JP6487425B2 - 胸内圧の非侵襲的推定及び／又は胸内圧の非侵襲的推定に基づく呼吸仕事量の計算 - Google Patents

Description

本願は一般に、対象の生理的状態を決定することに関し、より詳細には非侵襲的に決定されたパラメータに基づき、対象の胸内圧を推定すること、及び／又は対象の非侵襲的に推定された胸内圧に基づき、対象の呼吸仕事量メトリックを計算することに関する。

呼吸仕事量は、呼吸するために呼吸筋により実行される負担として規定される。患者が機械的なベンチレータに接続されるとき、ＷＯＢは２つの要素に分割されることができる。それは、１）呼吸器系の抵抗及び弾性的圧力に対して発散させられる呼吸の生理的仕事量及び２）空気補給装置（気管内チューブ及びベンチレータ）が原因による呼吸の強制仕事量とである。トータルＷＯＢは、各呼吸で計算されて、ジュール／Ｌを与えるため、タイダルボリュームに対して正規化される。

ウィーンニングに関する患者準備を評価するため、圧力支援ベンチレーション・レベルを適切に選択するため、過剰な呼吸筋因子負荷を診断及び処置するため、並びに呼吸筋疲労又は萎縮をモニタ及び防止するために、機械的肺換気が行われる患者におけるＷＯＢのリアルタイム測定が用いられることが可能である。ＷＯＢ計算に関する判断基準はキャンベルダイヤグラムである。これは胸内圧に対して肺気量をプロットすることにより構築され、圧容積ループを形成する。圧容積ループの吸気部分及び胸壁コンプライアンスラインにおいて囲まれる領域は、ＷＯＢを示す。

キャンベルダイヤグラムは、ＷＯＢに関する肺力学異常の効果を評価するための有効なツールであり、それは、ＷＯＢをその流れ抵抗要素（生理的及び強制の両方）及び弾性的要素に区切ることを可能にする。残念なことに、胸内圧の直接的な測定は、明らかに侵襲的手順である。キャンベルダイヤグラムを構築するため、食道圧力は、胸内圧のサロゲート変数として使用される。

残念なことに、食道圧力を測定することは、些細な作業ではない。バルーンの正確な配置及び膨張のため、特別な器材のため、並びに大部分は患者の咳、飲み込み及び心臓性効果が原因による誤差及びアーチファクトを回避するための特別の注意のため、それは、専門家のオペレータを必要とする。結果として、キャンベルダイヤグラムを介したＷＯＢの日々のモニタリングは、日常的な臨床診療としてベッドサイドで受け入れられておらず、このダイヤグラムを利用した市販デバイスの人気が、次第に落ちている。

本書に記載される側面は、上述した課題その他を処理する。

以下は、胸内圧及び／又は１つ又は複数の他のパラメータを非侵襲的に決定するアプローチを表す。更に、以下は、非侵襲的に決定された胸内圧に基づき、呼吸仕事量値を決定するアプローチを表す。

１つの側面において、ある方法は、被験者の非侵襲的に測定された気道圧を示す第１の生理的パラメータを得るステップと、上記被験者の肺への非侵襲的に測定された気流を示す第２の生理的パラメータを得るステップと、上記第１及び第２の生理的パラメータに基づき上記被験者の胸内圧を示す第３の生理的パラメータを推定して、これを示す信号を生成するステップとを含む。

別の側面において、ある方法は、被験者の非侵襲的に推定された胸内圧を示す第１の生理的パラメータを得るステップと、上記被験者の肺への非侵襲的に測定された気流を示す第３の生理的パラメータに基づき、上記被験者の肺気量を示す第２の生理的パラメータを決定するステップと、上記第１及び第２の生理的パラメータに基づき、呼吸仕事量を決定し、これを示す信号を生成するステップとを含む。

別の側面において、生理的パラメータ決定装置が、非侵襲的に測定された気道圧及び肺への非侵襲的に測定された気流に対して上記肺の力学モデルをフィットし、上記非侵襲的に測定された気道圧及び予測された気道圧の間の残差平方和を最小化することにより、被験者の上記非侵襲的に測定された気道圧及び上記被験者の肺への上記非侵襲的に測定された気流に基づき、上記被験者の胸内圧を推定するパラメータ推定器を含む。この生理的パラメータ決定装置は更に、上記推定された胸内圧及び上記肺への上記気流から決定される肺気量に基づき、キャンベルダイヤグラムを決定し、上記キャンベルダイヤグラムの圧容積ループ及び胸壁コンプライアンスラインにおける領域に基づき、上記被験者に関する呼吸仕事量を決定するメトリック決定部を含む。

ベンチレータと共に生理的パラメータ決定装置を概略的に示す図である。 パラメータ推定器及びメトリック決定部を含む生理的パラメータ決定装置の例を概略的に示す図である。 非侵襲的に決定された胸内圧を用いて生成される例示的なキャンベルダイヤグラムを示す図である。 胸内圧を非侵襲的に推定するのに用いられる機械的なモデルを示す図である。 胸内圧を非侵襲的に推定するのに用いられる、図５の機械的なモデルに均等な電気的モデルを示す図である。 メトリック決定部のない図２の生理的パラメータ決定装置の変形例を概略的に示す図である。 パラメータ推定器のない図２の生理的パラメータ決定装置の変形例を概略的に示す図である。 本書に記載されるように推定される非侵襲性の推定された胸内圧及び測定された食道圧力のプロットを示す図である。 本書に記載されるように推定された肺抵抗のプロットを示す図である。 本書に記載されるように推定された肺コンプライアンスのプロットを示す図である。 修正された測定された食道圧力及び非侵襲性の推定された胸内圧を示す図である。 測定された食道圧力に基づかれる圧容積ループと共に、非侵襲的に推定された胸内圧に基づかれる圧容積ループを示す図である。 心臓性要素を取り除くため、低域通過フィルタリング後の測定された食道圧力に基づかれる圧容積ループと共に非侵襲的に推定された胸内圧に基づかれる圧容積ループを示す図である。 非侵襲的に決定されたパラメータに基づき胸内圧を推定する例示的な方法を示す図である。 非侵襲的に決定された胸内圧に基づき呼吸仕事量メトリックを決定する例示的な方法を示す図である。 ＲＬＳアルゴリズムと共にパラメータ推定器の例を概略的に示す図である。

本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。

以下は、非侵襲的に胸内圧を決定し、並びに／又は、非侵襲的に決定された胸内圧及び／若しくは他の非侵襲的に決定された胸内圧を利用し、対象に関するメトリック呼吸仕事量（ＷＯＢ）を決定するアプローチに関する。

図１は、ベンチレータ１０４と共に生理的パラメータ決定装置１０２を示す。これは代替的に、侵襲的及び非侵襲的アプリケーションと共に使用されることができる。コントローラ１０６は、ベンチレータ１０４を制御する。

図示される実施形態において、デバイス１０８は、ベンチレータ１０４から被験者又は対象への空気の経路を提供する。侵襲的ベンチレーションの場合、デバイス１０８は、気管内チューブ、気管開口術管、又は「Ｙ」接合を含むその他とすることができる。非侵襲性の場合、デバイス１０８は、鼻マスク、完全な顔マスク、又はベンチレータ１０４及びマスクの間の任意の管を含むその他とすることができる。

気道圧力センサ１１２は、気道での圧力を測定し、空気フローセンサ１１０は、気道での気流を測定する。侵襲的ベンチレーションの場合、センサ１１０及び１１２は、デバイス１０８の「Ｙ」接合又は他の部分に接続されることができる。非侵襲性ベンチレーションの場合、センサ１１０及び１１２は、デバイス１０８の患者マスク又は他の部分に接続されることができる。

生理的パラメータ決定装置１０２は、入力として、測定された気流及び測定された気道圧を受信し、パラメータ推定器１１４及び／又はメトリック決定部１１６の少なくとも１つを含む。これは、受信されるデータ及び／又はそこから得られるデータ（例えば被験者の生理的及び／又は健康状態を示すパラメータ及び／又はメトリック）を処理する。

パラメータ推定器１１４は、入力された測定された気流及び気道圧を処理し、これに基づき１つ又は複数のパラメータを決定する。後で詳しく述べるように、パラメータ推定器１１４は、入力された測定された気流及び気道圧を処理することにより、胸内圧を少なくとも推定する。他のパラメータは、肺抵抗及び肺コンプライアンスを含むが、これに限定されるものではない。推定された胸内圧は、ベンチレータ１０４の制御を容易にするため、ベンチレータコントローラ１０６の制御ループにフィードバックされることができる。コンピューティングシステム１１８は、これに基づき、呼吸健康を評価し、及び／又は他の態様でデータを処理し、及び／又は、他の態様で利用する。

メトリック決定部１１６は、入力された測定された気流及びパラメータ推定器１１４により出力される少なくとも１つの推定されたパラメータを処理し、これらに基づき生理的メトリックを生成する。後で詳しく述べるように、メトリック決定部１１６は、測定された気流及び推定された胸内圧から決定されるボリュームを処理することにより、被験者に関する少なくともＷＯＢを決定する。

これは、パラメータ推定器１１４により生成され、及び／又は他の態様で得られることができる胸内圧を得ること、肺気量対胸内圧をプロットすること、及び、圧容積ループ及び胸壁コンプライアンスライン内の領域を数学的に計算することを含む。これは、呼吸仕事量に等しい。同様に、情報は、処理及び／又は他の態様での利用のため、コンピューティングシステム１１８に提供されることができる。

生理的パラメータ決定装置１０２は、ベンチレータ１０４及び／又は他の計算デバイスの部分とすることができる。例えば、装置１０２は、例えば物理メモリ又は他の非一時的媒体といったコンピュータ可読ストレージ媒体に格納又はエンコードされるコンピュータ可読命令を実行するマイクロプロセッサを持つコンピュータの部分とすることができる。追加的に又は代替的に、マイクロプロセッサは、搬送波、信号又は他の一時的媒体により搬送されるコンピュータ読み出し可能な命令を実行できる。

図２は、生理的パラメータ決定装置１０２の例を示す。生理的パラメータモニタデバイス１０２は、肺気量決定部２０２を含む。これは、入力として、測定された気流を受信し、これに基づき肺気量を決定する。図示された例において、肺気量決定部２０２は、受信された測定された気流を積分し、これに基づき肺気量を決定する。他の例では、肺気量を決定するために他のアプローチが利用される。

推定器２０４は、入力として、測定された気流、測定された気道圧及び決定された肺気量を受信する。測定された気流及び気道圧は、それらが決定されるとき（即ちリアルタイムにおいて、）又は所定の時間遅延後、生理的パラメータ決定装置１０２に搬送されることができる。推定器２０４は、入力された測定された気流、測定された気道圧及び決定された肺気量にモデル２０８をフィットさせるアルゴリズム２０６を使用して、これに基づき胸内圧を決定する。パラメータ推定器１１４の非限定的な例が、図１６に関連して以下に記載される。
呼吸仕事量（ＷＯＢ）決定部２１０は、入力として、推定された胸内圧及び決定された肺気量を受信して、ＷＯＢ値を決定する。例えば、呼吸仕事量（ＷＯＢ）決定部２１０は、ＷＯＢアルゴリズム２１２に基づきＷＯＢ値を決定する。これは、例えば、キャンベルダイヤグラムを生成し、各呼吸又は呼吸のサブセットを含む１つ又は複数の呼吸で、非侵襲的に決定された入力情報から、ＷＯＢを計算することを含む。

図３を参照すると、例示的なキャンベルダイヤグラム３０２が示される。ｙ軸３０４は、機能的な残余の容量として参照される肺気量を表し、ｘ軸３０６は、ベースライン値として参照される食道圧力を表す。その結果、呼吸は、ダイヤグラムの原点３０８（０圧力及びボリューム点）で始まる。自然発生的な呼吸の間、圧容積ループ３１０は時計回り方向に移動し、その傾斜３１２は、動的な肺コンプライアンス（ＣＬ）を表す。吸気（Ｉ）３１４の間、食道圧力は減少し、肺気量が増加する。呼気（Ｅ）３１６は、通常受動的である。ここでは、ボリューム及び圧力の両方が、呼吸の終わりでゼロに戻る。

その傾斜が胸壁コンプライアンス（Ｃｃｗ）に等しいライン３１８が、ダイヤグラム上で引かれ、これは、ゼロフロー点で始まる。図２及び図３を参照すると、ＷＯＢ決定部２１０は、非侵襲的圧容積ループ３１０の吸気部分及び胸壁コンプライアンスライン３１８により囲まれる領域としてＷＯＢを決定できる。胸壁コンプライアンスライン３１８の傾斜を決定するため、被験者は、Bannerその他による「Partially and totally unloading respiratory muscles based on real-time measurements of work of breathing」、Chest、vol. 106、no. 6、pp. 1835- 1842、Dec 1994に記載されるように及び／又は他の態様で、完全にリラックスされ続けられることが可能である。例えば、Ｃｃｗに関する公称値が使用されることもできる。

図２、図４及び図５を参照すると、モデル２０８の非限定的な例が論じられる。図４及び図５はそれぞれ、例示的なモデル２０８の機械的及び電気的な均等を示す。この例において、モデル２０８は、気道圧（Ｐａｏ）、肺抵抗（Ｒ_Ｌ）、肺コンプライアンス（Ｃ_Ｌ）及び胸内圧（Ｐｐｌ）を持つ肺の１次シングルコンパートメントモデルを表す。

モデル２０８は、数学的に、式１

に示されるように表されることができる。ここで、ｔは、時間を表し、

は肺への気流を表し、Ｖは、肺気量を表し、ＦＲＣは、機能的な残余の容量を表し、Ｐ_０は、ＦＲＣにおいて、抵抗及び弾性的圧力項がゼロであるとき、気道開圧力Ｐａｏが、胸内圧Ｐｐｌに等しくないという事実を説明する定数項を表す。Ｒ_Ｌ及びＣ_Ｌは、肺の機械的な特性が時間において一定でなく、呼吸にわたり変化することを示すための時間の関数として表される。

式１の最後の２つの項は、単一の時間変化する項に結合されることができ、式２

が生み出される。

ベクトル形において、式２を変形すると、式３

が生み出される。ここで、

は、推定されるパラメータベクトルであり、ｘ（ｔ）は入力ベクトルであり、ｙ（ｔ）は、出力である。式３において、出力ｙ（ｔ）は、測定された気道圧力信号Ｐａｏである。一方、入力、測定されたフロー信号

、ＦＲＣを超えるボリュームＶ及び１に等しい定数項から作られる３×１ベクトルである。ＦＲＣを超えるボリュームは、フロー信号の積分により得られることができる。

気道圧力（Ｐａｏ）及びフロー

測定を用いて、３つの異なる時間変化するパラメータ、Ｒ_Ｌ、Ｃ_Ｌ及び

を含むパラメータベクトルが、修正されたＲＬＳアルゴリズムを用いてリアルタイムにおいて、効果的に推定されることができる。適切なＲＬＳアルゴリズムの例示的なは、Vahidiによる「Recursive least squares with forgetting for online estimation of vehicle mass and road grade: Theory and experiments」、Vehicle System Dynamics、vol. 43、no. 1、pp. 31-55、2005に記載される。他のアルゴリズム、ＲＬＳ及び／又は非ＲＬＳ（例えば、カルマンフィルタ、最適化方法等）も、本書において想定される。

パラメータ

の値は、各時間ステップでの胸内圧の推定に定数Ｐ０の値により与えられるオフセット項を加えたものを表し、これは、式４

に示される。胸内圧の絶対値が、式３における抵抗及び弾性的圧力項がゼロである、呼気（ｔ＝ｔ_ＥＥ）の終わりに推定される場合、式５に示される関係が当てはまり、

となる。こうして、Ｐ_０は、式６

に示されるように表されることができる。最終的に、式６を式４に接続することにより、式７

が生み出される。

各時間ステップにおいて、一旦パラメータ

が推定されると、最後の呼気の終わりでのその値（それは、現在の吸気サイクルの初めでの値に等しい）に対する胸内圧の相対的な変化の推定が、式７で項Ｐａｏ（ｔ＝ｔ_ＥＥ）を

から減算することによりリアルタイムに得られることが可能である。この項は、各呼気サイクルの終わりにＰａｏ信号をサンプリングするだけで、呼吸につき一度リアルタイムに得られることもできる。

推定の結果は、式８

に示される。アルゴリズムは、その絶対値ではなく現在の吸気サイクルの初めでそのベースライン値に対する胸内圧（

）の相対的な変化の推定を提供する。キャンベルダイヤグラムを構築することにおいて、胸内圧の値は、ＷＯＢの計算に影響を及ぼすことなしにそのベースライン値（即ち、現在の吸気サイクルの初めでのその値）として参照されることができる。

図１６は、パラメータ推定器１１４が測定された気道圧及び予測された気道圧の間の残差平方和を最小化することにより胸内圧を推定するための再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムを使用する非限定的な例を示す。

加算ブロック１６０２は、非侵襲的に測定された気道圧及び前に推定された気道圧の間の誤差を計算する。前に推定された気道圧は、肺力学モデル２０８、前に推定された肺コンプライアンス、肺抵抗及び胸内圧パラメータ、非侵襲的に測定された気流及び得られた肺気量に基づき推定される。

推定器２０４は、予測誤差を最小化することにより、肺コンプライアンス、肺抵抗及び胸内圧の次の推定を決定する。肺力学モデル２０８は、これらの推定に基づき気道圧の次の推定を決定する。気道圧の次の推定は、加算ブロック１６０２に提供される。このブロックは、これらのパラメータに基づき次の誤差を計算する。

パラメータを推定する上記の方法は、繰り返される。各推定された胸内圧は、ＷＯＢ決定部２１０に提供される。これは、呼吸に関するデータを得た後、この情報を使用して、本書に記載されるように、呼吸に関連してＷＯＢ値を決定する。

上記は、肺の１次シングルコンパートメントモデルが、フロー及び気道圧測定にフィットされるアプローチを表す。これは、胸内圧、肺抵抗、肺コンプライアンスなどの推定された値を提供する。例えば、変更された再帰的最小二乗アプローチを用いて、測定された及びモデル予測された気道圧の間の残差平方和を最小化することにより、この推定は実現され、胸内圧は、各呼吸での非侵襲的に得られた入力を用いてＷＯＢを決定するために用いられるキャンベルダイヤグラムにおいて、使用される。

図６及び図７はそれぞれ、メトリック決定部１１６及びパラメータ推定器１１４が省略される例を示す。図７において、非侵襲的に決定された胸内圧が、入力として提供される。非侵襲的に決定された胸内圧は、パラメータ推定器１１４及び／又はその他を含む別の装置により、本書に記載されるように推定されることができる。

以下は、胸内圧及びこれに基づきＷＯＢを非侵襲的に決定する非限定的な例を提供する。

データは、２分のウィンドウに関連付けられる。この間、対象は、圧力支援ベンチレーション（ＰＳＶ）で連続的な気道陽圧（ＣＰＡＰ）に支配される。２分のウィンドウの間、ＰＳＶレベルは、約３５０秒付近で始まり、１０から０ｃｍＨ２０まで減らされる。

本書に記載されるように推定される非侵襲性の胸内圧が、図８の下部プロットに示され、測定された食道圧力は、図８の上部プロットに示される。図９は、推定された肺抵抗を示し、図１０は、推定された肺コンプライアンスを示す。共に、本書に記載されるように推定される。

図示された例において、非侵襲性の推定された胸内圧及び測定された食道圧力の間にはオフセットが存在する。オフセットは、食道バルーンを膨らませるのに必要な圧力を表す。これは、食道圧力（Ｐｅｓ）のベースライン値を決定する。これは、胸膜内空間におけるベースライン圧力とは明らかに異なる。オフセット修正は、食道測定から定数項を減算することにより得られることができる。図１１は、修正された食道圧力１１０２及び非侵襲性の推定された胸内圧１１０４を示す。

図１２は、修正された測定されたＰｅｓから作成されるキャンベルダイヤグラムの第１の圧容積ループ１２０２及び推定されたＰｐｌから作成されるキャンベルダイヤグラムの第２の圧容積ループ１２０４を示す。Ｃｃｗライン１２０６の既知の傾斜を想定して、ＷＯＢが決定される。

ループ１２０２及び１２０４を低域通過フィルタリングすることは、図１３に示されるようにループ１２０２及び１２０４の間の合意を改善できる。ここで、修正された測定されたＰｅｓから作成される第１のフィルタリングされた圧容積ループ１３０２及び推定されたＰｐｌから作成される第２のフィルタリングされた圧容積ループ１３０４が示される。Ｃｃｗライン１３０６の既知の傾斜を想定して、ＷＯＢが決定される。

呼吸信号及び心臓性振動のスペクトル成分が重なる場合、これは、ロー、ハイ又はバンドパスフィルタを通してこの２つを分離するのを困難にし、時系列ウィンドウを通したスムージング（平均化）が使用されることができる。心臓信号が例えばＳｐ０２信号といった追加的なソースから入手可能である場合、この信号は、呼吸信号から心臓性振動をキャンセルするために用いられることができる。フィルタリングの追加は、提案された技術からの推定をより正確にする拡張である。

図１４は、本書における開示に基づかれる例示的な方法を示す。

ステップの順序は、限定ではない点を理解されたい。そのようなものとして、他の順序も本書において想定される。更に、１つ又は複数のステップは省略されることができ、及び／又は、１つ又は複数の追加的なステップが含まれることができる。

ステップ１４０２において、被験者の非侵襲的に測定された気道圧が得られる。

ステップ１４０４において、非侵襲的に測定された気流が得られる。

ステップ１４０６において、被験者の肺気量が、得られた気流に基づき決定される。本書に記載されるように、肺気量は、気流を数学的に積分することにより決定されることができる。

ステップ１４０８において、測定された気道圧及び推定された気道圧の間の予測誤差が決定される。これは、肺力学モデル及び前に推定されたパラメータに基づかれる。

ステップ１４１０において、肺抵抗、肺コンプライアンス及び胸内圧の推定は、本書に記載されるように予測誤差を最小化することにより決定される。

ステップ１４１２において、気道圧の新規推定は、モデル、測定された気流パラメータ、決定された肺気量パラメータ、推定された肺抵抗、肺コンプライアンス及び胸内圧パラメータに基づき決定される。

ステップ１４０２〜１４１２は、気道圧の新規推定を用いて繰り返される。

図１５は、本書における開示に基づかれる例示的な方法を示す。

ステップの順序は、限定ではない点を理解されたい。そのようなものとして、他の順序も本書において想定される。更に、１つ又は複数のステップは省略されることができ、及び／又は、１つ又は複数の追加的なステップが含まれることができる。

ステップ１５０２において、被験者の非侵襲的に推定された胸内圧が得られる。

ステップ１５０４において、非侵襲的に測定された気流が得られる。

ステップ１５０６において、被験者の肺気量は、得られた気流に基づき決定される。本書に記載されるように、肺気量は、気流を数学的に積分することにより決定されることができる。

ステップ１５０８において、圧容積ループは、胸内圧及び肺気量の非侵襲的推定に基づき生成される。

ステップ１５１０において、胸壁コンプライアンスラインが、決定される、又は既知と想定される。

ステップ１５１２において、被験者に関する呼吸仕事量メトリックは、キャンベルダイヤグラムの圧容積ループ及び胸壁コンプライアンスラインにおける領域に基づき決定される。

上記は、コンピュータ可読ストレージ媒体に埋め込まれる又はエンコードされることができるコンピュータ可読命令を用いて実現されることができる。これは、コンピュータプロセッサにより実行されるとき、プロセッサに上記のステップを実行させる。追加的に又は代替的に、コンピュータ可読指示の少なくとも１つは、信号、担体波又は他の一時的媒体により搬送される。

図１、図２、図６及び図７において、生理的パラメータ決定装置１０２は、スタンドアロンデバイスである。別の例において、生理的パラメータモニタデバイス１０２は、入力として利用可能な気道圧及びフロー信号を用いる、ベンチレータ１０４、（侵襲的又は非侵襲的な）他のベンチレータ及び／又は例えば呼吸支援デバイスといった他のデバイスの部分である。

上記は、連続してかつリアルタイムに肺抵抗及びコンプライアンスを推定し、肺の機械的な特性における急転が検出されることを可能にすること、食道カテーテルを必要とせず、連続してかつリアルタイムに胸内圧を推定し、推定された波形が、ＷＯＢ、ＰＯＢ又はＰＴＰインデックスを用いて呼吸筋負荷を定量化するために用いられることが可能であること、及びウィーンニング又は抜管に関する患者の準備を評価することを提供できる。

上記は、呼吸筋収縮を生じさせる過剰な呼吸支援、又は呼吸筋疲労を生じさせる過小支援を回避するため、適切な圧力支援ベンチレーション（ＰＳＶ）レベルを選択すること、ベンチレータ支援が胸内圧の推定された値に基づき始動される新規ベンチレーションモードを導入すること、及び所望の範囲において、制御された変数を維持するよう、圧力支援のレベルが自動的に調整される、ＷＯＢ、ＰＯＢ又はＰＴＰインデックスに関する非侵襲性閉ループ制御モダリティを導入することを提供することもできる。

上記は、診断又は治療的なデバイスとして使用されることができる。ここで、波形又はトレンド情報としてプロットされる、ＷＯＢ、肺抵抗及び肺コンプライアンスの連続的な推定が、ＣＯＰＤ、ＡＲＤＳ及び他の慢性／急性の肺疾患を診断するために用いられることができ、並びに関連する治療、治療経路を誘導するため、及び適切な医療デバイス設定を選択するために使用されることができる。ＷＯＢ、計算されたすべての呼吸、リアルタイム非侵襲的胸内圧、肺コンプライアンス及び抵抗は直接、任意の斯かるシステムの一部とすることができ、それは、他のいくつかの臨床的に有意な情報を計算するために基礎をなす技術として使用されることもできる。

本発明が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読み及び理解すると、第三者は、修正及び変更を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。

Claims (28)

1. 被験者の非侵襲的に測定された気道圧を示す第１の生理的パラメータを得るステップと、
   前記被験者の肺への非侵襲的に測定された気流を示す第２の生理的パラメータを得るステップと、
   前記第１及び第２の生理的パラメータに基づき前記被験者の胸内圧を示す第３の生理的パラメータを推定して、これを示す信号を生成するステップとを有する、方法。
2. 前記被験者の肺への気流を示す前記第２の生理的パラメータに基づき、前記被験者の肺気量を決定するステップと、
   前記第１及び第２の生理的パラメータ並びに前記決定された肺気量に基づき、前記被験者の胸内圧を示す前記第３の生理的パラメータを推定するステップと更に有する、請求項１に記載の方法。
3. 前記被験者の肺への気流を示す前記第２の生理的パラメータを積分することにより、前記肺気量を決定するステップを更に有する、請求項２に記載の方法。
4. 肺力学モデルに基づき前記第３の生理的パラメータを推定するステップを更に有し、前記モデルが、前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への前記非侵襲的に測定された気流、前記肺気量、肺抵抗、肺コンプライアンス及び所定の定数の関数である、請求項３に記載の方法。
5. 前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への気流、前記決定された肺気量及び前記所定の定数に対して前記肺力学モデルをフィットさせることにより、前記第３の生理的パラメータを推定するステップを更に有する、請求項４に記載の方法。
6. 前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への前記気流、前記決定された肺気量及び前記所定の定数に対して前記肺力学モデルをフィットさせることにより、前記肺抵抗及び前記肺コンプライアンスを推定するステップを更に有する、請求項５に記載の方法。
7. 前記推定された胸内圧、前記肺への前記測定された気流、前記決定された肺気量、前記推定された肺抵抗、前記推定された肺コンプライアンス及び前記所定の定数を用いて、前記肺力学モデルに基づき気道圧を推定するステップと、
   前記推定された気道圧及び前記測定された気道圧の間の差を決定するステップと、
   前記推定された気道圧及び前記測定された気道圧の間の差を最小化することにより、前記第３の生理的パラメータを推定するステップとを有する、請求項６に記載の方法。
8. 前記被験者の気道圧を非侵襲的に連続して測定するステップと、
   前記被験者の肺への気流を非侵襲的に連続して測定するステップと、
   前記非侵襲的に連続して測定された気道圧と非侵襲的に連続して測定された前記肺への気流とに基づき、前記第３の生理的パラメータを非侵襲的に連続して推定するステップとを更に有する、請求項７に記載の方法。
9. 前記推定された胸内圧及び前記決定された肺気量に基づき、キャンベルダイヤグラムを生成するステップと、
   胸壁コンプライアンスラインを生成するステップと、
   前記キャンベルダイヤグラムの圧容積ループ及び前記胸壁コンプライアンスラインにおける領域を決定するステップと、
   前記領域に基づき、呼吸仕事量を決定するステップとを有する、請求項８に記載の方法。
10. 被験者の非侵襲的に推定された胸内圧を示す第１の生理的パラメータを得るステップと、
    前記被験者の肺への非侵襲的に測定された気流を示す第３の生理的パラメータに基づき、前記被験者の肺気量を示す第２の生理的パラメータを決定するステップと、
    前記第１及び第２の生理的パラメータに基づき、呼吸仕事量を決定し、これを示す信号を生成するステップとを有する、方法。
11. 前記第１及び第２の生理的パラメータに基づき、キャンベルダイヤグラムを生成するステップと、
    前記キャンベルダイヤグラムに基づき、前記呼吸仕事量を決定するステップとを更に有する、請求項１０に記載の方法。
12. 胸壁コンプライアンスラインを生成するステップと、
    前記キャンベルダイヤグラムの圧容積ループ及び前記胸壁コンプライアンスラインにおける領域を決定するステップと、
    前記領域に基づき、前記呼吸仕事量を決定するステップとを更に有する、請求項１１に記載の方法。
13. 各呼吸に関して前記呼吸仕事量を決定するステップを更に有する、請求項１０乃至１２のいずれかに記載の方法。
14. 前記被験者の非侵襲的に測定された気道圧を得るステップと、
    前記被験者の前記非侵襲的に測定された気道圧及び前記肺気量を示す前記第２の生理的パラメータに基づき、前記被験者の胸内圧を推定するステップとを更に有する、請求項１０乃至１３のいずれかに記載の方法。
15. 前記肺への気流を積分することにより前記肺気量を決定するステップを更に有する、請求項１４に記載の方法。
16. 肺力学モデルに基づき前記胸内圧を推定するステップを更に有し、前記モデルが、前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への気流、前記決定された肺気量、肺抵抗、肺コンプライアンス及び所定の定数の関数である、請求項１４又は１５に記載の方法。
17. 前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への前記気流、前記決定された肺気量及び前記所定の定数に対して前記肺力学モデルをフィットさせることにより、前記胸内圧を推定するステップを更に有する、請求項１６に記載の方法。
18. 前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への前記気流、前記決定された肺気量及び前記所定の定数に対して前記肺力学モデルをフィットさせることにより、前記肺抵抗及び前記肺コンプライアンスを推定するステップを更に有する、請求項１７に記載の方法。
19. 前記推定された胸内圧、前記肺への前記測定された気流、前記決定された肺気量、前記推定された肺抵抗、前記推定された肺コンプライアンス及び前記所定の定数を用いて、前記肺力学モデルに基づき気道圧を推定するステップと、
    前記推定された気道圧及び前記測定された気道圧の間の差を決定するステップと、
    前記推定された気道圧及び前記測定された気道圧の間の差を最小化することにより、前記胸内圧を推定するステップとを更に有する、請求項１８に記載の方法。
20. 生理的パラメータ決定装置であって、
    非侵襲的に測定された気道圧及び肺への非侵襲的に測定された気流に対して前記肺の力学モデルをフィットさせ、前記非侵襲的に測定された気道圧及び予測された気道圧の間の残差平方和を最小化することにより、被験者の前記非侵襲的に測定された気道圧及び前記被験者の肺への前記非侵襲的に測定された気流に基づき、前記被験者の胸内圧を推定するパラメータ推定器と、
    前記推定された胸内圧及び前記肺への前記気流から決定される肺気量に基づき、キャンベルダイヤグラムを決定し、前記キャンベルダイヤグラムの圧容積ループ及び胸壁コンプライアンスラインにおける領域に基づき、前記被験者に関する呼吸仕事量を決定するメトリック決定部とを有する、生理的パラメータ決定装置。
21. コンピュータに、
    被験者の非侵襲的に測定された気道圧を示す第１の生理的パラメータを受信するステップと、
    前記被験者の肺への非侵襲的に測定された気流を示す第２の生理的パラメータを受信するステップと、
    前記第１及び第２の生理的パラメータに基づき前記被験者の胸内圧を示す第３の生理的パラメータを推定して、これを示す信号を生成するステップとを実行させるための、コンピュータプログラム。
22. 前記被験者の肺への気流を示す前記第２の生理的パラメータに基づき、前記被験者の肺気量を決定するステップと、
    前記第１及び第２の生理的パラメータ並びに前記決定された肺気量に基づき、前記被験者の胸内圧を示す前記第３の生理的パラメータを推定するステップと更に有する、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
23. 前記被験者の肺への気流を示す前記第２の生理的パラメータを積分することにより、前記肺気量を決定するステップを更に有する、請求項２２に記載のコンピュータプログラム。
24. 肺力学モデルに基づき前記第３の生理的パラメータを推定するステップを更に有し、前記モデルが、前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への前記非侵襲的に測定された気流、前記肺気量、肺抵抗、肺コンプライアンス及び所定の定数の関数である、請求項２３に記載のコンピュータプログラム。
25. 前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への気流、前記決定された肺気量及び前記所定の定数に対して前記肺力学モデルをフィットさせることにより、前記第３の生理的パラメータを推定するステップを更に有する、請求項２４に記載のコンピュータプログラム。
26. 前記非侵襲的に測定された気道圧、前記肺への前記気流、前記決定された肺気量及び前記所定の定数に対して前記肺力学モデルをフィットさせることにより、前記肺抵抗及び前記肺コンプライアンスを推定するステップを更に有する、請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
27. 前記推定された胸内圧、前記肺への前記測定された気流、前記決定された肺気量、前記推定された肺抵抗、前記推定された肺コンプライアンス及び前記所定の定数を用いて、前記肺力学モデルに基づき気道圧を推定するステップと、
    前記推定された気道圧及び前記測定された気道圧の間の差を決定するステップと、
    前記推定された気道圧及び前記測定された気道圧の間の差を最小化することにより、前記第３の生理的パラメータを推定するステップとを有する、請求項２６に記載のコンピュータプログラム。
28. 前記推定された胸内圧及び前記決定された肺気量に基づき、キャンベルダイヤグラムを生成するステップと、
    胸壁コンプライアンスラインを生成するステップと、
    前記キャンベルダイヤグラムの圧容積ループ及び前記胸壁コンプライアンスラインにおける領域を決定するステップと、
    前記領域に基づき、呼吸仕事量を決定するステップとを更に有する、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。

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