KR20200135291A - 비 침습적 임피던스 기반의 호흡량 모니터링에 의해 획득된 연속적으로 모니터링된 호흡 유량 루프(tbfvl)를 계산하고 디스플레이하는 장치 및 방법 - Google Patents

비 침습적 임피던스 기반의 호흡량 모니터링에 의해 획득된 연속적으로 모니터링된 호흡 유량 루프(tbfvl)를 계산하고 디스플레이하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

환자의 유량 루프 및 측정된 호흡에 걸친 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법 및 시스템이 개시된다. 이 방법은 데이터 획득 장치 상에서 환자의 생리학적 데이터세트를 획득하는 단계, 복수의 시간 인스턴스에서 실시간으로 부피 및 흐름 데이터를 획득하기 위해 처리 장치 상에서 생리학적 데이터세트에 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘을 적용하는 단계, 부피 및 흐름 데이터에 기초한 일련의 유량 루프를 생성하기 위해 부피 및 흐름 데이터에 처리 장치 상에서 시각화 알고리즘을 적용하는 단계, 및 환자의 평가 또는 진단을 돕기 위해 디스플레이 장치 상에서 유량 루프의 플롯을 출력하는 단계를 포함한다.

Description

비 침습적 임피던스 기반의 호흡량 모니터링에 의해 획득된 연속적으로 모니터링된 호흡 유량 루프(TBFVL)를 계산하고 디스플레이하는 장치 및 방법
본 출원은 2017년 12월 15일에 출원된 미국 가출원 제62/599,153호(비 침습적 임피던스 기반의 호흡량 모니터링에 의해 획득된 연속적으로 모니터링된 호흡 유량 루프(Tidal Breathing Flow-Volume Loops, TBFVL)를 계산하고 디스플레이하는 장치 및 방법)의 우선권을 주장하며 이것은 그 전체가 참조로서 본 명세서 구체적으로 포함된다.
본 발명은 비 침습적 임피던스 기반의 호흡량 모니터링에 의해 획득된 연속적으로 모니터링된 호흡 유량 루프를 계산하고 디스플레이하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
실시간 유량 루프 모니터링은 특정 폐 질환의 진단, 감별 진단, 모니터링 및 치료 반응에 유용하지만, 삽관되지 않은 그리고 평상 호흡 환자의 임상적 사용은 기술적인 어려움으로 인해 제한적이다.
폐활량 검사는 폐 기능 검사의 통합 부분으로, 일회 호흡량(Tidal Volume, TV), 기능적 잔기 용량(Functional Residual Capacity, FRC), 폐 용량(Lung Capacity, LC) 등과 같은 폐 기능 상태의 다양한 파라미터가 측정되고 제시된다(표 1 참조). 폐활량 검사가 삽관되지 않은 환자에서 유량 루프 측정에 대한 황금 표준(gold standard)이지만, 호흡 유량 루프(TBFVL 또는 FVL)는 전통적인 폐활량 검사로는 할 수 없는 유용한 정보를 제공할 수 있다. 폐활량 검사에서는 전형적으로 환자가 깨어 있고, 정신이 있으며, 협조적이어야 한다. 폐활량 검사 데이터를 수집하는 데 필요한 조작은 전형적으로 환자 또는 개인에 대한 학습 곡선을 가지며 허용되는 것으로 간주되려면 주어진 조작에 대한 폐활량 검사 테스트가 +/- 3% 내에 있어야 한다. 어린이, 노인 및 인지 기능, 흡기/호기 근력 및 폐 질환(즉, 섬망, 치매, COPD, 근 위축성 측삭 경화증 등)에 영향을 미치는 질병을 가진 사람은 양질의 결과를 달성하기 위해 상당한 훈련, 연습 및 코칭이 필요하다. 종종 유용한 결과가 얻어지지 않을 수 있다. 환자 협력에 대한 요구사항을 제거하거나 상당한 호흡 노력을 기울임으로써, TBFVL 측정은 또한 기준 조건 하에서 또는 운동 또는 질병 상태와 같은 변경된 생리학적 조건하에서, 또는 약물 치료 또는 기타 요법의 전달 전후에 호흡 기능을 보여주는 데이터를 제공할 수 있다는 이점을 갖는다.
Figure pct00001
깨어 있거나 자고 있는 자발적 호흡의 환자에서 TBFVL의 동적 변화가 정상 환자와 기도가 제한적이거나 폐쇄적인 환자 모두에게 임상적으로 중요하다는 것을 지시하는 증거가 증가하고 있다. 그러나, 현장에서의 모니터링 부족으로 인해 이러한 정보의 사용이 제한된다.
최근에, 조끼 및 마스크 기반 시스템을 포함하여 임상 모니터링에 필요한 기술 격차를 메우기 위해 여러 가지 비 침습적 방법이 개발되었다. 조끼 기반 시스템인 FloRight는 환자가 착용한 가요성 코일의 자기장 변화를 검출하여 흉복부 부피를 측정한다. 이러한 방법은 비 침습적이지만, 연구에 따르면 호흡량 측정이나 장기간의 모니터링에는 적합하지 않다고 결론이 났다. FloRight와 폐활량계의 비교에 따르면 FloRight는 일관되게 호흡량을 과소 평가한 것으로 나타났다. FloRight 시스템은 또한 부피 신호의 반복된 드리프트 보정을 필요로 하므로, 장기간에 걸친 측정에 영향을 줄 수 있다. 초음파 유량계(ultrasonic flowmeter, USFM)를 사용하는 마스크 기반 시스템은 표준 PFT의 마우스피스를 안면 마스크로 대체한다. USFM은 조끼 기반 부피 측정보다 더 정확할 수 있는 초음파 기반 공기 흐름 측정을 사용하지만, 그러나 그 제한은 없다. 안면 마스크의 침입으로 인해 장치가 호흡량 및 미세한 환기를 확인하지 못하고, 장기적인 연속적 모니터링이 방지된다. 안면 마스크는 호흡 패턴과 깊이를 변경할 수 있는 추가의 사강(dead space)를 추가한다.
비 침습적 호흡 모니터링 시스템은 천식, COPD 등을 포함한 폐 질환 환자를 모니터링하는 데 적용되었다. 폐색 환자, 특히 최대 흡입 및 TBFVL에 기초하여 표준 FVL에서 중증 폐쇄성 질환이 있는 여러 경우의 환자를 위한 유량 루프에서 호기 흐름 제한이 관찰될 수 있다(도 3c 참조). 호기 음압(negative expiratory pressure, NEP)이라고 하는 기술은 환자가 호흡 중에 호기 흐름 제한을 갖는지를 판정하기 위해 폐활량계와 함께 적용되었다. 이 기술은 호흡의 호기 단계 중에 소량의 음압을 가하여 작동되며, 이는 호기 흐름을 증가시킨다. 유량 루프는 NEP가 호흡 흐름 제한을 갖는 환자에게 적용되는 경우 원래의 TBFVL에서 벗어나지만, 그러나 호기 곡선은 호흡 흐름 제한이 있는 환자에서 동일하게 유지된다. 이러한 기술은 마우스 피스 환자에서만 수행할 수 있으며 진공이 필요하다. 실제적인 제한과 상용의 기술적 해결수단의 부족으로 인해, 이 기술은 임상 실무에서 널리 구현되지 않았다.
TBFVL은 또한 운동 생리학 분야의 건강한 개인에서도 측정되었다. 훈련된 운동 선수를 포함한 일부 개인은 운동 중에 흐름 제한을 나타낸다. 그러나, 이러한 측정은 모두 특수 장비를 갖춘 통제된 실험실 환경에서 수집되었다. 특히, 코 클램프와 마우스 피스 또는 안면 마스크를 사용하는 폐활량계는 제한된 시간 동안만 사용될 수 있다. 이로 인해 호흡 모니터링 장비를 사용한 특수 운동 시험 후 휴식 및 회복 기간 동안 운동 선수 또는 다른 개인을 지속적으로 모니터링할 수 없다.
TBFVL은 동물이 폐 기능 검사를 수행하도록 훈련될 수 없기 때문에 수의학에서 관심이 있었다. 인간 운동 선수와 마찬가지로, 경주 동물, 승마 스포츠 등에서 호흡 기능을 측정하는 능력은 동물을 치료하고 성능을 최대화하는 데 유용할 수 있다. USFM은 반복적인 기도 폐쇄를 검출하기 위해 스포츠 말의 TBFVL을 측정하는 데 사용되었다. 다른 수의과 응용은 진단, 모니터링 또는 치료제의 효능의 평가를위한 인간의 약물과 유사하다.
따라서, 호흡 흐름량을 실시간으로, 비 침습적으로 그리고 지속적으로 최대 24 시간 이상 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 호흡 크기와 속도는 TBFVL에서 측정되는 내용에 영향을 미치므로, 이러한 파라미터를 통합하면 일부 응용에 유용할 것이다. TBFVL뿐만 아니라 TV 및 RR의 정확한 모니터링은 데이터의 해석에 도움이 될 것이다.
본 발명은 비 침습적 호흡량 모니터에 의해 획득된 호흡량 추적을 수집하고, 순간 호흡량(V)이 하나의 축을 따라 도시되고 호흡 흐름의 변화(즉, 시간의 함수로서 호흡량의 변화, dV/dt)가 두 번째 축을 따라 도시되는 그래픽 형태로 디스플레이하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있어서 현재의 전략 및 설계와 연관된 문제 및 단점을 극복한다. 이러한 그래픽을 TV, RR 및 흡기-호기 비율과 같은 다른 생리학적 파라미터와 함께 페어링하는 것은 추가 정보를 제공한다.
본 발명의 추가적인 실시예 및 이점은 부분적으로 다음의 설명에서 제시되며, 부분적으로, 이러한 설명으로부터 명백하거나 본 발명의 실시로부터 배울 수 있다.
본 발명의 실시예는, 개인 또는 원격 위치의 관리 지점 또는 측정 소스에서를 포함하는, 선택된 위치에서 사용자에게 제시될 수 있는 수치, 플롯 및 추적을 생성하고 디스플레이하기 위해 TV 및 RR 데이터를 제공하도록 컴퓨터 소프트웨어에 의해 데이터가 수집되고 분석되게 한다. 커스텀 컴퓨터 소프트웨어 코드는 측정 장치 내부 또는 외부에 위치한 컴퓨터 처리 및 저장 유닛 상에 상주할 수 있고, 인체 상에 선호되는 위치를 가질 수 있는 전극 또는 다른 센서로부터 도출된 측정에 대해 계산 및 컴퓨터 작동을 수행할 수 있다. 측정 장치 및 컴퓨터 소프트웨어의 조합은 바람직하게는 호흡 상태에 대한 추적, TBFVL 및 수치 인덱스의 제시를 가능하게 하며, 수치 인덱스 및 플롯의 전체 수집은 환자를 설명하는 "호흡 프로파일" 또는 "호흡 서명"이 된다. 본 발명은 또한 처방된 방식으로 대상체 또는 환자의 호흡을 가짐으로써 최대 노력 TBFVL을 생성할 수 있다.
본 발명은 FVL(flow-volume loop) 측정, 그들이 최대 노력 또는 연속 호흡 모니터링으로부터의 것인지의 여부, 또는 진단자에 의해 제공된 바와 같은 호흡 패턴이 어떤 것인지를 제공할 수 있다. 본 발명은 FVL이 생성될 수 있는 모든 형태의 호흡 측정에 적용된다.
일 실시예에서, 본 발명은 바람직하게는 많은 환자로부터 호흡 측정의 수집을 가능하게 하여, 커스텀 소프트웨어에 의해 계산된 기존의 프로파일 및 서명의 확장 및 개선을 위한 새로운 데이터의 연속적인 통합을 가능하게 한다. 여기에서 상세하게 요약되고 설명된 모든 실시예에 공통적인 컴퓨터 소프트웨어 코드에는 특징이 있다.
일 실시예에서, 본 발명은 바람직하게는 소프트웨어에 의해 가능한 호흡 모니터링 및 절대 부피 및 흐름 정보의 동시 수집을 허용한다. 바람직한 실시예에서, 이것은 바람직한 측정 전극의 위치 결정과 연관이 있다.
일 실시예에서, 한 세트의 전극 또는 센서로부터의 임피던스 측정은 기록되고 컴퓨터 처리 유닛으로 전송되며 환자의 호흡 상태를 나타내는 부피 추적 및 수치로 변환된다. 바람직한 실시예에서, 본 발명은 이러한 정보를 시간에 따른 부피 및 흐름의 순간 변화(즉, TBFVL)와 이들 플롯으로부터 도출된 연관된 새로운 정보 사이의 관계를 나타내는 플롯과 함께 제공한다. 일 실시예에서, 새로운 정보는 바람직하게 TBFVL을 사용하여 계산하는 커스텀 소프트웨어 프로그램에 의해 생성된다.
일 실시예에서, FVL의 형상은 질환을 진단하고 질환의 진단을 보조하며, 생리 상태를 평가하고, 요법에 대한 반응을 모니터링하거나 평가하기 위해 FVL 형상을 사용할 수 있는 의사, 생리학자 또는 다른 사용자에 의해 해석된다. 본 발명은 새로운 전극의 반복된 적용으로 단기 및 장기 모니터링(시간 내지 수일 내지 수주 내지 시지어는 더 긴 기간)을 허용할 것이다. TBFVL 형상 데이터는 제한적이거나 폐쇄적인 폐 질환, 폐 후유증이 있는 심장 질환, 운동 또는 훈련의 영향, 약물의 영향 또는 장치 구동 요법 또는 건강을 개선하거나 유지하는 방법을 사용하는 환자를 평가하는 데 사용될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 소프트웨어 코드는 계산 및 자동 데이터 피팅을 위해 FVL을 세그먼트로 분해하고, 각각의 세그먼트에는 상이한 수학 함수가 적용된다. 일 실시예에서, 이러한 생성된 데이터 포인트는 데이터의 적합성 및 일관성에 대해 평가되며 특징을 설명하는 수치 파라미터로 추가로 개선될 수 있다. 이들 특징은 바람직하게는 각각의 개별 호흡에 대한 호흡 주기의 측면을 식별하고, 단일 환자에 대해 관찰된 호흡 패턴 또는 "궤적(trajectories)"의 경향을 생성하기 위해 시간에 걸쳐 이들 동일한 특징을 추적할 수 있게 한다. 전체 모니터링 기간 동안 각각의 호흡에 대해 많은 양의 수치 또는 메트릭(metrics)이 생성되었기 때문에, 심지어 단일 환자에 대해서도, 이러한 경향은 컴퓨터 소프트웨어 코드로 요약되어 환자의 호흡 상태에 대한 "프로파일"을 생성할 수 있다.
이들 프로파일은 또한 다른 병리학적 표현 및 환자 이력과의 연관성 및 모양에 따라 세분화되고 분류될 수 있다. 일 실시예에서, 소프트웨어는 분류를 프로파일로 분리한 다음, 바람직하게는 지도(supervised) 및 비 지도(unsupervised) 알고리즘 둘 다를 사용하여 프로파일의 분류기를 분리한다. 지도 알고리즘이 바람직하게는 그룹화를 식별하기 위해 통계적 툴 및 추상적 위상 공간으로의 투영을 사용하지만, 비 지도 학습 알고리즘은 바람직하게는 추가적인 전용 계산 처리 유닛을 사용하는 딥 러닝 기계 학습 툴을 이용할 것이다. 원칙적으로 각각의 FVL은 2차원 이미지인 2차원 플롯이며, 시간으로 도시된 많은 FVL은 3차원 "유량 터널"(FVT)을 생성할 것이다(도 6-8 참조). 터널의 길이는 시간 축을 변경함으로써 수정될 수 있지만, 단일 호흡 또는 평균 또는 3회 이상의 호흡 오버레이를 기반으로 하는 FVL과 달리 호흡수는 또한 FVT의 특성을 변경하는 특징일 것이다. 실시예는 또한 임상의, 생리학자 또는 다른 사용자가 호흡 상태, 질병 상태 또는 자극 또는 요법에 대한 반응을 평가하기 위해 사용될 수 있는 FVT 이미지의 플롯을 생성한다. 커스텀 기계 학습 소프트웨어 코드를 사용하여, 이러한 FVL 이미지 및 2차 계산 및 FVT 이미지 및 2차 계산은 바람직하게는 모니터링 대상의 호흡 상태를 설명하는 추가 파라미터가 된다. 본 실시예는 호흡 패턴의 변화를 측정하거나 또는 정상/비정상 또는 건강한/병리적인 호흡 상태를 식별하는 사용자의 능력을 향상시키기 위해 FVL 및 FVT 플롯, 그래픽, 숫자, 및 호흡 상태 데이터베이스와의 상관 관계를 구성하고 표시할 수 있게 한다.
실시예는 바람직하게는 볼륨 및 흐름 추적의 실시간 그래픽 디스플레이와 추적에 기초한 부피 및/또는 호흡수에 대한 절대값을 결합하기 위해 디스플레이 엔진 내에 있다. 컴퓨터 코드는 바람직하게는 호흡량 추적을 획득하는 데 사용되는 장치에 포함된 처리 유닛 상에 상주하여, 데이터가 획득될 때 순간 호흡량, 호흡수 및 호흡 흐름의 변화를 계산하고 도시할 수 있게 한다. 동시에 순간 유량과 함께 부피 정보는 바람직하게는 수직 축 상에 도시되고, 수치 인덱스로 지시된 바와 같이 환자의 현재 호흡 상태와 함께 유량 루프(FVL)를 생성한다. 바람직한 실시예에서, 생체 임피던스 측정은 FVL 및 FVT에 대한 데이터 및 계산된 호흡 파라미터를 제공하고, 이러한 측정은 바람직하게는 대상체의 상반신 상의 전극의 바람직한 배치로 인해 정확하다. 본 실시예에서, 처리 유닛, 전극 패드, 소프트웨어 및 디스플레이는 함께 사용자에게 디스플레이하기 위해 이러한 정보 스트림을 결합한다. 디스플레이되는 정보는 추적으로 도시되거나 숫자로 표시되는 부피, 흐름 및 호흡 상태를 포함하지만 이로 제한되지는 않는다. 제시된 데이터는 자발적 또는 자연 호흡 중에 들이마신 부피("호흡량" 또는 "호흡"), 호흡 중 주어진 시간 동안의 호흡 횟수( "호흡수"), 호흡 중에 미세하게 들이마신 총 공기량(“미세 환기”) 등의 상태를 알려준다. 호흡 값, FVL, FVT 및 그 패턴은 개인의 운동 수준, 신진 대사 수준, 약물 또는 장치 요법에 대한 반응, 치료 조작, 특정 행동 프로토콜에 대한 반응, 울혈성 심부전, 패혈증, COPD, 낭성 섬유증, 기관지 폐 이형성증, 제한성 폐 질환과 같은 질환에 기초하여 변화하도록 결정되거나 문서화될 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터 코드는 바람직하게는 곡선 피팅 및 커스텀 알고리즘에 기초한 다른 작동에 의해 각각의 FVL 또는 FVT 상에서 작동하도록 구성되며, FVL의 상이한 부분이 상이한 알고리즘 및 모델에 의해 피팅될 수 있다는 통찰력을 갖는다.
일 실시예에서, 측정 장치, 컴퓨터 처리 유닛 및 디스플레이 유닛은 모두 물리적으로 별개의 위치에 상주하고 로컬 및 인터넷 기반 통신 네트워크를 통해 통신할 수 있다.
본 발명의 다른 바람직한 실시예에서, 시스템은 내부 처리 유닛과 함께 측정 장치의 외부에 위치한 처리 유닛으로 구성되고, 사용자에게 디스플레이하기 위한 시각적 플롯 및 수치 인덱스를 생성하도록 작성된 컴퓨터 프로그램 코드를 사용한다. 외부 처리 유닛은 바람직하게는 무선(예를 들어, 블루투스, Wi-Fi, 근거리 통신, 단파 라디오, 셀룰러 데이터 전송 등) 또는 유선 이더넷 연결에 의해 측정 장치에 연결된다. 측정 장치는 바람직하게는 임피던스 및 부피 정보를 외부 처리 유닛으로 전송하며, 이 처리 장치는 제1 실시예에서 설명된 바와 같이 플롯 및 수치 인덱스를 계산하고 디스플레이하는데 필요한 소프트웨어 프로그램을 포함한다. 본 발명은 바람직하게는 측정된 데이터를 외부에 위치한 컴퓨터 처리 유닛으로 적시에 분배할 수 있게 하며, 바람직하게는 디스플레이를 위해 단일 개인 또는 다수의 개인으로부터의 측정을 처리하는 컴퓨터 프로그램을 실행한다. 디스플레이는 환자와 떨어져 있을 수 있으며 또한 둘 이상의 환자에 대한 플롯 및 수치를 디스플레이할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 바람직하게는 컴퓨터 처리 유닛이 없는 상태에서 작동하고 본 발명의 다른 실시예의 경우와 같이 부피 및 임피던스 추적을 외부에 위치한 컴퓨터 처리 유닛으로 전송할 수 있는 측정 장치를 포함한다. 그 후, 외부에 위치한 처리 장치는 디스플레이가 측정 소스, 즉 환자가 휴식하고 있는 위치 및 최종 사용자에 의해 지정된 모니터링 위치에서 모니터링하는 것을 포함하여, 여러 디스플레이 위치에서 추적, 플롯 및 수치를 수집하고, 처리하며 그리고 표시할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는 바람직하게는 측정 장치 및 내부 컴퓨터 처리 유닛(제1 및 제2 실시예에서 설명된 바와 같음)이 외부 컴퓨터 처리 및 데이터 저장 유닛(모두 "서버"로 지칭됨)에 정보를 전송하도록 기능하는 것이다. 데이터는 유선 또는 무선 이더넷 또는 기타 무선 방법(예를 들어, 블루투스, Wi-Fi, 근거리 통신 프로토콜, 셀룰러 네트워크 등)에 의해, 또는 사용자에 의해 제공된 저장 메커니즘에 의한 데이터 전송에 의해 전송된다. 원격으로 캡처된 측정을 수집하는 서버는 병원 또는 상업 기관과 같은 의료 기관의 물리적 제어하에 있거나 또는 원격 호스팅 및 컴퓨팅 서비스(후자는 "클라우드 기반 서버”로 지칭됨)를 제공하는 제3자 공급업체와 계약을 맺을 수 있다. 생리학적 데이터세트는 서버로 전송될 수 있으며, 여기서 서버에 설치된 커스텀 컴퓨터 실행 가능 명령은 데이터세트를 처리하고 사용자에게 제시하기 위해 FVL/TBFVL 그래픽 및 수치 데이터의 표현을 생성할 수 있다. 따라서, 이러한 서버 시스템(회사에서 직접 제어되거나 또는 클라우드 서비스 공급업체를 통해 계약됨)은 부피 추적에 대한 계산 작업을 수행하여 호흡 상태를 지시하는 플롯, 수치 및 디스플레이를 위한 추적 및 추가 분석을 생성할 수 있다. 본 실시예는 바람직하게는 치료 영역, 단일 위치(병원 또는 병원 시스템) 내의 치료 유닛, 및 다수의 모니터링 위치에 걸쳐 다수의 환자에 걸쳐 처리 및 저장을 허용한다. 모니터링 위치는, 위치가 건강 전문가가 참석한 치료 영역의 지점, 집, 또는 피트니스 센터, 체육관, 학교, 구장 등과 같은 비 건강 관리 위치에 있는지와 상관없이 여기에서 기술된 본 발명의 물리적 사례를 갖는 위치 또는 본 발명의 명백한 확장인 위치로 정의된다.
본 발명의 일 실시예는 환자의 유량 루프 및 측정된 호흡에 걸친 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은 데이터 획득 장치 상에서 환자의 생리학적 데이터세트를 획득하는 단계; 복수의 시간 인스턴스에서 실시간 부피 및 흐름 데이터를 획득하기 위해 처리 장치 상에서 생리학적 데이터세트에 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘을 적용하는 단계; 부피와 흐름 데이터에 기초하여 일련의 유량 루프를 생성하기 위해 처리 장치 상에서 부피 및 흐름 데이터에 시각화 알고리즘을 적용하는 단계; 및 환자의 평가 또는 진단을 돕기 위해 디스플레이 장치 상에서 유량 루프의 플롯을 출력하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 흐름 부피 루프를 조석 부피 및 호흡 속도의 메트릭과 페어링하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 이 방법은 유량 루프를 호흡량 및 호흡수의 메트릭(metrics)과 페어링(pairing)하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 이 방법은 정상의 유량 루프 및 병리 상태나 변경된 생리 상태를 지시하는 유량 루프를 식별하기 위해 처리 장치 상에서 매칭 알고리즘을 적용하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 이 방법은 치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나에 대한 반응을 식별하기 위해 처리 장치 상에서 유량 루프를 추적하고 업데이트하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 이 방법은 치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나의 효과의 적어도 하나의 지시를 디스플레이 장치 상에서 디스플레이하는 단계를 더 포함한다.
바람직한 실시예에서, 데이터 획득 장치, 처리 장치 및 디스플레이 장치는 통신 네트워크에 의해 거리를 두고 연결된다. 바람직하게는, 생리학적 데이터세트는 호흡 데이터세트 또는 심장 데이터세트이다. 바람직하게는, 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘은 이동 평균 알고리즘, 디지털 필터 알고리즘, 및 반복적 오류 감소 학습 알고리즘을 통한 피팅 중 하나이다. 바람직한 실시예에서, 복수의 유량 루프는 디스플레이된 장치 상에서 오버레이된다. 바람직하게는, 오버레이된 루프는 대표 루프 내에 통합된다.
복수의 유량 루프는 바람직하게는 유량 루프들 사이의 차이를 디스플레이하기 위해 인접하게 그래프로 표시된다. 바람직하게는, 인접하게 그래프로 표시된 유량 루프들은 나선형 구성으로 디스플레이된다. 바람직한 실시예에서, 유량 루프는 개별 컴포넌트로 분할되고 각각의 컴포넌트는 개별적으로 분석된다. 바람직하게는, 자동화된 비 지도(unsupervised) 알고리즘은 매칭 알고리즘을 통해 관심있는 유량 루프를 식별한다. 바람직하게는, 이 방법은 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하고, 유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 호흡 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류된다.
바람직하게는, 이 방법은 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하고, 유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 심장 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류된다. 바람직하게는, 이 방법은 유량 템플릿을 생성하여 템플릿과 일치하거나 또는 템플릿 범위 외에 있는 연속적으로 생성된 유량 루프의 알고리즘 식별을 용이하게 하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 유량 루프는 삽관되지 않은 환자로부터 수집된다. 바람직한 실시예에서, 유량 루프는 전기 임피던스 모니터로 수집된다. 바람직하게는, 유량 루프는 환자 파라미터에 대해 보정된 진행중인 부피 측정과 페어링된다. 유량 루프는 바람직하게는 진행중인 호흡수 평가와 페어링된다.
바람직한 실시예에서, 유량 루프는 진행중인 심박수 평가와 페어링된다. 바람직하게는, 유량 루프는 진행중인 부피 및 진행중인 호흡수 평가 모두와 페어링된다. 바람직하게는, 유량 루프는 진행중인 박출량 및 진행중인 심박수 평가 모두와 페어링된다. 바람직하게는, 이 방법은 호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여 분석, 해석 및 디스플레이를 위해 유량 루프를 분류하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 이 방법은 호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여, 진단, 생리학적 변화에 대한 반응, 인터벤션(intervention)에 대한 반응을 위해 유량 루프를 해석하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 이 방법은 하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 파라미터 밖에 있는 경우 또는 하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 편차만큼 이전의 유량 루프로부터 벗어나는 경우, 기록에서 경보, 경고 또는 주석 중 적어도 하나를 트리거링하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 실시예는 환자의 유량 루프 및 측정된 호흡에 걸친 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 환자의 생리학적 데이터세트를 획득하는 데이터 획득 장치; 복수의 시간 인스턴스에서 실시간 부피 및 흐름 데이터를 획득하기 위해 생리학적 데이터세트에 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘을 적용하는 처리 장치 － 처리 장치는 부피와 흐름 데이터에 기초하여 일련의 유량 루프를 생성하기 위해 부피 및 흐름 데이터에 시각화 알고리즘을 적용함 －; 및 환자의 평가 또는 진단을 돕기 위해 유량 루프의 플롯을 출력하는 디스플레이 장치를 포함한다.
바람직한 실시예에서, 처리 장치는 유량 루프를 호흡량 및 호흡수의 메트릭과 페어링한다. 바람직하게는, 처리 장치는 정상의 유량 루프 및 병리 상태나 변경된 생리 상태를 지시하는 유량 루프를 식별하기 위해 매칭 알고리즘을 적용한다. 바람직하게는, 처리 장치는 치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나에 대한 반응을 식별하기 위해 유량 루프를 추적하고 업데이트한다. 바람직하게는, 디스플레이 장치는 치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나의 효과의 적어도 하나의 지시를 디스플레이한다. 바람직한 실시예에서, 데이터 획득 장치, 처리 장치 및 디스플레이 장치는 통신 네트워크에 의해 거리를 두고 연결된다. 바람직하게는, 생리학적 데이터세트는 호흡 데이터세트 또는 심장 데이터세트이다.
바람직하게는, 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘은 이동 평균 알고리즘, 디지털 필터 알고리즘, 및 반복적 오류 감소 학습 알고리즘을 통한 피팅 중 하나이다. ㅂ바람직한 실시예에서, 복수의 유량 루프는 디스플레이된 장치 상에서 오버레이된다. 바람직하게는, 오버레이된 루프는 대표 루프 내에 통합된다. 바람직하게는, 복수의 유량 루프는 유량 루프들 사이의 차이를 디스플레이하기 위해 인접하게 그래프로 표시된다. 바람직한 실시예에서, 인접하게 그래프로 표시된 유량 루프들은 나선형 구성으로 디스플레이된다.
바람직하게는, 유량 루프는 개별 컴포넌트로 분할되고 각각의 컴포넌트는 개별적으로 분석된다. 바람직한 실시예에서, 자동화된 비 지도(unsupervised) 알고리즘은 매칭 알고리즘을 통해 관심있는 유량 루프를 식별한다. 이 시스템은 바람직하게는 데이터베이스를 더 포함하고, 유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 호흡 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류된다. 이 시스템은 바람직하게는 데이터베이스를 더 포함하고, 유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 심장 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류된다.
바람직하게는, 처리 장치는 유량 템플릿을 생성하여 템플릿과 일치하거나 또는 템플릿 범위 외에 있는 연속적으로 생성된 유량 루프의 알고리즘 식별을 용이하게 한다. 바람직하게는, 유량 루프는 삽관되지 않은 환자로부터 수집된다. 바람직한 실시예에서, 데이터 획득 장치는 전기 임피던스 모니터이다. 바람직하게는, 유량 루프는 환자 파라미터에 대해 보정된 진행중인 부피 측정과 페어링된다. 바람직하게는, 유량 루프는 진행중인 호흡수 평가와 페어링된다. 바람직한 실시예에서, 유량 루프는 진행중인 심박수 평가와 페어링된다.
바람직한 실시예에서, 유량 루프는 진행중인 부피 및 진행중인 호흡수 평가 모두와 페어링된다. 바람직하게는, 유량 루프는 진행중인 박출량 및 진행중인 심박수 평가 모두와 페어링된다. 바람직하게는, 처리 장치는 호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여 분석, 해석 및 디스플레이를 위해 유량 루프를 분류한다. 바람직하게는, 처리 장치는 호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여, 진단, 생리학적 변화에 대한 반응, 인터벤션(intervention)에 대한 반응을 위해 상기 유량 루프를 해석한다. 이 시스템은 바람직하게는 하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 파라미터 밖에 있는 경우 또는 하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 편차만큼 이전의 유량 루프로부터 벗어나는 경우에 트리거되는 기록 내에 경보, 경고 또는 주석 중 적어도 하나를 더 포함한다.
본 발명의 다른 실시예 및 이점은 이하의 설명에서 부분적으로 설명되고, 부분적으로는 이러한 설명으로부터 명백하거나, 또는 본 발명의 실시로부터 학습될 수 있다.
본 발명은 단지 예로서 그리고 첨부된 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명된다.
도 1은 본 발명의 컴퓨팅 장치(100)의 바람직한 실시예의 개략도이다.
도 2는 정상 및 병에 걸린 개인을 위한 대표적인 흐름량 루프이다.
도 3a-c는 최대 자발적 환기(MVV), 강한 운동 및 폐쇄성 질환 각각에 대한 흐름량 루프이다.
도 4는 정상(왼쪽 열), 빠른(중간 열) 및 느린(오른쪽 열) 호흡 시험에 대한 대표 부피(상단 행), 흐름(중간 행) 및 유량 루프(하단 행)이다. 유량 루프는 평균 흡기(녹색) 및 호기(빨간 색) 곡선은 물론 호흡 시험 중 모든 호흡을 디스플레이한다. 유량 루프의 일반적인 표현에 따라 두 축이 반전됨에 유의한다.
도 5는 RVM(왼쪽) 및 호기기기류(pneumotachometer)(오른쪽)로부터의 신생아 환자로부터의 대표 FVL이다. 여기에 도시된 FVL의 시각화는 RVM, 호기기류계, 폐활량계, 인공 호흡기, CPAP 또는 호흡 흐름 및 부피를 측정할 수 있는 기타 다른 장치의 데이터에 적용될 수 있다.
도 6에서 (A)는 "터널"을 생성하는 시간에 대해 도시된 호흡량 FVL의 시퀀스이다. 이러한 터널의 형상은 호흡 상태, 호흡 성능, 약물 또는 기타 요법으로 인한 호흡 변경, 특정 호흡 자극에 대한 반응, 일상 생활 또는 특정 활동 중 시간에 따른 호흡의 모니터링, 질병의 진단 및 치료의 모니터링의 평가를 돕는 데 사용될 수 있다. (B)는 각각의 FVL이 호흡량(상단)과 흐름(중단) 기록으로 구성된다. FVL, 부피, 흐름 또는 이들 간의 시간적 관계에 기초하여 다양한 파라미터가 계산될 수 있다. 그 후, 이들 파라미터는 그래프(하단)에 디스플레이될 수 있거나 또는 경보 시스템을 트리거하는 데 사용될 수 있거나 또는 호흡 질환의 진단에 사용될 수 있다.
도 7에서 (A)는 스크린 상에 디스플레이된 현재의 FVL(및 연관된 파라미터)을 갖는 흐름 터널에서 배치된 FVL의 표현이다. (B)는 FVL이 범위를 벗어났을 때 강조되는 노란색 세그먼트를 갖도록 개략적인 형태로 표현된 유량 터널이다. (C)는 각각의 호흡에 대한 실제 FVL을 분류하고/정렬하는 데 도움이 되는 템플릿이 생성될 수 있다.
도 8에서 (A)는 FVL의 자세한 예와 FVL "터널"을 형성하기 위해 FVL을 배열하는 방법이다. 이러한 표현에서, 호흡 속도의 변화는 연속적인 FVL (B) 사이의 밀도 변화(시간 간격의 감소 또는 증가)로 도시되는 반면, 부피 변화는 FVL (C)의 형상 및 크기의 변화로 도시된다. (D)는 다양한 호흡 상태에 대응하는 FVL 터널을 도시한다.
본 명세서에서 구현되고 넓게 설명된 바와 같이, 본 명세서의 개시 내용은 본 발명의 상세한 실시예를 제공한다. 그러나, 개시된 실시예는 다양하고 다른 형태로 구현될 수 있는 본 발명의 예시일 뿐이다. 따라서, 특정한 구조적 및 기능적 세부 사항이 제한되어야 하는 의도는 없지만, 오히려 청구범위에 대한 기초 및 당업자에게 본 발명을 다양하게 사용하도록 개시하기 위한 대표적인 기초를 제공하려는 것이다.
도 1은 본 발명의 컴퓨팅 장치(100)의 바람직한 실시예의 개략도를 도시한다. 바람직한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 스트리밍 매체 장치이다. 장치(100)는 교류(AC)로부터 직류(DC)로 변환할 수 있는 전력 변환기(101)를 포함한다. 바람직하게는, 전력 변환기(101)는 60 헤르츠에서 120 볼트를 수용하고 다른 표준 국제 전압에 적응될 수 있다. 출구 커넥터는 편광될 수 있고, 접지 블레이드를 포함할 수 있으며, 국내 또는 국제 출구에 적응될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 블레이드는 방열을 위해 제공할 수 있다.
전력 변환기(101)는 스트리밍 매체 장치(100)의 나머지 컴포넌트에 전력을 공급하는 데 사용된다. 스트리밍 매체 장치(100)는 집적 회로(즉, SoC(system on a chip))(102)를 더 포함한다. SoC는 컴퓨터 또는 다른 전자 시스템의 다수 컴포넌트를 단일 칩으로 통합한다. 단일 칩 기판에 디지털, 아날로그, 혼합 신호 및 무선 주파수 기능을 모두 포함할 수 있다. SoC(102)는 바람직하게는 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 및 시스템 메모리, 동적 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)(150) 및 플래시 메모리(130)를 포함하는 다양한 시스템 컴포넌트를 SoC에 결합하는 시스템 버스를 포함한다. 시스템 버스는 메모리 버스 또는 메모리 제어기, 주변장치 버스, 또는 다양한 버스 아키텍처 중 하나를 사용하는 로컬 버스를 포함하는 여러 유형의 버스 구조 중 하나일 수 있다. 플래시 메모리(130) 등에 저장된 BIOS(Basic Input/Output)는 시동 동안과 같이 컴퓨팅 장치(100) 내의 요소들 간에 정보를 전달하는 것을 돕는 기본 루틴을 제공할 수 있다. 드라이브 및 연관된 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈 및 컴퓨팅 장치(100)를 위한 다른 데이터의 비 휘발성 저장을 제공한다. 기본적인 컴포넌트는 당업자에게 공지되어 있고 적절한 변형이 고려된다.
본 명세서에서 설명된 예시적인 환경이 플래시 메모리를 사용하지만, 자기 카세트, 하드 드라이브, 디지털 다용도 디스크, 카트리지, 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 판독 전용 메모리(read only memory, ROM), 케이블 또는 비트 스트림 등을 포함하는 무선 신호와 같은 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 데이터를 저장할 수 있는 다른 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체가 또한 예시적인 작동 환경에서 사용될 수 있다는 것이 당업자에게 인식된다.
컴퓨팅 장치(100)는 네트워킹 장치(200)를 더 포함한다. 네트워킹 장치(180, 200)는 예를 들어 인터넷, 하나 이상의 근거리 통신망(Local Area Network, LAN), 하나 이상의 대도시 통신망(Metropolitan Area Network, MAN), 하나 이상의 광역 네트워크(Wide Area Network, WAN), 하나 이상의 인트라넷 등에 연결될 수 있다. 네트워킹 장치(200)는 블루투스 및 무선 이더넷 장치를 포함하여 이용 가능한 다수의 연결 모듈을 갖는 SoC 설계로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 블루투스 모듈은 무선 블루투스 장치(예를 들어, 키보드 또는 마우스)에 연결할 수 있다. 바람직하게는, 네트워킹 장치(200)는 무선 네트워킹 장치(예를 들어, Wi-Fi)를 포함하지만, 유선 네트워크는 통신 인터페이스(180)(예를 들어, 이더넷 및 RJ-45)에 연결될 수 있다. 또한, 네트워킹 장치(200)는 또한 통신 네트워크를 통해(유선 링크, 무선 링크 또는 이들의 조합에 의해) 링크된 로컬 및 원격 처리 장치에 의해 태스크가 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에 연결될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 모두에 위치할 수 있다.
이러한 시스템의 다른 예는 SoC 설계 외에, 출력 장치(170)에 의해 비디오 디스플레이에 연결된 컴퓨팅 장치(100)를 포함하며, 비디오 디스플레이는 컴퓨팅 장치(100) 외부에 위치된다. 다른 실시예로서, 컴퓨팅 장치(100)는 통합 디스플레이(예를 들어, 태블릿 PC) 내로 설계될 수 있다. 다른 실시예로서, 컴퓨팅 장치(100)는 임의의 비디오 디스플레이 없이 작동할 수 있지만, 환자 획득 데이터를 통신 인터페이스(180) 또는 네트워킹 장치(200)를 통해 외부에 위치한 컴퓨팅 장치로 직접 전송할 수 있다.
컴퓨팅 장치(100)와의 사용자 상호 작용을 가능하게 하기 위해, 입력 수신 장치(190)가 존재한다. 입력 수신 장치(190)는 음성용 마이크로폰, 제스처 또는 그래프 입력을 위한 터치 감지 스크린, 키보드, 마우스, 모션 입력, RJ-45, USB 등과 같은 다수의 입력 메커니즘으로부터 입력을 수신할 수 있다. 일부 경우에, 멀티 모달 시스템은 사용자가 컴퓨팅 장치(100)와 통신하기 위해 다수 유형의 입력을 제공할 수 있게 한다. 임의의 특정 하드웨어 구성에서 작동하는 본 발명에 대한 제한은 없으며, 따라서 여기서의 기본적인 특징은 개선된 하드웨어 또는 펌웨어 구성을 위해 쉽게 대체될 수 있다.
컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 출력 포트(170)를 더 포함한다. 출력 포트(170)는 컴퓨팅 장치(100)를 TV, 스피커, 프로젝터 또는 다른 시청각 장치에 연결한다. 바람직하게는, 출력 포트(170)는 HDMI 포트, 광학 오디오 포트, 직렬 포트, USB 포트, 네트워킹 포트, s-비디오 포트, 동축 케이블 포트, 복합 비디오, 복합 오디오 및/또는 VGA 포트이다. 바람직한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 또한 추가적인 보조 컴포넌트(예를 들어, 전력 관리 장치 또는 디지털 오디오 변환기)를 포함할 수 있다.
설명의 명확성을 위해, 예시적인 시스템 실시예는 개별 기능 블록을 포함하는 것으로 표현된다. 이들 블록이 나타내는 기능은 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 포함하지만 이에 제한되지 않는 공유 또는 전용 하드웨어의 사용을 통해 제공될 수 있다. 예를 들어, 도 1에 표시된 하나 이상의 프로세서(120)의 기능은 단일 공유 프로세서 또는 다중 프로세서에 의해 제공될 수 있다. ("프로세서"라는 용어의 사용은 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 독점적으로 지칭하는 것으로 이해되어서는 안된다.) 예시적인 실시예는 마이크로 프로세서 및/또는 디지털 시스템 프로세서(digital signal processor, DSP) 하드웨어, 아래에서 설명된 작동을 수행하는 소프트웨어를 저장하기 위한 ROM(read-only memory)을 포함할 수 있다. DSP 회로와 조합된 커스텀 VLSI 회로뿐만 아니라, 초고밀도 집적 회로(Very large scale integration, VLSI) 하드웨어 실시예도 또한 제공될 수 있다.
본 발명의 범위 내의 실시예는 저장 장치(160)를 통해 그곳에 저장된 컴퓨터 실행 가능 명령 또는 데이터 구조를 운반하거나 갖는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 범용 또는 특수 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장 장치, 자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터 실행 가능 명령 또는 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램 코드 수단을 운반하거나 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 정보가 네트워크 또는 다른 통신 연결(유선, 무선 또는 이들의 조합)을 통해 컴퓨터로 전송되거나 제공될 때, 컴퓨터는 연결을 컴퓨터 판독 가능 매체로서 적절하게 본다. 따라서, 이러한 임의의 연결은 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 지칭된다. 상기의 조합은 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
컴퓨터 실행 가능 명령은 예를 들어 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터 또는 특수 목적 처리 장치로 하여금 특정 기능 또는 기능 그룹을 수행하게 하는 명령 및 데이터를 포함한다. 컴퓨터 실행 가능 명령은 또한 독립형 또는 네트워크 환경의 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈을 포함한다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 작업을 수행하거나 특정 추상의 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트 및 데이터 구조 등을 포함한다. 컴퓨터 실행 가능 명령어, 연관된 데이터 구조 및 프로그램 모듈은 본 명세서에서 개시된 방법의 단계를 실행하기 위한 프로그램 코드 수단의 예를 나타낸다. 그러한 실행 가능한 명령 또는 연관된 데이터 구조의 특정 시퀀스는 그러한 단계에서 설명된 기능을 구현하기 위한 대응하는 행위의 예를 나타낸다.
가장 중요하게는, 컴퓨터 실행 가능 명령의 이들 측면은 모듈식이며, 입력 장치(190) 및 출력 장치(170)에 의해 연결된 다수의 컴퓨터 장치를 거치거나, 또는 통신 인터페이스(180) 및/또는 네트워크 장치(200)에 의해 연결된 컴퓨터 장치를 거쳐서 단일 컴퓨터 장치에서 실행될 수 있다. 컴퓨터 실행 가능 명령은 데이터 전송 및 저장에 의해 그들 사이에서 데이터를 공유하거나 원격으로 그리고 다른 시간에 여러 장치에서 동시에 작동하도록 적응될 수 있다.
이는 사용자가 선택한 목적지에서 지속적으로 모니터링되는 호흡 유량 루프를 계산하고 표시하기위한 로컬 및 통합 장치 및 네트워크 기반 컴퓨팅 장치의 추가 예제로 생각될 수 있다. 하드웨어 및 소프트웨어 모듈은 하나의 장치로 구현되거나, 또는 거리에 따라 분리되어 있지만 통신 네트워크를 통해 연결된 장치에 배열될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예는 비 침습적 호흡량 모니터에 의해 획득된 순간 호흡량(V)이 하나의 축을 따라 도시되고 호흡 흐름의 변화(즉, 시간의 함수로서 호흠량의 변화, dV/dt)가 두 번째 축을 따라 도시된 그래픽 형태의 호흡량 흔적을 수집하여 디스플레이하기 위한 장치 및 방법이다. 이러한 유형의 표현으로부터, 보다 복잡한 수학적 설명자가 생성될 수 있다. FVL은 하위 컴포넌트로 분리될 수 있으며(예를 들어, 흐름의 1차 미분에 의해 또는 흐름의 2차 미분에 의해 결정된 변곡점에 의해 또는 다른 함수에 의해 피크를 식별함으로써) 쌍곡선 및 포물선 함수, 선형 회귀, 다항식 피팅 및 웨이블릿 분석을 포함하지만 이에 제한되지 않는 곡선 세그먼트를 피팅하기 위해 상이한 수학적 함수를 사용하여 분석된다. 함수가 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지를 설명하는 계수와 생성된 수학식 파라미터는 수학적으로 FVL을 설명하는 추가적인 방법이 된다. 이러한 수치는 특정 모집단에서 파생된 정규의, 전형적인 FVL과 비교하기 위한 인덱스로서 작용하기 위해 다른 호흡 파라미터와 결합될 수 있다. 호흡과 관련하여 본 발명이 설명되지만, 시스템 및 방법은 박출량 및
뇌졸중 부피 및 심 박출량 또는 심계수를 사용하여 혈류를 갖는 심장 목적을위한 유량 루프에 적응될 수 있다. 또한, 시스템은 호흡을 위해 압력량 루프를 사용할 수 있다.
실시예에서, 호흡량 모니터는 바람직하게는 임피던스 기반 호흡량 모니터(Respiratory Volume Monitor, RVM)이다. 일 실시예에서, 호흡량(V)은 바람직하게는 종래의 직교 좌표계의 x축 및 y축을 따른 흐름(dV/dt)을 따라 도시된다. 다른 실시예에서, 2개의 변수는 바람직하게는 극 좌표계의 r 및 세타 축을 따라 도시된다. 데이터가 RVM 장치에 의해 캡처될 때 이러한 플롯이 디스플레이될 수 있으며, 각각의 유량 루프의 구성을 원형의 "레이더 스윕(radar-sweep)"과 같은 애니메이션으로 사용자에게 보여준다. 실시예는 또한 완성된 유량 루프 플롯만을 디스플레이하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 순간 흐름(y 축)/시간(x 축) 추적은 바람직하게는 캘리브레이션된 폐활량계로만 이용 가능한 흡기 및/또는 호기 기류 이상을 지시할 수 있는 파형 형태의 변화를 나타내도록 디스플레이된다. 다른 실시예에서, 흐름 시간 파형의 형상은 흐름 이상 및 개입과 연관된 간병인 변경의 지시자로서 흡기 및/또는 호기 단계의 기울기를 측정함으로써 특징지워진다. 각각의 실시예에서, 그래픽 또는 수치로, 이들 환자 특이적 측정값은 크지만 대표적인 개체군 또는 동일한 환자이지만 임상 사용자에 의해 식별된 기준선 표준으로부터 파생된 것과 비교될 수 있다.
일 실시예에서, 유량 루프는 바람직하게는 흐름 및 부피 둘 다에 대해 환자의 예측된 값의 백분율로서(%Pred 또는 Pred의 %로서) 정규화되어 제시된다. 일 실시예에서, 이러한 예측된 값은 바람직하게는 다수의 대표적인 대상체로부터 파생된다. 다른 실시예에서, 이러한 예측된 값은 "기준선" 호흡 상태 동안 각각의 개별 환자로부터 파생될 수 있으며, 예를 들어, 천식 환자의 경우, "기준선" 부피 및 흐름은 천식 발작없이 정상 호흡의 기간 동안 계산될 수 있으므로, 따라서 천식 발작 동안 획득된 값이 이러한 "기준선" 값으로 정규화될 수 있다. 이들 값은 흡입된 약제, 경구 약제, 정맥 약제의 투여 또는 다른 요법의 전달 후에 계산될 수 있다. 다른 질환 상태는 제한성 질환, 유지된 분비물, 무기폐, 폐렴, 심부전, 울혈성 심부전 및 기타 형태의 폐쇄성 또는 제한성 질환을 포함할 수 있다. 투여될 수 있고 치료 효능이 평가될 수 있는 다른 요법은 기도 보충 조작, 흡인법, 타진, 진동, 조끼 기반 진동, 간헐적 양압 호흡(intermittent positive pressure breathing, IPPB), 다른 공기 전달 전략 또는 인공 호흡기 환자를 위한 패턴을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 이들 예측된 값은 연령, 신장, 체중 및 성별과 같은 의인관 변수, 또는 심박수 또는 혈압, 횡격막 탈출의 측정, 혈중 이산화탄소 수준, 호기말 이산화탄소, 경피성 이산화탄소, 혈액 산소 수준 또는 산소 포화도와 같은 생리학적 변수로 정규화될 수 있다. 다른 실시예에서, 다수의 환자로부터의 많은 데이터 스트림은 통신 모듈에 의해 프로그램 가능 요소로 전송되어 신규하지만 여전히 대표적인 대상체로부터 추가 데이터를 식별하고 통합함으로써 새로운 평균 호흡 상태를 지속적으로 샘플링하고 도출할 수 있다. 본 실시예에서, 서버는 직접적인 물리적 제어하에 있거나 또는 처리 및 저장 서비스(즉, "클라우드 기반 컴퓨팅")의 제3자 공급자와 계약될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 이러한 유량 루프 이미지는 특정 호흡 속도 및/또는 호흡량 측정과 쌍을 이루어 호흡 상태의 보다 진보된 평가를 제공한다. FVL의 형상의 의미는 호흡량, 기능적 잔기 용량, 총 폐용량, 강제 활력 용량, 강제 호기량, 강제 호기 흐름 25-75%, 최대 호기 흐름, 최대 자발적 환기, 느린 폐활량(slow vital capacity), 잔기량, 호기 예비량과 같은 상이한 호흡량 및 VO2, VCO2, PetCO2, RER, SaO2 또는 이러한 측정 항목의 임의의 조합, 비율 또는 곱과 같은 폐 기능 테스트 및 운동 생리학에서 사용되는 기타 측정 항목에 따라 다르다. 각각의 부피 측정 항목은 신장, 체중, 성별, 나이, 인종 등을 포함하는 파라미터에 기초한 특정 환자의 예상 부피와 관련이 있거나 또는 휴식시 또는 특정 호흡 조작, 치료, 활동 또는 운동 프로그램의 변경, 또는 치료 조작 후에 수집된 기준 측정치와 비교될 수 있다. FVL 형상을 다른 호흡 측정법과 쌍을 이루게 하는 것은 바람직하게는 더 작은 부피에서 명백하지 않을 수 있는 주어진 개인에 대해 더 큰 부피에서 예상되는 변화와 곡선의 형상을 관련시킨다. 이러한 FVL과 호흡 측정법의 쌍은 바람직하게는 호흡 상태, 호흡 성능, 약물 또는 기타 요법의 호흡 변경, 특정 호흡 자극에 대한 반응, 일상 생활 중 또는 특정 활동 중 시간에 따른 호흡 모니터링, 질병 진단 및 치료 및 치료 조작의 모니터링을 위해 사용된다. 또한, FVL의 분석에 호흡수를 포함시키는 것은 바람직하게는 호흡 평가, 진단 및 치료의 모니터링에 대한 추가 정보를 제공한다. FVL은 부피 측정법, 호흡수, 치료제에 대한 반응 중 어느 것과도 페어링될 수 있다(절대값에 기초하거나 환자 특정 파라미터에 대해 정정 됨).
일 실시예에서, 별개의 유량 루프는 바람직하게는 각각의 호흡(흡기의 시작부터 호기의 끝까지)에 대해 생성된다. 새로운 유량 루프는 바람직하게는 오래된 것들이 스크린에서 소거된 후에 플로팅된다. 다른 실시예에서, 개별 호흡의 유량 루프는 바람직하게는 시작점(예를 들어, 호흡을 가로 질러 정렬된 x-y 좌표)을 갖는 이전 호흡으로부터의 루프에 걸쳐 플로팅된다. 일 실시예에서, 이전 호흡의 루프는 바람직하게는 시간의 함수로서 페이드(fade)되어, 임의의 시점에서 제조자 디폴트 또는 최종 사용자에 의해 정의된 바와 같이 최대 수(예를 들어, 5, 10 또는 50)가 보일 수 있다. 다른 실시예에서, 개별 호흡 유량 루프는 바람직하게는 그들의 시간적 시퀀스에 대응하는 축(예를 들어, x-축) 중 하나를 따라 오프셋된다. 예를 들어, 각각의 호흡 루프는 이전 호흡의 루프의 오른쪽에 1mm 플로팅되어 "유량 터널"을 생성할 수 있다(도 7a 및 7b 참조). 사용자는 터널을 통해 스와이프(swipe)하거나 스크린 상의 방향 아이콘을 드래그하거나 눌러서 터널을 통해 스크롤함으로써 관심있는 유량 루프를 선택할 수 있다. 새로운 유량 루프가 초점을 맞출 때, 전통적인 2차원 직교 좌표계에서 사용자에게 제공하도록 회전한 다음 사용자가 멀어질 때 다시 회전하여 터널 스택 내로 플래튼(flatten)될 수 있다(도 7a 참조). 이들 유량 터널 및 개별 유량 루프 아래에는 이들 데이터로부터 계산된 상이한 수치가 바람직하게 제시된다. 이들 수치 및 인덱스 모두가 동시에 사용자에게 제시될 필요는 없지만, 자동 분류기 방식에 사용되거나 유량 루프가 분류된 그룹을 지시할 수 있다. 예를 들어, 호흡 상태는 측정된 값의 배열 또는 세트로 표시될 수 있다. 다른 경우, 사용자 정의 소프트웨어는 분류기 프로그램에 의해 결정된 범주를 나타내는 인덱스를 생성할 수 있다. 이들은 또한 사용자 해석과 기계 계산 정렬 알고리즘 사이의 비교를 용이하게 하도록 보기(viewing)를 위해 저장되고 준비될 수 있다.
일 실시예에서, 직교 좌표계 상에 도시된 바와 같은 유량 루프는 (활동으로 인해 호흡, 질병 진행, 병리 상태, 약제 반응 등에서의 활동으로 인한 변화와 같은) 관심있는 주어진 호흡 상태에 대해 개별 호흡을 유량 루프의 표준 표현과 비교하기 위해 2차원 이미지로 처리될 수 있다(도 7c 참조). 이 비교는 서로의 상부에 그들을 그려서 호흡의 평균적인 표현을 생성함으로써 여러 추적으로 쉽게 확장될 수 있다. 이러한 이미지 비교는 바람직하게는 유량 루프의 임의의 두 이미지 사이에 얼마나 많은 중첩이 있는지를 점수로 매기는 상관 맵을 생성함으로써 수행되고, 다수의 비교는 가능한 모든 페어 단위 그룹핑에서 상관 계수를 계산함으로써 수행될 수 있다. 유량 루프는 바람직하게는 먼저 최대 부피 변위 및 최대 절대 유량 크기로 정규화되며, 여기서 최대 흐름은 호기 또는 흡기 동안 관찰될 수 있다. 이들 정규화된 추적은 바람직하게는 동일한 이미지 치수를 갖기 때문에 이미지와 비교될 수 있는 형상이다. 크기와 구성이 다른 커널과의 컨볼루션을 통해 이미지 스무딩(image smoothing)에 의해 노이즈 감소와 감도가 더욱 제어될 수 있다. 바람직하게는, 이미지로서 이들 추적 사이에 중첩이 많을수록 상관 계수가 높아지고, 따라서 형상이 더욱 유사하다. 본 실시예에서, 바람직하게는 임의의 2개의 유량 루프는 관심있는 개별 호흡이든, 특정 호흡 상태로부터의 도출된 표현이든, 또는 어떤 형태의 평균 FVL 표현이든 비교될 수 있다.
일 실시예에서, RVM으로부터 스트리밍된 데이터로부터 생성된 각각의 유량 루프는 메모리 장치(들)(130, 140, 160)에서 바람직한 컴퓨팅 장치(100)에 저장된 호흡의 세트("테이블" 또는 "라이브러리")와 명시적으로 비교될 수 있다. 장치에 저장된 호흡의 세트는 상이한 호흡 상태에 대한 대표 그룹으로부터 FVL 및 그와 연관된 수치 파라미터, 또는 다수의 개별 FVL 및 그들의 파라미터의 평균화된 표현일 수 있다. 기록된 FVL 및 파라미터와 저장된 FVL 및 파라미터를 비교함으로써, 다양한 호흡 상태에 대한 유사성 인덱스가 모든 기록된 호흡에 대해 생성될 수 있다.
일 실시예에서, 환자 FVL 및 파라미터는 사용자에 의해 결정된 "베이스라인" 기록 동안 동일한 환자로부터 생성된 FVL 및 파라미터와 비교될 수 있다. 본 실시예는 활동 또는 운동, 치료 진행, 질병 진행, 병리학적 상태, 약제 반응 등에 의해 변화하는 호흡 상태 변화 상태에 대한 명시적인 모니터링을 허용한다. 이러한 상태 변화는 수치 파라미터 또는 FVL의 그래픽 분석에 의해 추적될 수 있다.
일 실시예에서, 단일 FVL은 이전에 수집된 데이터세트("라이브러리")의 모든 FVL과 비교될 수 있다. 바람직한 장치(예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)의 일부 변형)는 서버로 데이터를 전송할 수 있고 측정된 호흡 및 환자 데이터는 저장된 호흡의 "라이브러리"와 비교될 수 있다. 컴퓨터 실행 가능 명령은 서버에서 실행되고 본 명세서에 설명된 호흡 데이터에 대해 동일한 작동을 수행하도록 수정될 수 있다. 본 실시예는 바람직하게는 다수의 위치에서 본 발명의 많은 사례에 의해 측정된 데이터 세트의 확장을 설명하고 이를 정상 및 비정상의 호흡 상태로 구성된 호흡을 포함하는 "라이브러리"에 포함시킬 것이다. 본 실시예는 바람직하게는 사용자가 검토를 위해 자신이 선택한 위치에 인덱스, FVL, 추적 및 파라미터를 포함하지만 이에 제한되지 않는 결과를 디스플레이할 수 있게 할 것이다. 본 실시예는 바람직하게는 새로운 검증된 데이터가 서버에 추가되기 때문에 라이브러리가 계속 확장함에 따라 비교 수가 증가할 수 있음을 나타낸다. 본 실시예는 바람직하게는 또한 서버로 전송되고 사용자에게 디스플레이하기 위해 많은 상이한 데이터의 스트림의 비교를 가능하게 할 것이며, 데이터 스트림은 홈 사이트, 피트니스 센터, 클리닉, 이동 클리닉, 병원, 학교 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 의료 및 비 의료 관리 시설로부터 공급된다.
일 실시예에서, FVL의 라이브러리는 지속적으로 분석되고 전자 의료 기록에 기록된 증상 및 환자 인구 통계의 제시와 상관될 수 있다. 이러한 작업을 용이하게하기 위해, RVM 데이터는 바람직하게는 합의 당사자에 의해 제공된 비 RVM 데이터와 함께 서버로 전송될 것이다. 컴퓨터 명령은 바람직하게는 현재 진단이 결여된 비정상 호흡 상태의 가능성에 대한 확률 맵, 즉 예측 척도를 생성하기 위해 FVL을 설명하고 이를 환자 또는 다른 사용자 유래 정보와 상관시키는 인젝스를 생성하도록 수정될 것이다. 이러한 예측 측정은 또한 치료의 긍정적인 진단 또는 효과를 재확인할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자는 자신의 한계를 설정하고 한계가 초과되는 경우(또는 도달되지 못한 경우) 경고를 트리거하기 위해 RVM을 사용하기 위한 능력을 가질 수 있다. 일 실시예에서, 수치 파라미터는 임계값으로서 사용될 수 있고, 사용자는 그들 자신의 파라미터 한계를 입력하고, 경고를 트리거하기 위해 FVL 및 추적이 한계를 유지하거나 초과해야하는지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 터치 스크린 인터페이스에 의해 템플릿 FVL을 조작할 수 있으며, 도 7c에서와 같이 이상적인 FVL을 도시한다. 사용자는 개별 호흡의 FVL이 도시된 FVL 템플릿의 범위를 벗어날 때마다 RVM에 경고하면서 FVL을 지정하는 선을 두껍게 하여 허용하는 값의 범위를 설정하기 위해 FVL 주변 영역을 지정할 수 있다. 이러한 제한은 사용자가 경고를 필요로 하는 호흡 상태를 정의할 수 있다.
운동 성능과 관련하여, FVL 및 호흡 메트릭의 통합된 데이터는 프로그램 또는 루틴을 수정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 이러한 데이터는 단일 숫자로 표시하기 위해 단순화될 수 있다.
일 실시예에서, 연관된 호흡 메트릭을 갖거나 갖지 않는 FVL 또는 정의된 일련의 FVL이 이전에 선택된 파라미터의 외부에 있거나 또는 연관된 호흡 메트릭이 있거나 없는 FVL 또는 일련의 FVL이 이전에 정의된 양만큼 이전의 FVL에서 벗어나는 경우 장치는 개인이나 간병인 또는 다른 사람에게 원격으로 제공된 기록에 경보 또는 경고 또는 주석을 제공할 수 있다. 경보 또는 경고는 해결될 때까지 유지될 수 있거나 또는 허용 가능한 파라미터로 돌아갈 때 중단될 수 있다.
일 실시예에서, 관심있는 FVL은 검토를 위해 식별되고 메모리에 저장될 수 있으며, 예를 들어, 사용자는 0.8 리터보다 크거나 0.3 리터보다 작은 호흡량을 갖는 모든 호흡이 어떤 방식으로 표시되도록 지정할 수 있다. 시각화의 일부 예에는 오버레이된 개별 FVL을 포함하지만 이에 제한되는 것은 아닐 수 있으며, 평균 FVL이 표시되거나, 또는 유량 터널이 호흡이 발생되는 경우에 색으로 표시된다(도 7c 참조). 이러한 방식으로, 사용자는 발생 빈도, 발생 시기를 평가하고, 치료와 관련하여 그들의 발생을 배치할 수 있다.
일 실시예에서, FVL은 폐쇄성 수면 무호흡증 및 중추 무호흡증 또는 근 위축성 측삭 경화증과 같은 신경근육 질환 또는 장기적인 환기로 인한 전신 약화의 평가에 사용될 수 있다. 예를 들어, 무호흡 환자의 경우, 일 실시예는 호흡수 또는 무호흡 일시 정지를 회복 호흡의 FVL 특성과 조합하는 정보를 제공할 것이다. 약화된 근육의 특징을 갖는 환자의 경우, 일 실시예는 약한 근육과 연관관 흐름의 감소에 관한 데이터를 제공하고 개선 또는 악화를 정의하는 것을 도울 것이다. 이것은 폐색 또는 쇠약해진 근육이 적절한 호흡을 제공할 수 있는 속도를 극복하기 위해 호흡 장애의 적절성을 정의하는 흐름 파라미터와 같은 질병의 중요한 특징을 정의하는 데 도움이 될 수 있다.
일 실시예에서, 유량 루프는 평가, 진단, 치료제에 대한 반응 및/또는 질병 상태, 호흡 상태 및/또는 다른 임상 상태의 예측에 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 유량 루프의 형상은 상태(예를 들어, 천식, COPD, CHF, 낭포성 섬유증, 염증성 질환 상태 등)의 진단 또는 평가를 돕는 데 사용될 수 있다(도 2 참조). 다른 실시예에서, 유량 루프의 흡기 또는 호기 부분 내의 영역(들) 또는 형상(들) 또는 슬로프(들)는 치료제 또는 상기한 바와 같은 다른 메트릭과 결합된 진단 또는 모니터링을 보조하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 흡기 또는 호기 특징(면적, 슬로프, 시간 등) 사이의 합, 차이, 곱, 비율(또는 이들의 조합)은 진단 또는 모니터링 임계값을 돕는 데 사용될 수 있다. 이전 실시예와 유사하게, 더 큰 대표적인 모집단으로부터 도출된 그래픽 및 수치 표현이 비교를 형성하기 위해 선택되어 디스플레이될 수 있다.
각각의 실시예에서, 유량 루프 및 터널의 그래픽 및 수치 표현은 그 지시를 갖는 큰 대표적인 모집단으로부터 도출된 값 및 추적과 비교될 수 있다. 진단 및 평가를 용이하게 하기 위해 각각의 질병에 대해 구체적인 표현이 조정될 수 있다. 본 명세서에서의 설명은 정상 및 비정상 호흡 상태를 진단하고 평가하기 위해 RVM을 사용하기 위한 바람직한 실시예를 설명하지만, 당업자에 의한 추가적인 채용을 제한하지는 않는다. 이러한 FVL 기술과 호흡기 메트릭 통합의 사용, 분석 및 디스플레이는 폐활량계, 인공 호흡기 및 공압계와 같은 호흡(tidal) FVL을 제공하는 기술과 함께 사용될 수 있다. 호흡 FVL이 인공 호흡기에 표시되는 동안, 본 발명의 터널 표시, 임계치 한계, 경향 및 기타 특징은 놀랍게도 현재 이용 가능하지 않다.
일 실시예에서, 기계적 환기 지원없이 자발적으로 호흡하도록 환자의 능력을 명확하게 특징짓는 제한 및 폐색의 변화를 특징짓기 위해 유량 루프 및 연관된 파라미터는 바람직하게는 기계적 환기 동안, 발관 및 이후의 발관 동안 캡처된다.
일 실시예에서, 유량 루프 및 연관된 파라미터를 순차적으로 모니터링하는 것(완전히 겹치거나 "터널" 형태인지의 여부)은 호흡 성능의 실시간 변화를 모니터링하는 데 사용될 수 있다. 이러한 변화는 활동 수준, 물리 치료, 재활 프로그램, 수술전 준비 프로그램 또는 질병 진행에 의해 유발될 수 있다.
일 실시예에서, 유량 루프의 형상 및 연관된 파라미터는 오피오이드 민감도(opioid sensitivity), 오피오이드 유도 호흡 우울증 및/또는 오피오이드 유도 호흡 손상의 평가에서 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 유량 루프의 형상 및 연관된 파라미터의 변화는 진정 레벨(또는 오피오이드 사용), 오피오이드 대사율 및/또는 오피오이드 역전 치료(예를 들어, 날록손(naloxone))의 필요성을 정량화하는 데 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 유량 루프의 형상 및 연관된 파라미터는 벤조디아제핀의 효과의 평가에서 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 유량 루프의 형상의 변화는 약제, 특히 중추 및 말초 신경계에 영향을 미치는 것으로 알려진 약제에 대한 환자의 민감도를 정량화하는 데 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 유량 루프의 형상 및 연관된 파라미터는 베타 작용제, 스테로이드, 테오필린, 아미노필린, 아세틸시스테인, 염산 독사프람(doxapram hydrochloride)과 같은 호흡 질환에서 사용되는 약제의 효과를 평가하는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 호흡 성능의 변화는 질병 진행(예를 들어, 천식, COPD, CHF, 낭성 섬유증 등)을 평가하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 호흡 성능의 변화는 요법(CPAP, BiPAP, 하이 플로우(hi flow) O2, 기관지 확장제 등)의 효과를 평가하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 호흡 성능의 변화는 직장에 존재하는 냉기, 메타콜린 또는 다른 산업 자극제와 같은 기관지 수축제에 대한 반응을 평가하는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 폴리소노그래피 동안 유량 루프를 모니터링하는 것과 이를 수면 단계(단계 1-4, REM) 또는 수면 상태(wake, non-REM sleep, REM)와 연관시키는 것은 상부 기도 저항(upper airway resistance, UARS)의 변화와 연관된 기류의 변화를 검출하는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 무호흡 또는 호흡저하 사건 이전의 유량 루프 형상 및 연관된 파라미터는 변화는 바람직하게는 호흡 정지의 심각성을 예견할 수 있다. 일 실시예에서, UPPP(uvulopalatopharyngoplasty)에 따른 루프 변화는 바람직하게는 경과 후 기도 개방의 증가를 특징짓고 문서화한다.
일 실시예에서, 호흡 유량 루프는 바람직하게는 50% 호기량 및 흡기량에서 최대 호기 및 최대 흡기 흐름을 측정하고 추세화하는 것을 특징으로 한다. 1.0의 최적비는 바람직하게는 정상적인 폐색되지 않은 호흡을 지시한다. 비율이 1.0 아래로 떨어지는 경우, 호기 흐름 제한에서의 미묘한 변화를 지시할 수 있다.
일 실시예에서, 심폐 운동 검사 동안 호흡량 루프 및 연관된 파라미터는 최대로 또는 최대 이하로 폐의 환기 제한을 결정하는 데 사용될 수 있다. 운동 피로와 함께 유량 루프의 변화는 바람직하게는 호흡 제한을 결정하고 운동 불내성에 기여하는 근육 또는 심장 제한을 배제하는 것을 지원한다. 자발적 운동 유량 루프의 호기 림(expiratory limb)에서 오목한 부분의 검출은 COPD 및 다른 호흡 질환이 있는 환자의 동적 과다팽창 및 운동 제한을 평가하는 데 도움이 될 수 있다. 일 실시예에서, RVM에 의한 FVL의 수집은 바람직하게는 마우스피스 또는 마스크가 필요하지 않기 때문에 운동 중에 불편하고 잠재적으로 부정확한 데이터 수집에 대한 요구사항을 제거한다. 보다 자연스러운 환경이며 실제 훈련 요구사항을 더 반영하는, 외부의 달리기 또는 자전거 타기와 같은 운동의 일반적인 환경에서 운동 생리학 실험실 외부에서 데이터가 수집될 수 있다.
일 실시예에서, 폐 재활을 위해 제어된 운동 설정에서 수집된 실시간 유량 루프 및 연관된 파라미터는 운동 처방을 적절하게 처방하기 위한 정보를 제공할 수있어서, 환자는 과도한 피로, 호흡곤란 및 불포화화(desaturations)를 유발하지 않으면서 긍정적인 이점을 얻는 운동 프로그램을 수행할 수 있다. 심장 및 기타 재활의 경우, 매일 연습에서 마스크 또는 폐활량계로 데이터를 수집하는 것은 어렵고 실행되기 어렵다. RVM 및 FVL 분석의 사용은 바람직하게는 환기 및 대사 노력에 대한 안전 임계값을 제공하면서 운동 내성의 진행을 매일 관찰할 수 있게 한다. 일 실시예는 바람직하게는 FVL 터널을 사용한 데이터의 제시 및 심폐 실험실에서 폐활량계 또는 호기기류계(pneumotachometry)에 의해 수집된 데이터를 사용한 데이터 통합 및 제시를 제공한다.
일 실시예에서, 호흡량 루프 및 연관된 파라미터는 바람직하게는 휴식 상태에서 수집된다. 바람직한 실시예에서, 유량 루프는 바람직하게는 하루 종일 정상적인 활동 중에 기록되며, 호흡 기능의 변동성을 평가하기 위한 홀터(Holter) 모니터와 유사하다. 이것은 호흡 파라미터와 저널 엔트리(journal entries)와의 상관 관계를 포함할 수 있다. 이들 데이터는 COPD 또는 CHF와 같은 진행성 질환을 평가하고, 심폐 질환에 대한 요법에 대한 반응을 평가하며, 치료 요법에 대한 준수를 평가하기 위해, 또는 일반적으로 수술에 대한 적합성 또는 폐 절제에 대한 적합성을 결정하기 위해 사용될 수 있다. FVL 및 폐 데이터는 심폐 시스템의 종합적인 평가를 위해 표준 심장 홀터 모니터링과 결합될 수 있습니다. 다른 실시예에서, 최소의 적절한 호흡 기능은 바람직하게는 환자의 통상적인 설정에서의 환기 상태 및 일일 요구사항에 기초하여 폐 절제를 위해 결정된다.
바람직한 실시예에서, 표준(ATS에 의해 결정됨) 동안 수행될 수 없는 것과 유사한 검사, 폐 기능 검사 동안 수행된 개선된 다른 테스트는 바람직하게는 폐활량계를 입에 대고 동시에 깊게 숨을 내쉰 다음 숨을 크게 들이 쉬어야 하는 것이 요구되는 표준 폐활량 검사와 효과적으로 협력할 수 없는 개인에 대해 수행된다. 이것은 종종 많은 노인, 소아 또는 유아 환자에게는 도전적이거나 불가능한 것이다. 이 시스템은 바람직하게는 또한 구강 내 폐활량계 마우스피스 또는 안면 마스크의 존재에 의해 변경되지 않는 정보를 제공한다.
마스크나 마우스피스에 대한 요구사항 및 밀폐된 환자 호흡“회로”의 요구사항으로 인해 폐활량계 기반 시스템에서는 유량 측정의 지속적인 사용이 가능하지 않다. 즉, 환자의 폐에서 마우스피스나 마스크를 갖춘 입이나 코로 그리고 폐활량계로의 누출이 없다. 사용자는 누출 여부를 지속적으로 평가하거나 기밀 밀봉을 적극적으로 유지하여 준수할 수 없는 환자에 대한 측정을 방지할 필요가 있다. 이들 폐활량계의 사용은 몇 번의 호흡 또는 몇 분의 짧은 모니터링 기간으로 제한된다. RVM 측정을 사용하면, 유량 루프로 시각화할 수 있는 생리학적 변화는 24시간, 며칠, 1주 기간 또는 1개월 동안 또는 영구적으로 생리적 또는 정신적 스트레스와 연관될 수 있습니다.
본 발명의 다른 특징은 일상 생활의 활동의 홀터 모니터링과 같은 호흡, 경보를 트리거하는 특정 비율의 변화, 각성 기간 동안 중요, 신체적 또는 정서적 스트레스 기간 동안 모니터링, 수면 및 각성 기간의 결합된 특성의 모니터링은 물론 이 둘 사이의 차이, FVL을 40% 미만으로 예측된 빨강, 주황 또는 짙은 노랑으로의 색칠, FVL을 40-80의 밝은 노랑으로의 색칠 및 경보, FVL을 300개가 넘는 주황 또는 짙은 노랑으로의 색칠 및 경보, 컬러링 파라미터를 위 또는 아래로 상이하게 하는 조정, 흡기를 초록으로 호기를 분홍 또는 자주 또는 다른 색으로 하는 색칠, 곡선을 정상 예측과 50% 이상 다르게 하는 색칠 및 경보, 곡선을 환자의 평상시 또는 베이스라인 곡선과 50% 이상 다르게 하는 색칠 및 경보, 1SD 이상치인 곡선의 소급적인 색칠, 주어진 곡선과 예측된 곡선 사이의 영역 내의 색칠 및 x 퍼센트 상이한 경우의 경보, 알부테롤(albuterol)과 같은 요법 전의 x 곡선의 평균과 요법 후의 x 커브의 평균 사이의 영역의 색칠, 변화가 40% 이상의 MV로 예측되는지의 판정 및 그렇지 않은 경우(또는 80%)의 경보, 일주기 리듬, 시간 경과 등, 가변성, 변동성, 복잡도 분석 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서에서 기술된 본 발명의 실시예는, 장기간 동안, 어떤 방식으로 호흡 곤란을 겪고 있는 더 많은 환자들에서 추가 호흡 상태를 분류할 최종 필요성을 용이하게 한다.
바람직하게는, 유량 루프의 중요성은 (1) 도 2에 도시된 상황에 대한 진단 및 감별 진단을 제공하고, (2) 운동 호흡 유량 루프의 새로운 개념 및 임상적 중요성을 제공하는 것이다. (1) 호기 흐름 제한 정도, (2) 호흡의 범위에서 이용 가능한 최대 호기/흡기 흐름, (3) 흡기 용량 정보가 획득될 수 있다. 도 3a-b를 참조한다.
TBFVL에서 흡기 흐름 제한은 수면 관련 호흡 장애에서 일반적이다. TBFVL에서, 호기 흐름 제한은 천식과 같은 반응성 기도에서 일반적이다. TBFVL에서, 중간 부분은 수면 무호흡증-증후군에 더 민감하고 루프 중간으로의 변화는 이러한 증후군의 초기 징후일 가능성이 있다. 재활(prehabitation)(호흡기 질환 환자) 및 갱생(복부 및 흉부 수술을 받은 모든 환자, 또는 폐 합병증 위험이 있는 노인 환자)에서
사람의 폐로 들어 오거나 나올 수 있는 최대 공기량은 VC(Vital Capacity)라고 한다. VC는 종종 폐쇄성 대 제한성 폐 병리를 나타내기 위해 정적 폐 부피로서 측정된다. 폐활량이 강제로 배출되는 경우, 호흡 조작은 강제 폐활량(Forced Vital Capacity, FVC)로서 지칭된다.
FVC 부피/시간 추적이 분석되는 경우, 조작은 폐 안팎으로의 공기 흐름 제한을 나타낸다. 조작이 x 축 = 부피 및 y 축 = 흐름으로 추적되는 경우, 폐 기능 조작은 다양한 폐 장애/질환의 병리학적 루프 형태로 나타나기 때문에 유량 루프라고 불린다.
흐름 변수는 바람직하게는 부피/시간 추적으로부터 도출된다. 흐름 변수가 시간의 함수로서 디스플레이되는 경우, 이는 바람직하게는 부피/시간 추적에 의해 쉽게 나타나지 않는 흐름 제한의 패턴을 나타낸다.
루프는 또한 자발적 환기(호흡) 중에 생성될 수 있다. 이러한 소위 호흡량 유량 루프(tidal volume flow volume loop)는 폐 기능의 변화를 나타낼 수도 있다. 특히, 루프를 순차적으로 모니터링(중첩)하는 것은 호흡에서의 실시간 변화, 2차적으로 질병 진행, 요법에 대한 반응성, 냉기, 메타콜린 또는 직장에서 존재하는 기타 산업 자극제와 같은 기관지 수축제에 대한 반응을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있다.
FVC 조작 중에, 루프의 형상을 특성화하는 데 사용될 수 있는 많은 파라미터가 있으며, 이러한 파라미터의 대부분은 환자의 예상된 값(%Pred)의 퍼센트로서 표시된다. 예측된 값은 많은 일반 대상체 집단으로부터 도출된다. 데이터를 %Pred로 표시함으로써, 그 값은 연령, 신장, 체중 및 성별과 같은 의인관 변수(anthropomorphic variable)로 정규화된다.
호흡량 유량 루프는 전형적으로 호흡 동안 흐름 파라미터의 존재하지 않는 대량의 데이터베이스와 비교하는 대신에 형상의 변화에 의해 더 많이 분석된다. 따라서, UAC, 피크 - 제로 흐름의 흡기 및 호기 스르로프와 같은 간단한 파라미터를 정의한다.
시스템이 부피, 흐름의 제1 도함수를 계산할 수 있으면, 흐름/시간으로 디스플레이될 수 있다. 흐름/시간 추적은 기도 응답의 미묘한 변화를 결정하는 데 유용하지만, 그것이 TV FV 루프의 y 축으로 표현될 수 있는 경우, 단일 측정, 미세 환기(Minute Ventilation, MV), 환기의 기본 단위에 기초하여 그래픽을 고유하게 디스플레이하는 능력을 시스템에게 줄 수 있다.
RVM 신호를 사용하면, 바람직하게는 루프는 삽관되지 않은 환자, 호흡 유도 체적 기록법(plethysmography) 또는 RIP에서 사용되는 다른 기술과 다르게 생성된다. RIP 신호는 흉부와 복부의 두 구획의 움직임에 기초하며, 각각은 오차 분석에 자유도를 부여한다. 본 발명은 바람직하게는 부피/흐름 캘리브레이션된 폐활량계(유량계, 가열된 공압계, 체적 폐활량계)의 10% 내에서 정확한 것으로 확인된 단일 파라미터를 사용한다.
일 실시예에서, 자발적으로 호흡하는 환자의 호흡량/시간 추적의 형태가 오피오이드 투여 후에 변화한다는 것이 주목되었다. 효과적으로, 그 형상은 개인이 부피/시간 추적에서 안정적으로 "숨을 내쉬는 것을 잊었다"고 제안한다. 따라서, 이들 대상체에 대한 TV/FV 루프의 변환은 고유한 형태를 가지며 호흡 상태에 대한 오피오이드의 영향을 정의하고, 오피오이드 유발 호흡 우울증을 진단하며, 오피오이드 유발 호흡 우울증을 호흡 우울증을 유발하는 다른 상태와 구별하고, 오피오이드 반전 에이전트(reversal agents)에 대한 반응 또는 호흡 상태에 대한 자극의 영향을 입증할 수 있다.
이러한 고유한 형태를 갖는 병원 환경 밖에서 FV 루프를 캡처하는 것은 대상체가 자신의 시스템에 약물을 가지고 있는지를 판정하는 데 유용할 수 있으며, 해독 프로그램, 30, 60, 90일 재입원 등에 대한 준수에 대하여 임상 결정을 내릴 수 있다. 바람직하게는, RVM은 협력이 필요하지 않고 장기간에 걸쳐 구현될 수 있으며 환자에게 편리한 임피던스 기술을 사용하여 흡기 및 호기 흐름 및 부피를 비 침습적이고 연속적으로 모니터링할 수 있는 능력을 갖는 환기 모니터로서 FVL/호흡 분석을 위한 정보를 제공한다. 유량 루프 데이터를 수집하는 기존의 방법은 마우스피스 및 공압계 사용과 의식이 있는 환자를 위한 환자의 노력에 달려 있다. 호흡 유도 체적 기록(Respiratory induction plethysmography, RIP) 기술은 두 개의 가슴 벨트를 사용하여 흉곽 이동의 변화를 측정한다.
실시예
폐 기능 검사는 COPD 및 천식과 같은 장기간 진행성 폐 질환을 검출하고, 진단하며 그리고 모니터링하는 것을 돕기 위해 유량 루프(flow-volume loops, FVL)를 사용한다. 폐활량계는 강제 폐활량(Forced vital capacity, FVC) 검사를 통해 FVL을 생성하기 위한 황금 표준이며, 이는 대상체가 강제로 내쉴 수 있는 공기의 양을 측정한다. 이러한 검사는 특히 소아 또는 노인 환자의 경우 항상 가능하지는 않지만 환자가 깨어 있고 생기 있으며, 협조적이어야 한다. 또한, 호흡 FVL은 베이스라인 상태 하에서 호흡 기능을 분석하고 호흡 유도 체적 기록(RIP) 밴드를 사용하여 호흡의 실시간 변화를 모니터링하는 데 사용되었다. 호흡 FVL의 모니터링은 질병 진행, 치료 반응, 기관지 수축제에 대한 반응 및 운동 중 호흡 변화를 모니터링하는 방법이지만, 기술적 제한으로 인해 널리 채택되지는 않았다. 비 침습적 호흡량 모니터(respiratory volume monitor, RVM)는 RIP 밴드나 폐활량계 대신에 다양한 호흡수로 호흡하는 건강한 지원자의 연속적인 호흡 FVL 측정에 사용될 수 있다.
부피 추적을 포함하는 연속적인 호흡 데이터는 지원자 대상체로부터 RVM을 사용하여 수집되었다. 각각의 대상체는 3개의 상이한 처방된 호흡수로 6회의 호흡 시험을 수행하였다. 시험 1 및 6에서, 대상체는 정상적으로 호흡하도록 지시받았다. 중간 4번의 시험에서, 대상체는 메트로놈에 의해 설정된 바와 같이 빠른 호흡(25 bpm)과 느린 호흡(5 bpm)을 교대로 하였다. 흐름 추적은 부피 추적의 제1 도함수를 취함으로써 생성되었다. 호흡 간 변동성을 줄이기 위해, 흡입 시작시 부피와 흐름을 "0"으로 설정하여 개별 호흡이 정렬되었다. 각각의 호흡 시험에 대해, 호흡이 동일한 시간 세그먼트로 분할되고, 평균 "대표적인" FVL을 생성하기 위해 각각의 시험 내의 모든 호흡에 걸쳐 평균을 구하였다. 이 시스템은 다른 호흡 시험에 대한 FVL의 형상의 특성을 평가하였다.
48명의 대상체(여성 15명/남성 33명, 연령: 46.1 ± 14.3세, BMI: 27.6 ± 6.2kg/m2, 평균 ± SD)가 연구를 완료하였다. 정상 호흡, 빠른 호흡 및 느린 호흡 시험의 호흡수는 각각 12.6 ± 0.6 min-1, 24.6 ± 0.1 min-1 및 6.9 ± 0.3 min-1 (평균 ± SEM)이었다. 도 4는 정상 호흡, 빠른 호흡 및 느린 호흡 시험을 위한 대표적인 부피(상단 행), 흐름(중간 행) 및 FVL(하단 행)을 나타낸다. FVL은 호흡 시험 중 모든 호흡은 물론 평균 흡기(녹색) 및 호기(빨간색) 곡선을 디스플레이한다. 정상적인 호흡 시험(왼쪽 열)의 경우, FVL은 호기 림(limb)의 후반 동안 일정한 흐름을 갖는 볼록한 형상을 갖는다. 빠른 호흡 시험 동안 FVL은 가파른 슬로프의 주요 축을 갖는 타원형이다. 느린 호흡 프로토콜 동안, 오목한 호기 림은 COPD와 같은 폐쇄성 폐 질환이 있는 환자에서 관찰되는 호기 흐름 제한을 지시하는 호기 말기 근처에서 관찰된다.
이 연구는 건강한 지원자에서 지속적인 호흡 FVL을 생성하는 비 침습적 RVM의 능력을 입증하였다. 대상체가 호흡수를 변화시켰을 때 FVL의 독특한 형상이 관찰되었다. 이러한 연구는 건강한 지원자를 대상으로 수행되었지만, 그 결과는 RVM에 의해 생성된 FVL이 폐 질환 환자에서 관찰된 이상을 식별할 수 있음을 나타낸다. RVM은 폐활량계를 필요로 하지 않으며 FVL이 측정될 수 있는 잠재적인 응용을 대폭 확장한다.
실시예 : 건강한 지원자 및 수술 회복 환자의 TBFVL 모니터링
IRB 승인 연구의 일환으로, 건강한 성인 지원자 20명이 휴식시 10분 동안 호흡을 하는 동안 RVM과 호기기류계로 동시에 모니터링되었다. 복부 수술에서 회복 중인 다른 20명의 환자는 병원에서 최대 48시간 동안 RVM만으로 모니터링되었다. TBFVL 및 메트릭은 호흡수(respiratory rate, RR), 호흡량(tidal volume, TV), 흡기 시간(inspiratory time, tI), 호기 시간(expiratory time, tE), 흡기 및 호기 비율(inspiratory and expiratory ratio, tI/tE), 듀티 사이클(TI/tE), 및 50% 호흡량에서의 흡기 및 호기 흐름 비율(IE50)을 포함하여 두 장치에 대해 기록되었다. TBFVL 메트릭의 Bland Altman 정확도는 호기기류계를 표준으로 사용하여 지원자에 대해 계산되었다. TBFVL은 수술 후 환자에 대해 시간이 지남에 따라 시각화되었다.
Bland Altman의 분석에 따르면 RVM과 호기기류계 사이의 차이는 작고 임상 적으로 TV 및 RR과 관련이 없으며 각각 9.9% 및 1.5%의 RMSE(root mean square error)를 갖는다. 각각의 호흡에 대해 측정된 tI 및 tE에 대한 RMSE는 각각 11.8% 및 10.9%였다. 비율 tI/tE, tI/tTot 및 IE50에 대한 RMSE는 각각 15.3%, 10.8% 및 17.0%였다. 수술 후 환자의 연장된 모니터링 기간 동안 TBFVL의 변화를 시각적으로 검출하기 위해, 호흡 TBFVL에 의한 호흡은 또한 시간이 지남에 따라 3D 플롯으로 시각화되었다. 호흡량, 흐름, 최대 호기 흐름 및 최대 호기 흐름의 부피의 샘플 추적은 또한 시간에 대해 도시되었다.
RVM은 환자 협력이나 불편한 계측에 대한 필요없이 폐활량계와 비교하여 형태면에서 유사한 TBFVL을 생성하였다. 따라서, RVM은 TBFVL을 비 침습적으로 모니터링하고 확장된 기간 동안 임상적으로 관련된 폐 메트릭을 제공하는 데 사용될 수 있다. RVM에 의해 생성된 FVL 및 메트릭은 호흡의 이상을 검출하고 침대 옆 또는 폐 기능 검사 실험실에서 성인 및 소아 환자 둘 다를 진단하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예 및 사용은 여기에서 개시된 본 발명의 명세서 및 실시를 고려하여 당업자에게 명백해질 것이다. 다수의 실시예가 여기에서 설명되지만, 실시예의 요소는 다른 실시예에서 사용될 수 있고 몇몇 실시예는 단일 실시예로 결합될 수 있다. 모든 공보, 미국 및 외국 특허 및 특허 출원을 포함하여 여기에서 인용된 모든 참조 문헌은 구체적이고 전체적으로 참조로 포함된다. 본 명세서 및 실시예는 다음의 청구 범위에 의해 지시된 본 발명의 진정한 범위 및 사상으로만 예시적인 것으로 간주되도록 의도된다. 또한, 용어 "포함하는"은 용어 "구성되는(consisting of)" 및 "본질적으로 구성되는"을 포함한다.

Claims (56)

  1. 환자의 유량 루프(flow-volume loop) 및 측정된 호흡에 걸친 상기 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법으로서,
    데이터 획득 장치 상에서 상기 환자의 생리학적 데이터세트를 획득하는 단계;
    복수의 시간 인스턴스에서 실시간 부피 및 흐름 데이터를 획득하기 위해 처리 장치 상에서 상기 생리학적 데이터세트에 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘을 적용하는 단계;
    상기 부피와 흐름 데이터에 기초하여 일련의 유량 루프를 생성하기 위해 상기 처리 장치 상에서 상기 부피 및 흐름 데이터에 시각화 알고리즘을 적용하는 단계; 및
    상기 환자의 평가 또는 진단을 돕기 위해 디스플레이 장치 상에서 상기 유량 루프의 플롯을 출력하는 단계
    를 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    유량 루프를 호흡량 및 호흡수의 메트릭(metrics)과 페어링(pairing)하는 단계
    를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    정상의 유량 루프 및 병리 상태나 변경된 생리 상태를 지시하는 유량 루프를 식별하기 위해 상기 처리 장치 상에서 매칭 알고리즘을 적용하는 단계
    를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나에 대한 반응을 식별하기 위해 상기 처리 장치 상에서 유량 루프를 추적하고 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나의 효과의 적어도 하나의 지시를 상기 디스플레이 장치 상에서 디스플레이하는 단계
    를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 획득 장치, 상기 처리 장치 및 상기 디스플레이 장치는 통신 네트워크에 의해 거리를 두고 연결되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 생리학적 데이터세트는 호흡 데이터세트인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 생리학적 데이터세트는 심장 데이터세트인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘은 이동 평균 알고리즘, 디지털 필터 알고리즘, 및 반복적 오류 감소 학습 알고리즘을 통한 피팅 중 하나인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    복수의 유량 루프는 상기 디스플레이된 장치 상에서 오버레이되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 오버레이된 루프는 대표 루프 내에 통합되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    복수의 유량 루프는 유량 루프들 사이의 차이를 디스플레이하기 위해 인접하게 그래프로 표시되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인접하게 그래프로 표시된 유량 루프들은 나선형 구성으로 디스플레이되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    유량 루프는 개별 컴포넌트로 분할되고 각각의 컴포넌트는 개별적으로 분석되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    자동화된 비 지도(unsupervised) 알고리즘은 매칭 알고리즘을 통해 관심있는 유량 루프를 식별하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    데이터베이스를 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 호흡 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    데이터베이스를 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 심장 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    유량 템플릿을 생성하여 템플릿과 일치하거나 또는 템플릿 범위 외에 있는 연속적으로 생성된 유량 루프의 알고리즘 식별을 용이하게 하는 단계
    를 더 포함하는, 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  19. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 삽관되지 않은 환자로부터 수집되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 전기 임피던스 모니터로 수집되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  21. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 환자 파라미터에 대해 보정된 진행중인 부피 측정과 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  22. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 호흡수 평가와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  23. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 심박수 평가와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  24. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 부피 및 진행중인 호흡수 평가 모두와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  25. 제1항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 박출량 및 진행중인 심박수 평가 모두와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  26. 제1항에 있어서,
    호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여 분석, 해석 및 디스플레이를 위해 상기 유량 루프를 분류하는 단계
    를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  27. 제1항에 있어서,
    호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여, 진단, 생리학적 변화에 대한 반응, 인터벤션(intervention)에 대한 반응을 위해 상기 유량 루프를 해석하는 단계
    를 더 포함하는 를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  28. 제1항에 있어서,
    하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 파라미터 밖에 있는 경우 또는 하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 편차만큼 이전의 유량 루프로부터 벗어나는 경우, 기록에서 경보, 경고 또는 주석 중 적어도 하나를 트리거링하는 단계
    를 더 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 방법.
  29. 환자의 유량 루프 및 측정된 호흡에 걸친 상기 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템으로서,
    상기 환자의 생리학적 데이터세트를 획득하는 데이터 획득 장치;
    복수의 시간 인스턴스에서 실시간 부피 및 흐름 데이터를 획득하기 위해 상기 생리학적 데이터세트에 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘을 적용하는 처리 장치 － 상기 처리 장치는 상기 부피와 흐름 데이터에 기초하여 일련의 유량 루프를 생성하기 위해 상기 부피 및 흐름 데이터에 시각화 알고리즘을 적용함 －; 및
    상기 환자의 평가 또는 진단을 돕기 위해 상기 유량 루프의 플롯을 출력하는 디스플레이 장치
    를 포함하는 유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 처리 장치는 유량 루프를 호흡량 및 호흡수의 메트릭과 페어링하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  31. 제29항에 있어서,
    상기 처리 장치는 정상의 유량 루프 및 병리 상태나 변경된 생리 상태를 지시하는 유량 루프를 식별하기 위해 매칭 알고리즘을 적용하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  32. 제29항에 있어서,
    상기 처리 장치는 치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나에 대한 반응을 식별하기 위해 유량 루프를 추적하고 업데이트하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 디스플레이 장치는 치료, 활동에서의 변화, 운동 요법에서의 변화 및 치료 조작 중 적어도 하나의 효과의 적어도 하나의 지시를 디스플레이하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  34. 제29항에 있어서,
    상기 데이터 획득 장치, 상기 처리 장치 및 상기 디스플레이 장치는 통신 네트워크에 의해 거리를 두고 연결되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  35. 제29항에 있어서,
    상기 생리학적 데이터세트는 호흡 데이터세트인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  36. 제29항에 있어서,
    상기 생리학적 데이터세트는 심장 데이터세트인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  37. 제29항에 있어서,
    상기 평활화 및 곡선 피팅 알고리즘은 이동 평균 알고리즘, 디지털 필터 알고리즘, 및 반복적 오류 감소 학습 알고리즘을 통한 피팅 중 하나인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  38. 제29항에 있어서,
    복수의 유량 루프는 상기 디스플레이된 장치 상에서 오버레이되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  39. 제38항에 있어서,
    상기 오버레이된 루프는 대표 루프 내에 통합되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  40. 제29항에 있어서,
    복수의 유량 루프는 상기 유량 루프들 사이의 차이를 디스플레이하기 위해 인접하게 그래프로 표시되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  41. 제40항에 있어서,
    상기 인접하게 그래프로 표시된 유량 루프들은 나선형 구성으로 디스플레이되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  42. 제29항에 있어서,
    유량 루프는 개별 컴포넌트로 분할되고 각각의 컴포넌트는 개별적으로 분석되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  43. 제28항에 있어서,
    자동화된 비 지도(unsupervised) 알고리즘은 매칭 알고리즘을 통해 관심있는 유량 루프를 식별하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  44. 제29항에 있어서,
    데이터베이스를 더 포함하고,
    유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 호흡 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  45. 제29항에 있어서,
    데이터베이스를 더 포함하고,
    유량 루프와 관련된 진단 정보는 임상적으로 관련된 심장 시스템 관련 진단에 따라 연속적으로 업데이트되고 분류되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  46. 제29항에 있어서,
    상기 처리 장치는 유량 템플릿을 생성하여 템플릿과 일치하거나 또는 템플릿 범위 외에 있는 연속적으로 생성된 유량 루프의 알고리즘 식별을 용이하게 하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  47. 제29항에 있어서,
    상기 유량 루프는 삽관되지 않은 환자로부터 수집되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  48. 제29항에 있어서,
    상기 데이터 획득 장치는 전기 임피던스 모니터인,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  49. 제29항에 있어서,
    상기 유량 루프는 환자 파라미터에 대해 보정된 진행중인 부피 측정과 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  50. 제29항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 호흡수 평가와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  51. 제29항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 심박수 평가와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  52. 제29항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 부피 및 진행중인 호흡수 평가 모두와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  53. 제29항에 있어서,
    상기 유량 루프는 진행중인 박출량 및 진행중인 심박수 평가 모두와 페어링되는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  54. 제29항에 있어서,
    상기 처리 장치는 호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여 분석, 해석 및 디스플레이를 위해 상기 유량 루프를 분류하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  55. 제29항에 있어서,
    상기 처리 장치는 호흡수 및/또는 부피 측정에 기초하여, 진단, 생리학적 변화에 대한 반응, 인터벤션(intervention)에 대한 반응을 위해 상기 유량 루프를 해석하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
  56. 제29항에 있어서,
    하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 파라미터 밖에 있는 경우 또는 하나 이상의 유량 루프가 미리 결정된 편차만큼 이전의 유량 루프로부터 벗어나는 경우에 트리거되는 기록 내에 경보, 경고 또는 주석 중 적어도 하나를 더 포함하는,
    유량 루프의 가변성을 디스플레이하는 시스템.
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