JP6034539B1 - Ｃｐｒ中の自己心拍再開の決定 - Google Patents

Abstract

関連患者に実行されている関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開（ＲＯＳＣ）の総合確率（Ｐｔｏｔ）を決定する装置（１００）及び方法が提供され、これは、ＣＰＲ処置中に関連患者から取得された光電容積脈波データ（３２８、３３０）の組を受け取る入力と、１つ以上のパラメータに基づいてＲＯＳＣの総合確率（Ｐｔｏｔ）を計算するよう、１つ以上の所定のアルゴリズム（３２１、３２２、３２３、３２４）に従った１つ以上のプロセスを実行するように構成されたプロセッサ（１１２）とを有し、上記１つ以上のプロセスは各々、及び／又は組み合わせで、例えば自己心拍再開に関係しない任意の信号など、ＣＰＲプロセスに由来する課題を解決するように構成される。実施形態において、これらの装置及び方法は、ＲＯＳＣの総合確率を決定する際に複数のプロセスを当てにする。

Description

本発明は、自己心拍再開（return of spontaneous circulation）を決定する分野に関し、本発明は特に、心肺機能蘇生（cardiopulmonary resuscitation）中に自己心拍再開を決定する装置、方法及びコンピュータプログラムに関する。

心停止患者に対する心肺機能蘇生は、非常に低い生存率（５−１０％）を伴う緊急処置である。胸部圧迫の質が、成功裏の除細動及び転帰にとって極めて重要であることが、広く認められている。

特許文献１は、患者内の生理学的信号を評価することによって患者の心拍が決定されることを記載している。一形態において、例えば光検出器モジュールの近傍の全体的な血液量における脈動した変化などの生理学的信号を突き止めるために、医療装置が、患者内に透過した光の光学特性を評価する。これらの特徴を用いて、その医療装置は、患者に心拍が存在しているかを決定する。その医療装置はまた、脈拍がない状態であることに加えて、患者がＶＦ、ＶＴ、収縮不全、又はＰＥＡの状態にあるかを報告するとともに、生理学的信号の文政に応じて、例えば胸部圧迫、人工呼吸、除細動、及びＰＥＡ特有の電気療法など、異なる治療を促すように構成され得る。ペーシング刺激を用いた心拍の自動捕捉が更に提供される。

非特許文献１は、自動化ＣＰＲを受けているブタで同時に記録された光電容積脈波（photoplethysmogram；ＰＰＧ）及び動脈圧信号を遡及的に分析することによって、ＣＰＲ中に自発心拍の存在及び心拍数を検出するＰＰＧの可能性の調査を開示している。非特許文献２は、１つの“自己心拍再開（return of spontaneous circulation”（ＲＯＳＣ）予測因子である中央勾配（median slope）の時間的推移に対するＣＰＲ及び圧迫品質変数の影響に関するモデルを策定するという概念を開示している。これは、心室細動及び心室頻拍の最中に心電図から抽出されることができ且つ或る程度まで細動後のＲＯＳＣを予測することができる特徴である。

しかしながら、関連患者に実行されている胸部圧迫シーケンスの中断に伴う不利益を最小化することが、１つの目標として理解され得る。

従って、胸部圧迫シーケンスの中断に伴う不利益を最小化することを可能にする改善された装置、方法及びコンピュータプログラムが有利となろう。

米国特許出願公開第２０１２／００３５４８５号明細書

W.C.G.R.等，"Detection of a spontaneous pulse in photoplethysmograms during automated cardiopulmonary resuscitation in a porcine model"，RESUSCITATION，vol.84，2013，pp.1625-32，XP55125349 GUNDERSEN K等，"Chest compression quality variables influencing the temporal development of ROSC-predictors calculated from the ECG during VF"，RESUSCITATION，ELSEVIER，IE，vol.80，no.2，2009-02-01，pp.177-182，XP025771817，ISSN:0300-9572，DOI:10.1016/J.RESUSCITATION.2008.09.011[2008-12-06検索]

胸部圧迫シーケンスの中断に伴う不利益を最小化することを可能にする改善された装置、方法及びコンピュータプログラムを提供することが有利となろう。本発明の更なる１つの目的は、従来技術に対する代替策を提供することである。

第１の態様において、本発明は、関連患者に実行されている関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開の総合確率を決定する装置を提供し、当該装置は、
前記ＣＰＲ処置中に前記関連患者から取得された光電容積脈波データのセットを受信する入力と、
プロセッサであり、
前記光電容積脈波データにアクセスし、
前記光電容積脈波データに基づいて、例えばユーザ入力を要しない１つ以上のプロセスなどの、例えば１つ以上の自動化可能なアルゴリズムなどの、１つ以上の所定のアルゴリズムに従った１つ以上のプロセスを実行して、該１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）を計算し、且つ
前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）に基づいて、自己心拍再開の前記総合確率（Ｐｔｏｔ）を計算する
ように構成されたプロセッサと、
自己心拍再開の前記総合確率（Ｐｔｏｔ）に基づく自己心拍再開確率信号を提供するように構成された出力と
を有する。

本発明は、関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開の確率を、迅速に、且つ／或いは正確に、且つ／或いは自動的に決定し得る方法及び装置を提供することによって、脈拍チェックのための休止に伴う問題を軽減するのに有益となり得る。例えば、本発明の１つの利点は、弊害をもたらし得る無駄な休止チェックを防ぐことを可能にすることができ、それにより、可能性として、（不要な）脈拍チェック休止の影響を軽減し得る。なお、従来の参考文献は、（不要な脈拍チェックを回避するのとは対照的に、）脈拍チェックの時間及び質を改善することに焦点を当てているといい得る。より具体的には、ＣＰＲ処置中に関連患者から取得された光電容積脈波データにアクセスすること、１つ以上の所定のアルゴリズムに従った１つ以上のプロセスを実行すること、及び自己心拍再開の総合確率を計算することは、ＣＰＲ処置を中断して脈拍チェックを行うことに意味があるか否かについての明察をユーザが得ることを可能にし得る。本発明の実施形態は、介護者が緊急事態において適切な治療を提供するように促すことを可能にし得る。

なお、胸部圧迫の品質面の１つは、胸部圧迫シーケンスの中断の最少化である。一般的に認められる種類の中断が、例えば頸動脈における脈動の存在又は不存在を決定するために介護者が患者の首に手で触れる休止などの、“脈拍チェック休止”である。この種の休止の期間を最小化するために臨床ガイドラインが述べることには、脈拍チェック休止は１０秒以内に行われるべきである。

臨床業務において、手での脈拍チェックは、しばしば１０秒より長くかかるとともに、熟練した臨床医によって行われたとして信頼できないことが知られている。休止の継続時間を短縮するとともに、誤った脈拍決定の量を減らすよう、脈拍チェックを行う速くて自動化された正確な方法が望まれる。心電図（ＥＣＧ）の記録のみでは、心臓が電気的にはアクティブであるかもしれないが心拍出量を作り出していないかもしれないというような情報を提供しない。

科学文献において、人々は、脈拍の存在又は不存在を検出するのに使用され得る様々な生理学的信号を調査している。呼気終末ＣＯ_２、観血血圧、又は中心静脈血酸素飽和度のモニタリングは、脈拍の客観的評価を可能にするが、気道の確保又はカテーテルの配置を必要とする。経胸郭インピーダンス（ＴＴＩ）測定及び近赤外分光法（ＮＩＲＳ）は非侵襲であるが、ＴＴＩは胸部圧迫によって強く影響を受け、ＮＩＲＳはＲＯＳＣにゆっくりしか応答しない。

光電容積脈波データの使用は、これまで、信頼できないと述べられてきた。脈拍検出に関する光電容積脈波データについての言及は存在するものの、ＣＰＲ処置中に関連患者から取得された光電容積脈波データに基づいて自己心拍再開の確率を計算することを可能にするような、例えばユーザ入力（例えば、視覚入力など）を必要としない１つ以上のアルゴリズムなどの、例えば１つ以上の自動化可能なアルゴリズムなどの１つ以上のアルゴリズムを開示していない。

胸部圧迫中、生理学的信号は、従来技術の方法を正常に動作させなくする。その理由は、胸部圧迫は、かなりの信号アーチファクトを生成し（例えば、圧迫に起因する）、それらの信号アーチファクトを真の心拍から区別しなければならないからである。理解され得るように、例えば自動化可能なプロセスを可能にする所定のアルゴリズムなどの、所定のアルゴリズムは、圧迫により誘起された信号内の特徴を、心臓由来の特徴から区別するのに有益である。故に、そのような所定のアルゴリズムを用いて、例えばＣＰＲ処置中などの胸部圧迫中に自己心拍再開についての（総合）確率を決定することが有利に実行される。脈拍チェックを短縮するのではなく、無駄な脈拍チェックを防ぐことは、故に、胸部圧迫シーケンス中にも信頼できる先進的なアルゴリズムを必要とする。なお、ＣＰＲ処置中に取得されたデータに基づいてＲＯＳＣ確率信号を提供することを可能にする（例えば、自動的に提供することを可能にするなど）ことができることは、従来文献に対する利点として理解され得る。

本発明の実施形態において、例えばＣＰＲ処置中などの胸部圧迫中に、そして場合により圧迫シーケンスの休止中にも、脈拍チェックのために圧迫シーケンスを停止することに賛成あるいは反対するアドバイスを提示することが可能な装置が提供される。

本発明者を擁する文献、例えば、Wijshoff,R.W.C.G.R等“Detection of a spontaneous pulse in photoplethysmograms during automated cardiopulmonary resuscitation in a porcine model”，Resuscitation 84，1625-32(2013)（その全体をここに援用する）、並びにWijshoff，R.，Van der Sar，T.，Aarts,R.，Woerlee,P.及びNoordergraaf,G.の“Potential of photoplethysmography to guide pulse checks during cardiopulmonary resuscitation：Observations in an animal study”，Resuscitation 84，SI(2013)（その全体をここに援用する）などは、ＣＰＲに関係して光電容積脈波を論じている。しかしながら、本発明は少なくとも、１つ以上の所定のアルゴリズムに従った１つ以上のプロセスを実行し且つ自己心拍再開の総合確率を計算するように構成されたプロセッサを含んで、装置が自己心拍再開の総合確率を出力することを可能にし、それにより例えば、目視検査などのユーザ入力を不要にすることを可能にするという点で有利である。

本願において、圧迫は減圧と入れ換えられ得る。すなわち、‘圧迫’の如何なる出現も、‘圧迫及び／又は減圧’と入れ換えられ得る。

患者は、かん流リズムが再構築されたときにのみ、すなわち、心臓が再び安定した速さで収縮して心拍出量を生じるときにのみ、自己心拍再開（ＲＯＳＣ）を有することができる。故に、脈拍数を検出することにより、心臓が収縮して血液を送り出す速さ（レート）についての情報を臨床医に提供し得る。このレートが低すぎる場合、例えば、このレートが１Ｈｚより低いとき、臨床医は、まだＲＯＳＣは存在せず、胸部圧迫を届けることが継続されるべきと決定することができる。また、検出された脈拍数が時間とともに過度に大きく変動するとき、これは、心臓がまだ安定的にポンプ動作していないことを指し示し得る。この情報も、臨床医に有用であり、ＣＰＲプロセスをどのように継続すべきかを臨床医が決める助けとなり得る。心臓が、例えば１Ｈｚよりも高い安定した速さで再びポンプ動作しているとき、臨床医は、追加の測定（例えば、血圧、又は呼気終末ＣＯ_２）を行うことによって、ＲＯＳＣが存在するかを更に調べることを決めることができる。故に、十分に高い安定した脈拍数の存在は、ＲＯＳＣの必要条件であり、すなわち、そのようなリズムがなければＲＯＳＣは存在せず、ＲＯＳＣの更なる評価を行うことは役に立たないということになる。一方で、ＰＰＧ信号における安定した十分な高さの脈拍数の存在は、ＲＯＳＣが存在することを直接的には指し示さない。何故なら、それは、内在する血圧及び／又はかん流のレベルについての情報を臨床医に提供しないからである。これを決定するには、更なる測定が必要である。そうはいうものの、本発明の実施形態により、十分に高い速さでの安定したかん流リズムの有無についての情報を、容易かつ非侵襲的に得ることができる。故に、例えば本発明の実施形態によってなど、ＰＰＧに基づく脈拍数測定によって、臨床医は、胸部圧迫を停止してＲＯＳＣの更なる評価を行うべきか否かを決めることができる。

‘自己心拍再開’（ＲＯＳＣ）は、技術的に知られているように理解され、脈拍の再開の臨床的有意性を表す。

‘関連ＣＰＲ処置中’により理解されることは、光電容積脈波データがＣＰＲ処置中に取得されること、すなわち、該データが、１つ以上のＣＰＲ圧迫及び／又は減圧が行わる期間にわたって記録されており、例えば該データが圧迫アーチファクトを有しているということである。

‘関連患者’によって理解されることは、患者は特許請求される事項の部分ではないということである。

‘光電容積脈波データのセットを受け取る入力’によって理解され得るのは、このデータを通信することが可能なデータインタフェースであり、例えばアナログ又はデジタルのインタフェース、例えばワイヤレス接続、例えば配線接続、例えばＵＳＢ接続である。

‘光電容積脈波（ＰＰＧ）データ’により理解され得るのは、例えば、皮膚であり且つ／或いは皮膚を含む組織などの患者の組織を透過した光などの、光に基づく技術に由来する生理学的データ（例えば、パルスオキシメトリ信号）であり、例えば、組織を照らして光の吸収及び／又は反射の変化を測定することによって得られるデータなどである。ＰＰＧ測定は、患者の皮膚において非侵襲的に実行されることができ、その場合、光源及び検出器が組織と接触され得る。ＰＰＧ測定はまた、例えばカメラに基づく測定の場合など、組織から距離を置いて実行されることもでき、その場合、光源及び／又は検出器は組織と接触されない。ＰＰＧデータは、例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれより多い波長など、１つ以上の波長で取得され得る。一実施形態において、入射光は、例えば太陽光などの周辺光である。一実施形態において、ＰＰＧデータは、例えば、皮膚の真皮及び皮下組織への血液のかん流をモニタする、及び／又は粘膜組織を介しての血液のかん流をモニタするなど、血液のかん流をモニタするパルスオキシメータを用いて取得され得る。例えばパルスオキシメトリデータなどのＰＰＧデータを取得する装置及び技術は、技術的によく知られている。パルスオキシメトリは、米国特許出願公開第２０１２／００３５４８５号明細書に記載されており、その全体をここに援用する。

ＰＰＧデータを取得する１つの好適システムは、赤色ＬＥＤ、近赤外ＬＥＤ、及び光検出器ダイオードを備えたセンサを含み、該センサは、ＬＥＤ及び光検出器ダイオードを、典型的には指（手の指又はつま先）又は耳たぶの上である患者の皮膚の上に直に置くように構成される。額、鼻若しくは顔のその他の部分、手首、胸、鼻中隔、翼状ウィング、外耳道、及び／又は例えば頬若しくは舌などの口の内部を含め、患者上のその他の場所も好適であり得る。これらＬＥＤは、異なる波長で光を発し、それらの光が、患者の血管床を通って拡散されて光検出器ダイオードによって受けられる。そして、得られたＰＰＧ信号が、心拍を指し示す１つ以上の特徴に関して分析され得る。１つ以上の波長の単一光源を備えたバージョンを含め、より単純なその他のバージョンのＰＰＧデータ取得システムが使用されてもよい。光の吸収又は反射が、脈動する動脈血液量によって変調され、光検出器デバイスを用いて検出される。一実施形態において、カメラ画像からＰＰＧデータを取得することができ、例えば皮膚などの組織を照らすために周辺光及び／又は更なる光源が使用される。

なお、本発明の他の実施形態において、ＰＰＧデータは、心拍に関係するその他の生理学的データによって置き換えられてもよい。故に、本発明の他の一実施形態において、ＰＰＧデータは、‘心拍に関係する生理学的データ’、例えば（括弧内に、後述するプロセスＡ−Ｄのうち、そのデータ種類が特に適したプロセスを指し示す）、‘心音図データ’（ＡＢ）、‘心電図データ’（ＡＢ）、‘経胸郭インピーダンスデータ’（ＡＢ）、及び／又は‘動脈内血圧データ’（ＡＢＣ）によって置き換えられ得る。ＰＰＧデータの１つの利点は、後述するプロセスＡ、Ｂ、Ｃ及びＤの各々及び全てにそれが適用可能であることとし得る。

‘関連患者から取得された’によって理解され得るのは、データが取得されてもよいことである。やはり理解されるように、請求項は、患者との相互作用のステップと含んでいない。なお、概して、本発明は、診断を提供すること又は患者を治療することについてではなく、むしろ、技術的問題を解決して、臨床医が診断又は患者治療に至ることを支援し得る出力を提供する技術発明についてである。

‘１つ以上の所定のアルゴリズム’によって理解され得るのは、ＣＰＲ処置中に取得された光電容積脈波データに基づく、例えば、ユーザ入力を必要としない１つ以上のアルゴリズム若しくはプロセスなど、例えば自動化されたプロセスを可能にする１つ以上の所定のアルゴリズムなど、１つ以上の自動化可能なアルゴリズムである。これらのアルゴリズムは、それらがコンピュータプログラムプロダクトにて実装されることができるという意味で、所定であると理解され得るが、例えば、所定のアルゴリズムからの入力及び／又はそれへの入力に応じて式内の重み付け係数が調節され得るなど、使用中にそれらが変更され得ることも包含される。これらのアルゴリズムは、コンピュータプログラムプロダクトにて実装され得る。これらのアルゴリズムは、ユーザ入力なしでも装置が機能することを可能にし得る。これは、例えばデータの目視検査に基づく入力などのユーザ入力を必須とし得る従来文献に対する、１つの利点として理解され得る。ユーザ入力を要しないことの１つの利点は、例えばＣＰＲ処置中などに、例えば光電容積脈波を評価することなどにユーザが時間を費やす必要がないこととし得る。

‘自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ’によって理解され得るのは、自己心拍再開の確率を指し示す数値である。

‘自己心拍再開確率信号を提供するように構成された出力’によって理解され得るのは、この信号を通信することが可能なデータインタフェースであり、例えばアナログ又はデジタルのインタフェース、例えばワイヤレス接続、例えば配線接続、例えばＵＳＢ接続である。一実施形態において、出力は音声信号及び／又は視覚信号を有し得る。

‘１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）に基づいて、自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）を計算する’によって理解され得るのは、プロセッサがパラメータを受け取り、これらのパラメータに基づいて自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）を計算するということである。以下にて、自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）を計算することに関する例示的な実施形態が、後述するプロセスＡ−Ｄのうちの１つ以上に対応するパラメータの例示的な状況にて提示され、そこで、パラメータを計算することに関する実施形態も対処される。

例示的な実施形態は、少なくとも４つのカテゴリーに分けることができる：
（１）最も単純
ａ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用せずに、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝の各々を計算する方法
ｂ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用せずに、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝を組み合わせる方法
（２）高度なプロセス
ａ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用して、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝の各々を計算する方法
ｂ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用せずに、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝を組み合わせる方法
（３）高度な組み合わせ
ａ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用せずに、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝の各々を計算する方法
ｂ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用して、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝を組み合わせる方法
（４）高度なプロセス及び組み合わせ
ａ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用して、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝の各々を計算する方法
ｂ． ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データ及び／又はメモリユニットを使用して、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝を組み合わせる方法。

以下、これらの実施形態を詳述する。

（１）最も単純
ＣＰＲデータ及び／又は除細動器データを使用せずに｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝を組み合わせる方法は、
Ｐｔｏｔ＝ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ）
の形態にある。ただし、Ｐｔｏｔは、結合された確率であり、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝は、個々のプロセスから得られるＲＯＳＣの確率であり、そして、ｆ（ｘ）は、数学関数である。この関数の一実施形態は、例えば、
ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ）＝［（ＰＣ＞閾値Ｃ）＋２×（ＰＡ＞閾値Ａ）＋（ＰＢ＞閾値Ｂ）＋０．３×（ＰＤ＞閾値Ｄ）］／４．３
であり、閾分け演算及び論理演算を用いた。確率の結果は、この場合２〜３の離散的なレベルに分離される。関数の他の一実施形態は、
ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ）＝［２×（ＰＡ＞閾値Ａ）＋（１−（ＰＡ＞閾値Ａ））×（ＰＢ＞閾値Ｂ）］／２
であり、実際にプロセスＣ及びＤを利用しなかった。

更なる他の一実施形態において、関数は、０と１との間の連続したスケールで出力：
ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ）＝［１−ｅｘｐ（−ＰＢ／ｗ＿Ｂ）］×［１−ｅｘｐ（−ＰＣ／ｗ＿Ｃ）］
を生成し、プロセスＢ及びＣ、スカラー重みｗ＿Ｂ及びｗ＿Ｃのみを使用している。

（２）高度なプロセス
我々は、“高度なプロセス”を、それがメモリユニットを使用する場合、すなわち、｛ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ｝の計算を変更するメモリに格納された適応パラメータを使用する場合、又は、それが除細動タイミング又はＣＰＲのデータを使用する場合について話す。例えば、我々の実施形態の１つにおいて、プロセスＣが、ＰＰＧベースライン変化率が特定の閾値と交わる場合にのみ変化されるフラグを（メモリユニット内で）追跡する。この実施形態において、我々はプロセスを
ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ）＝（ＰＣ＞閾値Ｃ）×［（ＰＡ＞閾値Ａ）＋（ＰＢ＞閾値Ｂ）＋１］
のように組み合わせる。

メモリユニットを使用することは、機械がそこにある状態をメモリユニットが記憶するという意味において、‘有限状態機械’を使用することとしても知られている。

我々はまた、高度なプロセスを、ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ及びＰＤの計算に除細動タイミングデータ又はＣＰＲデータを使用する（例えば、例えば座標ｔ−ｔ＿ｄｅｆｉｂなど、除細動イベントが行われる時点の知識を使用するなど）場合について話す。例えば、除細動の瞬間にＰＰＧベースラインレベルをメモリユニットに格納することができ、また、最後の除細動の試みがどれくらい最近であるかを用いて、ベースラインドリフトの重要性を重み付けることができる。また、ＣＰＲデータは、全てのプロセスにおいて、圧迫が存在する期間と圧迫が存在しない期間との間で区別を行うために特に有用であり得る。正確な圧迫タイミングは、圧迫周波数を知ることを必要とするプロセスＡにおいて特に有用である。

（３）高度な組み合わせ
ここでは、組み合わせ関数は、最後の除細動イベントに対する時間（ｔ）座標ｔ−ｔ＿ｄｅｆｉｂと、圧迫深さと、圧迫力とを組み入れて、変数が３つ多い関数であるＰｔｏｔ＝ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ，ｔ−ｔ＿ｄｅｆｉｂ，圧迫深さ，圧迫力）となる。使用され得るその他の変数は、圧迫速度及び／又は圧迫加速度を含む。

（４）高度なプロセス及び高度な組み合わせ
（２）及び（３）に記載した高度な方法の組み合わせ
一実施形態において、上記１つ以上のプロセスがプロセスＡを有し、プロセスＡが：
ｉ． 光電容積脈波データのスペクトル分解表現を得ることと、
ｉｉ． スペクトル分解表現内でピークを特定することと、
ｉｉｉ． 胸部圧迫周波数を特定することと、
ｉｖ． 各ピークを得点付けることであり、残りのピークのうち、
該ピークの高調波に、又は、
１． 該ピーク、若しくは該ピークの高調波と、
２. 胸部圧迫周波数、若しくは胸部圧迫周波数の高調波と
の間の和周波数若しくは差周波数に、
相当するものが多いほど、高いスコアが与えられる、得点付けることと、
ｖ． 最も高いスコアを有するピークに基づいて、データ内の脈拍数を計算することと、
ｖｉ． 例えば該脈拍数若しくは該脈拍数のバラつきなど脈拍数に基づいて、そして場合により、例えば上記脈拍数に対応するピークである最も高いスコアを有するピークなどの、最も高いスコアを有するピークの振幅に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＡパラメータ（ＰＡ）を決定することと
を有するプロセスである、装置が提示される。

胸部圧迫周波数は、実施形態において、例えば自動化ＣＰＲの場合及び／又は装置がＣＰＲデータを受信するように構成されるときなどに既知であるとすることができ、且つ／或いは、例えば加速度計、圧迫力測定、又は経胸郭インピーダンスデータを提供する手段を用いて、独立に測定され得る。プロセスＡの１つの利点は、
− 時間表現においては圧迫と心拍数とを区別できないこと、及び
− 脈拍の強さの臨床的意義を評価すること
によってもたらされる課題を解決することを可能にすることとし得る。

更なる一実施形態において、各ピークの得点付けは更に、
− 該ピークの振幅であり、振幅が大きいほど高いスコアが与えられる、該ピークの振幅、及び／又は
− 残りのピークの振幅であり、
該ピークの高調波に相当する、又は
１． 該ピーク、若しくは該ピークの高調波と、
２. 胸部圧迫周波数、若しくは前記胸部圧迫周波数の高調波と
の間の和周波数若しくは差周波数に相当する、
振幅が大きいほど高いスコアが与えられる、残りのピークの振幅、
に依存する。

具体的に一実施形態において、継続している胸部圧迫中のＰＰＧ信号に関する以下の信号モデル：
ＰＰＧ（ｔ）＝［ｓｕｍ＿｛ｋ＝０｝^ΚＡ＿ｋ・ｃｏｓ（２πｋ・ｆ＿ｐｒ・ｔ＋φ＿ｋ）］×［ｓｕｍ＿｛ｍ＝０｝^ＭＢ＿ｍ・ｃｏｓ（２πｍ・ｆ＿ｃｍｐ・ｔ＋θ＿ｍ）］
が使用され、この中で、最初の大括弧内のシリーズは、ｆ＿ｐｒ［Ｈｚ］及びその整数倍にあって、振幅項Ａ＿ｋ［Ｖ（ボルト）］及び位相項φ＿ｋ［ｒａｄ（ラジアン）］を持った、Ｋ脈拍成分の高調波シリーズを記述しており、２番目の大括弧内のシリーズは、ｆ＿ｃｍｐ［Ｈｚ］及びその整数倍にあって、振幅項Ｂ＿ｍ［Ｖ］及び位相項θ＿ｍ［ｒａｄ］を持った、Ｍ圧迫成分の高調波シリーズを記述している。ここで、ｔ［ｓ］は時間を表す。故に、継続している胸部圧迫中のＰＰＧ信号内で、以下の周波数成分：
− Ｋ 脈拍数成分： ｋ ｆ＿ｐｒ， ｋ＝１，…，Ｋ
− Ｍ 圧迫数成分： ｍ ｆ＿ｃｍｐ， ｍ＝１，…，Ｍ
− ２ＫＭ 相互作用成分： ｜ｋ ｆ＿ｐｒ＋／−ｍ ｆ＿ｃｍｐ｜， ｋ＝１，…，Ｋ， ｍ＝１，…，Ｍ
に遭遇することになる。

このモデルに基づき、最も高いスコアを有するピークは、脈拍の基本は周波数である。何故なら：
− 圧迫数及びその高調波は、既知の周波数であり、故に、分析において無視する、あるいは分析に先立って信号から除去することができる。
− 残りの成分について、脈拍数基本波はシリーズの最初の成分であるので、脈拍数基本波に対して最も多数の高調波が見出されることになる。
− 脈拍数基本波が高調波を有しない場合にも、それはなおも、例えばｆ＿ｐｒ＋ｆ＿ｃｍｐと｜ｆ＿ｐｒ−ｆ＿ｃｍｐ｜との間など、最も強い相互作用項同士のちょうど中心の成分として認識されることができる。ここで、スペクトル成分の振幅は、最も強い相互作用項を認識することができることに適切であり、このことが、場合により得点付けがピーク振幅によって重み付けられ得る理由である。

一実施形態において、上記１つ以上のプロセスがプロセスＢを有し、プロセスＢが：
ｉ． 光電容積脈波データのスペクトル分解表現を得て、例えばスペクトルエントロピーといった、光電容積脈波データの秩序の指標を決定することと、
ｉｉ． 秩序の指標に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＢパラメータ（ＰＢ）を計算することと
を有するプロセスである、装置が提示される。

一実施形態において、秩序の指標は、例えば‘スペクトルエントロピー’などのエントロピーによって与えられる。スペクトルエントロピーは、スペクトルが構造化されていることを数学的に定量化する一手法である。具体的な一実施形態は、０と毎秒２００との間でシャノンスペクトルエントロピーを使用する。他の実施形態は、例えばウィーナーエントロピー／スペクトル平坦度のような、同様であるが僅かに異なる指標を使用する。プロセスＢの１つの利点は、
− 脈拍の強さの臨床的意義を評価すること、及び
− 始動段階における心臓の不規則な鼓動
によってもたらされる課題を解決することを可能にすることとし得る。

なお、始動段階における心臓の不規則な鼓動に由来する課題を解決することにプロセスＢが有益であることは、例えばプロセスＡに対する、プロセスＢの利点として理解され得る。

本発明者は、除細動直後の始動段階に心臓が非常に不規則に鼓動する（不規則な鼓動は非常に高いエントロピーに対応する）ことを発見した。始動段階での不規則な鼓動は、心臓の電気的活動（ＥＣＧ）における一部のみのＲピークが血液流に有効な脈をもたらすことに由来することが発見された。ＰＰＧ信号の状況における、プロセスＢ及び例えばエントロピー指標などの秩序の指標の１つの利点は、例えばＥＣＧ信号などの他の信号に関してよりも良好であるなど、ＰＰＧ信号に関して特に有効であることとし得る。除細動の直後にスペクトルエントロピーが急上昇することは、心臓が始動していることを指し示す。あと１分くらいでＲＯＳＣに完全に至り得る。そうとはいえ、始動中の心臓を始動中ではない心臓から区別することは重要である。というのは、完全に休止した心臓は昇圧剤によって処置されてもよいが、心臓の始動段階で昇圧剤を使用することは弊害をもたらすからである。

一実施形態において、上記１つ以上のプロセスがプロセスＣを有し、プロセスＣが：
ｉ． 光電容積脈波データの例えばＤＣ値などの低周波値を決定することと、
ｉｉ． 低周波値に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＣパラメータ（ＰＣ）を計算することと
を有するプロセスである、装置が提示される。

自己心拍再開（ＲＯＳＣ）は、中心血圧の上昇に対応し得る。ＰＰＧ信号の‘ベースライン’など、例えばＤＣ値などの低周波値は、局所的な血圧の変化に応答し得る。本実施形態は、しかしながら、ＰＰＧ信号の‘ベースライン’などの例えばＤＣ値などの低周波値は更に自己心拍再開（ＲＯＳＣ）にはっきりと応答するという、とても意外な見識に基づく。プロセスＣの１つの利点は、
− 脈拍の強さの臨床的意義を評価すること、
− 始動段階における心臓の不規則な鼓動、及び
− 圧迫と脈拍数との一致する周波数
によってもたらされる課題を解決することを可能にすることとし得る。

なお、始動段階における心臓の不規則な鼓動に由来する課題を解決すること、及び圧迫と脈拍数との一致する周波数に由来する課題を解決することに、プロセスＣが有益であることは、例えばプロセスＡに対する、プロセスＣの利点として理解され得る。

一実施形態において、上記１つ以上のプロセスがプロセスＤを有し、上記入力が、異なる波長で取得された光電容積脈波データのセットである光電容積脈波データのセットの受信を可能にし、プロセスＤが：
ｉ． 異なる波長で取得された光電容積脈波データのセット間の相関のレベルを決定することと、
ｉｉ． 相関のレベルに基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＤパラメータ（ＰＤ）を計算することと
を有するプロセスである、装置が提示される。

本発明者は、皮膚のかん流を調べること及び静脈血酸素飽和度を調べることに、相間を使用し得ることに気付いた。心停止中、皮膚の表層のかん流が乏しくなり得る。動物実験（例えば、ブタを用いた実験など）で、ＲＯＳＣを受けてブタの（腹部の）皮膚の色が一時的にいっそう赤くなることが観察されたように、ＲＯＳＣを受けると皮膚のかん流が再び改善する。また、心停止中、減少した心拍出量のために静脈血酸素飽和度が低く、静脈血が暗い赤色を有することを引き起こす。従って、赤色光の吸収が激しく増大し、その侵入深さを小さくさせる。故に、心停止中、赤色光は、乏しいかん流の皮膚層である表層のみに侵入するが、赤外光は、表層よりも良くかん流される皮膚の深層にも侵入する。従って、赤色光と赤外光とが、心停止中に恐らく異なるようにかん流される異なる組織ボリュームを探査するので、これらの信号間の相関は乏しい。ＲＯＳＣ後、皮膚のかん流が改善し、静脈血酸素飽和度が再び上昇して、赤色光及び赤外光が再び同等の組織ボリュームを探査することを生じさせ、それにより、双方のＰＰＧ信号間の相関が高められる。プロセスＤの１つの利点は、
− 時間表現においては圧迫と心拍数とを区別できないこと、
− 始動段階における心臓の不規則な鼓動、及び
− 圧迫と脈拍数との一致する周波数
によってもたらされる課題を解決することを可能にすることとし得る。

なお、始動段階における心臓の不規則な鼓動に由来する課題を解決することにプロセスＤが有益であることは、例えばプロセスＡに対する、プロセスＤの利点として理解され得る。

一実施形態において、上記１つ以上のプロセスが、例えば少なくとも２つのプロセス、例えば２、３、４、５、６、７、８、９、１０のプロセス、例えば１０より多いプロセスなど、複数のプロセスを有する装置が提示される。複数のプロセスの１つの利点は、より多くのプロセスが計算に入るので、自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）の更に信頼できる計算が提供されることとし得る。複数のプロセスの１つの利点は、個々のプロセスの結果の相違に応じて、自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）に信頼性を割り当て得ることとし得る。複数のプロセスの１つの利点は、例えば、特定の課題に一部のプロセスが他のプロセスよりも良く対処し、その逆も然りであるなど、プロセス同士が互いに補完し合うこととし得る。

更なる一実施形態において、上記１つ以上のプロセスが、プロセスＡ−Ｄ内のプロセスの、例えば１つなど、少なくとも１つを有する装置が提示される。更なる一実施形態において、上記１つ以上のプロセスが、プロセスＡ−Ｄ内のプロセスの、例えば２つ、例えば少なくとも３つ、例えば３つ、例えば少なくとも４つ、例えば４つなど、プロセスＡ−Ｄ内のプロセスの２又は３又は４つを有する装置が提示される。以下では、例えばプロセスＡは‘Ａ’、そしてプロセスＡ及びプロセスＢは‘ＡＢ’など、これらのプロセスをそれらの大文字によって表す。一実施形態において、上記１つ以上のプロセスは、例えばＡＢ、ＡＣ、ＡＤ、ＢＣ、ＢＤ、ＣＤなど、プロセスＡ−Ｄ内のプロセスのうちの２つを有する。一実施形態において、上記１つ以上のプロセスは、例えばＡＢＣ、ＡＢＤ、ＡＣＤ、ＢＣＤなど、プロセスＡ−Ｄ内のプロセスのうちの３つを有する。一実施形態において、上記１つ以上のプロセスは、例えばＡＢＣＤなど、プロセスＡ−Ｄ内のプロセスのうちの４つを有する。

一実施形態において、プロセッサが更に、昇圧剤の投与が悪影響を有する危険性を指し示すリスクパラメータを計算するように構成され、リスクパラメータは、上記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）に基づき、且つ
上記出力が更に、リスクパラメータに基づいて昇圧剤信号を提供するように構成される、
装置が提示される。

例えばエピネフリンといった昇圧剤を患者に投与すべきか否かを決めることが困難なことがある。昇圧剤は、脈拍が全くない場合に、蘇生成功の確率を高める。しかしながら、心臓がそれ自体によって始動しようとしているときには、昇圧剤を投与することは有害となり得る。本実施形態は、昇圧剤を投与する際に看護者にアドバイスすることに関して、決定支援を提供する自動化されたソリューションを可能にし得る点で有利であり得る。昇圧剤信号は、昇圧剤の投与についてのアドバイスを提供することを可能にするように、上記１つ以上のプロセスからの結果を組み合わせることに基づき得る。この組み合わせは、本願の別の箇所に記載される自己心拍再開の総合確率を提供するための上記１つ以上のプロセスからの結果の組み合わせと同様であり得る。

一実施形態において、プロセッサが、複数のプロセスの中から実行すべき１つ以上のプロセスを選択するように構成される装置が提示され、該複数のプロセスは例えば、プロセスＡ−Ｄのうちの１つ以上を有する。‘選択する’によって理解され得るのは、プロセッサが複数のプロセスへのアクセスを有し、どのプロセスを実行してどのプロセスを実行しないかを選択するように構成されるということであり、この選択は例えば、例えば除細動データなどの追加データの受信などの状況に依存する。理解され得るように、何れの単一のプロセスも全ての状況で最良の結果を生み出すことができるわけではなく、一組の状況では一部のプロセスがより好ましく、他の状況では他のプロセスがより好ましい。故に、プロセッサが上記１つ以上のプロセスを選択することができることは、所与の状況の組に最適なプロセスを選択することを可能にし、それにより改善された結果を提供することができるので、１つの利点として理解され得る。なお、これらのプロセスのうちの１つ以上を選択することにより、基本的に、例えば、除細動以降に経過した期間（除細動タイミングｔ−ｔ＿ｄｅｆｉｂ）及び／又は除細動回数及び／又はＣＰＲデータなどの追加データに応じて、例えばＰｔｏｔ＝ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ）といった適応的な式が記述される。先述のように、
Ｐｔｏｔ＝ｆ（ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤ，ｔ−ｔ＿ｄｅｆｉｂ，圧迫深さ，圧迫力）
の形態の、このような適応的な式をキャプチャすることができる。例えば、良い選択は、除細動の少し後ではプロセスＢ及びＣ（これらは最も早く、略すぐに応答する）を選択し、およそ３０秒後以降ではプロセスＡを選択するというものであり得る。他の一例において、メモリ素子（有限状態機械）を使用する場合、最後に検出された脈拍数を追跡することができる。脈拍数が圧迫周波数（ＣＰＲデータを用いる）と混じり合う傾向にあるときには常に、組み合わせ部により、より低い重要性をプロセスＡに割り当てることができる。というのでは、プロセスＡは、脈拍数と圧迫周波数とが一致するときには常に信頼できないからである。上記入力が更に、
− 例えば圧迫のタイミング、圧迫深さ、圧迫速度、圧迫加速度、及び／又は圧迫力を指し示すデータなどの、ＣＰＲデータ、
− 例えば除細動のタイミングを指し示すデータなどの、除細動データ、及び／又は
− 経胸郭インピーダンスデータ
のうちの何れか１つを表す更なるデータを受信するように構成され、且つプロセッサが、該更なるデータにアクセスするように構成される装置が提示される。追加データの受信は、どのプロセスを実行するかをプロセッサが選択することを可能にし、且つ／或いはプロセッサによって実行される計算が、関連する追加データを考慮に入れることを可能にする点で、有益であり得る。

更なる一実施形態において、
− １つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）の計算、及び／又は、
− １つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）に基づく自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）の計算が、
少なくとも部分的に上記更なるデータに基づく装置が提示される。

これらの計算を追加データに基づかせることは、これらの計算が追加データに応じて最適化され得ることを可能にする点で有利であり得る。

更なる他の一実施形態において、例えばプロセスＡ−Ｄのうちの１つ以上を有した、複数のプロセスの中からの、実行すべき１つ以上のプロセスの選択が、少なくとも部分的に追加データに基づく装置が提示される。選択が追加データに基づくことは、例えば、プロセスＡ−Ｄの各々は所与の状況（又は‘環境’若しくは‘課題’）に特に適しているので、有利であり得る（プロセスの強さを説明し、ひいては、それらの組み合わせの相乗効果を強調するものである以下の表を参照のこと）。“＋”印は、プロセスが所与の課題を解決するのに適していることを指し示し、“＋＋”印は、プロセスが所与の課題を解決するのに特に適していることを指し示し、“−”印は、その方策が比較的に、対応する課題を解決するのにあまり適していないことを指し示す。

更なる他の一実施形態において、例えばプロセスＡ−Ｄのうちの１つ以上を有した、複数のプロセスの中からの、実行すべき１つ以上のプロセスの選択が、少なくとも部分的に追加データ及び表１に基づく装置が提示される。

更なる他の一実施形態において、上記複数のプロセスが、
プロセスＡ、又は
プロセスＡとプロセスＣ
を有し、プロセスＡにおいて各ピークを得点付けることが更に、
該ピークの振幅であり、振幅が大きいほど高いスコアが与えられる、該ピークの振幅、及び／又は
残りのピークの振幅であり、
該ピークの高調波に相当する、又は
１． 該ピーク、若しくは該ピークの高調波と、
２. 胸部圧迫周波数、若しくは胸部圧迫周波数の高調波と
の間の和周波数若しくは差周波数に相当する、
振幅が大きいほど高いスコアが与えられる、残りのピークの振幅、
に依存する装置が提示される。これらの実施形態の各々の１つの利点は、本明細書の最後に挿入される“プロセスＡ及びＣに関する例示的な実施形態”にて与えられる。この実施形態及び／又はプロセスＡに関して一般に理解され得るように、光電容積脈波データのスペクトル分解表現を取得することは、自己回帰（ＡＲ）モデルを使用することを有し得る。この実施形態及び／又はプロセスＡに関して一般に理解され得るように、‘光電容積脈波データ’は、原（ロー）光電容積脈波データ、又は、例えば‘圧迫成分が除去された光電容積脈波データ’（例えば、圧迫成分の見積もりを減算することによって除去され、圧迫成分の見積もりは、必要に応じて、高調波シリーズによってモデル化され得る）などの‘処理された光電容積脈波データ’を表し得る。この実施形態及び／又はプロセスＡに関して一般に理解され得るように、プロセスＡは、例えば圧迫成分の見積もりの減算による圧迫成分の除去など、光電容積脈波データから圧迫成分を除去することを有していてもよく、圧迫成分の見積もりは、必要に応じて、高調波シリーズによってモデル化され得る。

第２の態様において、本発明は、第１の態様に従った装置を有するシステムを提供し、当該システムは更に、
装置の入力にＣＰＲデータを送るように構成された自動化ＣＰＲ装置であり、プロセッサが当該ＣＰＲデータにアクセスするように構成されている、自動化ＣＰＲ装置、
装置の入力に、除細動器データ及び／又は経胸郭インピーダンスデータ及び／又はＣＰＲデータを送るように構成された除細動器であり、プロセッサが当該除細動器データ及び／又は経胸郭インピーダンスデータ及び／又はＣＰＲデータにアクセスするように構成されている、除細動器、
上記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータの計算を変更するように構成された例えば適応データなどのデータ、を格納するように構成されたメモリユニット、
のうちの１つ以上を有する。

自動化ＣＰＲ装置を設けることの１つの利点は、それがＣＰＲを可能にすること、及び／又はそれがＣＰＲデータを得ることを可能にすることとし得る。除細動器を設けることの１つの利点は、それが除細動を可能にすること、及び／又はそれが除細動器データを得ることを可能にすることとし得る。理解され得るように、除細動器は、しばしば（圧迫の力、加速度、速度、及び深さのカーブのような）ＣＰＲデータをも記録するので、ＣＰＲデータを有し、それもプロセッサに送信され得る。メモリユニットを設けることの１つの利点は、例えば計算に使用されるパラメータなど（例えば上記１つ以上のパラメータの計算などの計算を変更（且つ改善）するように適応されることが可能な、計算に使用される適応パラメータなど）、計算を修正するために使用され得るＣＰＲデータ及び／又は除細動器データの記憶を可能にすることとし得る。

本願において、‘ＣＰＲデータ’によって理解されるのは、例えば圧迫のタイミング、圧迫力、圧迫深さ、圧迫速度、圧迫加速度、周期的圧迫シーケンスの圧迫位相、及び／又は圧迫周波数などの、ＣＰＲ処置及び／又はＣＰＲ品質についての情報を提供する任意のデータである。

一実施形態において、第１の態様に従った装置を有するシステムが提示され、当該システムは更に、例えばパルスオキシメータである測定ユニットなど、関連患者から光電容積脈波データを取得する測定ユニットを有する。測定ユニットは、例えば、ハードディスクドライブなど、デジタル情報の記憶及び取出しを行うのに使用されるデータ記憶装置であってもよい。

更なる一実施形態において、測定ユニットがパルスオキシメータであるシステムが提示され、例えば、パルスオキシメータは：
− 或る期間に関連患者内に第１の波長の光を送る光源と、
− 或る期間に関連患者内に送られた第１の波長の光を受ける光検出器と、
− 或る期間に関連患者内に第２の波長の光を送る光源と、
− 或る期間に関連患者内に送られた第２の波長の光を受ける光検出器と
を有し、
パルスオキシメータは、受けた光に応答して光電容積脈波データのセットを生成するとともに、更に、この光電容積脈波データのセットを装置の入力に送信することができるように構成される。パルスオキシメータは、技術的に知られているように理解される。パルスオキシメータは、例えば６６０ｎｍの第１の波長、例えば９００ｎｍの第２の波長など、例えば２つの波長などの少なくとも２つの波長を使用するとして理解され得る。

一実施形態において、例えば自己心拍再開確率信号、及び／又は昇圧剤信号、及び／又は測定された脈拍数、及び／又は該脈拍数のバラつきなどの出力ユニットからの信号を、ユーザに提示するための、信号伝達ユニットを有するシステムが提示される。理解され得るように、これらの信号の各々は、実効的に連続的又は離散的に提示され得る。更なる一実施形態において、信号伝達ユニットが：
− 例えばコンピュータスクリーンなどの、視覚的な伝達のためのディスプレイ、及び／又は
− 音声での伝達のためのスピーカ
を有するシステムが提示される。

第３の態様において、本発明は、関連患者に実行されている関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）を決定する方法を提供し、当該方法は、
前記ＣＰＲ処置中に前記関連患者から取得される光電容積脈波データのセットを得ることと、
前記光電容積脈波データに基づいて、例えばユーザ入力を要しない１つ以上のプロセスなどの、例えば１つ以上の自動化可能なアルゴリズムなどの、１つ以上の所定のアルゴリズムに従った１つ以上のプロセスを実行して、該１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）を決定することと、
前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータ（ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ）に基づいて、自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）を提供することと、
自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）に基づく自己心拍再開確率信号を提供することと
を有する。

なお、何れのステップも、患者の身体との相互作用及び／又は医師の関与を必要としない。

一実施形態において、上記１つ以上のプロセスが、プロセスＡ−Ｄの中のプロセスのうちの１、又は２、又は３、又は４を有する方法が提示される。

第４の態様において、本発明は、第３の態様に従った方法をプロセッサが実行することを可能にする例えばコンピュータプログラムプロダクトなどのコンピュータプログラムを提供する。コンピュータプログラムは、その他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される例えば光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの好適な媒体上で格納／配給され得るが、例えばインターネット又はその他の有線若しくは無線の遠隔通信システムを介してなど、その他の形態でも配給され得る。

理解されるように、第１の態様と同じ利点及び実施形態が、第２の態様に同様に当てはまる。概して、第１及び第２の態様は、本発明の範囲内で可能な如何なるようにも組み合わされて結合され得る。本発明のこれら及びその他の態様、特徴及び/又は利点が、以下に記載される実施形態を参照して明らかになる。

本発明の実施形態を、以下の図を含む図面を参照して、単なる例により説明する。
装置１００（‘患者モニタ’）を有するシステム１１０を備えた一実施形態を示す図である。 介護者に対するモニタの表示の一例を示す図である。 介護者に対するモニタの表示の一例を示す図である。 一実施形態に従った模式的なフローチャートを示す図である。 プロセスＡ−Ｄ及びＲＯＳＣの総合確率の計算の例示的な実施形態を支援する役割を果たす図である。 プロセスＡ−Ｄ及びＲＯＳＣの総合確率の計算の例示的な実施形態を支援する役割を果たす図である。 プロセスＡ−Ｄ及びＲＯＳＣの総合確率の計算の例示的な実施形態を支援する役割を果たす図である。 プロセスＡ−Ｄ及びＲＯＳＣの総合確率の計算の例示的な実施形態を支援する役割を果たす図である。 プロセスＡ−Ｄ及びＲＯＳＣの総合確率の計算の例示的な実施形態を支援する役割を果たす図である。 プロセスＣの一実施形態９６４のフローチャートを示す図である。 赤外スペクトルのエントロピー（０−４００ＢＰＭ）を示す図である。 赤外ＰＰＧ ＤＣを点線として示す図である。 赤（Ｒ）と赤外（ＩＲ）との間の相関を示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従ったＰＰＧに基づくアルゴリズムの概略を示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従った反復アルゴリズムのフローチャートを示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従った経胸郭インピーダンス（ＴＴＩ）信号内での個々の胸部圧迫の検出を示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従ったＰＰＧ信号からの圧迫成分の実効的な除去を示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従ったＰＰＧ信号における圧迫数及びその高調波での圧迫成分の実効的な除去を示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従った、圧迫を含まないＰＰＧ信号パワーに対する予測誤差パワーの平均を、ＡＲモデル次数の関数として示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従ったＰＲ選択アルゴリズムからのデータを示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従ったベースライン低下の検出を示す図である。 例示的な実施形態Ｉに従った、成功裏の除細動ショック後の、ＣＰＲ中のＰＰＧ信号を介した自己心拍のサインの検出を示す図である。

図１は、装置１００（‘患者モニタ’）を有するシステム１１０を備えた一実施形態を示しており、これは、本実施形態では、除細動器パッド１０６を制御する電子装置１１４を有するという意味で除細動装置でもあり、商用のＰＰＧセンサ１０２又はパルスオキシメータに接続されている。装置は、１つ以上の所定のアルゴリズムを有する又はそれへのアクセスを有する例えば電子回路１１２などのプロセッサを含んでいる。システムはまた、ディスプレイ１１６を有している。装置は、例えば一組の除細動器パッドなどの除細動器と接続又は統合される。これは、ショックがいつ与えられるかをアルゴリズムが知ること、及び、例えば経胸郭インピーダンス測定を介して、胸部についての情報をアルゴリズムが取得することを可能にする。そのようにして、アルゴリズムは、自動化されたプレショック（ショック前）校正を実行し得る。装置はまた、自動化されたＣＰＲ装置に接続され得る。自動化ＣＰＲ装置は、圧迫の周波数、位相、及び加速度、速度及び深さについて情報をアルゴリズムに提供する。ＰＰＧ１０２センサは、加速度計１０４を備えている（図では独立に示されている）。加速度計１０４は、圧迫周波数及び圧迫休止について情報をアルゴリズムに提供する。これに代わる実施形態において、システムは、例えば、除細動器パッド１０６、及び／又はＣＰＲ装置、及び／又は加速度計１０４を有しない。

図２Ａ及び２Ｂは、介護者に対するモニタの表示の２つの例を示している。図２Ａは、ＲＯＳＣの可能性を、ＲＯＳＣなしと可能性あるＲＯＳＣとの間で指し示す段階的な連続スケールを示している。これはまた、例えばエピネフリンなどの昇圧剤を投与することの否定的アドバイスを提供することが可能な、例えば発光ダイオードなどのインジケータ２１８を含んでいる。図２Ｂは、ＲＯＳＣの可能性を指し示す段階的な離散スケールを示していることを除いて同様である。

図３は、本発明の方法３００の一実施形態に従った模式的なフローチャートを示している。これは、先進的スペクトルピーク特定３２１、スペクトルエントロピー３２２、ＰＰＧ ＤＣ値３２３、複数（マルチ）波長相関３２４という、プロセスＡ−Ｄに相当する４つの並列ＰＰＧ評価策を当てにしており、これらは各々、主波長での原（ロー）ＰＰＧ信号３２８及び補助波長での原ＰＰＧ信号を入力として用いて、それぞれ、プロセスパラメータＰＡ、ＰＢ、ＰＣ及びＰＤを計算し、これらが後に組み合わされ、全ての方策の並列結合部３２６でＲＯＳＣの総合確率が計算される。これは更に、エピネフリン又はその他の昇圧剤の投与についてのアドバイス３３２を提示するように構成される。故に、図３に模式的に示されるように、総合ＲＯＳＣ確率（Ｐｔｏｔ）３３４を決定するために、個々の評価策（すなわち、１つ以上のプロセスの各々）の全ての結果が組み合わされる（例えば、信頼度指標とともに組み合わされるなど）。これまた理解されるように、全ての方策の並列結合部３２６は更に、除細動器信号３３６、例えば自動化ＣＰＲ装置からの信号などのＣＰＲデータ３３８、及び加速度計信号３４０を受信し得る。

図４−８は、以下に記載される方策１−４／プロセスＡ−Ｄの各々の例示的な実施形態を支援する役割を果たす。

プロセスＡ：先進的スペクトルパルス分析に従った一例によるＰＰＧ評価
先ず、図４に示されるように、ＰＰＧ信号のＤＣ値が除去される。次に、ＰＰＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）が決定され（図５の実線）、そのベースライン又は最低レベルによって等化される（図５の破線がベースラインを示し、図６の実線が等化されたスペクトルを示す）。その後、適応閾分け技術を使用して、弱い周期的成分と強い周期的成分とを分離する最適な閾値が決定され（図６の破線）、全ての強い周期的成分が特定される（図６の〇印）。胸部圧迫周波数及びその高調波が認識され、それらは、考え得る脈拍数（ＰＲ）として考慮されない（図６の×印）。胸部圧迫周波数は、自動化ＣＰＲの場合には既知であり、あるいは、例えば加速度計又は経胸郭インピーダンスなどを用いて独立に測定される。ＰＲ候補として参照する残ったピークの組（セット）の中で、得点法により、すべての候補間の関係が決定される。各候補が、候補セット内で見出された高調波の数及び相互作用項の数に等しいスコア（得点）を受け取る。相互作用項は、ＰＲと胸部圧迫周波数及び高調波との和周波数及び差周波数であり、例えば、
１． ピーク、若しくはピークの高調波、及び
２． 胸部圧迫周波数、若しくは胸部圧迫周波数の高調波
の間の和周波数又は差周波数に一致するなどである。

これらの非線形相互作用項は、我々の測定データ中で観測されており、ここでは明示的に、ＰＲ候補セットの中でＰＲ成分を正確に特定するために使用される。一例として、図６では、特定されたＰＲ成分（星印によって指し示される）は、７というスコアを有しており、これは、３つの高調波と、２つの和相互作用項と、２つの差相互作用項とがＰＲ候補セット内に存在していることの結果である。他の一実施形態において、ＰＰＧ信号のスペクトル成分内容を分析する前に、先ず、例えば加速度計若しくは経胸郭インピーダンス測定を使用することによって、あるいは、例えば主成分分析（principal component analysis；ＰＣＡ）若しくは独立成分分析（independent component analysis；ＩＣＡ）を用いることによって、胸部圧迫周波数がＰＰＧ信号から除去される。付録にて、先進的スペクトルパルス分析の一実施形態の詳細な説明を提供する。これらの図の概略をここに提示する。

図４は、心臓の機械的活動が回復されたときの、胸部圧迫中の帯域通過フィルタリングされたＰＰＧ信号を示している。このデータは、故に、胸部圧迫及び脈拍数の双方を反映しているとして理解される。

図５は、図４に示されるＰＰＧ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）（実線）と、スライディングウィンドウ式メディアンフィルタリングによって見積もられた、そのベースライン（破線）とを示している。

図６は、正規化されたＰＳＤ（実線）を示しており、最適検出閾値（破線）を用いて、強い周期的成分（〇印）が検出されている。結果として得られた一組の周期的成分の中で、胸部圧迫に関係する周波数が直接的に認識され（×印）、そして、残った成分をスコア付けすることで、ＰＲ（脈拍数）候補（星印）が特定されている（なお、この等化されたスペクトルは、図５のＰＳＤの周波数範囲よりも狭い周波数範囲に関して示されている）。

図７は、入れ換え可能にＰＰＧ評価策１としても参照することがあるプロセスＡの例示的な一実施形態のフローチャートを示しており、これは、例えば、経胸郭インピーダンスなどの基準信号を使用することが可能な適応フィルタリングによって、先ず圧迫周波数及びその高調波がＰＰＧ信号から除去されるときに用いられ得る。また、ここでは、自己回帰（ＡＲ）モデリングによりスペクトルが決定されていると仮定し、それをＰ_ＡＲ（ｆ）として指し示す。このアルゴリズムの主たる考えは、スペクトル内の各ピークを、そのピークの振幅に基づいてスコア付けることである。ピーク群の振幅は、高調波的あるいは相互作用項として関係し合う。このスコアが最大である周波数がＰＲとして選定される。これは実効的に、高調波的あるいは相互作用項として関係し合うピークの振幅によってピークをスコア付け（スペクトル内の全てのピークの振幅への加算を有する）、そして、この和が最大である周波数をＰＲとして選定するという考えに相当する。このアルゴリズムは、
Hinich,M.J.，“Detecting a Hidden Periodic Signal When Its Period is Unknown”，IEEE Transactions on Acoustics，Speech and Signal Processing，1982，ASSP-30(5)，747-750に基づいており、その全体をここに援用する。また、ここでは、最も強いピークから始めて、どの周波数成分がＰＲであるかが信号構造に基づいて決定されるまで、スペクトルピークが再帰的に考慮に入れられる。図７のアルゴリズムによって選定されたスペクトルピークは、ＰＲ基本波である可能性が最も高い。何故なら：
・ ＰＲ基本波はシリーズの最初の成分であるので、最も強い高調波セットがＰＲ基本波に対して見出されることになり、
・ 脈拍数基本波が高調波をも有しない場合にも、それはなおも、例えばｆ＿ＰＲ＋ｆ＿ｃｍｐ及び｜ｆ＿ＰＲ−ｆ＿ｃｍｐ｜）といった最も強い相互作用項同士のちょうど中心にある成分として認識されることができる。

ここで、スペクトル成分の振幅は、最も強い相互作用項を認識することが可能なことに適切である。また、この実施形態において、自発心拍が存在するか、及び記載した再帰的スペクトルピーク分析が行われるべきであるかを決定するために、スペクトルエントロピー（例えば、プロセスＢなど）、及び／又はＰＰＧベースラインの変化（例えば、プロセスＣ）、及び／又は他のスペクトル成分に対する例えばＰＲ候補などのスペクトルピークの振幅、との組み合わせが好ましいことがある。

図７は、より具体的には、以下を記載する。
７４２：Ｎ_{ｐｅａｋｓ}＝２
７４３：Ｐ_ＡＲ（ｆ）内のＮ_{ｐｅａｋｓ}個の最も強いピークの周波数である周波数の組｛ｆ_ｐ｝を作成する。
７４４：３０ＢＰＭと３００ＢＰＭとの間の｛ｆ_ｐ｝内の周波数である候補ＰＲ周波数の組｛ｆ_ｃｎｄ｝を作成する。
７４５：｛ｆ_ｃｎｄ｝内の全ての周波数に関し、組｛ｆ_ｐ｝内で：
ｆ_ｈｒｍ＝２＊ｆ_ｃｎｄ
ｆ_ｓｕｍ＝ｆ_ｃｎｄ＋１００
ｆ_ｄｉｆｆ＝｜ｆ_ｃｎｄ−１００｜
を探索することによって、関連する周波数の組｛ｆ_ｒｅｌ｝を作成する。ただし、理解され得るように、この具体例での圧迫周波数は、ｆ＿ｃｍｐ＝１００ＢＰＭによって与えられている。
７４６：関係するｆ_ｓｕｍ及びｆ_ｄｉｆｆを有する｛ｆ_ｃｎｄ｝内の全ての周波数に関し、
［Ｐ_ＡＲ（ｆ_ｓｕｍ）＞Ｐ_ＡＲ（ｆ_ｃｎｄ）＆Ｐ_ＡＲ（ｆ_ｄｉｆｆ）＞Ｐ_ＡＲ（ｆ_ｃｎｄ）］の場合に、
｛ｆ_ｒｅｌ｝からｆ_ｓｕｍ及びｆ_ｄｉｆｆを除去する。
７４７：｛ｆ_ｃｎｄ｝内の全ての周波数に関し、関係する成分が見出されている？
７４８：Ｓｃｏｒｅ（ｆ_ｃｎｄ）＝ｓｕｍ（Ｐ_ＡＲ（［ｆ_ｃｎｄ，｛ｆ_ｒｅｌ｝］））
７４９：Ｓｃｏｒｅ（ｆ_ｃｎｄ）＝０
７５０：最大スコアを選択する。
７５１：最大値＞０？
７５２：単一の最大値が見出された？
７５３：Ｎ_{ｐｅａｋｓ}＝特定されたピークの個数？
７５４：ＰＲ＝最大スコアを有するｆ_ｃｎｄ
７５５：ＰＲ特定されず
７５６：Ｎ_{ｐｅａｋｓ}＝Ｎ_{ｐｅａｋｓ}＋１
７５７：停止。

図８は、プロセスＡ、プロセスＢ、及びプロセスＣを組み合わせて、自己心拍再開の確率を指し示す数値として見なし得るものであるＲＯＳＣスコアを計算することについての一実施形態の、有限状態機械表現のフローチャートを示している。有限状態機械の状態は、“ＲＯＳＣスコア＝”を有するボックスのうちの何れの中に該機械があるかを追跡することによって記憶される。有限状態機械の状態は、ＲＯＳＣスコアが０であるボックスで開始する。デルタ（Δ）ベースライン赤外（ＩＲ）は、２０秒にわたって平均を取った、圧迫中（可能性として、ＣＰＲデータを用いて、圧迫が存在している期間を決定する）のベースラインＰＰＧ信号の時間微分を表す。センサの動きは、異常に大きくて急峻なベースライン変化によって容易に検出され、その場合、そのベースライン信号は捨てられることになる。“デルタベースライン赤外”が、例えばプロセスＣで決定されるものなどの特定の閾値と交わる場合、有限状態機械は、例えばＲＯＳＣスコア＝１／３といった、他の状態に入ることができる。同様に、プロセスＢで計算されるスペクトルエントロピーが特定の閾値と交わる場合にも、システムは、例えばＲＯＳＣスコア＝２／３といった、他の状態に入ることができる。同様に、スペクトルピーク特定についてのプロセスＡの結果が、ＲＯＳＣスコア＝１を有する状態にシステムを持ち込むことができ、例えば‘脈拍数が検出された’８６０及び‘脈拍数が検出されない’８６２などの各々もまた、状態／スコアに影響を及ぼし得る。

図９は、メモリユニット９６６、９６７、９６８と、ボックス９６５によって指し示される除細動器パッドを備えた除細動器及び自動化ＣＰＲ装置から受信され得るものである除細動データと、を使用するプロセスＣの一実施形態９６４のフローチャートを示している。このプロセスは、第１のメモリユニット９６６を用いて、例えば除細動ショックの直前の瞬間又は有限期間（例えば１０秒など）の時点におけるＰＰＧベースラインを、基準として記憶する。ＰＰＧベースラインは、例えばパルスオキシメータなどのＰＰＧデータを取得する手段９７０を用いて取得され得る。ＰＰＧ信号のベースラインが（可能性として相異なる）閾値と上下に交わる（すなわち、ベースラインレベルの変化であるデルタ（Δ）ベースラインが、例えば閾値１又は閾値２などの特定レベルを超える）と常に、プロセスＣ ９６４は、プロセスＣのパラメータＰＣの数値として、１（第２のメモリユニット９６７内のプロセスＣパラメータＰＣに１を割り当てることによって指し示される）又は０（第３のメモリユニット９６８内のプロセスＣパラメータＰＣに１を割り当てることによって指し示される）の何れかを与えることになる。そして、この数値は、後に、自己心拍再開の総合確率（Ｐｔｏｔ）を指し示す数値を計算するために、他のプロセスと組み合わされることができる。理解されるように、メモリユニット９６６、９６７、９６８は、明瞭さのために別々に示されているが、単一のメモリユニットとして具現化されてもよい。

図１０は、赤外スペクトルのエントロピー（０−４００ＢＰＭ）を示しており、特に、０と４００ＢＰＭとの間でのエントロピーを点線で示している。

図１１は、赤外ＰＰＧ ＤＣを点線として示している。

図１２は、赤（Ｒ）と赤外（ＩＲ）との間の相関を示しており、特に、Ｒ信号とＩＲ信号とのＡＣ部分間の相関を点線として示している。

なお、図１０−１２は各々、ＲＯＳＣの可能性（０−１）を表す実線の黒い（暗い）カーブを描いている。このカーブは、手術室、救急診療部及び集中治療室の９名の熟練医師にインタビューすることによって与えられている。これらの医師に、心電図、呼気終末ＣＯ_２カーブ、頸動脈流、及び動脈圧（ＡＢＰ）の波形を示した。この可能性カーブは、医師に提示された上述のカーブに基づいてＲＯＳＣを指し示した医師の人数分を平滑化して正規化したバージョンである。また、図１０−１２の各々は、およそ３１．７分の位置の太い縦線によって指し示される“除細動ショック”を描いている。さらに、図１０は、“大動脈血圧 ＤＣ”を破線として描いている。また、図１１−１２の各々は、“大動脈血圧”を破線として描いている。

プロセスＢ：スペクトルエントロピーに従った一例によるＰＰＧ評価
心臓が始動し始めるとすぐに、スペクトログラムの複雑さが急速に上昇する。この複雑さは、スペクトルエントロピーによって表される。この方法は、非ＲＯＳＣからＲＯＳＣへの移行段階で特にセンシティブである。これはまた、比較的弱い脈拍及び不規則な脈拍に対してセンシティブである。この方策の性能は、鼓動の周波数と圧迫の周波数とが一致しない場合に非常に良い。何故なら、周波数が一致すると、この方策の結果の質を害してしまうからである。この方策は、移行後段階でいっそう良好に機能する（図１０の性能例は、エントロピー策の性能の一例（点線）を示している）。心臓の始動段階での影響の受けやすさを改善するため、圧迫周波数に適合するスペクトル分解能をもたらす時間窓からＰＰＧスペクトルを決定することが推奨される。すなわち、圧迫周波数及びその高調波がスペクトル分解能の整数倍であるように時間窓が選定されるべきである。これは、圧迫シーケンスのエネルギーが、スペクトル内の限られた数の瓶に閉じ込められることを確実にし、それにより、ＰＰＧ信号が圧迫のみを含むときの低いエントロピーと、スペクトル内でエネルギーが広がるＰＰＧ信号における不規則な活動を受けての区別可能なエントロピー増大とを生じさせることを確実にする。故に、好ましくは、何れにもゼロ詰め（ゼロパディング）が適用されるべきでない。他の一実施形態において、先ず、例えば加速度計若しくは経胸郭インピーダンス測定を使用することによって、あるいは、例えば主成分分析若しくは独立成分分析を用いることによって、圧迫周波数が除去され、それにより、自発心拍が存在しないときにほぼ最大のエントロピーがもたらされ、自発心拍が発現されたときに有意で持続的なエントロピー低減がもたらされる。この第２の実施形態においては、そこからスペクトルが決定される時間窓はあまり関係しない。

プロセスＣ：ＰＰＧ ＤＣ値に従った一例によるＰＰＧ評価
ＰＰＧ ＤＣ値の変化は、平均血液量及び／又は静脈血酸素飽和度における変化を反映する。完全なＲＯＳＣにおいては、血圧が回復されて血液量が再分配され、それにより、例えば赤外ＰＰＧ信号の、より低いＤＣ値に対応する、より大きい血液量がセンサ位置に生じる。また、完全なＲＯＳＣにおいては、組織内かん流の回復が、静脈血酸素飽和度を通所レベルまで戻るよう上昇させ、それにより、例えば赤ＰＰＧ信号のＤＣレベルの上昇が生じる。この方法は、鼓動に依存せず、鼓動と圧迫周波数が一致する場合にも損なわれない（図１１の性能例は、ＰＰＧ ＤＣ策の性能の一例（ＲＯＳＣの可能性と負の相関を持つ点線）を示している）。

プロセスＤ：複数波長相関に従った一例によるＰＰＧ評価
抹消かん流及び静脈血酸素飽和度のレベルを複数波長相関が反映することが発見された。（ＲＯＳＣ前に）血圧が低い場合、皮膚表面での微小血管かん流が低いとともに、不十分な酸素供給のために静脈血酸素飽和度が低く、“赤外”ＰＰＧ信号（８９０ｎｍ）に対する“赤”ＰＰＧ信号（６６０ｎｍ）の明らかな（遅延）ズレが生じる。ＲＯＳＣ後に血液微小かん流が増大するとすぐに、赤及び赤外のＰＰＧ信号が高度に相関を有するものとなる。故に、この方法は、ＰＰＧ信号における圧迫アーチファクトの形状さえも利用し得る（図１２の性能例は、複数波長相関策の性能の一例（点線）を示している）。

以下では、プロセスＡの一実施形態に相当する先進的スペクトルパルス分析の一実施形態について、より詳細な説明を提示する。

先進的スペクトルパルス分析は、適応閾分け技術により、ＰＰＧスペクトル内の周期的成分を検出し、その後、検出された周期的成分の間の関係を分析することによって、検出された周期的成分の中で脈拍数（ＰＲ）成分を特定する。先進的スペクトル分析は、以下のステップを有する。

１． 先ず、ベースライン成分及びより高い周波数成分を除去するために、ＰＰＧ信号に帯域通過フィルタリングが適用される。ＰＰＧ信号のベースラインは、組織血液量における大きい変動に起因して強く揺動し得るものであり、結果としてスペクトル内の周期的成分を隠してしまい得る。図４は、心臓の機械的活動が回復したときの、胸部圧迫中のＰＰＧ信号の、帯域通過フィルタリングされた典型的な時間トレースを示している。

２． その後、ＰＰＧ信号のスペクトルが決定され、周期的成分を検出することを容易にすべく等化される。スペクトルの等化は、例えば、スペクトルをそのベースラインによって正規化することによって行われ得る。スペクトルのベースラインは、スライディングウィンドウ式メディアンフィルタをスペクトルに適用することによって決定され得る。メディアンフィルタの都合の良いウィンドウ長は、例えば、胸部圧迫周波数とすることができる。図５は、図４の帯域通過フィルタリング済みＰＰＧ信号のスペクトル（実線）と、メディアンフィルタリングによって得られたそのベースライン（破線）とを示している。

３． そして、経時的に具体的な各スペクトルに適応される閾値よりも大きい全ての周波数成分を選択することによって、等化されたＰＰＧスペクトル内で、周期的な成分が検出される。検出閾値は、例えば、最小のクラス内分散及び最大のクラス間分散を有する２つのクラスを特定しようとする最適化基準に関して最適なものである（例えば、その全体をここに援用するOtsu,N.A，“Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”，IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics，SMC-9(1)，62-66(1979)なる文献を参照）。最適化基準は、関心ある周波数範囲（例えば、０．５Ｈｚ−１５Ｈｚ）及び関心ある振幅範囲（例えば、１よりも大きい）に適用される。また、周波数範囲は、先ず、異常値からの過大な影響を防止するため、対数スケールに変換される。斯くして決定される最適な閾値は、大きさ的に強い周期的成分を全ての弱めの成分から分離する。図６は、等化されたスペクトル（実線）、最適な検出閾値（破線）、及び特定された全ての周期的成分（〇印）を示している。これに代わる一実装において、主成分分析又は独立成分分析により、そして、加速度計信号又は経胸郭インピーダンス信号を用いて、ＰＰＧ信号内で圧迫成分を特定し、後続の分析においてそれらを無視することができる。

４． 先行ステップで検出された偽ピークが、その後のスペクトルに適用されるモルフォロジー演算により、部分的に除去され得る。これらの方法を用いて、スペクトル分析のウィンドウイング効果によって生じる偽ピークを除去することができ、また、時間的に持続しないピーク、又は狭すぎるスペクトル幅を有していて脈拍数成分ではあり得ないピークを除去することができる。特定され残った周期的成分が、ＰＲ（脈拍数）候補の組（セット）と見なされる。

５． 斯くして得られたＰＲ（脈拍数）候補の組が、ＰＲ成分を特定するために分析される。自動化ＣＰＲの場合、胸部圧迫周波数及びその周波数が分かっており、故に、ＰＲ候補セット内でこれらを直接的に認識することができる。圧迫周波数及び可能性ある圧迫休止についての情報を得るために、付加的な加速度計信号又は経胸郭インピーダンス信号も用いられ得る。加速度計信号又は経胸郭インピーダンス信号は更に、ＰＰＧ信号内に存在する圧迫周波数を認識するために、ＰＣＡ又はＩＣＡと組み合わせて使用されることができる。胸部圧迫に関係する候補セット内の全ての成分が、図６の×印によって識別されている。次に、残ったＰＲ候補間の関係が分析される。各候補に関し、セット内にどれだけ多くの高調波が存在するか、及びその可能性あるＰＲと胸部圧迫周波数との間にどれだけ多くの相互作用項が見出され得るかが決定される。相互作用項は、その可能性あるＰＲと胸部圧迫周波数との和周波数及び差周波数並びにそれらの高調波である。各ＰＲ候補が、候補セット内で見出された関係の数に等しいスコアを受け取る。最も高いスコアを有する周期的成分が、ＰＲとして選定される。図６において、ＰＲ成分（星印によって指し示される）は、７というスコアを有しており、これは、３つの高調波と、２つの和相互作用項と、２つの差相互作用項とがＰＲ候補セット内に存在していることの結果である。

６． 複数のＰＲ候補が同じ最高スコアを有する場合、続いて以下のステップを適用することによってＰＲを特定することができる：
ａ． 和及び差の双方の相互作用項を有するＰＲ後方を選択することを試みる；
ｂ． さもなければ、好ましい周波数範囲（例えば、１Ｈｚ−３Ｈｚ）内のＰＲ候補を選択することを試みる；
ｃ． さもなければ、スペクトル内で最も強いシグネチャを有するＰＲ候補（すなわち、そのＰＲ候補は、全ての関連する周波数成分の（正規化された）振幅の和が最大である）を選択することを試みる；
ｄ． さもなければ、最も低い周波数を有するＰＲ候補を選択する。

７． 弱い自発心拍は、ＰＰＧスペクトル内に高調波又は相互作用項を有していないことがある。これらは、ゼロなるスコアを有することになるが、そのような弱い脈拍さが多数の後続スペクトルにおいて一貫して検出されたときに或るスコアが割り当てられる場合に検出されることができる。

プロセスＡ及びＣに関する例示的な実施形態
この例は、プロセスＡ及びプロセスＣを採用する例示的な一実施形態に関する。我々は、ＰＰＧ信号内の自発心拍を、心収縮から生じる（疑似）周期的な特徴として定めた。ここで、自発心拍は、明白なこともあるし、明白でないこともある。このアルゴリズム開発は、文献［２０］からの前臨床データに基づいている。圧迫を含まない（圧迫フリー）ＰＰＧ信号及びそのＰＰＧ信号のベースラインを用いて、自発心拍のサイン（しるし）を検出した。自発心拍波形の推定を含む圧迫フリーＰＰＧ信号は、高調波シリーズによってモデル化した圧迫成分を除去することによって取得した。基本の圧迫数、及びこのシリーズの位相は、経胸郭インピーダンス（ＴＴＩ）信号から得た。ＴＴＩ信号は、除細動器で一般的なように、除細動パッド間で測定した。圧迫フリーＰＰＧ信号の周波数スペクトルからＰＲを決定した。恐らくは周辺への血液量の再分配によって生じた、ＰＰＧ信号のベースラインの低下から、鼓動の回復も検出することができた。このアルゴリズムは、ＰＲ又はベースライン低下が検出されたときに自発心拍のサインを指し示した。なお、この例は、参考文献並びに表及び図の参照の点から自己完結しており、この例で言及される図は、その図の番号を１２だけ大きくした番号の図面中の図に対応する。すなわち、この例の中で参照されている図は、図面における、１２だけ大きくした番号の図に対応し、例えば、この例の中でＦＩＧ．１を参照するとき、図面中の対応する図は、図（１＋１２）＝図１３である。

まとめるに、関連患者に実行されている関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開（ＲＯＳＣ）の総合確率（Ｐｔｏｔ）を決定する装置（１００）及び方法が提供され、これは、ＣＰＲ処置中に関連患者から取得される光電容積脈波（ＰＰＧ）データ（３２８、３３０）の組（セット）を受け取る入力と、１つ以上のパラメータに基づいてＲＯＳＣの総合確率（Ｐｔｏｔ）を計算するよう、１つ以上の所定のアルゴリズム（３２１、３２２、３２３、３２４）に従った１つ以上のプロセスを実行するように構成されたプロセッサ（１１２）とを有し、上記１つ以上のプロセスは各々、及び／又は組み合わせで、例えば自己心拍再開に関係しない任意の信号など、ＣＰＲプロセスに由来する課題を解決するように構成される。実施形態において、これらの装置及び方法は、ＲＯＳＣの総合確率を決定する際に複数のプロセスを当てにする。

図面及び以上の記載にて本発明を詳細に図示して説明してきたが、これらの図示及び説明は、限定的なものではなく、例示的あるいは典型的なものとみなされるべきであり、本発明は、開示の実施形態に限定されるものではない。開示の実施形態へのその他の変形が、図面、本開示及び添付の請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解されて実現され得る。請求項において、用語“有する”はその他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞“ａ”又は“ａｎ”は複数であることを排除するものではない。単一のプロセッサ又はその他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を果たしてもよい。特定の複数の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、それらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを指し示すものではない。請求項中の如何なる参照符号も、範囲を限定するものとして解されるべきでない。

Claims (7)

1. 関連患者に実行されている関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開の総合確率を決定する装置であって、
   前記ＣＰＲ処置中に前記関連患者から取得された光電容積脈波データのセットを受信する入力と、
   プロセッサであり、
   前記光電容積脈波データにアクセスするように構成され、
   １つ以上のプロセスＡ、Ｂ、Ｃ及び／又はＤを実行するように更に構成され、
   プロセスＡは、
   ｉ． 前記光電容積脈波データのスペクトル分解表現を得ることと、
   ｉｉ． 前記スペクトル分解表現内でピークを特定することと、
   ｉｉｉ． 胸部圧迫周波数を特定することと、
   ｉｖ． 各ピークを得点付けることであり、残りのピークのうち、
   該ピークの高調波に、又は、
   １． 該ピーク、若しくは該ピークの高調波と、
   ２. 胸部圧迫周波数、若しくは前記胸部圧迫周波数の高調波と
   の間の和周波数若しくは差周波数に、
   相当するものが多いほど、高いスコアが与えられる、得点付けることと、
   ｖ． 最も高いスコアを有するピークに基づいて、前記データ内の脈拍数を計算することと、
   ｖｉ． 前記脈拍数に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＡパラメータ（ＰＡ）を決定することと
   を有し、
   プロセスＢは、
   ｉ． 前記光電容積脈波データのスペクトル分解表現を得て、前記光電容積脈波データの秩序の指標を決定することと、
   ｉｉ． 前記秩序の指標に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＢパラメータ（ＰＢ）を計算することと
   を有し、
   プロセスＣは、
   ｉ． 前記光電容積脈波データの低周波値を決定することと、
   ｉｉ． 前記低周波値に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＣパラメータ（ＰＣ）を計算することと
   を有し、
   プロセスＤは、
   ｉ． 異なる波長で取得された光電容積脈波データのセットである前記光電容積脈波データのセットの受信を可能にすることと、
   ｉｉ． 異なる波長で取得された前記光電容積脈波データのセット間の相関のレベルを決定することと、
   ｉｉｉ． 前記相関のレベルに基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＤパラメータ（ＰＤ）を計算することと
   を有し、
   計算されたパラメータＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤは、前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示し、且つ
   前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータに基づいて、自己心拍再開の前記総合確率を計算するように構成される
   プロセッサと、
   自己心拍再開の前記総合確率に基づく自己心拍再開確率信号を提供するように構成された出力と、
   を有する装置。
2. 前記プロセッサは更に、昇圧剤の投与が悪影響を有する危険性を指し示すリスクパラメータを計算するように構成され、前記リスクパラメータは、前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す前記１つ以上のパラメータに基づき、且つ
   前記出力は更に、前記リスクパラメータに基づいて昇圧剤信号を提供するように構成される、
   請求項１に記載の装置。
3. 前記入力は更に、
   ＣＰＲデータ、
   除細動器データ、及び／又は
   経胸郭インピーダンスデータ
   のうちの何れか１つを表す更なるデータを受信するように構成され、
   前記プロセッサは、前記更なるデータにアクセスするように構成され、且つ
   前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す前記１つ以上のパラメータの計算、及び／又は、前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す前記１つ以上のパラメータに基づく自己心拍再開の前記総合確率の計算は、少なくとも部分的に前記更なるデータに基づく、
   請求項１に記載の装置。
4. プロセスＡにおいて各ピークを得点付けることは更に、
   該ピークの振幅であり、振幅が大きいほど高いスコアが与えられる、該ピークの振幅、及び／又は
   前記残りのピークの振幅であり、
   該ピークの高調波に相当する、又は
   １． 該ピーク、若しくは該ピークの高調波と、
   ２. 胸部圧迫周波数、若しくは前記胸部圧迫周波数の高調波と
   の間の和周波数若しくは差周波数に相当する、
   振幅が大きいほど高いスコアが与えられる、前記残りのピークの振幅、
   に依存する、請求項１に記載の装置。
5. 請求項１に記載の装置を有するシステムであって、当該システムは更に、
   前記装置の前記入力にＣＰＲデータを送るように構成された自動化ＣＰＲ装置であり、前記プロセッサが当該ＣＰＲデータにアクセスするように構成されている、自動化ＣＰＲ装置、
   前記装置の前記入力に、除細動器データ及び／又は経胸郭インピーダンスデータ及び／又はＣＰＲデータを送るように構成された除細動器であり、前記プロセッサが当該除細動器データ及び／又は経胸郭インピーダンスデータ及び／又はＣＰＲデータにアクセスするように構成されている、除細動器、
   前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す前記１つ以上のパラメータの前記計算を変更するように構成されたデータ、を格納するように構成されたメモリユニット、
   のうちの１つ以上を有する、システム。
6. 関連患者に実行されている関連ＣＰＲ処置中に自己心拍再開の総合確率を決定する装置の作動方法であって、
   前記装置の入力にて、前記ＣＰＲ処置中に前記関連患者から取得された光電容積脈波データのセットを得ることと、
   前記装置のプロセッサにより、１つ以上のプロセスＡ、Ｂ、Ｃ及び／又はＤを実行することであり、
   プロセスＡは、
   ｉ． 前記光電容積脈波データのスペクトル分解表現を得ることと、
   ｉｉ． 前記スペクトル分解表現内でピークを特定することと、
   ｉｉｉ． 胸部圧迫周波数を特定することと、
   ｉｖ． 各ピークを得点付けることであり、残りのピークのうち、
   該ピークの高調波に、又は、
   １． 該ピーク、若しくは該ピークの高調波と、
   ２. 胸部圧迫周波数、若しくは前記胸部圧迫周波数の高調波と
   の間の和周波数若しくは差周波数に、
   相当するものが多いほど、高いスコアが与えられる、得点付けることと、
   ｖ． 最も高いスコアを有するピークに基づいて、前記データ内の脈拍数を計算することと、
   ｖｉ． 前記脈拍数に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＡパラメータ（ＰＡ）を決定することと
   を有し、
   プロセスＢは、
   ｉ． 前記光電容積脈波データのスペクトル分解表現を得て、前記光電容積脈波データの秩序の指標を決定することと、
   ｉｉ． 前記秩序の指標に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＢパラメータ（ＰＢ）を計算することと
   を有し、
   プロセスＣは、
   ｉ． 前記光電容積脈波データの低周波値を決定することと、
   ｉｉ． 前記低周波値に基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＣパラメータ（ＰＣ）を計算することと
   を有し、
   プロセスＤは、
   ｉ． 異なる波長で取得された光電容積脈波データのセットである前記光電容積脈波データのセットの受信を可能にすることと、
   ｉｉ． 異なる波長で取得された前記光電容積脈波データのセット間の相関のレベルを決定することと、
   ｉｉｉ． 前記相関のレベルに基づいて、自己心拍再開の確率を指し示すプロセスＤパラメータ（ＰＤ）を計算することと
   を有する、
   実行することと、
   前記プロセッサにより、前記１つ以上のプロセスの中の各プロセスの結果に対応した自己心拍再開の確率を指し示す１つ以上のパラメータに基づいて、自己心拍再開の前記総合確率を提供することと、
   前記装置の出力にて、自己心拍再開の前記総合確率に基づく自己心拍再開確率信号を提供することと、
   を有する方法。
7. 請求項６に記載の方法をプロセッサが実行することを可能にするコンピュータプログラム。

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