(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-10-20
(45)【発行日】2022-10-28
(54)【発明の名称】流れ制限の検出のための自動制御
(51)【国際特許分類】
A61M 16/00 20060101AFI20221021BHJP
【ＦＩ】
A61M16/00 305A
A61M16/00 343
【請求項の数】
14
(21)【出願番号】P 2017190847
(22)【出願日】2017-09-29
(62)【分割の表示】P 2015173467の分割
【原出願日】2008-05-09
(65)【公開番号】P2018020166
(43)【公開日】2018-02-08
【審査請求日】2017-10-05
【審判番号】
【審判請求日】2019-11-18
(31)【優先権主張番号】2007902561
(32)【優先日】2007-05-11
(33)【優先権主張国・地域又は機関】AU
(31)【優先権主張番号】60/965,172
(32)【優先日】2007-08-17
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】500046450
【氏名又は名称】レスメド・プロプライエタリー・リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100099623
【弁理士】
【氏名又は名称】奥山 尚一
(74)【代理人】
【識別番号】100096769
【氏名又は名称】有原 幸一
(74)【代理人】
【識別番号】100107319
【氏名又は名称】松島 鉄男
(74)【代理人】
【識別番号】100125380
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 綾子
(74)【代理人】
【識別番号】100142996
【弁理士】
【氏名又は名称】森本 聡二
(72)【発明者】
【氏名】アーミットステッド，ジェフリー・ピーター
(72)【発明者】
【氏名】ベイトマン，ピーター・エドワード
(72)【発明者】
【氏名】バシン，デイヴィッド・ジョン
【合議体】
【審判長】佐々木 一浩
【審判官】栗山 卓也
【審判官】井上 哲男
(56)【参考文献】
【文献】米国特許第５７０４３４５（ＵＳ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
A61M16/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
睡眠呼吸障害を治療する機器において、機器によって供給されるべき治療圧力の調整を該機器のコントローラが自動的に決定する方法であって、前記コントローラが、（ａ）食道内圧の負の偏位量を表す患者の呼吸努力と、（ｂ）該患者の呼吸の吸気の流量との相関する範囲での第１の指標を決定するステップと、
前記コントローラが、前記患者の通気の第２の指標を決定するステップであって、該通気の第２の指標は、前記患者の呼吸量についての指標である、第２の指標を決定するステップと、
前記コントローラが、前記第１の指標および前記第２の指標に基づいて、治療圧力の調整を決定するステップと、
を含んでなる、方法。
【請求項2】
前記第１の指標が部分閉塞の形状指数である、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記患者の通気の前記第２の指標が、前記患者が十分な通気の量を受けているかどうかを決定するのに用いられる指標である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
睡眠呼吸障害を治療する機器において、機器によって供給されるべき治療圧力の調整を該機器のコントローラが自動的に決定する方法であって、
前記コントローラは、
センサによって吸気波形および呼気波形を抽出し、呼吸流速の波形を決定し、
前記呼吸流速の波形から第１の部分閉塞指標を決定し、
前記呼吸流速の波形から第２の部分閉塞指標を決定し、
閉塞の指数である第３の部分閉塞指標を決定し、
前記第３の部分閉塞指標に基づいて、前記治療圧力を決定するものであり、
前記第１の部分閉塞指標が、第１ピークと、第２ピークと、該第１ピークと該第２ピークとの間の低下領域とを備えた吸息部分を有するＭ形状息パターンを表す指数であり、
前記第２の部分閉塞指標が、前記吸息部分の最初と最後とのいずれか一方にピーク位置を備えた吸息部分を有するチェア形状息パターンを表す指数であり、
前記第３の部分閉塞指標が、前記第１の部分閉塞指標および前記第２の部分閉塞指標の関数である、
方法。
【請求項5】
呼吸流速の波形を決定し、前記呼吸流速の波形から一番目のピークを検出し、
前記一番目のピークの関数として呼吸サイクルの開始を決定する
ことによって、吸気の開始を自動的に決定するステップを含み、
前記治療圧力は、前記呼吸サイクルの開始を決定することに基づくものである、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
睡眠呼吸障害を治療する機器において、機器によって供給されるべき治療圧力の調整を該機器のコントローラが自動的に決定する方法であって、
前記コントローラは、
呼吸流速の波形を決定し、
前記呼吸流速の波形から部分閉塞の指標を決定し、
前記呼吸流速の波形から、漏れの過渡的な変化を表す指標である妨害の指標を決定し、
前記妨害の指標の関数として部分閉塞の指標を調整するものであり、
前記治療圧力は、調整された前記部分閉塞の指標に基づくものである、方法。
【請求項7】
部分閉塞の指標が、第１ピークと第２ピークと該第１ピークと該第２ピークとの間の低下領域とを備えた吸息部分を有するＭ形状息パターンの検出の関数である、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
供給されるべき治療圧力の調整を自動的に決定する、睡眠呼吸障害を治療する機器であって、患者インターフェイスに対して前記治療圧力を生成するように構成された流れ発生器と、
プロセッサを含む、前記流れ発生器のためのコントローラと
を含んでなり、
前記コントローラは、
（ａ）食道内圧の負の偏位量を表す患者の呼吸努力と、（ｂ）該患者の呼吸の吸気の流量との相関する範囲での第１の指標を決定し、
前記患者の呼吸量についての指標である、前記患者の通気の第２の指標を決定し、
前記第１の指標および前記第２の指標に基づいて、前記治療圧力を調整する
ように構成されている、機器。
【請求項9】
前記第１の指標が部分閉塞の形状指数である、請求項８に記載の機器。
【請求項10】
前記患者の通気の前記第２の指標が、前記患者が十分な通気の量を受けているかどうかを決定するのに用いられる指標である、請求項８または９に記載の機器。
【請求項11】
睡眠呼吸障害を治療する機器において、該機器によって供給されるべき治療圧力の調整を自動的に決定するコントローラであって、
前記コントローラは、
センサによって吸気波形および呼気波形を抽出し、呼吸流速の波形を決定し、
前記呼吸流速の波形から第１の部分閉塞指標を決定し、該第１の部分閉塞指標が、第１ピークと、第２ピークと、該第１ピークと該第２ピークとの間の低下領域とを備えた吸息部分を有するＭ形状息パターンを表す指数であり、
前記呼吸流速の波形から第２の部分閉塞指標を決定し、該第２の部分閉塞指標が、前記吸息部分の最初と最後とのいずれか一方にピーク位置を備えた吸息部分を有するチェア形状息パターンを表す指数であり、
前記第１の部分閉塞指標および前記第２の部分閉塞指標の関数として、閉塞の指数である第３の部分閉塞指標を決定し、
前記第３の部分閉塞指標に基づいて、前記治療圧力を決定するものである、機器。
【請求項12】
前記コントローラは、呼吸流速の波形を決定し、
前記呼吸流速の波形から一番目のピークを検出し、
前記一番目のピークの関数として呼吸サイクルの開始を決定する
ことによって、吸気の開始を自動的に決定するようにさらに構成されており、
前記治療圧力は、前記呼吸サイクルの開始を決定することに基づくものである、請求項８に記載の機器。
【請求項13】
睡眠呼吸障害を治療する機器において、該機器によって供給されるべき治療圧力の調整を自動的に決定するコントローラであって、
前記コントローラは、
センサで呼吸流速の波形を決定し、
前記呼吸流速の波形から部分閉塞の指標を決定し、
前記呼吸流速の波形から、漏れの過渡的な変化を表す指標である妨害の指標を決定し、
前記妨害の指標の関数として部分閉塞の指標を調整するものであり、
前記治療圧力は、調整された前記部分閉塞の指標に基づくものである、機器。
【請求項14】
部分閉塞の指標が、第１ピークと第２ピークと該第１ピークと該第２ピークとの間の低下領域とを備えた吸息部分を有するＭ形状息パターンの検出の関数である、請求項１３に記載の機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
［関連出願の相互参照］
本願は、参照により開示内容が本明細書に組み込まれた２００７年５月１１日に出願さ
れた豪州仮特許出願第２００７９０２５６１号および２００７年８月１７日に出願された
米国仮特許出願第６０／９６５，１７２号の出願日の利益を主張する。
本願は、参照により開示内容が本明細書に組み込まれた２００７年５月１１日に出願さ
れた豪州仮特許出願第２００７９０２５６１号および２００７年８月１７日に出願された
米国仮特許出願第６０／９６５，１７２号の出願日の利益を主張する。
【0002】
［発明の分野］
提案された技術は、睡眠時無呼吸低呼吸症候群（ＯＳＡＨＳ）または閉塞性睡眠時無呼
吸（ＯＳＡ）に関連した容態等の呼吸状態の検出、診断、および／または、治療のための
方法および装置に関する。
提案された技術は、睡眠時無呼吸低呼吸症候群（ＯＳＡＨＳ）または閉塞性睡眠時無呼
吸（ＯＳＡ）に関連した容態等の呼吸状態の検出、診断、および／または、治療のための
方法および装置に関する。
【背景技術】
【0003】
１９９３年４月６日に発行された米国特許第５，１９９，４２４号にＳｕｌｌｉｖａｎ
とＬｙｎｃｈによって記載されているように、持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）の印加が閉塞
性睡眠時無呼吸の発生を治療する手段として使用されている。患者は鼻マスクまたは鼻腔
プロングを介して陽圧空気源につながれる。患者によって呼吸される空気源は大気圧より
僅かに高い。持続的気道陽圧の印加は、上気道を支持および安定化し、よって、上気道閉
塞の発生をなくす「空気添え木」と表現可能であるものをもたらすことがわかった。持続
的気道陽圧の印加はいびきと閉塞性睡眠時無呼吸の両方を取り除くのに効果的であり、多
くの場合、中枢性無呼吸および混合性無呼吸を治療するのに効果的である。
とＬｙｎｃｈによって記載されているように、持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）の印加が閉塞
性睡眠時無呼吸の発生を治療する手段として使用されている。患者は鼻マスクまたは鼻腔
プロングを介して陽圧空気源につながれる。患者によって呼吸される空気源は大気圧より
僅かに高い。持続的気道陽圧の印加は、上気道を支持および安定化し、よって、上気道閉
塞の発生をなくす「空気添え木」と表現可能であるものをもたらすことがわかった。持続
的気道陽圧の印加はいびきと閉塞性睡眠時無呼吸の両方を取り除くのに効果的であり、多
くの場合、中枢性無呼吸および混合性無呼吸を治療するのに効果的である。
【0004】
１９９６年８月２７日に発行された、Ｇｒｕｅｎｋｅに対する米国特許第５，５４９，
１０６号には、混合性睡眠時無呼吸および閉塞性睡眠時無呼吸を治療するため患者の呼吸
を楽にさせることを目的とする装置が開示されている。機器は、吸息の直前に患者の気道
へ供給される鼻腔内空気圧を増加させ、その後に呼息努力を楽にさせるため圧力を減少さ
せる。
１０６号には、混合性睡眠時無呼吸および閉塞性睡眠時無呼吸を治療するため患者の呼吸
を楽にさせることを目的とする装置が開示されている。機器は、吸息の直前に患者の気道
へ供給される鼻腔内空気圧を増加させ、その後に呼息努力を楽にさせるため圧力を減少さ
せる。
【0005】
米国特許第５，２４５，９９５号において、Ｓｕｌｌｉｖａｎは、閉塞前の発作または
その他の形の呼吸疾患の早期兆候をもたらす、いびきパターンおよび異常呼吸パターンが
睡眠中の吸気および呼気の圧力測定によってどのようにして検出可能であるかを検討して
いる。特に、呼吸パラメータのパターンが監視され、ＣＰＡＰ圧力は、理想的には閉塞性
発作およびその他の形の呼吸疾患の発生を無くすため、増加した気道圧力をもたらすよう
に予め定義されたパターンの検出時に上昇させられる。
その他の形の呼吸疾患の早期兆候をもたらす、いびきパターンおよび異常呼吸パターンが
睡眠中の吸気および呼気の圧力測定によってどのようにして検出可能であるかを検討して
いる。特に、呼吸パラメータのパターンが監視され、ＣＰＡＰ圧力は、理想的には閉塞性
発作およびその他の形の呼吸疾患の発生を無くすため、増加した気道圧力をもたらすよう
に予め定義されたパターンの検出時に上昇させられる。
【0006】
１９９８年１月６日に発行された、米国特許第５，７０４，３４５号にＢｅｒｔｈｏｎ
－Ｊｏｎｅｓによって記載されているように、閉塞性呼吸を表す異常呼吸パターンを感知
し検知する種々の手法が公知である。Ｂｅｒｔｈｏｎ－Ｊｏｎｅｓは、無呼吸、いびき、
および、呼吸流れ平坦化のような事象を検出することに基づく方法について記載している
。治療圧力は検出された状態に応答して自動的に調整されてもよい。
－Ｊｏｎｅｓによって記載されているように、閉塞性呼吸を表す異常呼吸パターンを感知
し検知する種々の手法が公知である。Ｂｅｒｔｈｏｎ－Ｊｏｎｅｓは、無呼吸、いびき、
および、呼吸流れ平坦化のような事象を検出することに基づく方法について記載している
。治療圧力は検出された状態に応答して自動的に調整されてもよい。
【0007】
国際特許出願ＰＣＴ／ＡＵ０１／０１９４８（公開番号第ＷＯ０２／１８００２号）に
Ｗｉｃｋｈａｍによって記載されているように、流れ平坦化決定は様々の重み係数にさら
に基づくことがある。重み係数は、種々のタイプの呼吸閉塞に対する感度を高めるために
気流の区域に適用される。
Ｗｉｃｋｈａｍによって記載されているように、流れ平坦化決定は様々の重み係数にさら
に基づくことがある。重み係数は、種々のタイプの呼吸閉塞に対する感度を高めるために
気流の区域に適用される。
【0008】
閉塞を検出するその他の方法もまた使用されている。たとえば、米国特許第５，４９０
，５０２号および第５，８０３，０６６号において、Ｒａｐｏｐｏｒｔは、患者の気道中
に流れ制限が現れないことを確実にすることを試みながら、流れ発生器からの空気の流れ
を最小限に抑えるために制御される陽圧を最適化する方法および装置について開示する。
患者の気道への制御された陽圧は吸気流れ波形の形状から流れ制限を検出することにより
調整される。圧力セッティングは、流れ制限が検出されたかどうか、および、システムに
よって先になされた処置に応じて、上昇、下降、または、維持される。
，５０２号および第５，８０３，０６６号において、Ｒａｐｏｐｏｒｔは、患者の気道中
に流れ制限が現れないことを確実にすることを試みながら、流れ発生器からの空気の流れ
を最小限に抑えるために制御される陽圧を最適化する方法および装置について開示する。
患者の気道への制御された陽圧は吸気流れ波形の形状から流れ制限を検出することにより
調整される。圧力セッティングは、流れ制限が検出されたかどうか、および、システムに
よって先になされた処置に応じて、上昇、下降、または、維持される。
【0009】
米国特許第５，６４５，０５３号において、Ｒｅｍｍｅｒｓは、ＯＳＡ（閉塞性睡眠時
無呼吸）処置の間に鼻腔圧力のレベルを最適値に自動的かつ連続的に調節するシステムに
ついて記載する。吸気プロファイルの丸さおよび平坦さの程度といった吸気流れの時間プ
ロファイルの形状に関連したパラメータが決定される。ＯＳＡ治療は、その後に、印加圧
力を自動的に再評価し、患者の咽頭気道を適切に膨脹させるために要する最小圧力を連続
的に探索することによって実施される。
無呼吸）処置の間に鼻腔圧力のレベルを最適値に自動的かつ連続的に調節するシステムに
ついて記載する。吸気プロファイルの丸さおよび平坦さの程度といった吸気流れの時間プ
ロファイルの形状に関連したパラメータが決定される。ＯＳＡ治療は、その後に、印加圧
力を自動的に再評価し、患者の咽頭気道を適切に膨脹させるために要する最小圧力を連続
的に探索することによって実施される。
【0010】
ＯＳＡを治療するこのような機器の可用性にもかかわらず、ある種の睡眠時閉塞事象は
ある種の機器の使用によってまだ治療されていない。したがって、閉塞事象の自動検出お
よび治療の新しい方法が望まれている。
ある種の機器の使用によってまだ治療されていない。したがって、閉塞事象の自動検出お
よび治療の新しい方法が望まれている。
【発明の概要】
【0011】
本技術の態様によれば、睡眠時呼吸障害または流れ制限の改良型の自動検出および／ま
たは自動治療を備える装置および方法が提供される。
たは自動治療を備える装置および方法が提供される。
【0012】
本技術の別の態様によれば、部分閉塞を表す流れ波形の、改良型の検出および／または
治療が提供される。
治療が提供される。
【0013】
本技術のさらに別の態様によれば、部分閉塞または流れ制限の兆候へのより素早い応答
のための装置および方法が提供される。
のための装置および方法が提供される。
【0014】
本技術のさらに別の態様によれば、閉塞事象をより正確に検出するために、気道の測定
または検出された二次的状態によって流れ制限波形またはその形状指数のような流れ制限
または部分閉塞の指標を適正化する装置および方法が提供される。
または検出された二次的状態によって流れ制限波形またはその形状指数のような流れ制限
または部分閉塞の指標を適正化する装置および方法が提供される。
【0015】
本技術の態様は、呼吸流れの指標を決定するステップと、呼吸流れの指標から流れ制限
のパターンを表す形状指数を決定するステップと、呼吸流れの指標から通気指標または息
負荷サイクル指標を決定するステップと、決定された形状指数と決定された通気指標およ
び負荷サイクル指標の一方または両方との関数として流れ制限指標を導出するステップと
を含み得る、流れ制限を検出する方法に関係している。
のパターンを表す形状指数を決定するステップと、呼吸流れの指標から通気指標または息
負荷サイクル指標を決定するステップと、決定された形状指数と決定された通気指標およ
び負荷サイクル指標の一方または両方との関数として流れ制限指標を導出するステップと
を含み得る、流れ制限を検出する方法に関係している。
【0016】
ある種の実施形態では、形状指数は、平坦化の指数、「Ｍ」形状化の指数、チェア形状
化および／または丸さなどの指数、または、部分閉塞を表すことがあるその他の指数でも
よい。通気指標は、前の一回呼吸量に対する現在の一回呼吸量の比率のような一回呼吸量
指標でもよい。息負荷サイクル指標は、息サイクル時間に対する現在の息吸気時間の比率
、および、息サイクル時間に対する事前の平均息吸気時間の比率のような比率でもよい。
化および／または丸さなどの指数、または、部分閉塞を表すことがあるその他の指数でも
よい。通気指標は、前の一回呼吸量に対する現在の一回呼吸量の比率のような一回呼吸量
指標でもよい。息負荷サイクル指標は、息サイクル時間に対する現在の息吸気時間の比率
、および、息サイクル時間に対する事前の平均息吸気時間の比率のような比率でもよい。
【0017】
これらの方法は、流れ制限検出器によって、および／または、流れ制限圧力治療機器に
よって実施されることがある。たとえば、これらの方法は、形状指数が呼吸気流中のＭ形
状息の存在を表すこと、および、通気指標が正常な通気未満を表すように十分に減少する
ことの条件として圧力を増加させることなどにより、圧力治療機器の治療圧力を調整する
ため実施されることがある。場合によっては、治療圧力値は、形状指数が呼吸気流中のＭ
形状息の存在を表すこと、および、負荷サイクル指標の増加の条件として調整または増加
されることがある。
よって実施されることがある。たとえば、これらの方法は、形状指数が呼吸気流中のＭ形
状息の存在を表すこと、および、通気指標が正常な通気未満を表すように十分に減少する
ことの条件として圧力を増加させることなどにより、圧力治療機器の治療圧力を調整する
ため実施されることがある。場合によっては、治療圧力値は、形状指数が呼吸気流中のＭ
形状息の存在を表すこと、および、負荷サイクル指標の増加の条件として調整または増加
されることがある。
【0018】
本技術の一実施形態では、流れ制限を検出する装置は、呼吸ガスの流れを伝達する患者
インターフェイスと、患者インターフェイスと連結され、患者インターフェイスを通る呼
吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れセンサと、流れセンサと連結され、流れ信号
を処理するコントローラとを含むことがあり、コントローラが、形状指数と、通気指標お
よび息負荷サイクル指標の一方または両方とに基づいて流れ制限指標を導出するため、検
出の方法を制御するために構成される。この装置は、コントローラが流れ制限指標の関数
として圧力要求を計算し、本明細書中に記載されている調整のような圧力要求に従って流
れ発生器を設定するために構成され得るように、コントローラおよび患者インターフェイ
スと連結された流れ発生器をさらに含むことがある。
インターフェイスと、患者インターフェイスと連結され、患者インターフェイスを通る呼
吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れセンサと、流れセンサと連結され、流れ信号
を処理するコントローラとを含むことがあり、コントローラが、形状指数と、通気指標お
よび息負荷サイクル指標の一方または両方とに基づいて流れ制限指標を導出するため、検
出の方法を制御するために構成される。この装置は、コントローラが流れ制限指標の関数
として圧力要求を計算し、本明細書中に記載されている調整のような圧力要求に従って流
れ発生器を設定するために構成され得るように、コントローラおよび患者インターフェイ
スと連結された流れ発生器をさらに含むことがある。
【0019】
本技術の一実施形態では、流れ制限の検出のためのシステムは、呼吸ガスの流れを伝達
するインターフェイス手段と、インターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段
を通る呼吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れ測定手段と、流れ測定手段と連結さ
れ、流れ信号を処理する処理手段とを含むことがあり、処理手段は、形状指数と、通気指
標または息負荷サイクル指標のいずれかとに基づいて流れ制限指標を導出するため、検出
の方法を処理するために構成されている。このシステムは、処理手段およびインターフェ
イス手段と連結され、処理手段が流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するために構
成されることがあるように、インターフェイス手段を通る制御された呼吸ガスの流れを生
成し、圧力要求に従って流れ生成器を設定する流れ手段をさらに含むことがある。
するインターフェイス手段と、インターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段
を通る呼吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れ測定手段と、流れ測定手段と連結さ
れ、流れ信号を処理する処理手段とを含むことがあり、処理手段は、形状指数と、通気指
標または息負荷サイクル指標のいずれかとに基づいて流れ制限指標を導出するため、検出
の方法を処理するために構成されている。このシステムは、処理手段およびインターフェ
イス手段と連結され、処理手段が流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するために構
成されることがあるように、インターフェイス手段を通る制御された呼吸ガスの流れを生
成し、圧力要求に従って流れ生成器を設定する流れ手段をさらに含むことがある。
【0020】
別の実施形態では、本技術は、呼吸流れ制限を検出する装置を制御できるようなプロセ
ッサ読み取り可能な情報を有する情報保持媒体でもよい。プロセッサ読み取り可能な情報
は、呼吸流れの指標を決定し、呼吸流れの指標から流れ制限のパターンを表す形状指数を
決定し、呼吸流れの指標から通気指標および／または息負荷サイクル指標を決定し、決定
された形状指数と、決定された通気指標および息負荷サイクル指標の一方または両方との
関数として流れ制限指標を導出する制御命令を含むことがある。プロセッサ読み取り可能
な情報は、流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、本明細書中に記載されているよ
うに圧力を調整する命令をさらに含むことがある。
ッサ読み取り可能な情報を有する情報保持媒体でもよい。プロセッサ読み取り可能な情報
は、呼吸流れの指標を決定し、呼吸流れの指標から流れ制限のパターンを表す形状指数を
決定し、呼吸流れの指標から通気指標および／または息負荷サイクル指標を決定し、決定
された形状指数と、決定された通気指標および息負荷サイクル指標の一方または両方との
関数として流れ制限指標を導出する制御命令を含むことがある。プロセッサ読み取り可能
な情報は、流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、本明細書中に記載されているよ
うに圧力を調整する命令をさらに含むことがある。
【0021】
本技術の別の態様は、流れ制限の指標の関数として比例的に導出される圧力または流れ
制御情報もしくは信号の生成に関連する。たとえば、コントローラまたはプロセッサは、
呼吸治療機器のための圧力セッティングまたは流速セッティングを制御または決定するよ
うに構成されることがある。呼吸流れの指標に基づいて、閉塞または流れ制限の程度を表
す、閉塞指標または形状指数は、装置によって決定または計算されることがある。この装
置は、さらに場合によっては、呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決
定することがある。治療圧力セッティングまたは流速セッティングは、（１）閉塞または
流れ制限の程度、および、（２）通気の変化の程度の一方または両方の比例関数として、
装置によって導出されることがある。
制御情報もしくは信号の生成に関連する。たとえば、コントローラまたはプロセッサは、
呼吸治療機器のための圧力セッティングまたは流速セッティングを制御または決定するよ
うに構成されることがある。呼吸流れの指標に基づいて、閉塞または流れ制限の程度を表
す、閉塞指標または形状指数は、装置によって決定または計算されることがある。この装
置は、さらに場合によっては、呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決
定することがある。治療圧力セッティングまたは流速セッティングは、（１）閉塞または
流れ制限の程度、および、（２）通気の変化の程度の一方または両方の比例関数として、
装置によって導出されることがある。
【0022】
本技術のさらなる実施形態は以下の開示から明白である。
【0023】
本技術は、類似した参照符号が同様の要素を参照する添付図面の図において、制限のた
めでなく、例示の目的で説明されている。
めでなく、例示の目的で説明されている。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【図1】最初に正常に呼吸する患者の気流、次に気道狭窄が起こっている患者の気流、最後に覚醒している患者の気流を示す図である。
【図2】「Ｍ」形状呼吸パターンによって示された閉塞が起こっている患者に関する平坦化指数を示す図である。
【図3】患者の睡眠からの覚醒を示す呼吸パターンにつながる「Ｍ」形状呼吸パターンによって示された閉塞が起こっている患者に関するマルチ息平均化の有無を問わない平坦化指数を示す図である。
【図4】流れ制限または部分閉塞の検出および／または治療のための装置のコンポーネントの実施例を示す図である。
【図5】流れ制限または部分閉塞を検出する際の検出または治療機器の適切なステップを示す図である。
【図6】シングル息平坦化形状指数に基づく変数のファジーメンバーシップ関数の実施例を示す図である。
【図7】ｍ形状息形状指数に基づく変数のファジーメンバーシップ関数の実施例を示す図である。
【図8】通気率指数に基づく変数のファジーメンバーシップ関数の実施例を示す図である。
【図9】息負荷サイクル比に基づく変数のファジーメンバーシップ関数の実施例を示す図である。
【図10】流れ制限測定の出力メンバーシップ関数の実施例を示す図である。
【図11】重心法を使用する流れ制限または部分閉塞指標の決定におけるデファジー化演算の実施例を示す図である。
【図12】通気の指標に基づく流れ制限または部分閉塞指標の検出能力を修正する関数の実施例を示す図である。
【図13】同じ流れ信号から決定された、本明細書中に記載されている技術の計算流れ制限指標ＦＦＬと従来の平坦化指数のグラフ比較図である。
【図14】鼻腔流れから導出された流れ信号と、呼吸覚醒の可能性を定量化する連続ＲＥＲＡ検出器の出力指標とを示す図である。
【図15】睡眠－目覚め－覚醒検出の指数でもよいピーク呼気流れ対平均呼気流れの比率を示す図である。
【図16】低周波いびきの中で閉塞性息の系列を記録するフィルタ処理された流れ信号およびフィルタ処理されていない流れ信号の２個の重ね合わされた流れ信号を示す図である。
【図17】気流信号をフィルタ処理するために役立つＦＩＲフィルタ実施例の応答を示す図である。
【図18】Ｍ形状呼吸を検出する基本ベクトルＢ１およびＢ２として機能する関数の実施例をプロットする図である。
【図19】典型的なＭ形状化された息の流れ信号のグラフである。
【図20】単純なチェア形状化によって増強されたＭ形状息を示す流れ信号のグラフである。
【図21】チェア形状を有するＭ形状息を検出するために役立つピーク吸気流れ対平均吸気流れの比率に基づく変数のメンバーシップ関数のグラフである。
【図22】チェア形状を有するＭ形状息を検出するために役立つ吸気ピーク位置に基づく変数のメンバーシップ関数のグラフである。
【図23】流れ信号のグラフ、決定された平坦度指標のグラフ、および、決定されたチェア形状化指標のグラフを示す図である。
【図24】ｔ＝４２０において睡眠覚醒中に終了する呼吸の努力が増加している上気道抵抗が起こっている患者の流れ信号のグラフと、対応するシングル息平坦化指数のグラフである。
【図27】流れ制限指標の修正のため利用可能である重み減少係数の関数を示す図である。
【図28】呼吸流れ信号のグラフと、瞬時いびき信号のグラフと、３個のいびき指数のグラフとを表す図である。
【図29】複数のいびき指数に基づいていびきを取り扱う分類を表す図である。
【図30】正確なトリム結果および不正確なトリム結果の印が付けられたＭ形状息のグラフである。
【図31】Ｍ形状息を含む流れ信号対時間のグラフと、２通りの方法によって決定された吸気時間のグラフとを含む図である。
【図32】漏れ条件に応じて流れ制限の指標の重みを減少させるため役立つ関数のグラフを示す図である。
【図33】漏れ条件に基づいて流れ制限指標または部分閉塞指標（たとえば、ＦＦＬ）の重みを減少させるために役立つさらなる関数の図である。
【図34】マスク圧力のレベルによって流れ制限または部分閉塞指標の重みを減少させるために適した関数のグラフである。
【図35】妨害の指標によって流れ制限または部分閉塞指標の重みを減少させるために適した関数のグラフである。
【図36】治療圧力の関数としていびき指標の重みを減少させるために適した関数のグラフである。
【図37】大息を表す通気指標に基づいていびき指標の重みを減少させるために適した関数のグラフである。
【図38】様々な患者のグループに対する正規化呼気ピーク位置のヒストグラムである。
【図39】正規化呼気ピーク位置値に基づいて流れ制限または部分閉塞指標に適用されるべき重み減少係数の関数のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0025】
ＯＳＡを有する患者は、睡眠中に、患者の目覚めだけによって終わる無呼吸または呼吸
低下が頻発する。これらの頻発する事象は、睡眠断片化、および、交感神経系の刺激の原
因になる。これは、患者に対し、（自動車事故を伴う可能性がある）日中の眠気、芳しく
ない精神作用、記憶の不具合、鬱、および、高血圧といった重大な結果となり得る。ＯＳ
Ａを有する患者は、大きないびきをかくこともあるため、同時に自分のパートナーの睡眠
の邪魔をすることもある。ＯＳＡを有する患者の最良の治療の形態は、連結ホースおよび
マスクを介して送風機（コンプレッサ）によって加えられる持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）
である。陽圧は吸気中に患者の気道の狭窄を防止するので、頻発する無呼吸または低呼吸
とそれらの後遺症とを防止する。
低下が頻発する。これらの頻発する事象は、睡眠断片化、および、交感神経系の刺激の原
因になる。これは、患者に対し、（自動車事故を伴う可能性がある）日中の眠気、芳しく
ない精神作用、記憶の不具合、鬱、および、高血圧といった重大な結果となり得る。ＯＳ
Ａを有する患者は、大きないびきをかくこともあるため、同時に自分のパートナーの睡眠
の邪魔をすることもある。ＯＳＡを有する患者の最良の治療の形態は、連結ホースおよび
マスクを介して送風機（コンプレッサ）によって加えられる持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）
である。陽圧は吸気中に患者の気道の狭窄を防止するので、頻発する無呼吸または低呼吸
とそれらの後遺症とを防止する。
【0026】
通常、患者は、睡眠ポリグラフとして知られている記録が取り出される多数のセンサを
使用して監視される２回の睡眠調査を受ける。第１の調査（治療なし）はＯＳＡの診断を
確認し、第２の調査は患者を正しい治療圧力にタイトレーションするために使用される。
圧力要件は、位置、姿勢および睡眠状態の変化のために一晩の間に変化する。医者は、あ
らゆる偶然性をカバーする可能性がある圧力（タイトレーション圧力）を提案する。これ
に対する代替案は、圧力を患者の要求に適合させる自動機械であり、この療法は自動気道
陽圧すなわちＡＰＡＰとして知られている。ＡＰＡＰ療法の利点は、この療法が多様な時
間スケールに亘って変化する可能性がある圧力要件に適合性がある点である。たとえば、
圧力要件は、姿勢および睡眠状態に伴って夜の間に変化し、おそらくアルコール消費に伴
って週末の間に変化し、療法自体の有益な効果のため数ヶ月の間に変化し、体重減少また
は増加のため数年の間に変化することがある。さらに、ＡＰＡＰ機械は、典型的には必要
に応じて圧力を増加させるので、患者は治療上の任意の最高値よりかなり低い快適な圧力
で眠りにつくことが可能である。最後に、ＡＰＡＰ機械は潜在的に低い圧力で作動するの
で、マスク漏れの影響は多少改善される傾向がある。
使用して監視される２回の睡眠調査を受ける。第１の調査（治療なし）はＯＳＡの診断を
確認し、第２の調査は患者を正しい治療圧力にタイトレーションするために使用される。
圧力要件は、位置、姿勢および睡眠状態の変化のために一晩の間に変化する。医者は、あ
らゆる偶然性をカバーする可能性がある圧力（タイトレーション圧力）を提案する。これ
に対する代替案は、圧力を患者の要求に適合させる自動機械であり、この療法は自動気道
陽圧すなわちＡＰＡＰとして知られている。ＡＰＡＰ療法の利点は、この療法が多様な時
間スケールに亘って変化する可能性がある圧力要件に適合性がある点である。たとえば、
圧力要件は、姿勢および睡眠状態に伴って夜の間に変化し、おそらくアルコール消費に伴
って週末の間に変化し、療法自体の有益な効果のため数ヶ月の間に変化し、体重減少また
は増加のため数年の間に変化することがある。さらに、ＡＰＡＰ機械は、典型的には必要
に応じて圧力を増加させるので、患者は治療上の任意の最高値よりかなり低い快適な圧力
で眠りにつくことが可能である。最後に、ＡＰＡＰ機械は潜在的に低い圧力で作動するの
で、マスク漏れの影響は多少改善される傾向がある。
【0027】
ＡＰＡＰ機械において患者圧力を自動的に設定するため使用される公知のアルゴリズム
は、ＲｅｓＭｅｄ ＡｕｔｏＳｅｔと呼ばれる。全体として、ＡｕｔｏＳｅｔ機器とその
アルゴリズムはＯＳＡ患者を治療するため優れている。ＲｅｓＭｅｄ ＡｕｔｏＳｅｔア
ルゴリズムは、流れ制限、いびき（可聴雑音）、および、無呼吸の３つの状況に応答する
。自動圧力セッティングは、相互参照によりその内容が本明細書に明確に組み込まれる米
国特許第５，７０４，３４５号にも記載されている。流れ制限は、流体流れを搬送するい
わゆる「押出しチューブ」の流体力学特性である。ＯＳＡを有する患者の咽頭は、（たと
え、ベンチトップで調査されている単純なパッシブチューブではなく筋肉の押出しチュー
ブであるとしても）押出しチューブの例である。本質的に、流れ制限は、流れを搬送する
狭窄チューブ内において、（上流圧力が一定に保たれていると仮定すると）流れが下流圧
力を減少させること（すなわち、流れ駆動差圧の増加）によってそれ以上増加されない状
態である。狭窄上気道を有する患者において、この状態は、患者がもはや適切な通気を得
られず、呼吸努力の増大が吸気流速をもはや増加させない状況と同じである。図１は、そ
のような患者が１０２で最初に正常な呼吸を行い、次に、１０４で気道狭窄が生じ、食堂
内圧のより大きい負の偏位（呼吸努力の指標）にもかかわらず、どうしても１回呼吸量ま
たは流速を増加させられない例を示している。最終的には、患者は、気道を開き、血液－
ガスの恒常性を回復するように数回の大きい息をするために１０６で覚醒する。
は、ＲｅｓＭｅｄ ＡｕｔｏＳｅｔと呼ばれる。全体として、ＡｕｔｏＳｅｔ機器とその
アルゴリズムはＯＳＡ患者を治療するため優れている。ＲｅｓＭｅｄ ＡｕｔｏＳｅｔア
ルゴリズムは、流れ制限、いびき（可聴雑音）、および、無呼吸の３つの状況に応答する
。自動圧力セッティングは、相互参照によりその内容が本明細書に明確に組み込まれる米
国特許第５，７０４，３４５号にも記載されている。流れ制限は、流体流れを搬送するい
わゆる「押出しチューブ」の流体力学特性である。ＯＳＡを有する患者の咽頭は、（たと
え、ベンチトップで調査されている単純なパッシブチューブではなく筋肉の押出しチュー
ブであるとしても）押出しチューブの例である。本質的に、流れ制限は、流れを搬送する
狭窄チューブ内において、（上流圧力が一定に保たれていると仮定すると）流れが下流圧
力を減少させること（すなわち、流れ駆動差圧の増加）によってそれ以上増加されない状
態である。狭窄上気道を有する患者において、この状態は、患者がもはや適切な通気を得
られず、呼吸努力の増大が吸気流速をもはや増加させない状況と同じである。図１は、そ
のような患者が１０２で最初に正常な呼吸を行い、次に、１０４で気道狭窄が生じ、食堂
内圧のより大きい負の偏位（呼吸努力の指標）にもかかわらず、どうしても１回呼吸量ま
たは流速を増加させられない例を示している。最終的には、患者は、気道を開き、血液－
ガスの恒常性を回復するように数回の大きい息をするために１０６で覚醒する。
【0028】
ＲｅｓＭｅｄ ＡｕｔｏＳｅｔアルゴリズムは、患者流れを監視し、流れ制限またはい
びきを検出するとき、圧力を上昇させる。通常は、無呼吸の前に流れ制限（部分閉塞と呼
ばれることもある）またはいびきの期間が先行するので、無呼吸に直面することは稀であ
る。バックアップ手段として、圧力は無呼吸が検出されたときも上昇させられる。流れの
乱れが測定されない場合、圧力は緩やかに減少することが可能となり、できれば、患者が
目覚めることなく眠ることを可能にさせる平衡圧力が達成される。ＡｕｔｏＳｅｔアルゴ
リズムは比例的に応答するので、このアルゴリズムが応答する条件毎にメトリックが使用
される。メトリック、すなわち、流れ制限のための平坦化指数と、いびきの吸気の間に平
均化された音の校正ＲＭＳ指標と、検出された無呼吸の長さとが使用される。
びきを検出するとき、圧力を上昇させる。通常は、無呼吸の前に流れ制限（部分閉塞と呼
ばれることもある）またはいびきの期間が先行するので、無呼吸に直面することは稀であ
る。バックアップ手段として、圧力は無呼吸が検出されたときも上昇させられる。流れの
乱れが測定されない場合、圧力は緩やかに減少することが可能となり、できれば、患者が
目覚めることなく眠ることを可能にさせる平衡圧力が達成される。ＡｕｔｏＳｅｔアルゴ
リズムは比例的に応答するので、このアルゴリズムが応答する条件毎にメトリックが使用
される。メトリック、すなわち、流れ制限のための平坦化指数と、いびきの吸気の間に平
均化された音の校正ＲＭＳ指標と、検出された無呼吸の長さとが使用される。
【0029】
平坦化指数は、患者の吸気波形を使用して計算される無次元特徴（たとえば、実数）で
ある。平坦化指数は、波形の最高部がどの程度平坦であるかを原則的に測定することを試
みる。流れ制限の特徴は、下流圧力が十分に低いためにチューブを狭窄した状態に保つこ
とができる一方で、駆動圧力の変化とは無関係に、流速がほぼ一定値に維持されることで
ある。流れ制限呼吸を有する患者において、このことは平坦な最高部を含む吸気波形（す
なわち、一定吸気流速）と同じである。
ある。平坦化指数は、波形の最高部がどの程度平坦であるかを原則的に測定することを試
みる。流れ制限の特徴は、下流圧力が十分に低いためにチューブを狭窄した状態に保つこ
とができる一方で、駆動圧力の変化とは無関係に、流速がほぼ一定値に維持されることで
ある。流れ制限呼吸を有する患者において、このことは平坦な最高部を含む吸気波形（す
なわち、一定吸気流速）と同じである。
【0030】
たとえば、指数の選択された目盛に依存して、正常な呼吸は、約０．２の平坦化指数を
生成する可能性があり、一方、著しく平坦化された波形は約０．１以下の平坦化指数を生
成する可能性がある。ＡＰＡＰ療法の場合、制限が典型的に設定され（たとえば、ある種
の機械では０．１９）、圧力は、平坦化指数が閾値を下回る程度に比例して上昇させられ
る。雑音の影響を低減し、特異性を高めるため、典型的な圧力セッティングアルゴリズム
は、５回の息点に関する移動平均を使用することもある。５回の息平均の考え得る不利点
は、平坦化がその最終的な最低点へ下がる前に５回の異常息が平均化されることを必要と
するので、流れ制限の検出を減速することである。３個の発見的な重み付けは、漏れが増
加するのにつれて、治療圧力が上昇するのにつれて、および、バルブライク呼吸の形跡が
増加するのにつれて、平坦化のより大きな低減が必要とされる程度に平坦化が圧力の上昇
を引き起こす閾値に適用される可能性がある。これらの経験則は、低下した情報（流れ信
号）にもかかわらず、潜在的な圧力急上昇を阻止するために役立つ。
生成する可能性があり、一方、著しく平坦化された波形は約０．１以下の平坦化指数を生
成する可能性がある。ＡＰＡＰ療法の場合、制限が典型的に設定され（たとえば、ある種
の機械では０．１９）、圧力は、平坦化指数が閾値を下回る程度に比例して上昇させられ
る。雑音の影響を低減し、特異性を高めるため、典型的な圧力セッティングアルゴリズム
は、５回の息点に関する移動平均を使用することもある。５回の息平均の考え得る不利点
は、平坦化がその最終的な最低点へ下がる前に５回の異常息が平均化されることを必要と
するので、流れ制限の検出を減速することである。３個の発見的な重み付けは、漏れが増
加するのにつれて、治療圧力が上昇するのにつれて、および、バルブライク呼吸の形跡が
増加するのにつれて、平坦化のより大きな低減が必要とされる程度に平坦化が圧力の上昇
を引き起こす閾値に適用される可能性がある。これらの経験則は、低下した情報（流れ信
号）にもかかわらず、潜在的な圧力急上昇を阻止するために役立つ。
【0031】
平坦化指数は流れ制限の優れた指標であるが、ある種の状況を検出するために設計され
ている。しかし、一部の特定の実施では、一部の稀な状況を対象にしないことがわかった
。以下にこのような観察が行われた分野を挙げる。
ている。しかし、一部の特定の実施では、一部の稀な状況を対象にしないことがわかった
。以下にこのような観察が行われた分野を挙げる。
【0032】
１．５回息移動平均は流れ制限の検出を減速する。このことは図２に示されている。図
２において、上側のトレースは、従来の５回息移動平均平坦化指数のプロットを示してい
る。下側のトレースは呼吸流れの指標を示している。患者は少しずつ閉塞し始め、平坦化
トレースは、５回息平均に起因して２０２において階段状に降下する。グラフの右側へ向
かって、閉塞がより重大になり、徐々により形状が「Ｍ」になり始める。図示されている
ように、平坦化指数は、最終的に向きを反転し始め、閉塞の悪化に伴って減少ではなく増
加する。
２．様々な吸気形状が完全に新しい形状を与えるために平均化する可能性があるので、
５回息移動平均は重要性を有する可能性がある。このことは図３に示されている。図３は
、３０２におけるいわゆるＭ形状の閉塞状態の息の系列であって、３０４における覚醒で
終わり、３０６において一部の合理的に正常な回復息がその後に続く系列を示している。
グラフに示されているように、シングル息平坦化と従来の平坦化は両方ともにＭ息の系列
の最後で高く（前者がより素早く最大値に達する）、覚醒後に、従来の平坦化は実際に０
．１未満に下がるが、その理由は息が平坦化されるからではなく、むしろ、Ｍ息が正常な
息と一緒に平均化され、疑似的に平坦な形状を生成するからである。
３．平坦化指数はＭ息を検出するために設計されていない。実際に、平坦化指数は、Ｍ
形状息が起こるとき高くなる。このことは図２および３に示されている。
４．平坦化指数は、機器の患者－ユーザの現在の通気または睡眠状態とは無関係に、圧
力増加の原因になる可能性がある。
５．平坦化の重みを減少させるため適用される経験則はある種の患者に治療不足を生じ
させる可能性がある。
６．平坦化指数は、流れ制限を検出するため平坦化指数を使用する任意のアルゴリズム
の感度および特異性に対し重大性を有する、正常なランダム変動の影響を受ける。
２において、上側のトレースは、従来の５回息移動平均平坦化指数のプロットを示してい
る。下側のトレースは呼吸流れの指標を示している。患者は少しずつ閉塞し始め、平坦化
トレースは、５回息平均に起因して２０２において階段状に降下する。グラフの右側へ向
かって、閉塞がより重大になり、徐々により形状が「Ｍ」になり始める。図示されている
ように、平坦化指数は、最終的に向きを反転し始め、閉塞の悪化に伴って減少ではなく増
加する。
２．様々な吸気形状が完全に新しい形状を与えるために平均化する可能性があるので、
５回息移動平均は重要性を有する可能性がある。このことは図３に示されている。図３は
、３０２におけるいわゆるＭ形状の閉塞状態の息の系列であって、３０４における覚醒で
終わり、３０６において一部の合理的に正常な回復息がその後に続く系列を示している。
グラフに示されているように、シングル息平坦化と従来の平坦化は両方ともにＭ息の系列
の最後で高く（前者がより素早く最大値に達する）、覚醒後に、従来の平坦化は実際に０
．１未満に下がるが、その理由は息が平坦化されるからではなく、むしろ、Ｍ息が正常な
息と一緒に平均化され、疑似的に平坦な形状を生成するからである。
３．平坦化指数はＭ息を検出するために設計されていない。実際に、平坦化指数は、Ｍ
形状息が起こるとき高くなる。このことは図２および３に示されている。
４．平坦化指数は、機器の患者－ユーザの現在の通気または睡眠状態とは無関係に、圧
力増加の原因になる可能性がある。
５．平坦化の重みを減少させるため適用される経験則はある種の患者に治療不足を生じ
させる可能性がある。
６．平坦化指数は、流れ制限を検出するため平坦化指数を使用する任意のアルゴリズム
の感度および特異性に対し重大性を有する、正常なランダム変動の影響を受ける。
【0033】
Ｍ形状息は稀である可能性があるが、流れ制限を検出し、および／または、既存の方法
および機器を改良するために、さらなる方法および機器を開発することが依然として望ま
しい。
および機器を改良するために、さらなる方法および機器を開発することが依然として望ま
しい。
【0034】
図４を参照すると、本技術は、サーボ制御式送風機４０２のような流れ発生器を含み得
る圧力送出および／または流れ制限検出機器に関連する。この機器は、典型的に、マスク
４０６のような患者インターフェイスと、空気または呼吸ガスの流れを患者へ、および／
または、患者から搬送する空気送出導管４０８とをさらに含む。送風機４０２は空気送出
導管４０８およびマスク４０６と連結されていてもよい。排気ガスは排気管４１３を介し
て通気させることが可能である。場合によっては、流れセンサ４０４ｆおよび／または圧
力センサ４０４ｐが利用されることもある。たとえば、マスク流れは、呼吸気流計、およ
び、差圧トランスデューサ、または、流れ信号Ｆ（ｔ）を導出するためにチューブまたは
ダクトの束を利用する機器のような類似した機器を使用して測定されることがある。同様
に、マスク圧力は圧力信号Ｐｍａｓｋ（ｔ）を導出するために圧力トランスデューサを使
用して圧力孔で測定されることがある。圧力センサ４０４ｆおよび流れセンサ４０４ｐは
図４において記号的に表されているだけであり、その理由は、他の構造および他の機器が
流れおよび圧力を測定するために実施されてもよいことが理解されるからである。流れ信
号Ｆ（ｔ）および圧力信号Ｐｍａｓｋ（ｔ）は、圧力要求信号Ｐｒｅｑｕｅｓｔ（ｔ）を
導出するために１台以上のアナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器／標本化器（図示せず）
を介してコントローラまたはマイクロプロセッサ４１５へ送信されてもよい。
る圧力送出および／または流れ制限検出機器に関連する。この機器は、典型的に、マスク
４０６のような患者インターフェイスと、空気または呼吸ガスの流れを患者へ、および／
または、患者から搬送する空気送出導管４０８とをさらに含む。送風機４０２は空気送出
導管４０８およびマスク４０６と連結されていてもよい。排気ガスは排気管４１３を介し
て通気させることが可能である。場合によっては、流れセンサ４０４ｆおよび／または圧
力センサ４０４ｐが利用されることもある。たとえば、マスク流れは、呼吸気流計、およ
び、差圧トランスデューサ、または、流れ信号Ｆ（ｔ）を導出するためにチューブまたは
ダクトの束を利用する機器のような類似した機器を使用して測定されることがある。同様
に、マスク圧力は圧力信号Ｐｍａｓｋ（ｔ）を導出するために圧力トランスデューサを使
用して圧力孔で測定されることがある。圧力センサ４０４ｆおよび流れセンサ４０４ｐは
図４において記号的に表されているだけであり、その理由は、他の構造および他の機器が
流れおよび圧力を測定するために実施されてもよいことが理解されるからである。流れ信
号Ｆ（ｔ）および圧力信号Ｐｍａｓｋ（ｔ）は、圧力要求信号Ｐｒｅｑｕｅｓｔ（ｔ）を
導出するために１台以上のアナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器／標本化器（図示せず）
を介してコントローラまたはマイクロプロセッサ４１５へ送信されてもよい。
【0035】
代替的に、流れ信号ｆ（ｔ）および／または圧力信号Ｐｍａｓｋ（ｔ）は、上述されて
いるような流れセンサおよび圧力センサの有無にかかわらず、モータに供給される電流（
Ｉ）と、モータの速度（Ｓ）および／または回転数（ｗ）とを監視することにより、送風
機モータに関連して推定または計算されることがある。場合によっては、送風機モータ速
度はほぼ一定に保たれることがあり、マスク内の圧力変化は、マスクへの気流を可変的に
迂回／通気または送出することがあるサーボバルブの開きを制御することによって実施さ
れてもよい。さらに、その他のタイプの患者インターフェイスがマスクに代えて使用され
てもよく、流れセンサおよび／または圧力センサは患者インターフェイスに関して選択的
な位置で流れおよび圧力を測定してもよい。
いるような流れセンサおよび圧力センサの有無にかかわらず、モータに供給される電流（
Ｉ）と、モータの速度（Ｓ）および／または回転数（ｗ）とを監視することにより、送風
機モータに関連して推定または計算されることがある。場合によっては、送風機モータ速
度はほぼ一定に保たれることがあり、マスク内の圧力変化は、マスクへの気流を可変的に
迂回／通気または送出することがあるサーボバルブの開きを制御することによって実施さ
れてもよい。さらに、その他のタイプの患者インターフェイスがマスクに代えて使用され
てもよく、流れセンサおよび／または圧力センサは患者インターフェイスに関して選択的
な位置で流れおよび圧力を測定してもよい。
【0036】
コントローラまたはプロセッサ４１５は、より詳細に本明細書中に記載されている方法
またはアルゴリズムを実施するため構成され適合し、集積チップと、メモリ、および／ま
たは、その他の制御命令、データ、もしくは、情報記憶媒体とを含むことがある。たとえ
ば、制御方法を用いてプログラムされた命令は、機器のメモリにおいて集積チップに符号
化されることがあるか、または、このような命令は、適切な媒体を使用してソフトウェア
またはファームウェアとしてロードされることがある。
またはアルゴリズムを実施するため構成され適合し、集積チップと、メモリ、および／ま
たは、その他の制御命令、データ、もしくは、情報記憶媒体とを含むことがある。たとえ
ば、制御方法を用いてプログラムされた命令は、機器のメモリにおいて集積チップに符号
化されることがあるか、または、このような命令は、適切な媒体を使用してソフトウェア
またはファームウェアとしてロードされることがある。
【0037】
このようなコントローラを用いて、装置は、送風機の速度を設定するために、または、
放出バルブを用いる通気を操作するために使用され、本明細書中に詳述されている実施例
に示されているような圧力送出式に関連した検出方法に基づくことがある圧力送出式を調
整することにより、多くの異なる圧力治療法のため使用することが可能である。代替的に
、圧力治療法は、機器が流れ制限の存在を診断、検出、および／または、定量化するため
に使用されることがあるように、圧力治療コンポーネントを含むことなく、機器において
実施されることがある。
放出バルブを用いる通気を操作するために使用され、本明細書中に詳述されている実施例
に示されているような圧力送出式に関連した検出方法に基づくことがある圧力送出式を調
整することにより、多くの異なる圧力治療法のため使用することが可能である。代替的に
、圧力治療法は、機器が流れ制限の存在を診断、検出、および／または、定量化するため
に使用されることがあるように、圧力治療コンポーネントを含むことなく、機器において
実施されることがある。
【0038】
部分閉塞を表す呼吸パターンを検出および／または治療するために本明細書中に提案さ
れている方法またはアルゴリズムは、ファジー論理制御システムとしてコントローラを用
いて実施することが可能である。一般に、ファジー論理は、システム挙動に関するアイデ
アを、制御システムのパラメータに関する実数に基づいているコンピュータコードに変換
する手法である。しかし、当面の問題は、基本的に統計的パターン認識のうちの１つであ
り、本明細書中においてより詳しく検討されている代替案のような、その他の技法を使用
して実施されることがある。したがって、以下の技術は、ファジー論理制御システムの観
点から提案されているが、所望の制御入力および典型的な出力関数に基づいて制御システ
ムに導入する他の技法が存在することが理解される。
れている方法またはアルゴリズムは、ファジー論理制御システムとしてコントローラを用
いて実施することが可能である。一般に、ファジー論理は、システム挙動に関するアイデ
アを、制御システムのパラメータに関する実数に基づいているコンピュータコードに変換
する手法である。しかし、当面の問題は、基本的に統計的パターン認識のうちの１つであ
り、本明細書中においてより詳しく検討されている代替案のような、その他の技法を使用
して実施されることがある。したがって、以下の技術は、ファジー論理制御システムの観
点から提案されているが、所望の制御入力および典型的な出力関数に基づいて制御システ
ムに導入する他の技法が存在することが理解される。
【0039】
このために、本技術の制御システムの実施形態は、ファジー流れ制限（ＦＦＬ）指標の
ような部分閉塞または流れ制限指標を使用する以下の一般的なアプローチに従って実施す
ることが可能である。このような指標を使用することは、システム制御変数としての従来
の平坦化指数の使用に関して上述されている観察の一部を改善することがあるアプローチ
である。流れ制限指標ＦＦＬは、流れ制限（または、より厳密には、部分上気道閉塞）に
対するアルゴリズムの応答の感度および特異性を改良するために複数の特徴パターン認識
を使用する。実施形態では、流れ制限指標ＦＦＬを用いる一般的なアプローチは以下のス
テップのうちの一部または全部を含むことがある。
ような部分閉塞または流れ制限指標を使用する以下の一般的なアプローチに従って実施す
ることが可能である。このような指標を使用することは、システム制御変数としての従来
の平坦化指数の使用に関して上述されている観察の一部を改善することがあるアプローチ
である。流れ制限指標ＦＦＬは、流れ制限（または、より厳密には、部分上気道閉塞）に
対するアルゴリズムの応答の感度および特異性を改良するために複数の特徴パターン認識
を使用する。実施形態では、流れ制限指標ＦＦＬを用いる一般的なアプローチは以下のス
テップのうちの一部または全部を含むことがある。
【0040】
１．患者の呼吸流れを監視する。
２．流れ信号から吸気波形および呼気波形を抽出する。
３．波形の各成分から、または、適切な場合には、合成波形から特徴を計算する。複数
の特徴がパターンを構成すると考えられることがある。
４．未加工変数からファジー入力変数を計算する。このステップは入力変数の新しい空
間へのマッピングを構成する。患者の適当な集団のデータマイニングはパラメータ空間の
良好な推定を可能にさせる。
５．ファジー出力を生成するためにファジー論理を使用して導出されたファジー変数を
結合する。このステップは素人による直観的な理解を可能にさせる行列を使用して定式化
することが可能である。
６．圧力制御アルゴリズムによって使用されるべきクリスプ値（実数）を生成するため
にファジー出力を逆ファジー化する。
７．複数のソースからのファジー出力を結合する。
８．ＦＦＬ結果に基づいて治療圧力を調整する。
２．流れ信号から吸気波形および呼気波形を抽出する。
３．波形の各成分から、または、適切な場合には、合成波形から特徴を計算する。複数
の特徴がパターンを構成すると考えられることがある。
４．未加工変数からファジー入力変数を計算する。このステップは入力変数の新しい空
間へのマッピングを構成する。患者の適当な集団のデータマイニングはパラメータ空間の
良好な推定を可能にさせる。
５．ファジー出力を生成するためにファジー論理を使用して導出されたファジー変数を
結合する。このステップは素人による直観的な理解を可能にさせる行列を使用して定式化
することが可能である。
６．圧力制御アルゴリズムによって使用されるべきクリスプ値（実数）を生成するため
にファジー出力を逆ファジー化する。
７．複数のソースからのファジー出力を結合する。
８．ＦＦＬ結果に基づいて治療圧力を調整する。
【0041】
この方法によれば、システム実施例は、広範囲で変化する入力パラメータをファジー論
理原理を用いて容易に解釈できる変数にマッピングする。たとえば、平坦化指数のような
形状指数は、高平坦化、普通の平坦化、低平坦化などのようなファジー変数にマッピング
されることがある。これらの変数の１つずつは、変数に関連した数学関数によって決定さ
れるような平坦化指数の値に依存し、かつ、呼吸気流のような平坦化決定に関連した入力
データに基づいて、ゼロと１との間の値を取る。同様に、その他のファジー変数は、適切
な数学関数、および、決定通気と関連した入力データに基づいて、高通気、普通の通気、
および、低通気などのような通気指標をマッピングすることが可能である。さらに別のフ
ァジー変数もまた、低Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ、普通のＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ、または、高
Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔなどのような呼吸負荷サイクル指標（たとえば、呼吸サイクルの総
時間（Ｔｔｏｔ）に対する吸気の時間（Ｔｉ）の比率）をマッピングすることが可能であ
る。これらの変数は、次に制御変数を生成するために使用されることがあるファジー出力
にさらにマッピングされてもよい。流れ制限指標と関連したファジー出力は、たとえば、
軽度、中程度、および、重度でもよく、上述された実施例のようなその他のファジー変数
に基づくこともある。たとえば、ファジー論理コントローラは以下のとおりのステートメ
ント実施例によって表現される条件を実施することがある。
（ａ）（低平坦化および低通気）であるならば、流れ制限は重度である。
（ｂ）（高平坦化および高Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ）であるならば、流れ制限は軽度であ
る。
理原理を用いて容易に解釈できる変数にマッピングする。たとえば、平坦化指数のような
形状指数は、高平坦化、普通の平坦化、低平坦化などのようなファジー変数にマッピング
されることがある。これらの変数の１つずつは、変数に関連した数学関数によって決定さ
れるような平坦化指数の値に依存し、かつ、呼吸気流のような平坦化決定に関連した入力
データに基づいて、ゼロと１との間の値を取る。同様に、その他のファジー変数は、適切
な数学関数、および、決定通気と関連した入力データに基づいて、高通気、普通の通気、
および、低通気などのような通気指標をマッピングすることが可能である。さらに別のフ
ァジー変数もまた、低Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ、普通のＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ、または、高
Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔなどのような呼吸負荷サイクル指標（たとえば、呼吸サイクルの総
時間（Ｔｔｏｔ）に対する吸気の時間（Ｔｉ）の比率）をマッピングすることが可能であ
る。これらの変数は、次に制御変数を生成するために使用されることがあるファジー出力
にさらにマッピングされてもよい。流れ制限指標と関連したファジー出力は、たとえば、
軽度、中程度、および、重度でもよく、上述された実施例のようなその他のファジー変数
に基づくこともある。たとえば、ファジー論理コントローラは以下のとおりのステートメ
ント実施例によって表現される条件を実施することがある。
（ａ）（低平坦化および低通気）であるならば、流れ制限は重度である。
（ｂ）（高平坦化および高Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ）であるならば、流れ制限は軽度であ
る。
【0042】
流れ制限指標として使用することができる逆ファジー化出力は、ゼロ（流れ制限なし）
と１（重度）との間で変動するように実施可能である。このようなシステムを用いて、入
力空間は、実数精度を全く失うことなく、容易に解釈可能なルールを使用して非線形的な
意味で分類できる。
と１（重度）との間で変動するように実施可能である。このようなシステムを用いて、入
力空間は、実数精度を全く失うことなく、容易に解釈可能なルールを使用して非線形的な
意味で分類できる。
【0043】
実際に、０から１までの連続範囲で閉塞の程度を表現するこのような流れ制限指標の精
度を用いて、指標は、この指標を用いて検出された状態を取り扱うために適している応答
圧力または流れ制御セッティングを導出するために比例的に実施することが可能である。
たとえば、圧力調整が行われるべきであるか否かを決定するためにこのような指標と比較
された筈である閾値を利用する必要なしに、指標は、呼吸治療装置のセッティングまたは
このような機器のための治療セッティングの決定において、より直接的に実施されること
がある。たとえば、閉塞指標は、圧力調整量または流速調整量に直接的に適用されること
がある比例関数（たとえば、指標×調整量）として役立つことがある。結果として得られ
る調整量はその後に呼吸治療装置の治療セッティングに適用される可能性がある。本明細
書中により詳述されている技術に関して説明されているように、「ＦＦＬ」指標はこのよ
うな比例治療セッティング関数としての機能を果たすように実施されることがある。
度を用いて、指標は、この指標を用いて検出された状態を取り扱うために適している応答
圧力または流れ制御セッティングを導出するために比例的に実施することが可能である。
たとえば、圧力調整が行われるべきであるか否かを決定するためにこのような指標と比較
された筈である閾値を利用する必要なしに、指標は、呼吸治療装置のセッティングまたは
このような機器のための治療セッティングの決定において、より直接的に実施されること
がある。たとえば、閉塞指標は、圧力調整量または流速調整量に直接的に適用されること
がある比例関数（たとえば、指標×調整量）として役立つことがある。結果として得られ
る調整量はその後に呼吸治療装置の治療セッティングに適用される可能性がある。本明細
書中により詳述されている技術に関して説明されているように、「ＦＦＬ」指標はこのよ
うな比例治療セッティング関数としての機能を果たすように実施されることがある。
【0044】
図５にさらに示されているように、このようなシステムでは、流れ制限は、（ａ）ステ
ップ５０２に示されている呼吸流れの指標から流れ制限のパターンを表す形状指数を決定
するステップと、（ｂ）ステップ５０４に示されている呼吸流れの指標から通気指標また
は息負荷サイクル指標を決定するステップと、（ｃ）ステップ５０６に示されている決定
された形状指数と、決定された通気指標または決定された呼吸サイクル指標の一方または
両方との関数として、流れ制限指標を導出するステップと、を含む方法によって検出およ
び／または量子化されることがある。このような方法を用いて、治療圧力に対し高度な調
整が行われることがある。たとえば、流れ制限を治療するための増加は、（ａ）形状指数
が呼吸気流中のＭ形状息または平坦化息の存在を表していること、および、（ｂ）通気指
標が正常な通気に満たないということを表すまで十分に減少していることの両方が決定さ
れるならば、圧力変化が起こる可能性があるといった条件に基づくことがある。流れ制限
を治療するためのさらなる増加は、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表し
ていること、および、（ｂ）負荷サイクル指標の増加が検出されていることの両方が決定
されるならば、圧力変化が起こる可能性があるといった別の条件に基づくことがある。こ
のような条件を用いて、適当な治療応答が、単独で利用された形状指数、通気指標、また
は、呼吸負荷サイクル指標が流れ制限のレベルを正確に予測しないときに現れることにな
る不必要な治療変化を伴わずに与えられる。
ップ５０２に示されている呼吸流れの指標から流れ制限のパターンを表す形状指数を決定
するステップと、（ｂ）ステップ５０４に示されている呼吸流れの指標から通気指標また
は息負荷サイクル指標を決定するステップと、（ｃ）ステップ５０６に示されている決定
された形状指数と、決定された通気指標または決定された呼吸サイクル指標の一方または
両方との関数として、流れ制限指標を導出するステップと、を含む方法によって検出およ
び／または量子化されることがある。このような方法を用いて、治療圧力に対し高度な調
整が行われることがある。たとえば、流れ制限を治療するための増加は、（ａ）形状指数
が呼吸気流中のＭ形状息または平坦化息の存在を表していること、および、（ｂ）通気指
標が正常な通気に満たないということを表すまで十分に減少していることの両方が決定さ
れるならば、圧力変化が起こる可能性があるといった条件に基づくことがある。流れ制限
を治療するためのさらなる増加は、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表し
ていること、および、（ｂ）負荷サイクル指標の増加が検出されていることの両方が決定
されるならば、圧力変化が起こる可能性があるといった別の条件に基づくことがある。こ
のような条件を用いて、適当な治療応答が、単独で利用された形状指数、通気指標、また
は、呼吸負荷サイクル指標が流れ制限のレベルを正確に予測しないときに現れることにな
る不必要な治療変化を伴わずに与えられる。
【0045】
したがって、一実施形態では、このシステムは、流れ制限指標ＦＦＬを導出するための
複数個（たとえば、４個）の入力特徴の使用によって特徴付けられる。入力特徴は、（１
）シングル息平坦化（ＳＢＦ）形状指数、（２）Ｍ形状指数（ＭＳ）、（３）通気率（Ｖ
Ｒ）のような通気指標、および／または、（４）吸気時間対全息時間の比率（Ｔｉ－ｏｎ
－Ｔｔｏｔ）のような呼吸負荷サイクル指標を含むことがある。
複数個（たとえば、４個）の入力特徴の使用によって特徴付けられる。入力特徴は、（１
）シングル息平坦化（ＳＢＦ）形状指数、（２）Ｍ形状指数（ＭＳ）、（３）通気率（Ｖ
Ｒ）のような通気指標、および／または、（４）吸気時間対全息時間の比率（Ｔｉ－ｏｎ
－Ｔｔｏｔ）のような呼吸負荷サイクル指標を含むことがある。
【0046】
シングル息平坦化指数ＳＢＦとして実施される形状指数の実施形態は、好ましくは、５
回息移動平均を使用せずに実行されるという点を除いて、米国特許第５，７０４，３４５
号に開示されたアプローチと同様に計算してもよい。シングル息平坦化形状指数決定の実
施の詳細は本明細書中のセクションＡに開示されている。
回息移動平均を使用せずに実行されるという点を除いて、米国特許第５，７０４，３４５
号に開示されたアプローチと同様に計算してもよい。シングル息平坦化形状指数決定の実
施の詳細は本明細書中のセクションＡに開示されている。
【0047】
Ｍ形状の形状指数の決定の典型的な実施は本明細書中のセクションＢに記載されている
。Ｍ形状特徴の図示されている計算は、ゼロ（すなわち、吸気流れ波形がＭ形状化されて
いない）から１（すなわち、吸気流れ波形が確定的にＭ形状化されている）までの範囲で
変化し得る。Ｍ形状指数は、場合によっては、単純な「チェア形状」指数のような別の形
状指数によって増強されることがある。チェア形状指数（たとえば、ファジー「チェアネ
ス」）の典型的な決定もまたセクションＢに詳述されている。
。Ｍ形状特徴の図示されている計算は、ゼロ（すなわち、吸気流れ波形がＭ形状化されて
いない）から１（すなわち、吸気流れ波形が確定的にＭ形状化されている）までの範囲で
変化し得る。Ｍ形状指数は、場合によっては、単純な「チェア形状」指数のような別の形
状指数によって増強されることがある。チェア形状指数（たとえば、ファジー「チェアネ
ス」）の典型的な決定もまたセクションＢに詳述されている。
【0048】
適当な通気指標の決定の実施形態は１回呼吸量計算に基づくことがある。たとえば、通
気指標は、指標が通気または１回呼吸量の変化を表す可能性があるように、現在の１回呼
吸量と前の１回呼吸量とを含む比率でもよい。一つの適当な実施形態では、指標は以下の
とおり計算することができる通気率ＶＲでもよい。
気指標は、指標が通気または１回呼吸量の変化を表す可能性があるように、現在の１回呼
吸量と前の１回呼吸量とを含む比率でもよい。一つの適当な実施形態では、指標は以下の
とおり計算することができる通気率ＶＲでもよい。
【0049】
１．呼吸流れの絶対値を取得し、単純なローパスフィルタ（時定数＝３分）を使ってそ
の絶対値をフィルタ処理する。
２．フィルタ出力を２で除算し、「３分間通気」を生じさせる。
３．呼吸１回呼吸量（基本的に、吸気量および呼気量の平均）を計算する。
４．１回呼吸量を息の長さで除算し、すなわち、平均息流速を生じさせ、次に、この値
を３分間通気によって除算し、この息が直前の通気と一致する程度の指標を生じさせる。
の絶対値をフィルタ処理する。
２．フィルタ出力を２で除算し、「３分間通気」を生じさせる。
３．呼吸１回呼吸量（基本的に、吸気量および呼気量の平均）を計算する。
４．１回呼吸量を息の長さで除算し、すなわち、平均息流速を生じさせ、次に、この値
を３分間通気によって除算し、この息が直前の通気と一致する程度の指標を生じさせる。
【0050】
通常、ＶＲは１前後の狭い範囲で振動する。重大な上気道閉塞の場合、ＶＲは１より遙
かに小さい値まで減少し、完全な閉塞の場合、ゼロまで減少する可能性がある。大息（覚
醒時の回復息）は１より遙かに大きい（たとえば、１．５から２の）ＶＲを有する。特定
の通気率ＶＲの計算のさらなる詳細は本明細書中のセクションＧに含まれている。
かに小さい値まで減少し、完全な閉塞の場合、ゼロまで減少する可能性がある。大息（覚
醒時の回復息）は１より遙かに大きい（たとえば、１．５から２の）ＶＲを有する。特定
の通気率ＶＲの計算のさらなる詳細は本明細書中のセクションＧに含まれている。
【0051】
上述されているように、システムは、場合によっては、流れ制限指標ＦＦＬの導出中に
呼吸負荷サイクル指標を利用することが可能である。この指標は前の負荷サイクルに対す
る現在の負荷サイクルの比率に基づくことがあるので、この指標は呼吸負荷サイクルの変
化を表す可能性がある。呼吸負荷サイクル比ＴＴＲの計算の典型的な詳細は本明細書中の
セクションＧにさらに記載されている。たとえば、適当な息負荷サイクル指標はＴｉ－ｏ
ｎ－Ｔｔｏｔ変数の計算に基づく可能性がある。選択された変数は、ゼロ（無吸気）およ
び１（無呼気）の（もっともらしくない）制限を有する。ベースＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔは
患者によって変化する可能性があるので、直前の平均値に対するＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔの
比率、すなわち、本明細書中でＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔの比率として表されている比率が計
算される。Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔの直前の平均値は、計算された各Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ
値を単純なローパスフィルタに入れることによって計算することが可能である。Ｔｉ－ｏ
ｎ－Ｔｔｏｔが直前の履歴と比較して増加するとき、ＴＴＲは１を越える。Ｔｉ－ｏｎ－
Ｔｔｏｔは０．４前後の値を有し、ＴＴＲは通常では１であり、患者が閉塞性上気道であ
るにもかかわらず、自分の１回呼吸量を「補償」、すなわち、増加させようとしていると
き、１より大きい。
呼吸負荷サイクル指標を利用することが可能である。この指標は前の負荷サイクルに対す
る現在の負荷サイクルの比率に基づくことがあるので、この指標は呼吸負荷サイクルの変
化を表す可能性がある。呼吸負荷サイクル比ＴＴＲの計算の典型的な詳細は本明細書中の
セクションＧにさらに記載されている。たとえば、適当な息負荷サイクル指標はＴｉ－ｏ
ｎ－Ｔｔｏｔ変数の計算に基づく可能性がある。選択された変数は、ゼロ（無吸気）およ
び１（無呼気）の（もっともらしくない）制限を有する。ベースＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔは
患者によって変化する可能性があるので、直前の平均値に対するＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔの
比率、すなわち、本明細書中でＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔの比率として表されている比率が計
算される。Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔの直前の平均値は、計算された各Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ
値を単純なローパスフィルタに入れることによって計算することが可能である。Ｔｉ－ｏ
ｎ－Ｔｔｏｔが直前の履歴と比較して増加するとき、ＴＴＲは１を越える。Ｔｉ－ｏｎ－
Ｔｔｏｔは０．４前後の値を有し、ＴＴＲは通常では１であり、患者が閉塞性上気道であ
るにもかかわらず、自分の１回呼吸量を「補償」、すなわち、増加させようとしていると
き、１より大きい。
【0052】
上述されているように、これらの入力特徴は数学関数によって数個の変数にマッピング
される。よって、形状指数ＳＢＦは、たとえば、６個のファジー変数、すなわち、Ｂ＿Ｌ
ＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＥＸＴＲＡ＿ＬＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＶＥＲＹ＿
ＬＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＬＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＮＯＲＭＡＬ＿ＦＬＡ
ＴＴＥＮＩＮＧ、および、ＨＩＧＨ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧにマッピングされる可能性が
ある。これらのファジーメンバーシップは、図６にグラフ化され、上にそれぞれ載せられ
ている各変数と共に左から右の順番に提示されている、サンプル関数によって示されてい
る。メンバーシップ関数の適用実施例として、形状指数ＳＢＦが計算され、値０．０５と
いう結果になるならば、メンバーシップ関数のそれぞれに適用されるとき、変数Ｂ＿ＬＯ
Ｗ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧは値１．０という結果になり、図６のグラフにおける他のすべ
てのファジー変数に対し値ゼロになる。その他の適当な関数および変数が必要に応じて選
択されてもよい。
される。よって、形状指数ＳＢＦは、たとえば、６個のファジー変数、すなわち、Ｂ＿Ｌ
ＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＥＸＴＲＡ＿ＬＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＶＥＲＹ＿
ＬＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＬＯＷ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ、ＮＯＲＭＡＬ＿ＦＬＡ
ＴＴＥＮＩＮＧ、および、ＨＩＧＨ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧにマッピングされる可能性が
ある。これらのファジーメンバーシップは、図６にグラフ化され、上にそれぞれ載せられ
ている各変数と共に左から右の順番に提示されている、サンプル関数によって示されてい
る。メンバーシップ関数の適用実施例として、形状指数ＳＢＦが計算され、値０．０５と
いう結果になるならば、メンバーシップ関数のそれぞれに適用されるとき、変数Ｂ＿ＬＯ
Ｗ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧは値１．０という結果になり、図６のグラフにおける他のすべ
てのファジー変数に対し値ゼロになる。その他の適当な関数および変数が必要に応じて選
択されてもよい。
【0053】
同様に、Ｍ形状の形状指数の計算に基づくメンバーシップ関数および変数の実施例が図
７に示されている。このグラフは、ＬＯＷ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥ、ＮＯＲＭＡＬ＿Ｍ－ＳＨＡ
ＰＥ、ＨＩＧＨ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥ、ＶＥＲＹ＿ＨＩＧＨ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥ、および、Ｂ＿
ＨＩＧＨ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥに対する適当な関数を示している。通気率指数の計算に基づく
メンバーシップ関数および変数の実施例は図８に示されている。このグラフは、ＶＥＲＹ
＿ＬＯＷ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、ＬＯＷ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、ＮＯＲＭＡＬ＿
ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、ＨＩＧＨ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、および、ＶＥＲＹ＿ＨＩ
ＧＨ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮに対する適当な関数を示している。最後に、息負荷サイク
ル率の計算に基づくメンバーシップ関数および変数の実施例が図９に示されている。この
グラフは、Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＬＯＷ、Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＮＯＲＭＡＬ、Ｔｉ
－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＨＩＧＨ、Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＶＥＲＹ＿ＨＩＧＨ、および、Ｔ
ｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨに対する適当な関数を示している。
７に示されている。このグラフは、ＬＯＷ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥ、ＮＯＲＭＡＬ＿Ｍ－ＳＨＡ
ＰＥ、ＨＩＧＨ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥ、ＶＥＲＹ＿ＨＩＧＨ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥ、および、Ｂ＿
ＨＩＧＨ＿Ｍ－ＳＨＡＰＥに対する適当な関数を示している。通気率指数の計算に基づく
メンバーシップ関数および変数の実施例は図８に示されている。このグラフは、ＶＥＲＹ
＿ＬＯＷ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、ＬＯＷ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、ＮＯＲＭＡＬ＿
ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、ＨＩＧＨ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ、および、ＶＥＲＹ＿ＨＩ
ＧＨ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮに対する適当な関数を示している。最後に、息負荷サイク
ル率の計算に基づくメンバーシップ関数および変数の実施例が図９に示されている。この
グラフは、Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＬＯＷ、Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＮＯＲＭＡＬ、Ｔｉ
－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＨＩＧＨ、Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＶＥＲＹ＿ＨＩＧＨ、および、Ｔ
ｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨに対する適当な関数を示している。
【0054】
これらのマッピングされた変数の一部または全部に基づいて、システムはその後に流れ
制限指標ＦＦＬの導出中に変数の組み合わせに基づくルールを適用または評価し得る。た
とえば、ファジールールが事前に特定されたファジー変数に基づいて以下の表に示されて
いる。これらの行列は部分閉塞を構成し得るものについてのアイデアを自然言語でさらに
表現している。
制限指標ＦＦＬの導出中に変数の組み合わせに基づくルールを適用または評価し得る。た
とえば、ファジールールが事前に特定されたファジー変数に基づいて以下の表に示されて
いる。これらの行列は部分閉塞を構成し得るものについてのアイデアを自然言語でさらに
表現している。
【0055】
表Ａ
平坦化指標および通気指標
平坦化指標および通気指標
【表1】
【0056】
表Ａは、シングル息平坦化形状指数および通気率指標と関連付けられたファジー変数を
用いて適用され得るファジールールの集合の概要を記載している。たとえば、平坦化形状
指数のファジー変数に関する「超高」列、および、通気率指標のファジー変数に関する「
低」行における太字（「軽から中」、すなわち、軽度から中程度）のルールは、次のファ
ジールールを表現している。
用いて適用され得るファジールールの集合の概要を記載している。たとえば、平坦化形状
指数のファジー変数に関する「超高」列、および、通気率指標のファジー変数に関する「
低」行における太字（「軽から中」、すなわち、軽度から中程度）のルールは、次のファ
ジールールを表現している。
【0057】
（超高平坦化および低通気）ならば、ＦＦＬは「軽度から中程度」である。
【0058】
表に示されているこのルールおよびその他のルールは評価可能であり、「ＡＮＤ」はフ
ァジー論理積である。各出力応答（たとえば、「軽度から中程度」）に対する共通の出力
結果は、その後に、一緒にファジー論理和をとられる。たとえば、「中程度」という出力
（たとえば、中程度流れ制限の指標）を有する２つのルールは、最終的な「中程度」出力
を生じさせるためにファジー論理和をとられる。このことは以下の式と等価である。
ァジー論理積である。各出力応答（たとえば、「軽度から中程度」）に対する共通の出力
結果は、その後に、一緒にファジー論理和をとられる。たとえば、「中程度」という出力
（たとえば、中程度流れ制限の指標）を有する２つのルールは、最終的な「中程度」出力
を生じさせるためにファジー論理和をとられる。このことは以下の式と等価である。
【0059】
中程度＝（ＶＥＲＹ＿ＨＩＧＨ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ ＡＮＤ ＶＥＲＹ＿ＬＯＷ＿
ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ） ＯＲ （ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ Ａ
ＮＤ ＬＯＷ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ）
ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ） ＯＲ （ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ Ａ
ＮＤ ＬＯＷ＿ＶＥＮＴＩＬＡＴＩＯＮ）
【0060】
流れ制限指標の導出中におけるこれらのルールの適用に基づいて、少なくとも３つの事
項、すなわち、１）平坦化重大度が増加すると共に（たとえば、形状指数が減少すると共
に）、ＦＦＬ指標が増加すること、２）平坦化が現れ、通気が減少している場合、ＦＦＬ
指標はより一層重度であること、および、３）通気が高い（たとえば、回復（大）息など
が現れる）場合、平坦化形状指数への応答が調節されることが、ルール適用の実施中に明
白である。
項、すなわち、１）平坦化重大度が増加すると共に（たとえば、形状指数が減少すると共
に）、ＦＦＬ指標が増加すること、２）平坦化が現れ、通気が減少している場合、ＦＦＬ
指標はより一層重度であること、および、３）通気が高い（たとえば、回復（大）息など
が現れる）場合、平坦化形状指数への応答が調節されることが、ルール適用の実施中に明
白である。
【0061】
流れ制限は（少なくとも初期的に）１回呼吸量（たとえば、通気率）の低下を伴わない
場合がある。これらの場合、患者は、負荷サイクルを増加させることにより、すなわち、
全吸気－呼気時間の割合として吸気時間を延ばすことにより、自分の１回呼吸量を維持す
る。この傾向は、本実施形態では、吸気時間の延長と共に１より大きくなる負荷サイクル
指標（たとえば、ＴＴＲ）を使用して測定または決定可能である。
場合がある。これらの場合、患者は、負荷サイクルを増加させることにより、すなわち、
全吸気－呼気時間の割合として吸気時間を延ばすことにより、自分の１回呼吸量を維持す
る。この傾向は、本実施形態では、吸気時間の延長と共に１より大きくなる負荷サイクル
指標（たとえば、ＴＴＲ）を使用して測定または決定可能である。
【0062】
システムは、平坦化形状指数情報が通気指標（たとえば、ＶＲ）と結合された手法と同
様の手法で、以下の表Ｂによって表現されたルールを使用して、平坦化形状指数情報を息
負荷サイクル指標（たとえば、ＴＴＲ）とさらに結合する。
様の手法で、以下の表Ｂによって表現されたルールを使用して、平坦化形状指数情報を息
負荷サイクル指標（たとえば、ＴＴＲ）とさらに結合する。
【0063】
表Ｂ
平坦化および息負荷サイクル指標
平坦化および息負荷サイクル指標
【表2】
【0064】
表Ａと同様に、表Ｂは、息負荷サイクルの指標および平坦化形状指数に基づく流れ閉塞
のファジールールと対応する自然言語記述とを表現する。たとえば、「極高」列と「超高
」行とにおける太字（「中から重」、すなわち、中程度から重度）のルールは次のファジ
ールールである。
のファジールールと対応する自然言語記述とを表現する。たとえば、「極高」列と「超高
」行とにおける太字（「中から重」、すなわち、中程度から重度）のルールは次のファジ
ールールである。
【0065】
（ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨ＿ＦＬＡＴＴＥＮＩＮＧ ＡＮＤ Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿Ｖ
ＥＲＹ＿ＨＩＧＨ）ならば、ＦＦＬは中程度から重度である。
ＥＲＹ＿ＨＩＧＨ）ならば、ＦＦＬは中程度から重度である。
【0066】
このルールは、吸気呼吸パターンの波形が重度に平坦化する傾向があり、かつ、吸気が
負荷サイクル指標の考慮によって中程度に延ばされるならば、流れ制限指標ＦＦＬは中程
度から重度である、という事項を表現する。表Ａに関して記載されているように、この表
の共通出力関数に対するルールの結果はファジー論理和演算を使用して結合可能である。
負荷サイクル指標の考慮によって中程度に延ばされるならば、流れ制限指標ＦＦＬは中程
度から重度である、という事項を表現する。表Ａに関して記載されているように、この表
の共通出力関数に対するルールの結果はファジー論理和演算を使用して結合可能である。
【0067】
流れ制限指標が平坦化形状指数情報と、通気指標および息負荷サイクル指標の一方また
は両方とを使用して導出される手法と同様の手法で、流れ制限は、Ｍ形状化および／また
は増強Ｍ形状化検出指数の両方と、通気指標または息負荷サイクル指標の一方または両方
とを使用して導出されることもある。この導出の態様は表ＣおよびＤに示されている。
は両方とを使用して導出される手法と同様の手法で、流れ制限は、Ｍ形状化および／また
は増強Ｍ形状化検出指数の両方と、通気指標または息負荷サイクル指標の一方または両方
とを使用して導出されることもある。この導出の態様は表ＣおよびＤに示されている。
【0068】
表Ｃ
Ｍ形状化または増強Ｍ形状化および通気指標
Ｍ形状化または増強Ｍ形状化および通気指標
【表3】
【0069】
表Ｃは、Ｍ形状化形状指数および／またはチェア形状指数に基づくファジー変数に関係
する点を除いて、上記の図表と同様のルールを表現している。表中の出力関数の選択の性
質から明らかであるように、ルールは一つには、患者が正常またはそれ以上の平均通気を
している場合、検出されたＭ形状呼吸パターンへの応答を阻止することを目的としている
。したがって、流れ制限指標は、システムがある種のタイプの覚醒息、および、レム睡眠
中に起こる可能性があるが、現在の流れ制限を表していない「行動的な」Ｍ形状呼吸パタ
ーンに応答しないように導出される。たとえば、表Ｃの最後列の最上行のエントリによっ
て表現されたルールは、良い通気指標（たとえば、「超高」）が存在するとき、出力関数
が不良「極超高」Ｍ形状指数に関連した指標に対し「ゼロ」であることを指定する。
する点を除いて、上記の図表と同様のルールを表現している。表中の出力関数の選択の性
質から明らかであるように、ルールは一つには、患者が正常またはそれ以上の平均通気を
している場合、検出されたＭ形状呼吸パターンへの応答を阻止することを目的としている
。したがって、流れ制限指標は、システムがある種のタイプの覚醒息、および、レム睡眠
中に起こる可能性があるが、現在の流れ制限を表していない「行動的な」Ｍ形状呼吸パタ
ーンに応答しないように導出される。たとえば、表Ｃの最後列の最上行のエントリによっ
て表現されたルールは、良い通気指標（たとえば、「超高」）が存在するとき、出力関数
が不良「極超高」Ｍ形状指数に関連した指標に対し「ゼロ」であることを指定する。
【0070】
さらに、殆どのＭ形状息は、中程度から重度の閉塞性を表現し、通気減少を示す。した
がって、表Ｃのその他のルールは、この検出されたＭ形状息、および、通気の減少のよう
な低通気指標といった状況に対処するため、システムの圧力変化に対する流れ制限の検出
を可能にさせる。
がって、表Ｃのその他のルールは、この検出されたＭ形状息、および、通気の減少のよう
な低通気指標といった状況に対処するため、システムの圧力変化に対する流れ制限の検出
を可能にさせる。
【0071】
表Ａに関して記載されているように、この表の共通出力関数に対するルールの結果はフ
ァジー論理和演算を使用して結合可能である。
ァジー論理和演算を使用して結合可能である。
【0072】
表Ｄは息負荷サイクル指標に関するルールを提示する。
【0073】
表Ｄ
Ｍ形状化または増強Ｍ形状化および負荷サイクル指標
Ｍ形状化または増強Ｍ形状化および負荷サイクル指標
【表4】
【0074】
表Ｄは、息負荷サイクル指標およびＭ形状化および／または増強Ｍ形状化決定から導出
された流れ閉塞または流れ制限の指標についての特有のファジールールと対応する自然言
語記述とを表現している。本実施例では、行列は、Ｍ形状情報を（通気率ではなく）Ｔｉ
－ｏｎ－Ｔｔｏｔ比率と「結合」する。行列は、息負荷サイクルが増加する傾向のもとで
、Ｍ性を示す息、すなわち、Ｍ形状パターンの存在の程度に関係すると考えられることも
ある。この結合は、患者の通気がおおよそ「普通」であり、患者がより長い吸気を取るこ
とにより「補償」をしている場合、息中の流れ制限を特定する。
された流れ閉塞または流れ制限の指標についての特有のファジールールと対応する自然言
語記述とを表現している。本実施例では、行列は、Ｍ形状情報を（通気率ではなく）Ｔｉ
－ｏｎ－Ｔｔｏｔ比率と「結合」する。行列は、息負荷サイクルが増加する傾向のもとで
、Ｍ性を示す息、すなわち、Ｍ形状パターンの存在の程度に関係すると考えられることも
ある。この結合は、患者の通気がおおよそ「普通」であり、患者がより長い吸気を取るこ
とにより「補償」をしている場合、息中の流れ制限を特定する。
【0075】
表Ａを参照して記載されているように、この表の共通出力関数に対するルールの結果は
ファジー論理和演算を使用して結合可能である。
ファジー論理和演算を使用して結合可能である。
【0076】
表Ａ、Ｂ、ＣおよびＤに基づいて適用されたルールの結果は、その後、出力関数に適用
されることがある。図１０は、この結果と共に適用されることがある適当なファジー出力
メンバーシップ関数を示している。出力メンバーシップ関数は、負、ゼロ、軽度、軽度か
ら中程度、中程度、中程度から重度、および、重度を含む。
されることがある。図１０は、この結果と共に適用されることがある適当なファジー出力
メンバーシップ関数を示している。出力メンバーシップ関数は、負、ゼロ、軽度、軽度か
ら中程度、中程度、中程度から重度、および、重度を含む。
【0077】
一例として、表Ｄを検討する。表中の個別のファジールールが計算されると（たとえば
、（ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨ＿ＭＳＨＡＰＥ ＡＮＤ Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＶＥＲＹ＿
ＨＩＧＨ）ならば、ＦＦＬは中程度から重度である）、出力は集められ、一緒にファジー
論理和がとられる。たとえば、ファジー論理和をとる必要がある３個の中程度から重度と
いう出力が表Ｄに存在する。これがすべての出力に対し行われると、図１０の逆ファジー
化関数に供給され、重心法が図１１のようにクリスプ出力を与えるために使用されること
がある。これは結果として０から１．２５の間の実数をもたらす。すべての表からの個別
の出力が利用できると、最高出力がＦＦＬの値のため使用されることがある。
、（ＥＸＴＲＡ＿ＨＩＧＨ＿ＭＳＨＡＰＥ ＡＮＤ Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ＿ＶＥＲＹ＿
ＨＩＧＨ）ならば、ＦＦＬは中程度から重度である）、出力は集められ、一緒にファジー
論理和がとられる。たとえば、ファジー論理和をとる必要がある３個の中程度から重度と
いう出力が表Ｄに存在する。これがすべての出力に対し行われると、図１０の逆ファジー
化関数に供給され、重心法が図１１のようにクリスプ出力を与えるために使用されること
がある。これは結果として０から１．２５の間の実数をもたらす。すべての表からの個別
の出力が利用できると、最高出力がＦＦＬの値のため使用されることがある。
【0078】
直前に言及した逆ファジー化ステップにおいて単一の「クリスプ」指標を決定する際に
、重心法またはその他のこのような逆ファジー化演算が実行されることがある。重心法で
は、出力変数のクリスプ値は、出力関数の値の重心に関連付けられた値を見つけることに
よって決定される。このような方法の実施例が図１１に示されている。図１１は、軽度＝
０．１、軽度から中程度＝０．５、中程度＝０．８の場合にファジー入力に対し計算され
る重心法の適用を示している。計算結果は０．６１０６４である。当業者は本説明を勘案
してクリスプ指標を計算するその他の方法を理解する。
、重心法またはその他のこのような逆ファジー化演算が実行されることがある。重心法で
は、出力変数のクリスプ値は、出力関数の値の重心に関連付けられた値を見つけることに
よって決定される。このような方法の実施例が図１１に示されている。図１１は、軽度＝
０．１、軽度から中程度＝０．５、中程度＝０．８の場合にファジー入力に対し計算され
る重心法の適用を示している。計算結果は０．６１０６４である。当業者は本説明を勘案
してクリスプ指標を計算するその他の方法を理解する。
【0079】
システムの一実施形態では、流れ制限指標はその他の潜在的な検出状態の処置を回避す
るように導出されることがある。たとえば、覚醒息は形状を平坦またはＭ形状にすること
が可能であり、よって、形状指数を用いる決定に基づいて流れ制限を表す可能性があるが
、息は実際には吸気時間が延びるので、患者における実際の流れ制限を表していないこと
がある。したがって、流れ制限指標はこのような息を制限された流れとして取り扱わない
ように導出されることがある。このような導出を行う一方法は、図１２に示された関数と
共に息負荷サイクル指標ＴＴＲを使用する組み合わせを調整するように、表Ａ、Ｂ、Ｃお
よびＤからのファジールールのファジー出力を修正することである。本質的に、負荷サイ
クル指標ＴＴＲの組み合わせに基づくルール（たとえば、表ＢおよびＤのルール）から得
られるファジー出力は、逆ファジー化の前に図１２の関数の出力が乗じられる。したがっ
て、通気率がおよそ１以下であるならば、各特定のルールの結果は変えられない。覚醒息
の可能性の増加を示す通気率指標ＶＲの増加に伴って、表ＢおよびＤのルールの出力は、
図１２の関数実施例に応じて、かつ、乗算演算によって、通気率指標ＶＲが１．５に接近
するまで徐々に重みが減少される。その時点で、乗算演算の結果は影響を受けるルールの
出力をゼロにする。
るように導出されることがある。たとえば、覚醒息は形状を平坦またはＭ形状にすること
が可能であり、よって、形状指数を用いる決定に基づいて流れ制限を表す可能性があるが
、息は実際には吸気時間が延びるので、患者における実際の流れ制限を表していないこと
がある。したがって、流れ制限指標はこのような息を制限された流れとして取り扱わない
ように導出されることがある。このような導出を行う一方法は、図１２に示された関数と
共に息負荷サイクル指標ＴＴＲを使用する組み合わせを調整するように、表Ａ、Ｂ、Ｃお
よびＤからのファジールールのファジー出力を修正することである。本質的に、負荷サイ
クル指標ＴＴＲの組み合わせに基づくルール（たとえば、表ＢおよびＤのルール）から得
られるファジー出力は、逆ファジー化の前に図１２の関数の出力が乗じられる。したがっ
て、通気率がおよそ１以下であるならば、各特定のルールの結果は変えられない。覚醒息
の可能性の増加を示す通気率指標ＶＲの増加に伴って、表ＢおよびＤのルールの出力は、
図１２の関数実施例に応じて、かつ、乗算演算によって、通気率指標ＶＲが１．５に接近
するまで徐々に重みが減少される。その時点で、乗算演算の結果は影響を受けるルールの
出力をゼロにする。
【0080】
上記の構成単位（たとえば、形状指数と、ファジーメンバーシップ関数および変数と、
ファジールールなど）の基礎に基づいて、流れ制限検出システムにおける流れ制限指標Ｆ
ＦＬの実施形態の計算は、以下の典型的なステップを用いてさらに要約可能である。
ファジールールなど）の基礎に基づいて、流れ制限検出システムにおける流れ制限指標Ｆ
ＦＬの実施形態の計算は、以下の典型的なステップを用いてさらに要約可能である。
【0081】
１．息は、流れ信号から吸気波形および呼気波形を表すデータを識別し抽出するために
典型的な方法では患者流れ信号からフレーム化されることがある。
２．吸気波形は、場合によっては、特定のＭ形状を考慮するトリミング法を使用して、
任意の前方ポーズを取り除かれることがある。このような方法は本明細書中のセクション
Ｆに記載されている。
３．Ｍ形状決定およびファジーチェアネス決定は、セクションＢに示されている典型的
な計算に基づいて行われることがある。
４．増強Ｍ形状は、場合によっては、Ｍ形状の形状指数とチェア形状指数（たとえば、
ファジーチェアネス）とのファジー論理和として計算されることがある。
５．フィルタ処理されたシングル息平坦化（ＳＢＦ）形状指数はセクションＡに示され
た典型的な計算に基づいて決定されることがある。
６．通気率（ＶＲ）およびＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ比率（ＴＴＲ）はセクションＧに示さ
れた典型的な計算に基づいて決定されることがある。
７．ＳＢＦ、ＶＲ、ＴＴＲおよび増強Ｍ形状は、上述された典型的なメンバーシップ関
数のように変数にファジー化されることがある。
８．ファジールールはその後に、上述されているように表Ａ、Ｂ、Ｃおよび／またはＤ
の行列に従って適用されることがある。
９．息負荷サイクル指標ＴＴＲを使用する表ＢおよびＤからのファジールールは、場合
によっては、図１２に関して上述された「制限覚醒息」関数によって修正されることがあ
る。
１０．各ファジールール行列は、別々に上述されているように、収集され、逆ファジー
化される。
１１．この結果、以下のとおりの流れ制限指標ＦＦＬを生じさせるためにすべてファジ
ー論理和がとられたファジー出力が得られる。
ＦＦＬ＝ファジー論理和（ＳＢＦ－ＶＲ，ＳＢＦ－ＴＴＲ，Ｍ－ｓｈａｐｅ－ＶＲ，Ｍ
－ｓｈａｐｅ－ＴＴＲ）
式中、ＳＢＦ－ＶＲは表Ａのルールに基づく逆ファジー化結果であり、
ＳＢＦ－ＴＴＲは表Ｂのルールに基づく逆ファジー化結果であり、
Ｍ－ｓｈａｐｅ－ＶＲは表Ｃのルールに基づく逆ファジー化結果であり、
Ｍ－ｓｈａｐｅ－ＴＴＲは表Ｄのルールに基づく逆ファジー化結果である。
１２．次に、ファジー持続的平坦化指標（ＦＰＦ）が、場合によっては、計算され、以
下の式によって流れ制限指標ＦＦＬとのファジー論理和がとられることがある。指標ＦＰ
Ｆの典型的な計算は本明細書中のセクションＣに記載されている。ＦＦＬ指標の調整は以
下の式によって行うことが可能である。
ＦＦＬ＝ファジー論理和（ＦＦＬ，ＦＰＦ）
１３．ＦＦＬは今度は、たとえば、本明細書中のセクションＤに記載された計算を利用
して、息フレーム化（たとえば、吸気または呼気波形の検出）が誤っている可能性がある
という程度に応じて修正される。得られる不正確な息フレーム化係数は以下の式を用いて
ＦＦＬが乗じられることがある。
ＦＦＬ＝ＦＦＬ×不良息フレーム化係数
１４．この最終的なＦＦＬ値は、場合によっては、たとえば、３のような長さのリング
バッファ内で使用されることがあり、最終的に圧力セッティングアルゴリズムによって使
用されるＦＦＬの値は、バッファの最新のＦＦＬ値の移動平均に基づいていてもよい。こ
の演算の適当な式は以下の式でもよい。
典型的な方法では患者流れ信号からフレーム化されることがある。
２．吸気波形は、場合によっては、特定のＭ形状を考慮するトリミング法を使用して、
任意の前方ポーズを取り除かれることがある。このような方法は本明細書中のセクション
Ｆに記載されている。
３．Ｍ形状決定およびファジーチェアネス決定は、セクションＢに示されている典型的
な計算に基づいて行われることがある。
４．増強Ｍ形状は、場合によっては、Ｍ形状の形状指数とチェア形状指数（たとえば、
ファジーチェアネス）とのファジー論理和として計算されることがある。
５．フィルタ処理されたシングル息平坦化（ＳＢＦ）形状指数はセクションＡに示され
た典型的な計算に基づいて決定されることがある。
６．通気率（ＶＲ）およびＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ比率（ＴＴＲ）はセクションＧに示さ
れた典型的な計算に基づいて決定されることがある。
７．ＳＢＦ、ＶＲ、ＴＴＲおよび増強Ｍ形状は、上述された典型的なメンバーシップ関
数のように変数にファジー化されることがある。
８．ファジールールはその後に、上述されているように表Ａ、Ｂ、Ｃおよび／またはＤ
の行列に従って適用されることがある。
９．息負荷サイクル指標ＴＴＲを使用する表ＢおよびＤからのファジールールは、場合
によっては、図１２に関して上述された「制限覚醒息」関数によって修正されることがあ
る。
１０．各ファジールール行列は、別々に上述されているように、収集され、逆ファジー
化される。
１１．この結果、以下のとおりの流れ制限指標ＦＦＬを生じさせるためにすべてファジ
ー論理和がとられたファジー出力が得られる。
ＦＦＬ＝ファジー論理和（ＳＢＦ－ＶＲ，ＳＢＦ－ＴＴＲ，Ｍ－ｓｈａｐｅ－ＶＲ，Ｍ
－ｓｈａｐｅ－ＴＴＲ）
式中、ＳＢＦ－ＶＲは表Ａのルールに基づく逆ファジー化結果であり、
ＳＢＦ－ＴＴＲは表Ｂのルールに基づく逆ファジー化結果であり、
Ｍ－ｓｈａｐｅ－ＶＲは表Ｃのルールに基づく逆ファジー化結果であり、
Ｍ－ｓｈａｐｅ－ＴＴＲは表Ｄのルールに基づく逆ファジー化結果である。
１２．次に、ファジー持続的平坦化指標（ＦＰＦ）が、場合によっては、計算され、以
下の式によって流れ制限指標ＦＦＬとのファジー論理和がとられることがある。指標ＦＰ
Ｆの典型的な計算は本明細書中のセクションＣに記載されている。ＦＦＬ指標の調整は以
下の式によって行うことが可能である。
ＦＦＬ＝ファジー論理和（ＦＦＬ，ＦＰＦ）
１３．ＦＦＬは今度は、たとえば、本明細書中のセクションＤに記載された計算を利用
して、息フレーム化（たとえば、吸気または呼気波形の検出）が誤っている可能性がある
という程度に応じて修正される。得られる不正確な息フレーム化係数は以下の式を用いて
ＦＦＬが乗じられることがある。
ＦＦＬ＝ＦＦＬ×不良息フレーム化係数
１４．この最終的なＦＦＬ値は、場合によっては、たとえば、３のような長さのリング
バッファ内で使用されることがあり、最終的に圧力セッティングアルゴリズムによって使
用されるＦＦＬの値は、バッファの最新のＦＦＬ値の移動平均に基づいていてもよい。こ
の演算の適当な式は以下の式でもよい。
【数1】
【0082】
図１３は、従来の平坦化指数と上記の要約のステップにより導出された流れ制限指標Ｆ
ＦＬとの間のグラフ比較図を提供する。指数および指標は下側トレースに示された同じ流
れ信号に基づいている。下側トレースの流れ信号は、あるかなり正常な回復息が後に続く
覚醒で終わる閉塞した息の系列と、それ以上の閉塞とを含んでいる。息は、初期的に「平
坦」であり、徐々にＭ形状になる。上側トレースでは、従来の平坦化指数は最初に下降し
、次に上昇し、最後に回復息の間に急に下降する。中間トレースの流れ制限指標ＦＦＬは
、息の平坦化とＭ性形状の両方に起因して着実に上昇し、次に、流れ信号中の呼吸がより
正常化するときにゼロまで下降する。
ＦＬとの間のグラフ比較図を提供する。指数および指標は下側トレースに示された同じ流
れ信号に基づいている。下側トレースの流れ信号は、あるかなり正常な回復息が後に続く
覚醒で終わる閉塞した息の系列と、それ以上の閉塞とを含んでいる。息は、初期的に「平
坦」であり、徐々にＭ形状になる。上側トレースでは、従来の平坦化指数は最初に下降し
、次に上昇し、最後に回復息の間に急に下降する。中間トレースの流れ制限指標ＦＦＬは
、息の平坦化とＭ性形状の両方に起因して着実に上昇し、次に、流れ信号中の呼吸がより
正常化するときにゼロまで下降する。
【0083】
流れ制限指標は圧力治療機器の制御のもとで実施されることもある。このような一実施
形態では、指標は以下のいずれか１つ以上を用いて実施されることがある。
形態では、指標は以下のいずれか１つ以上を用いて実施されることがある。
【0084】
１．流れ発生器（ＦＧ）で流速を測定する。
２．ＦＧで圧力を測定する。
３．ステップ１の流速を使用してＦＧとマスクとの間の圧力低下を計算する。
４．ＦＧにおける圧力からステップ３で計算された圧力低下を差し引いた圧力としてマ
スクでの圧力を計算する。
５．マスクにおける圧力を使用して、マスク内の通気口を通る流れ（時に意図的な漏れ
と呼ばれる）を計算する。
６．患者流れ（呼吸流れ）と意図的でない（マスクまたは口）漏れを加えた合計を生じ
させるため、ＦＧで測定された流れから通気口流れを減算する。
７．ＤＣ（意図的でない漏れ）成分を抽出するためステップ６からの信号をフィルタ処
理する。
８．患者流れ（呼吸流れ）を生じさせるため、直前のステップで計算されたＤＣ成分を
ステップ６において計算された流れから差し引く。
９．たとえば、本明細書中のセクションＨにおいて示された方法によって、不必要な高
周波を除去するために患者流れを軽くフィルタ処理する。
１０．通常の方法で患者流れを使用して息をフレーム化する。
１１．たとえば、本明細書中のセクションＦに示された方法によって、任意の前方ポー
ズが吸気の前方から切り取られる。
１２．完全な息（吸気＋呼気）がフレーム化されると、以下の特徴を計算する。
ａ．息に先行する任意の無呼吸の長さ。
ｂ．吸気いびき指数（たとえば、現在解析されている吸気の間のいびき信号の平均）。
ｃ．たとえば、本明細書中のセクションＡに示されている方法による）現在解析されて
いる息に対する、フィルタ処理されたシングル息平坦化指数（ＳＢＦ）の値。
ｄ．たとえば、本明細書中のセクションＢに示されている方法による、現在の吸気に対
するＭ形状指数の値と現在の吸気に対するファジーチェアネスの値。Ｍ形状の値およびフ
ァジーチェアネスの値は、増強Ｍ形状特徴を生じさせるためファジー論理和をとられる。
ｅ．本明細書中のセクションＧに記載された方法による、現在解析されている息に対す
る通気率（ＶＲ）の値およびＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ比率（ＴＴＲ）。
ｆ．ＳＢＦ、ＶＲ、ＴＴＲおよび増強Ｍを使用して詳しく上述されているようにＦＦＬ
を計算する。
ｇ．現在解析されている呼気を使用して、バルブライク漏れ率を計算する。
ｈ．現在解析されている呼気の最後で意図的でない漏れを測定する。
ｉ．マスク圧力のための現在のセッティング（すなわち、ＥＰＡＰ）を調べる。
ｊ．現在解析されている呼気を使用して、たとえば、本明細書中のセクションＫに記載
された方法によって、正規化呼気ピーク位置ＮＥＰＬを計算する。
ｋ．直前のピーク妨害の値を調べる。
１３．重み減少係数は以下の擬似コードのように計算される。セクションＪは、利用さ
れることがある個別の重み減少関数の実施例について記載している。
ａ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＝ １．０
ｂ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿Ｌｅａｋ（ｌｅａｋ
）
ｃ．ｖａｌｖｅ－ｌｉｋｅ ｌｅａｋ ＊＝ ｖａｌｖｅ＿ｌｉｋｅ＿ｌｅａｋ＿ｆｕ
ｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｌｅａｋ（ｌｅａｋ）
ｄ．ｄｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｖａｌｖｅ＿ｌｉｋｅ
＿ｌｅａｋ （ｖａｌｖｅ－ｌｉｋｅ ｌｅａｋ）
ｅ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ
（ＥＰＡＰ）
ｆ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ＮＥＰＬ （ＮＥＰ
Ｌ）
ｇ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿Ｊａｍｍｉｎｇ （
ｊａｍｍｉｎｇ）
１４．圧力上昇のため必要とされる現在の閾値（ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ）
が次に次式を使用して計算される。
Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ ＝ １．０ － ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊ （１．
０ － ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ）
１５．未修正ｃｒｉｔ＿ＦＦＬの標準値は０．０５である。したがって、全部の重み減
少が適用された後に、ｄｅｗｅｉｇｈｔ＝１．０であるならば、ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉ
ｔ＿ＦＦＬ＝０．０５である。代替的に、ｄｅｗｅｉｇｈｔ＝０．０であるならば、ｃｕ
ｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ＝１．０である。
１６．ＦＦＬと関連付けられた圧力上昇の値（ＦＦＬ「モジュール」）は、今度は、計
算可能であり、「予め定める」ことが可能である。
ａ．ｄｐ ＝ １．０ ＊ （ＦＦＬ － ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ）
ｂ．ｉｆ （ｄｐ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ
｛
ｍａｘ＿ｄｐ ＝ （ＥＰＡＰ－ｒａｎｇｅ－ｍａｘ － ＥＰＡＰ）
ｉｆ （ｄｐ ＞ ｍａｘ＿ｄｐ） ｔｈｅｎ ｄｐ ＝ ｍａｘ＿ｄｐ
ｉｆ （ｄｐ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏ
ｎ ＋＝ ｄｐ
｝
ｅｌｓｅ
ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＝ ｄｅｃａｙ （ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒ
ｉｐｔｉｏｎ，Ｔｉ＋Ｔｅ，２０）
最後のステップは、息の時間に亘って、好ましくは約２０分の時定数を用いて、圧力を
指数関数的に単純に減衰させるだけである。
１７．今度は、いびきによる圧力上昇が計算され、「予め定められる」ことがあり、本
明細書中のセクションＪに示されているように個別の重み減少関数を利用することがある
。
ａ．Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ｓｎｏｒｅ ＝ Ｓｎｏｒｅ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏ
ｆ＿Ｐｒｅｓｓｕｒｅ （ＥＰＡＰ）
ｂ．Ｉｎｓｐ＿ｓｎｏｒｅ ＊＝ Ｓｎｏｒｅ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ＶＲ（ＶＲ
）
ｃ．ｉｆ （Ｉｎｓｐ＿ｓｎｏｒｅ ＞ Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ｓｎｏｒｅ）
ｔｈｅｎ
｛
ｄｐ ＝ １．５ ＊ （Ｉｎｓｐ＿ｓｎｏｒｅ － Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃ
ｒｉｔ＿ｓｎｏｒｅ）
ｍａｘ＿ｄｐ１ ＝ ｔｔｏｔ ＊ ０．２
ｉｆ （ｄｐ ＞ ｍａｘ＿ｄｐ１） ｔｈｅｎ ｄｐ ＝ ｍａｘ＿ｄｐ
１
ｍａｘ＿ｄｐ２ ＝ （ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍａｘ － ＥＰＡＰ）
ｉｆ （ｄｐ ＞ ｍａｘ＿ｄｐ２） ｔｈｅｎ ｄｐ ＝ ｍａｘ＿ｄｐ
２
ｉｆ （ｄｐ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ ｓｎｏｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔ
ｉｏｎ ＋＝ ｄｐ
｝
ｅｌｓｅ ｓｎｏｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＝ ｄｅｃａｙ （ｓｎｏ
ｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，Ｔｉ＋Ｔｅ，２０）
１８．今度は、無呼吸に起因する圧力上昇が計算されることがある。
ｉｆ （（ａｐｎｏｅａ＿ａｉｒｗａｙ＿ｃｌｏｓｅｄ ＆＆ （ａｐｎｏｅａ＿ｄ
ｕｒａｔｉｏｎ ＞ １０）） ｔｈｅｎ
｛
Ｈｅａｄ＿ｒｏｏｍ ＝ （Ｍａｘ＿Ｐｒｅｓｓｕｒｅ＿Ａｐｎｏｅａ － Ｅ
ＰＡＰ）
ｉｆ （ｈｅａｄ－ｒｏｏｍ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ
｛
ｎｅｗ＿ｅｐａｐ ＝ Ｍａｘ＿Ｐｒｅｓｓｕｒｅ＿Ａｐｎｏｅａ － ｈ
ｅａｄ＿ｒｏｏｍ ＊ ｅｘｐ（－ＥｘｐＲｉｓｅＴｉｍｅＡｐｎｏｅａ ＊ ａｐｎｏ
ｅａ＿ｄｕｒａｔｉｏｎ）
ｉｆ （ｎｅｗ＿ｅｐａｐ ＞ ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍａｘ） ｔｈｅ
ｎ
ｎｅｗ＿ｅｐａｐ ＝ ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍａｘ
ａｐｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＋＝ （ｎｅｗ－ｅｐａｐ－Ｅ
ＰＡＰ）
｝
｝
ｅｌｓｅ ａｐｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＝ ｄｅｃａｙ （ａｐ
ｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，Ｔｉ＋Ｔｅ，２０）
１９．新ＥＰＡＰセッティングがその後に計算されることがある。
ａ．ＥＰＡＰ ＝ ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎ ＋ ａｐｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒ
ｉｐｔｉｏｎ ＋ ｓｎｏｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＋ ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒ
ｉｐｔｉｏｎ
ｂ．新ＥＰＡＰセッティングはその後に、マスク圧力が毎秒１．０ｃｍＨ２Ｏの最大ス
ルーレートで新ＥＰＡＰ値に接近するようにＦＧ圧力を上昇させることにより達成される
ことがある。同様に、治療圧力は好ましくは患者が吸気中である間に限り上昇させられる
。
２．ＦＧで圧力を測定する。
３．ステップ１の流速を使用してＦＧとマスクとの間の圧力低下を計算する。
４．ＦＧにおける圧力からステップ３で計算された圧力低下を差し引いた圧力としてマ
スクでの圧力を計算する。
５．マスクにおける圧力を使用して、マスク内の通気口を通る流れ（時に意図的な漏れ
と呼ばれる）を計算する。
６．患者流れ（呼吸流れ）と意図的でない（マスクまたは口）漏れを加えた合計を生じ
させるため、ＦＧで測定された流れから通気口流れを減算する。
７．ＤＣ（意図的でない漏れ）成分を抽出するためステップ６からの信号をフィルタ処
理する。
８．患者流れ（呼吸流れ）を生じさせるため、直前のステップで計算されたＤＣ成分を
ステップ６において計算された流れから差し引く。
９．たとえば、本明細書中のセクションＨにおいて示された方法によって、不必要な高
周波を除去するために患者流れを軽くフィルタ処理する。
１０．通常の方法で患者流れを使用して息をフレーム化する。
１１．たとえば、本明細書中のセクションＦに示された方法によって、任意の前方ポー
ズが吸気の前方から切り取られる。
１２．完全な息（吸気＋呼気）がフレーム化されると、以下の特徴を計算する。
ａ．息に先行する任意の無呼吸の長さ。
ｂ．吸気いびき指数（たとえば、現在解析されている吸気の間のいびき信号の平均）。
ｃ．たとえば、本明細書中のセクションＡに示されている方法による）現在解析されて
いる息に対する、フィルタ処理されたシングル息平坦化指数（ＳＢＦ）の値。
ｄ．たとえば、本明細書中のセクションＢに示されている方法による、現在の吸気に対
するＭ形状指数の値と現在の吸気に対するファジーチェアネスの値。Ｍ形状の値およびフ
ァジーチェアネスの値は、増強Ｍ形状特徴を生じさせるためファジー論理和をとられる。
ｅ．本明細書中のセクションＧに記載された方法による、現在解析されている息に対す
る通気率（ＶＲ）の値およびＴｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ比率（ＴＴＲ）。
ｆ．ＳＢＦ、ＶＲ、ＴＴＲおよび増強Ｍを使用して詳しく上述されているようにＦＦＬ
を計算する。
ｇ．現在解析されている呼気を使用して、バルブライク漏れ率を計算する。
ｈ．現在解析されている呼気の最後で意図的でない漏れを測定する。
ｉ．マスク圧力のための現在のセッティング（すなわち、ＥＰＡＰ）を調べる。
ｊ．現在解析されている呼気を使用して、たとえば、本明細書中のセクションＫに記載
された方法によって、正規化呼気ピーク位置ＮＥＰＬを計算する。
ｋ．直前のピーク妨害の値を調べる。
１３．重み減少係数は以下の擬似コードのように計算される。セクションＪは、利用さ
れることがある個別の重み減少関数の実施例について記載している。
ａ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＝ １．０
ｂ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿Ｌｅａｋ（ｌｅａｋ
）
ｃ．ｖａｌｖｅ－ｌｉｋｅ ｌｅａｋ ＊＝ ｖａｌｖｅ＿ｌｉｋｅ＿ｌｅａｋ＿ｆｕ
ｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｌｅａｋ（ｌｅａｋ）
ｄ．ｄｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｖａｌｖｅ＿ｌｉｋｅ
＿ｌｅａｋ （ｖａｌｖｅ－ｌｉｋｅ ｌｅａｋ）
ｅ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ
（ＥＰＡＰ）
ｆ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ＮＥＰＬ （ＮＥＰ
Ｌ）
ｇ．ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊＝ ＦＦＬ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿Ｊａｍｍｉｎｇ （
ｊａｍｍｉｎｇ）
１４．圧力上昇のため必要とされる現在の閾値（ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ）
が次に次式を使用して計算される。
Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ ＝ １．０ － ｄｅｗｅｉｇｈｔ ＊ （１．
０ － ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ）
１５．未修正ｃｒｉｔ＿ＦＦＬの標準値は０．０５である。したがって、全部の重み減
少が適用された後に、ｄｅｗｅｉｇｈｔ＝１．０であるならば、ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉ
ｔ＿ＦＦＬ＝０．０５である。代替的に、ｄｅｗｅｉｇｈｔ＝０．０であるならば、ｃｕ
ｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ＝１．０である。
１６．ＦＦＬと関連付けられた圧力上昇の値（ＦＦＬ「モジュール」）は、今度は、計
算可能であり、「予め定める」ことが可能である。
ａ．ｄｐ ＝ １．０ ＊ （ＦＦＬ － ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ＦＦＬ）
ｂ．ｉｆ （ｄｐ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ
｛
ｍａｘ＿ｄｐ ＝ （ＥＰＡＰ－ｒａｎｇｅ－ｍａｘ － ＥＰＡＰ）
ｉｆ （ｄｐ ＞ ｍａｘ＿ｄｐ） ｔｈｅｎ ｄｐ ＝ ｍａｘ＿ｄｐ
ｉｆ （ｄｐ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏ
ｎ ＋＝ ｄｐ
｝
ｅｌｓｅ
ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＝ ｄｅｃａｙ （ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒ
ｉｐｔｉｏｎ，Ｔｉ＋Ｔｅ，２０）
最後のステップは、息の時間に亘って、好ましくは約２０分の時定数を用いて、圧力を
指数関数的に単純に減衰させるだけである。
１７．今度は、いびきによる圧力上昇が計算され、「予め定められる」ことがあり、本
明細書中のセクションＪに示されているように個別の重み減少関数を利用することがある
。
ａ．Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ｓｎｏｒｅ ＝ Ｓｎｏｒｅ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏ
ｆ＿Ｐｒｅｓｓｕｒｅ （ＥＰＡＰ）
ｂ．Ｉｎｓｐ＿ｓｎｏｒｅ ＊＝ Ｓｎｏｒｅ＿ｆｕｎｃｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ＶＲ（ＶＲ
）
ｃ．ｉｆ （Ｉｎｓｐ＿ｓｎｏｒｅ ＞ Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃｒｉｔ＿ｓｎｏｒｅ）
ｔｈｅｎ
｛
ｄｐ ＝ １．５ ＊ （Ｉｎｓｐ＿ｓｎｏｒｅ － Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ｃ
ｒｉｔ＿ｓｎｏｒｅ）
ｍａｘ＿ｄｐ１ ＝ ｔｔｏｔ ＊ ０．２
ｉｆ （ｄｐ ＞ ｍａｘ＿ｄｐ１） ｔｈｅｎ ｄｐ ＝ ｍａｘ＿ｄｐ
１
ｍａｘ＿ｄｐ２ ＝ （ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍａｘ － ＥＰＡＰ）
ｉｆ （ｄｐ ＞ ｍａｘ＿ｄｐ２） ｔｈｅｎ ｄｐ ＝ ｍａｘ＿ｄｐ
２
ｉｆ （ｄｐ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ ｓｎｏｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔ
ｉｏｎ ＋＝ ｄｐ
｝
ｅｌｓｅ ｓｎｏｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＝ ｄｅｃａｙ （ｓｎｏ
ｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，Ｔｉ＋Ｔｅ，２０）
１８．今度は、無呼吸に起因する圧力上昇が計算されることがある。
ｉｆ （（ａｐｎｏｅａ＿ａｉｒｗａｙ＿ｃｌｏｓｅｄ ＆＆ （ａｐｎｏｅａ＿ｄ
ｕｒａｔｉｏｎ ＞ １０）） ｔｈｅｎ
｛
Ｈｅａｄ＿ｒｏｏｍ ＝ （Ｍａｘ＿Ｐｒｅｓｓｕｒｅ＿Ａｐｎｏｅａ － Ｅ
ＰＡＰ）
ｉｆ （ｈｅａｄ－ｒｏｏｍ ＞ ０．０） ｔｈｅｎ
｛
ｎｅｗ＿ｅｐａｐ ＝ Ｍａｘ＿Ｐｒｅｓｓｕｒｅ＿Ａｐｎｏｅａ － ｈ
ｅａｄ＿ｒｏｏｍ ＊ ｅｘｐ（－ＥｘｐＲｉｓｅＴｉｍｅＡｐｎｏｅａ ＊ ａｐｎｏ
ｅａ＿ｄｕｒａｔｉｏｎ）
ｉｆ （ｎｅｗ＿ｅｐａｐ ＞ ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍａｘ） ｔｈｅ
ｎ
ｎｅｗ＿ｅｐａｐ ＝ ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍａｘ
ａｐｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＋＝ （ｎｅｗ－ｅｐａｐ－Ｅ
ＰＡＰ）
｝
｝
ｅｌｓｅ ａｐｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＝ ｄｅｃａｙ （ａｐ
ｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ，Ｔｉ＋Ｔｅ，２０）
１９．新ＥＰＡＰセッティングがその後に計算されることがある。
ａ．ＥＰＡＰ ＝ ＥＰＡＰ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎ ＋ ａｐｎｏｅａ＿ｐｒｅｓｃｒ
ｉｐｔｉｏｎ ＋ ｓｎｏｒｅ＿ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ＋ ＦＦＬ＿ｐｒｅｓｃｒ
ｉｐｔｉｏｎ
ｂ．新ＥＰＡＰセッティングはその後に、マスク圧力が毎秒１．０ｃｍＨ２Ｏの最大ス
ルーレートで新ＥＰＡＰ値に接近するようにＦＧ圧力を上昇させることにより達成される
ことがある。同様に、治療圧力は好ましくは患者が吸気中である間に限り上昇させられる
。
【0085】
本技術のさらに別の実施形態では、流れ制限指標ＦＦＬは、場合によっては、呼吸努力
関連覚醒（ＲＥＲＡ）検出器の一部として実施されることがある。１９９９年にＡＡＳＭ
タスクフォースは、ＲＥＲＡを次のとおり定義した。
「睡眠からの覚醒をもたらす増大する呼吸努力によって特徴付けられるが、無呼吸また
は呼吸低下の規準を満たさない息の系列。これらの事象は以下の規準の両方を満たすこと
が必要である。
１．より小さい負のレベルへの突然の圧力の変化および覚醒によって終わる、徐々によ
り大きい負になる食道内圧のパターン。
２．事象は１０秒以上持続する。」
関連覚醒（ＲＥＲＡ）検出器の一部として実施されることがある。１９９９年にＡＡＳＭ
タスクフォースは、ＲＥＲＡを次のとおり定義した。
「睡眠からの覚醒をもたらす増大する呼吸努力によって特徴付けられるが、無呼吸また
は呼吸低下の規準を満たさない息の系列。これらの事象は以下の規準の両方を満たすこと
が必要である。
１．より小さい負のレベルへの突然の圧力の変化および覚醒によって終わる、徐々によ
り大きい負になる食道内圧のパターン。
２．事象は１０秒以上持続する。」
【0086】
２０００年に、ニューヨーク大学薬学部で行われ、Ｓｌｅｅｐ，ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．
６，ｐ／７６３－７７１に発表された研究「Ｎｏｎ－Ｉｎｖａｓｉｖｅ Ｄｅｔｅｃｔｉ
ｏｎ ｏｆ Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｅｆｆｏｒｔ－Ｒｅｌａｔｅｄ Ａｒｏｕｓａｌ
ｓ（ＲＥＲＡｓ）ｂｙ ａ Ｎａｓａｌ Ｃａｎｎｕｌａ／Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｔｒａｎ
ｓｄｕｃｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ」は、鼻腔カニューレ／圧力トランスデューサシステムがＲ
ＥＲＡの検出に適切であり、かつ、信頼できることを実証した。
６，ｐ／７６３－７７１に発表された研究「Ｎｏｎ－Ｉｎｖａｓｉｖｅ Ｄｅｔｅｃｔｉ
ｏｎ ｏｆ Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｅｆｆｏｒｔ－Ｒｅｌａｔｅｄ Ａｒｏｕｓａｌ
ｓ（ＲＥＲＡｓ）ｂｙ ａ Ｎａｓａｌ Ｃａｎｎｕｌａ／Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｔｒａｎ
ｓｄｕｃｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ」は、鼻腔カニューレ／圧力トランスデューサシステムがＲ
ＥＲＡの検出に適切であり、かつ、信頼できることを実証した。
【0087】
本明細書中に記載されている技術を利用することにより、ＲＥＲＡ検出器は、流れ発生
器から得られた現実の流れ信号に基づくことがある。たとえば、上述されたいずれかの方
法による流れ制限指標は流れ信号に基づいて決定されることがある。覚醒の指標は、した
がって、流れ制限指標の関数および通気の増加の指標のさらなる関数として導出されるこ
とがある。
器から得られた現実の流れ信号に基づくことがある。たとえば、上述されたいずれかの方
法による流れ制限指標は流れ信号に基づいて決定されることがある。覚醒の指標は、した
がって、流れ制限指標の関数および通気の増加の指標のさらなる関数として導出されるこ
とがある。
【0088】
よって、一実施形態では、ＲＥＲＡ検出器は以下の方法に基づくことがある。
直前の流れ制限があり（たとえば、ＦＦＬが０より大（ＦＦＬ＞０）である）、
通気ステップ変更が後に続くならば（たとえば、大息）、ＲＥＲＡが検出される。
直前の流れ制限があり（たとえば、ＦＦＬが０より大（ＦＦＬ＞０）である）、
通気ステップ変更が後に続くならば（たとえば、大息）、ＲＥＲＡが検出される。
【0089】
好ましくは、指標は、実験データに基づく閾値の調整が行われ得るように連続変数とし
て実施される。これは、情報の損失を生じさせる各入力パラメータに関するブール閾値の
代案であることがある）。下記のアルゴリズムが使用され得る。
て実施される。これは、情報の損失を生じさせる各入力パラメータに関するブール閾値の
代案であることがある）。下記のアルゴリズムが使用され得る。
【0090】
１．ローリングバッファ中の３個の最新のＦＦＬ値を追跡する。
２．３個の最新の通気率を追跡する（ＶＲは平均１回呼吸量対現在の３分間通気の比率
である）。
３．３個の最新ＦＦＬ値を合計し、結果を範囲［０．０：１．０］に制限する。
４．２個の最新ＶＲ差を計算する（すなわち、ＶＲｎ－ＶＲｎ－１およびＶＲｎ－ＶＲ
ｎ－２）。
５．ステップ４の最大値を取得し、同時にこの最大値をゼロ以上の値に制限する。
６．ＲＥＲＡ結果を生じさせるためステップ３の結果にステップ５の結果を乗算する。
７．ステップ６の結果はこの結果の平方根をとることにより正規化されることがある。
８．ステップ７の結果が閾値を上回るならば、ＲＥＲＡが記録されるような閾値が設定
されることがある。
９．ＲＥＲＡとして記録された息の間に閾値より低いＲＥＲＡスコアを有する（複数個
の）息が存在する。
１０．ＵＡＲＳの極端な場合には覚醒と覚醒との間に３個の検出可能な息しか存在しな
いので、バッファサイズは３として選択される。
２．３個の最新の通気率を追跡する（ＶＲは平均１回呼吸量対現在の３分間通気の比率
である）。
３．３個の最新ＦＦＬ値を合計し、結果を範囲［０．０：１．０］に制限する。
４．２個の最新ＶＲ差を計算する（すなわち、ＶＲｎ－ＶＲｎ－１およびＶＲｎ－ＶＲ
ｎ－２）。
５．ステップ４の最大値を取得し、同時にこの最大値をゼロ以上の値に制限する。
６．ＲＥＲＡ結果を生じさせるためステップ３の結果にステップ５の結果を乗算する。
７．ステップ６の結果はこの結果の平方根をとることにより正規化されることがある。
８．ステップ７の結果が閾値を上回るならば、ＲＥＲＡが記録されるような閾値が設定
されることがある。
９．ＲＥＲＡとして記録された息の間に閾値より低いＲＥＲＡスコアを有する（複数個
の）息が存在する。
１０．ＵＡＲＳの極端な場合には覚醒と覚醒との間に３個の検出可能な息しか存在しな
いので、バッファサイズは３として選択される。
【0091】
【0092】
ＲＥＲＡ検出器は呼吸妨害指数の一部としてさらに実施されることがある。ＲＥＲＡ検
出器は診断モードにおいて次式によってＲＤＩ（呼吸妨害指数を計算するためさらに使用
されることがある。
ＲＤＩ＝ＲＥＲＡｓ＋無呼吸＋１時間当たりの呼吸低下
出器は診断モードにおいて次式によってＲＤＩ（呼吸妨害指数を計算するためさらに使用
されることがある。
ＲＤＩ＝ＲＥＲＡｓ＋無呼吸＋１時間当たりの呼吸低下
【0093】
代替的に、ＲＥＲＡｓは、治療の有効性の兆候として治療機器によって報告されること
がある。最終的に、本明細書中に記載されているＲＥＲＡ指数は、治療アルゴリズムへの
入力として使用されることがある。たとえば、ＲＥＲＡ指数は、１時間当たりのようなあ
る種の時間フレームに亘って決定されることがあり、その結果は圧力を上昇させる流れ制
限指数の閾値（または利得）を設定するために「外側ループコントローラ」において使用
されることがある。外側ループコントローラの実施例は、ＲｅｓＭｅｄ株式会社に譲渡さ
れ、参照により開示内容が本明細書に組み込まれたＷＯ２００５／０５１４７０（ＰＣＴ
／ＡＵ２００４／００１６５２）に記載されている。
がある。最終的に、本明細書中に記載されているＲＥＲＡ指数は、治療アルゴリズムへの
入力として使用されることがある。たとえば、ＲＥＲＡ指数は、１時間当たりのようなあ
る種の時間フレームに亘って決定されることがあり、その結果は圧力を上昇させる流れ制
限指数の閾値（または利得）を設定するために「外側ループコントローラ」において使用
されることがある。外側ループコントローラの実施例は、ＲｅｓＭｅｄ株式会社に譲渡さ
れ、参照により開示内容が本明細書に組み込まれたＷＯ２００５／０５１４７０（ＰＣＴ
／ＡＵ２００４／００１６５２）に記載されている。
【0094】
ピーク呼気流れ対平均呼気流れの比率は、睡眠－目覚め－覚醒検出の別のタイプの指数
として使用されることがある。ピーク呼気流れ対平均呼気流れの比率は、睡眠－目覚め／
覚醒検出の一部でもよい。図１５は、目覚め標準を二つの睡眠データセットと比較するヒ
ストグラムを含む。目覚め息は、「平坦化」する傾向があり、すなわち、ピークは値に関
して平均により接近する。０．５のような閾値を比率と比較することにより、ＲＥＲＡが
検出されると考えられることがある。
として使用されることがある。ピーク呼気流れ対平均呼気流れの比率は、睡眠－目覚め／
覚醒検出の一部でもよい。図１５は、目覚め標準を二つの睡眠データセットと比較するヒ
ストグラムを含む。目覚め息は、「平坦化」する傾向があり、すなわち、ピークは値に関
して平均により接近する。０．５のような閾値を比率と比較することにより、ＲＥＲＡが
検出されると考えられることがある。
【0095】
セクションＡ － シングル息平坦化
シングル息平坦化指数の一実施形態は以下のとおり次の方法によって計算されることが
ある。
シングル息平坦化指数の一実施形態は以下のとおり次の方法によって計算されることが
ある。
【0096】
１．息をフレーム化する。
２．息の吸気部分を抽出する。
３．必要に応じて任意の後方ポーズまたは前方ポーズを切り取る。
４．Ｎ点（通常はＮ＝６５）の標準的な格子の上で結果として得られる吸気を補間する
。
５．息面積がユニティベース長で１に正規化されるように係数によって点ｙの値を除算
する。
６．点のミドルハーフの１からの差のｒｍｓ値を計算する。
２．息の吸気部分を抽出する。
３．必要に応じて任意の後方ポーズまたは前方ポーズを切り取る。
４．Ｎ点（通常はＮ＝６５）の標準的な格子の上で結果として得られる吸気を補間する
。
５．息面積がユニティベース長で１に正規化されるように係数によって点ｙの値を除算
する。
６．点のミドルハーフの１からの差のｒｍｓ値を計算する。
【0097】
平坦化を計算するため使用される流れ信号は（特に）「患者流れ」と呼ばれることがあ
る。この流れ信号は、「１０Ｈｚ」フィルタのようなフィルタによる未加工流れ信号のフ
ィルタ処理の結果である可能性があるが、フィルタタイプは変化してもよい。フィルタは
、好ましくは、乱流およびいびきによって引き起こされるような不要な信号内容を低減す
る。フィルタは心臓性内容を僅かに減衰させることもある。フィルタは、一方でゼロ交差
点の正確な検出と他方で不要な信号の拒絶との間のトレードオフである。たとえば、フィ
ルタがすべての心臓振動を拒絶するためより積極的にされるならば、息検出は不正確にさ
れる可能性がある。しかし、息検出が完了すると、さらなるフィルタ処理が必要に応じて
行われることがある。
る。この流れ信号は、「１０Ｈｚ」フィルタのようなフィルタによる未加工流れ信号のフ
ィルタ処理の結果である可能性があるが、フィルタタイプは変化してもよい。フィルタは
、好ましくは、乱流およびいびきによって引き起こされるような不要な信号内容を低減す
る。フィルタは心臓性内容を僅かに減衰させることもある。フィルタは、一方でゼロ交差
点の正確な検出と他方で不要な信号の拒絶との間のトレードオフである。たとえば、フィ
ルタがすべての心臓振動を拒絶するためより積極的にされるならば、息検出は不正確にさ
れる可能性がある。しかし、息検出が完了すると、さらなるフィルタ処理が必要に応じて
行われることがある。
【0098】
場合によっては、フィルタ処理されたシングル息平坦化は以下のとおり決定されること
がある。
がある。
【0099】
１．未加工流れが患者流れを与えるように通常の方式でフィルタ処理される。
２．患者流れが従来通り息をフレーム化するため使用される。
３．患者流れが不要な信号成分をさらに減衰させるＦＩＲフィルタへ連続的に供給され
る。
４．ＦＩＲフィルタは周波数に関して一定の位相遅延を有するので、単にフィルタの遅
延を考慮することによって平坦化計算のため必要とされる点を選ぶことが可能である。
５．平坦化を通常の方式で計算する。
２．患者流れが従来通り息をフレーム化するため使用される。
３．患者流れが不要な信号成分をさらに減衰させるＦＩＲフィルタへ連続的に供給され
る。
４．ＦＩＲフィルタは周波数に関して一定の位相遅延を有するので、単にフィルタの遅
延を考慮することによって平坦化計算のため必要とされる点を選ぶことが可能である。
５．平坦化を通常の方式で計算する。
【0100】
図１６は、通常の平坦化の計算が（この場合に）低周波いびきによる悪影響を受けてい
る可能性がある閉塞性息の系列を記録する２個の重ね合わされた流れ信号を示している。
一方の信号は、いびきが明らかに認められないようにフィルタ処理される（そして、遅延
補償される）。フィルタ処理された信号は、いびきが明らかに認められる別の信号に基づ
く計算と比較して、信号息に基づいて計算された平坦化の適切に低い値を与える。
る可能性がある閉塞性息の系列を記録する２個の重ね合わされた流れ信号を示している。
一方の信号は、いびきが明らかに認められないようにフィルタ処理される（そして、遅延
補償される）。フィルタ処理された信号は、いびきが明らかに認められる別の信号に基づ
く計算と比較して、信号息に基づいて計算された平坦化の適切に低い値を与える。
【0101】
図１６の図示された信号では、最後の息は、（フィルタ処理されていない信号に基づく
）０．２１、および、（フィルタ処理された信号に基づく）０．１３のように計算された
従来の平坦化値を有する。後者の値は要求された圧力上昇を示しているが、前者は圧力上
昇を表していない。このようなフィルタ処理の代替案として、従来の５息点に関する平均
化もまたこのフィルタ処理された結果を、著しい応答遅延を犠牲にして、達成することが
ある。
）０．２１、および、（フィルタ処理された信号に基づく）０．１３のように計算された
従来の平坦化値を有する。後者の値は要求された圧力上昇を示しているが、前者は圧力上
昇を表していない。このようなフィルタ処理の代替案として、従来の５息点に関する平均
化もまたこのフィルタ処理された結果を、著しい応答遅延を犠牲にして、達成することが
ある。
【0102】
使用される典型的な（そして、計算集約的でない）フィルタは、ボックスカーＦＩＲフ
ィルタである。長さ１２のボックスカーフィルタは、５０Ｈｚのサンプリング周波数にお
いて図１７に示された応答を有する。各吸気のミドルハーフの信号に対しそもそも関心が
あるならば、フィルタのインパルス応答は重要でない。
ィルタである。長さ１２のボックスカーフィルタは、５０Ｈｚのサンプリング周波数にお
いて図１７に示された応答を有する。各吸気のミドルハーフの信号に対しそもそも関心が
あるならば、フィルタのインパルス応答は重要でない。
【0103】
セクションＢ － Ｍ形状指数および増強Ｍ形状
Ｍ形状指数のような閉塞指標を決定する適当な方法は以下のアルゴリズムを用いて達成
されることがある。この指数は、「Ｍ」形状化息パターンの存在を検出する。このような
指数は、「ｕ」形状化息パターンの標識であると一般に考えられることもある。閉塞指標
は、付加的な閉塞指標によって増強または修正されることもある。たとえば、本明細書中
により詳しく記載されているように、閉塞性の指数は、「Ｍ」形状指数のような第１の閉
塞指標と、「ｈ」またはチェア形状指数のような第２の閉塞指標との関数として導出され
ることがある。
Ｍ形状指数のような閉塞指標を決定する適当な方法は以下のアルゴリズムを用いて達成
されることがある。この指数は、「Ｍ」形状化息パターンの存在を検出する。このような
指数は、「ｕ」形状化息パターンの標識であると一般に考えられることもある。閉塞指標
は、付加的な閉塞指標によって増強または修正されることもある。たとえば、本明細書中
により詳しく記載されているように、閉塞性の指数は、「Ｍ」形状指数のような第１の閉
塞指標と、「ｈ」またはチェア形状指数のような第２の閉塞指標との関数として導出され
ることがある。
【0104】
たとえば、一部の実施形態では、各吸気は、Ｎ＝６５のようなＮ点の格子の上で補間さ
れる可能性がある。本実施形態では、２つの基本関数が次のとおり計算される。
ｔ＝ｉ／（Ｎ－１） 式中、ｉは０からＮ－１まで変化する。
Ｂ１＝ｓｉｎ（πｔ）
Ｂ２＝ｓｉｎ（３πｔ）
これらの基本関数は、その後に、Ｍ形状化指数のすべてのその後の計算と共に使用する
ため記憶される可能性がある。
れる可能性がある。本実施形態では、２つの基本関数が次のとおり計算される。
ｔ＝ｉ／（Ｎ－１） 式中、ｉは０からＮ－１まで変化する。
Ｂ１＝ｓｉｎ（πｔ）
Ｂ２＝ｓｉｎ（３πｔ）
これらの基本関数は、その後に、Ｍ形状化指数のすべてのその後の計算と共に使用する
ため記憶される可能性がある。
【0105】
各吸気はその後に抽出され、Ｎ点の格子の上で補間される。２個の係数がその後に以下
のとおり計算される。
Ｆ１＝ｓｕｍ（Ｂ１・ｆｓ）
Ｆ２＝ｓｕｍ（Ｂ２・ｆｓ）
式中、ｆｓは補間された吸気点を表し、・は点乗積演算子を表す。
のとおり計算される。
Ｆ１＝ｓｕｍ（Ｂ１・ｆｓ）
Ｆ２＝ｓｕｍ（Ｂ２・ｆｓ）
式中、ｆｓは補間された吸気点を表し、・は点乗積演算子を表す。
【0106】
最終的な形状値は正規化によって次のとおり得られる。
【数2】
【0107】
【0108】
典型的なＭ形状化息の流れ信号は図１９のグラフにプロットされている。上記の方法に
基づいて、プロットされた息の計算は以下のとおりである。
Ｆ１＝４．６０８２
Ｆ２＝２．６５３８
形状指数＝０．５０
典型的な非流れ制限息は約０．２に過ぎないＭ形状指数を有する可能性がある。
基づいて、プロットされた息の計算は以下のとおりである。
Ｆ１＝４．６０８２
Ｆ２＝２．６５３８
形状指数＝０．５０
典型的な非流れ制限息は約０．２に過ぎないＭ形状指数を有する可能性がある。
【0109】
上述されているように、Ｍ形状息はシンプルチェア形状化によって増強されることがあ
る。このことは、増強された形状を生成する流れ制限を有する流れ信号をプロットする図
２０に示されている。図２０に示された流れ制限吸気（ｔ＝０からほぼｔ＝２秒まで）は
、典型的な「チェア」形状を有する。このような吸気は、２つの特徴、すなわち、１）ピ
ーク吸気流れ対平均吸気流れの高い比率、および、２）０（図２０に示されているように
左側が背部のチェア）または１（図示されていない右側が背部のチェア）のいずれかに近
い正規化ピーク位置によって特徴付けられることがある。一実施形態では、これらの指数
は以下のとおり計算され得る。
正規化吸気ピーク位置（ＮｏｒｍＰｅａｋＬｏｃ）：
る。このことは、増強された形状を生成する流れ制限を有する流れ信号をプロットする図
２０に示されている。図２０に示された流れ制限吸気（ｔ＝０からほぼｔ＝２秒まで）は
、典型的な「チェア」形状を有する。このような吸気は、２つの特徴、すなわち、１）ピ
ーク吸気流れ対平均吸気流れの高い比率、および、２）０（図２０に示されているように
左側が背部のチェア）または１（図示されていない右側が背部のチェア）のいずれかに近
い正規化ピーク位置によって特徴付けられることがある。一実施形態では、これらの指数
は以下のとおり計算され得る。
正規化吸気ピーク位置（ＮｏｒｍＰｅａｋＬｏｃ）：
【数3】
【0110】
式中、
ｔ０は吸気開始の時点であり、
ｔｅｎｄは吸気終了の時点であり、
ｔｐｅａｋはピーク吸気流速の時点である。
ピーク吸気流れ対平均吸気流れの比率（ＲＰＭＩＦ）：
ＲＰＭＩＦ＝Ｑｐｅａｋ／Ｑ’
式中、
Ｑｐｅａｋは吸気中の最大流速であり、
Ｑ’は吸気の間の平均流速である。
ｔ０は吸気開始の時点であり、
ｔｅｎｄは吸気終了の時点であり、
ｔｐｅａｋはピーク吸気流速の時点である。
ピーク吸気流れ対平均吸気流れの比率（ＲＰＭＩＦ）：
ＲＰＭＩＦ＝Ｑｐｅａｋ／Ｑ’
式中、
Ｑｐｅａｋは吸気中の最大流速であり、
Ｑ’は吸気の間の平均流速である。
【0111】
安眠中に、普通の吸気は、およそ０．５の正規化ピーク位置と、１．３５のピーク吸気
流れ対平均吸気流れの比率とを有する。「チェアネス」を測定するため、ファジー化され
たこれらの特徴が図２１および２２のグラフに基づいて利用される。上記式の結果がそれ
ぞれのグラフの数学関数に適用される。
流れ対平均吸気流れの比率とを有する。「チェアネス」を測定するため、ファジー化され
たこれらの特徴が図２１および２２のグラフに基づいて利用される。上記式の結果がそれ
ぞれのグラフの数学関数に適用される。
【0112】
これらのファジー変数が一旦計算されると、最終的なファジーチェアネス指数はファジ
ーとして計算され、その結果は以下のとおりである。
ファジーチェアネス＝ファジー論理積（ファジーピーク対平均，ファジーピーク位置）
ーとして計算され、その結果は以下のとおりである。
ファジーチェアネス＝ファジー論理積（ファジーピーク対平均，ファジーピーク位置）
【0113】
この決定に基づいて、図２０の吸気は０．８２のファジーチェアネスを有する。ファジ
ーチェアネス特徴のスケーリングは、ファジーチェアネス特徴が結合形状指数のためＭ形
状特徴と直接的にファジー論理和可能であるようなスケーリングである。およそ０．３よ
り高いファジーチェアネスは流れ制限を意味する。ファジーチェアネスは、日本語では、
「吸気ピーク対吸気平均の比率が高く、かつ、ピーク吸気流れ位置が吸気の開始または終
了に近いならば、吸気はチェア形状化される。」のように記載される。図２３には、ＳＢ
Ｆ指数がほぼ０．２未満であるように吸気形状が初期に平坦である典型的な流れ系列が示
されている。しかし、形状は、ＳＢＦ指数（ＳＢ平坦化）がおよそ０．２より高く、しか
し、ファジーチェアネスまたはチェア形状指数がおよそ０．３より高くなる程度に、チェ
ア形状化を変える。
ーチェアネス特徴のスケーリングは、ファジーチェアネス特徴が結合形状指数のためＭ形
状特徴と直接的にファジー論理和可能であるようなスケーリングである。およそ０．３よ
り高いファジーチェアネスは流れ制限を意味する。ファジーチェアネスは、日本語では、
「吸気ピーク対吸気平均の比率が高く、かつ、ピーク吸気流れ位置が吸気の開始または終
了に近いならば、吸気はチェア形状化される。」のように記載される。図２３には、ＳＢ
Ｆ指数がほぼ０．２未満であるように吸気形状が初期に平坦である典型的な流れ系列が示
されている。しかし、形状は、ＳＢＦ指数（ＳＢ平坦化）がおよそ０．２より高く、しか
し、ファジーチェアネスまたはチェア形状指数がおよそ０．３より高くなる程度に、チェ
ア形状化を変える。
【0114】
セクションＣ － 持続的平坦化
概要が上述された流れ制限指標ＦＦＬの実施例は、適時性のある形式で高感度および高
特異性の両方を伴って流れ制限に反応するように設計されているが、上気道抵抗の増加に
起因して覚醒を妨げることができない場合がある。増加した呼吸努力がｔ＝４２０におけ
る睡眠からの覚醒（上側パネルの大息）で終わる、上気道抵抗に見舞われている患者の図
２４に示されたトレースを検討する。図２４の下側パネルはシングル息平坦化指数を示し
ている。
概要が上述された流れ制限指標ＦＦＬの実施例は、適時性のある形式で高感度および高
特異性の両方を伴って流れ制限に反応するように設計されているが、上気道抵抗の増加に
起因して覚醒を妨げることができない場合がある。増加した呼吸努力がｔ＝４２０におけ
る睡眠からの覚醒（上側パネルの大息）で終わる、上気道抵抗に見舞われている患者の図
２４に示されたトレースを検討する。図２４の下側パネルはシングル息平坦化指数を示し
ている。
【0115】
図２５は、ＦＦＬ流れ制限指標が本系列において圧力の上昇をもたらさなかった理由を
示している。患者は、全息時間（たとえば、およそ１のＴＴＲ）の関数として自分の吸気
時間を延ばすことなく、自分の１回呼吸量（たとえば、およそ１のＶＲ）を維持している
。したがって、低い値を達成するシングル息平坦化指数にもかかわらず、ＦＦＬ流れ制限
指標は圧力を適切に上昇させるために必要なレベルに達しない。
示している。患者は、全息時間（たとえば、およそ１のＴＴＲ）の関数として自分の吸気
時間を延ばすことなく、自分の１回呼吸量（たとえば、およそ１のＶＲ）を維持している
。したがって、低い値を達成するシングル息平坦化指数にもかかわらず、ＦＦＬ流れ制限
指標は圧力を適切に上昇させるために必要なレベルに達しない。
【0116】
この状況に対処するため、システムは、場合によっては、別の閉塞指標を導入すること
がある。たとえば、第１の閉塞指標は、平坦化指数のような第２の閉塞指標をフィルタ処
理することにより導出されることがある。これは、装置に、過去の閉塞に関連したある種
の履歴的な値を与える可能性がある。場合によっては、履歴値は、履歴またはフィルタ処
理された閉塞指標が連続的または持続的な過去の閉塞の標識であるように、普通の呼吸（
たとえば、非閉塞）が実現されるならば、リセットされることがある。
がある。たとえば、第１の閉塞指標は、平坦化指数のような第２の閉塞指標をフィルタ処
理することにより導出されることがある。これは、装置に、過去の閉塞に関連したある種
の履歴的な値を与える可能性がある。場合によっては、履歴値は、履歴またはフィルタ処
理された閉塞指標が連続的または持続的な過去の閉塞の標識であるように、普通の呼吸（
たとえば、非閉塞）が実現されるならば、リセットされることがある。
【0117】
たとえば、「ファジー持続的平坦化」が実施されることがある。名前が表しているよう
に、このファジー持続的平坦化指標は、平坦化指数の一貫して低い値に原則的に応答する
。この指標はさらに、流れ制限指標ＦＦＬを妨害することなく、そして、患者を過剰に治
療することがないように、ＦＦＬ流れ制限指標に関連して緩やかに応答するように実施さ
れる。したがって、システムは、好ましくは、以下の方式でシングル息平坦化指数をフィ
ルタ処理する。
に、このファジー持続的平坦化指標は、平坦化指数の一貫して低い値に原則的に応答する
。この指標はさらに、流れ制限指標ＦＦＬを妨害することなく、そして、患者を過剰に治
療することがないように、ＦＦＬ流れ制限指標に関連して緩やかに応答するように実施さ
れる。したがって、システムは、好ましくは、以下の方式でシングル息平坦化指数をフィ
ルタ処理する。
【0118】
単純な１次自己回帰デジタルフィルタが式、
Ｙｎ＝ｙｎ－１＋Ｇ（ｘｎ－ｙｎ－１）
の一つとして使用可能であり、式中、Ｇはフィルタの利得である。５回息の長さの２倍
の速さの時定数が定められることがある。したがって、たとえば、初期的に、息は４秒の
長さであると考えられる場合、
時定数＝τ＝５×４／２＝１０
である。息は長さが４秒でない可能性があることを考慮するため、息検出アルゴリズム
が、検出された直前の５回の息の平均として決定可能である現在の呼吸率（ＲＲ、１分当
たりの呼吸回数）を取得するため使用されてもよい。このことは、
τ＝５×６０／２ＲＲ
として与えられる適応時定数として実施することが可能である。したがって、ＲＲが、
一般的なＲＲである可能性がある毎分１５回の息であるならば、時定数を計算すると従来
どおりに１０になる。
Ｙｎ＝ｙｎ－１＋Ｇ（ｘｎ－ｙｎ－１）
の一つとして使用可能であり、式中、Ｇはフィルタの利得である。５回息の長さの２倍
の速さの時定数が定められることがある。したがって、たとえば、初期的に、息は４秒の
長さであると考えられる場合、
時定数＝τ＝５×４／２＝１０
である。息は長さが４秒でない可能性があることを考慮するため、息検出アルゴリズム
が、検出された直前の５回の息の平均として決定可能である現在の呼吸率（ＲＲ、１分当
たりの呼吸回数）を取得するため使用されてもよい。このことは、
τ＝５×６０／２ＲＲ
として与えられる適応時定数として実施することが可能である。したがって、ＲＲが、
一般的なＲＲである可能性がある毎分１５回の息であるならば、時定数を計算すると従来
どおりに１０になる。
【0119】
フィルタの適当な利得は単純に、
Ｇ＝１／τ
によって与えられる。
Ｇ＝１／τ
によって与えられる。
【0120】
フィルタ処理されるべき値は（フィルタ処理された）シングル息平坦化指数である。擬
似値がフィルタ処理プロセスに悪影響を与えることを防止するため、システムは、場合に
よっては、入力値の「最高点制限」を行うことがある。よって、値は、最高点制限された
平坦化（ＨＬＦ）指数として以下のとおり決定されることがある。
（ＳＢＦ指数＞０．３）であるならば、
ＨＬＦ＝０．３
さもなければ、ＨＬＦ＝ＳＢＦ指数。
似値がフィルタ処理プロセスに悪影響を与えることを防止するため、システムは、場合に
よっては、入力値の「最高点制限」を行うことがある。よって、値は、最高点制限された
平坦化（ＨＬＦ）指数として以下のとおり決定されることがある。
（ＳＢＦ指数＞０．３）であるならば、
ＨＬＦ＝０．３
さもなければ、ＨＬＦ＝ＳＢＦ指数。
【0121】
フィルタの出力は、持続的平坦化指数（ＰＦ）であり、初期的に治療に影響を与えない
ように、ＰＦ＝１のように任意の高い値に初期化することが可能である。
ように、ＰＦ＝１のように任意の高い値に初期化することが可能である。
【0122】
フィルタの別の特徴は、以下のとおり、ＰＦの現在値より大きい値の入力に対する利得
と異なる利得がＰＦの現在値未満の入力に対し使用されることである。
ＨＬＦ＜ＰＦ ならば、
ＰＦ＝ＰＦ＋Ｇ（ＨＬＦ－ＰＦ）
さもなければ、
ＰＦ＝ＰＦ＋３＊Ｇ（ＨＬＦ－ＰＦ）
この非対称性は、フィルタが任意の持続的に低い入力に向かって緩やかに低下するが、
比較的素早くリセットすることを意味している。このことは、流れ制限指標ＦＦＬより短
い時間フレームの間に一貫して低い平坦化の値だけに対して応答があるように、雑音閾値
を改善するために役立つ。
と異なる利得がＰＦの現在値未満の入力に対し使用されることである。
ＨＬＦ＜ＰＦ ならば、
ＰＦ＝ＰＦ＋Ｇ（ＨＬＦ－ＰＦ）
さもなければ、
ＰＦ＝ＰＦ＋３＊Ｇ（ＨＬＦ－ＰＦ）
この非対称性は、フィルタが任意の持続的に低い入力に向かって緩やかに低下するが、
比較的素早くリセットすることを意味している。このことは、流れ制限指標ＦＦＬより短
い時間フレームの間に一貫して低い平坦化の値だけに対して応答があるように、雑音閾値
を改善するために役立つ。
【0123】
次に、ＰＦの値は、以下のとおり、合理的な値から外れることが防止される。
（ＰＦ＞０．２） ならば、
ＰＦ＝０．２
さもなければ、 ＰＦ＝ＰＦ
（ＰＦ＞０．２） ならば、
ＰＦ＝０．２
さもなければ、 ＰＦ＝ＰＦ
【0124】
最後に、ＰＦは、たとえば、次式を使用することにより、ファジー変数であるファジー
持続的平坦化（ＦＰＦ）にマッピングされることがある。
ＦＰＦ＝（ＰＦ＞０．１９ならば、０．０、さもなければ、（０．１９－ＰＦ）／（０
．１９－０．０５））
図２６は図２４に示された息と同じ系列に対するＦＰＦの応答を示している。
持続的平坦化（ＦＰＦ）にマッピングされることがある。
ＦＰＦ＝（ＰＦ＞０．１９ならば、０．０、さもなければ、（０．１９－ＰＦ）／（０
．１９－０．０５））
図２６は図２４に示された息と同じ系列に対するＦＰＦの応答を示している。
【0125】
セクションＤ － 不良息フレーム化
場合によっては、息検出アルゴリズムは息を不正確にフレーム化することがあり、また
は、患者の咳または飲み込みは、気道の現在状態に関する情報をほとんど提供しない息の
原因となる。選択的な経験則が、吸気時間に基づいて関連している可能性がない息の重み
を減少させるため使用されることがある。よって、導出された閉塞指標は、不正確にフレ
ーム化された息を表す息パターンが検出されるならば、調整されることがある。たとえば
、図２７は、流れ制限指標（たとえば、ＦＦＬ）によって乗じられる可能性がある重み減
少係数のための関数を示している。非現実的に長い（Ｔｉ＞２．５秒）または短い（Ｔｉ
＜０．７秒）と判定された息は徐々に重みが減少される。
場合によっては、息検出アルゴリズムは息を不正確にフレーム化することがあり、また
は、患者の咳または飲み込みは、気道の現在状態に関する情報をほとんど提供しない息の
原因となる。選択的な経験則が、吸気時間に基づいて関連している可能性がない息の重み
を減少させるため使用されることがある。よって、導出された閉塞指標は、不正確にフレ
ーム化された息を表す息パターンが検出されるならば、調整されることがある。たとえば
、図２７は、流れ制限指標（たとえば、ＦＦＬ）によって乗じられる可能性がある重み減
少係数のための関数を示している。非現実的に長い（Ｔｉ＞２．５秒）または短い（Ｔｉ
＜０．７秒）と判定された息は徐々に重みが減少される。
【0126】
セクションＥ － いびきエントロピー
従来、いびきは、閉塞性の指標であると考えることができる校正吸気いびき指数を使用
して測定されている。図２８は、患者の睡眠中に捕捉された典型的ないびきの系列を示し
ている。上側パネルは、呼吸流速を表し、中央パネルは瞬時いびき（たとえば、着目中の
周波数域における音響パワーの指標）を表し、下側パネルは３個のいびき指数を表してい
る。校正吸気いびき指数（図２８において「いびき指数」という名前が付けられている）
は以下のとおり計算される。
吸気は呼吸流れ信号を使用してフレーム化される。
瞬時いびき信号は現在条件（たとえば、設定圧力、タービン速度など）に起因する背景
雑音を考慮するため調整される。
いびき指数は、各吸気の間の瞬時いびき信号の平均（すなわち、おおよそ吸気毎の平均
音響パワー）として計算される。
従来、いびきは、閉塞性の指標であると考えることができる校正吸気いびき指数を使用
して測定されている。図２８は、患者の睡眠中に捕捉された典型的ないびきの系列を示し
ている。上側パネルは、呼吸流速を表し、中央パネルは瞬時いびき（たとえば、着目中の
周波数域における音響パワーの指標）を表し、下側パネルは３個のいびき指数を表してい
る。校正吸気いびき指数（図２８において「いびき指数」という名前が付けられている）
は以下のとおり計算される。
吸気は呼吸流れ信号を使用してフレーム化される。
瞬時いびき信号は現在条件（たとえば、設定圧力、タービン速度など）に起因する背景
雑音を考慮するため調整される。
いびき指数は、各吸気の間の瞬時いびき信号の平均（すなわち、おおよそ吸気毎の平均
音響パワー）として計算される。
【0127】
この技術は、測定されたいびき指数に比例してマスク圧力を上昇させることによってい
びきを治療するため使用されるとき信頼できる。しかし、この技術は、校正定数が流れ発
生器とマスクの組み合わせ毎に測定され、装置の不揮発性メモリに記憶されることを必要
とする。このような校正は時間がかかり、したがって、コスト高であり、経時変化の影響
を受けることがある。
びきを治療するため使用されるとき信頼できる。しかし、この技術は、校正定数が流れ発
生器とマスクの組み合わせ毎に測定され、装置の不揮発性メモリに記憶されることを必要
とする。このような校正は時間がかかり、したがって、コスト高であり、経時変化の影響
を受けることがある。
【0128】
Ｍａｔｔｈｅｗ Ａｌｄｅｒおよびその他の者は、ＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＡＵ２００７
／０００００２号において、代替的な、図２８ではデルタいびきという名前が付けられた
、デルタいびきが、吸気中の瞬時いびき信号の平均から呼気中の瞬時いびき信号の平均を
差し引いた差として計算されることを教示する。このデルタいびきは、本質的に、背景雑
音源が吸気と呼気との間で殆ど変化しないことを仮定する自己校正指標である。しかし、
この仮定が常に正しいということはない。
／０００００２号において、代替的な、図２８ではデルタいびきという名前が付けられた
、デルタいびきが、吸気中の瞬時いびき信号の平均から呼気中の瞬時いびき信号の平均を
差し引いた差として計算されることを教示する。このデルタいびきは、本質的に、背景雑
音源が吸気と呼気との間で殆ど変化しないことを仮定する自己校正指標である。しかし、
この仮定が常に正しいということはない。
【0129】
別の代替的な方法では、吸気いびきエントロピー方法が実施される。一実施例では、こ
の閉塞性の指標は、いびきに関連した周波数域（たとえば、３０から３００Ｈｚ）におけ
る呼吸流れの指標をフィルタ処理することにより決定される。この周波数域でのフィルタ
処理された信号のパワーすなわちエネルギーの大きさは、その後に、パワー信号がある種
の吸気形状を表しているか、または、単にランダム雑音であるかどうかを評価するため時
間の関数として調べられる。たとえば、シャノンエントロピー関数が使用されてもよい。
エネルギー信号がランダム情報または雑音に過ぎないことを関数が示すならば、本当のい
びきが起こっていない可能性があるので、いびき指数は調整されるか、または、重みを減
少され得る。
の閉塞性の指標は、いびきに関連した周波数域（たとえば、３０から３００Ｈｚ）におけ
る呼吸流れの指標をフィルタ処理することにより決定される。この周波数域でのフィルタ
処理された信号のパワーすなわちエネルギーの大きさは、その後に、パワー信号がある種
の吸気形状を表しているか、または、単にランダム雑音であるかどうかを評価するため時
間の関数として調べられる。たとえば、シャノンエントロピー関数が使用されてもよい。
エネルギー信号がランダム情報または雑音に過ぎないことを関数が示すならば、本当のい
びきが起こっていない可能性があるので、いびき指数は調整されるか、または、重みを減
少され得る。
【0130】
このような方法は吸気中に瞬時いびき信号に含まれている情報を使用する。このような
指標は校正も必要としない。たとえば、閉塞指標は以下のとおり計算されることがある。
着目中の吸気に対する瞬時いびき値を含む長さｎのベクトルＳを組み立てる。
ｎ＜２、または、ｎ＞任意の大きい値、であるならば、中止し、ゼロを返す。
いびきベクトルの下限を減算し、１を加算する。
Ｓ＝Ｓ－ｍｉｎ（Ｓ）＋１
面積Ａを計算する。
指標は校正も必要としない。たとえば、閉塞指標は以下のとおり計算されることがある。
着目中の吸気に対する瞬時いびき値を含む長さｎのベクトルＳを組み立てる。
ｎ＜２、または、ｎ＞任意の大きい値、であるならば、中止し、ゼロを返す。
いびきベクトルの下限を減算し、１を加算する。
Ｓ＝Ｓ－ｍｉｎ（Ｓ）＋１
面積Ａを計算する。
【数4】
【0131】
Ａが任意の非常に小さい値より小さいならば、中止し、ゼロを返す。
いびきベクトルを正規化する。
Ｓ＝Ｓ／Ａ
正規化いびきベクトルのシャノンエントロピー（ｓｅ）を計算する。
いびきベクトルを正規化する。
Ｓ＝Ｓ／Ａ
正規化いびきベクトルのシャノンエントロピー（ｓｅ）を計算する。
【数5】
【0132】
場合によっては、結果は吸気いびき指数を近似するため以下のとおり拡縮される。
吸気いびきエントロピー＝１０．０＊ｓｅ
吸気いびきエントロピー＝１０．０＊ｓｅ
【0133】
デルタいびきといびきエントロピーの両方が図２８の下側パネルにプロットされている
。図示されているように、「いびきエントロピー」トレースは、低い平均いびき値（ｔ＝
１００）を有する鋭いいびきを捕捉する傾向がある。デルタいびきといびきエントロピー
の両方の賢明な組み合わせは、殆どすべての事例においていびきを正確に分類することが
わかった。図２９のグラフは一つのこのような並びを表している。プロットされたライン
によって表示されている分類器は、「デルタいびきが正であるならば対処し、そうではな
くデルタいびきが負であるならば、対処すべき負のデルタいびきに伴って徐々に高くなる
いびきエントロピーを必要とする。」と記載することができる。
。図示されているように、「いびきエントロピー」トレースは、低い平均いびき値（ｔ＝
１００）を有する鋭いいびきを捕捉する傾向がある。デルタいびきといびきエントロピー
の両方の賢明な組み合わせは、殆どすべての事例においていびきを正確に分類することが
わかった。図２９のグラフは一つのこのような並びを表している。プロットされたライン
によって表示されている分類器は、「デルタいびきが正であるならば対処し、そうではな
くデルタいびきが負であるならば、対処すべき負のデルタいびきに伴って徐々に高くなる
いびきエントロピーを必要とする。」と記載することができる。
【0134】
セクションＦ － 改良型前方ポーズトリム
ある種の圧力治療装置は「前方ポーズトリム」として知られている機能を含む。この機
能は、ピークを検出し、吸気の開始を表すことになる適切なゼロ交差まで後方へ外挿する
ことにより、前の呼気から引き続いている任意の呼気ポーズを除去するように現在フレー
ム化された吸気の前方を切り取るため設計されていた。この機能は図３０に示されている
ように、Ｍ形状化息に関して役に立たない可能性がある。図３０は、（２番目のピークに
関する）不正確なトリムと（前方ピークに関する）正確なトリムとを表している。
ある種の圧力治療装置は「前方ポーズトリム」として知られている機能を含む。この機
能は、ピークを検出し、吸気の開始を表すことになる適切なゼロ交差まで後方へ外挿する
ことにより、前の呼気から引き続いている任意の呼気ポーズを除去するように現在フレー
ム化された吸気の前方を切り取るため設計されていた。この機能は図３０に示されている
ように、Ｍ形状化息に関して役に立たない可能性がある。図３０は、（２番目のピークに
関する）不正確なトリムと（前方ピークに関する）正確なトリムとを表している。
【0135】
この方法は、Ｍ形状息を用いて補助することができる吸気のピークが見つかる場所に境
界を設定するように修正可能である。よって、Ｍ形状化息の場合、吸気の開始は、吸気の
範囲内の境界に基づいて息の吸気部分の２番目のピークではなく１番目のピークからの外
挿によって決定される。たとえば、この境界は以下のとおり計算されることがある。
界を設定するように修正可能である。よって、Ｍ形状化息の場合、吸気の開始は、吸気の
範囲内の境界に基づいて息の吸気部分の２番目のピークではなく１番目のピークからの外
挿によって決定される。たとえば、この境界は以下のとおり計算されることがある。
【0136】
１．吸気の合計を計算する。
２．以下のとおり吸気中の時点ｔｌｉｍを見つける。
３．［ｔ０：ｔｌｉｍ］の範囲内で吸気のピークを見つける。
４．現在の前方ポーズトリムアルゴリズムを進める。
【数6】
【数7】
４．現在の前方ポーズトリムアルゴリズムを進める。
【0137】
図３１のプロットは、息の回数が図３０に示された息と類似している流れ信号中の流れ
制限呼吸の系列を示している。図３１の上側パネルは、時間に対してプロットされた流速
を表し、下側パネルは前方ポーズトリムが適用された状態での計算吸気時間（Ｔｉ）を表
している。現行アルゴリズムの結果および新アルゴリズム（「補正済み」Ｔｉ）の結果の
両方が示されている。現行アルゴリズムはある種の息を半分に切り取り、人為的かつ不正
確に低い値のＴｉをもたらすことが分かる。新アルゴリズムは一貫した形式で「前方ポー
ズトリム」を実施する。
制限呼吸の系列を示している。図３１の上側パネルは、時間に対してプロットされた流速
を表し、下側パネルは前方ポーズトリムが適用された状態での計算吸気時間（Ｔｉ）を表
している。現行アルゴリズムの結果および新アルゴリズム（「補正済み」Ｔｉ）の結果の
両方が示されている。現行アルゴリズムはある種の息を半分に切り取り、人為的かつ不正
確に低い値のＴｉをもたらすことが分かる。新アルゴリズムは一貫した形式で「前方ポー
ズトリム」を実施する。
【0138】
セクションＧ － 通気指標および負荷サイクル指標
（１）通気率（ＶＲ）の計算
通気率（ＶＲ）のような通気指標は、直前の中期通気（Ｖ３）に対する現在息に関する
通気の比率として決定されることがある。本実施例では、中期は、３分の時定数τを有す
るフィルタを使用してフィルタ処理された通気指標でもよい。しかし、その他の時定数が
適当であることもある。使用されるフィルタは単純な１次自己回帰フィルタでもよい。フ
ィルタの時定数はかなり長いので、フィルタはゼロから立ち上がるためにある程度の時間
を要する。指標は、したがって、時間［ｔ０：３×τ］の間に合理的な通気値とフィルタ
出力との間で緩やかに変化する。ＶＲは次のとおり計算することが可能である。
（１）通気率（ＶＲ）の計算
通気率（ＶＲ）のような通気指標は、直前の中期通気（Ｖ３）に対する現在息に関する
通気の比率として決定されることがある。本実施例では、中期は、３分の時定数τを有す
るフィルタを使用してフィルタ処理された通気指標でもよい。しかし、その他の時定数が
適当であることもある。使用されるフィルタは単純な１次自己回帰フィルタでもよい。フ
ィルタの時定数はかなり長いので、フィルタはゼロから立ち上がるためにある程度の時間
を要する。指標は、したがって、時間［ｔ０：３×τ］の間に合理的な通気値とフィルタ
出力との間で緩やかに変化する。ＶＲは次のとおり計算することが可能である。
【0139】
１．フィルタの利得を
Ｇ＝１／ｆｓτ
に設定する。式中、ｆｓはサンプリング周波数であり、τは秒単位のフィルタの時定数
である。たとえば、サンプリング周波数が５０Ｈｚであり、時定数が３分であるならば、
Ｇは、
Ｇ＝１／（５０×１８０）
によって計算される。
２．フィルタを、０．２リットル／秒のような合理的な通気値に初期化する。
３．全流れから、任意のマスク漏れが差し引かれた通気口流れを差し引いた、適切にフ
ィルタ処理された患者呼吸流れ（Ｑｐ）を計算する。
４．中期通気を計算する。
Ｖ３＝Ｖ３＋Ｇ（Ｑｐ－Ｖ３）
５．移行期間０＜ｔ≦３τの間に
Ｖ３＝（３τ－ｔ）／３τ×０．２＋ｔ／３τ×Ｖ３
６．通常の方式で息をフレーム化する。
７．吸気が確認されると、以下の計算をする。
吸気体積：Ｖｉ
吸気時間：Ｔｉ
平均吸気流速：
通気率の吸気成分：
８．呼気が確認されると、以下の計算をする。
呼気体積：Ｖｅ
呼気時間：Ｔｅ
平均呼気流速：
通気率の呼気成分：
９．以下のとおりＶＲを計算する。
ＶＲ＝（ＶＲｉＴｉ＋ＶＲｅＴｅ）／（Ｔｉ＋Ｔｅ）
Ｇ＝１／ｆｓτ
に設定する。式中、ｆｓはサンプリング周波数であり、τは秒単位のフィルタの時定数
である。たとえば、サンプリング周波数が５０Ｈｚであり、時定数が３分であるならば、
Ｇは、
Ｇ＝１／（５０×１８０）
によって計算される。
２．フィルタを、０．２リットル／秒のような合理的な通気値に初期化する。
３．全流れから、任意のマスク漏れが差し引かれた通気口流れを差し引いた、適切にフ
ィルタ処理された患者呼吸流れ（Ｑｐ）を計算する。
４．中期通気を計算する。
Ｖ３＝Ｖ３＋Ｇ（Ｑｐ－Ｖ３）
５．移行期間０＜ｔ≦３τの間に
Ｖ３＝（３τ－ｔ）／３τ×０．２＋ｔ／３τ×Ｖ３
６．通常の方式で息をフレーム化する。
７．吸気が確認されると、以下の計算をする。
吸気体積：Ｖｉ
吸気時間：Ｔｉ
平均吸気流速：
【数8】
【数9】
呼気体積：Ｖｅ
呼気時間：Ｔｅ
平均呼気流速：
【数10】
【数11】
ＶＲ＝（ＶＲｉＴｉ＋ＶＲｅＴｅ）／（Ｔｉ＋Ｔｅ）
【0140】
（２）負荷サイクル指標（たとえば、ＴＴＲ）の計算
負荷サイクル指標は上述されているように閉塞性の指標を導出するため導入されること
がある。たとえば、呼吸流れの指標から、呼吸流れの指標の関数としての、呼吸サイクル
の持続時間に対する呼吸サイクルの吸気部分の持続時間の第２の比率である。同様に、時
間的に第１の指標の後に続き得る第２のこのような指標が決定されることがある。閉塞性
の指標は、その後に、第１の比率および第２の比率の関数として導出されることがある。
負荷サイクル指標は上述されているように閉塞性の指標を導出するため導入されること
がある。たとえば、呼吸流れの指標から、呼吸流れの指標の関数としての、呼吸サイクル
の持続時間に対する呼吸サイクルの吸気部分の持続時間の第２の比率である。同様に、時
間的に第１の指標の後に続き得る第２のこのような指標が決定されることがある。閉塞性
の指標は、その後に、第１の比率および第２の比率の関数として導出されることがある。
【0141】
Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ率（ＴＴＲ）のような適当な負荷サイクル指標は、直前の中期Ｔ
ｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ値に対する現在（息）Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ値の比率として決定され
ることがある。中期は５分間時定数またはその他の適当な時定数を用いてフィルタ処理す
ることにより決定することが可能である。フィルタは、単純な１次自己回帰フィルタでも
よい。ＴＴＲは以下のとおり計算されることがある。
ｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ値に対する現在（息）Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔ値の比率として決定され
ることがある。中期は５分間時定数またはその他の適当な時定数を用いてフィルタ処理す
ることにより決定することが可能である。フィルタは、単純な１次自己回帰フィルタでも
よい。ＴＴＲは以下のとおり計算されることがある。
【0142】
１．フィルタの利得を
Ｇ＝１／ｆｓτ
に設定する。式中、ｆｓはサンプリング周波数であり、τは秒単位のフィルタの時定数
である。たとえば、サンプリング周波数が０．２５Ｈｚ（概算の息周波数）であり、時定
数が５分であるならば、Ｇは、
Ｇ＝１／（（１／４）×３００）
によって計算される。
２．フィルタを、０．４のような合理的な値に初期化する。
３．全流れから、任意のマスク漏れが差し引かれた通気口流れを差し引いた、適切にフ
ィルタ処理された患者呼吸流れ（Ｑｐ）を計算する。
４．中期Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔを以下のとおり計算する。
ＴｉＴｔｏｔ（５）＝ＴｉＴｔｏｔ（５）＋Ｇ（ＴｉＴｔｏｔ－ＴｉＴｔｏｔ（５））
Ｇ＝１／ｆｓτ
に設定する。式中、ｆｓはサンプリング周波数であり、τは秒単位のフィルタの時定数
である。たとえば、サンプリング周波数が０．２５Ｈｚ（概算の息周波数）であり、時定
数が５分であるならば、Ｇは、
Ｇ＝１／（（１／４）×３００）
によって計算される。
２．フィルタを、０．４のような合理的な値に初期化する。
３．全流れから、任意のマスク漏れが差し引かれた通気口流れを差し引いた、適切にフ
ィルタ処理された患者呼吸流れ（Ｑｐ）を計算する。
４．中期Ｔｉ－ｏｎ－Ｔｔｏｔを以下のとおり計算する。
ＴｉＴｔｏｔ（５）＝ＴｉＴｔｏｔ（５）＋Ｇ（ＴｉＴｔｏｔ－ＴｉＴｔｏｔ（５））
【0143】
ＴＴＲを以下のとおり計算する。
ＴＴＲ＝ＴｉＴｔｏｔ／ＴｉＴｔｏｔ５
ＴＴＲ＝ＴｉＴｔｏｔ／ＴｉＴｔｏｔ５
【0144】
セクションＨ － 重み減少関数
図３２および３３にグラフ化された関数は、流れ制限（たとえば、ＦＦＬ）の指標また
はいびきの指標の影響の重みを減少させるため使用することが可能である。この関数は、
圧力上昇を引き起こすために超える必要がある指標（たとえば、ＦＦＬまたはいびき）の
閾値を増加させるために適用することが可能である。たとえば、重み減少関数はバルブラ
イク漏れ率に関連することがある。バルブライク漏れ指標は、その値が０と５との間で変
化するように通例的な方式で計算することが可能である。実際には漏れが起こっていない
ときに擬似バルブライク漏れが圧力上昇を妨げることを防止するため、システムは完全な
漏れが存在しない程度までバルブライク漏れ値の重みを減少させるように実施される。し
たがって、バルブライク漏れに起因する重み減少を決定するアルゴリズムは以下のとおり
である。
図３２および３３にグラフ化された関数は、流れ制限（たとえば、ＦＦＬ）の指標また
はいびきの指標の影響の重みを減少させるため使用することが可能である。この関数は、
圧力上昇を引き起こすために超える必要がある指標（たとえば、ＦＦＬまたはいびき）の
閾値を増加させるために適用することが可能である。たとえば、重み減少関数はバルブラ
イク漏れ率に関連することがある。バルブライク漏れ指標は、その値が０と５との間で変
化するように通例的な方式で計算することが可能である。実際には漏れが起こっていない
ときに擬似バルブライク漏れが圧力上昇を妨げることを防止するため、システムは完全な
漏れが存在しない程度までバルブライク漏れ値の重みを減少させるように実施される。し
たがって、バルブライク漏れに起因する重み減少を決定するアルゴリズムは以下のとおり
である。
【0145】
１．直前の吸気からバルブライク漏れを計算する。
２．完全な漏れの値（呼気終了時の値）を決定する。
３．バルブライク漏れの値に、図３２の左側のグラフによって示される関数のような完
全な漏れの関数の出力を乗じる。たとえば、完全な漏れが０．０２５未満（＜）であるな
らば、バルブライク漏れはゼロに設定される。代替的に、完全な漏れが０．０５より大（
＞）であるならば、バルブライク漏れの値は変化がなく、０．０２５と０．０５との間の
区間で、バルブライク漏れの値は直線的に減少する。
４．重み減少係数を出力するため、図３２の右側のグラフに示されている関数のような
漏れの関数と共にバルブライク漏れの値を使用する。たとえば、４未満（＜）である値に
対し、出力は１であり、５より大きい（＞）値に対し、出力はゼロである。４と５の間の
区間で、出力は１からゼロまで直線的に減少する。
２．完全な漏れの値（呼気終了時の値）を決定する。
３．バルブライク漏れの値に、図３２の左側のグラフによって示される関数のような完
全な漏れの関数の出力を乗じる。たとえば、完全な漏れが０．０２５未満（＜）であるな
らば、バルブライク漏れはゼロに設定される。代替的に、完全な漏れが０．０５より大（
＞）であるならば、バルブライク漏れの値は変化がなく、０．０２５と０．０５との間の
区間で、バルブライク漏れの値は直線的に減少する。
４．重み減少係数を出力するため、図３２の右側のグラフに示されている関数のような
漏れの関数と共にバルブライク漏れの値を使用する。たとえば、４未満（＜）である値に
対し、出力は１であり、５より大きい（＞）値に対し、出力はゼロである。４と５の間の
区間で、出力は１からゼロまで直線的に減少する。
【0146】
漏れ（たとえば、Ｌ／ｓ）に基づく流れ制限指標（たとえば、ＦＦＬ）の重み減少は、
図３３のグラフに示された関数を使用して行うことが可能である。０．５未満（＜）の漏
れの値に対し、重み減少はなく、出力は１である。０．７より大きい（＞）漏れの値に対
し、完全な重み減少があり、出力はゼロである。０．５から０．６の漏れの値に対し、１
から０までの出力の直線的な減少がある。
図３３のグラフに示された関数を使用して行うことが可能である。０．５未満（＜）の漏
れの値に対し、重み減少はなく、出力は１である。０．７より大きい（＞）漏れの値に対
し、完全な重み減少があり、出力はゼロである。０．５から０．６の漏れの値に対し、１
から０までの出力の直線的な減少がある。
【0147】
ｃｍＨ２Ｏ単位のマスクＣＰＡＰのレベルのような圧力による流れ制限指標の重み減少
は、図３４にグラフ化された実施例のような関数を使用して実現されることもある。実施
例では、１０ｃｍＨ２Ｏ未満の圧力レベルに対し、重み減少はなく、１５ｃｍＨ２Ｏより
高い圧力に対し、部分的な重み減少があり、出力は０．８である。１０と１５との間の圧
力に対し、１から０．８までの出力の直線的な減少がある。出力はその後に流れ制限の指
標によって乗じられることがある。
は、図３４にグラフ化された実施例のような関数を使用して実現されることもある。実施
例では、１０ｃｍＨ２Ｏ未満の圧力レベルに対し、重み減少はなく、１５ｃｍＨ２Ｏより
高い圧力に対し、部分的な重み減少があり、出力は０．８である。１０と１５との間の圧
力に対し、１から０．８までの出力の直線的な減少がある。出力はその後に流れ制限の指
標によって乗じられることがある。
【0148】
最後に、流れ制限または閉塞性の指標の影響は妨害の増加に伴って重みが減少する可能
性がある。妨害は、現在吸気または呼気が非常に長く続けられるファジー範囲のような指
標である。たとえば、妨害は、参照により開示内容が本明細書に組み込まれた米国特許第
６，４８４，７１９号に記載された方法によって決定されることがある。高妨害は、たと
えば、患者が自分の口を開いたとき、または、患者がベッドに移り、顔に接したマスク位
置を変更するときに、漏れの過渡的な変化を表す。妨害のレベルが高いとき、流れ推定は
正確でなく、漏れ定数が流れ推定の改良に役立つように低減される可能性がある。低減が
行われている間、事象が落ち着くまで圧力上昇を回避するのが賢明である。圧力上昇の回
避は図３５の関数実施例によって実現可能である。妨害が０．２５に達するとき、システ
ムは、指標が０．５の妨害レベルで完全に重み減少されるまで、重み減少を開始できる。
関数の出力は、重み減少を達成するため、流れ制限の指標によって乗じられることがある
。
性がある。妨害は、現在吸気または呼気が非常に長く続けられるファジー範囲のような指
標である。たとえば、妨害は、参照により開示内容が本明細書に組み込まれた米国特許第
６，４８４，７１９号に記載された方法によって決定されることがある。高妨害は、たと
えば、患者が自分の口を開いたとき、または、患者がベッドに移り、顔に接したマスク位
置を変更するときに、漏れの過渡的な変化を表す。妨害のレベルが高いとき、流れ推定は
正確でなく、漏れ定数が流れ推定の改良に役立つように低減される可能性がある。低減が
行われている間、事象が落ち着くまで圧力上昇を回避するのが賢明である。圧力上昇の回
避は図３５の関数実施例によって実現可能である。妨害が０．２５に達するとき、システ
ムは、指標が０．５の妨害レベルで完全に重み減少されるまで、重み減少を開始できる。
関数の出力は、重み減少を達成するため、流れ制限の指標によって乗じられることがある
。
【0149】
同様に、いびきの指標はシステムの種々の条件に基づいて重みが減少させられることが
ある。たとえば、いびきの値は、図３６に示された圧力の関数によって重みが減少させら
れることがある。この重み減少は、圧力上昇を生じさせる目的のためのいびき指標に対す
るシステムの感度を低下させる。よって、治療圧力の上昇のため必要とされるいびきの値
は圧力が増加するのに伴って増加する。
ある。たとえば、いびきの値は、図３６に示された圧力の関数によって重みが減少させら
れることがある。この重み減少は、圧力上昇を生じさせる目的のためのいびき指標に対す
るシステムの感度を低下させる。よって、治療圧力の上昇のため必要とされるいびきの値
は圧力が増加するのに伴って増加する。
【0150】
吸気いびき指数は、「大息」の指標のような通気の指標によって重みが減少される可能
性もある。大息は、多くの場合に、達成される高いピーク流れに単純に起因して雑音を引
き起こす。図３７の関数実施例を利用して、通気は、通気指標が大息であるとみなされる
かどうかに依存して重み減少出力係数を発生させるため利用されることがある。たとえば
、通気率（ＶＲ）のような通気指標は大息の指標として使用されることがある。１より大
きい（＞）ＶＲの値は、中期通気より大きい息を示していると解釈されることがある。１
．２未満（＜）のＶＲの値に対し、システムは任意のいびきの指標の重みを減少させるこ
とを避けることがあり、１．５より大きい（＞）ＶＲの値に対し、システムはいびきの影
響の重みを完全に減少させることがある。１．２と１．５との間のＶＲの値に対し、出力
重み減少係数は１からゼロまで直線的に減少することがある。
性もある。大息は、多くの場合に、達成される高いピーク流れに単純に起因して雑音を引
き起こす。図３７の関数実施例を利用して、通気は、通気指標が大息であるとみなされる
かどうかに依存して重み減少出力係数を発生させるため利用されることがある。たとえば
、通気率（ＶＲ）のような通気指標は大息の指標として使用されることがある。１より大
きい（＞）ＶＲの値は、中期通気より大きい息を示していると解釈されることがある。１
．２未満（＜）のＶＲの値に対し、システムは任意のいびきの指標の重みを減少させるこ
とを避けることがあり、１．５より大きい（＞）ＶＲの値に対し、システムはいびきの影
響の重みを完全に減少させることがある。１．２と１．５との間のＶＲの値に対し、出力
重み減少係数は１からゼロまで直線的に減少することがある。
【0151】
漏れ値、圧力、妨害および／または通気指標に基づいて流れ制限またはいびきの影響を
修正するその他の計算もまた利用されることがある。
修正するその他の計算もまた利用されることがある。
【0152】
セクションＩ 正規化呼気ピーク位置
正規化呼気ピーク位置（ＮＥＰＬ）は、睡眠または閉塞性睡眠流れ波形から目覚め、覚
醒、または、重大な口漏れのようなその他の不自然な、非日常的な、もしくは、認知でき
ない事象を表す波形への移行の優れた標識である。よって、本技術の装置は、ピーク呼気
流れに基づいて覚醒の指標を導入することがある。たとえば、呼吸サイクルの呼気部分の
範囲内でのピーク呼気流れまたは正規化ピーク呼気流れの位置に依存して、覚醒が評価さ
れることがある。このような実施形態では、呼気部分の時間は範囲によって定義されるこ
とがあり、定義された範囲内でのピークの出現は覚醒を表す指数を定義する。この指数は
、呼気ピークが呼吸サイクルの後半の時間部分または呼気部分の範囲中に出現するならば
、覚醒を表すことがある。
正規化呼気ピーク位置（ＮＥＰＬ）は、睡眠または閉塞性睡眠流れ波形から目覚め、覚
醒、または、重大な口漏れのようなその他の不自然な、非日常的な、もしくは、認知でき
ない事象を表す波形への移行の優れた標識である。よって、本技術の装置は、ピーク呼気
流れに基づいて覚醒の指標を導入することがある。たとえば、呼吸サイクルの呼気部分の
範囲内でのピーク呼気流れまたは正規化ピーク呼気流れの位置に依存して、覚醒が評価さ
れることがある。このような実施形態では、呼気部分の時間は範囲によって定義されるこ
とがあり、定義された範囲内でのピークの出現は覚醒を表す指数を定義する。この指数は
、呼気ピークが呼吸サイクルの後半の時間部分または呼気部分の範囲中に出現するならば
、覚醒を表すことがある。
【0153】
このような指数は以下のとおり計算されることがある。
【0154】
１．息をフレーム化する。
２．各息の呼気部分を分離する。
３．ピーク呼気流れが出現した時点を見つける。
４．呼気の始まりからピークまでの時間を全呼気時間で除算し、たとえば、指数は［０
．０：１．０］の範囲に入る。
２．各息の呼気部分を分離する。
３．ピーク呼気流れが出現した時点を見つける。
４．呼気の始まりからピークまでの時間を全呼気時間で除算し、たとえば、指数は［０
．０：１．０］の範囲に入る。
【0155】
通常は、患者が睡眠中に、ＮＥＰＬはゼロから０．３までの範囲に位置している。たと
えば、ＮＥＰＬに対応する３つのデータセットの比較を表す図３８のヒストグラムを検討
する。
（１）エッセン－治療中のＯＳＡ患者
（２）コンコード－徐々に増量されている患者
（３）アウェイク－ＲｅｓＭｅｄから入手可能であるＡｕｔｏＳｅｔ Ｓｐｒｉｔ気道
圧力機器で呼吸中の人。
えば、ＮＥＰＬに対応する３つのデータセットの比較を表す図３８のヒストグラムを検討
する。
（１）エッセン－治療中のＯＳＡ患者
（２）コンコード－徐々に増量されている患者
（３）アウェイク－ＲｅｓＭｅｄから入手可能であるＡｕｔｏＳｅｔ Ｓｐｒｉｔ気道
圧力機器で呼吸中の人。
【0156】
図３８の右側のグラフは、アウェイク呼吸者が、少ない回数の息を行う睡眠中の患者よ
り遙かに多数回の０．５より多い（＞）息を行うことを示している。よって、システムは
、流れ制限指標に基づく、睡眠に関する非日常的な、不自然、または、予期しない事象の
ための重み減少関数を用いて実施することが可能である。計算または決定された正規化吸
気ピーク位置値に基づく適当な関数は図３９のグラフに示されている。この関数は、息が
さらに不自然に、非日常的に、または、認知できない状態に（たとえば、異様に）なると
き、治療圧力の上昇を引き起こすために必要とされる流れ制限指標の強度を増大させるた
めに使用される。
り遙かに多数回の０．５より多い（＞）息を行うことを示している。よって、システムは
、流れ制限指標に基づく、睡眠に関する非日常的な、不自然、または、予期しない事象の
ための重み減少関数を用いて実施することが可能である。計算または決定された正規化吸
気ピーク位置値に基づく適当な関数は図３９のグラフに示されている。この関数は、息が
さらに不自然に、非日常的に、または、認知できない状態に（たとえば、異様に）なると
き、治療圧力の上昇を引き起こすために必要とされる流れ制限指標の強度を増大させるた
めに使用される。
【0157】
以上の説明と添付図面とにおいて、特定の用語および図面記号は本技術の完全な理解を
もたらすために示されている。一部の事例では、用語および記号は、本技術を実施するた
めに必要とされない特定の詳細を意味することがある。さらに、本明細書中の技術は、特
定の実施形態を参照して説明されているが、これらの実施形態は本技術の原理および用途
の単なる例であることが理解されるべきである。したがって、多数の変更が例示的な実施
形態に対して行われ、その他の仕組みが本技術の精神および範囲から逸脱することなく考
え出され得ることが理解されるべきである。
もたらすために示されている。一部の事例では、用語および記号は、本技術を実施するた
めに必要とされない特定の詳細を意味することがある。さらに、本明細書中の技術は、特
定の実施形態を参照して説明されているが、これらの実施形態は本技術の原理および用途
の単なる例であることが理解されるべきである。したがって、多数の変更が例示的な実施
形態に対して行われ、その他の仕組みが本技術の精神および範囲から逸脱することなく考
え出され得ることが理解されるべきである。
【0158】
たとえば、望ましい流れ制限検出および／または治療システムは、各吸気を獲得し、重
要な周波数情報を維持するために必要とされる点と同数の点からなる格子の上で補間する
ような、パターン認識のためのその他の技法に基づくことがあり得る。たとえば、各吸気
は６５点の格子の上で補間されることがある。大きな学習データの集合が、臨床評価に基
づいて記録され得る様々なタイプの閉塞状態の波形を用いて構築されることがある。これ
らの波形は、必要に応じて、軽度、中程度、重度、または、その他の同様のカテゴリーの
ようなカテゴリーに予め分類されることがある。各波形の６５点は、その後に、学習のた
め（ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシーン、または、その他のような）分
類器に入力されることがあり、遺伝的アルゴリズムに基づくアルゴリズムのような適切な
アルゴリズムを使用して、任意の境界が閉塞の種々のカテゴリーの間の６５次元空間内に
定義される可能性がある。このようなシステムは、その後に、分類器のメトリックと対照
して患者において測定され、患者の治療のための制御システムにおいて使用される吸気波
形を分類する能力を持つ。
要な周波数情報を維持するために必要とされる点と同数の点からなる格子の上で補間する
ような、パターン認識のためのその他の技法に基づくことがあり得る。たとえば、各吸気
は６５点の格子の上で補間されることがある。大きな学習データの集合が、臨床評価に基
づいて記録され得る様々なタイプの閉塞状態の波形を用いて構築されることがある。これ
らの波形は、必要に応じて、軽度、中程度、重度、または、その他の同様のカテゴリーの
ようなカテゴリーに予め分類されることがある。各波形の６５点は、その後に、学習のた
め（ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシーン、または、その他のような）分
類器に入力されることがあり、遺伝的アルゴリズムに基づくアルゴリズムのような適切な
アルゴリズムを使用して、任意の境界が閉塞の種々のカテゴリーの間の６５次元空間内に
定義される可能性がある。このようなシステムは、その後に、分類器のメトリックと対照
して患者において測定され、患者の治療のための制御システムにおいて使用される吸気波
形を分類する能力を持つ。
【0159】
このアプローチと共に考慮すべき潜在的な問題点は以下のとおりである。
【0160】
１．「次元の困りもの」は、次元の関数としてのハイパーボリュームの指数関数的な増
大を指している。換言すると、入力空間の次元数が増加するのにつれて、その空間を「覆
う」ために必要とされる学習ベクトルの個数が指数関数的に十分に増加する。６５次元を
覆うことは、この技術の速度に関する問題を提示し得る。
２．閉塞に関する（そして、程度に関する）波形の事前の分類は厄介であり、かつ、お
そらく高い観察者間変動がある。「ラウンドアップ」のような波形変化を観察するための
ＣＰＡＰ圧力の上昇がない場合、閉塞が実際に存在するかどうかを決定することは困難で
ある。努力の信頼できる指標、たとえば、食道内圧は、検出問題に役立つ可能性があるが
、決定の際にこのようなデータを分類する課題は依然として扱いにくい可能性がある。た
とえば、レム睡眠は様々の、予期しない波形を生成する可能性がある。
３．学習フェーズは「有意な」数値リソースと多数のプロセッササイクルとを必要とす
る。
４．結果として得られる分類器は、誰にとっても解釈することが難しく、（たとえば、
ニューラルネットワークを使用するならば、結局何個のニューロンになるかに依存して）
組み込みシステムにおいて動かすことが数値集約的である可能性がある。
５．結果として得られる分類器を試験するためには、分類器に地球上のすべての人の睡
眠研究を供給する必要がある可能性がある。
大を指している。換言すると、入力空間の次元数が増加するのにつれて、その空間を「覆
う」ために必要とされる学習ベクトルの個数が指数関数的に十分に増加する。６５次元を
覆うことは、この技術の速度に関する問題を提示し得る。
２．閉塞に関する（そして、程度に関する）波形の事前の分類は厄介であり、かつ、お
そらく高い観察者間変動がある。「ラウンドアップ」のような波形変化を観察するための
ＣＰＡＰ圧力の上昇がない場合、閉塞が実際に存在するかどうかを決定することは困難で
ある。努力の信頼できる指標、たとえば、食道内圧は、検出問題に役立つ可能性があるが
、決定の際にこのようなデータを分類する課題は依然として扱いにくい可能性がある。た
とえば、レム睡眠は様々の、予期しない波形を生成する可能性がある。
３．学習フェーズは「有意な」数値リソースと多数のプロセッササイクルとを必要とす
る。
４．結果として得られる分類器は、誰にとっても解釈することが難しく、（たとえば、
ニューラルネットワークを使用するならば、結局何個のニューロンになるかに依存して）
組み込みシステムにおいて動かすことが数値集約的である可能性がある。
５．結果として得られる分類器を試験するためには、分類器に地球上のすべての人の睡
眠研究を供給する必要がある可能性がある。
【0161】
しかし、システムの複雑性を低減する１つの方式は、システムに供給される情報を「関
心がある」情報だけに制限することである。平坦化指数のような特有の特徴の計算はまさ
にこの制限を行い、信号の圧縮の形式として機能する。
なお、分割出願の便宜のために、本願の出願当初の請求項１～８９を以下に記載する。
（請求項１）
部分閉塞を検出する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から通気指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された通気指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、方法。
（請求項２）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項１に記載の方法。
（請求項３）
通気指標が現在の１回呼吸量と事前の１回呼吸量とを含む比率である、請求項２に記載の方法。
（請求項４）
流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項３に記載の方法。
（請求項５）
事前の圧力要求値が、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として増加される、請求項４に記載の方法。
（請求項６）
呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項５に記載の方法。
（請求項７）
部分閉塞を検出する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から負荷サイクル指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、方法。
（請求項８）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項７に記載の方法。
（請求項９）
負荷サイクル指標が、サイクル時間に対する現在の息吸気時間の比率とサイクル時間に対する事前の平均息吸気時間の比率とを含む比率である、請求項８に記載の方法。
（請求項１０）
流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項９に記載の方法。
（請求項１１）
事前の圧力要求値が、形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、負荷サイクル指標の増加の条件として増加される、請求項１０に記載の方法。
（請求項１２）
呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１１に記載の方法。
（請求項１３）
部分閉塞を検出する装置であって、
呼吸ガスの流れを伝達する患者インターフェイスと、
患者インターフェイスと連結され、患者インターフェイスを通る呼吸ガスの流れ流量を表す流れ信号を生成する流れセンサと、
流れセンサと連結され、流れ信号を処理するコントローラと、
を備え、
コントローラが、
（ａ）流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
（ｂ）流れ信号からの通気指標の決定と、
（ｃ）決定された形状指数および決定された通気指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を制御するように構成されている、装置。
（請求項１４）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項１３に記載の装置。
（請求項１５）
通気指標が現在の１回呼吸量および事前の１回呼吸量を含む比率である、請求項１４に記載の装置。
（請求項１６）
コントローラおよび患者インターフェイスと連結された流れ発生器をさらに備え、
コントローラが、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するようにさらに構成されている、
請求項１３に記載の装置。
（請求項１７）
コントローラが、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として事前の圧力要求値を増加させる、請求項１６に記載の装置。
（請求項１８）
コントローラが、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１３に記載の装置。
（請求項１９）
部分閉塞を検出する装置であって、
呼吸ガスの流れを伝達する患者インターフェイスと、
患者インターフェイスと連結され、患者インターフェイスを通る呼吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れセンサと、
流れセンサと連結され、流れ信号を処理するコントローラと、
を備え、
コントローラが、
流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
流れ信号からの負荷サイクル指標の決定と、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を制御するように構成されている、装置。
（請求項２０）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ量検出関数である、請求項１９に記載の装置。
（請求項２１）
負荷サイクル指標が、現在の息吸気時間対サイクル時間の比率と事前の平均息吸気時間対サイクル時間の比率とを含む比率である、請求項２０に記載の装置。
（請求項２２）
コントローラおよび患者インターフェイスと連結された流れ発生器をさらに備え、
コントローラが、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するようにさらに構成されている、
請求項１９に記載の装置。
（請求項２３）
コントローラが、（ａ）形状指数が流れ信号中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）負荷サイクル指標の増加の条件として事前の圧力要求値を増加させる、請求項２２に記載の装置。
（請求項２４）
コントローラが、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１９に記載の装置。
（請求項２５）
部分閉塞の検出のためのシステムであって、
呼吸ガスの流れを伝達するインターフェイス手段と、
インターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れ測定手段と、
流れ測定手段と連結され、流れ信号を処理する処理手段と、
を備え、
処理手段が、
（ａ）流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
（ｂ）流れ信号からの通気指標の決定と、
（ｃ）決定された形状指数および決定された通気指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を処理するように構成されている、システム。
（請求項２６）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項２５に記載のシステム。
（請求項２７）
通気指標が現在の１回呼吸量および事前の１回呼吸量を含む比率である、請求項２６に記載のシステム。
（請求項２８）
処理手段およびインターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの制御された流れを生成する流れ手段をさらに備え、
処理手段が、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するためにさらに構成されている、
請求項２５に記載のシステム。
（請求項２９）
処理手段が、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として事前の圧力要求値を増加させる、請求項２８に記載のシステム。
（請求項３０）
コントローラが、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項２５に記載のシステム。
（請求項３１）
部分閉塞の検出のためのシステムであって、
呼吸ガスの流れを伝達するインターフェイス手段と、
インターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの呼吸流れを表す流れ信号を生成する流れ測定手段と、
流れ測定手段と連結され、流れ信号を処理する処理手段と、
を備え、
処理手段が、
流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
流れ信号からの負荷サイクル指標の決定と、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を制御するように構成されている、システム。
（請求項３２）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項３１に記載のシステム。
（請求項３３）
負荷サイクル指標が、現在の息吸気時間対サイクル時間の比率と事前の平均息吸気時間対サイクル時間の比率とを含む比率である、請求項３２に記載のシステム。
（請求項３４）
処理手段およびインターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの制御された流れを生成する流れ手段をさらに備え、
処理手段が、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するようにさらに構成されている、
請求項３１に記載のシステム。
（請求項３５）
処理手段が、（ａ）形状指数が流れ信号中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）負荷サイクル指標の増加の条件として事前の圧力要求値を増加させるようにさらに構成されている、請求項３４に記載のシステム。
（請求項３６）
処理手段が、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御処理するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１９に記載の装置。
（請求項３７）
呼吸部分閉塞を検出する装置を制御するためのプロセッサ読み取り可能な情報を有する情報保持媒体であって、プロセッサ読み取り可能な情報が、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から通気指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された通気指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、情報保持媒体。
（請求項３８）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項３７に記載の情報保持媒体。
（請求項３９）
通気指標が現在の１回呼吸量と事前の１回呼吸量とを含む比率である、請求項３８に記載の情報保持媒体。
（請求項４０）
プロセッサ読み取り可能な情報が流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項３７に記載の情報保持媒体。
（請求項４１）
事前の圧力要求値が、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として増加される、請求項４０に記載の情報保持媒体。
（請求項４２）
プロセッサ読み取り可能な情報が、呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項３７に記載の情報保持媒体。
（請求項４３）
呼吸部分閉塞を検出する装置を制御するためのプロセッサ読み取り可能な情報を有する情報保持媒体であって、プロセッサ読み取り可能な情報が、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から負荷サイクル指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、情報保持媒体。
（請求項４４）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項４３に記載の情報保持媒体。
（請求項４５）
負荷サイクル指標が、サイクル時間に対する現在の息吸気時間の比率とサイクル時間に対する事前の平均息吸気時間の比率とを含む比率である、請求項４４に記載の情報保持媒体。
（請求項４６）
プロセッサ読み取り可能な情報が流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項４３に記載の情報保持媒体。
（請求項４７）
事前の圧力要求値が、形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、負荷サイクル指標の増加の条件として増加される、請求項４６に記載の情報保持媒体。
（請求項４８）
プロセッサ読み取り可能な情報が、呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項４３に記載の情報保持媒体。
（請求項４９）
呼吸治療機器の治療セッティングを決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞の程度を表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決定するステップと、
部分閉塞の程度および通気の変化の程度の両方の比例関数として治療セッティングを計算するステップと、
を備える、方法。
（請求項５０）
形状指数が１回から３回までの息の範囲内の複数の息から決定される、請求項４９に記載の方法。
（請求項５１）
形状指数がＭ形状息指数である、請求項４９に記載の方法。
（請求項５２）
治療セッティングが自動漸増呼吸治療機器を設定するために適用される、請求項４９に記載の方法。
（請求項５３）
呼吸治療のためのセッティングを決定する装置であって、
呼吸流れの指標を決定するセンサと、
（ａ）呼吸流れの指標から部分閉塞の程度を表す形状指数を決定し、（ｂ）呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決定し、（ｃ）部分閉塞の程度および通気の変化の程度の両方の比例関数として治療セッティングを導出するように構成されたプロセッサと、
を備える、装置。
（請求項５４）
形状指数が１回から３回までの息の範囲内の複数の息からプロセッサによって決定される、請求項５３に記載の装置。
（請求項５５）
形状指数がＭ形状指数である、請求項５３に記載の装置。
（請求項５６）
呼吸圧力治療を患者インターフェイスに与えるように構成された流れ発生器をさらに備える装置であって、
プロセッサが治療セッティング時に患者インターフェイスへの治療を制御するように構成され、
装置が自動タイトレーション呼吸治療機器を備える、
請求項５３に記載の装置。
（請求項５７）
呼吸治療のための治療セッティングを決定する装置であって、
呼吸流れの指標を決定する手段と、
呼吸流れの指標から部分閉塞の程度を表す形状指数を決定する手段と、
呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決定する手段と、
部分閉塞の程度および通気の変化の程度の両方の比例関数として治療セッティングを導出する手段と、
を備える、装置。
（請求項５８）
形状指数が１回から３回までの息の範囲内の複数の息からプロセッサによって決定される、請求項５７に記載の装置。
（請求項５９）
導出された治療セッティングに応答して患者への呼吸圧力治療を生成し提供する手段をさらに備える装置であって、前記装置は自動タイトレーション呼吸治療機器を備える、請求項５７に記載の装置。
（請求項６０）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、治療の変化を決定する方法であって、
呼吸流れの指標から部分閉塞の程度の第１の指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から呼吸パラメータの第２の指標を決定するステップと、
呼吸パラメータによって部分閉塞の程度を適正にするため第２の指標を用いて第１の指標を調節するステップと、
を備える、方法。
（請求項６１）
不正確にフレーム化された息を表す息パターンの検出時に調節された第１の指標を調整するステップをさらに備える、請求項６０に記載の方法。
（請求項６２）
調節された第１の指標の比例関数として治療セッティングを生成するステップをさらに備える、請求項６０に記載の方法。
（請求項６３）
第１の指標が形状指数である、請求項６２に記載の方法。
（請求項６４）
第２の指標が呼吸サイクルの持続時間に対する呼吸サイクルの吸気部分の持続時間の比率の変化の程度を表す、請求項６３に記載の方法。
（請求項６５）
第２の指標が吸息と呼息の相対的な持続時間の関数である、請求項６４に記載の方法。
（請求項６６）
ピーク流れの関数として調節された第１の指標を調整するステップをさらに備える、請求項６５に記載の方法。
（請求項６７）
ピーク流れがピーク呼気流れ位置である、請求項６６に記載の方法。
（請求項６８）
第１の指標がシングル息から決定された形状指数である、請求項６０に記載の方法。
（請求項６９）
形状指数がシングル息平坦化の指数である、請求項６８に記載の方法。
（請求項７０）
息フレーム化が患者のいびきに関連した周波数を除去するフィルタ処理より前に実行される、請求項６８に記載の方法。
（請求項７１）
平坦化が患者のいびきに関連した周波数を除去するフィルタ処理より前に決定される、請求項６８に記載の方法。
（請求項７２）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、機器によって供給されるべき治療圧力の変化を自動的に決定する方法であって、
患者吸気努力が患者吸気流れと相関する程度の第１の指標を決定するステップと、
患者通気の第２の指標を決定するステップと、
前記第１の指標および第２の指標の第１の関数となるように治療圧力の変化を決定するステップと、
を備える、方法。
（請求項７３）
前記第１の指標が部分閉塞の指数である、請求項７２に記載の方法。
（請求項７４）
患者通気の前記第２の指標が、患者通気が適切である程度の指標である、請求項７２に記載の方法。
（請求項７５）
前記第１の指標が吸息と呼息の相対的な持続時間の指標である、請求項７２に記載の方法。
（請求項７６）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から第１の部分閉塞指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から第２の部分閉塞指標を決定するステップと、
第１の部分閉塞指標および第２の部分閉塞指標の関数として第３の部分閉塞指標を決定するステップと、
を備える、方法。
（請求項７７）
第１の閉塞指標がＭ形状息パターンを表す指数である、請求項７６に記載の方法。
（請求項７８）
第２の閉塞指標がチェア形状息パターンを表す指数である、請求項７７に記載の方法。
（請求項７９）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から第１の部分閉塞指標を決定するステップと、
部分閉塞の履歴的な標識を導出するため第１の部分閉塞指標をフィルタ処理するステップと、
呼吸流れの指標から非閉塞息パターンの検出時にフィルタ処理をリセットするステップと、
を備える、方法。
（請求項８０）
第１の部分閉塞指標が平坦化指数である、請求項７９に記載の方法。
（請求項８１）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
いびきを表す周波数域において呼吸流れの指標をフィルタ処理するステップと、
パワー信号が雑音を表しているかどうかを評価するために時間の関数として周波数域のパワーの大きさを解析するステップと、
を備える、方法。
（請求項８２）
解析するステップが、シャノンエントロピー関数を周波数域のパワーの大きさに適用するステップを備える、請求項８１に記載の方法。
（請求項８３）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、吸気の開始を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れから第１のピークを検出するステップと、
第１のピークの関数として呼吸サイクルの開始を決定するステップと、
を備え、
第１のピークの検出が呼吸サイクル中の第２のピークの検出を回避するため制限されている、方法。
（請求項８４）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標の関数として呼吸サイクルの持続時間に対する呼吸サイクル中の吸気部分の持続時間の第１の比率を決定するステップと、
呼吸流れの関数として呼吸サイクルの持続時間に対する呼吸サイクル中の吸気部分の持続時間の第２の比率を決定するステップと、
第１の比率および第２の比率の関数として部分閉塞の指標を導出するステップと、
を備える、方法。
（請求項８５）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞の指標を決定するステップと、
呼吸流れから、漏れの過渡的な変化を表す指標である妨害の指標を決定するステップと、
妨害の指標の関数として部分閉塞の指標を調整するステップと、
を備える、方法。
（請求項８６）
部分閉塞の指標がＭ形状パターン息の検出の関数である、請求項８５に記載の方法。
（請求項８７）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、覚醒の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標の呼気部分のピーク指標を決定するステップと、
ピーク指標の関数として覚醒の指標を決定するステップと、
を備える、方法。
（請求項８８）
ピーク指標の関数が呼気部分の範囲内の位置の関数である、請求項８７に記載の方法。
（請求項８９）
ピーク指標が呼吸流れの指標の呼気部分の後半時間部分に現れるならば、覚醒の指標が覚醒を表す、請求項８８に記載の方法。
心がある」情報だけに制限することである。平坦化指数のような特有の特徴の計算はまさ
にこの制限を行い、信号の圧縮の形式として機能する。
なお、分割出願の便宜のために、本願の出願当初の請求項１～８９を以下に記載する。
（請求項１）
部分閉塞を検出する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から通気指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された通気指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、方法。
（請求項２）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項１に記載の方法。
（請求項３）
通気指標が現在の１回呼吸量と事前の１回呼吸量とを含む比率である、請求項２に記載の方法。
（請求項４）
流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項３に記載の方法。
（請求項５）
事前の圧力要求値が、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として増加される、請求項４に記載の方法。
（請求項６）
呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項５に記載の方法。
（請求項７）
部分閉塞を検出する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から負荷サイクル指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、方法。
（請求項８）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項７に記載の方法。
（請求項９）
負荷サイクル指標が、サイクル時間に対する現在の息吸気時間の比率とサイクル時間に対する事前の平均息吸気時間の比率とを含む比率である、請求項８に記載の方法。
（請求項１０）
流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項９に記載の方法。
（請求項１１）
事前の圧力要求値が、形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、負荷サイクル指標の増加の条件として増加される、請求項１０に記載の方法。
（請求項１２）
呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１１に記載の方法。
（請求項１３）
部分閉塞を検出する装置であって、
呼吸ガスの流れを伝達する患者インターフェイスと、
患者インターフェイスと連結され、患者インターフェイスを通る呼吸ガスの流れ流量を表す流れ信号を生成する流れセンサと、
流れセンサと連結され、流れ信号を処理するコントローラと、
を備え、
コントローラが、
（ａ）流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
（ｂ）流れ信号からの通気指標の決定と、
（ｃ）決定された形状指数および決定された通気指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を制御するように構成されている、装置。
（請求項１４）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項１３に記載の装置。
（請求項１５）
通気指標が現在の１回呼吸量および事前の１回呼吸量を含む比率である、請求項１４に記載の装置。
（請求項１６）
コントローラおよび患者インターフェイスと連結された流れ発生器をさらに備え、
コントローラが、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するようにさらに構成されている、
請求項１３に記載の装置。
（請求項１７）
コントローラが、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として事前の圧力要求値を増加させる、請求項１６に記載の装置。
（請求項１８）
コントローラが、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１３に記載の装置。
（請求項１９）
部分閉塞を検出する装置であって、
呼吸ガスの流れを伝達する患者インターフェイスと、
患者インターフェイスと連結され、患者インターフェイスを通る呼吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れセンサと、
流れセンサと連結され、流れ信号を処理するコントローラと、
を備え、
コントローラが、
流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
流れ信号からの負荷サイクル指標の決定と、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を制御するように構成されている、装置。
（請求項２０）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ量検出関数である、請求項１９に記載の装置。
（請求項２１）
負荷サイクル指標が、現在の息吸気時間対サイクル時間の比率と事前の平均息吸気時間対サイクル時間の比率とを含む比率である、請求項２０に記載の装置。
（請求項２２）
コントローラおよび患者インターフェイスと連結された流れ発生器をさらに備え、
コントローラが、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するようにさらに構成されている、
請求項１９に記載の装置。
（請求項２３）
コントローラが、（ａ）形状指数が流れ信号中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）負荷サイクル指標の増加の条件として事前の圧力要求値を増加させる、請求項２２に記載の装置。
（請求項２４）
コントローラが、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１９に記載の装置。
（請求項２５）
部分閉塞の検出のためのシステムであって、
呼吸ガスの流れを伝達するインターフェイス手段と、
インターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの流れを表す流れ信号を生成する流れ測定手段と、
流れ測定手段と連結され、流れ信号を処理する処理手段と、
を備え、
処理手段が、
（ａ）流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
（ｂ）流れ信号からの通気指標の決定と、
（ｃ）決定された形状指数および決定された通気指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を処理するように構成されている、システム。
（請求項２６）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項２５に記載のシステム。
（請求項２７）
通気指標が現在の１回呼吸量および事前の１回呼吸量を含む比率である、請求項２６に記載のシステム。
（請求項２８）
処理手段およびインターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの制御された流れを生成する流れ手段をさらに備え、
処理手段が、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するためにさらに構成されている、
請求項２５に記載のシステム。
（請求項２９）
処理手段が、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として事前の圧力要求値を増加させる、請求項２８に記載のシステム。
（請求項３０）
コントローラが、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項２５に記載のシステム。
（請求項３１）
部分閉塞の検出のためのシステムであって、
呼吸ガスの流れを伝達するインターフェイス手段と、
インターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの呼吸流れを表す流れ信号を生成する流れ測定手段と、
流れ測定手段と連結され、流れ信号を処理する処理手段と、
を備え、
処理手段が、
流れ信号からの部分閉塞のパターンを表す形状指数の決定と、
流れ信号からの負荷サイクル指標の決定と、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数としての流れ制限指標の導出と、
を制御するように構成されている、システム。
（請求項３２）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項３１に記載のシステム。
（請求項３３）
負荷サイクル指標が、現在の息吸気時間対サイクル時間の比率と事前の平均息吸気時間対サイクル時間の比率とを含む比率である、請求項３２に記載のシステム。
（請求項３４）
処理手段およびインターフェイス手段と連結され、インターフェイス手段を通る呼吸ガスの制御された流れを生成する流れ手段をさらに備え、
処理手段が、（ａ）流れ制限指標の関数として圧力要求を計算し、（ｂ）圧力要求に応じて流れ発生器を設定するようにさらに構成されている、
請求項３１に記載のシステム。
（請求項３５）
処理手段が、（ａ）形状指数が流れ信号中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）負荷サイクル指標の増加の条件として事前の圧力要求値を増加させるようにさらに構成されている、請求項３４に記載のシステム。
（請求項３６）
処理手段が、流れ信号から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数の決定を制御処理するようにさらに構成され、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項１９に記載の装置。
（請求項３７）
呼吸部分閉塞を検出する装置を制御するためのプロセッサ読み取り可能な情報を有する情報保持媒体であって、プロセッサ読み取り可能な情報が、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から通気指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された通気指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、情報保持媒体。
（請求項３８）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項３７に記載の情報保持媒体。
（請求項３９）
通気指標が現在の１回呼吸量と事前の１回呼吸量とを含む比率である、請求項３８に記載の情報保持媒体。
（請求項４０）
プロセッサ読み取り可能な情報が流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項３７に記載の情報保持媒体。
（請求項４１）
事前の圧力要求値が、（ａ）形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、（ｂ）通気指標が通常の通気未満を表すために十分に減少することの条件として増加される、請求項４０に記載の情報保持媒体。
（請求項４２）
プロセッサ読み取り可能な情報が、呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項３７に記載の情報保持媒体。
（請求項４３）
呼吸部分閉塞を検出する装置を制御するためのプロセッサ読み取り可能な情報を有する情報保持媒体であって、プロセッサ読み取り可能な情報が、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞のパターンを表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から負荷サイクル指標を決定するステップと、
決定された形状指数および決定された負荷サイクル指標の関数として流れ制限指標を導出するステップと、
を備える、情報保持媒体。
（請求項４４）
部分閉塞のパターンがＭ形状流れ検出関数である、請求項４３に記載の情報保持媒体。
（請求項４５）
負荷サイクル指標が、サイクル時間に対する現在の息吸気時間の比率とサイクル時間に対する事前の平均息吸気時間の比率とを含む比率である、請求項４４に記載の情報保持媒体。
（請求項４６）
プロセッサ読み取り可能な情報が流れ制限指標の関数として圧力要求を計算するステップをさらに備える、請求項４３に記載の情報保持媒体。
（請求項４７）
事前の圧力要求値が、形状指数が呼吸気流中のＭ形状息の存在を表すこと、および、負荷サイクル指標の増加の条件として増加される、請求項４６に記載の情報保持媒体。
（請求項４８）
プロセッサ読み取り可能な情報が、呼吸流れの指標から決定された部分閉塞のチェアパターンを表す第２の形状指数を決定するステップをさらに備え、導出された流れ制限指標が第２の形状指数のさらなる関数である、請求項４３に記載の情報保持媒体。
（請求項４９）
呼吸治療機器の治療セッティングを決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞の程度を表す形状指数を決定するステップと、
呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決定するステップと、
部分閉塞の程度および通気の変化の程度の両方の比例関数として治療セッティングを計算するステップと、
を備える、方法。
（請求項５０）
形状指数が１回から３回までの息の範囲内の複数の息から決定される、請求項４９に記載の方法。
（請求項５１）
形状指数がＭ形状息指数である、請求項４９に記載の方法。
（請求項５２）
治療セッティングが自動漸増呼吸治療機器を設定するために適用される、請求項４９に記載の方法。
（請求項５３）
呼吸治療のためのセッティングを決定する装置であって、
呼吸流れの指標を決定するセンサと、
（ａ）呼吸流れの指標から部分閉塞の程度を表す形状指数を決定し、（ｂ）呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決定し、（ｃ）部分閉塞の程度および通気の変化の程度の両方の比例関数として治療セッティングを導出するように構成されたプロセッサと、
を備える、装置。
（請求項５４）
形状指数が１回から３回までの息の範囲内の複数の息からプロセッサによって決定される、請求項５３に記載の装置。
（請求項５５）
形状指数がＭ形状指数である、請求項５３に記載の装置。
（請求項５６）
呼吸圧力治療を患者インターフェイスに与えるように構成された流れ発生器をさらに備える装置であって、
プロセッサが治療セッティング時に患者インターフェイスへの治療を制御するように構成され、
装置が自動タイトレーション呼吸治療機器を備える、
請求項５３に記載の装置。
（請求項５７）
呼吸治療のための治療セッティングを決定する装置であって、
呼吸流れの指標を決定する手段と、
呼吸流れの指標から部分閉塞の程度を表す形状指数を決定する手段と、
呼吸流れの指標から通気の変化の程度を表す通気指標を決定する手段と、
部分閉塞の程度および通気の変化の程度の両方の比例関数として治療セッティングを導出する手段と、
を備える、装置。
（請求項５８）
形状指数が１回から３回までの息の範囲内の複数の息からプロセッサによって決定される、請求項５７に記載の装置。
（請求項５９）
導出された治療セッティングに応答して患者への呼吸圧力治療を生成し提供する手段をさらに備える装置であって、前記装置は自動タイトレーション呼吸治療機器を備える、請求項５７に記載の装置。
（請求項６０）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、治療の変化を決定する方法であって、
呼吸流れの指標から部分閉塞の程度の第１の指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から呼吸パラメータの第２の指標を決定するステップと、
呼吸パラメータによって部分閉塞の程度を適正にするため第２の指標を用いて第１の指標を調節するステップと、
を備える、方法。
（請求項６１）
不正確にフレーム化された息を表す息パターンの検出時に調節された第１の指標を調整するステップをさらに備える、請求項６０に記載の方法。
（請求項６２）
調節された第１の指標の比例関数として治療セッティングを生成するステップをさらに備える、請求項６０に記載の方法。
（請求項６３）
第１の指標が形状指数である、請求項６２に記載の方法。
（請求項６４）
第２の指標が呼吸サイクルの持続時間に対する呼吸サイクルの吸気部分の持続時間の比率の変化の程度を表す、請求項６３に記載の方法。
（請求項６５）
第２の指標が吸息と呼息の相対的な持続時間の関数である、請求項６４に記載の方法。
（請求項６６）
ピーク流れの関数として調節された第１の指標を調整するステップをさらに備える、請求項６５に記載の方法。
（請求項６７）
ピーク流れがピーク呼気流れ位置である、請求項６６に記載の方法。
（請求項６８）
第１の指標がシングル息から決定された形状指数である、請求項６０に記載の方法。
（請求項６９）
形状指数がシングル息平坦化の指数である、請求項６８に記載の方法。
（請求項７０）
息フレーム化が患者のいびきに関連した周波数を除去するフィルタ処理より前に実行される、請求項６８に記載の方法。
（請求項７１）
平坦化が患者のいびきに関連した周波数を除去するフィルタ処理より前に決定される、請求項６８に記載の方法。
（請求項７２）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、機器によって供給されるべき治療圧力の変化を自動的に決定する方法であって、
患者吸気努力が患者吸気流れと相関する程度の第１の指標を決定するステップと、
患者通気の第２の指標を決定するステップと、
前記第１の指標および第２の指標の第１の関数となるように治療圧力の変化を決定するステップと、
を備える、方法。
（請求項７３）
前記第１の指標が部分閉塞の指数である、請求項７２に記載の方法。
（請求項７４）
患者通気の前記第２の指標が、患者通気が適切である程度の指標である、請求項７２に記載の方法。
（請求項７５）
前記第１の指標が吸息と呼息の相対的な持続時間の指標である、請求項７２に記載の方法。
（請求項７６）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から第１の部分閉塞指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から第２の部分閉塞指標を決定するステップと、
第１の部分閉塞指標および第２の部分閉塞指標の関数として第３の部分閉塞指標を決定するステップと、
を備える、方法。
（請求項７７）
第１の閉塞指標がＭ形状息パターンを表す指数である、請求項７６に記載の方法。
（請求項７８）
第２の閉塞指標がチェア形状息パターンを表す指数である、請求項７７に記載の方法。
（請求項７９）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から第１の部分閉塞指標を決定するステップと、
部分閉塞の履歴的な標識を導出するため第１の部分閉塞指標をフィルタ処理するステップと、
呼吸流れの指標から非閉塞息パターンの検出時にフィルタ処理をリセットするステップと、
を備える、方法。
（請求項８０）
第１の部分閉塞指標が平坦化指数である、請求項７９に記載の方法。
（請求項８１）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
いびきを表す周波数域において呼吸流れの指標をフィルタ処理するステップと、
パワー信号が雑音を表しているかどうかを評価するために時間の関数として周波数域のパワーの大きさを解析するステップと、
を備える、方法。
（請求項８２）
解析するステップが、シャノンエントロピー関数を周波数域のパワーの大きさに適用するステップを備える、請求項８１に記載の方法。
（請求項８３）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、吸気の開始を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れから第１のピークを検出するステップと、
第１のピークの関数として呼吸サイクルの開始を決定するステップと、
を備え、
第１のピークの検出が呼吸サイクル中の第２のピークの検出を回避するため制限されている、方法。
（請求項８４）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標の関数として呼吸サイクルの持続時間に対する呼吸サイクル中の吸気部分の持続時間の第１の比率を決定するステップと、
呼吸流れの関数として呼吸サイクルの持続時間に対する呼吸サイクル中の吸気部分の持続時間の第２の比率を決定するステップと、
第１の比率および第２の比率の関数として部分閉塞の指標を導出するステップと、
を備える、方法。
（請求項８５）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、患者の気道の部分閉塞の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標から部分閉塞の指標を決定するステップと、
呼吸流れから、漏れの過渡的な変化を表す指標である妨害の指標を決定するステップと、
妨害の指標の関数として部分閉塞の指標を調整するステップと、
を備える、方法。
（請求項８６）
部分閉塞の指標がＭ形状パターン息の検出の関数である、請求項８５に記載の方法。
（請求項８７）
睡眠呼吸障害を治療する機器において、覚醒の指標を自動的に決定する方法であって、
呼吸流れの指標を決定するステップと、
呼吸流れの指標の呼気部分のピーク指標を決定するステップと、
ピーク指標の関数として覚醒の指標を決定するステップと、
を備える、方法。
（請求項８８）
ピーク指標の関数が呼気部分の範囲内の位置の関数である、請求項８７に記載の方法。
（請求項８９）
ピーク指標が呼吸流れの指標の呼気部分の後半時間部分に現れるならば、覚醒の指標が覚醒を表す、請求項８８に記載の方法。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
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【図24】
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【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
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【図38】
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