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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-08-03
(54)【発明の名称】患者監視システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/0215 20060101AFI20230727BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20230727BHJP
A61B 5/0245 20060101ALI20230727BHJP
A61B 5/107 20060101ALI20230727BHJP
A61B 5/08 20060101ALI20230727BHJP
A61B 5/00 20060101ALI20230727BHJP
【ＦＩ】
A61B5/0215 C
A61B5/11 200
A61B5/0245 100C
A61B5/107 300
A61B5/08
A61B5/00 102A
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022578999
(86)(22)【出願日】2021-06-22
(85)【翻訳文提出日】2023-02-02
(86)【国際出願番号】 US2021038405
(87)【国際公開番号】W WO2021262670
(87)【国際公開日】2021-12-30
(31)【優先権主張番号】63/043,494
(32)【優先日】2020-06-24
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】591013229
【氏名又は名称】バクスター・インターナショナル・インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】ＢＡＸＴＥＲ ＩＮＴＥＲＮＡＴＩＯＮＡＬ ＩＮＣＯＲＰ０ＲＡＴＥＤ
(71)【出願人】
【識別番号】501453189
【氏名又は名称】バクスター・ヘルスケヤー・ソシエテ・アノニム
【氏名又は名称原語表記】Ｂａｘｔｅｒ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｓ．Ａ．
【住所又は居所原語表記】Ｔｈｕｒｇａｕｅｒｓｔｒ．１３０ ＣＨ－８１５２ Ｇｌａｔｔｐａｒｋ （Ｏｐｆｉｋｏｎ） Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ
(74)【代理人】
【識別番号】100078282
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 秀策
(74)【代理人】
【識別番号】100113413
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 夏樹
(74)【代理人】
【識別番号】100181674
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 貴敏
(74)【代理人】
【識別番号】100181641
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】230113332
【弁護士】
【氏名又は名称】山本 健策
(72)【発明者】
【氏名】ビバンズ， マシュー
(72)【発明者】
【氏名】シーゼル， アーレン
(72)【発明者】
【氏名】ウェリンベ， ヴィヴェック
(72)【発明者】
【氏名】ハンドラー， ジョナサン
(72)【発明者】
【氏名】ディロン， マーシャル
(72)【発明者】
【氏名】ディロン， マーク
(72)【発明者】
【氏名】タング， エリック
(72)【発明者】
【氏名】マッキャナ， ジェイムズ
(72)【発明者】
【氏名】ヘイワード， ローレン エヌ． エム．
(72)【発明者】
【氏名】バネット， マシュー
【テーマコード（参考）】
4C017
4C038
4C117
【Ｆターム（参考）】
4C017AA02
4C017AC03
4C017BC16
4C038SS08
4C038SV00
4C038VA04
4C038VA06
4C038VB01
4C038VB31
4C038VC20
4C117XA04
4C117XB04
4C117XC21
4C117XD11
4C117XE13
4C117XE24
4C117XE26
4C117XE27
4C117XE52
4C117XE64
(57)【要約】
本発明は、患者の身体上に位置付けられる患者を監視するためのＩＶシステムを提供する。ＩＶシステムは、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）患者の静脈系内の圧力を示す生理学的信号を測定するカテーテルに接続される圧力センサと、３）運動信号を測定する運動センサと、４）ｉ）圧力センサから生理学的信号を受信し、ｉｉ）運動センサから運動信号を受信し、ｉｉｉ）運動信号を所定の閾値と比較することによって運動信号を処理し、患者が比較的に低い運動度を有するときを決定し、ｉｖ）生理学的信号を処理し、処理システムが運動信号が所定の閾値を下回ると決定するときの生理学的パラメータを決定する処理システムとを含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
患者を監視するための静脈内（「ＩＶ」）システムであって、前記ＩＶシステムは、前記患者の身体上に位置付けられており、前記システムは、前記患者の静脈系の中に挿入されるように構成されたカテーテルと、
前記カテーテルに接続され、前記患者の静脈系内の圧力を示す生理学的信号を測定するように構成された圧力センサと、
運動信号を測定するように構成された運動センサと、
処理システムと
を備え、
前記処理システムは、
ｉ）前記圧力センサから前記生理学的信号を受信することと、
ｉｉ）前記運動センサから前記運動信号を受信することと、
ｉｉｉ）前記運動信号を所定の閾値と比較することによって前記運動信号を処理し、前記患者が比較的に低い運動度を有するときを決定することと、
ｉｖ）前記生理学的信号を処理し、前記処理システムが前記運動信号が前記所定の閾値を下回ると決定するときの生理学的パラメータを決定することと
を行うように構成されている、システム。
【請求項2】
前記運動センサは、加速度計およびジャイロスコープのうちの１つである、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記運動センサは、３軸加速度計である、請求項２に記載のシステム。
【請求項4】
前記処理システムは、前記３軸加速度計の各軸に対応する運動信号を分析することによって、運動ベクトルを計算するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項5】
前記運動に関する所定の閾値は、０．１Ｇのベクトル大きさに対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項6】
前記処理システムは、前記生理学的信号をデジタル的にフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させるようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項7】
前記処理システムは、ハイパスフィルタを用いて前記生理学的信号をデジタル的にフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させるように構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項8】
前記処理システムは、前記フィルタリングされた信号を処理し、前記患者の心拍数および呼吸数を示す信号成分を決定するようにさらに構成されている、請求項７に記載のシステム。
【請求項9】
前記処理システムは、前記生理学的信号を周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項10】
前記処理システムは、ＦＦＴを使用して前記生理学的信号を前記周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるように構成されている、請求項９に記載のシステム。
【請求項11】
前記処理システムは、ウェーブレット変換を使用して前記生理学的信号を前記周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるように構成されている、請求項９に記載のシステム。
【請求項12】
前記処理システムは、連続および離散ウェーブレット変換のうちの１つを使用して前記生理学的信号を前記周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
患者を監視するためのＩＶシステムであって、前記ＩＶシステムは、前記患者の身体上に位置付けられており、前記システムは、前記患者の静脈系の中に挿入されるように構成されたカテーテルと、
前記カテーテルに接続され、前記患者の静脈系内の圧力を示す生理学的信号を測定するように構成された圧力センサと、
運動信号を測定するように構成された運動センサと、
処理システムと
を備え、
前記処理システムは、
ｉ）前記圧力センサから前記生理学的信号を受信することと、
ｉｉ）前記運動センサから前記運動信号を受信することと、
ｉｉｉ）前記運動信号を数学モデルと比較することによって前記運動信号を処理し、前記患者の姿勢を決定することと、
ｉｖ）前記生理学的信号を処理し、前記処理システムが前記患者が所定の姿勢を有すると決定するときの生理学的パラメータを決定することと
を行うように構成されている、システム。
【請求項14】
前記運動センサは、加速度計およびジャイロスコープのうちの１つである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項15】
前記運動センサは、３軸加速度計である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項16】
前記処理システムは、前記３軸加速度計の各軸に対応する運動信号を分析することによって、運動ベクトルを計算するように構成されている、請求項１５に記載のシステム。
【請求項17】
前記処理システムは、前記運動ベクトルを所定のルックアップテーブルと比較し、前記患者の姿勢を決定するようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項18】
前記処理システムは、前記生理学的信号を周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項19】
前記処理システムは、ＦＦＴを使用して前記生理学的信号を前記周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるように構成されている、請求項１８に記載のシステム。
【請求項20】
前記処理システムは、ウェーブレット変換を使用して前記生理学的信号を前記周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させるように構成されている、請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
（優先権の主張および関連出願の相互参照）
本願は、その全内容が参照することによってその全体として本明細書に組み込まれ、依拠される「ＰＡＴＩＥＮＴ－ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ」と題され、２０２０年６月２４日に出願された米国仮特許出願第６３／０４３，４９４号の優先権および利益を主張する。
本願は、その全内容が参照することによってその全体として本明細書に組み込まれ、依拠される「ＰＡＴＩＥＮＴ－ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ」と題され、２０２０年６月２４日に出願された米国仮特許出願第６３／０４３，４９４号の優先権および利益を主張する。
【0002】
（発明の分野）
本明細書に説明される発明は、薬物および流体送達のためのシステム、および、例えば、病院および医療診療所において患者を監視するためのシステムに関する。
本明細書に説明される発明は、薬物および流体送達のためのシステム、および、例えば、病院および医療診療所において患者を監視するためのシステムに関する。
【背景技術】
【0003】
用語が、語句「本明細書「＿＿＿」」または類似する文言を使用して本明細書に明確に定義されない限り、その用語の意味をその明らかな意味または通常の意味以外に限定するいかなる意図も、存在しない。任意の用語が、単一の意味と一貫する様式で本書に言及される範囲について、それは、明確化のためにのみ行われ、そのような請求項用語が、その単一の意味に限定されることを意図していない。最後に、請求項要素が、任意の構造の列挙を伴わずに単語「手段」および機能を列挙することによって定義されない限り、任意の請求項要素の範囲が、３５ Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１２（ｆ）の適用に基づいて解釈されることを意図していない。
【0004】
入院患者の適切な処置は、典型的に、以下を要求する：１）静脈内（本明細書では「ＩＶ」）カテーテルおよび注入ポンプを使用する薬品および流体の送達；および、２）患者モニタを用いたバイタルサインおよび血行動態パラメータの測定。典型的に、ＩＶカテーテルは、患者の手または腕における静脈内に挿入され、患者モニタは、患者の身体上に装着された（またはその中に挿入される）センサまたは電極に接続する。
【0005】
従来の患者モニタは、典型的に、胴体装着型電極を使用して、心電図（本明細書では「ＥＣＧ」）およびインピーダンスニューモグラフィ（本明細書では「ＩＰ」）波形を測定し、それから、心拍数（本明細書では「ＨＲ」）、心拍数変動性（本明細書では「ＨＲＶ」）、および呼吸数（本明細書では「ＲＲ」）が計算される。殆どの従来のモニタは、典型的に、患者の指または耳たぶにクリップ留めされるセンサを用いて、光電式指尖容積脈波（本明細書では「ＰＰＧ」）波形と呼ばれる光学信号も測定する。そのようなセンサは、これらのＰＰＧ波形から血中酸素レベル（本明細書では「ＳｐＯ２」）および脈拍数（本明細書では「ＰＲ」）を計算することができる。より高度なモニタは、典型的に、オシロメトリと呼ばれるカフベースの技法または動脈ラインと呼ばれる患者の動脈系の中に挿入される感圧カテーテルを使用して、血圧（本明細書では「ＢＰ」）、とりわけ、収縮期（本明細書では「ＳＹＳ」）、拡張期（本明細書では「ＤＩＡ」）、および平均（本明細書では「ＭＡＰ」）ＢＰも測定することができる。ポータブルおよび身体装着型デバイスのいずれかであり得るデジタル聴診器は、心音および心雑音を示す心音図（本明細書では「ＰＣＧ」）波形を測定することができる。
【0006】
いくつかの患者モニタは、完全に身体装着型である。これらは、典型的に、ＥＣＧ、ＨＲ、ＨＲＶ、およびある場合、ＲＲを測定するパッチの形状をとる。そのようなパッチはまた、運動（本明細書では「ＡＣＣ」）波形を測定する加速度計を含むことができる。アルゴリズムが、ＡＣＣ波形から患者の姿勢、運動の程度、転倒、および他の関連パラメータを決定することができる。患者は、典型的に、病院において、または代替として、歩行および自宅使用のために、これらのタイプのパッチを装着する。パッチは、典型的に、比較的に短い期間（例えば、数日から数週間）にわたって装着される。それらは、典型的に、無線であり、通常、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）送受信機等の技術を含み、情報を短距離にわたって二次「ゲートウェイ」デバイスに伝送し、二次デバイスは、典型的に、情報をクラウドベースのシステムに伝送するためのセルラーまたはＷｉ－Ｆｉ無線を含む。
【0007】
さらにより複雑な患者モニタは、Ｓｗａｎ－Ｇａｎｚまたは肺動脈カテーテルと呼ばれる侵襲性センサを使用して、一回拍出量（本明細書では「ＳＶ」）、心拍出量（本明細書では「ＣＯ」）、および心楔入圧等のパラメータを測定する。測定を行うために、これらのセンサは、患者の左心内に位置付けられ、それらは、バルーンカテーテルを使用して、小さい肺血管の中に「楔留め」される。この非常に侵襲性の測定の代替として、患者モニタは、類似するパラメータを測定するために、生体インピーダンスおよび生体リアクタンス等の非侵襲性技法を使用することができる。これらの方法は、身体装着型電極（典型的に、患者の胸部、脚、および／または頸部上に展開される）を展開し、インピーダンスプレチスモグラム（本明細書では「ＩＰＧ」）および／または生体リアクタンス（本明細書では「ＢＲ」）波形を測定する。ＩＰＧおよびＢＲ波形の分析は、ＳＶ、ＣＯ、および胸部インピーダンスをもたらし、それは、患者の胸部内の流体の代理となる（本明細書では「ＦＬＵＩＤＳ」）。着目すべきこととして、ＩＰＧ波形とＢＲ波形とは、概して、類似する形状を有し、類似する測定技法を使用して感知され、したがって、本明細書では交換可能に使用される。
【0008】
ＳＶ、ＣＯ、およびＦＬＵＩＤＳを測定するデバイスは、患者の血液量、流体応答性、および、ある場合、中心静脈圧（本明細書では「ＣＶＰ」）等の関連メトリックを確立することができる。まとめると、これらのパラメータは、ある医学的条件を診断し、蘇生活動を誘導することができる。しかし、Ｓｗａｎ－Ｇａｎｚおよび肺動脈カテーテルの非常に侵襲的な性質は、不利であり得、高い感染リスクを伴う。加えて、ＣＶＰ測定値は、循環系が、末梢を犠牲にして中枢循環系の血液量レベルを保護することによって、血液量不均衡（特に、血液量減少）を補償することを試みるとき等、ある急性条件に応答して、変化がより緩慢になり得る。例えば、末梢血管における収縮は、中枢系に対する流体損失の効果を低減させ、それによって、従来のＣＶＰ測定において血液損失を一時的に隠し得る。そのようなマスキングは、患者条件の認識および治療の遅れにつながり、それによって、転帰を悪化させ得る。
【0009】
これらおよび他の欠点に対処するために、末梢静脈波形分析（本明細書では「ＰＩＶＡ」）と呼ばれる測定技法が、米国特許出願第１４／８５３，５０４号（２０１５年９月１４日に出願され、米国特許公開第２０１６／００７３９５９号（特許文献１）として公開された）およびＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ１６／１６４２０号（２０１６年２月３日に出願され、第ＷＯ ２０１６／１２６８５６号（特許文献２）として公開された）（その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる）に説明されるように、開発された。これらの文書は、圧力トランスデューサを特徴とするセンサ（本明細書では「ＰＩＶＡセンサ」）を説明し、圧力トランスデューサは、患者の静脈系内に挿入された留置カテーテルから信号を受信し、遠隔電子機器にケーブルを通して接続し、遠隔電子機器は、圧力トランスデューサから発生させられた信号を処理する。ＰＩＶＡセンサは、典型的に、既存のＩＶライン（生理食塩水点滴装置または注入ポンプに取り付けられたＩＶ管類を含む）を使用して、末梢静脈圧（本明細書では「ＰＶＰ」）を示す時間依存波形を測定する。ＰＩＶＡセンサを用いて行われる測定は、典型的に、高速フーリエ変換（本明細書では「ＦＦＴ」）と呼ばれる方法論を使用して、遠隔コンピュータを用いて実施される周波数ドメインへのＰＶＰ波形の数学的変換を特徴とする。ＦＦＴを用いて発生させられる周波数ドメインスペクトルの分析は、それぞれ、患者のＨＲおよびＲＲを示すＲＲ周波数（本明細書では「Ｆ０」）およびＨＲ周波数（本明細書では「Ｆ１」）をもたらすことができる。Ｆ０およびＦ１のより詳細な分析、例えば、これらのピークの振幅を決定する、または代替として、最大ピーク振幅を中心とする曲線下の面積を積分するためのコンピュータアルゴリズムの使用は、これらの特徴の「エネルギー」を決定する。これらのエネルギーのさらなる処理は、患者の血液量ステータスの指示をもたらす。そのような測定は、例えば、以下の参考文献（その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる）に説明されている：１）Ｈｏｃｋｉｎｇ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｖｅｎｏｕｓ ｗａｖｅｆｏｒｍ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｈｅｍｏｒｒｈａｇｅ ａｎｄ ｉａｔｒｏｇｅｎｉｃ ｖｏｌｕｍｅ ｏｖｅｒｌｏａｄ ｉｎ ａ ｐｏｒｃｉｎｅ ｍｏｄｅｌ．」，Ｓｈｏｃｋ． ２０１６ Ｏｃｔ；４６（４）：４４７－５２；２）Ｓｉｌｅｓｈｉ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｖｅｎｏｕｓ ｗａｖｅｆｏｒｍ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｅａｒｌｙ ｈｅｍｏｒｒｈａｇｅ：ａ ｐｉｌｏｔ ｓｔｕｄｙ．」，Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ Ｃａｒｅ Ｍｅｄ． ２０１５ Ｊｕｎ；４１（６）：１１４７－８；３）Ｍｉｌｅｓ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉｎｔｒａｖｅｎｏｕｓ ｖｏｌｕｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＩＶＡ） ｆｏｒ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｎｇ ｖｏｌｕｍｅ ｏｖｅｒｌｏａｄ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｈｏｓｐｉｔａｌｉｚｅｄ ｗｉｔｈ ａｃｕｔｅ ｄｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ｈｅａｒｔ ｆａｉｌｕｒｅ － ａ ｐｉｌｏｔ ｓｔｕｄｙ．」，Ｊ Ｃａｒｄ Ｆａｉｌ． ２０１８ Ａｕｇ；２４（８）：５２５－５３２；および、４）Ｈｏｃｋｉｎｇ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉ．ｖ． ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＩＶＡ） ｏｆ ｖｅｎｏｕｓ ｗａｖｅｆｏｒｍｓ ｆｏｒ ｖｏｌｕｍｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｕｎｄｅｒｇｏｉｎｇ ｈａｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ．」，Ｂｒ Ｊ Ａｎａｅｓｔｈ． ２０１７ Ｄｅｃ １；１１９（６）：１１３５－１１４０。
【0010】
残念ながら、ＰＩＶＡセンサを用いた典型的な測定中、ＨＲおよびＲＲ事象によって誘発されるＰＶＰ波形（典型的に、５～２０ｍｍＨｇ）は、それらの動脈圧の相対物（典型的に、６０～１５０ｍｍＨｇ）よりはるかに弱い。これは、従来の圧力トランスデューサによって測定される時間依存ＰＶＰ波形における対応する信号の大きさが、多くの場合、非常に弱い（典型的に、５～５０ Ｖ）ことを意味する。加えて、ＰＶＰ波形は、典型的に、患者から遠隔に位置する電子システムを用いて増幅され、調整され、デジタル化され、最終的に処理される。したがって、これらのステップに先立って、波形のアナログバージョンが、ケーブルを通して進行し、それは、それらを減衰させ、（例えば、運動に起因して）雑音を追加し得る。また、ある場合、ＰＶＰ波形は、単純に、Ｆ０およびＦ１に対応するシグネチャを欠く。または、一方の一次周波数のピークは、他方の一次周波数の「高調波」（すなわち、所与の周波数の整数倍）によって不明瞭にされる。これは、自動化医療デバイスがＦ０およびＦ１およびこれらの特徴に関連付けられるエネルギーを正確に決定することを困難または不可能にし得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0011】
【特許文献1】米国特許出願公開第２０１６／００７３９５９号明細書
【特許文献2】国際公開第２０１６／１２６８５６号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0012】
前述を考慮して、従来のＰＩＶＡセンサが弱い雑音の多いＰＶＰ波形およびＦ０およびＦ１の不適正な検出に関連する従来の問題を克服するように、従来のＰＩＶＡセンサを改良することが、有益であろう。そのようなシステムは、患者が病院および医療診療所において監視される方法を改良し得る。これらおよび他の欠陥を解決するために、本明細書に説明されるものは、１）圧力センサが（例えば、患者の身体の直上で）それらを検出した直後にＰＶＰ波形を増幅、フィルタリング、およびデジタル化する留置静脈カテーテルに近接近して位置する回路基板、および、２）Ｆ０およびＦ１を位置特定することを支援し、次いで、これらの特徴を処理し、それらの対応するエネルギーを決定し得るＨＲおよびＲＲを含むバイタルサインの正確な独立した測定を行う胸部装着型生理学的センサ（本明細書では「パッチセンサ」）を特徴とする強化され、改良されたＰＩＶＡセンサ（本明細書では「ｉＰＩＶＡセンサ」）である。本発明によるｉＰＩＶＡセンサは、これらの改良点のうちの一方または両方を含むことができる。加えて、本発明によると、ｉＰＩＶＡセンサからの測定は、血行動態パラメータ、例えば、ＳＶ、ＣＯ、およびＦＬＵＩＤＳの独立した測定（パッチセンサまたは匹敵する患者モニタを用いて行われ得る）と組み合わせられ、患者の流体ステータスの改良された理解をもたらすことができる。最終的に、これらの技術の組み合わせ、すなわち、バイタルサインおよび血行動態パラメータの両方を測定する補完パッチセンサと組み合わせられる新規の信号調整回路基板を特徴とするｉＰＩＶＡセンサは、患者が病院および医療診療所において監視および蘇生される方法を改良し得る。
【0013】
本明細書に説明されるｉＰＩＶＡセンサは、従来のＩＶシステムと協働するように設計され、留置カテーテルを用いて患者に接続し、それらの両方が、標準的機器である。カテーテルは、患者の身体に近接して、またはその上に、典型的に、患者の腕または手の上に装着され、アナログＰＶＰ波形を増幅、フィルタリング、およびデジタル化する複雑な回路網を特徴とする信号調整回路基板を封入する筐体を含む。回路基板は、デジタル化信号を処理および記憶し、運動を測定し（例えば、加速度計および／またはジャイロスコープ）、情報を無線で伝送する（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）送信機）ためのコンポーネントも含み得る。このように、回路基板は、パッチセンサからのＰＶＰ波形および補完情報を集合的に分析し得る遠隔プロセッサ（例えば、サーバ、ゲートウェイ、タブレット、スマートフォン、コンピュータ、注入ポンプ、またはそれらのある組み合わせ）と統合することができる。
【0014】
本明細書に説明されるｉＰＩＶＡセンサは、複数のデバイスを伴い得、遂行するために数分かかり得るバイタルサインおよび血行動態パラメータの従来的な測定を簡略化する。ｉＰＩＶＡセンサおよびパッチセンサの両方と無線で結合する遠隔プロセッサは、加えて、病院電子医療記録（本明細書では「ＥＭＲ」）システム等の既存の病院インフラストラクチャおよび通知システムと統合することができる。そのようなシステムは、患者の条件の変化を介護者に警告およびアラートし、それによって、介護者が介入することを可能にすることができる。
【0015】
パッチセンサは、ＳＶ、ＣＯ、およびＦＬＵＩＤＳ等の複雑な血行動態パラメータとともに、ＨＲ、ＨＲＶ、ＲＲ、ＳｐＯ２、ＴＥＭＰ、およびＢＰ等のバイタルサインを測定する。ＢＰの測定は、典型的に、カフなしであり、オシロメトリに基づくもの等のカフベースのデバイスを用いて較正される。パッチセンサは、典型的に、患者の胸部に接着し、上で言及されるパラメータを連続的かつ非侵襲的に測定する身体装着型デバイスである。胸部は、そのような測定が病院ベースの患者に対して行われるときの理想的な場所であり、それは、通常、容易にアクセス可能であり、そこに設置されたセンサは、典型的に、邪魔にならず、快適であり、手（典型的に、比較的に大量の運動を受ける）から除去される。パッチセンサは、小さく、したがって、種々の他の患者監視デバイスよりかなり目立たず、邪魔にならないので、それを装着することに対する感情的不快感は、低減させられ、それによって、長期のコンプライアンス、治癒、および全般的な患者の健康を促進することができる。
【0016】
代替として、パッチセンサの代わりに、ＨＲ、ＲＲ、および血行動態パラメータの独立した測定を提供するシステムは、Ｎｅｗｔｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，ＭＡ，ＵＳＡに拠点を置くＣｈｅｅｔａｈ Ｍｅｄｉｃａｌによって製造されるＳｔａｒｌｉｎｇＴＭ ＳＶ患者モニタ等の従来のバイタルサインまたは血行動態モニタであり得る。
【0017】
パッチセンサは、運動検出加速度計およびジャイロスコープも含むことができ、それは、姿勢、運動の程度、活動レベル、呼吸が誘発する胸部の持ち上がり、および転倒等の運動関連パラメータを決定することができる。そのようなパラメータは、例えば、入院中の患者の姿勢または移動を決定し得る。パッチセンサは、運動関連パラメータを処理する追加のアルゴリズムを動作させ、運動が最小化されているとき、または所定の閾値を下回るときにのみ、パッチセンサがバイタルサインおよび血行動態パラメータを測定することを可能にし、それによって、アーチファクトを低減させることができる。さらに、パッチセンサは、バイタルサインおよび血行動態パラメータに関する計算の正確度を改良するために、姿勢等の運動関連パラメータを推定する。
【0018】
パッチセンサの底面上の使い捨て電極は、煩わしいケーブルを要求することなく、それを患者の身体に固定する。実施形態において、そのような電極は、磁石を用いてセンサに容易に接続し（およびそれから接続解除し）、したがって、センサが、それが除去される場合、適切な位置に容易に迅速に戻ることを可能にする。パッチセンサは、典型的に、軽量であり、約２０グラムの重さである。これは、従来のケーブルを用いて、または無線機構を使用して再充電され得るＬｉイオンバッテリを用いて給電される。
【0019】
上記を前提として、一側面では、本発明は、患者の身体上に位置付けられる患者を監視するためのＩＶシステムを提供する。ＩＶシステムは、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）患者の静脈系内の圧力を示す生理学的信号を測定するカテーテルに接続される圧力センサと、３）運動信号を測定する運動センサと、４）ｉ）圧力センサから生理学的信号を受信し、ｉｉ）運動センサから運動信号を受信し、ｉｉｉ）それらを所定の閾値と比較することによって運動信号を処理し、患者が比較的に低い運動度を有するときを決定し、ｉｖ）生理学的信号を処理し、処理システムが運動信号が所定の閾値を下回ると決定するときの生理学的パラメータを決定する処理システムとを含む。
【0020】
別の側面では、運動センサは、患者の運動とは対照的に、患者の姿勢を測定するために使用され、処理システムは、患者が所定の姿勢にあるときの生理学的パラメータを決定する。
【0021】
別の側面では、本発明は、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）患者の静脈系内の圧力を示す生理学的信号を測定するカテーテルに接続される圧力センサと、３）運動信号を測定する運動センサと、４）運動信号が所定の閾値を下回るときのみ、生理学的信号またはこれらの信号から計算されたパラメータを伝送する処理システムとを含む患者を監視するためのＩＶシステムを提供する。
【0022】
実施形態において、運動センサは、運動センサは、加速度計（例えば、３軸加速度計）および／またはジャイロスコープである。実施形態において、処理システムは、３軸加速度計の各軸に対応する運動信号を分析することによって、運動ベクトルを計算する。患者の運動が激しすぎ、正確な測定を行うことができないかどうかを決定するために使用される所定の運動閾値は、典型的に、０．１Ｇのベクトル大きさに対応する。他の実施形態において、処理システムは、運動ベクトルを所定のルックアップテーブルと比較し、患者の姿勢を決定する。
【0023】
他の実施形態において、処理システムは、（例えば、デジタルハイパスフィルタを用いて）信号をデジタル的にフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させる。これは、次いで、フィルタリングされた信号を処理し、患者の心拍数／呼吸数を決定する。実施形態において、処理システムは、加えて、患者の心拍数および呼吸数を示す信号成分を処理し、患者の流体ステータスを示す生理学的パラメータ（例えば、楔入圧、中心静脈圧、血液量、流体量、および肺動脈圧）を決定する。
【0024】
実施形態において、処理システムは、生理学的パラメータを決定することに先立って、信号を周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させる。変換のための方法は、典型的に、ＦＦＴ、連続ウェーブレット変換、または離散ウェーブレット変換である。
【0025】
別の側面では、本発明は、患者を監視すると同時にＩＶ流体を患者に供給するためのシステムを提供する。システムは、患者の身体上に位置付けられる筐体を特徴とする。筐体は、患者の静脈系の中に挿入され、ＩＶ流体を供給するカテーテルと、筐体に接続され、患者の静脈系内の圧力を示す時間依存圧力信号を測定する圧力センサとを含む。筐体は、圧力センサに接続され、圧力センサが発生させる時間依存信号を受信する回路システムも含む。回路システムは、ｉ）時間依存圧力信号を増幅し、増幅された信号を発生させる差動増幅器と、ｉｉ）増幅された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させるローパスフィルタと、ｉｉｉ）フィルタリングされた信号を増幅し、２回増幅された信号を発生させる二次増幅器システムとを特徴とする。
【0026】
実施形態において、差動増幅器、ローパスフィルタ、および二次増幅器は、上で説明されるものと異なる回路内に任意の順序で位置付けられることができる。
【0027】
別の側面では、システムは、加えて、２回増幅された信号を分析し、患者に対応するバイタルサイン（例えば、ＨＲ、ＲＲ）を推定するコンピュータコードを動作させる処理システムを含む。また別の側面では、システムは、加えて、遠隔受信機にバイタルサインのデジタル表現を伝送する無線送信機と、電力を圧力センサ、回路システム、処理システム、および無線送信機に供給する電源とを含む。
【0028】
実施形態において、ＩＶシステムは、回路システムおよび圧力センサを完全に封入し、カテーテルに取り付けられた筐体を含む。カテーテルは、例えば、患者の手または腕上に装着されることができる。
【0029】
実施形態において、差動増幅器は、少なくとも１０倍の利得を特徴とする。ローパスフィルタは、典型的に、増幅された信号から、心拍数および呼吸数成分を含む信号成分を分離する。ローパスフィルタは、典型的に、１０～３０Ｈｚのフィルタカットオフを発生させる回路コンポーネントを含む。他の実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号を受信し、応答して、２回フィルタリングされた信号を発生させるハイパスフィルタを含む。この場合、ハイパスフィルタは、典型的に、０．０１～１Ｈｚのフィルタカットオフを発生させる回路コンポーネントを含む。
【0030】
実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号を受信し、応答して、３回フィルタリングされた信号を発生させる二次ローパスフィルタを含む。この場合、二次ローパスフィルタは、典型的に、１０～３０Ｈｚのフィルタカットオフを発生させる回路コンポーネントを含む。
【0031】
他の実施形態において、回路システムは、加えて、加速度計またはジャイロスコープ等の運動センサを含む。他の実施形態において、回路システムは、加えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはセルラー送信機等の無線送信機を含む。他の実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号またはそれから導出された信号を処理するためのアルゴリズムを動作させるマイクロプロセッサを含む。また、なおも他の実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号またはそれから導出された信号のデジタル表現を記憶するフラッシュメモリシステムを含む。
【0032】
別の側面では、本発明は、患者に接続され、患者の流体ステータスを示すパラメータの第１の組を測定する生体インピーダンスおよび／または生体リアクタンス感知要素を特徴とする生理学的センサを含む患者を監視するためのシステムを提供する。システムは、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）カテーテルから流体を受け取り、応答して、患者の静脈系内の圧力を示す波形を測定する圧力センサと、３）波形を受信し、それ、または。それから導出された新しい信号を処理し、患者の流体ステータスを示すパラメータの第２の組を推定する第１の処理システムとを特徴とするＩＶシステムも含む。第２の処理システムが、次いで、パラメータの第１および第２の組、または、それらから導出された新しいパラメータを受信し、それらを集合的に処理し、患者からの生理学的パラメータを推定する。
【0033】
別の側面では、本発明は、生理学的センサのみが患者上に装着される類似するシステムを提供する。それは、生体インピーダンスおよび／または生体リアクタンス感知要素と、第１の処理システムとを含む。
【0034】
また別の側面では、本発明は、１）患者に接続され、第１の時間依存波形を測定する生体インピーダンスおよび／または生体リアクタンス感知要素と、２）第２の時間依存波形を測定する圧力センサを特徴とする患者の静脈系内に挿入されるＩＶシステムと、３）第１および第２の波形の両方から計算されたパラメータを分析し、それらを集合的に処理し、患者からの生理学的パラメータを推定する処理システムとを含む患者を監視するためのシステムを提供する。
【0035】
実施形態において、第２の処理システムは、コンピュータ、タブレットコンピュータ、およびモバイル電話から成る群から選択される。システムは、パラメータの第１の組をパラメータの第２の組を比較し、生理学的パラメータを推定するアルゴリズムを動作させることができる。他の実施形態において、生理学的センサは、第１の無線送信機を含み、ＩＶシステムは、第２の無線送信機を含み、第２の処理システムは、第３の無線送信機を含む。ここでは、第３の無線送信機は、第１および第２の無線送信機の両方と無線で通信することができる。
【0036】
他の実施形態において、患者の流体ステータスを示すパラメータの第１の組は、ＢＰ、ＳｐＯ２、ＳＶ、拍出指数、ＣＯ、心指数、胸部インピーダンス、ＦＬＵＩＤＳ、細胞間液、および細胞外液を含む群から選択される。他の実施形態において、パラメータの第２の組は、Ｆ０、Ｆ１、Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギー、Ｆ０およびＦ１の数学的組み合わせ、およびこれらから決定されるパラメータを含む群から選択される。
【0037】
第２の処理システムは、パラメータの第１および第２の組を集合的に処理するための線形数学モデルを動作させることができる。代替として、それは、パラメータの第１および第２の組を集合的に処理するための人工知能に基づくアルゴリズムを動作させることができる。
【0038】
実施形態において、第２の処理システムによって推定される生理学的パラメータは、患者の流体ステータスを示す。例えば、推定される生理学的パラメータは、患者の血液量、楔入圧、および肺動脈圧のうちの１つであり得る。
【0039】
別の側面では、本発明は、１）患者に接続され、患者の生理学を示す信号の第１の組を測定する感知要素を特徴とする生理学的センサと、２）ｉ）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、ｉｉ）カテーテルからの流体を感知し、応答して、患者の静脈系内の圧力を示す信号の第２の組を測定する圧力センサとを特徴とするＩＶシステムと、３）信号の第１および第２の組を受信し、それら、または、それらから導出された新しい信号を集合的に処理し、患者のステータスを示す生理学的パラメータを推定する処理システムとを含む患者を監視するためのシステムを提供する。
【0040】
別の側面では、本発明は、全ての要素、すなわち、生理学的センサ、圧力センサ、および処理システムのみが患者の身体上に装着される類似するシステムを提供する。
【0041】
また別の側面では、本発明は、１）心拍数および／または呼吸数を測定する感知要素とともに患者の身体上に装着される生理学的センサと、２）患者の静脈系の中に挿入され、流体を収集するカテーテルと、３）カテーテルに接続され、流体を感知し、応答して、患者の静脈系内の圧力を示す信号を測定する圧力センサと、４）生理学的センサから心拍数および／または呼吸数の値を受信し、この値および患者の静脈系内の圧力を示す信号、または、これらから導出された新しい信号を集合的に処理し、患者のステータスを示す生理学的パラメータを推定する処理システムとを特徴とする患者を監視するためのシステムを提供する。
【0042】
実施形態において、生理学的センサは、ＥＣＧ波形を測定し、次いで、これを処理し、ＨＲの値を決定する。生理学的センサは、ＩＰＧまたはＢＲ波形も測定し、次いで、これを処理し、ＲＲの値を決定することができる。これらの実施形態において、ＨＲおよびＲＲの両方は、本明細書に使用されるように、「信号の第１の組」を表す。
【0043】
実施形態において、圧力センサは、患者の静脈系内の圧力を示す時間依存圧力波形を測定し、これは、本明細書に使用されるように、「信号の第２の組」を表す。処理システムは、次いで、アルゴリズム（例えば、ＦＦＴ、連続ウェーブレット変換、または離散ウェーブレット変換を実施するためのアルゴリズム）を用いて時間依存波形を処理し、周波数ドメインスペクトルを発生させるように構成されることができる。一実施形態において、処理システムは、次いで、ＨＲの値および周波数ドメインスペクトルを集合的に処理し、ＨＲに対応する周波数ドメインスペクトル（すなわち、Ｆ１）における特徴を決定し、それは、次いで、Ｆ１またはそれから推定されたパラメータ（例えば、本明細書に説明されるように、その振幅または対応するエネルギー）を処理し、患者のステータスを示す生理学的パラメータを推定する。関連する実施形態において、処理システムは、ＲＲの値および周波数ドメインスペクトルを集合的に処理し、ＲＲに対応する周波数ドメインスペクトル（すなわち、Ｆ０）における特徴を決定し、それは、次いで、Ｆ０またはそれから推定されたパラメータ（例えば、本明細書に説明されるように、その振幅または対応するエネルギー）を処理し、患者のステータスを示す生理学的パラメータを推定する。また別の実施形態において、Ｆ０およびＦ１の両方、または、それらから導出されたパラメータは、患者のステータスを示す生理学的パラメータを推定するために集合的に処理される。このパラメータは、例えば、楔入圧、中心静脈圧、肺動脈圧、血液量、流体量、または関連する値であり得る。
【0044】
別の側面では、本発明は、患者の身体上に位置付けられる患者を監視するためのＩＶシステムを提供する。システムは、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）カテーテルに接続され、患者の静脈系内の圧力を示す信号を測定する圧力センサと、３）圧力センサから信号を受信し、応答して、それらを処理し、生理学的パラメータを測定する処理システムとを特徴とする。
【0045】
別の側面では、本発明は、患者の身体上に位置付けられる患者を監視するためのＩＶシステムを提供する。システムは、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）カテーテルに接続され、患者の静脈系内の圧力を示す信号を測定する圧力センサと、３）圧力センサから信号を受信し、それらを処理し、患者の心拍数および呼吸数のうちの一方（または両方）を示す信号成分を決定する処理システムとを特徴とする。
【0046】
また別の側面では、本発明は、患者の身体上に位置付けられる患者を監視するためのシステムを提供する。システムは、１）患者の静脈系の中に挿入され、流体を収集するカテーテルと、２）カテーテルに接続され、流体を感知し、応答して、患者の静脈系内の圧力を示す信号を測定する圧力センサと、３）圧力センサから信号を受信し、応答して、それらを処理し、患者の心拍数および呼吸数のうちの一方（または両方）を決定する処理システムとを特徴とする。
【0047】
実施形態において、処理システムは、（例えば、デジタルハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、および／またはバンドパスフィルタを用いて）信号をデジタル的にフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させる。それは、次いで、フィルタリングされた信号を処理し、患者の心拍数／呼吸数を決定する。実施形態において、処理システムは、加えて、患者の心拍数および呼吸数を示す信号成分を処理し、患者の流体ステータスを示す生理学的パラメータ（例えば、Ｆ０、Ｆ１、Ｆ０に関連付けられるエネルギー、Ｆ１に関連付けられるエネルギー、楔入圧、中心静脈圧、血液量、流体量、および肺動脈圧）を決定する。
【0048】
実施形態において、処理システムは、信号を周波数ドメインに変換し、周波数ドメイン信号を発生させる。変換のための方法は、典型的に、ＦＦＴ、連続ウェーブレット変換（本明細書では「ＣＷＴ」）、または離散ウェーブレット変換（本明細書では「ＤＷＴ」）である。
【0049】
実施形態において、処理システムは、マイクロプロセッサである。マイクロプロセッサは、典型的に、コンピュータプログラムを記憶するランダムアクセスメモリと、圧力センサからの信号のデジタル表現を記憶するフラッシュメモリとを含む。他のなおも他の実施形態において、処理システムは、加えて、加速度計またはジャイロスコープ等の運動センサを含む。他の実施形態において、処理システムは、加えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはセルラー送信機等の無線送信機を含む。
【0050】
別の側面では、本発明は、患者を監視し、患者の身体上にその全体として位置付けられるＩＶシステムを提供する。ＩＶシステムは、１）患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、２）カテーテルに接続され、患者の静脈系内の圧力を示す信号を測定する圧力センサと、３）圧力センサから信号を受信する回路システムとを含む。回路システムは、ｉ）信号を増幅し、増幅された信号を発生させる差動増幅器と、ｉｉ）増幅された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させるローパスフィルタと、ｉｉｉ）フィルタリングされた信号を増幅し、２回増幅された信号を発生させる二次増幅器システムとを特徴とする。
【0051】
別の側面では、本発明は、同様に患者の身体上にその全体として位置付けられ、上で説明されるものに類似するカテーテルと、圧力センサと、回路システムとを含む類似するＩＶシステムを提供する。ここでは、回路システムは、ｉ）信号を増幅し、増幅された信号を発生させる増幅器と、ｉｉ）増幅された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号を発生させるフィルタと、ｉｉｉ）フィルタリングされた信号を増幅し、２回増幅された信号を発生させる二次増幅器システムと、ｉｖ）２回増幅された信号またはそれから導出された信号をデジタル化するアナログ／デジタルコンバータとを特徴とする。
【0052】
実施形態において、上で説明される増幅器、フィルタ、および二次フィルタは、回路システム内に任意の順序で配置されることができる。
【0053】
また別の側面では、本発明は、患者の静脈系の中に挿入されるカテーテルと、患者の身体上にその全体として位置付けられ、１）カテーテルからの流体を感知し、応答して、圧力信号を測定するように構成された圧力センサと、２）圧力信号を増幅、フィルタリング、およびデジタル化し、患者のＨＲおよびＲＲを示す信号成分を識別する回路要素を伴う回路システムとを封入する筐体とを特徴とする患者を監視するためのシステムを提供する。
【0054】
実施形態において、ＩＶシステムは、回路システムおよび圧力センサを完全に封入し、カテーテルに取り付けられた筐体を含む。筐体は、例えば、患者の手または腕上に装着されることができる。例えば、それは、バンドまたは接着剤を使用してこれらの身体部分に取り付けられることができる。
【0055】
実施形態において、差動増幅器は、少なくとも１０倍の利得を特徴とする。ローパスフィルタは、典型的に、増幅された信号を、ＨＲおよびＲＲの両方に関連する成分を含む第１の増幅信号成分およびこれらの成分を欠く第２の増幅信号成分に分離する。ローパスフィルタは、典型的に、１０～３０Ｈｚのフィルタカットオフを発生させる回路コンポーネントを含む。他の実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号を受信し、応答して、２回フィルタリングされた信号を発生させるハイパスフィルタを含む。この場合、ハイパスフィルタは、典型的に、０．０１～１Ｈｚのフィルタカットオフを発生させる回路コンポーネントを含む。
【0056】
実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号を受信し、応答して、３回フィルタリングされた信号を発生させる二次ローパスフィルタを含む。この場合、二次ローパスフィルタは、典型的に、１０～３０Ｈｚのフィルタカットオフを発生させる回路コンポーネントを含む。
【0057】
他の実施形態において、回路システムは、加えて、加速度計またはジャイロスコープ等の運動センサを含む。他の実施形態において、回路システムは、加えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはセルラー送信機等の無線送信機を含む。他の実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号またはそれから導出された信号を処理するためのアルゴリズムを動作させるマイクロプロセッサを含む。なおも他の実施形態において、回路システムは、加えて、２回増幅された信号またはそれから導出された信号のデジタル表現を記憶するフラッシュメモリシステムを含む。
【0058】
本発明の利点は、以下の詳細な説明および請求項から明白となるはずである。
【図面の簡単な説明】
【0059】
【0060】
【0061】
【0062】
【0063】
【0064】
【0065】
【0066】
【0067】
【0068】
【0069】
【0070】
【0071】
【0072】
【0073】
【0074】
【0075】
【0076】
【0077】
【0078】
【0079】
【0080】
【発明を実施するための形態】
【0081】
以下の文章は、多数の異なる実施形態の詳細な説明を記載するが、本明細書に説明される本発明の法的範囲が、本特許の終わりに記載される請求項の言語によって定義されることを理解されたい。詳細な説明は、例示的としてのみ解釈されるものであり、それは、これが不可能ではないにしても、非実践的であろうから、全ての可能な実施形態を説明するわけではない。当業者は、多数の代替実施形態を実装し得、それは、依然として、請求項の範囲内に該当するであろう。
【0082】
（ｉＰＩＶＡセンサ）
図１を参照すると、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０と協働するｉＰＩＶＡセンサ１５を組み込むＩＶシステム１９を特徴とするシステム１０は、病床２４に配置される患者１１からのバイタルサインおよび血行動態パラメータを特性評価する。ｉＰＩＶＡセンサ１５は、ＰＶＰ信号を増幅、フィルタリング、およびデジタル化するように構成されるガラス繊維回路基板（図２Ｂおよび２Ｄに示され、下記に詳細に説明される）を封入する腕装着型筐体２０を含む。腕装着型筐体２０は、患者の手または腕における静脈の中に挿入される静脈カテーテル２１で終端する。遠隔プロセッサ３６（例えば、タブレットコンピュータまたは匹敵する機能性を伴うデバイス）は、ケーブル２２を通して腕装着型筐体２０に接続し、無線インターフェース（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））を通してｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０に接続する。実施形態において、遠隔プロセッサ３６は、有線（例えば、ケーブル）または無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））手段を通して腕装着型筐体２０およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０の両方に接続することができる。測定中、遠隔プロセッサ３６は、ｉＰＩＶＡセンサ１５からのＰＶＰ信号およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０からのバイタルサインおよび血行動態パラメータを受信し、下記に詳細に説明されるようにそれらを集合的に分析し、患者を監視する。
図１を参照すると、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０と協働するｉＰＩＶＡセンサ１５を組み込むＩＶシステム１９を特徴とするシステム１０は、病床２４に配置される患者１１からのバイタルサインおよび血行動態パラメータを特性評価する。ｉＰＩＶＡセンサ１５は、ＰＶＰ信号を増幅、フィルタリング、およびデジタル化するように構成されるガラス繊維回路基板（図２Ｂおよび２Ｄに示され、下記に詳細に説明される）を封入する腕装着型筐体２０を含む。腕装着型筐体２０は、患者の手または腕における静脈の中に挿入される静脈カテーテル２１で終端する。遠隔プロセッサ３６（例えば、タブレットコンピュータまたは匹敵する機能性を伴うデバイス）は、ケーブル２２を通して腕装着型筐体２０に接続し、無線インターフェース（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））を通してｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０に接続する。実施形態において、遠隔プロセッサ３６は、有線（例えば、ケーブル）または無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））手段を通して腕装着型筐体２０およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０の両方に接続することができる。測定中、遠隔プロセッサ３６は、ｉＰＩＶＡセンサ１５からのＰＶＰ信号およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０からのバイタルサインおよび血行動態パラメータを受信し、下記に詳細に説明されるようにそれらを集合的に分析し、患者を監視する。
【0083】
ｉＰＩＶＡセンサ１５およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０の両方が、しっかりと結合され、ＩＶシステム１９内に統合される。これらのコンポーネントの組み合わせは、それらが測定する情報の集合的分析（例えば、遠隔プロセッサによる）とともに、本明細書において説明される本発明の焦点である。より具体的に、測定中、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０は、患者のバイタルサイン（例えば、ＨＲ、ＨＲＶ、ＲＲ、ＢＰ、ＳｐＯ２、ＴＥＭＰ）および血行動態パラメータ（ＳＶ、ＣＯ、ＦＬＵＩＤＳ）を測定する一方、ｉＰＩＶＡセンサ１５は、ＰＶＰ波形を測定し、ＰＶＰ波形は、処理を用いてＦ０およびＦ１をもたらす。これらのデータセットのデジタルバージョンが、後続処理のために遠隔プロセッサ３６に流れる。例えば、実施形態において、遠隔プロセッサ３６は、デジタル化ＰＶＰ波形を分析し、ＦＦＴ、ＣＷＴ、およびＤＷＴ等の技法を使用して、それらの周波数ドメイン変換を計算し、周波数ドメインスペクトルをもたらす。これは、次いで、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０からのＨＲおよびＲＲ値を使用し、周波数ドメインスペクトルからＦ０およびＦ１を検出し、次いで、これらの特徴の関連付けられるエネルギーを決定し、患者の流体ステータスを示すパラメータ（例えば、楔入圧）を推定する。実施形態において、Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギーは、ｉＰＩＶＡ生理学的センサからの測定値とともに、図１５Ａを参照して下でより詳細に説明されるように、肺動脈圧および血液量等の患者の流体ステータスに関連する他のパラメータを推定するために使用されることができる。遠隔プロセッサは、アイコン３９によって示されるように、アンテナ５７を通して病院のＥＭＲシステムに情報を送信する内部無線送信機（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）またはＷｉ－Ｆｉ送信機）も含むことができる。それは、ｉＰＩＶＡセンサ１５およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０によって測定される生理学的パラメータが、ある所定の閾値を上回る、または下回る患者のステータス傾向を示すとき、オーディオおよび／または視覚的「アラーム」および「アラート」を発生させ、それによって、患者が代償不全になっていることを示すこともできる。
【0084】
ＩＶシステム１９は、患者のための医薬化合物および／または流体（本明細書では「薬品」１７）を含む、バッグ１６を特徴とする。バッグ１６は、第１の管１４を通して注入ポンプ１２に接続する。標準的ＩＶ支柱２８が、バッグ１６、注入ポンプ１２、および遠隔プロセッサ３６を支持する。注入ポンプ１２の正面パネル上のディスプレイ１３は、患者に送達される薬品のタイプ、その流量、測定時間等を示す。薬品１７は、バッグ１６から第１の管１４を通して注入ポンプ１２の中に通過する。注入ポンプ１２から、薬品１７は、適切に計測制御され、第２の管１８を通して、コネクタ５８およびケーブル区画４２を通して、腕装着型筐体２０の中に通過し、最後に、静脈カテーテル２１を通して、患者の静脈系２３の中に通過する。腕装着型筐体２０は、典型的に、例えば、医療用テープ等の接着剤または使い捨て電極を使用して、患者の腕または手に貼り付けられる。
【0085】
静脈カテーテル２１は、標準的静脈アクセスデバイスであり得、したがって、針、カテーテル、カニューレ、または、カテーテル２１と患者の末梢静脈系２３との間の流体接続を確立する他の手段を含み得る。静脈アクセスデバイスは、静脈カテーテル２１に接続される別個のコンポーネントであり得るか、または、それの一体部分として形成され得る。このように、ＩＶシステム１９は、薬品１７を患者の静脈系２３に供給する一方、圧力測定システムを特徴とし、下でより詳細に説明されるｉＰＩＶＡセンサ１５およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０は、同時に、患者のＰＶＰ、バイタルサイン、および血行動態パラメータに関連する信号を測定する。
【0086】
重要なこととして、下でより詳細に説明されるように、腕装着型筐体２０は、それが患者の身体に近接して（またはその直上に）展開されている間、患者の循環系（特に、静脈系）と常に「流体接続」するように設計される。それは、電子システムを特徴とし、電子システムは、患者の静脈系内のアナログ圧力信号を測定し、ＰＶＰ波形を発生させ、次いで、これらを増幅およびフィルタリングし、それらの信号対雑音比を最適化する。腕装着型筐体内のアナログ／デジタルコンバータは、ケーブルを通してそれらを伝送することに先立って、アナログＰＶＰ波形をデジタル化し、それによって、通常、伝送されるアナログ信号に影響を及ぼし、最終的に、下流で測定されるＦ０およびＦ１（およびそれらの関連付けられるエネルギー）の値に不正確さを導入するであろういかなる雑音（例えば、ケーブルの運動によって引き起こされる）も最小化する。とりわけ、この設計は、ＰＶＰ波形が最初に検出された場所と、次いで処理およびデジタル化される場所との間に比較的に短い伝導経路を提供し、最終的に、これは、楔入圧（および実施形態において、肺動脈圧（特に、この圧力に対する拡張期成分）、血液量、および他の流体関連パラメータ）の非常に正確な値をもたらす可能性がより高い信号をもたらす。
【0087】
図２Ａ－Ｄは、腕装着型筐体２０、その動作の方法、およびその中に含まれる種々のコンポーネントをより詳細に示す。筐体２０は、患者に近接して、またはその上に快適に載りながら、１）ＩＶシステムからの流体（および／または薬品）が患者の静脈系の中に（図２Ａの矢印２５によって示されるように）流動することを可能にし（図２Ａのボックス２７）、２）圧力センサを用いて患者の静脈系からの圧力信号を測定し（図２Ａのボックス２９）、３）アナログ増幅器およびフィルタとして機能する回路を特徴とする小規模印刷回路基板を用いて圧力信号をフィルタリング／増幅し（図２Ａのボックス３１）、４）アナログ／デジタルコンバータを用いてフィルタリング／増幅された信号をデジタル化し（図２Ａのボックス３３）、５）遠隔プロセッサによるさらなる処理のためにシリアルプロトコル（例えば、ＳＰＩ、Ｉ２Ｃ）を使用してデジタル化信号を伝送する（図２Ａの矢印３５）ように設計される。
【0088】
図２Ｂおよび２Ｃは、それぞれ、本発明による回路基板６２を封入する腕装着型筐体２０の機械的図面と、第２の管１８（ＩＶシステムから薬品を受け取る）およびケーブル２２（信号を遠隔プロセッサに伝送する）に接続される腕装着型筐体２０の写真とを示す。具体的に、回路基板６２は、集積回路（本明細書では「ＩＣ」）および別々の電気コンポーネントの集合を支援し、それらは、協働しながら、図２Ａに図式的に示される機能を実施し、図３に示され、下でより詳細に説明される電気概略図に従って、回路基板６２上に展開される。回路基板６２は、筐体の遠位端上の背面パネル６４を通して、短いケーブル区画３７に接続し、ケーブル区画３７は、マルチピンコネクタ（図に図示せず）で終端され、オーバーモールド５４によって封入され、マルチピンコネクタは、類似するオーバーモールド５６によって封入される対応するコネクタ（同様に図に図示せず）と篏合する。オーバーモールド５６は、ケーブル２２に接続し、それは、順に、遠隔プロセッサ３６に接続する。この機構では、ケーブル２２は、例えば、患者が移動させられる場合、または新しい注入システムに接続される場合、腕装着型筐体２０から容易に取り外されることができる。ケーブル２２は、下でより詳細に説明されるように、電力（５Ｖ、３．３Ｖ、ＧＮＤ）を回路基板に供給し、加えて、後続処理のためにデジタル化ＰＶＰ波形をシリアルプロトコル（例えば、ＳＰＩ、Ｉ２Ｃ）を介して遠隔プロセッサ３６に伝送する個々の電気コネクタを特徴とする。他の実施形態において、回路基板６２は、それが遠隔プロセッサ、注入ポンプ、および病院のＥＭＲ等の遠隔システムと無線で通信し得るように、内部無線送受信機（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、またはセルラー送受信機）を含むことができる。それは、腕装着型筐体２０の運動を推定するための加速度計と、情報を記憶するためのフラッシュおよびＲＡＭメモリと、ＰＶＰ波形および他の信号を分析するためのハイエンドマイクロプロセッサと、バッテリと、バイタルサイン（ＰＲ、ＨＲ、ＨＲＶ、ＳｐＯ２、ＲＲ、ＢＰ）および血行動態パラメータ（ＦＬＵＩＤ、ＳＶ、ＣＯ）が計算されるＴＥＭＰおよび生理学的波形（例えば、ＰＰＧ、ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ）を測定するための追加の回路およびセンサとも含み得る。一般に、回路基板６２は、米国特許第１０，３１４，４９６号および第１０，１８８，３４９号（その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる）に説明されるもの等の従来のバイタルサインモニタにおいて展開されるものに匹敵するアプローチを用いて、他の生理学的信号とともにＰＶＰ信号を増幅および調整するように設計される。
【0089】
図２Ｂを参照すると、腕装着型筐体２０は、フランジ５０によって包囲され、測定中、患者の静脈系の中に挿入される留置静脈カテーテル（図に図示せず）に接続する、コネクタ６０を特徴とする。カテーテルは、典型的に、篏合プラスチックコンポーネント（同様に図に図示せず）内に格納され、篏合プラスチックコンポーネントは、フランジ５０に固定され、ゴムガスケット６６を使用して防止シールを形成する。回路基板６２は、プラスチック肋材５９の組を用いて腕装着型筐体内に定位置に確実に保持される。それは、典型的に、長さが数センチメートルのみである短いケーブル区画３７を用いてケーブル２２に接続する。
【0090】
図２Ｄおよび２Ｅは、それぞれ、腕装着型筐体内の回路基板６２の画像および写真を示す。回路基板６２は、図３（具体的に、コンポーネント１００）に示され、下でより詳細に説明される電気概略図に従って製作された。図に示される回路基板６２は、金属パッドを含む４層ガラス繊維／金属構造であり、金属パッドは、他のコンポーネントの中でもとりわけ、アナログ／デジタルコンバータ６８、加速度計７５、演算増幅器７１ａ－ｆ、および電力調整器７２ａ－ｂにはんだ付けされる。より具体的に、演算増幅器７１ａ－ｄは、アナログハイパスおよびローパスフィルタを構成し、演算増幅器７１ｅ－ｆおよび電力調整器７２ａ－ｂは、回路基板６２における種々のコンポーネントに関する電力レベルを集合的に調整する。加速度計７５は、回路基板６２の運動を測定し、この際、それが取り付けられる患者の身体の任意の部分の運動を測定する。アナログ／デジタルコンバータ６８は、アナログＰＶＰ波形がフィルタリングされた後、アナログＰＶＰ波形をデジタル化し、それらを１６ビット分解能および２００キロサンプル／秒（本明細書では「Ｋｓｐｓ」）の最大デジタル化率を伴うデジタル波形に変換する。
【0091】
回路基板６２は、加えて、４ピンコネクタ６９、２つの６ピンコネクタ７７、７８、および３ピンコネクタ７９を支持する金属めっき孔の組を含む。より具体的に、コネクタ６９は、圧力トランスデューサに直接接続し、圧力トランスデューサは、共通接地信号、および患者の静脈系内の圧力を表すアナログＰＶＰ波形を受信する。これらの波形は、下でより詳細に説明されるようにフィルタリングされ、デジタル化される。コネクタ７９を通して、回路基板は、外部電力供給源、例えば、腕装着型筐体内に位置するバッテリまたは電力供給源から電力（＋５Ｖ、＋３．３Ｖ、および接地）を受け取る。これらの電力レベルは、本発明の他の実施形態において異なり得る。アナログ／デジタルコンバータ６８からのデジタル信号および対応する接地は、コネクタ７８において終端され、それらは、この点で、例えば、図２Ｃに示されるケーブル区画３７を通して回路基板６２から離れる。コネクタ７７は、主として、試験およびデバッギング目的のために使用され、特に、アナログＰＶＰ信号が、それらがアナログハイパスおよびローパスフィルタを通過すると、オシロスコープ等の外部デバイスを用いて測定されることを可能にする。
【0092】
実施形態において、回路基板６２は、加えて、アナログ／デジタルコンバータ６８によってデジタル化されるデータを処理、記憶、および伝送するためのコンポーネントを含む。例えば、回路基板６２は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、または類似する集積回路を含むことができ、加えて、ｉＰＩＶＡ生理学的センサのためのアナログおよびデジタル回路網を提供することができる。実施形態において、マイクロプロセッサまたはその上のマイクロコントローラは、ｉＰＩＶＡセンサおよびｉＰＩＶＡ生理学的センサの両方からのＰＶＰ－ＡＣ、ＰＶＰ－ＤＣ、ＥＣＧ、ＰＣＧ、ＰＰＧ、ＩＰＧ、ＢＰ、および他の時間依存波形を処理し、バイタルサイン（例えば、ＨＲ、ＨＲＶ、ＲＲ、ＢＰ、ＳｐＯ２、ＴＥＭＰ）、血行動態パラメータ（ＣＯ、ＳＶ、ＦＬＵＩＤＳ）、ＰＶＰ波形の成分（例えば、Ｆ０、Ｆ１、およびそれに関連付けられる振幅およびエネルギー）、および患者の流体ステータスに関連する関連付けられるパラメータ（例えば、楔入圧、中心静脈圧、血液量、流体量、および肺動脈圧）を決定するためのコンピュータコードを動作させることができる。このようなマイクロプロセッサによる「処理」は、本明細書に使用されるように、当技術分野で公知のアルゴリズムを用いて、波形およびパラメータおよびそれから導出された構成物をデジタル的にフィルタリングし（例えば、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、および／またはバンドパスフィルタを用いて）、変換し（例えば、ＦＦＴ、ＣＷＴ、および／またはＤＷＴを使用して）、数学的に操作し、概して、処理および分析するためのコンピュータコードまたは匹敵するアプローチを使用することを意味する。そのようなアルゴリズムの例は、以下の同時係属中の発行された特許（その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる）、すなわち、２０１５年１２月１８日に出願された「ＮＥＣＫ－ＷＯＲＮ ＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣＡＬ ＭＯＮＩＴＯＲ」、米国第１４／９７５，６４６号、２０１４年８月２１日に出願された「ＮＥＣＫＬＡＣＥ－ＳＨＡＰＥＤ ＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣＡＬ ＭＯＮＩＴＯＲ」、米国第１４／１８４，６１６号、および２０１４年７月３日に出願された「ＢＯＤＹ－ＷＯＲＮ ＳＥＮＳＯＲ ＦＯＲ ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＺＩＮＧ ＰＡＴＩＥＮＴＳ ＷＩＴＨ ＨＥＡＲＴ ＦＡＩＬＵＲＥ」、米国第１４／１４５，２５３号に説明されるものを含む。
【0093】
関連する実施形態において、回路基板は、マイクロプロセッサによる処理の前または後のいずれかで、時間依存波形および数値を記憶するためのフラッシュメモリおよびランダムアクセスメモリの両方を含むことができる。なおも他の実施形態において、回路基板は、情報の伝送および受信の両方のためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）および／またはＷｉ－Ｆｉ送受信機を含むことができる。
【0094】
再び図１および図２Ａ－２Ｅを参照すると、ｉＰＩＶＡセンサを用いた測定中、静脈カテーテルは、注入ポンプ１２によって計測制御される薬品１７を第２の管１８を通して患者の静脈系２３の中に送達する。第２の管１８は、短いケーブル区画４２を通して腕装着型筐体に接続する、コネクタ５８で終端される。これは、腕装着型筐体が、ＩＶシステム１９から容易に結合解除（すなわち、分離）されることを可能にする。本実施形態において、第２の管１８は、患者の内外への流体の流動を塞ぐために、小さいプラスチック部分６０を用いて一時的に挟まれることができる。関連する実施形態において、腕装着型筐体２０は、電源（内部バッテリ等）と、プロセッサと、オンボード無線送信機とを含むことができる。このように、ｉＰＩＶＡセンサ１５は、例えば、外来患者のための身体装着型デバイスとして機能することができ、それは、ＰＶＰ波形を測定し、それらを処理し、Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギーを決定することができ、次いで、これらの成分のデジタル化バージョンを遠隔デバイスに伝送する。そのようなシステムは、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０とも効果的に結合し得、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０は、身体装着型バイタルサインおよび血行動態モニタでもあり、無線およびバッテリ給電の両方であり、したがって、外来患者からのバイタルサインおよび血行動態パラメータを測定することができる。これは、上で言及される実施形態に従って協働すると、ｉＰＩＶＡセンサおよびｉＰＩＶＡ生理学的センサが、病床に割り当てられる患者、および病院の異なるエリアに移送され、最終的に、病院から自宅に移行する患者のための効果的な単体デバイスとして機能し得ることを意味する。
【0095】
本明細書に説明されるシステムを用いて測定されるＰＶＰ波形は、時間に伴って非常に急速に変動し得る心拍および呼吸事象に関連する信号成分を特徴とする。そのような信号成分は、本明細書では「ＰＶＰ－ＡＣ」波形と称され、「ＡＣ」は、通常、交流を説明するために使用される用語であるが、信号が発展するとき、時間において急速に変化する信号成分を説明するために本明細書では使用される。図６Ａ－Ｄは、ＰＶＰ－ＡＣ波形の例と、それらがそれらの信号対雑音比を改良するために腕装着型筐体２０における回路基板６２によって増幅および調整される方法とを示す。同様に、比較的に安定し、経時的に変動しないＰＶＰ波形の低周波数成分は、本明細書では「ＰＶＰ－ＤＣ」波形と称され、用語「ＤＣ」は、通常、直流を説明するために使用されるが、時間に伴って急速に変化しない信号を説明するために本明細書では使用される。
【0096】
より具体的に、ＰＶＰ波形は、典型的に、処理することが困難であり得る比較的に弱い振幅である５～５０ Ｖ範囲内の信号レベルを有する。そのような信号は、以前に（例えば、米国特許出願第１６／０２３，９４５号（２０１８年６月２９日に出願され、米国特許公開第２０１９／００００３２６号として公開された）、米国特許出願第１４／８５３，５０４号（２０１５年９月１４日に出願され、米国特許公開第２０１６／００７３９５９号）として公開された）、およびＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ１６／１６４２０号（２０１６年２月３日に出願され、第ＷＯ ２０１６／１２６８５６号として公開された）に）説明されている。これらの係属中の特許出願の内容は、参照することによって本明細書に前述で組み込まれる。従来のＰＩＶＡ測定では、これらの文書に説明されるように、ＰＶＰ波形は、アナログ信号を発生させる患者に近位の圧力センサを用いて測定され、これらは、典型的に、比較的に長いケーブルを通過し、患者から遠隔に位置するシステムを用いて増幅、フィルタリング、およびデジタル化される。加えて、前述で開示されるもの等の従来のＰＩＶＡセンサは、典型的に、（典型的に、例えば、ＦＦＴを使用する）周波数ドメインへのＰＶＰ波形の変換を含み、次いで、これらのパラメータのいかなる二次決定も伴わずに、Ｆ０（ＲＲに関連する周波数を示す）およびＦ１（ＨＲに関連する周波数を示す）を識別しようと試みる。Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギーが、次いで、患者の流体ステータスに関連する他のメトリック（例えば、楔入圧、肺動脈圧）を推定するために分析される。しかしながら、ＰＶＰ波形は、非常に弱く、低信号対雑音比によって特徴付けられるため、それらは、測定することが極めて困難であり得る。加えて、周波数ドメインに変換されると、Ｆ０、Ｆ１、およびそれらの個別の高調波（すなわち、Ｆ０およびＦ１の整数倍に対応する周波数）に関連する信号成分は、互いに重複し、それらを区切りし、明示的に測定することを困難にし得る。これらおよび他の因子は、最終的に、Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギーから決定されるパラメータ、例えば、患者の流体ステータスの決定を複雑にし得る。
【0097】
本発明は、以下によって、ＰＶＰ波形、および最終的に、Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギーを測定することにおけるこれらの欠陥を解決しようと試みる：１）（最初に長い雑音誘発ケーブルにアナログ信号を通すことと対照的に）それらが圧力トランスデューサによって感知された直後にＰＶＰ波形を増幅、フィルタリング、デジタル化、およびある場合、処理し、それらの信号対雑音比を改良し、ケーブル誘発雑音に影響されないそれらのデジタル表現を作成しりこと；２）ｉＰＩＶＡセンサとしっかりと統合された外部ｉＰＩＶＡ生理学的センサを用いてＨＲおよびＲＲを同時に独立して測定すること；および、３）ｉＰＩＶＡ生理学的センサからのＨＲおよびＲＲ測定値とともに増幅／フィルタリング／デジタル化されたＰＶＰ波形を集合的に処理し、Ｆ０およびＦ１に関連付けられるエネルギーをより良好に決定すること。加えて、ＢＰ、ＳＶ、ＣＯ、およびＦＬＵＩＤＳ等のｉＰＩＶＡ生理学的センサからの他の測定値は、ｉＰＩＶＡセンサからの測定値と組み合わせられ、患者の流体ステータスをより良好に決定し、それによって、病院内の患者の処置を改良する。
【0098】
図３は、図２Ａ－Ｃに説明される回路基板６２の概略図１００を示す。概略図１００は、１）ＰＶＰ－ＡＣ波形を増幅およびフィルタリングするように設計される回路要素１０２の第１の組と、２）ＰＶＰ－ＤＣ波形を増幅およびフィルタリングするように設計される回路要素１０４の第２の組と、３）ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ波形の両方をデジタル化するための１６ビット、２００Ｋｓｐｓアナログ／デジタルコンバータ１０６とを含む。
【0099】
より具体的に、概略図１００によって説明される回路は、着信ＰＶＰ波形に対して以下の機能を連続的に実施するように設計される。
【0100】
（着信ＰＶＰ波形）
１）ゼロドリフト増幅器を使用して１００倍利得で信号を増幅する
２）追加の１０倍利得で信号を差動的に増幅する
３）２５Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて増幅された信号をフィルタリングする
１）ゼロドリフト増幅器を使用して１００倍利得で信号を増幅する
２）追加の１０倍利得で信号を差動的に増幅する
３）２５Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて増幅された信号をフィルタリングする
【0101】
回路のこの第１の部分は、着信ＰＶＰ波形に関するほぼ１，０００倍の組み合わせられた利得を提供し、それによって、入力信号（典型的に、 Ｖ範囲内である）をより大きい信号（ｍＶ範囲内）に増幅する。後続ローパスフィルタは、いかなる高周波数雑音も除去する。最終的に、これらのステップは、下記に説明されるように、ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ波形の両方の処理を促進する。
【0102】
本明細書に提供される説明では、用語「差動的に増幅する」は、回路が正（図３のＰ＿ＩＮ）と負（図３のＮ＿ＩＮ）の端子との間の差異を測定するプロセスを指す。とりわけ、差動増幅器の出力は、システムの中点電圧においてゼロにされるシングルエンド信号である。代替として、それは、０Ｖにおいてゼロにされ得るが、電圧レールの間の中心点は、概して、より正確かつクリアな出力信号を提供する。
【0103】
同様に、用語「ゼロドリフト増幅器」は、１）温度および他の形態の低周波数信号誤差を内部で補正し、２）非常に高い入力インピーダンスを有し、３）非常に低いオフセット電圧を有する増幅器を指す。ゼロドリフト増幅器によって受信される着信信号は、典型的に、極めて小さく、それが干渉、利得シフト、または増幅器入力の発生させられた電流のブリードアウトを受け得ることを意味し、増幅器のゼロドリフトアーキテクチャは、これを低減または排除することに役立つ。
【0104】
入力ＰＶＰ波形を処理した後、概略図１００によって説明される回路は、ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ波形に対して以下の機能を連続的に実施するように設計される。
【0105】
（ＰＶＰ－ＡＣ波形のみ）
１）０．１Ｈｚ、２極ハイパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
２）１５Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
３）５０倍利得で信号を増幅する
１）０．１Ｈｚ、２極ハイパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
２）１５Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
３）５０倍利得で信号を増幅する
【0106】
（ＰＶＰ－ＤＣ信号のみ）
１）０．０７Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
２）０．１３Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
３）１０倍利得で信号を増幅する
１）０．０７Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
２）０．１３Ｈｚ、２極ローパスフィルタを用いて信号をフィルタリングする
３）１０倍利得で信号を増幅する
【0107】
（ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ波形の両方）
１）１６ビット、２００Ｋｓｐｓデルタシグマアナログ／デジタルコンバータを用いて信号をデジタル化する
１）１６ビット、２００Ｋｓｐｓデルタシグマアナログ／デジタルコンバータを用いて信号をデジタル化する
【0108】
本レベルのデジタル信号処理では、回路基板６２は、患者の身体の直上のＰＶＰ波形、より具体的に、呼吸数（Ｆ０）および心拍数（Ｆ１）に関連付けられる信号を処理することができる。これは、雑音および他の信号アーチファクトを追加し、したがって、Ｆ０、Ｆ１、および上で説明されるようなそれらの関連付けられるエネルギーの測定に悪影響を及ぼし得るアプローチである外部ケーブルを通して信号を送信する必要性を伴わずにこれらの機能を実施する。
【0109】
当業者によって理解されるように、図３に示される回路要素１０２、１０４、および１０６は、図３に示されるものとわずかに異なる概略図を用いて上で説明されるステップを遂行する匹敵する設計を有し得る。加えて、それは、Ｆ０、Ｆ１、およびそれらの関連付けられるエネルギーの測定を改良し、したがって、追加の機能性を提供するための他の集積回路およびコンポーネントを含み得る。例えば、回路基板６２は、温度／湿度センサ、多軸加速度計、統合ジャイロスコープ、または患者（例えば、患者の腕、手首、または手の移動）に関連付けられる運動信号を感知するように構成される他の運動検出センサも含み得る。実施形態において、例えば、運動信号は、ＰＶＰ波形と連動して処理され、運動成分を除去するための適応フィルタとして使用されることができる。代替として、これらのコンポーネントのうちの１つによって測定される運動信号は、処理され、既存の閾値と比較されることができ、信号が、所定の閾値を超える場合、それは、患者が過剰に移動しており、正確な測定を行うことができないことを示すことができ、信号が、所定の閾値を下回る場合、それは、患者が安定しており、正確な測定が行われ得ることを示すことができる。
【0110】
そのような回路１０２、１０４、および１０６は、典型的に、図２Ｂおよび２Ｃに示される腕装着型筐体の内側に適合するように設計される寸法によって特徴付けられる図２Ｅに示されるもの等の小さいガラス繊維回路基板上に製作される。
【0111】
図４－Ｃは、それぞれ、図２Ａ－Ｃおよび３に示されるような回路基板６２および関連付けられる回路要素１０２が、ＰＶＰ－ＡＣ波形のアナログバージョンを増幅し、概して、改良する方法を示す。より具体的に、図４Ａは、初期アナログフィルタリングおよび増幅段階に対応する回路要素１０２内の場所１３０において測定されるＰＶＰ－ＡＣ波形の時間依存プロットを示す。図から明白であるように、この時点におけるＰＶＰ－ＡＣ波形の信号対雑音比は、比較的に弱く、実際の生理学的成分、例えば、心拍または呼吸誘発パルスに対応する任意の特徴を検出することを（不可能ではないにしても）困難にする。対照的に、３つの追加の増幅／フィルタリング段階、すなわち、１）追加の１０倍利得を伴う差動増幅器、２）２５Ｈｚ ２極ローパスフィルタ、次いで、０．１Ｈｚ ２極ハイパスフィルタ、次いで、１５Ｈｚ ２極ローパスフィルタを伴うフィルタ、３）５０倍利得を伴う増幅器を通過した後、信号は、大きく改良される。図４Ｂは、回路の増幅器チェーンのさらに下の第２の場所１３２において測定される時間依存波形を示し、それは、比較的に高い信号対雑音比および明確な心拍誘発パルスを特徴とする（すなわち、それは、ＨＲに対応する明確に定義された時間ドメイン信号を示す）。そのような波形は、上で説明されるような周波数ドメインにおいて処理されると、Ｆ１に対応する明確な特徴をもたらし、それによって、Ｆ０、Ｆ１、およびそれらの関連付けられるエネルギーの測定を改良するであろう。
【0112】
重要なこととして、上で説明されるように、図４Ａ－Ｃに示されるアナログ信号処理およびＰＶＰ波形のデジタル化は、理想的に、可能な限り信号源に近接して、すなわち、図２Ａ－Ｄに示される腕装着型筐体において実施される。そのような構成は、長い「損失のある」ケーブル（加えて、運動を受けやすい）を通して遠隔フィルタ／増幅回路まで伝搬する信号によって引き起こされる雑音および減衰を最小化する。最終的に、このアプローチは、最も高い可能な信号対雑音比を伴う時間依存波形をもたらし、それによって、Ｆ０、Ｆ１、およびそれらの関連付けられるエネルギーが最終的に決定され得る正確度を最大化する。
【0113】
図５は、ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ信号の両方を分離および増幅するための図２Ｅに示される回路基板の有効性を検証するように設計される実際の実験の結果を示す。実験に関して、関数発生器および信号低減回路が、患者から測定されるそれらに類似するＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ信号を表す入力アナログ正弦波形を発生させるために組み合わせられた。これらの信号の実際のバージョンのように、入力波形は、０．５～１００Ｈｚに及ぶ周波数および２０ Ｖ範囲内の振幅を有していた。実験では、波形は、図２Ｅに示されるそれに類似する回路基板を通過し、回路基板において、それらは、上で説明される（また、図３に示される）パラメータに従ってフィルタリングおよび増幅され、次いで、アナログ／デジタルコンバータ（図３に示されるコンポーネント１０６）を用いてデジタル化された。デジタル化波形は、メモリ内に記憶され、ピークツーピーク電圧が、次いで、デジタル化信号から計算された。最後に、これらの値は、回路／シミュレータプログラムを用いて決定されるように、ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ信号に関する理想的な理論的な周波数依存利得と比較された。
【0114】
図５に示されるように、ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ信号に関する測定されたピークツーピーク電圧出力は、実線（ＰＶＰ－ＡＣ信号に関する三角形信号マーカおよびＰＶＰ－ＤＣ信号に関する正方形信号マーカを伴う）およびグラフの左側のｙ軸によって示される。回路基板の理想的な理論的な利得応答は、破線およびグラフの右側のｙ軸によって示される。ｘ軸は、入力正弦波形に対応する周波数の対数を示す。
【0115】
図５は、回路基板の理想的な理論的な利得と増幅およびフィルタリングされた後の正弦波形の測定されたピークツーピーク電圧との間の強い一致が存在することを示す。一致は、約０．５～５０Ｈｚに及ぶ周波数から持続する。これは、図２Ｅに示される回路基板が、予期されるように機能し、ＰＶＰ－ＡＣおよびＰＶＰ－ＤＣ信号の両方を効果的にフィルタリングおよび増幅していることを示す。
【0116】
上で説明されるように測定されると、プロセッサが、ＰＶＰ波形を分析し、Ｆ０、Ｆ１、およびそれらの関連付けられるエネルギーを決定する。図６Ａ－Ｇは、図１に示されるものに類似するＩＶシステムを使用して入院患者から測定された典型的な時間依存ＰＶＰ－ＡＣ波形を示す。より具体的に、図６Ａは、約３０分の期間にわたって測定された波形を示す。ボックス１１０ａ、１１０ｂ、および１１０ｃは、従来のＰＩＶＡセンサの課題および本明細書に説明される本発明がこれらの課題を克服するように設計される方法の両方を示すために選択された１分間の「波形断片」を示す。
【0117】
図６Ｂは、ボックス１１０ａによって示されるような図６ＡのＰＶＰ－ＡＣ波形からの４２０～４８０秒にわたって選択された１分間の時間依存波形断片（すなわち、ｗ（ｔ））およびその第１の時間依存導関数（すなわち、ｄｗ（ｔ）／ｄｔ）を示す。波形断片およびその導関数は、一連の心拍誘発パルスを特徴とする。ここでは、導関数は、呼吸に起因するそれら等の低周波数成分を信号から除去し、心拍に起因するそれら等の高周波数信号を増幅するハイパスフィルタとして効果的に役割を果たす。図６Ｅは、図６Ｂに示される未加工非微分化波形断片のＦＦＴを示す。図のピークは、Ｆ１（７０心拍／分に対応する）およびＦ１の２倍および３倍高調波を示すために標識化されている。
【0118】
Ｆ１に関連付けられる信号成分が、図６Ｂおよび６Ｅで容易に明白であるが、Ｆ０（すなわち、呼吸）に関連付けられるものは、不在である。患者は、明確に生きており、この１分間中に呼吸している可能性が高く、したがって、呼吸関連信号の欠如は、カテーテルによる移動、Ｆ０に関連付けられる低信号、運動誘発雑音、浅い呼吸等のいくつかの因子に起因し得る。実際、Ｆ０に対応するピークが、図６Ｅに存在し得るが、単純に非常に弱く、患者の真のＲＲのある事前知識を伴わずに検出することができない。しかしながら、例えば、図１に示されるｉＰＩＶＡ生理学的センサを用いた患者のＲＲの独立した測定は、Ｆ０の明示的かつ独立した決定を促進するであろう。変換されたＰＶＰ波形を処理する心拍ピッキングアルゴリズムが、次いで、Ｆ０に関する周波数ドメインにおける「探索」を行い、パッチセンサによって決定されるような呼吸周波数の周囲にこの探索を集中させ得る。これは、次に、Ｆ０、Ｆ１の両方、およびそれらの関連付けられるエネルギーの決定を可能にし得る。代替として、適応フィルタが、ソフトウェアにおいて実装され得、フィルタは、ｉＰＩＶＡ生理学的センサを用いて測定されるようなＲＲを中心とした信号成分を増幅するように具体的に設計される。
【0119】
図６Ｃは、ボックス１１０ｂによって示されるような図６Ａの時間依存ＰＶＰ－ＡＣ波形からの７８０～８４０秒にわたって選択された第２の１分間の波形断片を示す。この断片では、Ｆ０（呼吸数）およびＦ１（心拍数）の両方に起因する信号成分は、図６Ｂおよび６Ｅに示されるものと比較してより顕著である。より具体的に、心拍誘発パルスが、時間ドメイン（図６Ｃ）において明確に顕著であり、周波数ドメイン（図６Ｆ）における対応する２倍および３倍高調波とともに、明確に定義されたＦ１ピーク（７２心拍／分の心拍数に対応する）をもたらす。加えて、この断片に関する呼吸成分は、図６Ｂおよび６Ｅに示されるそれより良好に定義される。呼吸誘発起伏が、時間ドメインにおいて明白であり、１７呼吸／分に対応する、周波数ドメインにおけるかなり明確に定義されたＦ０ピークをもたらす。上で説明される事例と同様、パッチセンサを用いて決定されるような心臓および呼吸事象の両方の事前知識は、対応するＨＲおよびＲＲ値を知らされたアルゴリズムが、周波数ドメインにおける関連するピークをより正常に検出する可能性が高いであろうことを意味する。最終的に、これは、ｉＰＩＶＡセンサ、および、それによって行われるいずれの測定も改良するであろう。
【0120】
これの明白な例が、ボックス１１０ｃによって示されるように、図６Ａに示されるＰＶＰ－ＡＣ波形からの１，３１０～１，３７０秒にわたって選択された第３の１分間の波形断片において示される。ここでは、Ｆ０（すなわち、ＲＲ）およびＦ１（すなわち、ＨＲ）の両方に起因する信号成分は、前述の事例に説明されるものと比較してより顕著である。ＨＲおよびＲＲに対応すると推定される起伏が、時間ドメイン（図６Ｄ）において明白であり、周波数ドメイン（図６Ｇ）において明確に定義されたＦ０およびＦ１ピークをもたらす。しかしながら、この断片における呼吸成分は、非常に明確に顕著であるので、Ｆ１ピーク（６４心拍／分において測定される）は、実際に、呼吸事象の４倍高調波（４×１７心拍／分＝６８心拍／分）に対応し得る。言い換えると、図６Ｇのスペクトルの単純な検証から、１Ｈｚ付近のピーク（すなわち、６０心拍／分）がＦ１またはＦ０の４倍高調波に起因するかどうかは明白ではない。前述のように、パッチセンサを用いたＨＲの独立した測定は、それがＦ１の決定を知らせるために使用され得るため、この問題を解決するであろう。
【0121】
Ｆ０およびＦ１（例えば、それらの振幅またはエネルギー）に関連付けられる特徴は、流体関連パラメータ、例えば、楔入圧および／または肺動脈圧を推定するために、異なる方法で処理され得る。エネルギーのさらなる処理は、次いで、適切な流体関連パラメータをもたらす。そのような処理の例が、以下の参考文献（その内容は、参照することによって本明細書にすでに組み込まれている）に説明されている。
【0122】
１）Ｈｏｃｋｉｎｇ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｖｅｎｏｕｓ ｗａｖｅｆｏｒｍ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｈｅｍｏｒｒｈａｇｅ ａｎｄ ｉａｔｒｏｇｅｎｉｃ ｖｏｌｕｍｅ ｏｖｅｒｌｏａｄ ｉｎ ａ ｐｏｒｃｉｎｅ ｍｏｄｅｌ．」，Ｓｈｏｃｋ． ２０１６ Ｏｃｔ；４６（４）：４４７－５２、
【0123】
２）Ｓｉｌｅｓｈｉ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｖｅｎｏｕｓ ｗａｖｅｆｏｒｍ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｅａｒｌｙ ｈｅｍｏｒｒｈａｇｅ：ａ ｐｉｌｏｔ ｓｔｕｄｙ．」，Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ Ｃａｒｅ Ｍｅｄ． ２０１５ Ｊｕｎ；４１（６）：１１４７－８、
【0124】
３）Ｍｉｌｅｓ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉｎｔｒａｖｅｎｏｕｓ ｖｏｌｕｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＩＶＡ） ｆｏｒ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｎｇ ｖｏｌｕｍｅ ｏｖｅｒｌｏａｄ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｈｏｓｐｉｔａｌｉｚｅｄ ｗｉｔｈ ａｃｕｔｅ ｄｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ｈｅａｒｔ ｆａｉｌｕｒｅ － ａ ｐｉｌｏｔ ｓｔｕｄｙ．」，Ｊ Ｃａｒｄ Ｆａｉｌ． ２０１８ Ａｕｇ；２４（８）：５２５－５３２、および、
【0125】
４）Ｈｏｃｋｉｎｇ ｅｔ ａｌ．，「Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉ．ｖ． ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＩＶＡ） ｏｆ ｖｅｎｏｕｓ ｗａｖｅｆｏｒｍｓ ｆｏｒ ｖｏｌｕｍｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｕｎｄｅｒｇｏｉｎｇ ｈａｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ．」，Ｂｒ Ｊ Ａｎａｅｓｔｈ． ２０１７ Ｄｅｃ １；１１９（６）：１１３５－１１４０。
【0126】
本明細書に説明されるように協働するｉＰＩＶＡセンサおよびｉＰＩＶＡ生理学的センサの両方を用いて決定されるような楔入圧等のパラメータは、典型的に、患者の流体ステータスを示し、したがって、患者の処置を管理し、患者を蘇生させることにおいて有用である。これらのパラメータは、流体送達を用いて治療され得るある苦痛（例えば、敗血症）または流体除去を用いて治療されるそれら（例えば、心不全）の場合に有用であり得る。特に、敗血症は、通常、ＩＶ流体および抗生物質を用いて集中治療室で治療され、その両方は、典型的に、条件が検出されるとすぐに投与される。流体は、典型的に、血圧が維持されるように交換される。実際、敗血症のような流体に関連する病気を伴う患者を適切に治療することは、生死を分けることを意味し得る。敗血症での死亡のリスクは、３０％と同程度に高く、重度の敗血症では５０％と同程度に高く、敗血症ショックでは８０％と同程度に高い。年間数百万人が敗血症にかかり、先進国では、年間で１，０００人あたり約０．２～３人が敗血症にかかり、米国では年間で約１００万件の症例をもたらしていると推定されている。
【0127】
（ｉＰＩＶＡ生理学的センサ）
患者の流体ステータス、例えば、ＢＰ、ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、およびＣＯに直接関連するｉＰＩＶＡ生理学的センサからの測定値は、楔入圧のようなパラメータを補完し、敗血症のような条件を患う患者を管理することを支援し得る。そのようなパラメータを測定するセンサは、典型的に、生体インピーダンスおよび生体リアクタンス測定を展開し、以下の係属中の特許出願（その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる）、すなわち、米国特許出願第６２／８４５，０９７号（２０１９年５月８日に出願された）および米国特許出願第１６／０４４，３８６号（２０１８年７月２４日に出願された）に説明されるものに類似するハードウェアシステムおよびアルゴリズムを動作させる。
患者の流体ステータス、例えば、ＢＰ、ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、およびＣＯに直接関連するｉＰＩＶＡ生理学的センサからの測定値は、楔入圧のようなパラメータを補完し、敗血症のような条件を患う患者を管理することを支援し得る。そのようなパラメータを測定するセンサは、典型的に、生体インピーダンスおよび生体リアクタンス測定を展開し、以下の係属中の特許出願（その内容は、参照することによって本明細書に組み込まれる）、すなわち、米国特許出願第６２／８４５，０９７号（２０１９年５月８日に出願された）および米国特許出願第１６／０４４，３８６号（２０１８年７月２４日に出願された）に説明されるものに類似するハードウェアシステムおよびアルゴリズムを動作させる。
【0128】
一般に、再び図１を参照すると、本発明によるｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０は、典型的に、患者の腕に取り付けられる可撓性の腕装着型ラップ８２に統合された中央処理ユニット８３を特徴とする。図１０－１４に説明されるもの等の実施形態において、腕装着型ラップ８２は、図８および１０－１４に示され、下でより詳細に説明されるもの等の時間依存生理学的波形を測定するために、反射型または透過型光学センサと、１つ以上の使い捨て電極（図１に図示せず）とを含むことができる。図１および１２－１４に示されるもの等の実施形態において、腕装着型ラップ８２およびその中に含まれる中央処理ユニットは、ケーブル８１を通して二次センサ８０に接続し、二次センサ８０は、患者の肩（図１および１３Ａに示されるように）、胸部（図１４Ａに示されるように）、または上腕（図１２Ａに示されるように）上に装着されることができる。
肩装着型実施形態において、二次センサ８０は、電極の対を含み、これらは、典型的に、接着性ヒドロゲル包含電極であり、それらは、二次センサ８０を患者の皮膚に接着させると同時に、処理を伴い、電極の類似する対（例えば、腕装着型ラップ８２におけるもの）と組み合わせられると、ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形をもたらす生体電気信号を測定する。胸部装着型実施形態において、二次センサは、上で説明されるように機能する電極の対とともに、患者の胸部において下にある心臓弁からのＰＣＧ波形を測定するデジタルマイクロホンも含み得る。最後に、上腕装着型実施形態において、腕装着型ラップ８２も、患者の下にある上腕動脈からのＰＣＧ波形を測定するデジタルマイクロホンと、上で説明されるように機能する電極の対とを含む。
肩装着型実施形態において、二次センサ８０は、電極の対を含み、これらは、典型的に、接着性ヒドロゲル包含電極であり、それらは、二次センサ８０を患者の皮膚に接着させると同時に、処理を伴い、電極の類似する対（例えば、腕装着型ラップ８２におけるもの）と組み合わせられると、ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形をもたらす生体電気信号を測定する。胸部装着型実施形態において、二次センサは、上で説明されるように機能する電極の対とともに、患者の胸部において下にある心臓弁からのＰＣＧ波形を測定するデジタルマイクロホンも含み得る。最後に、上腕装着型実施形態において、腕装着型ラップ８２も、患者の下にある上腕動脈からのＰＣＧ波形を測定するデジタルマイクロホンと、上で説明されるように機能する電極の対とを含む。
【0129】
中央処理ユニット８３は、波形を処理し、最終的に、ＨＲ、ＨＲＶ、ＲＲ、ＢＰ、ＳｐＯ２、ＴＥＭＰ、ＳＶ、ＣＯ、ＦＬＵＩＤＳ等のパラメータをもたらすためのアルゴリズムを動作させるマイクロプロセッサを特徴とする。測定が完了すると、ｉＰＩＶＡセンサ１５およびｉＰＩＶＡ生理学的センサの両方は、情報を（有線および／または無線手段を通して）遠隔プロセッサ３６に伝送し、遠隔プロセッサ３６は、マイクロプロセッサと、ディスプレイコンポーネント３８とを含む。遠隔プロセッサ３６におけるマイクロプロセッサ上で実行されるコンピュータコードを通して動作するアルゴリズムは、パッチセンサ３０およびｉＰＩＶＡセンサ１５の両方からの信号を処理し、患者のバイタルサインおよび流体ステータスを決定する。例えば、上で説明されるように、アルゴリズムの実施形態は、（例えば、インピーダンスおよびＥＣＧ波形から）ｉＰＩＶＡ生理学的センサによって独立して決定されたＨＲおよびＲＲの値を使用し、ｉＰＩＶＡセンサ１５によって測定されたＦ０およびＦ１値（それぞれ、ＲＲおよびＨＲに対応する）の「探索」を知らせ得る。アルゴリズムは、次いで、Ｆ０およびＦ１の対応するエネルギーを決定し、最後に、これらのエネルギーを処理し、患者の流体ステータスを決定する。そのようなアルゴリズムは、図１５Ａに示されるフローチャートによって示される。ここでは、探索は、心拍ピッキングアルゴリズムを使用し、ＰＶＰ波形の周波数ドメインスペクトル（上で説明される方法論のうちの１つを使用して発生させられる）を処理するステップを伴い得る。
【0130】
アルゴリズムの別の実施形態は、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０によって測定されたもの（例えば、ＢＰ、ＳｐＯ２、ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、およびＣＯ）とともにｉＰＩＶＡセンサ１５によって測定されたパラメータ（例えば、Ｆ０、Ｆ１、またはそれらのある組み合わせに関連付けられるエネルギーと互いに関係し得る楔入圧および血液量）を集合的に処理し、患者の流体ステータスを決定し、患者を蘇生させる間（例えば、敗血症および／または流体過負荷の期間中）、流体の送達を効果的に知らせ得る。一般に、ｉＰＩＶＡセンサ１５およびｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０の両方からの情報を使用することによって、臨床医は、生命を脅かす条件を特性評価することによって患者１１をより良好に管理し、患者の蘇生を誘導することに役立つことができる。
【0131】
より具体的な例として、実施形態において、ｉＰＩＶＡ生理学的センサによって測定されたＢＰおよびＳｐＯ２の値は、患者の血流および灌流を推定するために、ｉＰＩＶＡセンサから決定された体積ステータスと組み合わせられることができる。これらのパラメータの知識は、次に、臨床医が蘇生時に送達する必要がある流体の量の推定を知らせることができる。同様に、ｉＰＩＶＡ生理学的センサによって測定されたＳＶ、ＣＯ、ＢＰ、およびＳｐＯ２は、ｉＰＩＶＡセンサによって測定されたＦ０およびＦ１エネルギーの比率とともに、各々、患者の灌流のレベルを示す。それらは、この条件をより良好に推定するために、数学的「指数」において組み合わせられることもできる。次いで、これらのパラメータまたは指数は、患者が、重症者におけるさらなる補液蘇生の必要性を評価するための試験である「受動的脚上げ」と呼ばれる技法を受けている間、測定されることができる。受動的脚上げは、患者の脚を上げることを伴い（典型的に、患者の能動的な参加を伴わない）、それは、重力が血液を脚から中心器官の中に引き込むことを引き起こし、それによって、静脈リザーバの量に応じて、約１５０～３００ミリリットルだけ心臓に利用可能な循環量（典型的に、「心前負荷」と呼ばれる）を増加させる。ｉＰＩＶＡおよびパッチセンサによって測定される上で言及されるパラメータまたは指数が、増加する場合、それは、脚上げが患者の中心器官における灌流を効果的に増加させていることを示し、それによって、患者が流体に応答するであろうことを示すことができる。臨床医は、ＩＶシステムを通して流体のボーラスを患者に提供し、次いで、ｉＰＩＶＡおよびパッチセンサによって測定されたパラメータまたは指数の増加または減少を監視することによって、類似する試験を実施することができる。
【0132】
実施形態において、臨床研究からの結果と組み合わせられる、単純な線形算出方法が、ｉＰＩＶＡセンサおよびｉＰＩＶＡ生理学的センサによって発生させられたデータを集合的に処理するモデルを開発するために使用されることができる。他の実施形態において、人工知能および／または機械学習を伴うもの等のより洗練された算出モデルが、集合的処理のために使用されることができる。
【0133】
図７は、本発明によるｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０の具体的実施形態を示す。そのようなパッチ７０は、以下の２つの機能を果たすために、上で説明されるｉＰＩＶＡセンサと統合することができる：１）ＨＲおよびＲＲ等のパラメータを独立して測定し、Ｆ０、Ｆ１、およびそれらの関連付けられるエネルギーの測定をより良好に促進すること、２）加えて、楔入圧、肺動脈圧、血液量、および流体ステータス等のｉＰＩＶＡセンサ１５を用いて測定されるパラメータを補完するＢＰ、ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、およびＣＯ等のパラメータを測定し、患者を管理することを支援すること。
【0134】
ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０は、患者からのＥＣＧ、ＰＰＧ、ＰＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形を測定し、これらから、下記に詳細に説明されるようなバイタルサイン（ＨＲ、ＨＲＶ、ＳｐＯ２、ＲＲ、ＢＰ、ＴＥＭＰ）および血行動態パラメータ（ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、およびＣＯ）を計算する。この情報が決定されると、パッチセンサ３０は、それがｉＰＩＶＡセンサからの情報とともに分析され、患者を特性評価し得るように、それを遠隔モニタに無線で伝送する。
【0135】
図７に示されるｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０は、２つの主要なコンポーネントを特徴とする：１）患者の手首の近傍に装着される中央処理ユニット８３；および、２）患者の左肩の近傍に装着される二次センサ８０。可撓性ワイヤ包含ケーブル８１が、中央処理ユニット８３および二次センサ８０を接続する。中央処理ユニットは、反射モード幾何学形状を使用して患者の腕からＰＰＧ波形を測定する（図９により詳細に示される）光学センサをその底面上に含む。電極リード（中央処理ユニットにおける２つの９０ａ、９０ｂ、二次センサにおける２つの１０７ａ、１０７ｂ）が、各々、単回使用接着性電極（図に図示せず）に接続し、ｉＰＩＶＡ生理学的センサ７０（特に、光学センサ）を患者に固定することに役立つ。
中央感知／電子機器モジュール１３０は、
２つの「半体」１３９Ａ、１３９Ｂを特徴とし、２つの半体の各々は、下でより詳細に説明される感知コンポーネントと電子コンポーネントとを格納し、それらは、第１の可撓性ゴムガスケット１３８によって分離される。センサ３０内の可撓性回路は、典型的に、埋め込まれた電気トレースを伴うＫａｐｔｏｎ（登録商標）から作製され、電気トレースは、中央感知／電子機器モジュール１３０の２つの半体１３９Ａ、１３９Ｂ内のガラス繊維回路基板（同様にセンサ内にある）を接続し、それによって、センサが撓曲し、患者の胸部に形状適合することを可能にする。
中央感知／電子機器モジュール１３０は、
２つの「半体」１３９Ａ、１３９Ｂを特徴とし、２つの半体の各々は、下でより詳細に説明される感知コンポーネントと電子コンポーネントとを格納し、それらは、第１の可撓性ゴムガスケット１３８によって分離される。センサ３０内の可撓性回路は、典型的に、埋め込まれた電気トレースを伴うＫａｐｔｏｎ（登録商標）から作製され、電気トレースは、中央感知／電子機器モジュール１３０の２つの半体１３９Ａ、１３９Ｂ内のガラス繊維回路基板（同様にセンサ内にある）を接続し、それによって、センサが撓曲し、患者の胸部に形状適合することを可能にする。
【0136】
電極リード１４１、１４２、１４７、１４８は、単回使用電極（図に図示せず）に接続し、リードの２つの「対」を形成し、各対におけるリード１４１、１４７の一方は、ＩＰＧおよびＢＲ波形を測定するために電流を注入し、各対における他方のリード１４２、１４８は、生体電気信号を感知し、それらは、次いで、中央感知／電子機器モジュール１３０における電子機器によって処理され、ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形を決定する。電極リード１４３、１４５も、単回使用電極（同様に図に図示せず）に接続するが、いかなる電気的機能も果たさず（すなわち、それらは生体電気信号を測定しない）、パッチセンサ３０を患者に固定することにのみ役立つ。
【0137】
ＩＰＧおよびＢＲ測定は、電流注入電極１４１、１４７が高周波数（例えば、１００ｋＨｚ）、低アンペア（例えば、４ｍＡ）電流を患者の胸部の中に注入しているとき、行われる。実施形態において、注入された電流は、順次、ある範囲の周波数（例えば、５～１，０００ｋＨｚ）を有するように調節されることができる。特に、低周波数測定（例えば、５ｋＨｚ）は、典型的に、患者の身体内の細胞壁を貫通せず、したがって、これらの壁の外側に配置される流体、すなわち、細胞外液に対して特に敏感である。
【0138】
電極１４２、１４８は、注入された電流が遭遇するインピーダンスを示す電圧を感知する。電圧は、アナログフィルタおよび差動増幅器を特徴とする一連の電気回路を通過する。これらは、それぞれ、ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形の選択された成分をフィルタリングおよび増幅する。ＩＰＧおよびＢＲ波形の両方は、下記および本明細書に引用される参考文献により詳細に説明されるように、異なるインピーダンス波形を測定するために、さらにフィルタリングおよび処理される低周波数（ＤＣ）および高周波数（ＡＣ）成分を有する。ＩＰＧ波形は、容量性変化（例えば、呼吸事象によって誘発されるもの）および伝導性変化（例えば、例えば、流体および血流の変化によって誘発されるもの）によって注入された電流に対して加えられる位相および振幅変化の両方に敏感である。ＢＲ波形は、主として、これらの同一の成分によって誘発される注入された電流に対して加えられる位相変化に敏感である。
【0139】
中央感知／電子機器モジュール１３０および光学センサ１３６を接続するためのケーブル１３４の使用は、パッチセンサ３０が患者の胸部に取り付けられるとき、電極リード（中央感知／電子機器モジュール１３０における１４１、１４２、二次バッテリ１５７における１４７、１４８）が比較的に長い距離だけ分離され得ることを可能にする。例えば、二次バッテリ１５７は、患者の左肩の近傍に取り付けられることができる。電極リード１４１、１４２、１４７、１４８間のそのような分離は、典型的に、これらの波形が、典型的に、電極分離に伴って増加する単回使用電極によって収集される生体電気信号の差異から決定されるので、パッチセンサ３０によって測定されるＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形の信号対雑音比を改良する。最終的に、電極リードの分離は、ＨＲ、ＨＲＶ、ＲＲ、ＢＰ、ＳＶ、ＣＯ、およびＦＬＵＩＤＳ等のこれらの波形から検出される任意の生理学的パラメータの正確度を改良する。
【0140】
音響モジュール１４６は、典型的に、発泡体基板によって包囲される薄い圧電ディスクである、固体音響マイクロホンを特徴とする。発泡体基板は、測定中、患者の胸部に接触し、患者の心臓からの音を圧電ディスクに結合し、圧電ディスクは、次いで、患者からの心音を測定する。プラスチック封入体が、音響モジュール１４６全体を封入する。
【0141】
心音は、典型的に、聴診器を用いて心臓から聞こえる「ルブ／ダブ」音であり、それらは、下にある僧帽弁および三尖弁（本明細書では「Ｓ１」または「ルブ」音）および大動脈弁および肺動脈弁（本明細書では「Ｓ２」または「ダブ」音）が閉鎖するときを示す（注記：いかなる検出可能な音も、弁が開放するときに発生させられない）。信号処理を用いて、心音は、下でより詳細に説明されるように、ＢＰを決定するために他の信号とともに使用されるＰＣＧ波形をもたらす。他の実施形態において、複数の固体音響マイクロホンが、冗長性を提供し、Ｓ１、Ｓ２、心雑音、および患者の心臓からの他の音をより良好に検出するために使用される。
【0142】
光学センサ１３６は、赤色および赤外スペクトル領域内の放射を放出するＬＥＤ１６１を包囲する、円形パターンにおいて配置される光検出器１６２のアレイを含む、光学システム１６０を特徴とする。測定中、ＬＥＤ１６１から順次放出される赤色および赤外放射は、患者の胸部内の下にある組織を照射し、それから反射し、光検出器１６２のアレイによって検出される。検出された放射は、下にある組織内の毛細血管床を通して流動する血液によって変調される。中央感知／電子機器モジュール１３０における電子機器を用いて反射された放射を処理することは、赤色および赤外放射に対応するＰＰＧ波形をもたらし、それは、下記に説明されるように、ＢＰおよびＳｐＯ２を決定するために使用される。
【0143】
光学センサ１３６の外面は、加熱要素によって覆われ、加熱要素は、例えば、蛇行パターンにおいて配置される埋め込まれた電気導体を伴う薄いＫａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム１６５を特徴とする。電気導体の他のパターンも、使用されることができる。Ｋａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム１６５は、ＬＥＤ１６１によって放出され、それが患者の皮膚から反射した後に光検出器１６２によって検出される放射を通過させる切り抜き部分を特徴とする。薄いＫａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム１６５上のタブ部分１６７は、それがパッチセンサ３０内の回路基板に差し込まれ得るように、折り返される。使用中、パッチセンサ３０上で動作するソフトウェアが、回路基板上の電力管理回路網を制御し、電圧を薄いＫａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム１６５内の埋め込まれた導体に印加し、それによって、それらに電流を通す。埋め込まれた導体の抵抗は、フィルム１６５が下にある組織を徐々に加熱し、温めることを引き起こす。印加された熱は、組織への灌流（すなわち、血流）を増加させ、それは、次に、ＰＰＧ波形の信号対雑音比を改良する。Ｋａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム上またはその近傍に位置する温度センサが、電力管理回路網と統合し、ソフトウェアが、閉ループ様式で動作し、印加される温度を慎重に制御および調節することを可能にする。ここでは、「閉ループ様式」は、ソフトウェアが、ＰＰＧ波形の心拍誘発パルスの振幅を分析し、必要な場合、Ｋａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム１６５に印加される電圧を増加させ、その温度を増加させ、ＰＰＧ波形における心拍誘発パルスを最大化することを意味する。典型的に、温度は、４１～４２℃のレベルにおいて調整され、それは、下にある組織に対して殆ど影響を及ぼさず、米国食品医薬品局（ＦＤＡ）によって安全と見なされている。
【0144】
パッチセンサ３０は、典型的に、３軸デジタル加速度計と、温度／湿度センサ（図に具体的に識別されず）とも含み、それぞれ、３つの時間依存運動波形（ｘ、ｙ、およびｚ軸に沿って）、湿度、およびＴＥＭＰ値を測定する。
【0145】
パッチセンサ３０は、典型的に、比較的に高い周波数（例えば、２５０Ｈｚ）において時間依存波形をサンプリングする。ファームウェアを実行する内部マイクロプロセッサが、算出アルゴリズムを用いて波形を処理し、約１分に一回の周波数でバイタルサインおよび血行動態パラメータを発生させる。アルゴリズムの例が、以下の同時係属中の発行された特許（その内容は、参照することによって本明細書にすでに組み込まれている）、すなわち、２０１５年１２月１８日に出願された「ＮＥＣＫ－ＷＯＲＮ ＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣＡＬ ＭＯＮＩＴＯＲ」、米国第１４／９７５，６４６号、２０１４年８月２１日に出願された「ＮＥＣＫＬＡＣＥ－ＳＨＡＰＥＤ ＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣＡＬ ＭＯＮＩＴＯＲ」、米国第１４／１８４，６１６号、および２０１４年７月３日に出願された「ＢＯＤＹ－ＷＯＲＮ ＳＥＮＳＯＲ ＦＯＲ ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＺＩＮＧ ＰＡＴＩＥＮＴＳ ＷＩＴＨ ＨＥＡＲＴ ＦＡＩＬＵＲＥ」、米国第１４／１４５，２５３号に説明されている。
【0146】
図７に示されるパッチセンサ３０は、患者上に展開されるとき、快適さを最大化し、「ケーブルの乱雑さ」を低減させると同時に、それが測定するＥＣＧ、ＩＰＧ、ＢＲ、ＰＰＧ、およびＰＣＧ波形を最適化し、ＨＲ、ＨＲＶ、ＢＰ、ＳｐＯ２、ＲＲ、ＴＥＭＰ、ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、およびＣＯ等の生理学的パラメータを決定するように設計される。可撓性ゴムガスケット１３８は、センサ３０が、患者の胸部上で撓曲することを可能にし、それによって、男性および女性の両方の患者にとっての快適さを改良する。その胸部装着型構成の追加の利益は、波形を歪め、バイタルサインおよび血行動態パラメータの誤った値を報告させ得る運動アーチファクトの低減である。これは、部分的に、日常の活動中、胸部が、典型的に、手および指より動かず、後続アーチファクト低減が、最終的に、患者から測定されるパラメータの正確度を改良する事実に起因する。
【0147】
（時間依存生理学的波形の測定およびバイタルサインおよび血行動態パラメータの計算）
上で説明されるパッチセンサは、図８Ａ－Ｅに示されるように、時間依存ＥＣＧ、ＩＰＧ、ＢＲ、ＰＰＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣ波形を集合的に処理することによって、バイタルサイン（ＨＲ、ＲＲ、ＳｐＯ２、ＴＥＭＰ）および血行動態パラメータ（ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、ＣＯ）を決定する（注記：ＢＲおよびＩＰＧ波形は、類似する形態を有し、したがって、簡略化のみのために、ＩＰＧ波形のみが、図８Ｄに示される）。ＥＣＧ、ＩＰＧ、ＢＲ、ＰＰＧ、およびＰＰＧ波形は、典型的に、心拍誘発「パルス」によって特徴付けられ、これらは、図に破線１７０ａ、１７０ｂによって示される。パルスの時間的分離は、図８Ａに示されるように、ＨＲに反比例する。波形のうちのいくつか、中でも最も注目すべきは、ＩＰＧおよびＢＲ波形は、呼吸事象によって強く影響を受ける。これは、そのような事象が患者の胸部における静電容量、したがって、インピーダンスを変化させるためである。とりわけ、図８Ｃは、ＲＲに反比例する分離を伴う破線１８０ａ、１８０ｂによって示される起伏を特徴とする。これらのバイタルサイン、すなわち、ＨＲおよびＲＲに対応する値は、上記に詳細に説明されるように、周波数ドメインスペクトルにおいてＦ０およびＦ１を位置特定するために使用される心拍ピッカアルゴリズムに知らせるために使用されることができる。
上で説明されるパッチセンサは、図８Ａ－Ｅに示されるように、時間依存ＥＣＧ、ＩＰＧ、ＢＲ、ＰＰＧ、ＰＣＧ、およびＡＣＣ波形を集合的に処理することによって、バイタルサイン（ＨＲ、ＲＲ、ＳｐＯ２、ＴＥＭＰ）および血行動態パラメータ（ＦＬＵＩＤＳ、ＳＶ、ＣＯ）を決定する（注記：ＢＲおよびＩＰＧ波形は、類似する形態を有し、したがって、簡略化のみのために、ＩＰＧ波形のみが、図８Ｄに示される）。ＥＣＧ、ＩＰＧ、ＢＲ、ＰＰＧ、およびＰＰＧ波形は、典型的に、心拍誘発「パルス」によって特徴付けられ、これらは、図に破線１７０ａ、１７０ｂによって示される。パルスの時間的分離は、図８Ａに示されるように、ＨＲに反比例する。波形のうちのいくつか、中でも最も注目すべきは、ＩＰＧおよびＢＲ波形は、呼吸事象によって強く影響を受ける。これは、そのような事象が患者の胸部における静電容量、したがって、インピーダンスを変化させるためである。とりわけ、図８Ｃは、ＲＲに反比例する分離を伴う破線１８０ａ、１８０ｂによって示される起伏を特徴とする。これらのバイタルサイン、すなわち、ＨＲおよびＲＲに対応する値は、上記に詳細に説明されるように、周波数ドメインスペクトルにおいてＦ０およびＦ１を位置特定するために使用される心拍ピッカアルゴリズムに知らせるために使用されることができる。
【0148】
測定中、パッチセンサ上で動作する内蔵ファームウェアは、「心拍ピッキング」アルゴリズムを用いて、上で説明されるもののように、これらの波形におけるパルスを処理し、各パルスの特徴に対応する基準マーカを決定し、これらのマーカは、次いで、本明細書に説明される追加のアルゴリズムを用いて処理され、バイタルサインおよび血行動態パラメータを決定する。
【0149】
例えば、図８Ａは、本明細書に説明されるパッチセンサによって測定されたＥＣＧ波形を示す。それは、各心臓サイクルの開始を非公式にマーキングする心拍誘発ＱＲＳ複合体を含む。他の生理学的波形と比較して、ＥＣＧ波形は、典型的に、比較的に良好な信号対雑音比を有し、心拍ピッキングアルゴリズムを用いて分析することが容易であり、したがって、それらは、多くの場合、ＨＲを測定するために使用され、ＱＲＳ複合体は、下記に説明されるより複雑な波形のうちのいくつかを分析するための「基準」マーカとして機能する。図８Ｂは、光学センサによって測定されるＰＰＧ波形を示し、心拍誘発血流によって引き起こされる下にある毛細血管の体積変化を示す。当技術分野で周知であるように、赤色（約６６０ｎｍ）および赤外（約９４０ｎｍ）における光学放射を用いて測定されるＰＰＧ波形のＡＣおよびＤＣ成分は、ＳｐＯ２の値を決定するために集合的に処理されることができる。
【0150】
ＩＰＧ波形は、ＡＣおよびＤＣ成分の両方を含み、ＤＣ成分は、ベースライン電気インピーダンスを測定することによって胸部における流体の量を示し、Ｚ０の平均値は、上記に参照されるように、ＦＬＵＩＤＳを決定するために使用される。図８Ｃに示されるＡＣ成分は、胸部脈管内の血流を追跡し、ＩＰＧ波形の脈動成分を表す。ＡＣ成分の時間依存導関数は、胸部脈管内の血流の最大加速度を示す明確に定義されたピークを含む。ＡＣおよびＤＣ成分の両方は、左心室駆出時間（本明細書では「ＬＶＥＴ」）と呼ばれるパラメータおよびＳｒａｍｅｋ－Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ方程式と呼ばれる式（またはそれと同等の式）とともに処理され、ＳＶを決定することができる。ＬＶＥＴは、大動脈弁の開放と閉鎖との間の時間的分離を示し、当技術分野で公知であるように、それは、ＡＣ成分の時間依存導関数から直接決定されることができる、または代替として、Ｗｅｉｓｓｌｅｒ回帰と呼ばれる標準回帰方程式を使用してＨＲ値から、またはＰＣＧ波形におけるＳ１およびＳ１ピークの時間的分離から推定されることができる。ＣＯは、ＳＶおよびＨＲの数学的積である。
【0151】
図８Ｄに示されるＰＣＧ波形は、各心拍に対応する２つの特徴、すなわち、Ｓ１（下にある僧帽弁および三尖弁の閉鎖を示す）およびＳ２（大動脈弁および肺動脈弁の閉鎖を示す）を含む。Ｓ１およびＳ２の振幅、タイミング、および周波数ドメインスペクトルは、ＢＰに敏感であることが公知である。加速度計によって単一の軸に沿って測定された運動波形が、図８Ｅに示される。運動波形は、典型的に、ｘ、ｙ、およびｚ軸に沿って測定され、患者の運動の程度およびタイプ、および患者の姿勢を特性評価するために使用されることができる。
【0152】
ＢＰに関連するパラメータは、異なる波形における特徴間の時間差を分析することによって決定されることができる。例えば、パッチセンサ上のファームウェアにおいて動作するアルゴリズムが、ＱＲＳ複合体と他の波形の各々の上の基準マーカとの間の時間間隔を計算することができる。１つのそのような間隔は、パルス到着時間（本明細書では「ＰＡＴ」）と称されるＰＰＧ波形におけるパルスの「足」（図８Ｂ）およびＱＲＳ複合体（図８Ａ）を分離する時間である。ＰＡＴは、ＢＰおよび全身血管抵抗に反比例する。同様に、血管通過時間（本明細書では「ＶＴＴ」）は、ＥＣＧ以外の波形における基準マーカ、例えば、ＰＣＧ波形におけるパルスのＳ１またはＳ２点（図８Ｄ）とＰＰＧ波形の足（図８Ｂ）との間の時間差である。または、波形におけるパルスのピーク（図８Ｃ）およびＰＰＧ波形の足（図８Ｂ）である。一般に、ＥＣＧ以外の波形から決定される時間依存基準の任意の組が、ＶＴＴを決定するために使用されることができる。集合的に、４つの生理学的波形におけるパルスから抽出されたＰＡＴ、ＶＴＴ、および他の時間依存パラメータは、「収縮期時間間隔」と称され、典型的に、ＢＰに反比例する。
【0153】
典型的に、収縮期時間間隔に基づくＢＰ測定方法は、ＢＰの変化を示し、それらは、ＢＰの絶対値を決定するために、カフベースのシステム（例えば、手動聴診または自動化オシロメトリ）からの較正を要求する。典型的に、そのような較正方法は、初期ＢＰ値およびＢＰとＰＡＴ／ＶＴＴとの間の患者特有の関係を提供する。カフなし測定中、ＰＡＴ／ＶＴＴ値は、準連続的様式で測定され、次いで、較正の間に決定されたＢＰおよびＰＡＴ／ＶＴＴの値と組み合わせられ、ＢＰの準連続的値をもたらす。そのような較正は、典型的に、オシロメトリを採用するカフベースのＢＰモニタを用いて患者を複数回（例えば、２～４回）測定すると同時に、上で説明されるもののようなＰＡＴおよびＶＴＴ値を収集することを伴う。各カフベースの測定は、別個のＢＰ値をもたらす。較正は、典型的に、約１日持続し、その後、それらは、繰り返される必要がある。
【0154】
実施形態において、カフベースのＢＰ測定のうちの１つは、患者のＢＰを改変する「課題事象」、例えば、ハンドグリップを握ること、姿勢を変えること、または患者の脚を上げることと一致する。これは、較正測定における変動を加え、それによって、ＢＰの揺れに対する較正後測定の感度を改良する。他の実施形態において、「ユニバーサル較正」（例えば、全ての患者に対する単一の較正）が、ＢＰ測定のために使用されることができる。他の実施形態において、ＢＰ測定は、較正されないままであり、ＢＰの相対的測定値のみが、計算される。
【0155】
（代替パッチセンサ）
本明細書に説明されるパッチセンサは、図７に示されるものと異なる形状因子を有することができる。例えば、図９Ａ－Ｂは、それぞれ、そのような代替実施形態の上部および底部画像を示す。図７に説明されるパッチセンサのように、図９Ａ－Ｂに示されるパッチセンサ２３０は、２つの主要なコンポーネント、すなわち、患者の胸部の中心の近傍に装着され、反射型光学センサ２７４を特徴とする中央感知／電子機器モジュール２５２と、細いケーブル２５８を用いて中央感知／電子機器モジュール２５２に接続する、二次モジュール２５４とを特徴とする。中央感知／電子機器モジュール２５２は、測定中、単回使用電極（図に図示せず）における篏合される磁気的に活性の支柱に接続する円形磁石２５１ａ－ｄを組み込む、電極リード２５０ａ－ｄを特徴とする。単回使用電極は、中央感知／電子機器モジュール２５２を患者の胸部に固定する。加えて、電極リード２５０ａは、処理後、上で説明されるようなＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形をもたらす生体電気信号を検出するために、「感知」電極としての役割を果たす。同様に、電極リード２５０ｂは、ＩＰＧおよびＢＲ測定のために高周波数、低アンペア電流を患者の胸部の中に注入するために、「駆動」電極としての役割を果たす。電極リード２５０ｃ－ｄは、磁石２５１ｃ－ｄとともに、いかなる電気的機能も果たさず、単純に、感知／電子機器モジュール２５２を患者の胸部により良好に固定するために使用される。ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ測定を完了するために、二次モジュール２５４は、単一の感知電極２５６ａおよび対応する磁石２５７ａ、および単一の駆動電極２５６ｂおよび対応する磁石２５７ｂを含む。それらは、感知電極リード２５０ａおよび駆動電極リード２５０ｂを伴う電極対を形成する。前述のように、ＩＰＧおよびＢＲ波形は、約５～１，０００ＫＨｚに及ぶ複数の周波数において測定されることができる。
本明細書に説明されるパッチセンサは、図７に示されるものと異なる形状因子を有することができる。例えば、図９Ａ－Ｂは、それぞれ、そのような代替実施形態の上部および底部画像を示す。図７に説明されるパッチセンサのように、図９Ａ－Ｂに示されるパッチセンサ２３０は、２つの主要なコンポーネント、すなわち、患者の胸部の中心の近傍に装着され、反射型光学センサ２７４を特徴とする中央感知／電子機器モジュール２５２と、細いケーブル２５８を用いて中央感知／電子機器モジュール２５２に接続する、二次モジュール２５４とを特徴とする。中央感知／電子機器モジュール２５２は、測定中、単回使用電極（図に図示せず）における篏合される磁気的に活性の支柱に接続する円形磁石２５１ａ－ｄを組み込む、電極リード２５０ａ－ｄを特徴とする。単回使用電極は、中央感知／電子機器モジュール２５２を患者の胸部に固定する。加えて、電極リード２５０ａは、処理後、上で説明されるようなＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ波形をもたらす生体電気信号を検出するために、「感知」電極としての役割を果たす。同様に、電極リード２５０ｂは、ＩＰＧおよびＢＲ測定のために高周波数、低アンペア電流を患者の胸部の中に注入するために、「駆動」電極としての役割を果たす。電極リード２５０ｃ－ｄは、磁石２５１ｃ－ｄとともに、いかなる電気的機能も果たさず、単純に、感知／電子機器モジュール２５２を患者の胸部により良好に固定するために使用される。ＥＣＧ、ＩＰＧ、およびＢＲ測定を完了するために、二次モジュール２５４は、単一の感知電極２５６ａおよび対応する磁石２５７ａ、および単一の駆動電極２５６ｂおよび対応する磁石２５７ｂを含む。それらは、感知電極リード２５０ａおよび駆動電極リード２５０ｂを伴う電極対を形成する。前述のように、ＩＰＧおよびＢＲ波形は、約５～１，０００ＫＨｚに及ぶ複数の周波数において測定されることができる。
【0156】
図９Ａ－９Ｂに示されるパッチセンサ２３０は、図７に示されるもののように、赤色および赤外波長を放出するＬＥＤ２７２を特徴とする反射型光学センサ２７４を含む。光検出器２７０の円形アレイが、ＬＥＤ２７２を包囲する。埋め込まれた電気トレースを伴う薄いＫａｐｔｏｎ（登録商標）フィルム２７３が、光検出器２７０およびＬＥＤ２７２を包囲し、電圧が印加されるときに熱を発生させ、熱は、閉ループシステムを使用して、皮膚を４１℃～４２℃まで穏やかに温め、それによって、灌流を増加させ、対応するＰＰＧ波形を増幅する。
【0157】
パッチセンサ２３０は、測定中、温度センサ（図に図示せず）および患者の皮膚に接続する、熱伝導性金属支柱２６４を含む。これを用いて、パッチセンサ２３０は、皮膚温度を測定することができる。それは、小規模なＵＳＢポート２６１を通して、または代替として、無線充電を実施する埋め込まれた変圧器を用いて充電され得る再充電可能Ｌｉイオンバッテリによって給電される。単純なオン／オフスイッチ２６０が、センサ２３０を電源オンにする。センサ２３０は、音響センサを欠き、それは、センサ２３０が上で説明されるようにＳ１およびＳ２を測定することができないことを意味する。
【0158】
他の実施形態において、パッチセンサ２３０は、他の形状因子を有することができ、追加のセンサを含み得る。例えば、二次モジュール２５４は、図７に示される音響センサ（コンポーネント１４６）に類似する音響センサを含み得る。反射型光学センサ２７４は、図７に示される光学センサ（コンポーネント１３６）のように、光検出器およびＬＥＤの他の非円形構成を含み得る。例えば、実施形態において、光検出器は、線形、正方形、または長方形アレイにおいて配置され得る。
【0159】
図１０－１４は、それらが測定する波形の時間依存プロットとともに、本発明によるパッチセンサの代替実施形態を示す。これらの場合、各パッチセンサの付番されたコンポーネントは、図１に説明されるものと同じ機能を有する。例えば、図１０Ａは、患者１１の手首上に装着されるパッチセンサ７０の実施形態を示す。図１０Ｂおよび１０ｃは、それぞれ、パッチセンサによって測定されるＰＰＧおよびＰＶＰ－ＡＣ波形を示す。ここでは、腕装着型ラップ８２は、患者の手首からのＰＰＧ波形を測定する反射型光学センサを含む。図１１Ａは、光学センサ２１０のみが患者１１の親指の周囲にバンドとして装着され、細いケーブル１１２を通して中央処理ユニット８３に接続する、パッチセンサ７０の類似する実施形態を示す。本実施形態に関して、センサによって測定されるＰＰＧおよびＰＶＰ－ＡＣ波形が、それぞれ、図１１Ｂおよび１１Ｃに示される。
【0160】
図１２Ａは、患者の肘前窩の周囲に巻かれるバンド１１３において埋め込まれる音響センサ１１４を特徴とする２部分パッチセンサ７０を示す。音響センサ１１４は、細いケーブル１８１を通して中央処理ユニット８３に接続し、下にある上腕動脈を通して脈動する血液によって発生させられる音響音からＰＣＧ波形を測定する。本実施形態において、図１０Ａに示されるもののように、光学センサは、反射型であり、患者の手首からのＰＰＧ波形を測定する。本実施形態に対応する時間依存ＰＰＧ、ＰＣＧ、およびＰＶＰ－ＡＣ波形が、それぞれ、図１２Ｂ－１２Ｄに示される。
【0161】
図１３Ａは、本発明による別の２部分パッチセンサ７０を示す。ここでは、電極包含二次センサ８０が、患者１１の肩の近傍に配置され、ケーブル１８１を通して中央処理ユニット８３に接続する。電極包含二次センサ８０は、ＥＣＧおよびＩＰＧ／ＢＲ波形が、上で説明されるものに類似する方法論を使用して、患者の上腕動脈に沿って測定されることを可能にする。図１３Ｂ－１３Ｅは、それぞれ、本発明の本実施形態を用いて測定されるＥＣＧ、ＰＰＧ、ＩＣＧ／ＢＲ、およびＰＶＰ－ＡＣ波形を示す。
【0162】
図１４Ａは、パッチセンサ７０のまた別の実施形態を示す。図１３Ａのように、本実施形態も、電極包含二次センサ８５を含む。この場合のみ、二次センサ８５は、電極と、患者１１の下にある心臓からのＰＰＧ波形を測定する心音図センサとの両方を含む。パッチセンサ７０によって測定される時間依存ＥＣＧ、ＰＰＧ、ＩＰＧ／ＢＲ、ＰＣＧ、およびＰＶＰ－ＡＣ波形が、それぞれ、図１４Ｂ－１４Ｆに示される。
【0163】
（ｉＰＩＶＡおよびパッチセンサの両方からの信号を処理するためのアルゴリズム）
図１５Ａは、患者の流体ステータスに関連するパラメータ（例えば、楔入圧、肺動脈圧、血液量、流体ステータス）を決定するために、本明細書に説明されるｉＰＩＶＡおよびパッチセンサの両方からの信号を処理するアルゴリズムによって使用されるステップを示すフローチャート３００を示す。図１５Ｂ－Ｅは、フローチャート３００に列挙される異なるステップに対応するグラフィカルプロットを示す。
図１５Ａは、患者の流体ステータスに関連するパラメータ（例えば、楔入圧、肺動脈圧、血液量、流体ステータス）を決定するために、本明細書に説明されるｉＰＩＶＡおよびパッチセンサの両方からの信号を処理するアルゴリズムによって使用されるステップを示すフローチャート３００を示す。図１５Ｂ－Ｅは、フローチャート３００に列挙される異なるステップに対応するグラフィカルプロットを示す。
【0164】
アルゴリズムは、上で説明されるように、パッチセンサを用いてＨＲ／ＲＲパラメータを明示的に決定するステップ（ステップ３２０）によって開始される。図１０Ｂ（図８Ａ－Ｃから直接得られる）に示されるように、そのような測定に関して、パッチセンサは、典型的に、ＥＣＧ、ＰＰＧ、および／またはＩＰＧ／ＢＲ波形を測定し、上で説明されるようにそれらを処理し、ＨＲおよびＲＲを決定する。アルゴリズムは、次いで、ＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅを発生させるために、ｉＰＩＶＡセンサを使用して、時間ドメインにおけるＰＶＰ波形を収集する（ステップ３２２）。このステップに関して、アルゴリズムは、加えて、ポンプに起因するアーチファクトを低減または排除するために、フィルタリングアルゴリズム（例えば、バンドパスフィルタリング）または他の信号処理技法（例えば、適応フィルタまたは平均化技法、ポンプ誘発移動および雑音を考慮するための加速度計または音響センサの使用）を含み得る。信号は、典型的に、少なくとも数分の期間にわたって収集される。アルゴリズムは、次いで、ＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅをより短い時間間隔にセグメント化し（例えば、図６Ａ－Ｄに示される波形断片と同様に）、それは、ＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅ，ｓｅｇｍｅｎｔｓとして分類される（ステップ３２４）。ＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅの例が、図１０Ｃに示され、ＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅ，ｓｅｇｍｅｎｔｓは、図の破線３４０の間の波形の時間的領域によって示される。図１５Ｄは、影付き円３４２によって示される区画に対応するＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅ，ｓｅｇｍｅｎｔｓの時間依存プロットを示し、それは、心拍および呼吸事象の両方を示す特徴を有する。
【0165】
アルゴリズムがＰＶＰ－ＡＣｔｉｍｅ，ｓｅｇｍｅｎｔｓを発生させると、各区画は、（例えば、ＦＦＴ、ＣＷＴ、またはＤＷＴを使用して）周波数ドメインに変換され、ＰＶＰ－ＡＣｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｓｅｇｍｅｎｔｓとして分類される個々の周波数ドメイン区画を発生させる（ステップ３２６）。アルゴリズムは、次いで、ＰＶＰ－ＡＣｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｓｅｇｍｅｎｔｓの集合のアンサンブル平均をとり、ＰＶＰ－ＡＣｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｓｅｇｍｅｎｔｓ，ａｖｅを形成する（ステップ３２８）。ＰＶＰ－ＡＣｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｓｅｇｍｅｎｔｓ，ａｖｅが決定されると、アルゴリズムは、ステップ３２０中にパッチセンサによって独立して決定されたＨＲ／ＲＲ値を使用し（ステップ３３０）、Ｆ０およびＦ１に対応する値およびエネルギーを識別するピークピッキングアルゴリズムに知らせる（ステップ３３２）。より具体的に、アルゴリズムは、パッチセンサからのＨＲ／ＲＲ値を「真実」として使用し、次いで、アルゴリズムが周波数ドメインにおける誤ったピークを選択しないようにするフィルタにこれらを組み込む。代替として、ステップ３３０中、パッチセンサから決定されたＨＲ／ＲＲ値は、適応フィルタまたは匹敵する数学的フィルタにおいて使用され、周波数ドメインスペクトルから誤ったピークおよび他の特徴（例えば、運動または雑音に関連付けられる）を除去し、それによって、Ｆ０およびＦ１を検出することをより容易にすることができる。
【0166】
図１５Ｅは、この場合、離散ウェーブレット変換を用いて発生させられたＦ０（上側プロット）およびＦ１（下側プロット）のプロットを示す。プロットから明白であるように、このアプローチを使用して決定されたＦ０およびＦ１の両方の信号対雑音比は、高く、これらの基準マーカに関連付けられるパラメータを処理することを比較的に容易にする。
【0167】
Ｆ０およびＦ１が選択されると、それらの周波数は、ピーク最大値から決定され、それらのエネルギーは、それらのピーク振幅から、または代替として、最大ピーク振幅を中心とした曲線下の面積を積分することによって決定される（ステップ３３２）。アルゴリズムは、次いで、Ｆ０およびＦ１またはそれらの組み合わせに対応するパラメータを処理し、患者の流体ステータスに関連するパラメータを決定する（ステップ３３４）。臨床医は、次いで、そのようなパラメータを使用し、患者を治療することができる。
【0168】
図１５Ａのステップ３３４によって示されるアルゴリズムは、いくつかの形態をとることができる。例えば、それは、ｉＰＩＶＡを用いて測定されたＦ０およびＦ１に関連するパラメータ（例えば、大きさ、平均、変動性、位相、上り傾き、または下り傾き）を患者の流体ステータスに関連するパラメータ（楔入圧、血液量、肺動脈圧）に変換する単純な線形回帰方程式であり得る。ここでは、線形回帰の定数（傾き、ｙ切片）は、典型的に、以下を同時に測定する臨床治験を用いて前もって決定される：１）本明細書に説明されるシステムを用いたｉＰＩＶＡ；および、２）肺動脈カテーテル等の基準デバイスを用いた患者の流体ステータスに関連するパラメータ。これらのデータが測定されると、線形回帰の傾きおよびｙ切片は、情報を処理することによって決定されることができ、それは、次いで、患者の流体ステータスに関連するパラメータを決定するために、ｉＰＩＶＡ測定値とともにその後使用される。線形回帰の定数は、患者の体重、性別、またはバイタルサイン（例えば、ＨＲ、ＢＰ）等の患者に関連付けられる生体メトリックパラメータに従って群化され得る。関連する実施形態において、線形回帰は、多項式、指数、または非線形方程式等のより複雑な数学的関数と置換されることができ、そのパラメータは、上で説明されるアプローチを用いて前もって決定され、次いで、ｉＰＩＶＡ値を患者の流体ステータスに関連するパラメータに変換するために使用される。
【0169】
代替として、機械学習アプローチが、ｉＰＩＶＡを用いて測定されたＦ０およびＦ１に関連するパラメータを患者の流体ステータスに関連するそれらに変換するモデルを開発するために使用されることができる。１つのそのような機械学習アプローチは、サポートベクターマシン（本明細書では「ＳＶＭ」）と呼ばれる。アプローチは、ここでは、線形回帰と共に使用されるそれに類似し、臨床治験から決定されたデータは、ＳＶＭを構築するために使用され、それは、次いで、ｉＰＩＶＡパラメータを心臓楔入圧のようなものに変換するためにその後使用される。類似する用途において使用され得る他の算出モデルは、ガウスカーネル関数、ブースティングアンサンブル、およびバギングアンサンブルを含む。
【0170】
（他の代替実施形態）
本発明の実施形態において、ｉＰＩＶＡセンサ上で動作するアルゴリズムは、ＲＲ（すなわち、Ｆ０）およびＨＲ（すなわち、Ｆ１）に関連付けられる特徴を識別するために、以下のステップを使用することができる。
本発明の実施形態において、ｉＰＩＶＡセンサ上で動作するアルゴリズムは、ＲＲ（すなわち、Ｆ０）およびＨＲ（すなわち、Ｆ１）に関連付けられる特徴を識別するために、以下のステップを使用することができる。
【0171】
ステップ１）時間ドメインにおいてＰＶＰ波形を収集し、処理すべき所望の区分を選択する。
【0172】
ステップ２）ＰＶＰ波形の所望の区分を３６秒区画に分割し、各区画のＣＷＴをとる。
【0173】
ステップ３）各区画のＣＷＴに関するＦ０の可能な値を０～０．５Ｈｚの最も大きいエネルギーに関連付けられる周波数の中央値として識別する。次いで、５つの連続する区画に関する中央Ｆ０値を計算し、それは、以下のステップに関するＦ０の作業推定値となる。
【0174】
ステップ４）ステップ３において決定されるようなＦ０の２倍、３倍、および４倍高調波における中央値エネルギーを識別する。４倍高調波のエネルギーが、３つのうちの最も高い場合、４倍高調波の周波数が、Ｆ１に関する候補となる。
【0175】
ステップ５）Ｆ０の４倍高調波を上回る周波数からの全ての局所最大値を検出する。各最大値に関して、その最大値の周波数の倍数の１０％以内である周波数を伴う他の最大値の数をカウントする。最も大きい数の倍数を伴う最大値は、この区画に関する最終Ｆ１である。しかしながら、複数のピークが同数の倍数を有する場合、または、１つのみのピークが存在する場合、または、いかなるピークも存在しない場合、下記のステップ６に進む。
【0176】
ステップ６）Ｆ０の４倍高調波を上回り、最も大きい対応するエネルギー（すなわち、ピーク下の積分面積）を有する周波数を見出す。これは、Ｆ１に関する新しい候補となる。ステップ４からの候補Ｆ１も、存在する場合、２つの候補Ｆ１におけるエネルギーを比較し、より大きい関連付けられるエネルギーを伴う候補Ｆ１を選定する。ステップ４からの候補Ｆ１が存在しない場合、新しい候補Ｆ１が、このステップに説明されるように計算され、この区画に関する最終Ｆ１となる。
【0177】
ステップ７）以前の５つの区画からの中央値Ｆ１が、Ｆ１の作業推定値となる。
【0178】
実施形態において、（例えば、ＣＷＴの代わりにＦＦＴまたはＤＷＴを使用する）このアプローチの変形例が、Ｆ０およびＦ１の値を決定するために、上記に列挙されるステップと共に使用されることができる。
【0179】
本発明の他の実施形態において、Ｓ１またはＳ２のうちの一方（または両方）の心音の振幅が、ＢＰを予測するために使用されることができる。このパラメータは、典型的に、心音の振幅に伴って線形様式で増加する。実施形態において、この線形関係を説明するユニバーサル較正が、心音振幅をＢＰの値に変換するために使用され得る。ＢＰを決定するためのアルゴリズムは、機械学習または人工知能を使用する技法、例えば、ＳＶＭを使用する技法にも基づき得る。
【0180】
ＢＰ測定のための較正は、例えば、多数の対象で行われる臨床治験において収集されるデータから決定され得る。ここでは、ＢＰと心音振幅との間の関係を説明する数値係数が、治験中に収集されるデータをフィッティングすることによって決定される。これらの係数および線形アルゴリズムは、実際の測定中の使用のためにセンサにコード化される。代替として、患者特有の較正が、実際の測定を進める較正測定中に、基準血圧値および対応する心音振幅を測定することによって決定されることができる。較正測定からのデータは、次いで、患者特有の較正を決定するために上で説明されるようにフィッティングされることができ、それは、次いで、心音をＢＰ値に変換するためにその後使用される。
【0181】
ＩＰＧ、ＢＲ、およびＰＣＧ波形の時間および周波数ドメイン分析が、咳、喘ぎ等の呼吸事象を区別し、呼吸一回換気量を測定するために使用されることができる。特に、呼吸一回換気量は、ＩＰＧまたはＢＲ波形（図８Ｃに示されるもの等）における「呼吸パルス」下の面積を積分し、次いで、これを所定の較正と比較することによって決定される。そのような事象は、患者の代償不全を予測することに役立つために、ｉＰＩＶＡセンサからの情報と組み合わせられ得る。他の実施形態において、本発明は、バイタルサインおよび血行動態パラメータを決定するための上で説明されるアルゴリズムの変形例を使用し得る。例えば、ＩＰＧ、ＰＣＧ、およびＰＰＧ波形内のパルスの信号対雑音比を改良するために、パッチセンサ上で動作する内蔵ファームウェアは、「心拍スタッキング」と呼ばれる信号処理技法を動作させることができる。心拍スタッキングでは、例えば、平均パルスが、ＩＰＧ波形からの複数（例えば、７つ）の連続するパルスから計算され、それは、ＥＣＧ波形における対応するＱＲＳ複合体の分析によって区切られ、次いで、一緒に平均化される。ＩＰＧ波形のＡＣ成分の導関数が、次いで、アンサンブル平均として７サンプルウィンドウにわたって計算され、次いで、上で説明されるように使用される。
【0182】
他の実施形態において、敏感な加速度計が、患者の下にある拍動する心臓によって駆動される胸部の小規模な振動性運動を測定するために、（例えば、図９Ａ－Ｂに示されるパッチセンサにおける）音響センサの代わりに使用されることができる。そのような波形は、振動性心臓図（ＳＣＧ）と称され、Ｓ１およびＳ２心音を測定するために、ＰＣＧ波形の代わりに（またはそれと共同して）使用されることができる。
【0183】
他の実施形態において、ＰＩＶＡおよびｉＰＩＶＡからの信号が、ＩＶ浸潤、血管外漏出、およびＩＶ閉塞等の条件を推定するために使用されることができる。ここでは、時間および周波数ドメインＰＶＰ波形の変化は、これらの条件を示すことができる。例えば、Ｆ０およびＦ１の漸進的な低減と組み合わせられるＰＶＰの漸進的な増加は、ＩＶカテーテルが患者の静脈から外に、かつ周辺組織の中に滑動していることを示し得る。代替として、Ｆ０およびＦ１の急速な排除と組み合わせられるＰＶＰの急速な増加は、ＩＶカテーテルが閉塞されていることを示し得る。他の実施形態において、これらの信号は、ＩＶポンプ性能（例えば、流量）またはＩＶシステムが自由流動状態にあるかどうかを監視するために使用されることができる。
【0184】
本発明のこれらおよび他の実施形態は、以下の請求項の範囲内であると見なされる。
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図2D】
【図2E】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6-1】
【図6-2】
【図7】
【図8】
【図9A】
【図9B】
【図9C】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15-1】
【図15-2】
【図15-3】
【図15-4】
【国際調査報告】