用于快速诊断的心电图数据分析方法和系统技术方案

诸如心电图信号数据之类的周期性电信号数据被收集、分析，并且变换为紧凑、多维矩阵，使得保健专业人士更容易地分析病人的健康状况。对以共同地形成周期性信号波群的周期性偏转元素为特征的电信号数据进行分析以确定偏转元素的峰，其中峰能够大大地、但是以不容易在标准心电图上可见的方式变化。技术从对准所识别的峰来产生和显示多维矩阵，使得能够容易地利用自动地识别的指示心律失常、心律失常的先兆、心脏事件、和/或心脏事件的先兆中的一个或多个的信号图案来覆盖矩阵。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于快速诊断的心电图数据分析方法和系统
本公开总体上涉及用于分析患者的心脏、肌肉、或者大脑活动的周期性电信号数据的技术，并且更具体地涉及用于分析这种电信号数据以产生示出随时间的改变的多维矩阵的技术。
技术介绍
在本文提供的
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描述是为了总体呈现本公开的上下文的目的。目前署名的专利技术人的工作，在该
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部分中所描述的程度上以及在提交时可能否则未取得现有技术资格的描述的方面，既未明确地也未隐含地被承认为针对本公开的现有技术。内科医生和保健专业人士依赖来自病人的电信号数据来评定各种类型的活动。心电图(ECG或EKG)数据记录心脏的电活动。脑电描记法(EEG)数据记录沿着头皮测量的脑的电活动。肌电描记法(EMG)数据记录骨骼肌的电活动。用于显示这种电信号数据的技术是统一的、但是很老。以时间测量方式绘制信号数据，其中电活动在一个轴上并且时间在另一个轴上。接受了分析数据训练的内科医生和保健专业人士能够分析和诊断病人的一些身体状况，但是为了进行分析和诊断，他们往往必须检查长期数据，并且尽管那样一些诊断指标仍未能被检测到。对于作为(i)长期指标(即，它们在长期信号测量中产生)或(ii)往往被本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分析心脏、肌肉或者大脑活动的周期性电信号数据的计算机实施的方法，其中，所述电信号数据以共同地形成周期性信号波群的周期性偏转元素为特征，所述方法包括：收集时间的采样窗口内的所述电信号数据；使用信号检测模块，自动地检测来自所述电信号数据并且在所述时间的采样窗口内的所述偏转元素中之一的周期性局部化峰；在所述信号检测模块中确定所述时间的采样窗口内所述周期性局部化峰中的每一个的相对峰值；使用矩阵生成模块将所述电信号数据变换为时间‑波群矩阵，所述时间‑波群矩阵以所述周期性局部化峰值中的每一个在零时间级的对准为特征，其中，所述周期性局部化峰的各自的相对峰值由所述零时间级的强度标表示，并且其中，所述时间‑...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.09.02 US 62/044,7471.一种分析心脏、肌肉或者大脑活动的周期性电信号数据的计算机实施的方法，其中，所述电信号数据以共同地形成周期性信号波群的周期性偏转元素为特征，所述方法包括：收集时间的采样窗口内的所述电信号数据；使用信号检测模块，自动地检测来自所述电信号数据并且在所述时间的采样窗口内的所述偏转元素中之一的周期性局部化峰；在所述信号检测模块中确定所述时间的采样窗口内所述周期性局部化峰中的每一个的相对峰值；使用矩阵生成模块将所述电信号数据变换为时间-波群矩阵，所述时间-波群矩阵以所述周期性局部化峰值中的每一个在零时间级的对准为特征，其中，所述周期性局部化峰的各自的相对峰值由所述零时间级的强度标表示，并且其中，所述时间-波群矩阵以表示所述周期性信号波群的时间间距和强度在所述采样窗口内的改变为特征；并且将所述时间-波群矩阵显示为水平时间进展绘图或者垂直时间进展绘图。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述周期性电信号数据是从心电图(EKG)数据、肌电图学(EMG)数据、以及脑电描记法(EEG)数据中之一选择的。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述周期性电信号数据是EKG数据，并且其中，所述周期性信号波群是包括作为所述周期性偏转元素的P元素、Q元素、R元素、S元素以及T元素的QRS波群。4.根据权利要求3所述的方法，其中，自动地检测所述偏转元素中之一的周期性局部化峰包括：使用所述信号检测模块自动地检测所述EKG数据中的R元素峰；并且对所述R元素峰执行验证以识别和校正所述EKG数据中的任何错误检测的R元素峰。5.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述电信号数据变换为所述时间-波群矩阵包括：针对所述EKG数据中的所述R元素峰中的每一个定义分析窗口，所述分析窗口包括产生所述R元素峰的周期性波群、在产生所述R元素峰的所述周期性波群之前的至少一个周期性波群、以及在产生所述R元素峰的所述周期性波群之后的至少一个周期性波群；通过在所述采样窗口内的所述零时间级处将所述R元素峰对准来形成所述时间-波群矩阵；并且利用多个所定义的分析窗口来显示所述时间-波群矩阵，所述多个所定义的分析窗口(i)在时间上垂直地扩展以形成所述垂直时间进展绘图或(ii)在时间上水平地扩展以形成所述水平时间进展绘图。6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：分析所述时间-波群矩阵以识别在所述采样窗口内所述周期性偏转元素中的图案；并且根据所述时间-波群矩阵的分析，自动地检测指示心律失常、心律失常的先兆、心脏事件和/或心脏事件的先兆中的一个或多个的图案，并且其中，显示所述时间-波群矩阵包括可选地显示检测到的图案。7.根据权利要求6所述的方法，所述方法包括自动地检测指示房性期前收缩(APC)、异常APC、阻滞APC、室上性心动过速、心房扑动、心房颤动、交界性心动过速、心室早发性收缩(PVC)、间位性PVC、室性二联律、室性三联律、心室偶联、心室性心搏过速、二度(莫氏I和莫氏II)心传导阻滞、三度(或完全性)心传导阻滞、后面是房性心动过速(AT)的心传导阻滞、以及后面是心房颤动(AF)的心传导阻滞中的至少一个的图案。8.根据权利要求6所述的方法，其中所述周期性电信号数据是EKG数据，并且其中，所述周期性信号波群是包括作为所述周期性偏转元素的P元素、Q元素、R元素、S元素以及T元素的QRS波群，其中，所述方法包括自动地检测指示RR间隔改变、左束支阻滞、右束支阻滞、ST段下降、ST段上升、QT间隔改变、QRS间隔改变、PR间隔改变、分离P-波、以及指示沃尔夫—帕金森—怀特氏心搏的加宽QRS基中的至少一个的图案。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间-波群矩阵以表示所述周期性偏转元素的时间间距和强度在所述采样窗口内的改变为特征。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述强度标是热图。11.一种系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储当由所述处理器执行时使所述处理器进行以下的指令：收集时间的采样窗口内的电信号数据，其中，所述电信号数据是心脏、肌肉、或者大脑活动的数据，并且其中，所述电信号数据以共同地形成周期性信号波群的周期性偏转元素为特征；检测来自所述电信号数据并且在所述时间的采样窗口内的所述偏转元素中之一的周期性局部化峰；确定所述时间的采样窗口内所述周期性局部化峰中的每一个的相对峰值；将所述电信号数据变换为时间-波群矩阵，所述时间-波群矩阵以所述周期性局部化峰值中的每一个在零时间级的对准为特征，其中，所述周期性局部化峰的各自的相对峰值由所述零时间级的强度标表示，并且其中，所述时间-波群矩阵以表示所述周期性信号波群的时间间距和强度在所述采样窗口内的改变为特征；并且将所述时间-波群矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉莫·博尔只斤，李段，
申请(专利权)人：吉莫·博尔只斤，
类型：发明
国别省市：美国,US