JP4323277B2 - 睡眠時無呼吸型判別方法 - Google Patents
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θ=tan−1(A2/A1) ・・・・・・・(式1)
X=(A12+A22)1/2 ・・・・・・・(式2)
このとき、2誘導が非直交軸上にある場合には、2誘導を直交軸上に投影することで電気軸を算出することが可能である。
1)使用者から測定された心電図信号および心電図信号から検出されたQRS波の位置情報と、及び気流信号から検出された無呼吸区間情報とを用い、心電図信号およびQRS波の位置情報からEDR法を利用して呼吸運動波形を推定し、該無呼吸区間情報および該呼吸運動波形の推定結果から無呼吸の型判別をすることを特徴とする無呼吸型判別方法。
2)該無呼吸型判別方法が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき(SD)と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別することを特徴とする、上記1記載の無呼吸型判別方法。
3)該無呼吸型判別方法が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、それぞれの小区間で得られたSDのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するSDとすることを特徴とする上記2記載の無呼吸型判別方法。
4)該無呼吸型判別方法が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、SD比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定することを特徴とする、上記1〜3記載の無呼吸型判別方法。
5)該無呼吸型判別方法が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定することを特徴とする、上記1〜4記載の無呼吸型判別方法。
6)該無呼吸型判別方法が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、それぞれの小区間で得られたSDのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するSDとすることを特徴とする上記5記載の無呼吸型判別方法。
7)該呼吸運動波形を、得られたEDR波形に対しフィルタ処理およびスプライン補間を行うことにより推定することを特徴とする、上記1〜6記載の無呼吸型判別方法。
8)使用者の心電図信号を測定する手段、測定された心電図信号および心電図信号から検出されたQRS波の位置情報の検出手段、使用者の呼吸に伴う気流信号から呼吸区間及び無呼吸区間の情報を検出する無呼吸区間情報検出手段を備え、心電図信号およびQRS波の位置情報からEDR法を利用して呼吸運動を推定する呼吸運動推定手段、該無呼吸区間情報および該呼吸運動推定手段による推定結果から無呼吸型を判別する無呼吸型判別手段を備えたことを特徴とする無呼吸型判別装置。
9)該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき(SD)と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別する手段であることを特徴とする請求項8記載の無呼吸型判別装置。
10)該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、それぞれの小区間で得られたSDのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するSDとすることを特徴とする上記9記載の無呼吸型判別装置。
11)該無呼吸型判別手段が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、SD比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする上記8〜10記載の無呼吸型判別装置。
12)該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする上記8〜10記載の無呼吸型判別装置。
13)該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、それぞれの小区間で得られたSDのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するSDとする手段であることを特徴とする上記12記載の無呼吸型判別装置。
まず、無呼吸区間内および呼吸区間からそれぞれ小区間を切り出す。このとき、一般的に気流信号から無呼吸と判断される呼吸停止期間が10秒程度であることから、小区間の長さは10秒程度とすることが好ましい。
2.気流信号
3.呼吸運動推定手段
4.無呼吸型判別手段
Claims (6)
- 使用者の心電図信号を測定する手段、測定された心電図信号および心電図信号から検出されたQRS波の位置情報の検出手段、使用者の呼吸に伴う気流信号から呼吸区間及び無呼吸区間の情報を検出する無呼吸区間情報検出手段を備え、心電図信号およびQRS波の位置情報からEDR法を利用して呼吸運動波形を推定する呼吸運動波形推定手段、該無呼吸区間情報および該呼吸運動波形推定手段による推定結果から無呼吸型を判別する無呼吸型判別手段を備えたことを特徴とする無呼吸型判別装置であって、
該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき(SD)と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別する手段であることを特徴とする無呼吸型判別装置。 - 該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形推定手段による推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、それぞれの小区間で得られたSDのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するSDとする手段であることを特徴とする請求項1に記載の無呼吸型判別装置。
- 該無呼吸型判別手段が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、SD比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする請求項1または2に記載の無呼吸型判別装置。
- 該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形推定手段による推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする請求項1または2に記載の無呼吸型判別装置。
- 該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形推定手段による推定結果の最小自乗直線に対する各点のSDを求め、それぞれの小区間で得られたSDのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するSDとする手段であることを特徴とする請求項4に記載の無呼吸型判別装置。
- 該呼吸運動波形推定手段が、得られたEDR波形に対しフィルタ処理およびスプライン補間を行うことにより推定する手段であることを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載の無呼吸型判別装置。
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