JP2018531764A

JP2018531764A - 非侵襲的な呼吸器モニタリング

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Publication number: JP2018531764A
Application number: JP2018529688A
Authority: JP
Inventors: アンドリュークック，
Original assignee: Gemgard Pty Ltd
Current assignee: Gemgard Pty Ltd
Priority date: 2015-08-27
Filing date: 2016-08-26
Publication date: 2018-11-01
Also published as: US20180325465A1; EP3340867B1; US11363995B2; EP3340867A4; WO2017031547A1; CN108348175B; CN108348175A; NZ740374A; EP3340867C0; KR102574224B1; JP2022068177A; AU2016310411B2; KR20180044393A; AU2016310411A1; EP3340867A1

Abstract

開示されるのは、検出された一連の心拍動を受信し、連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を測定し、前記期間での最大および最小によって連続的な息の開始および終了を特定し、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を特定し、それによって肺呼吸の程度の測定量の値を決定するためのプロセッサ手段；および前記肺呼吸の程度の測定量の値を生成するための出力手段を含む、肺呼吸量を測定するためのデバイスおよび方法である。開示されるデバイスおよび方法は、異なる医療分野で適用性がある。開示されるデバイスは、装着可能なデバイスとして利用することができ、そのデバイスでは、シグナルが生成され、遠隔でまたは局所的に処理されることがある。

Description

本発明は、呼吸の非侵襲的なモニタリングのための方法、デバイス、およびシステムに関する。

呼吸器機能のテストおよびモニタリングは、呼吸器障害の可能性を示す症状を患者が呈するいかなる状況にも重要である。そのような障害としては、例えば、喘息、嚢胞性線維症、または任意の形の肺障害が挙げられよう。それはまた、呼吸器機能が低下しそうにある、例えば息遣いの補助が与えられている臨床の状況では、または、意識のないもしくは麻酔下の患者には、適切である。

肺機能のテストは、呼吸器障害を持つことが疑われる個人を評価する際に、意義のある役割を果たす。多くの場合、これは、臨床歴および理学的検査の延長として利用されて、疾患の存在または不在を確認し、疾患の形態を区別する助けとなり、診断が確定されると疾患の重症度を定量する。呼吸器試験から、肺容量［１］に関連する様々な値が決定されることがあり、例えば、図１に示されるように、肺１回換気量（ＶＴ）、予備吸気量（ＩＲＶ）、予備呼気量（ＥＲＶ）、最大吸気量（ＩＣ）、肺活量（ＶＣ）を測定することができる。

肺容量を決定する１つの方法は、肺活量計を使用することである。これは内部に患者が息を吹き込むデバイスであり、様々なパラメータが測定される。それは、時折の使用のために設計される。さらに、それは、患者に意識があり指示に応答可能であることを必要とする。

呼吸量を決定するための別の方法は、臨床デバイスを使用して、呼吸中の速度および肺気量を測定することである。そのようなデバイスには、口および鼻を覆って密封できるように適所に固定されるマスクが必要であり、その結果、吸入および吐出される気体の量を測定することができる。マスクが必要であることによって、そのようなデバイスの適用の幅が制限される。

脈拍オキシメータなどのデバイスから得られた心拍数を使用して呼吸数を測定することが知られている。呼吸数を測定することは、重要な管理ツールであるものの、一方では、呼吸の量に関する情報をもたらさない。

吸息または呼気の直接的な常時測定を必要としない、呼吸量を非侵襲的に測定または推定するための方法およびデバイスを提供することが望ましい１つまたは複数の実施形態では、間接的もしくは非侵襲的な補助測定または呼吸量の推定量を利用して、治療およびテストに用いる生理的な特性を決定するための、方法およびデバイスを提供することが望ましい。１つまたは複数の実施形態では、肺の改善を間接的または非侵襲的に促進またはトレーニングするための、例えば、肺のリハビリテーションまたはスポーツ・トレーニングのための、方法およびデバイスを提供することが望ましい。さらに、１つまたは複数の実施形態では、肺呼吸の相対的な程度について、ベースラインからの較正を使用して、結果を決定することができる。他の実施形態では、ベースラインからの較正なく結果を提供することができる。

この明細書においていかなる先行刊行物（もしくはそれから得られる情報）またはいかなる公知の事物に参照することも、知識または自認として、または上記の先行刊行物（もしくはそれから得られる情報）または公知の事物がこの明細書の関連する注力の技術分野の一般常識の一部を形成するという任意の形態の示唆として、取られるものではなく、取られるべきではない。

第１の広範な形態では、本発明は、呼吸器量を推測するために脈拍間隔の変化の解析を用いて、肺気量に関連する１つまたは複数のパラメータ測定量の推定量を与える。

一態様によれば、開示される方法およびデバイスは、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを推定する方法の利用を含む計器またはデバイスを提供する。この方法は、少なくとも
（ａ）一連の心拍動を検出すること；
（ｂ）連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を決定すること；
（ｃ）期間での最大および最小によって、連続的な息の開始および終了を決定すること；
（ｄ）連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を決定すること；および
（ｅ）それによって肺呼吸の相対的な程度を決定すること
を含む。

好ましい一形態では、開示される方法およびデバイスは、さらに、特定の患者の肺気量および息の程度についての所定の値、および肺呼吸の相対的な程度についての値を用いて、肺呼吸量の測定を提供する。

他の一態様によれば、開示される方法およびデバイスは、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを推定するためのデバイスを提供する。このデバイスは、プロセッサ、記憶手段、およびプロセッサ上でアクションを実施するためのソフトウェアを含み、デバイスは、心拍動を標示するデータを受信するように、および連続的な拍動と拍動との間の期間の変動性を決定するように適応されており、ソフトウェアは、その期間での最大および最小を検出し、それによって連続的な息を特定し、肺呼吸の相対的な程度は、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を用いて決定される。

本発明の実装は、いかなる場合も多くの臨床の状況でおそらくは配備されるＥＣＧまたは他の心拍動測定装置以外の追加のモニタリングを行うことなく、呼吸量のモニタリングを可能にすることから、特に有利である。さらに、それは、嵩張った器具なく呼吸量を継続的にモニタリングすることを可能にする。

開示されるのは、検出された一連の心拍動を受信し、連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を測定し、その期間での最大および最小によって連続的な息の開始および終了を特定し、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を特定し、それによって肺呼吸の程度の測定量の値を決定するためのプロセッサ手段；および肺呼吸の程度の測定量の値を生成するための出力手段を含む、肺呼吸量の測定のためのデバイスである。また、開示されるのは、特定の患者の肺気量および息の程度の所定の値と、決定された値とを使用して、肺呼吸量の測定量を提供することである。

また、開示されるのは、肺呼吸の程度の測定量が、肺呼吸の相対的な程度の相対的な大きさである、デバイスである。さらに、肺呼吸の相対的な程度の相対的な大きさは、測定量の値を較正によるベースライン測定量と比較することによって決定されてもよい。さらに、開示されるのは、肺呼吸の程度の測定量の値を利用して、吸息または呼息があると、人間の１つまたは複数の器官の動きを決定するデバイスである。.

また、開示されるのは、吸息または呼息があると、肺呼吸の程度の測定量の値を利用して、人間の器官の動きを決定し、さらに、放射線療法において、または磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）もしくはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンにおいて、放射線の標的となる器官を維持するために利用される、デバイスである。

追加して開示されるのは、デバイスが装着可能であり、プロセッサ工程または出力手段のいくつかが、互いに離れて実行されることである。さらになお開示されるのは、デバイスが、プロセッサを含み、開示の方法を実装するように適応されているソフトウェアを含むことである。

開示される方法およびデバイスは、連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性が、連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性測定することであることを、提供することができる。また、開示される方法およびデバイスは、期間での最大および最小による連続的な息の開始および終了は、その期間での最大および最小によって連続的な息の開始および終了を特定することであることを決定することができる。また、開示される方法およびデバイスは、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅が、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を特定することであることを決定することができる。

本発明の実例となる実施形態を、以下の添付の図を参照してこれより記載する。

呼吸に関連する様々な測定量の図である。

心拍数の変動性から得られた呼吸のグラフである。

様々な試験参加者の心拍数から得られた呼吸のグラフである。様々な試験参加者の心拍数から得られた呼吸のグラフである。様々な試験参加者の心拍数から得られた呼吸のグラフである。様々な試験参加者の心拍数から得られた呼吸のグラフである。様々な試験参加者の心拍数から得られた呼吸のグラフである。様々な試験参加者の心拍数から得られた呼吸のグラフである。

心拍数データから決定された算出吸気量と臨床での測定から得られた測定量との関係を示す図である。心拍数データから決定された算出吸気量と臨床での測定から得られた測定量との関係を示す図である。

本発明を実装するための実例となるデバイスの機能ブロック図である。

データ取得のためのプロセスを説明するフローチャートである。

記載されているかまたは当業者の想定する任意のデバイスまたは計器で利用することができるプロセスのフローチャートである。

較正プロセスの出力のグラフである。

受信された心拍動データのグラフである。

算出されたＨＲＶ波形のグラフである。

ＨＲＶ呼吸波形のグラフである。

測定された呼吸波形グラフである。

ＨＲＶ呼吸波形と測定呼吸波形との同調のグラフである。

ＨＲＶから得られた呼吸波形である出力のグラフである。

無線でデータを転送するヒト対象の着用する、開示されるデバイスおよび計器のデバイスの図である。

以下の形態は、ほんの一例を与えるものであり、好ましい1つまたは複数の実施形態の主題のさらに正確な理解をもたらすために記載される。しかし、本発明は広く適用可能であり、数多くの異なるモードおよびデバイスで実装することができることが理解されよう。記載される例は、本発明の特定の実装の実例であって、それらに限定されないことを意図するものである。

例えば、本発明は、主に心臓活動の電気的な大きさを用いて記載されるが、一方で、原理的には、他の心拍動測定手法、例えば圧力ベースのシステム（手首、指、および身体に着用する脈拍測定デバイス）、音響システム、イメージング、または心拍数データを収集するための任意の他の手法を使用して、必要な心臓データが集められる可能性もある。しかし、時間間隔の測定の精度が、本発明を適用する際の精度および正確さに直接的に関連することが理解されよう。

下記にさらに詳細に記載される実装では、心電図（ＥＣＧ）を使用して、速度およびリズムを含む心臓の電気的な活動を評価する。心拍数の変動性（ＨＲＶ）は、重大な伝導系障害のない正常で健康な個人に見られる生理的な現象である。これは、心拍数の拍動と拍動との変動によって反映され、ＥＣＧ上のＲ−Ｒ間隔を用いて測定することができる。ＨＲＶは、自律神経系の影響を受けることから、変動度は、自律神経調節の尺度を提供する。

呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）とは、呼吸に同調しているＨＲＶを指し、主として吸気中に迷走神経トーンを阻害することによって生じる［４］。原理上は、ＥＣＧから呼吸数を推測することが可能であり、その場合、Ｒ−Ｒ間隔の短縮は吸気に帰せられ、延長は呼気に帰せられる。Ｒ−Ｒ間隔をプロットすることによって、それぞれの息が波形のピークおよびトラフにより特定される。その場合、各トラフは呼気により生じる最小の心拍数に起因し、各ピークは吸気により生じる。

本発明の実装によれば、ＲＳＡ解析を、肺気量および肺容量の測定を含むように拡張することができる。このことによって、心臓の試験の現状での実践にあるように、ＥＣＧ遠隔測定デバイスを身に着けることによる呼吸数および呼吸量の継続的な測定が可能となる。商業上の１つの適用では、本発明を使用して、患者が既に接続され既にＥＣＧデータを集めているＥＣＧデバイス上に、追加のパラメータ・ディスプレイを生じてもよいことが予想される。

下記の例は、ＥＣＧにより得られた吸息と呼息とのデータの間の相関関係を示すための、データの収集を表す。この目的のために、対象は、ＥＣＧデータの収集と同時に、気道を覆って密閉されたマスクの付いた臨床デバイスを使用してモニタリングされ、比較の目的のために息ごとに直接的に解析することが可能になった。

図１に示されるように、取得することのできる異なる様々な肺気量の測定量がある。グラフは、ｙ軸上の体積１１に対するｘ軸上の時間１２のプロットを示す。曲線は、概念上の肺容量および肺気量のセットを示し、そのそれぞれは、臨床的な意味を持つ。本発明は、いかなる具体的な大きさにも限定されず、特定の適用に必要なものとして適応されることがある。

この例では、間接的な熱量測定デバイスであるＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２が使用される。このデバイスは、呼吸およびＶＴの息ごとの解析を提供し、肺活量測定検査に使用されることがある［５］。ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２は、延長された期間にわたって測定を可能にするが、デバイスには、鼻および口を覆って配置されるマスクが必要であり、それによって、患者の活動を阻害することなく延長試験にデバイスを使用する能力が制限される。

この例とする目的で、ＴＩＡＤＳ１２９８アナログ・フロント・エンドに基づく特定のＥＣＧデバイスを使用する［６］。ブロック図を図５として表す。この適用のためのデバイス設計は、好ましくは目立たず装着可能なものである。このことを実現するために、ＥＣＧ電極がある胸部上のＥＣＧ電極の位置を、改変型ＬＥＡＤＩ位置［７］に置き、右脚部の電極を右腰部に置く。デバイスは、５００ＨｚでＥＣＧをサンプリングするように構成され、マイクロＳＤカード（フラッシュ・メモリ）上のＣＳＶファイルにログ記録される。

説明となる例で適用されるプロトコールでは、参加者は、指導用ビデオに従って指定の息の数で息をするように指示される。プロトコールの期間中、参加者は、シングル・リードＥＣＧと共に、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２間接熱量測定デバイスを装着する。参加者が正常な息の吐出を終えた際に、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２およびＥＣＧの記録を開始する。全参加者が公知の息の数１５呼吸、１０呼吸、７呼吸、および５呼吸／分でそれぞれ１分間息をするように促す目的で、参加者は、指導用ビデオを見る。参加者は、深呼吸のための息の数を維持することができない場合に、できるだけ近く息の数を合わせるよう指導される。このプロトコールは、ＨＲＶの短い速やかな変化からＨＲＶの長く大きな変化に至るまでを可能にするために開発されたものであり、また、全域の呼吸量を確保して、アルゴリズムをバリデーションする。

呼吸を決定するためのＥＣＧ波形の解析を、多段階にわたって実施する。まず、Ｇ．Ｇａｒｇｉｕｌｏら［９］、［１０］によって開発された波形分解ストラテジーを利用して、ＱＲＳ群を検出する。このアルゴリズムは、元々は心臓ストレステストのＥＣＧ中でＱＲＳを検出するために開発されたものであり、１７Ｈｚを中央として帯域幅６Ｈｚを有する２つの極と２つのゼロの共振器フィルタを利用して、ＱＲＳの鋭角を際立たせ、他のＥＣＧの波形をなだらかに伸ばす。フィルタリングされたら、適応性のある単純な閾値フィルタを使用して、呼吸検出アルゴリズムの第２段階に利用されるＱＲＳの基準点を選択する。

ＱＲＳアノテーションの後、サンプリングされたＥＣＧデータの期間にわたる心拍数の変動性を算出して、Ｒピーク間の中点に等しいｘ値を割り当てる。この心拍数の変動性を、次いで、反転させて、１０００Ｈｚで再度サンプリングする。心拍数の変動性を図２に示すような呼吸波形であるものとみなす。ここでは、極小を、心拍数の減少ゆえに最大呼気の点であるものとみなし、極大を、各息の最大吸気の点であるものとみなす。

吸気として割り当てられているそれぞれの最小およびそれに続く最大と、呼気としてのそれぞれの最大およびそれに続く最小との間の差を算出する。各吸気を、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２によって測定した際の吸気量（ＩＶ）と併せてプロットし、各呼気を、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２によって測定した際の１回換気量（ＶＴ）を用いてプロットする。

この配置を用いて、発明者らは、パイロット試験として、６人の参加者で治験を実施した。参加者情報の概要を下記の表に示す。

図３は、６人の参加者についてＨＲＶより得られた呼吸波形を示し、ここでは、検出されたそれぞれの最大および最小が標識化されている。ｙ軸は、数秒の間のＲピーク間の時間差を表し、ｘ軸は時間である。

そのような試験の実施に際し、データ取得時には、および肺気量を測定するためにＨＲＶを使用する際には、注意を払わねばならない。ＨＲＶは、呼吸以外の生理的なシグナルへの応答性がある。そのような応答性としては、嚥下および動きに対する感受性が挙げられる。ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２を用いて取得したデータに比較する際に、ＨＲＶから得られる最大および最小を、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２から得られる吸気量および呼気量に整合させるには、いくらか困難がある。

ＨＲＶ呼吸波形から、およそ６０秒毎に振れ幅の増加があるのを見ることができる。参加者がビデオに従う際に指導されると思われることから、この増加は、息の数の低下に伴うことが期待される。換言すれば、参加者が、意識的にさらにゆっくりと息をしたことから、さらに深く息をしたということである。各波形の主要な識別子を、下記でさらに議論する。

図４Ａでは、得られた吸気の値を、臨床測定デバイスで測定された値と比較している。参加者１については、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２は４０呼吸を検出しており、アルゴリズムは４２を検出している。別の解析（図３（ａ））では、丸で囲まれたデータ点に注目すると、これらのデータ点は、ＲＳＡ以外の生理的な原因によって引き起こされる可能性がある。このことを考慮して、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２法とＨＲＶ法との間の同調の問題を受け入れれば、図４Ａにて丸で囲まれた２つの点は、ＨＲＶとＣｏｓｍｅｄとの間で相関する息であると思われる。したがって、波形（修正のない）が概ね一致するのを見ることができる。

参加者２のＨＲＶから得られた吸気およびＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２から得られた吸気量を、図４Ｂに示す。この場合、データは、ＨＲＶより得られた波形とＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２との間で良好に同調しているデータであり、結果として、プロットは、明らかな相関関係と明確な類似の傾向とを示している。２つの波形間での主要な傾向は可視化することができ、そのようなものとしては、各波形の最大値ならびに体積の局所変動が挙げられる。丸で囲まれたデータ点は、２つのデータ・セットの間の傾向を示す主要な点として特定されたものである。

図３に示されたＨＲＶ波形を評価すると、ＨＲＶから得られた呼吸量に一致するものとして、主要な特徴を特定することができる。そのような特徴としては、各波形が、息の数の変化に相当した振れ幅の増加を示すことが挙げられる。少ない体積間での振れ幅の変動は、ＨＲＶを使用して呼吸量を推測することの主要な要件である。図４Ｂは、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２によって測定された吸気量の小さな変動が、ＨＲＶ波形の振れ幅の変化と同じ傾向にあることを示す。

データを、ＨＲＶ波形から得られた吸気の線形のスケーリングとして提示する。これは、呼吸量の多様性の推定量をもたらすための有用な相関関係を表現したものであり、適切なベースラインのデータを用いて、この多様性の推定量を、それぞれの息に関連する呼吸量の推定量に変換することができる。

しかし、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２から得られたＩＶとＨＲＶ波形から決定された吸気とを相殺するために、さらに別の実験データの収集および解析によって、より良好なフィット関数の導出が可能になることを当業者は理解されたい。この相殺は、患者に特有である。なぜなら、この相殺は、ＨＲＶに依存し、ＨＲＶは、文献の示唆するところでは、患者間で様々であり、広範な要因によってインパクトを受ける［１１］ためである。本発明の基本的な実装は、線形関係を使用して肺気量の相対的な変化の推定量を与えることで可能であるが、一方で、より良好な相関関数が導出および適用されることが予想される。

心拍数の変動性は、主に呼吸器性洞性不整脈（ＲＳＡ）によって引き起こされる［１２］が、心拍数の変動性に影響を及ぼす他の生理的なインパクトがあり、そのようなものとしては、血圧、心筋梗塞、神経系の障害、心不整脈、糖尿病、腎不全、投薬、喫煙、睡眠、性別および年齢［１１］が挙げられる。

ＲＳＡおよびＨＲＶに影響を及ぼす他の生理的なインパクトを考えて、上記で言及した試行の間に得られた記録と併せて、各波形とデータに影響を及ぼしている潜在的な条件とを考慮している。参加者は全て、ＲＳＡ以外の生理的なインパクトによって引き起こされたものと見られる不規則な小さなピークを有する。このことは、特に図３（ａ）において１５０〜２５０秒の間で明らかであり、そこでは、振れ幅の変動は、予想された波形に一致しないように見える。参加者１については、研究者は、参加者が、息の都度ＩＲＶの点に到達しようと試みると共に、吸気容量を広げようとする際に肩を動かそうと試みたことに気付いた。これらの余分のデータ点を、フィルタリングで除いて、ＲＳＡに起因するＨＲＶ波形を回復させることもできる。

非ＲＳＡピークの数が低減すると、ＨＲＶ波形とＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２で測定された際の吸気量との傾向および相関関係が高まる。これは、図４Ｂの傾向に明瞭に示されており、ここでは、５つの主要なデータ点が丸で囲まれている。丸で囲まれたデータ点１および２は、ＨＲＶが小さな体積変化に感受性であることを示し、これらの息は、ビデオ・ガイドが参加者に１５呼吸／分で息をするように指導していた際に生じたものである。１６から２５呼吸で検出された余分のピークのために、ＨＲＶ波形から得られた吸気は、ＩＶから得られた特定のデータ点に簡単には関連せず、ひとたび波形が予想通りになると、データ点が容易に特定され、丸で囲まれた点３で示されるように共に同じ傾向をとる。２５呼吸からは、丸で囲まれたデータ点４および５で示されるように、ＨＲＶから得られた吸気は、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２から得られたＩＶと強く同じ傾向をとる。

我々は、ベータ遮断剤の投薬および心臓の状態がＨＲＶに及ぼすインパクトが、図３（ｅ）において参加者５で容易に特定されることに気付いている。そこでは、ＨＲＶ波形は、不規則であり、明瞭な振れ幅の増加を示していない。心臓系の投薬を受けテイル参加者による別の試験では、呼吸に起因するＨＲＶが回復するか否かを決定することが必要である。そのため、本発明は、全ての患者に適用可能ではないことがあるか、または投薬、病理、もしくは他の要因のために、精度が低減することがある。

Ｋａｒｉｍらは、ＲＳＡがＨＲＶの主な原因であると述べた。それゆえ、本明細書では、さらに解析することによって、ＲＳＡデータをＨＲＶから引き出し、呼吸量に相関性があることが示されている振れ幅の変動を含む、真の呼吸波形を回復させることが提案されている。

代替としては、臨床的な比較のためのデータの向上を可能にするために、信頼性のあるエネルギー消費モニタリング（ＤＲＥＥＭ）［１３］に用いるデバイスの使用が改変されてもよい。その場合、デバイスは、患者の胸板に設置され、胸部の変位を確認するための加速度計データの解析により、息の確認を可能にする。この特徴は、データ取得の設定に存在していてもよいし、本発明の実用的な実装で実施されてもよい。

図５を参照すると、これは、ＥＣＧデータを収集するためのデバイスのブロック図である。メインＰＣＢ（デジタル）は、プロセッサ（ＬＰＣ１７６８、３軸の加速度計（ＭＭＡ７６６０ＦＣ、マイクロＳＤカード・スロット、および必要な支持電気回路を組み込んでいる。メインＰＣＢは、活動のモニタリング、およびデータを直接ＳＤカード上へ格納することのタスクを達成することが可能な、スタンドアロン・デバイスである。活動のモニタリングは、６ビットの３軸加速度計を、１２０Ｈｚで±１．５ｇの範囲でサンプリングすることによって実施される。この範囲およびサンプリング速度は、歩行、走行、および他の身体活動を正しく区別するのに充分であることが知られており、カロリー消費量を直接的に推定することを可能にする。同じボード上で専用のＳＰＩチャンネルを介してＳＤカードを直接的にインターフェースすることによって、ＰＣが直接的に読み取ることのできる標準的なＦＡＴ３２格納システムが提供される。また、メイン・ボードは、アナログ（ドータ）ボードとの専用の接続を含み、生体電位のモニタリングを可能にする。

ＬＰＣ１７６８プロセッサ用のファームウェアは、ＡＲＭｍｂｅｄを直接使用して開発されている。ＡＲＭｍｂｅｄは、ＬＰＣ１７６８用の組み込みソリューションのラピッド・プロトタイピングに用いる４７ライブラリを含む、オープン・ソースＳＤＫである。

ドータ・ボードは、生体電位測定用のＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓＡＤＳ１２９８アナログ・フロント・エンドに基づく。ドータ・ボードは、１リードから１２リードの診断ＥＣＧを取得して、ＥＣＧリードのスケーリングを可能とするように構成される。２つのボード間の接続インターフェースは、ＳＰＩインターフェースおよび８つの汎用入力／出力（ＧＰＩＯ）を含む。組み立てられたボードの機械的な安定性を増加させるため、通信インターフェースおよび電源の接続をボードの別々の端に戦略的に配置する。ノイズおよびアナログ部分とデジタル部分との干渉を最小にするため、デジタル信号経路とアナログ信号経路とを分けて、ＡＤＳ１２９８の論理構成を維持する。患者のインターフェース・ボードは、リボン・ケーブルを介してドータ・ボードに接続しており、１２リードのＥＣＧの取得を可能にする。

図６に概略される実例となるファームウェアは、５００Ｈｚの周波数でアナログ・データを取得するように最適化されている。そして併行して、加速度計のデータを、Ｉ２Ｃデジタル・インターフェースを介して取得する。受信するデータ・ストリームは、３．６ｋＢのプロセッサのメモリを使用して実装されたバッファを満たす。データは、大容量メモリ・ストレージに３００ｍｓ毎にダンプされる。ファームウェア・アーキテクチャのフローチャートを図６に示す。

デバイスは、適したプラスチックの筐体に格納され、４ＬＲ６非再充電式バッテリによって動力を供給される。このデバイスは、腰周りのベルトによって患者に適合され、ＥＣＧ電極が接続される。であることに留意されたい。病院側の必要性性に応じて、患者のリードは、ＭＣタッチ・プルーフ２ｍｍコネクタ、およびスナップ・コネクタの付いた市販のＥＣＧリードを介して接続される。

ファームウェアは、デバイスがオンになるとすぐにデータの記録を開始する。各ファイルは書式が整えられ、ストリング（「ｄｄｄｍｍｍｄｄｈｈ：ｍｍ：ｓｓｙｙｙｙ」）として書式が整えられている現在のタイム・スタンプ（ＬＰＣ１７６８ＲＴＣによってフラグが立てられている）を報告する。生データは、ＣＳＶファイル（ＭＡＴＬＡＢスクリプトを使用してｍＶに変換されたＡＤＣユニット）としてセーブされ、ＦＡＴ３２を支持する任意のシステムによって直接的に読み取ることが可能である。

ファームウェアの実装の一実施形態では、ユーザのフィードバックによって、いくらかの有用な情報が提供される。ある赤色ＬＥＤは、デバイスが正しく動力を供給されたことを確定し、ある橙色ＬＥＤは、ＳＤカードにアクセスした際に点滅する。電流の構成では、１．５Ｖアルカリ・バッテリが、１５０時間まで継続的な取得を確保する。活動レベルの評価、カロリー消費量、および心拍数（ユーザ・フィードバック）は、現在では、直接的にＳＤカードからデータを取り出して読み取るＭＡＴＬＡＢスクリプトを介して与えられる。ＥＣＧのトレースは、心臓病専門医によって評価されるが、彼らはまた、上述の活動データにアクセスして診断を行う。

肺気量および肺容量の詳細な概算を与えるために、これらを第１のステップとして決定することが必要であり、決定には、従来の手法、例えば、例に関連して上記で議論された手法を使用する。これらのパラメータは、測定されると、所定の基準値を与える。この基準値は、相対測定に適用されて、継続的なデータをあたえることができる。例えば、患者特有の相関関数を使用することもできるし、患者特有の肺気量データを基にした標準的な関数を使用することもできよう。

現状では、呼吸を測定するための方法は、肺活量計を使用する個別の測定を含む。または、ＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２または同様のデバイスと併せて必要とされる際に、患者の顔を覆ってマスクが配置されることにより、この方法は、人が日々の活動を行う能力に重大なインパクトを与える。呼吸器量を測定するための創意に富んだ方法によって、ＥＣＧの取得により患者の呼吸器データを継続的に測定することが可能となり、さらに不快感または患者の日々の活動の侵害を与えることなく、遠隔測定モニタリングを行うことが可能になる。

上記の開示は、開示の方法を利用して実施された試験の結果を与えると共に、デバイスおよび計器の実装が、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを概算するための記載の方法を、開示のデバイスおよび計器、および当業者の想定するそれらのものにおいて利用できることが理解される。例えば，１つまたは複数の実施形態では、間接的もしくは非侵襲的な補助測定または呼吸量の概算を利用して、治療およびテストに用いる生理的な特性を決定するための、方法およびデバイスを提供することが望ましい。１つまたは複数の実施形態では、肺の改善を間接的または非侵襲的に促進またはトレーニングするための、例えば、肺のリハビリテーションまたはスポーツ・トレーニングのための、方法およびデバイスを提供することが望ましい。さらに、１つまたは複数の実施形態では、肺呼吸の相対的な程度について、ベースラインからの較正を使用して、結果を決定することができる。他の実施形態では、ベースラインから較正なく結果を提供することができる。肺容量が決定因となる可能性があるデバイスおよび計器での利用が様々にあることを前提として、いくつかをここに記載しているが、当業者は、この議論の範囲内にある他のものを想定することができよう。

図７は、記載のまたは当業者が想定する任意のデバイスまたは計器で利用することのできるプロセスのフローチャートである。図７は、１つまたは２つのデータ・ストリームを利用して、心拍数の変動性（ＨＲＶ）から呼吸波形の出力を与えるように整列されている。開示されるプロセスを利用するデバイスまたは計器に応じて、第１のデータ・ストリーム７０１は、第２のデータ・ストリーム７０３があろうとなかろうと、呼吸波形の出力を生成するように相関させることのできる波形を与えることができる。

図７に示されるように、第２のデータ・ストリーム７０３は較正データであり、このデータは、ＨＲＶ呼吸波形に適合させることが可能であり、測定された呼吸波形に同調されている。簡潔に図８に戻ると、どのように較正データ７０３を適合させて、点線のボックス８０１でデータ７０１を収集することができるかが図示されている。適合させるためにシフトさせることが必要である場合がある。議論したように、医療手順に含まれる使用には、入力データの質が高いことが求められる場合がある。記載のデバイスおよび計器での較正方法を利用することが必要である場合がある。これまでに述べたように、正確さを必要としない使用には、較正が必要ではない場合もあり、質のさらに低い較正で充分である場合もある。さらに、較正は、任意の形態とすることができる。例えば、体格指数（ＢＭＩ）を較正に利用することが想定される。当業者は、その使用の特定の事情下でどのレベルの較正が必要であるかについて、決定することが可能である。

再び図７を参照すると、心拍動データをインポート７０７する。ここでは、デバイスもしくは計器および／またはその構成の使用に応じて、データを種々の方式で収集することができる。上記に述べたように、電極を使用することができる。他の一実施形態では、指または手首のプローブが、データを収集することができる。また、使用に応じて、データの質が重要であることもないこともある。医療的な手順を含む使用のためには、入力データの質が高い可能性が非常に高い。カジュアル・スポーツなどの使用、例えば、ランナーが自身の肺容量をモニタリングしている際には、入力データは、医療デバイスのものほどには高く求められないことがある。当業者は、どのようにＨＲＶデータを収集するかを決定することができよう。

上述したように、心拍動データから得られる呼吸出力に達する記載のプロセスを利用する場合があるデバイスおよび／または計器は、医療での使用および療法での使用を含むことができる。医療での使用には、放射線治療およびＭＲＩ／ＣＴスキャンの正確さが含まれることがある。医療での使用には、肺炎患者の肺気量をモニタリングして、睡眠時無呼吸を制御する一助とすることがさらに含まれる場合がある。

放射線治療を含む医療上の使用では、放射線ビームが患者の身体の特定の範囲に向けられる。放射線ビームは、患者の器官にある小さな腫瘍に向けられることがある。患者が治療中に息をする際には、肺が拡張および収縮することから、全ての器官が動く。特定の瞬間での肺の排気量をリアルタイムで知ることによって、息をする間に器官がどれだけ遠くに動いているかについて情報を得ることができる。呼吸器試験に使用される煩わしい呼吸マスクはないが、１つまたは複数の心拍動モニタリング・デバイスの代わりに、放射線療法では、本開示に従い、ＨＲＶに基づいて器官の排気量を予測することができる。本開示に従えば、器官の動きを追跡することができ、動く間に放射線量を送出したり、息をする間に特定の時点で放射線量を送出したりすることができる。このようにして、放射線量を患者が受ける際により高い精度となるように、照射のタイミングを決定してもよい。

ＭＲＩ／ＣＴスキャンの場合には、患者は大抵、息を止めるように言われる。これらの事情下では、息をする間に器官の排気量をモニタリングするために顔用マスクを利用することは、患者がスキャンの間に居なければならないチャンバの物理的な制約を考えると不可能である場合がある。しかし、特定の瞬間での肺の排気量をリアルタイムで知ることによって、息をする間に器官がどれだけ遠くに動くかについて情報を得ることができる。器官の排気量データが既知であるならば、スキャンの間の患者の呼吸を補填するようにＭＲＩ／ＣＴデータを調整してもよい。患者の器官の排気量は、本開示に従い、ＨＲＶから得られる呼吸波形に基づき予測または観察することができ、ＭＲＩ／ＣＲＴを出力するために利用することができる。

肺炎患者は、肺容量を低減させるような体液貯留に悩まされる。慢性閉塞性肺疾患などの他の状況では、保健医療専門家が肺の窮迫を日常的にモニタリングする必要がある場合がある。顔用マスクの不快感を避けるような患者で電極を使用してＨＲＶをモニタリングすることによって、肺の窮迫を決定することができる場合がある。保健医療専門家および／または患者へのフィードバックは、ｉｎｓｉｔｕまたは遠隔で、リアルタイムとすることができる。

睡眠時無呼吸では、睡眠中の息が一時的に停止し、その結果、肺の体積は変化しない。息の中断は、顔用マスクの不快感を避けるような患者でＨＲＶをモニタリングすることによって決定されることがある。保健医療専門家および／または患者へのフィードバックは、リアルタイムとすることができる。

呼吸生理では、本明細書に記載されるように心臓の出力を使用することができる。息が浅い、息を吐ききれない、またはある者の息を止めるなどの息の問題を修正するための息の教示ツールは、ＨＲＶを追跡することによって得ることができる。患者または依頼者は、心拍動モニタを装着しながら、毎日の活動に取り組んで、肺気量についてリアルタイムのフィードバックを受信して呼吸習慣を保持することができる。そのようなデバイスは、ランニングや水泳などのスポーツのトレーニングに利用することができる。息をする以外の身体活動の間に他の刺激が心拍数を刺激する可能性がある一方で、これらの変わり易さを、使用に応じて説明することができる。また、呼吸データの質は、形式張らずに利用される際に、例えばＦｉｔｂｉｔまたはスマートウォッチにより利用される際に、決定的ではないことがある。

前述に裏付けられているように、肺機能テストを要する多くの状態で、デバイスおよび計器で、本開示に従いＨＲＶを利用することができる。また、器官の排気量などの肺気量から他の状況が推測できる際に、本明細書に開示されるようなＨＲＶの利用は、解決策を提供することができる。出力の質は、較正の質および電極の質およびプロセッサのスピードに依存することがある。

図７を再び参照すると、フローチャートは、肺呼吸量の測定量を特徴付けるためのデバイスまたは計器のプロセスを図示することを意図するものであり、デバイスまたは計器は、検出された一連の心拍動を受信し、連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を測定し、その期間での最大および最小によって連続的な息の開始および終了を特定し、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を特定し、それによって肺呼吸の程度の測定量の値を決定するためのプロセッサを含むことができる。また、そのようなデバイスは、前記肺呼吸の程度の測定量の値を生成するためのディスプレイまたは可聴の出力などの出力手段を含むことがある。記載のデバイスの特定の使用に基づくさらに別の処理が想定される。図７は、ＨＲＶ波形を決定すること７０９を含み、この波形では、本明細書に記載されるものなどの方式で、または任意の適した他の方式で、心拍動を検出する。拍動と拍動との（ＢＢ）間隔は、算出可能であり７１３、出力を図１０の出力のようにするよう補間可能である７１５。それゆえ、本明細書に記載のＨＲＶ波形は、インポートされた心拍動データまたはリアルタイムで収集された熱拍動データから決定される７０９。

図７は、ＨＲＶ呼吸波形の構築７１７をさらに示す。ＨＲＶ波形のピークおよびトラフの検出７１９によって、プロセッサは、吸気および呼気を検出する７２１ことができる。適した閾値フィルタを適用し７２３、図１１に示されるものなどのＨＲＶ呼吸波形を生じることができる。

較正測定量７０３から、測定された呼吸波形を生成すること７２５ができる。例えば、図１２に示されるように、算出されたＨＲＶ呼吸波形７１７と生成された図１１の測定呼吸波形とが同調されて相関している７０５。図１３は、そのような出力の一例を示す。上記に述べたように、較正を必要としない適用がある場合がある。または、同調ステップがさらに多くのもしくはさらに少ないステップを踏むように、おそらくはさらに厳密性の少ないサンプリングか、または可能性としてさらに厳密性のあるサンプリングがある場合がある。

適した相関式７３１を適用する前および間に、利得補償のための係数の算出７２７や周波数位相シフトフィルタの適用７２９などのデータ修正を適用することができる。図１４に示される出力７３３は、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを推定するために使用されてもよく、開示のデバイスおよび計器、および当業者の想定するそれらのものにおいて利用できる。

図１５は、本明細書に記載のデバイスまたは計器を示す。人１５０１、または競走馬などの動物は、心拍動を検出することのできる電極を装着する。人は、ＭＲＩ／ＣＴスキャンの位置で静止していても動いていてもよい。１つの電極または複数の電極は、熱拍動データを受信して同じもの１５０５を有線または無線で伝送することができ、その結果、データをプロセッサ１５０７が受信することができる。プロセッサは、ｉｎｓｉｔｕであっても遠隔にあってもよく、呼吸波形のデータは、局所的にでも遠隔でも加工されてよい。図１４に示されるものなどの出力までのプロセスは、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを推定するために使用されてもよく、開示のデバイスおよび計器、および当業者の想定するそれらのものにおいて利用できる。

当業者には明白であろうが、受信された心拍動の生データは、リアルタイムのものであってもよいし、過去に用いられたものであってもよいし、作られたものでさえあってもよい。受信された心拍動の生データは、様々なストレスレベルにある対象の下など、種々の事情の下で取得されてもよい。ＨＲＶ波形は任意の方式で取得されてもよく、そのような方式としては、単独のデータのセットに由るもの、または異なることも同じであることもある事情下にある２つ以上の事象に従って得られたデータに由るもの、または任意の適した方式が挙げられる。どのように波形が取得または生成されるか、事情を限定することを意図するものは本開示には何もない。心拍動の生データは、最初の場所で蓄積され、次いで、少なくとも１つの他の場所に解析のために伝送されてもよいし、プロセス全体が単独の場所で実行されてもよい。対象群が心拍動の生データを与え、そのデータが解析のために、または任意の他の適切な目的のために、適切な方式で相関付けされてもよい。どこでまたはどのようにデータが収集されるか、どこで処理が生じるか、および最終的にどのように出力が生成および利用されるか、事情を限定することを意図するものは本開示には何もない。上の多数の実施形態が記載されているところでは、任意の数のデバイスおよびシステムの構成が想定される。出力手段は任意の出力手段を含むことができ、そのようなものとしては、以下に限定されないが、ディスプレイ、可聴シグナル、データ収集用のレシーバを含む別のデバイスまたはシステムへのデータ伝送、ならびに出力データの解析を提供することができるおよび／または出力を格納することができる任意の他のデバイス、システム、または装置が挙げられる。呼吸器の出力は、任意の方式で利用することができ、それがどのように利用されるかを限定することを意図するものはない。

本明細書で言及され下記に挙げられている参照文献は、参照により本明細書に組み入れられる。
（参考文献）
[1] J．G．Webster and J．W．Clark, Medical Instrumentation: Application and Design, 4th ed．Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2010．
[2] C．L．Stansfield and W．J．Germann, Principles of Human Physiology, 3rd ed．San Francisco, CA: Pearson Benjamin Cummings, 2009．
[3] Task Force of the European Society of Cardiology the North American Society of Pacing and Electrophysiology, “Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use,” Circulation, vol．93, no．5, pp．1043-1065, 1996．
[4] F．Yasuma and J．Hayano, “Respiratory sinus arrhythmia: why does the heartbeat synchronize with respiratory rhythm?” Chest, vol．125, no．2, pp．683-690, 2004．
[5] Cosmed.(2005)Cosmedk4b2:Gold standard ambulatory metabolic system．[Online]．Available: http://www.cosmed.com/en/products/cardio- pulmonary-exercise-testing/k4-b2-mobile-cpet
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[7] N.I.Jowett, A.M.Turner, A.Cole, and P.A.Jones, “Modified electrode placement must be recorded when performing 12-lead electrocardiograms,” Postgrad Med J, vol．81, no．952, pp．122-125, 2005．
[8] A．Cook, “Human research ethics advisory panel approval, reference number: 08/2013/41,” 2013．
[9] G．Gargiulo, P．Bifulco, R．Calvo, M．Cesarelli, C．Jin, and A．van Schaik, “A mobile eeg system with dry electrodes,” in BioCAS 2008．IEEE, Nov 2008, pp．273-276．
[10] G．Gargiulo, “Portable bio-signals devices for brain computer interface and long-term patient monitoring,” 2010．
[11] U.Rajendra Acharya, K.Paul Joseph, N.Kannathal, C.Lim,and J.Suri, “Heart rate variability: a review,” Medical and Biological Engineering and Computing, vol．44, no．12, pp．1031-1051, 2006．
[12] N．Karim, A．H．Jahan, and S．A．Syed, “Heart rate variability - a review,” Journal of Basic and Applied Sciences, vol．7, no．1, 2011．
[13] A．Cook, S．Redmond, G．Gargiulo, and T．Hamilton, “Techniques for measuring energy expenditure with portable devices,” in TENCON Spring Conference, 2013 IEEE, April 2013, pp．39-42．

非ＲＳＡピークの数が低減すると、ＨＲＶ波形とＣｏｓｍｅｄＫ４ｂ^２で測定された際の吸気量との傾向および相関関係が高まる。これは、図４Ｂの傾向に明瞭に示されており、ここでは、５つの主要なデータ点が丸で囲まれている。丸で囲まれたデータ点１および２は、ＨＲＶが小さな体積変化に感受性であることを示し、これらの息は、ビデオ・ガイドが参加者に１５呼吸／分で息をするように指導していた際に生じたものである。１６から２５呼吸で検出された余分のピークのために、ＨＲＶ波形から得られた吸気は、ＩＶから得られた特定のデータ点に簡単には関連せず、ひとたび波形が予想通りになると、データ点が容易に特定され、丸で囲まれた点３で示されるように共に同じ傾向をとる。

Claims

（ａ）検出された一連の心拍動を受信し、
（ｂ）連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を測定し、
（ｃ）前記期間での最大および最小によって連続的な息の開始および終了を特定し、
（ｄ）連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を特定し、
（ｅ）それによって肺呼吸の程度の測定量の値を決定するための
プロセッサ手段；および
前記肺呼吸の程度の測定量の値を生成するための出力手段
を含む、肺呼吸量の測定のためのデバイス。
前記肺呼吸の程度の測定量は、肺呼吸の相対的な程度の相対的な大きさである、請求項１に記載のデバイス。
前記肺呼吸の相対的な程度の相対的な大きさは、測定量の値を較正によるベースライン測定量と比較することによって決定される、請求項２に記載のデバイス。
前記肺呼吸の程度の測定量の値は、吸息または呼息があると、人間の１つまたは複数の器官の動きを決定するために利用される、請求項１、２または３に記載のデバイス。
前記肺呼吸の程度の測定量の値は、吸息または呼息があると、人間の器官の動きを決定するために利用される、請求項１、２、３または４に記載のデバイス。
前記器官の動きを決定するための利用は、放射線療法におけるものである、請求項５に記載のデバイス。
前記器官の動きを決定するための利用は、ＭＲＩまたはＣＴスキャンにおけるものである、請求項５に記載のデバイス。
装着可能な請求項１、２、３に記載のデバイス。
前記プロセッサの工程（ａ）〜（ｅ）または前記出力手段のいくつかは、互いに離れて実行される、請求項１に記載のデバイス。
少なくとも
（ａ）一連の心拍動を検出すること、
（ｂ）連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を決定すること、
（ｃ）前記期間での最大および最小によって、連続的な息の開始および終了を決定すること、
（ｄ）連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を決定すること、
および
（ｅ）それによって肺呼吸の程度を決定すること
を含む、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを推定する方法。
前記肺呼吸の程度の測定量は、較正による肺呼吸の相対的な程度の相対的な大きさである、請求項１０に記載の方法。
特定の患者の肺気量および息の程度の所定の値と、（ｅ）で決定された値とを使用して、肺呼吸量の測定量を提供する、請求項１０に記載の方法。
プロセッサを含み、かつ請求項１０または請求項１１に記載の方法を実装するように適応されているソフトウェアを含む、デバイス。
連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を決定することは、連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を測定することである、請求項１０に記載の方法。
前記期間での最大および最小によって、連続的な息の開始および終了を決定することは、前記期間での最大および最小によって、連続的な息の開始および終了を特定することである、請求項１０に記載の方法。
連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を決定することは、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を特定することである、請求項１０に記載の方法。
装着可能なデバイスに実装されている、請求項１０に記載の方法。
プロセッサ、記憶手段、およびプロセッサ上でアクションを実施するためのソフトウェアを含む、肺気量に関連する少なくとも１つのパラメータを推定するためのデバイスであって、心拍動を標示するデータを受信するように、および連続的な拍動と拍動との間の期間での変動性を決定するように、適応されており、ソフトウェアは、その期間での最大および最小を検出し、それによって連続的な息を特定し、肺呼吸の相対的な程度は、連続的な息と息との間の期間の変動性の振れ幅を用いて決定される、デバイス。
前記ＥＣＧデータは、請求項１、１０または１８に記載の方法に従ってさらに加工される、ＥＣＧ測定デバイスを含むシステム。
請求項１、１０または１８の方法に従って実行するように適応されているソフトウェア製品。