JP2021522880A - 被検体を評価するための非侵襲的静脈波形分析 - Google Patents

Abstract

方法の実施形態は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。本方法は、周波数の範囲にわたる１つ以上の第１の固有振動モードの強度スペクトルを取得することと、取得された強度スペクトルを使用して被検体の血液量状態を判定することと、を含む。別の方法の実施形態は、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することを含む。
【選択図】図６

Description

関連出願の相互参照
[0001] 本出願は、２０１８年５月１０日に提出された米国特許仮出願第６２／６６９，６５９号の利益を主張し、その内容全体が、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

連邦政府が支援する研究又は開発に関する声明
[0002] 本発明は、全米科学財団によって付与された契約番号１５４９５７６の下で政府の支援を受けてなされた。政府は、本発明に一定の権利を有する。

[0003] 本明細書に特に示されない限り、本項内に記述される内容は、本出願内の特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、かつ本項内に含まれることにより先行技術であるとは認められない。

[0004] 血液量の状態又は患者の健康の関連測定項目を判定するいくつかの方法は、カテーテルの挿入を介した中心静脈圧（ＣＶＰ）又は中心動脈圧（ＣＡＰ）の侵襲的測定を伴う。残念ながら、ＣＶＰ／ＣＡＰ測定値は、特定の急性疾患に応じた変化が遅い場合があり、不十分な流体投与につながる可能性がある。過剰な流体投与又は病的状態が原因であるかどうかにかかわらず、体液過負荷の検出は困難である。体液過負荷は、罹患率と死亡率の増加につながる可能性がある。従来のバイタルサインモニタリングでは、蘇生中に正常血液量又は血液量増加を検出できず、ガイドなし及び／又は過剰な流体投与が行われることがよくある。

[0005] 本開示の第１の態様は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む方法である。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。本方法は、周波数の範囲にわたる１つ以上の第１の固有振動モードの強度スペクトルを取得することと、取得した強度スペクトルを使用して被検体の血液量状態を判定することと、を含む。

[0006] 本開示の第２の態様は、１つ以上のプロセッサと、センサと、ユーザインターフェースと、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに機能を実行させる命令を記憶するコンピュータ可読媒体と、を含む、コンピューティングデバイスである。機能は、センサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。機能は、周波数の範囲にわたる１つ以上の第１の固有振動モードの強度スペクトルを取得することと、取得した強度スペクトルを使用して被検体の血液量状態を判定することと、を含む。

[0007] 本開示の第３の態様は、コンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに機能を実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体である。機能は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。機能は、周波数の範囲にわたる１つ以上の第１の固有振動モードの強度スペクトルを取得することと、取得した強度スペクトルを使用して被検体の血液量状態を判定することと、を含む。

[0008] 本開示の第４の態様は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む方法である。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。本方法は、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することを含む。

[0009] 本開示の第５の態様は、１つ以上のプロセッサと、センサと、ユーザインターフェースと、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに機能を実行させる命令を記憶するコンピュータ可読媒体と、を含む、コンピューティングデバイスである。機能は、センサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。機能は、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することを含む。

[0010] 本開示の第６の態様は、コンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに機能を実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体である。機能は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成し、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。機能は、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することを含む。

[0011] これらならびに他の態様、利点、及び代替は、添付の図面を適宜参照して、以下の詳細な説明を読むことにより、当業者には明らかになるであろう。さらに、本明細書で提供される本要約及び他の説明及び図は、例としてのみ本発明を説明することを意図しており、したがって、多くの変形が可能であることを理解されたい。

例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスの概略図である。 例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスに通信可能に結合された無線センサを含むコンピューティングデバイスを図示する。 例示的な実施形態による、被検体の血液量状態及び／又は血管の機械的特性に関連する血管振動を検出するためのヒトの手首及び手、ならびにセンサの写真を含む。 例示的な実施形態による方法のブロック図である。 例示的な実施形態による方法のブロック図である。 例示的な実施形態による、被検体の腕の等角図及び静脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の腕の等角図及び動脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の静脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の動脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の静脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の動脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の血管から発生する振動に関連する信号の周波数に関する振幅のグラフィック描写である。 例示的な実施形態による、被検体の血管から発生する振動に関連する信号の周波数に関する振幅のグラフィック描写である。 例示的な実施形態による、被検体の血管から発生する振動に関連する信号の周波数に関する振幅のグラフィック描写である。 例示的な実施形態による、被検体の血管から発生する振動に関連する信号の周波数に関する振幅のグラフィック描写である。 例示的な実施形態による、被検体の血管から発生する振動に関連する信号の周波数に関する振幅のグラフィック描写である。 例示的な実施形態による、被検体の静脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、被検体の動脈から発生する振動に関連する信号のグラフィック描写を含む。 例示的な実施形態による、患者の体内の動脈血管の非弾性特性を定量化するための、生体外でのヒツジ動脈及びヒツジ静脈の面積変化に対する脈圧のプロット、ならびに負荷（加圧）脈圧及び除荷（減圧）脈圧の両方における動脈及び静脈の両方の厚壁非弾性べきモデル適合度である。 例示的な実施形態による、患者の体内の動脈血管の非弾性特性の定量化から患者の動脈の健康状態を定量化するための、厚壁非弾性べきモデルの内壁及び外壁の円周方向引張応力比に対する動脈品質係数（Ｑ）のプロットである。

[0032] 上で考察されるように、カテーテル挿入による血液量状態の判定及び中心静脈圧（ＣＶＰ）又は中心動脈圧（ＣＡＰ）の測定は診断的価値を有するが、本質的に侵襲的であり、費用がかかる可能性がある。本明細書では、非侵襲的静脈波形分析（ＮＩＶＡ）を使用して、被検体の血管の血液量状態、ＣＶＰ／ＣＡＰ、機械的生体内特性、被検体における浮腫の存在、ならびに平均肺動脈圧、拡張期肺動脈圧、左心室拡張末期圧、左心室拡張末期容積、心拍出量、全血液量、容積過負荷、脱水、出血、及び容積反応性などの他の被検体測定項目を間接的に判定又は検出する方法及びシステムを開示している。これらの測定項目の１つ以上を、被検体を苦しめ得る様々な疾患の診断又は治療に使用することができ、又は被検体のリアルタイムの評価及び蘇生に使用することができる。

[0033] 本明細書に開示する方法は、概して、被検体の動脈又は静脈上に（例えば、被検体の皮膚と接触させて）位置付けられた（例えば、圧電）センサを使用して、末梢動脈波形（ＰＡＷ）又は末梢静脈波形（ＰＶＷ）を非侵襲的に測定することを伴う。波形は、被検体の血管から発生する振動を表し、一般に、血管を通って流れる血液、及び／又は血流に対する血管もしくは周囲の組織の生理学的反応によって引き起こされる。センサは、振動を表す信号を生成し、コンピューティングデバイスは、経験的モード分解（ＥＭＤ）（例えば、ヒルベルト−ファン変換）又はアンサンブルＥＭＤ（ＥＥＭＤ）を使用して、信号を処理して、信号を固有の振動モードに分解できる。この手法により、信号の非線形分析が可能になり、血管振動を表す信号が一般にソリトンの形態を採るため、有用である。波形を分解することにより、脈圧波形モードを、伝播する血管圧力パルスによって円錐状の伴流として生成された運動効果及び高周波散逸剪断波を表す信号の成分から分離することができる。そのため、血液量状態をより正確に特定することができる。また、これらの手法により、高次の固有振動モードから血管の機械的特性を定量化することができる。

[0034] 特定の実施形態では、非侵襲的間接パルス波形モードの振幅スペクトル密度は、コンピューティングデバイスによって生成される。間接パルス波形モードは、通常、全信号から３〜５つの高次固有振動モードを引いたもので構成される。心拍数の振幅と、心拍数と心拍数の高調波の総和で除算した心拍数の高調波の重み付き振幅との比率を正規化して、被検体の血液量状態に直接関連する「推定肺毛細血管楔入圧」を作成することができる。肺毛細血管楔入圧は、血液量状態のよく説明された尺度である。血管の機械的減衰特性は、高周波散逸剪断波モードから定量化することができる。患者の浮腫状態は、波形の分解モードから判定することができる。

[0035] 図１は、本開示に記載されているもののいずれかなど、様々な動作及び／又は機能を実行し得る例示的なコンピューティングデバイス１００の簡略化されたブロック図である。コンピューティングデバイス１００は、他の可能性の中でもとりわけ、携帯電話、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ウェアラブルコンピューティングデバイス（例えば、リストバンドの形態）であり得る。

[0036] コンピューティングデバイス１００は、１つ以上のプロセッサ１０２と、データ記憶ユニット１０４と、通信インターフェース１０６と、ユーザインターフェース１０８と、ディスプレイ１１０と、センサ（複数可）１１２と、を含む。これらの構成要素、及び他の可能な構成要素は、接続機構１１４を介して互いに（又は別のデバイスもしくはシステムに）接続することができ、接続機構１１４は、２つ以上のデバイス又はシステム間の通信を容易にする機構を表す。そのため、接続機構１１４は、ケーブルもしくはシステムバスなどの単純な機構、又はパケットベースの通信ネットワーク（例えば、インターネット）などの比較的複雑な機構であり得る。いくつかの例では、接続機構は、無形の媒体を含み得る（例えば、接続が無線の場合）。

[0037] プロセッサ１０２は、汎用プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）及び／又は専用プロセッサ（例えば、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））を含み得る。いくつかの例では、コンピューティングデバイス１００は、本明細書に記載の機能を実行するために２つ以上のプロセッサを含み得る。

[0038] データ記憶ユニット１０４は、磁気、光学、もしくはフラッシュ記憶装置などの１つ以上の揮発性、不揮発性、取り外し可能、及び／もしくは取り外し不可能な記憶構成要素を含み得、ならびに／又は全体的もしくは部分的に、プロセッサ１０２に統合され得る。そのため、データ記憶ユニット１０４は、プログラム命令（例えば、コンパイルされた又はコンパイルされていないプログラムロジック及び／又は機械コード）を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体の形態を採ることができ、プログラム命令がプロセッサ１０２によって実行されると、コンピューティングデバイス１００に、本開示に記載されているものなどの１つ以上の動作及び／又は機能を実行させる。そのようなプログラム命令は、個別のソフトウェアアプリケーションを定義することができ、及び／又はその一部とすることができる。いくつかの例では、コンピューティングデバイス１００は、通信インターフェース１０６及び／又はユーザインターフェース１０８などからの、入力の受信に応答して、プログラム命令を実行することができる。データ記憶ユニット１０４はまた、本開示に記載されるタイプなどの他のタイプのデータを記憶することができる。

[0039] 通信インターフェース１０６は、コンピューティングデバイス１００が、１つ以上の通信プロトコルに従って、別の他のデバイス又はシステムに接続及び／又はそれと通信することを可能にし得る。通信インターフェース１０６は、イーサネットインターフェース又は高解像度シリアルデジタルインターフェース（ＨＤ−ＳＤＩ）などの有線インターフェースであり得る。通信インターフェース１０６は、追加的又は代替的に、セルラー又はＷＩ−ＦＩインターフェースなどの無線インターフェースを含み得る。通信インターフェース１０６によって提供される接続は、直接接続又は間接接続であり得、後者は、ルータ、スイッチャー、又は他のネットワークデバイスなどの１つ以上のエンティティを通過及び／又は横断する接続である。同様に、通信インターフェース１０６への、又は通信インターフェース１０６からの送信は、直接送信又は間接送信であり得る。

[0040] ユーザインターフェース１０８は、該当する場合、コンピューティングデバイス１００とコンピューティングデバイス１００のユーザとの間の相互作用を容易にすることができる。そのため、ユーザインターフェース１０８は、キーボード、キーパッド、マウス、タッチ感応性及び／又は存在感応性パッド又はディスプレイ、マイクロフォン、カメラなどの入力構成要素と、（例えば、タッチ感応性及び／又は存在感応性パネルと組み合わせることができる）ディスプレイデバイス、スピーカー、及び／又は触覚フィードバックシステムなどの出力構成要素とを含み得る。より一般的には、ユーザインターフェース１０８は、コンピューティングデバイス１００とコンピューティングデバイス１００のユーザとの間の相互作用を容易にする任意のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。

[0041] さらなる態様では、コンピューティングデバイス１００は、ディスプレイ１１０を含む。ディスプレイ１１０は、任意のタイプのグラフィックディスプレイであり得る。そのため、ディスプレイ１１０は、サイズ、形状、及び／又は解像度が異なり得る。さらに、ディスプレイ１１０は、カラーディスプレイ又はモノクロディスプレイであり得る。

[0042] センサ（複数可）１１２は、圧電センサ、圧力センサ、力センサ、光波長選択反射率又は吸光度測定システム、眼圧計、超音波プローブ、プレチスモグラフ、又は圧力変換器の形態を採り得る。他の例も可能である。センサ（複数可）１１２は、本明細書でさらに説明するように、被検体の血管から生じる振動を検出するように構成され得る。

[0043] 上で示したように、接続機構１１４は、コンピューティングデバイス１００の構成要素を接続することができる。接続機構１１４は、有線接続として示されているが、いくつかの実装形態では、無線接続も使用し得る。例えば、通信機構１１４は、ユニバーサルシリアルバス又はパラレルバスなどの有線シリアルバスであり得る。有線接続は、独自の接続であってもよい。同様に、通信機構１１４はまた、他の可能性の中でも、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線技術、ＩＥＥＥ８０２．１１（任意のＩＥＥＥ８０２．１１改訂を含む）に記載されている通信プロトコル、セルラー技術（ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＵＭＴＳ、ＥＶ−ＤＯ、ＷｉＭＡＸ、又はＬＴＥなど）、又はＺｉｇｂｅｅ（登録商標）技術を使用する無線接続であってもよい。

[0044] 図２は、コンピューティングデバイス１００及びセンサ（複数可）１１２の一実施形態を図示する。図２では、センサ（複数可）１１２は、ヒト被検体が装着するウェアラブルリストバンドの形態を採り、コンピューティングデバイス１００は、携帯電話の形態を採る。センサ（複数可）１１２は、被検体の手首の血管から生じる振動を検出し、接続機構１１４を介して（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介して）無線で、検出された振動を表す信号をコンピューティングデバイス１００に送信することができる。コンピューティングデバイス１００は、本明細書でさらに説明するように、さらなる処理のために信号を受信することができる。

[0045] 図３は、ヒトの手首に装着されるリストバンド４に組み込まれているセンサ（複数可）１１２を図示する。センサ（複数可）１１２（例えば、圧電センサ）は、手背側静脈９、橈骨動脈１０、及び手掌側静脈１１の上にそれぞれ位置付けられ、張力をかけられたリストバンド４によって所定の位置に保持されている。

[0046] 図４は、被検体の血液量状態を判定するための方法４００のブロック図である。

[0047] ブロック４０２において、方法４００は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成することを含む。例えば、コンピューティングデバイス１００は、センサ（複数可）１１２を介して、被検体の血管（例えば、静脈壁又は動脈壁）から生じる振動を検出することができる。センサ（複数可）１１２は、被検体の末梢静脈又は末梢動脈に近接して位置付けられて、末梢静脈又は末梢動脈から生じる振動を検出することができる。

[0048] 振動は、血管を流れる流体によって生成され得、血管の壁張力によって生成され得るか、又は血管を流れる流体に（例えば、生理学的に）応答して血管を収縮又は弛緩させることによって生成され得る。特定の例では、センサ（複数可）１１２は、被検体の血管の上又は近くの皮膚に（例えば、マジックテープを介して）固定することができる（図３を参照）。センサ（複数可）１１２は、振動が被検体の皮膚などの組織を介して伝導される際に、血管を通る血流によって生じる振動を検出することができる。

[0049] 被検体はヒトであり得るが、他の動物も可能である。センサ（複数可）１１２が振動を検出する際、被検体は、例えば、人工呼吸器の助けなしに、又は人工呼吸器の助けを借りて、自発的に呼吸している場合がある。

[0050] ブロック４０４において、方法４００は、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。この文脈において、１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。

[0051] 通常、１つ以上の第１の固有振動モードは、被検体の血液量状態又は被検体に関連する他の測定項目を判定するのに有用であり、１つ以上の第２の固有振動モードは、方法５００の文脈で以下で考察されるように、血管又は血管に隣接する組織の機械的特性を評価するのに有用である。

[0052] 信号の固有振動モードは、等しいか、又は１つ以下しか異ならないいくつかの極値及びいくつかのゼロ交差を有するモード（例えば、信号の成分）として定義することができる。任意の時点で、モードの極大値によって定義されたエンベロープとモードの極小値によって定義されたエンベロープとの平均値は、通常、ゼロになる。エンベロープは通常、極大値をつなぐ３次スプライン線及び極小値をつなぐ３次スプライン線によって定義される。

[0053] いくつかの実施形態では、信号の分解は、信号に対して経験的モード分解（例えば、ヒルベルト−ファン変換（ＨＨＴ））又はアンサンブル経験的モード分解を実行して、１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上（例えば、３、４、又は５つの）の第２の固有振動モードを特定することを含む。１つ以上の第２の固有振動モードは、通常、信号の最高次（例えば、最高周波数）の固有振動モードである。

[0054] ＨＨＴは、信号の固有振動モードを特定するための反復（例えば、選別）プロセスである。最初に、すべての極小値及び極大値が、ブロック４０２で生成された時間領域信号で特定される。信号の極大値のすべてをつなぐために３次スプライン線の形態を採る上部エンベロープが生成され、信号の極小値のすべてをつなぐために３次スプライン線の形態を採る下部エンベロープが生成される。次に、上部エンベロープと下部エンベロープとの時間依存平均が計算され、信号から差し引かれ、その結果が所定の停止基準（以下でより詳細に考察される）に関して評価される。結果が停止基準を満たしている場合、その結果は、最高次の固有振動モード（例えば、１つ以上の第２の固有振動モードの第１のモード）として特定される。

[0055] プロセスの第１の反復の結果が停止基準を満たさなかった場合、プロセスの別の反復が実行される。プロセスの第１の反復の結果の極大値のすべてをつなぐために、３次スプライン線の形態を採る別の上部エンベロープを生成することができ、プロセスの第１の段階の結果の極小値のすべてをつなぐために、３次スプライン線の形態を採る下部エンベロープを生成することができる。次に、上部エンベロープと下部エンベロープとの時間依存平均を、プロセスの第１の反復の結果から差し引くことができ、プロセスの第２の反復の結果を、所定の停止基準に対して評価することができる。このプロセスは、反復結果が停止基準を満たし、その時点で最高次の固有振動モードが特定されるまで繰り返される。

[0056] 次に、特定された固有振動モードをブロック４０２で生成された信号から差し引くことができ、信号の残りの部分は、上記のように処理されて、１つ以上の追加の固有振動モードを特定する。

[0057] 様々な実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、選別プロセスの２つの連続する反復結果の標準偏差を判定し、標準偏差が閾値量よりも小さい場合、選別プロセスの最新の結果を固有振動モードとして特定する。

[0058] 他の実施形態では、コンピューティングデバイス１００が、連続する選別プロセスの閾値数について、連続する結果が、等しいか、又は最大で１つだけ異なるゼロ交差、極大値、及び極小値の数を有すると判定するまで、コンピューティングデバイス１００は選別プロセスを継続する。これらの基準が満たされると、コンピューティングデバイス１００は、選別プロセスの最新の結果を固有振動モードとして特定する。

[0059] 他の実施形態では、選別プロセスは、最新の結果が単調関数になるまで継続され、その場合、単調関数に先行する選別プロセスの結果は、固有振動モードとして特定される。

[0060] 選別プロセスの性質により、１つ以上の第１の固有振動モード（例えば、より低い周波数モード）の特定の前に、１つ以上の第２の固有振動モード（例えば、より高い周波数モード）が特定される。実際、１つ以上の第２の固有振動モードは、通常、１つ以上の第１の固有振動モードをさらに特定するために、コンピューティングデバイス１００によって使用される。

[0061] ブロック４０６において、方法４００は、周波数の範囲（例えば、０．０５Ｈｚ〜２５Ｈｚ）にわたる１つ以上の第１の固有振動モードの強度スペクトルを取得することを含む。より具体的には、コンピューティングデバイス１００は、血管から生じるより低い周波数の振動を表す信号の１つ以上の第１の固有振動モードに対してフーリエ変換（例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ））を実行することができる。被検体の呼吸数、脈拍数、及び脈拍数の高調波又は倍数などの関心周波数は、取得された強度スペクトル内の「ピーク」の形態を採り得る。そのようなピークは、信号周波数に関して信号強度の局所的（又は大域的）最大値の形態を採り得る。フーリエ変換は、非線形又は線形であり得、さらに、１つ以上の第１の固有振動モードに対する自己相関関数の実行を伴い得る。

[0062] ブロック４０８において、方法４００は、取得された強度スペクトルを使用して、被検体の血液量状態を判定することを含む。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、追加的又は代替的に、取得された強度スペクトルを使用して、被検体の肺毛細血管楔入圧（ＰＣＷＰ）、平均肺動脈圧、拡張期肺動脈圧、左心室拡張末期圧、左心室拡張末期容積、心拍出量、全血液量、及び容積反応性などの被検体測定項目を判定することができる。

[0063] とりわけ、被検体の心拍数に対応するピークと、被検体の心拍数の２倍の周波数に対応するピークとの比率は、血液量状態を判定するのに有用であり得る。例えば、コンピューティングデバイス１００は、取得された強度スペクトルを使用して、血液量状態又は上で考察される被検体の測定項目のいずれかを表す数値スコアを生成することができる。

[0064] いくつかの例では、上記の方法は、治療の有効性を判定するために（例えば、流体投与が被検体の血液量をより望ましいレベルに変えたかどうかを判定するために）、被検体の治療の前後の両方で実行することができる。例えば、被検体は、対照と比較して心拍出量の増加もしくは減少、又は対照と比較して血管内容積状態の増加もしくは減少を被っている場合がある。追加的又は代替的に、被検体は、心拍出量又は容積状態を判定するために、心臓カテーテル処置を受けることを予定されているか、又は心臓カテーテル処置を受けた可能性がある。さらなる例により、被検体は、肺炎、心臓疾患、敗血症、喘息、閉塞性睡眠時無呼吸、低呼吸、感覚麻痺、異常痛覚、又は麻薬使用のうちの１つ以上を有するか、又はその影響下にある可能性がある。

[0065] いくつかの例では、コンピューティングデバイス１００は、判定された血液量状態又は他の判定された測定項目を使用して、被検体に流体を投与することが被検体に及ぼす影響（例えば、心拍出量又は血液量状態の増加、減少、もしくは変化なし）を判定することができる。

[0066] いくつかの例では、コンピューティングデバイス１００は、判定された血液量状態又は他の判定された測定項目を使用して、被検体の呼吸困難又は低換気を診断することができる。

[0067] いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、判定された血液量状態又は他の判定された測定項目を使用して、ユーザインターフェース１０８を介して、判定された血液量状態又は他の判定された測定項目の指標を提供することができる。例えば、コンピューティングデバイス１００は、判定された血液量状態が血液量減少又は血液量増加を示すことを判定し、ユーザインターフェース１０８を介して、判定された血液量状態が被検体における血液量減少又は血液量増加を示す指標を提供することができる。

[0068] 特定の実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、判定された血液量状態又は被検体の他の測定項目に基づいて、被検体の静脈内に提供される流体の流量を（例えば、リアルタイムで）調整することができる。

[0069] いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、取得された強度スペクトルを使用して、被検体の心拍数を判定し、ユーザインターフェース１０８を介して、判定された心拍数の指標を提供する。

[0070] 特定の実施形態では、コンピューティングデバイス１００は、コンピューティングデバイス１００の加速度計（例えば、センサ１１２の一部分）を介して、被検体の現在の移動速度が閾値移動速度よりも小さいことを判定する。それに応じて、コンピューティングデバイス１００は、方法４００又は方法５００及び／又は関連するアクションを実行することができる。これは、コンピューティングデバイス１００が、様々な被検体測定項目の判定を誤って変更し得る被検体の移動（例えば、運動）中に処理動作を実行することを防止するのに役立ち得る。

[0071] ブロック４０８は、被検体の血管振動の以前に収集された強度スペクトルと前述の被検体の測定項目との間の既知の統計的相関を使用することを伴い得る。例えば、血管振動データは、多数の被検体について収集され得、一方、前述の測定項目のうちの１つ以上は、被検体の各々について直接測定される。ついで、このデータを使用して、収集された血管振動データと前述の被検体測定項目データとの間の統計的相関を判定することができる。より具体的には、血管振動データと被検体測定項目データとの間のそのような相関は、様々な統計分析又は「曲線適合」技法（例えば、最小二乗分析）を使用して数学関数として近似することができる。したがって、将来の被検体測定項目は、その後収集された血管振動強度データに対して特定された数学関数を実行することによって、間接的に（例えば、直接測定なしで）及び非侵襲的にセンサ（複数可）１１２を用いて判定することができる。

[0072] 上記の方法を使用して判定された前述の被検体測定項目のいずれかを使用して、血液量増加、血液量減少、正常血液量、脱水症、心不全、組織低灌流、心筋梗塞、低血圧、心臓弁膜症、先天性心疾患、心筋症、肺疾患、不整脈、薬物効果、出血、全身性炎症反応症候群、感染症、敗血症、電解質不均衡、アシドーシス、腎不全、肝不全、脳損傷、熱損傷、心タンポナーデ、子癇前症／子癇、又は中毒のうちの１つ以上の疾患を診断又は治療することができる。判定された被検体測定項目は、肺炎、心臓障害、敗血症、喘息、閉塞性睡眠時無呼吸、低呼吸、麻酔、疼痛、又は麻薬使用のうちの１つ以上の状態による呼吸困難又は低換気を診断するためにも使用することができる。

[0073] 方法４００及び関連する機能を、図６〜図２３を参照して以下でより詳細に説明する。

[0074] 図５は、被検体の血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定するための方法５００のブロック図である。

[0075] ブロック５０２において、方法５００は、コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成することを含む。コンピューティングデバイス１００は、上記のブロック４０２と同様の方法でブロック５０２を実行することができる。

[0076] ブロック５０４において、方法５００は、信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することを含む。この文脈において、１つ以上の第１の固有振動モードは、１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する。

[0077] 典型的には、１つ以上の第１の固有振動モードは、被検体の血液量状態又は被検体の他の関連する測定項目を判定するのに有用であり、１つ以上の第２の固有振動モードは、血管又は血管に隣接する組織の機械的特性を評価するのに有用である。

[0078] コンピューティングデバイス１００は、上記のブロック４０４と同様の方法でブロック５０４を実行することができる。

[0079] ブロック５０６において、方法５００は、１つ以上の第２の固有振動モード（例えば、散逸剪断波形）を使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することを含む。

[0080] 特定の実施形態では、１つ以上の第２の固有振動モードは、１〜３つの固有振動モードを含む。この文脈において、方法５００は、被検体が浮腫を有するかどうかを判定するために、１〜３つ（例えば、２つ）の固有振動モードを使用することをさらに伴い得る。さらに、コンピューティングデバイス１００は、被検体が浮腫を有するかどうかの指標を表示することができる。

[0081] いくつかの実施形態では、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することは、１つ以上の機械的特性を表す数値スコアを生成及び／又は表示することを含む。

[0082] 特定の実施形態では、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することは、１つ以上の第２の固有振動モードの対数減衰率を判定することを含む。対数減衰率は、以下で説明するように機械的特性を示すことができる。

[0083] いくつかの実施形態では、１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、血管又は血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することは、１つ以上の第２の固有振動モードのＱファクターを判定することを含む。Ｑファクターは、以下で説明するように、機械的特性を示すことができる。

[0084] 特定の実施形態では、１つ以上の第２の固有振動モードを使用することは、１つ以上の第２の固有振動モードの非弾性係数を判定することを含む。

[0085] いくつかの例では、方法５００は、被検体の治療を実施する前、及び治療を実施した後に、治療の有効性を評価するために実施される。

[0086] 特定の実施形態では、ユーザインターフェース１０８は、血管又は隣接組織の判定された１つ以上の機械的特性の指標を提供する。そのため、１つ以上の機械的特性は、動脈硬化、浮腫、及び／又は動脈瘤のリスク上昇を示し得、ユーザインターフェース１０８は、判定された機械的特性が、動脈硬化、浮腫、及び／又は動脈瘤のリスク上昇を示しているという指標を提供することができる。

[0087] いくつかの例では、方法５００は、１つ以上の第１の固有振動モードによって表される第１のエネルギー量及び１つ以上の第２の固有振動モードによって表される第２のエネルギー量を判定し、判定された第１のエネルギー量及び判定された第２のエネルギー量を使用して、被検体の血管に硬化、プラークの蓄積、及び／又は他の異常な状態が存在するかどうかを判定することを伴う。

[0088] 方法５００及び関連する機能を、図６〜２３を参照して以下でより詳細に説明する。

[0089] 図６は、ヒト被検体の腕２と、本明細書に開示の方法に関連する波形６５、６６、６７、及び６８とを示している。センサ１１２がリストバンド４によって所定の位置に保持された状態で、センサ１１２は被検体の静脈上に位置付けられて示されている。波形６６、６７、及び６８は各々、波形６５の固有振動モード、又は波形６５の２つ以上の固有振動モードの重ね合わせを表すことができる。波形６５は、本明細書では末梢静脈波形（ＰＶＷ）とも称する、センサ１１２によって検出された完全な（例えば、未分解の）信号を表す。波形６６は、本明細書では、高周波散逸剪断波形モードと称し得る。波形６７は、本明細書では、静脈圧パルス波形モード（例えば、上記のブロック４０４及び５０４の説明で言及した１つ以上の第１の固有振動モード）と称し得る。波形６８は、本明細書では、平均静脈圧波形モードと称し得る。３つの波形６６、６７、及び６８を加算すると、波形６５として表される元のＰＶＷになる。振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）分析は、コンピューティングデバイス１００によって、再構成された静脈圧パルス波形モード波形６７に対して実行され、ＡＳＤからのそれぞれの周波数の振幅は、以下でさらに説明するように、被検体の血液量状態と相関する。

[0090] 図７は、ヒト被検体の腕２と、本明細書に開示の方法に関連する波形７５、７６、７７、及び７８とを示している。センサ１１２がリストバンド４によって所定の位置に保持された状態で、センサ１１２は被検体の動脈上に位置付けられて示されている。波形７６、７７、及び７８は各々、波形７５の固有振動モード、又は波形７５の２つ以上の固有振動モードの重ね合わせを表すことができる。波形７５は、本明細書では末梢動脈波形（ＰＡＷ）とも称する、センサ１１２によって検出された完全な（例えば、未分解の）信号を表す。波形７６は、本明細書では、高周波散逸剪断波形モードと称し得る。波形７７は、本明細書では、動脈圧パルス波形モード（例えば、上記のブロック４０４及び５０４の説明で言及した１つ以上の第１の固有振動モード）と称し得る。波形７８は、本明細書では、平均動脈圧波形モードと称し得る。３つの波形７６、７７、及び７８を加算すると、波形７５として表される元のＰＡＷになる。振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）分析は、コンピューティングデバイス１００によって、再構成された動脈圧パルス波形モード波形７７に対して実行され、ＡＳＤからのそれぞれの周波数の振幅は、以下でさらに説明するように、被検体の血液量状態と相関する。

[0091] 図８は、コンピューティングデバイス１００によって固有振動モードに分解することができる時間依存ＰＶＷ波形６５を示す。固有振動モードのいくつかは、波形６２として集合的に示されている。典型的には、経験的モード分解（ＥＭＤ）、アンサンブル経験的モード分解（ＥＥＭＤ）、及び／又はヒルベルト−ファン変換（ＨＨＴ）などのプロセスを使用して、ＰＶＷ波形６５から最大１４の固有振動モードを分離することができる。ＰＶＷ波形６５の固有振動モードへの分解は、通常、最短周期の振動モードが最初に特定されることで開始され、ついでそのモードが元のＰＶＷ波形６５から差し引かれ、次の最短周期の振動モードが見出される、というように、最終的にすべての固有振動モードが、波形６２として集合的に（部分的に）示されるように判定される。固有振動モードのすべてを合わせると、元のＰＶＷ波形６５になる。固有振動モードは、本質的に一般的であり、非線形波形分析に対応し得、単純な調和成分の一定の振幅及び／又は周波数とは異なり、固有振動モードは時間軸に沿って可変の振幅及び周波数を有し得る。

[0092] 図９は、コンピューティングデバイス１００によって固有振動モードに分解することができる時間依存ＰＡＷ波形７５を示す。固有振動モードのいくつかは、波形７２として集合的に示されている。典型的には、経験的モード分解（ＥＭＤ）、アンサンブル経験的モード分解（ＥＥＭＤ）、及び／又はヒルベルト−ファン変換（ＨＨＴ）などのプロセスを使用して、ＰＡＷ波形７５から最大１４の固有振動モードを分離することができる。ＰＡＷ波形７５の固有振動モードへの分解は、通常、最短周期の振動モードが最初に特定されることで開始され、ついでそのモードが元のＰＡＷ波形７５から差し引かれ、次の最短周期の振動モードが見出される、というように、最終的にすべての固有振動モードが、波形７２として集合的に（部分的に）示されるように判定される。固有振動モードのすべてを合わせると、元のＰＡＷ波形７５になる。固有振動モードは、本質的に一般的であり、非線形波形分析に対応し得、単純な調和成分の一定の振幅及び／又は周波数とは異なり、固有振動モードは時間軸に沿って可変の振幅及び周波数を有し得る。

[0093] 図１０は、ＰＶＷ波形６５と、それぞれがＰＶＷ波形６５の複数の固有振動モードの重ね合わせを表す２つの再構成された波形６６及び６７とを示している。波形６６は、本明細書では、高周波散逸剪断波形モードと称し得、場合によっては、第１の４つの（例えば、最高周波数）固有振動モードの総和から構成されている。そこで、波形６６は、本明細書で言及される１つ以上の第２の固有振動モードを表すことができる。波形６７は、本明細書では、静脈圧パルス波形モードと称し得、典型的には、ＰＶＷの次の５つの（例えば、より低い周波数の）固有振動モードの総和である。そこで、波形６７は、本明細書で言及される１つ以上の第１の固有振動モードを表すことができる。波形６６を構成する短周期固有モードの数は、センサのタイプ、そのハウジング及びそれがリストバンドストラップにどのように組み込まれるか、ならびにその被検体への装着に依存する。固有モードの総和は主に二次心拍数周波数高調波及びより高い高調波のエネルギーを有するので、波形６６で構成されるモードの数は、ＡＳＤ分析からコンピューティングデバイス１００によって自動的に計算することができる。典型的には、第１の２つ（例えば、最高周波数）の固有モードは、健康な患者のさらなる分析では無視されるほどの低振幅及び高周波数である。しかし、浮腫を患っている患者の場合、静脈血管を取り巻く流体の存在により、高周波圧力波が励起され、伝播する圧力パルスによって反射されるため、患者の浮腫状態は、この固有モード及びより高い固有モードで構成されたエネルギーと相関させることができる。図１０に図示するように、コンピューティングデバイス１００は、これらの再構成された波形６６及び６７を（例えば、リアルタイムで）計算及び表示することができ、それにより、被検体の特性に対する有益な洞察をもたらす。

[0094] 高周波高散逸波形モード６６は、高周波剪断波の高散逸円錐伴流として伝播する静脈圧パルスによって生成される高周波剪断波の典型である。典型的には、次の５つの固有モード、第５、第６、第７及び第８のモードが合算されて、静脈脈圧波形６７となる。高散逸剪断波形６６の開始、ピーク、及び減衰は、伝播する静脈脈圧波形６７と相関していることが分かる。波形６７のエネルギーに対する波形６６のエネルギーの比率は、典型的には、健康な被検体の手掌側静脈及び手背側静脈でそれぞれ約６０％であり、これらの値から逸脱する値は、硬化、生物学的老化、動脈硬化、患者の血管における疾患及びプラーク蓄積を示す。

[0095] 図１１は、ＰＡＷ波形７５と、それぞれがＰＡＷ波形７５の複数の固有振動モードの重ね合わせを表す２つの再構成された波形７６及び７７とを示している。波形７６は、本明細書では、高周波散逸剪断波形モードと称し得、場合によっては、第１の４つの（例えば、最高周波数）固有振動モードの総和から構成されている。そこで、波形７６は、本明細書で言及される１つ以上の第２の固有振動モードを表すことができる。波形７７は、本明細書では、動脈圧パルス波形モードと称し得、典型的には、ＰＡＷの次の５つの（例えば、より低い周波数の）固有振動モードの総和である。そこで、波形７７は、本明細書で言及される１つ以上の第１の固有振動モードを表すことができる。波形７６を構成する短周期固有モードの数は、センサのタイプ、そのハウジング及びそれがリストバンドストラップにどのように組み込まれるか、ならびにその被検体への装着に依存する。固有モードの総和は主に二次心拍数周波数高調波及びより高い高調波のエネルギーを有するので、波形７６で構成されるモードの数は、ＡＳＤ分析からコンピューティングデバイス１００によって自動的に計算することができる。典型的には、第１の２つ（例えば、最高周波数）の固有モードは、健康な患者のさらなる分析では無視されるほどの低振幅及び高周波数である。しかし、浮腫を患っている患者の場合、動脈血管を取り巻く流体の存在により、高周波圧力波が励起され、伝播する圧力パルスによって反射されるため、患者の浮腫状態は、この固有モード及びより高い固有モードで構成されたエネルギーと相関させることができる。図１１に図示するように、コンピューティングデバイス１００は、これらの再構成された波形７６及び７７を（例えば、リアルタイムで）計算及び表示することができ、それにより、被検体の特性に対する有益な洞察をもたらす。

[0096] 高周波高散逸波形モード７６は、高周波剪断波の高散逸円錐伴流として伝播する動脈圧パルスによって生成される高周波剪断波の典型である。通常、次の５つの固有モード、第５、第６、第７及び第８のモードが合算されて、動脈脈圧波形７７となる。高散逸剪断波形７６の開始、ピーク、及び減衰は、伝播する動脈脈圧波形７７と相関していることが分かる。典型的には、波形７７に含まれるエネルギーに対する２つの最高周波数固有モード（例えば、波形７６）のエネルギーの比率は、患者における浮腫の存在の程度を定量化する。波形７７のエネルギーに対する波形７６のエネルギーの比率は、典型的には、健康な被検体の動脈で約６０％であり、これらの値から逸脱する値は、硬化、生物学的老化、動脈硬化、患者の血管における疾患及びプラーク蓄積を示す。

[0097] 図１２は、運動前の被検体の波形６５及び７５（図６及び７を参照）の振動周波数に対する振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）プロットを示す。実際には、波形６５は、手背側静脈１４又は手掌側静脈１５に対応することができ、波形７５は、橈骨動脈１３に対応することができる。図１２には、４つの顕著なピークの集合、つまりピーク１６、１７、及び１８と、マークされていないより高次のピークの集合がある。ピーク１６は、被検体の心拍数に対応し、ピーク１７は、第１の高次高調波（例えば、心拍数の２倍）に対応し、ピーク１８は、第２の高次高調波（例えば、心拍数の３倍）に対応するなど。ピーク１６のそれぞれの振幅１９は、橈骨動脈１３、手背側静脈１４、及び手掌側静脈１５について相互に正規化されている。血液量状態を判定するために一般的に重要なのは、ピーク１６に対するピーク１７の振幅の比率である。このデータセットでは、橈骨動脈１３のピーク１６に対するピーク１７の比率は、１である。手背側静脈１４のピーク１６に対するピーク１７の比率は、１である。手掌側静脈１５のピーク１６に対するピーク１７の比率は、０．９である。

[0098] 図１３は、非侵襲的で間接的に再構成された末梢圧パルス波形６７及び７７の振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）プロットを示す（図６及び図７を参照）。波形６７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）は、典型的には、手背側静脈２３又は手掌側静脈２４の運動前のＰＶＷ６５の第５、第６、第７、及び第８の固有振動モードの総和を表す。波形７７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）は、典型的には、橈骨動脈２２の運動前のＰＡＷ７５の第５、第６、第７及び第８の固有振動モードの総和を表す。図１３には、２つの異なる（マークされた）ピークの集合がある。ピーク２５は、被検体の心拍数に対応し、ピーク２６は、第１の高次高調波に対応する（例えば、心拍数の２倍）。ピーク２５の振幅２７は、測定された動脈及び２つの静脈に対して正規化されており、血液量状態を判定するために一般的に重要なのは、ピーク２５に対するピーク２６の振幅の比率である。測定された２つの静脈について示しているように、波形６７を分離した後、これらの振幅比は、２つの静脈２３及び２４でほぼ等しく、約０．４であるが、橈骨動脈２２（波形７７）の振幅比は、０．９である。

[0099] 図１４は、非侵襲的で間接的に再構成された末梢圧パルス波形６７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）及び７７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）の振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）プロットを示しており、運動前の患者、橈骨動脈３１、手背側静脈２３、及び手掌側静脈２４のそれぞれの波形６５及び７５の最後の７つのＥＥＭＤ固有振動モードの総和である。図１４には、ピーク３２及び３３の２つの異なる集合がある。ピーク３２は、被検体の心拍数に対応し、ピーク３３は、第１のその高次高調波である（例えば、心拍数の２倍）。ピーク３２の振幅３４は、測定された動脈及び２つの静脈に対して相互に正規化されており、患者の血液量状態を判定するために一般的に重要なのは、ピーク３２に対するピーク３３の振幅の比率である。これらの振幅比は、動脈と２つの静脈でほぼ等しくなり、約０．４である。

[0100] 図１５は、運動後及び失血後の被検体、橈骨動脈３６、手背側静脈３７、ならびに手掌側静脈３８についての、非侵襲的で間接的な末梢圧パルス波形６７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）及び７７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）の振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）プロットを示す。図１５には、ピーク３９、４０、及び４１の３つの異なる集合がある。ピーク３９は、被検体の心拍数に対応し、ピーク４０は、第１の高次高調波（例えば、心拍数の２倍）に対応し、ピーク４１は、第２の高次高調波（例えば、心拍数の３倍）に対応するなどである。ピーク３９の振幅４２は、測定された動脈及び２つの静脈に対して正規化されており、被検体の血液量状態を判定するために一般的に重要なのは、ピーク３９に対するピーク４０の振幅の比率である。これらの振幅比は、測定された２つの静脈で等しくなく、橈骨動脈の振幅比が約０．６７であるのに対し、手背側静脈３７及び手掌側静脈３８ではそれぞれ０．７と０．９である。

[0101] 図１６は、非侵襲的かつ間接的な末梢圧パルス波形６７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）及び７７（例えば、１つ以上の第１の固有振動モード）の振幅スペクトル密度（ＡＳＤ）プロットを示しており、運動後及び失血後の被検体、橈骨動脈４６、手背側静脈４７、ならびに手掌側静脈４８のそれぞれの波形６５及び７５の第５、第６、第７及び第８のＥＭＤ固有振動モードの総和である。図１６には、２つの異なる（マークされた）ピークの集合がある。ピーク４９は、被検体の心拍数に対応し、ピーク５０は、第１の高次高調波に対応する（例えば、心拍数の２倍）。ピーク４９の振幅５１は、測定された動脈及び２つの静脈に対して相互に正規化されており、被検体の血液量状態を判定するために一般的に重要なのは、ピーク４９の振幅５１に対するピーク５０の振幅５２の比率である。これらの振幅比は、動脈と２つの静脈で等しくなり、０．５である。図１６に示す被検体データは、図１４に示すような運動前の同じ被検体と比較した、失血の状態についてのものである。第１の高調波に対する第２の高調波の振幅ピークの比率は、患者の血液量状態の絶対的な尺度を表し、患者が失血を経験すると、振幅比は、０．４から０．５に上昇し、この振幅比は、被検体の血液量状態を直接表すものである。

[0102] 図１６の患者は、完全に軽い運動をしているだけであるため、増強指数はゼロであり、体は動脈血管の伸展性が運動中に一致するよう調整するので、動脈波は、反射された「後方」進行波を有していない。この状態では、被検体のＥＭＤによって判定されるような振幅比は、動脈又は静脈での測定の場合と同じであり、被検体の血液量状態の絶対値を表す。図１４によって表されたデータは運動前に収集されたものであるため、被検体の増強指数が高く、したがって、動脈波は反射された「後方」進行波を有しており、この状態で、振幅比は患者のＰＡＷのＥＥＭＤによって判定された。

[0103] このデータは、パルスが心臓から動脈を通って静脈に移動するときにパルスのコード化されたデータが維持されるため、動脈と静脈の両方のパルス波形がソリトンの形態を採ることを確証する。被検体は運動前に評価されたため、増強指数が高く、したがって、反射された「後方」進行波が動脈に存在し、これが、ＥＭＤ法を使用して、静脈に対する動脈の振幅比に差が出る理由である。この場合、静脈データからの振幅比は、被検体の血液量状態の絶対値を表す。図１３に表す動脈から反射された「後方」進行波を除去するには、２つのソリトンの重ね合わせが線形ではないため、通常は非線形手順が必要である。接合部、終端などの、動脈内の反射体が近接しているため、ＰＡＷは、特に反射された「後方」進行波からより複雑になる。この場合、ＥＭＤは固有振動モードをモード混合する傾向があるので、図１４に示すように、ＰＡＷのモード分解のために、ＥＥＭＤがＥＭＤに取って代わり、示されている振幅比は、動脈と静脈の両方で０．４の値で等しくなり、被検体の血液量状態を表す。

[0104] 図１７は、ＰＶＷ波形６５、静脈圧パルス波形モード６７、及び高周波高散逸剪断波形（静脈）モード６６（例えば、１つ以上の第２の固有振動モード）を示す。高周波高散逸波形モード６６は、高周波剪断波の高散逸円錐伴流として伝播する静脈圧パルスによって生成される高周波剪断波の典型である。高散逸剪断波形６６の開始、ピーク、及び減衰は、伝播する静脈脈圧波形６７と相関していることが分かる。高周波の高散逸波形モード６６は、図示のように６６及び６７の重ね合わせた時間履歴の表示によって示すように、円錐伴流として伝播する静脈圧パルス波形６７によって開始及び生成される。４２として示す６６の上昇形態は、パルス波形６７、その伝播速度、ならびに血管及び静脈血管の特性に依存する。４３で示す６６の減衰又は衰微は、静脈血管の材料特性に依存する。減衰又は衰微は、対数減衰率及び振動周期を介して計算され、被検体に挿入された静脈ラインの近傍の静脈血管壁の固有振動数及び減衰係数をもたらし得る。このデータを使用して、被検体の静脈血管の状態を評価し、透析治療に使用される被検体の瘻の状態の変化を経時的に定量化することもできる。

[0106] 式（１）において、「Ｑ」は品質係数を表し、δは波形６６の対数減衰率である。波形６６の４３によって示す対数減衰率δは、健康な患者では通常約０．３６であり、約Ｑ＝４．３７の品質係数をもたらす。健康な動脈血管の品質係数は、約Ｑ＝３であり、健康な静脈血管の品質係数は、約Ｑ＝４．３７である。これらの値より大きいＱ値は、生物学的老化、動脈硬化、及び／又は疾患による血管の非弾性の欠如を定量化する。動脈の場合、Ｑ＞３は、動脈圧パルスによる動脈内壁における円周方向の引張応力の増加につながり、動脈瘤の可能性が高くなる可能性がある。１／Ｑの比率は、圧力パルスが血管に沿って移動するときの完全な負荷／除荷（加圧／減圧）サイクル中に、血管の非弾性によって失われる正規化されたエネルギーである。

[0107] 図１８は、ＰＡＷ波形７５、動脈圧パルス波形モード７７、及び高周波高散逸剪断波形（動脈）モード７６を示す。高周波高散逸波形モード７６は、高周波剪断波の高散逸円錐伴流として伝播する動脈圧パルスによって生成される高周波剪断波の典型である。高散逸剪断波形７６の開始、ピーク、及び減衰は、伝播する動脈脈圧波形７７と相関していることが分かる。高周波高散逸波形モード７６は、図示のように７６及び７７の重ね合わせた時間履歴の表示によって示すように、円錐伴流として伝播する動脈圧パルス波形７７によって開始及び生成される。５３として示す７６の上昇形態は、パルス波形７７、その伝播速度、ならびに血管及び動脈血管の特性に依存する。５４で示す７６の減衰又は衰微は、動脈血管の材料特性に依存する。減衰又は衰微は、対数減衰率及び振動周期を介して計算され、患者に挿入された静脈ラインの近傍の動脈血管壁の固有振動数及び減衰係数をもたらし得る。これらのデータは、患者の動脈血管の状態を評価し、透析治療に使用される患者の瘻の状態の変化を経時的に定量化することもできる。

[0108] 図１９は、内壁半径５６及び外壁半径５７の血管の厚壁非弾性べきモデル５５を示す。図１９はまた、ヒツジ動脈５８の面積変化に対する脈圧のプロットを示し、負荷（加圧）６１及び除荷（減圧）６２の脈圧経路の両方に対する動脈生体外圧力面積プロットデータ５９及び厚壁非弾性べきモデル適合度６０を伴い、６３として示す負荷及び除荷の非弾性べき法則モデル適合度を伴う。図１９はまた、ヒツジ静脈６４の面積変化に対する脈圧のプロットを示し、負荷（加圧）６７及び除荷（減圧）６８の脈圧経路の両方に対する静脈生体外圧力対面積プロットデータ６５及び厚壁非弾性べきモデル適合度６６を伴い、６９として示す非弾性べき法則モデル適合度を伴う。

[0109] 非弾性厚壁べき法則モデルは、次のように与えられる。

[0111] ここで、ΔＡは増分断面積の変化、Ａは元の断面積、αは剛性係数、Δｐは拡張期を上回る増分脈圧、βはべき法則係数であり、負荷（加圧）経路の場合はβ_Ｌ、除荷（減圧）経路の場合はβ_Ｕと異なり得る。

[0112] 図１９の生体外ヒツジ動脈のデータに最もよく適合するべき法則係数は、負荷経路及び除荷経路で同じである。すなわち、β_Ｌ＝β_Ｕであり、健康な動脈の場合に約０．５の値を有する。被検体の健康状態に対する健康な非弾性動脈べき法則係数の重要性は、次の式で与えられる厚壁非弾性べきモデルから定量化することができる。

[0114] ここで、σ_θは半径ｒでの円周方向壁応力、「ａ」は内壁半径、「ｂ」は外壁半径であり、σ_θは、負の値の引張応力として示される。式（３）から、動脈べき法則係数を厳密に０．５と仮定すると、円周方向壁応力は壁の厚さ全体で一定であり、つまり、内壁の引張円周方向応力は、外壁の円周方向応力に等しく、内壁の円周方向引張応力を最小化して、正の脈圧に対して最小にする場合に最適である。

[0115] 品質係数（Ｑ）及び非弾性べき法則係数（β）は、次のように関係している。

[0117] 図２０は、厚壁非弾性べき法則モデル５５を示し、定量化された円周方向引張応力比対Ｑのプロットであり、ｂ／ａ＝２の動脈について、外壁に対する内壁の円周方向引張応力の比率の関係を７１として示している。７２で示すＱ＝３では、内壁及び外壁の円周方向引張応力は等しく、７３で示すように応力比は１になる。例えば、動脈の非弾性が失われて動脈のＱ値が５．５に増加した場合、内壁の円周方向引張応力は、外壁の円周方向引張応力よりも４５％高くなり、７４で示す引張応力比１．４５に対応する。

[0118] 品質係数の値３は、圧力パルスが動脈に沿って移動するとき、つまり動脈パルスが動脈の長さに沿って通過中に動脈が受ける負荷／除荷（加圧／減圧）経路中に血管の非弾性によるエネルギーの３３％の損失を表す。品質係数Ｑ＝３の場合の減衰波形は７５として示し、Ｑ＝４．２５の場合は７６、Ｑ＝５．５の場合は７７として示す。また、７５、７６、及び７７で示すように、血管の非弾性品質係数がそれぞれ３から４．２５、さらに５．５に変化しても、減衰はわずかに変化するのみである。圧力パルスが動脈に沿って移動するときの、４．２５のＱ値は、血管の非弾性による２３．５％のエネルギー損失を表し、５．５のＱ値は、血管の非弾性による１８％のエネルギー損失を表す。Ｑ係数が３から４．２５、さらに５．５に増加するのは、失われる非弾性エネルギーがそれぞれ３３％、２３．５％、及び１８％から変化することであり、動脈の非弾性に著しい変化はないが、結果として動脈の内壁の円周方向引張壁応力の著しい増加をもたらす。健康的な値である３より大きい動脈のＱ値は、典型的には、生物学的老化、動脈硬化、及び／又は疾患によって引き起こされる。動脈の場合、Ｑ＞３は、強いられた動脈圧パルスによる動脈内壁における円周方向引張応力の増加につながり、動脈瘤の発生率が高くなる可能性がある。

[0119] 本明細書において様々な例示的な態様及び例示的な実施形態が開示されているが、他の態様及び実施形態は当業者には明らかである。本明細書に開示されている様々な例示的な態様及び例示的な実施形態は、例示を目的としており、限定的であることを意図するものではなく、その真の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲によって示される。

[0120] 例示的な実施形態
[0121] １．患者の血液量状態をほぼリアルタイムで定量化する方法であって、患者の血管上に圧電センサを配置するステップと、非侵襲的かつ間接的な末梢圧波形（ＰＶＷ／ＰＡＷ）履歴を固有振動モードに分解し、これらのモードの４つを合算して圧力パルス波形モードにするステップと、圧力パルス波形モードの２つの振幅ピークの振幅スペクトル密度を計算し、それらの比率を判定するステップと、患者の血液量状態を表示するステップと、を含む、方法。

[0122] ２．分解は、アンサンブル経験的モード分解形態である、実施形態１に記載の方法。

[0123] ３．固有モードの分解、合算、及び振幅比の表示は、患者の血液量状態のほぼリアルタイムの表示となるように、スライド式時間ウィンドウ上で行われる、実施形態１及び２のいずれかに記載の方法。

[0124] ４．表示は、患者の血液量状態の血液量減少又は血液量増加を示す状態で生成された警告メッセージ又は信号を含む、実施形態１〜３のいずれかに記載の方法。

[0125] ５．患者の静脈ラインが、流体源に接続されており、患者の血液量状態の評価が、患者への流体の流量を制御する、実施形態１〜４のいずれかに記載の方法。

[0126] ６．流体源の流量は、ポンプを介して制御され、患者の血液量状態の評価は、ポンプの動作及び流体の流量を制御する、実施形態５に記載の方法。

[0127] ７．患者の心拍数が、連続的に表示される、実施形態１〜６のいずれかに記載の方法。

[0128] ８．デバイスは、加速度計を含み、固有振動モードは、患者の動きが少ない期間中にのみ合算されて、患者の血液量状態及び心拍数の更新を提供する、実施形態１〜７のいずれかに記載の方法。

[0129] ９．血管の品質係数は、ＰＶＷ／ＰＡＷから分解された際の高周波散逸剪断波形の減衰から定量化され、その健康値４．３３／３との差が表示される、実施形態１〜８のいずれかに記載の方法。

[0130] １０．表示されるＱ値は、患者の血管の生物学的老化、疾患、又は硬化のいずれかに関連し、患者の健康に対するＱ値の有意性に関連する、実施形態９に記載の方法。

[0131] １１．圧力パルスモード波形のエネルギーに対するＰＶＷ／ＰＡＷの典型的には第１の４つの（最高次の）固有振動モードのエネルギーの比率が表示され、その健康値からの逸脱は、患者の血管の硬化、プラークの蓄積、又は疾患状態を定量化する、実施形態１〜１０のいずれかに記載の方法。

[0132] １２．ＰＶＷ／ＰＡＷの第１の２つの（最高次の）固有振動モードが合算されて表示され、その健康な患者状態からの逸脱は、患者の浮腫の状態を定量化して表示される、実施形態１〜１１のいずれかに記載の方法。

[0133] １３．圧力パルス波形モードのエネルギーに対するＰＶＷ／ＰＡＷの合算された第１の２つの（最高次の）固有振動モードのエネルギーの比率が表示され、患者の浮腫の状態に関連付けられる、実施形態１２に記載の方法。

[0134] １４．ＰＶＷ／ＰＡＷの第３及び第４（次に高次）の固有振動モード波形のエネルギーに対するＰＶＷ／ＰＡＷの合算された第１の２つの（最高次の）固有振動モードのエネルギーの比率が表示され、患者の浮腫の状態に関連付けられる、実施形態１３に記載の方法。

[0135] １５．患者の血管及び心臓の状態を測定及び評価するためのデバイスであって、患者の血管上に配置された圧電センサと、非侵襲的な末梢波形（ＰＶＷ／ＰＡＷ）履歴を固有振動モードに分解し、これらのモードの４つを合算して圧力パルスモード波形にする処理ユニットと、を備え、処理ユニットはさらに、圧力パルスモードの２つの振幅ピークの振幅スペクトル密度を計算し、それらの比率を判定し、処理ユニットは、患者の血液量状態を表示する、デバイス。

[0136] １６．圧力センサは、ひずみゲージ型力センサである、実施形態１５に記載のデバイス。

[0137] １７．圧力センサは、コンデンサ型力センサである、実施形態１５及び１６のいずれかに記載のデバイス。

[0138] １８．処理ユニットのＰＶＷ／ＰＡＷの分解は、経験的モード分解形態である、実施形態１５〜１７のいずれかに記載のデバイス。

[0139] １９．処理ユニットのＰＡＷの分解は、アンサンブル経験的モード分解形態である、実施形態１５〜１８のいずれかに記載のデバイス。

[0140] ２０．処理ユニットの固有モードの分解、合算、及び振幅比の表示は、患者の血液量状態のほぼリアルタイムの表示となるように、スライド式時間ウィンドウ上で行われる、実施形態１５〜１９のいずれかに記載のデバイス。

[0141] ２１．処理ユニットの表示は、患者の血液量状態の血液量減少又は血液量増加を示す状態で生成された警告メッセージ又は信号を含む、実施形態１５〜２０のいずれかに記載のデバイス。

[0142] ２２．患者の静脈ラインが、流体源に接続されており、処理ユニットの患者の血液量状態の評価は、処理ユニットが患者への流体の流量を制御するための合図となる、実施形態１５〜２１のいずれかに記載のデバイス。

[0143] ２３．流体源の流量は、ポンプを介しており、処理ユニットの患者の血液量状態の評価は、処理ユニットがポンプの動作及び流体の流量を制御するための合図となる、実施形態１５〜２２のいずれかに記載のデバイス。

[0144] ２４．処理ユニットは、患者の心拍数を計算し、処理ユニットは、患者の心拍数を連続的に表示する、実施形態１５〜２３のいずれかに記載のデバイス。

[0145] ２５．デバイスは、加速度計を含み、固有振動モードは、患者の動きが少ない期間中にのみ合算されて、患者の血液量状態及び心拍数の更新を提供する、実施形態１５〜２４のいずれかに記載のデバイス。

[0146] ２６．処理ユニットは、ＰＶＷ／ＰＡＷから分解された際の高周波散逸剪断波形の減衰から血管の品質係数を計算し、健康値４．３３／３から逸脱する品質係数の差を計算して表示する、実施形態１５〜２５のいずれかに記載のデバイス。

[0147] ２７．処理ユニットは、Ｑ値を表示して、患者データに関連付け、患者の健康に対するＱ値の有意性を計算して表示する、実施形態１５〜２６のいずれかに記載のデバイス。

[0148] ２８．処理ユニットは、圧力パルスモード波形のエネルギーに対するＰＶＷ／ＰＡＷの典型的には第１の４つの（最高次の）固有振動モードのエネルギーの比率を計算し、処理ユニットは、この比率と、患者データから患者の血管の硬化、プラークの蓄積、又は疾患状態のいずれかを定量化した健康値からのその逸脱とを表示する、実施形態１５〜２７のいずれかに記載のデバイス。

[0149] ２９．処理ユニットは、ＰＶＷ／ＰＡＷの典型的には第１の２つの（最高次の）固有振動モードを計算及び合算し、処理ユニットは、この合算された波形を表示し、その健康な患者状態からの逸脱は、患者の浮腫の状態を定量化して表示される、実施形態１５〜２８のいずれかに記載のデバイス。

[0150] ３０．処理ユニットは、圧力パルスモード波形のエネルギーに対するＰＶＷ／ＰＡＷの合算された第１の２つの固有振動モードのエネルギーの比率を計算し、この比率及び患者の浮腫の状態を表示する、実施形態２９に記載の方法。

[0151] ３１．処理ユニットは、ＰＶＷ／ＰＡＷの第３及び第４の固有振動モードの総和のエネルギーに対するＰＶＷ／ＰＡＷの合算された第１の２つの固有振動モードのエネルギーの比率を計算し、この比率及び患者の浮腫の状態を表示する、実施形態２９に記載の方法。

[0152] 本明細書において様々な例示的な態様及び例示的な実施形態が開示されているが、他の態様及び実施形態は当業者には明らかであろう。本明細書に開示されている様々な例示的な態様及び例示的な実施形態は、例示を目的としており、限定的であることを意図するものではなく、その真の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲によって示される。

Claims (54)

1. （ａ）コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成することと、
   （ｂ）前記信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することであって、前記１つ以上の第１の固有振動モードは、前記１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する、分解することと、
   （ｃ）周波数の範囲にわたる前記１つ以上の第１の固有振動モードの強度スペクトルを取得することと、
   （ｄ）前記取得された強度スペクトルを使用して、前記被検体の血液量状態を判定することと、を含む方法。
2. 前記センサは、圧電センサ、圧力センサ、静電容量センサ、ひずみセンサ、力センサ、光波長選択反射率もしくは吸光度測定システム、眼圧計、超音波プローブ、プレチスモグラフ、又は圧力変換器、を備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記振動は、前記血管を通って流れる流体によって生成されたか、前記血管の壁張力によって生成されたか、又は前記血管を流れる前記流体に反応した前記血管の収縮又は弛緩によって生成された、前記血管の壁の振動を含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記センサは、前記被検体の末梢静脈又は末梢動脈に近接して位置付けられ、前記振動は、前記被検体の前記末梢静脈又は前記末梢動脈から生じる、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記被検体は、ヒト被検体である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記信号が生成されている間、前記被検体は、自発的に呼吸している、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記信号を分解することは、前記信号に対して経験的モード分解又はアンサンブル経験的モード分解を実行することを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記第２の固有振動モードは、３〜５つの固有振動モードを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記３〜５つの固有振動モードは、前記信号の最高次の固有振動モードである、請求項８に記載の方法。
10. 前記周波数の範囲は、約０．０５Ｈｚ〜約２５Ｈｚの間である、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記強度スペクトルを取得することは、前記振動の１つ以上の周波数にそれぞれ対応する１つ以上の強度をもたらすために、前記１つ以上の第１の固有振動モードに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することを含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記ＦＦＴを実行することは、前記１つ以上の第１の固有振動モードの自己相関を実行した後に前記ＦＦＴを実行することを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記ＦＦＴを実行することは、非線形ＦＦＴを実行することを含む、請求項１１又は１２に記載の方法。
14. 前記取得された強度スペクトルを使用することは、前記被検体の心拍数の周波数に対応する強度を、前記被検体の心拍数の２倍である周波数に対応する強度と比較することを含む、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記取得された強度スペクトルを使用することは、前記血液量状態を表す数値スコアを生成することを含む、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
16. （ｉ）前記被検体の治療を実施する前及び（ｉｉ）前記治療を実施した後、ステップ（ａ）〜（ｄ）を実施することを含む、請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記被検体は、対照と比較して、心拍出量の増加もしくは減少、又は対照と比較して血管内容積状態の増加もしくは減少を被っている、請求項１〜１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記被検体は、心拍出量又は容積状態を判定するために、心臓カテーテル処置を受けることになっているか、又は心臓カテーテル処置を受けたことがある、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法。
19. 前記被検体に流体を投与することが前記被検体の心拍出量に及ぼす影響を判定することをさらに含む、請求項１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
20. 前記被検体は、肺炎、心臓障害、敗血症、喘息、閉塞性睡眠時無呼吸、低呼吸、麻酔、疼痛、又は麻薬使用のうちの１つ以上の状態を有する、請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
21. 前記方法は、前記被検体における呼吸困難又は低換気を診断するために使用される、請求項１〜２０のいずれか１項に記載の方法。
22. 前記コンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記判定された血液量状態の指標を提供することをさらに含む、請求項１〜２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 前記判定された血液量状態が血液量減少又は血液量増加を示していると判定することと、
    前記コンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記判定された血液量状態が血液量減少又は血液量増加を示していることの指標を提供することと、をさらに含む、請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 前記判定された血液量状態に基づいて前記被検体の静脈内に提供される流体の流量を調整することをさらに含む、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法。
25. 前記取得された強度スペクトルを使用して、前記被検体の心拍数を判定することと、
    前記コンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記判定された心拍数の指標を提供することと、をさらに含む、請求項１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
26. ステップ（ａ）〜（ｄ）を実行する前に、前記コンピューティングデバイスの加速度計を介して、前記被検体の現在の運動速度がしきい値の運動速度よりも小さいことを判定することと、をさらに含む、請求項１〜２５のいずれか１項に記載の方法。
27. コンピューティングデバイスであって、
    １つ以上のプロセッサと、
    センサと、
    ユーザインターフェースと、
    前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに請求項１〜２６に記載の方法のいずれかを実行させる命令を記憶するコンピュータ可読媒体と、を備える、コンピューティングデバイス。
28. 請求項２７に記載のコンピューティングデバイスによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに請求項１〜２６に記載の方法のいずれかを実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体。
29. （ａ）コンピューティングデバイスのセンサを介して、被検体の血管から生じる振動を表す信号を生成することと、
    （ｂ）前記信号を１つ以上の第１の固有振動モード及び１つ以上の第２の固有振動モードに分解することであって、前記１つ以上の第１の固有振動モードは、前記１つ以上の第２の固有振動モードのそれぞれの振動周波数よりも低いそれぞれの振動周波数を有する、分解することと、
    （ｃ）前記１つ以上の第２の固有振動モードを使用して、前記血管又は前記血管に隣接する組織の１つ以上の機械的特性を判定することと、を含む方法。
30. 前記センサは、圧電センサ、圧力センサ、静電容量センサ、ひずみセンサ、力センサ、光波長選択反射率もしくは吸光度測定システム、眼圧計、超音波プローブ、プレチスモグラフ、又は圧力変換器、を備える、請求項２９に記載の方法。
31. 前記振動は、前記血管を通って流れる流体によって生成されたか、前記血管の壁張力によって生成されたか、又は前記血管を流れる前記流体に反応した前記血管の収縮又は弛緩によって生成された、前記血管の壁の振動を含む、請求項２９又は３０に記載の方法。
32. 前記センサは、前記被検体の末梢静脈又は末梢動脈に近接して位置付けられ、前記振動は、前記被検体の前記末梢静脈又は前記末梢動脈から生じる、請求項２９〜３１のいずれか１項に記載の方法。
33. 前記被検体は、ヒト被検体である、請求項２９〜３２のいずれか１項に記載の方法。
34. 前記信号が生成されている間、前記被検体は自発的に呼吸している、請求項２９〜３３のいずれか１項に記載の方法。
35. 前記信号を分解することは、前記信号に対して経験的モード分解又はアンサンブル経験的モード分解を実行することを含む、請求項２９〜３４のいずれか１項に記載の方法。
36. 前記第２の固有振動モードは、３〜５つの固有振動モードを含む、請求項２９〜３５のいずれか１項に記載の方法。
37. 前記第２の固有振動モードは、１〜３つの固有振動モードを含み、前記方法は、
    前記１〜３つの固有振動モードを使用して、前記被検体が浮腫を有するどうかを判定することをさらに含む、請求項２９〜３５のいずれか１項に記載の方法。
38. 被検体が浮腫を有するかどうかの指標を表示することをさらに含む、請求項３７に記載の方法。
39. 前記１つ以上の第２の固有振動モードは、２つの固有振動モードを含む、請求項３７又は３８に記載の方法。
40. 前記２つの固有振動モードは、前記信号の最高次の固有振動モードである、請求項３９に記載の方法。
41. 前記周波数の範囲は、約０．０５Ｈｚ〜約２５Ｈｚの間である、請求項２９〜４０のいずれか１項に記載の方法。
42. 前記１つ以上の第２の固有振動モードを使用することは、前記１つ以上の機械的特性を表す数値スコアを生成することを含む、請求項２９〜４１のいずれか１項に記載の方法。
43. 前記１つ以上の第２の固有振動モードを使用することは、前記１つ以上の第２の固有振動モードの対数減衰率を判定することを含む、請求項２９〜４２のいずれか１項に記載の方法。
44. 前記１つ以上の第２の固有振動モードを使用することは、前記１つ以上の第２の固有振動モードのＱ係数を判定することを含む、請求項２９〜４３のいずれか１項に記載の方法。
45. 前記１つ以上の第２の固有振動モードを使用することは、前記１つ以上の第２の固有振動モードの非弾性係数を判定することを含む、請求項２９〜４４のいずれか１項に記載の方法。
46. （ｉ）前記被検体の治療を実施する前及び（ｉｉ）前記治療を実施した後、ステップ（ａ）〜（ｃ）を実施することを含む、請求項２９〜４５のいずれか１項に記載の方法。
47. 前記コンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記判定された１つ以上の機械的特性の指標を提供することをさらに含む、請求項２９〜４６のいずれか１項に記載の方法。
48. 前記１つ以上の機械的特性が動脈硬化、浮腫、及び／又は動脈瘤のリスク上昇を示していると判定することと、
    前記コンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記判定された血液量状態が動脈硬化、浮腫、及び／又は動脈瘤のリスク上昇を示しているという指標を提供することと、をさらに含む、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
49. 前記１つ以上の第２の固有振動モードは、散逸剪断波形を表す、請求項２９〜４８のいずれか１項に記載の方法。
50. 前記１つ以上の第１の固有振動モードによって表される第１のエネルギー量及び前記１つ以上の第２の固有振動モードによって表される第２のエネルギー量を判定することと、
    前記判定された第１のエネルギー量及び前記判定された第２のエネルギー量を使用して、前記被検体の血管に硬化、プラークの蓄積、及び／又は他の異常な状態が存在するかどうかを判定することと、をさらに含む、請求項２９〜４９のいずれか１項に記載の方法。
51. コンピューティングデバイスであって、
    １つ以上のプロセッサと、
    センサと、
    ユーザインターフェースと、
    前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに請求項２９〜５０に記載の方法のいずれかを実行させる命令を記憶するコンピュータ可読媒体と、を備える、コンピューティングデバイス。
52. 請求項５０に記載のコンピューティングデバイスによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに請求項２９〜５０の方法のいずれかを実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体。
53. 前記方法は、血液量増加、血液量減少、正常血液量、脱水症、心不全、組織低灌流、心筋梗塞、低血圧、心臓弁膜症、先天性心疾患、心筋症、肺疾患、不整脈、薬物効果、出血、全身性炎症反応症候群、感染症、敗血症、電解質不均衡、アシドーシス、腎不全、肝不全、脳損傷、熱損傷、心タンポナーデ、子癇前症、子癇、及び中毒、からなる群から選択される疾患を診断又は治療するために実施される、請求項１〜２６又は２９〜５０のいずれか１項に記載の方法。
54. 前記方法は、肺炎、心臓障害、敗血症、喘息、閉塞性睡眠時無呼吸、低呼吸、麻酔、疼痛、又は麻薬使用からなる群から選択される状態に起因する呼吸困難又は低換気を診断するために実施される、請求項１〜２６又は２９〜５０のいずれか１項に記載の方法。

Images