JP2011526519A - 連結スカログラム - Google Patents

Abstract

実施形態は、信号の一部分を選択およびミラーリングして、新しい信号を生成することによって、原信号を処理することが可能なシステムおよび方法を含み得る。任意の好適な数の新しい信号が、原信号から生成され得、スカログラムが、少なくとも部分的に新しい信号から導出され得る。スカログラムの領域は、原信号の特性に基づいて選択され得る。選択された領域は、連結され得、経時的な振幅に沿う合計が、連結される領域に適用され得る。原信号内の呼吸情報等の所望の情報は、経時的な振幅に沿う合計から決定され得る。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、米国仮特許出願第６１／０７７，０６２号（２００８年６月３０日出願）および米国仮特許出願第６１／０７７，１３０号（２００８年６月３０日出願）の利益を主張し、これらの出願は、その全体が本明細書に参考として援用される。

（発明の分野）
本開示は、信号処理システムおよび方法に関し、より具体的には、原信号から作成されたスカログラムの選択された領域を連結するためのシステムおよび方法に関する。ある実施形態では、原信号またはその一部は、連結されたスカログラム（ｓｃａｌｏｇｒａｍ）の創出中に解析あるいは再生され得る。

酸素濃度計は、血液の酸素飽和度を決定することが可能な医療デバイスである。酸素濃度計の一般的な種類の１つは、パルス酸素濃度計であって、患者の血液の酸素飽和度および皮膚中の血液量の変化を間接的に測定することが可能である（患者から採取された血液サンプルの解析による、酸素飽和度の直接測定とは対称的）。また、血液酸素飽和度の測定の補助として、パルス酸素濃度計を使用して、患者の脈拍数を測定し得る。パルス酸素濃度計は、一般的には、動脈血中のヘモグロビンの酸素飽和度を含むが、それに限定されない種々の血流特性を測定および表示する。

酸素濃度計は、患者のある部位、一般的には、指先、つま先、額、または耳たぶ、あるいは新生児の場合、足全体に定置される光センサを含み得る。酸素濃度計は、血液灌流組織を通る光源を使用して、光を通過させ、組織中の光の吸収を光電的に感知し得る。例えば、酸素濃度計は、時間の関数として、光センサで受光される光の強度を測定し得る。光強度対時間を表す信号またはこの信号の数学的操作（例えば、そのスケーリングされたバージョン、その求められた対数、その求められた対数のスケーリングされたバージョン等）は、フォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号と称される場合がある。加えて、本明細書で使用される用語「ＰＰＧ信号」は、また、吸収信号（すなわち、組織によって吸収される光の量を表す）またはその任意の好適な数学的操作を指す場合もある。次いで、光強度または吸収される光の量を使用して、測定される血液組成（例えば、酸素ヘモグロビン）の量、ならびに脈拍数および各個々のパルスが生じるときを計算し得る。

組織を通過する光は、血液中に存在する血液組成の量を表す量として血液によって吸収される１つ以上の波長であるように選択される。組織を通過する光の量は、組織中の血液組成の量および関連光吸収の変化に従って変動する。高含酸素血液は、低酸素飽和度の血液より比較的に少ない赤色光および多い赤外線光を吸収するであろうことが認められているため、赤色および赤外線波長が使用され得る。パルスサイクル中の異なる点における２つの波長の強度を比較することによって、動脈血中のヘモグロビンの血液酸素飽和度を予測することが可能である。

測定される血液パラメータが、ヘモグロビンの酸素飽和度である場合、便宜的な開始点は、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則に基づいて、飽和度の計算を仮定する。本明細書では、以下の表記が使用される。

式中、
λ＝波長、
ｔ＝時間、
Ｉ＝検出される光の強度、
Ｉ_ｏ＝透過される光の強度、
ｓ＝酸素飽和度、
β_０、β_ｒ＝経験的に導出された吸収係数、
ｌ（ｔ）＝時間の関数としての濃度とエミッタから検出器までの経路長との組み合わせ
である。

従来の手法は、２つの波長（例えば、赤色および赤外線（ＩＲ））における光吸収を測定し、次いで、以下のように「複数の比率についての比率」を解明することによって飽和度を計算する。
１．最初に、ＩＲおよび赤色の（１）の自然対数を求める（「ｌｏｇ」は、自然対数を表すために使用される）。

２．次いで、（２）を時間に対して微分する

３．赤色（３）をＩＲ（３）で除する。

４．ｓについて解く。

５．離散時間で表記すると、

ｌｏｇＡ−ｌｏｇＢ＝ｌｏｇＡ／Ｂを用いて、

したがって、（４）は、以下のように書き換えられ得、

式中、Ｒは、「比率の比率」を表す。（５）を使用して、ｓに対して（４）を解くと、以下となる。

（５）から、Ｒは、２つの点（例えば、ＰＰＧ最大値および最小値）または点集合を使用して、計算可能である。点集合を使用する方法の１つは、（５）の修正バージョンを使用するものである。
以下の関係を使用すると、

ここで、（５）は、以下となる。

これは、そのｘに対するｙの勾配がＲをもたらす点群を定義するものであって、式中、

である。

限定ではなく、例示の目的として、本明細書に開示されるある実施形態では、原信号は、パルス酸素濃度計などの任意の好適な発生源から得られたフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）信号であって、選択された部分は、パルスのアップおよびダウンストロークであって（パルスは、心拍に対応するＰＰＧ信号の一部である）、さらなる解析のために、別個の新しい信号を創出するために使用される。さらなる解析は、新しい信号に適用される二次ウェーブレット特性デカップリング（ＳＷＦＤ）を使用して、ＰＰＧ信号から呼吸速度を決定するステップを含む。

ある実施形態では、原信号は、選択およびミラーリングされ、新しい信号を創出 し得る。信号は、任意の好適な発生源からであり得、１つ以上の反復成分を含有し得る。ある実施形態では、選択される信号は、原信号の一部である。その一部は、その特性、または原信号の特性に基づく任意の好適な方法を使用して（例えば、原信号の最大値および最小値を使用して、あるいは二次導関数を使用して、１つ以上の転換点を見つけることによって）、選択され得る。原信号の一部を選択し、その部分をミラーリングすることによって、さらなる解析の際に、信号の非選択部分によって生じる望ましくないアーチファクトが除去され得、他の効果が達成され得る。ある実施形態では、原信号の追加部分が、選択され、ミラーリングされ、新しい信号に追加され得る。代替として、別個の新しい信号が、種々のミラーリングされた部分から創出され得る。

ある実施形態では、複数のアップおよびダウンストロークが、ミラーリングおよび組み合わせられ、新しい信号を創出する。新しい信号は、原信号から選択された１つ以上のアップストロークをミラーリングするステップから創出される一連のパルスの場合、「再構築アップ信号」と称され、または原信号から選択された１つ以上のダウンストロークを一連のパルスミラーリングするステップから創出される一連のパルスの場合、「再構築ダウン信号」と称される。ある実施形態では、アップおよびダウンストロークをミラーリングし、新しい信号を生成するステップは、原ＰＰＧ信号の解析向上をもたらし得る。

ある実施形態では、新しい信号は、原信号または原信号から作成されるスカログラム内の特性点（例えば、最大値あるいは最小値を有する信号内の点）を選択し、特性点と関連付けられた値の間を補間することによって作成され得る。結果として生じる信号は、「補間信号」と称される。上述のミラーリング技法と異なり、補間信号内の各点の時間的位置は、原信号と比較して維持され得る。この補間信号は、上述のように原信号の一部をミラーリングして、新しい信号を創出するステップから生じる信号、または原信号から（例えば、信号のウェーブレット変換を介して）抽出された信号に類似し得る。選択される特性点は、パルスのアップおよびダウンストローク（例えば、心拍に対応する信号の一部）の振幅に対応し得る。アップストローク振幅に対応する特性点から創出される補間信号は、「補間アップ信号」と称され、ダウンストローク振幅に対応する特性点から創出される補間信号は、「補間ダウン信号」と称される。ある実施形態では、アップストロークおよびダウンストローク振幅間を補間して、新しい信号を創出するステップは、原ＰＰＧ信号の解析向上をもたらし得る。

連結のために選択される信号は、例えば（例示の目的として本明細書に説明される）、ＳＷＦＤを含む、任意の好適な方法を使用して、さらに解析され得る。本開示のある実施形態では、両方の再構築信号または補間信号の代わりに、一方の再構築または補間信号のみが解析され得る。一次アップスカログラムおよび一次ダウンスカログラムは、任意の好適な方法を使用して、少なくとも部分的に、再構築アップ信号およびダウン信号あるいは補間アップまたはダウン信号から導出され得る。例えば、アップスカログラムおよびダウンスカログラムは、任意の好適な特性周波数のマザーウェーブレットまたは特定のスケーリング係数値によるＭｏｒｌｅｔウェーブレット等の形式の使用を含む、連続ウェーブレット変換を使用して、導出され得る。また、アップスカログラムおよびダウンスカログラムは、任意の好適なスケール範囲にわたって導出され得る。得られたアップスカログラムおよびダウンスカログラムは、任意の好適な方法を使用して、例えば、二次ウェーブレット特性デカップリングを使用してさらに解析され得る、少なくとも１つのエネルギー増加面積に対応するリッジを含み得る。

アップおよびダウンスカログラムのアップリッジおよびダウンリッジは、任意の好適な方法を使用して抽出され得る。例えば、アップリッジおよびダウンリッジは、特定のスケール値において、ＰＰＧ信号が、そのスケールの特性周波数に対応する高振幅を含有し得ることを表し得る。また、一次帯域自体が、例えば、ノイズまたは他のエラー信号特性の存在の下で、覆い隠されている場合、リッジを抽出し、さらに解析することによって、アップおよびダウンスカログラム上に生じさせる基礎的な身体的プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報が、抽出され得る。二次ウェーブレット特性デカップリングは、アップおよびダウンリッジのそれぞれに適用され、二次アップおよびダウンスカログラムを導出し得る。二次ウェーブレット特性デカップリング技法は、二次帯域の振幅変調を検証することによって、一次帯域に関する所望の情報を提供し得、そのような振幅変調は、少なくとも部分的に、一次帯域に関連し得るＰＰＧ信号内の信号成分の存在に基づいている。アップおよびダウンリッジのこの二次ウェーブレット分解によって、着目の帯域に関する情報は、二次アップおよびダウンスカログラムそれぞれの二次帯域として利用可能となる。二次アップおよびダウンスカログラムは、任意の好適な最小値から任意の好適な最大値までのスケール範囲内のウェーブレットを使用して導出され得、ウェーブレットの任意の好適なスケーリング係数値を使用して導出され得る。ある実施形態では、二次スカログラムは、第１の二次スカログラム集合内の偽リッジを離散させるように、低スケーリング係数値で再導出され得る。

ある実施形態では、作成されたスカログラム、例えば、上述のアップおよびダウンスカログラム、二次アップおよびダウンスカログラム、または補間アップおよびダウンスカログラムの領域は、選択され、連結され得る。ある実施形態では、原信号の領域が、選択され、連結され得る。選択される領域は、種々の方法によって選択され得る。例えば、領域は、作成されたスカログラム内のリッジのスケールおよび／または振幅（例えば、エネルギー）の一貫性および／または安定性によって選択され得る。ある実施形態では、ウェーブレット関数が、新しい信号内のリッジをさらに定義するために、作成されたスカログラムに適用され得る。加えて、領域は、スカログラムが作成された原信号の特性（例えば、原信号のピークおよび／またはトラフ距離特性、信号の局在スケール、および／または信号の自己相関）に基づいて選択され得る。

原信号または原信号から作成されたスカログラムの選択された領域は、連結され、連結スカログラムを形成し得る。ある実施形態では、連結スカログラムは、ＰＰＧ信号内のパルスのアップおよびダウンストロークの両方から導出される領域を含み得る。ある実施形態では、連結スカログラムは、ＰＰＧ信号内のパルスのアップストロークのみか、またはＰＰＧ信号内のダウンストロークのみから導出される領域を含み得る。また、ある実施形態では、連結スカログラムは、未加工信号スカログラムから導出される領域を含有し得、あるいは可変ウェーブレット特性（例えば、高または低特性周波数）のスカログラムから導出される領域を含有し得る。加えて、選択される領域は、連結前、連結の際、あるいは連結後に、スケールおよび／または振幅が正規化および／または再スケーリングされ得る。

経時的な振幅に沿う合計が、連結スカログラムの少なくとも一部に適用され、振幅関数に沿う合計を形成し得る。振幅に沿う合計は、スケール範囲内の各スケール増分に対して、振幅（例えば、エネルギー）または連結スカログラムの平均振幅を合計し得る。ある実施形態では、スケールおよび／または振幅内の異常値は、振幅に沿う合計の計算から除外され得る。

所望のパラメータは、振幅関数に沿う合計に基づいて決定され得る。この決定は、振幅関数に沿う合計の特性点を識別することによって、決定され得る。ある実施形態では、振幅関数に沿う合計のピークが解析され、呼吸情報を決定し得る。加えて、振幅関数に沿う合計の最大曲率または勾配の面積が解析され、呼吸情報を決定し得る。ある実施形態では、原信号自体から作成されたスカログラムの選択された領域を連結するステップは、呼吸情報の決定向上をもらし得る。ある実施形態では、原信号の一部が、選択され、ミラーリングされている、原信号から作成されたスカログラムの選択された領域を連結するステップは、呼吸情報の決定向上をもらし得る。ある実施形態では、原信号の一部が、選択され、補間されている、原信号から作成されたスカログラムの選択された領域を連結するステップは、呼吸情報の決定の改良をもらし得る。

本開示の上述および他の特性、その性質ならびに種々の利点は、添付の図面に関連して成される以下の詳細な説明を熟考することによってより明白となるであろう。
図１は、ある実施形態による、例示的パルス酸素濃度計システムを示す。 図２は、ある実施形態による、患者に結合される、図１の例示的パルス酸素濃度計システムのブロック図である。 図３（ａ）および３（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出されたスカログラムの例示的図を示す。 図３（ａ）および３（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出されたスカログラムの例示的図を示す。 図３（ｃ）は、ある実施形態による、２つの付随成分を含有する信号から導出される、例示的スカログラムを示す。 図３（ｄ）は、ある実施形態による、図３（ｃ）内のリッジと関連付けられた信号の例示的概略図と、これらの新しく導出された信号のさらなるウェーブレット分解の例示的概略図を示す。 図３（ｅ）および３（ｆ）は、実施形態による、逆連続ウェーブレット変換の実行に含まれる例示的ステップの行程図である。 図３（ｅ）および３（ｆ）は、実施形態による、逆連続ウェーブレット変換の実行に含まれる例示的ステップの行程図である。 図４は、いくつかの実施形態による、例示的連続ウェーブレット処理システムのブロック図である。 図５は、本開示のある実施形態による、信号の一部を選択およびミラーリングして、さらなる解析のために新しい信号を創出するための例示的プロセスの工程図である。 図６は、本開示のある実施形態による、原信号からアップストローク信号およびダウンストローク信号を再構築するための例示的プロセスの概略図である。 図７は、本開示のある実施形態による、信号の一部をサンプリングおよび補間して、さらなる解析のために新しい信号を創出するための例示的プロセスの工程図である。 図８は、本開示のある実施形態による、原信号のアップストローク部分およびダウンストローク部分をサンプリングおよび補間するための例示的プロセスの概略図である。 図９は、本開示のある実施形態による、連結スカログラムを使用して、原信号から作成されたスカログラムを解析するための例示的プロセスの工程図である。 図１０は、本開示のある実施形態による、連結スカログラムを使用して、図６の再構築アップストローク信号およびダウンストローク信号、または図８の補間アップ信号および補間ダウン信号を解析するための例示的プロセスの工程図である。 図１１は、本開示のある実施形態による、再構築アップストローク信号およびダウンストローク信号技法を使用して創出されたスカログラムから連結スカログラムを構築するための例示的プロセスの概略図である。

図１は、パルス酸素濃度計システム１０のある実施形態の斜視図である。システム１０は、センサ１２と、パルス酸素濃度計モニタ１４とを含み得る。センサ１２は、患者の組織内へと２つ以上の波長における光を放出するためのエミッタ１６を含み得る。また、検出器１８が、組織を通過後、本来、患者の組織から発せられるエミッタ１６からの光を検出するためのセンサ１２内に提供され得る。

別の実施形態によると、後述されるように、システム１０は、単一センサ１２の代わりに、センサアレイを形成する複数のセンサを含み得る。センサアレイのセンサはそれぞれ、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサであり得る。代替として、アレイの各センサは、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであり得る。別の実施形態では、センサアレイは、ＣＭＯＳとＣＣＤセンサとの組み合わせを含み得る。ＣＣＤセンサは、データを送受信するための光活性領域と、透過性領域とを含み得る一方、ＣＭＯＳセンサは、画素センサのアレイを有する集積回路を含み得る。各画素は、光検出器と、活性増幅器とを有し得る。

ある実施形態によると、エミッタ１６および検出器１８は、指先またはつま先等の指の両側にあり得、その場合、組織から発せられる光は、指を完全に通過する。ある実施形態では、エミッタ１６および検出器１８は、エミッタ１６からの光が、組織を貫通し、患者の額からパルス酸素濃度計データを得るように設計されたセンサ等の検出器１８内へと組織によって反射されるように配列され得る。

ある実施形態では、センサまたはセンサアレイは、図示されるように、モニタ１４に接続され、そこからその電力を得ることができ得る。別の実施形態では、センサは、モニタ１４に無線で接続され、その専用バッテリまたは類似電源供給装置（図示せず）を含み得る。モニタ１４は、少なくとも部分的に、光放出および検出に関連するセンサ１２から受信したデータに基づいて、生理学的パラメータを計算するように構成され得る。ある代替実施形態では、計算は、モニタリングデバイス本体上で行われ得、酸素濃度計示度値の結果が、モニタ１４に転送され得る。さらに、モニタ１４は、生理学的パラメータまたは他のシステムに関する情報を表示するように構成されるディスプレイ２０を含み得る。示される実施形態では、モニタ１４はまた、スピーカ２２を含み、例えば、患者の生理学的パラメータが規定の正常範囲内にない場合、可聴アラームを鳴らす等、種々の他の実施形態において使用され得る可聴音を提供し得る。

ある実施形態では、センサ１２またはセンサアレイは、ケーブル２４を介して、モニタ１４に無線で連結され得る。しかしながら、他の実施形態では、無線伝達デバイス（図示せず）等が、ケーブル２４の代わりに、またはそれに加えて、使用され得る。

例示される実施形態では、パルス酸素濃度計システム１０はまた、マルチパラメータ患者モニタ２６を含み得る。モニタは、陰極線管型、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）またはプラズマディスプレイ等のフラットパネルディスプレイ（図示されるように）、あるいは現在既知または今後開発される任意の他の種類のモニタであり得る。マルチパラメータ患者モニタ２６は、生理学的パラメータを計算し、モニタ１４および他の医療モニタリングデバイスまたはシステム（図示せず）からの情報をディスプレイ２８に提供するように構成され得る。例えば、マルチパラメータ患者モニタ２６は、パルス酸素濃度計モニタ１４（「ＳｐＯ_２」測定値と称される）によって作成される患者の血液酸素飽和度の予測値、モニタ１４からの脈拍数情報、および血圧モニタ（図示せず）からの血圧をディスプレイ２８上に表示するように構成され得る。

モニタ１４は、それぞれ、センサ入力ポートあるいはデジタル通信ポートに結合されるケーブル３２または３４を介して、マルチパラメータ患者モニタ２６に通信可能に結合され得、および／または無線で通信し得る（図示せず）。加えて、モニタ１４および／またはマルチパラメータ患者モニタ２６は、サーバまたは他のワークステーション（図示せず）と情報を共有可能にネットワークに結合され得る。モニタ１４は、バッテリ（図示せず）または壁コンセント等の従来の電源によって電力供給され得る。

図２は、ある実施形態による、患者４０に結合され得る、図１のパルス酸素濃度計システム１０等のパルス酸素濃度計システムのブロック図である。センサ１２およびモニタ１４のある例示的構成要素が、図２に例示される。センサ１２は、エミッタ１６と、検出器１８と、エンコーダ４２とを含み得る。示される実施形態では、エミッタ１６は、患者の組織４０内へ、少なくとも２つの波長の光（例えば、ＲＥＤおよびＩＲ）を放出するように構成され得る。故に、エミッタ１６は、患者の生理学的パラメータを計算するために使用される波長において、患者の組織４０内へ光を放出するために、ＲＥＤ発光ダイオード（ＬＥＤ）４４等のＲＥＤ発光光源と、ＩＲ ＬＥＤ４６等のＩＲ発光光源とを含み得る。一実施形態では、ＲＥＤ波長は、約６００ｎｍ乃至約７００ｎｍであり得、ＩＲ波長は、約８００ｎｍ乃至約１０００ｎｍであり得る。単一センサの代わりに、センサアレイが使用される実施形態では、各センサは、単一波長を放出するように構成され得る。例えば、第１のセンサは、ＲＥＤ光のみ放出する一方、第２のセンサは、ＩＲ光のみ放出する。

本明細書で使用されるように、用語「光」は、放射源によって生成されるエネルギーを指す場合があり、超音波、無線、マイクロ波、ミリ波、赤外線、可視、紫外線、ガンマ線、またはＸ線電磁放射線の１つ以上を含み得ることを理解されるであろう。本明細書で使用されるように、光はまた、無線、マイクロ波、赤外線、可視、紫外線、またはＸ線スペクトル内の任意の波長を含み得、電磁放射線のその任意の好適な波長は、本技法と併用することに適切であり得る。検出器１８は、エミッタ１６の選択された標的エネルギースペクトルに対して特異的に感応するように選択され得る。

ある実施形態では、検出器１８は、ＲＥＤおよびＩＲ波長における光の強度を検出するように構成され得る。代替として、アレイ内の各センサは、単一波長の強度を検出するように構成され得る。動作時、光は、患者の組織４０を通過後、検出器１８に入光し得る。検出器１８は、受光した光の強度を電気信号に変換し得る。光強度は、組織４０内の光の吸光度および／または反射率に直接関連する。すなわち、ある波長における光がより多く吸収または反射される場合、検出器１８によって組織から受光されるその波長の光は、より少なくなる。受光された光を電気信号に変換後、検出器１８は、信号をモニタ１４に送信し得、そこで、生理学的パラメータが、患者の組織４０内のＲＥＤおよびＩＲ波長の吸収に基づいて計算され得る。

ある実施形態では、エンコーダ４２は、センサの種類（例えば、センサが額または指上に定置されることを意図したものであるかどうか）およびエミッタ１６によって放出される光の波長等、センサ１２に関する情報を含有し得る。本情報は、モニタ１４によって使用され、患者の生理学的パラメータを計算するために、モニタ１４内に格納される、適切なアルゴリズム、ルックアップテーブル、および／または較正係数を選択し得る。

エンコーダ４２は、例えば、患者の年齢、体重、および診断等、患者４０特有の情報を含有し得る。本情報によって、モニタ１４は、例えば、患者の生理学的パラメータ測定値が含まれるべき患者特有の閾値範囲を決定し、追加の生理学的パラメータアルゴリズムを有効または無効にすることが可能となり得る。エンコーダ４２は、例えば、センサ１２の種類またはセンサアレイ内の各センサの種類、センサアレイの各センサ上のエミッタ１６によって放出される光の波長、および／または患者の特性に対応する値を格納する、コード化されたレジスタであり得る。別の実施形態では、エンコーダ４２は、モニタ１４との通信のための以下の情報の１つ以上が格納され得るメモリを含み得、それは、センサ１２の種類、エミッタ１６によって放出される光の波長、センサアレイ内の各センサがモニタリングする特定の波長、センサアレイ内の各センサの信号閾値、任意の他の好適な情報、またはそれらの任意の組み合わせである。

ある実施形態では、検出器１８およびエンコーダ４２からの信号は、モニタ１４に伝送され得る。示される実施形態では、モニタ１４は、内部バス５０に接続される汎用マイクロプロセッサ４８を含み得る。マイクロプロセッサ４８は、本明細書に説明される関数を行うステップの一環として、オペレーティングシステムと、１つ以上のアプリケーションとを含み得る、ソフトウェアを実行するように適合され得る。また、バス５０に接続されるものとして、読取専用メモリ（ＲＯＭ）５２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５４、ユーザ入力５６、ディスプレイ２０、およびスピーカ２２があり得る。

ＲＡＭ５４およびＲＯＭ５２は、限定ではなく、一例として例示される。任意の好適なコンピュータ可読媒体が、データ記憶のためにシステム内で使用され得る。コンピュータ可読媒体は、マイクロプロセッサ４８によって解釈され得る情報を格納可能である。本情報は、データであり得、あるいはマイクロプロセッサにある関数および／またはコンピュータ実装方法を行わせる、ソフトウェアアプリケーション等のコンピュータ実行可能命令の形態をとり得る。実施形態に応じて、そのようなコンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と、通信媒体とを含み得る。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報を記憶するための任意の方法あるいは技法において実装される揮発性および不揮発性、取外し可能ならびに取外し不可能な媒体を含み得る。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他の固体メモリ技法、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、または他の光記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶、または他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を格納するために使用可能であって、システムの構成要素によってアクセス可能な任意の他の媒体を含み得るが、それらに限定されない。

示される実施形態では、時間処理ユニット（ＴＰＵ）５８は、エミッタ１６が照射される時を制御し、ＲＥＤ ＬＥＤ４４およびＩＲ ＬＥＤ４６のタイミングが多重化され得る、タイミング制御信号を光駆動回路６０に提供し得る。また、ＴＰＵ５８は、増幅器６２および切替回路６４を介して、検出器１８からの信号のゲートインを制御し得る。これらの信号は、照射される光源に応じて、適切な時間でサンプリングされる。検出器１８から受光された信号は、増幅器６６、低域通過フィルタ６８、およびアナログ／デジタル変換器７０を介して転送され得る。次いで、デジタルデータは、ＱＳＭ７２がいっぱいになると、後にＲＡＭ５４にダウンロードするための待ち行列型シリアルモジュール（ＱＳＭ）７２（または、バッファ）内に格納され得る。一実施形態では、増幅器６６と、フィルタ６８と、受光される複数の光波長またはスペクトルのＡ／Ｄ変換器７０とを有する、複数の別個の並列経路が存在し得る。

ある実施形態では、マイクロプロセッサ４８は、検出器１８によって受光された光に対応する、受信信号および／またはデータの値に基づく種々のアルゴリズムおよび／またはルックアップテーブルを使用して、ＳｐＯ_２および脈拍数等の患者の生理学的パラメータを決定し得る。患者４０に関する情報、特に、ある期間の間の患者の組織から発せられる光の強度に関する情報に対応する信号は、エンコーダ４２からデコーダ７４に伝送され得る。これらの信号は、例えば、患者特性に関連するエンコードされた情報を含み得る。デコーダ７４は、これらの信号を翻訳し、マイクロプロセッサに、ＲＯＭ５２内に格納されるアルゴリズムまたはルックアップテーブルに基づいて、閾値を決定させ得る。ユーザ入力５６を使用して、年齢、体重、身長、診断、投薬療法、治療等、患者に関する情報を入力し得る。ある実施形態では、ディスプレイ２０は、ユーザがユーザ入力５６を使用して選択し得る、例えば、年齢範囲および投薬療法集合等、概して、患者に該当するような値の一覧を提示し得る。

組織を通る光信号は、他の発生源の中でもとりわけノイズによって劣化させられる可能性がある。ノイズ源の１つは、光検出器に到達する周囲光である。別のノイズ源は、他の電子機器からの電磁結合である。また、患者の動きも、ノイズをもたらし、信号に影響を及ぼす。例えば、検出器と皮膚、またはエミッタと皮膚との間の接触は、動きによって、皮膚からいずれかが離されると、一時的に中断される可能性がある。加えて、血液は、流体であるため、慣性効果に対して、周囲組織と異なって応答し、したがって、酸素濃度計プローブが取着される点における体積に瞬間的な変化をもたらす。

ノイズ（例えば、患者の動きからの）は、医師の自覚がない状態で、医師によって依存されるパルス酸素濃度計の信号を劣化させる可能性がある。これは、患者のモニタリングが遠隔である場合、動きが微小過ぎて観察することが不可能である場合、あるいは医師が計器またはセンサ部位以外の患者の他の部分を見ている場合、特に当てはまる。パルス酸素濃度計（すなわち、ＰＰＧ）信号の処理は、信号内に存在するノイズの量を減少させる、または別様に、ＰＰＧ信号から導出された生理学的パラメータの測定値に影響を及ぼすのを防止するために、ノイズ成分を識別する操作を伴い得る。

本開示が、任意の好適な信号に適用可能であって、ＰＰＧ信号は、例示目的のために使用されるにすぎないことを理解されるであろう。当業者は、本開示が、他の生体信号（例えば、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、および／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、それらに限定されない、他の信号に対して、幅広い適用性を有することを認識するであろう。

一実施形態では、ＰＰＧ信号は、連続ウェーブレット変換を使用して変換され得る。ＰＰＧ信号の変換（すなわち、ウェーブレット空間内）から導出された情報を使用して、１つ以上の生理学的パラメータの測定値を提供し得る。

本開示による、信号ｘ（ｔ）の連続ウェーブレット変換は、以下のように定義され得る。

式中、ψ^＊（ｔ）は、ウェーブレット関数の複素共役ψ（ｔ）であって、ａは、ウェーブレットの拡張パラメータであって、ｂは、ウェーブレットの位置パラメータである。式（９）によって求められる変換を使用して、変換表面上の信号表現を構築し得る。変換は、時間スケール表現としてみなされ得る。ウェーブレットは、周波数の領域から構成され、その１つは、ウェーブレットの特性周波数として表記され得、ウェーブレットと関連付けられた特性周波数は、スケールａと逆比例する。特性周波数の一実施例は、卓越周波数である。特定のウェーブレットの各スケールは、異なる特性周波数を有し得る。時間スケールにおける実装のために必要とされる基礎となる数学的な詳細は、例えば、Ｐａｕｌ Ｓ．ＡｄｄｉｓｏｎのＴｈｅ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｔａｙｌｏｒ ＆ Ｆｒａｎｃｉｓ Ｇｒｏｕｐ ２００２）（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に見出され得る。

連続ウェーブレット変換は、概して、時間内に高度に局在化したウェーブレットを使用して、信号を分解する。連続ウェーブレット変換は、離散変換と比較して、高分解能を提供し、したがって、フーリエ変換（または、任意の他のスペクトル技法）あるいは離散ウェーブレット変換等の一般的な周波数変換よりも信号から多くの情報を作成する能力を提供し得る。連続ウェーブレット変換は、小スケール信号成分が、より小さいスケールウェーブレットと良好に相関し、したがって、変換のより小さいスケールにおいて、高エネルギーで現れるように、信号の着目スケールに跨るスケールを有する、ある範囲のウェーブレットの使用を可能にする。同様に、大スケール信号成分は、より大きなスケールウェーブレットと良好に相関し、したがって、変換のより大きなスケールにおいて、高エネルギーで現れる。したがって、異なるスケールにおける成分は分離され、ウェーブレット変換ド領域内で分離され、抽出され得る。さらに、スケールおよび時間位置内のウェーブレットの連続範囲の使用は、離散技法と比較して可能なものより高い分解能変換を可能にする。

加えて、信号または任意の他の種類のデータをスペクトル（すなわち、周波数）領域に変換する変換および操作は、必ずしも、２次元座標系における一連の周波数変換値を創出するわけではなく、２つの次元は、周波数と、例えば、振幅であり得る。例えば、任意の種類のフーリエ変換は、２次元スペクトル等を作成するであろう。対照的に、連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換は、３次元座標系に定義され、時間、スケールと、例えば、振幅の次元を伴う表面を作成するように要求される。故に、スペクトル領域内で行われる操作は、ウェーブレット領域内で行うことは不可能である。代わりに、ウェーブレット面は、スペクトルに変換されなければならない（すなわち、逆ウェーブレット変換を行い、ウェーブレット面を時間領域に変換し、次いで、時間領域からスペクトル変換を行うことによって）。反対に、ウェーブレット領域内で行われる操作は、スペクトル領域内で行うことは不可能である。代わりに、スペクトルは、最初に、ウェーブレット面に変換されなければならない（すなわち、逆スペクトル変換を行い、スペクトル領域を時間領域に変換し、次いで、時間領域からウェーブレット変換を行うことによって）。同様に、例えば、時間内の特定の点に沿った３次元ウェーブレット面の横断面も、スペクトルベースの技法が使用され得る周波数スペクトルと等しくはない。少なくとも、ウェーブレット空間は、時間次元を含むため、スペクトル技法とウェーブレット技法とは、互換性がないことを理解されるであろうスペクトル領域処理に依存する系をウェーブレット空間処理に依存する系に変換することは、ウェーブレット空間処理に適応するために、系に大幅かつ基本的修正を必要とするであろう（例えば、信号または信号の一部の代表的エネルギー値を導出することは、ウェーブレット領域内の時間およびスケールの２回の積分を行うことを必要とする一方、反対に、スペクトル領域から代表的エネルギー値を導出するためには、周波数の１回の積分が必要となる）。さらなる実施例として、時間信号を再構築するためには、ウェーブレット領域内の時間およびスケールの２回の積分を行うことを必要とする一方、反対に、スペクトル領域から時間信号を導出するためには、周波数の１回の積分が必要となる。振幅に加えて、または代替として、とりわけ、エネルギー密度、係数、位相等のパラメータはすべて、そのような変換を使用して作成され得、これらのパラメータは、３次元ウェーブレット座標系ではなく、２次元周波数座標系において定義される場合、明確に異なる状況および意味を有することは、当技術分野において周知である。例えば、フーリエ系の位相は、全周波数に対して、単一基点に関して計算される一方、ウェーブレット系の位相は、ウェーブレットの位置（多くの場合、時間内の）およびスケールに関して、２つの次元に展開される。

ウェーブレット変換のエネルギー密度関数であるスカログラムは、以下のように定義される。

式中、’｜｜’は、モジュラス演算子である。スカログラムは、実用的目的のために再スケーリングされ得る。一般的再スケーリングの１つは、以下のように定義される。

例えば、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットが使用される場合、ウェーブレット空間内のリッジを定義するために有効である。リッジは、平面内の最大値の点の軌跡として定義される。リッジの任意の合理的定義が、方法において採用され得る。また、リッジの定義として本明細書に含まれるのは、最大値の軌跡から変位させられた経路である。平面内の最大値の点の軌跡だけと関連付けられたリッジは、「最大値リッジ」と呼ばれる。

高速数値計算を必要とする実装の場合、ウェーブレット変換は、フーリエ変換を使用した近似式として表され得る。畳み込み定理に従って、ウェーブレット変換は、ウェーブレット関数と信号との相互相関であるため、ウェーブレット変換は、信号のフーリエ変換と各必要とされるａスケールに対するウェーブレットのフーリエ変換の積の逆ＦＦＴついて近似され、次いで、その結果に

を乗じてもよい。

本明細書の以下に続く技法の議論では、「スカログラム」は、スケーリングされていない原ウェーブレット表現、線形再スケーリング、ウェーブレット変換の係数の任意の指数、または任意の他の好適な再スケーリングを含むが、それらに限定されないあらゆる好適な形態の再スケーリングを含むものととらえられ得る。加えて、明確性および一貫性の目的のために、用語「スカログラム」は、ウェーブレット変換Ｔ（ａ，ｂ）自体、または任意のその一部を意味するものと捉えられるものとする。例えば、ウェーブレット変換の実数部、ウェーブレット変換の虚数部、ウェーブレット変換の位相、ウェーブレット変換の任意の他の好適な部分、またはそれらの任意の組み合わせが、用語「スカログラム」によって含意されることが意図される。

代表的な時間期間として解釈されるスケールは、ウェーブレット関数の特性周波数に変換され得る。任意のａスケールのウェーブレットと関連付けられた特性周波数は、以下によって求められる。

式中、マザーウェーブレットの特性周波数であるｆ_ｃ（すなわち、α＝ｌにおいて）は、スケーリング定数となり、ｆは、任意のスケールａにおけるウェーブレットの代表的または特性的な周波数である。

任意の好適なウェーブレット関数が、本開示と併用され得る。最も一般的に使用される複素ウェーブレットの１つであるＭｏｒｌｅｔウェーブレットは、以下のように定義される。

式中、ｆ_０は、マザーウェーブレットの中心周波数である。括弧内の第２項は、ガウス窓内の複素正弦曲線の非ゼロ平均を補正するための補正項として知られる。実際は、ｆ_０＞＞０の値の場合は微小であって、無視され得、その場合、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットは、以下のようにより簡潔に記述することが可能である。

本ウェーブレットは、スケーリングされたガウス包絡線内の複素波である。Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットの両方の定義が、本明細書に含まれるが、式（１４）の関数は、非ゼロ平均（すなわち、その対応するエネルギースペクトルのゼロ周波数項が非ゼロである）を有するため、厳密には、ウェーブレットではない。しかしながら、式（１４）は、実際は、最小誤差を有するｆ_０＞＞０と併用され得、本明細書のウェーブレットの定義に含まれる（他の類似の近似ウェーブレット関数も同様）ことが、当業者によって認識されるであろう。ウェーブレット関数の定義を含む、基礎的ウェーブレット理論のより詳細な概観は、一般的文献において見出され得る。本明細書に論じられるのは、ウェーブレット変換特性が、信号のウェーブレット分解から抽出され得る方法についてである。例えば、ＰＰＧ信号のウェーブレット分解を使用して、医療デバイス内の臨床的に有用な情報を提供し得る。

信号内に付随する反復特性は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間スケール帯域をもたらす。例えば、ＰＰＧ信号のパルス成分は、パルス周波数またはその周囲において、ウェーブレット空間内に卓越帯域を生成する。図３（ａ）および（ｂ）は、ある実施形態による、ＰＰＧ信号から導出された例示的スカログラムの２つの図を示す。図は、信号等内のパルス成分によって生じる帯域の実施例を示す。パルス帯域は、図３（ａ）のプロット内の破線間に位置する。帯域は、スカログラム全体にわたる一連の卓越合体特性から形成される。これは、プロット中の矢印によって示されるスケールの領域内（１分当たり６０回の拍動に対応する）に位置する、図３（ｂ）内の変換面全体にわたる隆起帯域として、明確に認められ得る。スケールに関する本帯域の最大値が、リッジである。リッジの軌跡は、図３（ｂ）内の帯域の上部の黒色湾曲として示される。式（１１）で求められるもの等のスカログラムの好適な再スケーリングを採用することによって、ウェーブレット空間内に見られるリッジが、信号の瞬時的周波数と関連させ得る。このように、脈拍数は、ＰＰＧ信号から求められ得る。スカログラムを再スケーリングする代わりに、ウェーブレット面上のリッジから得られたスケールと実際の脈拍数との間の好適な事前に決められた関係を使用して、脈拍数を決定し得る。

ウェーブレット変換を介して得られたウェーブレット位相情報にパルスリッジの時間スケール座標をマッピングすることによって、個々のパルスが捕捉され得る。このように、個々のパルス間の時間と各パルス内の成分のタイミングの両方がモニタリングされ、心拍異常を検出する動脈系のコンプライアンスを測定するか、あるいは任意の他の好適な計算または診断を行うために使用され得る。リッジの代替定義が採用され得る。リッジと事象のパルス周波数との間の代替関係が、採用され得る。

上述のように、信号内に付随する反復特性は、ウェーブレット空間または再スケーリングされたウェーブレット空間内に時間スケール帯域をもたらす。周期的信号の場合、本帯域は、時間スケール平面内において一定のスケールのままである。多くの実信号、特に、生物学的信号の場合、帯域は非定常であって、経時的に、スケール、振幅、または両方が変動し得る。図３（ｃ）は、ある実施形態による、変換空間内の２つの帯域をもたらす、２つの付随成分を含有する信号のウェーブレット変換の例示的概略図を示す。これらの帯域は、ウェーブレット面の３次元概略図上において、帯域Ａおよび帯域Ｂと呼ばれる。本実施形態では、帯域リッジは、スケールに関するこれらの帯域のピーク値の軌跡として定義される。議論の目的のために、帯域Ｂは、着目の信号情報を含有すると仮定され得る。これは、「一次帯域」と称される。加えて、信号が発生し、続いて、変換が導出される系は、帯域Ａおよび帯域Ｂ内の信号成分間において、いくつかの形態の連結を呈すると仮定され得る。ノイズまたは他のエラー特性が、帯域Ｂの特性の類似スペクトル特性を有する信号内に存在する場合、帯域Ｂ内の情報は、曖昧となり得る（すなわち、遮蔽、分裂、または欠落する）。この場合、帯域Ａのリッジが、ウェーブレット空間内に追随し、振幅信号またはスケール信号のいずれかとして抽出され得、それぞれ、「リッジ振幅摂動」（ＲＡＰ）信号および「リッジスケール摂動」（ＲＳＰ）信号と称される。ＲＡＰおよびＲＳＰ信号は、それぞれ、時間振幅または時間スケール平面にリッジを投影することによって、抽出され得る。図３（ｄ）の上のプロットは、図３（ｃ）内のリッジＡと関連付けられたＲＡＰおよびＲＳＰ信号の概略図を示す。これらのＲＡＰおよびＲＳＰ信号の下は、これらの新しく導出された信号のさらなるウェーブレット分解の概略図である。この二次ウェーブレット分解は、図３（ｃ）内の帯域Ｂの領域内の情報を帯域Ｃおよび帯域Ｄとして利用可能にする。帯域ＣおよびＤのリッジは、帯域ＣおよびＤを生じさせる信号成分の瞬時的時間スケール特性の測定としての役割を果たし得る。以下、二次ウェーブレット特性デカップリング（ＳＷＦＤ）と称されるこの技法は、帯域Ｂ自体が、ノイズまたは他のエラー信号特性の存在の下で、遮蔽される場合、一次帯域域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる、基礎的な物理プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報を抽出可能にし得る。

いくつかの事例では、例えば、アーチファクトを除去するために、スカログラムへの修正（または、変換された信号の係数への修正）が成された時等、逆連続ウェーブレット変換が望ましい場合がある。一実施形態では、全てのスケールおよび位置、ａおよびｂにわたって積分することによって、そのウェーブレット変換から原信号を復元することが可能な逆連続ウェーブレット変換が存在する。

また、以下のように記述され得る。

式中、Ｃ_ｇは、許容定数として知られるスカラー値である。これは、ウェーブレット型式依存であって、以下から計算され得る。

図３（ｅ）は、上述の議論に従って、逆連続ウェーブレット変換を行うためにとられ得る、例示的ステップの工程図である。逆変換に対する近似式は、式（１５）をスケールにわたる一連の畳み込みとして考慮することによってなされ得る。順変換の相互相関と異なり、ここでは、複素共役は存在しないことを理解されたい。各時間ｔに対するａおよびｂのすべてにわたる積分同様に、本式はまた、逆ウェーブレット変換を一連の乗算を使用して実行可能にする、畳み込み定理を利用し得る。図３（ｆ）は、逆連続ウェーブレット変換の近似を行うためにとられ得る例示的ステップの工程図である。逆連続ウェーブレット変換を行うための任意の他の好適な技法が、本開示に従って使用され得ることを理解されるであろう。

図４は、ある実施形態による、例示的連続ウェーブレット処理システムである。本実施形態では、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６を発生させる。例示されるように、入力信号発生器４１０は、入力信号４１６としてＰＰＧ信号を提供し得る、センサ４１８に結合される酸素濃度計４２０を含み得る。入力信号発生器４１０は、任意の好適な信号源、信号発生データ、信号発生機器、またはそれらの任意の組み合わせを含み、信号４１６を生成し得ることを理解されるであろう。信号４１６は、例えば、生体信号（例えば、心電図、脳波図、胃筋電図、筋電図、心拍信号、病理学的音、超音波、または任意の他の好適な生体信号）、動的信号、非破壊試験信号、状態モニタリング信号、流体信号、地球物理学的信号、天文学的信号、電気信号、財務指標を含む金融信号、発話信号、化学信号、気候指標を含む気象学的信号、および／または任意の他の好適な信号、および／またはそれらの任意の組み合わせを含むが、それらに限定されない、任意の好適な信号または複数の信号であり得る。

本実施形態では、信号４１６は、プロセッサ４１２に結合され得る。プロセッサ４１２は、処理信号４１６のための任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、および／またはそれらの組み合わせであり得る。例えば、プロセッサ４１２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ（例えば、集積回路）、１つ以上のソフトウェアモジュール、メモリ等のコンピュータ可読媒体、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。プロセッサ４１２は、例えば、コンピュータであり得、または１つ以上のチップ（すなわち、集積回路）であり得る。プロセッサ４１２は、本開示の連続ウェーブレット変換と関連付けられた計算、ならびに変換の任意の好適な照合と関連付けられた計算を行い得る。プロセッサ４１２は、信号４１６の任意の好適な信号処理を行い、任意の好適な帯域フィルタリング、適応フィルタリング、閉ループフィルタリング、および／または任意の他の好適なフィルタリング、および／またはそれらの任意の組み合わせ等、信号４１６をフィルタリングし得る。

プロセッサ４１２は、任意の好適な揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、レジスタ等）、非揮発性メモリデバイス（例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、フラッシュメモリ等）、または両方等、１つ以上のメモリデバイス（図示せず）に結合される、あるいは１つ以上のメモリデバイスを組み込み得る。メモリは、プロセッサ４１２によって使用され、例えば、スカログラムを表すデータ等、入力信号４１６の連続ウェーブレット変換に対応するデータを格納し得る。一実施形態では、スカログラムを表すデータは、時間スケール平面内のエネルギーレベルとしてスカログラムを表す、３次元アレイ等の任意の好適な３次元データ構造として、プロセッサ４１２内部のＲＡＭまたはメモリに格納され得る。任意の他の好適なデータ構造を使用して、スカログラムを表すデータを格納し得る。

プロセッサ４１２は、出力４１４に結合され得る。出力４１４は、例えば、１つ以上の医療デバイス（例えば、種々の生理学的パラメータを表示する医療モニタ、医療アラーム、あるいは生理学的パラメータを表示する、または入力として、プロセッサ４１２の出力を使用する、任意の他の好適な医療デバイス）、１つ以上のディスプレイデバイス（例えば、モニタ、ＰＤＡ、携帯電話、任意の他の好適なディスプレイデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上のオーディオデバイス、１つ以上のメモリデバイス（例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、光ディスク、任意の他の好適なメモリデバイス、またはそれらの任意の組み合わせ）、１つ以上の印刷デバイス、任意の他の好適な出力デバイス、またはそれらの任意の組み合わせ等、任意の好適な出力デバイスであり得る。

システム４００は、システム１０内に組み込まれ得（図１および２）、例えば、入力信号発生器４１０は、センサ１２およびモニタ１４の一部として実装され得、プロセッサ４１２は、モニタ１４の一部として実装され得ることを理解されるであろう。

次に、本開示の連続ウェーブレット処理が、図５−１１を参照して論じられる。

図５は、本開示のある実施形態による、信号の一部を選択およびミラーリングし、さらなる解析のために、新しい信号を生成するための例示的プロセスの工程図である。プロセス５００は、ステップ５０２から開始し得る。ステップ５０４では、原信号の第１の部分が選択され得る。原信号は、任意の好適な源からの信号を含み得、１つ以上の反復成分を含有し得る。例えば、原信号は、ＰＰＧ信号であり得る。第１の部分は、信号の特性に基づく任意の好適な方法を使用して（例えば、最大値および最小値を使用して、または原信号の１つ以上の転換点を見出すための二次導関数を使用して）、選択され得る。選択された部分は、信号の反復部分に対応し得る。例えば、選択された部分は、心拍に対応する、ＰＰＧ信号のアップストロークまたはダウンストロークに対応し得る。ステップ５０６では、第１の部分は、任意の好適な第１の垂直軸を中心としてミラーリングされ、選択されたセグメントの開始および終了点に位置する垂直軸等、ミラーリングされた第１の部分を生成し得る。プロセス５００は、ステップ５０８に進み、第２の部分が、原信号から選択され得る。第２の部分は、第１の部分と同一、類似、または異なってもよく、任意の好適な方法を使用して、選択され得る。例えば、第２の部分は、第１の部分に対して、時間的に順次生じる信号の特性に対応し得る。ステップ５１０では、原信号の第２の部分は、任意の好適な第２の垂直軸を中心としてミラーリングされ、ミラーリングされた第２の部分を生成し得る。ある実施形態では、プロセス５００は、ステップ５１２に進み、ミラーリングされた第１の部分およびミラーリングされた第２の部分は、組み合わせられ、新しい信号を生成し得る。ある実施形態では、プロセス５００は、２つの新しい信号を生成し得る（１つは、ミラーリングされた第１の部分からであって、１つは、ミラーリングされた第２の部分からである。）このように、１つ以上の新しい信号が、生成され得る。これらの新しい信号は、ステップ５１４において、後述のプロセス９００（図９）またはプロセス１０００（図１０）の方法のいずれか等、任意の好適な方法を使用して、さらに解析され得る。プロセス５００は、ステップ５１６に進み、終了し得る。

工程図の上述のステップは、例示にすぎず、任意の好適な修正がなされ得る。例えば、信号の追加部分が選択され、ミラーリングされ、新しい信号に追加され得る。プロセスは、信号が受信されている実時間内に行われ得、信号が受信された後に行われ得る。新しい信号は、連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換を使用して、解析され得る。

図６は、本開示のある実施形態による、原ＰＰＧ信号からアップストローク信号およびダウンストローク信号を再構築するための例示的プロセスの概略図である。プロセス６４００は、ＰＰＧ信号が回収され得る時間窓全体より短い時間窓を使用して、患者４０に結合され得るセンサ１２（図２）または入力信号発生器４１０（図４）によって得られたＰＰＧ信号を利用して、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）によってリアルタイムで行われ得る。代替として、プロセス６４００は、ＰＰＧ信号が収集されたデータの時間窓全体を使用して、ＱＳＭ７２（図２）からのＰＰＧ信号サンプル、あるいはＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２（図２）内に格納されるＰＰＧ信号サンプルにおいて、オフラインで行われ得る。

プロセス６４００は、ステップ６４１０から開始し得、ＰＰＧ信号６４０５は、任意の好適な時間周期ｔにわたって、センサ１２または入力信号発生器４１０によって収集され、アップストローク信号６４６３および／またはダウンストローク信号６４６５を再構築し得る。アップ信号６４６３およびダウン信号６４６５を再構築するために使用されるＰＰＧ信号６４０５の部分は、任意の好適な手法を使用して選択され得る。例えば、ＰＰＧ信号６４０５のアップストロークおよびダウンストロークは、ＰＰＧ信号６４０５の最大および最小値に基づいて選択され得る。代替として、アップストロークおよびダウンストロークを有するＰＰＧ信号６４０５の一部は、ＰＰＧ信号６４０５の１つ以上の転換点を見出すために、二次導関数を使用して特定され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、ＰＰＧ信号６４０５の最大および最小値ならびにＰＰＧ信号６４０５の二次導関数を識別し、ＰＰＧ信号６４０５の一部分を選択し、１つ以上のダウンストロークからＰＰＧ信号６４０５の一部分内の１つ以上のアップストロークを分離するために、任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、および／またはそれらの組み合わせを含み得る。ＰＰＧ信号６４０５の最小転換点は、丸を使用してステップ６４１０に示される。ステップ６４２０において、アップストロークおよびダウンストロークは、２つの選択された転換点の間に生じ得、アップストローク「Ｕ」は、ＰＰＧ信号６４０５の原基線Ｂの２つの転換点の間およびそれに垂直なＰＰＧ信号６４０５の最大値を表す点線を使用して、ダウンストローク「Ｄ」と区別され得る。一つの好適な実施形態では、アップストロークおよびダウンストロークは、例えば、帯域通過フィルタまたは低域通過フィルタ６８を使用して、一般的な心拍の範囲より高いおよび低い周波数をフィルタリングすることによって、ＰＰＧ信号６４０５をフィルタリング後、選択され得る。別の好適な実施形態では、アップおよびダウンストロークは、２００８年６月３０日出願のＷａｔｓｏｎの米国仮出願第６１／０７７，０９２号「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｐｕｌｓｅｓ」（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に記載の技法を使用して検出され得る。当業者は、パターンマッチング方法（差異の総合計または最近傍技法等）、統語的処理方法（述語計算文法等）、および適応方法（非単調論理推論または人工ニューラルネットワーク等）を含むが、それらに限定されないトレースの顕著な部分の検出および／または選択のために、任意の好適な方法が採用され得ることを理解するであろう。

図６では、ある実施形態による、ＰＰＧ信号６４０５の原基線Ｂが、正弦曲線状の点線として示される。基線Ｂは、患者４０の呼吸によって変動し、時間平面においてＰＰＧ信号を振動または歪曲させ得る。例えば、ＰＰＧ信号６４０５は、患者の呼吸に従う患者の血管の拡張に関連し得る振幅変調を被り得る。ＰＰＧ信号６４０５はまた、少なくとも部分的に、患者の静脈床内の圧力に基づき得る搬送波を含み得る。ＰＰＧ信号６４０５はまた、少なくとも部分的に、患者の呼吸性洞性不整脈に基づき得る周波数変調を被り得る。プロセス６４００は、ＰＰＧ信号の搬送波を除去し得、その除去は、少なくとも部分的に、再構築されたアップストローク信号およびダウンストローク信号の振幅変調に反映され得る。

プロセス６４００は、ステップ６４２０に進み、ＰＰＧ信号６４０５の１つのアップストロークおよび１つのダウンストロークが、任意の好適な方法を使用して、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、選択され得る。ステップ６４２０では、アップストロークおよびダウンストロークは、２つの選択された転換点の間に生じ得、アップストローク「Ｕ」は、２つの転換点の間およびそれに垂直なＰＰＧ信号６４０５の最大値を表す点線を使用して、ダウンストローク「Ｄ」と区別され得る。任意の他の好適な技法を使用して、アップストロークとダウンストロークとを区別し得る。本開示のある実施形態では、ＰＰＧ信号６４０５のアップストロークは、同様にＰＰＧ信号６４０５からダウンストロークをも選択することなしに、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理のために、選択され得る。同様に、ＰＰＧ信号６４０５のダウンストロークは、ＰＰＧ信号６４０５からアップストロークをも選択することなしに、さらなる処理のために選択され得る。

プロセス６４００は、ステップ６４３０に進み、ステップ６４２０において選択されたアップストロークは、任意の好適な方法を使用して、さらなる処理のために、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、選択されたダウンストロークから分離され得る。例えば、アップストロークは、２つの転換点に垂直な最大値を表す点線が、ＰＰＧ信号６４０５の選択された部分と交差し得る点において、ダウンストロークから分離され得る。

プロセス６４００は、ステップ６４４０に進み、選択されたアップストローク「Ｕ」および選択されたダウンストローク「Ｄ」はそれぞれ、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、任意の好適な垂直軸を中心としてミラーリングされ得る。ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５の形状は、ＰＰＧ信号６４０５のどの部分が、ステップ６４２０において選択されたかに依存し得る。ＰＰＧ信号６４０５の基線Ｂは変動し得るので、ＰＰＧ信号６４０５の一部分から選択されたアップストロークとダウンストロークとの組み合わせは、ＰＰＧ信号６４０５の別の部分からの類似アップストロークとダウンストロークとの組み合わせとは異なる振幅および／または異なる周波数を有し得る。例えば、ステップ６４２０において、原基線Ｂが下降傾向にあるＰＰＧ信号６４０５の一部分が選択される場合、アップストローク「Ｕ」および結果として生じるミラーリングされたアップ信号は、より広く平らなパルスを形成し得る一方、ダウンストローク「Ｄ」および結果として生じるミラーリングされたダウン信号は、より狭く高いパルスを形成し得る。

プロセス６４００は、ステップ６４５０に進み、ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５は、それぞれ、ＰＰＧ信号６４０５から追加アップストロークおよびダウンストロークを選択およびミラーリングし、ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５を形成することから形成された追加の複数のパルスに追加され得る。代替として、ミラーリングされたアップパルス６４４３およびミラーリングされたダウンパルス６４４５は、それぞれ、個々の信号パルスのままであり得、図９および図１０に関して後述されるように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、さらに解析され得る。ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５内のパルスは、それぞれ、その振幅および／またはその時間周期が可変であって、時間平面におけるＰＰＧ信号６４０５の振幅および／または周波数振動を反映し得る。代替として、ミラーリングされた信号は、それぞれ、所望の数のパルスを有する信号を形成する代わりに、所望の時間窓内の信号を形成するように複製可能である。

プロセス６４００は、ステップ６４６０に進み、ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５は、それぞれ、さらなる解析に先立って、任意の所望のサイズに伸張または圧縮されることによる等、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、さらに操作され得る。ミラーリングされた信号６４５３および６４５５の各パルスは、ミラーリングされた信号内の他のパルスから独立して、拡大または短縮され得る。例えば、ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のパルスは、それぞれ、伸張または圧縮され、各パルスの時間周期のサイズを等しくし得、時間周期はすべてまとめて、ＰＰＧ信号６４０５が収集された、または解析される、時間周期ｔに等しい。代替として、ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５の各パルスは、時間周期ｔに整合するようには伸張されないが、代わりに、少なくとも部分的に、ＰＰＧ信号６４０５の別の時間周期に基づいて、または少なくとも部分的に、個々または所定の数の信号パルスに基づいて、任意の所望のサイズに伸張あるいは圧縮され得る。ある実施形態では、各ミラーリングされたアップパルスは、伸張あるいは圧縮され、その対応するダウンストロークと組み合わされるために、ミラーリングにおいて使用されるアップストロークのサイズに整合させ得る。同一プロセスが、各ミラーリングされたダウンパルスにおいて行われ得る。ある実施形態では、ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のミラーリングされたパルスは、ＰＰＧ信号６４０５が収集された、または解析されている、時間周期ｔに整合するように、等しく伸張または圧縮され得る。

ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のパルスの１つ以上が、伸張または圧縮される時に生じる周波数変調は、ステップ６４６０において、上述の個々の伸張または圧縮の量に関連して、ミラーリングされた信号６４５３および６４５５内のパルスの各々の振幅を増減することによって、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、振幅変調に変換され得る。これによって、原ＰＰＧ信号６４０５内の基線変化のためにミラーリングされたパルス内に既に存在し得る振幅変調を増加させ得る。周波数変調の影響をミラーリングされた信号６４５３および６４５５内の振幅変調に変換することによって、ＰＰＧ信号６４０５のさらなる解析に及ぼす患者４０の呼吸性洞性不整脈の影響を低減させ得る。パルスの各々が、（例えば、ＰＰＧ信号６４０５が収集された時間周期ｔに整合し、相互のパルスの周期に整合するように）相互から独立して伸張または圧縮される場合、再構築アップ信号６４６３および／または再構築ダウン信号６４６５内のパルスの振幅は、変調または増大され得る。代替として、再構築信号に適用される周波数変調が、一様振幅を有する再構築信号を創出するように、各パルスを個々に伸張または圧縮する場合、再構築アップ信号６４６３または再構築ダウン信号６４６５内のパルス各々の振幅は、同一（図示せず）であり得る。ある実施形態では、再構築アップ信号６４６３および／または再構築ダウン信号６４６５は、振幅および周波数が可変し得るパルスを含み得る。

本開示のある実施形態では、ダウンストロークではなく、アップストロークが、ステップ６４２０において選択され、ステップ６４４０において、垂直軸を中心としてミラーリングされ、ステップ６４５０において、複製され、ステップ６４６０において、伸張（または、圧縮）され得る。ミラーリングされたアップ信号６４５３およびミラーリングされたダウン信号６４５５の処理（例えば、アップストロークおよび／またはダウンストロークを選択し、ストロークをミラーリングし、ミラーリングされたパルスを複製し、ミラーリングされた信号を伸張または圧縮する）が完了すると、再構築アップ信号６４６３および再構築ダウンストローク信号６４６５は、図９および１０に関して後述するように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理において使用され得る。

図７は、本開示のある実施形態による、信号の一部をサンプリングおよび補間し、さらなる解析のために、新しい信号を創出するための例示的なプロセスの工程図である。プロセス７００は、ステップ７０２から開始し得る。ステップ７０４では、原信号の一部分が選択され得る。原信号は、ステップ５０４（図５）に関して後述されるように、任意の好適な源からの信号を含み得、１つ以上の反復成分を含有し得る。例えば、選択された部分は、心拍に対応するＰＰＧ信号のアップストロークまたはダウンストロークに対応し得る。次いで、プロセス７００は、ステップ７０６に進み得る。ステップ７０６では、ステップ７０４において選択された原信号の一部分が、信号の特性点を求めるためにサンプリングされ得る。これらのサンプルは、原信号の選択された部分の任意の好適な特性を使用して、任意の特定の周波数において採取され得る。さらに、これらのサンプルは、増幅器６６、フィルタ６８、およびＡ／Ｄ変換器７０（図２）等の増幅器、フィルタ、および／またはアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器の任意の好適な組み合わせを使用して採取され得る。次いで、サンプルは、さらなる処理のために使用される前に、ＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２（図２）内に格納され得る。ある実施形態では、最大値または最小値を有する信号内の点が、サンプリングされ得る。例えば、選択される特性点は、パルスのアップおよびダウンストローク（例えば、心拍に対応する信号の一部）の振幅に対応し得る。次いで、プロセス７００は、ステップ７０８に進み得る。

ステップ７０８において、ステップ７０６においてサンプリングされた特性点を使用して補間を行うことにより、新しい補間信号を創出し得る。この補間は、当業者に周知の任意の好適な方法を使用して行われ得る。例えば、補間は、最小二乗近似、二乗平均誤差適合、多項式補間、ガウス過程を介した補間、またはテンプレート整合等の曲線適合技法を使用して行われ得る。ある実施形態では、プロセス７００は、２つの新しい信号を創出し得、１つは、パルスのアップストロークの振幅に対応する特性点を使用するもの（すなわち、補間アップ信号）、１つは、パルスのダウンストロークを使用して創出されるもの（すなわち、補間ダウン信号）である。ある実施形態では、プロセス７００は、パルスのアップおよびダウンストロークの両方に対応する特性点の組み合わせである、補間信号を創出し得る。プロセス５００および６００（図５および図６）に関して論じられたミラーリング技法と異なり、補間信号内の各点の時間的位置が、原信号と比較して維持され得る。さらに、プロセス５００および６００（図５および図６）に関して論じられるように、結果として生じる補間信号は、原信号の一部をミラーリングし、新しい信号を創出することから生じる信号に類似し得る。ステップ７０８において創出された新しい補間信号は、プロセス９００および１０００（図９および図１０）の方法のいずれか等、任意の好適な方法を使用して、ステップ７１０において、さらに解析され得る。プロセス７００は、ステップ７１２に進み、終了し得る。

工程図の上述のステップは、例示にすぎず、任意の好適な修正が、なされ得る。例えば、信号の追加部分が選択およびサンプリングされ得、サンプルは、補間され、新しい信号に追加される信号を創出し得る。プロセスは、信号の受信に伴って、リアルタイムで行われ得、または信号が受信された後に行われ得る。新しい信号は、連続ウェーブレット変換等のウェーブレット変換を使用して、解析され得る。

図８は、本開示のある実施形態による、原信号のアップストローク部分およびダウンストローク部分をサンプリングおよび補間するための例示的プロセスの概略図である。プロセス８４００は、ＰＰＧ信号が収集され得る時間窓全体より短い時間窓を使用して、患者４０に結合され得るセンサ１２（図２）または入力信号発生器４１０（図４）によって得られたＰＰＧ信号を利用して、リアルタイムで、プロセッサ４１２（図４）あるいはマイクロプロセッサ４８（図２）によって行われ得る。代替として、プロセス８４００は、ＰＰＧ信号が収集されたデータの時間窓全体を使用して、ＱＳＭ７２（図２）からのＰＰＧ信号サンプル、あるいはＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２（図２）内に格納されたＰＰＧ信号サンプルにおいて、オフラインで行われ得る。

プロセス８４００は、ステップ８５１０から開始し得、ＰＰＧ信号８５０５は、任意の好適な時間周期ｔにわたって、センサ１２または入力信号発生器４１０によって収集され、補間アップ信号８５２２および／または補間ダウン信号８５３２を創出し得る。次いで、ＰＰＧ信号８５０５の一部分が、任意の好適な手法を使用して選択され得る。例えば、ＰＰＧ信号８５０５のアップストロークおよびダウンストロークが、プロセス６４００（図６）のステップ６４１０に関して論じられるように、ＰＰＧ信号８５０５の最大および最小値またはＰＰＧ信号８５０５の二次導関数に基づいて、選択され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、および／またはそれらの組み合わせを含み、ＰＰＧ信号８５０５の最大および最小値を識別し、ＰＰＧ信号８５０５の一部分を選択し、１つ以上のダウンストロークから選択されたＰＰＧ信号８５０５の一部内の１つ以上のアップストロークを分離し得る。プロセス６４００同様、プロセス８４００は、ＰＰＧ信号の搬送波を除去し得、その除去は、少なくとも部分的に、補間アップ信号８５２２および補間ダウン信号８５３２の振幅変調の中に反映され得る。

ステップ８５１０では、選択された原信号の部分がサンプリングされ、信号の特性点を求めてもよい。これらのサンプルは、原信号の選択された部分の任意の好適な特性を使用して、任意の特定の周波数において採取され得る。さらに、これらのサンプルは、増幅器６６、フィルタ６８、およびＡ／Ｄ変換器７０（図２）等の増幅器、フィルタ、および／またはアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器の任意の好適な組み合わせを使用して、採取され得る。次いで、サンプルは、さらなる処理のために使用される前に、ＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２（図２）内に格納され得る。ある実施形態では、選択されるサンプルは、パルスのアップおよびダウンストロークの振幅に対応し得る。これらのアップストロークおよびウンストローク振幅は、ＰＰＧ信号８５０５の最大値および最小値またはＰＰＧ信号８５０５の二次導関数を使用して計算され得る。例えば、アップストローク振幅８５１２は、最大点８５０６と最小点８５０８との間の差異として計算され得る。加えて、ダウンストローク振幅８５１４は、最大点８５０６と最小点８５０７との間の差異として計算され得る。ある実施形態では、収集されるサンプルは、スケーリング、量子化、合計、または別様に、任意の好適な技法を使用して操作され得る。次いで、プロセス８４００は、ステップ８５２０および８５３０に進み得る。

ステップ８５２０および８５３０では、ステップ８５１０において計算されたサンプルが補間され、新しい信号を創出し得る。ある実施形態では、収集されるサンプルは、ＰＰＧ信号８５０５内のアップストロークの振幅に対応するものと、ＰＰＧ信号８５０５内のダウンストロークの振幅に対応するものとに格納され得る。例えば、サンプル８５２４は、アップストローク振幅８５１２に対応し得、ＰＰＧ信号８５０５内のアップストロークの振幅に対応する他のサンプルとグループ化され得る。加えて、サンプル８５３４は、ダウンストローク振幅８５１４に対応し得、ＰＰＧ信号８５０５内のダウンストロークの振幅に対応する他のサンプルとグループ化され得る。補間は、当業者に周知の任意の好適な方法を使用して、サンプルにおいて行われ得る。例えば、補間は、最小二乗近似、二乗平均誤差適合、多項式補間、ガウス過程を介した補間、またはテンプレート整合等の曲線適合技法を使用して行われ得る。ある実施形態では、プロセス８４００は、２つの新しい信号を創出し得る。ステップ８５２０において、補間アップ信号は、ＰＰＧ信号８５０５内のアップストロークの振幅に対応するサンプルを使用して生成され得る一方、ステップ８５３０では、補間ダウン信号は、ＰＰＧ信号８５０５内のダウンストロークの振幅に対応するサンプルを使用して創出され得る。ある実施形態では、プロセス７００は、ＰＰＧ信号８５０５内のアップおよびダウンストロークの両方に対応するサンプルの組み合わせである補間信号を創出し得る。プロセス５００および６００（図５および図６）に関して論じられるミラーリング技法と異なり、結果として生じる補間信号内の各点の時間的位置は、原信号と比較して維持され得る。さらに、結果として生じる補間信号は、プロセス５００および６００（図５および図６）に関して論じられるように、原信号の一部をミラーリングし、新しい信号を生成することから生じる信号に類似し得る。ステップ８５２０および８５３０において生成された新しい補間信号は、図９および図１０に関して後述するように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理において、使用され得る。

図９は、本開示のある実施形態による連結スカログラムを使用して、原信号から作成されたスカログラムを解析するための例示的プロセスの工程図である。プロセス９００は、ステップ９１０から開始し得、データがセンサから受信され、原信号を形成する。例えば、センサ１２（図１）は、ＰＰＧ信号が、センサ１２を使用して、または入力信号発生器４１０（図４）を使用して、原信号を形成することによって検出されることに伴って、リアルタイムでＰＰＧ信号を収集し得る。次いで、プロセス９００は、ステップ９２０に進み得、新しい信号が原信号から作成される。これらの新しい信号は、任意の好適な信号処理技法を使用して作成され得る。ある実施形態では、原信号から作成された新しい信号は、図５および図６に関して論じられる再構築アップおよびダウン信号を含み得る。ある実施形態では、原信号から作成された新しい信号は、図７および図８に関して論じられる、補間されたアップおよびダウン信号を含み得る。ある実施形態では、スカログラムは、これらの新しい信号から作成され得る。これらのスカログラムは、図３（ａ）、３（ｂ）、および３（ｃ）に示されるスカログラムを導出するために使用された同一方法を使用して（例えば、連続ウェーブレット変換を使用して）作成され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、新しい信号の連続ウェーブレット変換と関連付けられた計算を行い得る。スカログラムは、任意の好適な特性周波数のマザーウェーブレットを使用して導出されるか、またはＭｏｒｌｅｔウェーブレット等を形成し得、そこで、ｆ_０（その振動性質に関連する）は、５．５ｒａｄｓ／秒と等しい値または任意の他の好適な値をとり得る。次いで、プロセス９００は、ステップ９３０に進み得る。

ステップ９３０では、ステップ９２０において作成されたスカログラムの領域は、任意の好適な方法を使用して、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって解析され、１つ以上の所望の領域を選択し得る。例えば、スカログラムが解析され、安定性および／または一貫性の閾値レベルを超える領域を計算し得る。安定性および／または一貫性の領域は、例えば、２００９年５月７日出願のＷａｔｓｏｎらの米国出願第１２／４３７３２６号「Ｃｏｎｓｉｔｅｎｔ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｂｙ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」（弁理士整理番号：Ｈ−ＲＭ−０１４２４ ＣＯＶ−４２）（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に記載の技法を使用して選択され得る。ある実施形態では、ウェーブレット関数が、スカログラムを解析する前に、スカログラムに適用され得る。これらのウェーブレット関数は、ウェーブレット空間内のスカログラムのリッジを定義し得る。例えば、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットが、スカログラムに適用され、ウェーブレット空間内のスカログラムのリッジを定義し得る。次いで、リッジが、ステップ１０５０（図１０）に関して記載の方法と同様に、作成されたスカログラムから抽出され得る。ある実施形態では、領域は、スカログラム内のリッジのスケールおよび／または振幅の特性に従って、選択され得る。リッジを解析するために、幅および開始位置（例えば、開始時間）の両方が変化し得る時間窓が、ステップ９２０において作成された１つ以上のスカログラムにわたってスライドされ得る。時間窓内のリッジは、スケール、リッジ断片の長さ、他のリッジに対するリッジの近似性、および／または任意の他の好適な加重特性を単位として、特定のリッジ断片がとり得る経路の標準偏差の加重に関して、パラメータ化され得る。最高の加重を有するリッジが、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理のために選択され得る。ある実施形態では、最高の加重を有するリッジの周囲の面積は、作成されたスカログラムの１つ内の安定および／または一貫した領域として選択され得る。

ある実施形態では、作成されたスカログラムの領域は、スカログラムが作成された原信号、例えば、ステップ９１０において形成された原信号に基づいて、解析および選択され得る。例えば、信号のピークが特定され得る。次いで、これらのピークは、２００９年５月７日出願のＷａｔｓｏｎらの米国出願第１２／４３７３２６号「Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｂｙ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｓｌｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」（弁理士整理番号：Ｈ−ＲＭ−０１４２４ ＣＯＶ−４２）（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に記載のように、信号内の他のピークに関連する振幅内のその一貫性を決定するように解析され得る。加えて、信号の局在化スケールが、ウェーブレット変換を使用して導出され得る。次いで、局在化スケールが解析され、信号のトラフを決定するか、または信号の同一相対位相に対応する位置を決定し得る。次いで、これらの位置を使用して、各々のスカログラム内の一連の安定領域を決定し得る。ある実施形態では、信号の自己相関が行われ得る。次いで、これらの自己相関を使用して、信号内のスケールの一貫性指標を与える、各々のスカログラムの領域を選択し得る。

プロセス９００は、ステップ９４０に進み得、ステップ９３０において選択されたスカログラムの領域が連結される。連結の際に、選択されたスカログラムの領域は、スケーリングされ得る。例えば、選択された領域の周波数および／または振幅は、結果として生じる連結スカログラムが、スケールおよび／または振幅の所望の範囲、あるいは特定の最大スケールおよび／または振幅を有するように、連結の際に正規化され得る。ある実施形態では、連結される各領域は、信頼性要因によって加重および正規化され得る。ある実施形態では、選択された領域は、任意のさらなる処理を伴わずに、連結され得る。結果として生じる連結スカログラムは、単一スカログラム内において、任意の好適な順番で、選択されたスカログラムの領域をプロットする等、任意の好適な方法で表現され得る。次いで、プロセス９００は、ステップ９５０に進み得、連結スカログラムは、図９および図１０に関して後述されるように、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理において使用され得る。

図１０は、本開示のある実施形態による連結スカログラムを使用して、図６の再構築アップストローク信号およびダウンストローク信号、または図８の補間アップ信号および補間ダウン信号を解析するための例示的プロセスの工程図である。プロセス１０００は、ステップ１０３０から開始し得、各々、再構築アップ信号６４６３および再構築ダウン信号６４６５または補間アップ信号８５２２および補間ダウン信号８５３２と同一であり得、かつその特性の一部または全部を含み得る、アップ信号１０３３およびダウン信号１０３５は、任意の好適な方法を使用して、任意の原信号（例えば、ＰＰＧ信号）から作成され得る。本開示のある実施形態では、両方の再構築信号の代わりに、一方の再構築信号または補間信号（例えば、アップ信号１０３３）だけが、プロセス１０００によって解析され得る。

プロセス１０００は、ステップ１０４０に進み得、一次アップスカログラム１０４３および一次ダウンスカログラム１０４５が、任意の好適な方法を使用して、少なくとも部分的に、アップ信号１０３３およびダウン信号１０３５から導出され得る。例えば、アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５は、図３（ａ）、３（ｂ）、および３（ｃ）に示されるスカログラムを導出するために使用されたものと同一方法を使用して（例えば、連続ウェーブレット変換を使用して）導出され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、アップ信号１０３３およびダウン信号１０３５の連続ウェーブレット変換と関連付けられた計算を行い得る。アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５は、任意の好適な特性周波数のマザーウェーブレットを使用して導出されるか、またはＭｏｒｌｅｔウェーブレット等を形成し得、そこで、ｆ_０（その振動性質に関連する）は、５．５ｒａｄ／秒に等しい値または任意の他の好適な値をとり得る。

また、アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５は、任意の好適なスケール範囲にわたって導出され得る。例えば、アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５は、図３（ｃ）に示されるように、帯域Ａに対応するスケールの両側において、その特性周波数が、例えば、約０．８Ｈｚに及ぶスケール範囲内のウェーブレットを使用して導出され得る。より狭いスケール範囲を使用して、アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５を導出し、他のアーチファクト（例えば、ノイズ）の含有を排除し、ＰＰＧ信号（例えば、パルス成分）内の着目成分に焦点を当て、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８が行うことを必要する計算数を最小限にし得る。得られたアップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５は、任意の好適な方法を使用して、例えば、二次ウェーブレット特性デカップリングを使用してさらに解析され得る、帯域Ａ等のエネルギー増加の少なくとも１つの範囲に対応するリッジを含み得る。

プロセス１０００は、ステップ１０５０に進み得、アップリッジ１０５３およびダウンリッジ１０５５は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、任意の好適な方法を使用して、各々、アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５から抽出され得る。例えば、アップリッジ１０５３およびダウンリッジ１０５５は、特定のスケール値において、ＰＰＧ信号が、そのスケールの特性周波数に対応する高振幅を含有し得ることを表し得る。帯域Ａ内に認められる振幅および／またはスケール変調は、別の成分（例えば、パルス帯域Ａによって示されるように、患者の脈拍数）に及ぼすＰＰＧ信号の成分の１つ（例えば、図３（ｃ）内の呼吸帯域Ｂによって示されるように、患者の呼吸）の影響の結果であり得る。帯域Ａに関して、アップリッジ１０５３および／またはダウンリッジ１０５５を抽出し、さらに解析することによって、また、帯域Ｂ自体が、例えば、ノイズまたは他のエラー信号特性の存在の下で、遮蔽される場合に一次帯域Ｂ（図３（ｃ））を生じさせる基礎的物理プロセスと関連付けられた信号成分の性質に関する情報が、抽出され得る。

プロセス１０００は、ステップ１０６０に進み得、アップリッジ１０５３およびダウンリッジ１０５５は、各々、任意の好適な方法を使用して、二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５にさらに変換され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、アップリッジ１０５３およびダウンリッジ１０５５のさらなる変換を含む、連続ウェーブレット変換の任意の好適な照合と関連付けられた計算を行い得る。例えば、二次ウェーブレット特性デカップリングが、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、アップリッジ１０５３およびダウンリッジ１０５５の各々に適用され、二次アップスカログラム７６３および二次ダウンスカログラム７６５を導出し得る。二次ウェーブレット特性デカップリング技法は、帯域Ａの振幅変調を調べることによって、図３（ｃ）内の一次帯域Ｂに関する所望の情報を提供し得、そのような振幅変調は、少なくとも部分的に一次帯域Ｂに関連し得る、ＰＰＧ信号内の信号成分の存在に基づく。

アップリッジ１０５３またはダウンリッジ１０５５は、ウェーブレット空間内において追随し、振幅信号（例えば、図３（ｄ）に示されるようなＲＡＰ信号）および／またはスケール信号（例えば、図３（ｄ）に示されるようなＲＳＰ信号）のいずれかとして、抽出され得る。ある実施形態では、「オフ−リッジ」技法が採用され得、最大リッジ自体ではなく、アップリッジ１０５３またはダウンリッジ１０５５近傍の経路が、ウェーブレット空間内において追随され得る。また、オフリッジ技法を使用して、ＲＡＰ信号内の振幅変調を求め得る。

ＲＡＰおよび／またはＲＳＰ信号は、アップリッジ１０５３またはダウンリッジ１０５５を時間振幅平面上に投影することによって、抽出され得る。アップリッジ１０５３およびダウンリッジ１０５５のこの二次ウェーブレット分解によって、着目の帯域（例えば、図３（ｃ）内の帯域Ｂ）に関する情報を二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５の各々の二次帯域（例えば、図３（ｄ）内の帯域Ｃおよび帯域Ｄ）として利用可能にする。二次帯域のリッジは、帯域Ｂ自体が遮蔽され得る場合、一次着目の帯域（例えば、呼吸帯域Ｂ）を生じさせる基礎的な身体的プロセスと関連付けられた信号成分を解析する際に有用であり得る、二次帯域を生じさせる基礎的信号成分の瞬時的時間スケール特性の測定値としての役割を果たし得る。

ある実施形態では、二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、アップスカログラム１０４３およびダウンスカログラム１０４５を導出するために使用されたものと異なるスケール窓内において、導出され得る。二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５は、その特性周波数が約０．０７Ｈｚであるスケール等の任意の好適な最小値から、図３（ｃ）内の帯域Ａのリッジが存在し得るスケール等の任意の好適な最大値間で等のスケール範囲内のウェーブレットを使用して導出され得る。例えば、好適な最小スケール値と帯域Ａが主に位置し得るスケール値との間の窓の使用によって、ＰＰＧ信号の他の信号成分（例えば、帯域Ｂによって表される呼吸帯域）が解析可能となる。スケール値の窓は、依然として、ＰＰＧ信号内の他のアーチファクト（例えば、ノイズ）の含有を排除するように選択され得る。

二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、ウェーブレットのための因数ｆ_ｃをスケーリングするための任意の好適な値を使用して導出され得る。例えば、ｆ_ｃの値は、アップスカログラム７４３およびダウンスカログラム１０４５を導出し、二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５内の連続リッジの経路形成を低減するために使用される、ｆ_ｃの値より小さくてもよい。より小さいｆ_ｃの値は、ウェーブレットの振動性質を減少させ得る。

プロセス１０００は、ｆ_ｃの異なる値におけるステップ１０６０の反復であり得る、ステップ１０６７に進み得る。ｆ_ｃの値は、ステップ１０６７のスカログラム内の偽リッジを分解するように、ステップ１０６０において使用される値より小さくてもよい。ステップ１０６７の反復スカログラム内に形成されるリッジ断片を使用して、二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５内の安定領域を識別し得る。

プロセス１０００は、ステップ１０７０に進み得、ステップ１０４０、１０６０、および／または１０６７において作成されたスカログラムの領域は、任意の好適な方法を使用して、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって解析され、１つ以上の所望の領域を選択し得る。例えば、アップスカログラム１０４３、ダウンスカログラム１０４５、二次アップスカログラム１０６３、二次ダウンスカログラム１０６５、および／または選択されたスカログラム１０６７のいずれかを解析し、安定性および／または一貫性の閾値レベルを超える領域を計算し得る。安定性および／または一貫性の領域は、例えば、２００９年５月７日出願のＷａｔｓｏｎらの米国出願第１２／４３７３２６号「Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｂｙ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」（弁理士整理番号：Ｈ−ＲＭ−０１４２４ ＣＯＶ−４２）（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に記載の技法を使用して、選択され得る。ある実施形態では、ウェーブレット関数が、スカログラムを解析する前に、スカログラムに適用され得る。これらのウェーブレット関数は、ウェーブレット空間内のスカログラムのリッジを定義し得る。例えば、Ｍｏｒｌｅｔウェーブレットが、スカログラムに適用され、ウェーブレット空間内のスカログラムのリッジを定義し得る。次いで、リッジが、ステップ１０５０に関して記載された方法同様に、作成されたスカログラムから抽出され得る。ある実施形態では、領域は、スカログラム内のリッジのスケールおよび／または振幅の特性に従って、選択され得る。リッジを解析するために、幅および開始位置（例えば、開始時間）の両方において可変であり得る時間窓が、ステップ１０６０および１０６７の各々において導出された１つ以上のアップ反復スカログラムおよび１つ以上のダウン反復スカログラムにわたってスライドされ得る。時間窓内のリッジは、スケール、リッジ断片の長さ、他のリッジに対するリッジの近似性、および／または任意の他の好適な加重特性を単位として、特定のリッジ断片がとり得る経路の標準偏差の加重の観点から、パラメータ化され得る。最高の加重を有するリッジは、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によるさらなる処理のために選択され得る。ある実施形態では、最高の加重を有するリッジの周囲の面積は、作成されたスカログラムの１つ内の安定および／または一貫領域として、選択され得る。

ある実施形態では、作成されたスカログラムの領域は、スカログラムが作成された原信号、例えば、１０４０、１０６０、および／または１０６７において作成されたスカログラムが由来する原信号に基づいて、解析および選択され得る。例えば、信号のピークが、特定され得る。次いで、これらのピークは、２００９年５月７日出願のＷａｔｓｏｎらの米国出願第１２／４３７３２６号「Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｂｙ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｓｌｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」（弁理士整理番号：Ｈ−ＲＭ−０１４２４ ＣＯＶ−４２）（参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる）に記載のように、信号内の他のピークに関連する振幅内のその一貫性を決定するように解析され得る。加えて、信号の局在スケールが、ウェーブレット変換を使用して、導出され得る。次いで、局在スケールが解析され、信号のトラフを決定する、または信号の同一相対位相に対応する位置を決定し得る。次いで、これらの位置を使用して、各々のスカログラム内の一連の安定領域を決定し得る。ある実施形態では、信号の自己相関が、行われ得る。次いで、これらの自己相関を使用して、信号内のスケールの一貫指標を与える、各々のスカログラムの領域を選択し得る。

プロセス１０００は、ステップ１０７５に進み得、連結スカログラム１０７７は、ステップ１０７０において選択されたスカログラムの領域を使用して構築される。例えば、二次アップスカログラム１０６３および二次ダウンスカログラム１０６５から選択された領域は、ともに連結され、連結スカログラム１０７７を創出し得る。連結の際、選択されたスカログラムの領域は、スケーリングされ得る。例えば、選択された領域の周波数および／または振幅は、結果として生じる連結スカログラム１０７７が、スケールおよび／または振幅の所望の範囲、あるいは特定の最大スケールおよび／または振幅を有するように、連結の際、正規化され得る。ある実施形態では、連結される各領域は、信頼性要因によって、加重および正規化され得る。ある実施形態では、選択された領域は、任意のさらなる処理を伴わずに、連結され得る。結果として生じる連結スカログラム１０７７単一スカログラム内において、任意の好適な順番で、選択されたスカログラムの領域をプロットする等、任意の好適な方法で表現され得る。

プロセス１０００は、ステップ１０８０に進み得、経時的な振幅に沿う合計法が、任意の好適な方法を使用して、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、ステップ１０７０において構築される連結されたスカログラム１０７７に適用され得る。ある実施形態では、振幅に沿う合計法は、スケール範囲内の各スケール増分に対して、時間窓にわたって、連結スカログラム１０７７の振幅（例えば、エネルギー）を合計し得る。ある実施形態では、振幅に沿う合計法は、スケール範囲内の各スケール増分の振幅の平均に対して、連結スカログラム１０７７の平均振幅を合計し得る。結果として生じる合計は、その後、スケール値の関数として、各スケール値の合計をプロットすることによって等、任意の好適な方法において表され得る。ある実施形態では、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８は、振幅に沿う合計ベクトルを作成し、それを連結スカログラム１０７７に適用するために、任意の好適なソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、および／またはそれらの組み合わせを含み得る。振幅に沿う合計法は、連結スカログラム１０７７全体または連結スカログラム１０７７の一部のみに適用され得る。例えば、振幅に沿う合計法は、異常値を含有する連結スカログラム１０７７の領域には適用されなくてもよい。異常値を含む連結スカログラム１０７７の領域は、連結スカログラム１０７７内の周波数または振幅の複数の標準偏差による信号の平均周波数または振幅より高い周波数または振幅を含有し得る。

次いで、プロセス１０００は、ステップ１０９０に進み得、患者４０の呼吸速度（図１）が決定され得る。ステップ１０８０において計算された振幅関数に沿う合計は、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、スケール値の関数として、プロットされ得る。ある実施形態では、ステップ１０９０において作成されたプロットは、システム１０（図１）またはシステム４００（図４）のユーザによる検討および解析のために、例えば、ディスプレイ２０（図２）、ディスプレイ２８（図２）、または出力４１４（図４）上を含む、任意の好適な方法で表示され得る。

プロットから、特性点が、患者４０の呼吸速度として選択され得る。本特性点は、プロセッサ４１２、マイクロプロセッサ４８、あるいはシステム１０またはシステム４００のユーザによって、選択され得る。ある実施形態では、振幅関数に沿う合計のピークは、患者４０の呼吸速度として識別され得る。例えば、振幅関数に沿う合計に伴って減少するスケールの方向から移動する第１のピークまたはエッジは、患者４０の呼吸速度として識別され得る。代替として、振幅関数に沿う合計内の最大ピークが、患者４０の呼吸速度として識別され得る。ある実施形態では、ピーク以外の振幅関数の合計に沿った点が、患者４０の呼吸速度として識別され得る。例えば、振幅関数に沿う合計の最大曲率または勾配の面積に対応する点が、患者４０の呼吸速度として識別され得る。

プロセス１０００は、任意の好適な方法において、患者４０から得られるＰＰＧ信号に適用され得る。ある実施形態では、プロセス１０００は、システム１０またはシステム４００の一部として搭載され得る、コンピュータアルゴリズムの形態をとり得る。アルゴリズムは、プロセッサ４１２またはマイクロプロセッサ４８によって、ＰＰＧ信号が、センサ１２を使用して、または入力信号発生器４１０を使用して検出されることに伴って、リアルタイムでＰＰＧ信号データに適用され得る。ある実施形態では、アルゴリズムは、ＱＳＭ７２からのＰＰＧ信号サンプル、またはＲＡＭ５４もしくはＲＯＭ５２内に格納されるＰＰＧ信号サンプルに、オフラインで適用され得る。任意の好適な方法において（例えば、ディスプレイ２０、ディスプレイ２８、または出力４１４を使用して）表示され得るアルゴリズムの出力は、任意の好適な目的のために（例えば、患者４０の呼吸器の健康状態を評価する）、システム１０またはシステム４００のユーザによって使用され得る、患者４０の呼吸速度を含み得る。ある実施形態では、アルゴリズムは、例えば、システム１０またはシステム４００上のアルゴリズムと関連付けられたファームウェアをロードするために必要とされる時間量の有意な減少（例えば、約４００％）を含む、患者４０の呼吸速度を計算する際に、いくつかの効果を提供し得る。また、プロセス１０００アルゴリズムは、患者の呼吸速度を決定するために使用され得るサンプル数または患者データの割合を大幅に改善し得る。

図１１は、本開示のある実施形態による再構築アップストローク信号およびダウンストローク信号技法を使用して生成されるスカログラムから、連結スカログラムを構築するための例示的プロセス１１００の概略図である。プロセス１１００は、プロセッサ４１２（図４）またはマイクロプロセッサ４８（図２）によって、ＰＰＧ信号が収集され得る時間窓全体より短い時間窓を使用して、患者４０に結合され得る、センサ１２（図２）または入力信号発生器４１０（図４）によって得られるＰＰＧ信号を利用して、リアルタイムで行われ得る。代替として、プロセス１１００は、ＰＰＧ信号が収集されたデータの時間窓全体を使用して、ＱＳＭ７２（図２）からのＰＰＧ信号サンプル、あるいはＲＡＭ５４またはＲＯＭ５２（図２）内に格納されるＰＰＧ信号サンプルにおいて、オフラインで行われ得る。

プロセス１１００は、ステップ１１０５から開始し得、スカログラムは、プロセス６４００（図６）、プロセス８４００（図８）、およびプロセス１０００（図１０）等の任意の好適な方法に従って、計算およびプロットされる。例えば、ステップ１１０５では、二次アップスカログラム１１０６および二次ダウンスカログラム１１０７は、プロセス１０００のステップ１０６０を使用して、センサ１２または入力信号発生器４１２によって収集されるＰＰＧ信号から計算され、次いで、経時的な各々のスケールおよび振幅（例えば、エネルギー）に従ってプロットされる。ある実施形態では、ステップ１１０５において作成されたプロットは、システム１０（図１）またはシステム４００（図４）のユーザによる検討および解析のために、例えば、ディスプレイ２０（図２）、ディスプレイ２８（図２）、あるいは出力４１４（図４）上を含む、任意の好適な方法において、表示され得る。

プロセス１１００は、ステップ１１１０に進み得、スカログラム１１０５の領域は、プロセス１０００のステップ１０７０に関して記載された方法等、任意の好適な方法に従って選択される。例えば、ステップ１１１０において、二次アップスカログラム１１０６および二次ダウンスカログラム１１０７が解析され、各々のスカログラムのどの領域が最も安定しているかを決定し、二次アップスカログラム１１０６の領域１１１０および二次ダウンスカログラム１１０７の領域１１２０が選択される。

プロセス１１００は、ステップ１１３０に進み得、連結スカログラムは、ステップ１１１０において選択されたスカログラムの領域を使用して構築される。ステップ１１３０は、プロセス１０００のステップ１０７５と実質的に同様に行われ得る。例えば、ステップ１１３０において、二次アップスカログラム１１０６の領域１１１０および二次ダウンスカログラムの領域１１２０が連結され、連結スカログラム１１３２を形成し得る。ある実施形態では、連結スカログラム８３２は、システム１０（図１）またはシステム４００（図４）のユーザによる検討および解析のために、例えば、ディスプレイ２０（図２）、ディスプレイ２８（図２）、あるいは出力４１４（図４）上を含む、任意の好適な方法において、表示され得る。

プロセス１１００は、ステップ１１４０に進み得、振幅に沿う合計技法が、任意の好適な方法を使用して、ステップ１１３０において構築された連結スカログラム１１３２に適用され得る。ステップ１１４０は、プロセス１０００のステップ１０８０と実質的に同様に行われ得る。例えば、ステップ１１４０では、振幅関数の２つの異なる合計が、連結スカログラム１１３２に適用され、グラフ１１４２としてプロットされ得る。第１の振幅に沿う合計法は、スケール範囲内の各スケール増分に対して、時間窓にわたる連結スカログラム１１３２の振幅（例えば、エネルギー）を合計し、プロット１１４２内の赤線のようなスケール値にわたるエネルギーの関数としてプロットされ得る。第２の振幅に沿う合計法は、スケール範囲内の各スケール増分の振幅の平均に対して、連結スカログラム１１３２の平均振幅を合計し、プロット１１４２内の青線のようなスケール値にわたるエネルギーの関数としてプロットされ得る。ある実施形態では、特性点は、計算された振幅関数に沿う合計から選択され、患者４０の呼吸速度を決定し得る。特性点の選択は、プロセス１０００のステップ１０８０と実質的に同様に行われ得る。

上述は、本開示の原理の例示にすぎず、種々の修正が、本開示の範囲および精神から逸脱することなく、当業者によってなされ得る。また、以下の番号付与された段落は、本開示の種々の側面を説明するであろう。

Claims (24)

1. 信号処理方法であって、
   原信号を示すデータをセンサにおいて受信することと、
   該原信号からスカログラムを生成することと、
   該生成されたスカログラムの少なくとも１つの特性に少なくとも部分的に基づいて、該生成されたスカログラムの領域を選択することと、
   該選択された領域を連結して連結スカログラムを形成することと、
   該連結スカログラムの少なくとも一部分に経時的な振幅に沿う合計を適用して、振幅関数に沿う合計を形成することと、
   該振幅関数に沿う合計に少なくとも部分的に基づいて、所望のパラメータを決定することと
   を含む、方法。
2. スカログラムを生成することは、複数のアップスカログラムおよび複数のダウンスカログラムを作成することを含み、該作成することは、
   前記原信号の第１の部分を選択することと、
   第１の垂直軸に関する該原信号の該第１の部分をミラーリングして、ミラーリングされた第１の部分を創出することと、
   該原信号の後続の第２の部分を選択することと、
   第２の垂直軸に関する該原信号の該第２の部分をミラーリングして、ミラーリングされた第２の部分を創出することと、
   該ミラーリングされた第１の部分と該ミラーリングされた第２の部分とを組み合わせて、新しい信号を創出することと、
   ウェーブレット変換を用いて、該新しい信号を変換することと、
   該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを生成することと
   による、請求項１に記載の方法。
3. スカログラムを作成することは、複数の補間されるスカログラムを生成することを含み、該生成することは、
   前記原信号の一部分を選択することと、
   該原信号の少なくとも１つの特性を用いて、該原信号の該選択された部分のサンプルを作成することと、
   該サンプル間を補間して、補間信号を創出することと、
   ウェーブレット変換を用いて、該補間信号を変換することと、
   該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを生成することと
   による、請求項１に記載の方法。
4. 前記少なくとも１つの特性は、前記原信号内のパルスのアップストロークおよびダウンストロークのうちの少なくとも１つの振幅を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記選択された領域は、前記複数のアップスカログラムのうちの少なくとも１つの領域および前記複数のダウンスカログラムのうちの少なくとも１つの領域を含む、請求項２に記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの特性は、前記原信号内のピークを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記生成されたスカログラムのうちの少なくとも１つ内の少なくとも１つのリッジを選択することをさらに含み、前記少なくとも１つの特性は、少なくとも１つのリッジのスケールおよび振幅のうちの少なくとも１つにおける一貫性を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記選択された領域を連結することは、該選択された領域のスケールおよび振幅のうちの少なくとも１つを正規化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 経時的な振幅に沿う合計を適用することは、前記連結スカログラム内の各スケール増分に対する平均振幅を合計することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 経時的な振幅に沿う合計を適用することは、
    前記連結スカログラム内の少なくとも１つの異常値を識別することと、
    経時的な振幅に沿う合計を、該少なくとも１つの異常値を含有しない該連結スカログラムの領域に適用することと
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記所望のパラメータを決定することは、
    前記振幅関数に沿う合計のピークを選択することと、
    該ピークを解析して、呼吸情報を求めることと
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記所望のパラメータを決定することは、
    前記振幅関数に沿う合計の最大曲率の点を識別することと、
    該点を解析して、呼吸情報を獲得することと
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 信号を処理するためのシステムであって、
    原信号を示すデータを受信するためのセンサと、
    該センサに結合されるプロセッサであって、該プロセッサは、
    該原信号からスカログラムを生成することと、
    該生成されたスカログラムのうちの少なくとも１つの特性に少なくとも部分的に基づいて、該生成されたスカログラムの領域を選択することと、
    該選択された領域を連結して、連結スカログラムを形成することと、
    経時的な振幅に沿う合計を該連結スカログラムの少なくとも一部分に適用して、振幅関数に沿う合計を形成することと、
    該振幅関数に沿う合計に少なくとも部分的に基づいて、所望のパラメータを決定することと
    を実行するように構成される、プロセッサと、
    該プロセッサに結合される出力であって、該出力は、該連結スカログラム、該振幅関数に沿う合計、および該決定されたパラメータのうちの少なくとも１つを表示するように構成される、出力と
    を含む、システム。
14. 前記プロセッサは、
    前記原信号の第１の部分を選択することと、
    第１の垂直軸に関する該原信号の該第１の部分をミラーリングして、ミラーリングされた第１の部分を創出することと、
    該原信号の後続の第２の部分を選択することと、
    第２の垂直軸に関する該原信号の該第２の部分をミラーリングして、ミラーリングされた第２の部分を創出することと、
    該ミラーリングされた第１の部分と該ミラーリングされた第２の部分とを組み合わせて、新しい信号を創出することと、
    ウェーブレット変換を用いて、該新しい信号を変換することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを生成することと
    を実行するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記プロセッサは、
    前記原信号の一部分を選択することと、
    該原信号の少なくとも１つの特性を用いて、該原信号の該選択された部分のサンプルを生成することと、
    該サンプル間を補間して、補間信号を創出することと、
    ウェーブレット変換を用いて、該補間信号を変換することと、
    該変換された信号に少なくとも部分的に基づいて、スカログラムを作成することと
    を実行するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記少なくとも１つの特性は、前記原信号内のパルスのアップストロークおよびダウンストロークのうちの少なくとも１つの振幅を含む、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記選択された領域は、前記アップスカログラムのうちの少なくとも１つの領域および前記ダウンスカログラムのうちの少なくとも１つの領域を含む、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記少なくとも１つの特性は、前記原信号内のピークを含む、請求項１３に記載のシステム。
19. 前記プロセッサは、前記生成されたスカログラムのうちの少なくとも１つ内の少なくとも１つのリッジを選択するようにさらに構成され、前記少なくとも１つの特性は、前記スケールのうちの少なくとも１つ内の一貫性を含む、請求項１３に記載のシステム。
20. 前記プロセッサは、前記選択された領域のスケールおよび振幅のうちの少なくとも１つを正規化するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
21. 前記プロセッサは、前記連結スカログラム内の各スケール増分に対する平均振幅を合計するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
22. 前記プロセッサは、
    前記連結スカログラム内の少なくとも１つの異常値を識別することと、
    経時的な振幅に沿う合計を、該少なくとも１つの異常値を含有しない該連結スカログラムの領域に適用することと
    を実行するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。}
23. 前記プロセッサは、
    前記振幅関数に沿う合計のピークを選択することと、
    該ピークを解析して、呼吸情報を求めることと
    を実行するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
24. 前記プロセッサは、
    前記振幅関数に沿う合計の最大曲率の点を識別することと、
    該点を解析して、呼吸情報を求めることと
    を実行するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。

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