JP2015515910A - 右心房インジケータ - Google Patents

Abstract

身体内の医療デバイスの場所を決定する方法を提供する。本方法は、医療デバイスから音響信号を送信する段階と、医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、第１の重み係数と反射音響信号から抽出された第１の特徴とを含む第１のアルゴリズムに基づいて医療デバイスを前進させる段階と、第１のアルゴリズムに基づいて医療デバイスの第１の場所を決定する段階と、決定された第１の場所に基づきかつ第２の重み係数及び反射音響信号から抽出された第２の特徴のうちの少なくとも一方を含む第２のアルゴリズムに基づいて第２の場所に医療デバイスを移動する段階とを含む。同じく開示するのは、本明細書に説明する方法を実行するためのシステム及びデバイスである。【選択図】 図１

Description

〔関連出願への相互参照〕
本出願は、２０１２年５月７日出願の米国特許仮出願第６１／６４３，８８８号、２０１２年５月７日出願の米国特許仮出願第６１／６４３，８９０号、２０１２年５月１８日出願の米国特許仮出願第６１／６４９，１７２号、及び２０１２年５月１８日出願の米国特許仮出願第６１／６４９，１９６号に対する優先権を主張するものであり、これらの各々は、これによりその全体が全ての目的に対して引用によって組み込まれる。

本明細書で言及する全ての文献及び特許出願は、各個々の文献又は特許出願が引用によって組み込まれるとして具体的かつ個々に示されたのと同じ範囲で引用によって本明細書に組み込まれている。

本発明の実施形態は、一般的に、血管内ナビゲーションシステムとアルゴリズムベースの人工知能プロセッサを用いて血管内デバイスを案内かつ位置決めする方法とに関する。

本発明は、血管内カテーテル又は他のデバイスを配置することに関する精度を実質的に高め、撮像の必要性を低減する方法を提供する。本発明の態様は、カテーテル、スタイレット、ガイドワイヤ、及び一般的に経皮的に静脈血管系内に挿入される可撓性細長本体を含む他の細長本体のような血管内デバイスの案内、位置決め、及び配置の確認に関するものである。現在、これらの目標は、Ｘ線撮像、蛍光透視法、及び一部の場合に超音波撮像を用いて準最適にしか達成されていない。ＥＣＧが単独に使用されているが、ＥＣＧは、精度、静脈経路全体に沿ったナビゲーションに厳しい制約を有し、不整脈又は異常心臓の心臓活動の存在下では価値が最小になる。撮像の低減は、患者が露出される放射線の量を低減することができ、処置に必要とされる時間を短縮し、放射線科において必要とされる時間を短縮することによって処置のコストを低減する。厳密に正しい場所にない血管内カテーテルには患者への影響があるので、本発明によって達成される精度の程度は決定的に重要である。

治療を施し、薬剤を投与し、かつ他の臨床要求を満たすために、昔から哺乳動物の血管系はアクセスされてきた。静脈系と動脈系の両方において多くの手順が存在し、かつ患者の必要性に基づいて選択される。全ての血管ベースの治療に共通の１つの課題は、血管樹の特定の場所又は区画へのヘルスケア提供者のアクセスである。

１つの一般的な静脈アクセス手順は、中心静脈アクセスである。中心静脈アクセスは、心臓に直接導く静脈内への静脈カテーテルの配置である。中心静脈カテーテル（ＣＶＣ）は、米国内で毎年８百万回までの挿入及び米国外においても類似の回数を数える現代の病院及び外来医療では至る所で見られるものである。

静脈アクセスデバイスは、ほとんどの場合に以下の目的に使用される。

・抗生物質、化学療法薬、及び他のＩＶ薬のような薬剤の投与

・流体及び栄養化合物の投与（高カロリー療法）

・血液製剤の輸血

・血液透析

・診断検査のための複数の採血

カテーテル先端配置の不正確性の影響は、取りわけ以下のものを含む。

・高い血栓形成の危険性

・薬品毒性に起因する静脈損傷

・高い感染の危険性

・追加の放射線露出

血流への頻繁なアクセスを必要とする人々に対して、中心静脈アクセスデバイスは、大静脈に配置される典型的に小さい可撓性チューブである。これらのデバイスは、典型的には、週、月、又は更にそれよりも長い長期間にわたって留置される。

中心静脈アクセスデバイスは、通常、以下の３つの手法のうちの１つで挿入される。

ａ）直接に：鎖骨下静脈（鎖骨の下にある）又は内頸静脈（頚部内にある）のいずれかの中に皮膚の下で浸入することにより、カテーテルが挿入される。カテーテルのうちで薬剤が投与されるか又は採血が行われる部分は、皮膚の外側に留まる。

ｂ）ポートを通して：皮膚から抜け出るカテーテルとは異なり、ポートは、完全に皮膚の下に配置される。ポートがある場合に、皮膚の下で、ほぼ２５セント硬貨又は５０セント硬貨のサイズの隆起した円盤が感じられる。皮下注入ポートを通して微小な針を配置することによって採血が行われるか又は薬剤が供給される。

ｃ）末梢静脈を通して間接的に：末梢挿入中心カテーテル（ＰＩＣＣ）管は、中心カテーテル及びポートとは異なり、中心静脈内に直接挿入されない。ＰＩＣＣ管は、上腕内の大静脈内に挿入され、より大きい上大静脈内に前進される。

ＣＶＣ及びポートは、通常は手術室内で外科医又は外科助手によって挿入される。ＰＩＣＣ管は、病室で通常は特殊訓練を受けた看護師が挿入することができる。ＰＩＣＣ管の場合に、現在、ＰＩＣＣ配置の成否を評価するのにＸ線による確認が必要である。従って、現在実施されているＰＩＣＣ手順は、Ｘ線への露出を伴い、カテーテルの操作は、感染危険性を高める可能性がある。

従来の手術で配置される中心カテーテルは、末梢挿入中心静脈アクセスデバイスによって益々置換されてきている。通常、ＰＩＣＣ管は、重い症合併症を引き起こすのが中心静脈アクセスデバイスよりも少ない。ＰＩＣＣ管配置手順は、長期薬品供給、化学療法手順、静脈薬剤又は静脈栄養の供給（高カロリー療法）を実施するのにかつ血液サンプルを採取するのに使用されている。ＰＩＣＣ管の挿入は、様々な治療に向けて実施され、かつカテーテルがいずれかの長さの時間にわたって留置されることになる場合は同じ患者に対して一度よりも多く実施されるので日常的な手順である。日常的とは言え、ＰＩＣＣ管の挿入は、病院スタッフにとっては非常に時間と労力を要する手順であり、それによっても高額なものになる。この手順中に、医師又は看護師は、カテーテルの遠位端を上大静脈（ＳＶＣ）に到達させることを目標として尺側、上腕、又は頭部のような浅上腕静脈内にカテーテルを配置する。上腕の１／３及び２／３の場所で浅静脈に進入した後に、カテーテルは、鎖骨下静脈、次いで腕頭静脈を上流に前進され、最後にＳＶＣに進入する。１つの注意点は、ＰＩＣＣ管が、頸静脈、奇静脈、又は他の静脈のような望ましくない静脈内に進入して残留しないことを確実にすることである。

血管系を通してカテーテルを案内するのに加えて、カテーテル先端の最終的な場所は、手順の成否に対して非常に重要である。この先端が心臓の上方の主静脈（すなわち、ＳＶＣ）又は心臓の下方の主静脈（すなわち、下大静脈、ＩＶＣ）内に位置する場合に、カテーテルは、圧力測定と輸液とにおいて総じて等しく良好に機能することになる。刺激剤／高張性液の透析又は輸液では、カテーテル先端を通過する高流量の血液が望ましく、それには、可能な限り大きい脈管内への管腔開口部の配置が必要である。しかし、ＣＶＣ／ＰＩＣＣ使用手引きは、穿孔及びそれに続く心膜タンポナーデを回避するためにカテーテル先端が心臓の外側に位置するという要件に関して強い警告を与えている。同様に、カテーテル先端を小さい末梢静脈から離して配置することも、注入溶液の腐食効果に起因して静脈壁を損傷すること又は静脈を塞ぐことを回避するためには重要である。インターベンショナル放射線医は、身体内の静脈を抽出するために蛍光透視剤を用い、次いで、術後Ｘ線を用いてカテーテル先端の正しい位置決めを検証することができる。現在、術後Ｘ線は日常的に実施されているが、一部の研究は、これらの事例のうちの１．５％のみが実際にＸ線撮像を必要とすると考えられる合併症を受けることを示している。

ＰＩＣＣ管を案内するための現在の方法は、従来の際立った測定技術、Ｘ線案内、体外電磁センサ、及び血管内センサ（例えば、ＥＣＧセンサ）を含む。体外電磁センサの場合に、デバイス（例えば、コイル）の先端にある電磁要素と体外（身体の外）の受信機の間の距離を評価することにより、血管内デバイスが案内される。この方法は、血管内の場所を実際に示すのではなく、体外基準物に対する相対位置しか示さないので不正確である。ＥＣＧ案内式カテーテルの場合に、「Ｐ心房波」として公知のＰ波サイズの典型的な増大は、ＣＶＣ／ＰＩＣＣ先端の場所が洞房結節の近くにあると決定するための広く受け入れられている基準である。現在の方法は、食塩水で満たされたカテーテルとＥＣＧシステムに接続された近位端にあるＥＣＧアダプタとを使用する段階を含む。この方法は、血管内の場所を示すのではなく、その代わりに洞房結節（ＳＡ結節）の近接性を示すので不正確である。

公知の不正確性の理由から、使用されている全ての現在の方法は、血管内デバイスの先端の場所が血管系内の望ましいターゲットにあることを検証及び確認するために確認胸部Ｘ線の使用を明確に必要とする。

非撮像超音波の使用に基づく追加の手法は、全ての目的に対して本明細書に組み込まれている米国特許公開第２００７／００１６０６８号明細書、第２００７／００１６０６９号明細書、第２００７／００１６０７０号明細書、及び第２００７／００１６０７２号明細書に記載されている。右心房心電図を測定することだけに基づく手法の制約は、文献、例えば、［１］Ｗ．Ｓｃｈｕｍｍｅｒ他著「ＣＶＣ−妥当な位置決めを証明するための「心房内ＥＣＧ」の機能不足（ＣＶＣｓ−ｔｈｅ ｉｎａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ’ｉｎｔｒａ−ａｔｒｉａｌ ＥＣＧ ｔｏ ｐｒｏｖｅ ａｄｅｑｕａｔｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）」、Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｎａｅｓｔｈｅｓｉａ、９３（２）：１９３−８、２００４年に記載されている。

米国特許公開第２００７／００１６０６８号明細書 米国特許公開第２００７／００１６０６９号明細書 米国特許公開第２００７／００１６０７０号明細書 米国特許公開第２００７／００１６０７２号明細書 米国特許出願第１３／２９２，０１０号明細書

Ｂｏｗｅｒｓ、Ｍｕｒｒａｙ、及びＬａｎｇｌｅｙ、２００８年 Ｗ．Ｓｃｈｕｍｍｅｒ他著「ＣＶＣ−妥当な位置決めを証明するための「心房内ＥＣＧ」の機能不足（ＣＶＣｓ−ｔｈｅ ｉｎａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ’ｉｎｔｒａ−ａｔｒｉａｌ ＥＣＧ ｔｏ ｐｒｏｖｅ ａｄｅｑｕａｔｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）」、Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｎａｅｓｔｈｅｓｉａ、９３（２）：１９３−８、２００４年

必要とされるものは、公知のシステム及び方法の上記及び他の欠点を解消する案内システム及び方法である。

血管内位置決め及び案内中に使用される生理学的信号情報の可変性に鑑みて、必要とされるものは、生理学的信号情報の使用を最適化し、かつこの信号情報の可変精度及び有用性を考慮する方法及び装置である。

必要とされるものは、動脈瘤又は不整脈を有する患者の血管系のような不整な心臓血管環境内にデバイスを正確に位置決めすることができる案内システム及び方法である。

必要とされるものは、追加のＸ線及びカテーテル操作を用いないカテーテル先端配置の高い精度である。

本発明は、アルゴリズムベースの人工知能プロセッサを用いて血管内デバイスを案内かつ位置決めするための血管内ナビゲーションシステム及び方法に関する。

一部の実施形態において、身体内の医療デバイスの場所を決定する方法を提供する。本方法は、医療デバイスから音響信号を送信する段階と、医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、第１の重み係数と反射音響信号から抽出された第１の特徴とを含む第１のアルゴリズムに基づいて医療デバイスを前進させる段階と、第１のアルゴリズムに基づいて医療デバイスの第１の場所を決定する段階と、決定された第１の場所に基づきかつ第２の重み係数と反射音響信号から抽出された第２の特徴とのうちの少なくとも一方を含む第２のアルゴリズムに基づいて第２の場所に医療デバイスを移動する段階とを含む。

一部の実施形態において、本方法は、ＥＣＧ信号を検出する段階を更に含み、第１のアルゴリズムは、ＥＣＧ信号から抽出された第３の特徴を含む。

一部の実施形態において、第３の特徴は、ＥＣＧ信号のＲ波である。

一部の実施形態において、医療デバイスが患者の右心房に進入したことを検出する方法を提供する。本方法は、医療デバイスから音響信号を送信する段階と、医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、乱流を示す１つ又はそれよりも多くの特徴を音響信号から抽出する段階と、抽出された１つ又はそれよりも多くの特徴に基づいて乱流パターンを決定する段階と、決定された乱流パターンに基づいて医療デバイスが右心房に進入したか否かを決定する段階とを含む。

一部の実施形態において、１つ又はそれよりも多くの特徴は、音響信号の経時的な周波数成分を含む。

一部の実施形態において、本方法は、医療デバイスが前進又は後退されていない間に音響信号の経時的な周波数成分が順行優勢と逆行優勢の間で変化する時に医療デバイスが右心房に進入したことを示す段階を更に含む。

一部の実施形態において、１つ又はそれよりも多くの特徴は、順行パワー信号と、逆行パワー信号と、逆行パワー信号に対する順行パワー信号の比とを含む。

一部の実施形態において、本方法は、逆行パワー信号に対する順行パワー信号の比の心臓サイクルにわたる平均値が１に近い時に医療デバイスが右心房に進入したことを示す段階を更に含む。

一部の実施形態において、１つ又はそれよりも多くの特徴は、音響信号の全体パワーを含む。

一部の実施形態において、本方法は、音響信号のＭｅｌ周波数ケプストラムを発生させる段階と、Ｍｅｌ周波数ケプストラムの１つ又はそれよりも多くの係数を決定する段階とを更に含む。

一部の実施形態において、本方法は、決定された１つ又はそれよりも多くの係数を乱流血流及び非乱流血流に基づく係数のデータベースと比較する段階を更に含む。

一部の実施形態において、本方法は、呼吸をモニタする段階と、音響信号から呼吸アーチファクトを除去する段階とを更に含む。

一部の実施形態において、患者の心血管系内のターゲット場所に医療デバイスを案内する方法を提供する。本方法は、医療デバイスから音響信号を送信する段階と、医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、血流特性を示す１つ又はそれよりも多くの特徴を音響信号から抽出する段階と、各関数が、重み係数によって各々修正される一連の抽出特徴を含み、心血管系内のターゲット場所のための少なくとも１つのメンバーシップ関数、心血管系内でデバイスを移動するための少なくとも１つのメンバーシップ関数、及び心血管系内の２次的な場所のための少なくとも１つのメンバーシップ関数を含む複数のメンバーシップ関数に対する複数のスコアを決定する段階と、心血管系内の２次的な場所のためのメンバーシップ関数のスコアが最も高いスコアである時に、少なくとも１つのメンバーシップ関数の少なくとも１つの重み係数又は一連の抽出特徴内の少なくとも１つの抽出特徴を変更する段階とを含む。

一部の実施形態において、ターゲット場所は、ＳＶＣである。

一部の実施形態において、２次的な場所は、右心房である。

一部の実施形態において、身体内の医療デバイスの場所を決定するためのシステムを提供する。システムは、本体の遠位部分に非撮像超音波変換器が配置された細長本体と、非撮像超音波変換器からの反射音響信号を受信して処理するように構成されたプロセッサと、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして第１の重み係数と反射音響信号から抽出された第１の特徴とを含む第１のアルゴリズムに基づいて細長本体を前進させる命令を提供させ、第１のアルゴリズムに基づいて細長本体の第１の場所を決定させ、かつ決定された第１の場所に基づきかつ第２の重み係数及び反射音響信号から抽出された第２の特徴のうちの少なくとも一方を含む第２のアルゴリズムに基づいて第２の場所に細長本体を移動する命令を提供させる命令を格納するためのメモリとを含む。

一部の実施形態において、医療デバイスが患者の右心房に進入したことを検出するためのシステムを提供する。システムは、本体の遠位部分に非撮像超音波変換器が配置された細長本体と、非撮像超音波変換器からの反射音響信号を受信して処理するように構成されたプロセッサと、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして乱流を示す１つ又はそれよりも多くの特徴を反射音響信号から抽出させ、抽出された１つ又はそれよりも多くの特徴に基づいて乱流パターンを決定させ、かつ決定された乱流パターンに基づいて細長本体が右心房に進入したか否かを決定させる命令を格納するためのメモリとを含む。

一部の実施形態において、１つ又はそれよりも多くの特徴は、反射音響信号の経時的な周波数成分を含む。

一部の実施形態において、メモリは、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして、細長本体が前進又は後退されていない間に音響信号の経時的な周波数成分が順行優勢と逆行優勢の間で変化する時に細長本体が右心房に進入したことを示させる命令を更に含む。

一部の実施形態において、１つ又はそれよりも多くの特徴は、順行パワー信号と、逆行パワー信号と、逆行パワー信号に対する順行パワー信号の比とを含む。

一部の実施形態において、メモリは、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして、逆行パワー信号に対する順行パワー信号の比の心臓サイクルにわたる平均値が１に近い時に細長本体が右心房に進入したことを示させる命令を更に含む。

一部の実施形態において、１つ又はそれよりも多くの特徴は、反射音響信号の全体パワーを含む。

一部の実施形態において、メモリは、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして反射音響信号のＭｅｌ周波数ケプストラムを発生させ、かつＭｅｌ周波数ケプストラムの１つ又はそれよりも多くの係数を決定させる命令を更に含む。

一部の実施形態において、メモリは、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして、決定された１つ又はそれよりも多くの係数を乱流血流及び非乱流血流に基づく係数のデータベースと比較させる命令を更に含む。

一部の実施形態において、メモリは、プロセッサによって実行された時にプロセッサをして音響信号から呼吸アーチファクトを除去させる命令を更に含む。

本発明の新しい特徴を以下の特許請求の範囲に詳細に示している。本発明の原理が利用される例示的実施形態を示す以下に続く詳細説明及び添付図面を参照することにより、本発明の特徴及び利点のより明快な理解を得ることができるであろう。

デバイスを患者の血管系内でナビゲートするのに使用されるデータ取得及び処理手順の一実施形態の流れ図である。 センサデータから抽出することができる様々な特徴及びこれらの特徴をナビゲーション手順において如何に使用することができるかを更に例示する図１によって図示の実施形態の流れ図である。 末梢静脈とＳＶＣと右心房との間で流れ特性が如何に変化するかを示す図である。 上大静脈（ＳＶＣ）及び大静脈心房接合部（ＣＡＪ）の解剖学的構造を示す図である。 血管系内の様々な場所での例示的なドップラー信号を時間−周波数領域上に示す図である。 血管系内の様々な場所での例示的なドップラー信号を時間−周波数領域上に示す図である。 血管系内の様々な場所での例示的なドップラー信号を時間−周波数領域上に示す図である。 血管系内の様々な場所での例示的なドップラー信号を時間−周波数領域上に示す図である。 血管系内の様々な場所での例示的なドップラー信号を時間−周波数領域上に示す図である。 血管系内の様々な場所での例示的なドップラー信号を時間−周波数領域上に示す図である。 ナビゲーション過程の実施形態を一般的に表す流れ図である。 較正過程の実施形態の流れ図である。 データ処理の実施形態を示す図である。 ＥＣＧデータ及びドップラーデータの前処理及び処理の実施形態の流れ図である。 ＩＶＣからの血液とＳＶＣからの血液との混合によるＣＡＪにおける乱流血流の形成を示す図である。 ＲＡの壁の移動によるＲＡにおける乱流血流の形成を示す図である。 ２人の例示的な患者のＥＣＧ波形を示す図である。 ２人の例示的な患者のＥＣＧ波形を示す図である。 初期特徴値と閾値特徴値の間の関係の実施形態を示す図である。

本発明の態様は、人工知能機能によって可能になるアクセス及び案内システムを含む。システムは、例えば、カテーテルのような血管内計器の遠位端にある変換器及び電気センサと、変換器及び電気センサに接続され、変換器を用いて少なくとも１つの音響信号を発生及び受信し、かつ少なくとも１つの電気信号を受信するように構成された制御システムと、１つ又はそれよりも多くの望ましいパラメータに関する情報を抽出するように音響信号入力及び電気信号入力を操作するためのコンピュータ可読命令を含むプリプロセッサと、音響特徴及び電気特徴を評価して計器の案内に関する出力を発生させるように構成されたプロセッサと、プロセッサによって発生された出力の指示を表示するための出力デバイスとを含む。一部の実施形態において、システムは、コンピュータ可読命令を格納するためのメモリを含むことができる。一部の実施形態において、コンピュータ可読命令は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）に実施することができる。変換器は、超音波変換器のような音響変換器とすることができる。電気センサは、ＥＣＧセンサのような心臓によって発生される電気信号を検出するセンサとすることができる。プロセッサは、これらの情報を取りわけ人工知能及び推測規則、データベース内の情報との比較、確率を用いて評価することができる。システムは、電気センサによって測定された電気信号を確認入力として使用することができる。電気信号は、ＥＣＧ信号とすることができ、又はＰ波、ＱＲＳ複合波、又はＥＣＧ信号の他の特徴のようなＥＣＧ信号の一部分とすることができる。更に、脈管構造内、より具体的には血管内に血管内デバイスをナビゲートして位置決めする方法を開示している。

全体がこれにより引用によって組み込まれる２０１１年１１月８日出願の「血管内ナビゲーションのシステム及び方法（Ｅｎｄｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ）」という名称の米国特許出願第１３／２９２，０１０号明細書に記載されている以前のバージョンのアルゴリズムでは、緑色（状態１）、青色（状態２）、赤色（状態３）、及び黄色（状態０）という４つのステータスインジケータが存在した。これらの４つのインジケータは、それぞれ、デバイスを直進させるか又は前進し続ける（状態１）、デバイスがターゲット場所にあったことを示す（状態２）、デバイスを引き抜く又は後退させる（状態３）、及び待機する（状態０）ようにユーザを案内すると考えられる。しかし、これらのインジケータは、大静脈心房接合部（ＣＡＪ）及び「青色」のターゲット場所インジケータに関する特定の場所の案内のみを提供する。他の点に対しては、ユーザは、カテーテルの先端が存在している可能性がある場所に関する指示（又は情報）を殆ど持たない。ユーザに先端の場所に関する追加情報を提供することにより、ユーザは、ＣＡＪ点を探し出し、潜在的に好ましくない状況（例えば、心臓内のカテーテル）を回避する機能においてより大きい自信を有することになる。更に、カテーテル先端の場所は、カテーテル先端を理想的であるか又は望ましい場所に配置する精度を高めるために、カテーテル先端の現在の場所に基づいてアルゴリズムの重み、パラメータ、特徴、及び計算式を変更することのようなゲート機能をプロセッサに提供することができる。

例えば、当該の場所のうちの１つは右心房である。右心房内でのカテーテル先端の存在は、不整脈及び心臓タンポナーデをもたらす可能性がある。従って、一部の実施形態において、右心房内への意図しない挿入を回避又は防止するか、又は右心房内への意図しない挿入後にカテーテル先端を右心房から即時に取り出すかのいずれかを行うことが望ましいことになる。現在のアルゴリズムは、逆行音響信号が順行音響信号よりも強い場合に右心房をステータス３ゾーン（赤色）として検出することができ、この場合に、順行音響信号に示す血管内の順行は、変換器及び／又はセンサから離れる流れである。逆行音響信号に示す血管内の逆行は、変換器及び／又はセンサに向う流れである。しかし、右心房の流れパターンは、腕頭静脈のように純粋に順行性のものではなく、頸静脈のように純粋に逆行性のものでもない。右心房は、以下の３つの事象によって引き起こされる明瞭に異なる流れパターンを有する。

（１）ＳＶＣ（順行流れパターン）がＩＶＣ（逆行流れパターン）に接続する。

（２）右心房の心腔が、ＳＶＣ又はＩＶＣのいずれよりも大きい。

（３）右心房壁が、各心房収縮と共に移動する。

これらの３つの事象は、図９Ａ及び図９Ｂに示すように、ＳＶＣからの血液とＩＶＣからの血液との混合、並びに心房壁の移動によって引き起こされる多方向血流パターン及び／又は乱流パターンを発生させる。この乱流パターンは、右心房内の場所にも依存する。乱流パターンは以下のようになる。

（１）ＳＶＣの近くの乱流パターンは順行優勢になる。

（２）ＩＶＣの近くの乱流パターンは逆行優勢になる。

（３）心臓拡張中に三尖弁を通る血流は順行優勢になり、各心室収縮と共に非常に心拍性が高くなる。

一般的な場合の静脈内へのカテーテル挿入中には、変換器による血流は、血液が心臓に進む時に順行優勢になる。カテーテル先端が心臓に近づく時に、いくつかの分枝脈管と心臓の近くにある大きい脈管直径のものとの合流の結果として、血流体積は増大する。大きい流れ体積は、大きい順行信号を導く。カテーテルが右心房に進入する場合に、血流パターンは、順行優勢から乱流に変化することになる。

上記に引用した米国特許出願第１３／２９２，０１０号明細書の血流パターン解析に加えて、乱流血流の存在を決定するために、追加の解析が実施されることになる。プリプロセッサが、乱流を示す音響信号から有利な特徴を抽出することになる。下記並びに図１及び図２において更に説明するように、流れパターンを決定するために使用することができるいくつかの起こり得る特徴が存在する。起こり得る特徴のうちの１つは、順行音響信号及び逆行音響信号の周波数成分、及び周波数成分の経時変化である。非撮像音響ドップラー信号の周波数成分は、血流速度を表している。基本的に、音響信号の周波数成分が高い程、血液速度は高い。一部の実施形態において、システムによって３０ｋＨｚのパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）が使用される場合に、約５ｋＨｚと１５ｋＨｚの間の音響信号の周波数成分が解析される。ニューラルネットワーク、ウェーブレット、ファジー論理、エキスパートシステム、パターン認識、及び人工知能を含むがこれらに限定されない右心房の乱流パターンを探し出す多くの方法が存在する。

乱流解析の一実施形態において、音響信号の周波数成分が時間と共にモニタされる。１つの方法は、重ね合わせウィンドウ又は非重ね合わせウィンドウを用いた着信信号のフーリエ変換又はパワースペクトル解析を使用することである。これらのウィンドウは、取りわけ、ハミング、矩形、ガウスを含むがこれらに限定されない様々な方法を用いてフィルタリングすることができる。音響信号がウィンドウ処理され、フィルタリングされ、時間領域から周波数領域に転換された後に、信号の周波数成分の振幅及び位相が時間と共にモニタされる。心臓に至る静脈内では、順行周波数成分の振幅は、逆行成分のものよりも大きくなる。プローブが、心臓に向う途中で副脈管又は望ましくない脈管に進入する場合に、逆行成分が順行成分よりも大きくなる。

右心房内では、右心房が収縮する時に、周波数成分は、順行優勢から逆行優勢の間で変化することになる。スタイレットが静止しているであろうにも関わらず存在する順行優勢信号から逆行優勢信号への急激な変化は、右心房の乱流パターンを示す可能性がある。この急激な変化をモニタする方法は多く存在する。例えば、順行信号における周波数成分の変化をモニタすることができる。静脈内で見られる各心臓収縮に関する小さい周波数成分変化の代わりに、右心房は、各心臓収縮に伴って大きく示差的な周波数成分変化を発生することになる。例えば、３０ｋＨｚのＰＲＦを使用する場合に、静脈内では、各心臓収縮に伴って、静脈血管系内の場所に基づいて一般的に約５ｋＨｚから７ｋＨｚの周波数成分変化が予想され、それに対して右心房内では、一般的に７ｋＨｚから１５ｋＨｚの変化が予想される。更に、周波数信号の形状が異なる場合があり、静脈は、比較的滑らかな形状を有する周波数成分信号を有し、右心房は、比較的急勾配で不規則な形状を有する周波数成分信号を有する。また、逆行信号は、解析に使用することができる。スタイレットが静脈内にある間は、逆行信号は弱くなるか又は最小になる。変換器が右心房に進入した状態で、逆行信号の振幅は、増大することになり、各心房収縮及び呼吸に伴って変化することになる。

乱流血流をモニタする追加の実施形態は、血流が方向を変化させる時の周波数成分ピークをモニタすることである。乱流血流が方向を変化させる時に、周波数成分は変化することになり、ピークを発生させる。ピーク及びトラフ（極大値及び局小値）は、どれ程多くの場合に血流速度が変化するか、これらの変化の大きさ、及び変化のタイミングを示すことになる。例えば、図３は、これらの特徴が末梢静脈、ＳＶＣ、及び右心房内でどのように変化するかを示している。静脈及びＳＶＣ内では、流れは、主として単方向（順行）のものであるが、ＳＶＣ内の信号の振幅は静脈よりも大きい。右心房内では、大きい振幅を有する双方向流が存在する。血流変化のタイミングは、これらの変化が心臓収縮に関するのか、呼吸リズムに関するのか、又はカテーテル先端の移動に関するのかを決定するのに役立つことになる。一部の実施形態において、これらの変化が心拍数に関するか否かを決定するために、ピーク及びトラフは、ＥＣＧ測定値及びデータと比較することができる。

乱流信号の別の特徴は、逆行パワー信号に対する順行パワー信号の比とすることができる。例えば、逆行信号のスペクトルパワーに対する順行信号のスペクトルパワーの比を使用することができる。変換器が主静脈にある間は、順行パワーが優勢になる。変換器が副静脈にある場合には、信号は逆行優勢になる。変換器が右心房にある場合には、音響パワーは、順行優勢と逆行優勢の間で迅速に変化することになる。右心房内で、１回の心臓サイクルにわたってパワーを平均するとすれば、両方の信号が存在するので、順行と逆行の間の比は、乱流血流中で１の近くになる。一部の実施形態において、１に近いというのは、１の３０％の範囲、１の２０％の範囲、又は１の１０％の範囲を意味することができる。更に、この比は、ＣＡＪの通過直後は、一般的に１よりも大きくなり、ＩＶＣに近づくと、一般的に１よりも小さくなる。

２つの静脈が組み合わさる場所（例えば、腕頭静脈が内頸静脈と出会う場所）では、２つの血流が、いかなる静脈よりも大きい腔内で合流するので乱流血流が存在する可能性がある。これらの小さい乱流血流区画は、右心房の乱流血流と区別しなければならない。これらの２タイプの乱流血流を区別する１つの方法は、音響信号の全体のパワーに基づくことになる。右心房内の音響信号のパワーは、副静脈接合点のうちの１つにおけるパワーよりもかなり大きくなる。別の方法は、乱流血流の逆行成分のパワーを測定することである。逆行発生源を持たない副静脈接合点での逆行は、乱流血流の逆行発生源を与えるＩＶＣを有する右心房における逆行よりもかなり弱いことになる。

乱流血流における音響信号を解析する別の実施形態は、音響信号のＭｅｌ周波数ケプストラム（ＭＦＣ）を生成することになる。ＭＦＣは、対数パワースペクトルの線形余弦変換に基づく音響信号の短期パワースペクトルを周波数の非線形Ｍｅｌ尺度上に表したものである。ＭＦＣの係数は、短期間にわたる音響信号の音響特性である。これらのＭＦＣ係数（ＭＦＣＣ）は、乱流血流及び非乱流血流から過去に記録されたＭＦＣＣのデータベースと比較される。各時間段階において、適合のスコア付けを行うことができるように、サンプリングされた信号のＭＦＣＣが、格納されたＭＦＣＣと比較されることになる。この比較段階は、サポートベクトルマシン、ガウス混合モデル、マハラノビス距離、及びニューラルネットワークを含むがこれらに限定されない様々な手段によって行うことができる。この場合に、最も確率の高い血流パターンを決定するために、格納された各ＭＦＣＣからのスコアが互いに対して時間と共に比較される。この比較は、隠れマルコフ鎖、Ｋ平均、最近傍、コードブックインデックス法、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ベイズモデル、及びニューラルネットワークを含む様々な方法によって行うことができる。一実施形態において、隠れマルコフ鎖が、格納された各ＭＦＣＣからの一連のスコアを解析することになる。次いで、モデルパラメータに基づいて、モデルは、システムの状態（血流パターン）を出力することになる。

特徴付けを行う上でＭＦＣを使用するのに加えて、当業者は、バーク尺度、フレッチャー−マンソン曲線、又はあらゆる他の聴力測定重み付け曲線のような異なる音響尺度調整を使用することができるであろう。音響信号の他の特徴抽出は、取りわけ線形予想係数及び周波数領域包絡処理である。これらの技術は、静脈血管系及び循環系内の既知の場所からの係数データベースと比較することができる係数を発生するのに使用することができる。

一部の実施形態において、抽出することができる別の特徴は、患者の瞬間呼吸速度である。挿入されたカテーテルは、各呼吸サイクルに伴って移動することができ、音響信号及びＥＣＧ信号の低周波変調が発生する。この移動は、音響信号及びＥＣＧ信号の解析、特に乱流解析を混乱させる可能性がある。カテーテルの移動は、右心房内で超音波変換器の位置を変化させる可能性がある。変換器の場所に基づいて順行、逆行、及び乱流の大きさが変化することになる。例えば、変換器が右心房内でＳＶＣの近くにある場合に、乱流信号は順行優勢になる。変換器が右心房内でＩＶＣの近くにある場合に、乱流信号は逆行優勢になる。呼吸サイクルによって引き起こされる変換器の移動は、変換器をＳＶＣの底部からＩＶＣの上部まで移動することができ、それによって信号は、順行優勢乱流信号から逆行優勢乱流信号まで変化する。

一部の実施形態において、呼吸をモニタする１つの方法は、ＥＣＧのＲ波部分を解析することである。Ｒ波の振幅は、呼気と共に増大し、吸気と共に減少する。Ｒ−Ｒ間隔もまた、呼気と共に増大し、吸気と共に減少する。これらの２つの特徴に基づいて呼吸サイクルを決定することができる（全体がこれにより引用によって組み込まれるＢｏｗｅｒｓ、Ｍｕｒｒａｙ、及びＬａｎｇｌｅｙ、２００８年を参照されたい）。特徴の精度を高めるために、これらの特徴がプロセッサに送られる前に、音響信号及びＥＣＧ信号の呼吸サイクル成分を除去することができる。一部の実施形態において、吸気の開始時点、呼気の開始時点、吸気の終了時点、呼気の終了時点、吸気の中頃、及び／又は呼気の中頃のような呼吸サイクルの予め決められた部分の時間中に音響信号及びＥＣＧ信号をモニタして解析することができる。

他の実施形態において、呼吸中に患者の胸部の周期的な移動を測定する加速度計を用いて呼吸をモニタすることができる。

一部の実施形態において、前処理中に特徴が測定されると、これらの特徴はプロセッサ内に渡され、例えば、スタイレットの場所のような出力が決定され、この出力は、ユーザに対して表示されることになる。上述のように、特徴は、各状態０、１、２、及び３に対する特徴それぞれのメンバーシップ関数内に入力することができる。しかし、右心房又は別の解剖学的場所は、状態４のような１つ又は複数の追加の状態とすることができる。各「クラス」の最終スコアは、全てのパラメータメンバーシップ関数（すなわち、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、及びＥ１に対するメンバーシップ関数）からの出力スコアの重み付き和である。

１つのクラスに対する全ての特徴メンバーシップ関数からの出力スコアの重み付き和は以下の通りである。

上式は、赤色（状態３）に対する出力スコアのうちの１つを表している。「ｎ」は、パラメータ特徴の番号を指す。一般的に、異なる状態に対応するクラスの各々に対するスコアは、メンバーシップ関数と共に可能性が上下する。

プロセッサによって最終スコアが出力される。次いで、プロセッサは、最も高いスコアに基づいてナビゲーションの状態を決定する。最も高いスコアを有する状態がユーザに対して表示される。上述の例では、Ｓ_Rが状態３において最も高いスコアである時に、プロセッサは、状態３に関する結果を出力する。別の例では、最も高いスコアが状態４に対応する場合に、プロセッサは、右心房を表示するような結果を出力デバイスに供給する。

一部の実施形態において、上述の関数は、過去の状態の出力を考慮しない。例えば、時間ｔ_n-1での状態は、時間ｔ_nでのいずれかの状態を取得する確率に影響を及ぼさない。状態０から状態３のうちで、状態２だけがユーザに対して正確な場所を提供する。状態２に到達すると、カテーテルは、理想的な場所又はターゲット場所にあるので、ユーザは、カテーテルを移動するのを停止する。他の３つの状態は、大体の方向（前進、引き戻し等）しか提供しない。過去の状態が、カテーテル先端がＣＡＪ点にどれ程近いかに関する情報を提供しないとすると、現在の状態は、過去の状態に依存しない。

しかし、右心房は正確な場所である。カテーテルが右心房に達すると、カテーテルは、ＩＶＣに進むか、右心室に進むか、冠状静脈洞に進むか、ＣＡＪに進むか、又は右心房内に留まるかの５つの場所のみを有する。一部の実施形態において、限られた数の進む場所しか与えないことにより、システムは、右心房内の場所に基づいてプロセッサが使用する規則をゲート制御することができる。プロセッサは、上記に用いた一般式を使用することができる。状態が状態４（右心房）に変化するようなことがあった場合に、プロセッサは、計算式に対する重み付けを変更するか又は全く異なる計算式を使用することができる。

カテーテル先端が右心房内にあるとシステムが決定すると、同じ状態に対して重みが異なるように、計算式は、元の計算式（下式）から新しい計算式に変えることができる。

下記の例では、状態３（赤色）に対するスコアは、元の重み（ｗ_R）の代わりに、異なる重みセット（ｗ_R2）に基づくとすることができる。計算式は、スコアを計算するのに異なる特徴セットを使用することができる。下記の例では、元の特徴（Ｓ_R）がＳ_R2に変更される。

一部の実施形態において、右心房内の場所を決定した後に、新しいプロセッサ計算式は、乱流血流パターン解析の有無にのみ基づくとすることができる。乱流血流は、カテーテルがＩＶＣ、ＣＡＪ、又は心室内に移動された場合にのみ低下することになる。ＩＶＣは、逆行優勢信号になる。心室は、Ｒ波に関する高心拍血流になる。ＣＡＪは、順行優勢になり、状態２を示している。右心房インジケータは、ユーザにカテーテルを徐々に引き抜くように伝えることができるので、状態４の後に到達する可能性が最も高いのは状態２になる。従って、ユーザが状態４を離れると、状態２が非常に有望な状態になることを考慮するようにプロセッサを重み付けすることができる。例えば、状態４に到達した後に、次いで状態２に到達することになる高い確率を反映させるためにｗ_R2を高めることができる。

カテーテル先端の場所が決定されると、プロセッサ計算式のゲート機能の他の実施形態を使用することができる。例えば、プロセッサがＳＶＣの場所を決定することができる場合に、スタイレット先端が既に全ての副静脈接合点を通過したので、プロセッサは、見つかるいずれかの乱流信号が右心房に関することになることを認識する。従って、これらの情報を反映させるために、状態関数の重み付け及び／又は特徴を変更することができる。

図１及び図２は、上述の方法の実施形態を示す流れ図である。段階１００では、プローブの超音波変換器及びＥＣＧセンサからの信号を記録することにより、音響データ及びＥＣＧデータが得られる。次いで、段階１１０において、記録されたデータは前処理及び特徴抽出を受け、その後に、更に別の処理のためのアルゴリズムに渡される。前処理及びデータ抽出中に、様々な特徴の特定値が決定され、入力としてアルゴリズムに供給される。前処理は、詳しく上述したように、音響信号の時間から周波数への変換、フィルタリング、及びノイズ除去を含むことができる。データ抽出は、パワーレベル、及びＱＲＳ複合波、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、及びＴ波、逆行又は順行の流れ優勢度、周波数成分、周波数成分の形態、並びに曲線下面積、最小値、最大値、微分、及び積分のような他のドップラー特徴及び／又はＥＣＧ特徴を含む様々な特徴を未処理データから抽出する段階を含む。

例えば、図２は、音響データ２０１から抽出することができる特徴が、逆行流れと順行流れの間の差２１１、順行流れに対する逆行流れの比２１２、ノイズに対する合計ドップラーパワーの比２１３、低周波パワーに高周波パワーを加えたものに対する低周波パワーの比２１４（合計周波数成分）、及び乱流インジケータ２１５を含むことを示す。ＥＣＧデータ２０２から抽出することができる特徴は、体外Ｐ波に対する体内Ｐ波の比２１６（体内は、スタイレット上に設けられた血管内ＥＣＧセンサから測定されたＰ波を指し、それに対して体外Ｐ波は、皮膚上に設けられたＥＣＧ電極から測定されたＰ波を指す）、２相性Ｐ波特性２１７、心房細動／心房粗動２１８、及びＲ波対Ｓ波の比２１９を含む。

図１に戻ると、データが前処理されて特徴が抽出された後に、前処理データ及び抽出特徴は、更に別の処理のためのアルゴリズム１２０に渡される。これらのアルゴリズムは、上述したように、デバイスのゾーン又は状態を決定するのに使用されるメンバーシップ関数及び重み付けを含むことができる。処理１２０の結果は、ビジュアルインジケータ又はディスプレイ又はオーディオインジケータを用いてユーザ１３０に出力することができる。

図２は、複数のゾーン又は状態に対するメンバーシップ関数の値を決定するのに、どの特徴を使用することができるかを示している。例えば、矢印のような緑色インジケータによって表すことができるゾーン１ ２２１は、デバイスを前進し続けることをユーザに示している。ゾーン１に対するメンバーシップ関数内に含めることができる特徴は、順行流れと順行流れとの差２１１、順行流れに対する逆行流れの比２１２、ノイズに対する合計ドップラーパワーの比２１３、低周波パワーに高周波パワーを加えたものに対する低周波パワーの比２１４、及び体外Ｐ波に対する体内Ｐ波の比２１６を含む。標的のような青色インジケータによって表すことができるゾーン３ ２２２は、ターゲット場所に達したことを示している。ゾーン３に対するメンバーシップ関数内に含めることができる特徴は、逆行流れと順行流れとの差２１１、順行流れに対する逆行流れの比２１２、ノイズに対する合計ドップラーパワーの比２１３、低周波パワーに高周波パワーを加えたものに対する低周波パワーの比２１４、及び体外Ｐ波に対する体内Ｐ波の比２１６を含む。停止標識のような赤色又はオレンジ色のインジケータによって表すことができるゾーン４ ２２３は、デバイスを停止し、引き抜き、又は後退させるようにユーザに示している。ゾーン４に対するメンバーシップ関数内に含めることができる特徴は、順行流れに対する逆行流れの比２１２、ノイズに対する合計ドップラーパワーの比２１３、２相性Ｐ波特性２１７、及び心房細動／心房粗動２１８を含む。三角形のような黄色インジケータによって表すことができるゾーン５ ２２４は、停止して待機するようにユーザに示している。ゾーン５に対するメンバーシップ関数内に含めることができる特徴は、ノイズに対する合計ドップラーパワーの比２１３、体外Ｐ波に対する体内Ｐ波の比２１６を含む。右心房インジケータとすることができるゾーン７ ２２５は、右心房に達したことを示している。ゾーン７に対するメンバーシップ関数内に含めることができる特徴は、乱流インジケータ２１５及び２相性Ｐ波特性２１７を含む。ＳＶＣインジケータとすることができるゾーン６ ２２６は、ＳＶＣに達したことを示している。ゾーン６に対するメンバーシップ関数内に含めることができる特徴は、Ｒ波対Ｓ波の比２１９を含む。メンバーシップ関数の値が決定された後に、上述したように、最も高い値を有する区域を選択してユーザ２３１に対して出力することができる。

ＣＡＪ及び／又はＲＡ乱流血流パターン検出

本発明の一部の実施形態は、末梢腕静脈又は別の末梢静脈から心臓に至るまでの主要な静脈血管系の各場所を超音波ドップラーと特定のＥＣＧの特徴とによって定量化された特定の血流パターンによって決定することができるという理解に基づいている。カテーテルのナビゲーションの方向は、ドップラーセンサによって測定された血流方向の相対スペクトルパワー解析（順行対逆行）と、主要なＥＣＧ成分の変化をモニタ及び／又は測定することとによって決定することができる。

例えば、ＣＶＣ管又はＰＩＣＣ管の場合に、静脈系内の血流の方向及び速度の実時間モニタリングにより、ユーザは、カテーテル先端の場所を推定し、ＣＶＣ又はＰＩＣＣをＣＡＪに至るまでの１／３下側ＳＶＣのような理想的な場所又はターゲット場所に案内することができる。図４は、ＳＶＣ４００とＲＡ４０６の間にあるＣＡＪ４０４の解剖学的な場所を示している。

本発明の実施形態は、ＣＡＪでの特定の血流プロファイルを識別する。本発明の１つの態様は、血管系内のある一定の場所を特定の血流パターンによって識別することができるという原理に基づいている。例えば、ＣＡＪ区域内の血流パターンは、高い乱流度を有する多方向心拍である。本発明の実施形態は、超音波ドップラーセンサを用いてＣＡＪ区域における特定の（乱流）血流パターンを検出することに関する。

本発明の実施形態は、本明細書に説明する新しい方法と、カテーテルを最適な場所又はターゲット場所に案内かつ位置決めするための上記に詳しく記載して米国特許出願第１３／２９２，０１０号明細書に詳しく記載されている非映像超音波ドップラー血流パターン認識アルゴリズム及びＥＣＧ形態変化検出との組合せに基づいている。ＣＶＣ管又はＰＩＣＣ管の正確な配置には、静脈血管系経路、例えば、頭部静脈／上腕静脈／尺側静脈から鎖骨下へ、更にＳＶＣ、並びにＣＡＪ、頸静脈、及び下大静脈区域内への経路に沿った静脈血流の特徴付けが重要である。一般的に、平均血液速度は、動脈及び心腔と比較して静脈内ではより低速である。更に、静脈血流は、低ピーク速度を有する弱い心拍である。

上肢（頭部、上腕、鎖骨下、及び尺側）静脈内では、図５Ａ〜図５Ｄに示すように、血流は、一般的に弱い心拍である。図５Ａ〜図５Ｆでは、ｘ軸は、時間を秒で表し、ｙ軸は、周波数をｋＨｚで表している。ＳＶＣ内では、血流は、図５Ｅに示すように総じて単方向心拍である。ＣＡＪ及びＲＡ内では、血流は、図５Ｆ、並びに図９Ａ及び図９Ｂに示すように総じて高い乱流度を有する多方向心拍である。図９Ａは、ＳＶＣ及びＩＶＣからの血流によって引き起こされる多方向血流パターン及び／又は乱流血流パターンを示しており、それに対して図９Ｂは、ＲＡ壁の移動からの寄与を示している。上肢静脈流の弱い心拍パターンは、心拍の心拍パターンに軽度に従う。静脈の弱い心拍パターンは、ＣＡＪ区域及びＲＡ内の多方向心拍パターンとは異なるので、パターン解析アルゴリズムは、当該の異なる場所のこれらの有意なパターン差を検出し、ユーザが血管内カテーテルを理想的な場所又はターゲット場所に配置するのを助ける。本発明の様々な態様は、カテーテルの場所における血流の方向及び速度を正確に特徴付け、カテーテルを最適な場所又はターゲット場所に案内することができる超音波ドップラーデータ処理アルゴリズムに関する。

一部の実施形態において、プリプロセッサは、初期カテーテル挿入セッションにおけるドップラー信号から背景ノイズのレベルを計算する。背景ノイズは、予め定められた高周波帯域幅（すなわち、１１．４３ｋＨｚから１３．４２ｋＨｚまで、又は約１１ｋＨｚから１４ｋＨｚまで）の範囲にある最初の７秒間のドップラーデータを加算することによって計算することができる。手順の開始時点において、上腕動脈のような末梢血管系内にある間には、血流は、一般的にこの高周波帯域幅範囲に達しない。背景ノイズのレベルが、カテーテルを洗浄することのような医療手順に起因して閾値よりも高い場合に、次の７秒間のドップラーデータが調べられる。その後に、各周波数点での背景ノイズレベルが計算される。次いで、ＳＮ比を高めるために、この値は、全体の周波数点セットから減算される。

一部の実施形態において、プリプロセッサは、超音波ドップラーデータから生理学的パラメータ情報を抽出することができる。ここで説明する例示的な生理学的パラメータは、合計周波パワー、低周波帯域パワー、中周波帯域パワー、高周波帯域パワー、超高周波帯域パワー、各周波パワーと合計周波パワーの間の比を含む。更に、超音波ドップラー信号から、順行血流の上側包絡線（最大値）と逆行血流の下側包絡線（最小値）とを構成することができる。プリプロセッサは、包絡信号から情報を抽出する。例示的な情報は、最大高さ包絡線、包絡線下の合計面積、平均包絡線値、各心拍における包絡線長さ（持続時間）、特定の帯域幅のパーセンタイル面積、及びこれらのパラメータの間の比を含む。

上記に列記したパラメータは、人工知能、例えば、ニューロ−ファジー論理に基づくとすることができる処理アルゴリズム内への入力データとして使用される。これらのアルゴリズムは、例えば、エキスパートシステム、ニューラルネットワーク、及び遺伝的アルゴリズムに基づくとすることができる。プロセッサは、生体内血管内ＥＣＧ及び体外ＥＣＧ、並びに非撮像超音波ドップラー信号を処理してＳＶＣ区域と血管内カテーテル先端の推定場所とを決定するためのメンバーシップ関数及びファジー規則を含む処理規則セットを含む。

処理規則セットを有するプロセッサは、血流パターンと超音波ドップラー信号の特定の帯域幅の範囲の周波パワーとを心拍単位で評価することができる。一部の実施形態において、血流パターンは、順行血流ドップラー信号が逆行血流ドップラー信号よりも優勢であるタイプ（タイプ１）、順行流れドップラー信号と逆行流れドップラー信号の両方が均衡のとれた波形又は乱流パターンを示すタイプ（タイプ２）、逆行血流ドップラー信号が順行流れドップラー信号よりも優勢であるタイプ（タイプ３）、及び順行流れドップラー信号と逆行流れドップラー信号の両方が低周波帯域内に集中するタイプ（タイプ４）として分類することができる。一部の実施形態において、当該の場所は、ＣＡＪ区域の下側部分及び心房の上側部分である。この場所は、明瞭に異なる乱流血流パターン（タイプ２）によって特徴付けられる。この解析アルゴリズムは、ＣＡＪ区域内及びその周りの乱流血流パターンの存在を以下のドップラー特徴のうちの１つ又はそれよりも多くを解析することによって検出する。
１）最大振幅≧２．３ｋＨｚ（順行流れと逆行流れの両方）
２）０．６≦比（順行流れの最大振幅／逆行流れの最大振幅）≦１．３
３）起こり得る信号の合計に対する０．２９３０ｋＨｚでの順行及び逆行のドップラー信号の百分率≧５０
４）０．２９３０ｋＨｚでの順行及び逆行のドップラー信号に対する最大ｋＨｚの４０％における順行及び逆行のドップラー信号の百分率≧３０
５）０．６≦比（合計順行面積／合計逆行面積）≦２．５
６）超高周波数（６．９７２７ｋＨｚから１４．６４８４ｋＨｚまで）での面積
７）順行≦１０及び逆行≦５
８）最大順行ドップラー点での逆行信号

更に、一部の実施形態において、心拍間ＣＡＪ区域を心臓サイクル中の心房及び心室の活動に起因するＥＣＧ波形の変化の解析によって推定又は決定することができる。２人の異なる患者に関する例示的なＥＣＧ波形を示す図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、これらのＥＣＧ特徴は、例えば、（１）Ｐ波振幅、（２）Ｐ波形下面積、及び（３）心房パラメータ及び心室パラメータの間の相互関係を含み、（３）は、例えば、（４）ＱＲＳ複合波振幅、（５）ＱＲＳ波形下面積、（６）Ｔ波振幅、（７）Ｔ波波形下面積、及び（８）例えば、Ｐ対ＱＲＳ（振幅及び／又は波形下面積）、Ｐ対Ｔ（振幅及び／又は波形下面積）、及びＴ対ＱＲＳ（振幅及び／又は波形下面積）などを含むＥＣＧ波形の様々な成分の間の比又は差を含む。

例えば、図１０Ａ及び図１０Ｂの解析は、末梢静脈内で測定されるＥＣＧ波形とＣＡＪ内で測定されるＥＣＧ波形との間でＴ波振幅とＰ波振幅の両方が増大することを示している。一般的に、システム及び方法は、末梢静脈内のＥＣＧ波形と、ＳＶＣ、ＣＡＪ、又は他の場所のような当該の場所におけるＥＣＧ波形との間の差を決定し、これらの差は、多数の患者の間で一貫して見つけられる。これらの一貫して決定される関係は、スタイレットを位置付けるのを助けるために本明細書に説明する特徴、パラメータ、定数、及びアルゴリズムの中に組み込むことができる。

一部の実施形態において、初期特徴値に対する心拍間特徴値の比が閾値特徴値と比較され、この場合に、心拍間特徴値は、ナビゲーション手順中の現時点又は現在の特徴値を意味し、初期特徴値は、スタイレットの挿入後又は初期較正中に測定される特徴値を意味し、閾値は、比がこの閾値を超えた時にスタイレットがＣＡＪ及び／又はＲＡ又は何らかの他のターゲット場所内に存在する可能性が高くなるように患者データのデータベースから決定された値である。

これに加えて、一部の実施形態において、初期特徴値の値及び／又は閾値特徴値の値は、予め決められた範囲に制限することができる。一部の実施形態において、閾値特徴値は、予め決められた定数とすることができる。例えば、下界及び上界のうちの１つ又はそれよりも多くを初期特徴値及び／又は閾値特徴値として設定することができる。例えば、上述の関係は、Ｐ波振幅を例示的に用いた次式のような式に表すことができる。

これらの式は、初期Ｐ値が、予め決められた値を有する定数とすることができるＡ₁とＢ₁の間の値を有することを指定している。これは、初期Ｐ値が決定されている時、例えば、較正手順中に、測定Ｐ値がＡ₁よりも小さい場合に、初期Ｐ値にＡ₁という値が割り当てられることを意味する。測定Ｐ値がＡ₁とＢ₁の間にある場合に、初期Ｐ値には測定Ｐ値の値が割り当てられ、Ｐ値がＢ₁よりも大きい場合に、初期Ｐ値はＢ₁に設定される。

一部の実施形態において、比と閾値の間の比較を使用する代わりに又はそれに加えて、デルタ特徴値を決定することができ、この場合に、デルタ特徴値は、シグモイド重み係数と、心拍間特徴値、並びに任意的に初期特徴値、信号強度、又は信号品質などのような様々なファクタに同じく基づくことができる例えば上側閾値のような他の変数、パラメータ、又は定数の関数である値との間の積に等しい。デルタ特徴値は、閾値特徴値と比較することができ、この場合に、閾値特徴値は、デルタ特徴値がこの閾値特徴値を超えた場合に、スタイレットがＣＡＪ又は何らかの他のターゲット場所内に存在する可能性が高くなるように選択される。シグモイド重み係数の値は、初期特徴値及び／又は他の変数に基づくことができ、すなわち、それらの関数とすることができる。同様に、閾値特徴値は、図１１に示すように初期特徴値及び／又は他の変数に基づくことができ、すなわち、それらの関数とすることができる。次式は、これらの関係を表している。

全体的なシステム及び方法

ニューロ−ファジー論理に基づくとすることができるシステムアルゴリズムを用いて、抽出された特徴が処理され、ＥＣＧ信号、音響信号、及びドップラー信号の評価に基づいて各特徴に重み係数が割り当てられる。一部の実施形態において、解析に対して１つ、２つ、又はそれよりも多い特徴のような上述の特徴の部分集合を使用することができる。例えば、アルゴリズムの一実施形態において、プリプロセッサは、データの高レベル特徴抽出処理を実施する。プロセッサは、カテーテルの場所の最終決定を行うアルゴリズムを実施する。スタイレットを用いたカテーテル挿入中に、案内システムは、緑色矢印（前方移動）、青色標的（正しい場所）、赤色又はオレンジ色インジケータ（停止及び引き戻し）、及び黄色三角形（データの欠如に起因して決定なし）という４つの異なる場所インジケータを提供する。これらの場所インジケータは、カテーテルを最適な場所内に配置するように臨床オペレータを案内する。図６Ａ及び図６Ｂは、様々な実施形態によるカテーテル案内のための簡略化した一般的な段階を示している。

これに加えて、カテーテル先端の場所は、カテーテル先端を理想的な場所又は望ましい場所に配置する精度を高めるために、カテーテル先端の現在の場所に基づいてアルゴリズムの重み、パラメータ、特徴、及び計算式を変更することのようなゲート機能をプロセッサに提供することができる。例えば、プロセッサがＳＶＣの場所を決定することができる場合に、スタイレット先端が既に全ての副静脈接合点を通過しているので、プロセッサは、見つかるいずれかの乱流信号がＲＡに関することになることを認識する。従って、この情報を反映させるために、状態関数の重み付け及び／又は特徴を変更することができる。これに加えて、このシステム及び方法によって検出された多方向流又は乱流が２つの静脈の接合部にある乱流又はＲＡ／ＣＡＪ内の乱流のいずれであるかを決定するために、音響信号からの特徴及びドップラー信号からの特徴を使用することができる。この区別を付けるために使用することができる上述の１つの特徴は、２つの静脈の接合部におけるよりもＲＡ／ＣＡＪ内で大きいものになる音響信号の全体パワーである。従って、ＲＡ／ＣＡＪを表す状態は、２つの静脈の接合部を表す状態よりも音響信号の全体パワーに重く重み付けすることができる。

図６Ａに示すように、本方法は、スタイレットが前進される段階６００において、患者の末梢静脈内へのスタイレット、カテーテル、又は他のデバイスの挿入後に始まる。次いで、段階６０２において、ＥＣＧ特徴及びドップラー特徴の情報が得られる。この情報を用いて、システムは、段階６０４においてドップラーデータを用いて逆行流れが優勢であるか否かを決定する。逆行流れが優勢である場合に、システムは、段階６０８に進んでスタイレットを引き戻し、次いで、段階６００でやり直すようにユーザに促す赤色／オレンジ色インジケータを起動する。しかし、流れが逆行優勢ではない場合に、システムは、緑色インジケータを起動し、スタイレットは前進され、システムは、ＳＶＣ区域に達したか否かを段階６０６で検査する。ＳＶＣに達していなかった場合に、緑色インジケータが起動され、スタイレットは前進される。しかし、システムが、ＳＶＣ区域に達したと決定した場合に、システムは、続行して段階６１０においてドップラー信号規則を評価し、段階６１２においてＰ波規則を評価する。両方の規則セットが満たされた場合に、ターゲット場所（１／３下側ＳＶＣ）に達しており、青色標的インジケータを起動することができる。

しかし、ドップラー信号規則が満たされなかった場合に、システムは、ドップラーデータを用いて、流れが逆行優勢又は順行優勢のいずれであるかを決定する。流れが逆行優勢である場合６１４、ユーザにスタイレットを引き戻すように命令する赤色／オレンジ色インジケータが起動され、それによって処理は、段階６００に送り返される。流れが明瞭に順行優勢である場合に、ユーザにスタイレットを前進して過程を段階６００に送り返すように命令する緑色インジケータが起動される。流れが明瞭には順行優勢でない場合に、ユーザに待機するように命令し、過程を段階６０８に送る黄色インジケータが起動される。

しかし、Ｐ波規則が満たされなかった場合に、システムは、Ｐ波が２相性であるか否かを決定する６１６。Ｐ波が２相性のものである場合に、ユーザに停止して引き戻すように命令する赤色／オレンジ色インジケータが起動され、処理は段階６０８に向けられる。Ｐ波が２相性のものではない場合に、ユーザにスタイレットを前進させるように命令し、過程を段階６００に戻す緑色インジケータが起動される。

図６Ｂは、較正手順を示している。段階６５０で始まり、ＥＣＧデータが得られる。次いで、段階６５２で、システムは、ＥＣＧデータが較正の一部として収集されたか否かを決定する。決定が偽であった場合に、ＥＣＧデータは、図８に示す前処理及び処理６６８に向けて送られる。較正セッションが示された場合に、処理は、段階６５４に進み、そこでＥＣＧデータが読み取られ、次いで、段階６５６でノイズ除去され、段階６５８に送られてＱＲＳ複合波が検出可能であるか否かが決定される。決定が偽であった場合に、処理は段階６５４に送り返され、次のＥＣＧデータが読み取られる。ＱＲＳ複合波が検出可能である場合に、処理は段階６６０に進み、そこでシステムは、Ｐ波を検出する試みを行う。Ｐ波が検出可能ではない場合に、処理は段階６５４に送り返される。Ｐ波が検出可能である場合に、処理は段階６６２に進み、そこでシステムは、ＥＣＧ集合平均波形を構成し、ＥＣＧ特徴を抽出する。次いで、処理は段階６６４に進み、そこでＥＣＧ集合平均波形及び抽出された特徴が保存され、それによって較正セッションが終了する６６６。

図７は、本明細書で詳しく記載し、かつ米国特許出願第１３／２９２，０１０号明細書に詳しく記載されている収集されたＥＣＧデータ及びドップラーデータのニューロ−ファジーとすることができる論理過程の図を示している。図７に示すように、一部の実施形態において、入力信号７００は、ドップラー信号前処理７０４を受けるドップラー信号と、ＥＣＧ信号前処理７０６を受けるＥＣＧ信号とへのデータ分離７０２を受ける。ドップラー信号からはドップラー特徴が抽出され７０８、ＥＣＧ信号からはＥＣＧ特徴が抽出される７１０。抽出された特徴は、複数の規則７１４内に組み込まれたメンバーシップ関数７１２に送られる。各規則には、状態依存（すなわち、状態１（緑色）、状態２（赤色／オレンジ色）、状態３（黄色）、状態４（青色）等）とすることができる重み係数７１６が与えられる。各状態は、メンバーシップ関数、規則、及び重みの関数とすることができる７１８。最も高いスコアを有する状態関数は、ユーザに出力することができる７２０。

様々な実施形態において、スタイレットの案内及び位置決めのためのＥＣＧとドップラーの両方に基づく処理は、図８に示す以下の操作を含む。
それが較正セッション（図６Ｂ）である場合に、
１．血管内及び体外ＥＣＧ信号を取得してノイズ信号を除去し、
２．Ｐ波及びＱＲＳ複合波を検出し、
３．ＥＣＧ集合平均波形を発生する。
それがＰＩＣＣナビゲーションセッション（図８）である場合に、
１．血管内及び体外ＥＣＧ信号を取得し、
２．ＥＣＧ信号からノイズ信号を除去し、
３．ＱＲＳ複合波を検出し、
４．ＱＲＳ複合波のマグニチュードを計算し、
５．Ｐ波を検出し、
６．Ｐ波のマグニチュード及び時間的な場所を計算し、
７．体外ＱＲＳ複合波マグニチュードに対する血管内ＱＲＳ複合波マグニチュードの比を計算し、
８．体外Ｐ波マグニチュードに対する血管内Ｐ波マグニチュードの比を計算し、
９．２相性Ｐ波を検出してフラグ（内部ソフトウエアフラグ）を送り出し、
１０．順行及び逆行血流ドップラーデータを取得し、
１１．ドップラーデータに対してフィルタを適用し、
１２．ドップラーデータの周波数スペクトルを計算し、
１３．時間−周波数スペクトルデータを表示し、
１４．スペクトルデータの包絡曲線を構成し、
１５．ドップラー特徴を抽出し、
１６．ドップラー信号特徴とＥＣＧ信号特徴のためのメンバーシップ関数を計算し、
１７．各特徴に重みを割り当て、
１８．各可能な標識に対する最終スコアを計算する。

各心臓サイクルにおいて最も高いスコアを有する標識を表示する。

当業者には、本明細書に開示したデバイス及び方法の変形及び修正が容易に明らかであろう。従って、上述の詳細説明及びそれに関連付けられた図は、明瞭化及び理解の目的で発生したものであり、本明細書に添付した特許請求の範囲によって定められる本発明の範囲を限定するように意図したものではないことを理解しなければならない。本明細書で記述したいずれかの一実施形態に記述したいずれの特徴も、他の実施形態のいずれかのいずれの他の特徴とも好ましいか否かに関わらず組み合わせることができる。

本明細書で記述した実施例及び実施形態は、例示目的に限ったものであること、及びこれらを踏まえた様々な修正及び変形が当業者に示唆されることになり、かつ本出願の精神及び範囲並びに添付の特許請求の範囲内に含まれるものとすることは理解される。本明細書に引用した全ての文献、特許、及び特許出願は、これにより全ての目的に対して引用によって組み込まれる。

１００ 音響データ、ＥＣＧデータを取得
１１０ 前処理及び特徴抽出
１２０ 処理
１３０ 回答／出力

Claims (25)

1. 身体内の医療デバイスの場所を決定する方法であって、
   前記医療デバイスから音響信号を送信する段階と、
   前記医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、
   第１の重み係数と前記反射音響信号から抽出された第１の特徴とを含む第１のアルゴリズムに基づいて前記医療デバイスを前進させる段階と、
   前記第１のアルゴリズムに基づいて前記医療デバイスの第１の場所を決定する段階と、
   前記決定された第１の場所に基づき、かつ第２の重み係数及び前記反射音響信号から抽出された第２の特徴のうちの少なくとも一方を含む第２のアルゴリズムに基づいて、第２の場所に前記医療デバイスを移動する段階と、
   を含むことを特徴とする方法。
2. ＥＣＧ信号を検出する段階を更に含み、
   前記第１のアルゴリズムは、前記ＥＣＧ信号から抽出された第３の特徴を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記第３の特徴は、前記ＥＣＧ信号のＲ波であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 医療デバイスが患者の右心房に進入したことを検出する方法であって、
   前記医療デバイスから音響信号を送信する段階と、
   前記医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、
   乱流を示す１つ又はそれよりも多くの特徴を前記音響信号から抽出する段階と、
   前記抽出された１つ又はそれよりも多くの特徴に基づいて乱流パターンを決定する段階と、
   前記決定された乱流パターンに基づいて、前記医療デバイスが前記右心房に進入したか否かを決定する段階と、
   を含むことを特徴とする方法。
5. 前記１つ又はそれよりも多くの特徴は、前記音響信号の経時的な周波数成分を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記医療デバイスが前進又は後退されていない間に前記音響信号の経時的な前記周波数成分が順行優勢と逆行優勢の間で変化する時に該医療デバイスが前記右心房に進入したことを示す段階を更に含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記１つ又はそれよりも多くの特徴は、順行パワー信号と、逆行パワー信号と、該逆行パワー信号に対する該順行パワー信号の比とを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
8. 前記逆行パワー信号に対する前記順行パワー信号の前記比の心臓サイクルにわたる平均値が１に近い時に前記医療デバイスが前記右心房に進入したことを示す段階を更に含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記１つ又はそれよりも多くの特徴は、前記音響信号の全体パワーを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
10. 前記音響信号のＭｅｌ周波数ケプストラムを発生させる段階と、
    前記Ｍｅｌ周波数ケプストラムの１つ又はそれよりも多くの係数を決定する段階と、
    を更に含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
11. 前記決定された１つ又はそれよりも多くの係数を乱流血流及び非乱流血流に基づく係数のデータベースと比較する段階を更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 呼吸をモニタする段階と、前記音響信号から呼吸アーチファクトを除去する段階とを更に含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
13. 患者の心血管系内のターゲット場所に医療デバイスを案内する方法であって、
    前記医療デバイスから音響信号を送信する段階と、
    前記医療デバイスを用いて反射音響信号を受信する段階と、
    血流特性を示す１つ又はそれよりも多くの特徴を前記音響信号から抽出する段階と、
    各関数が、重み係数によって各々修正される一連の抽出特徴を含み、前記心血管系内の前記ターゲット場所のための少なくとも１つのメンバーシップ関数と、該心血管系内で前記デバイスを移動するための少なくとも１つのメンバーシップ関数と、該心血管系内の２次的な場所のための少なくとも１つのメンバーシップ関数とを含む複数のメンバーシップ関数に対する複数のスコアを決定する段階と、
    前記心血管系内の前記２次的な場所のための前記メンバーシップ関数の前記スコアが最も高いスコアである時に、少なくとも１つの重み係数又は少なくとも１つのメンバーシップ関数の前記一連の抽出特徴内の少なくとも１つの抽出特徴を変更する段階と、
    を含むことを特徴とする方法。
14. 前記ターゲット場所は、ＳＶＣであることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
15. 前記２次的な場所は、右心房であることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
16. 身体内の医療デバイスの場所を決定するためのシステムであって、
    本体の遠位部分上に非撮像超音波変換器が配置された細長本体と、
    前記非撮像超音波変換器からの反射音響信号を受信して処理するように構成されたプロセッサと、
    前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして
    第１の重み係数と前記反射音響信号から抽出された第１の特徴とを含む第１のアルゴリズムに基づいて前記細長本体を前進させる命令を提供させ、
    前記第１のアルゴリズムに基づいて前記細長本体の第１の場所を決定させ、かつ
    前記決定された第１の場所に基づき、かつ第２の重み係数及び前記反射音響信号から抽出された第２の特徴のうちの少なくとも一方を含む第２のアルゴリズムに基づいて、第２の場所に前記細長本体を移動する命令を提供させる、
    命令を格納するためのメモリと、
    を含むことを特徴とするシステム。
17. 医療デバイスが患者の右心房に進入したことを検出するためのシステムであって、
    本体の遠位部分上に非撮像超音波変換器が配置された細長本体と、
    前記非撮像超音波変換器からの反射音響信号を受信して処理するように構成されたプロセッサと、
    前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして
    乱流を示す１つ又はそれよりも多くの特徴を前記反射音響信号から抽出させ、
    前記抽出された１つ又はそれよりも多くの特徴に基づいて乱流パターンを決定させ、かつ
    前記決定された乱流パターンに基づいて前記細長本体が前記右心房に進入したか否かを決定させる、
    命令を格納するためのメモリと、
    を含むことを特徴とするシステム。
18. 前記１つ又はそれよりも多くの特徴は、前記反射音響信号の経時的な周波数成分を含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
19. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして、前記細長本体が前進又は後退されていない間に前記音響信号の経時的な前記周波数成分が順行優勢と逆行優勢の間で変化する時に該細長本体が前記右心房に進入したことを示させる命令を更に含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 前記１つ又はそれよりも多くの特徴は、順行パワー信号と、逆行パワー信号と、該逆行パワー信号に対する該順行パワー信号の比とを含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
21. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして、前記逆行パワー信号に対する前記順行パワー信号の前記比の心臓サイクルにわたる平均値が１に近い時に記細長本体が前記右心房に進入したことを示させる命令を更に含むことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
22. 前記１つ又はそれよりも多くの特徴は、前記反射音響信号の全体パワーを含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
23. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして前記反射音響信号のＭｅｌ周波数ケプストラムを発生させ、かつ該Ｍｅｌ周波数ケプストラムの１つ又はそれよりも多くの係数を決定させる命令を更に含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
24. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして前記決定された１つ又はそれよりも多くの係数を乱流血流及び非乱流血流に基づく係数のデータベースと比較させる命令を更に含むことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
25. 前記メモリは、前記プロセッサによって実行された時に該プロセッサをして前記音響信号から呼吸アーチファクトを除去させる命令を更に含むことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。

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