JP2017500998A - 被験者の生理学的活動をモニタするためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

被験者の生理学的活動をモニタするためのシステムおよび関連付けられた方法が開示される。1つまたは複数のセンサが、サポートの中または上に配置され、このサポートは、被験者を受けるように適合され、センサのうちの少なくとも第1のセンサは、被験者の動きを示す第1の信号を経時的に生成するように適合される。処理装置は、第1の信号の第1、第2、および第3の部分を識別するように適合される。第1および第3の部分は、第1および第3の期間にそれぞれ対応し、この間、被験者は、サポートの上における体の位置を変える。第2の部分は、第1の期間と第3の期間との間の第2の期間に対応し、この間、サポート上における被験者の体の位置における変化は実質的に生じない。

Description

関連出願の相互参照
本願は、2013年12月20日に出願され、その内容が参照によって本明細書に組み込まれているオーストラリア仮特許出願番号第2013905017号からの優先権を主張する。

本開示は、必ずしも限定される訳ではないが、詳細には、被験者が載るサポートの中または上に配置されたセンサを使用することによって、被験者の生理学的活動をモニタするためのシステムに関する。

呼吸または睡眠の活動を記録するために、多くのデバイスが使用され提案されている。1つの例は、ECG電極が被験者の皮膚に取り付けられたECG測定システムである。別の例は、被験者の皮膚に対して所定の場所に保持するために、被験者に対して手動で押し付けられる電子聴診器である。

代替アプローチは、マット内の異なる位置に配置された振動センサを適用する。これらセンサは、患者からの振動を検知するように構成され、呼吸異常、いびき、および睡眠無呼吸等の診断を可能にする。これらセンサは、被験者がマットに載っている場合に、診断が実行されることを可能にするために、センサが、被験者から生じる音振動を検知し得るように、マットの上方に分布される。

本明細書に含まれている文書、動作、材料、デバイス、製品等のいずれの議論も、これら事項のいずれかまたはすべてが、本願の各請求項の優先日より前に存在していたとして、先行技術ベースの一部を形成するか、または、本開示に関連する分野における共通の一般知識であったという告白として認識されるべきではない。

第1の態様に従って、本開示は、生理学的活動をモニタするように適合されたシステムを提供する。このシステムは、
サポートの中または上に配置された1つまたは複数のセンサであって、サポートは、被験者を受けるように適合され、これらセンサのうちの少なくとも第1のセンサは、被験者の動きを示す第1の信号を経時的に生成するように適合された、1つまたは複数のセンサと、
第1のセンサから第1の信号を受信し、
被験者がサポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する第1の信号の第1の部分を識別し、
被験者がサポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する第1の信号の第3の部分を識別し、
サポート上における被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間と第3の期間との間である第2の期間に対応する第1の信号の第2の部分を識別するように適合された処理装置と、を備える。

第2の態様では、本開示は、生理学的活動をモニタする方法を提供する。この方法は、
第1の信号の第1の部分を識別するステップであって、第1の信号は、被験者を受けるように適合されたサポートの中または上に配置された第1のセンサによって生成され、第1の信号は、期間にわたる被験者の動きを示し、第1の信号の第1の部分は、被験者がサポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する、識別するステップと、
被験者がサポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する第1の信号の第3の部分を識別するステップと、
サポート上における被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間および第3の期間の間である第2の期間に対応する第1の信号の第2の部分を識別するステップと、を備える。

第3の態様では、本開示は、コンピュータにインストールされた場合、コンピュータに対して、第2の態様の方法を実行させるソフトウェアを提供する。

さらなる態様では、本開示は、
第1の信号の第1の部分を識別することであって、第1の信号は、被験者を受けるように適合されたサポートの中または上に配置された第1のセンサによって生成され、第1の信号は、期間にわたる被験者の動きを示し、第1の信号の第1の部分は、被験者がサポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する、識別することと、
被験者がサポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する第1の信号の第3の部分を識別することと、
サポート上における被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間と第3の期間との間である第2の期間に対応する第1の信号の第2の部分を識別することと、を行うように適合されたプロセッサを提供する。

一般に、システム、方法、ソフトウェア、およびプロセッサは限定されないが、呼吸、咳、くしゃみ、心拍、心臓律動障害、心臓機能、心臓弁異常および心雑音、身体反射、体の位置、腸活動、顎の動き、いびき、睡眠無呼吸、睡眠状態、気道の拘束、喘息、無活動期間、熟睡または目覚めに費やされた期間、胎児心音、胎児の動き、胎盤血流、ひび、ラッセル音、水泡音、肺感染症の兆候、慢性肺疾患および/または、慢性心不全、を含む様々な異なる身体パラメータ、挙動、およびイベントを識別、モニタ、および/または、分析するために動きをモニタし得る。

1つまたは複数のセンサによってモニタされた動きは、振動的な動きであり得る。したがって、1つまたは複数のセンサは、振動センサであり得る。そして、第1の振動センサによって生成された第1の信号は、期間にわたって被験者によって引き起こされた振動を示し得る。

センサを被験者に直接的に取り付けるのではなく、サポートの中または上に1つまたは複数のセンサを配置することによって、センサは、被験者に必ずしも常時接触している訳ではなく、この目標のために、「非接触センサ」と考慮され得る。被験者は、センサに対して自由に動き得る。そして、センサは、組み合わされて「センサフィールド」を定義するように考慮され得る。

サポートはパッドを備え得る。被験者は、パッドに、たとえば、載ったり、もたれたり、または座ったりする。パッドは、発砲プラスチックまたは他の緩衝材を備え得る。パッドは、マットまたはマットレス、シートクッション、背部サポート、またはその他の形態であり得る。サポートは、被験者が期間中に座ったり、横たわったりすることができるベッド、トロリー、簡易ベッド、椅子、または他の品目の一部を形成し得る。

サポートの中または上における非接触センサを使用することは、多くの利点を提供し得る。たとえば、システムは、すべての被験者のためにより安全かつよりユーザフレンドリであることができ、同伴されていない子供が家においてモニタされることを含む。被験者は、サポートにおける複数のセンサによって形成されたセンサフィールドに自由に出入りし得る。被験者は、この点において、移動可能な、歩行可能な、拘束されていない被験者と考慮され得る。システムは、熟睡または(たとえば麻酔から)落ち着いた場合を含む、休息中における被験者のモニタリングのために特に適し得る。この点において、センサフィールドは、被験者の載っている場所におけるローカルセンサフィールドと考慮され得る。たとえば、睡眠の質および量を評価するために使用される場合、この技術は、特に、被験者の家において実行された場合、多数の取り付けられたセンサおよびリードを適用する技術に比べて、睡眠に対して最小の影響しか有し得ない。さらに、非接触センサの非侵襲特性は、たとえば、長期間のモニタリング目的のために使用される場合、より良好なユーザ受容および遵守を容易にし得る。

1つの実施形態では、1つまたは複数の振動センサが使用される場合、振動センサは、たとえばメンブレンのような振動検知素子を備え得る。そして、振動センサは、メンブレンの動きに基づいて電気信号を生成し得る。代替実施形態では、他のタイプのセンサが使用され得る。たとえば、被験者に取り付けられていないECG、EEG、EOG、および/または、EMGセンサが、使用され得る。

1つまたは複数のセンサは、被験者に直接的に取り付けられないので、被験者の位置の変化は、センサによって生成された信号の品質に対して大きな効果を有し得る。振動センサが使用される場合、たとえば、被験者の位置変化によって引き起こされる振動は、たとえば、呼吸フローによって引き起こされた振動のようなより小さな振動を実質的にマスクし得る。このより小さな振動は、被験者の診断の観点から、より多いに興味があり得る。

一般に、「被験者の体の位置における変化」またはその類似に対する本明細書における参照は、体全体の動きを記述することが意図されている。これは、(たとえば、呼吸の間の胸の動きのような、限定された体の部分の動きに対する)サポート上の被験者の姿勢における変化、および/または、被験者の位置における変化、を含み得る。したがって、多くの事例では、体の位置における変化は、サポート上の異なる姿勢および/または位置を有する被験者において最高に達するであろう一方、いくつかの事例では、本開示のコンテキストにおける体の位置における変化は、サポート上の同じ姿勢および/または位置に戻る被験者において最高に達し得ることが認識されるべきである。

体の位置の動きの期間、および、体の位置の動きの間の期間、たとえば、休息の期間、に対応する第1の信号の一部の識別情報は、多くの利点が実現されることを可能にし得る。たとえば、呼吸フロー振動および心音振動のようなより小さな振動のような小さな動きの分析は、休息の期間おける信号のみを考慮することによって、より高い精度で実行され得る。さらに、分析の効率は、分析のために、信号のより適切な部分のみを選択することによって高められ得る。またさらに、(無活動または無活動期間とも呼ばれる)休息の期間と、体の位置の動きの期間との識別は、たとえば、睡眠状態等が評価されているのであれば、特定の診断の一部として使用され得る。追加の利点がまた、後続する議論から明らかになるであろう。

1つまたは複数の振動センサが使用される場合、振動信号は、音響(音)信号であり得る。また、1つまたは複数の振動センサは音響センサであり得る。それにも関わらず、聴く範囲外の周波数を有する振動信号も使用され得る。

この議論では、簡略のために、被験者がサポート上における体の位置を変える第1の期間、被験者がサポート上における体の位置を実質的に変えない後続する第2の期間、および、被験者がサポート上における体の位置を再び変えるさらに後続する第3の期間にそれぞれ対応する、信号の第1、第2、および第3の部分に対する参照がなされる。しかしながら、システムおよび方法は、信号の3つの部分のみを識別することに必ずしも限定されない。実際、モニタリングのフェーズの過程にわたって、被験者がサポート上の体の位置を変える期間に対応する信号の多数の部分が、被験者が体の位置を実質的に変えない期間である多数の中間期間(すなわち、信号の多数の第2の部分が識別され得る)とともに識別され得る(すなわち、信号の多数の第1の部分および/または第3の部分が識別され得る)。したがって、被験者がサポート上における体の位置を実質的に変えない期間に直ちに続く、信号の第3の部分は、被験者がサポート上の体の位置を実質的に変えない次の期間に直ちに先行する信号の第1の部分を提供するようにも考慮され得る。この処理は、長い記録期間にわたって(たとえば、何時間もの記録にわたって)実行され得るサンプリングのムービングウィンドウとして記述され得る。

第1のセンサからの、第1の信号の第1、第2、および第3の部分のうちの1つまたは複数は、振幅、持続時間、周波数コンテンツ、および音色のような信号のパラメータの分析によって識別され得る。たとえば、振動信号の振幅は、体が動いている期間中、比較的高くなり得、休息の期間中、比較的低くなり得る。したがって、振動信号の振幅は、任意の時点において、振動信号が、サポート上、または、休息の期間における被験者の体の位置における変化を示すか否かを判定するために、1つまたは複数のあらかじめ決定されたしきい振幅と比較され得る。

それに加えて、または、その代わりに、第1のセンサからの第1の信号の第1、第2、および第3の部分のうちの1つまたは複数が、異なるセンサから生成された異なる信号の分析に基づいて識別され得る。異なる信号/センサは、第1の信号/センサと同じまたは代替タイプの信号/センサであり得る。例として、1つまたは複数の振動センサおよび1つまたは複数の変位センサが、サポートの中または上に提供され得る。第1の振動センサからの第1の振動信号の第1、第2、および第3の部分が、1つまたは複数の変位センサからの1つまたは複数の変位信号の分析に基づいて識別され得る。変位センサは、たとえば、サポートを横切って延びるPVDF同軸ケーブルを備え得る。変位センサは各々、体の位置における変化の期間、および、休息の期間を示す変位信号を生成し得る。振動信号を変位信号と時間一致させることによって、振動信号の第1、第2、および第3の部分のうちの1つまたは複数は、変位信号の分析に基づいて識別され得る。

信号の第1、第2、および第3の部分の識別の後、信号の第1、第2、および第3の部分のうちのいずれか1つまたは複数が、さらなる分析に供され得る。1つの実施形態では、休息の期間に実質的に対応する、信号の第2の部分が、さらなる分析に供され得る。

初期ステップまたは他のステップとして、信号の第2の部分が分析され、診断目的のために有用な情報を提供するために十分な品質であるか、すなわち、興味のある信号になるために十分な品質であるか、否かが判定され得る。

信号の第2の部分が十分な品質であるか否かを判定するステップは、たとえば、1つまたは複数の特定の周波数における信号の振幅が、あらかじめ決定されたしきいレベルを超えるか否かを判定することによって達成され得る。しかしながら、特に、呼吸の質、または、睡眠無呼吸等の分析が実行されている場合、信号の低い振幅が、呼吸困難または睡眠無呼吸等の直接的な結果になるという可能性を除外しないように注意が払われる必要がある。これらの状況では、呼吸機能に関連する周波数における信号振幅は低くなり得るが、信号の質は、実際、高くなり得る。ぜいぜい音、ぱちぱち音(肺の異常音)、いびき、歯ぎしり、心雑音、または異常呼吸パターンのような断続的な振動を引き起こす病理学が存在する場合、これは、信号の品質が高い場合であっても、実質的な期間、強い信号の欠落をもたらし得るので、同様な注意が払われる必要がある。

この問題の考慮において、1つの実施形態では、システムは、被験者の心拍に対応する信号の第2の部分の特徴を識別し、信号のその特徴が、あらかじめ決定された信号しきい値よりも上であるか下であるかを判定するように適合される。被験者の心臓が適切に鼓動しているという仮定の下で、信号の鼓動特徴の振幅は、被験者の心臓のセンサへの近接度を示し得る。心臓位置は、被験者の胸部に関して相対的に固定されているので、信号の鼓動特徴の振幅は、呼吸関連状態が分析されている場合、信号品質を決定するための特に有効なパラメータであることが判明された。したがって、信号の鼓動特徴は、信号の、興味のある他の特徴(たとえば、呼吸フロー音)が比較される持続的な基準信号として使用され得る。

信号の第2の部分が、興味のある信号となるのに十分な品質であるか否かを判定するための追加のまたは代替的なアプローチは、第2の部分の一部、または、全期間を評価するステップを含む。典型的に、信号が、第2の部分のいずれかの部分のために十分な品質であれば、これは、信号品質が、第2の部分の全期間のために十分となるであろうことを示す。なぜなら、第2の部分の間、被験者の体の位置における変化が実質的に無く、したがって、第2の部分の間、センサに対する被験者の近接度は、実質的に一定のままであるからである。さらに、第2の部分の間、体の位置の変化からのように、低い大きさの興味のある信号をマスクするような大きな干渉信号は存在しない。たとえば、第2の部分の一部のみの間に、呼吸信号が識別された場合、どの呼吸信号も識別可能ではない第2の部分の一部は、睡眠無呼吸を高い確率で示す。同様に、ぜいぜい音を含む呼吸音が、第2の部分の前半部の間に検出されるが、ぜいぜい音の無い呼吸音が、第2の部分の後半部について検出された場合、その信号が、この時点においてより低い品質であることを示すのではなく、被験者が、第2の部分の後半部の間にぜいぜい音を立てていないことを高い確率で示す。

第1のセンサからの第1の信号の第2の部分が、興味のある信号となるのに十分な品質であるか否かを判定するための、追加の、または、代替的なアプローチは、第1のセンサからの第1の信号の第2の部分を、他方のセンサから生成された信号の対応する部分と比較するステップと、これら2つの第2の部分の相対的な信号品質を決定するステップとを含む。このアプローチは、最適化手順の一部として実行され得る。

より詳細には、第1のセンサに加えて、サポートの中または上に配置された少なくとも第2のセンサが提供され得、第2のセンサは、期間にわたる被験者の動きを示す第2の信号を生成するように適合されている。システムのプロセッサが以下のように適合され得る、および/または、方法が以下のステップを備え得る。すなわち、
第2のセンサから第2の信号を受信し、
被験者がサポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する第2の信号の第1の部分を識別し、
被験者がサポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する第2の信号の第3の部分を識別し、
サポート上における被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間と第3の期間との間の第2の期間に対応する第2の信号の第2の部分を識別し、
第2の信号の第2の部分の少なくとも一部を、第1の信号の第2の部分の対応する一部と比較する。

たとえば、サポートの異なる一部において提供され得る複数の振動センサまたはその他のように、動きを検出するための複数のセンサを提供することは、被験者がサポート上において体の位置を変化させた場合、高い品質の信号を得ることの困難さを低減し得る。これらセンサは被験者に取り付けられていないので、被験者がサポート上において、これらセンサのうちの1つから遠くへ移動すると、そのセンサからの信号の強度/品質は、低下する可能性が高い。しかしながら、被験者はそれでもやはり、これらセンサのうちの他方のセンサに向かって動き(または、その別のセンサから、少なくともさほど離れることなく動き)、これによって、これらセンサのうちの少なくとも1つは、診断目的のための十分な品質の信号を提供できるようになる。任意の時点において、これらセンサのうち1つよりも多く、十分な品質の信号を提供し得るか、または、1つのみのセンサが、十分な品質の信号を提供し得る。とにかく、多数のセンサが提供され、これによって、多数の信号が生成される場合、任意の時点、および/または、任意の期間において、最適化手順の一部として、最も高い品質の信号が選択され得る。

信号の第1、第2、および第3の部分を識別する1つの利点は、これら信号部分が、信号の品質が変化するか、または一定値を保つであろうことが予測可能である期間に対応することである。一般に、第2の期間中、被験者は、実質的に、サポート上において休息し続ける。したがって、各センサからの信号の第2の部分の品質、および、異なるセンサ間の信号の第2の部分の相対的な品質は、第2の期間全体にわたって実質的に同じままである可能性が高い。しかしながら、第1の期間と第3の期間との両方の間に、被験者が動いた場合、これら期間に対応する信号の部分の品質は、変化の状態にある可能性が高い。第1および第3の期間は、各センサのための移行の期間であり、第1または第3の期間の直後のセンサからの信号の品質は、第1または第3の期間の直前のセンサからの信号の品質と比べて変わっている可能性が高い。さらに、第1または第3の期間の直後のこれらセンサのうちの1つからの信号の品質は、対応する期間の直後のこれらセンサのうちの他方のセンサからの信号の品質と比べて変わっている可能性が高い。

信号の品質が変わっている可能性が高い場合を判定するステップは、たとえば、信号の「リアルタイム」分析が実行されるのであれば特に有益であり得る。いくつかの実施形態において、延長期間にわたって被験者のための動きを示す信号の隣接するレコードが生成および記録され、信号の分析が、たとえば、被験者がサポートからのそれらを取り除いた後に、引き続いて実行され得る一方、他の実施形態では、分析はリアルタイムに実行され得る。呼吸または他の障害を直ちに警告することが必要であれば、リアルタイム分析は特に有用であり得る。呼吸困難(たとえば、無呼吸またはぜいぜい音の期間)が検出された場合、または心臓異常(たとえば、不整脈等)の期間、システムは、可聴、および/または、視覚的な警告信号を提供し得る。リアルタイムモニタリングのための理由に関わらず、多数のセンサからの信号の品質を、最適化処理の一部として連続的に比較することが所望されないこともあり得る。たとえば、連続的な比較は、処理電力の消耗であり得、システムにおけるエラーのリスクを高め得る。被験者がサポート上における体の位置を変える期間に対応するセンサからの信号の部分を識別することによって、異なるセンサからの信号の品質の比較が、より選択的に実行され得る。たとえば、異なるセンサ間の信号品質の比較は、たとえば、次の期間の開始からの第1の期間または第3の期間の終了後、30秒以内、20秒以内、または10秒以内のような、体の位置の変化の期間の後、直ちに実行され得る。

上述した議論から続いて、1つの態様に従って、本開示は、生理学的活動をモニタするためのシステムを提供する。このシステムは、
サポートの中または上に配置された少なくとも第1および第2のセンサであって、サポートは、被験者を受けるように適合され、第1および第2のセンサの各々は、期間にわたる被験者の動きを示す第1および第2の信号をそれぞれ生成するように適合された、第1および第2のセンサと、
第1および第2のセンサから第1および第2の信号を受信し、
被験者がサポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する第1および第2の信号の各々の第1の部分を識別し、
サポート上における被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間に直ちに後続する第2の期間に対応する第1および第2の信号の各々の第2の部分を識別し、
第1の信号の第2の部分の少なくとも実質的な先頭における信号品質を、第2の信号の第2の部分の少なくとも実質的な先頭における信号品質と比較し、
さらなる分析のために、より高い信号品質を有する第1または第2の信号の第2の部分を選択するように適合された処理装置と、を備える。

追加のセンサが提供され得る。たとえば、1つの実施形態では、第1、第2、第3、および第4のセンサが、サポートの中または上に配置され、第1、第2、第3、および第4のセンサは、期間にわたる被験者の動きをそれぞれ示す第1、第2、第3、および第4の信号を生成するように適合され、処理装置は、
第1、第2、第3、および第4のセンサから第1、第2、第3、および第4の信号を受信し、
被験者がサポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する第1、第2、第3、および第4の信号の各々の第1の部分を識別し、
サポート上における被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間に直ちに後続する第2の期間に対応する第1、第2、第3、および第4の信号の各々の第2の部分を識別し、
第1、第2、第3、および第4の信号のすべての第2の部分の少なくとも実質的な先頭における信号品質を比較し、さらなる分析のために、より高い信号品質を有する第1、第2、第3、または第4の信号の第2の部分を選択するように適合される。

開示された態様のうちのいずれかにおいて、振動センサの1つまたは複数からの信号が、個別のチャネルへ分割され得る。信号は、周波数またはその他に従って、個別のチャネルへ分割され得る。上述された分析および比較技術は、信号全体および/または信号の個別のチャネルで実行され得る。

特に、たとえば、呼吸の分析が実行され、振動センサが適用される場合、振動信号は、呼吸努力または呼吸動き周波数に基づいて第1の信号(以後、呼吸努力信号)に、呼吸フロー周波数に基づいて第2の信号(以後、呼吸フロー信号)にそれぞれ分割され得る。呼吸努力は、被験者の隔膜の動きにリンクされ、したがって、比較的高い振幅の比較的低い周波数を有する。一方、呼吸フロー周波数は、体におけるメンブレンまたは閉塞等の高い周波数振動によって生成された、はるかに高い周波数であるが、比較的低い振幅である傾向にある。診断に到達するために、振動信号を個別の信号に分割することによって、振動信号の、よりターゲットを絞られた分析が、たとえば、呼吸努力、呼吸フロー、または、呼吸努力と呼吸フローとの組合せが分析されるべきであるか否かに基づいて実行され得る。

振動信号の様々な部分の品質の分析は、呼吸努力信号および呼吸フロー信号の各々において個別で、または、組み合わされて実行され得る。たとえば、これら信号のうちの1つの相対的な品質は、振動センサからの任意の所与の振動信号について、互いに異なり得ることが認識される。この目的のために、最適化処理の間、同じ期間について、1つのセンサからの呼吸努力信号が、異なるセンサからの呼吸フロー信号との組合せにおいて最適であるとして選択され得る。

示されたように、センサのうちの1つから取得された信号の、識別された第1、第2、および第3の部分のうちの1つまたは複数は、たとえば、信号の品質が評価され、および/または、最適な信号が選択またはアセンブルされると、さらなる分析のために供され得る。たとえば、休息の期間に対応する第2の部分の分析が実行され得る。

信号の選択された部分の分析によって、システムおよび方法は、中枢性睡眠無呼吸、閉塞性睡眠無呼吸、または混合性睡眠無呼吸の診断を可能にし得る動きを検出するために使用され得る。一般に、無呼吸イベントは、呼吸の停止(pause)、または、呼吸に対する閉塞によって特徴付けられる。本開示では、停止または閉塞は、呼吸努力信号および/または呼吸フロー信号の分析によって識別され得る。

呼吸する指示が脳から送られない場合、中枢性無呼吸が生じる。したがって、中枢性無呼吸は、呼吸努力信号と呼吸フロー信号との両方における停止の識別によって判定され得る。停止は、しきい期間を超える期間、信号レベルがバックグランドノイズを上回らない期間として識別され得る。停止は、信号レベルがバックグランドノイズを上回る期間によって直ちに先行され、その後、この期間が後続する。それに加えて、または、その代わりに、停止は、しきい期間を超える期間中、先行する期間および/または後続する期間に比べて、信号レベルが、たとえば少なくとも90%の振幅の低減を有する期間として識別され得る。しきい期間は、たとえば、成人の場合、10秒、子供の場合、2呼吸サイクルに等価であり得る。

閉塞性無呼吸は、たとえば、弛緩が口蓋と舌に対して、上部気道(喉)を閉じさせる場合のように、上部気道の閉塞時に生じる。したがって、閉塞性無呼吸は、呼吸努力信号ではなく呼吸フロー信号における停止の識別によって判定され得る。そのようなイベントは、呼吸努力を続けているが、呼吸気流を低減または欠落させている。繰り返すが、停止は、しきい期間を超える期間中、信号レベルが、バックグランドノイズを上回らないか、または、先行する期間および/または後続する期間に比べて、たとえば90%の振幅の低減に対応する期間に対応し得る。

中枢性無呼吸と閉塞性無呼吸との両方が、あらかじめ決定された分析期間を超えて識別され得る場合、混合性無呼吸が生じる。したがって、混合性無呼吸は、中枢性無呼吸および閉塞性無呼吸を判定するために採られたアプローチの組合せに基づいて判定され得る。

信号の選択された部分の分析によって、システムおよび方法は、短いサイクルの無呼吸イベントのような他のイベントまたは状態、チェーンストークス呼吸、低呼吸、非無呼吸、部分的に閉塞された非低呼吸(単純ないびき)、REM関連鼓動パターン、ぜいぜい音、肺の異常音(ぱちぱち音)、脚の動き、異常な体の動き、歯ぎしりと顎の動き、肺感染症、心雑音、心臓のリズム異常、および胎児の動き、のような呼吸パターン変化の診断のために使用され得る。

信号の第1、第2、および第3の部分を識別する別の利点は、これらが、睡眠の期間、眠りたい期間、または不眠の期間等の識別および定量化を可能にし得ることである。

1つの態様に従って、本開示は、被験者の睡眠の期間の持続時間を推定するように適合されたシステムを提供し、このシステムは、
サポートの中または上に配置された1つまたは複数のセンサであって、このサポートは、被験者を受けるように適合され、センサの少なくとも第1のセンサは、被験者が、被験者の体の位置および呼吸イベントを変化させることを含む被験者の活動を示す信号を経時的に生成するように適合される、1つまたは複数のセンサと、
被験者がサポート上における体の位置を変化させる第1の期間に対応する信号の第1の部分を識別し、
被験者がサポート上における体の位置を変化させる第3の期間に対応する信号の第3の部分を識別し、
被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間と第3の期間との間に直結している第2の期間に対応する信号の第2の部分を識別し、
信号の第2の部分における睡眠の1つまたは複数の呼吸インジケータを識別し、
(i)あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間、第1の期間の終了後に、第2の期間が延びるのであれば、あらかじめ決定されたしきい時間(x)、または、
(ii)信号の第2の部分における睡眠の最も早い呼吸インジケータが識別される時間、のうちの早いものとして被験者の睡眠開始時間を推定し、
推定された睡眠開始時間と、第3の期間の開始との間の時間として、被験者の睡眠の期間の持続時間を計算するように適合された処理装置と、を備える。

別の態様に従って、本開示は、被験者の睡眠の期間の持続時間を推定する方法を提供し、この方法は、
信号の第1の部分を識別するステップであって、信号は、被験者を受けるように適合されたサポートの中または上に配置されたセンサによって生成され、この信号は、被験者が、被験者の体の位置および呼吸イベントを変化させることを含む期間にわたる被験者の活動を示し、信号の第1の部分は、被験者がサポート上において体の位置を変化させる第1の期間に対応する、識別するステップと、
被験者がサポート上において体の位置を変化させる第3の期間に対応する信号の第3の部分を識別するステップと、
被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間と第3の期間との間に直結している第2の期間に対応する信号の第2の部分を識別するステップと、
信号の第2の部分における睡眠の1つまたは複数の呼吸インジケータを識別するステップと、
(i)あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間、第1の期間の終了後に、第2の期間が延びるのであれば、あらかじめ決定されたしきい時間(x)、
または、
(ii)信号の第2の部分における睡眠の最も早い呼吸インジケータが識別される時間、のうちの早いものとして被験者の睡眠開始時間を推定するステップと、
推定された睡眠開始時間と、第3の期間の開始との間の時間として、被験者の睡眠の期間の持続時間を計算するステップと、を備える。

一般に、被験者が、長い期間、動かずに横たわっている場合、彼らがほんの短い期間動いていない場合よりも、熟睡している可能性が高い。そのような無活動期間(被験者の体の位置における変化が実質的に生じない期間)の全体が、必ずしも睡眠に関連付けられる訳ではない。しかしながら、睡眠は、確率分析に基づいて、無活動の開始が経過してからあらかじめ決定されたしきい時間後に生じることが推定され得る。

しかしながら、無活動および体の動きの期間のみに基づいて被験者の睡眠の持続時間を計算することは、睡眠障害呼吸(SDB)存在下において問題となり得る。いびきおよび呼吸イベントは、睡眠を妨害し得、その結果、睡眠の期間が非常に短くなり、非常に短期間の無活動となる可能性がある。SDBが存在し、体全体の動きと無活動期間のみが、睡眠の推定に使用されるのであれば、短期間の無活動は、目覚めているものとして、誤って分類され得る。それにも関わらず、睡眠の呼吸インジケータの存在は、無活動の持続時間に関わらず、提示されている睡眠の可能性を100%へ高めるために使用され得る。ここから続いて、本開示は、被験者が、x秒よりも長く無活動であるか、または、睡眠の呼吸インジケータが、x秒以下の期間存在しているのであれば、睡眠開始時間を推定する。このアプローチは、非常に短期間の無活動を、睡眠として含めることを許可し、睡眠開始と睡眠持続時間とを識別するより堅固な方法を可能にする。

繰り返すが、サポートの中または上に配置された1つまたは複数のセンサは、被験者によって引き起こされた振動を示す信号を経時的に生成するように適合された振動センサであり得る。しかしながら、ECG、EEG、EMG、およびEOGセンサのような代替タイプのセンサが使用され得る。

睡眠の呼吸インジケータは、たとえば、いびきおよび/または呼吸音の変化を含み得る。

上記態様では、被験者の体の位置における変化、および呼吸イベントが、被験者を受けるためのサポートの中または上に配置された振動センサのようなセンサを使用して評価される。代替実施形態では、マイクロホンのような他のタイプのセンサが、これらパラメータのうちの1つまたは両方を評価するために適用され得る。そして、他のセンサは、被験者を受けるためのいずれかのサポートの中または上に位置されていることも、されていないこともあり得る。

したがって、1つの態様に従って、本開示は、被験者の睡眠の期間の持続時間を推定するように適合されたシステムを提供し、このシステムは、
被験者からの、被験者の体の位置における変化と、睡眠の呼吸インジケータとをモニタするように適合された1つまたは複数のセンサと、
被験者の体の位置における変化が実質的に生じない無活動期間を識別することであって、この期間は、第1の体の動きの終了直後に開始し、第2の体の動きの開始の直前に終了する、識別することと、
無活動期間中、被験者からの睡眠の1つまたは複数の呼吸インジケータを識別することと、
(i)無活動期間が、あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間延びるのであれば、あらかじめ決定されたしきい時間(x)、または、
(ii)無活動期間中に、最も早い睡眠の呼吸インジケータが識別された時間、のうちの早いものとして、被験者の睡眠開始時間を推定することと、
推定された睡眠開始時間と、第2の体の動きの開始との間の時間として、被験者の睡眠の期間の持続時間を計算することと、を行うように適合された処理装置と、を備える。

さらに、別の態様に従って、本開示は、被験者の睡眠の期間の持続時間を推定する方法を提供する。この方法は、
被験者の体の位置における変化が実質的に生じない無活動期間を識別するステップであって、この期間は、被験者の第1の体の動きの終了直後に開始し、被験者の第2の体の動きの開始の直前に終了する、識別するステップと、
無活動期間中、被験者からの睡眠の1つまたは複数の呼吸インジケータを識別するステップと、
(i)無活動期間が、あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間延びるのであれば、あらかじめ決定されたしきい時間(x)、または、
(ii)無活動期間中に、最も早い睡眠の呼吸インジケータが識別される時間、のうちの早いものとして、被験者の睡眠開始時間を推定するステップと、
推定された睡眠開始時間と、第2の体の動きの開始との間の時間として、被験者の睡眠の期間の持続時間を計算するステップと、を備える。

これらの態様では、識別可能なあらゆる体の動きが、体の動きしきい時間(y)よりも短くしか続かないのであれば、被験者の体の位置における変化は実質的に起きていないと考慮され得る。しきい時間(y)は、動きが、その期間(y)よりも短い時間しか継続しない場合、被験者は、睡眠状態にとどまる非常に高い可能性を有する期間として決定され得る。ここから続いて、先行する態様において識別された第1および第3の期間は、体の動きしきい時間(y)を超える。

1つの実施形態では、先行する態様のいずれかにおけるあらかじめ決定されたしきい時間(x)は、たとえば、睡眠開始が生じる90%、95%、または99%の確率を反映するように選択される。1つの実施形態では、xは、たとえば約110秒のように90秒と130秒との間にあり、yは、たとえば約16秒のように約10秒と20秒との間にある。しかしながら、実際には、xおよびyのための値は、異なる病理学および異なる性別を有する異なる年齢グループに入る被験者について、および、異なる場所(たとえば、家で寝ている場合、または、病院または研究所で寝ている場合のように)においてモニタされている被験者について、変わるであろう。

上記の態様において、または、別の方法で、「睡眠予定」時間が推定され得る。これは、センサが、たとえば被験者に直接的に取り付けられるのとは逆に、サポートの中または上に提供されるという事実を活用し得る。したがって、被験者がサポートから離れて動く場合、被験者とともに動ことができる。したがって、被験者がサポートによって受け取られている(たとえば、サポート上に横たわっている、または、サポートに寄りかかっている)ことをセンサが認識し得る程度まで、睡眠予定の開始が容易に計算され得る。睡眠予定時間は、被験者が、たとえば動き、振動、心拍、および/または、呼吸音等を検知することによって、サポート上で検知される合計時間として推定され得る。いくつかの実施形態では、睡眠予定時間は、睡眠開始が開始したと推定される時間まで、被験者がサポート上で検知される合計時間として推定され得る。

このアプローチは、睡眠予定時間の過大評価を回避し得る。なぜなら、それは、たとえば、被験者が睡眠する予定のない可能性のある時点における装置の起動に単に依存するシステムと比較して、睡眠予定の開始をより正確に識別でき得るからである。

これに関連して、本開示のシステムおよび方法は、被験者のサーベイランスの手段を提供し得ることが理解され得る。被験者へのセンサの拘束に依存するモニタリングシステムとは対照的に、非接触センサを使用するシステムおよび方法は、被験者のより全体的なモニタリングを行うことを可能にし得る。被験者の呼吸の動きのようなより小さな動きがモニタされ得るのみならず、サポートに対する移動可能な、歩行可能な、拘束されていない被験者の場所および動きもまたモニタされ得る。たとえば、サポートがベッドである場合、センサは、たとえば、患者がベッドの上にいるか、ベッドから降りているか、および/または、ベッド上で動いているかを判定するために使用され得る。

一般に、本明細書に開示されたようなプロセッサまたは処理装置は、装置の1つまたは複数の構成要素を制御するための多くの制御モジュールまたは処理モジュールを備え得、また、振動信号データ、分析データ、および患者データ等を記憶するための1つまたは複数の記憶素子を含み得ることが認識されるであろう。モジュールおよび記憶素子は、1つまたは複数の処理デバイスおよび1つまたは複数のデータ記憶ユニットを使用して実現され得る。これらモジュールおよび/または記憶デバイスは、1つの場所にあるか、または、多数の場所にわたって分散され、1つまたは複数の通信リンクによって相互接続され得る。処理デバイスは、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、携帯情報端末、および、本開示に従う方法を実行する目的のために特に製造されたコンピュータシステムを含む他のタイプのコンピューティングデバイスを含み得る。

処理モジュールは、プログラム命令を備えるコンピュータプログラムまたはプログラムコードによって実現され得る。コンピュータプログラム命令は、プロセッサまたは処理装置に対して、記述されたステップを実行させるように動作可能なソースコード、オブジェクトコード、マシンコード、または他の任意の記憶されたデータを含み得る。コンピュータプログラムは、コンパイルまたは翻訳された言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述され得る。そして、スタンドアロンプログラムとして、または、コンピューティング環境における使用のために適切なモジュール、構成要素、サブルーチン、または他のユニットとして含む、任意の形態で展開され得る。データ記憶デバイスは、揮発性(たとえば、RAM)および/または不揮発性(たとえばROM、ディスク)メモリまたはその他のような適切なコンピュータ読取可能な媒体を含み得る。

たとえば、体の位置、呼吸関連イベント、心拍、またはその他における変化に対応する信号の部分または特徴を識別するために、本開示に従って実行される信号分析は、様々な異なる信号処理技術を適用し得る。振幅分析、時間領域分析、および/または、周波数領域分析は、たとえば、RMS値、分散、確率密度、時間履歴、インパルス応答、相関性、共分散、フィルタ、および/または、フーリエ変換を利用して実行され得る。

本開示の実施形態に従う生理学的活動モニタリング装置の概要例示図である。 図1の装置の構成要素の概要例示図である。 図1の装置のディスプレイデバイスによって生成された画像の例を示す図である。 図1の装置の処理モジュールによって実行されるステップを表すフローチャートである。 図1の装置の処理モジュールによって実行されるステップを表す別のフローチャートである。 図1の装置のディスプレイデバイスによって生成された画像の別の例を示す図である。 図6aの画像において表される信号に由来する異なる合成信号を図示する図である。 図6aの画像において表される信号に由来する異なる合成信号を図示する図である。 中枢性無呼吸を示す停止、閉塞、および/または、振幅における減少を含む呼吸振動信号トレースを示す図である。 閉塞性無呼吸を示す停止、閉塞、および/または、振幅における減少を含む呼吸振動信号トレースを示す図である。 混合性無呼吸を示す停止、閉塞、および/または、振幅における減少を含む呼吸振動信号トレースを示す図である。 低呼吸を示す停止、閉塞、および/または、振幅における減少を含む呼吸振動信号トレースを示す図である。 図1の装置によって生成された画像の別の例を図示する図である。 図1の装置の信号処理モジュールによって睡眠開始時間がどのようにして推定され得るのかを例示するフローチャートである。 図1の装置の信号処理モジュールによって睡眠期間の持続時間がどのようにして推定され得るのかを例示するフローチャートである。 目覚めおよび睡眠のランにおける無活動期間および体の動きを例示する振動信号トレースを示す図である。 本開示の例において記録されたPSG記録内の目覚めおよび睡眠における体の動きの頻度分布を示す図である。 本開示の例において記録されたPSG記録内の目覚めおよび睡眠における無活動期間における頻度分布を示す図である。

本開示の実施形態に従うシステムの生理学的活動モニタリング装置10が、図1に例示される。装置10は、サポート、特に、もたれ位置に被験者を受けるように適合されたマットレス1と、ワークステーション2とを含む。マットレス1は、発泡プラスチックと、特に、発砲プラスチック内のそれぞれのくぼみ内に配置された第1の振動センサ11a、第2の振動センサ11b、第3の振動センサ11c、および第4の振動センサ11dのような複数の振動センサ11a〜11dとを含む。振動センサ11a〜11dの先端面は、振動センサ11a〜11dのうちの任意の1つまたは複数が、任意の時点において、もたれている被験者に対して押すことができるように、マットレス1の先端面12と実質的に水平に位置しているか、または、マットレス1の先端面12から突出している。それにも関わらず、シートまたは他のカバーが、センサ11a〜11dおよび/またはマットレス1の上方の、振動センサ11a〜11dと被験者との間に配置され得る。振動センサ11a〜11dは、マットレス1の先端121からのマットレス1の長さの約1/3である位置に配置される。この位置は、被験者の胸が位置する位置に対応することが意図されている。振動センサ11a〜11dは、被験者に取り付けられていないので、「非接触センサ」である。したがって、被験者は、センサ11a〜11dに対して自由に動き得る。この実施形態では、4つの振動センサ11a〜11dが、アレイ構成で、特にダイヤモンド構成で分布されている。この詳細説明においては振動センサが記述されているが、他のタイプのセンサが、振動センサの代わりに、または、それに加えて使用され得る。たとえば、EEG、ECG、EMG、またはEOGセンサが使用され得る。装置はさらに、図1に図示されるように1つまたは複数のマイクロホン16a、16bを含み得る。これらは、被験者の活動を検知するために振動センサと連携して使用され得る。

図2を参照して示すように、モニタリング装置10は、マットレス1内に配置されているか、または、マットレス1に隣接している信号獲得モジュール13と、ワークステーション2内に提供された信号処理モジュール21とを含む処理装置を備える。被験者がマットレス1の上に横たわっている場合、期間にわたって被験者から検知された振動を示す対応する振動信号を生成するために、第1乃至第4の振動センサ11a〜11dの各々が適合される。

振動信号は、信号獲得モジュール13によって獲得され、信号データは、オプションとして、メモリ15に記憶される。その後、振動信号は、トランシーバ14によって、マットレス1から、ワイヤレス通信リンク3を介してワークステーション2へ送信される。これら信号は、さらなるトランシーバ22によってワークステーション2において受信され、信号処理モジュール21による処理に供される。受信された信号は、さらなるメモリ23に記憶され得る。代替実施形態では、ワイヤ通信リンクが、ワイヤレスリンク3の代わりに使用され得る。

この実施形態における信号処理モジュール21は、画像が、ワークステーション2のディスプレイデバイス24上に表示されるように適合される。この画像は、振動信号のグラフ表示を提供する。そのような画像4aの例が、図3に提供される。

信号処理モジュール21は、第1乃至第4の振動信号の各々を、周波数特有ベースで個別のチャネルへ分割するように構成される。特に、信号処理モジュールは、第1乃至第4の振動センサ11a〜11dそれぞれによって生成された第1乃至第4の振動信号の各々を、呼吸努力信号および呼吸フロー信号へ分割する。呼吸努力は、被験者の隔膜の動きにリンクされ、したがって、比較的低い周波数であるが比較的高い利得を有する。一方、呼吸フロー周波数は、はるかに高いが、比較的利得は低い。そして、上部気道を介した肺の気道内の空気の流れの乱れによって、または、体における閉塞物等によって引き起こされた振動によって生成される。このようにして(振幅と周波数との両方で)振動信号を分割することによって、これら信号タイプの各々のターゲットを絞られた分析が、信号処理モジュールによって実行され得る。各センサ11a〜11dについて、呼吸努力信号および呼吸フロー信号が、画像において個別に表示され、参照番号41a〜41dおよび42a〜42dをそれぞれ用いて図3において印されている。

この実施形態では、図4のフローチャート100を参照して、101において、信号処理モジュールは、第1乃至第4のセンサ11a〜11dの各々からの呼吸努力信号と呼吸フロー信号との両方について、被験者がマットレス1上において体の位置を変える第1の期間に対応する信号の第1の部分を識別するように適合される。102において、処理モジュールはまた、被験者がマットレス1上において体の位置を変える第3の期間に対応する信号の第3の部分を識別するようにも適合される。103において、処理モジュールは、マットレス1上において被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、第1の期間と第3の期間との間の第2の期間に対応する第1の信号の第2の部分を識別するように適合される。104において、処理モジュールは、たとえば第2の部分のような、信号の第1、第2、および第3の部分のうちの任意の1つまたは複数を、さらなる分析へ供する。

信号処理モジュール21は、振動信号の振幅を、あらかじめ決定されたしきい振幅と比較することによって、振動信号の第1および第3の部分を識別するように適合される。図3では、各センサ11a〜11dからの各信号41a〜41d、42a〜42dについて、あらかじめ決定されたしきい振幅を超える比較的大きな信号振幅が、2つの期間の間で明らかである。これら2つの期間に対応する各振動信号の部分は、図3において、第1の部分43と第3の部分45として識別される。示されるように、これらの部分43、45は、被験者が体の位置を変えた期間(すなわち、被験者の体全体の動きの期間)に対応する。第1の部分43および第3の部分45またはその他の部分の識別に基づいて、信号処理モジュールはまた、各振動信号の第2の部分44を識別するように適合される。これは、第1の部分43と第3の部分45との間に直接的にあり、被験者の体の位置における変化が実質的に無い期間に対応する。

センサ11a〜11dは、被験者に直接的に取り付けられてはいないので、被験者の動きは、センサ11a〜11dによって検知された振動の性質に顕著な影響を有し得る。被験者の位置変化によって引き起こされる振動は、呼吸努力および呼吸フローによって引き起こされたより小さな振動を実質的にマスクする。図3では、呼吸努力および呼吸フローによって引き起こされた小さな振動は、信号の各々の第2の部分44では容易に明らかであるが、信号の第1の部分43および第3の部分45ではそうではない。

図3は、たとえば夜の睡眠の間のような、より長い期間にわたる被験者の位置変化に対応する各信号の2つの部分43、45を例示する一方、被験者のより多くの位置的な変化が存在し得る。ここから続いて、モニタリングのフェーズの過程にわたって、信号処理モジュール21は、被験者が体の位置における変化を実質的に行わない多数の中間期間とともに、被験者が体の位置を変化させる期間に対応する振動信号の多数の部分を識別するように適合される。

被験者が体の位置における変化を実質的に行わない期間を識別することによって、信号処理モジュールは、1つの実施形態において、これら期間中のみ、呼吸努力振動および呼吸フロー振動のターゲットを絞られた分析を実行することができる。

それに加えて、または、その代わりに、休息の期間を識別することによって、体の位置の動きの期間に加えて、信号処理モジュールは、1つの実施形態では、睡眠状態の詳細な評価を行い得る。さらに、体の位置の動きの特定のパターンが識別され得、たとえば、これらパターンは、異なるタイプの検知された呼吸活動と相関付けられ得る。

信号処理モジュール21は、信号の1つまたは複数の第2の部分44が、診断目的のために使用されるのに十分な品質であるか否かを判定し得る。たとえば、信号処理モジュール21は、第2の部分の信号振幅を確認し、この振幅があらかじめ決定されたしきいレベルを超える場合にのみ、第2の部分が、診断目的のために使用されるのに十分な品質であると判定することができる。さらに、以下の図8の議論を参照して、信号処理装置は、被験者の心拍に対応する信号の1つまたは複数のうちの第2の部分の一部を識別し、心拍に対応する一部が、あらかじめ決定されたしきいレベルを超える振幅を有するのであれば、第2の部分が、診断目的のために使用されるのに十分な品質であると判定し得る。

信号の第2の部分44の品質チェックが、信号の第2の部分のセグメントのみの分析によって、信号処理モジュール21によってなされ得る。たとえば、分析は、第2の部分の先頭においてのみ実行され得る。

この実施形態では、被験者の体の位置における変化、および休息の期間に対応する振動信号の様々な異なる部分の識別によって、最適化手順を実行するように信号処理モジュールが適合される。

一般に、非接触センサを使用することは、センサを介した信号品質が、期間にわたって変動し得ることを意味する。被験者は、体の位置を変化させる場合、センサのうちの任意の1つまたは複数から離れ得る。この時点では、その振動センサによって生成された振動信号の強度および品質が低減される可能性がある。しかしながら、それにも関わらず、被験者は同時に、振動センサのうちの1つまたは複数の他の振動センサに向かって動き（または、これらセンサのうちの1つまたは複数の他方から少なくともさほど遠くに動かず）、これによって、振動センサのうちの少なくとも1つが、診断目的のための十分な品質の振動信号を提供できるようになる。任意の時点において、これらセンサのうちの1つよりも多くは、十分な品質の振動信号を提供し得るか、または、1つのセンサのみが、十分な品質の信号を提供し得る。とにかく、多数の振動センサが提供され、多数の振動信号が生成された場合、最も高い品質の振動信号が、任意の時点および/または任意の期間において選択され、さらなる分析に供され得る。異なる期間中、最も高い品質の振動信号を選択することによって、最適化された合成信号が、特定のフェーズまたはモニタリングのために生成され得る。

この実施形態では、最適化の目的のために、図5のフローチャート200を参照して示すように、201において、信号処理モジュールが、1つの信号の第2の信号部分、すなわち、患者の体の位置における変化が実質的に無い部分、を識別するように適合される。202において、信号処理モジュールは、患者の体の位置における変化が実質的に生じない同じ期間に対応する、別の信号の第2の信号部分を識別するように適合される。203において、信号処理モジュールは、これら2つの信号の対応する第2の部分の品質を比較するように適合される。204において、信号処理モジュールは、最も高い信号品質を有する第2の部分を選択するように適合される。

この実施形態の最適化処理は、振動センサ11a〜11dにわたる信号品質に関する体の位置における変化の影響が見られ得る画像4bを図示する図6aを参照してさらに理解され得る。被験者の体の位置における変化に対応する期間は、参照番号47によって示される画像4bの中心においておおよそ識別可能である。体の動きの期間47の直接前の期間46では、第3の振動センサ11cのための呼吸努力信号41cの振幅は比較的低い。しかしながら、体の動きの期間47の直接後の期間48では、第3の振動センサ11cのための呼吸努力信号41cは、はるかに高い振幅を有し、より良好な品質であると考慮され得る。

たとえば、信号処理モジュールが、体の動きの期間47の前に、第1の振動センサ11aの呼吸努力信号41aが、すべての呼吸努力信号41a〜41dのうちの最も高い品質を有し、体の動きの期間47の後に、第3の振動センサ11cの呼吸努力信号41cが、すべての呼吸努力信号41a〜41dのうち最も高い品質を有することを判定する程度まで、これら2つの高い品質部分信号が合成される図4bに示されるように、信号処理モジュールは、最適化された合成呼吸努力信号を生成するように適合される。最適化された合成呼吸フロー信号を生成するために、実質的に同じ技術が、呼吸フロー信号42a〜42dに対して適用され得る。その後、いくつかの実施形態において、被験者の呼吸努力および/または呼吸フローの分析は、最適化された合成信号を分析することによって実行され得る。

図6bでは、体の動きの期間47に対応する信号部分が合成信号に含まれる一方、代替実施形態では、たとえば図6cに表されるように、それは除外され得る。

たとえば、臨床医または他のヘルスケア従事者による信号の分析を可能にするように、たとえば図6bおよび図6cに表されているような形態で、合成信号が、ディスプレイ24上に表示され得る一方、いくつかの実施形態では、合成信号は、処理装置による内部分析のためにのみ生成され得る。処理装置が、モニタリングのフェーズにわたる患者の診断の目的のために、信号の分析を実行する場合、処理装置は、合成信号に関する分析を実行し得る。

振動信号の選択された部分の分析を通じて、装置は、限定される訳ではないが、呼吸、心拍、心臓機能、心臓弁異常および心雑音、身体反射、体の位置、腸活動、歯ぎしりと顎の動き、いびき、睡眠無呼吸、睡眠状態、気道の拘束、喘息、無活動期間、熟睡または目覚めに費やされた期間、胎児心音、胎児の動き、胎盤血流、ぱちぱち音、および/または、肺感染症等を含む様々な異なる身体パラメータ、挙動、およびイベントを識別し、モニタし、および/または、分析し得る。さらに、この分析は、異常な体の動きと、異常な動きのパターンとを識別し得る。これらは、REM睡眠運動障害、睡眠時ミオクローヌス、および様々な発作障害の結果として生じ得る。

一般に、無呼吸イベントは、呼吸における停止または閉塞によって特徴付けられる。図7a〜図7dを参照して示すように、呼吸における停止または閉塞は、呼吸努力信号および/または呼吸フロー信号の分析によって識別され得る。

呼吸する命令が脳から送られない場合、中枢性無呼吸が生じる。したがって、図7aを参照して示すように、この実施形態において、中枢性無呼吸は、呼吸努力信号および呼吸フロー信号の両方における停止の識別によって判定される。停止は、信号レベルが、あらかじめ決定されたしきい期間を超える期間の間、バックグランドノイズを上回らない期間として識別され、停止は、信号レベルがバックグランドノイズを上回る期間によって直ちに先行され、その後、この期間が後続する。代替実施形態では、しきい期間を超える期間について、先行する期間および/または後続する期間と比較して、停止は、信号レベルが、たとえば、少なくとも90%の振幅の低減を有する期間として識別され得る。この実施形態では、しきい期間は、成人の場合10秒であるが、様々な異なるしきいレベルが選択され得る。

閉塞性睡眠無呼吸は、たとえば、弛緩が口蓋と舌に対して、上部気道(喉)を閉じさせる場合のように、上部気道の閉塞時に生じる。したがって、図7bを参照して示すように、閉塞性無呼吸は、この実施形態では、呼吸努力信号ではなく呼吸フロー信号における停止の識別によって判定される。停止は、図7aに関して上述された方式で識別される。

あらかじめ決定された分析期間を超えて、中枢性無呼吸と閉塞性無呼吸との両方が識別され得る場合、混合性無呼吸が生じる。したがって、この実施形態では、図7cを参照して示すように、呼吸努力信号と呼吸フロー信号との両方に停止が存在する1つまたは複数の期間の識別と、呼吸努力信号ではなく呼吸フロー信号に停止が存在する1つまたは複数の期間の識別とによって、混合性無呼吸が判定される。

中枢性低呼吸は、呼吸音強度の変化(たとえば、低下)と結び付けられた期間にわたる呼吸努力の変化(たとえば、低下)がある場合に生じる。図7dを参照して示すように、この実施形態において、低呼吸は、呼吸努力振幅が、あらかじめ決定されたしきいレベルよりも下になる1つまたは複数の期間の識別によって判定される。

上述されるように、振動信号の選択された部分の分析によって、胎児の挙動に関する情報も判定されるようになり得る。これはさらに、4つの振動センサ11a〜11dから生成された信号の第2の部分が見られ得る画像4cを図示する図8を参照して理解され得る。第4のセンサ11dからのより高い周波数出力42dは、胎児の心拍を示す。一方、第1乃至第3のセンサ11a〜11cからの出力は、母親の呼吸および心音に関連する信号を示す。

1つの実施形態では、図1および図2を参照して上述された装置は、被験者の睡眠の期間の持続時間を推定するように適合される。繰り返すが、信号処理モジュールは、振動信号のうちの少なくとも1つの第1、第2、および第3の部分を識別するように適合されるが、この実施形態では、振動信号の第2の部分における1つまたは複数の睡眠の呼吸インジケータを識別し、(i)第2の期間が、第1の期間の終了後、あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間延びるのであれば、あらかじめ決定されたしきい時間(x)、または、(ii)(いびきまたは呼吸音の変化のような)振動信号の第2の部分における睡眠の最も早い呼吸インジケータが識別される時間のうちの早いものとして、被験者の睡眠開始時間を推定するようにさらに適合される。装置は、推定された睡眠開始時間と、第3の期間の開始との間の時間として、被験者の睡眠の期間の持続時間を計算するように適合される。

図9は、この実施形態において、睡眠開始時間が信号処理モジュールによってどのようにして推定されるのかを例示するフローチャートを提供する。最上部の長方形において始まり、静止期間(Qd)が、一定値(x秒)よりも長くなく、睡眠の呼吸インジケータが存在しないのであれば、分析は、睡眠の呼吸インジケータが生じるまで、または、Qd期間がx秒を超えるまで継続する。点線矢印は、睡眠開始時間が識別され記録されたことを示す。睡眠開始が識別されると、それと、次の体の動きの開始との間の時間の持続時間が、睡眠時間であると考慮され得る(図9では、Qd(i)=初期Qd;SO=睡眠開始;x=Qd時間しきい値(秒);Start_Move=体の動きの開始時間;End_Move=体の動きの終了時間、およびStart_Resp=呼吸イベントの開始時間)。

図10は、睡眠期間の持続時間が、信号処理モジュールによってどのようにして推定されるのかを例示するフローチャートを提供する。睡眠開始が図9に関して上述したアプローチに従って識別されると、後続するすべての体の動きおよびQd期間が、最上部の長方形において始まる調査全体のために分析される。被験者は、一定の持続時間(y秒)を超える動きが生じるまで熟睡し続けると考慮される。この後、被験者は、Qdがx秒よりも大きいか、または、睡眠の呼吸インジケータが生じた場合にのみ睡眠に戻る。点線矢印は、無活動期間が、合計睡眠時間QdTOTALの計算のために照合されることを示す(図10において、Qd=無活動時間;Qd(i)=初期Qd;SO=睡眠開始;x=Qd時間しきい値(秒);y=体の動きしきい値(秒);Start_Move=体の動きの開始時間;End_Move=体の動きの終了時間;および、Start_Resp=呼吸イベントの開始時間)。

このアプローチは、高い確率の睡眠に関連付けられたQd期間が識別されることを可能にし、睡眠から目覚めた被験者と、呼吸イベントの存在時に生じる短期間の無活動との両方を考慮する。Qdの各期間は、連続的に識別され、睡眠のための基準を満足しておらず廃棄されるか、または、基準を満足しており合計睡眠時間(TST)値に含まれるかのいずれかである。y秒よりも長い体の動きがあると、この体の動きに続く期間は、目覚め状態に戻り、被験者は、x秒よりも長く動かずに横になっていなければならないか、または、睡眠の呼吸インジケータは、睡眠が再びなされたと仮定され得る前に存在するに違いないと仮定される。

方法
信号記録、特に、30人の成人の被験者からの睡眠ポリグラフ(PSG)記録が取得され、結果は、同じ被験者のグループにおけるEEG記録から生成されたデータを比較している。PSG調査は、起こり得る睡眠障害呼吸の研究のために参照された患者から記録された。

図9、図10および上述した議論に従って、変数xおよびyが決定されるべきであり、これらの値を確認するために、2つの非標準イベントが各PSG調査においてスコア付けられた。

第1の非標準イベントは、「睡眠開始」(SO)とラベル付けられ、睡眠が生じているとEEGが示した正確な時点においてスコア付けられた。SOイベントの開始からEEG覚醒の開始への間に経過した時間は、睡眠時間であると考慮され、EEG覚醒の開始から後続するSOイベントの開始への間に経過した時間は、目覚め時間であると考慮された。これらの絶対的な尺度は、睡眠および目覚めのブロック(またはラン)の識別情報が識別されることを可能にした。

第2の非標準イベントは、「体の動き」(BM)と呼ばれ、PSG調査の胸部および/または腹部のトレースにおいて、体の動きの検出のために図示されたパターンと同様な呼吸の通常のパターンにおける急激な変化として識別された。

決定されたEEG覚醒の最小長さと等価であるので、3秒であるしきい値が、BMイベントの最短持続時間として選択された。

各BMイベントの持続時間と、各BMイベント間の無活動期間の持続時間とが計算された。

適切な持続時間(≧1分)の絶対的な目覚め(EEG覚醒からSOイベント)および絶対的な睡眠(SOイベントからEEG覚醒)のランが識別された。これら離散的な期間内では、多数の期間が各被験者のために存在し、QdのBMイベントおよび期間が分析された。

変数xおよびyは、目覚め中に生じたQdの持続時間、および睡眠中に生じた体の動きの持続時間から取得された。

図11は、目覚めおよび睡眠のランにおけるQdおよび体の動きの例示を提供する。先頭のトレースはEEG状態を示し、末尾のトレースは、胸腹部PSGトレース上に存在する体の動きを示す。無活動期間は、体の動きの間の水平直線として表される(呼吸の動きは、実際のPSG記録上に存在するが例示では表されていない)。目覚めは、EEG覚醒と睡眠開始イベントとの間で生じ、睡眠は、睡眠開始イベントとEEG覚醒との間で生じる。垂直の点線は、睡眠と目覚めのランにおける境界と、変化したこれらランの持続時間とを示す。睡眠および目覚めの各ラン内で、すべての体の動きの持続時間(≧3秒)と、無活動(QdWAKEおよびQdSLEEP)とが照合された。

一旦データが照合されると、TSTを推定するために、各測定(動き持続時間およびQd持続時間)の95番目のパーセンタイル値が、図9および図10を参照して上述した処理において使用された。エポックスコアから生成されたTSTと、EEGの絶対スコアから生成されたTSTとの両方が、精度を検査するために、実験結果と比較された。

結果
30のPSG調査が分析された(15人の男性、年齢=58±12歳、BMI=29.5±5.4kg/m2)。これらの調査では、133の目覚めのランと、60秒よりも長い睡眠の239のランとが存在した。これらの期間内では、目覚めている間に、1,260の体の動きが発生し、睡眠の間に、349の体の動きが発生した。目覚めている間に、1,121の無活動期間と、睡眠の間に、570の無活動期間とが存在した。目覚めおよび睡眠の間に生じた動きの持続時間(MoveWAKE=11.0(7.0、22.0)およびMoveSLEEP=7.0(4.0、10.0)秒;p<0.0001)と、無活動時間(QdWAKE=17.0(8.0、37.0)およびQdSLEEP=98.0(32.0、297.3)秒;p<0.0001)との間に顕著な違いがあった。

下記のTable 1(表1)は、目覚めのランおよび睡眠のランの間の無活動時間および体の動きの持続時間のパーセンタイル値をリストする。目覚めの間の無活動時間の95番目のパーセンタイルは110秒であり、これは、EEGが定義した目覚めの間の無活動の全期間の5%だけがこれよりも長かったことを示す。睡眠の間の体の動きの95番目のパーセンタイルは16秒であり、これは、EEGが定義した睡眠の間に生じる体の動きの5%だけがこれよりも長かったことを示す。これらの2つの定数は、それぞれ値xおよびyのために使用された。

PSG記録内の目覚めおよび睡眠における体の動きの頻度分布が図12に提示される。睡眠の間に生じた体の動きのための95番目のパーセンタイル(たとえば16秒)が、垂直マーカとして図示される。目覚めと睡眠との両方が、16秒未満のかなりの数の短い体の動きに関連付けられており、睡眠中に生じた16秒を超える動きが存在するが、目覚め中に生じた数に比べて非常に少ない。目覚め中に生じた長いテールの動き持続時間が存在する。

PSG記録内の目覚めおよび睡眠における無活動期間の頻度分布が図13に提示される。目覚めの間に生じた無活動期間の95番目のパーセンタイル(110秒)が、垂直マーカとして図示される。目覚めと睡眠との両方が、110秒未満の相当な数の無活動期間に関連付けられているが、目覚め中に生じた110秒を超える無活動期間は非常に少ない。対照的に、このしきい値を上回り、睡眠中に生じる非常に長いテールの無活動持続時間が存在する。

要約すると、被験者が110秒よりも長く動かないのであれば、PSG調査を使用することによって収集されたデータから、被験者が目覚め続けているのはほんの5%のチャンスしかなかった。それに加えて、被験者が一旦熟睡すると、被験者が16秒よりも長く動くと、この動きの後に眠り続けるチャンスは5%しかなかった。これに基づいて、被験者が、眠る意図を持って横になると、彼らは、熟睡していると考慮されるためには、110秒よりも長く動かずにいる必要がある。TSTの計算が始まるのは、この睡眠開始点を越えてである。

多くの変形および/または修正が、本開示の広い一般的な範囲から逸脱することなく、上述した実施形態に対してなされ得ることが当業者によって理解されるであろう。したがって、本実施形態は、すべての観点において、例示的であり、限定的ではないと考慮され得る。

1 マットレス
2 ワークステーション
3 ワイヤレス通信リンク
4a 画像
4b 画像
4c 画像
10 生理学的活動モニタリング装置
11a 第1の振動センサ
11b 第2の振動センサ
11c 第3の振動センサ
11d 第4の振動センサ
12 先端面
13 信号獲得モジュール
14 トランシーバ
15 メモリ
16a マイクロホン
16b マイクロホン
21 信号処理モジュール
22 トランシーバ
23 メモリ
24 ディスプレイデバイス
41a 呼吸努力信号
41b 呼吸努力信号
41c 呼吸努力信号
41d 呼吸努力信号
42a 呼吸フロー信号
42b 呼吸フロー信号
42c 呼吸フロー信号
42d 呼吸フロー信号
43 第1の部分
44 第2の部分
45 第3の部分
46 体の動きの期間の直接前の期間
47 体の動きの期間
48 体の動きの期間の直接後の期間
121 先端

Claims (21)

1. 生理学的活動をモニタするように適合されたシステムであって、
   サポートの中または上に配置された1つまたは複数のセンサであって、前記サポートは、被験者を受けるように適合され、前記センサのうちの少なくとも第1のセンサは、前記被験者の動きを示す第1の信号を経時的に生成するように適合された、1つまたは複数のセンサと、
   前記第1のセンサから前記第1の信号を受信し、
   前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する前記第1の信号の第1の部分を識別し、
   前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する前記第1の信号の第3の部分を識別し、
   前記サポート上における前記被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、前記第1の期間と前記第3の期間との間である第2の期間に対応する前記第1の信号の第2の部分を識別する
   ように適合された処理装置と、
   を備えるシステム。
2. 前記1つまたは複数のセンサは振動センサであり、第1の振動センサによって生成された前記第1の信号は、前記被験者によって期間にわたって引き起こされた振動を示す、請求項1に記載のシステム。
3. 前記サポートはマットまたはマットレスを備え、前記1つまたは複数のセンサは、前記マットまたはマットレスに埋め込まれている、請求項1または2に記載のシステム。
4. 識別後、前記処理装置は、前記第1の信号の前記第1、第2、および第3の部分のうちのいずれか1つまたは複数をさらなる分析へ供するように適合された、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記処理装置は、前記第2の部分をさらなる分析へ供するように適合された、請求項4に記載のシステム。
6. 前記処理装置は、前記第2の部分が、診断目的のために使用されるのに十分な品質であるか否かを判定するように適合された、請求項1から5のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記処理装置は、前記第2の部分の信号振幅を確認し、前記振幅が、あらかじめ決定されたしきいレベルを超えるのであれば、前記第2の部分は、診断目的のために使用されるのに十分な品質であると判定するように適合された、請求項6に記載のシステム。
8. 前記処理装置は、前記被験者の心拍に対応する前記信号の前記第2の部分の一部を識別し、前記心拍に対応する前記一部が、あらかじめ決定されたしきいレベルを超える振幅を有するのであれば、前記第2の部分が、診断目的のために使用されるのに十分な品質であると判定するように適合された、請求項6または7に記載のシステム。
9. 前記処理装置は、前記信号の前記第2の部分が、診断目的のために使用されるのに十分な品質であるか否かを判定するために、前記信号の前記第2の部分のセグメントのみを評価するように適合された、請求項7または8に記載のシステム。
10. 前記セグメントは、前記信号の前記第2の部分の先頭にある、請求項9に記載のシステム。
11. 少なくとも第2のセンサを備え、前記第2のセンサは、期間にわたる前記被験者の動きを示す第2の信号を生成するように適合され、前記処理装置は、
    前記第2のセンサから前記第2の信号を受信し、
    前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える前記第1の期間に対応する前記第2の信号の第1の部分を識別し、
    前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える前記第3の期間に対応する前記第2の信号の第3の部分を識別し、
    前記サポート上における前記被験者の位置における変化が実質的に生じない、前記第1の期間と前記第3の期間との間の前記第2の期間に対応する前記第2の信号の第2の部分を識別し、
    前記第2の信号の前記第2の部分の少なくとも一部を、前記第1の信号の前記第2の部分の対応する一部と比較するように適合された、請求項6から10のいずれか一項に記載のシステム。
12. 前記システムは、被験者の睡眠の期間の持続時間を推定するように適合され、前記センサのうちの前記少なくとも第1のセンサは、前記被験者が、前記被験者の体の位置および呼吸イベントを変化させることによることを含む、前記被験者によって引き起こされた動きを示す信号を経時的に生成するように適合され、前記処理装置は、
    前記信号の前記第2の部分における睡眠の1つまたは複数の呼吸インジケータを識別し、
    (i)前記第2の期間が、前記第1の期間の終了後、あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間延びるのであれば、前記あらかじめ決定されたしきい時間(x)、または、
    (ii)前記信号の前記第2の部分における睡眠の最も早い呼吸インジケータが識別される時間、のうちの早いものとして、前記被験者の睡眠開始時間を推定し、
    前記推定された睡眠開始時間と、前記第3の期間の開始との間の時間として、前記被験者の睡眠の期間の持続時間を計算するように適合された、請求項1から11のいずれか一項に記載のシステム。
13. 期間中、識別可能なあらゆる体の動きが、体の動きしきい時間(y)よりも短くしか続かないのであれば、前記期間中、前記被験者の体の位置における変化は実質的に起きていないと考慮される、請求項12に記載のシステム。
14. 前記被験者は、前記センサのうちのいずれにも拘束されない、請求項1から13のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記被験者は、前記センサおよびサポートに対して自由に動く移動可能な歩行可能な被験者である、請求項1から14のいずれか一項に記載のシステム。
16. 複数の前記センサは、センサフィールドを形成するために、前記サポートの中または上においてアレイ構造で提供される、請求項1から15のいずれか一項に記載のシステム。
17. 生理学的活動をモニタするためのシステムであって、
    サポートの中または上に配置された少なくとも第1および第2のセンサであって、前記サポートは、被験者を受けるように適合され、前記第1および第2のセンサの各々は、期間にわたる前記被験者の動きを示す第1および第2の信号をそれぞれ生成するように適合された、第1および第2のセンサと、
    前記第1および第2のセンサから前記第1および第2の信号を受信し、
    前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する前記第1および前記第2の信号の各々の第1の部分を識別し、
    前記サポート上における前記被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、前記第1の期間に直ちに後続する第2の期間に対応する前記第1および前記第2の信号の各々の第2の部分を識別し、
    前記第1の信号の前記第2の部分の少なくとも実質的な先頭における信号品質を、前記第2の信号の前記第2の部分の少なくとも実質的な先頭における信号品質と比較し、さらなる分析のために、より高い信号品質を有する前記第1または前記第2の信号の前記第2の部分を選択する
    ように適合された処理装置と、
    を備えるシステム。
18. 被験者の睡眠の期間の持続時間を推定する方法であって、
    信号の第1の部分を識別するステップであって、前記信号は、被験者を受けるように適合されたサポートの中または上に配置されたセンサによって生成され、前記信号は、前記被験者が、前記被験者の体の位置および呼吸イベントを変化させることによることを含む、期間にわたる前記被験者の動きを示し、前記信号の前記第1の部分は、前記被験者が前記サポートの上において体の位置を変化させる第1の期間に対応する、識別するステップと、
    前記被験者が前記サポート上において体の位置を変化させる第3の期間に対応する前記信号の第3の部分を識別するステップと、
    前記被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、前記第1の期間と前記第3の期間との間に直結している第2の期間に対応する前記信号の第2の部分を識別するステップと、
    前記信号の前記第2の部分における睡眠の1つまたは複数の呼吸インジケータを識別するステップと、
    (i)あらかじめ決定されたしきい時間(x)に等しいか、または、それよりも大きい時間、前記第1の期間の終了後に、前記第2の期間が延びるのであれば、前記あらかじめ決定されたしきい時間(x)、または、
    (ii)前記信号の前記第2の部分における睡眠の最も早い呼吸インジケータが識別される時間、
    のうちの早いものとして、前記被験者の睡眠開始時間を推定するステップと、
    前記推定された睡眠開始時間と、前記第3の期間の開始との間の時間として、前記被験者の睡眠の期間の持続時間を計算するステップと、
    を備える方法。
19. 生理学的活動をモニタする方法であって、
    第1の信号の第1の部分を識別するステップであって、前記第1の信号は、被験者を受けるように適合されたサポートの中または上に配置された第1のセンサによって生成され、前記第1の信号は、期間にわたる前記被験者の動きを示し、前記第1の信号の前記第1の部分は、前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する、識別するステップと、
    前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する前記第1の信号の第3の部分を識別するステップと、
    前記サポート上における前記被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、前記第1の期間と前記第3の期間との間である第2の期間に対応する前記第1の信号の第2の部分を識別するステップと、
    を備える方法。
20. コンピュータにインストールされた場合、前記コンピュータに対して、請求項19の方法を実行させるソフトウェア。
21. 第1の信号の第1の部分を識別することであって、前記第1の信号は、被験者を受けるように適合されたサポートの中または上に配置された第1のセンサによって生成され、前記第1の信号は、期間にわたる前記被験者の動きを示し、前記第1の信号の前記第1の部分は、前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第1の期間に対応する、識別することと、
    前記被験者が前記サポート上において体の位置を変える第3の期間に対応する前記第1の信号の第3の部分を識別することと、
    前記サポート上における前記被験者の体の位置における変化が実質的に生じない、前記第1の期間と前記第3の期間との間である第2の期間に対応する前記第1の信号の第2の部分を識別することと、
    を行うように適合されたプロセッサ。

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