生物异常的检测和/或预测制造技术

通过使用数据处理例程分析输入的生物或物理数据检测和／或预测诸如脑疾病等生物异常。数据处理例程包括一套与生物数据相关的应用程序参数，该生物数据与生物异常关联。数据处理例程使用一种算法生成数据序列，如ＰＤ２ｉ数据序列。使用该数据序列检测或预测生物异常的发作。为降低数据序列中的噪声，当斜率小于一个预定值时，则将其设为一个预定数。为进一步降低噪声，确定数据序列中的噪声区间，并且如果噪声区间在预定范围内，则用另一个预定数除数据序列，并为数据序列生成新的值。（*该技术在2024年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请的交叉引用本申请要求于2003年1月29日提出申请的美国实用申请No.10/353,849和于2003年2月6日提出申请的美国临时申请No.60/445,495的优先权。这些申请特此通过援引的方式纳入。
技术介绍
本专利技术涉及用于整理生物或物理数据的方法和系统。更具体而言，本专利技术涉及用于整理生物或物理数据以检测和/或预测生物异常的系统和方法。自从专利技术弦线电流计以来，对电生理电位的记录已可用于医学领域。自二十世纪30年代以后，电生理学已用于诊断心脏损伤和脑性癫痫。现代医学的最新技术指出分析在心电图中观察到的R-R间期或在脑电图中看到的峰形可预测未来的临床结果，例如心源性猝死或癫痫发作。尽管所述分析和预测在用来在显示或未显示所预测结果的大群患者之间区分结果时具有统计显著性，但已知分析方法在用于单个患者时并不十分精确。已知分析测量方法的这一普遍失效归因于大量的错误预测；即该测量方法在其预测方面的统计敏感性和特异性较低。虽然通常已知在所研究的生物系统中正在进行某种“病态”过程，但是现有分析方法的敏感性和特异性不足以令其用于单个患者。本领域普遍存在的不准确的问题是因为现有的分析测量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测或预测生物异常的方法，包括如下步骤：　　　　使用数据处理例程分析输入的生物或物理数据以生成一个数据序列，所述数据处理例程包括一套与生物数据相关的应用程序参数，该生物数据与生物异常关联；　　　　确定所述数据序列的斜率是否小于一个预定值；　　　　如果斜率小于一个预定值，则将斜率设为一个预定数；以及　　　　使用所述数据序列检测或预测生物异常的发作。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2003-1-29 10/353,849;US 2003-2-6 60/445,4951.一种检测或预测生物异常的方法，包括如下步骤使用数据处理例程分析输入的生物或物理数据以生成一个数据序列，所述数据处理例程包括一套与生物数据相关的应用程序参数，该生物数据与生物异常关联；确定所述数据序列的斜率是否小于一个预定值；如果斜率小于一个预定值，则将斜率设为一个预定数；以及使用所述数据序列检测或预测生物异常的发作。2.权利要求1的方法，其中数据处理例程使用如下算法生成数据序列PD2iPD2ilog C(n，r，nref*)/log r其中表示标度为(scales as)，C是PD2i的关联积分，其中的n等于数据长度，r等于标度范围，nref*等于参考矢量的位置，以在无非平稳数据影响的限定小log-r范围内，估算log C/log r的标度区斜率。3.权利要求1的方法，其中预定值为约0.5。4.权利要求1的方法，其中预定数为0。5.权利要求1的方法，还包括确定数据序列中的噪声区间；以及如果噪声区间在预定范围内，则用另一个预定数除数据序列，并重复分析的步骤，以为数据序列产生新的值。6.权利要求5的方法，其中另一个预定数为2。7.权利要求5的方法，其中预定范围为-x至+x，x为任何数。8.权利要求7的方法，其中预定范围为-5至+5。9.权利要求1的方法，其中输入的生物或物理数据包括电生理数据。10.权利要求9的方法，其中输入的生物或物理数据包括ECG数据，对该ECG数据进行分析，以检测或预测心律失常和脑性癫痫发作中至少一种疾病的发作，和/或测量心肌缺血的严重程度。11.一种检测或预测生物异常的方法，包括如下步骤使用数据处理例程分析输入的生物或物理数据以生成一个数据序列，所述数据处理例程包括一套与生物数据相关的应用程序参数，该生物数据与生物异常关联；确定数据序列中的噪声区间；以及如果噪声区间在预定范围内，则用一个预定数除数据序列，并重复分析的步骤，以为数据序列产生新的值；或者如果噪声区间在预定范围外，则使用数据序列检测或预测生物异常的发作。12.权利要求11的方法，其中数据处理例程使用如下算法生成数据序列PD2iPD2ilog C(n，r，nref*)/log r其中表示标度为，C是PD2i的关联积分，其中的n等于数据长度，r等于标度范围，nref*等于参考矢量的位置，以在无非平稳数据影响的限定小log-r范围内，估算log C/log r的标度区斜率。13.权利要求11的方法，其中预定数为2。14.权利要求11的方法，其中预定范围为-x至+x，x为任何数。15.权利要求14的方法，其中预定范围为-5至+5。16.权利要求11的方法，还包括确定所述数据序列的斜率是否小于一个预定值；以及如果斜率小于一个预定值，则将斜率设为另一个预定数。17.权利要求16的方法，其中预定值为约0.5。18.权利要求16的方法，其中另一个预定数为0。19.权利要求11的方法，其中生物或物理数据包括电生理数据。20.权利要求19的方法，其中电生理数据为ECG数据，对该ECG数据进行分析，以检测或预测心律失常和脑性癫痫中至少一种疾病的发作，和/或测量心肌缺血的严重程度。21.一种检测或预测生物异常的装置，所述装置包括使用数据处理例程分析输入的生物或物理数据以生成一个数据序列的装置，所述数据处理例程包括一套与生物数据相关的应用程序参数，该生物数据与生物异常关联；确定所述数据序列的斜率是否小于一个预定值的装置；如果斜率小于一个预定值、则将斜率设为一个预定数的装置；和使用所述数据序列检测或预测生物异常的发作的装置。22.权利要求21的装置，其中数据处理例程使用如下算法生成数据序列PD2iPD2ilog C(n，r，nref*)/log r其中表示标度为，C是PD2i的关联积分，其中的n等于数据长度，r等于标度范围，nref*等于参考矢量的位置，以在无非平稳数据影响的限定小log-r范围内，估算log C/log r的标度区斜率。23.权利要求21的装置，其中预定值为约0.5。24.权利要求21的装置，其中预定数为0。25.权利要求21的装置，还包括确定数据序列中的噪声区间的装置；和一种装置，用于在噪声区间在预定范围内时用另一个预定数除数据序列，并将被除后的数据序列提供给分析装置以为数据序列产生新的值。26.权利要求25的装置，其中另一个预定数为2。27.权利要求25的装置，其中预定范围为-x至+x，x为任何数。28.权利要求27的装置，其中预定范围为-5至+5。29.权利要求21的装置，其中输入的生物或物理数据包括电生理数据。30.权利要求2...

【专利技术属性】
技术研发人员：J斯金纳，J安钦，
申请(专利权)人：维克技术公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]