JP7470679B2 - インライン流体特徴付けシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2018年9月27日に出願された「SYSTEMS AND METHODS FOR IN-LINE FLUID CHARACTERIZATION」という名称の米国仮特許出願第62/737,730号の優先権の利益を主張するものであり、その内容は引用により全体が本明細書に援用されるものとする。
患者の体液を含む流体内容物を搬送するように構成された導管と、
導管に結合されたセンサ配列であって、流体内容物に基づいてセンサデータを生成するように構成された少なくとも1のセンサを含むセンサ配列と、
1または複数のプロセッサであって、
患者体液を含む流体内容物が流れている導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータにアクセスすることと、
導管を流れる流体内容物の流れを定量化することと、
導管を流れる流体内容物中の患者体液の流体成分の濃度を推定することと、
流体内容物の定量化した流れおよび流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、導管を通る患者体液の推移を特徴付けることとを含む動作を実行するように構成され、流れの定量化または濃度の推定の少なくとも一方が、導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータに基づくものである、1または複数のプロセッサとを備える。
導管を流れる流体内容物の流れを定量化するステップと、
導管を流れる流体内容物中の患者体液の流体成分の濃度を推定するステップと、
1または複数のプロセッサによって、流体内容物の定量化した流れおよび流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、導管を通る患者体液の推移を特徴付けるステップであって、流れの定量化または濃度の推定の少なくとも一方が、導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータに基づく、ステップとを含む。
機械の1または複数のプロセッサによって実行されるときに、機械に動作を行わせる命令を含み、
前記動作が、
患者体液を含む流体内容物が流れる導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータにアクセスすること、
導管を流れる流体内容物の流れを定量化すること、
導管を流れる流体内容物中の流体成分の濃度を推定すること、および、
流体内容物の定量化した流れおよび流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、導管を通る患者体液の推移を特徴付けることを含み、流れの定量化および濃度の推定のうちの少なくとも一方が、導管に接続されたセンサ配列からのセンサデータに基づくものである。
一般に、図1に示すように、システム100は、導管120内の流体内容物のインライン特徴付けを可能にするために、導管120に結合するように構成されたセンサ配列110を含む。センサ配列110は、少なくとも1のセンサを含み、このセンサは、導管を通る流体内容物の流れを定量化するか、患者の体液中の流体成分の濃度を推定するか、またはその両方を行うように構成されている。流体内容物は、少なくとも1の患者体液(例えば、血液または尿)、場合によっては1または複数の他の流体(例えば、生理食塩水または空気)、またはそれらの組合せを含む。センサ配列は、センサコンポーネント(例えば、1または複数のセンサ、対応するセンサ電子機器、データ送信機、プロセッサなど)を支持するハウジング内に少なくとも部分的に配置されている。
センサ配列110は、センサ配列110の少なくとも一部のコンポーネントおよびそれに付随する電子機器を支持するハウジング内に少なくとも部分的に配置することができる。また、ハウジングは、センサ配列110を、導管120、1または複数の他の導管または導管枝、またはそれらの任意の適切な組合せに結合することができる。代替的には、センサ配列110のセンサおよび他のコンポーネントの少なくとも一部は、(例えば、単一の共通ハウジングの外側で)導管120に別々に結合され、例えば、導管120に個別に結合されるようにしてもよい。このため、いくつかの態様では、例えば、ハウジング、個々のコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組合せ(例えば、グループ化されたコンポーネントの1または複数のグループ)が、(例えば、任意の特定のタイプまたはブランドの導管に結合されることに依存することなく)広範囲の導管タイプに結合できるという意味で、センサ配列110が調整可能またはユニバーサルであってもよい。
センサ配列(例えば、センサ配列110、210または310)は、流れを定量化する(例えば、流れの速度、流れの質量流量、流れの体積流量、またはそれらの任意の適切な組合せを推定する)、流体成分濃度を推定する、またはその両方を行うように構成された1または複数のセンサを含むことができる。一般に、1または複数のセンサは、導管(例えば、導管120、250、450または550)の外面上またはその近傍に配置することができる。後述するように、いくつかの態様では、センサは、導管を流れる流れの速度を定量化するように構成することができる。他の態様では、後述するように、センサは、導管を流れる流体内容物の質量を定量化するように構成することができる。さらに、流体内容物の体積測定値は、定量化された流れの測定値から導出するようにしてもよい。例えば、導管を通る体積流量は、流量(例えば、流速)から導出するようにしてもよい。導管のプロファイル全体が流体内容物で満たされている状況では、体積流量は、定量化された流速に導管の断面積を乗じたものとなる。別の例として、導管を流れる流体内容物の体積は、流体内容物の測定された質量から求めるようにしてもよい。流体内容物が均一である状況では、流体内容物の体積は、定量化された流体内容物の質量を、流体内容物の既知の密度で割ったものとなる。定量化された流量および流体内容物の組成に関連する他の情報(例えば、以下にさらに詳細に説明するように、分光分析による情報)に基づいて、他の体積測定値を導出することができる。いくつかの態様では、1または複数の体積測定値を使用して、導管を通過する患者の体液を具体的に定量化し、これを使用して患者の全体的な体液喪失の定量化を補助することができる。
いくつかの態様では、センサ配列(例えば、センサ配列110、210または310)が、1または複数の超音波流量センサを含む。例えば、図6Aに示すように、センサ配列は、流体内容物が流れている導管650に隣接または近接して配置された少なくとも1の超音波ドップラー流量計620を含むことができる。超音波ドップラー流量計620は、超音波のビームを導管650内に放出するように構成された送信機(Tx)と、導管650内の流体内容物によって反射される超音波を検出するように構成された受信機(Rx)とを含むトランスデューサを含むことができる。反射された超音波の周波数シフトを分析して、送信機、流体内容物および受信機の間の相対的な動きを測定することができる。送信機および受信機が導管650に対して固定されている状態で、測定された相対運動は、導管650内の流体内容物の流量に相関し得る。
ここで、V=流量、c=流体内容物中の音の速度、ft=送信周波数、fr=受信周波数、Φ=送信超音波ビームと流体の流れ方向との間の相対角度である。流体内容物中の音の速度など、これらのパラメータの一部は、導管650内の流体内容物の組成(例えば、流体成分)に依存する。このため、いくつかの態様では、音の速度のcの様々な値を式1で使用することができる。例えば、導管650内の流体内容物の組成は、様々な流体成分(例えば、血液、生理食塩水、空気など)の相対量が求められるように、別々に(例えば、後述するような分光分析によって)測定するようにしてもよい。式1で使用するcの代表値は、流体成分の組成に基づいて生成することができる。例えば、cの代表値は、導管650内の様々な流体成分についてのcの加重平均値であってもよい。別の例として、cの代表値は、異なる種類の流体、様々な流体成分の異なる組成(例えば、混合物)、またはそれらの任意の適切な組合せについての速度のルックアップテーブルに基づいて、決定するようにしてもよい。他の態様では、cの固定された代表値(例えば、流体内容物の予想されるすべての流体成分についての音の速度の平均値)を式1で使用するようにしてもよい。
ここで、V=流量、L=上流側と下流側のトランスデューサ間の距離、tup=上流方向の通過時間、tdown=下流方向の通過時間、Φ=送信された超音波ビームと流体の流れ方向との間の相対的な角度である。
さらに他の態様では、センサ配列(例えば、センサ配列110、210または310)が、導管(例えば、導管120、250、450、550または650)内の流体内容物の流量を測定するように構成された1または複数の光学センサを含む。例えば、図7Aに示すように、センサ配列は、導管750のほぼ反対側に位置するエミッタアレイ710および検出器アレイ720を含むことができる。エミッタアレイ710は、一連の光エミッタ(例えば、LED)を含み、検出器アレイ720は、一連の光検出器(例えば、CMOSセンサ)を含み、対向する光エミッタおよび光検出器が、一連のエミッタ-検出器のペアを形成することができる。各光エミッタは、その対応する光検出器に向けて光を放出するように構成され、放出された光が導管750内の流体内容物を通って伝達されるようになっている。いくつかの態様では、少なくともいくつかの光エミッタが、対象となる物質(例えば、血液またはヘモグロビン)の吸収特性に基づいて、予め設定された波長の光を放出するように構成される。例えば、少なくともいくつかの光エミッタは、約532nmの波長を有する光を放出するように構成され、放出された光が導管750内の流体内容物中のヘモグロビンによる吸収が最大となるように最適化されている。追加的または代替的には、いくつかの態様において、少なくともいくつかの光エミッタが、広範囲の波長(例えば、広いスペクトルを有する白色光)を放出するように構成される。
ここで、V=流速、L=第1のエミッタ-検出器のペアと第2のエミッタ-検出器のペアとの間の距離、Δt=第1および第2の光検出器(例えば、光検出器PD1、PD2)の患者体液検出イベント間の時間的オフセットである。このため、光検出器PD1、PD2間の相互相関を利用して、流速を測定することができる。いくつかの態様では、第3、第4、またはそれ以上の軸方向に間隔を空けたエミッタ-検出器のペアの追加は、(例えば、エミッタ-検出器のペアの様々なセットの相互相関を平均化することにより)正確性または精度を補足または追加するために、(例えば、時間オフセットにおける変動または冗長性をチェックすることにより)流速測定値を検証するために、またはその両方のために使用することができる。その後、例えば、流速Vと導管内の流体の断面積Aとを乗算することによって、体積流量を推定することができる。
いくつかの態様では、図10に示すように、センサ配列(例えば、センサ配列110、210または310)が、導管1050を通って流れる流体内容物の質量を定量化するように構成された熱質量流量センサ1010を含む。例えば、流体内容物の熱質量流量を推定することは、流体内容物の流れに既知の量の熱を導入して、流体内容物の関連する(例えば、対応する)温度変化を測定することを含むことができる。これは、例えば、プローブを一定の温度に維持して、その際に消費されるエネルギーを測定することによって行うことができる。別の例として、流体内容物の熱質量流量を推定することは、流体内容物の流れに既知の量の熱を導入して、下流のある地点で流体内容物の温度変化を測定することを含むことができる。
ここで、m=質量流量、K=導管定数、CP=導管1050の流体内容物の比熱、T2=第2の温度センサTS2による温度測定値、T1=第1の温度センサTS1による温度測定値である。Kの値は、既知であるか、導管1050の特性(例えば、チューブの材料、チューブの壁厚、チューブの直径など)に基づいて調べられるか、または、例えば、以前の実験データに基づいて求められるものであってもよい。Kの値は、(例えば、ユーザによって)手動で入力されるか、またはコンピュータ可読記憶媒体に記録されて、そこから受信されるか、または導管1050上のラベルまたは別の適切な参照コードの光学式文字認識などによりシステム100によって自動的に認識されるか、またはそれらの任意の適切な組合せであってもよい。いくつかの態様では、Kの値が、光学的または電気的な抵抗センサから導き出され、センサの出力を使用して(例えば、ルックアップテーブル、方程式などを介して)Kの値を求めることができる。T値を求めるための複数の方法を、組み合わせることができ(例えば、平均化することができ)、或いは冗長性の目的で使用することができる。導管1050の流体内容物の比熱は、導管1050を通過する既知の流体を代表するものとして知られているか又は想定される一定の値であってもよい。しかしながら、いくつかの態様では、CPの値が、他の要因に応じて変化するものであってもよい。例えば、CPの値は、(例えば、各流体成分のそれぞれの比熱値を重量平均することによって)流体内容物の組成に依存し得るものであり、これは、例えば、後述するように、分光分析を用いて決定することができる。流体内容物の組成が決定されると、ルックアップテーブル、ヒューリスティックに導出された方程式、その他の適切なツール、またはそれらの任意の適切な組合せを使用して、式4のCPの適切な値を決定することができる。
さらに他の態様では、センサ配列(例えば、センサ配列110、210または310)が、流れを定量化し、導管(例えば、導管120、250、450、550、650、750、850または1050)内の流体内容物の組成または成分濃度を推定し、またはその両方を行うように構成された1または複数の画像センサを含む。例えば、光学画像センサ(例えば、CCD、CMOSなど)は、(例えば、他の適切な光学成分とともに)ピクセルの赤、緑、青(RGB)の色成分を有するカラー光学デジタル画像をキャプチャすることができる。例えば、画像センサは、適切な対応する光学系、フィルタ(例えば、ベイヤーパターンフィルタなどのカラーフィルタアレイ)、またはそれらの任意の適切な組合せと対になった単一の画像センサであってもよい。別の例として、センサ配列は、白色光を別々のカラーチャンネルに分割するための少なくとも1のプリズムまたは回折面などの適切な対応する光学系と対になった複数の画像センサを含むことができ、カラーチャンネルの各々が、それぞれの画像センサによって(例えば、カラーチャンネルに対応する適切な光学フィルタを用いて)検出される。しかしながら、センサ配列は、導管およびその流体内容物の画像を生成することができるように、任意の適切な画像センサおよび他の光学部品を含むことができる。
いくつかの態様では、センサ配列(例えば、センサ配列110、210または310)が、流体内容物の1または複数の流体成分の濃度、導管(例えば、導管120、250、450、550、650、750、850または1050)内の流体内容物の他の組成、またはその両方を推定するように構成された1または複数のセンサをさらに含む。例えば、図11に示すように、センサ配列は、ある範囲の波長の光を放出するように構成されたマルチスペクトルエミッタアレイLEDCと、導管1150内の流体内容物によって反射されるある波長の範囲の光を検出するように構成されたマルチスペクトル検出器アレイPDCとを含むマルチスペクトル画像化装置1110を含むことができる。例えば、LEDまたは他の適切な光エミッタを含むことができるマルチスペクトルエミッタアレイLEDCは、一般に可視スペクトル、近赤外スペクトル、またはその両方の光を放出する(例えば、一般に400nm~900nmの波長を有する光を放出する)ように構成することができる。マルチスペクトルエミッタアレイLEDCは、複数のLEDを含むことができ、その各々が、波長の範囲のサブセット(例えば、400nm~450nm、450nm~500nmなど)の光を放出し、それにより、エミッタアレイLEDCが適切なマルチスペクトル範囲を集合的に放出するようになっている。マルチスペクトル検出器アレイPDCは、CMOSセンサまたは他の適切な画像センサを含むことができ、一般に可視スペクトル、赤外スペクトルまたはその両方の光を検出するように構成することができる。例えば、マルチスペクトル検出器アレイPDCは、複数のCMOSセンサを含むことができ、各センサが、対応するフィルタを有し、それにより各CMOSセンサが、フィルタによって許容される波長の光のみを検出するようになっている。例示的な実施形態では、マルチスペクトル画像化装置1110は、約10個~約100個のLED(例えば、エミッタアレイLEDC内)と、約10個~約100個のCMOSセンサ(例えば、検出器アレイPDC内)とを含む。各LEDは、それぞれの離散的な範囲の光を放出することができ、同じ範囲の光を検出する対応するCMOSセンサを有することができる。
ここで、εi(λ)は吸収率(多くの物質について知られている)、ciは濃度(測定される)、diは導管1150内の各流体成分における光路長である。n以上の波長の光での全吸光度を測定することにより、システム100は、例えば式6に従って、導管1150内の流体内容物の構成流体成分の各々の濃度を求めることができる。
したがって、上記式6を行列形式にして、その行列に対して数学的な演算を実行することで(例えば、最小二乗推定値を求めることで)、すべての流体成分の濃度を推定することができる。
一般に、システム100は、1または複数のプロセッサが命令を実行するときに、1または複数のプロセッサが本明細書に記載の方法の態様を実行するように、メモリに格納されている命令を実行するように構成された1または複数のプロセッサを含むことができる。例えば、1または複数のプロセッサは、導管(例えば、導管120、250、450、550、650、750、850、1050または1150)を通る流体内容物の流れを定量化し、患者の体液中の流体成分の濃度を推定し、定量化した流れおよび流体成分の濃度に少なくとも部分的に基づいて患者の体液喪失を特徴付け、またはそれらの任意の適切な組合せを実行するように構成されている。データ分析の他の態様は、1または複数のプロセッサによって追加的に実行することができる。
いくつかの態様では、図1に示すように、システム100は、データ、ユーザへのデータの分析(例えば、患者の体液喪失の推定)、または両方を表示するように構成された1または複数のディスプレイ148をさらに含むことができる。ディスプレイ148は、(例えば、上述した1または複数のプロセッサ154と同じコンピューティングデバイス150の一部としての)ハンドヘルドデバイスまたはモバイルデバイス上のスクリーン、コンピュータモニタ、テレビスクリーン、プロジェクタスクリーンまたは他の適切なディスプレイを含むことができる。いくつかの態様では、ディスプレイ148がユーザインターフェース(例えば、グラフィカルユーザインターフェース)を表示するように構成され、このユーザインターフェースが、ユーザが情報(例えば、血清から導出される患者のヘモグロビン値、または導管のブランド、材料、サイズ、壁の厚さなどの導管の情報であって、システム100を特定の導管タイプに対して較正するために使用することができる情報)を入力すること、表示オプション(例えば、フォント、色、言語など)を選択すること、コンテンツ(例えば、患者情報、流体関連情報、アラートなど)を表示すること、またはそれらの任意の適切な組合せを可能にする。そのような態様では、ディスプレイ148が、ユーザ対話型であり、皮膚、スタイラスまたは他のユーザの接触に応答する抵抗性または容量性のタッチスクリーンを含むことができる。他の態様では、ディスプレイ148が、マウス、キーボードまたは他の適切な入力デバイスによって制御されるカーソルを介したユーザ対話型であってもよい。
図12は、いくつかの例示的な実施形態に係る、導管(例えば、導管120、250、450、550、650、750、850、1050または1150)を通って流れる流体内容物を特徴付ける方法1200を実行する際のシステム100の動作を示すフローチャートである。そのような例示的な実施形態では、導管を流れる流体内容物の画像(例えば、ビデオ画像)が、光学センサ(例えば、カメラ)によってキャプチャされ、光学的質量流量アルゴリズム1210に入力される。このアルゴリズムは、流体モーショントラッキングに続いて流体質量推定器を含むものとして示されている。光学的質量流量アルゴリズム1210の出力は、光学的質量流量較正操作1220によって処理され、その結果として得られる出力は、センサ組合せ操作1240に提供される。
ここで、Aは、求める吸光度、δV=πd2δpは差分体積、δpは差分セグメント長である。システム100は、ランベルトベールの法則を用いて、吸光度を測定物質の吸収率a(λ)×経路長d×流体中の測定物質の濃度cで表す。
なお、本願の出願当初の開示事項を維持するために、本願の出願当初の請求項1~30の記載内容を以下に追加する。
(請求項1)
流体内容物が流れる導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータにアクセスするステップであって、流体内容物が患者体液を含む、ステップと、
前記導管を流れる流体内容物の流れを定量化するステップと、
前記導管を流れる流体内容物中の患者体液の流体成分の濃度を推定するステップと、
1または複数のプロセッサにより、流体内容物の定量化された流れおよび流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、前記導管を通る患者体液の推移を特徴付けるステップとを備え、
流量の定量化または濃度の推定のうちの少なくとも一方が、前記導管に結合された前記センサ配列からの前記センサデータに基づくものであることを特徴とする方法。
(請求項2)
請求項1に記載の方法において、
患者体液が血液であり、流体成分がヘモグロビンであることを特徴とする方法。
(請求項3)
請求項1または2に記載の方法において、
患者体液の推移を特徴付けることが、前記導管を流れる血液の量を定量化することを含むことを特徴とする方法。
(請求項4)
請求項1に記載の方法において、
前記導管を流れる流体内容物中の流体成分の濃度を推定することが、流体内容物の組成を測定することを含むことを特徴とする方法。
(請求項5)
請求項4に記載の方法において、
流体内容物の組成を測定することが、前記導管を流れる流体内容物の分光分析を実行することを含むことを特徴とする方法。
(請求項6)
請求項1に記載の方法において、
流体内容物の流れを定量化することが、流体内容物の体積流量を推定することを含むことを特徴とする方法。
(請求項7)
請求項6に記載の方法において、
流体内容物の体積流量を推定することが、前記導管内に出射超音波を放出して、流体内容物から反射される入射超音波の周波数シフトを測定することを含むことを特徴とする方法。
(請求項8)
請求項6に記載の方法において、
流体内容物の体積流量を推定することが、前記導管内に超音波を放出して、流体内容物を透過した超音波の飛行時間を測定することを含むことを特徴とする方法。
(請求項9)
請求項6に記載の方法において、
流体内容物の体積流量を推定することが、第1の光信号と第2の光信号を比較することを含み、前記第1の光信号が、前記導管に沿った第1の位置で検出された光を示し、前記第2の光信号が、前記導管に沿った第2の位置で検出された光を示すことを特徴とする方法。
(請求項10)
請求項1に記載の方法において、
前記流体内容物の流れを定量化することが、流体内容物の質量流量を推定することを含むことを特徴とする方法。
(請求項11)
請求項1に記載の方法において、
流体内容物中の流体成分の濃度を推定することが、流体内容物が流れている前記導管のマルチスペクトル画像に基づくものであることを特徴とする方法。
(請求項12)
請求項1に記載の方法において、
前記導管を通る流体内容物の流れを減少させるステップをさらに含み、流体内容物の流れを定量化することが、流体内容物の減少した流れを定量化することを特徴とする方法。
(請求項13)
請求項1に記載の方法において、
前記導管を通る流体内容物の流れが、連続的な流れの第1の領域と、非連続的な流れの第2の領域とを含み、
前記センサデータが、連続的な流れの前記第1の領域に基づく超音波センサからの第1の出力と、非連続的な流れの前記第2の領域に基づく光学センサからの第2の出力とを含み、かつ、
流体内容物の流れを定量化することが、前記超音波センサからの第1の出力と、前記光学センサからの第2の出力とに基づいて、流量を推定することを含むことを特徴とする方法。
(請求項14)
請求項1に記載の方法において、
流体内容物の流れを定量化することが、基準センサデータによって表される基準の流れのトレーニングセットに基づいて候補の流れを定量化するようにトレーニングされた学習機械に前記センサデータを入力することを含み、トレーニングされた前記学習機械が、入力されたセンサデータに基づいて、流体内容物の定量化された流れを出力することを特徴とする方法。
(請求項15)
患者体液を含む流体内容物を運ぶように構成された導管に結合構成によって結合可能なセンサ配列であって、流体内容物に基づいてセンサデータを生成するように構成された少なくとも1のセンサを含むセンサ配列と、
動作を実行するように構成された1または複数のプロセッサとを備え、前記動作が、
患者体液を含む流体内容物が流れる前記導管に前記結合構成によって結合された前記センサ配列からの前記センサデータにアクセスすること、
前記導管を流れる流体内容物の流れを定量化すること、
前記導管を流れる流体内容物中の患者体液の流体成分の濃度を推定すること、および、
流体内容物の定量化された流れおよび流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、前記導管を通る患者体液の推移を特徴付けることを含み、
流量の定量化または濃度の推定のうちの少なくとも一方が、前記導管に接続された前記センサ配列からのセンサデータに基づくものであることを特徴とするシステム。
(請求項16)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記センサ配列が、前記導管の少なくとも一部を囲むように構成されたハウジングを含むことを特徴とするシステム。
(請求項17)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記結合構成が、前記導管上に固定するように構成されたジョーを含むことを特徴とするシステム。
(請求項18)
請求項15に記載のシステムにおいて、
流体内容物を運ぶように構成された前記導管が、流体内容物を運ぶように構成された少なくとも1の他の導管セグメントと列をなして結合可能な導管インサートを含むことを特徴とするシステム。
(請求項19)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、流体内容物の体積流量を出力するように構成された超音波センサを含むことを特徴とするシステム。
(請求項20)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、流体内容物を透過した光を検出するように構成された光学センサを含むことを特徴とするシステム。
(請求項21)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、前記導管に沿った複数の軸方向位置に配置された複数の光学センサを含むことを特徴とするシステム。
(請求項22)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、前記導管の周囲の複数の周方向位置に配置された複数の光学センサを含むことを特徴とするシステム。
(請求項23)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、前記導管の周りに螺旋状に配置された複数の光学センサを含むことを特徴とするシステム。
(請求項24)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、流体内容物の質量流量を出力するように構成された熱質量流量センサを含むことを特徴とするシステム。
(請求項25)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、流体内容物のマルチスペクトルイメージングを実行するように構成された光学センサのアレイを含むことを特徴とするシステム。
(請求項26)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1のセンサが、流体内容物のカラーイメージングを実行するように構成された光学センサのアレイを含むことを特徴とするシステム。
(請求項27)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記1または複数のプロセッサによって実行される動作がさらに、前記導管を通る患者体液の特徴付けられた推移に基づいて、ディスプレイにアラートを表示させることを含むことを特徴とするシステム。
(請求項28)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記導管を通る流体内容物の流れは、連続的な流れの第1の領域と、非連続的な流れの第2の領域とを含み、
前記センサデータが、連続的な流れの前記第1の領域に基づく超音波センサからの第1の出力と、非連続的な流れの前記第2の領域に基づく光学センサからの第2の出力とを含み、
流体内容物の流れを定量化することが、前記超音波センサからの第1の出力と、前記光学センサからの第2の出力とに基づいて、流量を推定することを含むことを特徴とするシステム。
(請求項29)
請求項15に記載のシステムにおいて、
前記1または複数のプロセッサによって実行される動作として、流体内容物の流れを定量化することが、基準センサデータによって表される基準の流れのトレーニングセットに基づいて候補の流れを定量化するようにトレーニングされた学習機械に前記センサデータを入力することを含み、トレーニングされた学習機械が、入力されたセンサデータに基づいて、流体内容物の定量化された流れを出力することを特徴とするシステム。
(請求項30)
機械の1または複数のプロセッサによって実行されるときに、前記機械に動作を行わせる命令を含む機械可読記憶媒体であって、
前記動作が、
患者体液を含む流体内容物が流れる導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータにアクセスする動作と、
前記導管を流れる流体内容物の流れを定量化する動作と、
前記導管を流れる流体内容物中の流体成分の濃度を推定する動作と、
流体内容物の定量化された流れおよび流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、前記導管を通る患者体液の推移を特徴付ける動作とを含み、
流れの定量化または濃度の推定のうちの少なくとも一方が、前記導管に接続された前記センサ配列からの前記センサデータに基づくものであることを特徴とする機械可読記憶媒体。
導管を通る、患者体液を含む流体内容物の流量を定量化するステップと、
患者体液中の流体成分の濃度を推定するステップと、
定量化された流量および流体成分の濃度に少なくとも部分的に基づいて、患者体液の喪失を特徴付けるステップとを含み、
流量および流体成分の濃度のうち少なくとも一方が、導管に結合されたセンサ配列からのサンプリングデータに基づくものである、方法を提供する。
導管に接続可能なセンサ配列を備え、このセンサ配列が、
導管を通る、患者体液を含む流体内容物の流れを定量化するとともに、患者体液中の流体成分の濃度を推定するように構成された少なくとも1のセンサを含み、流体内容物が患者体液を含む、システムを提供する。
Claims (17)
- 流体内容物が流れる導管に結合されたセンサ配列からのセンサデータにアクセスするステップであって、該流体内容物が患者体液を含む、ステップと、
前記導管に沿った第1の位置で検出された光を示す第1の光信号と、前記導管に沿った第2の位置で検出された光を示す第2の光信号とを比較することによって、前記導管を流れる前記流体内容物の体積流量を推定するステップと、
前記導管を流れる前記流体内容物中の前記患者体液の流体成分の濃度を推定するステップと、
1つまたは複数のプロセッサにより、前記流体内容物の推定された体積流量および前記流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、前記導管を通って流れる前記患者体液を特徴付けるステップと
を備えてなり、
推定された前記体積流量および前記推定濃度の各々は、前記導管に結合された前記センサ配列からの前記センサデータに基づくものであることを特徴とする、方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記患者体液が血液であり、前記流体成分がヘモグロビンであることを特徴とする方法。 - 請求項1または2に記載の方法において、
前記導管を通って流れる前記患者体液を特徴付けるステップが、前記導管を流れる血液の量を定量化することを含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記流体内容物の組成を推定することが、前記導管を流れる前記流体内容物の分光分析を実行することを含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記流体内容物中の流体成分の濃度を推定することが、前記流体内容物が流れている前記導管のマルチスペクトル画像に基づくものであることを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記導管を通る流体内容物の流れが、連続的な流れの第1の領域と、非連続的な流れの第2の領域とを含み、
前記センサデータが、連続的な流れの前記第1の領域に基づく超音波センサからの第1の出力と、非連続的な流れの前記第2の領域に基づく光学センサからの第2の出力とを含み、かつ、
前記流体内容物の流れを定量化することが、前記超音波センサからの第1の出力と、前記光学センサからの第2の出力とに基づいて、流量を推定することを含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記流体内容物の流れを定量化することが、基準センサデータによって表される基準の流れのトレーニングセットに基づいて候補の流れを定量化するようにトレーニングされた学習機械に前記センサデータを入力することを含み、トレーニングされた前記学習機械が、入力されたセンサデータに基づいて、前記流体内容物の定量化された流れを出力することを特徴とする方法。 - 患者体液を含む流体内容物を運ぶように構成された導管に結合構成によって結合可能なセンサ配列であって、前記流体内容物に基づいてセンサデータを生成するように構成された少なくとも1つのセンサを含むセンサ配列と、
動作を実行するように構成された1つまたは複数のプロセッサと
を備えてなり、
前記動作が、
前記患者体液を含む前記流体内容物が流れる前記導管に前記結合構成によって結合された前記センサ配列からの前記センサデータにアクセスすることと、
前記導管に沿った第1の位置で検出された光を示す第1の光信号と、前記導管に沿った第2の位置で検出された光を示す第2の光信号とを比較することによって、前記導管を流れる前記流体内容物の体積流量を推定することと、
前記導管を流れる前記流体内容物中の前記患者体液の流体成分の濃度を推定することと、
前記流体内容物の推定された体積流量および前記流体内容物中の流体成分の推定濃度に基づいて、前記導管を通って流れる前記患者体液を特徴付けることであって、推定された前記体積流量および前記推定濃度の各々は、前記導管に結合された前記センサ配列からのセンサデータに基づくものである、特徴付けることと
を含むことを特徴とする、システム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記流体内容物を運ぶように構成された前記導管が、前記流体内容物を運ぶように構成された少なくとも1つの他の導管セグメントと列をなして結合可能な導管インサートを含むことを特徴とするシステム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1つのセンサが、前記導管の周囲の複数の周方向位置に配置された複数の光学センサを含むことを特徴とするシステム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1つのセンサが、前記導管の周りに螺旋状に配置された複数の光学センサを含むことを特徴とするシステム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記導管に結合された前記センサ配列のうちの少なくとも1つのセンサが、前記流体内容物のカラーイメージングを実行するように構成された光学センサのアレイを含むことを特徴とするシステム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記1つまたは複数のプロセッサによって実行される動作がさらに、前記導管を通って流れる患者体液を特徴付けることに基づいて、ディスプレイにアラートを表示させることを含むことを特徴とするシステム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記導管を通る前記流体内容物の流れは、連続的な流れの第1の領域と、非連続的な流れの第2の領域とを含み、
前記センサデータが、連続的な流れの前記第1の領域に基づく超音波センサからの第1の出力と、非連続的な流れの前記第2の領域に基づく光学センサからの第2の出力とを含み、
前記流体内容物の流れを定量化することが、前記超音波センサからの第1の出力と、前記光学センサからの第2の出力とに基づいて、流量を推定することを含むことを特徴とするシステム。 - 請求項8に記載のシステムにおいて、
前記1つまたは複数のプロセッサによって実行される動作として、前記流体内容物の流れを定量化することが、基準センサデータによって表される基準の流れのトレーニングセットに基づいて候補の流れを定量化するようにトレーニングされた学習機械に前記センサデータを入力することを含み、トレーニングされた前記学習機械が、入力されたセンサデータに基づいて、前記流体内容物の定量化された流れを出力することを特徴とするシステム。 - 導管に結合されたセンサ配列からセンサデータにアクセスするステップであって、該センサ配列は、前記導管を通って流れる流体内容物を通る発光ダイオードから送信される光を検出するように構成された光学センサのアレイを含み、該流体内容物は患者体液を含むものである、ステップと、
前記センサデータの第1の光信号と前記センサデータの第2の光信号とを比較することによって、前記導管を通って流れる前記流体内容物の体積流量を推定するステップであって、該第1の光信号は、前記導管に沿った第1の位置で前記光学センサの第1のものによって検出された光を示し、該第2の光信号は、前記導管に沿った第2の位置で前記光学センサの第2のものによって検出された光を示すものである、ステップと、
前記導管を通って流れる前記流体内容物中の前記患者体液の流体成分の濃度を推定するステップと
を含んでなり、
1つまたは複数のプロセッサにより、前記流体内容物の推定した前記体積流量と前記流体内容物中の流体成分の推定濃度とに基づいて、前記導管を通って流れる前記患者体液を特徴付け、前記体積流量の推定および前記推定濃度の各々は、前記導管に結合された前記光学センサのアレイからの前記センサデータに基づくことを特徴とする方法。 - 結合構成によって導管に結合可能なセンサ配列であって、前記導管を通って流れる患者体液を含む流体内容物を通る発光ダイオードから送信される光を検出するように構成された光学センサのアレイを含み、前記導管を通る前記流体内容物に基づくセンサデータを生成するように構成されたセンサ配列と、
動作を実行するように構成された1つまたは複数のプロセッサと
を含んでなり、
前記動作は、
前記センサ配列から前記センサデータにアクセスする動作と、
前記センサデータの第1の光信号を前記センサデータの第2の光信号と比較することによって、前記導管を通る流体内容物の体積流量を推定する動作であって、前記第1の光信号は、前記導管に沿った第1の位置で前記光学センサの第1のものによって検出された光を示し、前記第2の光信号は、前記導管に沿った第2の位置で光学センサの第2のものによって検出された光を示すものである、動作と、
前記導管を流れる前記流体内容物中の前記患者体液の流体成分の濃度を推定する動作と
を含み、
前記1つまたは複数のプロセッサにより、前記流体内容物の推定した体積流量と前記流体内容物中の流体成分の推定濃度とに基づいて、前記導管を通って流れる前記患者体液を特徴付け、前記体積流量の推定および前記推定濃度の各々は、前記導管に結合された光学センサのアレイからのセンサデータに基づくことを特徴とする、システム。
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