JP2023502854A - 電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及び装置に係り、より詳細には、一つのモニタリング装置を用いて機械的換気治療過程での肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングし、機械的換気治療過程でリアルタイム変化する複数の血流力学診断変数の情報を提供することができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムに関する。本発明は、胸、首、腕、脚などのいずれの部位でも選択的に血管を電気インピーダンス断層撮影し、一回拍出量、心拍出量、抹消血管抵抗などを含む血流力学診断変数をモニタリングすることが可能となる。また、本発明は、同一のモニタリング装置を用いて肺弾性データ、呼吸遅延データなどを含む肺の領域別状態変数をリアルタイムでモニタリングすることができる。【選択図】図１

Description

本発明は、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及び装置に係り、より詳細には、一つのモニタリング装置を用いて機械的換気治療過程における肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングし、機械的換気治療過程でリアルタイム変化する複数の血流力学診断変数の情報を提供することができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムに関する。

この部分に記述された内容は、単に本実施形態についての背景情報を提供するだけであり、従来技術を構成するものではない。

現在、重症患者の治療過程で血流力学診断変数を観察するために、熱希釈法（Ｔｒａｎｓｐｕｌｍｏｎａｒｙ Ｔｈｅｒｍｏｄｉｌｕｔｉｏｎ：ＴＰＴＤ）と動脈血圧波形分析法（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＰＣＡ）を使用する。熱希釈法と動脈血圧波形分析法は、被験者の中心静脈と動脈にカテーテルを挿入して観察する侵襲的方法である。

熱希釈法は、温度指示薬を被験者に注入し、温度変化を計測する際に血流量を測定する方法であって、一回測定に１分以上の時間が必要であり、繰り返し測定回数が制限されるという問題がある。

動脈血圧波形分析法は、最大血圧（収縮期血圧）と最小血圧（拡張期血圧）を含む動脈血圧波形を測定し、末梢血管抵抗を予測して血流力学診断変数を計算する。このとき、末梢血管抵抗予測による誤差が発生する。また、動脈血圧波形分析法は、一回測定に２０秒程度の時間が必要であるという問題がある。

これとは異なる非侵襲的方法としては、重症患者の血流力学診断変数を観察するための方法であって、胸に複数の電極を貼り付け、バイオインピーダンス又はバイオリアクタンス信号を測定する非侵襲血流力学モニタリング方法がある。

韓国公開特許第１０－２０１４－００５８５７０号（発明の名称：血流力学監視方法及びシステム）は、対象者の血流力学を監視するシステムであって、少なくとも一つの出力電気信号を提供し、前記出力信号を対象者の器官に伝達するように構成された信号発生システムと、前記出力電気信号に応答して、器官から感知された入力電気信号を受信し、前記出力信号を用いて前記入力信号を変調して前記入力信号の同相成分及び直角相成分を提供するように構成される復調システムと、前記同相分及び前記直交相成分に基づいて血流力学を監視するように構成された処理システムと、を含む、対象者の血流力学を監視するシステムを開示している。

韓国公開特許第１０－２０１４－００５８５７０号は、非侵襲血流力学モニタリング方法であるが、測定信号が心臓の血流だけでなく、呼吸、内部臓器の移動、被験者の動きなどの様々な原因によって影響を受けるという問題がある。すなわち、韓国公開特許第１０－２０１４－００５８５７０号は、測定信号から血流成分のみを抽出することが難しいという問題点があった。よって、重症患者の治療過程で非侵襲的且つ正確な検出値でリアルタイムモニタリングを行うことができる血流力学診断変数モニタリング装置が求められている。

また、重症患者の治療過程で機械的換気（ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ）システムを使用することが非常に多い。一例として、人工呼吸器を用いた機械的換気では、気道を介して呼気終末陽圧（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｅｎｄ－ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ ｐｒｅｓｓｕｒｅ：ＰＥＥＰ）を被験者に提供して肺の虚脱（ｃｏｌｌａｐｓｅ）部位を回復させている。

しかしながら、好気終末陽圧治療過程で大きい呼気終末陽圧値により、被験者の肺に過膨張（ｏｖｅｒｄｉｓｔｅｎｓｉｏｎ）部位が発生しながら急性肺損傷を引き起こす。このような点は、重症患者の状態を悪化させるか、或いは重篤な場合に死亡にもつながるという問題点を生じさせる。すなわち、肺呼吸のための機械的換気の際に最適化していない設定は、合併症の発生だけでなく、患者の予後にも悪影響を及ぼす可能性がある。

現在まで、肺換気制御は、全般的な肺機能を反映する生理的パラメータに大きく依存している。そして、肺疾患合併症は、肺の全体的な情報にのみ依存して治療を行ったときに発生する場合が多い。したがって、肺の各区域別局所的な人工呼吸分布に関する情報を確認し、患者に最も適した人工呼吸を設定する肺保護換気プロトコルが必要である。

現在まで臨床で一般的に多く活用する情報は、ＣＴ、ＭＲＩ、胸部Ｘ線撮影によるものである。しかし、このような撮影方法は、治療前又は後の患者の状態を確認するために撮影が行われる。すなわち、機械的換気治療過程と共に患者の状態をリアルタイムモニタリングすることができないため、治療過程で直ちに肺の各領域がどのように反応するかを確認し、患者にカスタム治療を提供することに限界がある。

電気インピーダンス断層撮影を用いる方法は、機械的換気中にＰＥＥＰを増加又は減少しながら肺内部の空気分布を画像化し、この画像を分析して虚脱と過膨張領域を区分する。また、過膨張を最小限に抑えながら虚脱を治療する滴定ＰＥＥＰ値を提示する。このような電気インピーダンス断層撮影方法は、数分にわたるＰＥＥＰの増加及び減少中のＥＩＴデータを測定し、測定終了後に画像の復元及び画像データの分析を行う過程を必要とする。このため、医療スタッフがＰＥＥＰを変えたときに虚脱と過膨張領域の変化がどのように発生するかをリアルタイムモニタリングする方法が必要である。

したがって、重症患者の治療過程で肺の虚脱、過膨張、一回呼吸量及び血流力学診断変数などの状態をリアルタイムモニタリングすることができるモニタリング装置が求められている。

そこで、本発明の目的は、機械的換気治療過程における肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングすることができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムを提供することにある。

本発明の他の目的は、機械的換気治療過程でリアルタイムにて変化する複数の血流力学診断変数の情報を提供することができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムを提供することにある。

本発明の別の目的は、一つのモニタリング装置を用いて機械的換気治療過程での肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングし、機械的換気治療過程でリアルタイム変化する複数の血流力学診断変数の情報を提供することができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムを提供することにある。

本発明の別の目的は、胸、首、腕、脚などのいずれの部位でも選択的に血管を電気インピーダンス断層撮影し、血流力学診断変数をモニタリングすることができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムを提供することにある。

本発明の別の目的は、ＰＥＥＰの調節による肺の虚脱、過膨張、一回呼吸量などの状態を画像及び数値としてリアルタイムで提供し、医療スタッフが患者に最も適切なＰＥＥＰを見つけることができるように支援する、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムを提供することにある。

本発明の別の目的は、肺の各区域別の状態を画像と数値を介してリアルタイム確認し、肺の虚脱、過膨張などの問題発生を未然に防止することができる、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムを提供することにある。

上記の技術的課題を解決するために、本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステムは、被験者の胸、首、腕、脚、手首など、血管がある部位に複数の電極を貼り付け、インピーダンスデータを測定する電極部と、測定されたインピーダンスデータから血流インピーダンスデータを抽出してＥＩＴ画像を復元する画像復元部と、復元したＥＩＴ画像における関心領域を設定し、関心領域内の画素値の変化量に基づいて血流変化信号を抽出し、抽出された血流変化信号を用いて血流力学診断変数を計算するＥＩＴ制御モジュールと、を含むことを特徴とする。
好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、抽出された血流変化信号を用いて一回拍出量を計算することを特徴とする。
好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、計算された一回拍出量に、被験者から測定された心拍数を演算することにより、心拍出量を計算することを特徴とする。
好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、心拍出量に、被験者から測定された血圧を演算することにより、末梢インピーダンスを計算することを特徴とする。
好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、被験者の肺領域の血流変化を抽出して肺灌流量（ｌｕｎｇ ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）を計算することを特徴とする。

好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、被験者の性別、年齢、身長、体重に応じて、予め設定された重みを設定し、予め設定された重みを一回拍出量の計算時に適用することを特徴とする。

好ましくは、電極部を介してリアルタイム検出される信号に基づいて生成された時間による血流変化信号を復元したＥＩＴ画像と、ＥＩＴ画像に比例する血流力学診断変数グラフ、数値を表示するディスプレイ部を含むことを特徴とする。

上記の技術的課題を解決するために、本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステムは、機械的換気治療過程で、肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングするために、被験者の胸部に複数の電極を貼り付け、インピーダンスデータを測定する電極部と、機械的換気治療過程で被験者に印加する空気の圧力データを測定する感知部と、測定されたインピーダンスデータから気流インピーダンスデータを抽出してＥＩＴ画像を復元する画像復元部と、復元されたＥＩＴ画像から気流変化信号を抽出するために、複数の気流ＥＩＴ画像を取得し、取得したＥＩＴ画像から画素値の変化に基づいて各画素における気流変化信号を抽出し、抽出された気流変化信号を用いて呼吸力学診断変数を計算するＥＩＴ制御モジュールと、を含むことを特徴とする。
好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、抽出された気流変化信号を用いて一回呼吸量を計算することを特徴とする。

好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、各画素から抽出された一回換気量と空気の圧力データとを演算して各画素における肺弾性データを計算し、前記心肺機能モニタリングシステムは、時間変化に同期して変化する肺弾性データを画像として表示するディスプレイ部を含むことを特徴とする。

好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、吸気開始から吸気終了までに要する時間に対して、当該画素で吸気開始から最大容積の４０％に相当する容積まで到達するのにかかる時間を演算して呼吸遅延データを計算し、ディスプレイ部は、時間変化に同期して変化する呼吸遅延データを画像として表示することを特徴とする。

好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、呼吸の各周期内で肺弾性データが減少した領域を肺虚脱領域、肺過膨張領域と判断し、呼吸の各周期内で呼吸遅延データが増加した領域を肺虚脱領域と判断して、肺弾性データと呼吸遅延データの判断結果を組み合わせることで、肺の虚脱と過膨張を診断することを特徴とする。

好ましくは、ＥＩＴ制御モジュールは、呼気終末陽圧（ＰＥＥＰ）増感の変化による肺弾性データと呼吸遅延データの結果を計算し、ディスプレイ部は、呼気終末陽圧の変化に同期して変化する肺の虚脱と過膨張領域を表示することを特徴とする。

上記の技術的課題を解決するために、本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法は、被験者の胸部に複数の電極を貼り付け、インピーダンスデータを測定するステップと、機械的換気治療過程で被験者に印加する空気圧力データ、空気容積データを測定するステップと、測定されたインピーダンスデータから血流インピーダンスデータと気流インピーダンスデータを抽出して血流ＥＩＴ画像と気流ＥＩＴ画像を復元するステップと、復元された血流ＥＩＴ画像から血流の変化信号を抽出するために、一定時間複数のＥＩＴ画像を取得し、取得したＥＩＴ画像における血管部位を関心領域として設定し、関心領域内の画素値の変化量に基づいて血流変化信号を抽出するステップと、復元された気流ＥＩＴ画像から気流変化信号を抽出するために、一定時間複数の気流ＥＩＴ画像を取得し、取得したＥＩＴ画像から画素値の変化に基づいて各画素における気流変化信号を抽出するステップと、抽出された血流変化信号を用いて血流力力学診断変数を計算し、各画素から抽出された気流変化信号と空気の圧力データとを演算して呼吸力学診断変数を計算するステップと、を含むことを特徴とする。

好ましくは、血流変化信号を抽出するステップは、被験者の胸、首、腕、脚、手首など、血管がある人体部位で取得した血流インピーダンスデータから血流変化信号を抽出することを特徴とする。

好ましくは、電極からリアルタイム検出される信号に基づいて生成された血流変化信号を復元したＥＩＴ画像と、ＥＩＴ画像で演算した血流力学診断変数グラフ、数値を表示するステップを含むことを特徴とする。

好ましくは、気流変化信号を抽出するステップは、被験者の首、胸のように呼吸による空気の流れがある部位で取得した気流インピーダンスデータと空気の圧力データを用いて一回呼吸量、肺弾性データ、呼吸遅延データなどの気流変化信号を抽出することを特徴とする。

好ましくは、電極からリアルタイム検出される信号に基づいて生成された気流変化信号を復元したＥＩＴ画像と、ＥＩＴ画像で演算した呼吸力学診断変数グラフ、数値を表示するステップを含むことを特徴とする。

本発明による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法及びシステムは、電気インピーダンス断層撮影を用いて被験者をリアルタイムモニタリングすることが可能である。すなわち、本発明は、被験者の状態を確認するための過程で被験者の不要な痛みの誘発及び特別な処置過程を必要としないため、使用上の利便性を図り、被験者を安全にモニタリングすることが可能となる。
また、本発明は、機械的換気治療過程で被験者からリアルタイム変化する複数の血流力学診断変数の情報を確認することができるという効果がある。

また、本発明は、一つのモニタリング装置を用いて機械的換気治療過程での肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングし、機械的換気治療過程でリアルタイム変化する複数の血流力学診断変数の情報を提供することが可能である。よって、本発明は、集中治療室のように空間上の制約で多数の機械を兼ね備え難い場合において、一つのモニタリング装置を介して様々な診断変数を確認することができるため、経済的、空間的にも効率性が非常に高い。

また、本発明は、胸、首、腕、脚、手首など、いずれの部位でも選択的に血管を電気インピーダンス断層撮影し、血流力学診断変数をモニタリングすることが可能である。よって、胸部位への電極の設置が困難な重症患者の場合においても、血管のある人体の他の部位で電気インピーダンス断層撮影が可能であり、そこから血流力学診断変数をモニタリングすることができるため、医療環境で非常に効率よく用いることができるという利点がある。

また、本発明は、ＰＥＥＰの調節による肺の虚脱、過膨張などの状態を判断することができるように、肺弾性データ及び呼吸遅延データを画像及び数値としてリアルタイムで提供し、医療スタッフが患者に最も適切なＰＥＥＰを見つけることができるように支援することが可能である。したがって、本発明は、肺の各領域別の状態を画像と数値を介してリアルタイム確認し、肺の虚脱、過膨張などの問題発生を未然に防止し得るように図ることができる。

本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステムの表示例を示す図である。 胸部位に貼り付けられている電極部から検出されたインピーダンス画像に基づいて復元された時間順に変化している血流画像と換気画像を示す図である。 胸部位に貼り付けられている電極部から検出されたインピーダンス画像に基づいて復元された時間順に変化している血流画像と換気画像を示す図である。 胸部位に貼り付けられている電極部から検出されたインピーダンス画像に基づいて復元された時間順に変化している血流画像と換気画像を示す図である。 胸部位に貼り付けられている電極部から検出されたインピーダンス画像に基づいて復元された時間順に変化している血流画像と換気画像を示す図である。 本発明の一実施形態として、モニタリングシステム１００において心肺機能モニタリングのためにＥＩＴ画像の撮影が可能な人体部位に電極を貼り付けている例示図である。 心肺機能モニタリングのために胸部位に電極を貼り付けた例示図である。 心肺機能モニタリングのために胸部位に電極を貼り付けた例示図である。 心肺機能モニタリングのために胸部位に電極を貼り付けた例示図である。 心肺機能モニタリングのために胸部位に電極を貼り付けた例示図である。 手首部位に電極を貼り付けた使用状態図である。 手首で撮影した血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ（青色）及び心電図グラフ（赤色）を時間順に示す図である。 手首で撮影した血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ（青色）及び心電図グラフ（赤色）を時間順に示す図である。 手首で撮影した血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ（青色）及び心電図グラフ（赤色）を時間順に示す図である。 首部位に電極を貼り付けた使用状態図である。 首部位に電極を貼り付けた使用状態図である。 首から撮影した血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ及び心電図グラフを時間順に示す図である。 首から撮影した血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ及び心電図グラフを時間順に示す図である。 首から撮影した血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ及び心電図グラフを時間順に示す図である。 パターン抽出部１１２が、上気道信号に該当する特定の成分に該当するパターンデータを抽出し、フィルタリングした結果を示す図である。 本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステムの全体的な制御構成図である。 本発明の一実施形態による抽出されたパターンデータを再構成するための構成図である。 混合信号４０１、ＰＣＡパターンデータ４０２、ＩＣＡパターンデータ４０３の周波数パターンを例示する図である。 複合信号に該当するＥＩＴデータ５００が再構成されて生成されることを示す図である。 心臓及び肺に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、関心領域における血流変化信号に基づくピクセル値の和を示すグラフである。 動物実験中に検出された心肺機能によるＥＩＴ画像として、呼吸量に応じて変わる復元された呼吸画像を表示する図である。 呼吸ＥＩＴ画像における画素値の変化から呼吸変化信号を抽出して一回呼吸量グラフを生成することを示す図である。 動物実験を介して機械的換気中の動物から取得した肺弾性の画像である。 動物実験を介して取得した呼吸遅延画像を示す図である。 特定の画素に対するＰＥＥＰの増加に応じて変化する呼吸ＥＩＴ画像の変化状態を示す図である。 呼吸ＥＩＴ画像の変化量をＡ／Ｐ比の値を示すグラフである。 本発明のモニタリングシステムにおける肺の領域別状態変数をリアルタイムで示す例示図である。

以下、添付図面を参照して、本明細書に開示された実施形態について詳細に説明する。ところが、参照番号に関係なく、同一又は類似の構成要素には同一の参照番号を付し、これに対する重複説明は省略する。以下の説明で使用される構成要素に対する接尾辞「部」と「器」、「モジュール」と「部」、「ユニット」と「部」、「装置」と「システム」、「重症患者」と「患者」と「被験者」、「血流変化信号」と「血流変化情報」等は、明細書作成の容易さのみが考慮されて付与されるか或いは混用されるものであって、それ自体で互いに区別される意味又は役割を持つものではない。

また、本明細書に開示された実施形態を説明するにあたり、関連する公知技術についての具体的な説明が、本明細書に開示された実施形態の要旨を不明瞭にするおそれがあると判断される場合、その詳細な説明を省略する。また、添付図面は、本明細書に開示された実施形態を容易に理解することができるようにするためのものである。これらの添付図面によって、本明細書に開示された技術的思想が制限されず、本発明の精神及び技術範囲に含まれる全ての変更物、等価物ないし代替物を含むものと理解されるべきである。

第１、第２などの序数を含む用語は、様々な構成要素を説明するのに使用できるが、前記構成要素は、これらの用語によって限定されない。これらの用語は、ある構成要素を他の構成要素から区別する目的のみで使用される。

ある構成要素が他の構成要素に「連結されている」或いは「接続されている」とするときには、他の構成要素に直接連結されている或いは接続されている可能性もあるが、これらの構成要素の間に別の構成要素が介在することもあると理解されるべきである。これに対し、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結されている」或いは「直接接続されている」とするときには、これらの構成要素の間に別の構成要素が介在しないものと理解されるべきである。
単数の表現は、文脈上明らかに別段の意味を持たない限り、複数の表現を含む。

本出願において、「含む」又は「有する」などの用語は、本明細書に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらの組み合わせが存在することを指定するものであり、一つ又はそれ以上の他の特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらの組み合わせの存在又は付加可能性を予め排除しないものと理解されるべきである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。本発明が本発明の精神及び必須的な特徴から逸脱することなく他の特定の形態で具体化できることは、当業者には明らかである。
図１は本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステムの例示図である。

本発明の一実施形態による電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム（以下、「モニタリングシステム」という。）は、非侵襲的であり、時間による血流の変化を測定し、これを表示する。特に、本発明のモニタリングシステムは、血管が位置している人体の様々な部位でＥＩＴ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｉｍｐｅｄａｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を撮影し、撮影されたＥＩＴ画像から時間による血流の変化情報を抽出する。そして、この情報を用いて一回拍出量、心拍出量、末梢血管抵抗などを含む血流力学診断変数を計算し、これを画像又はアラビア数字及び文字などで表示することを特徴とする。

本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、被験者で測定された酸素飽和度（ＳｐＯ_２）データ、脈拍（ＨＲ）データ、振動性心臓図（ＳＣＧ、Ｓｅｉｓｍｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）データ、分時換気量（ＭＶ、Ｍｉｎｕｔｅ Ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ）データ、一回呼吸量（ＴＶ、Ｔｉｄａｌ Ｖｏｌｕｍｅ）データ、呼吸数（ＲＲ）データ、呼気終末肺容積（ｅｎｄ－ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ ｌｕｎｇ ｖｏｌｕｍｅ、ＥＥＬＶ）、吸気呼気比（Ｉ：Ｅ ｒａｔｉｏ）、拍出量指数（ＳＶＩ）、一回拍出量（ＳＶ、ｓｔｒｏｋｅ Ｖｏｌｕｍｅ）データを文字とアラビア数字で表示（１０８）することができる。

モニタリングシステム１００は、リアルタイム測定される脈拍、一回拍出量、肺換気、肺潅流の呼吸、及び血流の移動に関連する状態をグラフ波形で表示（１０１）することができる。そして、モニタリング装置１００は、呼吸に応じて変化する肺換気インピーダンス画像１０６、血流に応じて変化する肺潅流インピーダンス画像１０７、及び血流インピーダンス画像をリアルタイム表示することができる。

モニタリングシステム１００に表示される全てのデータは、被験者の測定対象部位からセンシングされた信号に基づく値であり、数値、波形、画像及び様々な色相を用いて多様に表示することができる。

肺換気インピーダンス画像１０６及び肺灌流インピーダンス画像１０７は、ＥＩＴ装置から受信された肺換気インピーダンスデータ及び肺灌流インピーダンスデータから復元されたものである。図１に示すように、肺換気インピーダンス画像と肺灌流インピーダンス画像は、被験者の胸部内部を画像化し、検出された値に対する特定の領域を異なる色相で表示することができる。

肺換気インピーダンスデータは、被験者の肺換気過程で取得したデータであり、肺換気過程は、被験者が持続的かつ周期的に空気を呼吸する過程での内と外へ空気を移動させる過程であり得る。

肺灌流インピーダンスデータは、被験者の肺内部の血液程度を知ることができるデータであって、被験者の両肺に血液がどれくらい均等に位置するかを確認することができる。これにより、肺塞栓症、血栓、腫瘍、肺がん、結核及び肉芽腫の肺血管系疾患、慢性気管支炎、肺気腫、気管支喘息及び気管支拡張症が閉塞性疾患及び肺炎、肺硬塞症、胸膜滲出及び気胸のその他の疾患を観察及び診断することができる。

そして、血流インピーダンスデータは、被験者の心臓と主要血管内の血流移動によって変化する程度を知ることができるデータであって、心臓拍動数、血流移動速度及びそれによる酸素呼吸量と、胸部内部の主要血管における血流移動による変化を確認することができる。

このように本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、リアルタイムで測定される被験者のインピーダンスデータと、生体信号に基づいて様々な測定信号を表示することができる。よって、図示されているデータの他にも、被験者の病理学的状態に基づいてより多様なデータを表示することができ、表示される位置、個数、サイズなどは多様に組み合わせることができる。

一例として、本発明の実施形態によるモニタリングシステム１００は、血圧データ、呼気終末二酸化炭素分圧データ、温度データなどを表示することができる。また、心弾図や振動性心臓図などの心臓内血流力学的変化に対する生体信号を一緒に表示することができる。

また、本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、機械的換気治療過程における肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングし、それによる時間変化に応じて変化する画像をリアルタイム表示することができる。この部分については後述する。

すなわち、本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、前述した血流力学診断変数に関連する各種データを測定して表示し、かつ後述する肺の虚脱と過膨張によるデータをリアルタイム表示することができる。
本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、被験者の領域別呼吸及びそれによる心臓運動、血流変化などを画像として表示することができる。

図２ａ～図２ｄは、胸部位に貼り付けられた電極部から検出されたインピーダンス画像に基づいて復元された時間順に変化している血流画像と換気画像を示している。そして、血流画像及び換気画像と共に連動して動く一回拍出量と一回呼吸量による波形を確認することができる。この血流画像と換気画像、そしてそれによる一回拍出量と一回呼吸量の波形はリアルタイム測定することが可能であり、リアルタイム表示することが可能である。

本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、図示されているＥＩＴ撮影からなる血流画像を秒あたり１００枚以上取得する（気流変化のみ画像化する場合には、秒あたり２５枚以上に調整可能である）。そして、取得した血流画像における関心領域（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ、ＲＯＩ）を設定し、関心領域内の画素値の変化から血流変化信号を抽出する。このように抽出した血流変化信号を用いて一回拍出量を算出する。

したがって、関心領域内の画素値の変化から血流変化信号を抽出すると、これから一回拍出量を算出可能であり、算出された一回拍出量を測定された心拍数（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ、ＨＲ）と演算すると、心拍出量が算出される。また、心拍出量と測定血圧を演算すると、末梢インピーダンスが算出される。このように算出される血流力学診断変数は、ＥＩＴ撮影画像から復元された血流画像における画素値の変化から血流変化信号を得ることが可能となり、正確な一回拍出量、心拍出量及び末梢インピーダンス値を計算している。

このようなリアルタイム心肺機能による血流力学診断変数を確認可能な構成は、重症患者の早期回復のために髄液療法などを使用するとき、重症患者の血流力学機能の回復をリアルタイム観察するのに非常に有用であると考えられる。したがって、本発明のモニタリング装置１００は、リアルタイム変化する血流力学診断変数に関連する波形及び画像を動画像のように表示可能である。よって、医療スタッフは、モニタリング装置１００を介して重症患者の血流力学機能の回復をリアルタイムで確認することができ、必要な診断及び処方を正確に行うことができるように図る。

図３は本発明の一実施形態として、モニタリングシステム１００において心肺機能モニタリングのためにＥＩＴ画像の撮影が可能な人体部位に電極を貼り付けている例示図である。

本発明は、血管が位置している人体の様々な部位でＥＩＴ画像を撮影可能である。人体に血管が位置している代表的な部位として、首部位の頸動脈２１０、胸部位２２０、腕部位２３０、手首部位２４０、太もも部位２５０などを見つけることができる。したがって、人体の中で血管が位置した部位に複数の電極を貼り付け、ＥＩＴ画像を撮影することが可能である。このとき、各人体部位の周りに複数の電極を貼り付けるためには、複数個の個別電極を使用するか、或いは複数個の電極を含むパッド又はベルトなどを使用することができる。

つまり、本発明は、血管が位置している人体部位であれば、いずれの部位でも血流の画像を得ることができる。一例として、重症患者は、胸に電極を貼り付けることが困難である場合がある。この場合、人体の他の部位に電極を貼り付け、ＥＩＴ画像を撮影して、撮影されたＥＩＴ画像から時間による血流の変化情報を抽出することができる。

次に、図４は心肺機能モニタリングのために胸部位に電極を貼り付けた例示図である。図４ａは、胸部位に３６０度全体的に電極を貼り付けている場合である。図４ｂは、胸部位に約２２０度程度に１段で電極を貼り付けている場合である。図４ｃは、胸部位に約２２０度程度に２段で電極を貼り付けている場合である。

このように胸部位に様々な形態で電極を貼り付け、ＥＩＴ画像を確保することが可能である。図４ｄは、胸部位に電極を貼り付け、一回呼吸量（Ｔｉｄａｌ Ｖｏｌｕｍｅ、ＴＶ）を比較したものであって、誤差範囲に大きな差が生じないことを確認することができる。

実施形態の場合のように胸部位に電極を貼り付け、ＥＩＴ画像を撮影する場合、撮影された信号には、換気（ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ）信号と血流（ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ）信号が同時に含まれる。この場合、２成分を分離する前処理作業が必要であり、成分を分離した後は、換気と血流信号をそれぞれ分離して画像に復元することができる。
そして、図４ａに示すように胸部位に３６０度全体的に電極を貼り付けたとき、リアルタイム復元された画像を時間の変化に応じて順次図２ａ～図２ｄに示す。
図５は手首部位に電極を貼り付けた使用状態図である。

実施形態の場合のように手首部位に電極を貼り付け、ＥＩＴ画像を撮影する場合、検出された手首部位血流インピーダンスデータから血流（ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ）画像を得ることができる。こうして得られる血流ＥＩＴ画像と、一回拍出量グラフ（青色）及び心電図グラフ（赤色）を時間順に図６ａ～図６ｃに示している。そして、図６ｃに示すように、血流ＥＩＴ画像における赤色部位が最も目立ったとき、血流が最も多い状態であり、一回拍出量グラフの値が最大値に到達することを確認することができる。

図７ａ及び図７ｂは首部位に電極を貼り付けた使用状態図である。
実施形態の場合のように首部位に電極を貼り付け、ＥＩＴ画像を撮影する場合、検出された首部位血流インピーダンスデータから血流画像を得ることができる。このとき、得られる血流画像を図８ａ～図８ｃに示している。

実施形態において電気インピーダンス断層撮影基盤の複数の生理現象による人体内部の電気的物性変化に影響を受けた複合信号から特定の生理現象による成分のみを抽出し、抽出された成分を用いてＥＩＴデータを再構成することができる。

実施形態におけるＥＩＴ測定データから、上気道の空気変化、頸動脈（ｃａｒｏｔｉｄ）の血流変化、呼吸による首の動き、舌の動き、肺内部の空気変化、又は胸部の血流変化に起因する成分をそれぞれ抽出し、特定の生理現象による成分に基づく画像を復元することができる。そして、画像化の対象となる部位の大きさと形状を考慮して電流又は電圧測定範囲を流動的に設定し、雑音に対して区分可能な電圧の数を増加させて、復元された画像の品質を向上させることができる。

つまり、本発明は、図４に示されているように、胸部位に貼り付けられている電極から得たインピーダンスデータを加工して所望の血流インピーダンスデータを抽出することができる。そして、抽出された血流インピーダンスデータを図２のように画像に復元し、復元された血流画像データから血流変化情報を抽出することができる。

また、本発明は、図５に示されているように、手首部位に貼り付けられた電極から得たインピーダンスデータを加工して所望の血流インピーダンスデータを抽出することができる。そして、抽出された血流インピーダンスデータから動き雑音などを除去して図６のように画像に復元し、復元された血流画像データから血流変化情報を抽出することができる。

また、本発明は、図７に示されているように、首部位に貼り付けられている電極から得たインピーダンスデータを加工して所望の血流インピーダンスデータを抽出することができる。そして、抽出された血流インピーダンスデータを図８のように画像に復元し、復元された血流画像データから血流変化情報を抽出することができる。

この他にも、本発明は、図３に示されているように、腕、脚など、血管が位置する人体部位に電極を設置し、得られたインピーダンスデータを加工して血流画像を復元することができる。

図９は、本発明の一実施形態によるモニタリングシステムの制御構成図であり、図３に示すように、人体の様々な部位の血管から選択的に測定されたインピーダンスデータを用いて血流画像を復元するための制御構成図である。また、図９は、胸部位で測定されたインピーダンスデータを加工して血流画像と気流画像を復元するのに利用可能である。

つまり、本発明のモニタリングシステム１００は、肺換気インピーダンスデータ、肺灌流インピーダンスデータ、及び血流インピーダンスデータに基づいて、肺換気インピーダンス画像、肺灌流インピーダンス画像及び血流インピーダンス画像を画像化する。そして、肺換気インピーダンス画像、肺潅流インピーダンス画像、血流インピーダンス画像、及び、図１に示すように、センシングされた生体信号のその他の様々な画像、波形信号、文字及びアラビア数字からなる測定値などを表示するディスプレイ部１０８を含む。ディスプレイ部１０８は、モニタリングシステム１００と一体に構成されるか或いは分離され、有無線信号ラインを介してモニタリングシステムから信号の提供を受けて表示することができる。

本発明のモニタリングシステム１００は、図３に示すように、人体の各部位に貼り付け可能な電極部１０２を含む。電極部１０２は、電流注入及び電圧感知のための複数の電極が形成され、測定しようとする被験者の特定の人体部位に貼り付けられる。複数の電極は、単純電極又は複合電極のうちの少なくとも一つであることができ、被験者から測定しようとする該当部位に貼り付けられてインピーダンスデータを測定するためのＥＩＴ電極であることができる。

ＥＩＴ電極は、フレキシブルな材質からなるベースプレートの一面に配列され、被験者の人体の特定人体部位に貼り付けられることができる。ＥＩＴ電極は、被験者に安全な大きさの電流（ＩＥＣ６０６０１－１規格に満足する）、例えば１０ｋＨｚの周波数で１ｍＡｒｍｓ以下の電流を注入し、誘導電圧を測定するのに使用される。ＥＩＴ電極を介して測定された電流－電圧データは、画像化アルゴリズムを介して電極が貼り付けられている人体の内部の生理変化を検出するのに使用され得る。すなわち、電極部１０２は、被験者からインピーダンスデータを測定し、受信するための構成である。

本発明のモニタリングシステム１００は、人体の生体信号感知のための各種センサー類で構成された感知部１０１を含む。感知部１０１は、人体の測定対象部位に接触するか或いは非接触して生体信号をセンシングすることができる。一例として、感知部は、複数のセンサーを含むことができ、繊維ベースのセンサーで被験者の生体信号をセンシングする。複数のセンサーは、被験者の人体の互いに異なる部位に付着することができる。

感知部１０１は、被験者の測定対象部位による動脈血の血中酸素飽和度（ＳｐＯ_２）信号を測定する血中酸素飽和度測定センサー、被験者の生体活動による音を感知する音感知センサー、被験者の動きを感知する姿勢測定センサー、及び被験者の測定対象部位による心電図を測定する心電図測定センサーのうちのいずれか一つを含むことができる。

血中酸素飽和度測定センサーは、光を用いて反射或いは透過した被験者の人体の光電容積脈波（ＰＰＧ、Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）に関する信号を測定し、測定された光電容積脈波に関する信号に基づいて血中酸素飽和度を測定することができる。音感知センサーは、呼吸、いびき、泣き声及び寝言のうちの少なくとも一つの音を感知することができ、実施形態によって、音感知センサーは、睡眠時、被験者の測定対象部位に付着する形態、或いは被験者から一定距離内に存在する非接触の形態であり得る。

また、姿勢測定センサーは、ジャイロセンサー及び加速度センサーのうちの少なくとも一つから形成されることができ、被験者の測定対象部位に付着して動きによる姿勢又は心弾図、振動性心臓図を測定することができる。心電図測定センサーは、被験者の測定対象部位に接触して心電図（ＥＣＧ、Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）を測定することができる。ここで、心電図（ＥＣＧ）は、心臓の特殊興奮伝導システム（ｓｐｅｃｉａｌ ｅｘｃｉｔａｔｏｒｙ ＆ ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｅ ｓｙｓｔｅｍ）によって発生する活動電位（ａｃｔｉｏｎ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）をベクトル和で構成した波形である。つまり、心臓の各構成要素である洞房結節（ＳＡ ｎｏｄｅ、ｓｉｎｏａｔｒｉａｌ ｎｏｄｅ）、房室結節（ＡＶ ｎｏｄｅ、ａｔｒｉｏｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｎｏｄｅ）、ヒス束（Ｈｉｓ ｂｕｎｄｌｅ）、ヒス束ブランチ（ｂｕｎｄｌｅ ｂｒａｎｃｈ）、プルキンエ線維（Ｐｕｒｋｉｎｊｅ ｆｉｂｅｒｓ）などで発生する活動電位のベクトル和信号は、体外に貼り付けられている電極から測定した信号を指し示す。
他の実施形態によって、感知部１０１は、被験者の振動性心臓図（ＳＣＧ）及び心弾図（ＢＣＧ）のうちの少なくとも一つを測定することもできる。

また、感知部１０１は、機械的換気治療過程で人工呼吸器を介して被験者に提供される空気の圧力データを測定することも可能である。よって、感知部１０１は、被験者の呼吸に関連する呼吸パラメータを測定することができる。

本発明のモニタリングシステム１００は、ＥＩＴ制御部１０９を含む。ＥＩＴ制御部１０９は、複数の電極の中から選択された少なくとも一つの電極対に電流を選択的に供給し、選択されていない電極を介して、電圧を測定するように制御し、センシングされた信号、肺換気インピーダンスデータ、肺潅流インピーダンスデータ及び血流インピーダンスデータを伝送するように制御することができる。

ＥＩＴ制御部１０９は、電流注入モジュール１０４を含む。電流注入モジュール１０４は、被験者の特定の部位に貼り付けられた複数の電極の中から選択された少なくとも一つの電極対を介して、複数の周波数範囲を有する電流を注入することができる。電流注入モジュール１０４は、選択された電極対及び周波数を選択し、選択された周波数による電圧信号を生成して電流に変換し、選択された電極対を介して被験者の特定の部位に、変換された電流を注入することができる。

他の実施形態として、電流注入モジュール１０４は、電圧信号を、位相が異なる２つの電流に変換し、振幅及び周波数が同一であるように２つの電流を校正し、選択された電極対を介して被験者の胸部に、校正された２つの電流を注入することができる。

ＥＩＴ制御部１０９は、電圧測定モジュール１０５を含む。電圧測定モジュール１０５は、複数の電極の中から、選択されていない電極から注入される電流に応じて誘起（ｉｎｄｕｃｅｄ）された電圧を測定することができる。電圧測定モジュール１０５は、測定された電圧の傾きに基づいて検出された電圧に含まれているノイズを除去し、検出された電圧の傾きが所定のしきい値を超える場合、しきい値を超える区間の電圧を所定の電圧値に置き換えることができる。

したがって、ＥＩＴ制御部１０９は、電流注入モジュール１０４と電圧測定モジュール１０５を用いて、被験者に貼り付けられている複数の電極を介して時間経過による被験者に対する複数の電気的物性を測定することができる。一例として、ＥＩＴ制御部１０９は、測定部位の周長に基づいて複数の電極の中から供給電極対（ｐａｉｒ）を決定し、供給電極対に電流又は電圧を供給することができる。そして、複数の電極の中から供給電極対を除いた残りの電極のうちの測定電極対を介して、電流又は電圧から誘導された電流又は電圧を測定することができる。さらに、測定最大値から測定最小値を差し引いて算出された電圧測定範囲で複数のインピーダンスデータを測定することができる。

ＥＩＴ制御部１０９は、画像化の対象となる部位の大きさと形状を考慮して電流又は電圧を注入する方法を変更し、それに応じて電圧又は電流測定範囲を流動的に設定することができる。一例として、１６個の電極から電流又は電圧を注入する供給電極対と、電圧又は電流を測定する測定電極対との組み合わせを変更して、約２０８個のインピーダンスデータを測定することにより、２０８個の時系列データを生成することができる。

ＥＩＴ制御部１０９は、ＥＩＴ制御モジュール１０６を含む。ＥＩＴ制御モジュール１０６は、複数の電極における少なくとも一つの電極対の選択を制御し、選択されていない電極の選択を制御し、被験者の測定対象部位に接触する感知部１０１のセンシングを制御することができる。

また、生体信号感知部１０１で測定した信号波形の特定の時間に同期化してＥＩＴ測定を制御することができる。例えば、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、被験者の特定の部位に対するインピーダンスデータを測定するように電流注入モジュール１０４を制御することができる。

また、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、被験者の特定の部位に対する垂直方向及び水平方向のインピーダンスデータを測定するために電圧測定モジュール１０５を制御することができ、測定されたインピーダンスデータから肺換気インピーダンスデータ、肺管流インピーダンスデータ及び血流インピーダンスデータを分離し、再構成して必要な画像復元を行うＥＩＴ再構成部１０３を制御することができる。

また、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、通信モジュール１０７を制御することができる。通信モジュール１０７は、ＥＩＴ制御部１０９に含まれる。通信モジュール１０７は、本発明のモニタリングシステム１００で信号処理された肺換気インピーダンスデータ、肺潅流インピーダンスデータ、血流インピーダンスデータ及びその他の生体信号などを有線又は無線で外部へ伝送することができるように構成される。

また、ＥＩＴ再構成部１０３は、ＥＩＴ制御部１０９に含むことで一つのモジュールに構成するか、或いは分離して構成することが可能である。図示の実施形態では、分離された形態で構成している。ＥＩＴ再構成部１０３は、検出されるインピーダンスデータから肺換気インピーダンスデータ、肺灌流インピーダンスデータ及び血流インピーダンスデータを分離することができる。そして、分離されたＥＩＴデータを再構成し、当該データに対するインピーダンス画像に復元することができる。

ＥＩＴ再構成部１０３は、電圧測定モジュール１０５で測定された複数の電気的物性の変化に基づいてＥＩＴデータを生成するＥＩＴデータ生成部１１１を含む。生成されたＥＩＴデータは、測定されたＥＩＴデータで表現可能である。ＥＩＴデータ生成部１１１は、電圧測定範囲に応じてＥＩＴデータを生成することができる。ＥＩＴデータ生成部１１１は、電圧の測定最大値と測定最小値との間でＥＩＴデータを生成することができる。ＥＩＴデータ生成部１１１は、複数の電気的物性の変化、雑音、動き雑音などを含むことができる。一例として、ＥＩＴデータは、上気道の狭窄、呼吸運動、頸動脈の血流、下顎及び舌の不規則な動きに起因したインピーダンスの変化によって影響を受ける可能性がある。

ＥＩＴ再構成部１０３は、生成されたＥＩＴデータの信号対雑音比を用いて生成されたＥＩＴデータから少なくとも一つのパターンデータを決定するパターン抽出部１１２を含む。ＥＩＴデータは、複数の電気的特性に基づく複数の互いに異なる信号対雑音比を含むことができる。すなわち、パターン抽出部１１２は、ＥＩＴデータを構成する２０８個の電気的物性変化のうち、信号対雑音比の良い１６個の電気的物性変化に相応するパターンデータを決定することができる。パターンデータは、電気的物性の規模の変化に関連する周波数パターンデータと呼ばれることができる。

パターン抽出部１１２は、少なくとも一つのパターンデータのうち、被験者の生理現象から発生した特定の成分に相応するパターンデータを抽出することができる。特定の成分は、被験者の肺又は気道内部の空気変化、身体内部の血流変化、身体内部の成分変化、及び身体一部の動き変化のうちの少なくとも一つを含むことができる。

パターン抽出部１１２は、ＥＩＴデータにおける信号対雑音比、ＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）又はＩＣＡ（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）のうちのいずれか一つを用いて、ＥＩＴデータのエネルギー又は周波数のうちのいずれか一つを分析することができる。パターン抽出部１１２は、分析されたエネルギー又は周波数による周波数成分を基準に、被験者の特定の生理現象から発生した特定の成分に関連する特定のパターンデータを抽出することができる。

したがって、パターン抽出部１１２は、複数の生理現象による人体内部の電気的物性の変化に影響された複合信号から特定の生理現象による成分のみを抽出することができる。すなわち、ＥＩＴ測定データから上気道の空気変化、頸動脈の血流変化、呼吸による頚の動き、舌の動き、肺内部の空気変化又は胸部の血流変化に起因した成分をそれぞれ抽出することができる。

ＥＩＴ再構成部１０３は、抽出されたパターンデータを用いて、ＥＩＴデータを、特定の成分に相応するＥＩＴデータに再構成するＥＩＴデータ再構成部１１３を含む。ＥＩＴデータ再構成部１１３は、抽出された特定のパターンデータとＥＩＴデータとの相対的な電圧変化大きさの差を用いて、ＥＩＴデータを特定の成分に相応するＥＩＴデータに再構成することができる。ＥＩＴデータ再構成部１１３は、一定時間測定されたパターンデータの相対的な大きさの差が相互同一であるので、最小二乗誤差法を用いてＥＩＴデータをリスケール（ｒｅｓｃａｌｅ）することができる。

ＥＩＴ再構成部１０３は、再構成されたＥＩＴデータを用いて特定の成分に関連する画像を復元する画像復元部１１４を含む。画像復元部１１４は、特定の成分が肺内部の空気変化又は胸部の血流変化に起因する成分である場合、肺内部の空気変化画像、胸部の血流変化画像をそれぞれ別々に復元することができる。画像復元部１１４は、電圧又は電流測定範囲を流動的に設定することにより、雑音に対して区分可能な電圧の数を増加させて、復元された画像の品質を向上させることができる。

このように構成される本発明の実施形態によるモニタリングシステム１００は、以下の過程で血流力学診断変数に関連するＥＩＴ画像及びデータを表示することができる。

以下の説明過程では、被験者の首部位に貼り付けられている電極を介して検出されたインピーダンスデータを加工処理して血流画像を復元する過程を一例として説明する。

ＥＩＴ制御部１０９は、図７ａに示すように、測定部位の周長に基づいて複数の電極のうちの供給電極対を決定し、図７ｂに示すように、供給電極対に電流又は電圧を供給することができる。そして、複数の電極の中から供給電極対を除いた残りの電極のうちの測定電極対を介して、電流又は電圧から誘導された電流又は電圧を測定することができる。さらに、測定最大値から測定最小値を差し引いて算出された電圧測定範囲で複数のインピーダンスデータを測定することができる。

つまり、被験者の首部位に貼り付けられている電極部１０２を介して、呼吸関連動き雑音、血流（ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ）、上気道閉塞（ｕｐｐｅｒ ａｉｒｗａｙ ｏｃｌｕｓｉｏｎ）などの成分変化を含む複数の電気的物性を測定する。測定された複数の電気的物性には、雑音と被験者の動きによる雑音が追加されてもよい。

ＥＩＴデータ生成部１１１は、測定された複数の電気的物性の変化に基づいてＥＩＴデータを生成する。生成されたＥＩＴデータは、上気道の狭窄、呼吸運動、頸動脈の血流、下顎及び舌の不規則な動きに起因したインピーダンスの変化に影響された可能性もある。

パターン抽出部１１２は、２０８個の時系列電圧チャネルの中から、最も高い信号対雑音比（ＳＮＲ）を有する１６個の電圧チャネルをＩＣＡアルゴリズムの入力として選択することができる。決定されたパターンデータはＩＣＡ成分に該当することができる。

パターン抽出部１１２は、１６個のＩＣＡ成分の中から雑音パターンデータを除去する。そして、独立ソース信号Ｓを計算すると、呼吸運動及び血流成分がスペクトル分析によって識別できる。独立ソース信号のすべての独立成分に高速フーリエ変換を適用すると、呼吸速度及び心拍数に該当する基本周波数を有する呼吸成分がそれぞれ呼吸運動及び血流成分として識別できる。補正されたソース信号Ｕは、下記数式１を用いて算出できる。

（数式１）
Ｕ＝Ｗ^－１Ｓ
ここで、Ｗ^－１は補正された混合行列を示すことができ、Ｓは独立ソース信号を示すことができる。Ｗ^－１は、呼吸運動及び血流の識別された構成要素に該当する列を０列に置き換えることにより算出される。

一例として、パターン抽出部１１２が、上気道信号に該当する特定の成分に該当するパターンデータを抽出し、フィルタリングした結果を図８ｄのように示すことができる。図８ｄによれば、グラフ３２０は特定の成分に相応することができ、グラフ３２１は低域通過フィルタを通過した上気道信号に該当することができる。

この場合、上気道狭窄に該当する２０８個の電圧データが適切な振幅に復旧されることができる。また、低域通過フィルタは、上気道狭窄のパターンを歪ませることなく、復旧された電圧データの残留ノイズを減らすために用いられることができる。次のＥＩＴデータ再構成部１１３は、抽出されたパターンデータを用いて特定の成分に相応する２０８個の電気的物性変化を含むＥＩＴデータを下記数式２に基づいて再構成することができる。

（数式２）
Ｖ_ｊ＝ａ_ｊＵ_ＵＡ＋ｂ_ｊ
数式２によれば、Ｖ_ｊはｊ番目のチャネルの電圧を示し、Ｕは補正されたソース信号を示す。ａ_ｊとｂ_ｊは２０８個の電圧データ間の差の値に該当する定数であり、これを計算するために変換された行列データＣは下記数式３に該当することができる。
（数式３）

数式３に従い、Ｃは２０８個の電圧データ補正定数の行列である。数式の変移のために行列の転置行列（Ｔ：Ｔｒａｎｓｐｏｓｅ）を使用する。電圧補正定数行列Ｃは、電圧の原信号Ｘと補正されたソース信号Ｕを用いて下記数式４に基づいて再構成することができる。
（数式４）
Ｃ＝ＸＵ_ＵＡ ^Ｔ（Ｕ_ＵＡＵ_ＵＡ ^Ｔ）^－１

図１０ａは本発明の一実施形態による抽出されたパターンデータを再構成するための構成図である。
つまり、ＥＩＴデータ再構成部１１３は、混合信号４０１が印加されるとき、ＢＡＲ処理部４１０から背景雑音を除去する。ＰＣＡ処理部４１１は、背景雑音が除去された信号の電圧主要成分に該当するＰＣＡパターンデータ４０２を抽出する。ＰＣＡパターンデータ４０２は、呼吸成分関連データとして抽出して出力している。

Ｌカーブ探索部４１２は、ＰＣＡパターンデータ４０２の中からＬカーブデータを抽出し、ＩＣＡ処理部４１３で使用される次元減少電圧成分データを探索する。そして、ＩＣＡ選択部４１４は、ＩＣＡ成分のうちの特定の成分に該当するＩＣＡパターンデータ４０３を選択して出力する。

ソース比較部４１５は、ＰＣＡパターンデータ４０２とＩＣＡパターンデータ４０３との同質性を確認することが可能であり、ＥＩＴデータ再構成部１１３は、ＰＣＡパターンデータ４０２とＩＣＡパターンデータ４０３を用いてそれぞれＥＩＴデータを再構成することができる。

図１０ｂは混合信号４０１、ＰＣＡパターンデータ４０２、ＩＣＡパターンデータ４０３の周波数パターンを例示しており、混合信号４０１は、ＰＣＡパターンデータ４０２とＩＣＡパターンデータ４０３を含む。

このようにパターン抽出部１１２で特定の成分のパターンデータが抽出されると、ＥＩＴデータ再構成部１１３で、図１０ｃに示すように、複合信号に該当するＥＩＴデータ５００が再構成されて生成される。すなわち、呼吸成分５１０に該当するパターンデータを抽出し、血流５１１に該当するパターンデータを抽出することができる。

このように、本発明は、測定されたインピーダンスデータを用いて、ＥＩＴ測定データから空気変化又は血流変化に起因する成分をそれぞれ分離し、分離されたＥＩＴデータを用いて空気変化画像５２０と血流変化画像５２１をそれぞれ別々に復元することが可能である。
本発明の実施形態において、画像復元部１１４は、血流を用いて首部位で測定された血流の変化に起因する画像データを復元することができる。

このように復元された上軌道の血流変化情報が含まれている血流画像に基づいて、心臓と血管の血流力学的変化の程度及び形状、並びに血流力学診断変数などによる少なくとも一つを定量化する。

このために、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、復元された血流画像を秒あたり１００枚以上取得し、血流画像における血管部位を関心領域（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）として設定し、ＲＯＩ内の画素値の変化を血流変化信号として抽出する。

一例として、復元された血流画像を秒あたり１００フレーム以上抽出し、抽出された多数のフレームイメージをメモリに一時保存する。そして、各フレームイメージの特徴を分析し、各フレームイメージ内の相互隣接する画素の関係を取得する。各フレームイメージの特徴に応じて多数のカラーブロックに区分し、各カラーブロックに識別データを設定してメモリに保存する。このようにしてメモリに多数の画素値を保存し、各画素値に所属のカラーブロックに関連する識別データを保存する。各カラーブロック内の各画素値の前後フレームの変化量を比較して各カラーブロックの変化量を形成し、各カラーブロックの変化量は、各カラーブロック内の多数の画素値に対して前後フレームにおける変化量の平均値で計算する。

このように関心領域内の画素値を演算して時間に応じて変わる信号を作ると、この信号は、関心領域内の画素値の変化に基づいて血流変化信号として抽出される。よって、血流画像に基づいて算出されたインピーダンスデータの変化による平均偏差、平均分散、平均位相遅延及び平均絶対インピーダンス値のうちの少なくとも一つの測定データを連携して血流変化信号の大きさ変化を算出し、血流変化信号に基づいて一回拍出量を計算する。

図１１は心臓と肺に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、関心領域における血流変化信号に基づくピクセル値の和を示すグラフである。すなわち、心臓の関心領域（ＲＯＩ_{ｈｅａｒｔ}）の場合、Ｔ４時点で最も高い血流変化信号を持っており、肺の関心領域（ＲＯＩ_ｌｕｎｇ）の場合、Ｔ１時点で最も高い血流変化信号を持っていることを確認することができる。このように現れる血流変化信号は、ピクセル値の和で表されている。このように表される血流変化信号が一回拍出量の値と定義できる。

他の実施形態として、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、被験者の年齢、性別、体重、身長などの個人情報を、ＥＩＴ測定データと共に使用して一回拍出量の絶対値を算出するのに適用することができる。このために、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、実験値に基づいて被験者の年齢、性別、体重、身長等に応じて重みを設定し、これをメモリなどに保存可能である。そして、一回拍出量を算出するとき、該当する重みを付与して計算することも可能である。

さらに、一回拍出量と心拍数を用いて心拍出量を次のとおりに計算することができる。ここで、心拍数は、感知部１０１に含まれているセンサーを介して測定された値である。
心拍出量（Ｃａｒｄｉａｃ Ｏｕｔｐｕｔ）＝一回拍出量（Ｓｔｒｏｋｅ Ｖｏｌｕｍｅ）×心拍数（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ）

また、計算された心拍出量と測定された血圧を用いて末梢血管抵抗を次のとおりに計算することが可能である。ここで、血圧は、感知部１０１に含まれているセンサーを介して測定された値である。
末梢血管抵抗（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）＝血圧（Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）／心拍出量（Ｃａｒｄｉａｃ Ｏｕｔｐｕｔ）

以上のように首に貼り付けられている電極を介して測定されるインピーダンス値を用いて頸動脈の血流画像を撮影し、この血流画像から一回拍出量、心拍出量、末梢血管抵抗などの血流力学診断変数を算出することが可能である。このように算出された血流力学診断変数は、当該部位の血流画像と共にディスプレイ部１０８を介して表示することができる。

そして、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、測定された各種血流力学診断変数を通信モジュール１０７を介して有線又は無線で外部へ伝送することも可能である。また、測定された値が被験者の危険状態を判断するために、予め設定されている値よりも高い場合、ディスプレイ部１０８に警告メッセージを出力するか或いは警告音を出力することも可能である。

図８ａ～図８ｃは首から測定された血流インピーダンス画像と比例して得られる一回拍出量グラフ及び心電図グラフである。そして、図１に示されているように、アラビア数字及び文字で一回拍出量、心拍出量、末梢血管抵抗値を表示することが可能である。

したがって、本発明は、胸、首、腕、脚などのいずれの部位でも選択的に血管を電気インピーダンス断層撮影し、一回拍出量、心拍出量、末梢血管抵抗などを含む血流力学診断変数をモニタリングすることが可能となる。特に、本発明は、重症患者の場合、胸部に電極を貼り付け、電気インピーダンス断層撮影を持続的に行うことが難しいことがあり、この場合に他の血管部位で撮影されたＥＩＴ画像から血流力学診断変数をモニタリングすることが可能である。また、本発明は、重症患者の場合において、薬物投与などの治療過程でリアルタイムにて変化する血流力学診断変数をリアルタイムモニタリングすることが可能となる。よって、医療スタッフは、患者の変化状態をリアルタイム確認し、患者に対する治療及び診断予測などの過程を適切に支援することが可能となる。
一方、本発明のモニタリング装置は、以下の実施形態を構成することができる。

図５に示している状態図から確認できるように、コンピュータを用いたデータ収集部を使用することも可能である。すなわち、ＥＩＴ画像の撮影のための人体の特定部位の周りに電極を貼り付け、選択された電極を用いて電流を注入する。そして、残りの電極を用いて電圧を測定する。よって、本発明は、測定される電圧信号を収集するためのデータ収集部を含むことも可能である。

また、本発明は、データ収集部で収集されたＥＩＴ測定データを用いて、コンピュータに備えられている各種ソフトウェアとハードウェアで構成されるデータ処理装置を用いて、気流画像と血流画像をそれぞれ復元することが可能である。データ処理装置は、それぞれの画像から血流力学診断変数又は肺の領域別状態変数である呼吸力学断診断変数を抽出することも可能である。このとき、データ処理装置及びデータ収集部は、図９に示されている構成を含むように構成される。
以下は、呼吸ＥＩＴ画像を用いて肺の領域別状態変数をリアルタイムで測定し、これを画像として表示する過程について考察する。

図９に示されている本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、機械的換気治療過程における肺の虚脱領域と正常領域と過膨張領域の相対的な大きさの時間的変化を出力し、これを表示することができる。したがって、前述した血流ＥＩＴ画像から血流力学診断変数を検出する過程と同様に、図９の様々な構成要素の関連関係から呼吸ＥＩＴ画像を構成し、呼吸ＥＩＴ画像に基づいて呼吸力学診断変数を検出する過程が行われる。

既存の使用するＣＴ撮影やＸ－ｒａｙは、リアルタイム又は連続モニタリングが不可能です。しかし、本発明の一実施形態によるモニタリングシステム１００は、胸部位に貼り付けられている電極を介してインピーダンスデータを測定し、これから肺弾性や呼吸遅延などの状態をリアルタイムかつ連続的に確認することができる。特に、本発明は、機械的換気による治療過程と同時に確認することができる。

本発明のモニタリング装置は、図１２ａに示されているように、呼吸画像とこれに連動する一回呼吸量グラフ、及び血流画像とこれに連動する一回拍出量グラフを実現している。すなわち、電極から測定されたインピーダンスデータから血流成分のみを抽出して血流ＥＩＴ画像を実現するか、或いは呼吸成分のみを抽出して呼吸ＥＩＴ画像を実現することが可能である。

そして、図１１に示されている血流ＥＩＴ画像における画素値の変化から血流変化信号を抽出して一回拍出量グラフを実現するように、図１２ｂでは、呼吸ＥＩＴ画像における画素値の変化から呼吸変化信号を抽出して一回呼吸量グラフを実現することができる。

図１３ａは動物実験を介して機械的換気中の動物から取得した肺弾性の画像である。図示されている画像は、ＰＥＥＰの増加に伴って肺弾性が減少していることを示している。そして、ＣＴスキャン画像は、本発明のモニタリングシステムの撮影画像と比較するために示している。すなわち、ＣＴスキャン画像では、ＰＥＥＰの増加に伴って肺容積の増加を示している。

また、図１３ｂは動物実験を介して取得した呼吸遅延画像を示している。図示されている画像における正常と虚脱の場合に呼吸遅延画像が大きく変わっていることを容易に確認することが可能である。図示されるイメージにおいて、怪我後の呼吸遅延画像は画素値が減少したように見える。そして、ＰＥＥＰを増加させると、呼吸遅延画像内の画素値の差が減少しながら肺の虚脱領域が縮小されていることを示している。そして、ＣＴ画像は、本発明のモニタリングシステムの撮影画像と比較するために示しており、ＣＴスキャン画像においても、ＰＥＥＰの増加に伴って虚脱領域が縮小されていることを確認することができる。

すなわち、図１３ａに示すように、本発明の実施形態によるＥＩＴ再構成画像を介して、既存のＣＴ画像から確認可能な肺弾性画像を確認することができる。また、図１３ｂに示すように、本発明の実施形態によるＥＩＴ再構成画像を介して、既存のＣＴ画像で確認可能な呼吸遅延画像を確認することができる。

図１４ａは、換気画像の中心画素を中心にＰＥＥＰの増加に伴って変化する画像の状態を示している。含まれているＣＴスキャン画像（ａ）は、本発明の呼吸画像と比較することができるように追加した構成である。そして、ＰＥＥＰの変化量による換気ＥＩＴ画像（ｂ）の中心画素を中心に垂直方向による換気の変化をＡ／Ｐ（ａｎｔｅｒｉｏｒ－ｔｏ－ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ）比の値（ｃ）で表示しており、図１４ｂにその変化量をグラフで示している。つまり、本発明は、Ａ／Ｐ比の値が呼気終末陽圧の増加に伴って正常値に近づいており、ＥＩＴ画像から確認される換気画像が正常値にさらに近づいていることを確認することが可能である。

このように、肺の領域別状態変数をリアルタイムで測定し、これを画像として表示するために、本発明は、モニタリングシステム１００を用いる。そして、肺内部の虚脱と過膨張検出は、機械的換気過程で使用する人工呼吸器が患者に印加する空気の容積と圧力データを、肺内部の空気量変化情報を提供するＥＩＴ換気画像と一緒に分析する。

したがって、電極部１０２は、呼吸インピーダンスデータを得なければならない。一例として、胸部位では、呼吸と血流を含むインピーダンスデータを得ることができる。よって、肺内部の虚脱と過膨張を検出する場合には、電極部１０２が被験者の胸部位に貼り付けられることが好ましい。

電極部１０２から検出された値に基づいて得られたインピーダンスデータが、ＥＩＴ再構成部１０３を介して必要な呼吸インピーダンスデータに再構成され、画像復元部１１４で呼吸画像を復元する。復元された呼吸画像を用いて、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、肺の虚脱と過膨張を示すことができる肺弾性と呼吸遅延を計算する。

ＥＩＴ制御モジュール１０６は、復元された呼吸画像を秒あたり２５枚以上取得し、呼吸画像における一定部位を関心領域（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）として設定し、ＲＯＩ内の画素値の変化を呼吸変化信号（又は気流変化信号）として抽出する。ＥＩＴ制御モジュール１０６で秒あたり復元された呼吸画像を取得する数（フレーム数）は、可変的に設定可能である。

一例として、図１２ａは動物実験中に検出された心肺機能によるＥＩＴ画像であって、呼吸量に応じて変わる復元された呼吸画像を示している。そして、復元された呼吸画像からピクセル値の和を演算して実現された一回呼吸量をグラフで表示している。よって、図１２ｂは、各呼吸周期ごとに一つの呼吸画像ＴＶが生成され、順次図示されている呼吸画像ＴＶは、複数回の呼吸周期による換気の変化を示している。

したがって、ＥＩＴ制御モジュール１０６は、復元された呼吸画像を秒あたり２５フレーム以上抽出し、抽出された多数のフレームイメージをメモリに一時保存する。そして、各フレームイメージの特徴を分析し、各フレームイメージ内に相互隣接した画素の関係を取得する。さらに、各フレームイメージの特徴に応じて多数のカラーブロックに区分し、各カラーブロックに識別データを設定してメモリに保存する。このようにして、メモリに多数の画素値を保存し、各画素値に、所属のカラーブロックに関連する識別データを保存する。各カラーブロック内の各画素値の前後フレームの変化量を比較して各カラーブロック変化量を形成し、各カラーブロック変化量は、各カラーブロック内の多数の画素値に対して前後フレームにおける変化量の平均値で計算する。

このように関心領域内の画素値を演算して時間に応じて変わる信号を作ると、この信号は、関心領域内の画素値の変化に基づいて呼吸変化信号として抽出される。したがって、呼吸インピーダンス画像に基づいて算出されたインピーダンスデータの変化による平均偏差、平均分散、平均位相遅延及び平均絶対インピーダンス値のうちの少なくとも一つの測定データを連携して呼吸変化信号の大きさ変化を算出し、呼吸変化信号に基づいて一回呼吸量を計算する。このとき、被験者の年齢、性別、体重、身長などの個人情報に対する重みを予め設定し、該当する重みを付与し、ＥＩＴ測定データと一緒に使用して一回呼吸量の絶対値を算出するのに適用することができる。

そして、各画素で抽出された一回換気量ΔＶと人工呼吸器が印加した圧力ΔＰとを演算すれば、得ようとする肺弾性データを取得することができる。すなわち、肺弾性データＣは、単位圧力変化に応じて発生する容積の変化であり、各画素における一呼吸での肺弾性値である。また、各画素から得られた肺弾性データを用いて一呼吸での肺弾性画像を生成することが可能である。
肺弾性（Ｃ）＝一回換気量（ΔＶ）／人工呼吸器が印加した圧力（ΔＰ）

図１５は互いに異なるＰＥＥＰ値を５、１０、１５、２０、２５、２０、１５、１０等と順次適用したときの変化画像を示している。そして、ＣＴ画像（ａ）は、肺弾性状態を、本発明で実現した肺弾性イメージ画像と比較するために示している。ＣＴ画像（ａ）でＰＥＥＰ値が増加するにつれて、肺が益々さらに膨張していることを確認することができる。

そして、ＰＥＥＰの変化に応じて変化するＣＴ画像（ａ）のように、本発明の構成を介して再構成された呼吸量の変化による呼吸画像変化状態（ｂ）と、肺弾性イメージ画像（ｄ）の変化を比較確認可能である。また、ＰＥＥＰ値が増加するにつれて、呼気終末肺容積変化（ＥＥＬＶ）による画像（ｃ）が増加することを確認することができる。すなわち、本発明で再構成されたＥＩＴ画像が、肺の空気分布をリアルタイムで定量的に測定するのに利用可能であることを確認することができる。

このように呼吸画像から得られた一回呼吸量の画像、呼気終末肺容積変化による画像、及び肺弾性画像から被験者のリアルタイム変化する状態を確認することができる。各画像の下端に記載されているアラビア数字は、ＰＥＥＰの値である。よって、本発明は、ＰＥＥＰの治療過程からＰＥＥＰ値の変化に応じて変わる肺弾性画像をリアルタイム確認することができる。

このように、肺弾性画像は、ＰＥＥＰの増加に伴って肺弾性データが減少することを確認することができる。しかし、機械的換気治療過程で、ＰＥＥＰの増加により肺の他の領域に含まれている画素で呼吸遅延が発生するおそれがある。よって、本発明のモニタリングシステムは、肺の部分（領域）別に各画素で一回呼吸中の呼吸遅延を計算することを特徴とする。

呼吸遅延（ＲＶＤ）は、各画素の呼吸遅延であり、呼吸遅延の演算は、下記から確認できるように、吸気の開始から吸気の終了までに要する時間（ｔ_ｍａｘ－ｔ_ｍｉｎ）に対して、当該画素で吸気の開始点から最大容積の４０％に相当する容積まで到達するのにかかる時間Δｔ^４０％を演算することにより計算される。すなわち、特定のピクセルに対する呼吸インピーダンスが最大値の４０％に到達する時点を用いて各画素における呼吸遅延を演算する。ここで、肺の最大容積は、機械的換気過程で使用する人工呼吸器が患者に印加する空気の溶液を用いて測定する。そして、時間Δｔ^４０％における４０％の地点は、実験値に基づいて設定された値であり、本発明は、リアルタイム表示及び監視を必要とする治療過程で迅速な信号処理を必要とするため、最適な時点として設定された値である。
呼吸遅延（ＲＶＤ）＝｛Δｔ^４０％／（ｔ_ｍａｘ－ｔ_ｍｉｎ）｝×１００％
さらに、算出された各画素における呼吸遅延データを用いて図１３ｂのような呼吸遅延画像を生成することが可能である。

したがって、本発明は、呼吸ＥＩＴ画像から肺弾性データと呼吸遅延データを算出可能であり、このようにして得た肺弾性データを用いて肺弾性画像を生成し、呼吸遅延データを用いて呼吸遅延画像を生成する。
一般に、肺の虚脱及び過膨張領域では、肺弾性が減少する。よって、本発明で生成される肺弾性画像から肺の虚脱と過膨張領域を診断することが可能となる。

また、肺の虚脱領域では、呼吸遅延が増加する。よって、肺弾性画像から肺の虚脱と過膨張領域を診断し、再び本発明で生成される呼吸遅延画像から肺の虚脱と過膨張領域を区分することが可能となる。そして、肺の虚脱と過膨張領域を除いた残りの領域は、正常領域となるので、全肺領域に対して、肺の虚脱、肺の過膨張領域、肺の正常領域などを比率で計算し、リアルタイムモニタリングすることが可能となる。

以上のように、本発明は、胸、首、腕、脚などのいずれの部位でも選択的に血管を電気インピーダンス断層撮影し、一回拍出量、心拍出量、末梢血管抵抗などを含む血流力学診断変数をモニタリングすることが可能となる。特に、本発明は、重症患者の場合において、薬物投与などの治療過程でリアルタイムにて変化する血流力学診断変数をリアルタイムモニタリングすることが可能となる。よって、医療スタッフは、患者の変化状態をリアルタイム確認することにより、患者に対する治療及び診断予測などの過程を適切に支援することが可能となる。

また、本発明は、同じモニタリング装置を用いて肺の領域別状態変数をリアルタイムでモニタリングすることができる。特に、肺の呼吸ＥＩＴ画像から得た各画素における呼吸変化信号を用いて肺弾性データを算出し、肺弾性画像として生成することが可能である。また、各画素における一回の呼吸中に発生する呼吸遅延を計算し、呼吸遅延データを用いて呼吸遅延画像を生成する。このように生成された呼吸遅延画像と肺弾性画像とを比較して肺の虚脱と肺の過膨張を診断し、被験者に適切な呼気終末陽圧を投与するように誘導可能となる。

以上の詳細な説明は、あらゆる面で制限的に解釈されてはならず、例示的なものとして考慮されるべきである。本発明の範囲は、添付された請求の範囲の合理的な解釈によって決定されるべきであり、本発明の等価的範囲内におけるすべての変更は、本発明の範囲に含まれる。

Claims (18)

1. 被験者の胸、首、腕、脚、手首など、血管がある部位に複数の電極を貼り付け、インピーダンスデータを測定する電極部と、
   測定されたインピーダンスデータから血流インピーダンスデータを抽出してＥＩＴ画像を復元する画像復元部と、
   復元したＥＩＴ画像における関心領域を設定し、関心領域内の画素値の変化量に基づいて血流変化信号を抽出し、
   抽出された血流変化信号を用いて血流力学診断変数を計算するＥＩＴ制御モジュールと、を含むことを特徴とする、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
2. ＥＩＴ制御モジュールは、抽出された血流変化信号を用いて一回拍出量を計算する、請求項１に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
3. ＥＩＴ制御モジュールは、計算された一回拍出量に、被験者から測定された心拍数を演算することにより、心拍出量を計算する、請求項２に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
4. ＥＩＴ制御モジュールは、心拍出量に、被験者から測定された血圧を演算することにより、末梢インピーダンスを計算する、請求項２に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
5. ＥＩＴ制御モジュールは、被験者の肺領域の血流変化を抽出して肺灌流量（ｌｕｎｇ ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）を計算する、請求項２に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
6. ＥＩＴ制御モジュールは、被験者の性別、年齢、身長、体重に応じて、予め設定された重みを設定し、予め設定された重みを一回拍出量の計算時に適用する、請求項２に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
7. 電極部を介してリアルタイム検出される信号に基づいて生成された時間による血流変化信号を復元したＥＩＴ画像と、ＥＩＴ画像に比例する血流力学診断変数グラフ、数値を表示するディスプレイ部を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
8. 機械的換気治療過程で、肺の虚脱と過膨張をリアルタイムモニタリングするために、被験者の胸部に複数の電極を貼り付け、インピーダンスデータを測定する電極部と、
   機械的換気治療過程で被験者に印加する空気の圧力データを測定する感知部と、
   測定されたインピーダンスデータから気流インピーダンスデータを抽出してＥＩＴ画像を復元する画像復元部と、
   復元されたＥＩＴ画像から気流変化信号を抽出するために、複数の気流ＥＩＴ画像を取得し、取得したＥＩＴ画像から画素値の変化に基づいて各画素における気流変化信号を抽出し、
   抽出された気流変化信号を用いて呼吸力学診断変数を計算するＥＩＴ制御モジュールと、を含む、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
9. ＥＩＴ制御モジュールは、抽出された気流変化信号を用いて一回呼吸量を計算する、請求項８に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
10. ＥＩＴ制御モジュールは、各画素から抽出された一回換気量と空気の圧力データとを演算して各画素における肺弾性データを計算し、
    前記心肺機能モニタリングシステムは、時間変化に同期して変化する肺弾性データを画像として表示するディスプレイ部を含む、請求項９に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
11. ＥＩＴ制御モジュールは、吸気開始から吸気終了までに要する時間に対して、当該画素で吸気開始から最大容積の４０％に相当する容積まで到達するのにかかる時間を演算して呼吸遅延データを計算し、
    ディスプレイ部は、時間変化に同期して変化する呼吸遅延データを画像として表示する、請求項１０に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
12. ＥＩＴ制御モジュールは、呼吸の各周期内で肺弾性データが減少した領域を肺虚脱領域、肺過膨張領域と判断し、
    呼吸の各周期内で呼吸遅延データが増加した領域を肺虚脱領域と判断して、
    肺弾性データと呼吸遅延データの判断結果を組み合わせることで、肺の虚脱と過膨張を診断する、請求項１０に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
13. ＥＩＴ制御モジュールは、呼気終末陽圧（ＰＥＥＰ）増感の変化による肺弾性データと呼吸遅延データの結果を計算し、
    ディスプレイ部は、呼気終末陽圧の変化に同期して変化する肺の虚脱と過膨張領域を表示する、請求項１２に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリングシステム。
14. 被験者の胸部に複数の電極を貼り付け、インピーダンスデータを測定するステップと、
    機械的換気治療過程で被験者に印加する空気圧力データ、空気容積データを測定するステップと、
    測定されたインピーダンスデータから血流インピーダンスデータと気流インピーダンスデータを抽出して血流ＥＩＴ画像と気流ＥＩＴ画像を復元するステップと、
    復元された血流ＥＩＴ画像から血流の変化信号を抽出するために、一定時間複数のＥＩＴ画像を取得し、取得したＥＩＴ画像における血管部位を関心領域として設定して、関心領域内の画素値の変化量に基づいて血流変化信号を抽出するステップと、
    復元された気流ＥＩＴ画像から気流変化信号を抽出するために、一定時間複数の気流ＥＩＴ画像を取得し、取得したＥＩＴ画像から画素値の変化に基づいて各画素における気流変化信号を抽出するステップと、
    抽出された血流変化信号を用いて血流力学診断変数を計算し、各画素から抽出された気流変化信号と空気の圧力データとを演算して呼吸力学診断変数を計算するステップと、を含む、電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法。
15. 血流変化信号を抽出するステップは、被験者の胸、首、腕、脚、手首など、血管がある人体部位で取得した血流インピーダンスデータから血流変化信号を抽出する、請求項１４に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法。
16. 電極からリアルタイム検出される信号に基づいて生成された血流変化信号を復元したＥＩＴ画像と、ＥＩＴ画像で演算した血流力学診断変数グラフ、数値を表示するステップを含む、請求項１４に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法。
17. 気流変化信号を抽出するステップは、被験者の首、胸のように呼吸による空気の流れがある部位から取得した気流インピーダンスデータと空気の圧力データを用いて一回呼吸量、肺弾性データ、呼吸遅延データなどの気流変化信号を抽出する、請求項１４に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法。
18. 電極からリアルタイム検出される信号に基づいて生成された気流変化信号を復元したＥＩＴ画像と、ＥＩＴ画像で演算した呼吸力学診断変数グラフ、数値を表示するステップを含む、請求項１７に記載の電気インピーダンス断層撮影を用いた心肺機能モニタリング方法。

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