JP2023528682A - 血行動態パラメータの推定 - Google Patents

Abstract

心拍出量又は一回拍出量等の１以上の血行動態パラメータを推定するための装置及び方法である。実施形態は、精度を向上させるために血管緊張に関する情報を血行動態パラメータの推定に組み込むという概念に基づいている。より具体的には、実施形態は、血液パルスが心臓から動脈経路の特定の長さに沿って進む所要時間の測定値を血管緊張の代理尺度として使用すると共に、これを血行動態パラメータの推定に組み入れる。実施形態は、循環系の異なる部分間の血管緊張の変動を考慮に入れるために、複数の異なる動脈経路に関する血管緊張の代理的測定値を組み込むことにも基づいている。

Description

本発明は、１以上の血行動態パラメータを推定するための装置及び方法に関する。

血行動態の安定性を評価するには、種々の血行動態パラメータを測定及び監視することが重要である。これらには、例えば、心拍出量（ＣＯ）、１回拍出量（ＳＶ）及びこれらの経時変化等の中心（中枢）血行動態パラメータが含まれる。

心拍出量（ＣＯ）は、毎分心臓から送り出される血液の量［リットル／分］として定義され、したがって心拍数（ＨＲ）［拍／分］及び１回拍出量（ＳＶ）という２つの要因により影響を受け、ここで、１回拍出量は各拍動により心臓の左心室から大動脈に送り出される血液の量［Ｌ／拍］である。

上記のような中枢血行動態パラメータは、侵襲的又は非侵襲的に測定できる。通常、このことは１以上の動脈における血流量の尺度を得ることを含む。血流量（血液流量）Ｑは、単位時間あたりに血管を経て流れる血液の量として定義される。これは、数学的にＱ＝ｖＡと表すことができ、ここで、Ｑは動脈経路に沿った或る位置での血流量（ｍｌ／ｓ）であり、ｖは該位置における血流速度（ｃｍ／ｓ）であり、Ａは該位置における血管の断面積（ｃｍ^２）である。

例えば、ドプラ超音波を使用して主要な動脈を経る血流量を測定するための超音波感知手段の使用を含む、様々な非侵襲的測定方法が存在する。血流量を間接的に決定するために血圧測定値を使用する等の、血流量を測定する他の方法も知られている。

図１に概略的に示されているように、既知の方法において、血流量は、通常、血管樹の枝路１４ａ～１４ｎの１つにおいて（１つの動脈において）測定され、次いで、この血流量測定値を使用して１以上の血行動態パラメータを推定することができる。このことは、例えば、血流量測定値を入力として取り込み、血行動態パラメータ推定値を出力として供給する予め定められたアルゴリズム又は伝達関数を使用することにより実施され得る。図１は、心臓１２から循環系の種々の動脈枝路１４ａ～１４ｎを経る血流を概略的に示している。各心拍における心臓からの体積的血液出力は１回拍出量（ＳＶ）であり、毎分の体積的出力は心拍出量（ＣＯ）である。

上記のような方法は単純で高速であるが、精度に欠けることが知られている。動脈系の単一の枝路においてのみ血流量測定値を取得することにより、血行動態パラメータの推定が不正確になり得る。流量は、異なる動脈枝路では異なり得るからである。更に、既知の推定方法は、異なる動脈枝路に関して存在する自己調節及び血管収縮特性の違いを考慮に入れることができない。

したがって、この分野では、血行動態パラメータの非侵襲的推定値を取得するための改善された方法に価値があるであろう。

本発明は、請求項により定義される。

本発明の一態様にしたがう例によれば、被験者の少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を決定するように構成されたコントローラが提供され、該コントローラは：
－ 前記被験者の少なくとも１つの動脈経路における動脈血流量測定値を示す入力を受信し、ここで、前記動脈経路は中枢動脈経路又は末梢動脈経路であり；
－ 中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々に関して、心臓血液駆出イベントと、各動脈経路に沿った予め定められた位置における心臓から該位置への血流の結果としての対応する脈波の到達との間の時間差トＴを示す尺度を取得し；
－ 前記血行動態パラメータの推定値を、前記少なくとも１つの動脈経路からの前記血流量測定値と、前記中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々についての前記時間差尺度ΔＴとの組み合わせに基づいて決定する；
ように構成される。

本発明の実施形態は、心拍出量又は一回拍出量等の血行動態パラメータを推定する既知のアプローチは、動脈系の異なる枝路における血管緊張を考慮することにより改善できるという洞察に基づいている。血管緊張とは、所与の時点における、血管が最大に拡張した状態に対して該血管が受ける収縮の程度を指す。全ての動脈及び静脈の血管（通常の状態における）は、当該血管の直径、したがって緊張を決定する或る程度の平滑筋収縮を示す。如何なる所与の局所領域における血管緊張も、血行動態状態に応じて任意の時点で変化し得、競合する血管収縮神経及び血管拡張神経の影響により調節される。血管緊張変化の機能は２つあり、体内の動脈血圧を全体的に調節すること、及び臓器内の局所的な血管流量を調節することである。このように、如何なる所定の時点における動脈経路の血管緊張も、心拍出量及び一回拍出量等の測定可能な血行動態パラメータに影響を与える。更に、血管緊張は異なる動脈経路では変化するので、血行動態パラメータの正確な推定は、この変化を考慮に入れるべきである。

血管緊張は直接測定することが困難である。本発明の実施形態は、血液が心臓から動脈経路の予め定められた長さに沿って進行（移動）するのに掛かる時間は、該動脈経路の血管緊張に依存するという理解に基づいている。これら２つは互いに相関する。このことに鑑みて、この所要時間（期間）を所与の動脈経路における血管緊張に関する代理的（代用的）尺度として使用できるということが発明者の理解である。

この所要時間の指標を与える２つの標準的な臨床的測定値、すなわち、脈波（パルス）到達時間（ＰＡＴ）及び脈波（パルス）伝播時間（ＰＴＴ）が存在し、本発明の特定の実施形態は、これらの臨床的測定値を利用してΔＴ測定値を得る。しかしながら、これらの標準的測定値の使用は、ΔＴ測定値を導出するために必須であるということではない。

したがって、要約すると、本発明の実施形態は、循環系における異なる動脈経路の血管緊張に関する情報を、中心（中枢）血行動態パラメータの決定に統合して、これらパラメータの精度を向上させることに基づいている。血管緊張の代理尺度は、血液が１以上の動脈経路の或る長さに沿って移動するのに掛かる時間（例えば、パルス到達時間（ＰＡＴ）又はパルス伝播時間（ＰＴＴ））を計算することにより推定される。この尺度は、次いで、少なくとも１つの動脈経路（好ましくは中枢動脈経路）に関する動脈血流量測定値と組み合わせて、アルゴリズム若しくは計算又は伝達関数へと統合され、１以上の血行動態パラメータを決定することができる。

このことは、当該計算が、血管緊張の動的変化を含む、異なる動脈経路における異なる自己調節に対して敏感になることを可能にする。この結果、中枢血行動態パラメータの一層正確な推定値が得られる。中枢血行動態パラメータの正確な推定は、改善された臨床上の意思決定及び医療介入、したがって、患者の改善された医療転帰を可能にする。

前記血流量測定値は、動脈経路内の或る測定位置における単位時間当たりの体積的血流量の測定値である。言い換えると、該血流量測定値は、単位時間当たりの動脈経路を経て流れる（例えば、動脈経路内の測定位置を通過して流れる）血液量の測定値である。これは数学的にＱ＝ｖＡと表すことができ、ここで、Ｑは動脈経路に沿った或る位置における血流量（ｍｌ／ｓ）であり、ｖは該位置での血流速度（ｃｍ／ｓ）であり、Ａは該位置における血管の断面積（ｃｍ^２）である。

前記コントローラは、前記少なくとも１つの動脈経路に関する前記血流量測定値、並びに前記中枢動脈経路及び前記末梢動脈経路の両方に関する前記時間差トＴを示す尺度又は該尺度から導出されたパラメータを、入力として、予め定められた伝達関数に供給するように構成でき、該伝達関数は前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を上記入力に基づいて生成するように構成される。

言い換えると、該コントローラは、前記少なくとも１つの動脈経路に関する前記血流量測定値、並びに前記中枢動脈経路及び前記末梢動脈経路の両方に関する前記時間差尺度トＴ又は該尺度から導出されたパラメータを、上記伝達関数を用いて処理し、前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を生成するように構成される。

上記伝達関数は、前記入力と、前記少なくとも１つの血行動態パラメータとの間の予め定められた関数的関係を定義又は具体化できる。該伝達関数は、この予め定められた関数的関係及び前記入力に基づいて血行動態パラメータを生成することができる。

該伝達関数は、幾つかの例においては古典的なアルゴリズム関数であり得、及び／又は機械学習モデルであり得る。該伝達関数は、入力の線形関数を有し得る。幾つかの例において、該伝達関数は、目標の血行動態パラメータを、各入力パラメータが対応する重み係数により重み付けされた入力パラメータの各々の線形和としてモデル化するマルチパラメトリック線形回帰モデルであり得る。

前記コントローラは、好ましくは、前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を示すデータ出力を生成するように構成される。このデータ出力は、例えばデータストア若しくはユーザインターフェースへの、又はネットワーク通信チャネルに沿うデータのエクスポートの準備が整った、当該推定値を表すデータを含むデータパケット、又は或る期間にわたって導出された該推定値の一連の値であり得る。当該方法は、上記データ出力を他のモジュール又は装置、例えばユーザインターフェースに送信するステップを含み得る。

有利な実施形態においては、前記血流量及び／又はΔＴパラメータを検出するために、超音波監視技術を使用することができる。例えば、ドプラ超音波を使用して血流量測定値を取得できる。

少なくとも１つの血行動態パラメータを決定するために、前記少なくとも１つの血流量測定値及びΔＴ測定値の入力を、予め定められた関数、方程式又はアルゴリズムを使用して組み合わせることができる。上記入力から血行動態パラメータを導出するために、機械学習エンジンを使用することもできる。これらの様々なアプローチは、本明細書では、広く伝達関数と呼ばれるであろう。

例えば、上記入力の間の予め定められた関数的関係を具現化すると共に、これら入力に基づいて少なくとも１つの血行動態パラメータを計算できる、予め定められた又は事前に記憶された関数（伝達関数）を使用できる。該伝達関数は、単に、幾つかの入力パラメータと、出力として作用する中枢血行動態パラメータとの間の数学的関係であり得る。

このような伝達関数を導出するために、機械学習及び／又は統計的手法を、例えばラベル付きデータセットに適用できる。例えば、マルチパラメトリック回帰が、臨床データセットを使用して斯様な伝達関数を推定するための試験において成功裏に使用された。十分なデータがあれば、該伝達関数は、例えば、性別、ＢＭＩ及び他の患者の個人情報等の患者のメタデータを使用して改善することもできる。

動脈経路とは、例えば、循環系の１つ以上の動脈に沿った特定の長さの長さ方向の区間を意味する。

末梢動脈経路とは、末梢血管系における、すなわち循環系における頭部、胸部又は腹部以外における（例えば、腕、手、脚及び足における）動脈からなる部分における動脈経路を意味する。

中枢（中心）動脈経路とは、中枢血管系における経路、すなわち、例えば頭部、胸部、腹部又は頸部における動脈を意味する。

好ましくは、前記血流量測定値は、少なくとも中枢動脈経路、例えば頸動脈から導出され得る。しかしながら、該測定値は、末梢動脈経路を含む他の動脈経路から導出することもできる。血流量測定値は、幾つかの例においては、末梢動脈経路及び中枢動脈経路の両方から導出することもできる。血流量測定値が導出される少なくとも１つの動脈経路は、好ましくは、ΔＴ測定値が導出されるのと同じ２つの動脈経路（中枢及び末梢）のうちの１つである。

心臓駆出イベント（心駆出イベント）とは、心臓からの血液の駆出に対応するイベント、すなわち心拍イベント（すなわち、心臓の収縮期）を意味する。このイベントは、血液駆出の過程における、例えば心周期の収縮期における定義された基準点、例えば、大動脈が開き、血液が左心室から駆出され始める前駆出期の終わりの点であり得る。他の例において、該イベントは、心臓が最初に電気的に活性化されて収縮を開始する、前駆出期の開始点であり得る。

前記時間差を示す尺度ΔＴを取得する動作は、前記コントローラにおいて、２つの動脈経路の各々に関する時間差を示す入力を受信する動作を含み得る。他の例において、該動作は、処理又は計算ステップを含み得る。例えば、当該コントローラは、各動脈経路について、当該動脈経路に沿った予め定められた位置における脈波の到達の検出を示す信号入力及び駆出イベントの検出を示す入力を受信し、各動脈経路に関する所要時間 トＴを決定するように構成できる。

上記説明及び本明細書における例では２つの動脈経路が言及されているが、他の実施形態において、ΔＴ時間差は３以上の動脈経路について決定され得る。血流量測定値は、２以上の動脈経路について、又は３以上の動脈経路についてさえも取得することができる。この場合、当該コントローラは、全ての動脈経路についてのΔＴ値と血流量測定値との組み合わせに基づいて、少なくとも１つの血行動態パラメータを決定するように構成され得る。

前記血行動態パラメータを決定する動作は、予め定められた伝達関数又はアルゴリズムの使用に基づくものであり得る。伝達関数とは、２以上の動脈経路に関する少なくとも１つの血流量測定値及びΔＴ測定値を入力として取り込むと共に、少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を出力として計算する関数を意味する。該伝達関数は、単に、幾つかの入力パラメータと、出力として機能する中枢血行動態パラメータとの間の数学的関係であり得る。このことは、上記で説明されており、以下でも更に説明されるであろう。

該伝達関数は、機械学習アルゴリズムを含むことができる。この点に関する種々の実施化オプションについては、後に詳細に説明されるであろう。

該伝達関数は、例えば、メモリ上にローカルに格納することができ、該メモリは前記コントローラに含まれ、又は前記コントローラが該メモリに動作可能に結合される。該伝達関数は、幾つかの例においては、前記コントローラ自体のプログラミングにより具現化できる。

一群の例によれば、各動脈経路について前記時間差尺度を取得する動作は、各動脈経路についてパルス到達時間（ＰＡＴ）測定値を取得する動作を含み得る。

この場合における前記駆出イベントは、心臓の電気的活性化の時点に対応し得る。該イベントは、心拍が最初に始まる前駆出期の開始点に対応する。

例示として、上記イベントは、ＥＣＧ信号におけるＱＲＳ複合波の発生時間として検出できる。該イベントは、Ｑ、Ｒ及びＳピークのうちの１つ（例えば、最大ピークであるＲピーク）等の、ＱＲＳ複合波内の特定の基準点の発生時間に対応し得る。これは、ＱＲＳ複合波の開始の発生時点に対応し得る。

しかしながら、このイベントを検出するためのＥＣＧの使用は必須ではなく、加速度計、誘導感知手段又はレーダ感知手段の使用等の他の手段も代わりに使用できる。

幾つかのアプローチにおいて、ＰＡＴは、ＥＣＧ（心電図法）及びＰＰＧ（フォトプレチスモグラフィ）センサ測定値を使用して測定できる。ＥＣＧは心臓の電気的活性化の開始としてＱＲＳ複合波の開始を検出するために使用でき、ＰＰＧは血液量の光学的測定を介して動脈経路に沿った下流位置における脈波の開始を検出するために使用できる。両測定は、臨床診療において標準的な測定である。

１以上の実施形態によれば、各動脈経路について時間差尺度ΔＴを取得する動作は、各動脈経路についてパルス伝播時間（ＰＴＴ）測定値を取得する動作を含み得る。パルス伝播時間は、大動脈への血液の駆出と、下流側測定位置における対応する脈波の到達との間の時間である。言い換えれば、これは、前駆出期（ＰＥＰ）の終了と、動脈経路に沿った予め定められた位置における脈波の到達との間の時間である。

幾つかの実施形態において、各動脈経路に関して前記ＰＴＴ測定値を取得する動作は、各動脈経路に関してＰＡＴ測定値を取得する動作、前駆出期（ＰＥＰ）持続時間の推定値を取得する動作、及び各動脈経路に関する前記ＰＴＴ測定値を各動脈経路に関する前記ＰＡＴ測定値から前記ＰＥＰ持続時間を減算することにより決定する動作を含み得る。

前駆出期（ＰＥＰ）は当該技術における用語であり、心臓の電気的活性化（例えば、ＥＣＧ信号におけるＱＲＳ複合波により示される）から、心臓から大動脈への血液の駆出までの測定される期間である。これは、心臓の電気的活性化と、大動脈弁の開放との間の時間である。

このように、パルス到達時間（ＰＡＴ）は、ＰＡＴ＝ＰＥＰ＋ＰＴＴによりＰＥＰ に関係し、ここで、ＰＴＴはパルス伝播時間である。

ＰＥＰの推定値を取得する種々の方法が存在する。

或る組の例によれば、ＰＥＰ持続時間の推定値は、心音図（ＰＣＧ）感知手段及び／又はインピーダンス心電図（ＩＣＧ）測定手段からの入力の使用に基づいて導出され得る。例えば、大動脈弁の開放及び血液の駆出は、各々、特徴的な高音調の音、すなわち、開放の場合のスナップ音及び駆出の場合のクリック音、を発生する。これらの一方又は両方を、最初の心音後に発生するＰＣＧ測定値において識別できる。これを、例えば、駆出イベントの発生時点を検出するために使用できる。

更に、ＩＣＧ及びＥＣＧを、ＰＥＰを直接識別するために、追加的に又は代替的に、一緒に使用することができる。これを行う方法は、Ｒｅｎ驕@ｖａｎ Ｌｉｅｎ，Ｎｉｅｎｋｅ Ｍ Ｓｃｈｕｔｔｅ，Ｊａｎ Ｈ Ｍｅｉｊｅｒ及びＥｃｏ Ｊ Ｃ ｄｅ Ｇｅｕｓによる論文“Ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｐｒｅｅｊｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｉｏｄ （ＰＥＰ） ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｒ－ｗａｖｅ ａｎｄ ｄＺ／ｄｔ－ｍｉｎ ｐｅａｋｓ ｉｎ ＥＣＧ ａｎｄ ＩＣＧ”，１８ Ａｐｒｉｌ ２０１３，ＩＯＰ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｌｔｄ．に詳細に説明されている。

これらの感知方式からの測定値を、大動脈弁が開く瞬間を識別するために使用できる。これから、心臓の電気的活性化（例えば、ＥＣＧ測定のＱＲＳ複合波の開始点又は他の基準点）と、大動脈弁の開放（この時点で、圧力波が動脈系に沿って進行し始める）との間の時間を決定できる。この期間は、前駆出期に対応する。

他の例において、前記コントローラは、前駆出期に対して予め定められた推定値、すなわち基準値を使用でき、該値は、例えばローカルメモリに格納され得るか、又はリモートサーバ等のリモートデータソースから取り込まれ得る。

１以上の実施形態によれば、血行動態パラメータは、各動脈経路に関する経時的な時間差値ΔＴの変動に基づいて決定され得る。この組の実施形態の場合、前記コントローラは、異なる心周期に対応する、動脈経路の各々に関する複数の時間差測定値ΔＴを取得し、各動脈経路に関して経時的なΔＴ値の変動を示す尺度を決定し、血行動態パラメータの推定値を該トＴ値の変動に基づいて決定するように構成され得る。

１以上の実施形態によれば、血行動態パラメータの推定値を決定する動作は、末梢経路及び中枢経路に関するΔＴ値の間の商を決定する動作を含む。言い換えると、血行動態パラメータの推定値は、商ΔＴ＿ｃｅｎ／ΔＴ＿ｐｅｒｉに基づくものであり得、ここで、ΔＴ＿ｃｅｎは中枢動脈経路に関する時間差ΔＴの値であり、ΔＴ＿ｐｅｒｉは末梢動脈経路に関する時間差ΔＴの値である。該商は、他の例においては逆の態様で、すなわちΔＴ＿ｐｅｒｉ／ΔＴ＿ｃｅｎと計算することができる。

血管緊張代理尺度（ΔＴ値）及び／又はそれらの比（複数の代理尺度の場合）の変化又は変動の検出は、血管樹のうちの測定された枝路の（相対的な）緊張の変化を示す。これらの変化は、動脈系の血管緊張の局所的な変化及び一層全身的な変化の両方を示し得る。これらの測定値を血行動態パラメータの計算に組み込むことにより、より正確な推定値が得られる。

前記コントローラにより計算される少なくとも１つの血行動態パラメータは、心拍出量、１回拍出量及び１回拍出量変動（ＳＶＶ）のうちの少なくとも１つを含み得る。導出できる血行動態パラメータの他の例は、血流速度、１回拍出量の変動、収縮期速度、拡張期速度、血圧を含む。

前記伝達関数の詳細は、導出されるべき血行動態パラメータに依存して変化し得る。該伝達関数は、入力パラメータと出力血行動態パラメータとの間の数学的関係を具体化し得る。したがって、異なる目標血行動態パラメータに対して、この関係、例えば、当該計算において異なる入力に適用される重み、及び、可能性として、計算するために使用される入力（例えば、血流量及びトＴ測定値に更に加えて追加の入力がある場合）は異なり得る。

前記コントローラは、前記血流量測定値を示す少なくとも１つの尺度を、超音波感知手段を使用して取得するように構成できる。該超音波感知手段は、１以上の超音波トランスデューサを備え得る。該手段は、例えば、超音波パルス放射を生成し、反射された超音波エコー信号を検出するように構成された超音波トランスデューサユニット又はプローブを備えることができる。

該超音波感知手段は、超音波データを前記コントローラに出力することができ、又は計算された血流量測定値を該コントローラに直接出力することができる。該超音波感知手段は、ドプラ超音波データを取得できる。該超音波感知手段は、幾つかの例においては、取得された超音波データから１以上の血流量測定値を抽出し、これらを前記コントローラに供給して血行動態パラメータを推定する専用の超音波処理ユニットを更に有し得る。

有利な例として、動脈内の血流量を監視するために、例えば頸動脈等の少なくとも１つの動脈経路上に配置されるウェアラブル超音波センサを使用することができる。これにより、動脈経路を流れる血流を測定できる。

本発明の文脈における超音波の使用は特に有利であることに留意されたい。超音波センシングは、広範な異なる情報を取得する汎用性を有し、完全に非侵襲的であるからである。更に、これらの超音波ベースのフィーチャは、１以上の実施形態に従って幾つかの方法で組み合わせ、断面積と速度波形との積である血流量波形等の意味のある情報を提供することができる。

例えば、本発明の実施形態の文脈において、超音波ベースの測定値は、脈波ドプラ超音波測定を使用して取得することができ、これは（血流）速度波形を生成するために使用できる。この波形から、ピーク収縮期速度、最大速度、及び他の多くのもの等の、有用な特徴を抽出できる。

Ｂモード超音波データ又は測定値から、関連する情報を導出することもできる。この情報は、例えば、血管径の波形を導出するために使用できる。

しかしながら、超音波の使用は必須ではない。例えば超音波の使用に代わるものは、血圧測定値を使用して血流量測定値を間接的に取得することである。これについては、後に詳しく説明されるであろう。

１以上の実施形態によれば、前記コントローラは、動脈経路の少なくとも１つに関し、同じ単一の超音波感知手段を使用して、動脈流の尺度と、動脈経路に沿った予め定められた位置における脈波の到達時間の尺度との両方を取得するように構成され得る。このように、同じ構成要素を、脈波到達の検出及び血流量の測定という二重の機能のために使用できる。したがって、これにより部品の総数が制限される。

前記コントローラは、動脈経路の少なくとも１つについて、動脈経路に沿った予め定められた位置における脈波の到達時間を、ＰＰＧセンサを使用して検出するように構成できる。例えば、当該末梢動脈経路は被験者の腕に沿って延びる動脈経路であり得、被験者の指に取り付けるＰＰＧセンサを用いて該被験者の指における脈波の到達を検出することができる。これは単なる一例であって、説明の目的で述べたものに過ぎず、本発明を限定することを意図するものではない。

幾つかの例によれば、前述した駆出イベントは、前駆出期の開始に対応する、心臓の電気的活性化の瞬間であり得る。

幾つかの代替例において、該駆出イベントは、前駆出期の終わりの時点に対応し得る。

前記コントローラは、ＥＣＧセンサ入力を使用して駆出イベントの発生を検出するように構成できる。

例えば、駆出イベントが前駆出期の開始に対応する時点である場合、駆出イベントの発生を検出する動作は、ＥＣＧ信号におけるＱＲＳ複合波の開始における時間を検出する動作を含み得る。

ＥＣＧの使用は、１つの例示的な手段に過ぎない。駆出イベントの発生を検出するための代替手段は、誘導センサ、レーダセンサ、加速度計、又は胸部心拍数センサバンド等の心拍数センサの使用を含む。

１以上の実施形態にしたがう例は、少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を導出するための装置を更に提供し、該装置は：
－ 心臓駆出イベントを検出するための第１のセンサ手段；
－ 被験者の動脈経路に沿った位置に結合して、該位置における心臓からの血液脈波の到達時間を検出するための第２のセンサ手段；
－ 前記動脈経路を経る血流量を検出するための第３のセンサ手段；及び
－ 前記第１、第２及び第３のセンサ手段と動作可能に結合される、上述され又は後述される何れかの例若しくは実施形態による、又は本出願の何れかの請求項によるコントローラ；
を有する。

上記第１、第２及び第３のセンサ手段は異なる各々のセンサ装置に対応することができ、又はこれらセンサ手段のうちの１以上は複数が同じセンサ装置に対応し得る。
第１のセンサ手段は、幾つかの例においては、ＥＣＧセンサ装置であり得る。
第２のセンサ手段は、前記位置に光学的に結合するためのＰＰＧセンサを有し得る。
第３のセンサ手段は、超音波感知手段であり得る。

したがって、少なくとも１群の実施形態は、
－ 心臓駆出イベントを検出するためのＥＣＧセンサ装置；
－ 被験者の動脈経路に沿った位置に光学的に結合し、該位置における心臓からの血液脈波の到達時間を検出するための少なくとも１つのＰＰＧセンサ；
－ 少なくとも１つの動脈経路を経る血流量を検出するための超音波感知手段；及び
－ 前記ＥＣＧセンサ装置、少なくとも１つのＰＰＧセンサ及び超音波感知手段と動作可能に結合された、上述され又は後述される何れかの例若しくは実施形態による、又は本出願の何れかの請求項によるコントローラ；
を有する、少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を導き出すための装置を含み得る。

上述され、以下でも更に説明されるように、これらに対する代替例のセンサ手段も存在する。

前記超音波感知手段は、超音波トランスデューサ装置を備えることができる。該手段は、ドプラ超音波測定を使用して血流量を検出するように構成できる。該手段は、取得された超音波データから１以上の血流量測定値を抽出し、これらを血行動態パラメータの推定に使用するために前記コントローラに供給する専用の超音波処理ユニットを含むことができる。

本発明の他の態様による例は、少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を決定するためのコンピュータ実施方法を提供し、該方法は：
－ 被験者の少なくとも１つの動脈経路の動脈流量測定値を示す入力を受信するステップであって、前記動脈経路が中枢動脈経路又は末梢動脈経路であるステップ；
－ 中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々に関して、心臓駆出イベントと、各動脈経路に沿った予め定められた位置における心臓から該位置への血流の結果としての対応する脈波の到達との間の時間差トＴを示す尺度を取得するステップ；及び
－ 前記血行動態パラメータの推定値を、前記少なくとも１つの動脈経路の血流量測定値と、各動脈経路に関する時間差尺度ΔＴとの組合せに基づいて決定するステップ；
を有する。

上記決定するステップは、例えば、前記少なくとも１つの動脈経路に関する血流量測定値、並びに前記中枢動脈経路及び末梢動脈経路路の両方に関する時間差ΔＴを示す尺度又は該尺度から導出されたパラメータを、予め定められた伝達関数に入力として供給するステップを含むことができ、該伝達関数は、前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を、前記入力及び該入力と前記少なくとも１つの血行動態パラメータとの間の予め定められた関数的（機能的）関係に基づいて生成するように構成される。

該方法は、好ましくは、前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を示すデータ出力を生成するステップを更に有する。

本発明は、コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品も提供し、該コンピュータ可読媒体にはコンピュータ可読コードが具現化され、該コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサにより実行された際に、該コンピュータ又はプロセッサに、上述され又は後述される何れかの例若しくは実施形態による、又は本出願の何れかの請求項による方法を実行させるように構成される。

本発明の上記及び他の態様は、後述される実施形態から明らかとなり、斯かる実施形態を参照して解明されるであろう。

本発明をよりよく理解するため、及び本発明がどのように実施され得るかをより明確に示すために、例示のみとして、添付図面が参照される。

図１は、動脈系の異なる枝路を経る血流を概略的に示す。 図２は、本発明の一般的な概念を概略的に示す。 図３は、１以上の実施形態による例示的なコントローラの処理ワークフローを概略的に示す。 図４は、他の例示的な実施形態による処理ワークフローを概略的に示す。 図５は、他の例示的な実施形態による処理ワークフローを概略的に示す。 図６は、他の例示的な実施形態による処理ワークフローを概略的に示す。 図７は、１つの例示的な実施形態による例示的な装置を概略的に示す。 図８は、１以上の実施形態による例示的な方法をブロック図の形で示す。

本発明を、図を参照して説明する。

詳細な説明及び特定の例は、当該装置、システム及び方法の例示的実施形態を示すものであるが、説明のみを目的としており、本発明の範囲を限定することを意図するものではないことを理解されたい。本発明の装置、システム及び方法のこれら及び他の特徴、態様及び利点は、以下の説明、添付請求項及び添付図面から一層よく理解されるであろう。各図は概略的なものに過ぎず、実寸通りには描かれていないと理解されたい。また、全図を通して同一又は同様の部分を示すために、同一の参照番号が使用されていることも理解されたい。

本発明は、心拍出量又は一回拍出量等の１以上の血行動態パラメータを非侵襲的に推定するための装置及び方法を提供する。実施形態は、精度を向上させるために血管緊張に関する情報を血行動態パラメータの推定に組み込むことに基づいている。より具体的に言うと、実施形態は、心臓から特定の長さの動脈経路に沿った血液脈波の移動の時間（所要時間）ΔＴの測定値を、血管緊張の代理（代用）尺度として使用し、これを血行動態パラメータの推定に組み込む。実施形態は、循環系の異なる部分間の血管緊張変化（変動）を考慮に入れるために、複数の異なる動脈経路に対する血管緊張代理測定値を組み込むことにも基づいている。

血行動態パラメータを推定するための既知の方法は、典型的に、例えば頸部等の単一の動脈における動脈流の測定値を取得し、流量測定値入力から血行動態パラメータ推定値を計算できるアルゴリズム又は計算式を組み込んだ伝達関数を使用して中枢（中心）血行動態パラメータ（心拍出量又は一回拍出量等）の推定値を導出することに基づいている。

しかしながら、上記のような推定方法は、典型的に、単一位置における動脈流が血管樹全体における全動脈流を表すと仮定している。しかしながら、このような仮定は正確ではない。その結果、血行動態パラメータを推定するための現在知られている方法は、循環系の異なる部分における異なる自己調節状態を考慮に入れることができない。例えば、血管緊張の変動は、循環系全体に影響を与える全身的な全体的要因（血圧の調節等）及び特定の臓器における血流の局所的調節等の局所的要因の両方により生じる。したがって、より正確な血行動態パラメータの推定は、循環系の異なる部分における血管緊張等の要因の可能性のある変化を考慮に入れることが好ましい。例えば、循環系の中心部分と循環系の末梢部分との間において、これらの要因の違いが存在すると予想され得る。

このことを解説するために、頸動脈（中枢動脈系）における血流尺度が取得され、全心拍出量（ＣＯ）を推定するために使用されるケースを考察することができる。身体は、脳に十分な酸素及び栄養素を供給するために頸動脈を経る血流を調節する。しかし、同時に、例えば腕等の末梢領域への血流も、例えば腕の動き又は緊張等の特定の事象により増加又は減少され得る。これにより、それに応じて全ＣＯが増減又は減少する。しかしながら、このことは、頸動脈を経る血流の如何なる変化においても検出できない。頸動脈を経る血流は、脳の需要にしたがって調節されるからである。このように、中枢（頸動脈）の動脈流量測定のみから全ＣＯの正確な推定値を得ることはできない。

しかしながら、末梢測定値（末梢ＰＡＴ又はＰＴＴ等）も考慮に入れることにより、末梢領域への血液出力の変動を検出し、中枢動脈流量測定と組み合わせて、全ＣＯの推定を改善することができる。本発明の実施形態が基づいているのは、この原理である。

本発明の一態様にしたがう例によれば、被験者の少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を導出するように適合されたコントローラが提供され、該コントローラは：
－ 被験者の少なくとも１つの動脈経路における動脈流量測定値を示す入力を受信し、ここで、該動脈経路は中枢動脈経路又は末梢動脈経路であり；
－ 中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々について、各々の動脈経路に沿った心臓から所定の位置への血流の結果としての心臓血液駆出イベントと該位置における対応する脈波の到達との間の時間差ΔＴを示す尺度を取得し；及び
－ 前記少なくとも１つの動脈経路の血流測定値と、各動脈経路に関する前記時間差尺度ΔＴとの組み合わせに基づいて、血行動態パラメータの推定値を決定する；
ように構成される。

実施形態は、血管樹の１つの枝路を経る流量が他の全ての枝路を経る流量を表すという不正確な仮定を正すことを目的としている。実施形態は、血管樹の少なくとも２つの枝路の血管緊張の長さ方向の代理尺度を得ることに基づいている。これらの測定値を血行動態パラメータの計算に組み込むことにより、より正確な推定値を得ることができる。

血管緊張は、直接測定することが困難である。本発明の実施形態は、血液が心臓から動脈経路の予め定められた長さに沿って移動するのに掛かる時間（言い換えると、心臓の心拍がどの程度速く血管樹の枝路を通過するか）が、当該動脈経路の血管緊張に密に依存するという理解に基づいている。これら２つは互いに相関する。この点から見て、この所要時間は動脈経路における血管緊張の代理尺度として使用することができる。

このように、要約すると、本発明の実施形態は、循環系における異なる動脈経路の血管緊張に関する情報を中枢血行動態パラメータの決定に統合して、これらパラメータの精度を向上させることに基づいている。この情報は血流量情報と組み合わされ、心拍出量等の血行動態パラメータの推定値を出力として生成する伝達関数に入力として供給される。

この一般原理が、図２に概略的に示されている。本発明の実施形態は、血管緊張に関連する（又は血管緊張を間接的に示す）情報を、血流量に関連する情報と組み合わせて、例えば血行動態伝達関数に供給することに基づいている。該伝達関数は、入力情報に基づいて１以上の血行動態パラメータの推定値を出力として生成するように構成される。

１以上の実施形態によれば、血管緊張の代理尺度を、血液が１以上の動脈経路の長さに沿って進むのに掛かる時間（例えば、脈波到達時間（ＰＡＴ）又は脈波伝播時間（ＰＴＴ））を計算することにより推定できる。この尺度は、次いで、少なくとも動脈血流量測定値（好ましくは、少なくとも中枢動脈経路についてのものであるが、オプションとして代わりに末梢経路についての）と組み合わせてアルゴリズム又は計算（伝達関数）に統合され、１以上の血行動態パラメータを決定することができる。

このことは、該計算が、血管緊張の動的変化を含む、異なる動脈経路における差違のある自己調節に敏感になることを可能にする。この結果、中枢血行動態パラメータのより正確な推定値が得られる。中枢血行動態パラメータの正確な推定は、改善された臨床的判断及び医療介入を、したがって患者の改善された医療転帰を可能にする。

動脈経路とは、例えば循環系の１以上の動脈に沿った特定の長さの長さ方向の区間を意味する。

末梢動脈経路とは、末梢血管系における動脈経路、すなわち、循環系における頭部、胸部又は腹部におけるものでない（例えば、腕、手、脚及び足における）動脈からなる部分を意味する。

中枢（中心）動脈経路とは、中枢血管系における経路、すなわち、例えば頭部、胸部、腹部又は頸部における動脈を意味する。

心臓駆出事象（イベント）とは、心臓からの血液の駆出に対応する事象、すなわち心拍イベント（すなわち、心臓の収縮期）を意味する。該イベントは、血液駆出プロセスの間における定義された基準点、例えば、大動脈が開き血液が左心室から駆出され始める前駆出期間の終わりの点であり得る。他の例において、該イベントは、心臓が最初に電気的に活性化されて収縮を開始する前駆出期間の開始点であり得る。

上記説明及び本明細書の例においては２つの動脈経路が言及されているが、他の実施形態において、ΔＴ時間差は３以上の動脈経路について決定できる。血流量測定値は、２以上の動脈経路、又は３以上の動脈経路についてさえ取得できる。この場合、コントローラは、少なくとも１つの血行動態パラメータを、これら動脈経路の全てに関する血流量測定値及びΔＴ値の組み合わせに基づいて決定するように構成され得る。

本発明の一般的原理が図３に概略的に示されている。該図は例示的なコントローラ２２を概略的に示し、該コントローラは一群の入力２３を受信し、該入力を使用して計算処理を実行し、少なくとも１つの血行動態パラメータ２４の推定値に対応する少なくとも１つの出力を生成する。特に、コントローラ２２は、中枢動脈経路に関する一群の入力、末梢動脈経路に関する一群の入力、及び中枢動脈経路及び末梢動脈経路の少なくとも１つを経る血流に対応する少なくとも１つの血流量測定値入力を受信する。好ましくは、該測定値は中枢動脈経路の測定値である。他の例においては、中枢動脈経路及び末梢動脈経路の両方に関する血流量測定値が入力として受信され得る。更に、他の実施形態においては、中枢動脈経路及び２以上の末梢動脈経路の両方に関する入力が受信され得る。更に、幾つかの実施形態においては、２以上の中枢動脈経路に関する入力が受信され得る。

中枢動脈経路に関する入力は、中枢動脈経路に沿う予め定められた位置における脈波の到達時間を示す入力、及び心臓駆出イベントの発生時間を示す入力を含む。該脈波の到達時間及び心臓駆出イベントの時間を使用して、これら２つのイベント間の時間差ΔＴ＿ｃｅｎｔｒを計算できる。

末梢動脈経路についても同様の組の入力が受信される。脈波の到達時間及び心臓駆出出イベントの時間を使用して、末梢動脈経路に関しても、これら２つのイベント間の時間差ΔＴ＿ｐｅｒｉを計算できる。

図３はコントローラ２２が心臓駆出イベントに対応して中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々について別々の入力を受信することを示しているが、該コントローラにより心臓駆出イベントの発生を示す単一の入力も受信され得る。

上記少なくとも１つの血流量測定値（例えば、中枢動脈経路に関する）並びに時間差値ΔＴ＿ｃｅｎｔｒ及びΔＴ＿ｐｅｒｉは、次いで、コントローラ２２により血行動態パラメータ２４を導出する際に使用される。例示として、該血行動態パラメータは、限定するものでない例として、被験者の心拍出量（ＣＯ）、被験者の一回拍出量（ＳＶ）、被験者の一回拍出量変動（ＳＶＶ）、又は被験者の一回拍出量指数（ＳＶＩ）であり得る。

血行動態パラメータ２４の推定値を決定することは、上記コントローラによる所定のアルゴリズム又は計算関数の適用に基づくものであり得る。例えば、コントローラ２２により、少なくとも１つの流量測定値及び２以上の動脈経路の時間差値トＴを入力として受信すると共に、これら入力に基づいて１以上の血行動態パラメータ推定値を示す出力を生成するように構成された、予め定められた伝達関数２１が適用され得る。例示として、該伝達関数２１が図３に概略的に示されている。前述したように、ΔＴ値は２つの動脈経路の各々における血管緊張の代理尺度を提供し、これら尺度は、コントローラ２２により適用されるアルゴリズム又は計算若しくは伝達関数が一層正確な血行動態パラメータ推定値２４を導出することを可能にする。

例えば、入力の間の予め定められた関数的関係を具現化すると共に該入力に基づいて少なくとも１つの血行動態パラメータを算出できる予め定められた又は事前に記憶された関数（伝達関数）２１を使用することができる。該伝達関数は、単に、幾つかの入力パラメータと、出力として機能する中枢血行動態パラメータとの間の数学的関係であり得る。該伝達関数は、入力された血流量及びトＴ測定値に基づいて特定の血行動態パラメータを導出するために、ベル付けされたデータを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズム又はエンジンを有し得る。

伝達関数を導出するために、機械学習及び／又は統計的手法を、例えばラベル付きデータセットに適用することができる。例えば、このような伝達関数を臨床データセットに基づいて推定するための試験において、マルチパラメトリック回帰が成功裏に使用された。十分なデータがあれば、該伝達関数は、例えば、性別、ＢＭＩ及び他の患者個人情報等の患者メタデータを使用して改善することもできる。伝達関数を提供する他のアプローチは、例えば、サポートベクターマシン又はナイーブベイズモデルの使用を含み得る。

例示として、当該伝達関数は、１以上の実施形態によれば、ロジスティック回帰モデル、決定木アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン又はナイーブベイジアンモデル等の如何なるタイプの機械学習アルゴリズムも含むことができ、又は１人以上の患者に関する事前に取得されたデータを含むトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる任意の他のタイプの機械学習アルゴリズムを設けることもできる。

機械学習アルゴリズムをトレーニングする方法はよく知られている。通常、このような方法は、トレーニング入力データエントリ及び対応するトレーニング出力データエントリを含むトレーニングデータセットを取得するステップを含む。この場合のトレーニング入力データエントリは、伝達関数のための取得された入力、すなわち、少なくとも２つの動脈経路の各々について測定されたΔＴ、ＰＡＴ、ＰＴＴ又はΔＰＡＴ値及び少なくとも１つの血流量測定値であろう。幾つかの実施形態では、追加の入力も含まれ得る。トレーニング出力データエントリは、例えば、心拍出量、一回拍出量及び／又は一回拍出量変動等の、求められている血行動態パラメータに対応するであろう。トレーニングデータを構築するために、血行動態パラメータは、トレーニングデータエントリを取得する際に、その精度が保証されるように、例えば侵襲的方法を使用して手動で測定される。

初期化された機械学習アルゴリズムが各入力データエントリに適用され、予測された出力データエントリが生成される。予測された出力データエントリと対応するトレーニング出力データエントリとの間の誤差が、該機械学習アルゴリズムを修正するために使用される。このプロセスは、誤差が収束し、予測された出力データエントリがトレーニング出力データエントリと十分に類似する（例えば、ア１％）まで繰り返すことができる。これは、通常、教師あり学習手法として知られている。

結果としてのトレーニングされたアルゴリズムは、１以上の実施形態によれば、必要とされる伝達関数を提供することができる。

２以上の動脈経路に関する一群の入力を取得する種々の方法が存在する。特に、被験者の少なくとも１つの動脈経路について動脈流量測定値を取得するための、及び心臓血液駆出イベントと、２つの動脈経路の各々に沿った予め定められた位置における対応する脈波の到達との間の時間差ΔＴを示す尺度を得るための種々の方法が存在する。例えば、これらの測定値入力を導出するために種々のセンサ様式を使用できる。

これらの測定値入力を得るための種々の可能な手段又はアプローチを、一般論として簡単に概説する。次いで、一連の一層詳細な実施形態について概説する。

一連の例によれば、各動脈経路について時間差尺度を得ることは、各動脈経路についてパルス到達時間（ＰＡＴ）測定値を得ることを含み得る。

この場合における駆出イベントは、心臓の電気的活性化の時点に対応し得る。これは、心拍が最初に始まる前駆出期の開始の時点に対応する。

駆出イベントは、ＥＣＧセンサを使用して検出できる。一例として、これは、ＥＣＧ信号におけるＱＲＳ複合波の開始の発生時間として検出できる。しかしながら、このイベントを検出するための心電図の使用は必須ではなく、代わりに他の手段を使用することもできる。代替手段は、誘導性センサ、レーダセンサ、加速度計、又は胸部心拍数センサバンド等の心拍数センサの使用を含む。

前記動脈経路に沿った予め定められた位置における脈波の到達時間は、幾つかの例においては、ＰＰＧセンサを使用して検出できる。代わりに、脈波の到達を検出するために、超音波検知手段、例えば、予め定められた脈波（パルス）到達位置においてドプラ超音波データを取得するように構成された超音波トランスデューサユニットを使用できる。

１以上の実施形態によれば、各動脈経路について時間差尺度ΔＴを得ることは、各動脈経路について脈波伝播時間（ＰＴＴ）測定値を取得することを含み得る。脈波（パルス）伝播時間は、大動脈への血液の駆出と、下流の測定位置における対応する脈波の到達との間の時間である。言い換えると、これは、前駆出期（ＰＥＰ）の終了と、動脈経路に沿う予め定められた位置における脈波の到達との間の時間である。

幾つかの実施形態において、各動脈経路についてＰＴＴ測定値を取得することは：各動脈経路についてＰＡＴ測定値を取得すること；前駆出期（ＰＥＰ）の持続時間の推定値を取得すること；及び各動脈経路についてのＰＴＴ測定値を、各動脈経路に関するＰＡＴ測定値からＰＥＰ持続時間を減算することにより決定すること；を含み得る。

前駆出期（ＰＥＰ）は、当業技術の用語であり、心臓の電気的活性化（例えば、ＥＣＧ信号のＱＲＳ複合波により示される）から、心臓から大動脈への血液の駆出まで測定される期間である。これは、心臓の電気的活性化と、大動脈弁の開放との間の時間である。

このように、パルス到達時間（ＰＡＴ）は、ＰＡＴ＝ＰＥＰ＋ＰＴＴによりＰＥＰに関連付けられ、ここで、ＰＴＴはパルス（脈波）伝播時間である。

ＰＥＰの推定値を得る種々の方法が存在する。

一群の例によれば、ＰＥＰ持続時間の推定値は、心音図（ＰＣＧ）感知手段及び／又はインピーダンス心電図（ＩＣＧ）測定手段からの入力の使用に基づいて導出され得る。

これらの感知様式からの測定値を、大動脈弁が開く時点を識別するために使用できる。これから、心臓の電気的活性化（例えば、ＥＣＧ測定のＱＲＳ複合波の開始）と、大動脈弁の開放（圧力波が動脈系に沿って進行し始める時点）との間の時間を決定できる。この期間が、前駆出期に対応する。

例えば、大動脈弁の開放及び血液の駆出は、各々、高音調の音、すなわち、開放の場合のスナップ音及び駆出の場合のクリック音、を発生する。これらの一方又は両方は、最初の心音の後に発生し、ＰＣＧの測定において識別できる。これを、駆出イベントの発生時を検出するために使用できる。

更に、ＰＥＰを直接識別するために、ＩＣＧ及びＥＣＧを、追加的に又は代替的に、一緒に使用することができる。これを行うための方法は、Ｒｅｎ驕@ｖａｎ Ｌｉｅｎ、Ｎｉｅｎｋｅ Ｍ Ｓｃｈｕｔｔｅ、Ｊａｎ Ｈ Ｍｅｉｊｅｒ及びＥｃｏ ＪＣ ｄｅ Ｇｅｕｓによる論文“Ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｐｒｅｅｊｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｉｏｄ （ＰＥＰ） ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｒ－ｗａｖｅ ａｎｄ ｄＺ／ｄｔ－ｍｉｎ ｐｅａｋｓ ｉｎ ＥＣＧ ａｎｄ ＩＣＧ”２０１３年４月１８日、ＩＯＰ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｌｔｄで詳細に説明されている。

他の例において、前記コントローラはＰＥＰに関する予め定められた推定値を使用することができ、該予め定められた推定値は、例えば、ローカルメモリに記憶でき、又はリモートサーバ等のリモートデータソースから取り込むことができる。

該コントローラは、動脈経路の少なくとも１つの血流量測定値を示す尺度を、超音波感知手段を使用して取得するように構成され得る。該超音波感知手段は、１以上の超音波トランスデューサを備えることができる。該手段は、例えば、超音波トランスデューサユニット又はプローブを含み得る。

上記超音波感知手段は、超音波データをコントローラに出力するか、計算された血流量測定値を直接コントローラに出力することができる。該超音波感知手段は、ドプラ超音波データを取得することができる。該超音波感知手段は、幾つかの例では、取得された超音波データから１以上の流量測定値を抽出し、これらをコントローラに供給して血行動態パラメータを推定するための専用の超音波処理ユニットを更に備えることができる。

超音波感知の使用は、血流量を検出するための１つの例示的手段に過ぎない。１つの他の代替手段は、例えば血圧測定値を使用して血流量測定値を間接的に得ることである。

例えば、心拍出量の推定値を非侵襲的な血圧測定から導出することが可能である。最初に、指の中節骨の周りにカフを適用し、よく知られているボリュームクランプ法を適用することにより、指から非侵襲的な連続動脈血圧波形が得られる。モデルを使用して、測定された指の動脈血圧波形から上腕動脈血圧波形を導出できる。最後に、該上腕動脈血圧波形に脈拍輪郭解析法を適用することにより、心拍出量の推定値を得ることができる。これを、血流量の推定値を得るために使用できる。

上記の脈拍輪郭法は、例えば、血圧曲線の収縮期部分の下の面積を、例えばウィンドケッセルモデルと組み合わせて使用し、オプションとして、年齢、性別、身長、体重等の特定の患者データを使用して、１回拍出量の推定値を得る。この推定値は、心拍数と組み合わせると、心拍出量の指標となる。これにより、血流量情報を導出できる。このことは、例えば、Ｔｒｕｉｊｅｎ他による論文“Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ”Ｊ Ｃｌｉｎ Ｍｏｎｉｔ Ｃｏｍｐｕｔ（２０１２）２６：２６７-２７８に記載されている。

ここで、本発明の概念の原理を更に解説及び例示するために、本発明の一連の特定の実施形態について概説する。

図４は、第１の例示的な組の実施形態の処理ワークフローを概略的に示している。

この組の実施形態によれば、脈波到達時間（ＰＡＴ）が血管緊張の代理尺度として使用される。言い換えると、心臓駆出イベントと脈波到達との間の時間差ΔＴの尺度が、末梢動脈経路及び中枢動脈経路の各々についてＰＡＴ測定値を取得することにより得られる。

例えば、当該末梢動脈経路は、心臓から腕に沿って指まで延びる動脈経路であり得る。当該中枢動脈経路は、首に沿った通路を介して、心臓から頭部に向かって延びる経路であり得る。

動作時において、ＰＰＧセンサを末梢動脈経路に沿った安定した位置に配置できる。例えば、フィンガークリップＰＰＧセンサを使用し、被験者の指に結合することができる。このＰＰＧセンサは、各駆出イベントに続いて、心臓からの各脈波の指への到達時間を検出するために使用できる（「Ｐｕｌｓｅ ａｒｒｉｖａｌ＿ｐｅｒｉ」）。これは、例えば、ＰＰＧセンサ出力におけるピーク又は他の特徴的基準点に対応し得る。生のＰＰＧ脈波（パルス）波形における検出のための例示的な基準点は、例えば、収縮期最小の時間、拡張期最大の時点、最大収縮期勾配の時間、又は何らかの他の特性点を含む。

他の例として、末梢動脈経路の遠位位置におけるパルス到達は、例えば、超音波（ＵＳ）センサ、加速度計（ＡＣＣ）、又は心弾動図測定等の他の感知様式により測定することもできる。

心臓における駆出イベント（「Ｈｅａｒｔ ｅｊｅｃｔｉｏｎ」）の時間を検出するために、ＥＣＧ感知装置を使用できる。例えば、心臓の電気的活動を感知するために、少なくとも２つのＥＣＧ電極の組を被験者の胸部に配置することができる。これらは、電極を使用して電気的信号を検出するように構成された専用のＥＣＧ感知プロセッサに取り付けることができる。血液を左心室から駆出して動脈樹を介しポンプ送りするために心臓が収縮する（収縮期）毎に、ＥＣＧ出力において特徴的な電気信号が検出可能となる。この信号パターンは ＱＲＳ複合波として知られており、Ｑピーク、Ｒピーク、Ｓピークという３つのピークの特徴的なパターンからなる。このように、駆出イベントは、ＥＣＧ信号におけるＱＲＳ複合波の検出、例えば、ＱＲＳ複合波の開始、又はＲピーク（典型的には最大ピーク）等のＱＲＳ複合波における特定のピークの時点の検出により検出できる。

幾つかの例においては、超音波感知手段が更に使用され、例えば、被験者の首部において、例えば中枢動脈経路に沿った（例えば頸動脈上の）位置において超音波感知を実行するように構成され得る。この超音波感知手段は、１以上の超音波トランスデューサ、及び取得された超音波データを処理するための専用の超音波処理ユニットを有し得る。該超音波データは、ドプラ超音波データであり得る。中枢動脈経路に沿った予め定められた位置における脈波の到達時間（「Ｐｕｌｓｅ ａｒｒｉｖａｌ＿ｃｅｎ 」）は、超音波感知手段を使用して検出できる。例えば、ドプラ超音波データは動脈経路を経る血流の指示情報を提供し、したがって、予め定められた位置における脈波の到達は、流量の急激な増加、又は流量の上昇勾配の開始により検出できる。

同じ超音波感知手段を使用して、例えばドプラ超音波データを取得及び処理することにより、中枢動脈経路を経る動脈流の尺度を導出することもできる。

他の例として、先に詳細に説明したように、血流量の尺度は異なる感知様式を使用して取得することもできる。血流量の尺度は少なくとも１つの動脈経路から必要とされ、これは中心動脈経路であることが好ましいが、代わりに末梢動脈経路であってもよい。オプションとして、中枢及び末梢動脈経路の両方からの血流量測定値を取得し、血行動態パラメータの推定値を導出する際に使用することもできる。

代替例においては、中枢動脈経路に沿った位置におけるパルスの到達を検出するために、超音波センサの代わりに、例えば鼻、額又は耳甲介上に配置された他のＰＰＧセンサを使用できることに注意されたい。

これらの取得された測定値を使用して、中枢及び末梢動脈経路に関するパルス到達時間（ＰＡＴ）の尺度が導出される。ＰＡＴは、心電図（ＥＣＧ）信号におけるＱＲＳ複合波の時点と、遠位位置における対応するパルスの到達時間との間の時間差として定義される。したがって、中枢動脈経路に関するＰＡＴ（「ＰＡＴ＿ｃｅｎ」）は、心臓駆出イベントの時間と、中枢動脈経路に沿った遠位点におけるパルス到達の時間（Ｐｕｌｓｅ ａｒｒｉｖａｌ＿ｃｅｎ）との間の差を計算することにより導出できる。同様に、末梢動脈経路に対するＰＡＴ（「ＰＡＴ＿ｐｅｒｉ」）は、心臓駆出イベントの時間と、末梢動脈経路に沿った遠位点におけるパルス到達時間（「Ｐｕｌｓｅ ａｒｒｉｖａｌ＿ｐｅｒｉ」）との間の差を計算することにより導出できる。

幾つかの例において、ＰＡＴ＿ｃｅｎ、ＰＡＴ＿ｐｅｒｉ、及び少なくとも１つの動脈経路の血流量測定値は、コントローラにより処理アルゴリズム若しくは計算又は伝達関数２１に供給され、血行動態パラメータ２４（例えば、心拍出量又は１回拍出量）の推定値を導出するために使用される。

他の例によれば、オプションとして、ＰＡＴ＿ｃｅｎ測定値とＰＡＴ＿ｐｅｒｉ測定値との間の商又は比を計算でき、次いで、この商を推定される血行動態パラメータ２４を計算する際に使用できる。この値は、推定される血行動態パラメータを計算する際に、個々のＰＡＴ＿ｃｅｎ値及びＰＡＴ＿ｐｅｒｉ値の代わりに、又はこれらの値に加えて使用することができる。

ＰＡＴ＿ｃｅｎの測定値の変動は中枢枝路の血管緊張の変化を示す一方、ＰＡＴ＿ｐｅｒｉの測定値の変動は末梢枝路の血管緊張の変化を示す。更に、比ＰＡＴ＿ｐｅｒｉ／ＰＡＴ＿ｃｅｎは、血管緊張の差動的変化を示す。該商は、代わりに、逆形式ＰＡＴ＿ｃｅｎ／ＰＡＴ＿ｐｅｒｉで計算されてもよいことに留意されたい。

上述した様々な測定入力（ＰＰＧ、ＥＣＧ、超音波）を取得する際に、全ての測定又はセンサ装置はミリ秒単位の精度で時間的に同期され、時間差の計算は十分に正確であると仮定されていることに注意されたい。

種々の例においては、測定値又はパラメータの異なる組み合わせを、最終的な推定される血行動態パラメータを計算するための入力として使用できる。これらには、例えば、異なる各中枢動脈経路に関する２以上のＰＡＴ測定値の組み合わせ；異なる各末梢動脈経路に関する２以上のＰＡＴ測定値の組み合わせ；中枢動脈経路に関する少なくとも１つのＰＡＴ測定値と末梢動脈経路に関する少なくとも１つのＰＡＴ測定値との組み合わせ；ＰＡＴ＿ｃｅｎ及びＰＡＴ＿ｐｅｒｉの単一の商、又は中枢及び末梢動脈経路の複数の異なる対に関する複数の商；が含まれる。

上述した例においては、駆出イベント（心臓収縮の開始）を識別するためにＥＣＧ感知装置が使用されているが、他の測定又は検出手段も可能である。駆出イベントを検出するための他の可能性のある手段の限定するものでない組は、例えば、胸骨上の１以上の加速度計（心弾動図）；心臓の近くに配置された１以上の誘導センサ；心臓の近くに配置されたレーダセンサ；経食道超音波プローブ；又は胸部バンド心拍数センサ等の胸部心拍数センサを含む。

図５は、第２の例示的な組の実施形態の処理ワークフローを概略的に示す。

この組の実施形態は、パルス到達時間（ＰＡＴ）の代わりに、パルス伝播時間（ＰＴＴ）測定値が血管緊張の代用尺度として使用されるという点でのみ、図４のものとは異なる。言い換えると、心臓駆出イベントとパルス（脈波）到達との間の時間差ΔＴの尺度が、末梢動脈経路及び中枢動脈経路の各々についてＰＴＴ測定値を取得することにより得られる。他の全ての点に関して、この組の実施形態の特徴及びワークフローは、図４の例について前述したものと同じであり得る。したがって、簡略化のために、共通の特徴は、ここでは再度詳細に説明することはない。

各動脈経路に関するＰＴＴ測定値を得るためには、心臓が圧力を大動脈圧を超えて大動脈弁が開く時点まで蓄積する時間である前駆出期（ＰＥＰ）に関してＰＡＴ値を修正する必要がある。ＰＥＰを除外することは、血管緊張の一層正確な代理尺度につながる。この期間においては、脈波が動脈経路を経て進行することはないからである。

したがって、各動脈経路に関してＰＴＴ測定値を得ることは、各動脈経路に関してＰＡＴ測定値を得ること、前駆出期（ＰＥＰ）の持続時間の推定値を得ること、及び各動脈経路に関するＰＴＴ測定値を、各動脈経路に関するＰＡＴ測定値からＰＥＰ持続時間を減算することにより決定すること、を含み得る。これが図５に示されており、該図は、各ＰＴＴ値が、中心動脈経路（ＰＴＴ＿ｃｅｎ）及び末梢動脈経路（ＰＴＴ＿ｐｅｒｉ）の各々について、これら２つの動脈経路に関する各ＰＡＴ値からＰＥＰ期間を減算することにより、どの様に得られるかを示している。

ＰＥＰ持続時間の推定値を取得する種々の方法が存在する。

幾つかの例において、ＰＥＰ持続時間は、心音図（ＰＣＧ）感知手段及び／又はインピーダンス心電図（ＩＣＧ）測定手段からの入力の使用に基づいて導出できる。

これらの感知様式からの測定値は、大動脈弁が開く時点を識別するために使用できる。このことから、心臓の電気的活性化（ＥＣＧ測定のＱＲＳ複合波の開始）と大動脈弁の開放（圧力波が動脈系に沿って進行し始める時点）との間の時間を決定できる。この期間は、前駆出期（ＰＥＰ）に対応する。

前述したように、大動脈弁の開放は独特の高音調の音、すなわち、開放の場合のスナップ音及び駆出の場合のクリック音、を発生する。これらの一方又は両方は、最初の心音の後に発生するＰＣＧ測定値において識別できる。このことは、大動脈弁の開放の発生時間を検出するために使用でき、次いで、これを、ＰＥＰを決定するために使用できる。

他の例において、コントローラ２２は前駆出期に関して予め定められた推定値を使用することができ、該推定値は例えばローカルメモリに記憶することができ、又はリモートサーバ等のリモートデータソースから取り込むことができる。

幾つかの例において、ＰＴＴ＿ｃｅｎ、ＰＴＴ＿ｐｅｒｉ、及び少なくとも１つの動脈経路に関する血流量測定値はコントローラにより処理アルゴリズム若しくは計算又は伝達関数２１に供給され、血行動態パラメータ２４（例えば、心拍出量又は１回拍出量）の推定値を導出するために使用される。

他の例によれば、オプションとして、ＰＴＴ＿ｃｅｎ測定値とＰＴＴ＿ｐｅｒｉ測定値との間で商又は比を計算することができ、次いで、この商を推定される血行動態パラメータの計算において更に使用することができる。この値は、推定される血行動態パラメータ２４を計算する際に、個々のＰＴＴ＿ｃｅｎ値及びＰＴＴ＿ｐｅｒｉ値の代わりに、又はこれらの値に加えて使用することができる。

ここでも、上述した様々な測定入力（ＰＰＧ、ＥＣＧ、超音波）を取得する際に、全ての測定又はセンサ装置はミリ秒単位の精度で時間的に同期され、時間差の計算が十分に正確となるようにされると仮定されることに注意されたい。

図６は、第３の組の実施形態の処理ワークフローを概略的に示している。

この組の実施形態において、コントローラは、経時的な各動脈経路に関する血管緊張代理尺度の変化又は変動を検出するように構成される。この構成は、血管樹の測定される枝路の（相対的な）緊張の変化の指標を提供する。これらの変化は、血管樹における局所的な及び一層全身的な変化の両方を示すことができ、このことは、如何なる所与の時点における血行動態パラメータ推定の精度を更に向上させることができる。

例示として、当該コントローラは、異なる心周期に対応して動脈経路の各々に関し複数の時間差測定値ΔＴを取得し、各動脈経路について経時的なΔＴ値の変動を示す尺度を決定し、血行動態パラメータ２４の推定値をトＴ値の変動に基づいて決定するように構成され得る。該コントローラは、各動脈経路に関するΔＴ値を連続的に又は反復的に再取得し、これにより、時間の関数としてのΔＴ値の変動を監視することができる。

例示として、そして図６に示されるように、当該コントローラは、中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々についてＰＡＴ値の変動又は変化を監視するように構成され得る。例えば、新たな心拍毎に、該コントローラは、動脈経路の各々について新たなＰＡＴ測定値を取得し、対応する動脈経路について該新たなＰＡＴ値と前のＰＡＴ値との間の差ΔＰＡＴを計算できる。中枢（ΔＰＡＴ＿ｃｅｎ）及び末梢（ΔＰＡＴ＿ｐｅｒｉ）動脈経路に対するこれらのＰＡＴ変化値は、次いで、該コントローラにより伝達関数２１に供給され、血流量測定情報と組み合わせて血行動態パラメータを計算する。

言い換えると、該コントローラは、絶対ＰＡＴ値ではなく、心拍間のＰＡＴの増加又は減少の値を、血行動態パラメータを計算するためのパラメータとして使用する。

オプションとして、トＰＡＴ＿ｃｅｎ測定値とΔＰＡＴ＿ｐｅｒｉ測定値との間で商又は比を計算することができ、この商が、推定される血行動態パラメータを計算する際に使用される。この値は、推定される血行動態パラメータを計算する際に、個々のΔＰＡＴ＿ｃｅｎ値及びΔＰＡＴ＿ｐｅｒｉ値の代わりに、又はこれらの値に加えて使用することができる。

上述した例においてはＰＡＴ値の変化が使用されているが、例えばＰＴＴ値の変化についても同じ原理を適用できる。

ＰＡＴ値を計算するための測定入力の各々を取得するための、及び血流量測定値を取得するための手段は、図４及び図５の例示的な実施形態について前述したものと同一とすることができ、したがって、ここでは再度詳細に説明することはない。

前述した図４及び図５の実施形態とは対照的に、図６による該組の実施形態の場合、前述した様々な測定入力（ＰＰＧ、ＥＣＧ、超音波）を取得する際に、全ての測定装置が時間的に同期されることは必要とされない。例えば、２以上の測定装置を使用して入力（超音波、ＰＰＧ、ＥＣＧ等）を取得している場合、これら装置が完全には時間同期されないことも可能であり得る。これを解決する１つの方法は、２以上の測定装置から取得される時系列データの共通の基準点を合わせることにより、人為的に同期を強制する又は課することである。

このプロセスは、例えば、各測定装置からの信号において、予め定められた基準点（特徴的なアンカー点）を先ず識別することにより達成できる。この点は、生理学的な性質のものであるか、又は例えば動きにより若しくは電磁的手段によりユーザによって誘起されるものであり得る。いずれの場合も、これらの点は、各測定装置からの信号上に印又は痕跡を残すことが知られているイベントに対応する。

これらの共通の基準点が各信号において識別されたら、これらの点に従って当該信号を時間整列することができる。すなわち、当該信号の各々における対応する基準点が、時間ドメインで整列されるようにする。

上記においては、血行動態パラメータの推定値を２以上の入力パラメータに基づいて決定するために伝達関数又はアルゴリズムを利用する複数の実施形態について論じた。また、伝達関数を実装するための種々のオプションについても簡単に説明した。

１つの特定の例示的アプローチは、一群の入力パラメータを一群の出力パラメータにマッピングするためにパラメトリック回帰モデルを使用することである。このような例示的な伝達関数の適用原理を、さらなる説明及び図示の目的で、より詳細に概説する。各実施形態で概説される特定の組の入力を組み合わせて、推定される血行動態パラメータを導出するために、前述した実施形態のいずれかに従って同じ原理を適用することができる。

この以下の例示的伝達関数は、３つの入力パラメータを採用したマルチパラメトリック回帰モデル化を使用する。例示として、心拍出量（ＣＯ）が、以下の入力パラメータ （独立変数）：
－ 頸動脈における動脈血流量（「Ｆｌｏｗ」）（例えば、脈波ドプラ超音波測定に基づく）；及び
－ 心駆出イベントと、中枢動脈経路（トＴ_{ｃｅｎｔｒ}）及び末梢動脈経路（ΔＴ_ｐｅｒｉ）の各々における対応する動脈経路に沿った予め定められた位置における対応する脈波の到達との間の時間差を示す尺度；
を持つ伝達関数を使用して推定される。

該伝達関数は、次の式に基づいて推定でき：

ここで、β_０は回帰直線の切片であり、β_１、β_２及びβ_３は、対応する入力パラメータＦｌｏｗ、ΔＴ_{ｃｅｎｔｒ}及びΔＴ_ｐｅｒｉに関連付けられた重みである。

前述したように、モデルをトレーニングするために、複数の患者に関する履歴患者データを含むトレーニングデータセットを使用することができる。特にマルチパラメトリック線形回帰モデルに関する場合、モデルは、所望の入力パラメータの各々を当該モデルのパラメータ（独立変数）として対応する係数又は重み付けで組み込むモデル若しくはアルゴリズムを第１に構築すると共に、第２に該構築されたモデルをトレーニングデータセットに基づいてトレーニングし、これにより、モデル係数又は重み付けを、トレーニングデータセットの入力パラメータと該トレーニングデータセットの対応する出力パラメータとの間で最適な適合をもたらすように適合（フィッティング）させることにより確立される。上記所望の入力パラメータはモデルの独立変数を形成する一方、目標の血行動態パラメータは該モデルの従属変数である。該モデルは、推定される関連する血行動態パラメータを、定数項（切片）と、対応する重み又は係数により乗算された従属変数の各々との線形和であるとして表す。

トレーニングデータセットは、トレーニング入力データエントリ及び対応するトレーニング出力データエントリを有するであろう。この場合のトレーニング入力データエントリは、所与の患者に関する、少なくとも１つの動脈経路に関する血流量測定値、及び中枢及び末梢動脈経路に関する時間差尺度ΔＴの例示的値に対応する。トレーニング出力データエントリは、予め定められた１以上の血行動態パラメータに対応する。

初期化された機械学習アルゴリズムが各入力データエントリに適用されて、予測される出力データエントリを生成する。該予測される出力データエントリと、対応するトレーニング出力データエントリとの間の誤差が、該機械学習アルゴリズムを修正するために使用される。このプロセスは、上記誤差が収束し、予測される出力データエントリがトレーニング出力データエントリと十分に類似する（例えば、ア１％）まで繰り返すことができる。これは、一般的に、教師あり学習手法として知られている。

マルチパラメトリック回帰モデルの場合、トレーニングプロセスは、モデルの重み付け／係数をトレーニングデータセットに適合させるプロセスである。トレーニング又はフィッティングプロセスが完了すると、当該モデルは、トレーニング又はフィッティングプロセスで得られた重み付け又は係数を使用して展開でき、入力パラメータ（独立変数）を出力血行動態パラメータにマッピングする。

生成された機械学習モデルの性能又は精度は、該モデルをトレーニング後にテストデータセットに対して動作させ、該モデルにより生成された出力予測値と実際のグラウンドトゥルース値との間の誤差を評価することにより評価できる。例えば、線形回帰モデルの場合、性能の測定値は、線形回帰の適合度（Ｒ^２）、標準誤差（ＳＥ）、推定値のｔ検定（ｔＳｔａｔ）、ｐ値、相関散布図から得られる二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）、及び／又はＢｌａｎｄ－Ａｌｔｍａｎプロットから得られる再現性係数（ｒｐｃ）を含み得る。

上述した例示的伝達関数は、入力パラメータとして、少なくとも１つの動脈経路に関する血流量測定値、並びに中枢動脈経路及び末梢動脈経路の両方に関する時間差尺度ΔＴを使用しているが、他の例において、伝達関数への入力は異なり得る。例えば、伝達関数は、入力として、ΔＴ尺度及び／又は血流量尺度の処理から導出される１以上のパラメータを受け入れるように適合され得る。種々の例が、例えば図４～図６を参照して上述された。

幾つかの例においては、図４を参照して前述したように、伝達関数の入力パラメータは、血流量尺度と組み合わされた、ＰＡＴ＿ｃｅｎ値及びＰＡＴ＿ｐｅｒｉ値、又はそれらの関数（例えば、商）であり得る（詳しくは前述した説明を参照）。幾つかの例においては、図５を参照して前述したように、伝達関数は、入力パラメータとして、血流量尺度との組み合わせで、ＰＰＴ＿ｃｅｎ値及びＰＰＴ＿ｐｅｒｉ値、又はそれらの関数（例えば、商）を受け入れるように適合され得る（詳細については前記説明を参照されたい）。幾つかの例においては、図６を参照して前述したように、伝達関数は、入力パラメータとして、血流量尺度との組み合わせで、ΔＰＡＴ＿ｃｅｎ値及びΔＰＡＴ＿ｐｅｒｉ値、又はそれらの関数（例えば、商）を受け入れるように適合され得る（詳しくは、前記説明を参照）。幾つかの例において、伝達関数は、入力パラメータとして、末梢経路及び動脈経路の各々に沿った予め定められた位置におけるパルス到達時間の尺度、心臓駆出時間の尺度、及び血流量の尺度を受け入れるように適合され得る。

更に、伝達関数の前述した例は３つの入力パラメータのみに基づいているが、他の例において、伝達関数は、より多くの入力パラメータを受け入れることができる、すなわち、各々に対応する重みが付けれた一層多くの独立変数を有することができることに留意されたい。追加の入力パラメータは、例えば、血流量及び／又はΔＴ測定値から導出されるパラメータ、及び／又は性別及び体格指数等の患者のメタデータを含み得る。

導出される血行動態パラメータが１回拍出量又は心拍出量であるような例が上述されたが、同じ発明的概念を、如何なる所望の血行動態パラメータを導出するためにも適用できることに留意されたい。導出できる血行動態パラメータの他の例は、血流速度、１回拍出量の変動、収縮期速度、拡張期速度、血圧を含む。

本発明の他の態様による例は、少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を導出するための装置を提供する。

図７は、１以上の実施形態による例示的な装置を概略的に示す。

該装置は、心臓駆出イベントを検出するためのＥＣＧセンサ装置４４を備える。

該装置は、更に、被験者の動脈経路に沿った位置に光学的に結合して、心臓からの血液脈波の該位置における到達時間を検出するための少なくとも１つのＰＰＧセンサ４６を備える。

該装置は、更に、動脈経路を経る血流量を検出するための超音波感知手段４２を備える。

該装置は、更に、上記ＥＣＧセンサ装置、少なくとも１つのＰＰＧセンサ及び超音波感知手段と動作可能に結合された、上述され若しくは後述される何れかの例若しくは実施形態による、又は本出願の何れかの請求項によるコントローラ２２を備える。

上記超音波感知手段は超音波トランスデューサ装置を備えることができる。該超音波感知手段は、ドプラ超音波測定を使用して血流量を検出するように構成できる。該超音波感知手段は、取得された超音波データから１以上の流量測定値を抽出し、これらを前記コントローラに供給して血行動態パラメータを推定するための専用の超音波処理ユニットを含むことができる。

この装置のために設けられる測定装置及びセンサの組は、一例を表すにすぎず、上記コントローラのために種々の入力測定値を取得するための他の例示的な手段も可能であり、上記説明において更に詳細に概説されている。

本発明の他の態様による例は、少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を導出するためのコンピュータ実施方法を提供する。

１以上の実施形態による例示的なコンピュータ実施方法６０のステップが、図８にブロック図形式で示されている。

該方法６０は：
－ 被験者の少なくとも１つの動脈経路に関する動脈流量測定値を示す入力を受信するステップ６２であって、該動脈経路が中枢動脈経路又は末梢動脈経路であるステップ；
－ 中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々に関して、心臓駆出イベントと、各々の動脈経路に沿った予め定められた位置における心臓から該部位への血流の結果としての対応する脈波の到達との間の時間差ΔＴを示す尺度を得るステップ６４；及び
－ 血行動態パラメータの推定値を、前記少なくとも１つの動脈経路からの血流量測定値と、各動脈経路に関する時間差尺度ΔＴとの組み合わせに基づいて決定するステップ６６；
を有する。

上記ステップの各々に対する実施化オプション及び詳細は、本発明の装置の態様（すなわち、コントローラの態様）についての上記説明及び記載により理解及び解釈され得る。

本発明の装置の態様に関して（コントローラに関して）上述された例、オプション、又は実施形態の特徴若しくは細部のいずれも、必要な変更を加えて、本発明の本方法の態様に適用、組み合わせ、又は組み込むことができる。

本発明の他の態様による例は、コンピュータプログラム製品も提供し、該コンピュータプログラム製品は、プロセッサ上で実行された場合に、該プロセッサに上述され若しくは後述される何れかの例若しくは実施形態による、又は本出願の何れかの請求項による方法を実行させるように構成されたコード手段を有する。

前述したように、実施形態はコントローラ２２を利用する。該コントローラは、必要とされる様々な機能を果たすために、ソフトウェア及び／又はハードウェアを用いて多数の方法で実施化できる。プロセッサは、必要な機能を果たすようにソフトウェア（例えば、マイクロコード）を使用してプログラムできる１以上のマイクロプロセッサを採用したコントローラの一例である。しかしながら、コントローラは、プロセッサを採用して、又は採用せずに実施化することができると共に、一部の機能を果たすための専用ハードウェアと、他の機能を果たすためのプロセッサ（例えば、１以上のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関連する回路）との組み合わせとして実施化することもできる。

本開示の種々の実施形態で使用できるコントローラ部品の例は、これらに限定されるものではないが、通常のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を含む。

種々の構成において、プロセッサ又はコントローラには、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、及びＥＥＰＲＯＭ（登録商標）のような揮発性及び不揮発性コンピュータメモリ等の１以上の記憶媒体が関連され得る。該記憶媒体は、１以上のプロセッサ及び／又はコントローラ上で実行された場合に、必要な機能を果たす１以上のプログラムでコード化され得る。種々の記憶媒体は、プロセッサ又はコントローラ内に固定されていてもよいし、記憶された１以上のプログラムをプロセッサ又はコントローラにロードできるように可搬型であってもよい。

開示された実施形態に対する変形は、図面、開示及び添付請求項の精査から、請求項に記載の発明を実施する当業者により理解され、実行できる。請求項において、「有する（含む）」という文言は他の要素又はステップを除外するものではなく、単数形は複数を除外するものではない。

単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に記載された幾つかの項目の機能を果たすことができる。

特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体等の適切な媒体により格納／配布できるのみならず、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等のように、他の形態で配布することもできる。

「適合され」という用語が請求項特又は説明で使用される場合、「適合され」という用語は、「構成され」という用語と同等であることを意図することに留意されたい。

請求項における如何なる参照記号も、当該範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. 被験者の少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を決定するコントローラであって、前記コントローラは、
   前記被験者の少なくとも１つの動脈経路における動脈血流量測定値を示すデータ入力を受信し、ここで、前記動脈経路は末梢動脈経路又は中枢動脈経路であり、
   末梢動脈経路及び中枢動脈経路の各々に関して、心臓血液駆出イベントと、各動脈経路に沿った予め定められた位置における心臓から該位置への血流の結果としての対応する脈波の到達との間の時間差ΔＴを示す尺度を取得し、
   前記少なくとも１つの動脈経路に関する前記血流量測定値並びに前記中枢動脈経路及び前記末梢動脈経路の両方に関する前記時間差トＴを示す尺度又は該尺度から導出されたパラメータを入力として予め定められた伝達関数に供給し、ここで、該伝達関数は前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を前記入力及び該入力と前記少なくとも１つの血行動態パラメータとの間の予め定められた関数的関係に基づいて生成し、及び
   前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を示すデータ出力を生成する、
   コントローラ。
2. 各動脈経路に関して前記時間差の尺度を取得する動作が、各動脈経路に関してパルス到達時間（ＰＡＴ）測定値を取得する動作を含む、請求項１に記載のコントローラ。
3. 各動脈経路に関して前記時間差の尺度を取得する動作が、各動脈経路に関してパルス伝播時間（ＰＴＴ）測定値を取得する動作を含む、請求項１又は２に記載のコントローラ。
4. 各動脈経路に関して前記ＰＴＴ測定値を取得する動作が、各動脈経路に関してＰＡＴ測定値を取得する動作、前駆出期（ＰＥＰ）持続時間の推定値を導出する動作、及び各動脈経路に関する前記ＰＴＴ測定値を各動脈経路に関する前記ＰＡＴ測定値から前記ＰＥＰ持続時間を減算することにより決定する動作を含む、請求項３に記載のコントローラ。
5. 当該コントローラが、異なる心周期に対応させて前記動脈経路の各々に関する複数の時間差測定値ΔＴを取得し、各動脈経路に関して時間にわたる前記ΔＴの値の変動を示す尺度を決定し、前記血行動態パラメータの推定値を前記トＴの値の変動に基づいて決定する、請求項１から４の何れか一項に記載のコントローラ。
6. 前記血行動態パラメータの推定値を決定する動作が、前記末梢動脈経路及び前記中枢動脈経路に関する前記ΔＴの値の商を決定する動作を含む、請求項１から５の何れか一項に記載のコントローラ。
7. 前記少なくとも１つの血行動態パラメータが、心拍出量、１回拍出量及び１回拍出量変動のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から６の何れか一項に記載のコントローラ。
8. 当該コントローラが、前記動脈経路の少なくとも１つに関し、超音波感知手段を使用して前記血流量測定値を示す尺度を取得する、請求項１から７の何れか一項に記載のコントローラ。
9. 当該コントローラが、前記動脈経路の少なくとも１つに関し、動脈流量の尺度及び前記動脈経路に沿った予め定められた位置における前記脈波の到達時間の尺度の両方を同じ単一の超音波感知手段を使用して取得する、請求項１から８の何れか一項に記載のコントローラ。
10. 前記駆出イベントが、心臓の前駆出期の開始に対応する、該心臓の電気的活性化の時点であるか、又は
    前記駆出イベントが、心臓の前駆出期の終了の時点に対応する、
    請求項１から９の何れか一項に記載のコントローラ。
11. 前記伝達関数が機械学習アルゴリズムを含む、請求項１から１０の何れか一項に記載のコントローラ。
12. 少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を導出するための装置であって、前記装置は、
    心臓駆出イベントを検出するための第１のセンサ手段、
    被験者の動脈経路に沿った位置に結合して、該位置における心臓からの血液脈波の到達時間を検出するための第２のセンサ手段、
    前記動脈経路を経る血流量を検出するための第３のセンサ手段、及び
    前記第１、第２及び第３のセンサ手段と動作可能に結合される、請求項１から１１の何れか一項に記載のコントローラ
    を有する、装置。
13. 少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を決定するためのコンピュータ実施方法であって、前記コンピュータ実施方法は、
    被験者の少なくとも１つの動脈経路に関して該動脈経路における動脈血流量測定値を示すデータ入力を受信するステップであって、前記動脈経路が末梢動脈経路又は中枢動脈経路である、当該受信するステップ、
    中枢動脈経路及び末梢動脈経路の各々に関して、心臓駆出イベントと、各動脈経路に沿った予め定められた位置における心臓から該位置への血流の結果としての対応する脈波の到達との間の時間差トＴを示す尺度を取得するステップ、
    前記少なくとも１つの動脈経路に関する前記血流量測定値並びに前記中枢動脈経路及び前記末梢動脈経路の両方に関する前記時間差トＴを示す尺度又は該尺度から導出されたパラメータを入力として予め定められた伝達関数に供給するステップであって、該伝達関数が前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を前記入力及び該入力と前記少なくとも１つの血行動態パラメータとの間の予め定められた関数的関係に基づいて生成する、当該供給するステップ、及び
    前記少なくとも１つの血行動態パラメータの推定値を示すデータ出力を生成するステップ
    を有する、コンピュータ実施方法。
14. 各動脈経路に関して前記時間差の尺度を取得するステップが、各動脈経路に関するパルス到達時間（ＰＡＴ）測定値及び／又は各動脈経路に関するパルス伝播時間（ＰＴＴ）測定値を取得するステップを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実施方法。
15. 内部に具現化されたコンピュータ可読コードを有するコンピュータ可読媒体であって、該コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサにより実行された場合に、該コンピュータ又はプロセッサに請求項１３又は１４に記載のコンピュータ実施方法を実行させる、コンピュータ可読媒体。

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