JP7170147B2 - 非一時的なコンピュータ可読記憶媒体、コンピュータ実装方法及びシステム - Google Patents

Description

本開示は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体、コンピュータ実装方法及びシステムに関する。

パルスオキシメトリは、センサから受信した光電容積脈波（ＰＰＧ：ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）信号に基づいて、患者の末梢の血液中に存在する時間的に局所的な平均酸素飽和率（ＳｐＯ_２）を推定するために使用される。ＰＰＧを介してＳｐＯ_２を推定する基本原理は、血液中の酸素濃度のレベルに応じて、異なる波長の光で組織内の血液量中の光透過、及び／又は血液量からの光反射が相対的に減衰するという関係に依拠する。通常、２つの波長の光、例えば、スペクトルの赤色光部分及び赤外光（ＩＲ：ｉｎｆｒａｒｅｄ）部分の波長が使用される。それぞれの波長ごとに、ＰＰＧが患者の末梢にある場所、例えば、指先又は耳たぶで得られ、本明細書では以後、一般性を損なうことなく、それぞれ赤色ＰＰＧ及びＩＲ ＰＰＧと呼ばれる。発光源及び検出器は、通常であれば、容易に入手可能な発光ダイオード（ＬＥＤ）及び光ダイオードをそれぞれ使用して実装される。次に、これらの２つのＰＰＧから抽出されたパラメータからレシオメトリックな測定値が導出されるが、これは、２つの波長の相対的な減衰特性により、ＳｐＯ_２へのマッピングが、概して良好に動作し単調になり、広域にわたる母集団の患者に有効である。

ＰＰＧ信号は、主として２つの成分、すなわち、組織内のバルク光透過率に対応するＤＣ成分と、心拍１回ごとの血流（及びその血流による血液量の変化）による透過率の変調に対応するＡＣ成分と、によって特徴付けされる。透過率の生の変調は、ＰＰＧ信号のＡＣ成分の生の振幅を検出することにより測定される。ＤＣ成分の測定値でこの生の振幅測定値を正規化すると、次に、変調率項が得られる。

赤色ＰＰＧ信号から変調率項を得て、それをＩＲ ＰＰＧ信号の変調率項で割り算すると、正規化された比率Ｒ_Ｎが形成され、これがＳｐＯ_２値にマッピングされる。Ｒ_ＮのＳｐＯ_２値へのマッピングは、通常、臨床設定（例えば、低酸素実験室）において実行される校正手順を通して決定することができ、ここで、Ｒ_Ｎの値は、動脈血酸素飽和度（ＳａＯ_２）の基準測定値と同時に収集される。（Ｒ_Ｎ，ＳａＯ_２）値の対の集合は、制御された一連の低酸素状態が、（安全性を監視しながら）それぞれに誘導された人間の被験者の集合に対して収集され、それにより、対応するＳａＯ_２値の範囲を確立する。次に、例えば、検索テーブル又は多項式近似を使用して、（Ｒ_Ｎ，ＳａＯ_２）値の対の範囲にわたってマッピングを展開する。次に、Ｒ_Ｎの値にこのマップを適用すると、ＳｐＯ_２の対応する値が得られ、ＳａＯ_２の推定値であるとされる。通常、ＳｐＯ_２の値は、およそ７０％～１００％の範囲で、現場で許容できる精度で分解可能である。

ＰＰＧ信号のＡＣ成分は、血管の血流に相関するパルスで構成されており、心周期に従ってピーク及び周期的な挙動を有する。この理由により、脈拍数（ＰＲ：ｐｕｌｓｅ ｒａｔｅ）は、この成分から直接導出してもよい。単純なピークの検出及び間隔のカウントから、高度な脈拍数検出方法まで多くの方法が利用可能である。平滑化を適用して、脈拍数の時間的に局所的な平均を計算する場合が多い。

上記基本原理だけに基づいたＳｐＯ_２測定値の実用化は、例えば、従来のフィルタリング及びエネルギー検出方法を使用して、ＡＣ成分及びＤＣ成分の抽出、並びにＡＣ振幅の測定を実行することで、かなり簡単に行うことができる。条件が好都合である限り、例えば、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が比較的高い限り（より具体的には、バックグラウンドノイズ又は干渉源と比較して、変調率が比較的大きい場合）、このような基本的方法は概してうまく機能する。

実際には、ＳＮＲを下げる様々な条件が原因で、課題が発生する可能性がある。例えば、患者自身の呼吸がＰＰＧを変調し、ＡＣ成分信号内に別個の周期的な干渉成分を発生させ、場合によっては所望のパルス媒介変調よりも大きな生の出力を有することになる。また、光検知点に関連する末端での動きも、ＰＰＧに同様の変調効果を及ぼし、動きに応じて周期的又は一時的な干渉項のいずれかを発生させる可能性がある。加えて、患者は低灌流を示す場合があり、これにより変調率が低下し、ゆえに、バックグラウンドノイズ及び／又は干渉項に対するＡＣ信号の振幅が低下する。ＳＮＲを低下させるこのような条件により、正規化された比率Ｒ_Ｎが１に偏りがちになり（実際には、マッピングされたＳｐＯ_２値が８５％の付近に偏りがちになる場合が多い）、広域にわたる患者の母集団で所望の範囲のＳｐＯ_２の精度を維持するための実際の性能上の課題がある。

本開示は、パルスオキシメトリに関するシステム及び技法について記載する。システムは、並列チャネルを通してＰＰＧ信号を同時に処理する。それぞれのチャネルごとに、システムは、ＰＰＧ信号の入力処理と、解析ウェーブレットバンク処理と、２相（ＱＰ：ｑｕａｒｔｅｒ－ｐｈａｓｅ）ドメイン高調波検出及び追跡と、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理と、を実行する。ＰＰＧ信号の入力処理には、高調波処理に必要とされる周波数分解能に対応してシステムのサンプルレートを増加させるためのサンプル補間、帯域外アーチファクトの影響を低減し、ＳＮＲを全般的に向上させるためのフィルタリング、及びＰＰＧ信号の基本的なＡＣ成分及びＤＣ成分への帯域分離が含まれる。解析ウェーブレットバンク処理は、それぞれＳＮＲが実質的に向上したｎ_Ｂ成分帯域に、ＡＣ成分を分離する。ＱＰドメイン高調波検出及び追跡には、ＱＰ変換及び状態ベクトル生成、ＱＰ状態空間での高調波パターン識別に基づくＱＰごとのパルス間隔を推定するための周期性検出、並びにｎ_Ｈ高調波に対するＱＰ空間での高調波パラメータの追跡が含まれる。ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理には、高調波振幅のロバスト移動測定値を形成するためのパラメータの個別の高調波ごとのフィルタリング（ＱＰ空間の線形平滑化）と、ＰＰＧ信号のＤＣ成分のＱＰ同期フィルタリングと、ＡＣ成分パルス振幅のロバスト測定値を形成するための高調波振幅の組み合わせと、正規化されたパーセント比率ＰＰＧパルス変調のロバスト移動測定値及び正規化された変調比の移動測定値を形成するためのＡＣ情報とＤＣ情報との組み合わせと、瞬間的なパルス間隔を形成するためのＱＰ同期フィルタリングと、が含まれる。システムは、次に、正規化された変調比の平滑化された移動推定値を形成するために正規化された変調比の移動測定値の統計フィルタリングを実行し、瞬間的なパルス間隔の平滑化された移動推定値を形成するために瞬間的なパルス間隔の統計フィルタリングを実行する。システムは、次に、ＳｐＯ_２を出力するために正規化された変調比の平滑化された移動推定値をマッピングし、脈拍数を出力するために瞬間的なパルス間隔の平滑化された移動推定値をマッピングする。

システムは、個別に高いＳＮＲを有する高調波ＱＰ成分を使用し、追跡された高調波ＱＰパラメータをＱＰ時間で平均化して、ＳＮＲをさらに高めることによって、（ａ）相対的に灌流が少ない（局所血液量が少ない）こと、及び（ｂ）相対的に皮膚が暗い（生の信号の減衰量が大きい）ことにより引き起こされる変調率が小さい振幅レベルの正確なＳｐＯ_２推定値を提供することができる。システムは、周期性パターン検出を使用してパルスによる周期成分を追跡し、呼吸アーチファクト及び動きアーチファクトによる成分を排除することによって、心肺結合アーチファクト及び動きアーチファクトに耐性を有することができる。

概して、革新的な一態様では、システムは、光を検出するように構成された光センサと、ディスプレイ装置と、光センサ及びディスプレイ装置と結合された１つ又は複数のデータ処理装置と、コンピュータプログラムで符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と、を含む。プログラムは、１つ又は複数のデータ処理装置によって実行されたときに、１つ又は複数のデータ処理装置に動作を実行させる命令を含む。動作は、患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第１の波長に対応する第１の信号を受信することと、光センサによって検出された光の第２の波長に対応する第２の信号を受信することと、を含む。受信した第１の信号及び第２の信号のそれぞれの信号について、動作は、信号をＡＣ信号とＤＣ信号とに分離することと、ＡＣ信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号から、又はＥＣＧに基づく心拍数検出器などの別のソースから基礎となる脈拍数を識別することと、分数位相変換を通して成分信号を分析して、所望の成分信号と、所望の成分信号に関連する高調波信号であって、すべてが基礎となる脈拍数と時間的に局所的に関連する高調波信号とを識別することと、所望の成分信号、高調波信号、及びＤＣ信号を平滑化することと、平滑化された所望の成分信号、平滑化された高調波信号、及び平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含む。動作は、第１の信号から得られた変調信号及び第２の信号から得られた変調信号に基づいて変調比信号を生成することと、変調比信号に基づいて患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）を決定することと、ディスプレイ装置に決定された患者の身体のＳｐＯ_２を表す値を表示させることと、を含む。

別の態様では、装置は、コンピュータプログラムで符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含む。プログラムは、１つ又は複数のデータ処理装置によって実行されたときに、１つ又は複数のデータ処理装置に動作を実行させる命令を含む。動作は、患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第１の波長に対応する第１の信号を受信することと、光センサによって検出された光の第２の波長に対応する第２の信号を受信することと、を含む。受信した第１の信号及び第２の信号のそれぞれの信号について、動作は、信号をＡＣ信号とＤＣ信号とに分離することと、ＡＣ信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号から、又はＥＣＧに基づく心拍数検出器などの別のソースから基礎となる脈拍数を識別することと、分数位相変換を通して成分信号を分析して、所望の成分信号と、所望の成分信号に関連する高調波信号であって、すべてが基礎となる脈拍数と時間的に局所的に関連する高調波信号とを識別することと、所望の成分信号、高調波信号、及びＤＣ信号を平滑化することと、平滑化された所望の成分信号、平滑化された高調波信号、及び平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含む。動作は、第１の信号から得られた変調信号、及び第２の信号から得られた変調信号に基づいて変調比信号を生成することと、変調比信号に基づいて患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）を決定することと、を含む。

別の態様では、方法は、患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第１の波長に対応する第１の信号を受信することと、光センサによって検出された光の第２の波長に対応する第２の信号を受信することと、を含む。受信した第１の信号及び第２の信号のそれぞれの信号について、動作は、信号をＡＣ信号とＤＣ信号とに分離することと、ＡＣ信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、成分信号から、又はＥＣＧに基づく心拍数検出器などの別のソースから基礎となる脈拍数を識別することと、分数位相変換を通して成分信号を分析して、所望の成分信号と、所望の成分信号に関連する高調波信号であって、すべてが基礎となる脈拍数と時間的に局所的に関連する高調波信号とを識別することと、所望の成分信号、高調波信号、及びＤＣ信号を平滑化することと、平滑化された所望の成分信号、平滑化された高調波信号、及び平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含む。方法は、第１の信号から得られた変調信号及び第２の信号から得られた変調信号に基づいて変調比信号を生成することと、変調比信号に基づいて患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）を決定することと、を含む。

このようなシステムの様々な他の機能及び利益は、前述の詳細な説明及び特許請求の範囲から明白になるであろう。

パルスオキシメトリシステムの一例を示すブロック図である。 入力処理及び帯域分離ユニットの一例を示すブロック図である。 解析ウェーブレットバンクの１帯域のインパルス応答を示すプロットである。 解析ウェーブレットバンクの実数部の周波数応答を示すプロットである。 ディスプレイデバイスと通信状態にある患者着用センサを含む、パルスオキシメトリシステムの一例を示す図である。 パルスオキシメトリシステムによって実行される動作の例を示すフローチャートである。 パルスオキシメトリシステムを実装するために使用し得るコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。 コンピュータシステムの一例を示すブロック図であり、パルスオキシメトリシステムを実装するために使用し得るホストシステムを描いている図である。

様々な図面中の同様の参照番号及び名称は、同様の要素を表示する。
図１は、パルスオキシメトリシステム１００の一例を示すブロック図である。システム１００は、電子部品、例えば、パルスオキシメトリを容易にするハードウェア及び／又はソフトウェアを含む。システム１００は、患者の末梢血液中に存在する時間的に局所的な平均酸素飽和率（ＳｐＯ_２）、及び患者の脈拍数（ＰＲ）の時間的に局所的な平均を推定する。いくつかの実装形態では、システム１００の一部は、心電図（ＥＣＧ）、心拍数、呼吸数、酸素飽和度、血圧、体温、及び脈拍数といった、生理的な生命徴候データを継続的に収集することが可能な患者監視デバイスに含まれている。患者監視デバイスの例には、２０１５年１０月２２日に出願された、「Ｐａｔｉｅｎｔ Ｃａｒｅ ａｎｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ」と題する米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書、及び２０１６年２月９日に出願された、「Ｐａｔｉｅｎｔ Ｗｏｒｎ Ｓｅｎｓｏｒ Ａｓｓｅｍｂｌｙ」と題する米国特許出願公開第２０１６／０２２８０６０号明細書に記載されているような胸部センサ、並びに、２０１８年１月２５日に出願された、「Ｓｅｎｓｏｒ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｇａｒｍｅｎｔ」と題する米国特許出願公開第２０１８／０２１３８５９号明細書に記載のセンサアセンブリのような、周辺機器と接続する他のセンサアセンブリが含まれ、それらの開示は、その全体が、参照によって本明細書に組み込まれる。いくつかの実装形態では、システム１００の一部は、胸部センサ、指先プローブ、耳たぶプローブ、又は非侵襲的血圧（ＮＩＢＰ：ｎｏｎ－ｉｎｖａｓｉｖｅ ｂｌｏｏｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）カフのような、１つ又は複数の周辺機器から受信した信号を使用して、生理的な生命徴候データを分析し、表示する監視ステーションに含まれている。監視ステーションの例には、ベッドサイドモニタ及び中央サーバステーションが含まれ、それらもまた、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されている。

システム１００は、光センサ１０２を含み、光センサ１０２は、患者の末梢にある場所、例えば、指先又は耳たぶで感知した２つの波長の光、例えば、スペクトルの赤外光部分及び赤色光部分に対応する（信号Ｉ及びＲとして表示されている）光電容積脈波（ＰＰＧ）信号を生成する。光センサ１０２は、例えば、患者の指先又は耳たぶに取り付けることができる。センサ１０２は、例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）及びフォトダイオードをそれぞれ使用して実装された光源及び検出器を含む場合がある。センサ１０２は、ＰＰＧを継続的に取得して、継続的な酸素飽和度及び脈拍数の監視をやり易くすることができる。センサ１０２は、５０Ｈｚ及び６０Ｈｚの光照射干渉をフィルタリングできるように、７４Ｈｚ～７６ＨｚのレートでＰＰＧをサンプリングすることができる。

システム１００は、並列チャネルを通してＩ信号及びＲ信号を同時に処理する。それぞれのチャネルごとに、システム１００は、入力処理及び帯域分離ユニット１０４と、解析ウェーブレットバンク１０６と、２相（ＱＰ）ドメイン高調波検出及び追跡ユニット１０８と、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０と、を含む。２００６年２月２３日に出願された、「Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ」と題する米国特許第７，７０２，５０２号明細書、２００６年２月２３日に出願された、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ」と題する米国特許第７，７０６，９９２号明細書、２００８年１１月２６日に出願された、「Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｏ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ａ Ｃａｒｄｉａｃ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ」と題する米国特許第８，０８６，３０４号明細書、及び２０１４年３月１７日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ」と題する米国特許第９，５３０，４２５号明細書は、準周期的な成分を概して有する信号として得られる場合に、Ｉ信号及びＲ信号の処理に適用可能な技法の開示を含む。米国特許第７，７０２，５０２号明細書、米国特許第７，７０６，９９２号明細書、米国特許第８，０８６，３０４号明細書、及び米国特許第９，５３０，４２５号明細書の内容全体が、参照によって、本明細書に組み込まれる。

レシオメトリックな測定値を有するシステムの場合、２つの処理チャネルは、可能な限り類似した処理ダイナミクス（例えば、フィルタリング、遅延、等々）を有することが可能であるため、感知システム（例えば、光センサ１０２）での動的変化が、時間的に整合し、且つ、位相的に整合して、処理チャネルを通して波及していく。このように、リップル効果が比率点に一緒に到達するので、それらは、相殺されることにより、出力で最小になる傾向があり、過渡現象に対するロバスト性がもたらされる。この理由で、システム１００は、ＩチャネルとＲチャネルとの間、及びＡＣチャネルとＤＣチャネルとの間の遅延を確実に同期させるために、あらゆる点で並列チャネル間の対称性を維持することができる。

いくつかの実装形態では、入力処理及び帯域分離ユニット１０４は、後続のＱＰドメイン高調波処理に必要とされる周波数分解能に対応するためにＰＰＧ信号のサンプルレートを増加させるためにサンプル補間を実行し、帯域外アーチファクトの影響を低減し、ＳＮＲを全般的に向上させるためにフィルタリングを実行し、ＰＰＧ信号のＡＣ成分及びＤＣ成分への帯域分離を実行する。図２は、入力処理及び帯域分離ユニット１０４の一例を示すブロック図である。入力処理及び帯域分離ユニット１０４は、ＡＣ成分を帯域通過フィルタリングし、ＤＣ成分を多段低域通過フィルタリングすることによって、生のＰＰＧ信号中の帯域外の干渉及びアーチファクトを低減する。

いくつかの実装形態では、入力処理及び帯域分離ユニット１０４は、帯域制限補間ユニット２０２を含む。帯域制限補間ユニット２０２は、補間ユニット２０４及び低域通過フィルタ２０６を含み、ＰＰＧ信号の帯域制限補間を実行して、高周波（ＨＦ）干渉を減衰させ、入力サンプルレートを因数Ｎ_ＩＴＰだけ上げる。いくつかの実装形態では、補間ユニットはバイパスされているため、事実上、Ｎ_ＩＴＰ＝１となる。

ＱＰドメイン高調波検出及び追跡ユニット１０８に関して以下でより詳細に説明するように、システム１００は、ＰＰＧ信号の拍動変調部分の経時変化する高調波成分の抽出及び追跡を実行する。分解される最高周波数ｆ_ＨＩ（したがって、システム通過帯域）は、（１）分解される高調波の数ｎ_Ｈと、（２）最も高い高調波が分解される最高脈拍数ｒ_ＨＩと、の積によって決まる。コーナ周波数がこの周波数に実質的に近い低域通過フィルタ２０６は、帯域外の高周波の干渉項を減衰させ、システムのＳＮＲを向上させることができる。

正常な脈拍数、例えば、正常洞調律（ＮＳＲ：ｎｏｒｍａｌ ｓｉｎｕｓ ｒｈｙｔｈｍ）から軽度の運動まで（約１２０毎分脈拍数（ＢＰＭ：ｂｅａｔｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ））の範囲では、高調波電力の大部分（約９０％）は、ＰＰＧ信号の最初の３つの高調波に実質的に含まれている。この範囲を超えると、高調波電力は、脈拍数の増加とともに着実に低下し、その結果、約１８０ＢＰＭを超えると、信号のほとんどが第１高調波、すなわち、モフォロジーは疑似正弦波になる。その結果、以下となる。

ｆ_ＨＩ＝ｎ_Ｈ×ｒ_ＨＩ＝３×１２０ＢＰＭ＝３６０ＢＰＭ＝６Ｈｚ
最高関心信号周波数である周波数ｆ_ＨＩは、ＰＰＧ信号から高調波成分を抽出するための解析ウェーブレットバンク１０６（後述する）で必要とされる最高周波数ウェーブレット帯域を名目上定義する。Ｉ信号及びＲ信号の処理に適用可能な技法に関連して、参照によって本明細書に組み込まれている特許文献に記載されているように、解析ウェーブレットバンク１０６は、通常、高い計算効率を維持するために、スケーリング間隔の幅を整数個のサンプルに制限する。この制限により、ウェーブレット中心周波数が高くなるほど、周波数分解能が粗くなる可能性がある。すなわち、整数個のサンプルスケール幅によって課せられる時間量子化による影響が大きくなるほど、スケールが縮小するため、ウェーブレット帯域の中心周波数がますます量子化される。この課題に加え、分解される各高調波成分の分離を維持するために、より高い周波数で十分な分解能を維持したいという要望がある。

生のＰＰＧ信号の公称入力サンプルレートＦ_ｓｉ＝７５Ｈｚであれば、帯域中心量子化は、帯域間応答ギャップを生成するのに十分なものとなり、帯域間応答ギャップは、最高脈拍数で高調波振幅を曖昧さなしに分解することができないほど大きくなる。この問題を解決するために、いくつかの実装形態では、入力処理及び帯域分離ユニット１０４は、入力信号ストリームを再サンプリングすること（すなわち、「アップサンプリングすること」）により、解析ウェーブレットバンク１０６によって処理するためにサンプルを補間する。帯域制限補間ユニット２０２は、補間ユニット２０４によるゼロインサーションと、後続する低域通過フィルタ２０６による同期低域通過フィルタリングとを組み合わせることによって実装された帯域制限補間を提供して、加えられたゼロを「埋める（ｆｉｌｌ ｉｎ）」。低域通過フィルタのコーナ周波数は、最高予想信号周波数で設定して、高周波ノイズ及びアーチファクトに対抗してＳＮＲを最適化するように帯域制限をさらに提供することができる。このアップサンプリングは、生の入力サンプルレートＦ_ｓｉの整数倍数Ｎ_ＩＴＰでアップサンプリングされたレートＦ_ｓを提供する。アップサンプリングの因数Ｎ_ＩＴＰ＝３を使用して、ｆ_ＨＩ＝６Ｈｚで第３高調波を適切に分解するために必要な周波数分解能を提供することができ、これにより、公称内部ウェーブレット処理サンプルレートＦ_ｓ＝２２５Ｈｚが得られる。

補間ユニット２０４は、計算効率が高い演算であるゼロインサーションを使用してもよい。低域通過フィルタ２０６もまた、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているような、スケーリングされた積分カーネル演算子を使用することにより、高い計算効率を有して実装されている。補間ユニット２０４は、それぞれの連続する入力サンプルの間に、（Ｎ_ＩＴＰ－１）個の値がゼロであるサンプルを挿入することにより、生のＰＰＧ信号ｘを因数Ｎ_ＩＴＰだけアップサンプリングする。この後に、スケーリングされた積分カーネルを使用して実装された同期低域通過フィルタ２０６が続く。米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているように、このデジタルスケーリングされた積分カーネルの周波数応答は、大きさが正弦関数にほぼ従い、（Ｆ_ｓ／ｗ）の整数倍数では、ヌル（ｎｕｌｌ）を有する。なお、ｗは、サンプルでの積分器のスケールパラメータであり、Ｆ_ｓは、アップサンプリングされたサンプルレートである。ｗを整数倍数Ｎ_ＩＴＰに設定すると、新たなサンプルレートで応答がヌルになり、これにより、ゼロ補間プロセスによって導入された時間ドメインのリップルアーチファクトが除去される。したがって、スケールは次式に従って設定される。

ｗ_ｐ＝Ｎ_ＩＴＰ・ｒｏｕｎｄ（Ｆ_ｓ／（Ｎ_ＩＴＰ・ｆ_ＨＩ／ｋ_６ｄＢ））
これにより、整数倍数Ｎ_ＩＴＰであるサンプル（レートＦ_ｓでサンプリング）で最も近似しているスケールが得られ、－６ｄＢの低域通過コーナ周波数がｆ_ＨＩに可能な限り近くなる。なおここで、因数ｋ_６ｄＢは、低域通過フィルタ２０６の第１の周波数－応答ヌルに対する－６ｄＢの点の比であり、スケーリングされた積分器演算子の次数に依存する。

次に、最終補間結果の全体的な滑らかさ及び帯域外ＨＦの排除は、整数因数（ｗ_ｐ／Ｎ_ＩＴＰ）のサイズ、すなわち、積分器のスケール内の入力サンプルの数、及びスケーリングされた積分器の次数によって制御される。二次積分器カーネルにより、十分な程度の滑らかさ及び帯域外ＨＦの排除が得られる。公称入力サンプルレートＦ_ｓｉ＝７５Ｈｚの場合、帯域制限補間器のスケーリングされた積分には、以下のパラメータを使用してもよい。

Ｎ_ＩＴＰ＝３，Ｆ_ｓ＝２２５Ｈｚ，ｆ_ＨＩ＝６Ｈｚ

なお、Ｎ_ｉ＝２の場合、ｋ_６ｄＢ＝０．４４２９５であり、Ｄ_ＩＴＰは、レートＦ_ｓでのサンプルに固有の遅延である。

アップサンプリングされた帯域制限ＰＰＧ信号のＡＣ成分は、高域通過フィルタ２０８を通して分離される。高域通過フィルタ２０８は、ＰＰＧ信号の生の光透過に関連する大きなＤＣオフセットを除去し、ゼロベースラインを中心とした出力をもたらすように、且つ、低い公称脈拍数帯域エッジ（いくつかの実装形態では、２秒のビート単位のパルス間隔に相当する３０ＢＰＭ又は０．５Ｈｚ）未満の実用的な程度の低周波アーチファクトを排除するように設計されている。いくつかの実装形態では、高域通過フィルタ２０８は、線形位相応答を有することができる。時間スケールのサイズを考えると、高域通過フィルタ２０８は、フィルタの固有の群遅延によるシステム内のタイムラグを最小化するために、最小位相応答を有することができる。再帰型のＩＩＲフィルタトポロジを使用すると、メモリ効率の良いフィルタアーキテクチャにつながる場合がある。二次応答を使用することで、優れた安定性、及びストップバンドでの十分な排除を得ることができる。高域通過フィルタ２０８は、以下のアナログドメイン伝達関数に従って規定される。

式中、ω_ｃは、コーナ周波数（単位はラジアン／秒）を制御し、Ｑは、コーナ周波数でのフィルタの共振を制御する。Ｑの値は、例えば、Ｑ＝０．７２０に設定して、通過帯域での応答のフラットさ及びコーナ周波数での応答のシャープさを最大限にしつつ、インパルス応答のリンギングを最小限に抑えることができる。このＱの値に対して、式ω_ｃ＝２πｋ_Ｑｆ_ｃは、因数ｋ_Ｑ＝１．３２５で周波数ｆ_ｃ＝０．５Ｈｚでのフィルタの－６ｄＢの点を設定する。

高域通過フィルタ２０８は、下記形式の二次差分方程式を使用してデジタル方式で実装することができる。
ａ_０ｙ_ＨＰ（ｎ）＝ｂ_０ｘ（ｎ）＋ｂ_１ｘ（ｎ－１）＋ｂ_２ｘ（ｎ－２）－ａ_１ｙ_ＨＰ（ｎ－１）－ａ_２ｙ_ＨＰ（ｎ－２）。

式中、ｘ（ｎ）及びｙ_ＨＰ（ｎ）はそれぞれ、サンプル時間ｎにおける高域通過フィルタ２０８の信号入力及び信号出力である。フィルタ応答は、係数ａ_ｉ，ｂ_ｊによって決定される。高域通過フィルタ２０８は、特にその通過帯域及び遷移帯域において、アナログフィルタ応答の非常に近いマッチングを提供することができるので、アナログモデルを近似するデジタルフィルタを生成するために、双一次変換を用いることができる。その結果、デジタルフィルタ係数は以下のとおりになる。

高域通過フィルタ２０８はさらに、高域通過フィルタ２０８の入力と出力との間の経路差として形成された相補的な低域通過フィルタ出力を提供し、サンプルドメインにおいて、ｙ_Ｉ＿ＨＰ（ｎ）＝ｘ（ｎ）－ｙ_ＨＰ（ｎ）が得られる。このようにして形成された低域通過フィルタは、概してそのストップバンドで特に急峻なカットオフ特性を有していないが、その群遅延は、遷移帯域において高域通過フィルタ２０８の群遅延に一致する傾向があるため、Ｒ信号及びＩ信号両方のＡＣ信号経路及びＤＣ信号経路の対応する処理段階に沿ってタイムアライメントを保つように機能する。

高域通過フィルタ２０８の出力ｙ_ＨＰをタッピングしてｘ_ａｃを構成し、生のＰＰＧ信号（ＲとＩの両方）のフィルタリングされたＡＣ成分を形成し、そこから変調振幅が推定される。この波形はＰＰＧ信号の拍動成分を含んでいるので、脈拍数ＰＲの推定に使用してもよい。この信号自体を使用して、（例えば、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されているようなベッドサイドモニタ又は中央ナースステーションなどのディスプレイ１２０上に）きれいな、ゼロを中心としたＰＰＧ波形を表示してもよい。通常はＩ信号の方が、振幅が大きいため、Ｉ信号から得られたフィルタリングされたＡＣ成分が通常この目的のために使用される。

相補的な低域通過の出力ｙ_Ｉ＿ＨＰをタッピングして、ｘ_ＬＰを構成し、時間整合された、部分的に分離されたＤＣ成分を形成することで、ほとんど追加の計算コストなしで、ｆ_ｃを超える何らかのＡＣ成分の初期低域通過減衰をもたらすことにより、低域通過フィルタ２１０への入力として有利に機能する。

専用の線形位相低域通過平滑フィルタ２１０は、アップサンプリングされた／帯域制限されたＰＰＧ信号のＤＣ成分を分離する。低域通過フィルタ２１０は、ＰＰＧ信号の生の光透過を表す移動平均時間局所値を提供するために、生のＰＰＧ信号から残留するすべての拍動成分及び過渡成分を除去するように設計されている。加えて、その時間遅延は、ＡＣ成分の対応する処理経路の時間遅延と一致するように整合される。低域通過フィルタ２１０は、スケーリングされた積分器カーネルを使用して実装されることで、高い計算効率が実現される。

図１及び図２に示されているように、ＡＣ処理経路は、解析ウェーブレットバンク１０６並びにＱＰドメイン高調波検出及び追跡ユニット１０８とともに、ＡＣ成分高域通過フィルタ２０８を含み、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０の入力に現れる前に、分離されたＤＣ成分と組み合わせられて、ＡＣ成分の処理が行われる。基礎となる信号変化に起因した過渡現象を最小化することに関して前述した原理に従って、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０へのＡＣ処理経路及びＤＣ処理経路の固有の遅延は、この両方が等しくなるように設計されている。これらの、図２の補間ユニット２０４の入力ｘから図１のＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０までの遅延、Ｄ_ａｃ及びＤ_ｄｃは、それぞれ以下の通りである。

Ｄ_ａｃ＝Ｄ_ＩＴＰ＋Ｄ_ＨＰ＋Ｄ_ＢＮＫ
Ｄ_ｄｃ＝Ｄ_ＩＴＰ＋Ｄ_ＨＰ＋Ｄ_ＬＰ
式中、Ｄ_ＢＮＫは、解析ウェーブレットバンク１０６の固有の遅延であり、Ｄ_ＨＰは、入力処理及び帯域分離ユニット１０４の高域通過フィルタ２０８の群遅延であり、Ｄ_ＬＰは、入力処理及び帯域分離ユニット１０４のＤＣ成分低域通過フィルタ２１０の固有の遅延である。ＤＣ経路遅延は、上述したように、ＤＣ成分低域通過フィルタ２１０の入力が、高域通過フィルタ２０８の相補的な低域通過の出力ｘ_ＬＰから得られるので、Ｄ_ＨＰを含む。ＱＰドメイン高調波検出及び追跡ユニット１０８は、メモリのない動作であるため、固有の遅延が事実上ゼロである。したがって、Ｄ_ａｃ及びＤ_ｄｃが等しい場合、Ｄ_ＬＰ＝Ｄ_ＢＮＫである。これを満たすＤＣ成分低域通過フィルタ２１０のスケールは、次式によって遅延から求められる。

ｗ_ｐ＝２・Ｄ_ＬＰ／Ｎ_ｉ＋１
これは、２・Ｄ_ＬＰが次数Ｎ_ｉの整数倍数である限り整数値であり、Ｎ_ｉ＝２、且つ、Ｄ_ＬＰもまた整数であれば、整数であることが保証される。以下で論じるように、一例では、解析ウェーブレットバンク１０６は固有の遅延Ｄ_ＢＮＫ＝１８３３を有する。処理サンプルレートがＦ_ｓ＝２２５Ｈｚである場合、低域通過フィルタ２１０のパラメータは、以下の通りになる。

低域通過フィルタ２１０に対する－６ｄＢの低域通過カットオフは、この例では、Ｆ_ｃ＝ｋ_６ｄＢ・Ｆ_ｓ／ｗ又は０．０５４３Ｈｚであり、これにより、拍動成分のほぼ完全な減衰、及び、非常に効果的なＤＣ平滑化を得ることができる（Ｎ _ｉ ＝２の場合、ｋ_６ｄＢ＝０．４４２９５であることに留意されたい）。低域通過フィルタ２１０の出力は、ＰＰＧ信号Ｒ，Ｉの両方の、生のＤＣ伝送成分の移動推定値であり、正規化及びその後の処理の目的で移動変調振幅推定値に時間整合される。

図１を参照すると、解析ウェーブレットバンク１０６は、得られたＰＰＧ信号のＡＣ成分を処理する。解析ウェーブレットバンク１０６は、それぞれＳＮＲが実質的に向上したｎ_Ｂ成分帯域に、ＡＣ成分を分離することを実行する。米国特許第７，７０６，９９２号明細書及び米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されているように、解析ウェーブレットバンク１０６は、入力ＡＣ信号を準周期的な成分に分離し、準周期的な成分はそれぞれ、入力信号帯域幅に比べて大幅に帯域制限された情報を含んでいる。その結果、入力信号に含まれる局所的な周期性に関連する情報を含んでいる帯域は、ＳＮＲを向上させてこうした情報を提示する。

解析ウェーブレットバンク１０６は、帯域の中心が隣接して間隔を空けて配置された帯域通過フィルタのバンクとして設計することができる。各帯域通過フィルタは、その周波数応答に従ってバンク入力信号に存在する周期性に様々な量で応答し、帯域通過の中心周波数に最も近い周波数に対して最大の出力振幅を有する。（準）周期的な成分を含んでいるバンク入力信号の場合、ある時点において最大の出力振幅を実質的に有するフィルタは、その隣のフィルタに比べると、中心がそれらの信号成分の周波数に最も近い周波数帯域になる。その時間点における帯域周波数の関数としての帯域振幅をトレーシングすると、それらの関連する周波数にある「ピーク」が明らかになる。時間の関数としてのこれらの振幅ピークを見つけて追跡し、それらのピークによってインデックス付けされた帯域内の基礎となる情報とともに、解析ウェーブレットバンク１０６の設計の基礎となる原理を形成する。帯域通過フィルタを使用する別の利点は、バンクの各フィルタが比較的狭い帯域幅であることで、関連する周波数成分に比べて、ＳＮＲが概して高くなるということである。

解析ウェーブレットバンク１０６に対する設計上の考慮事項は、帯域通過フィルタの「Ｑ」（相対的な帯域幅）によって制御される、システム１００のいわゆる「時間周波数フレーム」である。時間周波数フレームと密接に結びついているのは、帯域の周波数間隔である。帯域の重なりが過剰になると、隣接する帯域間の選択性が低下し、関連する成分を識別するためのスペクトルのピークのシャープさが「ぼやける」傾向がある。しかしながら、帯域の重なりが不十分であると、帯域中心間のクロスオーバ領域での振幅損失が過剰になり、信号のスペクトル表現に「穴」が残り、極端な場合には、スペクトルのピークのパターンが曖昧になってしまう可能性がある。Ｑが大きくなると、フィルタ帯域幅が狭くなり、フィルタを所定量の帯域の重なりに対して、周波数的に間隔を狭くすることが可能になるため、周波数分解能が向上する。しかしながら、狭いフィルタ帯域幅を実装すると、時間的に広いインパルス応答を有することが必要になる場合があり、これは、ひいては時間分解能の低下につながる。ゆえに、Ｑの選択とは、周波数分解能と時間分解能との間の兼ね合いを表す。

米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されているように、ＱＰ空間での処理により、単に所与の帯域の中心周波数をレート推定値として使用することにより伝達されるよりも、時間及び周波数の両方においてはるかに高い精度で時間周波数情報を取得することが可能になる。この特性により、周波数分解能が帯域中心間で周波数を厳密に分解するための要件を緩和する。理論上、入力の周期的な成分の第２高調波から基本波を分離するためには、１オクターブ当たり最低２つの帯域が必要になるが、実際には、帯域間の応答のクロスオーバ損失を低くするために、より多くの帯域が必要になる場合がある。

およそ３サイクルの長さのウェーブレットサポート（インパルス応答の長さ）が、成分の周波数分離及び十分に速い応答時間の両方を上手く組み合わせて、脈拍数の変動性に関連する予想される時間ダイナミクスを分解することができる。帯域中心から－０．５ｄＢ未満の帯域間クロスオーバディップのレベルは、パルスオキシメトリの成分振幅を表す際に十分な振幅精度を提供することができる。それに応じて、帯域間隔を１オクターブ当たり９帯域に設定してもよい。

解析ウェーブレットバンク１０６は、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているような解析成分帯域を有する並列形式Ｋｏｖｔｕｎ－Ｒｉｃｃｉウェーブレット変換の拡張形式を使用して実装することができる。ウェーブレットは、スケーリングされた微分カーネル及びスケーリングされた積分カーネルのカスケードで構成されている。スケーリングされた微分カーネルは、ｚドメインの伝達関数を有する。

帯域ｐの場合、スケールパラメータｋ_ｐ及び次数パラメータＮ_ｄｐを有する。
スケーリングされた積分カーネル及びスケーリングされた差分カーネルに加えて、解析ウェーブレットバンク１０６は、本明細書ではスケーリングされた櫛形カーネルと呼ばれる、以下のｚドメインの伝達関数を有する追加のカーネルタイプをカーネルのカスケードに含むことができる。

帯域ｐの場合、スケールパラメータｋ_ｐ，ｃ_ｐ、並びに次数パラメータＮ_ｃｐを有する。このカーネルの固有の遅延は、Ｄ_ｃｐ＝Ｎ_ｃｐ・ｋ_ｐ・（ｃ_ｐ－１）である。Ｎ_ｃｐ＝１の場合、スケーリングされた櫛形カーネルの周波数応答は、ディリクレ関数（Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であり、ＤＣの周りの第１のメインローブで正弦関数に密接に近似し、次に、これらのメインローブをスケールパラメータｋ_ｐによって制御された間隔で（具体的には、Ｆ_ｓが処理サンプルレートである場合に、Ｆ_ｓ／（２ｋ_ｐ）の周波数間隔で）、周波数にわたって繰り返す。ここでは値ｋ_ｐは、設計によって、スケーリングされた差分カーネルの表現に現れるのと同じスケーリング値ｋ_ｐに設定される。これは、スケーリングされた差分カーネルの第１のメインローブに対してスケーリングされた櫛形カーネルの第１の繰り返されたメインローブを中心としており、メインローブのピークを中心とした新たな、より選択的な帯域通過関数を定義している。

スケーリングされた櫛形カーネルの特徴は、繰り返される各メインローブのいずれかの側に対して応答ヌルであり、スケールパラメータｃ_ｐに従って各中心から間隔を空けていることで、ｃ_ｐ＝２の場合、ヌルはメインローブの中心間の中間にあり、ｃ_ｐが大きくなると、ヌルは、比例してメインローブの中心に近づいていくようになっている。これらのヌルには、メインローブの帯域幅を狭くする効果があり、フィルタのＱを効果的に増加させる。次数Ｎ_ｃｐの増加に伴いＱも増加するため、このカーネルの特徴は、Ｑを制御し得る２つのパラメータである。ｃ_ｐ＝２の場合でも、サイドヌルが追加されることで得られるＱが増加し、性能がさらに向上する可能性があり、これにより、スケーリングされた微分フィルタの次数だけを増やすことによって同様のＱを得る場合よりも、インパルス応答の広がりが少なくなる。一方、次数を増やすと、メインローブ画像間のサイドローブの高さが減少する場合があるため、次数Ｎ_ｃｐは、第１の通過帯域ヌルをちょうど超えた領域でのストップバンド排除を制御する手段になる。

広帯域という意味合いでは、スケーリングされた櫛形カーネルは、櫛形フィルタ、すなわち、ＤＣの周りにローブを有し、スケールｋ_ｐに従ってローブが繰り返されるフィルタとして作用する。純粋な帯域通過応答を得るためには、周波数Ｆ_ｓ／（２ｋ_ｐ）を中心とするＤＣを上回るメインローブ応答の第１の繰り返しを分離することができる。ＤＣでローブを排除するためには、ＤＣで一次応答ヌルを有するので、スケーリングされた差分カーネルを利用する。次に、スケーリングされた積分カーネルを利用して、最初を上回るメインローブ画像を排除するだけでなく、インパルス応答の全体的な平滑化も提供する。これらの２つのカーネルをストップバンド排除という役割で使用すると、実際には高い次数を必要としない傾向がある（例えば、通常、次数４で十分な帯域外排除を得ることができる）。

したがって、帯域通過ウェーブレット応答をプログラムするためのパラメータは、ｋ_ｐ、Ｃ_ｐ、Ｎ_ｃｐ、Ｎ_ｄｐ、ｗ_ｐ、及びＮ_ｉｐである。ｐ番目の帯域通過の場合、ｋ_ｐが中心周波数を制御し、Ｑは、（一次）ｃ_Ｐ及び（二次）Ｎ_ｃｐと、スケーリングされた微分次数Ｎ_ｄｐとの組み合わせによって制御される。パラメータＮ_ｃｐ，Ｎ_ｄｐは、ＤＣ付近のストップバンド排除を制御し、スケーリングされた積分スケールｗ_ｐ及び次数Ｎ _ｉｐ は、通過帯域を超えたストップバンド排除を制御する。

米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているように、変換ウェーブレットのスケールパラメータｋ_ｐは、基本帯域通過ローブのピークの周波数を制御し、一方、スケールパラメータｗ_ｐは、低域通過の第１のヌルの周波数を決定する。公称値であるｗ_ｐ≒２ｋ_ｐ／３を選ぶと、その第１のヌルがＨ_ｃｐ（ｚ）の第２の帯域通過ローブのピーク、すなわち、櫛の第１の繰り返しにほぼ位置し、基本帯域通過応答を効果的に分離する。積分次数パラメータＮ_ｉｐは、低域通過動作のストップバンドの減衰の度合いを制御する。すなわち、値Ｎ_ｉｐ＝４で、効果的な性能が低い計算負荷で得られる場合がある。

微分次数パラメータＮ_ｄｐは、帯域通過関数の帯域幅を制御する。フィルタバンクの場合、それは、帯域応答間の重なりの量を制御する。値Ｎ_ｄｐは、帯域応答の合計が電力帯域にわたってほぼ平らになるように選ぶことができ、これにより、総複素電力が周波数に関して比較的偏らずに表されるようにする。

この一群の帯域通過ウェーブレットは、計算効率が高く、線形位相応答を特徴とする。米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているように、基礎となる成分のタイミング情報は帯域全体にわたりレートが変化するので、それを保存するために、変換は帯域全体にわたるタイムアライメントを用いて実装される。

上記の説明及び導出に従い、また、ＰＰＧ信号に対して以前に規定されたサンプリング周期の場合、解析ウェーブレットバンク１０６の帯域通過ウェーブレットは、以下の設計パラメータを使用して実装することができる。

値Ｆ_Ｃｐは、ｐ番目の帯域がそのピーク振幅応答を示す周波数として定義された、帯域の中心周波数である。周波数範囲は、必要な基本脈拍数の範囲（３０～２４０ＢＰＭ）を分解するのに十分な範囲だけでなく、最大１２０ＢＰＭで第３高調波を分解するのに必要な範囲もカバーしている。上述したように、帯域は、１オクターブ当たり公称９帯域の間隔で配置されているため、３４帯域で所望のレート範囲を完全に網羅することが実現される。このウェーブレット次数で得られた時間ドメインのインパルス応答の特徴は、有効時間長がおよそ３サイクルであるため、局所的に周期的な挙動に対して良好な時間分解能を表している。

図３ａは、フィルタバンクの第１の帯域に上記のパラメータを実装して得られたインパルス応答を示すプロット３００である。ウェーブレットは解析的であるので、インパルス応答は複素数値になる。トレース「ｒｅａｌ」及び「ｉｍａｇ」は、それぞれインパルス応答の実数部及び虚数部である。トレース「ｍａｇ」は、各時間点における瞬間的な複素数大きさである。図３ｂは、解析ウェーブレットバンクの実数部の周波数応答を示すプロット３５０である。

フィルタバンク全体にわたって確実に相対応答を校正するために、帯域出力信号は、帯域中心で単位利得に正規化される。校正係数Ｋ_ＣＲ，Ｋ_ＣＩは、実数部振幅応答及び虚数部振幅応答を（それぞれ）その中心周波数Ｆ_Ｃｐで評価し、逆数を得ることにより決定される。実数フィルタ出力と虚数フィルタ出力にそれぞれの校正係数を乗算することで、校正されたフィルタバンクを得ることができる。それに応じて、各対応する帯域の校正係数は、以下のとおりである。

図１を参照すると、ＱＰドメイン高調波検出及び追跡ユニット１０８は、ＱＰ変換及び状態ベクトル生成、ＱＰ状態空間での高調波パターン識別に基づくＱＰごとのパルス間隔ＰＩ_ＱＰを推定するためのロバスト周期性検出、並びにｎ_Ｈ高調波に対するＱＰ空間での高調波パラメータの追跡を実行する。ＱＰ変換により、検出及び追跡ユニット１０８は、拍動信号の準周期的な成分を分析して、ＱＰ更新点で発生する臨界振幅及び局所的な位相／周波数パラメータを抽出し、時間周波数ＱＰ状態ベクトルを生成する。ＱＰ更新点は、信号中の固有の情報更新に関連した時点であり、当然、信号の基礎となるサンプルレートよりもはるかに低いレートで生じる。

検出及び追跡ユニット１０８は、成分信号のそれぞれに関してＱＰ遷移を検出し、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているように、各遷移において、関連するＱＰ対象を形成する。ＰＰＧ処理の目的で、ＱＰ対象には、基礎となる成分の帯域のインデックスとともに、ＱＰ検出の時点における位相値（位相ラベルで示される）、時間値、及び成分の振幅が含まれる。現在の時点での現在のＱＰを帯域全体にわたってアレイに集めることにより、米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているように、帯域単位でインデックスが付けられ、任意の帯域での任意のＱＰ対象の更新時に更新されるＱＰ状態ベクトルが形成される。この状態ベクトルに含まれる集約された時間周波数情報は、所望の信号成分の識別及び追跡と、その瞬間的な周波数及び振幅の精度の高い推定と、を可能にするための基礎を形成する。

検出及び追跡ユニット１０８は、所望の信号に関連するＱＰ状態情報を識別し、選択し、そして追跡することにより、ＳＮＲをさらに向上させる。ＱＰ状態ベクトルは、周波数及び時間の両方に関する瞬間的な振幅情報（例えば、時間周波数分析）を提供し、この情報を分析して、所望の信号及びアーチファクトを識別し、区別するためのパターンを調べることができる。関連するＱＰ振幅の現在の状態は、周波数帯域全体にわたって得られ、ＱＰ状態スペクトルを形成し、そのピークは、時間的に局所的な準周期的な成分に関連する。所望の信号に関連するこのような成分のピークには、脈拍数及びその高調波（パルス高調波列）が含まれ、一方、他のピークは、呼吸（呼吸数）から及び／又は反復的な動きから生じるものなど、他の準周期的なアーチファクトに関連する場合がある。

検出及び追跡ユニット１０８は、ＱＰ状態スペクトル中のピークのパターンを分析して、所望の信号の典型的に高調波のパターンと、他の準周期的なアーチファクトが基本波を超える振幅が小さいか、又は不安定である高調波を有する傾向があるという事実と、をうまく活用することにより、所望の信号に関連するピークのみを識別する。入力信号の過渡現象は、複数の帯域にわたって同時に出現し、及び／又は、比較的短時間である傾向があるため、追跡プロセスでのフィルタリングを通して完全に排除されるか、又は抑制されるかのいずれかである。

ピーク検出の後、検出及び追跡ユニット１０８は、サイズによってピークをランク付けして、それらを基に測定値を形成する。計算時間を節約するために、最初の３つのピークだけを高調波列の分析のために保存してもよい。というのは、これを超えるピークはすべて、高調波によるもの（したがって、すでに高調波列の一部である）か、又は下位レベルのアーチファクトによるもの、のいずれかであるためである。同様の理由で、これらの最高ランクの３つのうちの、振幅が第１の（最大の）ピークの少なくとも最小限の割合（ｆｒａｃｔｉｏｎ）であるピークのみが、さらなる分析の適格性を認定される可能性がある。この割合は０．３５に設定することができる。通常の、高ＳＮＲ条件の下では、１つのピークのみが適格性を認定される可能性があるため、このピークを検出期間として直接使用してもよい。

これ以外の場合、残りの適格性を認定されたピークごとに、こうしたピーク、及びこうしたピークの高調波周波数に対応する帯域で、ＱＰ振幅スペクトルがサンプリングされる。次に、このＱＰ振幅の列は合計され、これにより、適格性を認定されたピークそれぞれに１つの高調波列振幅（ＨＴＡ：ｈａｒｍｏｎｉｃ－ｔｒａｉｎ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）測定値を形成する。上記で論じたように、計算の際に３つの高調波を使用してもよい。より高い周波数の基本ピークに起こり得るように、高調波の帯域のインデックスが提供された帯域を超える場合、それらの高調波の振幅の寄与はゼロに設定される。これらのＨＴＡは、ここでもまた、測定値に従ってランク付けされ、最大の２つだけが保存される。

次に、検出及び追跡ユニット１０８は、このＨＴＡのペアにピークペア振幅測定値ルールのセットを適用して、所望の信号に最も関連するものを選択する。一実装形態では、ルールのセットは以下の通りである。

●ピークが大きいほど周波数帯域が高い場合
→このピークを受け入れる（これよりもより小さい、低レートのピークはアーチファクトである可能性が高い）。

●それ以外の場合（低レートのピークが最大である：絶対的、相対的レートルールを確認する）
〇最大ピークが上限呼吸数帯域を上回るレートの帯域を有する場合
→このピークを受け入れる（呼吸のアーチファクトにしてはレートが高すぎる）。

〇それ以外の場合、高調波が関係していないかピークペアの帯域中心を確認する。
■ピーク重心（補間されたピーク）を計算する。
■高調波パターンを求めて補間された帯域重心を比較する。

●２／１又は３／１の領域での周波数比
●１．２帯域以内の比率＠１オクターブ当たり９帯域
■帯域関係が高調波である場合
高調波列の測定値振幅のペアを比較する。

●小さい方のピーク＜０．９＊大きい方のピークである場合
→大きい方のピークを受け入れる（小さい方のピークは第２高調波である可能性が高い）。

●それ以外の場合
→小さい方のピークを受け入れる（大きい方のピークはＰＲ／２におけるアーチファクトである可能性が高い）。

■それ以外の場合（帯域関係が高調波でない）
●小さい方のピーク＞０．６２＊大きい方のピークである場合
→小さい方のピークを受け入れる（パルスであるのに十分な大きさのピーク）。

●それ以外の場合
→大きい方のピークを受け入れる（小さい方のピークはアーチファクトである可能性が高い）。

上記のルールでは、上限呼吸数帯域は、（過呼吸の上限に相当するレート）６５ＢＰＭで帯域１２に相当し得る。スペクトルにピークが１つだけしか生じない場合には、このピークがデフォルトで受け入れられる。スペクトルにピークが生じない場合には、スペクトル中の最大の振幅の帯域をピークとして受け入れてもよい。

上記のルールにおいてピーク重心を計算するために、検出及び追跡ユニット１０８は、重心（質量中心）計算法を使用して、補間された帯域インデックスを計算する。中央帯域は、帯域インデックスと対応する帯域振幅との積の帯域ごとの合計を、帯域振幅の帯域ごとの合計で割ったものとして計算される。計算で使用される帯域は、ピーク帯域及びそれを跨いでいる帯域を含む。跨いでいる帯域が対称性の基準を満たす場合には、それらは両方ともピーク帯域とともに使用される。そうでない場合には、次に、跨いでいる帯域の最大のものがピーク帯域とともに使用される。

対称性の基準は、跨いでいる帯域の振幅の絶対差をそれらの振幅の平均値で割ったもの（すなわち、ブランド－アルトマン測定値（Ｂｌａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ ｍｅａｓｕｒｅ）に相当する振幅類似性測定値）として定義される。この測定値は、値０．１（すなわち、＋／－１０％の類似性）に設定することができる閾値と比較され、測定値がこの閾値以下である場合に類似性が宣言される。

検出及び追跡ユニット１０８は、受け入れられたＨＴＡを使用して、基本となる帯域を選択し、この帯域が、今度はパルス間隔の基本に関連付けされる。次に、検出及び追跡ユニット１０８は、この帯域及びその高調波帯域に関連するＱＰ状態情報を使用して、これらのｎ_Ｈ高調波のＱＰ情報を追跡するための専用のＱＰ高調波状態ベクトルを更新する。帯域インデックスが上限を超える高調波には、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０での適切な処理が必要な高調波としてフラグが立てられる。

ＱＰ高調波状態情報に対する更新は、含まれている高調波のいずれかの位相ラベル（位相進みを表示する）の変化を伴うＱＰ時間インデックスの進みによって表示される。これらの更新は、Ｉチャネル及びＲチャネルのそれぞれの高調波ごとに検出され、その点において対応する振幅及び間隔の統計が更新される。安定した振幅の統計を形成するために、ＱＰ振幅は、ＱＰ空間で動作するスケーリングされた積分カーネルを通して個別に平滑化される。積分スケールは、基本心臓周期の基礎となるウェーブレットスケールのサポートと当然一致する複数のＱＰに設定される。システム１００の場合、これは、２．５心臓周期、すなわち、基本周期の１周期当たり４ＱＰで１０ＱＰとなる。高調波の場合、高調波次数に比例してスケールが大きくなる。これにより、高調波をすべて同じ時間サポートに厳密に従わせることで、平滑化はすべての高調波に対して同じ時間スケールで効果的に同期されるようになる。高調波がバンクの範囲外であるとフラグが立てられたＱＰ更新では、振幅平滑化への入力はゼロに設定される。二次スケーリングされた積分カーネルは、この段階で十分な平滑化を提供することができる。

最も低い高調波に対応する追跡された帯域は、ＰＰＧパルスの基本周期に対応する周波数情報、したがって、パルス間隔（ＰＩ）にも対応する周波数情報を有する。Ｉチャネルの検出及び追跡ユニット１０８は、ＱＰ「アトミックな周期」と呼ばれる、基本波の瞬間的な周期を計算することにより、パルス間隔推定値を決定する。このアトミックな周期を抽出すると、ＱＰ更新のたびにパルス間隔ＰＩ_ＱＰが得られる。米国特許第７，７０６，９９２号明細書に記載されているように、これは、１つのＱＰ更新からこの特定の成分の次の更新までの計算時間及び位相差に基づき、これにより、今度は、基礎となる周波数成分の周期に関する情報が高い精度で生み出される。この場合のＱＰのアトミックな周期は、以下のように表現される。

ＰＩ_ＱＰ＝ｄＴ_ＱＰ／ｄＰ_ＱＰ
値ＰＩ_ＱＰは、１周期当たりの秒数を単位とした（瞬間的な）アトミックなパルス間隔に対応する。値ｄＴ_ＱＰは、基本波に対する前回のＱＰ更新から現在のＱＰ更新までの、秒単位の時間間隔に対応する。値ｄＰ_ＱＰは、前回のＱＰ状態更新から現在のＱＰ状態更新までトラバースされた２相ラベルの数に関連する位相値の進みに対応しており、以下の表に従って評価することができる。

トラバースされたＱＰ位相ラベルの数は、米国特許第９，５３０，４２５号明細書に記載されているように、現在のＱＰ状態の遷移において循環シーケンス・・・Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ａ・・・に沿って遭遇した増分に対応する。基本的な位相進み（例えば、１刻みの増分）は、最も一般的な位相変化である。現在のＱＰ更新が、選択された基本帯域の変化に関連しており、それがたまたま前のＱＰで選択された基本帯域の位相ラベルと同じ位相ラベルに更新された場合、ゼロの位相変化が起こり得る。同様に、選択された基本帯域を変化させることで２の位相ラベルの変化が可能であるが、前の帯域から次の帯域への位相の反転をともなう。位相反転は、通常、信号中の過渡現象、又は任意の有意な周期的な成分から離れて位置する帯域に関連しているため、低い相対帯域振幅を示す。システム１００は、これらの望ましくない条件をいずれも緩和するように設計することができ、これにより、位相反転は遭遇する可能性が非常に低い遷移タイプになる。

検出及び追跡ユニット１０８は、次に、以下の条件及びルールに従って基本波のＱＰ更新のたびにアトミックなパルス間隔ＰＩ_ＱＰを更新することができる。
●ＰＩ_ＱＰが無効浮動小数点数（Ｉｎｆ，ＮａＮ）又は負数である場合
→選択された基本ウェーブレット帯域の中心周波数に対応する周期にＰＩ_ＱＰを強制する。

●それ以外の場合、ＰＩ_ＱＰが、選択された基本ウェーブレット帯域を上回るか、又は下回る少なくとも１つのウェーブレット帯域の中心周波数に対応する場合
→選択された基本ウェーブレット帯域を上回るか、又は下回るウェーブレット帯域の中心周波数に対応する周期にＰＩ_ＱＰをそれぞれ強制する。

●それ以外の場合、ＰＩ_ＱＰは上記計算されたものとしての適格性を認定される。
追跡の更新は、基本波のＱＰ更新時に発生するように定義することができる。
図１に示されるように、Ｉチャネルの検出及び追跡ユニット１０８は、Ｒチャネルの検出及び追跡ユニット１０８にＰＩ_ＱＰ及び関連する帯域インデックス情報を提供する。パルス変調の基礎となる基本パルス関連の周期性情報は、ＰＰＧ信号と、変調のタイミングは主として心臓周期に関連するので灌流の仕組みと、の両方に本質的に共通である。ゆえに、高調波パターンの帯域の識別は、一方のチャネル（「マスタ」）上で計算することができ、次に、関連する帯域選択情報がもう一方のチャネル（「スレーブ」）に伝えられ、高調波追跡の目的で使用される。システム１００では、Ｉチャネルの方が通常高いＳＮＲを示すので、Ｉチャネルがマスタである。このため、所望のパルス高調波列に関連するＱＰ状態ベクトルの帯域は、ＰＰＧ信号のパルス変調成分の各高調波を再度表現（及び／又は再構築）するのに十分な、集中的な、ＳＮＲが高い経時変化する振幅及び位相／周波数情報、ひいては、ＰＰＧ信号それ自体の変調成分を含んでいる。

周期性検出及び周期帯域選択のプロセスは、ＩチャネルのＱＰ状態更新のたびに発生し、ＱＰ高調波状態ベクトルの更新も同様である。ＲチャネルのＱＰ高調波状態ベクトルは、ＲチャネルのＱＰ状態更新のたびに更新され、その更新時に選択された現在の周期帯域を使用する。検出及び追跡ユニット１０８は、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０に、２つのＱＰ高調波状態ベクトルを提供する。

システム１００は、ＱＰ同期フィルタリングを実行して瞬間的なパルス間隔ＰＩ_ｉｎｓｔを生成するパルス間隔（ＰＩ）フィルタ１１２を含む。報告された脈拍数のタイムアライメントを維持するために、パルス間隔ＰＩ_ＱＰは、同じＱＰ時間ベースのフィルタリング／平滑化演算による処理、例えば、ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０で使用されるように、基本波ＱＰ振幅に適用されるものと同じパラメータを有するスケーリングされた積分カーネルを通して平滑化され、第１高調波のＱＰ更新のたびに更新されて、平滑化された高調波振幅に同期された瞬間的なパルス間隔ＰＩ_ｉｎｓｔを生成する。

ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０は、高調波振幅のロバスト移動測定値を形成するためのパラメータの個別の高調波ごとのフィルタリング（ＱＰ空間の線形平滑化）と、ＰＰＧ信号のＤＣ成分のＱＰ同期フィルタリングと、ＡＣ成分パルス振幅のロバスト測定値を形成するための高調波振幅の組み合わせと、正規化されたパーセント比率ＰＰＧパルス変調のロバスト移動測定値（Ｉ信号経路に対するＡ_ＮＩ、Ｒ信号経路に対するＡ_ＮＲ）を形成するためのＡＣ成分パルス振幅とＤＣ情報との組み合わせと、を実行する。ＱＰドメイン高調波状態ベクトルフィルタリング及び振幅統計処理ユニット１１０は、それぞれの高調波ごとにＱＰ振幅パラメータを個別にフィルタリングして、追跡プロセスの出力での変動性及びノイズを全般的に抑制するための統計量の時間ベースの平滑化を行う。ＰＰＧ信号の分離されたＤＣ成分Ｉ_ｄｃ，Ｒ_ｄｃは、基本波ＱＰ振幅に適用されるものと同じパラメータを有する並列スケーリングされた積分カーネルを通して平滑化され、同じＱＰ更新時に更新される。これにより、平滑化された高調波振幅に同期された、平滑化されたＤＣ成分Ｉ_ｄｃｓ，Ｒ_ｄｃｓが生成される。

各高調波を個別にフィルタリングすることによって、モフォロジーの各細かい側面に関連する振幅を独立して平滑化することができ、特定の高調波に隣接する帯域で発生する可能性のある干渉に対して独立したロバスト性を追加することができる。加えて、これらの高調波状態フィルタは、個別の高調波のＱＰ更新のたびに独立して更新されるため、サンプルごとのフィルタリングと比較して、特に低次の高調波では、ＱＰ更新レートは周波数に比例してスケーリングするため、計算処理上の節約が実現される場合がある。ＡＣ成分とＤＣ成分との間のタイムアライメントを維持するために、ユニット１１０は、第１高調波（基本波）のＱＰ更新のたびにＰＰＧ信号のＤＣ成分をサンプリングし、同じＱＰ時間ベースのフィルタリング／平滑化演算を使用して、それらを処理してもよい。

ユニット１１０は、平滑化された高調波振幅を組み合わせて、ＡＣ成分の振幅、すなわち、ＰＰＧ信号のパルス振幅のロバスト移動推定値を形成する。追跡更新のたびに、平滑化された統計値は以下のように組み合わせることができる。各ＰＰＧチャネルの平滑化された高調波振幅を線形結合して、ＰＰＧパルス振幅に対応するＡＣ成分の移動推定値ａ_ＩＲ，ａ_Ｒを形成する。平滑化された高調波振幅に適用される線形結合の重みは、一様である必要はない。第１高調波の重みを減らすことで、高いＳＮＲでの性能に大きな影響を及ぼさずに、低いＳＮＲで最も低い高調波に最も大きな影響を与える傾向にあるアーチファクトの影響を抑制する効果がある。線形結合のための重みは、以下のように、高調波の次数順に、０．１２５、１．０、１．０とすることができる。

次に、移動推定値ａ_ＩＲ，ａ_Ｒは、対応する平滑化されたＤＣ成分値によって正規化され、図１にＡ_ＮＩ及びＡ_ＮＲとして示されている、正規化されたパーセント比率ＰＰＧパルス変調のロバスト移動測定値が得られる。正規化されたパーセント比率ＰＰＧパルス変調Ａ_ＮＩ，Ａ_ＮＲの移動測定値は、追跡更新のたびに以下のように計算される。

Ａ_ＮＩ＝ａ_ＩＲ／Ｉ_ｄｃｓ
Ａ_ＮＲ＝ａ_Ｒ／Ｒ_ｄｃｓ
システム１００は、Ａ_ＮＩ及びＡ_ＮＲの正規化された変調比の移動測定値Ｒ_Ｎを提供する除算ユニット１１４を含む。正規化された変調比Ｒ_Ｎ＝Ａ_ＮＲ／Ａ_ＮＩは、ＳｐＯ_２がそこからマッピングされる瞬間的な移動測定値を形成する。

システム１００は、統計フィルタ１１６ａ，１１６ｂを含む。統計フィルタ１１６ａは、正規化された変調比Ｒ_Ｎの平滑化された移動推定値Ｒ_ＰＰＧを形成する。統計フィルタ１１６ｂは、瞬間的なパルス間隔ＰＩ_ｉｎｓｔの平滑化された移動推定値ＰＩ_ＰＰＧを形成する。各統計フィルタは、移動スタックフィルタに基づく統計ベースの平滑化を実行して、最終的な平滑化関数を提供し、最終出力から残っている大きな、中心を離れた過渡的な偏位をすべて除去する。同一の平滑フィルタをＲ_Ｎ及びＰＩ_ｉｎｓｔの両方に並行して適用することで、タイムアライメントが全般的に保たれ、最終的な移動ＰＰＧ測定値Ｒ_ＰＰＧ，ＰＩ_ＰＰＧが得られる。

統計フィルタ１１６ａ，１１６ｂは、最終出力から残っている大きな、中心を離れた過渡的な偏位をすべて除去して、出力の読み取り値を全般的に安定させるように設計されている。平均化時間Ｔ_ｓｔａｔ＝２．５秒は、タイムラグを可能な限り低く抑えつつ、許容可能なレベルの平滑化を生み出すことができる。ゆえに、追跡更新のたびに、それぞれの統計フィルタ１１６ａ，１１６ｂごとの平均化は、現在の追跡更新に先立つ（及び現在の追跡更新を含む）間隔Ｔ_ｓｔａｔ秒以内に発生するＲ_Ｎ及びＰＩ_ｉｎｓｔのそれぞれの値を使用して更新される。単純な移動平均値を実行するのではなく、平滑化された中央値が、純粋な中央値の周囲の範囲にわたって、百分位数の意味合いにおいて中心値の平均をとることによって計算される。中心範囲の平均は、中央値を中心とした４分位数間の範囲の値を含むように設定することで、外れ値に対するロバスト性を保ちつつ、経時的に十分に平滑化された出力も生成することができる。同じパラメータ及び更新時間を使用することによって、２つの平滑化された出力統計値の間に同期を保つことができる。

システム１００は、マッピングユニット１１８ａ，１１８ｂを含む。マッピングユニット１１８ａは、Ｒ_ＰＰＧのマッピングを実行して、ＳｐＯ_２値を出力する。マッピングユニット１１８ｂは、ＰＩ_ＰＰＧのマッピングを実行して、脈拍数ＰＲ値を出力する。

正規化された変調比Ｒ_ＰＰＧは、多項式関数、例えば、二次多項式によってＳｐＯ_２にマッピングすることができる。多項式の係数は、校正手順によって、例えば、低酸素症実験室で標準的なランプダウンプロトコルに従って被験者からＳａＯ_２値及び対応するＲ_ＰＰＧ値を収集し、次に、二次フィッティングを実行してＳｐＯ_２へのマップを形成することによって、決定することができる。各プローブを使用してＲ_ＰＰＧ値を収集し、次に、それぞれに対応する別個のマップを形成することによって、例えば、指のプローブ及び耳のプローブなど、様々なプローブに対応することができる。

多項式は、以下のように評価される。

式中、Ｒ_ＰＰＧは、入力値ｘであり、出力ｙは、ＳｐＯ_２のマッピングされた値である。一実装形態では、指のプローブ及び耳のプローブの場合の値ａ_ｎは、以下の通りである。

出力値の過剰な偏位を防ぐために、ＳｐＯ_２の出力値の範囲は、上限値１００％、及び下限値０％に制限される場合がある。

瞬間的なパルス間隔ＰＩ_ＰＰＧは、通常、次式によって脈拍数ＰＲにマッピングされる。
ＰＲ＝６０・Ｆ_ｓ／ＰＩ_ＰＰＧ
式中、パルス間隔は、サンプル数で、ＰＲはＢＰＭで表現される。出力値の過剰な偏位を防ぐために、ＰＲの出力値の範囲は、上限値２４０ＢＰＭ、及び下限値３０ＢＰＭに制限される場合がある。

信号振幅の局所的な損失は、リードの剥離などによる完全な信号損失、又は極度に低い灌流、又は心臓の一時停止若しくは不全収縮などによるパルス変調の欠如から生じる場合がある。ＳｐＯ_２及びＰＲはこれらの条件の下で十分に定義されていないため、システム１００は、正規化された変調信号の振幅レベルを使用して、パルス変調振幅に、所望の精度の信頼度に対応する十分なレベルの適格性を認定する出力適格性認定ユニット１２２を含む。この振幅レベルは、ＡＣ成分Ｉ_ａｃの振幅の移動推定値Ｉ_ａｍａを、ＤＣ成分Ｉ_ｄｃからの時間整合された移動推定値Ｉ_ｍｄとともに形成することと、これらの値の比を、性能が著しく低下することが実験的に観察された点に配置された閾値と比較することと、に基づいていてもよい。

移動ＡＣ振幅推定値Ｉ_ａｍａ及びＤＣ成分推定値Ｉ_ｍｄは、ＡＣ成分Ｉ_ａｃ及びＤＣ成分Ｉ_ｄｃの絶対値を移動平均フィルタでそれぞれ平滑化することにより、形成される。フィルタは、同じパラメータを有するスケーリングされた積分カスケードを用いて実装することができるため、推定値間のタイムアライメントを有する線形位相を有する。平滑化は、二次として３秒の時間スケールで設定して、振幅の低下及び上昇に対する時間応答性を維持し続けながら、推定値からの拍動成分を十分に平滑化することができる。処理サンプルレートがＦ_ｓ＝２２５Ｈｚの場合、以下のスケーリングされた積分パラメータを平滑フィルタに使用することができる。

フラグｆ_ｓｉｇは、正規化された変調信号の振幅レベルが信頼度の閾値を概ね上回っている場合にアサートされ、下回っている場合にディアサートされるが、これは、信号レベルのパルスオキシメトリに対する適格性を認定するために使用される。信号レベルが閾値をゆっくりと通過し、軽微なリップルが重畳される場合には、適格性認定フラグのチャタリングが発生する可能性がある。これは、閾値にヒステリシスを加える（例えば、閾値を適格性認定状態に逆に関連付ける）ことにより、緩和することができる。また、様々な処理段階に固有のタイムラグがあるため、信号品質の表示がパルスオキシメトリの出力読み取り値と時間的に整合するように、時間遅延をフラグのアサート及びディアサートに加えることができる。

出力適格性認定ユニット１２２は、状態機械を用いた信号適格性認定プロセスを実装することにより、これらの目的を両方とも満たすことができる。状態定義及び状態遷移ルールは、以下の通りである。

初期化：状態＝ＮＯＴ＿ＱＵＡＬ／／ｆ_ｓｉｇ＝偽

閾値は以下のように設定することができる。

遅延時間は以下のように設定することができる。

出力適格性認定ユニット１２２は、信号条件が芳しくない間、パルスオキシメトリの擬似出力又は誤出力の表示を抑制する手段として信号適格性認定フラグｆ_ｓｉｇを出力インタフェース１２４に提供する。遅延は、信号条件が悪化する前にフラグｆ_ｓｉｇのディアサートを引き起こし、また、信号条件が回復した後にフラグｆ_ｓｉｇの再アサートを引き起こすように選ぶことで、フラグｆ_ｓｉｇがアサートされる場合に限り、信号条件が確実に良好であるようにすることができる。

システム１００は、平均ＳｐＯ_２値及び平均ＰＲ値をディスプレイ１２０に連続的に表示することができる。ディスプレイ１２０は、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されているような、ベッドサイドモニタ、中央サーバステーション、又はモバイルデバイスのディスプレイとすることができる。ディスプレイ１２０は、患者の警報状態が検出されると、ディスプレイ１２０のユーザに警告することができる。ディスプレイ１２０は、例えば、点滅、色の変更、画面の拡大、又はそれ以外の方法で視覚的に警報状態を表示することにより、ユーザに警告することができる。例えば、患者のＳｐＯ_２レベルが許容可能な上限を超えて上昇、又は、許容可能な下限まで低下すると、ディスプレイ１２０が点滅して、ディスプレイ１２０のユーザに警報状態を表示することができる。システム１００は、可聴警報をトリガすることにより、ユーザに警告することができる。いくつかの実装形態では、様々な可聴警報を使用して、様々な警報状態又は警報状態の重要度を表示することができる。可聴警報の音量を使用して、警報状態の相対的な重要度を表示することもまた可能である。

システム１００は、ディスプレイ１２０の１つ又は複数の部分を点滅させ、可聴警報を発出させるか、又は他のデバイスに警報を送信させることにより、警報状態についてユーザに警告することもまた可能である。例えば、ベッドサイドモニタは、中央サーバに警報を送信することができ、中央サーバは、次に、患者に関連付けされた警報の宛先である１人又は複数人の介護者を識別することができる。次に、中央サーバは、識別された介護者に関連付けされたデバイスに警報を送信することができる。

パルスオキシメトリシステム１００は、集中治療、手術、回復期、救急及び病棟の場、非加圧の航空機内のパイロットなど、患者の酸素濃度が不安定なあらゆる場において、任意の患者の酸素濃度の評価、及び酸素補給の有効性又は必要性の判定に有用な場合がある。システム１００は、酸素飽和度の連続値及び即時値を提供することができ、それらは、救急医療では極めて重要であるだけでなく、呼吸器又は心臓に問題がある患者、特に、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ：ｃｈｒｏｎｉｃ ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｐｕｌｍｏｎａｒｙ ｄｉｓｅａｓｅ）の患者、又は、無呼吸及び呼吸低下など何らかの睡眠障害の診断には非常に有用でもある。

いくつかの実装形態では、システム１００は、ポータブル式バッテリ駆動型パルスオキシメータとして実装することができる。このようなポータブル式バッテリ駆動型パルスオキシメータは、酸素補給が必要な高度３，０４８メートル（１０，０００フィート）（米国では３，８１０メートル（１２，５００フィート））を超えて非加圧の航空機内で操縦するパイロットに有用である。ポータブル式パルスオキシメータは、高高度で、又は練習で酸素レベルが低下している可能性がある登山者及びアスリートにもまた有用である。ポータブル式パルスオキシメータは、システム１００を用いて患者の血中酸素及び脈拍を監視することができ、血中酸素レベルをチェックするリマインダーとしての役割を果たす。

図４は、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されているようなベッドサイドモニタ、中央サーバステーション、又はモバイルデバイスのディスプレイなどのディスプレイデバイス４０４と通信状態にある患者着用センサ４０２を含むシステム４００を示す。ディスプレイデバイス４０４は、患者の情報を表示する。ディスプレイデバイス４０４は、患者着用センサ４０２から受信した情報及び／又は患者着用センサ４０２に関連付けされた患者に関連する情報を含むユーザインタフェース４０６を表示することができる。患者着用センサ４０２は、例えば、米国特許出願公開第２０１５／０３０２５３９号明細書に記載されているような胸部センサとすることができる。患者着用センサ４０２は、患者の皮膚に取り付け、血圧、体温、呼吸数、生体インピーダンス、血中酸素濃度、（ＥＣＧを介した）心調律、及び心拍数などの様々な患者の生命徴候を記録するための接点を含むことができる。

患者着用センサ４０２は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ、又はセルラープロトコルなどのワイヤレス通信プロトコルを使用して、ワイヤレス接続４０８を通してディスプレイデバイス４０４とワイヤレスで通信することができる。患者着用センサ４０２は、ワイヤレス接続４０８を通してディスプレイデバイス４０４に患者の生命徴候情報を送信することができる。いくつかの実装形態では、患者着用センサ４０２は、ディスプレイデバイス４０４に情報を送信する前に、収集された生命徴候情報の処理を実行することができ、その一方で、いくつかの実装形態では、患者着用センサ４０２は、処理された情報の代わりに、又は処理された情報に加えて、生の生命徴候情報をディスプレイデバイス４０４に送信することができる。ディスプレイデバイス４０４は、タブレットなど、タッチスクリーン入力を受信することが可能なタッチスクリーンデバイスとすることができる。いくつかの実装形態では、ディスプレイデバイス４０４は、キーボード、マウス、入力ボタン、或いはボイスコマンドを認識することが可能な１つ又は複数のデバイスから入力を受信することができる。いくつかの実装形態では、ディスプレイデバイス４０４とワイヤレス通信状態にあるモバイルフォンなどのデバイスを使用して、ディスプレイデバイス４０４を制御することができる。いくつかの実装形態では、ディスプレイデバイス４０４は、ユーザが直接入力する及び／又は出力する機能性を含まず、むしろ、患者着用センサ４０２から受信した生の生命徴候情報を処理し、警報状態を検出し、ディスプレイデバイス４０４と通信状態にある他のデバイスに警報を送信し、１つ又は複数の中央サーバに患者情報を送信するための処理デバイスとしての役割だけを果たす「ヘッドレス」デバイスである。このような場合であれば、ディスプレイデバイス４０４にはディスプレイが含まれない。

ユーザインタフェース４０６は、患者着用センサ４０２に関連付けされた患者の情報を表示する。例えば、患者着用センサ４０２の電極は、患者の皮膚と接触し、生命徴候情報を収集することができ、この情報は、ワイヤレス接続４０８を通してディスプレイデバイス４０４に転送され、ディスプレイデバイス４０４によって処理され、ユーザインタフェース４０６の一部として表示される。ユーザインタフェース４０６は、様々な生命徴候波及び数値レベルを示す。

例えば、ユーザインタフェース４０６は、患者の数値的な心拍数又は脈拍数値４１２だけでなく、患者の心拍数波形４１０も示す。示されている例では、患者の脈拍数値４１２は、毎分８０ビートである。ユーザインタフェース４０６は、４１４において、許容可能な患者の心拍数レベルを毎分５０ビート～１２０ビートの間に収まるものとして示す。患者の現在の心拍数は毎分８０ビートであり、表示された許容範囲内にあるため、現在、患者の心拍数に対する警報状態はない。これは、鐘に「Ｘ」のマークを重ね合わせたアイコン１４６によって表示されている。アイコン１４６は、患者の現在の心拍数が許容範囲内にあることを表示する。患者の心拍数が許容可能なレベル内にない状況では、アイコン１４６は警報状態を表示するように変化することができる。例えば、「Ｘ」は、アイコン１４６から消すことができ、アイコン１４６は点灯又は点滅して、警報状態を表示することができる。加えて、ディスプレイデバイス４０４は、可聴警報を発して、患者の警報状態について近くの介護者に警告することができる。いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース４０６の他の部分が点滅するか、又はそれ以外の方法で警報状態を表示することができる。例えば、表示された脈拍数値４１２は、患者の脈拍数が許容可能なレベル外にある場合に点滅することができる。いくつかの実装形態では、アイコン１４６（又はユーザインタフェース４０６の他の部分）は、特定の警報状態の重要度を表示するために様々な速度で点滅することができる。例えば、アイコン１４６は、患者の心拍数が許容範囲から遠ざかるほど、速く点滅することができる。

ユーザインタフェース４０６は、患者の血中酸素濃度波形４１８及び数値的な血中酸素濃度値４２０を示す。ユーザインタフェース４０６は、４２２において、許容可能な患者の血中酸素濃度範囲もまた示す。ユーザインタフェース４０６は、患者の血中酸素濃度のレベルが許容範囲内にあることを表示するアイコン４２４をさらに含む（鐘の上に重ね合わせた「Ｘ」のマークによって表示され、警報が「オフ」であることを表示している）。

図５は、パルスオキシメトリシステムによって実行される動作５００の例を示すフローチャートである。動作５００は、図１のシステムなど、１つ又は複数のコンピュータのシステムによって実行することができる。動作５００は、上記で論じた詳細を含むことができる。

５０２において、システムは、患者の身体の近傍に置かれた光センサによって検出された光の波長に対応する信号を受信する。信号は、光センサによって検出された光の第１の波長に対応する第１の信号と、光センサによって検出された光の第２の波長に対応する第２の信号と、を含む。

動作５０４～５１４は、第１の信号及び第２の信号のそれぞれの受信信号ごとに実行される。５０４において、信号は、サンプルレートを増加させるために任意選択的にアップサンプリングされる。５０６において、信号は、ＡＣ信号とＤＣ信号とに分離される。

５０８において、ＡＣ信号は、成分信号に分離され、成分信号のそれぞれは、周波数制限帯域を表す。ＡＣ信号を成分信号に分離することは、隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して、ＡＣ信号をフィルタリングすることと、帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して成分信号を生成することと、を含むことができる。

５１０において、システムは、分数位相変換を通して成分信号を分析して、所望の成分信号及び所望の成分信号に関連する高調波信号を識別する。所望の成分信号及び高調波信号を識別するために、システムは、第１の信号から得られた最も低い高調波信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することができる。第１の信号については、所望の成分信号及び高調波信号は、アトミックな周期に基づいて、成分信号の時間整合された振幅値、及び高調波信号の振幅の関係を分析することによって識別することができる。アトミックな周期に基づいて、システムは、アトミックなパルス間隔を決定することができ、第２の信号の所望の成分信号及び高調波信号は、アトミックなパルス間隔に基づいて識別することができる。

５１２において、システムは、所望の成分信号、高調波信号、及びＤＣ信号を平滑化する。５１４において、平滑化された所望の成分信号、平滑化された高調波信号、及び平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて、変調信号を生成する。平滑化された所望の成分信号、平滑化された高調波信号、及び平滑化されたＤＣ信号を組み合わせることは、平滑化された所望の成分信号と、平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、平滑化されたＤＣ信号を使用して結合信号を正規化して変調信号を生成することと、を含むことができる。

５１６において、システムは、第１の信号から得られた変調信号及び第２の信号から得られた変調信号に基づいて変調比信号を生成する。５１８において、患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）は、変調比信号に基づいて決定される。患者の身体のＳｐＯ_２を決定することは、変調比信号の平滑化された移動推定値を生成することと、平滑化された移動推定値を患者の身体のＳｐＯ_２を表す出力値にマッピングすることと、を含むことができる。システムは、上記で決定されたアトミックなパルス間隔に基づいて患者の身体の脈拍数を決定することもまた可能である。

図６は、コンピュータ可読媒体６０２に含まれ、且つ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）６０４によって実行される上述の動作、データ構造、及び／又はプログラムを実装するコンピュータプログラムを実行するコンピュータシステム６００の一例を示すブロック図である。ＣＰＵ６０４は、ｘ８６シリーズＣＰＵ又は当技術分野で既知のその他のＣＰＵとすることができる。プログラムを実行するための入力は、いくつかの実装形態では、キーボード６０６を介して行うことができる。いくつかの実装形態では、プログラムを実行するための入力は、マウス、ライトペン、タッチスクリーン、タッチパッド、又は当技術分野で既知の任意の他の入力デバイスなどの周辺機器を介して行うことができる。いくつかの実装形態では、上記動作を別のプログラムによって呼び出して、酸素測定データを実行及び処理することができる。処理が完了すると、上述の動作、データ構造、及び／又はプログラムを使用して処理されたデータは、ディスプレイ６０８に出力するか、又はインターネット６１０若しくは他のそれ以外のワイヤレス通信チャネルを介して別のユーザ端末６１２に送ることができる。いくつかの実装形態では、出力はデータベース６１４か、又は離れた場所にある別のデータベースに入れておくことができる。

図７は、コンピュータシステムの一例を示すブロック図であり、いくつかの実装形態では、患者着用センサと通信するための通信モジュール７０２及び関連付けされた通信リンク７０４、アプリケーション命令のセットを含んでいるコンピュータ可読媒体７０８を含むマイクロプロセッサユニット７０６（ＭＰＵ）、患者データを記憶するための関連付けされた記憶モジュール７１０、オペレータ（例えば、医師、技師、又は患者）が使用することでＭＰＵ７０６と対話することができる人間－コンピュータインタフェース７１２であって、視覚的ディスプレイ、聴覚的ディスプレイ、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ハプティックデバイス、又はその他の対話手段を含み得る人間－コンピュータインタフェース７１２などのユニット又はモジュールのセットを含み得るホスト７００を描く。ホスト７００は、例えば、プリンタ、スキャナ、及び／又はデータ取得若しくは画像処理装置などのコンピュータ周辺機器に普通は接続し、コンピュータ周辺機器と通信するための、入力／出力モジュール７１４と、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）及び／又はワイヤレスネットワーク若しくはＷｉＦｉなどのコンピュータネットワーク上の他のホストと通信するためのネットワーク通信モジュール７１６と、もまた含む。

本開示に記載された特徴は、デジタル電子回路若しくはコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせにおいて実装することができる。装置は、プログラム可能なプロセッサが実行するための情報キャリア、例えば、機械可読記憶デバイスなどにおいて有形で具体化されるコンピュータプログラム製品において実装することができ、方法ステップは、入力データ上で動作し、出力を生成することにより、記載された実装形態の機能を果たす命令のプログラムを実行するプログラム可能なプロセッサによって実行することができる。記載された特徴は、データ及び命令をデータ記憶システムから受信し、データ及び命令をデータ記憶システムに送信するように結合された少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサと、少なくとも１つの入力デバイスと、少なくとも１つの出力デバイスと、を含むプログラム可能なシステム上で実行可能な１つ又は複数のコンピュータプログラムで有利に実装することができる。コンピュータプログラムは、ある特定の行為を実行するため、又はある特定の結果をもたらすために、コンピュータにおいて直接的又は間接的に使用することが可能な命令のセットである。コンピュータプログラムは、コンパイル型言語又はインタープリタ型言語を含むプログラミング言語の任意の形態で書くことが可能であり、スタンドアローンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、又は、コンピュータ計算する状況での使用に適した他のユニットとしてなど、任意の形態で展開することが可能である。

命令のプログラムの実行に適切なプロセッサには、例として、汎用マイクロプロセッサ及び専用マイクロプロセッサの両方、並びに単独のプロセッサ又は任意の種類のコンピュータの複数のプロセッサのうちの１つが含まれる。概して、プロセッサは、読み出し専用メモリ若しくはランダムアクセスメモリ、又はその両方から命令及びデータを受信する。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令及びデータを記憶するための１つ又は複数のメモリとである。概して、コンピュータはまた、データファイルを記憶するための１つ又は複数の大容量記憶デバイスを含むか、又はそれらと通信するために動作可能に結合されており、このようなデバイスには、内蔵ハードディスク及び取外し可能ディスクなどの磁気ディスク、磁気光ディスク、及び光ディスクが含まれる。コンピュータプログラム命令及びデータを有形で具体化するのに適した記憶デバイスには、例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイスを含むすべての形態の不揮発性メモリ、内蔵ハードディスク及び取外し可能ディスクなどの磁気ディスク、磁気光ディスク、並びにＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクが含まれる。プロセッサ及びメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補完したり、又はＡＳＩＣに組み込んだりすることができる。ユーザとの対話を提供するために、ＣＲＴ（陰極線管）モニタ又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタなど、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス及びキーボード、並びに、マウス又はトラックボールなど、ユーザがそれを使ってコンピュータに入力を行うことが可能なポインティングデバイスを有するコンピュータに機能を実装することができる。

これらの機能は、データサーバなどのバックエンドコンポーネントを含むコンピュータシステム、又はアプリケーションサーバ若しくはインターネットサーバなどのミドルウェアコンポーネントを含むコンピュータシステム、又は、グラフィカルユーザインタフェース若しくはインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンドコンポーネントを含むコンピュータシステム、又はそれらの任意の組み合わせで実装することができる。システムのコンポーネントは、通信ネットワークなどの任意の形態又は任意の媒体のデジタルデータ通信によって接続することができる。通信ネットワークの例には、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、並びにインターネットを形成するコンピュータ及びネットワークが含まれる。コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、概して互いに隔てられており、通常、記載されているようなネットワークを通して対話する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータで作動し、互いにクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。

本明細書は多くの特定の実装形態の詳細を含むが、これらは、いかなる発明の範囲、又は特許請求の範囲に記載され得る範囲を限定するものと解釈するのではなく、特定の発明の特定の実施形態に特有の機能の説明と解釈するものとする。別個の実施形態の文脈で本明細書に記載されているある特定の機能は、単一の実施形態において組み合わせて実装することもまた可能である。その反対に、単一の実施形態の文脈で説明されている様々な機能は、複数の実施形態で別々に、又は任意の適切な下位の組み合わせで実装することもまた可能である。それに加え、機能は、ある特定の組み合わせで、さらには最初に特許請求の範囲に記載されているように作用するように上記で記載されている場合があるが、場合によっては、特許請求の範囲に記載されている組み合わせからの１つ又は複数の機能が、組み合わせから削除されることがあり、特許請求の範囲に記載されている組み合わせは、下位の組み合わせ、又は下位の組み合わせの変形例に向けられている場合がある。

同様に、動作が特定の順番で図面に描かれているが、これは、そのような動作を示された特定の順番若しくは順序で実行する必要があると理解するべきではなく、また、望ましい結果を実現するためには、すべての図示された動作を実行する必要があると理解するべきではない。ある特定の状況では、マルチタスク方式及び並列処理方式が有利な場合がある。それに加え、上述した実施形態における様々なシステムコンポーネントの分離は、そのような分離がすべての実施形態で必要であると理解するべきではなく、説明されたプログラムコンポーネント及びシステムは、概して単一のソフトウェア若しくはハードウェア製品に一体化することが可能であるか、又は複数のソフトウェア又はハードウェア製品にパッケージ化することが可能であると理解するべきである。

このように、主題の特定の実施形態を説明してきた。他の実施形態が以下の特許請求の範囲内にある。場合によっては、特許請求の範囲に記載された行動は、異なる順番で実行することができ、やはり望ましい結果を実現する。加えて、添付の図面に描かれているプロセスは、望ましい結果を実現するためには、必ずしも示されている特定の順番又は順序である必要はない。ある特定の実装形態では、マルチタスク方式及び並列処理方式が有利な場合がある。

Claims (30)

1. １つ又は複数のデータ処理装置によって実行されたときに、前記１つ又は複数のデータ処理装置に動作を実行させる命令を含むコンピュータプログラムで符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作は、
   患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第１の波長であるスペクトルの赤外光部分に対応する第１の信号を受信することと、
   前記光センサによって検出された光の第２の波長であるスペクトルの赤色光部分に対応する第２の信号を受信することと、を含み、
   前記動作は、受信した前記第１の信号及び前記第２の信号のそれぞれの信号について、
   前記信号をＡＣ信号とＤＣ信号とに分離することと、
   前記ＡＣ信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
   分数位相変換を通して前記成分信号を分析して、所望の成分信号と前記所望の成分信号に関連する高調波信号とを識別することと、
   前記所望の成分信号、前記高調波信号、及び前記ＤＣ信号を平滑化することと、
   前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含み、
   前記動作は、
   前記第１の信号から得られた前記変調信号及び前記第２の信号から得られた前記変調信号に基づき、該両変調信号の比率に応じて求まる変調比信号を生成することと、
   前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）を決定することと、を含み、
   前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することは、
   前記平滑化された所望の成分信号と、前記平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、
   前記平滑化されたＤＣ信号を使用して前記結合信号を正規化して前記変調信号を生成することと、を含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
2. 前記動作は、受信した前記第１の信号及び前記第２の信号のそれぞれの信号について、第１のサンプルレートを有する前記受信した信号を、前記第１のサンプルレートよりも高い第２のサンプルレートを有するアップサンプリングされた信号に変換することをさらに含み、
   前記信号を前記ＡＣ信号と前記ＤＣ信号とに分離することは、前記アップサンプリングされた信号を前記ＡＣ信号と前記ＤＣ信号とに分離することを含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
3. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記成分信号の時間整合された振幅値を分析することを含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
4. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記高調波信号の振幅の関係を分析することを含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
5. 前記動作は、前記所望の成分信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することをさらに含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
6. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記アトミックな周期に基づいて前記高調波信号を識別することを含む、請求項５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
7. 前記動作は、前記アトミックな周期に基づいて、アトミックなパルス間隔を決定することをさらに含む、請求項５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
8. 前記第２の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号との識別は、前記アトミックなパルス間隔に基づく、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記動作は、前記決定したアトミックなパルス間隔に基づいて、前記患者の身体の脈拍数を決定することをさらに含む、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記ＡＣ信号を前記成分信号に分離することは、
    隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して前記ＡＣ信号をフィルタリングすることと、
    前記帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して前記成分信号を生成することと、を含む、請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
11. 患者の身体の近傍に配置された光センサによって検出された光の第１の波長であるスペクトルの赤外光部分に対応する第１の信号を受信することと、
    前記光センサによって検出された光の第２の波長に対応する第２の信号であるスペクトルの赤色光部分を受信することと、を含み、
    受信した前記第１の信号及び前記第２の信号のそれぞれの信号について、
    前記信号をＡＣ信号とＤＣ信号とに分離することと、
    前記ＡＣ信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
    分数位相変換を通して前記成分信号を分析して、所望の成分信号と前記所望の成分信号に関連する高調波信号とを識別することと、
    前記所望の成分信号、前記高調波信号、及び前記ＤＣ信号を平滑化することと、
    前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含み、
    前記第１の信号から得られた前記変調信号及び前記第２の信号から得られた前記変調信号に基づき、該両変調信号の比率に応じて求まる変調比信号を生成することと、
    前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）を決定することと、を含み、
    前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することは、
    前記平滑化された所望の成分信号と、前記平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、
    前記平滑化されたＤＣ信号を使用して前記結合信号を正規化して前記変調信号を生成することと、を含む、コンピュータ実装方法。
12. 受信した前記第１の信号及び前記第２の信号のそれぞれの信号について、第１のサンプルレートを有する前記受信した信号を、前記第１のサンプルレートよりも高い第２のサンプルレートを有するアップサンプリングされた信号に変換することをさらに含み、
    前記信号を前記ＡＣ信号と前記ＤＣ信号とに分離することは、前記アップサンプリングされた信号を前記ＡＣ信号と前記ＤＣ信号とに分離することを含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
13. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記成分信号の時間整合された振幅値を分析することを含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
14. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記高調波信号の振幅の関係を分析することを含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
15. 前記所望の成分信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することをさらに含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
16. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記アトミックな周期に基づいて前記高調波信号を識別することを含む、請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
17. 前記アトミックな周期に基づいて、アトミックなパルス間隔を決定することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
18. 前記第２の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号との識別は、前記アトミックなパルス間隔に基づく、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
19. 前記決定したアトミックなパルス間隔に基づいて、前記患者の身体の脈拍数を決定することをさらに含む、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
20. 前記ＡＣ信号を前記成分信号に分離することは、
    隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して前記ＡＣ信号をフィルタリングすることと、
    前記帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して前記成分信号を生成することと、を含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
21. 光を検出するように構成された光センサと、
    ディスプレイ装置と、
    前記光センサ及び前記ディスプレイ装置と結合された１つ又は複数のデータ処理装置と、
    １つ又は複数のデータ処理装置によって実行されたときに、前記１つ又は複数のデータ処理装置に動作を実行させる命令を含むコンピュータプログラムで符号化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と、を含み、前記動作は、
    患者の身体の近傍に配置された前記光センサによって検出された光の第１の波長であるスペクトルの赤外光部分に対応する第１の信号を受信することと、
    前記光センサによって検出された光の第２の波長であるスペクトルの赤色光部分に対応する第２の信号を受信することと、を含み、
    前記動作は、受信した前記第１の信号及び前記第２の信号のそれぞれの信号について、
    前記信号をＡＣ信号とＤＣ信号とに分離することと、
    前記ＡＣ信号を成分信号であって、それぞれが周波数制限帯域を表す成分信号に分離することと、
    分数位相変換を通して前記成分信号を分析して、所望の成分信号と前記所望の成分信号に関連する高調波信号とを識別することと、
    前記所望の成分信号、前記高調波信号、及び前記ＤＣ信号を平滑化することと、
    前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することと、を含み、
    前記動作は、
    前記第１の信号から得られた前記変調信号及び前記第２の信号から得られた前記変調信号に基づき、該両変調信号の比率に応じて求まる変調比信号を生成することと、
    前記変調比信号に基づいて前記患者の身体の末梢の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）を決定することと、
    前記ディスプレイ装置に前記決定された患者の身体のＳｐＯ_２を表す値を表示させることと、を含み、
    前記平滑化された所望の成分信号、前記平滑化された高調波信号、及び前記平滑化されたＤＣ信号を組み合わせて変調信号を生成することは、
    前記平滑化された所望の成分信号と、前記平滑化された高調波信号とを線形結合して結合信号を生成することと、
    前記平滑化されたＤＣ信号を使用して前記結合信号を正規化して前記変調信号を生成することと、を含む、システム。
22. 前記動作は、受信した前記第１の信号及び前記第２の信号のそれぞれの信号について、第１のサンプルレートを有する前記受信した信号を、前記第１のサンプルレートよりも高い第２のサンプルレートを有するアップサンプリングされた信号に変換することをさらに含み、
    前記信号を前記ＡＣ信号と前記ＤＣ信号とに分離することは、前記アップサンプリングされた信号を前記ＡＣ信号と前記ＤＣ信号とに分離することを含む、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記成分信号の時間整合された振幅値を分析することを含む、請求項２１に記載のシステム。
24. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記高調波信号の振幅の関係を分析することを含む、請求項２１に記載のシステム。
25. 前記動作は、前記所望の成分信号の瞬間的な周期を計算することにより、アトミックな周期を決定することをさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
26. 前記第１の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号とを識別することは、前記アトミックな周期に基づいて前記高調波信号を識別することを含む、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記動作は、前記アトミックな周期に基づいて、アトミックなパルス間隔を決定することをさらに含む、請求項２５に記載のシステム。
28. 前記第２の信号について、前記所望の成分信号と前記高調波信号との識別は、前記アトミックなパルス間隔に基づく、請求項２７に記載のシステム。
29. 前記動作は、前記決定したアトミックなパルス間隔に基づいて、前記患者の身体の脈拍数を決定することをさらに含む、請求項２７に記載のシステム。
30. 前記ＡＣ信号を前記成分信号に分離することは、
    隣接した間隔を空けた帯域中心を有する帯域通過フィルタのバンクを使用して前記ＡＣ信号をフィルタリングすることと、
    前記帯域通過フィルタのバンクの出力を正規化して前記成分信号を生成することと、を含む、請求項２１に記載のシステム。

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