲＡＭ５４（図２）内に格納されてもよい。プロセス８００における周期技術で説明された整合性を、ＰＰＧ信号および／またはＰＰＧ信号のフィルタリングあるいは変換バージョンと併用し、例えば、患者４０（図２）の呼吸速度を決定してもよい。

振幅技術における整合性（例えば、図７Ａおよび７Ｂに説明される）ならびに周期技術における整合性（例えば、図８に説明される）は、信号トレース（図５に示される信号トレース等）の整合領域を決定するための種々の技術の例示である。これらの技術ならびに他の技術は、組み合わせて使用され、パルス酸素濃度計システム１０（図１）または任意の他の好適なシステム内で得られた信号の一部の整合性を効果的に決定してもよい。

上述の技術（例えば、図６−８）は、プロセス信号ピークを識別および処理し、信号の整合性を決定する（例えば、ステップ６４０（図６）、ステップ７０２（図７Ａ）、ステップ７２７（図７Ｂ）、およびステップ８１０（図８））。しかしながら、代替実施形態では、信号の任意の他の好適な特性（または、特性点集合）が、使用されてもよい。例えば、パルス酸素濃度計システム１０（図１）内で得られた信号のトラフが、使用されてもよく、または同一の相対的位相に対応する位置が、使用されてもよい。代替として、または加えて、局在位相情報または他の特性が、信号のウェーブレット変換から導出され、信号の整合性を決定するために使用されてもよい。

図９は、信号の選択された部分、例えば、ＰＰＧ信号の整合部分を解析し、パラメータの発生率を決定するための例示的プロセスを図示する。例えば、プロセス９００を使用して、患者４０（図２）等の患者の呼吸速度を決定または予測してもよい。プロセス９００は、プロセス６００のステップ６７０のさらなる実施形態に対応してもよい。

ステップ９１０では、信号のウェーブレット変換が、求められてもよい。そのようなウェーブレット変換は、例えば、システム１０（図１および２）またはシステム４００（図４）によって、求められてもよい。ステップ９２０では、ウェーブレット変換のスカログラムは、例えば、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）等のプロセッサを使用して、生成または別様に求められてもよい。スカログラムに加え、ウェーブレット変換の他の部分が、ステップ９２０で決定されてもよい。例えば、スカログラムに加え、変換係数、位相、実部、および／または虚数部が、ステップ９２０で生成されてもよい。次いで、これらの特徴のそれぞれを、個々に、またはプロセス９００の後続ステップと組み合わせて使用して、患者の呼吸速度を決定してもよい。

ステップ９３０では、スカログラムの呼吸帯が、ステップ９２０で得られたスカログラムの１つ以上の特性に基づいて、識別されてもよい。スカログラムの呼吸帯は、概して、患者、例えば、患者４０（図２）の呼吸パターンを反映し得る。ステップ９２０で得られたスカログラムの呼吸帯は、スカログラムのエネルギーおよび構造と、スカログラムの種々の領域における信号対雑音レベルを含む、スカログラムの特性をしようして、識別されてもよい。一実施形態では、本情報は、異なる時間窓サイズを使用して、１回以上、計算されてもよい。使用される時間窓サイズの数および種類は、予測される呼吸速度、利用可能な算出リソース（例えば、ＲＯＭ５２（図２）および／またはＲＡＭ５４（図２）の容量と、プロセッサ４１２（図４）および／またはマイクロプロセッサ４８（図２）の速度）、ならびにユーザ入力５６（図２）から導出される可能性として考えられる入力に依存してもよい。

ステップ９４０では、呼吸帯に対応する、ステップ９３０で決定されたスカログラム特性が、解析されてもよい。特性の解析は、概して、構文解析、組み合わせ、および／またはプロセス９００の以前のステップで得られた加重結果を伴い、呼吸速度の単一の全体的予測を求めてもよい。ステップ９４０は、プロセス９００の以前の反復で得られた過去のスカログラムデータの使用を組み込み、呼吸速度を決定してもよい。呼吸速度は、１から１００の数で表されてもよく、数が大きいほど、呼吸速度が速いことを示す（代わりに、任意の他の好適な数範囲も使用可能である）。また、ステップ９４０は、例えば、データの線形最小二乗適合法または任意の他の好適な補間技術を使用して、ステップ９２０および９３０で得られたデータのパラメータ化および／または曲線適合法を伴ってもよい。そのようなパラメータ化および／または曲線適合法は、例えば、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、行われてもよく、加えて、ユーザ入力５６（図２）を通して、ユーザによって入力されるパラメータに依存してもよい。ステップ９４０において、呼吸速度を予測するために、プロセス９００は、所与呼吸速度の事前確率が既知である場合、例えば、最尤法を使用して、データを組み合わせてもよく、所与の呼吸速度の事前確率が未知である場合、ネイマン・ピアソンの結合技術が、使用されてもよい。

ステップ９５０では、ステップ９４０で決定または予測された呼吸速度が、報告されてもよい。例えば、呼吸速度は、可聴警告を発する、または、例えば、スピーカ２２（図２）を使用する、同様に、可能性として、他のオーディオデバイスを通して、例えば、ディスプレイ２０（図１）またはディスプレイ２８（図１）上に画面上メッセージを生成する、ポケットベル用メッセージ、テキストメッセージを生成する、または電話をかける、例えば、システム１０（図１）等のシステムに搭載または付属の無線接続を使用して、例えば、モニタ１４（図１）に有線または無線を通して接続される二次または補助センサあるいはセンサアレイを起動する、もしくは、例えば、システム１０（図１）等のシステムを通して、部分的または完全に制御される、自動投与薬剤を管理することによって、報告されてもよい。

また、上述の方法は、それらの本明細書に説明されるもの等、任意の好適なシステムまたは装置上の任意のヒト可読または機械可読命令を使用して、実装されてもよいことを理解されるであろう。

上述は、本開示の原理の例示にすぎず、種々の修正が、本開示の範囲および精神から逸脱することなく、当業者によって成され得る。また、以下の請求項は、本開示の種々の側面を説明するであろう。

Claims (20)

1. 信号を処理して、該信号の整合部分を識別するための方法であって、
   センサから光電脈波（ＰＰＧ）信号を得ることと、
   解析のために、該ＰＰＧ原信号の現在の部分を選択することと、
   該ＰＰＧ信号の現在の部分内の１つ以上の信号ピークを識別することと、
   整合性測定基準に基づいて、該１つ以上の信号ピークを処理することと、
   該処理された１つ以上の信号ピークを該整合性測定基準と比較して、該ＰＰＧ信号の現在の部分が整合しているか否かを決定することと、
   該ＰＰＧ信号の現在の部分が整合しているという決定に応答して、該ＰＰＧ信号の現在の部分に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のパラメータを決定することと、
   該ＰＰＧ信号の現在の部分が整合していないという決定に応答して、解析のために、該ＰＰＧ信号の次の部分を選択することと
   を含む、方法。
2. 前記整合性測定基準は、標的数の信号ピークを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記処理された１つ以上の信号ピークを前記整合性測定基準と比較することは、
   該処理された１つ以上の信号ピークの各々と関連付けられた振幅レベルを識別することと、
   該処理された１つ以上の信号ピークから、第１の信号ピークを選択することと、
   該第１の信号ピークと関連付けられた該識別された振幅レベルより小さい振幅レベルにおいて、より低い閾値を設定し、該第１の信号ピークと関連付けられた該識別された振幅レベルより大きい振幅レベルにおいて、より高い閾値を設定することと
   を含む、請求項２に記載の方法。
4. 該処理された１つ以上の信号ピークを該整合性測定基準と比較することは、
   該処理された１つ以上の信号ピークから第２の信号ピークを選択することと、
   該第２の信号ピークと関連付けられる前記識別された振幅レベルが、概して、前記より低い閾値を上回るか否かを決定することと、
   該第２の信号ピークと関連付けられる該識別された振幅レベル信号ピークが、概して、前記より高い閾値を下回るか否かを決定することと
   をさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記整合性測定基準は、標的数のピーク間距離を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記処理された１つ以上の信号ピークを前記整合性測定基準と比較することは、
   前記ＰＰＧ信号の第１のピーク間距離を決定することと、
   該ＰＰＧ信号の１つ以上の付加的ピーク間距離を決定することと、
   該第１のピーク間距離が、閾値の値を超えるか否かかを決定することと、
   該第１のピーク間距離が、該閾値の値を超える場合、該第１のピーク間距離が、前記１つ以上の過去のピーク間距離および前記１つ以上の未来のピーク間距離を超えるか否かを決定することと、
   を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記ＰＰＧの現在の部分が整合していないと決定される場合、該ＰＰＧ信号の現在の部分は、該ＰＰＧ信号の処理バージョンから除去される、請求項５に記載の方法。
8. 前記１つ以上のパラメータは、呼吸速度を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記センサから前記ＰＰＧ信号を得ることは、該ＰＰＧ信号を処理して、該ＰＰＧ信号内に存在するアーチファクトを除去することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記１つ以上の信号ピークは、１つ以上のプロセッサによって、少なくとも部分的に実装される極値検出プロセスを使用して識別される、請求項１に記載の方法。
11. 信号を処理して、該信号の整合部分を識別するためのシステムであって、
    光電脈波（ＰＰＧ）信号を得ることを可能にするセンサと、
    該センサに結合されるプロセッサであって、
    該ＰＰＧ信号の現在の部分を選択することと、
    該ＰＰＧ信号の該現在の部分内の１つ以上の信号ピークを識別することと、
    整合性測定基準に少なくとも部分的に基づいて、該１つ以上の信号ピークを処理することと、
    該処理された１つ以上の信号ピークを該整合性測定基準と比較して、該ＰＰＧ信号の現在の部分が整合しているか否かを決定することと、
    該ＰＰＧ信号の現在の部分が整合しているという決定に応答して、該ＰＰＧ信号の現在の部分に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のパラメータを決定することと、
    該ＰＰＧ信号の現在の部分が整合していないという決定に応答して、解析のために、該ＰＰＧ信号の次の部分を選択することと
    が可能である、プロセッサと
    を含む、システム。
12. 前記整合性測定基準は、標的数の信号ピークを含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記プロセッサは、
    前記処理された１つ以上の信号ピークの各々と関連付けられた振幅レベルを識別することと、
    該処理された１つ以上の信号ピークから、第１の信号ピークを選択することと、
    該第１の信号ピークと関連付けられた該識別された振幅レベルより小さい振幅レベルにおいて、より低い閾値を設定し、該第１の信号ピークと関連付けられた該識別された振幅レベルより大きい振幅レベルにおいて、より高い閾値を設定することと
    に少なくとも部分的によって、該処理された１つ以上の信号ピークを該整合性測定基準と比較することがさらに可能である、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記プロセッサは、
    前記処理された１つ以上の信号ピークから第２の信号ピークを選択することと、
    該第２の信号ピークと関連付けられた前記識別された振幅レベルが、概して、前記より低い閾値を上回るか否かを決定することと、
    該第２の信号ピークと関連付けられた該識別された振幅レベル信号ピークが、概して、前記より高い閾値を下回るか否かを決定することと
    に少なくとも部分的によって、該処理された１つ以上の信号ピークを前記整合性測定基準と比較することがさらに可能である、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記整合性測定基準は、標的数のピーク間距離を含む、請求項１１に記載のシステム。
16. 前記プロセッサは、
    前記ＰＰＧ信号の第１のピーク間距離を決定することと、
    該ＰＰＧ信号の１つ以上の付加的ピーク間距離を決定することと、
    該第１のピーク間距離が、閾値の値を超えるか否かを決定することと、
    該第１のピーク間距離が、該閾値の値を超える場合、該第１のピーク間距離が、前記１つ以上の過去のピーク間距離および／または前記１つ以上の未来のピーク間距離を超えるか否かを決定することと
    に少なくとも部分的によって、該処理された１つ以上の信号ピークを前記整合性測定基準と比較することがさらに可能である、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記ＰＰＧの現在の部分が、整合していないと決定される場合、該ＰＰＧ信号の現在の部分は、該ＰＰＧ信号の処理バージョンから除去される、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記１つ以上のパラメータは、呼吸速度を含む、請求項１１に記載のシステム。
19. 前記センサは、少なくとも部分的に予備ＰＰＧ信号を処理して、該予備ＰＰＧ信号内に存在するアーチファクトを除去することによって、前記ＰＰＧ信号を得ることがさらに可能である、請求項１１に記載のシステム。
20. 前記プロセッサは、極値検出プロセスを用いることによって、前記１つ以上の信号ピークを識別することがさらに可能である、請求項１１に記載のシステム。

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