JP2015037596A - 非同期性の検出 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2009年4月22日に出願の米国仮特許出願第61/171,606号の出願日の利益を主張し、該仮特許出願は、その開示内容を参照することにより、本明細書の一部をなすものとする。
するように構成することができる。プロセッサは、前記比較に基づく前記呼吸治療装置と患者呼吸サイクルとの間の非同期性事象の発生の判定を制御するように構成することもできる。さらに、プロセッサは、前記非同期性事象の発生を表す出力の生成を制御するように構成することができる。
象の発生を判定するように構成することができる。本システムは、前記特徴集合が特徴の上位集合の部分集合を含むように該特徴集合を選択する分類手段を更に備えることができ、前記選択は、複数の呼吸治療装置によって確立される複数の呼吸のデータにおいて生じる既知の非同期性事象のための前記上位集合の値を評価することを含む。本システムの前記処理手段は、少なくとも1つのセンサの信号から導出されるデータを用いて前記特徴集合の前記検出値を計算するように構成することもできる。
められた複数のコンプライアンス値に基づいてPEEP制御パラメータを求めるのを制御するように更に構成することができる。そのような過程において、プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対する、段階的引下げのような繰り返される変化を制御することができ、その間に複数の圧力測定値及び流れ測定値が求められる。その後、複数の圧力測定値及び流れ測定値に基づいて、複数のコンプライアンス値を求めることができる。こうして値を求めることは、複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含むことができる。
本技術は呼吸治療の送達に関連する非同期性事象の自動検出を含む。非同期性は、患者の呼吸の実際の状態が、患者の呼吸と同期するように意図された自動呼吸治療と一致していない状況を含む。先に言及されたように、非同期性は、患者−人工呼吸器相互作用において生じる可能性がある。現在の技術を用いて、非同期性検出器を開発又は実現することができる。そのような検出器は、1つ又は複数の非同期性事象が発生したか、又は発生しつつあるか否かを判断するための役割を果たすことができる。また、1つ又は複数の異なるタイプの非同期性事象を特定又は分類するように、それらの検出器を実施することもできる。
。
いくつかの実施形態において、非同期性検出器100は、図3〜図9においてグラフで示される種々のタイプの非同期性事象のうちのいずれか1つ又は複数を検出するように構成することができる。本明細書において更に検討されるように、例示される事象は、無効呼気努力事象、ポストトリガー努力事象、ダブルトリガー事象、自動トリガー事象、後期トリガー事象、早期循環事象、後期循環事象及び/又は無効吸気努力事象とみなすことができる。
吸治療装置又は人工呼吸器によって吸気支援が送達されるが、それに付随してPdiの振れが生じないことを含むことができ、振れがあれば患者努力を示すことになったであろう。これは、患者によってトリガーされなかった呼吸をデバイスが送達したことを示すとみなすことができる。
Tbは、患者努力の終了を過ぎたデバイス吸気時間の延長であり、
Taは、患者吸気努力の持続時間である。
先に言及されたように、いくつかの実施形態において、検出器100は、例えば、1つ又は複数の特徴集合の検出値を用いて1つ又は複数の特定のパターンを検出することによって、特徴集合の検出値又は変数に基づいて上記の種々のタイプの非同期性事象を検出するように構成することができる。これらの集合は、患者の呼吸についての情報、及び/又は呼吸治療装置についての情報を検出するセンサ信号から計算されるか、又は判定される1つ又は複数の特徴を含むことができる。例えば、本技術の実施形態は、図3〜図9のグラフにおいて示されるような測定信号に基づいて、それらの特徴を利用するか、それらの特徴のための値を計算するか、又はその特徴を判定するように実施することができる。それにもかかわらず、なお更なる実施形態では、それらの特徴は、侵襲的な経横隔膜圧センサではなく、圧力センサ及び/又は流れセンサの非侵襲的な測定信号に基づくことができる。
PEEPie、Re、Ce、Taue、InterpMinima、InterpMinima−2/3、PW線形近似電力、PW体積偏差、PW距離流最大最小、PW距離比のうちのいずれか1つ又は複数とすることができる。そのような特徴は、それらの信号から検出されるのに応じて、呼吸毎に計算することができる。これらの特徴は以下に要約され、以下の表Iに含まれる。付加的な特徴も後に更に詳細に検討される。
RRbreath=1/Tbreath :呼吸数によるこの特徴は呼吸毎に求めることができ、その値は周期の逆数として計算することができる。
RR比=RRbreath/RRmean :呼吸数に基づくこの特徴は、5分間のような、或る時間期間にわたって計算された平均呼吸数に対する呼吸数の比として求めることができる。
IE比=Ti/Tbreath :呼吸数に基づくこの特徴は、呼吸の周期に対する、その呼吸のための吸気時間の比として求めることができる。
VolI −この求められた特徴は、1回の呼吸において吸入される絶対体積とみなすことができる。それは、吸気中の流れの積分として求めることができる。
VolE −この求められた特徴は、1回の呼吸において吐出される絶対体積とみなすことができる。それは、呼気中の流れの積分として求めることができる。
breathLeak=VolI−VolE :この求められた特徴は、吸気と呼気との間で漏れる体積とみなすことができる。それは、吸入される絶対体積と吐出される絶対体積との間の差として求めることができる。
Vol比=VolI/VolE :この求められた特徴は、1回の呼吸の吸気量と呼気量との比とみなすことができる。それは、吸入される絶対体積を吐出される絶対体積で除算した値として計算することができる。
圧力=流れ*R+体積/C+PEEPtot
ただし、PEEPtotは、呼気中に加えられる圧力と患者の固有PEEP(呼吸終末陽圧)との和であり、
Rは呼吸器系の抵抗であり、
Cは呼吸器系のコンプライアンスである。
Tau=R*C 患者の時定数(Tau)も呼吸機構に基づく特徴であり、抵抗×コンプライアンスとして求めることができる。
ーク呼気流との間の距離の或る割合として計算することができる。
検出器100によって実現するための、呼吸数に基づく特徴、体積に基づく特徴、呼吸機構に基づく特徴、及び呼気流形態に基づく特徴のような特徴集合は、特定の非同期性事象に対する各特徴が示す性質に基づいて設計時に選択することができる。したがって、既知の呼吸非同期性データに関連する特徴の経験的解析を利用して、本明細書において記述される検出器において用いるのに適している場合がある、非同期性を示す特徴集合及びそれらの特徴のしきい値のパターンを導出することができる。この経験的解析は、複数の患者からのデータに基づくことができる。例えば、パルツェン窓推定器のような分類器モデルを実現して、適切な特徴集合を特定又は選択することができる。以下は、そのような分類器の実施態様の一例の説明である。
パルツェン窓推定器を処理装置によって実現して、既知の呼吸非同期性データとともに、上記の特徴のうちのいくつか、又は全ての上位集合のような特徴群を解析することによって、非同期性事象を示す特徴部分集合を評価することができる。例えば、センサ信号から上記の特徴が求められるか、又は抽出された後に、各呼吸は、関連する特徴集合xを有することができる。この特徴ベクトルは、所望の用途によるが、X個までの特徴を有するであろう。そのような分類器において、ωiが第iのクラスを示すものとすると、ベイズの規則による方法を実施して、以下のような事後確率を最大にする所与のテスト特徴ベクトルのためのクラスを見つけることができる。
その処理装置は、分類性能判定基準を最大にする特徴部分集合を特定することができる部分集合選択器としての役割を果たすために、SFFS(Sequential Forward Floating Search)のような逐次選択アルゴリズムの形で実現することができる。例えば、精度判定基準は、既知の分類に基づいて、各部分集合によって正確に分類される呼吸のパーセンテージとして計算することができる。最初に、そのようなアルゴリズムは、通常のSFS(sequential forward selection:逐次前進選択)を用いて、いくつか(例えば、3つ)のパスを形成することができ、3つの特徴が選択されるようにする。これらの評価パスはそれぞれ、既に選択されている特徴の性能しきい値に加えて、最も大きな改善に寄与する特定の特徴を性能に追加する。最適な特徴集合の一部でない特徴の「ネスティング」を避けるために、1つずつ特徴を除去することができ、一連の残りの特徴をシャッフルし直すことができる。その後、改善が得られたかどうか、分類器性能を調べることができる。性能が改善された後にのみ、特徴の新たな組み合わせが選択される。そのような特徴削除段階の後に、SFSアルゴリズムを実行して、新たな特徴を追加することができる。この特徴追加及び削除サイクルは、特定の特徴部分集合の性能が最大にされるまで繰り返される。
例えば、そのような過程によって設計される検出器100の一実施形態を、無効呼気努力非同期性を検出するための特徴の部分集合を用いて実現することができる。そのような部分集合は、PW線形近似電力、PW距離流最大最小、PW体積偏差、Taui及びPW距離比を含むことができる。呼吸装置センサデータから、これらの特徴のための値を呼吸毎に計算し、対応する1組のしきい値と比較して、1つ又は複数の呼吸における無効呼気努力非同期性事象の存在を検出することができる。付加的な特徴集合例は、本明細書において更に詳細に検討される。
上記の方法に基づいて、肺疾患病棟の23人の患者からの5627回の呼吸が調査された。患者は、従来の人工呼吸及び非侵襲的な人工呼吸(NIV)の両方を受けていた。患者は、深刻な呼吸障害から回復した後にNIVを、又はウィーニングの進行した段階にお
いて従来の換気を受けていた。被検者毎に、10〜20分の呼吸データが得られた。以下のトレースが得られた。マスクと人工呼吸器のYピースとの間に配置されるか、又はYピースに配置される熱線型呼吸流量計及び差圧変換器を用いて、気道開口時の流れが測定された。呼吸流量計とフェースマスク又は気管内チューブとの間のサイドポートから気道内圧が測定された。バルーンカテーテルシステムを用いて、食道内圧及び胃内圧が測定された。このために、食道の下3分の1に食道バルーンが配置され、0.5mlの空気で満たされ、胃バルーンが1mlの空気で満たされた。閉鎖試験を用いて、バルーンが適切に配置されていることを確認した。経横隔膜圧(Pdi)が、胃内圧(Pga)と食道内圧(Pes)との間の差として計算された。
各呼吸時期(instance)を自動的に区分するために、処理装置を用いて、データにセグメント化アルゴリズムが適用された。図10に示されるように、プログラムされた状態機械は4つの状態を含み、流れ及び体積信号(図10の「流れ」及び「体積」条件として示される)を解析して、各吸気の開始時点及び終了時点を特定した。この特定は、流れ及び体積条件に基づいて、状態機械が図10に示される「確認済み吸気」状態1010及び「確認済み呼気」状態1020に入ることに対応する。状態図論理の条件において示される、選択された流れしきい値及び体積しきい値は、α=0.05L/s及びβ=150mLである。呼吸を区分する他の方法を実施することもできる。
カスタム設計されたグラフィカルユーザインターフェース(Matlab)を用いて、非同期性、及び呼吸区分の正しさの視覚的なスコア化が、人工呼吸を専門とする一人の医師によって実行された。代替的には、自動コンピュータシステムを利用して、非同期性のスコア化を計算することもできる。
CompFlow:
オフセット及び漏れを補償された患者流れデータ
Pao:
気道における圧力
Pdi:
経横隔膜圧
Ppl:
胸腔内圧
Pab:
腹圧
Inspirations:
呼吸毎の吸気の開始を区分する一連の指標
Expirations:
呼吸毎の呼気の開始(したがって、吸気の終了)を区分する一連の指標
AsynchronyClass:
非同期性が存在する場合には、その非同期性のタイプを指示する、各呼吸に指定される一連のラベル
Fs:
デフォルトで100Hzである、データのサンプリングレート
Filename:
固有ファイル識別子
正常トリガー(Normal Trigger):
人工呼吸器のトリガーが患者の努力の開始に対して適切に調整される。
正常吸気(Normal Insp):
吸気中に人工呼吸器と患者との間の相互作用の調和が取れている。
正常サイクル(Normal Cycle):
人工呼吸器の循環が患者の努力の終了に対して適切に調整される。
正常呼気(Normal Exp):
呼気中に人工呼吸器と患者との間の相互作用の調和が取れている。
無効吸気努力(Insp. Ineffective Effort):
人工呼吸器がトリガーされた後に換気に伴うPdiの正の振れが開始し、吸気支援を送達しつつあり、結果として流れトレース内の振れが増加する。
無効呼気努力(Exp. Ineffective Effort):
呼気中に換気に伴うPdiの正の振れが生じたが、その後に、人工呼吸器からの吸気支援がなかった。
無効複数努力(Multiple Ineffective Efforts):
呼気中に換気に伴うPdiの2つ以上の正の振れが生じるが、その後に、人工呼吸器からの吸気支援はない。
後期循環(Late Cycling):
呼気中にPdiにおいて換気に伴う正の振れが生じるが、その後、150msよりも長い時間が経過するまで、人工呼吸器からの吸気圧支援がない。そのPdi増加は、患者努力の開始が、デバイスが圧力支援を送達してから150msよりも長い時間が経過したことを示す。
後期トリガー(Late Trigger):
患者の吸気努力の終了を過ぎて人工呼吸器の吸気時間が延長される。例えば、Tiexcessが患者努力の終了を過ぎて人工呼吸器の吸気時間の延長であり、Tipatが、患者吸気努力の持続時間である場合、時間Tiexcessが時間Tipatの半分よりも長い(Tiexcess>Tipat/2)ときに、後期トリガーが存在するとみなすことができる。
早期循環(Early Cycling):
患者の換気に伴うPdiの振れの終了前に人工呼吸器による吸気支援が終了し、それは患者の努力がデバイスの人工呼吸を過ぎて延長されることを示す。
自動トリガー(Auto-trigger):
呼吸治療装置又は人工呼吸器によって吸気支援が送達されるが、それに付随してPdiの振れは生じない。振れがあれば患者努力を示すことになったであろう。これは、患者によってトリガーされなかった呼吸をデバイスが送達したことを指示するとみなすことができる。
ダブルトリガー(Double Trigger):
換気に伴うPdiの一度の振れにわたって2度の人工呼吸が送達される。第1のサイクルは、患者によってトリガーされ、非常に短い呼気時間だけ第2のサイクルから分離され、その時間は、先行する正常な呼吸の平均吸気時間の約半分未満であると定義することができる。
咳(Cough):
患者が咳をしており、これは腹部努力による呼気内の大きな負のスパイクによって示される。
気道閉塞(Airway Obstruction):
上気道が概ね閉塞される。それは、患者努力に付随して流れが平坦であるか、若しくは流れが生じないことによって示されるか、又は主に呼気において生じる嚥下動作中に短時間だけ示される。
時限呼吸(Timed Breath):
人工呼吸器によってトリガーされる強制的な呼吸。
破棄(Discard):
データが破損しており、使用するのに適していない。
不明(Dont know):
事象/活動が曖昧であり、精査する必要がある。
その後、その特徴データは、上記のようなプログラムされたパルツェン窓推定器及び特徴部分集合選択器を有する処理装置に適用された。試験時に、データを解析して、無効努力非同期性事象分類器のための特徴集合を作成した。残りの非同期性事象のための付加的な特徴集合も同じように作成することができる。
作成された非同期性分類器の結果を評価するために、クロス−フォールド検証が適用された。このために、一人を除く全ての患者からの特徴の上位集合が、検出器/分類器を作成するためのトレーニングデータを形成した。その後、特徴の部分集合を用いる分類器を、除外された患者の対応する特徴データに関して試験した。この過程を、全ての患者に対して23回繰り返し、それにより、一人の患者をトレーニングデータから除外し、各繰返しにおいて自動非同期性検出システムを試験するために確保した。言い換えると、この場合、より大きな患者のグループからのデータを用いて自動的に作成された分類器を用いて
、除外された患者のデータからの非同期性事象を自動的に検出した。その後、検出器/分類器の性能を全体的に推定するために、全23パスにわたって、精度、感度、特異度、陽性予測度及び陰性予測度の値、及びコーエンのカッパ(Cohen’s kappa)係数を平均した。
以下の表IIIは、無効努力非同期性事象を検出するために作成された特徴集合を用いて、自動非同期性検出器によって行なわれた検出のための陽性予測度、陰性予測度、感度及び特異度結果を含む。検出器の性能を、5627回の呼吸の場合に手動で注釈されたデータと比較した。また、各パラメータが計算可能であった記録の数Nも示す。その検出器例の場合に選択した特徴集合は、順番に、1.PW線形近似電力;2.PW距離流最大最小;3.PW体積偏差;4.Taui;5.PW距離比であった。
23人の被検者のデータベースを用いて、患者−人工呼吸器相互作用における非同期性の主な形態を検出するための非侵襲的方法を設計し、専門家に基づく分類システムと比較した。
む。
検出器のいくつかの実施形態において、1つ又は複数の特定の非同期性事象の場合に、特徴集合を具体的に考案することができる。例えば、多くの場合に、非同期性は、圧力信号及び流れ信号上の不規則性又は摂動によって特徴付けられる。具体的には、無効呼気努力事象(eIEs)に関して、これらの不規則性は呼気中に生じる。これらの不規則性の信号対雑音比は、一般的に、圧力信号上よりも流れ信号上で高いので、特徴集合を導出するための主要信号として流れを用いることができる。このために、約0.1秒の時定数を有するセグメント化移動平均フィルタを呼吸相毎に別個に流れ信号に適用することができる。呼気中の不規則性を特定するために、呼吸の呼気形状の、より「正常な」予測される軌跡からの流れ曲線の著しい偏差を導出することができる。呼気によって予測されるこの軌跡をΘと呼ぶ。予測される軌跡を用いて、以下のような減算によって、フィルタリングされた流れ信号
フィルタリングされた流れ信号から500msの間隔において極小値を得ることができる。最大呼気流と呼気の終了との間でこれらの極小値から補間することによって、Θintを導出することができる。図14は、無効呼気努力を含む呼気サンプルに適用される方法を示す。この図において、フィルタリングされた呼気流データ
後に生じるデータの500ms間隔において極小値を見つけること、及び極小値間を補間して、元の軌跡よりも滑らかな軌跡を導出することを含む。
最大呼気流の位置以降の呼気流データの残り部分に対して、区分的双線形近似を実行することができる。この手順は、a−15及びb−15として示される2つの線形部分に対するデータの最小二乗当てはめを含むことができ、それらの部分は場所kにおいてL字曲がり(elbow)又は折れ点によって連続するように連結することができる。最も良好であ
り、かつ最も適切な当てはめを提供できるようにするために折れ点が必要とされる場所を判定するために、最初のサンプルから、そのデータの長さの3分の1に等しいサンプルまで順次に、kの値を試験することができる。試験条件は、データと当てはめられた値との間の差の二乗平均平方根とすることができ、最小条件値を返すkを選択することができる。kの場所は呼気の最初の3分の1に限定することができる。なぜなら、典型的な呼気プロファイルは、この名目的な期間内で最も際立ってその曲率を変更するためである。さらに、無効努力は、呼気のその後の3分の2の間に最も一般的に生じる傾向があった。Φpwの計算において無効努力を際立たせるために、無効努力の特徴に関連する領域の周囲において高い分散を有する線形当てはめが望ましかった。kの配置に関して制限が加えられなかった場合には、無効努力を含む呼気に対して、最も良いkが無効努力の形態自体の中に位置することになり、それゆえ、それを増強するのに、その手順は不十分になるであろう。信号Θpwは、第2の線形成分b−15とのその最初の交差部分までのフィルタリングされた流れと、この交差部分を越えるb−15の残りの部分とを連結することによって導出することができる。図15は、図14に示されるのと同じサンプルに適用される方法を示す。したがって、図15では、フィルタリングされた呼気流データ
d−16:[dx,dy]、最大値の直前に生じる正の勾配を有するゼロ交差;
e−16:[ex,ey]、最大値;
f−16:[fx,fy]、最大値の直後に生じ、最小値の直前においても生じる負の勾配を有するゼロ交差;及び
g−16:[gx,gy]、最小値。
c−17:[cx,cy]、フィルタリングされた流れ
d’−17:[dx,d’y]、無効努力の開始
e’−17:[ex,e’y]、無効努力のピーク値
g’−17:[gx,g’y]、無効努力の完了
電力Φpw:
この特徴は、以下の式によって与えられるΦintの電力(RMS)とみなすことができる。
電力(2/3)Φint:
この特徴は、Φintの最後の3分の2の電力(RMS)とみなすことができる。
電力Φpw:
この特徴はΦpwの電力(RMS)とみなすことができる。
積分Φpw:
この特徴は、等価な整流後のΦpwの積分とみなすことができる。
勾配−a:
この特徴は、第1の線形に当てはめられた部分、a−15の勾配とみなすことができる。
勾配−b:
この特徴は、第2の線形に当てはめられた部分、b−15の勾配とみなすことができ
る。
振幅p−tΦpw:
この特徴は、Φpwの最大値と最小値との間の垂直距離ey−gyとみなすことができる。
持続時間p−tΦpw:
この特徴は、Φpwの最大値と最小値との間の水平距離gx−exとみなすことができる。
volIE:
この特徴は、無効努力中に動かされる空気の体積とみなすことができる。これは、曲線d−16→e−16→f−16下の正の面積と、d−16→f−16→g−16→d−16によって囲まれる面積の絶対値とを加算することによって、又は線d’−17→g’−17に対して弧d’−17→e’−17→g’−17を積分することによって計算することができる。
zxUpCount:
この特徴は、正の傾きを有する、Φpwのゼロ交差の数とみなすことができる。
maxFlowIE:
この特徴は、無効努力において達する最大流れの値e’yとみなすことができる。
heightIE:
この特徴は、指標e’y及びg’yに対応する、
durIE:
この特徴は、無効努力の持続時間gx−dxとみなすことができる。
rangeP−P:
この特徴は、呼気における最大呼気ピークと無効努力における極大値との間の垂直距離e’y−cyとみなすことができる。
durP−P:
この特徴は、呼気における最大呼気ピークと無効努力における極大値との間の水平距離ex−cxとみなすことができる。
ampRatio:
この特徴は、heightIEとrangeP−Pとの比とみなすことができる。
volRatio:
この特徴は、無効努力中に動かされる空気の体積volIEと、全呼気体積volEとの比とみなすことができる。
durRatio:
この特徴は、無効努力持続時間durIEと呼気の長さTeとの比とみなすことができる。
locationIE:
この特徴は、exと呼気の長さTeとの比として計算される呼気の無効努力の場所とみなすことができる。
特徴毎の値の範囲及び対応するヒストグラムを計算することができる。特徴値は、その範囲の約5%に等しいビン幅に基づいてビン番号を割り当てることができる。その後、最も密度の高いビン番号にビン幅を乗算して、最小特徴値に加算した値として、特徴モード値を計算することができる。したがって、先に検討された他の特徴と同様に、その後、いくつかの実施形態では、複数の患者から求められた各特徴に対する特徴モード値を、検出器によって計算される特定の特徴と比べるときに非同期性事象を検出するためのしきい値として実現することができる。しかしながら、いくつかの実施形態では、各特徴に対する特徴モード値は、一人の特定の患者の過去のデータに対して具体的に求められ、今後の検出のためにその特定の患者とともに利用することができる。
ダブルトリガーを特徴付けるのは、圧力信号上に「うさぎの耳(rabbit-ears)」パタ
ーンを形成するための迅速な再トリガーである。このパターンは、適切な検出器によって用いるための特徴集合を考案するために考慮に入れることができる。この関連で、流れ信号は一般的に「うさぎの耳」パターンに従うことになり、吸気の遅れを示すギザギザのプロファイルを有し、そのプロファイルは呼吸全体にわたって正のままであるか、又は短時間だけ呼気に入る場合があり(誤った呼気)、その後、再トリガーに付随する吸気に戻る(図5を参照)。呼吸フレーマ(breath framer)は、このパターンを単一の吸気に関連
すると認識することが望ましい。しかしながら、その流れが加圧間で負になり、その対応する体積が約150mLよりも大きい場合には、2つの呼吸がセグメント化される可能性がある。
この特徴は、約5cmH2Oよりも大きな有意な最小値によって分離される有意な最大値の数とみなすことができる。シミュレートされたリアルタイムのピーク−トラフ発見ア
ルゴリズムが以下に説明される。f(x)が信号を表し、xがデータであるとすると、各xに関して、以下の動作が行われる。
1.f(x)>Tmaxである場合には、Tmax=f(x)とする。Tmaxは現在の一時的な最大値であり、保持変数としての役割を果たす。
2.f(x)<Tminである場合には、Tmin=f(x)とする。Tminは現在の一時的な最小値であり、保持変数としての役割を果たす。
(ステップ(1)及び(2)は、雑音の周囲で振動する場合がある。TminとTmaxとの間の有意な差が明らかになるまで、Lmax及びLmin、すなわち、極大値及び極小値は確認されない。)
3.Tmax−Tmin>5cmH2Oである場合には、Lmax=Tmax及びLmin=Tminを設定する。
4.ピークから降下し始めており、かつf(x)がLmaxとLminとの間の範囲の75%未満である場合には、降下フラグを設定し、上昇フラグを無効にし、一時的変数をリセットして、新たな1組のLmax及びLmin値の記憶を確認する。
5.トラフから上昇し始めており、かつf(x)が最新のLmaxとLminとの間の中間点よりも大きい場合には、上昇フラグを設定し、降下フラグを無効にして、Lmin=Tmin及びTmax=f(x)を設定する。
6.次のデータで繰り返す。
この特徴は、有意な最大値間で経過した時間とみなすことができる。
この特徴は、吸気中に生じる全呼気体積とみなすことができる。これは、ほとんどの場合に0mLよりも大きくなるが、誤った呼気を含む、ダブルトリガーの場合に150mL未満になると考えられる。
この特徴は、現在の呼気時間と、先行する2分間にわたって計算される平均呼気時間との比とみなすことができる。誤った呼気体積が150mLよりも大きい場合があり、呼吸フレーマがその呼吸を誤って分割することも稀に生じる場合がある。この場合、採点者は、最初の呼吸をダブルトリガーと分類するように指示された。この場合、誤った呼気体積は、吐出される平均体積に比べて小さくなることが予想され、正常な呼吸とダブルトリガー呼吸とを分離する超平面に寄与する。
上記のように、特徴集合又は部分集合は、呼吸機構に基づく特徴を含むことができる。いくつかの実施形態では、これらの特徴は、検出器100のプロセッサによって自動的に判定することができる。この関連で、上記のような特徴集合の場合の抵抗R及びコンプライアンスC値の自動判定を、多重線形回帰法によって計算することができる。
本形において、以下のように表記することができる。
られ、記録することもできる。したがって、本技術の処理デバイス又は呼吸治療装置は、例えば、呼吸毎にこれらの値を計算し、時間の経過とともにこのデータを記録することができる。それらの値は、複数の呼吸にわたって、又は所望の時間期間(例えば、1時間又は1つの治療セッション)にわたって、又は呼吸治療装置による複数の治療セッションにわたって平均することもできる。それらの値は、抵抗及びコンプライアンス値の傾向を評価できるように、出力することができる(例えば、別の処理装置に対して、ディスプレイに対して、かつ/又はメモリ記憶装置に対して)。本明細書において検討される制御実施態様に加えて、それらの値は、呼吸治療装置の制御パラメータに対して自動調整を行なうための付加的な基礎としての役割を果たすこともできる。例えば、それらの値は、患者を治療するための呼吸治療デバイスの圧力設定(例えば、圧力支援(PS)及び/又はPEEP)の自動又は手動滴定のために用いることができる。この関連で、それらの値は、呼吸治療装置の呼気終末陽圧(PEEP)及び/又は圧力支援の制御パラメータを決定し、変更し、かつ/又は設定する自動アルゴリズムのための基礎としての役割を果たすことができる。
1.圧力支援PSを更に用いることなく、肺胞の最大の漸増を確保するために、より高い値(例えば、10cmH2O〜15cmH2O)において、呼吸治療装置のPEEP制御パラメータが初期化される。
2.その後、PEEPパラメータがデクリメントされ(例えば、呼吸毎に)、コンプライアンスが求められる1つ又は複数の呼吸の関連するそのPEEPパラメータに対して、対応するコンプライアンス値がステップ毎に求められるか、又は監視される。
3.結果として生成されるコンプライアンスの傾向を用いて、著しい減少を示す変曲点が位置特定される。
4.適切なPEEPパラメータが、例えば、変曲点に対応する圧力レベルよりも1インクリメント分高い圧力レベルとして選択される。この変曲点は、図19のグラフにおいて、矢印a−19で示される。
1.PSを更に用いることなく、肺胞の最大の漸増を確保するために、より高い値(例えば、10cmH2O〜15cmH2O)において、PEEP制御パラメータが初期化される。
2.その後、各ステップにおいて監視されるコンプライアンスにおいて著しい降下が観測されるまで、PEEPパラメータがインクリメントされる(例えば、呼吸毎)。
3.変曲点に対応する圧力レベルよりも1インクリメント分低い圧力レベルのような、適切な最大PS限度が選択される。これも、図19において、矢印b−19において示される変曲点で示される。
本技術のいくつかの実施形態では、人工呼吸器−患者非同期性事象の一般的な発生だけ
でなく、図3〜図9において例示された非同期性事象のうちの2つ以上のような異なるタイプの非同期性事象を検出するために、自動方法が実施される。複数の異なる非同期性事象のこの検出は、人工呼吸器又は他の呼吸治療デバイスによる換気補助の送達中に、適切なセンサによって測定される流れ信号及び/又は圧力信号からのデータの自動処理によって実施することができる。例えば、異なる事象の検出は、例えば、呼吸数に基づく特徴、体積に基づく特徴、呼吸機構に基づく特徴、呼気流形態に基づく特徴、電力に基づく特徴、又は本明細書において参照される他の特徴等を含む、圧力及び/又は流れデータによって導出可能である1組の検出変数を予め決定することに基づくことができる。例えば、そのような検出変数は、以下の検出変数例:RR呼吸、RR比、IE比、VolI、VolE、breathLeak、Vol比、PEEPii、Ri、Ci、Taui、PEEPie、Re、Ce、Taue、InterpMinima、InterpMinima−2/3、PW線形近似電力、PW体積偏差、PW距離流最大最小、PW距離比、電力Φint、電力(2/3)Φint、電力Φpw、積分Φpw、勾配−a、勾配−b、振幅p−tΦpw、持続時間p−tΦpw、volIE、zxUpCount、maxFlowIE、heightIE、durIE、rangeP−P、durP−P、ampRatio、volRatio、durRatio、locationIE,peaksCount、timeElapsed、falseExpVol、及び/又はexpRatioのうちのいずれか1つ又は複数とすることができる。
か否かを検出することができる。処理装置又は呼吸治療装置は更に、ポストトリガー努力、ダブルトリガー、自動トリガー、後期トリガー、早期循環及び/又は後期循環のうちの1つまたは複数のような他のタイプの非同期性事象を検出するか、又はスコア化することができる。
図11を参照すると、本非同期性検出技術は、人工呼吸器又は他の呼吸治療装置のような、呼吸治療装置1102を用いて実施することができ、その装置は、治療動作と患者呼吸とを同期させる。そのような装置は、サーボ制御式送風機1104のような流れ発生器を含むことができる。送風機1104は通常、給気口と、モータ(図示せず)によって駆動されるインペラとを備えることができる。
ションでは、この流れ信号を調整して、オフセット及び漏れを補償することができる。装置の方法の目的を果たすために、他のセンサを利用して、流れ又は圧力を指示するデータを生成することもできる。例えば、いくつかの実施形態では、装置は、経横隔膜圧を表す信号を生成する経横隔膜圧センサを含むこともできる。同様に、装置は、オプションでは、胸腔内圧及び/又は腹圧を表す1つ又は複数の信号を生成するのに適した1つ又は複数のセンサも含むことができる。
処理装置(例えば、コンピュータ又はコントローラ1112)のシステムアーキテクチャ例が図12のブロック図に示される。そのシステムアーキテクチャは、非同期性検出を有する呼吸治療装置コントローラとしての役割を果たす場合があるか、又はより単純に、専用コンピュータのようなスタンドアローンの非同期性検出器としての役割を果たす場合がある。図において、検出デバイス1206は、1つ又は複数のプログラマブルプロセッサ1208を有する汎用コンピュータによって実現することができる。また、そのデバイスは、先に検討されたような検出方法からのデータ(例えば、非同期性事象及び情報等)、本明細書において説明されるような結果又はグラフを、モニタ又はLCDパネルのようなディスプレイに出力するためのディスプレイインターフェース1210も含むことができる。データを入力するために、又は別の方法で本明細書において記述される方法を起動又は動作させるために、ユーザ制御/入力インターフェース1212、例えば、キーボード、タッチパネル、制御ボタン、マウス等を含むこともできる。また、そのデバイスは、上記の方法のプログラミング命令、流れデータ、圧力データ、非同期性データ、特徴集合計算アルゴリズム、特徴部分集合選択アルゴリズム、特徴集合値及び他の出力又は入力のようなデータを受信/送信するための、バスのようなセンサ又はデータインターフェース1214も含むことができる。
なお、原出願の出願当初の特許請求の範囲は以下の通りである。
(請求項1)
同期した呼吸治療の送達を制御する呼吸治療装置の非同期性を検出するための自動処理方法であって、
前記呼吸治療装置と結合された少なくとも1つのセンサの信号から導出されるデータを用いて特徴集合の検出値を求めることと、
プロセッサを用いて、前記検出値の特徴集合を1組のしきい値と比較することと、
前記プロセッサを用いて、前記比較に基づいて、前記呼吸治療装置と患者呼吸サイクルとの間の非同期性事象の発生を判定することと、
を含む、方法。
(請求項2)
前記検出値の特徴集合は、呼吸数に基づく特徴を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項3)
前記検出値の特徴集合は、呼吸量に基づく特徴を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項4)
前記検出値の特徴集合は、呼吸機構に基づく特徴を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項5)
圧力指標、流れ指標、及び体積指標に基づいて、抵抗値及びコンプライアンス値を求めることを更に含む、請求項4に記載の方法。
(請求項6)
前記判定することは、多重線形回帰処理を含む、請求項5に記載の方法。
(請求項7)
前記求められた抵抗値及びコンプライアンス値の精度を評価することを更に含む、請求項6に記載の方法。
(請求項8)
前記精度を評価することは、決定係数を計算すること、及び該係数をしきい値と比較することを含む、請求項7に記載の方法。
(請求項9)
前記抵抗値及びコンプライアンス値を求めることは、検出された呼吸サイクルの一部分から取り込まれる指標に基づく、請求項6に記載の方法。
(請求項10)
前記一部分は呼気部分である、請求項9に記載の方法。
(請求項11)
前記一部分は、一回換気量の或るパーセンテージが吐出される呼気の初期部分である、請求項10に記載の方法。
(請求項12)
前記パーセンテージは約85パーセント〜90パーセントの範囲内にある、請求項11に記載の方法。
(請求項13)
前記検出値の特徴集合は、呼気流形態に基づく特徴を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項14)
前記比較に基づいて複数の異なる非同期性事象を判定することを更に含む、請求項1に記載の方法。
(請求項15)
前記非同期性事象は、無効呼気努力事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項16)
前記検出値の特徴集合は、(a)最大呼気流の位置以降の呼気の残りの部分の区分的双線形近似の電力、(b)移動平均呼気流の最大値と最小値との間の距離、(c)整流され、トレンドを除去された呼気流移動平均の積分、(d)吸気時定数、及び(e)前記距離及びピーク呼気流の或る割合を含む、請求項15に記載の方法。
(請求項17)
前記無効努力事象中に動くガスの体積を求めることを更に含む、請求項15に記載の方法。
(請求項18)
前記非同期性事象は事後トリガー努力事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項19)
前記非同期性事象はダブルトリガー事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項20)
前記特徴集合は、最大値カウント、及び最大値間で経過した時間を含む、請求項19に記載の方法。
(請求項21)
前記非同期性事象は自動トリガー事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項22)
前記非同期性事象は後期トリガー事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項23)
前記非同期性事象は早期循環事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項24)
前記非同期性事象は後期循環事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項25)
前記非同期性事象は無効吸気努力事象を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項26)
前記プロセッサは前記呼吸治療装置のコントローラを含み、前記センサは流れセンサを含み、前記コントローラは、前記流れセンサの信号を用いて呼吸サイクルを検出し、かつ前記呼吸治療をもたらすための流れ発生器制御信号を生成するように構成される、請求項1に記載の方法。
(請求項27)
前記呼吸治療装置は人工呼吸器を含む、請求項26に記載の方法。
(請求項28)
前記コントローラは、前記非同期性事象の発生に基づいて、前記呼吸治療を送達するための制御パラメータを自動的に変更するように構成される、請求項27に記載の方法。
(請求項29)
前記制御パラメータはトリガーしきい値を含む、請求項28に記載の方法。
(請求項30)
前記制御パラメータは循環しきい値を含む、請求項29に記載の方法。
(請求項31)
前記特徴集合が特徴の上位集合の部分集合を含むように該特徴集合を選択することを更に含み、
前記選択することは、プロセッサを用いて、複数の呼吸治療装置で確立される複数の呼吸のデータにおいて生じる既知の非同期性事象のための前記上位集合の値を評価することを含む、請求項1に記載の方法。
(請求項32)
前記評価することは、パルツェン窓評価によって前記上位集合の値を用いて事後確率を計算することを含み、前記上位集合の値群は、値を繰返し包含及び除去することによって選択される、請求項31に記載の方法。
(請求項33)
同期した呼吸治療と呼吸サイクルとの間の非同期性を検出するための装置であって、
前記呼吸治療装置と結合された少なくとも1つのセンサの信号から導出される検出値の特徴集合を表すデータを含むメモリと、
前記データにアクセスするためのプロセッサであって、
前記検出値の特徴集合の前記データと前記メモリの1組のしきい値との比較、
前記比較に基づく前記呼吸治療装置と患者呼吸サイクルとの間の非同期性事象の発生の判定、及び
前記非同期性事象の発生を表す出力の生成、
を制御するように構成される、プロセッサと、
を備える、装置。
(請求項34)
呼吸可能ガスの流れを患者に搬送するための患者インターフェースと、
前記患者インターフェースと結合され、該患者インターフェースを通る前記呼吸可能ガスの流れを生成するための流れ発生器と、
前記患者インターフェースを通る患者流を示す信号を与えるための変換器と、
を更に備え、
前記プロセッサは前記流れ発生器のコントローラを含み、該コントローラは、前記流れセンサの信号を用いて呼吸サイクルを検出し、前記呼吸治療をもたらすための流れ発生器制御信号を生成するように構成される、請求項33に記載の装置。
(請求項35)
前記検出値の特徴集合は、呼吸数に基づく特徴を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項36)
前記検出値の特徴集合は、呼吸量に基づく特徴を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項37)
前記検出値の特徴集合は、呼吸機構に基づく特徴を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項38)
前記プロセッサは、圧力指標、流れ指標、及び体積指標に基づいて抵抗値及びコンプライアンス値を求めるのを制御するように構成される、請求項37に記載の装置。
(請求項39)
前記プロセッサは、前記圧力指標、前記流れ指標、及び前記体積指標の多重線形回帰処理を制御するように構成される、請求項38に記載の装置。
(請求項40)
前記プロセッサは、前記求められた抵抗値及びコンプライアンス値の精度の評価を制御するように更に構成される、請求項39に記載の装置。
(請求項41)
前記精度の評価は、決定係数を計算すること、及び該係数をしきい値と比較することを含む、請求項40に記載の装置。
(請求項42)
前記抵抗値及びコンプライアンス値を求めることは、検出された呼吸サイクルの一部分から取り込まれる指標に基づく、請求項39に記載の装置。
(請求項43)
前記一部分は呼気部分である、請求項42に記載の装置。
(請求項44)
前記一部分は、一回換気量の或るパーセンテージが吐出される呼気の初期部分である、請求項43に記載の装置。
(請求項45)
前記パーセンテージは、約85パーセント〜90パーセントの範囲内にある、請求項44に記載の装置。
(請求項46)
前記検出値の特徴集合は、呼気流形態に基づく特徴を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項47)
前記比較に基づいて複数の異なる非同期性事象を判定することを更に含む、請求項34に記載の装置。
(請求項48)
前記非同期性事象は、無効呼気努力事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項49)
前記検出値の特徴集合は、(a)最大呼気流の位置以降の呼気の残りの部分の区分的双線形近似の電力、(b)移動平均呼気流の最大値と最小値との間の距離、(c)整流され、トレンドを除去された呼気流移動平均の積分、(d)吸気時定数、及び(e)前記距離及びピーク呼気流の或る割合を含む、請求項48に記載の装置。
(請求項50)
前記特徴集合は、前記無効努力事象中に動くガスの求められた体積を含む、請求項48に記載の装置。
(請求項51)
前記非同期性事象は事後トリガー努力事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項52)
前記非同期性事象はダブルトリガー事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項53)
前記特徴集合は、最大値カウント及び最大値間で経過した時間を含む、請求項52に記載の装置。
(請求項54)
前記非同期性事象は自動トリガー事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項55)
前記非同期性事象は後期トリガー事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項56)
前記非同期性事象は早期循環事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項57)
前記非同期性事象は後期循環事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項58)
前記非同期性事象は無効吸気努力事象を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項59)
前記コントローラは、前記非同期性事象の発生に基づいて、前記呼吸治療を送達するための制御パラメータを自動的に変更するように構成される、請求項34に記載の装置。
(請求項60)
前記制御パラメータはトリガーしきい値を含む、請求項59に記載の装置。
(請求項61)
前記制御パラメータは循環しきい値を含む、請求項59に記載の装置。
(請求項62)
前記呼吸治療装置は人工呼吸器を含む、請求項34に記載の装置。
(請求項63)
前記プロセッサは、前記特徴集合が特徴の上位集合の部分集合を含むように該特徴集合の選択を制御するように更に構成され、
前記選択は、複数の呼吸治療装置で確立される複数の呼吸のデータにおいて生じる既知の非同期性事象のための前記上位集合の値を評価することを含む、請求項33に記載の装置。
(請求項64)
前記評価することは、パルツェン窓評価によって前記上位集合の値を用いて事後確率を計算することを含み、前記上位集合の値群は、値を繰返し包含及び除去することによって選択される、請求項63に記載の装置。
(請求項65)
同期した呼吸治療と呼吸サイクルとの間の非同期性を検出するためのシステムであって、
呼吸治療装置の使用からもたらされる1つ又は複数の圧力変換器信号から導出されるデータを処理する処理手段を備え、該処理手段は、(a)前記データから計算される検出値の特徴集合を1組のしきい値と比較し、(b)前記比較に基づいて、前記呼吸治療装置と患者呼吸サイクルとの間の非同期性事象の発生を判定するように構成される、システム。
(請求項66)
前記特徴集合が特徴の上位集合の部分集合を含むように該特徴集合を選択する分類手段を更に備え、
前記選択は、複数の呼吸治療装置によって確立される複数の呼吸のデータにおいて生じる既知の非同期性事象のための前記上位集合の値を評価することを含む、請求項65に記載のシステム。
(請求項67)
前記処理手段は、呼吸治療装置に結合された少なくとも1つのセンサの信号から導出されるデータを用いて前記特徴集合の検出値を計算するように更に構成される、請求項66に記載のシステム。
(請求項68)
前記検出値の特徴集合は、(a)呼吸数に基づく特徴、(b)呼吸量に基づく特徴、(c)呼吸機構に基づく特徴、(d)呼気流形態に基づく特徴からなる一群の特徴のうちの2つ以上の特徴を含む、請求項67に記載のシステム。
(請求項69)
前記非同期性事象の発生は、(a)無効呼気努力事象、(b)事後トリガー努力事象、(c)ダブルトリガー事象、(d)自動トリガー事象、(e)後期トリガー事象、(f)早期循環事象、及び(g)後期循環事象からなる一群の非同期性事象のうちの1つの非同期性事象を含む、請求項65に記載のシステム。
(請求項70)
呼吸可能ガスの流れを搬送するインターフェース手段と、
前記インターフェース手段と結合され、前記呼吸可能ガスを生成する流れ発生手段と、
前記圧力変換器信号を生成するための流れセンサと、
を更に備え、
前記処理手段は、前記流れ発生手段を制御して、同期した呼吸治療を提供するように更に構成される、請求項65に記載のシステム。
(請求項71)
前記同期した呼吸治療は呼吸支援換気である、請求項70に記載のシステム。
(請求項72)
プロセッサ可読情報を有する情報保持媒体であって、該プロセッサ可読情報は、同期した呼吸治療と呼吸サイクルとの間の非同期性を検出するための装置を制御し、該プロセッサ可読情報は、
前記呼吸治療装置と結合された少なくとも1つのセンサの信号から導出されるデータを用いて特徴集合の検出値にアクセスするための制御命令と、
前記検出値の特徴集合を1組のしきい値と比較するための制御命令と、
前記比較に基づいて前記呼吸治療装置と患者呼吸サイクルとの間の非同期性事象の発生を判定するための制御命令と、
を含む、情報保持媒体。
(請求項73)
流れ指標及び圧力指標に基づいて呼吸抵抗及びコンプライアンスを推定するための呼吸治療装置であって、
流れ及び圧力を表す信号を生成するための1つ又は複数のセンサと、
前記1つ又は複数のセンサと結合されたプロセッサであって、
前記流れ信号のデータから呼吸サイクルの呼気部分を検出することと、
前記検出された呼気部分に対応する流れ指標、圧力指標、及び体積指標を用いて、抵抗値及びコンプライアンス値を計算することと、
を制御するように構成される、プロセッサと、
を備える、呼吸治療装置。
(請求項74)
前記検出された呼気部分は、呼気サイクルにおいて開始し、該呼気サイクルの場合に吐出される一回換気量が約85パーセント〜90パーセントの範囲内の限度を超えるときに終了する、請求項73に記載の呼吸治療装置。
(請求項75)
前記計算は、前記流れ指標、前記圧力指標、及び前記体積指標を表すデータを用いる多重線形回帰過程を含む、請求項74に記載の呼吸治療装置。
(請求項76)
前記抵抗値及び前記コンプライアンス値は呼吸過程毎に計算される、請求項75に記載の呼吸治療装置。
(請求項77)
前記プロセッサは、前記求められた抵抗値及びコンプライアンス値の精度の評価を制御するように更に構成される、請求項74に記載の呼吸治療装置。
(請求項78)
前記精度の評価は、決定係数を計算すること、及び該決定係数をしきい値と比較することを含む、請求項77に記載の呼吸治療装置。
(請求項79)
前記プロセッサは、該プロセッサの前記計算によって求められた複数のコンプライアンス値に基づいて、PEEP制御パラメータを求めることを制御するように更に構成される、請求項73に記載の呼吸治療装置。
(請求項80)
前記プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対して繰り返される変更を制御し、その間に複数の圧力指標及び流れ指標が求められ、前記複数のコンプライアンス値は、該複数の圧力指標及び流れ指標に基づいて求められる、請求項79に記載の呼吸治療装置。
(請求項81)
前記PEEP制御パラメータを求めることは、前記複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含む、請求項80に記載の呼吸治療装置。
(請求項82)
前記プロセッサは、該プロセッサの前記計算によって求められた複数のコンプライアンス値に基づいて、最大圧支援限界を求めることを制御するように更に構成される、請求項73に記載の呼吸治療装置。
(請求項83)
前記プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対して繰り返される変更を制御し、その間に複数の圧力指標及び流れ指標が求められ、前記複数のコンプライアンス値は、前記複数の圧力指標及び流れ指標に基づいて求められる、請求項82に記載の呼吸治療装置。
(請求項84)
前記最大圧支援限界を求めることは、前記複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含む、請求項80に記載の呼吸治療装置。
(請求項85)
前記プロセッサと結合され、前記プロセッサからの制御信号に基づいて患者インターフェースに対して大気圧より高い圧力の呼吸可能ガスの流れを生成するための流れ発生器を更に含む、請求項76に記載の呼吸治療装置。
1104:送風機
1106:空気送達管
1108:マスク
1110:センサ
1112:コントローラ
Claims (32)
- 流れ指標及び圧力指標に基づいて呼吸抵抗及びコンプライアンスを推定するための呼吸治療装置であって、
流れ及び圧力を表す信号を生成するための1つ又は複数のセンサと、
前記1つ又は複数のセンサと結合されたプロセッサであって、
流れ信号のデータから呼吸サイクルの呼気部分を検出することと、
該検出された呼気部分に対応する流れ指標、圧力指標、及び体積指標を用いて、抵抗値及びコンプライアンス値を計算することと、
を制御するように構成される、プロセッサと、
を備える、呼吸治療装置。 - 前記検出された呼気部分は、呼気サイクルにおいて開始し、該呼気サイクルの場合に吐出される一回換気量が85パーセント〜90パーセントの範囲内の限度を超えるときに終了する、請求項1に記載の呼吸治療装置。
- 前記計算は、前記流れ指標、前記圧力指標、及び前記体積指標を表すデータを用いる多重線形回帰過程を含む、請求項1又は2に記載の呼吸治療装置。
- 前記抵抗値及び前記コンプライアンス値は呼吸過程毎に計算される、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、求められた抵抗値及びコンプライアンス値の精度の評価を制御するように更に構成される、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記精度の評価は、決定係数を計算すること、及び該決定係数をしきい値と比較することを含む、請求項5に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、該プロセッサの前記計算によって求められた複数のコンプライアンス値に基づいて、PEEP(呼気終末陽圧)制御パラメータを求めることを制御するように更に構成される、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対して繰り返される変更を制御し、その間に複数の圧力指標及び流れ指標が求められ、前記複数のコンプライアンス値は、該複数の圧力指標及び流れ指標に基づいて求められる、請求項7に記載の呼吸治療装置。
- 前記PEEP制御パラメータを求めることは、前記複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含む、請求項7又は8に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、該プロセッサの前記計算によって求められた複数のコンプライアンス値に基づいて、最大圧支援限界を求めることを制御するように更に構成される、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対して繰り返される変更を制御し、その間に複数の圧力指標及び流れ指標が求められ、前記複数のコンプライアンス値は、前記複数の圧力指標及び流れ指標に基づいて求められる、請求項10に記載の呼吸治療装置。
- 前記最大圧支援限界を求めることは、前記複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含む、請求項10に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサと結合され、前記プロセッサからの制御信号に基づいて患者インターフェースに対して大気圧より高い圧力の呼吸可能ガスの流れを生成するための流れ発生器を更に含む、請求項1乃至12のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、記憶された抵抗値の経時的傾向を求めるように更に構成される、請求項1乃至13のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、記憶されたコンプライアンス値の経時的傾向を求めるように更に構成される、請求項1乃至14のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 前記プロセッサは、前記抵抗値及び前記コンプライアンス値のうちの一方又は両方に基づいて、呼吸治療装置の制御パラメータを求めるように更に構成される、請求項1乃至6及び13乃至15のいずれか一項に記載の呼吸治療装置。
- 流れ指標及び圧力指標に基づいて呼吸抵抗及びコンプライアンスを推定するための呼吸治療の方法であって、
流れ及び圧力を表すデータをプロセッサにおいて受信するステップと、
前記プロセッサを使用して、
データから呼吸サイクルの呼気部分を検出するステップと、
該検出された呼気部分に対応する流れ指標、圧力指標、及び体積指標を用いて、抵抗値及びコンプライアンス値を計算するステップと、
を含む、方法。 - 前記検出された呼気部分は、呼気サイクルにおいて開始し、該呼気サイクルの場合に吐出される一回換気量が85パーセント〜90パーセントの範囲内の限度を超えるときに終了する、請求項17記載の方法。
- 前記計算は、前記流れ指標、前記圧力指標、及び前記体積指標を表すデータを用いる多重線形回帰過程を含む、請求項17又は18に記載の方法。
- 前記抵抗値及び前記コンプライアンス値は呼吸過程毎に計算される、請求項17乃至19のいずれか一項に記載の方法。
- 前記プロセッサを使用して、求められた抵抗値及びコンプライアンス値の精度の評価を制御するステップを更に含む、請求項17乃至20のいずれか一項に記載の方法。
- 前記精度の評価は、決定係数を計算すること、及び該決定係数をしきい値と比較することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記プロセッサを使用して、該プロセッサの前記計算によって求められた複数のコンプライアンス値に基づいて、PEEP(呼気終末陽圧)制御パラメータを求めることを制御するステップを更に含む、請求項17乃至22のいずれか一項に記載の方法。
- 前記プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対して繰り返される変更を制御し、その間に複数の圧力指標及び流れ指標が求められ、前記複数のコンプライアンス値は、該複数の圧力指標及び流れ指標に基づいて求められる、請求項23に記載の方法。
- 前記PEEP制御パラメータを求めることは、前記複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含む、請求項23又は24に記載の方法。
- 前記プロセッサを使用して、該プロセッサの前記計算によって求められた複数のコンプライアンス値に基づいて、最大圧支援限界を求めることを制御するステップを更に含む、請求項17乃至25のいずれか一項に記載の方法。
- 前記プロセッサは、予め設定されたPEEP制御パラメータに対して繰り返される変更を制御し、その間に複数の圧力指標及び流れ指標が求められ、前記複数のコンプライアンス値は、前記複数の圧力指標及び流れ指標に基づいて求められる、請求項26に記載の方法。
- 前記最大圧支援限界を求めることは、前記複数のコンプライアンス値を表すデータから変曲点を検出することを含む、請求項26に記載の方法。
- 1つ又は複数のセンサを使用して、流れ及び圧力を表わす信号を生成するステップを更に含む、請求項17乃至28のいずれか一項に記載の方法。
- 前記プロセッサを使用し、記憶された抵抗値の経時的傾向を求めるステップを更に含む、請求項17乃至29のいずれか一項に記載の方法。
- 前記プロセッサを使用し、記憶されたコンプライアンス値の経時的傾向を求めるステップを更に含む、請求項17乃至29のいずれか一項に記載の方法。
- 前記プロセッサを使用し、前記抵抗値及び前記コンプライアンス値のうちの一方又は両方に基づいて、呼吸治療装置の制御パラメータを求めるステップを更に含む、請求項17乃至22及び29乃至31のいずれか一項に記載の方法。
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