JP5090155B2 - 呼吸速度、心拍速度、及び無呼吸に関する非侵襲性モニタリング - Google Patents

呼吸速度、心拍速度、及び無呼吸に関する非侵襲性モニタリング Download PDF

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Description

本発明は、呼吸速度、心拍速度、及び無呼吸に関する非侵襲性モニタリングための方法及び装置に関する。特に、本発明は、複数の呼吸速度測定法による複数の測定結果と、好ましい呼吸速度をヒューリスティックな方法(heuristic)(発見的方法)によって選び出すこととを組み合わせて呼吸速度を決定する方法、及び上記の方法を実施するための装置に関する。
呼吸速度
呼吸不全は、数分間で生命の危険を生じ得るものであり、また数時間にわる蓄積の結果として生じ得るものである。呼吸不全の予測は極めて困難であり、結果として、呼吸活動を継続的にモニタリングすることが、危険の高い臨床現場では一般に必要とされている。適切なモニタリング装置で人命が救われることもある(Folke M, Cernerud L, Ekstrom M, Hok B; Critical Review of Non-invasive Respiratory Monitoring in Medical Care; Medical & Biological Engineering & Computing 2003, Vol 41, pp. 377-383 参照)。
呼吸速度が急性呼吸機能不全の最も正確な指標の１つであることが、多数の研究により示されており、集中治療中の患者、術後治療中の患者、また呼吸が不安定になる危険のある者に対し、病状経過を追跡するために呼吸速度が用いられている(Krieger B, Feinerman D, Zaron A, Bizousky F; Continuous Noninvasive Monitoring of Respiratory Rate in Critically Ill Patients; Chest / 90 / 5 / November, 1986, pp632-634, Browning IB, D'Alonzo GE, Tobin MJ; Importance of Respiratory Rate as an Indicator of Respiratory Dysfunction in Patients with Cystic Fibrosis; Chest / 97 / 6 / June, 1990, pp1317-1321, Gravelyn TR, Weg JG; Respiratory Rate as an Indicator of Acute Respiratory Dysfunction; JAMA, Sept 5, 1980 - Vol 244, No.10, pp1123-1125 参照)。
呼吸速度は、抜管の成否との高い相関関係を示すので、人工呼吸器患者から人工呼吸器を取り外した場合の結果についての極めて正確な指標となることも示されている(Tobin MJ, Perez W, Guenther M, Semmes BJ, Mador J, Allen SJ, Lodato RF, Dantzker DR; The Pattern of Breathing during Successful and Unsuccessful Trials of Weaning from Mechanical Ventilation; AM Rev Respir DIS 1986; 134:1111-1118 and El-Khatib M, Jamaleddine G, Soubra R, Muallem M; Pattern of Spontaneous Breathing: Potential Marker for Weaning Outcome. Spontaneous Breathing Pattern and Weaning from Mechanical Ventilation; Intensive Care Med (2001) 27:52-58 参照)。
鎮静中での呼吸速度のモニタリングは、まつげ反射(lash reflex)、握力の損失(loss of grip)、指タッピングの停止(cessation of finger tapping)、腕部の緊張(arm tone)などの他の臨床指標と比較して、麻酔導入を速やかに知らせる指標であることが示されている(Strickland TL, Drummond GB; Comparison of Pattern of Breathing with Other Measures of Induciton of Anesthesia, Using Propofol, Methohexital, and Servoflurane; British Journal Of Anesthesia, 2001, Vol.86, No.5, pp639-644 参照)。意識下鎮静状態(麻酔性の鎮静)においては常に呼吸困難に陥る危険性がある。しかしパルス酸素飽和度測定とともに呼吸パターンのモニタリングを行うことにより、呼吸困難の発生に関する最も有用な情報を得ることができ、一般に、パルス酸素飽和度や呼吸終期の炭酸ガス分圧を測定するよりも、呼吸速度の変化を見るほうが、より速やかな警戒情報を得ることができる(Shibutani K, Komatsu T, Ogawa T, Braatz TP, Tsuenekage T; Monitoring of Breathing Intervals in Narcotic Sedation; International Journal of Clinical Monitoring & Computing; 8: 159-162, 1991 参照)。
呼吸速度のモニタリングは、重病患者の治療でない場合、たとえば運動テストや各種の心臓検査の際にもまた有用である。後者の場合、心機能が呼吸に応じて変化するために、様々な呼吸期の時間を測定することが必要とされる。呼吸モニタリングの応用が今後期待される分野として、在宅医療があげられよう(Hult P, et al., An improved bioacoustic method for monitoring of respiration. Technology and Health Care 2004; 12: 323-332 参照)。
連続的な呼吸モニタリングが有用であることは明らかであるが、また一方で、正確、且つ非侵襲性で目立たない呼吸速度の連続的モニタリング方法の研究が長期にわたって行われてきており、しかしその成果はあがっていない。この臨床上の不均衡を埋めるために、いくつかの技術が開発されたが、いずれも、医師の十分な信頼を得て標準的な手法となるには至っていない。これに関して述べると、誘導性プレチスモグラフィー(inductive plethysmography)、光ファイバー加湿(fiber optic humidification)、及びカプノグラフィー(capnography)が最も普及している技術に含まれる。これらのいずれにも一長一短があるが、いずれも、明らかな優位性を認められているものはない。問題点として、信号対雑音比の小さいこと、強弱のある呼吸音、長短のある呼吸期、変化する呼吸パターン、非生体音(電磁干渉、体動による人為的音、周囲の雑音など)の干渉、及び生体音(心拍、嚥下、咳、発声など)の干渉などがあり、これらを克服するために、さらに適した技術がなお必要とされている。
胸骨上窩もしくは咽頭付近の頸部外側で一般に聞くことのできる気管音が、過去１０年間で大きな関心の対象となってきている。気管音の信号は、信号強度が強く、胸壁における肺音よりも周波数範囲が広く、はっきりと分離可能な呼吸期を有し、気流と密接に関連している。一般に、気管の部位にセンサーを貼り付けるほうが、胸壁を記録部位とするよりも、体毛や衣服などの干渉がないので容易である。
気管音の発生は、咽頭、声門、及び声門下領域を含む上気道における乱気流と主に関連している。声門における気流の乱れと噴流の形成が、気道内腔における圧力変動を生じさる。気道内の音圧波と気管壁の動きが、頸部表面に達する振動を生じさせ、気管音として記録されるものと考えられる。上気道における様々な音源から頸部表面に位置するセンサーまでの距離が比較的短く、肺組織がその間に位置していないので、多くの場合、気管音はより純粋でより減衰(filtering)が少ない呼吸音とされる。気管音は、広域スペクトラムの雑音であり、１００Hz未満から１，５００Hzを越える範囲の周波数レンジを有し、約８００Hzの遮断周波数を越えるとパワーが急落するという特徴があることが知られている。気管音のスペクトル形状は、人によって大きく変わるが、同一人においてはかなりの再現性がある。これは、個人の気道の解剖学的構造が強く影響することを示すものと思われる。
呼吸器科の臨床医は、上気道における気流障害の早期指標として、また呼吸に関する量的及び質的評価の基準として、気管音に関心を持っている。気管音の測定により、呼吸の健康に関する貴重な情報を、場合によっては他からは得られない情報を得ることができる。
無呼吸
気管音の簡単な音響検出による無呼吸モニタリングは、自明な応用例であり、成人及び小児に対して応用されている。無呼吸発生の検出は、呼吸速度推定の通常の応用例である。呼吸の一時的停止が一般に少なくとも１０秒間継続した場合、無呼吸とよばれる。それ以上の停止は、動脈血内の酸素量の低下を招き、永続的な臓器障害を生じたり、極端な場合には死をもたらし得る。睡眠時無呼吸の成人は、術後において睡眠時無呼吸が悪化する可能性が非常に高い。したがって、呼吸を注意深くモニタリングする必要がある。睡眠時の呼吸障害は一般的な病態であり、北アメリカでは男性の２４％、女性の９％に広まっていると推定されている。睡眠時無呼吸は、極めて高い罹病率、心血管障害や脳血管障害による死亡率の増大、及び交通事故の危険増加に関連している(Young et al., The occurrence of sleep-disordered breathing among middle-aged adults, N Engl J Med 1993; 328: 1230-1235 参照)。いびき、昼間における過度の嗜眠症、肥満、及び男性であることなどの伝統的な兆候や特徴が見られる場合、臨床的に睡眠時無呼吸が疑われる。睡眠時無呼吸の診断は一般に睡眠ポリグラフによって行われる。最も一般的な睡眠障害が、睡眠時無呼吸症候群(SAHS)ともよばれる、閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSAS)である。この症候群は極めて高い罹病率や死亡率に関連し、喫煙と並ぶ公衆衛生上の危険とみなされている(Findley et al., Automobile accidents involving patients with obstructive sleep apnea, Am Rev Respir Dis 1988; 138: 337-340)。
心拍速度
毎分の心拍数による心臓のリズムの測定は、容易に識別可能な心音波を気管部位で計数することにより容易に行うことができる。心拍速度は、心血管疾患や不整脈あるいは伝導異常などの異常によって変化する。先進国における主要な死因は、心血管疾患によるものであり、心血管疾患は主に不整脈(心室頻拍や心室細動)の発生によって引き起こされる。心拍速度は、上大静脈と右心房の接合部に位置する洞房(SA)結節を構成する特殊なペースメーカー細胞によって制御されている。SA結節の発火頻度(firing ratio)は、自律神経系及び中枢神経系が発するインパルスによって制御されている。以前では、弁尖の運動自体が心音の発生源であるとされていたが、現在では、圧力勾配が引き起こす心血管系全体の振動が心音の発生源であると広く受け入れられている(Rangayyan RM, Biomedica, Signal Analysis 2002, IEEE Press Series, Wiley Inter-Science)。正常な(平静時の)心拍速度はおよそ毎分７０拍である。睡眠時は心拍速度が低下するが、活動時に心拍速度が異常に低い場合(毎分６０拍以下)は、徐脈とよばれる疾患である可能性がある。瞬間的心拍速度は、激しい運動などを行っている際には毎分２００拍に達し得るが、平静時の心拍速度が高い場合は、疾患、疾病や心臓異常によるものである可能性があり、この病態は頻拍とよばれている。
発明の概要
上記の問題や他の問題を克服するために、患者の複数の呼吸音を記録する工程と、記録した患者の複数の呼吸音から、複数の異なる呼吸速度測定法を用いて複数の呼吸速度測定値を得る工程と、得られた複数の呼吸速度測定値にヒューリスティックな方法(heuristic)(発見的方法)を適用することにより該複数の呼吸速度測定値の１つを選び出す工程とを包含する、患者の呼吸速度を推定する方法を提供する。その選び出される呼吸速度測定値が上記の推定される呼吸速度となる。
上記方法の工程を包含し、推定される呼吸速度が所定時間を超えた際に警報を発することを特徴とする、患者の睡眠時無呼吸を知らせる方法もまた提供する。
さらに、患者の呼吸速度を推定する他の方法を提供する。その方法は、患者の複数の呼吸音を記録する工程と、記録した患者の複数の呼吸音における無音部分を決定することを包含し、決定した無音部分の頻度をもって推定される呼吸速度とする。
加えて、患者の呼吸速度を推定する装置を提供する。この装置は、患者の複数の呼吸音を記録する少なくとも１つのセンサーと、複数の呼吸速度処理装置であって、各々の処理装置が呼吸速度計算法を包含する呼吸速度処理装置と、複数の呼吸速度測定値から１つを選び出すためのヒューリスティックな手段と、その選び出された呼吸速度測定値をもって推定される呼吸速度として表示するための表示装置とを包含する。
また、患者の睡眠時無呼吸を知らせる装置も提供する。この装置は、患者の複数の呼吸音を記録する少なくとも１つのセンサーと、複数の呼吸速度処理装置であって、各々の処理装置が呼吸速度計算法を包含する呼吸速度処理装置と、複数の呼吸速度測定値から１つを選び出すためのヒューリスティックな手段と、警報器とを包含し、その選び出された呼吸速度測定値が所定の速度より低い場合に警報を発する装置である。
本発明の上記及びその他の諸目的、諸利益並びに諸特徴は、添付の図面を参照しながら以下に述べる本発明の具体的な諸態様の説明から明らかになる。但し、以下に述べる本発明の諸態様は単なる例示であり、本発明の範囲を限定するものではない。
本発明の態様の詳細な説明
図１に参照して、一般的に参照番号１０で示される、呼吸速度、心拍速度、及び無呼吸に関する非侵襲性モニターについて説明する。たとえば米国特許第６，６６１，１６１号に記載されるのと同様のものが利用できる生体音センサー１２は、患者１４の喉から発する生体音と振動とを検出し、出力の電気信号を生成する。１つの態様では、生体音と振動とを検出するために、生体音センサー１２として示すのと同じく１つの生体音センサーを用いることもできるし、２つ以上の生体音センサーを用いることもできる点に注意されたい。電気信号は適切な電気導線１６を通してデータ採取システム(acquisition system)１８に送られ、データ採取システム１８は電気信号に対し増幅とフィルタリングを行ってからデジタル形式に変換する。最後に、コンピューター２０で実行される複数の方法により、データから生理学的情報を抽出し、グラフィカルユーザーインターフェース２２を用いて測定結果を表示する。
データ採取システム
データ採取システムは、Windows ２０００を実行する、ペンティアム(Pentium)搭載ラップトップコンピューターと、マルチチャンネル・カスタム設計の生体信号増幅器とを包含する。音響チャンネルの帯域幅は、０Hzから１，５００Hzの範囲で選択することができる。音響チャンネルのサンプリング周波数として３kHzを選んで設定した。データ採取ボードのA/D変換の解像度は１２ビットとした。グラフィカルユーザーインターフェースはLabview(登録商標)(National Instrument製、米国、テキサス州、オースチン)をプログラム言語として用いて設計し、デジタル信号処理方法はMatlab(登録商標)(The MathWorks,Inc.製、米国、マサチューセッツ州、ナティック)を用いて開発と試験を行った。
方法
気管呼吸音の信号から呼吸速度の推定を行う信号処理法の構成要素を示すフローチャートを図２に示す(Sierra G, Telfort V, Popov B, Durand LG, Agarwal R, Lanzo V; Monitoring Respiratory Rate Based on Tracheal Sounds, First Experiences; IEEE/EMBS 26th Conferences, San Francisco, California, 2004も参照。この文献に言及することにより本明細書の一部とする)。これらの構成要素を以下に説明する。
音響信号と分割工程 実施例として、３，０００Hzのサンプリング周波数で呼吸音を採取する。分析のため、音響信号を２０秒のブロックに分割する(ブロック長が変わっても処理できる)。各ブロックは、前のブロックの５秒間を含む(重複時間も可変である)。２０秒の呼吸音をサンプリングして呼吸頻度を測定し、平均して毎分表示する。
予備処理工程 この工程の目的は、内部音源と外部音源による干渉を可能な限り除去した呼吸音を確保することである。予備処理工程においては、以下の処理を行う：
ａ)くし型フィルターを用いて、６０Hzとその倍音による干渉を除去する；
ｂ)信号対雑音比が極めて小さい信号や、増幅器を飽和させる高い人為的音を排除する(当業者に明らかなように、たとえば人が話や咳をして飽和が発生すると、増幅器がこれらの強い／高い振幅の信号をクリッピング(clipping)し始めるので、信号処理ができなくなる。この場合、そのデータ部分を分析の対象から排除するのが好ましい。信号対雑音比が極めて小さい録音データの場合にも、雑音のマスキング効果によって有用な信号がほとんどなくなるので、そのデータ部分を排除するのが好ましい)；
ｃ)センサーと衣服との摩擦又は間欠的接触などによる録音不調(glitch)(もしくは体動による人為的音)を除去する(又は減衰させる)；
ｄ)ウェーブレット変換の多重解像度分解(MRD)に基づいてフィルタリングする；
ｅ)増幅器を飽和させないが呼吸速度測定値の測定を誤る原因となる強い生体音を除去する(そのような強い生体音は、処理する信号の統計的特性、たとえば無呼吸の検出や信号対雑音比が小さい信号の検出に用いる最大振幅など、のいくつかを変えてしまう可能性がある)。
録音不調の除去
図３に参照する。具体例として、気管呼吸音データをサンプリングすることによって録音不調の有無を決定する。標準偏差の３倍の値より大きい振幅値(録音不調以外の信号を捉えずに録音不調の大半を特定するのに十分な数値であると決定された値)を有するサンプルを、録音不調と分類し、除去し、さらに除去したサンプルの直前のサンプルの振幅に等しい定数で置き換える。具体例として、信号１秒ごとに平均値と標準偏差を計算する。この工程の最終的な効果(net effect)は録音不調の信号をクリッピング(clipping)すること、即ち、録音不調の完全除去ではなく、減衰させることである。以前に標準偏差の２倍の値を用いたところ、その試みはあまり効果的ではなく、その理由は、特に信号対雑音比が小さい場合に、信号が減衰されて測定の工程がかなり困難になったからである。図３において、上のパネルは録音不調が散在する入力信号を示し、下のパネルはいくつかの録音不調を除去した後の入力信号を示している。
多重解像度分解(Multi-Resolution Decomposition)(MRD)
図４に参照する。(心音のみならず)呼吸音は、多数の成分を含む複雑な非定常信号であり、分析にあたっては非定常解析技術が有用である。多重解像度分解(MRD)により、呼吸音を様々なスペクトルバンドに分解できる。この分解によって音を広範囲にわたって分離し、干渉の最も少ない呼吸音信号を処理するための最適な周波数帯を選び出すことができる(図５参照)。
上記の周波数帯の周波数レンジは、サンプリング周波数(実施例としては、Fs=３、０００Hz)によって決まる。出力信号は、１８７Hzから７５０Hzの範囲の周波数帯に含まれる信号からフィルタリングされた信号である(２００Hzから８００Hzの範囲が気管音信号の最も重要な情報を含むと考えられる)。ウェーブレット変換のMRDアプローチを、各種の心血管系生体信号の分析に関して当技術分野で知られている方法論に基づいて、呼吸音信号に適用する。以下を参照されたい。Sierra G, Fetsch T, Reinhardt L, Martinez-Rubio A, Makijarvi M, Balkenhoff K, Borggrefe M, Breithardt G., Multiresolution decomposition of the signal-averaged ECG using the Mallat approach for prediction of arrhythmic events after myocardial infarction, J Electrocardiol 1996, 29:223-234, Sierra G, Reinhardt L, Fetsch T, Martinez-Rubio A, Makijarvi M, Yli-Mayry S, Montonen J, Katila T, Borggrefe M, Breithardt G, Risk stratification of patients after myocardial infarction based on wavelet decomposition of the signal-averaged electrocardiogram, Annals of Noninvasive Electrocardiology 1997; 2: 47-58, Sierra G, Gomez MJ, Le Guyader P, Trelles F, Cardinal R, Savard P, Nadeau R, Discrimination between monomorphic and polymorphic ventricular tachycardia using cycle length variability measured by wavelet transform analysis, J Electrocardiol 1998; 31: 245-255, and Sierra G, Morel P, Savard P, Le Guyader P, Benabdesselam M, Nadeau R., Multiresolution decomposition of the signal-averaged ECG of postinfarction patients with and without bundle branch block, Proceedings of the 18th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Amsterdam, Oct 31 - Nov 3, 1996。これら全文献に言及することにより本明細書の一部とする。
ウェーブレット変換にMRDアプローチを適用することにより、入力信号から雑音を取り除き、生体音を様々な周波数帯に分離できる。当技術分野で知られているように、多数のウェーブレットファミリーが存在しており、特定の用途においては１つ又は複数のウェーブレットファミリーが適していると考えられる。特定の用途に最適なウェーブレットファミリーを選ぶための法則は確立されていない。実施例として、Coiffletウェーブレットファミリーを用いたが、Lemarie-BattleやSymletなどの他のウェーブレットファミリーが好ましい実施態様もあろう。
実施例として、オリジナル信号を次の１０の周波数帯に分解している：７５０Hz−１，５００Hz、３７５Hz−７５０Hz、１８７Hz−３７５Hz、９３Hz−１８７Hz、４６Hz−９３Hz、２３Hz−４６Hz、１２Hz−２３Hz、６Hz−１２Hz、３Hz−６Hz、直流−３Hz。上記のように、これらの周波数帯の周波数レンジはサンプリング周波数によって決まる(今回の場合ではFs=３，０００Hzであるが、当業者は理解できるように、その値より上又は下の値も用いることがきる)。最初の５つの周波数帯におけるサンプルの振幅の具体例を図５に示す。図５において、周波数帯(２)と(３)が、呼吸速度値を測定するにあたっての最も重要な情報を有している。周波数帯(４)と(５)は、心拍に関連する情報を明らかに示している。
呼吸速度値の測定を妨げる要因はいくつかあり、たとえば呼吸音信号が非定常及び非線形であること、非生体信号(６０Hzの音、周囲の雑音、録音不調など)や生体信号(心拍、嚥下、咳、発声、その他)による干渉があること、記録した呼吸音の信号対雑音比(S/N比)が小さいこと、などがあげられる。ある呼吸期が他の呼吸期よりも著しく強い場合にも問題が生じ、さらに呼吸パターンが異常である場合、たとえば肺疾患の結果生じる異常パターンもあり、肺疾患がない人に発生する異常パターンもあるが、それらの場合にも問題が生じる。
上記のように、無呼吸は呼吸機能の一時的停止である。最も広く用いられている無呼吸の判断基準は、１０秒以上の呼吸機能停止である。本願で提案する方法において、無呼吸を示す呼吸機能の停止時間、すなわち時間閾値は設定可能なパラメーターである。エンベロープ信号内のピークが特定されれば、連続する２つのピークの時間間隔を測定でき、設定した時間閾値と比較できる。ピークの間隔が時間閾値よりも大きければ、無呼吸を検出したと判断され、警報を発する。
エンベロープのピークが検出できない特殊な無呼吸がある。「センサー脱落」(sensor disconnected)と無呼吸を区別するために、我々はパワースペクトル分析を用いる。センサーが患者に装着されている場合、低い生体周波数(２００Hzから３００Hzの範囲で、より高いパワー値を有する周波数)が優勢となる。もしセンサーが装着されていない場合、より高い周波数(５００Hz以上でより高いパワー値を有する周波数)が優勢になる。加えて、エンベロープのピークが存在しないことを確かめるために、エンベロープの実効値(root mean squared value)(RMS値)と、現在の信号の前の１分間のエンベロープ履歴とを保持する。２０秒間の部分において振幅の著しい低下(エンベロープの実効値の１２％未満までの)があれば、無呼吸として検出する。
単一の方法を用いて呼吸速度を正確に測定しようとする際に生じる困難を克服するために、多数の手法からなるアプローチを用いる。結果として、エンベロープ法と音声処理法の両方を用いて、予備処理済みの信号を分析する。その方法を以下に説明する。
呼吸速度値を測定するためのエンベロープ法
気管部位で得られる呼吸音信号は、吸気のエンベロープと呼気のエンベロープを表す低周波数の信号によって変調される２００Hzから８００Hzの範囲の正弦波信号としてモデル化することができる。具体的には、ヒルベルト変換と、ウェーブレットでフィルタリングした音響信号(１８７Hzから７５０Hzの範囲)を５０対１まで限縮(decimation)することによって、エンベロープを得る。エンベロープは非常に低い周波数の信号で、１８７Hzから７５０Hzの周波数帯に含まれる呼吸音の周波数成分を変調させる。ここにおいて、限縮(decimation)とは、エンベロープ信号(ヒルベルト変換によって得られる)をダウンサンプリングして、処理するデータポイント数を減らすことであり、こうして、リアルタイムの応用に向けて実行時間を軽減できる。たとえば、２０秒にわたって３kHzでサンプリングした呼吸音は６０，０００データポイントに相当するが、ダウンサンプリングした場合はわずか１，２００データポイントである。低周波エンベロープを検出してから、その振動周期を決定する。この周期(連続する吸気間又は呼気間の時間的ずれ)に基づいて、１分経過後の呼吸速度を測定する。
高速フーリエ変換(FFT)に基づく呼吸速度値の測定
パワースペクトルは、ノンパラメトリックな高速フーリエ変換(nonparametric fast Fourier transform)に基づいて、エンベロープ信号に対して、線形トレンドの排除(detrend)し、(ハニング窓の)窓関数(window)を適用することによって得られる。高速フーリエ変換の係数を２乗することにより、パワースペクトルが得られる。エンベロープを周波数ドメインで表すと、一般には第２番目に高いピークを有する周波数成分が呼吸速度値を正しく測定する情報を有している。
エンベロープ計測に基づいて呼吸速度値を測定する
エンベロープの計測に基づいて呼吸速度値を測定するために、呼吸音信号のエンベロープ信号に含まれるすべての可能なピークを特定し、呼吸速度値の測定を、選び出した部分に含まれる連続する吸気間又は呼気間の時間の関数として計算する。
すべての可能なピークを、極大値基準と安定基準(ピーク前後の数サンプルよりも高い振幅。図６参照)を満足するサンプルを分析することにより検出する。この点に関して、所定時間(具体例では２０秒であるが、他の時間も可能である)の信号内で検出されたすべてのピークに対しヒューリスティックな妥当性確認法(validation method)を適応する。この妥当性確認法により、所定の信号内に含まれるより高いピークの振幅の１０％よりも高い振幅を有するピークのみを選び出す。２つの連続するピーク間に存在可能な最小距離も決めておく。すべてのピークを決定したら、データ部分(実施例では２０秒間)に含まれる連続する片側ピークの平均間隔を計算する。この値の逆数の６０倍が呼吸速度測定値となる。
自己相関関数に基づく呼吸速度値の測定
自己相関関数は、周期的な信号が、純粋な正弦波でなくとも、１つの周期と次の周期との間に類似性が見られるという事実を利用するものである。この事実は、信号の振幅が時間的に変化する場合においてさえ、時間的変化が急激に起こらないかぎり、成立する。自己相関関数を得れば、最初の２つのピークを分析して、呼吸速度の情報を有する１つを選び出す。一般に、第２番目のピークが正しい選択である(しかし、常に正しいとは限らない)。１つの呼吸期が他の呼吸期よりも強度が強い場合やその他の特定の場合のサンプルは、第１番目のピークを用いて測定するべきである。
ウェーブレット変換に基づく呼吸速度値の測定
呼吸速度値の測定のために適した周波数帯を選び出す方法は、実際の呼吸速度値に応じて異なる。したがって、正しい周波数帯を選び出すには手引きが必要である。この手引きとなるのが高速フーリエ変換分析による呼吸速度値の測定結果であり、この測定結果によって、一般には２つ、例外的には３つの可能な周波数帯を選び出すことができる。これらの周波数帯において、ピークを(極大値分析と極小値分析に基づいて)選び出し、(２つ又は３つの)呼吸速度値を測定することは、エンベロープ計測法に関して説明したのと同様の方法で行うことができる。最終的に、高速フーリエ変換によって測定した呼吸速度値に最も近い呼吸速度値候補をもってウェーブレット法による呼吸速度測定値とする。
音声処理法による呼吸速度値の測定
特に信号対雑音比が小さい場合の呼吸音信号のエンベロープを決定するための方法にあるいくつかの問題を克服するために音声処理法によるアプローチを用いた。エンベロープ法と呼吸信号に基づく方法とを組み合わせることにより、呼吸速度値をより良く測定することができる。
音声処理法を用いれば、統計学的性質が安定(定常)とみなせる短い部分(この場合、２０msの時間)の信号を処理することにより、分析する信号の情報が得られる。この分析は周波数ドメインにおいて行われ、主要なツールとなるのが短時間高速フーリエ変換(short−time FFT)技術である。図７のフローチャートにこの処理法が説明されている。
気管部位で記録した吸気期と呼気期にはスペクトルの明確な違いがないために、音声処理法にはいくつかの問題がある。これらの問題を克服するために、目的の周波数レンジ(２００Hzから８００Hzの範囲)以外の周波数(たとえば１Hz)を有し、且つ呼吸信号の最小の実効値の少なくとも２倍の振幅を有するパイロット信号を呼吸信号に組み合わせる。呼気と吸気間の無音部分(即ちこの部分には呼吸音が存在しない)の時間においては、パイロット信号が優勢である。同様に、吸気期と呼気期においては呼吸信号が優勢である。結果として、パイロット信号を検出すれば無音部分が示される。
呼吸信号と無音部分の差を強調するために、無音部分に含まれる生体音の除去(又は減衰)を追加的な手段として用いることができる。この手段により、無音部分に存在する生体音(主に心音)であって予備処理工程では録音不調とみなされなかったものが除去又は減衰される。この処理は適応フィルター技術(adaptive filter technique)に基づくものであり、第１チャンネル(１００Hzから１，５００Hzの範囲)からは心音の混入した呼吸音を採取し、第２チャンネル(１Hzから３０Hzの範囲)(２つのチャンネルを同時に記録する)からは心音を採取し、心音の干渉が「ない」呼吸信号を出力する。１kHzのパイロット信号と組み合わさった呼吸信号が入力となる。高速フーリエ変換を２０msの窓に適用して、パワー(高速フーリエ変換の係数の２乗)、セントロイド(centroid)(周波数×パワー÷パワー)、及び２次検出関数(quadratic detection function)(周波数の２乗×パワー)などのパラメーターを測定する。これらすべてのパラメーターが、呼吸速度値の測定に用いられる。
具体例として、図８において、上のパネルは予備処理された呼吸音信号を示している。中央のパネルは２次検出関数によって得られた信号を示し、ピークが無音部分の位置を示している。下のパネルは、中央のパネルの信号の自己相関関数を示している。自己相関関数の第２番目のピークを呼吸速度値の測定に用いる。
最後に、各測定法で得られる結果のヒューリスティックな分析法を包含するスコアリングシステムを用いて、各測定法の結果に基づいて最終的な呼吸速度を決定する。
スコアリングシステム
特定の部分に関して推定される呼吸速度(FR)を、各々の測定法(上述の)によって決定した呼吸速度値(RR)と、前の部分に関して推定される呼吸速度(FR Old)との関数として決定する。１つの態様においては、各測定法の結果を検討し、呼吸速度測定値の過半数が一致する場合はその一致する測定値をもって推定される呼吸速度(FR)とする。もし呼吸速度測定値の過半数が一致せず、２つまたは３つの測定値が一致する時には、前の部分に関して推定される呼吸速度(FR Old)に最も近い呼吸速度測定値をもって推定される呼吸速度とする。さらに、もし呼吸速度測定値の4個以上が一致する時には、前の部分に関して推定される呼吸速度(FR Old)をもって推定される呼吸速度(FR)とする。
心拍速度
気管部位において採取した音には、心音も含まれる。呼吸速度値を測定する上では、心音は「雑音」とみなされて除去される。しかし心音を用いれば、心拍速度(最も重要なバイタルサインの１つ)の測定を容易に行うことができる。我々は、心音の検出を強化して他のすべての生体音(呼吸音も含む)を除去するためのフィルター設定(２０Hzから２００Hzの範囲)を有する第２のハードウェアを提供する。心肺の相互作用や、心血管系などへの自律神経系の調節作用が関与する用途へ応用を容易に目指すことができよう。心音がフィルタリングできれば、心音のピークが検出できる。ピーク間の時間に基づいて、心拍速度(毎分の心拍数)を測定できる。
本願発明の１つの態様にしたがった、呼吸音をモニターするためのセンサーを装着した患者の正面図である。 本願発明の１つの態様にしたがった、呼吸速度、心拍速度、及び無呼吸に関する非侵襲性モニタリングのフローチャートである。 本願発明の１つの態様にしたがった、人為的音(録音不調)を示す呼吸音信号と、録音不調を除去した呼吸音信号のグラフである。 本願発明の１つの態様にしたがった、呼吸音信号、フローシグナル、ウェーブレット分解エンベロープのグラフである。 本願発明の１つの態様にしたがった、呼吸音信号を周波数帯に分割したグラフである。 本願発明の1つの態様にしたがった、呼吸音信号、フローシグナル、２乗エンベロープ(squared envelope)のグラフである。 本願発明の１つの態様にしたがった、音声処理法のフローチャートである。 本願発明の１つの態様にしたがった、２次検出関数に基づく方法の１例のグラフである。

Claims (33)

  1. 患者の睡眠時無呼吸を知らせる方法であって、該方法は、次の複数の工程、即ち、
    患者の複数の呼吸音を表す呼吸音データを受けて記録する工程；
    該呼吸音データから、複数の異なる呼吸速度測定法を用いて複数の呼吸速度測定値を得る工程、ただし、該複数の異なる呼吸速度測定法は、高速フーリエ変換に基づいて呼吸速度を測定する方法であって、ヒルベルト変換を用いて該呼吸音データのエンベロープを得、高速フーリエ変換を用いて該エンベロープにおける第２番目に高いピークを有する周波数を得、該エンベロープにおいて該第２番目に高いピークを有する周波数成分を呼吸速度として選択する方法を含む；
    該複数の呼吸速度測定値の１つを呼吸速度測定値として選択する工程；及び
    該選択した呼吸速度測定値が所定の速度より低い場合に警告を発する工程
    を包含することを特徴とする方法。
  2. 患者の複数の呼吸音を患者の気管において記録することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  3. 患者の複数の呼吸音を記録する工程が、所定のサンプリングレートで複数の呼吸音をサンプリングすることを包含することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
  4. サンプリングレートが３kHzであることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
  5. 複数の呼吸速度測定法が音声処理法をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  6. 該呼吸音データのエンベロープを得ることが、該呼吸音データから低周波エンベロープを得ることと、低周波エンベロープの周期を決定することを包含することを特徴とする、請求項５に記載の方法。
  7. 低周波エンベロープの周期が１分間の平均周期であることを特徴とする、請求項６に記載の方法。
  8. 複数の呼吸速度測定法が、自己相関法及びウェーブレット変換法からなる群より選ばれる１つの方法をさらに含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
  9. 患者の複数の呼吸音を所定の時間にわたりサンプリング法を用いて記録し、且つエンベロープ計測法が、該低周波エンベロープにおけるピークを特定し、上記所定時間内の連続する片側ピークの平均間隔を決定することを包含し、決定した平均間隔の逆数に比例する値をもって呼吸速度測定値のうちの１つとすることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  10. 極大値基準と安定基準を満たす複数のサンプルを選び出すことによりピークを特定することを特徴とする、請求項９に記載の方法。
  11. 患者の複数の呼吸音を所定の時間にわたりサンプリング法を用いて記録することにより複数のサンプル音を生成し、且つ自己相関法が、該複数のサンプル音から自己相関関数を生成することを包含し、その生成された自己相関関数の第１のピークをもって呼吸速度測定値のうちの１つとすることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  12. 患者の複数の呼吸音を所定の時間にわたりサンプリング法を用いて記録することにより複数のサンプル音を生成し、且つ自己相関法が、該複数のサンプル音から自己相関関数を生成することを包含し、その生成された自己相関関数の第２のピークをもって呼吸速度測定値のうちの１つとすることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  13. 患者の複数の呼吸音を所定の時間にわたりサンプリング法を用いて記録することにより複数のサンプル音を生成し、且つウェーブレット変換法が、該複数のサンプル音を該高速フーリエ変換によって周波数ドメインに変換し、変換した複数の呼吸音を複数の周波数帯に分割し、２つの周波数帯を選び出し、２つの周波数帯の各々について呼吸速度測定値候補を決定し、そしてその呼吸速度測定値候補から１つを選び出すことを包含し、その選び出された呼吸速度測定値候補をもって呼吸速度測定値のうちの１つとすることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  14. 高速フーリエ変換パワースペクトル法を用いて算出した呼吸速度測定値に最も近い呼吸速度測定値候補をもって該選び出された呼吸速度測定値候補とすることを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
  15. 患者の複数の呼吸音を所定の時間にわたりサンプリング法を用いて記録することにより複数のサンプル音を生成し、且つウェーブレット変換法が、該複数のサンプル音を該高速フーリエ変換によって周波数ドメインに変換し、変換した複数の呼吸音を複数の周波数帯に分割し、３つの周波数帯を選び出し、３つの周波数帯の各々について呼吸速度測定値候補を決定し、そしてその呼吸速度測定値候補から１つを選び出すことを包含し、その選び出された呼吸速度測定値候補をもって呼吸速度測定値のうちの１つとすることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  16. 音声処理法が、該呼吸音データにおける複数の無音部分を決定することを包含し、その決定された複数の無音部分の頻度をもって該選び出された呼吸速度測定値候補とすることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
  17. 無音部分を決定する工程が、該呼吸音データにパイロット信号を組み合わせ、そしてパイロット信号が優勢である部分を特定することを包含することを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
  18. パイロット信号が１kHzの正弦波であって、該正弦波の実効値が該呼吸音データの最小呼吸正弦波の実効値の約２倍であることを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
  19. 呼吸速度測定値を得る工程の前に分割工程をさらに包含することを特徴とする、請求項３に記載の方法。
  20. 分割工程が、サンプリングした呼吸音を各々所定時間にわたる複数のサンプルのブロックに分割することを包含することを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
  21. 該所定時間が１０秒から３０秒の範囲であることを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
  22. 該所定時間が可変であることを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
  23. 該複数の所定時間の各々がその直前の所定時間の一部を含むことを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
  24. 該直前の所定時間の一部が０秒から該直前の所定時間と同時間の範囲であることを特徴とする、請求項２３に記載の方法。
  25. 呼吸速度測定値を得る工程の前に予備処理工程をさらに包含することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  26. 予備処理工程が、患者の複数の呼吸音から人為的音を除去することを包含することを特徴とする、請求項２５に記載の方法。
  27. 人為的音を除去する工程が、所定時間にわたる該呼吸音データとして表示される呼吸音の標準偏差の３倍よりも大きい振幅を有する呼吸音を特定することを包含することを特徴とする、請求項２６に記載の方法。
  28. 所定時間が、特定した該音の前の１秒間であることを特徴とする、請求項２７に記載の方法。
  29. 該予備処理工程が、該呼吸音データをくし型フィルターでフィルタリングすることを包含することを特徴とする、請求項２５に記載の方法。
  30. 該予備処理工程が、ウェーブレット変換の多重解像度分解(MRD)を用いてフィルタリングすることを包含することを特徴とする、請求項２５に記載の方法。
  31. 該ウェーブレット変換が、ウェーブレット変換のCoiffletファミリーから選ばれることを特徴とする、請求項３０に記載の方法。
  32. 該多重解像度分解フィルタリング工程が、該呼吸音データを複数のスペクトルバンドに分割し、目的の周波数レンジを特定し、そして特定した目的の周波数レンジにおいて該複数のスペクトルバンドに含まれない該呼吸音データを除去することを包含することを特徴とする、請求項３０に記載の方法。
  33. 目的の周波数レンジが２００Hz〜８００Hzの範囲内にあり、且つ該複数のスペクトルバンドが７５０Hz−１５００Hzバンド、３７５Hz−７５０Hzバンド、１８７Hz−３７５Hzバンド、９３Hz−１８７Hzバンド、４６Hz−９３Hzバンド、２３Hz−４６Hzバンド、１２Hz−２３Hzバンド、６Hz−１２Hzバンド、３Hz−６Hzバンド、そして直流−３Hzバンドを包含することを特徴とする、請求項３２に記載の方法。
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