JP2014519352A - 頭蓋内圧および追加の頭蓋内血行動態パラメータを監視するための装置および方法 - Google Patents

Abstract

頭蓋内圧、脳血液量、脳血流量、および脳潅流圧等の頭蓋内血行動態パラメータを監視するための装置および方法を開示する。一態様では、本装置および方法は、少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー信号の受信を伴うことができる。波形がインピーダンスプレチスモグラフィー信号から抽出され、頭蓋内血行動態パラメータを推定するために使用され得る。頭蓋内血行動態パラメータの推定を補助するために、様々な特性を波形から決定することができる。

Description

関連出願
本願は、２０１１年４月１２日に出願された米国仮出願第６１／４７４，７３９号、および２０１１年９月２８日に出願された米国仮出願第６１／５４０，０９０号の３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）に基づく優先権の利益を主張し、それらは共に、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本開示の態様は、頭蓋バイオインピーダンス測定値を特徴付ける信号の検出、監視、および／または分析、ならびにそのような分析に基づく頭蓋内圧および追加の頭蓋内血行動態パラメータの予測に関する。

神経救命救急およびＩＣＵにおける多くの脳病理は、頭蓋内圧（ＩＣＰ）および他の頭蓋内血行動態パラメータの非侵襲性監視から利益を得るだろう。例としては、外傷性脳損傷（ＴＢＩ）、くも膜下および脳内出血（ＳＡＨ＆ＩＣＨ）、虚血性脳卒中、脳腫瘍、ならびに脳炎、ＰＲＥＳ、および水頭症等の他の状態である。加えて、救急車、救急室、ならびに手術室および回復室等の他の治療環境において、患者は、頭部外傷の場合、非侵襲性頭蓋内血行動態監視から利益を得るだろう。

脳病理は、一時的な脳損傷、永続的な脳損傷、または死をもたらす場合がある。これらの脳病理の症状の１つには、多くの場合、頭蓋内圧の上昇が挙げられる。例えば脳組織が損傷すると、損傷した組織は、浮腫および出血を発症させる場合があり、共にＩＣＰの上昇をもたらす。さらなる脳傷害を防止するために、実践の１つは、圧力プローブを脳の中に挿入することによりＩＣＰを監視することを含み得る。これは、典型的に、頭骨に穴をあけ（通常、正常な領域）、開けた穴を通してプローブを挿入し、ネジでプローブを頭骨に固定することを伴う侵襲性手技である。この侵襲的方法は、典型的に、健康な脳組織内へのプローブの挿入に関連する危険、および侵襲的プローブによる感染の危険を伴う。

非侵襲的方法および装置は、脳卒中、外傷、および脳の機能に影響を及ぼす可能性がある他の状態を診断するのに臨床的に有用であり得るＩＣＰおよび追加の頭蓋内血行動態パラメータを測定し、監視するために使用され得る。これらのパラメータには、例えば、脳血液量、脳血流量、脳潅流圧、血管自動調節機能、および脳浮腫の状態が含まれる。

ＩＣＰおよび追加の頭蓋内血行動態パラメータを監視する、または検出するための方法の１つとして、脳脊髄液または動脈内へのプローブの物理的挿入、血管造影、コンピュータ断層撮影血管造影（ＣＴＡ）、灌流コンピュータ断層撮影（ＰＣＴ）、経頭蓋ドップラー超音波（ＴＣＤ）、ポジトロン放出断層撮影（ＰＥＴ）、ならびに磁気共鳴映像（ＭＲＩ）、および血管造影（ＭＲＡ）を挙げることができる。ＩＣＰおよび追加の頭蓋内血行動態パラメータを検出する、または監視するためのいくつかの非侵襲的方法は、例えば、ＣＴ、ＰＣＴ、ＰＥＴ、および／またはＭＲＩ手技を実行するための機械を必要とし得る。場合によっては、連続的な監視の欠如、これらの機械の費用、それらの可動性の制限、および／または使用によるそれらの著しい出費は、頭蓋内血行動態特性の定期的な、連続的な、または頻繁な監視のいずれかが望ましい場合がある状況で、それらの有用性を制限する場合がある。

前述の説明は、一般的な背景を提供するための単なる例示であり、記載され、主張されるシステム、方法、装置、および特徴の様々な実施形態を制限するものではない。

ここで開示される実施形態では、ＩＣＰおよび追加の頭蓋内血行動態パラメータを推定するために使用され得るいくつかの例示的な方法およびシステムを説明する。いくつかの実施形態では、これらの方法およびシステムは、例えば、連続する、または頻繁な使用に有用であり得、例えば、インピーダンス信号を取得し、ＩＣＰおよび追加の頭蓋内血行動態パラメータを推定するために波形を抽出するための電極および／または患者のヘッドセットならびに頭部灌流モニタを伴うことができる。加えて、患者のヘッドセットおよび頭部灌流モニタは、虚血性脳卒中または頭部外傷によって起こる閉塞等の動脈閉塞の変化を診断するための情報を提供することができる。

例示的な開示される実施形態の１つは、頭蓋内血行動態測定装置を含むことができる。本装置は、対象の脳に関連する少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー（ＩＰＧ）信号を受信するように構成される、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。少なくとも１つのプロセッサは、インピーダンスプレチスモグラフィー信号から少なくとも１つの波形を抽出するようにさらに構成され得る。少なくとも１つの波形は、例えば、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するために使用され得る。

別の実施形態では、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータは、頭蓋内圧を含むことができる。

他の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、抽出された波形の少なくとも１つの時間特性を決定し、抽出された波形の少なくとも１つの時間特性に基づき少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成され得る。少なくとも１つの時間特性は、心周期長、抽出された波形の２つのピーク間の時間間隔、および抽出された波形のピークと最小値との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含むことができる。

さらに他の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性を決定し、抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性に基づき少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成され得る。少なくとも１つの振幅特性は、平均値、ピーク間の範囲、一次導関数の最大値、一次導関数の最小値、粗さ測定値、および尖度測定値のうちの少なくとも１つを含むことができる。

また別の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性および少なくとも１つの時間特性を決定し、少なくとも１つの振幅特性および少なくとも１つの時間特性に基づき組み合わされた特性を決定し、かつ抽出された波形の少なくとも１つの組み合わされた特性に基づき少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成され得る。少なくとも１つの組み合わされた特性は、心周期の開始と抽出された波形の一次導関数の最小値との間の時間間隔、心周期間隔の逆数、および一次導関数の最小値の累乗積、ならびに心周期の開始と抽出された波形の一次導関数の最大値との間の時間間隔、心周期間隔の逆数、および一次導関数の最大値の累乗積のうちの少なくとも１つを含むことができる。

別の実施形態では、少なくとも１つの波形は、振幅波形、位相波形、リアクタンス波形、または抵抗波形を含むことができる。

また別の実施形態では、対象の脳に関連する少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー信号は、少なくとも左半球インピーダンスプレチスモグラフィー信号および右半球インピーダンスプレチスモグラフィー信号を含むことができる。

さらなる実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、対象に関連する少なくとも１つの補足的生理信号を受信し、少なくとも１つの補足的生理信号において、少なくとも１つの補足的波形を抽出し、少なくとも１つの波形および少なくとも１つの補足的波形に基づき頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成され得る。少なくとも１つの補足的生理信号は、動脈圧信号または心電図信号を含むことができる。

追加の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの波形および少なくとも１つの補足的波形のうちの少なくとも１つの特性を決定し、かつ少なくとも１つの特性に基づき少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成され得る。

他の実施形態は、以下に記載される代替構造および方法を伴う。前述の要約および以下の図の説明ならびに以下の詳細な説明は、本開示のほんのいくつかの態様の例示であり、単なる説明であり、特許請求の範囲のように、本発明を制限するものではない。

本発明の例示的な実施形態と一致する、例示的な頭蓋内血行動態測定装置の図式的描写を提供する。 主な大脳動脈の図式的描写を提供する。 本発明の例示的な実施形態と一致する、対象の脳の例示的なバイオインピーダンス信号経路の図式的描写を提供する。 正常状態下の健康な脳から得たＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。 病的脳から得たＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。 上昇したＩＣＰ状態下の脳から得たＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。 例示的なＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、ＩＣＰ波形と同時に記録された、例示的なインピーダンスの大きさの波形の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、ＩＣＰ波形と同時に記録された、例示的なインピーダンス位相波形の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、インピーダンスの大きさの波形またはインピーダンス位相波形の単一心周期波形内で同定され得る、いくつかの例示的な振幅特性の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、抽出されたインピーダンスの大きさの波形およびインピーダンス位相波形内で同定され得る、例示的な時間特性の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、パルス分解アルゴリズムによって分解された、抽出されたインピーダンス波形心周期の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、測定されたＩＣＰ波形と、動脈圧信号から抽出された補足的動脈圧波形との間の比較を図示する。 本発明の実施形態と一致する、補足的心電図信号の例示的な特徴の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、測定されたＩＣＰの予測における、生成されたＩＰＧ波形分析モデルの結果の図式的描写を提供する。 本発明の実施形態と一致する、頭蓋内血行動態パラメータを推定するための例示的な方法のステップを示すフローチャートである。

説明と共に本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付の図面は、本明細書に記載される実施形態の原理を説明するのに役立つ。

ここで、添付の図面への言及と同様に、より詳細に例示的な実施形態を参照する。場合によっては、同じまたは類似する部品を参照するために、同様の参照番号が図面および以下の説明全体を通して使用される。これらの実施形態は、当業者が本発明を実践することができるように十分に詳細に説明され、他の実施形態が利用され得、変更が本発明の範囲から逸脱することなく行われ得ることを理解されたい。したがって、以下の発明を実施するための形態は、制限を意味するものと解釈されない。

特に定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術的および／または科学的用語は、本発明の実施形態が属する当業者によって一般的に理解されるものと同様の意味を有する。本明細書に記載されるものと同様の、または等価な方法および材料が本発明の実施形態の実践または試験に使用され得るが、例示的な方法および／または材料が以下に説明される。矛盾が生じる場合、定義を含む特許明細書が優先する。加えて、材料、方法、および実施例は、単に例示であり、必ずしも制限することが意図されない。

例示的な開示される実施形態は、バイオインピーダンスを表すインピーダンスプレチスモグラフィー（ＩＰＧ）信号の受信および分析のための装置および方法を含むことができる。より具体的には、それらは、信号を受信し、分析するため、および生理学的脳状態を推定するための情報を出力するための装置を含むことができる。

本開示と一致する実施形態は、非侵襲性頭蓋内血行動態パラメータに関する測定装置を含むことができる。頭蓋内血行動態測定装置は、追加の機能要素を保持または収容するための、例えば、ヘッドセット、ヘッドバンド、または他の構造体要素等の支持体要素を含むことができる（が、必ずしも含まれなくてもよい）。組み込むことができるさらなる構造は、電極、回路、プロセッサ、感知器、ワイヤ、トランスミッタ、レシーバ、および電気信号を得る、処理する、伝送する、受信する、および分析するのに適した他の装置を含むことができる。頭蓋内血行動態測定装置は、対象の身体への取り付けを容易にするために、留め具、接着剤、および他の要素を追加で含むことができる。本明細書で使用されるように、頭蓋内血行動態測定装置は、すべてのそのような特徴を含む必要はない。

図１は、例示的な頭蓋内血行動態測定装置１００の図式的描写を提供する。この例示的な装置１００は、ヘッドセット１２０を介して対象の頭部に固定される電極１１０を含むことができる。電極１１０は、ワイヤを介して脳灌流モニタ１３０に接続され得る（または代替的にワイヤレス接続を含み得る）。

本開示と一致するいくつかの例示的な実施形態では、頭蓋内血行動態測定装置は、動作を行うように構成される少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。本明細書で使用される、用語「プロセッサ」とは、入力または複数の入力に対して論理演算を行う電気回路を含むことができる。例えば、そのようなプロセッサは、１つ以上の集積回路、マイクロチップ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）のすべてまたはその一部、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または命令を実行する、もしくは論理演算を行うのに適した他の回路を含むことができる。少なくとも１つのプロセッサは、動作を行うための命令へのアクセスが提供される、それがプログラミングされる、それを含む、ないしは別の方法でそれ実行することができる場合、動作を行うように構成され得る。少なくとも１つのプロセッサは、プロセッサ内に永続的に、もしくは一時的に維持される情報を通して直接、またはプロセッサによってアクセスされる、もしくはそれに提供される命令を通してのいずれかでそのような命令が提供され得る。プロセッサに提供される命令は、情報担体、例えば、機械読取可能保存装置または任意の有形コンピュータ読取可能媒体に有形に埋め込まれた命令を含むコンピュータプログラムの形態で提供され得る。コンピュータプログラムは、コンパイル型またはインタプリタ型言語を含むプログラミング言語の任意の形態で書くことができ、独立型プログラムとして、または１つ以上のモジュール、構成要素、サブルーチン、もしくはコンピュータ環境で使用するのに適した他のユニットとして含まれる任意の形態で展開され得る。少なくとも１つのプロセッサは、関連する命令を実行するための専用のハードウェア、一般的なハードウェア、または両方の組み合わせを含むことができる。プロセッサは、統合通信インターフェースも含むことができるか、または通信インターフェースは、プロセッサとは別個に離れて含まれ得る。少なくとも１つのプロセッサは、その機能を行うための命令が保存される記憶場所または保存装置への接続を通して指定した機能を行うように構成され得る。

本発明のいくつかの実施形態と一致する、少なくとも１つのプロセッサは、信号を受信するように構成される。本明細書で使用されるように、信号は、任意の時間的に変化する、または空間的に変化する量であり得る。信号の受信は、ワイヤまたは回路等の導電性手段を通して信号を得ること、ワイヤレスで伝送された信号を受信すること、および／またはメモリに保存された信号等の前に記録された信号を受信することを含み得る。信号の受信は、信号受信に関して当該技術分野において既知の他の方法をさらに包含し得る。

対象の脳に関連する１つ以上のＩＰＧ信号を受信し、分析するように構成される、図１に概略的に図示される少なくとも１つのプロセッサ１６０は、例示的な頭蓋内血行動態測定装置１００の一部として脳灌流モニタ１３０に含まれ得る。プロセッサ１６０は、本明細書に記載される信号分析法のすべて、もしくはその一部を行うように構成され得るか、またはそれらの機能のいくつかは、別個のプロセッサによって行われ得る。プロセッサ１６０は、フィルタリング、ノイズ除去等の、当業者に既知の任意の一般的な信号処理タスクを行うようにも構成され得る。プロセッサ１６０は、本明細書に記載される信号分析法に特有の前処理タスクを行うようにさらに構成され得る。そのような前処理タスクは、運動偽信号等の信号人工物の除去を含み得るが、これに限定されない。

ＩＰＧ信号は、対象のバイオインピーダンス情報を表すことができる。対象の頭部に取り付けられた電極から記録されるとき、ＩＰＧ信号は、対象の脳に関連し得、対象の脳組織のバイオインピーダンス情報を表すことができる。ＩＰＧ信号は、好適な電極の配置により、対象の身体の任意の２つの部分の間の対象の電気的インピーダンスについての情報も含むことができる。対象の電気的インピーダンスについての情報は、電気的インピーダンスの抵抗および／または反応成分についての情報を含むことができる。本開示によると、いくつかの実施形態では、ＩＰＧ信号は、少なくとも１つの測定電圧信号、および／または少なくとも１つの測定電流信号に対する応答信号として測定され得る。本明細書で使用されるように、ＩＰＧ信号は、応答信号および測定信号のうちの１つ以上を含むことができる。本開示によると、ＩＰＧ信号は、対象から断続的に、または実質的に常に得ることができる。データがアナログ様式で常に得られるときでも、データは、信号内の関心の特性を捕捉するのに十分に高い固定された、または可変デジタルサンプリング速度で得ることができる。本明細書で使用されるように、常に得られる信号は、実質的に常に得られる信号を指す。常に得られる信号は、規則的または不規則間隔のいずれかで不連続点を含むが、信号内の関心の任意の特性の時間的再構成を生成するのに十分なデータを含み得る。例えば、常に得られるＩＰＧ信号は、数分または数時間の期間にわたり２０ＭＳａｍｐｌｅｓ／秒（ＭＳ／秒）のデジタルサンプリング速度を使用して取得され得る。２０ＭＳ／秒のサンプリング速度は、１ＫＨｚ〜１ＭＨｚの周波数範囲で生成された任意の電圧／電流を捕捉するのに十分であり得る。電流測定に対して電圧測定を復調することによりＩＰＧ信号を得た後、１００分の１秒の時間尺度を有する、対象の心周期に関連し得る任意の波形特性を捕捉するのに十分である、例えば６２５Ｓ／秒の低サンプリング速度に大幅に減少され得る。常に得られるＩＰＧ信号から抽出されたデータに捕捉され得る関心の特性は、以下にさらに詳細に論じられる。

本開示によると、１つ以上の波形は、ＩＰＧ信号から抽出され得る。抽出された波形は、例えば、インピーダンスの成分および経時的なそれらの変化を表す波形を含むことができる。インピーダンスの成分は、例えば、インピーダンスの大きさおよび位相、またはインピーダンスの抵抗および反応成分を含むことができる。抽出された波形は、それらの成分の様々な組み合わせによっても特徴付けされ得る。本明細書で使用されるように、波形は、ＩＰＧ信号から導くことができる場合、またはＩＰＧ信号を使用して決定することができる場合、ＩＰＧ信号から「抽出された」と考えることができる。

単なる例として、ＩＰＧ信号内のインピーダンスの成分を表す抽出された波形は、数学的に以下のように表すことができる。抽出された波形は、時間依存性であり得、式中、ｌ（ｔ）はインピーダンスの抵抗成分を表し、Ｑ（ｔ）は反応成分を表し、｜Ｚ（ｔ）｜はインピーダンスの全体的な大きさ成分を表し、３つすべてはＯｈｍの単位で測定される。位相のφ（ｔ）は、信号

の抵抗と反応成分との間の関係を表し、式中、

は組織のインピーダンスである。インピーダンスの異なる表示は、

によって与えられる。

波形は、例えば、高周波数または低周波数のいずれかの変動を除去するために、または高振幅または低振幅を有するＩＰＧ信号の要素に焦点を合わすために、異なる時間尺度でも抽出され得る。よって、波形のインピーダンスの成分における変化は、約１秒の何分の１、数秒、数分、および数時間の時間尺度で検査され得る。波形のインピーダンスの成分の変化は、異なる振幅尺度でも検査され得る。例えば、心周期に関連するインピーダンス波形は、比較的短い時間尺度（約１秒の何分の１）での変動を示すことができ、インピーダンス振幅波形において約１ｏｈｍの何１００分の１〜何１０分の１かの大きさ変化、およびインピーダンス位相波形において１度の何１０００分の１〜何１００分の１かの大きさ変化を示すことができる。逆に、脳血液量における低速調節に関連するベースラインインピーダンス波形は、約数分または数時間等のより長い時間尺度での変動を示すことができ、インピーダンス振幅波形において何１０〜何１００ｏｈｍかの大きさ、およびインピーダンス位相波形において０〜９０度の大きさにより表され得る。

ＩＰＧ信号から抽出されたインピーダンス波形において、対象の身体についての情報は、波形のインピーダンスの成分の振幅および時間特性の両方に含まれ得る。対象の身体についての情報は、例えば別のＩＰＧ信号、血圧信号、心電図信号、またはＣＯ２濃度信号から抽出された、波形の振幅と時間特性との間の比較、またはインピーダンス波形の特性と補足的波形の特性との間の比較にも含まれ得る。

抽出されたインピーダンス波形に含まれる対象の身体についての情報は、例えば、対象の脳内の頭蓋内血行動態パラメータを示すことができる。血行動態パラメータは、例えば、頭蓋内圧、脳血液量、脳血流量、脳潅流圧、および脳状態の少なくとも一部を反映し得る任意の他のパラメータを含むことができる。

対象の脳に関連するＩＰＧ信号は、対象の脳の左または右半球から得ることができ、一度に両方の半球から情報を受信する大域的な頭蓋測定から得た信号も含むことができる。対象の脳の１つの半球から得たＩＰＧ信号は、それが得られる半球の血行動態特性、または反対側の半球からの血行動態特性を示すことができる。

プロセッサ１６０は、図１の例示的なヘッドセット１２０に含まれる１つ以上の電極１１０からの信号を受信するように構成され得る。電極１１０は、実装により、単独で、対で、または他の適切な分類で配列され得る。例示的なヘッドセット１２０上の電極は、ＩＰＧ信号を得るように配列され得る。ＩＰＧ信号は、例えば、脳の右および左の半球に対応する頭部の右側および左側上に配置される２つの感知器部分１５０によって測定され得る。１つの感知器部分１５０のみが図１に示されるが、対象の頭部の反対側も同様の電極配列を含み得る。それぞれの感知器部分１５０は、前方電流電極１１１および前方電圧電極１１２の一対の前方電極と、後方電流電極１１４および後方電圧電極１１３の一対の後方電極とを含むことができる。対間の距離は、頭蓋内血行動態状態の特定の態様が満たされるように調節され得る。図１に示される電極構成は、好適な電極構成の単なる一例である。さらなる実施形態は、追加で、または代替的に、例示的なヘッドセット１２０の異なる領域に配列されるより多くの、または少ない電極１１０を含むことができる。他の実施形態は、例示的なヘッドセット１２０と異なる対象の頭部領域に達するように、代替的に成形されたヘッドセット上に構成される電極１１０を含むことができる。

電極１１０の対は、電流出力電極および電圧入力電極を含むことができる。例えば、前方電流電極１１１および前方電圧電極１１２は、電極対を形成することができる。一実施形態では、出力電流は、脳灌流モニタ１３０によって生成され、前方電流電極１１１と後方電流電極１１４との間を通過することができる。出力電流は、一定の振幅の交流（ＡＣ）信号、および１ＫＨｚ〜１ＭＨｚの範囲の安定した周波数を含むことができる。出力電流により頭部上に誘発された入力電圧は、前方電圧電極１１２と後方電圧電極１１３との間で測定され得る。入力電圧は、出力電流と同じ周波数で測定され得る。出力電流信号（例えば測定信号）と、入力電圧信号（例えば応答信号）との間の比較は、対象のインピーダンス波形を抽出するために使用され得る。より具体的には、バイオインピーダンスの大きさは、入力電圧信号振幅の出力電流振幅信号に対する割合として計算され得、バイオインピーダンスの位相は、出力電流信号が入力電圧信号よりどれだけ先行するかを示す位相差として計算され得る。追加のインピーダンスの成分は、所望により、出力電流信号および入力電圧信号から、またはバイオインピーダンスの大きさおよび位相から計算され得る。

ＩＰＧ信号は、単一ＡＣ周波数超の出力電流を含むこともできる。出力電流は、例えば１ＫＨｚ〜１ＭＨｚの範囲の一組の既定の周波数および振幅を含み、すべての周波数範囲または一部の周波数範囲で、測定された電圧を検出することができる。

頭部、より具体的には脳への、またはそれからの血液流および流体流は、電極１１０によって測定されたＩＰＧ信号により特徴付けされた頭蓋バイオインピーダンスに変化をもたらすことができる。バイオインピーダンスの変化は、頭部および脳内の血液含量および血圧、ならびに脳内の他の流体の含量および圧力と相関し得る。心周期、呼吸周期、およびＩＣＰ徐波周期は、脳内の血液および他の流体の両方の含量および圧力に影響を及ぼす。一般に、血液および他の流体は、頭部内に見られる組織と比較すると、比較的低いインピーダンスを有するため、高血液または流体含量は、低いインピーダンスの大きさをもたらす。脳内の異なる血液および流体含量ならびに圧力に関連するインピーダンスの変化は、脳インピーダンスの周波数応答に変動をもたらす場合もある。異なる周波数のバイオインピーダンス測定値を比較することにより、血行動態特性を示す追加の情報が提供され得る。

例示的なヘッドセット１２０は、バイオインピーダンス測定を増強させるための、または追加の感知器または複数の感知器１４０等のバイオインピーダンス測定に加えて測定を行うための装置または要素をさらに含むことができる。一実施形態では、追加の感知器１４０は、バイオインピーダンス信号測定と共に、またはそれの代替としてのいずれかで、光プレチスモグラフィー（ＰＰＧ）測定を行うための、例えば、発光ダイオード１４１および光検出器１４２を含むことができる。例示的なヘッドセット１２０は、信号処理または他の用途のための様々な回路１７０をさらに含むことができ、脳灌流モニタ１３０また他の場所にワイヤレスでデータを伝送する機能を含むことができる。さらなる実施形態では、脳灌流モニタ１３０は、ヘッドセット１２０と一体化され得る。図１の例で図示されるが、追加の感知器１４０および回路１７０は省かれてもよい。

例示的なヘッドセット１２０は、患者の頭部に電極１１０を接続する、包含する、および固定するための様々な手段を含むことができる。例えば、ヘッドセット１２０は、患者の頭部を囲むループまたはバンドを形成するように接続される２つ以上の別個の部分を含むことができる。バンド、留め具、電極ホルダ、配線、フックアンドループ型コネクタストリップ、留め金、ボタン、金具等を含むこれらの態様のいずれも、患者の頭部に合うように調節可能であり得る。例示的なヘッドセット１２０の部分は、実質的に可撓性であり、例示的なヘッドセット１２０の部分は、実質的に非可撓性であり得る。例えば、例示的な装置１２０の電極を含む部分は、特に、患者の頭部の具体的な生体構造上の位置に電極１１０を実質的に固定するために、実質的に非可撓性であり得る。加えて、または代替的に、例示的なヘッドセット１２０を患者の頭部に保持するバンドまたはコネクタ等の他の部分は、実質的に可撓性である、弾性である、および／または形が整合し得る。

例示的なヘッドセット１２０の任意の部分は、患者の生体構造の具体的な、または特定の位置に整合するように、具体的に設計、成形、または作製され得る。例えば、例示的なヘッドセット１２０の部分は、患者の耳の近く、その周囲、またはそれに隣接するように作製され得る。例示的なヘッドセット１２０の部分は、こめかみ、額に整合するように、および／または具体的な生体構造または他の位置に電極１１０を位置付けるように、具体的に設計、成形、または作製され得る。例示的なヘッドセット１２０の部分は、患者の頭部または脳の血液流および流体流の特性を検出するために、電極１１０（または測定装置に含まれるその他）が具体的な位置にくるように成形され得る。そのような血液流の例は、血管が脳にあるか、または脳に供給されるか否かに関わらず、頭部および／または脳に血液を提供する動脈および脈管構造等の、本明細書に論じられる血管のいずれかで生じ得る。

例示的なヘッドセット１２０は、患者の快適さ、および／または患者への密着性を改善するのに適した特徴を含み得る。例えば、例示的なヘッドセット１２０は、装置に、患者の皮膚に通気が可能である穴を含むことができる。例示的なヘッドセット１２０は、患者の快適さを増加するためのパッド、クッション、安定材、毛皮、発泡体フェルト、または任意の他の材料をさらに含むことができる。

前述のように、例示的なヘッドセット１２０は、バイオインピーダンスを測定するための電気または電極を含む装置に加え、またはその代替として、１つ以上の追加の感知器１４０を含むことができる。例えば、追加の感知器１４０は、患者の領域からＰＰＧデータを得るように構成される１つ以上の構成要素を含むことができる。追加の感知器１４０は、任意の他の好適な装置を含むことができ、図１に図示される単一感知器に限定されない。追加の感知器１４０の他の例としては、局部温度（例えば、熱電対、温度計等）を測定するための装置、および／または他の生体測定を行うための装置が挙げられる。

例示的なヘッドセット１２０は、通信機構または装置の任意の好適な形態を含むことができる。例えば、ヘッドセット１２０は、データ、命令、信号、または他の情報を、別の装置、分析装置、および／またはコンピュータにワイヤレスで通信する、または受信するように構成され得る。好適なワイヤレス通信方法は、無線周波数、マイクロ波、および光学通信を含むことができ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ等の標準的なプロトコルを含むことができる。これらの構成に加え、または代替的に、例示的なヘッドセット１２０は、データ、命令、信号、または他の情報を、別の装置、分析装置、および／またはコンピュータに通信する、または受信するように構成されるワイヤ、コネクタ、または他の導管をさらに含むことができる。例示的なヘッドセット１２０は、任意の好適な種類のコネクタまたは接続機能をさらに含むことができる。そのような好適な種類のコネクタまたは接続機能は、任意の標準的なコンピュータ接続（例えば、汎用シリアルバス接続、ｆｉｒｅｗｉｒｅ接続、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、またはデータ伝送を可能にする任意の他の接続）を含むことができる。そのような好適な種類のコネクタまたは接続機能は、例示的な装置１００用に構成される、または他の装置および用途用に構成される専用ポートまたはコネクタをさらに、または代替的に含むことができる。

図２は、脳脈管構造２００の主な特徴の図式的描写を提供する。図２の脳脈管構造は、脳の下から見たものであり、頁の上部が対象の前方を表す。脳２０１に供給される血液は、頚部を横断する４つの大動脈から来る。大きい２つは、頚部の前部の右および左の内頚動脈（ＩＣＡ）２１０である。椎骨動脈（ＶＡ）２２０は、頚部の後ろに位置し、脳底動脈（ＢＡ）２３０を形成するように結合する。内頚動脈および脳底動脈は、ウィリス動脈輪（ＣＯＷ）を形成するために、後交通動脈（図示せず）および前交通動脈（図示せず）によって接続される。理想的な患者において、ＣＯＷは、栄養動脈の１つ以上が遮断されても脳２０１への血液供給を可能にする接続された動脈のネットワークである。

脳２０１に血液を供給する大動脈は、中大脳動脈（ＭＣＡ）２４０、前大脳動脈（ＡＣＡ）２５０、および後大脳動脈（ＰＣＡ）２６０である。

図３は、対象の脳２０１の例示的なインピーダンス信号経路の図式的描写を提供する。例示的な構成は、右脳および左脳半球のそれぞれを通る複数の信号経路３１０を図示する。複数の信号経路は、ヘッドセット１２０を介して対象の頭部に固定された電極１１０間に広がる。血液は比較的に低いインピーダンスを有するため、信号経路３１０のインピーダンスは、経路に沿った血液の存在または不在により影響を受ける場合がある。信号経路３１０の少なくともいくつかは、脳脈管構造と一致し得る。よって、脳２０１の血管内の圧力、血液流、または容量等の血行動態特性を示す信号の性質が測定され得る。よって、バイオインピーダンスの変化は、脳２０１内の圧力、血液流、または血液量の変化を示し得る。図３に示される信号経路３１０は、信号経路３１０の一般的な領域に存在し得る無数の経路のごく少数を表す。

本開示に一致するいくつかの実施形態では、対象の脳に関連する少なくとも１つのＩＰＧ信号は、少なくとも左半球のＩＰＧ信号および右半球のＩＰＧ信号を含み得る。本明細書で使用される、左または右半球のＩＰＧ信号は、それが関連する側の脳のインピーダンス特性を反映するＩＰＧ信号を含み得る。左および右半球のＩＰＧ信号は、左半球のインピーダンス特性が対象の頭部の右側上の位置から得ることができるため、頭部のいずれの側からも得ることができ、またその逆も同様である。対象の脳の特定の側に関するＩＰＧ信号は、例えば頚動脈が位置する、対象の頚部上等の、他の位置からも得ることができる。

ＩＰＧ信号は、電圧および電流電極対の再配列を通して得ることもできる。例えば、前方の電圧および電流電極対は、前方のＩＰＧ信号を提供するために使用され得、後方の電圧および電流電極対は、頭蓋内ＩＰＧ信号を提供するために使用され得る。左／右配列および前方／頭蓋内配列は、プロセッサ１６０を使用して電子的または機械的に切り替えることができる。例えば、右および左のＩＰＧ信号の両方を同時に測定することによって２つ以上のＩＰＧ測定値を得るために、測定のそれぞれに使用される交流周波数は、側を区別するために異なってもよい。この技法を使用することにより、それぞれの側から得た電圧信号は、対応する電流に対して、または反対側に送達された電流に対して復調され得る。

本開示と一致する実施形態によると、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータは、頭蓋内圧を含み得る。頭蓋内圧（ＩＣＰ）は、頭蓋内部の圧力であり、したがって、脳組織および脳脊髄液（ＣＳＦ）内部の圧力でもある。ＩＣＰは、身体の自然な脳血流量の血管自動調節に対応する心周期、呼吸周期、およびＩＣＰ徐波周期を含むがこれらに限定されない、いくつかの因子によって影響を受ける場合がある。これらの３つの因子は、異なる時間尺度でＩＣＰに影響を及ぼす場合がある。ＩＣＰ信号における最大周波数変動は、心拍により誘発される心周期および動脈圧変化に関連し得る。低い周波数では、呼吸周期および胸内圧に対する対応する変化の影響は、ＩＣＰにおいて検出され得る。さらに低い周波数では、約十数秒〜数分の期間のＩＣＰ徐波またはプラトー波は、血管自動調節機構の反応時間尺度に相当する。ＩＣＰ徐波は、約２０秒〜数分の期間を有する圧力変動である。ＩＣＰ徐波は、血管自動調節機構によってもたらされる生理学的な脳変化に関連し得る。

図４ａ〜４ｃは、従来の侵襲性測定により得られたＩＣＰ波形を図示する。図４ａに図示されるＩＣＰ波形４０１は、ＩＣＰが１〜２．５ｍｍＨｇの範囲である、正常状態下の健康な脳から得たＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。図４ｂに図示されるＩＣＰ波形４０２は、ＩＣＰが３５〜６０ｍｍＨｇの範囲である、病的な脳から得たＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。図４ｃに図示されるＩＣＰ波形４０３は、ＩＣＰが１２〜２１ｍｍＨｇの範囲である、上昇したＩＣＰ状態下の脳から得たＩＣＰ波形の図式的描写を提供する。

これらのＩＣＰ波形において明らかである特性は、対象の脳の状態により変動する。例えば、第１のピーク（Ｐ１）４１０の第２のピーク（Ｐ２）４２０に対する割合は、信号間で変動する。健康な脳において、Ｐ１ ４１０は、Ｐ２ ４２０より著しく高い。病的脳において、Ｐ２ ４２０は、高さおよび幅において、Ｐ１ ４１０を覆い、目立たなくする点まで拡大する。最後に、上昇したＩＣＰ脳では、Ｐ１ ４１０は、Ｐ２ ４２０より低い。よって、Ｐ１のＰ２に対する割合は、ＩＣＰの平均値と相関する指標である。これらの波形において明らかな別の例として、それぞれのＩＣＰ波形の粗さは、平均ＩＣＰの上昇とともに減少する。波形の粗さは、波形内の同定可能な変動の周波数を測定する。Ｐ１のＰ２に対する割合およびＩＣＰ波形の粗さは、図４ａ〜ｃに図示されるように、ＩＣＰ波形における例示的な同定可能な特性であり、以下にさらに論じられるように、他のそのような特性が存在する。

本開示と一致する実施形態によると、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータは、ＩＰＧ信号から抽出された少なくとも１つのインピーダンス波形から推定され得る。図５ａ〜ｃは、ＩＰＧ信号と同時に記録されたＩＣＰ信号を図示する。図５ａは、ＩＣＰ信号５０１を図示し、一方、図５ｂおよび５ｃは、それぞれ、ＩＰＧ信号から抽出されたインピーダンスの大きさの波形５０２およびＩＰＧ信号から抽出された位相波形５０３を図示する。それらの信号のそれぞれは、単一呼吸周期に対応する時間期間にわたって図示される。

図５ａ〜ｃにおいて、インピーダンスの大きさの波形５０２および位相波形５０３は、ＩＣＰ信号５０１内の特性に相関する特性を示す。図５ａは、例示的なＩＣＰ信号５０１の図式的描写を提供する。図５ｂは、ＩＣＰ信号５０１と同時に記録された、例示的なインピーダンスの大きさの波形５０２の図式的描写を提供する。図５ｃは、ＩＣＰ信号５０１と同時に記録された、例示的なインピーダンス位相波形５０３の図式的描写を提供する。

例えば、３つの信号すべては、Ｐ１ ４１０およびＰ２ ４２０の特性を示す。平均ＩＣＰの昇降は、ＩＣＰ信号５０１にも見ることができる。その信号内のＰ２ ４２０の高さにおける同様の昇降は、平均ＩＣＰの昇降と一致している。インピーダンスの大きさの波形５０２およびインピーダンス位相波形５０３は、ＩＣＰ信号波形５０１に示されるように、平均ＩＣＰの昇降と一致するＰ２ ４２０の高さの昇降も示す。よって、平均ＩＣＰについての情報は、例えば、インピーダンスの大きさの波形５０２またはインピーダンス位相波形５０３内のＰ２ ４２０の高さの変動から得ることができる。これらの特性は、波形５０１、５０２、および５０３の単なる観察から容易に認識可能であるため、単に例示的目的のためにここで詳述される。以下により詳細に論じされるように、さらなる分析法により、追加の特性は、インピーダンスの大きさの波形５０２またはインピーダンス位相波形５０３内で同定され得る。

本開示のいくつかの実施形態によると、少なくとも１つのプロセッサは、抽出されたインピーダンス波形の少なくとも１つの振幅特性を決定するように構成され得る。本明細書で使用されるように、波形の振幅特性は、波形の振幅の少なくとも１つの測定によって特徴付けられる量または値である。例えば、ピーク等の波形の同定可能な特徴の振幅は、振幅特性であり得る。

振幅特性は、例えば、インピーダンスの大きさの波形、インピーダンス位相波形、インピーダンス抵抗波形、およびインピーダンスリアクタンス波形を含む、ＩＰＧ信号から抽出された任意の波形において決定され得る。振幅特性は、インピーダンス波形の反復周期内で決定され得る。例えば、インピーダンスの大きさの波形５０２は、スパイクの反復的なパターンを表す。それぞれのスパイクは、対象の個々の心周期に対応し、別個のデータ一式として処理され得る。よって、インピーダンスの大きさの波形内の振幅特性を同定することは、個々の心周期に対応するそれぞれのスパイクにおいて、ピークＰ１ ４１０の高さ等の、同じ特性を同定することを含むことができる。振幅特性は、呼吸周期またはＩＣＰ徐波変動に対応する波形において決定することもできる。ＩＣＰ徐波変動は、身体の自己調節周期に関連し得る。振幅特性は、複数の抽出された波形間の特徴を比較することによっても決定することができる。さらに、以下により詳細に説明されるように、振幅特性は、例えば、追加のＩＰＧ信号、血圧信号、ＥＣＧ信号、またはＣＯ２濃度信号から抽出された補足的波形から決定することができる。例えば、血圧信号のピーク間の振幅値は、振幅特性であり得る。決定された振幅特性は、頭蓋内血行動態パラメータを推定するために使用され得る。

図６は、インピーダンスの大きさの波形５０２またはインピーダンス位相波形５０３の単一心周期波形６１０内で同定され得るいくつかの例示的な振幅特性の図式的描写を提供する。ピーク間の測定６２０は、時間枠におけるインピーダンス位相および振幅の大きさの最大値と大きさの最小値との間で測定され得る。Ｐ１ ４１０、Ｐ２ ４２０、およびＰ３ ６３０のピークの最大値は、抽出された波形の振幅特性を構成することができる。局所最小値Ｍ０ ６３１、Ｍ１ ６３２、およびＭ２ ６３３の高さは、抽出された波形の振幅特性を構成することができる。抽出されたインピーダンス波形の追加の例示的な振幅特性は、任意の同定された特徴の値の割合、心周期の波形の一次導関数の最大値または最小値、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期の波形の標準偏差、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期の波形の尖度、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期の波形下面積、心周期の波形の凹部測定、心周期の波形の粗さ測定値、および呼吸周期またはＩＣＰ徐波周期のピーク間測定値を含むことができる。尖度は、統計的分布測定であり、分布の裾の減少（ｈｅａｖｉｎｅｓｓ）についての情報を提供する。凹部は、波形が、ある閾値、例えば平均値または中点値の上である時間期間と、心周期の長さとの間の関係として定義される。

加えて、振幅特性は、本開示において同定される任意の他の特徴の振幅測定から導くことができる。先行のリストは、単なる例示的目的を意図し、振幅特性が単一の抽出された波形内、および複数の抽出された波形にわたる任意の同定可能な特徴から導くことができることを当業者は理解するだろう。

本開示のいくつかの実施形態によると、少なくとも１つのプロセッサは、抽出されたインピーダンス波形の少なくとも１つの時間特性を決定するように構成され得る。本明細書で使用されるように、波形の時間特性は、タイミング関係によって特徴付けられる量または値である。例えば、ピーク等の波形の２つの同定可能な特徴間の経過時間は、時間特性であり得る。時間特性は、例えば、インピーダンスの大きさの波形、インピーダンス位相波形、インピーダンス抵抗波形、およびインピーダンス反応波形を含む、ＩＰＧ信号から抽出された任意の波形において決定され得る。時間特性は、インピーダンス波形内の反復周期内で決定され得る。インピーダンスの大きさの波形５０１内の時間特性を同定することは、個々の心周期に対応するそれぞれのスパイクにおいて、ピークＰ１ ４１０とピークＰ２ ４２０との間の時間間隔等の、同じ特性を同定することを含むことができる。時間特性は、呼吸周期またはＩＣＰ徐波変動に対応する波形において決定することもできる。時間特性は、複数の抽出された波形間で特徴を比較することによっても決定することができる。さらに、以下により詳細に説明されるように、時間特性は、例えば、追加のＩＰＧ信号、血圧信号、ＥＣＧ信号、およびＣＯ２濃度信号から抽出された補足的波形から決定することができる。例えば、ＥＣＧ信号のＲ波ピークとインピーダンスの大きさの波形の同定可能なピークとの間の経過時間は、時間特性であり得る。決定された時間特性は、頭蓋内血行動態パラメータを推定するために使用され得る。

図７は、抽出されたインピーダンスの大きさの波形５０２およびインピーダンス位相波形５０３内で同定され得る、例示的な時間特性の図式的描写を提供する。Ｐ１−Ｐ２時間間隔７２０は、抽出された波形内のＰ１ ４１０とＰ２ ４２０との間で測定され得る。Ｐ１−Ｐ１時間間隔７２１は、インピーダンスの大きさの波形５０２のＰ１ ４１０とインピーダンス位相波形５０３のＰ１ ４１０との間で測定され得る。Ｐ１−Ｍ０時間間隔７２２は、抽出された波形のＰ１ ４１０とＭ０ ６３１との間で測定され得る。心周期長７２３は、インピーダンス波形の連続する最小値間で測定され得る。時間特性は、本開示で同定される任意の他の特徴間の時間差から導くこともできる。加えて、時間特性は、任意の抽出された波形から導くことができ、上述のインピーダンスの大きさおよび位相波形に限定されない。先行のリストは、単なる例示的目的を意図し、時間特性が単一の抽出された波形内、および複数の抽出された波形にわたる任意の同定可能な特徴間の時間差から導くことができることを当業者は理解するだろう。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つの振幅特性および少なくとも１つの時間特性に基づく組み合わされた特性が決定され得る。組み合わされた特性は、前述のもの等、時間特性および振幅特性の任意の組み合わせによって表すことができる。例えば、組み合わされた特性は、一次導関数の最大値もしくは最小値の発生までの時間間隔、または第１ピークＰ１が発生するまでの時間間隔と、第１ピークＰ１の高さの数学的組み合わせを含むことができる。加えて、組み合わされた特性は、時間特性および振幅特性の積により、一定の、または別の特性を累乗することにより計算される、指数関数的特性を含むことができる。例えば、心周期の開始とインピーダンス波形の導関数の最大値または最小値との間の時間間隔は、心周期長によって標準化され、導関数の最大値または最小値によって乗算され得る。合成値は、組み合わされた特性を導くために、例えばオイラー数ｅの指数として使用され得る。この例では、心周期長は、インピーダンス波形自体、または補足的ＥＣＧ信号のいずれかから決定され得る。

本明細書に記載される、振幅特性および時間特性は、任意の好適な信号分析法により決定され得る。信号は、特性を決定する前にフィルタにかけられ、平滑化され得る。特性は、例えば、ピーク値を同定する関数、時間間隔を単離する関数、周波数またはスペクトル分析を行う関数、および実験モード分解を行う関数により決定され得る。多変数分析は、インピーダンス波形の複数の特徴を同時に構成する複雑な特性を決定するために使用され得る。

図８は、時間特性および振幅特性の決定に使用されるピークＰ１ ４１０、Ｐ２ ４２０、およびＰ３ ６３０を検出するためのパルス分解アルゴリズムにより分解される、抽出されたインピーダンス波形心周期８１０の図式的描写を提供する。これらのピークは、上述の方法により決定され得るが、パルス分解アルゴリズムは、これらのピークを同定する例示的な代替法を示す。パルス分解アルゴリズムは、インピーダンス波形を近似するために、基底関数の組み合わせを使用することにより、インピーダンス波形をパラメータ化することができる。

最良の適合に使用される基底関数は、生理学的パルス波形関数に関連するか、または生理学的パルスを象徴する一般的な形状を有し、安定した適合パラメータを提供することができる。好適な基底関数の一例は、ガウス関数である。ガウス基底関数は、パルス幅および曲線の明確な定義、安定した適合アルゴリズム、および高次導関数の完全な決定を提供することができる。ガウス基底関数を利用するパルス分解アルゴリズムは、図８を参照に、以下に記載するように行うことができる。

図８は、それぞれ、第２、第１、および第３ピークＰ２ ４２０、Ｐ１ ４１０、およびＰ３ ６３０に対する最良の適合として計算される、第１ガウス８２１、第２ガウス８２２、および第３ガウス８２３の３つのガウス基底関数の図式的描写を提供する。ＥＣＧ信号を使用して、インピーダンス波形は、それぞれが心周期に対応する個々の波形８１０に分けることができる。次いで、インピーダンス波形心周期の開始時における波形最小値が決定され得る。次に、最小値後の波形の大域的最大点が決定され得る。次いで、大域的最大値のタイミングと前に得た統計との間の一致に基づき、波形の大域的最大点が第１、第２、または第３ピークＰ１ ４１０、Ｐ２ ４２０、またはＰ３ ６３０を表すか否かを決定することができる。次に、ガウス等の標準的な基底関数が、前に得た統計からのタイミングおよび幅制限を使用して、決定された大域的最大値付近の個々の波形に最良の適合を提供するように使用され得る。図８において、第１ガウス８２１は、最高ピークＰ２ ４２０に適合する。次いで、第２のガウス８２２および第３のガウス８２３を使用する、残りの２つのピークの最良の適合は、波形残余に同じ基底関数を使用して決定することができる。

組み合わされたときに、ガウス基底関数は、インピーダンス波形を近似する、予測された特性適合曲線８２０を形成する。例示的なパルス分解アルゴリズムから導かれるように、予測された特性適合曲線８２０の成分基底関数を定義するパラメータは、抽出されたインピーダンス波形におけるそれぞれの心周期を特徴付けるのに役立つ場合がある。

次いで、抽出されたインピーダンス波形は、それぞれの心周期の予想される特性適合曲線８２０を含む滑らかな波形により置き換えることができる。これは、最小値Ｍ０ ６３１、最小値Ｍ１ ６３２、最小値Ｍ２ ６３３、および関心点の局所曲線等の関心の様々な特徴の強固な計算を可能にすることができる。開示される例示的なパルス分解アルゴリズム等の方法は、変曲点の決定等の他の技法の使用による検出が困難である、または不可能である抽出されたインピーダンス波形の特徴を検出するのに有用であり得る。図８に図示されるように、ピークＰ１ ４１０、Ｐ２ ４２０、およびＰ３ ６３０は、抽出されたインピーダンス波形心周期８１０の局所最大値と一致しないが、波形８１０の成分波形、ガウス８２１、８２２、および８２３のピークと一致する。

追加の例示的な基底関数は、一般化された極値（ＧＥＶ）分布関数を含むことができる。ＧＥＶ関数は、他の基底関数と共に（ガウス等）、または単一の基底関数として使用され得る。例えば、周期的に抽出されたインピーダンス波形を分解するとき、ガウス基底関数は波形の初期の第１Ｐ１ ４１０および第２Ｐ２ ４２０ピークを適合するため、およびＧＥＶ関数においては後期のＰ３ ６３０を適合するために使用され得る。ＧＥＶ関数は非対称であるが、ガウス関数は対称であるため、この選択により、拡張期部分において、Ｐ３ ６３０にガウス基底関数を使用するより最良の適合を得ることができる。

抽出されたインピーダンス波形のパラメータ化は、初期のパラメータの分布統計を含む、追加の予測された特性の収集および比較も可能にすることができる。例えば、複数の心周期にわたって測定されたＰ２ ４２０パルスタイミングの分布は、時間特性を表すことができる。

抽出された波形の特徴または特性を決定するための他の例示的な方法は、他の分析法の使用を伴うことができる。例えば、ピークおよび最小値は、波形の一次導関数および二次導関数の使用により、波形の最大値および最初値の番付により、および任意の他の好適な分析法により同定され得る。

本開示と一致するいくつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの補足的生理信号を受信することができ、補足的生理信号において少なくとも１つの補足的波形を決定することができる。そのような補足的生理信号は、例えば、追加のＩＰＧ信号、動脈圧信号、ＥＣＧ信号、およびＣＯ２濃度信号を含むことができる。波形は、ＩＰＧ信号に関して前述されるのと同じ様式で、補足的生理信号から抽出することができる。

図９は、測定したＩＣＰ波形９０１と、動脈圧信号から抽出された補足的動脈圧波形９０２との間の比較を図示する。本比較は、いくつかの呼吸周期にわたる動脈圧波形９０２とＩＣＰ波形９０１との間の一致を図示する。図示されるように、最小ＩＣＰ値は、最小動脈圧値に類似するパターンを示す。動脈圧とＩＣＰとの間の一致により、ＩＣＰの推定に役立つ時間特性および振幅特性は、動脈圧波形９０２から決定され得る。

抽出された動脈圧波形９０２から決定された振幅特性は、図９に示されるように、呼吸周期のピーク間の測定値９１０および心周期の拡張期圧力測定値９２０を含むことができる。抽出された動脈圧波形９０２から決定された追加の振幅特性は、収縮期血圧レベル、平均血圧レベル、心周期またはＩＣＰ徐波周期のピーク間の血圧範囲、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期内の動脈圧の標準偏差、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期内の動脈圧の尖度、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期内の動脈圧波形下面積、および心周期内の動脈圧の一次導関数の最大値もしくは最小値を含むことができる。抽出された血圧波形９０２から決定された時間特性は、呼吸波形持続期間９３０を含むことができる。

加えて、動脈圧波形９０２は、振幅もしくは時間特性を決定するために、インピーダンス波形と組み合わせて使用され得る。例えば、インピーダンス波形および動脈圧波形９０２から決定された時間特性は、最大動脈圧値と最大インピーダンス波形値との間の時間間隔、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期内の動脈圧波形９０２の最大とインピーダンス波形の最大との間の時間間隔、心周期、呼吸周期、またはＩＣＰ徐波周期内の動脈圧波形９０２の最小とインピーダンス波形の最小との間の時間間隔、および動脈圧波形の呼吸周期またはＩＣＰ徐波周期とインピーダンス波形の呼吸周期との間の時間間隔を含むことができる。

図１０は、ＩＣＰを推定するための追加情報を提供することができる、補足的ＥＣＧ信号１００１の例示的な特徴の図式的描写を提供する。Ｐ波１０１０、Ｑ波１０１１、Ｒ波１０１２、Ｓ波１０１３、Ｔ波１０１４、およびＵ波１０１５、ならびに心周期持続期間１０１６が、図１０に図示される。これらの特徴のいずれか、またはすべては、例えば、前述の抽出された波形のいずれかと共に時間特性を決定するための参照点として使用され得る。心周期およびインピーダンス波形を利用する時間特性は、例えば、Ｒ波とインピーダンス波形の最大値との間の時間間隔、Ｒ波とインピーダンス波形の一次導関数の最大値または最小値との間の時間間隔、およびＲ波とインピーダンス波形のＰ１ ４１０、Ｐ２ ４２０、Ｐ３ ６３０、Ｍ０ ６３１、Ｍ１ ６３１、Ｍ２ ６３３との間の時間間隔を含むことができる。加えて、心周期は、心周期長により前述の時間特性のいずれかを標準化し、標準化された値で一定の、または別の特性を累乗することにより、指数関数的な時間特性を計算するために使用され得る。例えば、心周期の開始とインピーダンス波形の導関数の最大値または最小値との間の時間間隔は、心周期長で割ることができ、合成値は、時間特性を導くために、例えばオイラー数ｅの指数として使用され得る。

心周期および動脈圧波形を利用する時間特性は、例えば、Ｒ波と動脈圧波形の最大値との間の時間間隔、Ｒ波と動脈圧波形の一次導関数の最大値または最小値との間の時間間隔、Ｒ波と動脈圧波形の第１、第２、または第３ピークとの間の時間間隔、およびＲ波と動脈圧波形の第１、第２、または第３局部最小値との間の時間間隔を含むことができる。

時間特性および振幅特性のこれらのリストは、例示的な特性を提供することが意図され、包括的または制限を意図するものではない。時間特性および振幅特性は、インピーダンス波形、血圧波形、ＥＣＧ波形、および生理信号から抽出された任意の他の波形を含む、抽出された波形の任意の組み合わせから決定され得る。時間特性および振幅特性は、任意の好適な数学的または信号分析法を使用して決定され得る。当業者は、波形から決定され得る追加の振幅特性および時間特性が生理信号から抽出されたことを認識するだろう。

上述のように、本開示と一致するいくつかの実施形態では、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータは、少なくとも１つの抽出されたインピーダンス波形に基づき推定され得る。ＩＰＧ信号分析モデルは、抽出されたインピーダンス波形から決定された特性と、例えば、回帰および／または主成分分析による実際の頭蓋内血行動態パラメータ測定値との間の相関関係を通して生成され得る。ＩＰＧ信号分析モデルを生成するために、機械学習法も使用され得る。次いで、このＩＰＧ信号分析モデルは、ＩＰＧ波形パラメータに基づき、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータの推定値を生成するために使用され得る。

ＩＣＰを決定するためのＩＰＧ信号分析モデルは、例えば、以下のように生成され、利用され得る。上述のように、振幅特性および時間特性は、抽出されたインピーダンス波形から決定することができる。これらの特性は、単一の心周期、呼吸周期、ＩＣＰ徐波／プラトー波周期、または抽出されたインピーダンス波形の任意の他の時間期間から決定され得る。次いで、これらの特性は、時間期間にわたる、例えば単一の心周期のＩＣＰの平均値を決定するためのＩＰＧ信号分析モデルを構築するために使用され得る。決定された特性と測定されたＩＣＰとの間の相関関係に基づきＩＰＧ信号分析モデルが生成された後、モデルは、決定された特性に基づきＩＣＰを非侵襲的に推定するために使用され得る。この方式では、ＩＰＧ信号分析モデルは、それが生じる直後のそれぞれの心周期に対応するＩＣＰ推定値を提供するために、継続的に使用され得る。

ＩＰＧ信号分析モデルは、決定された特性とＩＣＰ波形との間の相関関係を発展させるために、任意の技法を利用することができる。これらは、例えば、本明細書に記載される、もしくは想定される任意の、またはすべての特性の線形結合、本明細書に記載される、もしくは想定される任意の、またはすべての特性に関与する乗算、除算、もしくは任意の他の数学的関数の結果の線形結合、本明細書に記載される、もしくは想定される任意の、またはすべての特性の積を含むことができ、それぞれの特性は、非線形的に変換され得る。非線形変換は、累乗法、対数の取得、および一定指数の累乗を含み得るが、これらに限定されない。

図１１は、測定されたＩＣＰの予測における、生成されたＩＰＧ信号分析モデルの結果の図式的描写を提供する。図１１において、黒色の実線は、測定されたＩＣＰ波形１１０１を表し、黒色の点線は、推定されたＩＣＰ波形１１０２を表す。ＩＣＰ波形１１０１は、不安定なＩＣＰをもたらす脳外傷を有する患者において測定された。推定されたＩＣＰ波形１１０２は、測定されたＩＣＰ波形１１０２と同時に記録されたＩＰＧ信号から抽出されたインピーダンス波形から決定された、時間特性および振幅特性を利用するＩＰＧ信号分析モデルから決定された。ｙ軸は、ｍｍＨｇでのＩＣＰを表し、ｘ軸は、ＩＣＰ値が測定された、または推定された心周期数を表す。ｘ軸は、０〜４０，０００の心周期の尺度を示す。グラフの、例えば、約２，５００、１０，０００、および３０，０００の心周期でのいつくかの不連続点は、データの不連続点を表し、生理学的変化に対応しない。ＩＣＰ推定に適用されたときの、測定されたＩＣＰ波形１１０１と推定されたＩＣＰ波形１１０２との間の強固な一致は、本明細書に記載される頭蓋内血行動態パラメータ推定装置および方法の成功を示す。

波形特性は、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータの推定値を常に提供するために、継続的に分析され得る。例えば、インピーダンス波形データは、連続した時間間隔内のすべての心周期に関して、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するために、常に分析され得る。連続した時間間隔の一部分の監視からの結果は、連続した時間間隔の別の部分の監視からの結果と比較され得る。例えば、波形特性は、外傷性脳損傷を被る患者の頭蓋内圧を監視するために、連続した時間間隔全体を通して、常に監視され得る。

代替的に、または加えて、波形特性は、診断情報を提供するために、断続する時間期間にわたって、頭蓋内血行動態パラメータ推定に関しても監視され得る。例えば、ＩＰＧ信号から抽出された波形は、最初の時間間隔と重複または隣接しない第２の時間間隔中に監視されたＩＰＧ信号から抽出された波形と比較するために、１つの時間間隔中に監視され得る。例えば、患者の推定された頭蓋内血行動態パラメータは、第１の時間、例えば外科手術前、入院時、定期的な来院時、またはベースラインの測定が可能な任意の他の時間に測定され得る。次いで、推定された頭蓋内血行動態パラメータは、任意の後時間、例えば、外科手術中、退院時、別の定期的な来院時等に推定されたパラメータと比較され得る。

先行の説明は、ＩＰＧ信号を受信し、波形を抽出し、かつ頭蓋内血行動態パラメータを推定するいくつかの例示的な方法を提供する。しかしながら、代替の実施形態は、これらのタスクを行う他の方法を利用することができる。いくつかの実施形態では、波形特性を決定するための代替方法が利用され得る。よって、抽出された波形の特性に基づき信号を分析するための様々な分析法が存在し、本発明は、最も広い意味で、任意の特定の技法に制限されないことを当業者は理解するだろう。

本開示と一致する実施形態では、生理学的脳状態を予測するための方法が提供される。図１２は、頭蓋内血行動態パラメータを推定するための例示的な方法のステップを示すフローチャートである。ステップ１２０１で、少なくとも１つのＩＰＧ信号が受信される。少なくとも１つの信号は、例えば、好適に構成されるプロセッサ１６０により受信され得る。ステップ１２０２で、少なくとも１つの波形が、少なくとも１つのＩＰＧ信号から抽出され得る。プロセッサ１６０は、このステップを行うように構成され得る。

ステップ１２０３で、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータは、少なくとも１つの抽出された波形に基づき推定され得る。抽出された波形は、例えば、決定された波形特性に基づき分析され得、好適に構成されるプロセッサ１６０により分析され得る。少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するためのさらなる方法は、本明細書に開示される任意の、および／またはすべての技法を含み得る。

本開示は、ＩＰＧ信号の分析の例を提供するが、本開示の広範な原理と一致する少なくとも１つの頭蓋バイオインピーダンス測定値を特徴付ける任意の信号が評価され得る。本開示における例示的な方法技法が頭蓋内圧の推定に関して提供されるが、これらの方法および技法は、任意の頭蓋内血行動態パラメータの推定に使用される、または適応され得る。さらに、論じられる頭蓋内血行動態パラメータの検出、診断、および監視のための本発明の実施形態の使用の開示は、単に例示的である。最も広い意味で、本発明は、本明細書に記載される原理を使用して検出可能な任意の生理学的脳状態の検出、診断、監視、および／または治療に関連して使用され得る。代替の実施形態は、その趣旨および範囲から逸脱することなく、本発明が属する当業者に明らかとなるだろう。したがって、本発明の範囲は、先行の説明ではなく、付属の特許請求の範囲によって定義される。

Claims (20)

1. 対象の脳に関連する少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー信号を受信し、
   前記インピーダンスプレチスモグラフィー信号から少なくとも１つの波形を抽出し、かつ
   前記少なくとも１つの波形に基づき、少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される、少なくとも１つのプロセッサを備える、頭蓋内血行動態測定装置。
2. 前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータが、頭蓋内圧を含む、請求項１に記載の装置。
3. 前記少なくとも１つの波形に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される前記少なくとも１つのプロセッサが、
   前記抽出された波形の少なくとも１つの時間特性を決定し、かつ
   前記抽出された波形の前記少なくとも１つの時間特性に基づき、前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成される、請求項１に記載の装置。
4. 前記少なくとも１つの時間特性が、心周期長、前記抽出された波形の２つのピーク間の時間間隔、および前記抽出された波形のピークと最小値との間の時間間隔のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の装置。
5. 前記少なくとも１つの波形に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される前記少なくとも１つのプロセッサが、
   前記抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性を決定し、かつ
   前記抽出された波形の前記少なくとも１つの振幅特性に基づき、前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成される、請求項１に記載の装置。
6. 前記少なくとも１つの振幅特性が、平均値、ピーク間の範囲、一次導関数の最大値、一次導関数の最小値、粗さ測定値、および尖度測定値のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の装置。
7. 前記少なくとも１つの波形に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される前記少なくとも１つのプロセッサが、
   前記抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性および少なくとも１つの時間特性を決定し、
   少なくとも１つ振幅特性および前記少なくとも１つの時間特性に基づき少なくとも１つの組み合わされた特性を決定し、かつ
   前記抽出された波形の前記少なくとも１つの組み合わされた特性に基づき少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成される、請求項１に記載の装置。
8. 前記少なくとも１つの組み合わされた特性が、
   心周期の開始と前記抽出された波形の一次導関数の最小値との間の時間間隔、心周期間隔の逆数、および前記一次導関数の最小値の累乗積、ならびに
   心周期の開始と前記抽出された波形の前記一次導関数の最大値との間の時間間隔、前記心周期間隔の前記逆数、および前記一次導関数の最大値の累乗積のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の装置。
9. 前記少なくとも１つの波形が、大きさの波形、位相角度波形、抵抗波形、およびリアクタンス波形のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
10. 前記対象の前記脳に関連する前記少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー信号が、少なくとも左半球インピーダンスプレチスモグラフィー信号および右半球インピーダンスプレチスモグラフィー信号を含む、請求項１に記載の装置。
11. 対象の脳に関連する少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー信号を受信し、
    前記対象に関連する少なくとも１つの補足的生理信号を受信し、
    前記インピーダンスプレチスモグラフィー信号および前記補足的生理信号に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される、少なくとも１つのプロセッサを備える、頭蓋内血行動態測定装置。
12. 前記少なくとも１つの補足的生理信号が、動脈圧信号およびＥＣＧ信号のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の装置。
13. 前記ＩＰＧ信号および前記補足的生理信号に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される前記少なくとも１つのプロセッサが、
    前記インピーダンスプレチスモグラフィー信号から少なくとも１つの波形を抽出し、
    前記補足的生理信号から少なくとも１つの補足的波形を抽出し、かつ
    前記少なくとも１つの波形および前記少なくとも１つの補足的波形に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成される、請求項１１に記載の装置。
14. 前記少なくとも１つの波形および前記少なくとも１つの補足的波形に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するように構成される前記少なくとも１つのプロセッサが、
    前記少なくとも１つの波形および前記少なくとも１つの補足的波形の少なくとも１つの特性を決定し、かつ
    前記少なくとも１つの波形および前記少なくとも１つの補足的波形の前記少なくとも１つの特性に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定するようにさらに構成される、請求項１３に記載の装置。
15. 頭蓋内血行動態パラメータを測定する方法であって、
    対象の脳に関連する少なくとも１つのインピーダンスプレチスモグラフィー信号を受信することと、
    前記インピーダンスプレチスモグラフィー信号から少なくとも１つの波形を抽出することと、
    前記少なくとも１つの波形に基づき少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することと、を含む、方法。
16. 前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータが頭蓋内圧を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記抽出された波形の少なくとも１つの時間特性を決定することをさらに含み、前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することが、前記抽出された波形の前記少なくとも１つの時間特性に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することを含む、請求項１５に記載の方法。
18. 前記抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性を決定することをさらに含み、
    前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することが、前記抽出された波形の前記少なくとも１つの振幅特性に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することを含む、請求項１５に記載の方法。
19. 前記抽出された波形の少なくとも１つの振幅特性および少なくとも１つの時間特性を決定することと、
    前記少なくとも１つの振幅特性および前記少なくとも１つの時間特性の組み合わされた特性を決定することと、をさらに含み、
    前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することが、前記抽出された波形の前記少なくとも１つの組み合わされた特性に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することを含む、請求項１５に記載の方法。
20. 前記対象に関連する少なくとも１つの補足的生理信号を受信することと、
    前記少なくとも１つの補足的生理信号において、少なくとも１つの補足的波形を決定することと、
    前記少なくとも１つの波形および前記少なくとも１つの補足的波形に基づき前記少なくとも１つの頭蓋内血行動態パラメータを推定することと、をさらに含む、請求項１５に記載の方法。

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