努力を測定するためのシステムおよび方法
実施形態に従って、努力を測定するための方法およびシステムが開示される。努力は信号における少なくとも１つの反復的特徴の強度の程度に関連してもよい。また、努力は信号（例えば、ＰＰＧ信号など）に影響を与える可能性がある身体的努力またはプロセス作業（例えば、呼吸努力など）に関連してもよい。努力は連続ウェーブレット変換により変換された変換信号の特徴解析を通じて測定されてもよい。例えば、呼吸努力は、生理学的信号のウェーブレット変換に少なくとも部分的に基づいて生成されたスケイログラムを用いて、かつスケイログラムの特徴を解析して、測定されてもよい。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００８年６月３０日に出願された米国仮出願第６１／０７７，０９７号、および２００８年６月３０日に出願された米国仮出願第６１／０７７，１３０号の優先権を主張し、当該出願はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は信号処理に関し、さらに詳細には、本開示は、例えば、光電脈波（ＰＰＧ）信号などを処理して患者の呼吸努力などの努力を測定するために連続ウェーブレット変換を使用することに関する。
【背景技術】
【０００３】
努力を測定するために適切な信号領域表現を解析するシステムおよび方法が本明細書に開示されている。一実施形態では、努力は信号における少なくとも１つの反復的特徴の強度の程度に関連してもよい。他の実施形態では、努力は信号に影響を与える可能性があるプロセスの身体的努力に関連してもよい（例えば、努力はプロセス作業に関連してもよい）。
【０００４】
いくつかの実施形態では、変換を使用することにより、例えば、スケイログラム（時間スケール領域における）、またはスペクトログラム（時間周波数領域における）などの適切な領域で信号を表すことができるようにしてもよい。信号表現を解析することにより測定してもよい種類の努力は、例えば、患者の呼吸努力などであってもよい。患者の呼吸努力は、本開示で提示されるプロセスを用いてスケイログラムを解析することにより測定されてもよい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｐａｕｌ Ｓ．Ａｄｄｉｓｏｎ著、Ｔｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ＆Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
努力における変化が、スケイログラムを生成するために使用される信号のさまざまな特徴をトリガしたり、または変化させたりするため、スケイログラムまたは他の任意の信号表現から努力を測定できる。例えば、呼吸行為により、ＰＰＧ信号から導出されたスケイログラム内に呼吸帯域が存在するようになる可能性がある。この帯域は呼吸周波数に対応する特性周波数を有するスケールの位置に、またはスケールの周辺に、発生する可能性がある。さらに、スケイログラム上のこの帯域または他の帯域の範囲内の特徴（例えば、エネルギー、振幅、位相、または変調など）は、呼吸および／または呼吸努力における変化により生じる可能性があるため、患者の呼吸努力と関連している可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書に記載の方法およびシステムにより測定される努力は、任意の好適な方法で表されてもよい。例えば、呼吸努力は、呼吸帯域の特徴における変化、および隣接帯域の特徴における変化が、図形的に色または模様の変化で表されてもよい。
【０００８】
もう一つの方法として、または図的表現と組み合わせて、努力における相対変化を示す量の値、または努力の絶対値を示す量の値が、任意の好適な計量に従って計算されてもよい。
【０００９】
さらに、努力がしきい値を超えて（例えば、変化割合分だけ、または絶対値分だけ）増加するとき警報をトリガするように、しきい値が設定されてもよい。
【００１０】
一実施形態では、無呼吸事象を検知するおよび／または識別するために睡眠検査環境との関連で本開示が使用されてもよい。実施形態では、治療的介入の効果を監視するために本開示が使用されてもよい。
【００１１】
特許または出願ファイルは色刷りで作成された少なくとも１つの図面を含んでいる。カラー図面を含む本特許または本特許出願公報のコピーは、要求に応じて、および必要な手数料の支払いが済み次第、所轄当局により提供される。
【００１２】
本開示の上述の、および他の特徴、本開示の本質、ならびにさまざまな利点は、添付図面と照らしあわせて下記の詳細な説明を検討すれば、さらに明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態の説明に役立つ努力システムを示している。
【図２】実施形態の患者に接続された図１の説明に役立つ努力システムのブロック図である。
【図３（ａ）】実施形態のＰＰＧ信号から導出されたスケイログラムの説明図を示している。
【図３（ｂ）】実施形態のＰＰＧ信号から導出されたスケイログラムの説明図を示している。
【図３（ｃ）】実施形態の２つの適切な成分を含む信号から導出された説明に役立つスケイログラムを示している。
【図３（ｄ）】実施形態の図３（ｃ）の凸部に関連している信号の説明に役立つ模式図と、これらの新規に導出された信号のさらなるウェーブレット分解の説明に役立つ模式図と、を示している。
【図３（ｅ）】実施形態の逆連続ウェーブレット変換の実行にかかわる説明に役立つステップのフローチャートである。
【図３（ｆ）】実施形態の逆連続ウェーブレット変換の実行にかかわる説明に役立つステップのフローチャートである。
【図４】いくつかの実施形態の説明に役立つ連続ウェーブレット処理システムのブロック図である。
【図５】いくつかの実施形態の複数の帯域と、努力の増加との現れを示す説明に役立つスケイログラムである。
【図６】いくつかの実施形態の努力を測定するために使用されるステップを示す説明に役立つフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
酸素濃度計は血液の酸素飽和度を測定してもよい医療機器である。１つのよくある種類の酸素濃度計はパルス酸素濃度計であり、このパルス酸素濃度計は（患者から取られた血液サンプルを分析することにより酸素飽和度を直接的に測定することとは対照的に）患者の血液の酸素飽和度と、皮膚内の血液容量の変化とを間接的に測定してもよい。また、血液酸素飽和測定の補助として、パルス酸素濃度計は、患者の脈拍数を測定するために使用されてもよい。パルス酸素濃度計は、動脈血中のヘモグロビンの酸素飽和度を含むが、これに限らないさまざまな血流特性を通常測定して表示する。また、パルス酸素濃度計は、本開示に基づいて呼吸努力を測定するために使用されてもよい。
【００１５】
酸素濃度計は、通常、指先、足指、額、もしくは耳たぶ、または新生児の場合には足を横切るようにして患者の所定の部位に取り付けられる光センサを含んでいてもよい。酸素濃度計は、血液がかん流した生体組織を通して光源を用いて光を通過させて、生体組織中での光の吸収を光電的に検知してもよい。例えば、酸素濃度計は、光センサで受信される光強度を時間の関数として測定してもよい。時間に対する光強度を表す信号、またはこの信号の数学的操作（例えば、この信号のスケーリングされたバージョン、この信号の対数、この信号の対数のスケーリングされたバージョンなど）は、光電脈波（ＰＰＧ）信号と呼ばれてもよい。さらにまた、用語「ＰＰＧ信号」は、本明細書で使用するように、吸収信号（すなわち、生体組織により吸収された光量を表す信号）、または吸収信号の任意の好適な数学的操作を示してもよい。その後、光強度または吸収された光量は、測定中の血液成分量（例えば、酸素ヘモグロビンなど）と、それぞれの個々の脈拍が生成されているときには脈拍数と、を計算するために使用されてもよい。
【００１６】
生体組織を通過する光は、血液中に存在する血液成分量を代表する量の血液により吸収される１つ以上の波長であるように選択されている。生体組織を通り抜ける光量は、生体組織内の血液成分の変化量と、関連する光吸収とに基づいて変化する。低酸素飽和度を有する血液に比べて、酸素を非常に豊富に含む血液は、赤色光については相対的に少なくしか吸収しないが、逆に赤外線光はより多く吸収することが観察されているため、赤色および赤外線の波長が使用されてもよい。脈拍周期内の異なる点で２つの波長の強度を比較することにより、動脈血中のヘモグロビンの血液酸素飽和度を推定できる。
【００１７】
測定される血液パラメータがヘモグロビンの酸素飽和度であるとき、便利な出発点は少なくとも部分的にランバート−ベーアの法則に基づく飽和計算を仮定する。本明細書では下記の表記法が使用される：
【数１】
【００１８】
ここで、
λ＝波長、
ｔ＝時間、
Ｉ＝検出される光強度、
Ｉ０＝伝達された光強度、
ｓ＝酸素飽和度、
β０、βｒ＝実験的に導出された吸収係数、
ｌ（ｔ）＝時間の関数としての、濃度と、放射体から検出器までの経路長との組み合わせ。
【００１９】
従来の方法は２つの波長（例えば、赤色および赤外線（ＩＲ））で光吸収を測定し、その後、下記のように「比率の比率」について解くことにより飽和度を計算する。
１．最初に、ＩＲおよび赤色に対して（１）の自然対数を取る（自然対数を表すために「ｌｏｇ」が使用される）
【数２】
２．その後、（２）を時間に関して微分する
【数３】
３．赤色（３）をＩＲ（３）で割る
【数４】
４．ｓについて解く
【数５】
離散時間に注目すると、
【数６】
ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇＡ／Ｂを用いて、
【数７】
したがって、（４）は
【数８】
に書き直すことができ、
ここで、Ｒは「比率の比率」を表している。（５）を用いて（４）をｓについて解くと
【数９】
が得られる。
（５）から、Ｒは２点（例えば、最大ＰＰＧおよび最小ＰＰＧ）または点の群を用いて計算できる。点の群を使用する１つの方法は（５）の変更バージョンを使用する。
【００２０】
関係
【数１０】
を用いると
（５）は
【数１１】
になり、
（７）は、ｘに対するｙの勾配がＲを与える点の集団を規定し、ここで、
【数１２】
である。
【００２１】
図１は努力システム１０の実施形態の斜視図である。実施形態では、努力システム１０はパルス酸素測定システムの一部として実現される。システム１０は、センサ１２とモニタ１４とを含んでいてもよい。センサ１２は、２つ以上の波長の光を患者の生体組織の中へ光を放射する放射体１６を含んでいてもよい。また、検出器１８は、もともと放射体１６から放射されて生体組織を通過した後に患者の生体組織から出て来た光を検出するためにセンサ１２内に提供されてもよい。
【００２２】
センサ１２またはモニタ１４は、呼吸数を計算するソフトウェアモジュール、気流センサ（例えば、鼻サーミスタなど）、人工呼吸器、胸部ストラップ、経胸腔センサ（例えば、経胸腔インピーダンスを測定するセンサなど）をさらに含んでいてもよいが、これらに限らない。
【００２３】
他の実施形態によれば、後述するように、システム１０は、単一センサ１２の代わりに、センサアレイを形成する複数のセンサを含んでいてもよい。センサアレイのセンサのそれぞれは、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサであってもよい。あるいは、アレイの各センサは電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであってもよい。他の実施形態では、センサアレイはＣＭＯＳセンサとＣＣＤセンサの組み合わせで構成されていてもよい。ＣＣＤセンサは、感光領域と、データを送受信するための伝送領域とを含んでいてもよく、他方、ＣＭＯＳセンサは画素センサのアレイを有する集積回路で構成されていてもよい。各ピクセルは光検出器と能動増幅器とを有していてもよい。
【００２４】
実施形態によれば、放射体１６および検出器１８は手の指または足の指などの指を挟んで両側にあってもよく、その場合、生体組織から出て来た光は指を完全に通り抜けている。実施形態では、放射体１６および検出器１８は、患者の額からパルス酸素測定データを取得するように設計されたセンサなどのように、放射体１６からの光が生体組織に入り込み、生体組織により反射されて検出器１８の中へ入るように配置されてもよい。
【００２５】
実施形態では、センサまたはセンサアレイは、図示のようにモニタ１４に接続されてモニタ１４から電力を得てもよい。他の実施形態では、センサは無線でモニタ１４に接続され、それ自身のバッテリまたは同様の電源（図示せず）を含んでいてもよい。モニタ１４は、光の放射および検出に関連するセンサ１２から受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて生理的パラメータを計算するように構成されてもよい。他の実施形態では、計算はモニタリング装置自体の上で実行されてもよく、努力または酸素測定示度の結果はモニタ１４に送られてもよい。さらに、モニタ１４は生理的パラメータまたはシステムに関する他の情報を表示するように構成された表示部２０を含んでいてもよい。図示の実施形態では、また、モニタ１４は、例えば、患者の生理的パラメータが所定の正常範囲からはずれている場合に音声警報を鳴らすなどの他のさまざまな実施形態で使用してもよい可聴音を提供するためにスピーカ２２を含んでいてもよい。
【００２６】
実施形態では、センサ１２またはセンサアレイは、ケーブル２４を介してモニタ１４に通信可能なように接続されてもよい。しかしながら、他の実施形態では、無線送信装置（図示せず）などが、ケーブル２４の代わりに、またはケーブル２４に加えて使用されてもよい。
【００２７】
また、図示の実施形態では、努力システム１０はマルチパラメータ患者監視装置２６を含んでいてもよい。監視装置はブラウン管型、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）もしくはプラズマディスプレイなどのフラットパネルディスプレイ（図示のような）、または知られている、もしくは後から開発される他の任意の種類の監視装置であってもよい。マルチパラメータ患者監視装置２６は生理的パラメータを計算するように構成されてもよく、ならびにモニタ１４からの情報のために、および他の医療モニタリング装置またはシステム（図示せず）からの情報のために、表示部２８を提供するように構成されてもよい。例えば、マルチパラメータ患者監視装置２６は、モニタ１４により生成された患者の呼吸努力または血液酸素飽和度（「ＳｐＯ２」測定値と呼ばれる）の推定値と、モニタ１４からの脈拍数情報と、血圧監視装置（図示せず）からの血圧と、を表示部２８上に表示するように構成されてもよい。
【００２８】
モニタ１４は、センサ入力ポートまたはデジタル通信ポートにそれぞれ接続されたケーブル３２または３４を介して、マルチパラメータ患者監視装置２６に通信可能なように接続されてもよく、および／または無線で通信してもよい（図示せず）。さらに、モニタ１４および／またはマルチパラメータ患者監視装置２６は、サーバまたは他のワークステーション（図示せず）と情報を共有できるようにするためにネットワークに接続されてもよい。モニタ１４はバッテリ（図示せず）により、または壁コンセントのような従来の電源により電力を供給されてもよい。
【００２９】
図２は、実施形態に基づいて患者４０に接続されてもよい図１の努力システム１０のような努力システムのブロック図である。センサ１２およびモニタ１４の説明に役立つある特定の構成要素が図２に示されている。センサ１２は、放射体１６と、検出器１８と、エンコーダ４２とを含んでいてもよい。図示の実施形態では、放射体１６は１つ以上の波長の光（例えば、赤色および／またはＩＲ）を患者の生体組織４０の中に放射するように構成されてもよい。したがって、放射体１６は、患者の生理的パラメータを計算するために使用される波長の光を患者の生体組織４０の中に放射するために、赤色発光ダイオード（ＬＥＤ）４４のような赤色発光光源、および／またはＩＲのＬＥＤ４６のようなＩＲ発光光源を含んでいてもよい。一実施形態では、赤色波長は約６００ｎｍと約７００ｎｍの間であってもよく、ＩＲ波長は約８００ｎｍと約１０００ｎｍの間であってもよい。単一センサの代わりにセンサアレイが使用される実施形態では、各センサは単一波長を放射するように構成されてもよい。例えば、第１のセンサは赤色光だけを放射し、他方、第２のセンサはＩＲ光だけを放射する。
【００３０】
本明細書で使用するように、用語「光」は、放射源により作り出されるエネルギーを示してもよく、超音波、電波、マイクロ波、ミリメートル波、赤外線、可視光線、紫外線、ガンマ線、またはＸ線電磁波のうちの１つ以上を含んでいてもよいことが理解される。また、本明細書で使用するように、光は、電波、マイクロ波、赤外線、可視光線、紫外線、またはＸ線スペクトルの中の任意の波長を含んでいてもよく、任意の好適な波長の電磁波が本技術とともに使用するのに適している可能性がある。検出器１８は、放射体１６の選ばれて目標とされたエネルギースペクトルに対して特に感度がよいように選択されてもよい。
【００３１】
実施形態では、検出器１８は赤色およびＩＲ波長の光強度を検出するように構成されてもよい。あるいは、アレイ内の各センサは単一波長の強度を検出するように構成されてもよい。動作について見ると、光は患者の生体組織４０を通り抜けた後に検出器１８に入射してもよい。検出器１８は、受信された光の強度を電気信号に変換してもよい。光強度は生体組織４０内の光の吸光度および／または反射率に直接関係している。すなわち、ある特定の波長の光がより多く吸収されたり、またはより多く反射されたりするとき、生体組織から戻ってくるその波長の光はより少なく検出器１８により受信される。受信された光を電気信号に変換した後に、検出器１８はモニタ１４に信号を送信してもよく、患者の生体組織４０内での赤色およびＩＲ波長の吸収に基づいて生理的パラメータが計算されてもよい。
【００３２】
実施形態では、エンコーダ４２は、センサ１２がどんな種類のセンサであるか（例えば、センサが額または指のどちらに取り付けることを目的としているのかなど）、および放射体１６により放射される光の波長（複数可）などのセンサ１２に関する情報を含んでいてもよい。この情報は、モニタ１４内に保存された適切なアルゴリズム、ルックアップ表、および／または較正係数を選択して患者の生理的パラメータを計算するためにモニタ１４により使用されてもよい。
【００３３】
エンコーダ４２は、例えば、患者の年齢、体重、および診断のような患者４０に固有の情報を含んでいてもよい。この情報が、モニタ１４に、例えば、患者の生理的パラメータ測定値が入るべき患者固有のしきい値範囲などを決定することを可能にしてもよく、付加的な生理的パラメータアルゴリズムを有効にしたり、または無効にしたりすることを可能にしてもよい。エンコーダ４２は、例えば、センサ１２の種類に対応する値、もしくはセンサアレイ内の各センサの種類に対応する値、センサアレイの各センサ上の放射体１６により放射される光の波長、および／または患者の特徴を保存するコード化されたレジスタであってもよい。他の実施形態では、エンコーダ４２はメモリを含んでいてもよく、このメモリ上には下記の情報、すなわち、センサ１２の種類、放射体１６により放射される光の波長、センサアレイ内の各センサがモニタしている特定の波長、センサアレイ内の各センサに対する信号しきい値、他の任意の好適な情報、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上がモニタ１４と通信するために保存されていてもよい。
【００３４】
実施形態では、検出器１８とエンコーダ４２とからの信号は、モニタ１４に送信されてもよい。図示の実施形態では、モニタ１４は、内部バス５０に接続された汎用マイクロプロセッサ４８を含んでいてもよい。マイクロプロセッサ４８はソフトウェアを実行するようになされていてもよく、このソフトウェアには、本明細書で説明する機能を実行する一環として、オペレーティングシステムおよび１つ以上のアプリケーションを含んでいてもよい。また、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５４、ユーザ入力５６、表示部２０、およびスピーカ２２もバス５０に接続されていてもよい。
【００３５】
ＲＡＭ５４およびＲＯＭ５２は一例として示されており、それらに限定するものではない。システム内にデータを記憶するために任意の好適なコンピュータ可読媒体が使用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、マイクロプロセッサ４８により解釈できる情報を保存できる。この情報はデータであってもよく、またはマイクロプロセッサに特定の機能および／またはコンピュータにより実現される方法を実行させる、ソフトウェアアプリケーションのようなコンピュータ実行可能命令の形を取ってもよい。実施形態に応じて、このようなコンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体およびコンピュータ通信媒体を含んでいてもよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報記憶用に任意の方法または技術で実現される揮発性および不揮発性の、取り外し可能および取り外し不可能な媒体を含んでいてもよい。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他の固体メモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光学式記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望情報を保存するのに使用でき、システムの構成要素によりアクセスできる他の任意の媒体を含んでいてもよいが、これらに限らない。
【００３６】
図示の実施形態では、タイムプロセッシングユニット（ＴＰＵ）５８が光駆動回路６０にタイミング制御信号を提供してもよく、ＴＰＵ５８は放射体１６をいつ発光させるかの制御と、赤色ＬＥＤ４４およびＩＲのＬＥＤ４６に対する多重化されたタイミングの制御とを行ってもよい。また、ＴＰＵ５８は、検出器１８から増幅器６２とスイッチング回路６４とを介しての信号のゲートインを制御してもよい。これらの信号は、どの光源を発光させるのかに応じて適切な時間にサンプリングされる。検出器１８からの受信信号は、増幅器６６、低域フィルタ、およびアナログデジタル変換器７０を介して送られてもよい。その後、デジタルデータは、後でキュー待ちシリアルモジュール（ＱＳＭ）７２（またはバッファ）がいっぱいになったときにＲＡＭ５４にダウンロードするまで、ＱＳＭ７２内に保存されてもよい。一実施形態では、受信された複数の光の波長またはスペクトルのための増幅器６６と、フィルタ６８と、Ａ／Ｄコンバータ７０とを有する複数の個別の平行な経路があってもよい。
【００３７】
実施形態では、検出器１８により受信された光に対応する受信信号および／またはデータの値に基づいてさまざまなアルゴリズムおよび／またはルックアップ表を用いて、マイクロプロセッサ４８は、努力、ＳｐＯ２、および脈拍数などの患者の生理的パラメータを決定してもよい。患者４０に関する、および特に患者の生体組織から時間とともに出て来る光強度に関する情報に対応する信号は、エンコーダ４２からデコーダ７４に伝達されてもよい。これらの信号は、例えば、患者の特徴に関連する符号化された情報などを含んでいてもよい。デコーダ７４は、これらの信号を変換して、ＲＯＭ５２内に保存されたアルゴリズムまたはルックアップ表に基づいてマイクロプロセッサがしきい値を決定できるようにしてもよい。年齢、体重、身長、診断、投薬、治療などのような患者に関する情報を入力するために、ユーザ入力５６が使用されてもよい。実施形態では、表示部２０は、患者に一般的に適用される可能性があり、ユーザ入力５６を用いてユーザが選択してもよい、例えば、年齢幅または薬物療法群などの値のリストを示してもよい。
【００３８】
生体組織の中を通る光信号は、他の発生源の中の雑音により劣化する可能性がある。１つの雑音源は光検出器に到達する周辺光である。他の雑音源は他の電子計器からの電磁結合である。また、患者の動きも雑音を導入して、信号に影響を与える。例えば、動きにより、検出器と皮膚の間の接触、または放射体と皮膚の間の接触が皮膚から離れると、どちらかの接触が一時的に途絶える可能性がある。さらに、血液は流体であるため、慣性効果に対して血液が周囲組織とは異なる反応を表し、その結果、プローブが取り付けてある点の体積の瞬間的変化をもたらす。
【００３９】
雑音（例えば、患者の動きによる）は、医師により信頼されたパルス酸素測定信号を医師も気付かぬ間に劣化させる可能性がある。このことは、離れたところから患者をモニタリングしているとき、動きが小さ過ぎて観察できないとき、または医師が、センサ位置ではなく、機器または患者の他の部分を見ているときに特に当てはまる。努力およびパルス酸素測定（すなわち、ＰＰＧ）信号を処理することは、ＰＰＧ信号から導出される生理的パラメータの測定値に雑音が影響を与えるのを防ぐために、信号中に存在している雑音量を減少させたり、または、そうでなければ、雑音成分を特定したりする操作を含んでいてもよい。
【００４０】
本開示が任意の好適な信号に適用できること、およびＰＰＧ信号は単に説明のために使用されているに過ぎないことが理解される。当業者は本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限らない他の信号に対しても広い適用性を有していることを認識する。
【００４１】
一実施形態では、ＰＰＧ信号が連続ウェーブレット変換を用いて変換されてもよい。ＰＰＧ信号の変換から導出された（すなわち、ウェーブレット空間内の）情報は、１つ以上の生理的パラメータの測定値を提供するために使用されてもよい。
【００４２】
本開示に基づく信号ｘ（ｔ）の連続ウェーブレット変換は、
【数１３】
のように定義されてもよく、
ここで、ψ＊（ｔ）はウェーブレット関数ψ（ｔ）の複素共役であり、ａはウェーブレットの拡張パラメータであり、ｂはウェーブレットの位置パラメータである。式（９）で与えられる変換は、変換表面上の信号の表現を構成するために使用されてもよい。変換はタイムスケール表現と見なされてもよい。ウェーブレットは、さまざまな周波数から構成されており、それらの周波数のうちの１つはウェーブレットの特性周波数として示されてもよく、ウェーブレットに関連する特性周波数はスケールａに反比例する。特性周波数の一例は優位周波数である。特定のウェーブレットの各スケールは、異なる特性周波数を有していてもよい。タイムスケールの中で実現するために必要な基本的な数学的詳細については、例えば、Ｐａｕｌ Ｓ．Ａｄｄｉｓｏｎ著、Ｔｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ＆Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）に記載があり、当該文献はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００４３】
連続ウェーブレット変換は、一般に時間について高度に局在化しているウェーブレットを用いて信号を分解する。連続ウェーブレット変換は、離散変換と比較して、より高い分解能を提供する可能性があるため、フーリエ変換（もしくは他の任意のスペクトル技法）などの典型的な周波数変換または離散ウェーブレット変換で達成されるよりも、より多くの情報を信号から集める能力を提供する。連続ウェーブレット変換は、信号の関心のあるスケールに亘るスケールを用いて、さまざまなウェーブレットの使用を可能にして、小さいスケールの信号成分は、より小さいスケールのウェーブレットと関連しているため、小さいスケールの信号成分が、変換において高エネルギーで、より小さいスケールで現れるようになっている。同様に、大きなスケールの信号成分は、より大きなスケールのウェーブレットと関連しているため、大きなスケールの信号成分が、変換において高エネルギーで、より大きなスケールで現れるようになっている。その結果、異なるスケールの成分は分離されて、ウェーブレット変換領域に抽出されてもよい。さらに、スケールおよび時間位置において連続範囲のウェーブレットを使用することにより、離散技法に対して可能であるよりも、より高分解能の変換が可能になる。
【００４４】
さらに、信号または他の任意の種類のデータを、スペクトル（すなわち、周波数）領域に変換する変換および操作は、二次元座標系において一連の周波数変換値を必然的に生成し、２つの次元は周波数および、例えば、振幅であってもよい。例えば、任意の種類のフーリエ変換は、このような二次元スペクトルを生成する。対照的に、連続ウェーブレット変換などのウェーブレット変換は、三次元座標系に規定されることが必要であり、時間、スケール、および、例えば、振幅の次元を有する表面を生成する。したがって、スペクトル領域で実行される操作はウェーブレット領域では実行できず、その代わりに、ウェーブレット表面をスペクトルに変換しなければならない（すなわち、ウェーブレット表面を時間領域に変換するために逆ウェーブレット変換を実行して、その後、時間領域からスペクトル変換を実行することにより）。逆に、ウェーブレット領域で実行される操作はスペクトル領域では実行できず、その代わりに、最初にスペクトルをウェーブレット表面に変換しなければならない（すなわち、スペクトル領域を時間領域に変換するために逆スペクトル変換を実行して、その後、時間領域からウェーブレット変換を実行することにより）。例えば、時間における特定の点に沿った三次元ウェーブレット表面の断面もまた、スペクトルに基づく技法を使用してもよい周波数スペクトルとは同じではない。少なくともウェーブレット空間が時間次元を含んでいるため、スペクトル技法およびウェーブレット技法は交換可能ではない。スペクトル領域処理に依存するシステムを、ウェーブレット空間処理に依存するシステムに変換するためには、ウェーブレット空間処理に適合させるためにシステムに対して大幅かつ基本的な修正を必要とするということが理解される。（例えば、信号または信号の一部に対する代表的エネルギー値を導出するには、ウェーブレット領域で時間およびスケール全体にわたって二度積分する必要があるが、逆に、スペクトル領域から代表的エネルギー値を導出するには、周波数全体にわたって一度の積分が必要である）。さらなる実施例では、時間信号を再構成するには、ウェーブレット領域で時間およびスケール全体にわたって二度積分する必要があるが、逆に、スペクトル領域から時間信号を導出するには、周波数全体にわたって一度の積分が必要である。振幅に加えて、または振幅に代わるものとして、特に、エネルギー密度、絶対値、位相などのパラメータすべてが、このような変換を用いて生成されてもよいことと、三次元ウェーブレット座標系ではなく、二次元周波数座標系において定義された場合、これらのパラメータは非常に異なる背景および意味を有することとが当技術分野で知られている。例えば、フーリエシステムの位相は、すべての周波数について単一原点に関して計算されるが、ウェーブレットシステムの位相はウェーブレットの位置（多くの場合、時間における位置）およびスケールに関して二次元に展開される。
【００４５】
ウェーブレット変換のエネルギー密度関数、すなわち、スケイログラムは
【数１４】
のように定義され、
ここで、「｜｜」はモジュロ演算子である。スケイログラムは有用な目的のために再スケーリングされてもよい。１つの一般的な再スケーリングは
【数１５】
のように定義され、
例えば、モーレットウェーブレットが使用されるときにウェーブレット空間内の凸部を定義するのに有用である。凸部は平面内の極大点の軌跡と定義される。凸部の任意の妥当な定義が方法において使用されてもよい。また、極大の軌跡から動かされる経路も本明細書の凸部の定義として含まれる。平面内の極大点の軌跡だけに対応している凸部は、「最大凸部」と名付けられる。
【００４６】
高速数値計算を要求する実施態様に対して、ウェーブレット変換はフーリエ変換を用いて近似として表されてもよい。たたみこみ定理によれば、ウェーブレット変換は信号とウェーブレット関数との相互相関であるため、ウェーブレット変換は、信号のフーリエ変換と、それぞれの要求されるａスケールに対するウェーブレットのフーリエ変換との積の逆ＦＦＴの結果に
【数１６】
を乗じたものに関して近似されてもよい。
【００４７】
本明細書で後述する技術の説明では、「スケイログラム」は、スケーリングされていない当初のウェーブレット表現、線形再スケーリング、ウェーブレット変換の絶対値の任意の累乗、または他の任意の好適な再スケーリングを含むが、これらに限らない再スケーリングのすべての好適な形を含むと解釈されてもよい。さらに、わかり易く簡潔にするために、用語「スケイログラム」は、ウェーブレット変換、Ｔ（ａ、ｂ）自体、またはＴ（ａ、ｂ）の任意の部分を意味すると解釈されるべきである。例えば、ウェーブレット変換の実部、ウェーブレット変換の虚部、ウェーブレット変換の位相、ウェーブレット変換の他の任意の好適な部分、またはそれらの任意の組み合わせが、用語「スケイログラム」で表されることを意図している。
【００４８】
代表的時間周期と解釈されてもよいスケールは、ウェーブレット関数の特性周波数に変換されてもよい。任意のａスケールのウェーブレットに関連する特性周波数は、
【数１７】
で与えられ、
ここで、マザーウェーブレット（すなわち、ａ＝１における）の特性周波数ｆｃはスケーリング定数になり、ｆは任意のスケールａにおけるウェーブレットに対する代表的周波数または特性周波数である。
【００４９】
任意の好適なウェーブレット関数が本開示に関連して使用されてもよい。最も一般的に使用されている複雑なウェーブレットの１つであるモーレットウェーブレットは
【数１８】
のように定義され、
ここで、ｆ０はマザーウェーブレットの中心周波数である。括弧内の第２項はガウス窓の中の複雑な正弦曲線のノンゼロ平均を補正するため補正項として知られている。実際には、括弧内の第２項はｆ０＞＞０の値に対して無視し得る程度に小さくなって無視でき、その場合、モーレットウェーブレットは
【数１９】
のような簡単な形で書くことができる。
【００５０】
このウェーブレットは、スケーリングされたガウスエンベロープの中の複合波である。本明細書にはモーレットウェーブレットの両方の定義が含まれているが、式（１４）の関数はノンゼロ平均を有しているため厳密に言えばウェーブレットではない（すなわち、式（１４）の関数の対応するエネルギースペクトルのゼロ周波数項はノンゼロである）。しかしながら、式（１４）はｆ０＞＞０のとき極めて小さい誤差で実際に使用されてもよく、（他の同様の似通ったウェーブレット関数とともに）本明細書のウェーブレットの定義に含まれることが当業者により認識される。ウェーブレット関数の定義を含む基本的なウェーブレット理論のより詳しい概説については一般的文献に記載がある。本明細書では、信号のウェーブレット分解からウェーブレット変換機能がどのように引き出される可能性があるかについて検討されている。例えば、ＰＰＧ信号のウェーブレット分解は医療機器の中で臨床的に有用な情報を提供するために使用されてもよい。
【００５１】
信号内の適切な反復特徴は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内にタイムスケール帯域を生じさせる。例えば、ＰＰＧ信号の脈拍成分は、ウェーブレット空間内の脈拍周波数の位置に、または脈拍周波数の周囲に、優位な帯域を作り出す。図３（ａ）および図３（ｂ）は、実施形態のＰＰＧ信号から導出された説明に役立つスケイログラムの２つの図を示している。図３（ａ）および図３（ｂ）は、このような信号内の脈拍成分に起因する帯域の例を示している。脈拍帯域は図３（ａ）のプロット内の点線の間に位置している。帯域はスケイログラムを横切る一連の優位な合体形状から形成されている。これは、プロット内に矢印で示されたスケールの領域（毎分６０拍に対応する）の中にある図３（ｂ）の変換表面を横切る隆起した帯域としてはっきりと分かる。スケールに関するこの帯域の最大値は凸部である。凸部の軌跡は図３（ｂ）の帯域の上部の黒色曲線として示されている。式（１１）で与えられるようなスケイログラムの適切な再スケーリングを使用することにより、ウェーブレット空間内にある凸部が、信号の瞬時周波数に関連している可能性がある。このようにして、脈拍数がＰＰＧ信号から求められてもよい。また、スケイログラムを再スケーリングする代わりに、ウェーブレット表面上の凸部から求められたスケールと、実際の脈拍数との間の適切な所定の関係が、脈拍数を決定するために使用されてもよい。
【００５２】
脈拍凸部のタイムスケール座標を、ウェーブレット変換により得られたウェーブレット位相情報上へ写像することにより、個々の脈拍が捕捉されてもよい。このようにして、個々の脈拍と、各脈拍の中の成分のタイミングとの間の両方の時間が、心拍異常を検知したり、動脈系コンプライアンスを測定したり、または他の任意の好適な計算または診断を実行したりするために監視され使用されてもよい。凸部の他の定義が使用されてもよい。凸部と、脈拍周波数の発生との間の他の関係が使用されてもよい。
【００５３】
上述のように、信号内の適切な反復特徴は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内にタイムスケール帯域を生じさせる。周期信号に対して、この帯域はタイムスケール平面内に一定のスケールで残る。多くの実際の信号では、特に、生物学的信号では、帯域は非定常であり、スケール、振幅、またはその両方が時間とともに変化してもよい。図３（ｃ）は、実施形態の変換空間内に２つの帯域を生じさせる２つの適切な成分を含む信号のウェーブレット変換の説明に役立つ模式図を示している。これらの帯域は、ウェーブレット表面の三次元模式図上で帯域Ａおよび帯域Ｂと名付けられている。実施形態では、帯域凸部は、これらの帯域の、スケールに対するピーク値の軌跡と定義される。検討を行うために、帯域Ｂが、関心のある信号情報を含んでいると仮定してもよい。この帯域Ｂは「一次帯域」と呼ばれる。さらに、信号が由来し、その後、変換が導出されるシステムが、帯域Ａおよび帯域Ｂ内の信号成分の間で何らかの形の結合を示すと仮定してもよい。帯域Ｂの特徴の類似のスペクトル特性を有する雑音または他の誤った特徴が信号内に存在している場合、帯域Ｂの中の情報があいまいになる（すなわち、不明瞭になったり、断片化したり、または紛失したりする）可能性がある。この場合、帯域Ａの凸部は、ウェーブレット空間内で追跡され、振幅信号またはスケール信号のどちらか一方として抽出されてもよく、これらの振幅信号およびスケール信号は、それぞれ、「凸部振幅摂動」（ＲＡＰ）信号および「凸部スケール摂動」（ＲＳＰ）信号と呼ばれる。ＲＡＰおよびＲＳＰ信号は、凸部をそれぞれ時間振幅平面上またはタイムスケール平面上に投影することにより抽出されてもよい。図３（ｄ）の上側のプロットは、図３（ｃ）の凸部Ａに関連するＲＡＰおよびＲＳＰ信号の模式図を示している。これらのＲＡＰおよびＲＳＰ信号の下方には、これらの新規に導出された信号のさらなるウェーブレット分解の模式図がある。この二次的なウェーブレット分解は、図３（ｃ）の帯域Ｂの領域内の情報を帯域Ｃおよび帯域Ｄとして利用することを可能にする。帯域Ｃおよび帯域Ｄの凸部は、帯域Ｃおよび帯域Ｄを生じさせる信号成分の瞬時タイムスケール特性尺度として働いてもよい。雑音または他の誤った信号特徴の存在下で帯域Ｂ自体が不明瞭になっているとき、本明細書では二次的ウェーブレット機能分離（ＳＷＦＤ）と呼ばれるこの技法により、一次帯域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる基本的物理プロセスに関連している信号成分の本質に関する情報を抽出できるようにしてもよい。
【００５４】
ある場合には、例えば、不自然な結果を取り除くためにスケイログラムの変更（または変換された信号の係数の変更）が行われた場合などに、逆連続ウェーブレット変換が要求される可能性がある。一実施形態では、すべてのスケールａおよび位置ｂにわたって積分することにより、もともとの信号を、そのウェーブレット変換から復元できる逆連続ウェーブレット変換がある。
【数２０】
また式（１５）は
【数２１】
のように書かれてもよい。
ここで、Ｃｇは許容定数として知られているスカラー値である。Ｃｇはウェーブレット型依存であり、
【数２２】
で計算されてもよい。
【００５５】
図３（ｅ）は、上述の検討に基づいて逆連続ウェーブレット変換を実行するために採用されてもよい説明に役立つステップのフローチャートである。式（１５）がスケール全体にわたる一連のたたみ込みであると考えることにより逆変換を近似してもよい。フォワード変換の相互相関とは異なり、ここには複素共役がないことを理解すべきである。各時間ｔについてａおよびｂのすべてにわたって積分するとともに、この式はまた、一連の乗算を用いて逆ウェーブレット変換を実行できるようにするたたみこみ定理を利用してもよい。図３（ｆ）は、逆連続ウェーブレット変換の近似を実行するために採用されてもよい説明に役立つステップのフローチャートである。逆連続ウェーブレット変換を実行するための他の任意の好適な技法が本開示に基づいて使用されてもよいことが理解される。
【００５６】
本開示は、努力を測定するために上述の技法を用いて信号を処理して技法の結果を解析するための方法およびシステムに関する。一実施形態では、努力は信号における少なくとも１つの反復的特徴の強度の程度に関連してもよい。他の実施形態では、努力は信号に影響を与える可能性があるプロセスの身体的努力に関連してもよい（例えば、努力はプロセス作業に関連してもよい）。例えば、ＰＰＧ信号から計算される努力は患者の呼吸努力に関連してもよい。例えば、患者の呼吸経路が狭くなったり詰まったりしたとき、呼吸努力は増加する可能性がある。逆に、患者の呼吸経路が狭くなったり詰まったりしていないとき、呼吸努力は減少する可能性がある。信号の努力は、例えば、ウェーブレット変換を用いて信号を変換して、ウェーブレット変換から導出されたスケイログラムの特徴を解析することにより測定されてもよい。特に、スケイログラム内の脈拍帯域および呼吸帯域の特徴の変化は、呼吸努力の変化と関連している可能性がある。
【００５７】
付加的な実施例として、本明細書で開示した方法およびシステムは、機械的エンジンにおける努力を測定するために使用されてもよい。機械的エンジンは、機械部品の摩耗および／または不十分な潤滑のために時間がたつと効率が低下する可能性がある。これはエンジン部品に必要以上の歪みをかける可能性があり、特に、プロセスを完了するために、より多くの努力、仕事、または力をエンジンに負わせる。エンジン機能は信号を用いて監視され表されてもよい。これらの信号は、本明細書に記載の技法を用いて努力を測定するために変換され解析されてもよい。例えば、エンジンは特定の様式で振動する可能性がある。この振動はスケイログラムの中に帯域（複数可）を作り出す可能性がある。この帯域（複数可）の特徴は、エンジンが努力したり、または努力しなかったりするときに変化する可能性がある。そのとき、特徴の変化は、努力と関連している可能性がある。
【００５８】
本開示が任意の好適な信号に適用できること、およびＰＰＧ信号または機械的監視信号は単に説明のために使用されているに過ぎないことが理解される。当業者は本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限らない他の信号に対しても広い適用性を有していることを認識する。
【００５９】
本開示に記載の努力を測定するための方法は、人間が読めるまたは機械が読める情報の使用を通じて数多くの異なるシステムおよび装置上で実現されてもよい。例えば、本明細書に記載の方法は、機械が読めるコンピュータコードを用いて実現され、コンピュータコードを読むことができるコンピュータシステム上で実行されてもよい。努力を測定できる例示的システムが図４に示されている。
【００６０】
図４は、実施形態の説明に役立つ連続ウェーブレット処理システムである。実施形態では、入力信号発生器４１０が入力信号４１６を生成する。図示のように、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６としてＰＰＧ信号を提供してもよいセンサ４１８に接続された酸素濃度計４２０を含んでいてもよい。入力信号発生器４１０は、信号４１６を作り出すために任意の好適な信号源、信号生成データ、信号生成装置、またはそれらの任意の組み合わせを含んでいてもよいことが理解される。信号４１６は、例えば、生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせなどの任意の好適な信号（複数可）であってもよい。
【００６１】
実施形態では、信号４１６はプロセッサ４１２に接続されてもよい。プロセッサ４１２は、信号４１６を処理するための任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／もしくはハードウェア、ならびに／またはそれらの組み合わせであってもよい。例えば、プロセッサ４１２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ（例えば、集積回路など）、１つ以上のソフトウェアモジュール、メモリなどのコンピュータ可読媒体、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを含んでいてもよい。プロセッサ４１２は、例えば、コンピュータであってもよく、または１つ以上のチップ（すなわち、集積回路）であってもよい。プロセッサ４１２は、本開示の連続ウェーブレット変換に関連する計算および変換の任意の好適な質問に関連する計算を実行してもよい。プロセッサ４１２は、信号４１６をフィルタリングするために、任意の好適な帯域通過フィルタリング、適応フィルタリング、閉ループフィルタリング、および／もしくは他の任意の好適なフィルタリング、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせなどの信号４１６の任意の好適な信号処理を実行してもよい。
【００６２】
プロセッサ４１２は、任意の好適な揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、レジスタなど）、不揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、フラッシュメモリなど）、またはそれらの両方のような１つ以上のメモリデバイス（図示せず）に接続されてもよく、または１つ以上のメモリデバイスを組み込んでもよい。メモリは、例えば、スケイログラムを表すデータのような、入力信号４１６の連続ウェーブレット変換に対応するデータを保存するために、プロセッサ４１２により使用されてもよい。一実施形態では、スケイログラムを表すデータは、タイムスケール平面内のエネルギーレベルとしてスケイログラムを表す三次元アレイのような任意の好適な三次元データ構造としてプロセッサ４１２の内部のＲＡＭまたはメモリ内に保存されてもよい。他の任意の好適なデータ構造が、スケイログラムを表すデータを保存するために使用されてもよい。
【００６３】
プロセッサ４１２は出力４１４に接続されてもよい。出力４１４は、例えば、１つ以上の医療機器（例えば、さまざまな生理的パラメータを表示する医療監視装置、医療警報、または生理的パラメータを表示するか、もしくはプロセッサ４１２の出力を入力として使用するかのどちらかを行う他の任意の好適な医療機器）、１つ以上の表示装置（例えば、モニタ、ＰＤＡ、携帯電話、他の任意の好適な表示装置、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上のオーディオ装置、１つ以上のメモリデバイス（例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、光ディスク、他の任意の好適なメモリデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上の印刷装置、他の任意の好適な出力装置、またはそれらの任意の組み合わせのような任意の好適な出力装置であってもよい。
【００６４】
システム４００はシステム１０（図１および図２）に組み込まれてもよく、システム１０では、例えば、入力信号発生器４１０はセンサ１２およびモニタ１４の一部として実現されてもよく、プロセッサ４１２はモニタ１４の一部として実現されてもよいことが理解される。
【００６５】
いくつかの実施形態では、努力を測定するために、プロセッサ４１２は、最初に信号を、例えば、フーリエ領域、ウェーブレット領域、スペクトル領域、スケール領域、時間領域、タイムスペクトル領域、タイムスケール領域、または任意の変換空間などの任意の好適な領域に変換してもよい。プロセッサ４１２は、必要に応じて、もともとの信号および／または変換された信号を好適な領域のうちのいずれかにさらに変換してもよい。
【００６６】
プロセッサ４１２は、もともとの信号または変換された信号を任意の好適な方法で、例えば、スペクトログラムまたはスケイログラムなどの二次元表現または三次元表現を用いて表してもよい。
【００６７】
プロセッサ４１２が好適な方法で信号を表した後に、その後、プロセッサ４１２は、努力を測定するために信号４１６の信号表現内の選択された特徴を捜し出して解析してもよい。選択された特徴は、エネルギーに関する値、重み付けされた値、または値の変化、振幅、周波数変調、振幅変調、スケール変調、特徴の違い（例えば、タイムスケール帯域の中の凸部振幅ピークの間の距離など）を含んでいてもよい。
【００６８】
例えば、選択された特徴は、上述のウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内のタイムスケール帯域内の特徴を含んでいてもよい。説明に役立つ実施例として、帯域が患者の呼吸帯域であるときには、帯域の振幅またはエネルギーが患者の呼吸努力を示してもよい。さらに、帯域の振幅またはエネルギーの変化は、患者の呼吸努力の変化を示してもよい。また、他のタイムスケール帯域が呼吸努力を示す情報を提供してもよい。また、例えば、振幅変調、または患者の脈拍帯域のスケール変調が呼吸努力を示してもよい。努力は、上述の選択された特徴、他の好適な特徴、またはそれらの任意の組み合わせのうちのいずれかと関連してもよい。
【００６９】
選択された特徴は、信号４１６の好適な領域空間表現の１つ以上の領域の中で局在化され、反復的、または連続的であってもよい。選択された特徴は必ずしも帯域内に局在化されていなくてもよいが、信号表現の中の任意の領域内に潜在的に存在してもよい。例えば、選択された特徴は、ウェーブレット変換表面の中でスケールまたは時間において局在化され、反復的、または連続的であってもよい。特定の大きさおよび形の領域が、信号４１６の領域空間表現において選択された特徴を解析するために使用されてもよい。領域の大きさおよび形は、解析される予定の特定の特徴に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。説明に役立つ実施例として、１つ以上の選択された特徴に対して患者の呼吸帯域を解析するために、領域がタイムスケール領域内の上方および下方のスケール値を有するように選択されて、領域がタイムスケール領域の帯域の一部、全体の帯域、または全体の帯域プラス付加的な部分を含むようになっていてもよい。また、領域は選択された時間窓幅を有していてもよい。
【００７０】
領域の境界は特徴の期待される位置に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。例えば、期待される位置は、複数の患者の経験的データに少なくとも部分的に基づいてもよい。また、領域は患者の分類に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。例えば、大人の呼吸帯域位置は、新生児の患者の呼吸帯域位置とは一般に異なる。したがって、大人用に選択された領域は、新生児用に選択された領域とは異なる可能性がある。
【００７１】
いくつかの実施形態では、領域はスケイログラムの中の特徴に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。例えば、患者に対するスケイログラムは、呼吸帯域の位置と、それの対応する凸部とを決定するために解析されてもよい。呼吸帯域凸部は標準的な凸部検出技法を用いて見つけられてもよい。また、凸部は、Ｗａｔｓｏｎらの「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｉｄｇｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｃａｌｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌｓ」と題する２００８年１０月３日に出願された米国特許出願第１２／２４５，３２６号明細書（代理人整理番号Ｈ−ＲＭ−０１１９７−１（ＣＯＶ−２−０１））に記載された技法を用いて検出されてもよく、当該文献はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。説明に役立つ実施例として、帯域の凸部が位置Ｘにあることが分かったとき、領域は所定距離を、位置Ｘを超えたおよび位置Ｘの手前の所定の距離まで延ばすように選択されてもよい。あるいは、帯域自体が、その大きさを測定するために解析されてもよい。帯域の上界および下界は、１つ以上の所定しきい値または適応しきい値を用いて決定されてもよい。例えば、帯域の上界および下界は、帯域がしきい値の下方を横切る位置に決定されてもよい。領域の幅は所定の時間であってもよく、または領域の幅はもともとの信号またはスケイログラムの特性に少なくとも部分的に基づいて変化してもよい。例えば、雑音が検出されるときには、領域の幅が増やされてもよく、または領域の一部が無視されてもよい。
【００７２】
いくつかの実施形態では、領域は選択された特徴の反復性に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。例えば、帯域は周期的な特徴を有していてもよい。特徴の周期は、時間および／またはスケールにおいて領域の境界を決定するために使用されてもよい。
【００７３】
また、１つ以上の領域の大きさ、形、および位置は信号解析を用いて適応的に操作されてもよい。適応は、さまざまな領域空間の中の信号または特徴の特性の変更に少なくとも部分的に基づいてもよい。
【００７４】
例えば、プロセッサ４１２により信号が処理されているとき、領域は、選択された特徴の値、または選択された特徴の値の変化を測定するために、任意の好適な領域空間において任意の好適なパラメータに関して信号上を動かされてもよい。処理はリアルタイムで、または以前に記録された信号を用いて、実行されてもよい。例えば、領域は時間とともにタイムスケール領域内で呼吸帯域上を移動してもよい。選択された特徴が解析されたとき、選択された特徴は時間とともに努力と関連付けられてもよく、したがって、努力の値、または努力の値の変化を時間とともに示してもよい。
【００７５】
いくつかの実施形態では、測定された努力は、努力を示す量的または質的な値として提供されてもよい。量的または質的な値は、上述の選択された特徴のような関連情報の１つ以上の好適な計量における値または値の変化を用いて測定されてもよい。量的または質的な値は、特徴の基準線または較正された値からの絶対差に基づいてもよい。例えば、患者の呼吸努力は最初のセットアップのときに較正されてもよい。あるいは、値は、振幅におけるピークの間の距離の変化、大きさの変化、エネルギーレベルの変化、または特徴の変調における変化のような特徴の相対変化を示してもよい。
【００７６】
努力の量的または質的な値は、例えば、表示部２８などの表示部上に表示するために提供されてもよい。努力は、測定された努力の値もしくは値の変化、または上述の選択された特徴の値もしくは値の変化を表現することにより表示部上に図形的に表示されてもよい。図的表現は一次元、二次元、またはより多くの次元で表示されてもよく、図的表現は固定されていてもよく、または時間とともに変化してもよい。図的表現は、色、模様、または他の任意の視覚表現を変化させることにより、さらに改善されてもよい。
【００７７】
図的表現、量的表現、質的表現、または表現の組み合わせを用いた努力の描写は、出力４１４上に提示されてもよく、プロセッサ４１２により制御されてもよい。
【００７８】
いくつかの実施形態では、出力４１４の表示部および／またはスピーカは、努力が何らかの量的または質的しきい値を上回ったり、または下回ったりしたとき、それぞれ視覚警報および音声警報を発するように構成されてもよい。視覚警報は、例えば、表示部２８上に表示されてもよく、音声警報は、例えば、スピーカ２２で発生されてもよい。しきい値は、経験的データ、基準線示度、平均示度、またはデータの組み合わせに少なくとも部分的に基づいてもよい。しきい値は動作の開始時に設定されてもよく、または動作中に設定されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ４１２は、視覚警報、音声警報、または警報の組み合わせを発するかどうかを判断してもよい。努力が特定のパーセント変化分だけまたは絶対値変化分だけ、しきい値を上回ったり、または下回ったりしたとき、警報がトリガされてもよい。
【００７９】
また、測定された努力の値をもたらす上記で実行された解析および／または警報は、測定された努力および／または他の検出された特徴に少なくとも部分的に基づいて、事象を検出するのに使用されてもよい。例えば、このプロセスは睡眠検査に関連して使用されてもよい。努力の増加は、他の事象から無呼吸事象を検知するおよび／または識別するのに使用されてもよい。例えば、努力の減少は中枢性無呼吸を示している可能性があり、努力の増加は閉塞性無呼吸を示している可能性がある。実施形態では、ＰＰＧ信号からの呼吸努力は、睡眠検査で通常使用される他の信号と組み合わせて使用されてもよい。一実施形態では、治療的介入の効果を監視するために、例えば、ぜんそく薬が患者の呼吸努力に及ぼす効果を監視するために、本開示が使用されてもよい。例えば、時間とともに患者の呼吸努力がどれくらい迅速に減少するかを判断するために患者の呼吸努力が監視されてもよく、仮にそのような場合でも、ぜんそくの症状を軽減するために患者が薬を受け取った後に行われる。
【００８０】
図５は、本開示の実施形態に基づいて解析されてもよいＰＰＧ信号の説明に役立つスケイログラムを示している。スケイログラムは、上述のように図１および図２のシステム１０または図４のシステム４００により作成されてもよい。スケイログラムは図示のように呼吸帯域５０２および脈拍帯域５０４を含んでいる。呼吸努力を示してもよい特徴に対して、これらの帯域が捜し出されて解析されてもよい。
【００８１】
図５は時間５０６から始まる呼吸努力の増加を示しており、この呼吸努力の増加は、患者が呼吸抵抗の増加を経験することにより引き起こされる可能性がある。呼吸努力のこの変化を検知するために、領域５０８および５１０が使用されてもよい。領域５０８は全体として脈拍帯域５０４の部分を覆って位置しており、領域５１０は全体として呼吸帯域５０２の部分を覆って位置している。領域５０８および５１０は時間とともに領域の中の特徴を解析できるようにしながら、時間とともにスケイログラム全体にわたってずらされてもよい。領域５０８および５１０の大きさ、形、および位置は、あくまで例を示したに過ぎない。領域の特徴は、領域がずらされるにつれて変化してもよく、上述のように他の任意の好適な大きさ、形、および位置が使用されてもよい。
【００８２】
時間５０６において、脈拍帯域５０４の振幅およびスケールの変調が増加し始める可能性がある（例えば、領域５０８の中で）ことが観察されてもよい。呼吸努力の増加は脈拍帯域の振幅およびスケール変調におけるこの増加につながる可能性があるため、この変調またはこの変調の変化の解析は、上述のように患者の呼吸努力と関連している可能性がある。変調は、例えば、脈拍帯域の凸部の変調を解析することにより決定されてもよい。
【００８３】
また、呼吸努力の増加は、呼吸帯域５０２の振幅およびエネルギーの増加につながる可能性がある。振幅およびエネルギーの増加は、領域５１０の中の時間５０６で確認できる。振幅は、呼吸帯域の凸部を解析することにより決定されてもよい。エネルギーは、領域５１０の中の平均エネルギーまたはエネルギーの中央値を解析することにより決定されてもよい。また、領域５１０の中の振幅および／もしくはエネルギー、または振幅および／もしくはエネルギーの変化の解析は、患者の呼吸努力と関連している可能性がある。
【００８４】
患者の呼吸努力は、呼吸帯域もしくは脈拍帯域の振幅変調、スケール変調、振幅、もしくはエネルギー、またはそれらの特徴の変化、またはそれらの任意の好適な組み合わせに少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。
【００８５】
患者の呼吸努力を解析するための上述の技法は、任意の種類の努力を測定するために使用できることが理解される。例えば、これらの技法は、任意の生物学的プロセス、機械的プロセス、電気的プロセス、財政プロセス、地球物理学的プロセス、天文学的プロセス、化学プロセス、物理プロセス、流体プロセス、発話プロセス、音響プロセス、気象学的プロセス、および／または他の任意の好適なプロセス、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせに関連する努力を測定するために使用できる。
【００８６】
付加的な実施例として、上述の技法は、機械的エンジンにおける努力を測定するために使用されてもよい。エンジン機能は信号を用いて監視され表されてもよい。これらの信号は変換され、例えば、スケイログラムにより表されてもよい。通常のエンジン機能はスケイログラムの中に帯域（複数可）を作り出す可能性がある。この帯域（複数可）の特徴は、エンジンが努力したり、または努力しなかったりするときに変化したり、または明らかになったりする可能性がある。これらの特徴は、帯域の振幅変調、スケール変調、振幅、またはエネルギーの変化を含んでいてもよい。また、これらの特徴は、スケイログラムの他の領域において変化したり、または明らかになったりする可能性がある。そのとき、これらの特徴の出現または変化は、エンジンに負わされる努力、または努力の変化と関連している可能性がある。
【００８７】
また、上述の技法は、人間が読めるまたは機械が読める任意の命令を用いて、本明細書に記載するような任意の好適なシステムまたは装置上で実現されてもよいことが理解される。
【００８８】
図６は、努力を測定するために使用されてもよいステップを示す説明に役立つフローチャートである。ステップ６００では、例えば、１つ以上の生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、生理学的信号、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、物理的信号、天文学的信号、電気信号、電磁信号、機械的信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の信号が受信されてもよい。説明に役立つ実施例として、入力信号はＰＰＧ信号であってもよい。
【００８９】
ステップ６０２では、受信信号は、フーリエ領域、ウェーブレット領域、スペクトル領域、スケール領域、時間領域、タイムスペクトル領域、またはタイムスケール領域などの任意の好適な領域に変換されてもよい。例えば、信号（複数可）は連続ウェーブレット変換などのウェーブレット変換を用いてタイムスケール領域に変換されてもよい。信号が好適な領域に変換されると、信号は好適な表現により示されてもよい。好適な表現は二次元表現または三次元表現を含んでいてもよい。説明に役立つ実施例として、タイムスケール領域に変換された信号は、その後、スケイログラムにより表されてもよい。
【００９０】
信号が変換されて好適な表現により表されると、ステップ６０４および６０６に示すように１つ以上の特徴が信号表現の中で解析されてもよい。
【００９１】
ステップ６０４および６０６では、信号表現の中の１つ以上の領域が検査のために選択されてもよい。これらの領域は領域５０８および領域５１０と同様であってもよい。領域５０８および領域５１０に関して上述したように、領域は任意の好適な大きさ、形、および位置からなっていてもよい。また、領域は時間とともに領域の中の特徴を解析できるようにしながら、時間とともにスケイログラム全体にわたってずらされてもよい。例えば、領域はスケイログラムの中の脈拍帯域または呼吸帯域などの帯域を含んでいてもよい。また、領域は信号表現の中の他の任意の好適な帯域または特徴を含んでいてもよい。
【００９２】
ステップ６０４では、領域の中で解析される特徴は振幅またはエネルギーを含んでいてもよい。ステップ６０６では、振幅変調、スケールもしくは周波数変調、ピークの間の距離、および／もしくは他の任意の好適な特徴、ならびに／または特徴の組み合わせが解析されてもよい。
【００９３】
ステップ６０８では、ステップ６０４および６０８での特徴の解析に少なくとも部分的に基づいて努力情報が決定されてもよい。図５に関して上述したように、努力は、ステップ６０４および６０６で捜し出されて解析された特徴の変化または出現と関連している可能性がある。例えば、呼吸努力は、呼吸帯域および／または脈拍帯域内の振幅、エネルギー、振幅変調、周波数変調、および／またはスケール変調の変化、または重み付けされた変化と関連している可能性がある。努力と、解析された特徴の間の相関は、努力と関連する量的または質的な値を決定するために使用されてもよい。決定された値は、例えば、努力、または努力の変化を示していてもよい。値は、努力の基準線または較正された値からの絶対差またはパーセント差に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。さらに、値は信号表現の中の解析された特徴の変化または出現に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。
【００９４】
また、ステップ６０８で実行される解析は、測定された努力がしきい値を上回ったり、または下回ったりしているかを判断してもよい。しきい値は、経験的データ、基準線示度、平均示度、またはデータの組み合わせに少なくとも部分的に基づいてもよい。しきい値は動作の開始時に努力もしくは特徴に少なくとも部分的に基づいて設定されてもよく、または動作中に調節されてもよい。努力がしきい値を横切ったとき、警報を発してもよい。いくつかの実施形態では、努力が特定のパーセント変化分だけまたは絶対値変化分だけ、しきい値を上回ったり、または下回ったりしたとき、または測定された努力値がしきい値を横切ったとき、警報がトリガされてもよい。
【００９５】
また、ステップ６０８で実行される解析は、測定された努力および／または他の検出された特徴に少なくとも部分的に基づいて事象を検出してもよい。例えば、このプロセスは睡眠検査に関連して使用されてもよい。努力の増加は、他の事象から無呼吸事象を検知するおよび／または識別するのに使用されてもよい。このような無呼吸事象が起こったとき、付加的な通知が生成されてもよい。実施形態では、ＰＰＧ信号からの呼吸努力は、睡眠検査で通常使用される他の信号と組み合わせて使用されてもよい。
【００９６】
ステップ６１０では、警報がトリガされたときには、信号解析および測定された努力が、可能性がある警報とともに出力されてもよい。出力は、図１に示す表示部２８のような表示部上に表示されてもよい。努力、または努力の変化を表す測定された質的または量的な値に少なくとも部分的に基づいてグラフィカルディスプレイが生成されてもよい。図的表現は一次元、二次元、またはより多くの次元で表示されてもよく、図的表現は固定されていてもよく、または時間とともに変化してもよい。図的表現は、色、模様、または他の任意の視覚表現を変化させることにより、さらに改善されてもよい。さらに、警報は、例えば、表示部２８などの表示部上に表示されることにより可視化されてもよく、例えば、スピーカ２２などのスピーカの可聴音を通して行われてもよい。
【００９７】
ステップ６１０で信号解析および測定された努力が出力されているとき、プロセス全体が繰り返してもよい。新規の信号が受信されてもよく、または受信信号（複数可）の他の部分について努力測定が継続してもよい。努力測定を止めるコマンドがあるまで、および／または努力測定プロセスを止めるように指定された何らかの事象が検出されるまで、プロセスはいつまでも繰り返してもよい。例えば、呼吸努力の急増が検知された後には努力測定を止めることが好ましい可能性がある。
【００９８】
また、上述の方法は、人間が読めるまたは機械が読める任意の命令を用いて、本明細書に記載するような任意の好適なシステムまたは装置上で実現されてもよいことが理解される。
【００９９】
以上の記述はあくまで本開示の原理の例を示したに過ぎず、本開示の範囲および要旨を逸脱することなく、当業者によりさまざまな修正を行うことができる。また、下記のクレームは本開示のさまざまな態様を記述する。
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００８年６月３０日に出願された米国仮出願第６１／０７７，０９７号、および２００８年６月３０日に出願された米国仮出願第６１／０７７，１３０号の優先権を主張し、当該出願はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は信号処理に関し、さらに詳細には、本開示は、例えば、光電脈波（ＰＰＧ）信号などを処理して患者の呼吸努力などの努力を測定するために連続ウェーブレット変換を使用することに関する。
【背景技術】
【０００３】
努力を測定するために適切な信号領域表現を解析するシステムおよび方法が本明細書に開示されている。一実施形態では、努力は信号における少なくとも１つの反復的特徴の強度の程度に関連してもよい。他の実施形態では、努力は信号に影響を与える可能性があるプロセスの身体的努力に関連してもよい（例えば、努力はプロセス作業に関連してもよい）。
【０００４】
いくつかの実施形態では、変換を使用することにより、例えば、スケイログラム（時間スケール領域における）、またはスペクトログラム（時間周波数領域における）などの適切な領域で信号を表すことができるようにしてもよい。信号表現を解析することにより測定してもよい種類の努力は、例えば、患者の呼吸努力などであってもよい。患者の呼吸努力は、本開示で提示されるプロセスを用いてスケイログラムを解析することにより測定されてもよい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｐａｕｌ Ｓ．Ａｄｄｉｓｏｎ著、Ｔｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ＆Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
努力における変化が、スケイログラムを生成するために使用される信号のさまざまな特徴をトリガしたり、または変化させたりするため、スケイログラムまたは他の任意の信号表現から努力を測定できる。例えば、呼吸行為により、ＰＰＧ信号から導出されたスケイログラム内に呼吸帯域が存在するようになる可能性がある。この帯域は呼吸周波数に対応する特性周波数を有するスケールの位置に、またはスケールの周辺に、発生する可能性がある。さらに、スケイログラム上のこの帯域または他の帯域の範囲内の特徴（例えば、エネルギー、振幅、位相、または変調など）は、呼吸および／または呼吸努力における変化により生じる可能性があるため、患者の呼吸努力と関連している可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書に記載の方法およびシステムにより測定される努力は、任意の好適な方法で表されてもよい。例えば、呼吸努力は、呼吸帯域の特徴における変化、および隣接帯域の特徴における変化が、図形的に色または模様の変化で表されてもよい。
【０００８】
もう一つの方法として、または図的表現と組み合わせて、努力における相対変化を示す量の値、または努力の絶対値を示す量の値が、任意の好適な計量に従って計算されてもよい。
【０００９】
さらに、努力がしきい値を超えて（例えば、変化割合分だけ、または絶対値分だけ）増加するとき警報をトリガするように、しきい値が設定されてもよい。
【００１０】
一実施形態では、無呼吸事象を検知するおよび／または識別するために睡眠検査環境との関連で本開示が使用されてもよい。実施形態では、治療的介入の効果を監視するために本開示が使用されてもよい。
【００１１】
特許または出願ファイルは色刷りで作成された少なくとも１つの図面を含んでいる。カラー図面を含む本特許または本特許出願公報のコピーは、要求に応じて、および必要な手数料の支払いが済み次第、所轄当局により提供される。
【００１２】
本開示の上述の、および他の特徴、本開示の本質、ならびにさまざまな利点は、添付図面と照らしあわせて下記の詳細な説明を検討すれば、さらに明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態の説明に役立つ努力システムを示している。
【図２】実施形態の患者に接続された図１の説明に役立つ努力システムのブロック図である。
【図３（ａ）】実施形態のＰＰＧ信号から導出されたスケイログラムの説明図を示している。
【図３（ｂ）】実施形態のＰＰＧ信号から導出されたスケイログラムの説明図を示している。
【図３（ｃ）】実施形態の２つの適切な成分を含む信号から導出された説明に役立つスケイログラムを示している。
【図３（ｄ）】実施形態の図３（ｃ）の凸部に関連している信号の説明に役立つ模式図と、これらの新規に導出された信号のさらなるウェーブレット分解の説明に役立つ模式図と、を示している。
【図３（ｅ）】実施形態の逆連続ウェーブレット変換の実行にかかわる説明に役立つステップのフローチャートである。
【図３（ｆ）】実施形態の逆連続ウェーブレット変換の実行にかかわる説明に役立つステップのフローチャートである。
【図４】いくつかの実施形態の説明に役立つ連続ウェーブレット処理システムのブロック図である。
【図５】いくつかの実施形態の複数の帯域と、努力の増加との現れを示す説明に役立つスケイログラムである。
【図６】いくつかの実施形態の努力を測定するために使用されるステップを示す説明に役立つフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
酸素濃度計は血液の酸素飽和度を測定してもよい医療機器である。１つのよくある種類の酸素濃度計はパルス酸素濃度計であり、このパルス酸素濃度計は（患者から取られた血液サンプルを分析することにより酸素飽和度を直接的に測定することとは対照的に）患者の血液の酸素飽和度と、皮膚内の血液容量の変化とを間接的に測定してもよい。また、血液酸素飽和測定の補助として、パルス酸素濃度計は、患者の脈拍数を測定するために使用されてもよい。パルス酸素濃度計は、動脈血中のヘモグロビンの酸素飽和度を含むが、これに限らないさまざまな血流特性を通常測定して表示する。また、パルス酸素濃度計は、本開示に基づいて呼吸努力を測定するために使用されてもよい。
【００１５】
酸素濃度計は、通常、指先、足指、額、もしくは耳たぶ、または新生児の場合には足を横切るようにして患者の所定の部位に取り付けられる光センサを含んでいてもよい。酸素濃度計は、血液がかん流した生体組織を通して光源を用いて光を通過させて、生体組織中での光の吸収を光電的に検知してもよい。例えば、酸素濃度計は、光センサで受信される光強度を時間の関数として測定してもよい。時間に対する光強度を表す信号、またはこの信号の数学的操作（例えば、この信号のスケーリングされたバージョン、この信号の対数、この信号の対数のスケーリングされたバージョンなど）は、光電脈波（ＰＰＧ）信号と呼ばれてもよい。さらにまた、用語「ＰＰＧ信号」は、本明細書で使用するように、吸収信号（すなわち、生体組織により吸収された光量を表す信号）、または吸収信号の任意の好適な数学的操作を示してもよい。その後、光強度または吸収された光量は、測定中の血液成分量（例えば、酸素ヘモグロビンなど）と、それぞれの個々の脈拍が生成されているときには脈拍数と、を計算するために使用されてもよい。
【００１６】
生体組織を通過する光は、血液中に存在する血液成分量を代表する量の血液により吸収される１つ以上の波長であるように選択されている。生体組織を通り抜ける光量は、生体組織内の血液成分の変化量と、関連する光吸収とに基づいて変化する。低酸素飽和度を有する血液に比べて、酸素を非常に豊富に含む血液は、赤色光については相対的に少なくしか吸収しないが、逆に赤外線光はより多く吸収することが観察されているため、赤色および赤外線の波長が使用されてもよい。脈拍周期内の異なる点で２つの波長の強度を比較することにより、動脈血中のヘモグロビンの血液酸素飽和度を推定できる。
【００１７】
測定される血液パラメータがヘモグロビンの酸素飽和度であるとき、便利な出発点は少なくとも部分的にランバート−ベーアの法則に基づく飽和計算を仮定する。本明細書では下記の表記法が使用される：
【数１】
【００１８】
ここで、
λ＝波長、
ｔ＝時間、
Ｉ＝検出される光強度、
Ｉ０＝伝達された光強度、
ｓ＝酸素飽和度、
β０、βｒ＝実験的に導出された吸収係数、
ｌ（ｔ）＝時間の関数としての、濃度と、放射体から検出器までの経路長との組み合わせ。
【００１９】
従来の方法は２つの波長（例えば、赤色および赤外線（ＩＲ））で光吸収を測定し、その後、下記のように「比率の比率」について解くことにより飽和度を計算する。
１．最初に、ＩＲおよび赤色に対して（１）の自然対数を取る（自然対数を表すために「ｌｏｇ」が使用される）
【数２】
２．その後、（２）を時間に関して微分する
【数３】
３．赤色（３）をＩＲ（３）で割る
【数４】
４．ｓについて解く
【数５】
離散時間に注目すると、
【数６】
ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇＡ／Ｂを用いて、
【数７】
したがって、（４）は
【数８】
に書き直すことができ、
ここで、Ｒは「比率の比率」を表している。（５）を用いて（４）をｓについて解くと
【数９】
が得られる。
（５）から、Ｒは２点（例えば、最大ＰＰＧおよび最小ＰＰＧ）または点の群を用いて計算できる。点の群を使用する１つの方法は（５）の変更バージョンを使用する。
【００２０】
関係
【数１０】
を用いると
（５）は
【数１１】
になり、
（７）は、ｘに対するｙの勾配がＲを与える点の集団を規定し、ここで、
【数１２】
である。
【００２１】
図１は努力システム１０の実施形態の斜視図である。実施形態では、努力システム１０はパルス酸素測定システムの一部として実現される。システム１０は、センサ１２とモニタ１４とを含んでいてもよい。センサ１２は、２つ以上の波長の光を患者の生体組織の中へ光を放射する放射体１６を含んでいてもよい。また、検出器１８は、もともと放射体１６から放射されて生体組織を通過した後に患者の生体組織から出て来た光を検出するためにセンサ１２内に提供されてもよい。
【００２２】
センサ１２またはモニタ１４は、呼吸数を計算するソフトウェアモジュール、気流センサ（例えば、鼻サーミスタなど）、人工呼吸器、胸部ストラップ、経胸腔センサ（例えば、経胸腔インピーダンスを測定するセンサなど）をさらに含んでいてもよいが、これらに限らない。
【００２３】
他の実施形態によれば、後述するように、システム１０は、単一センサ１２の代わりに、センサアレイを形成する複数のセンサを含んでいてもよい。センサアレイのセンサのそれぞれは、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサであってもよい。あるいは、アレイの各センサは電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであってもよい。他の実施形態では、センサアレイはＣＭＯＳセンサとＣＣＤセンサの組み合わせで構成されていてもよい。ＣＣＤセンサは、感光領域と、データを送受信するための伝送領域とを含んでいてもよく、他方、ＣＭＯＳセンサは画素センサのアレイを有する集積回路で構成されていてもよい。各ピクセルは光検出器と能動増幅器とを有していてもよい。
【００２４】
実施形態によれば、放射体１６および検出器１８は手の指または足の指などの指を挟んで両側にあってもよく、その場合、生体組織から出て来た光は指を完全に通り抜けている。実施形態では、放射体１６および検出器１８は、患者の額からパルス酸素測定データを取得するように設計されたセンサなどのように、放射体１６からの光が生体組織に入り込み、生体組織により反射されて検出器１８の中へ入るように配置されてもよい。
【００２５】
実施形態では、センサまたはセンサアレイは、図示のようにモニタ１４に接続されてモニタ１４から電力を得てもよい。他の実施形態では、センサは無線でモニタ１４に接続され、それ自身のバッテリまたは同様の電源（図示せず）を含んでいてもよい。モニタ１４は、光の放射および検出に関連するセンサ１２から受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて生理的パラメータを計算するように構成されてもよい。他の実施形態では、計算はモニタリング装置自体の上で実行されてもよく、努力または酸素測定示度の結果はモニタ１４に送られてもよい。さらに、モニタ１４は生理的パラメータまたはシステムに関する他の情報を表示するように構成された表示部２０を含んでいてもよい。図示の実施形態では、また、モニタ１４は、例えば、患者の生理的パラメータが所定の正常範囲からはずれている場合に音声警報を鳴らすなどの他のさまざまな実施形態で使用してもよい可聴音を提供するためにスピーカ２２を含んでいてもよい。
【００２６】
実施形態では、センサ１２またはセンサアレイは、ケーブル２４を介してモニタ１４に通信可能なように接続されてもよい。しかしながら、他の実施形態では、無線送信装置（図示せず）などが、ケーブル２４の代わりに、またはケーブル２４に加えて使用されてもよい。
【００２７】
また、図示の実施形態では、努力システム１０はマルチパラメータ患者監視装置２６を含んでいてもよい。監視装置はブラウン管型、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）もしくはプラズマディスプレイなどのフラットパネルディスプレイ（図示のような）、または知られている、もしくは後から開発される他の任意の種類の監視装置であってもよい。マルチパラメータ患者監視装置２６は生理的パラメータを計算するように構成されてもよく、ならびにモニタ１４からの情報のために、および他の医療モニタリング装置またはシステム（図示せず）からの情報のために、表示部２８を提供するように構成されてもよい。例えば、マルチパラメータ患者監視装置２６は、モニタ１４により生成された患者の呼吸努力または血液酸素飽和度（「ＳｐＯ２」測定値と呼ばれる）の推定値と、モニタ１４からの脈拍数情報と、血圧監視装置（図示せず）からの血圧と、を表示部２８上に表示するように構成されてもよい。
【００２８】
モニタ１４は、センサ入力ポートまたはデジタル通信ポートにそれぞれ接続されたケーブル３２または３４を介して、マルチパラメータ患者監視装置２６に通信可能なように接続されてもよく、および／または無線で通信してもよい（図示せず）。さらに、モニタ１４および／またはマルチパラメータ患者監視装置２６は、サーバまたは他のワークステーション（図示せず）と情報を共有できるようにするためにネットワークに接続されてもよい。モニタ１４はバッテリ（図示せず）により、または壁コンセントのような従来の電源により電力を供給されてもよい。
【００２９】
図２は、実施形態に基づいて患者４０に接続されてもよい図１の努力システム１０のような努力システムのブロック図である。センサ１２およびモニタ１４の説明に役立つある特定の構成要素が図２に示されている。センサ１２は、放射体１６と、検出器１８と、エンコーダ４２とを含んでいてもよい。図示の実施形態では、放射体１６は１つ以上の波長の光（例えば、赤色および／またはＩＲ）を患者の生体組織４０の中に放射するように構成されてもよい。したがって、放射体１６は、患者の生理的パラメータを計算するために使用される波長の光を患者の生体組織４０の中に放射するために、赤色発光ダイオード（ＬＥＤ）４４のような赤色発光光源、および／またはＩＲのＬＥＤ４６のようなＩＲ発光光源を含んでいてもよい。一実施形態では、赤色波長は約６００ｎｍと約７００ｎｍの間であってもよく、ＩＲ波長は約８００ｎｍと約１０００ｎｍの間であってもよい。単一センサの代わりにセンサアレイが使用される実施形態では、各センサは単一波長を放射するように構成されてもよい。例えば、第１のセンサは赤色光だけを放射し、他方、第２のセンサはＩＲ光だけを放射する。
【００３０】
本明細書で使用するように、用語「光」は、放射源により作り出されるエネルギーを示してもよく、超音波、電波、マイクロ波、ミリメートル波、赤外線、可視光線、紫外線、ガンマ線、またはＸ線電磁波のうちの１つ以上を含んでいてもよいことが理解される。また、本明細書で使用するように、光は、電波、マイクロ波、赤外線、可視光線、紫外線、またはＸ線スペクトルの中の任意の波長を含んでいてもよく、任意の好適な波長の電磁波が本技術とともに使用するのに適している可能性がある。検出器１８は、放射体１６の選ばれて目標とされたエネルギースペクトルに対して特に感度がよいように選択されてもよい。
【００３１】
実施形態では、検出器１８は赤色およびＩＲ波長の光強度を検出するように構成されてもよい。あるいは、アレイ内の各センサは単一波長の強度を検出するように構成されてもよい。動作について見ると、光は患者の生体組織４０を通り抜けた後に検出器１８に入射してもよい。検出器１８は、受信された光の強度を電気信号に変換してもよい。光強度は生体組織４０内の光の吸光度および／または反射率に直接関係している。すなわち、ある特定の波長の光がより多く吸収されたり、またはより多く反射されたりするとき、生体組織から戻ってくるその波長の光はより少なく検出器１８により受信される。受信された光を電気信号に変換した後に、検出器１８はモニタ１４に信号を送信してもよく、患者の生体組織４０内での赤色およびＩＲ波長の吸収に基づいて生理的パラメータが計算されてもよい。
【００３２】
実施形態では、エンコーダ４２は、センサ１２がどんな種類のセンサであるか（例えば、センサが額または指のどちらに取り付けることを目的としているのかなど）、および放射体１６により放射される光の波長（複数可）などのセンサ１２に関する情報を含んでいてもよい。この情報は、モニタ１４内に保存された適切なアルゴリズム、ルックアップ表、および／または較正係数を選択して患者の生理的パラメータを計算するためにモニタ１４により使用されてもよい。
【００３３】
エンコーダ４２は、例えば、患者の年齢、体重、および診断のような患者４０に固有の情報を含んでいてもよい。この情報が、モニタ１４に、例えば、患者の生理的パラメータ測定値が入るべき患者固有のしきい値範囲などを決定することを可能にしてもよく、付加的な生理的パラメータアルゴリズムを有効にしたり、または無効にしたりすることを可能にしてもよい。エンコーダ４２は、例えば、センサ１２の種類に対応する値、もしくはセンサアレイ内の各センサの種類に対応する値、センサアレイの各センサ上の放射体１６により放射される光の波長、および／または患者の特徴を保存するコード化されたレジスタであってもよい。他の実施形態では、エンコーダ４２はメモリを含んでいてもよく、このメモリ上には下記の情報、すなわち、センサ１２の種類、放射体１６により放射される光の波長、センサアレイ内の各センサがモニタしている特定の波長、センサアレイ内の各センサに対する信号しきい値、他の任意の好適な情報、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上がモニタ１４と通信するために保存されていてもよい。
【００３４】
実施形態では、検出器１８とエンコーダ４２とからの信号は、モニタ１４に送信されてもよい。図示の実施形態では、モニタ１４は、内部バス５０に接続された汎用マイクロプロセッサ４８を含んでいてもよい。マイクロプロセッサ４８はソフトウェアを実行するようになされていてもよく、このソフトウェアには、本明細書で説明する機能を実行する一環として、オペレーティングシステムおよび１つ以上のアプリケーションを含んでいてもよい。また、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５４、ユーザ入力５６、表示部２０、およびスピーカ２２もバス５０に接続されていてもよい。
【００３５】
ＲＡＭ５４およびＲＯＭ５２は一例として示されており、それらに限定するものではない。システム内にデータを記憶するために任意の好適なコンピュータ可読媒体が使用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、マイクロプロセッサ４８により解釈できる情報を保存できる。この情報はデータであってもよく、またはマイクロプロセッサに特定の機能および／またはコンピュータにより実現される方法を実行させる、ソフトウェアアプリケーションのようなコンピュータ実行可能命令の形を取ってもよい。実施形態に応じて、このようなコンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体およびコンピュータ通信媒体を含んでいてもよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報記憶用に任意の方法または技術で実現される揮発性および不揮発性の、取り外し可能および取り外し不可能な媒体を含んでいてもよい。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他の固体メモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光学式記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望情報を保存するのに使用でき、システムの構成要素によりアクセスできる他の任意の媒体を含んでいてもよいが、これらに限らない。
【００３６】
図示の実施形態では、タイムプロセッシングユニット（ＴＰＵ）５８が光駆動回路６０にタイミング制御信号を提供してもよく、ＴＰＵ５８は放射体１６をいつ発光させるかの制御と、赤色ＬＥＤ４４およびＩＲのＬＥＤ４６に対する多重化されたタイミングの制御とを行ってもよい。また、ＴＰＵ５８は、検出器１８から増幅器６２とスイッチング回路６４とを介しての信号のゲートインを制御してもよい。これらの信号は、どの光源を発光させるのかに応じて適切な時間にサンプリングされる。検出器１８からの受信信号は、増幅器６６、低域フィルタ、およびアナログデジタル変換器７０を介して送られてもよい。その後、デジタルデータは、後でキュー待ちシリアルモジュール（ＱＳＭ）７２（またはバッファ）がいっぱいになったときにＲＡＭ５４にダウンロードするまで、ＱＳＭ７２内に保存されてもよい。一実施形態では、受信された複数の光の波長またはスペクトルのための増幅器６６と、フィルタ６８と、Ａ／Ｄコンバータ７０とを有する複数の個別の平行な経路があってもよい。
【００３７】
実施形態では、検出器１８により受信された光に対応する受信信号および／またはデータの値に基づいてさまざまなアルゴリズムおよび／またはルックアップ表を用いて、マイクロプロセッサ４８は、努力、ＳｐＯ２、および脈拍数などの患者の生理的パラメータを決定してもよい。患者４０に関する、および特に患者の生体組織から時間とともに出て来る光強度に関する情報に対応する信号は、エンコーダ４２からデコーダ７４に伝達されてもよい。これらの信号は、例えば、患者の特徴に関連する符号化された情報などを含んでいてもよい。デコーダ７４は、これらの信号を変換して、ＲＯＭ５２内に保存されたアルゴリズムまたはルックアップ表に基づいてマイクロプロセッサがしきい値を決定できるようにしてもよい。年齢、体重、身長、診断、投薬、治療などのような患者に関する情報を入力するために、ユーザ入力５６が使用されてもよい。実施形態では、表示部２０は、患者に一般的に適用される可能性があり、ユーザ入力５６を用いてユーザが選択してもよい、例えば、年齢幅または薬物療法群などの値のリストを示してもよい。
【００３８】
生体組織の中を通る光信号は、他の発生源の中の雑音により劣化する可能性がある。１つの雑音源は光検出器に到達する周辺光である。他の雑音源は他の電子計器からの電磁結合である。また、患者の動きも雑音を導入して、信号に影響を与える。例えば、動きにより、検出器と皮膚の間の接触、または放射体と皮膚の間の接触が皮膚から離れると、どちらかの接触が一時的に途絶える可能性がある。さらに、血液は流体であるため、慣性効果に対して血液が周囲組織とは異なる反応を表し、その結果、プローブが取り付けてある点の体積の瞬間的変化をもたらす。
【００３９】
雑音（例えば、患者の動きによる）は、医師により信頼されたパルス酸素測定信号を医師も気付かぬ間に劣化させる可能性がある。このことは、離れたところから患者をモニタリングしているとき、動きが小さ過ぎて観察できないとき、または医師が、センサ位置ではなく、機器または患者の他の部分を見ているときに特に当てはまる。努力およびパルス酸素測定（すなわち、ＰＰＧ）信号を処理することは、ＰＰＧ信号から導出される生理的パラメータの測定値に雑音が影響を与えるのを防ぐために、信号中に存在している雑音量を減少させたり、または、そうでなければ、雑音成分を特定したりする操作を含んでいてもよい。
【００４０】
本開示が任意の好適な信号に適用できること、およびＰＰＧ信号は単に説明のために使用されているに過ぎないことが理解される。当業者は本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限らない他の信号に対しても広い適用性を有していることを認識する。
【００４１】
一実施形態では、ＰＰＧ信号が連続ウェーブレット変換を用いて変換されてもよい。ＰＰＧ信号の変換から導出された（すなわち、ウェーブレット空間内の）情報は、１つ以上の生理的パラメータの測定値を提供するために使用されてもよい。
【００４２】
本開示に基づく信号ｘ（ｔ）の連続ウェーブレット変換は、
【数１３】
のように定義されてもよく、
ここで、ψ＊（ｔ）はウェーブレット関数ψ（ｔ）の複素共役であり、ａはウェーブレットの拡張パラメータであり、ｂはウェーブレットの位置パラメータである。式（９）で与えられる変換は、変換表面上の信号の表現を構成するために使用されてもよい。変換はタイムスケール表現と見なされてもよい。ウェーブレットは、さまざまな周波数から構成されており、それらの周波数のうちの１つはウェーブレットの特性周波数として示されてもよく、ウェーブレットに関連する特性周波数はスケールａに反比例する。特性周波数の一例は優位周波数である。特定のウェーブレットの各スケールは、異なる特性周波数を有していてもよい。タイムスケールの中で実現するために必要な基本的な数学的詳細については、例えば、Ｐａｕｌ Ｓ．Ａｄｄｉｓｏｎ著、Ｔｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ＆Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）に記載があり、当該文献はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００４３】
連続ウェーブレット変換は、一般に時間について高度に局在化しているウェーブレットを用いて信号を分解する。連続ウェーブレット変換は、離散変換と比較して、より高い分解能を提供する可能性があるため、フーリエ変換（もしくは他の任意のスペクトル技法）などの典型的な周波数変換または離散ウェーブレット変換で達成されるよりも、より多くの情報を信号から集める能力を提供する。連続ウェーブレット変換は、信号の関心のあるスケールに亘るスケールを用いて、さまざまなウェーブレットの使用を可能にして、小さいスケールの信号成分は、より小さいスケールのウェーブレットと関連しているため、小さいスケールの信号成分が、変換において高エネルギーで、より小さいスケールで現れるようになっている。同様に、大きなスケールの信号成分は、より大きなスケールのウェーブレットと関連しているため、大きなスケールの信号成分が、変換において高エネルギーで、より大きなスケールで現れるようになっている。その結果、異なるスケールの成分は分離されて、ウェーブレット変換領域に抽出されてもよい。さらに、スケールおよび時間位置において連続範囲のウェーブレットを使用することにより、離散技法に対して可能であるよりも、より高分解能の変換が可能になる。
【００４４】
さらに、信号または他の任意の種類のデータを、スペクトル（すなわち、周波数）領域に変換する変換および操作は、二次元座標系において一連の周波数変換値を必然的に生成し、２つの次元は周波数および、例えば、振幅であってもよい。例えば、任意の種類のフーリエ変換は、このような二次元スペクトルを生成する。対照的に、連続ウェーブレット変換などのウェーブレット変換は、三次元座標系に規定されることが必要であり、時間、スケール、および、例えば、振幅の次元を有する表面を生成する。したがって、スペクトル領域で実行される操作はウェーブレット領域では実行できず、その代わりに、ウェーブレット表面をスペクトルに変換しなければならない（すなわち、ウェーブレット表面を時間領域に変換するために逆ウェーブレット変換を実行して、その後、時間領域からスペクトル変換を実行することにより）。逆に、ウェーブレット領域で実行される操作はスペクトル領域では実行できず、その代わりに、最初にスペクトルをウェーブレット表面に変換しなければならない（すなわち、スペクトル領域を時間領域に変換するために逆スペクトル変換を実行して、その後、時間領域からウェーブレット変換を実行することにより）。例えば、時間における特定の点に沿った三次元ウェーブレット表面の断面もまた、スペクトルに基づく技法を使用してもよい周波数スペクトルとは同じではない。少なくともウェーブレット空間が時間次元を含んでいるため、スペクトル技法およびウェーブレット技法は交換可能ではない。スペクトル領域処理に依存するシステムを、ウェーブレット空間処理に依存するシステムに変換するためには、ウェーブレット空間処理に適合させるためにシステムに対して大幅かつ基本的な修正を必要とするということが理解される。（例えば、信号または信号の一部に対する代表的エネルギー値を導出するには、ウェーブレット領域で時間およびスケール全体にわたって二度積分する必要があるが、逆に、スペクトル領域から代表的エネルギー値を導出するには、周波数全体にわたって一度の積分が必要である）。さらなる実施例では、時間信号を再構成するには、ウェーブレット領域で時間およびスケール全体にわたって二度積分する必要があるが、逆に、スペクトル領域から時間信号を導出するには、周波数全体にわたって一度の積分が必要である。振幅に加えて、または振幅に代わるものとして、特に、エネルギー密度、絶対値、位相などのパラメータすべてが、このような変換を用いて生成されてもよいことと、三次元ウェーブレット座標系ではなく、二次元周波数座標系において定義された場合、これらのパラメータは非常に異なる背景および意味を有することとが当技術分野で知られている。例えば、フーリエシステムの位相は、すべての周波数について単一原点に関して計算されるが、ウェーブレットシステムの位相はウェーブレットの位置（多くの場合、時間における位置）およびスケールに関して二次元に展開される。
【００４５】
ウェーブレット変換のエネルギー密度関数、すなわち、スケイログラムは
【数１４】
のように定義され、
ここで、「｜｜」はモジュロ演算子である。スケイログラムは有用な目的のために再スケーリングされてもよい。１つの一般的な再スケーリングは
【数１５】
のように定義され、
例えば、モーレットウェーブレットが使用されるときにウェーブレット空間内の凸部を定義するのに有用である。凸部は平面内の極大点の軌跡と定義される。凸部の任意の妥当な定義が方法において使用されてもよい。また、極大の軌跡から動かされる経路も本明細書の凸部の定義として含まれる。平面内の極大点の軌跡だけに対応している凸部は、「最大凸部」と名付けられる。
【００４６】
高速数値計算を要求する実施態様に対して、ウェーブレット変換はフーリエ変換を用いて近似として表されてもよい。たたみこみ定理によれば、ウェーブレット変換は信号とウェーブレット関数との相互相関であるため、ウェーブレット変換は、信号のフーリエ変換と、それぞれの要求されるａスケールに対するウェーブレットのフーリエ変換との積の逆ＦＦＴの結果に
【数１６】
を乗じたものに関して近似されてもよい。
【００４７】
本明細書で後述する技術の説明では、「スケイログラム」は、スケーリングされていない当初のウェーブレット表現、線形再スケーリング、ウェーブレット変換の絶対値の任意の累乗、または他の任意の好適な再スケーリングを含むが、これらに限らない再スケーリングのすべての好適な形を含むと解釈されてもよい。さらに、わかり易く簡潔にするために、用語「スケイログラム」は、ウェーブレット変換、Ｔ（ａ、ｂ）自体、またはＴ（ａ、ｂ）の任意の部分を意味すると解釈されるべきである。例えば、ウェーブレット変換の実部、ウェーブレット変換の虚部、ウェーブレット変換の位相、ウェーブレット変換の他の任意の好適な部分、またはそれらの任意の組み合わせが、用語「スケイログラム」で表されることを意図している。
【００４８】
代表的時間周期と解釈されてもよいスケールは、ウェーブレット関数の特性周波数に変換されてもよい。任意のａスケールのウェーブレットに関連する特性周波数は、
【数１７】
で与えられ、
ここで、マザーウェーブレット（すなわち、ａ＝１における）の特性周波数ｆｃはスケーリング定数になり、ｆは任意のスケールａにおけるウェーブレットに対する代表的周波数または特性周波数である。
【００４９】
任意の好適なウェーブレット関数が本開示に関連して使用されてもよい。最も一般的に使用されている複雑なウェーブレットの１つであるモーレットウェーブレットは
【数１８】
のように定義され、
ここで、ｆ０はマザーウェーブレットの中心周波数である。括弧内の第２項はガウス窓の中の複雑な正弦曲線のノンゼロ平均を補正するため補正項として知られている。実際には、括弧内の第２項はｆ０＞＞０の値に対して無視し得る程度に小さくなって無視でき、その場合、モーレットウェーブレットは
【数１９】
のような簡単な形で書くことができる。
【００５０】
このウェーブレットは、スケーリングされたガウスエンベロープの中の複合波である。本明細書にはモーレットウェーブレットの両方の定義が含まれているが、式（１４）の関数はノンゼロ平均を有しているため厳密に言えばウェーブレットではない（すなわち、式（１４）の関数の対応するエネルギースペクトルのゼロ周波数項はノンゼロである）。しかしながら、式（１４）はｆ０＞＞０のとき極めて小さい誤差で実際に使用されてもよく、（他の同様の似通ったウェーブレット関数とともに）本明細書のウェーブレットの定義に含まれることが当業者により認識される。ウェーブレット関数の定義を含む基本的なウェーブレット理論のより詳しい概説については一般的文献に記載がある。本明細書では、信号のウェーブレット分解からウェーブレット変換機能がどのように引き出される可能性があるかについて検討されている。例えば、ＰＰＧ信号のウェーブレット分解は医療機器の中で臨床的に有用な情報を提供するために使用されてもよい。
【００５１】
信号内の適切な反復特徴は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内にタイムスケール帯域を生じさせる。例えば、ＰＰＧ信号の脈拍成分は、ウェーブレット空間内の脈拍周波数の位置に、または脈拍周波数の周囲に、優位な帯域を作り出す。図３（ａ）および図３（ｂ）は、実施形態のＰＰＧ信号から導出された説明に役立つスケイログラムの２つの図を示している。図３（ａ）および図３（ｂ）は、このような信号内の脈拍成分に起因する帯域の例を示している。脈拍帯域は図３（ａ）のプロット内の点線の間に位置している。帯域はスケイログラムを横切る一連の優位な合体形状から形成されている。これは、プロット内に矢印で示されたスケールの領域（毎分６０拍に対応する）の中にある図３（ｂ）の変換表面を横切る隆起した帯域としてはっきりと分かる。スケールに関するこの帯域の最大値は凸部である。凸部の軌跡は図３（ｂ）の帯域の上部の黒色曲線として示されている。式（１１）で与えられるようなスケイログラムの適切な再スケーリングを使用することにより、ウェーブレット空間内にある凸部が、信号の瞬時周波数に関連している可能性がある。このようにして、脈拍数がＰＰＧ信号から求められてもよい。また、スケイログラムを再スケーリングする代わりに、ウェーブレット表面上の凸部から求められたスケールと、実際の脈拍数との間の適切な所定の関係が、脈拍数を決定するために使用されてもよい。
【００５２】
脈拍凸部のタイムスケール座標を、ウェーブレット変換により得られたウェーブレット位相情報上へ写像することにより、個々の脈拍が捕捉されてもよい。このようにして、個々の脈拍と、各脈拍の中の成分のタイミングとの間の両方の時間が、心拍異常を検知したり、動脈系コンプライアンスを測定したり、または他の任意の好適な計算または診断を実行したりするために監視され使用されてもよい。凸部の他の定義が使用されてもよい。凸部と、脈拍周波数の発生との間の他の関係が使用されてもよい。
【００５３】
上述のように、信号内の適切な反復特徴は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内にタイムスケール帯域を生じさせる。周期信号に対して、この帯域はタイムスケール平面内に一定のスケールで残る。多くの実際の信号では、特に、生物学的信号では、帯域は非定常であり、スケール、振幅、またはその両方が時間とともに変化してもよい。図３（ｃ）は、実施形態の変換空間内に２つの帯域を生じさせる２つの適切な成分を含む信号のウェーブレット変換の説明に役立つ模式図を示している。これらの帯域は、ウェーブレット表面の三次元模式図上で帯域Ａおよび帯域Ｂと名付けられている。実施形態では、帯域凸部は、これらの帯域の、スケールに対するピーク値の軌跡と定義される。検討を行うために、帯域Ｂが、関心のある信号情報を含んでいると仮定してもよい。この帯域Ｂは「一次帯域」と呼ばれる。さらに、信号が由来し、その後、変換が導出されるシステムが、帯域Ａおよび帯域Ｂ内の信号成分の間で何らかの形の結合を示すと仮定してもよい。帯域Ｂの特徴の類似のスペクトル特性を有する雑音または他の誤った特徴が信号内に存在している場合、帯域Ｂの中の情報があいまいになる（すなわち、不明瞭になったり、断片化したり、または紛失したりする）可能性がある。この場合、帯域Ａの凸部は、ウェーブレット空間内で追跡され、振幅信号またはスケール信号のどちらか一方として抽出されてもよく、これらの振幅信号およびスケール信号は、それぞれ、「凸部振幅摂動」（ＲＡＰ）信号および「凸部スケール摂動」（ＲＳＰ）信号と呼ばれる。ＲＡＰおよびＲＳＰ信号は、凸部をそれぞれ時間振幅平面上またはタイムスケール平面上に投影することにより抽出されてもよい。図３（ｄ）の上側のプロットは、図３（ｃ）の凸部Ａに関連するＲＡＰおよびＲＳＰ信号の模式図を示している。これらのＲＡＰおよびＲＳＰ信号の下方には、これらの新規に導出された信号のさらなるウェーブレット分解の模式図がある。この二次的なウェーブレット分解は、図３（ｃ）の帯域Ｂの領域内の情報を帯域Ｃおよび帯域Ｄとして利用することを可能にする。帯域Ｃおよび帯域Ｄの凸部は、帯域Ｃおよび帯域Ｄを生じさせる信号成分の瞬時タイムスケール特性尺度として働いてもよい。雑音または他の誤った信号特徴の存在下で帯域Ｂ自体が不明瞭になっているとき、本明細書では二次的ウェーブレット機能分離（ＳＷＦＤ）と呼ばれるこの技法により、一次帯域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる基本的物理プロセスに関連している信号成分の本質に関する情報を抽出できるようにしてもよい。
【００５４】
ある場合には、例えば、不自然な結果を取り除くためにスケイログラムの変更（または変換された信号の係数の変更）が行われた場合などに、逆連続ウェーブレット変換が要求される可能性がある。一実施形態では、すべてのスケールａおよび位置ｂにわたって積分することにより、もともとの信号を、そのウェーブレット変換から復元できる逆連続ウェーブレット変換がある。
【数２０】
また式（１５）は
【数２１】
のように書かれてもよい。
ここで、Ｃｇは許容定数として知られているスカラー値である。Ｃｇはウェーブレット型依存であり、
【数２２】
で計算されてもよい。
【００５５】
図３（ｅ）は、上述の検討に基づいて逆連続ウェーブレット変換を実行するために採用されてもよい説明に役立つステップのフローチャートである。式（１５）がスケール全体にわたる一連のたたみ込みであると考えることにより逆変換を近似してもよい。フォワード変換の相互相関とは異なり、ここには複素共役がないことを理解すべきである。各時間ｔについてａおよびｂのすべてにわたって積分するとともに、この式はまた、一連の乗算を用いて逆ウェーブレット変換を実行できるようにするたたみこみ定理を利用してもよい。図３（ｆ）は、逆連続ウェーブレット変換の近似を実行するために採用されてもよい説明に役立つステップのフローチャートである。逆連続ウェーブレット変換を実行するための他の任意の好適な技法が本開示に基づいて使用されてもよいことが理解される。
【００５６】
本開示は、努力を測定するために上述の技法を用いて信号を処理して技法の結果を解析するための方法およびシステムに関する。一実施形態では、努力は信号における少なくとも１つの反復的特徴の強度の程度に関連してもよい。他の実施形態では、努力は信号に影響を与える可能性があるプロセスの身体的努力に関連してもよい（例えば、努力はプロセス作業に関連してもよい）。例えば、ＰＰＧ信号から計算される努力は患者の呼吸努力に関連してもよい。例えば、患者の呼吸経路が狭くなったり詰まったりしたとき、呼吸努力は増加する可能性がある。逆に、患者の呼吸経路が狭くなったり詰まったりしていないとき、呼吸努力は減少する可能性がある。信号の努力は、例えば、ウェーブレット変換を用いて信号を変換して、ウェーブレット変換から導出されたスケイログラムの特徴を解析することにより測定されてもよい。特に、スケイログラム内の脈拍帯域および呼吸帯域の特徴の変化は、呼吸努力の変化と関連している可能性がある。
【００５７】
付加的な実施例として、本明細書で開示した方法およびシステムは、機械的エンジンにおける努力を測定するために使用されてもよい。機械的エンジンは、機械部品の摩耗および／または不十分な潤滑のために時間がたつと効率が低下する可能性がある。これはエンジン部品に必要以上の歪みをかける可能性があり、特に、プロセスを完了するために、より多くの努力、仕事、または力をエンジンに負わせる。エンジン機能は信号を用いて監視され表されてもよい。これらの信号は、本明細書に記載の技法を用いて努力を測定するために変換され解析されてもよい。例えば、エンジンは特定の様式で振動する可能性がある。この振動はスケイログラムの中に帯域（複数可）を作り出す可能性がある。この帯域（複数可）の特徴は、エンジンが努力したり、または努力しなかったりするときに変化する可能性がある。そのとき、特徴の変化は、努力と関連している可能性がある。
【００５８】
本開示が任意の好適な信号に適用できること、およびＰＰＧ信号または機械的監視信号は単に説明のために使用されているに過ぎないことが理解される。当業者は本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限らない他の信号に対しても広い適用性を有していることを認識する。
【００５９】
本開示に記載の努力を測定するための方法は、人間が読めるまたは機械が読める情報の使用を通じて数多くの異なるシステムおよび装置上で実現されてもよい。例えば、本明細書に記載の方法は、機械が読めるコンピュータコードを用いて実現され、コンピュータコードを読むことができるコンピュータシステム上で実行されてもよい。努力を測定できる例示的システムが図４に示されている。
【００６０】
図４は、実施形態の説明に役立つ連続ウェーブレット処理システムである。実施形態では、入力信号発生器４１０が入力信号４１６を生成する。図示のように、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６としてＰＰＧ信号を提供してもよいセンサ４１８に接続された酸素濃度計４２０を含んでいてもよい。入力信号発生器４１０は、信号４１６を作り出すために任意の好適な信号源、信号生成データ、信号生成装置、またはそれらの任意の組み合わせを含んでいてもよいことが理解される。信号４１６は、例えば、生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせなどの任意の好適な信号（複数可）であってもよい。
【００６１】
実施形態では、信号４１６はプロセッサ４１２に接続されてもよい。プロセッサ４１２は、信号４１６を処理するための任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／もしくはハードウェア、ならびに／またはそれらの組み合わせであってもよい。例えば、プロセッサ４１２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ（例えば、集積回路など）、１つ以上のソフトウェアモジュール、メモリなどのコンピュータ可読媒体、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを含んでいてもよい。プロセッサ４１２は、例えば、コンピュータであってもよく、または１つ以上のチップ（すなわち、集積回路）であってもよい。プロセッサ４１２は、本開示の連続ウェーブレット変換に関連する計算および変換の任意の好適な質問に関連する計算を実行してもよい。プロセッサ４１２は、信号４１６をフィルタリングするために、任意の好適な帯域通過フィルタリング、適応フィルタリング、閉ループフィルタリング、および／もしくは他の任意の好適なフィルタリング、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせなどの信号４１６の任意の好適な信号処理を実行してもよい。
【００６２】
プロセッサ４１２は、任意の好適な揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、レジスタなど）、不揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、フラッシュメモリなど）、またはそれらの両方のような１つ以上のメモリデバイス（図示せず）に接続されてもよく、または１つ以上のメモリデバイスを組み込んでもよい。メモリは、例えば、スケイログラムを表すデータのような、入力信号４１６の連続ウェーブレット変換に対応するデータを保存するために、プロセッサ４１２により使用されてもよい。一実施形態では、スケイログラムを表すデータは、タイムスケール平面内のエネルギーレベルとしてスケイログラムを表す三次元アレイのような任意の好適な三次元データ構造としてプロセッサ４１２の内部のＲＡＭまたはメモリ内に保存されてもよい。他の任意の好適なデータ構造が、スケイログラムを表すデータを保存するために使用されてもよい。
【００６３】
プロセッサ４１２は出力４１４に接続されてもよい。出力４１４は、例えば、１つ以上の医療機器（例えば、さまざまな生理的パラメータを表示する医療監視装置、医療警報、または生理的パラメータを表示するか、もしくはプロセッサ４１２の出力を入力として使用するかのどちらかを行う他の任意の好適な医療機器）、１つ以上の表示装置（例えば、モニタ、ＰＤＡ、携帯電話、他の任意の好適な表示装置、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上のオーディオ装置、１つ以上のメモリデバイス（例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、光ディスク、他の任意の好適なメモリデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上の印刷装置、他の任意の好適な出力装置、またはそれらの任意の組み合わせのような任意の好適な出力装置であってもよい。
【００６４】
システム４００はシステム１０（図１および図２）に組み込まれてもよく、システム１０では、例えば、入力信号発生器４１０はセンサ１２およびモニタ１４の一部として実現されてもよく、プロセッサ４１２はモニタ１４の一部として実現されてもよいことが理解される。
【００６５】
いくつかの実施形態では、努力を測定するために、プロセッサ４１２は、最初に信号を、例えば、フーリエ領域、ウェーブレット領域、スペクトル領域、スケール領域、時間領域、タイムスペクトル領域、タイムスケール領域、または任意の変換空間などの任意の好適な領域に変換してもよい。プロセッサ４１２は、必要に応じて、もともとの信号および／または変換された信号を好適な領域のうちのいずれかにさらに変換してもよい。
【００６６】
プロセッサ４１２は、もともとの信号または変換された信号を任意の好適な方法で、例えば、スペクトログラムまたはスケイログラムなどの二次元表現または三次元表現を用いて表してもよい。
【００６７】
プロセッサ４１２が好適な方法で信号を表した後に、その後、プロセッサ４１２は、努力を測定するために信号４１６の信号表現内の選択された特徴を捜し出して解析してもよい。選択された特徴は、エネルギーに関する値、重み付けされた値、または値の変化、振幅、周波数変調、振幅変調、スケール変調、特徴の違い（例えば、タイムスケール帯域の中の凸部振幅ピークの間の距離など）を含んでいてもよい。
【００６８】
例えば、選択された特徴は、上述のウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内のタイムスケール帯域内の特徴を含んでいてもよい。説明に役立つ実施例として、帯域が患者の呼吸帯域であるときには、帯域の振幅またはエネルギーが患者の呼吸努力を示してもよい。さらに、帯域の振幅またはエネルギーの変化は、患者の呼吸努力の変化を示してもよい。また、他のタイムスケール帯域が呼吸努力を示す情報を提供してもよい。また、例えば、振幅変調、または患者の脈拍帯域のスケール変調が呼吸努力を示してもよい。努力は、上述の選択された特徴、他の好適な特徴、またはそれらの任意の組み合わせのうちのいずれかと関連してもよい。
【００６９】
選択された特徴は、信号４１６の好適な領域空間表現の１つ以上の領域の中で局在化され、反復的、または連続的であってもよい。選択された特徴は必ずしも帯域内に局在化されていなくてもよいが、信号表現の中の任意の領域内に潜在的に存在してもよい。例えば、選択された特徴は、ウェーブレット変換表面の中でスケールまたは時間において局在化され、反復的、または連続的であってもよい。特定の大きさおよび形の領域が、信号４１６の領域空間表現において選択された特徴を解析するために使用されてもよい。領域の大きさおよび形は、解析される予定の特定の特徴に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。説明に役立つ実施例として、１つ以上の選択された特徴に対して患者の呼吸帯域を解析するために、領域がタイムスケール領域内の上方および下方のスケール値を有するように選択されて、領域がタイムスケール領域の帯域の一部、全体の帯域、または全体の帯域プラス付加的な部分を含むようになっていてもよい。また、領域は選択された時間窓幅を有していてもよい。
【００７０】
領域の境界は特徴の期待される位置に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。例えば、期待される位置は、複数の患者の経験的データに少なくとも部分的に基づいてもよい。また、領域は患者の分類に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。例えば、大人の呼吸帯域位置は、新生児の患者の呼吸帯域位置とは一般に異なる。したがって、大人用に選択された領域は、新生児用に選択された領域とは異なる可能性がある。
【００７１】
いくつかの実施形態では、領域はスケイログラムの中の特徴に少なくとも部分的に基づいて選択されてもよい。例えば、患者に対するスケイログラムは、呼吸帯域の位置と、それの対応する凸部とを決定するために解析されてもよい。呼吸帯域凸部は標準的な凸部検出技法を用いて見つけられてもよい。また、凸部は、Ｗａｔｓｏｎらの「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｉｄｇｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｃａｌｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌｓ」と題する２００８年１０月３日に出願された米国特許出願第１２／２４５，３２６号明細書（代理人整理番号Ｈ−ＲＭ−０１１９７−１（ＣＯＶ−２−０１））に記載された技法を用いて検出されてもよく、当該文献はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。説明に役立つ実施例として、帯域の凸部が位置Ｘにあることが分かったとき、領域は所定距離を、位置Ｘを超えたおよび位置Ｘの手前の所定の距離まで延ばすように選択されてもよい。あるいは、帯域自体が、その大きさを測定するために解析されてもよい。帯域の上界および下界は、１つ以上の所定しきい値または適応しきい値を用いて決定されてもよい。例えば、帯域の上界および下界は、帯域がしきい値の下方を横切る位置に決定されてもよい。領域の幅は所定の時間であってもよく、または領域の幅はもともとの信号またはスケイログラムの特性に少なくとも部分的に基づいて変化してもよい。例えば、雑音が検出されるときには、領域の幅が増やされてもよく、または領域の一部が無視されてもよい。
【００７２】
いくつかの実施形態では、領域は選択された特徴の反復性に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。例えば、帯域は周期的な特徴を有していてもよい。特徴の周期は、時間および／またはスケールにおいて領域の境界を決定するために使用されてもよい。
【００７３】
また、１つ以上の領域の大きさ、形、および位置は信号解析を用いて適応的に操作されてもよい。適応は、さまざまな領域空間の中の信号または特徴の特性の変更に少なくとも部分的に基づいてもよい。
【００７４】
例えば、プロセッサ４１２により信号が処理されているとき、領域は、選択された特徴の値、または選択された特徴の値の変化を測定するために、任意の好適な領域空間において任意の好適なパラメータに関して信号上を動かされてもよい。処理はリアルタイムで、または以前に記録された信号を用いて、実行されてもよい。例えば、領域は時間とともにタイムスケール領域内で呼吸帯域上を移動してもよい。選択された特徴が解析されたとき、選択された特徴は時間とともに努力と関連付けられてもよく、したがって、努力の値、または努力の値の変化を時間とともに示してもよい。
【００７５】
いくつかの実施形態では、測定された努力は、努力を示す量的または質的な値として提供されてもよい。量的または質的な値は、上述の選択された特徴のような関連情報の１つ以上の好適な計量における値または値の変化を用いて測定されてもよい。量的または質的な値は、特徴の基準線または較正された値からの絶対差に基づいてもよい。例えば、患者の呼吸努力は最初のセットアップのときに較正されてもよい。あるいは、値は、振幅におけるピークの間の距離の変化、大きさの変化、エネルギーレベルの変化、または特徴の変調における変化のような特徴の相対変化を示してもよい。
【００７６】
努力の量的または質的な値は、例えば、表示部２８などの表示部上に表示するために提供されてもよい。努力は、測定された努力の値もしくは値の変化、または上述の選択された特徴の値もしくは値の変化を表現することにより表示部上に図形的に表示されてもよい。図的表現は一次元、二次元、またはより多くの次元で表示されてもよく、図的表現は固定されていてもよく、または時間とともに変化してもよい。図的表現は、色、模様、または他の任意の視覚表現を変化させることにより、さらに改善されてもよい。
【００７７】
図的表現、量的表現、質的表現、または表現の組み合わせを用いた努力の描写は、出力４１４上に提示されてもよく、プロセッサ４１２により制御されてもよい。
【００７８】
いくつかの実施形態では、出力４１４の表示部および／またはスピーカは、努力が何らかの量的または質的しきい値を上回ったり、または下回ったりしたとき、それぞれ視覚警報および音声警報を発するように構成されてもよい。視覚警報は、例えば、表示部２８上に表示されてもよく、音声警報は、例えば、スピーカ２２で発生されてもよい。しきい値は、経験的データ、基準線示度、平均示度、またはデータの組み合わせに少なくとも部分的に基づいてもよい。しきい値は動作の開始時に設定されてもよく、または動作中に設定されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ４１２は、視覚警報、音声警報、または警報の組み合わせを発するかどうかを判断してもよい。努力が特定のパーセント変化分だけまたは絶対値変化分だけ、しきい値を上回ったり、または下回ったりしたとき、警報がトリガされてもよい。
【００７９】
また、測定された努力の値をもたらす上記で実行された解析および／または警報は、測定された努力および／または他の検出された特徴に少なくとも部分的に基づいて、事象を検出するのに使用されてもよい。例えば、このプロセスは睡眠検査に関連して使用されてもよい。努力の増加は、他の事象から無呼吸事象を検知するおよび／または識別するのに使用されてもよい。例えば、努力の減少は中枢性無呼吸を示している可能性があり、努力の増加は閉塞性無呼吸を示している可能性がある。実施形態では、ＰＰＧ信号からの呼吸努力は、睡眠検査で通常使用される他の信号と組み合わせて使用されてもよい。一実施形態では、治療的介入の効果を監視するために、例えば、ぜんそく薬が患者の呼吸努力に及ぼす効果を監視するために、本開示が使用されてもよい。例えば、時間とともに患者の呼吸努力がどれくらい迅速に減少するかを判断するために患者の呼吸努力が監視されてもよく、仮にそのような場合でも、ぜんそくの症状を軽減するために患者が薬を受け取った後に行われる。
【００８０】
図５は、本開示の実施形態に基づいて解析されてもよいＰＰＧ信号の説明に役立つスケイログラムを示している。スケイログラムは、上述のように図１および図２のシステム１０または図４のシステム４００により作成されてもよい。スケイログラムは図示のように呼吸帯域５０２および脈拍帯域５０４を含んでいる。呼吸努力を示してもよい特徴に対して、これらの帯域が捜し出されて解析されてもよい。
【００８１】
図５は時間５０６から始まる呼吸努力の増加を示しており、この呼吸努力の増加は、患者が呼吸抵抗の増加を経験することにより引き起こされる可能性がある。呼吸努力のこの変化を検知するために、領域５０８および５１０が使用されてもよい。領域５０８は全体として脈拍帯域５０４の部分を覆って位置しており、領域５１０は全体として呼吸帯域５０２の部分を覆って位置している。領域５０８および５１０は時間とともに領域の中の特徴を解析できるようにしながら、時間とともにスケイログラム全体にわたってずらされてもよい。領域５０８および５１０の大きさ、形、および位置は、あくまで例を示したに過ぎない。領域の特徴は、領域がずらされるにつれて変化してもよく、上述のように他の任意の好適な大きさ、形、および位置が使用されてもよい。
【００８２】
時間５０６において、脈拍帯域５０４の振幅およびスケールの変調が増加し始める可能性がある（例えば、領域５０８の中で）ことが観察されてもよい。呼吸努力の増加は脈拍帯域の振幅およびスケール変調におけるこの増加につながる可能性があるため、この変調またはこの変調の変化の解析は、上述のように患者の呼吸努力と関連している可能性がある。変調は、例えば、脈拍帯域の凸部の変調を解析することにより決定されてもよい。
【００８３】
また、呼吸努力の増加は、呼吸帯域５０２の振幅およびエネルギーの増加につながる可能性がある。振幅およびエネルギーの増加は、領域５１０の中の時間５０６で確認できる。振幅は、呼吸帯域の凸部を解析することにより決定されてもよい。エネルギーは、領域５１０の中の平均エネルギーまたはエネルギーの中央値を解析することにより決定されてもよい。また、領域５１０の中の振幅および／もしくはエネルギー、または振幅および／もしくはエネルギーの変化の解析は、患者の呼吸努力と関連している可能性がある。
【００８４】
患者の呼吸努力は、呼吸帯域もしくは脈拍帯域の振幅変調、スケール変調、振幅、もしくはエネルギー、またはそれらの特徴の変化、またはそれらの任意の好適な組み合わせに少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。
【００８５】
患者の呼吸努力を解析するための上述の技法は、任意の種類の努力を測定するために使用できることが理解される。例えば、これらの技法は、任意の生物学的プロセス、機械的プロセス、電気的プロセス、財政プロセス、地球物理学的プロセス、天文学的プロセス、化学プロセス、物理プロセス、流体プロセス、発話プロセス、音響プロセス、気象学的プロセス、および／または他の任意の好適なプロセス、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせに関連する努力を測定するために使用できる。
【００８６】
付加的な実施例として、上述の技法は、機械的エンジンにおける努力を測定するために使用されてもよい。エンジン機能は信号を用いて監視され表されてもよい。これらの信号は変換され、例えば、スケイログラムにより表されてもよい。通常のエンジン機能はスケイログラムの中に帯域（複数可）を作り出す可能性がある。この帯域（複数可）の特徴は、エンジンが努力したり、または努力しなかったりするときに変化したり、または明らかになったりする可能性がある。これらの特徴は、帯域の振幅変調、スケール変調、振幅、またはエネルギーの変化を含んでいてもよい。また、これらの特徴は、スケイログラムの他の領域において変化したり、または明らかになったりする可能性がある。そのとき、これらの特徴の出現または変化は、エンジンに負わされる努力、または努力の変化と関連している可能性がある。
【００８７】
また、上述の技法は、人間が読めるまたは機械が読める任意の命令を用いて、本明細書に記載するような任意の好適なシステムまたは装置上で実現されてもよいことが理解される。
【００８８】
図６は、努力を測定するために使用されてもよいステップを示す説明に役立つフローチャートである。ステップ６００では、例えば、１つ以上の生体信号（例えば、心電図、脳波、胃電図、筋電図、心拍信号、病理音、超音波、もしくは他の任意の好適な生体信号など）、生理学的信号、動的信号、非破壊試験信号、状態監視信号、流体信号、地球物理学的信号、物理的信号、天文学的信号、電気信号、電磁信号、機械的信号、財務指標を含む財政的信号、音響および音声信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、ならびに／または他の任意の好適な信号、ならびに／またはそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の信号が受信されてもよい。説明に役立つ実施例として、入力信号はＰＰＧ信号であってもよい。
【００８９】
ステップ６０２では、受信信号は、フーリエ領域、ウェーブレット領域、スペクトル領域、スケール領域、時間領域、タイムスペクトル領域、またはタイムスケール領域などの任意の好適な領域に変換されてもよい。例えば、信号（複数可）は連続ウェーブレット変換などのウェーブレット変換を用いてタイムスケール領域に変換されてもよい。信号が好適な領域に変換されると、信号は好適な表現により示されてもよい。好適な表現は二次元表現または三次元表現を含んでいてもよい。説明に役立つ実施例として、タイムスケール領域に変換された信号は、その後、スケイログラムにより表されてもよい。
【００９０】
信号が変換されて好適な表現により表されると、ステップ６０４および６０６に示すように１つ以上の特徴が信号表現の中で解析されてもよい。
【００９１】
ステップ６０４および６０６では、信号表現の中の１つ以上の領域が検査のために選択されてもよい。これらの領域は領域５０８および領域５１０と同様であってもよい。領域５０８および領域５１０に関して上述したように、領域は任意の好適な大きさ、形、および位置からなっていてもよい。また、領域は時間とともに領域の中の特徴を解析できるようにしながら、時間とともにスケイログラム全体にわたってずらされてもよい。例えば、領域はスケイログラムの中の脈拍帯域または呼吸帯域などの帯域を含んでいてもよい。また、領域は信号表現の中の他の任意の好適な帯域または特徴を含んでいてもよい。
【００９２】
ステップ６０４では、領域の中で解析される特徴は振幅またはエネルギーを含んでいてもよい。ステップ６０６では、振幅変調、スケールもしくは周波数変調、ピークの間の距離、および／もしくは他の任意の好適な特徴、ならびに／または特徴の組み合わせが解析されてもよい。
【００９３】
ステップ６０８では、ステップ６０４および６０８での特徴の解析に少なくとも部分的に基づいて努力情報が決定されてもよい。図５に関して上述したように、努力は、ステップ６０４および６０６で捜し出されて解析された特徴の変化または出現と関連している可能性がある。例えば、呼吸努力は、呼吸帯域および／または脈拍帯域内の振幅、エネルギー、振幅変調、周波数変調、および／またはスケール変調の変化、または重み付けされた変化と関連している可能性がある。努力と、解析された特徴の間の相関は、努力と関連する量的または質的な値を決定するために使用されてもよい。決定された値は、例えば、努力、または努力の変化を示していてもよい。値は、努力の基準線または較正された値からの絶対差またはパーセント差に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。さらに、値は信号表現の中の解析された特徴の変化または出現に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。
【００９４】
また、ステップ６０８で実行される解析は、測定された努力がしきい値を上回ったり、または下回ったりしているかを判断してもよい。しきい値は、経験的データ、基準線示度、平均示度、またはデータの組み合わせに少なくとも部分的に基づいてもよい。しきい値は動作の開始時に努力もしくは特徴に少なくとも部分的に基づいて設定されてもよく、または動作中に調節されてもよい。努力がしきい値を横切ったとき、警報を発してもよい。いくつかの実施形態では、努力が特定のパーセント変化分だけまたは絶対値変化分だけ、しきい値を上回ったり、または下回ったりしたとき、または測定された努力値がしきい値を横切ったとき、警報がトリガされてもよい。
【００９５】
また、ステップ６０８で実行される解析は、測定された努力および／または他の検出された特徴に少なくとも部分的に基づいて事象を検出してもよい。例えば、このプロセスは睡眠検査に関連して使用されてもよい。努力の増加は、他の事象から無呼吸事象を検知するおよび／または識別するのに使用されてもよい。このような無呼吸事象が起こったとき、付加的な通知が生成されてもよい。実施形態では、ＰＰＧ信号からの呼吸努力は、睡眠検査で通常使用される他の信号と組み合わせて使用されてもよい。
【００９６】
ステップ６１０では、警報がトリガされたときには、信号解析および測定された努力が、可能性がある警報とともに出力されてもよい。出力は、図１に示す表示部２８のような表示部上に表示されてもよい。努力、または努力の変化を表す測定された質的または量的な値に少なくとも部分的に基づいてグラフィカルディスプレイが生成されてもよい。図的表現は一次元、二次元、またはより多くの次元で表示されてもよく、図的表現は固定されていてもよく、または時間とともに変化してもよい。図的表現は、色、模様、または他の任意の視覚表現を変化させることにより、さらに改善されてもよい。さらに、警報は、例えば、表示部２８などの表示部上に表示されることにより可視化されてもよく、例えば、スピーカ２２などのスピーカの可聴音を通して行われてもよい。
【００９７】
ステップ６１０で信号解析および測定された努力が出力されているとき、プロセス全体が繰り返してもよい。新規の信号が受信されてもよく、または受信信号（複数可）の他の部分について努力測定が継続してもよい。努力測定を止めるコマンドがあるまで、および／または努力測定プロセスを止めるように指定された何らかの事象が検出されるまで、プロセスはいつまでも繰り返してもよい。例えば、呼吸努力の急増が検知された後には努力測定を止めることが好ましい可能性がある。
【００９８】
また、上述の方法は、人間が読めるまたは機械が読める任意の命令を用いて、本明細書に記載するような任意の好適なシステムまたは装置上で実現されてもよいことが理解される。
【００９９】
以上の記述はあくまで本開示の原理の例を示したに過ぎず、本開示の範囲および要旨を逸脱することなく、当業者によりさまざまな修正を行うことができる。また、下記のクレームは本開示のさまざまな態様を記述する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変換された信号を生成するために信号を変換するステップと、
変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスケイログラムを生成するステップと、
スケイログラムの中の１つ以上の特徴を解析するステップと、
１つ以上の解析された特徴に少なくとも部分的に基づいて努力情報を測定するステップと、
努力情報を提供するステップと、を含む、努力を測定する方法。
【請求項２】
信号を変換するステップが、連続ウェーブレット変換を用いて信号を変換するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
スケイログラムの中の１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つがスケイログラムの中の１つ以上の帯域内に位置している、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
信号が光電脈波信号であり、努力情報が呼吸努力情報であり、スケイログラムの中の１つ以上の帯域のうちの１つが呼吸帯域または脈拍帯域である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つ以上の特徴を解析するステップが、
選択された領域の中のエネルギーパラメータを計算するステップと、
第２の選択された領域から第２のエネルギーパラメータを計算するステップとを含み、選択された領域および第２の選択された領域が異なる領域であり、呼吸努力情報を測定するステップが呼吸努力の変化を測定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
選択された領域および第２の選択された領域が同じ大きさであり、第２の領域が、第１の領域から時間的にずれている、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
１つ以上の特徴が、
振幅と、
エネルギーと、
振幅変調と、
スケール変調と、からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
信号を生成できるセンサと、
信号を変換でき、
変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスケイログラムを生成でき、
スケイログラムの中の１つ以上の特徴を解析でき、
１つ以上の解析された特徴に少なくとも部分的に基づいて努力情報を測定でき、
努力情報を提供できるプロセッサと、を含む、努力を測定するシステム。
【請求項９】
信号を変換するステップが、連続ウェーブレット変換を用いて信号を変換するステップを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
スケイログラムの中の１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つがスケイログラムの中の１つ以上の帯域内に位置している、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
信号が光電脈波信号であり、努力情報が呼吸努力情報であり、スケイログラムの中の１つ以上の帯域のうちの１つが呼吸帯域または脈拍帯域である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
１つ以上の特徴を解析するステップが、
選択された領域の中のエネルギーパラメータを計算するステップと、
第２の選択された領域から第２のエネルギーパラメータを計算するステップとを含み、選択された領域および第２の選択された領域が異なる領域であり、呼吸努力情報を測定するステップが呼吸努力の変化を測定するステップを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
選択された領域および第２の選択された領域が同じ大きさであり、第２の領域が、第１の領域から時間的にずれている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
１つ以上の特徴が、
振幅と、
エネルギーと、
振幅変調と、
スケール変調と、からなる群から選択される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
努力を測定するためのコンピュータ可読媒体であって、
変換された信号を生成するために信号を変換し、
変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスケイログラムを生成し、
スケイログラムの中の１つ以上の特徴を解析し、
１つ以上の解析された特徴に少なくとも部分的に基づいて努力情報を測定し、
努力情報を提供するために、
その上に記録された計算機プログラム命令を有する、コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
信号を変換するステップが、連続ウェーブレット変換を用いて信号を変換するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
スケイログラムの中の１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つがスケイログラムの中の１つ以上の帯域内に位置している、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
信号が光電脈波信号であり、努力情報が呼吸努力情報であり、スケイログラムの中の１つ以上の帯域のうちの１つが呼吸帯域または脈拍帯域である、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
１つ以上の特徴を解析するステップが、
選択された領域の中のエネルギーパラメータを計算するステップと、
第２の選択された領域から第２のエネルギーパラメータを計算するステップとを含み、選択された領域および第２の選択された領域が異なる領域であり、呼吸努力情報を測定するステップが呼吸努力の変化を測定するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
選択された領域および第２の選択された領域が同じ大きさであり、第２の領域が、第１の領域から時間的にずれている、請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
１つ以上の特徴が、
振幅と、
エネルギーと、
振幅変調と、
スケール変調と、
帯域の振幅ピークの間の距離と、からなる群から選択される、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１】
変換された信号を生成するために信号を変換するステップと、
変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスケイログラムを生成するステップと、
スケイログラムの中の１つ以上の特徴を解析するステップと、
１つ以上の解析された特徴に少なくとも部分的に基づいて努力情報を測定するステップと、
努力情報を提供するステップと、を含む、努力を測定する方法。
【請求項２】
信号を変換するステップが、連続ウェーブレット変換を用いて信号を変換するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
スケイログラムの中の１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つがスケイログラムの中の１つ以上の帯域内に位置している、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
信号が光電脈波信号であり、努力情報が呼吸努力情報であり、スケイログラムの中の１つ以上の帯域のうちの１つが呼吸帯域または脈拍帯域である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つ以上の特徴を解析するステップが、
選択された領域の中のエネルギーパラメータを計算するステップと、
第２の選択された領域から第２のエネルギーパラメータを計算するステップとを含み、選択された領域および第２の選択された領域が異なる領域であり、呼吸努力情報を測定するステップが呼吸努力の変化を測定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
選択された領域および第２の選択された領域が同じ大きさであり、第２の領域が、第１の領域から時間的にずれている、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
１つ以上の特徴が、
振幅と、
エネルギーと、
振幅変調と、
スケール変調と、からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
信号を生成できるセンサと、
信号を変換でき、
変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスケイログラムを生成でき、
スケイログラムの中の１つ以上の特徴を解析でき、
１つ以上の解析された特徴に少なくとも部分的に基づいて努力情報を測定でき、
努力情報を提供できるプロセッサと、を含む、努力を測定するシステム。
【請求項９】
信号を変換するステップが、連続ウェーブレット変換を用いて信号を変換するステップを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
スケイログラムの中の１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つがスケイログラムの中の１つ以上の帯域内に位置している、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
信号が光電脈波信号であり、努力情報が呼吸努力情報であり、スケイログラムの中の１つ以上の帯域のうちの１つが呼吸帯域または脈拍帯域である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
１つ以上の特徴を解析するステップが、
選択された領域の中のエネルギーパラメータを計算するステップと、
第２の選択された領域から第２のエネルギーパラメータを計算するステップとを含み、選択された領域および第２の選択された領域が異なる領域であり、呼吸努力情報を測定するステップが呼吸努力の変化を測定するステップを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
選択された領域および第２の選択された領域が同じ大きさであり、第２の領域が、第１の領域から時間的にずれている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
１つ以上の特徴が、
振幅と、
エネルギーと、
振幅変調と、
スケール変調と、からなる群から選択される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
努力を測定するためのコンピュータ可読媒体であって、
変換された信号を生成するために信号を変換し、
変換された信号に少なくとも部分的に基づいてスケイログラムを生成し、
スケイログラムの中の１つ以上の特徴を解析し、
１つ以上の解析された特徴に少なくとも部分的に基づいて努力情報を測定し、
努力情報を提供するために、
その上に記録された計算機プログラム命令を有する、コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
信号を変換するステップが、連続ウェーブレット変換を用いて信号を変換するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
スケイログラムの中の１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つがスケイログラムの中の１つ以上の帯域内に位置している、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
信号が光電脈波信号であり、努力情報が呼吸努力情報であり、スケイログラムの中の１つ以上の帯域のうちの１つが呼吸帯域または脈拍帯域である、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
１つ以上の特徴を解析するステップが、
選択された領域の中のエネルギーパラメータを計算するステップと、
第２の選択された領域から第２のエネルギーパラメータを計算するステップとを含み、選択された領域および第２の選択された領域が異なる領域であり、呼吸努力情報を測定するステップが呼吸努力の変化を測定するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
選択された領域および第２の選択された領域が同じ大きさであり、第２の領域が、第１の領域から時間的にずれている、請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
１つ以上の特徴が、
振幅と、
エネルギーと、
振幅変調と、
スケール変調と、
帯域の振幅ピークの間の距離と、からなる群から選択される、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【図１】
【図２】
【図３（ａ）】
【図３（ｂ）】
【図３（ｃ）】
【図３（ｄ）】
【図３（ｅ）】
【図３（ｆ）】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３（ａ）】
【図３（ｂ）】
【図３（ｃ）】
【図３（ｄ）】
【図３（ｅ）】
【図３（ｆ）】
【図４】
【図５】
【図６】
【公表番号】特表２０１１−５２６５１２（Ｐ２０１１−５２６５１２Ａ）
【公表日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５１５６５４（Ｐ２０１１−５１５６５４）
【出願日】平成２１年６月２９日（２００９．６．２９）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００９／００６１３５
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／００１２３２
【国際公開日】平成２２年１月７日（２０１０．１．７）
【出願人】（５１１００２５１５）
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月２９日（２００９．６．２９）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００９／００６１３５
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／００１２３２
【国際公開日】平成２２年１月７日（２０１０．１．７）
【出願人】（５１１００２５１５）
【Ｆターム（参考）】
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