JP2022517813A - パルスオキシメトリシステム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、パルスオキシメトリシステム100の一例を示すブロック図である。システム100は、電子部品、例えば、パルスオキシメトリを容易にするハードウェア及び/又はソフトウェアを含む。システム100は、患者の末梢血液中に存在する時間的に局所的な平均酸素飽和率(SpO2)、及び患者の脈拍数(PR)の時間的に局所的な平均を推定する。いくつかの実装形態では、システム100の一部は、心電図(ECG)、心拍数、呼吸数、酸素飽和度、血圧、体温、及び脈拍数といった、生理的な生命徴候データを継続的に収集することが可能な患者監視デバイスに含まれている。患者監視デバイスの例には、2015年10月22日に出願された、「Patient Care and Health Information Management Systems and Methods」と題する米国特許出願公開第2015/0302539号明細書、及び2016年2月9日に出願された、「Patient Worn Sensor Assembly」と題する米国特許出願公開第2016/0228060号明細書に記載されているような胸部センサ、並びに、2018年1月25日に出願された、「Sensor Connection Assembly for Integration with Garment」と題する米国特許出願公開第2018/0213859号明細書に記載のセンサアセンブリのような、周辺機器と接続する他のセンサアセンブリが含まれ、それらの開示は、その全体が、参照によって本明細書に組み込まれる。いくつかの実装形態では、システム100の一部は、胸部センサ、指先プローブ、耳たぶプローブ、又は非侵襲的血圧(NIBP:non-invasive blood pressure)カフのような、1つ又は複数の周辺機器から受信した信号を使用して、生理的な生命徴候データを分析し、表示する監視ステーションに含まれている。監視ステーションの例には、ベッドサイドモニタ及び中央サーバステーションが含まれ、それらもまた、米国特許出願公開第2015/0302539号明細書に記載されている。
最高関心信号周波数である周波数fHIは、PPG信号から高調波成分を抽出するための解析ウェーブレットバンク106(後述する)で必要とされる最高周波数ウェーブレット帯域を名目上定義する。I信号及びR信号の処理に適用可能な技法に関連して、参照によって本明細書に組み込まれている特許文献に記載されているように、解析ウェーブレットバンク106は、通常、高い計算効率を維持するために、スケーリング間隔の幅を整数個のサンプルに制限する。この制限により、ウェーブレット中心周波数が高くなるほど、周波数分解能が粗くなる可能性がある。すなわち、整数個のサンプルスケール幅によって課せられる時間量子化による影響が大きくなるほど、スケールが縮小するため、ウェーブレット帯域の中心周波数がますます量子化される。この課題に加え、分解される各高調波成分の分離を維持するために、より高い周波数で十分な分解能を維持したいという要望がある。
これにより、整数倍数NITPであるサンプル(レートFsでサンプリング)で最も近似しているスケールが得られ、-6dBの低域通過コーナ周波数がfHIに可能な限り近くなる。なおここで、因数k6dBは、低域通過フィルタ206の第1の周波数-応答ヌルに対する-6dBの点の比であり、スケーリングされた積分器演算子の次数に依存する。
式中、ωcは、コーナ周波数(単位はラジアン/秒)を制御し、Qは、コーナ周波数でのフィルタの共振を制御する。Qの値は、例えば、Q=0.720に設定して、通過帯域での応答のフラットさ及びコーナ周波数での応答のシャープさを最大限にしつつ、インパルス応答のリンギングを最小限に抑えることができる。このQの値に対して、式ωc=2πkQfcは、因数kQ=1.325で周波数fc=0.5Hzでのフィルタの-6dBの点を設定する。
a0yHP(n)=b0x(n)+b1x(n-1)+b2x(n-2)-a1yHP(n-1)-a2yHP(n-2)。
高域通過フィルタ208はさらに、高域通過フィルタ208の入力と出力との間の経路差として形成された相補的な低域通過フィルタ出力を提供し、サンプルドメインにおいて、yI_HP(n)=x(n)-yHP(n)が得られる。このようにして形成された低域通過フィルタは、概してそのストップバンドで特に急峻なカットオフ特性を有していないが、その群遅延は、遷移帯域において高域通過フィルタ208の群遅延に一致する傾向があるため、R信号及びI信号両方のAC信号経路及びDC信号経路の対応する処理段階に沿ってタイムアライメントを保つように機能する。
Ddc=DITP+DHP+DLP
式中、DBNKは、解析ウェーブレットバンク106の固有の遅延であり、DHPは、入力処理及び帯域分離ユニット104の高域通過フィルタ208の群遅延であり、DLPは、入力処理及び帯域分離ユニット104のDC成分低域通過フィルタ210の固有の遅延である。DC経路遅延は、上述したように、DC成分低域通過フィルタ210の入力が、高域通過フィルタ208の相補的な低域通過の出力xLPから得られるので、DHPを含む。QPドメイン高調波検出及び追跡ユニット108は、メモリのない動作であるため、固有の遅延が事実上ゼロである。したがって、Dac及びDdcが等しい場合、DLP=DBNKである。これを満たすDC成分低域通過フィルタ210のスケールは、次式によって遅延から求められる。
これは、2・DLPが次数Niの整数倍数である限り整数値であり、Ni=2、且つ、DLPもまた整数であれば、整数であることが保証される。以下で論じるように、一例では、解析ウェーブレットバンク106は固有の遅延DBNK=1833を有する。処理サンプルレートがFs=225Hzである場合、低域通過フィルタ210のパラメータは、以下の通りになる。
低域通過フィルタ210に対する-6dBの低域通過カットオフは、この例では、Fc=k6dB・Fs/w又は0.0543Hzであり、これにより、拍動成分のほぼ完全な減衰、及び、非常に効果的なDC平滑化を得ることができる(Ni=2の場合、k6dB=0.44295であることに留意されたい)。低域通過フィルタ210の出力は、PPG信号R,Iの両方の、生のDC伝送成分の移動推定値であり、正規化及びその後の処理の目的で移動変調振幅推定値に時間整合される。
帯域pの場合、スケールパラメータkp及び次数パラメータNdpを有する。
スケーリングされた積分カーネル及びスケーリングされた差分カーネルに加えて、解析ウェーブレットバンク106は、本明細書ではスケーリングされた櫛形カーネルと呼ばれる、以下のzドメインの伝達関数を有する追加のカーネルタイプをカーネルのカスケードに含むことができる。
帯域pの場合、スケールパラメータkp,cp、並びに次数パラメータNcpを有する。このカーネルの固有の遅延は、Dcp=Ncp・kp・(cp-1)である。Ncp=1の場合、スケーリングされた櫛形カーネルの周波数応答は、ディリクレ関数(Dirichlet function)であり、DCの周りの第1のメインローブで正弦関数に密接に近似し、次に、これらのメインローブをスケールパラメータkpによって制御された間隔で(具体的には、Fsが処理サンプルレートである場合に、Fs/(2kp)の周波数間隔で)、周波数にわたって繰り返す。ここでは値kpは、設計によって、スケーリングされた差分カーネルの表現に現れるのと同じスケーリング値kpに設定される。これは、スケーリングされた差分カーネルの第1のメインローブに対してスケーリングされた櫛形カーネルの第1の繰り返されたメインローブを中心としており、メインローブのピークを中心とした新たな、より選択的な帯域通過関数を定義している。
値FCpは、p番目の帯域がそのピーク振幅応答を示す周波数として定義された、帯域の中心周波数である。周波数範囲は、必要な基本脈拍数の範囲(30~240BPM)を分解するのに十分な範囲だけでなく、最大120BPMで第3高調波を分解するのに必要な範囲もカバーしている。上述したように、帯域は、1オクターブ当たり公称9帯域の間隔で配置されているため、34帯域で所望のレート範囲を完全に網羅することが実現される。このウェーブレット次数で得られた時間ドメインのインパルス応答の特徴は、有効時間長がおよそ3サイクルであるため、局所的に周期的な挙動に対して良好な時間分解能を表している。
図1を参照すると、QPドメイン高調波検出及び追跡ユニット108は、QP変換及び状態ベクトル生成、QP状態空間での高調波パターン識別に基づくQPごとのパルス間隔PIQPを推定するためのロバスト周期性検出、並びにnH高調波に対するQP空間での高調波パラメータの追跡を実行する。QP変換により、検出及び追跡ユニット108は、拍動信号の準周期的な成分を分析して、QP更新点で発生する臨界振幅及び局所的な位相/周波数パラメータを抽出し、時間周波数QP状態ベクトルを生成する。QP更新点は、信号中の固有の情報更新に関連した時点であり、当然、信号の基礎となるサンプルレートよりもはるかに低いレートで生じる。
→このピークを受け入れる(これよりもより小さい、低レートのピークはアーチファクトである可能性が高い)。
〇最大ピークが上限呼吸数帯域を上回るレートの帯域を有する場合
→このピークを受け入れる(呼吸のアーチファクトにしてはレートが高すぎる)。
■ピーク重心(補間されたピーク)を計算する。
■高調波パターンを求めて補間された帯域重心を比較する。
●1.2帯域以内の比率@1オクターブ当たり9帯域
■帯域関係が高調波である場合
高調波列の測定値振幅のペアを比較する。
→大きい方のピークを受け入れる(小さい方のピークは第2高調波である可能性が高い)。
→小さい方のピークを受け入れる(大きい方のピークはPR/2におけるアーチファクトである可能性が高い)。
●小さい方のピーク>0.62*大きい方のピークである場合
→小さい方のピークを受け入れる(パルスであるのに十分な大きさのピーク)。
→大きい方のピークを受け入れる(小さい方のピークはアーチファクトである可能性が高い)。
値PIQPは、1周期当たりの秒数を単位とした(瞬間的な)アトミックなパルス間隔に対応する。値dTQPは、基本波に対する前回のQP更新から現在のQP更新までの、秒単位の時間間隔に対応する。値dPQPは、前回のQP状態更新から現在のQP状態更新までトラバースされた2相ラベルの数に関連する位相値の進みに対応しており、以下の表に従って評価することができる。
トラバースされたQP位相ラベルの数は、米国特許第9,530,425号明細書に記載されているように、現在のQP状態の遷移において循環シーケンス・・・A→B→C→D→A・・・に沿って遭遇した増分に対応する。基本的な位相進み(例えば、1刻みの増分)は、最も一般的な位相変化である。現在のQP更新が、選択された基本帯域の変化に関連しており、それがたまたま前のQPで選択された基本帯域の位相ラベルと同じ位相ラベルに更新された場合、ゼロの位相変化が起こり得る。同様に、選択された基本帯域を変化させることで2の位相ラベルの変化が可能であるが、前の帯域から次の帯域への位相の反転をともなう。位相反転は、通常、信号中の過渡現象、又は任意の有意な周期的な成分から離れて位置する帯域に関連しているため、低い相対帯域振幅を示す。システム100は、これらの望ましくない条件をいずれも緩和するように設計することができ、これにより、位相反転は遭遇する可能性が非常に低い遷移タイプになる。
●PIQPが無効浮動小数点数(Inf,NaN)又は負数である場合
→選択された基本ウェーブレット帯域の中心周波数に対応する周期にPIQPを強制する。
→選択された基本ウェーブレット帯域を上回るか、又は下回るウェーブレット帯域の中心周波数に対応する周期にPIQPをそれぞれ強制する。
追跡の更新は、基本波のQP更新時に発生するように定義することができる。
図1に示されるように、Iチャネルの検出及び追跡ユニット108は、Rチャネルの検出及び追跡ユニット108にPIQP及び関連する帯域インデックス情報を提供する。パルス変調の基礎となる基本パルス関連の周期性情報は、PPG信号と、変調のタイミングは主として心臓周期に関連するので灌流の仕組みと、の両方に本質的に共通である。ゆえに、高調波パターンの帯域の識別は、一方のチャネル(「マスタ」)上で計算することができ、次に、関連する帯域選択情報がもう一方のチャネル(「スレーブ」)に伝えられ、高調波追跡の目的で使用される。システム100では、Iチャネルの方が通常高いSNRを示すので、Iチャネルがマスタである。このため、所望のパルス高調波列に関連するQP状態ベクトルの帯域は、PPG信号のパルス変調成分の各高調波を再度表現(及び/又は再構築)するのに十分な、集中的な、SNRが高い経時変化する振幅及び位相/周波数情報、ひいては、PPG信号それ自体の変調成分を含んでいる。
ANR=aR/Rdcs
システム100は、ANI及びANRの正規化された変調比の移動測定値RNを提供する除算ユニット114を含む。正規化された変調比RN=ANR/ANIは、SpO2がそこからマッピングされる瞬間的な移動測定値を形成する。
PR=60・Fs/PIPPG
式中、パルス間隔は、サンプル数で、PRはBPMで表現される。出力値の過剰な偏位を防ぐために、PRの出力値の範囲は、上限値240BPM、及び下限値30BPMに制限される場合がある。
フラグfsigは、正規化された変調信号の振幅レベルが信頼度の閾値を概ね上回っている場合にアサートされ、下回っている場合にディアサートされるが、これは、信号レベルのパルスオキシメトリに対する適格性を認定するために使用される。信号レベルが閾値をゆっくりと通過し、軽微なリップルが重畳される場合には、適格性認定フラグのチャタリングが発生する可能性がある。これは、閾値にヒステリシスを加える(例えば、閾値を適格性認定状態に逆に関連付ける)ことにより、緩和することができる。また、様々な処理段階に固有のタイムラグがあるため、信号品質の表示がパルスオキシメトリの出力読み取り値と時間的に整合するように、時間遅延をフラグのアサート及びディアサートに加えることができる。
出力適格性認定ユニット122は、信号条件が芳しくない間、パルスオキシメトリの擬似出力又は誤出力の表示を抑制する手段として信号適格性認定フラグfsigを出力インタフェース124に提供する。遅延は、信号条件が悪化する前にフラグfsigのディアサートを引き起こし、また、信号条件が回復した後にフラグfsigの再アサートを引き起こすように選ぶことで、フラグfsigがアサートされる場合に限り、信号条件が確実に良好であるようにすることができる。
低域通過フィルタ210に対する-6dBの低域通過カットオフは、この例では、Fc=k6dB・Fs/w又は0.0543Hzであり、これにより、拍動成分のほぼ完全な減衰、及び、非常に効果的なDC平滑化を得ることができる(N i =2の場合、k6dB=0.44295であることに留意されたい)。低域通過フィルタ210の出力は、PPG信号R,Iの両方の、生のDC伝送成分の移動推定値であり、正規化及びその後の処理の目的で移動変調振幅推定値に時間整合される。
値FCpは、p番目の帯域がそのピーク振幅応答を示す周波数として定義された、帯域の中心周波数である。周波数範囲は、必要な基本脈拍数の範囲(30~240BPM)を分解するのに十分な範囲だけでなく、最大120BPMで第3高調波を分解するのに必要な範囲もカバーしている。上述したように、帯域は、1オクターブ当たり公称9帯域の間隔で配置されているため、34帯域で所望のレート範囲を完全に網羅することが実現される。このウェーブレット次数で得られた時間ドメインのインパルス応答の特徴は、有効時間長がおよそ3サイクルであるため、局所的に周期的な挙動に対して良好な時間分解能を表している。
Claims (36)
- 1つ又は複数のデータ処理装置によって実行されたときに、前記1つ又は複数のデータ処理装置に動作を実行させる命令を含むコンピュータプログラムで符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作は、
患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第1の波長に対応する第1の信号を受信することと、
前記光センサによって検出された光の第2の波長に対応する第2の信号を受信することと、を含み、
前記動作は、受信した前記第1の信号及び前記第2の信号のそれぞれの信号について、
前記信号をAC信号とDC信号とに分離することと、
前記AC信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
小数位相変換を通して前記成分信号を分析して、所望の成分信号と前記所望の成分信号に関連する高調波信号とを識別することと、
前記所望の成分信号、前記高調波信号、及び前記DC信号を平滑化することと、
前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたDC信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含み、
前記動作は、
前記第1の信号から得られた前記変調信号及び前記第2の信号から得られた前記変調信号に基づいて変調比信号を生成することと、
前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の末梢の酸素飽和度(SpO2)を決定することと、を含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記動作は、受信した前記第1の信号及び前記第2の信号のそれぞれの信号について、第1のサンプルレートを有する前記受信した信号を、前記第1のサンプルレートよりも高い第2のサンプルレートを有するアップサンプリングされた信号に変換することをさらに含み、
前記信号を前記AC信号と前記DC信号とに分離することは、前記アップサンプリングされた信号を前記AC信号と前記DC信号とに分離することを含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記成分信号の時間整合された振幅値を分析することを含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記高調波信号の振幅の関係を分析することを含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記動作は、前記所望の成分信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することをさらに含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記アトミックな周期に基づいて前記高調波信号を識別することを含む、請求項5に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記動作は、前記アトミックな周期に基づいて、アトミックなパルス間隔を決定することをさらに含む、請求項5に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記第2の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号との識別は、前記アトミックなパルス間隔に基づく、請求項7に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記動作は、前記決定したアトミックなパルス間隔に基づいて、前記患者の身体の脈拍数を決定することをさらに含む、請求項7に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記AC信号を前記成分信号に分離することは、
隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して前記AC信号をフィルタリングすることと、
前記帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して前記成分信号を生成することと、を含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたDC信号を組み合わせて変調信号を生成することは、
前記平滑化された所望の成分信号と、前記平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、
前記平滑化されたDC信号を使用して前記結合信号を正規化して前記変調信号を生成することと、を含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の前記SpO2を決定することは、
前記変調比信号の平滑化された移動推定値を生成することと、
前記平滑化された移動推定値を前記患者の身体の前記SpO2を表す出力値にマッピングすることと、を含む、請求項1に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第1の波長に対応する第1の信号を受信することと、
前記光センサによって検出された光の第2の波長に対応する第2の信号を受信することと、を含み、
受信した前記第1の信号及び前記第2の信号のそれぞれの信号について、
前記信号をAC信号とDC信号とに分離することと、
前記AC信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
小数位相変換を通して前記成分信号を分析して、所望の成分信号と前記所望の成分信号に関連する高調波信号とを識別することと、
前記所望の成分信号、前記高調波信号、及び前記DC信号を平滑化することと、
前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたDC信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含み、
前記第1の信号から得られた前記変調信号及び前記第2の信号から得られた前記変調信号に基づいて変調比信号を生成することと、
前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の末梢の酸素飽和度(SpO2)を決定することと、を含む、コンピュータ実装方法。 - 受信した前記第1の信号及び前記第2の信号のそれぞれの信号について、第1のサンプルレートを有する前記受信した信号を、前記第1のサンプルレートよりも高い第2のサンプルレートを有するアップサンプリングされた信号に変換することをさらに含み、
前記信号を前記AC信号と前記DC信号とに分離することは、前記アップサンプリングされた信号を前記AC信号と前記DC信号とに分離することを含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記成分信号の時間整合された振幅値を分析することを含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記高調波信号の振幅の関係を分析することを含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記所望の成分信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することをさらに含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記アトミックな周期に基づいて前記高調波信号を識別することを含む、請求項17に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記アトミックな周期に基づいて、アトミックなパルス間隔を決定することをさらに含む、請求項17に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第2の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号との識別は、前記アトミックなパルス間隔に基づく、請求項19に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記決定したアトミックなパルス間隔に基づいて、前記患者の身体の脈拍数を決定することをさらに含む、請求項19に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記AC信号を前記成分信号に分離することは、
隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して前記AC信号をフィルタリングすることと、
前記帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して前記成分信号を生成することと、を含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたDC信号を組み合わせて変調信号を生成することは、
前記平滑化された所望の成分信号と、前記平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、
前記平滑化されたDC信号を使用して前記結合信号を正規化して前記変調信号を生成することと、を含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の前記SpO2を決定することは、
前記変調比信号の平滑化された移動推定値を生成することと、
前記平滑化された移動推定値を前記患者の身体の前記SpO2を表す出力値にマッピングすることと、を含む、請求項13に記載のコンピュータ実装方法。 - 点灯するように構成された光センサと、
ディスプレイ装置と、
前記光センサ及び前記ディスプレイ装置と結合された1つ又は複数のデータ処理装置と、
1つ又は複数のデータ処理装置によって実行されたときに、前記1つ又は複数のデータ処理装置に動作を実行させる命令を含むコンピュータプログラムで符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と、を含み、前記動作は、
患者の身体の近傍に配置された前記光センサによって検出された光の第1の波長に対応する第1の信号を受信することと、
前記光センサによって検出された光の第2の波長に対応する第2の信号を受信することと、を含み、
前記動作は、受信した前記第1の信号及び前記第2の信号のそれぞれの信号について、
前記信号をAC信号とDC信号とに分離することと、
前記AC信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
小数位相変換を通して前記成分信号を分析して、所望の成分信号と所望の成分信号に関連する高調波信号とを識別することと、
前記所望の成分信号、前記高調波信号、及び前記DC信号を平滑化することと、
前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたDC信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含み、
前記動作は、
前記第1の信号から得られた前記変調信号及び前記第2の信号から得られた前記変調信号に基づいて変調比信号を生成することと、
前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の末梢の酸素飽和度(SpO2)を決定することと、
前記ディスプレイ装置に前記決定された患者の身体のSpO2を表す値を表示させることと、を含む、システム。 - 前記動作は、受信した前記第1の信号及び前記第2の信号のそれぞれの信号について、第1のサンプルレートを有する前記受信した信号を、前記第1のサンプルレートよりも高い第2のサンプルレートを有するアップサンプリングされた信号に変換することをさらに含み、
前記信号を前記AC信号と前記DC信号とに分離することは、前記アップサンプリングされた信号を前記AC信号と前記DC信号とに分離することを含む、請求項25に記載のシステム。 - 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記成分信号の時間整合された振幅値を分析することを含む、請求項25に記載のシステム。
- 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記高調波信号の振幅の関係を分析することを含む、請求項25に記載のシステム。
- 前記動作は、前記所望の成分信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することをさらに含む、請求項25に記載のシステム。
- 前記第1の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記アトミックな周期に基づいて前記高調波信号を識別することを含む、請求項29に記載のシステム。
- 前記動作は、前記アトミックな周期に基づいて、アトミックなパルス間隔を決定することをさらに含む、請求項29に記載のシステム。
- 前記第2の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号との識別は、前記アトミックなパルス間隔に基づく、請求項31に記載のシステム。
- 前記動作は、前記決定したアトミックなパルス間隔に基づいて、前記患者の身体の脈拍数を決定することをさらに含む、請求項31に記載のシステム。
- 前記AC信号を前記成分信号に分離することは、
隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して前記AC信号をフィルタリングすることと、
前記帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して前記成分信号を生成することと、を含む、請求項25に記載のシステム。 - 前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたDC信号を組み合わせて変調信号を生成することは、
前記平滑化された所望の成分信号と、前記平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、
前記平滑化されたDC信号を使用して前記結合信号を正規化して前記変調信号を生成することと、を含む、請求項25に記載のシステム。 - 前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の前記SpO2を決定することは、
前記変調比信号の平滑化された移動推定値を生成することと、
前記平滑化された移動推定値を前記患者の身体の前記SpO2を表す出力値にマッピングすることと、を含む、請求項25に記載のシステム。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09103425A (ja) * | 1995-08-31 | 1997-04-22 | Hewlett Packard Co <Hp> | 医療用モニタ方法 |
JPH10507118A (ja) * | 1991-03-07 | 1998-07-14 | マシモ コーポレイション | 信号処理装置 |
WO2011033628A1 (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-24 | コニカミノルタセンシング株式会社 | 生体情報測定装置および生体情報測定システムならびに生体情報測定装置の使用方法および通信方法 |
JP2012095940A (ja) * | 2010-11-05 | 2012-05-24 | Otax Co Ltd | 脈拍数測定方法及び血中酸素飽和度測定方法 |
JP2015502197A (ja) * | 2011-11-09 | 2015-01-22 | ソテラ ワイヤレス,インコーポレイテッド | バイタルサイン監視において使用するための光センサ |
Family Cites Families (75)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3819920A (en) | 1973-01-29 | 1974-06-25 | Singer Co | Digital frequency tracker |
US3993862A (en) | 1974-07-05 | 1976-11-23 | Lawrence Karr | Data compression |
US4314105A (en) | 1977-01-21 | 1982-02-02 | Mozer Forrest Shrago | Delta modulation method and system for signal compression |
US4193393A (en) | 1977-08-25 | 1980-03-18 | International Bio-Medical Industries | Diagnostic apparatus |
US4251831A (en) | 1979-10-26 | 1981-02-17 | Kamath Bantval Y | Filter and system incorporating the filter for processing discrete samples of composite signals |
US4461022A (en) | 1982-05-04 | 1984-07-17 | Slagley Michael W | Expandable bandwidth compression and restoration system |
JPS59216282A (ja) | 1983-05-24 | 1984-12-06 | Advance Res & Dev Co Ltd | 生体信号処理方式 |
US4680797A (en) | 1984-06-26 | 1987-07-14 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Secure digital speech communication |
US4736295A (en) | 1984-09-26 | 1988-04-05 | Gerard Lachiver | Method and apparatus for mathematical characterization of the electrocardiogram |
US5230038A (en) | 1989-01-27 | 1993-07-20 | Fielder Louis D | Low bit rate transform coder, decoder, and encoder/decoder for high-quality audio |
US5115240A (en) | 1989-09-26 | 1992-05-19 | Sony Corporation | Method and apparatus for encoding voice signals divided into a plurality of frequency bands |
GB9301704D0 (en) | 1993-01-28 | 1993-03-17 | Signal Processors Ltd | New digital modem design techniques |
US5392044A (en) | 1993-03-08 | 1995-02-21 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for digitizing a wide frequency bandwidth signal |
US5486867A (en) | 1993-11-30 | 1996-01-23 | Raytheon Company | High resolution digital phase detector |
US5828995A (en) | 1995-02-28 | 1998-10-27 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for intelligible fast forward and reverse playback of time-scale compressed voice messages |
GB9518094D0 (en) | 1995-09-05 | 1995-11-08 | Cardionics Ltd | Heart monitoring apparatus |
US5778881A (en) | 1996-12-04 | 1998-07-14 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for discriminating P and R waves |
US5999561A (en) | 1997-05-20 | 1999-12-07 | Sanconix, Inc. | Direct sequence spread spectrum method, computer-based product, apparatus and system tolerant to frequency reference offset |
US6233550B1 (en) | 1997-08-29 | 2001-05-15 | The Regents Of The University Of California | Method and apparatus for hybrid coding of speech at 4kbps |
US6008618A (en) | 1997-11-26 | 1999-12-28 | General Motors Corporation | Zero speed start-up for a speed sensorless induction motor drive |
US6020840A (en) | 1997-12-24 | 2000-02-01 | Ong; Lance | Method and apparatus for representing analog waveforms in digital form based on a multiplier, elapsed time and polarity |
JP3644263B2 (ja) | 1998-07-31 | 2005-04-27 | ヤマハ株式会社 | 波形形成装置及び方法 |
US6347125B1 (en) | 1999-01-11 | 2002-02-12 | Ericsson Inc. | Reduced complexity demodulator for multi-bit symbols |
US7171269B1 (en) | 1999-05-01 | 2007-01-30 | Cardiodigital Limited | Method of analysis of medical signals |
US7572231B2 (en) * | 2000-01-31 | 2009-08-11 | Pearlman Justin D | Method of and system for signal separation during multivariate physiological monitoring |
US6456651B1 (en) | 2000-02-04 | 2002-09-24 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for adjustment of the sampling phase in a PCM modem system using a dual-phase probing signal |
US6389308B1 (en) | 2000-05-30 | 2002-05-14 | Vladimir Shusterman | System and device for multi-scale analysis and representation of electrocardiographic data |
US6429693B1 (en) | 2000-06-30 | 2002-08-06 | Texas Instruments Incorporated | Digital fractional phase detector |
US6512944B1 (en) | 2000-07-20 | 2003-01-28 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Low distortion ECG filter |
US6718038B1 (en) | 2000-07-27 | 2004-04-06 | The United States Of America As Represented By The National Security Agency | Cryptographic method using modified fractional fourier transform kernel |
US6510339B2 (en) | 2000-12-06 | 2003-01-21 | Cardiac Pacemakers, Inc. | ECG auto-gain control |
US6785700B2 (en) | 2000-12-13 | 2004-08-31 | Amphion Semiconductor Limited | Implementation of wavelet functions in hardware |
US6782058B1 (en) | 2001-01-24 | 2004-08-24 | Advanced Micro Devices, Inc. | Device and method for interpolated signal resampling between sampling clock cycles |
US6914935B2 (en) | 2001-02-21 | 2005-07-05 | Freescale Semiconductor, Inc. | Fractional N synthesizer with reduced fractionalization spurs |
WO2002071623A1 (fr) | 2001-03-01 | 2002-09-12 | Sakai, Yasue | Procede et dispositif de compression, procede et dispositif de decompression, systeme de compression/decompression, support d'enregistrement |
EP1377913A4 (en) | 2001-03-19 | 2008-02-20 | B S P Biolog Signal Proc Ltd | APPARATUS AND METHOD FOR EFFECTIVE REPRESENTATION FOR PERIODIC AND SUBSTANTIALLY PERIODIC SIGNAL ANALYSIS |
US6470210B1 (en) | 2001-04-06 | 2002-10-22 | Cardiac Pacemakers, Inc. | System and method for continuously monitoring classified atrial arrhythmias |
US6618617B2 (en) | 2001-04-20 | 2003-09-09 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Delay to therapy following patient controlled atrial shock therapy request |
WO2002096052A1 (en) | 2001-05-21 | 2002-11-28 | Atlinks Usa, Inc. | Narrow band chaotic bi-phase shift keying |
US6976046B2 (en) | 2001-06-01 | 2005-12-13 | Nokia Corporation | Architectures for discrete wavelet transforms |
CA2457687C (en) | 2001-08-14 | 2013-01-15 | Applied Medical Resources Corporation | Access sealing apparatus and method |
US6917830B2 (en) | 2001-10-29 | 2005-07-12 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Method and system for noise measurement in an implantable cardiac device |
US6606056B2 (en) | 2001-11-19 | 2003-08-12 | The Boeing Company | Beam steering controller for a curved surface phased array antenna |
US6714607B2 (en) | 2001-12-20 | 2004-03-30 | Sbc Technology Resources, Inc. | Joint demodulation using a viterbi equalizer having an adaptive total number of states |
IL147502A0 (en) | 2002-01-07 | 2002-08-14 | Widemed Ltd | Self-adaptive system, for the analysis of biomedical signals of a patient |
SE0200624D0 (sv) | 2002-02-28 | 2002-02-28 | St Jude Medical | Medical device |
US7277748B2 (en) | 2002-09-13 | 2007-10-02 | Neuropace, Inc. | Spatiotemporal pattern recognition for neurological event detection and prediction in an implantable device |
JP2004120439A (ja) | 2002-09-26 | 2004-04-15 | Nec Electronics Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
WO2004034231A2 (en) | 2002-10-11 | 2004-04-22 | Flint Hills Scientific, L.L.C. | Intrinsic timescale decomposition, filtering, and automated analysis of signals of arbitrary origin or timescale |
EP1554807B1 (en) | 2002-10-24 | 2010-10-06 | Lecroy Corporation | High bandwidth real time oscilloscope |
US7372929B2 (en) | 2003-03-05 | 2008-05-13 | Broadcom Corporation | Closed loop sub-carrier synchronization system |
US7024358B2 (en) | 2003-03-15 | 2006-04-04 | Mindspeed Technologies, Inc. | Recovering an erased voice frame with time warping |
US7933644B2 (en) | 2003-03-26 | 2011-04-26 | Cytoptics Corporation | Instantaneous autonomic nervous function and cardiac predictability based on heart and pulse rate variability analysis |
US7480416B2 (en) | 2003-05-09 | 2009-01-20 | Telecommunications Research Laboratories | Implementation of discrete wavelet transform using lifting steps |
US7463710B2 (en) | 2003-06-27 | 2008-12-09 | Analog Devices, Inc. | Fractional-N synthesizer and method of programming the output phase |
US6838912B1 (en) | 2003-07-01 | 2005-01-04 | Realtek Semiconductor Corp. | Digital fractional phase detector |
US7200435B2 (en) | 2003-09-23 | 2007-04-03 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Neural network based learning engine to adapt therapies |
US7088276B1 (en) | 2004-02-13 | 2006-08-08 | Samplify Systems Llc | Enhanced data converters using compression and decompression |
US7356312B2 (en) | 2004-03-05 | 2008-04-08 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Fractional frequency synthesizer |
US7506239B2 (en) | 2004-12-23 | 2009-03-17 | Raghavan Sudhakar | Scalable traceback technique for channel decoder |
WO2006091636A2 (en) | 2005-02-23 | 2006-08-31 | Digital Intelligence, L.L.C. | Signal decomposition and reconstruction |
US9530425B2 (en) | 2005-02-23 | 2016-12-27 | Vios Medical Singapore Pte. Ltd. | Method and apparatus for signal decomposition, analysis, reconstruction and tracking |
US20080002775A1 (en) | 2006-06-30 | 2008-01-03 | Ricci Carlos A | Signal analysis employing matched wavelet |
US20080015452A1 (en) | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Ricci Carlos A | Method of processing electrocardiogram waveform |
US10413284B2 (en) * | 2006-11-07 | 2019-09-17 | Corvia Medical, Inc. | Atrial pressure regulation with control, sensing, monitoring and therapy delivery |
US7912378B2 (en) | 2007-01-26 | 2011-03-22 | Fujitsu Limited | Modulating a signal using a fractional phase modulator |
US8086304B2 (en) | 2007-11-30 | 2011-12-27 | Data Sciences International Inc. | Physiologic signal processing to determine a cardiac condition |
US8595278B2 (en) | 2009-03-03 | 2013-11-26 | Broadcom Corporation | Method and system for unconstrained frequency domain adaptive filtering |
US10039463B1 (en) * | 2013-06-27 | 2018-08-07 | Vital Connect, Inc. | Signal quality metric for cardiovascular time series |
US10621686B2 (en) | 2014-04-16 | 2020-04-14 | Vios Medical, Inc. | Patient care and health information management system |
EP3185750B1 (en) * | 2014-08-25 | 2020-04-08 | Drägerwerk AG & Co. KGaA | Rejecting noise in a signal |
US9459201B2 (en) * | 2014-09-29 | 2016-10-04 | Zyomed Corp. | Systems and methods for noninvasive blood glucose and other analyte detection and measurement using collision computing |
CN107530009B (zh) | 2015-02-09 | 2021-08-13 | 维尔斯医疗公司 | 患者穿戴式传感器组件 |
WO2018140633A1 (en) | 2017-01-25 | 2018-08-02 | Vios Medical Singapore PTE LTD | Sensor connection assembly for integration with garment |
WO2019067489A1 (en) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | Sensogram Technologies, Inc. | FALL DETECTION AND MEDICAL ALERT SYSTEMS |
-
2019
- 2019-01-29 US US16/260,631 patent/US11602311B2/en active Active
-
2020
- 2020-01-29 EP EP20708362.7A patent/EP3873334A1/en active Pending
- 2020-01-29 CN CN202080017395.XA patent/CN113518582A/zh active Pending
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- 2020-01-29 JP JP2021541444A patent/JP7170147B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10507118A (ja) * | 1991-03-07 | 1998-07-14 | マシモ コーポレイション | 信号処理装置 |
JPH09103425A (ja) * | 1995-08-31 | 1997-04-22 | Hewlett Packard Co <Hp> | 医療用モニタ方法 |
WO2011033628A1 (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-24 | コニカミノルタセンシング株式会社 | 生体情報測定装置および生体情報測定システムならびに生体情報測定装置の使用方法および通信方法 |
JP2012095940A (ja) * | 2010-11-05 | 2012-05-24 | Otax Co Ltd | 脈拍数測定方法及び血中酸素飽和度測定方法 |
JP2015502197A (ja) * | 2011-11-09 | 2015-01-22 | ソテラ ワイヤレス,インコーポレイテッド | バイタルサイン監視において使用するための光センサ |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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