JP6430504B2 - 対象の呼吸信号を決定するプロセッシング装置及びプロセッシング方法 - Google Patents

Description

本発明は、対象の呼吸信号を決定するプロセッシング装置及びプロセッシング方法に係る。

呼吸数は、患者の状態の悪化の有効なインジケータであることが証明されている。他のバイタルサインと組み合わせて、呼吸数は、早期警報システムにおいて重大な役割を果たす。そのため、病院の集中治療室では、呼吸数が取り出される呼吸信号の連続的な且つ信頼できるモニタリングが必要である。同様の必要性は、病院の一般病棟環境において及び在宅看護用途において、例えば、遠隔治療及び慢性病管理において、存在する。

呼吸信号の連続的なモニタリングは、集中治療患者のためのベッドサイド・モニタにおいて利用可能であり、一方、様々な可搬性のセンサシステムは、一般病棟において及び在宅看護環境において移動可能な患者の呼吸信号の目立たず且つ長期にわたる測定及びモニタリングを最小限の不快感で可能にするために開発されている。

呼吸モニタリングは、種々の原理、すなわち、呼吸努力の測定、例えば、胸部インピーダンスプレチスモグラフィ、呼吸インダクタンスプレチスモグラフィ、加速度計、フォトプレチスモグラフィ及び呼吸作用の測定、例えば、録音、検温、二酸化炭素検知に基づくことができる。いくつかのセンサは、呼吸をモニタするよう既に確立されている。例えば、集中治療室では、胸部インピーダンスプレチスモグラフィは選択法であり、一方、睡眠検査では、呼吸インダクタンスプレチスモグラフィ（しばしば呼吸バンド又はＲｅｓｐｉｂａｎｄ（登録商標）と呼ばれる。）も一般的に使用される。例えば、一般病棟にいるような、又は在宅看護を受けているような、歩行可能な患者については、そのようなセンサは、限界がある。呼吸バンドは、例えば、医療関係者及び患者の双方によって、ひどく目立ち且つ扱いにくいと考えられている。

多軸型加速度計に基づく呼吸モニタリングシステムは、それらの欠点を解消する。多軸型加速度計は、複数の検知軸において加速度を測定するデバイスである。異なる検知軸を用いて重力による加速度を評価することによって、加速度計はインクリノメータとして使用され得る。加速度計は、対象の腹部又は胸部に適用される。測定された時間的に変化する傾斜は、呼吸によって引き起こされた腹部又は胸部の動きを反映する。この技術は、患者の異なる状態及び姿勢の下で信頼できるモニタリングを可能にするために、信頼できる信号プロセッシングを必要とする。

動きアーチファクトは、患者のモニタリングにおけるよく知られた問題である。動きアーチファクトは、例えば、姿勢の変化、動作及び会話といった患者の身体活動によって引き起こされる測定の品質の低下及び生理学的信号の混成をいう。動きアーチファクトは、集中治療室環境でよりも一般病棟環境において顕著である。これは、一般病棟環境における患者が、一般に、より大きい移動活動パターンを有し、恒常的な看護観察なしで、よって、身体活動及び測定コンテキストの存在に関する知識を欠いて、大部分の時間をモニタされるからである。問題は、在宅看護環境における患者をモニタする際に、より一層深刻になる。

このように、多軸型加速度計が、例えば在宅看護又は一般病棟のような歩行可能な状態で呼吸数を測定するために使用される場合には、加速度計信号は、人の呼吸によって変化するだけでなく、呼吸運動によって引き起こされていない好ましからざる動きによっても影響を及ぼされる。

呼吸周波数とは異なる周波数成分による動きアーチファクトは、周波数領域において単純なフィルタリングによって抑制され得る。しかし、そのような好ましからざる動きのいくつかは、呼吸と同じ範囲にある周波数成分（すなわち、０．１Ｈｚ〜２Ｈｚ又は毎分６〜１２０呼吸数）を有することがあり、一定の周波数応答を持つフィルタによっては抑制され得ない。

米国特許出願公開第２０１２／０２９６２２１（Ａ１）号明細書（特許文献１）には、加速度計を用いて呼吸信号を決定する方法及び装置が開示されている。加速度計信号のベクトル大きさは、加速度信号に対する如何なる好ましからざる又は非呼吸運動の寄与も識別するよう評価される。静的な、すなわち、動いていない、多軸型加速度計について、ベクトル大きさは、センサの向きにかかわらず常に同じである。３軸型加速度計の中心点の位置が全身運動（例えば、歩行）により変化する場合には、しかしながら、これは、重力による加速度に加えて、付加的な慣性加速度成分をもたらす。非呼吸の慣性運動の寄与は識別され、次いで、この不要な運動の寄与を加速度計信号の少なくとも１つから抑制し、適応的にフィルタリングするために使用される。少なくとも１つのフィルタリングされた加速度計信号から、呼吸信号は決定される。決定された呼吸信号は、対象の呼吸を確実に且つ正確に表す。

米国特許出願公開第２０１１／００６６０４１（Ａ１）号明細書（特許文献２）には、胸部に適用され、非呼吸の身体動作及び呼吸の両方による加速度の計測が可能である加速度計と、加速度計からの加速度信号に応答して、加速度信号から心拍信号、呼吸信号、及び実質的に非呼吸の身体動作の信号を分離するよう動作可能な電子回路とを有する呼吸モニタリングデバイスが開示されている。

米国特許出願公開第２０１１／００２１９２８（Ａ１）号明細書（特許文献３）には、個人の呼吸パターン、呼吸数、他の心肺パラメータ又はその変化を決定し、モニタする非侵襲的方法及びシステムが開示されている。実施形態において、単一の小規模な且つ胸部装着型の加速度計が、呼吸に依存したパラメータを捕捉するために用いられている。

国際公開第２０１３／１０６７００（Ａ１）号パンフレット（特許文献４）には、マルチスケールメトリックを用いて心身の健康を判定するシステム及び方法が開示されている。
国際公開第２０１１／１５１６３４（Ａ１）号パンフレット（特許文献５）には、振動動作を測定するシステム及び方法であって、ベクトルパラメータの測定された方向と、ベクトルパラメータの主方向との間の回転の角度が決定されるものが開示されている。

米国特許出願公開第２０１２／０２９６２２１（Ａ１）号明細書 米国特許出願公開第２０１１／００６６０４１（Ａ１）号明細書 米国特許出願公開第２０１１／００２１９２８（Ａ１）号明細書 国際公開第２０１３／１０６７００（Ａ１）号パンフレット 国際公開第２０１１／１５１６３４（Ａ１）号パンフレット

本発明の目的は、呼吸信号を容易に決定する代替のプロセッシング装置及びプロセッシング方法を提供することである。有利なことには、呼吸信号の決定は、計算量がわずかであり、電力消費が低く、例えば、患者にデバイスを取り付けた後又は動きアーチファクトが起こった後に、呼吸信号の即座の最初の読み取りを提供する。

本発明の第１の態様では、対象の呼吸信号を決定するプロセッシング装置が与えられる。当該プロセッシング装置は、呼吸運動を示す動作信号を取得するステップと、前記取得された動作信号に基づき回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量を決定するステップと、前記第１の量及び回転モデルに基づき回転軸及び／又は回転角度を推定するステップとを実行するよう構成され、前記回転モデルは、単一の回転軸の周りの回転として前記呼吸運動をモデル化する。

本発明の他の態様では、対象の呼吸信号を決定するプロセッシング方法が与えられる。当該プロセッシング方法は、呼吸運動を示す動作信号を取得するステップと、前記取得された動作信号に基づき回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量を決定するステップと、前記第１の量及び回転モデルに基づき回転軸及び／又は回転角度を推定するステップとを有し、前記回転モデルは、単一の回転軸の周りの回転として前記呼吸運動をモデル化する。

本発明の他の態様では、対象の呼吸信号を測定する呼吸モニタが与えられる。当該呼吸モニタは、呼吸運動を示す動作信号を測定するセンサと、呼吸信号を決定する上記のプロセッシング装置とを有する。

本発明の更なる他の態様では、コンピュータで実行される場合に、該コンピュータに、ここで開示される方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムとともに、プロセッサによって実行される場合に、ここで開示されている方法が実行されるようにするコンピュータプログラムプロダクトを記憶している非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。

本発明の好適な実施形態は、従属請求項において定義される。請求されるプロセッシング方法、呼吸モニタ、コンピュータプログラム及び記録媒体は、請求されるプロセッシング装置と及び従属請求項で定義されるのと同様の及び／又は同一の好適な実施形態を有する。

本発明の態様に従うプロセッシング装置によれば、対象の呼吸信号は、信頼でき且つ計算効率が高い方法において決定され得る。本発明者は、重力による加速度に加えて慣性加速度成分を評価し、それらから非呼吸運動を識別し、次いで、不要な動作寄与を取り除くよう適応フィルタリングを行うことによって不要な動作寄与を識別するための代替案として、呼吸モデルに基づき回転軸及び／又は回転角度を推定することが可能であり、回転モデルは単一の回転軸の周りの回転として呼吸運動をモデル化することに気付いた。呼吸運動は、小さい回転角度による単一の回転軸の周りの回転運動によって表され得る。本発明者の研究は、回転が通常は、最大で±１又は２度の微小回転として表され得ることを示している。

ここで使用される語「動作信号」は、呼吸運動を示す信号をいう。かかる動作信号は、多軸型加速度計、特に、市販されている３軸型加速度計（例えば、ボッシュのＢＭＡ３５５、ＳＴマイクロエレクトロニクスのＬＩＳ３ＤＳＨ又はＳＴマイクロエレクトロニクスのＬＩＳ３４４ＡＬＨ）を用いて、取得され得る。代替的に、多軸型ジャイロスコープ（例えば、ＳＴマイクロエレクトロニクスのＬＹＰＲ５４０ＡＨ）が、動きデータを取得するために使用されてよい。なお、加速度計の使用は、加速度計が、通常、ジャイロスコープと比べて電力消費が低く、安価に入手できることから、望ましい。低い電力消費は、バッテリ駆動の呼吸モニタにとって重要である。

回転軸及び／又は回転角度を示す「第１の量」は、取得された動作信号に基づき決定される。例えば、３軸型加速度計は、呼吸運動によって引き起こされる慣性加速度の大きさが、呼吸運動の回転成分による重力成分の変化と比較して相対的に小さいという事実に基づき、呼吸によって引き起こされる腹部又は胸部の呼吸運動を反映するためにインクリノメータとして使用され得る。

３軸型加速度計は、検知軸ｘ、ｙ及びｚと呼ばれる３つの、通常は直交する方向において加速度を測定するデバイスである。それによって、加速度計に対する重力の方向が決定され得る。呼吸運動、よって、加速度センサの動きは、センサの向きに対する重力の向きに作用する。これは、動作信号とも呼ばれる。例えば、センサの読み取りは、夫々の検知軸において測定された加速度を表すｘ、ｙ及びｚ成分を有する３要素ベクトルを有する。動作信号は、時間にわたる一連のそのようなベクトルを表すことができる。

回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量は、測定された値を評価することによって動作信号から計算され得る。このように、第１の量は、測定された回転軸及び／又は測定された回転角度を表す。例えば、回転軸及び回転角度は、測定されたベクトルを前回の又は平均のベクトルと比較することによって決定され得る。特定の適用では、動作信号は、呼吸運動からの寄与のみを含む完全な信号でなく、ノイズ及び動きアーチファクトも含む。本発明の態様に従って、呼吸信号の決定は第１の量のみに依存するのではなく、単一の回転軸及び／又は回転角度を推定するための回転モデルと組み合わせて第１の量を使用する。回転モデルは、単一の回転軸の周りの予想された呼吸運動と考えることができ、任意に、予想された呼吸運動が小さい角度の回転に制限されることも考慮する。つまり、推定された回転軸及び／又は推定された回転角度は、第１の量の一部分、よって、回転モデルによって表される予想された回転運動に対応する測定された回転軸及び／又は測定された回転角度の一部分を表す。代替的に、回転軸及び／又は回転角度の推定は、モデル化された値の上への測定された第１の量の投影と考えることができる。

好適な実施形態において、プロセッシング装置は、非呼吸運動を示す動きアーチファクトを示す瞬時分類子を決定するステップを実行するよう更に構成される。本質的に、瞬時分類子は、取得された動作信号又は第１の量と、回転モデルからの推定された回転軸及び／又は回転角度に基づき取り出される値との間の不一致を表す。有利なことには、プロセッシング装置は、サンプル単位で瞬時分類子を決定するよう構成される。代替的に、計算の量を減らすよう、いくつかのサンプルは、解析が個々のサンプルの代わりにブロックで実行されるように、ブロックとしてグループ化され得る。

瞬時分類子の利点は、動きアーチファクトが低レイテンシーで決定され得ることである。いくつかの従前のアルゴリズムは、スペクトル特徴の決定と、周波数領域におけるフィルタリングとに依存する。これは、フーリエ変換などの大規模演算を伴う。更には、有意な周波数解析のための十分に長い信号トレースが取得されるべきであり、これによりレイテンシーがもたらされる。フィルタリングや周波数解析を実行したり、又はエントロピ及び周期性といったスペクトル特徴を評価したりするアプローチは、通常、動きアーチファクトによる偏差を決定するために、より長い時間窓、例えば、３０秒長の時間窓の処理手続を必要とする。本発明の実施形態に従うプロセッシング装置は、低レイテンシーで即座の最初の応答を提供し、小さい時間スケールで動きアーチファクトを検出し、拒絶することができる。

例えば、看護士は、呼吸センサが適切に取り付けられているか否かを判断するために即座の最初の応答を見たいと望む。任意に、呼吸信号のグラフィカル表現としての呼吸波形は、瞬時分類子と組み合わせて提示される。任意に、即座の最初の呼吸数推定が提供される。

更には、先行技術に従う時間窓のスペクトル特徴の分類は、動きアーチファクトの存続時間が比較的小さい場合でさえ、全体の時間窓を不良であると分類し得る。よって、カバレッジ、すなわち、有効な呼吸信号が測定され得る時間の量は、低下する。このように、瞬時分類子は、有意味な呼吸信号のカバレッジを改善するのに役立つ。

更なる実施形態では、第１の量を決定するステップは、取得された動作信号を平均動作信号と比較するステップを有する。例えば、動作信号の現在取得されている値の回転は、動作信号の平均値と比較されるか、又はそれに対して評価され得る。それによって、平均動作信号と比較される回転角度及び／又は回転軸が決定され得る。

有利なことには、取得された動作信号を平均動作信号と比較するステップは、動作信号を示すベクトルと、平均動作信号を示す平均ベクトルとのクロス積を計算することを含む。ジャイロスコープの場合に、取得された動作信号を平均動作信号と比較するステップは、動作信号を示すベクトルと、平均動作信号を示す平均ベクトルとの差を計算することを含む。任意に、平均ベクトルは、動作信号を示すベクトルの加重平均及び／又は移動平均であることができる。重み付け平均化の例は指数平均の算出である。現在測定されているベクトルと平均ベクトルとの比較は、２つの連続したベクトルを比較することと比べてノイズの影響が軽減されるので、有利である。

更なる改良において、プロセッシング装置は、平均を呼吸運動の安定性に適応させるよう更に構成される。例えば、平均の存続期間が適応され得る。例えば、平均は、値のみが考慮される点において、姿勢が有意に変化していない姿勢変化から成る。つまり、姿勢変化は、動きアーチファクトを示す瞬時分類子によって示され得る。

更なる実施形態では、回転モデルに基づき回転軸及び／又は回転角度を推定するステップは、第１の量の主成分解析を実行するステップを有する。それによって、第１の主成分解析は、推定された回転軸として使用され得る支配的な回転軸を与える。推定された回転軸は、ベクトル又は正規化ベクトルによって表され得る。代替的に、推定された回転軸は、回転軸を示す第１の量の平均として計算される。

更なる改良において、回転角度は、推定された回転軸上への第１の量の投影に基づき推定される。例えば、第１の量は、動作信号を示すベクトルと、平均動作信号を示すベクトルとのクロス積として計算される。潜在的にノイズ及び動きアーチファクトを含む第１の量を、推定された回転軸の上に投影することによって、呼吸運動について予想される所定の回転軸内にあるような動作信号の寄与のみが取り出される。それによって、不要な寄与は有効に取り除かれ得る。周波数領域における高価なフィルタリングは必要とされない。計算効率が良い実施として、推定された回転軸上への第１の量の投影は、第１の量と推定された回転軸とのスカラー又はドット積を求めることによって、計算され得る。

更なる実施形態では、瞬時分類子は、動作信号と、回転モデルからの推定された動作信号との間の不一致を示す。動作信号は、呼吸運動を示す取得された動作信号を表す。推定された又は期待された動作信号は、取得された動作信号について呼吸運動のための呼吸モデルによって単一の回転軸の周りの回転として予想される期待値を表す。例えば、取得された動作信号は、３軸型加速度計により取得されたｘ、ｙ及びｚ成分を有するベクトルである。推定された動作信号は、測定された動作信号が実際に単一の回転軸の周りの純粋な回転運動であった場合に、例において、測定されたｘ、ｙ及びｚ成分に等しい。当然、動作信号及び推定された動作信号の数学的等価表現の評価は、本実施形態の適用範囲内にある。

更なる改良において、プロセッシング装置は、取得された動作信号と推定された動作信号との間の差を計算するよう更に構成される。２つのベクトル間の差は、動きアーチファクトを検出するよう瞬時分類子のための特徴値として計算される。例えば、瞬時分類子は、差が閾値を超えるかどうかを示す。代替的に、瞬時分類子は、差の変化が閾値を超えるかどうかを示す。

他の実施形態では、プロセッシング装置は、品質指数を計算するよう更に構成される。品質指数は、瞬時分類子においても使用された平均の又は平滑化された特徴値を表す。例えば、品質指数は、０から１までの又は０％から１００％までの分かりやすい数字であることができる。

更なる他の実施形態では、プロセッシング装置は、呼吸運動の呼吸相を回復させるステップを実行するよう構成される。基本的な呼吸相は、吸気及び呼気である。動作信号を取得するセンサは、一方向における動きが特定の呼吸相（例えば、吸気）に明らかに起因し得ないように、異なる向きにおいて対象の身体に適用され得るので、呼吸相を回復させることが必要である。呼吸相を回復させる利点は、センサの向きを管理することなしにセンサが対象の上に置かれ得ることである。呼吸波形の回復は、推定された角度を時間にわたって評価すること、すなわち、推定された角度の波形を時間にわたって解析し、それから吸気及び呼気の相を取り出すことを必要とし得る。

改良において、呼吸相を回復させるステップは、推定された回転角度を示す波形の局所的な極値の数を決定するとともに、波形の基線レベルを決定し、基線レベルを上回る極値の数が基線レベルを下回る極値の数を超える場合に波形を反転させることを含む。基線レベルは、例えば、ゼロレベルであることができ、あるいは、特に、長い時定数を有して（例えば、２０秒）、回転角度の平滑化を介して決定されてよい。基線は、推定された回転角度の平均値であることができる。本発明者は、この解析が、信頼でき、更には実施するのが容易である、吸気及び呼気を決定するための手段を提供することに気付いた。結果として、呼吸波形は、センサの向きにかかわらず同じ向きを有して表示され得る。

更なる実施形態では、呼吸モニタのセンサは、多軸型加速度計、多軸型ジャイロスコープ、及び加速度計とジャイロスコープとの組み合わせのうちの１つである。例えば、ＭＥＭＳ加速度計は、安価なデバイスとして使用され得る。好適には、ただ１つの３軸型加速度計が使用される。代替的に、異なった空間軸をカバーするよう配置されている単軸型加速度計の組み合わせが使用される。更なる実施形態では、呼吸モニタのセンサは、３軸型ジャイロスコープ又は代替的に単軸型ジャイロスコープの組み合わせを有する。更には、代替的に、単軸型又は多軸型加速度計と単軸型又は多軸型ジャイロスコープとの組み合わせが用いられ得る。

本発明のそれら及び他の態様は、以降で記載される実施形態から明らかであり、それらを参照して説明される。
対象の身体に取り付けられている呼吸モニタの実施形態を示す。 呼吸モニタの実施形態の斜視図を示す。 呼吸モニタの実施形態の概略図を示す。 プロセッシング方法の実施形態のフローチャートを示す。 ３軸型加速度計の概略図を示す。 提案されているプロセッシング装置の実施形態によって実行されるステップの詳細なフローチャートを示す。 呼吸信号の第１のグラフを示す。 呼吸信号の第２のグラフを示す。 呼吸信号の第１の例となる比較を示す。 呼吸信号の第２の例となる比較を示す。 呼吸モニタの更なる実施形態を示す。 呼吸モニタの更なる実施形態を示す。

図１は、対象１００の呼吸信号を測定する呼吸モニタ１の実施形態を示す。呼吸モニタ１は、呼吸運動を測定するために、対象１００の身体上の適切な場所に適用される。適切な場所には、図１に表されるように、胸部及び胸郭領域が挙げられるが、それらに限られない。なお、呼吸運動によって影響を及ぼされる対象１００の如何なる部分（特に、上半身）も、想定され得る。

本発明の態様に従う呼吸モニタ１は、呼吸信号の目立たない測定を可能にする。図１から明らかなように、呼吸モニタ１は、対象１００の身体に簡単に適用され得る小型デバイスとして実施され得る。従来の呼吸モニタリングデバイス、例えば、鼻カニューラは、患者にとって不便である。例えば、呼吸インダクタンスプレチスモグラフィのための、代替の従来の呼吸モニタリングデバイスは、扱うのに更に骨が折れる。呼吸インダクタンスプレチスモグラフィ（ＲＩＰ；respiratory inductance plethysmography）のために、１つ又は２つのＲＩＰバンドが、対象１００の胸部及び／又は腹部の周りに巻き付けられる必要がある。特に、重さのある患者について、そのようなバンドの適用は、看護士にとって厄介であり得る。それにもかかわらず、呼吸インダクタンスプレチスモグラフィは、今日、呼吸信号を決定するために使用される最も一般的な技術の１つである。更なる代替の従来の呼吸モニタリングデバイスには、集中治療室で使用される胸部インピーダンスプレチスモグラフィのためのデバイスが挙げられる。胸部インピーダンスプレチスモグラフィでは、インピーダンスが２つのＥＣＧ電極を介して測定されるが、これも患者にとって不便である。

図２は、呼吸モニタ１及びアプリケーションポケット２を示す。アプリケーションポケット２は、対象１００の皮膚に適用される使い捨て品であることができる。アプリケーションポケット２は、呼吸モニタ１を受容するコンパートメント３と、コンパートメント３において呼吸モニタ１を閉じて固定するカバー又はふた４とを有する。対象１００の皮膚に呼吸モニタ１を適用することは、この実施形態を含むが、それに限られない。例えば、呼吸モニタ１は、対象１００の皮膚に単にテープで貼られてよい。代替的に、呼吸モニタ１は、呼吸モニタが呼吸運動を追う限りは、対象１００の衣服に取り付けられてもよい。例えば、呼吸モニタ１は、タイトスカートのポケットに収められてよい。

図３は、対象１００の呼吸信号を測定する呼吸モニタ１の例となる実施形態のブロック図を示す。

呼吸モニタ１は、呼吸運動を示す動作信号を測定するセンサ５と、呼吸信号を決定するプロセッシング装置６とを有する。この例となる実施形態では、呼吸モニタ１は、インターフェイス７及びメモリ８を更に有する。

センサ５は、例えば、異なった空間軸に沿った加速度を示す動作信号を生成するよう構成される多軸型加速度計を有してよい。この実施形態では、多軸型加速度計は、３つの直交した空間軸に沿った加速度を示す３つの加速度計信号を有する動作信号を生成するよう構成された３軸型加速度計である。例えば、ボッシュのＢＭＡ３５５、ＳＴマイクロエレクトロニクスのＬＩＳ３ＤＳＨ、ＳＴマイクロエレクトロニクスのＬＩＳ３４４ＡＬＨ、又はＫｉｏｎｉｘのＫＸＭ５２と称される３軸型加速度計が使用され得る。なお、他の種類の多軸型加速度計も、異なった空間軸に沿った加速度を示す加速度計信号を生成するために使用され得る。更には、センサ５は、例えば、異なった空間軸に沿った角回転を示す動作信号を生成するよう構成される多軸型ジャイロスコープを有してよい。例えば、ＳＴマイクロエレクトロニクスのＬＹＰＲ５４０ＡＨが、角度が容易に導出され得る３つの直交した軸についての角速度を得るために使用され得る。

動作信号は、対象の呼吸信号を決定するためにプロセッシング装置６へ与えられる。プロセッシング装置６は、以下で更に記載されるように、図４のフローチャートにおいて示されるステップを実行するよう構成される。

インターフェイス７は、対象の呼吸信号を供給する有線又は無線インターフェイスであることができる。有利なことには、呼吸モニタ１はバッテリ駆動のデバイスであり、インターフェイス７は、ケーブルが不要であるように無線インターフェイスである。例えば、インターフェイス７は、呼吸波形をスクリーンに表示するために、呼吸信号を患者モニタへ供給することができる。代替的に、インターフェイス７は、呼吸モニタ１のディスプレイにおいて、呼吸信号、又は、例えば呼吸数といった、それから導出される何らかの量を示すヒューマン・マシン・インターフェイス（ＨＭＩ；human machine interface）であることができる。

メモリ８は、プロセッシング装置６によって決定された呼吸信号を記憶することができる。代替的に、メモリ８は、プロセッシング装置６によって実行される命令を含む非一時的な記憶媒体であることができる。命令は、プロセッシング装置６に、図４又は図６に示されるフローチャートのステップを実行させる。メモリ８が、決定された呼吸信号を記憶する場合について、呼吸信号は、例えば、患者モニタのような外部エンティティへの接続が不要であるように、時間にわたって記録され得る。呼吸信号は、所望の測定期間後にダウンロードされ得る。それによって、通信、特に、無線通信が必要とされないので、電力消費は更に削減され得る。

代替の実施形態では、センサ５及びプロセッシング装置６は、１つのデバイスにおいて実装されない。例えば、センサ５の最小構成及びインターフェイス７は、患者によって装着されるデバイスとして実施され得る。よって、センサ信号は、インターフェイス７を介して、遠隔地にあるプロセッシング装置６へ送信される。例えば、プロセッシング装置６は、患者モニタの又は例えば病院ＩＴシステムのようなヘルスケア・インフラストラクチャの部分として実施され得る。更なる実施形態では、スマートフォン又は同様のデバイスがプロセッシング装置として働き、呼吸信号を決定するためのステップを実行するよう構成される。

図４は、本発明の態様に従うプロセッシング装置６によって実行されるステップのフローチャートを示す。第１のステップＳ１１で、呼吸運動を示す動作信号が取得される。好適な実施形態において、動作信号はベクトルの連続であり、各ベクトルは３軸型加速度計のｘ、ｙ及びｚ成分を含む。３軸型加速度計５は、夫々の軸を表すよう図５において示される。第２のステップＳ１２で、回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量が、取得された動作信号に基づき決定される。例えば、取得された動作信号は、平均動作信号と比較される。それによって、３軸型加速度計の平均の位置付けに対する３軸型加速度計の現在の位置付けの回転軸及び／又は回転角度が決定され得る。第３のステップＳ１３で、回転軸及び／又は回転角度が、第１の量及び回転モデルに基づき推定される。回転モデルは、単一の回転軸の周りの回転として呼吸運動をモデル化する。

任意の更なるステップＳ１４で、非呼吸運動を示す動きアーチファクトを示す瞬時分類子が決定される。本質的に、瞬時分類子は、決定された第１の量と、回転モデルの推定された回転軸及び／又は回転角度との間の不一致を評価する。それによって、実際に得られた動作信号は、回転モデルによって記述される予想された呼吸運動と比較される。

任意の第５のモデルＳ１５で、呼吸運動の呼吸相が回復される。言い換えれば、吸気の相及び呼気の相が呼吸信号において識別される。

任意の第６のステップＳ１６で、プロセッシング装置は、呼吸信号から呼吸数を決定する。呼吸信号は、時間にわたる吸気及び呼気を表示する呼吸波形と見なされ得る。呼吸数は、例えば、時系列を周波数スペクトルに変換するフーリエ変換を用いて、決定され得る。なお、有利なことには、呼吸数の即座の表示及び低いレイテンシーのために、例えばピーク・ツー・ピーク分離のような、波形特徴の時間的分離が評価され得る。任意に、波形特徴の平均値が表示される。平均の存続期間は、変化する呼吸数に対する即座の応答を可能にするように、波形特徴の時間的分離の変動に基づき適応され得る。なお、呼吸数の決定は、代替的に、例えば患者モニタのような更なるデバイスによっても実行されてよい。

図４におけるフローチャートのステップの順序は変更されてよい。例えば、ステップＳ１４及びＳ１５の順序は入れ替えられてよい。代替的に、ステップＳ１４及びＳ１５は同時に実行されてよい。更には、ステップＳ１４の瞬時分類子は、呼吸数の決定Ｓ１６のための条件を決定づけることができる。例えば、呼吸数は、瞬時分類子が良好な品質の呼吸信号、すなわち、動きアーチファクトに悪影響を及ぼされていない信号を示す場合にのみ決定される。

図５は、センサ５としての３軸型加速度計の概略図を示す。ｘ、ｙ及びｚによって表されている成分は、加速度計の直交した検知軸である。呼吸運動を示す動作信号νは、３軸型加速度計のｘ、ｙ及びｚ成分を含むベクトルν［ｍ］の連続を有する。量ν［ｍ］は、測定されたベクトルを表し、ｍは時間離散インデックスである。量ν _ｍｅａｎ［ｍ］は、平均された測定された運動信号を示す平均ベクトルを表す。量ｃ［ｍ］は、取得された動作信号νに基づく回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量を表す。以下で、インデックス（例えば、［ｍ］）付きの下線を引かれた量は、ベクトルを表し、インデックスなしの下線を引かれた量は、時間にわたる信号を表すベクトルの連続を表し、下線を引かれていない量は、スカラーを表す。

センサの回転が単一の軸の周りで起こるとすると、第１の量ｃ［ｍ］は、クロス積によって計算され得る：

クロス積の大きさは、辺としてν［ｍ］及びν _ｍｅａｎ［ｍ］を備えた平行四辺形の面積として解釈され得る：

ここで、φ［ｍ］は、２つのベクトル間の角度に関係している。

ベクトルν _ｍｅａｎ［ｍ］について、ベクトルν［ｍ］の時間に対する平均が計算される。例えば、過去のＫ個のベクトルν［ｍ］の平均は、次の式（３）によって計算される：

ここで、Ｋは、少なくとも一回の呼吸をカバーするほど十分に大きくとられる。呼吸が安定している場合は、Ｋの値は、複数回の呼吸にわたって延在され得る。

過去に入力されたベクトルに対して等しい重みを有する矩形窓による平均することの代替案として、重み付け平均化が適用され得る。例えば、数秒間のメモリによる指数平均の算出が適用され得る。すなわち：

ここで、βは、次の（５）のように計算される再帰的平均値である：

ここで、Ｆ_Ｓ［Ｈｚ］はサンプリングレートであり、Ｔ_ａｖｇ［ｓ］は平均時間である。例となる値は、β＝０．９８４として、Ｔ_ａｖｇ＝４秒及びＦ_Ｓ＝１５．６２５Ｈｚである。

図６は、本発明の態様に従うプロセッシング装置の実施形態によって実行される例となる信号フローのフローチャートを示す。プロセッシング装置によって実行されるステップは、３つの互いに依存する機能ブロック、すなわち、回転モデル１０、瞬時分類子１１及び相回復１２にグループ分けされ得る。

１．回転モデル
図６に示されるように、機能ブロックは、センサ５の出力信号に対して実行される任意の予備処理ステップによって先行され得る。プロセッシング装置６は、三要素ベクトルの連続の形で対象の呼吸運動を示す生の動作信号２０を取得する。三要素は、３軸型加速度計のｘ、ｙ及びｚ成分を表す。この実施形態では、生の動作信号２０は、１２５Ｈｚのサンプルレートにより取得される。任意のステップＳ２１で、取得された信号２０は、係数８によってダウンサンプリングされる。それにより、サンプリングレートは１５．６２５Ｈｚまで下げられる。このようにして、８つのサンプルの最近値は、中間の動作信号２１としてステップＳ２２へ送られる。ダウンサンプリングの利点は、計算量が低減され得ることである。

任意のステップＳ２２で、信号は前置フィルタをかけられる。ローパスフィルタ（ＬＰＦ）、典型的な呼吸周波数のためのバンドパスフィルタ、又は如何なる他のタイプの前置フィルタも、中間の動作信号２１を調整するために使用され得る。更には、フィルタは、固定の周波数応答を持ったフィルタ又は適応フィルタであることができる。なお、割に簡単なフィルタが、計算量及び／又はレイテンシーを減らすために好ましい。代替的に、前置フィルタは使用されない。

処理された動作信号２２は、３つに分けられ、これより、動作信号νとして表される。第１のブランチ２２ａは、平均動作信号ν _ｍｅａｎ２３を計算するためにステップＳ２３で使用される。平均動作信号ν _ｍｅａｎは、ベクトルν _ｍｅａｎ［ｍ］の連続を有する。ν _ｍｅａｎを計算する例は、式（３）及び（４）において与えられている。

ステップＳ２４で、第１の量ｃ２４は、式（１）において記載されるように、平均動作信号ν _ｍｅａｎ２３と、前処理された動作信号の第２のブランチν２２ｂとに基づき計算される。この実施形態では、第１の量は、クロス積ベクトルｃ［ｍ］を有するクロス積信号とも呼ばれ得る。

ステップＳ２５で、主成分解析は、単一の回転軸
（外１）

を決定するとともに、角度信号ｐ２６を推定するために実行される。推定された角度信号ｐ２６は、時系列の推定された角度ｐ［ｍ］を有する。

直観的に、クロス積ベクトルｃ［ｍ］のノルムは、ν _ｍｅａｎ［ｍ］に対するν［ｍ］の回転の角度を表すと理解され得る。これは、
（外２）

との仮定の下で当てはまる。言い換えれば、クロス積ベクトルｃ［ｍ］は、ν［ｍ］とν _ｍｅａｎ［ｍ］との間の角度を表す長さを有して、ν［ｍ］及びν _ｍｅａｎ［ｍ］に垂直である方向を持つ。

実際には、しかしながら、動作信号νには変動及びノイズが存在し得る。そして、回転は非理想的であり得る。従って、主成分解析法（ＰＣＡ；principal component analysis）は、ステップＳ２５において、動作信号νの回転の主軸を決定するために、クロス積信号ｃに適用され得る。このように、式（１）からのベクトルｃ［ｍ］の連続は、主成分解析（ＰＣＡ）のための入力となる。ＰＣＡによって特定される回転軸２５は、
（外３）

によって表される。

任意に、回転軸は、繰り返し計算される回転軸
（外４）

の連続でもある。よって、ＰＣＡは適応的であり、回転軸
（外５）

を連続的に追跡する。この適応の速度は、精度と収束の速度との間のトレードオフによって選択されるパラメータによって、任意に調整され得る。更に任意に、代替の次元削減技術がＰＣＡの代わりに使用され得る。かかる技術は、部分空間法とも呼ばれる。

特定された回転軸
（外６）

及び第１の量ｃ［ｍ］に基づき、推定された角度ｐ［ｍ］は、次の式（６）によって、ドット積又はスカラー積によって計算され得る：

このように、量ｐ［ｍ］は、推定された回転角度を表すスカラー値である。式（６）は、減衰係数ηを更に有する点が留意されるべきである。なお、

０＜η＜１ （７）

である。

パラメータηの導入は、センサが、センサによって測定され得ない重力ベクトルの周りの回転も受けうるという事実の結果である。この係数ηは、重力ベクトルの周りの回転の量が増える場合に、より０に近い。重力ベクトルの周りの回転の他の結果は、回転軸（ＰＣＡによって特定される。）が必ずしももはや物理的回転軸を表さず、重力ベクトルと同時に起こらない呼吸運動の寄与のみを表すことである。

呼吸運動による回転角度は、通常はほぼ±１又は２度程度である。従って、量ｐ［ｍ］は、アークサイン演算子を適用することなしに直接にηφ［ｍ］に関連することができる。時系列の推定された回転角度ｐ［ｍ］は、ｐによって表される推定された回転角度信号２６を与える。

実施形態において、信号ｐは、更なる処理なしで対象の呼吸信号として直接に解釈され得る。なお、有利なことには、追加の信号処理ステップは、非呼吸運動の動きアーチファクトを示す瞬時分類子１１を決定することによって、及び／又は呼吸相１２を回復させることによって、呼吸信号の品質を更に改善する。

２．瞬時分類子
ブロック１１における瞬時分類子の決定は、本質的に、センサの回転が回転モデルに適合するかどうかの確認である。単一の回転軸の周りで少なからぬ回転がある場合は、このことは瞬時分類子によって示される。

図６に示される実施形態では、瞬時分類子ブロック１１における第１のステップＳ２７は、データ
（外７）

のうちの重力によって影響を及ばれる部分を再構成することである。推定された動作信号
（外８）

を構成するベクトル
（外９）

は、次の式（８）に基づき計算される：

ここで、ベクトルν _ｍｅａｎ［ｍ］は、ｐ［ｍ］の角度により、
（外１０）

によって定義された軸の周りで回転される。

回転行列
（外１１）

は、次の（９）のように定義される：

ここで、ａ、ｂ、ｃ及びｄの値は、動作信号νの新しいベクトルν［ｍ］ごとに計算され、四元数ｑ _ｒ［ｍ］によって与えられる。この四元数は、
（外１２）

であり、次の式（１０）によって与えられる：

次のステップＳ２８で、ｒによって表されるエラー信号２８を与えるよう、残差モデルエラーｒ［ｍ］が次の式（１１）によって計算される：

理想的には、センサの回転が完全に回転モデルに適合する場合に、取得された動作信号は、推定された動作信号に対応し、よって、
（外１３）

であり、ｒ［ｍ］は、全ゼロベクトルに等しい。しかし、実際には、単一の固定回転軸
（外１４）

の周りの回転によってモデル化され得ない回転を引き起こす動きアーチファクト及び他の外乱が存在する。動きアーチファクトの間、通常は、複数の軸の周りの大きい回転が存在し、推定された回転軸
（外１５）

は、第１の量ｃによって記述される回転軸から外れる。特に、角回転が大きくなるほど、モデルからの逸脱の可能性は高まる。

更には、プロセスの間、モデルエラーが存在し得る。例えば、ステップＳ２５において実行されたＰＣＡの重みは、例えば、センサを対象に最初に適用された後、又は姿勢変化の後、（再）収束すべきである。また、かかる場合に、残差ベクトルｒ［ｍ］は大きくなる、又は大きくなり得る。

動きアーチファクトの間、適応ＰＣＡは、非常にゆっくりだが、適応し続ける。しかし、ＰＣＡは、安定した回転軸に収束しない。動きアーチファクトの後、ＰＣＡは、呼吸により導入された微小回転を表す正しい回転軸へ再度収束することができる。任意に、プロセッシング装置は、動きアーチファクトが起こった後、わずかな期間で、ＰＣＡの適応を加速させる。このことは、新しい安定した回転軸へのより速い収束を可能にする。

好適な実施形態では、ｒの分散がステップＳ２９で決定される。ｒ［ｍ］の分散は、動きアーチファクト又はモデルエラーのための有効なインジケータであるから、ｒ［ｍ］の分散は、瞬時分類子のための（単一の）特徴として提案される。分散はＶａｒ［ｍ］によって表され、分散信号２９はＶａｒによって表される。

ステップＳ２９のサブステップとして、残差モデルエラーｒ［ｍ］を示す値が決定され得る。例えば、Ｌ_２ノルムがサンプル単位で計算される：

ここで、ｃは、ベクトル要素のインデックス、よって、ｘ、ｙ及びｚ成分を表す。

ステップＳ２９の次のサブステップで、時間に対するＬ_２［ｍ］の分散が計算される。例えば、分散は、Ｂ個のサンプルのブロックにわたって計算される（例えば、Ｂ＝１６サンプルは、Ｆ_Ｓ＝１５．６２５Ｈｚのサンプリングレートについて約１秒に等しい。）：

そして、Ｋ_Ｂ＝０，１，．．．，∞はブロックインデックスである。この例では、ブロックは、Ｂ個のサンプルの重なり合わないブロックである。代替的に、重なり合うブロックが使用されてよい。

瞬時分類子３０はステップＳ３０において決定される。図示されている実施形態では、瞬時分類子は、分散Ｖａｒが閾値ｘを超えるかどうかを示す。分類子は、次いで、次の（１５）のように定義され得る：

ここで、ａｒｔｉｆａｃｔ＝１は、アーチファクトが検出され、信号が“不良”であると分類されることを意味する。閾値ｘは、固定閾値又は可変閾値であることができる。代替的に、分散Ｖａｒ２９は、信号品質を示す瞬時分類子として直接に使用され得る。なお、バイナリ分類子３０によるステップＳ３０の閾値判定は、いくつかの利用シナリオにおいて好ましい。例えば、一般病棟にいる看護士又は在宅看護環境にいる対象は、呼吸モニタが適切に取り付けられているかどうかの明りょうなフィードバックを欲する。品質メトリックが、スペクトル解析を実行すること又は動作信号のエントロピ特性を決定することによって、例えば３０秒の存続期間の時間窓について決定されるところの先行技術と対照的に、瞬時分類子は、このように低レイテンシーで品質メトリックを提供する。例えば、分散Ｖａｒ２９は毎秒ごとに計算される。ステップＳ３０の二分決定の代替案として、又はそれに加えて、品質指数（ＱＩ；quality index）３１が、分散２９に基づきステップＳ３１において決定され得る。この実施形態では、品質指数３１は、次の（１６）のように決定され得る：

ここで、ｆ［Ｋ_ＢＢ］は、平滑化された特徴値を表す。平滑化された特徴値は、例えば、次の式（１７）によって与えられ得る：

ここで、β_Ｂは、次の式（１８）によって、式（５）と同様に計算される再帰的な平均値である：

ここで、Ｆ_Ｓ［Ｈｚ］はサンプリングレートであり、Ｔ_ａｖｇ［ｓ］は平均時間である。例となる値は、β＝０．９として、Ｂ＝１６、Ｔ_ａｖｇ＝１０秒及びＦ_Ｓ＝１５．６２５Ｈｚである。

任意に、品質指数３１は、信号品質を評価するためにユーザに与えられる。品質指数及び／又は瞬時分類子は、視覚的に及び／又は聴覚的に与えられ得る。

３．相回復
ブロック１０の回転角度ｐ２６を回復させるための上述された処理は、符号のあいまいさ次第で、正確である。回転角度ｐ２６の推定は、如何にして重力ベクトルがセンサの３つの軸にわたって分布するのかに基づく。実際には、センサの動きは、姿勢、生理機能及びセンサ取り付けのような要因に依存するので、この角回転の位相は、呼吸の相に明らかには関連することができない。よって、上へ向かう回転角度信号ｐ２６が吸気又は呼気のいずれによって引き起こされるのかの情報は、提供されない。更には、ステップＳ２５のＰＣＡ法は、生来の符号あいまい性を持つ。相回復ブロック１２は、よって、吸気相を呼気相と区別するために必要とされる。呼吸波形は、同じ向きを有して常に示されるべきである。例えば、センサの向きにかかわらず、回転角度信号の立ち上がりは吸気に対応し、立ち下がりは呼気に対応する。

ブロック１２の第１の任意のステップＳ３２で、回転角度信号ｐ２６は、例えば、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）によって、フィルタをかけられる。ステップＳ３２の出力信号は、フィルタ処理された回転角度信号ｐ_ｆ３２である。

ブロック１２の第２のステップＳ３３で、フィルタ処理された回転角度信号ｐ_ｆ３２の向きが決定される。図７は、呼吸信号としてのフィルタ処理された回転角度信号ｐ_ｆのグラフを示す。このフィルタ処理された回転角度は、基線曲線又は基線レベル４３に対して解析される。基線レベル４３は、波形を上下部分に分ける。基線４３は、ゼロであると仮定され得る。代替的に、基線曲線４３は、いくつかの呼吸に及ぶ時定数を有して回転角度に対してローパスフィルタを適用することによっても、取得され得る。グラフは、吸気（基線曲線４３より上）の間に単一の局所的な極値４１Ａしか存在せず、且つ、呼気（基線曲線４３より下）の間に複数の極値４２Ａ、４２Ｂが存在することを示す。図７に示されるピーク・ツー・ピーク回転角度は約１度である。信号３２の向きは、基線曲線４３を上回るフィルタ処理された回転角度信号３２を示す波形の局所的な極値の数を評価することと、基線曲線４３を下回るフィルタ処理された回転角度信号３２を示す同じ波形の局所的な極値の数を評価することとによって、決定される。基線曲線４３を上回る局所的な極値の数が基線曲線４３を下回る局所的な極値の数を超える場合に、波形は反転される。図７に示される例では、波形は、基線曲線を上回る局所的な極値の数と比べて、基線曲線を下回る局所的な極値の方が多いので、信号３２の符号を反転させる必要はない。図７に示される例では、波形の反転は、信号３２の符号を変えることによって達成され得る。

フィルタ処理された回転角度信号ｐ_ｆ［ｍ］３２における極値を計算するよう、２つの連続したサンプルの傾きを表す２つの信号が、次のように計算され得る：

ｇ_１［ｍ］＝ｐ_ｆ［ｍ−１］−ｐ_ｆ［ｍ］ （１９）

ｇ_２［ｍ］＝ｐ_ｆ［ｍ］−ｐ_ｆ［ｍ＋１］ （２０）。

サンプルｐ_ｆ［ｍ］についての極値は、次の場合に、ｅ［ｍ］∈｛０，１｝を検出される：

基線を下回る極値４３と比較して基線を上回る極値が多い場合にいつ信号を反転させるべきかを決定するよう、基線レベルの上下にある極値の正味量をカウントするコスト量Ｊ［ｍ］が導入され得る。例となるコスト量は、次の式（２２）によって与えられる：

ここで、ｍ_０は、コスト量が開始されるサンプルインデックスである。これは、例えば、動きアーチファクトが起こり、患者が場合により姿勢を変えた直後であることができる。

最後に、呼吸波形の符号を反転させる決定は、このコスト量Ｊ［ｍ］に基づき行われて、位相補償された呼吸角度信号ｐ^＊ｆ［ｍ］３３をもたらす。すなわち：

極値の数の積分による提案された相回復の利点は、カウントされる極値が多ければ多いほど、安定した呼吸の期間の間に符号が変化することはますますありそうにないことである。

最後のステップＳ３４で、ステップＳ３３によって与えられる位相補償された呼吸角度信号ｐ^＊ｆ［ｍ］３３は、ステップＳ３０の瞬時分類子３０と結合され得る。ステップｓ３４の出力は呼吸信号３４である。例えば、位相補償された呼吸角度信号ｐ^＊ｆ［ｍ］３３は。動きアーチファクト２０が検出されなかった場合にのみ、出力信号３４として供給され得る。

任意に、呼吸数も、例えば、呼吸信号において時間的なピーク・ツー・ピーク分離を評価することによって、ステップＳ３４において決定され得る。それらのピークの時間差に基づき、呼吸速度が決定される。最後に、複数の呼吸速度は、例えば、平均又はメジアン計算や平均呼吸数の計算によって、平均される。

図８は、対象の２つの呼吸信号の２つの波形８０、８１のグラフを示す。第１の波形８０は、従来の呼吸インダクタンスプレチスモグラフィを用いて得られた呼吸信号を示す。第２の波形８１は、本発明の対象に従うプロセッシング装置により決定された呼吸信号を示す。新たに得られた波形８１は、従来の技術による波形８０との優れた対応を示す。

図９Ａ及び９Ｂは、従来の呼吸インダクタンスプレチスモグラフィにより得られた第１の波形８２と、回転モデルによらずにオフセット除去及びＰＣＡのみを適用することによって、取得された動作信号に基づき得られた第２の波形８３と、本発明の態様に従って第１の量及び回転モデルに基づき推定された回転角度を示す第３の波形８４との比較を示す。明らかなように、第２の波形８３は、呼吸数を計算するためのピーク検出については十分である。しかし、第２の波形８３は、参照用に呼吸インダクタンスプレチスモグラフィを用いて波形８２によって測定されるような実際の胸部の動きを反映しない。波形８４として示される、回転モデルを考慮する推定された回転角度は、しかしながら、参照波形８２との極めて優れた相似性を示す。

図９Ｂは、対象１００の呼吸数が、呼吸の深さに関して、わずかにより不規則である引用を示す。この例に関しても、本発明の態様に従うプロセッシング装置によって決定された呼吸信号８４は、波形８３と比較して改善された波形再構成を示す。

図１０Ａ及び１０Ｂは、本発明の態様に従う呼吸モニタ９１の代替の実施形態を示す。この実施形態では、取り付け手段９２は、対象１００の身体への適用のための中央パッチ９３と、呼吸モニタ９１を囲む２つの可撓性ウィング９４、９５とを有し、第１のウィング９４及び第２のウィング９５は、固定のために呼吸モニタ９１の上に一緒に折り畳まれ得る。

最後に、ここで提示されているプロセッシング装置、プロセッシング方法及び呼吸モニタは、呼吸信号を容易に決定する。利点として、呼吸信号の決定は、電力消費が低く、且つ、計算量がわずかである。更には、呼吸信号の即座の最初の読み取りが、低レイテンシーで同じく提供される品質メトリックとしての瞬時分類子とともに、提供され得る。

本発明は、図面及び上記の説明において詳細に例示及び記載されてきたが、そのような例示及び記載は、実例又は説明であって限定と見なされるべきではなく、本発明は、開示されている実施形態に制限されない。開示されている実施形態に対する他の変形は、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求されている発明を実施することにおいて当業者によって、理解、達成され得る。

特許請求の範囲において、語「有する（comprising）」は、他の要素又はステップを除外せず、単数形（a又はan）は、複数を除外しない。単一の要素又は他のユニットは、特許請求の範囲において挙げられているいくつかの項目の機能を満たしてよい。ある手段が相互に異なった従属請求項において挙げられているという単なる事実は、それらの手段の組み合わせが有利には使用され得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ともに又はその部分として供給される、例えば、光記憶媒体又はソリッドステート媒体のような適切な媒体において記憶／分配されてよいが、例えば、インターネット又は他の有線若しくは無線の電気通信システムを介するといった、他の形態においても分配されてよい。

特許請求の範囲における如何なる参照符号も、適用範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。

Claims (13)

1. 対象の呼吸信号を決定するプロセッシング装置であって、
   呼吸運動を示す動作信号を取得するステップと、
   前記取得された動作信号に基づき回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量を決定するステップと、
   前記第１の量と、単一の回転軸の周りの回転として前記呼吸運動をモデル化する回転モデルとに基づき、回転軸及び／又は回転角度を推定するステップと
   を実行するよう構成され、
   前記第１の量を決定するステップは、前記取得された動作信号を平均動作信号と比較するステップを有し、該比較するステップは、前記動作信号を示すベクトルと、前記平均動作信号を示す平均ベクトルとのクロス積を計算することを含む、
   プロセッシング装置。
2. 非呼吸運動を示す動きアーチファクトを示す瞬時分類子を決定するステップ
   を実行するよう更に構成される請求項１に記載のプロセッシング装置。
3. 前記取得された動作信号を前記平均動作信号と比較するステップは、前記動作信号を示すベクトルと、前記平均動作信号を示す平均ベクトルとの差を計算することを含む、
   請求項１又は２に記載のプロセッシング装置。
4. 平均を前記呼吸運動の安定性に適応させるよう更に構成される請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載のプロセッシング装置。
5. 前記回転モデルに基づき前記回転軸及び前記回転角度を推定するステップは、前記第１の量の主成分解析を実行するステップを有する、
   請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載のプロセッシング装置。
6. 前記回転角度は、前記推定された回転軸上への前記第１の量の投影に基づき推定される、
   請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載のプロセッシング装置。
7. 前記瞬時分類子は、前記動作信号と前記回転モデルからの推定された動作信号との間の不一致を示す、
   請求項２に記載のプロセッシング装置。
8. 前記呼吸運動の呼吸相を回復させるステップ
   を実行するよう更に構成される請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載のプロセッシング装置。
9. 前記呼吸相を回復させるステップは、
   前記推定された回転角度を示す波形の局所的な極値の数を決定するとともに、前記波形の基線レベルを決定し、
   前記基線レベルを上回る極値の数が前記基線レベルを下回る極値の数を超える場合に前記波形を反転させる
   ことを含む、請求項８に記載のプロセッシング装置。
10. 対象の呼吸信号を測定する呼吸モニタであって、
    呼吸運動を示す動作信号を測定するセンサと、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項に記載される、呼吸信号を決定する前記プロセッシング装置と
    を有する呼吸モニタ。
11. 前記センサは、多軸型加速度計、多軸型ジャイロスコープ、及び加速度計とジャイロスコープとの組み合わせのうちの１つである、
    請求項１０に記載の呼吸モニタ。
12. 対象の呼吸信号を決定するプロセッシング方法であって、
    呼吸運動を示す動作信号を取得するステップと、
    前記取得された動作信号に基づき回転軸及び／又は回転角度を示す第１の量を決定するステップと、
    前記第１の量と、単一の回転軸の周りの回転として前記呼吸運動をモデル化する回転モデルとに基づき、回転軸及び／又は回転角度を推定するステップと
    を有し、
    前記第１の量を決定するステップは、前記取得された動作信号を平均動作信号と比較するステップを有し、該比較するステップは、前記動作信号を示すベクトルと、前記平均動作信号を示す平均ベクトルとのクロス積を計算することを含む、
    プロセッシング方法。
13. コンピュータで実行される場合に、該コンピュータに、請求項１２に記載のプロセッシング方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。

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