JP6787969B2 - 分析のための呼吸選択 - Google Patents

分析のための呼吸選択 Download PDF

Info

Publication number
JP6787969B2
JP6787969B2 JP2018198301A JP2018198301A JP6787969B2 JP 6787969 B2 JP6787969 B2 JP 6787969B2 JP 2018198301 A JP2018198301 A JP 2018198301A JP 2018198301 A JP2018198301 A JP 2018198301A JP 6787969 B2 JP6787969 B2 JP 6787969B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
respiratory
gas
respiration
breathing
expiratory
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018198301A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019051331A (ja
Inventor
アンソニー ディー. ウォンドカ,
アンソニー ディー. ウォンドカ,
アニッシュ バトナーゲル,
アニッシュ バトナーゲル,
スコット ジェイ. ギルバート,
スコット ジェイ. ギルバート,
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Soleno Therapeutics Inc
Original Assignee
Capnia Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Capnia Inc filed Critical Capnia Inc
Publication of JP2019051331A publication Critical patent/JP2019051331A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6787969B2 publication Critical patent/JP6787969B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A61B5/02055Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/082Evaluation by breath analysis, e.g. determination of the chemical composition of exhaled breath
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7221Determining signal validity, reliability or quality
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02Operational features
    • A61B2560/0223Operational features of calibration, e.g. protocols for calibrating sensors
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816Measuring devices for examining respiratory frequency
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/087Measuring breath flow
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/091Measuring volume of inspired or expired gases, e.g. to determine lung capacity
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7285Specific aspects of physiological measurement analysis for synchronising or triggering a physiological measurement or image acquisition with a physiological event or waveform, e.g. an ECG signal

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Sampling And Sample Adjustment (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

関連出願の相互参照
本出願は、2013年1月8日に出願された米国仮特許出願第61/750,305号の利益を主張するものであり、その開示全体は参照により本明細書に組み込まれる。
本明細書で説明されるのは、診断目的での呼吸の呼気の分析のための装置および方法である。より詳細には、内在する生理的状態に呼気の分析を相互に関連付けるために使用することができる、呼吸周期の関連部分を生理学的に特定する装置および方法が説明される。
人体内および血流で生成され、またはそれらに入ってくる、或る代謝体および化学物質は、呼吸にて排出される。人体または血流のレベルは、呼吸内のそれを測定することによって判定されることがある。例えば、血液学的疾患および状態、代謝疾患、ならびに環境的および行動的障害などの内在する疾患を検出および監視するために、呼吸COレベルが測定されることがある。例えば、溶血、喫煙または吸入中毒(inhalation poisoning)を示すことができる血液COに、呼気終末COを相互に関連付けることができる。呼気終末COを測定するために、呼気の終わりで呼吸の一部を捕捉することによって、患者の呼気から、非侵略的に肺胞気が収集されることがある。そして、そのCO濃度に対して、捕捉された呼気終末ガスを分析することができ、それによって、非侵略的な診断測定が完了する。通常、吐き出されたガス内の検体のレベルと、人体または血液内の代謝体もしくは化学物質、または他の物質のレベルとの間に相関関係、例えば、1対1の比率またはいくつかの他の比率が存在する。
COガスなどの血液−呼吸検体レベルの適切かつ正確な相関関係が、呼吸パターンに依存することがあることが発見されてきた。通常、患者の呼吸パターンが採られるのが診断分析のために適切であるかを熟考することなく、呼吸サンプルが採られる。血液内の或るガスのレベルが、呼吸内のそれを測定することによって分析されているとき、場合によっては、血液−呼吸レベルの相関関係を正確なものとするために、患者は呼吸の頻度および深さに関して、正常な安静時一回換気量、または分時拍出量の呼吸パターンで呼吸している必要があることがある。他の状況では、溜息呼吸(sigh breath)もしくは息止め(例えば、代謝疾患を診断することを試みるとき)などの非安静時一回換気量の呼吸、または深呼吸(例えば、感染を診断することを試みるとき)を人が行うときに、血液−呼吸の相関関係がより正確となることがある。
加えて、呼吸検査の間、非協力的な患者、または以下の命令に従うことが不可能な患者から、自動的にまたは半自動的に、呼気終末ガスを収集することが有益であることがある。または場合によっては、協力することが可能な患者は、検査の影響を受け、かつ異常な呼吸をするときに不注意にサンプルを提示してしまうことがある。これらの状況では、ガスの純粋かつ適正なサンプルを呼吸から取得することが困難となることがある。
上記不備に対処するために、本開示は、受けている診断検査に対して、生理学的に適切な呼吸を定義し、標的とし、捕捉し、および分析し、ならびに誤った診断結果につながることがある生理学的に不適切な呼吸を分析することを回避することができる、システムおよび方法を提供する。
呼気終末ガスなどの放出検体の正確なサンプルを、広範囲の呼吸パターンから確実に収集することができ、かつ広範囲の患者タイプ、環境条件、および臨床症状を包含することができる呼吸検体分析器および方法が本明細書で説明される。第1の変形形態では、或るタイプの呼吸が発生するまでの期間、呼吸パターンが測定される。正確なサンプルを得ることができる呼吸閾値基準を確立することによって、所望のタイプの呼吸が事前定義されてもよい。閾値基準は、例えば、患者の完全かつ正常な一回換気量の呼吸の検出であってもよい。閾値基準が満たされると、サンプルが、サンプルの対応する呼吸の適切な一部から採られてもよい。第2の変形形態では、2以上の事前定義されたタイプの呼吸の1つを満たす呼吸からサンプルが収集される。例えば、少なくとも0.5秒の呼気期間を有する呼吸が事前定義されてもよく、および完全かつ正常な一回換気量の呼吸の呼気が事前定義されてもよく、最初に発生したいずれかの呼吸からサンプルが収集される。第3の変形形態では、装置は、患者の呼吸パターンを妨げるようにユーザを促し、またはユーザと通信してもよく、それによって、或る呼吸タイプを満たす呼吸を患者が生成する。第4の変形形態では、装置は、広まっている臨床症状に対して生理学的に典型的な呼吸が標的とされることを検証するために、生理信号の入力を取得してもよく、その信号に対して呼吸の標的とする閾値を設定することができる。第5の変形形態では、装置は、見つかった場合(見つかったとき)、生理学的に典型的な呼吸を標的としてもよく、かつ見つからなかった場合、非典型的な呼吸を標的とし、そして結果を正常化する補正因子を、典型的な呼吸に適用する。第6の変形形態では、装置は、発生する事前定義されたタイプの呼吸を待機するオプションをユーザに与えるように、または長い待機期間を回避するために検査を取り消すようにユーザを促し、もしくは通信してもよい。第7の変形形態では、装置は、呼吸タイプ基準および呼吸パターン安定性基準の両方を満たすように、標的とされた呼吸を要求してもよい。
第8の変形形態では、呼吸ガスを分析する装置は、センサ、呼吸サンプリングシステム、プロセッサ、およびガス分析器を含む。センサは、呼吸パターンパラメータを測定してもよい。呼吸サンプリングシステムは、ガス収集導管を含んでもよい。プロセッサは、呼吸パラメータ閾値と、測定された呼吸パターンパラメータとの比較に基づいて、呼気が分析のためにサンプリングされるべきかを判定してもよい。閾値は、生理学的に典型的な呼吸と、生理学的に非典型的な呼吸との間を表してもよい。ガス分析器は、呼吸ガスを分析してもよい。
第9の変形形態では、呼気内のガスを分析する装置は、センサ、呼吸サンプリングシステム、プロセッサ、およびガス分析器を含む。センサは、呼気信号を含む呼吸パラメータを測定してもよい。呼吸サンプリングシステムは、ガス収集導管を含んでもよい。プロセッサは、呼吸パラメータ閾値と測定された呼気呼吸信号パラメータとの比較に基づいて、呼気が分析のためにサンプリングされるべきかを判定してもよく、閾値は、呼吸パラメータの一部の持続期間である。ガス分析器は、呼吸ガスを分析してもよい。
第10の変形形態では、呼気内のガスの収集および分析のための装置は、センサ、呼吸サンプリングシステム、プロセッサ、およびガス分析器を含む。センサは、呼気信号を含む呼吸パラメータを測定してもよい。呼吸サンプリングシステムは、ガス収集導管を含んでもよい。第1のプロセッサは、呼吸パターン閾値を、測定された呼吸パターンパラメータと比較してもよく、かつ測定されたパラメータが閾値を満たすかを判定してもよく、閾値は、生理学的に典型的な呼吸と生理学的に非典型的な呼吸との間を表す。ガス分析器は、呼吸ガスを分析してもよく、ガス分析器は、第1のガス分析アルゴリズムおよび第2のガス分析アルゴリズムを有する第2のプロセッサを備える。第1のガス分析アルゴリズムは、呼吸が閾値を満たすかを判定するために使用される。第2のガス分析アルゴリズムは、呼吸が閾値を満たさないかを判定するために使用され、第2のアルゴリズムは、非典型的な呼吸からの非典型的な結果を、典型的な結果に変換する補正因子を備える。
第11の変形形態では、呼気内のガスの収集および分析のための装置は、センサ、呼吸サンプリングシステム、プロセッサ、およびガス分析器を含む。センサは、呼気信号を含む呼吸パラメータを測定してもよい。呼吸サンプリングシステムは、ガス収集導管を含んでもよい。プロセッサは、生理信号を受信する入力装置を含んでもよく、プロセッサは、呼吸パターンパラメータ閾値を、測定された呼吸パターンパラメータと比較し、かつ呼吸が閾値を満たすかを判定し、閾値は、生理信号に基づいて定義され、かつ閾値は、生理学的に典型的な呼吸と生理学的に非典型的な呼吸との間を表すために定義される。ガス分析器は、呼吸ガスを分析してもよい。
第12の変形形態では、第8の変形形態から第11の変形形態までのいずれか1つにおける閾値が、完全な一回換気量呼吸に典型的であるように選択される。
第13の変形形態では、第8の変形形態から第12の変形形態までのいずれか1つにおける装置は、呼吸信号傾向アルゴリズムを含み、閾値は、ピーク振幅値、基礎値、ピーク振幅値を上回る持続時間、基礎値を下回る持続時間、および現在の呼吸と傾向アルゴリズムとの割合の比較から成るグループから選択された少なくとも1つである。
第14の変形形態では、第8の変形形態から第13の変形形態までのいずれか1つにおける閾値は、振幅値および基礎値であるように選択され、値は、完全な一回換気量呼吸を表すために選択される。
第15の変形形態では、第10の変形形態の呼吸パラメータ閾値は、毎分60回の呼吸以下の呼吸速度である。
第16の変形形態では、第8の変形形態から第15の変形形態までのいずれか1つにおける閾値は、呼気時間、呼気時間の一部、気道内圧、CO値(経時的な)、O値(経時的な)、気道温度、呼吸流量、呼吸速度、呼吸の深さ、呼吸の持続期間、吸気時間、呼気終末前時間、呼気終末時間、呼気後時間、吸気の中断、ピーク吸気圧、ピーク呼気圧、くしゃみ、咳、大きい呼吸または深くない呼吸に対する波形特性、吸気の振幅、呼気の振幅、および履歴呼吸基準から成るグループから選択された少なくとも1つに基づいている。
第17の変形形態では、第10の変形形態の生理信号は、典型的な患者の生理パラメータであり、生理パラメータは、血圧、心拍、胸部インピーダンス、体重、身長、年齢、人種、性別、診断、呼吸速度、一回換気量、分時拍出量、吸気:呼気比率、血液ガス、心拍出量、吸気終末CO濃度、肺かん流、塩基過剰、酸素飽和度、および換気:血流比率から成るグループから選択された少なくとも1つである。
第18の変形形態では、第8の変形形態から第17の変形形態までのいずれか1つにおけるプロセッサはさらに、サンプリングのために呼吸を判定する呼吸タイプ情報アルゴリズムを備え、アルゴリズムは、呼吸が、息止め、深呼吸、強制的に呼気、吸気の中断、呼気の中断、安静時呼吸、および呼吸パターンの反復から成るグループから選択された少なくとも1つであるかを判定することに少なくとも部分的に基づいている。
第19の変形形態では、第8の変形形態から第18の変形形態までのいずれか1つにおける呼吸傾向アルゴリズムは、呼吸パターンに少なくとも部分的に基づいており、アルゴリズムは、所定数の反復する呼吸の後にサンプリングするかを判定する。
第20の変形形態では、第19の変形形態の所定数の呼吸は、1〜5回の間である。
第21の変形形態では、第19の変形形態の所定数の呼吸は、2〜4回の間である。
第22の変形形態では、呼気を分析する装置は、センサ、第1のプロセッサ、および呼吸サンプリングシステムを含む。センサは、呼気のパラメータを測定してもよい。第1のプロセッサは、測定されたパラメータが生理学的に典型的な呼吸に対応する所定基準を満たすかを判定してもよい。測定されたパラメータが所定基準を満たすと第1のプロセッサにより判定されたときに、呼吸サンプリングシステムは、呼気を保存してもよい。
第23の変形形態では、第22の変形形態の装置は、保存された呼気を分析するガス分析器を含む。第24の変形形態では、第23の変形形態のガス分析器は、測定されたパラメータが所定基準を満たすと第1のプロセッサにより判定されたときに、第1のガス分析アルゴリズムを適用し、かつ測定されたパラメータが所定基準を満たさないと第1のプロセッサにより判定されたときに、第2のガス分析アルゴリズムを適用する第2のプロセッサを含み、第2のアルゴリズムは補正因子を備える。
第25の変形形態では、第22の変形形態から第24の変形形態までのいずれか1つにおける装置は、患者の生理パラメータを監視する生理センサを含み、呼吸サンプリングシステムは、生理パラメータが所定の生理的基準を満たさないと第3のプロセッサにより判定されたときに、呼気を保存しない。
第26の変形形態では、第25の変形形態の生理パラメータは、血圧、心拍、胸部インピーダンス、体重、身長、年齢、年齢、人種、性別、診断、呼吸速度、一回換気量、分時拍出量、吸気:呼気比率、血液ガス、心拍出量、吸気終末CO濃度、肺かん流、塩基過剰、O飽和度、および換気:血流比率から成るグループから選択された少なくとも1つを含む。
第27の変形形態では、第22の変形形態から第26の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、最小持続期間を含む。
第28の変形形態では、第22の変形形態から第27の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、ピーク振幅値、基礎値、ピーク振幅値を上回る持続時間、基礎値を下回る持続時間、および現在の呼吸と傾向アルゴリズムとの割合の比較から成るグループから選択された少なくとも1つを含む。
第29の変形形態では、第22の変形形態から第28の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、完全な一回換気量呼吸を表す振幅値および基礎値を含む。
第30の変形形態では、第22の変形形態から第29の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、毎分60回の呼吸以下の呼吸速度を含む。
第31の変形形態では、第22の変形形態から第30の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、呼気時間、呼気時間の一部、気道内圧、経時的なCO値、経時的なO値、気道温度、呼吸流量、呼吸速度、呼吸の深さ、呼吸の持続期間、吸気時間、呼気終末前時間、呼気終末時間、呼気後時間、吸気の中断、ピーク吸気圧、ピーク呼気圧、くしゃみ、咳、大きい呼吸または深くない呼吸に対する波形特性、吸気の振幅、呼気の振幅、および履歴呼吸基準から成るグループから選択された少なくとも1つに基づく。
第32の変形形態では、第22の変形形態から第31の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、息止め、深呼吸、強制的に呼気、吸気の中断、呼気の中断、安静時呼吸、および呼吸パターンの反復から成るグループから選択された少なくとも1つに基づく。
第33の変形形態では、第22の変形形態から第31の変形形態までのいずれか1つにおける所定基準は、所定数の反復する呼吸に基づく。
第34の変形形態では、第33の変形形態の反復する呼吸の数は、1〜5回の間である。
第35の変形形態では、第34の変形形態の反復する呼吸の数は、2〜4回の間である。
第36の変形形態では、呼吸ガスを分析する装置は、センサ、第1のプロセッサ、第2のプロセッサ、第3のプロセッサ、および呼吸サンプリングシステムを含む。センサは、第1の呼気、第2の呼気、および第3の呼気のパラメータを測定してもよい。第1のプロセッサは、第1の呼気の第1の測定値が第1の所定基準を満たすかを判定してもよい。第2のプロセッサは、第2の呼気の第2の測定値が第2の所定基準を満たすかを判定してもよく、第1の測定値が第1の所定基準を満たすと判定されたときに、第2の測定値が作成される。第3のプロセッサは、第3の呼気の第3の測定値パラメータが第3の所定基準を満たすかを判定してもよく、第2の測定値が第2の所定基準を満たすと判定されたときに、第3の測定値が作成される。第3の測定値が第3の所定基準を満たすと判定したときに、呼吸サンプリングシステムは、第3の呼気を保存してもよい。
第37の変形形態では、第36の変形形態の第3の所定基準は、複数の呼吸に関連付けられた傾向に基づいている。
第38の変形形態では、呼吸ガスを分析する方法は、第1の呼気、第2の呼気、および第3の呼気のパラメータを測定するステップと、第1の呼気の第1の測定値が第1の所定基準を満たすかを判定するステップと、第2の呼気の第2の測定値が第2の所定基準を満たすかを判定するステップであって、第1の測定値が第1の所定基準を満たすと判定されるときに、第2の測定値が作成されるステップと、第3の呼気の第3の測定値が第3の所定基準を満たすかを判定するステップであって、第2の測定値が第2の所定基準を満たすと判定されるときに、第3の測定値が作成されるステップと、第3の測定値が第3の所定基準を満たすと判定されたときに第3の呼気を保存するステップとを含む。
第39の変形形態では、第38の変形形態の第3の所定基準は、複数の呼吸に関連付けられた傾向に基づく。
一変形形態に従った、呼吸分析器の概要を簡略的に示す図である。 一変形形態に従った、分析を実質的にリアルタイムで行うことができる呼吸分析器の任意の概要を簡略的に示す図である。 一変形形態に従った、サンプルを保存することができ、かつ分析を後に行うことができる呼吸分析器の任意の概要を簡略的に示す図である。 一変形形態に従った、図1の呼吸分析器を動作させる例示的な制御システムを示す図である。 一変形形態に従った、呼吸から取り出されたガスについて採られた二酸化炭素測定値に基づく典型的な呼吸監視波形をグラフィカルに示す図である。 一変形形態に従った、近位の気道において採られた気道内圧測定値に基づく典型的な呼吸監視波形をグラフィカルに示す図である。 一変形形態に従った、カプノメトリに基づくガスサンプルを捕捉する一連の動作を示すタイミング図である。 一変形形態に従った、気道内圧監視に基づくガスサンプルを捕捉する一連の動作を示すタイミング図である。 一変形形態に従った、図8で説明した一連の呼吸からのサンプルを捕捉することを示す空気圧の概略図である。 一変形形態に従った、そこからサンプルが採られる一連の呼吸に対するカプノメトリ信号対時間をグラフィカルに示す図である。 一変形形態に従った、信号強度対時間のグラフである。 一変形形態に従った、設定された閾値に対して測定された呼吸値が比較される、呼吸検出および監視方法の変形例を示すフローチャートである。 一変形形態に従った、第1の組の基準が満たされない場合に、測定された呼吸値が第2の組の基準に対して比較される、呼吸検出および監視方法の変形例を示すフローチャートである。 一変形形態に従った、受けている診断検査に対して典型的な呼吸と非典型的な呼吸との間をシステムが表すことができるように、ユーザが臨床情報をシステムに入力することができる一変形形態のフローチャートである。 一変形形態に従った、受けている診断検査に対して典型的な呼吸と非典型的な呼吸との間をシステムが表すことができるように、ユーザが呼吸タイプ情報をシステムに入力することができる一変形形態のフローチャートである。 一変形形態に従った、システムがそのアルゴリズムを患者の生理パラメータに較正することができるように、システムが2次的モニタからの生理信号の入力を受信する、一変形形態のフローチャートである。 一変形形態に従った、好ましい呼吸パターン閾値パラメータが満たされない場合に、2次的捕捉および分析アルゴリズムを使用することができる、制御システムの変形形態のフローチャートである。 一変形形態に従った、呼吸速度が非常に速い場合に、第2のサブルーチンが起動される変形形態の例示的なフローチャートである。 一変形形態に従った、一連の呼吸からの呼吸信号が、吸気終末の捕捉および分析に対して非常に早く、または完全な一回換気量呼吸でないとともに、吸気終末サンプルの捕捉および分析に対して望ましい標的である可能性がある呼吸を示す図である。 一変形形態に従った、一連の呼吸からの呼吸信号が、分析に対して非常に不安定であり、または生理学的に非典型的であるとともに、吸気終末サンプルの捕捉および分析に対して望ましい標的である可能性がある呼吸を示す図である。 一変形形態に従った、溜息呼吸に続く呼気終末ガスを検索および捕捉する監視および捕捉システムの例のタイミング図である。 一変形形態に従った、呼吸が典型的であるかまたは非典型的であるかを判定するために呼気信号パラメータの使用を示す、呼吸信号対時間を示すグラフである。 一変形形態に従った、呼吸を選択する複数部分のアルゴリズムを示すフローチャートであり、アルゴリズムは、潜在的に生理学的に典型的な呼吸を分類する第1のステップと、潜在的に生理学的に典型的なものとして後続の呼吸を分類する第2のステップと、生理学的に典型的なものとして後続の呼吸を分類する第3のステップとを含む。 一変形形態に従った、息を吐いている肺の異なる部分からのガスに対応する呼気の異なる部分を特定するために使用される呼吸圧信号をグラフィカルに示す図である。 図1に示されたシステムの空気圧の概略図であり、システムは、図22に示すような、呼吸カーブのいずれかの部分からの検体を標的とし、分離し、および測定するために使用される。
ここで説明するのは、或る呼吸波形特性を測定する装置および方法である。正確なガス測定値を生成することができる呼吸と、正確なガス測定値を生成することができない呼吸とを区別するために、測定された特性が使用されてもよい。ここで示される変形形態では、例示を目的として、ETCOガス測定値が説明され、かつ真空の適用によって患者から器具に吸い込まれる患者の呼気サンプルが示される。しかしながら、ここでの開示は、また、他の呼吸ガスの測定値を、例えば、患者の呼気を器具に吸い込むなどの呼吸ガスを収集する他の方法に適用する。
一部の変形形態では、呼吸の異なる構成部分、およびそれぞれの時間周期を特定するために、1つまたは複数の呼吸パラメータが測定されてもよく、かつ特定された時間周期を使用して、試料管内の呼気の一部を捕捉するために空気圧システムが使用されてもよい。一部の変形形態では、試料管に吸い込まれるガスの流量を調整するために、例えば、1つまたは複数のバルブおよび/または真空ポンプなどの流れ制御機構が使用されてもよい。一部の変形形態では、患者の生理的状態を示すために、捕捉された呼気の一部が分析されてもよい。
測定された呼吸パラメータは、二酸化炭素、酸素、気道内圧、気道温度、呼吸流量、胸部インピーダンス、横隔膜運動もしくは神経支配、呼吸音、および呼吸振動の1つまたは複数を含んでもよい。呼吸の一部の時間周期を特定することは、その時間周期の開始および終了を実質的に特定することを含んでもよい。
例えば、溶血などの血流内の生理的状態を監視することを試みるとき、呼気終末期間から診断のガスサンプルが採られてもよい。例示を目的として、呼気終末CO測定値に対する呼気終末ガスをサンプリングするための例示的な変形形態が以下で与えられるが、その原理が他の診断目的に適用される。
図1は、一変形形態に従った、サンプリングカニューレ1ならびにガスサンプル収集および分析器具2を含む、呼気を捕捉する装置の一変形形態の概要を概略的に示す。例えば、サンプリングカニューレ1および流量生成器12を使用して、ガスが患者から取り出されてもよい。流量生成器の流量は、流量トランスデューサ、例えば、呼吸流量計のように配置された圧力センサアレイ26および28によって測定されてもよい。流量生成器の流量を制御するために、測定された流量が閉ループフィードバック制御として使用されてもよい。呼吸パターンをリアルタイムで測定するために、カプノメータ10または圧力センサ26などの呼吸センサが使用される。呼気の所望の一部からのガスが捕捉され、かつ保存収集区画18に分離される。保存区画に入ってくるガスは、例えば、常に開放している共通ポートc、およびガスを収集する第2の開ポートa、または保存区画を分離する第2の開ポートbのいずれかを有する少なくとも1つのバルブV1によって制御される。V1と、V1とともに保存区画を分離する流量生成器との間にバルブV2が存在してもよい。分析のために捕捉されないガスは、バイパス導管20を介して保存区画から離れて流される(channeled away)。捕捉されたガスは、COセンサなどのガス組成物分析器14を通じて保存区画から送られる。マイクロプロセッサ24を有する制御システム22は、関連するアルゴリズムを有するシステムを制御する。流量生成器は例えば、ダイヤフラムポンプなどの真空もしくは圧力ポンプ、または真空源、正圧力源からのベンチュリ、もしくは注射器ポンプなどの、別のタイプの流量生成装置とすることができる。ガスの経路指定を管理するバルブは、示されるような3ウェイ2ポジションバルブの配列とすることができ、または4ウェイ3ポジションバルブの配列とすることができる。使用する場合は、カプノメータ10は、赤外線(IR)を使用して呼吸パターンを即時に測定する。ガス組成物分析器は例えば、反応時間もしくはガスクロマトグラフを有する電気化学センサ、または質量分析計とすることができる。他の変形形態は、異なるガス分析器を使用してもよい。サンプル保存区画は、ガス分子の相互作用を低減させる、導管の長さに沿った断面積を低減させるために、小さな内径の管または非常に長い導管とすることができる。サンプリングカニューレは、熱硬化プラスチック、例えば、シリコン、ウレタン、もしくはウレタン混合など、または熱可塑性プラスチック、例えば、PVC、C−FLEX、もしくは他の材質などの、いずれかの軟質耐ねじれ性プラスチックを材料として生成されてもよい。カニューレは、様々な内径を有することができ、一部の変形形態では、カニューレは、呼吸ガスが、混合する交差部分を低減させることができる呼吸部分の間の境界との柱状の作用に従うために0.080インチ未満の直径を有する。
圧力センサ16は、流量を判定することができるように26とともに使用することができ、加えて、気道内圧測定値のために使用する、追加的な圧力センサである。一部の変形形態では、可変の流量を利用するポンプ速度を調節するために、流量を使用することができる。圧力センサ16はまた、カプノメトリの代わりに圧力によって呼吸曲線が測定される、周囲情報に対して利用されてもよい。一部の変形形態では、カプノメータまたは気道内圧センサの代わりに、即時的な一酸化炭素センサが呼吸センサとして使用されてもよい。他の即時的な呼吸センサも使用されてもよい。
バイパス管20によって、患者または周囲からガスが取り出され、サンプル管18をそれらのガスから分離することができる時間の間に、サンプル管をバイパスさせることが可能になる。この配列では、バルブV1は、ポートaにおいては閉鎖してもよく、かつバルブV2は、bからcへの流れを可能にするためにポートbにおいて開放していてもよい。バイパスタイプを通じてサンプリングガスを取り出すために流量生成器が使用されてもよい。サンプル管18内の呼気終末サンプルを、サンプル管からセンサ14へ押し出すために、押管21が使用されてもよく、そのときに、バルブV1およびV3のそれぞれがポートbにおいて開放し、V2がポートaにおいて閉鎖する。バルブV4は、内部のガス経路が患者のガスで汚染されないことが望ましいときに、またはシステムを浄化するために、種ガスを、ポートbを開放することにより患者のガスから周囲のガスに切り替える。
一部の変形形態では、上記図1に示された空気圧システムは、図1cにおける器具2cによって示されるような着脱可能なサンプリング区画18’を含んでもよい。例えば、サンプル管18’は、システムから着脱可能であってもよい。このようにして、空気圧システムは、所望のガスでサンプル管を充てんすることが可能となり、かつサンプル管は別の位置で分析されてもよく、または後の分析のために保存されてもよい。他の変形形態では、ガスは、サンプル管から着脱可能なサンプリング区画に経路指定されてもよい。この変形形態では、区画は分析器14を置き換えてもよく、または区画を除去および/もしくは置き換えることができるように分離されてもよい。図1bに例示する他の変形形態では、対象の検体は、リアルタイムで器具2bによって、または実質的にリアルタイムでセンサ14によって測定されてもよい。この場合、センサ14は、呼吸の選択、および測定されるべき選択された呼吸の部分の判定を目的として呼吸信号を測定するとともに、対象の検体のレベルを測定することを担当してもよい。または任意選択で、センサ16は、呼吸の選択および呼吸の選択標的化を担当してもよく、センサ14は、対象の検体のレベルを測定することを担当する。いずれかにしても、全体を通じて説明される呼吸選択アルゴリズムおよび呼吸選択標的化アルゴリズムは、異なるタイプの器具の構成の全てに適用される。
図2は、一変形形態に従った、図1の装置を動作させる例示的な制御システム22を示す。1つのモジュールまたはアルゴリズム200は、呼吸監視および検出機能を実行する。このモジュールでは、呼吸が分析のために捕捉されるか否かを判定するために、呼吸パターン、すなわちそれぞれの呼吸が或る基準を満たすかの判定がされる。一部の変形形態では、基準が事前定義されてもよく、もしくはリアルタイムで定義されてもよく、またはユーザにより定義されてもよく、自動的に定義されてもよく、もしくは半自動的に定義されてもよい。例えば、定義された基準は、装置のソフトウェアに記憶された絶対的または相対的閾値パラメータであってもよい。または、ユーザは、実行されている特定の検査に対して或る情報を入力してもよく、かつシステムは、基準を定義するためにその情報を使用してもよい。または、システムは、広まっている状態に基づいて、リアルタイムで基準を自動的に確立することができる。または、上記技術の組み合わせを採用することができる。次の制御システム、モジュール、またはアルゴリズム400は、呼吸サンプル捕捉機能を実行し、かつ別の次の制御システム、モジュール、またはアルゴリズム500は、呼吸サンプル分析を実行する。図2における破線により示されるように、サンプル分析ステップ500がリアルタイムまたは実質的にリアルタイムで実行される、それらの器具の構成に対して呼吸サンプル捕捉アルゴリズム400がスキップされる、代替的な一連の動作が考えられる。
図3および4は、COおよび気道内圧のそれぞれに基づく呼吸の一般的な呼吸信号パターンを示す。図3は、一変形形態に従った、横軸の時間および縦軸のCOレベルでの、時間に応じて鼻からなど、人の気道から取り出された呼吸内で測定された二酸化炭素(CO)信号のそれぞれからの一般的な呼吸パターンをグラフィカルに示す。呼気フェーズEの間、COが放出されるので、COレベルが増大する。吸気フェーズIの間、外気が鼻を塞ぐので、測定されたCOが基本的にゼロに減少する。人の呼吸パターン、年齢、どのように呼吸しているか、および内在する急性のもしくは慢性な病状に基づいて、呼吸CO曲線の種々の形が存在することがある。曲線は、呼気フェーズに対する以下の下位部を示すことがあり、すなわち、(1)ガスが単に、COを有しない近位の気道からのガスであることがある理由で、低COを備える、開始部または呼気終末前部PET、(2)肺の遠位部において、COが急激にゼロからCOレベルまで増大することを示す中間部、(3)COが呼気に対して気胞から来ることを表す、COが横ばい状態であることを示す呼気終末ET部、および(4)呼気期間の最後の最後における潜在的に一定のピークレベル、である。しかしながら、この曲線とは異なる多くの他の曲線が存在することができる。ピークCOレベルは一般的に、呼気終末期間の間は4〜6%であり、かつ吸気期間の間はゼロに近くもしくは等しい。
一部の変形形態では、呼気終末前時間TPET、呼気時間TE、呼気終末時間TET、吸気時間TI、または呼吸周期時間TBPなど、呼吸の周期の持続期間を判定するために、呼気内のCOのレベルが使用されてもよい。さらなる変形形態では、呼吸の周期の持続期間が、その周期の開始および終了によって特徴づけられることがある。一部の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、COレベルが使用されてもよい。他の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、COレベルの第1の時間導関数が使用されてもよい。さらなる他の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、COレベルの第2の時間導関数が使用されてもよい。一部の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、COレベルとCOレベル時間導関数との組み合わせが使用されてもよい。一部の変形形態では、呼気終末期間の開始が、COレベルの第1の時間導関数における急激な減少など、呼気のCOレベルの第1の時間導関数における変化によって判定されてもよい。一部の変形形態では、COレベルの第1の時間導関数における減少は、10%超の減少であってもよい。一部の変形形態では、COレベルの第1の時間導関数における減少は、25%超の減少であってもよい。一部の変形形態では、導関数はゼロに近づき、またはゼロになり、変化の率が非常に小さいこと、またはピークが横ばいであることをそれぞれ示す。他の変形形態では、呼気終末期間の開始が、COレベルの大きな第2の時間導関数によって判定されてもよい。一部の変形形態では、呼気終末期間の終了が、最大COレベルによって判定されてもよく、最大COレベルは、導関数がCOレベルのそのピーク値からの減少に関連して負になるときの、COレベルの第1の時間導関数の兆候における変化によって検出または確認されてもよい。さらなる変形形態では、開始周期の開始が、COレベルの第1の時間導関数における急激な増大によって判定されてもよい。他の変形形態では、開始周期の開始が、COレベルのゼロのCOレベルからの増大によって判定されてもよい。一部の変形形態では、中間周期の終了が、COレベルの第1の時間導関数における急激な減少など、呼気のCOレベルの第1の時間導関数における変化によって判定されてもよい。一部の変形形態では、1つまたは複数の周期の開始および終了を判定するために、COレベル、それの第1の時間導関数、またはそれの第2の時間導関数が使用されてもよい。他のガス含有呼吸が、呼吸曲線を測定するためにCOの代わりに使用されてもよい。例えば、呼気の間よりも高い吸気の間の酸素密度を示す酸素を測定することができる。また、呼吸パターンが高速応答COセンサによって即時に、または実質的に即時に測定されてもよいことが考えられる。この場合、図1を参照すると、センサ10は、呼吸パターンを表し、かつ呼気終末COレベルを測定する高速応答COセンサであってもよい。後に説明される、種々の呼吸の適格な、および不適格な変形形態の適用後、結果として適格とされた呼吸のCOレベルを報告することができる。
図4は、一変形形態に従った、吸気フェーズの間は陰圧、および呼気フェーズの間は陽圧を示す、測定された気道内圧からの一般的な呼吸信号をグラフィカルに示す。一般的に、安静時呼吸の間、ピーク呼気圧は、呼気フェーズの中間および呼気終末期間の開始に対応することがある。図3および4では、TI、TE、TPET、TET、TPEは、吸気時間、呼気時間、呼気終末前時間、呼気終末時間、および呼気後時間のそれぞれを表す。吸気の中断が存在することもあり(図示せず)、そのときに吸気の間の肺の筋肉の動きのピークが、呼気周期が始まる前に中断される。鼻孔の入り口において測定されるとき、ピーク吸気圧は、呼吸が休止している間は−1〜−4cwpであることがあり、かつ呼吸がより激しい間は最大で−15cwpであることがあり、ピーク呼気圧は、呼吸が休止している間は+0.5〜+2.0cwpであることがあり、かつ呼吸がより激しい間は最大で+10cwpであることがある。典型的な圧力およびガス密度は、環境条件で変化することがあり、例えば、低温の間の気道内圧は、同一の容積単位で増加することがある。
一部の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、気道内圧が使用されてもよい。他の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、気道内圧の第1の時間導関数が使用されてもよい。さらなる他の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、気道内圧の第2の時間導関数が使用されてもよい。一部の変形形態では、呼吸の周期の開始または終了を判定するために、気道内圧と気道内圧時間導関数との組み合わせが使用されてもよい。一部の変形形態では、呼気終末期間の開始は、最大気道内圧、すなわち、気道内圧のゼロの第1の時間導関数によって判定されてもよい。一部の変形形態では、呼気終末期間の終了は、ゼロの気道内圧によって判定されてもよい。一部の変形形態では、1つまたは複数の周期の開始および終了を判定するために、気道内圧、その第1の時間導関数、またはその第2の時間導関数が使用されてもよい。サンプリング内腔と平行したカニューレの長さに伸びる2次的内腔を通じて気道内圧が測定されてもよく、またはサンプリング内腔にティーイング(teeing)することによって、もしくは患者の気道に感知トランデューサを配置することによって、気道内圧が測定されてもよい。
一部の変形形態では、呼吸センサは、人の呼吸を経時的に監視し、および呼吸パターンに特徴的な継続的に更新された値を判定することによって、呼吸パターンの傾向を監視する。例えば、呼吸信号のピーク正値は、呼吸ごとに測定および更新されてもよい。ピーク値は、前のピーク値と比較されてもよい。ピーク値は、前の数の複数の呼吸にわたって平均化されてもよい。同様に、呼気時間などの呼吸の時間に関連した態様が傾向付けられてもよい。正常な呼吸でない種々の呼吸に関連したイベントが特定されてもよく、かつこれらの非正常な呼吸イベントを不意に決定的ステップに含めないために、例外的アルゴリズムが存在してもよい。例えば、くしゃみ、咳、大きい呼吸、または深くない呼吸の特徴的な波形が、事前にもしくは特定の患者の監視に基づいて、定義されてもよく、呼吸センサによって検出されるとき、適切な決定的アルゴリズムから除外される。
図5は、一変形形態に従った、ガスサンプルが呼吸センサから出るときと、サンプルがサンプル管に到達するときとの間の遅延周期をグラフィカルに示す。最上部の出力は、3回の呼吸に対する時間に応じた実際の呼吸フェーズを示し、中間の出力は、一連の呼吸、およびガスサンプルがカプノメータから出るときと、サンプル管入力バルブに到達するときとの間の遅延周期に対する、カプノメトリ信号対時間を示す。サンプリングカニューレを通じて人からカプノメータに移動するガスの移動時間がtαによって表される。したがって、カプノメトリ信号は、呼気の真の開始直後の呼気の開始を示す。カプノメータを出て、かつサンプル収集区画に入り始めるガスの移動時間が、tβによって表される。したがって、最下部の出力に示すように、サンプル区画分離バルブV1は、サンプル収集時間t(s)の間、カプノメータによる呼気終末期間の開始の検出後tβ、時間t(1)において位置aに対して開放している。
図6は、一変形形態に従った、一連の呼吸に対する、気道内圧信号対時間をグラフィカルに示す。最上部の出力は、実際の呼吸フェーズを示し、中間の出力は、気道内圧信号を示し、下部の出力は、サンプル分離管バルブV1の位置を示す。気道内圧の出力では、ガスサンプルが患者の気道を出ることと、サンプル管入力バルブに到達することとの間の遅延周期が示される。実際の呼吸と圧力との間のフェーズシフトはtφであり、音の速度によって分割される移動の距離にほぼ等しく、よって、比較的即時的である。人の気道から出て、かつサンプル収集区画に入り始めるガスの移動時間は、tδによって表される。したがって、バルブV1は、サンプル収集時間t(s)の間、カプノメータによる呼気終末期間の開始の検出後のtδ、時間t(1’)において位置aに対して開放している。例示的な理由で、カプノメトリおよび気道内圧信号が、図5および6に示され、呼吸センサは、温度または音などの他の時間のものであってもよい。
図8は、一変形形態に従った、システム2によって監視されている一連の呼吸B(1)、B(2)〜B(n+1)に対する呼吸波形800対時間をグラフィカルに示す。示される例では、呼吸信号はカプノメトリ信号であるが、それは任意の他の呼吸センサ信号とすることができる。最終的に、システム2は、特定の呼吸もしくは特定の数の呼吸、または呼吸パターンが、必要な基準を満たすかを判定し、かつ呼吸または呼吸の数が、その呼吸の呼気終末部からガスを捕捉するために標的とされるかを判定する。示される例では、呼吸B(n)の呼気終末サンプルET(n)は、サンプル取得および組成測定値に対して標的とされる。
図7は、一変形形態に従った、空気圧システム700、および図1に示したシステム2の例示的な動作を示す。図7では、容積V(18)図8での呼吸B(n)からの呼気終末ガスは、システム700によってサンプル区画18に運ばれ、そこでは、センサ15による分析の前に、それが他のガスから捕捉および分離される。サンプルを捕捉する前の患者のガスの流路は、患者から、V4、カプノメータ11、V1、サンプル管18、V2、ポンプ12、V3、を通じて出口27を出る。呼気終末サンプルの最後部分がV1またはサンプル管18の入り口に到達するとき、流路が周囲の吸気口25から、V4、カプノメータ11、バイパス管20、V2、ポンプ12、を通じて、出口27を出るように、バルブが切り替わる。システムが、サンプル管からセンサ15にサンプルを送る準備ができているとき、流路が患者の吸気口1から周囲の吸気口25に、V4、カプノメータ11、バイパス管20、V2、ポンプ12、押管21、サンプル管18、V1を通じて、そしてセンサ15を通じてセンサ出口を出るように変更されるように、バルブが切り換えられる。押管は、それらの操作の前に任意の患者のガスを押し出す。
図9は、一変形形態に従った、センサ信号強度対時間のグラフ900の一部を示す。センサは、上述したセンサ15を含んでもよい。示される例では、信号14’は、電気化学センサで発生する反応からの電圧または電流応答である。サンプルがセンサを通じて送られるので、センサは信号の立ち上がりに応じて反応する。立ち上がりおよび持続期間が、サンプル内のガスの量に関連する。センサ信号を経時的に統合すること、またはセンサ信号を経時的に平均化することによって、サンプル内のガスの量に対する相関関係がもたらされる。一部の変形形態では、システムの較正は正確性を改善することができる。対象の検体の分析のタイミングおよび位置が多くの方法で実行されてもよいことが、本発明によって考慮される。例えば、呼気が対象物から取り出され、または取得されるとき、分析はリアルタイムまたは実質的にリアルタイムであってもよい。または、捕捉されたサンプルを保存することによって、分析は後のいずれかのときに実行されてもよい。または、例示的な目的で一部の実施形態で示されるように、同一の器具によるサンプルの取得の後の短時間で、分析が実行されてもよい。それらのケースの一部では、図7に示す装置の態様は必須ではないが、全体を通じて説明される、生理学的に典型的な呼吸を測定するのに必要となる呼吸選択アルゴリズムがいまだに適用される。例えば、サンプルを分離および保持するサンプル管18は必須でなくてもよく、かつバイパス管20および押管21は必須でなくてもよい。または、センサ10は、典型的な呼吸を判定および選択するための両方の呼吸信号を測定するとともに、対象の検体のレベルを測定することができるので、センサ14は必須でなくてもよい。加えて、バルブV1〜V4の一部は、必須でなくてもよい。または例えば、呼吸サンプル取得器具は、ガスクロマトグラフなどの別の検体測定器具、または他の分析器具に結合されてもよい。上述した例は、例示を目的に提供され、かつ開示を限定するものとして解釈されるべきではない。
図10は、一変形形態に従った、測定された呼吸値、例えば、ガス密度が設定された閾値と比較される、呼吸監視および検出アルゴリズム200の変形形態のフローチャートを示す。ステップ202では、所望の呼吸を求める呼吸パターンの監視が開始される。ステップ204では、測定された呼吸信号がそれと比較されることになる閾値または基準が適用される。ステップ206では、次の呼吸が測定される。ステップ208では、測定された呼吸が、ステップ204で設定された閾値または基準と比較される。ステップ210および212では、閾値が満たすか、または満たさないかのそれぞれの判定がなされる。満たされる場合、システムは、ガスサンプリングアルゴリズム400に遷移する。満たされない場合、システムは、ステップ214において閾値または基準をリセットすることができ、そして次の呼吸を測定することができる。基準が満たされないときはいつでも、システムは、ステップ216において、検査を取り消し、または免除するオプションを提供することができる。一部の変形形態では、閾値は、工場出荷時の初期値であってもよく、または異なる臨床的状況に対応する初期値のメニューから選択されてもよい。閾値は、ユーザにより入力される検査に関連する情報に基づいて、ユーザまたはシステムによって判定されてもよい。一部の変形形態では、呼気信号または吸気信号に閾値が適用されてもよく、かつ閾値は、振幅基準、タイミング基準、振幅基準を満たすのに必要なタイミング基準、タイミング基準を満たすのに必要な振幅基準、平均化基準、割合基準、およびそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。システムが患者の呼吸パターンを監視するとき、閾値が必要に応じて更新されてもよい。閾値が満たされると、システムは、サンプリングアルゴリズム400および分析アルゴリズム500をそれぞれ進める。
図11は、一変形形態に従った、第1の組の基準が満たされない場合に、測定された呼吸値を第2の組の基準と比較することができる、呼吸監視および検出アルゴリズム200の変形形態のフローチャートを示す。例えば、ステップ202において呼吸監視を開始した後、ステップ204では、第1の基準が設定されてもよく、かつ第1の基準は、呼吸速度要件、例えば、毎分20〜40回の呼吸などの単一の基準であってもよい。ステップ206で呼吸を測定し、かつステップ218で基準を適用した後、ステップ222においてその基準が満たされると判定された場合、システムは、ガスサンプリングアルゴリズムステップ400に入る。しかしながら、ステップ224において、その第1の基準が満たされないと判定される場合、システムは、ステップ220において、第2の、より複合的な組の基準を適用する。この第2の組の基準は、複数の基準、例えば、振幅基準、タイミング基準、および履歴的な呼吸の割合の平均基準の組み合わせであってもよい。例えば、ステップ226において判定されるように、第2の組の基準が満たされると、システムは、ガスサンプリングアルゴリズムステップ400に入ってもよい。ガスサンプリングアルゴリズムおよびガス分析アルゴリズムは、第1または第2の基準が満たされた因子であってもよい。例えば、1つの基準は、別のサンプルよりもより一貫的なサンプルを示してもよく、それに応じてアルゴリズムは調節することができる。一部の変形形態では、第3の、第4の、第5の、または任意の番号の基準が使用されてもよく、サンプリングおよび分析アルゴリズムは、サンプルによって満たされた基準に従って調節する。一部の変形形態では、ステップ214において示されるように、第1または第2の組の基準が、例えば、広まっている状態に基づいて、調節、更新、リセットまたは変更されてもよい。
図12〜14は、所与の臨床的状況に対する所望の結果を得ることができる、生理学的に典型的な呼吸を予期および標的とするためにシステムを較正するアルゴリズムを示す。関連する入力パラメータでシステムが較正されると、システムは、適切なタイプの呼吸を検索し、かつ他の呼吸を破棄してもよい。適切なタイプの呼吸が見つかると、システムは、その呼吸の呼気終末部を捕捉および分析することができる。したがって、後の呼吸分析ステップは、正確な相関関係を内在する病気に提供する。例えば、ETCOが測定されている場合、過呼吸の間の呼吸が、非典型的な呼吸として分類化されてもよく、かつ破棄されてもよい。または、深い強制された呼吸の間の呼吸は同様に、非典型的な呼吸として分類化されてもよく、かつ破棄されてもよい。それらのアルゴリズムなしで、非典型的な呼吸は、捕捉および分析されてもよく、血液レベルまたは内在する病気に真に相互に関連付けることができない結果を得る。
図12は、一変形形態に従った、ステップ230において、ユーザが関連する臨床情報をシステムのユーザインタフェース30に入力することができる、一変形形態のフローチャートを示す。臨床的に典型的な呼吸と、受けている診断検査に関連する非典型的な呼吸との間を表すために、呼吸監視および検出アルゴリズム200を較正するためにシステムの制御システム22によって入力が使用されてもよい。例えば、入力される情報は、年齢、体重、身長、BMI、新陳代謝率、性別、人種、診断、分時拍出量、一回換気量、呼吸速度、安静時呼吸速度、吸気時間、呼気時間、I:E比率、心拍、血液ガスもしくは心拍出量、またはそれらの組み合わせとすることができる。例えば、新生児の年齢および体重が入力される場合、或る呼吸速度を満たす呼吸を予期するために、呼吸検出アルゴリズムが較正されてもよい。例えば、生まれて1日かつ7.5lbsが入力される場合、55〜65回の呼吸速度が呼吸検出閾値パラメータに割り当てられてもよく、それによって、患者の正常な安静時一回換気量呼吸パターンに特有の呼吸が標的とされ、捕捉され、かつ分析される。
図13は、一変形形態に従った、ステップ244におけるユーザが所望の呼吸タイプ情報をシステムのユーザインタフェース30に入力することができる一変形形態のフローチャートを示す。受けている診断検査に対して典型的な呼吸と非典型的な呼吸との間を表すために、この入力がシステムの制御システム22によって使用されて、呼吸監視および検出アルゴリズム200を較正してもよい。例えば、入力される呼吸タイプ情報は、溜息呼吸、息止め、深呼吸、強制的に呼気、吸気の中断もしくは呼気の中断、呼吸速度もしくは呼吸頻度パラメータ、またはそれらの組み合わせとすることができる。例えば、代謝異常を診断するとき、呼吸の定性的な分析が、化学物質の存在または不存在を判定するために必要とされる。この場合、深呼吸および息止めの動作は、定性的な測定値に対して最適な呼吸であることがある。または例えば、臨床医は、患者の正常な安静時一回換気量呼吸速度を判定することができ、かつ呼吸監視および検出アルゴリズムをこの呼吸速度に較正するシステムに、この呼吸速度を入力することができる。例えば、入力される呼吸速度は、32bpmであってもよく、それによって、アルゴリズム閾値が30〜34bpmに設定されることになり、システムが、その基準を満たす呼吸からの呼気終末ガスを検索、捕捉、および分析することになる。代替的に、ステップ240によって示されるように、ユーザは、システムのユーザインタフェース30に、実行されることになるタイプの診断検査をその情報をとともに入力することができ、かつ任意選択で、ステップ244において入力される情報とともに、制御システムは、呼吸監視および検出アルゴリズム200で使用されることになる所望の呼吸に対する基準を設定または選択する。
図14は、一変形形態に従った、システムの制御システム22がステップ252における2次的モニタから入力された生理信号を受信する、一変形形態のフローチャートを示す。受けている診断検査に対して典型的な呼吸と非典型的な呼吸との間を表すために、入力値がシステムの制御システムによって使用されて、その呼吸監視および検出アルゴリズム200を、患者の生理パラメータに較正してもよい。例えば、生理パラメータは、心拍、呼吸速度、etCO、血圧、心拍出量、肺かん流、血液ガス、塩基過剰、血圧、酸素飽和度、換気:血流比率、またはそれらの組み合わせであってもよい。例えば、血流から拡散した肺胞ガス内の或る化学物質または検体を測定するとき、血液から肺胞への拡散率は、肺血流量の比率に依存することがある。心拍または心拍出量が高いと、拡散率が高くなり、かつ肺胞ガス内の化学物質の密度が高くなる。したがって、心拍出量または心拍がシステムに入力されると、システムはそれ自体をそれらのパラメータに較正して、患者の優勢な臨床症状から生じる肺胞ガス測定値を標準化することができる。生理パラメータの入力に加えて、ステップ250において示されるように、ステップ252から入力された生理パラメータを、呼吸監視および検出アルゴリズム200で補完するために、ユーザは、ユーザインタフェース30にサンプリングする所望の呼吸タイプもしくは実行されることになる所望の診断検査、または患者に関連するパラメータを入力することができ、それによって、所望の呼吸およびまたは検査がサンプリングおよび実行される。
図15は、一変形形態に従った、ステップ212において判定されるように1次的または好ましい呼吸パターン閾値パラメータが満たされない場合に、2次的捕捉および分析アルゴリズムB、392を使用することができる、制御システム22の変形形態のフローチャートを示す。例えば、1次的な組の閾値パラメータは、呼吸速度および呼気時間に関連するパラメータであってもよい。例えば、アルゴリズムA、390は、正常な呼吸パターンもしくは安静時一回換気量に生理学的に典型的であり、または代替的に診断的適用に対して望まれる呼吸に典型的な呼吸からのガスの呼気終末部分を標的にしてもよい。ステップ210において判定されるように1次的な組の閾値パラメータが満たされる場合、システムは、捕捉アルゴリズム400および分析アルゴリズム500にそれぞれ入り、それに応じて結果を判定する。しかしながら、ステップ212において判定されるようにそれらのパラメータが満たされない場合、システムは、アルゴリズムB、392において、第2の組の捕捉アルゴリズム401および分析アルゴリズム501にそれぞれ入ることができる。例えば、呼吸速度が非常に高く、かつ/または呼気時間が非常に短い場合、システムの捕捉および分析アルゴリズムは、呼吸頻度補正を含めることができる。例えば、捕捉サブルーチン401は、呼気終末ガスを90%充填、および呼気終末前ガスを10%充填することができるサンプル管をもたらすことができ、よって、呼気終末サンプを希釈する。この場合、分析アルゴリズム501は、この希釈を数学的に補正することができる。呼吸の頻度および希釈が、第2の組のアルゴリズムが必要とされることがある一例として提供されるが、第2の組の捕捉および分析アルゴリズムが必要とされることがある他の理由が存在することに留意すべきである。例えば、アルゴリズムBは、自動的に呼吸検出閾値パラメータを優勢な臨床的状況に較正するために、ユーザから、または自動的に追加入力を受信することを含んでもよい。例えば、患者が過換気である場合、呼気終末ガス測定値が、例えば、真の測定値の50%であると事前に判定されてもよく、かつシステムは、必要に応じて捕捉、分析および調節することができる。他の潜在的な入力パラメータは、心拍、心拍出量もしくは血流などの心臓パラメータ、血液ガスもしくはパルス酸素濃度計などのガス交換パラメータ、分時拍出量などの他の呼吸パラメータ、または年齢、性別、身長もしくは病状などの患者タイプパラメータであってもよい。
図16は、一変形形態に従った、1次呼吸監視および検出サブルーチン260および2次呼吸監視および検出サブルーチン280のそれぞれの一変形形態のフローチャートを示す。サブルーチンA 260では、ステップ262においてカウンタ、例えば、呼吸カウンタまたは時間カウンタが開始され、かつ呼吸パターン信号、例えば、呼吸速度または呼気終末時間の測定を開始する。ステップ264では、次の呼吸の呼吸信号が測定される。ステップ266では、呼吸信号測定値が閾値または基準に対して比較され、かつ捕捉アルゴリズム400に遷移するか、ユーザを促すかもしくは他のサブルーチン280に遷移するかの判定がなされる。サブルーチンA 260では、呼吸基準が満たされない場合、ユーザは、システムが正確にセットアップされていることを検証することを促されてもよく、かつユーザはまた、待機すること、もしくは患者、例えば、人体位置と調節することを促されてもよく、または患者が扇動されないまで待機することを促されてもよい。呼吸基準がいまだに満たされない場合、代替的なタイプの呼吸が、例えば、溜息呼吸に対して求められる第2のサブルーチン、サブルーチンBに入ることができる。見つかると、呼吸の呼気終末部が、捕捉および分析されてもよく、かつ必要な場合に、補正因子が結果に適用される。例えば、ステップ266において基準が満たされないと判定される場合、システムは、ユーザインタフェース30に、呼吸検出状態のユーザを促すよう命令する。例えば、ステップ266では、基準は、60bpm未満の呼吸速度、および0.5秒超の呼気終末時間であってもよい。満たされない場合、サブルーチンB 280が最終的には起動されてもよい。しかしながら、サブルーチンBが起動される前、ステップ266は、ステップ270において、「呼吸速度が非常に速いです」もしくは「患者の呼吸速度を遅くしてください」などのメッセージを表示するようユーザインタフェースに命令してもよく、または例えば、それらが「呼吸タイプAを待つことを望んでいるか?」もしくは「アルゴリズムBを起動することを望んでいるか?」をユーザに問い合わせてもよい。ステップ268では、弱いまたは欠落した信号を示す種々の基準が満たされない場合、システムは、「カニューレが付いているかを確認してください」または「カニューレが挿入された鼻孔を通じて患者が呼吸しているかを確認してください」などのメッセージをステップ268で表示するようユーザインタフェースを命令してもよい。
サブルーチンB、280では、ステップ282においてカウンタ、例えば、呼吸または時間カウンタが開始され、かつ第1の呼吸が測定される。ステップ284では、カウンタの値を増加される。ステップ264では、次の呼吸が測定される。ステップ286では、測定された呼吸がアルゴリズムBの呼吸監視および検出基準と比較され、ステップ290において満たす場合、ステップ400において、呼吸がサンプリングされる。例えば、ステップ286では、基準は、溜息呼吸を求めることができる。ステップ292に示すように基準が満たされない場合、ステップ288において、別の組の基準、例えば、或る呼気時間要件が測定された呼吸に適用される。ステップ294に示すように、満たされた場合、ステップ400で呼吸がサンプリングされるが、ステップ290に示すように、満たされない場合、次の呼吸を測定するサイクルが継続し、かつまたはステップ216に示すように、システムが抜け出すためのオプションでユーザを促す。
図17および18は、呼吸の呼気終末部が肺胞ガス密度に典型的であるか否かに関する有効な呼吸、および無効な呼吸の例を示す。「無効な」呼吸を不適格とし、かつ「有効な」呼吸を適格とするために、振幅および周波数基準を含む種々の呼吸信号基準が、呼吸検出および標的化アルゴリズムに含まれる。基準は、呼吸の傾向、ならびに現在の呼吸と現在の傾向との比較、初期値の閾値との比較、および代替的に、検査の優勢な状況に基づくカスタマイズされた閾値との比較を含んでもよい。完全な正常な一回換気量呼吸を満たす呼吸を標的とすることは有益であることがあり、またいくつかの完全な正常な一回換気量呼吸の後の定常状態の呼吸の真ん中における呼吸を標的とすること、呼吸内のガス組成物の定常状態の状況に到達し、もしくはそれが再確立されていることを保証するは有益であることがある。
図17は、一変形形態に従った、例えば、新生児の患者からの異常な呼吸パターンを示すタイミング図である。呼吸パラメータ信号測定値が縦軸上で示され、例えば、CO2信号であってもよい。呼吸監視および検出アルゴリズムは、CO2信号に対して閾値基準を設定して、サンプリング目的で呼吸を有効または無効として分類してもよい。閾値基準は、信号のピーク振幅300、信号基準レベル302、ならびに吸気時間のTI 306、呼吸周期時間TBP 304、呼気時間TE 308およびまたは呼気終末時間TET 310のそれぞれに対する閾値などのパラメータに関連する種々の周波数もしくは時間であってもよい。グラフに示すように、呼吸b1〜b11は、システムがそれらの呼吸から正確な呼気終末サンプルを現実的に捕捉するのに、持続期間内で非常に短いことがある。この一連の呼吸の平均呼吸速度は、96bpmであり、それらの呼吸に対する波形の呼気部分をおよそ持続期間内で0.313秒とする。呼気の呼気終末部分が、呼気の後半であると仮定すると、0.313秒の部分のみが、信頼できないサンプルを生み出す呼気終末サンプルを標的とするのに適切な部分となる。この新生児の速い呼吸は、完全な一回換気量呼吸でなく、むしろそれらは、部分的な呼吸もしくは過呼吸、またはほとんど死腔している呼吸であることがあり、その場合、呼気終末ガスは、正確に収集された場合でも、肺胞ガスにとって典型的でなく、代わりに、より死腔しているガスを有する。したがって、呼吸b1〜b11のいずれかに対して呼気終末測定を実行することは不正確かつ望ましくないことがある。このような急激かつ不完全な呼吸を選別するために、呼吸信号振幅閾値を、例えば、呼気フェーズの間に或るピークに到達し、吸気フェーズの間に或る谷間に到達するとともに、適切な期間の間にそれらの閾値を上回ること、および下回ることのそれぞれを継続する、完全な一回換気量呼吸を定義するのに設定することができる。ここで呼吸b12〜b16に目を向けると、呼吸b16は両方の提案された閾値を満たすように見え、その呼吸は、異常かつ矛盾した呼吸の後にしている一方で、その呼吸は、完全な一回換気量呼吸であることがあり、その呼吸内の呼気終末ガスは、定常状態ガス組成物レベルに到達していないことがある。ここで呼吸b17〜b19に目を向けると、3つの連続した呼吸が一回換気量閾値要件を満たし、かつこの例では、呼吸b19が定常状態呼気終末ガス組成物レベルに到達していること、および標的とし、取得し、および測定するために臨床的に典型的な呼吸であることが提案される。
図18は、一変形形態に従った、生理学的に典型的な呼吸および非典型的な呼吸を含む一連の呼吸b1〜b19の追加的な例を示す。呼吸信号雑音の例は、呼吸b2とb3との間で示される。この雑音は例えば、センサ雑音、無呼吸の周期を伴うセンサ雑音、患者の動作、カニューレの動作、咳からの雑音もしくは雑音に関連する他の高周波数の呼吸、または心臓雑音であることがある。これらの波形は、有効な肺胞ガスサンプルを生成することができないので、サンプリングに対して不適格とされることがある。呼吸b3は、図17で既に説明した閾値基準を満たすが、呼吸b3のガス組成物は、不均質であり、なぜならば、雑音に続き、よって呼吸b3が呼吸標的化アルゴリズムによって不適格とされることがあるからである。呼吸b4〜b6は、次の呼吸が前の呼吸の完了よりも前に始まる、呼吸累積を示す。呼吸累積の間の呼吸内の呼気終末ガスは、肺胞ガスに典型的でないことがあり、かつ破棄されることがある。呼吸累積に続く呼吸b7およびb8はいまだに不均質であることがあり、これらも破棄されることがある。呼吸b9は、吸気息止め、もしくは溜息吸気、呼気後周期、または無呼吸周期の特性である。血液内のガスが肺胞に拡散するのにより長い時間を有することによって、呼気終末ガスが正常な肺胞ガス密度よりも高い密度を含むので、行われる診断検査に応じて、呼吸b9から吐き出されたガスが不適格とされることがある。それらのガス組成物がまだ正常に戻っていないリスクを理由に、呼吸b10は、標的化アルゴリズムによっても破棄されることがある。呼吸b11は、平均正常呼吸よりも小さい部分的に不完全な呼吸であり、かつ標的化アルゴリズムによって破棄もされ、呼吸b12およびb13は、それらが正常なガス組成物に戻っていないリスクを理由に、破棄されることがある。呼吸b14は、正常な呼吸よりも大きく、かつアルゴリズムによって破棄されることがある。最終的に、一連の3以上の連続した閾値基準を満たす正常な呼吸が存在し、かつ呼吸b18をサンプリングに対して標的とすることができる。上記標的化および呼吸適格化アルゴリズムの他の順列も使用されてもよい。例えば、採られたサンプルの前の呼吸の数が変化してもよい。
上述した説明では、溜息呼吸は、その呼気終末ガスが定常状態の肺胞ガス密度に典型的でないことがあるので、不適格とされることがある。しかしながら、一部の生理的状態および臨床症状では、溜息呼吸を標的とすることが実際に有益となることがある。これらの状況では、呼吸は、肺胞ガスをより正確に表すことがあり、または他の状況では、溜息呼吸は、分析のために現実的に捕捉することができる唯一のタイプの呼吸となることがあり、測定された結果を真の生理的な値に変換するために補正因子が適用されてもよい。図19は、システムが、溜息の吸気に続く呼気から呼気終末ガスサンプルを取得する変形形態を示す。最上部の出力に示すように、呼吸パターンは相対的に異常であり、かつ呼吸速度、例えば、最初の3つの呼吸周期bp1、bp2およびbp3に対して示されるような3つの呼吸移動平均を測定することによって判定されるように、呼吸速度は相対的にt0とt1との間にある速さである。結果として、呼吸パターンの呼気終末部分は、呼気終末期間から信頼できるサンプルを捕捉するために、またはセンサによる正確な分析のために十分な量の呼気終末サンプルの量を捕捉するために十分に発声されず、かつ定義されない。図19で示される例では、呼吸パターンが極めて異常であり、かつまたは非常に急激であるので、溜息呼吸の発生を監視するために基準が確立されてもよい。例えば、呼吸の吸気時間が測定され、かつ閾値時間と比較され、閾値が満たされ、または上回る場合、呼吸が溜息呼吸として分類されてもよい。閾値時間は例えば、平均履歴吸気時間の250%であってもよい。呼吸が溜息呼吸であるかを判定するために使用される閾値基準は例えば、履歴吸気時間、例えば、最後の3回の呼吸の平均吸気時間の150%に基づいて確立された吸気時間値であってもよい。代替的に、それを、正常な値に基づいて事前定義された吸気時間値をすることができる。例えば、ti1、ti2およびti3として示される、3つの連続する呼吸の平均吸気時間が、平均値を確立するために使用されてもよく、潜在的な溜息呼吸が平均値と比較される。示される例では、吸気時間ti9は、先に言及した3つの平均値にわたる相当な増大を表示し、よって、ti9に続く呼気は、潜在的に溜息呼吸の呼気と考えられるべきである。その呼気時間、te9を測定することは、それが溜息呼吸であるか否かを評価することの支援となる。呼気時間te9を、前の呼気時間と比較することができる。または代替的に、例えば、気道内圧信号が正常値よりも大きい負の値となる場合、溜息は吸気信号の振幅によって判定することができる。溜息呼吸が発生すると、続く呼気が、呼気終末部分からガスサンプルを取得するために標的とされてもよい。
図19における下部の出力に示すバルブV1〜V4は、呼吸パターンを監視すること、呼気終末サンプルをサンプル管に取得すること、およびサンプルをガス分析器に押すことを含む、種々の一連の動作を制御する。当業者であれば容易に理解されるように、バルブV1〜V4は、例示を目的として使用され、かつより多くのまたはより少ないバルブを有するシステムが使用されてもよく、それに応じてタイミングが調節される。図1および7に示すように、バルブは、常に開放している共通ポートcおよび任意の所与の時間に開放するポートaまたはbのいずれかを有する、3位置バルブであってもよい。時間326において、吸気時間カウンタが開始される。時間328において、吸気時間カウンタが終了する。時間330において、呼気時間カウンタが開始される。時間332において、カプノメータなどの呼吸センサを終了させる、呼気ガスの終了が検出される。時間334において、呼気時間カウンタが終了する。時間336において、ガスサンプルが呼吸センサからサンプル管に移動する時間を追跡する、サンプル移動時間カウンタが開始される。時間338において、時間340の前のTz秒、所望のガスサンプルをシステムにおける他のガスから分離する命令が、適切なバルブに送られる。時間340において、時間332の後のT’秒、呼気終末ガスサンプルの終わりがサンプル管の入り口、またはバルブV2に到達している。時間342において、ガスがサンプル管18を通じて流れないように、かつガスが周囲の吸気口(図1および7を参照)から来るように、バルブポートを切り替える命令が送られる。時間344において、組成物の分析のためにサンプルが外気によってセンサに押されるように、ポートbを開放するように全てのバルブが切り替わる。溜息の吸気の後の吐き出されたガスは、いくつかの理由で、ETCO測定のために良好なガスの源を有益に提供することができる。第1に、呼気時間および呼気終末時間は延長されることが多く、呼気終末部分を比較的容易に標的にすることによって、或る診断検査に対して潜在的により正確にする。第2に、溜息をする間の吸気の深さは、正常値を上回る肺胞を満たし、よって平均終末の一回換気量よりも後続の呼気内のより大きな終末一回換気量を提供し、よって分析のためにより豊かな呼気終末サンプルを潜在的に提供する。第3に、正常な呼吸と比較して、溜息の吸気の間の肺胞内のガスの、概してより長い滞留時間が存在し、このより長い滞留時間によって、血流から肺胞へのさらなるガス交換が可能となり、したがって、呼気終末ガス内で測定されたETCOは、血液COをより正確に表し、正常な呼吸の呼気終末部分内で測定されたETCOを提供する。第4に、溜息呼吸は、無気肺であるまたは完全に膨らんでいない肺の領域を回復させる傾向を有する。したがって、溜息呼吸の後の呼気内の呼気終末ガスは、或る臨床的状況における肺全体により典型的となることがあり、したがって、場合によっては血流内のCOにより典型的となる。
図20は、一変形形態に従った、1連の7回の呼吸b1〜b7にわたる呼吸パラメータ信号の振幅のグラフを示す。図20では、ガスの呼気終末部分がET1〜ET7として示され、呼気信号時間パラメータがEST1〜EST7として示され、かつ呼気時間がTEとして示される。グラフから分かるように、第4の呼吸、b4の呼吸周期、BP4は、前の3回の呼吸の呼吸周期と等しく見え、したがって、4回の呼吸は、そこから有効な呼気終末ガス測定値を採ることができる典型的な呼吸であるとみなされることがある。しかしながら、精密検査の結果として、4回の呼吸は、呼気信号パラメータEST4によって示されるように、履歴的に特有の呼吸に実際に非典型的である。平均吸気時間よりも長い時間に対応する、呼吸b4のより短いEST4、例えば、吸気持続または中断は、肺胞ガスに典型的でない呼気終末密度をもたらすことがある。2回の明確に典型的な呼吸に続く呼吸b7は、定常状態に到達した呼気終末ガスで構成されることが多く、かつ肺胞ガスに典型的であることが多い。非典型的な呼吸の不注意な捕捉を防止するために、かつ上記理論的枠組みに因る典型的な呼吸の捕捉を保証するために、いくつかの変形形態は、呼吸が典型的な標的であるか否かを判定するために、呼吸周期ではなく、または呼吸周期に加えて、呼気時間信号を利用する。呼気時間信号は、呼気持続期間、信号の立ち上がりの持続期間、または呼吸信号の呼気フェーズに関連付けられたパラメータに関連する他の周波数であってもよい。
図21は、一変形形態に従った呼吸選択アルゴリズム379を示す。アルゴリズム379は、少なくとも2つの段階を備える。事前初期化ステップにおいて、ステップ202では、呼吸パターン監視が開始され、ステップ204では、1次閾値の組が適用され、または初期値が使用され、ステップ206では、それに応じて次の呼吸が測定される。1次閾値は、例えば、振幅およびタイミング値であってもよい。ステップ380〜387は、アルゴリズム379の最初の主の段階を示す。初期化の後、かつ最初の呼吸の測定の間や後、ステップ380では、呼吸が1次閾値の組と比較される。ステップ382および384では、測定された呼吸が閾値基準を満たすか否かの判定がそれぞれされ、ステップ386および387では、測定された呼吸が典型的または非典型的としてそれぞれ分類される。非典型的な場合、アルゴリズムはステップ206に戻る。典型的な場合、アルゴリズムは、次の呼吸を測定するステップ206’で始まる第2の段階に移動する。ステップ380’では、測定された呼吸が1次閾値パラメータと比較される。1次閾値パラメータは、ステップ380でのパラメータと同一であってもよく、または測定値の間で改正もしくは更新されてもよい。ステップ382’および384’では、1次閾値パラメータが満たされるか否かの判定がそれぞれされる。ステップ386’および387’では、呼吸が潜在的に典型的または非典型的としてそれぞれ分類される。呼吸が非典型的として分類されると、アルゴリズムはステップ206に戻り、そうでない場合、呼吸は、アルゴリズムの第3の段階に移動することができる。第3の段階では、ステップ388において、2次的呼吸信号閾値パラメータの組が確立され、ステップ206”では、次の呼吸が測定される。2次閾値パラメータは例えば、ステップ386において分類された潜在的に典型的な呼吸に基づいて確立される呼吸信号振幅およびまたはタイミング値であってもよい。ステップ388では、ステップ386’において分類された潜在的に典型的な呼吸と、ステップ386において分類された前の潜在的に典型的な呼吸との比較がなされる。ステップ390および391では、ステップ206”において測定された呼吸が2次閾値パラメータを満たすかの判定がされ、満たす場合、呼吸が典型的として分類され、かつ呼吸がサンプリングおよび測定のために送られ、そうでない場合、アルゴリズムがステップ206に戻る。
図21で示した多段階アルゴリズム379では、1次閾値は例えば、呼吸波形が溜息呼吸、部分的な呼吸、または息止めの呼吸などの、人為的でなくかつ異常な呼吸でないことを確認するための、呼吸信号振幅および呼吸信号の一部の持続期間であってもよい。呼吸が閾値を満たす場合、次の呼吸が同様に診断される。次の呼吸がまた、閾値を満たす場合、それを最初の呼吸と比較して、呼吸パターンが安定していることを確認することができる。したがって、2次閾値パラメータは、前の呼吸が1次閾値を満たしたと仮定して、前の呼吸と比較したものであってもよい。比較は例えば、呼吸の深さを示す信号の振幅、およびまたは呼吸周期もしくは呼吸速度を示す信号の持続期間で行うことができる。これは、正常な一回換気量の呼吸でなく、または所望のタイプの呼吸でない呼吸をサンプリングするリスクを低減させることができる。さらに、ルーチンは、最終的にサンプリングされた呼吸が、別の正常な呼吸の後の呼吸から採られ、よって異常な呼吸が次の正常な呼吸の組成物を有してしまうことの影響を潜在的に回避することを保証することの支援となる。示される例では、前の呼吸との比較は、1つの前の潜在的に典型的な呼吸との比較であるが、比較はまた、必ずしも連続しない、2つ以上の潜在的に典型的な呼吸の1つとの比較とすることができる。例えば、10番目の呼吸は、3番目、5番目および7番目の呼吸と比較されてもよく、それらの各々が潜在的に典型的として分類され、その場合、他の間にある呼吸が、1次閾値パラメータに基づいて非典型的とみなされている。
加えて、サンプル管内で収集されたサンプルが純粋な呼気終末サンプルでなく、かつ呼気終末前の吐き出されたガスで希釈される状況では、呼吸周期BP4に基づいて呼吸速度を使用するのではなく、図20に示すEST4などの呼気信号パラメータを使用して、希釈を訂正することができる。この希釈訂正技術は、サンプル管の希釈が、呼吸周期持続期間よりも呼気持続期間により依存しているので、訂正に関する精度を有益に高めることができる。
本明細書で使用されるように、用語呼気終末は呼気周期の終わり、またはその近くにあり、かつ死腔が人から吐き出された後にあることができる、呼気の一部を指すものと理解することができる。さらに、本明細書全体を通じて例示された呼気終末ガス内のCOなどのガスを測定することに加えて、粒子物質および他の化学物質などの非ガスが、同一または同様の方式で測定されてもよいことがまた考えられる。
図22は、一変形形態に従った、肺の異なる部分から吐き出されているガスに対応する呼気の異なる部分を特定するために使用される、呼吸圧力信号をグラフィカルに示す。一部の例では、呼気終末部分に加えて肺の異なる部分から発するガスまたは他の検体を測定することが望ましいことがある。例えば、上部の気道からの検体は、ぜんそくまたは気道疾患および不全のような上部の気道の呼吸問題を示すことがある。上部の気道と下部の細気管支との間の中間の気道からの検体は、例えば、肺癌の外形を示すことがあり、または食道から気道に入る胃から発する検体、および下部の気道からの検体は、肺感染または潜在的な組織上の問題のようなさらなる他の症候群を示すことがある。さらに、1つの区画を別の区画と比較することは、根本的な病気または状態を理解するのに有益となることがある。示される例では、最上部の出力は、カプノメトリ信号であり、下部の出力は、気道内圧信号であるが、測定値を、酸素、温度、または音などの他のタイプの信号とすることができる。信号の1つまたはその組み合わせを使用して、呼気フェーズEを、呼気の種々の部分、例えば、上部の気道ガス、中間の気道ガス、下部の気道ガスおよび呼気終末ガスの呼気(それぞれ、EUA、EMA、ELA、およびETとラベル表示される)に区分することができる。例えば、上部の気道ガスの呼気の最初を、気道内圧の正の増加によって識別することができ、かつ上部の気道ガス呼気の終わりを、吐き出されたCO2レベルの増加によって識別することができる。中間の気道ガスの呼気EMAの最初が、CO2レベルの増加によって識別されてもよく、中間の気道ガスの呼気の終わりが、気道内圧信号において停滞状態に到達することによって識別されてもよい。下部の気道ガス呼気の最初が、気道内圧信号の減少によって識別されてもよく、下部の気道ガス呼気の終わりが、気道内圧信号の傾斜の変化、もしくはCO2信号における或る立ち上がりによって識別されてもよい。
図23は、図22で説明したように、呼吸曲線の任意の部分からの検体を標的とし、分離し、および測定するためにシステムが使用される、図1に示されたシステムの空気圧の概略を示す。示される例では、呼吸nは、上述した詳細な説明で説明した手順および技術によって標的にされる。この場合、所望の診断検査が、ぜんそくなどの炎症性疾患を示す検体に対する上部の気道を検査している。呼吸nからの上部の気道からの呼気ガス、EUAG(n)は、サンプル管18内で分離され、かつ組成物分析のために、センサ15に後に折り返される。この場合、分析は、NOガス、または炎症反応に関連する他の検体の分析であってもよい。示される概略的な例では、吸気ガスIG(n)および呼吸nからの呼気ガスEMAG(n)、ELAG(n)の他の部分、ならびに前の呼吸ETG(n−1)からの呼気終末ガスは、システム内の他のところにあり、かつ標的とされるサンプルの均一性を妨げないようにサンプル管内でガスサンプルから分離される。一部の病気、状態、ガスまたは検体が、上述した図とともに図22および23と併せて言及されてきたが、これらは単に例示なものとして言及しており、説明したシステム、装置、アルゴリズムおよび方法を、標的の病気または状態のいずれかに対する標的の検体をサンプリングおよび測定するために使用することができる。
本明細書で説明した装置が、単に例示のみによって提供され、かつ本明細書で説明した方法およびシステムを実装するために他の装置が使用されてもよいことが、当業者であれば容易に理解されるであろう。さらに、説明した装置は、開示した或る特徴を例示するために使用されてもよいが、本明細書で開示した方法およびシステムは、特定の装置に限定されないものと理解するべきである。
アルゴリズムを参照することによって一部の変形形態が論述されたが、詳細な説明が、変形形態を具体化する、対応する方法および装置をカバーすることを理解するべきである。
さらに、上記変形形態が、ガスの一部を特定し、かつガスを分析することに関して論述され得るが、一部の変形形態は、分析の部分を含まなくてもよいことを理解するべきである。一部の変形形態では、分析をしないでガスが保存され、例えば、ガスは分析のために離れた位置に輸送されてもよい。保存されたガスは広義に理解するべきであり、かつ少なくとも分析の前に保存すること、および輸送のために保存することを含む。
本発明の変形形態の上述した詳細な説明では、図で説明した一連の動作を、全ての可能な置換で組み合わせることができるとも考えられることに留意すべきである。加えて、例は、ETCO測定を説明するとともに、それらは他のガス、例えば、水素に適用されてもよい。追加的に、一部の変形形態がCO測定に適用されてもよく、本明細書で説明した装置および方法を直接COセンサに適用することができることを理解すべきである。全体を通じて提供された例は、本発明の原理の例示であり、本発明の範囲および精神から逸脱することなく、当業者によって種々の修正、変更、および組み合わせがなされてもよい。本明細書で開示した種々の呼吸測定およびサンプリング装置の変形形態のいずれかは、任意の他の呼吸測定およびサンプリング装置、または本明細書における呼吸測定およびサンプリング装置の組み合わせによって説明された特徴を含むことができる。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲以外によって限定されることを意図するものではない。上述した変形形態の全てに対し、方法のステップは順に実行される必要はない。

Claims (4)

  1. 一連の呼吸中の呼吸ガスを分析する装置であって、
    前記一連の呼吸中の第1の呼気、第2の呼気、および第3の呼気のパラメータを測定するセンサと、
    前記第1の呼気の第1の測定値が第1の所定基準を満たすかを判定する第1のプロセッサと、
    前記第2の呼気の第2の測定値が第2の所定基準を満たすかを判定する第2のプロセッサであって、前記第1の測定値が前記第1の所定基準を満たすと判定されるときに、前記第2の測定値が作成される、第2のプロセッサと、
    前記第3の呼気の第3の測定値が第3の所定基準を満たすかを判定する第3のプロセッサであって、前記第2の測定値が前記第2の所定基準を満たすと判定されるときに、前記第3の測定値が作成される、第3のプロセッサと、
    前記第3の測定されたパラメータが前記第3の所定基準を満たすと前記第3のプロセッサにより判定されたとき、前記第3の呼気を保存し、それによって、ガス分析器による前記一連の呼吸中の非典型的な呼吸の分析を防止する呼吸サンプリングシステムと
    を備えた、装置。
  2. 前記第3の所定基準は、複数の呼吸に関連付けられた傾向に基づいている、請求項1に記載の装置。
  3. 一連の呼吸中の呼吸ガスを分析する方法であって、
    前記一連の呼吸中の第1の呼気、第2の呼気、および第3の呼気のパラメータを測定するステップと、
    前記第1の呼気の第1の測定値が第1の所定基準を満たすかを判定するステップと、
    前記第2の呼気の第2の測定値が第2の所定基準を満たすかを判定するステップであって、前記第1の測定値が前記第1の所定基準を満たすと判定されるときに、前記第2の測定値が作成される、ステップと、
    前記第3の呼気の第3の測定値が第3の所定基準を満たすかを判定するステップであって、前記第2の測定値が前記第2の所定基準を満たすと判定されるときに、前記第3の測定値が作成される、ステップと、
    前記第3の測定値が前記第3の所定基準を満たすと判定されたとき、前記第3の呼気を保存し、それによって、ガス分析器による前記一連の呼吸中の非典型的な呼吸の分析を防止するステップと
    を備えた、方法。
  4. 前記第3の所定基準は、複数の呼吸に関連付けられた傾向に基づいている、請求項3に記載の方法。
JP2018198301A 2013-01-08 2018-10-22 分析のための呼吸選択 Active JP6787969B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361750305P 2013-01-08 2013-01-08
US61/750,305 2013-01-08

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015551865A Division JP6424172B2 (ja) 2013-01-08 2014-01-08 分析のための呼吸選択

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020181202A Division JP2021035526A (ja) 2013-01-08 2020-10-29 分析のための呼吸選択

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019051331A JP2019051331A (ja) 2019-04-04
JP6787969B2 true JP6787969B2 (ja) 2020-11-18

Family

ID=51061484

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015551865A Active JP6424172B2 (ja) 2013-01-08 2014-01-08 分析のための呼吸選択
JP2018198301A Active JP6787969B2 (ja) 2013-01-08 2018-10-22 分析のための呼吸選択
JP2020181202A Pending JP2021035526A (ja) 2013-01-08 2020-10-29 分析のための呼吸選択

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015551865A Active JP6424172B2 (ja) 2013-01-08 2014-01-08 分析のための呼吸選択

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020181202A Pending JP2021035526A (ja) 2013-01-08 2020-10-29 分析のための呼吸選択

Country Status (14)

Country Link
US (2) US10499819B2 (ja)
EP (1) EP2943121B1 (ja)
JP (3) JP6424172B2 (ja)
KR (1) KR20150104607A (ja)
CN (2) CN105025790B (ja)
AU (3) AU2014205464A1 (ja)
BR (1) BR112015016434B1 (ja)
CA (1) CA2897533A1 (ja)
ES (1) ES2866183T3 (ja)
HK (1) HK1217277A1 (ja)
IL (1) IL239822A0 (ja)
MX (1) MX2015008838A (ja)
RU (1) RU2015133209A (ja)
WO (1) WO2014110181A1 (ja)

Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8021308B2 (en) 2003-06-19 2011-09-20 Capnia, Inc. Breath end-tidal gas monitor
US9420971B2 (en) 2009-10-24 2016-08-23 Carrot Sense, Inc. Extracorporeal devices and methods for facilitating cessation of undesired behaviors
CN107874761A (zh) 2011-12-21 2018-04-06 卡普尼亚公司 在补偿呼吸参数频率的情况下收集并分析一定体积的呼出的气体
KR20150104607A (ko) 2013-01-08 2015-09-15 카프니아, 인코포레이티드 분석을 위한 호흡 선택
US20140228699A1 (en) 2013-02-12 2014-08-14 Capnia, Inc. Sampling and storage registry device for breath gas analysis
CN105611873B (zh) 2013-08-30 2022-02-25 卡普尼亚公司 新生儿二氧化碳测量系统
US10925515B2 (en) 2014-05-22 2021-02-23 Picomole Inc. Alveolar breath collection apparatus
US11262354B2 (en) 2014-10-20 2022-03-01 Boston Scientific Scimed, Inc. Disposable sensor elements, systems, and related methods
AU2015336025A1 (en) * 2014-10-20 2017-05-04 Anish BHATNAGAR Breath analysis systems and methods for screening infectious diseases
EP3240479B1 (en) * 2014-12-30 2019-08-14 Koninklijke Philips N.V. Capnometry system with supplemental oxygen detection and method of operation thereof
US10206572B1 (en) 2017-10-10 2019-02-19 Carrot, Inc. Systems and methods for quantification of, and prediction of smoking behavior
CN107708548B (zh) 2015-04-07 2021-06-04 凯洛特公司 用于吸烟行为的量化和预测的系统和方法
EP3328276B8 (en) 2015-07-27 2023-10-11 Massachusetts Institute of Technology Apparatus related to monitoring metabolism
CN108024761B (zh) * 2015-08-11 2021-09-14 皇家飞利浦有限公司 检测的自动采样配件系统和方法
US20170100057A1 (en) * 2015-10-12 2017-04-13 Oriental System Technology Inc. Portable ndir breath acetone measurement apparatus with sub-ppm accuracy
US10226201B2 (en) 2015-10-29 2019-03-12 Invoy Holdings, Llc Flow regulation device for breath analysis and related method
GB2544541A (en) * 2015-11-20 2017-05-24 Comac Medical Ltd Method and device for measurement of exhaled respiratory gas temperature from specific regions of the airway
CN105496412B (zh) * 2015-12-04 2019-04-19 无锡市尚沃医疗电子股份有限公司 一种呼气炎症监护方法和装置
JP2017161263A (ja) * 2016-03-07 2017-09-14 富士電機株式会社 終末呼気測定装置及び終末呼気測定方法
JP6861270B2 (ja) 2016-04-25 2021-04-21 アウルストーン・メディカル・リミテッドOwlstone Medical Limited 呼気サンプルを捕捉するためのシステムおよびデバイス
WO2017187141A1 (en) * 2016-04-25 2017-11-02 Owlstone Medical Limited A method for collecting a selective portion of a subject's breath
US11191457B2 (en) 2016-06-15 2021-12-07 Boston Scientific Scimed, Inc. Gas sampling catheters, systems and methods
JP7197369B2 (ja) * 2016-06-17 2022-12-27 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ コンパクトなガス分析装置及び方法
PT109617A (pt) 2016-09-12 2018-03-12 Faculdade De Ciencias E Tecnologia Da Univ Nova De Lisboa Sistema para recolha controlada e seletiva de ar exalado e respetivo método de operação
EP3528703A1 (en) * 2016-10-21 2019-08-28 Boston Scientific Scimed, Inc. Gas sampling device
FI127556B (en) 2017-02-06 2018-09-14 Teknologian Tutkimuskeskus Vtt Oy Respiratory analysis method and apparatus
CA2998026A1 (en) 2017-03-13 2018-09-13 Picomole Inc. Apparatus and method of optimizing laser system
WO2018213564A1 (en) 2017-05-19 2018-11-22 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for assessing the health status of a patient
US10852264B2 (en) 2017-07-18 2020-12-01 Boston Scientific Scimed, Inc. Systems and methods for analyte sensing in physiological gas samples
CN116236181A (zh) * 2017-08-17 2023-06-09 浙江亿联康医疗科技有限公司 肺功能仪
US11209417B2 (en) 2017-10-12 2021-12-28 Carrot, Inc. Breath sensor apparatus and methods of use
CN108814606A (zh) * 2018-05-15 2018-11-16 京东方科技集团股份有限公司 监测呼吸状态的装置、方法及系统
WO2019222463A1 (en) 2018-05-16 2019-11-21 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for passive, proportional, valveless gas sampling and delivery
WO2019222464A1 (en) 2018-05-16 2019-11-21 Massachusetts Institute Of Technology Passive, proportional measurement of oxygen and carbon dioxide consumption for assessment of metabolic parameters
CN108732141B (zh) * 2018-06-29 2021-01-05 深圳大学 一种医用呼吸二氧化碳浓度测量方法及装置
EP3833254A4 (en) * 2018-08-07 2021-10-06 Rostrum Medical Innovations Inc. SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING A BLOOD FLOW WHICH DOES NOT INTERACT WITH THE VENTILATED LUNGS OF A PATIENT
EP3867639A1 (en) 2018-10-19 2021-08-25 Regents of the University of Minnesota Systems and methods for detecting a brain condition
RU189977U1 (ru) * 2018-10-25 2019-06-13 Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования "Уральский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России) Устройство для измерения объёма выдыхаемого воздуха
WO2020112825A1 (en) 2018-11-27 2020-06-04 Boston Scientific Scimed, Inc. Systems and methods for detecting a health condition
EP3899515B1 (en) 2018-12-18 2023-01-25 Boston Scientific Scimed Inc. Systems and methods for measuring kinetic response of chemical sensor elements comprising graphene varactors
US11035789B2 (en) 2019-04-03 2021-06-15 Picomole Inc. Cavity ring-down spectroscopy system and method of modulating a light beam therein
AU2020297517B2 (en) * 2019-06-20 2022-12-01 Hb Innovations, Inc. System and method for monitoring/detecting and responding to infant breathing
US11609219B2 (en) * 2019-08-01 2023-03-21 Evoqua Water Technologies Llc Continuous sonic wave analyzer
GB2586840B (en) * 2019-09-05 2023-12-20 Simpson Keith A breath monitoring apparatus for producing a capnogram
US20220339470A1 (en) * 2019-09-12 2022-10-27 Hamish Jock Graham Respirator devices with sensors, and associated systems and methods
KR20220122729A (ko) 2019-12-30 2022-09-02 시락 게엠베하 인터내셔날 행동-변화 프로그램에서 개인을 돕기 위한 시스템 및 방법
BR112022012868A2 (pt) 2019-12-31 2022-09-06 Mcneil Ab Métodos e aparelho de calibração de sensor de hálito
US11782049B2 (en) 2020-02-28 2023-10-10 Picomole Inc. Apparatus and method for collecting a breath sample using a container with controllable volume
US11957450B2 (en) 2020-02-28 2024-04-16 Picomole Inc. Apparatus and method for collecting a breath sample using an air circulation system
AU2021343568A1 (en) * 2020-09-18 2023-10-05 Agscent Pty Ltd Biological sample analysis device with associated capturing device and analysis software
CN117558428B (zh) * 2024-01-12 2024-03-22 华中科技大学同济医学院附属同济医院 一种用于肝脏mri的成像优化方法及系统

Family Cites Families (136)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US2073192A (en) 1931-10-21 1937-03-09 Connell Karl Method and apparatus for the administration of gases
US3306283A (en) 1964-02-27 1967-02-28 Univ Iowa State Res Found Inc Oxygen utilization analyzer
US3343529A (en) 1965-03-31 1967-09-26 Ronald A Miller Spirometer
JPS499085A (ja) 1972-05-23 1974-01-26
US3858573A (en) 1973-07-09 1975-01-07 Said Ryan By Said Williams Alveolar gas trap and method of use
US3910261A (en) 1974-06-11 1975-10-07 Bourns Inc End-tidal gas analysis apparatus for respirators
US4440177A (en) * 1980-07-03 1984-04-03 Medical Graphics Corporation Respiratory analyzer system
US4619269A (en) 1983-06-29 1986-10-28 Utah Medical Products, Inc. Apparatus and method for monitoring respiratory gas
JPS61100231A (ja) 1984-10-23 1986-05-19 株式会社東芝 呼吸監視装置
US4671298A (en) 1984-11-26 1987-06-09 Meridian Medical Corporation Isothermal rebreathing apparatus and method
US5129401A (en) 1986-10-17 1992-07-14 Nellcor, Inc. Method for distinguishing respiratory events in a gas analyzer
US5003985A (en) 1987-12-18 1991-04-02 Nippon Colin Co., Ltd. End tidal respiratory monitor
US5072737A (en) 1989-04-12 1991-12-17 Puritan-Bennett Corporation Method and apparatus for metabolic monitoring
US5069220A (en) 1989-05-26 1991-12-03 Bear Medical Systems, Inc. Measurement of gas concentration in exhaled breath
US5363857A (en) 1990-05-22 1994-11-15 Aerosport, Inc. Metabolic analyzer
US5383469A (en) 1992-01-31 1995-01-24 Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Neonatal hemolysis detection using end-tidal breath sampler and analyzer apparatus
JPH0658919A (ja) 1992-06-12 1994-03-04 Hideo Ueda 呼気分析方法及び装置
CA2098215A1 (en) 1992-06-12 1993-12-13 Hideo Ueda Expired gas analytical method and device
ATE204147T1 (de) 1992-06-16 2001-09-15 Natus Medical Inc Vorrichtung und verfahren zur in-vivo messung der endexpiratorischen kohlenmonoxyd-konzentration
US5285794A (en) 1992-12-14 1994-02-15 Temple University Of The Commonwealth System Of Higher Education Respiratory gas monitor
US5361771A (en) 1993-03-05 1994-11-08 Western Research Company, Inc. Portable pulmonary function testing device and method
US5361772A (en) 1993-07-07 1994-11-08 Diagnostics & Devices, Inc. Breath collection devices
JPH07116145A (ja) 1993-10-25 1995-05-09 Kyoto Daiichi Kagaku:Kk 呼気採取装置
JP3838671B2 (ja) 1993-10-25 2006-10-25 アークレイ株式会社 呼気採取装置
US5533512A (en) 1994-03-18 1996-07-09 Ohmeda Inc. Method and apparatus for detection of venous air emboli
US5800361A (en) 1995-02-06 1998-09-01 Ntc Technology Inc. Non-invasive estimation of arterial blood gases
JP2663114B2 (ja) * 1995-04-28 1997-10-15 チェストエム・アイ株式会社 肺機能測定装置
US5970457A (en) 1995-10-25 1999-10-19 Johns Hopkins University Voice command and control medical care system
DE892926T1 (de) 1996-04-09 1999-12-09 Sievers Instr Inc Verfahren und vorrichtung zur messung von bestandteilen in von menschen ausgeatmeter luft
DE19619763A1 (de) 1996-05-17 1997-11-20 Univ Ludwigs Albert Vorrichtung zur Entnahme von inspiratorischen und/oder exspiratorischen Atemgasproben
US5705735A (en) * 1996-08-09 1998-01-06 Medical Graphics Corporation Breath by breath nutritional requirements analyzing system
US5971934A (en) 1996-10-04 1999-10-26 Trustees Of The University Of Pennsylvania Noninvasive method and apparatus for determining cardiac output
US8932227B2 (en) 2000-07-28 2015-01-13 Lawrence A. Lynn System and method for CO2 and oximetry integration
IL121793A (en) * 1997-09-17 2008-06-05 Lewis Coleman Isotopic gas analyzer
GB9704676D0 (en) 1997-03-06 1997-04-23 Aromascan Plc Condition indicator
SE9703545D0 (sv) 1997-09-30 1997-09-30 Siemens Elema Ab Förfarande för bestämning av koncentrationen av NO i en andningsgas samt en analysanordning för att utföra förfarandet
US6099481A (en) 1997-11-03 2000-08-08 Ntc Technology, Inc. Respiratory profile parameter determination method and apparatus
US5924995A (en) 1997-11-10 1999-07-20 Meretek Diagnostics Non-invasive method for the functional assessment of infants and children with an inherited metabolic disorder
JP4023919B2 (ja) * 1998-07-21 2007-12-19 株式会社フクダ産業 肺機能検査装置
IL146093A0 (en) 1999-04-20 2002-07-25 Target Discovery Inc Method of separating a polypeptide or protein from a solution containing a plurality thereof
IL130371A (en) 1999-06-08 2004-06-01 Oridion Medical Ltd Capnography waveform interpreter
US6739335B1 (en) * 1999-09-08 2004-05-25 New York University School Of Medicine Method and apparatus for optimizing controlled positive airway pressure using the detection of cardiogenic oscillations
US8002700B2 (en) 1999-12-30 2011-08-23 Medtronic, Inc. Communications system for an implantable medical device and a delivery device
JP2004508534A (ja) 2000-02-22 2004-03-18 ダウ グローバル テクノロジーズ インコーポレイティド 健康関連の行動修正用のパーソナルコンピュータ息分析装置及びその方法
CA2400109C (en) * 2000-03-13 2006-11-28 Natus Medical, Inc. Method and apparatus for in-vivo measurement of carbon monoxide production rate
WO2001093743A2 (en) 2000-06-07 2001-12-13 Healthetech, Inc. Breath ketone analyzer
US6938619B1 (en) * 2000-06-13 2005-09-06 Scott Laboratories, Inc. Mask free delivery of oxygen and ventilatory monitoring
WO2002045566A2 (en) 2000-12-07 2002-06-13 Children's Medical Center Corporation Automated interpretive medical care system and methodology
AU2002250237A1 (en) 2001-03-02 2002-09-19 Healthetech, Inc. A system and method of metabolic rate measurement
US7076371B2 (en) 2001-03-03 2006-07-11 Chi Yung Fu Non-invasive diagnostic and monitoring method and apparatus based on odor detection
US6799575B1 (en) 2001-04-21 2004-10-05 Aaron Carter Cannula for the separation of inhaled and exhaled gases
FI110839B (fi) 2001-05-11 2003-04-15 Lauri Lehtimaeki Menetelmä ja mittauslaitteisto uloshengitysilman typpioksidipitoisuuden mittaamiseksi
US7191000B2 (en) * 2001-07-31 2007-03-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac rhythm management system for edema
US6544190B1 (en) * 2001-08-03 2003-04-08 Natus Medical Inc. End tidal breath analyzer
US6582376B2 (en) 2001-09-13 2003-06-24 Pranalytica, Inc. Alveolar breath collection device and method
US7445601B2 (en) 2001-09-27 2008-11-04 Charlotte-Mecklenburg Hospital Non-invasive device and method for the diagnosis of pulmonary vascular occlusions
US20070167853A1 (en) 2002-01-22 2007-07-19 Melker Richard J System and method for monitoring health using exhaled breath
US6929637B2 (en) 2002-02-21 2005-08-16 Spiration, Inc. Device and method for intra-bronchial provision of a therapeutic agent
IL148468A (en) 2002-03-03 2012-12-31 Exalenz Bioscience Ltd Breath collection system
US7341563B2 (en) 2002-04-04 2008-03-11 Ric Investments, Llc Sidestream gas sampling system with detachable sample cell
JP3577059B2 (ja) * 2002-04-19 2004-10-13 忠道 目黒 呼吸機能からみた総合的健康管理装置のための気相系呼吸機能検査システム
US7220387B2 (en) 2002-07-23 2007-05-22 Apieron Biosystems Corp. Disposable sensor for use in measuring an analyte in a gaseous sample
DE03770978T1 (de) 2002-09-16 2005-01-13 Aerocrine Ab Gerät und verfahren für die diagnostische gasanalyse
AU2002951984A0 (en) * 2002-10-10 2002-10-31 Compumedics Limited Sleep quality and auto cpap awakening
AU2003299850A1 (en) 2002-12-20 2004-07-22 Amidex, Inc. Breath aerosol collection system and method
US8088333B2 (en) 2003-04-28 2012-01-03 Invoy Technology, LLC Thermoelectric sensor for analytes in a gas
US7353825B2 (en) 2003-05-01 2008-04-08 Axon Medical, Inc. Apparatus and techniques for reducing the effects of general anesthetics
US8021308B2 (en) * 2003-06-19 2011-09-20 Capnia, Inc. Breath end-tidal gas monitor
GB0403612D0 (en) 2004-02-18 2004-03-24 Univ Glasgow Method, apparatus and kit for breath diagnosis
NO20041611D0 (no) * 2004-04-20 2004-04-20 Rikshospitalet Universitetskli Metode og apparat for a estimere en PaCO2-verdi for en pasient som har blodsirkulasjon utenfor kroppen
US7223244B1 (en) 2004-05-18 2007-05-29 Pacesetter, Inc. System and method for monitoring hypercapnic ventilatory response
US8062224B2 (en) 2004-10-28 2011-11-22 Uab Vittamed Method and apparatus for non-invasive continuous monitoring of cerebrovascular autoregulation state
DE102005000922A1 (de) 2005-01-07 2006-07-20 Seleon Gmbh Luftbrille, Nasenstück, Y-Stück sowie Verfahren
US20060178592A1 (en) 2005-02-07 2006-08-10 Aperson Biosystems Corp. System and method for controlling the flow of exhaled breath during analysis
US20060200037A1 (en) 2005-03-02 2006-09-07 Falasco Marianne R System and method for selectively collecting exhaled air
WO2006102086A1 (en) * 2005-03-17 2006-09-28 Coifman Robert E Apparatus and method for intelligent electronic peak flow meters
US7600439B1 (en) 2005-04-29 2009-10-13 Griffin Analytical Technologies, Inc. Apparatus and method for storage of atmospheric sample for eventual chemical analysis
JP2007083033A (ja) * 2005-09-16 2007-04-05 Ndd Medizintechnik Ag 肺拡散能(DLco)測定装置
US8109884B2 (en) 2005-09-23 2012-02-07 Kitchener Clark Wilson Dynamic metabolism monitoring system
US8459261B2 (en) 2005-11-16 2013-06-11 Treymed, Inc. Side-stream respiratory gas monitoring system and method
US8002712B2 (en) 2006-01-26 2011-08-23 Meka Vikas V Breath and breath condensate analysis system and associated methods
CN100396241C (zh) * 2006-04-14 2008-06-25 山东省千佛山医院 用胸部阻抗监测呼吸气量的方法
US20080009762A1 (en) 2006-06-27 2008-01-10 Medtronic Emergency Response Systems, Inc. Method and apparatus for interpreting capnographic data
CN101116612A (zh) * 2006-08-02 2008-02-06 周常安 呼吸事件传感器
US8161971B2 (en) 2006-08-04 2012-04-24 Ric Investments, Llc Nasal and oral patient interface
EP2066236B1 (de) 2006-08-16 2015-09-16 Aerocrine AB Vorrichtung zum fraktionieren des exspirationsvolumens
WO2008060165A1 (en) 2006-11-12 2008-05-22 Syft Technologies Limited Improvements in or relating to breath collection methods and apparatus
US8171935B2 (en) 2006-11-15 2012-05-08 Vapotherm, Inc. Nasal cannula with reduced heat loss to reduce rainout
US20080119753A1 (en) 2006-11-16 2008-05-22 Cardiopulmonary Technologies, Inc. Premature infant side-stream respiratory gas monitoring sensor
US20080146956A1 (en) * 2006-12-17 2008-06-19 Campuzano German A Method based on a breath test for the detection of pathogen microorganisms
WO2008081449A2 (en) 2007-01-04 2008-07-10 Oridion Medical (1987) Ltd. Capngoraphy device and method
US8166971B2 (en) 2007-03-15 2012-05-01 Ric Investments, Llc End-tidal gas estimation system and method
AU2008203812B2 (en) 2007-08-17 2014-10-02 ResMed Pty Ltd Methods and Apparatus for Pressure Therapy in the Treatment of Sleep Disordered Breathing
KR100983827B1 (ko) 2007-08-20 2010-09-27 동양물산기업 주식회사 구강 및 날숨 가스 성분 분석 장치 및 이에 적합한 방법
JP2009058398A (ja) 2007-08-31 2009-03-19 Toyota Central R&D Labs Inc ガス濃縮検出装置
WO2009062255A1 (en) * 2007-11-16 2009-05-22 Philip John Peyton System and method for monitoring cardiac output
CN101214151B (zh) 2007-12-29 2010-08-18 广州医学院第一附属医院 利用呼出气体co2分压监测估算动脉血co2分压的装置
US8313440B2 (en) 2008-01-22 2012-11-20 Mitchell Friedman Infant breath collector
JP2009231766A (ja) 2008-03-25 2009-10-08 Toshiba Corp マーク形成方法
US8425428B2 (en) 2008-03-31 2013-04-23 Covidien Lp Nitric oxide measurements in patients using flowfeedback
US20100152600A1 (en) * 2008-04-03 2010-06-17 Kai Sensors, Inc. Non-contact physiologic motion sensors and methods for use
US8087283B2 (en) 2008-06-17 2012-01-03 Tricorntech Corporation Handheld gas analysis systems for point-of-care medical applications
CN101354394B (zh) * 2008-09-08 2012-10-10 尚沃医疗电子无锡有限公司 呼气一氧化氮检测装置
US9687176B2 (en) 2008-10-16 2017-06-27 Vanderbilt University Oral end tidal carbon dioxide probe for diagnosing pulmonary arterial hypertension
CN102333559B (zh) * 2009-02-25 2015-02-25 皇家飞利浦电子股份有限公司 具有机器输送呼吸的压力支持系统
CN101520384B (zh) * 2009-03-19 2011-05-18 河南汉威电子股份有限公司 肺深部气体的采集方法
JP5351583B2 (ja) 2009-03-30 2013-11-27 日本光電工業株式会社 呼吸波形解析装置
US8701665B2 (en) 2009-07-25 2014-04-22 Fleur T Tehrani Automatic control system for mechanical ventilation for active or passive subjects
US9675275B2 (en) * 2009-10-24 2017-06-13 Carrot Sense, Inc. Extracorporeal devices and methods for facilitating cessation of undesired behaviors
EP2496137B1 (en) * 2009-11-03 2018-04-11 Koninklijke Philips N.V. System and method of monitoring breathing
WO2011070472A1 (en) 2009-12-07 2011-06-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. System for providing support therapy while determining concentrations of a molecular gaseous expired by a subject receiving pressure support therapy
EP2536333B1 (en) * 2010-02-17 2015-12-02 Koninklijke Philips N.V. Nitric oxide measurement method and apparatus
US20110257550A1 (en) 2010-03-20 2011-10-20 Jay Choi Method and Apparatus for Continuous Monitoring of Exhaled Carbon Dioxide
CN201692453U (zh) 2010-06-18 2011-01-05 虞慧华 一种兼具输氧和收集呼出气体的呼气末co2监测用导管
CN101874735B (zh) * 2010-07-02 2011-12-28 天津大学 一种用于二氧化碳浓度计算的多参数补偿方法
CN103119417B (zh) 2010-07-06 2016-08-03 戴顿公司 空气传播的细菌样品收集和分析系统
EP2407102A1 (en) * 2010-07-15 2012-01-18 Tanita Corporation Respiration characteristic analysis apparatus and respiration characteristic analysis system
EP4218871A3 (en) 2010-10-18 2023-11-01 Fisher & Paykel Healthcare Limited A nasal cannula, conduit and securement system
GB201018711D0 (en) 2010-11-05 2010-12-22 Univ Manchester Apparatus and methods for breath sampling
DE102010054397A1 (de) 2010-12-08 2012-06-14 Aerocrine Ab Verfahren und Vorrichtung zur Gasprobensammlung
EP2651293B1 (en) 2010-12-17 2015-02-25 Koninklijke Philips N.V. System and method for determining one or more breathing parameters of a subject
CN102266228B (zh) * 2010-12-31 2013-05-08 北京谊安医疗系统股份有限公司 医用呼吸设备呼吸频率的计算方法和装置
US8714154B2 (en) * 2011-03-30 2014-05-06 Covidien Lp Systems and methods for automatic adjustment of ventilator settings
MX354747B (es) 2011-04-26 2018-03-20 Koninklijke Philips Nv Analizador de gas de corriente principal configurable para acoplarse separablemente con componente de muestreo de gas de corriente lateral.
CN102188241A (zh) 2011-05-13 2011-09-21 泉州市全通光电科技有限公司 一种智能心电测试训练装置
EP2725974A1 (en) 2011-06-28 2014-05-07 Fred Hutchinson Cancer Research Center End-tidal gas monitoring apparatus
CN107874761A (zh) 2011-12-21 2018-04-06 卡普尼亚公司 在补偿呼吸参数频率的情况下收集并分析一定体积的呼出的气体
CN102743177B (zh) * 2012-07-13 2014-02-05 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种气体检测的控制方法及装置
CN102755165B (zh) * 2012-08-08 2014-04-09 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种气体流速控制和监测的方法及装置
KR20150104607A (ko) 2013-01-08 2015-09-15 카프니아, 인코포레이티드 분석을 위한 호흡 선택
US20140228699A1 (en) 2013-02-12 2014-08-14 Capnia, Inc. Sampling and storage registry device for breath gas analysis
CN105611873B (zh) 2013-08-30 2022-02-25 卡普尼亚公司 新生儿二氧化碳测量系统
CN105592791A (zh) 2013-08-30 2016-05-18 卡普尼亚公司 通用呼吸分析取样装置
CN106456053A (zh) 2014-03-20 2017-02-22 卡普尼亚公司 用于气道疾病评估的呼出气的选择、分段及分析
AU2015336025A1 (en) 2014-10-20 2017-05-04 Anish BHATNAGAR Breath analysis systems and methods for screening infectious diseases
EP3203063A1 (en) 2016-02-03 2017-08-09 Wilhelmus Helena Hendrikus Joosten Wind turbine, its use and a vane for use in the turbine

Also Published As

Publication number Publication date
IL239822A0 (en) 2015-08-31
CA2897533A1 (en) 2014-07-17
RU2015133209A (ru) 2017-02-15
JP6424172B2 (ja) 2018-11-14
BR112015016434B1 (pt) 2022-03-29
JP2016508059A (ja) 2016-03-17
WO2014110181A1 (en) 2014-07-17
AU2020203162B2 (en) 2021-09-30
EP2943121A1 (en) 2015-11-18
JP2019051331A (ja) 2019-04-04
BR112015016434A2 (pt) 2017-07-11
EP2943121B1 (en) 2020-12-09
CN105025790B (zh) 2019-10-22
US20200305729A1 (en) 2020-10-01
JP2021035526A (ja) 2021-03-04
EP2943121A4 (en) 2016-07-06
US10499819B2 (en) 2019-12-10
AU2014205464A1 (en) 2015-08-20
AU2018205114B2 (en) 2020-02-27
AU2018205114A1 (en) 2018-07-26
KR20150104607A (ko) 2015-09-15
US20140194703A1 (en) 2014-07-10
CN105025790A (zh) 2015-11-04
HK1217277A1 (zh) 2017-01-06
CN110742612A (zh) 2020-02-04
ES2866183T3 (es) 2021-10-19
MX2015008838A (es) 2015-12-15
AU2020203162A1 (en) 2020-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6787969B2 (ja) 分析のための呼吸選択
US11707227B2 (en) Devices and methods for monitoring physiologic parameters
US20200046254A1 (en) Selection, segmentation and analysis of exhaled breath for airway disorders assessment
JP6251180B2 (ja) 呼吸パラメータの頻度に関する補償による、呼気気体の体積の採集および分析
JP7291751B2 (ja) 生理学的パラメータを求めるシステム
JP2003532442A (ja) 呼吸分析用波形インタプリタ
WO2019152699A1 (en) Devices and methods for monitoring physiologic parameters
Brewer et al. Evaluation of a CO2 Partial Rebreathing-Based Functional Residual Capacity Measurement Method for Mechanically Ventilated Patients

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181120

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190822

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190903

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20191119

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20200129

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200303

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200901

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20200930

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201029

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6787969

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250