JP5449340B2 - 機械式ｃｐｒシステムのためのスマートサーボ - Google Patents

Description

本発明は、自動肺機能蘇生装置、より詳しくは胸部圧迫アクチュエータのための制御の分野に関する。

心肺機能蘇生（ＣＰＲ；cardiopulmonary resuscitation）は、心拍停止から生き延びるための可能性を高めるためのよく知られた技術である。しかしながら、安定した高品質の手動の心肺機能蘇生を行うことは非常に難しい。ＣＰＲの質は、生き残りのための重要なものであるので、信頼性が低く長い持続長の手動による胸部圧迫に取って代わるための機械的な自動化された装置を有する強力な駆動部がある。自動化されたＣＰＲ（Ａ−ＣＰＲ）システムは、最近、市場に導入されたものである。

幾つかのＡ−ＣＰＲシステムは、空気圧式アクチュエータ機構を用いるとともに、Ａ−ＣＰＲシステムは、サーボモータのような電気モータにより駆動される。米国特許出願公開の文献ＵＳ２００７／０２７０７２４Ａ１は、患者に印加されるような圧縮波形の制御を特徴とするＣＰＲのためのサーボモータを記述している。このため、ＵＳ２００７／０２７０７２４Ａ１は、設定ポイント波形を調整することを提案している。これにより、血流と内部損傷の回避との双方に関する改善した治療が導かれる。何故なら、所望の波形を、決して超過されるべきでない上限に比較的に近くに選定することができるからである。

代表的には、サーボモータとその制御は、フィードフォワード部（当該アクチュエータがどのようにして、命令された動き、すなわち正確な追従を有するように当該モータに予め送られる信号に従うか）と、擾乱制御部（擾乱、すなわち所望の動きからのずれ、すなわち命令された動きからの（偶発的な）ずれの阻止）とを用いる。フィードフォワード制御部は、出来る限り良好に（すなわち、平均又は最大のエラー以内にて）所望の動きに追従することが必要とされる推定されるアクチュエータの力対時間（又はこのケースにおいては電流又は電圧）である。慣例的なサーボ技術において、フィードフォワード制御は、一旦計算され、当該システム及びサーボシステムの詳細モデルが必要である。自動心肺蘇生のため、この部分は、患者それぞれにつき推定される必要があり、大きな差が生じうる。サーボモータ／制御の擾乱補正のための最もよく使われる実現形態には、いわゆる比例・積分・微分（ＰＩＤ；proportional-Integral-Derivative）制御がある。Ｐ，Ｉ及びＤ部分のゲインの設定は、些細なことではなく、過度に高いゲインは、不安定性を招く可能性があり、また、アンダーシュート及びオーバーシュートを回避しつつ当該擾乱が補正されるように当該ゲインを最適化するのに相当な時間が必要になる場合がある。

人及び動物に対する自動化されたＣＰＲのためのサーボモータの使用は、些細なことではない。何故なら、人の胸郭の機械的な負荷特性のＣＰＲ中の差及び変動性があるからである。先ず、人の胸郭の粘性−弾性の特性は、非常に複雑でかつ非線形であり、特定の患者の胸郭の正確なモデルが欠けている。さらに、人の粘性−弾性特性に大きなばらつきがあり、このことは考慮に入れなければならないものである。何故なら、圧迫波形は、様々な患者に対して同一のものとしなければならないからである。オーバーシュート（すなわち、所望のものよりも深い圧迫）は、非常に危険なものとなる可能性があり、致命的な身体ダメージを生じかねない。また、体の粘性−弾性特性は、ＣＰＲ中に変化する（すなわち、胸郭は剛性が低下することになる）ことも知られている。最後に、ＰＩＤ設定を最適化しフィードフォワード制御を推定する時間は少なく、蘇生中は、僅かの時間も惜しむものである。

本発明に関し、患者の胸部及び胸部圧迫アクチュエータを有する機械的システムは、例えば患者の背丈、アクチュエータの配置及び様々な他のファクタによる大きなばらつきを受けることが判明した。この機械的システムは、振動可能であるという意味を持つ少なくとも秒オーダのものである。この機械的システムは、オーバーシュートも被る。当該機械的システムのこうした特性が正しく考慮に入れられていないと、その振動及び／又はオーバーシュートが、許容された限界に危険なほどに近づき、或いはそうした限度を超えるようなこともありうる。非常に心配な点は、胸部及び胸郭の損傷（肋骨の骨折、胸骨の骨折、臓器破裂）である。オーバーシュートと許容可能な限界との間の十分なマージンを持つシステム応答をもたらす設定に当該設定ポイント波形を抑えることは、オプションである。但し、その場合、胸部圧迫動作は、それが可能であるほどに十分なものではない。さらに、非常に小さいオーバーシュート及び振動は、患者の血流の対応の不規則性を招く可能性があり、これにより、血液潅流に悪い影響を及ぼす場合がある。

胸部及び胸郭の機械的特性は、患者の背丈に依存した幅広いばらつきを被る。機械的特性は、心肺蘇生を行う間に非常に大きく変化しさえもする可能性があり、胸郭は、剛性が低くなり、フルの胸部弛緩がこれ以上生じない。

当該機械的な胸部−アクチュエータ系の動的な振る舞いにかかわらず、胸部圧迫動作におけるオーバーシュート及び振動を抑え又は排除もする自動心肺蘇生装置を達成することが望ましいと思われる。また、患者の胸部及び胸部圧迫アクチュエータを有する機械的システムの動的な振る舞いにおける変化に適応する自動心肺蘇生装置を得ることも望まれる。

これらの点のうちの１つ又は複数に良好に対処するため、本発明の第１の態様において、自動心肺蘇生装置であって、・胸部圧迫アクチュエータと、・アクチュエータ駆動部であって、当該アクチュエータ駆動部の動作パラメータに応じて前記胸部圧迫アクチュエータに時変駆動信号を供給し、当該動作パラメータが、前記胸部圧迫アクチュエータ及び患者の胸部を有するシステムの動的振る舞いを決定するものとしたアクチュエータ駆動部と、・前記胸部圧迫アクチュエータの機能に関連した生理学的パラメータの測定値を供給する生理学的パラメータセンサと、・前記アクチュエータ駆動部の前記動作パラメータのための適応制御部であって、前記測定値を受信し所定の条件の順守に関して評価する適応制御部と、
を有する自動心肺蘇生装置が提示される。

上述した点のうちの１つ又は複数に良好に対処するため、本発明の第２の態様において、自動心肺蘇生方法であって、
ａ）初期値をセーブするために患者の胸部と自動心肺蘇生装置の胸部圧迫アクチュエータとを有するシステムの動的振る舞いを決定する動作パラメータを設定すること、
ｂ）前記自動心肺蘇生装置が、少なくとも１回の胸部圧迫を行うこと、
ｃ）蘇生に関連した生理学的パラメータの測定値を収集すること、
ｄ）所定条件の順守に関して前記測定値を評価すること、
ｅ）前記測定値の評価の結果を用いて適応制御方法に応じて前記動作パラメータを改変すること、
を有する方法が提示される。

上述した点のうちの１つ又は複数に良好に対処するため、本発明の第３の態様において、適応制御部から自動心肺蘇生装置のアクチュエータ駆動部に伝送される信号が提示される。この信号は、患者の胸部と前記自動心肺蘇生装置の胸部圧迫アクチュエータとを有するシステムの動的振る舞いを決定する動作パラメータを改変するための前記アクチュエータ駆動部に対する指令を有する。

上述した点のうちの１つ又は複数に良好に対処するため、本発明の第４の態様において、プロセッサが本発明の第３の態様の方法を実行することができるようにしたコンピュータプログラムが提示される。

本発明の様々な実施例は、次の問題のうちの１つ又は複数を解決することができる。

・幅広い範囲の患者に対する任意の（実際の）変位対時間圧迫形状の非常に精度の高い追跡（ＣＰＲ中は安定して変化がない）。

・模倣の最もよく知られた（マニュアル）複合ＣＰＲ圧縮波形。

・人の胸郭（負荷）の正確な機械的モデルが或る種の実施例においては必要とされない。

・サーボ制御は、適応可能なものであり、すなわち、負荷（すなわち体）における変化に自動的に追従する。

・サーボシステムは、種々の患者サイズ、体重及び特性について自動的に調整する。

・セットアップ時間は、当該処置が自動化されるので非常に短い。

・開始時及びＣＰＲ中において患者の機械的パラメータを用いる（フィードバックループにおけるこうしたパラメータを用いることを含む）ことにより患者に対してＣＰＲの個人化（personalization）を可能にする。

・圧迫深度及び形状の慎重な制御により、胸郭及び器官の損傷を最小限に抑えることができる。

・ＣＰＲに関連した身体ダメージの可能性を回避／最小化するように最適化された処置を開始する。

さらに、機械的装置の応答に影響を及ぼす外乱に反応することのできる自動心肺蘇生装置を提供することが望ましいと思われる。実施例において、この点は、当該測定値及び対応の所望値を受信し胸部圧迫アクチュエータに対する閉ループ制御信号を発生するコントローラ（制御部）を有するアクチュエータドライバにより対処される。簡単に改変可能でかつ機械的システムの動的な振る舞い又は応答に対する或る度合いの影響を有する動作パラメータを変えることが望ましいと思われる。或る実施例において、この点は、適応制御に付されるアクチュエータドライバ（アクチュエータ駆動部）の動作パラメータがコントローラのゲイン及び目標値のうちの少なくとも１つを有するものとして、対処される。

機械システムの動的振る舞いの安全で有意義でかつ高速の評価を可能にする自動心配蘇生装置を提供することは望ましいと考えられる。実施例において、こうした点の１つ又は複数は、測定値と対応の目標値とを受信し前回の制御信号及び測定値と目標値との差に基づいて反復した形で胸部圧迫アクチュエータのための制御信号を発生する反復学習制御部を有する適応制御によって対処される。

反復学習制御は、機械的システム胸部アクチュエータの実際の出力と所望の波形との高度な合致を保証する方策に収束することが望ましいと思われる。実施例において、この点は、時間について微分される測定値と目標値との差により対処される。当該微分の結果は、測定値と目標値との差がますます一定になるにつれてゼロになる傾向がある。

反復学習制御が安定であることが望ましいと思われる。この点は、次のような反復学習規則により規定される反復学習制御により対処される。

ここで、ｕ_ｋ（ｔ）は、現在時間間隔の間における胸部圧迫アクチュエータの制御信号である。

ｕ_ｋ＋１（ｔ）は、後続の時間間隔の間における胸部圧迫アクチュエータの制御信号である。

γは、反復学習ゲインである。

ｅ_ｋは、目標値と測定値との差である。

安定度は、γの適当な値に対して得ることができる。

機械的な胸部〜アクチュエータのシステムの動的振る舞いにかかわらず、胸部圧迫動作におけるオーバーシュート及び振動を低減又は排除する自動心肺蘇生装置内の胸部圧迫アクチュエータの制御を達成することが望ましいと思われる。また、患者の胸部及び胸部圧迫アクチュエータを有する機械的システムの動的振る舞いの変化に当該アクチュエータの動作を適合させる自動心肺蘇生装置内の胸部圧迫アクチュエータの制御を達成することも望ましいと思われる。

これらの点の１つ又は複数に良好に対処するため、本発明の他の態様においては、適応制御部から自動心肺蘇生システムのアクチュエータ駆動部へ伝送される信号が提案される。この信号は、患者の胸部及び自動心肺蘇生装置の胸部圧迫アクチュエータを有するシステムの動的振る舞いを判定する動作パラメータを改変するためのアクチュエータ駆動部に対しての指令を有する。

本発明の他の態様においては、プロセッサに上述した方法を実行させることのできるコンピュータプログラム製品が提示される。

基本的発想は、機械系の胸部〜アクチュエータの変動する動的振る舞いを考慮に入れるというものである。それにもかかわらず、当該機械系の理論的モデルが不要である。自動心肺蘇生は、胸郭損傷を回避するために穏やかに開始するのが良い。コントローラ設定の適応ゲインは重要である（すなわち、初期時には高過ぎるゲインを用いず、蘇生の間にゲインを変化させる）。サーボシステムのフィードフォワード入力信号の信頼性の高い推定が必要である。当該制御のフィードフォワード部の反復学習制御による心肺蘇生の適応性の最適化は、当該システムの良好な性能に寄与することができる。推奨される圧迫パルスは、非常に正確に追従される必要があり、さもないと、過酷な身体損傷又はかん流の低下となる可能性がある。さらに、当該システムの適応性及び自己学習は、現在のところＣＰＲ環境においてあまり理解されていない。

本発明のこれらの態様及びその他の態様は、以下において説明する実施例に基づいて明らかとなる。

本発明の第１の態様による自動心肺蘇生装置を示す図。 本発明の第２の態様による自動心肺蘇生装置を示す図。 本発明の第１の態様による自動心肺蘇生方法のフローチャートを示す図。 本発明の第２の態様による自動心肺蘇生方法のフローチャートを示す図。 サーボモータシステムの制御手法を示す図。 適応ＰＩＤ制御による自動心肺蘇生起動のフローチャートを示す図。 反復学習制御システム（ＩＬＣ）の制御法を示す図。 低い比例利得を有するＰＩＤコントローラの場合における所望の圧迫波形と実際の圧迫波形の２つの時間に関する図。 高い比例利得を有するＰＩＤコントローラの場合における所望の圧迫波形と実際の圧迫波形の２つの時間に関する図。 慣例的なＰＩＤコントローラを含む反復学習コントローラの場合における所望の圧迫波形及び実際の圧迫波形の２つの時間に関する図。

図１は、本発明の第１の態様による自動心肺蘇生装置の概略ブロック図を示している。この自動心肺蘇生装置は、例えばパッド及びピストンの使用により人の胸部１０４に力を掛ける胸部圧迫アクチュエータ１０２を用いる。胸部１０４は、自動心肺蘇生装置の一部ではなく、胸部１０４の機械的振る舞いを近似する機械的モデルにより表わされる。この機械的モデルは、並列接続されるスプリング及びダンパにより表わすことができる。パッドの動きとこの結果生じる胸部の圧迫は、実際の胸部圧迫の測定値ｙ_ｋを提供する生理学的パラメターセンサ１０６により検出される。実際の胸部圧迫の測定値ｙ_ｋは、実際の胸部圧迫の測定のための接続部１０７により、コントローラ１１２に供給され、このコントローラが、当該実際の胸部圧迫ｙ_ｋを胸部圧迫ｙ_ｄの目標の波形と比較して、胸部圧迫アクチュエータ１０２の駆動信号ｕ_ｋを判定する。駆動信号ｕ_ｋは、接続部１０１によって胸部圧迫アクチュエータ１０２に供給される。胸部圧迫アクチュエータ１０２、患者１０４の胸部、生理学的パラメータセンサ１０６及びコントローラ１１２は、閉ループ制御システムを形成する。

胸部１０４の機械的特性は、或る患者から別の患者へというだけでなく、１人の患者について時間に対しても大きな変化を受けやすいことが判明した。自動心肺蘇生装置は、幅広い範囲の患者のサイズ及び体重、大きな自由度の圧迫パルスの形状及び胸郭及び重要臓器を損傷する低いリスクに対処しなければならない。所望される圧迫波形は、ユーザの介入を伴うことなく正確に追従させられる必要がある。固定された設定を有するコントローラ１１２は、このことを殆ど達成できない。したがって、図１に示される自動心肺蘇生装置は、コントローラ１１２を、患者の胸郭の粘−弾性特性に合わせるための手段を有する。

コントローラ１１２は、動作パラメータ１１３及び１１４のための幾つかのメモリを有するアクチュエータ駆動部１１０の一部である。動作パラメータ１１３は、コントローラ１１２の設定値信号として用いられる目標の波形ｙ_ｄ（ｔ）である。動作パラメータ１１４は、コントローラ１１２のゲインである。動作パラメータ１１３及び１１４は、実際の圧迫波形ｙ_ｋの測定値を入力として受信し、実際の圧迫波形の品質に関して当該測定値を分析する適応制御部１０８により調整される。適応制御部１０８は、ピーク圧迫深度、圧迫速度などの如き選択された値と実際の圧迫波形の或る特定の特性を比較することができる。適応制御部１０８は、予め選択された値か又は実際の圧迫波形ｙ_ｋが超えるものかどうかを判定することができる。他の代替例は、適応制御部１０８に、実際の圧迫波形ｙ_ｋを、最適、ほぼ最適及び／又は不適とみなされる予め記憶された圧迫波形と比較させなければならない。当該分析に基づいて、適応制御部１０８は、アクチュエータ駆動部、特に動作パラメータ１１３及び１１４が格納させられるセクションに接続部１０９の出力を供給する。目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）の１１３及びコントローラゲインｇの１１４以外の他の動作パラメータも可能であり、例えば、ＰＩＤコントローラにおける積分器部分や導関数部分のゲインがある。

その非線形の粘性−弾性特性を持つ人の胸郭は、概略的に例示される。自動心肺蘇生装置は、パッドと、例えば回転から線状への伝送及び動き変換ユニットと、サーボモータ１０２と、増幅器（個別には示していないが、コントローラ１１２の一部となることができる）と、サーボ制御部１１０とからなる。時間に対する胸骨の目標の圧迫深度及びパルス形状は、目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）及びコントローラ１１２の動作パラメータを有するフィードフォワードループにおける信号の推定のための初期入力として用いられる。目標及び実際の圧迫波形及び深度は、比較され、エラー信号は、サーボシステムにより或る特定の限度まで最小化される。サーボシステムに必要なフィードバックループは、患者に関連した少なくとも１つの生理学的パラメータ、好ましくは時間に対する患者の胸部変位を含む。患者から得られる他のパラメータは、例えば加速度計又は他の測定装置（光学的、電気的なものなど）を用いて測定される力−変位関係から得られる胸郭の粘性−弾性特性（すなわち剛性、減衰など）とすることができる。

ブラシレス電気モータ（例えば、推奨される歯車ヘッドを備えたMaxon EC-MAX 40 120Wモータ）は、胸部圧迫アクチュエータ１０２のために選ばれる。他のタイプのモータ（すなわち、高出力、リニアモータのような他のタイプ）も可能である。

図２は、第２の態様による自動心肺蘇生装置の概略ブロック図を示している。胸部圧迫アクチュエータ１０２、人の胸部１０４、及び生理学的パラメータセンサの周りの装置の部分は、図１に示されるものと同一又は同等である。但し、ここではフィードバック制御ループが適応制御部２０８に組み込まれている。実際の圧迫波形ｙ_ｋの測定値は、接続部１０７により適応制御部２０８に達する。実際の圧迫波形ｙ_ｋの測定値と、適応制御部２０８内の反復学習制御部（ＩＬＣ）２２０。反復学習制御部は、エラー信号ｅ_ｋ（すなわち、測定されたｙ_ｋと目標の圧迫ｙ_ｄとの偏差）が最小化されるまで、圧迫ｋのシステム入力ｕ_ｋを自動的に更新する。負荷の予備的知識は、必要ではない。目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）は、適応制御２０８及び反復学習制御部２２０にも入力される。目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）と実際の圧迫波形ｙ_ｋとの差は、判定され、エラーｅ_ｋをもたらす。ｄ／ｄｔなるブロックは、エラーｅ_ｋの時間についての導関数を判定し、計算された値を制御信号計算器２２２へ送る。制御信号計算器２２０の他の入力は、前の制御信号のメモリ／記憶部２２６により供給される。その２つの入力と反復学習規則とに基づいて、制御信号計算器２２２は、電流制御信号を計算し、この信号が電流制御信号のためのメモリ／記憶部２２４に記憶される。反復学習規則は、次の形式を有することができる。

この式において、ｕ_ｋ（ｔ）は、時間（ｔ）におけるｋ番目の圧迫で力又は電流となりうるシステム入力（駆動信号）であり、ｅ_ｋ（ｔ）は、時間ｔにおけるエラー信号である。係数γ（ガンマ）が反復学習規則のゲインである。このようにして、フィードフォワード信号は、最適値に収束し、変位は、目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）に非常に近い形で収束する。上記式は、例としてのみ用いられるものであり、これより多くのアルゴリズムがあることを注記されたい。初期フィードフォワード信号及びゲインγが胸郭ダメージを回避するように控え目に選択されることを知ることは重要である。簡単なＰＩＤコントローラは、擾乱（外乱）の補正をするために含まれる。当該擾乱コントローラが図１に示されるものとは異なるものとすることができる。図２に示されるシステムについて、人の胸郭のモデルの予備知識は必要なく、サイズ及び体重の幅広いばらつきを持つ患者に適合することができ、身体の粘性−弾性特性におけるばらつきに対応することができる。さらに、本システムは、非常に柔軟性があり、例えば、他の圧迫曲線への変更が比較的に単純明快なものとなる。最後に、セットアップ時間が最小化され自動化される。

大抵は、目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）は、１つの圧迫から次の圧迫へと変化しないが、患者の全体的健康状態の関数として目標の圧迫波形ｙ_ｄ（ｔ）を改変することは想定されうるものとなる。例えば、圧迫周波数及び／又は深度を、患者が重大な健康状態に移行したときに心肺蘇生を強めるように増加させることができる。にもかかわらず、多くの後続する圧迫に対して、目標の圧迫波形を同じものとしている。反復学習制御アルゴリズムは、この事実を利用している。何故なら、自動心肺蘇生装置の動作パラメータの改変は、成功したかすなわちエラーｅ_ｋが小さくなったかどうかについて次の圧迫波形の間に確認可能であるからである。反復学習制御アルゴリズムは、前の圧迫サイクルの間に用いられた制御信号に依存しているので、これら前の制御信号が記憶される必要がある。実際、直前の圧迫サイクルの少なくとも制御信号が利用可能なものとなるべきである。上で既に指摘したように、このことは、前の制御信号２２６のためのメモリ／記憶部にて達成可能である。電流制御信号２２４は、有効であったところの圧迫サイクルが終わるとメモリ／記憶部２２６にシフトされる。同時に、より古い制御信号は、これ以上必要ないので、メモリ／記憶部２２６から削除される。メモリ／記憶部２２４からメモリ／記憶部２２６へのシフト動作は、図２における点線矢印により示される。

図２におけるアクチュエータ駆動部２１０は、図１のアクチュエータ駆動部１１０とは異なる。アクチュエータ駆動部２１０は、例えば増幅器を含むものとすることができる。

図３は、本願の第１の態様による自動心肺蘇生方法のフローチャートを示している。この方法は、ブロック３０１で開始する。ブロック３０２において、動作パラメータは、初期値をセーブするようにセットされる。ブロック３０３において、少なくとも１つの胸部圧迫が行われる。これにより、現在の患者の胸部の粘性−弾性特性の、そして場合によっては胸部圧迫アクチュエータ及び胸部により形成されるシステム（系）の他の特性のものについて初期判定をなすことができる。ブロック３０４において、生理学的パラメータの測定値が収集される。そして、ブロック３０５において、当該測定値は、所定の条件に対して評価される。この評価の結果に基づいて、ブロック３０６において適応制御が行われ、制御システムの、例えば内部ループコントローラの動作パラメータを改変するようにしている。改変された動作パラメータにより、実際のシステム出力が改変される。測定された値は、ブロック３０７において受信される。ブロック３０８において、閉ループ制御信号がコントローラ１１２により発生される（図１参照）。他の胸部圧迫は、ステップ３０９において行われる。分岐ポイント３１０において、動作パラメータの次の更新を行うべきかどうかが判定される。現時点で動作パラメータの更新が計画されていない場合、この方法は、現在有効な動作パラメータに基づいて定常時閉成ループ制御を継続するためにブロック３０７へ戻るように分岐する。動作パラメータの更新が行われるべきである場合、この方法は、第２の分岐ポイント３１１に到達し、ここで、（例えば、対応のユーザ命令により）心肺蘇生を終了すべきであるかどうかが判定される。その答えがｙｅｓであると、この方法はブロック３１２において終了する。答えがｎｏであると、この方法はブロック３０４に戻るように分岐し、これにより、蘇生に関連した生理学的パラメータの測定値を収集し直す。

図４は、本願の第２の態様による自動心肺蘇生方法のフローチャートを示している。この方法は、ブロック４０１で開始する。図３に示される方法について、動作パラメータは、ブロック４０２において初期値をセーブするように設定され、ブロック４０３において少なくとも１回の胸部圧迫が行われる。蘇生関連の生理学的パラメータの測定値は、ブロック４０４において収集される。そして、ブロック４０５において、測定値は、所定の状態に関し評価される。反復学習制御は、ブロック４０６において行われ、制御信号は、ブロック４０７において生成される。ブロック４０８において、当該制御信号に応じた胸部圧迫が行われる。次の圧迫サイクルの間に行われる次の反復について利用可能となるように、現在の制御信号は、ブロック４０９において記憶される。分岐ポイント４１０において、（例えば、対応のユーザ命令又は入力に基づいて）心肺蘇生を終了させるべきかどうかの判定が行われる。心配蘇生を続ける場合、本方法は、ブロック４０４に戻るように分岐する。反対のケースにおいて、当該方法は、ブロック４１２において終了する。

図５は、フィードフォワード（ＦＦＷ）とフィードバック制御との組み合わせの制御方法を示している。所望の圧迫波形ｙ_ｄは、接続部５０１により合算ポイント５０２に入力される。合算ポイント５０２の他の入力は、実際の圧迫波形ｙ_ｋである。合算ポイント５０２は、（フィードバック）コントローラ５０４に入る接続部５０３におけるエラー信号ｅを供給する。（フィードバック）コントローラ５０４の出力は、合算ポイント５０６においてフィードフォワードコントローラ５０５により供給されるフィードフォワード制御信号ｆ_ｋ＋１に加えられる。フィードバック制御信号とフィードフォワード制御信号の和ｕは、システム５０７（ＳＹＳ）に伝送される。システム５０７は、ここでも合算ポイント５０２に戻るブランチを有する接続部５０８における実際の圧迫波形ｙ_ｋに反応する。

周知のように、サーボ制御は、エラー信号、すなわち所望の圧迫波形ｙ_ｄと測定又は実際の圧迫波形ｙ_ｋ（フィードバック信号）との差を最小化しようとする。フィードフォワード（ＦＦＷ）入力は、オプションであるが、例えば、命令された動きの良好な追従を奏する。必要なゲイン設定は、低すぎる（乏しい追従）又は高すぎる（システム不安定、過剰な力の可能性）ものとすべきではない。

図６を参照すると、特定の患者のためのサーボ制御を最適化するような次の処理が提案される。

弱い力で低ゲイン設定のＣＰＲを開始する（ブロック６０１及び「yd1,FFW1, low G」）。これらの設定は、患者のサイズから推定可能である。デフォルトのフィードフォワード制御入力を用いることができるか、又は患者からの生理学的データから最適なフィードフォワードパルスを推定するかである。ゲイン設定は、目標の動きが或る特定のエラーｅ（例えば平均値又は最大値）とともに追従させられて、当該エラー信号が或る特定の目標範囲ε（ｅｐｓ）内に留まるように、調整される［分岐ポイント「ｅ＞ｅｐｓ？」を参照］。力は、フィードフォワード信号及び必要に応じてＰＩＤゲインを増加させることにより増加し（ブロック「Ｇ＝Ｇ＋ｘ」）、エラー信号が目標範囲内にあるようにしている。この処理は、目標深度及び圧迫波形に達するまで繰り返され、これはエラーｅが閾値εを下回ることにより示されるものである。

図７は、反復学習制御（ＩＬＣ）のサーボコントローラを示している。ここでも、ブロックＳＹＳは、主として胸部及び胸部圧迫アクチュエータを有するシステムを表している。これは入力としてシステム入力（駆動信号）ｕ_ｋを受信し、測定される圧迫波形ｙ_ｋに反応する。システム入力ｕ_ｋ及び測定圧迫波形ｙ_ｋの双方は、対応するメモリＭＥＭを介して反復学習コントローラに供給される。反復学習コントローラは、次のサイクルの間に用いられるまで他のメモリＭＥＭに記憶される次のサイクルのためのシステム入力ｕ_ｋ＋１を生成する。２つの残りのメモリＭＥＭも、組み合わせることができるが、簡明とするために個別に描いたものである。反復学習コントローラは、フィードフォワード部ＦＦＷと擾乱補正のための簡単なＰＩＤコントローラとを有する。

図８ないし図１０は、種々のタイプのコントローラに対する目標の圧迫波形ｙ_ｄ及び実際の圧迫波形ｙ_ｋの種々の時間に関する図を示している。目標の波形ｙ_ｄは、比較を可能にするため常に同じである。

図８は、控え目なゲイン設定によるＰＩＤコントローラの場合におけるシステム出力ｙ_ｋの時間に関する図を示している。特に、ＰＩＤコントローラの比例ゲインは、Ｇ＝５として選ばれたものであり、ＰＩＤコントローラの積分器部分のゲインは、Ｉ＝０．００１に設定されたものであり、ＰＩＤコントローラの導関数部分のゲインは、Ｄ＝０．００１に設定されたものである。明確なのは５のゲインは低すぎるということである。何故なら、目標の波形ｙ_ｄは、システム出力ｙ_ｋにより複製されるものとは程遠いからである。特に、上昇及び下降レートは、緩慢過ぎ、２つの隣接した圧迫パルスが互いにマージされるように時間とともに各圧迫パルスを広げる。このことにより、血液潅流の問題が生じる可能性がある。何故なら、心臓は、次の圧迫の前に再び弛緩する十分な時間がないからである。

図９は、比較的に高いゲイン設定を持つＰＩＤコントローラの場合においてシステム出力ｙ_ｋの時間に関する図を示している。積分器部分及び導関数部分のゲインが図８の状況における設定に比較して変わらないとともに、比例ゲインは、ここではＧ＝１００である。このゲインは、目標の圧迫波形に従う実際の圧迫波形について良好な結果を呈する。しかし、特に圧迫パルスがその静止位置に戻る時点前後において、何らかの鳴り響き（ringing）や近接不安定性（near-instability）を観察することができる。図８及び図９は、ゲイン設定の影響を示している。ゲインをさらに増加させることは、不安定性や胸郭及び器官に対する過酷なダメージをもたらす可能性がある。

図１０は、反復学習制御（ＩＬＣ）に基づいて自動心肺蘇生装置の結果を示している。機械的システム（すなわち患者）は、図８及び図９のＰＩＤの場合と同じである。目標の圧迫曲線（良好な両立性のために下側の時間の図において点線のように繰り返される）は、数パルスの内に極めて確実に概算される。反復学習制御により、当該機械的システムの詳細は、知る必要がない。最適フォワードパルスは、自動的に判明され、目標の圧迫パルスは、迅速に、しかもＰＩＤコントローラにより達成されるものよりもかなり正確に得られる。なお、低いＰＩＤゲインを用いることができ、負荷の変化は自動的に追従される。

以上、本発明を、図面及びこれまでの説明において図示し詳説したが、このような図示及び説明は、例示するもの又は典型例を示すものとみなされるべきものであり限定するものではなく、本発明は、開示した実施例に限定されない。例えば、自動ＣＰＲを開始し持続させる処置が特定の患者に最適であり、患者に対する力を個人用のものとし、ＣＰＲの衝撃を減らし、患者の機械的負荷の変化に自動的に追従する実施例において、本発明を機能させることができる。サーボシステムのフィードフォワード入力を推定するようにしてもよい。本装置及び／又は方法は、最良の実務（手動）圧迫波形への追従を試みるものとすることができる。幅広い範囲の波形が可能であり、新しい波形を容易に導入することができる。自動ＣＰＲ又は適応サーボのためのサーボのためのフィードフォワード入力成分を用いることができる。

開示した実施例に対する他の改変例は、図面、開示内容及び添付の請求項の検討により、請求項記載の発明を実施する当業者が理解し実現することのできるものである。

請求項において、「有する」なる文言は、他の要素又はステップを排除せず、名詞の単数表現は複数を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に挙げられた複数のアイテムの機能を満たすことができる。或る特定の方策が相互に異なる従属請求項において挙げられているに過ぎない点は、これら方策の組み合わせが活用できないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学記憶媒体又は固体媒体のような適切な媒体において記憶／配布されうるものであるが、インターネット又は他の有線又は無線通信システムを介するなど、他の形態で配布可能である。請求項における参照符号は、当該範囲を限定するものと解してはならない。

Claims (11)

1. 自動心肺蘇生装置であって、
   ・駆動信号に基づいて患者の胸部に力を加える胸部圧迫アクチュエータと、
   ・アクチュエータ駆動部であって、当該アクチュエータ駆動部の動作パラメータに応じて前記胸部圧迫アクチュエータに時間変化する駆動信号を供給し、当該動作パラメータが、前記胸部圧迫アクチュエータの圧迫動作に対する患者の胸部の機械的振る舞いを決定する、アクチュエータ駆動部と、
   ・前記胸部圧迫アクチュエータにより胸部に加えられる力に起因する胸部の圧迫波形の測定値を供給する生理学的パラメータセンサと、
   ・圧迫波形の前記測定値と圧迫波形の目標値との比較に基づいて、前記胸部圧迫アクチュエータに供給されるべき駆動信号を反復的に決定する適応制御部と、
   を有する自動心肺蘇生装置。
2. 請求項１に記載の自動心肺蘇生装置であって、前記アクチュエータ駆動部は、前記測定値及び前記目標値を受信し前記胸部圧迫アクチュエータの閉ループ制御信号を発生するコントローラを有する、自動心肺蘇生装置。
3. 請求項２に記載の自動心肺蘇生装置であって、当該適応制御を受ける前記アクチュエータ駆動部の動作パラメータは、前記コントローラのゲイン及び前記目標値のうちの少なくとも１つを有する、自動心肺蘇生装置。
4. 請求項１に記載の自動心肺蘇生装置であって、前記適応制御部は、前記測定値及び前記目標値を受信し、前回制御信号、前記測定値及び前記目標値に基づいて反復する形で前記胸部圧迫アクチュエータの制御信号を発生する反復学習制御を有する、自動心肺蘇生装置。
5. 請求項４に記載の自動心肺蘇生装置であって、前記反復学習制御は、前記測定値と前記目標値との差を計算し時間に関して前記差を微分する、自動心肺蘇生装置。
6. 請求項５に記載の自動心肺蘇生装置であって、前記反復学習制御は、次のような反復学習規則により規定され、
   

   

   ここでｕ_ｋ（ｔ）は、現在時間間隔の間における前記胸部圧迫アクチュエータのための制御信号であり、
   ｕ_ｋ＋１（ｔ）は、後続の時間間隔の間における前記胸部圧迫アクチュエータのための制御信号であり、
   γは、反復学習ゲインであり、
   ｅ_ｋ（ｔ）は、前記目標値と前記測定値との差であり、
   現在の時間間隔に続く時間間隔の間の前記胸部圧迫アクチュエータの圧迫動作のために、前記制御信号ｕ _ｋ＋１ （ｔ）を使用する、自動心肺蘇生装置。
7. 自動心肺蘇生装置の各部が制御手段により制御される自動心肺蘇生装置の作動方法であって、自動心肺蘇生装置は、胸部圧迫アクチュエータ、アクチュエータ駆動部、生理学的パラメータセンサ、及び適応制御部を有し、前記方法は、
   ａ）前記アクチュエータ駆動部が、前記胸部圧迫アクチュエータの圧迫動作に対する患者の胸部の機械的振る舞いを決定する動作パラメータを初期値に設定し、前記動作パラメータに基づく駆動信号を供給すること、
   ｂ）前記胸部圧迫アクチュエータが、少なくとも１回の圧迫動作を行うために、前記動作パラメータに基づく駆動信号に応じて作動すること、
   ｃ）前記生理学的パラメータセンサが、前記胸部圧迫アクチュエータの作動に起因する胸部の圧迫波形の測定値を供給すること、
   ｄ）前記適応制御部が、圧迫波形の前記測定値と圧迫波形の目標値との比較に基づいて、前記胸部圧迫アクチュエータに供給されるべき駆動信号を反復的に決定すること、
   を有する方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、さらに、
   ・前記測定値及び前記目標値を受信すること、
   ・前記測定値、前記目標値及び前記動作パラメータに応じて前記胸部圧迫アクチュエータの閉ループ制御信号を発生すること、
   を有する方法。
9. 請求項７に記載の方法であって、さらに、
   前回制御信号、前記測定値及び前記目標値に基づいて反復学習制御を行うこと、及び
   前回制御信号及び前記測定値と前記目標値との差に基づいて反復した形で当該胸部圧迫のための制御信号を発生すること、
   を有する方法。
10. 請求項７に記載の方法であって、前記反復学習制御は、次の反復学習規則により規定され、
    

    

    ここでｕ_ｋは、現在時間間隔における前記胸部アクチュエータの制御信号であり、
    ｕ_ｋ＋１は、後続の時間間隔における前記胸部圧迫アクチュエータの制御信号であり、
    γは、反復学習ゲインであり、
    ｅ_ｋは、前記目標値と前記測定値との差であり、
    現在の時間間隔に続く時間間隔の間の前記胸部圧迫アクチュエータによる圧迫動作のために、前記制御信号ｕ _ｋ＋１ を使用する、方法。
11. プロセッサに請求項７に記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラム。

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