用于检测EGG波形中的特性的系统和方法技术方案

本发明专利技术提供了一种装置和方法，其识别ECG数据组中P波的存在或不存在。计算处理器识别R波，然后分析在预定的时间窗口内检测出的R波波峰之前的波形部分。分析窗口内的波形以识别候选P波，并且响应于识别出候选P波来测量与候选P波相关的第一特征和第二特征。从第一特征和第二特征中计算出复合特征值，并且将复合特征值与分类阈值进行比较。在一个示例性实施例中，第一特征表示候选P波的最高波峰与Q波的波谷之间的高度，并且第二特征表示候选P波的波峰与R波的波峰之间的时间。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于检测EGG波形中的特性的系统和方法
本专利技术涉及一种系统和方法，所述系统和方法用于分析心脏电生理学信号，以识别出与电生理学信号相关的至少一个特性，这个特性用于影响心脏医疗的决策。
技术介绍
在给患者提供健康护理的过程中，需要监控生命统计数据和其它的患者参数。多个不同的患者监控设备能够通过与患者身体的特定位置处的皮肤连接的至少一个电极，来选择性地监控由患者产生的电脉冲。例如，在临床环境中通常使用心电图(ECG)监控器来监控心脏的电活动。ECG监控器通过多个电极与患者连接，从而监控患者心脏的电脉冲。从与患者连接的电极感测出的电生理信号中，ECG监控器能够产生ECG波形，其包括表示一系列连续心跳的数据。在图1中描绘了由电极感测出的表示单个心跳2的示例性ECG波形。在正常心跳期间波形2由表示不同电活动的多个不同类型的波形成，并且相对于表示基础电压的等电位线3绘制。波形包括P波、QRS波群、T波，并且在某些情况下包括U波。P波表示心房除极，并且包括由波峰4表示的最大振幅。QRS波群表示左心室和右心室的快速除极。在除极之前，Q点下降至等电位线3之下，并且形成波谷5。在心室的除极期间，R点的最大振幅为其波峰6。由于与心室相关的肌肉质量与心房的肌肉质量相比通常更高，所以QRS波群中R点的波峰6的振幅比P波形的波峰4的振幅更大。QRS波群之后是表示在恢复期间心室复极的T波。U波如果存在的话，被认为表示左心室与右心室之间的隔膜的复极，并且在时间上在T波之后，具有比T波的最大振幅更小的最大振幅。从形成ECG波形的不同类型的波和波群看出，已经使用ECG波形的各种特征来识别并分类各种类型的心跳，从而用于临床诊断患者的医疗状况。ECG波形的通常特性(或特征)包括如下中的任意一种：单个类型的波或波群的存在或不存在、PR间期、PR段、ST段以及ST间期。另外，使用了连续心跳之间的特性(诸如表示连续的R点之间的距离的RR间期)来检测某些心脏状况。通常检测出的心脏状况是心房纤维性颤动(AFIB)。AFIB是室上性快速心律失常，其特征在于不协调的心房活动，结果破坏心房的机械性能。在心电图的表面上，AFIB被描述为：始终如一的P波被快速振荡或者纤维性颤动的波(其在尺寸、形状和时序上变化)所代替，从而引起不规律、频繁地快速心室响应。在从ECG信号中检测AFIB时，心率的不规律和正常P波的不存在是重要的特征。因此，期望提供一种用于改善的P波检测的系统和方法，所述系统和方法可以单独地使用，或者与用于检测各种心脏状况的其它方法结合使用。根据本专利技术原理的系统解决了已知系统的缺陷，从而改善了心脏状况检测。
技术实现思路
在第一实施例中，提供了一种装置，其检测与表征患者电生理学信号的输入信号波形相关的至少一个特性。所述装置包括：采集处理器，其获取表征患者心跳的一系列连续脉冲的数据；和计算处理器，其与采集处理器电连接。计算处理器针对每个心跳脉冲识别出输入信号中可能包括至少一个特性的部分，并针对输入信号的识别部分测量与其相关的第一特征和第二特征；计算表示至少一个特性存在于输入信号的识别部分的可能性的复合特征值；以及将计算出的复合特征值与分类阈值进行比较。输出处理器与计算处理器电连接，输出处理器响应于确定出计算的复合特征值超过分类阈值而产生表示至少一个特性存在的数据。在另一个实施例中，提供了一种方法，其检测与表征患者电生理学信号的输入信号波形相关的至少一个特性。所述方法包括：通过采集处理器来获取表征患者心跳的一系列连续脉冲的数据。计算处理器针对每个心跳识别出输入信号中可能包括至少一个特性的部分。通过计算处理器来测量与输入信号的识别部分相关的第一特征和第二特征，并且计算表示至少一个特性存在于输入信号的识别部分的可能性的复合特征值。将计算出的复合特征值与分类阈值进行比较。通过与计算处理器电连接的输出处理器来产生数据。响应于确定出计算出的复合特征值超过分类阈值，产生的数据表示至少一个特性存在。附图说明图1是示例性ECG波形的现有技术表征；图2是根据本专利技术原理的特性检测系统的框图；图3A至图3E是示例性波形图，其示出了心脏波形数据并且图示了根据本专利技术原理的特性检测系统可以使用的各种特征；图4是描绘根据本专利技术原理的特性检测系统检测出的特性的散布图；图5是在根据本专利技术原理的特性检测系统中阈值的图形化描绘，其中，将特征数据与阈值进行比较以检测特性；以及图6至图8是表示通过根据本专利技术原理的特性检测系统实施的算法的流程图。具体实施方式本专利技术提供了一种系统，所述系统从表征电生理学信号的波形数据中检测至少一个特性的存在或不存在。通过与患者连接的至少一个传感器来感测波形数据，并通过数据处理器来处理，从而产生波形数据。波形数据代表预定的时间段。波形数据包括多个单独的数据采样，并且一组数据包括至少一个单独的数据采样。有利的是，所述系统在多个数据采样的每个中检测至少一个特性的存在或不存在。通过在每个数据采样中检测至少一个特性的存在或不存在，系统有利地产生可以用于帮助患者护理的复合值。为了确定在相应的单个采样中至少一个特性存在或不存在，系统识别出至少一个特性会存在的预定的时间窗口。可以分析在预定的窗口内的波形数据，以确定包括在预定的窗口内的任意数据是否可以代表至少一个特性。可以根据波形的部分相对于基准值的振幅来确定出代表至少一个特性的候选数据。系统通过选择相对于基准值具有最大振幅的波形部分来有利地确定候选数据是否存在。系统通过确定与候选数据相关的第一特征和第二特征，并且利用至少一种类型的模式分类算法来产生代表第一特征和第二特征的复合特征分值，而有利地确定候选数据是否实际上代表至少一个特性。将复合特征分值与阈值进行比较，如果复合特征分值超过阈值，则系统能够有利地确定出候选数据表示波形的至少一个特性。在一个实施例中，系统还可以在波形数据的不同部分(其可能在预定的时间窗口内)之间进行区分，以有利地保证将使用波形的正确部分来确定候选数据是否代表至少一个特性。当在预定的窗口内存在多于一个波峰时这个实施例可能有效。当确定出在预定的窗口内多个波峰存在于波形的部分中时，系统通过选择多个波峰中相对于基准线具有最大振幅的一个波峰，并且测量选中的波峰与包括在前一数据采样中相应的一个波峰之间的距离，来分析哪个波峰应当被认为是候选数据。如果测量的距离大于阈值距离，则系统确定出选中的波形部分是用于进一步处理的候选数据。如果测量的距离小于阈值距离，则系统选择在预定窗口内具有下一个最高振幅的波峰。系统计算这个波峰与前一数据采样中的一个波峰之间的距离，并且将这个距离与阈值进行比较以确定这个距离是否超过阈值。针对窗口中所有可能的候选数据点重复这个过程，直到计算出的距离超过阈值为止。如果距离标准不满足，则系统确定出至少一个特性不存在。系统有利地处理数据采样组中的每个数据采样，以识别出在数据采样组中至少一个数据特性的频率，并且使用确定出的频率来识别包括至少一个特性的数据采样的百分比。系统可以采用顺序地、随机地和以预定的时间段中的至少一种方式来有利地处理数据采样组。在另一个实施例中，系统可以实时地处理包括滚动编号的单个数据采样的多个数据采样。例如，第一组采样可以包括采样1至30，且第二组采样可以包括采样2至31，以此类推本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测与表征患者电生理学信号的输入信号波形相关的至少一个特性的装置，所述装置包括：采集处理器，其获取表征患者心跳的一系列连续脉冲的数据；计算处理器，其与所述采集处理器电连接，所述计算处理器针对每个心跳脉冲，识别所述输入信号中可能包括所述至少一个特性的部分，并且针对所述输入信号的识别部分，测量与其相关的第一特征和第二特征；计算表示所述至少一个特性存在于所述输入信号的识别部分中的可能性的复合特征值；将计算出的复合特征值与分类阈值进行比较；以及输出处理器，其与所述计算处理器电连接，所述输出处理器响应于确定出所述计算出的复合特征值超过所述分类阈值而产生表示所述至少一个特性存在的数据。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种检测与表征患者心电图ECG信号的输入信号波形相关的至少一个特性的装置，通过所述装置检测出的所述至少一个特性是P波的存在，所述装置包括：采集处理器，其获取表征患者心跳的一系列连续脉冲的数据；计算处理器，其与所述采集处理器电连接，所述计算处理器针对每个心跳脉冲，分析在预定时间窗口内的波形以识别表示所述输入信号中可能包括所述至少一个特性的候选P波部分，并且针对识别的候选P波，通过将所述候选P波的第一部分与发生在所述预定时间窗口外部的心跳脉冲的第一部分进行比较来测量第一特征，以及通过将所述候选P波的第二部分与发生在所述预定时间窗口外部的心跳脉冲的第二部分进行比较来测量第二特征；使用所述第一特征和所述第二特征来计算复合特征值，所述复合特征值表示所述至少一个特性存在于所述输入信号的识别部分中的可能性；将计算出的复合特征值与分类阈值进行比较；以及输出处理器，其与所述计算处理器电连接，所述输出处理器响应于确定出所述计算出的复合特征值超过所述分类阈值而产生表示所述至少一个特性存在的数据。2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述输入信号中通过所述计算处理器识别出的部分在同一心跳脉冲的R波之前预定的时间处的时间窗口内。3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述计算处理器在所述时间窗口内选择具有最大振幅的所述输入信号波形的波峰作为表示所述至少一个特性的候选数据，并且测量所述波峰的所述候选数据的第一特征和第二特征。4.根据权利要求3所述的装置，其中，响应于在所述窗口内检测多个波峰，所述计算处理器选择所述多个波峰中的一个作为表示所述至少一个特性的候选数据。5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述计算处理器选择所述多个波峰中具有所述最大振幅的第一波峰；测量所述第一波峰与前一心跳波形中R波的波峰之间的距离；以及将测量的距离与预定的阈值进行比较，其中，当所述测量的距离超过所述预定的阈值时，选中的第一波峰被识别为所述候选数据。6.根据权利要求5所述的装置，其中，响应于确定出所述测量的距离小于所述预定的阈值，所述计算处理器选择窗口内具有下一个最高振幅并且发生在所述第一波峰之后的波峰；测量具有所述下一个最高振幅的波峰与所述前一心跳波形中R波的波峰之间的距离，其中，当测量的距离超过所述预定的阈值时，具有所述下一个最高振幅的所述波峰被识别为所述候选数据。7.根据权利要求1所述的装置，其中，通过所述计算处理器测量的所述第一特征表示所述波形的所述识别部分的波峰与所述心跳脉冲后续发生的波的波谷之间的高度，以及通过所述计算处理器测量的所述第二特征表示在所述波形的所述识别部分的波峰与所述心跳脉冲其次后续发生的波的波峰之间的时间。8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述计算处理器通过确定所述候选P波的波峰在同一心跳的Q波的波谷之上的高度来测量所述第一特征，以及通过确定所述候选P波的波峰与相同心跳的R波的波峰之间的时间来测量所述第二特征。9.根据权利要求1所述的装置，其中：所述计算处理器通过将表示所述第一特征的数据与权重矢量的第一权重值相乘，并且将表示所述第二特征的数据与所述权重矢量的第二权重值相乘，来计算所述复合特征值。10.根据权利要求9所述的装置，其中：其中，所述权重矢量包括与相应强度相对应的权重值，以顺利地识别在所述波形的所述识别部分中至少一个特性的存在，所述相应强度与所述第一特征和所述第二特征中的每个的性能相关。11.根据权利要求1所述的装置，其中，所述计算处理器通过在包括具有所述至少一个特性的心跳波形的一组训练数据中对模式进行分类，来选择所述分类阈值。12.根据权利要求1所述的装置，其中，所述计算处理器识别与所述输入信号相关的另外特性，并且结合识别出的另外特性，使用在连续心跳的相应心跳中所述P波的存在，来确定患者是否经受心脏状况。13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述另外特性是对心跳数据的连续脉冲中心跳的脉冲不规律性的测量，其中，所述计算处理器基于发生在所述系列连续脉冲中的连续脉冲对之间的时间间期差之和、和所述系列连续脉冲中连续脉冲的平均时间间期来计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：B·T·科尔，
申请(专利权)人：德尔格医疗系统有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US