【課題】生体信号の解析を高次元で行うため、多くの情報が失われること無く取得できる一方、３次元空間座標に生体信号の解析結果を表示するので、数学的に知識のない者でも瞬時に生体信号の状態を確認することができる。
【解決手段】生体信号を受信する生体信号受信部１００と、前記生体信号をｍ次元（ｍは４以上の整数）において解析する高次元空間解析部１１０と、前記高次元空間解析部１１０の解析に基づいて生成される、３次元の空間に表示させるための信号である３次元表示信号を送信する、３次元表示信号送信部１４０を備える、生体信号解析装置を設ける。 （もっと読む）

【課題】呼吸の深さを推定すること。
【解決手段】呼吸推定装置は、光センサから検出された光の変化量に基づいて、人体の脈波を検出し、脈波を電気信号に変換する。また、呼吸推定装置は、脈波検出部によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する。呼吸推定装置は、識別した複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する。また、呼吸推定装置は、特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する。 （もっと読む）

【課題】被験者の下側に加わる荷重変化の計測値から生成される波形の呼吸信号を解析し、呼吸状態の判定精度を向上させることができる呼吸信号の解析装置を提供する。
【解決手段】呼吸信号の解析装置は、被験者の身体の下側に配置され、被験者の生体活動に伴う荷重変化を計測する荷重計測手段と、計測した荷重の変化に基づいて波形の原呼吸信号（Ｓ）を生成する信号生成手段と、前記原呼吸信号（Ｓ）の振幅の移動平均（Ｍ）を順次計算してｎ回目の振幅（Ａ）を振幅の移動平均（Ｍ）と予め設定された上限閾値（Ｋ_ｍａｘ）との積と比較し、Ａ＜Ｍ×Ｋ_ｍａｘのときにその振幅（Ａ）をｎ回目の振幅（Ａ）とし、Ａ≧Ｍ×Ｋ_ｍａｘのときにｎ回目の振幅（Ａ）をＭ×Ｋ_ｍａｘに置換してみなし呼吸信号（Ｓ’）を形成する信号処理手段と、前記みなし呼吸信号（Ｓ’）において、振幅の変動状態に基づいて無呼吸状態または低呼吸状態を検知する検知手段とを備える。 （もっと読む）

生理的信号を表示する患者監視装置は、生理的状態間での生理的信号の遷移を示す中間部を有している視覚的要素を含むことができる。視覚的要素は、中間部から第１の方向へ延びる第１の末端部と、中間部から第２の方向へ延びる第２の末端部とをさらに含むことができる。視覚的要素は、中間部と第１の末端部および第２の末端部とに関する値を指定するためにアクション可能な値インジケータをさらに含むことができる。患者監視装置は、生理的信号の変化に応じて第１の方向および第２の方向の両方に値インジケータを作動させるプロセッサをさらに含むことができる。
（もっと読む）

その少なくとも一つの周期的成分を特徴付ける分析のための第１の信号４２、５０ａ―ｎを得るのを容易にする方法は、捕捉された電磁放射の強度を表わす各々がそれぞれの異なる放射線周波数範囲に対応する少なくとも二つの第２の信号１８−２０を得るステップを含む。第１の信号４２、５０ａ―ｎは、出力信号３１の何れの値も時間的に対応するポイントで各それぞれの第２の信号１８―２０、５５―５７からの値に基づくように、第２の信号１８―２０、５５―５７へ変換２２、２６、３０を付与することにより得られる出力信号３１から少なくとも導出できる。当該方法は、更に、第２の信号１８−２０、５５−５７に対応する信号が捕捉され変換２２、２６、３０が付与されるとき、出力信号３１についてそれぞれ第２の信号１８−２０、５５−５７の少なくとも成分の影響を決定する少なくとも一つの変数の少なくとも一つの値を得るステップを含み、少なくとも一つの変数の少なくとも一つの値は、（ｉ）第２の信号１８−２０、５５−５７、変換２２、２６、３０を第２の信号１８−２０に付与することにより得られる出力信号３１、及び出力信号３１から導出される第１の信号４２、５０ａ―ｎのうちの少なくとも一つを分析し、変数のそれぞれに対応する少なくとも一つのパラメータ５４の少なくとも一つの値を選択するためにこの分析を使用するステップと、（ｉｉ）変数のそれぞれに対応する少なくとも一つの時間変動ファクタの値を計算し、各ファクタの値が少なくとも一つの第２の信号値に基づいていて、少なくとも一つの動作を有する動作の複数の並列なシーケンスの少なくとも一つにおいて、動作時に各ファクタを付与し、入力として第２の信号５５−５７のそれぞれに対応する信号を採用するステップとの少なくとも一つにより得られる。
（もっと読む）

【課題】呼吸低下事象および／または呼吸低下の重症度を判定するための自動化された呼吸低下検出方法を提供する。
【解決手段】呼吸フロー信号の短期の分散が、呼吸フロー信号の長期の分散の第１および第２の割合と比較される。第１の期間において、第１の測定値が、第１および第２の割合の範囲を下回っているとともに、この範囲を超えていない場合には、呼吸低下の検出を示している。一部の実施形態では、換気量の短期の測定値と長期の測定値の割合との第１および第２の交叉部分によって区切られている領域を、自動的に測定することによって、呼吸低下における重症度を判定する。この検出方法は、特定の目的のためのコンピューター、呼吸のエアフローを測定する検出デバイス１０６、あるいは、検出された呼吸低下に基づいて呼吸低下治療レジメンを提供する呼吸治療装置によって実施することが可能である。 （もっと読む）

一般的な呼吸事象を検出するための、また閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）事象の開始を予知するためのシステムおよび方法を提供する。一般的な呼吸事象を検出する方法は、複数の信号を少なくとも１個のマイクロホンから受信することを含む（４０１）。この方法はまた、片側パワースペクトル密度を受信信号から決定することを含む（４０８）。この方法は更に、各受信信号を、呼吸信号と背景雑音信号のいずれかに区別することを含む（４１５）。この方法は更に、呼吸シグネチャを、各呼吸信号を処理することにより計算することを含む（４２０）。
（もっと読む）

少なくとも部分的に自己換気をしている被験者の肺コンプライアンスが決定される。肺コンプライアンスの定量化は、推定、測定、及び／又はおよその測定であってよい。その肺コンプライアンスの定量化は、努力ベルト又は横隔膜筋圧を直接測定する他の外部の検出装置無しで、且つ被験者が手動で横隔膜筋圧を手動で制御する必要が無く、肺コンプライアンスが比較的正確に定量化される点において、自己換気をしている被験者の肺コンプライアンスを定量化するための従来の技術及び／又はシステムよりも強化されている。肺コンプライアンスの定量化は、被験者の健康を評価するのに役立つツールであり、急性うっ血性心不全を発達させることに関連する体液貯留の検出を含む。
（もっと読む）

本発明は、呼吸信号を処理するシステム及び方法に関する。スペクトル減算を用いるノイズリダクション演算をスペクトル呼吸信号に実行し、出力スペクトル信号を計算する。前記ノイズリダクション演算を実行する段階の前記スペクトル減算で用いられるゲイン関数の２次元周波数及び時間フィルタリング、例えばゲイン関数の２次元周波数及び時間メジアンフィルタリングを実行する。例えば、呼吸信号に基づき前記スペクトル呼吸信号を計算する。
（もっと読む）

本発明は、人工呼吸（ＭＶ）から患者を離脱させるシステムを提供する。システムは換気装置及び制御装置を有し、制御装置は２以上の計測患者パラメーターを受け取るようにされたインターフェースモジュールを有し、少なくとも１つの計測患者パラメーターがＣＯ_２関連パラメーターを有し、制御装置は、更に２以上の計測患者パラメーターに基づき統合肺指標（ＩＰＩ）の値を計算するようにされているとともに、計算したＩＰＩの値に基づき、換気装置に信号を与えるようにされ、信号は、換気装置における１以上の離脱関連パラメーターを調整する。 （もっと読む）

患者の呼吸のための人工呼吸器は、前記呼吸に関連のある少なくとも一つの呼吸パラメータ（ＰＩＮＳＰ，ＰＥＥＰ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｅ，ＲＡＴ，Ｔ_INSP，Ｔ_EXP，Ｔ_AZ）を入力するためのインターフェイス（３）を有する。本発明によれば、前記人工呼吸器は、前記少なくとも一つの呼吸パラメータ（ＰＩＮＳＰ，ＰＥＥＰ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｅ，ＲＡＴ，Ｔ_INSP，Ｔ_EXP，Ｔ_AZ）から呼吸曲線（４，４ａ，４ｂ）を算出する計算装置と、前記算出した呼吸曲線（４，４ａ，４ｂ）を表示する表示装置（２）を含む。また、本発明の人工呼吸器の操作方法が提供される。
（もっと読む）

【課題】ノイズ除去を行って極めて高精度で呼吸インピーダンスの連続測定を可能とする。
【解決手段】ラウドスピーカ２１により口腔内に複数の異なる周波数から間引きして残った周波数成分のみを有するように周波数間引きされたオシレーション波であって呼気時と吸気時に応じてパルスの正負を異ならせて駆動するパルス信号によるオシレーション波による空気振動圧を加え、口腔内の圧力を検出し、呼吸の流量を検出し、この得られた信号をフーリエ変換手段３２にてフーリエ変換してスペクトルを得て、このフーリエ変換結果について間引きした周波数成分対応のスペクトルにより雑音として寄与する呼吸高周波成分を抽出手段３３にて求め、間引きにより残った周波数成分対応のスペクトルからこの呼吸高周波成分を減算してオシレーション波成分を抽出し、この抽出結果について周波数毎に圧力成分を流量成分で除算する演算を演算手段３４において行って呼吸インピーダンスを得る。 （もっと読む）

【課題】周期性のある体動を検出する装置を提供する。
【解決手段】被験者９の下に、被験者９の荷重分布の変化を検出するように配置された複数の感圧センサー７のそれぞれから得られる荷重変動データ１２を解析する装置１０を提供する。解析装置１０は、複数の感圧センサー７それぞれの荷重変動データ１２の交流成分の絶対値の変化量に対応した第１の値を求め、第１の時間間隔で定期的に、複数の感圧センサー７の第１の値を合計した成分を含む体動量（第１のデータ）１３を得る第１のユニット３１と、体動量１３に基づき、被験者９の周期的な体動または周期性四肢運動の有無を判断する第２のユニット３２とを有する。 （もっと読む）

本明細書には、ＵＷＢ医療用レーダを使用して胎児および／または母体を監視する装置、システムおよび方法が記載されている。これらの装置およびシステムは、妊娠の事実上全ての段階中および分娩中に、胎児心拍数、胎児心拍変動、胎児呼吸、肉眼的胎動、母体収縮、母体心拍数、母体呼吸および他の派生パラメータなどの胎児および／または母体の複数の健康指標を、高い分解能および高い信頼性で同時に監視することを可能にするＵＷＢセンサを含むことができる。ノーマル・モーション・インデックスからの逸脱が胎児仮死または母体困難を示していると判定する際に使用する個々のノーマル・モーション・インデックスおよび集合ノーマル・モーション・インデックスを生成するために、このセンサは、単一のセンサまたは複数のセンサを使用した生理データの新規の収集を可能にする。
（もっと読む）

【課題】心拍のゆらぎと呼吸情報を組み合わせて解析することによって、
被測定者のストレス状況を短時間にしかも精度よく計測する装置を開発する。
【解決手段】被測定者の心拍周期と呼吸周期を計測する生体情報計測部５と、この生体情報計測部５から計測した心拍周期と呼吸周期から，平均心拍周期と平均呼吸周期を求める平均周期解析部９と、心拍周期の任意の変数ｎ（ｎは整数）及び任意の定数ｋ（ｋ≧１）に対してｎ拍目及び（ｎ＋ｋ）拍目における心拍周期間隔ＲＲ（ｎ）及びＲＲ（ｎ＋ｋ）を演算し，これらを２次元座標軸に対して座標点として入力する心拍ゆらぎ解析部１０と、平均呼吸周期の平均心拍周期に対する比ｒを演算して，ｋ＝ｒとする補正を行う呼吸周期ゆらぎ補正部１２を有し，補正を行った後の座標点の集合に対して，定量処理を施すことで被測定者の生体情報に関する定量値を得てストレスとして評価する精神ストレス評価部１１とを有する。 （もっと読む）

本発明は、睡眠対象の少なくとも１つの生体生理信号、例えば脳波信号、ＥＥＧ信号、ＥＯＧ信号又はＥＭＧ信号を処理するための装置及び方法に関する。信号は、少なくとも１つのセンサにより取り込まれ、このセンサは、柔軟な装置、例えば枕又はヘッドギアに含まれてもよい。処理ユニット１８は、少なくとも１つの生体生理信号を処理し、それにより前記少なくとも１つの生体生理信号に基づくと共に、前記処理ユニット１８に記憶又は生成されている信号パターンに基づいて、出力信号２８；３８；４４を生成し、前記出力信号２８；３８；４４は、時間変動する出力信号パターンを有し、前記出力信号パターンは前記睡眠対象の現在の睡眠状態に依存している。前記出力信号は、人間か知覚できる形式で再現されてもよい。
（もっと読む）

【課題】血圧値測定装置に可搬性を持たせ、いつ何時でも気軽に血圧値を測定することが出来る様にする。
【解決手段】第１脈波検出部１０１Ａ１は、人体の耳朶ｅに取り付けられ、耳朶ｅにおける人体の脈波を赤外線を用いて検出する。第１脈波間隔算出部１０２Ｂ１は、図４−１に示す様に、周期的に変動する脈波の最大点を算出する。また、隣り合う二つの特徴点Ａから脈波の一拍分の周期、すなわち脈波間隔を算出する。脈波一次微分算出部１０３は、第１脈波間隔算出部１０２Ｂ１が出力した脈波の元波形を一次微分して一次微分波形を算出する。特徴点算出部１０４は、周期的に変動する脈波の一次微分波形の最大点（特徴点Ｂ）及び最小点（特徴点Ｃ）を算出する。特徴点Ｂ及び特徴点Ａの時間差が伝搬時間Δｔである。血圧値推定部１０９は、脈波の伝播時間Δｔ［ｍｓｅｃ］として、伝播時間Δｔと血圧値ｘ［ｍｍＨｇ］との回帰的相関関係に基づき血圧値を推定する。 （もっと読む）

【課題】従来の脈拍数測定装置は、運動中の測定においては外乱ノイズや体動ノイズが大きい場合周期のバラツキが大きくなり、そのまま平均して脈拍数を演算すると測定誤差が大きくなるという課題があった。
【解決手段】振動波検出手段２と振動波周期測定部３と周期データをまとめてグループ信号Ｇａとして記憶するグループ記憶手段４と振動数算出手段５を備える生体信号測定装置１において、前記振動数算出手段５はグループ信号Ｇａを予め定められた値と比較し区分判別する区分判別部５１と、複数の区分に記憶する区分記憶部５２と、重み係数Ｋを記憶する重み係数記憶部５３と、振動波周期加重平均値算出部５４とを備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】被験者の呼吸が胸式呼吸であるか腹式呼吸であるかを判定する。
【解決手段】生体測定装置１は、身体の特定部位の生体電気インピーダンスを測定する生体電気インピーダンス測定部２００を備え、ＣＰＵ１７０は、これを制御して体幹中部および腹部の生体電気インピーダンスを測定し、それらの差分ΔＺを腹部の生体電気インピーダンスとして取得する。そして、ＣＰＵ１７０は、差分ΔＺを所定の閾値と比較することによって、被験者の呼吸の種別を判定する。 （もっと読む）

慢性的な医学的状態を患っている人をモニタリングする機器、システム、及び方法は、その対象者のケアに影響し得る生理学的変化を予測し評価する。このような慢性疾患の実例は、心不全、慢性閉塞性肺疾患、喘息、及び糖尿病を含むが、それに限定されない。モニタリングは、呼吸動作の測定を含み、この測定結果は次いで、呼吸数の変化の証拠を求めて、又は低呼吸、無呼吸及び周期性変動呼吸などの事象を求めて分析され得る。モニタリングは、呼吸モニタリングとともに夜間心拍数の測定で補われ得る。自覚症状データ、血圧、血中酸素濃度、及び様々な分子指標など、生理学的測定値をさらにとることができる。呼吸パターン及び心拍数の検出のための実施例を、こうした測定値に基づく決定プロセスの典型的実装形態とともに開示する。
（もっと読む）