基于滤波器的心律失常检测制造技术

本公开涉及一种用于基于滤波器的心律失常检测方法的医疗系统和技术。在一个示例中，该医疗系统包括：一个或多个传感器，该一个或多个传感器被配置为感测生理参数；感测电路，该感测电路被配置为基于所感测的生理参数生成患者数据，该患者数据包括表示该患者的心脏活动的信号数据；和处理电路，该处理电路被配置为：基于根据机器学习模型对该信号数据的分类检测该患者的心律失常，其中该机器学习模型包括针对该信号数据的至少一部分的滤波器，其中该至少一个滤波器对应于映射到由该信号数据的该部分表示的该心脏活动的特征集；以及生成指示该心律失常的阳性检测的输出数据以供显示。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开整体涉及医疗系统，并且更具体地涉及被配置为分析心脏信号的医疗系统。

技术介绍

1、医疗系统可监测患者或一组患者的各种数据(例如，心电图(ecg)或心脏电描记图(egm))以检测健康变化。在一些示例中，医疗系统可监测心脏egm以检测一种或多种类型的心律失常，诸如心动过缓、心动过速、纤颤或心搏停止(例如，由窦性暂停或房室传导阻滞(av阻滞)引起)。在一些示例中，医疗系统可包括可植入医疗装置或可穿戴装置中的一者或多者以收集用于检测患者健康状况变化的各种测量。在一些示例中，医疗系统可包括被配置为递送疗法以治疗病状的一个或多个装置。疗法的递送可基于监测的数据。

技术实现思路

1、心脏egm可包括表示患者心脏的电活动的信号数据(例如，一维信号数据)。信号数据可对用于检测患者心脏健康变化的信息进行编码，因此，传统的医疗系统采用各种机制来分析心脏egm，以发现如心律失常等一些疾病的指征。然而，为了有助于考虑不同患者(例如，甚至是在心脏生理机能和/或治疗/疗法递送方面具有相似性的患者)之间的生理差异，医疗系统(诸如本文所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种医疗系统，所述医疗系统包括：

2.根据权利要求1所述的医疗系统，其中所述至少一个滤波器是从所述患者的心脏EGM数据或至少一个第二患者的第二心脏EGM数据中的至少一者导出的，其中所述至少一个第二患者对应于所述患者的所述特征集。

3.根据权利要求2所述的医疗系统，其中所述至少一个滤波器包括所述第二心脏EGM数据的至少一个分解层的模式信息。

4.根据权利要求1所述的医疗系统，其中所述特征集包括所述患者的患者组、疾病组、装置组、植入位置或植入取向中的至少一者。

5.根据权利要求1所述的医疗系统，其中为了检测心律失常，所述处理电路被配置为基于...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种医疗系统，所述医疗系统包括：

2.根据权利要求1所述的医疗系统，其中所述至少一个滤波器是从所述患者的心脏egm数据或至少一个第二患者的第二心脏egm数据中的至少一者导出的，其中所述至少一个第二患者对应于所述患者的所述特征集。

3.根据权利要求2所述的医疗系统，其中所述至少一个滤波器包括所述第二心脏egm数据的至少一个分解层的模式信息。

4.根据权利要求1所述的医疗系统，其中所述特征集包括所述患者的患者组、疾病组、装置组、植入位置或植入取向中的至少一者。

5.根据权利要求1所述的医疗系统，其中为了检测心律失常，所述处理电路被配置为基于所述至少一个滤波器的应用来识别所述信号数据中的至少一个分解层。

6.根据权利要求1所述的医疗系统，其中所述处理电路被进一步配置为基于所述信号数据的至少一个分解层来更新所述至少一个滤波器。

7.根据权利要求1所述的医疗系统，其中所述处理电路被进一步配置为修改小波数据或主分量数据，以识别所述信号数据的至少一个分解层。

8.根据权利要求1所述的医疗系统，其中针对多个分解层中的每个分解层，所述机器学习模型包括从与所述多个分解层中的相应一个分解层...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑雅健，E·N·沃曼，J·M·吉尔伯格，A·卡德罗卡，S·萨卡，K·T·奥斯迪吉恩，
申请(专利权)人：美敦力公司，
类型：发明
国别省市：