JP7231565B2 - 患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報の検出において動きアーチファクトを減らすデバイス、システム、デバイスの作動方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するデバイス、システム及び方法に関する。

手動脈拍触診は、診断及び予後診断の目的で個人の循環状態を評価するために、臨床診療及び緊急事態で広く使用される。手動脈拍触診の多くの用途は、血管疾患診断、患者病状における変化を評価する集中治療室（ＩＣＵ）及び一般病棟でのスポットチェックモニタリング、並びに心肺蘇生（ＣＰＲ）を開始又は終了する必要性を決定する救急医療を含む。その遍在にもかかわらず、以前の研究では、訓練を受けた医療専門家が行った場合でも、手動の触診はしばしば信頼性が低く、非常に主観的であることが示される。従って、脈拍触診のより客観的で信頼性の高い方法に対する満たされていない重要な臨床的ニーズが存在する。

手動で触診する必要なく、脈拍を検出するのに、頸動脈上の皮膚に配置された加速度計（ＡＣＣ）が使用されることができる。しかしながら、加速度計ベースの触診の主な制限は、信号が動きアーチファクトに影響されやすく、これが適用されることができる臨床設定を大幅に制限する場合があることである。これは、血圧（ＢＰ）（における変化）の代理測定であるパルス通過時間（ＰＴＴ）及びパルス到着時間（ＰＡＴ）などの脈拍関連情報の推定に加速度計が使用されるときに発生する問題でもある。従って、好ましくは使いやすく適用しやすい技術により、加速度計ベースの脈拍触診の動きの堅牢性を改善することに対する深い必要性がある。

最近の出版物（Ｑｕａｎ Ｗ．及びＨｅｒｋｅｎ Ｕ．による「Ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ＣＰＲ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｓｅｎｓｏｒ」、Ｒｅｓｕｓｃｉｔａｔｉｏｎ ２０１５； ９６（Ｓ１）： １７）によれば、加速度計の脈拍検出（つまり、心筋収縮）性能を改善するため、ＥＣＧと加速度計信号と間の相互相関関数を利用するアプローチが説明される（即ち、ＥＣＧ信号の検出されたＲピークは、加速度計波形信号における脈拍イベントの検出をサポートするための時間基準点として使用される）。彼らは適度に良い性能（約０．７の感度及び特異度）を報告したが、このアプローチの主な欠点は、個人（即ち患者）にＥＣＧ電極を配置し、異なる場所に加速度計センサを配置する必要があることである。これは、状況によっては常に実現可能というわけではなく、より時間がかかるセンサの取り付け／配置を必要とする。従って、単一サイトソリューションは、従来技術により解決されない満たされていない必要性を残したままである。加えて、更に重要なことには、運動アーチファクト及び不整脈に対して堅牢なソリューションは、従来技術によりまだ適切に対処されていない。

更に、ＡＣＣ及びフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）信号などの脈拍関連信号を用いる脈拍触診の現在のデバイス及び方法は、ＡＣＣ信号をＰＰＧベースの脈拍触診における参照信号、即ちヘルパー信号として使用する。従って、これらの方法は、主に脈拍触診のための患者の微小循環に焦点を当てている。

ＷＯ２０１６／０４０２６３Ａ１号は、パルス通過時間を非侵襲的に測定し、パルス通過時間を使用して血圧値を計算する手首装着デバイス及び関連する方法を開示する。開示された手首装着デバイスは、加速度計、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）又は脈圧センサ、及びコントローラーを含む。

ＵＳ２００４／００３９４２０Ａ１号は、患者の身体に置かれた加速度計から得られた信号データを使用して心臓脈拍の存在を検出する脈拍検出装置、ソフトウェア、及び方法を開示する。加速度計は、心臓脈拍による動きを感知し、これに基づき加速度計信号データを生成するよう構成される。処理回路は、心拍を示す特徴に関する加速度計信号データを分析し、この特徴に基づき患者に心拍が存在するかどうかを決定する。

ＵＳ２０１２／０２１５２７４Ａ１号は、心臓性能に関する貴重な臨床情報を処理及び分析する埋め込み型医療デバイス（「ＩＭＤ」）を開示する。データベース又は相関器は、心臓の動きに関連付けられるリモート加速度計により受信される信号をマイクから録音された正確な心音と相関させることにより、特定の患者に対して事前にカスタマイズされ、心音を推定するためのより効果的でカスタマイズされた基盤を提供する。この情報は、埋め込み型医療デバイスをより適切に制御するために使用される。

本発明の目的は、運動アーチファクト及び不整脈に対してより堅牢な単一サイトソリューションを可能にする、患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するデバイス、システム及び方法を提供することである。

本発明の第１の態様では、患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するデバイスが、
患者の皮膚に配置された加速度計センサにより取得された加速度計信号を取得するよう構成された加速度計信号入力と、
特に脈拍信号センサから患者の脈拍関連信号を取得するよう構成された脈拍信号入力と、
特に患者情報源から患者情報を取得するよう構成された患者情報入力と、
脈拍関連信号を参照信号として使用し、更に患者情報及び加速度計信号の取得のコンテキストを示すコンテキスト情報を使用して、加速度計ベースの脈拍触診のモデルを生成するよう構成されたモデルユニットと、
生成されたモデルを使用して加速度計信号から、及び／又は脈拍関連信号から１つ又は複数の特徴を抽出するよう構成された特徴抽出ユニットと、
抽出された1つ又は複数の特徴から患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するよう構成された検出ユニットとを有する。

本発明の更なる態様では、患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するシステムが、
患者の皮膚に配置され、加速度計信号を取得するよう構成された加速度計信号センサと、
患者の皮膚に配置され、患者の脈拍関連信号を取得するよう構成された脈拍信号センサと、
患者情報を提供するよう構成された患者情報源と、
加速度計信号、脈拍関連信号及び患者情報に基づき、患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するよう構成された、本書に開示される患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するデバイスとを有する。

本発明の更に別の態様では、対応する方法、コンピュータ上で実行されるとき本書に開示される方法のステップをコンピュータに実行させるプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム、及びプロセッサにより実行されるとき、本書に開示される方法を実行させるコンピュータプログラム製品を格納する非一時的なコンピュータ可読記録媒体が提供される。

本発明の好ましい実施形態は、従属請求項に規定される。請求項に記載の方法、システム、コンピュータプログラム及び媒体は、特に従属請求項で規定され、及び本書で開示される、請求項に記載のシステムと同様及び／又は同一の好ましい実施形態を有する点を理解されたい。

本発明は、脈拍関連信号、例えばフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）信号を参照信号として利用し、脈拍存在検出及び／又は脈拍関連情報（脈拍強度、ＰＴＴ又はＰＡＴなど）測定のため加速度計信号からモーションロバスト特徴抽出を提供するという考えに基づかれる。言い換えると、心臓脈拍の識別が加速度計信号を使用して実行され、脈拍関連信号が脈拍触診をサポートするために追加的に使用される。加速度計の信号形態から、脈拍自体が検出される場合があるが、その強度及び他の脈拍関連の特徴も検出される。この検出の過程で、上記検出をサポートし、特により洗練された検出を取得するのに、脈拍関連信号が使用されることができる。これは、加速度計における特徴と、好ましくは同じ部位又は他の場所で取得された脈拍関連信号との相互相関（又は他の手段）により達成されることができる。こうして、本発明は、特に、不整脈などの困難な生理学的状態の間、又は大きな動きの段階、例えば心肺蘇生中に、加速度計信号における特徴的特徴の信頼できる検出を可能にする。

本発明による脈拍触診は、患者の微小循環に焦点を合わせることができるが（これは例えば、加速度計信号及び脈拍関連信号が、例えば手首などの対応する身体部位から取得されることを意味する）、脈拍触診は、特に加速度計信号及び頸動脈といった皮膚表面に近い大きな動脈からの脈拍関連信号を使用して実行され得る。

従って、提案されたデバイス、システム、及び方法は、運動及び不整脈の堅牢な加速度計ベースの脈拍存在検出のため、単一の解剖学的部位でのセンサ配置に依存することができる。更に、信頼性が高く、高感度で、特異的な、動き及び不整脈の堅牢な加速度計ベースの脈拍検出が可能にされる。更に、本発明は、加速度計ベースの脈拍検出において運動及び不整脈の堅牢性を改善するのに電極配置を必要としない。最後に、心肺蘇生中の血圧範囲及び単一の解剖学的部位からの変化の推定が可能にされる。既知の方法のようにＥＣＧ信号を使用することは、特徴抽出の改善にはあまり好ましくない。なぜなら、異なる起源の２つの信号（心臓の電気的活性化によりもたらされるＥＣＧ）及び加速度計（心臓からの血液の推進による動脈の機械的拡張によりもたらされる）は、相関プロセスで混合されるからである。

一般に、上記脈拍信号センサは、ＰＰＧセンサ、ＥＣＧセンサ、動脈血流センサ、超音波センサ及びレーダーセンサーの1つ又は複数を含む。しかしながら、好ましい実施形態では、上記脈拍信号入力は、患者の脈拍関連信号としてＰＰＧ信号を取得するよう構成される。

一実施形態では、提案されたデバイスは、特に、患者の姿勢、活動、運動、及び治療段階の１つ又は複数を含む、加速度計信号からの加速度計信号の取得のコンテキストを示すコンテキスト情報を生成するコンテキスト情報生成ユニットを更に備える。コンテキスト情報は一般に、例えばセンサ又はそれを検出するための他の検出手段から入力として提供されることができる。しかしそれはまた、デバイス内で直接生成されてもよく、これは従って、例えばカメラにより取得される画像を処理し、コンテキスト情報を検出する画像処理ユニットといった対応するコンテキスト情報生成ユニットを有する。コンテキスト情報は、加速度計信号から生成されることもできる。斯かるコンテキスト情報の使用は、動きに対する信頼性及び堅牢性を更に向上させる。

患者情報入力は、年齢、性別、体重、身長、外部から加えられる圧力、心拍数、脈圧、及び収縮期血圧の１つ又は複数を含む患者情報を取得するよう構成され得る。斯かる情報は、例えば個別のセンサ又はインターフェースから提供されることができ、そこでは患者又は別の人、例えば介護者が斯かる情報を入力する。患者情報は、例えば病院又は医師の電子健康記録といった患者情報システムから取得されることもできる。

モデルユニットは、モデルの生成において動脈特性及び／又は所定の脈拍テンプレートを追加的に使用するよう構成されてもよい。モデルは、例えば加速度計ベースの触診の物理モデルとすることができる。加速度計信号は、加速度計センサにより検出された動脈拡張信号の２次導関数である。この拡張信号は、動脈の硬さ、動脈のサイズ、及び動脈の位置に依存する。例えばこれらの動脈パラメータの身体特性及びセンサ位置からの知識又は推論は、物理モデルから得られる改善された特徴抽出に関するテンプレートとして機能する理想的な（ノイズのない）加速度センサ信号を推定することを可能にする。

上述のように、一実施形態では、上記検出ユニットは、脈拍が存在するかどうかを検出し、並びに／又は脈拍関連情報としてパルス到着時間及び／若しくはパルス通過時間を検出するよう構成される。従って、この実施形態は、非常に短い時間で、労力をかけずに、例えば緊急の状況で貴重な情報を提供する。

実際の実現において、上記特徴抽出ユニットは、得られた加速度計信号、特に３つの直交方向における加速度計信号成分と、生成されたモデルとを比較することにより、加速度計信号から1つ又は複数の特徴を抽出するよう構成される。

上記特徴抽出ユニットは、取得された加速度計信号と、取得された脈拍関連信号、特に取得された脈拍関連信号の２次導関数との間の２Ｄ表現の1つ又は複数の特徴を相互相関するように更に構成されてもよい。２Ｄ表現は、１つの信号と他の信号とをプロットする。これは、特定のパターンの検出を可能にする。これは、時間に対する２つの個別の信号プロットを使用するときには明らかではない場合がある。２Ｄ信号表現は、身体の第２の部位で取得された信号からのものではなく、メモリに保存された信号、即ち、すでに取得された加速度計及びＰＰＧ信号又は派生特徴である。

上記特徴抽出ユニットは、取得された加速度計信号及び取得された脈拍関連信号、特に取得された脈拍関連信号の２次派生物の1つ又は複数の特徴間の角度又は面積を相互相関するよう構成されてもよい。例えば、取得した加速度計信号及び取得した脈拍関連信号又は取得した脈拍関連信号の導関数の２Ｄプロットを作成することにより、特徴間の角度又は位相シフト又は時間遅延が決定されることができる。更に、２Ｄプロットは、特徴の軌跡を明らかにし、その軌跡の範囲が決定されることができ、これは、同様に識別的であり得る。斯かる２Ｄプロットは、特徴の他の表現ではあまり明確ではない識別的な側面を明らかにすることができる。

更に、一実施形態では、上記特徴抽出ユニットは、加速度計信号をハイパスフィルタリングし、特に動的タイムワーピング（即ち、時系列の時間方向への非線形のストレッチ又はシュリンキング）を使用して、ハイパスフィルタリングされた加速度計信号の１つ又は複数の特徴を脈拍関連信号と比較するよう構成されてもよい。動的なタイムワーピングは、時間方向にシーケンスを非線形にストレッチ又はシュリンクさせることにより、２つのシーケンス、例えば時系列間の最適な一致を見つけます。この方法は、脈拍関連信号（例えばＰＰＧ信号）と加速度計信号とにおける脈拍形状の持続時間の違いに対応することができる。ハイパスフィルタリングは、より低い周波数をカットし、脈拍周波数に関連する周波数に焦点を合わせることにより、ノイズを減らす（つまり、ＳＮＲをブーストする）のに有利である。例えば、最初に信号をハイパスフィルタリングすることで、信号に存在する可能性のあるベースラインワンダーにより動的なタイムワーピングが損なわれることはない。

検出ユニットは、脈拍及び／又は脈拍関連情報の検出において、加速度計信号及び脈拍関連信号で検出された脈拍間隔及び／又は脈拍振幅を使用するよう構成されてもよい。

本発明による患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するシステムの第１の実施形態の概略ダイアグラムを示す図である。 本発明による患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するデバイスの第１の実施形態の概略ダイアグラムを示す図である。 物理モデルの基本的な要素と、モデルステップに含まれる主要なパラメータを概略的に示す図である。 モデルステップで使用される信号のダイアグラムを示す図である。 頸動脈部位に配置されたセンサにより取得された信号を使用した特徴抽出を説明するダイアグラムを示す図である。 大腿部に位置するセンサにより取得された信号を使用した特徴抽出を説明するダイアグラムを示す図である。 大腿動脈で取得されたＰＰＧ信号の２次導関数対時間のダイアグラムを示す図である。 加速度計（ＡＣＣ）信号のｚ軸に対するＰＰＧ信号の２次導関数の２Ｄ表現を示す図である。 時間に対する加速度計（ＡＣＣ）信号のｚ軸のダイアグラムを示す図である。 １つの心拍間隔にわたる大動脈血圧波形及び血流波形の例を示す図である。 提案された方法の可能な実現の概略ダイアグラムを示す図である。

本発明のこれらの及び他の態様が、以下に説明される実施形態より明らとなり、これらの実施形態を参照して説明されることになる。

図１は、本発明による患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するシステムの第１の実施形態の概略図を示す。このシステムは、患者の皮膚に配置され、加速度計（ＡＣＣ）信号１１を取得するよう構成された加速度計（ＡＣＣ）信号センサ１０と、患者の皮膚に配置され、患者の脈拍関連信号２１を取得するよう構成された脈拍信号センサ２０とを備える。ＡＣＣ信号センサ１０は、例えば、加速度計を含み、脈拍信号センサ２０は、ＰＰＧセンサ、ＥＣＧセンサ、動脈血流センサ、超音波センサ又はレーダーセンサーの１つ又は複数を含むことができる。好ましくは、ＡＣＣ信号センサ１０及び脈拍信号センサ２０の両方は、患者の身体上の単一の固定された解剖学的位置に配置される。この目的のため、それらは単一のセンサーユニットに結合されてもよい。これは例えば、粘着ステッカーやストラップなど、患者の皮膚に取り付けるための手段を備えている。ＡＣＣ信号センサ１０及び脈拍信号センサ２０を取り付ける好ましい場所は、頸動脈又は大腿動脈の上にある。なぜなら、それらは、皮膚表面に近い大きな中心動脈であるからである。

システム１は、患者情報３１を提供するよう構成された患者情報源３０を更に備える。斯かる患者情報は、年齢、性別、体重、身長、外部から加えられる圧力、心拍数、脈圧、及び収縮期血圧の１つ又は複数を含み得る。患者情報源は、病院のデータベース、医師の記録、ユーザーインターフェイス、又はこれらの１つ若しくは複数のアイテムの組み合わせを含む。

システム１は、ＡＣＣ信号１１、脈拍関連信号２１、及び患者情報３１に基づき、患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報４１を検出するよう構成されたデバイス４０を更に備える。デバイス４０は、ハードウェア及び／又はソフトウェアで、例えばプログラムされたＣＰＵ、コンピュータ、プロセッサなどとして実現され得る。デバイス４０は、ＡＣＣ信号センサ１０及び脈拍信号センサ２０との共通ユニットに一体化され得るが、代替的に、例えば有線又は無線通信を通して、例えばネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉなどを介して、ＡＣＣ信号１１及び脈拍関連信号２１が転送される離れた場所に配置され得る。

システム１は、電源６０、例えば様々な要素に必要な電力を供給するバッテリー、及び出力ユニット７０、脈拍の存在又は不在をユーザに示すため例えば検出結果、即ち検出された脈拍及び／又は脈拍関連情報４１を発するための粗いＬＥＤアレイ、電子インク表示スクリーンなどのディスプレイを更に有することができる。

図２は、本発明による患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報を検出するデバイス５０の第１の実施形態の概略図を示し、これは、図１に示されるシステム１のデバイス４０として使用されることができる。デバイス５０は、様々な入力を含む。これは、患者の皮膚に配置されたＡＣＣセンサ１０により取得されたＡＣＣ信号１１を取得するよう構成されたＡＣＣ信号入力５１、患者の脈拍関連信号２１を取得するよう構成された脈拍信号入力５２、及び患者情報３１を取得するよう構成された患者情報入力５３を含む。入力は、それぞれセンサ１０、２０及び患者情報源３０から個別の信号を直接又は間接的に取得する（即ち、受信又は検索する）ためのデータインターフェースとして実現されてもよい。データインターフェースは、ネットワークインターフェイス、通信インターフェースなどの有線又は無線インターフェースであり、単一の共通インターフェースとして実現されることもできる。

デバイス５０は更に、上記患者情報３１及びＡＣＣ信号の取得のコンテキストを示すコンテキスト情報６２を使用して、脈拍関連信号２１からＡＣＣベースの脈拍触診のモデル６１を生成するよう構成されたモデルユニット５４を備える。このモデルは、通過する圧力波（心臓からの血液の噴出により生成される）から、下にある動脈の上で検出された動脈拡張による半径方向の加速度成分の検出を想定する。モデルのパラメータは、年齢、外部からの接触圧（ｃＰ）、性別、ＨＲ、脈圧、及びＳＢＰを含む。モデル入力として機能する動脈圧波は、測定された動脈ＢＰ信号から取得されるか、又は例えばフーリエ級数アプローチに基づきモデル化されたＢＰ波のいずれかとすることができる。このモデルは、基本的な信号特性と、脈拍触診に関連する血行動態パラメータからの依存関係とへの洞察を可能にする。

コンテキスト情報６２は、例えば外部コンテキスト情報提供ユニット（図示省略）から追加入力として提供されてもよい。代替的に、オプションのコンテキスト情報生成ユニット５５は、特に患者の姿勢、活動、運動、及び治療段階の1つ又は複数を含む、上記ＡＣＣ信号からのＡＣＣ信号の取得のコンテキストを示す上記コンテキスト情報を生成するよう構成されるデバイス５０の一部として提供されてもよい。外部コンテキスト情報提供ユニット及びコンテキスト情報生成ユニット５５は例えば、所与の信号を評価し、例えばＡＣＣ信号１１、又はカメラ画像などの追加の信号を評価し、所望のコンテキスト情報を検出するよう構成されることができる。例えば、ＡＣＣ信号１１から、姿勢、活動及び運動が導き出され得る。治療段階は、例えば電子健康記録に記録される治療情報から取得されることができる。

デバイス５０は、生成されたモデルを使用してＡＣＣ信号及び／又は脈拍関連信号から１つ又は複数の特徴６３を抽出するよう構成された特徴抽出ユニット５６を更に備える。上記特徴は好ましくは、時間領域、周波数領域又は時間周波数領域における特徴的な特徴である。特徴的な特徴は、ピーク、二乗平均、標準偏差、最大周波数、プロミネンスなどを含むことができる。生成されたモデルを使用する１つのアプローチは、生成されたテンプレート信号を測定信号と相関させることである。例えば脈拍通過時間を抽出するのに、異なるタイムラグ、プロミネンス、又はタイムラグにおける相関係数といった相関からの特徴が使用されることができる。別のアプローチは、テンプレートを使用して、測定信号における特徴の検索ウィンドウを制約することである。

デバイス５０は更に、1つ又は複数の抽出された特徴から患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報６４を検出するよう構成された検出ユニット５７を含む。検出を実現するのに様々な実施形態が使用されることができ、これは以下により詳細に説明される。

本発明の一態様は、ＡＣＣ信号からのＡＣＣベースの脈拍検出及びＰＴＴ／ＰＡＴ推定の動き及び不整脈の堅牢性を改善するため、好ましくは中央部位、例えば頸動脈又は大腿動脈で取得されるＡＣＣ信号における特徴を、同じ部位又は他の場所で取得されたＰＰＧ信号（脈拍関連信号に関する好ましい例として。これは、以降の説明で使用される）における特徴との相互相関（又は他の手段）に基づき、抽出することである。これは、好ましい実施形態で使用される以下の方法で達成されることができる。

図３は、物理モデルの基本的な要素、及びモデルユニット５４により実行されるモデルステップに含まれる主要なパラメータを概略的に示す。実現された物理モデルは、基本的な信号特性及び血行動態パラメータからの依存関係への洞察を得るために開発された。図４は、モデルステップで使用される信号の図を示す。要素は、動脈圧脈拍の使用（ブロック１０１）、血管の面積変化への変換（ブロック１０２）、動脈の半径の取得（ブロック１０３）、及び２次導関数の使用による加速度の推定（ブロック１０４）を含む。図３は、基本的な信号特性及び血行動態パラメータからの依存関係への洞察を得るために開発された、実現された物理モデルのブロック図を示す。

図４Ａは、経壁圧の年齢及び性別依存性、特に血圧波形（プロットにおいてｃＰ＝０を想定）を動脈の大きさに関連付ける圧力曲線を示す。応答は年齢及び性別に依存する。信号１１０ａは８０歳の個人用であり、信号１１０ｂは４０歳の個人用である。図４Ｂは、ＳＢＰの異なる値に対する半径の２次導関数（ｄ^２／ｄｔ^２Ｒ）１１１、１１２、１１３、特に８０歳の個人の異なるＳＢＰ（６０、１００、及び１２０ｍｍＨｇ）で動脈径が（プロットＡにおける非線形伝達関数に基づき）どのように変化するかを示す。図４Ｃは、２次導関数１１１、１１２、１１３に対応する経時的なＳＢＰ圧力信号１１４、１１５、１１６、特に４０ｍｍＨｇの一定ＰＰ及び６０ｂｐｍのＨＲにおける１２０ｍｍＨｇ、１００ｍｍＨｇ及び６０ｍｍＨｇの３つの異なるＳＢＰのシミュレートされたＢＰ波を示す。

中央のアクセスしやすい部位、好ましくは頸動脈又は大腿動脈に配置されたＡＣＣセンサ、及び同じ部位又は別の解剖学的位置に配置されたＰＰＧセンサを使用して、脈拍、ＰＡＴ、ＰＴＴなどの生理学的パラメータの測定に関連する信号（即ちＡＣＣ信号１１及び脈拍関連信号２１）が取得される。取得された信号１１、２１は、ＣＰＵプロセッサで実行されることができるＡＣＣベースの触診の物理モデルへの入力として使用される。システム全体が、バッテリー又は同様の手段で電力供給されることができ、所与の解剖学的位置で皮膚に簡単に取り付けられることができる。モデルパラメータは、以下に限定されるものではないが、年齢、外部からの接触圧、性別、体重、身長、ＨＲ、ＰＰ、及びＳＢＰ（収縮期血圧）を含む。モデル入力として機能する動脈圧波は、測定された動脈ＢＰ信号から取得されるか、又は例えばフーリエ級数アプローチに基づきモデル化されたＢＰ波のいずれかとすることができる。これは例えば、Ｃ．Ｆ．Ｂａｂｂｓによる「Ｏｓｃｉｌｌｏｍｅｔｒｉｃ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｓｙｓｔｏｌｉｃ ａｎｄ ｄｉａｓｔｏｌｉｃ ｂｌｏｏｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅｓ ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｉｎ ａ ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ」、ＢｉｏＭｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｏｎｌｉｎｅ， ２０１２， ｖｏｌ．１ １， ｐｐ．５６に記載される。

脈拍及びＰＴＴ／ＰＡＴに関連するＡＣＣ信号における堅牢な特徴は、測定されたＡＣＣ信号を物理モデルの出力と比較することにより、時間領域における特徴的な信号特徴を見つけることにより、又はＡＣＣ及びＰＰＧ信号時系列の相互相関により抽出されることができる。相互相関からの例示的な特徴は例えば、相関信号におけるピークプロミネンス又はピーク構造からの位相シフトであり得る。図５は、頸動脈部位（図５Ａ）又は代替的に大腿骨部位（図５Ｂ）にあるセンサにより取得された時間領域ＡＣＣ信号１１及びＰＰＧ信号２１における脈拍内の最大振幅を介して検出された時間インスタンスに基づかれる、ＡＣＣ信号から抽出されるパルス通過時間（ＰＴＴＡＣＣ）及びＰＰＧ信号の２次導関数（ＰＴＴＰＰＧ）を示す。

図５では、ＰＰＧ信号２１の２次導関数２２が、両方の解剖学的部位（即ち頸動脈及び大腿動脈）でｚ軸ＡＣＣ信号の形態と同様の形態を持つことが分かる。これは、相互相関を介した容易な特徴抽出を可能にする。

代替的な実施形態では、相互相関法への別のアプローチが使用されることができ、そこでは、ＰＰＧ信号特徴（例えば、ＰＰＧ信号の２次導関数）とＡＣＣ特徴との間の角度又は面積が特徴抽出に使用され、動き及び不整脈の堅牢性が確実にされる。これは、図６に示される。例えば、取得されたＡＣＣ信号と取得された脈拍関連信号又は取得された脈拍関連信号の導関数との２Ｄプロットを作成することにより、特徴間の角度又は位相シフト又は時間遅延が決定されることができる。更に、２Ｄプロットは、特徴の軌跡を明らかにし、その軌跡の範囲が決定されることができ、これは、同様に識別的であり得る。斯かる２Ｄプロットは、特徴の他の表現ではあまり明確ではない識別的な側面を明らかにすることができる。例えば、各心拍は２Ｄプロットにおける軌道を生じさせるが、軌道の持続時間はこのプロットにおける直接のパラメータではないため、これは、斯かる２Ｄプロットを脈拍数における変動（即ち、不整脈）に対してより堅牢にする。他のＰＰＧ機能もこれを達成するために使用されることができる。ここで、角度又は面積が位置依存である点に留意することが重要である。

図６は、ＡＣＣ及びＰＰＧ信号における特徴間の角度又は面積に基づかれるＡＣＣ信号における特徴抽出を説明する図を示す。図６Ａは、大腿動脈で取得されたＰＰＧ信号の２次導関数対時間を示す。図６Ｃは、時間に対するＡＣＣ信号のｚ軸を示す。図６Ｂは、これらの信号の２Ｄ表現を示し、水平軸上のＰＰＧ信号の２次導関数、及び垂直軸上のＡＣＣ信号のｚ軸を示す。図６Ｂは、ＡＣＣ信号のｚ軸における極大が、ＰＰＧ信号の２次導関数における負から正へのゼロ交差の直前に発生することを示す。２Ｄ表現における極大軸と垂直軸との間の角度は、ｚ軸加速度計信号とＰＰＧ信号の２次導関数との間の位相関係に関する情報を提供する。

別の実施形態では、ＰＰＧ信号の特徴は、ハイパスフィルタリングされた二重積分ＡＣＣ信号の特徴と比較される。微分演算は高周波ノイズを増幅する可能性があるため、ハイパスフィルタリングされた二重統合ＡＣＣ及びＰＰＧ信号の比較は、パフォーマンスを向上させる場合がある。また、このアプローチでは、最初に両方の信号の外観が比較可能になり、その後、信号（における特徴）が比較される。

更に別の代替実施形態では、ＰＰＧ信号の２次導関数とＡＣＣ信号との間、又はＰＰＧ信号とハイパスフィルタリングされた二重積分ＡＣＣ信号との間の類似性は、動的タイムワーピングにより決定される。動的なタイムワーピングは、シーケンスを時間方向に非線形にストレッチ／シュリンクすることにより、２つのシーケンス、例えば時系列間の最適な一致を見つける。この方法は、ＰＰＧ及びＡＣＣ信号における脈拍形状の持続時間の違いに対応することができる。ＡＣＣ信号及びＰＰＧ信号における脈拍を適切に比較するため、それらは、最初に単位振幅に正規化されることができる。

更に別の代替的な実施形態では、ＰＰＧ及びＡＣＣ信号波形のより詳細な分析を介して不整脈のより堅牢な検出が達成される。脈拍が早く到着した場合、ＰＰＧ及びＡＣＣ信号における振幅は小さくなり、後続の遅延脈拍はＰＰＧ及びＡＣＣ信号における振幅が大きくなることが予想される。脈拍間隔及び脈拍振幅の同時分析により、不整脈検出の信頼性がより高められることができる。即ち、不整脈が「後期脈拍」が後続する「早期脈拍」であり、２つの関与する脈拍の振幅がそれぞれ平均振幅よりも小さい及び大きい場合、これはアーチファクトではなく、不整脈に関するものであるという仮定が強化される。

代替的な実施形態では、局所動脈血流を測定するセンサがＰＰＧセンサの代わりに使用される。例として、超音波センサ又はレーダーセンサーを使用して血流が測定されることができる。図７は、１心拍間隔にわたる大動脈血圧波形７１及び血流波形７２（大動脈弁を通る血流）の一例を示す。２つの信号７１、７２のメインピークはよく相関しており、特徴抽出に使用できることがわかる。この説明では、大動脈が例として機能している点に留意されたい。本発明で考慮されるセンサに関し、皮膚に近い動脈は主に重要である。これにより、ＤＮは重篤なノッチ（大動脈弁閉鎖と一致）を示し、ＳはＳＢＰを示し、ＤはＤＢＰを示し、ＳＶは１回拍出量（即ち、１拍以上の流量を積分することで見つかった拍動ごとに左心室から送り出される血液の量）を示す。１心拍間隔にわたる血流波形は、ＡＣＣ信号で抽出される追加の特徴を提供する。これは、１回拍出量及び大動脈弁閉鎖などの重要な関心血流関連パラメータに対応する。

代替的な実施形態では、同じ場所で異なる生理学的量を測定する３つのセンサが相互相関に使用されることができる。例えば、血流の波形測定（超音波又はレーダーセンサーで測定）、血液量（ＰＰＧセンサーで測定）、動脈拡張による皮膚表面加速度（ＡＣＣセンサーで測定）が、改善された、特により堅牢な特徴抽出のため相互相関されることができる。

代替的な実施形態では、わずかに異なる場所で同じ生理学的量を測定する複数のセンサが相互相関に使用されることができる。例えば、ＡＣＣセンサのアレイ又はマトリックスが使用されることができる。好ましくは、斯かる実施形態では、アレイ又はマトリックスの個々のセンサ要素は機械的に分離される（少なくともｚ方向に）。測定された信号の相互相関により、信号の特徴の抽出が改善される。例えば、最も強いピークを持つセンサ要素が、特徴抽出（選択ダイバーシティ）に使用され、又は隣接するセンサの複数の信号が組み合わせられることができる。効果として、センサ全体の配置が大幅に緩和されることができる。なぜなら、脈拍検出がセンサデバイスのわずかな誤配置に対してより堅牢になるからである。

上記のアプローチは、以下の理由により、改善されたモーションロバストＡＣＣ脈拍検出及び／又はＰＡＴ／ＰＴＴ推定を達成するために使用されることができる。
ｉ）異なるセンサは、動きに対する異なる感度を持つ。これは、１つの信号（例えばＡＣＣからの）が動きの影響を受けるとしても、他の信号（例えばＰＰＧからの）は影響を受けにくく、これにより容易な特徴抽出が可能になることを意味する。
ｉｉ）任意の１つの信号では容易に明らかにならないかもしれない重要な特徴が、ＰＰＧ及びＡＣＣ信号の両方の比較からより簡単に識別され、これにより、中程度から高い動きの条件下でも相関又は参照されることができる。

図８は、提案された方法８０の可能な実現の概略図を示し、これはより詳細に説明される。この方法（及び対応するデバイス）への入力は、患者のＰＰＧ信号２１、３軸ＡＣＣ信号１１及びアプリオリ情報３１である。信号１１、２１は両方とも、フィルタリング、正規化、オフセット補正などの標準的な技術により前処理（ブロック８１、８２）されることができる。特に、ＡＣＣ信号１１は、心弾動図（ＢＣＧ）信号による取得された動脈拡張信号の汚染を除去又は最小化するために前処理（例えば、フィルタリング）されてもよい。

ＰＰＧ信号２１から、加速度信号に関するテンプレート信号を生成するための入力の１つとして脈拍数が抽出される（特徴点からの拍動系列の抽出；ブロック８３）。テンプレート生成に関する他の入力（ブロック８４）は、年齢、性別などの患者に関するコンテキスト情報３１、及び姿勢、活動又は治療段階（例えば、ＣＰＲ中又は休息中の測定）に関する他のコンテキスト情報６２であり、これは、ＡＣＣ信号１１から取得されることができる（ブロック８５）。これらの入力パラメータに基づき、予想される加速度信号のテンプレートが生成され（ブロック８４）、これはその後、上記の技術を使用して改善された特徴抽出（ブロック８６）に使用される。最終ステップ（ブロック８７）では、より堅牢な特徴６３及びコンテキスト情報３１、６２が分類器で使用され、「脈拍の存在」又は「ＲＯＳＣ」（自発呼吸の再開）などの患者の状態６４が推測される。

ＰＰＧ信号及び加速度信号の役割も変更できるため、加速度信号がＰＰＧ信号に関するテンプレートを生成するための入力として機能する点に留意されたい。また、使用可能な場合（例えばＡＥＤパッドが接続される場合など）、ＰＰＧ信号の代わりにＥＣＧ信号が使用されることもできる。

本発明は、個人の循環状態の診断的及び予後的臨床評価のための脈拍存在検出への用途を見出すことができる。手動脈拍触診の多くの用途は、血管疾患診断、患者病状における変化を評価する集中治療室（ＩＣＵ）及び一般病棟でのスポットチェックモニタリング、並びに心肺蘇生（ＣＰＲ）を開始又は終了する必要性を決定する救急医療を含む。また、血圧の代理測定として機能するＰＴＴ及びＰＡＴ評価にも役立つ。従って、それは患者モニタに関連する場合がある。

本発明が、図面及び前述の説明において詳細に図示及び説明されたが、斯かる図示及び説明は、限定的ではなく説明的又は例示的であると見なされるべきである。本発明は開示された実施形態に限定されるものではない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の研究から、請求項に記載された発明を実施する当業者により理解及び達成され得る。

請求項において、「含む」という語は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数性を除外するものではない。単一の要素又は他のユニットが、特許請求の範囲に列挙されたいくつかのアイテムの機能を果たし得る。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに、又は他のハードウェアの一部として提供される光記憶媒体又は固体媒体などの適切な非一時的媒体において格納／配布されることができるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システム経由などの他の形式で配布されることもできる。

請求項における任意の参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. 患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報の検出において動きアーチファクトを減らすデバイスであって、
   患者の皮膚に配置された加速度計センサにより取得された加速度計信号を取得する加速度計信号入力と、
   脈拍信号センサから前記患者の脈拍関連信号を取得する脈拍信号入力と、
   患者情報源から患者情報を取得する患者情報入力と、
   前記患者情報及び前記加速度計信号の取得のコンテキストを示すコンテキスト情報をパラメータとして使用することにより、前記脈拍関連信号から導出される加速度計ベースの脈拍触診のモデルを生成するモデルユニットと、
   前記加速度計信号を前記生成されたモデルと比較することにより、及び／又は前記加速度信号と前記脈拍関連信号との相互相関により、前記加速度計信号から１つ又は複数の特徴を抽出する特徴抽出ユニットと、
   前記抽出された１つ又は複数の特徴から前記患者の脈拍及び脈拍強度を検出する検出ユニットと
   を有する、デバイス。
2. 前記脈拍信号入力が、前記患者の脈拍関連信号としてＰＰＧ信号を取得する、請求項１に記載のデバイス。
3. 前記加速度計信号から前記加速度計信号の取得のコンテキストを示す前記コンテキスト情報を生成するコンテキスト情報生成ユニットを更に有する、請求項１に記載のデバイス。
4. 前記患者情報入力が、年齢、性別、体重、身長、外部から加えられる圧力、心拍数、脈圧、及び収縮期血圧の１つ又は複数を含む患者情報を取得する、請求項１に記載のデバイス。
5. 前記モデルユニットが、前記モデルの生成において動脈特性及び／又は所定の脈拍テンプレートを追加的に使用する、請求項１に記載のデバイス。
6. 前記検出ユニットが、前記脈拍が存在するかどうかを検出し、並びに／又は脈拍関連情報としてパルス到着時間及び／若しくはパルス通過時間を検出する、請求項１に記載のデバイス。
7. 前記特徴抽出ユニットが、３つの直交方向における前記加速度計信号を前記生成されたモデルと比較する、請求項１に記載のデバイス。
8. 前記特徴抽出ユニットが、前記得られた加速度計信号及び前記得られた脈拍関連信号の２次導関数の２Ｄ表現の１つ又は複数の特徴を相互相関する、請求項１に記載のデバイス。
9. 前記特徴抽出ユニットが、前記得られた加速度計信号及び前記得られた脈拍関連信号の２次導関数の角度又は面積を相互相関する、請求項１に記載のデバイス。
10. 前記特徴抽出ユニットが、前記加速度計信号をハイパスフィルタリングし、前記ハイパスフィルタリングされた加速度計信号の１つ又は複数の特徴を前記脈拍関連信号と比較する、請求項１に記載のデバイス。
11. 前記検出ユニットが、前記脈拍及び／又は脈拍関連情報の検出において、前記加速度計信号及び前記脈拍関連信号で検出された脈拍間隔及び／又は脈拍振幅を使用する、請求項１に記載のデバイス。
12. 患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報の検出において動きアーチファクトを減らすシステムであって、
    患者の皮膚に配置され、加速度計信号を取得する加速度計信号センサと、
    前記患者の皮膚に配置され、前記患者の脈拍関連信号を取得する脈拍信号センサと、
    患者情報を提供する患者情報源と、
    前記加速度計信号、前記脈拍関連信号及び前記患者情報に基づき、前記患者の脈拍及び脈拍強度を検出する請求項１に記載のデバイスと
    を有する、システム。
13. 前記脈拍信号センサが、ＰＰＧセンサ、ＥＣＧセンサ、動脈血流センサ、超音波センサ及びレーダーセンサーの１つ又は複数を含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 患者の脈拍及び／又は脈拍関連情報の検出において動きアーチファクトを減らすデバイスの作動方法において、
    前記デバイスが、患者の皮膚に配置された加速度計センサにより取得された加速度計信号を取得するステップと、
    前記デバイスが、脈拍信号センサから前記患者の脈拍関連信号を取得するステップと、
    患者情報源から患者情報を取得するステップと、
    前記デバイスが、前記患者情報及び前記加速度計信号の取得のコンテキストを示すコンテキスト情報をパラメータとして使用することにより、前記脈拍関連信号から導出される加速度計ベースの脈拍触診のモデルを生成するステップと、
    前記デバイスが、前記加速度計信号を前記生成されたモデルと比較することにより、及び／又は前記加速度信号と前記脈拍関連信号との相互相関により、前記加速度計信号から１つ又は複数の特徴を抽出するステップと、
    前記デバイスが、前記抽出された１つ又は複数の特徴から前記患者の脈拍及び脈拍強度を検出するステップと
    を有する、方法。
15. コンピュータ上で実行されるときに、請求項１４に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させるプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム。

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