JP7443530B2 - 電気インピーダンス測定を使用した血行力学の評価 - Google Patents

Description

（優先権の主張）
本出願は、「ＡＳＳＥＳＳＩＮＧ ＨＥＭＯＤＹＮＡＭＩＣＳ ＵＳＩＮＧ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＩＭＰＥＤＡＮＣＥ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ」について２０１９年１２月３０日に出願された米国仮特許出願第６２／９５４８８５号の出願日の利益を主張する。

本項は、以下に記載又は特許請求される実施形態の態様に関連し得る当技術分野の様々な態様を読者に紹介することを意図している。本考察は、本開示の実施形態の態様の理解を容易にするため、背景技術情報として提供される。このように、記述は有用な背景技術を含むが、これらの記述は、先行技術の承認として解釈されるべきではない。

電気インピーダンス断層撮影（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｉｍｐｅｄａｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＥＩＴ）は、被験体の周囲に沿って配設された電極を使用してデータを収集することにより、被験体（例えば、患者又は物体）の一部分に関連付けられた画像又は生理学的測定を生成するために使用され得る非侵襲的撮像方法である。ＥＩＴの潜在的な用途としては、人体のリアルタイムの断層画像又は生理学的測定が有用であり得る医療用途が挙げられる。一例として、ＥＩＴは、集中治療室（ＩＣＵ）環境における治療下の患者に特に有用であり得る、心肺系の非侵襲的監視を実行するために使用され得る。

ＥＩＴシステムでは、電気信号（例えば、電流）は、撮像される被験体の周囲（例えば、患者の胴体）に注入され得る。注入された電気信号から生じる電気的特性（例えば、電圧、電位）は、被験体の周囲で収集され得る。収集されたデータから、被験体のそれぞれの部分（例えば、ピクセル、ボクセル）における電気インピーダンスの推定値を示すマップが生成又は再構成され得る。このプロセスは経時的に繰り返されてもよく、断層画像のシーケンスは「ビデオ」を形成してもよい。このビデオは、医師又は他の臨床医に生理学的情報を提供するために用いられ得る。ＥＩＴデータからの処理及び／又は定量化はまた、医師又は他の臨床医によって使用され得る生理学的パラメータ及び／若しくは性能指数を計算するために実行及び／又は使用され得る。

本開示の実施形態は、インピーダンスベースのデバイスを使用して血行力学的評価を実行するための方法を含み得る。この方法は、第１のインピーダンス画像における第１の関心領域（ＲＯＩ）に関連付けられた第１のインピーダンス定量化を決定することを含み得る。第１のインピーダンス画像は、操作前の患者の第１の状態に関連付けられ得る。この方法は、第２のインピーダンス画像における第１の関心領域に関連付けられた第２のインピーダンス定量化を決定することを更に含み得る。第２のインピーダンス画像は、操作後の患者の第２の状態に関連付けられ得る。この方法はまた、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信することを含み得る。この方法は、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータに応答して、胸腔内圧の変化又は模擬置換ボリューム又はその両方を決定することを更に含み得る。この方法はまた、第１のインピーダンス定量化と第２のインピーダンス定量化との間の差、及び胸腔内圧の変化又は模擬置換ボリュームのうちの少なくとも１つを考慮して、少なくとも１つの血行力学的パラメータを決定することを含み得る。

本開示の他の実施形態は、命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサにインピーダンスデータセットのシーケンスを受信させ得る。インピーダンスデータセットのシーケンスのそれぞれのインピーダンスデータセットは、対応する時間的瞬間に関連付けられ得る。命令は更に、プロセッサに、操作前の時間的瞬間に関連付けられた第１のインピーダンスデータセットからの操作前血行力学的測定を決定させ得る。命令はまた、プロセッサに、操作後の第２の時間的瞬間に関連付けられた第２のインピーダンスデータセットからの操作後血行力学的測定を決定させ得る。命令は更に、プロセッサに、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信させ得る。命令はまた、プロセッサに、操作前血行力学的測定、操作後血行力学的測定、及び操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを使用して、血行力学的性能指数を決定させ得る。

本開示の他の実施形態は、システムを含み得る。システムは、電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムを含み得る。ＥＩＴシステムは、複数の電極と、複数の電極に結合されたコントローラと、を含み得る。コントローラは、複数の電極からＥＩＴデータを収集するように構成されたインターフェースモジュールを含み得る。コントローラは、少なくとも１つのプロセッサと、命令を記憶する少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を更に含み得る。命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、コントローラに、インピーダンスデータセットのシーケンスを受信させ得る。命令は更に、コントローラに、それぞれのインピーダンスデータセットから対応するインピーダンス画像を生成させ得る。命令はまた、コントローラに、操作前の少なくとも１つのインピーダンス画像の第１の関心領域（ＲＯＩ）から操作前血行力学的測定を決定させ得る。命令は更に、コントローラに、操作後の少なくとも１つのインピーダンス画像の第１のＲＯＩから操作後血行力学的測定を決定させ得る。命令はまた、コントローラに、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信させ得る。命令は更に、コントローラに、操作前血行力学的測定、操作後血行力学的測定、及び操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータに基づいて血行力学的性能指数を決定させ得る。

本開示の態様は、参照される図面と共に詳細な説明に従うことにより、よりよく理解され得る。

本開示の１つ以上の実施形態による、電気インピーダンスデータを使用して血行力学を評価するために使用され得る方法の概略図である。 本開示の１つ以上の実施形態による、血行力学を評価するために使用され得る電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムの概略図である。 本開示の１つ以上の実施形態による、ＥＩＴシステムを使用して電気インピーダンスデータを取得するための方法の概略図である。 本開示の１つ以上の実施形態による、ＥＩＴ再構成データを使用して血行力学を定量化又は評価するための方法のフロー図である。 本開示の１つ以上の実施形態による、ＥＩＴ再構成データからの血行力学データの計算を容易にする及び／又は検査するために使用され得るユーザインターフェースシステムの図である。 本開示の１つ以上の実施形態による血行力学を評価するために使用され得る、電気インピーダンスデータからの血行力学的性能指数の定量化の一例を示すチャートである。 本開示の１つ以上の実施形態による、血行力学データから血行力学的性能指数を定量化する方法のフロー図である。 本開示の１つ以上の実施形態による、本明細書に記載の方法を使用して、患者の血行力学的応答の決定を容易にし得るユーザインターフェースを示すチャートである。 本開示の１つ以上の実施形態による、電気インピーダンスデータから血行力学を決定する方法の性能を示す比較チャートである。 本開示の１つ以上の実施形態による、血行力学データからの血行力学的性能指数を定量化する方法のフロー図である。

本明細書に提示される図面は、任意のＥＩＴシステムの実際の図又はその任意の組み合わせではなく、本開示の実施形態について説明するのに用いられる、単なる理想的表現である。

本明細書で使用される場合、単数形での記載は、文脈が別途明確に示されない限り、複数形も含むことを意図している。

本明細書で使用される場合、材料、構造、特徴、又は方法に関して「できる、（し）得る（ｍａｙ）」という用語は、本開示の実施形態の実装でのそれらの使用が企図されていることを示し、かかる用語は、それらと組み合わせて使用可能である他の適合性のある材料、構造、特徴、及び方法は除外されるべき又は除外されなければならないことが示唆されるのを避けるために、「である（ｉｓ）」というより制限的な用語より優先して使用される。

本明細書で使用される場合、「第１」、「第２」などの任意の関係語は、開示及び添付の図面を理解する際に明確化及び便宜上使用され、文脈が明確に別の意味を示している場合を除いて、任意の特定の優先度又は順序を暗示したり、依存したりしない。

本明細書で使用される場合、所与のパラメータ、特性、又は状態手段に関して「実質的に」という用語は、当業者であれば理解するであろう程度まで、所与のパラメータ、特性、又は状態が、許容可能な製造公差内など、小さな差異で満たされていることを意味し、それを含む。例として、実質的に満たされる特定のパラメータ、特性、又は状態に応じて、パラメータ、特性、又は状態は、少なくとも９０．０％満たされ、少なくとも９５．０％満たされ、少なくとも９９．０％満たされ、又は更には少なくとも９９．９％満たされ得る。

本明細書で使用される場合、所与のパラメータに関して使用される「約」という用語は、記載された値を含み、文脈によって決定される意味を有する（例えば、それは、所与のパラメータの測定に関連付けられた誤差の程度並びに製造公差から生じる変動などを含む）。

本開示は、電子インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）方法及びシステム、より具体的には、インピーダンス測定からリアルタイム又は準リアルタイムで非侵襲的血行力学的測定を提供することができるＥＩＴシステムに関する。

本開示の１つ以上の実施形態を以下に説明する。これらの実施形態の簡潔な説明を提供するために、実際の実装の特定の特徴が省略される場合がある。実施形態の実際の実装において、任意の工学又は設計プロジェクトのように、開発者の特定の目標を達成するためにいくつかの実装固有の決定が行われ、結果として、実装は互いに変化し得ることを理解されたい。更に、開発努力は複雑で時間がかかる可能性があるが、それにもかかわらず、特定の開発は、本開示の利益を有する当業者にとって、設計、製作、及び製造の日常業務になるであろう。

本開示の様々な実施形態の要素を紹介する際、単数形の記載は、要素のうちの１つ以上が存在することを意味することを意図している。「備える」、「含む」、及び「有する」という用語は、包括的であることを意図し、列挙された要素以外の追加の要素が存在し得ることを意味する。更に、本開示の「一実施形態」への言及は、列挙された特徴を更に組み込む追加の実施形態の存在を除外するものとして解釈されることを意図するものではない。更に、Ｂ「に基づく」Ａという語句は、ＡがＢに少なくとも部分的に基づいていることを意味することを意図している。

本明細書で論じられるように、「電気インピーダンスデータ」に言及される場合がある。本明細書に記載されるように、電気インピーダンスデータは、電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システム若しくは電気インピーダンス測定デバイスから取得されたデータ、又は測定された被験体（例えば、患者、物体）の電気的特質（例えば、インピーダンス、抵抗率、静電容量、インダクタンス、誘電率など）に関する任意の他のデータに関する。電気インピーダンスデータは、生（すなわち、未処理）データ、フィルタリングされたデータ、及び／又は断層撮影で再構成されたデータを指す。電気インピーダンスデータからの断層撮影再構成は、本明細書では「電気インピーダンス画像」又は「電気インピーダンスビデオ」と具体的に称され得る。

電気インピーダンス画像は、被験体の「絶対インピーダンス画像」、「差動インピーダンス画像」、及び「ボリューム測定画像」として更に説明され得る。絶対インピーダンス画像は、本明細書で論じられるように、それぞれのピクセル又はボクセルの表現（例えば、値）が撮像される被験体の対応する部分のインピーダンスに関連付けられている画像に関する。差動インピーダンス画像は、本明細書で論じられるように、それぞれのピクセル又はボクセルの表現（例えば、値）がベースライン画像に対する被験体の対応する部分のインピーダンスの変化に関連付けられている画像に関する。ボリューム測定画像は、本明細書で論じられるように、それぞれのピクセル又はボクセルの表現（例えば、値）が生物学的流体（例えば、空気、血液、水、組織型）のボリュームに関連付けられている画像に関する。更に、本明細書で言及されるインピーダンス画像又はビデオは、２次元（２Ｄ）又は３次元（３Ｄ）、並びに時間次元を有する断層動画であり得る断層画像又はビデオであり得ることを理解されたい。

上述のように、測定の性質並びにデータの取得及び処理の速度により、ＥＩＴなどの電気インピーダンスベースのシステムは、特定の診断及び／又は臨床処置中に医師の助けになり得る高周波のリアルタイム生理学的データを生成するために使用され得る。加えて、インピーダンスベースのシステムは、一般に非侵襲的であるため、広範な様々な状態でより広い範囲の患者集団に使用され得る。本開示は、患者の血行力学的評価のための心血管活性に関連付けられた生理学的パラメータを計算し得る、ＥＩＴシステム及びその動作方法に関する。

血行力学的評価は、特定のタイプの療法又はインターベンションが有益であり得る患者を特定するために使用され得る。例えば、ボリューム置換（すなわち、補液）は、心臓手術を受けている患者において一般的に使用され、それらの手術結果を改善する。しかしながら、患者の一部のみが、流体応答性があり、ボリューム置換に応答した収縮期ボリューム（ｓｙｓｔｏｌｉｃ ｖｏｌｕｍｅ、ＳＶ）及び／又は心拍出量（ｃａｒｄｉａｃ ｏｕｔｐｕｔ、ＣＯ）の増加から利益を得る。流体応答性ではない患者は、ボリューム置換から利益を得ることができず、そのようなインターベンションの潜在的な副作用の影響を受けやすい可能性がある。したがって、これらの患者におけるボリューム置換の効果のない又は潜在的に有害な使用を防止するために、血行力学的評価が使用され得る。より一般的に、血行力学的評価は、いくつかの臨床用途における強力な診断ツールであり得る。

血行力学的評価のための従来のアプローチは、侵襲的技術を採用し得る。そのような技術の例として、特定のシステムは、末梢動脈に適用されたカテーテルを用いて、血圧信号の侵襲的測定を取得する。以下に詳述するように、侵襲的血圧信号は、何らかの外部操作中に監視され得、操作に対する血圧信号の応答は定量化され得る。心臓パラメータを測定するための侵襲的技術及び方法の使用は、ある特定の患者に何らかの合併症をもたらす場合があるため、その用途は限定される。したがって、上述のように、ＥＩＴシステムなどの非侵襲的インピーダンスベースのデバイス及びシステムの使用は、血行力学的評価の適用を増大させ得る。

上記を念頭に置いて、本開示は、上述のように、血行力学的評価に関する生理学的パラメータを計算するための、ＥＩＴシステムなどのインピーダンスベースのシステムの使用に関する。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、インピーダンスデータのフィルタリング及び／又は再構成処理を用いて、画像の関心領域（ＲＯＩ）における生理学的パラメータを定量化し得る。本明細書で論じられる血行力学的パラメータは、以下に詳述するように、パルスインピーダンス変動（ＰＩＶ）、収縮期ボリューム（ＳＶ）、収縮期ボリューム変動（ＳＶＶ）、心拍出量（ＣＯ）、関連測定基準、及び／又は他の血行力学的性能指数を含み得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、機械的人工呼吸システム及び／又は心電図モニタなどの他の医療機器に結合されて、改善された血行力学的評価のための追加の臨床データを受信し、及び／又は計算されたデータを提供し得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、血行力学的評価中に臨床医をガイドし得るユーザインターフェース（ＵＩ）を含み得る。

図１は、患者１２の血行力学的評価を実行する方法１０の概略図を示す。血行力学的評価１０では、患者１２は、患者に血行力学的変化を引き起こし得るインターベンション１４を受け得る。患者１２は、電気インピーダンスデータ１６を収集するインピーダンスベースのデバイスを使用して監視され得る。電気インピーダンスデータ１６は、インターベンション１４の前、インターベンション１４の最中、及び／又はインターベンション１４の後からのデータを含み得る。電気インピーダンスデータ１６は、１つ以上の血行力学関連測定基準１８を取得するために処理され得る。血行力学的測定基準は、施術者に表示され得るか、又は以下に詳述するように、警告信号若しくは他のタイプの表示を生成するためにしきい値と比較され得る。

インターベンション１４は、患者１２の血行力学的変化を生成し得る任意の制御されたインターベンションであり得る。特定の状況では、心前負荷シミュレーション操作２２（例えば、患者の姿勢の変化、肢部の位置の変化）が使用され得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、血行力学的評価プロセス中に前負荷シミュレーション操作２２を使用して、施術者に指示を提供するように構成され得る。例えば、インピーダンスベースのシステムは、前負荷シミュレーション操作２２の開始及び／若しくは終了のタイミングに関連付けられた指示、並びに／又は処置のための特定の指示（例えば、「脚を４５度上げる」）を提供し得る。電気インピーダンスデータ１６は、提供された指示に従って記録され得、提供された指示に関連付けられたメタデータを含み得る。

患者１２が機械的人工呼吸器に接続されている状況では、人工呼吸器操作２６が使用され得る。一例として、人工呼吸器の呼気終末陽圧呼吸（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｅｎｄ－ｅｘｐｉｒａｔｉｏｒｙ ｐｒｅｓｓｕｒｅ、ＰＥＥＰ）パラメータの一時的な変更（ＰＥＥＰ操作２４）が、制御された様式で胸腔内圧を増加させるために使用され得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、血行力学的評価プロセス中に、施術者に人工呼吸器操作２６を実行する指示を提供するように構成され得る。例えば、インピーダンスベースのシステムは、人工呼吸器操作２６の開始及び／若しくは終了のタイミングに関連付けられた指示、並びに／又は処置のための特定の指示（例えば、ＰＥＥＰ操作２４の場合は「ＰＥＥＰを５ｃｍＨ２Ｏ増加させる」）を提供し得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、機械的人工呼吸器に接続されて、呼吸データを人工呼吸器から受信し得、この呼吸データは、電気インピーダンスデータ１６のメタデータとして含まれ得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、人工呼吸に関連付けられた呼吸データを提供し得る流量及び／又は圧力センサを含み得、この呼吸データは、電気インピーダンスデータ１６のメタデータとして含まれ得る。いくつかの実施形態では、インピーダンスベースのシステムは、機械的人工呼吸器を制御して、血行力学的評価を実行するように構成され得る。電気インピーダンスデータ１６は、人工呼吸器操作２６に従って血行力学的評価中に記録され得、関連付けられたメタデータとして呼吸データ及び／又は人工呼吸器の制御を含み得る。

血行力学的評価に使用され得る電気インピーダンスデータ１６としては、相対インピーダンス３２、絶対インピーダンス３４、絶対断層画像３６、相対断層画像３８、及び他のそのような画像が挙げられ得る。いくつかの実施形態では、血行力学的測定基準１８は、被験体の異なる関心領域（ＲＯＩ）で別々に計算され得る。これらの実施形態では、以下に詳述するように、断層画像３４、３６が使用され得る。

図２は、血行力学的評価を実行するために機械的人工呼吸器１６２と併せて使用されるＥＩＴデバイス１１２を含むシステム１１０の概略図を提供する。上述のように、血行力学的評価は、機械的人工呼吸器１６２によって提供されるような機械的人工呼吸の不在下で実行され得ることを理解されたい。ＥＩＴデバイス１１２は、電気リード１１４を介して、患者１２の上に置かれ得る電極ベルト１１６に結合され得る。電極ベルト１１６は、電極ベルト１６の周囲に沿って配設された１つ以上の電極列を有し得る。電極ベルト１６の電極は、患者１２の胴体の周囲に沿って空間的に分布され得る。ＥＩＴデバイス１１２は、電極ベルト１１６の電極を介して電流を注入し得、結果として生じる電圧を収集し得る。収集されたデータから、ＥＩＴデバイス１１２は、１つ以上の血行力学的測定基準（例えば、図１の血行力学的測定基準１８）を計算し得る。

ＥＩＴデバイス１１２は、以下に詳述するように、フィルタリング、再構成、及び／又は定量化アルゴリズムを実行し得る。その目的で、計算デバイスは、アルゴリズムの実行を容易にするために、１つ以上のプロセッサ１３２及び１つ以上の処理メモリデバイス１３４（例えば、キャッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））を含み得る。メモリデバイス１３４はまた、血行力学的評価を実行するための１つ以上のプロトコルを含み得る。プロトコルは、施術者に提供される指示と、メタデータを作製する又はメタデータをインピーダンスデータに関連付ける指示と、を含み得る。メモリデバイス１３４はまた、血行力学的評価で使用されるＲＯＩを自動的に決定するために、１つ以上のセグメンテーションアルゴリズムを含み得る。いくつかの実施形態では、セグメンテーションアルゴリズムは、主成分分析（ＰＣＡ）を含み得る。

いくつかの実施形態では、本明細書に記載のアルゴリズムの一部又は全部は、第２のプロセッサ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）などの特殊なプロセッサ、アルゴリズムを実行するように設計された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、アルゴリズムを実行する構成プログラムを含むフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は任意の他の専用電子デバイスであり得る、コプロセッサ１４２によって実行され得る。

ＥＩＴデバイス１１２はまた、電気リード１１４に注入された電流を制御し、電気リード１１４間の電圧を測定するためのインターフェースモジュール１３６を含み得る。インターフェースモジュール１３６は、信号対雑音比を改善し、クロストークを減少させるために、とりわけ、アナログ信号発生器、アナログ－デジタル変換器、デジタル－アナログ変換器、デジタル信号プロセッサ、フィルタ、及びインピーダンス整合回路を含み得る。

いくつかの実施形態では、ＥＩＴデバイス１１２は、再構成された画像、血行力学的チャート、及び／又は血行力学的指標、並びにＥＩＴ画像から計算され得る診断パラメータを提供するために使用され得るディスプレイ１３８を含み得る。ディスプレイ１３８はまた、上述のように、血行力学的評価を実行する施術者に指示を提供するために用いられ得る。いくつかの実施形態では、ディスプレイ１３８は、血行力学的評価に関連付けられた聴覚警告又は聴覚コマンドを提供するために、スピーカ又は同様の音声発生デバイスを含み得るか又はそれに接続され得る。いくつかの実施形態では、ＥＩＴデバイス１１２は、圧力センサ、流量センサ、及び流量センサ、二酸化炭素センサ、及び／又はそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含み得るセンサ１３９を含み得る。センサ１３９は、ＥＩＴデバイス１１２及び／又は関連付けられた人工呼吸器１６２からの呼吸データなどのデータを測定するように構成され得る。センサ１３９から取得された呼吸データは、上述のように、血行力学的評価プロセスを容易にするために使用され得る。

いくつかの実施形態では、ＥＩＴデバイス１１２は、本明細書で論じられるように、ＥＩＴの動作を容易にし得るデータを送信又は受信するために、ネットワークインターフェース、ハードディスクインターフェース、及び／又は周辺インターフェースなどの入力／出力インターフェース１４０を含み得る。例えば、ＥＩＴデバイス１１２は、入力／出力インターフェース１４０に結合されたインターフェース１５０を介して人工呼吸器デバイス１６２に接続され得る。インターフェース１５０は、上述のように、血行力学的評価プロセスを容易にするために使用され得る制御コマンド及び／又はデータを運ぶために使用され得る。

更に、入力／出力インターフェース１４０はまた、患者と接触し得るか、又は患者が配置される自動ベッド内に置かれ得る位置センサ１６９に接続され得る。例えば、心前負荷シミュレーション操作（例えば、心前負荷シミュレーション操作２２）が患者又は患者の肢部を位置変更することによって用いられる場合、位置センサ１６９は、実際の位置を測定し、入力／出力インターフェースを介してＥＩＴデバイス１１２に提供し得る。いくつかの実施形態では、位置センサ１６９は、記録されたビデオから肢部の相対位置を定量化することができる画像処理システムを伴う、患者を記録するビデオ記録デバイスであり得る。測定は、電気インピーダンスデータのメタデータとして組み込まれ得る。

図２に示されるものなど、システム１１０の特定の構成では、患者１２は、機械的人工呼吸器１６２に接続され得る。人工呼吸器１６２は、１つ以上のメモリデバイス１６６と組み合わせて、人工呼吸器１６２の動作を制御し得るコントローラ１６４（例えば、プロセッサ、マイクロコントローラ）を含み得る。いくつかの実施形態では、メモリデバイス１６６は、血行力学的評価を容易にするために、人工呼吸器操作（例えば、人工呼吸器操作２６）を実行するためのプロトコルを含み得る。機械的人工呼吸器デバイス１６２は、圧力センサ、流量センサ、及び流量センサ、二酸化炭素センサであり得るセンサ１６８を含み得る。人工呼吸器デバイス１６２はまた、患者１２に呼吸支持を提供する圧力制御又はボリューム制御ポンプであり得るポンプ１７を含み得る。センサ１６８及びポンプ１７０は、コントローラ１６４によって制御及び／又は監視され得る。

いくつかの実施形態では、人工呼吸器デバイス１６２は、呼吸支持動作を容易にし得るデータを送信又は受信するために、ネットワークインターフェース、ハードディスクインターフェース、及び／又は周辺インターフェースなどの入力／出力インターフェース１７２を含み得る。入力／出力インターフェース１７２は、上述のように、インターフェース１５０を介して人工呼吸器１６２をＥＩＴデバイス１１２に接続するために使用され得る。インターフェース１５０は、上述のように、ＥＩＴデバイス１１２からの制御コマンド又は指示を伝えるために、及びセンサ１６８からＥＩＴデバイス１１２に呼吸データを提供して、血行力学的評価プロセスを容易にするために使用され得る。

いくつかの実施形態では、人工呼吸器デバイス１６２は、患者に提供される呼吸支持に関連付けられた呼吸チャート、指標、及び他の生理学的パラメータを提供するために使用され得るディスプレイ１７４を含み得る。特定の実施形態では、人工呼吸器デバイス１６２は、血行力学的評価を容易にするように構成され得る。そのようなデバイスでは、ディスプレイ１７４は、上述のように、血行力学的評価を実行する施術者に指示を提供するように構成され得る。いくつかの実施形態では、ディスプレイ１７４は、血行力学的評価に関連付けられた聴覚警告又は聴覚コマンドを提供するために、スピーカ又は同様の音声発生デバイスを含み得るか又はそれに接続され得る。

図３は、インピーダンス測定の性能に関する概略図２００を示す。電気信号２０２は、患者１２の周囲の電極ベルト１１６に沿って配設された電極２０４の対に注入され得る。電気信号２０２は、事前にプログラムされた順序で注入され得、電極２０４の対の間に結果として生じる電位２０６が読み出され得る。電位２０６の集合体は、本明細書で論じられる血行力学的評価に使用され得る生のインピーダンスデータを形成し得る。

図４は、図３のシステム１１０などのＥＩＴシステムを使用した血行力学的パラメータを計算する方法２１０のフロー図を示す。収集された電位２０６は、断層撮影再構成（ボックス２１２）を実行して、一連のインピーダンス画像２１４を取得するために使用され得る。断層撮影再構成（ボックス２１２）は、絶対インピーダンス画像又は相対インピーダンス画像を提供するアルゴリズムを採用し得る。ボックス２１２の再構成アルゴリズムは、ノイズ及び他のアーチファクトを軽減するためのフィルタ又は他の信号処理ツールを含み得る。再構成アルゴリズムは、モデルベースのアルゴリズムであり得る。

一連のインピーダンス画像２１４は、個々の成分の寄与を分離するために、更にフィルタリングされ得る（ボックス２１６）。例えば、呼吸成分２１８及び／又は心臓成分２２０は、インピーダンス画像２１４から抽出され得る。呼吸周波数は通常、心臓周波数よりも低いため、ボックス２１６のフィルタリングアルゴリズムは、インピーダンスビデオ２１４の時間次元にわたる周波数ベースのフィルタリングを採用し得る。周波数ベースのフィルタリングの例としては、ハイパスフィルタリング、ローパスフィルタリング、バンドパスフィルタリング、フーリエベースのフィルタリング、移動平均フィルタ、自己回帰フィルタ、自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）フィルタ、ウェーブレットフィルタ、状態空間フィルタ、又はそれらの周波数に基づいて成分を分離することができる任意の他のフィルタが挙げられる。加えて、心臓事象及び呼吸事象からの摂動が異なる領域に集中するため、ボックス２１６のフィルタリングアルゴリズムは、ＲＯＩを用いて、心臓成分２２０の抽出を容易にし得る。ボックス２１６は、定量化可能な心臓成分２２０を提供することができるか、又は優勢であり得る呼吸成分２１８から心臓成分２２０を分離することができる任意のフィルタリングアルゴリズムを採用し得ることを理解されたい。

インピーダンス画像２１４の心臓成分２２０は、分離されたＲＯＩ領域で定量化され得る（ボックス２２２）。例えば、心臓組織に関連付けられたピクセル及び肺組織に関連付けられたピクセルは、別個のＲＯＩに配置され得る。いくつかの実施形態では、このプロセスは、主成分分析（ＰＣＡ）法を使用して実施され得る。この空間的分離は、図５の考察において以下に詳述されるように、心臓事象にインコヒーレントに応答する組織間のクロストークを低減することによって、血行力学的評価のためのインピーダンスデータの品質を改善し得る。定量化は、血行力学的評価を実行するために使用され得る１つ以上の生理学的パラメータ２２４を提供し得る。

図１０は、図３のＥＩＴシステム１１０などの電気インピーダンスシステムに関する血行力学の計算方法２３０のフロー図を示す。方法２３０は、必ずしも画像再構成を実行することなく、血行力学的パラメータを計算するために使用され得る。方法２３０では、データマトリックス（例えば、マトリックスの時系列であり、マトリックスのそれぞれの要素は、電極の対に関連付けられた電位である）として形成又は配置され得る電位２０６が、直接使用され得る。この方法では、フィルタリング（ボックス２３６）は、ノイズ及び他のアーチファクトを軽減するためのフィルタ又は他の信号処理ツールを含み得る。加えて、ボックス２３６内のフィルタリングは、個々の成分の寄与を分離するために使用され得る。例えば、呼吸成分２３８及び／又は心臓成分２４０は、電位２０６から抽出され得る。呼吸周波数は通常、心拍周波数よりも低いため、ボックス２３６のフィルタリングアルゴリズムは、電位２０６に対する時間次元にわたる周波数ベースのフィルタリングを採用し得る。周波数ベースのフィルタリングの例としては、ハイパスフィルタリング、ローパスフィルタリング、バンドパスフィルタリング、フーリエベースのフィルタリング、移動平均フィルタ、自己回帰フィルタ、自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）フィルタ、ウェーブレットフィルタ、状態空間フィルタ、又はそれらの周波数に基づいて成分を分離することができる任意の他のフィルタが挙げられる。ボックス２３６は、定量化可能な心臓成分２４０を提供することができるか、又は優勢であり得る呼吸成分２３８から心臓成分２４０を分離することができる任意のフィルタリングアルゴリズムを採用し得ることを理解されたい。

読み出し信号２０６の心臓成分２４０は、血行力学的定量化の性能を改善するために、更にフィルタリングされ得る（ボックス２４２）。例えば、特定の要素（例えば、特定の対の電極からの信号）は、心臓の変動に対してより敏感であり得るが、他の要素は、呼吸の変動に対してより敏感であり得る。いくつかの実施形態では、このプロセスは、主成分分析（ＰＣＡ）法を使用して実施され得る。この更なるフィルタリングは、心臓事象にインコヒーレントに応答するデータ要素間のクロストークを低減することによって、血行力学的評価の質を改善し得る。定量化は、血行力学的評価を実行するために使用され得る１つ以上の生理学的パラメータ２４４を提供し得る。

いくつかの実施形態では、心臓成分２２０の定量化は、心サイクルの事象に関連付けられた同期信号を提供し得る心拍マーカによって容易にされ得る。例えば、心拍マーカは、心房収縮期ピーク若しくは拡張期ピーク、大動脈圧ピーク、又は心電計信号（ＥＣＧ）のＰ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、若しくはＴピークのうちのいずれかに関連付けられ得る。心拍マーカは、別個の患者モニタで取得され得る心臓の電気信号から抽出され得る。いくつかの実施形態では、心拍マーカは、ＥＩＴデバイスの電極（例えば、ＥＩＴデバイス１１２の電極ベルト１１６内の電極）を使用して取得され得る。

上述のように、インピーダンスデータは、例えば、位置センサ、ビデオ画像、機械的人工呼吸器、施術者入力、及び／又は流量／圧力センサによって取得されたメタデータを伴い得る。メタデータは、生理学的パラメータ２２４の定量化を容易にし得る。メタデータは、例えば、時間情報（例えば、操作の開始時間、操作の終了時間、操作の持続時間）、操作固有情報（例えば、操作の種類、模擬ボリューム、ボリュームの変化、一回呼吸量）、人工呼吸器固有情報（例えば、呼吸の頻度、呼吸の流れ、呼吸圧力、吸気の時間、呼気の時間、自発的呼気事象、一回呼吸量）、及び／又は他の生理学的情報（例えば、パルス、酸素濃度、心拍マーカ）を提供し得る。メタデータは、例えば、心臓成分の抽出（例えば、心拍同期）、ＲＯＩの自動セグメント化、心臓成分のフィルタリング及び／若しくは抽出２２２、並びに／又は血行力学的性能指数の計算を実行するために使用され得る。

図５は、ディスプレイ（例えば、ディスプレイ１３８）に提供され得るＥＩＴデバイス（例えば、ＥＩＴデバイス１１２）のユーザインターフェース要素を示す。具体的には、図５は、ＲＯＩマップ２５０を示す。図示されたＲＯＩマップ２５０は、肺組織が優勢な組織であるピクセルを含む肺ＲＯＩ２５２を含む。図示されたＲＯＩマップ２５０はまた、心組織が優勢であるピクセルを含む心臓ＲＯＩ２５４を含む。図５はまた、インピーダンスプレチスモグラフチャート２６０を含む。プレチスモグラフチャート２６０は、肺ＲＯＩ２５２のインピーダンス変動を表示する肺プレチスモグラフ２６２と、心臓ＲＯＩ２５４のインピーダンス変動を表示する心臓プレチスモグラフ２６４と、を含む。プレチスモグラフチャート２６０は、時間軸２６６に沿ったインピーダンスの変化を示す。

例示されたプレチスモグラフチャート２６０は、心臓成分（例えば、図４の心臓成分２２０）及び呼吸成分（例えば、図４の呼吸成分２１８）がフィルタリングされたものを表示する。すなわち、プレチスモグラフ２６２は、心血管事象の結果として肺ＲＯＩ２５２のインピーダンス変動を示し、プレチスモグラフ２６４は、同じ心血管事象の結果として心臓ＲＯＩ２５４のインピーダンス変動を示す。例えば、時間２７０で、心臓プレチスモグラフ２６４は、谷部分を提示し、インピーダンスの低下を引き起こす組織流体の増加を表している。同じ時間２７０で、肺プレチスモグラフ２６２は、ピークを提示し、肺灌流の低下に関連付けられた空気の増加を表している。この挙動は、心拡張に関連付けられ得る。対照的に、時間２７２では、肺プレチスモグラフ２６２は、肺灌流に関連付けられ得る値を提示し、心臓プレチスモグラフは、組織流体の減少に関連付けられ得るピークを提示している。この挙動は、収縮期に関連付けられ得る。このように、異なるＲＯＩの使用は、ＥＩＴシステム１１２が異なる心血管事象間を区別する能力の改善を可能にし得、それによって、血行力学的事象に関する性能指数の計算を改善し得る。

図６は、本明細書で論じられるシステム及び方法を使用して計算され得る、血行力学的性能指数、パルスインピーダンス変動（ＰＩＶ）の図を示す。チャート２８０は、経時的に肺ＲＯＩ（例えば、肺ＲＯＩ２５２）内のピクセルから取得され得る心臓成分のインピーダンスプレチスモグラフ２８１を示す。心臓成分は、肺ＲＯＩ２５２又は心臓ＲＯＩ２５４のいずれかのピクセルから、並びに非セグメント化ピクセルから取得され得ることを理解されたい。インピーダンスプレチスモグラフ２８１は、複数のブリージングサイクル（例えば、呼吸成分２２０）にわたる心臓成分（例えば、心臓成分２２２）の変動を示す。時間２８２で表される呼気時の胸部内圧は低く、したがって、プレチスモグラフ２８１の振幅ＰＰ_ＭＡＸは、そのピークにあり得る。時間２８４で表される吸気時のプレチスモグラフ２８１の振幅ＰＰ_ＭＩＮは、最も低くなり得る。チャートはまた、平均圧力ＰＰ_ＭＥＡＮを示す。ＥＩＴシステムプレチスモグラフから抽出されるこれらの測定から、パルスインピーダンス変動（ＰＩＶ）指標は、以下の式を使用してＥＩＴシステムによって自動的に計算され得る。

ＰＩＶ＝（ＰＰ_ＭＡＸ－ＰＰ_ＭＩＮ）／ＰＰ_ＭＥＡＮ

ＰＩＶ指標は、患者の流体応答性を示す。いくつかの実施形態では、ＥＩＴシステムは、ＰＩＶの標準化されたしきい値を記憶し得、患者のＰＩＶ指標が標準化されたしきい値を上回るか又は下回ることを自動的に指示し得る。

図７は、上述のＰＩＶを計算するための方法３００のフロー図を提供する。血行力学データ３０２（例えば、心臓ＲＯＩのプレチスモグラフ）から、ＥＩＴシステムは、１つ以上の測定基準を計算し得る（ボックス３０４）。ＥＩＴシステムは、上記のメタデータを用いて、測定基準の計算を容易にし得る。例えば、呼吸データを使用して、ＰＰ_ＭＩＮ又はＰＰ_ＭＡＸをそれぞれ収集するために吸気又は呼気の瞬間が決定され得る。１つ以上の測定基準から、ＥＩＴシステムは、ボックス３０４内で、ＰＩＶ指標などの指標３０６を導出し得る。指標３０６は、患者の流体応答性に関連付けられ得る。図７は、振幅に基づく性能指数を示しているが、ベースライン、位相の遅れ、又は心拍（例えば、上述の心拍マーカ）と振動（すなわち、伝播時間）との間の遅延などの他の信号特性が使用され得ることを理解されたい。

図８は、血行力学情報を施術者に提供するのに使用され得るユーザインターフェース３２０を示す。ユーザインターフェース３２０は、プレチスモグラフチャート３２２及び一回拍出量チャート３２４を含み得る。プレチスモグラフチャート３２２及び一回拍出量チャート３２４のデータは、ＥＩＴシステムから計算されたインピーダンスデータから計算され得る。一回拍出量チャート３２４は、心臓又は肺ＲＯＩで測定された心臓成分から計算され得る。一回拍出量チャート３２４は、絶対一回拍出量のチャート、又は基準一回拍出量に対するパーセンテージ変化のチャートであり得る。ユーザインターフェースはまた、現在の一回拍出量を示す生理学的パラメータ表示３２６、心拍数を示すパラメータ表示３２８、及び現在の心拍出力を示すパラメータ表示３３０を含む。これらのパラメータ表示は、施術者を支援するための定量的情報を提供し得る。

図８はまた、操作中のＥＩＴシステムの性能を示す。時間事象３３２と時間事象３３４との間の期間において、ＰＥＥＰは、８ｃｍＨ２Ｏから１３ｃｍＨ２Ｏに変更され、８ｃｍＨ２Ｏに戻された。時間３３６に、患者の脚は上げ下げさせられた。一回拍出量チャート３２４は、患者が流体応答性を呈するように見えることを示している。時間３３８において、患者は、ボリューム置換処置を受け、流体応答性のある患者から予期されるように、収縮期ボリュームの増加を示した。

図９は、本明細書に提示される方法のうちの１つの実装を、患者の血行力学を評価する侵襲的方法と比較するチャート３５０である。チャート３５０は、ＥＩＴシステムを使用して推定された心臓ＲＯＩ３６２のインピーダンス変化を提示し（ＥＩＴデータセット３５２）、ＶｏｌｕｍｅＶｉｅｗ（Ｅｄｗａｒｄｓ，Ｉｎｃ．）デバイスを使用して取得された収縮期ボリューム３６０と比較している。収集されたＶｏｌｕｍｅＶｉｅｗデータは、未較正（ＶｏｌｕｍｅＶｉｅｗ未較正データセット３５４）及び較正済み（ＶｏｌｕｍｅＶｉｅｗ較正済みデータセット３５６）であった。チャート３５０はまた、最初に基礎レベル３６４を示している。基礎レベル３６４に続いて、ＰＥＥＰ操作３６６が開始されている。ＰＥＥＰ操作３６６に続いて、患者は基礎レベル３６８に戻されている。患者の脚を上げることによって実行される心前負荷シミュレーション操作３７０も実証されている。操作３７０に続いて、患者は基礎レベル３７２に戻されている。最後に、患者は、ボリューム置換療法３７４を受けている。

本開示の非限定的な例示的実施形態は、以下を含み得る。

実施形態１：インピーダンスベースのデバイスを使用して血行力学的評価を実行するための方法であって、第１のインピーダンス画像における第１の関心領域（ＲＯＩ）に関連付けられた第１のインピーダンス定量化を決定することであって、第１のインピーダンス画像は、操作前の患者の第１の状態に関連付けられている、ことと、第２のインピーダンス画像における第１の関心領域に関連付けられた第２のインピーダンス定量化を決定することであって、第２のインピーダンス画像は、操作後の患者の第２の状態に関連付けられている、ことと、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信することと、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータに応答して、胸腔内圧の変化又は模擬置換ボリューム又はその両方を決定することと、第１のインピーダンス定量化と第２のインピーダンス定量化との間の差、並びに胸腔内圧の変化又は模擬置換ボリュームのうちの少なくとも１つを考慮して少なくとも１つの血行力学的パラメータを決定することと、を含む、方法。

実施形態２：操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、呼気終末陽圧呼吸（ＰＥＥＰ）値、ＰＥＥＰの変化、吸気時間、呼気時間、呼吸サイクル期間、一回呼吸量値、一回呼吸量の変化、又は位置の変化のうちの１つ以上を含む、実施形態１に記載の方法。

実施形態３：操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、機械的人工呼吸デバイス、患者の呼吸系を測定するように構成された圧力センサ、患者の呼吸系を測定するように構成された流量センサ、又は患者の呼吸系を測定するように構成された二酸化炭素センサのうちの１つ以上から受信される、実施形態２に記載の方法。

実施形態４：操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、外部デバイスから、インピーダンスベースのデバイス内に配設されたセンサから、又はその両方から、インピーダンスベースのデバイスの入力デバイスを介して受信される、実施形態１～３のいずれか１つに記載の方法。

実施形態５：方法は、インピーダンスベースのデバイスによって生成されたインピーダンスデータから呼吸器成分データを決定することと、呼吸器成分データから操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを生成することと、を更に含む、実施形態１～４のいずれか１つに記載の方法。

実施形態６：第１のＲＯＩは、心臓領域若しくは肺領域、又はその両方に関連付けられている、実施形態１～５のいずれか１つに記載の方法。

実施形態７：操作は、患者の姿勢の変化又は少なくとも１つの肢部の位置の変化のうちの１つ以上を含む心前負荷シミュレーション操作を含む、実施形態１～６のいずれか１つに記載の方法。

実施形態８：操作は機械的人工呼吸操作を含む、実施形態１～７のいずれか１つに記載の方法。

実施形態９：第１の複数の電気インピーダンス信号を取得することと、第１の複数の電気インピーダンス信号から第１のインピーダンス画像を再構成することと、第２の複数の電気インピーダンス信号を取得することと、第２の複数の電気インピーダンス信号から第２のインピーダンス画像を再構成することと、を更に含む、実施形態１～８のいずれか１つに記載の方法。

実施形態１０：少なくとも１つの血行力学的パラメータは、パルスインピーダンス変動（ＰＩＶ）、心拍出量（ＣＯ）、収縮期ボリューム（ＳＶ）、ＰＩＶの変化、ＣＯの変化、又はＳＶの変化のうちの１つ以上を含む、実施形態１～９のいずれか１つに記載の方法。

実施形態１１：命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、当該命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、インピーダンスデータセットのシーケンスを受信するステップであって、インピーダンスデータセットのシーケンスのそれぞれのインピーダンスデータセットは、対応する時間的瞬間に関連付けられている、ステップと、操作前の時間的瞬間に関連付けられた第１のインピーダンスデータセットから操作前血行力学的測定を決定するステップと、操作後の第２の時間的瞬間に関連付けられた第２のインピーダンスデータセットから操作後血行力学的測定を決定するステップと、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信するステップと、操作前血行力学的測定、操作後血行力学的測定、及び操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを使用して、血行力学的性能指数を決定するステップと、を含むステップを実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１２：非一時的コンピュータ可読媒体は、電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）デバイスプロセッサによって、又はＥＩＴデバイスに結合された汎用コンピュータプロセッサによって実行されるように構成されており、命令は、ＥＩＴデバイスプロセッサに、第１のインピーダンスデータセットから第１のインピーダンス画像を再構成させ、第１のインピーダンス画像における第１の関心領域（ＲＯＩ）から操作前血行力学的測定を決定させ、操作後血行力学的測定の決定前に第２のインピーダンスデータセットから第２のインピーダンス画像を再構成させ、第２のインピーダンス画像における第１のＲＯＩから操作後インピーダンス画像を決定させる、実施形態１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１３：操作は、機械的人工呼吸器操作を含み、命令は、プロセッサに、操作後血行力学的測定の決定の前に、及び操作前血行力学的測定の決定の後に、機械的人工呼吸器操作を自動的に実行するように機械的人工呼吸器に要求させる、実施形態１１又は１２のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１４：命令は、プロセッサに、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータに少なくとも部分的に基づいて、胸腔内圧の変化又は模擬置換ボリュームを決定させる、実施形態１１～１３のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１５：操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、機械的人工呼吸器、流量センサ、圧力センサ、ボリュームセンサ、電気インピーダンス測定デバイス、又は電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）デバイスから受信される、実施形態１１～１４のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１６：操作前血行力学的測定及び操作後血行力学的測定は、パルスインピーダンス変動（ＰＩＶ）、心拍出量（ＣＯ）、又は収縮期ボリューム（ＳＶ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態１１～１５のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１７：血行力学的性能指数は、操作前血行力学的測定と操作後血行力学的測定との間の差を含む、実施形態１１～１６のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１８：コンピュータ可読媒体は、プロセッサに、血行力学的性能指数をしきい値レベルと比較して流体応答性を決定させる命令を含む、実施形態１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

実施形態１９：システムであって、電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムであって、複数の電極と、複数の電極に結合されたコントローラであって、当該コントローラは、複数の電極からＥＩＴデータを収集するように構成されたインターフェースモジュールと、少なくとも１つのプロセッサと、命令を記憶する少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、当該命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、コントローラに、インピーダンスデータセットのシーケンスを受信させ、それぞれのインピーダンスデータセットから、対応するインピーダンス画像を生成させ、操作前の少なくとも１つのインピーダンス画像の第１の関心領域（ＲＯＩ）から操作前血行力学的測定を決定させ、操作後の少なくとも１つのインピーダンス画像の第１のＲＯＩから操作後血行力学的測定を決定させ、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信させ、少なくとも操作前血行力学的測定、操作後血行力学的測定、及び操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータに基づいて、血行力学的性能指数を決定させる、少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体と、を含む、コントローラと、を含む、ＥＩＴシステムを備える、システム。

実施形態２０：ＥＩＴシステムの入力／出力インターフェースに結合された入力／出力インターフェースを含む機械的人工呼吸器を備え、機械的人工呼吸器は、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータをＥＩＴシステムに送信するように構成された計算デバイスを含む、実施形態１９に記載のシステム。

実施形態２１：操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータは、呼気終末陽圧呼吸（ＰＥＥＰ）、ＰＥＥＰの変化、吸気時間、呼気時間、呼吸サイクル期間、一回呼吸量、又はそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態２０に記載のシステム。

実施形態２２：命令は、コントローラに、操作に関連付けられた機械的人工呼吸器に少なくとも１つの制御コマンドを送信させる、実施形態２０又は２１のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２３：ＥＩＴシステムの入力／出力インターフェースに結合された入力／出力インターフェースを含む自動ベッドを更に備え、自動ベッドは複数のベッド位置に構成されており、自動ベッドは、ベッド位置データをＥＩＴシステムに送信するように構成されており、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信することは、ベッド位置データを受信することを含む、実施形態１９～２２のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２４：ＥＩＴシステムに接続された患者の位置データを測定するように構成された位置センサを備え、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信することは、位置センサから位置データを受信することを含む、実施形態１９～２３のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２５：位置センサは、ビデオセンサ又は接触センサを含む、実施形態２４に記載のシステム。

実施形態２６：ＥＩＴシステムは、操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを提供するように構成された呼吸センサを含む、実施形態１９～２５のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２７：操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを提供するように構成された呼吸検知デバイスを備える、実施形態１９～２６のいずれか１つに記載のシステム。本開示に記載される実施形態は、様々な修正及び代替的な形態の余地があり得るが、特定の実施形態は、例として図面に示されており、本明細書で詳細に記載されている。しかしながら、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されることを意図するものではなく、本開示は、以下に添付される「特許請求の範囲」及びその法的等価物によって定義される実施形態の趣旨及び範囲内にある全ての修正、組み合わせ、等価物、及び代替物を網羅することを理解されたい。更に、本明細書で特許請求される技術及びシステムは、実用的かつ有用な実施形態に言及しており、本技術分野を実証的に改善する実用的な性質の具体例に適用されてもよく、そのようなものとして、抽象的、無形、又は純粋に理論的なものではない。加えて、本明細書の最後に添付され、「［機能を実行する］ための手段」又は「［機能を実行する］ためのステップ」として指定された１つ以上の要素を含む「特許請求の範囲」において、そのような要素は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１２（ｆ）に基づいて解釈されることを意図している。しかしながら、何らかの他の様式で指定された要素を含むあらゆる「特許請求の範囲」については、そのような要素は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１２（ｆ）に基づいて解釈されることを意図するものではない。

Claims (19)

1. 置換ボリュームの導入の前に、インピーダンスベースのデバイスを使用して血行力学的評価を実行するための方法であって、
   第１のインピーダンス画像における第１の関心領域（ＲＯＩ）に関連付けられた第１のインピーダンス定量化を決定することであって、前記第１のインピーダンス画像は、外部操作前の患者の第１の状態に関連付けられ、外部操作は、胸腔内圧の変化、模擬置換ボリューム、又はその両方を引き起こし、前記外部操作は、心前負荷シミュレーション操作と人工呼吸器操作とのうちの少なくとも一方を含む、ことと、
   前記外部操作を実行することと、
   第２のインピーダンス画像における前記第１の関心領域に関連付けられた第２のインピーダンス定量化を決定することであって、前記第２のインピーダンス画像は、外部操作後の前記患者の第２の状態に関連付けられている、ことと、
   前記外部操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信することと、
   前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータの変化に応答して、胸腔内圧の変化又は模擬置換ボリューム又はその両方を決定することと、
   前記第１のインピーダンス定量化と前記第２のインピーダンス定量化との差を考慮して、少なくとも１つの血行力学的パラメータを決定することと、を含む方法。
2. 前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータは、呼気終末陽圧呼吸（ＰＥＥＰ）値、ＰＥＥＰの変化、吸気時間、呼気時間、呼吸サイクル期間、一回呼吸量値、一回呼吸量の変化、又は位置の変化のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータは、機械的人工呼吸デバイス、前記患者の呼吸系を測定するように構成された圧力センサ、前記患者の前記呼吸系を測定するように構成された流量センサ、又は前記患者の前記呼吸系を測定するように構成された二酸化炭素センサのうちの１つ以上から受信される、請求項２に記載の方法。
4. 前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータは、外部デバイスから、前記インピーダンスベースのデバイス内に配設されたセンサから、又はその両方から、前記インピーダンスベースのデバイスの入力デバイスを介して受信される、請求項１に記載の方法。
5. 前記インピーダンスベースのデバイスによって生成されたインピーダンスデータから呼吸成分データを決定することと、
   前記呼吸成分データから前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを生成することと、を更に含む請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の関心領域（ＲＯＩ）は、心臓領域若しくは肺領域、又はその両方に関連付けられている、請求項１に記載の方法。
7. 前記外部操作は、前記患者の姿勢の変化又は少なくとも１つの肢部の位置の変化のうちの１つ以上を含む心前負荷シミュレーション操作を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記外部操作は、機械的人工呼吸操作を含む、請求項１に記載の方法。
9. 第１の複数の電気インピーダンス信号を取得することと、
   前記第１の複数の電気インピーダンス信号から前記第１のインピーダンス画像を再構成することと、第２の複数の電気インピーダンス信号を取得することと、
   前記第２の複数の電気インピーダンス信号から前記第２のインピーダンス画像を再構成することと、を更に含む請求項１に記載の方法。
10. 前記少なくとも１つの血行力学的パラメータは、パルスインピーダンス変動（ＰＩＶ）、心拍出量（ＣＯ）、収縮期ボリューム（ＳＶ）、ＰＩＶの変化、ＣＯの変化、又はＳＶの変化のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
11. 電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムを備えるシステムであって、
    前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムは、
    複数の電極と、
    前記複数の電極に結合されたコントローラと、を含み、
    前記コントローラは、
    前記複数の電極から電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）データを収集するように構成されたインターフェースモジュールと、少なくとも１つのプロセッサと、
    命令を記憶する少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を含み、
    前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記コントローラに、
    置換ボリュームの導入前にインピーダンスデータセットのシーケンスを受信することと、
    それぞれのインピーダンスデータセットから、対応するインピーダンス画像を生成することと、
    外部操作前の少なくとも１つのインピーダンス画像の第１の関心領域（ＲＯＩ）から操作前血行力学的測定を決定することであって、外部操作は、胸腔内圧の変化、模擬置換ボリューム、又はその両方を引き起こし、前記外部操作は、心前負荷シミュレーション操作と人工呼吸器操作とのうちの少なくとも一方を含む、ことと、
    外部操作後の少なくとも１つのインピーダンス画像の前記第１の関心領域（ＲＯＩ）から操作後血行力学的測定を決定することと、
    前記外部操作に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを受信することと、
    少なくとも前記操作前血行力学的測定及び前記操作後血行力学的測定に基づいて、血行力学的数値を決定することと、を行わせる、システム。
12. 前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムの入出力インターフェースに結合された入出力インターフェースを含む機械的人工呼吸器を備え、前記機械的人工呼吸器は、前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムに送信するように構成された計算デバイスを含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータは、呼気終末陽圧呼吸（ＰＥＥＰ）、ＰＥＥＰの変化、吸気時間、呼気時間、呼吸サイクル期間、一回呼吸量、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記命令は、前記コントローラに、前記外部操作に関連付けられた前記機械的人工呼吸器に少なくとも１つの制御コマンドを送信させる、請求項１２に記載のシステム。
15. 前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムの入出力インターフェースに結合された入出力インターフェースを含む自動ベッドを更に備え、前記自動ベッドは複数のベッド位置に構成されており、前記自動ベッドは、ベッド位置データを前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムに送信するように構成されており、前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを受信することは、前記ベッド位置データを受信することを含む、請求項１１に記載のシステム。
16. 前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムに接続された患者の位置データを測定するように構成された位置センサを備え、前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを受信することは、前記位置センサから前記位置データを受信することを含む、請求項１１に記載のシステム。
17. 前記位置センサは、ビデオセンサ又は接触センサを含む、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記電気インピーダンス断層撮影（ＥＩＴ）システムは、前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを提供するように構成された呼吸センサを含む、請求項１１に記載のシステム。
19. 前記外部操作に関連付けられた前記少なくとも１つのパラメータを提供するように構成された呼吸検知デバイスを備える、請求項１１に記載のシステム。

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