KR101720823B1 - 급속 증후성 혈압 감소의 예측을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

모니터링 디바이스(29)는 예를 들어 투석과 같은 의료 치료 중에 피험자의 혈압의 급속한 증후성 저하의 예측을 위한 방법을 구현하기 위해 의료 시스템 내에 포함된다. 이 목표로, 피험자의 펄스 발생기에 대한 펄스 형상 파라미터(p_PS)는 피험자(P)의 심장 혈관계에 결합된 체외 혈류 회로 내에 배열된 압력 센서(4a, 4b, 4c)에 의해 레지스터된다. 압력 센서(4a, 4b, 4c)는 피험자(P)의 혈관 내의 압력 변동을 검출하도록 적용된다. 측정 기간 중에 펄스 형상 파라미터 중 하나 이상이 판정 기준을 충족하는지 여부가 조사된다. 출력 신호(α)는 판정 기준이 충족된 것으로 판명되면 생성되어, 피험자(P) 내의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시한다. 판정 기준은 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 위해 계산된 펄스 크기 측정치 또는 이와 같이 계산된 펄스 크기 측정치에 기초하여 계산된 통계 분산 측정치에서 동작할 수 있다.

Description

급속 증후성 혈압 감소의 예측을 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTION OF RAPID SYMPTOMATIC BLOOD PRESSURE DECREASE}

본 발명은 일반적으로 피험자의 혈압의 급속한(즉, 급성) 증후성 혈압 저하의 발병의 검출에 관한 것이다. 더 구체적으로는, 본 발명은 모니터링 장치, 의료 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 본 발명은 예를 들어 체외 혈액 처리용 장치에 적용 가능하다.

다수의 상황에서, 그 실제 발생을 회피하는 것이 가능하면, 예를 들어 인공 혈액 정화가 수행될 때, 잠재적인 저혈압을 검출하는 것이 중요할 수 있다. 인간 신체는 대략 60% 물 - 생존을 유지하는 데 중요한 레벨 - 로 이루어진다. 새로운 물을 신체에 제공하는 것은 문제가 없지만, 잉여의 물의 처분은 신장 환자에게 주요 문제점이다. 정상 신장의 작업은 물, 요소 및 다른 노폐물과 같은 여분의 유체를 혈액으로부터 제거하는 것이다. 최종적인 소변은 방광으로 전달되어 마지막으로 배뇨 중에 신체를 떠난다. 신장의 제2 작업은 예를 들어 산과 염기의 균형을 조절하는 것이다. 기능부전 신장에 의해, 가장 주요한 신체 기관에 요독증이라 칭하는 증후군이 발생될 수 있다. 요독증이 치료되지 않으면, 이는 사망으로 이어질 것이다. 요독증은 신장 이식에 의해 또는 소정 종류의 체외 또는 체내 혈액 처리에 의해 치료된다.

저혈압의 이벤트는 a) 낮은 혈압에 의해 유발되는 "기본 저혈압", b) 격렬해질 수 있는 낮은 혈압을 급속하게 발생함으로써 유발되는 "급성 저혈압", c) 증후를 발생시킬 수 있는 낮은 혈압에 의해 유발되는 "증후성 저혈압", d) 증후를 갖는 급속한 혈압 감소에 의해 유발되는 "급속 증후성 저혈압" 및 e) 투석 중에 저속 또는 급속 혈압 감소에 의해 유발되는 "비급성/급성 투석중 저혈압"으로 분할될 수 있다.

투석 유도 저혈압의 병인은 재흡수율을 초과하는 초여과율로부터 기원하는 체액 결핍으로 종종 고려된다. 체액 결핍은 심장으로 복귀하는 혈액량의 감소를 유발하여 감소된 심장 충만 및 다라서 감소된 심장 박출량을 야기하는 데, 이는 저혈압으로 이어질 수 있다. 혈량 저하 외에도, 예를 들어 자율 신경계(ANS), 심장 박출량 및 모세혈관 수축과 같은 팩터에 의해 반영되는 그 실패 보상 메커니즘이 종종 고려되는 다른 팩터가 투석중 저혈압에도 마찬가지로 기여하는 것으로 고려된다. 부가적으로, 투석간 저혈압은 투석 세션 중의 급속 또는 저속 혈압 감소에 의해 발생될 수 있다. 이와 관련하여, 투석 치료를 완료한 직후에, 예를 들어 몇시간 이내에 발생하는 저혈압은 또한 투석중 저혈압과 함께 투석 치료에 의해 유도되는 것으로 간주될 수 있다.

감소된 심장 박출량은 모세혈관에 도달하는 혈액의 양을 감소시킬 수 있고, 따라서 모세혈관 맥박의 크기를 감소시킬 것이다. 혈압이 증가되는 모세혈관 수축은 저혈압을 예방하기 위해 중요한 자율 역조절이다. 모세혈관 내의 혈액량은 모세혈관 수축 중에 감소할 수 있어, 모세혈관 맥박의 크기가 감소할 수 있게 한다. 따라서, 심장 박출량의 증가 및 상승된 모세혈관 수축의 모두는 투석중 저혈압을 예방하는 데 기여할 수 있는 데, 이는 양 팩터가 보상 메커니즘을 반영하기 때문이다. 일반적으로, 이들 보상 메커니즘은 혈압을 유지하기 위해 관리한다. 그러나, 실패 메커니즘은 저혈압을 유발할 수 있다. 따라서, 심장 박출량 및 모세혈관 수축의 모두는 저혈압에 앞서 모세혈관 맥박의 크기의 감소에 기여할 것이다.

투석 유도 급성 증후성 혈압 저하의 조기의 경고를 제공하는 어떠한 제품도 아직 시장에서 입수 가능하지 않다. 투석 유도 저혈압은 의료 서비스 및 더 높은 비용에 대한 증가된 요구를 유도하기 때문에, 이러한 이벤트의 예방을 유도할 수 있는 투석중 저혈압의 예측을 위한 임상적 방법을 개발하는 것이 바람직하다. 게다가, 공지의 방법 및 장치에서, 특히 비실시간으로 서로로부터 2개의 효과를 구별하는 것이 가능하지 않았다.

WO2007/141246 A2호 "급속 증후성 혈압 감소의 예측(Prediction of rapid symptomatic blood pressure decrease)"에 최근에 개시된 방법은 예를 들어 모세혈관과 같은 조직의 미세혈관상 내의 혈액량 변화를 측정하기 위한 광학 기술에 기초하는 맥박 산소측정기에 의해 전달된 광혈류량 검사(PPG) 펄스의 크기의 감소에 기초하는 검출을 제안하고 있다. 유사한 방법이 US2008/0067132 A1호 "혈액투석 또는 혈액여과에 의한 신장 대체 치료 중에 유체 제거를 최적화하기 위해 광혈류량 검사를 사용하기 위한 방법(Method for using photoplethysmography to optimize fluid removal during renal replacement therapy by hemodialysis or hemofiltration)"에 개시되어 있다.

다른 방법이 CA2574529 A1호 "산소 포화도를 측정함으로써 동맥압 모니터링을 갖는 투석 기계(Dialysis machine with arterial pressure monitoring by measuring oxygen saturation)"에 개시되어 있고, 투석 기계의 동맥 라인 상에서 측정된 산소 포화도의 단기 변동성에 기초한다.

체외 혈액 처리와 같은 인공 혈액 정화 프로세스 중에, 환자는 경련, 구역질, 구토 및 때때로 기절의 형태의 증후의 혈압 저하에 의해 특징화되는 증후성 저혈압을 겪게 되는 것이 통상적이다. 이러한 이벤트는 환자에 대해 격렬할 뿐만 아니라, 치료를 감독하는 스태프로부터 상당한 주의를 필요로 한다. 따라서, 이러한 혈액 처리 중에, 증후성 저혈압의 발병을 검출하고 이것이 발생하는 것을 예방하는 것이 매우 바람직하다.

그러나, 예측에, 가능하면 급속 증후성 저혈압을 예방에 매우 중요한 상황의 다른 예가 존재한다. 예를 들어, 전투기 조종사는 종종 조종사를 기절하게 하는 위험이 있는 힘을 받게 된다. 그러나, 또한 다른 유형의 차량, 선박 및 기계의 운전자는 운전자, 다른 사람 및 다양한 재료 상품에 대한 위험을 감소시키기 위해 유사한 감시를 필요로 할 수 있다.

따라서, 본 발명의 목적은 상기 문제점을 완화하고 따라서 급성 증후성 혈압 감소가 그 임의의 효과가 여전히 회피될 수 있을 때의 시점에 검출될 수 있는 복잡하지 않은 해결책을 성취하는 것이다.

본 발명의 제1 양태에 따르면, 상기 목적은 피험자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 디바이스로서, 디바이스는 피험자의 심장 혈관계에 결합된 체외 혈류 회로 내의 적어도 하나의 압력 센서로부터 측정 데이터를 수신하기 위한 입력으로서, 측정 데이터는 피험자의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터의 시간 시퀀스를 포함하는 것인 입력과, 펄스 형상 파라미터를 반복적으로 수신하고, 펄스 형상 파라미터의 하나 이상의 측정치가 판정 기준을 충족하는지를 조사하고, 만일 그러하면 출력 신호가 생성되게 하도록 적용된 데이터 분석부로서, 출력 신호는 피험자의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시하는 것인 데이터 분석부를 포함하는 모니터링 디바이스에 의해 성취된다. 따라서, 체외 혈류 회로 내의 하나 이상의 압력 센서들은 피험자의 펄스 발생기로부터 기원하는 펄스 형상 파라미터를 검색하는데 이용된다. 이 디자인의 중요한 장점은 조기의 저혈압 경고가 간단하고 비용 효율적인 비교적 소형의 처리 리소스 및 센서에 기초하여 제공될 수 있다는 것이다.

일 실시예에서, 데이터 분석부는 기준 측정치를 얻고, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치를 계산하고, 측정 기간 중에, 기준 측정치에 대해 제공된 판정 기준이 펄스 측정치의 하나 이상에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하고 만일 그러하면 출력 신호가 생성되게 하도록 더 적용된다. 펄스 크기 뿐만 아니라 펄스 크기 변동성은 저혈압 이벤트의 발생의 예측을 위해 사용될 수 있다. 기준 측정치는 이전의 측정치로부터 사전 결정되거나 얻어질 수 있고, 이는 예를 들어 임계값일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 펄스 측정치는 다수의 펄스 크기 측정치의 평균에 기초한다. 다수의 펄스 측정치의 평균을 정확도를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 신호 프로세서는 예를 들어 타이밍 데이터에 기초하여 펄스 신호 세그먼트의 서브세트를 정렬하고 조합함으로써 평균 일시적 형상을 생성하도록 구성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 기준 측정치는 임계값이고, 판정 기준은 펄스 측정치가 임계값을 초과할 때 충족된다. 초과에 의해, 이는 통과 또는 교차, 즉 초과 또는 미만으로서 고려되어야 한다. 예를 들어, 펄스 측정치가 펄스 크기 측정치에 의해 표현되는 경우에, 판정 기준은 임계값 미만일 때 충족될 수 있고, 펄스 측정치가 통계 분산 측정치에 의해 표현되는 경우에, 판정 기준은 임계값을 초과할 때 충족될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 데이터 분석부는 제1 인스턴스에 수신된 적어도 하나의 펄스 형상 파라미터에 기초하여 초기 펄스 측정치를 기준 측정치로서 계산하고, 감시 디바이스와 연관된 메모리 수단 내에 초기 펄스 측정치를 저장하고, 측정 기간은 제1 인스턴스에 후속한다. 따라서, 치료의 시작시와 같은 일 인스턴스에 얻어진 펄스 측정치는 후속 측정치와 비교될 수 있다. 따라서, 판정 기준은 예를 들어 기준 측정치로서 작용하는 초기 펄스 측정치로부터 사전 결정된 편차일 수 있다. 실시예에 따라, 초기 펄스 측정치는 초기 펄스 크기 측정치 또는 초기 펄스 크기 측정치의 초기 통계 분산 측정치일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 데이터 분석부는 검사된 펄스 측정치가 초기 펄스 측정치에 기초하여 계산된 제1 부분 판정 기준을 충족하고 후속의 시험 기간 내에 계산된 펄스 형상 파라미터의 펄스 측정치의 사전 결정된 양이 제2 부분 판정 기준을 충족하면, 판정 기준을 충족되는 것으로서 간주하도록 적용된다. 게다가 또는 대안적으로, 펄스 크기 측정치의 분산은 펄스 크기 측정치의 사용과 조합하여 또는 별도로 저혈압 이벤트의 발생의 예측을 위해 또한 사용될 수 있다. 따라서, 일 실시예에 따르면, 일(주요) 판정 기준은 다양한 부분 판정 기준의 충족에 의해 충족될 수 있다. 평균으로서, 판정에 대한 신뢰성이 따라서 향상될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사전 결정된 양은 시험 기간 내에 수신된 펄스 형상 파라미터에 대해 계산된 펄스 측정치의 대략 50% 내지 대략 100%를 표현하는 값이다.

일 실시예에 따르면, 사전 결정된 양은 시험 기간 내에 수신된 펄스 형상 파라미터에 대해 계산된 모든 펄스 측정치를 표현한다.

일 실시예에 따르면, 시험 기간은 대략 1분 내지 대략 15분으로 연장하는 범위로부터 선택된 간격이다. 일 실시예에 따르면, 시험 기간은 대략 5분 길이이다. 따라서, 임계값, 판정 기준을 충족하도록 요구된 펄스 크기 측정치의 사전 결정된 양 및 선택된 시험 기간 길이에 따라, 강인하고 신뢰적인 저혈압 경고는 매우 다양한 피험자 및 용례에 대해 얻어질 수 있다.

일 실시예에 따르면, 데이터 분석부는 초기 펄스 측정치를 정규화함으로써 그리고 사전 결정된 분모로 정규화된 초기 펄스 측정치를 나눗셈함으로써 판정 기준을 계산하도록 적용된다. 따라서, 초기 상태와의 바이어스되지 않은 비교가 이루어질 수 있다.

일 실시예에 따르면, 분석부는 측정 기간 중에, 초기 펄스 측정치로 원래 측정치를 나눔으로써 수신된 펄스 형상 파라미터를 위한 펄스 측정치를 계산하도록 적용된다.

일 실시예에 따르면, 사전 결정된 분모는 대략 1.2 내지 대략 5로 연장하는 범위로부터 선택된 값이고, 여기서 펄스 측정치는 펄스 크기 측정치이고, 대략 0.2 내지 대략 0.8이고 펄스 측정치는 펄스 크기 측정치의 통계 분산 측정치이다. 따라서, 임계값을 선택함으로써, 알고리즘은 조기 경고 및 오류 경보 사이의 원하는 균형을 얻기 위해 시험 기간의 길이에 관해 캘리브레이션될 수 있다. 일반적으로, 펄스 측정치가 펄스 크기 측정치일 때, 비교적 큰 분모가 비교적 짧은 시험 기간을 필요로 하고, 그 반대도 마찬가지이다. 역으로, 펄스 측정치가 통계 분산 측정치일 때, 비교적 작은 분모는 비교적 짧은 시간 기간을 필요로 하고, 그 반대도 마찬가지이다.

일 실시예에 따르면, 모니터링 디바이스는 피험자의 모세혈관의 수축도를 표현하는 바이오-임피던스 파라미터를 반복적으로 레지스터하도록 적용된 보조 기록 수단으로부터 보조 측정 데이터를 수신하기 위한 보조 입력을 포함하고, 데이터 분석부는 바이오-임피던스 파라미터를 수신하고, 바이오-임피던스 파라미터가 보조 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하고, 만일 그러하면 출력 신호를 생성하도록 더 적용된다. 따라서, 상보형 저혈압 검출 수단, 이에 의해 더 신뢰적인 기능이 제공된다.

일 실시예에 따르면, 모니터링 디바이스는 혈액 처리를 경험하는 환자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하도록 적용되고, 데이터 분석부는 혈액 처리의 초기 단계 중에 수신된 하나 이상의 펄스 형상 파라미터에 기초하여 초기 펄스 측정치를 계산하도록 적용된다. 따라서, 저혈압 검출은 처리에 의해 비교적 영향을 받지 않는 기준 측정치에 기초한다. 이는 신뢰성을 더 향상시킨다.

일 실시예에 따르면, 모니터링 디바이스는 충족된 판정 기준의 경우에 유체 제거의 비율을 감소시키고 그리고/또는 정지시킴으로써 피험자로부터의 유체 제거의 비율을 조정하고, 투석 유체 내의 전도도를 증가시키고, 피험자의 심장 혈관계에 접속된 혈액 라인에 염수 덩어리(saline bolus)를 공급하고, 피험자의 자세를 조정하고, 바이패스 내의 투석 모니터를 설정하거나 이들의 임의의 조합을 포함하는 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄하도록 시스템을 활성화하도록 더 구성된다. 따라서, 투석 모니터는 피험자의 저혈압의 위험을 예방하고 그리고/또는 방지하기 위해 예방 동작 또는 대체 수단을 실행할 수 있다. 예를 들어, 대체 수단 시스템의 활성화는 출력 신호에 의해 트리거링될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력은 모니터링 디바이스에 의해 유도된 반작용 작동이고, 출력 신호는 작동 트리거링 신호이다.

본 발명의 제2 양태에 따르면, 상기 목적은 피험자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치로서, 피험자의 심장 혈관계에 결합되도록 구성된 체외 혈류 회로로서, 상기 체외 혈류 회로는 피험자의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터의 시간 시퀀스를 포함하는 측정 데이터를 생성하기 위한 적어도 하나의 압력 센서를 포함하는 것인 체외 혈류 회로와, 본 발명의 제1 양태에 따른 모니터링 디바이스를 포함하는 모니터링 장치에 의해 성취된다.

본 발명의 제3 양태에 따르면, 상기 목적은 피험자의 혈액 처리를 수행하도록 적용된 의료 시스템으로서, 피험자의 체외 혈액 처리를 수행하도록 적용되고 피험자의 심장 혈관계에 결합되도록 구성된 체외 혈류 회로를 포함하는 투석 기계로서, 상기 체외 혈류 회로는 피험자의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터의 시간 시퀀스를 포함하는 측정 데이터를 생성하기 위한 적어도 하나의 압력 센서를 포함하는 것인 투석 기계와, 본 발명의 제1 양태에 따른 모니터링 디바이스를 포함하는 의료 시스템에 의해 성취된다. 따라서, 혈액 처리 및 저혈압 감독이 간단한 방식으로 병행하여 실행될 수 있다.

본 발명의 제4 양태에 따르면, 상기 목적은 피험자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 방법으로서, 피험자의 심장 혈관계에 결합된 체외 혈류 회로 내의 적어도 하나의 압력 센서로부터 측정 데이터를 수신하는 것으로서, 측정 데이터는 피험자의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터의 시간 시퀀스를 포함하는 것인, 측정 데이터를 수신하는 것과, 펄스 형상 파라미터의 하나 이상의 측정치가 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하는 것과, 판정 기준이 충족되면 출력 신호가 생성되게 하는 것으로서, 출력 신호는 피험자의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시하는 것인, 출력 신호가 생성되게 하는 것을 포함하는 방법에 의해 성취된다. 이 방법, 뿐만 아니라 그 실시예의 장점은 제안된 모니터링 디바이스를 참조하여 상기 설명으로부터 명백하다.

본 발명의 제5 양태에 따르면, 상기 목적은 제안된 방법을 제어하기 위한 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터의 내부 메모리 내에 직접 로딩 가능한 컴퓨터 프로그램에 의해 성취된다.

본 발명의 제6 양태에 따르면, 상기 목적은 프로그램이 제안된 방법을 컴퓨터 제어를 행하는 그 위에 기록된 프로그램을 갖는 컴퓨터 판독 가능 매체에 의해 성취된다.

생성된 출력 신호는 저혈압 이벤트가 발생하는 것을 방지하기 위해 작동 모드를 개시하기 위해 투석 모니터와 같은 처리 모니터를 위한 경보 신호 또는 트리거일 수 있다.

본 발명의 양태 및 실시예의 장점은 피험자에 외부 디바이스를 부착하기 위한 감소된 요구, 따라서 피험자에 대한 부가의 불편함의 감소 또는 제거를 포함할 수 있다. 게다가, 본 발명의 양태 및 실시예에서, 이하의 장점이 가능한데, 의료 디바이스의 부가의 감염에 대한 필요성이 없음, 비용 효율, 이동과 같은 기계적 교란에 대한 민감도가 없음 및 예를 들어 투석 모니터와 같은 처리 디바이스와 외부 디바이스 사이의 통신이 적절한 대체 수단을 허용하도록 요구되지 않는 것과 같은 장점이 가능하다.

본 발명의 제2 내지 제6 양태의 실시예는 본 발명의 제1 양태의 전술된 실시예에 대응할 수 있다.

본 발명의 또 다른 목적, 특징, 양태 및 장점은 이하의 상세한 설명 및 부록으로부터, 첨부된 청구범위로부터 뿐만 아니라 도면으로부터 나타날 수 있다.

본 발명이 이제 첨부 도면을 참조하여, 예로서 개시된 바람직한 실시예에 의해 더 상세히 설명될 것이다.

도 1은 체외 혈류 회로를 포함하는 혈액 처리용 시스템의 개략도.
도 2는 체외 혈류 회로를 포함하는 혈액투석 치료용 시스템의 개략도.
도 3a는 펌프 주파수 성분과 심장 신호의 모두를 포함하는 정맥압 신호의 시간 도메인 내의 플롯.
도 3b는 주파수 도메인 내의 대응 신호의 플롯.
도 4a는 시간의 함수로서 압력 신호의 플롯.
도 4b는 필터링 후에 압력 신호의 플롯.
도 5a는 혈액 처리 프로세스 중에 제1 피험자의 혈압 변동의 예를 도시하고 있는 그래프.
도 5b는 제1 피험자의 맥박 크기 측정치가 어떻게 시간 경과에 따라 변하는지를 도시하고 있는 그래프.
도 6a는 혈액 처리 프로세스 중에 제2 피험자의 혈압 변동의 예를 도시하고 있는 그래프.
도 6b는 제2 피험자의 맥박 크기 측정치가 어떻게 시간 경과에 따라 변하는지를 도시하고 있는 그래프.
도 7a는 혈액 처리 프로세스 중에 제3 피험자의 혈압 변동의 예를 도시하고 있는 그래프.
도 7b는 제3 피험자의 맥박 크기 측정치가 어떻게 시간 경과에 따라 변하는지를 도시하고 있는 그래프.
도 8은 급속 증후성 혈압 감소를 예측하는 방법의 실시예를 도시하고 있는 흐름도.
도 9는 처리 세션의 시작 및 종료의 각각에서, 체외 회로 내의 압력 센서로부터의 심장 맥박 신호 및 피험자에 접속된 맥박 산소측정기로부터의 PPG 신호의 그래프.
도 10a 내지 도 10c는 저혈압 이벤트가 없는 처리 중에 얻어진 다양한 측정치의 플롯.
도 11a 내지 도 11c는 저혈압 이벤트가 있는 처리 중에 얻어진 다양한 측정치의 플롯.
도 12는 투석 치료 세션 중에 PPG 신호 및 압력 신호로부터 얻어진 맥박 크기 측정치의 그래프.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 신호 분석 프로세스의 흐름도.

I. 개요

이하, 단지 예시의 목적으로, 피험자 내의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 본 발명의 개념의 구현예가 체외 혈액 처리와 관련하여 설명된다. 이는 단지 예일뿐이고, 모니터링 프로세스는 이하에 설명된 다른 모니터링 기술들 중 임의의 하나와 조합하여 동등하게 구현될 수 있다.

본 명세서에 있어서, 모세혈관 맥박은 말초 혈관의 용적 변화를 칭한다. 더욱이, 저혈압, 저혈압 이벤트 등은 급속 증후성 혈압 감소를 수반하는 상태의 예이다. 본 명세서에 있어서, 맥박 파워 측정치는 맥박 크기 측정치와 동일하다.

피험자의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동은 피험자에 결합되고 혈관으로 압력 변동을 유도하는 외부 펄스 발생기로부터 또는 심장 또는 호흡계와 같은 피험자의 펄스 발생기를 기원으로서 가질 수 있다.

도 1은 피험자(P)의 혈액 처리를 수행하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 시스템(100)의 블록 다이어그램을 도시하고 있다. 이 목적으로, 의료 시스템(100)은 피험자(P)의 체외 혈액 처리를 수행하도록 적용될 수 있는 투석 기계(110)를 포함하는 데, 즉 기계(110)는 피험자(P)로부터 오염된 혈액(βc)을 적출하고 정화된 혈액(βp)을 피험자(P)에 복귀시키도록 적용된다.

시스템(100)은 피험자(P)에 잠재적으로 건강하지 않은 임의의 급속 혈압 감소를 예측하기 위한 본 발명에 따른 모니터링 디바이스(120)를 또한 포함한다. 따라서, 피험자(P)의 혈액을 세척하는 것에 병행하여, 모니터링 디바이스(120)는 급성 증후성 저혈압이 발생하는 위험에 관해 그/그녀를 모니터링한다. 모니터링 디바이스(120)는 투석 기계(110)의 일체형 구성 요소일 수 있다.

급성 증후성 저혈압의 위험의 경우에, 모니터링 디바이스(120)는 경보 신호(α)를 발행할 수 있어, 감독 스태프가 통지받을 수 있고 그리고/또는 투석 기계(110)가 저혈압 상황을 회피하기 위해 그 처리 파라미터를 조정하도록 제어될 수 있게 된다. 이 유형의 조정은 모니터링 디바이스(120)로부터 투석 기계(110)로 피드백 신호(α)에 의해 기호화된다.

도 2를 참조하면, 모니터링 디바이스(120) 및 투석 기계(110)의 체외 시스템 또는 체외 혈류 회로(20)를 포함하는 의료 시스템(100)의 더 상세도가 도시되어 있다.

모니터링 디바이스(120)는 펄스 기록 수단으로부터 측정 데이터를 수신하도록 접속된다. 펄스 기록 수단은 동맥압 센서(4a), 시스템 압력 센서(4b) 및 정맥압 센서(4c) 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 펄스 기록 수단(4a, 4b, 4c)은 투석 기계(110)의 통상의 일체형 구성 요소일 수 있다. 압력 센서(4a, 4b, 4c)는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 응답 변동을 반영하는 측정 데이터를 생성하도록 적용된다. 측정 데이터로부터, 모니터링 디바이스(120)는 압력 신호(S)를 생성하고 심장 또는 호흡계와 같은 피험자(P) 내의 하나 이상의 펄스 발생기로부터 기원하는 압력 펄스(또한 본 명세서에서 "환자 펄스"이라 나타냄)를 표현하는 맥박 크기 측정치의 시퀀스의 계산을 위해 신호(S)를 처리하도록 적용된다. 가능하게는, 종종 비교적 약한 압력파를 검출하기 위해, 맥박의 신호 및 검출을 향상시키고, 투석 기계(110) 내의 펌프(들)로부터 압력 영향을 적어도 부분적으로 제거할 필요가 있을 수 있다.

따라서, 본 명세서에 설명된 다양한 실시예에서, 피험자(P) 내의 그리고 체외 혈류 회로(20) 내의 펄스 발생기는 각각의 펄스 발생기로부터 액체 시스템과 직접 또는 간접 정수압 접촉하고 있는 압력 센서(4a 내지 4c)로 연장하는 액체 시스템 내에서 전파하는 압력파를 생성한다. "압력파"는 재료 또는 물질을 통해 이동하거나 전파하는 교란의 형태의 기계적 파동이다. 압력파는 통상적으로 약 3 내지 20 m/s의 속도로 액체 시스템 내에서 전파한다. 압력 센서(4a 내지 4c)는 각각의 압력파를 위한 압력 펄스를 형성하는 측정 데이터를 생성한다. "압력 펄스" 또는 "펄스"는 따라서 시간 의존성 측정 신호("압력 신호") 내의 신호 크기의 국부적인 증가 또는 감소(구현예에 따라)를 규정하는 데이터 샘플의 세트이다. 압력 펄스는 펄스 발생기에서 압력파의 발생율에 비례하는 비율로 발생한다. 압력 센서(4a 내지 4c)는 예를 들어 저항성, 용량성, 유도성, 자기 또는 광학 감지 및 하나 이상의 다이어프램, 벨로즈, 브루돈 튜브(Bourdon tube), 압전 구성 요소, 반도체 구성 요소, 스트레인 게이지, 공진 와이어, 가속도계, 바이오-임피던스 등에 의해 작동하는 것과 같은 임의의 유형일 수 있다.

모니터링 디바이스(120)는 압력 신호(S)에 기초하여 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시퀀스를 레지스터하도록 적용된다. 본 명세서에 사용될 때, "펄스 형상 파라미터(p_PS)"는 압력 신호(S) 내의 신호 세그먼트 또는 대응 모니터링 신호, 즉 시간 윈도우 내의 신호값(압력값)의 시퀀스를 칭한다. 따라서, 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시퀀스는 압력/모니터링 신호 내의 상이한 신호 세그먼트를 표현하고, 여기서 신호 세그먼트는 중첩할 수 있고 또는 중첩하지 않을 수도 있다. 신호 세그먼트는 적어도 하나의 환자 펄스의 적어도 일부를 포함하기 위해 선택될 수 있지만, 필수적인 것은 아니다. 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)로부터, 모니터링 디바이스(120)는 펄스 크기 측정치(PM)를 계산하도록 적용된다. 펄스 크기 측정치(PM)는 신호 세그먼트 내의 신호값의 크기를 표현한다. 펄스 크기 측정치(PM)는 이어서 예를 들어 펄스 크기 측정치(PM)를 임계치와 비교함으로써 또는 다수의 후속 펄스 크기 측정치에 대한 통계적 분산 측정치(SM)를 계산함으로써 또는 이들 양자의 조합에 의해, 피험자(P) 내의 다가오는 증후성 혈압 감소를 지시하는 패턴의 검출을 위해 평가된다. 검출 기술은 이하의 섹션 II에서 상세히 설명될 것이다.

압력 센서(들)는 비교적 느리게 변하는 기준선 및 심박, 호흡 또는 자율 조절에 의해 발생되는 맥동 응답을 모니터링하도록 구성된다는 것이 이해된다. 따라서, 압력 신호(S)는 느리게 변하는 기준선 상에 중첩되는 심장 리듬, 호흡 및 자율 조절에 관련된 맥동 성분으로 구성된다.

도시되어 있는 실시예에서, 체외 혈류 회로(20)는 투석을 위해 사용되는 유형이다. 체외 혈류 회로(20)는 이하에 설명될 구성 요소 1 내지 14를 포함한다. 따라서, 체외 혈류 회로(20)는 동맥 니들(1)의 형태의 혈액 취출을 위한 액세스 장치 및 지시된 바와 같이 연동형일 수 있는 혈액 펌프(3)에 동맥 니들(1)을 접속하는 동맥 튜브 세그먼트(2)를 포함한다. 펌프의 입구에는, 동맥 튜브 세그먼트(2) 내의 펌프에 앞서 압력을 측정하는, 이하에 동맥 센서라 칭하는 압력 센서(4a)가 존재한다. 혈액 펌프(3)는 튜브 세그먼트(5)를 경유하여 투석기(6)의 혈액측으로 혈액을 강제 이동시킨다. 다수의 투석 기계가 혈액 펌프(3)와 투석기(6) 사이의 압력을 측정하는 압력 센서(4b)를 추가로 구비한다. 혈액은 투석기(6)의 혈액측으로부터 튜브 세그먼트(10)를 경유하여 정맥 적하 챔버 또는 탈기 챔버(11)로 유도되고, 거기로부터 정맥 튜브 세그먼트(12) 및 정맥 니들(14)의 형태의 혈액 재도입을 위한 액세스 장치를 경유하여 환자로 유도된다. 이하 정맥 센서라 칭하는 압력 센서(4c)는 투석기(6)의 정맥측 상의 압력을 측정하도록 제공된다. 도시되어 있는 실시예에서, 압력 센서(4c)는 정맥 적하 챔버 내의 압력을 측정한다. 동맥 니들(1) 및 정맥 니들(14)의 모두는 혈관 액세스에 의해 환자에 접속된다. 혈관 액세스는 예를 들어 누공(fistula), 스크립너-션트(Scribner shunt), 이식편 등의 임의의 적합한 형태일 수 있다. 혈관 액세스의 유형에 따라, 다른 유형의 액세스 장치가 니들, 예를 들어 카테터 대신에 사용될 수 있다.

서론으로서 설명된 바와 같이, 피험자의 혈압 내의 급속 증후성 저하의 발병의 검출에 대해 활력 징후를 모니터링하는 것이 중대할 수 있다. 다수의 투석 기계에서, 상기 압력 검출기(4a 내지 4c)의 하나 이상은 존재하지 않는다. 그러나, 적어도 하나의 압력 센서가 존재할 수 있다. 이하의 설명은 체외 회로 내의 압력 센서로부터 측정 데이터(압력 신호)에 기초하여 펄스 크기를 모니터링하는 것에 초점을 맞춘다.

도 2에서, 제어 유닛(23)이 제공되어 혈액 펌프(3)의 회전 속도를 제어함으로써 회로(20) 내의 혈류를 제어한다. 체외 혈류 회로(20) 및 제어 회로(23)는 투석 기계(110)의 부분을 형성할 수 있다. 도시되어 있는 바와 같이 또는 더 설명되는 바와 같이, 투석 기계(110)는 예를 들어 투석 유체의 유동을 제어하는 것과 투석 유체의 온도 및 조성을 제어하는 것 등과 같은 다수의 다른 기능을 수행한다는 것이 이해된다.

도 2의 예에서, 모니터링 디바이스(120)의 데이터 분석부(29)는 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 얻고, 예를 들어 압력 신호 내의 환자의 심장으로부터 기원하는 신호 성분의 크기를 표현하기 위해 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 처리하도록 구성된다.

일 실시예에 따르면, 데이터 분석부(29)는 수신된 데이터 또는 처리 중에 생성된 데이터를 메모리부(30) 내에 저장하도록 적용된다. 메모리부(30)는 예를 들어 케이블 또는 무선 접속을 경유하여 장치(120) 내에 포함되거나 그에 연관된다.

다가오는 저혈압 이벤트의 지시로서 취해질 수 있는 사전 결정된 판정 기준의 충족은 장치(120)가 경보(A)를 활성화하고 그리고/또는 경보 신호(α)를 출력하게 할 수 있고, 이는 저혈압이 회피 불가능하면 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄하고 그리고/또는 부정적인 결과를 감소시키는 추가의 동작으로 이어질 수 있다. 이러한 동작은

i. 초여과율(UFR)을 정지시키거나 감소시키는 것,

ii. (UFR)을 조절함으로써 유체 제거를 최적화하여, 도달된 판정 기준의 경우에 UFR을 일시적으로 저하시키거나 정지시키는 것,

iii. 혈압을 증가시키고 따라서 저혈압의 위험을 감소시키기 위해 피험자의 혈액 순환의 재충전을 증가시키도록 투석 유체 내의 전도도를 증가시키는 것,

iv. 혈액 라인에 염수 덩어리, 혈압을 증가시키고 따라서 저혈압의 위험을 감소시키기 위해 피험자의 혈액 순환의 재충전을 증가시키기 위해 소량이지만 농축된 양의 염수를 공급하는 것,

v. 예를 들어 침대 또는 의자의 구조를 제어함으로써, 예를 들어 소위 "트렌델렌버그 자세(Trendelenburg position)"에 따라 환자의 머리 및 발을 변경함으로써 머리에 혈액량을 증가시키기 위해 환자의 자세를 조정하는 것,

vi. 바이패스에서 투석 모니터를 설정하는 것, 즉 투석 프로세스를 일시적으로 정지하는 것

을 포함할 수 있다.

주목할만한 것은 또한 환자가 저혈압을 겪게 되는 것을 회피하면서 치료 중에 환자로부터 최대 유체를 흡인하게 하는 ii)에서의 기능이다.

일 실시예에서, 모니터링 디바이스(120)는 적어도 동맥 센서(4a)로부터 측정 데이터를 수신하도록 접속된다. 장치(120)는 압력 센서(4b, 4c), 뿐만 아니라 체외 혈류 회로920) 내에 포함된 부가의 압력 센서에 또한 접속될 수 있다. 도 2에 지시되어 있는 바와 같이, 장치(25)는 제어 유닛(23)에 또한 접속될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 유닛(25)은 혈액 펌프(3)의 주파수 및 위상을 지시하기 위해 측정 장치(26)에 접속될 수 있다. 장치(25)는 청각/시각/촉각 경보 또는 경고 신호를 생성하기 위한 로컬 또는 원격 장치(27)에 테터링되거나 무선 접속된다. 모니터링 디바이스(120) 및/또는 경보 장치(27)는 대안적으로 투석 기계(110)의 부분으로서 합체될 수도 있다.

도 2에서, 모니터링 디바이스(25)는 도래하는 측정 데이터를 전처리하기 위한 데이터 취득부(28)를 포함하는 데, 예를 들어 요구된 최소 샘플링율 및 분해능을 갖는 A/D 컨버터, 하나 이상의 신호 증폭기, 오프셋, 고주파수 노이즈 및 공급 전압 교란과 같은 도래하는 신호(들)의 원하지 않는 성분을 제거하기 위한 하나 이상의 필터를 포함한다.

본 명세서에 제공된 예에서, 데이터 취득부(28)는 1 kHz의 샘플링율 및 16 bit의 분해능을 갖는 내셔널 인스트루먼츠(National Instruments)로부터의 DAQ 카드 USB-6210, 아날로그 디바이시즈(Analog Devices)로부터의 연산 증폭 회로 AD620, 402 Hz의 차단 주파수(즉, 고주파수 노이즈의 제거를 위한)를 갖는 저역 통과 필터와 함께 0.03 Hz의 차단 주파수(즉, 신호 오프셋의 제거를 위한)를 갖는 고역 통과 필터를 포함한다. 짧은 수렴 시간을 얻기 위해, 저차 필터가 고역 통과 필터를 위해 사용된다. 더욱이, 데이터 취득부(28)는 분단 30 내지 160 비트의 심박수에 각각 대응하는 0.5 Hz 및 2.7 Hz의 상한 및 하한 차단 주파수를 갖는 부가의 고정 대역 통과 필터를 포함할 수 있다. 이 필터는 관심 주파수 간격의 외부의 교란을 억제하는 데 사용될 수 있다. 대안적으로, 상한 및 하한 차단 주파수는 본 발명에 따른 저혈압의 검출을 위해 또한 사용될 수 있는 호흡 신호 또는 심지어 자율 조절을 필터링하도록 설정될 수 있다.

데이터 취득부(28) 내에서의 전처리 후에, 최종 압력 신호는 실제 모니터링 프로세스를 실행하는 데이터 분석부(29)로의 입력으로서 제공된다. 도 3a는 시간 도메인에서 이러한 전처리된 압력 신호의 예를 도시하고 있고, 도 3b는 주파수 도메인에서 대응 파워 스펙트럼, 즉 압력 신호를 도시하고 있다. 파워 스펙트럼은 검출된 압력 신호가 혈액 펌프(3)로부터 발현하는 다수의 상이한 주파수 성분을 포함하는 것을 드러낸다. 도시되어 있는 예에서, 혈액 펌프의 기저 주파수(f₀)(이 예에서 1.5 Hz)에서 주파수 성분, 뿐만 아니라 그 고조파(2f₀, 3f₀, 4f₀)가 존재한다. 또한 이하에서 펌핑 주파수라 나타내는 기저 주파수는 체외 혈류 회로 내에 압력파를 생성하는 펌프 스트로크의 주파수이다. 예를 들어, 도 2에 도시되어 있는 유형의 연동 펌프에서, 2개의 펌프 스트로크가 회전자의 각각의 완전 회전에 대해 생성된다. 도 3b는 또한 펌핑 주파수의 절반(0.5f₀)에서 주파수 성분 및 이 예에서 적어도 f₀, 1.5f₀, 2f₀ 및 2.5f₀인 그 고조파의 존재를 지시하고 있다. 도 3b는 이 예에서 기저 주파수(f₀)에서 혈액 펌프 신호보다 대략 40배 약한 심장 신호(1.1 Hz에서)를 또한 도시하고 있다.

이하에 더 상세히 설명되는 바와 같이(섹션 IV), 데이터 분석부(29)는 "모니터링 신호"를 얻기 위해 압력 신호를 처리할 수 있다. 모니터링 신호는 체외 회로(20) 내의 펄스 발생기로부터 기원하는 아티팩트를 본질적으로 제거함으로써, 가능하게는 환자(P) 내의 다른 펄스 발생기로부터 기원하는 펄스 중에서 환자(P) 내의 관련 펄스 발생기로부터 기원하는 환자 맥박을 격리함으로써 얻어진다. 도 4a는 데이터 취득부(28)로부터 얻어진 전처리된 압력 신호를 도시하고 있고, 도 4b는 환자(P) 내의 심박에 의해 생성된 압력파로부터 기원하는 압력 펄스(심장 맥박)를 포함하는 모니터링 신호를 도시하고 있다.

II . 본 발명의 실시예의 설명

그에 한정되는 것은 아니지만, 본 발명의 실시예는 주로 특히 이러한 이벤트를 급속으로 발생하는 "증후성 투석중 저혈압"의 예측과 관련된다.

모세혈관 맥박 변화를 측정하는 방법은 소동맥의 수축 및 심장 박출량의 변화로부터 조합된 효과를 반영한다. 정맥 및 동맥 압력 펄스 측정에 기초하는 본 발명에 따라 개시된 방법은 주로 심장 박출량의 변화를 반영한다.

이하의 실시예에서, 예측은 펄스 크기 측정치 및/또는 통계 분산 측정치에 의해 제공될 수 있는 기준 측정치에 대해 제공된 판정 기준에 기초하여 판정된다. 기준 측정은 이전의 처리 세션으로부터의 데이터 또는 현재 처리 세션에서 조기의 시점으로부터의 데이터를 저장하는 메모리로부터 사전 결정되거나 검색될 수 있다.

크기 실시예

일 실시예에 따르면, 모니터링 디바이스(120)는 피험자가 처리에 의해 여전히 상대적으로 영향을 받지 않는 예를 들어 혈액 처리의 초기 단계 중에 모니터링 신호로부터 얻어진 하나 이상의 펄스 형상 파라미터(p_PS)로부터 계산된 초기 펄스 크기 측정치(PM1)에 기초하여 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하도록 적용된다.

도 5b는 체외 혈액 처리에 노출되는 제1 피험자에 대한 초기 펄스 크기 측정치(PM1), 뿐만 아니라 이후에 계산된 펄스 크기 측정치(PM)를 나타내고 있는 그래프를 도시하고 있다. 바람직하게는, 초기 펄스 크기 측정치(PM1)는 단일 펄스 형상 파라미터(p_PS)로부터 유도될 뿐만 아니라, 초기 측정 기간 중에 레지스터된 다수의 이러한 파라미터의 평균에 다소 기초한다. 도 5b의 그래프는 수평축을 따라 분 단위의 시간을, 수직축을 따라 펄스 크기 측정치(PM)를 표현하고 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 데이터 분석부(29)(도 2)는 다수의 상이한 전략 중 임의의 하나를 경유하여 펄스 크기 측정치(PM)를 결정할 수 있다.

일 대안예에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 최대값과 최소값 사이의 차이에 의해 제공되고, 여기서 펄스 형상 파라미터(p_PS)는 적어도 하나의 환자 맥박을 포함하도록 선택된다. 이하, 이 측정치는 또한 "피크-대-피크 측정치"로 나타낸다. 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 복수의 환자 맥박을 포함하면, 펄스 크기 측정치(PM)는 대안적으로 펄스 형상 파라미터(p_PS) 내의 환자 펄스를 위한 상이한 피크-대-피크 측정치의 평균에 의해 제공될 수 있다.

다른 대안예에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 예를 들어 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 최소값에 의해 제공된, 선택적으로 기준 라인에 대해 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 신호값의 적분에 의해 제공된다. 적분은 값의 합, 절대값의 합 또는 임의의 등가 함수에 의해 제공될 수 있다.

또 다른 대안예에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 예를 들어 소위 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 힐버트 변환(Hilbert transform)을 계산함으로써 얻어진 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 포락선에 의해 제공된다.

다른 대안예에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 제곱 평균 제곱근(RMS) 또는 임의의 등가 함수와 같은 파워 또는 에너지 측정치에 의해 제공된다. RMS의 사용은 제로 평균으로의 신호값의 우선 보정을 필요로 할 수 있다.

또 다른 대안예에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 예를 들어 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 푸리에 분석에 의해 얻어진 에너지 스펙트럼 내의 하나 이상의 주파수 성분의 강도로서 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 주파수 분석에 의해 얻어진다.

도 5a는 처리 중에 mmHg 단위의 제1 피험자의 수축기 및 확장기 혈압 변동(BP_S 및 BP_D)을 도시하고 있는 그래프이다. 도 5a의 혈압 데이터는 펄스 크기 측정치가 피험자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하는 데 유용한 것을 증명하는 목적으로만 피험자에 접속된 전용 도구에 의해 얻어진다는 것이 이해되어야 한다. 혈압(BP)은 처리 전체에 걸쳐 변한다. 그러나, 도 5a에서 알 수 있는 바와 같이, 저혈압이 발생하지 않는다. 치료로 대략 245분 침지와는 별개로, 펄스 크기 측정치(PM)는 또한 비교적 안정하게 유지된다(도 5b).

제1 인스턴스(t₁)에 후속하는 측정 기간(즉, 여기서 t=0으로부터 앞으로) 중에, 데이터 분석부(29)는 다수의 얻어진 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 크기 측정치(PM)를 계산하도록 적용된다. 이는 통상적으로 펄스 크기 측정치(PM)의 시간 시퀀스가 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스에 대해 생성되는 것을 의미한다. 측정 기간 내의 각각의 펄스 크기 측정치(PM)에 대해, 데이터 분석부(29)는 측정치(PM)가 초기 펄스 크기 측정치(PM1)에 대한 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하도록 더 적용된다. 이러한 판정 기준이 충족되는 것으로 판명되면, 데이터 분석부(29)는 경보 트리거링 신호(α)를 생성하도록 적용된다. 경보 트리거링 신호(α)는 이어서 경보 A가 경보 장치(27) 내에서 활성화하게 하는 것으로 가정된다. 펄스 크기 측정치(PM) 및 판정 기준은 도 6, 도 7 및 도 8을 참조하여 이하에 상세히 설명될 것이다.

이제 도 6a를 참조하면, 제2 피험자의 mmHg 단위의 수축기 혈압(BP_S) 및 확장기 혈압(BP_D)이 어떻게 체외 혈액 처리 중에 변하는지를 예시하는 그래프를 갖는 다이어그램을 볼 수 있다. 치료로의 대략 145분의 시간(t_h) 지점에서, 피험자는 급성 증후성 저혈압을 겪는다. 이 이벤트는 수축기 BP_S 및 확장기 BP_D 혈압의 모두의 급속한 BP 감소에 의해 우선된다.

도 6b를 더 참조하여, 이제 제안된 펄스 크기 측정치(PM) 및 기준 측정치 또는 임계값(T)이 어떻게 본 발명의 실시예에 따라 계산되는지 및 이들 측정치의 평가가 어떻게 저혈압 이벤트를 예측하는 데 사용되는지를 설명할 것이다.

데이터 분석부(29)(도 2)는 판정 기준이 측정 기간 중에 획득된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대하여 충족하는지를 조사하도록 적용된다. 이 예에서, 측정 기간은 t=0에서 시작하고, 이 측정 기간은 도 6a 및 도 6b의 다이어그램에 의해 커버되는 간격 동안 내내 연속된다.

데이터 분석부(29)는 이하와 같이 임계값(T)을 계산할 수 있다. 먼저, t₁(즉, 여기서 t=)에서 유도된 초기 펄스 크기 측정치(PM1)가 정규화된다. 이 예에서, PM1=1이지만, 기술적으로 임의의 다른 기준이 인식 가능하다. 다음에, 정규화된 값은 1.2 내지 5 사이의 임의의 수, 예를 들어 2일 수 있는 사전 규정된 분모로 나눗셈된다. 그 결과, 임계값(T)이 얻어진다. 따라서, 사전 규정된 분모가 2이면, T는 도 6b에 점선으로 도시되어 있는 바와 같이 0.5가 된다. t1 후의 측정 기간에, 데이터 분석부(29)는 정규화된 초기 펄스 크기 측정치(PM1)[제1 인스턴스(t₁)에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)로부터 유도됨]로 원래 크기 측정치를 나눗셈함으로써 각각의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대해 정규화된 펄스 크기 측정치(PM)를 계산한다. 따라서, 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 것보다 큰 펄스 크기를 표현하는 펄스 크기 측정치(PM)는 펄스 크기 측정치(PM) > 1을 생성하고, 역으로, 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 것보다 작은 펄스 크기를 표현하는 펄스 크기 측정치(PM)는 펄스 크기 측정치(PM) < 1을 생성한다.

펄스 크기 측정치(PM)가 유도되어 있을 때, 데이터 분석부(29)는

a) 소정의 펄스 형상 파라미터의 검사된 펄스 크기 측정치(PM)가 임계값(T) 미만이면, 그리고

b) 소정의 펄스 형상 파라미터 후에 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 크기 측정치(PM)의 사전 결정된 양이 임계값(T) 미만이면,

전술된 판정 기준이 충족되는 것으로 간주한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사전 결정된 양은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 크기 측정치(PM)의 대략 50% 내지 대략 100%를 표현하는 값이다. 사전 결정된 양은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 모든 펄스 크기 측정치(PM)를 표현할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 임계값(T)을 초과하여 단일 펄스 크기 측정치(PM)에 의한 중단을 회피하기 위해, 100% 미만으로 사전 결정된 양을 할당하는 것이 유리할 수 있다. 대안적으로, 2차 임계값은 임계값(T)을 다소 초과하여 할당될 수 있고, 데이터 분석부(29)는 이력 알고리즘을 이용할 수 있어, 일단 펄스 크기 측정치(PM)가 임계값(T) 미만으로 저하되면, 시험 기간(τ)의 만료시에 펄스 크기 측정치(PM)가 2차 임계값을 초과하지 않으면 판정 기준이 충족되는 것으로 간주된다.

도 6b에 도시되어 있는 예에서, 최초에 펄스 크기 측정치(PM)가 대략 t=128분에 임계값(T) 미만으로 저하한다. 여기서, 본 출원인은 전술된 사전 결정된 양이 100%이고, 시험 기간(τ)이 5분 길이라고 가정한다. 따라서, 시험 기간(τ)은 t=133분 부근에서 종료한다. 그러나, 이 시점에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 재차 임계값(T)을 초과한다. 따라서, 어떠한 경보 트리거링 신호도 데이터 분석부(29)에 의해 발생되지 않을 것이다.

t=135분 부근에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 임계값(T) 미만의 레벨로 복귀하고, 이 때 펄스 크기 측정치(PM)는 시험 기간(τ)을 초과하는 기간(여기서, 5분) 동안 임계값(T) 미만으로 유지된다. 따라서, 시험 기간(τ)의 종료시에(즉, 대략 t=140분에서), 데이터 분석부(29)는 경보 트리거링 신호(α)를 생성한다. 이는 이어서 저혈압이 발생될 때 t=t_h까지 대략 5분 정도 방치된다. 따라서, 경보 트리거링 신호(α)에 의해 보조되어, 적당한 때에 적절한 수동 및/또는 자동 저혈압 억제 동작을 수행하는 것이 가능하였다. 데이터 분석부(29)가 펄스 크기 측정치(PM)가 임계값(T) 미만일 때마다 주의 신호(예를 들어, 유닛 상의 황색 램프가 점등하게 함)를 생성하도록 적용되면 더 유리하다. 따라서, 임의의 감독 스태프는 급성 증후성 저혈압이 다가오고 있고 따라서 피험자가 특별한 주의를 필요로 한다는 가장 조기의 가능한 지시를 얻을 수 있다. 펄스 크기 측정치(PM)의 종료시에 판정 기준이 충족되지 않고 임계값(T)을 초과하여 상승하면, 주의 신호가 비활성화된다.

물론, 본 발명의 실시예에서, 5분 이외의 길이의 시험 기간(τ)이 마찬가지로 인식 가능하다. 실제로, 시험 기간(τ)은 대략 1분 내지 대략 15분으로 연장하는 범위로부터 선택된 임의의 간격을 표현할 수 있다. 시험 기간(τ)의 길이는 강인성과 신뢰성 사이의 원하는 균형을 얻기 위해 선택된 디자인 파라미터이다. 바람직하게는, 시험 기간(τ)의 선택은 상기 사전 규정된 분모와 결합하여 이루어진다. 즉, 조기 저혈압 경고 및 오류 신호 사이의 소정의 균형에 대해, 비교적 큰 분모가 비교적 짧은 시험 기간을 필요로 하고, 그 반대도 마찬가지이다.

더욱이, 도 6b의 예에서, 판정 기준을 충족시키기 위해 요구된 임계값(T) 미만의 펄스 크기 측정치(PM)의 사전 결정된 양이 100% 미만, 즉 60%의 값으로 선택되면, 경보 트리거링 신호(α)는 제1 시험 기간(τ)의 만료시에(즉, t=133 분) 미리 생성될 수 있다.

도 6a 및 도 6b와 유사하게, 도 7a 및 도 7b는 체외 혈액 처리 및 대응 펄스 크기 측정치 변화 각각 중에 제3 피험자의 혈압 변화를 예시하는 그래프이다.

이 예에서, 피험자는 t=t_h1(치료에 대략 155분)에서 그리고 t=t_h2(치료에 대략 178분) 각각에서 2개의 급성 증후성 저혈압 이벤트를 겪게 된다. 이전의 예와 비교를 용이하게 하기 위해, 본 출원인은 또한 여기서 t₁(t=0)에서 유도된 초기 펄스 크기 측정치(PM1")를 정규화하고, 임계값 T=0.5(즉, 사전 규정된 분모가 2임)로 선택하고, 시험 기간(τ)의 길이를 5분으로 설정하였다. 더욱이, 본 출원인은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 모든 펄스 크기 측정치(PM)가 임계값(T) 미만으로 저하되면 충족되는 것으로서 판정 기준을 간주하였다.

도 7b의 다이어그램으로부터 명백한 바와 같이, 이들 파라미터 값이 주어지면, 데이터 분석부(29)는 t=t_α1(치료에 대략 145분)에서 그리고 t=t_α2(치료에 대략 171분)에서 각각 경보 트리거링 신호(α)를 생성할 수 있다. 따라서, 다가오는 저혈압 이벤트의 대략적으로 7 내지 10분 진행 지시가 제공된다.

도 5b를 간략하게 다시 참조하면, 펄스 크기 측정치(PM)는 여기서 절대로 임계값(T)(여기서, 0.5) 미만으로 저하되지 않는다는 것을 알 수 있다. 따라서, 이 경우에, 데이터 분석부(29)는 임의의 경보 트리거링 신호(α)를 생성하지 않을 것이다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 도 1의 장치(100)는 피험자(P)의 모세혈관의 수축도를 표현하는 바이오-임피던스 파라미터(p_BI)를 반복적으로 레지스터하도록 적용된 보조 기록 유닛(130)을 더 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 도 2의 데이터 분석부(29)는 이 바이오-임피던스 파라미터(p_BI)를 얻고 파라미터(p_BI)가 보조 경보 기준을 충족하는지 여부를 조사하도록 또한 적용된다. 기준이 충족되는 것으로 판명되면, 데이터 분석부(29)는 경보 트리거링 신호(α)를 생성하도록 적용된다. 따라서, 도 1의 장치(100)의 성능 및 신뢰성이 향상된다. 장치(100)의 사용 가능성을 더 향상시키기 위해, 보조 기록 수단(130)이 혈관 내의 압력에 본질적으로 관련되지 않는 바이오-임피던스 파라미터를 결정하도록 적용되면 바람직하다. 따라서, 보조 기록 수단(130)은 절대 체온, 체온의 변동 및/또는 피험자(P)의 발한량을 레지스터할 수 있고, 흉부 바이오-임피던스 분석 및 처리 유닛은 이들 파라미터들 중 하나 이상에 대해 보조 경보 기준을 시험하도록 적용될 수 있다.

본 발명에 따른 피험자 내의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하는 방법의 예가 이제 도 8의 흐름도를 참조하여 이하에 설명될 것이다.

제1 단계 810은 체외 회로에 대한 펄스 형상 파라미터가 수신되었는지 여부를 조사한다. 이러한 파라미터가 수신되지 않았으면, 절차는 루프백되고 단계 810에서 체류한다. 그러나, 펄스 형상 파라미터가 수신되면, 단계 820이 이어지고, 이는 제1 인스턴스에 수신된 펄스 형상 파라미터에 기초하여 초기 펄스 크기 측정치를 계산한다. 여기서 펄스 형상 파라미터가 압력 센서에 의해 레지스터되어 있고 여기서 펄스 형상 파라미터는 피험자의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 반영하는 압력 변동에 기초하여 결정되는 것으로 가정된다.

후속 단계 830은 메모리[도 2의 메모리부(30) 참조] 내에 초기 펄스 크기 측정치를 저장한다. 그 후에, 그 동안에 단계 840이 각각의 수신된 펄스 형상 파라미터에 기초하여 각각의 펄스 크기 측정치를 계산하는 측정 기간이 이어진다. 더욱이, 측정 기간에 각각의 펄스 크기 측정치에 대해, 단계 840에 후속하는 평가 단계 850은 펄스 크기 측정치가 초기 펄스 크기 측정치에 대한 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사한다. 판정 기준이 충족되지 않는 것으로 판명되고 측정 기간이 여전히 활성이면, 절차는 단계 840으로 루프백된다.

그러나, 평가 단계 850에서, 판정 기준이 충족된 것으로 판명되면, 단계 860이 이어지고, 이는 경보 트리거링 신호가 생성될 수 있게 한다. 그 후에, 절차는 종료될 수 있거나 단계 840으로 루프백될 수 있다(측정 기간이 여전히 활성이면). 측정 기간은 리셋 버튼을 누르는 것과 같은 수동 개입에 응답하여 비활성화될 수도 있다.

구현예에 따라, 단계 820 및 830은 생략될 수 있고, 단계 840은 정규화 없이 동작할 수도 있다. 모든 실시예에서, 판정 기준(단계 850에서)은 초기 펄스 크기 측정치(PM1)에 기초하여 결정된 임계치 대신에 사전 규정된 임계치 또는 기준 측정치를 사용한다는 것이 또한 인식 가능하다. 펄스 크기 측정치 자체는 다가오는 저혈압 이벤트를 예측하기 위해 사용될 수 있는 정보를 포함할 수 있는 것이 또한 고려된다. 사전 규정된 임계치는 예를 들어 절대 또는 상대 펄스 크기값으로서 제공될 수 있다.

상기에 도 8과 관련하여 설명된 모든 프로세스 단계, 뿐만 아니라 단계의 임의의 서브-시퀀스는 프로그램된 컴퓨터 장치에 의해 구현될 수 있는 데이터 분석부(29)에 의해 실행될 수 있다. 더욱이, 본 발명의 실시예는 컴퓨터 장치 및 컴퓨터 장치에서 수행되는 프로세스를 포함할 수 있고, 본 발명의 실시예는 또한 컴퓨터 프로그램, 특히 본 발명을 실시하기 위해 적용된 컴퓨터 프로그램 또는 캐리어 내에 확장된다. 프로그램은 부분적으로 컴파일링된 형태 또는 본 발명에 따른 프로세스의 구현에서 사용을 위해 적합한 임의의 다른 형태와 같은, 소스 코드, 객체 코드, 코드 중간 소스 및 객체 코드의 형태일 수 있다. 캐리어는 프로그램을 전달하는 것이 가능한 임의의 엔티티 또는 기기일 수 있다. 예를 들어, 캐리어는 플래시 메모리, ROM(판독 전용 메모리), 예를 들어 CD(콤팩트 디스크) 또는 반도체 ROM, EPROM(소거 가능한 프로그램 가능 판독 전용 메모리), EEPROM(전기 소거 가능한 프로그램 가능 판독 전용 메모리) 또는 자기 기록 매체, 예를 들어 플로피 디스크 또는 하드 디스크와 같은 저장 매체를 포함할 수 있다. 또한, 캐리어는 전기 또는 광학 케이블을 경유하여 또는 무선에 의해 또는 다른 수단에 의해 전달될 수 있는 전기 또는 광학 신호와 같은 전송 가능한 캐리어일 수 있다. 프로그램이 케이블 또는 다른 기기 또는 수단에 의해 직접적으로 전달될 수 있는 신호 내에서 구체화될 때, 캐리어는 이러한 케이블 또는 기기 또는 수단에 의해 구성될 수 있다. 대안적으로, 캐리어는 프로그램이 구체화되는 집적 회로일 수 있고, 집적 회로는 관련 프로세스를 수행하기 위한 또는 관련 프로세스의 수행시에 사용을 위해 적용된다.

몇몇 또는 모든 프로세스 단계는 당 기술 분야에 잘 알려진 바와 같이, FPGA, ASIC 또는 개별 전자 구성 요소(레지스터, 캐패시터, 연산 증폭기, 트랜지스터, 필터 등)의 조립체와 같은 전용 하드웨어에 의해 완전히 또는 부분적으로 구현되는 것이 또한 인식 가능하다.

부가적으로, 관심이 있는 펄스를 결정하기 위해 타이밍 정보를 사용하여, 섹션 III에서 이하에 또한 더 상세히 설명될 수 있는 기술을 결정하는 것이 유리할 수 있다.

도 10a 내지 도 10b는 저혈압의 발생이 없는 체외 혈액 처리를 경험하는 제1 피험자에 대해 얻어진 펄스 크기 측정치(PM)를 도시하고 있는 그래프이다. 도 10a에서, 그래프는 비중첩 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시퀀스에 대해 계산되는 펄스 크기 측정치(PM)(피크-대-피크 측정치)의 시퀀스에 의해 형성된 곡선(150)을 포함하고, 여기서 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 윈도우는 이것이 하나의 환자 펄스를 포함하도록 선택된다. 도 10b는 곡선(150)에 대응하는 곡선(151)을 포함하지만, 여기서 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 윈도우는 복수의 환자 펄스를 포함하도록 선택된다. 이에 의해, 곡선(151)은 곡선(150)의 저역 통과 필터링된 버전으로서 표현된다. 곡선(151)은 압력 신호(S)로부터 유도된 "펄스 크기 신호"의 로컬 "DC" 성분을 예시하는 것으로 보여질 수 있고, 반면에 곡선(150)은 로컬 "DC" 성분 및 로컬 "AC" 성분의 중첩을 표현한다.

도 11a 내지 도 11b는 체외 혈액 처리를 경험하고 처리로 대략 140분의 시간(t_hyp)의 지점에서 급성 증후성 저혈압을 겪게 되는 제2 피험자에 대해 얻어진 펄스 크기 측정치(PM)를 도시하고 있는 그래프이다. 곡선(160, 161)은 도 10a 내지 도 10b의 곡선(150, 151)에 유사하게 얻어진다. 도 11a 내지 도 11b는 예를 들어 도 8에 예시된 바와 같이 모니터링 프로세스가 곡선(160, 161) 중 어느 하나에서 펄스 크기 측정치(PM) 상에서 동작할 수 있어 급성 증후성 혈압 감소에 대한 위험을 지시하는 경보 신호를 생성한다는 것을 명백하게 도시하고 있다. 그러나, 오류 경보의 발생을 감소시키기 위해, 곡선(161) 내의 펄스 크기 측정치에서 동작하는 것이 바람직할 수도 있다.

대안적인 실시예(도시 생략)에서, 펄스 크기 측정치(PM)는 평가 단계 850이 실시되기 전에 변동성을 감소시키기 위해 전용 저역 통과 필터를 통해 통과될 수 있다.

유사한 곡선(150, 151, 160, 161)이 예를 들어 압력 신호(S) 내의 슬라이딩 시간 윈도우 내의 신호값에 대해 압력 신호(S) 내의 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 중첩하기 위해 펄스 크기 측정치(PM)를 계산함으로써 얻어질 수 있다는 것이 또한 이해된다.

실험은 본 발명의 실시예에 따른 체외 회로 내의 압력 센서로부터 얻어진 정보가 맥박 산소측정기 도구에 의해 제공된 PPG(광혈류량 검사) 신호로부터 얻어질 수 있는 정보와 동등하거나 유사한 것을 검증하기 위해 수행되었다. 배경기술 섹션에서 설명된 바와 같이, PPG 신호는 저혈압의 예측을 위해 처리될 수 있다는 것이 WO2007/141246호로부터 공지되어 있다.

도 9는 정맥압 센서(도 2의 4a 참조)로부터의 심장 맥박 신호에 대응하는 동맥압 센서(도 2의 4c 참조)로부터의 압력 신호, 뿐만 아니라 맥박 산소측정기 도구로부터 얻어진 모세혈관 맥박 신호(903, 903')에서 격리되어 있는 심장 맥박 신호(901, 901')의 그래픽 표현이다. 도 9는 신호(901, 901', 902, 902') 각각 내의 펄스가 신호(903, 903') 내의 펄스와 동기화되는 것을 지시하고 있다. 더욱이, 좌측 그래프는 투석 치료 세션의 시작시에 신호(901, 902, 903)를 도시하고 있고, 우측 그래프는 동일한 치료 세션의 종료시에 신호(901', 902', 903')를 도시하고 있다. 모세혈관 맥박의 크기는 투석 치료 중의 유체 제거에 응답하여 감소되고, 이 거동은 또한 압력 신호 내의 심장 맥박에 표현된다는 것을 알 수 있다.

도 12는 투석 치료 세션 중에 8분의 시간 기간에서 얻어진 정규화된 펄스 크기 측정치(PM)의 시간 시퀀스의 그래프이다. 곡선(121)은 심장 펄스 신호(도 9의 901, 902 참조)로부터 얻어지고, 곡선(121)은 PPG 신호(도 9의 903 참조)로부터 얻어진다. 곡선(121, 121)의 펄스 크기 측정치(PM)는 유사한 경로를 따른다는 것을 알 수 있다.

통계 분산 실시예

펄스 크기 실시예에 따라 얻어진 펄스 크기 측정치의 시퀀스의 분산은 다가오는 저혈압 이벤트를 예측하기 위한 정보를 제공할 수 있다는 것이 놀랍게도 발견되었다.

분산은 값의 시퀀스의 변동성 또는 폭을 표현하는 임의의 측정치에 의해 표현될 수 있다. 잠재적으로 유용한 통계 분산 측정치의 비한정적인 예는 표준 편차(σ), 분산(σ²), 변동 계수(σ/μ) 및 분산-대-평균(σ²/μ)을 포함한다. 다른 예는 예를 들어 이하에 의해 제공되는 차이의 합

또는

와 같은 에너지 측정치를 포함하고, 여기서 n은 시퀀스의 PM 값의 수이다. 또 다른 예는 평균값(m)으로부터 절대 차이의 합에 기초하는 측정치를 포함하고, 평균값(m)은 산술 평균, 기하 평균, 중앙값 등과 같은 임의의 적합한 함수를 사용하여 평가 세그먼트 내의 PM 값에 대해 계산된다. 상기 제안된 통계 분산 측정치는 또한 그 정규화된 및/또는 가중된 변동을 또한 포함한다는 것이 주목되어야 한다.

통계 분산 측정치에 기초하는 피험자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하는 방법의 실시예에 대해, 도 8의 흐름도를 참조할 수 있다. 따라서, 도 8과 관련하여 설명된 모든 단계 810 내지 860은 통계 분산 실시예에 동등하게 적용 가능하다.

요컨대, 단계 810은 펄스 형상 파라미터가 수신되어 있는지를 점검하고, 만일 그러하면 단계 820은 제1 인스턴스에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 세트에 기초하여 펄스 크기 측정치(PM1)의 초기 세트를 계산하고, 펄스 크기 측정치(PM)의 세트에 기초하여 초기 분산 측정치(SM1)를 계산한다. 여기서, 초기 분산 측정치(SM1)는 펄스 크기 측정치(PM1)의 초기 세트의 변동성을 표현하는 것이 이해된다. 단계 830은 메모리 내에 초기 분산 측정치(SM1)를 저장하고, 여기서 측정 기간은 단계 840 및 850을 반복적으로 실행함으로써 시작된다. 단계 840은 각각의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 각각의 펄스 크기 측정치(PM)를 계산한다. 단계 840은 또한 단계 840 및 850의 이전의 반복에서 계산된 펄스 크기 측정치(PM)와 조합하여 이와 같이 계산된 펄스 크기 측정치(PM)에 대한 분산 측정치(SM)를 계산한다. 예를 들어, 분산 측정치(SM)는 가장 최근에 계산된 펄스 크기 측정치(PM)의 세트에 대해 계산될 수 있다. 단계 840은 단지 단계 840 및 850의 특정 반복에서만 분산 측정치(SM)를 계산하도록 설계된다는 것이 인식 가능하다. 예를 들어, 단계 840의 i번째 반복은 분산 측정치(SM)의 계산을 수반할 수 있고, 반면에 모든 반복은 펄스 크기 측정치(PM)의 계산을 수반한다. 더욱이, 측정 기간의 각각의 분산 측정치(SM)에 대해, 평가 단계 850은 분산 측정치(SM)가 초기 분산 측정치(SM1)에 대한 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사한다.

더욱이, 펄스 크기 실시예와 관련하여 설명된 모든 실시예, 변형예, 대안예, 예 및 구현예는 임계치의 계산, 초기 측정치의 정규화 및 판정 기준의 예를 포함하는 분산 실시예에 동등하게 적용 가능하다. 그러나, 분산 실시예에서, 판정 기준은 통상적으로 분산 측정치(SM)가 임계치(T)를 초과할 때 충족된다. 따라서, 펄스 크기 실시예에 대해 제공된 예와 유사하게, 임계값(T)은 대략 0.2 내지 0.8의 범위의 사전 규정된 분모로의 나눗셈에 의해 얻어질 수 있다. 이와 관련하여, 분모에 의한 나눗셈은 예를 들어, 1.2 내지 5의 범위의 사전 규정된 팩터로의 곱셈에 동등하다.

분산 측정치 자체는 다가오는 저혈압 이벤트를 예측하기 위해 사용될 수 있는 정보를 포함할 수 있다는 것이 또한 판명되었다. 따라서, 구현예에 따라, 단계 820 및 830은 생략될 수 있고, 단계 840은 정규화 없이 동작할 수 있다. 모든 실시예에서, 판정 기준(단계 850)은 초기 통계 측정치(SM1)에 기초하여 결정도긴 임계치 대신에 사전 규정된 임계치 또는 기준 측정치를 사용한다는 것이 또한 고려될 수 있다. 사전 규정된 임계치는 예를 들어 절대 또는 상대 분산값으로서 제공될 수 있다.

분산 측정치의 사용을 더 예시하기 위해, 도 10c의 곡선(152)은 도 10a의 펄스 크기 측정치(PM)의 시퀀스에 대해 계산된 분산 측정치(SM)에 의해 형성된다. 도 10a의 곡선(150)은 펄스 크기 실시예에서 검출을 위해 사용된 펄스 크기 측정치(PM)의 장기 "DC" 레벨 성분 및 펄스 크기 변조로서 간주될 수 있는 단기 "AC" 성분을 포함하는 것으로 보여질 수 있다. 이 변조는 도 10c의 분산 측정치에 의해 표현된다. 유사하게, 도 11c의 곡선(162)은 도 11a의 펄스 크기 측정치(PM)[곡선(160)]의 시퀀스를 위해 계산된 분산 측정치(SM)의 값에 의해 형성된다. 명백하게, 분산 측정치(SM)는 급성 증후성 저혈압 이벤트를 예측하도록 평가될 수 있다.

본 실시예에 따른 투석중 저혈압의 예측을 위한 방법은 단지간 펄스 크기 변동의 분산 또는 소정의 다른 통계적 측정치를 모니터링하고 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하는 것이다. 도 10 내지 도 11에 도시되어 있는 바와 같이, 저혈압 이전의 분산의 상당한 증가 및 안정한 혈압의 경우에 낮은 분산이 각각 존재한다.

펄스 크기의 단기 변동은 주로 심장 박출량의 변동에 기인한다. 모세혈관 수축은 또한 펄스 크기의 단기 변동에 기여할 수 있다. 저혈압 이전의 심장 박출량 및 모세혈관 수축의 변동성의 증가는 저혈압 이전에 혈류 역학 불안정성에 응답하여 심장으로부터 혈액의 펌핑의 증가된 변동성 및 혈관 수축의 자율 조절 각각에 의해 발생되는 것으로 가정된다.

펄스 크기의 단기 변동은 혈관 수축에 의해서보다 심장 박출량에 의해 더 영향을 받을 수 있는 데, 이는 심장 박출량의 변동이 박동-대-박동 기반이기 때문이다. 제1 실시예의 펄스 크기 측정치(PM)는 혈관 수축에 의해 더 영향을 받을 수 있다. 따라서, 이들 2개의 측정치는 서로 보충적이고 그리고/또는 상보적일 수 있고, 조합되면 예측 성능이 향상될 수 있다. 2개의 측정치는 서로로부터 심장 박출량 및 혈관 수축의 2개의 효과를 분리하고 또는 상이한 이벤트의 시퀀스를 결정하는 데 또한 사용될 수 있다.

물론, 펄스 크기의 단기 변동은 저혈압의 예측을 위한 유일한 마커로서 사용될 수 있어, 따라서 펄스 크기 측정치(PM)로부터 정보를 무시할 수 있다. 역으로, 펄스 크기 측정치(PM)는 저혈압의 예측을 위한 유일한 마커로서 사용될 수 있어, 따라서 펄스 크기의 단기 변동을 무시할 수 있다.

게다가, 통계 분산 측정치(SM) 및/또는 펄스 크기 측정치(PM)는 바이오-임피던스 또는 상대 혈액량(BVS)과 같은 다른 척도와 마찬가지로 조합하여 사용될 수 있다.

실시예의 조합

전술된 실시예의 방법은 심장 박출량 및 모세혈관 수축으로부터 상이한 정보를 적출할 수 있다. 따라서, 펄스 크기(PM) 실시예와 통계 분산(SM) 실시예를 조합함으로써, 2개의 효과를 서로로부터 분리하는 것이 가능할 수 있다. 게다가, 환자로부터 환자로 심장 박출량 및 모세혈관 수축의 변화의 차이가 존재한다. 일 환자에서, 저혈압을 예방하기 위한 자율 조절은 심장 박출량의 조절에 더 초점을 맞출 수 있고, 다른 실시예에서 모세혈관 수축의 조절에 더 초점을 맞출 수 있다. 따라서, 저혈압을 예측하기 위한 능력은 일 환자에서 펄스 크기(PM) 측정치에, 다른 환자에서 펄스 크기 측정치(PM)의 분산에 더 양호하게 반영될 수 있다. 펄스 크기 실시예와 분산 실시예를 조합함으로써, 예측 성능은 큰 일반적인 투석 집단에서 가능하게는 향상될 수 있다. 게다가, 2개의 주요 실시예가 조합되면 아티팩트에 대한 강인성이 또한 향상될 수 있다.

시간 윈도우의 길이[즉, 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 길이], 뿐만 아니라 시간 윈도우의 중첩(또는 비중첩)은 펄스 크기 실시예와 분산 실시예 사이에서 상이할 수 있다는 것이 주목될 수 있다. 따라서, 이들 실시예를 조합할 때, 펄스 크기 측정치의 일 세트는 펄스 크기 실시예에서 계산될 수 있고, 펄스 크기 측정치의 다른 세트는 분산 실시예에서 계산될 수 있다. 양 실시예에서, 시간 윈도우는 적어도 하나의 펄스의 적어도 일부를 포함하도록 선택될 수 있다. 그러나, 시간 윈도우 내의 펄스의 최대 수는 분산 측정치가 펄스 크기의 변동성을 반영하게 하기 위해 분산 실시예에서 약 20, 15, 10, 5 및 2 중 임의의 하나일 수 있는 것으로 현재 고려된다.

본 발명은 예를 들어 정맥 및/또는 동맥압과 같은 체외 회로의 현존하는 압력 센서의 압력 신호만을 이용함으로써 체외 순환 중에 저혈압의 예측을 위한 실시예에 관한 것이다. 기초 원리는 심장 박출량의 변동 및 말초부의 혈액 순환에 응답하여 압력 신호가 변화하는 것이다. 즉, 정맥 및 동맥압은 심장 박출량 및 말초 혈액 순환으로 변화하는 혈액 액세스 혈관 압력에 따라 변한다.

투석 세션의 시작으로부터 심장 맥박 압력 신호의 상대 크기 또는 크기 변동을 모니터링하고 크기의 상대적인 감소를 임계치와 비교함으로써, 값이 임계치 미만으로 저하함에 따라 저혈압 경보/경고가 발행될 수 있다. 대안적으로, 경보/경고는 심장 맥박 압력 신호의 크기 변동이 다른 임계치를 초과함에 따라 트리거링된다. 심장 맥박 압력 신호를 적출하기 위한 프로세스가 이하에 더 상세히 설명된다.

압력 신호 내의 심장 맥박과 유사하게, 압력 신호 내의 호흡 맥박의 크기는 전술된 방법에 따라 저혈압을 예측하기 위해 또한 사용될 수 있다. 게다가, 호흡 맥박 압력 신호의 크기 변동은 동일한 목적으로 사용될 수 있다. 유리하게는, 2개의 신호는 병렬로 모니터링될 수 있어, 예측의 신뢰성을 증가시킨다.

본 발명의 일 효과는 분산 실시예와 펄스 크기 실시예를 조합할 때, 따라서 저혈압 배후의 현상의 분리를 가능하게 하는 것이다.

III . 신호 처리 및 신호 분석

상기에 언급된 바와 같이, 모니터링 프로세스는 체외 회로 내의 압력 기록 수단으로부터 측정 데이터에 기초하여 발생된 모니터링 신호에 동작할 수 있다. 도 8의 예로 되돌아가면, 모니터링 프로세스는 모니터링 신호에 기초하여 평가 파라미터값(펄스 크기 측정치)을 계산하는 것을 수반할 수 있다.

평가 파라미터값을 계산하기 위한 상이한 기술이 또한 부록 B에 개시되고 예시되어 있는 데, 여기서 모니터링 신호는 환자의 심장 박동으로부터 기원하는 "제2 펄스"(심장 맥박)를 포함하는 필터링된 측정 신호를 나타내고, 측정 신호는 시간 도메인 분석을 받게 된다. 부록 B에서, "평가 세그먼트"는 전술된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대응할 수 있고, "평가 파라미터"는 펄스 크기 측정치(PM)에 대응할 수 있다. 부록 B는 또한 측정 신호 내의 심장 맥박의 타이밍을 지시하는 "타이밍 정보"의 사용을 제안한다. 이러한 타이밍 정보는 예를 들어, 도 8에 도시되어 있는 바와 같이 급속 증후성 혈액 감소를 예측하기 위해 모니터링 프로세스에 사용될 수 있다. 타이밍 정보는 예를 들어 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 원하는 수의 심장 맥박을 포함하도록 모니터링 신호 내의 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 적절한 크기 및/또는 위치를 선택하기 위해 펄스 크기 측정치(PM)의 계산의 부분으로서 모니터링 신호 내의 심장 맥박을 식별하고 평균화하기 위해 또는 체외 회로 내의 하나 초과의 압력 센서로부터 얻어진 모니터링 신호, 펄스 형상 파라미터(p_PS) 또는 펄스 크기 측정치(PM)를 동기화하기 위해 사용될 수 있다.

일반적으로, 타이밍 정보의 사용을 포함하는 심장 맥박의 평가에 대해 부록 B에 개시된 모든 기술은 호흡, 체온의 자동 조절 및 혈압의 자동 조절 또는 이들의 조합과 같은 다른 생리학적 현상으로부터 기원하는 펄스에 동등하게 적용 가능하다. 부록 B에 추가하여, 본 명세서에 그대로 참조로서 포함되어 있는 발명의 명칭이 "유체 접속의 완전성을 모니터링하기 위한 방법 및 장치(Methods and Devices for Monitoring the Integrity of a Fluid Connection)"인 본 출원인의 국제 특허 공개 WO2009/156174호를 참조한다.

예를 들어 이하에 지시되는 바와 같이, 다른 유형의 시간 도메인 분석, 뿐만 아니라 상이한 유형의 주파수 도메인 분석을 포함하는 평가 파라미터값을 계산하기 위한 다른 기술이 물론 존재한다.

환자의 의료 이력, 예를 들어 심장 상태, 혈압 및 심박수와 같은 다른 팩터가 또한 모니터링의 성능을 향상시키기 위해 이용될 수 있다.

도 13은 본 발명의 실시예에 따른 신호 분석 프로세스(130)의 단계를 도시하고 있는 흐름도이다. 프로세스(130)는 예를 들어 정맥 및/또는 동맥 및/또는 시스템 압력 센서로부터 얻어진(샘플링된) 측정 데이터 상에서 동작하여, 이에 의해 다수의 압력 유도된 신호 성분을 포함하는 측정 신호의 신호값을 생성한다.

측정 신호는 하나 초과의 소스로부터 기원하고 따라서 상기 소스들로부터 신호의 복합 신호를 구성하는 신호를 포함할 수 있다. 측정 신호는 추가의 처리 없이 사용될 수 있지만, 바람직하게는 측정 신호는 원하지 않는 압력 데이터를 제거하기 위해 필터링을 위해 처리될 수도 있다. 통상적으로, 측정 신호는 혈관계 내의 다수의 상이한 펄스 발생기 뿐만 아니라 투석 기계로부터 기원하는 압력 펄스를 포함한다.

혈관계에서, 펄스 발생기는 심장의 맥동 또는 폐의 호흡 운동과 같은 생리학적 현상일 수 있다. 다른 생리학적 현상 펄스 발생기는 혈압 조절을 위한 자율계 및 체온 조절을 위한 자율계일 수 있다.

투석 기계에서, 펄스 발생기는 혈액 펌프와 같은 유체 펌프일 수 있다. 펌프는 투석 시스템 내의 체외 시스템의 혈액측 또는 유체측에 있을 수 있다. 펌프는 예를 들어 연동형 펌프와 같이 압력파를 발생하는 임의의 유형일 수 있다.

펄스 발생기는 심장, 호흡 또는 펌프와 같이 반복적일 수 있고, 또는 기침, 재채기, 구토 또는 발작으로부터 발생된 펄스와 같이 비반복적일 수 있다. 부가적으로, 펄스는 또한 예를 들어 혈관계의 혈관에 결합되는 신체 부분으로부터 전파되는 압력파를 유도하기 위해 혈압 커프의 급속 팽창에 의해 개별적인 독립적인 펄스 발생기로부터 발생될 수도 있다.

신호 분석 프로세스(130)는 전처리 부분(132), 신호 적출 부분(133) 및 분석 부분(136)으로 분할될 수 있다. 전처리 부분(132)은 신호 노이즈, 예를 들어 측정 노이즈 및 예를 들어 데이터 취득 부분(28)을 참조하여 상기에 상세히 설명된 바와 같은 신호 오프셋의 제거 또는 감소를 포함한다. 따라서, 전처리 부분(132)은 전술된 전처리된 압력 신호(도 3a 및 도 4a 참조)를 생성하는 것으로 보여질 수 있다. 신호 적출 부분(133)은 체외 유체 시스템 내의 펄스 발생기로부터 기원하는 압력 아티팩트의 제거 또는 감소 및 관련 생리학적 현상으로부터 발생하는 압력 데이터의 격리를 수반한다. 본 명세서에 있어서, "압력 데이터 격리"(135)는 임의의 원하지 않는 생리학적 현상에 의해 야기된 압력 변조가 없거나 실질적으로 없는 시간 의존성 신호("모니터링 신호")를 생성하는 프로세스를 나타낸다. 이러한 원하지 않는 생리학적 현상은 상이한 용례들 사이에서 다양할 수 있지만, 일반적으로 재채기, 기침 등을 포함한다. 신호 노이즈 및 신호 오프셋의 제거, 뿐만 아니라 압력 아티팩트의 제거는 압력 데이터 격리를 위한 알고리즘 내에 포함될 수 있다. 예를 들어, 측정 신호는 신호 노이즈 및/또는 신호 오프셋 및/또는 압력 아티팩트가 측정 신호로부터 제거되는 방식으로 심장 신호를 격리하도록 대역 통과 필터링되거나 저역 통과 필터링될 수 있다. 따라서, 압력 아티팩트의 제거는 압력 데이터 격리 전, 후 또는 중에 수행될 수 있다.

특정 실시예에서, 모니터링 신호는 하나 초과의 생리학적 현상으로부터 기원하는 압력 변조를 포함하도록 허용될 수 있고, 따라서 부분(135)은 이에 따라 수정되고 또는 심지어 생략될 수 있다.

도 13의 분석 부분(136)에서, 부분(133) 내에서 발생된 모니터링 신호는 이후에 도 8의 단계 810에 의해 수신되는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 적출을 위해 처리된다. 이 문맥에서, "적출을 위해 처리됨"은 넓은 의미로 제공되어야 한다. 일 예에서, 펄스 형상 파라미터(p_PS)는 실제로 도 8의 모니터링 프로세스에 제공된 모니터링 신호의 적출된 부분이다. 그러나, 다수의 실용적인 구현예에서, 모니터링 신호는 도 8의 모니터링 프로세스에 의해 수신된 신호값의 연속적인 스트림으로서 제공된다. 이러한 구현예에서, 적출 부분(133)은 모니터링 프로세스에 의해 펄스 형상 파라미터(p_PS)로서 사용될 신호값(신호 세그먼트)의 시퀀스를 식별할 수 있다. 신호 세그먼트는 예를 들어, 전술된 타이밍 정보에 기초하여 식별될 수 있다. 대안적으로, 예를 들어 모니터링 프로세스가 고정된 수의 신호값(고정된 시간 윈도우)을 포함하고 모니터링 신호 내의 소정의 위치를 갖는 신호 세그먼트 상에 자동으로 작동하도록 설계되면, 적출 부분(133)은 생략될 수도 있다. 예를 들어, 모니터링 프로세스는 n개의 신호값을 포함하는 신호 세그먼트를 사용하고, m개의 도입 신호를 n-m개의 가장 최근의 신호값과 조합함으로써, 모든 새로운 m번째 도입 신호값에 대한 새로운 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 형성하도록 설계될 수 있다. 파라미터 n 및 m은 모니터링 프로세스의 성능을 최적화하도록 선택될 수 있는 것이 실현된다.

압력 신호 분석의 가장 간단한 경우에, 어떠한 펌프 또는 압력 아티팩트의 다른 소스도 데이터 취득 중에 피험자에 접속된 체외 유체 회로 내에 존재하지 않는다. 예를 들어, 펌프는 조업 정지되어 있을 수 있다. 이러한 경우에, 적출 부분(133)은 압력 데이터 격리 부분(135)과 동일할 수 있다.

그러나, 일반적인 경우에, 하나 이상의 펌프가 운전하거나 또는 주기적 또는 비주기적 반복 및 비반복적인 아티팩트의 다른 소스가 데이터 취득 중에 존재한다. 주기적 장애에 대한 정보는 예를 들어 다른 센서와 같은 외부 소스로부터 알려져 있을 수 있고, 또는 시스템 파라미터로부터 추정되거나 재구성될 수 있다.

주기적 압력 아티팩트는 연동 펌프의 작동, 밸브의 반복적 작동, 균형 챔버 내의 멤브레인의 이동으로부터 기원할 수 있다. 본 발명과 관련하는 발견에 따르면, 아티팩트는 또한 예를 들어 펌프에 의해 여기되는 혈액 라인의 요동 이동과 같은 시스템 구성 요소의 기계적 공진으로부터 또한 기원할 수 있다. 혈액 라인 이동의 주파수는 튜브 길이 및 그 고조파에 의해 그리고 수반된 임의의 주파수 사이, 즉 상이한 자체 진동과 펌프 주파수 사이의 박동에 의해 제공된다. 이들 주파수는 정맥 라인과 동맥 라인 사이에서 상이할 수 있다. 혈액 라인 및 다른 자유 구성 요소의 기계적 고정은 기계적 공진의 문제점을 완화할 수 있다. 대안적으로, 조작자는 혈액 라인과 연관된 자연 주파수를 식별하기 위해 혈액 라인을 터치하거나 세게 치도록 지시될 수 있고, 이 정보는 관심 압력 데이터에 속하지 않는 구성 요소의 향상된 제거를 위한 분석에 사용될 수 있다.

비주기적 아티팩트의 예로는 피험자 이동, 밸브 작동, 튜빙의 이동 등이 있다.

신호 적출 부분(133) 내에 사용을 위한 다양한 기술이 이하의 섹션 IV에 설명될 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 투석 모니터 내에 일체화된 하나 이상의 압력 센서에 의해 제공된 판독치의 분석에 기초하여 피험자의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 방법(모니터링 프로세스)에 관한 것이다. 각각의 압력 센서의 압력 판독치는 측정 신호를 형성한다. 측정 신호는 투석 기계 내의 및 피험자 내의 상이한 펄스 발생기로부터 압력 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 펄스 발생기는 혈액 펌프, 호흡과 같은 피험자 내의 심장 및 다른 생리학적 현상을 포함한다. 모니터링 프로세스에 입력하기 전에, 측정 신호는 투석 기계 내의 펄스 발생기로부터 아티팩트를 제거하기 위해 그리고/또는 예를 들어 심장, 호흡 또는 체외 회로 내의 펌프(예를 들어, 시간 도메인 필터링에 사용을 위한 펌프 펄스의 예측된 신호 프로파일로서 사용을 위해, 부록 A 참조)와 같은 특정 기원으로부터 압력 데이터의 격리를 위해 처리될 수 있다. 전술된 측정 신호는 압력 센서(들)로부터 연속적으로 검출된 판독치를 포함하여, 따라서 고유의 시간 의존성 신호를 표현하고, 전술된 압력 데이터는 피험자의 심장, 호흡계, 체외 회로 내의 하나 이상의 펌프 또는 밸브 등과 같은 하나 이상의 펄스 발생기로부터 기원하는 압력 펄스 또는 하나 이상의 압력 펄스의 적어도 일부를 포함한다. 달리 언급되지 않으면, 이하에서, 심박이 사용되는 것으로 가정될 수 있지만, 본 명세서는 호흡 맥박의 사용에도 또한 적용 가능하다.

환자 기원으로부터 압력 데이터의 격리는 필터링을 수반할 수 있다. 그러나, 어떠한 효율적인 여과도 성취될 수 없는 상황에서, 예를 들어 노이즈-대-신호비가 너무 크면, 펌프 거동을 제어하는 것이 유리할 수 있다. 예를 들어, 펌프의 고조파(f₀/2, f₀, 2f₀, 3f₀ 등)가 심장 또는 호흡과 같은 생리학적 신호의 주파수에 중첩하거나 그 부근에 있는 상황에서, 펌프의 회전 속도는 주파수가 분리되도록 조정될 수 있다. 예를 들어, 심장 주파수 및 펌프의 기본 주파수(f₀)가 1 Hz이면, 펌프는 2/3 Hz의 새로운 주파수로 조정될 수 있어, 심장 주파수가 펌프의 기본 주파수와 그 제1 고조파(2f₀) 사이의 주파수 범위에서 작동하게 된다. 대안적으로, 펌프의 회전 속도는 심장의 주파수로부터 25 퍼센트와 같은 상대 레벨로 조정될 수 있다. 펌프 펄스의 제거 또는 그 반대가 이어서 더 쉽게 성취될 수 있거나 또는 심지어 생략될 수도 있다.

대안적으로, 혈액 펌프는 펌프에 의해 발생된 영향의 완전한 제거를 성취하기 위해 일시적으로 정지될 수 있다. 혈액 응고를 회피하면서 필수 측정 데이터를 얻기 위해, 적어도 30초, 최대 5분 동안 펌프를 정지하는 것이 유리할 수 있다. 더 긴 정지 기간은 판정의 정밀도를 증가시키는 데, 이는 또한 더 짧은 시간 동안 펌프를 반복적으로 정지시킴으로써 성취될 수도 있다.

IV . 환자 맥박의 신호 적출

이하에서는, 투석 기계 내의 하나 이상의 펄스 발생기로부터 기원하는 다양한 압력 아티팩트(또한 "간섭 펄스"라고 나타냄)를 제거하거나 감소시키기 위한 실시예가 설명될 것이다. 다음에, 압력 펄스 중에 관련 생리학적 현상으로부터 기원하는 압력 데이터 또는 다른 생리학적 현상으로부터 기원하는 압력 변조를 격리하기 위한 실시예가 설명된다.

적출될 압력 데이터는 단일의 생리학적 현상으로부터 기원하는 압력 펄스에 한정되지 않고, 심장을 포함하는 하나 초과의 생리학적 현상으로부터 압력 펄스를 포함할 수 있다. 본 명세서에 사용될 때, 격리될 압력 데이터는 "환자 맥박"으로 또한 나타낸다.

아티팩트의 제거(부분 133)

아티팩트의 제거는 예를 들어,

- 펌프와 같은 투석 기계 내의 펄스 발생기를 이하에 의해 제어함으로써,

■ 펄스 발생기를 일시적으로 조업 정지함으로써,

■ 펄스 발생기의 주파수를 시프트함으로써,

- 저역 통과, 대역 통과 또는 고역 통과 필터링에 의해,

- 주파수 도메인에서 스펙트럼 분석 및 필터링에 의해,

- 시간 도메인 필터링에 의해,

제공될 수 있다.

펄스 발생기의 제어

투석 기계 내의 펌프와 같은 펄스 발생기로부터의 아티팩트는 펄스 발생기를 일시적으로 조업 정지시키거나(불능화) 또는 하나 이상의 관련 생리학적 현상의 주파수로부터 이격하여 펄스 발생기의 주파수를 시프트함으로써 회피될 수 있다.

예를 들어 환자에 부착된 전용 맥박 센서로부터 얻어지거나 또는 모니터링 신호의 이전의 부분의 분석을 경유하여 얻어진 심박수에 대한 피드백 제어는 심박의 검출을 위해 펌프 주파수를 최적으로 설정하는 데 사용될 수 있다. 유사한 피드백 제어가 예를 들어 호기말 이산화탄소 분압 측정 도구와 같은 독립적인 소스로부터 호흡 신호에 기초하여 호흡으로부터 기원하는 압력 펄스에 대한 아티팩트를 제거하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 도 1의 제어 유닛(23)은 환자 맥박의 검출을 용이하게 하기 위해 펌프 주파수를 제어하도록 작동될 수 있는 데, 예를 들어 펌프 주파수는 펌프 펄스와 환자 맥박 사이의 주파수의 임의의 중첩을 최소화하도록 제어된다. 예를 들어, 펌프 주파수는 전체 혈액 유량을 유지하기 위해, 중첩 주파수 주위에서 주기적으로 증가되고 감소될 수 있다. 변형예에서, 펌프 주파수는 대신에 펌프 펄스와 환자 맥박 사이에 위상차를 인가하면서 환자 맥박의 비율과 펌프 펄스의 비율을 동기화하기 위해 제어된다. 이에 의해, 펌프 펄스 및 환자 맥박은 시간에서 분리될 수 있고, 환자 맥박은 펌프 펄스의 제거 없이도 시간 도메인에서 검출될 수 있다. 위상차는 대략 180°인데, 이는 시간 도메인에서 펌프 펄스 및 환자 맥박의 분리를 최대화할 수 있기 때문이다. 이 소위 위상 잠금 기술은 환자 펄스의 비율이 펌프 펄스의 비율에 접근하는 것, 또는 그 반대의 상황이 검출될 때 활성화될 수 있다.

저역 통과, 대역 통과 또는 고역 통과 필터의 적용

부분(133)으로의 입력은 투석 기계 내의 펌프와 같은 펄스 발생기에 의해 발생된 주파수에 정합되는 주파수 범위 및/또는 주파수 범위의 중심과 같은 주파수 특성을 갖는, 예를 들어 디지털 또는 아날로그의 필터 내로 공급될 수 있다. 예를 들어, 펌프와 같은 펌프 발생기가 1 Hz의 주파수 범위 내에서 동작하는 경우에, 적합한 저역 통과 필터가 1 Hz 미만으로 생리학적 현상의 주파수 성분을 유지하면서 1 Hz 초과의 압력 아티팩트를 제거하기 위해 적용될 수 있다. 대응적으로, 고역 통과 필터는 펄스 발생기의 주파수를 초과하는 주파수 성분을 유지하기 위해 적용될 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 노치 필터 등이 하나 이상의 구속된 범위 내의 주파수를 제거/감쇠하는 데 이용될 수 있다.

주파수 도메인에서 스펙트럼 분석 및 필터링

부분(133)으로의 입력 신호는 예를 들어 입력 신호를 주파수 도메인으로 변환하기 위해 FFT(고속 푸리에 변환)와 같은 푸리에 변환 기술을 적용함으로써 스펙트럼 분석을 받게될 수 있다. 최종적인 에너지 스펙트럼(진폭 스펙트럼)은 이어서 적절한 필터 기능에 의해 배가될 수 있고, 이어서 시간 도메인으로 재변환될 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자에게 이용 가능한 다수의 대안적인 등가의 필터링 기술이 존재한다.

시간 도메인 필터링

시간 도메인 내의 필터링에 의한 아티팩트 제거가 또한 부록 A에 개시되고 예시된다. 부록 A에 있어서, 부분(133)으로의 입력 신호는 "측정 신호"를 나타내고, 최종적인 "필터링된 신호 e(n)"는 구현예에 따라 단계 135로의 입력을 위한 모니터링 신호 또는 중간 신호에 대응한다.

부록 A에 추가하여, 본 명세서에 그대로 참조로서 포함되어 있는 발명의 명칭이 "시간 의존성 측정 신호를 처리하기 위한 방법 및 장치(Method and device for processing a time-dependent measurement signal)"인 본 출원인의 국제 특허 공개 WO2009/156175호를 또한 참조한다.

도 4b의 모니터링 신호는 부록 A에 제안된 기술에 따라 시간 도메인 필터링에 의해 얻어져 있다는 것이 주목될 수 있다.

생리학적 현상으로부터 압력 데이터의 격리(부분 135)

관련 생리학적 현상으로부터 기원하는 격리 압력 데이터는

- 저역 통과, 대역 통과 또는 고역 통과 필터링,

- 주파수 도메인에서 스펙트럼 분석 및 필터링, 또는

- 시간 도메인 필터링

중 임의의 하나 또는 조합에 의해 제공될 수 있다.

아날로그 저역 통과, 대역 통과 또는 고역 통과 필터

부분(135)으로의 입력 신호는 예를 들어 격리의 경우에

- 호흡, 실질적으로 0.15 내지 0.4 Hz의 주파수 범위가 필터를 통과하도록 허용될 수 있음,

- 자율 시스템에 기인하는 혈압 조절, 실질적으로 0.04 내지 0.15 Hz의 주파수 범위가 필터를 통과하도록 허용될 수 있음,

- 자율 시스템에 기인하는 온도 조절, 실질적으로 0.001 내지 0.1 Hz의 주파수 범위가 필터를 통과하도록 허용될 수 있음,

에 관련하는 관련 생리학적 현상으로부터 압력 펄스의 주파수에 정합되는 주파수 범위 및/또는 주파수 범위의 중심과 같은 주파수 특성을 갖는, 예를 들어 디지털 또는 아날로그인 필터 내로 공급될 수 있다.

주파수 도메인에서 스펙트럼 분석 및 필터링

부분(135)으로의 입력 신호는 예를 들어 입력 신호를 주파수 도메인으로 변환하기 위해 FFT(고속 푸리에 변환)와 같은 푸리에 변환 기술을 적용함으로써 스펙트럼 분석을 받게될 수 있다. 최종적인 에너지 스펙트럼(진폭 스펙트럼)은 이어서 적절한 필터 기능에 의해 배가될 수 있고, 이어서 시간 도메인으로 재변환될 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자에게 이용 가능한 다수의 대안적인 등가의 필터링 기술이 존재한다.

시간 도메인 필터링에 의한 압력 데이터 격리

관심 신호는 적응성 필터의 에러 신호로서 입력 신호로부터 부분(135)으로 적출될 수 있다. 적응성 필터는 측정된 압력 신호와 주기적 장애의 예측된 신호 프로파일의 모두를 공급받는다. 주기적 장애는 임의의 원하지 않는 생리학적 현상(예를 들어, 심장 맥동 또는 호흡)으로부터 기원할 수 있다. 특히, 원하지 않는 생리학적 현상으로부터 기원하는 재구성된 압력 프로파일은 적응성 필터로 입력될 수 있다. 측정 신호로부터 원하지 않는 신호 성분을 제거하기 위한 이러한 및 다른 시간 도메인 필터링 기술은 부록 A에 더 개시되고 예시된다. 부록 A는 펌핑 장치와 같은 체외 회로 내의 펄스 발생기로부터 기원하는 제1 펄스를 제거하는 것과 관련되지만, 제1 펄스의 예측된 신호 프로파일이 얻어질 수 있는 한 원하지 않는 생리학적 현상으로부터 기원하는 제1 펄스를 제거하기 위해 동등하게 적용 가능하다. 당 기술 분야의 숙련자는 이러한 예측된 신호 프로파일이 부록 A에 설명되어 있는 임의의 방식으로 얻어질 수 있다는 것을 이해한다. 부록 A에 추가하여, 전술된 WO2009/156175호를 또한 참조한다.

전술된 필터링 기술의 몇몇은 다운 샘플링에 의해 자동으로 성취될 수 있는 데, 이는 다운 샘플링 신호 처리 알고리즘에 포함된 안티-앨리어싱(anti-aliasing) 필터에 의해 주의가 취해질 수 있기 때문이다. 부가적으로, 전술된 필터링 기술의 몇몇은 또한 예를 들어 적절한 샘플 주파수를 선택함으로써, 즉 샘플링에 앞서 인가된 안티-앨리어싱 필터에 기인하여 아날로그-디지털 변환시에 하드웨어에서 직접 성취될 수 있다.

본 발명이 주로 몇몇 실시예를 참조하여 전술되었다. 그러나, 당 기술 분야의 숙련자에 의해 즉시 이해되는 바와 같이, 상기에 개시된 것들 이외의 다른 실시예가 첨부된 특허 청구범위에 의해서만 규정되고 제한되는 본 발명의 사상 및 범주 내에서 동등하게 가능하다.

예를 들어, 예시된 실시예는 환자의 순환으로부터 혈액이 취해지는 모든 유형의 체외 혈류 회로의 감시를 위해 적용 가능하다. 이러한 혈류 회로는 혈액투석, 혈액여과, 혈액투석여과, 혈장분리반출, 성분채혈, 체외 멤브레인 산소화, 보조 혈액 순환 및 체외 간 건강 보조/투석, 혈액은행, 혈, 공혈자 혈액의 혈액분획분리(예를 들어, 세포) 등을 포함한다.

또한, 본 발명의 모니터링 기술은 전술된 바와 같은 회전형 연동 펌프 뿐만 아니라, 또한 선형 연동 펌프, 다이어프램 펌프, 뿐만 아니라 원심 펌프와 같은 다른 유형의 정변위 펌프(positive displacement pump)와 같은 제1 유체 수납 시스템 내에 압력 펄스를 생성하는 임의의 유형의 펌핑 장치에 적용 가능하다.

용어 "포함한다/포함하는"은 본 명세서에서 사용될 때, 언급된 특징, 완전체, 단계 또는 구성 요소의 존재를 설명하기 위해 취해진다. 그러나, 이 용어는 하나 이상의 부가의 특징, 완전체, 단계 또는 구성 요소 또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하는 것은 아니다.

부록 A 및 부록 B는 본 출원의 일체부로서 취급되어야 한다는 것이 이해되어야 한다. 그런, 참조 번호는 각각의 부록의 배경 내에서 개별적으로 규정된다. 부록 A, 부록 B 및 주 명세서 사이의 용어의 상충하는 사용의 경우에, 용어는 부록 A, 부록 B 및 주 명세서의 배경 내에서 개별적으로 해석되어야 한다.

이하에서는, 상기에 개시된 바와 같은 본 발명의 몇몇 양태 및 실시예를 요약하기 위해 항목의 세트가 인용된다.

항목 1. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 디바이스(120)로서, 피험자(P)의 심장 혈관계에 결합된 체외 혈류 회로(20) 내의 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)로부터 측정 데이터를 수신하기 위한 입력(28)으로서, 측정 데이터는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 것인 입력(28)과, 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 반복적으로 수신하고, 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 하나 이상의 측정치(PM, SM)가 판정 기준을 충족하는지를 조사하고, 만일 그러하면 출력 신호(α)가 생성되게 하도록 적용된 데이터 분석부(29)로서, 출력 신호(α)는 피험자(P)의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시하는 것인 데이터 분석부(29)를 포함하는 모니터링 디바이스.

항목 2. 항목 1에 있어서, 데이터 분석부(29)는 기준 측정치를 얻고, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치(PM, SM)를 계산하고, 측정 기간 중에, 기준 측정치에 대해 제공된 판정 기준이 펄스 측정치(PM, SM)의 하나 이상에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하고 만일 그러하면 출력 신호(α)가 생성되게 하도록 더 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 3. 항목 2에 있어서, 펄스 측정치는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 크기 측정치(PM)인 것인 모니터링 디바이스.

항목 4. 항목 3에 있어서, 펄스 크기 측정치(PM)는 피크-대-피크 측정치, 적분 측정치, 에너지 측정치 및 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대해 계산된 주파수 스펙트럼 강도 측정치 중 임의의 하나인 것인 모니터링 디바이스.

항목 5. 항목 3 또는 4에 있어서, 펄스 측정치(PM)는 다수의 펄스 크기 측정치의 평균에 기초하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 6. 항목 2에 있어서, 펄스 측정치는 펄스 크기 측정치(PM)의 시퀀스의 통계적 분산 측정치(SM)이고, 데이터 분석부는 펄스 크기 측정치(PM)의 하나 이상이 제2 기준 측정치에 대한 제2 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하고 상기 판정 기준 및 상기 제2 판정 기준의 모두의 함수로서 출력 신호(α)가 발생되게 하도록 더 적용될 수 있는 것인 모니터링 디바이스.

항목 7. 항목 6에 있어서, 통계 분산 측정치(SM)는 분산, 표준 편차, 변동 계수, 분산-대-평균, 차이의 합, 에너지 측정치 또는 이들의 임의의 조합 중 임의의 것인 모니터링 디바이스.

항목 8. 항목 2 내지 7 중 어느 하나에 있어서, 기준 측정치는 임계값(T)이고, 판정 기준은 펄스 측정치(PM, SM)가 임계값(T)을 통과할 때 충족되고, 임계값(T)은 사전 규정된 값에 의해 제공될 수 있는 것인 모니터링 디바이스.

항목 9. 항목 2 내지 8 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 적어도 하나의 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 기준 측정치로서 계산하고, 모니터링 디바이스와 연관된 메모리 수단(30) 내에 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 저장하고, 측정 기간은 제1 인스턴스(t₁)에 후속하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 10. 항목 9에 있어서, 데이터 분석부(29)는 검사된 펄스 측정치(PM, SM)가 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)에 기초하여 계산된 제1 부분 판정 기준을 충족하고 후속의 시험 기간(τ) 내에 계산된 펄스 측정치(PM, SM)의 사전 결정된 양이 제2 부분 판정 기준을 충족하면, 판정 기준을 충족되는 것으로서 간주하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 11. 항목 10에 있어서, 사전 결정된 양은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대해 계산된 펄스 측정치(PM, SM)의 대략 50% 내지 대략 100%를 표현하는 값인 것인 모니터링 디바이스.

항목 13. 항목 10 내지 12 중 어느 하나에 있어서, 시험 기간(τ)은 대략 1분 내지 대략 10분으로 연장하는 범위로부터 선택된 간격인 것인 모니터링 디바이스.

항목 14. 항목 13에 있어서, 시험 기간(τ)은 대략 5분 길이인 것인 모니터링 디바이스.

항목 15. 항목 10 내지 14 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 정규화함으로써 그리고 사전 결정된 분모로 정규화된 초기 펄스 측정치를 나눗셈함으로써 판정 기준을 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 16. 항목 15에 있어서, 데이터 분석부(29)는 측정 기간 중에 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)로 원래 측정치를 나눗셈함으로써 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대한 펄스 측정치(PM, SM)를 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 17. 항목 16에 있어서, 펄스 측정치는 펄스 크기 측정치(PM)이고, 사전 결정된 분모는 대략 1.2 내지 대략 5로 연장하는 범위로부터 선택된 값이고, 또는 펄스 측정치는 통계 분산 측정치(PM)이고, 사전 결정된 분모는 대략 0.2 내지 대략 0.8로 연장하는 범위로부터 선택된 값인 것인 모니터링 디바이스.

항목 18. 항목 1 내지 17 중 어느 하나에 있어서, 피험자(P)의 모세혈관의 수축도를 표현하는 바이오-임피던스 파라미터(P_BI)를 반복적으로 레지스터하도록 적용된 보조 기록 수단(130)으로부터 보조 측정 데이터를 수신하기 위한 보조 입력을 더 포함하고, 데이터 분석부(29)는 바이오-임피던스 파라미터(P_BI)를 수신하고, 바이오-임피던스 파라미터(P_BI)가 보조 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하고, 만일 그러하면 출력 신호(α)를 생성하도록 더 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 19. 항목 10 내지 17 중 어느 하나에 있어서, 혈액 처리를 경험하는 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하도록 적용되고, 데이터 분석부(29)는 혈액 처리의 초기 단계 중에 수신된 하나 이상의 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 20. 항목 1 내지 19 중 어느 하나에 있어서, 판정 기준은 펄스 형상 파라미터(p_PS) 내의 하나 이상의 생리학적 펄스의 크기에 관련되고, 상기 하나 이상의 생리학적 펄스는 환자(P) 내의 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 21. 항목 20에 있어서, 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)는 측정 데이터에 의해 형성된 압력 신호 내의 시간 윈도우에 대응하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 22. 항목 21에 있어서, 시간 윈도우는 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 피험자(P) 내의 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 적어도 하나의 생리학적 펄스를 포함하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 23. 항목 21 또는 22에 있어서, 시간 윈도우의 길이는 생리학적 발생기의 최대 펄스 반복 간격을 초과하도록 선택되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 24. 항목 21 내지 23 중 어느 하나에 있어서, 시간 윈도우는 부분적으로 중첩하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 25. 항목 21 내지 24 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 압력 신호 내의 생리학적 펄스의 타이밍을 지시하는 타이밍 정보에 기초하여 시간 윈도우를 설정하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 26. 항목 25에 있어서, 데이터 분석부(29)는 피험자(P)에 결합된 펄스 센서로부터 타이밍 정보를 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 27. 항목 25에 있어서, 데이터 분석부(29)는 선행 펄스 형상 파라미터에서 식별된 생리학적 펄스의 상대 타이밍의 함수로서 타이밍 정보를 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 28. 항목 25에 있어서, 데이터 분석부(29)는 압력 신호에 기초하여 후보 생리학적 펄스의 세트를 식별하고, 후보 생리학적 펄스의 세트에 기초하여 후보 시점의 시퀀스를 유도하고, 일시적 기준에 대해 후보 시점의 시퀀스를 유효화하고, 이와 같이 유효화된 후보 시점의 시퀀스의 함수로서 타이밍 정보를 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 29. 항목 25에 있어서, 체외 혈류 회로(20)는 적어도 하나의 펌핑 장치(3)를 포함하고, 적어도 하나의 압력 센서(4a 내지 4c)는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)로부터 기원하는 간섭 펄스 및 피험자(P) 내의 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 생리학적 펄스를 검출하기 위해 체외 혈류 회로(20) 내에 배열되고, 데이터 분석부(29)는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)를 간헐적으로 턴오프하고, 상기 적어도 하나의 압력 신호 내의 적어도 하나의 생리학적 펄스를 식별하고, 이와 같이 식별된 생리학적 펄스로부터 타이밍 정보를 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 30. 항목 20 내지 29 중 어느 하나에 있어서, 체외 혈류 회로(20)는 적어도 하나의 펌핑 장치(3)와 연관되고, 적어도 하나의 압력 센서(4a 내지 4c)는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)로부터 기원하는 간섭 펄스 및 피험자(P) 내의 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 생리학적 펄스를 검출하기 위해 혈류 회로(20) 내에 배열되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 31. 항목 30에 있어서, 데이터 분석부(29)는 측정 데이터에 의해 형성된 압력 신호에 기초하여, 간섭 펄스가 본질적으로 제거되는 시간 의존성 모니터링 신호를 생성하도록 더 적용되고, 데이터 분석부(29)는 모니터링 신호로부터 펄스 형상 파라미터를 얻는 것인 모니터링 디바이스.

항목 32. 항목 31에 있어서, 데이터 분석부(29)는 간섭 펄스를 제거하기 위해 압력 신호를 필터링하고, 압력 신호 내의 생리학적 펄스의 타이밍을 지시하는 타이밍 정보에 기초하여, 이와 같이 필터링된 압력 신호 내의 신호 세그먼트의 세트를 유도하고, 타이밍 정보에 기초하여 상기 모니터링 신호를 생성하기 위해 신호 세그먼트를 정렬 및 추가함으로써 모니터링 신호를 생성하도록 더 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 33. 항목 31 또는 32에 있어서, 데이터 분석부(29)는 간섭 펄스의 예측된 일시적 신호 프로파일인 펄스 프로파일[u(n)]을 얻고, 펄스 프로파일[u(n)]을 사용하여 시간 도메인에서 측정 데이터를 필터링하여 생리학적 펄스를 보유하면서 간섭 펄스를 본질적으로 제거하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 34. 항목 33에 있어서, 데이터 분석부(29)는 압력 신호로부터 펄스 프로파일[u(n)]을 감산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 35. 항목 34에 있어서, 데이터 분석부(29)는 펄스 프로파일[u(n)]을 감산하기 전에, 압력 신호에 대해 펄스 프로파일[u(n)]의 진폭, 시간 스케일 및 위상 중 적어도 하나를 조정하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 36. 항목 35에 있어서, 데이터 분석부(29)는 펄스 프로파일[u(n)]과 압력 신호 사이의 차이를 최소화하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 37. 항목 34 내지 36 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 압력 신호와 관련하여 펄스 프로파일[u(n)]의 위상을 조정함으로써 펄스 프로파일[u(n)]을 감산하도록 적용되고, 상기 위상은 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)에 결합된 펌프 유량 센서(25) 및 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)를 위한 제어기(24) 중 적어도 하나로부터 얻어진 위상 정보에 의해 지시되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 38. 항목 33에 있어서, 데이터 분석부(29)는 펄스 프로파일[u(n)]에 기초하여 추정 신호

및 압력 신호와 추정 신호

사이의 차이로서 형성된 에러 신호[e(n)]를 생성하도록 배열된 적응성 필터(160)를 포함하고, 적응성 필터(160)는 에러 신호[e(n)] 내의 간섭 펄스를 본질적으로 제거하도록 배열되고, 또한 적응성 필터(160)는 M개의 시프트된 펄스 프로파일[u(n)]의 선형 조합으로서 추정 신호

를 생성하도록 구성될 수 있고, 구체적으로 적응성 필터(160)는 적응성 필터(160)에 의해 진폭 및 위상이 적절하게 조정되는 펄스 프로파일[u(n)]의 M개의 인스턴스를 선형으로 조합하도록 구성될 수 있는 것인 모니터링 디바이스.

항목 39. 항목 38에 있어서, 적응성 필터(160)는 추정 신호

를 생성하기 위해 펄스 프로파일[u(n)] 상에서 동작하는 필터 계수를 갖는 유한 임펄스 응답 필터(162) 및 에러 신호[e(n)] 및 펄스 프로파일[u(n)]의 함수로서 필터 계수를 최적화하는 적응성 알고리즘(164)을 포함하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 40. 항목 38 또는 39에 있어서, 데이터 분석부(29)는 생리학적 펄스의 비율 및/또는 진폭의 제한값으로의 비교에 기초하여 필터 계수를 로킹하기 위해 적응성 필터(160)를 제어하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 41. 항목 33 내지 40 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 기준 측정에서 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)가 적어도 하나의 간섭 펄스를 발생시키게 하고, 기준 센서(4a 내지 4c)에 의해 생성된 기준 신호로부터 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되고, 기준 센서는 체외 혈류 회로 내의 압력 센서일 수 있고, 체외 혈류 회로는 기준 측정 중에 기준 신호가 간섭 펄스를 포함하고 생리학적 펄스는 포함하지 않도록 작동될 수 있는 것인 모니터링 디바이스.

항목 42. 항목 41에 있어서, 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)는 기준 측정 중에 간섭 펄스의 시퀀스를 생성하도록 작동되고, 펄스 프로파일[u(n)]은 기준 신호 내의 간섭 펄스의 세트를 식별하여 조합함으로써 얻어지는 것인 모니터링 디바이스.

항목 43. 항목 41 또는 42에 있어서, 데이터 분석부(29)는 체외 혈류 회로(20)의 작동 중에 펄스 프로파일[u(n)]을 업데이트하기 위해 기준 측정을 간헐적으로 실행하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 44. 항목 41 내지 43 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 간섭 펄스 및 생리학적 펄스를 포함하는 제1 기준 신호에 기초하여 조합된 펄스 프로파일을 얻고, 생리학적 펄스를 포함하고 간섭 펄스는 포함하지 않는 제2 기준 신호에 기초하여 생리학적 펄스 프로파일을 얻고, 조합된 펄스 프로파일로부터 생리학적 펄스 프로파일을 감산함으로써 예측된 신호 프로파일을 얻음으로써 기준 측정을 실행하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 45. 항목 33 내지 40 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 사전 결정된 신호 프로파일에 기초하여 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 46. 항목 45에 있어서, 데이터 분석부(29)는 체외 혈류 회로(20)의 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재값에 기초하여 수학적 모델에 따라 사전 결정된 신호 프로파일을 수정하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 47. 항목 33 내지 40 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 체외 혈류 회로(20)의 하나 이상의 시스템 파라미터의 현재값을 얻고, 현재값의 함수로서 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 48. 항목 47에 있어서, 데이터 분석부(29)는 현재값에 기초하여 기준 데이터베이스(DB) 내의 하나 이상의 일시적 기준 프로파일[r₁(n), r₂(n)]을 식별하고, 상기 하나 이상의 일시적 기준 프로파일[r₁(n), r₂(n)]에 기초하여 펄스 프로파일[u(n)]을 얻음으로써 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 49. 항목 48에 있어서, 상기 하나 이상의 시스템 파라미터는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)의 펌핑 유량을 지시하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 50. 항목 48 또는 49에 있어서, 기준 데이터베이스(DB) 내의 각각의 일시적 기준 프로파일[r₁(n), r₂(n)]은 상기 하나 이상의 시스템 파라미터의 각각의 값에 대해 체외 혈류 회로(20) 내의 기준 측정에 의해 얻어지는 것인 모니터링 디바이스.

항목 51. 항목 50에 있어서, 데이터 분석부(29)는 현재값에 기초하여 기준 데이터베이스(DB) 내의 에너지 및 위상각 데이터의 하나 이상의 조합을 식별하고, 에너지 및 위상각 데이터의 상기 하나 이상의 조합에 기초하여 펄스 프로파일[u(n)]을 얻음으로써 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 52. 항목 51에 있어서, 데이터 분석부(29)는 상이한 주파수의 사인곡선의 세트를 조합함으로써 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되고, 각각의 사인곡선의 진폭 및 위상각은 에너지 및 위상각 데이터의 상기 하나 이상의 조합에 의해 제공되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 53. 항목 47에 있어서, 데이터 분석부(29)는 체외 혈류 회로(20)의 수학적 모델에 기초하여 압력 센서(4a 내지 4c)의 응답을 계산하는 알고리즘에 현재값을 입력함으로써 펄스 프로파일[u(n)]을 얻도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 54. 항목 31 또는 32에 있어서, 데이터 분석부(29)는 생리학적 펄스의 예측된 일시적 신호 프로파일인 펄스 프로파일[u(n)]을 얻고, 펄스 프로파일[u(n)]을 사용하여 시간 도메인에서 압력 신호를 필터링하여 생리학적 펄스를 보유하면서 간섭 펄스를 본질적으로 제거하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 55. 항목 54에 있어서, 데이터 분석부(29)는 데이터 분석부(29)는 펄스 프로파일[u(n)]에 기초하여 추정 신호

및 측정 데이터와 추정 신호

사이의 차이로서 형성된 에러 신호[e(n)]를 생성하도록 배열된 적응성 필터(160)를 포함하고, 적응성 필터(160)는 추정 신호

내의 간섭 펄스를 본질적으로 제거하도록 배열되고, 적응성 필터(160)는 M개의 시프트된 펄스 프로파일[u(n)]의 선형 조합으로서 추정 신호

를 생성하도록 구성될 수 있고, 구체적으로 적응성 필터(160)는 적응성 필터(30)에 의해 진폭 및 위상이 적절하게 조정되는 펄스 프로파일[u(n)]의 M개의 인스턴스를 선형으로 조합하도록 구성될 수 있는 것인 모니터링 디바이스.

항목 56. 항목 30 내지 55 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 모니터링 신호 내의 또는 기준 센서(4a 내지 4c)로부터 얻어진 기준 센서 내의 생리학적 펄스의 비율을 계산하고, 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)의 펌핑 주파수가 생리학적 펄스의 비율에 관련하여 제어될 수 있게 하도록 더 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 57. 항목 56에 있어서, 펌핑 주파수는 생리학적 펄스의 비율로부터 이격하여 간섭 펄스의 비율을 시프트하도록 제어되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 58. 항목 56에 있어서, 펌핑 주파수는 간섭 펄스와 생리학적 펄스 사이에 소정의 위상차를 적용하면서 생리학적 펄스의 비율과 간섭 펄스의 비율을 동기화하도록 제어되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 59. 항목 30 내지 55 중 어느 하나에 있어서, 데이터 분석부(29)는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)가 불능화 상태로 간헐적으로 설정되는 동안 펄스 형상 파라미터를 수신하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 60. 항목 20 내지 59 중 어느 하나에 있어서, 생리학적 펄스 발생기는 심장, 호흡계 및 자율 신경계에 의해 영향을 받는 혈관운동 중 적어도 하나인 것인 모니터링 디바이스.

항목 100. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치(100)로서, 장치는 피험자(P)의 심장 혈관계에 결합되도록 구성된 체외 혈류 회로(20)로서, 상기 체외 혈류 회로(20)는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 측정 데이터를 생성하기 위한 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)를 포함하는 것인 체외 혈류 회로(20)와, 항목 1 내지 60 중 어느 하나에 따른 모니터링 디바이스(120)를 포함하는 모니터링 장치.

항목 101. 피험자(P)의 혈액 처리를 수행하도록 적용된 의료 시스템(200)으로서, 피험자(P)의 체외 혈액 처리를 수행하도록 적용되고 피험자(P)의 심장 혈관계에 결합되도록 구성된 체외 혈류 회로(20)를 포함하는 투석 기계(210)로서, 상기 체외 혈류 회로(20)는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 측정 데이터를 생성하기 위한 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)를 포함하는 것인 투석 기계(210)와, 항목 1 내지 60 중 어느 하나에 따른 모니터링 디바이스(120)를 포함하는 의료 시스템.

항목 102. 항목 101에 있어서, 투석 기계(210)는 출력 신호(α)에 기초하여, 충족된 판정 기준의 경우에 유체 제거의 비율을 감소시키고 그리고/또는 정지시킴으로써 피험자로부터의 유체 제거의 비율을 조정하고, 투석 유체 내의 전도도를 증가시키고, 피험자의 심장 혈관계에 접속된 혈액 라인에 염수 덩어리를 공급하고, 피험자의 자세를 조정하고, 바이패스 내의 투석 모니터를 설정하거나 이들의 임의의 조합을 포함하는 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄하도록 시스템을 활성화하도록 구성되는 것인 의료 시스템.

항목 200. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 방법으로서, 피험자(P)의 심장 혈관계에 결합된 체외 혈류 회로(20) 내의 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)로부터 측정 데이터를 수신하는 것으로서, 측정 데이터는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 것인, 측정 데이터를 수신하는 것과, 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 하나 이상의 측정치(PM, SM)가 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하는 것과, 판정 기준이 충족되면 출력 신호(α)가 생성되게 하는 것으로서, 출력 신호(α)는 피험자(P)의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시하는 것인, 출력 신호가 생성되게 하는 것을 포함하는 방법.

항목 201. 항목 200에 있어서, 기준 측정치를 수신하는 것과, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치(PM, SM)를 계산하는 것과, 측정 기간 중에 기준 측정치에 대해 제공된 판정 기준이 펄스 측정치(PM, SM) 중 하나 이상에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하는 것과, 판정 기준이 충족되면 출력 신호(α)가 발생되게 하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 202. 항목 201에 있어서, 펄스 측정치는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 크기 측정치(PM)와 펄스 크기 측정치(PM)의 시퀀스의 통계 분산 측정치(SM) 중 하나인 것인 방법.

항목 203. 항목 201 또는 202에 있어서, 기준 측정치는 임계값(T)이고, 판정 기준은 펄스 측정치(PM, SM)가 임계값(T)을 통과할 때 충족되는 것인 방법.

항목 204. 항목 201 내지 203 중 어느 하나에 있어서, 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 적어도 하나의 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 기준 측정치로서 계산하는 것과, 메모리 수단(30) 내에 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 저장하는 것을 더 포함하고, 측정 기간은 제1 인스턴스(t₁)에 후속하는 것인 방법.

항목 205. 항목 204에 있어서, 판정 기준은 검사된 펄스 측정치(PM, SM)가 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)에 기초하여 계산된 제1 부분 판정 기준을 충족하고, 후속의 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 측정치(PM, SM)의 사전 결정된 양이 제2 부분 판정 기준을 충족하면 충족되는 것인 방법.

항목 206. 항목 204 또는 205에 있어서, 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 정규화하고 사전 규정된 분모에 의해 정규화된 초기 펄스 측정치를 나눗셈함으로써 판정 기준을 계산하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 207. 항목 204 내지 206 중 어느 하나에 있어서, 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)로 원래 측정치를 나눗셈함으로써 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대한 펄스 측정치(PM, SM)를 계산하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 208. 항목 200 내지 207 중 어느 하나에 있어서, 충족된 판정 기준의 경우에 유체 제거의 비율을 감소시키고 그리고/또는 정지시킴으로써 피험자로부터의 유체 제거의 비율을 조정하고, 투석 유체 내의 전도도를 증가시키고, 피험자의 심장 혈관계에 접속된 혈액 라인에 염수 덩어리를 공급하고, 피험자의 자세를 조정하고, 바이패스 내의 투석 모니터를 설정하거나 이들의 임의의 조합을 포함하는 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 250. 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때 항목 200 내지 208 중 어느 하나의 단계를 제어하기 위한 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터의 내부 메모리 내에 직접 로딩 가능한 컴퓨터 프로그램.

항목 251. 프로그램이 항목 200 내지 208 중 어느 하나의 단계를 컴퓨터 제어를 행하는 그 위에 기록된 프로그램을 갖는 컴퓨터 판독 가능 매체.

항목 300. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치(100)로서, 환자의 심장 혈관계에 결합되도록 구성된 체외 혈류 회로(20)와, 피험자(P)의 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 반복적으로 레지스터하도록 적용된 펄스 기록 수단(4a, 4b, 4c)과, 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 수신하고, 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 판정 기준을 충족하는지를 조사하여 만일 그러하면 출력이 생성될 수 있게 하도록 적요오딘 감시 장치(25)를 포함하고, 펄스 기록 수단은 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동에 기초하여 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 레지스터하도록 적용된 체외 혈류 회로 내의 압력 센서(4a, 4b, 4c)를 포함하고, 감지 장치(25)는 기준 측정치를 수신하고, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치(PM)를 계산하고, 측정 기간에 각각의 펄스 측정치(PM)에 대해 기준 측정치에 대한 판정 기준이 적어도 부분적으로 펄스 측정치(PM)에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하고 만일 그러하면 출력 신호(α)를 생성하도록 적용된 데이터 분석부(29)를 포함하는 모니터링 장치.

항목 301. 항목 301에 있어서, 펄스 측정치(PM)는 펄스 크기 측정치(PMM)인 것인 모니터링 디바이스.

항목 302. 항목 300에 있어서, 펄스 측정치(PM)는 펄스 크기 측정치(PMM)의 통계적 분산 측정치(SM)인 것인 모니터링 디바이스.

항목 303. 항목 302에 있어서, 통계적 분산 측정치(SM)는 분산, 표준 편차 또는 이들의 임의의 조합 중 임의의 것인 모니터링 디바이스.

항목 304. 항목 300에 있어서, 펄스 측정치(PM)는 다수의 펄스 크기 측정치의 평균에 기초하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 305. 항목 300에 있어서, 기준 측정치는 임계값(T)이고, 판정 기준은 펄스 측정치(PM)가 임계값(T)을 초과할 때 충족되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 306. 항목 300에 있어서, 데이터 분석부(209)는 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1)를 기준 측정치로서 계산하고, 감시 장치(25)와 연관된 메모리 수단(123) 내에 초기 펄스 측정치(PM1)를 저장하도록 더 적용되고, 측정 기간은 제1 인스턴스(t₁)에 후속하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 307. 항목 306에 있어서, 데이터 분석부(29)는 소정의 펄스 형상 파라미터의 검사된 펄스 측정치(PM)가 초기 펄스 측정치(PM1)에 기초하여 계산된 제1 부분 판정 기준을 충족하고 소정의 펄스 형상 파라미터 후에 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 측정치(PM)의 사전 결정된 양이 제2 부분 판정 기준을 충족하면 판정 기준을 충족된 것으로서 간주하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 308. 항목 306에 있어서, 사전 결정된 양은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 측정치(PM)의 대략 50% 내지 대략 100%를 표현하는 값인 것인 모니터링 디바이스.

항목 309. 항목 306에 있어서, 사전 결정된 양은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 모든 펄스 측정치(PM)를 표현하는 것인 모니터링 디바이스.

항목 310. 항목 306 내지 309 중 어느 하나에 있어서, 시험 기간(τ)은 대략 3분 내지 대략 15분으로 연장하는 범위로부터 선택된 간격인 것인 모니터링 디바이스.

항목 311. 항목 310에 있어서, 시험 기간(τ)은 대략 5분 길이인 것인 모니터링 디바이스.

항목 312. 항목 306 내지 311 중 어느 하나에 있어서, 처리 유닛(128)은 초기 펄스 측정치(PM1)를 정규화함으로써 그리고 사전 결정된 분모로 정규화된 초기 펄스 측정치를 나눗셈함으로써 판정 기준을 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 313. 항목 312에 있어서, 처리 유닛(128)은 측정 기간 중에 초기 펄스 측정치(PM1)로 원래 측정치를 나눗셈함으로써 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대한 펄스 측정치(PM)를 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 314. 항목 313에 있어서, 사전 규정된 분모는 대략 1.2 내지 대략 5로 연장하는 범위로부터 선택된 값인 것인 모니터링 디바이스.

항목 315. 항목 300 내지 314 중 어느 하나에 있어서, 디바이스는 피험자(P)의 모세혈관의 수축도를 표현하는 바이오-임피던스 파라미터(P_BI)를 반복적으로 레지스터하도록 적용된 보조 기록 수단(130)을 포함하고, 처리 유닛(128)은 바이오-임피던스 파라미터(P_BI)를 수신하고, 바이오-임피던스 파라미터(P_BI)가 보조 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하고, 만일 그러하면 출력 신호(α)를 생성하도록 더 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 316. 항목 306 내지 314 중 어느 하나에 있어서, 디바이스는 혈액 처리를 경험하는 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하도록 적용되고, 처리 유닛(128)은 혈액 처리의 초기 단계 중에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1)를 계산하도록 적용되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 317. 항목 300 내지 316 중 어느 하나에 있어서, 디바이스는 충족된 판정 기준의 경우에 유체 제거의 비율을 감소시키고 그리고/또는 정지시킴으로써 피험자로부터의 유체 제거의 비율을 조정하고, 투석 유체 내의 전도도를 증가시키고, 피험자의 심장 혈관계에 접속된 혈액 라인에 염수 덩어리를 공급하고, 피험자의 자세를 조정하고, 바이패스 내의 투석 모니터를 설정하거나 이들의 임의의 조합을 포함하는 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄하도록 시스템을 활성화하도록 더 구성되는 것인 모니터링 디바이스.

항목 318. 피험자(P)의 혈액 처리를 수행하도록 적용된 의료 시스템(200)으로서, 시스템은 피험자(P)의 체외 혈액 처리를 수행하도록 적용된 투석 기계(210)와, 상기 항목들 중 어느 하나에 따른 장치(100)를 포함하는 의료 시스템.

항목 319. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 방법으로서, 피험자(P)의 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 반복적으로 레지스터하는 것과, 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 수신하고 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하여, 만일 그러하면 출력이 생성되게 하는 것을 포함하고, 방법은 기준 측정치를 수신하는 것과, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치(PM)를 계산하는 것과, 측정 기간에 각각의 측정치(PM)에 대해 기준 측정치에 대한 판정 기준이 적어도 부분적으로 펄스 측정치(PM)에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하여 만일 그러하면 출력 신호(α)를 생성하는 것을 더 포함하는 것인 방법.

항목 320. 항목 319에 있어서, 판정 기준은 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 측정치(PM)의 통계 분산 측정치(SM)가 통계 분산 임계값을 초과하면 충족되는 것인 방법.

항목 321. 항목 319에 있어서, 방법은 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1)를 기준 측정치로서 계산하는 것과, 감시 장치(25)와 연관된 메모리 수단(123) 내에 초기 펄스 측정치(PM1)를 저장하는 것을 더 포함하고, 측정 기간은 제1 인스턴스(t₁)에 후속하는 것인 방법.

항목 322. 항목 321에 있어서, 판정 기준은 소정의 펄스 형상 파라미터의 검사된 펄스 측정치(PM)가 초기 펄스 측정치(PM1)에 기초하여 계산된 제1 부분 판정 기준을 충족하고, 소정의 펄스 형상 파라미터 후에 시험 기간(τ) 내에 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 측정치(PM)의 사전 결정된 양이 제2 부분 판정 기준을 충족하면 충족되는 것인 방법.

항목 323. 항목 322에 있어서, 초기 펄스 측정치(PM1)를 정규화하고 사전 규정된 분모에 의해 정규화된 초기 펄스 측정치를 나눗셈함으로써 판정 기준을 계산하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 324. 항목 323에 있어서, 초기 펄스 측정치(PM1)로 원래 측정치를 나눗셈함으로써 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대한 펄스 측정치(PM)를 계산하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 325. 항목 319 내지 324 중 어느 하나에 있어서, 충족된 판정 기준의 경우에 유체 제거의 비율을 감소시키고 그리고/또는 정지시킴으로써 피험자로부터의 유체 제거의 비율을 조정하고, 투석 유체 내의 전도도를 증가시키고, 피험자의 심장 혈관계에 접속된 혈액 라인에 염수 덩어리를 공급하고, 피험자의 자세를 조정하고, 바이패스 내의 투석 모니터를 설정하거나 이들의 임의의 조합을 포함하는 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄하는 것을 더 포함하는 방법.

항목 326. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치(100)로서, 피험자(P)의 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 반복적으로 레지스터하기 위한 수단과, 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 수신하고 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하여 만일 그러하면 출력이 생성되게 하기 위한 수단을 포함하고, 장치는 기준 측정치를 수신하기 위한 수단과, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치(PM)를 계산하기 위한 수단과, 측정 기간에 각각의 측정치(PM)에 대해 기준 측정치에 대한 판정 기준이 적어도 부분적으로 펄스 측정치(PM)에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하여 만일 그러하면 출력 신호(α)를 생성하기 위한 수단을 더 포함하는 모니터링 장치.

부록 A

도면의 간단한 설명

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

도 14는 본 발명에 따른 데이터 처리가 압력 신호를 필터링하는 데 사용될 수 있는 일반적인 유체 수용 시스템의 개략도이다.

도 15는 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 프로세스의 흐름도이다.

도 16(a)는 압력 신호를 시간의 함수로서 플롯한 그래프이고, 도 16(b)는 필터링 이후의 압력 신호를 플롯한 그래프이다.

도 17은 체외 혈류 회로를 포함하는 혈액투석 치료용 시스템의 개략도이다.

도 18(a)는 펌프 주파수 성분과 심장 신호 모두를 포함하는 정맥압을 시간 영역에 플롯한 그래프이고, 도 18(b)는 상응하는 신호를 주파수 영역에 플롯한 그래프이다.

도 19는 도 17에 도시된 혈액투석 치료용 시스템의 연동 펌프에서 생긴 예측 신호 프로파일을 플롯한 그래프이다.

도 20은 예측 신호 프로파일을 얻기 위한 프로세스의 흐름도이다.

도 21은 예측 신호 프로파일을 생성하는 외삽 프로세스를 보여주는 도표이다.

도 22(a)는 예측 신호 프로파일을 생성하는 내삽 프로세스를 보여주는 도표이고, 도 22(b)는 도 22(a)의 확대도이다.

도 23(a)는 하나의 유량에 대하여 펌핑 장치에서 생기는 압력 펄스의 주파수 스펙트럼을 보여주고, 도 23(b)는 서로 다른 3개의 유량에 대응하는 주파수 스펙트럼으로서, 각각 대수 스케일로 주어져 있고 조화 차수에 대해 매핑되어 있는 주파수 스펙트럼을 보여주며, 도 23(c)는 도 23(b)의 데이터를 선형 스케일로 플롯한 그래프이고, 도 23(d)는 도 23(a)의 주파수 스펙트럼에 대응하는 위상각을 보여준다.

도 24는 예측 신호 프로파일에 기초해 측정 신호를 필터링하도록 작동 가능한 적응 필터 구조의 개략도이다.

도 25(a)는 정맥 압력 센서에서 얻은 필터링된 압력 신호(위) 및 대응하는 심장 신호(아래)를 보여주고, 도 25(b)는 동맥 압력 센서에서 얻은 필터링된 압력 신호(위) 및 대응하는 심장 신호(아래)를 보여준다.

발명을 실시하기 위한 구체적인 내용

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 14는 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 14의 시스템은, 압력 센서(4a)에 접속되어 있는 감시 장치(25)를 더 포함하고, 이 감시 장치는 도 14에 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 15의 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 16(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 16(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 14의 25)에 의해 관찰될 수 있으며, 유체 수용 시스템의 고장 상태로서 확인될 수 있음을 유의하라.

도 15로 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 단계를 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 14의 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 17은 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 17에 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 14의 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 17에서, 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 17의 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 17의 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 20에 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 15의 203)에서 얻어지는 기능 상태 혹은 파라미터, 및/또는 필터링 단계(도 15의 202)에서 얻어지는 필터링된 신호 e(n)을, 예컨대 시각적 검사를 위해, 보여주는 디스플레이 또는 모니터를 포함할 수 있다.

도 17에서, 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 18(a)는 시간 영역에서 상기 사전 처리된 압력 신호의 예를 보여주고, 도 18(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 17에 도시된 타입의 연동 펌프에서는, 로터(3a)가 한 바퀴 회전할 때마다 2개의 펌프 스트로크가 발생된다. 또한, 도 18(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 18(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 15에서의 e(n)]를 출력한다. 모니터링 신호는 환자로부터 생기는 임의의 신호 성분[도 16(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 17에 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 19는 도 17의 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 17의 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 20은 제2 실시예의 흐름도이다. 제2 실시예에서는, 먼저 기준 라이브러리 또는 데이터베이스가 기준 측정에 기초하여 형성된다(단계 701). 얻어진 기준 라이브러리는 대개 감시 장치(도 14의 25 참조)의 기억 장치, 예건대 RAM, ROM, EPROM, HDD, 플래시 메모리 등(도 14의 25b 참조)에 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 17의 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 17의 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 18(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 21은 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 22(a)는 도 17의 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 22(b)의 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 20에 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 20의 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 20의 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 20의 단계 703 참조). 일반적으로, 읽어낸 에너지 및 위상 데이터에 따라 적절한 주파수, 진폭 및 위상의 사인 곡선을 합산함으로써, 예측 신호 프로파일을 생성한다(도 20의 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 23(a)는 도 17의 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 18(b)의 파워 스펙트럼과 비교해 보면, 도 23(a)~도 23(d)의 그래프를 생성하는 데 사용되는 압력 신호는 0.5 f₀ 및 그 고조파에서 큰 주파수 성분을 포함하지 않는다. 도 23(a)의 그래프는 0~10 Hz 범위의 주파수에 대한 전(全)에너지에 대해 에너지 값을 정규화한, 상대적 에너지 분포를 보여준다. 도 23(b)는 도 17의 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 23(c)는 도 23(b)의 데이터를 선형 스케일로 보여주는 것으로, 각각의 다항식 함수가 데이터에 대해 맞춰져 있는 것을 보여준다. 도 23(a)~도 23(c)에 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 23(d)는 도 23(a)의 에너지 스펙트럼과 함께 얻어지는, 즉 300 ml/min의 유량에 대한, 위상각 스펙트럼을 보여준다. 도 23(d)의 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 23(a) 내지 도 23(d)의 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 23(b)~ 도 23(c)를 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 17의 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 17의 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 17의 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 17 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 14의 S1)으로서 간주될 수 있고, HDF 펌프와 관련 주입 배관은 제2 서브 시스템(도 14의 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 17 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 17의 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 프로파일의 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 24는 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 -1}에 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. R, u(n)의 상관 행렬이 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 25(a)의 상측 그래프는, 유량이 430 ml/min인 경우에 도 17의 정맥 센서(4a)로부터 나온 측정 신호에 작용시키는, 적응 갱신 알고리즘(34)으로서, RLS 알고리즘을 이용한 도 24의 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 25(a)의 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 25(b)는 도 25(a)에 상당하는 것이지만, 도 17의 동맥 센서(4b)로부터의 측정 신호에 대해 얻어지는 것을 보여주고 있다.

실시 방식과는 무관하게, 적응 필터(30)(도 24 참조)의 성능은, 갱신 알고리즘(34)이 사용할 수 없게 되어 가변 필터(도 24 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, 오차 신호 e(n)에서의 제2 펄스를, 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.

변형례에서, (제1 펄스의 예측 신호 프로파일 대신에) 제2 펄스의 예측 신호 프로파일("예측 제2 프로파일"로 표기됨)이 적응 필터(160)에 입력 신호로서 이용되고, (오차 신호 e(n) 대신에) 모니터링 신호가 추정 측정 신호

에 의해 형성된다. 적응 필터에 대한 앞서 기술한 설명은 이러한 변형에 동일하게 적용 가능하다.

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 14는 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.

부록 B

도면의 간단한 설명

이제, 본 발명의 개념의 실시예를 첨부 도면을 참조로 하여 더 상세히 설명한다.

도 26은 본 발명의 개념이 유체 접속부의 완전성을 모니터링하는 데 사용될 수 있는 일반적인 유체 장치의 개략도이다.

도 27은 제1 발명 개념에 따른 모니터링 프로세스의 흐름도이다.

도 28(a)는 측정 신호를 시간의 함수로서 플롯한 그래프이고, 도 28(b)는 필터링 이후에 도 28(a)의 측정 신호를 플롯한 그래프이며, 도 28(c)는 도 28(b)의 측정 신호에서의 시간 창의 시퀀스에 대해 산출된 통계적 산포도를 나타내는 도면이다.

도 29(a)는 측정 신호와 예측 신호 프로파일간의 매칭 절차를 보여주고, 도 29(b)는 최상의 매칭 위치를 보여주며, 도 29(c)는 도 29(a)의 매칭 절차를 통해 얻어지는 상관 곡선이다.

도 30(a)는 제2 펄스를 포함하는 신호 세그먼트를 플롯한 그래프이고, 도 30(b)는 10개의 신호 세그먼트의 평균을 구하여 얻은 평가 세그먼트를 플롯한 그래프이다.

도 31는 제2 발명 개념에 따른 모니터링 프로세스의 흐름도이다.

도 32(a) 내지 도 32(d)는 측정 신호에서 확인된 후보 펄스의 처리를 보여준다.

도 33는 제2 발명 개념에 따른 모니터링 프로세스의 일부의 흐름도이다.

도 34는 제1 및 제2 발명 개념을 조합한 모니터링 프로세의 흐름도이다.

발명을 실시하기 위한 구체적인 내용

이하에서는, 발명의 개념 및 관련 실시예를 일반적인 유체 수용 시스템을 참조하여 설명한다. 그 후에, 체외 혈액 처리용 시스템을 이용해 본 발명의 개념을 더 예시한다.

이하의 설명 전체에서, 동일 요소는 동일한 도면 부호로 나타내어진다.

개요

도 26은 제1 유체 수용 시스템(S1)과 제2 유체 수용 시스템(S2)의 사이에 유체 접속부(C)가 설치되어 있는, 일반적인 유체 장치를 보여준다. 유체 접속부(C)는 하나의 시스템으로부터 다른 시스템으로 유체를 이송하거나 이송하지 않는다. 제1 펄스 발생기(3)는 제1 유체 수용 시스템(S1) 내의 유체에 일련의 압력파를 발생시키도록 배치되고, 제2 펄스 발생기(3')는 제2 유체 수용 시스템(S2) 내의 유체에 일련의 압력파를 발생시키도록 배치된다. 압력 센서(4c)가 제1 유체 수용 시스템(S1)의 유압을 측정하도록 배치된다. 유체 접속부(C)가 손상을 입지 않은 상태인 경우, 제2 펄스 발생기(3')에 의해 발생된 압력파가 제2 유체 수용 시스템(S2)에서 제1 유체 수용 시스템(S1)으로 이동하여, 제2 펄스 발생기(3')에서 생긴 제2 펄스가, 제1 펄스 발생기(3)에서 생긴 제1 펄스와 더불어, 압력 센서(4c)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 유체 수용 시스템(S1, S2)의 일부분일 수 있고, 또는 일부분이 아닐 수도 있다.

도 26에 도시된 유체 장치는, 압력 센서(4c)에 접속되어 있는 감시 장치(25)를 더 포함하고, 이 감시 장치는 도 26에 나타나 있듯이, 하나 이상의 추가적인 압력 센서(4a, 4b)에 접속될 수 있다. 이로써, 감시 장치(25)는 제1 유체 수용 시스템(S1)의 유압을 실시간으로 나타내는 시간 종속적인 하나 이상의 측정 신호를 얻는다. 감시 장치(25)는, 유체 접속부(C)가 손상을 입지 않은 것이 제2 펄스의 존재로서 나타내어지는 반면에, 유체 접속부(C)가 위험에 노출되어 있다는 것이 제2 펄스의 부재(不在)로서 나타내어진다는 원리에 기초하여, 유체 접속부(C)의 완전성을 모니터링한다. 제2 펄스가 존재하지 않으면, 감시 장치(25)가 경보 또는 경고 신호를 발하게 되고, 및/또는 제1 유체 수용 시스템(S1) 혹은 제2 유체 수용 시스템(S2)의 제어 시스템에 적절한 동작을 취할 것을 통보한다.

따라서, 감시 장치(25)는 시간 종속 측정 신호를 연속적으로 처리하여 제2 펄스의 존재 유무를 결정하도록 구성되어 있다. 통상적으로, 이러한 결정에는, 시간 영역에서의 측정 신호 또는 이 측정 신호의 전처리 버전을 분석하여, 측정 신호에서의 제2 펄스의 존재 유무를 나타내는 평가 파라미터의 값을 산출하는 것이 수반된다. 용례에 따라, 감시 장치(25)는 측정 신호를 수신하고 처리하는 데 디지털 부품이나 아날로그 부품, 또는 이들의 조합을 사용할 수 있다.

본 명세서의 문맥에서, 펄스의 "부재"는, 펄스가 사라졌음을, 혹은 "존재"하는 것으로 여겨지는 펄스에 비해 펄스의 크기가 충분히 감소되어 있음을 적어도 의미한다. 존재 또는 부재의 평가에는, 신호값에 기초하여 평가 파라미터 값을 산출하고, 이 파라미터 값과 임계값을 비교하는 것이 수반된다.

제1 발명 개념

도 27은 제1 발명 개념에 따른 모니터링 프로세스의 단계를 보여주는 흐름도이다. 측정 신호를 수신하고(단계 201), 이 측정 신호로부터 제1 펄스를 실질적으로 제거하면서 제2 펄스의 적어도 일부분을 그대로 두는 필터링 처리를 측정 신호에 행한다(단계 202). 그 후, 필터링된 측정 신호에 시간 영역 분석을 행하는데(단계 203), 이 시간 영역 분석에서는 상기 필터링된 측정 신호에서의 시간 창 내의 신호값에 기초하여 평가 파라미터의 값이 산출되고, 이를 이하에서는 "평가 세그먼트"라 한다. 통상적으로, 평가 파라미터가 평가 세그먼트 내에서의 신호값의 분포를 나타내도록, 상기 산출이 이루어진다. 평가 파라미터의 결과값에 기초하여, 통상적으로는 결과값과 임계값을 비교함으로써, 유체 접속부가 온전한가의 여부를 결정한다(단계 204).

지속적인 감시를 위해, 측정 신호로부터 얻은 평가 세그먼트의 시계열에 기초하여 평가 파라미터 값의 시계열을 산출한다. 이러한 평가 세그먼트는 시간의 경과에 따라 중첩될 수도 있고 중첩되지 않을 수도 있다. 일 실시예에서는, 측정 신호의 개별 섹션을 획득하고, 차례로 필터링하며, 분석한다. 각 평가 세그먼트는 이러한 측정 신호의 하나의 섹션에 해당하고, 따라서 측정 신호가 얻어질 때 시간 창이 이미 적용된다. 다른 실시예에서는, 측정 신호를 연속적으로 획득 및 필터링하여, 이 필터링된 신호로부터 평가 세그먼트를 적출하고 분석한다.

도 28(a)는 상대적 크기가 10:1인 제1 펄스와 제2 펄스를 포함하는 시간 종속 측정 신호의 예를 보여준다. 제1 펄스와 제2 펄스의 주파수는 각각 1 Hz와 1.33 Hz이다. 도 28(b)는 제1 펄스를 제거한 이후에 제2 펄스와 노이즈만이 남아 있는 시간 종속 측정 신호를 보여준다. 약 4초 후에는 제2 펄스가 존재하지 않음을 유의하라. 도 28(c)는 도 28(b)의 필터링된 측정 신호에서 각각 약 0.75초인 비중첩 시간 창의 시퀀스에 대해 산출한 분산 척도를 보여준다. 이 분산 척도를 평가 파라미터로 사용하면, 약 4초의 시점에서 제2 펄스의 부재를 분명하게 검출할 수 있다. 예시적인 임계값이 점선으로 나타내어져 있다.

제1 발명 개념에서는, 유체 접속부(C)의 완전성을 비교적 확고하게 측정할 수 있다. 평가 세그먼트 내의 신호값의 시간 분포를 분석함으로써, 노이즈 및 방해 신호에 대한 허용범위가 커질 수 있다.

또한, 제2 펄스의 존재 검출을 측정 신호의 주파수 영역 분석에 의존하는 기술에 비해, 제1 발명 개념은 시간 영역 분석에 의존하므로, 제2 펄스 발생기(3')의 펄스 반복 간격의 변동에 대한 허용범위가 커질 수 있다. 이러한 변동은, 예를 들어 제2 펄스 발생기(3')가 사람의 심장이고 이에 따라 제2 유체 수용 시스템(S2)이 사람의 혈액계인 경우에 일어날 수 있다. 심박 리듬의 변동(심박 변동, HRV)으로 인해, 주파수 영역에서 심장의 피크가 희미해져, 검출하기가 더 어려워진다. 평온한 상황하의 건강한 피험자에서는, HRV가 15%이다. 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.

각 평가 세그먼트가 하나 이상의 제2 펄스를 포함하도록 시간 창을 선택하는 경우, 이 선택이 적절히 이루어진다면, 제2 펄스의 존재/부재가 평가 파라미터에 영향을 미칠 것이다. 제2 펄스 발생기(3')의 최대 펄스 반복수에 대하여 시간 창의 길이를 선택하여, 고정 길이의 시간 창을 사용할 수 있다. 시간 창의 길이는, 제2 펄스 발생기(3')에서의 제약에 의해, 또는 감시 방법의 선택된 성능 한계에 의해 설정될 수 있다. 별법으로서, 필터링된 측정 신호에서의 시간 창의 길이 및/또는 시간 창의 위치는, 제2 펄스의 예측 검출 타이밍에 기초하여 선택될 수 있다. 이러한 예측 타이밍("타이밍 정보")의 취득 및 사용은 제2 발명 개념을 참조하여 이하에 더 예시된다.

게다가, 제1 발명 개념에 따른 시간 영역 분석은 평가 세그먼트에서 하나의 제2 펄스를 검출할 수 있는 반면에, 주파수 스펙트럼의 생성은 평가 세그먼트에서 다수의 제2 펄스를 필요로 하기 때문에, 제1 발명 개념에 따른 시간 영역 분석은 주파수 영역 분석에 비해 신속한 검출을 가능하게 한다. 따라서, 주파수 영역 분석은 시간 영역 분석에 비해 시간상의 지체가 더 크다.

평가 파라미터는 평가 세그먼트 내의 신호값의 통계적 산포도로서 산출될 수 있다. 잠재적으로 유용한 통계적 산포도의 비제한적 예로는, 표준 편차(σ), 분산(σ²), 변동 계수(σ/μ) 및 분산 대 평균(σ²/μ) 등이 있다. 다른 예로는, 예컨대 다음 식으로 주어지는 차분의 합,

또는 이하와 같은 에너지 크기 등이 있으며,

여기서 n은 평가 세그먼트에서의 신호값 x의 개수이다. 또 다른 예로는, 산술 평균, 기하 평균, 중앙값 등의 임의의 적절한 함수를 이용해 평가 세그먼트에서의 신호값에 대해 산출되는 평균값 m으로부터의 절대 차분의 합에 기초한 척도가 있다. 앞서 제안한 모든 산포도 역시도 그 정규화 변이 및/또는 가중 변이를 포함한다는 것을 유의하라.

통계적 산포도 산출에 대한 대안 혹은 보완책으로서, 제2 펄스의 하나 이상의 예측 신호 프로파일에 평가 세그먼트를 매칭하는 매칭 절차에서 평가 파라미터를 얻는 것이 있다. 바람직하게는, 각 예측 신호 프로파일은 하나의 제2 펄스를 나타내지만, 반드시 그러한 것은 아니다. 통상적으로, 매칭 절차에는, 평가 세그먼트와 예측 신호 프로파일을 컨볼루션 또는 상호 상관하는 것이 수반되며, 평가 파라미터 값은 얻어진 상관값이고, 통상적으로는 최대 상관값이다.

상호 상관에 기초한 매칭 절차가 도 29(a) 내지 도 29(c)에 더 예시되어 있다. 이 매칭 절차는 여러 가설을 구별하는 데 사용된다.

여기서 x(n)은 평가 세그먼트이고, w(n)은 노이즈/신호 간섭/측정 에러 등에 의해 유발되는 외란을 나타내는 에러 신호이며, s(n)은 제2 펄스의 예측 신호 프로파일이다. H₀보다는 H₁이라고 여겨진다면, 제2 펄스는 확인되었고 유체 접속부(C)는 온전한 것으로 여겨진다. H₁보다는 H₀이라고 여겨진다면, 제2 펄스는 확인될 수 없고 유체 접속부(C)는 위험에 노출되어 있을 수 있다.

도 29(a)는 예측 신호 프로파일 s(n)과 평가 세그먼트 x(n)의 예를 보여주는 그래프이다. 이와 같은 특별한 예에서, 평가 세그먼트는 신호 대 노이즈의 비(SNR)가 4.8 dB이며, 즉 신호 프로파일 s(n)의 에너지가 에러 신호 w(n)의 에너지의 3배이다. 상호 상관 동안에, 신호 프로파일 s(n)은 도 29(a)에 화살표로 나타내어진 바와 같이 시간 축을 따라 얼마간의 시간 단계에서 미끄러지듯 이동되고, 각 시간 단계에 대하여 s(n)과 x(n)의 곱의 적분이 산출된다. 따라서, 상호 상관을 통해 상관값의 시계열이 얻어지며, 최대 상관값은 x(n)과 s(n)간의 최상의 매칭의 시점을 나타낸다. 도 29(b)는 최상의 매칭 시점에서의 x(n)과 s(n)간의 상대적 위치를 보여주고, 도 29(c)는 얻어진 상관값을 상기 시간 단계의 함수로서 보여준다. 따라서, 선택적으로는 최대 상관값(c_max) 주변 범위 내에서의 가중 평균으로서 산출되는, 최대 상관값의 크기는 전술한 여러 가설을 구별하는 데 사용될 수 있다.

도 29(c)에 나타내어진 바와 같이, 매칭 절차는, 제2 펄스의 존재를 확인할 뿐만 아니라, 최대 상관값(c_max)에 대한 시점(t_p)으로 주어지는 평가 세그먼트에서의 제2 펄스의 위치 확인도 제공한다. 이러한 시점은, 이 시점을 예측 시점과 비교함으로써, 결정된 최대 상관값의 신뢰성을 평가하는 데 사용될 수 있다. 이러한 예측 시점은, 제2 발명 개념과 관련해 이하에 더 설명되는 바와 같이, 전술한 타이밍 정보로부터 얻어질 수 있다.

예측 신호 프로파일은 많은 제2 펄스의 기록의 평균으로서 생성될 수 있다. 예를 들어, 모니터링 프로세스 이전에 및/또는 동안에, 다수의 평가 세그먼트의 평균을 구함으로써, 예측 신호 프로파일을 생성할 수 있다.

평균 산출과 더불어, 또는 평균 산출 없이, 예측 신호 프로파일의 신호 품질을 향상시키기 위해, 제1 펄스 발생기가 정지되어 있는 동안 측정 신호를 얻을 수 있고, 그 결과 이 측정 신호에는 제1 펄스가 없다. 따라서, 제2 펄스의 갱신된 신호 프로파일의 산출을 위해, 제1 펄스 발생기는 모니터링 프로세스 동안에 간헐적으로 정지될 수 있다.

다른 하나의 변형에서는, 제1 유체 수용 시스템의 기준 압력 센서[예컨대, 도 26의 압력 센서(4a~4c) 중 어느 하나]에서 생긴 하나 이상의 기준 신호로부터 예측 신호 프로파일을 얻는다. 이러한 기준 압력 센서는, 유체 접속부가 위험에 노출된 경우에도, 예를 들어 제1 유체 수용 시스템과 제2 유체 수용 시스템간의 제2 유체 접속부를 통해 제2 펄스를 검출하도록 적절히 배치되어 있다. 기준 신호에 실질적으로 제1 펄스가 없도록, 기준 압력 센서는 제1 펄스로부터 격리되어 있게 설치된다. 별법으로서, 기준 신호가 제1 펄스와 제2 펄스 모두를 포함한다면, 기준 신호에서 제2 펄스를 그대로 둔 채로 제1 펄스를 제거하는 제1 필터링 처리를 (예컨대, 도 27의 단계 202에 따라) 기준 신호에 행한다. 이러한 기준 압력 센서의 예는 체외 혈류 회로의 동맥 압력 센서이다. 이러한 체외 혈류 회로에서, 예컨대 모니터링 프로세스가 체외 혈류 회로와 환자간의 정맥측 유체 접속부의 완전성 모니터링을 목표로 하고 있다면, 측정 신호는 하나 이상의 정맥 압력 센서로부터 생긴다.

하나의 구체적인 실시예에서, 기준 신호는 모니터링 프로세스 동안에 연속적으로 혹은 간헐적으로 얻어지고, 이 기준 신호에 기초하여 예측 신호 프로파일이 연속적으로 혹은 간헐적으로 산출된다. 따라서, 전술한 체외 혈류 회로의 상황에서는, 정맥 압력 센서로부터의 평가 세그먼트를 동맥 압력 센서로부터 얻어진 예측 신호 프로파일에 대해 연속적으로 매칭하는 것을 통해, 정맥측 유체 접속부의 완전성을 모니터링할 수 있다. 예측 신호 프로파일이 각 평가 세그먼트마다 갱신되는 것(이하에서는 "동시 모니터링"이라 함)도 상정될 수 있다. 제2 발명 개념과 관련하여 이하에 더 설명하는 바와 같이, 매칭 절차는 타이밍 정보의 이용을 통해 혜택을 받을 수 있다. 별법으로서, 예컨대 모니터링되고 있는 유체 장치(도 26 참조)와 마찬가지로, 다수의 유체 장치로부터의 제2 펄스의 기록의 평균을 산출함으로써, 예측 신호 프로파일을 사전에 생성할 수 있다. 선택적으로, 이러한 사전 생성 신호 프로파일은, 유체 접속부의 타입, 유량, 유체 특성 등과 같은 장치 특유의 파라미터를 고려한 수학적 모델을 적용함으로써, 모니터링할 유체 장치의 스펙에 맞춰질 수 있다. 별법으로서, 전적으로 장치 특유의 파라미터에 기초해 수학적으로 모델링하는 것을 통해, 예측 신호 프로파일을 얻을 수 있다. 또 다른 변형례에 따르면, 예측 신호 프로파일로서 표준 프로파일, 예컨대 가우시안 분포 함수와 같은 종 형상의 함수가 이용된다.

제2 펄스의 검출을 향상시키기 위해, 평가 파라미터 값의 산출 이전에, 고주파수 성분[에러 신호 w(n) 참조]을 제거하는 신호 개선 처리를, 필터링된 측정 신호/평가 세그먼트에 행하는 것을 상정할 수 있다. 이러한 신호 개선 처리에는, 상기 필터링된 측정 신호/평가 세그먼트에 저역 통과 필터링을 행하는 것이 수반된다. 그러나, 재차 전술한 제2 펄스의 예측 타이밍(즉, 타이밍 정보)에 기초하여, 상기 필터링된 측정 신호에서 몇몇 연이은 제2 펄스의 평균을 산출함으로써, 평가 세그먼트의 SNR을 더 크게 향상시킬 수 있다. 따라서, 이러한 신호 개선 처리에는, 상기 예측 타이밍을 이용하여 상기 필터링된 측정 신호에서 제2 펄스 세그먼트의 세트를 확인하는 것과, 상기 예측 타이밍에 기초하여 시간 영역에서 제2 펄스 세그먼트를 정렬하는 것, 그리고 시간 영역에서 각 시간 값에 대해 정렬된 신호값을 합산함으로써 평균 표현을 생성하는 것이 수반된다. 선택적으로, 상기 평균 표현을 제2 펄스 세그먼트의 수에 의해 정규화하여 진평균을 생성한다. 그 후, 상기 평균 표현을 상기 평가 세그먼트로서 사용하거나, 또는 상기 평균 표현 내의 시간 창으로부터 평가 세그먼트를 적출할 수 있다.

신호 개선 처리는 도 30(a) 및 도 30(b)에 더 예시되어 있다. 도 30(a)는, SNR이 -9 dB이어서, 즉 에러 신호 w(n)의 에너지가 신호 프로파일 s(n)의 8배이어서, 제2 펄스의 검출을 위한 시간 영역 분석이 불가능하지는 않지만 어려워진, 필터링된 측정 신호 x(n) = s(n) + w(n)의 시간 영역 표현이다. 도 30(b)는 도 30(a)의 시간 영역 표현과 유사한 것으로서, 10개의 서로 다른 제2 펄스 세그먼트의 평균을 산출한 이후의 시간 영역 표현이다. SNR이 충분히 향상되어, 제2 펄스를 시간 영역 분석을 이용해 분명하게 검출할 수 있게 된다.

모니터링되는 유체 장치가 하나 이상의 압력 센서(도 26의 4a, 4b 참조)를 포함한다면, 도 27의 모니터링 프로세스가 하나 이상의 측정 신호에 행해질 수 있음은 물론이다. 이러한 구성에서, 전술한 신호 개선 처리는, 서로 다른 압력 센서에서 생긴 2개 이상의 필터링된 측정 신호로부터 제2 펄스 세그먼트를 확인하고 평균을 산출하는 데 상기 타이밍 정보를 이용하는 것을 수반한다. 따라서, 각 측정 신호에서의 복수의 시간 창으로부터, 및/또는 서로 다른 측정 신호에서의 하나 이상의 시간 창으로부터, 제2 펄스 세그먼트가 적출될 수 있다.

도 27의 단계 202에 따른 필터링 처리는, 제2 펄스가 뒤이은 시간 영역 분석(단계 203)에 의해 검출될 수 있을 정도로 제1 펄스를 측정 신호로부터 제거하는 것을 목표로 하고 있다. 예를 들어, 콤 필터 및/또는 밴드 소거 필터 또는 노치 필터의 조합(통상적으로는 캐스케이드 결합됨)이, 제1 펄스 발생기(3)에서 생긴 모든 주파수 성분을 차단하도록 측정 신호에 작용할 수 있다. 별법으로서, 이러한 차단은, 예컨대 전술한 WO 97/10013호에 개시되어 있는 바와 같이, 하나 이상의 적응 필터 및 노치 등가 필터를 이용함으로써 이루어질 수 있다. 또 다른 변형례에서, 측정 신호는 제1 펄스를 소거하도록 시간 영역에서 처리된다. 이러한 실시예에서는, 적정 진폭 및 위상의 측정 신호로부터 빼낸 제1 펄스의 표준 신호 프로파일을 얻는다. 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 나타내어진다. 전술한 신호 개선 처리와 마찬가지로, 적절히 측정 신호에서 제1 펄스 세그먼트의 세트를 확인하고 평균을 산출함으로써, 제1 유체 수용 시스템(S1)의 하나 이상의 압력 센서(4a~4c)로부터 표준 신호 프로파일을 얻을 수 있다. 표준 신호 프로파일은 모니터링 프로세스 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 표준 신호 프로파일을 사용한다. 측정 신호를 주파수 영역이 아닌 시간 영역에서 필터링함으로써, 제1 펄스와 제2 펄스가 주파수 영역에서 중첩되어 있더라도, 제2 펄스를 계속 유지시키면서 제1 펄스를 제거할 수 있음을 유의하라.

제2 발명 개념

도 31은 제2 발명 개념에 따른 모니터링 프로세스의 단계를 보여주는 흐름도이다. 이 모니터링 프로세스에서는, 측정 신호를 수신하고(단계 601), 이 측정 신호로부터 혹은 다른 방법으로 타이밍 정보를 얻는다(단계 602). 타이밍 정보는 측정 신호에서의 제2 펄스의 타이밍을 나타낸다. 이어서, 측정 신호에서의 제2 펄스의 존재 여부를 나타내는 평가 파라미터의 값을 산출하기 위해, 타이밍 정보에 기초하여 측정 신호를 처리한다(단계 603). 평가 파라미터의 결과값에 기초하여, 통상적으로는 결과값과 임계값을 비교함으로써, 유체 접속부가 온전한가의 여부를 결정한다(단계 604).

따라서, 제2 발명 개념에서, 타이밍 정보는 측정 신호에서의 제2 펄스의 예상 위치를 나타낸다. 이러한 추가적인 정보에 의해, 제2 펄스를 다른 타입의 신호 특성, 예컨대 상이한/단순한 평가 파라미터로부터 확인할 수 있게 되거나, 및/또는 제2 펄스의 존재 여부의 검출에 있어서의 신뢰성을 향상시킬 수 있게 된다.

또한, 전술한 바와 같이, 타이밍 정보를 제공하면, 하나 이상의 측정 신호에서 제2 펄스 세그먼트를 확인하고 평균을 산출하는 것을 통해, 신호 개선이 가능해진다. 이러한 신호 개선으로 인해 측정 신호의 SNR이 증대되어, 신호 진폭, 국소 최대, 국소 평균 등과 같은 기본적인 척도를 평가 파라미터로서 사용할 수 있게 된다. 이로써 처리 속도가 향상되고, 및/또는 검출 설비의 고성능화에 대한 요건이 낮아질 수 있다.

제2 발명 개념은 제1 발명 개념의 특징 중 어느 것과도 조합될 수 있는 것으로 이해될 것이다. 예를 들어, 제1 펄스를 제거하도록 측정 신호를 필터링할 수 있고, 이 필터링된 측정 신호에서의 시간 창 내의 신호값으로 주어지는 평가 세그먼트에 대해 평가 파리미터를 산출할 수 있다. 또한, 제1 발명 개념과 관련하여 제안된 평가 파라미터 중 어느 하나가 제2 발명 개념에도 동일하게 적용될 수 있다. 그러나, 타이밍 정보를 사용하면 제1 펄스가 존재하더라도 제2 펄스를 측정 신호에서 검출할 수 있게 되므로, 상기 측정 신호의 필터링은 제2 발명 개념의 필수 요건은 아님을 유의하라.

또한, 타이밍 정보가 측정 신호/필터링된 측정 신호/평가 세그먼트에서의 제2 펄스에 대한 예측 시점을 제공하므로, 제2 발명 개념은 검출 속도를 향상시킬 수 있다. 따라서, 평가 파라미터 값의 산출을 위해 처리되어야 하는 신호값의 수가 줄어들 수 있다. 예컨대, 예측 시점 또는 이 예측 시점 주변의 국한된 시점에 대하여, 예측 신호 프로파일과 평가 세그먼트간의 상관을 산출하기만 하면 되므로, 전술한 매칭 절차가 간단해진다. 이에 상응하게, 통계적 산포도 또는 전술한 기본적인 척도의 산출이 간단해질 수 있는 데, 그 이유는 타이밍 정보의 제공을 통해, 각 평가 세그먼트가 하나 이상의 제2 펄스를 포함하는 것을 여전히 보장하면서, 평가 세그먼트 적출용 시간 창의 크기를 줄일 수 있게 되기 때문이다. 예를 들어, 타이밍 정보가 제2 펄스간의 펄스 간격의 단축을 나타내거나, 및/또는 시간 창이 각 제2 펄스의 예측 시점에 중심이 맞춰질 수 있다면, 시간 창의 크기가 줄어들 수 있다.

더 나아가, 제2 발명 개념에 의하면, 평가 파라미터 값과 관련된 시점을 타이밍 정보에 의해 주어진 예측 시점과 비교함으로써, 산출된 평가 파라미터 값의 신뢰성을 평가할 수 있게 된다. 예컨대, 전술한 매칭 절차에서 얻어진 최대 상관값에 대한 시점을 제2 펄스에 대한 예측 시점과 비교할 수 있다. 이들 시점간의 차이가 너무 크면, 상관값의 크기가 제2 펄스의 존재를 나타내더라도, 모니터링 프로세스는 제2 펄스의 부재를 결정할 수 있다.

타이밍 정보는 다양한 방식 중 어느 한 방식으로 얻어질 수 있다. 예를 들어, 타이밍 정보는 제2 유체 수용 시스템에 연결된 펄스 센서의 출력 신호로부터 적출될 수 있다. 이 출력 신호는 개개의 제2 펄스를 나타내거나 또는 제2 펄스간의 평균 시간을 나타낸다. 어느 경우에나, 측정 신호에서의 제2 펄스에 대한 예측 시점을, 펄스 센서의 출력 신호에 기초하여 그리고 측정 신호를 생성하는 압력 센서와 펄스 센서간의 도달 시간의 기지(旣知)의 차분에 기초하여 산출할 수 있다. 펄스 센서는 제2 펄스 발생기에 의해 유체에 발생되는 압력파를 감지할 수 있고, 또는 예컨대 제2 펄스 발생기 혹은 제2 펄스 발생기에 기계적으로 연결된 맥동 속도 측정계에 대한 제어 신호를 통하여, 펄스 발생 프로세스를 제2 펄스 발생기에 바로 반영할 수 있다. 이하에 더 예시되는 한 용례에서, 제2 유체 수용 시스템은 사람의 혈액계이고, 펄스 발생기는 사람의 심장이다. 이러한 용례에서, 타이밍 정보는, 맥박 시계, 맥박 산소 계측기, 심전계 등과 같은 임의의 통상적인 펄스 센서에 의해 제공될 수 있다.

별법으로서, 예컨대 사전 산출된 평가 파라미터 값과 관련된 시점에 의해 주어지는, 측정 신호에서의 사전 검출 제2 펄스의 상대적 타이밍에 기초하여, 타이밍 정보를 얻을 수 있다. 예컨대, 최근에 검출된 2개의 제2 펄스간의 시간차를 이용하여, 후속 제2 펄스에 대한 시점을 예측할 수 있다.

별법으로서, 제1 유체 수용 시스템의 기준 압력 센서에서 생긴 하나 이상의 기준 신호로부터 타이밍 정보를 얻을 수 있다. 이러한 기준 압력 센서는, 유체 접속부가 위험에 노출된 경우에도, 예를 들어 제1 유체 수용 시스템과 제2 유체 수용 시스템간의 제2 유체 접속부를 통해 제2 펄스를 검출하도록 적절히 배치되어 있다.

이러한 기준 압력 센서의 예는 체외 혈류 회로의 동맥 압력 센서이다. 이러한 체외 혈류 회로에서, 예컨대 모니터링 프로세스가 체외 혈류 회로와 환자간의 정맥측 유체 접속부의 완전성 모니터링을 목표로 하고 있다면, 측정 신호는 하나 이상의 정맥 압력 센서로부터 생긴다. 본원에 개시된 시간 영역 기술을 비롯한 임의의 적절한 기술을 이용하여, 하나 이상의 제2 펄스를 검출하도록 기준 신호를 처리할 수 있다. 그 후에, 기준 신호에서 검출된 제2 펄스의 시점을, 기준 센서와 모니터링에 사용되는 압력 센서간의 펄스 도달/통과 시간에서의 기지의/측정된 차이를 이용하여, 측정 신호/필터링된 측정 신호/평가 세그먼트에서의 예측 시점으로 변환할 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, 통과 시간의 차이는 고정된 기정(旣定)의 값으로 주어진다.

다른 실시예에서, 체외 혈류 회로에서의 동맥측의 혈액 라인과 정맥측의 혈액 라인간의 통과 시간의 차이는, 체외 혈류 회로의 임의의 적정 센서(정맥 압력 센서 및 동맥 압력 센서 등)로부터 얻을 수 있는 실제 동맥압과 정맥압(절대치, 상대치, 또는 평균치)에 기초하여 결정된다. 압력이 증가하면 통과 시간이 줄어들고, 즉 높은 압력은 짧은 통과 시간에 상당한다. 체외 혈류 회로가 작동하는 동안, 정맥압은 동맥압보다 높을 것이므로, 정맥측 혈액 라인에서의 통과 시간은 동맥측 혈액 라인에서의 통과 시간에 비해 짧을 것이다. 통과 시간의 차이는, 예컨대 물리적 모델 또는 룩업 테이블에 기초하여 결정될 수 있다. 이 모델/테이블은, 압력(절대치, 상대치, 또는 평균치)에 대한 정보뿐만 아니라, 재료(탄성, 가소성 등), 기하학적 형상(길이, 직경, 벽 두께 등), 온도(유체와 주변의 온도), 기계적 인자(클램프, 인장, 액추에이터, 꼬임/폐색 등), 유체 특성(점성, 물/혈액, 화학 조성 등) 등에 대한 정보도 포함할 수 있다. 이렇게 결정된 통과 시간의 차이는, 동맥 압력 센서로부터의 기준 신호에서 검출된 제2 펄스의 시점을, 정맥 압력 센서에서 생긴 측정 신호/필터링된 측정 신호/평가 세그먼트에서의 예측 시점에 연관시키는 데 사용된다.

별법으로서, (정맥 압력 신호로부터 얻어진) 필터링된 측정 신호/평가 세그먼트를, 상응하는 (동맥 압력 신호로부터 얻어진) 필터링된 기준 신호와 정렬하고 합산하여, SNR이 향상된 평균 시간 종속 신호를 산출하는 것을 통해, 타이밍 정보의 추정을 개선할 수 있다. 상기 정렬은, 실제 동맥압과 정맥압(절대치, 상대치, 또는 평균치)에 의해 주어지는, 전술한 통과 시간에서의 차이에 기초할 수 있다. 평균 시간 종속 신호에서 하나 이상의 제2 펄스를 확인함으로써, 타이밍 정보의 추정이 개선된다.

별법으로서 또는 추가적으로, 타이밍 정보의 정확도의 향상 가능성이 있게 하기 위해, 기준 신호 또는 측정 신호에서 하나 이상의 제2 펄스를 확인하면서, 제1 펄스 발생기를 간헐적으로 정지시키는 것을 통해, 타이밍 정보를 얻을 수 있다.

선택적으로, 기준 신호 또는 측정 신호에서 확인된 제2 펄스에 기초하여 타이밍 정보를 확보하는 프로세스는, 상기 확인된 제2 펄스(후보 펄스)를 시간 기준에 대해 인증하는 것을 수반한다. 이러한 시간 기준은, 예컨대 후보 펄스의 시점과 하나 이상의 이전에 확인된(및 적절히 인증된) 제2 펄스의 시점간의 시간차의 상한 및/또는 하한을 나타낸다. 이러한 한계는 고정될 수 있고, 또는 선행 시간차와 관련하여 동적으로 세팅될 수 있다. 시간 기준을 위반한 후보 펄스는, 타이밍 정보의 확보시에 제거되거나/버려질 수 있다.

또 다른 변형예에서, 타이밍 정보는 반복 기법을 이용하여 측정 신호로부터 얻어진다. 이러한 반복 기법에서는, 평가 파라미터 값의 시계열을, 예컨대 제1 발명 개념에 기초하여 산출하도록, 측정 신호를 처리한다. 이러한 평가 파라미터 값은, 시간 기준에 대해 인증된, 후보 펄스와 관련 후보 시점의 시퀀스를 나타낸다. 이러한 시간 기준은, 예컨대 후보 시점간의 시간차에 대한 상한 및/또는 하한을 나타낼 수 있다. 시간 기준은 제2 펄스 발생기(3')에서의 제약에 의해 주어질 수 있다. 시간 기준을 위반한 후보 시점을 모두 제거/폐기하고, 남은 시점으로부터 타이밍 정보를 얻을 수 있다.

이전 타이밍 정보, 즉 선행 제2 펄스의 시점에 관한 정보의 이용 가능성에 따라, 다른 인증 방법이 사용될 수 있다. 이러한 이전 타이밍 정보는, 전술한 방법 중 어느 한 방법에 의해 주어질 수 있거나, 반복 기법의 사전 반복을 통해 얻어질 수 있다.

도 32(a)는 후보 펄스의 시퀀스(X로 나타냄)와 선행 제2 펄스의 시퀀스(Y로 나타냄)를 시간 축에 배치하여 보여준다. 제1 인증 단계에서는, 예측 시점[도 32(b)에서 화살표 ↓]을 이전 타이밍 정보(예컨대, 제2 펄스 Y)에 기초하여 산출한다. 도 32(b)에도 도시되어 있는 바와 같이, 제2 인증 단계에서는, 제1 시간 기준을 적용하여, 상기 예측 시점으로부터 너무 멀리 떨어져 있는 후보 펄스를 모두 제거/폐기한다. 도 32(c)에 도시된 바와 같이, 제3 인증 단계에서는, 서로 인접해 있는 후보 펄스 중에서 평가 파라미터 값이 가장 큰 후보 펄스만을 유지하도록, 제2 시간 기준을 적용한다.

이전 타이밍 정보를 이용할 수 없다면, 다른 인증 방법을 이용할 수 있다. 도 33은 이러한 인증 방법에 대한 흐름도이다. 후보 펄스를 확인하는 첫 단계 801에 뒤이어 제1 인증 단계 802가 행해지는데, 이 제1 인증 단계에서는, 서로 인접해 있는 후보 펄스 중에서 평가 파라미터 값이 가장 큰 후보 펄스만을 유지하도록, 제1 시간 기준을 적용한다. 도 32(d)는 도 32(a)에 도시된 후보 펄스의 시퀀스에 대해 제1 인증 단계 802를 적용한 결과를 예시한다. 그 후, 단계 803에서는, 남은 후보 펄스의 다양한 조합을 형성한다. 단계 804에서는, 측정 신호/필터링된 측정 신호의 대응하는 신호 세그먼트를 정렬하고 합산하는 것을 통해, 각 조합에 대해 평균 표현을 산출한다. 이 조합은, 후보 펄스간의 시간차에 대한 상한 및/또는 하한을 규정하는 제2 시간 기준에 기초하여 형성될 수 있다. 제2 인증 단계 805에서는, 상기 평균 표현 각각에 대하여 평가 파라미터 값을 산출하고, 최대 평균 파라미터 값을 적출한다. 끝으로, 단계 806에서는, 최대 평균 파라미터 값과 임계값을 비교함으로써, 유체 접속부가 온전한가의 여부를 결정한다. 최대 평균 파라미터 값이 임계값을 넘어선 경우에는, 제2 펄스가 존재하고 유체 접속부가 온전한 것으로 결론 내어진다. 유체 접속부의 완전성을 결정하는 최종 단계 806에는, 타이밍 정보의 사용이 내포되어 있으므로, 도 31의 인증 방법에서 타이밍 정보를 명시적으로 적출해야만 하는 것은 아닐 것이다.

또한, 여러 평가 파라미터 및/또는 임계값이 단계 801과 806에 사용될 수 있음을 유의하라. 또한, 타이밍 정보를 확보하기 위한 전술한 대안 중 2 이상의 조합을 이용하는 것도 상정할 수 있다.

도 34는 제1 발명 개념과 제2 발명 개념의 특징을 조합한 실시예의 흐름도이다. 구체적으로, 제1 발명 개념의 단계 201과 202에 따라, 측정 신호를 얻고 필터링한다. 그 후, 단계 202'에서는, 필터링된 측정 신호를, 신호 개선을 위해 타이밍 정보에 기초하여 처리한다. 도 30과 관련하여 전술한 바와 같이, 평균 신호 표현을 생성하기 위해, 상기 필터링된 측정 신호에서 제2 펄스 세그먼트의 세트를 확인하고, 정렬하며, 합산하는 것이, 통상적으로 단계 202'에 수반된다. 그 후에, 제1/제2 발명 개념의 단계 203/603에 따라 개선된 신호 표현에 기초하여 평가 파라미터 값을 산출하고, 유체 접속부가 온전한가의 여부를 결정한다(단계 204/604). 또한, 이 방법은, 제2 발명 개념의 단계 601에 따라 측정 신호(단계 201에서의 측정 신호와 동일한 것일 수 있고, 또는 전술한 기준 신호일 수 있음)를 수신하는 것을 포함한다. 그 후에, 필요하다면, 제1 발명 개념의 단계 202에 따라, 측정/기준 신호를 필터링하여 제1 펄스를 제거한다. 끝으로, 제2 발명 개념의 단계 602에 따라 타이밍 정보를 얻는다.

모니터링 기술의 조합

앞서 설명한 바와 같이, 유체 접속부의 완전성을 모니터링하는 기술은, 제1 발명 개념과 제2 발명 개념 중 어느 하나, 또는 두 발명 개념의 조합에 기초할 수 있다. 이러한 본 발명의 모니터링 기술과 하나 이상의 종래의 모니터링 기술, 예컨대 도입부에 기술되어 있는 바와 같이, 공기 검출기를 사용하거나, 또는 평균 압력 레벨과 임계값을 비교하는 종래의 모니터링 기술을 조합할 수도 있다. 다른 종래의 모니터링 기술이 앞서 언급한 WO 97/10013호와 US2005/0010118호에 개시되어 있다.

또한, 본 발명의 모니터링 기술과, 특별히 부정적인 작동 상황을 다루도록 되어 있는 다른 기술을 조합하는 것도 바람직할 수 있다. 이러한 작동 상황의 한 예가, 제1 펄스와 제2 펄스가 주파수 영역에서 중첩될 때 일어날 수 있다. 도 27의 단계 202와 관련하여 전술한 바와 같이, 이러한 작동 상황은, 측정 신호를 시간 영역에서 필터링함으로써 처리될 수 있다. 그러나, 본 발명의 모니터링 기술과, 후술하는 위상 고정 기술 또는 박동 검출 방법을 조합하면, 모니터링 정확도가 더 증대될 수 있다.

이 위상 고정 기술에는, 제1 펄스와 제2 펄스간의 위상차를 적용하면서 제1 펄스 발생기(3)와 제2 펄스 발생기(3')의 맥동 속도를 동기화하도록, 제1/제2 펄스 발생기(3, 3')를 제어하는 것이 수반된다. 이를 통해, 제1 펄스와 제2 펄스는 시간에서 분리될 것이고, 제1 및/또는 제2 발명 개념에 따라 시간 영역 분석을 이용해 검출될 수 있다. 위상차를 약 180°로 하여, 시간 영역에서 제1 펄스와 제2 펄스의 분리를 최대화할 수 있다. 제2 펄스 발생기의 주파수가 제1 펄스 발생기의 주파수에 가까워지거나, 또는 반대로 제1 펄스 발생기의 주파수가 제2 펄스 발생기의 주파수에 가까워지는 것이 검출될 때, 위상 고정 기술이 활성화될 수 있다.

박동 검출 방법은, 유체 접속부의 완전성을 결정하기 위해 측정 신호에서의 박동 신호의 존재 여부를 평가하는 것을 수반하는 대안적인 또는 보완적인 모니터링 기술이다. 박동 신호는, 측정 신호의 진폭 변조로서 나타내어지고, 제1 펄스 발생기에 의해 발생된 압력파와 제2 펄스 발생기에 의해 발생된 압력파간의 간섭에 의해 형성된다. 측정 신호에서 제2 펄스를 확인하려고 하는 대신에, 박동의 부차적 영향을 통해 펄스의 존재를 확인한다. 일반적으로, 박동은, 인접한 주파수의 두 신호를 합하는 경우에 특히 눈에 띄는 현상이다. 따라서, 박동 신호 검출은, 본래 제1 펄스와 제2 펄스가 주파수 영역에서 인접해 있을 때 사용하기에 매우 적합한 것이다. 박동 신호는 측정 신호를 시간 영역에서 분석하는 것을 통해 검출될 수도 있고 혹은 검출되지 않을 수도 있다. 박동 검출에는, 제1 펄스 발생기와 관계가 있는 하나 이상의 특정 주파수를 확보하는 단계와, 상기 특정 주파수 중 하나를 제외하고는 모두를 제거한 적어도 하나의 필터링된 측정 신호를 생성하는 단계가 수반되는 것이 적절하다. 그 후에, 상기 필터링된 측정 신호의 엔빌로프를 결정함으로써, 박동 신호를 검출할 수 있다. 박동 검출 방법은, 본 명세서에 참조로 그 전체가 통합되어 있는 출원인의 PCT 공개 공보 WO2009/127683의 대상이다.

상기 조합 중 어느 하나에서, 서로 다른 모니터링 기술이 연이어, 임의의 순서로, 또는 동시에 행해질 수 있는 것으로 이해된다.

성능 향상

본원에 기술된 바와 같이, 다양한 유체 접속부의 완전성 모니터링 방법의 성능은 후술하는 변형을 적용함으로써 개선될 수 있다.

가설 검정

제1 유체 수용 시스템과 제2 유체 수용 시스템간의 유체 접속부의 완전성 결정은 가설 검정에 의해 표현될 수 있다. 이러한 가설 검정에서는, 전술한 평가 파라미터 값 β를 임계값과 비교한다. 가설의 출력은, 인 경우 "유체 접속부가 온전함"(H₁)이고, β<γ₀인 경우 "유체 접속부가 위험에 노출됨"이며, 또는 γ₀<β<γ₁인 "불확실한 결정"이라고 하는 결정이며, 여기서 γ₀와 γ₁은 서로 다른 임계값이다.

크기 종속 모니터링 기술

모니터링 기술은, 측정 신호 및/또는 기준 신호에서의 제1 펄스 및/또는 제2 펄스의 크기에 기초하여 동적으로 조정될 수 있다. 동적 조정은, 타이밍 정보를 확보하기 위한 프로세스 및/또는 측정 신호에 기초하여 파라미터 값을 확보하기 위한 프로세스에 영향을 미칠 수 있다.

예를 들어, 기준 신호에서의 제2 펄스의 크기(예컨대, 진폭)가 측정 신호에서의 제2 펄스의 크기(예컨대, 진폭) 또는 소정의 절대 한계보다 작은 것으로 확인된 경우, 타이밍 정보는 측정 신호에 기초하여 획득될 수 있는 반면에, 그 밖의 경우에는 타이밍 정보가 기준 신호에 기초하여 획득된다(또는 역의 관계도 성립됨). 따라서, 도 34를 참조해 보면, 단계 601은 제2 펄스의 크기에 기초하여 조정된다.

다른 예에서, 기준 신호에서의 제2 펄스의 크기(진폭)가 너무 작은 것으로 확인된 경우, 모니터링 방법은 측정 신호에서의 제2 펄스의 존재 여부를 검출하기 위한 다른 방법, 예컨대 (도 35의 단계 601, 602, 202 및 202'를 생략함으로써) 타이밍 정보 없이 작동하는 방법으로 전환될 수 있다.

상기 예들에서, 제1 펄스와 제2 펄스의 크기가 공변성 엔티티인 경우에, 동적 조정은 전술한 경우와는 달리 제1 펄스의 크기에 기초할 수도 있고, 또는 제1 펄스 및 제2 펄스의 조합의 크기에 기초할 수도 있다.

환자 데이터 기록에 기초한 모니터링 기술

제2 유체 수용 시스템(도 26의 S2)이 환자의 혈액계인 경우, 모니터링 방법은 환자 특유의 정보, 즉 예를 들어 동일 환자의 이전 치료에서 얻은, 환자에 대한 기존의 데이터 기록을 액세스 및 사용하도록 구성될 수 있다. 환자 특유의 정보는, 감시 장치(도 26의 25)의 내부 메모리에, 감시 장치에 액세스 가능하도록 만들어진 외부 메모리에, 또는 정보가, 예컨대 RFID(무선 자동식별)에 의해 감시 장치에, 예를 들어 무선 송신되는 환자 카드에 저장될 수 있다. 예를 들어, 감시 장치는 필터링된 측정 신호 또는 이 필터링된 측정 신호에서 얻어진 파라미터를 환자 특유의 정보와 비교한다. 큰 차이가 확인되는 경우, 경보를 발하거나 및/또는 모니터링 기술을 변경한다(또는 정해진 테이블에 따라 선택한다). 또한, 감시 장치는, 예컨대 전술한 알고리즘/프로세스에 사용하는 개인 임계값을 결정함으로써 모니터링 기술을 최적화하는 데에, 환자 특유의 정보를 사용할 수 있다. 또한, 감시 장치는, 대체 모니터링 기술 또는 모니터링 기술의 조합이 사용되어야 하는가를 결정하는 데에, 환자 특유의 정보를 사용할 수 있다.

제1 펄스 발생기의 정기적인 정지에서 얻는 정보의 사용

일 실시예에서, 제1 펄스 발생기는 정기적으로(간헐적으로 또는 주기적으로) 정지되고, 측정 신호 및/또는 기준 신호는 제2 펄스의 진폭, 주파수 및 위상의 결정을 위해 분석된다. 그 후에, 이를 통해 얻어진 정보는, 전술한 위상 고정 기술에 의해 검출을 완수하는 데에 사용될 수 있다.

별법으로서 또는 추가적으로, 이러한 정지 동안에 검출된 제2 펄스의 크기(예컨대, 진폭)가 (안전한 검출을 위한 마진과 함께 선택된)특정 한계보다 작은 경우, "불확실한 결정"에 대한 경보를 발할 수 있다. 별법으로서, 상기 제2 펄스의 크기가 다른 한계보다 작은 경우, 제1 펄스 발생기는 소정의 간격으로 정지되도록 적극 제어될 수 있고, 이 경우 각각의 정지 중에 얻어진 정보가 모니터링 기술을 변경하는 데에 사용될 수 있다. 예를 들어, 이렇게 얻어진 정보가, 전술한 알고리즘/프로세스에서 임계값을 변경(또는 추가)하는 데에, 또는 대체 모니터링 기술 또는 모니터링 기술의 조합이 사용되어야 하는가를 결정하는 데에 사용될 수 있다. 다른 예에서, 이렇게 얻어진 정보가 제2 펄스의 맥동 속도를 나타낸다면, 타이밍 정보의 획득을 위한 프로세스(도 31의 단계 602 참조) 및/또는 측정 신호에 기초한 파라미터 값의 획득을 위한 프로세스(도 27 및 도 34의 단계 203/603 참조)에 대한 입력을 더 개선하기 위해, 측정 신호/필터링된 측정 신호/평가 세그먼트에 전용의 밴드패스 필터가 작용할 수 있다. 일 실시예에서는, 제1 펄스와 제2 펄스의 맥동 속도의 차가 특정 한계, 예컨대 약 10%보다 큰 것으로 확인되는 경우에, 상기 밴드패스 필터가 적용된다.

다른 실시예에서, 제1 펄스 발생기는 유체 장치를 통과하는 유량을 감소시키도록 선택적으로 제어된다. 유량을 감소시킴으로써, 고장 상태에 대한 모니터링 프로세스의 응답 시간을 더 길게 할 수 있고, 이와 같이 길어진 응답 시간은, 고장 상태 검출시 모니터링 프로세스의 정확성을 향상시키는 역할을 한다.

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.

본 발명의 모니터링 기술은, 체외 혈류 회로에서의 압력을 감지하도록 배치된 압력 센서로부터 측정 신호가 생길 때에도 적용 가능하다. 이러한 실시예에서, 제1 유체 수용 시스템(S1)은 체외 혈류 회로이고, 제2 유체 수용 시스템(S2)은 사람의 혈액계이며, 유체 접속부(C)는 액세스 장치와 혈관 액세스간의 접속에 의해 형성될 수 있다. 제1 펄스는 체외 혈류 회로에서의 펌핑 장치(및/또는 체외 혈류 회로 내의 혹은 체외 혈류 회로와 연관된 임의의 다른 펄스 발생기)에서 생기고, 제2 펄스는 사람의 심장에서 생기며, 유체 접속부의 완전성은, 측정 신호에서의 제2 펄스의 존재 여부를 검출하도록 제1 및/또는 제2 발명 개념을 적용함으로써 결정된다.

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

또한, 개시된 실시예는, 환자의 혈액 순환계로부터 혈액을 받아, 혈액 순환계로 돌려보내기 전에 혈액에 대해 처리가 이루어지는, 모든 타입의 체외 혈류 회로의 감시에 적용될 수 있다. 이러한 혈류 회로는, 혈액투석, 혈액여과, 혈액투석여과, 혈장분리반출, 성분채집, 체외 막형 산소섭취, 보조 혈액 순환, 및 체외 간 지지/투석을 포함한다.

또한, 본 발명의 모니터링 기술은, 제1 유체 수용 시스템에서 압력 펄스를 발생시키는 임의의 타입의 펌핑 장치에, 즉 앞서 개시된 바와 같은 회전식 연동 펌프뿐만 아니라 선형 연동 펌프, 다이어프램 펌프 및 원심 펌프 등의 다른 타입의 용적형 펌프에도 적용될 수 있다.

더 나아가, 본 발명의 모니터링 기술은, 하나 이상의 동맥 압력 센서로부터의 측정 신호에 기초하여 혈관 액세스와 동맥 바늘간의 유체 접속부의 완전성을 모니터링하는 데에도 적용될 수 있다. 이러한 모니터링 기술을 통해, 종래의 공기 검출기보다 신속하게 고장을 검출할 수 있고, 종래에 평균 압력 레벨과 임계값을 비교하는 것에 비해 더 믿을 만하게 고장을 검출할 수 있다. 이러한 용례에서, 전술한 기준 신호는 체외 혈류 회로에서의 하나 이상의 정맥 압력 센서로부터 얻어질 수 있다.

또한, 이 모니터링 기술이 단침투석에도 동등하게 적용될 수 있음은 물론이다.

본 발명의 모니터링 기술은, 사람의 혈액계에서의 압력을 감지하도록 배치된 압력 센서로부터 측정 신호가 생길 때에도 적용 가능하다. 이러한 실시예에서, 제1 유체 수용 시스템(S1)은 사람의 혈액계이고, 제2 유체 수용 시스템(S2)은 체외 혈류 회로이며, 유체 접속부(C)는 액세스 장치와 혈관 액세스간의 접속에 의해 형성될 수 있다. 따라서, 제1 펄스는 사람의 심장에서 생기고, 제2 펄스는 체외 혈류 회로에서의 펌핑 장치(및/또는 체외 혈류 회로 내의 혹은 체외 혈류 회로와 연관된 임의의 다른 펄스 발생기)에서 생기며, 유체 접속부의 완전성은, 측정 신호에서의 제2 펄스의 존재 여부를 검출하도록 제1 및/또는 제2 발명 개념을 적용함으로써 결정된다.

전술한 본 발명의 개념은 혈액 이외의 다른 액체를 이송하기 위한 유체 접속부의 완전성을 모니터링하는 데에도 적용 가능하다. 마찬가지로, 유체 접속부는 사람과 관련하여 마련될 필요가 없고, 임의의 다른 타입의 유체 수용 시스템과 관련하여 마련될 수 있다.

한 예에서, 유체 접속부는 혈액 처리 회로와 용기/기계의 사이에 마련되는데, 여기서 혈액은 한 용기/기계로부터 펌핑되어 혈액 처리 회로에서의 혈액 처리 장치를 지나 상기 용기/기계로 되돌아가거나, 혈액 처리 장치의 하류에 있는 다른 용기/기계에 이른다. 혈액 처리 장치는 혈액을 개질 및/또는 분석하도록 구성된 임의의 공지된 장치일 수 있다.

다른 예에서, 유체 접속부는 투석기와 재처리 시스템 사이에 마련되는데, 상기 재처리 시스템은 투석기를 통과하게 물을, 선택적으로는 적절한 화학물과 함께, 펌핑함으로써, 투석기를 재처리하는 것이다. 투석기 재처리 시스템의 예가 US2005/0051472에 공지되어 있다.

다른 예에서, 유체 접속부는 투석액 공급부와 투석액 재생 시스템 사이에 마련되는데, 상기 투석액 재생 시스템은 투석액 공급부로부터의 투석액을 투석액 재생 장치를 통과하여 투석액 공급부로 되돌아가게 순환시킨다. 투석액 재생 장치의 예가 WO 05/062973에 공지되어 있다.

또 다른 예에서, 유체 접속부는, 공급부로부터의 프라이밍 유체를 혈류 회로를 경유해 투석기에 이르게 펌핑함으로써 체외 혈류 회로를 프라이밍하는 구성으로 마련된다. 프라이밍 유체는, 예컨대 투석액, 염수, 정제수 등일 수 있다.

또 다른 예에서, 유체 접속부는, 투석 기계의 투석액 유로를 세정 및 살균하기 위해, 세정 유체를 유로를 경유하여 투석기/투석기 배관에 이르게 펌핑하는 구성으로 마련된다. 세정 유체는, 예컨대 온수, 화학용액 등일 수 있다.

다른 예에서, 유체 접속부는, 물을 정화하기 위해, 공급부로부터의 물을 정화 장치를 통과하게 펌핑하는 구성으로 마련된다. 정화 장치는, 예컨대 역삼투, 탈이온화, 또는 탄소 흡수 등의 임의의 공지된 정수 기술을 이용할 수 있다.

다른 예에서, 유체 접속부는, 예컨대 투석 기계 내에 투석액을 준비하는 데 사용되는, 정제수를 투석 기계에 제공하는 구성으로 마련된다.

전술한 모든 예에서, 그리고 사람 또는 동물 환자의 치료와 관계된 그 밖의 용례에서, 유체 접속부의 완전성을 모니터링할 필요가 있다. 이러한 모니터링은 본 명세서에 개시된 본 발명의 개념에 따라 달성될 수 있다.

Claims (35)

1. 피험자의 혈액 처리 동안 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치(monitoring arrangement, 100)에 있어서,
   피험자(P)의 심장 혈관계에 결합되도록 구성되고, 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 측정 데이터를 생성하기 위한 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)를 포함하는 체외 혈류 회로(20)와,
   모니터링 디바이스(120)를 포함하고,
   상기 모니터링 디바이스(120)는,
   상기 체외 혈류 회로(20) 내의 상기 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)로부터 상기 측정 데이터 - 상기 측정 데이터는 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함함 - 를 수신하기 위한 입력(28)과,
   상기 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 반복적으로 수신하고, 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS) 중 하나 이상의 측정치(PM, SM)가 판정 기준을 충족하는지를 조사하고, 만일 그러하면, 출력 신호(α) - 상기 출력 신호(α)는 상기 피험자(P)의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시함 - 가 생성되게 하도록 구성된 데이터 분석부(29)를 포함하고,
   상기 출력 신호는, 상기 모니터링 디바이스가 상기 피험자의 혈액 처리의 처리 파라미터가 조정되어야 한다는 것을 나타내는 경보를 발행하게 하거나, 또는 혈액 처리 디바이스가 상기 피험자의 혈액 처리의 처리 파라미터를 조정하게 하는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 또한, 기준 측정치를 얻고, 측정 기간 중에 다수의 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 각각에 기초하여 각각의 펄스 측정치(PM, SM)를 계산하고, 상기 측정 기간 중에, 기준 측정치에 대해 제공된 판정 기준이 상기 펄스 측정치(PM, SM) 중 하나 이상에 기초하여 충족되는지 여부를 조사하고, 만일 그러하면, 출력 신호(α)가 생성되게 하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
3. 제2항에 있어서, 상기 펄스 측정치는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 펄스 크기 측정치(PM)인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
4. 제3항에 있어서, 상기 펄스 크기 측정치(PM)는 피크-대-피크 측정치, 적분 측정치, 에너지 측정치, 및 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대해 계산된 주파수 스펙트럼 강도 측정치 중 임의의 하나인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
5. 제2항에 있어서, 상기 펄스 측정치는 펄스 크기 측정치(PM)의 시퀀스의 통계 분산 측정치(SM)인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
6. 제5항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 또한, 상기 펄스 크기 측정치(PM) 중 하나 이상이 제2 기준 측정치에 대한 제2 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하고, 상기 판정 기준 및 상기 제2 판정 기준의 모두의 함수로서 상기 출력 신호(α)가 발생되게 하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
7. 제5항 또는 제6항에 있어서, 상기 통계 분산 측정치(SM)는 분산, 표준 편차, 변동 계수, 분산-대-평균, 차이의 합, 에너지 측정치 중 임의의 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
8. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기준 측정치는 임계값(T)이고, 상기 판정 기준은 펄스 측정치(PM, SM)가 상기 임계값(T)을 통과할 때 충족되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 임계값(T)은 사전 규정된 값에 의해 제공되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
10. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 또한, 제1 인스턴스(t₁)에 수신된 적어도 하나의 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 기준 측정치로서 계산하고, 상기 모니터링 디바이스와 연관된 메모리 수단(30) 내에 상기 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 저장하도록 구성되고, 상기 측정 기간은 상기 제1 인스턴스(t₁)에 후속하는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
11. 제10항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는, 검사된 펄스 측정치(PM, SM)가 상기 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)에 기초하여 계산된 제1 부분 판정 기준을 충족하고, 후속의 시험 기간(τ) 내에 계산된 상기 펄스 측정치(PM, SM)의 사전 결정된 양이 제2 부분 판정 기준을 충족하면, 판정 기준을 충족되는 것으로서 간주하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
12. 제11항에 있어서, 상기 사전 결정된 양은 상기 시험 기간(τ) 내에 수신된 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대해 계산된 상기 펄스 측정치(PM, SM)의 50% 내지 100%를 표현하는 값인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
13. 제11항에 있어서, 상기 사전 결정된 양은 상기 시험 기간(τ) 내에 수신된 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대해 계산된 상기 펄스 측정치(PM, SM) 모두를 표현하는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
14. 제11항에 있어서, 상기 시험 기간(τ)은 1분 내지 15분의 연장된 범위로부터 선택된 간격인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
15. 제14항에 있어서, 상기 시험 기간(τ)은 5분 길이인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
16. 제10항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 상기 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 정규화하고, 사전 결정된 분모로 상기 정규화된 초기 펄스 측정치를 나눔으로써 상기 판정 기준을 계산하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
17. 제16항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 측정 기간 중에 상기 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)로 원래 측정치를 나눔으로써 수신된 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 대한 펄스 측정치(PM, SM)를 계산하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
18. 제16항에 있어서, 상기 펄스 측정치는 펄스 크기 측정치(PM)이고, 상기 사전 결정된 분모는 1.2 내지 5의 연장된 범위로부터 선택된 값인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
19. 제16항에 있어서, 상기 펄스 측정치는 통계 분산 측정치(SM)이고, 상기 사전 결정된 분모는 0.2 내지 0.8의 연장된 범위로부터 선택된 값인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
20. 제10항에 있어서, 상기 모니터링 장치(100)는 혈액 처리를 경험하는 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하도록 구성되고, 상기 데이터 분석부(29)는 혈액 처리의 초기 단계 중에 수신된 하나 이상의 펄스 형상 파라미터(p_PS)에 기초하여 상기 초기 펄스 측정치(PM1, SM1)를 계산하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
21. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 판정 기준은 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS) 내의 하나 이상의 생리학적 펄스의 크기에 관련되고, 상기 하나 이상의 생리학적 펄스는 환자(P) 내의 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
22. 제21항에 있어서, 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)는 상기 측정 데이터에 의해 형성된 압력 신호 내의 시간 윈도우에 대응하는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
23. 제22항에 있어서, 상기 시간 윈도우는 각각의 펄스 형상 파라미터(p_PS)가 상기 피험자(P) 내의 상기 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 적어도 하나의 생리학적 펄스를 포함하도록 선택되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
24. 제21항에 있어서, 상기 체외 혈류 회로(20)는 적어도 하나의 펌핑 장치(3)와 연관되고, 상기 적어도 하나의 압력 센서(4a 내지 4c)는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)로부터 기원하는 간섭 펄스 및 상기 피험자(P) 내의 상기 생리학적 펄스 발생기로부터 기원하는 생리학적 펄스를 검출하기 위해 상기 체외 혈류 회로(20) 내에 배치되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
25. 제24항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 또한, 상기 측정 데이터에 의해 형성된 압력 신호에 기초하여, 상기 간섭 펄스가 제거되는 시간 의존성 모니터링 신호를 생성하도록 구성되고, 상기 데이터 분석부(29)는 상기 모니터링 신호로부터 상기 펄스 형상 파라미터를 얻는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
26. 제24항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 상기 간섭 펄스의 예측된 시간적 신호 프로파일인 펄스 프로파일을 얻고, 상기 펄스 프로파일을 사용하여 시간 도메인에서 상기 측정 데이터를 필터링하여 상기 생리학적 펄스를 보유하면서 상기 간섭 펄스를 제거하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
27. 제25항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 또한, 상기 모니터링 신호 내의 또는 기준 센서(4a 내지 4c)로부터 얻어진 기준 신호 내의 생리학적 펄스의 비율을 계산하고, 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)의 펌핑 주파수가 생리학적 펄스의 비율에 관련하여 제어될 수 있게 하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
28. 제24항에 있어서, 상기 데이터 분석부(29)는 상기 적어도 하나의 펌핑 장치(3)가 불능화 상태로 간헐적으로 설정되는 동안 상기 펄스 형상 파라미터(p_PS)를 수신하도록 구성되는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
29. 제24항에 있어서, 상기 생리학적 펄스 발생기는 심장, 호흡계 및 자율 신경계에 의해 영향을 받는 혈관운동 중 적어도 하나인 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 모니터링 장치.
30. 삭제
31. 피험자(P)의 혈액 처리를 수행하도록 구성된 의료 시스템(200)에 있어서,
    피험자(P)의 체외 혈액 처리를 수행하도록 구성되고 피험자(P)의 심장 혈관계에 결합되도록 구성된 체외 혈류 회로(20)를 포함하는 투석 기계(210)로서, 상기 체외 혈류 회로(20)는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 측정 데이터를 생성하기 위한 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)를 포함하는 것인, 투석 기계(210)와,
    제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 모니터링 장치
    를 포함하는 혈액 처리를 수행하도록 구성된 의료 시스템.
32. 제31항에 있어서, 상기 투석 기계(210)는, 출력 신호(α)에 기초하여, 충족된 판정 기준의 경우에 유체 제거의 비율을 감소 또는 정지시킴으로써 피험자로부터의 유체 제거의 비율을 조정하고, 투석 유체 내의 전도도를 증가시키고, 피험자의 심장 혈관계에 접속된 혈액 라인에 염수 덩어리(saline bolus)를 공급하고, 피험자의 자세를 조정하고, 바이패스 내의 투석 모니터를 설정하거나, 이들의 임의의 조합 중 어느 하나를 포함하여 저혈압 이벤트의 발생을 상쇄시키기 위해 시스템을 활성화하도록 구성되는 것인, 혈액 처리를 수행하도록 구성된 의료 시스템.
33. 피험자(P)의 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 방법에 있어서,
    피험자(P)의 심장 혈관계에 결합된 체외 혈류 회로(20) 내의 적어도 하나의 압력 센서(4a, 4b, 4c)로부터 측정 데이터를 수신하는 단계로서, 상기 측정 데이터는 피험자(P)의 적어도 하나의 혈관 내의 압력 변동을 표현하는 펄스 형상 파라미터(p_PS)의 시간 시퀀스를 포함하는 것인, 측정 데이터를 수신하는 단계;
    상기 펄스 형상 파라미터(p_PS) 중 하나 이상의 측정치(PM, SM)가 판정 기준을 충족하는지 여부를 조사하는 단계; 및
    상기 판정 기준이 충족되면, 출력 신호(α) - 상기 출력 신호(α)는 피험자(P)의 예측된 급속 증후성 혈압 감소를 지시함 - 가 생성되게 하는 단계
    를 포함하고,
    상기 출력 신호는, 상기 피험자의 혈액 처리의 처리 파라미터가 조정되어야 한다는 것을 나타내는 경보가 발행되게 하거나, 또는 상기 피험자의 혈액 처리의 처리 파라미터가 조정되게 하는 것인, 급속 증후성 혈압 감소를 예측하기 위한 방법.
34. 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터-판독가능한 기록 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터의 내부 메모리 내에 직접 로딩 가능하며, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때 제33항의 단계를 제어하기 위한 소프트웨어를 포함하는 것인, 컴퓨터-판독가능한 기록 매체.
35. 삭제

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