JP5183924B2 - 自動正空気圧滴定のためのアルゴリズム - Google Patents

Description

本発明は、呼吸流速を決定するための半持続時間呼吸法を使用することにより粗呼吸流速データから吸気周期、呼気周期、および、流速を導出するため、かつ、流量限界、いびき、無呼吸、および、呼吸低下を検出する一方、睡眠の疾患を治療するための装置の制御装置が適用された空気圧を適切に最適化できるように流量データから雑音および呼吸異常を排除する方法に関する。

いくつかのデバイスにおいて、圧力測定は異常な呼吸を検出するために使用されている。別のデバイスにおいて、呼吸パターンを検出する方法は圧力と流速の組合せを使用している。さらに別のデバイスは空気流量の測定値のみを使用し、この場合、空気流量の分散は正規化された吸気流量の中央点の指数（以下「指数」を「索引」と表記し、両者は同じ意味である）付きの値において無呼吸を検出する。

患者が息を吸っているか吐いているかを決定するためのいくつかの流速システムは平均流速を算出する。流速がこの平均値を超えると患者は息を吸っており、流速がこの平均値を下回ると患者は息を吐いている。

吸気および呼気を検出するための別の方法は、患者に送達されたガスのガス流量曲線の第１次導関数に比較された高いおよび低い閾値の使用による。
今まで使用されてきたこれらの方法のいずれもが吸気の開始、呼気の開始、または、呼吸の持続時間および流速を正確には検出していない。今まで使用されてきた検出デバイスはいびき、無呼吸、呼吸低下、または、呼吸パターンの休止および移動に対して呼吸を正確に解析またはモニタすることにも失敗していた。さらに、現行の呼吸測定デバイスは測定値から雑音を正確には除去していない。

現在の呼吸検出器は吸気および呼気の流量を測定せず、かつ、バランスを取らない。
睡眠時呼吸の疾患の研究に対してデータを供給するため、睡眠補助呼吸装置を制御するため、および、患者をモニタするために、より正確な呼吸測定法が必要である。

本発明は患者の呼吸の正確なデータを供給するための方法に関する。データは研究のため、患者をモニタするため、または、より改善された治療のために患者への空気の圧力および流量を調整するためにＣＰＡＰまたは他の呼吸補助器の制御装置に呼吸情報を供給するために使用することができる。

呼吸の疾患に対してモニタまたは治療されている患者に対して圧力下で空気を供給するために、患者にマスクが装着される。マスクまたはマスクに装着されたチューブ内のセンサは患者への空気の流速を決定する。患者により実際に受け取られる空気流量を決定するために、マスクおよびチューブの漏出速度は粗データから差し引かれる。続いて、吸気および呼気がいつ開始し、かつ、終了するかを正確に決定し、かつ、患者への空気の流速を決定するために、雑音、摂動、および、他の信号を除去するために実際の流速のデータは分析される。患者の呼吸の正確な表示を表すデータの最良の適合を見出すために、データは平滑化され、かつ、データ中の可能な誤差に対して検査される。吸気および呼気の体積は測定値の正確さおよび調整のために比較される。続いて、データは患者の呼吸を検出するために解析され、かつ、呼吸補助デバイスを駆動するために使用することができる。データは、無呼吸、呼吸低下、いびき、および、他の医学的状態を検出するために、ならびに、マスクが外れていないか、患者が呼吸を鼻を介してか、口を介してしているか、患者が位置を変えたか、または、睡眠段階を変えたか、および、現在異なる呼吸をしているかに対して単にモニタするために使用することができる。

患者の呼吸を検出するための工程は、マスクを介して患者に供給される空気の圧力および流速を測定するステップを含む。各呼吸の吸気および呼気の周期を識別するために呼吸の中断点を近似するステップ。吸気流速データおよび呼気流速データを別個に吸気データの連続アレイおよび呼気データの連続アレイ内に編集するステップ。開始点、ピーク点、および、終了点を有する吸気および呼気のアレイを確立するために吸気および呼気のデータを平滑化するステップ。吸気流速データおよび呼気流速データの双方に対してその平滑化されたデータのアレイを形成するステップ。呼吸解析における過剰な雑音のない信号と比較するために、流速データ中に過剰な雑音を有するアレイからそれらの吸気および呼気の周期を排除するステップ。アレイ中のデータ操作の正確さに対する検査としてアレイ中の吸気流量体積を呼気流量体積に比較するステップ。呼吸解析における似た種類の呼吸と比較するために呼吸の類似性について吸気周期（または呼気周期）の隣接する対を比較するステップ。流速データの正確さに対して検査するために吸気の開始点および終了点を呼気の開始点および終了点に比較するステップ。患者の呼吸を試験するための一連の似た種類の呼吸を編集するステップ。収集された流速データを適合させるために呼吸の開始点および終了点ならびに呼吸の最大値点を調整するステップ。相互に近づきすぎている、または、呼吸解析に対して使用されたデータから状況を覆い隠す呼吸を排除するための信号レベル検証試験を行うステップ。データ品質に対する検査として呼吸の吸気および呼気の体積が同じであることを確実にするためにそれらの体積を比較するステップ。続いて、呼吸の整形を行い、かつ、この呼吸形状に基づき流速データにおける吸気時間の開始および終了を完成させるために流速データを使用するステップ。この時点で、流速データは患者の呼吸を診断するために使用できる。診断を提供するために、データは患者がいびきをかいているか、および、どの程度までかを示すためのいびき索引、ならびに、無呼吸および呼吸低下に関連した患者の気道における遮断の程度を示すための平坦化索引を作成するために使用される。吸気流量振幅は無呼吸および呼吸低下を識別するために使用される。

多くの統計的測定値は、患者により経験されている呼吸の問題を診断するうえで全てが有用である呼吸の類似性、吸気および呼気の時間の開始、吸気および呼気の終了、呼吸の持続時間、各呼吸の空気の体積、毎分の呼吸回数、各呼吸の形状、および、他の測定値を決定するために使用されている。患者により経験されている問題をアルゴリズムが一旦決定すれば、アルゴリズムは、患者の呼吸の問題に対して患者を治療するために、最良の時点に最良の空気流量に対して最良の圧力を供給するように患者を治療するための装置を制御することができる。患者に適用された圧力および空気流速の広範な統計的解析は患者の診断および治療に有用な呼吸解析を提供する。

本発明の目的は無呼吸、呼吸低下、および、他の呼吸の疾患に対する治療中に呼吸マスクを使用して患者に送達される圧力を制御することである。
本発明の目的は患者を治療するために正しい時点に正しい圧力を適用するために患者の呼吸を測定することである。

本発明の目的は患者の呼吸を測定し、かつ、患者の呼吸サイクル中に患者に適用される圧力を算出するためのアルゴリズムを提供することである。
本発明の目的はいびきを検出することである。

本発明の目的は吸気流量限界を検出することである。
本発明の目的は流量振幅の低下を検出することである。
本発明の目的は無呼吸を検出することである。

本発明の目的は呼吸低下を検出することである。
本発明の目的は呼吸周期および呼吸形状を検出することである。
本発明の目的は呼吸サイクル中の吸気および呼気の開始点および終了点を検出することである。

本発明の目的は呼吸流速測定値の他の雑音および他の摂動を排除することである。
本発明の目的は呼吸作用パターンにおける変化と定期的呼吸間の区別を付けることである。

本発明の目的は患者の呼吸の正確なモニタリングを提供することである。
本発明の目的は異常な呼吸周期を検出することである。
本発明の目的はデータ出力の正確さを制御するために吸気体積を呼気体積と比較することである。

本発明の他の目的、長所、および、新規な特徴は、好ましい実施形態の以下の説明から、添付の図面と共に検討されると明らかになる。

図１に自動正空気圧滴定のためのアルゴリズムを示す。アルゴリズムの第１のステップはブロック１００１０に示すように指定された時間増分分において収集されたマスクからの空気流速信号データを受信し、かつ、記録するステップである。続いて、マスクからのデータはブロック１００２０に示す如くの漏出分に対して補償され、データが記録される。粗流速データがブロック１００３０において検索され、吸気または呼気周期の第１の覆し得る近似が確立される。続いて、データはブロック１００４０において以前に収集された吸気または呼気の周期のデータと併合され（または、以前のデータが利用不可能であれば保存され）、続いて、データはブロック１００５０においてデータのアレイの一部として平滑化され、かつ、保存される。もしデータアレイがブロック１００５５において決定されたように完全でなければ、より多くの粗データがブロック１００３０から収集され、ブロック１００４０において次の吸気および呼気の周期を近似し、アレイ内に併合され、続いて、データはブロック１００５０において平滑化され、かつ、保存される。もしアレイがこの時点でブロック１００５０において決定されたように完全であれば、アレイはブロック１００６０において二重ピークに対して検査され、かつ、ブロック１００７０において雑音を含むピークに対して検査される。もしステップ１００７０において雑音を含むピークが検出されれば、それらのピークはブロック１００８０において区分的線形近似により平滑化される。続いて、ブロック１００９０において、全ての呼吸はそれらの呼吸の吸気体積がそれらの呼吸の相補的な呼気体積に適合するかどうかを調べるために検査される。ブロック１００９１において、吸気体積が呼気体積に適合するかを調べるために試験が行われる。吸気体積は呼気体積に適合しなければならず、さもなくば、データに誤差があり、かつ、データは破棄されなければならない。適合していないデータはブロック１００９５において破棄される。もし吸気および呼気のデータが適合すれば、アルゴリズムは類似性に対して吸気または呼気の対を比較するためのブロック１０１００に進む。もしそれらの対が類似していれば、データは良好なものであると仮定され、呼吸において何らの変化も発生していない。第１の最大値列試験はアルゴリズムのブロック１０１１０において実行される類似性試験である。この試験は最大値列内の最大値の対間の類似性を試験する。ブロック１０１２０における検証において、データはブロック１０１１０において生成された初期全域最大ピークおよび最小ピークのアレイから呼び出され、かつ、最近接最小ピークアレイと比較する。なぜなら、最大ピークアレイにおける吸気開始点は最小値ピークアレイの呼気終了点に適合しなければならず、最大ピークアレイにおける呼気開始点は最小値ピークアレイの吸気終了点に適合しなければならないからである。

ブロック１０１３０は、吸気および呼気の各点のより近い近似を決定するために、ブロック１０１４０において微調整された吸気および呼気の中断点を近似し、呼吸を形成する。

続いて、ブロック１０１５０は吸気流量信号から平坦化索引を検査する。平坦化索引は無呼吸において発生するものなどの流量限界を測定するために使用される。
いびきは流量信号において形成される雑音によりブロック１０１６０において検査される。いびき索引が生成され、かつ、いびきを低減するために患者への圧力および流量体積を増減するための制御規則において使用される。

続いて、患者が無呼吸、呼吸低下、または、他の呼吸疾患を経験しているか、または、気道の何らかの制約があるか、マスクが外れているか、または、患者がいびきをかいているかを決定するためにブロック１０１７０において呼吸分析が行われる。

ブロック１０１８０において、呼吸解析ステップにおいて識別された状態を治療するために、１組の制御規則が適用される。例えば、ＣＰＡＰ装置により患者に適用された圧力は増減することができる。

ここで、アルゴリズムのより詳細な説明を提示する。
連続正気道圧力（ＣＰＡＰ）を使用して患者を治療する際に、患者に圧力下で空気を供給するためにマスクが利用される。空気流量および空気圧力の測定値は、患者をモニタし、かつ、患者がいつ息を吸い、吐き、いびきをかき、または、無呼吸もしくは呼吸低下を経験しているかを決定するために流量および圧力の信号を得るために、マスク内またはマスクを空気圧力源に接続するチューブ内のトランスデューサにより作成される。圧力および流量の粗データ信号はアルゴリズムのブロック１００１０において収集される。信号は、患者の状況の意味ある、かつ、正確な読みを提供するため、かつ、治療中に患者に供給される圧力を決定するために処理されなければならない。患者の呼吸は均一ではなく、かつ、同じ患者は二人といないため、正確なデータを得ることに対しては多くの挑戦がある。各呼吸において、患者は異なった時間周期にわたり異なった速度で息を吸う可能性がある。さらに、患者は息を吸うことと吐くことの間に異なった時間の長さにわたり休止する可能性がある。続いて、患者は異なった時間周期にわたり異なった速度で息を吐き、かつ、息を吸う前に再び休止する可能性がある。患者は夜間に位置を変え、これは呼吸の速度に影響を及ぼす。患者は夜間に異なった量の気道遮断も経験する可能性がある。これらの変数にいびき、無呼吸の事象および呼吸低下の事象を加えると、ＣＰＡＰデバイスまたはＢｉＰＡＰデバイスは最も効率的かつ効果的に患者を支援するために正しい圧力に調整することができるように、患者がいつ息を吸い、吐き、いびきをかき、または、無呼吸もしくは呼吸低下を経験するかを決定するために患者の呼吸を測定することが非常に困難になる。さらに、集められた粗データは、得られた信号の正確さを低減する空気のポンプおよびモータ、空気送達回路、および、他の摂動などの雑音を含む。信号中の可能な異常は、マスクが外れた可能性がある、ホースが接続解除された、もしくは、曲げられた可能性がある、または、患者が口を介して呼吸を開始した可能性があることである。

患者が患者の治療に関連して使用されるマスクを装着していると、対処すべき第１の問題は、マスク自体が漏出を起こし、そのため、測定された流量と患者に実際に適用された流量の間の差を反映させるためにマスクから受信した流量データ信号に対して流量漏出補償係数が使用されなければならないことである。マスク漏れは患者とのマスク界面（マスクエッジ漏出流量）、および、空気供給ホースとのマスク接続部（ポート漏出流量）で発生する。

ポート漏出流量は使用される各マスクタイプおよびマスクに適用される圧力に対して異なる。ポート漏出流量ルックアップテーブルは圧力に依存する流量損失を見積もるために使用することができる。ポート漏出流量は、患者への実際の流量の近似に役立てるために測定流量から差し引かれる。同様に、マスクエッジ漏出流量は、マスクエッジ漏出に帰せられる流量信号の残量を残して、患者に行く流量を濾過するための低域通過型フィルタを使用することにより見積もることができる。漏出流量を使用して、患者に行く空気流量の残量はアルゴリズムのブロック１００２０において決定され、かつ、空気流量データとして記録される。

漏出速度は上記に示すように公式化されたが、流速を決定するための他の手段は様々なマスクおよびポート接続部と共に使用することができる。
ブロック１００２０において利用可能な患者に実際に供給された空気の流量および圧力の信号を使用して、個々の呼吸の特性決定に対して解析が開始される。

アルゴリズムは呼吸の半持続時間流速を使用する。アルゴリズムは、患者の呼吸を測定するために吸気期間中の最大流速および呼気期間中の最小流速を決定し、かつ、それらの流速を比較のために別個に処理し、続いて、それらを後の工程において結合する。使用されるアルゴリズムは、呼吸中に患者により経験される吸気および呼気の周期および流速のより正確な測定値を提供するために、流速信号の雑音および吸気と呼気の間の時間差を排除する。

より高い正確さで吸気および呼気の流量を識別するために、アルゴリズムは、雑音および信号の異常を伴う粗データの混乱を取り込み、患者の呼吸速度のより読み易い正確な表示を提供するために、いくつかの雑音および以上を除去する技術を使用してデータを平滑化する。吸気および呼気のサイクルの開始および終了、ならびに、各呼吸における最大および最小の流速を識別するために、アルゴリズムは収集された信号データに対して近似および統計的技術を使用する。生成されたデータは、患者を治療するために使用されるＣＰＡＰ装置などの呼吸デバイスを制御するために使用される。

図２は１０ヘルツまたは２５０ヘルツなどの指定された時間周期で取られ、かつ、収集された粗信号データを表す点線１００を使用してプロットされた一連の流量信号データ点を示す。吸気の開始点は中断点と呼ばれる点において選択され、この点において、データは正流速およびその後に開始する流速の大幅な増加を示す。中断点の選択はアルゴリズムのブロック１００３０において行われる。中断点は吸気の開始の印となる点１０１に選択される。吸気データは雑音、摂動、および、誤差に満ちている。粗データは、点１５０における吸気中の最大流速に至る点１２０、１２５、１３０、および、１３５における時間にわたり一貫性なしに増加する値を持って全般的により高い進行を指し示し、かつ、続いて、吸気終了点１９０に至る点１５５、１６０、１６５、１７０、１７５、１８０、および、１８５において一貫性なしに減少する。ぎざぎざのある信号を供給する粗データ中の雑音および異常は点線１００により示される。最大流速点１５０は吸気周期のほぼ中央におけるピークの最高ピークであり、吸気の終了点１９０は点１０１における吸気の開始とほぼ同じ流速であるとアルゴリズムにより選択された点である。点１９０における吸気の終了は同じ呼吸に対する呼気の開始でもある。

図２はブロック１００５０により表されている線形平滑化技術も示す。平滑化工程は患者の呼吸流速を近似し、かつ、信号の雑音および異常を排除するために使用される。点線１００の点１０１、１５０、および、１９０は実線２００上の点２０１、２５０、および、２９０にそれぞれ等しい。図２に示された第１次線形技術は上向き傾き線２５により点２０１における吸気の開始と最大ピーク２５０を単に結ぶ。同様に、下向き傾き線７５は最大ピーク２５０を吸気終了点２９０と結ぶことにより定義される。結果として得られた、患者の吸気のより理想的かつ処理がより容易な平滑化されたグラフは実線２００により示されている。線２００を使用する平滑化されたグラフは、開始点２０１における吸気の開始、流速ピーク２５０における吸気サイクルのほぼ中央における吸気中の最大流量、および、患者の呼吸の呼気サイクルの開始に等しいはずである終了点２９０における吸気サイクルの終了をより明確に示すために雑音および流速の変化を除去している。呼吸の持続時間は点２０１と２９０の間の時間である。

アルゴリズムは呼気ならびに吸気を追跡するために使用されるが、ここでは、説明の容易さのために吸気のみを追跡する。呼気も同様にグラフ化されることは、吸気をグラフ化することから直ちに理解されよう。

アルゴリズムはリアルタイムで呼吸の解析のために一連の吸気を得る。一連の吸気データを一緒に合算するための多くの可能な方法がある。時間、データ処理、および、保存資源を最も効率的に使用するために、本明細書に提示された技術は、ブロック１００４０に描かれているように、後に続く吸気周期からの粗データを、プロセッサが前の吸気を平滑化し終わった時点の直後に、前に平滑化された吸気データに併合することである。使用される技術の場合、次の吸気の開始点は前の吸気の終了に比較して幾分ランダムである。図３は、見積もられた吸気開始点３０１、見積もられた最大ピーク流速３５０、および、見積もられた吸気終了点３９０を備えた点線３００により表された新しい粗流量吸気データセットをグラフに示す。点線３００により表されたこの粗データセットは実線２００により表された前に平滑化された吸気データと併合される。線２００および３００からのデータは併合され、続いて、点線３００からの第２の吸気データが実線４００として平滑化される。両実線は図５に示す如くの平滑に結ばれた一連の平滑化吸気流速を作成するために一緒に合算される。

点線３００により表された新しいデータが利用可能である時点は、前の呼吸の平滑化の終了前、前の呼吸の平滑化の終了と同時か、または、前の呼吸の平滑化の後とすることができる。さらに、呼吸の開始および終了における流速は変化し、かつ、図５に平滑に適合させるために調整されなければならない。

図３Ａ、３Ｂ、３Ｃ、３Ｄ、および、３Ｅに示すように、新しい吸気データセットを前の吸気データセットと併合するための５つの主な進行過程がある。最も典型的な状況である図３Ａに描かれている如くの第１の進行過程において、平滑化は流速点２９０において終了する。アルゴリズムは点３０１ａにおいて示された流速を持つ次の呼吸の吸気の近似的な開始を選択した。この点は点２９０における平滑化工程の終了前の時点において選択されていた。したがって、重なり合うグラフに対するリアルタイムでの最良適合は、新しい流速の最も近い谷３１５ａを前の呼吸からの吸気の終了を表す平滑化された点２９０に適合させることである。ここで、新しい吸気における谷点３１５ａにおける流速は、点２９０における前の吸気の流速値に適合するか、または、非常に近く、そのため、２９０における第１の吸気の終了と点３０１ａにおける次の吸気データの開始の間の隙間は見落とされ、第２の吸気は第２の呼吸の粗データの点３１５ａから開始するとしてプロットされる。新しい粗データセットは３５０ａにおいてピーク流速を、および、点３９０ａにおいて吸気周期の終了を有する。続いて、第２の呼吸は実線４００ａにより示された如くの吸気のプロットを作成するために平滑化される。続いて、平滑化された第２の吸気は点４０１ａにおいて開始を、４５０ａにおいて最大値点を、および、点４９０ａにおいて吸気の終了を有する。

図３Ｂに示された特別な場合の進行過程において、第１の呼吸の点２９０における吸気の終了時流速は第２の吸気の開始時流速３０１ｂに同じか、または、近く、かつ、算出のタイミングは、新しいデータが点３０１ｂにおいてちょうど利用可能であるように、平滑化された吸気が点２９０において終了するようにするものである。続いて、点線３００ｂにより示された如くの第２の吸気粗流速データは、４０１ｂに吸気の開始を、４５０ｂに最大ピークを、および、点４９０ｂに吸気の終了を有する実線４００ｂにより示されたグラフを産み出すように局所的に平滑化される。

図３Ｃに示された進行過程において、平滑化された吸気データは点２９０において終了する。点線３００ｃにより示された次の吸気データは点３０１ｃによりプロットされた時点において利用可能であり、このデータは点２９０における平滑化算出の終了の十分前の時点において開始する。患者の呼吸パターンの移動を含むタイミングの変化に対する多くの理由があり得る。点線３００ｃにより示された次の呼吸に対する粗データは保存され、かつ、点２９０における前の呼吸の終了に対して平滑化されたデータへの最良適合に対して比較される。前の呼吸２００からの吸気流量の平滑化された値は、２つのグラフ間の時間および値の最良適合に対して、谷点３１５ｃにおける新しい呼吸の吸気流量の粗データ中の値に適合する。したがって、新しい呼吸３００ｃは点３１５ｃにおいて開始され、かつ、グラフ４００ｃを得るために平滑化される。したがって、平滑化された線２００の最終部分は無視され、前の呼吸の終了の有効な平滑化された位置は、３１５ｃにおける次の吸気の開始と適合するために２９０’まで移動される。続いて、新しい呼吸は４０１ｃにおいて開始し、４５０ｃにおいてピークを迎え、かつ、４９０ｃにおいて終了するように平滑化される。

図３Ｄに示された進行過程において、前の平滑化された呼吸は点２０１において開始し、点２５０において最大ピークを有し、かつ、点２９０において終了する。点３０１ｄにおいて開始する次の吸気粗データは点２０１における平滑化された吸気データの開始の直後に利用可能となる。２つの呼吸の開始部分はほぼ等しいが、吸気の尾部終端はそうではない。新しいデータはより低い吸気流速にまで延長している。流速２９０および呼吸３００からの粗データの下向き傾きが同じとなり、かつ、呼吸３００の終了における流速３９０ｄにおいて終了する点において最良適合が開始する。呼吸２００および３００の下向き傾きは、刻んだ実線により示されているように平滑化されたグラフを点３９０ｄにおける吸気の終了にまで延長するために点２９０の後に追加される。

図３Ｅに示された進行過程において、平滑化された吸気はプロットされて点２９０において終了し、アルゴリズムは、新しい粗データが点３０１ｅにおいて開始する次の吸気に対して利用可能となるまで待たなければならない。値の間には隙間が存在し、この隙間は継ぎ合わされなければならない。最良適合は、最終吸気の終了から新しい吸気の最低流速まで最低流速を結ぶ、２９０における前の吸気と点３０１ｅにおける新しい吸気の開始の間の隙間を覆うための点２９０と２９０’の間の刻んだ実線により示されたパッチＰを追加することである。続いて、点３０１ｅにおいて開始し、３５０ｅにおける最大値まで延長し、かつ、３９０ｅにおいて終了する新しい呼吸粗データは、点４０１ｅにおける吸気の開始から、点４５０ｅにおける最大ピークへの、および、点４９０ｅにおける吸気の終了への吸気アレイに加算するために平滑化される。

呼吸の大きな遅延は、呼吸パターンの変化が起こっている可能性がある点で疑わしい。
図５にあるような平滑化された吸気のアレイは図４Ａおよび４Ｂに示されたように短い時間間隔で連続する２つの最大ピークを生ずるかもしれない。短い間隔のピークは疑わしく、かつ、検査されなければならない。誤差の１つの可能な原因は、アルゴリズムに吸気周期を誤診断に錯誤させる雑音に誘発された大きなピークである。誤差に対する他の可能な原因は最大ピークのアレイを処理するリアルタイムの性質である。図４Ａは相互に非常に接近した２つの最大ピーク１５０および１５０Ａを持つ増大する平滑化された傾きを示す。図４Ｂは相互に非常に接近した２つの最大ピーク１５０および１５０Ｂを持つ減少する平滑化された傾きを示す。図４Ａおよび４Ｂに示されたように、２つの最大ピークは吸気間隔ｔを発生する。真の最大流速は吸気時間間隔ｔの中間に最も近い流速として選択されている。点線は時間間隔ｔの間に相互に接近しすぎた２つの最大ピークを持つ平滑化された吸気を示す。連続線は二重ピークを排除した再平滑化された吸気を示す。ブロック１００６０において二重ピークはアルゴリズムにおいて検査される。

図５に示すように２つから４つの最大ピークのアレイが確立された後、アルゴリズムは、ブロック１００７０において、過剰な雑音が粗データの信頼性を損なうために最大ピーク８５０、６５０、４５０、および、２５０のいくつかは吸気最大ピークを代表する資格がないと判断するために、それら４つの最大ピークを見直す。もし雑音を含む傾きが失格すれば、粗データは、後に示すように１、２、または、３本の線を使用して傾きを再び引くために区分的線形解析により審査される。

平滑化された増大する傾き２２２、４２２、６２２、および、８２２を作成するために使用された粗データは、これらの傾きが雑音を含む傾きであるかどうかを調べるために審査される。図６Ａに見られるように、点１００１における吸気の開始から第１のピーク１０１０への流量信号における開始時の変動幅２０１０、および、点１０３５における谷から最大ピーク１０５０への終了時変動幅２０５０は比較され、小さな方の変動幅は外部変動幅と定義される。ピーク１０２０および１０３０に対するそれぞれ変動幅２０２０および２０３０は審査され、各変動幅上の最低点１０１５と最高点１０３９の間の変動幅は内部変動幅２０２５と定義される。傾きが内部変動幅２０２５より大きな外部変動幅２０１０または２０５０を有すれば、試験グループは雑音を含む傾きである可能性が高い。増大する傾きが雑音を含む傾きでなければ、図６Ｂに示されたような下向きの傾きは、これが雑音を含む傾きを有するかどうかを調べるために試験される。図６Ｂにおいて、開始時変動幅２０６０および終了時変動幅２０９０は、外部変動幅として指定されている２つのうちの小さな方を見出すために減少する傾き上の最大かつ終了時のピークをそれぞれ表すピーク１０５０および１０８０に対して測定される。続いて、残りのピーク１０６０および１０７０に対する変動幅は審査され、変動幅上の最低点１０７５と最高点１０６０の間の変動幅は内部変動幅２０２５と定義される。もし傾きが点１０６０と１０７５の間の内部変動幅２０７５より大きな外部変動幅２０６０または２０９０を有すれば、内部変動幅、試験グループは雑音を含む傾きを有する可能性が高い。

雑音を含む傾きの試験を行う際の容易さのために、１つの雑音を含む傾きのみが選択される。各グループ内の雑音を含む傾きを試験するために、追加のパラメータが使用される。図６Ａに示された増大する傾きに対して、左側持続時間３０１０、内部持続時間0３０２０、および、右側持続時間３０３０がある。左側持続時間３０１０は点１００１における吸気の開始と１０１０における第１のピークの間の時間である。内部持続時間はピーク１０１０と谷１０３５の間の時間である。右側持続時間は谷点１０３５と最大ピーク点１０５０の間の時間である。これらのパラメータは点１００１と１０１０の間の開始時変動幅２０１０、点１０１５と１０３０の間の内部変動幅２０２５、および、点１０３５と１０５０の間の終了変動幅２０５０と共に使用される。

使用される他のパラメータは傾き内の第１のピークと最後のピークの間のピーク数である。例えば、図６Ａにおいて、第１のピーク１０１０と最後のピーク１０５０の間に２つのピーク１０２０および１０３０がある。図６Ｂにおいて、第１のピーク１０５０と最後のピーク１０８０の間に２つのピーク１０６０および１０７０がある。

中断点は吸気流速の開始および終了である。図２において、点２０１は左側中断点であり、２９０は右側中断点である。図６Ａにおいて、中断点は１００１であり、図６Ｂにおいて、中断点は１０８５である。

この時点で、内部最大ピークは、これらのピークは失格となり、かつ、アレイから除外されなければならないかどうかを調べるために検査される。測定値の２つのグループ、左側からの持続時間および右側からの持続時間が使用される。

以下の定義は本明細書において使用される図表上における速記法として使用される。
左側からの持続時間＝Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｌｅｆｔ
右側からの持続時間＝Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｒｉｇｈｔ
左側持続時間＝Ｄｕｒ＿ｌｅｆｔ
右側持続時間＝Ｄｕｒ＿ｒｉｇｈｔ
内部持続時間＝Ｄｕｒ＿ｉｎｔ
開始変動幅＝Ｖａｒ＿ｓｔａｒｔ
終了変動幅＝Ｖａｒ＿ｅｎｄ
内部変動幅＝Ｖａｒ＿ｉｎｔ
ピーク数＝Ｎｕｍ＿ｐｅａｋ
以下は本明細書において使用されるパラメータに対する定義である。

Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｌｅｆｔ＝Ｄｕｒ＿ｌｅｆｔ＋Ｄｕｒ＿ｉｎｔ
Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｒｉｇｈｔ＝Ｄｕｒ＿ｒｉｇｈｔ＋Ｄｕｒ＿ｉｎｔ
Ｒａｔｉｏ＿ｌｅｆｔ＝Ｖａｒ＿ｌｅｆｔ／Ｖａｒ＿ｉｎｔ−（Ｎｕｍ＿ｐｅａｋ＋１）／５
Ｒａｔｉｏ＿ｒｉｇｈｔ＝Ｖａｒ＿ｒｉｇｈｔ／Ｖａｒ＿ｉｎｔ−（Ｎｕｍ＿ｐｅａｋ＋１）／５
もし呼吸の持続時間における左側および右側の変動幅、ならびに、試験グループにおける呼吸数にわたり平均化された内部変動幅にわたる呼吸の左側および右側の部分に対する流速における変動幅の比が特定のパラメータ内になければ、雑音は１、２、または、３本の線の区分的線形法によりデータを近似することにより除外される。

図７における表は許容可能なパラメータ内に該当しない呼吸を除外するために使用することができる。
呼吸に対する試験は以下のように行われる。

左側測定値（Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｌｅｆｔ）３０１０からの持続時間、および、右側測定値（Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｒｉｇｈｔ）３０３０からの持続時間を使用して、この場合、図６Ａに示されたように、左側からの持続時間３０２５が点１００１から点１０３５の間の時間となるように、左側持続時間３０１０は点１００１と１０１０の間の時間であり、内部持続時間３０２０は点１０１０と１０３５の間の時間である。Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｌｅｆｔ＝Ｄｕｒ＿ｌｅｆｔ＋Ｄｕｒ＿ｉｎｔ。

右側からの持続時間３０７５は図６Ｂに示され、右側からの持続時間が点１０５５から点１０８５への間の時間となるように、右側持続時間３０９０は点１０８０と１０８５の間の時間であり、内部持続時間３０７０は点１０５５と１０８０の間の時間である。Ｄｕｒ＿ｆｒｏｍｒｉｇｈｔ＝Ｄｕｒ＿ｒｉｇｈｔ＋Ｄｕｒ＿ｉｎｔ。
変動幅左側２０１０は図６Ａに示されている。ｖａｒ＿ｌｅｆｔ＝ｖａｒ＿ｓｔａｒｔ。
変動幅右側２０９０は図６Ｂに示されている。ｖａｒ＿ｒｉｇｈｔ＝ｖａｒ＿ｅｎｄ。
Ｒａｔｉｏ＿ｌｅｆｔ＝Ｖａｒ＿ｌｅｆｔ／Ｖａｒ＿ｉｎｔ−（Ｎｕｍ＿ｐｅａｋ＋１）／５である。
Ｒａｔｉｏ＿ｒｉｇｈｔ＝Ｖａｒ＿ｒｉｇｈｔ／Ｖａｒ＿ｉｎｔ−（Ｎｕｍ＿ｐｅａｋ＋１）／５である。

もし持続時間が短く、かつ、内部信号変動幅が外部比、左側比、または、右側比に比較して比較的小さければ、内部最大ピークは除外される可能性が非常に高い。もし持続時間が長ければ、変動幅比に対する閾値は高い。

もし図７の表の条件のいずれかが満たされれば、図６Ａのグループに示された如くのグループ内の内部最大ピーク１０１０、１０２０、および、１０３０は失格となる。図７は比較において使用される比に対する閾値の表である。

左側からの持続時間と右側からの持続時間の値の組合せに対して、図７の表の各欄内の閾値は、雑音を含まない傾きを有するための以下の公式により真でなければならない。
ＲａｔｉｏＬｅｆｔ＞＝Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１かつＲａｔｉｏＲｉｇｈｔ＞＝ＲｉｇｈｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１、または、
ＲａｔｉｏＬｅｆｔ＞＝Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２かつＲａｔｉｏＲｉｇｈｔ＞＝Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２、または、
ＲａｔｉｏＬｅｆｔ＞＝Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３かつＲａｔｉｏＲｉｇｈｔ＞＝Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３、または、
ＲａｔｉｏＬｅｆｔ＞＝Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４かつＲａｔｉｏＲｉｇｈｔ＞＝Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４、または、
ＲａｔｉｏＬｅｆｔ＞＝Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ５かつＲａｔｉｏＲｉｇｈｔ＞＝Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ５である。

図７の表内の５つ組みの対の各欄は以下のように左側および右側の閾値に対する。
Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１；Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１
Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２；Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２
Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３；Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３
Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４；Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４
Ｌｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ５；Ｒｉｇｈｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ５
例えば、２．２５および１．３３は左側からの持続時間および０．７５秒未満である右側からの持続時間における第１のセットの値に対するＬｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１およびＲｉｇｈｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１の閾値である。第２の閾値２および１．５は左側からの持続時間および０．７５秒未満である右側からの持続時間における第１のセットの値に対するＬｅｆｔ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２およびＲｉｇｈｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄ２の閾値である。

もし最大ピーク試験グループのいずれかが図７の表の条件の１つを満たしていれば、このグループ内の内部最大ピークは失格したと考えられ、かつ、除外されなければならない。なぜなら、使用された粗データは良好な結果を与えるためには雑音が多すぎたからである。

図７の表に提示された試験の性質は図９Ａおよび９Ｂに示された平行四辺形を参照することにより、より直ちに理解することができる。同図において、図５の平滑化されたアレイに対する粗データは過剰な信号雑音レベルを見出すために試験される。図９Ａに示されたように、外部変動幅Ｖａｒ＿ｅｘｔ２０４０および終了変動幅Ｖａｒ＿ｅｎｄ２０５０を持つ雑音を含む増大する傾きは両変動幅間に引かれた平行四辺形を有する。もし粗信号データが平行四辺形内にあれば、粗データは雑音を含むと考えられるが、雑音が多すぎるわけではない。同様に、雑音を含む減少する傾きについても、図９Ｂに示されたように、もしピークが外部変動幅Ｖａｒ＿ｅｘｔ２０６０および終了変動幅Ｖａｒ＿ｅｎｄ２０９０により定義された平行四辺形内にあれば、ピークは雑音であると考えられる。図９Ｂの雑音を含む減少する傾きは平行四辺形内にあり、そのため、この傾きは雑音を含む傾きではない。

したがって、例えば、もし図５の増大する傾き４２２が上記の条件における粗データを試験することにより雑音を含む傾きであると考えられるなら、最大ピーク４５０は、点４０１から６０１への吸気流速を削除すること、および、この流速を、吸気流速を近似するためのそれぞれ１つ、２つ、または、３つの線を有する第１、第２、または、第３次の線形方程式を使用した線形近似によりこれらの最大ピークパターンを平滑化する区分的線形近似に置き換えることにより、最大ピークアレイから排除される。第１、第２、または、第３次の近似法に基づく各々に対する誤差格付けは、どれが最小誤差をもたらし、かつ、したがって、選択された方法となるべきかを調べるために使用される。第１、第２、および、第３次の近似および誤差格付けは後に説明される。

図８Ａ、８Ｂ、および、８Ｃは流速を近似するための第１、第２、および、第３次の区分的線形法のグラフを示す。
図８Ａは吸気の開始点２０１および最大ピーク２５０を有する雑音を含む傾きを示す。吸気の開始点２０１と最大ピーク２５０の間の単一の点線２２２は第１次区分的線形法に対する近似である。誤差２２１は局所ピーク１２０から線２２２への線形距離である。局所ピーク１３０または谷１３５からの距離は局所ピーク１２０からほどは大きくなく、そのため、局所ピーク１２０が誤差に対して選択されたことに注意されたい。

図８Ｂは第２次２線区分的線形近似を示す。図８Ｂは関与する原理を示すうえで役立てるために図８Ａとは誇張された差を有する。図８Ｂにおいて、２つの線２３１および２３２は、組合せに対する線の全ての可能な対を最小誤差と比較した後に選択される。誤差２２３は線２３１または２３２のいずれかと粗データの間の最大の差である。誤差２２３は、第１次または第２次の線形近似のどちらが最低の誤差を有するかを調べるために誤差２２１と比較される。

図８Ｃは第３次３線区分的線形近似を示す。図８Ｃは関与する原理を示すうえで役立てるために図８Ａおよび図８Ｂとは誇張された差を有する。図８Ｃにおいて、３つの線２３１、２３２、および、２３３は組合せに対する線の全ての可能な対を最小誤差と比較した後に選択される。誤差２２７は線２３１、２３２、２３３と粗データの間の最大の差である。誤差２２７は、第１次、第２次、または、第３次の線形近似のいずれが最低の誤差を有するかを調べるために誤差２２１および２２３と比較される。

続いて、最低誤差率区分的線形近似傾きは最大ピークのアレイ内の雑音を含む傾きを充填するために選択される。
第１、第２、および、第３次区分的線形近似をグラフに適合させる方法は当業者により十分に理解されているため、使用される方法の詳細は本明細書には提示されない。

上記の吸気流量データから直ちに理解できるように、雑音を含む傾きを排除するために呼気流量データに同じ方法が適用される。
呼吸中に、吸われる空気の体積は吐かれる空気の体積と等しくなければならない。したがって、このことは、平滑化された線形区分的補正済み最大ピーク吸気データが平滑化された線形区分的補正済み最小ピーク呼気データに適合することを示すためにアルゴリズムのブロック１００９０において試験される。上記は比較的小さな振幅および短い持続時間を持つ雑音を含む信号を試験する。しかし、大きな雑音および擬似信号は未だ調べられていない。大きな雑音および擬似信号は呼吸パターンの変化により引き起こされ得、かつ、呼吸の検出における困難な問題を提示する。これらの変化の典型的な例は位置を変える患者、口での呼吸、重大に流量が制限された呼吸、および、呼吸期後の異常な呼吸である。以下の技術は、これまでに提示された平滑化試験を通過する、可能性の低い最大および最小ピークを検出するために使用される。

今度は、最大ピークおよび最小ピークのいくつかをさらに失格させるために多数の連続した呼吸が検査される。吸気ピークに対する候補の一覧からいくつかの最大ピークをさらに失格させるために多数の連続した呼吸を検査するために、最大ピークの対および最大ピーク対の列が使用される。最大３．５分間にわたり、連続した最大ピークのいくつかの対および最大ピークの最大ピーク対のいくつかのセットが形成され、かつ、最大ピークの列を得るためにブロック１０１００においてアルゴリズムにより試験される。最大対および最大列の試験はより長い時間周期にわたり呼吸を試験するためである。最大の対の試験は呼吸サイクル全体を網羅し、最大の列の試験は多くの呼吸にわたる吸気および呼気に相関した最大ピークを網羅する。いくつかの呼吸、通常２つから５つの呼吸にわたり試験を行うことは呼吸のサンプルを提供し、このサンプルにおいて、もし呼吸が正常であれば、患者についてのデータは装置を制御するために使用することができる。

図５に示されたものなどの最大ピークのアレイから、呼吸周期は２５０と４５０、または、４５０と６５０、または、６５０と８５０などの最大の対を形成するためにいずれかの２つの連続する最大ピーク間で検査される。

最大の対の検出において、最大対を提示するために３つのパラメータのグループを得る。第１のパラメータのグループは持続時間に関連している。第２のパラメータのグループは、外部持続時間における信号レベルの変動幅、および、内部持続時間における異なった信号レベルに対する位置索引を含む信号の「形状」に関連している。第３のパラメータのグループは内部持続時間における信号中の雑音索引である。

第１に、最大ピークは、吸気の持続時間が我々の試験の目的に対する吸気の最短持続時間である少なくとも０．７５秒であるかどうかを調べるために試験される。
第２に、最大ピーク間の持続時間はそれらが１０秒未満であるかどうかを調べるために試験される。

第３に、最大ピーク間の信号レベルは以下の公式により定義された閾値「Ｔ」を超えることはできない。
Ｔ＝２つのピークの低い方の最大ピーク−（２つのピークの低い方の最大ピーク−２つのピーク間の最小ピーク）／５
図１０は最大ピーク１２５０、最大ピーク１４５０、最小ピーク１４０１、および、閾値Ｔを示す。図１０において、ピーク１２７０はピーク１２５０と１４５０の間かつ閾値の上方にあり、したがって、最大ピーク１２５０および１４５０の最大の対は最大の列における対として排除される。

許容可能な最大の各対に対して、最大の対の形状を定義するためにさらなる試験が行われる。図１１Ａに示すように、最大ピーク１６５０および第２の最大ピーク１８５０を有する最大対が示されている。最大対の持続時間は、０．７５秒と１０秒の間でなければならない吸気流速の最大点１６５０と１８５０の間の持続時間Ｄである。１６５０における信号レベルの変動幅はｓｔａｒｔ Ｖａｒ＿ｓにおける変動幅であり、１８５０における信号レベルの変動幅は終わりＶａｒ＿ｅにおける変動幅である。変動幅は１８０１における両信号レベル間の最小信号値から測定される。図１１Ｂにおいて、信号の値は、減少する信号値に対する点線Ｌおよび増大する信号値に対する点線Ｒとして平滑化される。点線Ｌは、信号値が低下しつつある時に信号値に追随し、続いて、値がさらに落下するまで水平のグラフに描かれる。同様に、点線Ｒは、信号値が上昇しつつある時に信号値に追随し、続いて、値がさらに上昇するまで水平のグラフに描かれる。図１１Ｂにおける点線ＬおよびＲに対する左側および右側の信号値に基づき、吸気の左側または減少部分および吸気の右側または増大部分の信号値に対する回数は、最大ピーク信号レベル１６５０の５％、２５％、５０％、７５％、および、９５％をそれぞれ表す点Ｌ＿５、Ｌ＿２５、Ｌ＿５０、Ｌ＿７５、および、Ｌ＿９５において測定されて示されている。信号値は最大ピーク信号レベル１８５０の５％、２５％、５０％、７５％、および、９５％をそれぞれ表すＲ＿５、Ｒ＿２５、Ｒ＿５０、Ｒ＿７５、および、Ｒ＿９５において記録もされる。

実際の吸気流量信号と近似線ＬおよびＲの間の差は５％、２５％、５０％、７５％、および、９５％の位置に対して決定される。続いて、平均値および最大雑音レベルが算出される。

例えば、変動幅１６６２は減少する信号流量Ｌ上のピーク１６６０と５０％値１６５０の間の差であり、変動幅１８１２は増大する流量Ｒのピーク１８５０と５０％値の間の変動幅である。

今度は、最大の対に対する統計的測定値が許容可能な最大の列を決定するために使用される。第１の最大列試験はアルゴリズムのブロック１０１１０における類似性試験の実行である。この試験は最大の列内の最大の対間の類似性を試験する。

最大の対に対する類似性試験には７つの要素がある。図１１Ａを参照すると、要素は持続時間Ｄ、外部持続時間における信号変動幅、内部持続時間における平均信号レベル、外部持続時間における信号「形状」、内部持続時間における信号「形状」、平均雑音レベル、および、最大雑音レベルである。これらの要素は以下として定義される。

最大対の持続時間は最大対における開始時最大ピークと終了時最大ピークの間の時間である。
開始時変動幅Ｖａｒ＿ｓおよび終了時変動幅Ｖａｒ＿ｅの変動幅の平均値として定義されているＶａｒとして記号を付けられた最大対の外部持続時間における信号レベルの変動幅、すなわち、
Ｖａｒ＝（Ｖａｒ＿ｓ＋Ｖａｒ＿ｅ）／２
である。

以下に定義されたＡｖｅｒとして記号を付けられた内部持続時間における平均信号レベル。
Ａｖｅｒ＝（Ｖａｌｕｅ＿ｓ＋Ｖａｌｕｅ＿ｅ＋２^＊Ｖａｌｕｅ＿ｍ）／４＋Ｃ
ここでＶａｌｕｅ＿ｓおよびＶａｌｕｅ＿ｅは最大の対の開始時および終了時における最大ピーク値であり、Ｖａｌｕｅ＿ｍは最大の対の最大ピーク間の最小値であり、かつ、Ｃはデータ取得の設定に関連した定数である。平均流量値に対する小さな流量値の影響を低減するように、Ｃは患者の流速値のダイナミックレンジの１／４とすることができる。

最大の対の開始と終了の間の信号変動幅における相対的な差として定義されているＡｓｙとして記号が付けられている最大対における信号の「形状」の非対称な測定値、すなわち、
Ａｓｙ＝（Ｖａｒ＿ｅ−Ｖａｒ＿ｓ）／（ｍａｘ（Ｖａｒ＿ｅ，Ｖａｒ＿ｓ）＋１）
ここで、Ｖａｒ＿ｓおよびＶａｒ＿ｅは最大対の開始と終了の間の信号変動幅であり、かつ、ｍａｘ（Ｖａｒ＿ｓ，Ｖａｒ＿ｅ）は、Ｖａｒ＿ｓとＶａｒ＿ｅの間の点１８１０におけるなどの最大値である。

最大対の信号「形状」の測定値。形状は図１１Ｂに示されたように線ＬおよびＲの左側および右側の５％、２５％、５０％、７５％、および、９５％の位置により決定される。信号形状は呼吸の形状を示すためにこれらの５％、２５％、５０％、７５％、および、９５％の位置において値を比較する。

Ｎｏｉｓｅ＿ａｖｅｒとして記号を付けられた平均雑音レベルは以下のように定義される。
Ｎｏｉｓｅ＿ａｖｅｒ＝（Ｎｏｉｓｅ＿ａｖｅｒＳ／Ｖａｒ＿ｓ＋Ｎｏｉｓｅ＿ａｖｅｒＥ／Ｖａｒ＿ｅ）／２
ここで、Ｎｏｉｓｅ＿ａｖｅｒＳおよびＮｏｉｓｅ＿ａｖｅｒＥは最大対の開始および終了における平均雑音レベルであり、Ｖａｒ＿ｓおよびＶａｒ＿ｅは最大対の開始と終了の間の信号変動幅である。

Ｎｏｉｓｅ＿ｍａｘとして記号を付けられた最大雑音レベルは以下のように定義される。
Ｎｏｉｓｅ＿ｍａｘ＝（Ｎｏｉｓｅ＿ｍａｘＳ／Ｖａｒ＿ｓ＋Ｎｏｉｓｅ＿ｍａｘＥ／Ｖａｒ＿ｅ）／２
ここで、Ｎｏｉｓｅ＿ｍａｘＳおよびＮｏｉｓｅ＿ａｖｅｒＥは最大の対の開始および終了における最大雑音レベルであり、Ｖａｒ＿ｓおよびＶａｒ＿ｅは最大の対の開始と終了の間の信号変動幅である。

７つの要素の各要素に対して、統計上のいくつかの測定値が算出され、この測定値は以下のように定義される中央値、標準偏差、平均値、および、最大誤差を含む。
与えられたデータセットｄ_ｉ，ｉ＝１、２、．．．、Ｎに対して、このデータセットの中央値Ｍｅａｎ＿ｄは以下のように定義される。

Ｍｅａｎ＿ｄ＝（Σｄ_ｉ）／Ｎ，ｉ＝１、２、．．．、Ｎ
このデータセットの標準偏差Ｓｔｄ＿ｄは以下の等式を有する。
Ｓｔｄ＿ｄ＝（（Σｄ_ｉ）^２／Ｎ）^０．５，ｉ＝１、２、．．．、Ｎ
平均値および最大誤差はデータセットの個々の値とデータセットの中央値の間の平均値および最大誤差として定義される。

個々の最大の対から７つの要素を先ず算出し、シーケンスにおける全ての最大の対から各要素に対する統計上の４つの解析結果を得る。最後に、「類似性」試験に対する２つの索引、すなわち、中央値索引および誤差索引を定義する。中央値索引は以下の通りである。

中央値索引＝持続時間索引＋非対称性索引＋雑音索引
持続時間索引は、最大の対のシーケンスが「標準」持続時間に対して中央値持続時間にいかに近く形成されているかの目安である。最大の対の持続時間は５つの範疇、すなわち、短い、短い−中程度、中程度、長い−中程度、および、長い持続時間に分類される。もし中央値持続時間が中程度持続時間の範疇により近ければ、中央値索引には小さな数が与えられ、さもなくば、より大きな数が中央値索引に与えられる。非対称性索引は（Ａｓｙ−１）に比例する。ずなわち、もし最大対の「形状」がより大きな対称性（Ａｓｙ〜＝１）を有していれば、小さな値が非対称性索引に与えられる。雑音索引は、平均値および最大雑音レベルにより表される信号の「標準形」に最大対の信号レベルが近いという目安である。

中央値索引は、中央値索引を１に初期化することにより算出され、かつ、以下により調整される。
持続時間の範疇は以下の通りである：
もし中央値持続時間が過剰に短ければ、≦２秒、中央値索引は２ごとに増分される。

もし中央値持続時間が比較的短ければ、２秒と３秒の間、中央値索引は１ごとに増分される。
もし中央値持続時間が比較的長ければ、≧７．５秒かつ＜８．５秒、中央値索引は１ごとに増分される。

もし中央値持続時間が過剰に長ければ、≧８．５秒、中央値索引は２ごとに増分される。
もし非対称性が小さければ、（ｍｅａｎ Ａｓｙｍｍｅｒｙ−１≦０．３）、中央値索引は１ごとに増分される。

もし中央値対称性が中程度であれば、（ｍｅａｎ Ａｓｙｍｍｅｒｙ−１≦０．５）、中央値索引は２ごとに増分される。
上記のいずれでもなければ、中央値索引は３ごとに増分される。

もし中央値雑音が小さければ、（中央値平均雑音≦０．１６かつ中央値最大雑音≦０．４）または（中央値平均雑音≦０．２かつ中央値最大雑音≦０．３３）、中央値索引は１ごとに増分される。

もし中央値雑音が中程度であれば、（中央値平均雑音≦０．３３かつ中央値最大雑音≦０．７５）または（中央値平均雑音≦０．４かつ中央値最大雑音≦０．６６）、中央値索引は２ごとに増分される。

上記のいずれでもなければ、中央値索引は３ごとに増分される。
結果として得られた中央値索引は３ごとに低減され、かつ、１から４までの範囲により制約されている。したがって、中央値索引は１、２、３、または、４の値を有することができ、より小さな値とは最大対がその後の呼吸からである可能性が最も高いことを意味する。

中央値索引は「分類」の原理に基づき設計され、先ず「標準的な」（中程度の持続時間、対称、および、「雑音のない」）信号形状を思い浮かべ、したがって、中央値索引は、個々の最大の対からの各信号パターンが「標準的な」パターンにいかに近いかの目安となる。誤差索引は、シーケンス中の全ての最大の対からのサンプルデータ（要素の同タイプ）の分布の測定に基づく。もしサンプルデータが互いに近い（より類似している）なら、誤差または標準偏差は小さく、かつ、誤差索引も同じく小さい。

誤差下位索引は、持続時間、変動幅、平均信号レベル、非対称性、左側傾き形状、および、右側傾き形状のパラメータに対する平均誤差および最大誤差の値に基づき算出される。誤差索引は非対称性を除く全ての要素からの平均および最大の誤差に対する下位索引の合計である。シーケンス内で全ての最大の対からのあるタイプの要素が互いにより近ければ近いほど、下位索引における値はより小さくなり、かつ、したがって、誤差索引の値もより小さくなる。

誤差下位索引の値は不連続な範疇に依存する。各範疇は以下の通りに定義される。
閾値を超えない平均誤差、および、別の閾値を超えない最大誤差、および、前の範疇に対する条件は成立しない。

範疇は以下の通りである。
（平均誤差および最大誤差閾値）
範疇１、（０．１２および０．３３）または（０．１８および０．２４）であるか。
範疇２、（０．１８および０．４８）または（０．２７および０．３６）であるか。
範疇３、（０．２５および０．７５）または（０．３７および０．５０）であるか。
範疇４、（０．３２および０．９６）または（０．４８および０．６４）であるか。
範疇５、（０．４０および１．２０）または（０．６０および０．８０）であるか。
範疇６、（０．５０および１．５０）または（０．７５および１．００）であるか。
範疇７、その他。

中央値索引および誤差索引を使用することにより、「類似性」試験を行う。もし最大の対のシーケンスが試験を通過したなら、最大の列が形成される。すなわち、最大の列は同様のパターンを持つ最大の対の収集体である。最大の列内の最大の対の数は好ましくは３つから６つの最大の対である。最大の列は単に索引ベクトルであり、このベクトルの各要素は最大の対の索引であることに注意されたい。

図３７の類似性の表に示されたように、最大対のシーケンスサイズの各組合せに対して、シーケンスが許容可能となるためには超えることができない閾値誤差索引を有する対応する中央値索引がある。

同様な呼吸の列は、患者が安定したパターンで呼吸していることを示し、呼吸はＣＰＡＰ装置または他の呼吸補助装置を制御するために解析され得る。
最大の列からいくつかの最大の対が排除された最大列処理が完了された後、最大の列はブロック１０１２０で検証される。検証処理中は、ブロック１０１１０の最大列処理において削除された最大ピーク列に最大ピーク対を追加することが必要である。

ブロック１０１２０における検証中、ブロック１０１１０で発生された初期全域最大ピークおよび最小ピークアレイからデータを先ず呼び出し、かつ、最も近い最小ピークアレイを比較する。なぜなら、最大ピークアレイ内の吸気開始点が最小ピークアレイの呼気終了点に適合し、かつ、最大ピークアレイ内の呼気開始点が最小ピークアレイの吸気終了点に適合するべきだからである。

したがって、与えられた最大ピーク３０５０に対して、図１２Ａに示した如くの最小ピークアレイからｌｅｆｔ＿ｍｉｎとして記号を付けられた最も近い左側位置４１５０への最大ピーク３０５０の位置の間の持続時間を算出する。もしこの持続時間が所定の閾値より長ければ、それは、ブロック１０１１０で最大列処理のステップにおける平滑化処理の結果として、全域最大ピークを削除したことを意味する。したがって、新しい最大ピーク３１５０が初期全域最大ピークアレイに追加され、この「失われた」最大ピークは最小ピークの最も近い左側位置４１０１からは「遠い」べきでない。新しい最大ピークを追加するために、ブロック１００３０から本来の最大ピークデータ、すなわち、ｍａｘ−ｐｅａｋ＿ｏｒｇからこの「失われた」ピーク位置を復帰することを試みる。続いて、ピーク位置は、左側位置、すなわち、ｌｅｆｔ＿ｍｉｎ４１０１に最も近い最大ピーク索引として定義され、この追加された最大ピークの左側３１０１、および右側３２０１位置（索引）は後で定義するように任意とすることができる。この処理は最大ピーク「左側」検証と呼ばれる。同じ方法は、最大ピーク「右側」検証にも適用することができ、この検証においては、最大ピーク３２５０の位置から、最小ピークアレイからの最も近い右側位置ｒｉｇｈｔ＿ｍｉｎ４２０１への間の距離を算出する。もし持続時間が所定の閾値より長ければ、余分な最大ピークを含むことができる。図１２Ｂに示す如くの最小ピーク「左側」および「右側」検証も有する。したがって、４つの「側に基づく」検証を有する。側に基づくデータの後、アルゴリズムは「ピークに基づく」データによって新しいピークに対して検査する。図１３に示す如くのピークに基づく検査は、初期全域最大ピークアレイからの３４５０および３６５０などのいずれかの最大ピークの対の間に最小ピークが存在し得たかどうかを審査する。もし最小ピークに対するデータがなければ、新しい最小ピーク４５５０を追加する必要があり、この新しいピーク索引（位置）は、信号レベルがこの最大の対の内側で最低点となる位置として定義され、新しい最大の対の左側および右側の位置（索引）３４０１および３６９０も任意である。必要であれば、「最小ピークに基づく」検証に基づく新しい最大ピークを追加するために同じ方法を使用する。

検証アルゴリズムにおける次の試験は最大ピークおよび最小ピークアレイをさらに検査するために２つの目安を使用する除外処理である。第１の目安は信号レベル検証である。もしいずれかの最大の対または最小の対の内側の信号レベルが不変に留まれば、この最大の対または最小の対は削除されなければならず、対応する最小の対または最大の対もアレイから除外される必要がある。この検証は一定の信号レベルを持つ最大ピークまたは最小ピークを取り除くことを目的とする。この検証は、マスクが外れた、または、流速信号に変化のない他の誤動作の状態を排除する。第２の目安は２つの連続する最大の対または最小の対の間の持続時間４６００および呼吸の持続時間および体積を示す面積４７００である。もし２つの対が短すぎる持続時間を有すれば、これらの対は互いに「近」すぎる。ピーク位置においてより小さな信号レベル振幅を持つ最大の対または最小の対はアレイから除外されるべきである。なぜなら、呼吸が短すぎるからである。２つの連続した最大の対または最小の対の間の「近接性」の索引を定義するために、図１４に示した如くのこれらの２つの最大の対の持続時間（Ｄｕｒ）４６００および面積（Ａｒｅａ）４７００を算出する。与えられたｉ番目および（ｉ＋１）番目の最大の対に対して、Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）およびＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）が審査される。続いて、以下の通りに、相対持続時間Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ、平均面積Ａｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅ、および、最大面積Ａｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘを得る。

Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＝２^＊Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）／（Ｄｕｒ（ｉ−１，ｉ）＋Ｄｕｒ（ｉ＋１，ｉ＋２））
Ａｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅ＝Ａｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）／（Ａｒｅａ（ｉ−１，ｉ）＋Ａｒｅａ（ｉ＋１，ｉ＋２））
Ａｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＝Ａｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）／ｍｉｎ（Ａｒｅａ（ｉ−１，ｉ），Ａｒｅａ（ｉ＋１，ｉ＋２））
ここで、ｍｉｎ（Ａｒｅａ（ｉ−１，ｉ），Ａｒｅａ（ｉ＋１，ｉ＋２））はＡｒｅａ（ｉ−１，ｉ）およびＡｒｅａ（ｉ＋１，ｉ＋２）の最小値である。

もし以下の条件の１つが満たされれば、２つの最大対は「近」すぎると規定される。
１．Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＜＝０．５かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＜＝０．５かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅｒ＜＝０．１
２．Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＜＝０．５かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＜＝０．３３かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅｒ＜＝０．１２５
３．Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＜＝０．７５かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＜＝０．４かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅｒ＜＝０．０８
４．Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＜＝０．７５かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＜＝０．２５かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅｒ＜＝０．１
５．Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＜＝１かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＜＝０．３３かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅｒ＜＝０．０６６
６．Ｄｕｒ（ｉ，ｉ＋１）ｒ＜＝１かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ｍａｘ＜＝０．２かつＡｒｅａ（ｉ，ｉ＋１）ａｖｅｒ＜＝０．０８
もし２つの最大対が「近」すぎると見出されたなら、ピーク位置においてより小さな振幅の信号レベルを有する最大対はアレイから除外される。図１５Ａに示したように、（ｉ＋１）番目の最大対は削除される必要がある。図１５Ｂは（ｉ＋１）番目の最大対を除外した後の最大対アレイを示す。同時に、削除された最大対に関連する最小対も除外されるべきである。同じ方法は最小対検査処理にも適用することができる。

図１５Ａおよび１５Ｂに示すように、面積５１００が排除されると、下向きの傾き５０２５は所定の位置に留まり、上向きの傾き５２７５’は面積５１００の除去により残された隙間を充填する。持続時間６０００は面積５１００の排除の前後で同じに留まるのに対して、持続時間６２００は持続時間６１００の分だけ増加し、持続時間６２００’となる。上向きの傾き５２２５’の傾きおよび長さは傾き５２２５から変化した一方、他の全ての傾きは不変に留まる。

上記の検証は、互いに近すぎることにより、いくつかの最大の対および最小の対を除外した。アルゴリズムの次のステップは、隣接する最大ピークまたは最小ピークの対が離れすぎているかどうかを調べるためにそれらのピークの対を検査する。もしそれらのピークの対が離れすぎていれば、いくつかの実際の最大ピークまたは最小ピークが偶然に削除された可能性がある。本明細書において使用されている主な基準は最大ピークと最小ピークの間の持続時間の目安である。もしこの持続時間が所定の閾値よりも長ければ、いずれかのピークが追加の全域最大ピークまたは最小ピークとして資格を与えられていたかどうかを調べるために本来の局所最大ピークまたは最小ピークのデータを閲覧する。この検証において使用されるべき２つのタイプ、「４秒」検証および「１０秒」検証の「長距離」測定値がある。「４秒」検証において、アルゴリズムのステップは以下の通りである。

１．各最大対におけるいずれかのピーク位置と最も近い最小対からのピーク位置の間の持続時間を算出する。

２．もし持続時間がＴ_ｄ＝４秒より長ければ、新しい最大ピークおよび新しい最小ピークが本来の局所最大対および最小対のセットから検索される。可能な候補は３つの条件、すなわち、位置、信号振幅、および、平滑化を満たさなければならない。図１６はピーク位置６５５０と６７５０の間に挿入された最大ピークおよび最小ピークの新しい対を示す。３つの条件は以下の通りに定義される。

ａ．位置の条件：新しい最大ピーク６６５０へのそれぞれ最大ピーク６５５０または最大ピーク６７５０からの最小持続時間５５００または５６００は１秒より短くてはならない。同様に、新しい最小ピーク７６５０へのそれぞれ最大ピーク６５５０または最大ピーク６７５０からの最小持続時間５３００または５４００は１秒より短くてはならない。さらに、新しい最大ピーク６６５０は最大ピーク６５５０と最大ピーク６７５０の間の中間に位置するべきである一方、新しい最小ピーク７６５０は最小ピーク７５５０と最小ピーク７７５０の間の中間に位置するべきである。

ｂ．振幅条件：新しい最大ピーク６６５０および最小ピーク７６５０の振幅は閾値Ａ_Ｐより大きくなければならず、このことは図１７に示すように近隣の最大ピークおよび最小ピークの振幅に依存する。ここで、
Ａｐ＝Ａｍｉｎ＋０．７５^＊Ａｖａｒ
Ａｍｉｎ＝ＡＬｍｉｎおよびＡＲｍｉｎの最小値
Ａｖａｒ＝（ＡＬｍａｘ＋ＡＲｍａｘ）の平均値から（ＡＬｍｉｎ＋ＡＲｍｉｎ）の平均値を差し引いたもの
参照文字Ｌは新しく挿入された最大または最小ピークに対して左手側つまり時間データで前を表し、Ｒは時間データで後を表す。

パラメータＡＬｍａｘおよびＡＬｍｉｎはピーク位置６５５０の前の（最大４対が示唆されている）対の数から算出され、ＡＲｍａｘおよびＡＲｍｉｎはピーク位置６７５０の後の（同様に最大４対の）対の数から算出される。

ｃ．平滑化条件：図１６の追加された最大ピーク６６５０および最小ピーク７６５０は比較的平滑化されていると考えられ、このことは、雑音レベルＬｉｎｅ ＬおよびＲを（内部変動幅Ｖとして図１６に示す如くの）これらの２つのピークの内側の信号変動幅と比較することにより試験される。Ｌｉｎｅ ＬおよびＲにおける雑音レベルを算出するために、図１６に示すようにＬｉｎｅ ＬおよびＬｉｎｅ Ｒに対する「単調線」を先ず定義する。続いて、Ｌｉｎｅ ＬまたはＬｉｎｅ Ｒと、最大点に対する５、２５、５０、７５、および、９５％などの少数の点における実際の流量信号データレベルとの間の差を算出する。最後に、平均および最大の雑音レベルを定義する。もし平均雑音が内部変動幅Ｖの１２．５％未満であり、かつ、最大雑音レベルがＶの値の５０％未満であれば、新しい最大ピークおよび最小ピークは平滑化条件の試験を通過する。

もし全ての３つの条件（ａ、ｂ、および、ｃ）が満足されたなら、最大ピークおよび最小ピークの新しい対がピーク位置６５５０と６７５０の間に挿入される。
続いて、アルゴリズムは長い持続時間即ち１０秒検証に対して試験する。持続時間の閾値は１０秒に規定されている。すなわち、もし各最大の対におけるいずれかのピーク位置と最も近い最小の対からのピーク位置の間の持続時間が１０秒より長ければ、最大ピークと最小ピークの新しい対が追加されなければならない。新しく追加された最大ピークおよび最小ピークに対する可能な候補に対する３つの測定値、すなわち、持続時間比、信号レベル比、および、雑音比もある。

ａ．持続時間比：最大ピークおよび最小ピーク対の試験中のいずれかの対に対して、最大ピークおよび最小ピークの試験中の後に続く最大ピークと最小ピークの全ての対の間の平均持続時間を先ず算出する。続いて、持続時間の比の目安Ｄｕｒ＿ｒａｔｉｏを以下の通りに定義する。

もしＤｕｒ＿ａｖｅｒ＞Ｄｕｒなら、Ｄｕｒ＿ｒａｔｉｏ＝Ｄｕｒ／Ｄｕｒ＿ａｖｅｒ、
さもなくば、
Ｄｕｒ＿ｒａｔｉｏ＝Ｄｕｒ＿ａｖｅｒ／Ｄｕｒ

ｂ．信号レベル比：最大ピークおよび最小ピークの試験中の対の点から開始して、最大ピークおよび最小ピークの全ての対からＳ＿ｍｉｎおよびＳ＿ｍａｘとして記号を付けられた最小点および最大点を得る。信号レベル比Ｓ＿ｒａｔｉｏは以下の通りに定義される。

Ｓ＿ｒａｔｉｏ＝Ｓ＿ｄｉｆｆ／（Ｓ＿ｍａｘ−Ｓ＿ｍｉｎ）
ここで、Ｓ＿ｄｉｆｆは試験中の最大ピークと最小ピークの間の異なった信号レベルである。

ｃ．雑音比：平均雑音レベルＮ＿ａｖｅｒを見出すために、最大ピークおよび最小ピークの試験中の対の内側の雑音レベル、ならびに、流速値の５％、２５％、５０％、７５％、および、９５％における同様の「５点」目安が使用される。雑音比Ｎ＿ｒａｔｉｏは以下の通りに定義される。

Ｎ＿ｒａｔｉｏ＝Ｎ＿ａｖｅｒ／Ｓ＿ｄｉｆｆ
以前の方法における場合とは異なり、最大ピークと最小ピークの対を試験するための３つの比の組合せである目安Ｃｏｍｂ＿ｒａｔｉｏを定義する。Ｃｏｍｂ＿ｒａｔｉｏは以下の通りに定義される。

Ｃｏｍｂ＿ｒａｔｉｏ＝Ｓ＿ｒａｔｉｏ^＊Ｄｕｒ＿ｒａｔｉｏ^＊（１−Ｎ＿ｒａｔｉｏ）
Ｃｏｍｂ＿ｒａｔｉｏの最大の値を持つ最大ピークと最小ピークの対は全域最大ピークまたは最小ピークアレイ内に新しい対として追加される。目安Ｃｏｍｂ＿ｒａｔｉｏは「類似性試験」として中断することができ、このことは、最大ピークと最小ピークの対が他の対に対して近くなればなるほど、この対が全域最大ピークおよび最小ピークアレイ内に追加できる可能性が高くなることを意味する。

全域平滑化処理の最後のステップは全域最大ピークおよび最小ピークアレイを更新することである。その結果、更新された全域最大ピークおよび最小ピークアレイから以下の情報を見出すことができる。

各最大ピークは最小ピークがその後に続く。
各最大ピークは可能な吸気周期に連動し、後に続く最小ピークは呼気周期を示す可能性が高い。

続いて、アルゴリズムはブロック１０１３０において吸気間隔を決定するために上記の調整済み全域流量データを使用する。
見積もられた呼吸の吸気および呼気の開始点および終了点は呼吸の流入および流出が発生する中断点である。これらの中断点において、流量データは大幅に増加し始める。吸気データと呼気データが１つのグラフにまとめられると、図１８に示されたように、吸気流量ピーク８２５０、８４５０、および、８６５０、ならびに、呼気流量ピーク８３５０、８５５０、および、８６５０が示される。中断点は流量が点８２０１、８４０１、および、８６０１における吸気に対して、および、点８３０１、８５０１、および、８７０１における呼気に対してゼロから大幅に増加または減少に変化する点である。グラフは吸気面積８４００および呼気面積８５００を示す。吸気周期の開始は呼気周期の終了である。

吸気間隔を見積もるために、最大ピークおよび最小ピークが識別される。最大ピークに関連した索引点は、好ましくは、上記の調整済みデータからの１０ヘルツ調整済み全域データよりも、むしろ２５０ヘルツ元データ測定値から選択される。このことは最大および最小流量が発生する点を移動させる。１０ヘルツデータはより少ないデータ点を使用することにより計算時間を短縮するために使用された。一旦ピークが確立されれば、中断点が選択され、吸気および呼気の面積が算出される。吸気面積は呼気面積にほぼ等しくなければならない。吸気および呼気に対する中断点はほぼ等しい値を有さなければならない。図１８は中断点８２０１、８３０１、８４０１、８５０１、８６０１、および、８７０１を示す。最大ピークは８２５０、８４５０、および、８６５０である。最小ピークは８３５０、８５５０、および、８７５０である。吸気面積８４００および呼気面積８５００は三角形の領域として図１８に示されている。三角形の頂点は吸気面積８４００に対しては８４０１、８４５０、および、８５０１、ならびに、呼気面積８５００に対しては８５０１、８５５０、および、８５０１である。８５０１は吸気中断点および呼気中断点に対して同じ値またはほとんど同じ値とならなければならない。

今、ブロック１０１３０の吸気および呼気中断点の上記の近似は、実際の呼吸の形状をより近くに近似する図１９に示された如くデータをはるかに詳細に審査することにより吸気および呼気の各点へのより近い近似を決定するために、ブロック１０１４０において微調整される。

空気流量がマスクにおいて測定されると、吸気周期および呼気周期の間の流量は、特に患者が呼吸に口を使用すると、同じにならないことがあり、これは「流量不均衡」として知られている。さらに、収集されたデータは「面積不感受性」の問題から影響を受ける。これが発生するのは、患者が吸気を開始すると流量信号レベルは急速に増加するが、流量面積の測定は積分工程であり、流量信号自体の変化よりはるかに緩慢であるためである。すなわち、流量面積の変化は、流量信号が急速に変化しつつある吸気の開始点を正確に測定するためには十分敏感ではない。「流量不均衡」および「面積不感受性」の問題は吸気間隔の検出の正確さに影響を及ぼすが、流量面積を算出する単純かつ安価な計算が合理的な正確さを備えた吸気間隔を見積もるための良好な方法を提供する。見積もられた結果を使用して、流量信号パターンの変化の検出に基づく吸気の開始点のさらなる微調整が行われる。信号測定の観点から、吸気周期の開始点を、流量信号が「有意に」増加することを始める点として定義することができる。吸気の開始点のこの定義は合理的に強い。吸気の開始点を検出するために第３次線形近似法が採用される。第３次区分的線形近似法を使用することにより、呼吸の形状をさらに規定するために、単一の傾きよりも、むしろ３つの傾きが吸気および呼気をより近く近似する。

図１９は吸気の増大する傾き上の第１の傾き線８８１０、第２の傾き線８８２０、および、第３の傾き線８８３０、ならびに、吸気の減少する傾きを近似する２つのより傾いた線８８４０および８８５０を示す。

第１、第２、および、第３次方程式は以下の通りに算出される。
１．第１次線形近似は図２０Ａに示されている。
与えられた流量信号Ｆ（ｋ）、ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｉ＋ｍに対して、第１次線形近似方法に示されるように、線形方程式Ｆ’（ｋ）を以下の通りに定義する。

Ｆ’（ｋ）＝ａ＋ｂ^＊（ｋ−ｉ）
ここで、定数ａ＝Ｆ（ｉ）、かつ、傾きｂ＝（Ｆ（ｉ＋ｍ）−Ｆ（ｉ））／ｍである。
Ｆ（ｋ）とＦ’（ｋ）の間の差は以下の通りに算出することができる。

Ｄｉｆｆ（ｋ）＝｜Ｆ（ｋ）−Ｆ’（ｋ）｜＝｜Ｆ（ｋ）−ａ−ｂ^＊（ｋ−ｉ）｜
本研究における近似の誤差は以下の通りに定義される。
Ｅｒｒ＿ｏｎｅ＝ｍａｘ（Ｄｉｆｆ（ｋ））
ここで、ｍａｘ（Ｄｉｆｆ（ｋ））はＤｉｆｆ（ｋ）の最大値である。
したがって、第１次近似は図２０Ａに点線により示されている。

２．第２次線形近似は図２０Ｂに示されている。
与えられた流量信号Ｆ（ｋ）、ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｉ＋ｍに対して、第２次線形近似法は区分的線形方程式Ｆ’（ｋ）を以下の通りに定義する。

第１の傾きに対してＦ’（ｋ）＝ａ１＋ｂ１^＊（ｋ−ｉ）、ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｍ１、および、
第２の傾きに対してＦ’（ｋ）＝ａ２＋ｂ２^＊（ｋ−ｍ１−１），ｋ＝ｍ１＋１、ｍ１＋２、．．．、ｉ＋ｍ。
ここで、２つの定数ａ１およびａ２は以下の通りに定義される。

ａ１＝Ｆ（ｉ）
ａ２＝Ｆ（ｍ１＋１）
２つの傾き、ｂ１およびｂ２は以下により算出される。

ｂ１＝（Ｆ（ｍ１）−Ｆ（ｉ））／（ｍ１−ｉ）
ｂ２＝（Ｆ（ｉ＋ｍ）−Ｆ（ｍ１＋１））／（Ｉ＋ｍ−ｍ１−１）
信号Ｆ（ｋ）とＦ’（ｋ）の間の差は以下により得られる。

第１の傾きに対してＤｉｆｆ（ｋ）＝｜Ｆ（ｋ）−Ｆ’（ｋ）｜＝｜Ｆ（ｋ）−ａ１−ｂ１^＊（ｋ−ｉ）｜、ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｍ１
第２の傾きに対してＤｉｆｆ（ｋ）＝｜Ｆ（ｋ）−Ｆ’（ｋ）｜＝｜Ｆ（ｋ）−ａ２−ｂ２^＊（ｋ−ｍ１−１）｜、ｋ＝ｍ１＋１、ｍ１＋２、．．．、ｉ＋ｍ
したがって、近似誤差は以下の通りに定義される。

Ｅｒｒ＿ｔｗｏ＝ｍａｘ（Ｄｉｆｆ（ｋ））
近似誤差Ｅｒｒ＿ｔｗｏはｍ１の関数であり、（図２０Ｂに示したように）ｍ１は所謂中断点である。検索処理はこの中断点を見出すために使用される。ｍ１＝ｉ＋１から開始して、近似誤差Ｅｒｒ＿ｔｗｏ（ｉ＋１）が得られる。ｍ１がｉ＋２、ｉ＋３、．．．、ｉ＋ｍ−１から増加される一方、近似誤差のセットＥｒｒ＿ｔｗｏ（ｉ＋２）、Ｅｒｒ＿ｔｗｏ（ｉ＋３）、．．．、Ｅｒｒ＿ｔｗｏ（ｉ＋ｍ−１）を有する。中断点ｍ１＝ｊは、Ｅｒｒ＿ｔｗｏ（ｊ）が誤差セットの最小値であるか否かで、定義される。図２０Ａから分かるように、中断点ｍ１において、流量信号は大幅に変化（増大）するように見える。

３．第３次線形近似
第３次線形近似において、図Ｇ−１ｃに示す如くの最小近似誤差に基づく２つの中断点ｍ１およびｍ２を定義する必要がある。与えられた信号Ｆ（ｋ）、ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｉ＋ｍに対して、第３次線形近似は以下の通りに表すことができる。

第１の傾きに対してＦ’（ｋ）＝ａ１＋ｂ１^＊（ｋ−ｉ）、ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｍ１
第２の傾きに対してＦ’（ｋ）＝ａ２＋ｂ２^＊（ｋ−ｍ１−１）、ｋ＝ｍ１＋１、ｍ１＋２、．．．、ｍ２
第３の傾きに対してＦ’（ｋ）＝ａ３＋ｂ３^＊（ｋ−ｍ２−１）、ｋ＝ｍ２＋１、ｍ２＋２、．．．、ｉ＋ｍ。

Ｆ（ｋ）とＫ’（ｋ）の間の差は以下の通りである。
｜Ｆ（ｋ）−Ｆ’（ｋ）｜＝｜Ｆ（ｋ）−ａ１−ｂ１^＊（ｋ−ｉ）｜ｋ＝ｉ、ｉ＋１、．．．、ｍ１
｜Ｆ（ｋ）−Ｆ’（ｋ）｜＝｜Ｆ（ｋ）−ａ２−ｂ２^＊（ｋ−ｍ１−１）｜ｋ＝ｍ１＋１、ｍ１＋２、．．．、ｍ２
｜Ｆ（ｋ）−Ｆ’（ｋ）｜＝｜Ｆ（ｋ）−ａ３−ｂ３^＊（ｋ−ｍ２−１）｜ｋ＝ｍ２＋１、ｍ２＋２、．．．、ｉ＋ｍ
ここで、定数ａ１、ａ２、および、ａ３は以下の通りに定義される。

Ａ１＝Ｆ（ｉ）、ａ２＝Ｆ（ｍ１）、かつ、ａ３＝Ｆ（ｍ２）
３つの傾きは以下の通りに算出される。
ｂ１＝（Ｆ（ｍ１）−Ｆ（ｉ））／（ｍ１−ｉ）
ｂ２＝（Ｆ（ｍ２）−Ｆ（ｍ１＋１））／（ｍ−２ｍ１−１）
ｂ３＝（Ｆ（ｉ＋ｍ）−Ｆ（ｍ２＋１））／（ｉ＋ｍ−ｍ２−１）
したがって、近似誤差は以下となる。

Ｅｒｒ＿ｔｈｒｅｅ＝ｍａｘ（｜Ｆ（ｋ）Ｆ’（ｋ）｜）
ｍ１およびｍ２の値を決定するために、第２次線形近似におけるものと同様の検索方法が使用される。すなわち、ｍ１およびｍ２の値を変化させ、近似誤差のセットＥｒｒ＿ｔｈｒｅｅを得ることである。続いて、Ｅｒｒ＿ｔｈｒｅｅが最小値に到達すると中断点ｍ１およびｍ２が選択される。

この時点で、中断点をより正確に決定することができ、その中断点は吸気の開始をより正確に特定するために使用される。
図５の単一傾き吸気のグラフは現実的な呼吸形状を示していない。吸気流速の変化は一定ではない。図１９はより現実的な吸気流量呼吸形状を示す。吸気の開始を検出する目的に対して、最小値から最大値への間の流量信号の間の周期に焦点を合わせることができる。この周期中、典型的な流量変化パターンは、図１９の場合に対して流速に従った３つの「段階」を有し、この場合は、緩慢な変化、迅速な変化、および、再び緩慢な変化などのパターンを有する。このパターンにおいて、流量の速度変化を示す２つの中断点８８０１および８８０２があり、第１の中断点８８０１は、流量信号が有意に増大するように見える点が吸気の開始点として定義される点である。多くの呼吸パターンがあるが、ほとんどの状況において、３本の区分的な線が開始点を検出する目的のために吸気の増加段階を近似するために十分に正確であることに注意されたい。吸気の増加段階に位置する流量信号を「最適に」近似するために、３区分的線形第３次線形近似法が使用される。第３次線形近似処理の結果は２つの中断点位置８８０１および８８０２、ならびに、傾き８８１０、８８２０、および、８８３０にそれぞれ対する３つの傾き値Ｓ１、Ｓ２、および、Ｓ３を含む。中断点８８０１および８８０２は吸気の開始に対する主な候補である。したがって、開始点を検出する基準は、単に中断点８８０１および８８０２における流量信号レベルの相対変化の比較となる。試験を行う時、もし中断点８８０２が開始点であれば、４つのパラメータを先ず算出する。これらのパラメータの２つは信号レベルの変動幅であり、２つは持続時間である。これらのパラメータは以下の通りに定義される。

Ｖａｒ＿ｒｅｆ＝Ｆ＿Ｂ２−Ｆ＿ｍｉｎ
Ｖａｒ＿Ｂ２＝Ｆ＿ｍａｘ−Ｆ＿Ｂ２
Ｄｕｒ＿ｒｅｆ＝Ｂ２−Ｐ＿ｍｉｎ
Ｄｕｒ＿Ｂ２＝Ｐ＿ｍａｘ−Ｂ２
もし以下の条件の１つが満たされれば、８８０２は吸気の開始として定義される。

１．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝１．５^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜０．５^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
２．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝２^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜０．６^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
３．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝２．５^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜０．７５^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
４．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝３^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
５．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝３．５^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜１．２^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
６．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝４^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜１．５^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
７．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝４．５^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜２^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
８．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝５^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜３^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
９．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝７^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜４^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
１０．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝９^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜５^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
１１．Ｖａｒ＿Ｂ２＞＝１２^＊Ｖａｒ＿ｒｅｆかつＤｕｒ＿Ｂ２＜６^＊Ｄｕｒ＿ｒｅｆ
中断点８８０１を試験するために、同様の形で４つのパラメータも算出する。すなわち、
Ｖａｒ＿ｒｅｆ＝Ｆ＿ｍａｘ−Ｆ＿Ｂ１
Ｖａｒ＿Ｂ１＝Ｆ＿Ｂ１−Ｆ＿ｍｉｎ
Ｄｕｒ＿ｒｅｆ＝Ｐ＿ｍａｘ−Ｂ１
Ｄｕｒ＿Ｂ１＝Ｂ１−Ｐ＿ｍｉｎ
もし１１個の条件の１つが満たされれば、中断点８８０１は吸気の開始として検出され、中断点８８０２に比較して中断点８８０１に対する試験のための条件の唯一の変化はＶａｒ＿Ｂ１（Ｄｕｒ＿Ｂ１）によりＶａｒ＿Ｂ２（Ｄｕｒ＿Ｂ２）を置き換えることである。

中断点８８０１は同じ１１個の条件を使用して吸気の開始点として定義することもできるが、以下の通りに４つのパラメータを再算出する必要がある。
Ｖａｒ＿ｒｅｆ＝Ｆ＿Ｂ２−Ｆ＿Ｂ１
Ｖａｒ＿Ｂ１＝Ｆ＿Ｂ１−Ｆ＿ｍｉｎ
Ｄｕｒ＿ｒｅｆ＝Ｂ２−Ｂ１
Ｄｕｒ＿Ｂ１＝Ｂ１−Ｐ＿ｍｉｎ
吸気の開始点を検出した後、続いて、減少する流量信号区画における吸気の終了点を検索する。吸気の終了点は、信号レベルが吸気の開始点における信号レベルと同じになる点で検出される。

微調整処理は各吸気の全ての見積もられた開始点および終了点を微調整するために実行される。続いて、各吸気に対する開始および終了の位置に対する全ての索引を含む吸気間隔アレイを有する。

吸気の終了は減少する傾き上に吸気の同じ値を有する点として取られる。
今、各呼吸の吸気および呼気の開始点および終了点が算出され、ＳＰＡＰ装置を制御するために使用することができる。各呼吸の流速も知られており、ＳＰＡＰ装置の制御に使用することができる。

収集されたデータを使用して、ＳＰＡＰ装置は３つのタイプの呼吸事象、すなわち、無呼吸および呼吸低下、いびき、ならびに、吸気流量限界を検出する必要がある。第１のタイプの事象（無呼吸および呼吸低下）は吸気流量の低減に関連し、この低減は収集された呼吸流速データから直接に検出される。いびきおよび呼吸流量限界の双方は「異常な」呼吸周期の間に発生する可能性がより高い。「正常な」呼吸に対して、吸気流量の頂上の信号の「形状」は「丸められた」ように見え、かつ、図２１Ａに示すように比較的平滑である。いびきが存在すると、図２１Ｂに示すように吸気の最中に高周波流量信号が見える。吸気流量限界は、患者が吸気周期の前半に連続した流量増加を発生することが可能でない時の事象として定義される。その結果、吸気流量のピーク上の流量信号は図２１Ｃに示すように「平坦」となる。ブロック１０１５０において実行される平坦化解析において、最小二乗誤差（ＬＳＥ）法により吸気のグラフの頂上において流量信号の最良適合法を使用して参照「平坦」線を決定し、この周期中の流量信号と参照「平坦」線の間の差は図２１Ｃに示した如くの平坦化誤差として算出される。最小の値を持つ平坦化誤差は平坦化索引として定義される。続いて、平坦化索引は流量限界を測定するために使用される。平坦化索引が小さければ小さいほど、吸気流量限界はより厳格となる。図２１Ｄの場合において、流量限界は図２１Ｃの流量限界より厳格である。したがって、面積１および２における信号データは、より小さな平坦化誤差および平坦化索引を得ることができるように、平坦化誤差を計算するために使用される唯一のデータである。いびき索引はいびきの程度を示すために開発された。いびき索引は吸気流量の頂上の高周波信号の量の測定値として定義される。

平坦化索引は吸気流量限界を測定する。平坦化索引解析には２つのステップがある。先ず、参照「平坦」信号レベルが決定される。参照「平坦」信号レベルは吸気流量を近似する。この近似は最小二乗誤差（ＬＳＥ）法を使用することにより見出される。続いて、平坦化索引が算出される。平坦化索引はこの参照「平坦」レベルに関して流量信号の誤差を算出することにより見出される。

１．参照「平坦」信号レベル：
与えられた吸気流量に対する参照「平坦」信号レベルは吸気間隔の６０％の長さを持つ直線として定義される。直線の傾きは平坦である、増大する、または、減少することができる。加えて、各吸気周期に対する「平坦」信号レベルは、最小二乗誤差法に基づき、与えられた間隔（吸気周期全体の６０％）内の流量信号に最良適合した直線でなければならない。参照平坦信号レベルを見出すために、水平（時間：Ｔｉｍｅ）および垂直（流量：Ｆｌｏｗ）の検索を含む「二次元」（２−Ｄ）検索法が使用される。２−Ｄ探索法は以下の通りである。

水平検索処理において、図２２Ａおよび２２Ｂに示したように、（Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔとＩｎｓ＿ｅｎｄの間の）吸気間隔内の与えられた流量信号Ｆに対して、直線の長さは０．６^＊（Ｉｎｓ＿ｅｎｄ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）として定義される。Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ＋０．０５^＊（Ｉｎｓ＿ｅｎｄ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）の点から開始して、ＬＳＥを使用して信号流量に適合する直線を見出す。この処理は、「平坦」線の終了点がＩｎｓ＿ｅｎｄ−０．０５^＊（Ｉｎｓ＿ｅｎｄ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）の点以下となるまで１０ミリ秒ごとに継続する。水平検索は、以下の方程式を使用して、図２２Ａに示す如くの直線Ｙ_ｉのセットをもたらす。

Ｙ_ｉ＝Ａ_ｉ＋Ｂ_ｉＸ_ｉ
ここで、ｉ＝１、２、．．．、ｍ、ｍ＝０．４^＊（Ｉｎｓ＿ｅｎｄ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）／１０はセット内の直線の数であり、Ｘ_ｉは時間（流量信号）索引であり、Ａ_ｉおよびＢ_ｉは以下の通りに定義される直線のパラメータである。

Ａ_ｉ＝（ΣＦ（Ｘ_ｊ）−Ｂ_ｉΣＸ_ｊ）／Ｌ
Ｂ_ｉ＝（Ｌ^＊Σ（Ｆ（Ｘ_ｊ）^＊Ｘ_ｊ）−（ΣＦ（Ｘ_ｊ））^＊（ΣＸ_ｊ））／Ｄ
ここで、
Ｌ＝０．６^＊（Ｉｎｓ＿ｅｎｄ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）
Ｄ＝（Ｌ^＊（Σ（Ｘ_ｉ）^２）−（Σ（Ｘ_ｉ）^２）
時間索引の変化を使用して、図２２Ａに示す如くの参照「平坦」線Ｙ_ｉ、ｉ＝１、．．．ｋ．．．、ｍのセットを得る。線ｋは平坦化の誤差および索引を算出するために参照「平坦」線としての最良の候補である。なぜなら、線ｋが最も平坦であるからであり、かつ、図２２Ｂにおいて再プロットされている。しかし、平坦化の誤差および索引に対する定義によれば、ここに３つの問題がある。その１、図２２Ｂの点１の前の信号および点２の後の信号は平坦化の誤差および索引を算出するために使用するべきではない。その２、面積２における信号と線Ｙ_ｋの間の差は算出から除外される必要がある。その３、ｋのようなこれらの部分を除外した後は、信号が残りの信号に対する算出済みＬＳＥを最早有さない。

第１の問題は、図２２Ｂの間隔ｋの開始点および終了点からの交点、点１、および、点２を検出すること、ならびに、誤差および索引を算出するためにこれら２つの交点間の信号のみを使用することにより解決することができる。第２および第３の問題は垂直検索工程に基づき設定された参照「平坦」線を調整することにより解決される。水平探索の結果得られた与えられた参照「平坦」線Ｉに対して、図２３Ａに示したように流量信号Ｆと間隔ｉにわたる「平坦」線の間の差を算出する。最大および最小の偏差はＤＰおよびＤＮとして記号が付けられている。線Ｉの傾きを同じに保って、線Ｉ_５に平行である４本の線Ｉ_１からＩ_４を形成するために線Ｉの開始点および終了点の双方をＤＰ／４、ＤＰ／２、３^＊／ＤＰ／４、および、ＤＰだけ増加させる。同様の方法で、別の４本の平行線Ｉ_６からＩ_９を形成するために線Ｉの開始点および終了点の双方をＤＰ／４、ＤＰ／２、３^＊／ＤＰ／４、および、ＤＰだけ減少させる。その結果、線Ｉ_１からＩ_９までの９本の平行線のグループを得、これらの９本の平行線に基づき、平坦化の誤差および索引をさらに算出する。

平坦化誤差の算出において４つの段階がある。与えられた時間索引Ｉに対して、９本の平行線のセット、すなわちＩ_１からＩ_９を有する。Ｌｉｎｅ−Ｉ，ｊ＝１、２、．．．９、のセットからの与えられた線（ｉ，ｊ）に対して、間隔ｉの開始からの交点を点１として、および、間隔ｉの終了からの第２の交点を点２として見出し、点１および２の双方は図２３Ｂに示されている。交点１から開始して、流量信号と線（ｉ，ｊ）の間の平均差を、信号が交点２に到達するまで算出するが、流量信号が線（ｉ，ｊ）の下方となる面積２における信号は除外する。平均差はＥ’（ｉ，ｊ＿ｓｔａｒｔ＿ｅｎｄ）として記号を付けられ、この平均差は吸気流量が参照「平坦」線、すなわち、線（ｉ，ｊ）に対していかに「近い」かを示している。平坦化解析において、直線に対する吸気流量の「近さ」だけでなく、この直線がいかに「平坦」であるかも知る必要がある。吸気周期中の平均流量信号を測定することは有用である。この「平坦化」を測定するために、以下の通りに定義される重み付けされた平坦化誤差Ｅ（ｉ，ｊ＿ｓｔａｒｔ＿ｅｎｄ）を算出する。

Ｅ（ｉ，ｊ＿ｓｔａｒｔ＿ｅｎｄ）＝Ｆ＿ｍｅａｎ１^＊Ｅ’（ｉ，ｊ＿ｓｔａｒｔ＿ｅｎｄ）＋Ｆ＿ｍｅａｎ２^＊Ｄ＿ｆ
ここで、
Ｆ＿ｍｅａｎ１およびＦ＿ｍｅａｎ２は吸気周期の間の平均流量信号に関連し、以下の通りに定義される。

Ｆ＿ｍｅａｎ１＝Ｃ１／Ｆ＿ｍｅａｎ
Ｆ＿ｍｅａｎ２＝Ｃ２／Ｆ＿ｍｅａｎ
Ｆ＿ｍｅａｎは吸気周期の間の平均流量信号であり、かつ、これの範囲は１５０から３０まで変化し、Ｃ１＝１０００、かつ、Ｃ２＝６０は制限される。

Ｄ＿ｆは間隔ｉの終了および開始における流量信号の間の差である。
したがって、重み付けされた平坦化誤差Ｅ（ｉ，ｊ＿ｓｔａｒｔ＿ｅｎｄ）は参照線（ｉ，ｊ）の傾きの絶対値に比例している。この処理は誤差の算出の第１段階である。続いて、線（ｉ，ｊ）の開始点を固定し、かつ、図２３Ｂに示したように線（ｉ，ｊ）の終了をＤＰ／４だけ増加させ、誤差Ｅ（ｉ，ｊ＿ｅｎｄ＿＋）を得るために段階１が再び実行される。線（ｉ，ｊ）の終了点に向けてＤＮ／４減少させることにより、誤差Ｅ（ｊ＿ｅｎｄ＿−）を有する。図２３Ｃに示したように、線（ｉ，ｊ）の終了点も固定し、かつ、誤差Ｅ（ｊ＿ｓｔａｒｔ＿＋）およびＥ（ｊ＿ｓｔａｒｔ＿−）を得るために線（ｉ，ｊ）の開始点を変化させる。これらの５つの誤差のうちで、最小の誤差をＥ（ｉ，ｊ）として定義し、かつ、この処理は平坦化誤差を算出する第２の段階である。第３の段階において、Ｌｉｎｅ−Ｉ、ｊ＝１、２、．．．９のセットから各線（ｉ，ｊ）に対する９つの誤差Ｅ（ｉ，ｊ）のセットを算出するために段階１および２を繰り返す。続いて、時間索引ｉにおける平坦化誤差を表すＥ（ｉ）としてＥ（ｉ，ｊ）の最小値が定義される。発見段階として、時間索引は１からｍに変更される。すなわち、ｍ個の誤差のセットＥ（ｉ）、ｉ＝１、２、．．．ｍを得るためにｍセットの参照「平坦」線が算出され、かつ、調整される。続いて、Ｅとして記号を付けられたこの吸気周期に対する平坦化誤差として、それらの誤差のセットの中の誤差の最小値が定義される。続いて、この重み付けされた平坦化誤差は、Ｆ＿ｉｎｄｅｘとして記号を付けられた本研究における平坦化索引として使用される。

ＬＳＥ誤差は図２２Ｃから２２Ｆの様々な呼吸形状に対して示され、図２２Ｇでは雑音が追加されている。図２２Ｃにおいて、３つの領域における誤差を持つ丸められた呼吸が示されている。図２２Ｄは誤差領域を持つ平坦呼吸を示す。図２２Ｅは傾きの付いた呼吸誤差領域を持つ傾きの付いた平坦呼吸を示す。図２２Ｆは２つの誤差領域を持つＵ字型呼吸を示す。中央誤差領域は、Ｕ字型呼吸が平坦呼吸よりも、上部気道の抵抗に大きな増加を示すという事実を反映させるために、線の下方では計数されていない。図２２ＧはＬＳＥ平坦化線を持つ雑音を含む呼吸を示す。平坦化線は、流量信号に雑音がなければかなり正確であるが、患者の流量信号は、上部気道の抵抗によるだけでなく、動的漏出および流量外乱によるいびきおよび雑音によっても決定される。これらの要因が、基礎を成す呼吸流量およびＬＳＥ近似を歪ませることから、ＬＳＥ平坦化索引の堅牢さを改善するために無作為化された試験方法が使用される。試験は、僅かに修正された本来の直線についての多数の試験の使用を含み、したがって、最良適合として最小誤差を選択する。

算出された平坦化索引を使用して、無呼吸および呼吸低下の事象を診断するうえでの補助のために、患者の気道の遮断の程度を決定することができる。流量振幅データは無呼吸および呼吸低下の事象を識別するために使用される。

今度は、アルゴリズムのブロック１０１６０においていびき索引が決定される。流量信号処理の観点から、いびき信号は吸気流量信号のピークにおける「高周波雑音」として定義され、いびき索引はいびきの「程度」の目安である。したがって、いびき索引の検出は振幅および周波数に関して「雑音」信号の量の測定値として考えることができ、ピーク流量信号において雑音が多ければ多いほど、いびき索引は大きくなり、かつ、いびきの事象においてはより厳格となる。本研究においては、いびき索引を算出するために以下のステップを使用する。

ステップ１：時間索引Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔからＩｎｓ＿ｅｎｄまでの与えられた吸気周期に対して、図２４に示したように吸気持続時間の中央に位置するいびき試験持続時間（Ｄｓ）として吸気間隔の半持続時間を定義する。いびき試験持続時間（Ｄｓ）における流量信号は第２次曲線適合技術を使用して近似され、第２の曲線Ｙｓは図Ｆ−１に示した如くの太線である。第２次曲線Ｙｓは以下の式を有する。

Ｙｓ＝Ｃｏｅｆ_０＋Ｃｏｅｆ_１ ^＊（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）＋Ｃｏｅｆ_２ ^＊（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）^２
ここで、ｉは時間索引であり、ｉ＝Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ＋１、．．．、Ｉｎｓ＿ｅｎｄ、かつ、係数Ｃｏｅｆ_０、Ｃｏｅｆ_１、および、Ｃｏｅｆ_２は以下の通りに定義される。

Ｃｏｅｆ_２＝（（ΔＸ_２Ｙ）^＊ΔＸ_２−（ΔＸ_１Ｙ）^＊ΔＸ_３）／Ｄ
Ｃｏｅｆ_１＝（ΔＸ_１Ｙ−Ｃｏｅｆ_２ ^＊ΔＸ３）／ΔＸ_２
Ｃｏｅｆ_０＝（Ｙ_１−Ｃｏｅｆ_２ ^＊Ｘ_２−Ｃｏｅｆ_１ ^＊Ｘ_１）／Ｘ_０
Δ＝ΔＸ_４ ^＊ΔＸ_２−ΔＸ_３ ^２
ΔＸ_２＝Ｘ_２ ^＊Ｘ_０−Ｘ_１ ^２
ΔＸ_３＝Ｘ_３ ^＊Ｘ_０−Ｘ_２ ^＊Ｘ_１
ΔＸ_４＝Ｘ_４ ^＊Ｘ_０−Ｘ_２ ^２
ΔＸ_２Ｙ＝（Ｘ_２Ｙ_１）^＊Ｘ_０−Ｙ_１ ^＊Ｘ_２
ΔＸ_１Ｙ＝（Ｘ_１Ｙ_１）^＊Ｘ_０−Ｙ_１ ^＊Ｘ_１
Ｘ_０＝Ｉｎｓ＿ｅｎｄ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ
Ｘ_１＝Σ（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）
Ｘ_２＝Σ（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）^２
Ｘ_３＝Σ（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）^３
Ｘ_４＝Σ（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）^４
Ｙ_１＝ΣＦ（ｉ）
Ｘ_１Ｙ_１＝Σ（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）^＊Ｆ（ｉ）
Ｘ_２Ｙ_１＝Σ（ｉ−Ｉｎｓ＿ｓｔａｒｔ）^２＊Ｆ（ｉ）
ステップ２：図Ｆ−１に示した如くのいびき試験持続時間Ｄｓ内のいびき信号の「周波数」および振幅を見積もるために、「ゼロ交差」法を使用して、時間間隔Ｔｓ＝２ミリ秒ごとにＤｓの開始から終了まで流量信号を検索する。流量信号と近似曲線Ｙｓが交差するいずれの「交点」ｊに対しても（図Ｆ−１を参照）、この交点Ｓ＿ｊにおけるいびきの振幅が以下の通りに算出され、かつ、定義される。

Ｓ＿ｊ＝Ｆ＿ｖａｒ^＊Ｔｓ^＊Ｎ＿Ｔｃ
ここで、Ｆ＿ｖａｒはこの交点に対する流量信号の変化であり、かつ、Ｆ＿ｖａｒ＝（Ｆ（ｊ＋１）−Ｆ（ｊ−１））であり、Ｔｓはいびきサンプリング間隔であり、２ミリ秒であり、かつ、Ｎ＿Ｔｃは交点の周辺のサンプリング間隔の数である。図２４の場合、交点ｊにおける流量レベルがＹｓの値に正確に等しいために、含まれるいびきサンプリング間隔は２つあり、このことはＮ＿Ｔｃ＝２をもたらすが、ほとんどの場合、Ｎ＿Ｔｃ＝１である。

ステップ３：いびき索引を算出する。もしいびき試験持続時間に対する「交点」の数がＮであれば、全いびき振幅は全てのＳ＿ｊの和である。すなわち、
Ｓ＿ａ＝ΣＳ＿ｊ、ｊ＝１、２、．．．、Ｎ
したがって、いびき索引Ｓ＿ｉｎｄｅｘは以下の通りに定義される。

Ｓ＿ｉｎｄｅｘ＝Ｓ＿ａ／Ｄｓ
ここで、Ｄｓはいびき試験持続時間である。
これで、患者の呼吸をマッピングし、かつ、吸気の開始、吸気の終了、呼気の開始、呼気の終了の位置を特定し、かつ、呼吸持続時間を導出し、流速を決定し、無呼吸、呼吸低下、および、いびきを探索したので、集められたデータは睡眠の疾患を治療するために使用される装置を制御するために使用することができる。呼吸についてのデータは医学的研究用に患者の呼吸を記録するために、かつ、一般に患者をモニタするためにも使用することができる。データは患者を治療するため、または、患者の呼吸を補助するための装置を駆動するために多くの形で使用することができる。呼吸はブロック１０１７０において解析され、かつ、流速、いびき索引、流量信号範囲の減少、および、他のパラメータに対する呼吸値の各区画に分割される。

睡眠関連正空気圧システム（ＳＰＡＰ）の制御装置はアルゴリズムのブロック１０１８０において累積された制御規則を有し、この規則が呼吸装置を制御するためのシステムの中核となっている。

制御装置は呼吸装置を制御するためのいくつかのもし／ならば（ＩＦ−ＴＨＥＮ）文規則に従う。以下はこのような規則構造の例である。
もしＡがａであり、かつ、Ｂがｂであるか、または、Ｃがｃであり、かつ、Ｄがｄであるならば、Ｘはｘであり、かつ、Ｙはｙである。

文の「もし（ＩＦ）」の部分は規則の前項または条件と呼ばれ、「ならば（ＴＨＥＮ）」の部分は規則の結論である。条件は「または（ｏｒ）」演算子により相互に接続された２つ以上の平行下位条件を含むことができ、各下位条件は「および（ａｎｄ）」演算子により接続された２つ以上の要素を有することができる。規則の結論は１つの要素を有することができるか、または、「および（ａｎｄ）」演算子を使用して２つ以上の要素を有することができる。我々の命名法において、大文字Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、および、Ｙは条件および結論の変数であり、小文字のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｘ、および、ｙは各変数の値である。

例えば、もし制御規則における結論の変数として平坦化索引（ＦＩ）、流量信号の低下（ＲＦＳ）、吸気流量信号レベル（ＦＬ）、および、いびき索引（ＳＩ）、ならびに、結論の変数として圧力の変化（ΔＰ）および圧力範囲（ＰＲ）を定義したとする。ならば、我々は以下のようなものなどの制御規則を定義することができる。

規則：もしＦＩが非常に平坦（ＶＦ）であり、かつ、ＲＦＳが中程度（Ｉ）であるか、または、ＦＬがやや高く（ＭＨ）、かつ、ＳＩが穏やか（Ｍ）であるならば、ΔＰは穏やかな変化（ＭＣ）であり、かつ、ＲＰは大きな範囲（ＬＲ）である。

各制御サンプル時間において、規則１の全ての条件を試験する。もし条件およびいずれかの下位条件における全ての要素が満足されれば、規則１は活性状態であり、かつ、患者への圧力を増加させることなどのコマンドがポンプに送られる。例えば、圧力を０．５ｃｍＨ_２Ｏだけ増加させ、かつ、圧力を４と２０ｃｍＨ_２Ｏの間に保つようにポンプに指令することができる。

どの範囲のパラメータが入っているかを定義するために、変数のいくつかに対する値を高い、中程度、および、低いの３つの範囲、または、非常に高い、高い、中程度、低い、および、非常に低いなどの５つの範囲などに分割することは有用である。この範囲は、装置に対して様々な設定の発動される値の範囲を設定することにより、制御装置が制御している装置に指令を出すうえで制御装置を支援する。

ここで、図２５を参照すると、同図は図２６の表から取られたＦＩ（平坦化索引）の値に対する区画を示す図である。ＦＩ値のスペクトルはＶＦ（非常に平坦）、Ｆ（平坦）、ＭＦ（穏やかに平坦）、ＳＦ（軽く平坦）、および、ＮＦ（非平坦）として定義された範囲または区画に分割される。図および表が示すように、平均平坦化索引は０と８の間のＶＦであり、０と２３の間の最大平坦化索引を持つ。平均平坦化索引は８と１２の間のＦであり、２３と２７の間の最大平坦化索引を持つ。平均平坦化索引は１２と１６の間のＭＦであり、２７と３１の間の最大平坦化索引を持つ。平均平坦化索引は１６と１２０の間のＳＦであり、３１と３５の間の最大平坦化索引を持つ。平均平坦化索引は２０以上と１２のＮＦであり、３５以上の最大平坦化索引を持つ。図２５の図内の括弧内の値は後に続く２つの呼吸に対する閾値を表し、括弧の前の値は後に続く３つおよび５つの呼吸に対する閾値を表す。同様に、図２６の表において、第１に掲げられた値は３つおよび５つの呼吸に対するものであり、第２の値は後に続く２つの呼吸に対するものである。

平坦化索引の値が低ければ低いほど、気道が閉塞されていることを示す上部気道の抵抗の値は高くなる。したがって、制御装置は、患者を治療するために上部気道の閉塞の程度がより高くなるのに応じて、患者に適用される圧力を増加させる。平坦化索引の平均および最大の値に基づき患者の５つの状況を定義することにより、気道閉塞の重篤さに従って患者を治療するために、様々な圧力上昇および様々な最大圧力を適用することができる。

図２６および２７はＲＦＳ（流量信号の低下）の３つの区画に対する値のそれぞれ表および図を示す。値の区画は激しい低下（ＳＲ）、穏やかな低下（ＩＲ）、および、（３）軽い低下（ＭＲ）に対する。図２７の図中のｘ軸はＦＩ（平坦化索引）値を有し、ｙ軸はＦＬ（流量信号レベル）値を有する。

図２６および２７で使用されている流量信号の低下（ＲＦＳ）は平坦化索引の変化（ΔＦＩ）と最大流量信号レベルの変化（ΔＦＬ）の組合せにより算出される。ΔＦＩは現在の試験セットと過去の試験セットの間のＦＩ＿ａｖｅの相対低下として定義され、ΔＦＬは現在の試験セットに対する、および、過去の試験セットからの流量信号レベルの最大値の相対低下である。ΔＦＬは以下の数学的公式を使用して表すことができる。

ΔＦＩ（ｉ）＝ＦＩ＿ａｖｅ（ｉ−Ｉ）／ＦＩ＿ａｖｅ（ｉ） ％
ΔＦＬ（ｉ）＝ＦＬ＿ｍａｘ（ｉ−１）／ＦＬ＿ｍａｘ（ｉ） ％
図２５から２８のＦＩおよびＦＬの図および表で上記に示された区画は呼吸補助装置の性能を調整するために制御装置が従う規則において広範に使用される。区画を使用するＳＰＡＰ制御規則のセットは表３２から３６に示されている。これらの規則は１つのタイプの呼吸補助装置を制御するために従われるが、他の規則は他の装置に対する同じまたは他の目標を達成するために使用することができる。

ピーク吸気流量および平坦化索引の値の低下が検出されると、比較的より重篤な気道閉塞に対して制御装置は警報を出す。制御装置は患者を治療するために比較的大きな圧力上昇および大きな最大圧力により応答する。

図２９および３０は、「もし−ならば（ＩＦ−ＴＨＥＮ）」文の一部としてのいびき関連規則、および、いびき条件を持つ規則において使用される区画に対する表を示す。
図２９において、ＳＩは与えられた試験セットからのいびき索引の最小値として定義される。ＳＩは２つの区画、すなわち、３ｌ／分などの閾値を持ついびきなし（ＮＳ）およびいびき（Ｓ）に分割される。

図３０において、ＳＩは試験セットからの索引の平均化された値であり、ＳＩは２ｌ／分などの閾値を持つ２つの区画に分割される。ＳＩの範囲は２つの区画、すなわち、いびきなし（ＮＳ）および穏やかないびき（ＭＳ）に分割される。

図３１において、いびき関連制御規則の表が示され、様々ないびき状態の間に患者に適用された平均圧力を制御するために表２９の区画を制御規則に適用している。
いびきの検出は上部気道の閉塞の他の表示であり、したがって、圧力上昇が患者を治療するために制御装置により要求される。もし流れの限界（すなわち、小さな平坦化索引）と共にいびきが検出されれば、制御装置はいびき検出のみに対するよりも大きな圧力上昇を供給する。制御装置は適用されている現在の圧力がどのようなものかを考慮し、かつ、圧力が既に高ければ、より小さな増分で圧力を増加する。

平均化された流量漏出（ＬＫ）、現在の圧力レベル（ＣＰ）、および、時間間隔に基づく流量信号などの他の測定値、ならびに、漏出信号パラメータは制御規則に使用することができる。これらの変数の区画は規則ごとに異なる。

ほとんどの場合、制御規則の結論は患者に適用される空気の圧力の変化（ΔＰ）および圧力の範囲（ＲＰ）を支配する。
ＳＰＡＰ制御規則は使用される中核的な変数に従って３つのグループ、すなわち、平坦化関連規則、いびき関連規則、および、事象関連規則に分類することができる。

平坦化関連規則は主に吸気流量限界を処理するためである。平坦化索引（ＦＩ）および流量信号の低下（ＲＦＳ）の測定値は制御規則に使用される主要な測定値である。試験データがＦＩおよびＲＦＳを算出するために２つ、３つ、および、５つの呼吸のセットに対して実行されたため、制御規則の３つの下位グループは試験セットにおける異なった数の呼吸に従って使用される。

図３２、３３、および、３４はそれぞれ５呼吸、３呼吸、および、２呼吸の試験に対する呼吸の平坦化に関連した制御規則に対する表を示す。
図３２に示されたように、例としての制御規則、もし平坦化索引ＦＩが非常に平坦ＶＦであり、かつ、流量信号の低下（ＲＦＳ）が激しい低下（ＳＲ）であるならば、（表に従って）圧力の変化ΔＰ＝０．５ｃｍＨ_２Ｏであり、かつ、圧力の範囲ＲＦ＝［４ １８］ｃｍＨ_２Ｏである。

３呼吸試験において、表中の各ＦＩ／ＲＦＳの組合せに対する圧力の変化ΔＰは５呼吸試験の同変化の１／２である。同様に、２呼吸試験に対して、各ＦＩ／ＲＥＳの組合せに対する圧力の変化ΔＰは３呼吸試験の同変化の１／２である。

ＳＰＡＰ制御装置におけるほとんどの規則に対しては、「複製規則」が使用される。例えば、図３２、３３、および、３４中の５、３、および、２呼吸の表において、圧力の範囲の値はＦＩ／ＲＥＳの各組合せにおいて同じである。圧力の変化ΔＰは各試験に対して異なるが、圧力の範囲は規則の衝突を回避するために同じとなっている。複製規則は、虚偽のデータ、リアルタイム解析の困難、または、他の異常による誤差を回避するために直近の呼吸のいくつかからの測定値を要求する。

いくつかの共通な要素は図３２、３３、および、２４の表において平坦化関連規則の下位グループの全てに対して使用される。これらの共通の要素は（１）平均いびき索引（ＳＩ＿ａｖｅ）、（２）平均流量漏出（ＬＫ＿ａｖｅ）、および、（３）試験セットからの吸気流量信号レベルの最小値（ＦＬ＿ｍｉｎ）を含む。５呼吸試験データセットにおいて、かつ、共通な要素は以下を含む。

ＳＩ＿ａｖｅ＜＝２ｌ／分、ＬＫ＿ａｖｅ＜＝１８ｌ／分、かつ、ＦＬ＿ｍｉｎ＞＝９ｌ／分
平坦化関連規則は、合理的な小さな流量漏出の仮定の対象となった流量信号平坦化を検出する正確さに依存する。もし流量漏出が大きくなれば、流量信号平坦化を検出する正確さは限られ、その結果、制御規則は「柔らかく」なる。もし平均化された流量漏出が１８ｌ／分より大きいが、４７ｌ／分より小さければ、制御規則の新しいセットが図３２、３３、および、３４の表中のセットを置き換える。制御規則の新しいセットにおいて、ΔＰの値はこれらの表の同値の半分である。

いびき関連規則において、いびき索引および圧力の測定値は最も重要な役割を果たす。２つの主な変数は、ＳＩ＿ｍｉｎとして記号を付けられた、吸引性呼吸または２つの連続した呼吸からのいびき索引の最小値、および、前の２つの連続した呼吸からの平均圧力値Ｐ＿ａｖｅである。共通の要素は以下を含む。

ＦＬ＿ｍｉｎ＞＝１２ｌ／分、かつ、ＦＬ（ｉ）＞０．５^＊ＦＬ（ｉ−１）
ここで、ＦＬ（ｉ）は前のｉ番目の呼吸に対する流量レベルである。
図３１の表はＰ＿ａｖｅの圧力範囲に対するいびき関連制御規則および３ｌ／分以上のいびき索引を示す。

混合された平坦化およびいびき関連規則は図３５に示す。
平坦化およびいびき関連規則における共通要素は以下の通りである。
ＬＫ＜＝１８ｌ／分、かつ、ＦＬ＿ｍｉｎ＞＝１２ｌ／分
もし平坦化に同時いびきを持つ場合が存在すれば、閉塞的な事象が明らかに存在する。ＳＰＡＰがポンプ圧力を増加させるために素早い応答が必要であり、このことがこのグループの規則の目的である。したがって、制御装置は、大きな増分により増加させるように、および、圧力の上昇に対する大きな圧力閾値を有するように呼吸補助装置に指令する。素早い応答は閉塞性の睡眠時無呼吸の最も重篤、かつ、あいまいでない兆候を予防的に回避するために望ましい。このグループの主な変数は平坦化測定値（ＦＩ）およびいびき測定値（ＳＩ）であり、試験セットに使用された呼吸の数は３である。なぜなら、制御装置が合理的な短い時間内に事象を検出することが必要であるからである。図３１の表は平坦化索引ＦＩの５つの区画およびいびき索引ＳＩの穏やかないびき（ＭＳ）区画に対する制御規則を示す。

無呼吸関連規則の制御規則は図３６の表に示され、同表は閉塞性無呼吸に対する圧力増加規則を示す。
閉塞性無呼吸は２つのステップで検出される。第１のステップは後に続く強制発振の開始を使用した無呼吸自体の検出である。条件は、流量信号レベルがより長い時間にわたり低レベルに低減されることである。アルゴリズムは直近の８秒間にわたるピーク間変動幅ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ）ならびにその前の８秒間にわたる同変動幅ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ−１）を探索し、これらの２つの変動幅を比較し、かつ、続いて、以下の条件を試験する。

ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ）＜＝０．１^＊ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ−１）
ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ）＜＝０．１５^＊ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ−１）、かつ、ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ）＜＝７５ｍｌ／秒
ＦＬ＿ｖａｒ（ｉ）＜＝３ｌ／分
強制発振の開始後、条件が算出され、ならびに、もしそれが十分小さければ、無呼吸は閉塞性であると考えられ、圧力応答が図３６の表に従って発生される。

呼吸低下の検出において、試験は、吸気流量信号の振幅が、所定の閾値より多い分だけ近隣の時間周期に比較して低下した何らかの時間周期があったかどうかを調べるために行われる。低減された流量の周期が長ければ長いほど、呼吸低下事象はより重篤になり、患者に適用される必要のある圧力量はより大きくなる。試験期間はいくつかの呼吸を有し、アルゴリズム内の呼吸の数は３から１０に変化する。前向きおよび後ろ向きの周期の双方は２つの呼吸を含み、これらの呼吸は試験周期における流量信号に対する参照呼吸である。呼吸低下に対する条件は、試験周期における最大吸気流量が少なくとも２５％だけ参照面積における最小吸気流量より小さいことである。吸気流量の徐々なる低減および増加を伴う呼吸低下を拾い上げるため、単一の呼吸は、流量低減規則に含まれる必要なしに、試験周期と参照周期のいずれかとの間とすることができる。

もし呼吸低下が検出されれば、圧力の上昇は以下の通りに定義される。
ΔＰ＝０．０５^＊Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄ（ｃｍＨ_２Ｏ）
圧力の範囲ＲＰ＝［４ Ｐ＿ｕｐ］（ｃｍＨ_２Ｏ）を使用して
Ｐ＿ｕｐ＝ｍａｘ（１０＋２０^＊Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄ，１５）（ｃｍＨ_２Ｏ）
ここで、Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄは試験周期内の呼吸の数である。

例えば、もし試験周期内の呼吸の数が１０であれば、以下を有する。
ΔＰ＝０．０５^＊Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄ＝０．０５^＊１０＝０．５（ｃｍＨ_２Ｏ）、かつ、
Ｐ＿ｕｐ＝１０＋Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄ＝１０＋１０＝２０（ｃｍＨ_２Ｏ）
すなわち、圧力の範囲は以下の通りとなる。

ＲＰ＝［４ ２０］（ｃｍＨ_２Ｏ）
もしＰ＿ｐｅｒｉｏｄ＝９、かつ、呼吸低下の事象が検出されているならば、圧力を以下の分だけ増加させる必要を有する。

ΔＰ＝０．５^＊Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄ＝０．５^＊９＝０．４５（ｃｍＨ_２Ｏ）、
ＲＰ＝［４ １９］の範囲を使用して、
Ｐ＿ｕｐ＝１０＋Ｐ＿ｐｅｒｉｏｄ＝１０＋９＝１９（ｃｍＨ_２Ｏ）
上記に説明された制御規則はいびきなどの呼吸事象に対して上昇する圧力に全てが関連するか、または、吸気流量限界が検出される。患者への圧力を増加させた後、呼吸は改善することができ、かつ、呼吸は「正常な」パターンを有する。一旦正常な呼吸が確立されれば、患者に送達されている圧力は徐々に低下される。この目的に対しては２つの規則がある。「正常な」呼吸パターンの検出に対して使用される変数は５つの呼吸の試験セットからの平坦化索引の平均値ＦＩ＿ａｖｅ、現在の呼吸に対するいびき索引ＳＩ、および、現在の吸気流量振幅レベルＦＬを含む。出力（規則の結論における変数）は目標圧力Ｐ＿ｔａｒｇｅｔ、および、時定数Ｔ＿ｃｏｎｓである。このことは、もし呼吸が正常になれば、圧力が時定数Ｔ＿ｃｏｎｓでＰ＿ｔａｒｇｅｔのレベルに低下されることを意味する。２つの圧力低下規則は以下のように記述することができる。

規則１：もしＦＩ＿ａｖｅ＞＝３０％、かつ、ＳＩ＜＝２ｌ／分、かつ、ＦＬ＞＝１２ｌ／分であるならば、Ｐ＿ｔａｒｇｅｔ＝４ｃｍＨ_２Ｏ、かつ、Ｔ＿ｃｏｎｓ＝１２００秒である。

規則２：もしＦＩ＿ａｖｅ＞＝２５％、かつ、ＦＬ＿ａｖｅ＜３０％、かつ、ＳＩ＜＝２／分、かつ、ＦＬ＞＝１２ｌ／分であるならば、Ｐ＿ｔａｒｇｅｔ＝４ｃｍＨ_２Ｏ、かつ、Ｔ＿ｃｏｎｓ＝２４００秒である。

最後のグループの規則は、このような大きな流量漏出または流量信号レベルが比較的長い時間周期の間にも不変に留まる状況を扱う。このような状況下では、ポンプ圧力を最低レベルの４ｃｍＨ_２Ｏに即座に低下させることが安全である。したがって、最後の２０呼吸にわたる平均化された流量漏出が１０００ｍｌ／秒より大きいと定義された大きな流量漏出が検出された時、または、過去１８０秒にわたるピーク間流量信号の変化が２５０ｍｌ／秒未満である時のいずれかに安全性関連規則が適用される。安全性関連規則は最高の優先順位を有し、このことは以下を意味する。

１．この規則が発動されると、この規則が１２０秒にわたり他の全ての規則を制御する。

２．安全性関連規則は他のいずれの規則からのいかなるロックアウト時間も無視することができる。

もし上記の制御規則のいずれからの条件も満たされないなら、デフォルト制御規則が適用され、この規則は「何もしない」こと、すなわち、圧力が不変に留まることである。
非常に多くの条件に遭遇し、患者治療装置が可能な条件の全てに対して応答するようにプログラムされなければならないために、患者を治療することが非常に複雑になる。患者を治療するための装置を制御するために様々な形で収集され、かつ、解析されたデータを使用するために、制御装置は多くの異なった形でプログラムすることができる。上記の規則に加え、ＳＰＡＰ装置に対する自動滴定アルゴリズムに対して、１１グループの追加の圧力制御規則が提示されている。

１．平坦化規則
目的：患者への空気の流量限界が流量信号の平坦化により検出されると、患者に適用される圧力を増加するために平坦化規則が適用される。

いつ呼び出されるか：強制発振技術が既に働いていない限り、または、制限時間が未だに強制されていない限り、呼吸流量信号ピークのシーケンスのいずれかの更新が検出された後に、平坦化規則が呼び出される。

主流量パラメータ：主流量パラメータは図３８に示すように２、３、および、５呼吸に対する平坦化索引である。２、３、または、５呼吸にわたり測定された如くの患者の呼吸の平均および最大の平坦化索引に依存して、厳しい、大きい、中程度、および、穏やかの４つの範疇の流量制限がある。流量がより長い時間周期にわたりより制限されるほど、患者に適用される圧力はより長い持続時間にわたりより高くなる。

直近のデータに関して試験された時間の移動：患者への圧力を制御するための平坦化索引に対する試験は現在の２、３、または、５呼吸シーケンスにわたり、または、１または２つの前の呼吸に対して時間移動することにより取ることができる。

除外基準：以下の場合に平坦化規則は適用されない。
ａ．もし２、３、または、５つの呼吸の主呼吸試験シーケンスの中に、または、それらの呼吸に先行する５つの呼吸のいずれかに何らかの無効な呼吸があれば。

ｂ．もし主呼吸試験シーケンスの中の最小吸気流量が１５０ｍｌ／秒（９ｌ／分）未満であれば。
ｃ．もし主試験シーケンスの中の最大平坦化索引が３つまたは５つの呼吸に対して３７を超えていれば、または、同索引が２呼吸試験シーケンスに対して３５を超えていれば。

ｄ．もし主試験シーケンスの中の平均平坦化索引が３つまたは５つの呼吸に対して２２を超えていれば、または、同索引が２呼吸試験シーケンスに対して２０を超えていれば。
ｅ．もし主呼吸試験シーケンスの中の平均漏出量が２または３呼吸シーケンスに対して５００ｍｌ／秒を超えていれば、または、５呼吸シーケンスに対して１０００ｍｌ／秒を超えていれば。

ｆ．もし主呼吸試験におけるいびきピーク間流量が２および５呼吸シーケンスに対して３５ｍｌ／秒を超えていれば、かつ、３呼吸シーケンスに対して７０ｍｌ／秒を超えていれば。

ａ．いびき。もしいびきが主呼吸試験シーケンス中に検出されれば、上部気道閉塞の可能性の増大があり、かつ、圧力応答／最大値は増大することができる。いびき検出に対する閾値は、３つの呼吸の主呼吸試験シーケンスにおいて３５ｍｌ／秒の平均いびきピーク間流量である。

ｂ．漏出量。もし大きな漏出量が検出されれば、平坦化索引が正確に測定されている可能性はより低い。したがって、値は上部気道閉塞を正確には反映せず、患者に適用された圧力は低下されるべきである。大きな漏出量に対する閾値は５呼吸シーケンスにわたる５００ｍｌ／秒の主試験シーケンスの間の平均漏出量である。

ｃ．前の５呼吸試験シーケンスに比較した平均ピーク吸気流量の低減：もし患者への平均流量が減少しつつあれば、患者に適用されている圧力および適用されている最大圧力は増加されるべきである。もし平均漏出速度が大きな漏出量閾値を下回っていれば、平均吸気流量の低下に対して３つの範疇がある。

平均ピーク吸気流量が５つの呼吸に対する平均ピーク吸気流量の６０％を超えない場合の大きな低下。
平均ピーク吸気流量が５つの呼吸に対する平均ピーク吸気流量の６０％と８０％の間である場合の小さな低下。

平均ピーク吸気流量が８０％を超える場合の無低下。
大きな低下に対しては、低下の２つの範疇がある。閾値の７０％を下回る低下および無低下である。

ｄ．前の５呼吸試験シーケンスに比較された平均平坦化索引の低下：もし平均平坦化索引の低下が検出されれば、患者に適用されている圧力は増加されるべきである。なぜなら、平坦化が患者の気道における制約を示したからである。平坦化索引の６０％低下における如くの患者に適用されている圧力の上昇に対する閾値。圧力は、もし大きな漏出が検出されなければ、増加されるのみである。図３９の表は、平坦化索引状況に対してピーク吸気流量状況の状態を検査することにより、患者に適用されている圧力を設定するための規則のセットを示す。

ＳＰＡＰなどの呼吸補助装置を制御するための規則のセットが図４０の表に掲げられている。呼吸シーケンスにおける呼吸の数、および、掲げられている他のパラメータに対して、圧力変化および圧力限界が掲げられている。

２．呼吸低下規則
目的：呼吸低下を示す平坦化により示される如くの患者への吸気流量の低下に応じて患者に適用されている圧力を増加させること。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後。
ＦＯＴモードが活性化されている、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない、
前の呼吸低下が過去１５秒間以内に検出された。

主流量パラメータ：連続した呼吸のシーケンスに対するピーク吸気流量の低下。シーケンスにおける低下した吸気流量（呼吸低下呼吸）を伴う呼吸の数を３から１５とすることができる。解析された呼吸シーケンス全体は呼吸低下に先立つ２つの参照呼吸および呼吸低下呼吸に続く２つの復帰呼吸を含まなければならない。呼吸低下呼吸に対する最大ピーク吸気流量は、参照および復帰の呼吸の最小ピーク吸気流量の８０％を超えるべきではない。呼吸低下発症前後のピーク吸気流量の変化を急激または徐々にとすることができるため、１つの中間呼吸低下前呼吸および１つの中間呼吸低下後呼吸が存在できる。中間呼吸のピーク吸気流量は呼吸低下呼吸に対する最大ピーク吸気流量の１３３％を超えるべきではなく、かつ、（呼吸低下前中間呼吸に対する）参照または（呼吸低下後中間呼吸に対する）復帰の呼吸の最小ピーク吸気流量の少なくとも７５％とするべきである。呼吸低下シーケンスが長ければ長いほど、圧力応答、および、この圧力応答を活性化することができる最大圧力はより大きくなる。

直近のデータに関して試験された時間の移動：時間移動なし、過去への１呼吸分だけの移動、および、過去への２呼吸分だけの移動。
除外基準。（以下のいずれか１つ）：
呼吸低下持続時間と中間呼吸の各組合せに対する全ての解析済み呼吸のうちのいずれかの無効な呼吸、
７５ｍｌ／秒未満の呼吸低下呼吸シーケンスにおける平均吸気流量
状況の検討：流量限界―もし呼吸低下呼吸シーケンスにおける平均平坦化索引が典型的な流量限界値を超えれば、このことは呼吸低下の中央の、または、擬似信号的な原点を示し得、したがって、圧力応答は低減されるべきである。３０を超える平均平坦化索引は無流量限界の条件となり、２６と３０の間の値は軽い流量限界となる。

実際の規則：圧力応答は０．２５から０．７５ｃｍＨ_２Ｏの範囲内の呼吸低下呼吸の数により０．０５ｃｍＨ_２Ｏと算出される。もし流量限界がなければ、圧力応答は半減され、軽い流量限界に対して、圧力応答は０．７５倍とされる。最大圧力は呼吸低下呼吸の数により１ｃｍＨ_２Ｏと、加えて、１５から２０ｃｍＨ_２Ｏの範囲内では１０ｃｍＨ_２Ｏと算出される。

３．短い呼吸低下規則
目的：短い呼吸低下（２つの呼吸低下呼吸）の検出に応じた患者に適用されている圧力の増加。ピーク吸気流量の低下は呼吸低下の目安として使用される。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、呼吸に基づいた規則は検出された呼吸流量信号ピークのシーケンス中のいずれかの更新の後に呼び出される。
ＦＯＴモードが活性化されている、
・全ての規則に適用される制限時間が満了していない、
・最後の呼吸低下が１５秒間以内に検出された。

主流量パラメータ：２に等しい呼吸低下呼吸の数を使用して上記に示す如くの短い呼吸低下についてと同じ。
直近のデータに関して試験された時間の移動：時間移動なし、過去への１呼吸分だけの移動、および、過去への２呼吸分だけの移動。

除外基準。（以下のいずれか１つ）：
呼吸低下持続時間と中間呼吸の各組合せに対する全ての解析済み呼吸のうちのいずれかの無効な呼吸、
７５ｍｌ／秒未満の呼吸低下呼吸シーケンスにおける平均吸気流量、
３０を超える呼吸低下呼吸、および、２分間以内に前の無呼吸または呼吸低下のないことに対する平均平坦化索引。

状況の考慮：
流量限界―もし呼吸低下呼吸シーケンスにおける平均平坦化索引が典型的な流量限界値を超えていれば、このことは、呼吸低下の中央の、または、擬似信号的な原点を示し得、したがって、圧力応答は低減されるべきである。３０を超える平均平坦化索引は無流量限界の条件となり、２６と３０の間の値は軽い流量限界となる。

呼吸事象の状況―もし２分間以内に前の無呼吸または呼吸低下があったとすれば、圧力変化はない。しかし、時定数は可能な将来の事象に対して呼吸事象の状況を提供するために保存される。

実際の規則：圧力応答は０．２５ｃｍＨ_２Ｏである。もし流量限界がなければ、圧力応答は半減される。軽い流量限界に対して、圧力応答は０．７５倍とされる。最大圧力は１５ｃｍＨ_２Ｏである。

４．平滑呼吸低下規則
目的：ピーク吸気流量の小さな増加を適用することにより流速の非常に徐々な低下を伴う呼吸低下に応じて患者に適用している圧力を増加させること。これらの呼吸低下は上記に示す如くの短い呼吸低下規則または呼吸低下規則を使用して検出することはできない。ピーク吸気流量の低下は呼吸低下の目安として未だに使用されているが、上記に示すように短い呼吸低下規則または呼吸低下規則から異なって定義された参照および復帰の呼吸シーケンスとしてではない。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、呼吸に基づく規則は検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後に呼び出される、
ＦＯＴモードが活性化されている、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない、
最後の呼吸低下が１５秒間以内に検出された。

主流量パラメータ：ピーク呼吸流量の徐々なる低下を伴う呼吸のシーケンスは呼吸低下に先行した参照として検出される（しかし、ピーク吸気流量の徐々なる変化のために最初の呼吸低下呼吸をあいまいではなく識別することは不可能である）。参照シーケンスは少なくとも３つの呼吸を有するべきである。徐々なるピーク吸気流量低下に対する基準は以下のタイプのパターンの１つを考慮する。

ピーク吸気流量、すなわち、後に続くいずれかの呼吸のピーク吸気流量の連続的低下は、先行する呼吸のピーク吸気流量未満である、
もし後に続くいずれかの呼吸のピーク吸気流量が先行する呼吸のピーク吸気流量以上であれば、２つの条件に従うべきである、即ちその（前の）ピーク吸気流量は前の先行する呼吸の９０％未満とするべきであり、後に続く呼吸の後の呼吸に対するピーク呼吸流量は先行する呼吸のピーク吸気流量の９０％未満とするべきである。

同様に、ピーク吸気流量の徐々なる増加を伴う呼吸のシーケンスは参照シーケンスに続く復帰パターンとして検出されるべきである。復帰シーケンスに対する規則は参照シーケンスに対する規則を反射する。初期参照および最後の復帰の呼吸に対する最大ピーク吸気流量は、それらの呼吸に対する最小ピーク吸気流量の１７５％を超えるべきではない。呼吸低下呼吸のシーケンスは、呼吸低下呼吸を除外した後の参照および復帰のシーケンスにおける少なくとも３つの呼吸低下呼吸および少なくとも３つの呼吸について、第１の呼吸は参照シーケンスに続く呼吸より後には位置せず、最後の呼吸は復帰シーケンスに先行する呼吸より前に位置しないとすべきである。もし呼吸低下呼吸に対する最大ピーク吸気流量が初期参照および最後の復帰の呼吸に対する最小ピーク吸気流量の７５％を超えなければ、呼吸低下事象が検出される。

直近データに関して試験された時間の移動：時間移動なし、および、過去への１呼吸分だけの移動。
除外基準（以下のいずれか１つ）：
全ての参照、呼吸低下、および、復帰の呼吸のうちのいずれかの無効な呼吸、
７５ｍｌ／秒未満の呼吸低下呼吸シーケンスにおける平均吸気流量、
呼吸低下呼吸の持続時間が１００秒を超えている。

状況の考慮：流量限界―もし呼吸低下呼吸シーケンスにおける平均平坦化索引が典型的な流量限界値を超えていれば、このことは、呼吸低下の中央の、または、擬似信号的な原点を示し得、したがって、圧力応答は低減されるべきである。３０を超える平均平坦化索引は無流量限界の条件となり、２６と３０の間の平坦化索引は軽い流量限界となる。

実際の規則：圧力応答は０．２５から０．７５ｃｍＨ_２Ｏの範囲内の呼吸低下呼吸の数により０．０５ｃｍＨ_２Ｏと算出される。もし流量限界がなければ、圧力応答は半減される。軽い流量限界に対して、圧力応答は０．７５倍とされる。最大流量限界に対して、圧力応答は呼吸低下呼吸の数の１ｃｍＨ_２Ｏ倍に１５から２０ｃｍＨ_２Ｏの範囲内の１０ｃｍＨ_２Ｏを加えたものである。

５．復帰無呼吸後規則
目的：無呼吸に応じて圧力を増加すること。典型的に、ＦＯＴ応答が解析できる前に呼吸復帰が起こると、この規則は短い無呼吸に応じて圧力変化を発生させる。ピーク間流量の低下は無呼吸の目安として使用される。

いつ呼び出されるか：以下の条件の１つが真でない限り、呼吸に基づく規則は検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後に呼び出される。
全ての規則に適用される制限時間が満了していない、
前の呼吸低下が１５秒間以内に検出された、
最後の無呼吸が１０秒以内に検出された。

主流量パラメータ：復帰流量は、試験シーケンスの最後から２番目の呼吸の吸気の開始と試験シーケンスの最後の呼吸の吸気の終了との間（復帰時間間隔）のピーク間流量変動幅として算出される。参照呼吸対は、参照と復帰の呼吸対の間にピーク間流量変動幅の急落があるように、試験シーケンスの最後の２つの呼吸に先立ついずれかの２つの連続した呼吸とする。参照流量は参照対の最初の呼吸の吸気の開始と参照対の最後の呼吸の吸気の終了の間（参照時間間隔）のピーク間流量変動幅として算出される。無呼吸流量は、参照時間間隔の終了と復帰時間間隔の開始の間（無呼吸時間間隔）の時間間隔に対するピーク間流量変動幅である。復帰および参照の流量は２００ｍｌ／秒を超えるべきであり、かつ、２対１を超える比で異なるべきではない。無呼吸時間間隔は少なくとも８秒となるべきであり、かつ、無呼吸流量は参照または復帰の流量の２０％を超えるべきではない。

直近データに関して試験された時間の移動：時間移動なし、過去への１呼吸分だけの移動、および、過去への２呼吸分だけの移動。
除外基準：全ての参照または復帰の呼吸対のうちのいずれかの無効呼吸。

状況の考慮
呼吸事象の状況―２分間以内の前の無呼吸または呼吸低下。もしこの条件が真であれば、圧力変化はないが、可能な将来の事象に対する呼吸事象の状況を提供するために時間の瞬間が保存される。

マスク圧力―現在の圧力が高ければ高いほど、応答の大きさはより小さくなるべきである。
実際の規則：もし最後の５秒間にわたる平均圧力が６ｃｍＨ_２Ｏを超えていなければ、圧力上昇は１ｃｍＨ_２Ｏである。もし最後の５秒間にわたる平均圧力が１２ｃｍＨ_２Ｏを超えていなければ、圧力上昇は０．７５ｃｍＨ_２Ｏであり、さもなくば、圧力上昇は０．５ｃｍＨ_２Ｏである。適用された最大圧力は２０ｃｍＨ_２Ｏであり、時定数は５秒である。もしＦＯＴが働いていれば、停止される。

６．いびき規則
目的：患者に適用されている圧力をいびきに応じて増加させること。もし平均ピーク間いびき流量が１０Ｈｚを超える吸気流量発振を含んでいれば、患者はいびきをかいていると考えられる。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、呼吸に基づいた規則は検出された呼吸流量信号ピークのシーケンス中のいずれかの更新の後に呼び出される。
ＦＯＴモードが活性化されている、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない。

主流量パラメータ：呼吸試験シーケンス（１つまたは２つの呼吸）における最小いびき流量は少なくとも６０ｍｌ／秒となるべきである。
直近データに関して試験された時間の移動：過去への１、２、および、３呼吸分だけの移動。

除外基準。（以下のいずれか１つ）：
試験シーケンスのうちのいずれかの無効な呼吸、
試験シーケンス中の最大呼気高周波雑音は最小いびき流量の少なくとも９０％である、
最小ピーク吸気流量は、もし２呼吸試験であれば１００ｍｌ／秒（６ｌ／ｍｍ）を下回り、かつ、もし１呼吸試験であれば２００ｍｌ／秒（１２ｌ／ｍｍ）を下回る、
試験シーケンスに対する最小ピーク吸気流量は先行する呼吸のピーク吸気流量の半分未満である。

状況の考慮：
試験シーケンスにおける最大呼気高周波雑音の最小いびき流量に対する比が考慮される。この比が大きくなればなるほど、正しくないいびき評価の可能性が高くなり、したがって、圧力応答は低減される。信頼係数は１からこの比を差し引いたものである。もし信頼係数が０．５を超えれば、それは１に設定される。

マスク圧力―現在の圧力が高ければ高いほど、応答の大きさは小さくなる。平均圧力は試験シーケンスの最後の呼吸および先行する呼吸から算出される。
実際の規則は図４１の表にしたがって算出される。

７．圧力降下規則
目的：もし信頼できる流量信号が測定されなければ、圧力を即座に降下（４ｃｍＨ_２Ｏに、または、１ｃｍＨ_２Ｏだけ）させること。

いつ呼び出されるか：以下のいずれかでない限り、圧力を降下させるための時間に基づく規則は、検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後、または、最後の呼吸ピーク更新が満了している時で２秒の制限時間の後に呼び出される。

ＦＯＴモードが活性化されている、または、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない。
主流量パラメータ：２５０ｍｌ／秒を下回る最後の２分間にわたるピーク間流量変動幅および（平均ピーク吸気流量に依存する）閾値を上回る最後の２０秒間にわたる平均漏出量。

直近のデータに関した試験された時間の移動は適用されない。
除外基準は適用されない。
状況の考慮：ピーク吸気流量。ピーク吸気流量が小さくなればなるほど、漏出による誤差は大きくなる。

実際の規則。もし（主流量パラメータにおけるように）ピーク間流量が小さければ、または、最後の２０秒間にわたる平均漏出量と平均ピーク吸気流量の以下の組合せに対して、圧力は４ｃｍＨ_２Ｏに降下される。

＞＝１０００ｍｌ／秒（６０ｌ／ｍｍ）、＜＝１００ｍｌ／秒（６ｌ／分）
＞＝１２００ｍｌ／秒（７２ｌ／ｍｍ）、＜＝１５０ｍｌ／秒（９ｌ／分）
＞＝１４００ｍｌ／秒（８４ｌ／ｍｍ）、＜＝２００ｍｌ／秒（１２ｌ／分）
この場合、全ての規則に適用される２分間の制限時間が設定される。さもなくば、もし平均漏出量が少なくとも１，０００ｍｌ／秒（６０ｌ／分）であれば、圧力は１ｃｍＨ_２Ｏだけ低下され、かつ、制限時間は２０秒に設定される。

８．強制発振技術開始規則
目的：もしピーク間流量低減が検出されれば、ＦＯＴを開始させること。
いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、時間に基づく規則は、検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後、または、最後の呼吸ピーク更新が満了していた後で２秒の制限時間の後に呼び出される。

ＦＯＴモードが活性化されている、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない、
前のＦＯＴ開始事象が１５秒間以内に活性化された。

主流量パラメータ：もし最後の３つの７秒間隔（最後、第２、および、第１）にわたるピーク間流量変動幅があれば、かつ、最後の流量変動幅が第２の同幅の１／１０を超えなければ、または、１／７および７５ｍｌ／秒を超えなければ、または、５０ｍｌ／秒を超えなければ、ならびに、第２および第１の流量変動幅の最大値が少なくとも１５０ｍｌ／秒であれば、規則は活性化される。

直近のデータに関した試験された時間の移動は適用されない。
除外基準は適用されない。
状況の考慮は適用されない。

実際の規則：ＦＯＴを開始させることに加え、全ての規則に適用される制限時間が４秒間に設定される。

９．強制発振技術無呼吸規則
目的：ＦＯＴが開始された後に、検出された無呼吸に応じて患者への圧力を増加させること。気道伝導性の低い値が閉塞性無呼吸の存在の指標として使用される。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、時間に基づく規則は、検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後、または、最後の呼吸ピーク更新が満了している時で２秒の制限時間の後に呼び出される。

ＦＯＴモードが活性化されていない、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない、
前の無呼吸事象が１０秒以内に活性化された。

主流量パラメータ：１００ｍｌ／秒を下回る最後の５秒間にわたるピーク間流量変動幅、および、最後の５秒間にわたる平均気道伝導性が閾値を下回っている。
直近のデータに関した試験された時間の移動は適用されない。

除外基準は適用されない。
状況の考慮：現在のマスク圧力が高くなればなるほど、応答の大きさは小さくなるべきである。

実際の規則：もし最後の５秒間にわたる平均圧力が６ｃｍＨ_２Ｏを超えなければ、圧力上昇は２ｃｍＨ_２Ｏであり、もし最後の５秒間にわたる平均圧力が１２ｃｍＨ_２Ｏを超えなければ、圧力増加は１ｃｍＨ_２Ｏであり、さもなくば、圧力上昇は０．５ｃｍＨ_２Ｏとなる。最大圧力は２０ｃｍＨ_２Ｏであり、時定数は５秒である。ＦＯＴは停止されている。

１０．圧力低下規則
目的：平坦化索引により測定された如くの流量限界の不在に応じて患者に適用されている圧力を徐々に低減させること。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、呼吸に基づく規則は、検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後に呼び出される。
ＦＯＴモードが活性化されている、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない。

主流量パラメータ：呼吸試験シーケンス（５つの呼吸）における平均平坦化索引は２５を超えているべきである。もし同索引が３３未満であれば、圧力低下の時定数は４０分であり、さもなくば、２０分である。

直近データに関して試験された時間の移動：時間移動なし、過去への１呼吸分だけの移動、および過去への２呼吸分だけの移動。
除外基準：（以下のいずれか１つ）：
試験シーケンスのうちのいずれかの無効な呼吸、
最後の呼吸事象（無呼吸または呼吸低下）が９０秒間以内に検出された。

試験シーケンスにおける最後の呼吸に対するいびき流量が４０ｍｌ／秒を超えている、
最後の呼吸試験シーケンスに対するピーク吸気流量が２００ｍｌ／秒未満である、
状況の考慮：もし最後の呼吸事象が２分間以内で（あるが、過去における１．５分間より早期で）あれば、時定数は２倍となる。

実際の規則：患者に適用されている圧力を選択された時定数を使用して現在の値から４ｃｍＨ_２Ｏに低減する。
１１．強制発振技術停止規則
目的：一旦呼吸が正常に復帰した患者の治療を停止すること。

いつ呼び出されるか：以下の条件のいずれかが真でない限り、呼吸に基づく規則は、検出された呼吸流量信号ピークのシーケンスにおけるいずれかの更新の後に呼び出される。
ＦＯＴモードが活性化されていない、
全ての規則に適用される制限時間が満了していない。

主流量パラメータ：呼吸試験シーケンス（３つの呼吸）における最小ピーク吸気は２００ｍｌ／秒（１２ｌ／分）を超えているべきである。
直近データに関して試験された時間の移動：時間移動なし。

除外基準：試験シーケンスのうちのいずれかの無効な呼吸。
状況の考慮は適用されない。
実際の規則は適用されない。

明らかに、本発明の多くの修正および改変が上記の教示に照らして可能である。したがって、付属の特許請求の範囲内で、詳細に説明された以外に、本発明が実施され得ることを理解されたい。

自動正空気圧滴定のためのアルゴリズムのフローチャートである。 粗吸気流速データからの平滑化最大ピークのグラフである。 前の平滑化吸気に追加される粗データの吸気のグラフである。 終了点の近くに谷点を持つ前の平滑化吸気に追加される早期に利用可能な粗データの吸気のグラフである。 前の平滑化吸気に追加されるちょうどよい時点で利用可能な粗データの吸気のグラフである。 終了点に近くない位置に谷点を持つ前の平滑化吸気に追加される粗データの吸気のグラフである。 さもなくば根本的に重なり合っているデータの尾部を延長することにより前の平滑化吸気に追加される非常に早期に利用可能な粗データの吸気のグラフである。 重なり合っていないデータを補うために第１の呼吸の尾部を延長することにより前の平滑化吸気に追加される遅く利用可能な粗データの吸気のグラフである。 図４Ａは吸気の増大しつつある傾き上の二重ピークを示す図である。図４Ｂは吸気の減少しつつある傾き上の二重ピークを示す図である。 平滑化吸気のアレイのグラフを示す図である。 増大しつつある雑音を含む傾きのグラフである。 減少しつつある雑音を含む傾きのグラフである。 雑音を含む傾きのパラメータの満たされるべき限界の表である。 流速を近似するための第１次区分的線形法のグラフである。 流速を近似するための第２次区分的線形法のグラフである。 流速を近似するための第３次区分的線形法のグラフである。 平行四辺形の使用による増大する傾き上の小さなピークの検出のグラフである。 平行四辺形の使用による減少する傾き上の小さなピークの検出のグラフである。 中間最大ピークに対する閾値のグラフである。 図１１Ａは最大ピークの最大値の対におけるパラメータのグラフである。図１１Ｂは最大ピーク信号レベルの百分率が記された図１１Ａからの平滑化されたパラメータのグラフである。 図１２Ａは最大ピークの検証のためのグラフである。図１２Ｂは最小ピークの検証のためのグラフである。 最大ピークに基づく検証に基づく新しい最小ピークを追加するためのグラフである。 最大ピークの対の２つの最大ピーク間の面積および持続時間を示す図である。 図１５Ａは最大値対除外工程の前の最大ピークのグラフである。図１５Ｂは最大値対除外工程の後の最大値対のグラフである。 最大ピークと最小ピークの対間に挿入された新しい最大および最小のピークを示す図である。 振幅の閾値を示す図である。 吸気および呼気の流量面積のグラフである。 雑音のない整形呼吸パターンのグラフである。 吸気の第１次線形近似を示す図である。 吸気の第２次線形近似を示す図である。 吸気の第３次線形近似を示す図である。 正常な呼吸のプロファイルである。 呼吸中のいびきのプロファイルである。 吸気流量限界のプロファイルである。 厳格な吸気流量限界のプロファイルである。 水平検索中の平坦化索引候補参照線のグラフである。 選択された平坦化索引のグラフである。 丸められた呼吸の平坦化索引誤差のグラフである。 平坦な呼吸の平坦化索引誤差のグラフである。 傾き化された平坦な呼吸の平坦化索引誤差のグラフである。 Ｕ字型呼吸の平坦化索引誤差のグラフである。 雑音を含む呼吸の平坦化索引誤差のグラフである。 上限および下限平坦化索引のグラフである。 左側平坦化索引のグラフである。 右側平坦化索引のグラフである。 いびき索引のグラフである。 平坦化索引の５つの区画を示す図である。 図２５からの平坦化索引の５つの区画を示す表である。 流量信号レベルの低減を示す図である。 図２７からの流量信号レベルの低減を示す表である。 いびき索引に対する区画を示す表である。 いびき索引制御規則を示す表である。 いびき索引制御規則を示す表である。 ５−呼吸試験データに対する平坦化関連規則を示す表である。 ３−呼吸試験データに対する平坦化関連規則を示す表である。 ２−呼吸試験データに対する平坦化関連規則を示す表である。 ３−呼吸試験データに対する平坦化およびいびき関連規則を示す表である。 無呼吸に対する圧力増加規則を示す表である。 類似性試験値を示す表である。 主呼吸試験シーケンスにおける平坦化流量限界を示す表である。 平坦化吸気流量の状況を示す表である。 平坦化圧力変化規則テンプレートを示す表である。 いびき圧力変化規則を示す表である。

Claims (31)

1. プロセッサによって、マスク内の空気をモニタする方法であって、
   センサによって前記マスク内の空気の流速データを収集するステップと、
   前記収集された流速データから流速の中断点を決定して吸気および呼気の開始および終了の時刻を近似することにより、吸気アレイおよび呼気アレイ内に前記流速データを保存するステップと、
   収集された前記流速データを平滑化するために、前記保存された流速データから、吸気の間の最大ピーク流速および呼気の間の最小ピーク流速を決定するステップと、
   収集された前記流速データを最良適合させるために、新しい吸気および呼気の流速を以前の吸気および呼気の流速と適合させることによって流速データの前記アレイ内の吸気および呼気の開始および終了の時刻を調整するステップと、を含む方法。
2. 前記アレイ内の第１の吸気に対する前記粗データを平滑化し、続いて、次の吸気に対して収集された粗データを前記平滑化されたデータに結合し、その後前記次の吸気の前記粗データを平滑化するステップと、前記流速データの前記アレイが完成されるまで、収集された新しい吸気データの前記結合および平滑化を繰り返すステップと、を含む請求項１に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
3. 最良適合法により、前の呼吸の吸気の中断点の終了を後に続く呼吸の前記粗データの中断点に適合させることにより、前記吸気粗データを平滑化されたデータのアレイに結合するステップと、続いて、前記吸気アレイを形成するために前記粗データを線形的に平滑化するステップと、を含む請求項２に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
4. 前記最良適合法は、
   第１の呼吸の吸気中断点の終了が利用可能となる前に、次の呼吸の粗データが前記第１の呼吸の吸気中断点の終了より低い値で開始する場合に、前記第１の呼吸の吸気中断点の終了を前記次の呼吸の前記粗データにおける局所最小データ点に結合するステップを含む請求項３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
5. 前記最良適合法は、
   第１の呼吸の吸気中断点の終了と次の呼吸の吸気中断点の開始が同じ、または、ほぼ同じ値を有し、かつ、前記次の呼吸の吸気中断点の開始が前記第１の呼吸の吸気中断点の終了とほぼ同時に算出された場合に、前記第１の呼吸の吸気中断点の終了を前記次の呼吸の吸気中断点の開始に結合するステップを含む請求項３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
6. 前記最良適合法は、
   第１の呼吸の吸気中断点の終了が利用可能となる前に、次の呼吸の粗データが前記第１の呼吸の吸気中断点の終了より高い値で開始する場合に、前記平滑化されたデータおよび前記粗データが重なり合う点において、前記次の呼吸の前記粗データにおける局所最小データ点に前記吸気中断点として平滑化された吸気データ上の点を結合するステップを含む請求項３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
7. 前記最良適合法は、
   前記次の呼吸の粗データおよび前記平滑化されたデータが時間的にほとんど重なり合うくらいに両者がほぼ同時に使用可能となり、かつ、前記次の呼吸の粗データが、第１の呼吸の吸気中断点の終了より低い値にまで延長する場合に、前記粗データが前記吸気中断点の終了と等しい点において、前記次の呼吸の前記粗データに前記第１の呼吸の吸気中断点の終了を結合するステップを含む請求項３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
8. 前記最良適合法は、
   平滑化された第１の呼吸と利用可能となっている前記次の呼吸の粗データの開始中断点間に時間差がある場合に、前記時間差を充填するための線の傾きとして、前記第１の呼吸の最大値と呼吸中断点の終了の間の前記線形に平滑化された吸気の傾きを使用して前記時間差を充填することにより、前記次の呼吸開始中断点の前記粗データに、前記第１の呼吸の吸気中断点の終了を結合し、前記次の呼吸中断点の開始時刻を、前記時間差を充填する前記充填するための線を横切るように移動させるステップと、を含む請求項３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
9. 吸気の開始中断点と終了中断点の間の指定された時間内の二重ピークを示す２つの最大ピークに対して吸気アレイを検査して、
   真の最大ピークとして吸気の持続時間の中間に最も近い最大ピークを選択することにより吸気を線形的に平滑化し、かつ、前記最大ピークを開始中断点および終了中断点に線形的に平滑化するステップと、を含む請求項３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
10. 雑音を含む傾きがあるかどうかを調べるために先ず前記アレイ内の各吸気の上向きの傾きを審査し、かつ、もし雑音を含む傾きが見出されれば、雑音を含む傾きがあるかどうかを調べるために前記アレイ内の各吸気の下向きの傾きを検査するステップを含む請求項９に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
11. 第１次線形近似、第２次線形近似、および、第３次線形近似から作成された最小誤差選択により、アレイ内に見出された雑音を含む最大ピークを平滑化するステップを含む請求項９に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
12. 収集された前記データの正確さに対する検査として吸気および呼気のほぼ同じ体積に対して、呼吸のアレイにおける吸気体積を隣接した呼吸呼気体積に比較するステップを含む請求項１１に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
13. もし前記吸気体積が前記隣接した呼吸呼気体積とほぼ等しければ、前記データを正確であるとして許容するステップを含む請求項１２に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
14. もし前記吸気体積が前記隣接した呼吸呼気体積とほぼ等しくなければ、前記データを不正確であるとして拒絶するステップを含む請求項１２に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
15. 最大の対であり得る２つのピークの内のいずれかのピークが、失格させる指定された閾値を超えているかどうかを調べるために、前記２つのピーク間の前記粗データを試験するステップを含む請求項１２に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
16. 値の所定の範囲に対して最大ピーク間の持続時間を試験するステップであって、もし前記持続時間が前記所定の範囲内でなければ、前記対は失格させられるステップを含む請求項１５に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
17. 第１の最大ピークおよび第２の最大ピークを有する最大の対の粗データセットにおける流速の変動をグラフ化し、かつ、前記対における前記第１の最大ピークと最低点の間で減少する値を示す前記粗データを線形的に平滑化するステップであって、前記グラフは前記第１の最大ピークから減少するときは増加する変動の間には変化を示さず、前記最低点と前記最大の対の前記第２の最大ピークの間で増加するときは減少する変動の間は変化を示さず、前記変動が前記第１の最大ピークからの前記変動の９５％点、７５％点、５０％点、２５％点、および、５％点に減少する点で記録され、かつ、前記変動が前記最大の対における前記第２の最大ピークからの５％点、２５％点、５０％点、７５％点、９５％点に増加する点で記録されるステップを含む請求項１６に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
18. 最大の列を形成するためにどの最大の対を追加するかを選択するために、前記最大の対に対して類似性試験を使用するステップであって、
    中央値指数および誤差指数の値を確立する表の値の範囲に基づき類似性を判定するステップを含む請求項１７に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
19. 吸気の最大列における開始中断点を呼気の最大列における呼気終了中断点に、および、吸気の最大列における終了中断点を呼気の最大列における呼気開始中断点に比較することにより前記最大の列を検証するステップを含む請求項１８に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
20. ２つの最大ピーク間の持続時間、および、前記最大ピークの下方の面積により測定される吸気の体積を試験するステップであって、もし前記持続時間および体積が所定の限界内になければ、前記最大の対が相互に近すぎ、かつ、前記より小さい振幅の最大ピークが前記アレイから排除されるステップを含む請求項１９に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
21. 所定の限界を超えている持続時間に対して２つの最大ピーク間の持続時間を試験し、かつ、もし４秒持続時間試験および１０秒検証試験の２つの試験が通過されれば、最大ピークを前記アレイに追加し戻すステップを含む請求項１９に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
22. 前記呼吸形状の区分的線形近似を採用する最良適合法により吸気および呼気のデータを整形するステップを含む請求項１に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
23. 前記呼吸形状の区分的線形近似を採用する最良適合法により吸気および呼気のデータを整形するステップを含む請求項１９に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
24. 前記呼吸形状を決定するために第３次区分的線形近似を使用するステップを含む請求項２２に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
25. 前記呼吸形状を決定するために第３次区分的線形近似を使用するステップを含む請求項２３に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
26. 吸気の開始および吸気の終了の時刻を見出すために、前記吸気の開始および終了の時刻における流量信号レベルの相対変化を比較するステップを含む請求項２４に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
27. 吸気の開始および吸気の終了の時刻を見出すために、前記中断点における前記流量信号レベルの前記相対変化を比較するステップを含む請求項２５に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
28. 更に収集された流速データの信号レベルが長い時間にわたり低レベルに低減されることを検出して、前記吸気アレイ内の吸気流速の低減を検出するステップを含む請求項１に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
29. 最小二乗誤差法により吸気のグラフの頂上において流量信号の最良適合法を使用して参照「平坦」線を決定することによって、前記吸気アレイ内の前記吸気流速の平坦化を検出するステップを含む請求項１に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
30. 平坦化指数を作成するために、前記吸気流速データにおける最も小さな平坦化誤差を見出すために最小二乗誤差法を使用するステップを含む請求項２９に記載のマスク内の空気のモニタ方法。
31. 前記平坦化指数を算出するために、二次元検索法の最良適合を使用するステップを含む請求項３０に記載のマスク内の空気のモニタ方法。

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