JPH06500163A - 体積流量を連続的に測定する装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 体積流量を連続的に測定する方法および装置関連特許のクロスリファレンス 本発明はＹｅｌｄｅｒｍａｎに対し付与された米国特許第４，５０７，９７４号 であって、その全部をここに参考として引用するものに関連している。

発明の背景 発明の分野 本発明は体積流量の測定、特に生体血液の流れにおける心動液搏出量の測定に関 する。

先行技術の説明 血液流量の測定は様々な医学的応用に際して用いられる重要な診断技術である。

主要な応用は心臓状態の診断分析および処置にあり、そこでは精確な血液容量の 測定が非常に有用である。特にそれは移動している血液を収容する血管の物理的 寸法が信頼性をもって測定不能だからである。成る期間に亘って血液流量を測定 する他の重要な理由は、心臓血液流量に対する投薬の効果を確認することにあ　 〜る。

ヒトにおける血液流量測定の重要性の故で、信頼性ある血液流量測定技術を開発 することに多くの注意と努力が向けられて来た。最初の願望は心臓を出て行く血 液流量を確定することである。数種類の生理学的要因を克服するのが特に困難で あったことは当業者には周知である。たとえば、心臓からの血液の流出分布は静 止的ではなく、動的なので、末梢動脈における血液流量の測定によっては最初の 心臓血液流量の推論により精確な評価をもたらすことは出来ない。更に、心臓に おける血液流量の測定は流量測定の部位が肺動脈または大動脈ルート（ｒｏｏｔ ）であることを意味しており、これら両者は測定装置に関し接近し難いものであ る、尤も病床において大動脈より肺動脈の方が接近はより容易であるとは言える が−。

以前には充分に推定されていなかった他の生理学的要因は主肺動脈は比較的短く 、かつ非常に弾力的であらゆる方向において剛性を欠如していることである。

臨床的環境において、その横断面積は人によって、また同一人であっても時々刻 々と、血液容量、薬品、姿勢、疾病の状態ならびに血液流量それ自体によってす ら左右されて顕著に変化するものである。従って、血管の横断面積についての仮 定を必要とするあらゆる測定技法は臨床的環境においては失敗しがちである５、 このような訳で、本明細書中で用いられるように、流量は質量流体運動について の測定であり、そして午位時間当たりの移動した流体の体積に関係する。流体速 度についての認識あるいは速度のプロフィールは必要とはされないし、あるいは フローチャンバの横断面積に関する情報も必要とはされない。

一般に、肺動脈内の血液流量の測定に対する３種類の先行技術アブローヂが存在 する。一つの方法は侵入方法であって、これは数種類のタイプのトランスデユー サの１基を流れ一方向のカテーテルに対し装架し、このカテーテルを大きな末梢 静脈、たとえば頭側の大静脈を介して挿入し、そしてそれを心臓内に浮動させる というものである。肺動脈カテーテルを使用し、カリ挿入するこの種の技法の包 括的な報告はＫｅｅｆｅｒ他によって表題「麻酔法および臨床的診療における監 視（Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｉｎ　Ａｎｅｓｔｈｅｓｉａ　ａｎｄ　Ｃｒ１ｔｉ ｃａｌ　Ｃａｒｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）　Ｊのテキスト第９章A 第１７７−２２８頁中に示されているので、ここでは説明しないことにする。一 度心臓に入れば、ｌ・ランスデュ・−サはそれを通過する血液の流量を測定する ことが可能である。超音波ドツプラー技法またはカテーテル上の２点間の移行時 間の概算によって速度を測定することが出来る。

心臓血液持出量を測定するための後者タイプの装置の一例はＲｏｙの米国特許第 ４゜５４２．７４８号中に記載されている。この種の移行時間の測定は確率論的 または相互相関技法を屡々利用するものであるが、それらは横断面積を推定しな いのでその最終血液流量測定値は固有の誤差を有］２ている。他方、超音波技法 はＳｅｇａｌの米国特許第４．７３３．６６９号におけるようにドツプラー効果 を利用して血液流量の測定が出来るのみならず、また血管の直径を測定すること によって横断面積をも推定することも出来る。特に、Ｓｅｇａｌは心臓の右側の 血液流量を精確に監視するために血管の側壁に寄り掛かってカテーテルにより支 えられるドツプラー・シフトトランスデューザを位置決めするための機構を備え たカテーテルを開示している。しかしながら、Ｓｅｇａｌによって開示された技 法は受容不能な不精確なデータをもたらす。それは血管は完全に円形ではなく、 従ってその横断面積は単に直径を測定することによっては信頼性をもって推定す ることが出来ないからである。更に、上で説明したように、肺動脈は非常に短く 、従ってカテーテル位置における小さな変化もまた流量推定における誤差に関す る要素を加えるものである。

血液流量を測定する第二の方法は超音波トランスデユーサをビークル（ｖｅｈｉ ｅｌｅ）上に装架するものであって、このビークルは巨大な脈管、たとえば食道 または気管を取り囲む構造体中に横たわることになり、それによって流量を測定 し、そして脈管の横断面を概算する。この種の方法の一例はＡｂｒａｍｓ他の米 国特許第４゜７２２．３４７号中に開示されている。ＡｂｒａＩＩｌｓ他は非侵 入型超音波装置を開示しており、これは大動脈または肺動脈に近接して気管内に 挿入されるものである。

超音波は動脈内の血液の涛路に向かって送信され、そ］７て反射波が受信される 。

送信および受信波間の平均ドツプラー周波数の差が測定されて、動脈の横断寸法 ならびに血液の流量が決定される。ＡｂｒａＩＩｌｓ他は更に、「気管横断ドッ プラー二連続的な心臓血液持出量に関する新しい方法（Ｔｒａｎｓｔｒａｃｈｅ ａｌ　Ｄｏｐｐｌｅｒ：　Ａ　Ｎｅｒｗ　Ｐｒｏｅｅｄｕｒｅ　ｆｏｒ　Ｃｏｎ ｔｉｎｕｏｕｓ　Ｃａｒｄｉａｃ　０ｕｔｐｕｔ　Ｍｅａｓｕｒｅ＋ｏｅｎｔ） 　Ｊ麻酔学（Ａｎｅｓｔｈ■唐奄盾■ ｏｇｙ）第７０巻、Ｎｏ、１．．１９８９年１月、第１３４−１３８頁中で、こ の種の技法がイヌにおける良好な心臓血液持出量の測定値を導くものであること を開示している。しかし、ながら、Ａｂｒａｍｓ他によって用いられる方法論は 、この種装置の性能か血管の横断面積の精確な推定を得るために依然と１．て使 用者の能力に顕著に左右されることを述べている。従って、上に指摘したような 理由によってこれらの技法もまた、臨床的環境において不満足である。

その上、超音波トランスデユーサはＤａｔａｓｃｏｐｅのｒＡｒｔｅｒｓｏｕｎ ｄＪにおけるように、近接はしているが、脈管壁に対し外部に配置されて来た。

この装置においては２個の超音波トランスデユーサが使用される。一方のトラン スデユーサは食道内に配置されて下行大動脈の速度を測定するのに対し、他方の ものは胸骨切痕（ｓｔｅｒｎａｌ　ｎｏｔｃｈ）上方に配置されて大動脈ルート 寸法を測定する。再び、先に述べた装置によるもの同様にこの種装置の的確さお よび精度は乏しい。更に、測定値を得るために相当な使用者の経験を必要とする 。

最後に、第三の血液流量測定方法はインジケータ希釈技法（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ 　ｄｉｌｕｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）である。多種多様なインジケータ導 入法が従来技術によって教示されて来た。この種の方法の一つは予め定めた機能 に従って基部の近くでインジケータを導入し、そして末梢に近いところで機能の 減衰を測定するものである。

たとえば、Ｋｈａｌｉｌの米国特許第４，２１７，９１０号および第４．　２４ ０．　４４１号、Ｋｈａｌｉｌ他による［イヌにおける熱的−希釈および直接フ ィック法による心臓血液持出量の測定（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃａｒ ｄｉａｅ　０ｕｔｐｕｔ　ｂｙ　Ｔｈｅｒｍａｌ−Ｄｉｌｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　 Ｄｉｒｅｃｔ　Ｆｉｃｋ　Ｍｅｔｈｃｘｊｓ　ｉｎ　Ｄｏｇｓ）　Ｊ　Ｊ、　Ａ ｐｐｌ、　Ｐｈｙｓｉｏｌ、　２１（３）：Ｉ　１１３P−３５　（１９ ６６年）、およびＮｏｎｎａｎｎ他による「コンピュータをベースとする熱希釈 原理に関する連続的心臓血液持出Ｊｌ（Ａ　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　Ｃａｒｄｉ ａｅ　０ｕｔｐｕｔ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｂａ５ｅｄ　ｏｎＴｈｅｒｍｏｄｉｌ ｕｔｉｏｎ　Ｐｒ１ｎｃｉｐｌｅｓ）　Ｊ　Ａｎｎａｌｓ　ｏｆ　Ｂｉｏａｓｄ ｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、　P７巻、第 ６１−７３頁、１９８９年中に開示されるように、波形を段階的機能として導入 するか、あるいはＮｅｗｂｏｗｅｒ他の米国特許第４．２３６．５２７号およノ ｅｗｂｃｓｅｒの第４，３８０，２３７号ならびにＰｈ１ｌｉｐ他の「心臓血液 持出量の連続的熱測定（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　Ｔｈｅｒｍａｌ　Ｍｅａｓｕｒ ｅｍｅｎｔ　ｆｏｒ　Ｃａｒｄｉａｅ　０ｕｔｐｕｔ）　Ｊ　ＩＥＥＥ　Ｔｒａ ｎ刀A　ｏｎ　Ｂｉ ｏｍｅｄ、　Ｅｎｇｉｎ、、　Ｖｏｌ、　ＢＭＥ−３１、Ｎｏ、５．１９８４年 ５月、第３９３−４００頁中に開示されるように、一連の正弦波として導入すれ ばよい。これら各文献は熱希釈カテーテルの使用を開示しており、このものは熱 または成る種の他のインジケータを血液流中に導入して下流へ伝播させ、そして 検出するものである。次いで、収集されたデータを処理して、血管の立体形につ いての認識無しに血液流量を決定するが、インジケータ希釈技法に関して、体積 流量を決定するためには一般に血管の立体形についての認識は必要とされない。

し、かｌ、なから、上述の文献の技法は満足には程遠い。それは数多くの応用に 際（７て、広範囲に及ぶ較正手順を要するか、あるいはバックグラウンドの熱雑 音によって汚染される可能性があるからである。

熱雑音は、頭側大動脈内の血液の温度が下方大動脈を経由して下部末端から復帰 して来る血液の温度よりも一般に高いという事実からもたらされる。換言すれば 、この種の復帰血液の量および温度は一定ではなく、従って肺動脈Ｕにおける変 動を生ずる。心臓内の血液温度におけるこの種の熱変動の第一の原因は呼吸から 招来されるものである。たとえば、吸気が行われると、頭側および下方大動脈か ら心臓に入って来る血液の割合が変化し、その結果肺動脈内の得られた混合物の 温度が変動する。換気それ自体は肺動脈内の血液の温度に対して殆どもしくは全 く影響が無い。それはガス交換の冷却効果はその位置より下流で生じるからであ る。

その上、血管の横断面積を信頼性をもって推定するのは非常に困難なので、上首 尾の臨床的血液流量測定方法は、血管寸法についての認識を必要としない技法を 利用しなければならない。研究者、たとえｉｆｌａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔ ｅおよＣ）”Ｒｏｓｅｎｋｒａｎｔｚは脈管系は線形かつ時間不変系であり、従 って古典的なシステム同定技法が利用されるべきである、：とを論証して来た。

この種の技法はＢａｓｓｉｎｇｔｈｗａ　ｉｇｈｔｅ他によって［動脈希釈曲線 に関するモデルとしての遅延正規密度曲線の適用（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　 ｏｆ　ｔｈｅ　Ｌａｇｇｅｄ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｄｅｎｓｉｔｙ　Ｃｕｒｖｅ　ａ ｓ　ａ　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ａｒｔｅｒｉ≠戟@Ｄｉｌｕｔｉ ｏｎ　Ｃｕｒｖｅｓ）　、Ｃ１ｒｃｕｌａｔｉｏｎ　Ｒｅ５ｅａｒｃｈ、　１８ 巻、第３９８−４０７頁、１９６６年４月中に、そしてＲｏｓｅｎｋｒａｎｔｚ 他により「インジケーター希釈系における疑似ランダム雑音および相互相関（Ｐ ｓｅｄｏｒａｎｄｏｍ　ＦＪｏｉｓｅ　ａｎｄ　Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔ ｉｏｎ　ｉｎ　Ｉｎｄｉａａｔｏｒ−Ｄｉｌｕｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ）　Ｊ 　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｕｒｇｉｃａｌ　Ｒｅ５ｅａｒｃｈ、　２１巻、第 １０５| １１頁（１９７６年）中に記載されている。Ｓｔｅｗａｒｔにより教示されるよ うに、インジケータ希釈法を用いる臨床的基準は本質的には質Ｖ熱の変換技法で ある。

たとえば、染料、熱、冷（ｃｏｌｄ）またはその他のインジケータを使用する場 合、ポーラス（ｂｏｌｕｓ）を脈管の基部端に注入し、そしてその出現は末梢地 点で測定すればよい。このように、インジケータは通常保存されるので、末梢イ ンジケータの出現を測定し、かつ注入された量を知ることは真の高質量血液流量 の計算を許容する。この技法は更に、Ｂａｒａｎｋａｙ他によって［脈管的加熱 およびサーミスタ記録を伴う熱希釈法による心臓血液持出量の推定（Ｃａｒｄｉ ａｃ　０ｕｔｐｕｔ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｂｙａ　Ｔｈｅｒｍｏｄｉｌｕｔ ｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ　Ｉｎｔｒａｖａｓｅｕｌａｒ　） Ｉｅａｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｔｈ■窒高奄唐狽盾■ Ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ）　Ｊ　Ａｅｔａ　Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　Ａｃａｄ ｅｍｉａｅ　Ｓｅｉｅｎｔｉａｒｉｕｍ　Ｈｕｎｇｅｒｉｅ≠■AＴｃｍｕｓ ３８（２−３）、第１６７−１７３頁（］、９９７０年中に、ならびにＮｏｒｍ ａｎｎ他によって説明されている。しかし、残念ながらこれらの技法は熱インジ ケータをもっては安全に使用することが出来ない。それは「熱ポーラス」の適用 がヒーターエレメントの表面において高温を発生し、これが血液細胞および循環 結合体または筋肉組織を損傷する可能性がある。更に、この種の技法は時間を浪 費し、かつ単に間欠的な測定値を提供するするに過ぎない。

上記技法に対する改良は本発明者に対し付与された米国特許第４．　５０７．　 ９７４号によって提供されたが、それは参考として完全に上に引用するものとす る。

Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの゛　９７４号特許は二つの基本的アイディア、すなわち確 率的システム同定および質量保存方程式を取り入れている。Ｂａｓｓｉｎｇｔｈ ｗａｉｇｈｔｅおよび’Ｒｏｓｅｎｋｒａｎｔｚはシステム同定原理を具現させ たし、またＳｔｅｗａｒｔ他は質量保存原理を立証した。Ｙｅｌｄｅｒｍａｎ’ 　９７４号は、如何なるインジケータであってもあらゆる確率的またはスペクト ル拡散法の形式において導入し得るのを教示することによって、二つのものを共 に用いた最初の技法であった。特に、そのシステムにおいて加熱フィラメントを 備えたカテーテルが確率的あるいは疑似ランダム入力を利用して加熱エレメント を駆動する。この種の入力は大量のピークエネルギーを必要とする他のシステム とは異なって連続的な低レベル励起（非衝撃性）波形をしてヒーターフィラメン トにおいて生理学的に安全な表面温度を許容することを可能にさせる。次に、脈 管系のインパルス応答は下流で測定され、そして入力信号と相互相関させられる 。この情報を熱の保存方程式と組み合わせて体積流量を測定する。

この技法の効果は、たとえばＮｅｗｂｏｗｅｒの先行技術システムにおいては不 可能である脈管ツリー（ｖａｓｃｕｌａｒ　ｔｒｅｅ）の全インパルス応答関数 を精確に推定し得ること、および低ピーク電力をもって推定し得ることである。

完全な応答を知ることが外乱（ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ）の存在下の性能（ｐ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）を改良し、そして処理手順較正の要件を排除するもので ある。また、インパルス応答の測定は熱希釈測定の根拠を為す質量／熱保存方程 式と組み合わせて真性の体積血液流量の計算を許容するものである。この種の測 定は比較的精確であり、そして脈管横断面積についての認識にも、またはその推 定にも左右されるものでは無い。

しかしながら、現在において血液流量測定装置に基づく如何なる熱フイラメント タイプのものも米国においては未だ開発されていないし、また商業的販売も承認 されていない。過去においてそれらを臨床的環境に適用する試みが為された際、 それらが古典的注入インジケータ技法にとって代わるのを充分精確に証明するこ とは出来なかった。このような訳で、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎによって開示された技 法は雑音のある環境において他のあらゆる知られた熱技法よりも優れた性能をも たらすけれども、熱雑音の程度が非常に高い実際の臨床的環境において使用する ためには若干の改良が望ましい。

従って、長い間痛感されて来たニーズが、血液流量を連続的に測定するについて の自動的技法を提供することに有り、この技法は脈管の横断面についての認識を 要しないが、これはまた流れシステムにおいて固有のバックグラウンド・ノイズ を排除または実質的に減少させ、その結果熱希釈流量測定技法を臨床的環境に適 合させ得るものである。本発明はこれらのニーズに合わせるために設計されてい る。

発明の概要 本発明は、臨床的環境の特性である雑音の多い環境においてさえ略連続的な基準 で体積血液流量を測定する新規な方法を提供する。Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの′　９ ７４号特許において、（いずれかの技法によって測定されるような）いずれかの 脈管についてのシステム応答はｈｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅにより記載され たような遅延正規モデルと一致して行動することが認められた。このようにして 、知られたモデルの形式におけるように、成るシステムの一般的特性についての 認識が用いるべき曲線の当てはめ技法を許容し、これが順次雑音または誤差の付 加的な減少をもたらすものであることが判明した。しかしながら、Ｙｅｌｄｅｒ ｍａｎの°　９７４号中に記載された曲線当てはめ技法は遅延正規モデルの指数 部分にのみ用いられた。特に、本発明者はその中に、ガウスおよび指数関数的減 衰成分を含んで構成される血液流量測定に関するＢａｓｓｉｎｇｔｂｗａｉｇｈ ｔｅの理論遅延正規分布方程式をＹｅｌｄｅｒｍａｎの′　９７４号特許によっ て収集されたタイプの収集血液流量データに対し当てはめて、血液流量に関する 遅延正規分布方程式を解くために必要とされる５個の変数の推定値を引き出し得 ることを理解した。主題出願の技法は、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの゛　９７４号特許 においてその生理学的原因に起因する熱雑音は周波数帯域幅の勢力を横切って均 一に分配されるものではないという事実に頼ることによって一層の改良を加える ものである。特に、熱雑音に関する情報が集められ、そしてシステムの応答を改 良するために使用される。

このようにして、本発明によれば、少なくとも３種類、好ましくは少なくとも７ 種類、そして最も好ましくは約１５種類の異なった周波数を離散周波数として、 あるいは周波数の疑似ランダム集団として熱源に入力することが出来る。次いで 、この人力をＹｅｌｄｅｎｏａｎ’　９７４号中で教示されるように、その対応 する検出出力に相互相関させる。更に、重みづけまたはスカラー「コスト（ｃｏ ｓｔ）　Ｊ関数を展開させるが、これは各入力周波数に関する受容可能性または 信号／雑音比（すなわち、周波数の重みづけ関数）を述べるものである。スカラ ーコスト関数は、入力関数の各周波数について出力信号／雑音比によって重みづ けした測定およびモデル化伝達関数間の方形化誤差（ｓｑｕａｒｅｄ　ｅｒｒｏ ｒ）の和である。たとえば、もし出力信号／雑音比が高ければ、重みづけ関数は それに接近するのに対し、選択された周波数が雑音によって甚だしく汚染されて いると確認されれば重みづけ関数はゼロに近付く。次に、確認されたシステム応 答は遅延正規モデルに当てはめられ、周波数間の不一致は重みづけコスト関数を 用いて解決されるが、この場合最小の雑音汚染を有する周波数に対し一層の重み が与えられる。

Ｂａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅによって記載され、かツＹｅｌｄｅｒｍａｎ ’　９７４号中で用いられるように、遅延正規曲線は時間領域内のパラメータの 点から説明されて来た。しかしながら、当業者にとっては明かであるように、時 間領域によって特徴づけられる如何なる線形系も周波数領域に一意的に変換可能 である。遅延正規モデルから周波数領域へのこの変換は本願の他の特徴について の主題であり、そしてそれをここで詳細に説明する。特に、周波数領域または時 間および周波数領域双方における作業による遅延正規の、測定された相互相関デ ータへのモデル当てはめによって可成りの効果を実現することが出来る。時間領 域内に精確に当てはめることが困難であるパラメータを周波数領域内に一層容易 に当てはめることが出来るので、その種の効果が存在する。

このようにして、本発明によれば、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号中で教示さ れるように、相互相関データが得られる。次に、重みづけ関数が展開され、そし て周波数領域におけるモデル当てはめが遂行される。次いで、そのモデル当ては めから遅延正規曲線ならびにその他のパラメータのベースラインの確定が行われ る。一度ベースラインを知れば、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号中で教示され る一般的な技法に従ってより精確な流量を測定することが出来る。

好ましい方法において、５変数、複素モデル関数の当てはめを行うために、重み づけしたデータの振幅および位相を理論振幅および位相と周波数領域内で比較す る。これによって、如何なる不整合も重みづけ関数を支持して解決される。この 技法を用いて、測定値に関して５個の変数が得られ、これから本明細書中で定義 した遅延正規分布方程式に従って血液流量を容易に確定することが出来る。その 結果、時間領域において算出した確定流量はモデル関数のゼロ周波数振幅に対応 する。換言すれば、時間領域システムまたはインパルス応答に関する曲線下方の 面積は周波数領域におけるＤＣ振幅と同一である。

流量を測定する別の方法は、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号中に記載されるよ うに、誘導データを時間領域内の理論遅延関数に当てはめることによって重みづ けしたデータから５個の遅延正規モデル変数を推定するというものである。しか し、この方法は一般に前述の周波数帯域幅てはめ法はど精確ではない。それは可 用性位相および信号／雑音比情報が利用されないからである。

このシステムに対する熱雑音の影響を更に最小とするために、本発明の好ましい 方法は前述の複数個の周波数を有する入力信号の反復列（ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅ 　ｔｒａｉｎｓ）を提供することに拠っている。観察インターバルまたは入力シ ーケンスの長さを増加させることは信号／雑音比を増加させる。それは一層長い 平均インターバルが得られるからである。次に、各周波数について対応する観察 データの比較を利用して、大きな過渡雑音成分を明らかに含有する異常データを 退ける。

本発明方法の精度を更に改良するため、バックグラウンド・ノイズのパワースペ クトルもまた測定、かつ解析すべきであり、最も好ましいのはフーリエ解析技法 を用いてバックグラウンド・ノイズの支配的な周期性を確定することである。

これら周波数の確定は第一の確率的入力として用いられる疑似ランダム２進符号 系のコードクロック継続時間（ｃｏｄｅ　ｃｌｏｃｋ　ｄｕｒａｔｉｏｎ）をし て、これらの周期性を避けるように選択せしめる。この最初の確定が行われた後 、入力における最適２進符号系に従ってインジケータの適用が脈管系に対して行 われ、その入力の終結ベクトルが脈管系の出力または末梢端において測定される 。

比較的緩慢な熱ドリフト（ｔｈｅｒｍａｌ　ｄｒｉｆｔ）に関する調整もまた、 低周波干渉を除去する「信号キャンセル移動平均フィルター（ｓｉｇｎａｌ　ｃ ａｎｃｅｌｌｉｎｇ　ｍｏｖｉｎｇ　ａｖｅｒａｇｅ　ｆｉｌｔｅｒ）　Ｊによ って行われる。この種のドリフトを除去するために多種多様な技法を使用するこ とが出来るが、成るものは直接的であり、また他のものはより込み入ったもので ある。典型的に、その脈管系の末梢端において測定された出力信号は関係ある信 号のみを含むものではなく、著しい低周波雑音またはベースラインドリフトを含 むものであって、これはもし、修正しなければ引き続く処理を歪ませ、そして流 量推定における誤差を導く。疑似ランダムシーケンスの周期当たりのインジケー タ（たとえば、熱）入力の量は一定なので、出力（たとえば、温度）の如何なる 偏差も等価周期に亘って平均すれば、ベースラインドリフトに起因するものとし て同定することが可能である。

この種のドリフトを修正するために、数種類の技法の内の１種類、好ましくは２ 種類の相補の技法を利用すればよい。第一の好ましい技法は「移動平均フィルタ ー」を用いており、これはその入力を疑似ランダムシーケンスの長さに亘って時 間平均し、次いで元の出力信号の遅延バージョンからその出力を逐一減算するも のである。第二の好ましい技法は「ゼロ−平均値基準位相（ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ 　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｐｈａｓｅ）　Ｊ疑似ランダム２進シーケンスを使用し て［多項消去（ｐｏｌｙｎｏｍｉｎａｌ（Ｈａｎｃｅｌｌｉｎｇ）　Ｊ相互相関 式によりドリフトを除去するものである。この相互相関は、入力シーケンスまた は源および得られた末梢端測定値間の多重周期ファスト・フーリエ変換（ＦＦＴ ）アルゴリズムを用いて行うことが出来る。その結果が脈管系のインパルス応答 である。入力において供給されるインジケータの量についての認識および米国特 許第４，５０７，９７４号中でＹｅｌｄｅｒｍａｎにより教示されたように質量 ／インジケータ保存方程式を用いることによって体積血液流量の精確な計算を行 うことが出来る。

以前には雑音のある環境におけるインパルス応答の推定は問題が多かった。それ は雑音が入力源または２進シーケンスと非相関的だからである。雑音が真に非相 関性であって、かつ平均化手順が充分に長い継続期間に及んでいれば、Ｙｅｌｄ ｅｒｍａｎの先のシステムは、たとえば干渉性雑音の可成りの量を平均せしめる ものである。しかしながら、本発明によって教示されるように、バックグラウン ドまたは干渉性熱雑音の特性が与えられた要件ならば、この種のシステムの性能 において可成りの付加的な改良を達成することが出来る。

好ましい実施態様の詳細な説明 本発明のオペレーションについての方法および理論、そして更に代表的な実施態 様を添付図面の各図を参照して説明するものとする。企図を通じて同様な参照符 号は同様な特徴を有するものに対応するものとする。

本発明はＹｅｌｄｅｒｍａｎの′　９７４号特許の拡張および強化と言える。Ｙ ｅｌｄｅｒｍａｎ’９７４号特許は生理学的に安全な熱信号を用いて心臓血液搏 出量を連続的に測定、たとえば自動周期的な測定を可能とするものである。本明 細書中で開示される技法はそのような技法を基礎とするものであり、そしてあら ゆる入力源に関して多数のヒトである患者に伴って起こる苛酷な熱雑音環境にお いて一定の所望測定性能レベル（精度、応答時間）を得ることを可能とするもの である。本発明はカテーテルを用いる熱希釈測定に関して説明されるけれども、 当業者には同一の技法を他のインジケータ、たとえば放射性同位体、染料または コールド（ｃｏｌｄ）について利用出来ることが察知されるであろう。その上、 直感的および非直感的技法もまた、本発明によりインジケータ流量を測定するた めに使用してもよい。そのような測定技法の全てを添付請求の範囲によって示さ れるように発明の範囲内に存在させることを意図するものである。

疑似ランダム雑音シーケンスパラメータのセットアツプ臨床的環境において、バ ックグラウンド熱雑音はＹｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号特許中で仮定されるよ うに、通常純粋にランダムでも純粋にホワイト・ノイズでもなく、数種類の周波 数に単離される可成りの量のノイズ電力（ｎｏｉｓｅ　ｐｏｗｅｒ）を有してい る。この雑音源は患者の通気法の結果であり、従って干渉性熱雑音は根本的に周 期的であって、ベンチレータの助けで呼吸する患者についてのベンチレータ周波 数の高調波であると長い間理解されて来た。干渉性電力の可成りの部分はこれら の周波数内に含まれているので、これらの干渉性周波数を明白に除去するか、あ るいは確率過程を容易にして異なった周波数において作用させるという手順は性 能における改良を示すことになる。ここで用いられるように、性能における改良 は短縮された収束時間、延いては改良された応答時間によって、あるいは改良さ れた信号対雑音比によって証明されるように改良された精度によって測定される ものである。

定義づけによって、確率過程はＹｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号中で教示される ように入力信号として適当に調節した「ホワイト」ノイズまたは疑似ランダム２ 進最大長シーケンスを供給する。原則として「ホワイト」ノイズは試験されまた は同定されたシステムの通過帯域を超えて連続的である。他方、疑似ランダム２ 進最大長シーケンスの場合には、通過帯域であって、離散的かつその通過帯域に 亘って等しく離間しているものを超えて多重周波数（ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｆｒｅ ｑｕｅｎｃｉｅｓ）が供給される。

相互相関技法は本質的にこれらの周波数を選出し、そして他の全てを阻止する。

しかしながら、もしバックグラウンド熱雑音が周期的周波数であって、２進シー ケンスの周波数の一つが略同−であるものを含んでいれば、相互コリレータ（ｃ ｒｏｓｓ　ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ）がその信号から疑似ランダム２進符号系をｍ ｌすることは不能である。次いで、干渉性周波数は通過せしめられ、そして最終 結果に組み入れられることになる。この理由のために、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎ’　 ９７４号におけるように増加した平均化回数が雑音を除去することにはならない 。しかし、もしバックグラウンド・ノイズスペクトルを確率過程が開始される前 または確率過程の間で試験すれば、コードクロック継続時間、従って周波数が選 択されてバックグラウンド熱雑音の支配的な周期性が回避される。そのようなこ とがＹｅｌｄｅｒｍａｎの°　９７４号システムを超える本発明の一つの改良で ある。この技法を説明することにする。

この熱雑音源は第１図の単純化した循環線図から理解出来る。図示のように、身 体上部から復帰する血液は身体下方からのそれより温かく、その結果、心臓の右 側を出て行く血液の温度は２種類の血液復帰源の関連混合物に左右される。この 混合比は呼吸の誘発胸内圧および２本の静脈復帰路の相対的血圧によって調整さ れる。「熱」および「冷」血液を心臓の右側に追いやる圧力ヘッドを変化させる ことによって、呼吸および身体位置の変化が肺動脈内の血液の血管胸内圧を調整 する。たとえば、吸入することで胸内圧を下げると、これが「熱」対「冷」血液 の割合を減少させ、これは順次心臓の右側を去って行く血液温度の減少をもたら すことになる。

呼吸は肺動脈血液温度の最初の変調器なので、手術室／集中医療患者における雑 音環境については二つの種類がある。すなわち、（１）ベンチレータ依存患者（ 彼等の気管支通路内にはチューブが挿入されており、そして空気を換気装置から 受けている患者）および（２）自発呼吸患者である。第２図および第３図はベン チレータおよび自発呼吸患者それぞれについてのバックグラウンド熱雑音の典型 的な時間記録である。対応するパワースペクトルは第４図および第５図中にそれ ぞれ示されている。比較のために、長さ１５の典型的な入力疑似ランダム雑音源 （ＰＮＳ）シーケンスについての時系列およびパワースペクトルがそれぞれ第６ （ａ）図および第７図中に示されており、そして対応する測定出力温度が時間に 対して第６（ｂ）図中に示されている。察知されるであろうように、自発呼吸雑 音は特徴的に非定常性低周波雑音であるのに対し、ベンチレータ雑音は２乃至３ 種類の高調波を含む、より高周波の狭帯域階調干渉（ｔｏｎａｌ　１ｎｔｅｒｆ ｅｒｅｎｃｅ）（第４図）である。

干渉性ベンチレータの周期的周波数についての同定を行うためには数種類の方法 があるけれども、本発明の好ましい方法はファストフーリエ変換（ＦＦＴ）また は同様な解析ツール利用するものである。たとえば、第２図および第３図ではバ ックグラウンド熱雑音の標本特性トレーシングが示されており、一方策４図およ び第５図は対応するパワー密度スペクトルまたは第２図および第３図のトレーシ ングについてのファストフーリエ変換を示している。第４図より明らかなように 、全熱雑音電力の１／３を超えるものはベンチレータ基本振動数０．１９４Ｈ２ および第一高調波０．３８７Ｈｚにおいて単離されている。これらのデータを使 用する入力周波数に関する適切なりロック状態の選択はベンチレータ率約１１゜ ６２に関し第１表に示されている。

第１表 呼吸率　１１．６２３５２９ ベンチレ一タ基本振動数（Ｈｚ）　０．１９４第一高調波振動数（Ｈｚ）　０． ３８７クロツク継続時間（秒）　２．２３ 非ゼロ・コード状態の数　１５ コード高調波　コード周波数　中間周波数０　０、　０００　０．　０１５ １　０、　０３０　０．　０４５ ２　０．０６０　０．　０７５ ３　０、　０９０　０．　１０５ ４　０、　１２０　０．　１３５ ５　０、　１４９　０．　１６４ ６　０、　１７９　０．　１９４ ７　０、　２０９　０．　２２４ ８　０、　２３９　０．２５４ ９　０、　２６９　０．　２８４ １０　０、　２９９　０．　３１４ １１　０、　３２９　０．　３４４ １２　０、　３５９　０．　３７４ １３　０、　３８９　０．　４０４ １４　０、　４１９　０．　４３３ １５　０．４４８ 第１表に示すように、１５の状態を含む標本２進最大長コードシーケンスに関し て、特定のコード周波数が各コード長であって、クロック継続時間によって分割 されたコードナンバーを含んで構成されるものについて存在する。この例におい てクロック継続時間は２．２３秒である。第１表において、コード周波数（Ｈｚ ）は表で示され、そして２個の各コード周波数ごとに中間周波数が測定され、こ れはそれらの間で等しく離間しているものである。たとえば、第一および第二周 波数に関しては０．０３０および０．０６０Ｈｚであり、中間周波数は０．０４ ５Ｈｚである。

周期的バックグラウンド周波数から干渉を排除するために、クロック時間は中間 周波数の一つが基本ベンチレータ周波数に近似するように選択されねばならない 。提供された例において、クロック継続時間２．２３秒は中間周波数０．１９４ Ｈｚをもたらすが、これは第１表中に示されるように中間コード状態６およびコ ード状態７である。これは０．１９４Ｈｚの基本ベンチレータ周波数と同一の周 波数である。しかし、第１表で示された例に関して、第一高調波の０．３８７Ｈ ｚはコード状態ｉｓ　（０，３８９Ｈｚ）と略同−である。従って、干渉性バッ クグラウンド・ノイズを実質的に除去するために、より良い戦略は２．２３秒と 僅かに異なったクロック時間を選択して、この第一高調波振動数もまた回避し得 るようにすることである。

実際には、入力信号は干渉性バックグラウンド・ノイズ周波数を回避するために 選択せねばならないが、一方ではまた充分な広帯域励起を提供してヒーターエレ メントを駆動する。他の入力信号も使用することは出来るが、その相対的簡便さ に起因して好ましい実施態様中では長さ１５の疑似ランダム最大長２進シーケン ス（ＰＮＳ）が選択されている。この長さは与えられたサーミスタ時定数に対し て状態クロック時間の良好なマツチ（ｍａｔｃｈ）　、すなわち熱希釈インパル ス応答の継続時間２ｏ乃至３０秒を提供する。他方、如何なる入力信号を提供し てもよく、そして干渉性バックグラウンド・ノイズ周波数は入力信号に応答する 読み取り値の収束の間に確定される。このようにしてシステムは、入力信号を調 整することによって提供されたその入力信号から最良の読み取り値を作成するた めに調整して、干渉性バックグラウンド・ノイズ周波数を回避してもよく、ある いはバックグラウンド・ノイズにより汚染された周波数におけるデータを単に無 視してもよい。

ベンチレータ患者に関して、シーケンスにおける各状態の継続時間Ｔｃ（但し、 シーケンスのタイム継続時間はＬ＊Ｔｃ　（Ｌ＝シーケンス長＝１５）である） は上記のように、階調干渉をＰＮＳ信号の二つの高調波間の中程に配置するよう に選択することもできる。より詳細に、入力熱雑音のスペクトルを測定すること によって継続時間Ｔｃを提供することが出来、これはベンチレータ雑音の基本お よび第一高調波振動数の影響を最小とする。他方、自発呼吸患者に関してはより 短いＴｃ継続時間を利用することによって熱雑音排除の改良を行うことが可能で ある。

それは、このことが信号エネルギーを一層高い周波数とするからである。低周波 熱雑音０．５Ｈｚ未満とサーミスタの「低域」特性に起因する減衰ＩＨｚ超過と の間でトレードオフ（ｔｒａｄｅ−ｏｆｆ）が実現される。従って、本明細書の 教示に従って当業者には、自発呼吸患者のための継続時間Ｔｃの適切な設定が残 されることになる。

その結果、上記の技法に従って本発明は確率的流量測定システムと共に使用する クロック継続時間および周波数を選択するので、換気によって惹起されるような 周期的バックグラウンド・ノイズの影響は実質的に減少せしめられる。バックグ ラウンド・ノイズを圧倒する基本および高調波振動数の前決定（ｐｒｅｄｅｔｅ ｒｍｉｎａｔｉｏｎ）は当業者に周知の数多くの方法および装置の利用によって 達成し得るので、ここでは論述しない。更に、体積流量の測定を干渉するそれら 周波数の除去がどのようにして体積流量測定システムの性能を実質的に改良する のか、は当業者によって容易に察知される筈であるからこれ以上の詳細はここに は述べない。

低周波数ドリフトの除去 ＰＮシーケンスの最低高調波よりも低い周波数を有するバックグラウンド熱雑音 （基本周波数であって、１サイクル／シーケンス長を有するもの）を低周波ドリ フトまたはトレンドと称する。もし、検出された信号がドリフトを有すると、誤 差が相互相関関数およびシステムインパルス応答中に導入されることになる。

′　９７４号特許中でＹｅｌｄｅｒｍａｎによって特に言及されているように、 分散関数（ｄｉｓｐａｒｓｉｏｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に関してベースラインを 得ることが普通は必要であり、そしてそうすれば相互相関関数はオフセットして バイアスを除去する。そのシステムにおいて、応答関数正規子（ｒｅｓｐｏｎｓ ｅ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｎｏｒｍａｌｉｚｅｒ）が提供され、これは１個以上の 連（ｒｕｎｓ）に及ぶ相互相関計の出力を入力として受け、そしてこのデータを 処理してベースラインオフセット因子Ｂを有する出力をもたらす。この応答関数 正規子は、先ず応答関数が単一の減衰指数プロセスを表すこと、次にインパルス 応答関数のポスト・ピーク部を最良の指数曲線に当てはめるための最小二乗誤差 （ＬＭＳＥ）技法を使用することを仮定することによって、応答関数正規子はＢ を算出する。最良フィツト指数曲線に最もよく当てはまるインパルス応答関数が ベースライン値Ｂを計算するために使用される。

低周波ドリフトは数種類の方法によって除去し得るが、その内の２種類をここで 説明する。すなわち、それらは通常の多項当てはめアルゴリズムおよびゼロ平均 値基準疑似ランダム２進シーケンスと組み合わせた多項当てはめアルゴリズムで ある。本発明による第一の低周波数ドリフト除去方法は、雑音とは無関係に疑似 ランダムシーケンスの各シーケンスを超える平均値供給信号電力が一定であると いう事実についての長所を得るものである。換言すれば、疑似ランダム入力源に よって供給される全エネルギーおよびそれによって与えられる全検出エネルギー は熱の保存に起因してそれぞれの完全なシーケンスについて同一である。この観 察の結果、区分された低周波数ドリフト除去方法は本発明に従って使用され、二 次曲線を基本的に数個の点に当てはめることが出来る。これらの点は数個の近接 シーケンスから一度に算出される平均値電力として同定できる。しかしながら、 好ましい実施態様において３点が採用されており、そして次に中心シーケンスと 関連する当てはめた曲線のその部分をそのシーケンスから減算して「ゼロ平均値 」データを得る。次に、得られた「セグメント・ウィンドウ」を１シーケンス下 方へ移動させ、そして曲線当てはめ手順を反復する。それが温度ドリフトのラン ダムな大きい偏向であって、動いている患者または静脈内注射をされている患者 に関連するものに迅速に追随出来るという点で、その種の手順は有利である。

対照してみると、第二の方法はその性質により疑似ランダム２進シーケンスがシ ーケンスオーダーおよび出発点によって低周波ドリフトの影響を増大または減少 させることが出来るという事実を利用せしめるものである。実際、適当なＰＮシ ーケンスおよび適当なシーケンスの出発点を適切に選択することによって、ドリ フトの影響を減少させ得るのみならず、また完全に排除もし得るのである。

第８図は本発明の低周波ドリフトまたはトレンド除去方法の結果を示しており、 それによって第８（ａ）図に示したドリフティングする自発呼吸雑音は上記の「 セグメント・ウィンドウ」法を用いて補正される（第８（ｂ）図）。第８（ｂ） 図中に示されるように、補正された温度データの振幅は３個の近接点に当てはめ た二次曲線から最大ドリフトが生ずる点において最大である。とにかく、この「 セグメント・ウィンドウ」法は上に参照したタイプの標準多項当てはめトレンド 除去方法の結果と均等またはそれより良好な結果をもたらし、そしてそれは流　 ゛態推定性能における顕著な改良を示して来た。

熱雑音事象の編整 継続時間１乃至３０秒を有する強力な熱雑音事象の出現は相互相関出力データに おいて容易ならぬ誤差を惹起させる可能性がある。この種のタイプの強力な熱雑 音事象は自発呼吸患者については最も一般的であるが、この種の熱雑音事象はま た、ベンチレータ患者においても観察される可能性がある。ここで言及した強力 な熱雑音事象は静脈内注射または「熱」および「冷」静脈復帰路（第１図）の相 対的圧力ヘッドを変調する何かによって惹き起こされ得る。たとえば、上に述べ たように、この種の熱雑音事象は咳、腕の運動、頭の運動等を包含する。その結 果、熱雑音事象に対応するそれらのデータセグメントを温度データから自動的に 除去することによってこの種の強力な熱雑音事象の影響を排除し、それによって 第９図に示されるＰＮＳ一温度相互相関波形φｘｙ（Ｓ）の汚染を阻止する手段 ちまた、本発明に従って提供される。第９図についての以下の説明から明らかな ように、ＰＮＳ一温度相互相関波形φｘｙ（Ｓ）の忠実性は本発明による流量推 定法の性能に対して臨界的である。

従って、記載したタイプの強力な熱雑音事象の影響を排除するために、編整手段 か設けられてこの種の雑音事象によって惹き起こされた異常なデータを除去する ものである。複雑な連または集団エディタをこの目的のために使用してもよいが 、一層簡単な好ましい実施態様をここで説明し、それによって温度波形の平均２ 乗の平方根（ＲＭＳ）が流量推定について使用されるデータプロ・ツクにおける 各ＰＮＳシーケンスについて算出される。人力に起因する信号電力は各ＰＮＳシ ーケンスについて一定であるので、ＲＭＳ値における如何なる変動性（増加）も 付加的雑音レベルの測定値である。その結果、このＲＭＳデータは第１０（ａ） 図中に示されるような振幅に従って分類されればよく、モしてＲＭＳデータの平 均値および標準偏差は最大の百分率（たとえば、２０パーセントまたは合計１゜ シーケンスについて最大２個のＲＭＳデータ値）を無視することによって算出す ればよい。次に、計算されて平均値ＲＭ　Ｓ　ｍｅａｎおよび標準偏差ＲＭＳσ を用いることにより閾値ＲＭＳｔｈを下記の方程式に従って設定すればよい。

ＲＭＳｔｈ＝ＲＭＳｍｅａｎ＋に＊ＲＭＳａ但し、Ｋは予め定めた定数（たとえ ば、２）とする。次に、この同値（第１０（ｂ）図）より上のＲＭＳ値を有する 何らかのシーケンスは雑音事象によって汚染されていると考えられることになり 、このようにして用いられる温度時系列がら削除して相互相関データφｘｙ（Ｓ ）を算出すればよい。換言すれば、第１０（ａ）図中に示されるタイプのＰＮ相 互相関出力のＲＭＳデータの振幅の集団指数が第１０（ｂ）図中に示される計算 されたＲＭＳ閾値を超えると、雑音事象が発生し、その結果対応するデータがそ の温度時系列から排除されればよく、そしてこのようにして相互相関データから 除去されればよいことが確定される。

勿論、他の同様な閾値技法が添付の請求の範囲によって同定される発明の範囲か ら逸脱することなく、雑音編整に関する当業者によって使用可能である。

時間領域体積流量の推定 本発明によって雑音のある環境における全体積流量測定性能を更に改良するため に、熱希釈システムの数学的に精確なモデルを利用して相互相関データを系統的 に解析する。換言すれば、Ｂａｓｓｆｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅ他により「動脈希 釈曲線についてのモデルとしての遅延正規密度曲線の適用（Ａｐｐｌｉｃａｔｉ ｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｌａｇｇｅｄ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｄｅｎｓｉｔｙ　Ｃｕｒ ｖｅ　ａｓ　ａ　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ａｒｔｅｒｉａｌ　Ｄｉｌｕｔｉｏｎ　 Ｃｕｒｖｅｓ）　Ｃ１ｒｃｕｌ≠狽奄盾氏@Ｒｅ５ ｅａｒｃｈ、　１８巻、第３９８−４０７頁（１９６６年）中で開示された遅延 正規密度関数が閉鎖形式インパルス応答および周波数伝達関数において本発明の 好ましい実施態様に従って数学的に表現さね、それによって疑似ランダムシーケ ンス（すなわち、確率的信号）は入力として提供され、そして低域フィルターは 出力変換器（すなわち、サーミスタ）に関して提供される。本発明の数学的モデ ルが使用されてシステムの物理的に意味のあるパラメータ、たとえばτ、σ、μ 、利得Ｇおよびベースラインオフセットを抜き出し、これらは順次臨床的に意味 のあるノ（ラメータおよび体積血液流量を計算するための手段を提供するもので ある。これらパラメータの定義は第９図および１１図を参照して説明するものと するが、遅延正規方程式は周波数領域流量推定法に関連して以下に更に詳細に説 明するものとする。

時間領域において遅延正規モデルパラメータを測定するためのアルゴリズムは以 下の通りである。標準偏差パラメータσは測定された温度の立ち上がり部および 疑似ランダム数相互相関φｘｙ（Ｓ）曲線ならびに遅延指標であって、そのＣＤ Ｆが第９図中に示されるように約３１．７％に最も近接して見出だされることに 由来する［累積分布関数Ｊ　（ＣＤＦ）を算出することによって推定される。σ 値は第９図中に真ん中の円としてプロットされる。他方、指数関数的減衰パラメ ータτは第９図中に示されるように、ピーク後σの値の２倍である遅延点におい て開始する相互相関データ曲線の下降部分から推定される。遅延正規関数の平均 通過時間パラメータ又（但し、又＝μ＋τ）は第９図に示されるような相互相関 データのピークと関連する遅延として推定される。このようにして、σ、τおよ びμに関する値は以下に説明すべき周波数領域モデル当てはめアルゴリズムにつ いての最初の近似として用いればよい。ベースラインを決定するために使用する 方法はＩＴｃ周期によってφｘｙ（Ｓ）データを右側に最初円形に回転させるこ とである。このことが必要とされるφｘｙ（Ｓ）曲線の立ち上がり部分を原点の 右側と　゛することを保証する。それはφｘｙ（Ｓ）が原点およびシステムのイ ンノくルス応答において三角関数のたたみ込みに対し同値であるからである。最 小値は原点からの最初の２つのＴｃ周期であり、そしてそれはベースラインとし て使用され、次にこれはφｘｙ（Ｓ）曲線から減算されてφｘｙ（Ｓ）’を提供 する。φｘｙ（Ｓ）’データの立ち上がり部を次に使用して上昇累積関数を生成 さもこれから有効標準偏差σの推定値を算出するが、ここでは立ち上がり部がガ ウスの曲線左手側（ＬＨ３）にあったと仮定するものとする。次に、φｘｙ（Ｓ ）’　データの下降部を第１２図に示すように、半対数的に（ｌｏｇ（φｘｙ（ Ｓ）’）プロットする。

次に、５ｌ＝ｒｐｅａｋ＋２＊Ｔｃおよび５２＝ｓｌ＋２＊Ｔｃ間のｌｏｇ（φ ｘｙ（Ｓ）’データを直線に当てはめて指数関数的減衰定数τを確定する。次に 、φｘｙ（Ｓ）′曲線下の面積を： として算出する。

以下でより詳細に説明するように、この面積は定数に２に分割されて時間領域内 の流量推定値Ｆｔｄをもたらす。ｓ２（第二項）を通過する面積の上記推定値は ベースライン雑音に起因して可成りの免疫性を誤差に対して提供する。

σ、μおよびτパラメータ推定値は伝達関数位相の式を第１１（ｂ）図における ように位相データに当てはめることによってリファイン（ｒｅｆｉｎｅ）するこ とが出来る。その上、伝達関数振幅に関する式を使用してＤＣ切片（および延い てはＤＣオフセットμ）を第１１（ａ）図に示された振幅データから抜き出すこ とが出来る。次いで、このパラメータをスカラー較正定数に分割してその流量を 第９図に示すように曲線の下方の面積を分割することにより推定する。最終的に 利得Ｇは用いられる計数比である。それは曲線下の面積は一般的に精確に１には 等しくないからである。尤もその種のことはφｘｙ（Ｓ）の数学的表現の中に仮 定されているのであるが−。Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの′　９７４号特許中で展開さ れるように、φｘｙ。

（Ｓ）曲線下の面積は流量対し逆比例している。従って、リットル７分における 時間領域体積流量推定値は： と定義される。但し、定数に２はＹｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号特許中に述べ られたように確率的信号処理技法と関連する質量保存方程式から確定されるもの とする。

分布モデルはモデル当てはめケーパビリテイに関して有用である。それはそれら が信号対雑音要件を強化するからであり、従ってここで論及するものとする。

Ｂａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅは および　１＜０に対して、ｈｌ　（ｔ）冨Ｏのように切頭正規密度間する方程式 を用いることにより動脈希釈曲線に関するランダム分布モデルを説明している。

ｈｌ　（ｔ）は単位面積についての周波数関数として定義され、そして標準偏差 σを伴う中心時間（ｃｅｎｔｒａｌ　ｔｉｍｅ）μ（秒）に関するインジケータ の通過時間についての対称ランダム分布を表している。第９図に示すように、得 られた曲線はガウスの、または正規分布曲線φｘｙ（Ｓ）である。−次指数関数 もまた包含されておよび　１＜０に対して、ｈ２　（ｔ）　＝０のように定義さ れる。但し、τは時定数であり、そしてｈ２　（ｔ）は単位面積を有　・する。

τは継続時間τの間隔の端における濃度がその初期値の１／ｅ　（＝１／２゜７ １８＝０．３７１）であるような速度において仮想混合室を経由する流れがイン ジケータ（心臓）を洗い落とすように規定される。

方程式（２）および（３）のたたみ込みは他のものによって生成される分布に対 する成るプロセスの逐次または同時効果を数学的に表すものであり、そして次の ように： （４ｂ） 微分方程式によって説明することが出来る。これもまた単位面積を有している。

上で説明した３個のパラメータ、すなわちσ、τ、およびμは曲線の形状および 時間における位置についての完全な説明を提供する。関数ｈ３　（ｔ）は曲線の ７＜ラメータを定義し、そしてまたインジケータの時間分布を説明するものであ る。このようにして、流量およびインジケータの量によってスケールしたときの インジケータ分布ｃ　（ｔ）はｈ３（ｔ）関数に等しい。換言すれば：である。

但し： Ｆは流量（す・ｚトル／秒）； ｑは導入されたインジケータの量（ｍｇ）　；そして ｃ　（ｔ）は末梢部に出現するインジケータの濃度であり、かつφｘｙ（ｔ）に 等しい。

ｈ　（ｔ）はシステムインパルス応答と等価であり、そして正規化統計関数なの で、それは一つの面積を有している。従って、流量に関する標準方程式は次のよ 　′うに誘導される： 方程式（６）は心臓血液搏出量を測定するための古典的方程式であり、そして方 程式（１）に非常に類似している。Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの′　９７４号特許中で は確率過程を使用−して質量保存方程式から流量方程式を確定する技法が開示さ れた。完全にするために、その導出をここで一層詳細に反復するものとする。

血液の熱容量は、たとえばΔＱ／ΔＴと規定される。この熱容量から比熱は：熱 容量／質量＝比熱＝ｃ＝ΔＱ／ΔＱ−ｍと理解される。

この方程式を並び換えると： となる。但し、ΔＱ＝熱（ｃａｌ）　；ΔＴ＝温度における変化（℃）； ｍ＝物質の質量（ｇｍ）　；そして Ｃ＝比熱（水に関し０．　９９８　ｃａｌ／ｇｍ／６ｃ、血液に関し０．８７ｃ ａｌ／ｇｍ／”Ｃである。

ｄｔによって方程式（７）を割ると、連続または動的モデルは以下のような結果 量ｄｍ／ｄｔは： ρはｇｍ／ｃｃで表される密度（水に関して１．　０ｇｍ／ｃｃ）　；γは比重 （血液に関して１，０４５）；そしてｄｖ／ｄｔはＣＣ７秒で表される流量であ る。）のように規定される。

方程式（８）は置換によって以下のように書き換えてもよい：電力はワットで測 定するのか望ましいので、換算率１　ｃａｌ／秒＝４．１８ワツトを挿入すると ： ここで、時間に関して方程式（１０）の両辺を積分すると：もし、流量が積分の 時間中に変化しないと仮定すれば、ｄｖ／ｄｔは一定であり、そして平均流量Ｆ に等しい。従って、下記の置換：を行うことが出来る。

方程式（１２）を並び換えると： ここでヒーターに対する確率的入力シーケンスに関して相関の定義を適用する必 要がある。この目的で、方程式（１３）の両辺に単位コード［ａ］を乗じ、かつ 積分する。

方程式（１４）の左辺を先ずめる。ｄΔＱ（ｔ）／ｄｔ項は入力において与えら れた熱である。ポジティブヒート（ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｈｅａｔ）のみを適用で きるので、その入力はコード＋１、ｏのスヵラータイムズ（ｓｃａｌａｒ　ｔｆ ｍｅｓ）として表される。

但し、Ｐは加えられた電力である。

置換することによって、下記の関係が得られる：第一の積分項は次のようにめる ことが出来る。但し、［ａ］は値１を有するも置換すれば： 方程式（１４）の右辺の積分は次のようにしてめることが出来る：ここで、φｘ ｙ（Ｓ）は単位フード（＋１、−１）およびΔτ間の相互相関である。

離散的ケースに関し、ＰＮについて下記の置換を行うことが出来る：最終置換を 行うと： 並び換えの後、Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの゛　９７４号特許中で説明された流量方程 式か得られる本出願の目的に関して、方程式（１８）を次のように言い換えるこ とが出来る但し： とし、かつ相互相関関数は入力疑似ランダム雑音シーケンスの長さ全体に亘る積 分として表されるが、ここでＮは入力シーケンスの長さであり、そしてＴｃは秒 で表される各ビット継続時間の長さである。方程式（１９）は上に示したように 方程式（１）に等しい。

上で言及したように、φｘｙ（Ｓ）曲線の下方の面積は流量に対し逆比例する。

しかし、φｘｙ（Ｓ）データ（すなわち、曲線下の面積）の積分の計算に際して 、それがベースライン雑音中に減少する場合ｒＤＣＪベースラインオフセットの 確定およドφｘｙ（Ｓ）曲線の「尾」における信号量の確定は充分に説明されて おらず、そして計算に際して誤差をもたらす。換言すれば、φｘｙ（Ｓ）曲線の 下方の面積についての計算に際して若干の誤差を生ずる。それは曲線が第９図に 示すようにベースライン雑音中に指数関数的に減少する場合のφｘｙ（Ｓ）曲線 下方の面積の終端の不精確さによるものである。全体積流量はφｘｙ（Ｓ）曲線 下方の面積をもって割った較正定数に２として表すことが出来、このφｘｙ（Ｓ ）曲線下方面積の計算に際するこの種の誤差は流量の確定における誤差をもたら すものである。

φｘｙ（Ｓ）曲線下方面積の計算における上述の誤差はベースライン、延いては その曲線下の面積を精確に確定する以下の技法を用いることによって補正するこ とが可能である。ベースラインを確定するために本発明により用いられる方法は φｘｙ（Ｓ）データを右方へｌＴｃ周期だけ先ず循環的に回転させる。φｘｙ（ Ｓ）曲線は原点における三角関数およびシステムのインパルス応答のたたみ込み と等価であるので、ｌＴｃ周期だけ右方へφｘｙ（Ｓ）データを回転させること はφｘｙ（Ｓ）曲線の立ち上がり部が原点の右側に在ることを保証する。次いで 、原点からの最初の２７ｃ周期における最小値をベースラインとして用い、そし てφｘｙ（Ｓ）曲線から減算して曲線φｘｙ（Ｓ）’を得る。

次に、φｘｙ（Ｓ）’データの立ち上がり部を使用して上昇累積関数を生成させ 、これから有効標準偏差σを算出する。この計算はφｘｙ（Ｓ）’データの立ち 上がり部が第９図に示すように、ガウスの分布関数の左側にあったことを仮定さ せるものである。次いで、φｘｙ（Ｓ）’　データの下降部分を第１２図に示す ように半対数的に（ｌｏｇ　（φｘｙ　（Ｓ）　’　）　ｖｓ、ｓ）プロットす ればよい。次に、ｓｌ＝τｐｅａｋ＋２＊σおよび５２＝ｓｌ＋２＊Ｔｃ　（第 ９図）間の１０ｇ（φｘｙ（Ｓ）’）データを直線に当てはめて第１２図に示す ような指数関数的減衰定数τを確定する。次いで、曲線下方の面積を算出すれば よい：Ｓ。

面積エ　Σ　φ、、（ｓ）　’　＋　ｒ・φヮ（ζ）・ＦＯ（２０） 次に、方程式（２０）によって確定された面積をに２に分割することにより時間 領域流量推定値Ｆｔｄを計算すればよい。この種の計算は、ｓ２（方程式（２ｏ ）の第二項）を超える面積の推定値がベースライン雑音に起因する誤差に対して 可成りの免疫を提供し、その結果φｘｙ（Ｓ）曲線の尾を一層精確に推定せしめ るという利益を有している。

周波数領域流量の推定 流量推定値を確定するための基本的時間領域法の数学的展開は前の節で述べた。

ここで、この基本的周波数領域法を本発明に従って展開するものとするが、この 種の方法は位相データもまた利用し得るという利益を有している。

上に述べたように、相互相関φｘｙ（Ｓ）曲線下方の面積は体積血液−流量推定 システムにおいてｍａｌに逆比例する。ｘ　（ｔ）を線形系の入力信号（ヒータ ーエレメント電力）、そしてｙ　（ｔ）を出力信号（サーミスタ温度信号）とす ると、Ｘおよびｙの相互相関は： １１ｍ　ＩＪ” φ、、（ｇ）　ｍ　、、　−、ｘ（ｔ）−ｙ（ｔ＋５）ｄｔ。

のように規定できる。

出発点として、ｈ　（ｔ）で表されたシステムインパルス応答ならびに単一の入 力信号ｘ　（ｔ）および単一の出力信号ｙ　（ｔ）を伴う線形系においてｙ　（ ｓ）の値はたたみ込み積分によって与えられる：しかし、１＜０に関してインパ ルス応答はゼロであるので、方程式（２２）のたたみ込み積分の下限はその同一 性を変更することなく−■に改めることが出来る。

また、インパルス応答は時間の増加に関してゼロであるので、上限もまた、■に 拡張することが可能である。方程式（２２）においてｙ　（ｔ）に関し式を置き 換え方程式（２１）として分布関数を得ると、それは：となる。

もし、Ｘおよびｙが連続的であり、そして成る指数オーダーを有している場合は 、２個の極限値のオーダーを逆転させて：を得ることが出来る。

括弧内の項は単に、引き数ｓ−Ｖを伴う自己相関関数φｘｘなので、方程式（２ と表すことが出来る。

本発明に関して、φｘｙ（Ｓ）は計数比に比例し、これは周波数領域におけるｒ ＤＣ］成分と同一である。このｒＤＣ］成分はφｘｙ（Ｓ）曲線下方の面積によ って確定される、すなわちこの面積は方程式（１９）中に見られる。スケーリン グはその入力を下記のようにスケールせしめることによって本発明中に取り込ま れる。

特に、このシステムのインパルス応答は何らかの与えられた入力ｘ　（ｔ）に関 し方程式（２５）を脱たたみ込みすることによって得ることが出来る。このよう にして、 に等しい。ｈ　（ｔ）を因果的であると共に有限の継続時間を有するものと置け ば、１＜０およびｔ＞Ｎ’Ｔｃについてｈ　（ｔ）＝ｏ、それで定常状態におい ては（１＞となる。

２　（ｔ）−１に等しい人力信号ｘ　（ｔ）の自己相関を伴う方程式（２７）に おいて表わされるようなｙ　（ｓ）の相互相関は：ここで、方程式（２８）のＳ に対してフーリエ変換を取ると、システム変換関数Ｈ（ω）および入カスベクト ル５ｘｘ（ω）のスペクトル密度に関して、重なりスペクトル密度Ｓｘｙが以下 のように：得られる。

第１３（ａ）図（振幅に関して）および第１３（ｂ）図（位相に関して）中に示 すように、ｉ素止弦波をもって乗することによりそれらの周波数において相互相 関φｘｙの離散的フーリエ変換を行うことによって各ＰＮシーケンス高調波にお いて重なりスペクトル密度５ｘｘ（ω）が測定可能となる。入カスベクトルＳｘ ｘも同様にφｘｉから測定され、あるいは第１４（ａ）図中に示されるように経 験的に等価な結果をもって理論的表現によって規定され得る。もし、システム変 換関数が知られていれば、測定値ＳｘｙおよびＳｘｘならびに方程式（２９）は Ｓ　ｘｙ／　Ｓ　ｘｘ複素データをして下記の方程式。

Ｆ（ｗ）　−ｋ、Ｈ（ω）・Ｓ、、；（ｂｒ）（但し、ｎ＝ｏ乃至Ｌ−１に関し てω＝ｎ２π／ＬＴＣとする。）に従って流量推定値を提供させることになる。

しかし〜ながら、変換関数Ｈ（ω）は一般に未知であり、そして身体的なカテー テル／循環系および未知の流量に左右される。このようにして、本発明によれば 周波数領域法は（時間領域モデルについての上記導出において用いられた）　Ｂ ａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅ他によって開発された「遅延正規モデル」につ いての周波数領域表現を用いてＳ　ｘｙ／　Ｓ　ｘｘデータ集合から体積流量を 抜き出すために使用し得るということの実現を基礎としている。

第９図に関して言及されたように、遅延正規インパルス応答は３種類のパラメー タ、すなわち平均値μ、標準偏差σおよび時定数パラメータτを含む減衰する指 数を有する切頭ガウスの（正規）関数のたたみ込みと定義される。この種の遅延 正規インパルス応答関数はＢａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅによって上に言及 されたように計算されたが、Ｂａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅは遅延正規曲線 に関して正確な式は有しておらず、代わりに正規曲線を単極差分方程式（ｓｉｎ ｇｌｅ　ｐｏｌｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｅｑｕａｔｉｏｎ）を通過させるこ とによってそれを得ていた。このような訳で、本発明は遅延正規インパルス応答 に関する正確な式を提供して相互相関関数を体積流量に直接関係させるものであ る。その上、本発明によって遅延正規変換関数について正確な式が開発されると 共に変換関数について近似式もまた、開発された。本発明に従って使用される遅 延正規変換関数用の正確な式は以下のように誘導される。

Ｂａｓｓｉｎｇｔｈｗａｉｇｈｔｅによって観察されたように、−次指数法によ る正規ガウス密度曲線のたたみ込みは血液中のインジケータのばらつきをモデル とするために利用することが出来る。換言すれば、ばらつきｈ３　（ｔ）は：ｈ ３（ｔ）　−Ｊ二り、（λ）・ｈ、（を−人）ｄλ。

方程式（３１）はそのフーリエ変換を取ることによって以下のように：周波数領 域に変換可能である。

しかしながら、時間領域における方程式（３１）のように二つの方程式のたたみ 込みは周波数領域における乗法と等価であることが当業者によって認められてい る。それで、方程式（３２）は： または遅延正規に関して 第一の部分に関して、 ｉｃｅ　Ｈａｌｌ、　Ｎｅｗ　Ｊｅｒｓｅｙ、　１９８８年、第２７頁を参照す るものとする。ラプラスから理解することが出来、第二部分に関して、もし：第 二部分の変換は： である。

従って、最終変換は次のようになる。

方程式（３７）は周波数領域における遅延正規変換関数の式である。方程式（３ ７）から、与えられた周波数における変換関数の振幅および位相を：Ｉｈ３（ｗ ）ｌ−ｆｕ２＋ｖ’］’ および のように計算出来る。

ここで、ＵおよびＶは実および置局波数成分である。

方程式（２）および（３）から近似遅延正規変換関数を：のように表現すること が出来、これは減衰指数を伴う非切頭ガウスのたたみ込みを表している。この変 換関数はシステム同定コスト関数を規定することによって周波数領域内の体積流 量を推定するために使用することが出来る。当業者によって各種のコスト関数が 利用され得るけれども、現在好ましいのは実スカラー〇を用いてシステム同定コ スト関数を規定することである。

ここで’：、ＳＮＲ（ｎ）は疑似ランダム信号のｎ番目のコード周波数における （すなわち、疑似ランダム信号の状態の一つにおける）出力／雑音比の推定値で あり、そしてこの場合Ｎは入力周波数の数に相当する。その上、ＳＮＲ（ｎ）は 下記の方程式： （ここで、ｎ≠１．２．、、、Ｎに関しΩ＝２ｒ／Ｔｃ；そしてＰｙｙは長さ２ ＮＴｃ秒の「箱型」ウィンドウを伴う離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）を利用して 推定された出力のパワースペクトルである。）に従う各疑似ランダム雑音シーケ ンスの高調波振動数におけるコヒーレンス関数から、それぞれのコード周波数に おいて誘導される。

コヒーレンス関数推定値γｎは、たとえば７５％の重なりを伴う同一のＤＴＦ　 ｓを用いて得ることが出来る。換言すれば、コヒーレンス関数推定値はそれぞれ の入力周波数についての入力および出力信号の重なりスペクトル密度ならびに入 力および出カスベクトルから計算される。

コヒーレンス関数は、熱入力信号が特定の入力周波数における測定された温度に 関与する量に依存してＯ乃至１の範囲に及んでいる。信号子ヒトの雑音について の典型的な３分セグメントに関する測定されたＰｙｙおよびコヒーレンス関数は 、自発呼吸患者について第１４（ｂ）図中に示されている。コスト関数に対する 誤差の関与は低振動数高調波に関しては一層少ないものとなることが観察される べきである。それは低振動数雑音が測定されたコヒーレンス関数を減少させるか ら　−である。

次に、非線形パラメータ推定法または曲線光てはめルチーン（ｒｏｕｔｉｎｅ） 　、たとえばシンプレックス（Ｓｉｍｐｌｅｘ）アルゴリズムまたはレヴインバ ーグーマルクオート（Ｌｅｖｉｎｂｕｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）アルゴリズム を利用して、スカラーコストが最小とされるまで未知のパラメータσ、μ、τお よびＴｃを調整することにより体積流量を推定することが出来る。その結果、周 波数領域推定値Ｆｆｄは：Ｆｆｄ＝Ｆ、（但し、Ｃ（Ｆ、μ、σおよびτ）は最 小値とする。）のように規定出来〜る。

これらの結果は更に、入力データに関して数個の通路（ｐａｓｓｅｓ）を作るこ とによって改良されるので、遅延正規曲線は、各通路からのデータの簡単な平均 化によって一層容易に近似させることが出来る。この種の連の数は雑音の量およ び所望の精度ならびに出力の読み取り用の使用可能時間に左右される。

データ処理回路 本発明に従って上記関数の処理を行うためのデータ処理装置の代表的な実施態様 は第１５図中に詳細に示されている。示された機能ブロックはソフトウェアまた は専用処理回路を実行し得るものであることが当業者には察知されるであろう。

第１５図の信号処理回路は、上記のように展開された遅延正規モデルに対して、 たとえばスワンーガンツ式先端気球取付はカテーテル（Ｓｗａｎ−Ｇａｎｚ　ｂ ａｌｌｏｏｎ　ｔｉｐｐｅｄ　ｃａｔｈｅｔｅｒ）の端部近傍に装架されたサー ミスタから受けた温度測定値データに当てはめるために先ず機能するが、このカ テーテルは頚静脈を介して挿入され、心臓の右側を経由して浮遊し、そして肺動 脈内に入る。尤も本発明の範囲内で他の技法もまた可能であるが−０この種の加 熱システムの信号対雑音比は典型的に−６乃至ＯｄＢであるので、本発明の信号 処理回路は高性能でなければならない。

上に言及したように、何れにしても遅延正規曲線は熱の入力および熱差分の検出 間の時間と距離との関数である。同様に上で言及したように、入力および出力デ ータ間の相互相関は、注入される熱の量およびそれが血液と混合する領域を「洗 い落とす」ために熱についてかかる時間に左右される。本明細書の背景部分にお いて言及したように、システム中に正しい入力を入力するに際して以前は大変な 努力を要していた。この種の選択の影響は入力を選び、その結果自己相関関数は 出力相互相関関数をしてシステムの変換関数を表示せしめるものであった。この ようなものがＹｅｌｄｅｒｍａｎ’　９７４号特許のアプローチであった。

Ｙｅｌｄｅｒｍａｎの′　９７４号特許中では、たとえば２進疑似ランダム関数 を人力信号として利用して広帯域入力エネルギーを提供し、特に離散的に等しく 離間した周波数におけるエネルギーを提供した。この種のランダム信号の自己相 関は二等辺三角形であり、そしてより詳細にたとえば、Ｄａｖｉｅｓによって説 明されている。しかしながら、本発明におけるように、周波数領域内でこの信号 を考察すると、そこには選択されるコードのように多数の別個の周波数が実際に 存在する。たとえば、人力コードか７であれば、そこには７種類の周波数が存在 する。同じことがシステムに入力される、周波数ゼロ個を含む如何なるＮ個の周 波数についても真実である。

本発明においては、従って事実上あらゆる入力に関してシステムの変換関数を計 算することが望ましい。この目的のために、本発明のシステムは相互相関または 「洗い落とし」曲線（第９図）を生成させるため入力信号を出力信号と相互相関 させ、次いで（上記のように誘導された）曲線に関し方程式を解いて流量を確、 　定する。時間領域における洗い落とし曲線下方の面積はそのフーリエ変換のＸ 　−軸上のｒＤＣ］値と同一である。従って、システムの周波数領域の全体に亘 って離間する周波数を使用することによって、流量は「洗い落とし」曲線下方面 積の反転図形（ｉｎｖｅｒｓｅ）から計算可能である。

上記は、入力し、かつ異なった入力周波数に関して帰着するＤＣ振幅を得ること 、周波数領域内の洗い落とし曲線が遅延正規曲線であって、一般にＢａｓｓｉｎ ｇｔｈｗａｉｇｈｔｅ方程式によって同定されるものであることを知ることによ り、本発明に従って達成される。このようにして、充分な周波数がシステム内に 入力されるので、遅延正規曲線は入力周波数によって当てはめることが出来る。

理論的には、周波数振幅値を予知するために雑音の不存在下で約２乃至３個を超 える人力周波数を使用すべきであるという要件は全く存在しない。しかし、実際 にはシステム内の雑音の故で遅延正規曲線に対する完全な当てはめは存在しない であろう。その結果、本発明はコヒーレンス関数を利用して、どちらが雑音を伴 わないかを確定するために各周波数について出力に対する入力の相関を試験する 。成るものにおける、もしくはそれに近いものの相関値は高度に相関しているの に対し、それより低い値のものは劣悪に相関しており、従って非常に騒音のある 信号となる。この相関はｃｈｉｒｐを用いるか、あるいは好ましい実施態様にお けるように、疑似ランダム発振器を用いて行うことが出来る。この方法において 、相関関数に従って非常に相関した入力周波数か選択されるので、これらのデー タは一層精確に遅延正規曲線に当てはめることが出来る。

本発明の好ましい実施態様によれば、疑似ランダム発振器を使用して２進行号系 の形態における１５種類以上の入力周波数が提供される。１５の周波数が現在で は好ましく、入力周波数の数が１５を超えると、各周波数における入力エネルギ ーの量は低下する。更に、そこには周波数帯域を横切る周波数離間の効果がある ので、広帯域の干渉が１個を超える周波数に損害を与えることはない。２０秒の 時間周期を越えて８個またはそれ以上の離散的周波数を有するｃｈｉｒｐ信号が この目的に関して作用する。何れにしても、現実世界の環境においては少なくと も７個の周波数が使用されねばならず、そして相互相関の程度に従って重みづけ されて適切な結果が得られるものとする。

このようにして、コヒーレンス関数推定値は７種類以上の曲線であって、所定の 量がオフセットさね、かつ互いに加えられるものから成る複合曲線を形成するこ とによるか、あるいは入力周波数を逐次的に、交互に入れることによって知るこ とが出来る。他のアプローチは連続的な周波数（ホワイト・ノイズ）を使用し、 次いで、ホワイト・ノイズの帯域を考察し、そして各帯域についてコヒーレンス を計算することによってコヒーレンス関数を計算するというものである。次に、 確定されたコヒーレンス関数推定値を使用して、コヒーレンス関数推定値を２乗 するか、あるいは成る他の重みづけ成型を使用、たとえばそのコヒーレンス関数 推定値の３または４累乗を使用することによって適切な重みづけ関数（ＳＮＲ） を計算することが出来る。その結果は何れかの、または全ての入力された周波数 が、受けたデータを遅延正規曲線に対し当てはめる目的に関して無視し得るか、 あるいは如何なる与えられた時間においても重みづけ可能であるということであ る。更に、付加的な情報を曲線の位相および振幅情報から確定することが出来る 。

本発明の信号処理回路１００を第１５図に関連してここに説明するものとする。

図示のように、受信された熱雑音は疑似ランダム雑音シーケンス（ＰＨ１）パラ メータセットアツプ回路１０２に入力さね、そして解析されて何らかの基本雑音 振動数が熱雑音中に存在するかどうかが確定される。もし、するならば上記のよ うに適切な入力振動数が選択されて熱雑音「グリッチ」およびその入力振動数間 の干渉が回避される。疑似ランダムシーケンス（ＰＨ１）発振器１０４はこの情 報を受け、そして所望の入力信号（たとえば、最大長２進シーケンス）を出力す る。上記のように、入力周波数の数は好ましくは１５であるが、当業者は所望に より他の数の周波数を使用してもよい。

次いで、ＰＲ３発振器出力ｘ’　（ｔ）　（熱電力）は第１５図のプロ・ツク１ ０６によって示されるように、熱希釈流量測定のために血液流中に入力される。

血液流中で、その入力信号は加算器１０８によって示されるように熱雑音により 汚染されて、カテーテル上の加熱装置の下流のサーミスタによって実際に検出さ れた出力信号ｙ　（ｔ）をもたらす。次に、検出された下流信号ｙ　（ｔ）はト レンド除去回路１１０中に入力されて先に説明した方法において受信信号の低周 波数ドリフトを除去する。次いで、トレンドまたは低周波数ドリフト除去回路１ １０の出力は雑音事象エディタ１１２中に入力されて、雑音事象、たとえば患者 の咳込み°　および過剰の運動によって惹起された「悪い」データを排除する。

雑音事象の調整は最後の数分の読みを超える受信データを平均し、次いで一般的 に上記した方法において古い平均値に対して新しいデータを試験することによっ て達成することが出来る。受容可能範囲内に無いデータは除去されることになる 。

次に、雑音事象エディタ１１２の出力は入力信号ｘ（ｔ）、ゼロー平均値基準位 相ＰＮＳ信号と共に多項消去相互相関装置１１４中に入力される結果、相互相関 φｘｙ（Ｓ）は上記したように方程式（２８）において計算することが出来る。

次いで、相互相関関数φｘｙ（Ｓ）のベースラインは、先に説明したようにベー スライン推定回路１１６によって推定されるので、ベースラインは総和器（ｓｕ ｍｍｅｒ）１１８において相互相関関数φｘｙ（Ｓ）から減算されてφｘｙ（Ｓ ）曲線下方の面積についての一層精確な表現（すなわち、φｘｙ（Ｓ）’）を提 供することが出来る。次に、先に説明した技法に従って時間領域内で体積流量を 計算することが出来る。その技法は得られた信号を回路１２０および１２２内に 入力することによるものであり、これらの回路は、それがベースライン雑音中に 減少する際のφｘｙ（Ｓ）曲線の「尾」を含むφｘｙ（Ｓ）曲線下方の信号の量 を確定する。換言すれば、方程式（１）は、加算器１２４において遅延正規曲線 （Ａ１＋Ａ２＝φｘｙ（Ｓ））下方の全面積を先ず確定しく方程式（２０））、 次いで加算器１２４から曲線下方面積の逆数を取ることにより体積流量を確定し 、そしてデイノくイダ（ｄｉｖｉｄｅｒ）１２６においてその結果に定数に２（ 但し、ｋ２は方程式（１９）に従って確定された値を有している。）を乗するこ とによってエレメント１２０．１２２．１２４および１２６について実行される 。次に、得られた時間領域信号Ｆｔｄは出力され、そして所望のようにディスプ レーされる。

上に述べたように、本発明により相互相関関数はまた、ＰＲ９高調波において離 散的フーリエ変換（Ｄ　Ｆ　Ｔ）回路１２８を使用して、相互相関関数φｘｙ（ Ｓ）の離散的フーリエ変換を取ることにより周波数領域においても処理すること が出来る。それから方程式（３０）に従ってＳ　ｘｙ／　Ｓ　ｘｘデータを計算 するために、得られた重なりスペクトル密度５ｘｙ（ω）をデイバイダ１３０に おいて入カスベクトル５ｘｉ（ω）で割る。次に、このデータは受信したデータ を遅延正規分布曲線に当てはめるために使用される。

上で言及したように、受信したデータを遅延正規分布曲線に当てはめるために、 所定の重なり、たとえば７５％を伴う曲線を有する周波数に関しＦＦＴ１３２に おいて人力（Ｘ’ｔ））および出力（ｙ　（ｔ）　）信号についてファストフー リエ変換（ＦＦＴｓ）を取ることによりコヒーレンス関数推定値を得なければな らない。各入力周波数に関してＦＦＴ１３２により出力されたコヒーレンス関数 推定値γｎは上に述べたように、０乃至１の値を有しており、そしてこれらの値 から、方程式（４２）に関して上記した方法によって各高調波振動数のためのＳ ＮＲ重み推定回路１３４においてＳＮＲの重みは導出されるが、これはその振動 数における測定温度に関与する熱入力信号の量に左右される。それから、この得 られたＳＮＲ重みおよびＳ　ｘｙ／　Ｓ　ｘｘデータは検出された信号ｙ　（ｔ ）および推定遅延正規変換関数間の差異を確定するためにコスト関数計算回路１ ３６内に入力される。

次いで、得られた誤差信号は、アルゴリズム、たとえばシンプレックスアルゴリ ズムまたはレヴインバーグーマルクオート推定アルゴリズムを利用する曲線当て はめ回路１３８内に人力される。遅延正規分布曲線を同定するために必要とされ る未知のパラメータσ、τ、μおよびＧは回路１３８の曲線当てはめアルゴリズ ムによって確定され、次に遅延正規変換関数（Ｈ３（ω））回路１４０により使 用されて、方程式（３７）および出力要件に従い乗算器１４２において利得調整 された遅延正規変換関数Ｇ＊Ｈ３（ω）を確定する。最後に、乗算器１４４（方 程式３０）において遅延正規変換関数回路１４０の出力に定数に３（ここで、定 数に３は方程式（２６）において与えられる。）を乗することによって周波数領 域内の出力周波数Ｆｆｄが計算される。従って、出力流量推定値Ｆｆｄは流量推 定値であって、遅延正規分布曲線に最も密接に近似するもの（すなわち、関数Ｃ （Ｆ、μ。

σ、τ）が最小である場合の流量）として同定される。次いで、時間領域計算に よって体積流量推定値Ｆｆｄを出力することが出来、そして所望のようにディス プレーすることが出来る。

明らかに、第１５図の回路は本発明に従いマイクロプロセッサ制御の下で適切な ソフトウェアによって置き換えられてもよく、それに際して各エレメントは処理 ブロックにより置換すればよい。更に、受信したデータをここで確定したよう° 　な遅延正規分布曲線に当てはめるための他のデータ処理技法も本発明の範囲内 で可能である。更に、流体においてインジケータの分布を数学的にモデル化する ための他の分布曲線を、本発明の教示から逸脱することなく、ここで説明した技 法に従って使用してもよい。このように、確率的入力熱ポーラスカテーテル・ア レンジメントおよび遅延正規分布モデルと共に使用するための本発明の模範的な 実施態様のみを詳細に説明したけれども、本発明の新規な教示および効果から実 質的に逸脱することなく、数多くの変形が本発明の範囲内で可能であることを当 業者は容易に察知するであろう。

たとえば、本明細書中に記載されたアプローチは経験的であるが、当業者は適応 信号処理技法もまた使用可能であることを理解するであろう。たとえば、アルゴ リズムまたは成る種の技法を付加することが可能であり、それらは干渉の周波数 の自動検出および疑似ランダムシーケンスの自動選択を許容する。干渉性周波数 を変化させるのであれば、適応信号処理が疑似ランダムコードにおける変化を勘 酌するであろう。その上、疑似ランダム２進シーケンスが記載された実施態様中 で使用されているけれども、確率的入力源の使用がこれらの特別な実施態様に対 して制限または限定されるものでは無い。あらゆる入力源を使用し得るものであ って、これに関して自己相関を算出可能である。本発明のこれらおよび数多くの 他の変形は当業者には明白であろう。従って、本発明の範囲を確定するために論 及は添付の請求の範囲に対してのみ為されるべきである。

図面の簡単な説明 本発明のこれらおよび他の目的ならびに効果は添付図面と関連させて、以下の本 発明の現在好ましい代表的な実施態様の詳細な説明から一層明白に、かつ一層容 易に察知されることになろう。その図面において、第１図は呼吸の結果による肺 動脈内の血液温度の変調を例示するための循環系を示す単純化した線図である。

第２図はベンチレータに接続された患者についての時間に関するバックグラウン ド熱雑音における変化を例示している。

第３図は自発性呼吸をしている患者についての時間に関するバックグラウンド熱 雑音における変化を例示している。

第４図は第２図のバックグラウンド熱雑音に関するパワースペクトルを例示して いる。

第５図は第３図のバックグラウンド熱雑音に関するパワースペクトルを例示して いる。

第６（ａ）図は典型的な疑似ランダム入力データシーケンスの時系列を例示して いる。

第６（ｂ）図は第６（ａ）図の入力データシーケンス関する°Ｋにおける測定さ れた温度出力を例示している。

第７図は第６（ａ）図の入力信号に関するパワースペクトルを例示している。

第８（ａ）図および第８（ｂ）図は患者の温度ベースラインにおける変動とベー スラインドリフト除去の結果を示している。

第９図は遅延正規方程式のパラメータを確定するのに使用する測定温度と疑似乱 数相互相関曲線を示している。

第１０（ａ）図および第１０（ｂ）図は強力な熱雑音事象消去関数を示しており 、これによって検出された熱温度波形のＲＭＳ値を超える検出された雑音レベル が検出温度データから消去されて、咳込み、腕および頭の運動等の影響を減少さ せるものである。

第１１（ａ）図および第１１（ｂ）図は遅延正規方程式のパラメータ推定値の細 分化に際して用いる周波数領域伝達関数の振幅および位相をそれぞれ示している 。

第１２図はφｘｙ（Ｓ）’曲線の尾の指数関数的減衰常数τを計算するに際して 使用されるＳに関する相互相関φｘｙ（Ｓ）’曲線の下降部分の対数関数を示し ている。

第１３（ａ）図および第１３（ｂ）図は重なりスペクトル密度５ｘｙ（ω）の振 幅および位相をそれぞれ示している。

第１４（ａ）図および第１４（ｂ）図は出カバワースベクトルの振幅５ｘｙ（ω ）および自発性呼吸患者に関する各ＰＮＳ高調波振動数におけるコヒーレンス関 数をそれぞれ示している。

第１５図は本発明による流量測定計算を行うためのデータ処理システムを示すブ ロック図である。

を毛電力 特表十６−５００１６３　（１９） 手続補正書（自発） 平成　５年　９月３０日 特許庁長官　麻　生　渡　殿　４へ １、事件の表示 ＰＣＴ／ＵＳ９１１０２７９４ 平成　３年特許願第５１０１４２号 ２、発明の名称 体積流量を連続的に測定する方法および装置３、補正をする者 事件との関係　特許出願人 住　所　アメリカ合衆国、テキサス州　７５０７４、プレノ、スーツ　１２１、 リソース　ドライブ、１０００名　称　インターフロー　メディカル　インコー ホレーテッド４、代理人（〒１０２） 住　所　東京都千代田区一番町２２−１一番町セントラルビルディング ５、補正命令の日付 自発 ６、補正の対象 特許請求の範囲 １、システム人口地点において、複数種類の周波インジケータを流体に対し適用 する手段と、システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間 −依存応答を感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得るための 手段と、 前記励起信号を前記応答信号に相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得るための手段と、 前記相互相関データを分布関数モデルであって、前記システム中の前記インジケ ータの分布を数学的にモデル化するものと比較するための手段と、前記分布関数 モデルを調整して前記相互相関データに当てはめるための手段と、前記励起信号 の制御下に適用された前記イジケータの前記量および前記調整された分布関数モ デルから前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段とを含んで構成さ れる前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量 を直接測定するための装置。

２、前記流体がヒトの血液である請求項１の装置。

３、前記インジケータが前記血液に対し添加された熱、冷（ｃｏｌｄ）、染料お よび放射性同位体の一つである請求項２の装置。

４、前記励起信号が確率的信号である請求項１の装置。

５、前記確立的信号が疑似ランダム最大長２進シーケンスである請求項４の装置 。

６、前記励起信号が少なくとも３種類の周波数を有している請求項１の装置。

７、前記励起信号が１５種類の周波数を有している請求項６の装置。

８、前記励起信号について実質的に雑音を含まない周波数および可成り雑音のあ る周波数を確定するための手段と、 前記相互相関データから前記励起信号の各周波数について重みづけ値を計算し、 それによって前記重みづけ値が前記励起信号の前記実質的に雑音を含まない周波 数に関するものに接近する値および前記励起信号の前記可成り雑音のある周波数 についてゼロに接近する値を有するものにするための手段と、 所定量の雑音を含む周波数において受信したデータの影響を実質的に排除するよ うに前記相互相関データを前記重みづけ値をもって重みづけするための手段と、 前記重みづけした相互相関関数信号を前記比較手段に出力するための手段とを更 に含んで構成される請求項１の装置。

９、前記重みづけ値計算手段が重みづけ値処理手段を含んで成り、この処理手段 が： 前記励起信号の各周波数における入力データを前記応答信号の各対応する周波数 成分における出力データと比較する工程と、 前記励起信号のそれぞれの前記周波数についてコヒーレンス因子を選択する工程 であって、前記コヒーレンス因子は、前記出力データが前記励起信号の成る特定 周波数において実質的に雑音を含まない場合のそれに接近する値および前記出力 データが前記励起信号の前記特定周波数において可成り雑音を有する場合にはゼ ロに接近する値を有するものである工程と、前記コヒーレンス因子に従って前記 励起信号の各周波数について前記重みづけ値を確定する工程とを実行するもので ある請求項８の装置。

１０、前記重みづけ値計算手段が前記重みづけ値として前記重みづけ値を前記コ ヒーレンス因子の値のｎ乗（但し、ｎは少なくとも２である。）として計算する 請求項９の装置。

１１、前記比較手段が前記相互相関データを遅延正規分布関数の振幅および位相 関数と比較するが、この分布関数は前記システム中の前記インジケータの分布を 数学的にモデル化するものであり、そして前記調整手段は、前記遅延正規分布関 数の値を調整して前記相互相関データに当てはめることにより、前記遅延正規分 布関数を前記相互相関データに当てはめる請求項１の装置。

１２、システムのパックグランウド・ノイズスペクトルを得、そのバックグラウ ンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数を確定し、そして前 記励起信号の前記周波数を前記支配的な雑音振幅の前記周波数と異なるように選 択するためのセットアツプ手段を更に含んで構、成される請求項１の装置。

１３、前記セットアツプ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての周波数を確定するためのバックグラウンド・ノイズスペク トルのフーリエ変換を取るための手段を含んで成る請求項１２の装置。

１４、前記セットアツプ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての前記周波数が前記励起信号の周波数の中間となるように、 前記励起信号の前記周波数についてのクロック時間を確定するための手段を含ん で成る請求項１３の装置。

１５、前記励起信号が３個の近接する疑似ランダム雑音シーケンスを含んで成り 、そして処理手段を備えるドリフト除去手段を更に含んで構成され、前記処理手 段は： （ａ）前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの入力から得られる応答信号 の平均電力を確定する工程と、 （ｂ）二次曲線を前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの入力から得られ る前記応答信号の平均電力に対応するデータポイントに当てはめる工程と、 （ｃ）前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの中間疑似ランダム雑音シー ケンスに関連する当てはめられた二次曲線の一部を、ドリフト調整された応答デ ータを得るように、前記中間疑似ランダム雑音シーケンスに関する応答信号から データポイントについて逐次減算する工程と、 （ｄ）前記３個の異なった近接疑似ランダム雑音シーケンスを選択する工程と、 （ｅ）　ドリフト調整された応答信号を得るように、前記選択された３個の近接 疑似ランダム雑音シーケンスのそれぞれについて工程（ａ）−（ｂ）を反復する 工程とを実行することによって前記応答信号の低周波数ドリフトを除去するため のものである請求項１の装置。

１６、処理手段を備える雑音事象調整手段を更に含んで構成され、前記処理手段 は： 前記流体に適用された各励起信号に関して前記応答信号のＲＭＳ値を計算する工 程と、平均値ＲＭ　Ｓ　ｍｅａｎおよび前記ＲＭＳ値の標準偏差ＲＭＳσを計算 する工程と、 方程式ＲＭＳｔｈ＝ＲＭＳｍｅａｎ＋に＊ＲＭＳσ　（但し、Ｋは所定の定数で ある）に従って閾値ＲＭ　Ｓ　ｔｈを確定する工程と、 前記応答信号からＲＭ　Ｓ　ｔｈより大きいＲＭＳ値を有するデータを除去し、 それにより前記応答信号から、前記システムの異常な雑音事象によって惹起され たデータを除去する工程とを実行するためのものである請求項１の装置。

１７、前記励起信号は多数の時間および周波数間隔を有しており、かつ多数のデ ータビットを含んで成り、そして前記計算手段が式： ％式％ そして、Ｐは単位時間当たりのインジケータ注入速度であり、 Ｃは前記流体におけるインジケータ体 積についての特有の密度であり、 Ｎは前記励起信号における回数および 周波数間隔であり、 Ｔｃは前記励起信号の各データビット の長さであり、 φＸＹ（Ｓ）は時間についての相互相関関数信号を表す相互相関曲線であり、そ してＳはラプラスの変数である。）に従う 前記体積流量信号を生成させるための処理手段を含んで構成される請求項１の装 置。

１８、前記処理手段が更に： 時間領域においてφＸＹ（Ｓ）曲線をＩＴｃ周期だけ前進させる工程と、 前記φＸＹ（Ｓ）曲線の時間原点から初めの２Ｔｃ周期内で最小値を前記φＸＹ （Ｓ）曲線のベースラインとして確定する工程と、 前記φＸＹ（Ｓ）曲線からベースラインを減算して曲線φＸＹ（Ｓ）’を提供す る工程と、そして 下記の式： ％式％ σはφＸＹ（Ｓ）’曲線の標準偏差であり、τｐｅａｋはφＸＹ（Ｓ）’曲線の ピークについての時間であり、モしてτは前記φＸＹ（Ｓ）’曲線の指数関数的 減衰定数である。）に従ってφＸＹ（Ｓ）曲線の下方の面積を計算する工程とを 実行することによって前記φＸＹ（Ｓ）曲線の下方の面積を計算する請求項１７ の装置。

１９、前記計算手段が式： （但し、ωは前記励起信号のそれぞれの周波数であり、 ｋ３は２Ｐ／Ｃ，Ｐは単位時間当たりのインジケータ注入速度、そしてＣは前記 流体におけるインジケータ体積についての特定の密度であり、 Ｈ（ω）は前記システムの変換関数であり、５ｘｘ（ω）は前記励起信号のスペ クトル密度であり、そして ５ｘｙ（ω）は前記励起および応答信号の重なりスペクトル密度である。）に従 い前記体積流量信号を生成させるための手段を含んで成る請求項１記載の装置。

２０、前記変換関数Ｈ（ω）が前記流体中の前記インジケータに関する遅延正規 分布方程式として表される請求項１９の装置。

２１、前記変換関数が前記生成手段によって：（但し、μは前記遅延正規分布方 程式に対応する遅延正規曲線のガウスの部分についての遅延時間であり、 σは前記遅延正規曲線の標準偏差であ り、そして τは前記遅延正規曲線の指数関数的減 衰パラメータである。）のように表される請求項２０の装置。

２２、前記励起信号は多数の時間および周波数間隔を有しており、かつ多数のデ ータビットを含んで成り、そして前記体積流量信号を生成するための手段が： （但し、Ｎは前記励起信号の周波数についての数に対応し、 Ｔｃは前記励起信号の各データビット についての長さであり、そして ＳＮＲ（ｎ）は前記励起信号の各周波 数ｎに関する前記重みづけ値である。）として定義される実スカラーＣを用いる システム同定コスト関数を規定するための手段を含んで構成される請求項１９の 装置。

２３、前記規定手段が下記の方程式： ％式％））］ （但し、Ｐｙｙは長さ２ＮＴｃ秒のウィンドウを備える離散的フーリエ変換を利 用して推定すれたシステム出力についてのパワースペクトル密度であり、 Ω＝２π／Ｔｃ、そして γは前記励起および応答信号のコヒー レンス関数推定値である。）に従うコヒーレンス関数から前記励起信号の各周波 数ｎについてＳＮＲ（ｎ）に関する値を誘導するための手段を含ん で成る請求項２２の装置。

２４、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得るための手段と、 前記励起信号を前記応答信号に相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得るための手段と、 前記励起信号について実質的に雑音を含まない周波数および可成り雑音のある周 波数を確定するための手段と、 前記相互相関データから前記励起信号の各周波数について重みづけ値を計算し、 それによって前記重みづけ値が前記励起信号の前記実質的に雑音を含まない周波 数に関するものに近接する値および前記励起信号の前記可成り雑音のある周波数 についてゼロに接近する値を有するものにするための手段と、 所定量の雑音を含む周波数において受信したデータの影響を実質的に排除するよ うに前記相互相関データを前記重みづけ値をもって重みづけするための手段と、 前記重みづけした相互相関データおよび前記励起信号の制御下で適用された前記 インジケータの前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段 とを含んで構成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前 記流体の体積流量を直接測定するための装置。

２５、前記重みづけ値計算手段が： 前記励起信号の各周波数における入力データを前記応答信号の各対応する周波数 成分における出力データと比較するための手段と、前記励起信号のそれぞれの前 記周波数成分についてコヒーレンス因子を選択する手段であって、前記コヒーレ ンス因子は、前記出力データが前記励起信号の成る特定周波数において実質的に 雑音を含まない場合のそれに接近する値および前記出力データが前記励起信号の 前記特定周波数において可成り雑音を有する場合にはゼロに接近する値を有する ものである手段と、前記コヒーレンス因子に従って前記励起信号の各周波数につ いて前記重みづけ値を確定する手段とを含んで構成される請求項２４の装置。

２６、前記重みづけ値確定手段が、前記重みづけ値を前記コヒーレンス因子の値 のｎ乗（但し、ｎは少なくとも２である。）として計算するための手段を含む請 求項２５の装置。

２７、システムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得、そのバックグラウ ンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数を確定し、そして励 起信号の周波数を前記支配的な雑音振幅の前記周波数とは異なるように選択すだ めのセットアツプ手段と、 システム人口地点において、前記選択された周波数を有する励起信号の制御下に おける成る量のインジケータを流体に対し適用する手段と、 システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を 感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得るための手段と、 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得るための手段と、 前記相互相関データおよび前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータ の前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段とを含んで構 成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積 流量を直接測定するための装置。

２８、前記セットアツプ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての周波数を確定するためにバックグラウンド・ノイズスペク トルのフーリエ変換を取るための手段を含んで成る請求項２７の装置。

２９、前記セットアツプ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての前記周波数が前記励起信号の前記周波数の中間となるよう に、前記励起信号の周波数についってのクロック時間を確定するための手段を含 んで成る請求項２８の装置。

３０、システム人口地点において、３個の近接する疑似ランダム雑音シーケンス を含んで成る励起信号の制御下における成る量のインジケータを流体に対し適用 する手段と、 システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を 感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得るための手段と、 処理手段を備えるドリフト除去手段であって、前記処理手段が： （ａ）前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの入力から得られる応答信号 の平均電力を確定する工程と、 （ｂ）二次曲線を前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの入力から得られ る前記応答信号の平均電力に対応するポイントに当てはめる工程と、 （ｅ）前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの中間疑似ランダム雑音シー ケンスに関連する当てはめられた二次曲線の一部を、ドリフト調整された応答デ ータを得るように、前記中間疑似ランダム雑音シーケンスに関する応答信号から データポイントについて逐次減算する工程と、 （ｄ）前記３個の異なった近接疑似ランダム雑音シーケンスを選択する工程と、 （ｅ）　ドリフト調整された応答信号を得るように、前記選択された疑似ランダ ム雑音シーケンスのそれぞれについて工程（ａ）　−（ｄ）を反復する工程とを 実行することによって前記応答信号の低周波数ドリフトを除去するためのもので あるものと、 前記励起信号を前記ドリフト調整された応答信号に相互相関させて、相互相関デ ータを表す相互相関関数信号を得るための手段と、前記相互相関データおよび前 記励起信号の制御下で適用された前記インジケータの前記量から前記流体の体積 流量を表す信号を計算するための手段とを含んで構成される前記システム人口地 点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための装 置。

３１、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得るための手段と、 雑音事象調整した応答信号を得るように前記応答信号から異常な雑音事象を表す データを除去するための手段であって、前記異常な雑音事象データは前記応答信 号の残部に対する短い時間間隔について異常に大きな振幅を有する前記応答信号 内のスパイクを含むものである手段と、 前記励起信号を前記雑音事象調整した応答信号と相互相関させて相互相関データ を表す相互相関関数信号を得るための手段と、 前記相互相関データおよび前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータ の前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段とを含んで構 成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積 流量を直接測定するための装置。

３２、前記異常雑音事象を除去する手段は処理手段を含んで成るが、前記処理手 段は： 前記流体に適用された励起信号に関して応答信号のＲＭＳ値を計算する工程と、 平均値ＲＭ　Ｓ　ｍｅａｎおよび前記ＲＭＳ値の標準偏差ＲＭＳσを計算する工 程と、 方程式ＲＭＳ　ｔｈ＝ＲＭｓｍｅａｎ＋Ｋ　＊　ＫＭＳσ（但し、Ｋは所定の定 数である）に従って閾値ＲＭＳｔｈを確定する工程と、 前記応答信号から、ＲＭ　Ｓ　ｔｈより大きいＲＭＳ値を有するデータを除去す る工程とを実行するためのものである請求項３１の装置。

３３、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得るための手段と、 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得るための手段と、 前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータの前記量および前記システ ムの変換関数から前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段であって 、前記計算手段は式：（但し、ωは前記励起信号のそれぞれの周波数であり、 ｋ３＝２Ｐ／ＣＰは単位時間当たり のインジケータ注入速度、そして Ｃは前記流体におけるインジケータ体 積についての特定の密度であり、 Ｈ（ω）は前記システムの変換関数で あり、 ５ｘｘ（ω）は前記励起信号のスペクトル密度であり、そして、 ５ｘｙ（ω）は前記励起および応答信号の重なりスペクトル密度である。）に従 い前記体積流量信号を生成させるための処理手段を包含するものであるものとを 含んで構成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流 体の体積流量を直接測定するための装置。

３４、前記変換関数Ｈ（ω）が前記流体中の前記インジケータに関する遅延正規 分布方程式として表される請求項３３の装置。

３５、前記変換関数が前記処理手段によって＝（但し、μは前記遅延正規分布方 程式に対応する遅延正規曲線のガウスの部分についての遅延時間であり、 σは前記遅延正規曲線の標準偏差であ り、そして τは前記遅延正規曲線の指数関数的減 衰パラメータである。）のように表される請求項３４の装置。

３６、前記励起信号は多数の時間および周波数間隔を有しており、かつ多数のデ ータビ・ソトを含んで成り、そして前記処理手段が： （但し、Ｎは前記励起信号の周波数についての数に対応し、 Ｔｃは前記励起信号の各データビット についての長さであり、そして ＳＮＲ（ｎ）は前記励起信号の各周波 数ｎに関する前記重みづけ値である。）として定義される実スカラーＣを用いる システム同定コスト関数を規定するための手段を含んで構成される請求項３３の 装置。

３７、前記規定手段が下記の方程式： （但し、Ｐｙｙは長さ２ＮＴｃ秒のウィンドウを備える離散的フーリエ変換を利 用して推定されたシステム出力についてのパワースペクトル密度であり、 Ω＝２π／　Ｔ　ｃ　、そして γは前記励起および応答信号のコヒー レンス関数推定値である。）に従うコヒーレンス関数から前記励起信号の各周波 数ｎについてＳＮＲ（ｎ）に関する値を誘導するための手段を含んで成る請求項 ３６の装置。

３８、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し反復的に適用する手段と、 システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を 感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得るための手段と、 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得るための手段と、 分布関数モデルであって、前記システム中のインジケータの分布を数学的にモデ ル化するものを確定し、かつ前記相互相関データを前記分布関数モデルと比較す るための手段と、前記分布関数モデルを調整して前記相互相関データに当てはめ るための手段と、 前記励起信号の制御下において適用された前記インジケータの前記量および前記 インジケータの前記量のそれぞれの適用について前記調整された関数モデルから 前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段と、 前記インジケータの前記量のそれぞれの適用について前記体積流量信号を平均化 して平均値体積流量信号を生成させるための手段とを含んで構成される前記シス テム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定す るための装置。

３９、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得る工程と 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得る工程と、 分布関数モデルであって、前記システム中の前記インジケータの分布を数学的に モデル化するものを選択する工程と、 前記相互相関データを前記分布関数モデルと比較する工程と、 前記分布関数モデルを調整して前記相互相関データに当てはめる工程と、 前記励起信号の制御下において適用された前記インジケータの前記量および前記 調整された分布関数モデルから前記流体の体積流量を表す信号を計算する工程と を含んで構成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記 流体の体積流量を直接測定する方法。

４０、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得る工程と、 前記励起信号を前記応答信号に相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得る工程と、 前記励起信号について実質的に雑音を含まない周波数および可成り雑音のある周 波数を確定する工程と、 前記相互相関データから前記励起信号の各周波数について重みづけ値を計算し、 それによって前記重みづけ値が前記励起信号の前記実質的に雑音を含まない周波 数に関するものに接近する値および前記励起信号の前記可成り雑音のある周波数 についてゼロに接近する値を有するものにする工程と、 所定量の雑音を含む周波数において受信したデータの影響を実質的に排除するよ うに前記相互相関データを前記重みづけ値をもって重みづけする工程と、 前記重みづけした相互相関データおよび前記励起信号の制御下で適用された前記 インジケータの前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計算する工程とを含 んで構成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体 の体積流量を直接測定するための方法。

４１、システムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得る工程と、 そのバックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数を 確定する工程と、 励起信号の周波数を前記支配的な雑音振幅の前記周波数とは異なるように選択す る工程と、システム人口地点において、前記選択された周波数を有する励起信号 の制御下における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、 システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を 感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得る工程と、 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させで、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得る工程と、 前記相互相関データおよび前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータ の前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計算するための手段とを含んで構 成される前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積 流量を直接測定するための方法。

４２、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得る工程と、 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得る工程と、 そのシステムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得る工程と、 そのバックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数を 確定する工程と、 前記励起信号の前記周波数を前記支配的な雑音振幅についての前記周波数とは異 なるように選択する工程と、 前記相互相関データおよび前記選択された周波数における前記励起信号の制御下 で適用された前記インジケータの前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計 算するための手段とを含んで構成される前記システム人口地点および前記システ ム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための方法。

４３、（ａ）システム人口地点において、３個の近接する疑似ランダム雑音シー ケンスを含んで成る励起信号の制御下における成る量のインジケータを流体に対 し適用する工程と、 （ｂ）システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存 応答を感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得る工程と、 （Ｃ）前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの入力から得られる応答信号 の平均電力を確定する工程と、 （ｄ）二次曲線を前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの入力から得られ る前記応答信号の平均電力に対応するデータポイントに当てはめる工程と、 （ｅ）前記３個の近接疑似ランダム雑音シーケンスの中間疑似ランダム雑音シー ケンスに関連する当てはめられた二次曲線の一部を、ドリフト調整された応答デ ータを得るように、前記中間疑似ランダム雑音シーケンスに関する応答信号から データポイントについて逐次減算する工程と、 （ｆ）３個の異なった近接疑似ランダム雑音シーケンスを選択する工程と、 （ｇ）　ドリフト調整された応答信号を得るように、前記選択された疑似ランダ ム雑音シーケンスのそれぞれについて工程（ｃ）　−（ｆ）を反復する工程と、 （ｈ）前記励起信号を前記ドリフト調整された応答信号に相互相関させて、相互 相関データを表す相互相関関数信号を得るための工程と、（ｉ）前記相互相関デ ータおよび前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータの前記量から前 記流体の体積流量を表す信号を計算する工程とを含んで構成される前記システム 人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する方 法。

４４、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得る工程と、 雑音事象調整した応答信号を得るように前記応答信号から異常な雑音事象を表す データを除去する工程であって、前記異常な雑音事象データは前記応答信号の残 部に対する短い時間間隔について異常に大きな振幅を有する前記応答信号内のス ベイクを含むものである工程と、前記励起信号を前記雑音事象調整した応答信号 と相互相関させて相互相関データを表す相互相関関数信号を得る工程と、 前記相互相関データおよび前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータ の前記量から前記流体の体積流量を表す信号を計算する工程とを含んで構成され る前記システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を 直接測定する方法。

４５、システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点 において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、複数個 のデータポイントを有する応答信号を得る工程と、 前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて、相互相関データを表す相互相関 関数信号を得る工程と、 前記励起信号の制御下で適用された前記インジケータの前記量および前記システ ムの変換関数から前記流体の体積流量を表す信号を計算する工程であって、ここ において前記計算工程は式： （但し、ωは前記励起信号のそれぞれの周波数であり、 ｋ３＝２Ｐ／Ｃ，Ｐは単位時間当たり のインジケータ注入速度、モして Ｃは前記流体におけるインジケータ体 積についての特定の密度であり、 Ｈ（ω）は前記システムの変換関数で あり ５ｘｘ（ω）は前記励起信号のスペクトル密度であり、そして ５ｘｙ（ω）は前記励起および応答信号の重なりスペクトル密度である。）に従 い前記体積流量信号を生成させる工程を包含するものとを含んで構成される前記 システム人口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測 定する方法。

４６、（ａ）分布関数モデルであって、前記システム中のインジケータの分布を 数学的にモデル化するものを確定する工程と、 （ｂ）システム人口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の制御下 における成る量のインジケータを流体に対し適用する工程と、 （Ｃ）システム出口地点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存 応答を感知して、複数個のデータポイントを有する応答信号を得る工程と （ｄ）前記励起信号を前記応答信号に相互相関させて、相互相関データを表す相 互相関関数信号を得る工程と、 （ｅ）前記相互相関データを前記分布関数モデルと比較する工程と、 （ｆ）前記分布関数モデルを調整して前記相互相関データに当てはめる工程と、 （ｇ）前記励起信号の制御下で適用される前記インジケータの前記量および前記 調整された分布関数モデルから前記流体の体積流量を表す信号を計算する工程と 、 （ｈ）前記工程（ｂ）乃至（ｇ）を反復させて複数個の前記体積流量信号を生成 させる工程と、（ｉ）前記複数個の体積流量信号を平均化して平均値体積流量信 号を生成させる工程とを含んで構成される前記システム人口地点および前記シス テム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する方法。

手続補正書呪） 平成　５年　８月２５日

Claims (49)

【特許請求の範囲】
1. １．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態にお けるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、前 記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るため の手段と、前記励起信号を前記応答信号に相互相関させて相互相関関数信号を得 るための手段と、 前記相互相関関数信号のデータを分布関数モデルであって、前記システム中の前 記インジケータの分布を数学的にモデル化するものと比較するための手段と、 前記相互相関関数信号の前記データを前記分布関数モデルに当てはめるための手 段と、 前記相互相関関数信号の前記データの値を調整して前記分布関数モデルに当ては めるための手段と、 前記調整された値に従って前記システムの変換関数を確定するための手段と、 前記励起信号および前記変換関数の形態において適用された前記インジケータの 前記量から前記流量を表す前記信号を計算するための手段とを含んで構成される 前記システム入口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直 接測定するための装置。
2. ２．前記流体がヒトの血液である請求項１の装置。
3. ３．前記インジケータが前記血液に対し添加された熱、冷（ｃｏｌｄ）、染料お よび放射性同位体の一つである請求項２の装置。
4. ４．前記励起信号が確率的信号である請求項１の装置。
5. ５．前記励起信号が疑似ランダム最大長２進シーケンスである請求項４の装置。
6. ６．前記励起信号が少なくとも３種類の周波数を有している請求項１の装置。
7. ７．前記励起信号が１５種類の周波数を有している請求項６の装置。
8. ８．前記相互相関関数信号から前記励起信号の各周波数について重みづけ値を計 算し、それによって前記重みづけ値が前記励起信号の実質的に雑音を含まない周 波数に関するものに接近する値および前記励起信号の可成り雑音のある周波数に ついてゼロに接近する値を有するものにするための手段と、所定量の雑音を含む 周波数において受信したデータの影響を実質的に排除するように前記相互相関関 数信号を前記重みづけ値をもって重みづけするための手段と、 前記重みづけした相互相関関数信号を前記比較手段に出力するための手段とを更 に含んで構成される請求項１の装置。
9. ９．前記重みづけ値計算手段が重みづけ値処理手段を含んで成り、この処理手段 が： 前記励起信号の各周波数成分における入力データを前記応答信号の各対応する周 波数成分における出力データと比較する工程と、それぞれの前記周波数成分につ いてコヒーレンス因子を選択する工程であって、前記コヒーレンス因子は、前記 出力データが或る特定周波数において実質的に雑音を含まない場合のそれに接近 する値および前記出力データが可成り雑音を有する場合にはゼロに接近する値を 有するものである工程と、前記コヒーレンス因子に従って各周波数について前記 重みづけ値を確定する工程とを実行するものである請求項８の装置。
10. １０．前記重みづけ値処理手段が前記コヒーレンス因子の値のｎ乗（但し、ｎは 少なくとも２である。）を前記重みづけ値として計算する請求項９の装置。
11. １１．前記比較手段が前記相互相関関数信号のデータを遅延正規分布関数の振幅 および位相関数と比較するが、この分布関数は前記システム中の前記インジケー タの分布を数学的にモデル化するものであり、前記当てはめ手段は前記相互相関 関数信号のデータを前記遅延正規分布関数に従って遅延正規曲線に当てはめ、そ して前記調整手段は前記相互相関関数信号の前記データの値を調整して前記遅延 正規曲線に当てはめる請求項１の装置。
12. １２．システムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得、そのバックグラウ ンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数の周期性を確定し、 そして前記励起信号の前記周波数を前記周波数の周期性と異なるように選択する ためのセットアップ手段を更に含んで構成される請求項１の装置。
13. １３．前記セットアップ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての周波数周期性を確定するためにバックグラウンド・ノイズ スペクトルのフーリエ変換を取るための手段を含んで成る請求項１２の装置。
14. １４．前記セットアップ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての前記周波数の周期性が前記励起信号の前記周波数の中間と なるように、前記励起信号の周波数についてのクロック時間を確定するための手 段を含んで成る請求項１３の装置。
15. １５．処理手段を備えるドリフト除去手段を更に含んで構成され、前記処理手段 は： （ａ）前記応答信号の３個の近接データポイントから平均電力を確定する工程と 、 （ｂ）二次曲線を前記応答信号の前記３個の近接データポイントの平均電力に対 応する地点に当てはめる工程と、 （ｃ）前記応答信号の前記３個の近接データポイントの中間地点に関連する当て はめられた二次曲線の部分を前記応答信号から逐一減算する工程と、（ｄ）前記 応答信号の３個の異なった近接電力ポイントを選択する工程と、（ｅ）前記応答 信号の低周波ドリフトを排除するように前記応答信号の各ポイントについて工程 （ａ）−（ｄ）を反復する工程とを実行するためのものである請求項１の装置。
16. １６．処理手段を備える雑音事象編整手段を更に含んで構成され、前記処理手段 は： 前記流体に適用された各励起信号関して前記応答信号のＲＭＳ値を計算する工程 と、 平均値ＲＭＳｍｅａｎおよび前記ＲＭＳ値の標準偏差ＲＭＳσを計算する工程と 、 方程式ＲＭＳｔｈ＝ＲＭＳｍｅａｎ＋Ｋ＊ＲＭＳσ（但し、Ｋは所定の定数であ る）に従って閾値ＲＭＳｔｈを確定する工程と、前記応答信号から、ＲＭＳｔｈ より大きいＲＭＳ値を有するあらゆるデータを除去し、それにより前記応答信号 から、前記システムの異常な雑音事象によって惹起されたデータを除去する工程 とを実行するためのものである請求項１の装置。
17. １７．前記抜き出し手段が式： ▲数式、化学式、表等があります▼， （ここで、ｋ２＝Ｐ／Ｃ・（Ｎ＋１）／ＮそしてＰは単位時間当たりのインジケ ータ注入速度であり、Ｃは前記流体におけるインジケータ体積についての特有の 密度であり、Ｎは前記励起信号における回数および周波数間隔であり、Ｔｃは前 記励起信号の各データビットの長さであり、そしてφｘｙ（Ｓ）は時間について の相互相関関数信号を表す相互相関曲線である。）に従う前記流量表示信号を生 成させるための処理手段を含んで構成される請求項１の装置。
18. １８．前記処理手段が： 時間領域においてφｘｙ（Ｓ）曲線を１Ｔｃ周期だけ前進させる工程と、前記φ ｘｙ（Ｓ）曲線の時間原点から初めの２Ｔｃ周期内で最小値を前記φｘｙ（Ｓ） 曲線のベースラインとして確定する工程と、前記φｘｙ（Ｓ）曲線から前記ベー スラインを減算して曲線φｘｙ（Ｓ）′を提供する工程と、そして 下記の式： 面積＝▲数式、化学式、表等があります▼，（ここで、ｓ２＝τｐｅａｋ＋２＊ σ＋２＊Ｔｃ、σはφｘｙ（Ｓ）′曲線の標準偏差であり、τｐｅａｋはφｘｙ （Ｓ）′曲線のピークについての時間であり、そしてτは前記φｘｙ（Ｓ）′曲 線の指数関数的減衰定数である。）に従ってφｘｙ（Ｓ）曲線の下方の面積を計 算する工程とを実行することによって前記φｘｙ（Ｓ）曲線下方の面積を計算す る請求項１７の装置。
19. １９．前記抜き出し手段が式： ▲数式、化学式、表等があります▼， （但し、ωは前記励起信号のそれぞれの周波数であり、ｋ３＝２Ｐ／Ｃ、Ｐは単 位時間当たりのインジケータ注入速度、そしてＣは前記流体ににおけるインジケ ータ体積についての特定の密度であり、 Ｈ（ω）は前記システムの変換関数であり、Ｓｘｘ（ω）は前記励起信号のスペ クトル密度であり、そしてＳｘｙ（ω）は前記励起および応答信号の重なりスペ クトル密度である。）に従い前記流量表示信号を確定するための手段を含んで成 る請求項１記載の装置。
20. ２０．前記変換関数Ｈ（ω）が前記流体中の前記インジケータに関する遅延正規 分布方程式として表される請求項１９の装置。
21. ２１．前記変換関数が前記抜き出し手段によって：▲数式、化学式、表等があり ます▼， （但し、μは前記遅延正規分布方程式に対応する遅延正規曲線のガウスの部分に ついての遅延時間であり、 σは前記遅延正規曲線の標準偏差であり、そしてτは前記遅延正規曲線の指数関 数的減衰パラメータである。）のように表される請求項２０の装置。
22. ２２．前記流量表示信号を確定するための手段が前記変換関数Ｈ（ω）を利用し て、 ▲数式、化学式、表等があります▼， （但し、Ｎは前記励起信号の周波数についての数に対応し、Ｔｃは前記励起信号 の各データビットについての長さであり、そしてＳＮＲ（ｎ）は前記励起信号の 各周波数ｎに関する前記重みづけ値である。）として定義される実スカラーＣを 用いるシステム同定コスト関数を規定することにより周波数領域内の前記流体の 体積流量を推定する請求項１９の装置。
23. ２３．前記重みづけ値計算手段が下記の方程式：▲数式、化学式、表等がありま す▼， （但し、Ｐｙｙは長さ２ＮＴｃ秒のウィンドウを備える離散的フーリエ変換を利 用して推定されたシステム出力についてのパワースペクトル密度であり、 Ω＝２π／Ｔｃ、そして γは前記励起および応答信号のコヒーレンス関数推定値である。）に従うコヒー レンス関数から誘導される前記励起信号の各周波数ｎについてＳＮＲ（ｎ）を計 算する請求項２２の装置。
24. ２４．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るた めの手段と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関きせて相互相関関数信号を 得るための手段と、 前記相互相関関数信号から前記励起信号の各周波数について重みづけ値を計算し 、それによって前記重みづけ値が前記励起信号の実質的に雑音を含まない周波数 に関するものに接近する値および前記励起信号の可成り雑音のある周波数につい てゼロに接近する値を有するものにするための手段と、所定量の雑音を含む周波 数において受信したデータの影響を実質的に排除するように前記相互相関関数信 号を前記重みづけ値をもって重みづけするための手段と、 前記重みづけした相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記 インジケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出すための手段 と、 前記流量表示信号を出力するための手段とを含んで構成される前記システム入口 地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための 装置。
25. ２５．前記重みづけ値計算手段が： 前記励起信号の各周波数成分における入力データを前記応答信号の各対応する周 波数成分における出力データと比較するための手段と、それぞれの前記周波数成 分についてコヒーレンス因子を選択する手段であって、前品コヒーレンス因子は 、前記出力データが或る特定周波数において実質的に雑音を含まない場合のそれ に接近する値および前記出力データが可成り雑音を有する場合にはゼロに接近す る値を有するものである手段と、前記コヒーレンス因子に従って各周波数につい て前記重みづけ値を確定する手段とを含んで構成される請求項２４の装置。
26. ２６．前記重みづけ値確定手段が前記コヒーレンス因子の値のｎ乗（但し、ｎは 少なくとも２である。）を計算するための手段を含む請求項２５の装置。
27. ２７．システムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得、そのバックグラウ ンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数の周期性を確定し、 そして前記励起信号の前記周波数を前記周波数の周期性と異なるように選択する ためのセットアップ手段と、 システム入口地点において、前記選択された周波数を有する励起信号の形態にお けるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、前 記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るため の手段と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得 るための手段と、 前記相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記インジケータ の量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出すための手段と、前記流量 表示信号を出力するための手段とを含んで構成される前記システム入口地点およ び前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための装置。
28. ２８．前記セットアップ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての周波数周期性を確定するためにバックグラウンド・ノイズ スペクトルのフーリエ変換を取るための手段を含んで成る請求項２７の装置。
29. ２９．前記セットアップ手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的 な雑音振幅についての前記周波数の周期性が前記励起信号の前記周波数の中間と なるように、前記励起信号の周波数についてのクロック時間を確定するための手 段を含んで成る請求項２８の装置。
30. ３０．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るた めの手段と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を 得るための手段と、 システムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得るための手段と、そのバッ クグラウンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数の周期性を 確定するための手段と、前記励起信号の前記周波数を前記周波数の周期性と異な るように選択するための手段と、 前記相互相関関数信号および前記選択された周波数において前記励起信号の形態 で適用された前記インジケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜 き出すための手段と、 前記流量表示信号を出力するための手段とを含んで構成される前記システム入口 地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための 装置。
31. ３１．バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅についての周波 数周期性を確定するため前記手段が、そのバックグラウンド・ノイズスペクトル のフーリエ変換を取るための手段を含んで成る請求項３０の装置。
32. ３２．前記周波数選択手段が、バックグラウンド・ノイズスペクトルの支配的な 雑音振幅についての前記周波数の周期性が前記励起信号の前記周波数の中間とな るように、前記励起信号の周波数についてのクロック時間を確定するための手段 を含んで成る請求項３１の装置。
33. ３３．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るた めの手段と、ドリフト除去手段であって： （ａ）前記応答信号の３個の近接データポイントから平均電力を確定する工程と 、 （ｂ）二次曲線を前記応答信号の前記３個の近接データポイントの平均電力に対 応する地点に当てはめる工程と、 （ｃ）前記応答信号の前記３個の近接データポイントの中間地点に関連する当て はめられた二次曲線の部分を前記応答信号から逐一減ずる工程と、（ｄ）前記応 答信号の３個の異なった近接電力ポイントを選択する工程と、（ｅ）前記応答信 号の低周波ドリフトを排除するように前記応答信号の各ポイントについて工程（ ａ）−（ｄ）を反復する工程とを実行することによって前記応答信号の低周波ド リフトを除去するための処理手段を備えるものと、前記励起信号を前記ドリフト 調整した応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得るための手段と、 前記相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記インジケータ の量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出すための手段と、前記流量 表示信号を出力するための手段とを含んで構成される前記システム入口地点およ び前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための装置。
34. ３４．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るた めの手段と、前記応答信号から異常な雑音事象を表すあらゆるデータを除去する ための手段であって、前記異常な雑音事象データは前記応答信号の残部に対する 短い時間間隔について異常に大きな振幅を有する前記応答信号内のスパイクを含 むものである手段と、 前記励起信号を前記雑音事象編整した応答信号と相互相関させて相互相関関数信 号を得るための手段と、 前記相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記インジケータ の量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出すための手段と、前記流量 表示信号を出力するための手段とを含んで構成される前記システム入口地点およ び前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための装置。
35. ３５．前記異常雑音事象を除去する手段は処理手段を含んで成るが、前記処理手 段は： 前記流体に適用された各励起信号関して前記応答信号のＲＭＳ値を計算する工程 と、 平均値ＲＭＳｍｅａｎおよび前記ＲＭＳ値の標準偏差ＲＭＳσを計算する工程と 、 方程式ＲＭＳｔｈ＝ＲＭＳｍｅａｎ＋Ｋ＊ＲＭＳσ（但し、Ｋは所定の定数であ る）に従って閾値ＲＭＳｔｈを確定する工程と、前記応答信号から、ＲＭＳｔｈ より大きいＲＭＳ値を有するあらゆるデータを除去する工程とを実行するための ものである請求項３４の装置。
36. ３６．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する手段と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号を得るた めの手段と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を 得るための手段と、 前記重みづけされた相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前 記インジケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出すための手 段であって、前記抜き出し手段は式：▲数式、化学式、表等があります▼， （但し、ωは前記励起信号のそれぞれの周波数であり、ｋ３＝２Ｐ／Ｃ、Ｐは単 位時間当たりのインジケータ注入速度、そしてＣは前記流体ににおけるインジケ ータ体積についての特定の密度であり、 Ｈ（ω）は前記システムの変換関数であり、Ｓｘｘ（ω）は前記励起信号のスペ クトル密度であり、そしてＳｘｙ（ω）は前記励起および応答信号の重なりスペ クトル密度である。）に従い前記流量表示信号を確定するための処理手段を含ん で成り、かつ前記流量表示信号を出力する手段であるものとを含んで構成される 前記システム入口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直 接測定するための装置。
37. ３７．前記変換関数Ｈ（ω）が前記流体中の前記インジケータに関する遅延正規 分布方程式として表される請求項３６の装置。
38. ３８．前記変換関数が前記抜き出し手段によって：▲数式、化学式、表等があり ます▼， （但し、μは前記遅延正規分布方程式に対応する遅延正規曲線のガウスの部分に ついての遅延時間であり、 σは前記遅延正規曲線の標準偏差であり、そしてτは前記遅延正規曲線の指数関 数的減衰パラメータである。）のように表される請求項３７の装置。
39. ３９．前記処理手段が前記変換関数Ｈ（ω）を利用して、▲数式、化学式、表等 があります▼， （但し、Ｎは前記励起信号の周波数についての数に対応し、Ｔｃは前記励起信号 の各データビットについての長さであり、そしてＳＮＲ（ｎ）は前記励起信号の 各周波数ｎに関する前記重みづけ値である。）として定義される実スカラーＣを 使用するシステム同定コスト関数を規定することにより周波数領域内の前記流体 の体積流量を推定する請求項３６の装置。
40. ４０．前記処理手段の計算手段が下記の方程式：▲数式、化学式、表等がありま す▼ （但し、Ｐｙｙは長さ２ＮＴｃ秒のウィンドウを備える離散的フーリエ変換を利 用して推定されたシステム出力についてのパワースペクトル密度であり、 Ω＝２π／Ｔｃ、そして γは前記励起および応答信号のコヒーレンス関数推定値である。）に従うコヒー レンス関数から誘導される前記励起信号の各周波数ｎについてＳＮＲ（ｎ）を計 算する請求項３９の装置。
41. ４１．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し反復的に適用する手段と、システム出口地点に おいて、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して、応答信号 を得るための手段と、前記相互相関関数信号のデータを分布関数モデルであって 、前記システム中の前記インジケータの分布を数学的にモデル化するものと比較 するための手段と、 前記相互相関関数信号の前記データを前記分布関数モデルに当てはめるための手 段と、 前記相互相関関数信号の前記データの値を調整して前記分布関数モデルに当ては めるための手段と、 前記調整された値に従って前記システムの変換関数を確定するための手段と、 前記励起信号の形態において適用された前記インジケータの前記量および前記イ ンジケータのそれぞれの適用についての前記変換関数から前記流量を表す信号を 計算するための手段と、 前記インジケータのそれぞれの適用について前記流量表示信号を平均化して平均 値流量表示信号を生成させ、これから体積流量が確定されるものである手段とを 含んで構成される前記システム入口地点および前記システム出口地点間の前記流 体の体積流量を直接測定するための装置。
42. ４２．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信号を得る工程 と、前記励起信号を前記応答信号に相互相関させて相互相関関数信号を得る工程 と、 前記相互相関関数信号のデータを分布関数モデルであって、前記システム中の前 記インジケータの分布を数学的にモデル化するものと比較する工程と、前記相互 相関関数信号の前記データを前記分布関数モデルに当てはめる工程と、 前記相互相関関数信号の前記データの値を調整して前記分布関数モデルに当ては める工程と、 前記調整された値に従って前記システムの変換関数を確定する工程と、前記励起 信号の形態において適用された前記インジケータの前記量および前記変換関数か ら前記流量を表す前記信号を計算する工程とを含んで構成される前記システム入 口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する方法 。
43. ４３．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信号を得る工程 と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得る工程 と、 前記相互相関関数信号から前記励起信号の各周波数について重みづけ値を計算し 、それによって前記重みづけ値が前記励起信号の実質的に雑音を含まない周波数 に関するものに接近する値および前記励起信号の可成り雑音のある周波数につい てゼロに接近する値を有するものにする工程と、所定量の雑音を含む周波数にお いて受信したデータの影響を実質的に排除するように前記相互相関関数信号を前 記重みづけ値をもって重みづけする工程と、 前記重みづけした相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記 インジケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出す工程と、 前記流量表示信号を出力する工程とを含んで構成される前記システム入口地点お よび前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための方法。
44. ４４．システムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得る工程と、そのバッ クグラウンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数の周期性を 確定する工程と、 励起信号の周波数を前記周波数の周期性と異なるように選択する工程と、システ ム入口地点において、前記選択された周波数を有する励起信号の形態におけるイ ンジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点において、前記励起 信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信号を得る工程と、前記 励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得る工程と、 前記相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記インジケータ の量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出す工程と、前記流量表示信 号を出力する工程とを含んで構成される前記システム入口地点および前記システ ム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための方法。
45. ４５．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信号を得る工程 と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得る工程 と、 そのシステムのバックグラウンド・ノイズスペクトルを得る工程と、そのバック グラウンド・ノイズスペクトルの支配的な雑音振幅について周波数の周期性を確 定する工程と、 前記励起信号の前記周波数を前記周波数の周期性と異なるように選択する工程と 、 前記相互相関関数信号および前記選択された周波数において前記励起信号の形態 で適用された前記インジケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜 き出す工程と、 前記流量表示信号を出力する工程とを含んで構成される前記システム入口地点お よび前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定するための方法。
46. ４６．（ａ）システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の 形態におけるインジケータを流体に対し適用する工程と、（ｈ）システム出口地 点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信 号を得る工程と、（ｃ）前記応答信号の３個の近接データポイントから平均電力 を確定する工程と、 （ｄ）二次曲線を前記応答信号の前記３個の近接データポイントの平均電力に対 応する地点に当てはめる工程と、（ｅ）前記応答信号の前記３個の近接データポ イントの中間地点に関連する当てはめられた二次曲線の部分を前記応答信号から 逐一減算する工程と、（ｆ）前記応答信号の３個の異なった近接電力ポイントを 選択する工程と、 （ｇ）前記応答信号の低周波ドリフトを排除するように前記応答信号の各ポイン トについて工程（ｃ）−（ｆ）を反復させる工程と、（ｈ）前記励起信号を前記 ドリフト調整した応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得る工程と、 （ｉ）前記相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記インジ ケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出す工程と、（ｊ）前 記流量表示信号を出力する工程とを含んで構成される前記システム入口地点およ び前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する方法。
47. ４７．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信号を得る工程 と、前記応答信号から異常な雑音事象を表すあらゆるデータを除去する工程であ って、前記異常な雑音事象データは前記応答信号の残部に対する短い時間間隔に ついて異常に大きな振幅を有する前記応答信号中のスパイクを含むものである工 程と、 前記励起信号を前記雑音事象編整した応答信号と相互相関させて相互相関関数信 号を得る工程と、 前記相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前記インジケータ の量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出す工程と、前記流量表示信 号を出力する工程とを含んで構成される前記システム入口地点および前記システ ム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する方法。
48. ４８．システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の形態に おけるインジケータを流体に対し適用する工程と、システム出口地点において、 前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信号を得る工程 と、前記励起信号を前記応答信号と相互相関させて相互相関関数信号を得る工程 と、 前記重みづけされた相互相関関数信号および前記励起信号の形態で適用された前 記インジケータの量についての認識から前記流量を表す信号を抜き出す工程とを 含んで構成され、ここにおいて前記抜き出し工程が式：▲数式、化学式、表等が あります▼， （但し、ωは前記励起信号のそれぞれの周波数であり、ｋ３＝２Ｐ／Ｃ、Ｐは単 位時間当たりのインジケータ注入速度、そしてＣは前記流体ににおけるインジケ ータ体積についての特定の密度であり、 Ｈ（ω）は前記システムの変換関数であり、Ｓｘｘ（ω）は前記励起信号のスペ クトル密度であり、そしてＳｘｙ（ω）は前記励起および応答信号の重なりスペ クトル密度である。）に従い前記流量表示信号を確定する工程と、前記流量表示 信号を出力する工程とを含んで成る、前記システム入口地点および前記システム 出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する方法。
49. ４９．（ａ）システム入口地点において、複数種類の周波数を有する励起信号の 形態におけるインジケータを流体に対し適用する工程と、（ｂ）システム出口地 点において、前記励起信号に対する前記流体の時間−依存応答を感知して応答信 号を得る工程と、（ｃ）前記相互相関関数信号のデータを分布関数モデルであっ て、前記システム中の前記インジケータの分布を数学的にモデル化するものと比 較する工程と、 （ｄ）前記相互相関関数信号の前記データを前記分布関数モデルに当てはめる工 程と、 （ｅ）前記相互相関関数信号の前記データの値を調整して前記分布関数モデルに 当てはめる工程と、 （ｆ）前記調整された値に従って前記システムの変換関数を確定する工程と、 （ｇ）前記励起信号の形態において適用された前記インジケータの前記量および 前記変換関数から前記流量を表す信号を計算する工程と、（ｈ）前記工程（ａ） 乃至（ｈ）を反復させて複数個の前記流量表示信号を生成させる工程と、 （ｉ）前記複数個の流量表示信号を平均化して平均値流量表示信号を生成させ、 これから体積流量が確定されるものである工程とを含んで構成される前記システ ム入口地点および前記システム出口地点間の前記流体の体積流量を直接測定する 方法。