JP7146803B2 - Ｅｍｇ信号から吸入を検出する及び神経呼吸ドライブの量を抽出する方法並びにシステム - Google Patents

Description

本発明は、信号処理の分野に関連し、特に筋電図（ＥＭＧ）信号処理の分野に関連する。

慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）及び他の呼吸疾患を患う患者において、表面ＥＭＧから測定される傍胸骨筋及び／又は横隔膜筋の活動の評価は、患者の呼吸努力の強度、タイミング及び期間を推定するのに使用されることができる。これは、呼吸筋の負荷と呼吸筋の能力との間におけるバランスのインジケータとして役立つ。吸入中のＥＭＧ信号は、神経呼吸ドライブ（ＮＲＤ）に関連している。急性増悪中のＣＯＰＤ患者に観察されるような肺の過膨張中、呼吸筋の負荷と能力との間のバランスに変化があり、これは、神経呼吸ドライブに反映される。低い能力及び高い負荷は、ＮＲＤの増大となる。吸入中、ＥＭＧ電極を介して呼吸筋から、例えば第二肋間にある傍胸骨筋から又は腹部の横隔膜から測定されるＥＭＧ信号は、患者の悪化又は改善のインジケータとして使用されることができる。これは、退院後の再入院の予測因子としても使用される。

吸入中の呼吸筋の活動を評価するために、吸入に対応する時間間隔が特定される必要がある。通常、鼻カニューレを用いて測定される信号は、吸入の間隔を決定するのに使用される。例えば、鼻カニューレは、（空気が夫々流入及び流出するので）吸気フェーズ及び呼気フェーズを特定し、故にＮＲＤの手分析を導くために、差圧トランスデューサに接続される。しかしながら、実際には、鼻カニューレからの信号はしばしば、信頼できない及び／又は信号アーチファクトが混入されいる。これは特に、急性増悪により病院に入院したＣＯＰＤの患者によくあり、患者はしばしば、鼻及び／又は不規則な呼吸による呼吸困難を体験している。吸入フェーズが鼻カニューレ信号から確実に検出されることができないため、低品質の鼻カニューレ信号はしばしば、ＮＲＤ値を計算することができないアルゴリズムとなる。加えて、ＮＲＤ値が計算される場合、鼻カニューレ信号から間違った吸入フェーズの検出により、これらの値は間違っていて、場合によっては、患者の状態の誤解につながる。加えて、特に長期間の連続記録中、鼻カニューレを装着することは、患者にとって不快となり得る。

鼻カニューレからの信号品質が低いのには幾つかの原因がある。最初に、鼻カニューレが適切に鼻孔内に挿入されていない、又は鼻カニューレが測定期間の経過中に緩みを生じる。加えて、患者が動く又は咳をするときに起こる、鼻孔の内部にあるカニューレの動きにより信号アーチファクトが生じる。もう１つの共通する問題は、患者が口で一部又は完全に呼吸をすることであり、この場合、鼻カニューレ信号は、非常に弱く、雑音が多くなる。最後に、偽の吸入の特定に至る、大きなベースラインのオフセットが鼻カニューレ信号に存在している。

故に、ＥＭＧ信号内の吸入フェーズを、大幅な追加のハードウェアを必要とすることなく決定するための、より信頼できる方法の必要がある。

本発明は、請求項により規定される。

本発明の１つの態様に従う例によれば、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を抽出する方法が提供され、この方法は、
ＥＭＧ信号を得ること、
処理されたＥＭＧ信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理すること、
サロゲート呼吸信号(surrogate respiratory signal)を生成するためにＥＭＧ信号を処理すること、
サロゲート呼吸信号に基づいてユーザーの吸入を検出すること、及び
検出された吸入及び処理されたＥＭＧ信号に基づいて神経呼吸ドライブ量を決定すること
を有する。

この方法は、もっぱらユーザーのＥＭＧ信号から、このユーザーの吸入を得る。吸入の検出は通例、鼻カニューレを介して行われるが、これは不正確であり、ユーザーにとって不快である。もっぱらＥＭＧ信号から得られるサロゲート呼吸信号を用いてユーザーの吸入を検出することにより、より正確な測定が得られる。これは、ＥＭＧ信号は、気流ではなく筋肉の活動を測定しているという事実によるものであり、これは、ＥＭＧ信号を中断することなく、ユーザーが鼻又は口の何れか一方を介して呼吸してよいことを意味する。加えて、ＥＭＧ信号は、外部電極により測定されるので、測定はユーザーにとってより快適である。

ＥＭＧ信号は、処理されたＥＭＧ信号、例えばＥＭＧ信号のＲＭＳ又はＥＭＧ信号の平均絶対値を生成するために処理される。サロゲート呼吸信号、及び吸入を処理されたＥＭＧ信号と合わせる時間から、ユーザーの吸入を検出することにより、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を特定することが可能である。時間を合わせることは、２つの信号が同じ時間ウィンドウを示すように、これら２つの信号を合わせる処理を言及している。ユーザーの神経呼吸ドライブ量、例えば最大吸気ＲＭＳ ＥＭＧ値は、ユーザーの多くの臨床パラメータ、例えばＮＲＤの基礎となる。

ユーザーから直接得られる生のＥＭＧ信号はしばしば、大量の雑音及びＥＣＧ信号を含んでいる。サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することにより、信号対雑音比が増大し、より精度の高い吸入の検出につながる。吸入は、単純なしきい値を介してサロゲート呼吸信号から検出される。言い換えると、信号が既定値より高くなる場合、吸入が検出される。もう１つの方法として、信号依存のしきい値が使用されてよい。

ある実施例において、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することは、このＥＭＧ信号にスパイク除去を行うことを有する。

一時的なスパイクは、例えばユーザーのペースメーカーのような多くの理由によりＥＭＧ信号に現れる。これらのスパイク信号は、非生理学的でもよく、これらの信号が筋肉活動を示していないことを意味し、ＥＭＧ信号に有用な情報をもたらさない。一時的なスパイクは、例えばＥＣＧ信号により、生理学的でもよい。ＥＣＧ信号からスパイクを取り除くことにより、信号対雑音比は増大する。

幾つかの実施例において、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することは、ＥＭＧ信号に第１のハイパスフィルターを適用することを有する。

他の実施例において、この第１のハイパスフィルターは、１５０Ｈｚよりも大きい又は１５０Ｈｚに等しいカットオフ周波数を持つ。通例、カットオフ周波数として、２００Ｈｚが選択される。

ＥＭＧ信号は通例、ＥＣＧ信号の混入(contamination)を含んでいる。ＥＭＧ信号に第１のハイパスフィルターを適用することにより、このＥＣＧ信号の混入を減らす及び／又は取り除くことが可能である。加えて、第１のハイパスフィルターを適用することは、ＥＭＧ信号における様々な低周波アーチファクト及び雑音を減らすこともできる。

ある配置において、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することは、ＥＭＧ信号に包絡線検波を行うことを有し、この包絡線検波は、第２のＥＭＧ信号を生成するためにＥＭＧ信号に整流演算子を適用すること、及び第２のＥＭＧ信号にローパスフィルターを適用することを有する。

包絡線検波は、ユーザーの呼吸を表す、高周波ＥＭＧ信号の低周波包絡量を計算する。整流演算子をＥＭＧ信号に適用することにより、信号の平均が零になるのを防ぐことができる。ローパスフィルターは次いで、第２のＥＭＧ信号に適用され、それによりＥＭＧ包絡線信号を生成し、この信号は次いで、吸入検出の基本として使用される。ローパスフィルターは、ＥＭＧ信号の雑音を減らすために、信号の最後の円滑化の段階としてさらに役立つ。

他の配置において、第２のＥＭＧ信号は、ＥＭＧ信号のエネルギーのような量を有する。

さらに他の配置において、ＥＭＧ信号のエネルギーのような量は、ティーガーカイザーエネルギー(Teager-Kaiser energy)及び従来のエネルギーの少なくとも一方を含む。

ティーガーカイザーエネルギー演算子は、効果的であり、実施し易く、これは、システムの性能に悪影響を与えることなく、ＥＭＧ信号のエネルギーのような量を計算することが可能であることを意味する。従来のエネルギーは単に、多くの二乗した信号値の合計である。

ある実施例において、整流演算子は、絶対値演算子及び二乗演算子の少なくとも一方を有する。

例えば絶対値演算子又は二乗演算子のような整流演算子をＥＭＧ信号に適用することにより、ＥＭＧ信号を整流し、ローパスフィルターを介して信号包絡線検波を行うことが可能である。

幾つかの設計において、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することは、ＥＭＧ信号をダウンサンプリングすることを有する。

ダウンサンプリングは、信号のサンプルレートを下げる処理であり、これは、信号データセットのサイズを減らすのに使用される。このように、ＥＭＧ信号を処理するためのメモリ及び処理要件を減らすことが可能である。

ある実施例において、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することは、ＥＭＧ信号にメディアン(median)フィルターを適用することを有する。

メディアンフィルターを使用することにより、最初のスパイク除去又は第１のハイパスフィルターで取り除かれなかった如何なる残っている残余スパイク信号をＥＭＧ信号から取り除くことが可能である。

ある配置において、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理することは、ＭＥＧ信号に第２のハイパスフィルターを適用することを有する。

ＥＭＧ信号に第２のハイパスフィルターを適用することにより、この信号のベースラインの成分が取り除かれる。このように、ＥＭＧ信号から吸入フェーズを決定するのには適切ではない基本的な信号の傾向が取り除かれる。これは、より正確なサロゲート呼吸信号及びより正確な吸入の検出につながる。

幾つかの配置において、前記方法はさらに、神経呼吸ドライブ量に基づいて、ユーザーの神経呼吸ドライブを計算することを含む。

ユーザーの神経呼吸ドライブを計算することにより、ユーザーの呼吸機能及び健康を観察することが可能である。

本発明のある態様に従う実施例によれば、コンピュータプログラムがコンピューター上で実施されるとき、上述した方法を実施するように構成されるコンピュータ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を提供する。

本発明のある態様に従う実施例によれば、
ＥＭＧ信号を測定するように構成されるＥＭＧ電極、並びに
制御器
を有し、前記制御器は、ＥＭＧ信号を得る、処理されたＥＭＧ信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理する、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理する、サロゲート呼吸信号に基づいてユーザーの吸入を検出する、並びに検出された吸入及び処理されたＥＭＧ信号に基づいて、神経呼吸ドライブ量を決定するように構成される。

本発明の例は、付随する図面を参照して詳細に説明される。
本発明の実施例に従う方法を示す。 鼻カニューレから得られる信号と比較している、図１の様々な方法のステップ中のＥＭＧ信号を例示している一連のプロットを示す。 吸入検出システムを示す。

本発明は、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を検出するための方法を提供する。この方法は、サロゲート呼吸信号及び処理されたＥＭＧ信号を生成するためにＥＭＧ信号を得るステップ、及びこのＥＭＧ信号を処理するステップを含む。ユーザーの吸入はこのとき、サロゲート呼吸信号に基づいて検出される。これら検出された吸入は次いで、前記処理されたＥＭＧ信号と共に、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を決定するのに使用される。

図１は、ある実施例に従う、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を決定するために、ユーザーの吸入を検出する、及びこれら吸入を使用する方法１０を示す。

ステップ１００において、ＥＭＧ信号がユーザーから得られる。例えば、ＥＭＧ信号は、患者の第２肋間上に置かれる２つのＥＭＧ電極を介して測定され、１つの電極が肋骨の一方の側に置かれている。この方法で測定される例示的なＥＭＧ信号は、図２のグラフ５００にemg_rawプロット５１０で示される。

得られたＥＭＧ信号は、大量の雑音及びＥＣＧの混入を含むので、ＥＭＧ信号は、吸入の検出に使用されるサロゲート呼吸信号を生成するために、一連の処理ステップ２００を経る。

ステップ２１０において、ＥＭＧ信号にスパイクの除去が行われる。例えばユーザーのペースメーカーが原因による一時的な非生理学的なスパイクがＥＭＧ信号に現れる。例えばＥＣＧ信号が原因による一時的なスパイクは、生理学的でもある。ＥＭＧ信号からスパイクを取り除くことにより、信号対雑音比は増大する。

ステップ２２０において、第１のハイパスフィルターがＥＭＧ信号に適用される。この第１のハイパスフィルターは、１５０Ｈｚより大きい又は１５０Ｈｚに等しいカットオフ周波数を持つ。通例、２００Ｈｚがカットオフ周波数として選択される。

ＥＭＧ信号にハイパスフィルターを適用することは、この信号にある低周波雑音及び動きアーチファクトを減らす。ＥＭＧ信号は、例えばＥＭＧ信号の測定位置において特定の姿勢と関連付けられる緊張性肋間筋の活動のような、筋肉における遅い生理学的反応に対応する緊張性活動信号を含む。これらの信号は、吸入の検出を行うのに役に立たず、それ故、ＥＭＧ信号内の雑音として作用する。緊張性活動信号の低周波性質により、これらの信号は、第１のハイパスフィルターによりある程度まで抑制及び／又は取り除かれる。

緊張性活動に加え、ＥＭＧ信号は、かなりのＥＣＧ信号の混入も含む。ＥＣＧ信号は通例、０．０１－３００Ｈｚの周波数範囲内にあるのに対し、ＥＭＧ信号は、５０－３０００Ｈｚの範囲内にある。２００Ｈｚのカットオフ周波数を持つハイパスフィルターを得られたＥＭＧ信号に適用することにより、ＥＣＧの混入は減らされる及び／又は除去される。動きアーチファクト及びさらなる雑音は、多くの原因(source)、例えばユーザーの胸部の動きによる又はＥＭＧ電極に接続されるケーブルを引っ張ることによる、ＥＭＧ電極の移動から生じることがある。これらも第１のハイパスフィルターを介して減らされる及び／又は取り除かれてよい。

ステップ２３０において、整流演算子がＥＭＧ信号に適用され、第２のＥＭＧ信号を生成する。整流(rectification)は、ＥＭＧ信号の単極性への変換である。全波整流は、絶対値演算子を介して容易に達成されることができる。もう１つの方法として、整流は、信号値を二乗する二乗演算子を介して達成されてもよい。これは、統計分析を受けているとき、信号が平均して零にならないことを保証するために行われる。もう１つの例において、ＥＭＧ信号の整流は、解析的ＥＭＧ信号にヒルベルト変換(Hilbert transform)を行うことにより達成される。

整流演算子は、ＥＭＧ信号の絶対値又はエネルギーのような量、例えば従来の若しくはティーガーカイザーエネルギーを生み出す。

ＥＭＧ信号の絶対値又はエネルギーのような量から、サロゲート呼吸信号を形成することは、吸入の検出を行う手続きを大幅に簡略化する。従来のエネルギーは、信号の二乗（の円滑化したバージョン）として規定される。ＥＭＧ信号のティーガーカイザーエネルギーは、以下のような

のティーガーカイザー演算子を用いて計算される。ここで、ψはティーガーカイザー演算子であり、ｘは例えばＥＭＧ信号の時間の関数であり、

は、時間に関するｘの一次導関数であり、及び

は、時間に関するｘの二次導関数である。従来の及びティーガーカイザーエネルギーの演算子と同じく、絶対値は計算が複雑ではないので、これらは、システムの処理要件を大幅に増大させることなく実施される。

ステップ２４０において、ＥＭＧ信号にダウンサンプリングが行われる。

ダウンサンプリングは、ＥＭＧ信号のサンプルレートを減らし、それにより信号データセットのサイズを減らす。これはその結果、信号を分析及び処理するのに必要な処理能力並びにメモリを減らす。吸入の検出は、ＥＭＧ信号包絡線（エンベロープ）の低周波性質に基づいていて、信号のサンプルレートの減少が、吸入の検出の性能又は精度の減少に至らないことを意味している。言い換えると、ダウンサンプリングは、結果の精度を維持しながら、吸入の検出処理の効率を向上させるように行われる。プロットemg_ds５２０は、スパイクが（一部）取り除かれた、ハイパスフィルタリングされたemg_raw信号５１０のエネルギーのような量にダウンサンプリングを行った結果を示す。

ステップ２５０において、ＥＭＧ信号にメディアンフィルターが適用される。

このメディアンフィルターは、ＥＭＧ信号内に残る如何なるスパイクも抑制する一方、これらのスパイクを不鮮明にしない非線形フィルターである。図２のプロットemg_med３５０は、ダウンサンプリングされたＥＭＧ信号エネルギーmeg_ds５２０にメディアンフィルターを適用した結果を示す。メディアンフィルターによるＥＭＧ信号エネルギーに残っているスパイク数の減少は、２つのプロットを比較することによりはっきりと見られる。フィルターは、信号値のシーケンスにある１つの値を得て、その値を隣接する値を比較し、及びこのシーケンス内のその場所の出力値として中央値を得ることにより動作する。フィルターは、以下のような

の信号値のシーケンスに対し規定される。ここでｙ（ｎ）は、ｎ番目の出力値であり、Ｆはメディアンフィルター演算子であり、ｘ（ｎ）は、ｎ番目の信号値であり、及びＬは、出力値を計算するのに使用される連続する信号値の数である。例えば、Ｌ＝３に対しては、ｘ（ｎ）の両側にある信号、すなわちｘ（ｎ＋１）及びｘ（ｎ－１）だけが、出力値ｙ（ｎ）を計算するための比較に使用される。もう１つの例において、連続する最後の３つの値、すなわちｘ（ｎ）、ｘ（ｎ－１）及びｘ（ｎ－２）が使用されてもよい。各信号値に対し、第１の例に従って、出力値ｙ（ｎ）は、前記シーケンスの中央値として与えられる。

ステップ２６０において、ＥＭＧ信号にローパスフィルターが適用される。

ローパスフィルターは、包絡推定及び信号円滑化の最終段階を行うために、以前に整流され、その後きれいにされたＥＭＧ信号に適用される。ステップ２３０から２６０までが、包絡線検波の機能を果たす。もう１つの方法として、ステップ２３０及び２６０だけで包絡線検波が行われてもよい。プロットemg_lpf５４０は、メディアンフィルタリングされ、ダウンサンプリングされ、整流されたＥＭＧ信号meg_med５３０にローパスフィルターを適用した結果としての最終的なＥＭＧ包絡線信号を示す。これら２つのプロットを比較することにより、meg_lpfプロットに示される包絡線信号を提供するために、emg_medプロットの如何なる高周波成分も取り除かれたことが明らかに分かる。

ステップ２７０において、ＥＭＧ信号に第２のハイパスフィルターが適用される。

この第２のハイパスフィルターは、ＥＭＧ信号からベースライン、すなわちバックグラインド成分信号を取り除くために取り入られる。ベースライン除去は、零辺りで振動する信号を得るのに使用され、これは、吸入の検出に必要とされる。加えて、ベースライン除去は、データに誤った傾向を生じさせるバックグラウンド信号の影響を減らし、真の信号を際立たせる。これは、吸入検出の精度を上げる。サロゲート呼吸信号であるプロットemg_hpf５５０は、包絡線信号emg_lpf５４０に第２のハイパスフィルターを適用した結果を示す。

上述したステップは、生のＥＭＧ信号にかなり多くの前処理を適用する処理ブランチを形成する。並行して、処理されたＥＭＧ信号を生成するために、そんなに多くないＥＭＧ信号の前処理も存在する。このブランチが以下に説明される。

ステップ２８０において、ＥＭＧ信号は、例えばＥＭＧ信号のＲＭＳ又はＥＭＧ信号の平均絶対値のような、処理されたＥＭＧ信号を生成するために処理される。ＥＭＧ信号のＲＭＳは以下の通り計算される。

ここで、ｘ_ｒｍｓ（ｔ）は、ＲＭＳ ＥＭＧ信号であり、並びにＴ_１及びＴ_２は夫々、関心信号を含む時間期間の開始及び終了である。

ステップ３００において、処理ステップ２００により生成されるサロゲート呼吸信号に基づいて、ユーザーの吸入が検出される。

吸入は、単純なしきい値５５５を使用して、信号emg_hpf５５０を用いて検出される。信号がしきい値を超えると、吸入が検出される。例えばしきい値が０に設定されてもよいが、しきい値は他の如何なる所望のレベルで設定されてよい。しきい値は、適応データ依存方法で得られてよく、例えばしきい値の位置が信号の振幅に基づいて決定されることを意味している。これは、鼻カニューレを介して測定される信号nasal_cannula５６０と比較されることができ、ここで信号の谷がユーザーの吸入を示し、山がユーザーの呼気を示す。

３２０秒から３４０秒までの２０秒の期間に目を向けると、emg_hpf信号がユーザーの複数回の吸入を検出していることがはっきり見られるのに対し、nasal_cannula信号は、はるかに少ない吸入しか検出せず、吸入が全く検出されない凡そ１０秒の期間もある。この不一致は、患者が鼻ではなく、口を介して呼吸することにより生じ、これは、吸入が鼻カニューレにより検出されないことを意味している。ＥＭＧ信号は、患者が自分の口又は鼻を介して呼吸しているかに依存していないので、吸入を見逃さない。これは、全体的な吸入の検出、及び神経呼吸ドライブ量の計算の精度を優れたものにする。

ステップ４００において、検出された吸入及び処理されたＥＭＧ信号に基づいて、神経呼吸ドライブ量が決定される。

ユーザーの神経呼吸ドライブは、神経呼吸ドライブ量に基づいて計算される。上述したように、検出される吸入の精度が向上するので、神経呼吸ドライブの精度も向上する。

図３は、ユーザー６１０の吸入を検出するためのシステム６００を示す。

２つのＥＭＧ電極６２０がユーザーの第二肋間に設けられ、胸骨の一方の側に１つの電極が置かれている。もう１つの方法として、電極がユーザーの上腹部に置かれ、それにより横隔膜からＥＭＧ信号を測定する。電極は、ユーザーに投与される単一のパッチに又は個々に設けられてよい。

ＥＭＧ電極は、ユーザーのＥＭＧ信号を検出し、この信号は次いで、信号処理ユニット６３０に供給される。信号処理ユニットは、アナログＥＭＧ信号をデジタル形式に変換するように構成されるアナログ－デジタル変換器を含む。このように、ＥＭＧ信号はデジタルシステムにより処理される。

デジタル化されたＥＭＧ信号は次いで、サロゲート呼吸信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理するように構成される制御器６５０に供給される。この制御器は、サロゲート呼吸信号に基づいて、ユーザーの吸入を検出するようにも構成される。さらに、制御器は、処理されたＥＭＧ信号を生成するためにＥＭＧ信号を処理する、並びに検出された吸入及び処理されたＥＭＧ信号に基づいて、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を決定するようにも構成される。検出された吸入、すなわち神経呼吸ドライブ量は、制御器の出力６６０を形成し、この出力は次いで、ユーザーのＮＲＤを計算するために別の処理器により使用される。もう１つの方法として、ＮＲＤの計算は、制御器６５０により行われてもよく、この場合、出力６６０はユーザーのＮＲＤである。制御器の出力は、システムのユーザーインターフェースに供給されるか、又は他の処理システムに供給されてよい。制御器は、マイクロコントローラ又は他の如何なる適切な処理器でもよい。

上述した処理ステップのシーケンスは、ほんの一例である。

例えば、関心がない、故に除去される最高周波数領域があるという点において、如何なるハイパスフィルターの動作もバンドパスフィルターにより実施されてよい。同様に、関心がない、故に除去される最低周波数領域があるという点において、如何なるローパスフィルターの動作もバンドパスフィルターにより実施されてよい。

前記方法及びシステムの動作を明確にするために、異なる信号処理ステップが上に説明される。実際には、生のＥＭＧ信号が最初にデジタル化され、次いで、全ての後続する信号処理は、デジタル信号処理システムにより実施される。そのような信号処理において、異なる処理ステップは、必ずしも個々に区別可能である必要はない。さらに、信号処理機能の幾つかは任意である。

例えば、ダウンサンプリングステップ２４０は、基本的な信号処理概念において必須ではなく、完全に任意である。

ベースラインが除去されたバージョンの信号にしきい値を適用するのではなく、立ち上がり及び立ち下りエッジに基づいて、以前の包絡線信号が分析されるという点において、第２のハイパスフィルター２７０により行われるベースライン除去も任意である。この場合、サロゲート呼吸信号は、図２のemg_hpfプロット５５０ではなく、emg_lpfプロット５４０の形式をとる。

後続するフィルタリング動作が信号処理の結果が悪くなるのを防ぐのに十分であるため、最初のスパイク除去２１０が用いられなくてもよい。

従って、一般的には、信号処理は、ＥＣＧの混入を取り除くためのフィルタリング、信号絶対値又はエネルギーのような量の決定を有し、そして円滑化が続き、次いで円滑化された信号から吸入フェーズが決定されることができる。検出された吸入フェーズ、及び処理されたＥＭＧ信号は次いで、ユーザーの神経呼吸ドライブ量を決定するのに使用されることができる。

本発明は、シンプルで簡単に使え、正確及び再現性のある（自動化される）ＮＲＤ測定を可能にし、これは例えば、家でＣＯＰＤ患者の呼吸状態を観察するのに応用されることができる。測定が自己投与される及び手頃な価格となりそうなので、システムは、患者にとって簡単に使える。特に、単一のセンサパッチが、差圧センサを必要とせずに、ＥＭＧ信号の収集及び吸入の検出の両方に使用される。

前記システムは、ＮＲＤ、又は吸気及び呼気の時間間隔を考慮する他の如何なる呼吸努力パラメータを測定するのに使用される。上述したように、実施例は、信号処理ユニットを利用している。この信号処理ユニットは、必要とされる様々な機能を行うために、ソフトウェア及び／又はハードウェアと共に、様々な方法で実施されることができる。処理器は、ソフトウェア（例えばマイクロコード）を使用して、必要とされる機能を行うようにプログラムされた１つ以上のマイクロプロセッサを用いる制御器の一例である。しかしながら、制御器は、処理器を使用してもしなくても実施されることができ、何らかの機能を行うための専用のハードウェアと、他の機能を行うための処理器（例えば１つ以上のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関連する回路）との組み合わせとして実施されてもよい。

本開示の様々な実施例に用いられる制御器の構成要素の例は、これらに限定されないが、汎用のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）及びフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）を含む。

様々な実施において、処理器又は制御器は、例えばＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭのような揮発性及び不揮発性のコンピューターメモリーのような１つ以上の記憶媒体と関連付けられてよい。記憶媒体は、１つ以上の処理器及び／又は制御器において実施されるとき、必要とされる機能を行う１つ以上のプログラムを用いて符号化されてよい。記憶媒体に記憶される１つ以上のプログラムが処理器又は制御器内に読み込まれるように、様々な記憶媒体は、処理器若しくは制御器内に取り付けられてもよいし、又は可搬式でもよい。

開示される実施例の他の変更例は、図面、本開示及び付随の特許請求の範囲を研究することにより、請求される本発明を実施する当業者により、理解及び達成されることができる。請求項において"有する"という言葉は、他の要素又はステップを排除するものではなく、複数あると述べていなくても、それらが複数あることを排除するものではない。幾つかの手段が互いに異なる従属請求項に挙げられているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示しているのではない。請求項における如何なる参照符号もその範囲を限定すると考えるべきではない。

Claims (15)

1. ユーザーの神経呼吸ドライブ量を抽出する方法において、前記方法は、
   ＥＭＧ信号を得るステップ、
   処理されたＥＭＧ信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップ、
   サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップ、
   前記サロゲート呼吸信号に基づいて、前記ユーザーの吸入を検出するステップ、及び
   前記検出された吸入及び前記処理されたＥＭＧ信号に基づいて、神経呼吸ドライブ量を決定するステップ
   を有し、前記サロゲート呼吸信号は、前記ＥＭＧ信号からのみ得られる、方法。
2. 前記サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップは、前記ＥＭＧ信号にスパイク除去を行うステップを有する、請求項１に記載の方法。
3. 前記サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップは、前記ＥＭＧ信号に第１のハイパスフィルターを適用するステップを有する、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記第１のハイパスフィルターは、１５０Ｈｚよりも大きい又は１５０Ｈｚに等しい、例えば２００Ｈｚのカットオフ周波数を持つ、請求項３に記載の方法。
5. 前記サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップは、前記ＥＭＧ信号に包絡線検波を行うステップを有し、前記包絡線検波は、
   第２のＥＭＧ信号を生成するために前記ＥＭＧ信号に整流演算子を適用するステップ、及び
   前記第２のＥＭＧ信号にローパスフィルターを適用するステップ
   を有する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法。
6. 前記第２のＥＭＧ信号は、前記ＥＭＧ信号のエネルギーのような量を有する、請求項５に記載の方法。
7. 前記ＥＭＧ信号のエネルギーのような量は、ティーガーカイザーエネルギー及び従来のエネルギーの少なくとも一方を有する、請求項６に記載の方法。
8. 前記整流演算子は、絶対値演算子及び二乗演算子の少なくとも一方を有する、請求項５に記載の方法。
9. 前記サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップは、前記ＥＭＧ信号をダウンサンプリングするステップを有する、請求項１乃至８の何れか一項に記載の方法。
10. 前記サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップは、前記ＥＭＧ信号にメディアンフィルターを適用するステップを有する、請求項１乃至９の何れか一項に記載の方法。
11. 前記サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理するステップは、前記ＥＭＧ信号に第２のハイパスフィルターを適用するステップを有する、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の方法。
12. 前記方法はさらに、前記神経呼吸ドライブ量に基づいて、前記ユーザーの神経呼吸ドライブを計算するステップを有する、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の方法。
13. コンピュータプログラムがコンピューター上で実行されるとき、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の方法を実施するように構成され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。
14. ＥＭＧ測定システムにおいてユーザーの神経呼吸ドライブ量を決定するための制御器であり、前記制御器は、
    ＥＭＧ信号を得る、
    処理されたＥＭＧ信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理する、
    サロゲート呼吸信号を生成するために前記ＥＭＧ信号を処理する、
    前記サロゲート呼吸信号に基づいて、前記ユーザーの吸入を検出する、及び
    前記検出された吸入及び前記処理されたＥＭＧ信号に基づいて、神経呼吸ドライブ量を決定する
    ように構成され、前記サロゲート呼吸信号は、前記ＥＭＧ信号からのみ生成される、制御器。
15. 前記ＥＭＧ信号を測定するように構成されるＥＭＧ電極、及び
    請求項１４に記載の制御器
    を有する吸入検出システム。

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