JP2024519374A

JP2024519374A - 組織オキシメトリおよび血圧を使用する自己調節システムおよび方法

Info

Publication number: JP2024519374A
Application number: JP2023571676A
Authority: JP
Inventors: アヌシャ・アラトゥール・ランガラジャン; ポール・ビー・ベンニ; ジョンピン・ジャン; アントニオ・アルバネーゼ; アンドレス・エス・アギーレ; ブレナン・マイケル・シュナイダー
Original assignee: Edwards Lifesciences Corp
Current assignee: Edwards Lifesciences Corp
Priority date: 2021-05-18
Filing date: 2022-05-02
Publication date: 2024-05-10
Also published as: CA3218232A1; US20240081721A1; EP4312738A1; WO2022245530A1

Abstract

対象の自己調節機能状態を決定するための方法および装置が提供される。この方法は、ある期間中に、対象の組織領域を組織オキシメータで連続的に感知して、少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成するステップと、期間中に、対象の血圧レベルを連続的に測定して、期間中の対象の血圧を表す第二の信号を生成するステップと、感知された組織酸素化パラメータに影響を及ぼす交絡因子の存在を、対象の自己調節機能とは無関係の様式で決定するステップであって、決定が第一の信号を使用する、決定するステップと、第一および第二の信号を使用して、交絡因子の不在が決定されるときに、対象の自己調節機能状態を決定するステップと、を含む。方法は、対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップを含んでもよい。

Description

本出願は、２０２１年５月１８日出願の「AUTOREGULATION SYSTEM AND METHOD USING TISSUE OXIMETRY AND BLOOD PRESSURE」という題名の米国仮特許出願第６３／１８９，８１３号、および２０２１年８月１０日出願の「AUTOREGULATION SYSTEM AND METHOD USING TISSUE OXIMETRY AND BLOOD PRESSURE」という題名の米国仮特許出願第６３／２３１，４６３号に基づき、優先権を主張するものであり、両方の完全な開示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
発明の背景
１．技術分野

本開示は、概して医療装置および方法に関し、特に、自己調節を測定および／または監視するための医療装置および方法に関する。
２．背景情報

自己調節は、様々な灌流圧のために器官（例えば、脳、心臓、腎臓など）への適切かつ安定（例えば、「一定」）な血流を維持することを目的とする哺乳類におけるプロセスである。身体のほとんどのシステムはある程度の自己調節を示すが、脳は過灌流および灌流不足に対して非常に敏感である。図１は、灌流圧を１００ｍｍＨｇから７０ｍｍＨｇに突然低減する効果を示す。受動的血管床（すなわち、不十分な自己調節）では、圧力のこの急激な低下は、血流の急速かつ持続的な低下をもたらす。自己調節により、公称流れに戻るために、血管抵抗が増加する。しかしながら、血管抵抗が変化し得る範囲には制限がある。動脈血管は、血管拡張薬または他の原因による最大拡張点に到達することができ、血管反応性（すなわち、血管抵抗を変更する能力）が受動的になる。受動的状態では、血圧の変化は、血流の変化をもたらす場合がある。血流が十分に減少すると、不十分な灌流および結果として生じる臓器内の虚血が生じる場合がある。逆に、動脈血管は、最大収縮の状態に達することができ、その状態では血管反応性も受動的になる。血圧の増加は、器官への過剰な流れをもたらし得る。例えば、図２を参照されたい。

異なる器官は、様々な程度の自己調節挙動を示す。腎循環、脳循環、および冠動脈循環は、典型的に優れた自己調節を示し、骨格筋および臓器循環は、中程度の自己調節を示す。皮膚循環は、自己調節能力をほとんどまたは全く示さない。

複数の因子（例えば、加齢とともに生じる動脈の硬化）は、血管反応性応答の特性を変化させる可能性があり、これらの因子がさらに、関連する自己調節特性を変化させる可能性がある。したがって、血圧の変化による血流の自己調節範囲は、対象間で変化する可能性があり、一定であると仮定することはできない。図３は、慢性の高血圧および低血圧に起因して、脳自己調節曲線がどのようにシフトし得るかを示す。特定の対象の自己調節が機能しているかどうか、および血圧変動性を管理するための潜在的な範囲を決定するための方法および装置は、臨床医にとって大きな助けとなる。

さらに、一部の例では、対象の自己調節状態を決定または測定するために使用される生理学的データは、対象の自己調節システムとは無関係の因子によって影響される場合がある。例えば、一つ以上のＮＩＲＳインデックス（例えば、組織酸素飽和度（ＳｔＯ_２）、組織体積当たりの相対全ヘモグロビン濃度（ｒＴＨｂ）、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、ＨｂＤ（すなわち、Ｏ２Ｈｂ－ＨＨｂ）など）は、自己調節に起因しないレベルであってもよい。これらの実例では、これらの値を使用して行われた自己調節の決定または測定は、決定または測定の精度に悪影響を及ぼす場合がある。別の例として、対象の血中二酸化炭素レベルが正常範囲（炭酸正常状態）外である場合、自己調節の決定または測定の精度は悪影響を受ける場合がある。

米国特許第６４５６８６２号明細書米国特許第７０７２７０１号明細書米国特許第８０７８２５０号明細書米国特許第８３９６５２６号明細書米国特許第８９６５４７２号明細書米国特許第１０１１７６１０号明細書米国特許第９９１３６０１号明細書米国特許第９８４８８０８号明細書米国特許第９４５６７７３号明細書米国特許第９３６４１７５号明細書米国特許第９９２３９４３号明細書米国特許第８７８８００４号明細書

必要とされるのは、自己調節決定または測定を混乱させ得る因子を特定し考慮する装置を含む、先行技術で既知のものよりも改善された、自己調節を監視するための装置および方法である。
概要

本開示の態様によれば、対象の自己調節機能状態を決定するための方法が提供される。この方法は、ある期間中に、対象の組織領域を組織オキシメータで連続的に感知するステップであって、感知が、少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成する、感知するステップと、血圧感知装置を使用して、期間中に対象の血圧レベルを連続的に測定するステップであって、測定が、期間中に対象の血圧を表す第二の信号を生成する、測定するステップと、感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータに影響を及ぼす交絡因子の存在または不在を、対象の自己調節機能とは無関係の様式で決定するステップであって、決定が第一の信号を使用する、決定するステップと、第一の信号および第二の信号を使用して、交絡因子の不在が決定されるときに、対象の自己調節機能状態を決定するステップと、を含む。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第二の信号を使用して、交絡因子が、対象の測定された血圧レベルに、対象の自己調節機能とは無関係の様式で影響を与えたかどうかを決定するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データ、および第二の信号に基づいて血圧レベル傾向データを利用してもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、方法は、期間中の対象の心拍数を決定するステップと、期間中の対象の心拍数を表す第三の信号を生成するステップと、をさらに含んでもよく、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第三の信号を使用して、交絡因子が対象の心拍数に、対象の自己調節機能とは無関係の様式で影響を与えたかどうかを決定するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データ、および第三の信号に基づいて心拍数傾向データを利用してもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、変化の大きさフィルタを使用して第一の信号を評価するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、少なくとも一つの組織酸素化パラメータは、組織酸素飽和度（ＳｔＯ_２）、組織体積当たりの全ヘモグロビン濃度（ＴＨｂ）、組織体積当たりの相対全ヘモグロビン濃度（ｒＴＨｂ）、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、またはＯ２Ｈｂ－ＨＨｂ（ＨｂＤ）のうちの一つ以上を含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、対象の血中二酸化炭素（ＣＯ_２）レベルを決定するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、少なくとも一つの組織酸素化パラメータは、第一の組織酸素化パラメータおよび第二の酸素化パラメータを含んでもよく、感知から生成される第一の信号は、第一の組織酸素化パラメータを表す第一の信号の第一のサブセット、および第二の組織酸素化パラメータを表す第一の信号の第二のサブセットを含んでもよく、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第一の信号の第一のサブセットおよび第一の信号の第二のサブセットを利用してもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、第一の組織酸素化パラメータは、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、またはＨｂＤのうちの一つであってもよく、第二の組織酸素化パラメータは、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、またはＨｂＤのうちの別の一つであってもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第一の信号の第一のサブセットに基づいて第一の組織酸素化パラメータ傾向データ、および第一の信号の第二のサブセットに基づいて第二の組織酸素化パラメータ傾向データを利用してもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、組織オキシメータは、近赤外分光（ＮＩＲＳ）型組織オキシメータであってもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、連続的に感知される組織は脳組織であってもよく、交絡因子の不在下で決定される自己調節機能状態は、対象の脳自己調節機能状態であってもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、交絡因子の存在または不在を決定するステップは、第一の信号を評価して、交絡因子として脳外血流を決定するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、対象の組織領域を組織オキシメータで連続的に感知するステップは、組織オキシメータと通信する一つ以上のセンサを使用するステップを含んでもよく、一つ以上のセンサはそれぞれ、少なくとも一つの光源と、少なくとも一つの光源から第一の距離に位置する少なくとも一つの近距離検出器と、少なくとも一つの光源から第二の距離に位置する少なくとも一つの遠距離検出器と、を有し、第二の距離は第一の距離よりも大きい。

本開示の別の態様によれば、対象の自己調節機能状態を決定するための装置が提供される。装置は、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）組織オキシメータ、血圧感知装置、およびコントローラを含む。ＮＩＲＳ組織オキシメータは、ある期間中に対象の組織領域を連続的に感知し、期間中に少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成するように構成される。血圧感知装置は、期間中の対象の血圧レベルを連続的に測定し、期間中に対象の血圧を表す第二の信号を生成するように構成される。コントローラは、ＮＩＲＳ組織オキシメータおよび血圧感知装置と通信する。コントローラは、少なくとも一つのプロセッサと、命令を格納するように構成されたメモリデバイスと、を含む。格納された命令は、実行されると、コントローラに、ＮＩＲＳ組織オキシメータを制御して、ある期間中に対象の組織領域を連続的に感知し、期間中に、組織領域内で感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成することと、血圧感知装置を制御して、期間中に対象の血圧レベルを連続的に測定し、期間中に対象の血圧を表す第二の信号を生成することと、第一の信号を使用して交絡因子の存在または不在を決定することであって、交絡因子が感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータを対象の自己調節機能とは無関係の様式で影響を与えるように実施可能である、決定することと、第一の信号および第二の信号を使用して、交絡因子の不在が決定されるときに、対象の自己調節機能状態を決定することと、をさせる。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令が、実行されると、少なくとも一つのプロセッサに、交絡因子の存在が決定されたときに、第一の信号および第二の信号を使用することなく、対象の自己調節機能状態を決定させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、少なくとも一つのプロセッサに、交絡因子の存在が決定されたときに、第一の信号および第二の信号を使用して、対象の自己調節機能状態を決定させ、かつ自己調節機能状態のフラグを立てさせてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、コントローラに、第二の信号を使用して、対象の自己調節機能とは無関係の様式で、交絡因子が対象の測定された血圧レベルに影響を与えたかどうかを決定させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、コントローラに、第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データを決定させ、第二の信号に基づいて血圧レベル傾向データを決定させてもよく、交絡因子の当該存在または当該不在の決定が、組織酸素化パラメータ傾向データおよび血圧レベル傾向データを利用する。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、コントローラに、期間中の対象の心拍数を決定させ、期間中の対象の心拍数を表す第三の信号を生成させてもよく、格納された命令は、実行されると、コントローラに、第三の信号を使用して、対象の自己調節機能とは無関係の様式で、交絡因子が対象の心拍数に影響を与えたかどうかを判定させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、コントローラに、第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データ、第三の信号に基づいて心拍数傾向データを決定させてもよく、交絡因子の当該存在または当該不在の決定は、組織酸素化パラメータ傾向データおよび心拍数傾向データを利用する。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、コントローラに、変化の大きさフィルタを使用して第一の信号を評価させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、装置は、対象の血中二酸化炭素（ＣＯ_２）レベルを感知するように構成されたＣＯ_２センサをさらに備えてもよく、命令は、実行されると、コントローラに、ＣＯ_２センサを使用して対象の血中二酸化炭素（ＣＯ_２）レベルを決定させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、組織オキシメータは、脳外組織および脳組織を感知するように構成されてもよく、格納された命令は、実行されると、組織オキシメータに、脳外組織および脳組織を連続的に感知させてもよく、交絡因子の不在下で決定される自己調節機能状態は、対象の脳自己調節機能状態であってもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、格納された命令は、実行されると、コントローラに、脳外血流を交絡因子として決定させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、組織オキシメータは、各々が少なくとも一つの光源と、少なくとも一つの光源から第一の距離に位置する少なくとも一つの近距離検出器と、少なくとも一つの光源から第二の距離に位置する少なくとも一つの遠距離検出器と、を有する一つ以上のセンサを含んでもよく、第二の距離は第一の距離よりも大きい。

本開示の態様による、対象の自己調節機能状態の自己調節下限（ＬＬＡ）または自己調節上限（ＵＬＡ）のうちの少なくとも一つを決定するための方法。この方法は、ａ）ある期間中に、対象の組織領域を組織オキシメータで連続的に感知するステップであって、感知が、少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成する、感知するステップと、ｂ）血圧感知装置を使用して、期間中に対象の血圧レベルを連続的に測定するステップであって、測定が、期間中に対象の血圧を表す第二の信号を生成する、測定するステップと、ｃ）少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号および期間中の対象の血圧を表す第二の信号を使用して、対象の血圧の関数として自己調節データを決定するステップと、ｄ）対象の自己調節機能状態の自己調節下限または自己調節上限のうちの少なくとも一つを決定するステップと、を含む。

上記または本明細書に説明されている実施形態の態様のいずれかでは、対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップは、アルゴリズムを使用して曲線を対象の血圧の関数として自己調節データに適合させるステップを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、曲線を自己調節データに適合させるステップは、曲線のアルゴリズムモデルを決定するステップを含んでもよく、適合曲線を使用して対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップは、曲線のアルゴリズムモデルを使用して変曲点を決定するステップを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、変曲点の決定は、曲線の第一の導関数を決定することを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、変曲点の決定は、自己調節データの少なくとも一部を使用してもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、変曲点の決定は、曲線の第二の導関数を決定することを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、適合曲線を使用して、対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップは、適合曲線の第一の導関数、適合曲線の第二の導関数、または適合曲線の絶対値、またはそれらの任意の組み合わせを利用するステップを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、適合曲線を使用して、対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップは、エルボー点法を利用してもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、自己調節データを対象の血圧の関数として決定するステップは、複数の増分血圧ビンの関数として期間について決定された自己調節データをビニングするステップを含んでもよく、方法は、各増分血圧ビン内の自己調節データに対する信頼値を決定するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、曲線を自己調節データに適合させるステップは、そのそれぞれの増分血圧ビンの自己調節データに対する決定された信頼値に基づいて、曲線適合に含めるために、各増分血圧ビン内の自己調節データを評価するステップを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、各増分血圧ビン内の自己調節データに対する当該信頼値を決定するステップは、各それぞれの増分血圧ビン内の自己調節データに対する一次統計情報を決定するステップと、決定された一次統計情報を使用してそれぞれの信頼値を決定するステップと、を含む。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、方法は、ビニングされた自己調節データを増分血圧ビンの関数として視覚的に表示するステップをさらに含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、方法は、各増分血圧ビン内の自己調節データについての信頼値を、ビニングされた自己調節データとともに視覚的に表示するステップをさらに含んでもよい。

本開示の態様によれば、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）組織オキシメータ、血圧感知装置、およびコントローラを含む、対象の自己調節機能状態を決定するための装置が提供される。ＮＩＲＳ組織オキシメータは、ある期間中に対象の組織領域を連続的に感知し、期間中に少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成するように構成される。血圧感知装置は、期間中の対象の血圧レベルを連続的に測定し、期間中に対象の血圧を表す第二の信号を生成するように構成される。コントローラは、ＮＩＲＳ組織オキシメータおよび血圧感知装置と通信する。コントローラは、少なくとも一つのプロセッサと、命令を格納するように構成されたメモリデバイスと、を含み、格納された命令は、実行されると、コントローラに、ａ）ＮＩＲＳ組織オキシメータを制御して、ある期間中に対象の組織領域を連続的に感知し、期間中に組織領域内で感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成することと、ｂ）血圧感知装置を制御して、期間中に対象の血圧レベルを連続的に測定し、期間中に対象の血圧を表す第二の信号を生成することと、ｃ）第一の信号および第二の信号を使用して自己調節データを決定することと、ｄ）対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定することと、をさせる。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、命令は、実行されると、アルゴリズムを使用して、コントローラに、曲線を自己調節データに対象の血圧の関数として適合させさせることを含んでもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、命令は、実行されると、コントローラに、曲線のアルゴリズムモデルを決定し、アルゴリズムモデルを使用して、曲線を自己調節データに適合させることと、対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つの決定において、曲線のアルゴリズムモデルを使用して変曲点を決定することと、をさせてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、命令は、実行されると、コントローラに、自己調節データを対象の血圧の関数として決定させ、またコントローラに、期間について決定された自己調節データを複数の増分血圧ビンの関数としてビニングさせ、各増分血圧ビン内の自己調節データについての信頼値を決定させてもよい。

上記および本明細書で説明されている態様または実施形態のいずれかでは、命令は、実行されると、コントローラに、そのそれぞれの増分血圧ビン内の自己調節データに対する決定された信頼値に基づいて、曲線適合に含めるために各増分血圧ビン内の自己調節データを評価させてもよい。

本開示の態様によれば、本明細書に記載の本開示の実施形態のうちの一つ以上を実装するための命令を含む、一つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体が提供されてもよい。

前述の特徴および要素は、別段の明示的な指示がない限り、排他性のない様々な組み合わせで組み合わせられてもよい。これらの特徴および要素ならびにその動作は、以下の説明および添付図面を考慮して、より明らかになるであろう。しかしながら、以下の説明および図面は、本質的に例示的であり、非限定的であることが意図されることを理解すべきである。

図１は、時間の関数としての自己調節パラメータの線図である。図２は、血流と灌流圧とを対比した線図であり、拡張血管と収縮血管との間の関係および自己調節機能を示す。図３は、脳血流と脳灌流圧とを対比した線図であり、正常な状態、低血圧状態、および高血圧状態を示す。図４Ａは、本開示の実施形態による自己調節システムの図式表現である。図４Ｂは、本開示の実施形態による自己調節システムの図式表現である。図５は、例示的な周波数領域方法の図式表現である。図６は、自己調節プロファイルプロットの実施形態例である。図７は、自己調節プロファイルプロットの実施形態例である。図８は、自己調節プロファイルプロットの実施形態例である。図９は、本開示の態様の実施形態の機能図である。図１０は、周波数軸上に示される図９に示す複数の周波数帯域の図である。図１１は、時間軸上に示される図９に示す複数の周波数帯域の図である。図１２は、複数のＮＩＲＳインデックスに対する自己調節プロットを示す線図である。図１２Ａは、複数の異なるＮＩＲＳインデックスを利用する本開示の実施形態の図式例を提供する。図１３は、位相と周波数との間の例示的な関係を示すチャートである。図１４は、本開示による例示的な周波数領域方法の実施形態の図式表現である。図１５は、本開示の実施形態による自己調節データの例示的な表示である。図１６は、本開示の実施形態によるシグモイド曲線の形態の自己調節データの例示的な表示である。図１７は、ＡＲインデックスと平均血圧とを対比したプロット上の、本開示の実施形態によるシグモイド曲線の形態の自己調節データの例示的な表示である。図１８は、ＡＲインデックスと平均血圧とを対比したプロット上の、本開示の実施形態によるシグモイド曲線の形態の自己調節データの例示的な表示である。図１９は、複数の自己調節ゾーンを含む、ＡＲインデックスと平均血圧とを対比したプロット上の、本開示の実施形態によるシグモイド曲線の形態の自己調節データの例示的な表示である。図２０は、エルボー点法の例を示すグラフである。図２１は、ビニングされた血圧（ＭＡＰ）値の関数としてのＣＡＩデータに適合するシグモイド曲線の概略図であり、ＬＬＡはエルボー点技術を使用して決定される。図２２は、ＣＡＩ値とビニングされた血圧（ＭＡＰ）とを対比したプロファイルプロットである。図２３は、ＡＲインデックスと平均血圧とを対比したプロットの形態の自己調節データの例示的な表示であり、自己調節データ分散の指標を示す。図２４Ａ～図２４Ｅは、時間の関数としての自己調節曲線（Ｙ軸に沿ったＡＲインデックス値およびＸ軸に沿った（ビニングされた）血圧値）の生成を示すビデオからとった静止画であり、図２４Ａ～図２４Ｅは、ビデオからの連続した時点を表す。図２４Ａ～図２４Ｅは、時間の関数としての自己調節曲線（Ｙ軸に沿ったＡＲインデックス値およびＸ軸に沿った（ビニングされた）血圧値）の生成を示すビデオからとった静止画であり、図２４Ａ～図２４Ｅは、ビデオからの連続した時点を表す。図２４Ａ～図２４Ｅは、時間の関数としての自己調節曲線（Ｙ軸に沿ったＡＲインデックス値およびＸ軸に沿った（ビニングされた）血圧値）の生成を示すビデオからとった静止画であり、図２４Ａ～図２４Ｅは、ビデオからの連続した時点を表す。図２４Ａ～図２４Ｅは、時間の関数としての自己調節曲線（Ｙ軸に沿ったＡＲインデックス値およびＸ軸に沿った（ビニングされた）血圧値）の生成を示すビデオからとった静止画であり、図２４Ａ～図２４Ｅは、ビデオからの連続した時点を表す。図２４Ａ～図２４Ｅは、時間の関数としての自己調節曲線（Ｙ軸に沿ったＡＲインデックス値およびＸ軸に沿った（ビニングされた）血圧値）の生成を示すビデオからとった静止画であり、図２４Ａ～図２４Ｅは、ビデオからの連続した時点を表す。図２５は、データに適合された曲線から決定された自己調節下限（ＬＬＡ）を示す例示的な自己調節曲線である。図２６は、本開示の態様を示す流れ図である。図２７は、交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図２８は、生理学的不確実性に関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図２９は、ＢＰ、ＳｔＯ_２、およびＴＨｂ傾向を含む、例示的な複数の傾向入力表である。図３０は、生理学的事象に続くＮＩＲＳインデックス傾向の概略図である。図３１は、生理学的事象に続くＮＩＲＳインデックス傾向の概略図である。図３２は、生理学的事象に続くＮＩＲＳインデックス傾向の概略図である。図３３は、生理学的事象に続くＮＩＲＳインデックス傾向の概略図である。図３４は、生理学的事象に続くＮＩＲＳインデックス傾向の概略図である。図３５は、低酸素症に関連する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図３６～図３８は、疼痛に関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図３６～図３８は、疼痛に関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図３６～図３８は、疼痛に関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図３９Ａは、高炭酸症の効果を示す、脳血流と脳灌流圧とを対比したグラフである。図３９Ｂは、低炭酸症の効果を示す、脳血流と脳灌流圧とを対比したグラフである。図４０は、血液中の二酸化炭素レベルに関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図４１は、血液中の二酸化炭素レベルに関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。図４２は、脳外血流に関する交絡因子機能実施形態を示す機能図である。詳細な説明

図４Ａおよび図４Ｂを参照すると、自己調節測定および監視システム（「ＡＭシステム２０」）の非限定的な実施形態が示されている。本明細書に記載されるように、ＡＭシステム２０は、測定および／もしくは監視され得るデータ値（例えば、コヒーレンス値）、または対象の自己調節システム機能の状態を示すデータ値（例えば、対象の自己調節システムが機能している、程度）、またはそれらの任意の組み合わせを生成するように構成されてもよい。例示的なＡＭシステム２０が示されている一方、図４Ａおよび図４Ｂに図示されている例示的な構成要素は、限定することを意図するものではなく、例えば、追加的または代替的な構成要素および／または実施が使用されてもよい。いくつかの実施形態では（例えば、図４Ａ）、ＡＭシステム２０は、血圧感知装置２２、組織オキシメータ２４、他の装置３２（例えば、経皮的血液ガスモニタなどの二酸化炭素（ＣＯ_２）センサ、または呼気ＣＯ_２センサ、またはこれに類するもの、またはその組み合わせ、心電図（「ＥＣＧ」）などの心拍数モニタ、など）、単一のシステムデバイスに組み込まれたコントローラ２６、一つ以上の出力装置２８、および一つ以上の入力装置３０、例えば、感知ハードウェア（例えば、組織オキシメータに関連付けられたハードウェア、血圧センサに関連付けられたハードウェア、など）と一体的に接続されたコントローラ２６、を含んでもよい。他の実施形態（例えば、図４Ｂ）では、ＡＭシステム２０は、コントローラ２６を含んでもよく、血圧感知装置２２、組織オキシメータ２４、ＣＯ_２センサ、心拍数モニタ、一つ以上の入力装置３０、および一つ以上の出力装置２８と通信する（例えば、から信号データを受信する、かつ／または、に信号データを送信する）ように構成されてもよい。言い換えれば、これらの実施形態では、ＡＭシステム２０は、ＡＭシステム２０とは独立して機能することができる血圧感知装置２２、ＡＭシステム２０とは独立して機能することができる組織オキシメータ２４、ＡＭシステム２０とは独立して機能することができるＣＯ_２センサ、ＡＭシステム２０とは独立して機能することができる心拍数モニタなどと通信するように構成されてもよい。他の実施形態では、ＡＭシステム２０は、一体型および独立した形態でのこれらの装置のいくつかの組み合わせを含んでもよい。

血圧感知装置２２（「ＢＰ感知装置２２」）は、対象の血圧（例えば、動脈血圧）を連続的に決定するように構成された任意のセンサまたは装置であってもよい。例えば、ＢＰ感知装置２２は、動脈カテーテルライン、または連続的非侵襲的血圧装置、またはパルスオキシメトリセンサなどの連続的血圧測定を提供するように構成された装置であってもよい。しかしながら、本開示は、血圧感知／測定／監視装置２２のこれらの特定の例を使用することに限定されない。ＢＰ感知装置２２は、ある期間中の対象の血圧（例えば、動脈血圧）を示す血圧値信号を生成するように構成される。ＢＰ感知装置２２は、ＡＭシステムコントローラ２６との通信のために構成され、例えば、血圧値信号をＡＭシステムコントローラ２６に送信し、ＡＭシステムコントローラ２６から制御信号などを受信してもよい。ＢＰ感知装置２２とＡＭシステムコントローラ２６との間の通信は、任意の知られている手段、例えば、結線、無線などによってもよい。本明細書で使用される場合、（ＢＰ感知装置２２が対象の血圧を連続的に決定することを説明するための）「連続的に」という用語は、ＢＰ感知装置２２が、監視期間中に定期的に対象データを感知および収集することを意味し、その定期的とは、臨床的に連続的であるとみなされてもよいほど十分に頻繁である。例えば、一部のＢＰ感知装置２２は、１０秒ごとまたはそれ未満ごとにデータをサンプリングし、より頻繁（例えば、２秒ごとまたはそれ未満ごと）にデータをサンプリングするように構成され得る。

組織オキシメータ２４は、対象の組織内の血流とともに変化する組織酸素化パラメータ（以下、個別に「ＮＩＲＳインデックス」と称されるか、または集合的に「ＮＩＲＳインデックス」と称される）を連続的に感知するように構成されたデバイスであってもよく、例えば、組織酸素飽和度（ＳｔＯ_２）、組織体積当たりの全ヘモグロビン濃度（ＴＨｂ）、組織体積当たりの相対全ヘモグロビン濃度（ｒＴＨｂ）、デオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）、相対デオキシヘモグロビン（ｒＨＨｂ）、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）、相対オキシヘモグロビン（ｒＯ２Ｈｂ）、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、相対オキシヘモグロビン（ｒＯ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ｒＨＨｂ）の差次的変化、ＨｂＤ（すなわち、Ｏ２Ｈｂ－ＨＨｂ）、などである。明確にするために、本開示は、これらの特定のＮＩＲＳインデックスに限定されず、本明細書で使用される様々な頭字語（例えば、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、ＨＨｂ、ｒＨＨｂ、Ｏ２Ｈｂ，ｒＯ２Ｈｂ、およびＨｂＤ）は、それぞれのＮＩＲＳインデックスを指すために当業者によって使用されてもよい頭字語の非限定的な例である。当業者であれば、同じＮＩＲＳインデックスが、例えば、Ｈｂ、ＨｂＯ_２、ＴｏｔａｌＨｂなどの異なる頭字語を使用して言及される場合があることを認識するであろう。許容可能な組織オキシメータ２４の例は、近赤外分光（「ＮＩＲＳ」）型組織オキシメータ（「ＮＩＲＳ組織オキシメータ」）である。特許文献１～６（その各々がここに、参照によりその全体が組み込まれる）は、本開示内で使用され得る非侵襲的ＮＩＲＳ組織オキシメータの非限定的な例を開示している。本明細書で使用される場合、（組織酸素化パラメータを連続的に感知する組織オキシメータ２４を説明するための）「連続的に」という用語は、組織オキシメータ２４が、監視期間中に定期的に対象データを感知および収集することを意味し、定期的とは、臨床的に連続的であるとみなされてもよいほど十分に頻繁である。例えば、一部の組織オキシメータ２４は、１０秒ごとまたはそれ未満ごとにデータをサンプリングし、より頻繁に（例えば、２秒ごとまたはそれ未満ごとに）データをサンプリングするように構成され得る。

組織オキシメータ２４は、コントローラ部分と通信する一つ以上のセンサを含む。各センサは、一つ以上の光源（例えば、発光ダイオード、または「ＬＥＤ」）および一つ以上の光検出器（例えば、フォトダイオードなど）を含む。光源は、光の異なる波長、例えば、赤色または近赤外範囲の光の波長（４００ｎｍ～１０００ｎｍ）の光を放射するように構成される。一部のセンサの実施形態では、センサは、光源、近距離検出器、および遠距離検出器を含むように構成されてもよい。近距離検出器は、遠距離検出器よりも光源の近くに配置される。こうしたセンサの非限定的な例は、特許文献５に開示されており、これは上記で示すとおりで、参照によりその全体が組み込まれる。組織オキシメータ２４は、ＡＭシステムコントローラ２６との通信のために構成され、例えば、一つ以上のＮＩＲＳインデックスを表す信号（または一つ以上のＮＩＲＳインデックスを決定するために使用され得る信号）をＡＭシステムコントローラ２６に送信し、ＡＭシステムコントローラ２６から制御信号などを受信してもよい。組織オキシメータ２４とＡＭシステムコントローラ２６との間の通信は、任意の知られている手段、例えば、結線、無線などによるものでもよい。

ＮＩＲＳ組織オキシメータ２４は、ＮＩＲＳインデックスのうちの一つ以上を決定するための一つ以上のアルゴリズムを利用してもよい。本開示は、任意の特定のＮＩＲＳ組織オキシメータ２４、または感知された組織のＮＩＲＳインデックスを決定するための任意のアルゴリズムに限定されない。特許文献１～４および７～１２はすべて、本開示で使用されてもよいＮＩＲＳインデックスを決定するためのアルゴリズムの非限定的な例を記述し、すべては参照によりそれらのそれぞれの全体が本明細書に組み込まれる。

ＢＰ感知装置２２または組織オキシメータ２４の一方または両方は、呼吸数、呼吸努力、心拍数などの他のパラメータを測定するようにさらに構成されてもよい。ＢＰ感知装置２２および組織オキシメータ２４は、患者の身体の同じまたは異なる部分上に配置されてもよい。

上述のように、ＢＰ感知装置２２、組織オキシメータ２４、および本明細書に特定される他の装置は、ＡＭシステム２０内に統合されてもよく、またはＡＭシステム２０に信号データを提供する独立した装置であるか、もしくはそれらの任意の組み合わせであってもよい。前述の装置のうちの一つ以上がＡＭシステム２０から独立している実施形態では、独立した装置は、任意の様式でＡＭシステムコントローラ２６と通信してもよい。

上述のように、ＡＭシステム２０は、コントローラ２６を含み、一つ以上の出力装置２８および一つ以上の入力装置３０を含んでもよい。入力装置３０の非限定的な例としては、ユーザーが、データ、コマンド、もしくは信号情報を入力する場合があるキーボード、タッチパッド、もしくは他の装置、または結線もしくは無線での接続などを介して外部入力装置と通信するように構成されたポートが挙げられる。出力装置２８の非限定的な例としては、ＡＭシステム２０によって生成される情報またはデータを表示または通信するように構成された任意のタイプの表示装置、プリンタ、または他の装置が挙げられる。ＡＭシステム２０は、結線接続または無線接続を介して、入力装置３０または出力装置２８と接続するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、ＡＭシステムコントローラ２６は、様々な受信信号（一体型または独立した装置から受信された信号）を処理するように構成されてもよく（例えば、電気回路を介して）、それに対する特定の信号を生成するように構成されてもよく、これは例えば、ＡＭシステム２０内の一つ以上の構成要素を制御するように構成された信号である。代替的に、ＡＭシステム２０は、それぞれの構成要素からの信号が一つ以上の中間処理装置に送信され、次に中間処理装置が処理された信号またはデータをＡＭシステムコントローラ２６に提供し得るように、構成されてもよい。以下で説明するように、ＡＭシステムコントローラ２６はまた、ＡＭシステム２０に本明細書に記載のステップまたは関数を実行させる格納された命令（例えば、アルゴリズム命令）を実行して、対象の自己調節システムに関連するデータ（例えば、測定値など）を生成し、通信するなどのために構成されてもよい。

ＡＭシステムコントローラ２６は、任意のタイプのコンピューティングデバイス、計算回路、またはメモリ３４に格納された一連の命令を実行することができる、任意のタイプのプロセスもしくは処理回路を含んでもよい。コントローラ２６は、複数のプロセッサおよび／またはマルチコアＣＰＵを含んでもよく、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コプロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、中央処理装置、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブル論理デバイス、状態機械、論理回路、アナログ回路、デジタル回路などの任意のタイプのプロセッサ、およびそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、システムと一体型の、システム２０と一体型の複数の構成要素（例えば、血圧感知装置２２、組織オキシメータ２４、ＣＯ_２センサなど）を含む上述のＡＭシステム２０の実施形態では、コントローラ２６は、複数のプロセッサ（例えば、各構成要素それぞれ専用の独立したプロセッサ）を含んでもよく、それらすべてのプロセッサは、コントローラ２６／ＡＭシステム２０の機能性を調整するＡＭシステム２０の中央処理装置と通信してもよい。メモリ内に格納された命令は、ＡＭシステム２０を制御するための一つ以上のアルゴリズムを表してもよく、格納された命令は、コントローラ２６によって実行され得る場合、任意の特定の形態（例えば、プログラムファイル、システムデータ、バッファ、ドライバ、ユーティリティ、システムプログラムなど）には限定されない。命令は、本明細書に記載の方法および機能を実施するように構成される。

メモリ３４は、一つ以上のプロセッサによって実行されると、一つ以上のプロセッサに特定の関数を実行させるか、または特定の関数を実行させる命令を格納するように構成された機械可読記憶媒体であってもよい。メモリ３４は、単一のメモリデバイスまたは複数のメモリデバイスであってもよい。メモリデバイスは、非一時的デバイスであってもよく、ストレージエリアネットワーク、ネットワーク接続ストレージ、ならびにディスクドライブ、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、静的メモリ、動的メモリ、フラッシュメモリ、キャッシュメモリ、および／またはデジタル情報を格納する任意のデバイスを含んでもよい。当業者であれば、本開示のレビューに基づいて、コントローラ２６の実施は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせの使用を介して達成されてもよいことを理解するであろう。

本明細書に記載の技術、ブロック、ステップ、および手段の実施は、様々な方法で行われてもよい。例えば、これらの技術、ブロック、ステップ、および手段は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実装されてもよい。ハードウェア実施の場合、記載された関数およびステップを遂行するように構成された処理デバイス（例えば、格納された命令を実行することによって）は、一つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、または本明細書に記載された関数および／またはそれらの任意の組み合わせを実行するように設計された他の電子ユニット内に実施されてもよい。

また、本開示の実施形態は、フローチャート、フロー図、ブロック図などとして示されるプロセスとして本明細書に説明されてもよいことに留意する。これらの構造のうちの任意の一つは、動作を逐次的なプロセスとして記述し得るが、動作の多くは並列または同時に実施されてもよい。加えて、動作の順序は再配置されてもよい。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。

本ＡＭシステム２０は、組織オキシメータ２４のデータ（例えば、一つ以上のＮＩＲＳインデックスに関連する）および連続的血圧測定データのリアルタイムデータ収集を利用して、対象の自己調節機能に関連するデータを生成する。組織オキシメータ２４およびＢＰ感知装置２２の特定の機能性（例えば、サンプリングレートなど）は、ＡＲシステム２０の動作に適切なものとして設定することができ、本開示は任意の特定の装置設定に限定されない。組織オキシメータ２４データおよびＢＰ感知装置２２データ（例えば、信号形態の）は、ＡＲシステムコントローラ２６に送信され、そこで、格納された命令を使用して処理されて、自己調節データを決定する。例えば、本ＡＭシステム２０は、少なくとも一つのＮＩＲＳインデックスと血圧データとの間の相関を示すデータを生成して、対象の自己調節データを決定するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ＡＭシステム２０は、周波数領域方法に基づくアルゴリズムを使用して、コヒーレンス分析を生成するように構成されてもよい。

ＣＯ_２センサ（例えば、経皮的血液ガスモニタ、呼気ＣＯ_２センサなど、またはそれらの任意の組み合わせ）を含む本ＡＭシステム２０の実施形態では、ＡＭシステム２０は、ＣＯ_２センサデータのリアルタイムデータ収集を利用してもよい。ＣＯ_２センサの特定の機能性（例えば、サンプリングレートなど）は、ＡＲシステム２０の動作に適切なものとして設定することができ、本開示は任意の特定の装置設定に限定されない。ＣＯ_２センサデータ（例えば、信号形態の）は、ＡＲシステムコントローラ２６に送信され、そこで、本明細書に記載されるように、格納された命令を使用して処理される。

図５は、所定のサンプリングウィンドウ（例えば、期間）にわたって同期的な血圧およびＮＩＲＳインデックスの値を取ることを含む例示的な周波数領域方法を図式的に描写する。本明細書に記載されるように、本開示の態様は、周波数領域方法を使用することに限定されない。この例示的な周波数領域方法では、血圧およびＮＩＲＳインデックス値はそれぞれ時間領域から周波数領域に（例えば、フーリエ変換を介して）変換され（血圧と周波数の対比、およびＮＩＲＳインデックスと周波数との対比のそれぞれのプロットとして示され、変換された組織酸素化パラメータ値（例えば、ＮＩＲＳインデックス）は、「周波数領域組織酸素化パラメータ値」と呼ばれてもよく、変換された血圧値は、「周波数領域血圧値」と呼ばれてもよい）、変換されたデータは、周波数の単一帯域（すなわち、単一の周波数帯域）内でのコヒーレンスの程度を決定するためにさらに分析される。コヒーレンスの程度は、任意に割り当てられたゼロから一（０～１）のスケールという形で示されてもよく、そこでコヒーレンスの程度は、ゼロから一に増加する（コヒーレンス値と周波数とを対比したプロットとして示される）。一であるコヒーレンス値は、上述の圧力受動的な状態を表す。逆に、ゼロに近づくコヒーレンス値は、ＮＩＲＳインデックスと血圧のパラメータ間の関係性がますます小さいことを示す。単一の周波数帯域の実質的にすべての周波数を表すコヒーレンス値（「ＣＯＨＺ」）は、自己調節（「ＡＲインデックス」）または圧力受動的インデックス（「ＰＰＩ」）として使用されてもよい。本明細書の目的のために、「ＡＲインデックス」および圧力受動的インデックス「ＰＰＩ」という用語は、実質的に同等であることが意図されており、明確にするために、「ＡＲインデックス」という用語が以下では使用される。単一の周波数帯域に対する代表的なコヒーレンス値（「ＣＯＨＺ」）は、単一の周波数帯域内のコヒーレンス値の平均（ａｖｅｒａｇｅ）、または単一の周波数帯域内のすべての周波数にわたるコヒーレンス値を集合的に表す平均（ｍｅａｎ）値、もしくは中央値、もしくは任意の類似の値であってもよい。

いくつかの実施形態では、ある期間にわたって決定されるＣＯＨＺ値（単一の周波数帯域内）は、血圧増分（例えば、５ｍｍＨｇごと）または血圧範囲の増分（例えば、０～２０ｍｍＨｇ、２０ｍｍＨｇ～２５ｍｍＨｇ、２５ｍｍＨｇ～３０ｍｍＨｇなど）でビニングされてもよい。数時間にわたる自己調節プロファイルプロットの非限定的な例を図６～図８に示し、この自己調節プロファイルプロットは、単一の周波数帯域内で決定されたＣＯＨＺ値に基づくものである。

図６では、ブタ実験室データに基づく自己調節プロファイルプロットが示され、ＡＲインデックスおよび代表的なＳｔＯ_２値（すなわち、ＮＩＲＳインデックス）のＹ軸、代表的な血圧範囲（５ｍｍＨｇビンで示す）のＸ軸、および血圧ビン当たりのコヒーレンス値（「ＣＯＨＺ」）を示す。代表的なＳｔＯ_２値は、帯域内のすべての周波数にわたるＳｔＯ_２値を集合的に表す平均（ｍｅａｎ）値、平均（ａｖｅｒａｇｅ）値、中央値、または類似の値であってもよい。代替的な実施形態では、自己調節プロファイルプロットは、ＳｔＯ_２以外のＮＩＲＳインデックス、すなわち、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、ＨｂＤなどを含んでもよい。図６で見ることができるように、ＣＯＨＺ値は、ＡＲインデックスの観点から見ることができる。図６に示すデータは、対象のブタの自己調節が、約三十ｍｍＨｇ（３０ｍｍＨｇ）よりも低い血圧値で次第に圧力受動的になることを示す。図６は、ＡＲインデックス値が約０．３の水平線３８を含み、それより上は、対象の自己調節システムがある程度で圧力受動的であると描写されてもよく（例えば、対象の自己調節システムが圧力受動的である、程度は、ＡＲインデックスがＡＲインデックス値１に近づくにつれて増大する）、かつそれより下は、対象の自己調節機能が実質的に正常である、ＡＲインデックス値変曲点を反映する。本開示は、０．３のＡＲインデックス値変曲点、または任意の特定のＡＲインデックス値変曲点に限定されない。ＡＲインデックス値変曲点は、経験的データに基づいてもよく、例えば、年齢、健康、喫煙者などの対象の特徴などの因子に応じて変化してもよい。

図７では、ヒト新生児データに基づく自己調節プロファイルプロットが示され、ＡＲインデックスおよび代表的なＳｔＯ_２（すなわち、ＮＩＲＳインデックス）のＹ軸、代表的な血圧範囲（５ｍｍＨｇビンで示す）のＸ軸、および血圧ビン当たりのコヒーレンス値（「ＣＯＨＺ」）を示す。上述のように、自己調節プロファイルプロットは、ＳｔＯ_２以外のＮＩＲＳインデックス、すなわち、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、ＨｂＤなどを含んでもよい。図７に示すデータは、ヒト新生児対象の自己調節が、約五十ｍｍＨｇ（５０ｍｍＨｇ）よりも低い血圧値で次第に圧力受動的になることを示す。図７は、ＡＲインデックス値が約０．３の水平線３８を含み、それより上は、対象の自己調節システムがある程度で圧力受動的であると描写されてもよく、かつそれより下は、対象の自己調節機能が実質的に正常である、ＡＲインデックス値変曲点を反映する。上述のように、本開示は、０．３のＡＲインデックス値変曲点、または任意の特定のＡＲインデックス値変曲点に限定されない。

図８では、ヒト新生児データに基づく自己調節プロファイルプロットが示され、ＡＲインデックスおよび代表的なＳｔＯ_２（すなわち、ＮＩＲＳインデックス）のＹ軸、代表的な血圧範囲（５ｍｍＨｇビンで示す）のＸ軸、および血圧ビン当たりのコヒーレンス値（「ＣＯＨＺ」）を示す。上述のように、自己調節プロファイルプロットは、ＳｔＯ_２以外のＮＩＲＳインデックス、すなわち、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、ＨｂＤなどを含んでもよい。図８に示すデータは、ヒト新生児対象の自己調節が、約八十五ｍｍＨｇ（８５ｍｍＨｇ）を超える血圧値で次第に圧力受動的になることを示す。図８は、ＡＲインデックス値が約０．３の水平線３８を含み、それより上は、対象の自己調節システムがある程度で圧力受動的であると描写されてもよく、かつそれより下は、対象の自己調節機能が実質的に正常である、ＡＲインデックス値変曲点を反映する。上述のように、本開示は、０．３のＡＲインデックス値変曲点、または任意の特定のＡＲインデックス値変曲点に限定されない。

本開示の態様は、対象の自己調節機能の強化された測定（例えば、対象の自己調節システムが機能している、程度）、または対象の自己調節機能の状態の強化された決定、またはそれらの任意の組み合わせを提供してもよい。例えば、いくつかの実施形態では、本開示は、異なる所定の周波数帯域からのＣＯＨＺ値を、異なるサンプリングウィンドウから取られたＮＩＲＳ組織オキシメトリデータおよび生理学的（例えば、平均血圧）データから、同時に（またはほぼ同時に）決定および分析することと、異なる所定の周波数帯域内で決定されたＣＯＨＺ値から所与の時点でピークＣＯＨＺ値（すなわち、「ＭＡＸＣＯＨＺ」値）を決定することと、を含む。ＭＡＸＣＯＨＺ値は、周期的に（例えば、３０秒ごとに）決定されてもよい。このようにして、さらなる分析に使用されるＭＡＸＣＯＨＺ値は、異なる所定の周波数帯域のいずれかから決定されたＣＯＨＺ値に基づくものであることができ、例えば、第一の時点では、ＭＡＸＣＯＨＺ値は、第一の周波数帯域からのデータに基づいてもよく、別の時点では、ＭＡＸＣＯＨＺ値は、異なる周波数帯域からのデータに基づいてもよい、などである。以下で説明するように、複数の異なる所定の周波数帯域からＭＡＸＣＯＨＺ値を決定する可能性は、単一の周波数帯域から決定されるのとは対照的に、ＡＭシステム２０の感度および正確さを増加させ、ＡＭシステム２０のリアルタイム応答検出を改善する（例えば、ＡＭシステム２０が対象の自己調節機能の問題をより迅速に検出する能力を改善する）と考えられる。

図９を参照すると、代表的なコヒーレンス値（「ＣＯＨＺ」）は、少なくとも複数の所定の周波数帯域で（例えば、図５に関して上述したものと類似した方法で）決定されてもよく、リアルタイムピークコヒーレンス値（ＭＡＸＣＯＨＺ）は、それらのＣＯＨＺ値から決定され（すなわち、それぞれの異なる周波数帯域で決定されたＣＯＨＺ値から決定され）てもよい。例えば、図９に示す例示的な方法論では、五つの異なる周波数帯域が示されている。周波数帯域番号１（「＃１」）は、０．００３３３Ｈｚ～０．０５Ｈｚの帯域幅および５分間のサンプリングウィンドウを有する。周波数帯域番号２（「＃２」）は、０．００１６６Ｈｚ～０．０５Ｈｚの帯域幅および１０分のサンプリングウィンドウを有する。周波数帯域番号３（「＃３」）は、０．０００８３３Ｈｚ～０．０５Ｈｚの帯域幅および２０分のサンプリングウィンドウを有する。したがって、周波数帯域番号＃１～＃３は、異なる帯域幅および異なるサンプリングウィンドウを表し、例えば、周波数帯域番号＃１～＃３内の周波数の範囲は、関連するサンプリングウィンドウの持続時間、例えば、５分、１０分、２０分などに少なくとも部分的に基づいて選択される。周波数帯域内の周波数の範囲はまた、組織オキシメータ２４のサンプリングレート、または血圧感知装置２２のサンプリングレート（または収集レート）、または両方もしくはいくつかのそれらの組み合わせを考慮して選択されてもよく、例えば、周波数帯域は、それぞれの装置のサンプリングレートが周波数帯域内であるように選択されてもよい。周波数帯域＃１は、対象の血圧に急激な変化がある場合、コヒーレンス（例えば、容易に識別可能なコヒーレンス）を識別するのに有効であると理解される。周波数帯域＃２は、対象の血圧の変化が周波数帯域＃１内で考慮されるものよりも急速ではない場合、コヒーレンス（例えば、容易に識別可能なコヒーレンス）を識別するのに有効であると理解される。周波数帯域＃３は、対象の血圧の変化が周波数帯域＃２内で考慮されるものよりも急速ではない場合、コヒーレンス（例えば、容易に識別可能なコヒーレンス）を識別するのに有効であると理解される。上述の周波数帯域＃１～＃３の周波数範囲は例であり、本開示はこれらの特定の周波数範囲に限定されない。周波数帯域番号＃４は、０．０５Ｈｚ～０．１５Ｈｚの帯域幅および５分間のサンプリングウィンドウを有する。周波数帯域＃４内の周波数の範囲は、周波数帯域＃１～＃３内のものよりも高い周波数の範囲の評価を可能にするように選択され、対象の血圧の急激な変化がある場合のコヒーレンス（例えば、容易に識別可能なコヒーレンス）を識別するのに有効であると理解され、かつ／または呼吸効果（例えば、呼吸数など）を反映するように選択されてもよい。上述の周波数帯域＃４の周波数範囲も一例であり、本開示はこの特定の周波数範囲に限定されない。周波数帯域番号＃５は、０．０８Ｈｚ～０．１２Ｈｚの帯域幅および５分間のサンプリングウィンドウを有する。周波数帯域＃５内の周波数の範囲は、対象の生理学的特性（例えば、Ｍａｙｅｒ波）を評価するために選択されてもよく、Ｍａｙｅｒ波に関連するコヒーレンス（例えば、容易に識別可能なコヒーレンス）を識別するのに有効であると理解される。Ｍａｙｅｒ波は、圧受容器および化学受容器反射制御システムにおける振動によってもたらされる動脈血圧の周期的変化（例えば、「波」）である。Ｍａｙｅｒ波は、呼吸頻度よりも遅い周波数での動脈血圧振動として定義されてもよく、これは、遠心性の交感神経活動を伴う、最も強力な、重要なコヒーレンス（周波数領域における２つの変数の変動間の線形結合の強度）を示す。周波数帯域＃５の周波数範囲も一例であり、本開示はこの特定の周波数範囲に限定されない。

複数の所定の周波数帯域からＭＡＸＣＯＨＺを決定する本開示の実施形態は、上記に開示された周波数帯域または識別されたサンプリングウィンドウに限定されず、例えば、異なる期間のサンプリングウィンドウに関連付けられたより少ない、またはより多くの帯域が使用されてもよく、かつ／または異なるサンプリングウィンドウが使用されてもよい、などである。上記に開示された周波数帯域およびサンプリングウィンドウは、以下に説明するようにかなりの有用性を提供すると理解されるが、本開示はそれには限定されない。

複数の所定の周波数帯域（例えば、図９に示すような）内のＣＯＨＺ値を決定することによって、任意の所与の時点（例えば、本明細書に示されるような周期的決定を含む）で、最高のＣＯＨＺ値（すなわち、ＭＡＸＣＯＨＺ値）を、異なる周波数帯域からＣＯＨＺピーク検出器３６を介して選択することができる。ＭＡＸＣＯＨＺ値は、例えば、図５で描写した方法論で示すように、単一の周波数帯域から決定されたＣＯＨＺ値と比較して、任意の所定の時点での自己調節機能に対して、より高い感受性を提供する。結果として、ＭＡＸＣＯＨＺ値（および対応するＡＲインデックス）は、リアルタイム（現在）の状況をよりよく示し、臨床医は、特に、対象の血圧が下側の自己調節閾値（例えば、「ＬＬＡ」であり、これはグラフ解法において、下側の血圧偏向点として現れる）を下回る場合に、より迅速に警告を受けることができる。例えば、対象の血圧およびＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２）に急激な変化がある場合、より高い周波数帯域から決定されるＣＯＨＺ値は、より低い周波数帯域から決定されるＣＯＨＺ値よりも実質的に高い可能性が高い。したがって、「事象」（すなわち、対象の血圧およびＮＩＲＳインデックスの急激な変化）は、より高い周波数帯域内でより迅速に特定される。逆に、対象の血圧およびＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２）に遅い同時変化がある場合、より低い周波数帯域から決定されるＣＯＨＺ値は、より高い周波数帯域から決定されるＣＯＨＺ値よりも実質的に高い可能性が高い。したがって、「事象」（すなわち、対象の血圧およびＮＩＲＳインデックスの遅い変化）は、より低い周波数帯域内でより迅速に特定される。

対象の自己調節機能の変化の表示（例えば、圧力受動的な状態など、自己調節機能が不全の場合）を可能な限り迅速に決定することには、著しい臨床的価値がある。単一の周波数帯域を利用する周波数領域アプローチを介して対象の自己調節機能を監視する自己調節監視システムは、高いコヒーレンス値を報告するのがより遅い可能性があり、またはコヒーレンス値の大きさは、すべての個々の周波数コヒーレンス値の平均化によって、より低い周波数でのより低いコヒーレンス値によって希釈され得る。本開示の実施形態は、複数の所定の周波数帯域内のＣＯＨＺ値を決定し、そこからＭＡＸＣＯＨＺ値を決定することによって、これらの制限を軽減する。

図１０に示す図式は、図９に示されたおよび上述のものなどの周波数領域方法を示す。図１０では、所定の周波数帯域＃１～＃５は、それぞれの周波数帯域の差異を示すために水平周波数軸上に示されている。

図１１に示す図式は、図９に示されたかつ上述の例示的な所定の周波数帯域＃１～＃５に対応する時間領域サンプリングウィンドウを示す。図１１に示す時間領域サンプリングウィンドウの配向は、本開示のいくつかの実施形態では、所与の時点（「Ｔ_現在」）で生成される自己調節データが、直近の過去５分（「Ｔ_－５分」）、１０分（「Ｔ_－１０分」）、および２０分（「Ｔ_－２０分」）を表す時間サンプリングウィンドウ、すなわち、少なくとも部分的に一致するサンプリングウィンドウに基づいてもよいことを示す。上述のように、本開示は、これらの特定のサンプリングウィンドウ持続時間に限定されない。

本開示の他の態様も、対象の自己調節機能の測定の強化を提供してもよい。上述のように、対象の自己調節機能は、ある期間にわたる同期的な血圧およびＮＩＲＳインデックス値を使用して評価されてもよく、その場合、血圧およびＮＩＲＳインデックス値はそれぞれ、時間領域から周波数領域に変換され、変換されたデータは、それらの間のコヒーレンスの程度を決定するためにさらに分析される。本開示のいくつかの実施形態では、このプロセスは、複数の異なるＮＩＲＳインデックスについて実行され（例えば、ＳｔＯ_２、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、ＨｂＤなどのうちの少なくとも二つを使用して実行され）てもよい。一つのＮＩＲＳインデックスが、別のものよりも自己調節機能に対してより感受性が高い場合、本明細書に記載の自己調節機能決定プロセス（例えば、単一の周波数帯域内、または複数の周波数帯域内）を実施することは、対象の自己調節機能の変化について追加の感度および／またはより迅速な識別を提供することができる。図１２は、例えば、第一のＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２）に基づく第一の自己調節プロット５２（ＡＲインデックスとＢＰ範囲との対比）、第二のＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＴＨｂ）に基づく第二の自己調節プロット５４、および第三のＮＩＲＳインデックス（例えば、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化）に基づく第三の自己調節プロット５６を示す。前述のＮＩＲＳインデックスの各々についてのＣＯＨＺ値は、血圧ビンごとに互いに対して評価することができ、例えば、５０ｍｍＨｇ～５５ｍｍＨｇビンについてのＳｔＯ_２に関連するＣＯＨＺ値、５０ｍｍＨｇ～５５ｍｍＨｇビンについてのＴＨｂに関連するＣＯＨＺ値、および５０ｍｍＨｇ～５５ｍｍＨｇビンについてのＨｂＯ_２およびＨｂの差次的変化のＣＯＨＺ値などである。いくつかの実施形態では、評価プロセスは、そのビンについて最も高いＣＯＨＺ値を有するＮＩＲＳインデックスを選択することを含んでもよい。図１２Ａは、上記の方法論の図式例、ならびに前述の方法論がどのように表示される場合があるかの概略図を提供する。他の実施形態では、評価プロセスは、そのビンについての前述のＮＩＲＳインデックスに対するＣＯＨＺ値に基づいて、平均（ａｖｅｒａｇｅ）ＣＯＨＺ値（または平均（ｍｅａｎ）値もしくは中央値など）を作成することを含んでもよい。一部の実例では、第一のＮＩＲＳインデックス値は、別のものよりも自己調節機能に対してより感受性が高くてもよく（または他の実例では、一つのＮＩＲＳインデックスは、生理学的事象による影響を受けてもよく、一方で別のＮＩＲＳインデックスは、同じ生理学的事象による影響を受けないか、または、より少なく受ける）、上述のように自己調節機能決定プロセスを実施することは、対象の自己調節機能の変化について追加の感度および／またはより迅速な識別を提供し得る。本開示は、複数の異なるＮＩＲＳインデックスを使用して、対象の自己調節機能を監視するための任意の特定の方法論に限定されない。例えば、第一の実施形態では、ＭＡＸＣＯＨＺ値を決定するための本明細書に記載の方法論は、各ＮＩＲＳインデックスに対して実施することができ、そのようなそれぞれの決定からのＭＡＸＣＯＨＺ値（すなわち、ＭＡＸＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス１}、ＭＡＸＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス２}、ＭＡＸＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス３}など）は、その後、そこから最大値（例えば、ＭＡＸＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス}）を選択するために互いに対して評価されてもよく、それは、その後、本明細書に記載の対象の自己調節機能を評価するために使用されてもよい。別の例として、複数の異なるＮＩＲＳインデックスは、ＭＡＸＣＯＨＺ値決定の他の場所（例えば、より前）で利用されてもよい。例えば、各周波数帯域に対するＣＯＨＺ値を決定するためのプロセスの間、特定の周波数帯域内の各ＮＩＲＳインデックスについてＣＯＨＺ値を決定してもよく（例えば、第一の周波数帯域について：ＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス１－ＦＢ１}、ＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス２－ＦＢ１}、ＣＯＨＺ_{ＮＩＲＳインデックス３－ＦＢ１}）、ピークＣＯＨＺ値はそれらから選択され、プロセスは各周波数帯域に対して繰り返される。次いで、ピークコヒーレンス値（ＭＡＸＣＯＨＺ）は、例えば、本明細書に記載される様式で、前述のＣＯＨＺ値から決定されてもよい。複数の異なるＮＩＲＳインデックスを使用して、対象の自己調節機能を監視するためのこれらの例示的な方法論は、例示であり、限定するものではないことを意味する。

いくつかの実施形態では、その時点で分析されている複数の所定の周波数範囲から決定されるコヒーレンス値（ＣＯＨＺ）からＭＡＸＣＯＨＺ値が決定されると、例えば、血圧の小さな変化が検出された場合、ＭＡＸＣＯＨＺ値は、血圧範囲（例えば、５ｍｍＨｇごと）でビニングされてもよい。いくつかの実施形態では、ＭＡＸＣＯＨＺ値は、所与の期間（例えば、時間）にわたって周期的に（例えば、３０秒ごとに）連続的に決定されてもよく、それらのＭＡＸＣＯＨＺ値は、例えば、情報の表示を容易にするためにさらに処理されてもよい。例えば、ある期間にわたって収集された周期的に決定されたＭＡＸＣＯＨＺ値は、ビニングされてもよく、ビニングされた値の代表的な値（例えば、平均（ａｖｅｒａｇｅ）値、平均（ｍｅａｎ）値、または中央値）は、自己調節プロファイルプロット、例えば、図６～図８に示すものと類似した構造化されたプロット内に表示されてもよい。代表値が各ビンについて決定されるビニングプロセスを含む実施形態では、代表値を生成するプロセス（例えば、平均（ａｖｅｒａｇｅ）値、平均（ｍｅａｎ）値、または中央値を決定すること）は、外れ値（例えば、偽陽性および偽陰性）を軽減する追加の利点を提供する場合がある。

臨床医への自己調節データの可視性を高めるために（例えば、不十分な自己調節の認識をより容易にするために）、本開示のいくつかの実施形態は、（例えば、乗数、または数学的関数などによって）ＭＡＸＣＯＨＺ値を操作して、対象の自己調節機能（例えば、ＭＡＸＣＯＨＺ値）における変化の認識をより容易にしてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、自己調節プロファイルは、次式などの数学的関数に基づくＡＲインデックスを含んでもよい。
ＡＲインデックス＝２×（ＭＡＸＣＯＨＺ）^２［式１］
加えて、上述のように、臨床医への自己調節データの可視性は、それより上は、対象の自己調節システムが機能不良である（例えば、圧力受動的に機能している）場合がある、ＡＲインデックス値変曲点を反映する線を表示することによって、強化されてもよい。図６～図８および図１５に示す例示的な自己調節プロットプロファイルは、０．３のＡＲインデックス値の変曲線３８を含む。本開示は、ＡＲインデックス値の変曲線３８を含む自己調節プロットプロファイルに限定されず、ＡＲインデックス値の変曲線３８を含むそれらのプロファイル実施形態について、それらは０．３または任意の他の特定のＡＲインデックス値に限定されない。

本開示のいくつかの実施形態では、自己調節プロファイルプロットは、監視期間全体についてのデータを反映してもよい。いくつかの実施形態では、自己調節プロファイルプロットは、監視期間全体よりも短い期間の間に収集されたデータを反映してもよい。本開示のＡＲシステムは、これらの実施形態のいずれかを選択的に表示するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、ＡＲシステムは、複数の自己調節プロファイルプロットが同時に（例えば、同じ表示画面上に）表示されることを可能にするように構成されてもよく、例えば、監視期間中に長期間にわたって収集されたデータを表示する第一の自己調節プロファイルプロット、ならびに監視期間中のより短い期間にわたって収集されたデータを表示する第二の自己調節プロファイルプロット、例えば、より最近の期間である。

ＮＩＲＳインデックス変化または血圧変化は、必ずしも対象の自己調節機能を示唆するわけではない。自己調節機能は、典型的には、ＮＩＲＳインデックスおよび血圧の関連する変化に応答する。例えば、血圧変化の比較的短い期間（例えば、３０秒）内でＮＩＲＳインデックスが変化する場合、ＮＩＲＳインデックス変化および血圧変化に由来するＣＯＨＺ値は、対象の生理機能に起因し、自己調節機能の妥当な指標を表す可能性が高い。逆に、血圧変化後、比較的長い期間（例えば、２分）発生するＮＩＲＳインデックス変化を考慮されたい。これらの二つの事象間の時間的分離は、それらが生理学的応答として互いに関係する可能性をより低くする。したがって、これらの時間的に別個の変化に由来するＣＯＨＺ値は、対象の生理機能に起因する可能性がより低く、ＣＯＨＺ値は、自己調節機能について貧弱な指標である可能性が高い。時間的に別個の変化は、低酸素症などの他の生理学的事象、または対象の動きなどの外部干渉に起因する可能性がより高い。

図１３および図１４を参照すると、本開示の実施形態は、対象の自己調節機能を評価する際のＮＩＲＳインデックス変化と血圧変化との間の時間的関係を考慮する。例えば、いくつかの実施形態では、特定の周波数帯域で決定されるコヒーレンス値は、「位相」範囲の観点から評価されてもよい。本明細書で使用される場合、「位相」または「位相範囲」という用語は、ＮＩＲＳインデックス変化の発生と血圧変化の発生との間の所定の時間的関係、またはＮＩＲＳインデックス変化の発生と血圧変化との間の周波数関係を意味するために使用される。例えば、位相は、以下のように定義されてもよい。
上記の数学的関係は、「位相」という用語がどのように定義され得るかの非限定的な例であり、本開示は、この特定の数学的関係に限定されない。いくつかの実施形態では、ＮＩＲＳインデックス変化の発生と血圧変化との間の位相関係は、周波数領域で表現される前述の値と、周波数領域内の前述の値が互いに位相外れである程度と、の間の関係に関して表現されてもよい。

コヒーレンス値の妥当性を評価するために位相がどのように使用される場合があるかを説明するために、特定の周波数帯域（例えば、非常に低い周波数帯域）内で決定されたコヒーレンス値を考慮されたい。位相（例えば、血圧の変化とＮＩＲＳインデックスの変化との間の時間分離）が所定の位相範囲外である場合、それぞれの決定されたコヒーレンス値は破棄され得るか、またはその特定の周波数帯域に対するＣＯＨＺ決定に悪影響を与えない値（例えば、ゼロなどの低い値）を割り当てられ得る。個々の周波数の位相評価は、特定の周波数帯域に対するコヒーレンス値が処理（例えば、平均化）される前に実行されて、その特定の周波数帯域に対するＣＯＨＺ値が生成されてもよい。図１３に示すように、血圧変化に対するＮＩＲＳ応答時間の関数として許容可能な最大位相は、周波数とともに増加し、例えば、高い周波数では、すべての位相値は、対象の自己調節機能を評価する際に生理学的に妥当であってもよく、一方で、非常に低い周波数では、対象の自己調節機能を評価する際に、限定された位相値のみが生理学的に妥当であってもよい（例えば、血圧変化とＮＩＲＳインデックス変化との間の時間的関係は大きすぎるため、対象の生理機能に起因する可能性がより低い）。

一部の実例では、対象は、より低い自己調節性血圧範囲を下回るかまたは上回る場合がある急性の血圧低下を経験する場合がある。こうした実例では、本ＡＲシステムは、自己調節プロファイルプロットを含む、表示された自己調節情報を更新するように構成されてもよい（例えば、格納されたアルゴリズム命令を介して）。表示された情報は、閾値自己調節機能（その値はＡＲインデックス値の変曲線として描写され得る）を示す所定のＡＲインデックス（またはＰＰＩインデックス）値を超える高い値を含んでもよく、それより上は、対象の自己調節機能が次第に圧力受動的になる。

本開示のいくつかの実施形態は、一つ以上の自己調節プロット、血圧およびＮＩＲＳインデックス信号を示す短いリアルタイムウィンドウ、ならびに対応するコヒーレンス信号を表示してもよい。本開示のいくつかの実施形態は、自己調節プロットのものと同様に、ＮＩＲＳインデックスのビニングされた値を血圧の関数として表示してもよい。ＮＩＲＳインデックス値（例えば、ＳｔＯ_２値）のビニングは、血圧の少なくとも小さな変化でトリガーされてもよい。表示の実施形態の非限定的な例が図１５に示されており、これは、自己調節プロファイルプロット４０（例えば、ＡＲインデックスまたはＣＯＨＺとＢＰ範囲との対比）と、ビニングされたＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２）値とＢＰ範囲との対比の対応するプロット４２と、血圧（例えば、平均血圧）、ＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２）、およびＣＯＨＺを時間の関数として示すリアルタイムウィンドウ４４と、を示す表示を描写する。

本開示の実施形態に従って生成された自己調節データは、図６～図８および図１５に示す自己調節プロファイルプロット形式を含むがこれに限定されない、様々な異なる形式で表示されてもよい。いくつかの実施形態では、本開示の実施形態に従って生成される自己調節データは、シグモイド関数などの数学的モデルに従って表示されてもよく、例えば、数学的モデルは、表示目的のためにデータに適合されてもよい。シグモイド関数は、特徴的な「Ｓ」字型曲線（「シグモイド曲線」と呼ばれることがある）を有する数学的関数である。本開示で使用され得るシグモイド関数の例は、以下の通りであり、図１６に図示されている。
図１６で見ることができるように、シグモイド曲線は、二つの異なる値における特徴的な平坦な領域に加えて、二つの平坦な領域間の移行ゾーンである曲線領域を有する。本開示のいくつかの実施形態では、シグモイド関数を使用して、自己調節データを数学的に適合させることができる。図１７に示すシグモイド曲線表現では、ＡＲインデックスは、血圧が下側の自己調節変曲点より下に低下するにつれて増加し、また別個に適合させた自己調節データに対して、ＡＲインデックスは、血圧が上側の自己調節変曲点より上に増加するにつれて増加する。これらの実施形態では、下側および上側の自己調節変曲点は、対象の自己調節が機能している範囲をマークしてもよい。

非線形回帰技術を使用して、二つの異なるシグモイド関数を、単一のプロセスまたは複数の別個のプロセスのいずれかで、下側および上側の変曲点で自己調節データに曲線適合させ、別個の結果を数学的に後で組み合わせることができる。図１７は、平均血圧の関数として、自己調節データ（例えば、ＡＲインデックス）に適合させた二つの異なるシグモイド関数の例を示す。いくつかの実施形態では、自己調節プロファイルプロットのための上側の平坦な領域などの変数は、シグモイド関数適合プロセス中に一以下の値（すなわち、≦１）に制限されてもよく、自己調節プロファイルプロットのための下側の平坦な領域は、ゼロ以上の値（すなわち、≧０）に制限されてもよい。シグモイド関数を適合させるために使用されてもよい線形回帰プロセスの非限定的な実施例は、逐次二次計画法（ＳＱＰ）であり、これは制限付き非線形最適化のための反復方法である。

図１７に示す例では、非線形回帰によって自己調節データに適合されるモデル方程式は、次の二つのシグモイド関数からなる。
この例示的なモデル方程式では、次項
は、上側の平均血圧シグモイド関数を表し、次項
は、下側のＭＢＰシグモイド関数を表す。パラメータ「ＭＢＰ」は、血圧ビンを表し、パラメータ「Ｍ」は、下側の変曲点と上側の変曲点との間のＭＢＰ値における低ＡＲインデックス値の平均または中央値を表し、これは通常、生理学的自己調節曲線の平坦な部分を表し、パラメータ「ＺＵ」は、上側のシグモイド関数の中点を表し、パラメータ「ＴＵ」は、上側のシグモイド関数の曲率を表し、パラメータ「ＺＬ」は、下側のシグモイド関数の中点を表し、パラメータ「ＴＬ」は、下側のシグモイド関数の曲率を表す。パラメータ「Ｍ」、「ＺＵ」、「ＺＬ」、「ＴＵ」、および「ＴＬ」（適合変数）は、非線形回帰（ＮＬＲ）によって解かれてもよく、ＮＬＲが解に収束するのを助けるために、限定された範囲に制限されてもよい。「Ｍ」変数は、下側の変曲点と上側の変曲点との間のＭＢＰ値における低ＡＲインデックス値の平均または中央値を予め計算することによって、ＮＬＲの前に予め決定されてもよく、これによってＮＬＲをさらに単純化し得る。さらに、式４における下側および上側のシグモイド関数は、ＭＢＰの中点（そこではＡＲインデックス値が最も低い）で分割され、次いでＮＬＲで独立して処理され得る。自己調節プロファイルプロットが、低いＭＢＰでのみ上昇するＡＲインデックスを示す場合、下側のＭＢＰシグモイド関数をＮＬＲで使用して、パラメータ「ＺＬ」および「ＴＬ」を解いてもよく、上側のＭＢＰシグモイド関数を省略してもよい。同様に、自己調節プロファイルプロットが、高いＭＢＰでのみ上昇するＡＲインデックスを示す場合、上側のＭＢＰシグモイド関数をＮＬＲで使用して、パラメータ「ＺＵ」および「ＴＵ」を解いてもよく、下側のＭＢＰシグモイド関数を、方程式に「Ｍ」を加えることによって置き換えてもよい。

式４の自己調節モデルをＮＬＲによって解くとき、式４を、同じパラメータでさらに操作して以下の式５にして、下側のシグモイド関数を打ち消すことによって、図３に示す生理学の教科書的な自己調節曲線のように見える自己調節曲線を作成してもよい。
式５に基づいて自己調節曲線を再プロットすると、図１８に示すように、生理学的自己調節の表現（例えば、曲線）がもたらされる。図１８に示されるグラフィカル表現（現在のＡＲシステムは、それを表示するように構成され得る）は、リアルタイム組織オキシメータおよび血圧監視によって監視されている患者の脳自己調節状態を臨床医が理解するための、インジケータとして表示され得る。式５（または類似の方程式）を使用して生成され、図１８に示されるもののようなグラフィカル表現は、臨床医の理解を容易にし、当技術分野で知られていると考えられる図３に示される曲線構成とのその類似性とに起因して、迅速な解釈を提供し得る。

図１８に示すグラフィカル表現では、自己調節下限（ＬＬＡ）を示す下側のＭＢＰ変曲点は、約４０～５０であり、自己調節上限（ＵＬＡ）を示す上側のＭＢＰ変曲点は、約１００～１１０である。

シグモイド関数（例えば、式３～式５に示すような、ならびに図１７および図１８に示すような）を使用する数学的モデリングの上記の説明は、表示のために自己調節データをどのように操作するかの非限定的な例である。本開示は、記載される特定の方程式または示されるグラフィカル表現に限定されず、例えば、代替的なシグモイド関数および関連する表示は、本開示の範囲内である。

本開示のいくつかの実施形態では、ＡＭシステムコントローラ２６は、ＮＬＲ曲線がデータを適合させる前に、自己調節データを検査（例えば、フィルタリング）する命令で構成されてもよい。例えば、データ（例えば、ＡＲインデックス値）がすべてのＭＢＰ値に対して異常に高い場合、監視されている対象は、異常な自己調節機能を有するか、または自己調節機能を有し可能性がある。例えば、計算された最も低いＡＲインデックスが所定の閾値よりも高い（例えば、ＡＲインデックス値＞０．５）場合、コントローラ２６の命令は、ＮＬＲ曲線適合が実施されないことを命令してもよく、適合曲線の代わりに、すべての血圧における不十分な自己調節機能の表示が提供（例えば、表示）されてもよい。

本開示のいくつかの実施形態では、ＡＭシステムコントローラ２６は、現在の測定されたＭＢＰが脳自己調節限界内にあるかどうかの「単純化された」表示を生成する命令で構成されてもよい。例えば、表示（例えば、表示されたデータ）は、生理学的自己調節曲線（例えば、図１８に示すものなど）、および現在の測定されたＭＢＰが脳自己調節限界内であるか（例えば、自己調節プロファイルプロットおよび／または導出された生理学的自己調節曲線から決定される）のグラフィック表示を含んでもよい。こうしたグラフィック表示の実施例が図１９に示されており、これは現在のリアルタイムＭＢＰ値をゾーンで示し、第一のゾーン４６は、ＭＢＰ値が自己調節ゾーン内にあることを示し（例えば、正常）、第二のゾーン４８は、ＭＢＰ値が境界線（例えば、自己調節ゾーンの周辺にあるが、まだ自己調節ゾーンの外側ではない）であることを示し、第三のゾーン５０は、ＭＢＰ値が自己調節ゾーンの外側にあることを示す（例えば、異常）。臨床医によるこれらのゾーン４６、４８、５０の迅速な認識を促進するために、前述のゾーンは色分けされてもよく、例えば、第一のゾーン４６（自己調節）は、「許容可能な」色（例えば、緑色のような）で配色されて、正常な状態を示してもよく、第二のゾーン４８（境界線）は、第二の色（例えば、オレンジ色または黄色のような「注意」色）で配色されて、境界線の状態を示してもよく、第三のゾーン５０（境界線）は、第三の色（例えば、赤色のような「警告」色）で配色されて、自己調節受動性を示してもよい。言い換えれば、配色は、対象の現在のＭＢＰ値が属する自己調節機能状態を示すために、迅速に認識可能な情報表示を提供してもよい。

上記で示すように、自己調節データおよびそのグラフィカル表現の数学的モデリングは、有用な情報を臨床医に提供することができる。シグモイド関数を利用する自己調節データモデリングが特に有用である。上記に開示されるように、シグモイド曲線内の変曲点は、自己調節インデックスおよび血圧ビン値に関して、ＬＬＡおよび／またはＵＬＡの位置の表示を提供することができる。変曲点／ＬＬＡ点／ＵＬＡ点は、圧力に依存しない血流（すなわち、変曲点間）の対象の境界、および同様に、圧力受動的血流（すなわち、変曲点の外側）の境界を画定するために使用されてもよい。しかしながら、ＬＬＡまたはＵＬＡの特定の位置は、曲線自体の目視検査から必ずしも明らかではない。最近の期間、または長期間にわたる、またはそれらの任意の組み合わせを表す、正確なＬＬＡ／ＵＬＡ情報（例えば、現在のＡＲステータス、ＡＲ傾向、ＡＲ変化など）は、臨床医にとって貴重であり得る。

本開示のいくつかの実施形態では、ＡＭシステムコントローラ２６は、より高い確実性で変曲点／ＬＬＡ点／ＵＬＡ点を識別するように構成されてもよい。例えば、自己調節データ（例えば、ＣＯＨＺなどに基づく脳自己調節指数（ＣＡＩ）またはＡＲインデックス値）および対応する血圧データ（例えば、ＭＢＰビン）が決定され、数学的にモデル化される（本明細書に記載されるように）事例では、対象のＬＬＡおよびＵＬＡを示す適合曲線の変曲点は、数学的モデリング自体に基づいて識別されてもよい。例えば、ＡＲデータに適合する曲線の傾き値（すなわち、第一の導関数）を使用して、変曲点が識別されてもよい。識別は、傾き値自体に基づいてもよく、または所定の閾値に対する傾き値の比較に基づいてもよい。傾きとは別に、変化率値（例えば、曲線の第二の導関数）を使用して、ＬＬＡまたはＵＬＡに関連付けられた変曲点が識別されてもよい。変曲点の識別は、変化率値自体（例えば、最大変化率）に基づいてもよく、または所定の閾値に対する変化率値に基づいてもよい。あるいは、変曲点は、適合曲線上の「エルボー点」として予測されてもよく、例えば、任意の曲線ｆ（ｘ）について、「エルボー点」法を使用して、曲線上の最初の点と最後の点とを結合する線に対して最大垂直距離「ｄ」を有する曲線上の点「Ｐ」を見出してもよい（例えば、図２０、Satopaa et al., “Finding a needle in a haystack: Detecting knee points in system behavior”、2011 31^st International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, IEEE 2011を参照されたい）。図２１は、ビニングされた血圧（ＭＡＰ）値の関数としてＣＡＩデータに適合するシグモイド曲線を示す。エルボー点技術を使用して決定されたＬＬＡを、図２１の曲線上に示す。変曲点（例えば、ＬＬＡ）を識別するためのさらに別の技術では、経験的データに基づく所定の閾値内にある傾きおよび自己調節データ（例えば、ＣＡＩ値、ＡＲインデックス値など）の使用を組み合わせる。

所定の閾値は、血圧、ＮＩＲＳインデックスパラメータ、脳血流（ＣＢＦ）データ、血管反応性データ、対象の生理学的パラメータなどのうちの一つ以上を考慮する経験的データに基づいてもよい。経験的データは、いくつかの異なる形式で提供されてもよい。例えば、経験的データは、所定の閾値の決定を容易にする様式で統計的に処理および整理されてもよい。経験的データに基づく所定の閾値は、値の形態または値の範囲であってもよい。経験的データに基づく所定の閾値の特定の非限定的な実施例は、血圧の関数として決定および整理された一つ以上のＮＩＲＳインデックス値（上述の、および図６～図８に示す）を含む。前述のＮＩＲＳインデックス／血圧データは、ＬＬＡおよびＵＬＡ点を決定するために（例えば、曲線適合プロセスを介して）分析されてもよく、所定の閾値は、少なくとも部分的にそれらに基づいてもよい。別の実施例として、所定の閾値は、ＬＬＡおよび／またはＵＬＡと経験的に関連付けられたＣＢＦデータ（例えば、経頭蓋ドップラー技術を使用して決定されるＣＢＦデータ）に基づいてもよい。

上記および本明細書の記載では、対象のＬＬＡまたはＵＬＡを決定するために使用される自己調節データ（例えば、ＣＯＨＺ値など）、血圧データ、およびＮＩＲＳインデックスデータ（例えば、ＳｔＯ_２）が、不一致のデータを除去するためにフィルタリングされてもよく、フィルタリングされたデータが、各血圧範囲の増分（例えば、０ｍｍＨｇ～２０ｍｍＨｇ、２０ｍｍＨｇ～２５ｍｍＨｇ、２５ｍｍＨｇ～３０ｍｍＨｇなど）についての平均（ａｖｅｒａｇｅ）、平均値（ｍｅａｎ）、中央値、または類似の集合値に処理されてもよいことを詳述している。一部の実施形態では、ＡＭシステムコントローラ２６は、各血圧範囲の増分内で表される自己調節データに存在する変動性の大きさを決定する命令で構成されてもよい。図２２を参照すると、ＣＡＩ値とビニングされた血圧（ＭＡＰ）とを対比したプロファイルプロットが示されている。各ＭＡＰビン内に収まるＣＡＩ値は、経時的に再帰的に平均化されてもよい。しかしながら、平均（ｍｅａｎ）または平均（ａｖｅｒａｇｅ）値に加えて、標準偏差または分散、ＭＡＰビン内のデータ点の数、歪み、尖度、またはパーセンタイル情報などの一次統計情報が決定されてもよい。こうした統計値は、個別にまたは任意の組み合わせで、曲線適合に使用される各平均データ点の信頼度を決定するために使用されてもよい。一部の実例では、特定のビン内のＣＡＩデータ（または他のＡＲデータ）は、曲線適合プロセスでスキップされてもよい。例えば、特定のＭＡＰビンが、ビニングされた単一のＣＡＩ値のみを有する場合、または非常に高い分散を有する複数のＣＡＩ値を有する場合、そのＭＡＰビン内のＣＡＩデータは、曲線適合プロセスにおいて省略されてもよい。血圧範囲の増分内に存在し得る自己調節データ変動性の大きさは、データの信頼度尺度として有用である場合がある。低い自己調節データ変動性（例えば、低い標準偏差）は、より高いレベルの信頼性を有するデータとして表現されてもよく、逆に、高い自己調節データ変動性（例えば、高い標準偏差）は、より低いレベルの信頼性を有するデータとして表現されてもよい。代替的に述べると、データ変動性の大きさは、決定されたＡＲデータの不確実性の表示として説明されてもよい（例えば、適合曲線の形態でなど）。データ変動性の大きさは、様々な異なる方法で報告／表示されてもよく、本開示は任意の特定の方法に限定されない。自己調節曲線が視覚的画像として提供される実例では、データ変動性が、その視覚的画像の一部として表示されてもよい。一例として、図２３は、それぞれの自己調節データの変動性を表す垂直バーを示し、例えば、バーの垂直長さは変動性の量を示す。図２３に示す視覚的インジケータ（すなわち、垂直バー）は、データ変動性をどのように視覚的に示し得るかの非限定的な例である。一部の実施形態では、データ変動性は、数値的に報告されてもよい。

本開示のいくつかの実施形態のＡＭシステム２０は、時間の関数（例えば、リアルタイムでの）として自己調節データおよび曲線適合を生成するように構成されてもよい（例えば、格納された命令を介して）。図２４Ａ～図２４Ｅに示すグラフは、時間の関数としての自己調節曲線（Ｙ軸に沿ったＡＲインデックス値およびＸ軸に沿った（ビニングされた）血圧値）の生成を示すビデオからとった代表的な静止画である。図２４Ａ～図２４Ｅに示すグラフの各々において、各血圧ビンについてのバーを、その血圧ビンについての関連するＡＲインデックス値（例えば、平均ＡＲインデックス値）を表すバーの高さとともに示す上側グラフと、各ＡＲインデックス／血圧ビン値についてのデータ点を示す下側グラフと、がある。下側グラフでは、曲線は経時的にプロットされたデータ点に適合される。使用されてもよい曲線適合技術の非限定的な例が、本明細書に記載されている。グラフは、監視の開始から順次適合されるデータ点および曲線を示す。図２４Ａは、開始直後にプロットされたデータを示し、図２４Ｂは、開始から約３分までに収集されたデータを示し、図２４Ｃは、開始から約７分までのデータを示し、図２４Ｄは、開始から約９分までに収集されたデータを示し、図２４Ｅは、開始から約１０分半までに収集されたデータを示す。上記で示すように、自己調節データ（例えば、ＡＲインデックス、ＣＡＩ、ＣＯＨＺ値など）は、各血圧範囲の増分（例えば、０ｍｍＨｇ～２０ｍｍＨｇ、２０ｍｍＨｇ～２５ｍｍＨｇ、２５ｍｍＨｇ～３０ｍｍＨｇなど）についての平均（ａｖｅｒａｇｅ）、平均値（ｍｅａｎ）、中央値、または類似の集合値として処理されてもよい。図２４Ａ～図２４Ｅに示す自己調節データは、自己調節データのリアルタイム生成を示すために、このように処理される。図２４Ａで見ることができるように、非常に短い期間の監視に基づいて、限られた量のＡＲインデックスデータが数個の血圧ビンで利用可能である。図２４Ｂ～図２４Ｅは、はるかに多い数の血圧ビンに関連する実質的により多くの自己調節データを表す。図２４Ａ～図２４Ｅに示す実施例で見ることができるように、それぞれのビンにあるＡＲインデックス値は、経時的に変化する（例えば、Ｔ＝０からＴ＝１０：３０分）。ＡＲインデックスの変化は、監視の開始からのそれぞれの期間にわたるＡＲインデックスデータの平均値の関数である。

いくつかの実施形態では、ＡＭシステム２０は、いくつかの異なるモードで生成された自己調節データを生成および表示するように構成されてもよい（例えば、格納された命令を介して）。第一のモードでは、システム２０は、監視期間全体を表す自己調節データを生成および表示するように構成されてもよい。第二のモードでは、ＡＭシステム２０は、選択された期間、例えば、最近の１時間または最近の５時間などにわたって収集されたデータなどの監視期間全体よりも短い「切り詰められた」期間にわたって収集された自己調節データを生成および表示するように構成されてもよい。一部の実施形態では、切り詰められた期間は、非常に短くてもよく、例えば、実質的な任意の初期データバッファリングを回避する、１分以上の「開始」期間であってもよい。こうした短い開始期間を示す表示は、情報を迅速に提供し、データがバッファされる場合に起こり得る監視の開始からの自己調節データ報告のいかなる中断も回避することができる。第三のモードでは、ＡＭシステム２０は、監視期間全体にわたって収集されたデータ、および切り詰められた期間にわたって収集されたデータを生成および表示するように構成されてもよく、またはユーザーがそれらのモードを選択的に切り替えることを可能にするように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ＡＭシステム２０は、監視期間全体にわたって収集されたデータを表すデフォルト通常モードでデータを生成および表示するように構成されてもよい。これらの実施形態では、ＡＭシステム２０は、事象の発生時に、予め選択された切り詰められた期間を表す自己調節を表示するようにさらに構成されてもよい。例えば、最近の期間（例えば、最近の１０分など）で生成されたＣＯＨＺ値／ＡＲインデックス値が、懸念される様式で突然に変化する（例えば、所定の閾値に到達するか、またはそれを超えるなど）場合、ＡＭシステム２０は、予め選択された切り詰められた期間（例えば、最近の１時間など）にわたって収集された自己調節データを生成および表示するように構成されてもよい。予め選択された切り詰められた期間にわたって収集された前述の自己調節データは、「通常どおり」に示される自己調節データを置き換えてもよく、もしくは通常どおりに示される自己調節データと一致して表示されてもよく、またはシステムは、切り詰められた期間にわたって収集されたデータを表示するために、表示モードを通常モードから切り替えるようにユーザーに警告する「フラグ」を生成するように構成されてもよい。このようにして、懸念を生じさせ得る最近の自己調節データは、長期平均化の対象とならず、したがって長期平均化／希釈の対象とならないであろう。

時間の関数として（例えば、図２４Ａ～図２４Ｅに示される実施例など、リアルタイムで）、自己調節データおよび曲線適合を生成するように構成される、本開示のＡＭシステム２０の実施形態では、ＬＬＡおよび／またはＵＬＡ点はまた、十分な自己調節データが収集され曲線適合が発生したときに、決定され示されてもよい。ＬＬＡおよび／またはＵＬＡ点を決定する方法論の例は、上述されている。上述の自己調節データを生成および表示するモードと同様に、ＬＬＡおよび／またはＵＬＡ点は、例えば、監視期間全体を表す自己調節データに基づいて、および／または最近の１時間などの切り詰められた期間にわたって収集された自己調節データに基づいて、決定および表示されてもよい（図２５を参照されたい）。監視期間全体を表す自己調節データに基づいて、および／または切り詰められた期間にわたって収集された自己調節データに基づいて、ＬＬＡおよび／またはＵＬＡ点をリアルタイムで表示する能力は、例えば、ＬＬＡ変化などの識別を容易にするために有用であると理解される。

図２６を参照すると、本開示のいくつかの実施形態では、ＡＭシステムコントローラ２６は、対象の自己調節状態の決定（その決定は、その測定を含んでもよい）の妥当性に有害な影響を与える場合がある「交絡因子」の存在または不在を識別するように構成されてもよい。本明細書で使用される場合、「交絡因子」という用語は、対象の自己調節状態とは無関係の様式で、一つ以上の生理学的パラメータ（例えば、ＮＩＲＳインデックス、血圧、対象の心拍数、またはこれに類するもの、またはそれらの任意の組み合わせ）に影響を及ぼす生理学的状態を指す。こうした生理学的状態が説明されないままである場合、対象の自己調節状態の決定の妥当性は、有害な影響を受け得る。交絡因子としては、限定はされないが、低酸素症、疼痛、ＣＯ_２レベル（高炭酸症および低炭酸症）、生理学的不確実性、頭皮／脳外血流の変化、および静脈性うっ血が挙げられる。交絡因子を示す生理学的データが識別される場合、ＡＭシステムコントローラ２６は、例えば、そのデータを無視する、そのデータを疑わしいものとしてフラグを立てる、そのデータを使用して対象の自己調節状態の決定を生成しないなど、の作動をするように構成されてもよい。

図２７は、本開示において交絡因子の存在または不在がどのように決定され得るかの例示的な論理図を示す。この例では、所定の期間にわたって収集されたＮＩＲＳインデックスデータ（例えば、ＳｔＯ_２、ｒＴＨｂなど）および平均動脈血圧（ＭＡＰ）データが各々、それぞれ整理される。前述のデータは、時間領域内で組織化され、相関技術を使用して処理されてもよく、または時間領域内で組織化され、その後、周波数領域に変換されてもよく、周波数領域データは、上述したものと同様の様式で決定されるＣＯＨＺ値を生成するために使用される。例えば、図５および図９ならびにそれらに関連する説明を参照されたい。次に、時間領域（相関データまたは周波数領域）ＣＯＨＺデータは、生理学的交絡フィルタに入力されてもよい。同時に、他のデータ（例えば、ＮＩＲＳパラメータもしくは血圧傾向値、または血液動態パラメータ、または二酸化炭素データ（例えば、呼気終末期の二酸化炭素値（ＥｔＣＯ_２）、および／もしくは経皮的な二酸化炭素値（ＰｔｃＣＯ_２）など））も、生理学的交絡フィルタに入力されてもよい。前述の生理学的交絡フィルタは、入力データの有意性を評価するように構成されてもよい。フィルタによって、入力データが対象の自己調節機能とは独立している（これはまた、無関係であるとも説明されてもよい）と決定された場合（例えば、パラメータの大きさが対象の自己調節状態と矛盾しているか、または複数のパラメータが、反対傾向データなど、対象の自己調節状態に関連して矛盾した情報を提供する）、交絡因子の存在が決定されてもよい。交絡因子の存在が決定された結果として、入力データは、対象の自己調節状態の決定に使用されない場合があり、またはデータを使用して生成された任意の自己調節データは、潜在的に疑わしいものとしてフラグが立てられる場合があり、または自己調節データは生成されない場合があるなどである。図２９に示す表は、ＳｔＯ_２とｒＴＨｂとの間の傾向、および自己調節分析に関するそれらの傾向の有意性を評価するための生理学的交絡フィルタの基礎であってもよい論理表の例である。

ＳｔＯ_２および／またはＭＡＰなどのＮＩＲＳインデックスは、変化し得るか、または反対方向の傾向を示してもよく、その変化または反対傾向は、対象の自己調節状態とは独立した因子の結果であってもよい。言い換えれば、交絡因子は、対象のＳｔＯ_２および／またはＭＡＰを、変化させるかまたは反対傾向を示させる可能性があり、その変化または反対傾向は、対象の自己調節機能の結果ではない。一部の先行技術の刊行物は、自己調節状態決定が、変化する／反対方向に傾向を示すＳｔＯ_２およびＭＡＰ値によって影響を受けないことを示唆している。しかしながら、この仮定の妥当性に関して不確実性があり、より具体的には、ＭＡＰ値傾向とは逆のＳｔＯ_２値傾向が、異なる生理学的プロセスによって交絡されるかどうかに関して不確実性がある。したがって、自己調節状態決定が、変化する／反対方向に傾向を示すＳｔＯ_２およびＭＡＰ値によって影響を受けないという仮定は、実際にはＳｔＯ_２の変化が対象の自己調節状態とは独立し、かつそれに関連しない可能性があるときに、許容可能な自己調節状態の偽陽性につながる可能性がある。

図２８は、ＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２）データおよびＭＡＰデータをどのように使用して、生理学的不確実性の存在または不在を交絡因子として識別し得るか、ならびにＮＩＲＳインデックスデータを自己調節状態決定で使用するべきかどうかの例示的な機能図を示す。例えば、本開示は、所定の期間にわたって対象のＳｔＯ_２およびＭＡＰを感知することによって生理学的不確実性（例えば、交絡因子）の存在を決定し、感知されたＳｔＯ_２およびＭＡＰ値に対して「傾向データ」を作成するように、構成されてもよい。所定の期間の長さは、用途に適合するように変更することができるが、２０秒程度から５分程度の所定の期間が許容可能であると考えられる。本明細書では、「傾向データ」という用語が、所定の期間にわたるＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値の変化を指すために使用される。例えば、期間にわたって周期的に収集されたＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値は、回帰線適合分析を使用して数学的に評価されて、それぞれのＮＩＲＳインデックスに対する回帰線の傾きが生成されてもよい。次いで、ＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値の回帰線の傾きと、所定の期間と、の対比が、比較的に分析されてもよい。例えば、傾き値は乗算されてもよく、傾き値の乗算の積が正である場合、前述の積は、比較対象のＳｔＯ_２値とＭＡＰ値が同じ様式での傾向を示していることを示すことになる。回帰線の傾きの乗算は、「極性フィルタ」の一つのタイプであるとみなされてもよい。同じ様式（例えば、両方ともに正または負の傾きに沿って）での傾向を示すＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値は、ＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値が概して互いに一致していることを示し（例えば、正常な状態）、反対方向（例えば、一方が、正の傾きを有し、他方が負の傾きを有する）の傾向を示すＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値は、生理学的不確実性を示す場合がある。回帰線適合分析以外の分析ツールを使用して、ＳｔＯ２値およびＭＡＰ値が評価されてもよい。本開示は、傾向を評価するためにＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値を使用することに限定されず、かつ／または極性フィルタの基礎としてＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値を使用することに限定されない。

図２９は、ＮＩＲＳインデックス値（およびそれに基づくＣＯＨＺ値）が、血圧における関連する傾向に対する、それぞれの傾向（「Ｉｎｒｃ」＝増大傾向、「減少」＝減少傾向、「Ｎ／Ｃ」＝変化なし、および「任意」＝増大傾向もしくは減少傾向のいずれか、または傾向の変化なし）に基づいて、自己調節情報を決定するのに有用かどうかを決定するため、極性フィルタの基礎として使用されてもよい複数の傾向入力表の例である。図２９に示す例示的な表は、例示の目的で、実質的な数のＢＰ、ＳｔＯ_２、およびＴＨｂ傾向変動を含む。極性フィルタは、より少ないまたはより多くのＢＰ、ＳｔＯ_２、およびｒＴＨｂの傾向変動を含んでもよく、ＳｔＯ_２およびｒＴＨｂに加えて、またはそれらの代わりに、他のＮＩＲＳインデックス値を含んでもよい。図２９から分かり得るように、ＮＩＲＳインデックスデータの有用性／妥当性（例えば、ＮＩＲＳインデックスデータが自己調節から独立しているか、または自己調節に関連するか）は、それが血圧における関連する傾向と比較して考慮される場合、簡単に評価することができる（例えば、「ＣＡＩデータ妥当」）。相対的傾向が、ＮＩＲＳインデックスデータが自己調節に起因するようなものである場合、ＮＩＲＳインデックスデータは、自己調節データ決定での使用に妥当である。例えば、ケース１のＢＰ、ＳｔＯ_２、およびｒＴＨｂでは、それぞれ収集されたデータはすべて、増加の傾向を示す。この場合、ＢＰおよびＳｔＯ_２の変化は関連性がある可能性が高く、ＳｔＯ２およびＴＨＢの傾向の増加ならびにＢＰの傾向の増加によって示される血流の変化は、不十分な自己調節を示す可能性が高い。逆に、ケース８では、ＢＰおよびＳｔＯ_２は減少傾向にあるが、ｒＴＨｂは増加傾向にある。この場合、ＢＰおよびＳｔＯ_２の相対的傾向は、関連性がある可能性が低く、静脈性うっ血の指標である可能性がある。したがって、ＮＩＲＳインデックスデータは、自己調節に起因する可能性は低く、ＮＩＲＳインデックスデータは、自己調節データ決定での使用には妥当ではない。ケース７では、ＢＰはフラットな傾向にある（すなわち、Ｎ／Ｃ）。いずれの自己調節決定も血圧の変化を必要とするため、このケースのＮＩＲＳインデックスデータ傾向は、自己調節に起因する可能性は低く、ＮＩＲＳインデックスデータは、自己調節データ決定における使用に妥当ではない。上記から分かり得るように、一つ以上のＮＩＲＳインデックスおよびＢＰの相対的傾向は、生理学的不確実性（例えば、交絡因子）およびフィルタの存在または不在を決定するための手段を提供することができる。上述の傾向入力表／フィルタ／交絡因子の決定によって提供される多数の利点の一つは、特定の臨床状況に起因するＮＩＲＳインデックスデータを、自己調節に起因するＮＩＲＳインデックスデータと区別するその能力である。上述のように、静脈性うっ血の存在は、自己調節に関連付けられていると誤解され得るＮＩＲＳ傾向データを提供し得る。静脈性うっ血は、例えば、カテーテルが静脈血流を阻害または遮断し、結果として、対象の身体、特に脳の領域内の血液の逆流または貯留をもたらす場合に発生し得る。本開示は、こうしたデータを区別するための改善された方法を提供する。図３０～図３４は、生理学的事象に応答して、可能性のあるＮＩＲＳインデックス傾向の視覚的表現を提供する。図３０および図３１は、ＳｔＯ_２傾向が変化するが、ｒＴＨｂ傾向が実質的に一定である／変化しないままである、呼吸変化などの生理学的事象に対する傾向反応を示す。図３０に示すＮＩＲＳインデックス傾向は、呼吸困難および心血管不全と関連する場合がある。図３１に示すＮＩＲＳインデックス傾向は、呼吸および心血管の回復と関連する場合がある。図３２および図３３は、血流変化および心血管変化（例えば、虚血、血管反応性、血液ヘモグロビン（ＨＧＢ）など）などの生理学的事象に対する傾向反応を示し、ここで、ＳｔＯ２およびｒＴＨｂは同じ方向の傾向を示す。図３２に示すＮＩＲＳインデックス傾向は、心血管不全と関連している場合があり、図３３に示すＮＩＲＳインデックス傾向は、心血管の回復と関連している場合がある。図３４は、閉塞した静脈血液循環などの生理学的事象に対する傾向反応（例えば、ＳｔＯ２およびｒＴＨｂ）を示し、ここで、ＳｔＯ２およびｒＴＨｂは反対方向の傾向を示す。

交絡因子として生理学的不確実性の存在または不在を決定するこの実施例はまた、考慮される因子の変化の大きさも評価してもよく、すなわち、交絡因子が変化の証拠とみなされるが、その変化が最小限（例えば、閾値量未満）である場合、交絡因子は臨床的に関連しない可能性が高い。「変化の大きさ」評価の例は、比較対象のＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値の標準偏差（または他の統計パラメータ）決定を利用してもよい。比較対象のＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値の両方の標準偏差が、それぞれの所定の閾値を上回る場合、前述の標準偏差値は、ＳｔＯ_２値およびＭＡＰ値の大きさが臨床的に意義があることを示すことになる。所定の閾値を下回る標準偏差値は、傾向が臨床的に意義がないことを示すことになる。前述の標準偏差決定は、「大きさの変化フィルタ」の一つのタイプとみなされてもよく、「変化の大きさ」評価技術の一例であり、本開示はそれには限定されない。

次いで、ＳｔＯ_２およびＭＡＰ傾向データならびに大きさ変化データを論理ゲート（例えば、ＡＮＤゲート）に入力して、交絡因子として生理学的不確実性の存在または不在を決定してもよく、したがって、収集されたＳｔＯ_２データおよびＭＡＰデータが、対象の自己調節状態の決定のために許容可能かまたは許容可能でないかを決定してもよい。図２８に示す論理図は、ＳｔＯ_２およびＭＡＰに関して交絡因子として生理学的不確実性の存在または不在を決定するための例示的な機構を表し、本開示はそれには限定されない。明確にするために、図２８に示す論理図は、例示の目的で提供される単純化した表現である。上述のように、図式的に示される論理ゲート／フィルタは、ＳｔＯ_２およびｒＴＨｂに加えて、またはそれら以外に、ＮＩＲＳインデックスを利用してもよい様々な傾向変動（例えば、図２９を参照されたい）を含んでもよい。

対象が低酸素症を経験しているか、または低酸素症から回復中であるか、または酸素補給を受けているか、などである場合、組織オキシメータ２４によって感知された一つ以上のＮＩＲＳインデックスは、対象の自己調節状態とは実質的に独立している可能性が高い。その結果、前述の独立したＮＩＲＳインデックスを使用した任意の自己調節状態決定は、自己調節状態決定の妥当性に有害な影響を与える可能性が高い。こうした有害な効果を避けるために、本開示の実施形態は、対象が低酸素であるか、または低酸素症の傾向を示しているか、もしくは低酸素症から回復中であるか、または酸素補給を受けているかなどを決定するために、対象を感知することを含んでもよい。対象が低酸素であるか、または低酸素症から回復中であるか、または酸素補給を受けているか、などである場合、本開示の実施形態は、その点から（例えば、アルゴリズム命令を介して）作用してもよく、その作用は、対象が低酸素である間に生成されたデータを破棄する（例えば、ビニングしない）こと、自己調節状態決定データにフラグを立てること、または自己調節状態決定データを生成しないことなどを含んでもよい。本開示は、低酸素症を決定するための任意の特定の技術に限定されない。一例として、本開示の実施形態は、組織オキシメータ２４を利用して、一つ以上のＮＩＲＳインデックスを感知し、決定されたＮＩＲＳインデックス値を適切な対応する閾値と比較して、例えば、格納されたアルゴリズム命令を使用して、対象が低酸素であるか否かを決定してもよい。

図３５は、ＮＩＲＳインデックス傾向データをどのように使用して、交絡因子として低酸素症の存在または不在を識別し得るか、およびその後、ＮＩＲＳインデックスデータを自己調節状態の決定に使用するべきかどうかの例示的な機能図を示す。例えば、上述したものと同様の様式で、本開示は、低酸素の存在を決定するように、または対象が低酸素症から回復中であるか、もしくは対象が酸素補給を受けているかどうかなど、を決定するように構成されてもよく、これは、所定の期間にわたって少なくとも二つのＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２、ｒＴＨｂ）を感知して、各それぞれのＮＩＲＳインデックスについての傾向データを作成することによって行われ、例えば、ある期間にわたって周期的に収集されたそれぞれのＮＩＲＳインデックス値は、回帰線適合分析を使用して数学的に評価されてもよく、その後、それぞれのＮＩＲＳインデックス回帰線の決定された傾きと、所定の期間と、の対比が比較的に分析されてもよい。低酸素症の発症中、または対象が低酸素症から回復中であるか、もしくは酸素補給を受けているとき、対象のＳｔＯ_２は変化する傾向があるが、ｒＴＨｂは比較的安定したままである（時間に対する傾きはゼロ）。同じ様式での傾向を示すＮＩＲＳインデックス（例えば、両方ともに正または負の傾きに沿って）は、ＮＩＲＳインデックスが一致していること、おそらく対象の自己調節システムに関連する可能性が高いこと、したがって、収集されたＮＩＲＳデータが、自己調節状態決定のために許容可能であることを示す。一方、反対方向の傾向を示すＮＩＲＳインデックス（例えば、一方が正の傾き、他方が負の傾き）は、ＮＩＲＳインデックスの少なくとも一つが対象の自己調節システムとは独立しており、したがって、収集されたＮＩＲＳデータは、自己調節状態決定のために許容できないことを示す。また、上述のプロセスと同様に、低酸素症を可能性のある交絡因子として評価する本開示の実施形態はまた、考慮される因子の変化の大きさを評価する場合があり、すなわち、関連するパラメータが変化の証拠とみなされるが、その変化が最小限（例えば、閾値量未満）である場合、交絡因子は臨床的に関連しない可能性が高い。回帰線の傾きおよび標準偏差値の積は、論理ゲート（例えば、「ＡＮＤゲート」）または他の傾向フィルタに入力されてもよい。回帰線の傾きの積が、比較されたＮＩＲＳインデックス（例えば、ＳｔＯ_２、ｒＴＨｂ）が同じ様式での傾向を示すこと（すなわち、正の値）を示し、かつ標準偏差値が十分な大きさの傾向を示す場合、両方が論理ゲートへの「真」の入力を表しており、ＮＩＲＳインデックスデータは、対象の自己調節状態の決定、すなわち、交絡因子としての低酸素症が不在であることの決定に有用であると判断される。逆に、回帰線の傾きの積が、ＮＩＲＳインデックスが同じ様式での傾向を示すことを示さず（すなわち、負の値、またはほぼゼロの値）、および／または標準偏差値が十分な大きさの傾向を示さない場合、一方または両方が論理ゲートへの「偽」の入力を表しており、可能性のある交絡因子としての低酸素症の存在が決定され、ＮＩＲＳインデックスデータは、使用されない場合があるか、または対象の自己調節状態決定においてフラグが立てられる。

対象が経験する、損傷しまたは潜在的に損傷する刺激は、侵害受容体に信号を生成させる場合があり、その信号は次に、損傷しまたは潜在的に損傷する刺激に対処するために、一つ以上の生理学的応答（例えば、疼痛）を生成する。これらの生理学的応答の少なくとも一部は、例えば、心拍数、血圧、ＮＩＲＳインデックスなど、自己調節を評価するために使用されてもよい同じパラメータを含み得る。したがって、疼痛を経験している対象は、特定の生理学的パラメータの変化を示し得、これらの変化は、対象の自己調節状態とは無関係であり得る。考慮されない場合、これらの生理学的パラメータは、対象の自己調節状態決定の精度に悪影響を及ぼす場合がある。

本開示のいくつかの実施形態は、対象が疼痛を経験しているかどうかを決定し、その後、その決定に基づいて、収集された生理学的データ（例えば、血圧データ、ＮＩＲＳインデックスデータなど）が自己調節状態決定に使用されるべきであるかどうかを決定するように構成されてもよい。

交絡因子として疼痛の存在または不在を決定する非限定的な例を、図３６～図３８に図式的に示す。図３６に図式的に示す実施例では、心拍数データおよび収縮期血圧データは、所定の期間にわたって収集されてもよい。前述の心拍数および収縮期血圧データは、正確に同じ所定の期間、または実質的に同じ期間にわたって収集されてもよい。前述の心拍数および収縮期血圧データは、それぞれのパラメータが所定の期間にわたって増加しているかどうかを決定するために数学的に評価されてもよく、例えば、それぞれのデータは、回帰線の傾きを生成するために、回帰線適合分析を使用して分析されてもよい。心拍数データおよび収縮期血圧データが両方とも正の傾向を示す（増加している）場合、これは、対象が疼痛を経験している可能性があること、したがって、交絡因子としての疼痛の存在の表示である。本明細書に記載されるように、各パラメータの傾向データは、交絡因子の存在または不在、したがって、収集されたデータが自己調節状態決定のために許容可能であるかどうかを決定するように構成された論理ゲート（例えば、図３６に示すような「ＡＮＤゲート」）に入力されてもよい。図３６に示す論理図は、心拍数および収縮期血圧データに関して交絡因子として疼痛の存在または不在を決定するための例示的な機構を表し、本開示はそれには限定されない。

図３７に図式的に示す例では、心拍数データ、収縮期血圧データ、およびＮＩＲＳインデックスデータは、所定の期間にわたって収集されてもよい。前述の心拍数、収縮期血圧、およびＮＩＲＳインデックスデータは、正確に同じ所定の期間、または実質的に同じ期間にわたって収集されてもよい。本開示は、対象の心拍数を決定するための任意の特定の技術に限定されず、例えば、心電図（ＥＣＧ）が使用されてもよい。

図３７に図式的に示される非限定的な例では、所定の期間にわたって収集された心拍数データおよび収縮期血圧データは各々、それぞれ、時間領域内で組織化され、その後、周波数領域に変換されてもよく、周波数領域データは、上述したものと同様の様式で決定されたＣＯＨＺ値を生成するために使用される。例えば、図５および図９ならびにそれに関連する説明を参照されたい。次いで、ＣＯＨＺ値は、極性フィルタおよび変化大きさフィルタを使用して評価されて、対象の収縮期血圧および心拍数が疼痛反応を示すかどうかを決定してもよい。例えば、ＣＯＨＺ値が、対象の心拍数および収縮期血圧の両方が同じ様式での傾向を示すこと（すなわち、両方とも正の値）を示し、かつ値の標準偏差分析が十分な大きさの傾向を示す場合、両方が交絡因子として疼痛の存在を示す場合がある。逆に、ＣＯＨＺ値が、対象の心拍数および収縮期血圧の両方が同じ様式での傾向を示すわけではないことを示し、かつ／または対象の心拍数および収縮期血圧値の標準偏差分析が十分な大きさの傾向を示さない場合、これらのパラメータは、交絡因子として疼痛を示さない場合がある。同様の様式で、所定の期間にわたって収集された対象のＮＩＲＳインデックスデータ（例えば、ＳｔＯ_２、ＨｂＤなど）および心拍数データは各々、それぞれ、時間領域内で組織化され、周波数領域に変換されてもよく、周波数領域データは、上述したものと同様の様式で決定されたＣＯＨＺ値を生成するために使用される。次いで、ＣＯＨＺ値は、極性フィルタおよび変化大きさフィルタを使用して評価されて、対象のＮＩＲＳインデックスおよび心拍数が交絡因子として疼痛の存在を示すかどうかを決定してもよい。例えば、ＣＯＨＺ値が、対象のＮＩＲＳインデックスおよび心拍数の両方が同じ様式での傾向を示すこと（すなわち、正の値）を示し、かつ値の標準偏差分析が十分な大きさの傾向を示す場合、両方が交絡因子として疼痛の存在を示す場合がある。逆に、ＣＯＨＺ値が、対象のＮＩＲＳインデックスおよび心拍数の両方が同じ様式での傾向を示すわけではないことを示し、かつ／または対象のＮＩＲＳインデックスおよび心拍数値の標準偏差分析が十分な大きさの傾向を示さない場合、これらのパラメータは、交絡因子として疼痛の存在を示さない場合がある。次いで、心拍数および収縮期血圧ＣＯＨＺ傾向データおよび大きさ変化データ、ならびにＮＩＲＳインデックスおよび心拍数ＣＯＨＺ傾向データおよび大きさ変化データは、論理ゲート（例えば、ＡＮＤゲート）に入力されて、交絡因子としての疼痛の存在または不在、したがって、収集されたＮＩＲＳインデックスデータおよび収縮期血圧データが、対象の自己調節状態の決定のために許容可能であるかどうかを決定してもよい。図３７に示す論理図は、心拍数、収縮期血圧データ、およびＮＩＲＳパラメータに関して疼痛を評価するための例示的な機構を表し、本開示はそれには限定されない。さらに、上記の実施例は、周波数領域およびＣＯＨＺ値アプローチを利用する。本明細書で示されるように、本開示は、周波数領域およびＣＯＨＺ値アプローチを利用することに限定されず、例えば、時間領域および相関技術が使用されてもよい。

図３８に図式的に示す例では、図３７に関して上述したものと類似した分析方法論が使用され、この場合、追加の評価パラメータが追加される。具体的には、この実施例では、追加の評価パラメータは、所定の期間にわたって収集された追加のＮＩＲＳインデックスデータ（例えば、ｒＴＨｂ）および心拍数データを利用する。ここでも、両方のパラメータは各々、それぞれ、時間領域内で組織化され、周波数領域に変換されてもよく、周波数領域データは、上述のものと類似した様式で決定されたＣＯＨＺ値を生成するために使用される。次いで、ＣＯＨＺ値は、極性フィルタおよび変化大きさフィルタを使用して評価されて、対象のＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＴＨｂ）および心拍数が疼痛反応を示すかどうかを決定してもよい。例えば、ＣＯＨＺ値が、対象のＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＴＨｂ）および心拍数の両方が同じ様式での傾向を示すこと（例えば、正の値）を示し、かつ値の標準偏差分析が十分な大きさの傾向を示す場合、両方が交絡因子として疼痛を示す。逆に、ＣＯＨＺ値が、対象のＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＴＨｂ）および心拍数の両方が同じ様式での傾向を示すわけではないことを示し、かつ／または対象のＮＩＲＳインデックスおよび心拍数値の標準偏差分析が十分な大きさの傾向を示さない場合、これらのパラメータは、交絡因子として疼痛を示さない。次に、ａ）心拍数および収縮期血圧ＣＯＨＺ傾向データおよび大きさ変化データ、ｂ）ＮＩＲＳインデックス（ＳｔＯ_２、ＨｂＤ）および心拍数ＣＯＨＺ傾向データおよび大きさ変化データ、ならびにｃ）ＮＩＲＳインデックス（ｒＴＨｂ）および心拍数ＣＯＨＺ傾向データおよび大きさ変化データが、論理ゲート（例えば、ＡＮＤゲート）に入力されて、収集された心拍数、ＮＩＲＳインデックスデータ、収縮期血圧データが、交絡因子として疼痛を示しているかどうか、したがって、そのデータが対象の自己調節状態の決定のために許容可能であるかどうかが決定されてもよい。図３８に示す論理図は、心拍数、収縮期血圧データ、およびＮＩＲＳデータに関して、交絡因子として疼痛を評価するための例示的な機構を表し、本開示はそれには限定されない。

血液中の二酸化炭素（ＣＯ_２）は、脳灌流圧とは無関係に、脳血管反応性に影響を及ぼす。血液内のＣＯ_２レベルがその正常範囲（炭酸正常状態）外である場合、例えば、対象が高炭酸症または低炭酸症を経験している場合、自己調節下限（ＬＬＡ）および自己調節上限（ＵＬＡ）を含む脳自己調節曲線の形状は変化し得る。図３９Ａは、高炭酸症の効果を示す、脳血流（ＣＢＦ）と脳灌流圧（ＣＰＰ）とを対比したグラフである。図３９Ｂは、低炭酸症の効果を示す、脳血流（ＣＢＦ）と脳灌流圧（ＣＰＰ）を対比したグラフである。（Graphs from L. Meng and A.W. Gelb, “Regulation of Cerebral Autoregulation by Carbon Dioxide”, Anesthesiology, 2015）図３９Ａの高炭酸症グラフは、軽度の高炭酸症状態のＬＬＡとＵＬＡ対炭酸正常状態のＬＬＡとＵＬＡの間の有意な差、および重度の高炭酸症状態のＬＬＡとＵＬＡ対炭酸正常状態のＬＬＡとＵＬＡの間のさらにより有意な差を示す。図３９Ｂの低炭酸症グラフは、軽度の低炭酸症状態のＵＬＡ対炭酸正常状態のＵＬＡの間の有意な差、および重度の低炭酸症状態のＵＬＡ対炭酸正常状態のＵＬＡにおけるさらにより有意な差を示す。したがって、対象の血液ＣＯ_２レベルが、その正常範囲外であり、その状態が考慮されない場合、対象の自己調節状態決定の妥当性は、有害な影響を受け得る。

本開示のいくつかの実施形態は、対象の血液ＣＯ_２レベルが異常であり、したがって交絡因子であり得るかを、決定し、その決定に基づいて、収集された生理学的データ（例えば、血圧データ、ＮＩＲＳインデックスデータなど）が自己調節の決定または測定で使用されるべきかどうかを判定するように構成されてもよい。

図４０に図式的に示される第一の実施例では、ＮＩＲＳインデックスデータ（例えば、ＳｔＯ_２）、ＭＡＰデータ、およびＣＯ_２レベルデータ（例えば、呼気終末期のＣＯ_２（「ＥｔＣＯ_２」）、または経皮的なＣＯ２（「ＰｔｃＣＯ_２」）など）は、所定の期間にわたって収集されてもよい。前述のＮＩＲＳインデックスデータ、ＭＡＰデータ、および血液ＣＯ_２データは、正確に同じ所定の期間、または実質的に同じ期間にわたって収集されてもよい。本開示は、対象の血中ＣＯ_２データを決定するための任意の特定の技術に限定されない。収集されたＳｔＯ_２およびＭＡＰデータは、時間領域内で組織化され、相関技術を使用して処理されてもよく、または時間領域内で組織化され、その後、周波数領域に変換されてもよく、周波数領域データは、上述したものと同様の様式で決定されるＣＯＨＺ値を生成するために使用される。例えば、図５および図９ならびにそれに関連する説明を参照されたい。所定の期間中に収集されたＣＯ_２レベルデータは、平均値を決定するために数学的に評価されてもよい。ここで使用される場合、「平均」という用語は、所定の期間中に決定された感知されたＣＯ_２値を表す数が生成されることを企図する。「平均（ｍｅａｎ）」という用語は、算術平均（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｍｅａｎ）（すなわち、数の合計を平均化される個数で割ったもの）に限定されず、あるいは、例えば平均（ａｖｅｒａｇｅ）、中央値、モード値などの、別の中心傾向の尺度であってもよい。次いで、例えば、平均ＣＯ_２レベルを許容可能なＣＯ_２レベルの所定の範囲と比較することによって、対象の血液ＣＯ_２レベルが異常であるかどうかを決定するために、ＣＯ_２レベルデータが評価されてもよい。ＣＯ_２レベルが許容可能なＣＯ_２レベルの所定の範囲内である（すなわち、炭酸正常状態）と決定された場合、収集されたＳｔＯ_２およびＭＡＰデータは、対象の自己調節状態の決定に使用されてもよい。ＣＯ_２レベルが許容可能なＣＯ_２レベルの所定の範囲外である（すなわち、高炭酸症または低炭酸症）と決定された場合、対象のＣＯ_２レベルは、交絡因子であり得、収集されたＳｔＯ_２およびＭＡＰデータは、対象の自己調節状態の決定に使用されなくてもよい（または収集されたＳｔＯ_２およびＭＡＰデータを使用して生成された任意の自己調節データは、フラグが立てられてもよく、もしくは生成されなくてもよいなど）。

図４１に図式的に示す第二の実施例では、図４０に関して上述したものと類似した分析方法論が実施される。ここでも、ＮＩＲＳインデックスデータ（例えば、ＳｔＯ_２）、ＭＡＰデータ、および血中ＣＯ_２データは、所定の期間にわたって収集され、収集されたＳｔＯ_２およびＭＡＰデータは、時間領域内で組織化され、相関技術を使用して処理されてもよく、または上述などの様式でＣＯＨＺ値を生成するように組織化されてもよく（説明を簡略化するために、以下では総称して「ＣＯＨＺ」値と称される）、収集されたＣＯ_２レベルデータは、平均値を決定するために数学的に評価されてもよい。この実施例では、炭酸正常状態範囲内のＣＯ_２レベルデータに関連するＣＯＨＺ値を使用して、第一の自己調節データを生成してもよく、高炭酸症範囲内のＣＯ_２レベルデータに関連するＣＯＨＺ値を使用して、第二の自己調節データ（例えば、ＣＯＨＺ値とＭＡＰとを対比したプロット）を生成してもよく、低炭酸症範囲内のＣＯ_２レベルデータに関連するＣＯＨＺ値を使用して、第三の自己調節データを生成してもよい。図４１に示すように、これらのグループの各々に対する自己調節データは、ＣＯＨＺ値対ＭＡＰのプロットとして整理されてもよいが、本開示は、このタイプのデータ整理に限定されず、例えば、自己調節データは、ルックアップテーブルなどに整理されてもよい。図４１に示すように生成および整理された自己調節データは、自己調節状態評価を大幅に容易にすることができる、固有の詳細な情報を臨床医に提供する。

一部の例では、対象の脳外血流（例えば、対象の頭皮内）に関連するＮＩＲＳインデックス値（例えば、ＳｔＯ_２）は、対象の脳血流に関連する同じＮＩＲＳインデックス値とは異なり得、前述の差は、対象の自己調節とは無関係であり得る。こうした例では、脳外血流は、交絡因子であり得る。例えば、対象の頭皮血流内のＳｔＯ_２レベルが、対象の脳血流のＳｔＯ_２レベルと有意に異なる場合、脳オキシメータで測定されたＳｔＯ_２値は偏っている場合がある。脳外組織対脳組織のＳｔＯ_２レベルの差は、例えば、脳および末梢循環血管系に異なる影響を与える血管拡張薬または血管収縮薬が投与された場合に生じる場合がある。これらの状況下では、頭皮血流と脳血流との間でのＳｔＯ_２値の差は、実際には対象の脳外血流のＳｔＯ_２値が対象の自己調節状態とは無関係であるときに、正常な自己調節状態について誤った表示を与える可能性がある。本開示の実施形態は、対象の脳外ＳｔＯ_２および脳血流の相対的差異、変化、および／または傾向を決定するように構成されてもよく、その後、その決定に基づいて、脳外血流が交絡因子として作用していると決定し、したがって、収集された生理学的データ（例えば、ＮＩＲＳインデックスなど）が、自己調節状態の決定に使用されるべきかどうかを決定するように構成されてもよい。

図４２は、脳外血流が交絡因子として作用している可能性があるかどうかを決定し、その後、ＮＩＲＳインデックスデータが自己調節状態の決定に使用されるべきかどうかを決定するために、ＮＩＲＳインデックス傾向データをどのように使用し得るかの例示的な機能図を示す。本開示は、所定の期間にわたって一つ以上のＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＯ２Ｈｂ、ｒＨＨｂ）を感知することによって、脳外血流が交絡因子として作用している可能性があるかどうかを決定するように構成されてもよい。この例では、ＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＯ２Ｈｂ、ｒＨＨｂ）の感知は、頭皮特異的様式および従来の組織オキシメトリ様式で、それらのＮＩＲＳインデックスを決定することを含む。例えば、光源、近距離光検出器、および一つ以上の遠距離検出器をそれぞれ有する、一つ以上のセンサを有する、組織オキシメータ（例えば、ＥｄｗａｒｄｓＬｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによって製造されたＦｏｒｅＳｉｇｈｔＥｌｉｔｅ（登録商標）組織オキシメータ）は、対象の額に取り付けられてもよい。近距離検出器によって収集されたＮＩＲＳ光は、深さの浅い組織（例えば、脳外組織）に対して発した光を表し、一つ以上の遠距離検出器によって収集されたＮＩＲＳ光は、深さの浅いおよび深い組織（例えば、脳組織）の両方に対して発した光を表す。収集された光は、深さの浅い組織ならびに深さの浅いおよび深い組織に対するＮＩＲＳインデックス値（例えば、ｒＯ２Ｈｂ、ｒＨＨｂ）を決定するために処理されてもよい。上記で示すように、特許文献２～６は、その各々がＥｄｗａｒｄｓＬｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎに譲渡され、深さの浅い組織、ならびに深さの浅いおよび深い組織に対するＮＩＲＳインデックス値（例えば、ｒＨｂＯ_２、ｒＨｂ）を決定するために使用され得る非侵襲的ＮＩＲＳ組織オキシメータの非限定的な例を開示している。しかしながら、本開示は、これらの組織オキシメータの実施例に限定されない。

上述のものと類似した様式で、所定の期間にわたって感知されたＮＩＲＳインデックス（例えば、ｒＯ２Ｈｂ、ｒＨＨｂ）を処理して、それぞれのＮＩＲＳインデックスの傾向データを生成してもよく、例えば、ある期間にわたって周期的に収集されたそれぞれのＮＩＲＳインデックス値（例えば、ｒＯ２Ｈｂ、ｒＨＨｂ、ｒＯ２Ｈｂ－ｒＨＨｂなど）は、回帰線適合分析を使用して数学的に評価されてもよく、次いで、それぞれのＮＩＲＳインデックス回帰線の決定された傾きは、比較的に分析されてもよい。また、上述のプロセスと同様に、脳外血流を可能性のある交絡因子として評価する本開示の実施形態はまた、考慮される因子の変化の大きさを評価する場合があり、すなわち、関連するパラメータが変化の証拠とみなされるが、その変化が最小限（例えば、閾値量未満）である場合、交絡因子は臨床的に関連しない可能性が高い。回帰線の傾きおよび標準偏差値の積は、論理ゲート（例えば、「ＡＮＤゲート」）または他の傾向フィルタに入力されてもよい。回帰線の傾きの積が、比較されたＮＩＲＳインデックス（例えば、頭皮のみについて、ならびに浅いおよび深い組織について、ｒＯ２Ｈｂ、ｒＨＨｂ、ｒＯ２Ｈｂ－ｒＨＨｂなどの値）が同じ様式での傾向を示すこと（例えば、正の値）を示し、かつ標準偏差値が十分な大きさの傾向を示す場合、両方が論理ゲートへの「真」の入力を表しており、ＮＩＲＳインデックスデータは、対象の自己調節状態の決定に有用である、すなわち、脳外血流が交絡因子として作用していないと判断される。逆に、回帰線の傾きの積が、ＮＩＲＳインデックスが同じ様式での傾向を示すことを示さない（すなわち、負の値）場合、それは、論理ゲートへの「偽」の入力（交絡因子としての脳外血流の指標）であることになり、ＮＩＲＳインデックスデータは、対象の自己調節状態の決定に使用されなくてもよい。ここでも、標準偏差値を使用して、傾向が、対象の自己調節状態の決定においてデータを使用しないこと（または結果にフラグを立てることなど）を正当化するのに十分な大きさであるかどうかを評価することができる。

上記で示すように、本明細書に記載の機能性は、例えば、ハードウェア、コンピュータ可読媒体に有形に具体化されたソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実装されてもよい。いくつかの実施形態では、本明細書に記載の機能性の少なくとも一部分は、一つ以上のコンピュータプログラムに実装されてもよい。こうしたそれぞれのコンピュータプログラムは、コンピュータプロセッサによって実行するために、機械可読記憶装置内の非一時的信号に有形に具体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い。本開示の方法ステップは、入力上で動作し、出力を生成することによって、本開示の機能を実施するために、コンピュータ可読媒体上に有形に具体化されたプログラムを実行するコンピュータプロセッサによって実行されてもよい。以下の特許請求の範囲内の各コンピュータプログラムは、アセンブリ言語、機械言語、高水準手続き型プログラミング言語、またはオブジェクト指向プログラミング言語などの任意のプログラミング言語で実装されてもよい。プログラミング言語は、例えば、コンパイルされたまたは解釈されるプログラミング言語であってもよい。

本開示の原理については、特定の装置および方法に関連して上述してきたが、この説明は、例示としてのみなされ、本開示の範囲の限定としてなされないことが明確に理解されるべきである。実施形態の完全な理解を提供するために、上述では具体的な詳細が提供されている。しかしながら、実施形態は、これらの具体的な詳細なしに実施されてもよいことが理解される。

実施形態は、フローチャート、フロー図、ブロック図などとして示されるプロセスとして説明され得ることに留意する。これらの構造のうちの任意の一つは、動作を逐次的なプロセスとして記述し得るが、動作の多くは並列または同時に実施されてもよい。加えて、動作の順序は再配置されてもよい。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。

単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が別途明確に指示しない限り、一つまたは複数を指す。例えば、「試料を含む」という用語は、単一または複数の試料を含み、「少なくとも一つの試料を含む」という語句と同等であるとみなされる。「または」という用語は、文脈が別途明確に示さない限り、記載された代替要素の単一の要素、または二つ以上の要素の組み合わせを指す。本明細書で使用される場合、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」は「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」を意味する。したがって、「ＡまたはＢを含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」とは、追加の要素を除外することなく、「ＡもしくはＢ、またはＡおよびＢを含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」を意味する。

様々な接続が、本明細書および図面の要素の間に記載されることに留意する（その内容は、参照により本開示に含まれる）。これらの接続は一般的であり、別段の指定がない限り、直接的または間接的であってもよく、本明細書は、この点で限定することを意図していないことに留意する。取り付けられる、固定される、接続される、またはこれに類する用語への任意の言及は、永久的、取り外し可能、一時的、部分的、完全、および／または任意の他の可能な取り付けオプションを含んでもよい。

本開示における要素、構成要素、または方法ステップは、要素、構成要素、または方法ステップが特許請求の範囲に明示的に記載されているかどうかにかかわらず、一般向けを意図するものではない。本明細書の特許請求の範囲の要素は、米国特許法（３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．）１１２（ｆ）の規定の下で解釈されるべきではない。ただし、当該要素が「～のための手段」という語句を使用して明示的に記載されている場合はその限りではない。本明細書で使用される場合、「含む」、「備える」という用語、またはそれらの任意の他の変形は、要素の列記を含むプロセス、方法、物品、または装置がそれらの要素だけを含むのではなく、明示的に列記されていない、またはそのようなプロセス、方法、物品、もしくは装置に固有の他の要素を含んでもよいように、非排他的包含を網羅することを意図する。

本開示の様々な発明的態様、概念、および特徴が、例示的な実施形態において組み合わせて具現化されるように、本明細書に記載および図示されてもよいが、これらの様々な態様、概念、および特徴は、個々にまたは様々な組み合わせおよびその部分的組み合わせのいずれかで、多くの代替の実施形態において使用されてもよい。本明細書で明示的に除外されない限り、そのようなすべての組み合わせおよび部分的組み合わせは、本出願の範囲内であることが意図されている。なおもさらに、代替の材料、構造、構成、方法、デバイス、および構成要素など、開示の様々な態様、概念、および特徴に関する様々な代替の実施形態が本明細書に記載され得るが、そのような記載は、現在既知であるかまたは後に開発されるかにかかわらず、利用可能な代替の実施形態の完全なまたは網羅的な列記であることを意図していない。当業者であれば、そのような実施形態が本明細書に明示的に開示されていない場合でさえ、本発明の態様、概念、または特徴のうちの一つ以上を本出願の範囲内で追加の実施形態および使用に容易に取り入れ得る。例えば、本明細書の詳細な説明部分内の上述の例示的な実施形態では、要素は、個々のユニットとして説明されてもよく、説明を容易にするために互いに独立して示されてもよい。代替的な実施形態では、こうした要素は、組み合わされた要素として構成されてもよい。

さらに、開示の一部の特徴、概念、または態様が、本明細書において好ましい配置または方法であると説明され得るにもかかわらず、そのような説明は、明示的にそのように記載されない限り、そのような特徴が必須または必要であることを示唆することを意図していない。なおもさらに、例示的または代表的な値および範囲は、本出願の理解を助けるために含まれ得るが、そのような値および範囲は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、明示的にそのように記載された場合のみ、重要な値または範囲であることを意図している。

Claims

対象の自己調節機能状態を決定するための方法であって、
ある期間中に、対象の組織領域を組織オキシメータで連続的に感知するステップであって、前記感知が、少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成する、感知するステップと、
血圧感知装置を使用して、前記期間中に前記対象の血圧レベルを連続的に測定するステップであって、前記測定が、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成する、測定するステップと、
前記感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータに影響を及ぼす交絡因子の存在または不在を、前記対象の自己調節機能とは無関係の様式で決定するステップであって、前記決定が前記第一の信号を使用する、決定するステップと、
前記第一の信号および前記第二の信号を使用して、前記交絡因子の前記不在が決定されるときに、前記対象の自己調節機能状態を決定するステップと、を含む、方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定するステップが、前記第二の信号を使用して、前記交絡因子が、前記対象の前記測定された血圧レベルに、前記対象の前記自己調節機能とは無関係の様式で影響を与えたかどうかを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定する前記ステップが、前記第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データ、および前記第二の信号に基づいて血圧レベル傾向データを利用する、請求項２に記載の方法。
前記期間中の前記対象の心拍数を決定するステップと、前記期間中の前記対象の心拍数を表す第三の信号を生成するステップと、をさらに含み、
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定するステップが、前記第三の信号を使用して、前記交絡因子が、前記対象の前記心拍数に、前記対象の前記自己調節機能とは無関係の様式で影響を与えたかどうかを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定する前記ステップが、前記第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データを、および前記第三の信号に基づいて心拍数傾向データを利用する、請求項４に記載の方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定するステップが、変化の大きさフィルタを使用して前記第一の信号を評価するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも一つの組織酸素化パラメータが、組織酸素飽和度（ＳｔＯ_２）、組織体積当たりの全ヘモグロビン濃度（ＴＨｂ）、組織体積当たりの相対全ヘモグロビン濃度（ｒＴＨｂ）、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、またはＨｂＤのうちの一つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定するステップが、前記対象の血中二酸化炭素（ＣＯ_２）レベルを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも一つの組織酸素化パラメータが、第一の組織酸素化パラメータおよび第二の酸素化パラメータを含み、
前記感知から生成される前記第一の信号が、前記第一の組織酸素化パラメータを表す第一の信号の第一のサブセット、および第二の組織酸素化パラメータを表す第一の信号の第二のサブセットを含み、
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定するステップが、前記第一の信号の第一のサブセットおよび前記第一の信号の第二のサブセットを利用する、請求項１に記載の方法。
前記第一の組織酸素化パラメータが、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、またはＨｂＤのうちの一つであり、前記第二の組織酸素化パラメータが、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、またはＨｂＤのうちの別の一つである、請求項９に記載の方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定する前記ステップが、前記第一の信号の第一のサブセットに基づいて第一の組織酸素化パラメータ傾向データ、および前記第一の信号の第二のサブセットに基づいて第二の組織酸素化パラメータ傾向データを利用する、請求項９に記載の方法。
前記組織オキシメータが近赤外分光型組織オキシメータである、請求項１に記載の方法。
連続的に感知される前記組織が脳組織であり、前記交絡因子の前記不在下で決定される前記自己調節機能状態が、前記対象の脳自己調節機能状態である、請求項１に記載の方法。
前記交絡因子の前記存在または前記不在を決定するステップが、前記第一の信号を評価して、前記交絡因子として脳外血流を決定するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
前記対象の前記組織領域を前記組織オキシメータで連続的に感知するステップが、前記組織オキシメータと通信する一つ以上のセンサを使用するステップを含み、前記一つ以上のセンサがそれぞれ少なくとも一つの光源と、前記少なくとも一つの光源から第一の距離に位置する少なくとも一つの近距離検出器と、前記少なくとも一つの光源から第二の距離に位置する少なくとも一つの遠距離検出器と、を有し、前記第二の距離が前記第一の距離よりも大きい、請求項１４に記載の方法。
対象の自己調節機能状態を決定するための装置であって、
ある期間中に前記対象の組織領域を連続的に感知し、前記期間中に少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成するように構成された、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）組織オキシメータと、
前記期間中に前記対象の血圧レベルを連続的に測定し、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成するように構成された、血圧感知装置と、
前記ＮＩＲＳ組織オキシメータおよび前記血圧感知装置と通信するコントローラと、を備え、前記コントローラが、少なくとも一つのプロセッサおよび命令を格納するように構成されたメモリデバイスを含み、前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、
前記ＮＩＲＳ組織オキシメータを制御して、ある期間中に前記対象の組織領域を連続的に感知し、前記期間中に前記組織領域内で感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成することと、
前記血圧感知装置を制御して、前記期間中に前記対象の血圧レベルを連続的に測定し、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成することと、
前記第一の信号を使用して交絡因子の存在または不在を決定することであって、前記交絡因子が前記感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータを前記対象の自己調節機能とは無関係の様式で影響を与えるように実施可能である、決定することと、
前記第一の信号および前記第二の信号を使用して、前記交絡因子の前記不在が決定されるときに、前記対象の自己調節機能状態を決定することと、をさせる、装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記少なくとも一つのプロセッサに、前記交絡因子の前記存在が決定されたときに、前記第一の信号および前記第二の信号を使用することなく、前記対象の前記自己調節機能状態を決定させる、請求項１６に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記少なくとも一つのプロセッサに、前記交絡因子の前記存在が決定されたときに、前記第一の信号および前記第二の信号を使用して、前記対象の前記自己調節機能状態を決定させ、かつ前記自己調節機能状態のフラグを立てさせる、請求項１６に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、前記第二の信号を使用して、前記対象の前記自己調節機能とは無関係の様式で、前記交絡因子が前記対象の前記測定された血圧レベルに影響を与えたかどうかを決定させる、請求項１６に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、前記第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データを決定させ、前記第二の信号に基づいて血圧レベル傾向データを決定させ、前記交絡因子の前記存在または前記不在の前記決定が、前記組織酸素化パラメータ傾向データおよび前記血圧レベル傾向データを利用する、請求項１９に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、前記期間中の前記対象の心拍数を決定させ、前記期間中の前記対象の心拍数を表す第三の信号を生成させ、
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、前記第三の信号を使用して、前記対象の前記自己調節機能とは無関係の様式で、前記交絡因子が前記対象の前記心拍数に影響を与えたかどうかを判定させる、請求項１６に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、前記第一の信号に基づいて組織酸素化パラメータ傾向データを、および前記第三の信号に基づいて心拍数傾向データを決定させ、前記交絡因子の前記存在または前記不在の前記決定が、前記組織酸素化パラメータ傾向データおよび前記心拍数傾向データを利用する、請求項２１に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、変化の大きさフィルタを使用して前記第一の信号を評価させる、請求項１６に記載の装置。
前記少なくとも一つの組織酸素化パラメータが、組織酸素飽和度（ＳｔＯ_２）、組織体積当たりの全ヘモグロビン濃度（ＴＨｂ）、組織体積当たりの相対全ヘモグロビン濃度（ｒＴＨｂ）、オキシヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）およびデオキシヘモグロビン（ＨＨｂ）の差次的変化、またはＨｂＤのうちの一つ以上を含む、請求項１６に記載の装置。
前記対象の血中二酸化炭素（ＣＯ_２）レベルを感知するように構成されたＣＯ２センサをさらに備え、前記命令が、実行されると、前記コントローラに、前記ＣＯ２センサを使用して、前記対象の血中二酸化炭素（ＣＯ_２）レベルを決定させる、請求項１６に記載の装置。
前記少なくとも一つの組織酸素化パラメータが、第一の組織酸素化パラメータおよび第二の酸素化パラメータを含み、
前記感知から生成される前記第一の信号が、前記第一の組織酸素化パラメータを表す第一の信号の第一のサブセット、および第二の組織酸素化パラメータを表す第一の信号の第二のサブセットを含み、
前記交絡因子の前記存在または前記不在の前記決定が、前記第一の信号の第一のサブセットおよび前記第一の信号の第二のサブセットを利用する、請求項１６に記載の装置。
前記第一の組織酸素化パラメータが、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、またはＨｂＤのうちの一つであり、前記第二の組織酸素化パラメータが、ＳｔＯ_２、ＴＨｂ、ｒＴＨｂ、Ｏ２ＨｂおよびＨＨｂの差次的変化、またはＨｂＤのうちの別の一つである、請求項２６に記載の装置。
前記交絡因子の前記存在または前記不在の前記決定が、前記第一の信号の第一のサブセットに基づく第一の組織酸素化パラメータ傾向データ、および前記第一の信号の第二のサブセットに基づく第二の組織酸素化パラメータ傾向データを利用する、請求項２６に記載の装置。
前記組織オキシメータが、脳外組織および脳組織を感知するように構成され、
前記格納された命令が、実行されると、前記組織オキシメータに、脳外組織および脳組織を連続的に感知させ、前記交絡因子の前記不在下で決定される前記自己調節機能状態が、前記対象の脳自己調節機能状態である、請求項１６に記載の装置。
前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、前記交絡因子として脳外血流を決定させる、請求項２９に記載の装置。
前記組織オキシメータが、各々が少なくとも一つの光源と、前記少なくとも一つの光源から第一の距離に位置する少なくとも一つの近距離検出器と、前記少なくとも一つの光源から第二の距離に位置する少なくとも一つの遠距離検出器と、を有する一つ以上のセンサを含み、前記第二の距離が前記第一の距離よりも大きい、請求項２９に記載の装置。
対象の自己調節機能状態の自己調節下限（ＬＬＡ）または自己調節上限（ＵＬＡ）のうちの少なくとも一つを決定するための方法であって、
ある期間中に、対象の組織領域を組織オキシメータで連続的に感知するステップであって、前記感知が、少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成する、感知するステップと、
血圧感知装置を使用して、前記期間中に前記対象の血圧レベルを連続的に測定するステップであって、前記測定が、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成する、測定するステップと、
少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す前記第一の信号および前記期間中の前記対象の前記血圧を表す前記第二の信号を使用して、対象の血圧の関数として自己調節データを決定するステップと、
前記対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップと、を含む方法。
前記対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップが、アルゴリズムを使用して曲線を対象の血圧の関数として前記自己調節データに適合させるステップを含む、請求項３２に記載の方法。
前記曲線を前記自己調節データに適合させるステップが、前記曲線のアルゴリズムモデルを決定するステップを含み、
前記適合曲線を使用して、前記対象の自己調節機能状態の前記ＬＬＡまたは前記ＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定する前記ステップが、前記曲線の前記アルゴリズムモデルを使用して変曲点を決定するステップを含む、請求項３３に記載の方法。
前記変曲点を前記決定するステップが、前記曲線の第一の導関数を決定するステップを含む、請求項３４に記載の方法。
前記変曲点を前記決定するステップが、前記自己調節データの少なくとも一部を使用する、請求項３５に記載の方法。
前記変曲点を前記決定するステップが、前記曲線の第二の導関数を決定するステップを含む、請求項３４に記載の方法。
前記適合曲線を使用して、前記対象の自己調節機能状態の前記ＬＬＡまたは前記ＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定する前記ステップが、前記適合曲線の第一の導関数、前記適合曲線の第二の導関数、または前記適合曲線の絶対値、またはそれらの任意の組み合わせを利用するステップを含む、請求項３３に記載の方法。
前記適合曲線を使用して、前記対象の自己調節機能状態の前記ＬＬＡまたは前記ＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定する前記ステップが、エルボー点法を利用するステップを含む、請求項３３に記載の方法。
対象の血圧の関数として自己調節データを決定するステップが、複数の増分血圧ビンの関数として前記期間について決定された前記自己調節データをビニングするステップを含み、
前記方法が、各増分血圧ビン内の前記自己調節データに対する信頼値を決定するステップをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
前記ビニングされた自己調節データを前記増分血圧ビンの関数として視覚的に表示するステップをさらに含む、請求項４０に記載の方法。
各増分血圧ビン内の前記自己調節データについての前記信頼値を、前記ビニングされた自己調節データの上に視覚的に表示するステップをさらに含む、請求項４０に記載の方法。
各増分血圧ビン内の前記自己調節データに対する前記信頼値を決定するステップが、各それぞれの増分血圧ビン内の前記自己調節データに対する一次統計情報を決定するステップと、前記決定された一次統計情報を使用してそれぞれの前記信頼値を決定するステップと、を含む、請求項４０に記載の方法。
対象の血圧の関数として自己調節データを決定するステップが、複数の増分血圧ビンの関数として前記期間について決定された前記自己調節データをビニングするステップを含み、
前記方法が、各増分血圧ビン内の前記自己調節データに対する信頼値を決定するステップをさらに含み、
前記曲線を前記自己調節データに適合させるステップが、そのそれぞれの増分血圧ビン内の前記自己調節データに対する前記決定された信頼値に基づいて、前記曲線適合に含めるために、各増分血圧ビン内の前記自己調節データを評価するステップを含む、請求項３３に記載の方法。
対象の自己調節機能状態を決定するための装置であって、
ある期間中に前記対象の組織領域を連続的に感知し、前記期間中に少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成するように構成された、近赤外分光法（ＮＩＲＳ）組織オキシメータと、
前記期間中に前記対象の血圧レベルを連続的に測定し、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成するように構成された、血圧感知装置と、
前記ＮＩＲＳ組織オキシメータおよび前記血圧感知装置と通信するコントローラと、を備え、前記コントローラが、少なくとも一つのプロセッサおよび命令を格納するように構成されたメモリデバイスを含み、前記格納された命令が、実行されると、前記コントローラに、
前記ＮＩＲＳ組織オキシメータを制御して、ある期間中に前記対象の組織領域を連続的に感知し、前記期間中に前記組織領域内で感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成することと、
前記血圧感知装置を制御して、前記期間中に前記対象の血圧レベルを連続的に測定し、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成することと、
前記第一の信号および前記第二の信号を使用して自己調節データを決定することと、
前記対象の自己調節機能状態の自己調節下限（ＬＬＡ）または自己調節上限（ＵＬＡ）のうちの少なくとも一つを決定することと、をさせる装置。
前記命令が、実行されると、アルゴリズムを使用して、前記コントローラに、曲線を前記自己調節データに対象の血圧の関数として適合させさせることを含む、請求項４５に記載の装置。
前記命令が、実行されると、前記コントローラに、前記曲線のアルゴリズムモデルを決定し、前記アルゴリズムモデルを使用して、前記曲線を前記自己調節データに適合させることと、
前記対象の自己調節機能状態の前記ＬＬＡまたは前記ＵＬＡのうちの前記少なくとも一つの前記決定において、前記曲線の前記アルゴリズムモデルを使用して、変曲点を決定することと、をさせる、請求項４６に記載の装置。
前記命令が、実行されると、前記コントローラに、前記自己調節データを決定させ、また前記コントローラに、前記期間について決定された前記自己調節データを複数の増分血圧ビンの関数としてビニングさせ、各増分血圧ビン内の前記自己調節データについての信頼値を決定させる、請求項４６に記載の装置。
前記命令が、実行されると、前記コントローラに、そのそれぞれの増分血圧ビン内の前記自己調節データに対する前記決定された信頼値に基づいて、前記曲線適合に含めるために各増分血圧ビン内の前記自己調節データを評価させる、請求項４８に記載の装置。
コンピュータプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも一つのコンピュータプロセッサによって実行可能であり、組織体の組織動脈酸素飽和値を非侵襲的に決定する方法を実施し、前記方法が、
光源を制御して、近赤外光の少なくとも第一の波長および第二の波長を組織体に伝達することであって、前記第一の波長が前記第二の波長とは異なる、伝達することと、
少なくとも一つの光検出器を制御して、前記近赤外光について前記組織体を感知し、前記感知された近赤外光を表す信号を生成することと、
前記信号を使用して第一の組織酸素パラメータのＡＣ成分を決定することと、
前記信号を使用して第二の組織酸素パラメータのＡＣ成分を決定することと、
前記第一の組織酸素パラメータの前記決定されたＡＣ成分および前記第二の組織酸素パラメータの前記決定されたＡＣ成分を使用して、組織体の組織動脈酸素飽和値を決定することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
コンピュータプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも一つのコンピュータプロセッサによって実行可能であり、対象の自己調節機能状態を決定する方法を実施し、前記方法が、
組織オキシメータを制御して、対象の組織領域を連続的に感知するステップであって、前記感知が、ある期間中の少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成する、感知するステップと、
血圧感知装置を制御して、前記対象の血圧レベルを連続的に測定するステップであって、前記測定が、前記期間中の前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成する、測定するステップと、
前記感知された少なくとも一つの組織酸素化パラメータに影響を及ぼす交絡因子の存在または不在を、前記対象の自己調節機能とは無関係の様式で決定するステップであって、前記決定が前記第一の信号を使用する、決定するステップと、
前記第一の信号および前記第二の信号を使用して、前記交絡因子の前記不在が決定されるときに、前記対象の自己調節機能状態を決定するステップと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
コンピュータプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも一つのコンピュータプロセッサによって実行可能であり、対象の自己調節機能状態の自己調節下限（ＬＬＡ）または自己調節上限（ＵＬＡ）のうちの少なくとも一つを決定する方法を実施し、前記方法が、
組織オキシメータを制御して、対象の組織領域を連続的に感知するステップであって、前記感知が、ある期間中の少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す第一の信号を生成する、感知するステップと、
血圧感知装置を制御して、血圧感知装置を使用して、前記期間中の前記対象の血圧レベルを連続的に測定するステップであって、前記測定が、前記期間中に前記対象の前記血圧を表す第二の信号を生成する、測定するステップと、
少なくとも一つの組織酸素化パラメータを表す前記第一の信号および前記期間中の前記対象の前記血圧を表す前記第二の信号を使用して、対象の血圧の関数として自己調節データを決定するステップと、
前記対象の自己調節機能状態のＬＬＡまたはＵＬＡのうちの少なくとも一つを決定するステップと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。