JP2022544124A - 呼吸数を処理するシステム - Google Patents

Abstract

一態様では、コンピュータ実装方法は、患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、信号をフィルタリングすることと、フィルタリングされた信号の振幅を閾値に基づいて調整することと、振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、検出された部分位相転移に対応する時間における成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を成分信号から選択することと、検出された部分位相転移に対応する時間における主な成分信号の周波数を決定することと、決定された周波数に基づいて、患者の呼吸数を決定することとを含む。

Description

本開示は、呼吸数処理に関する。

呼吸数（ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｒａｔｅ）は、呼吸が生じる率（ｒａｔｅ）である。一般的に、呼吸数は、患者の安静時に測定され、１分当たりの呼吸で測定される。呼吸数は、発熱、病気、又は他の医学的状態とともに増加する場合があり、病気の患者の生理機能を監視するために広く使用されている。呼吸数は、他のバイタルサインとともに、生理機能の変化の識別を容易にするために測定される。

本開示は、呼吸数処理に関係するシステム及び技術を記述する。記述されるシステム及び技術を使用することによって、センサから受信した生の連続インピーダンス信号において検出された周期変動から平均呼吸数を推定することができる。呼吸数処理は、インピーダンス信号の事前調整を行うことを含み、その後に、ウェーブレットバンク及び１／４位相（ＱＰ）領域周期性追跡を使用した率の推定が続く。信号事前調整は、帯域外アーチファクトの影響を低下させるとともに一般に信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善するためのプレフィルタリングを含み、その後に、信号スパイク及び信号振幅の過渡的な上昇を抑制するために、局所振幅統計の動的追跡による、フィルタリングされた信号の適応クリッピングが続く。信号振幅の局所的消失は、リード線が外れたことなどによる完全な信号消失により、又は息を止めること、若しくは無呼吸などによるインピーダンス変動の欠如から生じ得る。これらの状況下では、呼吸率（ｂｒｅａｔｈ ｒａｔｅ）を明確に定義することができない場合がある。したがって、追跡振幅統計（それ自体、フィルタリングされた信号の局所的振幅の推定）が、十分なレベルの呼吸率信号振幅を認定するためのベースとして使用される。

本開示は、呼吸数処理に適用可能な信号分解及び解析技術の開示を含む、２００６年２月２３日に出願された「Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ」と題する米国特許第７，７０２，５０２号明細書、２００６年２月２３日に出願された「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ」と題する米国特許第７，７０６，９９２号明細書、２００８年１１月２６日に出願された「Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｏ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ａ Ｃａｒｄｉａｃ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ」と題する米国特許第８，０８６，３０４号明細書、並びに２０１４年３月１７日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ」と題する米国特許第９，５３０，４２５号明細書の全内容を参照により援用する。

一般に、革新的な一態様では、システムは、患者の胸腔端間のインピーダンスを検出するように構成されたセンサと、表示装置と、センサ及び表示装置に連結された１つ又は複数のデータ処理装置と、コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを含む。プログラムは、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、１つ又は複数のデータ処理装置に動作を行わせる命令を含む。動作は、患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、信号をフィルタリングすることと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号の振幅を調整することと、振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、検出された部分位相転移に対応する時間における成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を成分信号から選択することと、検出された部分位相転移に対応する時間における主な成分信号の周波数を決定することと、決定された周波数に基づいて、患者の呼吸数を決定することとを含む。振幅調整された信号を成分信号に分離することは、帯域通過（バンドパス）フィルタのバンクを使用して信号をフィルタリングすることを含んでもよい。成分信号の部分位相転移を検出することは、成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含んでもよい。閾値に基づいてフィルタリングされた信号の振幅を調整することは、フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて閾値を決定することと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号をクリップすることとを含んでもよい。主な成分信号を選択することは、成分信号の検出された部分位相転移時に、検出された部分位相転移時の成分信号に対応する時間、振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、検出された部分位相転移の時間に対応する成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を主な成分信号として選択することとを含んでもよい。主な成分信号の周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づいてもよい。患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含んでもよい。

別の態様では、装置は、コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。プログラムは、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、１つ又は複数のデータ処理装置に動作を行わせる命令を含む。動作は、患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、信号をフィルタリングすることと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号の振幅を調整することと、振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、検出された部分位相転移に対応する時間における成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を成分信号から選択することと、検出された部分位相転移に対応する時間における主な成分信号の周波数を決定することと、決定された周波数に基づいて、患者の呼吸数を決定することとを含む。振幅調整された信号を成分信号に分離することは、帯域通過フィルタのバンクを使用して信号をフィルタリングすることを含んでもよい。成分信号の部分位相転移を検出することは、成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含んでもよい。閾値に基づいてフィルタリングされた信号の振幅を調整することは、フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて閾値を決定することと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号をクリップすることとを含んでもよい。主な成分信号を選択することは、成分信号の検出された部分位相転移時に、検出された部分位相転移時の成分信号に対応する時間、振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、検出された部分位相転移の時間に対応する成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を主な成分信号として選択することとを含んでもよい。主な成分信号の周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づいてもよい。患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含んでもよい。

別の態様では、方法は、患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、信号をフィルタリングすることと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号の振幅を調整することと、振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、検出された部分位相転移に対応する時間における成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を成分信号から選択することと、検出された部分位相転移に対応する時間における主な成分信号の周波数を決定することと、決定された周波数に基づいて、患者の呼吸数を決定することとを含む。振幅調整された信号を成分信号に分離することは、帯域通過フィルタのバンクを使用して信号をフィルタリングすることを含んでもよい。成分信号の部分位相転移を検出することは、成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含んでもよい。閾値に基づいてフィルタリングされた信号の振幅を調整することは、フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて閾値を決定することと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号をクリップすることとを含んでもよい。主な成分信号を選択することは、成分信号の検出された部分位相転移時に、検出された部分位相転移時の成分信号に対応する時間、振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、検出された部分位相転移の時間に対応する成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を主な成分信号として選択することとを含んでもよい。主な成分信号の周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づいてもよい。患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含んでもよい。

このようなシステム及び方法の様々な他の機能及び利点は、上述の詳細な説明及び請求項から明らかとなるであろう。

呼吸数処理システムの一例を示すブロック図である。 呼吸数処理システムの解析ウェーブレットバンクの帯域に関するインパルス応答を示すプロットである。 呼吸数処理システムの解析ウェーブレットバンクの帯域に関するインパルス応答を示すプロットである。 呼吸数処理システムの解析ウェーブレットバンクの帯域に関するインパルス応答を示すプロットである。 解析ウェーブレットバンクの実数部に対する周波数応答を示すプロットである。 ４つの１／４位相に分割された１つの成分信号からの１サイクルを示す波形図である。 呼吸数処理システムによって行われる動作の例を示すフローチャートである。 表示デバイスと通信する患者着用センサを含む呼吸数処理システムの一例を示す。 呼吸数処理システムを実装するために使用され得るコンピューティングシステムの一例を示すブロック図である。 呼吸数処理システムを実装するために使用され得るホストシステムを描写するコンピューティングシステムの一例を示すブロック図である。

様々な図面における同様の参照番号及び名称は、同様の要素を示す。
図１は、呼吸数処理システム１００の一例を示すブロック図である。システム１００は、電子コンポーネント、例えば、呼吸数処理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。いくつかの実施態様では、システム１００の一部分が、ＥＣＧ波形、心拍数、呼吸数、酸素飽和度、血圧、体温、及び脈拍数などの生理学的バイタルサインデータを継続的に収集することができる患者監視デバイスに含まれる。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号明細書に記載されるセンサアセンブリなどの周辺デバイスと接続する他のセンサアセンブリが含まれ、これらの開示は、全体が参照により本明細書に援用される。いくつかの実施態様では、システム１００の部分は、胸部センサ、指先プローブ、耳たぶプローブ、又は非観血式血圧（ＮＩＢＦ）バンドなどの１つ又は複数の周辺デバイスから受信した信号を使用して生理学的バイタルサインデータの解析及び表示を行う監視ステーションに含まれる。監視ステーションの例は、ベッドサイドモニタ及び中央サーバステーションを含み、これらも米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されている。

システム１００は、胸腔端間に高周波低振幅電流を注入し、電流注入から生じた電圧を測定し、注入された電流及び測定された電圧からインピーダンス（抵抗及び位相オフセットの大きさ）を導出するセンサ１０２を含む。電流は、肺が膨らむにつれて胸を流れにくくなるため、肺の体積が大きくなるにつれて抵抗が大きくなる。センサ１０２は、例えば、患者の胸に貼り付けることができる。

センサ１０２からの生のインピーダンス信号は、高周波雑音及び低周波アーチファクトを含む場合があり、これらは比較的大きいが、大抵（例えば、生理学的限界及び慣習によれば、公称で５～６０の１分当たりの呼吸数（ＢｒＰＭ）、又は０．０８３３Ｈｚ～１Ｈｚの）呼吸率に関連する予想周波数帯域の外に存在する。したがって、ローパスフィルタ１０４及びハイパスフィルタ１０６をインピーダンス信号に適用することによって、アーチファクトを阻止することができる。

生のインピーダンス信号は、５０Ｈｚ及び６０Ｈｚの送電線ＥＭＩ生成物とともに、通常１．５Ｈｚを超える疑似雑音成分を含む高周波アーチファクトを含み得る。例えば、３３．３３…Ｈｚのインピーダンス信号サンプルレートＦ_{ｓ＿ｉｍｐ}を有する実施形態の場合、それらのＥＭＩ生成物は、エイリアシングに関係した周波数折り重ね効果により、１６．６６…Ｈｚ及び６．６６…Ｈｚで生じる。これらのアーチファクトは、様々な段が信号通過帯域にマッチし、特にＥＭＩ生成物を阻止するように設計された、ローパスフィルタ１０４のカスケードを適用することによって、軽減することができる。ローパスフィルタ１０４は、計算効率の良いスケーリングされた整数カーネルを使用して実装することができる。米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されるスケーリングされた整数カーネルは、スケールパラメータｗ_ｐ及び次数パラメータＮ_ｉを有する伝達関数：

を用いて移動平均ローパスを行うことによって、効率的にローパス動作を実現することができる。フィルタカーネルのスケール及び次数の設定により、具体的な設計基準が満たされる。

関心最高周波数、例えばこの場合、１．０Ｈｚに設定された－６ｄＢコーナ周波数を有するローパスを配置することによって、信号帯域幅をマッチさせることができる。スケールパラメータは、式ｗ＝ｒｏｕｎｄ（Ｆ_{ｓ＿ｉｍｐ}＊ｋ_{６ｄＢＮｕｌ}／Ｆ_６ｄＢ）に従って設定されてもよく、式中、ｋ_{６ｄＢＮｕｌ}は、カーネルの第１のヌル周波数に対するコーナ周波数の比率を確立するために数値的に決定され、カーネルの次数Ｎ_ｉに依存する。例えば、Ｎ_ｉ＝２の次数は、特にＥＭＩ阻止段と組み合わせて、許容できる遷移シャープネス及び帯域外阻止を提供するように決定されてもよく、そのため、ｋ_{６ｄＢＮｕｌ}＝０．４４２９５である。

ＥＭＩアーチファクトは、式ｗ＝ｒｏｕｎｄ（Ｆ_{ｓ＿ｉｍｐ}／Ｆ_ｎｕｌｌ）に従ってスケールパラメータを設定することによって実現される、カスケード接続された２つのフィルタカーネル（各フィルタカーネルが、２つのＥＭＩ周波数の一方にそれぞれ配置された第１の応答ヌルＦ_ｎｕｌｌを有する）を適用することによって軽減することができる。一次カーネルは、応答ヌルが、それらのヌル周波数で完全減衰を提供するので、ＥＭＩ阻止に使用されてもよい。

上記の導出に基づき、インピーダンス信号サンプリング周期Ｔ_ｓ＝３０ミリ秒の場合、各ローパスフィルタ段のパラメータの例は、以下の通りである。

ハイパスフィルタ１０６は、ローパスフィルタリングされたインピーダンス信号に適用される。ハイパスフィルタ１０６は、生のインピーダンス値によって導入されるＤＣ付近の大きなオフセットを除去し、それにより、信号は、ゼロベースラインを中心とし、より低い公称呼吸数バンドエッジ（１２秒の呼吸間隔に対応した５ＢｒＰＭ又は０．０８３３Ｈｚ）より下で現実的な量と同等の低周波アーチファクトも阻止する。時間スケールのサイズを所与として、ハイパスフィルタ１０６がフィルタの固有の群遅延によるシステムのタイムラグを最小限に抑えるように最小位相応答が選ばれてもよい。再帰形式のＩＩＲフィルタトポロジーの使用は、メモリ効率の良いフィルタアーキテクチャをもたらし得る。二次応答は、良好な安定性及びストップバンドにおける十分な阻止を提供するため、選ばれてもよい。ハイパスフィルタ１０６は、以下のアナログ領域伝達関数に従って指定される：

式中、ω_ｃは、コーナ周波数（ラジアン／秒単位）を制御し、Ｑは、コーナにおけるフィルタの共振を制御する。インパルス応答のリンギングを実質的に最小限に抑えつつ、通過帯域における応答平坦性及びコーナにおける応答シャープネスを最大にするために、Ｑ＝０．７２０の値が選ばれてもよい。Ｑのこの値の場合、式ω_ｃ＝２πｋ_Ｑｆ_ｃは、係数ｋ_Ｑ＝１．３２５を用いて周波数ｆ_ｃにおけるフィルタの－６ｄＢ点を設定する。

このモデルは、形式：
ａ_０ｙ_ＨＰ（ｎ）＝ｂ_０ｘ（ｎ）＋ｂ_１ｘ（ｎ－１）＋ｂ_２ｘ（ｎ－２）－ａ_１ｙ_ＨＰ（ｎ－１）－ａ_２ｙ_ＨＰ（ｎ－２）
の二次差分方程式を使用してデジタルに実装されてもよく、式中、ｘ（ｎ）及びｙ_ＨＰ（ｎ）はそれぞれ、サンプル時間ｎにおけるハイパスフィルタ１０６の信号の入力及び出力である。フィルタ応答は、係数ａ_ｉ及びｂ_ｊによって決定される。双一次変換が、特に通過帯域及び遷移帯域において、アナログフィルタ応答の非常に近いマッチングを提供し得ることから、アナログモデルを近似するデジタルフィルタを作成するために、双一次変換が用いられてもよい。結果として生じるデジタルフィルタ係数の例は、以下の通りである。

ハイパスフィルタ１０６の出力は、呼吸数を推定するために使用される、フィルタリングされたインピーダンス信号ｓ（ｎ）である。フィルタリングされたインピーダンス信号ｓ（ｎ）は、呼吸に応答してインピーダンス波動（波）を示す明瞭なゼロを中心とした波形を提供するために、それ自体がディスプレイ１１８上に表示されてもよい。

フィルタリングされたインピーダンス信号ｓ（ｎ）は、フィルタリングプロセスによって改善されるが、依然として、生のインピーダンス示度において観察されるステップ変化による時折のアーチファクトを含み得る。これらのステップ変化は、平均生インピーダンス値の百分率としてほどほどに小さいかもしれないが、それでもなお、呼吸による比較的小さなインピーダンス変動よりも１桁大きくなり得るため、観察される信号に対する比較的大きなスパイクとして上記のフィルタリング後に生じ得る。さらに、インピーダンス変動の振幅は、数個の呼吸サイクルの間、２又は３（以上）倍に、平均よりもはるかに大きくなり、振幅過渡現象がもたらされることが時折観察される。これは、例えば、会話中の休止の間に、又は呼吸の短い休止後に、深呼吸に関連して生じ得る。どちらの場合も、大きな過渡状態が、状況によっては、呼吸率推定プロセスにおいて解析ウェーブレットバンク１１０を過度に励磁する可能性があり、これは、かなりの時間（例えば、過渡現象のサイズに応じて数十秒以上）、呼吸率処理の不正確さ又は完全な消失をもたらし得る。

これらのタイプの過渡現象は、実際には、何らかの形態の振幅制御によって軽減することができる。いくつかの実施態様では、これは、１）適応閾値を生成するために局所平均信号振幅の推定及び追跡を行い、次に、２）絶対偏位をゼロから何れの方向にも上記閾値に制限することによって信号をクリップする振幅処理ユニット１０８を用いた制御された信号クリッピングによって達成される。スパイク過渡現象は時間的に比較的短いため、このようなクリッピングは、それらのエネルギーを減少させ、結果として、解析ウェーブレットバンク１１０におけるそれらの励磁を軽減するように働く。また、クリッピングは、周期性情報を依然として保持しつつ、増加した振幅波の過剰な励磁電力を制限するため、振幅過渡現象全体を通して中断することなく呼吸率処理を継続することが可能になる。

信号振幅推定は、一般に信号の定常振幅に従うが、過渡状態に関連する振幅の急な大きな上方変化に対して比較的反応が遅いクリッピング閾値を生成する。この閾値に基づくクリッパは、定常状態レベルに比較的速く回復しつつ、過渡現象の大部分をクリップする。

いくつかの実施態様では、信号振幅追跡は、一般にロバスト性を有し、即時に効率的に動作する非線形平均化（ＮＬＡ：ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ａｖｅｒａｇｉｎｇ）プロセスを用いて実現することができる。まず、生の振幅信号が、サンプルごとに、フィルタリングされたインピーダンス信号ｓ（ｎ）の絶対値を取得することによって生成され、それに対して、局所時間平均振幅推定を生成するために非線形再帰フィルタが適用される。ＮＬＡプロセスの基本ブロック演算は、入出力の観点から、以下の非線形差分方程式によって特徴付けられる：
ｙ（ｎ）＝（１－ａ_ｎ）ｘ（ｎ）＋ａ_ｎｙ（ｎ－１）
式中、
サンプルインデックスｎごとに、ｘ（ｎ）＝瞬時／生信号振幅推定；
ｙ（ｎ）＝信号のフィルタリングされた振幅推定；及び

ＮＬＡブロックは、インピーダンス信号のサンプルｎごとに一度、出力ｙを更新する。現サンプル出力値ｙ（ｎ）は、前のサンプル出力値に減衰係数ａ_ｎ（０＜ａ_ｎ＜１）を掛けたものと、現サンプル入力値ｘ（ｎ）に相補係数（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）（１－ａ_ｎ）を掛けたものとの和である。所与のフィードバック係数ａ_ｎに関して、ＮＬＡブロックは、ＤＣで単位利得を有する一次フィードバックローパスフィルタの形をとる。そのため、出力ｙ（ｎ）は、一般に、振幅信号ｘ（ｎ）の局所平均と見なすことができ、この平均は、直近の過去の値にとって代わる。フィードバック係数ａ_ｎの値は、平均化の時間長さ、ひいては、ａ_ｎが単位元に近づくにつれて整定に時間がかかる、ステップ関数入力に応答した出力の整定時間を決定する。

ＮＬＡブロックの過渡阻止作用は、ａ_ｎの値を入力値と出力値の関係に依存させることによって生じる。入力振幅値ｘ（ｎ）が平均振幅ｙ（ｎ）以上であるとき、フィードバック係数ａ_ｎは、上昇値ａ_ｒを取り、入力振幅が平均振幅を下回るとき、フィードバック係数ａ_ｎは、下降値ａ_ｆを取る。上昇係数を下降係数よりも単位元に近くすることによって、フィルタは、局所平均を上回る入力振幅に対して、よりゆっくりと応答するように作られるため、瞬時入力信号振幅の大幅な又は速い上昇に対する追跡感度が低下する。同様に、下降係数は、信号消失の検出を容易にするのに十分なほど短い整定時間のために設定される。定常状態下の信号振幅追跡の挙動は、一般に、上記２つの係数に対応した整定時間の平均に従う。

ｚ面へのｓ面極のインパルス不変マッピングにより、デジタルフィードバック係数ａ_ｎは、

に従って、一次アナログローパスフィルタの（秒単位で表現される）アナログ時定数τ_ｎに関係し、式中、Ｔ_ｓは、インピーダンス信号のサンプリング周期（同様に秒単位）である。したがって、フィルタ出力は、信号振幅のステップ変化後に、公称で約５・τ_ｎ秒で整定することが予期できる。したがって、上昇及び下降フィードバック係数ａ_ｒ，ａ_ｆは、秒の物理単位の対応する上昇及び下降時定数τ_ｒ，τ_ｆにそれぞれ割り当てられる。

上昇及び下降時定数の適切な設計は、大きな上方過渡現象の阻止、小さな上方振幅変動の過剰な阻止を行わない定常振幅状態中の円滑な追跡、及び信号消失に応答した迅速な下方追跡を最適化する。良好な振幅追跡性能は、前のブロックの出力ｙが次のブロックの入力ｘに結び付けられるように共に連結されたＮＬＡブロックの３つの段のカスケードを使用して取得することができる。この場合、このチェーンの第１のブロックの入力ｘは、フィルタリングされたインピーダンス信号ｓ（ｎ）の生の絶対値であり、このチェーンにおける最後のブロックの出力ｙを使用することによって、ａＥｓｔ（ｎ）＝ｋＡｃｌｐ・ｙ（ｎ）に従って、追跡振幅推定が生成され、式中、ｋＡｃｌｐは、最適クリッピングレベルに対応するためのスケールファクタである。設計パラメータの最適値の例は、以下の通りである。

この例に関して、時定数τ_ｒ，τ_ｆの値は、ＮＬＡブロックの全３つの段に対して同じであることに留意されたい。初期化では、振幅追跡値は、ゼロにリセットされ、定常状態レベルにまで上昇しなければならず、これは、上昇時定数τ_ｒの比較的大きな値による過度の時間がかかり得る。定常状態への初期整定を加速するために、リセット後に、時定数は、例えば１０秒の初期化期間中、τ_ｆに保持される。

フィルタリングされたインピーダンス信号ｓ（ｎ）は、以下のルールに従って、追跡振幅推定と比べてクリップされる（サンプルｎごとに操作される）：

これにより、呼吸数を推定するために使用される振幅正規化インピーダンス変動信号ｓ_ｃ（ｎ）が生成される。
追跡振幅推定を使用して、呼吸率（ひいては、その推定）が明確に定義されない状況、例えば、リード線の外れ、息を止めること、及び無呼吸と一致した信号振幅の消失を検出することができる。信号消失は、一般に、測定値ａＥｓｔ（ｎ）の急降下として示され、最低値は、電気的雑音又は疑似インピーダンス変動による背景アーチファクトによって制限される。この状態を決定するための閾値は、静止状態中に生じる典型的レベルと、活発な呼吸状態中に生じる典型的レベルの中間に設定することにより、これらの状態を区別するマージンを最大にしてもよい。次に、一般にこの閾値を上回る振幅レベルに対してアサートされ、この閾値を下回る振幅レベルに対してデアサートされるフラグｆ_ｓｉｇが、呼吸率処理の信号レベルを認定するために使用されてもよい。

測定値が認定閾値領域をゆっくりと、及び／又は小さなリップルが重ねられた状態で移動する場合、認定フラグのチャタリングが生じ得る。これは、閾値にヒステリシスを加えることによって（例えば、閾値を認定状態に逆相関させることによって）軽減することができ、その結果、上方に向かう閾値及び下方に向かう閾値にそれぞれ対応する２つの閾値ｔｈｒ_Ｕ，ｔｈｒ_Ｄがもたらされる。また、様々な処理段階に存在するタイムラグにより、信号品質の表示が時間的にシステムの出力と一致するように、時間遅延がフラグのアサーション及びデアサーションに加えられてもよい。状態機械を用いて信号認定プロセスを実施することによって、両目標を達成することができる。

状態定義及び状態遷移ルールの例は、以下の通りである。

振幅認定のパラメータ値の例は、以下の通りである。

閾値及び遅延時間は、実験データに基づいて経験的に決定されてもよい。関連するフラグがアサートされたときのみ好ましい信号状態を保証するべく、信号状態の悪化前にフラグのデアサーションを生じさせ、信号状態の復元後にフラグの再アサーションを生じさせるように、フラグ状態ごとの遅延が選ばれてもよい。

信号認定フラグｆ_ｓｉｇは、好ましくない信号状態中の疑似の又は誤った呼吸率出力の表示を抑制する手段として、出力インタフェース１１６に提示されてもよい。信号認定フラグｆ_ｓｉｇは、無呼吸の検出に利用することができる。リード線の外れによる信号消失は、（例えば、範囲外値状態を示す生のインピーダンスを用いた）接触消失の検出により、無呼吸による信号消失と区別することができる。したがって、無呼吸は、リード線接触が損なわれていない状態で信号認定フラグｆ_ｓｉｇが偽であるときに検出することができる。

呼吸率推定プロセスは、米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されるように、埋め込み周期性に基づく率の追跡及び推定を行うための方法に基づいてもよい。この方法は、低計算コストで、正確でロバストな率推定を提供する。この方法は、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載される技術を利用し、それらの技術を拡張して、（例えば、１オクターブを超える）広い率範囲にわたり、入力信号の基礎成分の基本率の追跡を可能にする。この例の呼吸率推定プロセスは、５～６０ＢｒＰＭの公称生理学的率範囲（３．５オクターブにわたる範囲）をカバーする。呼吸率推定のために、１／４位相（ＱＰ）空間において、成分の処理及び追跡が行われてもよい。この空間では、測定又はタイミング精度の損失なしに、入力信号が有用情報の点（「有用点」とも呼ばれる）において変化したときに更新が行われる。一般的にＱＰベースの情報更新が行われる頻度は、サンプリング周期ごとに１回生じる信号の更新と比べてはるかに低いため、この「インテリジェントサンプリング」は、大きな計算上の節約につながり得る。

振幅正規化インピーダンス変動信号ｓ_ｃ（ｎ）は、まず、予想呼吸率範囲をカバーする、米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されるような率帯域のセットにわたり信号を解析するために、多帯域解析ウェーブレットバンク１１０を用いて処理されてもよい。帯域出力は、解析成分信号であり、これに対して、成分信号の極値及びゼロ交差を検出するために、ＱＰオブジェクト変換及び処理ユニット１１２によって（米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されるような）ＱＰ変換が適用される。これらの点では、信号における周期性に関連する主要な時間周波数情報更新を含むＱＰオブジェクトが生成される。このプロセスは、ＱＰオブジェクトのストリームのアレイ（成分信号（又は帯域）につき１つのストリーム）をもたらす。次に、ＱＰオブジェクトは、振幅正規化インピーダンス変動信号ｓ_ｃ（ｎ）において識別された（米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されるような）主な周期成分の識別及び追跡を行うために、ＱＰ空間において、ＱＰ周期性追跡ユニット１１４によって処理されてもよい。この成分から、局所平均呼吸率を決定するために、高い時間精度で、その局所周期特性が抽出されてもよい。

解析ウェーブレットバンク１１０は、一般に、隣接して間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過（バンドパス）フィルタのバンクとして設計される。バンクの各帯域通過フィルタは、帯域通過の中心周波数に最も近い周波数に対して最も大きい出力振幅を有する周波数応答に従ってバンク入力信号に存在する周期性に対する量を異ならせることによって応答する。（準）周期成分を含むフィルタバンク入力に適用される信号に関して、ある時点で、その近傍と比べて最も大きい出力振幅を有するフィルタは、それらの信号成分の周波数に最も近い中心を有する周波数帯域である。上記時点における帯域周波数の関数としての帯域振幅のトレーシングにより、それらの関連の周波数において「ピーク」が現れる。これらのピークによってインデックスが付けられる帯域の基礎情報とともに、時間の関数としてこれらの振幅ピークを見つけ出し、追跡することにより、帯域通過フィルタバンクの基礎原理が形成される。帯域通過フィルタを使用する別の利点は、バンクの各フィルタが比較的狭い帯域幅を有するため、関連する周波数成分と比べて一般に高いＳＮＲを有する点である。

フィルタバンクの設計検討事項は、帯域通過フィルタの「Ｑ」（相対帯域幅）によって制御されるシステムのいわゆる「時間周波数フレーム」である。時間周波数フレームに密接に関係しているのは、帯域の周波数間隔である。過剰な帯域オーバーラップは、周波数領域のより細かいサンプリングを表すが、冗長なスペクトル情報を構成し得るもののために、計算の増加という代償を伴う。しかしながら、不十分な帯域オーバーラップは、帯域中心間のクロスオーバ領域における過度の振幅消失をもたらす場合があり、信号のスペクトル表現に「穴」を開け、極端なケースでは、スペクトルピークパターンに曖昧さを残す。より高いＱは、より狭いフィルタ帯域幅を生じさせ、所与の帯域オーバーラップ量に対して、フィルタが周波数的により近く間隔を空けることが可能となるため、周波数分解能の増加がもたらされる。しかしながら、狭いフィルタ帯域幅の実装は、必然的に、時間的により広いインパルス応答を有することを必要とすることにより、時間分解能の低下及び処理待ち時間の増加をもたらし、これは、システムの過剰な応答遅れを引き起こし得る。よって、Ｑの選択は、周波数分解能と時間分解能及び／又は応答時間のトレードオフを表す。

米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されるように、ＱＰ空間における処理は、時間周波数情報が、単に率推定として所与の帯域の中心周波数を使用することによって伝えられるよりも時間及び周波数の両方においてはるかに高い精度で捕捉されることを可能にする。この特性は、厳密に周波数を分解するための帯域中心の中の周波数分解能の要件を緩和することができる。理論上は、入力周期成分の第二高調波から基本波を分離するために、オクターブ当たり最低２つの帯域のみが必要とされるが、実際には、低帯域間応答クロスオーバ損失のために、より多くの帯域が必要とされる。

帯域中心は、長期傾向が監視され得る、及び／又はシステム応答の円滑さが望まれる通常範囲の場合など、呼吸率処理が最大精度を示すべき周波数範囲にわたり、それらの間隔が過剰に疎にならないように分散されてもよい。呼吸率の監視に関して、おおよそ１～２ＢｒＰＭの帯域間隔が、３０ＢｒＰＭまでの生理学的率範囲にわたり所望の応答円滑さを生じさせることができる。過度呼吸に関連する、これを上回る率は、応答円滑さよりも大きな度合いで、より速い応答時間を必要とするため、Ｑは、これらの範囲内でより低く設定されてもよく、その結果、分解能要件が上方の率範囲において緩和されることが可能になる。率範囲全体にわたり完全に対数の帯域間隔を使用することにより、周波数範囲の下端で帯域間隔の過剰圧縮、及び／又は上端で過剰に疎な帯域間隔がもたらされる場合があるが、完全に線形の帯域間隔を使用することにより、逆の好ましくない状態がもたらされる場合がある。ターゲット帯域間隔の曲線は、式：
ｆ_ｎ＝（ｇ_１＋ｎ（ｇ_２－ｇ_１）／（Ｎ_ｂ－１））^ｐ
による、べき乗則に従ってもよく、
式中、

であり、ｆ_０＝５ＢｒＰＭ、ｆ_Ｎｂ＝６０ＢｒＰＭのターゲット率、帯域のターゲット数Ｎ_ｂ＝２４、及びべき乗則ｐ＝１．５である。この分布は、オクターブ当たり平均約７．２帯域、及びオクターブ当たり最低３．４帯域の帯域間隔をもたらす。

解析ウェーブレットバンク１１０は、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されるような解析成分帯域を用いた平行形式コフトゥン・リッチウェーブレット変換（Ｐａｒａｌｌｅｌ－Ｆｏｒｍ Ｋｏｖｔｕｎ－Ｒｉｃｃｉ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を使用して実装されてもよい。スケーリングされた整数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１１０は、スケールパラメータｋ_ｐ，ｃ_ｐ、及び帯域ｐに関する次数パラメータＮ_ｃｐを有するｚ領域伝達関数：

を有する、本明細書ではスケーリングされたコムカーネル（ｃｏｍｂ ｋｅｒｎｅｌ）と呼ばれる追加のカーネルタイプをカーネルカスケードに含み得る。このカーネルの固有の遅延は、Ｄ_ｃｐ＝Ｎ_ｃｐ・ｋ_ｐ・（ｃ_ｐ－１）である。Ｎ_ｃｐ＝１のスケーリングされたコムカーネルの周波数応答は、ＤＣ付近の第１の主ローブにおいてシンク関数によく近似し、その後、スケールパラメータｋ_ｐによって制御される間隔で（具体的には、Ｆ_ｓ／（２ｋ_ｐ）の周波数間隔で（式中、Ｆ_ｓは、サンプリングレートである））周波数にわたりこれらの主ローブを反復するディリクレ関数である。値ｋ_ｐは、スケーリングされた差分カーネルに関する式に出現するのと同じスケーリング値ｋ_ｐに設定されてもよい。これは、スケーリングされた差分の第１の主ローブに優先して、スケーリングされたコムの第１の反復主ローブを中心に置き、主ローブのピークを中心とした、新しい、より選択的な帯域通過関数を定義する。スケーリングされたコムは、ｃ_ｐ＝２の場合、ヌルが主ローブ中心間の中間にあり、より大きいｃ_ｐの場合、ヌルが相対的に主ローブ中心に近づくようなスケールパラメータｃ_ｐに従って各中心から間隔を空けた各反復主ローブの両側に対する応答ヌルを特徴とする。これらのヌルは、主ローブ帯域幅を狭くする効果があり、効果的に、フィルタのＱを増加させる。また、Ｑは、次数Ｎ_ｃｐの増加とともに増加するため、このカーネルは、それによってＱがさらに制御され得る２つのパラメータを特徴とする。性能は、ｃ_ｐ＝２の場合でさえ、追加されたサイドヌルにより得られるＱの増加が、フィルタの次数だけを増加させることによって類似のＱを得る場合よりも少ないインパルス応答拡張がもたらされる点でさらに改善され得る。一方、次数の増加は、主ローブ画像間の副ローブの高さを減少させるため、次数Ｎ_ｃｐは、第１の通過帯域ヌルを越えてすぐの領域において、ストップバンド阻止を制御するための主な手段となる。

広帯域の観点で観察すると、スケーリングされたコムカーネルは、ＤＣ付近のローブ、及びスケールｋ_ｐによる反復ローブを有して、コムフィルタとして働く。純粋な帯域通過応答を得るために、周波数Ｆ_ｓ／（２ｋ_ｐ）を中心とする、ＤＣを超える主ローブ応答の第１の反復を分離することが望ましい場合がある。スケーリングされた差分カーネルがＤＣにおいて一次応答ヌルを有することから、ＤＣのローブを阻止するために、スケーリングされた差分カーネルが利用されてもよい。次に、スケーリングされた整数カーネルが、第１のものを超える主ローブ画像を阻止するため、及びインパルス応答の全体的な円滑さを提供するために利用されてもよい。ストップバンド阻止の役割におけるこれら２つのカーネルの使用は、実際には高次数を必要としない傾向がある（例えば、次数４が十分な帯域外阻止を提供し得る）。

したがって、帯域通過ウェーブレット応答をプログラムするためのパラメータは、ｋ_ｐ、ｃ_ｐ、Ｎ_ｃｐ、Ｎ_ｄｐ、ｗ_ｐ、Ｎ_ｉｐである。ｐ番目の帯域通過に関して、ｋ_ｐが中心周波数を制御し、Ｑが、（一次的に）ｃ_ｐ、（二次的に）Ｎ_ｃｐ、及びスケーリングされた導関数次数Ｎ_ｄｐの組み合わせによって制御される。パラメータＮ_ｃｐ，Ｎ_ｄｐは、ＤＣ付近のストップバンド阻止を制御し、スケーリングされた整数スケールｗ_ｐ，次数Ｎ_ｉｐは、通過帯域を超えるストップバンド阻止を制御する。

この系統の帯域通過ウェーブレットは、計算効率を良くすることができ、帯域ごとに線形位相応答を特徴とする。米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されるように、ウェーブレットのバンクは、時間周波数変換を行う。この変換は、複数の帯域にわたり時間整合を維持するために、帯域ごとに追加の時間遅延を有して実装されてもよい。変換において帯域間でタイミング情報を維持することは、基礎信号における複数の成分内の特性を抽出するのに役立つが、これを達成することは、より高い率の帯域に増加する待ち時間を加える一方で、バンクにおける最長待ち時間、例えば最低率帯域の待ち時間に対応することを必要とする。最低サポート呼吸率は、５ＢｒＰＭでもよく、この場合、一呼吸当たり１２秒の基本周期を有する。一般的に、帯域ウェーブレットが、それらのインパルス応答において数サイクルオーダでサポートするため、これは、より高い帯域に対して大きな遅れを与える。目標は、過度呼吸の突然の発症中などの急激に増加する呼吸率に対する高速応答を提供するためにできるだけ少ない待ち時間で、呼吸率の（単一）基本成分のみの周波数を推定することである。したがって、解析ウェーブレットバンク１１０は、各帯域がそれ自体のウェーブレット構造の固有の遅延のみを示すように、帯域間の時間整合なしに、つまり追加される遅延要素なしに実装されてもよい。これによって生じるバンク１１０の特性は、固有の遅延が、帯域中心周波数及び／又は率の増加とともに一般に減少することである。

次に、フィルタバンクのＱが、所望の帯域間オーバーラップ点、すなわち、所与の帯域の振幅応答が次の隣接帯域の振幅応答と交差する点への、振幅応答ピークと比べた振幅の急降下に従って設定されてもよい。単一の一次周波数成分を分解するために、－６ｄＢ点におけるオーバーラップは、バンクの範囲全体にわたる振幅のカバレッジを保証するのに理論上十分であり、帯域間のカバレッジの「穴」によって生じる振幅曖昧さを防ぐ。いくつかの実施態様では、オーバーラップの余分なマージンが、解析バンクに関して、帯域間の遷移におけるある程度の平滑化を提供するために実装される。オーバーラップ点は、依然として大きな選択度を維持しつつ、円滑なカバレッジを保証するために、公称で－１ｄＢ（最小値－１．３ｄＢ）に配置されてもよい。

上記の記述及び導出ごとに、並びにインピーダンス信号について前に指定したようなサンプリング周期に関して、解析ウェーブレットバンク１１０の帯域通過ウェーブレットが以下の設計パラメータを使用して実装されてもよい。

値Ｆ_Ｃｐ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る帯域の中心周波数である。所望の率範囲のフルカバレッジは、２４個の帯域で達成され得る。完全に対数的に間隔を空けた帯域の場合、帯域のＱパラメータが一定に保たれる（いわゆる「一定Ｑ」バンクが生じる）場合、帯域クロスオーバ点が正規化される。このバンクにおける帯域間隔は対数ではなく、むしろ超線形であるため、帯域クロスオーバ点の規則性を維持することは、（最良帯域クロスオーバ特性のために経験的に決定された）周波数軸に沿って適切な位置に配置された点における特定のＱパラメータを増加させることを必要とし得る。したがって、様々なスケールに関するいくつかの代表的応答が、バンクの特定のＱごとに１つ存在する。

図２Ａ～２Ｃは、それぞれ帯域１、９、及び１７（具体的には、バンクにおいて特定のＱを有する帯域の範囲ごとの各最低周波数解析ウェーブレット帯域）に関するインパルス応答を示す例示的プロット２００，２０２，２０４である。これらのウェーブレットに関して生じる時間領域インパルス応答は、３～５サイクルの有効時間長さを特徴とするため、局所周期挙動に対して非常に良好な時間分解能を表す。これらのプロットごとに、最大時間振幅点が単位元に正規化され、ｘ軸は、サンプルを単位とした時間である。ウェーブレットは解析に関するので、インパルス応答は複素数値である。「ｒｅａｌ」及び「ｉｍａｇ」トレースは、それぞれインパルス応答の実数部及び虚数部である。「ｍａｇ」トレースは、各時点における瞬時複素数の大きさである。図２Ｄは、下記の補償後の解析ウェーブレットバンクの実数部の周波数応答を示す例示的プロット２５０である。

フィルタバンクにわたり相対応答の校正を確実にするために、帯域出力信号が、帯域中心において単位利得に正規化されてもよい。校正係数Ａ_ＮＲ，Ａ_ＮＩは、中心周波数Ｆ_Ｃｐで（それぞれ）実数部及び虚数部振幅応答を評価し、逆数を得ることによって決定される。いくつかの実施態様では、実数及び虚数フィルタ出力が、それぞれの校正係数によって乗算され、校正されたフィルタバンクが得られる。したがって、各対応帯域の校正係数は以下の通りである。

図１を参照して、ＱＰオブジェクト変換及び処理ユニット１１２は、解析ウェーブレットバンク１１０から受け取った各成分信号に関するＱＰ転移を検出する。図３は、１つの成分信号の１サイクルが、Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤとラベル付けされた４つの１／４位相に分割される一例を示す波形３００である。この成分信号は、正方向及び負方向ゼロ交差、並びに成分信号の正及び負ピークなどの特定の固有の特徴に従って分割され、いくつかの実施態様では定義される。これらの固有の特徴は、以下の表形式に示される。

図１を再び参照して、ＱＰオブジェクト変換及び処理ユニット１１２は、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されるように、各ＱＰ転移において、（例えばデータフィールドにおいて）ＱＰ属性を収集するＱＰオブジェクト（例えば、データ構造）を生成する。呼吸率推定のために、ＱＰオブジェクトは、基礎成分に関する帯域のインデックスとともに、ＱＰ検出の時点における、（位相ラベルＬ_ＱＰによって示される）位相値、時間値ｔ_ＱＰ、及び成分振幅ａ_ＱＰを含む。複数の帯域にわたり現時点の現ＱＰをアレイにまとめることにより、帯域によってインデックスが付けられ、あらゆる帯域のあらゆるＱＰオブジェクトの更新時にも更新されることで、（米国特許第７，７０６，９９２号明細書による）ＱＰ状態更新（ＱＰ Ｓｔａｔｅ Ｕｐｄａｔｅ）を含む、ＱＰ状態ベクトルが生成される。この状態ベクトルに含まれる、集結された時間周波数情報は、主な周波数成分の識別及び追跡、並びにそれらの瞬時周波数及び振幅の高精度推定を可能にするための基礎を成す。

呼吸率推定は、具体的にはＱＰ状態更新時に更新を行う全てのＱＰオブジェクト（帯域）に関して、各ＱＰ状態更新において、率成分のアトミック周期を計算することに基づく。米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されるように、この推定は、あるＱＰオブジェクト更新と次のＱＰオブジェクト更新（すなわち、ＱＰオブジェクト転移）との間の時間差及び位相差を計算することに基づくため、これは、基礎周波数成分の周期に関する情報を高精度で生じさせる。所与のＱＰオブジェクト更新に関するアトミック周期推定は、以下のように表現することができる。

ＴＲ_ＱＰ＝ｄＴ_ＱＰ／（６０・ｄＰ_ＱＰ）
値ＴＲ_ＱＰは、１サイクル当たりの分（一呼吸当たりの分）単位のアトミック呼吸周期に相当する。値ｄＴ_ＱＰは、前のＱＰオブジェクト更新から現在のＱＰオブジェクト更新への秒単位の時間間隔に相当する。値ｄＰ_ＱＰは、前のＱＰオブジェクト更新から現在のＱＰオブジェクト更新へとトラバースされた１／４位相ラベルの数に関連する位相値の進みに相当し、以下の表に従って評価される。

トラバースされたＱＰ位相ラベルの数は、米国特許第７，７０６，９９２号明細書によれば、現在のＱＰオブジェクト転移のサイクルシーケンス…Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ａ…に沿って生じる増分に相当する。基本的な位相進み（例えば、１のラベル増分）は、群を抜いて最も一般的な位相変化である。ゼロの位相変化は、可能性は低いが、雑音又は過渡現象中、特にスタートアップ時に起こり得る。－１又は２の位相ラベル変化は、典型的には信号の過渡現象に関連した、或いはより一般的には、信号の有意な周期成分から離れて位置する帯域で生じるため、低相対帯域振幅及び／又はＳＮＲを示すＱＰオブジェクト更新に関連した、突然の位相反転の場合に同様に起こり得る。次に、アトミック呼吸周期推定ＴＲ_ＱＰは、ＱＰ位相ラベルが変化し、ｄＰ_ＱＰがゼロより大きい帯域の各ＱＰオブジェクト更新において更新されてもよい。

安定したＱＰ統計値を生成するために、ＱＰ振幅及びアトミック周期は、それぞれ、ＱＰ空間で動作するスケーリングされた整数カーネルによって平滑化されている。整数スケールは、基礎ウェーブレットスケールの１サイクルに自然にマッチするように４つのＱＰに設定されてもよい。一次のスケーリングされた整数カーネルは、この段階で十分な平滑化を提供し得る。平滑化動作は、関連のＱＰオブジェクト更新で各帯域に関して評価された瞬時成分振幅ａ_ｉｎｓｔ及び瞬時呼吸周期ＴＲ_ｉｎｓｔの推定をもたらす。次に、これらの推定は、帯域ごとにＱＰ状態ベクトルに付け加えられ、共に各ＱＰ状態更新において同様に更新される瞬時振幅ベクトル及び瞬時呼吸周期ベクトルが生成される。

各ＱＰ状態更新において、複数の帯域にわたり取得された関連の平滑化された瞬時振幅の現在の状態が、ＱＰ振幅スペクトルを形成する。呼吸率入力信号の波動から生じた局所周期成分は、基礎成分の周期の近傍に中心周波数（中心周期）を有するそれらの帯域を励磁する傾向がある。したがって、所与のＱＰ時点のＱＰ振幅スペクトルは、一般に、それらの対応する帯域インデックスでピークを示す（主な成分が主（又は最高振幅）ピークを示す）。呼吸信号波形のフーリエ級数特性（具体的には、級数における高調波の振幅）の観察は、実際には、級数における基本成分が、常に最高振幅を有する傾向があるため、主な周期成分として現れることを示す。この特性は、呼吸信号波形が上述のクリッピングプロセスを受けている場合でも当てはまる傾向がある。基本成分の周期も信号波形のサイクル周期に相当するため、ＱＰ振幅スペクトルの最高振幅を有する帯域は、結果として、基礎周期信号波形の基本率成分に関連する。

したがって、ＱＰ周期性追跡ユニット１１４は、各ＱＰ状態更新において以下のステップを行う。
●ＱＰ振幅スペクトルにわたり最大振幅を見つけ出すことによる主帯域の選択、
●最大振幅帯域もＱＰオブジェクト更新を経験した場合、
〇追跡更新にフラグをつけること、
〇追跡帯域インデックスを主帯域のインデックスで更新すること、
〇瞬時追跡振幅ａ_{ｔｒＩｎｓｔ}を主帯域の瞬時振幅ａ_ｉｎｓｔで更新すること、及び
〇瞬時追跡呼吸周期ＴＲ_{ｔｒＩｎｓｔ}を瞬時呼吸周期ＴＲ_ｉｎｓｔで更新すること。
したがって、瞬時追跡呼吸周期推定値ＴＲ_{ｔｒＩｎｓｔ}は、１／４位相処理に従って局所サイクルごとに４回更新される、１サイクル当たりの分で、呼吸信号波動の瞬時周期を表す。

統計ベースの平滑化フィルタ１１５を瞬時追跡呼吸周期推定値ＴＲ_{ｔｒＩｎｓｔ}に適用することによって、呼吸間隔の平滑化移動推定ＴＲ_ｅｓｔを生成することができる。平滑化フィルタ１１５は、あらゆる残りの大きな範囲外の過渡偏位を最終出力から除去し、一般に出力示度を安定させるように設計される。平滑化時間Ｔ_ｓｍ＝１０秒は、タイムラグを可能な限り小さく維持しつつ、許容可能なレベルの平滑化を生じさせることができる。いくつかの実施態様では、平滑化フィルタ１１５までの処理待ち時間は、合計約４サイクル（解析ウェーブレットバンク１１０における約３サイクル＋ＱＰのＭＡプロセスにおける１サイクル）、又は１２ＢｒＰＭの公称呼吸率（５秒の呼吸周期）の場合、約２０秒になる。これにより、臨床診療と一致する３０秒の公称システム待ち時間がもたらされる。

平滑化フィルタ１１５内の平均化は、ＴＲ_{ｔｒＩｎｓｔ}の値を使用して、各追跡更新において更新することができ、これは、現在の追跡更新に先行する（及び現在の追跡更新を含む）間隔Ｔ_ｓｍ秒内で生じ、１サイクル当たりの分で表現される最終呼吸周期推定ＴＲ_ｅｓｔが得られる。最後に、呼吸率推定が、ＢＲ_ｅｓｔ＝１／ＴＲ_ｅｓｔとして評価され、ＢｒＰＭで表現されてもよい。

平滑化フィルタ１１５は、単純移動平均を行うのではなく、純粋な中央値（ｍｅｄｉａｎ）付近の範囲にわたり、百分位数の意味合いにおいて中心値（ｃｅｎｔｒａｌ ｖａｌｕｅ）の平均を取得することによって平滑化された中央値を計算してもよい。中央範囲平均（ｃｅｎｔｒａｌ－ｒａｎｇｅ ａｖｅｒａｇｅ）は、十分に平滑化された出力を経時的に生成することも行いながら、外れ値に対するロバスト性を保持するように選ばれた、中央値の上及び下の四分位範囲におけるそれらの値を含むように設定されてもよい。

呼吸数処理システム１００は、集中治療、手術、回復、緊急病棟、及び病棟環境を含む、患者の呼吸率が監視されるべき、又は統計的に解析されるべきあらゆる環境において有用となり得る。システム１００は、救急医療において極めて重要であり、また、呼吸器疾患又は心臓疾患のある患者にとって非常に有用な、継続的かつ即時の呼吸率の値を提供することができる。

図４は、呼吸数処理システムによって行われる動作４００の例を示すフローチャートである。動作４００は、図１のシステムなどの１つ又は複数のコンピュータのシステムによって行われてもよい。動作４００は、上述した詳細を含んでもよい。

４０２では、患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号が受信される。４０４では、雑音を減少させ、ゼロベースラインを中心として信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、受信信号がフィルタリングされる。

４０６では、フィルタリングされた信号の振幅が、閾値に基づいて調整される。閾値に基づいてフィルタリングされた信号の振幅を調整することは、フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて閾値を決定することと、閾値に基づいて、フィルタリングされた信号をクリップすることとを含んでもよい。

４０８では、振幅調整された信号が、成分信号に分離され、各成分信号は、周波数制限帯域を表す。振幅調整された信号を成分信号に分離することは、帯域通過フィルタのバンクを使用して信号をフィルタリングすることを含んでもよい。

４１０では、上記成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移が検出される。成分信号の部分位相転移を検出することは、成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含んでもよい。

４１２では、検出された部分位相転移に対応する時間における成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号が上記成分信号から選択される。主な成分信号を選択することは、（ｉ）成分信号の検出された部分位相転移時に、検出された部分位相転移時の成分信号に対応する時間、振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、（ｉｉ）検出された部分位相転移の時間に対応する成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を主な成分信号として選択することとを含んでもよい。

４１４では、検出された部分位相転移に対応する時間における主な成分信号の周波数が決定される。主な成分信号の周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づいてもよい。

４１６では、患者の呼吸数が、決定された周波数に基づいて決定される。患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含んでもよい。
図５は、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されるような、ベッドサイドモニタ、中央サーバステーション、又はモバイルデバイスのディスプレイなどの表示デバイス５０４と通信する患者着用センサ５０２を含むシステム５００を示す。表示デバイス５０４は、患者の情報を表示する。表示デバイス５０４は、患者着用センサ５０２から受信した情報、及び／又は患者着用センサ５０２に関連付けられた患者に関連する情報を含むユーザインタフェース５０６を表示することができる。患者着用センサ５０２は、例えば、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されるような胸部センサでもよい。患者着用センサ５０２は、患者の肌に付着し、血圧、体温、呼吸数、身体インピーダンス、血液酸素化、（ＥＣＧによる）心拍リズム、及び心拍数などの様々な患者のバイタルサインを記録するための接触子を含んでもよい。

患者着用センサ５０２は、例えば、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ、又はセルラープロトコルなどの無線通信プロトコルを使用した無線接続５０８によって、表示デバイス５０４と無線通信することができる。患者着用センサ５０２は、無線接続５０８によって、患者のバイタルサイン情報を表示デバイス５０４に送信することができる。実施態様によっては、患者着用センサ５０２は、表示デバイス５０４への情報の送信に先立って、上記の呼吸数処理などの処理を収集されたバイタルサイン情報に対して行ってもよいが、実施態様によっては、患者着用センサ５０２は、処理された情報の代わりに、又は処理された情報に加えて、生のバイタルサイン情報を表示デバイス５０４に送信してもよい。

表示デバイス５０４は、タッチスクリーン入力を受け取ることが可能なタブレットなどのタッチスクリーンデバイスでもよい。いくつかの実施態様では、表示デバイス５０４は、キーボード、マウス、入力ボタン、又は音声コマンドを認識可能な１つ若しくは複数のデバイスから入力を受け取ることができる。いくつかの実施態様では、表示デバイス５０４は、携帯電話などの、表示デバイス５０４と無線通信するデバイスを使用して制御されてもよい。いくつかの実施態様では、表示デバイス５０４は、直接的なユーザ入力及び／又は出力機能性を含まず、単に、患者着用センサ５０２から受信した生のバイタルサイン情報を処理し、警報状態を検出し、表示デバイス５０４と通信している他のデバイスにアラートを送信し、患者情報を１つ又は複数の中央サーバに送信するための処理デバイスとして機能する「ヘッドレス」デバイスである。このような場合、表示デバイス５０４は、ディスプレイを含まない。

ユーザインタフェース５０６は、患者着用センサ５０２に関連付けられた患者の情報を表示する。例えば、患者着用センサ５０２の電極は、患者の肌と接触し、無線接続５０８によって表示デバイス５０４に伝送され、表示デバイス５０４によって処理され、ユーザインタフェース５０６の一部として表示されるバイタルサイン情報を収集することができる。ユーザインタフェース５０６は、様々なバイタルサイン波及び数値レベルを示す。

例えば、ユーザインタフェース５０６は、患者の呼吸波形５１０、及び患者の数値の呼吸数（ＲＲ）値５１２を示す。呼吸波形５１０及び呼吸数値は、例えば図１～４に関して上記で説明したプロセスに従って決定されてもよい。図示した例では、患者の呼吸数値５１２は、１分当たり１５呼吸である。ユーザインタフェース５０６は、患者の許容可能な呼吸数範囲５１４が、１分当たり８～３０呼吸の範囲内であることを示している。１分当たり１５呼吸の患者の現在の呼吸率５１２が、示された許容範囲５１４内に入っているため、現在、患者の呼吸数に関して警報状態は存在しない。これは、「Ｘ」記号が重ね合わせられたベルのアイコン５１６によって示される。アイコン５１６は、患者の現在の呼吸数が許容範囲内であることを示す。患者の呼吸数が許容可能レベル内にない状況では、アイコン５１６は、警報状態を示すように変化することができる。例えば、「Ｘ」が、アイコン５１６から消えてもよく、警報状態を示すために、アイコン５１６が点灯又は点滅してもよい。さらに、表示デバイス５０４は、患者の警報状態を近くの介護人に警告するために、警報音を出してもよい。いくつかの実施態様では、ユーザインタフェース５０６の他の部分が、点滅或いは他の方法で警報状態を示してもよい。例えば、患者の呼吸数が許容範囲５１４の外にあるときに、表示された呼吸数値５１２が点滅してもよい。いくつかの実施態様では、アイコン５１６（又はユーザインタフェース５０６の他の部分）が、ある特定の警報状態の深刻さを示すために様々な速度で点滅してもよい。例えば、アイコン５１６は、患者の呼吸数が許容範囲から遠く離れるほど速く点滅してもよい。

図６は、上記の動作、データ構造、及び／又はコンピュータ可読媒体６０２に含まれ、中央処理装置（ＣＰＵ）６０４によって実行されるプログラムを実装するコンピュータプログラムを実行するコンピューティングシステム６００の一例を示すブロック図である。ＣＰＵ６０４は、ｘ８６シリーズＣＰＵ又は当該分野で公知の他のＣＰＵでもよい。いくつかの実施態様では、プログラムを実行するための入力は、キーボード６０６によって生じてもよい。いくつかの実施態様では、プログラムを実行するための入力は、マウス、ライトペン、タッチスクリーン、タッチパッド、又は当該分野で公知のその他の入力デバイスなどの周辺デバイスによって生じてもよい。いくつかの実施態様では、記載した動作は、オキシメトリデータの実行及び処理を行うための別のプログラムによって呼び出されてもよい。一旦処理されると、上記の動作、データ構造、及び／又はプログラムを使用して処理されたデータは、ディスプレイ６０８に出力されてもよく、又はインターネット６１０若しくは他の無線通信チャネルを介して別のユーザ端末６１２に送られてもよい。いくつかの実施態様では、出力は、データベース６１４又はオフサイトにある別のデータベースに入れられてもよい。

図７は、いくつかの実施態様では、患者着用センサと通信するための通信モジュール（ＣＯＭＭ）７０２及び関連の通信リンク７０４、アプリケーション命令のセットを含むコンピュータ可読媒体（ＣＲＭ）７０８を含むマイクロプロセッサユニット（ＭＰＵ）７０６、患者データを保存するための関連のストレージモジュール７１０、それによって操作者（例えば、医師、技師、又は患者）がＭＰＵ７０６と対話し、視覚ディスプレイ、聴覚ディスプレイ、キーボード、マウス、タッチスクリーン、触覚デバイス、又は他のインタラクション手段を含み得る人間・コンピュータインタフェース（ＨＣＩ）７１２などのユニット又はモジュールのセットを含み得るホスト７００を示すコンピューティングシステムの一例を示すブロック図である。ホスト７００は、例えば、プリンタ、スキャナ、及び／又はデータ取得若しくは撮像機器などのコンピュータ周辺機器と一般に接続及び／又は通信するための入出力（Ｉ／Ｏ）モジュール７１４、並びにイーサネット（登録商標）及び／又は無線ネットワーク、すなわちＷｉＦｉなどのコンピュータネットワーク上の他のホストと通信するためのネットワーク通信モジュール（ＮＥＴ）７１６も含む。

本開示に記載した特徴は、デジタル電子回路網において、又はコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、若しくはこれらの組み合わせにおいて実装されてもよい。装置は、プログラマブルプロセッサによる実行のために、情報キャリアにおいて、例えば機械可読記憶装置において有形的に具現化されたコンピュータプログラム製品に実装されてもよく、方法ステップは、入力データに対して働くこと、及び出力を生成することによって記載した実施態様の機能を行うための命令のプログラムを実行するプログラマブルプロセッサによって行われてもよい。記載した特徴は、データ記憶システムからデータ及び命令を受信し、データ記憶システムにデータ及び命令を送信するように連結された少なくとも１つのプログラマブルプロセッサと、少なくとも１つの入力デバイスと、少なくとも１つの出力デバイスとを含むプログラマブルシステムに対して実行可能な１つ又は複数のコンピュータプログラムにおいて、有利に実装されてもよい。コンピュータプログラムは、特定のアクティビティを行うため、又は特定の結果を生じさせるために、コンピュータにおいて直接的又は間接的に使用することができる命令のセットである。コンピュータプログラムは、コンパイラ型言語又はインタープリタ型言語を含む任意の形式のプログラミング言語で書かれてもよく、それは、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、若しくは計算コンテキストでの使用に適した他のユニットとしてなど、任意の形式で展開されてもよい。

命令のプログラムの実行に適したプロセッサには、例として、汎用及び専用マイクロプロセッサの両方、並びにあらゆる種類のコンピュータの唯一のプロセッサ、又は複数のプロセッサの１つが含まれる。一般に、プロセッサは、読出し専用メモリ、又はランダムアクセスメモリ、又はその両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサ、並びに命令及びデータを記憶するための１つ又は複数のメモリである。一般に、コンピュータは、データファイルを保存するための１つ又は複数の大容量記憶装置も含み、又はそれらと通信するために動作可能に連結され、このようなデバイスには、内蔵ハードディスク及びリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、並びに光ディスクが含まれる。コンピュータプログラム命令及びデータを有形的に具現化するのに適した記憶装置には、例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、内蔵ハードディスク及びリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、並びにＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む、あらゆる形式の不揮発性メモリが含まれる。プロセッサ及びメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補完されてもよく、又はＡＳＩＣに組み込まれてもよい。ユーザとの対話を提供するために、上記特徴は、ユーザに情報を表示するためのＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタなどの表示デバイス、キーボード、及びそれを用いてユーザが入力をコンピュータに提供することができるマウス又はトラックボールなどのポインティングデバイスを有するコンピュータ上に実装されてもよい。

上記特徴は、データサーバなどのバックエンドコンポーネントを含む、又はアプリケーションサーバ若しくはインターネットサーバなどのミドルウェアコンポーネントを含む、又はグラフィカルユーザインタフェース若しくはインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンドコンポーネントを含むコンピュータシステムにおいて、又はそれらの任意の組み合わせにおいて実装されてもよい。システムのコンポーネントは、通信ネットワークなどの任意のデジタルデータ通信の形式又は媒体によって接続されてもよい。通信ネットワークの例には、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、並びにインターネットを形成するコンピュータ及びネットワークが含まれる。コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを含み得る。クライアント及びサーバは、一般に、互いに遠く離れており、一般的に、説明したようなネットワークを通して対話する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で作動し、互いにクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。

本明細書は、多くの具体的な実施態様の詳細を含むが、これらは、あらゆる発明の範囲又は請求され得る範囲に対する限定と見なされるものではなく、特定の発明の特定の実施形態に特有の特徴の説明と見なされるものである。別々の実施形態の文脈で本明細書に記載された特定の特徴は、単一の実施形態で組み合わせて実装されることも可能である。逆に、単一の実施形態の文脈で記載された様々な特徴が、複数の実施形態で別々に、又は任意の適宜のサブコンビネーションで実装されることも可能である。また、特徴は、特定の組み合わせで機能するとして上記に記載され、最初にそのようなものとして請求されている場合さえあるが、場合によっては、請求された組み合わせの１つ又は複数の特徴が、その組み合わせから削除されてもよく、請求された組み合わせは、サブコンビネーション又はサブコンビネーションのバリエーションに向けられてもよい。

同様に、動作は、図面において特定の順序で示されているが、これは、望ましい結果を得るために、このような動作が、示された特定の順序で若しくは順番に行われること、又は全ての図示された動作が行われることを必要とすると理解されるものではない。特定の状況では、マルチタスキング及び並列処理が有利である。また、上記実施形態における様々なシステムコンポーネントの分離は、全ての実施形態においてそのような分離が必要であると理解されるものではなく、記載されたプログラムコンポーネント及びシステムが一般に単一のソフトウェア若しくはハードウェア製品において統合されてもよく、又は複数のソフトウェア若しくはハードウェア製品へとパッケージ化されてもよいことが理解されるものとする。

このように、発明特定事項の特定の実施形態を説明した。他の実施形態は、以下の請求項の範囲内である。場合によっては、請求項に記載されるアクションは、異なる順序で行われてもよく、それでも望ましい結果を達成することができる。加えて、添付の図面に示されるプロセスは、望ましい結果を達成するために、必ずしも図示された特定の順序又は順番を必要としない。特定の実施態様では、マルチタスキング及び並列処理が有利な場合がある。

Claims (21)

1. 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、
   患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、
   雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として前記信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、前記信号をフィルタリングすることと、
   閾値に基づいて前記フィルタリングされた信号の振幅を調整することと、
   前記振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
   前記成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、
   前記検出された部分位相転移に対応する時間における前記成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を前記成分信号から選択することと、
   前記検出された部分位相転移に対応する前記時間における前記主な成分信号の周波数を決定することと、
   前記決定された周波数に基づいて、前記患者の呼吸数を決定することと、を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
2. 前記振幅調整された信号を前記成分信号に分離することは、帯域通過フィルタのバンクを使用して前記信号をフィルタリングすることを含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
3. 成分信号の前記部分位相転移を検出することは、前記成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
4. 前記閾値に基づいて前記フィルタリングされた信号の前記振幅を調整することは、
   前記フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて前記閾値を決定することと、
   前記閾値に基づいて、前記フィルタリングされた信号をクリップすることと、を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
5. 前記主な成分信号を選択することは、
   前記成分信号の前記検出された部分位相転移時に、前記検出された部分位相転移時の前記成分信号に対応する前記時間、前記振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、
   前記検出された部分位相転移の前記時間に対応する前記成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を前記主な成分信号として選択することと、を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
6. 前記主な成分信号の前記周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づく、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
7. 前記患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
8. 患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、
   雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として前記信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、前記信号をフィルタリングすることと、
   閾値に基づいて前記フィルタリングされた信号の振幅を調整することと、
   前記振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
   前記成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、
   前記検出された部分位相転移に対応する時間における前記成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を前記成分信号から選択することと、
   前記検出された部分位相転移に対応する前記時間における前記主な成分信号の周波数を決定することと、
   前記決定された周波数に基づいて、前記患者の呼吸数を決定することと、を含む、コンピュータ実装方法。
9. 前記振幅調整された信号を前記成分信号に分離することは、帯域通過フィルタのバンクを使用して前記信号をフィルタリングすることを含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
10. 成分信号の前記部分位相転移を検出することは、前記成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
11. 前記閾値に基づいて前記フィルタリングされた信号の前記振幅を調整することは、
    前記フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて前記閾値を決定することと、
    前記閾値に基づいて、前記フィルタリングされた信号をクリップすることと、を含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
12. 前記主な成分信号を選択することは、
    前記成分信号の前記検出された部分位相転移時に、前記検出された部分位相転移時の前記成分信号に対応する前記時間、前記振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、
    前記検出された部分位相転移の前記時間に対応する前記成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を前記主な成分信号として選択することと、を含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
13. 前記主な成分信号の前記周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づく、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
14. 前記患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
15. 患者の胸腔端間のインピーダンスを検出するように構成されたセンサと、
    表示装置と、
    前記センサ及び前記表示装置に連結された１つ又は複数のデータ処理装置と、
    前記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、
    患者の胸腔端間のインピーダンスに対応した信号を受信することと、
    雑音を減少させるとともにゼロベースラインを中心として前記信号を置く１つ又は複数のフィルタを使用して、前記信号をフィルタリングすることと、
    閾値に基づいて前記フィルタリングされた信号の振幅を調整することと、
    前記振幅調整された信号を成分信号であって、各々が周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
    前記成分信号のうちの１つの成分信号の部分位相転移を検出することと、
    前記検出された部分位相転移に対応する時間における前記成分信号の振幅に基づいて、主な成分信号を前記成分信号から選択することと、
    前記検出された部分位相転移に対応する前記時間における前記主な成分信号の周波数を決定することと、
    前記決定された周波数に基づいて、前記患者の呼吸数を決定することと、を含む、システム。
16. 前記振幅調整された信号を前記成分信号に分離することは、帯域通過フィルタのバンクを使用して前記信号をフィルタリングすることを含む、請求項１５に記載のシステム。
17. 成分信号の前記部分位相転移を検出することは、前記成分信号の正方向ゼロ交差、負方向ゼロ交差、正ピーク、及び負ピークを検出することを含む、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記閾値に基づいて前記フィルタリングされた信号の前記振幅を調整することは、
    前記フィルタリングされた信号の平均振幅に基づいて前記閾値を決定することと、
    前記閾値に基づいて、前記フィルタリングされた信号をクリップすることと、を含む、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記主な成分信号を選択することは、
    前記成分信号の前記検出された部分位相転移時に、前記検出された部分位相転移時の前記成分信号に対応する前記時間、前記振幅、及び位相を表す値を含むデータオブジェクトを生成することと、
    前記検出された部分位相転移の前記時間に対応する前記成分信号用に生成されたデータオブジェクトに含まれる振幅値に基づいて、最高振幅を有する成分信号を前記主な成分信号として選択することと、を含む、請求項１５に記載のシステム。
20. 前記主な成分信号の前記周波数を決定することは、部分位相転移間の時間差及び位相差を決定することに基づく、請求項１５に記載のシステム。
21. 前記患者の呼吸数を決定することは、ある期間にわたる平均呼吸数を決定することを含む、請求項１５に記載のシステム。

Images