JP2018501883A - 時間ベースのカプノグラフィ信号のヒストグラム分析を実行するシステム及びその動作方法 - Google Patents

Abstract

ガス濃度監視システム１００、６００は、患者１０１への物理インターフェース１０７から得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出すること、サンプリング時間中のサンプルガス流内の選択されたガスの検出された濃度にそれぞれ対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成すること、サンプリング時間内のデータ点の出現頻度に応じてデータ点をグループ分けすること、並びに／又はデータ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定することを行うように構成されたプロセッサ１１０、６１０を含む。

Description

本システムは、カプノグラフィ信号を監視すること、たとえば二酸化炭素（ＣＯ_２）波形のヒストグラム分析を実行して、個々の呼吸を識別する必要なしに呼吸が不安定な期間を識別すること、及びその動作方法に関する。

典型的には、鎮痛剤及び／又は鎮静剤を投与されている患者、或いは呼吸窮迫にある患者など、不十分な換気のリスクがある患者において遅い及び／又は不十分な呼吸の期間を検出するために、カプノメトリが使用される。したがって、適切な医療処置を施すことができるように、カプノグラムを使用してこれらの患者の呼吸の安定性を監視することが望ましい。

しかし、カプノメトリ波形に基づいて呼吸の安定性を判定する従来のアルゴリズムでは、呼吸パラメータを判定することを可能にするために、個々の呼吸を検出し、一定期間にわたって検出された呼吸の特性を比較する必要がある。しかし残念ながら、従来の方法では、呼吸検出アルゴリズムに障害が起きた場合、検出された呼吸のそれぞれから導出されるパラメータも誤っている可能性が高い。これらの従来のアルゴリズムは、各個人の呼吸をそれぞれリアルタイムで適切に識別するために、相当なシステム資源を必要とする。さらに、補助酸素を加えることで、それに対応してカプノグラムの読取りの不正確さが増し、従来の方法を使用して呼吸の安定性を判定することがより困難になる。したがって、本システムの実施形態は、従来のシステムにおける上記及び／又は他の欠点を克服する。

本明細書に記載するシステム、デバイス、方法、配置、ユーザインターフェース、コンピュータプログラム、プロセスなど（以下、コンテキスト上別の指示がない限り、それぞれシステムと呼ぶ）は、従来技術システムの問題に対処する。

本システムの実施形態によれば、患者への物理インターフェースから得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出すること、サンプリング時間中のサンプルガス流内の選択されたガスの検出された濃度に各々が対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成すること、サンプリング時間内のデータ点の出現頻度に応じてデータ点をグループ分けすること、並びに／又はデータ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定することを行うように構成されたプロセッサを含むガス濃度監視システムが開示される。

本システムの実施形態によれば、プロセッサは、選択されたガスの異なる濃度範囲にそれぞれのグループ分けが対応するように、データ点をグループ分けするようにさらに構成される。プロセッサは、これらのデータ点のグループ内に存在する相対的なデータ点の数に基づいて、信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するようにさらに構成される。ガス濃度監視システムは、プロセッサに結合されたレンダリングデバイスをさらに含み、プロセッサは、これらのデータ点のグループをヒストグラムとしてレンダリングデバイス上にレンダリングするように構成される。プロセッサは、相応にデータ点のグループの中で最も大きいデータ点の数及び次に大きいデータ点の数を有する２つのデータ点のグループを識別するようにさらに構成される。

本システムの実施形態によれば、プロセッサは、２つのデータ点のグループ間の複数のデータ点を判定するようにさらに構成され、判定されたデータ点の数に基づいて、信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するように構成される。本システムのさらなる実施形態によれば、サンプリング時間の間隔は、少なくとも複数の呼吸周期を含み、各呼吸周期は、吸気相及び呼気相又は少なくとも２０秒の期間のうちの、どちらか先に生じたと判定された方を含む。また、物理インターフェースが、患者に結合するように構成された鼻カニューレ又はマスク（１０８）を含むことも考えられる。さらに、システムは、患者による吸入のために物理インターフェースに換気混合ガスを提供するようにプロセッサによって制御される空気圧システムをさらに含む。

本システムの実施形態によれば、カプノグラフィ信号を監視する方法が提供される。この方法は、患者への物理インターフェースから得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出するステップ、サンプリング時間中のサンプルガス流内の選択されたガスの検出された濃度にそれぞれ対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成するステップ、サンプリング時間内のデータ点の出現頻度に応じてデータ点をグループ分けするステップ、並びに／又はデータ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップを含む。データ点をグループ分けするステップは、選択されたガスの異なる濃度範囲に基づいてデータ点をグループ分けするステップをさらに含む。また、信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップは、データ点のグループ内に存在する相対的なデータ点の数を判定するステップをさらに含むことも考えられる。この方法は、データ点のグループをヒストグラムとしてレンダリングデバイス上にレンダリングするステップをさらに含む。この方法は、相応にデータ点のグループの中で最も大きいデータ点の数及び次に大きいデータ点の数を有する２つのデータ点のグループを識別するステップをさらに含む。この方法は、２つのデータ点のグループ間の複数のデータ点を判定するステップをさらに含み、信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップは、判定されたデータ点の数に基づいて行われる。本システムの実施形態によれば、サンプリング時間の間隔は、少なくとも複数の呼吸周期を含み、各呼吸周期は、吸気相及び呼気相又は少なくとも２０秒の期間のうちの、どちらか先に生じたと判定された方を含む。

本システムの実施形態によれば、カプノグラフィ信号を監視する方法を実行するようにコンピュータ上で動作するコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ可読非一時的媒体が提供され、この方法は、患者（１０１）への物理インターフェース（１０７）から得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出するステップ、サンプリング時間中のサンプルガス流内の選択されたガスの検出された濃度にそれぞれ対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成するステップ、サンプリング時間内のデータ点の出現頻度に応じてデータ点をグループ分けするステップ、並びに／又はデータ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップを含む。データ点をグループ分けするステップは、選択されたガスの異なる濃度範囲に基づいてデータ点をグループ分けするステップを含むことがさらに考えられる。信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップは、データ点のグループ内に存在する相対的なデータ点の数を判定するステップを含むことがさらに考えられる。さらに、この方法は、相応に対応してデータ点のグループの中で最も大きいデータ点の数及び次に大きいデータ点の数を有する２つのデータ点のグループを識別するステップを含むことが考えられる。この方法は、２つのデータ点のグループ間の複数のデータ点を判定するステップを含み、信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップは、判定されたデータ点の数に基づいて行われることがさらに考えられる。

本発明について、以下の例示的な実施形態において、図を参照しながら、さらに詳細に説明する。ここで、同一又は類似の要素は同じ又は類似の参照番号によって部分的に示されており、様々な例示的な実施形態の特徴は組み合わせることが可能である。

本システムの実施形態によるシステムの一部分のブロック図である。 本システムの実施形態によるプロセスによって実行される機能流れ図である。 本システムの実施形態による経時的なサンプルガス流内のＣＯ_２濃度を示すカプノグラムを示すグラフである。 本システムの実施形態によって生成されるＣＯ_２信号サンプルのヒストグラムである。 本システムの実施形態によって生成されるＣＯ_２信号サンプルのさらなるヒストグラムである。 本システムの実施形態による画面レンダリングのグラフである。 本システムの実施形態によるシステムの一部分を示す図である。 本システムの実施形態によって形成されたＣＯ_２波形を含むカプノグラムの一部分を示す図である。 本システムの実施形態によって形成されたカプノグラムに対応するヒストグラムの一部分を示す図である。 本システムの実施形態によって形成されたＣＯ_２波形を含むカプノグラムの一部分を示す図である。 本システムの実施形態によって形成されたカプノグラムに対応するヒストグラムの一部分を示す図である。 本システムの実施形態によって生成された特徴マッピング機能のグラフである。 本システムの実施形態によって生成された特徴マッピング機能のグラフである。 本システムの実施形態によって形成されたカプノグラムに対応するヒストグラムの一部分を示す図である。 本システムの実施形態によって生成された特徴マッピング機能のグラフである。

以下は、以下の図面と併せて、上述した特徴及び利点並びにさらなる特徴及び利点を実証する例示的な実施形態の説明である。以下の説明では、限定ではなく説明の目的で、アーキテクチャ、インターフェース、技法、要素の属性などの例示的な詳細について記載する。しかし、これらの詳細から逸脱する他の実施形態もなお、添付の特許請求の範囲の範囲内であると理解されることが、当業者には明らかであろう。さらに、明確にする目的で、本システムの説明を曖昧にしないように、よく知られているデバイス、回路、器具、技法、及び方法の詳細な説明は省略する。これらの図面は、例示の目的で含まれており、本システムの範囲全体を表すものではないことを、はっきりと理解されたい。添付の図面では、異なる図面内の同様の参照番号は、類似の要素を指す。

本システムの実施形態によれば、このシステムによってカプノグラフ情報が得られる。カプノグラフ情報は、サイドストリーム方式カプノグラフィシステムなど、任意の適したカプノグラフィシステムによって得られる。しかしまた、本システムの実施形態は、メインストリーム方式カプノグラフィシステムなど、他のタイプのカプノグラフィシステムと動作可能であることも考えられる。しかし、明確にするために、サイドストリーム方式カプノグラフィシステムとの動作について、本明細書に記載する。

たとえば、図１は、本システムの実施形態によって動作するサイドストリーム方式カプノメトリシステム１００（以下、明確にするために、システム１００）のブロック図を示す。システム１００は、入力（ＳＧＦ ＩＮ）でサンプルガス流（ＳＧＦ）を受け取るように任意の適した方法を使用して換気部１０３に結合されたサイドストリームモニタ（ＳＳＭ）１６０を含む。本システムの実施形態によれば、ＳＳＭ１６０は、１つ又は複数のセンサ１６４を使用してＳＧＦの少なくとも一部分（たとえば、サンプル部分）を分析し、出力（ＳＧＦ ＲＥＴ）でＳＧＦを出力する。出力ＳＧＦは、次いで、換気部１０３などの所望の部分に提供され、又は所望の場合、大気へ排出される。サイドストリーム方式カプノメトリシステム１００を示すが、さらなる他の実施形態によれば、メインストリーム方式カプノメトリシステムがシステムにカプノグラフ情報を提供することも考えられる。

換気部１０３（たとえば、空気圧部分）は、患者１０１の換気のためのガス（以下、換気ガス）を提供する。したがって、換気部は、入力端（ＩＮ）で１つ又は複数のガス（たとえば、Ｏ_２、窒素（Ｎ_２）、空気、水蒸気など）を受け取り、これらのガスを混合して換気ガスを形成し、出力（ＯＵＴ）で換気ガスを出力する。したがって、換気ガスは、システム設定及び／又は時間に応じて、単一のガス（たとえば、Ｏ_２）又はＮ_２及びＯ_２の混合ガスなどの混合ガスなどを含む。換気部１０３は、１つ若しくは複数のホース１０９及び／又は患者インターフェース１０８を含む換気結合器１０７などの任意の適した結合を使用して、患者１０１に結合される。ホースは、典型的には、双方向性ではないが（すなわち、酸素などの流体が患者１０１の方へ流れる）、本システムの実施形態によれば、場合によっては、ホースを双方向性とすることもできる。

本システムの実施形態によれば、システムは、患者に人工呼吸器が接続されていない自然換気中に提供される。なぜなら、それは呼吸検出の信頼性が最も低い時間であるからである。人工呼吸器がある場合は通常、呼吸がいつ送達されるかが分かる。したがって、本システムの実施形態によれば、換気部は単に、補助酸素の供給部に結合されたホースである。また、いかなる換気部もないとき、或いは換気部が使用不可になり、患者が単に周囲の空気（たとえば、追加ガス又は１次ガスの導入で強化されていない空気）を呼吸しているときも、本発明を使用することが可能である。

患者インターフェース１０８は、侵襲式（挿管チューブなど）及び／又は非侵襲式（たとえば、図示のようなマスク、鼻アダプタ、鼻カニューレなど）など、吸気のために患者１０１に換気ガスを提供する任意の適したタイプのシステムインターフェースである。患者インターフェース１０８は、所望の場合、使用中に患者インターフェース１０８を患者１０１に対して定位置で保持するタブ、ストラップなどの保持部を含む。使用の際、換気結合器１０７は、患者の気道内のガスなど、患者１０１から吐き出されたガス（たとえば、呼気ガス）をさらに受け取る。したがって、ＳＧＦは、特定の時間において、本明細書で説明するようなこれらの吐き出されたガスの少なくとも一部を含む。換気部１０３は、空気などの入力ガスの加圧及び／又は換気ガスの所望の流量、圧力などの提供を行う１つ又は複数のポンプを含む。

本システムの実施形態によれば、換気結合器１０７は、換気結合器内のガスの流れを１つ又は複数の所望の方向へ誘導する受動的一方向弁など、１つ又は複数の受動弁又は能動弁を含む。たとえば、換気ガスは、吸気のために患者１０１に提供され、患者１０１からの呼気ガスは、異なる方向に誘導される。本システムの実施形態によれば、換気結合器１０７は、所望の場合、たとえばＳＧＦからの湿気の除去及び／又は結露トラップを行う乾燥器などの調整装置をさらに含む。さらに、本システムの実施形態によれば、換気部１０３は、所望の場合、水蒸気及び／又は薬剤を換気ガス内へ混合するようにコントローラ１１０の制御下で動作するポンプ、弁、及び／又は混合器を含む。換気部１０３は、所望の場合、さらなる処理のために戻りガスを受け取る戻しポートを含む。その後、この戻りガス又はその一部分は、所望の場合、換気ガスと混合され、再利用のために換気結合器１０７へ出力される。

ＳＳＭ１６０を再び参照すると、本システムの実施形態によれば、この部分は、センサ１６４、コントローラ１１０、アクチュエータ１６５、ポンプ１６７、サンプリングチャンバ１６３、及びレンダリング部１３０の１つ又は複数を含む。本システムの実施形態によれば、コントローラ１１０は、ＳＳＭ１６０の全体的な動作の１つ又は複数の部分を制御する。たとえば、アクチュエータ１６５は、コントローラ１１０の制御下でＳＳＭ１６０の１つ又は複数の弁、混合器などを動作させるための力を提供する１つ又は複数のモータ、変換器などを含む。サンプリングチャンバ１６３は、１つ又は複数のサンプリングチャンバ含み、サンプリングチャンバ内では、ＳＧＦのサンプル部分がセンサ１６４によって分析される。ポンプ１６７は、説明したようなＳＧＦの流れを制御するように、コントローラ１１０の制御下で動作可能である。

センサ１６４は、サンプリングチャンバ１６３内のＳＧＦの少なくとも一部分を分析する少なくとも１つのセンサを含む。さらに、センサ１６４は、本システムの実施形態によるサンプリングチャンバ１６３内のＳＧＦの温度、体積、濃度、及び／又は圧力をそれぞれ検出する温度、体積、濃度、及び／又は圧力センサを含む。本システムの実施形態によれば、センサ１６４は、ＳＧＦを分析し、サンプリングチャンバ１６３内に位置するＳＧＦ内の１つ又は複数のガスの存在、温度、濃度、体積、及び／又は圧力など、ＳＧＦ内の１つ又は複数のガスの特徴を判定する電気光学センサを含む。次いで、センサ１６４は、対応するセンサ情報を形成し、さらなる処理のためにこの情報をコントローラ１１０に提供する。

本システムの実施形態によれば、次いで、コントローラ１１０は、ディスプレイなどの任意の適したレンダリングデバイス１３０を使用して分析の結果をレンダリングする。レンダリングデバイスは、ローカル及び／又は遠隔に位置し、インターネットなどの任意の適したバス又はネットワークを介してコントローラ１１０と通信する。本システムの実施形態によれば、センサ１６４は、所望のガス（たとえば、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２など）の存在及び／又は特徴を検出するように同調され又は他の形で構成される。したがって、センサ１６４は、二酸化炭素（ＣＯ_２）、酸素（Ｏ_２）、窒素（Ｎ_２）などのＳＧＦ内の１つ又は複数の対応するガスを検出し、対応するセンサ情報を形成する。本システムの実施形態の説明を簡略化する目的で、このシステムについて、センサ１６４によるＳＧＦ内の二酸化炭素（ＣＯ_２）の特徴だけの検出に関して説明する。しかし、容易に理解されるように、本システムの実施形態によれば、ＳＧＦ内の他のガス及び／又はそれらの組合せの特徴をセンサ１６４によって感知することもできる。

次いで、コントローラ１１０は、センサ情報を分析して、感知されたガスの経時的な特徴を判定する。濃度などの１つ又は複数の感知されたガスの特徴が判定された後、コントローラ１１０は、判定の結果をレンダリングするように、レンダリング装置１３０を制御する。

換気部１０３を再び参照すると、本システムの実施形態によれば、この部分は、所望の体積、流れ、圧力、及び／又は混合で患者１０１に換気を行うための換気ガスを提供するように、換気コントローラ、コントローラ１１０、及び／又は他のコントローラによって制御される。

図２は、本システムの実施形態によるプロセス２００によって実行される機能流れ図を示す。プロセス２００は、ネットワークを介して通信する１つ又は複数のプロセッサ、コンピュータ、コントローラなどを使用して実行され、互いにローカル及び／又は遠隔に位置する１つ又は複数のメモリから情報を取得し、且つ／又はそのようなメモリに情報を記憶する。プロセス２００は、以下のステップの１つ又は複数を含む。本システムの実施形態によれば、プロセス２００のステップは、本システムの実施形態によって動作するサイドストリーム方式監視システム（ＳＳＭ）などの１つ又は複数の適したガス監視システムを使用して実行される。さらに、所望の場合、これらのステップの１つ又は複数を組み合わせたり、並べ替えたり、且つ／又は下位ステップに分離したりすることができる。さらに、設定に応じて、これらのステップの１つ又は複数を省略することができる。動作の際、プロセスは、ステップ２０１中に始まり、次いでステップ２０３へ進む。

ステップ２０３中、プロセスは、１つ又は複数のサンプリング値、サンプル流量（ＳＦＲ）値、換気対象患者（たとえば、換気を施される患者）に関する情報などの初期動作パラメータを得る。本システムの実施形態によれば、初期サンプリング値は、サンプリング期間（たとえば、１２０秒）を示す。本システムの実施形態によれば、追加のセンサ及び／又はより大きいサンプリング容量を備えるセンサを利用することによって、サンプリング期間を延ばすことなしに、より大きいサンプリング体積を収容することもできる。いずれの場合も、サンプリング体積及び／又は他の特徴は、システムによって設定され、ユーザによって設定され、且つ／又はシステムのメモリから得られる。サンプリング時間は、分析のために十分なサンプリング時間に対するカプノメトリ情報が獲得されるように設定される。

カプノメトリ情報は、ＣＯ_２信号などの１つ又は複数のカプノグラフィ信号を含む。サンプリング値は、システム及び／又はユーザによって設定され、システムのメモリから得られる。本システムの実施形態によれば、サンプリング値は、所望の場合、現在のプロセスの動作中にシステムによってリアルタイムで調整される。しかし、サンプリング値は、本システムの実施形態によって十分な回数の（たとえば、患者の）呼吸に対するデータが収集及び分析されるように設定されるべきである。さらに、プロセスは、システムのサンプルガス流ポンプを初期化するために使用されるサンプル流量（ＳＦＲ）値を得る。ＳＦＲ値は、所望の場合、システム及び／又はユーザによって設定され、メモリから又はリアルタイムで得られる。本システムの実施形態によれば、プロセスは、所望の場合、動作中にパラメータを調整する。ステップ２０３を完了した後、プロセスはステップ２０５へ続く。

ステップ２０５中、プロセスは、システムのサンプルガス流（ＳＧＦ）を確立する。したがって、プロセスは、ＳＦＲ値によって設定されるような所望のサンプル流量でＳＧＦを提供するように、ＳＧＦポンプを制御する。ＳＧＦは、換気部から換気ガスを受け取る患者に結合された鼻カニューレなど、サンプリングシステムインターフェースに結合された１つ又は複数のＳＧＦ管から得られる。このステップを完了する前に、プロセスは、ＳＧＦの少なくとも一部分がシステムの１つ又は複数のサンプリングチャンバに提供されるように、サンプル期間が経過するまで（たとえば、２０秒など）待機する。明確にするために、ＳＧＦはシステムの患者インターフェース（たとえば、物理インターフェース）から得られると仮定する。プロセスは、たとえばサンプリングチャンバの１つ又は複数の中の周囲圧力を判定するためのセンサ情報をさらに得る。プロセスは、ＳＧＦのサンプル流量をリアルタイムでさらに判定する。さらに、プロセスは、システムの１つ又は複数の流量センサから得られる流量情報などのフィードバック情報に基づいて、ＳＧＦの固定のサンプル流を維持するように、ＳＧＦポンプをリアルタイムで制御する。ステップ２０５を完了した後、プロセスはステップ２０７へ続く。

ステップ２０７中、プロセスは、ＳＧＦの少なくとも一部分を分析し、たとえばＣＯ_２などのＳＧＦ内の１つ又は複数のガスの経時的な濃度に関係する情報を含む対応するカプノメトリ情報を形成する。より具体的には、カプノメトリ情報は、たとえば経時的な複数の離散データ点（ＤＰ）として表されるカプノグラム信号（対応するガスに対する）を含む。したがって、各データ点は、対応する時間におけるＣＯ_２の濃度を表す。これらのデータ点は、レンダリングカプノグラム内にカプノグラム信号又はカプノグラム波形（たとえば、ＣＯ_２）としてグラフで表される。

図３は、本システムの実施形態によるサンプルガス流内の経時的なＣＯ_２濃度を示すカプノグラムを示すグラフ３００を示す。ＤＰは、時間におけるカプノグラム信号３０２（カプノグラム波形とも呼ばれる）として表す。大まかに近似させた呼気相（Ｅｐ）及び吸気相（Ｉｐ）を例示のために示す。対応するガス（たとえば、ＣＯ_２）に対する複数のこれらのデータ点はグループ分けされて、サンプリング期間に対応するサンプリング時間（ｔ_ｓ）に対するデータサンプルを形成する。

プロセスは、任意の適した１つ又は複数の方法を用いてＳＧＦを分析し、カプノグラフィシステムなどによって用いられるものなどのカプノメトリ情報を形成する。本システムの実施形態は、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２などのガスの濃度を検出することが考えられるが、明確にするために、本明細書ではＣＯ_２濃度のみについて論じる。しかし、本システムの実施形態によれば、プロセスによってＣＯ_２に対して実行される動作は、所望の場合、他のガスに対しても同様に実行することができる。ステップ２０７を完了した後、プロセスはステップ２０９へ続く。

ステップ２０９中、プロセスは、発見的分析を実行する。発見的分析では、プロセスは、サンプリング時間（ｔｓ）中に得られるカプノメトリ情報をグループとして分析し、たとえば、サンプリング期間（たとえば、過去１２０秒）中のカプノメトリ情報内のＤＰのうちの各ＤＰの相対的な出現頻度を判定し、任意の適した方法を使用して対応するヒストグラム情報を形成する。したがって、プロセスは、カプノメトリ情報の個々のＤＰをサンプリング期間にわたってグループとして分析し（たとえば、呼吸周期を参照しない）、サンプリング時間内の各ＤＰの相対的な出現頻度を判定する。本システムの実施形態によれば、サンプリング時間は、少なくとも複数の呼吸周期（たとえば、４〜２０回の呼吸周期など。各呼吸周期は吸気相及び呼気相を含む）を含むように設定される。したがって、このステップ中、プロセスは、複数のデータ点を含むデータセットを形成し、各データ点は、サンプリング時間中のＳＧＦ内の選択されたガス（たとえば、現在の例ではＣＯ_２）の検出された濃度に対応する。

本システムの実施形態によれば、プロセスは、グループ（たとえば、ビン、グループ分けなど）内のサンプリング時間内のＤＰ（たとえば、すべてのＤＰのデータセット）を、グループ（たとえば、ビン）内の出現頻度（たとえば、濃度による）に応じて配置する。このプロセスについて、本システムの実施形態によって生成されたＣＯ_２信号サンプルのヒストグラム４００Ａ、４００Ｂを示す図４Ａ、図４Ｂを参照して示す。これらのＣＯ_２信号サンプルは、サンプリング時間中に得られたＤＰとして表され、図３に示すものなどのカプノメトリ情報のＤＰと一致する。図４Ｂでは、本システムの実施形態によって生成されたＣＯ_２信号サンプルのヒストグラム４００Ｂを示す。ヒストグラム４００Ｂは、複数のビン４０２を含み、ビン４０２のそれぞれの幅（Ｗ）は、対応するＤＰに対するＣＯ_２の範囲を表し、ビン４０２のそれぞれの高さは、サンプリング期間内の対応するＤＰの出現頻度と一致する。本システムの実施形態によれば、各ビン４０２の高さは、それぞれのビン内のＤＰの総数を表す。

サンプリング時間に関して、本システムの実施形態によれば、プロセスは、ＤＰの全データセットが獲得されるように、サンプリング値に等しい期間にわたってカプノメトリ情報が利用可能であるかどうかを判定する。したがって、サンプリング値に等しい期間にわたってカプノメトリ情報が利用可能であると判定した場合（たとえば、経過時間がサンプリング値以上である）、プロセスは、発見的分析を実行する。しかし、サンプリング値に等しい期間にわたってカプノメトリ情報が利用可能でないと判定した場合（たとえば、経過時間がサンプリング時間未満である）、プロセスは、ＤＰの全データセットが獲得されるように、カプノメトリ情報を引き続き収集する。このようにして、発見的な正確さを提供するために、満足のいく量のＤＰが利用可能であることが確実にされる。

本システムの実施形態によれば、プロセスは、監視の開始から利用可能なカプノメトリ情報を分析し、且つ／又は走行時間間隔（たとえば、最新の２０秒など）を使用する。これらはそれぞれ、設定に応じてサンプリング時間（たとえば、サンプリング期間）を定義する。しかし、本システムの実施形態によれば、プロセスは、所望の開始時間から停止時間までのカプノメトリ情報及び／又はサンプリング時間を定義する所望の時間間隔を分析する。たとえば、本システムの実施形態によれば、プロセスは、直近の時間間隔（たとえば、最新の１２０秒）を表すカプノメトリ情報を分析する。したがって、図３を参照すると、現在の例では、開始時間が現在の時間（ｔｃ）として表され、サンプリング時間が（ｔｓ）＝１２０秒によって示されると仮定する。このサンプリング期間は、ｔｃ−ｔｓ＝ｔｃ−１２０秒として表される。プロセスは、所望の場合、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を形成し、ユーザは、ＧＵＩと対話してこれらの時間（たとえば、ｔｓ、ｔｃなど）を設定することがさらに考えられる。たとえば、図３を参照すると、プロセスは、ユーザにスライダ３０７及び３０９を提供する。ユーザは、スライダ３０７及び３０９を摺動させて、ｔｃ及びｔｓをそれぞれ選択する。これらの時間は、ユーザによってリアルタイムで設定／リセットされ、且つ／又は後の使用のためにシステムのメモリ内に記憶される。しかし、本システムの実施形態によれば、サンプリング時間は、事前定義され、システムのメモリ内に記憶され、初期化中にプロセスによって得られてもよい。ステップ２０９を完了した後、プロセスはステップ２１１へ続く。

ステップ２１１中、プロセスは、ピーク検出を実行して、サンプリング時間に対する呼吸終期（Ｅｔ）ＣＯ_２値を推定する。この値は、サンプリング時間に対する呼吸終期（Ｅｔ）ＣＯ_２の平均値を表し、現在の例では、サンプリング時間中の複数の呼吸周期を含む。ピーク検出は、実施形態によって、たとえばグラフのピーク４０１及び４０３の検出並びに／又はビン分析によるピークの検出を含む適当な方法を使用して実行される。

たとえば、図４Ｂを参照すると、本システムの実施形態によって実行されるピーク検出方法は、最大数のＤＰを有するビン（たとえば、最高又は最大のビン）を選択する。したがって、各ビンが対応するＤＰグループを有すると仮定して、プロセスは、最大のＤＰグループを選択する。本システムの実施形態によれば、次いで、こうして選択されたグループ内のＤＰの値が平均化され、次いで、呼吸終期ＣＯ_２濃度値がこの平均化の結果に設定される。

したがって、本システムの実施形態によれば、プロセスは、個々の呼吸周期を識別することなしに、ピーク検出方法を使用して呼吸終期ＣＯ_２濃度を判定する。本システムの実施形態によれば、これにより、たとえば個々の呼吸周期を誤って識別することがある従来の方法を使用したときに普通なら生じるシステム資源及び誤ったデータが低減される。

したがって、本システムの実施形態は、ピーク検出方法を用いて、推定される呼吸終期ＣＯ_２濃度値を判定することができ、個々の呼吸周期及び／又は呼吸相（たとえば、吸気相及び／又は呼気相）を検出する必要はない。むしろ、本システムの実施形態によるプロセスは、サンプリング時間中の複数の呼吸周期からの呼吸終期ＣＯ_２濃度値の平均に基づいて、推定される呼吸終期ＣＯ_２濃度値を判定することができ、したがって、呼吸周期を個々に検出する必要はない。

本システムの実施形態によれば、サンプリング時間に対する推定される平均呼吸終期ＣＯ_２レベル及び推定される吸気ＣＯ_２値を判定する方法について、図３、図４Ａ、及び図４Ｂを参照して説明する。たとえば、図４Ｂを参照すると、ヒストグラム４００Ｂはビン４０２を示し、ビン４０２の高さは、対応するサンプリング時間（ｔｓ）に対する対応するビン４０２内にグループ分けされたＤＰの数（又は対応するＣＯ_２信号）に対応する。図３を参照すると、呼吸周期（たとえば、吸気相及び呼気相を含む）中、時間ベースのカプノグラムの大部分は、ＣＯ_２信号がゼロに近い吸気相（Ｉｐ）と、ＣＯ_２信号が最大（呼吸終期（ＥＴ））ＣＯ_２レベル近くで比較的安定しているプラトー相（ＰＰ）とから構成される。プラトー相と吸気相との間の遷移期間は通常、他の２つの相（たとえば、吸気相及び呼気相）に対してかなり短い。

図４Ａ及び図４Ｂを参照すると、正常な安定呼吸中、固定の時間間隔（たとえば、サンプリング時間）にわたって得られるＣＯ_２信号のヒストグラムは、観察したＣＯ_２信号値の低い極端（吸気相（Ｉｐ））及び高い極端（プラトー相（ＰＰ））（たとえば、呼気相（Ｅｐ））のそれぞれにおける値の数が大きい（たとえば、出現頻度が高い）ことを示す特徴ピークを有する。本システムの実施形態によれば、プロセスは、生成されたヒストグラムを分析して、ヒストグラムのこれらの２つのピーク（たとえば、図４Ｂに示すビン４０２の２つの最大のビン又は図４Ａに示すピーク４０１及び４０３）の外側に位置するＣＯ_２信号値（たとえば、ＤＰ）の相対頻度を判定する。さらに、このヒストグラムを使用して不安定な呼吸を識別することができ、個々の呼吸又はそれらの呼吸の時間ベースの特性を検出する必要はない。

ピーク選択を実行するために、プロセスは、たとえば、ヒストグラム４００Ａを分析し、２つの最高のピーク（すべてのピークのうち４０１及び４０３）を選択し、又はヒストグラム４００Ｂを分析し、ヒストグラム内ですべてのビン４０２から２つの最大数のＤＰが割り当てられたビン４０２を選択する。これらの２つの最大のピーク（４０１及び４０３）又はビン４０２のうち、プロセスは、どのピーク／ビンがより大きいカプノグラム信号値と一致するかを判定し（たとえば、対応するビン４０２内のＤＰの平均に基づいて）、このピーク又はビンをプラトー相（ＰＰ）ピーク（ＰＰ＿Ｐｅａｋ）として設定し、他方のビン４０２を吸気ピーク（ＩＰ＿Ｐｅａｋ）として設定する。本システムの実施形態によれば、プロセスは、プラトー相ピーク（ＰＰ＿Ｐｅａｋ）におけるカプノグラム信号の平均を判定し（たとえば、このピーク又はビン内のすべてのＤＰを平均化することによる）、この値をサンプリング時間に対する呼吸終期（Ｅｔ）ＣＯ_２の推定値として設定する。同様に、プロセスは、吸気ピーク（ＩＰ＿Ｐｅａｋ）におけるカプノグラム信号の平均を判定し（たとえば、このビン内のすべてのＤＰを平均化することによる）、この値をサンプリング時間に対する吸気ＣＯ_２の推定値として設定する。ステップ２１１を完了した後、プロセスはステップ２１４へ続く。

ステップ２１４中、プロセスは、呼吸が不安定な期間を識別することができ、個々の呼吸を識別する必要はない。本システムの実施形態によれば、呼吸の不安定性は、ヒストグラムにおいて、たとえば、１５〜２５ｍｍＨｇの中間濃度範囲内のたとえば多数のサンプルを観察することによって識別される。本システムの実施形態によって理解されるように、呼吸が不安定な間、カプノグラムは、低濃度点と高濃度点を迅速に交互に繰り返すのではなく、長期間にわたって中間範囲内に留まる。

理想的なカプノグラムの場合、ＤＰの大部分（８５％超）は、２つのピーク（ＩＰ＿Ｐｅａｋ及びＰＰ＿Ｐｅａｋ）内に位置する。本システムの実施形態によれば、これらのピーク間のデータの存在は、不安定な呼吸を示す。呼吸のサイズ（１回換気量）及び速度が変化するとき、個々のプラトーの高さが、ヒストグラム内で結合して、ＩＰ＿ＰｅａｋとＰＰ＿Ｐｅａｋとの間により低いＰＰ＿Ｐｅａｋ、場合によってはより小さいピークをもたらす。これらのピークの一部でないＤＰの別のソースは、プラトーを含まないカプノメトリ波形である。この場合、ＰＰ＿Ｐｅａｋは低く又は存在せず、ヒストグラム内では、ＩＰ＿Ｐｅａｋと最大ＣＯ_２値との間に複数のＤＰが見られる。不安定な呼吸の別の表れは、ヒストグラム内で観察される最大ＣＯ_２値が、ＰＰ＿Ｐｅａｋの位置よりはるかに小さいときに見られる。理想的なヒストグラムでは、ヒストグラム内でＤＰが見られる最高ＣＯ_２値によって示すように、ＰＰ＿Ｐｅａｋの位置と最大ＣＯ_２値との差がほとんどない。ＰＰ＿Ｐｅａｋ位置と最大ＤＰ位置との差が大きいことは、不安定な呼吸の表れである。ステップ２１４を完了した後、プロセスはステップ２１５へ続く。

ステップ２１５中、プロセスは、サンプリング時間中の信号信頼度及び／又は信号品質を判定する。本システムの実施形態によれば、信号品質は、たとえばヒストグラムから計算される記述的パラメータの加重和を使用して採点される。たとえば、サンプリング時間に対するＰＰ＿Ｐｅａｋの平均又はピークは、１つのパラメータである。ＰＰ＿Ｐｅａｋ位置と最大ＣＯ_２との差は、記述的パラメータである。差が小さければ小さいほど、信号の品質がより良好であることを示す。サンプリング時間に対するＩＰ＿Ｐｅａｋ又はＰＰ＿Ｐｅａｋの一部でないＤＰの和は、別のパラメータである。理想的には、ＤＰのうちどちらのピークにも位置しない割合は低い（たとえば、２０％未満）はずである。信号品質スコアは、たとえば、これらのパラメータをそれぞれ正規化することによって計算される。正規化は、オフセット値を引き、次いでこれらのパラメータを乗法因子で拡大又は縮小することによって行われる。入力を正規化するステップは、たとえば、いくつかのパラメータが端数であり、他のパラメータがＤＰの差の値又は数などであるときに利用される。

本システムの実施形態によれば、信号信頼度パラメータは、正規化された記述的パラメータのそれぞれに重み係数を掛け、それらの結果を加算することによって計算される。重み係数は、たとえば、パラメータ値と信号品質との関係の相対強度に基づいて選択される。信号信頼度及び／又は信号品質は、サンプリング時間に対する呼吸速度、呼吸量（１回換気量）、及び呼吸終期ＣＯ_２値がどれだけ安定しているかの尺度を表す。

本システムの実施形態によるサンプリング時間に対する信号信頼度及び／又は品質を判定する様々な方法について、図７〜１１を参照して以下に例示的に説明する。

たとえば、ＣＯ_２波形が一貫した呼気プラトーを含まないことを識別する方法について、図７Ａ〜８Ａを参照して図示及び説明する。この方法は、プラトー率法と呼ばれ、ＣＯ_２パラメータ品質指標（ＰＱＩ）を判定する。より具体的には、図７Ａは、本システムの実施形態によって形成された正常なＣＯ_２波形を含むカプノグラム７００Ａの一部分を示す。明確にするために、正常なカプノグラムは、たとえば図示のように一貫した呼気プラトー７１１を有するカプノグラフィ信号を含むと見なされる。図７Ｂは、本システムの実施形態によって形成されたカプノグラム７００Ａに対応するヒストグラム７００Ｂの一部分を示す。図８Ａは、本システムの実施形態によって形成された一貫した呼気プラトーのないＣＯ_２波形を含むカプノグラム８００Ａの一部分を示す。図８Ｂは、本システムの実施形態によって形成されたカプノグラム８００Ａに対応するヒストグラム８００Ｂの一部分を示す。この方法は、本システムの実施形態によって形成されたヒストグラムを分析するアルゴリズムを含む。アルゴリズムは、ヒストグラム内で、たとえば（最大ＣＯ_２−最小ＣＯ_２）／２という閾値未満のすべてをベースラインデータとして扱うことによって、ベースラインサンプルを識別する。たとえば、実施形態によるアルゴリズムは、ある範囲（たとえば、ピーク位置−５ｍｍＨｇ〜ピーク位置＋２ｍｍＨｇ）内のすべてのデータを識別し、このデータをプラトーデータとして設定する。次いで、たとえば、プラトーサンプル数をベースライン以外のサンプル数で割った値の２０倍として、プラトー率が計算される。本システムの実施形態によれば、アルゴリズムは、たとえば５秒おきの更新頻度を含む（しかし、本システムの実施形態によれば、他の更新頻度も考えられる）。図８Ｃを参照すると、特徴マッピング機能が示されており、特徴マッピング機能は、プラトー内の信号の割合を示す。本システムの実施形態によれば、例示的なＣＯ_２のＰＱＩ重み係数が、たとえば０．２５に等しく設定されるが、他の重み係数も同様に適用することができる。

本システムの実施形態は、カプノグラフィ信号のＣＯ_２波形内に呼吸間の差があることを識別する方法を含むことがさらに考えられる。この方法について、本システムの実施形態によって生成された特徴マッピング機能のグラフ９００を示す図９を参照して例示的に説明する。この方法は、たとえば過去３０秒などの期間中に、ヒストグラムから計算されるようなプラトーＣＯ_２（たとえば、プラトー値）と、観察された最大ＣＯ_２との差を判定するアルゴリズムを含む。プラトー値は、前の３０秒間で最大ＣＯ_２と最小ＣＯ_２との間の中間点より高い最もよく出現するＣＯ_２値として判定される。このアルゴリズムに対する更新頻度は、５秒などの任意の所望の値に設定される。さらに、このアルゴリズムは、重み係数（たとえば、ＣＯ_２のＰＱＩ重み係数＝０．２５）を用いる。

上記は、たとえば本システムの実施形態によるアルゴリズムを示すが、本システムの実施形態によれば、他の計算（たとえば、異なるプラトー値計算、重み係数など）も考えられることに留意されたい。たとえば、不安定な呼吸が判定されたとき、アルゴリズムは、「不安定な呼吸（Ｕｎｓｔａｂｌｅ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ）」などのメッセージをレンダリングすることができる。したがって、たとえば単一の高いＣＯ_２値が存在し、波形プラトーの残りはより低い場合などは、このパラメータを使用して、ＣＯ_２波形内の呼吸間の差を識別することができる。アルゴリズムが前の３０秒などの期間中のＣＯ_２信号を考慮する実施形態によれば、３０秒のウィンドウ中の最もよく出現するプラトー及び最大ＣＯ_２が非常に異なる可能性がある。安定したカプノグラムでは、この差は、４ｍｍＨｇ未満など、小さくなるはずである。プラトーと最大値（たとえば、最大出現ＣＯ_２）との間の差が大きいとき、これは、不安定な呼吸の表れである。たとえば、差が７ｍｍＨｇ以上であることを利用して、不安定な呼吸を示す。実施形態によれば、より大きい差が示されることを利用して、非常に不安定な呼吸を示す。たとえば、実施形態によれば、差が１０ｍｍＨｇより大きいことを利用して、呼吸が非常に不安定であることを示す。

分析期間中にカプノグラムに共通のプラトー値がないことを識別する方法について、図１０及び図１１を参照して次に説明する。図１０は、本システムの実施形態によって形成されたカプノグラムに対応するヒストグラム１０００の一部分を示す。図１１は、本システムの実施形態によって生成された特徴マッピング機能のグラフ１１００を示す。概して、カプノグラムがプラトー又はトラフではなく遷移に不釣合いな時間を費やしたとき、本システムの実施形態によって形成される値は低くなる。この方法は、図１０に示すヒストグラムなどのヒストグラムを分析して、プラトー相のプラトーを表すために使用される最もよく出現する高値（最大値）を見出すアルゴリズムを含む。次いで、アルゴリズムは、低いピーク（トラフ）＋ｚと最大に出現する高いピーク−ｚの位置との間の範囲内の平均ヒストグラム値を計算する。ここで、ｚ＝５である。次いで、アルゴリズムは、図示のように、最大値と中間範囲値との差を判定する。アルゴリズムは、たとえば５秒の更新頻度を含む。したがって、ヒストグラムは、５秒おきに分析される。このアルゴリズムの特徴マッピング機能は、図１１に示すものに類似している。アルゴリズムは、０．２５などに等しい重み係数を含む。１回換気量が低いと判定したとき、アルゴリズムは、「低い１回換気量を検出（ＬＯＷ ＴＩＤＡＬ ＶＯＬＵＭＥ ＤＥＴＥＣＴＥＤ）」などのメッセージをレンダリングする。

本システムの実施形態によれば、プロセスは、現在のサンプリング時間に対する信号信頼度又は品質を、以前のサンプリング時間（たとえば、システム及び／又はユーザによって選択される直近又は他のサンプリング時間）の信号信頼度又は品質とそれぞれさらに比較し、信号トレンドを判定する。たとえば、現在のサンプリング時間の信号品質が改善したと判定された場合、信号品質トレンドインディケータは、１０点中１０点、１００点中１００点などのスコア、「＋」、及び／又は緑色のハイライトとして表される。逆に、現在のサンプリング時間の信号品質が改善しなかったと判定された場合、信号品質トレンドインディケータは、１０点中１点、１００点中１点などのスコア、「−」、及び／又は赤色のハイライトとして表される。最後に、信号品質の変化が検出されなかった場合、信号品質トレンドインディケータは、以前の信号品質インディケータと同じスコアである「０」、及び／又は灰色のハイライトとして表される。本システムの実施形態によれば、プロセスは、信号信頼度トレンドインディケータも同様に判定する。

ステップ２１７中、プロセスは、プロセスの結果をレンダリングする。たとえば、プロセスは、対応するサンプリング時間に対する判定されたカプノメトリ信号、呼吸終期ＣＯ_２値、推定呼吸速度、信号信頼度、信号品質、信号信頼度トレンドインディケータ、及び信号品質トレンドインディケータの１つ又は複数をレンダリングする。たとえば、図５は、本システムの実施形態によってレンダリングされたカプノグラム５０１を含むグラフ５００を示す。より具体的には、グラフ５００は、カプノグラム５０１、カプノメトリ信号５０２、たとえばスライダ５０７及び／又は５０９を含むサンプリング時間選択メニュースライダ５０４、並びにメニュー５０６の１つ又は複数など、プロセスによって生成される情報を含む。スライダ５０７及び／又は５０９は、ｔｃ及びｔｓをそれぞれ選択するために利用される（たとえば、動かされる）。本システムの実施形態によれば、サンプリング時間を増大させるために、ユーザは、スライダ５０７を左側へドラッグし、スライダ５０９を最も右側の位置へ設定する。

メニュー５０６は、呼吸終期ＣＯ_２値５０８、呼吸速度５１０、信号品質５１２、及び信号信頼度５１４の１つ又は複数に関係する情報など、プロセスの結果を含む。さらに、図示のように、信号品質５１２及び信号信頼度５１４は、括弧内に例示的に示す対応する信号トレンドインディケータ５１３及び５１５をそれぞれ含む。本システムの実施形態によれば、本システムはまた、遅い呼吸及び／又は不十分な呼吸の期間が検出されたか否かに関係するメッセージなど、ヒストグラム内に含まれる情報に関係する臨床メッセージを表示する。プロセスは、所望の場合、ユーザがシステムと対話する方法をさらに提供する。したがって、たとえば、プロセスは、ユーザがシステムと対話してパラメータ、システム設定、記憶情報などを変更するための対話メニュー（たとえば、ユーザインターフェース、ＵＩ）を提供する。たとえば、本システムの実施形態によれば、ユーザは、所望の場合、スライダ５０７及び／又は５０９を使用して、サンプリング時間をリアルタイムで変化させる。ステップ２１７を完了した後、プロセスはステップ２１９へ続く。

ステップ２１９中、プロセスは、プロセスの結果を記録するためにシステムのメモリ内に記憶されたシステム履歴を更新する。本システムの実施形態によれば、プロセスは、その後、図示のように、ステップ２０７などを繰り返す。本システムの実施形態によれば、プロセスは、終了信号が検出されると終了する。終了信号は、たとえば、物理インターフェースの切断が検出され、又は他の形で示されたときなどに、ユーザ及び／又はシステムによって生成される。

図６は、本システムの実施形態によるシステム６００の一部分を示す。たとえば、本システムの一部分は、プロセッサ６１０（たとえば、コントローラ）を含み、プロセッサ６１０は、メモリ６２０、ディスプレイ６３０などのレンダリングデバイス、センサ６４０、アクチュエータ６６０、ネットワーク６８０、及びユーザ入力デバイス６７０に動作可能に結合される。メモリ６２０は、アプリケーションデータ並びに説明された動作に関係する他のデータを記憶する任意のタイプのデバイスである。アプリケーションデータ及び他のデータは、本システムによる動作ステップを実行するようにプロセッサ６１０を構成（たとえば、プログラミング）するために、プロセッサ６１０によって受け取られる。そのように構成されたプロセッサ６１０は、本システムの実施形態によって実行するように特に適合された特殊目的の機械になる。

ユーザ入力６７０は、キーボード、マウス、トラックボール、又は他のデバイスを含み、他のデバイスには、独立型若しくはパーソナルコンピュータの一部などのシステムの一部であるタッチセンシティブディスプレイ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、移動電話（たとえば、スマートフォン）、モニタ、ウェアラブルディスプレイ（たとえば、スマートグラスなど）、スマート端末若しくは非プログラム式端末、又は任意の動作可能なリンクを介してプロセッサ６１０と通信する他のデバイスが挙げられる。ユーザ入力デバイス６７０は、本明細書で説明するようなユーザインターフェース（ＵＩ）内の対話を許可することを含めて、プロセッサ６１０と対話するように動作可能である。プロセッサ６１０、メモリ６２０、ディスプレイ６３０、及び／又はユーザ入力デバイス６７０は、すべて又は部分的に、クライアント及び／又はサーバタイプのデバイスなどのコンピュータシステム又は他のデバイスの一部分であることが明らかである。

アクチュエータ６６０は、プロセッサ６１０の制御下でＳＳＭ１６０の１つ又は複数の弁、混合器などを動作させるための力を提供する１つ又は複数のモータ、変換器などを含む。これらの弁は、たとえば、換気などのための１つ又は複数のガスの流れを制御する空気圧制御弁を含む。

本システムの方法は、コンピュータソフトウェアプログラムによって実施されるのに特に適しており、そのようなプログラムは、本システムによって説明及び／又は予想される個々のステップ又はステップの１つ又は複数に対応する１つ又は複数のモジュールを含む。そのようなプログラムは、当然ながら、プロセッサ６１０に結合されたメモリ６２０又は他のメモリなど、一体型チップ、周辺デバイス、又はメモリなどのコンピュータ可読媒体内で具現化される。

メモリ６２０内に含まれるプログラム及び／又はプログラム部分は、本明細書に開示する方法、動作ステップ、及び機能を実施するようにプロセッサ６１０を構成する。メモリは、たとえば、クライアント及び／若しくはサーバ間で分散されてもよく、又はローカルであってもよく、プロセッサ６１０は、追加のプロセッサが提供される場合、同様に分散されてもよく、又は一体となっていてもよい。メモリは、電気、磁気、若しくは光メモリ、又は上記若しくは他のタイプの記憶デバイスの任意の組合せとして実施される。さらに、「メモリ」という用語は、プロセッサ６１０によってアクセス可能であるアドレス指定可能な空間内のアドレスから読み取り又はそこへ書き込むことが可能なあらゆる情報を包含することが十分なほど広義に解釈されるべきである。メモリ６２０は、非一時的メモリを含む。この定義により、ネットワーク６８０などのネットワークを介してアクセス可能な情報は依然として、メモリ内に位置する。これはたとえば、プロセッサ６１０は、本システムによる動作のためにネットワーク６８０からこの情報を取り出すことができるからである。

プロセッサ６１０は、ユーザ入力デバイス６７０からの入力信号並びにネットワークの他のデバイスに応答して、制御信号を提供し、且つ／又は動作を実行し、メモリ６２０内に記憶された命令を実行するように動作可能である。プロセッサ６１０は、マイクロプロセッサ、特定用途向け又は汎用の集積回路、論理デバイスなどの１つ又は複数を含む。さらに、プロセッサ６１０は、本システムに従って働く専用のプロセッサとすることができ、又は多くの機能のうちの１つだけが本システムに従って働くように動作する汎用プロセッサとすることもできる。プロセッサ６１０は、プログラム部分、複数のプログラムセグメントを利用して動作することができ、又は専用若しくは多目的の集積回路を利用するハードウェアデバイスとすることもできる。

したがって、本システムの実施形態は、カプノメトリ信号を分析して、信号品質、信頼度、１分当たりの呼吸数（ＢＰＭ）、及び呼吸終期ＣＯ_２値などの信号の１つ又は複数の特徴を判定する、入院患者並びに外来患者の処置及び治療のためのサイドストリーム方式ＣＯ_２監視システムなど、強化されたガス監視システムを提供する。したがって、本システムの実施形態は、たとえば、救命救急治療用人工呼吸器、家庭用人工呼吸器、マルチパラメータモニタなどとともに使用されるサイドストリーム方式ＣＯ_２監視システムを提供する。さらに、本システムの実施形態によって動作するこれらのＣＯ_２監視システムは、内視鏡検査室、集中治療室（ＩＣＵ）、手術室（ＯＲ）、救急処置室、通院治療、及び／又は他の医療設備などの様々な医療環境で使用されることが考えられる。

本発明について、特定の例示的な実施形態を参照して図示及び説明したが、本発明は、それに限定されるものではなく、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、様々な特徴及び実施形態の組合せを含む形態及び詳細の様々な変更を加えることができることが、当業者には理解されよう。

本システムのさらなる変形形態は、当業者には容易に想到され、以下の特許請求の範囲によって包含される。

最後に、上記の議論は、本システムの単なる例示であるものとし、添付の特許請求の範囲をいかなる特定の実施形態又は実施形態の群にも限定すると解釈されるべきでない。したがって、本システムについて、例示的な実施形態を参照して説明したが、以下の特許請求の範囲に記載される本システムのより広範な所期の趣旨及び範囲から逸脱することなく、多数の修正形態及び代替実施形態が当業者には考案され得ることも理解されたい。したがって、本明細書及び図面は、例示として見なされるべきであり、添付の特許請求の範囲の範囲を限定しようとするものではない。

添付の特許請求の範囲について解釈する際、次のことを理解されたい。
ａ）「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という単語は、所与の特許請求の範囲内に挙げたもの以外の要素又はステップの存在を除外しない。
ｂ）ある要素に先行する「ａ」又は「ａｎ」という単語は、そのような要素の複数の存在を除外しない。
ｃ）特許請求の範囲内のあらゆる参照符号は、それらの範囲を限定しない。
ｄ）いくつかの「手段」は、同じアイテム又はハードウェア若しくはソフトウェアで実施される構造又は機能によって表される。
ｅ）開示する要素はいずれも、ハードウェア部分（たとえば、個別及び一体型の電子回路を含む）、ソフトウェア部分（たとえば、コンピュータプログラミング）、及びこれらの任意の組合せから構成される。
ｆ）ハードウェア部分は、アナログ部分及びデジタル部分の一方又は両方から構成される。
ｇ）開示するデバイス又はその部分はいずれも、別の具体的な指示がない限り、ともに組み合わせることができ、又はさらなる部分に分離することができる。
ｈ）具体的な指示がない限り、行為又はステップの特有のシーケンスが必要とされるものではない。
ｉ）「複数」の要素という用語は、特許請求される要素の２つ以上を含み、要素の数のいかなる特定の範囲も示唆するものではない。すなわち、複数の要素は、わずか２つの要素としてもよく、計り知れない数の要素を含んでもよい。
ｊ）「及び／又は」という用語及びその構成要素は、列挙される要素の１つのみ又は複数が、特許請求の範囲の記載及び本システムの１つ又は複数の実施形態によるシステム内に適当に存在する必要があることを意味すると理解されたい。

Claims (21)

1. 患者への物理インターフェースから得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出すること、
   サンプリング時間中の前記サンプルガス流内の前記選択されたガスの検出された濃度に各々が対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成すること、
   前記サンプリング時間内の前記データ点の出現頻度に応じて前記データ点をグループ分けすること、及び
   前記データ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定すること
   を行うプロセッサ
   を含む、ガス濃度監視システム。
2. 前記プロセッサは、前記選択されたガスの異なる濃度範囲にそれぞれのグループ分けが対応するように、前記データ点をグループ分けする、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
3. 前記プロセッサは、前記データ点のグループ内に存在する相対的なデータ点の数に基づいて、前記信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定する、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
4. 前記プロセッサに結合されたレンダリングデバイスをさらに含み、前記プロセッサは、前記データ点のグループをヒストグラムとして前記レンダリングデバイス上にレンダリングする、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
5. 前記プロセッサは、前記データ点のグループの中で最も大きいデータ点の数及び次に大きいデータ点の数を有する２つのデータ点のグループを識別する、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
6. 前記プロセッサは、前記２つのデータ点のグループ間の複数のデータ点を判定し、判定された前記データ点の数に基づいて、前記信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定する、請求項５に記載のガス濃度監視システム。
7. 前記サンプリング時間の間隔は、少なくとも複数の呼吸周期を含み、各呼吸周期は、吸気相及び呼気相又は少なくとも２０秒の期間のうちの、どちらか先に生じたと判定された方を含む、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
8. 前記物理インターフェースが、前記患者に結合する鼻カニューレ又はマスクを含む、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
9. 前記患者による吸入のために前記物理インターフェースに換気混合ガスを提供するように前記プロセッサによって制御される空気圧システムをさらに含む、請求項１に記載のガス濃度監視システム。
10. 患者への物理インターフェースから得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出するステップ、
    サンプリング時間中の前記サンプルガス流内の前記選択されたガスの検出された濃度にそれぞれ対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成するステップ、
    前記サンプリング時間内の前記データ点の出現頻度に応じて前記データ点をグループ分けするステップ、及び
    前記データ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップ
    を含む、方法。
11. 前記データ点をグループ分けする前記ステップは、前記選択されたガスの異なる濃度範囲に基づいて前記データ点をグループ分けするステップを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定する前記ステップは、前記データ点のグループ内に存在する相対的なデータ点の数を判定するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記データ点のグループをヒストグラムとしてレンダリングデバイス上にレンダリングするステップを含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記データ点のグループの中で最も大きいデータ点の数及び次に大きいデータ点の数を有する２つのデータ点のグループを識別するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
15. 前記２つのデータ点のグループ間の複数のデータ点を判定するステップを含み、前記信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定する前記ステップは、前記判定されたデータ点の数に基づいて行われる、請求項１４に記載の方法。
16. 前記サンプリング時間の間隔は、少なくとも複数の呼吸周期を含み、各呼吸周期は、吸気相及び呼気相又は少なくとも２０秒の期間のうちの、どちらか先に生じたと判定された方を含む、請求項１０に記載の方法。
17. カプノグラフィ信号を監視する方法を実行するようにコンピュータ上で動作するコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ可読非一時的媒体であって、前記方法は、
    患者への物理インターフェースから得られるサンプルガス流内の選択されたガスの濃度を検出するステップ、
    サンプリング時間中の前記サンプルガス流内の前記選択されたガスの検出された濃度に各々が対応する複数のデータ点を含むデータセットを形成するステップ、
    前記サンプリング時間内の前記データ点の出現頻度に応じて前記データ点をグループ分けするステップ、及び
    前記データ点のグループ間の相対的な特徴に基づいて信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定するステップ
    を含む、コンピュータ可読非一時的媒体。
18. 前記データ点をグループ分けする前記ステップは、前記選択されたガスの異なる濃度範囲に基づいて前記データ点をグループ分けするステップを含む、請求項１７に記載のコンピュータ可読非一時的媒体。
19. 前記信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定する前記ステップは、前記データ点のグループ内に存在する相対的なデータ点の数を判定するステップを含む、請求項１７に記載のコンピュータ可読非一時的媒体。
20. 前記方法は、前記データ点のグループの中で最も大きいデータ点の数及び次に大きいデータ点の数を有する２つのデータ点のグループを識別するステップを含む、請求項１７に記載のコンピュータ可読非一時的媒体。
21. 前記方法は、前記２つのデータ点のグループ間の複数のデータ点を判定するステップを含み、前記信号信頼度及び信号品質のうちの少なくとも一方を判定する前記ステップは、前記判定されたデータ点の数に基づいて行われる、請求項２０に記載のコンピュータ可読非一時的媒体。

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