JP2018519123A - 非侵襲的換気のための患者気道流量および漏出流量推定のための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

非侵襲的人工呼吸器システムにおいて患者気道流量を推定するための方法（６００）。本方法は：（ｉ）管の近位端における推定気体流量を決定する段階（６３０）と；（ｉｉ）前記管の近位端における測定圧力を、前記管の近位端における推定圧力から減算することによって、近位圧力誤差値を決定する段階（６４０）と；（ｉｉｉ）決定された近位圧力推定誤差値を補償する段階と；（ｉｖ）前記管の近位端における推定気体流量における誤差を、その推定値を累積された流量の和にフィードバックすることによって補償する段階（６５４）と；（ｖ）推定気体流量漏出を決定する段階（６５６）と；（ｖｉ）当該非侵襲的人工呼吸器システムにおける漏出をモニタリングする段階（６６０）と；（ｖｉｉ）気体流量漏出因子を決定する段階（６７０）と；（ｖｉｉｉ）前記推定された気体流量漏出を調整する段階（６８０）と；（ｉｘ）患者気道流量におけるバイアスを補償する段階（６９０）とを含む。

Description

本開示は、概括的には、非侵襲的人工呼吸器〔ベンチレーター〕システムにおいてリモートの人工呼吸器圧および流量センサーを利用して、患者の気道流量および漏出流量を推定するための方法およびシステムに関する。

救命集中治療〔クリティカルケア〕換気を提供する最も一般的な手段は、患者に管を挿入することを必要とし、膨張可能カフを使って気管内に密着する気管内チューブを用いる。挿管は、臨床上、気道を管理し、肺の膨張を維持する最良の手段を提供するが、組織摩耗、感染および著しい不快さのために必要となる患者の鎮静を含むかなりのリスクを導入する。よって、挿管は「侵襲的」な換気と呼ばれ、臨床担当者による挿管を行なう決定は慎重に考慮される必要がある。呼吸支援を必要とする入院患者の選ばれた群については、挿管の有害な副作用につながるリスクが恩恵よりも重要になることがある。

侵襲的換気のかなりのリスクに照らして、気道を通じた支援を適用することの恩恵をもたらすが、単に患者の口および鼻を覆うマスクをはめることに関わる接続を使うもしくは気管切開管を使う家庭ケア換気から、新たな手法が採用された。この手法は、非侵襲的な陽圧換気または単に非侵襲的換気（NIV: non-invasive ventilation）と呼ばれる。NIVについては、いくらかの漏出が予期され、しばしば、呼気終末CO₂を減らすために漏出が意図的に導入される。NIVシステムでは一本肢の回路が人工呼吸器をマスクに接続するので、そうしなければ呼気終末CO₂は患者によって再呼吸されてしまう。対照的に、侵襲的換気は二本肢の接続回路を使い、吐き出される気体は別個に搬送されるので、侵襲的換気におけるCO₂の再呼吸が防止され、よって漏出〔リーク〕を必要としない。

人工呼吸器の主要な機能は患者の呼吸を提供または補足することであるが、人工呼吸器は典型的には、患者を防護し、本質的な臨床情報を提供するために一体的なモニタリングおよびアラーム機能を含む。これらの機能を提供するために、人工呼吸器は圧力、流量および体積を含む波形をモニタリングする。患者近くでの過剰な管およびワイヤを避けるとともに患者の分泌物で気道を閉塞するリスクを減らすために、気道流量センサーは使わないことが望ましい。近傍に流量センサーがないとき、人工呼吸器内のセンサーが流れをモニタリングするために使用できる。しかしながら、人工呼吸器と患者を分離する4ないし6フィートの管は、これらのセンサーに関してかなりの問題を生じさせる。漏れを含む、接続管の圧力流ダイナミクスのため、人工呼吸器において測定されるものに比べて、患者気道における流量は異なる。管の抵抗およびコンプライアンスは、流量の過渡成分を平滑化する傾向があり、漏出は患者の気道における流量の損失につながる。結果として、人工呼吸器における流量は、気道流量の貧弱な推定である。

抵抗および圧縮の効果を考慮に入れるために、人工呼吸器製造業者は、患者回路モデルを使って波形測定値にフィルタ処理を適用する。これらのモデルは典型的には、測定された圧力の弁別を必要とし、それは圧力入力信号における高周波ノイズを増幅する傾向がある。これらのフィルタは肺力学に関わらないので、モデルは不完全であり、気道流量推定は一層不正確となる。

よって、当技術分野において、リモートの人工呼吸器圧力および流量センサーを利用して患者の気道流量および漏出流量を適正に推定する非侵襲的人工呼吸器システムが必要とされている。

本開示は、非侵襲的人工呼吸器システムにおいて患者の気道流量を推定するための発明的な方法およびシステムに向けられる。本稿におけるさまざまな実施形態および実装が、患者気道流量および未知の漏出流量のきわめて正確な推定値を計算する非侵襲的人工呼吸器システムに向けられる。非侵襲的人工呼吸器は、測定された近位圧力と推定された近位圧力との間の差を最小化するためにフィードバック機構を使う。ここで、推定された近位圧力は、人工呼吸器を患者と接続する患者回路のモデルを使って生成される。非侵襲的人工呼吸器は、既知の漏出流量推定値を調整することによって、システムにおいて生起しうる漏出を補償することもする。

一般に、ある側面では、非侵襲的人工呼吸器システムにおいて患者気道流量を推定するための方法が提供される。本方法は：（ｉ）遠位の人工呼吸器端および近位の患者端をもつ管を有する非侵襲的人工呼吸器システムを提供する段階と；（ｉｉ）管コンプライアンスの測定値および当該非侵襲的人工呼吸器システムの放出ポート漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値を取得する段階と；（ｉｉｉ）当該非侵襲的人工呼吸器の一つまたは複数の遠位気体流量センサーを使って、前記管の遠位端における気体流量を測定する段階と；（ｉｖ）当該非侵襲的人工呼吸器の近位圧力センサーを使って、前記管の近位端における圧力を測定する段階と；（ｖ）前記管の近位端における推定される気体流量を決定する段階であって、該推定される気体流量は、前記管の遠位端における気体流量の前記測定値、前記管の近位端における前記測定値または圧力、管コンプライアンスの前記得られた測定値および前記漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの前記得られた測定値から計算される、段階と；（ｖｉ）前記管の近位端における測定された圧力を、前記管の近位端における推定された圧力から減算することによって、近位圧力誤差値を決定する段階と；（ｖｉｉ）補償器を使って、決定された近位圧力推定誤差値を補償する段階と；（ｖｉｉｉ）前記管の近位端における推定された気体流量における誤差を、その推定を累積された流量の和にフィードバックすることによって補償する段階と；（ｉｘ）推定された気体流量漏出を決定する段階であって、前記推定された気体流量漏出は、前記管の近位端における推定された圧力および前記漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの前記得られた測定値から計算される、段階と；（ｘ）前記非侵襲的人工呼吸器システムにおいて未知の漏出があるかどうかモニタリングする段階と；（ｘｉ）未知の漏出が識別されるとき、気体流量漏出因子を決定する段階と；（ｘｉｉ）決定された気体流量漏出因子を用いて、前記推定された気体流量漏出を調整する段階と；（ｘｉｉｉ）患者気道流量におけるバイアスを補償する段階とを含む。

ある実施形態によれば、管コンプライアンスの測定値および漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値を取得する段階は、一つまたは複数の較正測定を含む。

ある実施形態によれば、本方法はさらに、前記気体流量漏出因子を所定の下限と比較する段階をさらに含む。

ある実施形態によれば、前記気体流量漏出因子が前記所定の下限未満である場合にアラームがトリガーされる。

ある実施形態によれば、本方法はさらに、前記気体流量漏出因子を所定の上限と比較する段階をさらに含む。

ある実施形態によれば、前記気体流量漏出因子が前記所定の上限を超えている場合にアラームがトリガーされる。

ある実施形態によれば、前記補償器は比例‐積分補償器である。

一般に、ある側面では、非侵襲的人工呼吸器システムが提供される。本システムは：遠位の人工呼吸器端および近位の患者端をもつ気道管と；前記管の遠位端における気体流量を測定するよう構成された遠位気体流量センサーと；前記管の近位端における圧力を測定するよう構成された近位圧力センサーと；前記管の遠位端に、決定された体積の気体を供給するよう構成された気体流量コントローラとを有しており、前記気体流量コントローラは、供給される気体の体積を：（ｉ）前記管の近位端における推定される気体流量を決定する段階であって、該推定される気体流量は、前記管の遠位端における気体流量の測定値、前記管の近位端における圧力の測定値、管コンプライアンスの測定値および漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値から計算される、段階と；（ｉｉ）前記管の近位端における測定された圧力を、前記管の近位端における推定された圧力から減算することによって、近位圧力誤差値を決定する段階と；（ｉｉｉ）決定された近位圧力推定誤差値を補償する段階と；（ｉｖ）前記管の近位端における推定された気体流量における誤差を、その推定を累積された流量の和にフィードバックすることによって補償する段階と；（ｖ）推定された気体流量漏出を決定する段階であって、前記推定された気体流量漏出は、前記管の近位端における推定された圧力および前記漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの前記得られた測定値から計算される、段階と；（ｖｉ）当該非侵襲的人工呼吸器システムにおいて未知の漏出があるかどうかモニタリングする段階と；（ｖｉｉ）未知の漏出が識別されるとき、気体流量漏出因子を決定する段階と；（ｖｉｉｉ）決定された気体流量漏出因子を用いて、前記推定された気体流量漏出を調整する段階と；（ｉｘ）患者気道流量におけるバイアスを補償する段階を実行することによって決定するよう構成される。

ある実施形態によれば、前記コントローラは、決定された近位圧力推定誤差値を補償するよう構成される。

上記の概念および下記でより詳細に論じられる追加的な概念のあらゆる組み合わせ（そのような概念が互いに相反するものではないとして）が本稿に開示される発明的な主題の一部として考えられていることを理解しておくべきである。特に、本開示の終わりに現われる特許請求される主題のあらゆる組み合わせが、本稿に開示される発明的な主題の一部として考えられている。

本発明のこれらおよび他の側面は、以下に記述される実施形態を参照することから明白となり、明快にされるであろう。

図面において、同様の参照符号は一般に異なる図面を通じて同じ部分を指す。また、図面は必ずしも縮尺どおりではなく、概して本発明の原理を示すことに重点が置かれている。
ある実施形態に基づく、患者接続された非侵襲的人工呼吸器システムにおける流れおよび圧力をモデル化する概略的な表現である。 ある実施形態に基づく、非侵襲的人工呼吸器システムにおける患者気道流量を推定する方法の概略的な表現である。 ある実施形態に基づく、非侵襲的人工呼吸器システムの概略的な表現である。 ある実施形態に基づく、患者接続された非侵襲的人工呼吸器システムにおける流量および圧力をモデル化する概略的な表現である。 ある実施形態に基づく、非侵襲的人工呼吸器システムにおける患者気道流量を推定するためのモデルの概略的な表現である。 ある実施形態に基づく、非侵襲的人工呼吸器システムにおける患者気道流量を推定する方法のフローチャートである。 ある実施形態に基づく、非侵襲的人工呼吸器システムにおける患者気道流量を推定する方法のフローチャートである。 ある実施形態に基づく、近位圧力、推定された全漏出流量、気道流量および気道流量推定誤差についての一連のグラフである。 ある実施形態に基づく、近位圧力、推定された全漏出流量、気道流量および気道流量推定誤差についての一連のグラフである。

本開示は、非侵襲的人工呼吸器（「NIV」）システムおよび方法のさまざまな実施形態を記述する。より一般には、出願人は、リモートの人工呼吸器圧力および流量センサーを利用して患者の気道流量および漏出流量を正確に推定するNIVを提供することが有益であろうと認識し、理解するに至った。たとえば、NIVは、測定された近位圧力と推定された近位圧力の間の差を最小化するようフィードバック制御を使う。ここで、推定された圧力は、人工呼吸器を患者と接続する患者回路のモデルを使って合成される。使用中に起こる予期しないまたは未知の漏出が、既知の漏出推定値を調整することによって正味の流量を修正するフィードバック機構を使って補償される。本方法およびシステムは、低いノイズおよび最小のバイアスをもって真の気道流量を密接に追跡する気道流量推定値を与え、未知の漏出流量の正確な推定値を提供する。

下記の方法およびシステムはNIVに適用されるが、それらの方法は同様に、加熱および／または空調システムなどのための任意の伝達チャネルを通じた可圧縮気体の動きを管理するために同様に利用されることができる。本質的には、リモートに流量を推定する必要性を内包するいかなるシステムも、本稿で記載されるまたは他の仕方で構想される方法およびシステムを利用することができる。

図１を参照するに、ある実施形態によれば、電気回路の類推を使ったNIVシステムについてのモデルがある。ここで、分枝電流は流れを表わし、ノードの電圧は圧力を表わし、キャパシタンスは空気コンプライアンス（pneumatic compliance）を表わし、電気抵抗は流れの制約を表わす。図１において、Q_vは、人工呼吸器からの管への測定された正味の流れであり；C_Tは管の測定されたコンプライアンスであり；Q_circは圧縮中に管コンプライアンスに蓄積された流れ成分であり；P_pまたはP_proxは気道の近位側における測定された圧力であり；R_lは測定されたポート漏出抵抗であり；Q_lはポート漏出を通じて周囲に失われる流れ成分であり；Q_Lは肺への未知の流れ成分であり；C_Lは肺の未知の集中コンプライアンス（lumped compliance）である。図１の回路をモデル化し、圧力および流量を関係させる連立方程式は、肺流量の解について直接解釈される場合には、ノイズのある近位圧力信号が弁別されることを要求する非因果的な形を与える。だが、患者回路は孤立しているのではなく、患者の肺に結合されており、それは、これらのダイナミクスが考慮される場合、微分の平滑化につながる。図１に描かれる結合されたモデルは、回路と肺パラメータとの間のからみ合いにもつながる。システムが線形であれば、このからみ合いを推定においてほどくのは難しくないが、非線形抵抗パラメータのためほどくのは不可能になる――結果として得られる二次（quadratic）微分方程式は手に負えず、よって肺抵抗およびコンプライアンスは典型的な手段によって推定されることができない。

上記に鑑み、さまざまな実施形態および実装が、リモートの人工呼吸器圧力および流量センサーを利用するフィードバック機構を用いて、患者の気道流量および漏出流量を推定するNIVに向けられる。図３を参照するに、ある実施形態では、例示的なNIVシステム３００の表現がある。NIVは気体源を含む。それは、呼吸のために利用されるいかなる気体であってもよく、それには中でも大気中の空気および酸素が含まれるがそれに限定されない。気体源は、所定の圧力をもってNIVから排出される。NIVはコントローラ２０をも含んでいる。コントローラ２０は、通常のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ASIC）、システムオンチップ（SOC）および／またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）であるが、他の型のコントローラもある。コントローラは、プロセッサを用いてまたは用いることなく、実装されることができ、また、一部の機能を実行するための専用ハードウェアと他の機能を実行するためのプロセッサとの組み合わせ（たとえば一つまたは複数のプログラムされたマイクロプロセッサおよび付随する回路）として実装されてもよい。

コントローラ２０は、本稿で記載されるまたは他の仕方で構想される実施形態によれば、任意の必要とされるメモリ、電源、I/O装置、制御回路および／またはNIVの動作のために必要な他の装置と結合されることができ、あるいは他の仕方で通信することができる。たとえば、さまざまな実装において、プロセッサまたはコントローラには一つまたは複数の記憶媒体が付随していてもよい。いくつかの実装では、記憶媒体は、一つまたは複数のプロセッサおよび／またはコントローラで実行されるときに本稿で論じられる機能の少なくとも一部を実行する一つまたは複数のプログラムをエンコードされていてもよい。さまざまな記憶媒体がプロセッサまたはコントローラ内に固定されていてもよく、あるいは可搬であってもよく、それに記憶された前記一つまたは複数のプログラムは、本稿で論じられる本発明のさまざまな側面を実装するようプロセッサまたはコントローラにロードされることができる。用語「プログラム」または「コンピュータ・プログラム」は本稿では、一つまたは複数のプロセッサまたはコントローラをプログラムするために用いられる任意の型のコンピュータ・コード（たとえばソフトウェアまたはマイクロコード）を指して一般的な意味で使われる。

NIVは、リモートの人工呼吸器コンポーネント４０からユーザー・インターフェース５０に気体を送達する管または管材３０を含む。ユーザー・インターフェース５０はたとえば、ユーザーの口および／または鼻の全体または一部を覆う顔マスクであることができる。異なるサイズの患者または個人を受け入れるよう、多くの異なるサイズのマスクがありえ、および／またはマスクが調整可能であってもよい。もう一つの代替として、ユーザー・インターフェース５０は、気管切開管内にまたは気管切開管の表面に装着されてもよく、あるいは他の仕方でそれと相互作用してもよい。よって、ユーザー・インターフェース５０は、種々の形状およびサイズの気管開口を受け入れるよう多様なサイズでありうる。ユーザー・インターフェースは患者の気道の少なくとも一部に適合するよう構成され、呼気ポート８０を含む。NIVシステムは、リモートの人工呼吸器コンポーネント４０の近くの管の末端における遠位気体流量センサー６０と、ユーザー・インターフェース５０の近くの管の末端における近位圧力センサー７０とを有する。遠位気体流量センサー６０または近位圧力センサー７０のいずれも、たとえば、二つ以上のセンサーを有していてもよい。たとえば、遠位気体流量センサー６０は送風機流量センサーおよびO₂バルブ・センサーを有することができる。さらに、センサーのいずれも、NIVの外部または内部でありうる。コントローラ２０は遠位気体流量センサー６０および近位圧力センサー７０の両方から、有線または無線通信を通じて、センサー・データを受け取るよう構成される。

注目すべきことに、近位圧力センサー７０は、患者または個人の口の近傍ではなく、管３０の出力のところに位置される。よって、近位圧力センサー７０によって得られるデータは、患者気道における気体流量とは直接等価ではなく、気道流量の推定が必要である。患者気道流量（Q_L）を推定するために使われる一つの方法は、次の式を介するものである。

ここで、＾付きのQ_Lは推定される患者気道流量であり、Q_vは遠位気体流量センサー６０によって測定される気体流であり、C_Tは患者接続回路コンプライアンスであり、P_pは近位圧力センサー７０によって測定される気体流であり、R_lは全漏出抵抗である。しかしながら、式(1)は、ノイズのある気道流量推定値および大きな過渡的誤差につながる。これは主として、患者回路における気体の圧縮に失われる流量およびノイズのある圧力信号の微分を取り入れる、方程式の第二項に起因する。ノイズを補償するために、推定値は通例フィルタリングされるが、これは、フィルタが患者の肺のダイナミクスに合うよう正しく選択されていないと追加的な誤差につながる。

図２を参照するに、ある実施形態では、非侵襲的人工呼吸器システムにおける患者気道流量を推定するための人工呼吸器／患者回路２００の概略図がある。回路は、回路に入力される気体流量である測定された遠位気体流量Q_vと、気体流量に対する漏出抵抗および回路コンプライアンスの指標を使う回路インピーダンス・モデル２１０と、接続回路漏出流量であるQ_lの推定値（これは全漏出抵抗R_lを利用する）と、近位圧力センサー７０によって測定される近位圧力P_pと、補償器２２０と、推定された患者気道流量〔＾付きのQ_L〕とを含む。ある実施形態によれば、接続回路インピーダンス・モデル２１０によって合成される圧力は、回路インピーダンスに流入する正味の流量の和に基づく、近位圧力の推定値である。これが、測定された圧力から減算され、測定された圧力と推定された圧力の差が、コントローラ２０によって最小化される。好適な補償器２２０を選ぶことによって、コントローラ出力は、気道流量〔＾付きのQ_L〕の近い推定値に近づくよう効果的に駆動され、フィードバック・ループを完成させる。ある実施形態によれば、比例‐積分補償器（proportional-integral compensator）（「PI補償器」）が、近位圧力測定値とその推定値との間の差を0に向けて駆動するために利用される。こうして、気道流量および漏出流量の推定値が得られる。ある実施形態によれば、PI補償器は次の式を利用する。

ここで、K_iは積分利得であり、K_pは比例利得である。PI補償器が利用できるが、ループ安定性を提供し、好適には誤差を0に向けて収束させ、よって＾付きのP_pにP_pを追随させる他の多くの補償器が同様に使用できる。

〈気道流量解析〉
したがって、ある実施形態によれば、図１におけるNIVモデルは非線形、線形パラメータ変動モデルに拡張できる。その場合、患者と結合されたNIV患者回路を近似する非線形方程式は次のようになる。

この連立方程式は図４に示されるブロック図として表現できる。図４の上の部分は肺に関わるモデルの部分を描いており、図４の下の部分は患者回路を描いている。これら二つの部分は近位圧力P_proxおよび肺流量Q_Lを通じて互いに結合する。患者回路抵抗が考慮されない場合、人工呼吸器出口流のみが測定可能な入力として使用でき、機械圧力はさらなる有用な情報を提供しない。Q_lは正味の漏出流量であり、P_proxおよび漏出流量モデル（たとえば図４ではR_lとして示されているが、他のモデルも可能である）によって決定される。決定すべき出力はQ_Lである。Q_Lは測定されないが、近位気道圧力P_proxが測定される。P_Lは肺圧力であり、C_LおよびR_Lはそれぞれ肺コンプライアンスおよび抵抗である。典型的には、C_Tと漏出モデルの両方が知られ、ある実施形態によれば、他の機構でもよいが回路に対する使用前較正手順から決定できることが想定される。

ある実施形態によれば、R_LおよびC_Lを決定するのは難しいので、他の調整もするなら、モデルのこの部分はなくして、離散時間フィルタによって置き換えられることができる。さらに、モデルの既知の部分は、図５に示されるように、もとの連続時間モデルの離散時間等価物によって置き換えられることができる。フィルタは、肺を表現した図４に描かれたモデルの部分を置き換えるが、肺をシミュレートすることはしない。P_proxを決定するモデルの回路部分の出力は、今や、P_proxの推定値〔＾付きのP_prox〕として扱われ、この値が実際の測定されたP_proxから減算される。この差eがフィルタへの入力になる。フィルタの積分作用が、前記モデルの前記回路部分に作用するその出力の作用により、かつてQ_Lが接続されていたところにフィードバックして、eを最小化するはたらきをする。だがQ_Lは今や推定値として扱われ、よって＾付きのQ_Lとして記される。フィルタ・パラメータK_iおよびK_pを選択することによって、全体的なフィードバック・システムが安定化されることができ、eが0に収束させられることができる。急速な収束により、＾付きのP_proxは測定されたP_proxを追跡し、これが＾付きのQ_Lおよび＾付きのQ_lに実際の肺および漏出流を追跡させる（実際のR_lが正しいとして）。

〈漏出擾乱補償器〉
未知のまたは予期されない漏出がNIVシステム内で起こるとき、推定された漏出流量および肺流量の収束を保証するためには、追加的な制御が必要とされる。サンプルごとにはさらなる情報は導出できないが、呼吸サイクル全体にわたる情報があり、それが、回路‐肺システムにおいて予期されない漏出流があるかどうかを判定するために使用できる。呼吸レートおよび吸気時間の定常状態設定では、吸気の間に肺にはいる体積は、呼気の間に肺から出る体積と等しくなければならない。たいていの条件のもとでは、これらの体積の間の差があったとしても、固定した漏出モデルによって説明されない体積損失に帰することができると想定できる。よって、漏出流量推定値は、呼吸サイクルにわたるある因子を乗算することによって調整されることができる。これは、未知の漏出が呼吸サイクルの期間にわたっていくらか定常的であるまたは少なくとも変化がゆっくりであることをも想定している。さらに、ある実施形態によれば、一つ一つの息の開始時に、直前の息からの漏出の調和に基づいてある値に固定される漏出因子（K_L）が、既知の漏出の出力に乗算されて、＾付きのQ_lが推定器へのフィードバック前に得られる。こうして、＾付きのQ_Lは、既知および未知の成分の両方を含む全漏出となる。

K_Lの決定法は、正味の息の体積がどのように処理されるかを慎重に考えることを要求する。息一つぶんの遅延ダイナミックが伴うので、不適正な扱いは遅すぎる収束、ハンチング、リミットサイクルまたさらには推定器の不安定性につながることがあるからである。そのようなコントローラを導出するために、モデルKz^-1に基づいて、グラフィックな根軌跡合成（root locus synthesis）が使われた。KはK_Lの変化に対する、平均全漏出流量の感度である。これは約0.4リットル毎秒だが、固定した漏出および息パラメータに敏感である。一サンプルの遅延は、一サンプル（息一つぶん）前を見ることに由来する。漏出因子は0から最大の予期される漏出流量までの間に制限される。マスクおよび呼気ポートから予期されるものを超える漏出流がなければ、コントローラの出力は1に非常に近い数に収束するはずである。因子が1を下回ること、この設計でははるか0まで下がることを許容することによって、コントローラは、過小評価された、あるいは何らかの理由でポート漏出またはマスク漏出が動作中に閉塞される場合の、予期されないまたは未知の漏出流抵抗について補正することができる。

図６Ａおよび６Ｂを参照するに、ある実施形態では、非侵襲的人工呼吸器システムにおける患者気道流量を推定するための方法６００のフローチャートがある。段階６０５では、NIVシステムが提供される。NIVシステムは、本稿で記載されるまたは他の仕方で構想される実施形態のいずれであることもできる。段階６１０では、管コンプライアンス（C_T）および漏出抵抗（R_l）の測定値が取り出されるまたは取得される。これらの抵抗値は典型的には、息送達に先立って患者セットアップの間に得られる。たとえば、ある実施形態によれば、R_lの値は較正手順に基づいて決定される。あるいはまた、R_lはR_l値のデータベースから検索されることができる。ここで、それらの値は、ユーザーがユーザー画面インターフェースから管セットおよび／またはポート漏出パーツ番号を選択すること、管セットまたはそのコンポーネントに埋め込まれているRFIDタグを自動的に使うこと、パーツ番号を読んで人工呼吸器に入力するバー・スキャン・システムまたは多様な他の方法に依存することができる。管コンプライアンス（C_T）はたとえば、息全体を通じて人工呼吸器によって生成される圧力に従って人工呼吸器回路において圧縮された気体の量に影響する。圧縮可能な体積は、回路の容積およびその壁の硬さ（stiffness）に依存して変わりうる。

本方法の段階６２０では、一つまたは複数の測定値が、ユーザー・インターフェース５０近傍の管の末端にある近位圧力センサー７０から得られる。近位圧力センサー７０は、多様な測定方法および装置の任意のものを使って圧力の測定値を得ることができる。

本方法の段階６３０では、コントローラ２０は、管の近位端における推定される圧力（P_prox）を決定する。管の近位端における圧力の推定は、管の遠位端における気体流量（Q_v）の一つまたは複数の得られた測定値ならびに管コンプライアンス（C_T）および漏出抵抗の得られた測定値を利用する。

本方法の段階６４０では、コントローラ２０は、推定された近位圧力（＾付きのP_prox）から実際の測定された近位圧力（P_prox）を減算することによって、近位圧力推定誤差値（e）を決定する。本方法の段階６５０では、コントローラ２０は、比例‐積分補償器を使って圧力誤差を最小化する。たとえば図５に示されるように、ある実施形態によれば、計算された差eはフィルタ５４０への入力として利用される。フィルタの積分作用が、前記モデルの前記回路部分に作用するその出力の作用により、かつてQ_Lが接続されていたところにフィードバックして、eを最小化するはたらきをする。だがQ_Lは今や推定値として扱われ、よって＾付きのQ_Lとして記される。フィルタ・パラメータK_iおよびK_pを解析的方法またはアドホックな調整によって選択することによって、全体的なフィードバック・システムが安定化されることができ、eを急速に収束させて0近くに留まらせることができる。この収束により、＾付きのP_proxは測定されたP_proxを追跡し、これが＾付きのQ_Lおよび＾付きのQ_lに実際の肺および漏出流量を追跡させる（漏出モデル、そのパラメータおよびコンプライアンスが正しいとして）。追加的な「未知の」漏出が起こるときまたはR_lが誤差をもって決定された可能性があるとき、システムは、推定される漏出流量および肺流量ならびにバイアスの収束を保証するために、さらなる制御測定を要求する。これについてはのちにより詳細に論じる。ある実施形態によれば、本方法の過程全体を通じて得られる測定値および／または計算は、定期的にまたは随時取得および／または更新されることができる。

本方法の段階６５４では、コントローラは、前記推定値を累積された流量の和にフィードバックすることによって、患者気道流量の得られた推定値における誤差を小さくならせる。

本方法の段階６５６では、推定される気体流量漏出が計算される。推定される気体流量漏出は、管の近位端における推定された圧力および先験的に得られたパラメータをもつ漏出モデルに基づく。本方法のいくつかの他の段階と同様に、この段階は、他の段階の前、後または他の段階と同時に行なわれることができる。

本方法の段階６６０では、NIVシステムは、未知のまたは予期されない漏出があるかどうかモニタリングされる。本稿で記述される回路インピーダンス・モデルは漏出挙動を推定するための漏出モデルを含むが、この漏出は回路に意図的に組み込まれたものである（たとえば呼気ポート８０を通じた患者呼気などのために）。この漏出値は変化しないと想定され、典型的には患者接続の前に較正されるまたはわかっている。換気の適用中、たとえばマスクを患者の顔に密着させるマスク・スカートのまわりで、追加的な未知のまたは予期しない漏出が発達することがある。未知の漏出はシステムにおける擾乱として扱うことができ、その大きさは、換気中に、コントローラ２０と同じまたは別個のフィードバック・コントローラを使って、推定されることができる。ある実施形態によれば、フィードバック・コントローラは、一つの息全体を通じて、積分された、推定される気道流量〔＾付きのQ_L〕を最小化するよう作用する。これは、それぞれの息についての正味の推定された肺体積を最小化することと等価である。正味の推定された肺体積が0まで縮小されれば、その体積を得るために積分された平均流量には漏出成分はない。何らかの残余体積があれば、それが息から息へのフィードバック制御則において補正因子K_lを調整するはたらきをし、これが漏出モデルの出力を補正する。

よって、本方法の段階６７０では、気体流量漏出因子K_Lが計算される。本方法の段階６８０では、推定された気体流量が、気体流量漏出因子K_Lを使って調整され、本方法の段階６９０では、コントローラ２０は調整された気体全漏出について補償する。図５を参照するに、ある実施形態によれば、漏出擾乱モデル５５０が補正因子K_Lを計算し、次いでそれが、漏出モデルの出力を補正するために利用される。よって、調整された気体全漏出について補償することは、患者気道流量におけるバイアスを補償する。換言すれば、推定された吸気気体体積と吐き出された気体体積との間の差を最小化すること――あるいは等価だが正味の推定された体積を0に強制すること――が、気道流量推定値におけるバイアスを最小にする。

本方法の任意的な段階６９２では、気体流量漏出因子が所定の下限と比較される。気体流量漏出因子が所定の下限未満であれば、放出ポートの低い漏れまたは障害条件が判別される。次いで、NIVシステムの設定および／またはプログラミングに依存して、警告、アラームまたは気体流調整が生起することができる。下限は工場設定、調整可能な設定および／または患者の大きさ、条件、疾病その他のような因子または他の多くの因子に依存する設定であることができる。

本方法の任意的な段階６９４では、気体流量漏出因子は所定の上限と比較される。気体流量漏出因子が所定の上限を超えていれば、患者管の分離障害が判別される。次いで、NIVシステムの設定および／またはプログラミングに依存して、警告、アラームまたは気体流調整が生起することができる。上限は工場設定、調整可能な設定および／または患者の大きさ、条件、疾病その他のような因子または他の多くの因子に依存する設定であることができる。中でも、これらの限界は、CO₂蓄積および回路切断の可能性を検出することができる。

〈推定器の計算〉
ある実施形態によれば、推定器は、P_proxの測定値と推定値の間の差を最小にするフィルタと、回路ダイナミック・モデル部とを有する。計算は、制御サイクル毎に更新されることができるが、他の時間枠も可能である。フィルタ部はたとえば下記を含むことができる。

ここで、ある実施形態によれば、

である。

ある実施形態によれば、近位圧力測定値と推定値の間の差がどちらの順序で取られるかによらず、全体的な負のフィードバックが推定器ループにおいて達成される。この実施形態によれば、奇数個の負号がループにおいて必要とされる。たとえば、圧力誤差が

と書かれるとき、補償器の式は符号反転を含む必要がある。＾付きのQ_Lは、負号をもって流量の和にフィードバックされるからである。ある実施形態によれば、この負のフィードバックは、安定した推定器動作のために必要とされる。

ある実施形態によれば、推定器回路ダイナミック・モデル部はたとえば下記を含むことができる。

ある実施形態によれば、式(18)はポート漏出流量が常に正であることを想定しており；二次（quadratic）モデルは

であることを想定しており、よって該モデルは符号補正を含まないことを想定している。未知漏出補償コントローラの出力によって決定されるK_Lは、呼吸レートによってインデックス付けされ（インデックスk）、一つ一つの息の開始時に更新される。よって、その値は、現在の息に適用される、直前の息からの情報を反映する。

R_{l mask}の値はマスクの先験的較正データに基づいてわかっており、MaskLeakType〔マスク漏出型〕に従って範疇分けされる。MaskLeakTypeは息の送達に先立って患者セットアップの間に選択される。下記の表１は選択されたMaskLeakTypeに基づくR_{l mask}の値を与えている。

ある実施形態によれば、K_2port（cmH₂O/lps²）、K_1port（cmH₂O/lps）およびC_Tcal（リットル/cmH₂O）はみな、息送達が始まる前に、患者回路較正手順の間に測定される。有用な出力のために、推定値はフィルタリングされ、lpmの単位にスケーリングされる。

有用でない高周波信号をフィルタリングし、流れをlpmの単位にスケーリングするために一次（first order）フィルタが使われる。このフィルタの一般的な連続時間（ラプラス）形式は

であり、連続フィルタは、任意の離散時間置換を、この特定の実施形態ではタスティン（Tustin）の双線形変換

を使って近似される。

ある実施形態によれば、スタンバイ（standby）、回路切断（circuit disconnect）または緊急換気条件が発生するとき、Q_{L reset}がセットされることができる。このフラグは、息送達が回復されるまで、推定器関数をリセットするまたはそれらの初期条件に保持する。リセットはコア推定器、未知の漏出補償制御および正味の肺体積の計算に影響し、入口流量または近位圧力測定がもはや得られないときまたはシステムが回路モデル挙動が危殆化されたと判別する場合に、推定を中断するために使われる。

近位圧力が（たとえば感知線断線のため）もはや測定できない場合には、アルゴリズムを使ってこの条件を感知し、入口回路流量、機械圧力測定および管流抵抗の較正されたモデルに基づいて、測定値の代わりになることができる代替的な近位圧力推定値を代用することができる。

〈推定器の計算〉
ある実施形態によれば、未知漏出補償コントローラは、前回の息にわたる平均漏出流量を決定し、その後の息におけるこの流れを最小化するよう、漏出補償因子K_Lを計算する。この制御は、IE信号の立ち上がり遷移に従って、一つ一つの息の開始時に更新される。

ここで、ある実施形態によれば、K_Lmax＝10.0；K_Lmin＝0.0；β＝2.0；K_L(0)＝1である。漏出因子のこれらの値は、0から全既知漏出（マスクおよび呼気ポート）の値の10倍までの間が許容される。

ここで、ある実施形態によれば、

である。NIVについては、

であり、Q_{Lung_dry}(n)は変換公式に従ってBTPS参照フレームに変換される。

〈実験結果〉
ある実施形態によれば、推定器方法およびシステムは、Simulinkソフトウェアを使って構築され、その後、NIV製品におけるソフトウェア実装のために規定された。ミシガン・インスツルメンツ・トレーニングおよび試験用肺（Michigan Instruments Training and Test Lung）を換気する例示的な単一息圧力および流れ波形が図７に示される。肺コンプライアンスは約0.02リットル/cmH₂Oに設定され、Rp5気道制約が使われた。DEP呼気ポート漏出をもつレスピロニクス社の22mm BiPAP回路が使われた。回路コンプライアンスは0.0008リットル/cmH2Oおよび既知の漏出97cmH₂O/(l/sec)^2で較正された。約1.5 lpm rmsの測定された肺流量誤差が達成され、息遷移の際のピーク誤差は6lpm未満であった。図８は、一連の息を示している。最初の息の後に（〜5sec）回路接続において突然の未知の漏出のステップ変化が導入される。次いで、漏出は50秒のところで除去される。85秒のところでは、既知の漏出はほとんど完全にふさがれている。これら一連の擾乱作用から、全漏出推定値は応答し、気道流量推定値（破線）は数回の息以内に急速に回復する。

本稿で定義され、使用されるすべての定義は辞書の定義、参照によって組み込まれる文書における定義および／または定義された用語の通常の意味に対して優先するものと理解されるべきである。

本願の明細書および請求項で使われる単数形の表現は、そうでないことが明確に示されているのでない限り、「少なくとも一つ」を意味するものと理解するべきである。

本願の明細書および請求項で使われる句「および／または」は、それにより結ばれた要素の「一方または両方」、すなわち場合によってはともに存在する要素、場合によっては一方のみが存在する要素を意味するものと理解されるべきである。「および／または」を用いて列挙される複数の要素は同じように解釈されるべきである。すなわち、そのように結ばれた要素の「一つまたは複数」である。「および／または」節によって特定的に同定されている要素以外の他の要素が任意的に存在していてもよい。かかる他の要素は、それら特定的に同定された要素に関係していてもいなくてもよい。

本願の明細書および請求項で使われるところでは、「または」は上記で定義された「および／または」と同じ意味をもつものと理解されるべきである。たとえば、リストにおいて項目を分離するとき、「または」または「および／または」は包含的であると解釈される。すなわち、いくつかの要素またはリストの要素のうちの少なくとも一つを含むが、二つ以上をも含み、任意的には追加的な、リストにない項目をも含む。「…のうちの一つだけ」または「…のうちのちょうど一つ」、あるいは請求項で使われるときの「…からなる」といった、そうでないことが明瞭に示されている用語のみが、いくつかの要素またはリストの要素のちょうど一つの要素を含むことを指す。一般に、本項で使われるところの用語「または」は、「どちらか」、「…の一方」、「…の一つのみ」または「…のちょうど一つ」のような排他性の用語を伴うときにのみ、排他的な代替（すなわち、「一方または他方だが両方ではない」）を示すものと解釈される。

本願の明細書および請求項で使われるところでは、一つまたは複数の要素のリストを参照しての句「少なくとも一つ」は、要素の該リストの要素の任意の一つまたは複数から選択される少なくとも一つの要素だが、必ずしも要素の該リストに特定的に挙げられている一つ一つの要素の少なくとも一つを含むものではなく、要素の該リストの要素のいかなる組み合わせも排除しないことを意味するものと理解されるべきである。この定義は、句「少なくとも一つ」が指す要素のリスト内で特定的に同定されている要素以外の要素が任意的に存在しうることをも許容する。かかる他の要素は、それら特定的に同定された要素に関係していてもいなくてもよい。

また、そうでないことが明確に示されているのでない限り、二つ以上の段階または工程を含む、本願で特許請求される任意の方法において、方法の段階または工程の順序は必ずしも該方法の段階または工程が記載される順序に限定されるものではないことも理解するべきである。

請求項および上記の明細書において、「有する」「含む」「担持する」「もつ」「含有する」「関わる」「保持する」「から構成される」などといったあらゆる移行句はオープンエンドであると理解されるものとする。すなわち、挙げられているものを含むがそれに限定されないことを意味する。「…からなる」および「本質的に…からなる」という移行句だけがそれぞれクローズドまたは半クローズドな移行句である。これは米国特許庁の特許審査基準の節2111.03に記載されているとおりである。

いくつかの発明実施形態が本稿で記載され、例解されてきたが、当業者は、本稿に記載される機能を実行するおよび／または結果および／または利点の一つまたは複数を得るための多様な他の手段および／または構造を容易に構想するであろう。そのような変形および／または修正のそれぞれは、本稿に記載される発明実施形態の範囲内であると見なされる。より一般には、当業者は、本稿に記載されるすべてのパラメータ、寸法、材料および構成が例示的であることが意図されており、実際のパラメータ、寸法、材料および／または構成は本発明の教示が使われる具体的な応用（単数または複数）に依存することを容易に理解するであろう。当業者は、本稿に記載される個別的な発明的な実施形態の多くの等価物を認識する、あるいは高々日常的な試行を使って見きわめることができるであろう。したがって、上記の実施形態は単に例として呈示されており、付属の請求項およびその等価物の範囲内で、発明的な実施形態は具体的に記述および特許請求されている以外の仕方で実施されてもよいことは理解しておくものとする。本開示の発明的な実施形態は、本稿に記載される一つ一つの個別的な特徴、システム、物品、材料、キットおよび／または方法に向けられている。加えて、二つ以上のそのような特徴、システム、物品、材料、キットおよび／または方法の任意の組み合わせが、かかる特徴、システム、物品、材料、キットおよび／または方法が互いに整合しないものでない限り、本開示の発明の範囲内に含まれる。

Claims (15)

1. 非侵襲的人工呼吸器システムにおいて患者の気道流量を推定するための発明的な方法であって、当該方法は：
   遠位の人工呼吸器端および近位の患者端をもつ管を有する非侵襲的人工呼吸器システムを提供する段階と；
   管コンプライアンスの測定値および前記非侵襲的人工呼吸器システムの放出ポート漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値を取得する段階と；
   前記非侵襲的人工呼吸器の遠位気体流量センサーを使って、前記管の遠位端における気体流量を測定する段階と；
   前記非侵襲的人工呼吸器の近位圧力センサーを使って、前記管の近位端における圧力を測定する段階と；
   前記管の近位端における推定される気体流量を決定する段階であって、該推定される気体流量は、前記管の遠位端における気体流量の前記測定値、前記管の近位端における圧力の前記測定値、管コンプライアンスの前記得られた測定値および前記漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの前記得られた測定値を含む、段階と；
   前記管の近位端における測定された圧力を、前記管の近位端における推定された圧力から減算することによって、近位圧力誤差値を決定する段階と；
   補償器を使って、決定された近位圧力推定誤差値を補償する段階と；
   前記管の近位端における推定された気体流量における誤差を、その推定値を累積された流量の和にフィードバックすることによって補償する段階と；
   推定された気体流量漏出を決定する段階であって、前記推定された気体流量漏出は、前記管の近位端における推定された圧力および前記漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの前記得られた測定値を含む、段階と；
   前記非侵襲的人工呼吸器システムにおいて未知の漏出があるかどうかモニタリングする段階と；
   未知の漏出が識別されるとき、気体流量漏出因子を決定する段階と；
   決定された気体流量漏出因子を用いて、前記推定された気体流量漏出を調整する段階と；
   患者気道流量におけるバイアスを補償する段階とを含む、
   方法。
2. 管コンプライアンスの測定値および漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値を取得する段階が、一つまたは複数の較正測定を含む、請求項１記載の方法。
3. 前記気体流量漏出因子を所定の下限と比較する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
4. 前記気体流量漏出因子が前記所定の下限未満である場合にアラームがトリガーされる、請求項３記載の方法。
5. 前記気体流量漏出因子を所定の上限と比較する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
6. 前記気体流量漏出因子が前記所定の上限を超えている場合にアラームがトリガーされる、請求項５記載の方法。
7. 前記補償器は比例‐積分補償器である、請求項１記載の方法。
8. 非侵襲的人工呼吸器システムであって：
   遠位の人工呼吸器端および近位の患者端をもつ気道管と；
   前記管の遠位端における気体流量を測定するよう構成された遠位気体流量センサーと；
   前記管の近位端における圧力を測定するよう構成された近位圧力センサーと；
   前記管の遠位端に、決定された体積の気体を供給するよう構成された気体流量コントローラとを有しており、前記気体流量コントローラは、供給される気体の体積を：（ｉ）前記管の近位端における推定される気体流量を決定する段階であって、該推定される気体流量は、前記管の遠位端における気体流量の測定値、前記管の近位端における圧力の測定値、管コンプライアンスの測定値および漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値を含む、段階と；（ｉｉ）前記管の近位端における測定された圧力を、前記管の近位端における推定された圧力から減算することによって、近位圧力誤差値を決定する段階と；（ｉｉｉ）決定された近位圧力推定誤差値を補償する段階と；（ｉｖ）前記管の近位端における推定された気体流量における誤差を、その推定値を累積された流量の和にフィードバックすることによって補償する段階と；（ｖ）推定された気体流量漏出を決定する段階であって、前記推定された気体流量漏出は、前記管の近位端における推定された圧力および前記漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの前記得られた測定値を含む、段階と；（ｖｉ）当該非侵襲的人工呼吸器システムにおいて未知の漏出があるかどうかモニタリングする段階と；（ｖｉｉ）未知の漏出が識別されるとき、気体流量漏出因子を決定する段階と；（ｖｉｉｉ）決定された気体流量漏出因子を用いて、前記推定された気体流量漏出を調整する段階と；（ｉｘ）患者気道流量におけるバイアスを補償する段階を実行することによって決定するよう構成される、
   非侵襲的人工呼吸器システム。
9. 前記コントローラが、決定された近位圧力推定誤差値を補償するよう構成されている補償器を有する、請求項８記載の非侵襲的人工呼吸器システム。
10. 補償器が比例‐積分補償器である、請求項９記載の非侵襲的人工呼吸器システム。
11. 前記コントローラがさらに、管コンプライアンスの測定値および漏出流量モデルの一つまたは複数のパラメータの測定値を取得するよう構成されている、請求項８記載の非侵襲的人工呼吸器システム。
12. 前記コントローラがさらに、前記気体流量漏出因子を所定の下限と比較するよう構成されている、請求項８記載の非侵襲的人工呼吸器システム。
13. 前記コントローラがさらに、前記気体流量漏出因子が前記所定の下限未満である場合にアラームをトリガーするよう構成されている、請求項１２記載の非侵襲的人工呼吸器システム。
14. 前記コントローラがさらに、前記気体流量漏出因子を所定の上限と比較するよう構成されている、請求項１２記載の非侵襲的人工呼吸器システム。
15. 前記コントローラがさらに、前記気体流量漏出因子が前記所定の上限を超えている場合にアラームをトリガーするよう構成されている、請求項１２記載の非侵襲的人工呼吸器システム。

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