JP3486419B2 - インピーダンス心拍動記録法を利用した血行力学パラメータの非侵襲性モニタリング - Google Patents

インピーダンス心拍動記録法を利用した血行力学パラメータの非侵襲性モニタリング

Info

Publication number
JP3486419B2
JP3486419B2 JP53613097A JP53613097A JP3486419B2 JP 3486419 B2 JP3486419 B2 JP 3486419B2 JP 53613097 A JP53613097 A JP 53613097A JP 53613097 A JP53613097 A JP 53613097A JP 3486419 B2 JP3486419 B2 JP 3486419B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
electrode device
signal
bioimpedance
electrode
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP53613097A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2000508194A (ja
Inventor
イー． シューキン、セルゲイ
ゲー． ズベンコ、ヴィアチェスラブ
エル． ベリァエフ、コンスタンチン
アレキサンドル アー． モロゾフ
エイチ． ヨン、ウェン
Original Assignee
レオ―グラフィック ピーティーイー リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by レオ―グラフィック ピーティーイー リミテッド filed Critical レオ―グラフィック ピーティーイー リミテッド
Publication of JP2000508194A publication Critical patent/JP2000508194A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3486419B2 publication Critical patent/JP3486419B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0809—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs by impedance pneumography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0295—Measuring blood flow using plethysmography, i.e. measuring the variations in the volume of a body part as modified by the circulation of blood therethrough, e.g. impedance plethysmography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0535—Impedance plethysmography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7239—Details of waveform analysis using differentiation including higher order derivatives
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は一般に、心臓モニタリングに関するものであ
り、詳細には、左心室の拍出の開始を正確に検出する胸
部バイオインピーダンスと心電図（ECG）信号の検出お
よび複雑な分析による心拍数（HR）、心拍動一回拍出量
（SV）、および心拍出量（CO）の決定に関するものであ
る。
背景技術 心拍数とは、１分間に心臓が鼓動する回数である。心
拍動一回拍出量とは、各心拍動中にポンピングされる血
液の量である。心拍出量とは、１分間にポンピングされ
る血液の量であり、一般にカーディアック・フィットネ
スにおいて最も重要な尺度であると考えられる。心臓病
の診断、患者の総体的な健康の検査、最適な治療法の決
定、そして心臓活動の突然の低下を迅速に発見するため
に、医師はこういった心臓パラメータに頻繁に頼らなけ
ればならない。
心拍出量と、その他の心臓パラメータを測定する現存
の方法は、侵襲性および非侵襲性の２つのカテゴリーに
分けることができる。侵襲性の方法では、喉にカテーテ
ルを導入するというような、専門医による患者の身体へ
の測定装置の挿入が必要であり、医師、患者の両方にと
って不都合が多い。患者はしばしば、かなりの痛みと不
快さに耐えなければならず、医師は比較的複雑な処置を
施す必要があり、また、感染性の血液に触る危険に晒さ
れる場合もある。現在利用されている非侵襲性方法は非
常に進歩したものではあるが、それでもまだ著しい欠点
を残している。この方法の殆どが、心臓パラメータを計
算するために超音波、心音記録法、または電気的バイオ
インピーダンスを利用して測定をする。
バイオインピーダンス測定を採用した方法では、患者
の皮膚（主に胸部範囲）に複数の電極を取付け、この電
極のいくつかより患者の身体に高周波数、低振幅の電流
を流し、時間に対する患者の細胞の電気インピーダンス
の変化を測定し、電気インピーダンスの変化と心臓パラ
メータの変化との相互関係を示す。
患者の身体への電極の配置方法は、極限の心臓パラメ
ータ測定の関連する正確性において重要な役割を果た
す。様々な解剖学的要因により、バイオインピーダンス
の変化と心臓パラメータの変化との間の最適な相互関係
を得るためには、電極を身体の一定の位置に配置しなく
てはならない。現在利用されている電極配置の多くは、
胸廓にかかる電位の線（line）が追従する路（paths）
を十分に考慮していないため、心臓測定においてひずみ
が生じてしまう。さらに、いくつかの電極配置では、例
えば、各々が帯域“n"を設けた影響帯電極Ａ、Ｂおよび
測定帯電極Ｃ、Ｄといった帯電極を必要とする（第１図
参照）。概して、これらの帯電極はベルト状に患者に巻
きつけられ、さらに患者への接近が制限されてしまうた
め、蘇生処置中には特に不都合な状態となる。また、首
および胸部に配置した場合には、帯電極は呼吸に伴う動
きによって非常に使い難くなってしまう。
恐らく、現存のバイオインピーダンス方法に伴う最も
顕著な問題は、バイオインピーダンス測定からの心臓パ
ラメータの不正確な数学的誘導であろう。心室拍出時間
（VET）は、心拍の収縮−拡張周期中における大動脈弁
の開放、閉塞間の時間の測定値であり、これは心拍出量
の決定における中間段階として計算されるべきである。
従来技術では、心室拍出時間の決定方法について十分に
詳しく示唆していない。さらに従来技術では、VETは単
一のものではないという事実を考慮していない。実際に
は左VETと右VETとがある。時間導関数（タイム・デリバ
ティブ）インピーダンス信号は、左心室により拍出され
たピークにある大動脈血流と比例するということがわか
っている。殆どの患者の場合、左VETと右VETの測定値は
一般に非常に近いが、それでも現在利用されている方法
では、左右VETの測定値間のほんの少しの差によっても
バイオインピーダンス解読に誤差を生じてしまう。
さらに、拍出開始時間の典型的なアルゴリズムは緻密
であり、休息中の健康な患者にのみ有効である。身体ト
レーニングを受けていたり他の物理的ストレス下にある
患者、または集中治療室に入っている重病患者では正確
な数値が得られない。
バイオインピーダンス信号から一回拍出量を導く従来
の方程式はKubicek方程式として知られており、以下に
示す通りである。
SV＝Ｒ（L/Z0）２・ΔＺ ここで、SVは心拍動一回拍出量、Ｒは血液の抵抗性、Ｌ
は内外の電圧感知電極間の距離、Z0は内部電圧感知電極
から決定された平均胸部インピーダンス、そして、ΔＺ
は血液流入によるインピーダンスの変化を示し、この値
のKubicekの推定は、 ΔＺ＝（VET）・（dZ/dt）max ここで、VETは左右の心室拍出時間の合計、（dZ/dt）
maxは時間微分したインピーダンス信号の最大負性傾斜
変化を示す。バイオインピーダンス心臓モニタリングシ
ステムの殆どは、Kubicek方程式の同じ形式を使ってい
る。
しかし、さらに改善をしなくては、Kubicek方程式か
らは頻繁に不正確な測定値が出てしまう。これは一部に
は、両心室がインピーダンスの変化に貢献する事実のた
めであり、そのためKubicek方程式によって算出された
拍出時間（VET）は、特に具体的には左の重要な心室と
関連することができない。同時に、強力な左右心室の異
時性が観測されると、KubicekのΔＺ推定値は無効にな
る。その結果、KubicekのSV計算はしばしば実際の一回
拍出量と、等しくはないが、比例するため、相互関連す
る定数を掛けなければならない。さらに従来技術では、
患者のヘマトクリット（赤血球算定）の波動に従ってＲ
を調整する方法を開示していない。輸血を受けている患
者の場合、Ｒの調整は特に重要である。
多くのバイオインピーダンス心拍動記録方法では、呼
吸がバイオインピーダンス信号を干渉してしまうため、
患者は各測定の最中に呼吸を止める必要がある。このよ
うな方法はある患者にとっては不都合であり、意識のな
い患者、または呼吸を止めることができない患者にとっ
ては無益である。さらに最新の方法には、信号処理能力
を備えているため、信号を拡張し、呼吸の影響を識別
し、エラーを最終計算に入れないように欠陥信号を除去
することができるものもある。効果的な信号処理は、一
般にバイオインピーダンス心拍動記録法において正確性
を保証する鍵であり、この領域における改良はこの技術
に著しい進歩をもたらす。
発明の開示 本発明は、バイオインピーダンス心拍動記録法と心電
図撮影法とを新規に組合せた、血行力学パラメータを測
定する電極装置を開示するものであり、この電極装置に
より専門医は、患者の心臓活動の正確でかなり連続的な
検査結果を得ることができる。好ましくは10回以上の心
拍といった、共通の時間インターバルにかけて、バイオ
インピーダンスの信号と心電図の信号を測定した。
本発明の装置は、患者の皮膚の表面に配置して患者の
胸部にかけて高周波数、低振幅の電流を生じ、バイオイ
ンピーダンスの変化を測定するための、一連のスポット
電極を使用している。開示した電極配置は、体内の電位
電力線の生理学的配置を利用している。
同時に本発明の電極装置では、測定したバイオインピ
ーダンス信号からの拍出時間の検出をより正確にするた
めに、心電図撮影法を利用することもできる。心電図撮
影は、心電図撮影法として既知のいかなる標準位置でも
行える。患者の皮膚に配置する電極の総数を減らすため
に、本発明ではバイオインピーダンスとECG測定で使用
するのと同セットの電極を使用することができる（第6B
図参照）。
本発明は、赤血球算定の変化に従って、また、異なる
患者の身体的構成の違いに従って、心臓パラメーターの
計算を連続的に調整する段階を採用することができるた
め、様々に異なる状況において正確性を欠くことなく利
用できる。
さらに、本発明は改良されたバイオインピーダンス信
号処理手段を備えた電極装置を提供する。この電極装置
では、心臓パラメータの正確な結果を得られるようバイ
オインピーダンス信号と心電図撮影の両方を様々な方法
で分析するために、コンピュータシステムを採用するこ
ともできる。このコンピュータシステムは、バイオイン
ピーダンスとECGの測定に使用する変換器によって生じ
た利得位相周波数特性を修正するために利用される。コ
ンピュータシステムは正弦試験曲線を変換器受信機へと
通信し、次に、受信機によって生じた利得位相周波数の
ひずみを測定、記録する。変換器を介してコンピュータ
システムが受信した「実際の」バイオインピーダンス信
号はフィルタを通過し、変換器の特性ひずみと、呼吸お
よび動作の物理的現象とが除去される。利得周波数反応
と位相周波数反応の正確性は、５％以内で修正が可能で
ある。
本発明はさらに、バイオインピーダンス信号計算の改
善に利用するQRS複体（特性心拍波形）とチェックポイ
ント位置を決定するためのECG信号の信号処理手段を設
けた電極装置を提供する。信号処理は、測定したECG信
号のサンプリングと、QRS複体の位置を強調するフィル
タリングとを含んでいてもよい。ピークピーク（peak−
to−peak）振幅が記録され、しきい値振幅が計算され
る。しきい値振幅を使って無欠陥のQES複体が選択され
る。最終的に、選択された事象についての追加分析が行
われて、チェックポイント位置が決定する。
本発明のコンピュータシステムは時間導関数バイオイ
ンピーダンス信号を導き、メモリに記憶する。時間導関
数バイオインピーダンス信号によって生じた曲線は時間
に関連して図形に描かれ、連続した心周期を呈する。バ
イオインピーダンス信号のパワースペクトルは離散的な
フーリエ変換で計算され、患者の心拍数を推定するた
め、また、各心周期の前部（fronts）を認識するために
学習される。時間導関数バイオインピーダンス信号にお
ける心拍数調波を強調するために、新規の数学的オート
コンボリューション（autoconvolution）方法を利用す
ることができる。
呼吸波は、パワースペクトル内に包絡線を生じること
で除去されるが、次に、やはりパワースペクトル内の包
絡線の外側に存在する心周期信号も除去される。
コンピュータシステムに、バイオインピーダンス信号
とECG信号から有効な左心室拍出時間（ELVET）を導出す
る新規の方法を採用することもできる。特に、拍出開始
時間の正確な検出は、バイオインピーダンスとECG信号
の複体分析に基づく。ELVETの導出は細かい、多段階の
分析であり、これには、ECG曲線上の関連する点に基づ
く時間導関数的バイオインピーダンス曲線上の様々な点
を求めること、これらの点の内のどれが心臓事象を最も
正確に反射するかを決定することが含まれる。これは、
時間導関数バイオインピーダンス曲線の差に近似値を作
成することを含む、様々な数学的計算を必要とする。
健康な患者の場合は、左右の心室の異時性、または、
左右の心室弁間の異時性は非常に小さい。しかし、重病
患者の場合には、Kubicek方程式は左右心室の異時性の
ために、一般に時間導関数バイオインピーダンス信号を
実際よりも小さく見積もってしまう。本発明によるコン
ピュータシステムは、ΔＺの正確な値を計算するため
に、左右の心室弁間の開放の異時性を呈する信号を自動
的に調整するが、インピーダンスは血流によって変化す
る。
コンピュータシステムは、ELVETとΔＺを計算した後
にKubicek方程式の改良形式を採用してELVET、血液抵抗
性、患者の具体的な身体構成、そして最大バイオインピ
ーダンス変化から心拍動一回拍出量を導出する。コンピ
ュータシステムは時間導関数的バイオインピーダンス信
号を分析して、ある収差を有する心周期を除去する。
最後に、本発明はさらに、有効な心周期を検出する手
段を備えた電極装置を提供する。
図面の簡単な説明 第１図は、患者に装着した帯タイプの電極配置を示す
略図である。
第2A図、第2B図、第2C図は、本発明によるスポットタ
イプの電極配置を示す略図である。
第3A図は、本発明による測定胸部電極を配置する部分
の解剖ゾーンを示す。
第3B図は、第３図の解剖ゾーンを患者に当て嵌めた図
を示す。
第４図は本発明による胸部電極の構造を示すものであ
る。
第5A図は、信号微分と調波抑制のために採用した、本
発明によるＡ−フィルタの利得対周波数の特性を示すグ
ラフである。
第5B図は、心周期の前部を強調するために本発明で採
用したＢ−フィルタの利得対周波数応答を示すグラフで
ある。
第5C図は、本発明の概要（呼吸および心波）パワース
ペクトルから呼吸波のパワースペクトルを除去するため
に採用した濾過を示すグラフである。
第6A図は本発明の原理体系のブランチチャートであ
る。
第6B図は、信号処理のフローチャートであり、本発明
の方法を実施するために採用した装置が示されている。
第7A図は、本発明によるバイオインピーダンス変換器
の利得−周波数特性Ｇ（ｆ）を示すものである。
第7B図は、本発明によるバイオインピーダンス変換器
の位相周波数特性Ｐ（ｆ）を示すものである。
第7C図は、“R"の利得周波数特性1/G（）、また
は、本発明によるFPF修正に使用した、第7A図の特性に
関連する復元フィルタを示す。
第7D図は、“R"の位相周波数特性−Ｐ（ｆ）、また
は、本発明によるGPF修正に使用した、第7B図の特性に
関連する復元フィルタを示す。
第8A図は、本発明によるＲ−フィルタにより修正され
た変換器信号の、得られた利得周波数特性Ｇ（ｆ）を示
す。
第8B図は、本発明によるＲ−フィルタにより修正され
た変換器信号の、得られた位相周波数特性Ｐ（ｆ）を示
す。
第９図は、本発明により生じた時間導関数的バイオイ
ンピーダンス信号を、時間に関連して図形に描いた図で
あり、同じ時間にかけての血流（ΔＺ）による例示的な
インピーダンス変化を示すものである。
第10図は、患者の心臓を横切る電位を、時間（心電図
撮影）に関連して図形に描いたグラフであり、１心拍中
のQRS複体のピークピーク（peak−to−peak）振幅（E1
−前部、E2−後部）を示すものである。
第11図は、10秒間かけて心電図撮影で測定した全ピー
クの散布図である。グラフ弧（E1、E2）の座標とQRS複
体は右下角の点線で示した円内にある。
第12図は、ECG信号と、時間微分したバイオインピー
ダンス信号とを、ECG信号上の時間を示すチェックポイ
ントＰ、Sa、Sbと、時間微分バイオインピーダンス信号
上のチェックポイントＱ、Ｓ、Ａとに関連して図形に描
いたグラフである。
第13図は、ECG、バイオインピーダンスＺ（ｔ）、時
間微分されたバイオインピーダンスdZ/dtのグラフであ
り、時間に関連した信号はＳ点とＱ点間のバイオインピ
ーダンスの差を示し、Zs-qは健康な患者である。
第14図は、ECG、バイオインピーダンスＺ（ｔ）、時
間微分されたバイオインピーダンスdZ/dtのグラフであ
り、時間に関連した信号はＳ点とＱ点間のバイオインピ
ーダンスの差を示し、Zs-qは虚血性心臓病を患う患者で
ある。
第15図は、従来のKubicekアルゴリズム方法論と比較
し、ELVETを理想の超音波決定に決定する、発明的方法
の相互関係をグラフに示すものである。
本発明を実施する最適な形態 本発明の第１段階は、患者の身体の各区分の細胞に対
してバイオインピーダンス測定を行うことを含む。高周
波数、低振幅電流を発生させ、各区分の細胞を通過した
後の電流の変化を検出できるように、電極の皮膚表面の
適切な場所に装着しなければならない（第2A図、第2B
図、第３図、第４図参照）。患者の身体の自由な部分を
最大限にするためには、電極は「帯電極」ではなく「ス
ポット電極」を使用する。スポット電極はディスポーザ
ブル、使い捨てタイプが好ましい。患者はより自由に動
くことができ、患者の皮膚の露呈部分が多いので、専門
医はカテーテルの導入や麻酔投与といった他の医療処置
をも施すことができる。
バイオインピーダンス電極システムは、剣状突起レベ
ルにおける検出（測定）電極20が１対、首に横方向に配
置する検出（測定）電極22が１対、左脚に装着する影響
電極24が１個、そして、額に装着する影響電極26が１個
の計６個の電極を採用している。
影響電極24、26には、接触範囲が2cm×2cmの標準ECG
スポット電極を使用できる。上部影響電極26は額の中
央、その中央線に配置することが好ましい。低部影響電
極24は左膝、または脚末端部のような左膝以下の場所に
配置することが好ましい。以下の条件を満たす限り、必
要であれば、低部影響電極24を膝のレベルよりも上に配
置することができる。
Ｌ＞5R ここで、Ｌは影響電極間の距離であり、Ｒは胸部の半径
である。心臓の解剖学的非対称を考慮し、右脚ではなく
左脚を使う。著しく集中した電位電線が通る大動脈弓の
生理学的配置により、低部影響電極の装着には左脚が最
適である。この方法による影響電極の配置は、測定電極
間の影響電流電線の一定の配置を保証するため、最終の
心臓パラメータ測定値の誤差を最小にすることができ
る。
測定電極の上部の１対にも、接触範囲が2cm×2cmの標
準ECGスポット電極を使用できる。これらの電極は、患
者の首の基部から距離Ｓだけ上の、首の周囲27の横線に
沿って対称的に配置する。距離Ｓは、首の基部と電極22
の中央302との間の距離として画定し、これは約4cmであ
ることが好ましい。首の基部は、首の横線の最大湾曲地
点に位置すると画定する。上部測定電極22をこの範囲に
配置することで、首−胸接合における電力線の非線型に
起因する誤差を回避できる。
低胸部測定電極20の１対の各々は、12cm2〜30cm2の接
触範囲を設けている。もしこの接触範囲を縮小または拡
大すると、心拍動一回拍出量が実際よりも少なくなって
しまう。12cm2以下の接触面では測定に十分な深さが得
られず、体格の大きな患者にとって特に重大な問題とな
り、また、30cm2以上の接触面では、さらなる解剖学的
部位にまで測定範囲を広げてしまうことになる。
各々の胸部電極20は、2cm×2cmの接触範囲29を各々設
けた４個組の標準ECGスポット電極28を１セット備えて
いることが好ましく、各胸部電極のスポット電極28の頂
部の対34は剣状突起レベル38にある（第2B図、第４図参
照）。全ての接触範囲29はホイルまたはワイヤ31に接続
している。近隣のスポット電極同士を離間させる距離Ｇ
は約5cmである。スポット電極28の一体型でない場合に
は、接触範囲29を伝導ゲルを使用して身体に配置する。
このようなデザインは、身体のゾーンＩとIII（第3A
図、第3B図）の解剖学的形状を利用するものであり、ま
た、測定が適当な深さにおいて行われるために誤差の最
小化を保証し、異なる患者の身体的構成の違いを許容す
る。既述の胸部電極20は胸部の両側に横方向（第2A図、
第2B図、第2C図参照）に、剣状突起レベル38において配
置する。第3A図、第3B図に示すように、配置は、ゾーン
IIとIV内の、剣状突起レベル38において身体に延びる横
線の前または後ろのプラスまたはマイナス約10cm以内に
行う。
影響電極24、26は患者の身体内に高周波数、低振幅の
電流を発生し、検出電極20、22は身体細胞を通過した後
の電流を測定する。細胞の電気インピーダンスは、発生
した電流と測定された電流との間の差から容易に決定す
ることができる。細胞の電気インピーダンスは、血流、
呼吸、その他の要素の結果、時間と共に変化する。
本発明は、バイオインピーダンス信号と同時に測定し
たECG信号も使用する。後述する金属類人工物を除去す
るための測定後の信号処理は例外として、ECG信号測定
は従来の方法で行うため、これ以上説明しない。
本発明の基本段階では、後で信号処理に使用する、ア
ナログ入力装置（ECGコンバータとインピーダンスコン
バータ）の利得−位相−周波数（GPF）の特性を決定す
る。
パーソナルコンピュータのような、特別にプログラム
した一般目的のコンピュータを備えることが可能なコン
ピュータシステムが、検出電極20、22から電流測定値を
受信し、仲介する細胞のインピーダンス（バイオインピ
ーダンス）と、時間の作用として心臓を横切る電位（EC
G）との両方を決定し、最終的にHR（心拍数）、SIV（心
拍動一回拍出量）、CO（心拍出量）を計算する。SVを決
定する方程式は、 SV＝Ｋ・Ｐ・（L/Z0）２・ΔＺ であり、ここで、Ｋは新規のスケール要素であり、Ｐは
特定の血液抵抗性であり、Ｌは電圧測定または感知電極
20、22間の距離であり、Z0は平均または基本の胸部イン
ピーダンス（感知電極20、22によって決定された）であ
り、ΔＺは血流によるインピーダンスの変化である。Δ
Ｚは次式の通り計算され、 ここで、ELVETは有効な左心室拍出時間であり、（dZ/d
t）maxは２つの測定電極から得た、時間微分したインピ
ーダンス信号の最大絶対値であり、Zs-qは、Ｓ点、Ｑ点
の間バイオインピーダンス差と等しい、左右心室の異時
性を利用した新規の修正要素である（第13図、第14図、
添付の説明を参照）。
Ｋ項は、異なる患者の身体構成における違いを表す。
Ｋ要素の値を得るためには、専門医は先ず、従来の手段
または市販の超音波計測手段を使って患者の身長、体
重、首27と胸36の周囲の寸法を測定する。次に、専門医
はこれらの測定値をコンピュータシステムに入力し、コ
ンピュータシステムがこれらの測定値を使って胸部とＫ
要素との有効な横断面範囲を計算する。胸部の有効な横
断面範囲（SCHEST）は次式によって得られる。
SCHEST＝（PCHEST2＋（PNECK・PCHEST）＋PNECK2）/12π ここで、PCHESTは患者の胸36の胸囲であり、PNECKは患
者の首27の周囲の寸法である。次にＫ要素は次式によっ
て得られる。
ここで、Ｈは患者の身長、Ｗは患者の体重、K0、K1、
K2、K3は性別と年齢であり、次式に従属し、存在する。
K0∈［１−４］;K1∈［３−16］;K2∈［０−１］;K3∈［0.1−２］ この様に本発明は、正確さを欠くことなく、患者の異な
る身体構成に使用することができる。
人間の血液の電気抵抗性は一定ではない。これは個人
によって異なり、また、同一人物であっても時によって
異なる。血液抵抗性は、輸血を受けている患者の動揺に
特に影響され易い。その結果、バイオインピーダンス心
拍動記録法の正確なシステムは、Kubicek方程式の血液
抵抗性条件を連続的に変更する手段を備えていなければ
ならない。
患者の特定の血液抵抗性は、彼または彼女のヘマトク
リットに大きく依存する。毛細血管についてのこれら２
つの値の間の関係は次式の通りであり、 Ｐ＝13.5＋4.29・Ｈ ここで、Ｐは特定の血液抵抗性であり、Ｈは毛細血管ヘ
マトクリットである。この関係は、V.I.Arinchin等によ
る「血液の電気抵抗性を考慮することにより胸部４極レ
オグラフィー手段の正確性が増加する」（“Taking int
o account electrical resistance of blood will incr
ease accuracy of chest tetrapolar rheography metho
d,"）Journal of Pediatrics（U.S.S.R.）1987,v.7,pp.
59−52から採用している。ヘマトクリットは、どんな市
販の方法を使っても測定することができる。この測定値
を、医療技師がコンピュータシステムに入力するか、ま
たは電子手段によってヘマトクリット測定装置から直接
コンピュータシステムへ送られる。
本発明が利用する、（金属類人工物を除去した後に）
ECG信号を処理する新規の方法は以下の段階を設けてい
る。
（ｉ）サンプリングポイントからの信号概算を行う （ii） QRS複体の位置を強調するための特別フィルタ
リングを行う （iii） 与えられ、記録された時間インターバルに関
するピークピーク（peak−to−peak）振幅を測定する （iv） 振幅しきい値を計算する （ｖ） 算出した振幅しきい値を伴うQRSを選択する （vi） チェックポイント位置を決定するための、選択
した事象をさらに分析する 上述の段階（ｉ）は、サンプリング周波数が過度に高
くない限り、QRS決定の正確性と信頼性を増加する上で
望ましい。実用性の問題として、このような高周波数サ
ンプリングは、処理時間に過剰な時間とメモリ容量を消
費し、また、規制されたパワースペクトルの信号を実行
することが不可能であるため不適当である。本発明への
使用に適した概算の２つのアプローチが考えられる。先
ず、有限スペクトルを伴う任意の信号ｓ（ｔ）（およ
び、最高調波をω＝２πｍと画定する）が、ポイント
ｓ（ｎ＊ΔＴ）においてその例により完全に説明されて
いることは既知であり、ここでΔＴ1/2ｍはサンプ
リング周期であり、ｎは整数である。このような信号の
正確な近似は次の方程式によって与えられ、 ここで、 である。
最初に信号ｓ（ｔ）のフーリエ変換を計算し、次に小
さな位相のずれΔψを全ての調波に加える別の方法にお
いても同じ結果が得られる。従って、 Δ/2π＝τ＝const,∀ 次に、逆のフーリエ変換を計算した後に、もとのサンプ
ルからτによって置き替えられたポイントにおけるｓ
（ｔ）の近似値が得られる。この後者のアプローチは、
計算においてより効率的である。両方法とも、メモリの
より少ない消費へ導くより低いサンプリング値を許容
し、要求により、オリジナルの信号の正確な近似の計算
に採用することができる。
次の段階は、QRS複体の位置を強調するためのECG信号
のフィルタリングである。第10図は、典型的なQRS複
体、単一心拍内のピークピーク（peak−to−peak）から
測定した最大振幅を設けた信号ピークを示す。対称的に
有限な衝撃応答（FIR）デジタルフィルタは、所望の利
得−周波数特性（FGCfilter）から計算する。所望のGFC
filterはQRS複体のパワースペクトルの分析から作ら
れ、最高12.5Hzの、6Hz〜22Hzの帯域を備えている。こ
こで参照する、V.S.Gutnikov著、「測定した信号の濾
過」（Filtration of measured signals"）Leningrad,E
nergoatomizdat（USSR）1990,pp.172−181に記述された
フィルタ構成のアルゴリズムに従って、所望のGFC
filterを抽象的なフーリエ変換を使用して有限衝撃特性
に変換した。このフィルタはQRS複体を通過し、ECG信号
内の呼吸と運動の物理的現象、ＰおよびＴ波を抑圧す
る。
次の段階では、ピークピーク（peak−to−peak）振幅
しきい値を計算し、有効QRS複体を選択する。コンピュ
ータシステムは、その前面（E1）と後面（E2）振幅前面
によって濾過されたECG信号各局部ピークを測定する。
第10図参照。各局部ピークについて、E1はピークの前、
あるいは前部極小から次の最も近い極大へと測定され、
また、E2はピークの極大からその後ろ、あるいは後部の
極小まで測定される。第11図は、ピークの分布（散布
図）を、時間インターバルまたは10秒間におけるピーク
の（E1、E2）座標により示している。第11図はまた、図
中の右下の角の点線で示した円内において強調されたQR
S複体を示す。各ピークは（E1、E2）ベクトルと振幅A1
によって特徴付けられており、ここで、 である。
次にコンピュータシステムは、AiとAi+1のと間の最大差
のための、分類された｛Ai｝列を検索する。例証的なＫ
−th要素に極大が見つかれば、振幅しきい値はＴ＝（Ak
＋Ak+1）/2と計算できる。従って、もしAjがしきい値Ｔ
を超えると、QES複体はポイントｊ内に検出される。し
きい値Ｔは各10秒毎のブロックあるいはECGデータのイ
ンターバルにTa＝Tak-1＋αTkとして採用され、ここ
で、Tak-1は前データブロックに採用されたしきい値で
あり、Tkは現在のブロックに算出されたしきい値であ
り、αは０−１の範囲内の採用のパラメータである。
上記の「しきい値」方法論を使用して認識された各QR
S複体は、次に、決定されたQRS位置からの−50〜＋200m
m/秒（ms）のインターバル内でさらに分析される。コン
ピュータシステムは、認識された各QRS複体に対して振
幅、ピークの連続、３つのチェックポイントを配置する
ためのピーク前面の導関数（第12図）、QRS複体の開始
（Ｐ点）、基本線からの最大偏差（Sa点、標準ECG内の
ピークＲと一致する）、そしてQRS複体の終了（Sb点）
を決定する。これらのチェックポイントは、以下に説明
するバイオインピーダンス信号の分析を改良（純化）す
るために使用される。
本発明は、以下の段階を設けた、バイオインピーダン
ス信号処理の新規手段を利用する。
（ｉ） デジタル濾過および位相修正 （ii） 心拍数の推定 （iii） 呼吸波の抑圧 （iv） 心周期の決定 （ｖ） チェックポイントの配置 （vi） 妨害人工品のない周期の選択 電子濾過の第１部は、利得−位相−周波数（GPF）修
正を得るための、信号の「復元」Ｒ−フィルタの通過を
含む。Ｒ−フィルタは、バイオインピーダンス変化の測
定に使用した特定の電子変換器によって生じたひずみを
補正する。バイオインピーダンス変換器（第７図）のGP
F特性が、バイオインピーダンス曲線に多大に影響する
ことはよく知られている。信号からこれらの妨害を除去
しなくてはならない。Ｒ−フィルタは事後信号処理を使
用して、線形GPFひずみを修正する。バイオインピーダ
ンス変換器にＲ−フィルタを加えたシステムのGPF特性
は、位相のずれがゼロであり、例えばバイオインピーダ
ンス信号につき0.3Hz〜30Hz（第８図参照）というよう
に、与えられた周波数範囲において利得が一定である。
従って、異なるバイオインピーダンス装置の出力の相互
関係が得られる。Ｒ−フィルタおよびここで説明した他
のフィルタ用の、理想的または批判的に明記したフィル
タパラメータと動作特性を除き、その構造は従来のもの
であり、当業者の知識として既にあるため、これ以上の
説明はしない。
GPF補正の第１ステップでは、バイオインピーダンス
変換器を電気的に生成された洞様毛細血管（sinusoida
l）インピーダンス信号源に接続して、次に、変換器か
らの出力を測定する。電子工学的に生成された正弦波イ
ンピーダンス信号は、ベースライン、例えば100〜200オ
ームに対して、0.1〜0.2オームの振幅を有する。このよ
うな信号は、フォトレジスタ、フォトエミッタ（フォト
ダイオード）、電源及びアナログ−デジタル−アナログ
（ADA）コンピュータインターフェースを有する電圧か
らインピーダンスへの変換器によって開発されてきた。
一対にされたフォトレジスタ及びフォトエミッタは、フ
ォトレジスタがフォトエミッタの光強度に応じてインピ
ーダンスを変化させることができるように、遮光ハウジ
ングの内側に連結されている。ADA変換プロセスは、数
学的にモデル化された（mathematically−modeled）正
弦波（sinusoidal）の19kHzの周波数におけるデジタル
からアナログへの変換、及び100Hzの周波数で12bitの解
像度におけるアナログからデジタルへの変換を含む。イ
ンターフェースを介して、コンピュータは、０〜75Hzの
範囲内の周波数を有する一連の正弦波（sinusoidal）テ
スト信号を生成し、変換器の応答を記録する。電圧から
インピーダンスへの変圧器の動作特性は、０〜5Vの入力
信号、及び（前述したように）100〜200オームのベース
ラインで−0.1〜0.1オームの出力信号を含む。変換器の
GPF指標Ｈ（ｆ）は、初期テスト信号及び結果として得
られる変換器の応答のスペクトラムから演算され、グラ
フとして表示されるか、若しくはASCH又はその他のメモ
リファイルに保存される。システムは、「回復させる
（restoring）」Ｒフィルタを演算するために、算出さ
れた変換器GPF指標Ｈ（ｆ）を用いる。このＲフィルタ
のGPF指標は、公式には、一定の周波数範囲内の1/H
（ｆ）として記述される。Ｒフィルタは、また、低周波
数及び高周波数のランダムな干渉を抑制するために、低
周波数フィルタ及び高周波数フィルタを通して周波数範
囲を提供する（図７参照）。Ｒフィルタによる濾過は、
フーリエ変換（Fourier Transform）を用いて、周波数
ドメインにて行われる。記録された信号の境界的な影響
を消去するために、フーリエ変換と共にガウスの窓（Ga
ussian window）を用いることが好ましい。
Ｇ（ｔ）＝exp［−２（at/（2T））２］ 2Tは記録された信号の持続時間、ｔ＜Ｔは時間、及び
「ａ」は予め決められた、2.5〜３の範囲にあることが
好ましい所定の定数である。記録された信号のフーリエ
像をＲフィルタのGPF指標で乗算すると、GPFひずみが抑
制されると共に、信号が更に濾過される。また、逆のフ
ーリエ変換及びガウスの窓による割り算を用いてもよ
い。同じステップを、フーリエ変換を行うことなく、時
間ドメインにおいて用いることができる。Ｒ濾過後の信
号は「回復された」信号として言及され、この信号は更
なる演算に用いられる。
また、このとき、バイオインピーダンス信号について
前述した方法と同様の方法で、ECG接続の識別されたGPF
指標は、ECG信号からハードウェアのアーティファクト
を除外するために処理されることに留意されたい。ECG
信号及びバイオインピーダンス信号の両方のGPF補正に
よって、２つの信号間における時間間隔及び事象（even
t）時間の真の一致が促進される。
バイオインピーダンス信号プロセッシングの次のステ
ップは、心拍数（HR）の評価である。本発明では、HRを
算出するためには２つの方法がある。順序を表す（ordi
nal）方法は、前述したように、ECG信号のＲピークを検
知して、Ｒ−Ｒ間隔を算出することである。60を掛けた
逆数の値が、心拍数に対応する。何らかの理由で、Ｒピ
ークを検知するためにECG信号を処理することができな
い場合は、第２の方法を用いる。第２の方法では、「回
復された」バイオインピーダンス信号のパワースペクト
ラムを離散（discrete）フーリエ変換によって算出し、
患者の心拍数（HR）を評価するために用いる。呼吸調波
は、非常にしばしば、バイオインピーダンス信号のパワ
ースペクトラムにおいて最大である。従って、呼吸調波
を抑制しなければならないと共に、HR周波数の応答を強
調しなければならない。このために、特殊な変換を用い
る。まず、「回復された」信号のパワースペクトラム
（PS）を、Ａフィルタのゲイン周波数指標で乗算する
（図5A参照）。このフィルタは信号を区別し、更に、呼
吸調波は一般的には2Hz未満にあり、HR調波は0.8Hzを超
えることから、好適には１〜3Hzの範囲から選択された
一定の周波数に満たない調波を更に抑制する。クリアな
心臓信号のパワースペクトラムは、周波数HR、２＊HR、
３＊HR等において繰り返しピークを有する。従って、以
下のようなパワースペクトラムのオートコンボリューシ
ョン（autoconvolution）によって、心拍数の調波が強
調される。
AS1（）＝PSa（）・PSa（２）・PSa（３）… ASI（ｉ）はパワースペクトラムのオートコンボリュー
ションの結果であり、PSa（ｉ）は予めＡフィルタを通
った周波数ｉの或るスペクトラルラインのパワーであ
る。周波数が高ければ高いほど、信号対ノイズ比は低く
なることから、前述の積において、最初の３つのPSa成
分のみを用いることが好ましい。コンピュータシステム
は、Mas、0.6〜5Hzの範囲内のASI（ｉ）最大値を求める
ために、オートコンボリューションを用いる。Masに関
連する周波数は、HRの評価値として見なされる。次に、
HRの評価を更なる濾過（図5C参照）及び心臓サイクル識
別プロセスにおいて用いる。
精度を向上させ、心臓サイクルの適切な識別を確実に
するために、呼吸によって生じるバイオインピーダンス
信号の逸脱を除去しなければならない。通常、呼吸の周
波数は心拍数の周波数より少ないが、呼吸波形によっ
て、心臓サイクルによって形成されるパワースペクトラ
ムの最低調波と重複するパワースペクトラムが形成され
る。従って、概要（summary）パワースペクトラム全体
から呼吸の調波のパワースペクトラムを除去することは
不可能である（図5C参照）。心臓拍動は、呼吸よりも安
定で反復性を有するプロセスである。従って、心臓拍動
のパワースペクトラムは、いくつかの狭いピークから成
るものとして考えることができる。主要な心臓波形のス
プクトラムライン間の全てのパワースペクトラム調波
は、これら主要なスペクトラムラインの横方向のスロー
プとノイズのパワースペクトラムの組み合わせである。
このような内部調波が減少した場合、ノイズが主に抑制
され、心臓波形は僅かに抑制されるにとどまる。以下に
記載するように、これらの考え方は、呼吸の波形の濾過
のためのアルゴリズムの根拠となる。心拍数（HR）の評
価後、前述したように、心臓波形スペクトラムの第１及
び第２の調波が決定される。パワースペクトラムにおい
てこれらのスペクトラムピークに最も近接する局所的な
最小値を、それらの範囲と見なすことができる。第１の
ピーク範囲内にある調波を除き、第２のピークの低い方
の限界に満たない全ての調波を、１未満の所定値で乗算
する（図5Cに概略を示す）。このことによって、呼吸波
振幅のパワースペクトラムは乗算されたゾーン内にある
ことから、呼吸波形の振幅が消去されるが、心臓波形に
は僅かな影響しか及ぼされない。
バイオインピーダンス信号プロセッシングの次のステ
ップは、心臓サイクルの検知である。本発明では、心臓
サイクルを検知するためにも、２つの方法を用いる。第
１の方法は、ECG信号においてQRS波（complexes）位置
に応じて、心臓サイクルの範囲を決定することである。
ECGが処理不能である場合は、第２の方法を用いる。第
２の方法では、前述した「回復された」信号は、心臓サ
イクルのフロント（fronts）を強調するためにＢフィル
タに通される（図5B）。これは、正弦波状の（sinusoid
−like）周波数範囲を有する微分用（differentiatin
g）フィルタである。Ｂフィルタのパスバンドは、心臓
サイクルのフロントに主に寄与する周波数調波（好まし
くは１〜6Hz）に合わせて適応されている。Ｂフィルタ
を通った信号における局所的な最低値と、これに隣接す
る局所的な最大値との間の領域は、サイクルのフロント
として見なされ、ピークからピークまでの時間変化及び
ピークからピークまでの振幅差変化として説明される。
コンピュータシステムは、信号がＢフィルタ通過後に形
成するパワースペクトラムの最初の５つの調波を解析す
ることによって、時間−振幅エンベロープを生成する。
サイクルのフロントを調べて、或るフロントのピークか
らピークまでの時間変化及びピークからピークまでの振
幅差変化が、時間−振幅エンベロープ内にある場合は、
このフロントはマークされる。心臓サイクルの認識の信
頼度を向上するために、コンピュータシステムは、選択
された領域でピークからピークまでの振幅の平均及び平
方偏差（variance）を算出する。
平方偏差と平均値の比が、好適には0.3である所定値
より少ない場合は、全てのマークされたフロントをチェ
ックポイントの配置及び欠陥のない心臓サイクルの選択
を行う次の段階に移行させる。また、平方偏差と平均値
の比が所定値を上回る場合は、更なる解析を行わなけれ
ばならない。更なる解析とは、以下のステップから成
る。即ち、（ｉ）試験中の領域を、それらのピークから
ピークまでの振幅に応じて、平均値より上の群（上の
群）と平均値に満たない群（下の群）とから成る２群に
分ける。（ii）各群について、平均値、M1及びM2、並び
に平方偏差又は標準偏差、V1及びV2を算出する。（ii
i）各群において、適切な数値を以下の不等式： M2＋ａ・V2〈M1−ａ・V1 に挿入する。ａは所定値で、好ましくは1.96であり、V1
及びV2はそれぞれ、上の群及び下の群の標準偏差であ
る。（iv）不等式が正しければ、上の群の領域を心臓サ
イクルのフロントとして選択し、下の群の領域を更なる
考察から除外する。それ以外の場合は、全ての選択され
た領域を次の段階に移行させる。
コンピュータシステムは、心拍動一回拍出量（SV）を
決定する上での予備ステップとして、有効左心室駆出時
間ELVETを算出するために、時間によって微分される（t
ime−differentiated）バイオインピーダンス信号にお
ける一定のチェックポイントを識別する。
本発明では、右心室及び左心室の駆出時間の組み合わ
せを示す用語であるキュービチェック（Kubicek）のVET
ではなく、左心室のみの駆出時間を示す用語であるELVE
Tを用いる。時間によって区分されるインピーダンス信
号の値は、左心室から駆出される動脈血流のピークに比
例することが知られている。従って、最も正確なSVの算
出には、LVETを用いる必要がある。LVETは以下の式から
求められる。
LVET＝ELVET＋LVPT ELVETは左心室弁が開いた瞬間（Ｓポイント）から閉じ
始めた瞬間（Ｔポイント）までの時間である。LVPTは、
拡張初期時間（左心室弁が閉じるのに要する時間）であ
る。血流変化は拡張初期時間中は顕著ではないことか
ら、LDPTは血行力学的測定手段によって容易に検知可能
ではない。このような理由から、本発明では、LVPT測定
を実施しないことの補償として、ELVETと時間に対する
最初の胸部インピーダンス導関数の最大絶対値（dZ/d
t）maxの積を用いる。
ELVETの算出には、時間に対してプロットされた時間
の導関数の（time−derivative）Ｙ（ｘ）のグラフ（図
９参照）によって形成される曲線の解析が必要である。
コンピュータシステムは最初に、或る心臓サイクルの時
間の導関数インピーダンスＹ（ｘ）における全体的な最
大値を求めて、この値をＡポイントと定める。次にコン
ピュータシステムは、Ａポイントから、ECG信号のSaポ
イントに対応する時間ポイントまで遡及し、これら２つ
のポイント間のバイオインピーダンス信号の異常の有無
を調べる（図12参照）。重要な異常は、（１）dZ/dtの
ゼロとの交点、（２）dZ/dtの局所的な最小値、及び
（３）バイオインピーダンス信号の第３の導関数d3Z/dt
3における局所的な最大値である。ＡポイントとSaポイ
ントとの間に、バイオインピーダンス信号の異常が全く
認められない場合は、そのサイクルは欠陥があると考え
られ、更なる考察からは除外される。Sbの右側に異常が
認められた場合、Saの右側でこれに最も近接する異常
を、駆出開始時間Ｓとして選択する。その他の場合は、
Sbの左側でこれに最も近接する異常値を駆出開始時間Ｓ
として選択する。ECG信号を用いることによって、複雑
なケースにおけるＳの認識の安定性が向上する。
ELVETの完了時であるポイントＴを識別するために、
コンピュータシステムはまず、時間によって区分される
バイオインピーダンス信号においてポイントＡ後に、そ
れぞれT1及びT2として示される第１及び第２の局所的な
最小値のいずれかとして選択されるポイントT0を求める
（図９参照）。コンピュータシステムはT1及びT2の各ポ
イントにおける曲線の深さ（振幅）を解析した後T1及び
T2のいずれかを選択する。第２の最小値の深さが第１の
最小値の深さの所定の分数値よりも大きい場合は、T2を
T0として選択する。それ以外の場合は、T1を用いる。ノ
イズ信号におけるT0検知の安定性を向上させるために、
本発明では、ECG信号のＴ波の後側又は後縁を求める。
Ｔ波の後縁は、ECG信号対時間のグラフの曲線におけるQ
RS波に隣接するECG信号の局所的な最大値から次の最大
値までに認められる。T1又はT2のうちのいずれかがＴ波
の後縁の範囲内にない場合は、もう一方の値が振幅に関
係なくT0として用いられる。心室駆出の「有効完了時」
であるポイントＴは、Ｙ（ｘ）の第２の導関数によって
形成される曲線グラフにおいてT0より前側でこれに最も
近接する局所的最小値として識別される。ELVETはポイ
ントＳとポイントＴの間の時間の長さとして算出され
る。
本発明のELVETを決定する方法は、相関係数ｒ＝0.86
による超音波ELVET決定に関連している。キューベチェ
ックの古典的なアルゴリズムでは、相関関係ｒ＝0.71の
みが与えられている。図15に、古典的な方法、新規な方
法及び理想的な方法による相関関係をグラフで表す。従
って、キューベチェックと対称的に、本発明の方法によ
って測定される左心室駆出時間は、右心室駆出時間から
実質的に分離して測定される。
通常、駆出開始時間Ｓは、時間によって微分される
（dZ/dt）バイオインピーダンス信号のゼロとの交点と
一致する（図13参照）が、重症患者においてはそうでは
ない（図14参照）。このような患者については、駆出開
始ポイントは、バイオインピーダンス信号の第１のフロ
ントの「段」又は「異常」に位置する。有病患者におけ
るこの「段」又は「異常」特性（「プレウェーブ」とも
いう）は、一般には、左右心室非同期と呼ばれる。
健康な患者については、ECGにおけるQRS波の開始時
（Ｑポイント）のインピーダンス値Zqは、Ｓポイントに
おけるインピーダンス値Zsと殆ど同じである。インピー
ダンスの差はZs-qとして測定される（図13参照）。しか
しながら、有病患者については、Zs-qは顕著であり得る
（図14参照）。Zs-qが小さい場合は、キュービチェック
のΔＺ＝（dZ/dt）max ＊VETは、かなり正確である。し
かしながら、左右心室不同期を示す重症患者の場合に
は、キューベチェックの式は一般にはΔＺを過小評価す
る。従って、「プレウェーブ」の前提は、演算を行う間
に補正されなければならない。本発明では、Ｓポイント
とＱポイントの間のバイオインピーダンス差Zs-qをキュ
ービチェックのΔＺ評価に加えることによって、有病患
者における本質的なΔＺの過小評価を補正する。このよ
うな補正を行うことによってΔＺはより正確に評価さ
れ、バイオインピーダンスと温度希釈（thermodilutio
n）心臓アウトプット値の間の回帰は線形化される。従
って、コンピュータシステムは、次式： ΔＺ＝（dZ/dt）max・ELVET＋Zs-q によってΔＺを評価する。上記式で、Zs-qはＳポイント
とＱポイントの間におけるバイオインピーダンスの差で
ある。
コンピュータシステムによって全てのチェックポイン
トが配置されると、一定の逸脱を有する心臓サイクルを
評価する。この手順においては、ファジー理論及びフィ
ットネスアルゴリズムが用いられ得る。この目的にはい
くつかの基準が用いられる。コンピュータシステムはま
ず、各心臓サイクル（ポイントＡ、ポイントＴ、ポイン
トＳ）について前述したポイント間の時間の長さが一定
の範囲を超えないことを確認する。また、コンピュータ
システムは、心臓サイクルの開始時と完了時の振幅差が
一定の数値を超えないことを確認する。心臓サイクルの
開始時と完了時の振幅差は、心臓サイクルにおける最大
振幅の所定のパーセンテージを超えてはならない。更
に、ポイントＡにおける時間導関数のインピーダンス信
号の振幅の、ポイントＴにおける時間導関数のインピー
ダンス信号に対する比率は、所定値より大きくなくては
ならない。即ち、 Ｙ（Ａ）/Y（Ｔ）〉ｃ Ｙ（Ａ）及びＹ（Ｔ）はそれぞれ、ポイントＡ及びポイ
ントＴにおける時間導関数のバイオインピーダンス信号
の値であり、「ｃ」は所定値である。この段階をパスす
る心臓サイクルは、「悪くない」と見なされる。コンピ
ュータシステムは次に、バイオインピーダンス信号のラ
ンダムノイズを消去するために、「近接値の基準（neig
hbors criterion）」のチェックを行う。要素（A1i,A2
i,A3i）を伴う３次元の「近接（nearness）」ベクトル
を、10秒間の時間ブロックにおける各一対の心臓サイク
ルについて算出する。近接ベクトルの個々の要素を以下
の式によって求める。
Ｙ（ｘ）は、或るポイントｘにおける時間によって区分
されるインピーダンスであり、A,T,Bは各心臓サイクル
のチェックポイント位置である（図９参照）。STはポイ
ントＳ及びＴの間の時間であり、ｉ及びｊは異なる心臓
サイクルである。コンピュータシステムは全ての算出さ
れた近接ベクトルを比較して、近接ベクトルの振幅が一
定のしきい値を超える心臓サイクルを消去する。比較
は、２つのしきい値による解析によって行われる。２つ
の心臓サイクルの近接ベクトル振幅が第１の所定値L1未
満であれば、類似性は「良好」と見なされる。類似性が
「良好」と見なされない（類似性がL1を超える）が、第
２の所定値L2には満たない場合は、「許容可能」と見な
される。データの10秒ブロックの間、類似性が「許容可
能」と見なされない場合は、コンピュータシステムはテ
ストの対象となっている心臓サイクルを、最高50例の前
の「悪くない」サイクルと比較する。それでもなお、考
察中の心臓サイクルに類似するサイクルがない場合は、
考察中のサイクルはノイズと見なされ除外される。「良
好」な心臓サイクルの量が十分に多ければ、全ての「許
容可能」な心臓サイクルもまた、最終的な演算からは除
外される。最終的な演算において「良好」な心臓サイク
ルのみが用いられることから、この方法によって、最大
のノイズレベルにおける演算の安定性が向上する。
バイオインピーダンス信号プロセッシングが完了した
後、コンピュータシステムはデータブロック全体の平均
値及び平方偏差と共に、血行力学的パラメータの最終的
な演算を行う。心拍数（HR）及び心拍動一回拍出量（S
V）を、未処理のバイオインピーダンス信号ではなく処
理済みのバイオインピーダンス信号を用いる点を除き、
前述したそれぞれの方法に従って再演算する。心拍出量
（CO）はHRとSVの積として、即ち、以下の式によって算
出される。
CO＝SV・HR 本発明の一般的な方法の概略を図6Aに示す。図6Bは、
本発明における信号プロセッシングのフローチャートで
ある。
以上、本発明を好適な実施形態として記載したが、本
発明はこれに限定されないことは、当該分野の通常の技
術を有する者によって認識されるであろう。請求項に記
載する本発明の範囲から逸脱することなく、前記実施形
態に対して様々な付加、省略及び変形を行うことが可能
である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ベリァエフ、コンスタンチン エル. ロシア連邦国 125565 モスクワ フェ スチヴァリナヤ エステー．５ アーペ ーペー 115 (72)発明者 モロゾフ アレキサンドル アー. ロシア連邦国 129642 モスクワ デズ ネバ ステー．６ ベーエルデー．２ アーペーペー 127 (72)発明者 ヨン、ウェン エイチ. シンガポール国 546628 シンガポール ポー フワト ドライブ 43 (56)参考文献 特開 平７−31604（ＪＰ，Ａ) 特表 昭59−501150（ＪＰ，Ａ) 特表 平３−504202（ＪＰ，Ａ) 特表 平７−503380（ＪＰ，Ａ) 特表 平２−500887（ＪＰ，Ａ) 特表 昭57−501665（ＪＰ，Ａ) 特表 平４−504971（ＪＰ，Ａ) 特表 平11−511371（ＪＰ，Ａ) 米国特許5178154（ＵＳ，Ａ) 国際公開94／9699（ＷＯ，Ａ１) 国際公開95／2991（ＷＯ，Ａ１) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 5/02 - 5/05

Claims (39)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】検知された胸管バイオインピーダンス信号
    及び心電図から、被検者の心拍数、心拍動一回抽出量、
    及び心拍出量を決定するための電極装置であって、 被検者の頭上に配置するよう適合された上部作用電極
    （26）と、 被検者の左下肢に配置するよう適合された下部作用電極
    （24）と、 被検者の頸部に配置するよう適合された一対の上部検知
    電極（22）と、 被検者の胴体に配置するよう適合された一対の下部検知
    電極（20）と、 を備え、ここに、前記電極の各々は、バイオインピーダ
    ンス及び心電図の指示値を検知して該指示値を表すアナ
    ログ信号を提供するよう適合されたものであり、さら
    に、 前記アナログ信号に関連する誤差を補正するための手段
    と、 前記補正されたアナログ信号をデジタル信号に変換する
    ための手段と、 心拍数の評価、前記バイオインピーダンス信号における
    呼吸のアーティファクトの抑制、心臓サイクルの認識、
    チェックポイントの配置、及びアーティファクトを有さ
    ない心臓サイクルの選択のうちの少なくとも１つを行う
    ために、前記デジタル信号を処理するための手段と、 を備えた電極装置。
  2. 【請求項２】請求項１に記載の電極装置であって、 前記上部作用電極（26）は被検者の額に配置するよう適
    合され、 前記下部作用電極（24）は被検者の左膝の広い領域に配
    置するよう適合され、 前記一対の下部検知電極（20）は被検者の胸部の両側に
    横方向に配置するよう適合されている電極装置。
  3. 【請求項３】請求項２に記載の電極装置であって、前記
    上部作用電極（26）は、前記被検者の額の垂直方向及び
    水平方向の中央線上に配向するよう適合されたスポット
    電極を備えている電極装置。
  4. 【請求項４】請求項２又は請求項３に記載の電極装置で
    あって、前記下部作用電極（24）はスポット電極を備
    え、該スポット電極の配置はＬ＜5Rの関係を満たしてお
    り、Ｌは前記上部作用電極と前記下部作用電極の間の垂
    直方向の距離であると共に、Ｒは前記被検者胸部の半径
    である電極装置。
  5. 【請求項５】請求項４に記載の電極装置であって、前記
    上部検知電極は、前記被検者頸部の基部から約４センチ
    メートル上がった位置の水平線に沿って、該被検者頸部
    の両側に対称的に配向するよう適合された一対のスポッ
    ト電極から成る電極装置。
  6. 【請求項６】請求項４に記載の電極装置であって、前記
    下部検知電極は更に、一対の電極アセンブリを備え、各
    電極アセンブリは、ほぼ剣状プロセスレベルにて、前記
    被検者胸部の両側で横方向に配向するよう適合された、
    約12〜約30平方センチメートルの接触面を有する電極装
    置。
  7. 【請求項７】請求項６に記載の電極装置であって、各ア
    センブリは更に４つのスポット電極（28）を備え、各ス
    ポット電極（28）は約４平方センチメートルの接触面を
    有し、各スポット電極（28）は約５センチメートルの辺
    を有する正方形のコーナーの中央に配置され該アセンブ
    リの４つの全スポット電極（28）は電気的に相互接続さ
    れている電極装置。
  8. 【請求項８】請求項７に記載の電極装置であって、各ア
    センブリの頂部スポット電極（28）は被検者の剣状プロ
    セスレベルに配向するよう適合されている電極装置。
  9. 【請求項９】請求項１に記載の電極装置であって、前記
    アナログ信号に関連する誤差を補正するための前記手段
    が、 バイオインピーダンスの計測のための入力アナログ装置
    のゲインフェーズ周波数（GPF）特性を登録するための
    手段と、 心電図の計測のための入力アナログ装置のゲインフェー
    ズ周波数（GPF）特性を登録するための手段と、 前記バイオインピーダンス入力アナログ装置で、一定時
    間、時間に対する関数としてバイオインピーダンスを計
    測して、バイオインピーダンス信号を生成するための手
    段と、 前記心電図入力アナログ装置で、一定時間、時間に対す
    る関数として心電図を計測して、心電図（ECG）信号を
    生成するための手段と、 前に登録したGPF特性に基づき、バイオインピーダンス
    信号のひずみを補正するための手段と、 前に登録したGPF特性に基づき、心電図信号のひずみを
    補正するための手段と、 を備えている電極装置。
  10. 【請求項１０】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段が、 一定時間における前記心電図信号の各心臓サイクルに関
    連する有効QRS波を決定するための手段と、 該有効QRS波にチェックポイントを配置するための手段
    と、 心拍数を評価するために、前記ECG信号及び前記補正さ
    れたバイオインピーダンス信号のうちの一方を処理する
    ための手段と、 補正されたバイオインピーダンス信号を時間微分するた
    めの手段と、 一定時間における該時間微分されたバイオインピーダン
    ス信号の各心臓サイクルについてのチェックポイントを
    決定するための手段と、 前記対応するQRSチェックポイントに関連して、該時間
    微分されたバイオインピーダンスのチェックポイントを
    用いて、有効左心室駆出時間（ELVET）を決定するため
    の手段と、 前記対応するQRSチェックポイントに関連して、該時間
    微分されたバイオインピーダンスのチェックポイントを
    用いて、新規の補正係数Zs-qを決定するための手段と、 を備えている電極装置。
  11. 【請求項１１】請求項１に記載の電極装置であって、患
    者の体格、性別及び示される心臓拍動波形の特徴に対応
    して、心拍動一回拍出量を算出するための手段を備えて
    いる電極装置。
  12. 【請求項１２】請求項11に記載の電極装置であって、前
    記心拍動一回拍出量を算出するための前記手段が、 前記ELVET、時間微分された最大バイオインピーダンス
    （dZ/dt）max、比血液抵抗率（Ｐ）、バイオインピーダ
    ンスアナログ入力装置の２つのバイオインピーダンス電
    圧感知電極の間の距離（Ｌ）、ベースラインバイオイン
    ピーダンス（Z0）、前記補正係数Zs-q、及び新規スケー
    ル係数（Ｋ）の関数として、心拍動一回拍出量を算出す
    るための手段、 を備えている電極装置。
  13. 【請求項１３】請求項12に記載の電極装置であって、さ
    らに、前記心拍数の評価値によって前記算出された心拍
    動一回拍出量から、心拍出量を算出するための手段を備
    えた電極装置。
  14. 【請求項１４】請求項９に記載の電極装置であって、前
    記バイオインピーダンス入力アナログ装置のゲインフェ
    ーズ周波数（GPF）特性を登録するための前記手段は、
    前記バイオインピーダンスの検知にて用いられる変換器
    のフェーズ周波数及びゲイン周波数特性を、該検知にて
    該装置を使用する前に決定するための手段を備えている
    電極装置。
  15. 【請求項１５】請求項９に記載の電極装置であって、測
    定されたバイオインピーダンス信号を補正するための前
    記手段は、前記変換器のアウトプットのひずみを除去す
    るために、前記測定されたバイオインピーダンスをデジ
    タル的にフィルタリングしてフェーズ補正するための手
    段を備えている電極装置。
  16. 【請求項１６】請求項９に記載の電極装置であって、前
    記心電図インプットアナログ装置のゲインフェーズ周波
    数（GPF）特性を登録するための前記手段は、前記心電
    図の検知にて用いられる変換器のフェーズ周波数及びゲ
    イン周波数特性を、該検知にて該装置を使用する前に決
    定するための手段を備えている電極装置。
  17. 【請求項１７】請求項９に記載の電極装置であって、測
    定された心電図信号を補正するための前記手段は、前記
    変換器の出力のひずみを除去するために、前記測定され
    た心電図をデジタル的にフィルタリングしてフェーズ補
    正するための手段を備えている電極装置。
  18. 【請求項１８】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、バイオインピーダンス信号の
    パワースペクトラム、及び該パワースペクトラムのオー
    トコンボリューション（auto−convolution）機能を用
    いて、心拍数を評価するよう適合されている電極装置。
  19. 【請求項１９】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記心拍数評価は、心電図信号を処理することを含む電極
    装置。
  20. 【請求項２０】請求項９に記載の電極装置であって、測
    定されたバイオインピーダンス信号を補正するための前
    記手段は、パワースペクトラムの望ましくない成分を除
    去し、回復された形態のバイオインピーダンス信号を生
    成するために、呼吸の波形を抑制するよう適合されてい
    る電極装置。
  21. 【請求項２１】請求項10に記載の電極装置であって、有
    効QRS波を決定するための前記手段は、ピークの振幅の
    フロント（E1）及びバック（E2）から、一定時間に心電
    図にて測定された全てのピークの分布を決定し、（E1,E
    2）振幅エンベロープを算出し、そしてエンベロープの
    外側にある全てのピークを除外するよう適合されている
    電極装置。
  22. 【請求項２２】請求項14に記載の電極装置であって、変
    換器フェーズ周波数及びゲイン周波数の特性を決定する
    ための手段は、 約0.2オーム（Ohm）のピークピークのインピーダンス及
    び約100〜200オームまでのベースラインインピーダンス
    を有する高精度の正弦波（sinusoidal）インピーダンス
    信号を生成し、 該正弦波インピーダンス信号を前記変換器に接続し、 該変換器からの出力を測定し、 所定の周波数範囲における該変換器のゲインフェーズ周
    波数特性Ｈ（ｆ）を算出する、 よう適合されている電極装置。
  23. 【請求項２３】請求項22に記載の電極装置であって、更
    に、フォトレジスタ、フォトエミッタ、電源及びアナロ
    グ−デジタル−アナログコンピュータインターフェース
    を有する電圧からインピーダンスへの変換器を用いて、
    高精度正弦波（sinusoidal）インピーダンス信号を生成
    するための手段を備えている電極装置。
  24. 【請求項２４】請求項23に記載の電極装置であって、更
    に、前記インターフェースを介して所定の振幅及び周波
    数範囲を有する一対のテスト信号を生成し、該変換器か
    ら出力信号を検知し、そして前記フェーズ周波数特性及
    び前記ゲイン周波数特性を決定するために該出力信号を
    解析するための手段を備えている電極装置。
  25. 【請求項２５】請求項24に記載の電極装置であって、更
    に、前記変換器の真の動作特性を所定の特性に変換する
    ことによって、線形ゲインフェーズ周波数ひずみを補正
    するために事後信号処理を用いるための手段を備え、こ
    こに、フェーズシフトはゼロとされ、ゲインは所定の周
    波数範囲内で一定であると想定される電極装置。
  26. 【請求項２６】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、心拍数を、 バイオインピーダンス信号のパワースペクトラムを算出
    することと、 信号を微分して呼吸の調波を抑制するために、選択され
    た振幅−周波数関数によって該パワースペクトラムを乗
    算することと、 得られたパワースペクトラムを次式： AS1（）＝PSa（）・PSa（２）・PSa（３）… によってオートコンボリューションすることと、 所定の周波数範囲内のオートコンボルションの最大振幅
    値を心拍数の評価として決定することと、 により評価するよう適合されている電極装置。
  27. 【請求項２７】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、心臓サイクルを、 心臓サイクルのフロントを強調するためにバイオインピ
    ーダンス信号を濾過することと、 濾過後に前記バイオインピーダンス信号のパワースペク
    トラムの最初の５つの調波を解析することによって、該
    心臓サイクルの時間−振幅エンベロープを算出すること
    と、 算出された該時間−振幅エンベロープを比較することに
    よって、前記心臓サイクルのフロントを選択すること
    と、 誤差欠陥を有するフロントを除外することと、 によって認識するよう適合されている電極装置。
  28. 【請求項２８】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、干渉アーティファクトを有す
    る心臓サイクルを消去するために、 複数の心臓サイクルの個々のサイクル内で、チェックポ
    イントを参照することにより時間と振幅との関係を検知
    することと、 複数の心臓サイクルの個々のサイクル間で、前記時間と
    振幅との関係を比較することと、 複数の比較基準に基づき、アーティファクトの存在を示
    す選択された心臓サイクルを更に調べることと、 によって、補正されたバイオインピーダンス信号から有
    効心臓サイクルを選択するよう適合された電極装置。
  29. 【請求項２９】請求項28に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、更に、 選択された心臓サイクルの個々のサイクルについて複数
    次元ベクトルを構成し、 該複数次元ベクトルと他の心臓サイクルの複数次元ベク
    トルとを比較し、そして 最後の50の有効心臓サイクル及びその他の候補心臓サイ
    クルと比較したときに、近接ベクトルがないベクトルを
    有する心臓サイクルを除外する、 よう適合されている電極装置。
  30. 【請求項３０】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、前記バイオインピーダンス信
    号及び前記心電図信号から、有効左心室駆出時間を、 該測定されたバイオインピーダンス信号を濾過して、そ
    こに含まれる呼吸の波形を抑制することと、 前記測定された心電図信号を濾過することと、 有効心臓サイクルを検知することと、 前記バイオインピーダンス信号Ｙ（ｘ）の時間導関数を
    算出することと、 時間導関数（dZ/dt）maxの最大値を決定することと、 有効駆出開始時間（Ｓポイント）を決定することと、 有効駆出完了時間（Ｔポイント）を決定することと、 有効駆出開始時間と有効駆出完了時間との間の時間差と
    して、有効左心室駆出時間（ELVET）を算出すること
    と、 により求めるよう適合されている電極装置。
  31. 【請求項３１】請求項30に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、さらに、有効駆出開始時間
    を、 或る有効心臓サイクルにて、時間微分されるバイオイン
    ピーダンス信号の全体的な最大値を決定して、該最大値
    をポイントＡとして定めることと、 心電図にて対応するポイントＡからポイントSaまで時間
    を遡及することと、 ポイントＡとポイントSaの間にて、バイオインピーダン
    ス信号の異常を調べることと、 該異常が認められない場合は、心臓サイクルはノイズと
    して除外することと、 異常が認められる場合は、ポイントSbの右側にてこれに
    最も近接する異常を駆出開始時間Ｓとして選択すること
    と、 それ以外の場合は、ポイントSbの左側にてこれに最も近
    接する異常を駆出開始時間Ｓとして選択することと、 により決定するよう適合されている電極装置。
  32. 【請求項３２】請求項31に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、さらに、有効駆出完了時間
    を、 ポイントＡの後で、時間によって微分されるバイオイン
    ピーダンス信号にて、第１の局所的最小値（T1）及び第
    ２の局所的最小値（T2）を決定することと、 第１の局所的最小値（T1）及び第２の局所的最小値
    （T2）のいずれかで、信号曲線の深さを解析すること
    と、 第２の局所的最小値（T2）の深さが、第１の局所的最小
    値（T1）の所定の分数値より大きい場合は、第２の局所
    的最小値（T2）をT0として選択し、それ以外の場合はT1
    をT0として選択することと、 Ｙ（ｘ）の第２の導関数によって形成される曲線のグラ
    フにて、ポイントT0より前でこれに最も近接する局所的
    最小値として、Ｔポイントを識別することとにより決定
    するよう適合されている電極装置。
  33. 【請求項３３】請求項32に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、さらに、T1及びT2の識別後で
    あってＴポイントの識別前、T1及びT2の相対振幅に関わ
    らず、 電子心電図信号のＴ波の後縁を検知し、 T1又はT2がＴ波の後縁範囲より外側にあるか否かを決定
    し、 T1又はT2がＴ波の後縁範囲より外側にある場合は、T1及
    びT2の範囲の外側にある方をT0として選択する、 よう適合されている電極装置。
  34. 【請求項３４】請求項31に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、dZ/dtのゼロとの交点（Ｑポ
    イント）、dZ/dtの局所的最小値、及びバイオインピー
    ダンス信号の３次時間導関数d3Z/d3tにおける局所的最
    大値とから成る群より選択される異常を求める電極装
    置。
  35. 【請求項３５】請求項11に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、前記患者の心拍動一回拍出量
    を、 比血液抵抗率Ｐを決定することと、 患者に適用された２つのバイオインピーダンス電極の間
    の距離Ｌを測定することと、 ベース胸部インピーダンスZ0を決定することと、 ELVETを決定することと、 血流によるインピーダンス変化ΔＺを決定することと、 次式： SV＝Ｋ・Ｐ・（L/Z0）２・ΔＺ に従い、心拍動一回拍出量SVを算出することと（Ｋは患
    者の体格に関連する新規のスケール係数である）、 により決定するよう適合されている電極装置。
  36. 【請求項３６】請求項35に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、心拍動一回拍出量SVを次式： ここに、 SCHEST＝（PCHEST2＋（PNECK・PCHEST）＋PNECK2）/12π を用いることによって算出するよう適合されている電極
    装置。
  37. 【請求項３７】請求項36に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、K0,K1,K2及びK3を性別及び年
    齢に依存して、以下の範囲内： K0∈［１−４］;K1∈［３−16］;K2∈［０−１］;K3∈［0.1−２］ にあるものとして用いることにより心拍動一回拍出量SV
    を算出するよう適合されている電極装置。
  38. 【請求項３８】請求項35に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、インピーダンス変化ΔＺを、 ECG信号のQRS波の開始を同定して、これをポイントＱと
    定めることと、 ポイントS,Zsにてインピーダンスを決定することと、 ポイントQ,Zqにてインピーダンスを決定することと、 ポイントＳとポイントＱの間のインピーダンスの差Zs−
    ｑを算出することと、 以下の式： ΔＺ＝（dZ/dt）max・ELVET＋Zs-q に従ってΔＺを評価することと、 により決定するよう適合されている電極装置。
  39. 【請求項３９】請求項１に記載の電極装置であって、前
    記処理するための手段は、呼吸のアーティファクトを、 信号のフーリエ変換を算出することと、 算出された信号スペクトラムで、心臓サイクルの第１及
    び第２の周波数調波を同定することと、 各調波の幅を評価することと、 第１の周波数調波の範囲内にある調波を除き、第２の調
    波の低い方の限界に満たない周波数調波を抑制すること
    と、 信号の逆フーリエ変換を演算することと、 により抑制するよう適合されている電極装置。
JP53613097A 1996-04-08 1997-04-07 インピーダンス心拍動記録法を利用した血行力学パラメータの非侵襲性モニタリング Expired - Fee Related JP3486419B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/629,420 US5685316A (en) 1996-04-08 1996-04-08 Non-invasive monitoring of hemodynamic parameters using impedance cardiography
US629,420 1996-04-08
PCT/SG1997/000013 WO1997037591A1 (en) 1996-04-08 1997-04-07 Non-invasive monitoring of hemodynamic parameters using impedance cardiography

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2000508194A JP2000508194A (ja) 2000-07-04
JP3486419B2 true JP3486419B2 (ja) 2004-01-13

Family

ID=24522916

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP53613097A Expired - Fee Related JP3486419B2 (ja) 1996-04-08 1997-04-07 インピーダンス心拍動記録法を利用した血行力学パラメータの非侵襲性モニタリング

Country Status (8)

Country Link
US (2) US5685316A (ja)
EP (2) EP1078597A3 (ja)
JP (1) JP3486419B2 (ja)
CN (1) CN1221325A (ja)
AU (1) AU748652B2 (ja)
CA (1) CA2251250C (ja)
RU (1) RU2195168C2 (ja)
WO (1) WO1997037591A1 (ja)

Families Citing this family (154)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL1001282C2 (nl) * 1995-09-26 1997-03-28 A J Van Liebergen Holding B V Inrichting voor slagvolumebepaling van een menselijk hart.
US6002952A (en) 1997-04-14 1999-12-14 Masimo Corporation Signal processing apparatus and method
US6520917B1 (en) * 1997-12-04 2003-02-18 Horst Erhard Kunig Method and apparatus for measuring functionality of a periodically changing system
US6161036A (en) * 1997-12-25 2000-12-12 Nihon Kohden Corporation Biological signal transmission apparatus
US6007491A (en) * 1998-02-06 1999-12-28 Southwest Research Institute Cardiac output monitor using fuzzy logic blood pressure analysis
AUPP711998A0 (en) * 1998-11-13 1998-12-10 Micromedical Industries Limited Wrist mountable monitor
NL1012223C2 (nl) * 1999-06-03 2000-12-06 Martil Instr B V Hartgangmaker alsmede gangmakereenheid en elektrische draad daarvoor.
AUPQ113799A0 (en) 1999-06-22 1999-07-15 University Of Queensland, The A method and device for measuring lymphoedema
FI110405B (fi) * 1999-07-08 2003-01-31 Instrumentarium Oy Menetelmä sydämen lyöntitilavuuden jatkuvaksi seuraamiseksi
US6440082B1 (en) 1999-09-30 2002-08-27 Medtronic Physio-Control Manufacturing Corp. Method and apparatus for using heart sounds to determine the presence of a pulse
US20030109790A1 (en) * 2001-12-06 2003-06-12 Medtronic Physio-Control Manufacturing Corp. Pulse detection method and apparatus using patient impedance
US9248306B2 (en) 1999-09-30 2016-02-02 Physio-Control, Inc. Pulse detection apparatus, software, and methods using patient physiological signals
US20040039419A1 (en) 1999-09-30 2004-02-26 Stickney Ronald E. Apparatus, software, and methods for cardiac pulse detection using a piezoelectric sensor
US6322514B1 (en) 2000-03-13 2001-11-27 Instrumentarium Corporation Method for determining cardiac characteristics of subject
US6522914B1 (en) * 2000-07-14 2003-02-18 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatuses for monitoring hemodynamic activities using an intracardiac impedance-derived parameter
US6615077B1 (en) * 2000-08-14 2003-09-02 Renal Research Institute, Llc Device and method for monitoring and controlling physiologic parameters of a dialysis patient using segmental bioimpedence
US7069070B2 (en) * 2003-05-12 2006-06-27 Cardiac Pacemakers, Inc. Statistical method for assessing autonomic balance
US6589267B1 (en) 2000-11-10 2003-07-08 Vasomedical, Inc. High efficiency external counterpulsation apparatus and method for controlling same
US6511438B2 (en) 2001-04-03 2003-01-28 Osypka Medical Gmbh Apparatus and method for determining an approximation of the stroke volume and the cardiac output of the heart
US6907288B2 (en) * 2001-04-10 2005-06-14 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac rhythm management system adjusting rate response factor for treating hypotension
US6912420B2 (en) * 2001-04-10 2005-06-28 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac rhythm management system for hypotension
DE10125359B4 (de) * 2001-05-23 2005-07-28 Osypka Medical Gmbh Wechselstromquelle zur Erzeugung eines durch den Körper zu sendenden Wechselstroms und Verfahren zur Erzeugung eines stabilen Wechselstroms
WO2003003920A2 (en) * 2001-07-05 2003-01-16 Gennady Gedevanishvili Method and device for non-invasive research of blood distribution and its circulatory characteristics in warm-blooded organism
US6625487B2 (en) 2001-07-17 2003-09-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Bioelectrical impedance ECG measurement and defibrillator implementing same
US7191000B2 (en) 2001-07-31 2007-03-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac rhythm management system for edema
US7822470B2 (en) * 2001-10-11 2010-10-26 Osypka Medical Gmbh Method for determining the left-ventricular ejection time TLVE of a heart of a subject
US7186219B2 (en) 2001-10-11 2007-03-06 Osypka Medical Gmbh Calibration of a doppler velocimeter for stroke volume determination
US20050004767A1 (en) * 2003-04-30 2005-01-06 Green Sol F. Method and system for validating changes in medical practice, procedures and product choice
DE60215458T2 (de) * 2002-04-03 2007-08-23 Osypka Medical Gmbh Apparat zur automatischen Bestimmung von hämodynamisch optimalen Herzstimulationsparameterwerten
US6887239B2 (en) * 2002-04-17 2005-05-03 Sontra Medical Inc. Preparation for transmission and reception of electrical signals
US7048702B2 (en) 2002-06-13 2006-05-23 Vasomedical, Inc. External counterpulsation and method for minimizing end diastolic pressure
US20030233118A1 (en) * 2002-06-13 2003-12-18 Hui John C. K. Method for treating congestive heart failure using external counterpulsation
US7092757B2 (en) 2002-07-12 2006-08-15 Cardiac Pacemakers, Inc. Minute ventilation sensor with dynamically adjusted excitation current
EP1388321A1 (en) * 2002-08-09 2004-02-11 Instrumentarium Oyj Method and system for continuous and non-invasive blood pressure measurement
US20040116969A1 (en) 2002-08-26 2004-06-17 Owen James M. Pulse detection using patient physiological signals
US20040039420A1 (en) * 2002-08-26 2004-02-26 Medtronic Physio-Control Manufacturing Corp. Apparatus, software, and methods for cardiac pulse detection using accelerometer data
US7101339B2 (en) 2002-12-13 2006-09-05 Cardiac Pacemakers, Inc. Respiration signal measurement apparatus, systems, and methods
US7043293B1 (en) 2002-12-24 2006-05-09 Cardiodynamics International Corporation Method and apparatus for waveform assessment
US8050764B2 (en) 2003-10-29 2011-11-01 Cardiac Pacemakers, Inc. Cross-checking of transthoracic impedance and acceleration signals
US7272442B2 (en) 2002-12-30 2007-09-18 Cardiac Pacemakers, Inc. Automatically configurable minute ventilation sensor
EP1611844A4 (en) * 2003-04-03 2007-08-01 Pioneer Corp INFORMATION DETECTION DEVICE FOR A LIVING BODY, CONTACT ELEMENT AND COLOR TO THE INFORMATION DETECTION ELEMENT OF A LIVING BODY
CA2523689A1 (en) * 2003-04-30 2004-11-18 Becton, Dickinson And Company Extranet service site and method for using same
US7646274B2 (en) 2003-05-01 2010-01-12 Uri Rapoport Apparatus and method for non-invasive measurement of cardiac output
WO2004098376A2 (en) * 2003-05-12 2004-11-18 Cheetah Medical Inc. System, method and apparatus for measuring blood flow and blood volume
JP4610560B2 (ja) * 2003-05-21 2011-01-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ カテーテルをナビゲートする機器及び方法
US7200440B2 (en) * 2003-07-02 2007-04-03 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac cycle synchronized sampling of impedance signal
US7455643B1 (en) 2003-07-07 2008-11-25 Nellcor Puritan Bennett Ireland Continuous non-invasive blood pressure measurement apparatus and methods providing automatic recalibration
DE10332820B4 (de) * 2003-07-18 2006-07-20 Osypka Medical Gmbh Vorrichtung zum potentialgetrennten Umwandeln einer ersten Spannung in eine zweite Spannung zum Messen von Impedanzen und Admittanzen an biologischen Geweben
WO2005010640A2 (en) * 2003-07-31 2005-02-03 Dst Delta Segments Technology, Inc. Noninvasive multi-channel monitoring of hemodynamic parameters
US7392084B2 (en) 2003-09-23 2008-06-24 Cardiac Pacemakers, Inc. Demand-based cardiac function therapy
US7572226B2 (en) 2003-10-28 2009-08-11 Cardiac Pacemakers, Inc. System and method for monitoring autonomic balance and physical activity
US7261697B2 (en) * 2004-06-16 2007-08-28 Bernstein Donald P Apparatus for determination of stroke volume using the brachial artery
US7806830B2 (en) * 2004-06-16 2010-10-05 Cordeus, Inc. Apparatus and method for determination of stroke volume using the brachial artery
US8068906B2 (en) 2004-06-21 2011-11-29 Aorora Technologies Pty Ltd Cardiac monitoring system
US7387610B2 (en) 2004-08-19 2008-06-17 Cardiac Pacemakers, Inc. Thoracic impedance detection with blood resistivity compensation
US9820658B2 (en) 2006-06-30 2017-11-21 Bao Q. Tran Systems and methods for providing interoperability among healthcare devices
US20060111641A1 (en) * 2004-11-19 2006-05-25 Applied Cardiac Systems, Inc. System and method for ICG recording and analysis
US7570989B2 (en) * 2004-11-22 2009-08-04 Cardiodynamics International Corporation Method and apparatus for signal assessment including event rejection
CN101160091B (zh) 2005-02-15 2010-07-14 奇塔医疗有限公司 用于测量血流和血容量的系统、方法和设备
US7603170B2 (en) 2005-04-26 2009-10-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Calibration of impedance monitoring of respiratory volumes using thoracic D.C. impedance
US7907997B2 (en) 2005-05-11 2011-03-15 Cardiac Pacemakers, Inc. Enhancements to the detection of pulmonary edema when using transthoracic impedance
US9089275B2 (en) 2005-05-11 2015-07-28 Cardiac Pacemakers, Inc. Sensitivity and specificity of pulmonary edema detection when using transthoracic impedance
US7340296B2 (en) 2005-05-18 2008-03-04 Cardiac Pacemakers, Inc. Detection of pleural effusion using transthoracic impedance
GB0511289D0 (en) * 2005-06-03 2005-07-13 Sheffield Teaching Hospitals Method and probe for measuring the impedance of human or animal body tissue
EP2250963A3 (en) 2005-07-01 2012-02-29 Intersection Medical, Inc. Pulmonary monitoring system
CA2609111C (en) 2005-07-01 2016-10-18 Scott Chetham A method and apparatus for performing impedance measurements in accordance with determining an electrode arrangement using a displayed representation
EP2460468A1 (en) 2005-07-01 2012-06-06 Impedimed Limited Monitoring system
DE602005004282T2 (de) 2005-08-17 2008-11-27 Osypka Medical Gmbh Digitale Demodulationsvorrichtung und -verfahren zur Messung der elektrischen Bioimpedanz oder Bioadmittanz
JP4752673B2 (ja) * 2005-10-06 2011-08-17 コニカミノルタセンシング株式会社 脈波データ解析方法、システム、プログラム
US9724012B2 (en) 2005-10-11 2017-08-08 Impedimed Limited Hydration status monitoring
US20090132201A1 (en) * 2006-01-27 2009-05-21 Horst Erhard Kunig Method and apparatus for measuring performance of a periodically changing system accomplishing a task
US20070179387A1 (en) * 2006-01-27 2007-08-02 Kunig Horst E Method and apparatus for measuring reserves of a periodically changing system
US8968195B2 (en) 2006-05-12 2015-03-03 Bao Tran Health monitoring appliance
US9060683B2 (en) 2006-05-12 2015-06-23 Bao Tran Mobile wireless appliance
US8323189B2 (en) 2006-05-12 2012-12-04 Bao Tran Health monitoring appliance
US7539532B2 (en) * 2006-05-12 2009-05-26 Bao Tran Cuffless blood pressure monitoring appliance
US7558622B2 (en) * 2006-05-24 2009-07-07 Bao Tran Mesh network stroke monitoring appliance
US7539533B2 (en) 2006-05-16 2009-05-26 Bao Tran Mesh network monitoring appliance
US8761870B2 (en) 2006-05-30 2014-06-24 Impedimed Limited Impedance measurements
US7569019B2 (en) * 2006-06-16 2009-08-04 Frank Bour Analysis and use of cardiographic bioimpedance measurements
JP5372768B2 (ja) 2006-11-30 2013-12-18 インぺディメッド リミテッド 測定装置
DE102006057987A1 (de) * 2006-12-08 2008-06-19 Siemens Ag Vorrichtung und Verfahren zur Bildgebung
US7846104B2 (en) * 2007-02-08 2010-12-07 Heart Force Medical Inc. Monitoring physiological condition and detecting abnormalities
US9095271B2 (en) 2007-08-13 2015-08-04 Cheetah Medical, Inc. Dynamically variable filter
US8876725B2 (en) * 2007-02-23 2014-11-04 Cheetah Medical, Inc. Method and system for estimating exercise capacity
WO2008107899A1 (en) * 2007-03-07 2008-09-12 Cheetah Medical Ltd. Method and system for monitoring sleep
US8523777B2 (en) * 2007-04-19 2013-09-03 Cheetah Medical, Inc. Method, apparatus and system for predicting electromechanical dissociation
ES2473278T3 (es) 2007-04-20 2014-07-04 Impedimed Limited Sonda y sistema de monitorización
WO2008133552A1 (en) * 2007-04-27 2008-11-06 St. Jude Medical Ab Implantable medical device and method for monitoring valve movements of a heart
CN100571612C (zh) * 2007-07-13 2009-12-23 深圳迪美泰数字医学技术有限公司 用于临床或非临床生物信号记录的纯数字医用放大器
AU2008286194B2 (en) 2007-08-09 2014-05-15 Impedimed Limited Impedance measurement process
EP2620785B1 (en) * 2007-10-24 2017-12-06 Kirsen Technologies Corporation A system and method for space control and remote monitoring
ES2385602T3 (es) * 2008-02-07 2012-07-27 Pulsion Medical Systems Ag Aparato y procedimiento para determinar un parámetro fisiológico
CA2715573A1 (en) * 2008-02-14 2009-08-20 N.I. Medical Ltd. Method and system for use in monitoring left ventricular dysfunction
EP2280761B1 (en) * 2008-04-29 2017-06-07 St. Jude Medical AB Heart failure detecting medical device
US8660799B2 (en) 2008-06-30 2014-02-25 Nellcor Puritan Bennett Ireland Processing and detecting baseline changes in signals
US8398556B2 (en) 2008-06-30 2013-03-19 Covidien Lp Systems and methods for non-invasive continuous blood pressure determination
US8506498B2 (en) 2008-07-15 2013-08-13 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods using induced perturbation to determine physiological parameters
CZ306759B6 (cs) 2008-08-05 2017-06-21 Univerzita Karlova v Praze, Lékařská fakulta v Plzni Diagnostický systém pro zjištování a sledování bioimpedance hrudníku a stanovení emergentních stavů hrudníku
AU2009294179B2 (en) 2008-09-22 2015-01-22 Cheetah Medical Inc. System and method for determining blood flow
US8532751B2 (en) 2008-09-30 2013-09-10 Covidien Lp Laser self-mixing sensors for biological sensing
US9687161B2 (en) 2008-09-30 2017-06-27 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for maintaining blood pressure monitor calibration
US9301697B2 (en) 2008-09-30 2016-04-05 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for recalibrating a non-invasive blood pressure monitor
US9314168B2 (en) 2008-09-30 2016-04-19 Nellcor Puritan Bennett Ireland Detecting sleep events using localized blood pressure changes
WO2010060152A1 (en) 2008-11-28 2010-06-03 Impedimed Limited Impedance measurement process
CZ2008802A3 (cs) * 2008-12-15 2010-06-23 Ústav prístrojové techniky AV CR, v.v.i. Zarízení pro merení vlastností toku krve a zpusob jeho pripojení
US8216136B2 (en) 2009-03-05 2012-07-10 Nellcor Puritan Bennett Llc Systems and methods for monitoring heart rate and blood pressure correlation
US9314180B2 (en) * 2009-05-05 2016-04-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Heart electrophysiological signal analysis system
US20100292584A1 (en) * 2009-05-15 2010-11-18 Chih-Hsin Lee Spectrum analytical method for quantifying heat-lung interaction
US8290730B2 (en) 2009-06-30 2012-10-16 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for assessing measurements in physiological monitoring devices
US9198582B2 (en) 2009-06-30 2015-12-01 Nellcor Puritan Bennett Ireland Determining a characteristic physiological parameter
US8628477B2 (en) 2009-07-31 2014-01-14 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for non-invasive determination of blood pressure
AT508114B1 (de) 2009-09-03 2010-11-15 Heller Arnulf Dipl Ing Vorrichtung zur nicht-invasiven bestimmung des arteriellen blutdrucks
US9220440B2 (en) 2009-09-21 2015-12-29 Nellcor Puritan Bennett Ireland Determining a characteristic respiration rate
US9066660B2 (en) 2009-09-29 2015-06-30 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for high-pass filtering a photoplethysmograph signal
US8463347B2 (en) 2009-09-30 2013-06-11 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for normalizing a plethysmograph signal for improved feature analysis
WO2011050393A1 (en) 2009-10-26 2011-05-05 Impedimed Limited Fluid level indicator determination
JP5755234B2 (ja) 2009-11-18 2015-07-29 インぺディメッド リミテッドＩｍｐｅｄｉｍｅｄ Ｌｉｍｉｔｅｄ 患者−電極間測定のための装置およびシステム
US9451887B2 (en) 2010-03-31 2016-09-27 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for measuring electromechanical delay of the heart
US8898037B2 (en) 2010-04-28 2014-11-25 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for signal monitoring using Lissajous figures
RU2463952C2 (ru) * 2010-09-30 2012-10-20 Общество с ограниченной ответственностью "ТОЧНАЯ ЭЛЕКТРОНИКА" Устройство мобильной связи с возможностью кардиомониторинга
US8825428B2 (en) 2010-11-30 2014-09-02 Neilcor Puritan Bennett Ireland Methods and systems for recalibrating a blood pressure monitor with memory
US9357934B2 (en) 2010-12-01 2016-06-07 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for physiological event marking
US9259160B2 (en) 2010-12-01 2016-02-16 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining when to measure a physiological parameter
US9380947B2 (en) 2011-07-25 2016-07-05 Cheetah Medical, Inc. Method and system for monitoring hemodynamics
US9060695B2 (en) 2011-11-30 2015-06-23 Covidien Lp Systems and methods for determining differential pulse transit time from the phase difference of two analog plethysmographs
WO2013090798A1 (en) 2011-12-14 2013-06-20 Intersection Medical, Inc. Devices, systems and methods for determining the relative spatial change in subsurface resistivities across frequencies in tissue
EP4357794A2 (en) * 2012-04-23 2024-04-24 Precordior Oy Apparatus and computer program for producing a signal expressing atrial fibrillation
UA104073C2 (uk) 2012-07-13 2013-12-25 Илья Анатольевич Чайковский Спосіб оцінки ступеня ушкодження міокарда на основі аналізу змін у часі показників щільності струму
US9295393B2 (en) 2012-11-09 2016-03-29 Elwha Llc Embolism deflector
US9865176B2 (en) 2012-12-07 2018-01-09 Koninklijke Philips N.V. Health monitoring system
PL2931121T3 (pl) * 2012-12-14 2017-08-31 Koninklijke Philips N.V. Urządzenie do pomiaru parametru fizjologicznego użytkownika
CN103083011B (zh) * 2013-01-22 2014-11-05 西安交通大学 利用胸阻抗二阶差分图辅助实时定位心电r波峰的方法
WO2014140978A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Koninklijke Philips N.V. Device and method for obtaining vital sign information of a subject
ES2537351B1 (es) 2013-11-04 2015-12-03 Universidad De Sevilla Sensor inteligente de bioimpedancia para aplicaciones biomédicas
RU2702605C2 (ru) * 2014-04-01 2019-10-08 Конинклейке Филипс Н.В. Расчет перфузии центральной полости
CN104000578A (zh) * 2014-06-11 2014-08-27 复旦大学 用于心电信号qrs波实时检测的asic芯片
KR102299361B1 (ko) 2014-09-03 2021-09-07 삼성전자주식회사 혈압을 모니터링하는 장치 및 방법, 혈압 모니터링 기능을 갖는 웨어러블 디바이스
KR20160047838A (ko) * 2014-10-23 2016-05-03 삼성전자주식회사 생체 신호 처리 방법 및 그 장치
DE102014226674A1 (de) * 2014-12-19 2016-06-23 Technische Universität München Verfahren, Datenverarbeitungsvorrichtung, Computerprogrammprodukt und Datenträger zum Indizieren mindestens eines hämodynamischen und/oder biochemischen Parameters eines Lebewesens
KR102411658B1 (ko) 2015-01-15 2022-06-21 삼성전자주식회사 생체 정보 검출 장치
KR102384225B1 (ko) 2015-03-06 2022-04-07 삼성전자주식회사 혈압 측정 장치 및 방법
US9737223B2 (en) 2015-05-13 2017-08-22 Medtronic, Inc. Determining onset of cardiac depolarization and repolarization waves for signal processing
EP3307155B1 (en) * 2015-06-12 2023-03-15 Koninklijke Philips N.V. Surface electromyography system, recorder and method
US9782094B2 (en) 2015-07-31 2017-10-10 Medtronic, Inc. Identifying ambiguous cardiac signals for electrophysiologic mapping
KR102434701B1 (ko) 2015-09-01 2022-08-22 삼성전자주식회사 생체 정보 획득 장치 및 생체 정보 획득 방법과 생체 정보 검사 장치
CN106236091A (zh) * 2016-08-30 2016-12-21 苏州品诺维新医疗科技有限公司 一种检测血液状态的装置及判断电极对异常的方法
CN106377259B (zh) * 2016-08-30 2019-05-31 苏州涵轩信息科技有限公司 一种血液状态检测装置及获取阻抗变化值的方法
KR102655671B1 (ko) 2016-10-12 2024-04-05 삼성전자주식회사 생체정보 추정 장치 및 방법
US11419539B2 (en) 2017-12-22 2022-08-23 Regents Of The University Of Minnesota QRS onset and offset times and cycle selection using anterior and posterior electrode signals
US11298547B2 (en) * 2018-07-27 2022-04-12 Medtronic, Inc. Fluid status detection from a cardiac electrical signal and impedance signal
RU2718296C1 (ru) * 2019-04-15 2020-04-01 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России) Способ исследования биологических объектов на основе анализа нелинейных искажений проходящего электрического сигнала
CN112244853B (zh) * 2020-10-26 2022-05-13 生物岛实验室 边缘计算节点的制造方法和边缘计算节点
KR102407355B1 (ko) * 2021-02-04 2022-06-10 주식회사 바이랩 비침습적으로 기류성분과 혈류성분을 분리하여 측정하는 장치 및 그 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5178154A (en) 1990-09-18 1993-01-12 Sorba Medical Systems, Inc. Impedance cardiograph and method of operation utilizing peak aligned ensemble averaging

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3340867A (en) * 1964-08-19 1967-09-12 Univ Minnesota Impedance plethysmograph
US4016868A (en) * 1975-11-25 1977-04-12 Allison Robert D Garment for impedance plethysmograph use
US4458694A (en) * 1977-11-02 1984-07-10 Yeda Research & Development Co., Ltd. Apparatus and method for detection of tumors in tissue
US4450527A (en) * 1982-06-29 1984-05-22 Bomed Medical Mfg. Ltd. Noninvasive continuous cardiac output monitor
GB8431500D0 (en) * 1984-12-13 1985-01-23 Antec Systems Measurement of thoracic impedances
US4781201A (en) * 1984-12-27 1988-11-01 American Home Products Corporation (Del.) Cardiovascular artifact filter
US4836214A (en) * 1986-12-01 1989-06-06 Bomed Medical Manufacturing, Ltd. Esophageal electrode array for electrical bioimpedance measurement
US4870578A (en) * 1987-08-19 1989-09-26 Bomed Medical Manufacturing, Ltd. Diastolic clamp for bioimpedance measuring device
US4807638A (en) * 1987-10-21 1989-02-28 Bomed Medical Manufacturing, Ltd. Noninvasive continuous mean arterial blood prssure monitor
US4854327A (en) * 1988-03-07 1989-08-08 Kunig Horst E Non-invasive and continuous cardiac performance monitoring device
US4979110A (en) * 1988-09-22 1990-12-18 Massachusetts Institute Of Technology Characterizing the statistical properties of a biological signal
US5046502A (en) * 1990-01-22 1991-09-10 Kunig Horst E Method and apparatus for measuring cardiac efficiency
US5423326A (en) * 1991-09-12 1995-06-13 Drexel University Apparatus and method for measuring cardiac output
US5309917A (en) * 1991-09-12 1994-05-10 Drexel University System and method of impedance cardiography and heartbeat determination
US5261411A (en) * 1991-12-27 1993-11-16 Abbott Laboratories Thermal drift correction while continuously monitoring cardiac output
IL102300A (en) * 1992-06-24 1996-07-23 N I Medical Ltd Non-invasive system for determining of the main cardiorespiratory parameters of the human body
US5297557A (en) * 1992-10-14 1994-03-29 Del Mar Avionics Stress test system with bidirectional filter
US5265615A (en) * 1992-12-18 1993-11-30 Eyal Frank Method and apparatus for continuous measurement of cardiac output and SVR
US5406955A (en) * 1993-03-12 1995-04-18 Hewlett-Packard Corporation ECG recorder and playback unit
US5505209A (en) * 1994-07-07 1996-04-09 Reining International, Ltd. Impedance cardiograph apparatus and method
US5503157A (en) * 1995-03-17 1996-04-02 Sramek; Bohumir System for detection of electrical bioimpedance signals

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5178154A (en) 1990-09-18 1993-01-12 Sorba Medical Systems, Inc. Impedance cardiograph and method of operation utilizing peak aligned ensemble averaging

Also Published As

Publication number Publication date
US5685316A (en) 1997-11-11
JP2000508194A (ja) 2000-07-04
AU748652B2 (en) 2002-06-06
US6161038A (en) 2000-12-12
WO1997037591A1 (en) 1997-10-16
CA2251250A1 (en) 1997-10-16
CN1221325A (zh) 1999-06-30
EP1078597A2 (en) 2001-02-28
AU2420097A (en) 1997-10-29
EP0901342A1 (en) 1999-03-17
EP1078597A3 (en) 2001-11-21
CA2251250C (en) 2004-06-29
RU2195168C2 (ru) 2002-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3486419B2 (ja) インピーダンス心拍動記録法を利用した血行力学パラメータの非侵襲性モニタリング
US7771364B2 (en) Method and system for cardiovascular system diagnosis
Bailón et al. A robust method for ECG-based estimation of the respiratory frequency during stress testing
US5469859A (en) Non-invasive method and device for collecting measurements representing body activity and determining cardiorespiratory parameters of the human body based upon the measurements collected
US6363270B1 (en) Monitoring the occurrence of apneic and hypopneic arousals
EP1304074B1 (en) Apparatus for determining the left-ventricular ejection time of a heart of a subject
US5178154A (en) Impedance cardiograph and method of operation utilizing peak aligned ensemble averaging
JP5829123B2 (ja) 血流量を決定するためのシステムおよび方法
US20120071767A1 (en) Pulmonary artery pressure estimator
JP2010512868A (ja) 呼吸数を決定する方法および装置
US10357164B2 (en) Method and device for non-invasive blood pressure measurement
WO2004112606A1 (en) Methods and apparatus for detecting sleep apnea using bioimpedance measurements
Lee et al. A novel R peak detection method for mobile environments
Zhang et al. Sound based heart rate monitoring for wearable systems
Solem et al. Prediction of intradialytic hypotension using photoplethysmography
EP3888548A1 (en) Bed-based ballistocardiogram apparatus
Pandey et al. Adaptive filtering for suppression of respiratory artifact in impedance cardiography
Jung et al. Impedance pneumography: Assessment of dual-frequency calibration approaches
RU2718544C1 (ru) Способ комплексной оценки и визуализации состояния пациента во время седации и общей анестезии
Haryadi et al. Evaluation of a new advanced thoracic bioimpedance device for estimation of cardiac output
Naidu et al. Detection of characteristic points of impedance cardiogram and validation using Doppler echocardiography
Naidu et al. Monitoring of stroke volume through impedance cardiography using an artificial neural network
Sadr et al. Sleep apnoea diagnosis using respiratory effort-based signals-a comparative study
Solà-Soler et al. Comparison of ECG-derived respiration estimation methods on healthy subjects in function of recording site and subject position and gender
Liu et al. A modified approach of peak extraction from BCG for heart rate estimation

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees