JP2018524114A - 流体レベルの決定 - Google Patents

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Abstract

被験者内の流体レベルを決定する際に使用するための方法が提供され、この方法は、処理デバイスにおいて、被験者について測定された少なくとも1つのインピーダンス値を決定するステップと、被験者の少なくとも1つの分節の少なくとも一部に対する物理的寸法を決定するステップと、物理的寸法を使用して少なくとも1つの分節の形状を少なくとも部分的に示す形状係数を決定するステップと、少なくとも1つのインピーダンス値および形状係数を少なくとも一部は使用して分節内の流体レベルを示す流体指標を算出するステップとを含む。

Description

本発明は、インピーダンス測定を使用して生体被験者内の流体レベルを決定するための方法および装置に関するものである。
本明細書において先行する出版物(もしくはそれに由来する情報)、または知られている事柄への言及は、先行する出版物(もしくはそれに由来する情報)または知られている事柄が本明細書が関係する当技術分野における周知の事実の一部を成すことの承認または了承、またはいかなる形態の示唆でもなく、またそのようにみなされるべきでない。
A. DE LORENZO、A. ANDREOLI、J. MATTHIE、およびP. WITHERSによる「Predicting body cell mass with bioimpedance by using theoretical methods: a technological review」では、身体組成を算出するときに人体が円筒形でないことを考慮するために身体形状係数を使用することについて説明している。陸軍人事データの分析は、身体の値が約4.3と一定であるとすでに決定されており、これは、一般的に、定数として取り扱われる。しかしながら、これは、一般集団を代表せず、その結果一般集団に使用されるときに身体パラメータの算出が不正確になり得る。
国際公開第WO2009059351号
A. DE LORENZO、A. ANDREOLI、J. MATTHIE、およびP. WITHERS、「Predicting body cell mass with bioimpedance by using theoretical methods: a technological review」 Heymsfield SB, Martin-Nguyen A, Fong TM, Gallagher D and Pietrobelli A 2008. Body circumferences: clinical implications emerging from a new geometric model. Nutr. and Metab. 5:24
広範な一形態において、本発明は、被験者内の流体レベルを決定する際に使用するための方法を提供しようとするものであり、この方法は、処理デバイスにおいて、
a)被験者について測定された少なくとも1つのインピーダンス値を決定するステップと、
b)被験者の少なくとも1つの分節(segment)の少なくとも一部に対する物理的寸法を決定するステップと、
c)物理的寸法を使用して少なくとも1つの分節の形状を少なくとも部分的に示す形状係数を決定するステップと、
d)少なくとも1つのインピーダンス値および形状係数を少なくとも一部は使用して分節内の流体レベルを示す流体指標(fluid indicator)を算出するステップとを含む。
典型的には、この方法は、
a)インピーダンス測定を使用してインピーダンスパラメータ値を決定するステップであって、インピーダンスパラメータ値はゼロ周波数におけるインピーダンスを示す、ステップと、
b)インピーダンスパラメータ値を使用して流体指標を算出するステップとを含む。
典型的には、この方法は、
a)いくつかのインピーダンス測定を決定するステップであって、いくつかのインピーダンス測定はいくつかの測定周波数の各々における少なくとも1つのインピーダンス測定を含む、ステップと、
b)いくつかのインピーダンス測定を使用してインピーダンスパラメータ値を決定するステップとを含む。
典型的には、物理的寸法は、少なくとも1つの分節の長さおよび周長を含む。
典型的には、物理的寸法は、
a)被験者について測定される、および
b)被験者について測定された被験者パラメータ値から導出される、のうちの少なくとも一方である。
典型的には、この方法は、
a)被験者パラメータを決定するステップであって、被験者パラメータは、
i)身長、
ii)体重、
iii)年齢、および
iv)性別、を含む、ステップと、
b)被験者パラメータを使用して物理的寸法を決定するステップとを含む。
典型的には、この方法は、
a)被験者の少なくとも1つの画像をキャプチャするステップと、
b)少なくとも1つの画像から物理的寸法を測定するステップとを含む。
典型的には、この方法は、
a)少なくとも1つの画像から被験者のシルエットを決定するステップと、
b)シルエットから物理的寸法を測定するステップとを含む。
典型的には、この方法は、
a)全身インピーダンス測定を決定するステップと、
b)分節に対する物理的寸法を決定するステップであって、分節は少なくとも、
i)胴体、
ii)腕、および
iii)脚を含む、ステップと、
c)物理的寸法を使用して全身形状係数を決定するステップと、
d)全身インピーダンス測定および全身形状係数を少なくとも一部は使用して流体指標を算出するステップとによって全身流体指標を決定するステップを含む。
典型的には、流体指標は、流体体積であり、式
Figure 2018524114
を使用して算出され、
ここで、
Vは流体体積であり、
KBは形状係数であり、
VWBは全身体積であり、
ρは流体の抵抗率であり、
Hは被験者の身長であり、
Rはインピーダンスであり、
xは定数である。
典型的には、形状係数は、式
Figure 2018524114
を使用して算出され、
ここで、
KBは形状係数であり、
Hは被験者の身長であり、
Llは脚の長さであり、
Ltは胴体の長さであり、
Laは腕の長さであり、
Clは脚の周長であり、
Ctは胴体の周長であり、
Caは腕の周長である。
典型的には、この方法は、
a)少なくとも1つの分節に対する分節インピーダンス測定を決定するステップと、
b)少なくとも1つの分節に対する物理的寸法を決定するステップと、
c)物理的寸法を使用して分節形状係数を決定するステップと、
d)分節インピーダンス測定および分節形状係数を少なくとも一部は使用して流体指標を算出するステップとによって少なくとも1つの分節の流体体積を示す分節流体指標を決定するステップを含む。
典型的には、流体指標は、流体体積であり、式
Figure 2018524114
を使用して算出され、
ここで、
SVは分節流体体積であり、
KSは分節形状係数であり、
VSは分節体積であり、
ρは流体の抵抗率であり、
Lは分節長であり、
Rはインピーダンスであり、
xは定数である。
典型的には、流体指標は、
a)細胞外液レベル、および
b)細胞内液レベル、のうちの少なくとも一方を示す。
典型的には、この方法は、処理システムにおいて、
a)信号発生器を使用して少なくとも1つの駆動信号が被験者に印加されるようにするステップと、
b)センサを使用して被験者にわたって測定された少なくとも1つの感知信号を決定するステップと、
c)駆動信号および感知信号の指示を使用して少なくとも1つのインピーダンス値を決定するステップとを含む。
広範な一形態において、本発明は、被験者内の流体レベルを測定する際に使用するための装置を提供しようとするものであり、この装置は、
a)第1の一組の電極を使用して1つまたは複数の駆動信号を被験者に印加する信号発生器と、
b)被験者に付けられた第2の一組の電極にわたって1つまたは複数の感知電気信号を測定するセンサと、
c)処理デバイスであって、
i)駆動および感知電気信号を使用して被験者について測定された少なくとも1つのインピーダンス値を決定し、
ii)被験者の少なくとも1つの分節の少なくとも一部に対する物理的寸法を決定し、
iii)物理的寸法を使用して少なくとも1つの分節の形状を少なくとも部分的に示す形状係数を決定し、
iv)少なくとも1つのインピーダンス値および形状係数を少なくとも一部は使用して分節内の流体レベルを示す流体指標を算出する、処理デバイスとを備える。
本発明の広範な形態は、連動しておよび/または独立して使用することができ、別個の広範な形態への参照は、限定することを意図されていないことは理解されるであろう。
次に、本発明の例が添付図面を参照しつつ説明される。
インピーダンス決定装置の一例を示す概略図である。 被験者内の流体レベルを決定する際に使用するためのプロセスの一例を示すフローチャートである。 生体組織に対する理論等価回路の一例を示す概略図である。 ヴェッセルプロットと呼ばれるインピーダンスの軌跡の一例を示す図である。 被験者内の全身流体レベルを決定する際に使用するためのプロセスの一例を示すフローチャートである。 四肢インピーダンスを測定する際に使用するための電極位置の一例を示す図である。 四肢インピーダンスを測定する際に使用するための電極位置の一例を示す図である。 全身インピーダンスを測定する際に使用するための電極位置の一例を示す概略図である。 分節寸法を決定するためのプロセスの第1の例を示すフローチャートである。 分節寸法を決定するためのプロセスの第2の例を示すフローチャートである。 被験者内の分節流体レベルを決定する際に使用するためのプロセスの一例を示すフローチャートである。 四肢インピーダンスを測定する際に使用するための電極位置の一例を示す概略図である。 四肢インピーダンスを測定する際に使用するための電極位置の一例を示す概略図である。 身体分節インピーダンスを測定する際に使用するための電極位置の一例を示す概略図である。
次に被験者の生体電気インピーダンスの分析を実行するのに適している装置の一例が、図1を参照しつつ説明される。
図示されているように、装置は、それぞれの第1のリード123A、123Bを介して1つまたは複数の信号発生器117A、117Bに接続され、それぞれの第2のリード125A、125Bを介して1つまたは複数のセンサ118A、118Bに接続されている、処理システム102を備える測定デバイス100を具備する。接続は、マルチプレクサなどのスイッチングデバイスを介するものとしてよいが、これは不可欠ではない。
使用時に、信号発生器117A、117Bは、2つの第1の電極113A、113Bに結合され、したがって、これらの電極は被験者Sに信号を印加させることができる駆動電極として働くが、1つまたは複数のセンサ118A、118Bは、第2の電極115A、115Bに結合され、これらの電極は感知電極として働き、被験者Sにわたる信号を感知させることができる。
信号発生器117A、117Bはおよびセンサ118A、118Bは、処理システム102と電極113A、113B、115A、115Bの間の任意の位置に設けられるものとしてよく、測定デバイス100内に一体化され得る。しかしながら、一例において、信号発生器117A、117Bおよびセンサ118A、118Bは、電極システム、または被験者Sの近くに設けられている別のユニット内に一体化され、リード123A、123B、125A、125Bは信号発生器117A、117Bおよびセンサ118A、118Bを処理システム102に接続する。
上で説明されているシステムは、伝統的な4端子インピーダンス測定を実行するために使用される2チャネルデバイスであり、各チャネルは添え字A、Bでそれぞれ指定されることは理解されるであろう。2チャネルデバイスの使用は、例をあげることのみを目的としており、複数のチャネルデバイスは、代替的に、電極の取り付け直しを必要とすることなく複数の身体分節を測定することを可能にするために使用され得る、そのようなデバイスの一例は、同時係属出願である国際公開第WO2009059351号において説明されている。
有線、ワイヤレス、またはネットワーク接続の方式で、測定デバイス100を、外部データベースもしくはコンピュータシステム、バーコードスキャナー、または同様のものなどの1つまたは複数の周辺デバイス104に結合するために任意選択の外部インターフェース103が使用され得る。処理システム102は、また、典型的には、タッチスクリーン、キーパッド、およびディスプレイ、または同様のものなどの好適な形態のものであってよいI/Oデバイス105を備える。
使用時に、処理システム102は、制御信号を生成するように適合され、この信号は、信号発生器117A、117Bに、第1の電極113A、113Bを介して、被験者Sに印加され得る、適切な波形の電圧または電流信号などの、1つまたは複数の交流信号を発生させる。次いで、センサ118A、118Bは、第2の電極115A、115Bを使用して、被験者Sにわたる電圧、または被験者S内を通る電流を決定し、適切な信号を処理システム102に転送する。
したがって、処理システム102が、適切な制御信号を生成し、測定された信号を少なくとも部分的に解釈してそれにより被験者の生体電気インピーダンスを決定し、相対的流体レベルなどの他の情報、または浮腫、リンパ浮腫、身体組成の尺度、心臓機能、もしくは同様のものなどの状態の存在、非存在、もしくは程度を適宜決定するのに適している任意の形態の処理システムであってよいことは理解されるであろう。
したがって、処理システム102は、ラップトップ、デスクトップ、PDA、スマートフォン、または同様のものなどの適切にプログラムされたコンピュータシステムであってよい。代替的に、処理システム102は、FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)などの専用ハードウェア、またはプログラムされたコンピュータシステムと専用ハードウェアとの組合せ、または同様のものから形成されてよい。
使用時に、第1の電極113A、113Bは、1つまたは複数の信号が被験者Sに注入できるように被験者の身体上に位置決めされる。第1の電極の配置は、検査中の被験者Sの分節に依存する。したがって、たとえば、第1の電極113A、113Bは、被験者Sの胸部および頸部に留置され、それにより、胸腔のインピーダンスが決定されるようにできる。代替的に、被験者の手首および踝上に電極を位置決めすることで、四肢、胴体、および/または全身のインピーダンスが決定されるようにできる。
電極が位置決めされた後、1つまたは複数の交流信号が、第1のリード123A、123Bおよび第1の電極113A、113Bを介して、被験者Sに印加される。交流信号の性質は、測定デバイスの性質および実行されるその後の分析に応じて変化する。
たとえば、システムは、単一の低周波信号が被験者Sに注入される生体インピーダンス分析(BIA)を使用することができ、測定されたインピーダンスは生物学的パラメータの決定において直接使用される。一例において、印加される信号は100kHz未満、より典型的には50kHz未満、およびより好ましくは10kHz未満などの比較的低い周波数を有する。この場合、そのような低周波信号は、インピーダンスパラメータ値R0と一般的に称される、ゼロ印加周波数でのインピーダンスの推定値として使用されてよく、したがって細胞外液レベルを示す。
代替的に、印加される信号は200kHz超、およびより典型的には500kHz超、または1000kHzなどの比較的高い周波数を有することができる。この場合、そのような高周波信号は、インピーダンスパラメータ値R∞と一般的に称される、無限大印加周波数でのインピーダンスの推定値として使用されてよく、したがって細胞外液レベルと細胞内液レベルとの組合せを示すが、これについては以下でより詳しく説明する。
代替的に、および/またはそれに加えて、システムは、インピーダンス測定が非常に低い周波数(4kHz)からより高い周波数(1000kHz)の範囲のいくつかの周波数のそれぞれで実行される生体インピーダンス分光法(BIS)を使用することができ、この範囲内の256またはそれ以上の異なる周波数を使用することができる。そのような測定は、好ましい実装に応じて、複数の周波数の重ね合わせである信号を同時に、または異なる周波数のいくつかの交流信号を順に、印加することによって実行され得る。印加される信号の周波数または周波数範囲は、実行される分析にも依存し得る。
インピーダンス測定が複数の周波数で実行されるときは、これらは、ゼロ周波数、特性周波数、および周波数無限大でのインピーダンスに対応する、R0、Zc、R∞の値などの、1つまたは複数のインピーダンスパラメータ値を導出するために使用できる。これらは、次いで、以下でさらに詳しく説明されるように、細胞内液レベルおよび細胞外液レベルの両方に関する情報を決定するために使用され得る。
さらなる代替的形態は、システムが各々がそれぞれの周波数を有する複数の信号が被験者Sに注入される多周波数生体インピーダンス分析(MFBIA)を使用するものであり、測定されたインピーダンスは流体レベルの評価に使用される。一例において、以下でより詳しく説明されるように、4つの周波数が使用されるものとしてよく、その結果各周波数で得られるインピーダンス測定値はたとえば測定されたインピーダンス値をコールモデルに当てはめることによってインピーダンスパラメータ値を導出するために使用される。代替的に、各周波数でのインピーダンス測定は、個別に、または組み合わせて使用され得る。
したがって、測定デバイス100は、好ましい実装に応じて、単一の周波数の交流信号、複数の周波数の交流信号を同時に、または異なる周波数のいくつかの交流信号を順に、印加するものとしてよい。印加される信号の周波数または周波数範囲は、実行される分析にも依存し得る。
一例において、印加される信号は、電圧発生器によって生成され、電圧発生器は交流電圧を被験者Sに印加するが、代替的に電流信号が印加され得る。一例において、電圧源は、典型的には、対称的に配置構成され、信号発生器117A、117Bの各々は独立制御可能であり、被験者にわたる信号電圧を変化させることができる。
電圧差および/または電流は、第2の電極115A、115Bの間で測定される。一例において、電圧は、差動測定される、すなわち、各センサ118A、118Bを使用して各第2の電極115A、115Bのところで電圧を測定し、したがって、シングルエンドシステムと比較して電圧の半分を測定するだけでよいということである。
取得される信号および測定される信号は、ECG(心電図)、印加される信号によって生成される電圧、および環境電磁干渉によって引き起こされる他の信号などの人体によって生成される電圧の重ね合わせるとなる。したがって、望ましくない成分を取り除くためにフィルタリングまたは他の好適な分析が使用され得る。
取得される信号は、典型的には、印加される周波数におけるシステムのインピーダンスを取得するように復調される。重ね合わされる周波数の復調のための好適な一方法は、時間領域データを周波数領域に変換する高速フーリエ変換(FFT)アルゴリズムを使用することである。これは、典型的には、印加される電流信号が印加される周波数の重ね合わせであるときに使用される。測定された信号に窓を掛けることを必要としない別の手法は、スライディングウィンドウFFTである。
印加される電流信号が、異なる周波数の掃引から形成される場合に、測定された信号に信号発生器から導出される基準正弦波および余弦波を乗算する、または測定された正弦波および余弦波を乗算し、繰り返し数全体にわたって積分するなどの信号処理技術を使用することはより典型的である。このプロセスは、直角復調または同期検波として様々な形で知られており、すべての無相関または非同期信号を除去し、ランダムノイズを著しく低減する。
他の好適なデジタルおよびアナログ復調技術は、当業者に知られる。
BISの場合、インピーダンスまたはアドミッタンス測定は、記録された電圧と被験者内を通る電流とを比較することによって各周波数の信号から決定される。次いで、復調アルゴリズムは、各周波数で振幅および位相信号を生成し、各周波数でのインピーダンス値が決定されるようにできる。
上で説明されているプロセスの一部として、第2の電極115A、115Bの間の距離は、測定され記録されるものとしてよい。同様に、身長、体重、年齢、性別、健康状態、診療、および診療が行われた日時などの被験者に関係する他のパラメータが記録され得る。現在の投薬などの他の情報も記録され得る。これは、次いで、インピーダンス測定のさらなる分析を実行する際に使用されてよく、それにより、身体組成、または同様のものを評価するために浮腫の存在、非存在、または程度の決定を行うことができる。
インピーダンスの測定の精度は、いくつかの外部要因に左右される。これらは、たとえば、被験者と周囲環境との間、リードと被験者との間、電極間、または同様のものの容量性カップリングの効果を含み得、これはリード構造、リード構成、被験者位置、または同様のものなどの要因に基づき変化する。それに加えて、典型的には、電極表面と皮膚との間に電気的接続のインピーダンス(「電極インピーダンス」と称される)の変動があり、これは皮膚水分レベル、メラニンレベル、または同様のものなどの要因に依存し得る。さらなる誤差の発生源は、リード内の異なる導電体の間の、またはリードそれ自体の間の誘導結合の存在である。
そのような外部要因は、測定プロセスおよびその後の分析の精度を低下させる可能性があり、したがって、測定プロセスに対する外部要因の影響を低減することができることが望ましい。
生じ得る不正確さの一形態は、非対称的である被験者にわたる電圧によって引き起こされ、これは「不均衡」と称される状況である。そのような状況が生じると、結果として、被験者の体心に著しい信号電圧がかかり、それの結果、被験者の胴体と被験者に備えられた支持体表面との間の寄生容量から迷走電流が生じる。
被験者にわたる電圧が被験者の有効な中心に関して対称的でない不均衡の存在は、「コモンモード」信号を引き起こし、これは事実上被験者のインピーダンスに無関係である被験者Sにおける信号の尺度であり、延いては地面への容量喪失により信号誤りが増大する。
したがって、この効果を低減するのを助けるために、結果として被験者の体心の周りに対称的電圧を生じるように被験者Sに信号が印加されることが望ましい。その結果、測定装置の基準電圧に等しい、被験者S内の基準電圧は、電極配置に関して考慮されているように、被験者の有効な体心に近くなる。測定デバイスの基準電圧は、典型的には、接地であるので、この結果、被験者Sの体心は可能な限り地面に近く、被験者の胴体にわたる全体的な信号の大きさが最小にされ、それによって迷走電流が最小にされる。
一例において、感知電極の周りの対称電圧は、駆動電極113A、113Bの各々に対称電圧を印加する、差動双方向電圧駆動方式などの、対称電圧源を使用することによって達成され得る。しかしながら、これは、2つの駆動電極113A、113Bに対する接触インピーダンスが不整合である場合、または実際の環境内では典型的である被験者Sのインピーダンスが被験者Sの身長に沿って変化する場合には、常に有効であるとは限らない。
一例において、装置は、駆動電極113A、113Bの各々に印加される差動電圧駆動信号を調整して、異なる電極インピーダンスを補償し、それによって被験者Sにわたる電圧の所望の対称性を復元することによってこれを克服する。このプロセスは、本明細書ではバランシングと称し、一例では、コモンモード信号の大きさを低減し、したがって被験者に関連する寄生容量によって引き起こされる電流損失を低減するのを助ける。
不均衡の程度、およびしたがって、必要なバランシングの量は、感知電極115A、115Bにおける信号を監視し、次いで、これらの信号を使用して駆動電極113A、113Bを介して被験者に印加される信号を制御することによって決定され得る。特に、不均衡の程度は、感知電極115A、115Bのところで検出された電圧から付加電圧を決定することによって算出され得る。
例示的な一プロセスにおいて、感知電極115A、115Bの各々で感知された電圧は第1の電圧を算出するために使用され、この算出は測定された電圧を組み合わせるか、または加算することによって達成される。したがって、第1の電圧は、差動増幅器を使用して決定され得る付加電圧(一般にコモンモード電圧または信号と称される)であってよい。
この点に関して、差動増幅器は、典型的には、2つの感知された電圧信号Va、Vbを組み合わせて第2の電圧を決定するために使用され、これは一例では被験者S上の関心点にわたる電圧差Va-Vbである。電圧差は、インピーダンス値を導出するために被験者内を流れる電流の測定と併せて使用される。しかしながら、差動増幅器は、典型的には、コモンモード信号の尺度である、「コモンモード」信号(Va+Vb)/2ももたらす。
差動増幅器は、コモンモード除去機能を備えるが、これは、一般的に、限定された効果しか有せず、典型的には、周波数が高くなるほど有効性を減じ、したがって大きいコモンモード信号は、差動信号に重ね合わされた誤り信号を生成する。
コモンモード信号によって引き起こされる誤りは、各感知チャネルの較正によって最小にされ得る。差動増幅器の両方の入力が利得および位相特性の点で完全に整合し、信号増幅と線形な挙動を示す理想的な場合において、コモンモード誤りはゼロになる。一例において、差動増幅器の2つの感知チャネルは、差動処理の前にデジタル化される。したがって、較正係数を独立して各チャネルに印加し、高い精度で特性を整合させることを可能にするのは容易であり、それによって低いコモンモード誤りを達成する。
したがって、コモンモード信号を決定することによって、印加される電圧信号は、たとえば、印加される信号の相対的大きさおよび/または位相を調整することによって調整されるものとしてよく、それによって、コモンモード信号を最小にし、実質的に不均衡を排除することができる。このプロセスの一例は、同時係属出願である国際公開第WO2009059351号においてより詳しく説明されている。
次に、流体レベルを決定するためにインピーダンス測定を分析する際の装置の動作の一例について、図2を参照しつつ説明する。この点に関して、本明細書の残りの部分は、細胞外液レベルの決定に主眼を置くが、細胞内液レベルの決定に関して類似の技術も実行されてもよいことは理解され、したがって細胞外液レベルへの参照は限定することを意図されていない。
一例において、処理システム102は、電流信号が被験者Sに印加されるようし、そこで被験者Sにわたる誘導電圧が測定され、信号は測定された電圧を表し、印加される電流は分析のため処理システム102に戻される。
プロセスが細胞外液レベルを決定するために使用されているときに、これは、典型的には、関心のある被験者Sの少なくとも1つの分節、およびより典型的には全身について実行される。
電流および電圧信号の印加は、指標を導出するために分析を実行する際に使用される別個の処理システムによって制御され得ること、および単一の処理システムを使用することは、例示を示すことのみを目的としていることは理解されるであろう。
ステップ200で、測定された電圧および電流信号は、処理システム102によって使用され、少なくとも1つの周波数の少なくとも1つのインピーダンス値を決定し、少なくとも1つのインピーダンス値は被験者について測定されたインピーダンスを表す。インピーダンスは、好ましい実装に応じて、以下でより詳しく説明されるように、被験者の1つまたは複数の分節および/または全身のインピーダンスとすることも可能である。
測定されたインピーダンスは、一例では、直接使用され得るが、測定されたインピーダンスは、インピーダンスパラメータを導出するために使用され、特にゼロ周波数R0におけるインピーダンス(抵抗)は、細胞外抵抗Reに等しい。
この点に関して、図3Aは、生体組織の電気的挙動を効果的にモデル化する等価回路の一例である。等価回路は、それぞれ細胞外液および細胞内液を通る電流を表す2つの分岐を有する。生体インピーダンスの細胞外液成分は、細胞外抵抗Reによって表され、細胞内液成分は、細胞内抵抗Riおよび細胞膜を表す容量Cによって表される。
交流(AC)のインピーダンスの細胞外および細胞内成分の相対的な大きさは、周波数依存である。ゼロ周波数では、コンデンサは、完全な絶縁体として働き、すべての電流は、細胞外液を通って流れ、したがって、ゼロ周波数R0における抵抗は、細胞外抵抗Reに等しい。周波数無限大では、コンデンサは、完全な導体として働き、電流は、並列につながる抵抗の組合せを通過する。周波数無限大R∞における抵抗は、
Figure 2018524114
によって与えられる。
ここで、細胞内抵抗は、
Figure 2018524114
によって与えられる。
したがって、ω=2π*周波数として、角周波数ωの図3Aの等価回路のインピーダンスは、
Figure 2018524114
によって与えられ、
ここで、
R∞=無限大の印加される周波数におけるインピーダンスであり、
R0=ゼロの印加される周波数におけるインピーダンス=Reであり、
τは容量性回路の時定数である。
しかしながら、上記の内容は、細胞膜が不完全なコンデンサであるという事実を考慮しない理想化された状況を表す。このことを考慮すると、
Figure 2018524114
となる修正されたモデルが得られ、
ここで、
αは0から1の間の値であり、理想モデルからの実システムの逸脱の指標として考えられ得る。
典型的な多周波数インピーダンス応答の一例が、図3Bに示されている。周波数が高くなるにつれ、リアクタンスが増加し、特性周波数においてピークに達し、次いで、抵抗が継続的に減少する間に減少する。この結果、図示されているように、円の中心がx軸の下に来る円軌跡が得られる。
インピーダンスパラメータXc、R0、R∞、Zc、またはαの値は、
選択されたそれぞれの周波数で実行されたインピーダンス測定に基づき値を推定するステップ、
異なる周波数で決定されたインピーダンス値に基づき連立方程式を解くステップ、
反復数学的手法を使用するステップ、
複数の周波数でのインピーダンス測定に対する抵抗とリアクタンスとのプロットから外挿するステップ(図3Bに示されているのと同様の「ヴェッセルプロット」)、
多項式関数の使用などの、関数当てはめ手法を実行するステップなどによるいくつかの方式のうちのいずれか1つで決定され得る。
たとえば、ヴェッセルプロットは、多くの場合に、BISデバイスにおいて使用され、4kHzから1000kHzまでなどの周波数の範囲にわたって、この範囲内の256またはそれ以上の異なる周波数を使用して測定を複数回実行する。次いで、回帰手法が使用されて、測定されたデータを理論的な半円軌跡に当てはめ、Xc、R0、R∞、Zc、またはαに対する値を算出することができる。
そのような回帰分析は、計算コストが高く、典型的には、より大きい、またはより高価なデバイスを必要とする。回帰分析は、多数のデータ点も必要とし、これにより、測定プロセスには著しく長い時間がかかる可能性がある。
代替的に、3つの測定点のみが必要である円当てはめ手法が使用され得る。この手法では、円上の点の間の幾何学的関係を表す3つの連立方程式が解かれ、それにより、半径(r)および円の中心(i,j)の座標を円を定義する3つのパラメータとして算出することができる。これらの円パラメータから、Xc、R0、R∞、Zc、またはαが、幾何学的な第1の原理から容易に計算される。
この円手法は、Xc、R0、R∞、Zc、またはαに対する値を、回帰分析が実行された場合に比べて低い計算コストで導出することを可能にし、必要なデータ点の数を減らし、より高速な測定プロセスを可能にする。
連立方程式を使用するときの潜在的な不利点の1つは、インピーダンス測定の1つが何らかの理由により不正確である場合に、このことでXc、R0、R∞、Zc、またはαの算出された値に大きな偏差が生じ得ることである。したがって、一例において、インピーダンス測定は、3つよりも多い周波数で実行され、3つの周波数におけるインピーダンス測定のすべての可能な組合せに対する円パラメータが算出される。平均は、コールモデルへのデータの適合度の尺度として標準偏差とともに提供され得る。測定のうちの1つが不正確である場合、これは、平均からの最大の量だけ逸脱する測定、または平均から設定された数の標準偏差よりも多く異なる測定などの、1つまたは複数のはずれ値測定を除外し、平均の再計算を可能にし、それによって、より正確な値をもたらすことによって対処され得る。
このプロセスでは、4回または5回の測定などの、追加の測定を使用するが、これは、それでも、BIS測定プロトコルを使用して典型的には実行される256またはそれ以上の周波数よりも著しく少ない周波数であり、それにより測定プロセスをより迅速に実行することを可能にする。
一例において、使用される周波数は、0kHzから1000kHzの範囲内にあり、特定の一例において、25kHz、50kHz、100kHz、および200kHzの周波数で、4回の測定が記録されるが、好適な測定周波数が使用され得る。
Xc、R0、R∞、Zc、またはαなどのインピーダンスパラメータ値を決定するためのさらなる代替的形態は、単一の周波数でインピーダンス測定を実行し、これらをパラメータ値の推定として使用するものである。この場合、R0を推定するために単一の低周波数(典型的には50kHz未満の周波数)で実行される測定が使用されるものとしてよく、R∞を推定するために単一の高周波数(典型的には100kHz超の周波数)で実行される測定が使用されるものとしてよく、これにより上記の式(2)を使用してRiの値を決定することができる。
上で説明されている等価回路は、抵抗率を定数値としてモデル化し、したがって、被験者のインピーダンス応答を正確に反映させず、特に、被験者の血流中の赤血球の配向の変化、または他の緩和効果を正確にモデル化しない。人体の電気伝導率のモデル化をより成功裏に行うために、改善されたCPEベースのモデルが代替的に使用されてよい。
いかなる場合も、R0、Zc、R∞、およびXcなどのパラメータ値の決定に適した手法が使用されてよく、それによってRiが導出され得ることは理解されるであろう。
ステップ210で、被験者の少なくとも1つの分節の少なくとも一部に対する物理的寸法が決定される。これが達成される仕方は、好ましい実装に応じて異なり、被験者の分節の寸法を物理的に測定するステップと、次いでこの情報を処理システム102に入力するステップとを含むことが可能である。しかしながら、これには、大きな努力を要すること、時間がかかること、およびデータを手入力する必要があることを含む、被験者が誤りを犯しがちである、いくつかの欠点がある。
代替的に、以下でより詳しく説明されるように、寸法は、被験者の身長、体重、性別、および年齢などの、他の被験者パラメータから導出することが可能であるか、または被験者の画像から測定された寸法に基づき決定することも可能である。
ステップ220で、処理システムは、これらの寸法を使用して形状係数を算出する。形状係数は、細胞外液のレベルを示す流体指標がステップ230で算出される前に、被験者の分節の形状を考慮するためにインピーダンス測定のスケーリングを行うために使用される。
この点に関して、身体組成推定に対するハナイアプローチにおいて、身体体積および形状の初期推定は、非常に重要である。円筒などの均一な導体では、抵抗Rは、よく知られている関係式
Figure 2018524114
によって長さHおよび体積Vに関係し、
ここで、
ρは導体材料の抵抗率である。
異なる形状の身体については、スケール独立の形状係数が、関係式
Figure 2018524114
を補正するために使用されるものとしてよく、
ここで、
Kは形状係数である。
ヒトの全身測定の特定の例において、形状係数KBは、人体が単純な円筒形でなく、電気信号によってサンプリングされる測定領域が1本の腕、1本の脚、および胴体を含むが、残りの四肢および頭部は追加の測定されない質量部であるという事実を考慮したものである。しかしながら、これは、形状係数KSが円筒形状から分節の体積だけ逸脱していることを表す分節分析に等しく適用可能である。
インピーダンスの測定から細胞外液レベルを決定するときに、使用されるインピーダンスは、多くの場合に、ゼロ印加周波数R0でのインピーダンスであり、その場合、式(6)の中の抵抗率は、細胞外液の実際の抵抗率ではなく、見掛けのそれよりも高い抵抗率値となる。これは、細胞外液がそれを通じて分散される多数の非導電性要素(細胞)を含むからである。細胞壁は、低い周波数では非導電性である。見掛けの抵抗率は、ハナイの理論の特別な場合
Figure 2018524114
によって与えられ、そこでは、導電性媒質は抵抗率が導電性媒質それ自体のものと比べてかなり高い粒子の分散を含み、
ここで、
cは導電性媒質中の非導電性要素の体積濃度である。
したがって、見掛けの抵抗率は、細胞外液および細胞内液を含む細胞物質の相対的濃度に依存する。これらは、一定であると予想されない値であり、したがって、真のECF抵抗率を使用する式が必要である。
式(7)を(6)を組み合わせて、再配置すると、細胞外液体積Vecfに対する式は
Figure 2018524114
となり、
ここで、
VWBは全身体積であり、
ρecfはECFの真の抵抗率である。
一般に流体レベルについて、類似の式が
Figure 2018524114
のように使用可能であり、
ここで、
Vは流体体積であり、
ρは流体の真の抵抗率であり、
Rはインピーダンスである。
通常、身体体積は、被験者の体重を身体密度定数(1.05)で割った値を使用することによって近似される。式(8)は、ここでは、それが(6)のどのような展開であるかを明らかにするために一般的に公開されているものとわずかに異なる形式で書かれている。
しかしながら、この結果、細胞外液が低い周波数で非導電性である細胞の分散を含むという事実に関する仮定がなされることに留意されたい。細胞外液の項および全身の項は、それぞれ、2/3乗および1/3乗で加重されている。非導電性要素の分布があまり散らばっていない場合、これらの累乗の値は変化し、したがって、より一般的な式は
Figure 2018524114
となり、
ここで、
xは定数であり、典型的には約1/3またはそれよりわずかに小さく、
KBは全身形状係数であり、
Hは被験者の身長である。
流体レベルの場合と同様により一般的には、これは
Figure 2018524114
で与えられるものとしてよく、
ここで、
ρは流体の抵抗率であり、
Rはインピーダンスである。
全身測定について、無次元形状係数KBは、人体が単純な円筒形でなく、測定が1本の腕、1本の脚、および胴体を含むが、残りの四肢および頭部は追加の測定されない質量部であるという事実を考慮したものである。一例において、全身に対する形状係数は、式
Figure 2018524114
を使用して算出され、
ここで、
KBは形状係数であり、
Hは被験者の身長であり、
Llは脚の長さであり、
Ltは胴体の長さであり、
Laは腕の長さであり、
Clは脚の周長であり、
Ctは胴体の周長であり、
Caは腕の周長である。
同様に、個別の分節に印加されるときに、これは分節が典型的には厳密に円筒形の形状でないという事実を考慮するものである。
全身形状係数KBに対する暫定値は、約4.3であるとすでに決定されており、これは、一般的に、定数として取り扱われる。しかしながら、この値は、陸軍人事データから決定されたものであり、一般集団を代表しない。それに加えて、すべての人々が必ずしも同じ形状を有せず、民族集団、男性女性、および年齢の間に差がある可能性もある。相対的身体比率も、異なる身長および体重の被験者に対して変わる。
したがって、固定された形状係数を使用することは、すべての被験者が同じように分布する筋肉および脂肪の塊を有するという仮定に依存することであり、これは正しくないことが知られている。したがって、上で説明されているプロセスは、被験者の分節の寸法に基づき個人化された形状係数を決定することによって動作する。
寸法は、被験者の四肢の長さおよび周長について測定することが可能であるが、実際には、関わる時間は、臨床現場においてひどく長いものとなるであろう。代替的に、他の手法も使用可能である。
一例において、これは、身長、体重、年齢、および性別を含む被験者パラメータを決定し、被験者パラメータを使用して物理的寸法を決定することによって達成される。したがって、この例では、形状係数は、すでに決定されている人体計測関係、およびすでに測定されている各被験者の身長および体重を使用することで推定される。
代替的に、これは、被験者の少なくとも1つの画像をキャプチャし、少なくとも1つの画像から物理的寸法を測定することによって達成することが可能である。たとえば、これは、少なくとも1つの画像から被験者のシルエットを決定し、シルエットから物理的寸法を測定することによって実行することが可能である。
一例において、全身細胞外液指標測定を実行するときに、これは、全身インピーダンス測定を決定し、少なくとも胴体、腕、および脚を含む分節に対する物理的寸法を決定し、物理的寸法を使用して全身形状係数を決定し、全身インピーダンス測定および全身形状係数を少なくとも一部は使用して細胞外液指標を算出することによって達成される。
次に、これの特定の例について、図4を参照しつつ説明する。
この例では、ステップ400において、いくつかの異なる周波数で全身インピーダンス測定が実行される。これを達成するために、操作者は、典型的には、電極113、115を被験者Sの身体上に位置決めし、リード123、124、125、126を接続して、全身インピーダンス測定が実行されることを可能にする。
一般的な配置構成は、図5Aに示されているように、手については、指関節の基部のところおよび手首の骨性突起の間に、図5Bに示されているように、足については、足指の根元および踝の前部に電極を設けるものであり、図5Cに示されている構成は全身測定を実行することを可能にする。電極が位置決めされた後、操作者はインピーダンス測定プロセスを起動し、一連の駆動信号を複数の周波数で被験者に印加させる。対応する感知信号が測定され、すでに説明されている手法を使用して、ステップ410でインピーダンスパラメータ値R0について値が導出されるようにできる。
これに続いて、ステップ420で、被験者の身長および体重が測定され、たとえば、手入力手法を使用して、処理システム102に提供される。
次いで、分節寸法が、腕、胴体、および脚について決定されるので、図6Aを参照しつつ、このプロセスの第1の例について説明する。
この例において、ステップ600で、腕、胴体、および脚の各々に対する分節長が、それぞれの分節長を被験者の身長に関係付ける、知られている人体計測比を使用して予測される。
ステップ610で、分節周長が予測される。一例において、これは、「Heymsfield SB, Martin-Nguyen A, Fong TM, Gallagher D and Pietrobelli A 2008. Body circumferences: clinical implications emerging from a new geometric model. Nutr. and Metab. 5:24」において概要が説明されている技術を使用して達成される。これは、被験者の身長、全身体積(体重にほぼ等しい)、性別、および年齢と上腕、ウェスト、腰、大腿部、およびふくらはぎにおける身体分節の周長との間の決定された関係を説明している。一例において、これは、
Figure 2018524114
によって与えられる。
定数係数は、以下のTable 1(表1)に示されているとおりであり、V/Hは体積対身長の比である。
Figure 2018524114
周長の決定に続いて、ステップ620で補正係数が適用され、分節周長を同等の円筒形の周長に変換する。これは、身体分節と同じ長さであり、身体分節と同じ体積を有する円筒形の周長である。補正係数は、典型的には、性別、年齢、または他のパラメータなどの因子に依存し、サンプル基準集団の分析を通じて決定され得る。
これに続いて、ステップ630で、分節に対する体積が決定されるものとしてよく、これらは、体積誤差を算出し、被験者体重を使用し、分節に含まれない頭部、手、および足を考慮することによってステップ640で適宜妥当性が確認される。この段階でのさらなる検査において、形状係数KBに対して体積誤差をプロットする。予測アルゴリズムで体重または体積の間違った比率を異なる身体分節に適用した場合、これは、体積誤差と相関するKB誤差をもたらす可能性が高い。
代替的アプローチとして、図6Bに示されているように、被験者の1つまたは複数の画像がステップ650で取得され得る。これは、被験者の写真を撮ることによって達成され得るか、または代替的に、DEXA(二重エネルギーX線吸収測定法)、3Dレーザーもしくは光学式走査、または同様のものなどの、他のイメージングモダリティを使用して実行することも可能である。
ステップ660で、画像からシルエットが生成され、ステップ670で、1つまたは複数のランドマークを識別するために、境界検出および/またはパターン認識が使用される。ランドマークは身体上の定義された位置に対応しており、これらを使用して2D寸法を導出し、次いで、外挿して周長を含む3D寸法を得ることができる。
次いで、このプロセスの一部として、前の例と同様に、体積を決定するために周長が使用され、これにより形状係数を決定することができる。このプロセスの一部として、複数の周長が、たとえば、各身体分節に沿って測定を複数回行うことによって決定され得り、これは、たとえば、身体分節の長さに沿って周長を積分することによって体積をより正確に決定することを可能にする。
寸法が決定された後、ステップ440で、これは、上で概要が述べられている式(12)を使用して、身体形状係数が決定されることを可能にする。これに続いて、ステップ450で、処理システム102は、式(7)または(8)を使用して細胞外液指標を決定することができる。
したがって、上で説明されている手法は、個人化されたKB値を使用して身体組成推定を行うことを可能にする。
上で説明されている例は、全身細胞外測定への適用に主眼を置いているが、分節細胞外液測定に類似の手法を適用することも可能であることは理解されるであろう。この例では、このアプローチは、典型的には、少なくとも1つの分節に対する分節インピーダンス測定を決定するステップと、少なくとも1つの分節に対する物理的寸法を決定するステップと、物理的寸法を使用して分節形状係数を決定するステップと、分節インピーダンス測定および分節形状係数を少なくとも一部は使用して細胞外液指標を算出するステップとを含む。次に、これの一例について、図7を参照しつつ説明する。
この例では、ステップ700において、1つまたは複数の身体分節上でいくつかの異なる周波数により分節インピーダンス測定が実行される。これを達成するために、操作者は、典型的には、電極113、115を被験者Sの身体上に位置決めし、リード123、124、125、126を接続して、全身インピーダンス測定が実行されることを可能にする。
前のように、これは、図5Aに示されているように、手については、指関節の基部のところおよび手首の骨性突起の間に、図5Bに示されているように、足については、足指の根元および踝の前部に電極を設けるステップを含む。この例では、図8Aおよび図8Bに示されている配置構成は、右腕531および右脚533をそれぞれ測定できるようにするために使用される。この構成では、等電位の理論を使用しており、これは、電極位置がインピーダンス測定のために再現可能な結果をもたらすことを可能にすることは理解されるであろう。たとえば、図8Aにおける電極113Aと113Bとの間に電流が注入されるときに、腕全体が等電位にあるので、電極115Bを左腕532に沿って任意の場所に置くことが可能である。これは、操作者が電極をうまく配置できなかった場合に引き起こされる測定の変動を大幅に減らすので有利である。また、分節身体測定を実行するために必要な電極の数の大幅に減らし、さらには図示されている限られた接続を使用して各肢を別々に測定することを可能にする。しかしながら、好適な電極およびリード配置構成も使用されてよいことは理解されるであろう。
たとえば、図8Cに示されている電極配置構成を使用して、被験者の好適な任意の分節が測定されるものとしてよく、電極は関連する身体分節のいずれかの端に位置する。
ステップ710で、インピーダンスパラメータ値R0は、ステップ720で被験者の身長および体重が決定され、処理システム102に提供される前に、各身体分節について算出される。次いで、各分節について形状係数が決定される前に、図6Aおよび図6Bに関して上で概要を述べたものと同様の手法を使用して、分節寸法がステップ730で決定される。これは、身体分節に関して上で概要を述べたものと同様の方式で実行されるものとしてよく、個別の周長を体積周長に変換するステップを含むことができる。これに続き、個別の細胞外液指標が、ステップ750で各測定された分節について、式
Figure 2018524114
を使用して決定されるものとしてよく、
ここで、
SVecfは分節細胞外液体積であり、
KSは分節形状係数であり、
VSは分節体積であり、
ρecfは細胞外液の抵抗率であり、
Lは分節長であり、
R0はゼロ周波数におけるインピーダンスであり、
xは定数である。
流体レベルの場合と同様により一般的には、これは
Figure 2018524114
で与えられるものとしてよく、
ここで、
SVは分節流体体積であり、
ρは流体の抵抗率であり、
Rはインピーダンスである。
したがって、上で説明されている手法は、全身、または個別の身体分節のいずれかについて、個人化された形状係数を使用して身体組成推定を行うことを可能にする。
上で説明されている手法は、異なる個人の範囲について形状係数を決定するために使用されており、予備値の結果として、身体形状係数KB値は4.0から4.4の範囲内に入り、特に平均は女性に対する約4.0および若年男性に対する4.0の間であり、年齢が上がるにしたがって4.4程度にまで上昇する。これは、一般的に、従来の研究と呼応しているが、少なくとも年齢および性別に基づき著しい差異を際立たせており、個人化された形状係数を使用することの重要性を明らかにしている。
文脈上他の意味に解すべき場合を除き、本明細書および以下の請求項全体を通して、単語「含む、備える(comprise)」、および「含む、備える(comprises)」または「含む、備える(comprising)」などの変形は、述べられている整数または整数のグループの包含を暗示し、他の整数または整数のグループの除外を暗示しないと理解される。
当業者であれば、多数の変更および修正が明らかになることを理解するであろう。当業者にとって明らかになるそのような変更および修正はすべて、これまでに広範に現れている本発明において説明した精神および範囲のうちにあると理解されるべきである。
100 測定デバイス
102 処理システム
103 外部インターフェース
104 周辺デバイス
105 I/Oデバイス
113、115 電極
113A、113B 第1の電極
115A、115B 第2の電極
117A、117B 信号発生器
118A、118B センサ
123、124、125、126 リード
123A、123B 第1のリード
125A、125B 第2のリード
531 右腕
532 左腕
533 右脚

Claims (16)

  1. 被験者内の流体レベルを決定する際に使用するための方法であって、処理デバイスにおいて、
    a)前記被験者について測定された少なくとも1つのインピーダンス値を決定するステップと、
    b)前記被験者の少なくとも1つの分節の少なくとも一部に対する物理的寸法を決定するステップと、
    c)前記物理的寸法を使用して前記少なくとも1つの分節の形状を少なくとも部分的に示す形状係数を決定するステップと、
    d)前記少なくとも1つのインピーダンス値および前記形状係数を少なくとも一部は使用して前記分節内の前記流体レベルを示す流体指標を算出するステップとを含む方法。
  2. 前記方法は、
    a)前記インピーダンス測定を使用してインピーダンスパラメータ値を決定するステップであって、前記インピーダンスパラメータ値はゼロ周波数におけるインピーダンスを示す、ステップと、
    b)前記インピーダンスパラメータ値を使用して前記流体指標を算出するステップとを含む請求項1に記載の方法。
  3. 前記方法は、
    a)いくつかのインピーダンス測定を決定するステップであって、前記いくつかのインピーダンス測定はいくつかの測定周波数の各々における少なくとも1つのインピーダンス測定を含む、ステップと、
    b)前記いくつかのインピーダンス測定を使用して前記インピーダンスパラメータ値を決定するステップとを含む請求項2に記載の方法。
  4. 前記物理的寸法は、前記少なくとも1つの分節の長さおよび周長を含む請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記物理的寸法は、
    a)前記被験者について測定される、および
    b)前記被験者について測定された被験者パラメータ値から導出される、のうちの少なくとも一方である請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記方法は、
    a)被験者パラメータを決定するステップであって、前記被験者パラメータは、
    i)身長、
    ii)体重、
    iii)年齢、および
    iv)性別、を含む、ステップと、
    b)被験者パラメータを使用して前記物理的寸法を決定するステップとを含む請求項5に記載の方法。
  7. 前記方法は、
    a)前記被験者の少なくとも1つの画像をキャプチャするステップと、
    b)前記少なくとも1つの画像から前記物理的寸法を測定するステップとを含む請求項5に記載の方法。
  8. 前記方法は、
    a)前記少なくとも1つの画像から前記被験者のシルエットを決定するステップと、
    b)前記シルエットから前記物理的寸法を測定するステップとを含む請求項7に記載の方法。
  9. 前記方法は、
    a)全身インピーダンス測定を決定するステップと、
    b)分節に対する物理的寸法を決定するステップであって、前記分節は少なくとも、
    i)胴体、
    ii)腕、および
    iii)脚を含む、ステップと、
    c)前記物理的寸法を使用して全身形状係数を決定するステップと、
    d)前記全身インピーダンス測定および前記全身形状係数を少なくとも一部は使用して前記流体指標を算出するステップとによって全身流体指標を決定するステップとを含む請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
  10. 細胞外液指標は、流体体積であり、式
    Figure 2018524114
     を使用して算出され、
    ここで、
    Vは流体体積であり、
    KBは形状係数であり、
    VWBは全身体積であり、
    ρは流体の抵抗率であり、
    Hは被験者の身長であり、
    Rはインピーダンスであり、
    xは定数である請求項9に記載の方法。
  11. 形状係数は、式
    Figure 2018524114
     を使用して算出され、
    ここで、
    KBは形状係数であり、
    Hは被験者の身長であり、
    Llは脚の長さであり、
    Ltは胴体の長さであり、
    Laは腕の長さであり、
    Clは脚の周長であり、
    Ctは胴体の周長であり、
    Caは腕の周長である請求項9または請求項10に記載の方法。
  12. 前記方法は、
    a)少なくとも1つの分節に対する分節インピーダンス測定を決定するステップと、
    b)前記少なくとも1つの分節に対する物理的寸法を決定するステップと、
    c)前記物理的寸法を使用して分節形状係数を決定するステップと、
    d)前記分節インピーダンス測定および前記分節形状係数を少なくとも一部は使用して前記流体指標を算出するステップとによって前記少なくとも1つの分節の流体体積を示す分節流体指標を決定するステップを含む請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
  13. 前記流体指標は、流体体積であり、式
    Figure 2018524114
     を使用して算出され、
    ここで、
    SVは分節流体体積であり、
    KSは分節形状係数であり、
    VSは分節体積であり、
    ρは流体の抵抗率であり、
    Lは分節長であり、
    Rはインピーダンスであり、
    xは定数である請求項1に記載の方法。
  14. 前記流体指標は、
    a)細胞外液レベル、および
    b)細胞内液レベル、のうちの少なくとも一方を示す請求項1から13のいずれか一項に記載の方法。
  15. 前記方法は、処理システムにおいて、
    a)信号発生器を使用して少なくとも1つの駆動信号が前記被験者に印加されるようにするステップと、
    b)センサを使用して前記被験者にわたって測定された少なくとも1つの感知信号を決定するステップと、
    c)前記駆動信号および前記感知信号の指示を使用して少なくとも1つのインピーダンス値を決定するステップとを含む請求項1から14のいずれか一項に記載の方法。
  16. 被験者内の流体レベルを測定する際に使用するための装置であって、
    a)第1の一組の電極を使用して1つまたは複数の駆動信号を前記被験者に印加する信号発生器と、
    b)前記被験者に付けられた第2の一組の電極にわたって1つまたは複数の感知電気信号を測定するセンサと、
    c)処理デバイスであって、
    i)前記駆動および感知電気信号を使用して前記被験者について測定された少なくとも1つのインピーダンス値を決定し、
    ii)前記被験者の少なくとも1つの分節の少なくとも一部に対する物理的寸法を決定し、
    iii)前記物理的寸法を使用して前記少なくとも1つの分節の形状を少なくとも部分的に示す形状係数を決定し、
    iv)前記少なくとも1つのインピーダンス値および前記形状係数を少なくとも一部は使用して前記分節内の前記流体レベルを示す流体指標を算出する、処理デバイスとを備える装置。
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