KR101630887B1

KR101630887B1 - 시간 종속 측정 신호를 처리하기 위한 방법 및 장치와 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Info

Publication number: KR101630887B1
Application number: KR1020117002081A
Authority: KR
Inventors: 크리스티안 솔렘; 보 올데
Original assignee: 감브로 룬디아 아베
Priority date: 2008-06-26
Filing date: 2009-06-26
Publication date: 2016-06-15
Also published as: EA201170089A1; CN102076369A; US9442036B2; WO2009156175A2; JP5611942B2; EP3028725A1; CA2728875C; ES2558961T3; CN104189968B; US11300474B2; AU2009262504A1; EP3028725B1; WO2009156174A2; US8715216B2; EP2303356A2; JP5980836B2; EP2303357B1; JP2011525397A; CN104189968A; EP2303357A2

Abstract

본 발명의 모니터링 장치는, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관되어 있는 유체 수용 시스템에 있어서 압력 센서로부터 시간 종속 측정 신호 d(n)을 수신하도록 배치되어 있다. 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 유체 수용 시스템에 배치되어 있다. 모니터링 장치는 측정 신호 d(n)을 처리하여 제1 펄스를 제거하도록 구성되어 있다. 이러한 처리에서, 모니터링 장치는, 측정 신호 d(n)을 수신하고, 제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일 u(n)을 획득하며(단계 201), 제2 펄스를 유지하면서 제1 펄스를 실질적으로 제거하도록 제1 펄스 프로파일 u(n)을 이용해 측정 신호 d(n)을 시간 영역에서 필터링한다(단계 202). 상기 유체 수용 시스템은, 예컨대 투석 장치의 일부인 체외 혈류 회로와 환자의 혈액 회로를 포함할 수 있다.

Description

시간 종속 측정 신호를 처리하기 위한 방법 및 장치와 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD AND DEVICE FOR PROCESSING A TIME-DEPENDENT MEASUREMENT SIGNAL AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIUM}

본 발명은 유체 수용 시스템으로부터 얻은 시간 종속 측정 신호의 처리에 관한 것이고, 구체적으로는 이러한 측정 신호를 특정 펄스 발생기에서 생긴 압력 펄스의 제거하도록 필터링하는 것에 관한 것이다. 본 발명은, 예컨대 체외 혈액 처리용 유체 수용 시스템에 적용될 수 있다.

체외 혈액 처리에서는, 환자로부터 혈액을 채취하고, 처리한 후, 체외 혈류 회로를 이용해 환자에게 재도입한다. 일반적으로, 혈액은 하나 이상의 펌핑 장치에 의해 체외 혈류 회로에서 순환된다. 체외 혈류 회로는, 통상적으로 환자의 혈액 액세스에 삽입되는 주사 바늘 또는 카테터 등의 하나 이상의 액세스 장치를 통해, 환자의 혈관 액세스에 접속된다. 이러한 체외 혈액 처리로는 혈액투석, 혈액투석여과, 혈액여과, 혈액분리반출 등이 있다.

US2005/0010118호에는, 체외 혈류 회로에서의 여러 압력파 중에서 환자의 심장 박동에 의해 생긴 압력파의 주파수 성분을 확인하고, 체외 혈류 회로에서의 압력 센서로부터 얻은 압력 신호에, 푸리에 변환 등과 같은 주파수 분석 작업을 함으로써, 환자의 맥박수, 혈압 및 혈관 액세스의 상황도 모니터링하는 기술이 제안되어 있다. US2005/0010118호에 언급되어 있는 바와 같이, 체외 혈류 회로에서의 기계 장치에 의해 생긴 주파수 성분의 혼합체로부터 관련 주파수 성분을 적출(摘出)하는 것은 곤란할 수 있다. 특히, 심장 박동의 주파수 성분은 기계 장치의 주파수 성분과 겹칠 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, US2005/0010118호는, 예컨대 치료 절차 동안에 혈액 펌프의 주파수를 기본 작동 주파수의 특정 범위 내로 변경하는 것을 제안한다. 체외 혈류 회로의 압력 센서로부터의 압력 신호는, 주파수가 항상 바뀌는 주파수 성분의 검출에는 적합하지 않은 FFT(고속 푸리에 변환)에 의해 분석된다. FFT 분석은 혈액 펌프에 의해 생긴 주파수 성분을 감소시키는 것으로 알려져 있다. 그러나, 체외 혈류 회로에서의 다른 기계 장치(예컨대, 밸브 등)에 의해 일어나는 주기적인 이벤트도 역시 모니터링을 방해할 수 있다. 또한, 치료 절차 동안에 펌핑 주파수를 끊임없이 변경하면서 혈액 펌프를 작동시키는 것은 바람직하지 못하다. 예를 들어, 체외 혈류 회로가 투석 기계의 일부인 경우, 체외 혈류 회로를 통과하는 평균 유량은 바뀌지 않아도 펌핑 주파수가 바뀌어서, 투석 용량이 줄어들 것이다.

따라서, 유체에서의 여러 압력파 중에서 환자의 심장 박동을 확인하기 위한 대안적인 기술, 특히 환자의 심장 박동이 비교적 약하거나 및/또는 다른 압력파의 주파수 성분과 적어도 부분적으로 일치하거나 및/또는 시간의 경과에 따라 변화할 때의 상황에 대처하는 능력이 향상된 기술에 대한 요구가 있다.

상응하는 요구가 다른 기술 분야에서도 일어날 수 있다. 따라서, 총괄하여 말하자면, 제1 및 제2 펄스 발생기에서 생긴 신호 성분들 중에서 제2 펄스 발생기에서 생긴 신호 성분을 분리하여 유체 수용 시스템의 기능 파라미터를 모니터링하기 위하여, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 기술의 향상에 대한 요구가 있다.

본 발명의 목적은, 종래 기술을 고려하여 앞에서 알아본 요구 중 하나 이상을 적어도 부분적으로 충족시키는 것이다.

이하의 설명을 통해 명백해지는 전술한 목적 및 그 밖의 목적은, 독립 청구항에 따른 방법, 제어 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품에 의해 적어도 부분적으로 달성되며, 이 독립 청구항의 실시예는 종속 청구항에 의해 한정된다.

본 발명의 제1 양태는, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 방법으로서, 상기 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되는 것이고, 측정 신호를 수신하는 단계; 제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계; 및 제2 펄스를 유지하면서 제1 펄스를 실질적으로 제거하도록, 제1 펄스 프로파일을 이용하여 측정 신호를 시간 영역에서 필터링하는 필터링 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 필터링 단계는 측정 신호로부터 제1 펄스 프로파일을 빼는 감산 단계를 포함하고, 상기 감산 단계는, 측정 신호와 관련하여 제1 펄스 프로파일의 위상을 조정하는 단계를 포함하며, 상기 위상은 제1 펄스 발생기에 연결된 위상 센서로부터 또는 제1 펄스 발생기용 제어 유닛으로부터 얻은 위상 정보에 의해 나타내어질 수 있다.

일 실시예에서, 제1 펄스 프로파일은 상기 유체 수용 시스템에서의 기준 측정에서 얻어지고, 상기 기준 측정은, 하나 이상의 제1 펄스를 발생시키도록 제1 펄스 발생기를 작동시키는 단계와, 유체 수용 시스템에서의 기준 압력 센서에 의해 발생된 기준 신호로부터 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계를 포함한다. 제1 펄스 발생기는 상기 기준 측정 동안에 제1 펄스의 시퀀스를 발생시키도록 작동될 수 있고, 제1 펄스 프로파일은 기준 신호에서 제1 펄스 세그먼트의 세트를 확인하고 평균을 구하는 것에 의해 얻어질 수 있다. 별법으로서 또는 추가적으로, 제1 펄스 프로파일을 갱신하기 위해, 유체 수용 시스템의 작동 중에 기준 측정을 간헐적으로 실시할 수 있다. 별법으로서 또는 추가적으로, 압력 센서는 상기 기준 압력 센서로서 사용될 수 있다. 별법으로서 또는 추가적으로, 기준 신호가 제1 펄스를 포함하고 제2 펄스를 포함하지 않도록, 유체 수용 시스템이 상기 기준 측정 동안에 작동될 수 있다. 별법으로서, 상기 기준 측정은, 제1 펄스 및 제2 펄스를 포함하는 제1 기준 신호에 기초하여 복합 펄스 프로파일을 얻는 단계; 제2 펄스를 포함하고 제1 펄스를 포함하지 않는 제2 기준 신호에 기초하여 제2 펄스 프로파일을 얻는 단계; 및 제2 펄스 프로파일을 복합 펄스 프로파일로부터 뺌으로써 예측 신호 프로파일을 얻는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 상기 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 소정의 신호 프로파일을 얻는 것을 포함하고, 상기 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 유체 수용 시스템의 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재 값에 기초한 수학적 모델에 따라 상기 소정의 신호 프로파일을 변경하는 것을 더 포함한다.

일 실시예에서, 상기 시간 종속 신호를 처리하는 방법은, 유체 수용 시스템의 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재 값을 얻는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 펄스 프로파일은 상기 현재 값의 함수로서 얻어지는 것이다.

일 실시예에서, 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 현재 값에 기초하여 기준 데이터베이스에서 하나 이상의 기준 프로파일을 확인하는 것; 및 상기 하나 이상의 기준 프로파일에 기초하여 제1 펄스 프로파일을 얻는 것을 포함한다. 시스템 파라미터는 유체 수용 시스템에서의 제1 펄스의 속도를 나타낸다. 제1 펄스 발생기는 펌핑 장치를 포함하고, 시스템 파라미터는 펌핑 장치의 펌프 주파수를 나타낸다. 기준 데이터베이스에서의 각 기준 프로파일은, 상기 하나 이상의 시스템 파라미터의 각각의 값에 대한 유체 수용 시스템에서의 기준 측정에 의해 얻어질 수 있다.

일 실시예에서, 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 현재 값에 기초하여 기준 데이터베이스에서 에너지와 위상각 데이터의 하나 이상의 조합을 확인하는 것; 및 상기 에너지와 위상각 데이터의 하나 이상의 조합에 기초하여 제1 펄스 프로파일을 얻는 것을 포함한다. 제1 펄스 프로파일은, 서로 다른 주파수의 사인곡선의 세트를 조합함으로써 얻어지고, 각 사인곡선의 진폭과 위상각은 상기 에너지와 위상각 데이터의 하나 이상의 조합에 의해 주어진다.

일 실시예에서, 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 유체 수용 시스템의 수학적 모델에 기초하여 압력 센서의 응답을 산출하는 알고리즘에 현재 값을 입력하는 것을 포함한다.

일 실시예에서, 필터링 단계는, 측정 신호로부터 제1 펄스 프로파일을 빼는 감산 단계를 포함하고, 상기 감산 단계는, 제1 펄스 프로파일의 진폭, 시간 스케일 및 위상 중 적어도 하나가 측정 신호에 대해 조정되는 조정 단계의 이후에 행해진다. 상기 조정 단계는, 제1 펄스 프로파일과 측정 신호간의 차이를 최소화하는 것을 포함한다.

일 실시예에서, 필터링 단계는, 제1 펄스 프로파일을 적응 필터에 입력으로서 공급하는 단계; 측정 신호와 적응 필터의 출력 신호간의 오차 신호를 산출하는 단계; 및 오차 신호를 적응 필터에 입력으로서 공급하는 단계를 포함하고, 이 때문에 적응 필터는 오차 신호에서 제1 펄스를 실질적으로 제거하도록 배치된다. 적응 필터는, 출력 신호를 발생시키도록 제1 펄스 프로파일에 작용하는 필터 계수와, 이 필터 계수를 오차 신호 및 제1 펄스 프로파일의 함수로서 최적화하는 적응 알고리즘을 갖는 유한 임펄스 응답 필터를 포함한다. 별법으로서 또는 추가적으로, 상기 시간 종속 신호를 처리하는 방법은, 제2 펄스의 속도 및/또는 진폭과 한계값의 비교에 기초하여 필터 계수를 고정하도록 적응 필터를 제어하는 단계를 더 포함한다.

일 실시예에서, 유체 수용 시스템은 인체의 혈액계에 연결되는 체외 혈류 회로이고, 제1 펄스 발생기는 체외 혈류 회로에서의 펌핑 장치이며, 제2 펄스 발생기는 인체에서의 생리적 펄스 발생기이다. 제2 펄스 발생기는 심장과, 호흡계, 그리고 자율신경계의 영향을 받는 혈관 운동 중 적어도 하나이다. 한 구현예에서, 체외 혈류 회로는 동맥 액세스 장치, 혈액 처리 장치 및 정맥 액세스 장치를 포함하고, 사람의 혈액계는 혈관 액세스를 포함하며, 동맥 액세스 장치는 사람의 혈액계에 접속되도록 구성되어 있고, 정맥 액세스 장치는 혈관 액세스에 접속되어 유체 접속부를 형성하도록 구성되어 있으며, 제1 펄스 발생기는, 혈액을 동맥 액세스 장치로부터 혈액 처리 장치를 통과해 정맥 액세스 장치에 이르게 펌핑하도록 체외 혈류 회로에 배치된 펌핑 장치를 포함하고, 상기 시간 종속 신호를 처리하는 방법은, 펌핑 장치의 하류에 위치한 정맥 압력 센서나, 펌핑 장치의 상류에 위치한 동맥 압력 센서 중 어느 하나로부터의 측정 신호를 수신하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제2 양태는, 컴퓨터로 하여금 제1 양태에 따른 방법을 수행하게 만드는 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이다.

본 발명의 제3 양태는, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 장치로서, 상기 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되는 것이고, 측정 신호에 대한 입력부; 및 상기 입력부에 접속된 신호 프로세서로서, 제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일을 얻도록, 그리고 제2 펄스를 유지하면서 제1 펄스를 실질적으로 제거하기 위해, 제1 펄스 프로파일을 이용하여 측정 신호를 시간 영역에서 필터링하도록 구성되어 있는 처리 모듈을 구비하는 것인 신호 프로세서를 포함한다.

본 발명의 제4 양태는, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 장치로서, 상기 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되는 것이고, 측정 신호를 수신하는 수단; 제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일을 얻는 수단; 및 제2 펄스를 유지하면서 제1 펄스를 실질적으로 제거하도록, 제1 펄스 프로파일을 이용하여 측정 신호를 시간 영역에서 필터링하는 필터링 수단을 포함한다.

본 발명의 제5 양태는, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 방법으로서, 상기 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되는 것이고, 측정 신호를 수신하는 단계; 제1 펄스의 표준 신호 프로파일을 얻는 단계; 및 시간 영역에서 측정 신호로부터 표준 신호 프로파일을 빼는 단계를 포함하며, 상기 표준 신호 프로파일은 제1 펄스가 실질적으로 제거되어 있고 제2 펄스가 유지되어 있는 진폭 및 위상을 갖는 것이다.

본 발명의 제6 양태는, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 장치로서, 상기 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되는 것이고, 측정 신호에 대한 입력부; 및 상기 입력부에 접속된 신호 프로세서로서, 제1 펄스의 표준 신호 프로파일을 확보하고, 시간 영역에서 측정 신호로부터 표준 신호 프로파일을 빼도록 구성되어 있는 처리 모듈을 구비하는 것인 신호 프로세서를 포함하며, 상기 표준 신호 프로파일은 제1 펄스가 실질적으로 제거되어 있고 제2 펄스가 유지되어 있는 진폭 및 위상을 갖는 것이다.

제3 내지 제6 양태의 실시예는 앞서 밝힌 제1 양태의 실시예에 상응한다.

본 발명의 또 다른 목적, 특징, 양태 및 장점은 이하의 상세한 설명, 첨부된 청구범위 및 도면을 통해 명백해질 것이다.

이제, 본 발명을 예시하는 실시예를 개략적인 첨부 도면을 참조로 하여 보다 상세히 설명한다.

본 발명에 의하면, 제1 및 제2 펄스 발생기에서 생긴 신호 성분들 중에서 제2 펄스 발생기에서 생긴 신호 성분을 분리하여 유체 수용 시스템의 기능 파라미터를 모니터링하기 위하여, 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서로부터 얻은 시간 종속 측정 신호를 처리하는 것이 향상된다.

도 1은 본 발명에 따른 데이터 처리가 압력 신호를 필터링하는 데 사용될 수 있는 일반적인 유체 수용 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 프로세스의 흐름도이다.
도 3의 (a)는 압력 신호를 시간의 함수로서 플롯한 그래프이고, 도 3의 (b)는 필터링 이후의 압력 신호를 플롯한 그래프이다.
도 4는 체외 혈류 회로를 포함하는 혈액투석 치료용 시스템의 개략도이다.
도 5의 (a)는 펌프 주파수 성분과 심장 신호 모두를 포함하는 정맥압을 시간 영역에 플롯한 그래프이고, 도 5의 (b)는 상응하는 신호를 주파수 영역에 플롯한 그래프이다.
도 6은 도 4에 도시된 혈액투석 치료용 시스템의 연동 펌프에서 생긴 예측 신호 프로파일을 플롯한 그래프이다.
도 7은 예측 신호 프로파일을 얻기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 8은 예측 신호 프로파일을 생성하는 외삽 프로세스를 보여주는 도표이다.
도 9a는 예측 신호 프로파일을 생성하는 내삽 프로세스를 보여주는 도표이고, 도 9b는 도 9a의 확대도이다.
도 10a는 하나의 유량에 대하여 펌핑 장치에서 생기는 압력 펄스의 주파수 스펙트럼을 보여주고, 도 10b는 서로 다른 3개의 유량에 대응하는 주파수 스펙트럼으로서, 각각 대수 스케일로 주어져 있고 조화 차수에 대해 매핑되어 있는 주파수 스펙트럼을 보여주며, 도 10c는 도 10b의 데이터를 선형 스케일로 플롯한 그래프이고, 도 10d는 도 10a의 주파수 스펙트럼에 대응하는 위상각을 보여준다.
도 11은 예측 신호 프로파일에 기초해 측정 신호를 필터링하도록 작동 가능한 적응 필터 구조의 개략도이다.
도 12a는 정맥 압력 센서에서 얻은 필터링된 압력 신호(위) 및 대응하는 심장 신호(아래)를 보여주고, 도 12b는 동맥 압력 센서에서 얻은 필터링된 압력 신호(위) 및 대응하는 심장 신호(아래)를 보여준다.

이하에서는, 본 발명을 예시하는 실시예를 일반적인 유체 수용 시스템을 참조하여 설명한다. 그 후에, 체외 혈액 처리용 시스템을 이용해 본 발명의 실시예 및 구현예를 더 예시한다.

이하의 설명 전체에서, 동일 요소는 동일한 도면 부호로 나타내어진다.

개요

도 1은 제1 유체 수용 서브 시스템(S1)과 제2 유체 수용 서브 시스템(S2)의 사이에 유체 접속부(C)가 설치되어 있는 유체 수용 시스템을 보여준다. 유체 접속부(C)는 하나의 서브 시스템으로부터 다른 서브 시스템으로 유체를 이송하거나 이송하지 않는다. 제1 펄스 발생기(3)는 제1 서브 시스템(S1) 내의 유체에 일련의 압력파를 발생시키도록 배치되고, 제2 펄스 발생기(3')는 제2 서브 시스템(S2) 내의 유체에 일련의 압력파를 발생시키도록 배치된다. 압력 센서(4a)가 제1 서브 시스템(S1)의 유압을 측정하도록 배치된다. 제2 펄스 발생기(3')에 의해 발생된 압력파가 유체 접속부(C)를 통하여 제2 서브 시스템(S2)으로부터 제1 서브 시스템(S1)으로 이동하여, 제2 펄스 발생기(3')에서 생긴 제2 펄스가, 제1 펄스 발생기(3)에서 생긴 제1 펄스와 더불어, 압력 센서(4a)에 의해 검출될 것이다. 제1 펄스 발생기(3)와 제2 펄스 발생기(3') 중 어느 하나가 하나 이상의 펄스 발생 장치를 포함할 수 있음을 유의하라. 또한, 이러한 펄스 발생 장치는 각 서브 시스템(S1, S2)의 일부분일 수 있고, 또는 일부분이 아닐 수도 있다.

도 1의 시스템은, 압력 센서(4a)에 접속되어 있는 감시 장치(25)를 더 포함하고, 이 감시 장치는 도 1에 나타나 있듯이, 하나 이상의 추가적인 압력 센서(4b, 4c)에 접속될 수 있다. 이에 의해, 감시 장치(25)는 제1 서브 시스템(S1)의 유압을 실시간으로 나타내는 시간 종속적인 하나 이상의 압력 신호를 획득한다.

일반적으로, 감시 장치(25)는, 압력 신호들 중 하나에서 하나 이상의 제2 펄스를 분리 및 분석함으로써, 유체 수용 시스템의 기능 상태 또는 기능 파라미터를 모니터링하도록 구성되어 있다. 이하에 더 예시되는 바와 같이, 예를 들어 제1 또는 제2 서브 시스템(S1, S2), 제2 펄스 발생기(3'), 또는 유체 접속부(C) 등에서의 고장 상태를 확인하기 위해, 기능 상태 또는 기능 파라미터를 모니터링할 수 있다. 고장 상태를 확인한 경우, 감시 장치(25)가 경보 또는 경고 신호를 발하거나 및/또는 제1 또는 제2 서브 시스템(S1, S2)의 제어 시스템에 적절한 동작을 취할 것을 통보한다. 별법으로서 또는 추가적으로, 감시 장치(25)는 기능 상태 또는 기능 파라미터의 값의 시계열을 기록 또는 출력하도록 구성될 수 있다.

구현예에 따라, 감시 장치(25)는 압력 신호를 수신하고 처리하는 데 디지털 부품이나 아날로그 부품, 또는 이들의 조합을 사용할 수 있다. 따라서, 감시 장치(25)는, 본 발명의 여러 실시예에 따라 압력 신호를 획득 및 처리하기에 충분한 하드웨어를 구비하는, 컴퓨터 혹은 유사한 데이터 처리 장치일 수 있다. 본 발명의 실시예는, 예컨대 컴퓨터에서 프로세서(25a)가 기억 장치(25b)와 공조하여 실행하는 컴퓨터 판독 가능한 매체에 공급된 소프트웨어 명령에 의해 구현될 수 있다.

통상적으로, 감시 장치(25)는 시간 종속 측정 신호를 연속적으로 처리하여 임의의 제2 펄스를 분리하도록 구성되어 있다. 이러한 처리가 도 2의 흐름도에 개략적으로 도시되어 있다. 예시된 처리는, 제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일 u(n)을 얻는 단계 201과, 압력 신호 d(n)에 포함된 제2 펄스를 유지하면서 제1 펄스를 실질적으로 제거 또는 소거하도록 제1 펄스 프로파일 u(n)을 이용해 압력 신호 d(n) 또는 그 전처리 버전을 필터링하는 단계 202를 포함한다. 본원의 문맥에서, n은 샘플 번호를 나타내고, 따라서 시간 종속 신호에서의 (상대적) 시점과 동등하다. 그 후에, 단계 203에서는, 얻어진 필터링된 신호 e(n)가, 전술한 기능 상태 또는 파라미터의 모니터링을 위해 분석된다.

제1 펄스 프로파일은, 시간 영역에서의 제1 펄스의 형상을 반영한 데이터 값의 시계열로서 대개 주어지는 형상 템플릿 또는 표준 신호 프로파일이다. 또한, 이하의 설명에서는 제1 펄스 프로파일을 "예측 신호 프로파일"이라고도 한다.

"실질적으로 제거한다"는 것은, 전술한 기능 상태 또는 파라미터를 모니터링하기 위해 제2 펄스가 검출 및 분석될 수 있을 정도로, 제1 펄스가 압력 신호로부터 제거된다는 것을 의미한다.

제1 펄스 프로파일을 이용하여, 압력 신호를 시간 영역에서 필터링함으로써, 제1 펄스와 제2 펄스가 주파수 영역에서 겹쳐져 있거나 거의 겹쳐져 있더라도, 제1 펄스를 실질적으로 제거하지만 제2 펄스를 계속 유지시킬 수 있다. 예컨대, 제1 펄스와 제2 펄스 중 어느 하나 혹은 양자 모두가 주파수의 조합 또는 주파수 범위로 이루어진 경우에, 이러한 주파수 중첩이 일어날 수 있다.

또한, 제1 펄스 또는 제2 펄스의 주파수, 진폭 및 위상 용량은 시간의 경과에 따라 변동될 수 있다. 이러한 변동은, 제1 및/또는 제2 펄스 발생기(3, 3')의 능동 제어의 결과일 수 있고, 또는 제1 및/또는 제2 펄스 발생기(3, 3')에서의 드리프트에 의해 혹은 서브 시스템(S1, S2)이나 유체 접속부(C)의 유체 역학적 특성에서의 변화에 의해 야기될 수 있다. 주파수 변동은, 예를 들어 제2 펄스 발생기(3')가 사람의 심장이고 이에 따라 제2 유체 서브 시스템(S2)이 사람의 혈액계인 경우에 일어날 수 있다. 평온한 상황하의 건강한 피험자에서는, 심장 리듬의 변동(심박 변동, HRV)이 15%의 규모이다. 건강하지 못한 피험자는, HRV가 20%를 초과하게 만드는 심방 세동 및 상심실 이소성 박동이나, HRV가 60%를 초과하게 되는 심실 이소성 박동 등과 같은 심각한 심장 상태로 고통받을 수 있다. 이러한 심장 상태는, 예컨대 투석 환자 사이에서는 드문 일이 아니다.

예를 들어, 제1 펄스 발생기(3)에서 생긴 모든 주파수 성분을 차단하도록 콤 필터 및/또는 밴드 소거 필터 또는 노치 필터의 조합(통상적으로는 캐스케이드 결합됨)을 압력 신호에 작용시키는 종래의 주파수 영역에서의 필터링에 의해서는, 임의의 주파수 중첩으로 인해, 압력 신호에서 제2 펄스를 분리시키기가 불가능해지거나 혹은 적어도 곤란해질 수 있다. 또한, 주파수 중첩은 시간의 경과에 따라 변동될 수 있으므로, 주파수 변동으로 인해 압력 신호에서 제2 펄스를 성공적으로 분리시키기가 더 곤란해진다. 주파수 중첩이 없더라도, 주파수 변동으로 인해 주파수 영역에서 필터를 규정하기가 곤란해진다.

제1 펄스 프로파일이 압력 신호에서의 제1 펄스를 얼마나 잘 나타내는가에 따라, 제1 및 제2 펄스의 주파수가 중첩되더라도, 그리고 제2 펄스의 진폭이 제1 펄스에 비해 훨씬 작더라도, 본 발명의 시간 영역에서의 필터링을 이용해 제2 펄스를 분리할 수 있다.

더 나아가, 본 발명의 시간 영역에서의 필터링에 의하면, 주파수 영역에서의 필터링 프로세스에 비해, 신속하게 압력 신호에서 제2 펄스를 분리할 수 있게 된다. 시간 영역에서의 필터링은 압력 신호에서 단 하나의 제2 펄스를 분리할 수 있는 능력을 갖는 반면에, 주파수 영역에서의 필터링은 압력 신호에서 제1 및 제2 펄스의 시퀀스에 작용시킬 필요가 있다. 따라서, 본 발명의 필터링에 의하면, 유체 수용 시스템의 기능 상태 또는 기능 파라미터를 보다 신속하게 결정할 수 있게 된다.

상대적 크기가 10:1인 제1 펄스와 제2 펄스를 포함하는 시간 종속 측정 신호의 예를 보여주는 도 3의 (a)에, 본 발명의 필터링의 효과가 예시되어 있다. 제1 펄스와 제2 펄스의 주파수는 각각 1 Hz와 1.33 Hz이다. 이러한 크기의 차이로 인해, 압력 신호는 제1 펄스에 의해 지배된다. 도 3의 (b)는 본 발명의 필터링 기술을 압력 신호 d(n)에 적용시킨 이후에 얻어지는 필터링된 시간 종속 신호 e(n)을 보여준다. 필터링된 신호 e(n)은 제2 펄스 및 노이즈로 이루어진다. 대략 4초가 지난 후에 제2 펄스의 부재가 나타나고, 이러한 부재는 감시 장치(도 1의 25)에 의해 관찰될 수 있으며, 유체 수용 시스템의 고장 상태로서 확인될 수 있음을 유의하라.

도 2로 되돌아가 보면, 본 발명의 데이터 처리는 2개의 주 단계, 즉 제1 펄스 프로파일 u(n)의 결정 단계(단계 201)와, 제1 펄스 프로파일 u(n)을 이용해 측정 신호 d(n)으로부터 하나 이상의 제1 펄스를 제거하는 단계(단계 202)를 포함한다.

이러한 주 단계를 구현하는 방식이 다수 존재한다. 예컨대, 적절히 측정 신호에서 제1 펄스 세그먼트의 세트를 확인하고 가능하면 평균을 산출함으로써, 제1 서브 시스템(S1)의 하나 이상의 압력 센서(4a~4c)로부터의 측정 신호에 기초해, 제1 펄스 프로파일(표준 신호 프로파일)을 기준 측정에서 얻을 수 있다. 제1 펄스 프로파일은 전술한 기능 상태 또는 파라미터의 실제 모니터링 동안에 간헐적으로 갱신될 수 있고, 또는 갱신되지 않을 수도 있다. 별법으로서, 제1 펄스 발생기의 마모, 유체 유속, 배관 치수, 유체중의 음속 등을 밝히는 수학적 모델에 따라 선택적으로 수정될 수 있는, 소정의(즉, 미리 정해놓은) 표준 신호 프로파일이 사용될 수 있다. 또한, 상기 제거 단계에는, 적정 진폭 및 위상에서의 측정 신호로부터 제1 펄스 프로파일을 빼는 것이 수반된다. 위상은, 제1 펄스 발생기(3)에 연결된 위상 센서에 의해 생성된 신호로부터, 또는 제1 펄스 발생기(3)용 제어 신호로부터 얻을 수 있는 위상 정보에 의해 나타내어질 수 있다.

또한, 본 발명의 필터링을 다른 필터링 기술과 조합하여, 필터링된 신호 e(n)의 품질을 더 향상시킬 수 있다. 일 실시예에서, 필터링된 신호 e(n)은, 제2 펄스에 관한 주파수 범위로 통과 대역을 갖는 밴드패스 필터를 통과할 수 있다. 제2 펄스가 인간의 심장에서 생기는 경우, 통과 대역은 분당 30~240회의 심박 속도에 대응하는 약 0.5~4Hz의 범위 내에 위치할 수 있다. 다른 실시예에서, 제2 펄스의 현재 주파수 범위를 알고 있는 경우, 밴드패스 필터의 통과 대역은 현재 주파수 범위 근방의 좁은 범위로 능동적으로 제어될 수 있다. 예를 들어, 제1 펄스와 제2 펄스의 속도의 차가 특정 한계, 예컨대 약 10%보다 큰 것으로 확인된다면, 항상 이러한 능동적 제어가 적용될 수 있다. 현재 주파수 범위는, 간헐적으로 제1 펄스 발생기(3)를 정지시키는 것을 통해, 또는 간헐적으로 제1 펄스가 관련 압력 센서(4a~4c)에 도달하지 못하게 하는 것을 통해 얻어질 수 있다. 별법으로서, 현재 주파수 범위는, 제1 또는 제2 서브 시스템(S1, S2)의 전용 센서로부터, 혹은 제2 펄스 발생기(3')용 제어 유닛(도시 생략)에 기초하여 얻어질 수 있다. 또 다른 변형예에 따르면, 통과 대역의 위치 및/또는 폭은, 환자 특유의 정보, 즉 예를 들어 동일 환자의 이전 치료에서 얻은, 환자에 대한 기존의 데이터 기록에 적어도 부분적으로 기초하여 설정될 수 있다. 환자 특유의 정보는, 감시 장치(도 1의 25)의 내부 메모리에, 감시 장치에 액세스 가능하도록 만들어진 외부 메모리에, 또는 정보가, 예컨대 RFID(무선 자동 식별)에 의해 감시 장치에, 예를 들어 무선 송신되는 환자 카드에 저장될 수 있다.

전술한 실시예 및 그 밖의 실시예를, 체외 혈액 처리용 시스템과 관련하여 이하에 더 상세히 설명한다. 이하의 설명을 돕기 위해, 예시적인 체외 혈류 회로의 세부 사항을 먼저 설명한다.

체외 혈류 회로에서의 모니터링

도 4는 투석에 사용되는 타입의 체외 혈류 회로(20)의 예를 보여준다. 체외 혈류 회로(20)("체외 회로"라고도 함)는 이하에 설명하는 구성요소(1-14)를 포함한다. 따라서, 체외 회로(20)는, 도 4에 나타내어진 바와 같이, 동맥 바늘(1) 형태의 혈액 적출용 액세스 장치와, 연동 타입인 혈액 펌프(3)에 동맥 바늘(1)을 연결하는 동맥 튜브 세그먼트(2)를 포함한다. 펌프의 입구측에는, 동맥 튜브 세그먼트(2)에서 펌프 앞의 압력을 측정하는 압력 센서(4b)(이하에서는 동맥 센서라 함)가 있다. 혈액 펌프(3)는 혈액을 튜브 세그먼트(5)를 경유해 투석기(6)의 혈액측에 이르게 만든다. 대부분의 투석 기계에는, 혈액 펌프(3)와 투석기(6) 사이에서 압력을 측정하는 압력 센서(4c)(이하에서는 "시스템 센서"라 함)가 추가적으로 마련된다. 혈액은 투석기(6)의 혈액측으로부터 튜브 세그먼트(10)를 경유해 정맥 점적실 또는 탈기실(11)에 이르게 되고, 그곳으로부터 정맥 튜브 세그먼트(12) 및 정맥 바늘(14) 형태의 혈액 재도입용 액세스 장치를 경유해 환자에게 되돌려 보내진다. 압력 센서(4a)(이하에서는 "정맥 센서"라 함)는 투석기(6)의 정맥측에서의 압력을 측정하도록 마련된다. 도시된 예에서, 압력 센서(4a)는 정맥 점적실에서의 압력을 측정한다. 동맥 바늘(1)과 정맥 바늘(14) 모두 혈관 액세스에 의해 환자에 접속되어 있다. 혈관 액세스는 임의의 적절한 타입의 것, 예컨대 피스툴라(fistula), 스크립너 션트(Scribner-shunt), 그라프트(graft) 등일 수 있다. 혈관 액세스의 타입에 따라, 바늘 대신에 다른 타입의 액세스 장치, 예컨대 카테터가 사용될 수 있다. 별법으로서, 액세스 장치(1, 14)는 단일 유닛으로 통합될 수 있다.

도 1의 유체 수용 시스템과 관련하여 보면, 체외 회로(20)는 제1 서브 시스템(S1)에 대응하고, 혈액 펌프(3)[뿐만 아니라, 투석액 펌프, 밸브 등과 같은, 체외 회로(20) 내에 있는 혹은 연관되어 있는 임의의 부가적인 펄스원]는 제1 펄스 발생기(3)에 대응하며, 환자의 혈액계는 제2 서브 시스템(S2)에 대응하고, 유체 접속부(C)는 환자와 체외 회로(20)간의 정맥측 유체 접속부와 동맥측 유체 접속부 중 적어도 하나에 대응한다.

도 4에서, 제어 유닛(23)은, 특히 혈액 펌프(3)의 회전 속도를 제어함으로써 체외 회로(20)에서의 혈류를 제어하도록 마련되어 있다. 체외 회로(20)와 제어 유닛(23)은, 투석 장치 등과 같은 체외 혈액 처리용 장치의 일부분을 형성할 수 있다. 이러한 장치는, 도시 생략되어 있거나 혹은 추가적으로 설명되어 있지 않지만, 그 밖의 많은 기능, 예컨대 투석액의 흐름 제어, 투석액의 온도 및 조성 제어 등의 기능을 수행할 수 있음은 물론이다.

또한, 도 4의 시스템은, 압력 센서(4a~4c) 중 적어도 하나로부터 압력 신호를 수신하도록 접속되어 있고 본 발명의 데이터 처리를 실행하는 감시/모니터링 장치(25)를 포함한다. 도 4의 예에서, 감시 장치(25)는 또한 제어 유닛(23)에 접속되어 있다. 별법으로서 또는 추가적으로, 감시 장치(25)는 혈액 펌프(3)의 회전 속도 및/또는 위상을 나타내는 펌프 센서(26)에 접속될 수 있다. 감시 장치(25)는, 예컨대 전반적인 시스템 상태(예컨대, 이하의 도 7에 대한 설명 참조)를 나타내는 임의의 다른 시스템 파라미터 등의 추가적인 데이터에 대한 입력부를 포함할 수 있는 것으로 이해된다. 감시 장치(25)는, 가청/가시/가촉 경보 또는 경고 신호를 발생시키는 근거리 또는 원거리의 경보 장치(27)에 테더링 또는 무선 접속된다. 별법으로서 또는 추가적으로, 감시 장치(25) 또는 경보 장치(27)는, 분석 단계(도 2의 203)에서 얻어지는 기능 상태 혹은 파라미터, 및/또는 필터링 단계(도 2의 202)에서 얻어지는 필터링된 신호 e(n)을, 예컨대 시각적 검사를 위해, 보여주는 디스플레이 또는 모니터를 포함할 수 있다.

도 4에서, 감시 장치(25)는, 예를 들어 필요한 최소의 샘플링 레이트와 분해능을 갖는 A/D 컨버터, 하나 이상의 신호 증폭기, 및 입력 신호 중 원하지 않는 성분, 예컨대 오프셋, 고주파수 노이즈 및 공급 전압 외란 등을 제거하는 하나 이상의 필터 등을 비롯한, 입력 신호 사전 처리용 데이터 취득부(28)를 포함한다.

데이터 취득부(28)에서의 사전 처리 이후에, 사전 처리된 압력 신호는, 본 발명의 데이터 처리를 실행하는 메인 데이터 처리부(29)에 대한 입력으로서 제공된다. 도 5의 (a)는 시간 영역에서 상기 사전 처리된 압력 신호의 예를 보여주고, 도 11의 (b)는 대응하는 파워 스펙트럼, 즉 주파수 영역에서 상기 사전 처리된 압력 신호를 보여준다. 파워 스펙트럼은, 검출된 압력 신호가 혈액 펌프(3)에서 나온 다수의 서로 다른 주파수 성분을 포함한다는 것을 밝힌다. 도시된 예에서는, 혈액 펌프의 기본 주파수(f₀)(이 예에서는 1.5 Hz)에서의 주파수 성분 뿐만 아니라 그 고조파 2f₀, 3f₀ 및 4f₀에서의 주파수 성분이 있다. 이하에서 펌프 주파수라고도 하는 기본 주파수는, 체외 회로(20)에 압력파를 발생시키는 펌프 스트로크의 주파수이다. 예를 들어, 도 4에 도시된 타입의 연동 펌프에서는, 로터(3a)가 한 바퀴 회전할 때마다 2개의 펌프 스트로크가 발생된다. 또한, 도 5의 (b)는 반분의 펌프 주파수(0.5f₀)에서의 주파수 성분과 그 고조파(이 예에서는 적어도 f₀, 1.5f₀, 2f₀ 및 2.5f₀)에서 주파수 성분이 존재함을 보여준다. 또한, 도 5의 (b)는 이 예에서 기본 주파수(f₀)에서의 혈액 펌프 신호보다 대략 40배 약한 (1.1 Hz에서의)심장 신호를 보여준다.

주 데이터 처리부(29)는 전술한 단계 201~203을 수행한다. 단계 202에서, 주 데이터 처리부(29)는 상기 사전 처리된 압력 신호를 시간 영역에서 필터링하도록 작동되고, 혈액 펌프(3)의 신호 성분이 제거되어 있는 필터링된 신호 또는 모니터링 신호[도 2에서의 e(n)]를 출력한다. 모니터링 신호는 환자로부터 생기는 임의의 신호 성분[도 3의 (b) 참조], 예컨대 환자의 심장의 고동에 의해 발생되는 압력 펄스 등을 여전히 포함하고 있다. 환자의 혈액 흐름에 압력 펄스를 발생시킬 수 있는 주기적 생리 현상에 대한 공급원(예컨대, 심장, 호흡계, 또는 자율신경계에 의해 제어되는 혈관 운동 등)이 다수 존재한다. 따라서, 모니터링 신호는, 환자에서의 주기적 현상의 조합의 결과로 발생되는 압력 펄스를 포함할 수 있다. 개략적으로, 모니터링 신호에서의 신호 성분은 임의의 타입의 환자의 생리적 현상, 또는 그 조합에 기인해 발생될 수 있고, 이 생리적 현상은 주기적 혹은 비주기적일 수 있으며, 반복적 혹은 비반복적일 수 있고, 자율적 혹은 비자율적일 수 있다.

구현예에 따라서는, 환자에서의 단 하나의 주기적 현상에 기인해 생긴 신호 성분을 분리하기 위해, 모니터링 신호에 대해 추가적인 필터링을 적용하도록, 감시 장치(25)가 구성될 수 있다. 별법으로서, 이러한 신호 성분 필터링은, [데이터 취득부(28)에 의한] 압력 신호의 사전 처리 동안에 행해진다. 환자에서의 서로 다른 주기적 현상의 신호 성분은 통상적으로 주파수 영역에서 분리되기 때문에, 신호 성분 필터링은, 예컨대 컷-오프 필터 또는 밴드패스 필터를 적용함으로써, 주파수 영역에서 행해질 수 있다. 일반적으로, 심박수는 약 0.5~4 Hz이고, 호흡 빈도수는 약 0.15~0.4 Hz이며, 혈압을 조절하는 자율신경계의 주파수가 약 0.04~0.14 Hz이고, 체온을 조절하는 자율신경계의 주파수가 약 0.04 Hz이다.

감시 장치(25)는 모니터링 신호에서 호흡 펄스를 확인함으로써 환자의 호흡 패턴을 모니터링하도록 구성될 수 있다. 얻어진 정보는, 수면 중 무호흡증, 과호흡, 저환기, 천식 발작, 또는 그 밖의 환자의 불규칙적인 호흡 움직임에 대한 온라인 감시를 위해 사용될 수 있다. 또한, 얻어진 정보는, 기침, 재채기, 구토, 또는 발작을 확인하는 데에 사용될 수 있다. 기침/재채기/구토/발작에 기인한 진동은 환자 또는 체외 회로(20)에 연결된 다른 측정 또는 감시 기기를 방해할 수 있다. 기침/재채기/구토/발작이 잘못된 측정 또는 오인 경보를 야기할 가능성을 줄이기에 충분한 조치를 다른 측정 또는 감시 기기가 취할 수 있도록, 감시 장치(25)는 임의의 기침/재채기/구토/발작의 타이밍에 대한 정보를 출력하도록 배치될 수 있다. 물론, 기침/재채기/구토/발작을 확인하는 능력도 또한 그 나름의 의학적 중요성을 갖는다.

감시 장치(25)는 모니터링 신호에서 심장 펄스를 확인함으로써 환자의 심박을 모니터링하도록 구성될 수 있다.

감시 장치(25)는, 예컨대 이후의 경향 분석 또는 통계적 분석 등을 위해, 심박의 시간 진전, 호흡 패턴에 대한 데이터를 수집 및 저장하도록 구성될 수 있다.

감시 장치(25)는, 체외 회로(20)와 환자간의 유체 접속부, 특히 [액세스 장치(14)를 통한] 정맥측 유체 접속부의 완전성을 모니터링하도록 구성될 수 있다. 이는, 예컨대 환자의 심장 또는 호흡계 등에서 생긴 신호 성분이 모니터링 신호에 존재하는 가를 모니터링함으로써 행해질 수 있다. 이러한 신호 성분의 부재는 유체 접속부(C)의 완전성의 부족으로 받아들여져서, 감시/모니터링 장치(25)로 하여금, 경보를 작동시키게 하거나 및/또는 예컨대 혈액 펌프(3)를 정지시키고 튜브 세그먼트(12) 상의 클램핑 장치(13)를 작동시켜서 혈액의 흐름을 정지시키게 할 수 있다. VNM(정맥 바늘 모니터링)으로도 알려진, 정맥측 유체 접속부의 완전성 모니터링의 경우, 감시 장치(25)는 정맥 센서(4a)로부터의 압력 신호에 기초하여 모니터링 신호를 발생시키도록 구성될 수 있다. 또한, 감시 장치(25)는 압력 센서(4b, 4c) 뿐만 아니라 체외 회로(20)에 포함된 임의의 부가적인 압력 센서에도 접속될 수 있다.

체외 회로(20)는, 투석기(6)의 상류 및/또는 하류에 있는 혈액 라인, 예컨대 튜브 세그먼트(2, 5, 10, 또는 12) 중 하나 이상에, 수액을 공급하도록 제어 유닛(23)이 제2 펌핑 장치(HDF 펌프, 도시 생략)를 작동시키는, 혈액투석여과 모드(HDF 모드)로 작동하는 옵션을 가질 수 있다.

제1 펄스의 예측 신호 프로파일의 획득

이 섹션에서는 도 4에 도시된 시스템에서 제1 펄스의 신호 프로파일을 예측 또는 추정하는 것에 관한 여러 실시예를 설명한다. 예측 신호 프로파일은, 혈액 펌프(3)의 적어도 하나의 완전한 펌프 사이클에 통상적으로 대응하는 기간에 있어서의 일련의 압력값으로서 대개 주어진다.

도 6은 도 4의 시스템에 대한 예측 신호 프로파일의 예를 보여준다. 혈액 펌프(3)는, 로터(3a)가 한 바퀴 회전하는 동안에 2개의 롤러(3b)가 튜브 세그먼트와 맞물리는 연동 펌프이므로, 압력 프로파일은 2개의 펌프 스트로크로 구성된다. 롤러(3b)와 튜브 세그먼트간의 맞물림에 약간의 차이가 있어, 두 펌프 스트로크에서 서로 다른 압력값(압력 프로파일)이 얻어지고, 따라서 두 펌프 스트로크 모두를 나타내는 예측 신호 프로파일이 바람직할 수 있다. 예측 신호 프로파일의 낮은 정확도가 용납될 수 있는 경우, 예컨대 이후의 제거 프로세스의 출력이 허용범위 내에 있는 경우, 예측 신호 프로파일은 하나의 펌프 스트로크만을 나타낼 수 있다.

보통, 예측 신호 프로파일은 기준 측정으로, 유체 시스템의 수학적 시뮬레이션으로, 또는 이들의 조합으로 얻어질 수 있다.

기준 측정

예측 신호 프로파일을 얻기 위한 방법의 첫 번째 주 그룹은, 시스템의 압력 센서로부터 시간 종속 기준 압력 신호("기준 신호")를 얻는 것에 기초하고 있으며, 통상적으로(필수적인 것은 아님) 상기한 동일 압력 센서는 제1 펄스의 제거를 위해 처리되어야 하는 측정 신호(압력 신호)를 제공하는 것이다. 이러한 기준 측정 동안에, 제2 펄스 발생기(3')를 운전 정지/작동 정지시키는 것을 통해, 또는 압력 센서를 제2 펄스로부터 격리시키는 것을 통해, 제2 펄스가 관련 압력 센서에 도달하지 못하게 된다. 도 4의 시스템에서, 기준 측정은, 체외 회로(20)가 환자로부터 떼어져 있고 프라이밍 유체가 혈액 라인을 통해 펌핑되고 있는, 프라이밍 단계 동안에 행해질 수 있다. 별법으로서, 기준 측정은 혈액 또는 임의의 다른 유체를 이용한 모의 처리에 수반될 수 있다. 선택적으로, 기준 측정에는 노이즈를 줄이도록 복수의 압력 프로파일의 평균을 산출하는 것이 수반될 수 있다. 예를 들어, 복수의 관련 신호 세그먼트가 기준 신호에서 확인되면, 이들 신호 세그먼트는 서로 다른 세그먼트에서 압력 프로파일이 적절하게 중첩되도록 정렬된 후 합산된다. 관련 신호 세그먼트의 확인은, 기준 신호에서 각 제1 펄스의 예상 위치를 나타내는 타이밍 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 타이밍 정보는, 펌프 센서(26)의 출력 신호, 제어 유닛(23)의 제어 신호, 또는 다른 하나의 압력 센서(4a~4c)로부터의 압력 신호에서의 트리거 포인트로부터 얻어질 수 있다. 예를 들어, 기준 신호에서의 제1 펄스의 예측 시점을, 기준 신호를 생성하는 압력 센서와 트리거 포인트간의 도달 시간의 기지(旣知)의 차분에 기초하여 산출할 수 있다. 변형례에서, 기준 신호가 주기적이면, 관련 신호 세그먼트는, 소정 신호 레벨과 기준 신호의 교차점을 확인하는 것을 통해 확인될 수 있고, 이 경우에 관련 신호 세그먼트는 임의의 각 교차점 쌍 사이에서 연장되는 것으로 확인된다.

제1 실시예에서, 예측 신호 프로파일은 체외 회로(20)를 환자에 연결하기 이전의 기준 측정에서 직접 얻어지고, 그 후에 이 예측 신호 프로파일은 체외 회로(20)를 환자에 연결하였을 때 실행되는 이후의 제거 프로세스에 입력으로서 사용된다. 따라서, 이러한 실시예에서, 예측 신호 프로파일은, 시스템이 환자에 연결되어 있을 때의 제1 펄스를 나타내는 것으로 상정된다. 기준 측정 및 제거 프로세스 동안에 동일한 주파수/속도를 사용하는 것이 적절하다. 또한, 다른 관련 시스템 파라미터는 실질적으로 일정하게 유지되는 것이 바람직하다.

도 7은 제2 실시예의 흐름도이다. 제2 실시예에서는, 먼저 기준 라이브러리 또는 데이터베이스가 기준 측정에 기초하여 형성된다(단계 701). 얻어진 기준 라이브러리는 대개 감시 장치(도 1의 25 참조)의 기억 장치, 예건대 RAM, ROM, EPROM, HDD, 플래시 메모리 등에 기억된다. 기준 측정 동안에는, 체외 회로의 서로 다른 많은 작동 상태에 대하여 기준 압력 신호가 획득된다. 각 작동 상태는 시스템 파라미터 값의 특유의 조합에 의해 표현된다. 각 작동 상태마다, 제1 펄스의 신호 프로파일을 나타내는 기준 프로파일을 생성한다. 그 후에, 리스트, 룩업 테이블, 서치 트리 등과 같은 검색 가능한 데이터 구조로서 구현되는 기준 라이브러리에, 기준 프로파일을 관련 시스템 파라미터 값과 함께 기억시킨다.

실제 모니터링 프로세스 동안에, 즉 제1 펄스가 측정 신호로부터 제거될 때, 유체 수용 시스템의 현재 작동 상태를 나타내는 현재 상태의 정보가 시스템에서, 예컨대 센서나, 제어 유닛에서, 또는 다른 방식으로 얻어진다(단계 702). 현재 상태 정보는 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재값을 포함한다. 그 후, 현재값을 기준 라이브러리에 있는 시스템 파라미터 값에 대해 매칭한다. 이러한 매칭에 기초하여, 하나 이상의 기준 프로파일을 선택(단계 703)하고, 예측 신호 프로파일을 준비(단계 704)하는데 사용한다.

일반적으로, 전술한 시스템 파라미터는, 유체 수용 시스템 또는 그 구성 요소의 구조, 세팅, 상태 및 변수(이에 국한되는 것은 아님) 등을 비롯한 전반적인 시스템 상태를 나타낸다. 도 4의 시스템에서, 예시적인 시스템 파라미터는 다음을 포함한다.

펌프 관련 파라미터: 체외 회로에 직접 또는 간접적으로(예컨대, 투석 장치용 유체 조제 시스템에) 연결된 능동 펌프의 수, 사용 펌프의 타입(롤러 펌프, 멤브레인 펌프 등), 유량, 펌프의 회전 속도, 펌프 액추에이터의 축 위치(예컨대, 각도 위치 또는 선형 위치) 등

투석 기계의 세팅: 온도, 한외여과 속도, 모드 변경, 밸브 위치/변경 등

일회용 투석 기기/재료: 펌프 챔버/펌프 세그먼트에 대한 정보(재료, 기하구조 및 마모 상태), 혈액 라인의 타입(재료 및 기하구조), 투석 장치의 타입, 액세스 장치의 타입 및 기하구조 등

투석 시스템 변수: [센서(4a)에서의] 정맥압, [센서(4b)에서의] 동맥압 및 [센서(4c)에서의] 시스템 압력 등과 같은, 혈액 펌프의 상류 및 하류에서의 시스템의 실제 절대압력, 유로에 갇힌 가스 체적, 혈액 라인 서스펜션, 유체 타입(혈액 또는 투석액) 등

환자 상태: 혈액 액세스 특성, 혈액 특성(예컨대, 헤마토크릿, 혈장 단백질 농도) 등

다수의 시스템 파라미터 또는 시스템 파라미터의 조합이, 기준 라이브러리에 저장되거나 및/또는 모니터링 프로세스 동안에 기준 라이브러리에서의 검색 변수로서 사용될 수 있음은 물론이다.

이하에서는, 다수의 예와 관련하여 제2 실시예를 더 설명한다. 이러한 모든 예에서, 펌프 회전 주파수("펌프 주파수") 또는 관련 파라미터(예컨대, 혈액 유량)가 모니터링 프로세스 동안에 유체 수용 시스템의 현재 작동 상태를 나타내는 데 사용된다. 다시 말하면, 펌프 주파수는 기준 라이브러리에서 검색 변수로서 사용된다. 펌프 주파수는, 예컨대 제어 유닛으로부터 출력된 혈액 유량에 대한 설정값에 의해, 또는 펌프의 주파수를 나타내는 센서[도 4의 펌프 센서(26) 참조]의 출력 신호 등에 의해 주어질 수 있다. 별법으로서, 펌프 주파수는 유체 시스템의 작동 중에 임의의 센서(4a~4c)로부터의 압력 신호를 주파수 분석하는 것에 의해 얻어질 수 있다. 이러한 주파수 분석은, 압력 신호에 대해 임의의 형태의 조화 분석, 예컨대 푸리에 또는 웨이블렛 분석 등을 적용함으로써 이루어질 수 있다. 도 5의 (b)에 나타내어진 바와 같이, 펌프의 기본 주파수 f₀는 얻어진 파워 스펙트럼에서 확인될 수 있다.

제1 예에서는, 현재 펌프 주파수에 가장 가까운 펌프 주파수와 관련된 기준 프로파일을 읽어내기 위해, 기준 라이브러리를 검색한다. 현재 펌프 주파수에 완전히 일치하는 것이 없는 것으로 확인되면, 예측 신호 프로파일을 생성하기 위해 외삽 프로세스가 실행된다. 외삽 프로세스에서는, 현재 펌프 주파수와 상기 읽어낸 기준 프로파일과 관련된 펌프 주파수간의 기지의 차이("펌프 주파수 차이")에 기초하여, 상기 읽어낸 기준 프로파일의 시간 스케일을 현재의 펌프 사이클에 맞춰 크기 조정한다. 또한, 예컨대 펌프 주파수의 함수인 기지의 진폭의 함수에 기초하여, 펌프 주파수로 인한 진폭의 변동을 보상하도록, 진폭 스케일을 조정할 수 있다. 도 8은 470 ml/min의 유량에서 얻어지는 기준 프로파일 r₁(n)과, 상기 기준 프로파일을 480 ml/min의 유량에 대해 크기 조정하는 것을 통해 얻어지는 예측 신호 프로파일 u(n)을 보여준다. 단지 비교를 목적으로, 480 ml/min의 유량에서 얻어지는 기준 프로파일 r_actual(n)도 나타내어, 외삽 프로세스가 실제로 적절한 예측 신호 프로파일을 생성할 수 있는 가를 보여준다.

제2 예에서는, 현재 펌프 주파수에 기초하여 기준 라이브러리를 다시 검색한다. 현재 펌프 주파수에 완전히 일치하는 것이 없는 것으로 확인되면, 예측 신호 프로파일을 생성하기 위해 조합 프로세스가 실행된다. 여기서는, 2개의 가장 가까운 매칭 펌프 주파수와 관련된 기준 프로파일을 읽어내고 조합한다. 조합은, 읽어낸 기준 프로파일의 펌프 사이클 시간을 현재 펌프 주파수에 맞춰 다시 크기 조정하고, 이 다시 크기 조정된 기준 프로파일의 내삽을 통하여 예측 신호 프로파일을 산출함으로써 행해진다. 예컨대, 현재 펌프 주파수 v에서의 예측 신호 프로파일 u(n)은 다음 식으로 주어진다.

u(n)=g(v-v_i)ㆍr_i(n)+(1-g(v-v_i))ㆍr_j(n)

여기서, r_i(n)과 r_j(n)은, 현재 펌프 주파수 v에 맞춰 다시 크기 조정한 이후에, 펌프 주파수 v_i와 v_j 각각에서 얻어지는 2개의 읽어낸 기준 프로파일을 나타내고, g는 주파수 차이 (v-v_i)의 함수로서 주어지는 완화 파라미터이며, v_i≤v≤v_j 및 0≤g≤1의 관계가 성립하고 있다. 예측 신호 프로파일 u(n)이 2 이상의 기준 프로파일의 조합을 통해 생성될 수 있다는 것을 당업자라면 알고 있다.

도 9a는 도 4의 시스템의 정맥 센서(4a)로부터 얻어진 측정 신호에 대한 320 ml/min의 유량에서의 예측 신호 프로파일 u(n)을 보여준다. 예측 신호 프로파일 u(n)은, 300 ml/min의 유량에서 정맥 센서로부터 얻어지는 기준 프로파일 r₁(n)과, 340 ml/min의 유량에서 정맥 센서로부터 얻어지는 기준 프로파일 r₂(n)의 평균으로서 산출되었다. 단지 비교를 목적으로, 320 ml/min의 유량에서 얻어지는 기준 프로파일 r_actual(n)도 나타내어, 조합 프로세스가 실제로 적절한 예측 신호 프로파일을 생성할 수 있는 가를 보여준다. 실제로는, 도 9b의 확대도에서 간신히 볼 수 있을 정도로 차이가 작다.

예컨대, 펌프 주파수의 차이가 소정의 한계보다 작으면 제1 예의 외삽 프로세스를 실행하고, 그렇지 않으면 제2 실시예의 조합 프로세스를 실행함으로써, 제1 예와 제2 예가 통합될 수 있다.

제3 실시예에서는, 도 7에 도시된 제2 실시예에서와 같이, 기준 측정에서 다수의 기준 신호가 획득되고, 각 기준 신호는 시스템 파라미터 값의 특정 조합에 대해 얻어진다. 그 후에, 에너지 및 위상각을 주파수의 함수로서 나타내는 기준 스펙트럼을 생성하기 위해, 기준 신호를 처리한다. 이러한 기준 스펙트럼은, 예컨대 기준 신호의 푸리에 분석, 또는 그에 준하는 것을 통해 얻어질 수 있다. 그 후에, 대응하는 에너지 및 위상 데이터를 관련 시스템 파라미터 값과 함께 기준 라이브러리에 기억시킨다(도 7의 단계 701 참조). 기준 라이브러리의 구현은 제2 실시예에서의 구현과 동일하다.

실제 모니터링 프로세스 동안에, 즉 제1 펄스가 측정 신호로부터 제거될 때, 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재값이 유체 수용 시스템으로부터 얻어진다(도 7의 단계 702 참조). 그 후, 현재값을 기준 라이브러리에 있는 시스템 파라미터 값에 대해 매칭한다. 이러한 매칭에 기초하여, 에너지 및 위상 데이터의 특정 조합을 기준 라이브러리에서 읽어내어 예측 신호 프로파일을 생성하는 데에 사용할 수 있다(도 7의 단계 703 참조). 일반적으로, 읽어낸 에너지 및 위상 데이터에 따라 적절한 주파수, 진폭 및 위상의 사인 곡선을 합산함으로써, 예측 신호 프로파일을 생성한다(도 7의 단계 704 참조).

본원을 제한하지 않으면서 일반적으로 말하면, (제거될) 제1 펄스가 단 하나 혹은 소수의 기본 주파수(및 그 고조파)를 포함하는 경우에는, 예측 신호 프로파일을 에너지 및 위상 데이터로부터 생성하는 것이 유리한 데, 이는 예측 신호 프로파일이 (기본 주파수 및 고조파에 대한 에너지 및 위상 데이터를 포함하는) 작은 데이터 세트로 표현될 수 있기 때문이다. 한편, 제1 펄스의 파워 스펙트럼이 더 복잡한 경우에는, 예컨대 다수의 기본 주파수가 혼합되어 있는 것인 경우에는, 그 대신에 예측 신호 프로파일을 하나 이상의 기준 프로파일로부터 생성하는 것이 바람직하다.

도 10a는 도 4의 시스템에 있어서 300 ml/min의 유량에서 얻어지는 기준 신호의 에너지 스펙트럼을 나타낸다. 이 예에서, 기준 신호는 실질적으로 1.2 Hz의 기본 펌프 주파수(f₀, 제1 고조파)와 이 주파수의 배음의 세트(제2 및 추가 고조파)로 구성된다. 도 5의 (b)의 파워 스펙트럼과 비교해 보면, 도 10a~도 10d의 그래프를 생성하는 데 사용되는 압력 신호는 0.5 f₀ 및 그 고조파에서 큰 주파수 성분을 포함하지 않는다. 도 10a의 그래프는 0~10 Hz 범위의 주파수에 대한 전(全)에너지에 대해 에너지 값을 정규화한, 상대적 에너지 분포를 보여준다. 도 10b는 도 4의 시스템에 있어서 3개의 서로 다른 유량에서 얻어지는 기준 신호의 에너지 스펙트럼을 나타낸다. 에너지 스펙트럼은 조화 차수(제1, 제2 등)에 대한 대수 스케일로 주어진다. 도시된 바와 같이, 처음 4 내지 5개의 조화 차수의 경우, 대수 에너지와 조화 차수 사이에서 거의 선형의 관계를 확인할 수 있다. 이는, 각각의 에너지 스펙트럼이 각각의 지수 함수로서 표현될 수 있음을 나타낸다. 도 10c는 도 10b의 데이터를 선형 스케일로 보여주는 것으로, 각각의 다항식 함수가 데이터에 대해 맞춰져 있는 것을 보여준다. 도 10a~도 10c에 나타내어진 바와 같이, 에너지 스펙트럼은 기준 라이브러리에서 다양한 포맷으로, 예컨대 이산 주파수값이나 조화 차수와 관련된 에너지 값의 세트로서, 또는 에너지 대 주파수/조화 차수를 나타내는 에너지 함수로서 나타내어질 수 있다.

도 10d는 도 10a의 에너지 스펙트럼과 함께 얻어지는, 즉 300 ml/min의 유량에 대한, 위상각 스펙트럼을 보여준다. 도 10d의 그래프는 위상각을 주파수의 함수로서 보여주며, 선형 함수가 데이터에 대해 맞춰져 있다. 다른 표현(도시 생략)에서, 위상 스펙트럼은 조화 차수의 함수로서 주어질 수 있다. 에너지 스펙트럼과 같이, 위상 스펙트럼은 기준 라이브러리에서 다양한 포맷으로, 예컨대 이산 주파수값이나 조화 차수와 관련된 위상각 값의 세트로서, 또는 위상각 대 주파수/조화 차수를 나타내는 위상 함수로서 나타내어질 수 있다.

이상에서 살펴보았듯이, 기준 라이브러리에 기억되어 있는 에너지 및 위상 데이터가 예측 신호 프로파일을 생성하는 데에 사용될 수 있는 것으로 이해되어야 한다. 에너지 데이터에서의 각 에너지 값은 소정 주파수(에너지 값과 관련된 주파수)의 사인 곡선의 진폭에 대응하고, 여기서 소정 주파수에 대한 위상값은 상기 사인 곡선의 적절한 위상각을 나타낸다. 이와 같이 적절한 주파수, 진폭 및 위상각의 사인 곡선을 조합(통상적으로 합산)함으로써 예측 신호 프로파일을 준비하는 방법에 의하면, 원하는 주파수 범위 내의 펌프 주파수의 모든 고조파를 예측 신호 프로파일이 포함할 수 있게 된다.

예측 신호 프로파일을 생성할 때, 우선 현재 펌프 주파수 등과 같은 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재값에 기초하여 기준 라이브러리를 검색한다. 기준 라이브러리에 완전히 일치하는 것이 없는 것으로 확인되면, 예측 신호 프로파일을 생성하기 위해 조합 프로세스가 실행될 수 있다. 예를 들어, 기준 라이브러리에서 2개의 가장 가까운 매칭 펌프 주파수를 확인하고, 관련 에너지 및 위상 데이터를 읽어내며 조합하여, 예측 신호 프로파일을 형성할 수 있다. 조합은, 에너지 데이터와 위상 데이터를 보간(補間)하는 것에 의해 행해질 수 있다. 도 10a 내지 도 10d의 예에서, 보간 에너지 값이 각 조화 차수에 대해 산출될 수 있고, 마찬가지로 보간 위상값이 각 조화 차수에 대해 산출될 수 있다. 선형 혹은 비선형의, 임의의 타입의 보간 함수를 이용할 수 있다.

제1, 제2 및 제3 실시예에서, 기준 신호와 측정 신호는 유체 수용 시스템의 동일한 압력 센서 유닛으로부터 적절하게 얻어진다. 별법으로서, 압력 센서 유닛들이 동일한 신호 응답을 내거나 혹은 신호 응답이 기지의 수학적 관계를 이용해 매칭될 수 있다면, 서로 다른 압력 센서 유닛이 사용될 수 있다.

또한, 제1, 제2 및 제3 실시예를 더 개선하기 위해, 예측 신호 프로파일을 생성하는 프로세스에는, 기준 측정과 현재의 작동 상태에서 달라지는 그 밖의 잠재적인 관련 인자를 보상하는 것이 수반될 수 있다. 이러한 소위 교락 인자는 앞서 열거한 시스템 파라미터, 예컨대 절대평균 정맥압과 동맥압, 온도, 혈액 헤마토크릿/점도, 가스 체적 등, 중의 하나 이상을 포함할 수 있다. 이러한 보상은, 소정의 보상 공식 혹은 룩업 테이블을 이용하여 행해질 수 있다.

다른 변형례에서, 제2 및 제3 실시예가 조합될 수 있으며, 예컨대 기준 라이브러리에 시스템 파라미터 값과 관련하여 에너지와 위상 데이터뿐만 아니라 기준 프로파일이 기억된다. 라이브러리에 완전히 일치하는 것이 있는 것이 확인되면, 기준 프로파일을 라이브러리에서 읽어내어 예측 신호 프로파일로 사용하고, 그렇지 않으면, 제3 실시예에서와 같이 에너지와 위상 데이터를 읽어내고 조합(예컨대, 보간)하는 것에 의해 예측 신호 프로파일이 얻어진다. 변형예에서, 현재 펌프 주파수 v에서의 예측 신호 프로파일 u(n)은 다음 식으로 주어질 수 있다.

r_i(n)은 기준 라이브러리에서 가장 가까운 매칭 펌프 주파수 v_i과 관련된 기준 프로파일을 나타내고, r^f _i(n)은 기준 라이브러리에서 가장 가까운 매칭 펌프 주파수 v_i과 관련된 에너지 및 위상 데이터로 재구성되는 기준 프로파일을 나타내며, r^f(n)은 현재 펌프 주파수 v에서의 추정 기준 프로파일을 나타낸다. 상기 추정 기준 프로파일 r^f(n)은, 상기 가장 가까운 매칭 펌프 주파수 v_i과 관련된 에너지 및 위상 데이터에 기초하여, 현재 펌프 주파수 v에서의 에너지 및 위상 데이터를 각각 추정하도록 소정의 함수를 적용하는 것에 의해 얻어질 수 있다. 따라서, 도 10b~ 도 10c를 참조해 보면, 이러한 소정의 함수는 여러 유량에서의 에너지 데이터의 변화를 나타낼 수 있다. 별법으로서, 추정 기준 프로파일 r^f(n)은, 제3 실시예에서와 같이, 2개의 가장 가까운 매칭 펌프 주파수 v_i 및 v_j에 대한 에너지 및 위상 데이터를 읽어내고 조합(예컨대, 보간)함으로써 얻어질 수 있다.

다른 변형례에서는, 유체 수용 시스템의 정규 작동 이전에(예컨대, 프라이밍 혹은 혈액의 모의 처리 동안에) 실시되는 임의의 기준 측정 대신에 또는 이에 추가하여, 유체 수용 시스템의 정규 작동 동안에 기준 측정이 실시된다. 이러한 변형례는, 간헐적으로 제2 펄스 발생기를 정지시키거나, 또는 간헐적으로 제2 펄스가 관련 압력 센서에 도달하지 못하게 할 수 있다고 상정한다. 이러한 기법은, 기준 신호와 측정 신호가 하나의 동일한 압력 센서에서 얻어진다면, 도 4의 체외 회로(20)에 적용하기가 더 곤란해진다. 그러나, 이러한 기법은 예를 들어, 제2 펄스로부터 실질적으로 격리되어 있는 하나의 압력 센서를 유체 시스템이 갖는다면, 적용될 수 있다. 이러한 상황에서, 기준 프로파일(또는 기준 스펙트럼)은 격리된 센서로부터 얻어질 수 있고, (선택적으로는 교락 인자에서의 차이에 대한 조정/변경 이후에) 예측 신호 프로파일을 생성하는 데에 사용될 수 있으며, 그 후에 예측 신호 프로파일은 제1 펄스와 제2 펄스를 모두 포함하는 측정 신호로부터 제1 펄스를 제거하는 데 사용된다. 예를 들어, 도 4의 체외 회로(20)에서 시스템 센서(4c)로부터의 압력 신호는, 환자에게서 생기는 제2 펄스로부터 실질적으로 격리될 수 있고, 따라서 이러한 압력 신호는 기준 측정에 사용될 수 있다.

전술한 바와 같이, 도 4의 체외 회로(20)는 HDF 모드로 전환될 수 있는데, 이 HDF 모드에서는 수액을 체외 회로(20)의 혈액 라인에 공급하도록 추가적인 HDF 펌프가 작동된다. 이러한 작동 모드의 변화로 인해, 측정 신호에 있어서 제1 신호의 신호 특성에 변화가 일어날 수 있다. 따라서, 기준 라이브러리가 이러한 작동 상태와 관련된 적절한 기준 데이터(기준 프로파일 및/또는 에너지와 위상각 데이터)를 포함한다는 것을 보장함으로써, 이러한 변화에 대처할 필요가 있다.

별법으로서, HDF 펌프에서 생긴 압력 펄스를 격리시키는 것이 바람직할 수 있다. 이러한 격리는, 동맥 센서(4b)(도 4 참조)의 압력 신호로부터 기준 프로파일을 얻는 것을 통해 이루어질 수 있다. 동맥 압력 신호는 환자와 혈액 펌프(3)에서 생긴 압력 펄스를 포함하는 반면에, HDF 펌프에서 생긴 압력 펄스는 환자와 혈액 펌프(3) 각각에 의해 크게 약화되어, 동맥 센서(4b)에는 거의 도달하지 못한다. 한편, 정맥 센서(4a)와 시스템 센서(4c)의 압력 신호는 환자, 혈액 펌프(3) 및 HDF 펌프 모두에서 생긴 압력 펄스를 포함한다. 따라서, 혈액 펌프(3)와 환자에서 생긴 압력 펄스는 정맥 센서(4a) 또는 시스템 센서(4c)로부터의 압력 신호에서는 찾아보아야 하므로, 동맥 압력 신호는 혈액 펌프(3)와 환자에서 생긴 복합 압력 펄스의 예측 신호 프로파일을 얻는 데에 사용될 수 있다. 그 후에, 예측 신호 프로파일은, HDP 펌프에서 생긴 압력 펄스를 정맥 센서(4a) 또는 시스템 센서(4c)로부터의 압력 신호에서 분리하는 데에 사용될 수 있다. 이 예에서, 환자와 체외 회로(20)는 제1 서브 시스템(도 1의 S1)으로서 간주될 수 있고, HDF 펌프와 관련 주입 배관은 제2 서브 시스템(도 1의 S2)으로서 간주될 수 있으며, 이들 서브 시스템은 유체 접속부를 통해 연결되어 있다. 따라서, 이 예에서, 본 발명의 데이터 처리는 환자의 주기적인 생리적 현상에서 생긴 펄스를 분리하는 데에 적용되는 것이 아니라, 유체 시스템의 다른 펌프에서 생긴 펄스를 분리하는 데에 적용된다. 다른 구성에서는, 정맥 센서(4a)(도 4 참조)의 압력 신호로부터 기준 프로파일을 얻어, 동맥 센서(4b) 또는 시스템 센서(4c)의 압력 신호를 처리하는 데에 사용할 수 있는 것으로 인식되어야 한다.

시뮬레이션

기준 측정의 이용에 대한 대안으로서, 예측 신호 프로파일은 시뮬레이션을 통해, 즉 유체 수용 시스템의 현재의 작동 상태를 나타내는 현재 상태 정보에 기초한 유체 수용 시스템의 수학적 모델을 이용하는 산출을 통해, 직접적으로 얻어질 수 있다. 현재 상태 정보는 하나 이상의 전술한 시스템 파라미터의 현재값을 포함한다. 상기 수학적 모델은 시스템 구성 요소의 기지의 물리적 관계(또는 그에 준하는 표현, 예컨대 유체 흐름과 압력이 전류와 전압으로 각각 주어져 있는 전기 회로로서 시스템을 표현)에 기초할 수 있다. 상기 수학적 모델은 분석적 관점에서 암시적으로 또는 명시적으로 표현될 수 있다. 별법으로서, 수치 모델이 사용될 수 있다. 상기 모델은 시스템을 완전하게 물리적으로 묘사한 것이어도 되고, 간단한 함수이어도 된다. 한 예에서, 상기 간단한 함수는 펌프의 로터(3a)의 순간 각속도에 대한 데이터를, 경험적 또는 이론적 데이터를 이용해, 예측 신호 프로파일로 변환할 수 있다. 상기 순간 각속도에 대한 데이터는 도 4의 펌프 센서(26)에서 얻어질 수 있다.

다른 실시예에서, 시뮬레이션은 시스템의 다양한 작동 상태에 대한 기준 프로파일을 생성하는 데에 사용된다. 그 후에, 이 기준 프로파일은 기준 라이브러리에 기억될 수 있고, 이 기준 라이브러리는, 제2 및 제3 실시예와 관련하여 전술한 것과 동일한 방식으로 액세스 및 사용될 수 있다. 시뮬레이션에 의해 얻어진 기준 프로파일(및/또는 대응하는 에너지 및 위상각 데이터)은, 기준 측정에 의해 얻어진 기준 프로파일(및/또는 대응하는 에너지 및 위상각 데이터)과 함께 기억될 수 있다.

제1 펄스의 제거

예측 신호 프로파일을 이용하여 측정 신호로부터 하나 이상의 제1 펄스를 제거하는 여러 방식이 있다. 여기서는 서로 다른 2개의 제거 프로세스, 즉 단일 감산과 적응 필터링이 있다. 물론, 당업자에게 명백한, 제거 프로세스와 그 구현예(여러 변형례와 구현예도)는 설명하지 않는다.

구현예에 따르면, 예측 신호 프로파일은 그대로 제거 프로세스에 입력될 수 있고, 또는 예측 신호 프로파일은 제거 프로세스에 적합한 길이의 입력 신호를 구성하도록 복제될 수 있다.

단일 감산

이 제거 프로세스에서는, 하나의 예측 신호 프로파일을 측정 신호로부터 감산한다. 이 예측 신호 프로파일은, 예컨대 제거의 오차를 최소화하도록, 임의의 방식으로 시간에 있어서 천이 및 크기 조정되며 진폭에 있어서 크기 조정된다. 예컨대, 제곱 오차의 합, 또는 절대 오차의 합 등을 최소화하는 자동 스케일링에, 여러 최소화 기준이 사용될 수 있다. 별법으로서 또는 추가적으로, 측정 신호에서 제1 펄스의 예상 타이밍을 나타내는 타이밍 정보에 기초하여, 예측 신호 프로파일이 시간에 있어서 천이된다. 기준 신호에서 압력 세그먼트의 평균을 산출하는 것과 관련하여 전술한 것과 동일한 방식으로, 타이밍 정보가 얻어질 수 있다.

이 제거 프로세스의 한 가지 잠재적 한계는, 이 제거 프로세스가 예측 신호 프로파일을 단지 천이 및 크기 조정하기만 하므로, 예측 신호 프로파일의 여러 주파수간의 관계가 항상 동일하다는 것이다. 따라서, 여러 조화 주파수간의 관계를 변경하는 것이 불가능하며, 예측 신호 프로파일의 주파수 성분 중 일부만을 사용하고 다른 주파수를 억제하는 것도 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 예컨대 후술하는 바와 같이, 감산 이전에 선형 필터를 사용하는 적응 필터링이 사용될 수 있다.

적응 필터링

도 11은 적응 필터(30)의 개략적 개요를 보여주며, 예측 신호 프로파일 u(n) 및 측정 신호 d(n)을 받아서 제1 펄스가 제거되어 있는 전술한 모니터링 신호를 형성하는 오차 신호 e(n)을 출력하도록 구성되어 있는 적응 필터 구조를 보여준다.

적응 필터는, 최적화 알고리즘에 따라 그 전달 함수를 자체 조정하는 잘 알려진 (디지털 또는 아날로그) 전자 필터이다. 구체적으로, 적응 필터(30)는, 통상적으로 길이 M과 필터 계수 w(n)을 갖는 유한 임펄스 응답(FIR) 필터인, 가변 필터(32)를 포함한다.

적응 필터가 당업계에 공지되어 있더라도, 적응 필터는 측정 신호 d(n)에서 제1 펄스를 소거하는 데에 쉽게 적용될 수 없다. 도시된 실시예에서, 이는, 추정 측정 신호

을 생성하도록 예측 신호 프로파일 u(n)을 처리하는 가변 필터(32)에, 그리고 예측 신호 프로파일 u(n) 및 오차 신호 e(n)에 기초하여 가변 필터(32)의 필터 계수를 산출하는 적응 갱신 알고리즘(34)에, 예측 신호 프로파일 u(n)을 입력하는 것에 의해 달성되어 있다. 오차 신호 e(n)은 측정 신호 d(n)과 추정 측정 신호

의 차분에 의해 주어진다.

기본적으로, 각 필터 계수가 예측 신호 프로파일 u(n)의 진폭을 천이시키고 가능하면 다시 크기 조정하도록 작용하므로, 적응 필터링에도 또한 측정 신호 d(n)으로부터 예측 신호 프로파일 u(n)을 감산하는 것이 수반된다. 따라서, 오차 신호 e(n)을 생성하도록 측정 신호 d(n)으로부터 감산된 추정 측정 신호

은, M 천이된 예측 신호 프로파일 u(n)의 선형 조합, 즉 u(n)의 선형 필터링으로 형성된다.

적응 갱신 알고리즘(34)은 다양한 방식으로 구현될 수 있고, 그 중의 일부를 이하에 설명한다. 본원은 결코 이러한 예에 한정되지 않으며, 당업자라면 이하의 설명에 기초하여 다른 변형례를 어려움없이 찾을 것이다. 적응 필터링에 대한 두 가지 주요 기법, 즉 확률론적 기법과 결정론적 기법이 있다.

갱신 알고리즘(34)에 의해 오차 신호 e(n)를 최소화하는 데에 있어서 차이가 있으며, e(n)이 확률론적으로 추정되는가 혹은 결정론적으로 추정되는가에 따라 서로 다른 최소화 기준이 얻어진다. 확률론적 기법은 대개 최소화 기준의 예상치를 갖는 코스트 함수 J를 이용하는 반면에, 결정론적 기법은 대개 평균을 이용한다. 제곱 오차 신호 e²(n)은 하나의 전역적 최소점을 생기게 하므로, e(n)을 최소화하는 경우에 대개 제곱 오차 신호가 코스트 함수에 사용된다. 어떤 상황에서는, 절대 오차 |e(n)|이 상기 최소화뿐만 아니라 여러 형태의 구속 최소화에도 이용될 수 있다. 물론, 어떠한 형태의 오차 신호도 사용될 수 있지만, 전역적 최소점을 향한 수렴이 항상 보장되는 것은 아니며, 최소화가 항상 해결될 수 있는 것도 아니다.

신호의 확률론적 묘사에 있어서, 코스트 함수는 대개 이하의 식을 따르며,

신호의 결정론적 묘사에 있어서, 코스트 함수는 대개 이하의 식을 따른다.

오차 신호 e(n)[코스트 함수 J(n)]이 최소화되는 경우, 제1 펄스는 측정 신호 d(n)으로부터 제거될 것이다. 따라서, 일단 적응 필터(30)가 수렴하여 최소 오차에 도달하면, 오차 신호 e(n)에서 제1 펄스가 제거되면서 제2 펄스는 유지될 것이다.

가변 필터(32)에 대한 최적의 필터 계수 w(n)를 얻기 위해, 코스트 함수 J는 필터 계수 w(n)와 관련하여 최소화될 필요가 있다. 이는, 여러 필터 계수 w₀, w₁, …, W_M _-1에 대한 코스트 함수 J의 도함수인 코스트 함수 구배 벡터 ▽J를 이용해 달성될 수 있다. 최급강하법은, 코스트 함수 J를 최소화하는 최적의 필터 계수를 얻기 위한 재귀적 방법이다(적응 필터 아님). 이 재귀적 방법은, 보통 영으로 설정되는 초기값[즉, w(0)=0]을 필터 계수에 제공함으로써 시작된다. 그 후, 필터 계수는 다음 식에 따라 갱신되고,

여기서 w는 다음 식으로 주어진다.

또한, 구배 벡터 ▽J는, 코스트가 가장 빠르게 커지고 있는 방향을 향하고 있다. 따라서, 필터 계수는 이 구배의 반대 방향으로 수정되고, 이 수정의 길이는 스텝 사이즈 파라미터 μ의 영향을 받는다. 최급강하 알고리즘은 피드백을 포함하므로, 발산할 우려가 항상 있다. 이러한 이유로, 수렴을 보장하기 위해, 스텝 사이즈 파라미터 μ에 경계를 설정한다. 최급강하 알고리즘에 대한 안정성 기준은 다음 식으로 주어지는 것으로 보여질 수 있고,

여기서 λ_max는 R의 최대 고유치이며, 예측 신호 프로파일 u(n)의 상관 행렬은 다음과 같이 주어지고,

여기서

은 다음 식으로 주어진다.

평균 제곱 오차(MSE)와 코스트 함수(

로 정해짐)가 사용된다면, 필터 계수는 다음 식에 따라 갱신되는 것으로 보여질 수 있으며,

여기서 e(n)은 다음 식으로 주어진다.

최급강하 알고리즘은, 신호의 통계자료가 알려져 있는 경우에 최적의 필터 계수를 산출하기 위한 재귀적인 알고리즘이다. 그러나, 이러한 정보는 대개 알려져 있지 않다. 최소 제곱 평균(LMS) 알고리즘은, 통계자료가 계속 추정된다는 것을 제외하고는, 최급강하 알고리즘과 동일한 원리를 기초로 하는 방법이다. 따라서, LMS 알고리즘은 구배에 노이즈가 많아질 수 있음에도 불구하고 신호의 통계자료에서의 (연속적인 통계 추정에 기인한) 변화에 적응할 수 있으므로, LMS 알고리즘은 적응 필터이다. 구배에서의 노이즈로 인하여, LMS 알고리즘은 최급강하 알고리즘이 도달하는 최소 오차 J_min에 도달하지 않을 것이다. LMS 알고리즘에서는 예상치의 순간 추정이 이용되며, 즉 기대치는 제거된다. 따라서, LMS 알고리즘의 경우, 필터 계수의 갱신 방정식은 다음과 같이 된다.

LMS 알고리즘의 수렴 기준은 최급강하 알고리즘의 경우와 동일하다. LMS 알고리즘에서, 스텝 사이즈는 예측 신호 프로파일 u(n)에 비례하고, 즉 예측 신호 프로파일이 강할 때, 구배 노이즈가 증폭된다. 이러한 문제에 대한 한 가지 해결책으로는, 다음 식으로 필터 계수의 갱신을 정규화하는 것이 있다.

이러한 필터 계수의 새로운 갱신 방정식을 정규화된 LMS라 하며, 다음 식으로 주어지고,

여기서

의 관계가 성립하며 α는 양의 보호 상수이다.

스텝 사이즈가 변경되어 있는 다수의 서로 다른 LMS 알고리즘의 변형례가 있다. 이들 중 하나는 가변 적응 스텝을 이용하는 것이며,

여기서 α(n)은 예를 들어 다음과 같을 수 있고,

여기서 c는 양의 상수이다. 또한, LMS 알고리즘에서의 각 필터 계수에 대하여 독립적인 적응 스텝을, 예컨대 다음 식에 따라, 선택할 수 있으며,

여기서 A는 다음 식으로 주어진다.

다음 코스트 함수가 대신 사용된다면,

갱신 방정식은 다음과 같이 된다.

이러한 적응 필터를 Sign LMS라 하며, 낮은 계산 복잡성에 대한 요구가 매우 큰 용례에 사용된다.

다른 적응 필러는 Leaky LMS이며, 다음 식과 같은 코스트 함수를 갖는 구속 최소화를 이용한다.

이러한 구속은, 변량 α를 갖는 화이트 노이즈가 예측 신호 프로파일 u(n)에 더하여졌을 때와 동일한 효과를 갖는다. 그 결과, 입력 신호 u(n)의 불확실성이 증대되어, 필터 계수가 저지되는 경향이 있다. u(n)의 상관 행렬인 R이 0인 고유치를 하나 이상 갖는 경우에, Leaky LMS를 사용하는 것이 바람직하다. 그러나, 노이즈가 없는 시스템에서는, Leaky LMS가 성능을 나쁘게 만든다. Leaky LMS에 대한 필터 계수의 갱신 방정식은 다음 식으로 주어진다.

전술한 바와 같이 MSE 코스트 함수를 최소화하는 대신에, 재귀 최소 제곱(RLS) 적응 필터 알고리즘이 이하의 코스트 함수를 최소화하며,

여기서 λ은 망각 인자이고, 0<λ≤1의 관계가 성립하며, 이 방법을 지수 가중 최소 제곱법이라 한다. 뒤이은 초기화 이후에, RLS 알고리즘에 대한 필터 계수의 갱신 방정식은 다음 식으로 보여질 수 있고,

여기서 I_MXM은 다음 식들에 따라 주어지는 단위 행렬 MxM이며,

여기서 δ은 신호 대 노이즈의 비(SNR)가 큰 경우에는 작은 양의 상수이고, SNR이 작은 경우에는 큰 양의 상수이며,

의 관계가 성립되고, ξ(n)은 이전 알고리즘에서 e(n)에 해당된다. 초기화 단계 동안에는, 초기화

를 이용하기 때문에, 하기의 코스트 함수가

대신 최소화된다. RLS 알고리즘은 대략 2M의 반복에서 수렴하고, 이는 LMS 알고리즘의 경우에 비해 상당히 빠른 것이다. 다른 장점은, LMS 알고리즘의 경우와는 달리, RLS 알고리즘의 수렴이 R의 고유치와는 별개의 것이라는 점이다.

병행 운용되는 수 개의 RLS 알고리즘이 λ과 δ를 달리하여 이용될 수 있으며, 이들 RLS 알고리즘은 성능 향상을 위해 통합될 수 있고, 즉 서로 다른 많은 δ:s를 갖는 알고리즘(정상 상태의 해)에 λ=1이 이용될 수 있다.

LMS 알고리즘과 RLS 알고리즘이 부동(浮動) 소수점 연산 유닛을 구비하지 않는 프로세서, 예컨대 저비용 내장 마이크로프로세서 혹은 마이크로컨트롤러 등에서 운용될 수 있도록, LMS 알고리즘과 RLS 알고리즘이 모두가 고정 소수점 연산으로 실시될 수 있다.

적응 필터를 이용한 제거 프로세스의 효과를 보여주기 위해, 도 12a의 상측 그래프는, 유량이 430 ml/min인 경우에 도 4의 정맥 센서(4a)로부터 나온 측정 신호에 작용시키는, 적응 갱신 알고리즘(34)으로서, RLS 알고리즘을 이용한 도 11의 적응 필터 구조에서 출력되는 오차 신호 e(n)을 보여준다. 이 적응 필터 구조에서는, 동일 유량의 기준 측정에서 얻어지는 예측 신호 프로파일이 제공된다. M=15로 구성된 RLS 알고리즘은 약 2M 이후에 수렴하며, 이는 현재 샘플링 주파수가 10 Hz일 때 3초에 상당한다. 따라서, 상측의 그래프는 제1 펄스의 제거 이후의 측정 신호를 보여준다. 도 12a의 하측 그래프는 참고로 포함되어 있는 것으로서, 혈액 펌프(3)가 정지되어 있는 동안에 정맥 센서(4a)로부터 나오는 측정 신호를 보여준다. 적응 필터링은, 수렴 기간 이후에 제2 펄스를 적절히 나타내는 모니터링 신호를 제공하도록 작동될 수 있음이 명백하다.

도 12b는 도 12a에 상당하는 것이지만, 도 4의 동맥 센서(4b)로부터의 측정 신호에 대해 얻어지는 것을 보여주고 있다.

실시 방식과는 무관하게, 적응 필터(30)(도 11 참조)의 성능은, 갱신 알고리즘(34)이 사용할 수 없게 되어 가변 필터(도 11 참조)의 필터 계수가 현재의 값의 세트로 고정되는 정지 모드로 적응 필터(30)를 전환시킴으로써 더 향상될 수 있다. 이러한 적응 필터(30)의 전환은, 제2 펄스를 오차 신호 e(n)에서, 통상적으로 제1 펄스 데이터와 관련하여 분석하는 외부 프로세스에 의해 제어될 수 있다. 제1 펄스 데이터는 측정 신호, 기준 신호(위의 내용 참조), 전용 펄스 센서, 제1 펄스 발생기용 제어 유닛 등으로부터 얻어질 수 있다. 제2 펄스의 속도가 제1 펄스의 속도에 근접하기 시작하거나 및/또는 제2 펄스의 진폭이 (절대 한계와 비교하여, 또는 제1 펄스의 진폭으로 주어지는 한계와 비교하여) 매우 약하다는 것을 외부 프로세스가 밝혀낸 경우, 적응 필터(30)는 정지 모드로 전환될 수 있다. 적응 필터는, 소정의 기간 동안 또는 외부 프로세스에 의해 해제될 때까지, 정지 모드로 유지될 수 있다.

앞에서는 주로 몇몇 실시예를 참조하여 본 발명을 설명하였다. 그러나, 당업자라면 쉽게 이해하듯이, 앞에 개시된 실시예 이외의 다른 실시예가, 첨부된 특허 청구 범위에 의해서만 정의 및 한정되는 본 발명의 범위 및 정신 내에서 동등하게 구현될 수 있다.

예를 들어, 측정 신호와 기준 신호는, 예컨대 저항성 감지, 용량성 감지, 유도성 감지, 자성 감지, 또는 광학적 감지에 의해 작동되고, 하나 이상의 다이어프램, 벨로우즈, 부르돈관(Bourdon tube), 압전부품, 반도체부품, 스트레인 게이지, 공명선, 가속도계 등을 이용하는 임의의 상정 가능한 타입의 압력 센서에서 생길 수 있다.

도 1은 압력 센서(4a~4c)가 제1 서브 시스템(S1)에 접속되어 있는 것을 나타내고 있지만, 그 대신에 압력 센서가 제2 서브 시스템(S2)에서의 유압(流壓)을 측정하도록 접속될 수도 있다. 또한, 유체 수용 시스템은 유체 접속부(C)를 통해 접속된 제1 및 제2 서브 시스템(S1, S2)으로 구획되어야 하는 것은 아니며, 그 대신에 제1 펄스 발생기 및 제2 펄스 발생기와 연관되어 있는 통합형 유체 수용 시스템일 수 있고, 이 경우 각 압력 센서는 제1 펄스 발생기에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 배치되어 있다.

또한, 본 발명의 기술은, 환자의 체내 혈액 회로에서부터 혈액을 받아, 환자에게로 돌려보내기 전에 혈액에 대해 처리가 이루어지는, 모든 타입의 체외 혈류 회로의 모니터링에 적용될 수 있다. 이러한 혈류 회로는, 혈액투석, 혈액여과, 혈액투석여과, 혈장분리반출, 성분채집, 체외 막형 산소섭취, 보조 혈액 순환, 및 체외 간 지지/투석용 회로를 포함한다. 마찬가지로, 본 발명의 기술은 다른 타입의 체외 혈류 회로, 예컨대 수혈, 주입용 회로 및 인공 심폐기 등에서의 모니터링에 적용될 수 있다.

또한, 본 발명의 기술은 혈액 이외의 다른 액체를 수용하는 유체 시스템에도 적용 가능하다.

또한, 본 발명의 기술은, 임의의 타입의 펌핑 장치, 즉 앞서 개시된 바와 같은 회전식 연동 펌프뿐만 아니라 선형 연동 펌프, 다이어프램 펌프 및 원심 펌프 등의 다른 타입의 용적형 펌프에서 생기는 압력 펄스를 제거하는 데에 적용될 수 있다. 실제로, 본 발명의 기술은 임의의 타입의 (기계의 혹은 인간의) 펄스 발생기에서 생긴 압력 펄스를 제거하는 데에 적용될 수 있다.

마찬가지로, 본 발명의 기술은 임의의 타입의 (기계의 혹은 인간의) 펄스 발생기에서 생긴 압력 펄스를 분리시키는 데에 적용될 수 있다.

본 발명의 기술은 실시간 데이터에 작용하여야 하는 것은 아니며, 오프라인 데이터, 예컨대 미리 기록해 놓은 측정 신호 등을 처리하는 데에 사용될 수 있다.

Claims

제1 펄스 발생기(3) 및 제2 펄스 발생기(3')와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서(4a~4c)로부터 얻은 시간 종속 측정 신호(d(n))를 처리하는 방법으로서,
상기 압력 센서(4a~4c)는 제1 펄스 발생기(3)에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기(3')에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되고, 상기 방법은,
측정 신호(d(n))를 수신하는 단계;
제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 단계; 및
적응 필터 구조에 입력으로서 상기 제1 펄스 프로파일(u(n)) 및 상기 측정 신호(d(n))를 공급함으로써, 시간 영역에서 상기 측정 신호(d(n)를 필터링하는 단계로서, 상기 적응 필터 구조는 제2 펄스가 유지되면서 제1 펄스가 실질적으로 제거된 오차 신호(e(n))를 출력하도록 구성되는 것인, 필터링 단계
를 포함하는 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제1항에 있어서, 제1 펄스 프로파일(u(n))은 상기 유체 수용 시스템에서의 기준 측정에서 얻어지고, 상기 기준 측정은, 하나 이상의 제1 펄스를 발생시키도록 제1 펄스 발생기(3)를 작동시키는 단계, 및 유체 수용 시스템에서의 기준 압력 센서(4a~4c)에 의해 발생된 기준 신호로부터 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 단계를 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 정해진 신호 프로파일을 얻는 단계를 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제3항에 있어서, 상기 제1 펄스 프로파일을 얻는 단계는, 유체 수용 시스템의 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재 값에 기초한 수학적 모델에 따라 상기 정해진 신호 프로파일을 변경하는 단계를 더 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제1항에 있어서, 유체 수용 시스템의 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재 값을 얻는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 펄스 프로파일(u(n))은 상기 현재 값의 함수로서 얻어지는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제5항에 있어서, 상기 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 단계는, 현재 값에 기초하여 기준 데이터베이스에서 하나 이상의 기준 프로파일(r₁(n), r₂(n))을 확인하는 단계; 및 상기 하나 이상의 기준 프로파일(r₁(n), r₂(n))에 기초하여 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 단계를 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제6항에 있어서, 상기 하나 이상의 시스템 파라미터는 유체 수용 시스템에서의 제1 펄스의 속도를 나타내는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제6항 또는 제7항에 있어서, 기준 데이터베이스에서의 각 기준 프로파일(r₁(n), r₂(n))은, 상기 하나 이상의 시스템 파라미터의 각각의 값에 대한 유체 수용 시스템에서의 기준 측정에 의해 얻어지는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제5항에 있어서, 상기 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 단계는,
현재 값에 기초하여 기준 데이터베이스에서 에너지와 위상각 데이터의 하나 이상의 조합을 확인하는 단계, 및 상기 에너지와 위상각 데이터의 하나 이상의 조합에 기초하여 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 단계; 또는
유체 수용 시스템의 수학적 모델에 기초하여 압력 센서(4a~4c)의 응답을 산출하는 알고리즘에 현재 값을 입력하는 단계
를 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제1항에 있어서, 상기 적응 필터 구조는 적응 필터(30)를 포함하고, 상기 필터링 단계는,
제1 펄스 프로파일(u(n))을 상기 적응 필터(30)에 입력으로서 공급하는 단계;
측정 신호(d(n))와 적응 필터(30)의 출력 신호(
)간의 상기 오차 신호(e(n))를 산출하는 단계; 및
상기 오차 신호(e(n))를 적응 필터(30)에 입력으로서 공급하는 단계
를 포함하며, 상기 적응 필터(30)는 오차 신호(e(n))에서 제1 펄스를 실질적으로 제거하도록 배치되는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제10항에 있어서, 적응 필터(30)는, 출력 신호(
)를 발생시키도록 제1 펄스 프로파일(u(n))에 작용하는 필터 계수를 갖는 유한 임펄스 응답 필터(32), 및 상기 필터 계수를 오차 신호(e(n))와 제1 펄스 프로파일(u(n))의 함수로서 산출하는 적응 알고리즘(34)을 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제11항에 있어서, 상기 출력 신호(
)는 M 천이된 제1 펄스 프로파일(u(n))의 선형 조합으로 형성되고, M은 유한 임펄스 응답 필터(32)의 길이인 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제10항 또는 제11항에 있어서, 제2 펄스의 속도, 진폭, 또는 속도 및 진폭 둘 모두와, 한계값의 비교에 기초하여, 필터 계수를 고정하도록 적응 필터(30)를 제어하는 단계를 더 포함하는 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제1항 내지 제7항 및 제9항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 유체 수용 시스템은 인체의 혈액계에 연결되는 체외 혈류 회로(20)를 포함하고, 제1 펄스 발생기는 체외 혈류 회로(20)에서의 펌핑 장치(3)를 포함하며, 제2 펄스 발생기(3')는 인체에서의 생리적 펄스 발생기를 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제14항에 있어서, 제2 펄스 발생기(3')는 심장과, 호흡계, 그리고 자율신경계의 영향을 받는 혈관 운동 중 적어도 하나인 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제14항에 있어서, 체외 혈류 회로(20)는 동맥 액세스 장치(1), 혈액 처리 장치(6) 및 정맥 액세스 장치(14)를 포함하고, 사람의 혈액계는 혈관 액세스를 포함하며, 동맥 액세스 장치(1)는 사람의 혈액계에 접속되도록 구성되어 있고, 정맥 액세스 장치(14)는 혈관 액세스에 접속되어 유체 접속부(C)를 형성하도록 구성되어 있으며, 제1 펄스 발생기는 혈액을 동맥 액세스 장치(1)로부터 혈액 처리 장치(6)를 통과해 정맥 액세스 장치(14)에 이르게 펌핑하도록 체외 혈류 회로(20)에 배치된 펌핑 장치(3)를 포함하고, 상기 시간 종속 측정 신호의 처리 방법은 펌핑 장치(3)의 하류에 위치한 정맥 압력 센서(4a)나, 펌핑 장치(3)의 상류에 위치한 동맥 압력 센서(4b) 중 어느 하나로부터의 측정 신호(d(n))를 수신하는 단계를 포함하는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
제1항 내지 제7항 및 제9항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 시간 종속 측정 신호의 처리 방법을 컴퓨터로 하여금 수행하게 만드는 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
제1 펄스 발생기(3) 및 제2 펄스 발생기(3')와 연관된 유체 수용 시스템에서의 압력 센서(4a~4c)로부터 얻은 시간 종속 측정 신호(d(n))를 처리하는 장치로서,
상기 압력 센서(4a~4c)는 제1 펄스 발생기(3)에서 생긴 제1 펄스와 제2 펄스 발생기(3')에서 생긴 제2 펄스를 검출하도록 상기 유체 수용 시스템에 배치되고, 상기 장치는.
측정 신호(d(n))를 수신하는 수단(28);
제1 펄스의 예측 시간 신호 프로파일인 제1 펄스 프로파일(u(n))을 얻는 수단(29); 및
제2 펄스를 유지하면서 제1 펄스를 실질적으로 제거하도록, 제1 펄스 프로파일(u(n))을 이용하여 측정 신호(d(n))를 시간 영역에서 필터링하는 필터링 수단(29)으로서, 상기 필터링 수단(29)은 적응 필터 구조를 포함하고, 상기 적응 필터 구조는, 입력으로서 상기 측정 신호(d(n)) 및 상기 제1 펄스 프로파일(u(n))을 수신하고, 제2 펄스가 유지되면서 제1 펄스가 실질적으로 제거된 오차 신호(e(n))를 출력하도록 구성되는 것인, 필터링 수단(29)
을 포함하는 시간 종속 측정 신호의 처리 장치.
제12항에 있어서, 상기 출력 신호(
)는 다시 크기 조정되는 것인 시간 종속 측정 신호의 처리 방법.
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