JP2014530049A - フォトプレチスモグラフから呼吸情報を決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

患者モニタリングシステムが、生理学的信号の１つまたは複数の参照点を決定する。システムは、参照点に対して生理学的信号上に１つまたは複数の基準点を選択してもよい。１つまたは複数の基準点は、参照点の１つに対して時間間隔だけ間隔をあけて配置された点を選択することにより選択されてもよい。時間間隔は、所定の定数であってもよい、または時間間隔は、生理学的情報に依存してもよい。システムは、選択された基準点に基づき基準信号を生成する、選択された基準点に基づき呼吸数などの生理学的情報を計算する、または両方であってもよい。

Description

本開示は、生理学的信号処理に関し、より詳細には、フォトプレチスモグラフ信号から呼吸情報を抽出することに関する。

患者モニタリングシステムが、生理学的信号中の１つまたは複数の参照点と生理学的信号中の１つまたは複数の基準点の適切な組合せを使用して、生理学的信号から生理学的情報を決定するように構成されてもよい。参照点が、生理学的信号に対して数学的計算を行って、生理学的信号または生理学的信号から得られる信号（たとえば、微分、積分）の最小、最大、ゼロ点、または他の点を見つけ出すことにより決定されてもよい。基準点が、生理学的情報、信号測定基準、または他の情報を計算するために使用されてもよい。患者モニタリングシステムは、サンプリングされた生理学的信号上に参照点を決定し、次いで、参照点に少なくとも部分的に基づき、かつ参照点に対する時間間隔に少なくとも部分的に基づき、サンプリングされた生理学的信号上の基準点を決定してもよい。たとえば、患者モニタリングシステムは、フォトプレチスモグラフ信号の一次微分の１組のそれぞれの極大（たとえば、各脈波の一次微分の最大）から２１０ミリ秒の場所に位置する１組の基準点を選択し、１組の基準点に基づき呼吸数を決定してもよい。時間差は、所定の値であってもよい、または瞬時脈拍数などの生理学的情報に依存してもよい。患者モニタリングシステムは、決定された基準点に少なくとも部分的に基づき基準信号を作成してもよく、新しく作成された信号に少なくとも部分的に基づき生理学的情報を決定してもよい。

いくつかの実施形態では、患者モニタリングシステムは、サンプリングされたフォトプレチスモグラフ信号の２つの連続する脈波に対応する、２つの連続する参照点を探し出してもよい。次いで、患者モニタリングシステムは、２つの連続する参照点の間に、サンプリングされた信号の一次微分の最大値を探し出してもよい。最大値の場所を他の参照点として使用して、患者モニタリングシステムは、最大値の前または後の特定の時間間隔（または対応するサンプル数）を置いて位置する基準点を選択してもよい。基準点に基づき、患者モニタリングシステムは、たとえば呼吸数などの呼吸情報を決定してもよい。いくつかの実施形態では、基準点は、最大値から所定の時間間隔（または対応するサンプル数）だけ離れて位置してもよい。いくつかの実施形態では、特定の時間間隔（または対応するサンプル数）は、平均心拍数などの生理学的情報に少なくとも部分的に基づく。たとえば、特定の時間間隔（または対応するサンプル数）は、平均心拍数の脈拍周期の１０％（すなわち、６０ＢＰＭの平均心拍数に対応して約１００ミリ秒）であってもよい。

本開示の上記および他の特徴、本開示の性質、ならびにさまざまな利点が、添付図面と併せて読むことによって、以下の詳細な説明を考慮するとより明らかになるであろう。

本開示のいくつかの実施形態による例示的患者モニタリングシステムを示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って患者に結合された、図１の例示的患者モニタリングシステムの構造図である。 本発明のいくつかの実施形態による例示的信号処理システムの構成図を示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って解析されてもよい例示的ＰＰＧ信号を示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って解析されてもよい例示的信号を示す。 本開示のいくつかの実施形態による例示的基準点を含む、図５の例示的信号を示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って基準点が得られてもよいＰＰＧ信号を示す例示的グラフを示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って参照点および基準点が得られてもよいＰＰＧ信号を示す例示的グラフを示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って生理学的情報を決定するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って呼吸情報を決定するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って生理学的信号から基準点を生成するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態による、たとえば図１１のステップに従って生成された基準信号を解析する例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従ってさまざま基準点を選択するための例示的比較の図表を示す。 本開示のいくつかの実施形態による、呼吸と関係がある形態特性を有する例示的ＰＰＧ信号を示す。 本開示のいくつかの実施形態による、ＰＰＧ信号に対する呼吸の影響を例示する。 本開示のいくつかの実施形態による例示的ＰＰＧ信号、ＰＰＧ信号の一次微分、およびＰＰＧ信号の二次微分を示す。 本開示のいくつかの実施形態による例示的な振幅変調されたＰＰＧ信号を示す。 本開示のいくつかの実施形態による例示的ベースラインおよび振幅変調されたＰＰＧ信号を示す。 本開示のいくつかの実施形態に従ってＰＰＧ信号から形態測定基準信号を生成するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従ってＰＰＧ信号からダウン測定基準信号がどのように生成されることができるかを例示する一連のグラフを示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って、解析窓のどの部分が使用できるデータを含むかを決定するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って形態測定基準信号の自己相関を利用して呼吸情報を生成するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って形態測定基準信号の自己相関を利用して呼吸情報を生成するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って自己相関シーケンスから例示的自己相関測定基準を決定する態様を示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って合成自己相関シーケンスからスカログラムを生成するための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って合成自己相関シーケンスの周期的パディングを示す。 本開示のいくつかの実施形態による、パディングされた合成自己相関シーケンスとマザーウェーブレットとの畳み込みを示す。 本開示のいくつかの実施形態に従って合計スカログラムベクトルから呼吸情報を得るための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って、合成自己相関シーケンスから呼吸情報を得るための例示的ステップを示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施形態による、合成自己相関シーケンスの解析を例示するグラフを示す。 本開示のいくつかの実施形態による、制限された呼吸情報を有する合成自己相関シーケンスの解析を例示するグラフを示す。 本開示のいくつかの実施形態による、高調波を有する合成自己相関シーケンスの解析を例示するグラフを示す。

本開示は、生理学的信号から呼吸情報を決定することを対象とする。患者モニタリングシステムが、パルスオキシメータにより生成されたフォトプレチスモグラフ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ、ＰＰＧ）信号などの１つまたは複数の生理学的信号を患者に結合されたセンサから受信してもよい。患者モニタリングシステムは、センサから受信された生理学的信号の調整（たとえば、増幅、フィルタリング、サンプリング、デジタル化）を行い、調整された信号に対して適切な数学的計算を行って参照点を探し出し、調整された信号の１つまたは複数の基準点を決定してもよい。

基準点に基づき、基準規定部分が決定されてもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の形態測定基準、たとえば、ダウン測定基準、尖度測定基準、および二次微分のデルタ（ｄｅｌｔａ ｏｆ ｓｅｃｏｎｄ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ、ＤＳＤ）測定基準を得るために、生理学的信号の基準規定部分に対して適切な数学的計算が行われてもよい。ダウン測定基準信号、尖度測定基準信号、およびＤＳＤ測定基準信号を生成するために、形態測定基準の各々に対して、補間された信号が生成されてもよい。

１つまたは複数の自己相関シーケンスを生成するために、たとえば、形態測定基準信号の規則性および周期性を示すために、各形態測定基準信号に対して自己相関が行われてもよい。自己相関シーケンスは、合成自己相関シーケンスを生成するために、自己相関測定基準に基づき合成されてもよい。

自己相関シーケンスは、呼吸数などの呼吸情報を決定するために使用されてもよい。代表的一実施形態では、呼吸情報は、自己相関シーケンスから決定されてもよい。他の代表的実施形態では、呼吸情報を決定するために、ウェーブレット変換が利用されてもよい。システムは、スケール分解能およびスケール数などのスケーリングパラメータに基づき、解析された信号とマザーウェーブレットの畳み込みを行ってもよい。マザーウェーブレットに基づきスカログラムが生成されてもよく、スカログラムに対して閾値が計算されてもよい。閾値を満たすスケールが、呼吸情報を決定するための候補スケールであってもよい。呼吸情報は、選択されたスケールに対応するウェーブレット特性周波数に基づき、候補スケールのうち選択されたスケールから決定されてもよい。

血液の酸素飽和度を決定することができる医療デバイスがオキシメータである。１つの一般的なタイプのオキシメータが、（患者から得られる血液サンプルを解析することにより酸素飽和度を直接測定するのではなく）患者の血液の酸素飽和度を間接的に測定することができるパルスオキシメータである。パルスオキシメータは、動脈血中のヘモグロビンの酸素飽和度を含むがこれに限定されないさまざまな血流特性を測定し、表示する患者モニタリングシステムに含まれてもよい。このような患者モニタリングシステムはまた、追加の生理学的パラメータを、たとえば患者の脈拍数などを測定し、表示してもよい。

オキシメータが、患者の部位に、典型的には指先、つま先、前頭部、もしくは耳たぶに、または新生児の場合には足にわたり配置される光センサを含んでもよい。オキシメータは、光源を使用して、光を血液灌流組織に通し、組織中の光の吸収を光電的に検知してもよい。さらに、強い拍動性動脈流を有する身体上の任意の場所を含む、典型的にはパルスオキシメータに最適ではないと理解されている場所が、本明細書で説明されるモニタリング過程のための適切なセンサの場所の役割を果たす。たとえば、追加の適切なセンサの場所には、限定することなく、頸動脈の拍動流をモニタするための首、橈骨動脈の拍動流をモニタするための手首、大腿動脈の拍動流をモニタするための患者の大腿の内側、脛骨動脈の拍動流をモニタするための足首、および耳の周囲または前面が含まれる。これらの場所に適したセンサが、反射光の検出に基づき、吸収された光を検知するためのセンサを含んでもよい。適切な場所すべてで、たとえば、オキシメータは、光センサで受信された光の強度を時間の関数として測定してもよい。オキシメータはまた、センサを複数の場所に含んでもよい。時間に対する光の強度を表す信号、またはこの信号の数学的操作結果（たとえば、この信号のスケーリングされたバージョン、この信号から得られた記録、この信号から得られた記録のスケーリングされたバージョンなど）が、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号と呼ばれてもよい。さらに、本明細書で使用されるとき、「ＰＰＧ信号」という用語はまた、吸収信号（すなわち、組織に吸収された光量を表す）または任意の適切な数学的操作結果を指してもよい。この場合、光の強度、または吸収された光量は、測定されている血液成分（たとえば酸素ヘモグロビン）の量だけでなく、個々の脈拍がそれぞれ発生するときの脈拍数も含むいくつかの生理学的パラメータをどれでも計算するために使用されてもよい。

いくつかの用途では、組織を通過した光が、血液中に存在する血液成分量を表す量の血液により吸収される１つまたは複数の波長からなるように選択される。組織を通過した光量は、組織中の血液成分量の変化、および関連する光の吸収に従って変わる。酸素を多く供給された血液が、より低い酸素飽和度を有する血液より、赤色光で比較的それほど吸収されず、ＩＲ光でより多く吸収されることが観察されたので、赤色および赤外（ＩＲ）の波長が使用されてもよい。脈拍サイクル中の異なる時点で２つの波長の強度を比較することにより、動脈血中のヘモグロビンの血液酸素飽和度を推定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とき、好都合な出発点として、ランベルトベールの法則（Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｒｒ’ｓ ｌａｗ）に少なくとも部分的に基づく飽和計算を仮定する。本明細書では以下の表記が使用される：
Ｉ（λ，ｔ）＝Ｉ_０（λ）ｅｘｐ（−（ｓβ_０（λ）＋（１−ｓ）β_ｒ（λ））ｌ（ｔ）） （１）
ここで、
λ＝波長、
ｔ＝時間、
Ｉ＝検出された光の強度、
Ｉ_０＝透過された光の強度、
Ｓ＝酸素飽和度、
β_０、β_ｒ＝実験的に得られた吸収係数、および
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合成である。

従来のアプローチでは、２つの波長（たとえば、赤色およびＩＲ）で光の吸収を測定し、次いで、以下のように「比の比」について解くことにより飽和度を計算する。
１．ＩＲおよび赤色に対して式（１）の自然対数が取られ（自然対数を表すために「ｌｏｇ」が使用される）、次式を得る。
ｌｏｇＩ＝ｌｏｇＩ_０−（ｓβ_０＋（１−ｓ）β_ｒ）ｌ （２）
２．次いで、式（２）が時間で微分され、次式を得る。

３．赤色の波長λ_Ｒで評価された式（３）が、次式に従ってＩＲの波長λ_ＩＲで評価された式（３）により除算される。

４．ｓについて解いて、次式を得る。

５．離散時間では、以下の近似が行われることができることに留意されたい。

６．ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇ（Ａ／Ｂ）であることに注意して式（６）を書き直して、次式を得る。

７．したがって、式（４）は次式のように表現されることができる。

ここで、Ｒは「比の比」を表す。
８．式（５）の関係を使用して、式（４）をｓについて解いて、次式を得る。

９．式（８）から、Ｒは２つの点（たとえば、ＰＰＧの最大および最小）、または１群の点を使用して計算されることができる。１つの方法により、１群の点が式（８）の修正バージョンに適用される。以下の関係を使用して、

式（８）は以下のようになる。

上式は、ｘに対するｙの勾配がＲを与える点のクラスタを規定し、このとき、
ｘ＝［Ｉ（ｔ_２，λ_ＩＲ）−Ｉ（ｔ_ｊ，λ_ＩＲ）］Ｉ（ｔ_１，λ_Ｒ） （１２）、
および
ｙ＝［Ｉ（ｔ_２，λ_Ｒ）−Ｉ（ｔ_１，λ_Ｒ）］Ｉ（ｔ_１，λ_ＩＲ）（１３）
である。
たとえば上記で説明された技法を使用してＲが決定または推定されると、血液酸素飽和度は、血液酸素飽和度値をＲに関連づける任意の適切な技法を使用して決定または推定されることができる。たとえば、血液酸素飽和度は、Ｒの値でインデックスを付けられてもよい、実験によって得られるデータから決定されることができる、ならびに／または曲線フィティングおよび／もしくは他の補間技法から決定されてもよい。

図１は、患者モニタリングシステム１０の一実施形態の斜視図である。システム１０は、センサユニット１２およびモニタ１４を含んでもよい。いくつかの実施形態では、センサユニット１２は、オキシメータの一部であってもよい。センサユニット１２は、光を１つまたは複数の波長で患者の組織の中に放射するエミッタ１６を含んでもよい。組織を通過した後に患者の組織から出るエミッタ１６からの光を最初に検出する検出器１８が、センサユニット１２の中にさらに提供されてもよい。任意の適切な物理的構成のエミッタ１６および検出器１８が使用されてもよい。一実施形態では、センサユニット１２は、間隔を置いて配置されてもよい複数のエミッタおよび／または検出器を含んでもよい。システム１０はまた、センサユニット１２を参照して本明細書で説明される実施形態のいずれの形態をとってもよい１つまたは複数の追加センサユニット（図示されていない）を含んでもよい。追加センサユニットが、センサユニット１２と同じタイプのセンサユニットでも、センサユニット１２と異なるセンサユニットのタイプであってもよい。複数のセンサユニットが、被験者の身体上の２つの異なる場所に位置決めされることができでもよく、たとえば、第１のセンサユニットが患者の前頭上に位置決めされてもよく、一方、第２のセンサユニットが患者の指先に位置決めされてもよい。

センサユニットは、たとえば、圧電変換器を用いた振動測定法を使用して、患者の生理学的状態に関する情報を伝える任意の信号を、たとえば、心電図信号、動脈ライン測定値、または動脈の壁に加えられる拍動性の力をそれぞれ検出してもよい。他の実施形態によれば、システム１０は、センサユニットのいずれかまたは両方の代わりにセンサアレイを形成する２つ以上のセンサを含んでもよい。センサアレイのセンサの各々が、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサであってもよい。あるいは、アレイの各センサが、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであってもよい。いくつかの実施形態では、センサアレイが、ＣＭＯＳセンサとＣＣＤセンサの組合せで構成されてもよい。ＣＣＤセンサは光活性領域、およびデータを受信および伝送するための伝送領域を備えてもよく、一方、ＣＭＯＳセンサは、画素センサのアレイを有する集積回路で構成されてもよい。各画素が、光検出器および能動増幅器を有してもよい。任意のタイプの生理学的センサを含む任意のタイプのセンサが、本明細書で開示されるシステムおよび技法に従って１つまたは複数のセンサユニット内で使用されてもよいことが理解されよう。任意の数の生理学的信号を測定する任意の数のセンサが、本明細書で開示される技法に従って生理学的情報を決定するために使用されてもよいことが理解される。

いくつかの実施形態では、エミッタ１６および検出器１８は、手指またはつま先などの指の反対側にあってもよく、この場合、組織から出ている光は、指を完全に通過している。いくつかの実施形態では、エミッタ１６からの光が組織を貫通し、かつ組織により検出器１８の中に、たとえば患者の前頭からパルスオキシメトリのデータを得るように設計されたセンサの中に反射されるように、エミッタ１６および検出器１８が配置されてもよい。

いくつかの実施形態では、センサユニット１２は、図示されるように、モニタ１４に接続され、モニタ１４からセンサユニット１２の電力を引き出してもよい。他の実施形態では、センサは、モニタ１４に無線で接続され、センサ自身の電池または類似の電源（図示されていない）を含んでもよい。モニタ１４は、１つまたは複数のセンサユニット、たとえばセンサユニット１２および追加センサ（図示されていない）から受信された、光の放射および検出と関係があるデータに少なくとも部分的に基づき、生理学的パラメータ（たとえば、心拍数、血液酸素飽和度、および呼吸情報）を計算するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、計算は、センサユニットまたは中間デバイスに対して行われてもよく、計算の結果がモニタ１４に渡されてもよい。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た表示装置２０を含んでもよい。図示される実施形態では、モニタ１４はまた、たとえば、患者の生理学的パラメータが、あらかじめ規定された正常範囲内に入らない場合に可聴警報を鳴らすなどの、さまざまな他の実施形態で使用されてもよい可聴音を提供するためのスピーカ２２を含んでもよい。いくつかの実施形態では、システム１０は、ケーブルまたは無線ネットワークリンクを介してモニタ１４と通信状態にあるスタンドアロンのモニタを含む。

いくつかの実施形態では、センサユニット１２は、ケーブル２４を介してモニタ１４に通信可能に結合されてもよい。いくつかの実施形態では、無線伝送デバイス（図示されていない）などが、ケーブル２４の代わりに、またはケーブル２４に加えて使用されてもよい。モニタ１４は、センサユニット１２から生理学的信号を受信するように、センサユニット１２に信号および電力を提供するように、他の方法でセンサユニット１２と通信するように構成されたセンサインタフェースを含んでもよい。センサインタフェースは、モニタ１４とセンサユニット１２の間の通信を可能にしてもよい任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、または両方を含んでもよい。

患者モニタリングシステム１０はまた、表示モニタ２６を含んでもよい。モニタ１４は、表示モニタ２６と通信状態にあってもよい。表示モニタ２６は、モニタ１４と通信し、かつ生理学的パラメータを計算および／または表示することができる任意の電子デバイス、たとえば、汎用コンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、または特定用途向けデバイスであってもよい。表示モニタ２６は、表示装置２８およびユーザインタフェース３０を含んでもよい。表示装置２８は、ユーザが表示装置２８に触れて動きを利用することにより、表示モニタ２６とインタフェースを取ることができるようになるタッチスクリーン機能を含んでもよい。ユーザインタフェース３０は、ユーザが表示モニタ２６と対話することができるようになる任意のインタフェース、たとえば、キーボード、１つまたは複数のボタン、カメラ、またはタッチパッドであってもよい。

モニタ１４および表示モニタ２６は、無線（たとえば、ＷｉＦｉ、ブルートゥースなど）、有線（たとえば、ＵＳＢ、イーサネットなど）、または特定用途向け接続を含む任意の適切な伝送媒体を利用して通信してもよい。代表的一実施形態では、モニタ１４および表示モニタ２６は、ケーブル３２を介して接続されてもよい。モニタ１４および表示モニタ２６は、標準的または独自の通信プロトコル、たとえば、譲受人により開発されたＳｔａｎｄａｒｄ Ｈｏｓｔ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＨＩＰ）を利用して通信してもよい。さらに、モニタ１４、表示モニタ２６、または両方は、サーバまたは他のワークステーション（図示されていない）と情報を共有することが可能になるように、ネットワークに結合されてもよい。モニタ１４、表示モニタ２６、または両方は、電池（図示せず）により、または壁のコンセントなどの従来型電源により、電力を供給されてもよい。

モニタ１４は、計算された生理学的パラメータ（たとえば、心拍数、血液酸素飽和度、および呼吸情報）を表示モニタ２６に伝送してもよい。いくつかの実施形態では、一部またはすべての計算された生理学的パラメータ（たとえば、脈拍数、血液酸素飽和度、および呼吸情報）が表示モニタ２６で計算されてもよいように、モニタ１４はＰＰＧ信号、ＰＰＧ信号を表すデータ、または両方を表示モニタ２６に伝送してもよい。代表的一実施形態では、モニタ１４は脈拍数および血液酸素飽和度を計算してもよく、一方、表示モニタ２６は呼吸数などの呼吸情報を計算してもよい。

図２は、一実施形態に従って患者４０に結合されてもよい患者モニタリングシステム、たとえば図１の患者モニタリングシステム１０の構成図である。センサユニット１２およびモニタ１４の特定の例示的構成要素が図２に例示されている。

センサユニット１２は、エミッタ１６、検出器１８、およびエンコーダ４２を含んでもよい。図示される実施形態では、エミッタ１６は、少なくとも２つの波長の光（たとえば、赤色およびＩＲ）を患者の組織４０の中に放射するように構成されてもよい。したがって、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で患者の組織４０の中に光を放射するための、赤色発光ダイオード（ＬＥＤ）４４などの赤色光放射光源、およびＩＲ ＬＥＤ４６などのＩＲ光放射光源を含んでもよい。いくつかの実施形態では、赤色波長は、約６００ｎｍ〜約７００ｎｍまでの間であってもよく、ＩＲ波長は、約８００ｎｍ〜約１，０００ｎｍまでの間であってもよい。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、各センサが単一波長を放射するように構成されてもよい。たとえば、第１のセンサが赤色光だけを放射してもよく、一方、第２のセンサがＩＲ光だけを放射してもよい。他の一例では、使用される光の波長が、センサの具体的場所に基づき選択されてもよい。

本明細書で使用されるとき、「光」という用語は、放射源により作り出されるエネルギーを指してもよく、無線、マイクロ波、ミリメートル波、赤外線、可視、紫外線、ガンマ線、またはＸ線電磁放射のうち１つまたは複数を含んでもよいことが理解されよう。本明細書で使用されるとき、光はまた、無線、マイクロ波、赤外線、可視、紫外線、またはＸ線スペクトルの範囲内にある任意の波長を有する電磁放射を含んでもよく、電磁放射の任意の適切な波長が、本技法で使用するのに妥当である場合がある。検出器１８は、エミッタ１６の標的とされる選ばれたエネルギースペクトルに対して特に高感度であるように選ばれてもよい。

いくつかの実施形態では、検出器１８は、赤色およびＩＲの波長で光の強度を検出するように構成されてもよい。あるいは、アレイ内の各センサが、単一波長の強度を検出するように構成されてもよい。動作については、光が患者の組織４０を通過した後に検出器１８に入ってもよい。検出器１８は、受信された光の強度を電気信号に変換してもよい。光の強度は、組織４０中の光の吸収度および／または反射率と直接関係がある。すなわち、特定波長でより多くの光が吸収または反射されたとき、その波長の光が検出器１８で組織からより少なく受信される。受信された光を電気信号に変換した後、検出器１８は信号をモニタ１４に送信してもよく、モニタ１４では、生理学的パラメータが、患者の組織４０中での赤色およびＩＲの波長の吸収度に基づき計算されてもよい。

いくつかの実施形態では、エンコーダ４２は、センサユニット１２に関する情報を、たとえば、センサがどのタイプであるか（たとえば、センサが前頭または指の上に置くことを意図されているかどうか）、およびエミッタ１６により放射される光の波長を含んでもよい。この情報は、患者の生理学的パラメータを計算するためにモニタ１４に格納された妥当なアルゴリズム、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ために、モニタ１４により使用されてもよい。

エンコーダ４２は、たとえば、患者の年齢、体重、および診断結果などの、患者４０に特有の情報を含んでもよい。患者の特性に関するこの情報により、モニタ１４は、たとえば、患者の生理学的パラメータの測定値が入るべき患者特有の閾値範囲を決定し、かつ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できるようになってもよい。この情報はまた、センサユニット１２で受信された１つまたは複数の信号に少なくとも部分的に基づき測定値が決定されてもよい式の係数を選択し、提供するために使用されてもよい。たとえば、いくつかのパルスオキシメトリセンサが、生理学的脈拍に対応するＰＰＧ信号の一部分に属する面積を説明する式を信頼して、血圧を決定する。これらの式は、エンコーダ４２に格納されるような患者の生理学的特性に依存する係数を含んでもよい。エンコーダ４２は、たとえば、センサユニット１２のタイプもしくはセンサアレイ内の各センサのタイプ、センサアレイの各センサ上のエミッタ１６により放射される光の波長、および／または患者の特性に対応する値を格納する符号化された抵抗器であってもよい。いくつかの実施形態では、エンコーダ４２は、センサユニット１２のタイプ、エミッタ１６により放射される光の波長、センサアレイ内の各センサがモニタしている特定の波長、センサアレイ内の各センサの信号閾値、任意の他の適切な情報、またはこれらの任意の組合せといった情報のうち１つまたは複数が、モニタ１４に伝達するために格納されてもよいメモリを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、検出器１８およびエンコーダ４２からの信号が、モニタ１４に伝送されてもよい。図示される実施形態では、モニタ１４は、内部バス５０に接続された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、本明細書で説明される機能を実行させる一環として、オペレーティングシステムおよび１つまたは複数のアプリケーションを含んでもよいソフトウェアを実行するように適合されてもよい。また、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）５２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５４、ユーザ入力５６、表示装置２０、データ出力８４、およびスピーカ２２がバス５０に接続されてもよい。

ＲＡＭ５４およびＲＯＭ５２は、例として示されているのであり、限定として示されているのではない。任意の適切なコンピュータ可読媒体が、データ格納のために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により解釈されることができる情報を格納することができる。この情報はデータであってもよい、または特定の機能および／またはコンピュータ実装方法をマイクロプロセッサに行わせるコンピュータ実行可能命令、たとえばソフトウェアアプリケーションの形をとってもよい。実施形態に応じて、こ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および通信媒体を含んでもよい。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、または他のデータなどの情報を格納するための任意の方法または技術で実装された揮発性および不揮発性の、取り外し可能なおよび取り外しができない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、もしくは他のソリッドステートメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または所望の情報を格納するために使用されることができ、かつシステムの構成要素によりアクセスされることができる、任意の他の媒体を含んでもよいが、これらに限定されない。

図示される実施形態では、時間処理ユニット（ｔｉｍｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、ＴＰＵ）５８が、タイミング制御信号を光駆動回路６０に提供してもよく、光駆動回路６０は、エミッタ１６がいつ照明されるか、および赤色ＬＥＤ４４およびＩＲ ＬＥＤ４６が多重化されるタイミングを制御してもよい。ＴＰＵ５８はまた、増幅器６２およびスイッチング回路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、どの光源が照明されたかに応じて、適切な時間にサンプリングされる。検出器１８から受信された信号は、増幅器６６、低域フィルタ６８、およびアナログ／デジタル変換器７０を通過させられてもよい。次いで、デジタルデータは、後で待ち行列型シリアルモジュール（ＱＳＭ）７２が満杯になったときにＲＡＭ５４にダウンロードするために、ＱＳＭ７２（またはバッファ）に格納される。いくつかの実施形態では、受信された複数の光の波長またはスペクトルに対して、増幅器６６、フィルタ６８、および／またはＡ／Ｄ変換器７０と等価な構成要素を有する複数の別個の並列経路が存在してもよい。バス５０により結合された、または他の方法で（たとえば、外部バスを介して）結合された構成要素（たとえば、マイクロプロセッサ４８、ＲＡＭ５４、アナログ／デジタル変換器７０、図２に示されたまたは示されていない任意の他の適切な構成要素）の任意の適切な組合せが、「処理装置」と呼ばれてもよい。

いくつかの実施形態では、マイクロプロセッサ４８は、受信された信号の値および／または検出器１８により受信された光に対応するデータに基づき、さまざまな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、患者の生理学的パラメータを、たとえば、ＳｐＯ_２、脈拍数および／または呼吸情報を決定してもよい。患者４０に関する、特に時間をかけて患者の組織から出ている光の強度に関する情報に対応する信号が、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、たとえば、患者の特性と関係がある、符号化された情報を含んでもよい。デコーダ７４は、ＲＯＭ５２に格納されたアルゴリズムまたはルックアップテーブルに少なくとも部分的に基づき、マイクロプロセッサが閾値を決定することが可能になるように、これらの信号を変換してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ入力５６は、情報をエンターする１つまたは複数のオプションを選択する、応答、入力設定、任意の他の適切な入力機能、またはこれらの任意の組合せを提供するために使用されてもよい。ユーザ入力５６は、患者に関する情報を、たとえば、年齢、体重、身長、診断結果、薬物、処置などをエンターするために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、表示装置２０は、たとえば、ユーザがユーザ入力５６を使用して選択してもよい年齢範囲または薬物群などの、一般に患者に適用されてもよい値のリストを示してもよい。

通信結合８２を介してモニタ１４により、電池により、または壁のコンセントなどの従来型電源により電力を供給されてもよい較正デバイス８０は、任意の適切な信号較正デバイスを含んでもよい。較正デバイス８０は、通信結合８２を介してモニタ１４に通信可能に結合されてもよい、および／または無線で（図示されていない）通信してもよい。いくつかの実施形態では、較正デバイス８０は、モニタ１４内部に完全に一体化される。いくつかの実施形態では、較正デバイス８０は、いくつかの他の情報源（たとえば、外部の侵襲的または非侵襲的生理学的測定システム）から得られる参照信号測定値を手動で入力するために操作者により使用される手動入力デバイス（図示されていない）を含んでもよい。

データ出力８４は、無線（たとえば、ＷｉＦｉ、ブルートゥースなど）、有線（たとえば、ＵＳＢ、イーサネット（登録商標）など）、または特定用途向け接続を含む任意の適切な伝送媒体を利用して、表示モニタ２６などの他のデバイスとの通信を提供してもよい。データ出力８４は、バス５０を介してマイクロプロセッサ４８から伝送されるメッセージを受信してもよい。本明細書で説明される一実施形態で送信される代表的メッセージが、表示モニタモジュール２６に伝送されるＰＰＧ信号を含んでもよい。

患者４０の組織により減衰させられた光信号は、さまざまな発生源の中でもとりわけノイズにより劣化させられる可能性がある。１つのノイズ源が、光検出器に到達する周辺光である。他のノイズ源が、他の電子計器からの電磁結合である。患者の動きもまたノイズを導入し、信号に影響を及ぼす。たとえば、検出器と皮膚の間、またはエミッタと皮膚の間の接触が、動きにより検出器またはエミッタのいずれかが皮膚から離されたときに、一時的に中断させられる可能性がある。また、血液は流体であるので、周囲の組織と異なる慣性効果に応答をして、それにより、オキシメータプローブが取り付けられた点で体積の一瞬の変化がもたらされる場合がある。

ノイズ（たとえば、患者の動きによる）は、介護提供者が気づくことなく、介護提供者により信頼されたセンサ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、動きが小さすぎて観察されることができない、または介護提供者が計器、または患者の他の部分を注視しており、センサ部位を注視していない場合に、特にあてはまる。センサ信号（たとえば、ＰＰＧ信号）の処理は、センサ信号から得られる生理学的パラメータの測定値にノイズ成分が影響を及ぼさないように、信号中に存在するノイズの量を低減する、信号中に存在するノイズの量を制御する、または他の方法でノイズ成分を識別する動作を伴ってもよい。

図３は、本明細書で説明される信号処理技法を実装してもよい一実施形態による例示的処理システム３００である。いくつかの実施形態では、処理システム３００は、患者モニタリングシステム（たとえば、図１および図２の患者モニタリングシステム１０）に含まれてもよい。処理システム３００は、入力信号３１０、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、および出力３１８を含んでもよい。プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、入力信号３１０に基づき、呼吸情報などの生理学的パラメータを計算するための、任意の適切なソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの組合せであってもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（たとえば、集積回路）、１つまたは複数のソフトウェアモジュール、メモリなどのコンピュータ可読媒体、ファームウェア、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、たとえばコンピュータであってもよい、または１つまたは複数のチップ（すなわち、集積回路）であってもよい。プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、たとえばアナログ電子部品の組立体を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、処理システム３００は、患者モニタリングシステム（たとえば、図１および図２の患者モニタリングシステム１０）のモニタ１４および／または表示モニタ２６の中に含まれてもよい。例示される実施形態では、入力信号３１０はＰＰＧ信号であってもよい。入力信号３１０は、モニタ１４で、たとえば７６Ｈｚでサンプリングされ、生成されたＰＰＧ信号であってもよい。入力信号３１０、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、単一デバイス（モニタ１４または表示モニタ２６）内部に全部存在してもよい、または複数のデバイス（たとえば、モニタ１４および表示モニタ２６）内に存在してもよい。

入力信号３１０は、プリプロセッサ３１２に結合されてもよい。いくつかの実施形態では、入力信号３１０は、１つまたは複数の光周波数に対応するＰＰＧ信号を、たとえば、赤色ＰＰＧ信号およびＩＲ ＰＰＧ信号を含んでもよい。いくつかの実施形態では、信号は、患者の身体上の１つまたは複数の部位で、たとえば、患者の手指、つま先、耳、腕、または他の任意の身体部位で測定された信号を含んでもよい。いくつかの実施形態では、信号３１０は、複数のタイプの信号（たとえば、ＥＣＧ信号、ＥＥＧ信号、音響信号、光信号、血圧を表す信号、および心拍数を表す信号のうち１つまたは複数）を含んでもよい。信号は、たとえば、心電図、脳波、胃筋電図、筋電図、心拍数信号、病理学的音、超音波、または任意の他の適切な生体信号などの任意の適切な生体信号または信号であってもよい。本明細書で説明されるシステムおよび技法はまた、任意の動的信号、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、財務指標を含む財務信号、音および音声の信号、化学信号、気候信号を含む気象信号、任意の他の適切な信号、および／またはこれらの任意の組合せに適用可能である。

プリプロセッサ３１２は、ハードウェアおよびソフトウェアの任意の適切な組合せにより実装されてもよい。一実施形態では、プリプロセッサ３１２は、任意の適切な信号処理デバイスであってもよく、入力信号３１０から受信された信号は、１つまたは複数のＰＰＧ信号を含んでもよい。受信される代表的ＰＰＧ信号が、ストリーミング方式で受信されてもよい、またはサンプリング窓として周期的に、たとえば５秒ごとに受信されてもよい。受信される信号は、ＰＰＧ信号だけでなく、ＰＰＧ信号と関係がある他の情報も、たとえば、脈拍発見インジケータ、ＰＰＧ信号から得られる平均脈拍数、最新の脈拍数、最新の無効なサンプルのインジケータ、ＰＰＧ信号の最後のアーチファクトのインジケータも含んでもよい。入力信号３１０は、プリプロセッサ３１２に提供される任意の適切な信号源、信号生成データ、信号生成装置、またはこれらの任意の組合せを含んでもよいことが理解されよう。入力信号３１０で受信される信号は単一信号であってもよい、または単一経路もしくは複数の経路上を伝送された複数の信号であってもよい。

プリプロセッサ３１２は、１つまたは複数の信号処理動作を入力信号３１０に適用してもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、あらかじめ規定された１組の処理動作を入力信号３１０に適用して、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方により適切に解析され、解釈されてもよい信号を作り出してもよい。プリプロセッサ３１２は、呼吸情報などの生理学的情報を決定するためにプロセッサ３１４およびポストプロセッサ３１６に対する入力として使用されてもよい信号を提供するために、任意の必要な動作を行ってもよい。例には、伝送用信号の再形成、信号の多重化、搬送波信号への信号の変調、信号の圧縮、信号の符号化、信号のフィルタリング、低域フィルタリング、帯域フィルタリング、信号補間、信号のダウンサンプリング、信号の減衰、適応フィルタリング、閉ループフィルタリング、任意の他の適切なフィルタリング、および／またはこれらの任意の組合せが含まれる。

他の信号処理動作が、各脈拍に対してプリプロセッサ３１２により行われてもよく、生理学的情報を決定するための入力として適切な形態測定基準を作り出すステップに関連づけられてもよい。プリプロセッサ３１２は、一連の最新の受信されたＰＰＧ信号サンプリング窓からなる解析窓に基づき計算を行ってもよく、たとえば、４５秒の解析窓が、９つの最新の５秒のサンプリング窓に対応してもよい。生理学的情報は、呼吸と関係がある任意の情報を、たとえば、呼吸数、呼吸数の変化、呼吸強度などを含んでもよい呼吸情報であってもよい。呼吸が脈拍特性に影響を及ぼすので、ＰＰＧ信号から呼吸情報を決定することが可能な場合がある。形態測定基準は、呼吸と関係がある情報を提供するＰＰＧ信号から計算されてもよいパラメータであってもよい。例には、本明細書でより詳細に説明されるような、脈拍のダウン測定基準、脈拍の尖度、連続する脈拍間の二次微分のデルタ、脈拍のアップ測定基準、スキュー、ｂ／ａ比、ｃ／ａ比、脈拍のピーク振幅、脈拍の重心、または脈拍の面積が含まれる。プリプロセッサ３１２により決定されてもよい他の情報が、脈拍数、ＰＰＧ信号の周期の変動性、ＰＰＧ信号の振幅の変動性、および解析されたＰＰＧ信号の有用な部分のエイジを示すエイジ測定値を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、プロセッサ３１４およびポストプロセッサ３１６に結合されてもよい。プロセッサ３１４およびポストプロセッサ３１６は、ハードウェアおよびソフトウェアの任意の適切な組合せにより実装されてもよい。プロセッサ３１４は、プリプロセッサ３１２から生理学的情報および計算されたパラメータを受信してもよい。たとえば、プロセッサは、呼吸情報だけでなく、脈拍数、および形態測定基準信号のエイジも決定するために使用されてもよい形態測定基準信号を計算する際に使用するための形態測定基準を受信してもよい。たとえば、プロセッサ３１４は、いくつかの形態測定基準値を表す、たとえば、ダウン測定基準計算結果、尖度測定基準計算結果、および二次微分のデルタ（ＤＳＤ）測定基準計算結果を表すサンプルをプリプロセッサ３１２から受信してもよい。プロセッサ３１４は、受信された形態測定基準値を利用して、形態測定基準信号を計算し、次いで、形態測定基準信号から呼吸情報の信号および値を計算してもよい。プロセッサ３１４は、ポストプロセッサ３１６に結合されてもよく、呼吸情報をポストプロセッサ３１６に伝達してもよい。プロセッサ３１４はまた、ポストプロセッサ３１６に他の情報を、たとえば、呼吸情報を計算するために使用された信号と関係がある信号エイジ、および呼吸情報信号の有用な部分を表す時間比を提供してもよい。プリプロセッサ３１２はまた、ポストプロセッサ３１６に周期変動性、振幅変動性、および脈拍数情報などの情報を提供してもよい。ポストプロセッサ３１６は、受信された情報を利用して、出力呼吸情報だけでなく他の情報を、たとえば、呼吸情報のエイジ、および呼吸情報出力と関係がある状態情報、たとえば、有効な出力呼吸情報値が現在利用可能であるかどうかを計算してもよい。ポストプロセッサ３１６は、出力情報を出力３１８に提供してもよい。

出力３１８は、任意の適切な出力デバイス、たとえば、１つまたは複数の医療デバイス（たとえば、さまざまな生理学的パラメータを表示する医療モニタ、医療警報装置、または生理学的パラメータを表示する、もしくはポストプロセッサ３１６の出力を入力として使用する任意の他の適切な医療デバイス）、１つまたは複数の表示デバイス（たとえば、モニタ、ＰＤＡ、携帯電話、任意の他の適切な表示デバイス、またはこれらの任意の組合せ）、１つまたは複数のオーディオデバイス、１つまたは複数のメモリデバイス（たとえば、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、任意の他の適切なメモリデバイス、またはこれらの任意の組合せ）、１つまたは複数の印刷デバイス、任意の他の適切な出力デバイス、またはこれらの任意の組合せであってもよい。

いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、および／またはポストプロセッサ３１６のすべてまたは一部が集合的に処理装置と呼ばれてもよい。たとえば、処理装置は、入力信号３１０を増幅し、フィルタリングし、サンプリングし、デジタル化し、信号から生理学的情報を計算するように構成されてもよい。

プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、１つまたは複数のメモリデバイス（図示されていない）に結合されても、１つまたは複数のメモリデバイス、たとえば、任意の適切な揮発性メモリデバイス（たとえば、ＲＡＭ、レジスタなど）、不揮発性メモリデバイス（たとえば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、磁気記憶装置、光記憶装置、フラッシュメモリなど）、または両方を組み入れてもよい。メモリは、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６により、たとえば、入力ＰＰＧ信号、形態測定基準、呼吸情報、または生理学的モニタリングに対応する他の情報と関係があるデータを格納するために使用されてもよい。

システム３００は、たとえば、入力信号３１０がセンサユニット１２（図１および図２）およびモニタ１４（図１および図２）により生成されてもよいシステム１０（図１および図２）の中に組み入れられてもよいことが理解されよう。プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６は、それぞれモニタ１４または表示モニタ２６（または他のデバイス）のうち一方の中に配置されてもよく、モニタ１４または表示モニタ２６などの複数のデバイス間で分割されてもよい。いくつかの実施形態では、システム３００の一部が携帯可能なように構成されてもよい。たとえば、システム３００のすべてまたは一部が、患者と共に携帯される、または患者に取り付けられる、小型でコンパクトな物体（たとえば、腕時計、他の１つの宝石、またはスマートフォン）の中に埋め込まれてもよい。いくつかの実施形態では、システム１０（図１および図２）の他の構成要素との無線通信を可能にするために、システム３００に無線送受信機（図示されていない）がさらに含まれてもよい。したがって、システム１０（図１および図２）は、完全に携帯可能な連続患者モニタリングソリューションの一部であってもよい。いくつかの実施形態では、システム１０の他の構成要素との無線通信を可能にするために、システム３００に無線送受信機（図示されていない）がさらに含まれてもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、およびポストプロセッサ３１６のうち１つまたは複数の間の通信が、ブルートゥース、８０２．１１、ＷｉＦｉ、ＷｉＭＡＸ、ケーブル、衛星、赤外線、または任意の他の適切な伝送方式を介してもよい。いくつかの実施形態では、無線伝送方式が、システム３００の任意の通信構成要素間で使用されてもよい。

プリプロセッサ３１２は、脈拍検出技法を使用して周期信号（たとえば、ＰＰＧ信号）内部の脈拍の場所を決定してもよい。例示しやすいように、以下の脈拍検出技法は、プリプロセッサ３１２により行われるとして説明されるが、任意の適切な処理デバイスが、本明細書で説明される技法をいずれも実装するために使用されてもよい。

例示的ＰＰＧ信号４００が図４に示されている。プリプロセッサ３１２は、入力信号３１０からＰＰＧ信号４００を受信してもよく、ＰＰＧ信号４００内に参照点を、たとえば、極小点４１０、極大点４１２、極小点４２０、極大点４２２、および極小点４３０を識別してもよい。プロセッサ３１２は、各極小点を隣接する最大点と対にしてもよい。たとえば、プロセッサ３１２は、点４１０と４１２を対にして１つのセグメントを識別し、点４１２と４２０を対にして第２のセグメントを識別し、点４２０と４２２を対にして第３のセグメントを識別し、点４２２と４３０を対にして第４のセグメントを識別してもよい。セグメントが、脈拍のアップストローク部分（たとえば、正の勾配）に対応するか、脈拍のダウンストローク部分（たとえば、負の勾配）に対応するかどうかを決定するために、各セグメントの勾配が測定されてもよい。少なくとも１つのアップストロークと少なくとも１つのダウンストロークの組合せとして、脈拍が規定されてもよい。たとえば、点４１０および４１２により識別されたセグメント、ならびに点４１２および４３０により識別されたセグメントが、脈拍を規定してもよい。生理学的信号の任意の適切な点（たとえば、最大、最小、ゼロ点）または特徴（たとえば、脈波、ノッチ、アップストローク）がプロセッサ３１２により参照点として識別されてもよい。

ＰＰＧ信号４００は、脈拍の異なるセクションに（たとえば、最初に（アンクルノッチと呼ばれる）、中央に（重複（ｄｉｃｈｒｏｔｉｃ）ノッチと呼ばれる）、または最上部近傍に（ショルダノッチと呼ばれる））重複ノッチ４５０または他のノッチ（図示されていない）を含んでもよい。ノッチ（たとえば、重複ノッチ）は、脈波の二次転換点だけでなく、脈波の変曲点と呼ばれてもよい。プリプロセッサ３１２はノッチを識別し、脈拍の場所を検出したとき、ノッチを利用しても、無視してもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、ＰＰＧ信号の二次微分を計算して、極小点および極大点を見つけ出し、この情報を使用して、たとえば重複ノッチの場所を決定してもよい。さらに、プリプロセッサ３１２は、任意の補間技法（たとえば、ゼロ次保持、直線補間、および／または高次補間技法）を使用して、信号中の点間を、または処理された信号中の点間を補間してもよい。プリプロセッサ３１２により行われてもよいいくつかの脈拍検出技法が、全体が参照により本明細書に組み入れられる、２００８年９月３０日に出願された、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＤＥＴＥＣＴＩＮＧ ＰＵＬＳＥＳ ＩＮ Ａ ＰＰＧ ＳＩＧＮＡＬ（ＰＰＧ信号中の脈拍を検出するためのシステムおよび方法）」と題する，同時係属の、同一出願人の米国特許出願第１２／２４２，９０８号明細書に、より詳細に説明されている。

いくつかの実施形態では、参照点は、受信されても、他の方法で任意の他の適切な脈拍検出技法により決定されてもよい。たとえば、パルスオキシメータが可聴ビープ音を放出すべきときを示してもよい、パルスオキシメータにより生成された脈拍ビープ音フラグが、本開示に従って処理するために、プロセッサ３１４、プリプロセッサ３１２、ポストプロセッサ３１６、またはこれらの任意の組合せにより受信されてもよい。脈拍ビープ音フラグは、関連するＰＰＧ信号中の時間的に対応する箇所で脈拍が発生したことを示す参照点として使用されてもよい。

例示的ＰＰＧ信号５００が図５に示されている。図６は、他の解析結果を含む、図５の例示的信号を示す。プロセッサ３１４は、ＰＰＧ信号５００を受信してもよく、個々の連続する脈波に対応する連続する参照点５０２および５１２を探し出してもよい。いくつかの実施形態では、参照点は、たとえば、図５に参照点５０２および５１２で例示されるように、ＰＰＧ信号５００の一次微分内の最大であってもよい。参照点５０２と５１２の間の間隔５１０は、脈波の継続周期に対応してもよい。たとえば、間隔５１０の逆数は、（たとえば、拍動／分（ｂｅａｔ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ、ＢＰＭ）またはＨｚの単位の）脈拍数に比例してもよい。

いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２（または任意の他の適切なプロセッサ）は、参照点に基づき、他の計算のために点５１４の基準点を探し出してもよい。たとえば、点５０２を参照点として使用して、プリプロセッサ３１２は、図６の時間間隔５２２で示されるように、ＰＰＧ信号５００に沿って特定の方向に点５０２から特定の時間（または対応するサンプル数）平行移動させることにより、点５１４を探し出してもよい。他の代表的参照点が、間隔５１０の範囲内の最大点５０４であってもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ３１２は、図６に示されるように、点５０４を参照点として使用して、点５１４に他の基準点を探し出してもよい。たとえば、点５０４を参照点として使用して、プロセッサ３１２は、図６の時間間隔５２０で示されるように、ＰＰＧ信号５００に沿って特定の方向に点５０４から特定の時間（または対応するサンプル数）平行移動させることにより、点５１４を探し出してもよい。点５１４は、基準点であってもよく、他の生理学的計算で使用されてもよい。参照点から基準点（またはＰＰＧ信号から、もしくは参照点から得られる任意の他の適切な点）を規定するサンプル数は、たとえば実験的解析結果に従って決定されてもよい。いくつかの実施形態では、基準点は参照点と同じであってもよい（すなわち、参照点が決定されると、対応する基準点を識別するために、追加処理が必要ない）。

呼吸活動は、たとえば脈拍ごとを含む呼吸サイクル全体にわたりＰＰＧ信号の形態に特定の変化を引き起こす場合がある。いくつかの実施形態では、これらの形態の変化は、形態変化に加えて、拍出量、脈拍数、血圧、任意の他の適切な生理学的パラメータ、またはこれらの任意の組合せの変化による場合がある。呼吸変調は、ベースライン変調、振幅変調、周波数変調、呼吸性洞性不整脈、任意の他の適切な変調、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。呼吸変調は、ＰＰＧ信号内部で、異なる位相、振幅、または両方を示す場合があり、ＰＰＧ信号の複雑な挙動（たとえば、変化）に寄与する場合がある。形態測定基準は、ＰＰＧ信号の任意の部分で計算されてもよいが、代表的一実施形態では、連続する各組の基準点が、形態測定基準を計算するためのＰＰＧ信号の関連部分を規定してもよく、本明細書では基準規定部分と呼ばれてもよい。

いくつかの実施形態では、サンプリングされた生理学的信号またはそこから得られる信号（たとえば、信号の微分、平滑化された信号、フィルタリングされた信号、増幅された信号、または他の処理をされた信号）上の１組の基準点が、（たとえば、プリプロセッサ３１２により）さらに処理されてもよい。いくつかの実施形態では、サンプリングされた信号上の点のサブセットに対応する１組の基準点が、基準信号を作成するために、または形態測定基準値を計算するための参照として使用されてもよい。たとえば、各脈波上の単一点が、基準信号を作成するために、または基準規定部分に関連する形態測定基準値を計算するための基礎として使用されてもよい。基準信号は、たとえばプロセッサ３１４およびポストプロセッサ３１６により、たとえば、生理学的パラメータ（たとえば、呼吸情報）、信号品質測定基準、任意の他の適切な値、またはこれらの任意の組合せを計算するためにさらに解析されてもよい。

例示的一例において、いくつかの実施形態では、ＰＰＧ信号上の１組の基準点（たとえば、図６の点５１４にそれぞれ類似する連続する脈波の点の集合）が基準信号として出力されてもよい。他の例示的な例では、ＰＰＧ信号上の１組の基準点が、１つまたは複数の組の形態測定基準値を決定するための基礎として利用されてもよい。得られる基準信号または形態測定基準値は、脈拍数、呼吸変調測定基準、任意の他の適切な呼吸情報、任意の他の適切な生理学的パラメータ、任意の他の適切な測定基準、またはこれらの任意の組合せを計算するためにさらに処理されてもよい。

基準点の選択が、基準信号または形態測定基準値の処理に影響を及ぼす場合がある。いくつかの実施形態では、基準点の選択が、基準信号または形態測定基準値に適用される解析の成果を向上させるために最適化されてもよい。たとえば、ＰＰＧ信号が、他の処理を使用して（たとえば、自己相関またはウェーブレット変換を使用して）、呼吸情報の抽出を支援することができる重要な形態上の変化を強調するために前処理されてもよい。前処理は、いくつかの状況では特定の解析を受けることがより可能な場合がある、たとえば微分、積分、または移動平均信号などの、派生信号を生成するステップを含んでもよい。前処理はまた、１つまたは複数の参照点を決定するステップ、１つまたは複数の基準点を決定するステップ、または両方を含んでもよい。

図７は、ＰＰＧ信号から基準点を決定するステップを示す、例示的グラフ７００、７２０、および７４０を示す。グラフ７００、７２０、および７４０の各々が、実線で示される例示的時系列７１０、および１組の円で示される１組の点を含む。グラフ７００、７２０、および７４０の横座標は時間の単位であり、一方、グラフ７００、７２０、および７４０の縦座標は信号振幅の単位である。

時系列７１０は、例示的ＰＰＧ信号の一連の脈波を示す。グラフ７００で円により表される１組の点７０２は、各脈波の一次微分のピークに対応する。いくつかの実施形態では、１組の点７０２は、参照点、基準点、または両方として使用されてもよい。例示される実施形態では、１組の点７０２は１組の参照点を表す。点７０２は各脈波の一次微分のピークに対応するが、各脈波の最大振幅などの、他の参照点が利用されてもよい。

グラフ７２０中の円で表される１組の点７２２は、各脈波の一次微分のピーク（すなわち、点７０２）の右側の点１６サンプル（すなわち、約７６Ｈｚのサンプリングレートで約２１０ミリ秒）に対応する。１組の点７２２は、各脈波の一次微分のピークを参照点として使用して、参照点から特定の時間間隔だけ間隔を置いて配置された１組の個々の点を探し出して選択された１組の基準点であってもよい。１組の点７２２を含む時系列７３０は、時系列７２０から得られる「基準信号」を表す。基準点７２２はまた、本明細書で説明されるように、１つまたは複数の形態測定基準を決定するステップなど、他のパラメータを決定するために利用されてもよい。

グラフ７４０で円により表される１組の点７４２は、各脈波の一次微分のピークの右側の点２２サンプルに対応する。１組の点７４２は、各脈波の一次微分のピークを参照点として使用して、参照点から特定の時間間隔だけ間隔を置いて配置された１組の個々の点を探し出して選択された１組の基準点であってもよい。本明細書に示されていないが、１組の点７４２により規定される基準点は、本明細書で説明されるように、基準信号を決定する、形態測定基準または他のパラメータを決定するために利用されてもよい。基準点はまた、参照点に対して他の場所に位置してもよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、本明細書で説明されるように形態測定基準を決定して、生理学的情報を決定する基礎として基準点７２２または７４２を利用してもよい。時系列７３０はまた、生理学的情報を決定するために処理されてもよい。たとえば、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、基準点７２２または７４２に基づき形態測定基準から、または時系列７３０から、呼吸数などの呼吸情報を決定してもよい。たとえば、呼吸活動は、時系列７３０の（時系列７１０で示される脈拍数の時間スケールより長い時間スケールの）振動性の性質により観察されてもよい。呼吸情報（たとえば、呼吸数、呼吸変調形状）は、任意の適切な数学的処理技法を使用して（たとえば、ウェーブレット変換、スペクトル変換、曲線フィティングを使用して）、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６により計算されてもよい。いくつかの実施形態では、特定の１組の点（たとえば、一次微分のピークの右側の約２１０ミリ秒の場所に位置する１組の点７２２）により、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、比較的より高い精度で、比較的より少ない計算要件で、比較的より高い一貫性で、任意の他の適切な計算上の相対的な利点を伴い、またはこれらの任意の組合せで、生理学的情報を計算することが可能になる場合がある。

図８は、参照点および基準点がグラフ８００に例示されるように得られてもよいＰＰＧ信号を示す。各グラフは、実線で示される例示的ＰＰＧ信号の時系列、三角形で示される第１の組の点、および円で示される第２の組の点を含む。各グラフの横座標は時間の単位であり、一方、各グラフの縦座標は信号振幅の単位である。

時系列８１０は、例示的ＰＰＧ信号の一連の脈波を含む。グラフ８００で三角形により表される１組の点８０４は、各脈波の一次微分のピークに対応する。点８０４は各脈波の一次微分のピークに対応するが、各脈波の最大振幅などの、他の参照点が利用されてもよい。円で表される１組の点８０２は、例示的参照点（たとえば、「脈拍発見」を示す参照点）に対応する。任意の公知の技法、または現在公知ではない任意の将来の技法を含む任意の適切な技法が、ＰＰＧ中の脈拍を識別するために使用されてもよい。

グラフ８２０で、三角形で表される１組の点８２４は、各脈波の参照点（すなわち、一次微分のピーク点８０４）の右側（すなわち、後方）の１４サンプル（７６Ｈｚのサンプリングレートで約１８４ｍｓ）の場所に位置する点に対応する。１組の点８２４は、１組の点８０２とほぼ一致する。いくつかの実施形態では、１組の点８２４は、１組の点８０２を探し出す代わりに、１組の基準点として使用されてもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、１組の点８２４を使用して、脈拍がどこで検出されたかを示してもよい。１組の点８２４を使用することにより、処理システム３００は、比較的より高い精度で、比較的より少ない計算要件で、比較的より高い一貫性で、任意の他の適切な計算上の相対的な利点を伴い、またはこれらの任意の組合せで生理学的情報を計算することができるようになる場合がある。いくつかの状況では、１組の点８２４は、信号の形態から得られ、かつ信号の形態と同相である場合があるので、１組の点８０２より好ましい場合がある。いくつかの状況では、１組の点８０２は、場所が決定される手法に依存する場合があり、１組の点８２４を使用することにより改善がもたらされる場合がある。

グラフ８４０で、三角形で表される１組の点８４４は、各脈波の参照点（すなわち、一次微分のピーク点８０４）の右側の２２サンプルの場所に位置する点に対応する。円により表される１組の点８０２は、グラフ８００の同じ参照点に対応する。いくつかの実施形態では、プロセッサ３１２は、たとえば、１組の点８４４が１組の点８０２と実質的に一致するわけではないので、１組の点８４４が１組の基準点として使用されるべきではないと決定してもよい。

図９は、本開示に従って生理学的情報を決定するための例示的ステップを示す流れ図９００である。

ステップ９０２は、プリプロセッサ３１２が、生理学的信号の１つまたは複数の参照点を決定するステップを含んでもよい。生理学的信号の１つまたは複数の参照点を決定するステップは、センサから生理学的信号を受信するステップ、生理学的信号を調整するステップ（たとえば、増幅するステップ、フィルタリングするステップ、サンプリングするステップ、デジタル化するステップ）、生理学的信号またはその調整された信号に対して計算を行うステップ、生理学的信号またはその調整された信号の時間間隔（または対応するサンプル数）を選択して解析するステップ、任意の他の適切な処理、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、たとえば信号の絶対最小または絶対最大などの信号上の信号参照点が、プリプロセッサ３１２により決定されてもよい。いくつかの実施形態では、１組の参照点がプリプロセッサ３１２により決定されてもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、１組の脈波を含むＰＰＧ信号を処理し、かつ各脈波に対する参照点を決定するように構成されてもよい。信号上の参照点は、信号上の最小、信号上の最大、信号上のゼロ点、信号の（任意の適切な次数の）微分上の最小、信号の（任意の適切な次数の）微分上の最大、信号の（任意の適切な次数の）微分上のゼロ点、信号もしくはそこから得られる他の信号上の任意の他の適切な点、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、ＰＰＧ信号の２つの連続する脈波の一次微分の最大であってもよい２つの参照点を決定してもよい。他の一例では、プリプロセッサ３１２は、ＰＰＧ信号の単一脈波の一次微分の最大または最小であってもよい参照点を決定してもよい。他の一例では、プリプロセッサ３１２は、ＰＰＧ信号の脈波の最大であってもよい参照点を決定してもよい。

ステップ９０４は、プリプロセッサ３１２が、ステップ９０２の１つまたは複数の参照点を使用して、ステップ９０２の生理学的信号上の１つまたは複数の基準点を決定するステップを含んでもよい。生理学的信号の１つまたは複数の基準点を決定するステップは、ステップ９０２の１つまたは複数の特定の参照点に対する時間間隔を使用するステップ、ステップ９０２の１つまたは複数の特定の参照点に対するサンプル数を使用するステップ、信号上の１つまたは複数の基準点の場所を決定する任意の他の適切なアプローチ、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、基準点を決定するステップは、参照点から特定の時間間隔を置いた、またはサンプル数の場所にある生理学的信号上の点を探し出すステップを含んでもよい。

ステップ９０６は、プリプロセッサ３１２が、ステップ９０４で決定された１つまたは複数の基準点に少なくとも部分的に基づき生理学的情報を決定するステップを含んでもよい。生理学的情報を決定するステップは、１つまたは複数の基準点に対して計算を直接行うステップ、基準点に基づき形態測定基準値および形態測定基準信号を生成するステップ、１つまたは複数の基準点に基づき基準信号を生成するステップ、形態測定基準値または基準信号に対して計算を行うステップ、１つまたは複数の生理学的パラメータ（たとえば、脈拍数、呼吸数、ＳｐＯ_２、血圧）を計算するステップ、生理学的情報を決定する任意の他の適切な処理、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の基準点から生理学的情報を決定するために、あらかじめ構築されたプログラムが処理システム３００により実行されてもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２により実行されるプログラムが、１組の基準点を入力として受け取り、１つまたは複数の組の形態測定基準値を計算してもよい。プリプロセッサ３１２は、形態測定基準値から形態測定基準信号を得てもよく、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、たとえば、形態測定基準信号の合成自己相関に対して連続ウェーブレット変換を適用することにより、形態測定基準値から呼吸数などの呼吸情報を決定してもよい。変換は、呼吸数などの振動性の生理学的活動の割合を示してもよい支配的成分（たとえば、ウェーブレット領域での特定のスケール）をもたらす場合がある。他の一例では、プリプロセッサ３１２により実行されるプログラムが、新しい時系列により表された１組の基準点を入力として受け取ってもよい。プログラムは、たとえば、呼吸数などの生理学的情報をもたらす場合がある、基準点のピーク間の時間間隔などの、新しい時系列の１つまたは複数の基準点を決定してもよい。処理システム３００は、任意の適切な計算を行うステップ、任意の適切な解析またはプログラムを実行するステップ、任意の適切なデータベース検索を行うステップ、任意の他の適切なステップ、またはこれらの任意の組合せにより、生理学的情報を決定してもよい。

いくつかの実施形態では、生理学的信号の１つまたは複数の基準点を決定するステップは、ステップ９０８に示されるように、プリプロセッサ３１２が基準情報にアクセスするステップを含んでもよい。基準情報にアクセスするステップは、数学的表現を呼び出すステップ、データベース（たとえば、ルックアップテーブル）にアクセスするステップ、メモリにアクセスするステップ、基準点を決定するための事前設定されたアプローチを使用するステップ、基準点を決定するためのアプローチを選択するユーザ入力を受信するステップ、格納された情報への任意の他の適切なアクセス、ユーザが入力した情報への任意の適切なアクセス、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。たとえば、ステップ９０８は、ルックアップテーブル内の生理学的パラメータ値を使用して、基準点タイプ、基準点の場所、または他の適切な基準情報を決定するステップを含んでもよい。他の一例では、ステップ９０８は、参照点に対する基準点の場所（たとえば時間間隔またはサンプル数）、または他の適切な基準情報を出力してもよい数式の中に脈拍数などの生理学的パラメータ値を入力するステップを含んでもよい。

図１０は、本開示に従って呼吸情報を決定するための例示的ステップを示す流れ図１０００である。

ステップ１００２は、プリプロセッサ３１２が、ＰＰＧ信号の２つの参照点を探し出すステップを含む。ＰＰＧ信号の２つの参照点を探し出すステップは、信号もしくはそこから得られる他の信号（たとえば、任意の適切な次数の微分）上の最小、最大、ゼロ点、任意の他の適切な点、またはこれらの任意の組合せを決定するステップを含んでもよい。たとえば、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の、２つの連続する最大であってもよい。他の一例では、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の連続する最大および最小であってもよい。

ステップ１００４は、プリプロセッサ３１２が、ステップ１００２で探し出された２つの参照点間でＰＰＧ信号上の最大を探し出すステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、２つの参照点間で単一の最大信号値を探し出してもよい。たとえば、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の連続する最大であってもよく、ＰＰＧ信号上の最大は、（たとえば、図５の点５０４で示されるような）ＰＰＧ信号の一部分のピークに対応してもよい。他の一例では、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の最大および最小（たとえば、脈波のそれぞれのアップストロークおよびダウンストロークに対応する）であってもよく、最大は、ＰＰＧ信号の一部分のピークに対応してもよい。

ステップ１００６は、プリプロセッサ３１２が、ＰＰＧ信号の基準点を選択するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、ステップ１００４で探し出された最大から特定の時間間隔（または対応するサンプル数）を置いて位置する基準点を選択してもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、ステップ１００４で探し出された最大の右側の約２１０ミリ秒（約７６Ｈｚのサンプリングレートでほぼ１６サンプル）の場所に位置する基準点を選択してもよい。いくつかの実施形態では、特定の時間間隔は、生理学的情報（たとえば、患者の脈拍数、呼吸数、生理学的履歴）に依存してもよく、固定された間隔である必要はない。たとえば、特定の時間間隔は、患者の平均または瞬時の脈拍周期の１０％に対応する周期（たとえば、１秒の脈拍周期に対して１００ミリ秒）周期であってもよい。他の一例では、特定の時間間隔は、（たとえば、最適な時間間隔を見つけ出すために計算された、さまざまな呼吸数のルックアップテーブルを使用して）呼吸数などの、すでに計算された呼吸情報に少なくとも部分的に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、複数の基準点を選択してもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、ステップ１００２および１００４を繰り返し行って、対応する１組の参照点の対の間で１組の最大を探し出してもよい。次いで、１組の対応する基準点が選択されてもよい。たとえば、ＰＰＧ信号の各参照点に対して基準点が選択され、１組の基準点が得られてもよい。

いくつかの実施形態では、ステップ１００６で基準点を選択するステップは、ステップ１０１０に示されるように、プリプロセッサ３１２が基準情報にアクセスするステップを含んでもよい。基準情報にアクセスするステップは、数学的表現を呼び出すステップ、データベースにアクセスするステップ、メモリにアクセスするステップ、基準点を決定するための事前設定されたアプローチを使用するステップ、基準点を決定するためのアプローチを選択するユーザ入力を受信するステップ、格納された情報への任意の他の適切なアクセス、ユーザが入力した情報への任意の他の適切なアクセス、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。

ステップ１００８は、処理システム３００が、ステップ１００６で選択された基準点に少なくとも部分的に基づき呼吸情報を決定するステップを含んでもよい。呼吸情報は、呼吸数、呼吸変調形状、任意の他の適切な情報、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、１組の選択された基準点のピーク間の時間間隔を計算するステップ、基準点に基づき形態測定基準信号を生成するステップ、１組の選択された基準点または形態測定基準信号の自己相関を行うステップ、１つまたは複数のピークを決定するステップ、１組の選択された基準点、形態測定基準信号、もしくは自己相関シーケンスに対して変換（たとえば、ウェーブレット変換、フーリエ変換）を行うステップ、任意の他の適切な計算を行うステップ、またはこれらの任意の組合せにより呼吸情報を決定してもよい。

図１１は、本開示に従って生理学的信号から基準信号を生成するための例示的ステップを示す流れ図１１００である。

ステップ１１０２は、プリプロセッサ３１２が、ＰＰＧ信号の２つの参照点を探し出すステップを含む。ＰＰＧ信号の２つの参照点を探し出すステップは、信号もしくはそこから得られる他の信号（たとえば、任意の適切な次数の微分）上の最小、最大、ゼロ点、任意の他の適切な点、またはこれらの任意の組合せを決定するステップを含んでもよい。たとえば、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の、２つの連続する最大であってもよい。他の一例では、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の連続する最大および最小であってもよい。

ステップ１１０４は、プリプロセッサ３１２が、ステップ１１０２で探し出された２つの参照点間でＰＰＧ信号上の最大を探し出すステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、２つの参照点間で単一の最大を探し出してもよい。たとえば、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の連続する最大であってもよく、ＰＰＧ信号上の最大は、（たとえば、図５の点５０４で示されるような）ＰＰＧ信号の一部分のピークに対応してもよい。他の一例では、２つの参照点は、ＰＰＧ信号の一次微分の連続する最大および最小であってもよく、ＰＰＧ信号上の最大は、ＰＰＧ信号の一部分のピークに対応してもよい。

ステップ１１０６は、プリプロセッサ３１２が、ＰＰＧ信号の基準点を選択するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、ステップ１１０４で探し出された最大から特定の時間間隔（または対応するサンプル数）を置いて位置する基準点を選択してもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、ステップ１１０４で探し出された最大の右側の約２１０ミリ秒（約７６Ｈｚのサンプリングレートでほぼ１６サンプル）の場所に位置する基準点を選択してもよい。いくつかの実施形態では、特定の時間間隔は、生理学的情報に依存してもよく、固定された間隔である必要はない。たとえば、特定の時間間隔は、患者の平均または瞬時の心拍数の１０％に対応する周期であってもよい。他の一例では、特定の時間間隔は、すでに計算された呼吸情報に少なく部分的に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、１組の基準点を選択してもよい。いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、ステップ１１０２および１１０４を繰り返し行って、対応する１組の参照点の対の間で１組の最大を探し出してもよい。次いで、１組の対応する基準点が選択されてもよい。たとえば、ＰＰＧ信号の１組の脈波の各脈波に対して基準点が選択され、１組の基準点が得られてもよい。

いくつかの実施形態では、ステップ１１０６で基準点を選択するステップは、ステップ１１１０に示されるように、プリプロセッサ３１２が基準情報にアクセスするステップを含んでもよい。基準情報にアクセスするステップは、数学的表現を呼び出すステップ、データベースにアクセスするステップ、メモリにアクセスするステップ、基準点を決定するための事前設定されたアプローチを使用するステップ、基準点を決定するためのアプローチを選択するユーザ入力を受信するステップ、格納された情報への任意の他の適切なアクセス、ユーザが入力した情報への任意の他の適切なアクセス、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。

ステップ１１０８は、処理システム３００が、ステップ１１０６で選択された基準点に少なくとも部分的に基づき基準信号を生成するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、基準信号は、（たとえば、図７の時系列７３０で示されるような）１組の選択された基準点を含む。ステップ１１０８で、処理システム３００は、基準信号を平均しても、フィルタリングしても、（たとえば、通信インタフェースを介して）出力しても、メモリに格納しても、または他の方法で処理してもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１１０８の基準信号を使用して、生理学的計算が行われてもよい。

図１２は、本開示に従って１組の基準信号を評価するための例示的ステップを示す流れ図１２００である。

ステップ１２０２は、プリプロセッサ３１２が生理学的信号を受信するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、生理学的信号は、１つまたは複数の生理学的センサ（たとえば、ＰＰＧセンサ）からの入力信号３１０としてプリプロセッサ３１２により受信されてもよい。いくつかの実施形態では、生理学的信号は、メモリ（たとえば、図２のＲＯＭ５２またはＲＡＭ５４）に格納されてもよく、プリプロセッサ３１２によりメモリから呼び出されてもよい。ステップ１２０２は、たとえば、入力信号３１０を増幅するステップ、フィルタリングするステップ、ベースラインを減算するステップ、サンプリングするステップ、デジタル化するステップ、プリプロセッサ３１２に出力するステップ、任意の他の信号調整を行うステップ、またはこれらの任意の組合せなどの、生理学的信号を調整するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１２０２は、プリプロセッサ３１２が、生理学的信号の微分を計算するステップ、生理学的信号を平均するステップ（たとえば時間平均するステップ、アンサンブル平均するステップ）、２つの生理学的信号を減算して単一信号を作り出すステップ（たとえば、バックグラウンドノイズを減算するステップ）、２つの生理学的信号の比を計算して単一信号を作り出すステップ、任意の他の適切な計算を行うステップ、またはこれらの任意の組合せを含んでもよい。

ステップ１２０４は、上記で説明されるように、プリプロセッサ３１２が、生理学的信号の１つまたは複数の参照点を選択するステップを含んでもよい。ステップ１２０６は、上記で説明されるように、プリプロセッサ３１２が、ステップ１２０４の１つまたは複数の参照点を使用して、ステップ１２０２の生理学的信号上の１つまたは複数の基準点を選択するステップを含んでもよい。ステップ１２０８は、プリプロセッサ３１２が、ステップ１２０６で選択された基準点に少なくとも部分的に基づき基準信号を生成するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、基準信号は、（たとえば、図７の時系列７３０で示されるような）１組の選択された基準点を含む。ステップ１２０８で、プリプロセッサ３１２は、基準信号を平均しても、フィルタリングしても、（たとえば、通信インタフェースを介して）出力しても、メモリに格納しても、または他の方法で処理してもよい。

ステップ１２１０は、処理システム３００が、生理学的情報を得るためにステップ１２０８の基準信号を処理するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１２１０は、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、たとえば、脈拍数、呼吸数、血圧、任意の他の適切な生理学的パラメータ、またはこれらの任意の組合せなどの生理学的パラメータを決定するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１２１０は、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、たとえば、振幅、位相差、オフセット、ＳＮ比、基準信号の任意の他の適切な信号測定基準、またはこれらの任意の組合せなどの信号測定基準を決定するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１２１０は、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、生理学的パラメータ値、信号測定基準、または両方をメモリに格納するステップを含んでもよい。

ステップ１２１２は、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、ステップ１２１０で処理された生理学的情報に少なくとも部分的に基づき、ステップ１２０８で生成された基準信号を評価するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１２１０の生理学的情報は、値の差を決定するために、（たとえば、メモリに格納されても、独立したモニタリングデバイスにより提供されてもよい）生理学的参照情報と比較されてもよい。たとえば、生理学的パラメータの時系列がステップ１２１０で計算されてもよく、二乗平均平方根変動（ＲＭＳＤ）を決定するために、参照時系列と比較されてもよい。ステップ１２１２の出力が、単一測定基準（たとえば、ＲＭＳＤ値、信頼度値）、１組の測定基準（たとえば、差のアレイ）、定性的インジケータ（たとえば、「十分に正確な」または「精度不足」などの判別）、任意の他の適切な出力形態、またはこれらの任意の組合せであってもよい。

判断１２１４は、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６が、ステップ１２０２〜１２１２のいずれかまたはすべてを繰り返すか、任意の他の適切なステップを行うか、またはこれらの任意の組合せを行うかを判断するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、１組の評価が、判断１２１４を使用して行われてもよく、１組の評価は、特定の基準信号、ならびに対応する参照点および基準点を選択するために、ステップ１２１６で比較されてもよい。

いくつかの実施形態では、処理システム３００は、ステップ１２１４を行って、少なくともステップ１２０６〜１２１２を繰り返すことにより、１組の基準信号を評価し、ステップ１２０４の特定の参照点（複数）を使用して各評価に対して、ステップ１２０６で、異なる基準点を選択してもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、特定の生理学的信号および参照点（複数）に対してさまざまな基準点を選択してもよく、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、ステップ１２１６で示されるように、さまざまな基準点の各々に対応する基準信信号を評価してもよい。

いくつかの実施形態では、処理システム３００は、ステップ１２１４を行って、少なくともステップ１２０４〜１２１２を繰り返すことにより、１組の基準信号を評価し、ステップ１２０４の１組の参照点に基づき、各評価に対して、ステップ１２０６で、異なる基準点を選択してもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、特定の生理学的信号に対して参照点と基準点のさまざまな組合せを選択してもよく、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、ステップ１２１６で示されるように、さまざまな組合せの各々に対応する基準信号を評価してもよい。

いくつかの実施形態では、処理システム３００は、ステップ１２１４を行って、少なくともステップ１２０２〜１２１２を繰り返すことにより、１組の基準信号を評価し、ステップ１２０２の１組の生理学的信号に対して、ステップ１２０４の１組の参照点に基づき、各評価に対して、ステップ１２０６で、異なる基準点を選択してもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、１組の生理学的信号の各生理学的信号に対して参照点と基準点のさまざまな組合せを選択してもよく、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、ステップ１２１６で示されるように、さまざまな組合せの各々に対応する基準信号を評価してもよい。

ステップ１２１６は、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６が、ステップ１２１２の評価に少なくとも部分的に基づき１組の基準信号を比較するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ１２１６は、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６が、最低のＲＭＳＤ値に対応する基準信号を（対応する参照点および基準点と共に）選択するステップを含んでもよい。

例示的一例では、プリプロセッサ３１２は、ステップ１２０２で、１組の連続する脈波を含むＰＰＧ信号を受信してもよい。プリプロセッサ３１２は、ステップ１２０４で、ＰＰＧ信号の一次微分の連続するピークに対応するＰＰＧ信号上の１組の参照点を選択してもよい。また、ステップ１２０４で、プリプロセッサ３１２は、各組の連続する参照点の間で探し出されたＰＰＧ信号中の最大を選択してもよい。ステップ１２０６で、プリプロセッサ３１２は、参照点から特定の時間間隔だけ離れて位置する、各参照点に対応する基準点を選択し、１組の基準点を生成してもよい。プリプロセッサ３１２は、ステップ１２０８で、ステップ１２０６の１組の基準点を含む基準信号を生成してもよく、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方が、ステップ１２１０で、呼吸情報の値などの生理学的情報を決定してもよい。ステップ１２１２で、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、ＲＭＳＤ値を計算することにより、呼吸情報の一連の参照値に対して、ステップ１２１０の呼吸情報について一連の値を評価してもよい。処理システム３００は、ステップ１２０６〜１２１２を繰り返して、判断１２１４を使用して、１組の基準信号および対応する評価を生成してもよい。ステップ１２１６で、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６は、ステップ１２１２で生成された１組の評価を比較し、対応する基準点と共に特定の基準信号を選択してもよい。処理システム３００は、その後の解析のために、対応する基準点の時間間隔を、事前設定された時間間隔として使用してもよい。

図１３は、本開示による、特定のＰＰＧ信号上のさまざまな基準点を選択するための例示的比較を示す。グラフ１３００の横座標は時間間隔の単位であり、右側に増加する。グラフ１３００の縦座標は、参照ＲＭＳＤに対するＲＭＳＤの単位である。各時間間隔に対応する基準信号から得られる呼吸数などの呼吸情報と、参照呼吸数（たとえば、参照解析もしくはプログラムにより計算される、または独立したモニタリングデバイスを使用して計算される）との間で、ＲＭＳＤ値が計算される。最大の減少が、相対的ＲＭＳＤ１３０２で示されている。いくつかの実施形態では、ＲＭＳＤ１３０２に対応する時間間隔が、参照点に対する基準点を探し出すための事前設定時間間隔として使用されてもよい。いくつかの実施形態では、最適な時間間隔のデータベースが作成され、脈拍数、呼吸数、任意の他の適切なパラメータ、またはこれらの任意の組合せにわたり作成され、マッピングされてもよい。

流れ図９００〜１２００の例示的ステップのいずれも、本開示に従って、他のステップと合成されても、省略されても、再構成されても、他の方法で改変されてもよい。

呼吸サイクルに関連する一連の脈拍サイクルにわたり自身の形態を変えるＰＰＧ信号の一例が、図１４および図１５に示されている。呼吸サイクルが、典型的には、脈拍サイクルより長い周期（より低い周波数）を有してもよく、いくつかの脈拍周期に広がってもよい。呼吸サイクルが、相対的呼吸数および脈拍数に基づき、いくつかの脈拍サイクルに広がってもよい。代表的呼吸サイクル１４０２が、図１４に示されるように、４つの脈拍周期に広がってもよい。呼吸は、たとえば振幅変調および周波数変調により、脈拍波形の形状に影響を及ぼす場合がある。たとえば、図１５に示されるように、呼吸サイクルに関連する第１の脈拍が、比較的低い幅だけでなく、点Ａで示されるような明白な別個の重複ノッチも有する場合がある。第２の脈拍が、比較的高い振幅だけでなく、点Ｂで示されるように失われた重複ノッチも有する場合がある。図１５は、比較のために同じスケールで重ね合わされた点ＡおよびＢに関連する脈拍を示す。呼吸サイクルの終わりまでに、脈拍の特徴がＡの形態に再度類似する場合がある。呼吸は、図１５に示される形態以外に、ＰＰＧ信号の形態に多様な影響を及ぼす場合がある。

いくつかの実施形態では、プリプロセッサ３１２は、呼吸情報を決定するための入力として使用される形態測定基準を計算してもよい。プリプロセッサ３１２は、ＰＰＧ信号を入力信号３１０として受信してもよく、形態測定基準を計算する前に、さまざまなフィルタリング動作を行ってもよい。本明細書でＰＰＧ信号について説明される場合があるが、形態測定基準は、呼吸情報を含んでもよいさまざまな他の信号から計算されてもよいことが認識されよう。ＰＰＧ信号は、呼吸で対象となる帯域幅の外側にあるどんなアーチファクトも取り除くために、フィルタリングされてもよい。ＰＰＧ信号は、たとえば、１回前方方向に、次いで、再度逆方向にフィルタリングすることにより、正味ゼロの位相変化を達成する手法でフィルタリングされてもよい。一例のフィルタが、カットオフ周波数７Ｈｚを有する三次バターワースフィルタであってもよい。呼吸で対象となる帯域幅の外側にあるアーチファクトを取り除くために他のフィルタが使用されてもよく、程度が多様なアーチファクトを取り除くようにフィルタが選ばれてもよい。本明細書で説明されるような基準点を確立するなど、他の動作がさらに行われてもよい。

プリプロセッサ３１２は、受信された信号から、１つまたは複数の組の形態測定基準値を計算してもよい。評価されるＰＰＧ信号が、対応するサンプリングレートを有するサンプルの形であってもよい。たとえば、ＰＰＧ信号のサンプリングレートが７６Ｈｚであってもよい。

図１６は、受信されたＰＰＧ信号から形態測定基準を計算するために使用される信号を示す。図１６の各プロットの横座標は時間を表してもよく、各プロットの縦座標は大きさを表してもよい。ＰＰＧ信号１６００は、受信されたＰＰＧ信号であってもよく、一次微分信号１６２０は、ＰＰＧ信号１６００の一次微分を表す信号であってもよく、二次微分信号１６４０は、ＰＰＧ信号１６００の二次微分を表す信号であってもよい。以下で説明されるように、これらの信号は、プロセッサ３１４またはポストプロセッサ３１６により、呼吸数などの呼吸情報を決定するための入力として使用されてもよい形態測定基準を計算するために利用されてもよい。特定の形態測定基準の決定について以下で述べられるが、形態測定基準の計算の各々が、任意の適切な手法で修正されてもよい。複数の形態測定基準のいずれも、呼吸情報を決定するために組み合わせて利用されてもよい。

ＰＰＧ信号１６００に対して代表的基準点１６０２および１６０４が示されており、基準ライン１６０６および１６０８が一次微分信号１６２０および二次微分信号１６４０に対する基準点１６０２および１６０４の場所を明らかに示している。基準点は、本明細書で説明されるように、プリプロセッサ３１２により決定されてもよい。基準点１６０２および１６０４は、ＰＰＧ信号１６００の基準規定部分１６１０を規定してもよい。基準点１６０２および１６０４は、本明細書で説明されるように、形態測定基準を決定するための開始終了点を規定してもよく、基準規定部分１６１０は、本明細書で説明されるように、形態測定基準を決定するためのデータの関連部分を規定してもよい。形態測定基準を決定するために、データの他の開始点、終了点、および相対的部分が利用されてもよいことが理解されよう。

代表的形態測定基準がダウン測定基準であってもよい。ダウン測定基準は、ＰＰＧ信号（たとえば、ＰＰＧ信号１６００）の基準規定部分（たとえば、基準規定部分１６１０）の第１の（たとえば基準）サンプルと、ＰＰＧ信号の基準規定部分の最小サンプル（たとえば、最小サンプル１６１２）との間の差である。ダウン測定基準はまた、基準規定部分の他の点に基づき計算されてもよい。ダウン測定基準は、呼吸と関係がある生理学的特性、たとえば、ＰＰＧ信号の振幅変調およびベースライン変調を表す。代表的一実施形態では、基準点１６０２は、基準規定部分１６１０に対するダウン測定基準を計算するための第１の場所を規定する。代表的実施形態では、基準規定部分１６１０の最小サンプルは最小点１６１２であり、水平線１６１４により示される。ダウン測定基準は、基準点１６０２の値から最小点１６１２の値を減算することにより計算されてもよく、ダウン測定基準１６１６として示されている。

複数の基準規定部分に対するダウン測定基準のより詳細な図が、振幅変調されたＰＰＧ信号に対して図１７に示されている。各基準規定部分が、関連するダウン測定基準１７０２、１７０４、１７０６、１７０８、および１７１０を有する。ダウン測定基準の値および値の変化が、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報を決定するための入力として使用される形態測定基準信号を生成するために利用されてもよい。図１８は、ベースライン変調だけでなく振幅変調も含むＰＰＧ信号に対するダウン測定基準を示す。各基準規定部分が、関連するダウン測定基準１８０２、１８０４、１８０６、１８０８、および１８１０を有する。ダウン測定基準の値および値の変化が、本明細書で説明されるように、呼吸情報を決定するための入力として使用される形態測定基準信号を生成するために利用されてもよい。

他の代表的形態測定基準が、基準規定部分に対する尖度測定基準である。尖度は、ＰＰＧ信号の一次微分１６２０のとがりを測定する。とがりは、振幅と周期（周波数）の両方に対して高感度であり、呼吸数などの呼吸情報を決定するための入力として利用されてもよい。尖度は、以下の式に基づき計算されてもよい：

ここで、
ｘ_ｉ’＝一次微分ｉ番目のサンプル、

ｎ＝基準規定部分内の１組のすべてのサンプル
である。

他の代表的形態測定基準が、連続する基準規定部分間の、たとえば、連続する基準点間の二次微分のデルタ（ｄｅｌｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ、ＤＳＤ）であってもよい。ＤＳＤ計算のための測定点１６４２および１６４４が、基準ライン１６０６および１６０８で示されるように、基準点１６０２および１６０４に示されている。二次微分は、信号の曲率を示す。ＰＰＧ信号の曲率変化は、呼吸中に発生する内圧の変化、特に脈拍のピーク近傍の変化を示す。ＰＰＧ信号の曲率変化の測定基準を提供することにより、ＤＳＤ形態測定基準は、呼吸数などの呼吸情報を決定するための入力として利用されてもよい。ＤＳＤ測定基準は、現在の基準点の二次微分から次の基準点の二次微分を減算することにより、各基準規定部分に対して計算されてもよい。

他の代表的形態測定基準が、ＰＰＧ信号の一次微分信号１６２０のアップストロークを測定するアップ測定基準であってもよい。アップストロークは、初期開始サンプル（基準点）および基準規定部分に対する最大サンプルに基づいてもよく、基準ライン１６０６に対応する基準点に対するアップ測定基準１６２２として示されている。アップ測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸情報と関係があってもよい、ＰＰＧ信号の振幅変調およびベースライン変調を示してもよい。アップ測定基準が、本明細書では一次微分信号１６２０に関して説明されているが、アップ測定基準はまた、ＰＰＧ信号１６００および二次微分信号１６４０に対して計算されてもよいことが理解されよう。

他の代表的形態測定基準が、原ＰＰＧ信号１６００または一次微分１６２０のスキュー度を測定するスキュー測定基準であってもよい。スキュー測定基準は、信号がどれだけ傾斜しているかを示し、ＰＰＧ信号が圧縮される（呼吸の周波数変化を示す）、または振幅が増大させられるとき、増大する。スキュー度測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸情報と関係があってもよい、ＰＰＧ信号の振幅変調および周波数変調を示す。スキュー度は、以下のように計算されてもよい：

ここで、
ｘ_ｉ＝ｉ番目のサンプル、

ｍ_３＝三次モーメント、
ｍ_２＝二次モーメント、
ｎ＝サンプルの総数
である。

他の代表的形態測定基準が、二次微分信号１６４０のａピークとｂピークの比に基づくｂ／ａ比測定基準（すなわち、ｂ／ａ）であってもよい。ＰＰＧ信号１６００、一次微分信号１６２０、および二次微分信号１６００は、ａピーク、ｂピーク、ｃピーク、およびｄピークとして説明される場合がある、いくつかのピーク（たとえば、最大および最小に対応する４つのピーク）を含んでもよく、ａピークおよびｃピークは、一般に基準規定部分内部の極大に対応し、ｂピークおよびｄピークは、一般に基準規定部分内部の極小に対応する。たとえば、ＰＰＧ信号の二次微分は、ａピーク、ｂピーク、ｃピーク、およびｄピークという４つのピークを含んでもよい。各ピークが、それぞれの収縮波を、すなわち、ａ波、ｂ波、ｃ波、およびｄ波を示してもよい。ＰＰＧ信号の二次微分１６４０の示された部分では、ａピークは、点１６４６および１６４８により示され、ｂピークは、点１６５０および１６５２により示され、ｃピークは点１６５４および１６５６により示され、ｄピークは、点１６５８および１６６０により示される。ｂ／ａ比は、ｂピーク（たとえば、１６５０または１６５２）とａピーク（たとえば、１６４６または１６４８）の比を測定する。ｂ／ａ比測定基準は、呼吸数などの呼吸情報に基づく周波数変調を明示する、ＰＰＧ信号の曲率を示すことができる。ｂ／ａ比はまた、ＰＰＧ信号および一次微分ＰＰＧ信号１６２０などの高次信号中のａピークおよびｂピークに基づき計算されてもよい。

他の代表的形態測定基準が、信号のａピークおよびｃピークから計算されるｃ／ａ比（すなわち、ｃ／ａ）であってもよい。たとえば、一次微分ＰＰＧ信号１６２０が、ＰＰＧ信号１６００の重複ノッチ近傍の最大勾配に対応するｃピーク１６２６、およびＰＰＧ信号１６００の最大勾配に対応するａピーク１６２４を有してもよい。一次微分のｃ／ａ比は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報と関係がある、ＰＰＧ信号の周波数変調を示す。ｃ／ａ比はＰＰＧ信号１６００および二次微分信号１６４０に対するのと類似の手法で計算されてもよい。

他の代表的形態測定基準が、二次微分１６４０中の２つの連続する極小（ｂ）の場所１６５０および１６５２の間の時間を測定するｉ＿ｂ測定基準であってもよい。ｉ＿ｂ測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報と関係がある、ＰＰＧ信号の周波数変調を示す。ｉ＿ｂ測定基準はまた、ＰＰＧ信号１６００または一次微分信号１６２０に対して計算されてもよい。

他の代表的形態測定基準が、原ＰＰＧ信号１６００の、または高次微分１６２０および１６４０のピークの振幅を測定するピーク振幅測定基準であってもよい。ピーク振幅測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報と関係がある、ＰＰＧ信号の振幅変調を示す。

他の代表的形態測定基準が、ｘおよびｙの座標のいずれかまたは両方で、ＰＰＧ信号１６００から基準規定部分の重心を測定する重心測定基準であってもよい。重心は、以下のように計算される：
重心（ｘ）＝Σ（ｘ_ｉ＊ｙ_ｉ）／Σｙ_ｉ
重心（ｙ）＝Σ（ｘ_ｉ＊ｙ_ｉ）／Σｘ_ｉ

基準規定部分に対するｘ座標の重心測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報と関係がある、ＰＰＧ信号の周波数変調を示す。基準規定部分に対するｙ座標の重心測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報と関係がある、ＰＰＧ信号の振幅変調を示す。

他の代表的形態測定基準が、ＰＰＧ信号１６００の基準規定部分に対する曲線の下方の総面積を測定する面積測定基準である。面積測定基準は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報と関係がある、ＰＰＧ信号の周波数変調および振幅変調を示す。

いくつかの形態測定基準について本明細書で説明されたが、ＰＰＧ信号１６００、一次微分信号１６２０、二次微分信号１６４０、およびＰＰＧ信号の任意の他の次数から、他の形態測定基準が計算されてもよいことを理解されよう。また、上記で説明された形態測定基準のいずれも、呼吸情報、またはＰＰＧ信号から決定されてもよい他の生理学的情報の態様を捕捉するために修正されてもよいことが理解されよう。

図１９は、ＰＰＧ信号から形態測定基準信号を生成するステップ１９００を示す。図１９で説明されるステップは、プリプロセッサ３１２、プロセッサ３１４、プリプロセッサ３１２とプロセッサ３１４の組合せ、または処理システム３００の他の部分または構成要素により行われてもよい。ステップが、処理システム３００の特定の構成要素により行われていると説明される場合があるが、このような説明は代表的なものでしかないことが認識されよう。ステップ１９００は代わりの順序で行われてもよく、ステップが省略されてもよく、追加ステップがステップ１９００のシーケンスの中に挿入されてもよい。

ステップ１９０２で、呼吸数などの呼吸情報と関係がある形態測定基準を計算するための入力信号３１０が、たとえばプリプロセッサ３１２により受信されてもよい。受信される信号は、センサから直接受信され、かつデジタル信号に変換される処理をさらに必要としてもよい、またはすでに処理されたデジタル信号、たとえば、パルスオキシメトリデバイスから受信された、サンプリングされたデジタル出力であってもよい。受信される代表的信号が、たとえば７６Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングされてもよい、パルスオキシメトリデバイスからのＰＰＧ信号であってもよい。受信される信号は、５秒などのサンプリング窓を包含してもよい。プリプロセッサ３１４は、本明細書で説明されるように、参照点および基準点を探し出して、解析窓（たとえば、９つの最新のサンプリング窓からなる４５秒の解析窓）に対して１つまたは複数の形態測定基準信号を生成するために使用されてもよい１つまたは複数の形態測定基準を計算するためにそれぞれ利用されてもよい１つまたは複数の基準規定部分を識別してもよい。受信される信号はまた、呼吸で対象となる帯域幅の外側にあるアーチファクトを取り除くために、フィルタリングされてもよい。フィルタは、低域フィルタであっても、対象となる帯域幅の外側の情報を取り除く任意の他のフィルタであってもよい。フィルタは、任意の適切な手法で、たとえば、７Ｈｚのカットオフ周波数を有する三次バターワースフィルタで実装されてもよい。カットオフ周波数は、呼吸と関係がある形態特徴を認識するのに妥当な任意の周波数であってもよく、心拍数などの生理学的パラメータに基づき変えられてもよい。形態特徴を維持するために、特徴の組が、たとえばＰＰＧ信号を２回、すなわち各方向に１回、フィルタリングすることにより、正味ゼロの位相変化を達成する手法でフィルタリングされてもよい。

ステップ１９０４で、プリプロセッサ３１２は、受信された信号から形態測定基準値を計算してもよい。形態測定基準値は、解析窓の各基準規定部分に対して、たとえば、４５秒の解析窓の各基準規定部分に対して計算されてもよい。形態測定基準が、呼吸情報などの所与の生理学的特性と関係があってもよい信号の形態または構造の任意の測定値であってもよい。代表的適用例では、形態測定基準は、呼吸数などの呼吸情報と関係があってもよく、サンプリングされたＰＰＧ信号から決定されてもよい。形態測定基準は、ダウン測定基準、尖度測定基準、ＤＳＤ測定基準、アップ測定基準、スキュー測定基準、ｂ／ａ比測定基準、ｃ／ａ比測定基準、ｉ＿ｂ測定基準、ピーク振幅測定基準、重心測定基準、および面積測定基準を含んでもよく、本明細書で説明されるように計算されてもよい。本明細書で説明されるように、複数の形態測定基準値が、ＰＰＧ信号、ＰＰＧ信号の一次および二次微分、およびＰＰＧ信号の他の次数の微分から、またはこれらの任意の組合せから計算されてもよい。

ステップ１９０６で、プリプロセッサ３１２は、入力信号３１０の使用できる部分を決定してもよい。受信された信号の部分が、不正確な測定値、ユーザの誤り、または他の要因の結果として実際の値を反映する可能性が低い値を伴うサンプルを含む場合がある。入力信号３１０は、信号ベースラインの逸脱、動きアーチファクト、脈拍周期の逸脱、および不正確な測定値、ユーザの誤り、または他の要因を示す場合がある任意の他の信号特徴を識別するために解析されてもよい。この解析に基づき、プリプロセッサ３１２は、呼吸情報などの値を計算する際に、プロセッサ３１４により無視されるべき入力信号３１０の部分を識別してもよい。入力信号の使用できる部分に対応する、計算された形態測定基準値の部分だけが、プロセッサ３１４に提供されてもよい。プリプロセッサ３１２はまた、信号の使用できる部分と関係がある追加の値を、たとえば、信号振幅の変動性、脈拍周期の変動性、信号の使用できる部分に対する平均エイジ、およびＰＰＧ信号の品質と関係がある他のパラメータを計算してもよい。振幅変動性、脈拍周期変動性、エイジ、および他のパラメータは、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方に提供されてもよい。

ステップ１９０８で、異常値を調節するために、１つまたは複数の組の受信された形態測定基準値がプロセッサ３１４により減衰させられてもよい。代表的一実施形態では、プリプロセッサ３１２は、１組の基準規定部分に対して一連の形態測定基準値を計算してもよい。どの値が減衰させられるべきであるかを決定するために、閾値が計算されてもよく、異常値を減衰させるために、減衰値が決定されてもよい。減衰値は、任意の手法で、たとえば、カットオフ値を使って、またはパーセンテージまたは他の式に基づき異常値を低減することにより、異常値を修正してもよい。代表的一実施形態では、減衰値は閾値に等しくてもよく、閾値を超えるどんな異常値も閾値に設定されてもよい。閾値は、基になる信号の特性、形態測定基準、実験的に決定された値、任意の他の適切な技法、またはこれらの任意の組合せに基づいて計算されてもよい。閾値は、正および負の値に対して同じであってもよく、各極性が、それ自体の閾値および減衰値を有してもよい。代表的閾値が、一連の計算された形態測定基準値の標準偏差の定数倍に基づいてもよい。代表的減衰値は、閾値と等しくてもよく、閾値および減衰値は、負の値に対して同じであってもよい。

ステップ１９１０で、減衰させられた一連の形態測定基準値は、呼吸数などの呼吸情報を示してもよい形態測定基準値を得るために、プロセッサ３１４により補間されてもよい。代表的補間技法が、計算された形態測定基準の時系列に対して直線補間を行うものであってもよい。形態測定基準信号を得るために、任意の適切な補間技法が、たとえば、高次の曲線フィティング技法が使用されてもよいことが理解されよう。補間は、形態測定基準の基礎を形成した原ＰＰＧ信号のサンプリングレートと異なるレートで行われてもよい。たとえば、代表的な７６ＨｚのＰＰＧ入力から計算された形態測定基準が、補間された形態測定基準信号を作成するために、原レートの１／６、すなわち１２．６６Ｈｚで補間されてもよい。

ステップ１９１２で、補間された形態測定基準信号は、信号を平滑化し、かつ呼吸で対象外の情報を取り除くために、プロセッサ３１４によりフィルタリングされてもよい。代表的フィルタが、呼吸で対象となる帯域幅の外側の情報を取り除く帯域フィルタであってもよい。代表的形な３組の形態測定基準では、代表的通過帯域が、０．１５Ｈｚ〜０．９Ｈｚ（ダウン測定基準）、０．０７Ｈｚ〜０．７Ｈｚ（尖度測定基準）、および０．０７Ｈｚ〜０．７Ｈｚ（ＤＳＤ測定基準）であってもよい。特徴の組は、正味ゼロの位相変化を達成するために、２回、すなわち各方向に１回フィルタリングされてもよい。フィルタは任意の適切な手法で実装されてもよいこと、および任意の適切な通過帯域がフィルタで使用されてもよいことが理解されよう。

ステップ１９１４で、フィルタリングされた形態測定基準信号は、プロセッサ３１４により、呼吸数などの呼吸情報を得るための入力として使用されるサンプリングレートにダウンサンプリングされてもよい。たとえば、フィルタリングされた形態測定基準信号は、２．５３Ｈｚなどのより低い周波数値にダウンサンプリングされてもよい。このサンプリングレートは、異なる形態測定基準が呼吸数などの呼吸情報を決定するためにより容易に比較されることができるように、複数の形態測定基準について共通であってもよい。

ステップ１９００は、各形態測定基準信号を生成するために繰り返されてもよい。代表的一実施形態では、ステップ１９００は、ダウン測定基準信号、尖度測定基準信号、およびＤＳＤ測定基準信号を生成するために繰り返されてもよい。本明細書で説明される形態測定基準について任意の数のまたは任意の組合せの形態測定基準信号が生成されてもよいことが理解されよう。

図２０は、本明細書で説明されるように、ＰＰＧ信号から形態測定基準信号を計算するための信号処理ステップの態様を示す１組のプロット２０００、２０１０、２０２０、および２０３０を示す。具体的には、図２０は、本明細書で説明されるステップに従って、代表的ＰＰＧ信号２００２からのダウン測定基準信号の代表的計算結果を示す。図２０はダウン測定基準を決定する一例を示すが、各形態測定基準が類似の手法で処理されてもよい。あるいは、各形態測定基準が、ＰＰＧ信号から呼吸情報を決定するために有用な信号を得るための、それ自体の処理または１組のパラメータを有してもよい。任意の形態測定基準に関して、フィルタリングおよび計算のステップなどの追加動作が行われてもよく、以下で説明されるステップが省略されてもよい。

ＰＰＧ信号２００２は、たとえば、プリプロセッサ３１２により、入力信号３１０として、すなわち、パルスオキシメータなどのデバイスの出力に基づくサンプリングレートを有するデジタルデータとして受信されてもよい。入力信号が、プリプロセッサ３１２にストリーミングされてもよい、または別個のサンプリング窓で、たとえば、５秒ごとのデータで受信されてもよい。プロット２０００は、サンプリングレート７６Ｈｚに基づき、横座標上にサンプルの単位で、および縦座標上に振幅の単位で示されてもよい。７６Ｈｚは代表的サンプリングレートであるが、パルスオキシメータ、またはＰＰＧ信号を提供する他のデバイスとのインタフェースを提供するために、任意のサンプリングレートが利用されてもよい。プロット２０００は、形態測定基準信号を生成するために使用される解析窓の一部分を示してもよい。代表的解析窓が、４５秒のサンプルを含んでもよく、受信されたＰＰＧ値の新しい５秒のサンプリング窓それぞれに対する解析窓について形態測定基準が再計算されてもよい。

プロット２０００は、形態測定基準信号がＰＰＧ信号から決定されてもよい解析窓の部分を示す。基準点２００４が、本明細書で説明されるように計算されてもよく、各基準規定部分について、ＰＰＧ信号２００２に対するダウン測定基準を決定する際に利用されてもよい。本明細書でダウン測定基準について説明されるが、ＰＰＧ信号２００２（およびＰＰＧ信号２００２の一次および二次微分）は、本明細書で説明されるように、他の形態測定基準を決定するために利用されてもよい。プロット２０００で示される基準点２００４の場所は代表的なものであるが、他の基準点２００４の場所が、ダウン測定基準および他の形態測定基準を決定するために使用されてもよい。

ダウン測定基準が、たとえば、基準点での振幅と各基準規定部分に対する最低振幅のサンプルとの間の差を計算することにより、本明細書で説明されるように、ＰＰＧ信号の各基準規定部分に対して計算されてもよい。得られる形態測定基準値がプロセッサ３１４に提供されてもよく、解析窓の任意の使用できない部分が、本明細書で説明されるように取り除かれてもよい。図２０に示される代表的実施形態では、プロット２０１０に示される完全な１組のダウン測定基準値が、解析窓の一部分としてプロセッサ３１４に提供されてもよい。プロット２０１０は、受信されたＰＰＧ信号２００２の原サンプリングレート、たとえば７６Ｈｚに基づき、横座標上にサンプルの単位で、および縦座標上に大きさの単位で示されている。各ダウン測定基準２０１２が、それぞれの基準規定部分ごとの開始基準点に位置してもよい。ダウン測定基準値が計算されると、これらの値は、本明細書で説明されるように減衰させられてもよい。ダウン測定基準値に対して、標準偏差が計算されてもよい。閾値が、この標準偏差の定数倍、たとえば１．６倍に基づいてもよい。１．６＊（ダウン測定基準の標準偏差）を超えるどんなダウン測定基準値も、閾値に減衰させられてもよい。他の適切な閾値および減衰値が、本明細書で説明されるように利用されてもよいことが認識されよう。

次いで、ダウン測定基準値の直線補間が行われてもよい。直線補間は、７６ＨｚのＰＰＧ入力信号より低い周波数で、たとえば１２．６６Ｈｚであってもよい。プロット２０２０は、減衰させられたダウン測定基準値の直線補間を示す。次いで、補間された値は、本明細書で説明されるように、対象となる帯域幅の外側の情報を取り除くために、フィルタリングされてもよい。たとえば、対象となる窓が、たとえば帯域フィルタを使用して、３〜５０呼吸／分に及ぶ呼吸数情報を捕捉してもよい。得られた形態測定基準信号が、２．５３Ｈｚなどのより低い周波数にダウンサンプリングされてもよい。このサンプリングレートは、異なる形態測定基準が呼吸数などの呼吸情報を決定するために同じスケールで比較されることができるように、複数の形態測定基準について共通であってもよい。ダウンサンプリングが任意の適切な手法で達成されてもよいこと、および得られた信号が任意の適切な周波数を有してもよいことが理解されよう。プロット２０３０は、得られた形態測定基準信号を示す。

代表的一実施形態では、プリプロセッサ３１２は、いくつかの試験を行って、解析窓から計算された情報（たとえば、４５秒の解析窓に対して計算された１つまたは複数の形態測定基準）のいずれかの部分が無視される、破棄される、または重要性を減じられるべきかを決定し、いくつかの関連する値を計算してもよい。図２１は、解析窓のどの部分が使用できるデータを含むかを決定するステップを示す。図２１に示されたステップは、任意の順序で実行されてもよく、ステップの一部またはすべてが省略されてもよく、追加ステップが含まれてもよい。

ステップ２１０２で、プリプロセッサ３１２は、呼吸情報の計算で使用できないまたは劣化した成果をもたらす場合がある任意の大きなベースラインシフトを識別してもよい。ＰＰＧ信号は、任意の適切な手法でフィルタリングされてもよい。たとえば、原ＰＰＧ信号が、０．０７Ｈｚ〜０．７Ｈｚなどの、対象となる領域に関して三次バターワースフィルタでフィルタリングされてもよい。ゼロの位相変化を達成するために、信号は２回、すなわち、各方向に１回、フィルタリングされてもよい。得られた信号の各サンプルの絶対値が、たとえば、ベースライン信号の標準偏差の２．９倍のベースラインシフトに対応する閾値と比較されてもよい。任意の適切な閾値が使用されてもよいこと、および閾値は標準偏差以外の任意の適切なベースラインに基づいてもよいことが理解されよう。閾値を超える任意のサンプルが、呼吸情報のためなどの将来の計算で無視される、または重要性を減じられるデータの面積を示す場合がある。無視される、または重要性を減じられるデータの部分は、任意の適切な手法で決定されてもよい。たとえば、プリプロセッサ３１２は、どんな異常値も含まない、得られる信号の最大セクションを識別してもよい。信号のこの部分は、その後の計算で使用されてもよく、いくつかの例では、追加のバッファセクション（たとえば、５秒）が、任意の識別された異常値に隣接する使用できる部分から取り除かれてもよい。

ステップ２１０４で、プリプロセッサ３１２は、ステップ２１０２で識別された使用できる部分の中の無効なアーチファクトまたはサンプルを識別してもよい。無効なアーチファクトまたはサンプルの存在は、任意の適切な手法で決定されてもよいことが理解されよう。たとえば、本明細書で説明されるように、最後のアーチファクトまたは無効なサンプルフラグが、ＰＰＧ信号と共に受信されてもよい。ステップ２１０２から、ＰＰＧ信号の使用できる部分の一部分の間にいずれかのフラグがアサートされた場合、最後のアーチファクトまたは無効なサンプルフラグに対応するＰＰＧ信号の部分が、任意の適切な手法で使用できる部分から取り除かれてもよい。たとえば、無効なアーチファクトまたはサンプルに対応する部分が、アーチファクトまたは無効なサンプルのイベント、およびアーチファクトまたは無効なサンプルのイベントの前に発生した使用できる信号のいずれの部分も無視することにより、取り除かれてもよい。

ステップ２１０６で、プリプロセッサ３１２は、解析窓の使用できる部分の範囲内で任意の範囲外の脈拍値を識別してもよい。任意の適切な手法で妥当な範囲が決定されてもよい。たとえば、有効な脈拍数の範囲が４０〜１７０拍動／分であってもよい。プリプロセッサ３１２は、たとえば５秒のサンプリング窓それぞれに対して、解析窓の一部分に対応する脈拍数の移動平均を維持してもよい。任意の時点で、移動平均が最小脈拍数（たとえば、４０拍動／分）未満である、または最大脈拍数（たとえば、１７０拍動／分）より大きい場合、範囲外の部分に対応する解析窓全体の部分が、任意の適切な手法で、たとえば範囲外の部分に先行するすべてのデータを無視することにより、無視されても、重要性を減じられてもよい。

ステップ２１０８で、プリプロセッサ３１２は、プロセッサ３１４、ポストプロセッサ３１６、または両方によりその後使用するために、解析窓の残りの使用できる部分について（たとえば、ステップ２１０２〜２１０６の後に）変動性測定基準を計算してもよい。振幅変動性測定基準が、任意の適切な手法で計算されてもよい。たとえば、振幅変動性測定基準は、各基準規定部分に対する最大から最小を減算することにより計算されてもよい。各組の連続する基準規定部分に対して、振幅差が計算されてもよい。振幅および振幅差の値のすべてが計算されると、振幅変動性測定基準が、振幅値の合計で除算した振幅差値の合計であってもよい。振幅変動性測定基準の計算が以下のように行われてもよい：
ａｍｐ（ｉ）＝ｉ番目の脈拍中の最大サンプル−ｉ番目の脈拍中の最小サンプル
ａｍｐＤｉｆｆ（ｉ）＝｜ａｍｐ（ｉ＋１）−ａｍｐ（ｉ）｜

周期変動性測定基準が、任意の適切な手法で計算されてもよい周期に基づいてもよい。たとえば、各基準規定部分に対して、周期変動性測定基準が計算されてもよい。各組の連続する基準規定部分に対して、周期差が計算されてもよい。周期および周期差の値のすべてが計算されると、周期変動性測定基準が、４５秒の解析窓にわたり、周期差値の合計割る平均脈拍周期であってもよい。周期変動性測定基準の計算が以下のように行われてもよい：
ｐｅｒＤｉｆｆ（ｉ）＝｜周期（ｉ）−周期（ｉ＋１）｜

ｄｔ＝サンプル周期＝０．０１３２ｍｓ

ステップ２１１０で、プリプロセッサ３１２は、隣接する基準規定部分が閾値を超える脈拍周期差を有する解析窓の使用できる部分のうち任意の部分を識別してもよい。脈拍周期差の閾値が、任意の適切な手法で決定されてもよい。たとえば、２つの連続する基準規定部分に対する脈拍周期の差が、解析窓に対する平均脈拍周期の３０％を超える場合、これらの基準規定部分に対応するどんなデータも、たとえば、無効な脈拍周期以前に発生した解析窓の使用できる部分のどんなデータも除外することにより、無視されてもよい。

ステップ２１１２で、プリプロセッサ３１２は、解析窓の使用できる部分のエイジを計算してもよい。解析の使用できる部分のエイジは、任意の適切な手法で計算されてもよい。たとえば、４５秒の解析窓がすべて使用できる場合、解析窓のエイジは２２．５秒であってもよい。他の例として、最新の１０秒の解析窓が使用できず、３５秒前の解析窓だけが使用できる場合、エイジは、２７．５秒、すなわち（１０秒（最初の有効なサンプル）＋４５秒（最後の有効なサンプル））／２であってもよい。

呼吸数などの呼吸情報を生成するステップが、図２２Ａおよび図２２Ｂに示されている。代表的一実施形態では、プロセッサ３１４は、本明細書で説明されるステップを行ってもよいが、ステップの一部またはすべてが、プリプロセッサ３１２、ポストプロセッサ３１６、または他の適切な処理回路により行われてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、プロセッサ３１４は、プリプロセッサ３１２から１つまたは複数の組の形態測定基準値を受信してもよい。代表的一実施形態では、プロセッサ３１４は、ダウン測定基準、尖度測定基準、およびＤＳＤ測定基準に対する複数組の形態測定基準値を受信してもよい。任意の数の組の形態測定基準値が受信されてもよいこと、および形態測定基準のタイプが、本明細書で説明されるような任意の適切な測定基準であってもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、ステップ２２０２で、プロセッサ３１４は、異常値を減衰させるステップと、サンプルを補間して信号を生成するステップと、信号を帯域フィルタリングするステップと、ダウンサンプリングするステップを含み、本明細書で説明されるように、ダウン測定基準信号を得てもよい。プロセッサ３１４はまた、類似の手法で、ステップ２２０４で尖度測定基準信号を、ステップ２２０６でＤＳＤ測定基準信号を生成してもよい。

ステップ２２０８、２２１０、および２２１２で、各形態測定基準信号に対して、たとえば、ダウン測定基準信号、尖度測定基準信号、およびＤＳＤ測定基準信号それぞれに対して、自己相関シーケンスが生成されてもよい。自己相関は、信号と信号自身との相互相関であり、基になる信号が規則的パターンまたは繰り返しパターンを含む程度まで、自己相関のピークが、基になる信号の周期成分に対応することができる。形態測定基準信号の自己相関は、本明細書で説明されるように、呼吸数などの呼吸情報を決定するために利用されてもよい。しかしながら、単一自己相関測定基準に対応する単一自己相関シーケンスが、呼吸情報を所望の精度または確実性で決定するのに十分な情報を提供しない場合がある。したがって、呼吸情報を決定するために、それぞれの形態測定基準信号に対応する複数の自己相関シーケンスが利用されてもよい。自己相関の式は以下の通りである：

ここで、
Ｓ＝有限セグメントの信号サポート、
Ｍ＝自己相関に対して計算された最大遅れ
である。

自己相関の中心点に最大点が位置する（すなわち、信号がまったく時間遅れなしに信号自身と直接比較されている）実際の信号では、自己相関シーケンスは、中心点に関して対称であってもよい。したがって、ゼロ点に関して全遅れの半分（たとえば、−Ｍ〜０、または０〜Ｍ）に対して自己相関を計算し、中心点に関して結果を複製することが可能な場合がある。したがって、自己相関シーケンスは以下のように計算されてもよい：

ステップ２２１４、２２１６、および２２１８で、代表的一実施形態ではダウン測定基準自己相関シーケンス、尖度測定基準自己相関シーケンス、およびＤＳＤ測定基準自己相関シーケンスであってもよい自己相関シーケンスの各々に対して、自己相関測定基準が計算されてもよい。自己相関測定基準が、自己相関シーケンスに基づき、基になる形態測定基準信号の規則性または周期性を定量化することができる。図２３は、代表的自己相関シーケンス２３０２を示す。図２３の横座標は秒の単位であり、完全な自己相関シーケンスに対する代表的な４５秒の解析窓に広がり、一方、縦座標は、自己相関シーケンスの大きさを表してもよい。上記で説明されたように、自己相関シーケンスは、中心点または最大点に関して対称であってもよい。

自己相関シーケンスの中心点は、時間遅れなしに信号自身と比較された、基になる形態信号に対応する。自己相関シーケンスの残りの点は、信号の規則性または周期性を示す場合がある。基になる信号の規則性または周期性を解析するために、自己相関信号の任意の適切な解析が行われてもよいことが理解されよう。たとえば、信号が規則的または周期的である場合、自己相関シーケンスは、より大きな大きさの（正または負の）繰り返すピークを有する。したがって、形態測定基準信号の規則性または周期性を表す自己相関測定基準を計算するために、ピークが利用されてもよい。代表的一実施形態では、中心点の右側にある最初の４つの極小２３０４、２３０６、２３０８、および２３１０が選択されてもよい。自己相関シーケンスは対称であるので、中心点の左側にある極小は同一であるはずである。３つ以下の極小が存在する場合（たとえば、低い呼吸数のため、または形態測定基準信号の使用できる部分が限定されている場合）、中心点の右側にある極小のすべてが、自己相関測定基準を計算するために使用されてもよい。

代表的一実施形態では、極小２３０４、２３０６、２３０８、および２３１０は、任意の適切な手法で、たとえば、極小２３０４、２３０６、２３０８、および２３１０の各々の大きさを中心点の大きさで除算することにより正規化されてもよい。任意の適切な手法で閾値が計算されてもよい。閾値を超えない、正規化されたどんな極小も、破棄されてもよい。自己相関測定基準が、正規化された最小から任意の適切な手法で計算されてもよいことが理解されよう。たとえば、自己相関測定基準を計算するために、得られた、正規化された極小が平均されてもよい。各自己相関シーケンスに対して、この手法で自己相関測定基準が計算されてもよい。

図２２Ａを再度参照すると、ステップ２２１４、２２１６、および２２１８で自己相関測定基準が計算されると、自己相関シーケンスの各々が、ステップ２２２０、２２２２、および２２２４で、すでにフィルタリングされた自己相関シーケンス２２２６、２２２８、および２２３０でフィルタリングされてもよい。すでにフィルタリングされた代表的自己相関シーケンス２２２６、２２２８、および２２３０は、先行する１組の受信されたデータに対する、たとえば先行する５秒の受信されたＰＰＧデータにより確立された４５秒の解析窓に対する、フィルタリングされた自己相関シーケンスであってもよい。自己相関シーケンスのフィルタリングは、任意の適切な手法で行われてもよい。代表的一実施形態では、プロセッサ３１４は、自己相関測定基準および時間比に基づき、各自己相関シーケンスに対するフィルタの重みを計算してもよい。時間比は、解析窓の長さで除算した解析窓の使用できる部分の長さに基づいてもよい。フィルタの重みは、各自己相関測定基準と時間比を乗算することにより、各自己相関シーケンスに対して計算されてもよい。得られたフィルタの重みが、１などの所定の限度を超える場合、フィルタの重みは所定の限度に設定されてもよい。さらに、フィルタは無限インパルス応答フィルタであるので、フィルタの重み（ｗｔ）は起動中に位相を合わせられてもよい。フィルタの重みは、任意の適切な技法を使用する際に、たとえば以下のように位相を合わせられてもよい：

たとえば、処理される最初の点では、フィルタの重みも１に制限されるので、重みは１に設定される。第２の点では、フィルタの重みが閾値を超え、かつフィルタリングされた自己相関シーケンスの残りの点を計算するために使用されるまで、０．５と比較されるなどする。フィルタの重みが計算されると、自己相関シーケンスの各点が、以下のように、フィルタリングされた先行する相関シーケンスからの対応する値を使って無限インパルス応答フィルタでフィルタリングされてもよい：
ＦｉｌｔｅｒｅｄＳｅｑ＝ｗｔ＊ＮｅｗＳｅｑ＋（１−ｗｔ）＊ＰｒｅｖＳｅｑ
ここで、
ＦｉｌｔｅｒｅｄＳｅｑ＝フィルタリングされた自己相関シーケンス、
ｗｔ＝フィルタの重み、
ＮｅｗＳｅｑ＝自己相関シーケンス、
ＰｒｅｖＳｅｑ＝フィルタリングされた先行する自己相関シーケンス
である。

プロセッサ３１４はまた、フィルタリングされた各自己相関シーケンスに対するシーケンスエイジを計算してもよい。シーケンスエイジは、任意の適切な手法で計算されてもよい。代表的一実施形態では、シーケンスエイジは、以下のように、フィルタの重み、フィルタリングされた先行する自己相関シーケンスのエイジ、および自己相関シーケンスのエイジに基づいてもよい：
ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｇｅ＝ｗｔ＊ＣｕｒｒｅｎｔＡｇｅ＋（１−ｗｔ）＊ＰｒｅｖＡｇｅ
ここで、
ＳｅｑｕｅｎｃｅＡｇｅ＝フィルタリングされた自己相関シーケンスエイジ、
ｗｔ＝フィルタの重み、
ＣｕｒｒｅｎｔＡｇｅ＝自己相関シーケンスエイジ、
ＰｒｅｖＡｇｅ＝フィルタリングされた先行する自己相関シーケンスエイジ
である。

フィルタリングされた自己相関シーケンスおよび対応するシーケンスエイジが計算されると、処理が図２２Ｂに示されるように継続してもよい。プロセッサ３１４は、ステップ２２３２、２２３４、および２２３６で、フィルタリングされた自己相関シーケンスの各々に対して合成重みを計算してもよい。フィルタリングされた自己相関シーケンスの各々が、異なる形態測定基準信号に基づいてもよく、各形態測定基準信号が、異なる手法で呼吸情報を捕捉する。呼吸情報を計算する際に、フィルタリングされた自己相関シーケンスの各々の相対的重要性を調節するために、フィルタリングされた各自己相関シーケンスに対する合成重みが計算されてもよい。合成重みは、呼吸情報を正確に決定する手法で、複数の自己相関シーケンスの各々の相対的重みを修正するために、任意の適切な手法で計算されてもよい。代表的一実施形態では、合成重みが、自己相関測定基準の規則性だけでなく、フィルタリングされた自己相関シーケンスの経時的一貫性も表すことができる。フィルタリングされた各自己相関シーケンスに対して、現在のシーケンスの重み（ｗ_ｎｅｗ）が、自己相関測定基準およびピアソン相関係数に基づいて計算されてもよい：
ｗ_ｎｅｗ＝（Ａ_Ｘ＋ｒ）^１２
ここで、
Ａ_Ｘ＝自己相関測定基準、
ｒ＝ピアソン相関係数
である。

ピアソン相関係数は、以下のように計算されてもよい：

ここで、
Ｘ＝フィルタリングされた現在の自己相関測定基準、
Ｙ＝フィルタリングされた先行する自己相関測定基準、
Ｓ_Ｘ、Ｓ_Ｙ＝サンプルの標準偏差、および

である。

現在のシーケンスの重みが計算されると、合成重みは、以下のように計算されてもよい：
ｗ_Ｃ＝（ｂ＊ｗ_ｎｅｗ＋（１−ｂ）＊ｗ_{Ｃｐｒｅｖ}）＊ｔＲａｔｉｏ
ここで、
ｗ_Ｃ＝合成重み、
ｗ_ｎｅｗ＝現在のシーケンスの重み、
ｗ_{Ｃｐｅｗｖ}＝先行するシーケンスの重み、
ｂ＝０．０１＊ｔＲａｔｉｏ、および
ｔＲａｔｉｏ＝時間比
である。

ステップ２２３２で、ダウン測定基準信号に関連する、フィルタリングされた自己相関シーケンスに対する合成重みｗ_Ｃ−Ｄが計算されてもよく、ステップ２２３４で、尖度測定基準信号に関連する、フィルタリングされた自己相関シーケンスの合成重みｗ_Ｃ−Ｋが計算されてもよく、ステップ２２３６で、ＤＳＤ測定基準信号に関連する、フィルタリングされた自己相関シーケンスの合成重みｗ_{Ｃ−ＤＳＤ}が計算されてもよい。任意の他の形態測定基準に関連する任意の他の自己相関シーケンスに対して、類似の手法で、自己相関測定基準が計算されてもよいことが理解されよう。ステップ２２３８で、プロセッサ３１４は、合成重みに基づき、フィルタリングされた自己相関シーケンスから合成自己相関シーケンスを生成してもよい。たとえば、合成自己相関シーケンスは、次式に従って生成されてもよい：

ここで、
ｗ_Ｃ−Ｄ＝ダウン測定基準シーケンスに対する合成重み、
ｗ_Ｃ−Ｋ＝尖度シーケンスに対する合成重み、
ｗ_{Ｃ−ＤＳＤ}＝ＤＳＤシーケンスに対する合成重み、
Ｓ_Ｄ＝フィルタリングされたダウンシーケンス、
Ｓ_Ｋ＝フィルタリングされた尖度シーケンス、および
Ｓ_ＤＳＤ＝フィルタリングされたＤＳＤシーケンス
である。

プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスに対して合成自己相関エイジを計算してもよい。合成自己相関エイジは、任意の適切な手法で計算されてもよい。代表的一実施形態では、合成自己相関エイジは、以下のように、先行して計算された信号エイジ、および自己相関シーケンスの各々に対する合成重みに基づいてもよい：

ここで、
ｗ_Ｃ−Ｄ＝ダウン測定基準シーケンスに対する合成重み、
ｗ_Ｃ−Ｋ＝尖度シーケンスに対する合成重み、
ｗ_{Ｃ−ＤＳＤ}＝ＤＳＤシーケンスに対する合成重み、
Ａｇｅ_Ｄ＝ダウンシーケンスのエイジ、
Ａｇｅ_Ｋ＝尖度シーケンスのエイジ、および
Ａｇｅ_ＤＳＤ＝ＤＳＤシーケンスのエイジ
である。

ステップ２２４０で、プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスから呼吸情報を得てもよい。呼吸情報は、任意の手法で、合成自己相関シーケンスから得られてもよい。合成自己相関シーケンスから呼吸情報を得る代表的一実施形態では、プロセッサ３１４は、ウェーブレット変換を利用して呼吸情報を得てもよい。合成自己相関シーケンスから呼吸情報を得るために、いくつかのウェーブレットパラメータが利用されてもよいが、代表的パラメータについて以下で説明される。代表的ウェーブレット変換方法が連続ウェーブレット変換であってもよく、代表的ウェーブレットが実Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットであってもよい。スケールパラメータは、呼吸情報を捕捉する任意の手法で選択されてもよい。たとえば、特性周波数範囲が、０．０５Ｈｚ（３呼吸／分）〜１．０Ｈｚ（６０呼吸／分）などの、呼吸の周波数範囲に基づいて選択されてもよい。連続ウェーブレット変換により生成されるスケールの数を決定するために、スケール分解能が選択されてもよい。より細かいスケール分解能のために（すなわち、より多数のスケールが、対応するウェーブレットの特性周波数範囲に対応する）、計算負荷がより高くなる場合があるが、呼吸情報を得る際に、より高い精度をもたらすことができる。代表的一実施形態では、６０スケールが、対応するウェーブレットの特性周波数範囲に対応してもよい。

図２４には、合成自己相関シーケンスからスカログラムを生成するステップが示されている。本明細書の以下の技術の説明では、「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絶対値の任意の累乗、任意の他の適切な再シーリングを含むがこれらに限定されない、すべての適切な形態の再スケーリングを含むとみなされてもよい。さらに、明確性および一貫性のために、「スカログラム」という用語は、ウェーブレット変換Ｔ（ａ，ｂ）自体、またはその任意の一部を意味するとみなされなければならない。たとえば、ウェーブレット変換の実部、ウェーブレット変換の虚部、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適切な部分、またはこれらの任意の組合せが「スカログラム」という用語で伝達されることが意図される。説明されるステップは代表的なものでしかなく、ステップの一部が再構成されても、省略されてもよいこと、および追加ステップが付加されてもよいことが理解されよう。これらのステップは、スカログラムを生成するために、各スケールに対して繰り返されてもよい。スカログラムという用語は、任意の適切なスカログラム、またはその修正形態を、たとえば、本明細書で説明されるように、合成された合計スカログラムまたは合計スカログラムベクトルを指してもよいことが理解されよう。図２４のステップはプロセッサ３１４により行われていると説明されるが、プリプロセッサ３１２、ポストプロセッサ３１６、または他の処理回路のうち１つまたは複数が処理ステップの一部またはすべてを行ってもよいことが理解されよう。ステップ２４０２で、プロセッサ３１４は、生成されるべきスケールを選択してもよい。代表的一実施形態では、第１のスケールが、特性周波数範囲のうち最高の特性周波数、たとえば、１．０Ｈｚに関連づけられてもよい。ステップ２４０４で、プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスに対して周期的パディングを行ってもよい。

図２５には、周期的パディングが、より詳細に示されている。信号２５０２が、合成自己相関シーケンスを表してもよい。ウェーブレット変換を行うために、たとえば、マザーウェーブレットと畳み込みを行うときのエッジ効果を考慮するために、信号２５０２の片側または両側でパディングを提供することが望ましい場合がある。パディングは、任意の適切な手法で行われてもよい。代表的一実施形態では、パディングは、原信号の一部分を反復し、反復された部分を信号に付け加えることにより行われてもよい。たとえば、パディング２５０４は、信号２５０２の後方のサンプルに対応してもよく、信号２５０２の開始に付け加えられてもよい。代表的一実施形態では、パディング２５０４は、信号２５０２の最後の５０％と等しくてもよい。パディング２５０６は、信号２５０２の前方のサンプルに対応してもよく、信号２５０２の最後に付け加えられてもよい。代表的一実施形態では、パディング２５０６は、信号２５０２の最初の５０％と等しくてもよい。

また、ウェーブレットの長さに対応するように、パディングを動的にスケーリングすることが望ましい場合もある。動的スケーリングは、ウェーブレット長に対してパディング長を修正する任意の適切な手法で行われてもよい。ウェーブレット長は、スケール値が高くなると共に増大する。したがって、代表的一実施形態では、各スケール値に対して、ウェーブレット長に基づき、新しいパッド長が計算され、新しいパディングされた信号が作成されてもよい。たとえば、長さＮの原信号が、以下のように表現されてもよい：
ｘ＝［ｘ（０），ｘ（１），ｘ（２），…，ｘ（Ｎ−１）］

ｍがパディングの量を表す場合、パディング付きの信号は、以下のように表されてもよい：
ｘ＝［ｘ（Ｎ−ｍ），ｘ（Ｎ−ｍ＋１），…，ｘ（Ｎ−１），ｘ（０），ｘ（１），……，ｘ（Ｎ−１），ｘ（０），ｘ（１），…，ｘ（ｍ−１）］
パディングされた信号に対して得られた信号長Ｌは、２＊ｍ＋Ｎである。動的スケーリングが、ウェーブレット長に基づきｍ項を修正してもよい。代表的一実施形態では、パディング長は、ウェーブレット長の５０％に等しくてもよい。パディング長とウェーブレット長の間の他の関係が選択されてもよいことが理解されよう。

図２４を再度参照すると、ステップ２４０６で、プロセッサ３１４は、連続ウェーブレット変換などのウェーブレット変換を行ってもよい。本開示による信号ｘ（ｔ）の連続ウェーブレット変換は、以下のよう規定されてもよい：

ここで、
ａ＝スケール値、
ｂ＝シフトパラメータ、および
ψ（ｔ）＝ウェーブレット関数であり、^＊は複素共役を示す。

一実施形態では、ウェーブレット変換は、以下のように規定されてもよい：

ここで、
ΔＴ＝サンプリング間隔、
ｘ_ｎｅｗ＝パディングされた合成自己相関シーケンス、および
Ｓ＝信号サポート
である。

実Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットが使用される場合、ウェーブレット関数の複素共役を利用する必要がない場合がある。

図２６は、パディングされた合成自己相関シーケンス２６０２とウェーブレット関数２６０４との畳み込みの態様を示す。パディングされた合成自己相関シーケンス２６０とウェーブレット関数２６０４との畳み込みは、任意の適切な手法で行われてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、パディングされた合成自己相関シーケンス２６０２はＮサンプルを有してもよく、ウェーブレット関数２６０４はＭサンプルを有してもよい。畳み込みは、パディングされた合成自己相関シーケンス２６０２がウェーブレット関数２６０４にわたり増分で平行移動させられ、かつ各平行移動点で関数が重なる場所で合成されると表現されてもよい。図２６の領域１は、信号間で完全な重なりが存在するわけではない第１の領域の一例を、すなわち、畳み込みの最初のＭ−１サンプルを示す。図２６の領域２は、信号の完全な重なりが存在する第２の領域の例を、すなわち、畳み込みのＭ〜Ｎ−１サンプルを示す。図２６の領域３は、信号間で完全な重なりが存在するわけではない第３の領域の一例を、すなわち、畳み込みのＮ〜Ｍ＋Ｎ−２サンプルを示す。

畳み込みのエッジでは（たとえば、上記で説明したように、領域１および３の一部またはすべて）、望ましくないエッジ効果が存在する場合がある。畳み込み結果の高忠実度部分が、畳み込みの中央部分に位置する場合がある。エッジ効果は、任意の適切な手法で補償されてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、信号の中央部分のうち何らかの部分だけが、たとえば、中央のＮサンプル、またはパディング以前の合成自己相関シーケンスに対応するサンプルの部分が、畳み込み結果を得るために選択されてもよい。パディング以前の合成自己相関シーケンスに対応するサンプルの部分の例では、ウェーブレットサイズの半分に等しいパッドサイズに基づき、合成自己相関シーケンスのパディングされた部分に対してだけ、任意のエッジ効果が発生する場合がある。計算を容易にするために、畳み込みの所望の部分だけが計算されてもよい。

図２４を再度参照すると、ステップ２４０８で、畳み込みの結果が合計されて、特定のスケールに対応する合計スカログラムが生成されてもよい。合計スカログラムは、任意の適切な手法で計算されてもよいことが理解されよう。合計スカログラムは、本明細書で説明されるように、呼吸情報を決定するために利用されてもよい。ステップ２４１０で、プロセッサ３１４は、処理すべきスケールが他に存在するかどうか判断してもよい。存在する場合、ステップ２４０２で他のスケールが選択されてもよく、すべてのスケールが処理されるまで、処理が繰り返されてもよい。結果は、合成された合計スカログラムであってもよい。

図２２Ｂを再度参照すると、連続ウェーブレット変換が行われ、かつ合成された合計スカログラムが生成されると、プロセッサ３１４は、ステップ２２４２で呼吸情報を推定してもよい。呼吸情報が、合成された合計スカログラムから任意の適切な手法で推定されてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、プロセッサ３１４は、合成された合計スカログラムのすべてのスケールにわたり合計して、合計スカログラムベクトルを作成してもよい。合計スカログラムベクトルは、たとえば、最高のエネルギーを有するスケールが値１を有するように、正規化されてもよい。

図２７は、合計スカログラムベクトルから呼吸情報を決定するための代表的ステップを示す。図２７のステップの順序が、修正されてもよい、ステップが省略されてもよい、および追加ステップが付加されてもよいことが理解されよう。ステップ２７０２で、合計スカログラムベクトルに対して、閾値が計算されてもよい。閾値は、任意の適切な手法で計算されてもよい。代表的一実施形態では、閾値は、合成された合計スカログラムの最大値に基づいてもよい、たとえば、最大値の５０％であってもよい。ステップ２７０４で、プロセッサ３１４は、閾値に基づいて、合計スカログラムベクトルから候補スケールを識別してもよい。たとえば、合計スカログラムベクトルの各極大が、閾値と比較されてもよい。閾値を超える極大だけが、候補スケールであってもよい。閾値を超えないどんな極大も、破棄されてもよい。

ステップ２７０６で、プロセッサ３１４は、呼吸情報を決定するために使用される候補スケールを選択してもよい。候補スケールは、任意の適切な手法で選択されてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、選択されたスケールが、閾値を超える最低のスケール値であってもよい。ステップ２７０８で、選択されたスケールから、呼吸数などの呼吸情報が計算されてもよい。上記で説明された代表的実施形態では、スケールは、対応するウェーブレットの特性周波数、たとえば、特性周波数範囲０．０５Ｈｚ〜１．０Ｈｚに対応してもよい。スケール値ゼロが、最小脈拍周期に対応してもよく（たとえば、対応するウェーブレットに対する特性周波数１．０Ｈｚに対応する）、一方、スケール値６０が、最大脈拍周期に対応してもよい（たとえば、対応するウェーブレットに対する特性周波数０．０５Ｈｚに対応する）。選択されたスケールに対する脈拍周期が、最大または最小脈拍周期、スケール数、およびスケール間隔に基づき計算されてもよい。たとえば、スケール値５０が、１２．６６呼吸／分に相当してもよい脈拍周期４．７３秒に対応してもよい。

他の実施形態では、呼吸情報は、合成自己相関信号の適切な部分（たとえば、ピーク）を識別するステップに基づき計算されてもよい。ステップ２２４０および２２４２で、プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスから呼吸情報を直接決定してもよい。呼吸情報は、合成自己相関シーケンスから任意の手法で決定されてもよい。代表的一実施形態では、呼吸情報は、図２８のステップに基づき、合成自己相関シーケンスから決定されてもよい。ステップ２８０２で、プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスから呼吸情報を決定するためのパラメータを設定してもよい。代表的合成自己相関シーケンスが図２９、図３０、および図３１に示されている。合成自己相関シーケンスは、シーケンスがそれ自体と直接重なる点に関して対称であってもよい、すなわち、合成自己相関シーケンスの右側および左側が同じであってもよい。呼吸情報の決定は、図２９、図３０、および図３１に示されるように、合成自己相関シーケンスの片側だけ、たとえば右側を注目することにより簡略化されてもよい。図２９、図３０、および図３１の各々の横座標が時間の単位であってもよく、縦座標が振幅の単位であってもよい。

図２９は、呼吸情報を決定するために直接解析されてもよい代表的合成自己相関シーケンス２９０２を示す。合成自己相関シーケンス２９０２は、一定の間隔を置いて出現し、かつ時間が経つにつれ大きさが低減する一連のピークを有してもよい。直線２９０４は、合成自己相関シーケンス２９０２の減衰率を示してもよく、期待される自己相関包絡線を規定してもよい。合成自己相関シーケンス２９０２のピークは、呼吸情報が正確に決定されることができる信号を示す場合がある減衰率と、おおよそ一致する場合がある。

図３０は、呼吸情報を決定するために直接解析されてもよい代表的合成自己相関シーケンス３００２を示す。合成自己相関シーケンス３００２は、一定の間隔を置いて出現し、かつ時間が経つにつれ大きさが低減する一連のピークを有してもよい。直線３００４は、合成自己相関シーケンスのベースライン減衰率を示してもよく、合成自己相関シーケンス３００２の減衰率に対応しない、期待される自己相関包絡線を規定してもよい。より小さい大きさのピークが、解析窓にわたり十分に周期的特性を有しない信号を示し、呼吸情報を決定するのに適していない場合がある。基になる信号が十分な周期的特性を示さない理由がたくさん存在する場合があり、たとえば、信号は、たとえばステップ変化、位相の不規則性、または呼吸数の段階的変化の結果として、十分な非定常性発生源を有する場合があることが理解されよう。

図３１は、呼吸情報を決定するために直接解析されてもよい代表的合成自己相関シーケンス３１０２を示す。合成自己相関シーケンス３１０２は、一定の間隔を置いて出現し、かつ時間が経つにつれ大きさが低減する一連のピークを有してもよい。直線３１０４は、合成自己相関シーケンスのベースライン減衰率を示してもよく、合成自己相関シーケンス３１０２のピークの数に対応する場合がある期待される自己相関包絡線を規定してもよい。点３１０６および３１０８で示される他のピークが、合成自己相関シーケンス３１０２の高調波成分を示してもよい。

図２８を再度参照すると、ステップ２８０２で、プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスから呼吸情報を決定するためのパラメータを設定してもよい。閾値および対象となる関連範囲などの、設定されてもよいパラメータが数多く存在することが理解されよう。また、呼吸情報の決定を改善するために、このようなパラメータが任意の適切な手法で設定されてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、呼吸情報を決定すると考えられてもよいピークの大きさに対して閾値が設定されてもよい。高調波に対応するピーク（たとえば、図３１のピーク３１０６および３１０８）、および不規則または非周期的である信号（たとえば、図３０の信号３００２）の小さな大きさのピークが、呼吸情報を決定するために無視されるように、閾値が設定されてもよい。代表的閾値が、図２９の閾値２９０６、図３０の閾値３００６、および図３１の閾値３１１０として示されている。閾値は、閾値２９０６、３００６、および３１１０で示されるように、最大振幅に対応してもよく、（たとえば、本明細書で説明されるピークから谷の実施形態における）振幅差と比較されてもよい値であってもよい、または任意の他の適切な手法で決定されてもよい。高調波ピークが呼吸情報（呼吸数）に対応しない場合があり、一方、不規則なまたは非周期的信号が、呼吸情報を正確に捕捉する信号を有しない場合がある。閾値を設定することにより、このようなピークが選ばれなくなる場合がある。２つの連続するピークに対する差閾値などの他の振幅閾値が、同じく設定されてもよい。たとえば、差閾値は、考慮されるピークに対して、呼吸情報を決定するために、ピークの振幅が、次のピークの振幅を少なくとも閾値だけ、たとえば７０％だけ超えなければならないとする必要があってもよい。他の代表的実施形態では、差閾値は、合成自己相関シーケンスの期待される減衰特性に基づいて設定されてもよい。

他の代表的パラメータが、たとえば合成自己相関シーケンスの時間スケール上の対象となる関連範囲であってもよい。合成自己相関シーケンスのピークは、基になる信号（たとえば、形態測定基準信号）が時間的に平行移動させられ、それ自体に類似する場合に対応してもよく、この場合は、周期的または規則的信号を明らかに示す場合がある。したがって、呼吸情報を表すピーク間の時間が、呼吸の周期と等しくてもよく、このことは、呼吸数（たとえば、呼吸の周波数）を決定するために利用されてもよい。代表的一実施形態では、対象となる範囲が、４〜４０呼吸／分などの呼吸数に対応するように設定されてもよい。対象となる代表的範囲が、図２９では対象となる範囲２９０８、図３０では対象となる範囲３００８、および図３１では対象となる範囲３１１２として示されている。対象となる範囲は、任意の適切な手法で設定されてもよいことが理解されよう。たとえば、他の実施形態では、対象となる範囲は、任意の２つの連続するピーク間の最大時間に基づいてもよい。

図２８を再度参照すると、ステップ２８０４で、プロセッサ３１４は、高調波および異常値を識別してもよい。上記で説明されたように、閾値にはより多くの高調波または範囲外の値が除外されてもよいのは、自己相関の大きさがこのような点で閾値を超える可能性がより低いためである。他の代表的実施形態では、高調波が、期待される高調波の値に基づき識別されてもよい。合成自己相関シーケンスの最大ピークが、呼吸情報に対応する可能性が高い場合がある。高調波であると期待される間隔で、たとえば、最大ピークの時間のほぼ５０％で、他のピークが発生する場合がある。たとえば、図３１では、最大ピークが点３１１４に対応してもよい。点３１０６および３１０８にある他のピークが、最大ピーク３１１４に関連する周期の５０％にほぼ対応する場合があり、可能性が高い高調波ピークとして分類されてもよい。識別された任意の高調波ピークまたは他の異常値が、選択された潜在的ピークとして考慮の対象外とされてもよい。

ステップ２８０６で、プロセッサ３１４は、呼吸数に関連するピークを選択してもよい。ピークの選択は、任意の適切な手法で、たとえば、縦軸の右側にある最初のピーク、または最大ピーク値、たとえば、図２９のピーク２９１０を選択して行われてもよいことが理解されよう。他の代表的実施形態では、ピークの選択は、閾値および対象となる範囲などの、ステップ２８０２で設定された任意のパラメータに基づいてもよい。たとえば、図２９のピーク２９１０は、閾値２９０６超えて、対象となる範囲２９０８の範囲内にあってもよく、ピーク３１１４は、閾値３１１０を超えて、対象となる範囲３１１２の範囲内であってもよく、対象となる範囲２９０８の範囲内で閾値２９０６を超える合成自己相関シーケンスのピーク３００２が存在しなくてもよい。対象となる範囲内でのピーク選択が、任意の適切な手法で、たとえば、対象となる範囲内の最初のピークを選択して、または最大振幅を有するピークを選択して行われてもよい。

他の代表的実施形態では、ピークの解析が、ピークから谷までのピークの振幅に基づいてもよい。ピークから谷の間での振幅は、任意の適切な点に基づいてもよい。代表的一実施形態では、ピークから谷の間での振幅は、図２９でピーク２９１０と谷２９１２の間の振幅２９１４で示されるように、選択されたピークおよび先行する谷に基づいてもよい。他の代表的実施形態では、ピークから谷の間での振幅は、図２９でピーク２９１０と谷２９１６の間の振幅２９１８で示されるように、選択されたピークおよび次の谷に基づいてもよい。他の代表的一実施形態では、ピークから谷の間での振幅は、図２９でピーク２９１０と中間点の谷２９２０の間の振幅２９２２で示されるように、選択されたピークおよびピークに関連する中間点の谷に基づいてもよい。ピークに対してピークから谷までの振幅が決定されると、呼吸情報に対応するピークの選択は、任意の適切な手法で、たとえば、対象となる範囲内の各ピークの振幅を閾値と比較して、および振幅または相対的位置に基づきピークを選択することで行われてもよい。

ステップ２８０８で、プロセッサ３１４は、選択されたピークに基づき、呼吸数などの呼吸情報を決定してもよい。呼吸情報は、任意の適切な手法で決定されてもよいことが理解されよう。代表的一実施形態では、選択されたピークに関連する時間値が、呼吸数などの呼吸情報を決定するために使用されてもよい呼吸の周期に関連づけられてもよい。他の代表的実施形態では、選択されたピークと１つまたは複数の他のピークとの間の１つまたは複数の時間差が、呼吸数などの呼吸情報を決定するために使用されてもよい呼吸の周期に関連づけられてもよい。プロセッサ３１４はまた、決定された呼吸情報に関連する信頼値を計算してもよい。たとえば、合成自己相関シーケンスのピークに対して最良適合直線が生成されてもよい。信頼値は、任意の適切な手法で最良適合直線の変動性に基づき、たとえば残差平方和（Ｒ^２ ｒｅｓｉｄｕａｌ ｓｕｍ）に基づき決定されてもよい。他の代表的実施形態では、プロセッサ３１４は、合成自己相関シーケンスの隣接するピーク間の時間の分布を評価してもよい。分布のより高い変動性が、より低い信頼値を示す場合がある。

図２２を再度参照すると、ステップ２２４４で、計算された呼吸情報（たとえば、呼吸数）がフィルタリングされてもよい。合成自己相関測定基準が、本明細書で説明されるように、たとえば４つの極小値に基づき、個々の自己相関シーケンスと同じ手法で、合成自己相関シーケンスに対して計算されてもよい。フィルタは、合成自己相関測定基準を利用して、フィルタリングされた呼吸情報の先行する値に対して現在の呼吸情報の値にどれだけの重みを置くべきかを決定してもよい。合成自己相関シーケンスが規則的であるほど、それだけ現在の呼吸情報が重要視されてもよい。フィルタリングされた呼吸情報は、以下のように計算されてもよい：
Ｒ_ｆｉｌｔ＝Ｒ_ｗｔ＊Ｒ_ｎｅｗ＋（１−Ｒ_ｗｔ）＊Ｒ’_ｆｉｌｔ
ここで、
Ｒ_ｆｉｌｔ＝フィルタリングされた呼吸情報、
Ｒ_ｗｔ＝合成自己相関測定基準、
Ｒ_ｎｅｗ＝計算された呼吸情報、および
Ｒ’_ｆｉｌｔ＝フィルタリングされた先行する呼吸情報
である。

現在の呼吸情報の値を呼吸情報の先行する値でフィルタリングするステップは、任意の適切な手法で行われてもよいことが認識されよう。たとえば、合成自己相関値が、極大値、または合成自己相関信号の他のパラメータを利用して計算されてもよい。

合成自己相関測定基準はまた、フィルタリングされた呼吸情報のエイジを任意の適切な手法で計算するために利用されてもよい。たとえば、エイジは、以下のように、（上記で計算された）合成自己相関エイジ、およびフィルタリングされた先行する呼吸エイジに基づき計算されてもよい：
Ｒ_ａｇｅ＝Ｒ_ｗｔ＊ＣｏｍｂｉｎｅｄＡｇｅ＋（１−Ｒ_ｗｔ）＊Ｒ’_ａｇｅ
ここで、
Ｒ_ａｇｅ＝フィルタリングされた呼吸エイジ、
Ｒ_ｗｔ＝合成自己相関測定基準
ＣｏｍｂｉｎｅｄＡｇｅ＝合成自己相関シーケンスのエイジ、
Ｒ’_ｆｉｌｔ＝フィルタリングされた先行する呼吸エイジ
である。

プロセッサ３１４は、フィルタリングされた呼吸情報、フィルタリングされた呼吸エイジ、および時間比などの情報をポストプロセッサ３１６に伝達してもよい。代表的一実施形態では、ポストプロセッサ３１６は、フィルタリングされた現在の呼吸情報の値、およびフィルタリングされた先行する呼吸情報に対する値から表示値を計算してもよい。

代表的一実施形態では、ポストプロセッサ３１６は、フィルタリングされた呼吸情報、フィルタリングされた呼吸エイジ、および時間比をプロセッサ３１４から受信してもよい。ポストプロセッサ３１６はまた、周期変動性値および振幅変動性値をプリプロセッサ３１２から受信してもよい。ポストプロセッサ３１６は、表示する呼吸情報を任意の適切な手法で生成してもよい。たとえば、表示情報は、現在受信された情報に基づいてもよい。他の例では、表示情報は、受信された情報だけでなく、先行して受信された情報に基づいてもよい。代表的一実施形態では、ポストプロセッサ３１６は、現在の解析窓に対するフィルタリングされた呼吸情報、および１つまたは複数の先行する解析窓、たとえば５つの先行する解析窓に対するフィルタリングされた呼吸情報から、表示する呼吸情報を計算してもよい。各解析窓に対する重みが、以下のように、この解析窓の周期変動性および振幅変動性から計算されてもよい：

ｗ（ｋ）＝１−ｍｉｎ（ｗ（ｋ），１）
ｗ（ｋ）＝ｗ（ｋ）^２０
ここで、
Ｐ_ｖａｒ＝周期変動性、
Ａ_ｖａｒ＝振幅変動性、および
ｋ＝最新の解析窓から最も古い解析窓まで昇順に総計Ｎの解析窓からなる解析窓
である。

それぞれの解析窓ごとに重みが計算されると、表示値が、以下のように、計算された重みに基づき、フィルタリングされた呼吸情報に対する値を合成することにより計算されることができる：

ここで、
ｗ（ｋ）＝ｋ番目の解析窓に対する重み、
Ｒ_ｆｉｌｔ＝ｋ番目の解析窓に対するフィルタリングされた呼吸情報、および
Ｎ＝表示値計算における解析窓の総数
である。

表示値は、たとえば表示モニタ２６の表示装置２８に、呼吸数値として表示されてもよい。

ポストプロセッサ３１６はまた、以下のように、各解析窓に関連する重みおよびフィルタリングされた呼吸エイジに基づき、表示値に対するエイジを計算してもよい：

ここで、
ｗ（ｋ）＝ｋ番目の解析窓に対する重み、
Ｒ_ａｇｅ＝ｋ番目の解析窓に対するフィルタリングされた呼吸エイジ、
Ｎ＝表示値計算における解析窓の総数
である。

先行する解析窓に関連する、フィルタリングされた呼吸エイジ値が、値が最初に決定されて以後、古くなったことを、５＊ｋ項が考慮する。表示値および表示エイジは、任意の適切な手法で計算されてもよいことが認識されよう。

上記は、本開示の原理を単に例示しているのであり、本開示の範囲を逸脱することなく、当業者によりさまざまな修正が行われてもよい。上記で説明された実施形態は、例示のために提示されているのであり、限定のために提示されているのではない。本開示はまた、本明細書に明示的に説明される形態以外の多くの形態を取ることができる。したがって、この開示は、明示的に開示された方法、システム、および装置に限定されるのではなく、これらの明示的に開示された方法、システム、および装置の、以下の特許請求の精神の範囲に入る変形形態および修正形態を含むことが意図されることが強調される。

Claims (20)

1. 生理学的信号から生理学的情報を決定する方法であって、
   生理学的信号上に参照点を決定するステップと、
   参照点に少なくとも部分的に基づき、かつ参照点に対する時間間隔に少なくとも部分的に基づき、生理学的信号上の基準点を決定するステップと、
   基準点に少なくとも部分的に基づき生理学的情報を計算するステップと
   を備える方法。
2. 生理学的信号が連続するサンプルを備え、時間間隔は特定のサンプル数を備える、請求項１に記載の方法。
3. 生理学的信号がフォトプレチスモグラフ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ）信号であり、時間間隔は約２１０ミリ秒であり、特定のサンプル数は約１６サンプルである、請求項２に記載の方法。
4. 時間間隔が所定の値である、請求項１に記載の方法。
5. 生理学的情報が呼吸数を備える、請求項１に記載の方法。
6. 決定された基準点に少なくとも部分的に基づき基準信号を作成するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
7. 生理学的信号の参照点が、ゼロ点、一次微分最大、一次微分ゼロ点、一次微分最小、二次微分最大、二次微分最小、二次微分ゼロ点、およびこれらの任意の組合せからなる群から選択されたタイプからなる、請求項１に記載の方法。
8. 参照点を決定するステップが、生理学的信号上に複数の参照点を決定するステップをさらに備え、生理学的信号上に基準点を決定するステップは、複数の参照点のうち少なくとも１つの参照点にそれぞれ対応する複数の基準点を決定するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
9. 生理学的信号が、複数の脈波を備えるフォトプレチスモグラフ信号であり、複数の参照点のうちの各参照点が、複数の脈波のうちの単一脈波に対応する、請求項８に記載の方法。
10. フォトプレチスモグラフ信号またはそこから得られる信号から得られる、サンプリングされた信号から、呼吸情報を決定する方法であって、サンプリングされた信号は複数の連続する脈波を備え、方法は、
    サンプリングされた信号の２つの連続する脈波に対応する２つの連続する参照点を探し出すステップと、
    ２つの連続する参照点の間で、サンプリングされた信号の最大値を探し出すステップと、
    探し出された最大値の前または後の特定のサンプル数に位置する基準点を選択するステップと、
    選択された基準点に少なくとも部分的に基づき呼吸情報を決定するステップと
    を備える方法。
11. 選択された基準点を備える基準信号を作成するステップをさらに備え、呼吸数を決定するステップは、さらに基準信号に少なくとも部分的に基づく、請求項１０に記載の方法。
12. 特定のサンプル数が固定される、請求項１０に記載の方法。
13. 特定のサンプル数が、２つの連続する参照点の最前方の参照点後の約１６サンプルに固定され、１６サンプルは、時間間隔約２１０ミリ秒に対応する、請求項１２に記載の方法。
14. 特定のサンプル数が脈拍周期に少なくとも部分的に基づく、請求項１０に記載の方法。
15. 特定のサンプル数が脈拍周期の１０％の時間間隔に対応する、請求項１４に記載の方法。
16. 患者モニタリングシステムであって、
    患者の生理学的信号を受信するように構成されたセンサインタフェースと、
    生理学的信号をサンプリングし、
    サンプリングされた生理学的信号上に参照点を決定し、
    参照点に少なくとも部分的に基づき、かつ参照点に対する時間間隔に少なくとも部分的に基づき、サンプリングされた生理学的信号上の基準点を決定し、かつ
    基準点に少なくとも部分的に基づき生理学的情報を計算する
    ように構成された処理装置と
    を備えるシステム。
17. 処理装置に結合されたメモリをさらに備え、メモリは、時間間隔を備える基準情報を格納するように構成され、処理装置は基準情報にアクセスするようにさらに構成される、請求項１６に記載のシステム。
18. センサインタフェースが、複数の脈波を備えるフォトプレチスモグラフ信号を受信するように構成され、処理装置は、サンプリングされた生理学的信号の２つの連続する脈波に対応する２つの連続する参照点を決定するようにさらに構成される、請求項１６に記載のシステム。
19. 処理装置が、２つの連続する参照点間で、サンプリングされた信号の最大値を探し出すようにさらに構成され、処理装置は、探し出された最大値の前または後の特定のサンプル数に位置する基準点を選択するようにさらに構成される、請求項１８に記載のシステム。
20. 処理装置が、選択された基準点に少なくとも部分的に基づき呼吸数を計算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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