用于监测并分类心房纤维性颤动的系统及方法技术方案

检测并分类心房纤维性颤动(AF)的系统和方法监测患者的心电图(ECG)信号。基于监测的ECG信号，检测AF的发作(218)。利用所监测的生理参数来确定患者在检测到AF发作时的活动水平(220)，其中，活动水平与检测到的AF发作相关联。如果AF发作在患者活动时发生，则将检测到的AF发作的病因分类为肾上腺素的；并且如果AF发作在患者休息时发生，则将检测到的AF发作的病因分类为迷走神经的。

System and method for monitoring and classification of atrial fibrillation

The system and methods of detecting and classifying atrial fibrous fibrillation (AF) were used to monitor the patients' electrocardiogram (ECG) signals. Based on the monitoring ECG signal, the attack of AF was detected (218). The measured physiological parameters were used to determine the level of activity (220) of the patient during the detection of AF attacks, in which the level of activity was associated with the detected attack of AF. If AF occurs during patient activity, the cause of AF seizure is classified as epinephrine. If AF attacks occur at rest time, the cause of AF seizure is classified as vagus.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于监测并分类心房纤维性颤动的系统及方法
本公开内容大体上涉及患者监测，并且特别地涉及监测、检测及分类心房纤维性颤动(AF)。
技术介绍
心房纤维性颤动(AF)是导致心脏不规则且经常性快速跳动的情况，有时也称之为心律失常的情况。虽然AF本身不会对患者的健康构成威胁，但是它可能表示一种潜在问题的症状。区分不同类型的心房纤维性颤动允许内科医生更好地诊断并治疗这种潜在性的问题。心房纤维性颤动通过监测与患者相关联的电信号(如心电图信号)来进行检测。心电图信号则通过将两条或更多条导线附接到患者并监测电响应来进行监测。在一些情况下，内科医生或临床医生会在使患者进行一系列的运动，诸如在跑步机上行走或骑固定式自行车时，监测ECG信号。分析所产生的ECG信号以确定患者是否患有AF。但是，这要求患者在内科医生的办公室里，并且要在规定的检查或测试期间出现心律失常的情况。因此开发出一种提供长期监测和检测AF的系统是有益的，该系统可以用来改善心房纤维性颤动的病因学。
技术实现思路
本文描述了一种检测和分类心房纤维性颤动(AF)的系统及方法。为此，该系统监测患者的心电图(ECG)信号，并基于监测的ECG信号检测AF的发作。另外，监测的生理参数用于确定患者在检测到AF发作时的活动水平，其中该活动水平与检测到的AF的发作相关联。基于检测到的AF发作与相关联的活动水平的结合，AF发作的原因被分类为肾上腺素的或者迷走神经的。附图说明图1示出了根据本专利技术实施方案的包括患者利用医疗装置测量一个或多个生理值的监测和治疗系统的示意图。图2A至图2C是示出了根据本专利技术实施方案的为区分不同类型的心律失常而执行的步骤的流程图。图3A至图3B是根据本专利技术实施方案的作为监测报告的一部分生成的图表，该图标将患者心律失常的识别与患者的活动水平关联。图4A至图4B是根据本专利技术的实施方案的作为监测报告的一部分生成的图表，该图表以图表的形式将患者心律失常的识别与患者的活动水平关联。图5A至图5D是根据本专利技术实施方案的作为监测报告的一部分生成的条形图，该条形图以图表的形式示出了检测到的心律失常与患者状态之间的关系，该患者状态用以帮助确定检测到的心律失常的病因。图6A至图6D是根据本专利技术实施方案的作为监测报告的一部分生成的条形图，该条形图以图表的形式示出检测到的心律失常与患者状态之间的关系，该患者状态用以帮助确定检测到的心律失常的病因。图7A至图7D是根据本专利技术实施方案的作为监测报告的一部分生成的条形图，该条形图以图表的形式示出检测到的心律失常与患者状态之间的关系，该患者状态用以帮助确定检测到的心律失常的病因。图8A至图8D是根据本专利技术实施方案的作为监测报告的一部分生成的条形图，该条形图以图表的形式示出检测到的心律失常与患者状态之间的关系，该患者状态用以帮助确定检测到的心律失常的病因。图9示出了根据本专利技术实施方案的附着装置的分解图。具体实施方式本专利技术涉及一种监测和分类心律失常的系统和方法。特别地，患者的装置被用于监测来自患者的电信号(ECG)，以检测心房纤维性颤动。此外，患者的装置被用于收集来自患者的一种或多种附加的生理参数，以确定患者的状态(如活动状态)。检测到的心律失常的病因基于所收集的信息来确定并且被传送给内科医生。本文所描述的系统和方法的益处在于它不需要患者处于内科医生的办公室中来收集数据。相反地，患者长时间段(如监测期)佩戴该装置，则数据会随着患者进行每天的日常活动而被收集，该时间段包括休息期和活动期。此外，本文描述的系统和方法防止内科医生/临床医生必须核验在患者佩戴这种附着/可植入装置的时间段所收集的所有的数据。这为医疗护理服务人员节省了相当多的时间，而不需要牺牲所提供的护理的质量。图1示出了患者P和监测系统10。患者P包括人体中线M、例如为右侧的第一侧S1和例如为左侧的第二侧S2。监测系统10包括患者测量装置100、网关102和远程监测中心106。在图1所示的实施方案中，患者测量装置100(以下称之为“附着装置100”)是一种附接到患者的皮肤的附着装置，但是在其它的实施方案中，该附着装置可以是可植入装置或可注射装置。附着装置100可以附着在患者P的许多部位处，例如患者P的胸部T。在许多实施方案中，附着装置可以附着至患者的一侧，从该侧可以收集数据。利用附着装置诸如附着装置100的益处在于，附着装置可以用于在患者在医院环境之外进行正常的日常活动时收集来自患者的生理数据。附着装置100能够监测各种不同类型的数据，包括心电图信号(ECG)、生物阻抗、呼吸、心律、心节律、心律变异性(HRV)、心律震荡(HRT)、心音、呼吸音、血压、活动(如休息、活动)、姿势以及清醒/睡眠中的一种或多种。在一个实施方案中，ECG信号可以用于自动地检测心律失常状态。在其它的实施方案中，患者可以启动患者触发的心律失常的信号(如通过按压附着装置100上的按钮或开关)，以触发患者检测到的心律失常事件。如在以下更详细的描述的，附加的生理参数由附着装置100测量/监测并且被单独地或结合地使用，以确定关于患者的状态(如可以监测患者的运动以确定患者的活动水平)。附着装置100可以与远程中心106无线通信。该通信可以(经由蜂窝或Wi-Fi网络)直接地发生，或者通过中间装置或网关102间接地发生。网关102可以包括将从附着装置100接收的信息无线地传输至远程监测中心106的zLinkTM的部件、类似于手机的小型便携装置。网关102可以由多种装置构成，该网管可以以多种方式——例如使用连接件104，该连接件包括互联网连接和/或使用蜂窝连接——与远程中心106有线地或无线地通信。远程中心106可以包括用于数据分析和储存的主应用，该主应用还包括网站，该远程中心使能够安全地访问生理趋势和临床事件信息，以进行解释和诊断。远程中心106还可以或可替代地包括后端操作，在该后端操作中来自附着装置100的生理数据由专家操作人员读取以验证准确性。例如，从附着装置100捕获的并传送至远程中心106的ECG条可以由位于远程中心106处的专家来针对心律失常进行判定。通信可以包括由附着装置100监测的生理数据，或者可以包括由附着装置100本地地生成的分析/报告。在示例性的实施方案中，监测系统10包括分布的处理器系统，该分布的处理器系统具有被包括作为附着装置100的一部分的至少一个处理模块(未示出)、网关102的至少一个处理器102P以及在远程中心106处的至少一个处理器106P，上述每一种的处理器均可以与其它处理器电子通信。至少一个处理器102P包括有形介质102T，并且至少一个处理器106P包括有形介质106T。远程处理器106P可以包括位于远程中心处的后端服务器。由附着装置100监测的生理参数可以由一个或多个分布的处理进行分析，该一个或多个分布的处理器被包括作为附着装置100、网关102和/或远程监测中心106的一部分。在示例性的实施方案中，附着装置100可以持续地监测生理参数、与远程中心无线地通信并且在必要时提供警报。附着贴片可以附接至患者的胸部，并且包括感测电极、电池、存储器、逻辑电路和无线通信功能。在关于图2A至图2C更详细地描述的一个实施方案中，附着装置100收集来自患者的生理数据，生理数据中的一些可以被传送本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测并分类心房纤维性颤动(AF)的方法，所述方法包括：监测患者的心电图(ECG)信号；基于所监测的ECG信号检测心房纤维性颤动(AF)的发作；监测一个或多个生理参数以确定所述患者的活动水平；将检测到的AF发作与在检测到心率失常时所述患者的活动水平相关联；如果所检测到的AF发作在所述患者活动时发生，则将所检测到的AF发作的原因分类为肾上腺素的，并且如果检测到的AF发作在所述患者休息时发生，则将所检测到的AF发作的原因分类为迷走神经的；以及生成与所述AF发作的所确定分类有关的报告。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.06.15 US 14/739,3991.一种检测并分类心房纤维性颤动(AF)的方法，所述方法包括：监测患者的心电图(ECG)信号；基于所监测的ECG信号检测心房纤维性颤动(AF)的发作；监测一个或多个生理参数以确定所述患者的活动水平；将检测到的AF发作与在检测到心率失常时所述患者的活动水平相关联；如果所检测到的AF发作在所述患者活动时发生，则将所检测到的AF发作的原因分类为肾上腺素的，并且如果检测到的AF发作在所述患者休息时发生，则将所检测到的AF发作的原因分类为迷走神经的；以及生成与所述AF发作的所确定分类有关的报告。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在规定的监测期内提供对所述ECG信号的监测和对AF发作的检测。3.根据权利要求2所述的方法，其中，响应于在患者的活动期期间检测到的AF发作，使在所述规定的监测期内检测到的活动AF发作的次数增加；并且其中，响应于在患者的休息期期间检测到的AF发作，使在所述规定的监测期内检测到的休息AF发作的次数增加。4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于在所述规定的监测期内检测的活动AF发作的次数和休息发作的次数，将所检测到的AF发作的原因分类为肾上腺素的或迷走神经的。5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，响应于在患者活动期期间检测到的AF发作，将表示所检测到的AF发作的ECG条传送至远程中心用于验证，其中，仅保留表示经验证的AF发作的ECG条。6.根据权利要求5所述的方法，其中，经验证的AF发作包括在所生成的与所述AF发作的所确定分类有关的报告中。7.根据权利要求5所述的方法，其中，将最高达最大数量的表示AF发作的ECG条传送至所述远程中心用于验证，其中，一旦所述最大数量的表示AF发作的ECG条已经被传送并验证，则不再向所述远程中心传送附加的ECG条。8.根据任一前述权利要求所述的方法，还包括：捕获与所述患者相关联的、关于检测到的AF发作的附加生理参数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：尼兰詹·查克拉瓦蒂，艾比希·查文，
申请(专利权)人：美多尼克监测公司，
类型：发明
国别省市：美国,US