レーダーベースの生理的運動センサが開示される。ドップラーシフトされた信号はセンサによって受信信号から抽出することができる。ドップラーシフトされた信号はデジタル化された後で処理され、１つまたは２つ以上の対象の心肺運動に関連した情報を抽出することができる。情報は、呼吸速度、心拍速度、呼吸活動および心臓活動による波形、到来方向、異常呼吸または奇異呼吸等を含むことができる。種々の実施形態では、抽出された情報は表示装置上に表示することができる。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
運動センサを使用して運動を感知する方法であって、
周波数が無線周波数帯域にある電磁放射線を電磁放射線源から発生させること、
該電磁放射線を対象に向けて１つまたは２つ以上の送信機を使用して送ること、
少なくとも前記対象によって散乱された電磁放射線を、１つまたは２つ以上の受信機を使用して受け取ること、
前記散乱された電磁放射線からドップラーシフトされた信号を抽出すること、
前記ドップラーシフトされた信号を１つまたは２つ以上のフレームを有するデジタル運動信号に変換することであって、該１つまたは２つ以上のフレームは、デジタル運動信号の時間標本化された直角位相値を有すること、
前記１つまたは２つ以上のフレームをプロセッサによって実行される復調アルゴリズムを使用して復調し、前記対象または前記対象の一部の生理学的動態（ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｖｅｍｅｎｔ）に対応する信号を分離すること、
前記信号を分析して非心肺運動または他の信号干渉に対応する情報を得ること、
前記信号を処理して、実質的に前記非心肺運動または他の信号干渉から分離された、前記対象または前記対象の一部の前記生理学的動態に対応する情報を得ること、
前記情報を、出力行動を行うように構成された出力システムに伝えること、
を含む方法。
【請求項２】
前記出力システムは前記情報を表示するように構成された表示ユニットを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記出力システムは、前記情報に基づいて該情報または警報を聞こえるように知らせるべく構成された可聴システムを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記出力システムは、前記情報に基づいた動作を行うように構成された外部医療システムを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記復調アルゴリズムは、線形復調アルゴリズム、弧ベースの（ａｒｃ−ｂａｓｅｄ）復調アルゴリズム、または非線形復調アルゴリズムを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記情報は、少なくとも文字数字を使って、図表を使って、および波形として表示される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記対象は人間または動物であり、前記生理学的動態は、前記対象の呼吸活動による運動、前記対象の心肺活動による運動、前記対象の心臓活動による運動、前記対象の心血管活動による運動、および前記対象の身体活動による運動の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記復調アルゴリズムは、複素平面の前記信号を最良適合線に投影すること、複素平面の前記信号を主固有ベクトルに投影することまたは信号の弧を最良適合円に位置合わせすること、該最良適合円のパラメータを使用して前記信号の弧から角度情報を抽出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１つまたは２つ以上のフレームを復調することは、
前記１つまたは２つ以上のフレームから選択されたフレームの第１の部分集合の共分散行列の第１の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第１の集合の加重和を含む第１のＡ行列を決定すること、
前記第１のＡ行列の第１の主値に対応する第１のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルを前記プロセッサと通信する記憶装置に格納すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１つまたは２つ以上のフレームから選択されたフレームの第２の部分集合の共分散行列の第２の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第２の集合の加重和を含む第２のＡ行列を決定すること、
前記第２のＡ行列の第２の主値に対応する第２のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルと前記第２のパラメータベクトルとの内積を計算すること、
前記第２のパラメータベクトルに前記内積の符号を掛けること、
前記第２のパラメータベクトル上に前記第２のフレームの値を投影して復調信号を得ること、をさらに含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の主値は前記第１のＡ行列の最大固有値を含み、前記第１の主ベクトルは前記固有値に対応する固有ベクトルを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２の主値は前記第２のＡ行列の最大固有値を含み、前記第２の主ベクトルは該固有値に対応する固有ベクトルを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記電磁放射線源は発振器を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つまたは２つ以上の送信機は１つまたは２つ以上のアンテナを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つまたは２つ以上の受信機は１つまたは２つ以上のアンテナまたはアンテナのアレイを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記送信アンテナおよび前記受信アンテナは同一のアンテナである請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記受信機はホモダイン受信機を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記受信機はヘテロダイン受信機を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記受信機は、前記ドップラーシフトされた信号を、低中間周波数帯域に周波数を有するドップラーシフトされた信号に変換するように構成された低ＩＦ受信機を有し、該変換された信号はデジタル化され、デジタル運動信号にデジタル的に変換されている、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記プロセッサは、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロプロセッサ、およびコンピュータの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記プロセッサを制御するように構成された制御装置をさらに有する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記出力システムは、遠隔地におけるユーザの前記生理学的動態に関する情報を表示するように構成された表示ユニットを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記信号を解析することは、該信号が単一安定源を有する場合には非心肺運動があることを、または、少なくとも信号が不安定かまたは少なくとも信号が複数源を有する場合には非心肺信号がないことを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記信号を解析することは、該信号が心肺活動から対象の最大胸郭可動域よりも大きな可動域を示す場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記信号を解析することは、線形復調に関連した最良適合ベクトルが著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記信号を解析することは、該信号の複素配置と線形復調に関連した最良適合ベクトルとの間のＲＭＳ差が著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記信号を解析することは、弧ベースの復調に関連した最良適合円の原点または半径が著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記信号を解析することは、該信号の複素配置と弧ベースの復調に関連した最良適合円との間のＲＭＳ差が著しく変化した場合には非心肺運動があることを検出するように構成された、非心肺運動検出アルゴリズムを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記信号を解析することは、非心肺運動の有無または他の信号干渉の有無をデジタル運動信号から検出する、非心肺運動検出アルゴリズムをプロセッサによって実行することを含み、該非心肺運動検出アルゴリズムは、非心肺運動または他の信号干渉があることを検出する第１のモードと、非心肺運動または他の信号干渉の停止を検出する第２のモードとを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３０】
非心肺運動または他の信号干渉があること、非心肺運動または他の信号干渉がないこと、非心肺運動または他の信号干渉の程度、信号対雑音比の評価、低い信号電力の検出、または、信号クリッピングまたは他の信号干渉の検出の少なくとも１つに基づいて、心肺運動信号の信号品質に関連した情報を、該情報を出力するように構成された出力システムに伝えること、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記第１のモードは、
前記１つまたは２つ以上のフレームからフレームの第１の部分集合を選択し、ローパスフィルタで濾過された該フレームの第１の部分集合の共分散行列の第１の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第１の集合の加重和を含む第１のＡ行列を決定すること、
前記第１のＡ行列の第１の主値に対応する第１のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルを前記プロセッサと通信する記憶装置に格納すること、を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
前記ローパスフィルタで濾過されたフレームの第２の部分集合の共分散行列の第２の集合を前記プロセッサで算出すること、
前記共分散行列の第２の集合の加重和値を含んだ第２のＡ行列を決定すること、
前記第２のＡ行列の第１および第２の主値を決定すること、
前記第２のＡ行列の第１の主値に対応する第２のパラメータベクトルを決定すること、
前記第１のパラメータベクトルと前記第２のパラメータベクトルとの内積を計算すること、
前記第２のＡ行列の第２の主値に対する前記第２のＡ行列の第１の主値の比を計算すること、
ハイパスフィルタで濾過されたフレームの第３の部分集合の平均エネルギーに対応する第１のエネルギー、およびハイパスフィルタで濾過されたフレームの第４の部分集合の平均エネルギーに対応する第２のエネルギーを計算すること、
前記第１のエネルギーに対する前記第２のエネルギーの比を計算すること、をさらに含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１のＡ行列の第１の主値は該第１のＡ行列の最大固有値を含み、前記第１の主ベクトルは該固有値に対応する固有ベクトルを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記第２のＡ行列の第１の主値は該第２のＡ行列の最大固有値を含み、前記第２のＡ行列の第２の主値は該第２のＡ行列の２番目に大きい固有値を含み、前記第２のＡ行列の第２の主ベクトルは該第２のＡ行列の前記第１の主値に対応する固有ベクトルを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
前記方法は第１の条件を前記プロセッサで算出することをさらに含み、前記内積である前記第１の条件は第１の閾値未満であり、または前記第２のＡ行列の第２の主値に対する該第２のＡ行列の第１の主値の比は、第２の閾値未満であり、または前記第１のエネルギーに対する前記第２のエネルギーの比は、第３の閾値よりも大きく、
前記第１の条件が当てはまり、かつ前記第１のエネルギーに対する前記第２のエネルギーの比が第４の閾値よりも大きい場合、前記非心肺運動または他の信号干渉があることが検出される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３６】
前記第１の閾値はほぼ０．６と１の間である請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記第２の閾値はほぼ４と１２の間である請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
前記第３の閾値はほぼ４と２０の間である請求項３５に記載の方法。
【請求項３９】
前記第４の閾値はほぼ０．１と０．８の間である請求項３５に記載の方法。
【請求項４０】
前記第２のモードは、
フレームの第５の部分集合内のありとあらゆる連続するフレームの部分集合を前記プロセッサで選択すること、
すべてのフレームの部分集合の共分散行列を前記プロセッサ計算すること、
フレームの各部分集合のＡ'行列を前記プロセッサで算出することであって、該Ａ'行列は前記部分集合の共分散行列の平均であること、
ρ−行列を前記プロセッサで算出することであって、該ρ−行列の各要素は対応する前記Ａ'行列の第１の主ベクトルに対応すること、
前記ρ−行列の各主ベクトル対の内積を算出し、該内積の最小絶対値を選ぶこと、
フレームの第６の部分集合の共分散行列の和であるＡ行列を計算すること、
前記Ａ行列の第１および第２の主値を決定すること、
前記Ａ行列の第２の主値に対する該Ａ行列の第１の主値の比を計算すること、を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項４１】
前記方法は、第２の条件を前記プロセッサで計算することをさらに含み、前記内積の最小絶対値である該第２の条件は第１の閾値よりも大きく、前記第２の主値に対する前記第１の主値の比は第２の閾値よりも大きく、
前記第２の条件が当てはまる場合、前記非心肺運動または他の信号干渉の停止が検出される、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記第５の閾値はほぼ０．６と１の間である請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記第６の閾値はほぼ４と１２の間である請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
前記第１の主ベクトルは、対応する前記Ａ'行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４５】
前記第１の主値は前記Ａ行列の最大固有値を含み、前記第２の主値は前記Ａ行列の２番目に大きい固有値を含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４６】
前記非心肺運動が実質的に停止した場合、前記１つまたは２つ以上のフレームからフレームを決定するように構成された回顧ステップをさらに含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４７】
前記フレームに先行する１つまたは２つ以上のフレームは廃棄される、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
運動センサを使用して生理的運動の速度を推定する方法であって、
周波数が無線周波数帯域にある電磁放射線を電磁放射線源から発生させること、
前記電磁放射線を対象に向けて１つまたは２つ以上の送信機を使用して送ること、
少なくとも前記対象によって散乱された電磁放射線を、１つまたは２つ以上の受信機を使用して受け取ること、
前記散乱された電磁放射線からドップラーシフトされた信号を抽出すること、
前記ドップラーシフトされた信号を１つまたは２つ以上のフレームを有するデジタル運動信号に変換しデジタル化することであって、該１つまたは２つ以上のフレームはデジタル運動信号の時間標本化された直角位相値を有すること、
前記１つまたは２つ以上のフレームをプロセッサによって実行される復調アルゴリズムを使用して復調し、前記対象または前記対象の一部の生理学的動態に対応する信号を分離すること、
非心肺運動検出アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、非心肺運動または他の信号干渉の有無に対応する１つまたは２つ以上の非心肺運動検出イベントまたは他の信号干渉イベントを、前記デジタル運動信号から識別すること、
速度推定アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、前記生理学的動態の速度を推定すること、
前記対象または前記対象の一部の生理学的動態の少なくとも速度に関連した情報を、該情報を出力するように構成された出力装置に提供すること、を含む方法。
【請求項４９】
前記速度推定アルゴリズムは、
前記復調されたフレームから複数のサンプルを収集すること、
非心肺運動検出イベントに対応する前記複数のサンプルから１つまたは２つ以上のサンプルを識別し、前記複数のサンプルからの前記１つまたは２つ以上のサンプルを０に設定して前記複数のサンプルの少なくとも第１の部分集合を得ること、
前記第１の部分集合から前記第１の部分集合の平均値を前記プロセッサで差し引くこと、を含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記第１の部分集合に含まれる前記サンプルのフーリエ変換をプロセッサで計算して該第１の部分集合の前記サンプルの振幅スペクトルを得ることをさらに含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記生理学的動態の推定周波数領域速度は、前記第１の部分集合の前記サンプルのスペクトルにおける最大の大きさの成分に対応する、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記第１の部分集合における、少なくとも３つの正のゼロ交差または少なくとも３つの負のゼロ交差のいずれかを特定すること、
第１および第２のゼロ交差内の前記サンプルの最大の大きさの正値または最大の大きさの負値である、少なくとも第１の値を特定すること、
第２および第３のゼロ交差内の前記サンプルの最大の大きさの正値または最大の大きさの負値である、少なくとも第２の値を特定すること、
前記第１および第２の値を閾値に対して比較すること、
前記第１の値が閾値よりも大きい場合、少なくとも第１の呼吸イベントを特定すること、
前記第２の値が閾値よりも大きい場合、少なくとも第２の呼吸イベントを特定すること、
少なくとも、前記第１および第２の呼吸イベントと、前記第１のゼロ交差、第２のゼロ交差、および第３のゼロ交差の間の時間間隔とに基づいて、時間領域呼吸速度を推定すること、をさらに含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５３】
前記第１の部分集合に含まれる前記サンプルのフーリエ変換をプロセッサで計算して該第１の部分集合の前記サンプルの振幅スペクトルを得ること、
前記第１の部分集合の前記サンプルの最大の大きさのスペクトルに対応する前記生理学的動態の周波数領域呼吸速度を推定すること、
前記時間領域呼吸速度と前記周波数領域呼吸速度とを比較して該時間領域呼吸速度および該周波数領域呼吸速度の精度を確認すること、をさらに含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記速度推定アルゴリズムは、
２つの連続したピークの間に谷が含まれているように、前記複数のサンプルから少なくとも３つの連続したピークを特定すること、
検出された連続するピーク数、および最初のピークと最後のピークとの間の時間間隔に基づいて、呼吸速度を決定すること、を含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５５】
前記速度推定アルゴリズムは、
２つの連続した谷の間にピークが含まれているように、前記複数のサンプルから少なくとも３つの連続した谷を特定すること、
検出された連続する谷の数、および第１の谷と最後の谷との間の時間間隔に基づいて、呼吸速度を決定すること、を含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５６】
前記速度アルゴリズムは、ピークまたは谷のいずれが最初に発生するかに基づいて、ピークを特定するかまたは谷を特定するかを選択する、請求項５４または請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
前記速度推定アルゴリズムは、連続したピーク数に基づいた呼吸速度と連続した谷に基づいた呼吸速度とを平均化し、速度推定のロバスト性を改善する、請求項５４または請求項５５に記載の方法。
【請求項５８】
生理的運動を感知するシステムであって、
電磁放射線を送るように構成された１つまたは２つ以上のアンテナと、
電磁放射線を受け取るように構成された１つまたは２つ以上のアンテナと、
非心肺運動検出アルゴリズム、速度推定アルゴリズム、奇異呼吸アルゴリズム、および到達方向アルゴリズムの少なくとも１つを実行することにより、心肺運動に関連した情報を抽出するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
心肺運動に関連した情報を出力するように構成された出力装置と通信するように構成された通信システムと、を有するシステム。
【請求項５９】
請求項５８に記載のシステムを有するバイタルサイン監視装置であって、
１つまたは２つ以上の対象の、呼吸速度、心拍速度、呼吸の深さ、呼吸波形、心拍波形、一回換気量活動、および非同調性呼吸の程度の少なくとも１つを監視するように構成されたバイタルサイン監視装置。
【請求項６０】
請求項５８に記載のシステムを有するバイタルサイン測定システムであって、
１つまたは２つ以上の対象の、呼吸速度、心拍速度、吸気時間対呼気時間の比、一回換気量、および呼吸の深さの少なくとも１つを測定するように構成されたシステム。
【請求項６１】
請求項６０に記載のシステムを有するバイタルサイン測定システムであって、
１つの時点でまたは断続的な複数の時点で測定を行うように構成されたシステム。
【請求項６２】
請求項５８に記載のシステムを有する無呼吸検出システムであって、
１つまたは２つ以上の対象の、呼吸速度、呼吸努力、心拍速度、呼吸の深さ、一回換気量および奇異呼吸、活動、位置の少なくとも１つを監視するように構成された、および呼吸の有無を検出するように構成された無呼吸検出システム。
【請求項６３】
請求項５８に記載のシステムを有する睡眠監視装置であって、
１つまたは２つ以上の対象の、呼吸速度、心拍速度、呼吸の深さ、一回換気量、奇異呼吸、および身体の動きの少なくとも１つを監視するように構成された睡眠監視装置。
【請求項６４】
請求項５８に記載のシステムを有する精神生理学的状態監視装置であって、
１つまたは２つ以上の外部刺激に呼応して、１つまたは２つ以上の対象の、呼吸速度、呼吸波形、心拍波形、活動、心拍速度、呼吸の深さ、一回換気量、吸気時間、呼気時間、および吸気時間対呼気時間比の少なくとも１つを監視するように構成された精神生理学的状態監視装置。
【請求項６５】
情報を画像処理システムに送るように構成された請求項５８に記載のシステムであって、
該画像処理システムは対象を画像化するように構成され、該情報は前記画像処理システムを前記対象の生理的運動に同期させるように構成された、システム。
【請求項６６】
前記監視装置は呼吸運動の有無および心臓運動の有無の少なくとも１つを評価するように構成された、請求項５８に記載のシステム。
【請求項６７】
医療機器を動作させるように構成された情報を、該医療機器に送るように構成された請求項５８のシステム。
【請求項６８】
請求項５８に記載のシステムを有する身体活動監視装置であって、
１つまたは２つ以上の対象の、呼吸速度、心拍速度、呼吸の深さ、一回換気量、非心肺運動の頻度、および非心肺運動の期間の少なくとも１つを監視するように構成された身体活動監視装置。
【請求項６９】
前記加重和は算術平均である請求項３１に記載の方法。
【請求項７０】
奇異呼吸の有無を、運動センサを使用して推定する方法であって、
周波数が無線周波数帯域にある電磁放射線を電磁放射線源から発生させること、
前記電磁放射線を対象に向けて１つまたは２つ以上の送信機を使用して送ること、
少なくとも前記対象によって散乱された電磁放射線を、１つまたは２つ以上の受信機を使用して受け取ること、
前記散乱された電磁放射線からドップラーシフトされた信号を抽出すること、
前記ドップラーシフトされた信号を１つまたは２つ以上のフレームを有するデジタル直交運動信号に変換することであって、該１つまたは２つ以上のフレームはデジタル運動信号の時間標本化された直角位相値を有すること、
非心肺運動検出アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、非心肺運動または他の信号干渉の有無に対応する１つまたは２つ以上の非心肺運動検出イベントまたは他の信号干渉イベントを、前記デジタル運動信号から識別すること、
奇異呼吸表示アルゴリズムをプロセッサで実行し、奇異呼吸の有無を推定すること、
少なくとも奇異呼吸の有無、または程度に関連した情報を提供すること、を含む方法。
【請求項７１】
前記奇異呼吸表示アルゴリズムは、
前記フレームの部分集合を選択すること、
前記フレームを、ローパスフィルタを使用して濾過すること、
前記濾過されたフレームの複素配置プロットを得ること、を含む、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
前記複素配置プロットの第１の寸法の大きさが該複素配置プロットの第２の寸法よりも大きくなるような、前記複素配置プロットがほぼ線形の場合、奇異呼吸がないことが検出される、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記複素配置プロットが、第１および第２の寸法を持ち該第１および第２の寸法が同程度の大きさであるような場合、奇異呼吸があることが検出される、請求項７１に記載の方法。
【請求項７４】
奇異呼吸の程度を推定するのに奇異因子が計算される請求項７１に記載の方法。
【請求項７５】
前記奇異因子は、
前記部分集合の共分散行列を前記プロセッサで計算すること、
前記共分散行列の第１の主値および第２の主値を計算すること、
前記第１の主値に対応する第１の主ベクトル、および前記第２の主値に対応する第２の主ベクトルを計算すること、
前記第１の主ベクトル上に信号を投影し、該第１の主ベクトル上に投影された信号の最大のピークピーク値に対応する第１の振幅を決定すること、
前記第２の主ベクトル上に信号を投影し、該第２の主ベクトル上に投影された信号の最大のピークピーク値に対応する第２の振幅を決定すること、
前記第２の振幅に対する前記第１の振幅の第１の比を計算すること、
前記第２の主値に対する前記第１の主値の第２の比を計算すること、
前記第１の比と前記第２の比との積を計算すること、によって推定することができる、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
前記第１および第２の主値は前記共分散行列の固有値を含み、前記第１および第２の主ベクトルは該第１および第２の主値に対応する固有ベクトルを含む、請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
奇異指標は前記奇異因子について行われた費用関数により計算されてもよい、請求項７４に記載の方法。
【請求項７８】
奇異呼吸の有無は、前記費用関数の出力を閾値と比較することによって決定される、請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
前記奇異指標は、奇異呼吸がないことに対する第１の表示、不確かな結果に対する第２の表示、および奇異呼吸があることに対する第３の表示を提供するように解析される、請求項７４に記載の方法。
【請求項８０】
運動センサを使用して到来方向を推定する方法であって、
周波数が無線周波数帯域にある電磁放射線を電磁放射線源から発生させること、
前記電磁放射線を対象に向けて１つまたは２つ以上の送信機を使用して送ること、
少なくとも前記対象によって散乱された電磁放射線を、１つまたは２つ以上の受信機を使用して受け取ること、
前記散乱された電磁放射線からドップラーシフトされた信号を抽出すること、
前記ドップラーシフトされた信号を１つまたは２つ以上のフレームを有するデジタル直交運動信号に変換することであって、該１つまたは２つ以上のフレームは各受信機からのデジタル運動信号の時間標本化された直交値を含んでいること、
到達方向アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、標的数および対応する角度を推定すること、
１つまたは２つ以上の対象または１つまたは２つ以上の対象の一部の心肺の動き、対象の数、および、１つまたは２つ以上の対象の方向の少なくとも１つに対応する情報を、該情報を出力するように構成された出力装置に提供すること、を含む方法。
【請求項８１】
前記到来方向アルゴリズムは、
各フレームが前記複数の受信アンテナアレイの複数の受信チャネルからの信号から成る前記１つまたは２つ以上のフレームから選択されたフレームの部分集合を、ローパスフィルタを使用して濾過すること、
ローパスフィルタされたフレームの部分集合のすべてのチャネルの電力スペクトル密度を計算すること、
前記計算された電力スペクトル密度の周波数成分の電力を使用して、１つまたは２つ以上の対象からの心肺信号を含む可能性が最もありそうな周波数成分を決定すること、
各周波数成分の角度方向を識別すること、
各角度方向が前記１つまたは２つ以上の受信機の角度分解能より大きいか等しい角距離だけ他の角度方向から隔てられるように、少なくとも第１および第２の角度方向を識別すること、
前記１つまたは２つ以上の受信機の角度分解能未満の角距離だけ隔てられた１つまたは２つ以上の角度を取り除くこと、
前記角度方向の各標的に対して単位大きさを持つ１つまたは２つ以上のＤＯＡベクトルを生成すること、
前記ＤＯＡベクトルをバッファ内の現在のＤＯＡベクトルおよび前のＤＯＡベクトルの加重平均で平滑化すること、を含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項８２】
空間的ヌル（ｓｐａｔｉａｌ ｎｕｌｌ）を他の角度方向へ向けることによって各角度方向からの信号を分離すること、
非心肺運動検出アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、非心肺運動の有無または各分離信号中の他の信号干渉の有無を検出すること、
前記分離信号の各々を復調して各復調信号を処理する復調アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、非心肺運動がないことが検出された場合、心肺運動に対応する情報を得ること、をさらに含む、請求項８１に記載の方法。
【請求項８３】
空間的ヌルを他の角度方向へ向けることによって所望の対象からの信号を分離すること、
非心肺運動検出アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、非心肺運動の有無または分離信号中の他の信号干渉の有無を検出すること、
前記分離信号を復調し復調信号を処理する復調アルゴリズムを前記プロセッサで実行し、非心肺運動がないことが検出された場合、対象の心肺運動に対応する情報を得ること、をさらに含む、請求項８１に記載の方法。
【請求項８４】
前記到来方向アルゴリズムは、
各フレームが前記複数の受信機アンテナアレイに含まれる複数の受信チャネルからの信号から成る前記１つまたは２つ以上のフレームから選択されたフレームの部分集合を、ローパスフィルタを使用して濾過すること、
ローパスフィルタされたフレームの部分集合のすべてのチャネルの電力スペクトル密度を計算すること、
前記計算された電力スペクトル密度の周波数成分の電力を使用して、１つまたは２つ以上の対象からの前記心肺信号を含む可能性が最もありそうな周波数成分を決定すること、
各周波数成分の角度方向を識別すること、
各角度方向が前記複数の受信機アンテナアレイの角度分解能より大きいか等しい角距離だけ他の角度方向から隔てられるように、少なくとも第１および第２の角度方向を識別すること、
前記複数の受信機アンテナアレイの角度分解能未満の角距離だけ隔てられた１つまたは２つ以上の角度を取り除くこと、
前記角度方向の各標的に対して単位大きさを持つＤＯＡベクトルを生成すること、
前記ＤＯＡベクトルをバッファ内の現在のＤＯＡベクトルおよび前のＤＯＡベクトルの加重平均で平滑化すること、
前記ＤＯＡアルゴリズムを周期的に反復し前記ＤＯＡベクトルを更新すること、
前記ＤＯＡベクトルに対応する角度を出力装置へ伝えること、を含む、請求項８０に記載の方法。

【図１Ａ】

【図１Ｂ】

【図１Ｃ】

【図１Ｄ】

【図１Ｅ】

【図１Ｆ】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図８】

【図９】

【図１０Ａ】

【図１０Ｂ】

【図１０Ｃ】

【図１０Ｄ】

【図１１Ａ】

【図１１Ｂ】

【図１１Ｃ】

【図１１Ｄ】

【図１１Ｅ】

【図１１Ｆ】

【図１１Ｇ】

【図１２Ａ】

【図１２Ｂ】

【図１２Ｃ】

【図１２Ｄ】

【図１３】

【図１４Ａ】

【図１４Ｂ】

【図１５】

【図１６Ａ】

【図１６Ｂ】

【図１７】

【図１８】

【図１９】

【図２０】

【図２１】

【図２２】

【図２３】

【図２４】

【図２５Ａ】

【図２５Ｂ】

【図２６Ａ】

【図２６Ｂ】

【図２７】

【図２８】

【図２９】

【図３０】

【図３１】

【図３２】

【図３３】

【図３４】

【図３５】

【図３６Ａ】

【図３６Ｂ】

【図３６Ｃ】

【図３７】

【図３８Ａ】

【図３８Ｂ】

【図３８Ｃ】

【図３８Ｄ】

【図３８Ｅ】

【図３８Ｆ】

【図３８Ｇ】

【図３８Ｈ】

【図３８Ｉ】


【図３８Ｊ】

【図３９Ａ】

【図３９Ｂ】

【公表番号】特表２０１１−５１９２８８（Ｐ２０１１−５１９２８８Ａ）
【公表日】平成２３年７月７日（２０１１．７．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５０３２３２（Ｐ２０１１−５０３２３２）
【出願日】平成２１年４月３日（２００９．４．３）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０３９５６０
【国際公開番号】ＷＯ２００９／１２４２９７
【国際公開日】平成２１年１０月８日（２００９．１０．８）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
３．ＺＩＧＢＥＥ
【出願人】（５１０２６２５３０）カイ　メディカル、　インコーポレイテッド (1)
【氏名又は名称原語表記】ＫＡＩ　ＭＥＤＩＣＡＬ，　ＩＮＣ．
【Ｆターム（参考）】