JP4695646B2 - 非侵襲的心臓モニタ装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、非侵襲的心臓モニタ装置および方法に関する。

被験者の心臓血管のダイナミックな変化は、被験者に負荷を与えることなく、高精度でモニタすることが重要である。特に心臓血管の疾患を有する被験者は頻繁にモニタする必要がある。従来の心臓血管モニタ装置は、構造が複雑で、コストが高いために、モニタの使用は、一般に医療施設、例えば病院での使用に限られていた。

多くのケースでは、患者を効率的に家庭でモニタすることにより、病院での入院回数を減らすことができる。特に深刻な、鬱血性心不全（ＣＨＦ）患者は、集中的かつ長期の病院滞在を伴う頻繁な入院を必要とする。従って、ＣＨＦは、主要な健康管理の問題となっており、ＣＨＦに関係する健康管理のコストは劇的に増加しつつある。頻繁に入院する理由は、このような心臓血管の疾患の性質に起因し、更に、病気が潜行的に悪化することが多く、病院外で治療を行うには遅すぎたり、患者または医師にしか認識できないことが多いからである。

家庭でのモニタは、患者の検査を改善でき、不要な入院を回避するために早目に患者の状態の大きな変化を識別することに役立つと信じられる。患者の状態の個々の傾向を認識するには、モニタ装置によって重要な生理学的パラメータを測定し、良好に定められたモニタ方法を実施し、測定されたパラメータを評価すると共に、安全で、かつ正確な医療上の結論を引き出すことが不可欠である。

モニタすべきパラメータを収集することにより、患者に大きな負荷を与えてはならない。その理由は、このような負荷によって患者が拒否したり、測定エラーが生じる可能性があるからである。従って、装置を簡単に取り扱いできることは、家庭でのモニタシステムを確立するために決定的に重要なことである。診療している医者および看護スタッフは、自分たちのＣＨＦ患者の生理学的パラメータの変動に従い、必要なときに介入する。かかる家庭用モニタシステムは、深刻なＣＨＦの患者の生活の質および健康管理コストに大きな影響を与える。

本発明の目的は、心臓血管の変化を非侵襲的にモニタするための改良された装置および方法を提供することにある。この目的は特許請求項１に記載された装置および請求項６に記載された方法によって達成される。

上記問題を解決するために、本方法は、所定のインターバルでパルス波遷移時間（ＰＷＴＴ）を決定するためのＰＷＴＴ決定デバイスと、この結果得られたＰＷＴＴの値を記憶するための第１記憶手段と、前記決定と近い時間で血圧を測定するための血圧測定デバイスと、上記測定の結果得られた血圧の値を記憶するための第２記憶手段とを備えた、非侵襲的な心臓モニタ装置を提案するものである。

本発明の重要な特徴は、前記装置が、時間の関数としての前記血圧の値および前記ＰＷＴＴの値の相対的変化を計算するための心臓の血管のダイナミックな変化を計算するデバイスを更に備えていることである。本発明によると前記装置が前記血圧の値が時間の関数として実質的に一定であり、前記ＰＷＴＴの値が時間の関数として減少する場合にアラームを発生するためのアラーム発生デバイスを更に備えることである。

ＰＷＴＴは、パルスを検出できる血管の、あるポイントから別のポイントにパルス波が移動するのにかかる時間として定義される。かかるパルス波の血管のポイントの通過は、パルス波測定デバイスによって測定できることが理解できよう。

心臓リズム測定システムによりパルス波のスタート時間を測定できるようにこれら血管のポイントのうちの１つとして、心臓を選択することが好ましい。かかる心臓リズム測定システムは、心電波形測定デバイスと、心電波形上のＱＲＳ波を検出するためのＱＲＳ波検出デバイスとを含むことが好ましい。更に、心臓リズム測定システムは、インピーダンスプレチスモグラフまたは心音計としても実現できることが理解できよう。

本装置は、ホストシステムに接続できることが好ましい。従って、処理されたデータ、すなわち時間の関数としてのＰＷＴＴの値および血圧の値の相対的変化は、ホストシステムへ送られる。

別の実施例では、未処理のデータ、すなわちＰＷＴＴの決定のために使用すべき入力データ、および血圧測定デバイスからの測定された出力はホストシステムへ送られる。次に、ホストシステム内にＰＷＴＴ決定デバイスを組み込むことができ、ホストシステム自体の内部でＰＷＴＴの決定を行うことができる。このようにして、単一の家庭モニタ装置のコストを低減できる。ＰＷＴＴの決定に使用すべき入力データは、例えば心臓リズム測定システムおよびパルス波測定デバイスからの測定された出力である。

最後に、ホストシステム内には心臓血管ダイナミック変化計算デバイスおよびアラーム発生デバイスも組み込むことができる。ＰＷＴＴ決定デバイス、心臓血管ダイナミック変化計算デバイスおよびアラーム発生デバイスは、ホストシステムを中心とするので、患者を遠隔的にモニタするコストが低減される。

観測すべき生理学的パラメータのリストを拡張することが好ましい。例えば鬱血性心不全患者に対しては体重もモニタすることが望ましい。他の興味あるパラメータは、例えば心拍数の可変性、呼吸数、血液の血糖レベル、血液の酸素飽和度および患者の肺機能である。次に、これらパラメータを測定するためのデバイスは装置に追加される。

パルス波測定デバイスがＳｐＯ２測定デバイスに基づくフォトプレチスモグラフであることが好ましいことに留意すべきである。このＳｐＯ２測定デバイスは、所定の体の部分（例えば指の先端）におけるオキシヘモグロビンのパーセントを測定することにより、血液の酸素飽和度を測定するのにも使用できる。

本発明は、所定インターバルで、パルス波遷移時間（ＰＷＴＴ）を決定するステップと、
前記決定の結果得られるＰＷＴＴの値を記憶するステップと、
前記ＰＷＴＴの決定と近い時間で血圧を測定するステップと、
前記測定の結果得られた血圧の値を記憶するステップとを備えた、非侵襲的な心臓モニタ方法も開示する。

本発明によれば、この方法は、時間の関数としての前記ＰＷＴＴの値および前記血圧の値の相対的変化を計算するステップと、
前記血圧の値が時間の関数として実質的に一定であり、前記ＰＷＴＴの値が時間の関数として減少する場合にアラームを発生するステップを更に備える。

開示した方法は、鬱血性心不全患者に対して適用できるだけでなく、一般的な心臓の血管にリスクのあるグループにも適用できることが更に理解できよう。また、本方法は、心臓の血管の変化を検出するために、競技者、宇宙飛行士などにも適用できる。
添付図面を参照し、発明を限定しない実施例の次の説明から、本発明はより明らかとなろう。

図１は、非侵襲的な心臓モニタを行うための略図である。この装置は、鬱血性心不全患者の心臓のダイナミックな変化をモニタするために使用される。この装置１０は、一般にパルス波を測定するためのパルス波測定デバイス３０と、血圧を非侵襲的に測定するための非侵襲的血圧測定デバイス４０と、処理ユニット５０とを備える。この装置は更に、心臓リズム測定システムを備え、この測定システムは、心電波形を測定するための心電波形測定デバイス６０と、この心電波形測定デバイス６０によって測定された心電波形上のＱＲＳ波を検出するためのＱＲＳ波検出デバイス（図示せず）とを備える。

測定デバイス３０、４０および６０は、処理ユニット５０に接続されており、この処理ユニットは心電波形測定デバイス６０からの測定出力、パルス波測定デバイス３０からの測定された出力および非侵襲的血圧測定デバイス４０からの測定された出力を処理し、処理された出力をホストシステム（図示せず）に送信する。

この実施例では、ホストシステムはＱＲＳ波検出デバイスを備え、一方、処理ユニット５０は心電波形測定デバイス６０を含む。検出されたＱＲＳ波により、後により詳細に示すように、心臓のリズムを誘導することが可能となる。更にこのホストシステムは、ＱＲＳ波検出デバイスから検出された出力およびパルス波測定デバイス３０からの測定された出力に基づき、パルス波遷移時間（ＰＷＴＴ）を決定するためのパルス波遷移時間決定デバイス（図示せず）を含む。ホストシステムはパルス波遷移時間決定の結果生じたＰＷＴＴ値を記憶するための第１記憶手段（図示せず）と、血圧測定の結果生じた血圧値を記憶するための第２記憶手段（図示せず）と、時間の関数として血圧測定デバイス４０によって測定された血圧の値およびＰＷＴＴ決定デバイスによって決定されたＰＷＴＴ値の相対的変化を計算するための心臓血管ダイナミック変化計算デバイス（図示せず）とを更に含む。心臓血管ダイナミック変化計算デバイスは、アラーム発生デバイス（図示せず）に接続されており、このデバイスは血圧の値が時間の関数として実質的に一定であり、ＰＷＴＴ値が時間の関数として低下する場合にアラームを発生する。時間の関数としてのＰＷＴＴ値および血圧の値の相対的変化を使用する際には、絶対的なＰＷＴＴ値および血圧の値にする必要はない。

図２は、従来の電極の代わりに心電波形測定を可能にするために、２つの導電性グリップ７５、７５’を使用する、かかる心電波形測定デバイス６０を示す。患者は自分の手で２つの金属製グリップ７５、７５’に触れるだけでよいので、心電波形測定デバイス６０を容易に取り扱うことが可能になる。；

図３は、心電波形測定デバイス６０の接続方法を示す。これら２つの金属製グリップ７５、７５’は、心電波形測定デバイス６０の２つの入力８０およ８０’に接続されており、分圧器１００を使用して第３の入力９０が接続されている。

この特殊なケースでは、パルス波測定デバイス３０はＳｐＯ２測定デバイスに基づくフォトプレチスモグラフである。このＳｐＯ２測定デバイスは所定の体の部分（例えば指の先端）におけるオキシヘモグロビンのパーセントを測定することにより、血中酸素飽和度を測定するためにも使用できる。このＳｐＯ２測定デバイスは測定ポイントにおける血液の充満度の変化を識別するために、ヘモグロビンの赤色光の吸収度を使用しており、これによって、例えば最も高い血液充満度の瞬間を検出できる。パルス波測定デバイス３０はパルス波の到達を検出するために患者の指の先端に載せるべき光電気パルス波センサ１０５に接続できる。

非侵襲的血圧測定デバイス４０は、血圧を測定するためにオシロメータ方法を使用する。従って、患者の上腕部１２０のまわりにカフ１１０を巻き、この非侵襲的血圧測定デバイス４０は動脈の収縮時血圧、拡張時血圧および平均血圧を測定できる。

図４は処理ユニット５０の部品をより詳細に示す。血圧測定デバイス４０は、カフコネクタ１２５を介し、カフ１１０に接続でき、カフ１１０は更にパイプ（図示せず）により、ポンプ（図示せず）、排出バルブ（図示せず）および圧力センサ（図示せず）に結合されている。圧力センサ（図示せず）によって検出された圧力を表示する信号が、カフ圧力検出および増幅ユニット（図示せず）に印加される。この圧力信号はカフ圧力検出および増幅ユニットにより検出され、増幅され、Ａ／Ｄコンバータ（図示せず）により対応するデジタル信号に変換される。

ＳｐＯ２測定デバイスの形態に実現された、心電波形測定デバイス６０およびパルス波測定デバイス３０は、所定の時間同期用のインターフェースを有しないので、共通時間ベースを作成することが望ましい。心電波形測定デバイス６０およびパルス波測定デバイス３０からの測定された出力をデジタル化した後に、これら出力信号は同期ユニット１２７へ送信される。この同期ユニット１２７は、図５に入力−出力データ接続が示されているプログラマブルマイクロプロセッサ１２７として実現されている。

マイクロコントローラ１２７は、心電波形測定デバイス６０およびパルス波測定デバイス３０の双方からの測定された出力に対して連続的に時間スタンプを押すリアルタイムの能力を有する。心電波形測定デバイス６０およびパルス波測定デバイス３０のプログラマブルマイクロコントローラ１２７に対するデータ転送は、ＲＳ２３２プロトコルにより実現される。マイクロコントローラ１２７は、時間スタンプを有する着信データに影響し、データをホストシステムへ送信する。この実施例では、ホストシステムは１つのシリアルポートしか有しないので、シリアルポート１２９を介してホストシステムにデータを送信する前にデータを多重化する。処理ユニット５０は更にパルス波測定デバイス３０の光電パルス波センサ１０５のためのコネクタを含む。

別の実施例では、ホストシステムを省略することができ、処理ユニット５０内にＱＲＳ波検出デバイスと、パルス波遷移時間決定デバイスと、心臓血管ダイナミック変化計算デバイスと、アラーム発生デバイスを組み込むことができる。このように、患者は医師による連続的な検査のもとにおかれることなく、自らモニタすることができる。アラーム発生デバイスによってアラームが発生されると、患者は自ら医療支援を求めることができる。当然ながら、通信手段を介し、遠隔地の人、例えば医師にアラームを送り、直接医療援助を求めることも可能である。

本発明は更に、鬱血性心不全患者の非侵襲的な心臓のモニタをするための方法も提供するものである。本発明の好ましい実施例では、この方法は次に記載するステップを含む。

まず時間ｔ１にて行われるステップＳ１にて、心電波形測定デバイス６０により心電波形ｅ１を測定し、パルス波測定デバイス３０によりパルス波ｐｗ１を測定し、これを同期ユニット１２７へ転送し、ｅ１の測定値とｐｗ１の測定値とを同期化する。実質的に同じ時間ｔ１にて、すなわち２〜１０分以内に血圧測定デバイス４０により血圧ｂ１を測定し、ステップＳ２を定める。

ステップＳ３にて、血圧の値ｂ１と共に同期化されたデータｅ１とｐｗ１とをホストシステムに送信する。ホストシステムは測定された値を受信し、これらの完全性をチェックし、これら値を記憶する。

ステップＳ４にて、ＱＲＳ波検出デバイスは心電波形ｅ１上のＱＲＳ波ｑｒｓ１を検出する。ホストシステムはＱＲＳ波検出デバイスからの検出されたＱＲＳ波ｑｒｓ１およびパルス波測定デバイス３０によって測定されたパルス波ｐｗ１に基づき、ＰＷＴＴ
Ｐ１を評価する。

従って、二次元ベクトル（Ｐ１、ｂ１）により次のように表示される一対の測定値を得る。

時間シリーズの測定値（Ｐ１、ｂ１）、．．．、（Ｐｎ、ｂｎ）が結果として得られるように、ステップＳ１とＳ４をｎ回繰り返す。必要に応じて測定頻度を変えることができる。ＣＨＦの患者に対しては１日に１回、重篤なケースでは１日に３〜５回、測定値を記録し、更に定期的に１日ごとに測定を繰り返さなければならない。換言すれば、所定のインターバルで測定を繰り返すことになる。

図６に示されるように、横軸は、時間経過を示し、２つの異なる縦軸、すなわち一方の縦軸は、ＰＷＴＴの値Ｐｉを示し、他方の縦軸は、血圧の値ｂｉを示す、一次元のヒストグラムの形態に、時間シリーズの測定値を可視化できる。換言すれば、共通する時間軸線を有する一次元のヒストグラムを使って、ＰＷＴＴ値Ｐｉと、血圧の値ｂｉとを時間に依存する関係にする。

ステップＳ５において、更にホストシステムが時間の関数としてＰＷＴＴの値と血圧の値の相対的変化を計算するように、測定値を更に分析する。これらＰＷＴＴ値は血圧の値によって影響される。血圧が高くなればなるほどＰＷＴＴは低くなる。すなわち血圧が低くなればなるほどＰＷＴＴは高くなる。しかしながら、血圧が時間の関数として実質的に一定のままであり、ＰＷＴＴが時間の関数として減少するとき、このことはＣＨＦ患者の状態が悪化したことの表示である。かかるケースでは、患者はその医者に診てもらうか、病院で治療を受けることが推奨される。

従って、好ましい実施例では、ホストシステムは時間ｔｎおよびｔｉでそれぞれ測定された血圧の値ｂｎおよびｂｉの変化量Δｂ＝ｂｎ−ｂｉおよび時間ｔｎおよびｔｉで測定されたＰＷＴＴの値ＰｎおよびＰｉの変化量ΔＰ＝Ｐｎ−Ｐｉの変化量を決定する。この結果得られた時間インターバルΔｔ＝ｔｎ−ｔｉにおける傾きΔＰ／Δｔを使って、患者が心臓のダイナミック変化を受けているかどうかを判断する。血圧が実質的に一定に留まっている間、すなわちｂｎがｂｉよりも１５％大きい値にはなっていない間、傾きΔＰ／Δｔが負であれば、アラーム信号を発する（ステップＳ６）。

従って、本方法により、ＣＨＦ患者を連続的な監視下に維持できる。更にこの方法は、一般的な心臓血管の変化をモニタするのに使用できることに留意すべきである。この方法は、例えば心不全患者の治療管理、心臓血管の疾患の改善されたリハビリテーションおよびスポーツ時の個々のトレーニング条件の最適化を行うのに使用できる。

これまで患者が心臓のダイナミック変化を受けているかどうかを判断するために、ＰＷＴＴの値および血圧の値だけを使用した。モニタ方法では、別の生理学的パラメータを含むことは簡単である。かかる生理学的パラメータは、例えば患者の体重、血糖レベル、心拍数の可変性、呼吸数、患者の血液の酸素飽和度および／または肺機能とすることができる。

次の説明では、ＰＷＴＴ測定の詳細について説明する。パルス波が心臓の左心室をはなれた瞬間から、指の先端に到達するまでの時間などの時間インターバルを測定することによってＰＷＴＴを得る。ＱＲＳ波の上のＲピークは、心臓の最大興奮の瞬間を示しており、これは左心室の最大圧力の瞬間、従って心臓のリズムを示す。この心臓のリズムでは、パルス波は左心室を離れ、血管を通って進む。

心電波形信号は心臓の鼓動ごとに繰り返される重要な曲線の進行変化に基づく。ＰＷＴＴ計算をするために、ユニークな基準ポイントを定めるように心電波形曲線１３１上の１つの特徴的なポイントを探す（図７）。この目的のために、心電波形曲線１３１のＲピーク１３２を選択する。Ｒピーク１３２は、心室のイジェクションのスターとポイントを示す。信号は相対的に高い振幅であり、ＱＲＳコンプレックス１３５の一部である急峻な傾き１３４が先行する。

数学的なＲピーク検出を異なる部分に分割できる。まず第１の部分は、信号をフィルタリングすることであり、この後に信号の微分が続く。この微分された信号は、ヒストグラムによって統計学的に分析され、最後にポスト処理アルゴリズムがＲピーク１３２を定める。

干渉信号の効果を減少するのに信号のフィルタリングを使用する。例えば筋肉アーティファクトおよび信号ノイズがこのような干渉信号を発生する。特徴的な心電波形曲線１３１の興味ある部分の周波数は０.５Ｈｚ〜５０Ｈｚの範囲である。従って、最初に５０Ｈｚのカットオフ周波数を有するローパスフィルタを使用する。この後で０.５Ｈｚのカットオフ周波数を有するハイパスフィルタを使用する。

前に述べたのと同じように、Ｒピークに対して大きな正の傾きが先行する。重要なことは、特徴的な心電波形曲線の期間中の正の最大の傾きである。この傾きはフィルタリングされた信号を微分することによって計算できる。心電波形信号の最大の傾きを増幅するために、微分された信号を次の関数ｆ（ｘ）によって正規化し、処理し、低い方の傾きの値を減衰する。

次のステップでは傾きの分布を分析する。ヒストグラム分析を使って可能性のある最大値のレベルを定める。次にこの最大値のレベルを使って、正の傾きを有する曲線が通過するポイントを探し、タイムスタンプマーカーを定める。見付かる傾きの最大値はＲピークの左側に位置する。ピークを探す好ましい方法は、ブール代数演算「ｇｒｅａｔｅｒ ａｓ」により定めた心電波形信号の正の傾きに従うことである。これらスタートポイントは、傾きの最大値のタイムスタンプによって定められる。

代表的なＰＷＴＴ値を計算するためには、上記の心電波形曲線と同じように、パルス波測定デバイス３０からの測定された出力を評価しなければならない。これら測定された出力は、例えばＳｐＯ２測定デバイスによって測定されたＳｐＯ２曲線の形態で利用できる。

ＳｐＯ２曲線の性質および測定方法に起因し、信号は波の反射によって影響される。ＳｐＯ２曲線の重要なポイントは、収縮期パルス波の前方の傾きで測定することが好ましい。この波の部分は、波の反射による影響が最も少ない。更により緻密で正確な計算方法を得るには、ＳｐＯ２信号の２つの重要な曲線のポイントの情報により、仮想的な特徴的ポイントをセットアップすることが望ましい（ピーター・エルター著：非侵襲的な連続的かつ無負荷の血圧測定装置および方法：技術および情報処理技術研究所：カールスルーエ大学）。これら２つのポイントは前方の収縮期のパルス波の下方の安定ポイント（ｔ_ｓ）および最大の傾き（ｔ_ｍ）によって定められる。これら２つのポイントは、ＳｐＯ２曲線の特性ポイントとして使用される仮想ポイントｔ_ｖを定める。図８には、この仮想ポイントの幾何学的計算が示されている。当然ながら、この特性ポイントｔ_ｖは、ＳｐＯ２曲線上の他の任意の正確な決定可能なポイントと置換することが可能である。

本発明に係わる非侵襲的心臓モニタのための装置の略図である。 図１の装置の心電波形測定デバイスの略図である。 図２に示された心電波形測定デバイスのための接続略図である。 図１の装置の処理ユニットの詳細図である。 入力−出力データ接続を有するマイクロコントローラを示す。 横軸が時間経過を示し、２つの異なる縦軸のうちの一方がＰＷＴＴ値Ｐｉを示し、他方が血圧の値ｂｉを示す一次元ヒストグラムを示すグラフである。 心電波形曲線を示す。 ＳｐＯ２曲線の特性ポイントとして使用される仮想ポイントｔ_ｖの幾何学的計算を示すグラフである。

符号の説明

１０ 装置
３０ パルス波測定デバイス
４０ 血圧測定デバイス
５０ 処理ユニット
６０ 心電波形測定デバイス
７５、７５’ 金属グリップ
８０、８０’ ２つの入力
９０ 第３入力
１００ 分圧器
１０５ パルス波センサ
１１０ カフ
１２０ 上腕部
１２５ カフコネクタ
１２７ 同期ユニット
１２９ シリアルポイント
１３１ 心電波形曲線
１３２ Ｒピーク
１３４ 急峻な傾き
１３５ ＱＲＳ複合波形

Claims (16)

1. 所定のインターバルでパルス波遷移時間（ＰＷＴＴ）を決定するためのＰＷＴＴ決定デバイスと、
   この結果得られたＰＷＴＴの値を記憶するための第１記憶手段と、
   前記決定と近い時間で血圧を測定するための血圧測定デバイスと、
   上記測定の結果得られた血圧の値を記憶するための第２記憶手段とを備えた、非侵襲的な心臓モニタ装置において、
   時間の関数としての前記血圧の値および前記ＰＷＴＴの値の相対的変化を計算するための心臓の血管のダイナミックな変化を計算するデバイスと、
   前記血圧の値が時間の関数として実質的に一定であり、前記ＰＷＴＴの値が時間の関数として減少する場合にアラームを発生するためのアラーム発生デバイスとを更に備えた、非侵襲的に心臓をモニタするための装置。
2. 前記相対的な変化を遠隔的にモニタするためのホストシステムに接続された、請求項１記載の装置。
3. 人の体重を測定するための人の体重測定デバイス、呼吸数を測定するための呼吸数測定デバイス、心拍数の可変性を測定するための心拍数可変性測定デバイス、血糖レベルを測定するための血糖レベル測定デバイス、血液酸素飽和度を測定するための血液酸素飽和度測定デバイス、および／または肺機能を測定するための肺機能測定デバイスとを備えた、前の請求項のいずれかに記載の装置。
4. 前記心拍リズム測定システムは、心電波形測定デバイス、ＱＲＳ波検出デバイス、インピーダンスプレチスモグラフまたは心音計を含む、前の請求項のいずれかに記載の装置。
5. 前記パルス波測定デバイスは、ＳｐＯ２測定デバイスに基づくフォトプレチスモグラフである、請求項１〜４に記載の装置。
6. 所定インターバルで、パルス波遷移時間（ＰＷＴＴ）を決定するステップと、
   前記決定の結果得られるＰＷＴＴの値を記憶するステップと、
   前記ＰＷＴＴの決定と近い時間で血圧を測定するステップと、
   前記測定の結果得られた血圧の値を記憶するステップとを備えた、非侵襲的な心臓モニタ方法において、
   時間の関数としての前記ＰＷＴＴの値および前記血圧の値の相対的変化を計算するステップと、
   前記血圧の値が時間の関数として実質的に一定であり、前記ＰＷＴＴの値が時間の関数として減少する場合にアラームを発生するステップを更に備えた、非侵襲的に心臓をモニタするための方法。
7. 別の生理学的観測パラメータとして人の体重が含まれる、請求項６記載の方法。
8. 別の生理学的観測パラメータとして呼吸数が含まれる、請求項６または７記載の方法。
9. 別の生理学的観測パラメータとして心拍数の可変性が含まれる、請求項６、７または８記載の方法。
10. 別の生理学的観測パラメータとして血糖レベルが含まれる、請求項６〜９のうちのいずれかに記載の方法。
11. 別の生理学的観測パラメータとして血中酸素飽和度が含まれる、請求項６〜１０のうちのいずれかに記載の方法。
12. 別の生理学的観測パラメータとして肺機能が含まれる、請求項６〜１１のうちのいずれかに記載の方法。
13. 鬱血性心臓疾患を有する患者に本方法を適用するステップを更に含む、請求項６〜１２のうちのいずれかに記載の方法。
14. 競技者および／または宇宙飛行士に本方法を適用するステップを更に含む、請求項６〜１３のうちのいずれかに記載の方法。
15. 心臓リズム測定システムおよびパルス波測定デバイスにより、前記ＰＷＴＴを誘導する、請求項６〜１４のうちのいずれかに記載の方法。
16. 前記心臓リズム測定システムは、心電波形測定デバイスおよびＱＲＳ波検出デバイス、インピーダンスプレチスモグラフまたは心音計を含む、請求項１５記載の方法。

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