JP5455257B2 - 信号のスカログラムにおけるリッジ選択のためのシステムおよび方法 - Google Patents

信号のスカログラムにおけるリッジ選択のためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

（関連出願の相互参照）
本願は、米国仮特許出願第６１／０７７，０２９号（名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｒｉｄｇｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｃａｌｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌｓ」、２００８年６月３０日出願）および米国仮特許出願第６１／０７７，１３０号（名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、２００８年６月３０日出願）の利益を主張し、これらの出願は、その全体が本明細書に参考として援用される。
（発明の分野）
本開示は、信号処理に関し、より具体的には、本開示は、例えば、光電脈波（ＰＰＧ）信号を処理するために連続ウェーブレット変換を使用することに関する。
酸素濃度計は、血液の酸素飽和度を決定することが可能な医療デバイスである。酸素濃度計の一般的な種類の１つは、パルス酸素濃度計であって、患者の血液の酸素飽和度および皮膚中の血液量の変化を間接的に測定することが可能である（患者から採取された血液サンプルの解析による、酸素飽和度の直接測定とは対称的）。また、血液酸素飽和度の測定の補助として、パルス酸素濃度計を使用して、患者の脈拍数を測定し得る。パルス酸素濃度計は、一般的には、動脈血中のヘモグロビンの酸素飽和度を含むが、それに限定されない種々の血流特性を測定および表示する。
酸素濃度計は、患者のある部位、一般的には、指先、つま先、額、または耳たぶ、あるいは新生児の場合、足全体に定置される光センサを含み得る。酸素濃度計は、血液灌流組織を通る光源を使用して、光を通過させ、組織中の光の吸収を光電的に感知し得る。例えば、酸素濃度計は、時間の関数として、光センサで受光される光の強度を測定し得る。光強度対時間を表す信号またはこの信号の数学的操作（例えば、そのスケーリングされたバージョン、その求められた対数、その求められた対数のスケーリングされたバージョン等）は、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号と称される場合がある。加えて、本明細書で使用される用語「ＰＰＧ信号」は、また、吸収信号（すなわち、組織によって吸収される光の量を表す）またはその任意の好適な数学的操作を指す場合もある。次いで、光強度または吸収される光の量を使用して、測定される血液組成（例えば、酸素ヘモグロビン）の量、ならびに脈拍数および各個々のパルスが生じるときを計算し得る。
組織を通過する光は、血液中に存在する血液組成の量を表す量として血液によって吸収される１つ以上の波長であるように選択される。組織を通過する光の量は、組織中の血液組成の量および関連光吸収の変化に従って変動する。高含酸素血液は、低酸素飽和度の血液より比較的に少ない赤色光および多い赤外線光を吸収するであろうことが認められているため、赤色および赤外線波長が使用され得る。パルスサイクル中の異なる点における２つの波長の強度を比較することによって、動脈血中のヘモグロビンの血液酸素飽和度を予測することが可能である。
測定される血液パラメータが、ヘモグロビンの酸素飽和度である場合、便宜的な開始点は、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則に基づいて、飽和度の計算を仮定する。本明細書では、以下の表記が使用される。
Figure 0005455257
 式中、
λ＝波長、
ｔ＝時間、
Ｉ＝検出される光の強度、
Ｉｏ＝透過される光の強度、
ｓ＝酸素飽和度、
β０、βｒ＝経験的に導出された吸収係数、
ｌ（ｔ）＝時間の関数としての濃度とエミッタから検出器までの経路長との組み合わせ
である。
従来の手法は、２つの波長（例えば、赤色および赤外線（ＩＲ））における光吸収を測定し、次いで、以下のように「複数の比率についての比率」を解明することによって飽和度を計算する。
１．最初に、ＩＲおよび赤色の（１）の自然対数を求める（「ｌｏｇ」は、自然対数を表すために使用される）。
Figure 0005455257
 ２．次いで、（２）を時間に対して微分する
Figure 0005455257
 ３．赤色（３）をＩＲ（３）で除する。
Figure 0005455257
 ４．ｓについて解く。
Figure 0005455257
 ５．離散時間で表記すると、
Figure 0005455257
 ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇＡ／Ｂを用いて、
Figure 0005455257
 したがって、（４）は、以下のように書き換えられ得、
Figure 0005455257
 式中、Ｒは、「比率の比率」を表す。（５）を使用して、ｓに対して（４）を解くと、以下となる。
Figure 0005455257
 （５）から、Ｒは、２つの点（例えば、ＰＰＧ最大値および最小値）または点集合を使用して、計算可能である。点集合を使用する方法の１つは、（５）の修正バージョンを使用するものである。
以下の関係を使用すると、
Figure 0005455257
 ここで、（５）は、以下となる。
Figure 0005455257
 これは、そのｘに対するｙの勾配がＲをもたらす点群を定義するものであって、式中、
Figure 0005455257
 である。
本開示は、例えば、生体信号（例えば、光電脈波信号（ＰＰＧ）信号、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、および／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、それらに限定されない、１つ以上の反復成分を有する任意の信号と併用され得る。１つ以上のスカログラムが、連続ウェーブレット変換を使用して、そのような信号から生成されると、信号の反復成分が、所与のスケールにおいて１つ以上のリッジを作成する。スカログラム内のこれらのリッジは、そのような反復特性を識別する際に有用であり得る。例えば、ＰＰＧ信号のスカログラムは、対象のパルスに対応するスケールにおけるリッジを含む（そのようなリッジは、多くの場合、「パルス帯域」と称される）。いくつかの反復特性は、種々の理由から、スカログラム内に均整のとれたリッジを形成しない場合がある。例えば、雑音が、反復成分をかき消すか、または分断する場合があり、または環境要因（例えば、センサ位置）が、感知された信号の質に影響を及ぼす場合がある。さらに別の実施例として、採用されるウェーブレットが、信号の種々の特性を強調するか、または強調を消し去る場合がある。ウェーブレットの種類の１つは、明確に定義された反復成分のリッジをもたらし得るが、別の種類は、そうではない場合がある。
また、本開示は、信号のスカログラム内のリッジを選択するための方法に関し、方法は、ウェーブレット変換を使用して信号を変換することによって、変換された信号を生成するステップと、変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成するステップと、第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出するステップと、検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定するステップと、１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定するステップと、リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに基づいて、リッジを選択するステップとを含む。
いくつかの実施形態では、信号は、光電脈波信号である。いくつかの実施形態では、方法は、第１のウェーブレットスカログラムをフィルタリングするステップをさらに含む。
選択的に、方法は、第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成するステップと、第２のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出するステップとをさらに含む。
いくつかの実施形態では、検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さとの積を含むグループから選択される。他の実施形態では、方法は、選択されたリッジに基づいて、生理学的パラメータを決定するステップをさらに含む。いくつかの実施形態では、この生理学的パラメータは、呼吸速度である。
いくつかの実施形態では、リッジは、任意の好適な手法を使用して、スカログラムにおいて識別され得る。いくつかの実施形態では、リッジ自体が、最大値を使用して識別され得る。最大値として識別されない点は、消去または無視され得る。最大値が分析され、例えば、相互の所定の面積内に位置する点を決定し、リッジを成す点を識別し得る。分断されたリッジは、隣接するリッジ間を補間することによって接続され得る。分断されたリッジは、別のリッジの開始の所定の距離／空間／面積（時間、スケール、および振幅）内にある１つのリッジの終了を検索することによって、識別され得る。リッジパラメータは、いくつかの異なる方法で決定され得る。多くの事例では、リッジは、点のアレイによって定義され得、したがって、リッジパラメータ化を可能にする。ある範囲のスケール内のリッジ（例えば、反復特性を含有すると予測されるスケールの範囲外のリッジ）は、フィルタリングおよび／または他の技術に基づいて、無視または削除され得る。
いくつかの実施形態では、リッジは、少なくとも部分的に、任意の好適なパラメータ集合を使用して特性化され得る。例えば、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、スケール中央値、振幅中央値、強度と長さの積（例えば、リッジの全長（または任意の他の部分）に対して、リッジの全部または一部の強度の最大、平均、あるいは中央値を乗算する）、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、または任意の他の好適な特性化パラメータが決定され得る。
いくつかの実施形態では、リッジ特性化パラメータの算出または導出は、少なくとも部分的に、任意の好適な量、例えば、リッジ長、最大振幅、所定の時間窓にわたるスケールの標準偏差、所定のスケールにおける振幅の標準偏差、平均またはスケール中央値、平均または振幅中央値、あるいは強度と長さとの積、もしくは任意の他の好適な量に基づき得る。いくつかの実施形態では、強度と長さとの積は、リッジの最大強度にリッジの長さを乗算することによって算出される。いくつかの実施形態では、強度と長さの積は、リッジの平均強度にリッジの長さを乗算することによって算出される。他の実施形態では、強度と長さとの積は、リッジの強度の中央値にリッジの長さを乗算することによって算出される。いくつかの実施形態によると、リッジの強度および長さは、リッジ全体またはその一部分のみのパラメータを使用して、算出され得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上のリッジのリッジ密度分布関数は、これらのリッジのリッジパラメータの加重平均によって決定され得る。また、リッジのリッジ密度分布関数は、単一のリッジパラメータ、例えば、強度または強度と長さの積から決定され得る。１つ以上のリッジのリッジ密度分布関数は、係数および加重を使用して決定され得る。いくつかの実施形態では、リッジは、少なくとも部分的に、リッジの計算／導出されたパラメータに基づいて、加重され得る。あるパラメータは、リッジ密度分布関数において適用される加重の中で他より重要であると考えられてもよい。例えば、強度、リッジの長さまたは強度と長さとは、他のパラメータより重要なパラメータとして考えられてもよい。他のパラメータは、振幅およびスケール変動のようなリッジに伴うパラメータの変動性等のリッジ密度分布関数において、リッジの加重を減少させてもよい。
一実施形態では、信号はＰＰＧ信号であって、所望される反復特性は、対象の呼吸である（例えば、対象の呼吸速度を決定するために）。１つ以上のスカログラムが、ＰＰＧ信号から生成され得る。１つ以上のスカログラムは、例えば、原ＰＰＧ信号の一次スカログラムと、一次スカログラム内のパルス帯域に適用される二次波形特徴デカップリング（ＳＷＦＤ）を使用して生成される、二次スカログラムとを含み得る。予測される呼吸速度（例えば、パルスリッジを下回る速度）のスケール範囲内のリッジは、スカログラムそれぞれにおいて識別される。これらのリッジのパラメータは、リッジパワー、エネルギー、エネルギー密度、変動性、一貫性、固有スケール、長さ、または任意の他の好適な特性化特徴が、算出または導出され得るように決定される。スケールの関数としてのリッジ密度分布が計算され、スケールの関数としてのリッジの密度を決定し、最適スケールが、呼吸速度を決定するために選択される。最適スケールは、少なくとも部分的に、１つ以上のリッジパラメータに基づいて、最高リッジ密度を有するスケールであり得る。
また、本開示は、生理学的パラメータを決定するためのデバイスに関し、デバイスは、生理学的信号を測定するためのセンサと、センサから測定された生理学的信号を受信するステップと、ウェーブレット変換を使用して、信号を変換し、変換された信号を生成し、変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成するステップと、第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出するステップと、検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定するステップと、１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定するステップと、リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジを選択するステップとを可能にする、プロセッサとを含む。選択的に、デバイスは、決定された生理学的パラメータを表示するためのディスプレイを含有し得る。
ある実施形態では、本開示は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、ウェーブレット変換を使用して信号を変換、変換された信号を生成するステップと、変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成するステップと、第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出するステップと、検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定するステップと、１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定するステップと、リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジを選択するステップとを含む、信号の１つ以上のスカログラムから生理学的パラメータを決定するための方法を行わせる、コンピュータ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体に関する。
例えば、本願発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
ウェーブレット変換に少なくとも部分的に基づいて信号を変換して、変換された信号を生成することと、
該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
該第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することと、
該検出されたリッジに対して１つ以上のパラメータを決定することと、
該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと
を含む、方法。
（項目２）
前記信号は、光電脈波信号である、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記第１のウェーブレットスカログラムをフィルタリングすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成することと、該第２のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することとをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さの積を含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記生理学的パラメータは、呼吸速度を含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
生理学的パラメータを決定するためのデバイスであって、
少なくとも部分的にウェーブレット変換を用いて入力信号を変換することにより、変換された信号を生成することと、
該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
該第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することと、
該検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定することと、
該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと
が可能であるプロセッサを含む、デバイス。
（項目９）
前記信号は、光電脈波信号である、項目８に記載のデバイス。
（項目１０）
前記プロセッサは、前記第１のウェーブレットスカログラムをフィルタリングすることが可能である、項目８に記載のデバイス。
（項目１１）
前記プロセッサは、前記第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成し、該第２のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出するようにさらに構成される、項目８に記載のデバイス。
（項目１２）
前記検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さの積から成る、項目８に記載のデバイス。
（項目１３）
生理学的パラメータを表示するためのディスプレイをさらに含み、前記プロセッサは、前記選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて生理学的パラメータを決定するようにさらに構成される、項目８に記載のデバイス。
（項目１４）
前記生理学的パラメータは、呼吸速度を含む、項目８に記載のデバイス。
（項目１５）
コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、該コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行される場合に、信号の１つ以上のスカログラムから生理学的パラメータを決定するための方法を該プロセッサに行わせ、該方法は、
ウェーブレット変換を少なくとも部分的に用いて入力信号を変換することにより、変換された信号を生成することと、
該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
該第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することと、
該検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定することと、
該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと
を含む、コンピュータ可読媒体。
（項目１６）
前記信号は、光電脈波信号である、項目１５に記載のコンピュータ可読媒体。
（項目１７）
プロセッサによって実行される場合に、前記プロセッサに、前記第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成させ、該第２のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出させるコンピュータ実行可能命令をさらに含む、項目１５に記載のコンピュータ可読媒体。
（項目１８）
前記検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さの積を含む、項目１５に記載のコンピュータ可読媒体。
（項目１９）
プロセッサによって実行される場合、該プロセッサに、前記選択されたリッジに基づいて、生理学的パラメータを決定させるコンピュータ実行可能命令をさらに含む、項目１５に記載のコンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記生理学的パラメータは、呼吸速度を含む、項目１９に記載のコンピュータ可読媒体。
本開示の上述および他の特徴、その性質ならびに種々の利点は、付随の図面に関連して成される、以下の発明を実施するための形態の熟考によってより明白となるであろう。
図１は、ある実施形態による、例示的パルス酸素濃度計システムを示す。 図２は、ある実施形態による、患者に結合される、図１の例示的パルス酸素濃度計システムのブロック図である。 図３（ａ）および３（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出されたスカログラムの例示的図を示す。 図３（ａ）および３（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出されたスカログラムの例示的図を示す。 図３（ｃ）は、ある実施形態による、２つの付随成分を含有する信号から導出される、例示的スカログラムを示す。 図３（ｄ）は、ある実施形態による、図３（ｃ）内のリッジと関連付けられた信号の例示的概略図と、これらの新しく導出された信号のさらなるウェーブレット分解の例示的概略図を示す。 図３（ｅ）および３（ｆ）は、実施形態に従って、逆連続ウェーブレット変換を行う際に含まれる例示的ステップの行程図である。 図３（ｅ）および３（ｆ）は、実施形態に従って、逆連続ウェーブレット変換を行う際に含まれる例示的ステップの行程図である。 図４は、いくつかの実施形態による、例示的連続ウェーブレット処理システムのブロック図である。 図５ａは、ある実施形態に従って、リッジを選択し、呼吸速度を決定するためのプロセスフロー図である。 図５ｂは、ある実施形態に従って、ＰＰＧ信号の１つ以上のスカログラム内のリッジを識別するためのプロセスフロー図である。 図５ｃは、ある実施形態に従って、１つ以上のリッジパラメータに少なくとも部分的に基づくリッジ密度分布を使用して、呼吸速度を決定するためのプロセスフロー図である。 図６は、ある実施形態に従って、呼吸速度を決定するための、ＰＰＧ信号における、図５ａおよび５ｃのプロセス５００の図である。 図７は、ある実施形態に従って、呼吸速度の例示的決定を示す。 図８は、ある実施形態に従って、分析され得る、リッジの図である。 図９は、ある実施形態に従って、リッジの加重の図である。 図１０は、ある実施形態に従って、断続リッジまたは「ウサギの耳」を生成するように使用され得る、技術の図である。
図１は、パルス酸素濃度計システム１０のある実施形態の斜視図である。システム１０は、センサ１２と、パルス酸素濃度計モニタ１４とを含み得る。センサ１２は、患者の組織内へと２つ以上の波長における光を放出するためのエミッタ１６を含み得る。また、検出器１８が、組織を通過後、本来、患者の組織から発せられるエミッタ１６からの光を検出するためのセンサ１２内に提供され得る。
別の実施形態によると、後述されるように、システム１０は、単一センサ１２の代わりに、センサアレイを形成する複数のセンサを含み得る。センサアレイのセンサはそれぞれ、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサであり得る。代替として、アレイの各センサは、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであり得る。別の実施形態では、センサアレイは、ＣＭＯＳとＣＣＤセンサとの組み合わせを含み得る。ＣＣＤセンサは、データを送受信するための光活性領域と、透過性領域とを含み得る一方、ＣＭＯＳセンサは、画素センサのアレイを有する集積回路を含み得る。各画素は、光検出器と、活性増幅器とを有し得る。
ある実施形態によると、エミッタ１６および検出器１８は、指先またはつま先等の指の両側にあり得、その場合、組織から発せられる光は、指を完全に通過する。ある実施形態では、エミッタ１６および検出器１８は、エミッタ１６からの光が、組織を貫通し、患者の額からパルス酸素濃度計データを得るように設計されたセンサ等の検出器１８内へと組織によって反射されるように配列され得る。
ある実施形態では、センサまたはセンサアレイは、図示されるように、モニタ１４に接続され、そこからその電力を得ることができ得る。別の実施形態では、センサは、モニタ１４に無線で接続され、その専用バッテリまたは類似電源供給装置（図示せず）を含み得る。モニタ１４は、少なくとも部分的に、光放出および検出に関連するセンサ１２から受信したデータに基づいて、生理学的パラメータを計算するように構成され得る。ある代替実施形態では、計算は、モニタリングデバイス本体上で行われ得、酸素濃度計示度値の結果が、モニタ１４に転送され得る。さらに、モニタ１４は、生理学的パラメータまたは他のシステムに関する情報を表示するように構成されるディスプレイ２０を含み得る。示される実施形態では、モニタ１４はまた、スピーカ２２を含み、例えば、患者の生理学的パラメータが規定の正常範囲内にない場合、可聴アラームを鳴らす等、種々の他の実施形態において使用され得る可聴音を提供し得る。
ある実施形態では、センサ１２またはセンサアレイは、ケーブル２４を介して、モニタ１４に無線で連結され得る。しかしながら、他の実施形態では、無線伝達デバイス（図示せず）等が、ケーブル２４の代わりに、またはそれに加えて、使用され得る。
例示される実施形態では、パルス酸素濃度計システム１０はまた、マルチパラメータ患者モニタ２６を含み得る。モニタは、陰極線管型、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）またはプラズマディスプレイ等のフラットパネルディスプレイ（図示されるように）、あるいは現在既知または今後開発される任意の他の種類のモニタであり得る。マルチパラメータ患者モニタ２６は、生理学的パラメータを計算し、モニタ１４および他の医療モニタリングデバイスまたはシステム（図示せず）からの情報をディスプレイ２８に提供するように構成され得る。例えば、マルチパラメータ患者モニタ２６は、パルス酸素濃度計モニタ１４（「ＳｐＯ２」測定値と称される）によって作成される患者の血液酸素飽和度の予測値、モニタ１４からの脈拍数情報、および血圧モニタ（図示せず）からの血圧をディスプレイ２８上に表示するように構成され得る。
モニタ１４は、それぞれ、センサ入力ポートあるいはデジタル通信ポートに結合されるケーブル３２または３４を介して、マルチパラメータ患者モニタ２６に通信可能に結合され得、および／または無線で通信し得る（図示せず）。加えて、モニタ１４および／またはマルチパラメータ患者モニタ２６は、サーバまたは他のワークステーション（図示せず）と情報を共有可能にネットワークに結合され得る。モニタ１４は、バッテリ（図示せず）または壁コンセント等の従来の電源によって電力供給され得る。
図２は、ある実施形態による、患者４０に結合され得る、図１のパルス酸素濃度計システム１０等のパルス酸素濃度計システムのブロック図である。センサ１２およびモニタ１４のある例示的構成要素が、図２に例示される。センサ１２は、エミッタ１６と、検出器１８と、エンコーダ４２とを含み得る。示される実施形態では、エミッタ１６は、患者の組織４０内へ、少なくとも２つの波長の光（例えば、ＲＥＤおよびＩＲ）を放出するように構成され得る。故に、エミッタ１６は、患者の生理学的パラメータを計算するために使用される波長において、患者の組織４０内へ光を放出するために、ＲＥＤ発光ダイオード（ＬＥＤ）４４等のＲＥＤ発光光源と、ＩＲ ＬＥＤ４６等のＩＲ発光光源とを含み得る。一実施形態では、ＲＥＤ波長は、約６００ｎｍ乃至約７００ｎｍであり得、ＩＲ波長は、約８００ｎｍ乃至約１０００ｎｍであり得る。単一センサの代わりに、センサアレイが使用される実施形態では、各センサは、単一波長を放出するように構成され得る。例えば、第１のセンサは、ＲＥＤ光のみ放出する一方、第２のセンサは、ＩＲ光のみ放出する。
本明細書で使用されるように、用語「光」は、放射源によって生成されるエネルギーを指す場合があり、超音波、無線、マイクロ波、ミリ波、赤外線、可視、紫外線、ガンマ線、またはＸ線電磁放射線の１つ以上を含み得ることを理解されるであろう。本明細書で使用されるように、光はまた、無線、マイクロ波、赤外線、可視、紫外線、またはＸ線スペクトル内の任意の波長を含み得、電磁放射線のその任意の好適な波長は、本技法と併用することに適切であり得る。検出器１８は、エミッタ１６の選択された標的エネルギースペクトルに対して特異的に感応するように選択され得る。
ある実施形態では、検出器１８は、ＲＥＤおよびＩＲ波長における光の強度を検出するように構成され得る。代替として、アレイ内の各センサは、単一波長の強度を検出するように構成され得る。動作時、光は、患者の組織４０を通過後、検出器１８に入光し得る。検出器１８は、受光した光の強度を電気信号に変換し得る。光強度は、組織４０内の光の吸光度および／または反射率に直接関連する。すなわち、ある波長における光がより多く吸収または反射される場合、検出器１８によって組織から受光されるその波長の光は、より少なくなる。受光された光を電気信号に変換後、検出器１８は、信号をモニタ１４に送信し得、そこで、生理学的パラメータが、患者の組織４０内のＲＥＤおよびＩＲ波長の吸収に基づいて計算され得る。
ある実施形態では、エンコーダ４２は、センサの種類（例えば、センサが額または指上に定置されることを意図したものであるかどうか）およびエミッタ１６によって放出される光の波長等、センサ１２に関する情報を含有し得る。本情報は、モニタ１４によって使用され、患者の生理学的パラメータを計算するために、モニタ１４内に格納される、適切なアルゴリズム、ルックアップテーブル、および／または較正係数を選択し得る。
エンコーダ４２は、例えば、患者の年齢、体重、および診断等、患者４０特有の情報を含有し得る。本情報によって、モニタ１４は、例えば、患者の生理学的パラメータ測定値が含まれるべき患者特有の閾値範囲を決定し、追加の生理学的パラメータアルゴリズムを有効または無効にすることが可能となり得る。エンコーダ４２は、例えば、センサ１２の種類またはセンサアレイ内の各センサの種類、センサアレイの各センサ上のエミッタ１６によって放出される光の波長、および／または患者の特性に対応する値を格納する、コード化されたレジスタであり得る。別の実施形態では、エンコーダ４２は、モニタ１４との通信のための以下の情報の１つ以上が格納され得るメモリを含み得、それは、センサ１２の種類、エミッタ１６によって放出される光の波長、センサアレイ内の各センサがモニタリングする特定の波長、センサアレイ内の各センサの信号閾値、任意の他の好適な情報、またはそれらの任意の組み合わせである。
ある実施形態では、検出器１８およびエンコーダ４２からの信号は、モニタ１４に伝送され得る。示される実施形態では、モニタ１４は、内部バス５０に接続される汎用マイクロプロセッサ４８を含み得る。マイクロプロセッサ４８は、本明細書に説明される関数を行うステップの一環として、オペレーティングシステムと、１つ以上のアプリケーションとを含み得る、ソフトウェアを実行するように適合され得る。また、バス５０に接続されるものとして、読取専用メモリ（ＲＯＭ）５２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５４、ユーザ入力５６、ディスプレイ２０、およびスピーカ２２があり得る。
ＲＡＭ５４およびＲＯＭ５２は、限定ではなく、一例として例示される。任意の好適なコンピュータ可読媒体が、データ記憶のためにシステム内で使用され得る。コンピュータ可読媒体は、マイクロプロセッサ４８によって解釈され得る情報を格納可能である。本情報は、データであり得、あるいはマイクロプロセッサにある関数および／またはコンピュータ実装方法を行わせる、ソフトウェアアプリケーション等のコンピュータ実行可能命令の形態をとり得る。実施形態に応じて、そのようなコンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と、通信媒体とを含み得る。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報を記憶するための任意の方法あるいは技法において実装される揮発性および不揮発性、取外し可能ならびに取外し不可能な媒体を含み得る。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他の固体メモリ技法、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、または他の光記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶、または他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を格納するために使用可能であって、システムの構成要素によってアクセス可能な任意の他の媒体を含み得るが、それらに限定されない。
示される実施形態では、時間処理ユニット（ＴＰＵ）５８は、エミッタ１６が照射される時を制御し、ＲＥＤ ＬＥＤ４４およびＩＲ ＬＥＤ４６のタイミングが多重化され得る、タイミング制御信号を光駆動回路６０に提供し得る。また、ＴＰＵ５８は、増幅器６２および切替回路６４を介して、検出器１８からの信号のゲートインを制御し得る。これらの信号は、照射される光源に応じて、適切な時間でサンプリングされる。検出器１８から受光された信号は、増幅器６６、低域通過フィルタ６８、およびアナログ／デジタル変換器７０を介して転送され得る。次いで、デジタルデータは、ＱＳＭ７２がいっぱいになると、後にＲＡＭ５４にダウンロードするための待ち行列型シリアルモジュール（ＱＳＭ）７２（または、バッファ）内に格納され得る。一実施形態では、増幅器６６と、フィルタ６８と、受光される複数の光波長またはスペクトルのＡ／Ｄ変換器７０とを有する、複数の別個の並列経路が存在し得る。
ある実施形態では、マイクロプロセッサ４８は、検出器１８によって受光された光に対応する、受信信号および／またはデータの値に基づく種々のアルゴリズムおよび／またはルックアップテーブルを使用して、ＳｐＯ２および脈拍数等の患者の生理学的パラメータを決定し得る。患者４０に関する情報、特に、ある期間の間の患者の組織から発せられる光の強度に関する情報に対応する信号は、エンコーダ４２からデコーダ７４に伝送され得る。これらの信号は、例えば、患者特性に関連するエンコードされた情報を含み得る。デコーダ７４は、これらの信号を翻訳し、マイクロプロセッサに、ＲＯＭ５２内に格納されるアルゴリズムまたはルックアップテーブルに基づいて、閾値を決定させ得る。ユーザ入力５６を使用して、年齢、体重、身長、診断、投薬療法、治療等、患者に関する情報を入力し得る。ある実施形態では、ディスプレイ２０は、ユーザがユーザ入力５６を使用して選択し得る、例えば、年齢範囲および投薬療法集合等、概して、患者に該当するような値の一覧を提示し得る。
組織を通る光信号は、他の発生源の中でもとりわけノイズによって劣化させられる可能性がある。ノイズ源の１つは、光検出器に到達する周囲光である。別のノイズ源は、他の電子機器からの電磁結合である。また、患者の動きも、ノイズをもたらし、信号に影響を及ぼす。例えば、検出器と皮膚、またはエミッタと皮膚との間の接触は、動きによって、皮膚からいずれかが離されると、一時的に中断される可能性がある。加えて、血液は、流体であるため、慣性効果に対して、周囲組織と異なって応答し、したがって、酸素濃度計プローブが取着される点における体積に瞬間的な変化をもたらす。
ノイズ（例えば、患者の動きからの）は、医師の自覚がない状態で、医師によって依存されるパルス酸素濃度計の信号を劣化させる可能性がある。これは、患者のモニタリングが遠隔である場合、動きが微小過ぎて観察することが不可能である場合、あるいは医師が計器またはセンサ部位以外の患者の他の部分を見ている場合、特に当てはまる。パルス酸素濃度計（すなわち、ＰＰＧ）信号の処理は、信号内に存在するノイズの量を減少させる、または別様に、ＰＰＧ信号から導出された生理学的パラメータの測定値に影響を及ぼすのを防止するために、ノイズ成分を識別する操作を伴い得る。
本開示が、任意の好適な信号に適用可能であって、ＰＰＧ信号は、例示目的のために使用されるにすぎないことを理解されるであろう。当業者は、本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、および／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、それらに限定されない、他の信号に対して、幅広い適用性を有することを認識するであろう。
一実施形態では、ＰＰＧ信号は、連続ウェーブレット変換を使用して変換され得る。ＰＰＧ信号の変換（すなわち、ウェーブレット空間内）から導出された情報を使用して、１つ以上の生理学的パラメータの測定値を提供し得る。
本開示による、信号ｘ（ｔ）の連続ウェーブレット変換は、以下のように定義され得る。
Figure 0005455257
 式中、ψ＊（ｔ）は、ウェーブレット関数の複素共役ψ（ｔ）であって、ａは、ウェーブレットの拡張パラメータであって、ｂは、ウェーブレットの位置パラメータである。式（９）によって求められる変換を使用して、変換表面上の信号表現を構築し得る。変換は、時間スケール表現としてみなされ得る。ウェーブレットは、周波数の領域から構成され、その１つは、ウェーブレットの特性周波数として表記され得、ウェーブレットと関連付けられた特性周波数は、スケールａと逆比例する。特性周波数の一実施例は、卓越周波数である。特定のウェーブレットの各スケールは、異なる特性周波数を有し得る。時間スケールにおける実装のために必要とされる基礎となる数学的な詳細は、例えば、Ｐａｕｌ Ｓ．ＡｄｄｉｓｏｎのＴｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ ＆ Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に見出され得る。
連続ウェーブレット変換は、概して、時間内に高度に局在化したウェーブレットを使用して、信号を分解する。連続ウェーブレット変換は、離散変換と比較して、高分解能を提供し、したがって、フーリエ変換（または、任意の他のスペクトル技法）あるいは離散ウェーブレット変換等の一般的な周波数変換よりも信号から多くの情報を作成する能力を提供し得る。連続ウェーブレット変換は、小スケール信号成分が、より小さいスケールウェーブレットと良好に相関し、したがって、変換のより小さいスケールにおいて、高エネルギーで現れるように、信号の着目スケールに跨るスケールを有する、ある範囲のウェーブレットの使用を可能にする。同様に、大スケール信号成分は、より大きなスケールウェーブレットと良好に相関し、したがって、変換のより大きなスケールにおいて、高エネルギーで現れる。したがって、異なるスケールにおける成分は分離され、ウェーブレット変換ド領域内で分離され、抽出され得る。さらに、スケールおよび時間位置内のウェーブレットの連続範囲の使用は、離散技法と比較して可能なものより高い分解能変換を可能にする。
加えて、信号または任意の他の種類のデータをスペクトル（すなわち、周波数）領域に変換する変換および操作は、必ずしも、２次元座標系における一連の周波数変換値を創出するわけではなく、２つの次元は、周波数と、例えば、振幅であり得る。例えば、任意の種類のフーリエ変換は、２次元スペクトル等を作成するであろう。対照的に、連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換は、３次元座標系に定義され、時間、スケールと、例えば、振幅の次元を伴う表面を作成するように要求される。故に、スペクトル領域内で行われる操作は、ウェーブレット領域内で行うことは不可能である。代わりに、ウェーブレット面は、スペクトルに変換されなければならない（すなわち、逆ウェーブレット変換を行い、ウェーブレット面を時間領域に変換し、次いで、時間領域からスペクトル変換を行うことによって）。反対に、ウェーブレット領域内で行われる操作は、スペクトル領域内で行うことは不可能である。代わりに、スペクトルは、最初に、ウェーブレット面に変換されなければならない（すなわち、逆スペクトル変換を行い、スペクトル領域を時間領域に変換し、次いで、時間領域からウェーブレット変換を行うことによって）。同様に、例えば、時間内の特定の点に沿った３次元ウェーブレット面の横断面も、スペクトルベースの技法が使用され得る周波数スペクトルと等しくはない。少なくとも、ウェーブレット空間は、時間次元を含むため、スペクトル技法とウェーブレット技法とは、互換性がないことを理解されるであろうスペクトル領域処理に依存する系をウェーブレット空間処理に依存する系に変換することは、ウェーブレット空間処理に適応するために、系に大幅かつ基本的修正を必要とするであろう（例えば、信号または信号の一部の代表的エネルギー値を導出することは、ウェーブレット領域内の時間およびスケールの２回の積分を行うことを必要とする一方、反対に、スペクトル領域から代表的エネルギー値を導出するためには、周波数の１回の積分が必要となる）。さらなる実施例として、時間信号を再構築するためには、ウェーブレット領域内の時間およびスケールの２回の積分を行うことを必要とする一方、反対に、スペクトル領域から時間信号を導出するためには、周波数の１回の積分が必要となる。振幅に加えて、または代替として、とりわけ、エネルギー密度、係数、位相等のパラメータはすべて、そのような変換を使用して作成され得、これらのパラメータは、３次元ウェーブレット座標系ではなく、２次元周波数座標系において定義される場合、明確に異なる状況および意味を有することは、当技術分野において周知である。例えば、フーリエ系の位相は、全周波数に対して、単一基点に関して計算される一方、ウェーブレット系の位相は、ウェーブレットの位置（多くの場合、時間内の）およびスケールに関して、２つの次元に展開される。
ウェーブレット変換のエネルギー密度関数であるスカログラムは、以下のように定義される。
Figure 0005455257
 式中、’｜｜’は、モジュラス演算子である。スカログラムは、実用的目的のために再スケーリングされ得る。一般的再スケーリングの１つは、以下のように定義される。
Figure 0005455257
 例えば、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットが使用される場合、ウェーブレット空間内のリッジを定義するために有効である。リッジは、平面内の最大値の点の軌跡として定義される。リッジの任意の合理的定義が、方法において採用され得る。また、リッジの定義として本明細書に含まれるのは、最大値の軌跡から変位させられた経路である。平面内の最大値の点の軌跡だけと関連付けられたリッジは、「最大値リッジ」と呼ばれる。
高速数値計算を必要とする実装の場合、ウェーブレット変換は、フーリエ変換を使用した近似式として表され得る。畳み込み定理に従って、ウェーブレット変換は、ウェーブレット関数と信号との相互相関であるため、ウェーブレット変換は、信号のフーリエ変換と各必要とされるａスケールに対するウェーブレットのフーリエ変換の積の逆ＦＦＴついて近似され、次いで、その結果に
Figure 0005455257
 を乗じてもよい。
本明細書の以下に続く技法の議論では、「スカログラム」は、スケーリングされていない原ウェーブレット表現、線形再スケーリング、ウェーブレット変換の係数の任意の指数、または任意の他の好適な再スケーリングを含むが、それらに限定されないあらゆる好適な形態の再スケーリングを含むものととらえられ得る。加えて、明確性および一貫性の目的のために、用語「スカログラム」は、ウェーブレット変換Ｔ（ａ，ｂ）自体、または任意のその一部を意味するものと捉えられるものとする。例えば、ウェーブレット変換の実数部、ウェーブレット変換の虚数部、ウェーブレット変換の位相、ウェーブレット変換の任意の他の好適な部分、またはそれらの任意の組み合わせが、用語「スカログラム」によって含意されることが意図される。
代表的な時間期間として解釈されるスケールは、ウェーブレット関数の特性周波数に変換され得る。任意のａスケールのウェーブレットと関連付けられた特性周波数は、以下によって求められる。
Figure 0005455257
 式中、マザーウェーブレットの特性周波数であるｆｃ（すなわち、α＝ｌにおいて）は、スケーリング定数となり、ｆは、任意のスケールａにおけるウェーブレットの代表的または特性的な周波数である。
任意の好適なウェーブレット関数が、本開示と併用され得る。最も一般的に使用される複素ウェーブレットの１つであるＭｏｒｌｅｔウェーブレットは、以下のように定義される。
Figure 0005455257
 式中、ｆ０は、マザーウェーブレットの中心周波数である。括弧内の第２項は、ガウス窓内の複素正弦曲線の非ゼロ平均を補正するための補正項として知られる。実際は、ｆ０＞＞０の値の場合は微小であって、無視され得、その場合、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットは、以下のようにより簡潔に記述することが可能である。
Figure 0005455257
 本ウェーブレットは、スケーリングされたガウス包絡線内の複素波である。Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットの両方の定義が、本明細書に含まれるが、式（１４）の関数は、非ゼロ平均（すなわち、その対応するエネルギースペクトルのゼロ周波数項が非ゼロである）を有するため、厳密には、ウェーブレットではない。しかしながら、式（１４）は、実際は、最小誤差を有するｆ０＞＞０と併用され得、本明細書のウェーブレットの定義に含まれる（他の類似の近似ウェーブレット関数も同様）ことが、当業者によって認識されるであろう。ウェーブレット関数の定義を含む、基礎的ウェーブレット理論のより詳細な概観は、一般的文献において見出され得る。本明細書に論じられるのは、ウェーブレット変換特性が、信号のウェーブレット分解から抽出され得る方法についてである。例えば、ＰＰＧ信号のウェーブレット分解を使用して、医療デバイス内の臨床的に有用な情報を提供し得る。
信号内に付随する反復特性は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間スケール帯域をもたらす。例えば、ＰＰＧ信号のパルス成分は、パルス周波数またはその周囲において、ウェーブレット空間内に卓越帯域を生成する。図３（ａ）および（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出された例示的スカログラムの２つの図を示す。図は、信号等内のパルス成分によって生じる帯域の実施例を示す。パルス帯域は、図３（ａ）のプロット内の破線間に位置する。帯域は、スカログラム全体にわたる一連の卓越合体特性から形成される。これは、プロット中の矢印によって示されるスケールの領域内（１分当たり６０回の拍動に対応する）に位置する、図３（ｂ）内の変換面全体にわたる隆起帯域として、明確に認められ得る。スケールに関する本帯域の最大値が、リッジである。リッジの軌跡は、図３（ｂ）内の帯域の上部の黒色湾曲として示される。式（１１）で求められるもの等のスカログラムの好適な再スケーリングを採用することによって、ウェーブレット空間内に見られるリッジが、信号の瞬時的周波数と関連させ得る。このように、脈拍数は、ＰＰＧ信号から求められ得る。スカログラムを再スケーリングする代わりに、ウェーブレット面上のリッジから得られたスケールと実際の脈拍数との間の好適な事前に決められた関係を使用して、脈拍数を決定し得る。
ウェーブレット変換を介して得られたウェーブレット位相情報にパルスリッジの時間スケール座標をマッピングすることによって、個々のパルスが捕捉され得る。このように、個々のパルス間の時間と各パルス内の成分のタイミングの両方がモニタリングされ、心拍異常を検出する動脈系のコンプライアンスを測定するか、あるいは任意の他の好適な計算または診断を行うために使用され得る。リッジの代替定義が採用され得る。リッジと事象のパルス周波数との間の代替関係が、採用され得る。
上述のように、信号内に付随する反復特性は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間スケール帯域をもたらす。周期的信号の場合、本帯域は、時間スケール平面内において一定のスケールのままである。多くの実信号、特に、生物学的信号の場合、帯域は非定常であって、経時的に、スケール、振幅、または両方が変動し得る。図３（ｃ）は、ある実施形態による、変換空間内の２つの帯域をもたらす、２つの付随成分を含有する信号のウェーブレット変換の例示的概略図を示す。これらの帯域は、ウェーブレット面の３次元概略図上において、帯域Ａおよび帯域Ｂと呼ばれる。本実施形態では、帯域リッジは、スケールに関するこれらの帯域のピーク値の軌跡として定義される。議論の目的のために、帯域Ｂは、着目の信号情報を含有すると仮定され得る。これは、「一次帯域」と称される。加えて、信号が発生し、続いて、変換が導出される系は、帯域Ａおよび帯域Ｂ内の信号成分間において、いくつかの形態の連結を呈すると仮定され得る。ノイズまたは他のエラー特性が、帯域Ｂの特性の類似スペクトル特性を有する信号内に存在する場合、帯域Ｂ内の情報は、曖昧となり得る（すなわち、遮蔽、分裂、または欠落する）。この場合、帯域Ａのリッジが、ウェーブレット空間内に追随し、振幅信号またはスケール信号のいずれかとして抽出され得、それぞれ、「リッジ振幅摂動」（ＲＡＰ）信号および「リッジスケール摂動」（ＲＳＰ）信号と称される。ＲＡＰおよびＲＳＰ信号は、それぞれ、時間振幅または時間スケール平面にリッジを投影することによって、抽出され得る。図３（ｄ）の上のプロットは、図３（ｃ）内のリッジＡと関連付けられたＲＡＰおよびＲＳＰ信号の概略図を示す。これらのＲＡＰおよびＲＳＰ信号の下は、これらの新しく導出された信号のさらなるウェーブレット分解の概略図である。この二次ウェーブレット分解は、図３（ｃ）内の帯域Ｂの領域内の情報を帯域Ｃおよび帯域Ｄとして利用可能にする。帯域ＣおよびＤのリッジは、帯域ＣおよびＤを生じさせる信号成分の瞬時的時間スケール特性の測定としての役割を果たし得る。以下、二次ウェーブレット特性デカップリング（ＳＷＦＤ）と称されるこの技法は、帯域Ｂ自体が、ノイズまたは他のエラー信号特性の存在の下で、遮蔽される場合、一次帯域域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる、基礎的な物理プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報を抽出可能にし得る。
いくつかの事例では、例えば、アーチファクトを除去するために、スカログラムへの修正（または、変換された信号の係数への修正）が成された時等、逆連続ウェーブレット変換が望ましい場合がある。一実施形態では、全てのスケールおよび位置、ａおよびｂにわたって積分することによって、そのウェーブレット変換から原信号を復元することが可能な逆連続ウェーブレット変換が存在する。
Figure 0005455257
 また、以下のように記述され得る。
Figure 0005455257
 式中、Ｃｇは、許容定数として知られるスカラー値である。これは、ウェーブレット型式依存であって、以下から計算され得る。
Figure 0005455257
 図３（ｅ）は、上述の議論に従って、逆連続ウェーブレット変換を行うためにとられ得る、例示的ステップの工程図である。逆変換に対する近似式は、式（１５）をスケールにわたる一連の畳み込みとして考慮することによってなされ得る。順変換の相互相関と異なり、ここでは、複素共役は存在しないことを理解されたい。各時間ｔに対するａおよびｂのすべてにわたる積分同様に、本式はまた、逆ウェーブレット変換を一連の乗算を使用して実行可能にする、畳み込み定理を利用し得る。図３（ｆ）は、逆連続ウェーブレット変換の近似を行うためにとられ得る例示的ステップの工程図である。逆連続ウェーブレット変換を行うための任意の他の好適な技法が、本開示に従って使用され得ることを理解されるであろう。
図４は、ある実施形態による、例示的連続ウェーブレット処理システムである。本実施形態では、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６を発生させる。例示されるように、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６としてＰＰＧ信号を提供し得る、センサ４１８に結合される酸素濃度計４２０を含み得る。入力信号発生器４１０は、任意の好適な信号源、信号発生データ、信号発生機器、またはそれらの任意の組み合わせを含み、信号４１６を生成し得ることを理解されるであろう。信号４１６は、例えば、生体信号（例えば、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、および／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、それらに限定されない、任意の好適な信号または複数の信号であり得る。
本実施形態では、信号４１６は、プロセッサ４１２に結合され得る。プロセッサ４１２は、処理信号４１６のための任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、および／またはそれらの組み合わせであり得る。例えば、プロセッサ４１２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ（例えば、集積回路）、１つ以上のソフトウェアモジュール、メモリ等のコンピュータ可読媒体、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。プロセッサ４１２は、例えば、コンピュータであり得、または１つ以上のチップ（すなわち、集積回路）であり得る。プロセッサ４１２は、本開示の連続ウェーブレット変換と関連付けられた計算、ならびに変換の任意の好適な照合と関連付けられた計算を行い得る。プロセッサ４１２は、信号４１６の任意の好適な信号処理を行い、任意の好適な帯域フィルタリング、適応フィルタリング、閉ループフィルタリング、および／または任意の他の好適なフィルタリング、および／またはそれらの任意の組み合わせ等、信号４１６をフィルタリングし得る。
プロセッサ４１２は、任意の好適な揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、レジスタ等）、非揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、フラッシュメモリ等）、または両方等、１つ以上のメモリデバイス（図示せず）に結合される、あるいは１つ以上のメモリデバイスを組み込み得る。メモリは、プロセッサ４１２によって使用され、例えば、スカログラムを表すデータ等、入力信号４１６の連続ウェーブレット変換に対応するデータを格納し得る。一実施形態では、スカログラムを表すデータは、時間スケール平面内のエネルギーレベルとしてスカログラムを表す、３次元アレイ等の任意の好適な３次元データ構造として、プロセッサ４１２内部のＲＡＭまたはメモリに格納され得る。任意の他の好適なデータ構造を使用して、スカログラムを表すデータを格納し得る。
プロセッサ４１２は、出力４１４に結合され得る。出力４１４は、例えば、１つ以上の医療デバイス（例えば、種々の生理学的パラメータを表示する医療モニタ、医療アラーム、あるいは生理学的パラメータを表示する、または入力として、プロセッサ４１２の出力を使用する、任意の他の好適な医療デバイス）、１つ以上のディスプレイデバイス（例えば、モニタ、ＰＤＡ、携帯電話、任意の他の好適なディスプレイデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上のオーディオデバイス、１つ以上のメモリデバイス（例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、光ディスク、任意の他の好適なメモリデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上の印刷デバイス、任意の他の好適な出力デバイス、またはそれらの任意の組み合わせ等、任意の好適な出力デバイスであり得る。
システム４００は、システム１０内に組み込まれ得（図１および２）、例えば、入力信号発生器４１０は、センサ１２およびモニタ１４の一部として実装され得、プロセッサ４１２は、モニタ１４の一部として実装され得ることを理解されるであろう。
ここで、実施形態が、図５〜１０に関して論じられる。特に、ＰＰＧ信号の１つ以上のスカログラムからのリッジ選択および決定呼吸速度のためのシステムおよび方法が、詳細に論じられる。図５ａ−ｃが、ＰＰＧ信号からリッジを選択し、呼吸速度を決定する際に含まれるプロセスを例示する一方、図６および７は、図５ａ−ｃに説明されるプロセスの例示的実施形態である。図８−１０は、スカログラム内のリッジ、および例示的なリッジのパラメータ化のより詳細な図である。
図５ａ−５ｃは、ある実施形態による、リッジを選択し、生理学的パラメータ、例えば、呼吸速度を決定するための方法のプロセスフロー図を例示している。図５ａは、図４において、ウェーブレット処理システム４００のプロセッサ４１２上で実行され得る、信号５０１に対するプロセス５００を示している。図５ｂおよび５ｃは、ＰＰＧ信号から呼吸速度を決定するためのプロセスフロー図を示し、これは、リッジを識別すること、リッジパラメータを計算すること、および、図４においてウェーブレット処理システム４００のプロセッサ４１２上で実行され得るような、決定されたリッジパラメータに基づいてリッジ密度分布関数を決定することのプロセスを含んでいる。
図５ａにおいて、生理学的信号が、例えば、図４における酸素濃度計４２０等のセンサから受信され（ステップ５０１）、連続ウェーブレット変換を適用することによって変換されて、１つ以上の一次スカログラムを生成する（ステップ５０４）。一次スカログラムは、感知された信号５０１を使用して算出された任意のスカログラムを包含し得、すなわち、時間においてオフセットまたはスケールにおいてオフセットされたスカログラムも、また、一次スカログラムとみなされる。上述のように、信号内の付随反復特徴は、一次スカログラム５０４または二次スカログラム５０６において、ウェーブレット空間あるいは再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間−スケール帯域をもたらし得る。多くの実信号、例えば、ＰＰＧ信号では、これらの帯域は経時的に非定常性である、すなわち、スケール、振幅、または両方が可変であり得る。選択的に、二次スカログラムが、また、生成され得る（ステップ５０６）。これらの二次スカログラムは、一次スカログラムに部分的に基づいて、例えば、ＳＦＷＤおよび信号に基づいて生成され得る。次いで、リッジが、識別または検出され得（ステップ５０７）、各識別されたリッジの１つ以上のリッジパラメータが決定され得る（ステップ５１１）。決定されたリッジパラメータに基づいて、リッジ密度分布（ＲＤＤ）関数が決定される（ステップ５１２）。ＲＤＤ関数の最大値に対応するスケールが選択され（ステップ５１４）、このスケールは、出力生理学的パラメータである（ステップ５１６）。次に、これらのステップが、図５ｂおよび５ｃのプロセスフロー図内のＰＰＧ信号に関連して説明される。
図５ｂは、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から一次および／または二次リッジを識別するための方法のプロセスフロー図を例示する。生理学的信号５０２、例えば、ＰＰＧ信号が、図４のプロセッサ４１２によって酸素濃度計４２０から受信され得る。ステップ５０３において、ＰＰＧ信号は事前処理され、例えば、雑音アーチファクト、または望ましくない変調効果を除去する。図４のプロセッサ４１２は、上述の３（ａ）から３（ｅ）に関する議論に従って生成される信号５０２の連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換を算出し、信号５０２の一次スカログラム５０４を求め得る（ステップ５０３）。この一次スカログラムは、パルススケール範囲、もしくは呼吸スケール範囲、または任意の他のスケール範囲内にリッジを含有し得る。例えば、一次スカログラムは、とりわけ、パルススケール範囲内のパルスリッジ、例えば、１Ｈｚと、呼吸スケール範囲内の呼吸リッジ、例えば、０．３Ｈｚとに対応するリッジを含有し得る。いくつかの実施形態では、一次スカログラムだけを使用して、リッジを識別または検出する。信号の一次スカログラム５０４は、フィルタ１ ５０８を使用してフィルタリングされ、スカログラムの望ましくない部分、例えば、雑音アーチファクトまたはパルスリッジを除去し得る。選択的に、他の実施形態では、パルスリッジの軌跡が抽出された後、一次スカログラムを使用して、１つ以上の二次スカログラム５０６を算出し得る（ステップ５０９）。これらの二次スカログラムは、フィルタ２ ５１０を使用して、スカログラムの望ましくない部分、例えば、パルスリッジまたはパルス帯域を除去し得る。二次スカログラムは、一次スカログラムの任意の好適なマッピング、例えば、二次信号をもたらすＳＷＦＤに基づき得る（ステップ５１８）。ＳＷＦＤの実施例として、抽出されたパルスリッジ軌跡（図６に関連して後述されるように、グラフ６０８に例示される）に沿う時間スケールマッピング（ＳマッピングもしくはＳ成分、またはＲＳＰ信号の実施例であるスケール変調（ＳＭ）リッジ成分とも称される）、抽出されたパルスリッジ軌跡（図６に関連して後述されるように、グラフ６１０に例示される）に沿う時間エネルギーまたは時間スカログラム振幅マッピング（ＡマッピングもしくはＡ成分、または振幅変調（ＡＭ）リッジ成分とも称される）、もしくは抽出されたパルスリッジ軌跡（図６に関連して後述されるように、グラフ６１２に例示される）から等しくオフセットされた点の軌跡における時間エネルギーまたは時間スカログラム振幅マッピングＯマッピングまたはＯ成分としても知られる）から得られる信号を含む。Ｏマッピング、Ｓマッピング、およびＡマッピングの連続ウェーブレット変換が算出され得（ステップ５０６）、これらの変換は二次スカログラムと称される。これらの二次スカログラムは、呼吸スケール範囲に対応するリッジ成分を含有し得る。二次スカログラムは、Ａマッピングに対応するように論じられるが、Ｓマッピング、およびＯマッピング、任意の他の好適な二次スカログラムが使用され得る。一次および二次スカログラムは、信号５０４および一次スカログラム５０４内の所定の時間周期、例えば、５秒の時間周期または任意の他の好適な時間周期を使用して算出可能であることに留意されたい。いくつかの実施形態では、可変時間周期または窓を使用して、スカログラムの算出を行ってもよい。二次スカログラムは、フィルタ２ ５１０（または、第２のウェーブレットスカログラムマスク）によって、フィルタリングされ、例えば、雑音または望ましくない成分を除去し得る。
一次、およびいくつかの実施形態では、二次スカログラムが算出されると、図４のプロセッサ４１２は、呼吸スケール範囲におけるこれらのスカログラム内のリッジを検出および識別し得る（ステップ５１３および／または５１５）。そのような識別または検出は、許容可能な呼吸周波数、例えば、１分あたり１２−１８回、または０．２−０．３Ｈｚ内のリッジを選択することによって行われ得る。任意の好適な識別方法を使用して、呼吸スケール範囲内のリッジを選択し得る。識別プロセスの出力は、一式の一次スカログラムリッジ５２０および一式の二次スカログラムリッジ５２２である。
図５ｃは、ある実施形態による、図５ｂ内の一式の一次スカログラムリッジ５２０および一式の二次スカログラムリッジ５２２から、呼吸速度を決定するためのプロセスフロー図を例示する。特に、図５ｃは、選択されたリッジパラメータに基づいて、一次および／または二次スカログラムリッジからリッジ密度分布を計算および導出するためのプロセスフロー図５５０である。一実施形態では、一次スカログラムリッジ５２０は、パラメータ化される、すなわち、これらのリッジを特性化するパラメータが、計算および／または導出される。選択的に、他の実施形態では、一次スカログラムリッジ５２０および二次スカログラムリッジ５２２の両方が、パラメータ化される（ステップ５２４）。そのようなパラメータの実施例として、リッジ強度、リッジ長、リッジパワー（パワーとは、エネルギーの伝達速度である）、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度（エネルギー密度とは、変換表面の単位面積あたりのエネルギーの量であって、タイルの寄せ集めに離散化された表面として考えられ得、それぞれ、関連付けられたエネルギーを有する）、リッジ振幅、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、リッジ強度とリッジ長との積、リッジの固有または特性スケールを含む。いくつかの実施形態では、リッジ５２０および５２２は、これらのパラメータの積または加重合計の観点から特性化され得る（ステップ５２６）。他の実施形態では、リッジ５２０および５２２は、これらのパラメータの１つのみに関して特性化され得る（ステップ５２６）。計算／導出されたリッジパラメータに基づいて、ステップ５２８において、リッジ密度分布またはリッジ密度分布関数、例えば、リッジパラメータ、あるいはスケールの関数としてのリッジパラメータの加重が計算され得る（ステップ５２８）。例えば、スケールの関数としてのリッジの全長、またはスケールの関数としての総エネルギーである。好ましい実施形態では、呼吸速度５１６は、リッジ密度分布の最大値に対応する呼吸スケール範囲内のスケールとして、決定され得る（ステップ５３０）。
例えば、図５ｃのステップ５２８において生成されるようなリッジ密度分布（ＲＤＤ）は、任意の好適な方法を使用して計算され得る。例えば、リッジ密度分布は、所与のスケールに対するある長さのリッジのヒストグラムとして、算出され得る（例えば、図６のグラフ６１６または図１０のグラフ１０６０参照）。他の実施形態では、リッジ密度分布は、所与のスケールに対するある強度のリッジのヒストグラムとして、算出され得る。いくつかの実施形態では、リッジパラメータは、任意の好適な加重を使用して、加重され得る。そのような加重は、任意の好適なリッジ密度分布（ＲＤＤ）によって、達成され得る。
いくつかの実施形態では、ＲＤＤは、隣接（スケール軸において）リッジに関連する各リッジの一式の加重係数に基づく、加重の割当、または加重されたリッジパラメータに対するリッジパラメータのマッピングを含む（例えば、図９に付随する議論を参照）。そのような加重の目的は、いくつかのリッジ成分の相対的な重要性を低減することであって、非着目のリッジ成分の除去を試みる際に、有用であり得る。他の実施形態では、いくつかの特性化パラメータまたは加重パラメータは、他よりも重要であると考えられ、例えば、長さ、強度と長さとの積、または任意の他の好適なパラメータは、他のパラメータより重要であると考えられ得る。
実施形態では、リッジの加重は、特性化パラメータ値に基づいて減少され得る。例えば、高い振幅またはスケール変動を伴うリッジは、低い振幅またはスケール変動を伴うリッジより低い加重を有するようにし得る。また、リッジは、他のリッジの特性化パラメータと相対的に加重されるリッジの特性化パラメータの比較に基づいて、加重され得る。例えば、第２のリッジのパラメータ（例えば、スケール、長さ、および振幅）に類似するパラメータを有する第１のリッジは、第１のリッジの加重を増加させ得る。これによって、異なるスカログラムからの呼吸リッジを、相互に及ぼす影響を増強または倍加させ得る。いくつかの実施形態では、選択された呼吸速度は、最大ＲＤＤ値を伴う点におけるスケールである、すなわち、呼吸速度は、リッジの最大密度が生じる呼吸スケール範囲内のスケールである。
図６を参照すると、図５のプロセス５００が、ＰＰＧ信号に適用され、呼吸速度を決定し得る方法の図が示される。グラフ６０２は、分析中のセグメントを伴うＰＰＧ信号と、このセグメント下でのＰＰＧ信号の変調の拡大図とを示す。このＰＰＧ信号に対応する、未加工形態および処理形態における呼吸位置検証信号は、グラフ６０４に見られる。グラフ６０６は、分析されるＰＰＧ信号セグメントの赤色セグメントの一部分の一次スカログラムを示す。このスカログラムは、パルススケール範囲内のパルスリッジ（心拍に対応する）および呼吸スケール範囲内の呼吸リッジを含むが、それらに限定されないいくつかの優位リッジ特徴を示す。好ましい実施形態では、パルスリッジが抽出され得る（例えば、図５ａのプロセス５００内の抽出されたパルスリッジ５０９参照）。グラフ６０８、６１０、および６１２は、二次スカログラムを生成するために使用され得る、一次スカログラムから抽出された特徴を示す。具体的には、グラフ６０８は、リッジ軌跡に沿って、グラフ６０６内で抽出されたパルスリッジのスケール変調を示す。グラフ６１０は、リッジ軌跡に沿って、グラフ６０６内で抽出されたパルスリッジ振幅変調を示す。グラフ６１２は、リッジ軌跡に沿って、グラフ６０６内で抽出されたパルスリッジオフリッジ振幅変調を示す。グラフ６１４および６１６は、呼吸速度が、図７−１０に関連して詳述されるように、ＲＤＤから決定され得る方法を示す。特に、呼吸スケール範囲内の一次および二次スカログラムから得られたリッジは、その長さに関して特性化され得る。グラフ６１６は、リッジ長対スケールのプロットを示し、各点は、特有スケールにおける異なるリッジを表す。いくつかの実施形態では、呼吸速度は、最高ＲＤＤ値を伴う点におけるスケールとして選択される、すなわち、呼吸速度は、リッジの最大密度が生じる呼吸スケール範囲内のスケールである。いくつかの実施形態では、リッジ密度分布は、例えば、ノッチフィルタによってフィルタリングされ、望ましくないスケール範囲、例えば、パルス速度に対応するスケールの範囲を除去し得る。例えば、図６では、呼吸速度、すなわち、０．３１５Ｈｚは、リッジ分布密度がグラフ６１６内で最大となるスケールを選択することによって決定される。
いくつかの実施形態では、ＲＤＤは、隣接点に関連した各点に対する一式の係数に従う、加重の割当を含み得る。例えば、グループ化される点は、グループから離れた点より高い加重を受け得る。この目的を達成するために、より近接したグループ化点は、相互により強化される一方、離間または分離された点は、強化されない。例えば、図６のグラフ６１６内のＲＤＤは、部分的に、図６のグラフ６１４内の点間の関係に基づき得る。そのような加重は、とりわけ、最近接分析方法を使用して行われ得る。
図７は、ある実施形態による、別の例示的呼吸速度決定を示す。生理学的信号７０２、例えば、ＰＰＧ信号が、入力データ７００の一部として分析および処理され、１つ以上の一次スカログラム７１０を生成し得る。それぞれ、Ｓ、Ａ、およびＯ成分７０４、７０６、ならびに７０８が、一次スカログラムから導出され、二次スカログラムを生成するために使用され得る。Ｓ、Ａ、およびＯ成分は、複合グラフ７２０に表示される。リッジは、生成されたスカログラムの１つ、そのうちのいくつか、または全部において、識別され得る。識別されたリッジは、例えば、リッジのスケールパラメータに対して正規化されたリッジ長をプロットする、グラフ７４０に示され得る。また、グラフ７４０は、リッジ長と周波数とのプロットにおける望ましくないスケールを除去するためのノッチフィルタ７２６の使用を例示する。ノッチフィルタ７２６を使用して除去されたスケールは、図６に関連して上述のフィルタリング技術を使用して、識別され得る。
図７のグラフ７６０は、ある実施形態による、リッジ密度分布（ＲＤＤ）対スケールのプロットである。リッジのＲＤＤ値は、１つ以上のリッジパラメータまたは他の加重パラメータに基づく、その加重であり得る。いくつかの実施形態では、ＲＤＤは、加重された分岐が使用される決定木に基づき得る。この加重された分岐は、とりわけ、リッジ成分間のリッジ間関係（例えば、リッジ間の凝集性の程度、リッジ間の相関の程度、または任意の他の好適なリッジ間の関係）、およびリッジ自体を特性化するパラメータ（例えば、リッジの開始および終了位置、リッジ長、リッジエネルギーの分散、リッジエントロピー、または任意の他の好適なパラメータ）に基づき得る。ある実施形態では、最高のＲＤＤ加重を有するリッジは、呼吸速度の代表値であり得る。図７のグラフ７６０に示されるように、最高のＲＤＤ（すなわち、ＲＤＤ７２２）加重を有するリッジは、１分当たり約１３回の呼吸速度と相関し得る。呼吸速度は、最高加重リッジのスケールの特性周波数に基づいて、または任意の他の好適なマッピングを使用して、決定され得る。
グラフ７６０に示されるように、ある実施形態による、別のＲＤＤ７２４は、ＲＤＤ７２２に近接して示される。これは、２つ以上の連続呼吸リッジが、２つ以上のスカログラムにおいて識別されるときに生じ得る。複数のリッジが、高い加重を有するとして決定されると、最高加重リッジが、呼吸速度を決定するために選択され得る。代替として、加重された２つ以上の最高加重リッジの平均、中央値、または他の好適な測定値を使用して、呼吸速度または任意の他の好適なパラメータを決定し得る。
図８は、例示的実施形態による、分析され得るＰＰＧ信号のスカログラムの図である。図８の上部は、ＰＰＧ信号の一次スカログラム８１０を例示しており、呼吸リッジ８３０が強調されている。このリッジは、０．２６Ｈｚの呼吸周波数に対応する。また、図８の一次スカログラム８１０に示されるのは、心拍に対応するパルスリッジ８５０である。一次スカログラム８１０は、図５ａ内のプロセス５００のステップ５０４において算出され得るものである。一次スカログラム内のリッジであるリッジ８３０またはリッジ８５０等のリッジは、Ｂ成分と称され得る。
図８の下部は、一次スカログラム８１０から導出された信号の連続ウェーブレット変換を算出することによって得られ得る、二次スカログラム８２０に対応する。二次スカログラム８２０は、図５ａ内のプロセス５００のステップ５０６において算出され得るものである。Ｏマッピング、Ｓマッピング、およびＡマッピングの連続ウェーブレット変換は、図５ｂに関連して、上述のように算出され得、これらの変換は、二次スカログラムと称され得る。本明細書に論じられる二次スカログラムは、Ａマッピング、Ｓマッピング、およびＯマッピングに対応するが、任意の他の好適な二次スカログラムが、使用され得る。二次スカログラム８２０内の呼吸リッジ８４０は、０．２９Ｈｚの呼吸周波数に対応する。図８に示されるように、二次スカログラム８２０は、パルスリッジから導出される際に、心拍に対応するリッジを有していなくてもよい。
いくつかの実施形態では、リッジは、図６のグラフ６１４または図９に例示されるように、リッジを特性化する１つ以上の量に関して、あるいは２つ以上のリッジ間の関係を特性かする量または変数に関してパラメータ化され得る。一実施形態では、リッジは、１つの量によって表され得る。例えば、リッジは、その平均振幅によって表され得る。図９では、そのようなパラメータ化は、最大振幅（パラメータ化９１０）およびリッジ長（パラメータ化９２０）に基づいて、スカログラム９００内のリッジＡならびにＢに対して行われ得る。また、図６では、そのようなパラメータ化は、グラフ６１４内のリッジ長に基づいて行われ得る。異なるパラメータ化は、異なる方法において、リッジ成分を特性化し得ることに留意されたい。例えば、リッジＡまたはリッジＢの相対的強度は、使用されるパラメータ化に応じて異なって現れ得る。例えば、それぞれ、図９のパラメータ化９１０および９２０内のリッジＡならびにＢの相対的特性を参照されたい。
いくつかの実施形態では、リッジのパラメータを計算する前、またはさらにリッジを識別する前に、上述の図５ａ−ｃに関連して説明されるように、フィルタリングが行われ、望ましくない情報を除去し得る。例えば、本明細書に説明されるスカログラムのいずれかは、高い程度の凝集性、すなわち、リッジ成分間の高い程度の時間とスケールとの重複を被り得る可能性がある。この重複は、例えば、所望の情報を遮蔽し得るため（例えば、望ましくない情報、雑音または移動アーチファクトからの呼吸速度に対応するリッジ、あるいはパルス速度に対応するリッジ）、図５ａ−ｃに関連して説明されるフィルタを採用して、望ましくない情報、例えば、アーチファクト、雑音を除去するか、または他の現象によって生じ得る帯域または特徴を識別し得る。フィルタリングプロセスは、例えば、マスクを生成し、スカログラムの領域を無視し得る。代替として、フィルタリングプロセスは、スカログラムの領域内の振幅を消去し得る。フィルタリングプロセスは、２００８年１０月３日出願のＡｄｄｉｓｏｎらの米国特許出願第１２／２４５２３２号（弁理士整理番号Ｈ−ＲＭ−０１１９５−０１（ＣＯＶ−０ｌ−０ｌ））「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇ Ｂａｎｄｓ ｉｎ Ｓｃａｌｏｇｒａｍｓ」（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に説明される技術を使用し得る。本明細書の議論では、フィルタリングプロセスが行われたものとして仮定され得る。しかしながら、また、本議論は、フィルタリングが行われていない場合にも適用可能である。
スカログラムを算出するために使用されるウェーブレットの種類は、図１０の実施形態に例示されるように、パラメータ化されたリッジの相対的特性およびその対応する帯域に影響を及ぼし得る。図１０では、ある実施形態による、「ウサギの耳」の効果を最小にするために使用され得る技術が示される。ウサギの耳とは、主に、スカログラムを得るために使用されるウェーブレットの時間分解能の差異による、スカログラム内の帯域に生じ得る現象である。特に、異なる時間分解能において信号の連続ウェーブレット変換を算出することによって生成されるスカログラム（例えば、低時間ウェーブレット（すなわち、より振動性のウェーブレット）信号の１つのスカログラムを算出するために使用され得る一方、高時間ウェーブレット（すなわち、振動性の少ないウェーブレット）は、信号の別のスカログラムを算出するために使用され得る）は、顕著に異なるリッジをもたらす場合がある。図１０において、生理学的信号１００２、例えば、ＰＰＧ信号を使用して、２つのスカログラム（スカログラム１ １００４およびスカログラムＩＩ １００６）を算出し得る。スカログラム１００４では、低時間分解能ウェーブレットを使用し、比較的に大きなウサギの耳を生じさせ得る。ウサギの耳は、そこから延在する帯域（例えば、呼吸帯域）のリッジから離間したリッジ１０１０を生成するように接続し得る。ウサギの耳を通って延びるリッジは、着目リッジではなくてもよい。スカログラム１００６では、より高い時間分解能ウェーブレットを使用して、ウサギの耳の効果が最小にされ得るスカログラムを生成し得る。図１０に示されるように、より高い時間分解能ウェーブレットが、スカログラム１００６で使用される場合、スカログラム１００４からのウサギの耳状のリッジ１０１０は、３つのリッジセグメント１０２２、１０２４、および１０２６に分断され得る。故に、１００４および１００６から識別されたリッジが、分析および加重されると、相互に類似する、スカログラム１００４および１００６内の帯域に対応するリッジは、相互に補強し、２つのスカログラム間の異なるサイズおよび振幅であり得るウサギの耳状のリッジよりさらに加重され得る。しかしながら、また、分解能が高すぎるウェーブレットの使用は、呼吸帯域または他の着目帯域のリッジを、望ましくない別個のリッジセグメントに分断させ得ることに留意されたい。
上記は、本開示の原理の例示にすぎず、種々の修正が、本開示の範囲および精神から逸脱することなく、当業者によってなされ得る。また、以下の番号付与された段落は、本開示の種々の側面を説明するであろう。

Claims (18)

  1. ウェーブレット変換に少なくとも部分的に基づいて信号を変換して、変換された信号を生成することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することと、
    該検出されたリッジに対して１つ以上のパラメータを決定することと、
    該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
    該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと、
    該選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することと
    を含む、方法。
  2. 前記信号は、光電脈波信号である、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１のウェーブレットスカログラムをフィルタリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  4. ウェーブレット変換に少なくとも部分的に基づいて信号を変換して、変換された信号を生成することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムの領域内の第１のセットのリッジを検出することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第２のウェーブレットスカログラムの領域内の第２のセットのリッジを検出することと、
    該検出された第１のセットのリッジおよび該検出された第２のセットのリッジに対して１つ以上のパラメータを決定することと、
    該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
    該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと、
    該選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することと
    含む、方法。
  5. 前記検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さの積を含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記生理学的パラメータは、呼吸速度を含む、請求項１に記載の方法。
  7. 生理学的パラメータを決定するためのデバイスであって、該デバイスは、
    ウェーブレット変換を少なくとも部分的に用いて入力信号を変換することにより、変換された信号を生成することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することと、
    該検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定することと、
    該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
    該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと
    該選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することと
    が可能であるプロセッサを含む、デバイス。
  8. 前記信号は、光電脈波信号である、請求項７に記載のデバイス。
  9. 前記プロセッサは、前記第１のウェーブレットスカログラムをフィルタリングすることが可能である、請求項７に記載のデバイス。
  10. 生理学的パラメータを決定するためのデバイスであって、該デバイスは、
    ウェーブレット変換を少なくとも部分的に用いて入力信号を変換することにより、変換された信号を生成することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムの領域内の第１のセットのリッジを検出することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第２のウェーブレットスカログラムの領域内の第２のセットのリッジを検出することと、
    該検出された第１のセットのリッジおよび該検出された第２のセットのリッジに対して１つ以上のパラメータを決定することと、
    該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
    該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと、
    該選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することと
    が可能であるプロセッサを含む、デバイス。
  11. 前記検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さの積から成る、請求項７に記載のデバイス。
  12. 生理学的パラメータを表示するためのディスプレイをさらに含む、請求項８に記載のデバイス。
  13. 前記生理学的パラメータは、呼吸速度を含む、請求項８に記載のデバイス。
  14. コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、該コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行される場合に、信号の１つ以上のスカログラムから生理学的パラメータを決定するための方法を該プロセッサに行わせ、該方法は、
    ウェーブレット変換を少なくとも部分的に用いて入力信号を変換することにより、変換された信号を生成することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムの領域内のリッジを検出することと、
    該検出されたリッジの１つ以上のパラメータを決定することと、
    該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
    該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと
    該選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することと
    を含む、コンピュータ可読媒体。
  15. 前記信号は、光電脈波信号である、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
  16. コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、該コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行される場合に、信号の１つ以上のスカログラムから生理学的パラメータを決定するための方法を該プロセッサに行わせ、該方法は、
    ウェーブレット変換を少なくとも部分的に用いて入力信号を変換することにより、変換された信号を生成することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、第１のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムの領域内の第１のセットのリッジを検出することと、
    該第１のウェーブレットスカログラムから導出された信号に少なくとも部分的に基づいて、第２のウェーブレットスカログラムを生成することと、
    該第２のウェーブレットスカログラムの領域内の第２のセットのリッジを検出することと、
    該検出された第１のセットのリッジおよび該検出された第２のセットのリッジに対して１つ以上のパラメータを決定することと、
    該１つ以上のパラメータに少なくとも部分的に基づいて、リッジ密度分布関数を決定することと、
    該リッジ密度分布関数の最大値に対応するスケールを有するリッジに少なくとも部分的に基づいて、該リッジを選択することと、
    該選択されたリッジに少なくとも部分的に基づいて、生理学的パラメータを決定することと
    を含む、コンピュータ可読媒体。
  17. 前記検出されたリッジのパラメータは、リッジパワー、リッジエネルギー、リッジエネルギー密度、リッジ振幅変動性、リッジスケール変動性、リッジ一貫性、固有スケール、リッジ長、最大リッジ振幅、固有スケールの標準偏差、振幅の標準偏差、平均スケール、スケール中央値、平均振幅、振幅中央値、および／または強度と長さの積を含む、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
  18. 前記生理学的パラメータは、呼吸速度を含む、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
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