心跳檢測和分類的制作方法
【專利摘要】一種用于從兩個或更多個所選擇的ECG信號中檢測患者的心跳并對患者的心跳進行分類的自動方法，該方法包括：(a)確定所選擇的信號中的每個的速度；(b)將速度的每5個的絕對值求和在一起；(c)比較總和與閾值T，閾值T具有總和的預期最大值的大約一半的值。
【專利說明】
心跳檢測和分類[0001]相關申請[0002]本申請要求于2013年10月30日提交的美國專利申請序列號14/067,561以及于 2014年3月19日提交的美國專利申請序列號14/219，826的優(yōu)先權日的權益。
技術領域
[0003]本發(fā)明一般涉及電生理學領域，尤其涉及用于精確測量ECG電信號內(nèi)的參數(shù)(諸如心率以及個體心跳的性質(zhì))的技術。【背景技術】
[0004]這里公開的發(fā)明涉及由心臟產(chǎn)生的電信號的多個通道的處理。這些通道信號主要包括來自身體表面電極的ECG信號，雖然來自身體內(nèi)的電極的信號，亦即來自心臟的血管和室內(nèi)的心臟內(nèi)信號以及來自心臟的外表面的心外膜信號也可以在被處理的心臟信號中。遍及該文檔，術語“ECG”信號被用來指所有這些類型的通道信號，因為本發(fā)明方法主要打算與身體表面電極一起使用。術語的這種使用不打算成為對本發(fā)明的范圍的限制。
[0005]用于心跳的信號處理的許多方法是已知的。尤其是在下面的專利申請中公開的方法:于2012年9月7日提交的并且標題為“R-Wave Detect1n Method”的PCT國際專利申請 N0.PCT/US 12/54265 ;于2013年3月 15 日提交的并且標題為 “Mult1-Channel Cardiac Measurements”的美國專利申請N0.13/842，994 ;于2013年5月5日提交的并且標題為 “Mult1-Channel Cardiac Measurements”的美國專利申請N0.13/888,070;以及于2013年6 月20日提交的并且標題為“Mult1-Channel Cardiac Measurements”的美國專利申請 N0.13/922,953。這些申請中的每個全部或者部分由本發(fā)明的發(fā)明人所發(fā)明，并且由威斯康辛州，皮沃基的APN Health，LLC共同擁有。這些申請中沒有申請在執(zhí)行閾值比較之前在心跳檢測處理中組合多個心臟通道的信號。這些發(fā)明中沒有發(fā)明包括將檢測到的心跳分類為具有類似心跳形態(tài)或形狀的類別的步驟。
[0006]涉及心跳檢測和分類的其它當前技術與用于對由霍爾特(Holter)監(jiān)測器捕獲的 ECG信號進行后處理的系統(tǒng)有關。這些系統(tǒng)典型地涉及使用在個體心跳內(nèi)多于一個時間點處的這種信號的值對ECG信號進行處理。相反，本發(fā)明取決于單個時刻處的測量，以便檢測和分類心跳，允許本發(fā)明系統(tǒng)在心跳的時間周期中非常早地檢測心跳并且基本上實時地操作。
[0007]基本上實時地將心跳分類為具有類似形態(tài)的組使得心臟病專家能夠非常快速地識別各種異位心跳的發(fā)生的頻率，尤其是對于經(jīng)歷介入程序的患者，以減輕這種心跳的原因。重要的異位心跳尤其是:心室早期收縮(PVC);房性期前收縮(PAC);各種類型的束支傳導阻滯;心室逸搏;結合部逸搏;融合搏動；以及起搏(paced)搏動。
[0008]PVC和PAC心跳(也由多個其它名稱熟知)是其中最常見的異位心跳，并且當它們作為個體搏動而不是一系列重復搏動而發(fā)生時，不被認為具有臨床意義。這種個體搏動通常在沒有心臟疾病的健康的年輕和老年患者中發(fā)生。然而，當異位搏動在更加有規(guī)律的基礎上復發(fā)時，可以進行介入治療或程序以減輕這種心臟異常。本發(fā)明通過提供用于心臟檢測和分類的快速和可靠方法成為心臟診斷和治療技術方面的重要進展。
[0009]發(fā)明目標
[0010]本發(fā)明的自動方法的目標在于提供用于心跳的分類的可靠方法。
[0011]本發(fā)明方法的另一個目標在于提供自動的方法，通過該方法能夠?qū)⑿奶诸悶轭A先定義的心跳的種類。
[0012]本發(fā)明方法的另一個目標在于提供自動的方法，通過該方法能夠基于患者的具體心跳將心跳分類成一組自適應定義的心跳的種類。
[0013]本發(fā)明方法的另一個目標在于提供自動的方法，通過該方法能夠?qū)π氖以缙谑湛s進行識別、表征和計數(shù)。
[0014]本發(fā)明方法的再另一個目標在于提供自動的方法，該方法將有用的心跳表征信息顯示給心臟病專家。
[0015]本發(fā)明的又另一個目標在于提供心跳分類的方法，該方法可適用于由霍爾特監(jiān)測器記錄的數(shù)據(jù)的后處理。
[0016]本發(fā)明的另一個目標在于提供心跳分類的方法，該方法能夠與各種心跳檢測方法一起使用。
[0017]本發(fā)明方法的目標還在于提供用于心跳的檢測的可靠方法。
[0018]本發(fā)明方法的另一個目標在于提供自動的方法，該方法能夠在心跳的前緣上檢測心跳。
[0019]本發(fā)明方法的另一個目標在于提供心跳檢測的自動的方法，該方法適應于ECG信號中的信號水平的變化。
[0020]本發(fā)明的自動方法的另一個目標在于幾乎實時地(非常短的處理延遲)檢測心跳。
[0021]本發(fā)明的自動方法的另一個目標在于使用心臟病專家熟悉的ECG信號的特征檢測心跳。
[0022]本發(fā)明的又另一個目標在于提供心跳檢測的方法，該方法可適用于由霍爾特監(jiān)測器記錄的數(shù)據(jù)的后處理。[〇〇23]本發(fā)明的這些和其它目標將從下面的描述中以及從附圖中變得明顯。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0024]本發(fā)明是使用兩個或更多個所選擇的ECG信號對心跳進行分類的自動方法。該方法包括，當已經(jīng)檢測到心跳時，(a)為檢測到的心跳內(nèi)的分類基準時間tc處的每個所選擇的信號確定信號速度，(b)形成矢量F(tc)，該矢量F(tc)使時間tc處所選擇的信號中的每個的速度作為它的分量，(c)確定矢量F(tc)與先前存儲的模板矢量之間的角度，(d)比較角度和閾值角度，以及(e)如果角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與模板矢量相對應的心跳。
[0025]在用于對心跳進行分類的本發(fā)明方法的高度優(yōu)選的實施例中，角度確定和比較包括步驟:(i)計算平方矢量幅度SVMC作為F()與它自身的點積，(i i)計算F()與模板矢量 Fq的點積DPq，( i ii)計算平方矢量幅度SVMq作為Fq與它自身的點積，(iv)計算帶符號的平方余弦差角SCDAq為
[0026]SCDAq = sgn(DPq)*DPq*DPq/(SVMc*SVMq)，
[0027]以及(v)比較SCDAq和平方余弦閾值SCl。(如這里使用的，*符號指示乘法。)這些實施例的一些還包括比較矢量F(te)和多個模板矢量，以確定矢量F(te)是否在多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。
[0028]在一些實施例中，如果矢量F(tc)與多個模板矢量中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢量相對應的心跳，該模板矢量在它自身與矢量F(tc)之間具有最小角度。同樣在一些實施例中，如果矢量F(tc)與多個模板矢量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則具有Fq = F(tc)的模板矢量被添加到多個模板矢量中。
[0029]在一些優(yōu)選的實施例中，患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)并且本發(fā)明方法還包括基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。
[0030]在本發(fā)明的自動心跳分類方法的一些實施例中，模板矢量中的每個具有與其相關聯(lián)的閾值角度，并且并不是所有這種矢量都具有與其相關聯(lián)的相同的閾值角度。
[0031]在一些實施例中，多個模板矢量的至少部分是預先設置的模板矢量，并且在這些實施例的一些中，多個模板矢量中的每個是預先設置的模板矢量。
[0032]在一些優(yōu)選的實施例中，該方法還包括多個槽的模板矢量槽，并且多個槽大于或等于多個模板矢量。每個模板矢量被存儲在相應的模板矢量槽中，并且如果矢量F(tC)不在多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)并且空的模板矢量槽可用，則新的模板矢量Fq = F(tc)被添加到多個模板矢量中。在這些實施例的一些中，如果沒有空的模板矢量槽可用，則用新的模板矢量Fq = F(tc)取代模板矢量中的一個。
[0033]本發(fā)明的自動心跳分類方法的一些高度優(yōu)選的實施例包括存儲所分類的心跳，并且這些實施例的一些還包括顯示描述一個或多個所存儲的心跳的信息。
[0034]在某些高度優(yōu)選的實施例中，確定所選擇的信號中的每個的速度包括對所選擇的信號中的每個進行數(shù)字化并且對經(jīng)數(shù)字化的信號中的每個進行濾波以生成每個所選擇的信號的速度。[〇〇35]在某些高度優(yōu)選的實施例中，選擇三個ECG信號，并且信號形成準正交集合。
[0036]在本發(fā)明的自動心跳分類方法的一些其它實施例中，除了所選擇的ECG信號之外， ECG信號還包括一個或多個ECG信號，并且該方法包括存儲另外的ECG信號的一個或多個。這些實施例的一些包括顯示描述檢測到的心跳的信息。[〇〇37]當已經(jīng)檢測到心跳時，本發(fā)明的自動心跳分類方法的某些其它實施例包括步驟: (i)形成矢量F(tc)，矢量F(tc)是時間tc處所選擇的信號中的每個的速度以及時間tc+S處所選擇的信號中的每個作為它的分量，(ii)確定矢量F(tc)與先前存儲的模板矢量之間的角度，(iii)比較角度和閾值角度，以及(iv)如果角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與模板矢量相對應的心跳。
[0038]權利要求1所述的本發(fā)明的自動心跳分類方法的某些實施例還包括步驟:(i)存儲所選擇的信號，(ii)確定所選擇的信號中的每個的速度，(iii)將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t)，(iv)找到檢測到的心跳內(nèi)總和的最大峰值以及它的時間，以及(v)將時間tC設置成當總和基本上等于峰值的預先設置的分數(shù)時峰值時間之前并且最接近峰值時間的時間。
[0039]某些其它實施例還包括步驟:(i)存儲所選擇的信號，(ii)確定所選擇的信號中的每個的速度，(iii)將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t)，以及(iv)將tc 設置為等于G(t)變得大于閾值T的時間。
[0040]另外的實施例還包括存儲所選擇的信號以及將確定為檢測到的心跳的開始之后預先設置的時間。一些這種實施例包括:(i)確定所選擇的信號中的每個的速度，(ii)將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t)，以及(iii)將檢測到的心跳的開始確定為G(t)升高超過心跳掛起(heartbeat-pending)閾值TP并且保持在TP之上直到G(t)升高超過心跳確認閾值Tc的時間。在這些實施例的一些中，檢測到的心跳在心動周期內(nèi)并且該方法還包括計算心動周期內(nèi)的G(t)的中值的步驟，心跳掛起閾值!^是跨越心動周期的G (t)的中值的倍數(shù);在一些中，心動周期內(nèi)的G(t)的中值的倍數(shù)在2與5之間；以及在一些中， 心跳確認閾值T。在檢測到的心跳的預期峰值的30 %與60 %之間。
[0041]在某些實施例中，本發(fā)明的自動心跳分類方法還包括步驟:(a)存儲所選擇的信號，(b)確定所選擇的信號中的每個的速度，(c)將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t)，(d)將G(t)與預先確定的形狀函數(shù)互相關，以及(e)從互相關導出時間tc。在這些實施例的一些中，將時間tc設置成互相關變得大于相關閾值的時間。相關閾值可以在互相關的峰值的大約25%與35%之間，并且在一些實施例中，該閾值可以是互相關的峰值的大約30 %。[〇〇42]在這些實施例中的其它實施例中，將時間tc設置成最大互相關的時間之前的預先設置的相關時間間隔。在一些實施例中，預先確定的形狀函數(shù)是三角形，并且在一些實施例中，預先確定的形狀函數(shù)是拋物線。形狀函數(shù)的寬度可以在90與150毫秒之間，并且在一些實施例中，寬度是大約120毫秒。
[0043]在某些其它實施例中，分類基準時間tc是從選自由運動超聲、音頻、血流的光學檢測、壓力測量以及心沖擊描記(ballistocard1graphy)組成的組的心跳檢測器的輸出信號中導出的。
[0044]在某些實施例中，分類基準時間tc是從來自與感興趣的心跳的起源相鄰放置的電極的心臟內(nèi)信號中導出的。在這些實施例的一些中，將時間tc設置成心臟內(nèi)信號中的激活時間之前的預先設置的時間間隔。
[0045]在另一個方面中，本發(fā)明是用于從兩個或更多個所選擇的ECG信號中檢測患者的心跳的自動方法。該方法包括:(a)確定所選擇的信號中的每個的速度，(b)將速度中的每個的絕對值求和在一起，(c)比較總和與閾值T，閾值T具有總和的預期最大值的大約一半的值，以及(d)如果總和大于閾值T并且如果自緊接先前的心跳檢測之后逝去的時間大于預先設置的不應期(refractory per1d)tR，則心跳已經(jīng)在速度確定的時間tD處被檢測到。使用這些步驟，本發(fā)明在心跳的初始部分期間使用速度測量檢測心跳。如這里使用的，速度確定的時間tD在適當?shù)臅r候可以與分類基準時間tc可交換地使用。
[0046]在用于心跳檢測的本發(fā)明方法的高度優(yōu)選實施例中，確定所選擇的信號中的每個的速度包括對所選擇的信號中的每個進行數(shù)字化并且對經(jīng)數(shù)字化的信號中的每個進行濾波以生成每個所選擇的信號的速度。在這些實施例的某些中，濾波器是一階差分濾波器，一階差分濾波器在一些實施例中是矩形波濾波器(boxcar filter)。
[0047]在本發(fā)明方法的高度優(yōu)選的實施例中，基于預先設置的時間周期U期間的最大速度總和調(diào)整閾值T。在這些實施例的一些中，當預先設置的時間周期tm已經(jīng)逝去時，如果自檢測到先前的心跳之后，預先設置的檢測失敗時間限制tL還沒有逝去，則通過計算T = TP+ (Gmax/2 - TP) /4來確定閾值T，其中Gmax是在逝去的預先設置的時間周期U期間的最大速度總和，并且TP是閾值T的先前的值。而且，在一些實施例中，當預先設置的時間周期U已經(jīng)逝去時，如果自檢測到先前的心跳之后，預先設置的檢測失敗時間限制U已經(jīng)逝去，則閾值T被設置成Gmax/2。
[0048]在一些優(yōu)選的實施例中，tR為大約120毫秒，tm為大于2秒，并且tL為大約5秒。
[0049]在自動心跳檢測方法的一些高度優(yōu)選的實施例中，除了所選擇的ECG信號之外， ECG信號還包括一個或多個ECG信號，并且該方法包括存儲另外的ECG信號的一個或多個。在這些實施例的一些中，該方法還包括顯示描述檢測到的心跳的信息。
[0050]本發(fā)明是使用框圖或流程圖方便地例示以描述本發(fā)明方法的各種步驟以及本發(fā)明方法的實施例的方法。如這里使用的，術語“步驟”、“流程圖單元”、“處理單元”或者其它類似的術語可以用來描述框圖或流程圖的各種個體部分。如這樣使用的，在這些術語的意義方面不存在刻意的差別。當在不止一個圖中例示實施例時，術語“處理部分”和“處理”在這里可交換地使用。具體的參考編號使得這種可交換的使用是清楚的。
[0051]如這里使用的術語“速度”指信號相對于時間的變化率。[〇〇52]如這里使用的術語“在閾值角度內(nèi)”指角度與閾值角度相比較為小于閾值角度。 [〇〇53]如這里使用的術語“準正交”指ECG信號的集合的屬性，使得集合中的每個信號與集合中的其它信號近似獨立。(在正交集合中，集合中的每個信號與集合中的其它信號完全獨立。)用圖表示，ECG信號的二維或三維準正交集合中的每個信號與集合中的其它ECG信號近似90°。
[0054]如這里使用的術語“分類基準時間”指所選擇的ECG信號的速度作為本發(fā)明的自動心跳分類方法的輸入被評估的時間。
[0055]如這里使用的術語“心跳的起源”指觸發(fā)導致心跳的去極化的肌細胞的區(qū)域。【附圖說明】
[0056]圖1是用于使用兩個或更多個ECG信號檢測心跳并對心跳進行分類的本發(fā)明方法的一個實施例的一部分的示意性框圖。圖1的框圖主要例示對ECG信號進行濾波并且檢測心跳的這種實施例的部分。[〇〇57]圖2是在圖1中部分例示的實施例的另一部分的示意性框圖。圖2的框圖主要例示對檢測到的心跳進行分類的這種實施例的部分。該實施例包括當在心跳檢測時沒有找到心跳與由模板矢量表示的心跳中的任意心跳相類似時，添加新的模板用以與表示檢測到的心跳的矢量相比較的步驟。
[0058]圖3是在圖1和2中部分例示的實施例的又另一部分的示意性框圖。圖3的框圖主要例示設置在本發(fā)明方法的實施例中使用的閾值T以與多個ECG信號的絕對速度的總和相比較(如圖1中所例示)的這種實施例的部分。[〇〇59]圖4是在圖1 -3的框圖或流程圖中使用的各種術語的圖例。[〇〇6〇]圖5是描繪矢量3空間以例示在本發(fā)明方法中采用的矢量關系的圖。[〇〇611圖6A-6C示出以每秒鐘1,000樣本(sps)采樣的三個經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的集合的僅僅6秒長上的代表性部分。[〇〇62]圖7A-7C示出圖6A-6C的經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的速度。[〇〇63]圖8A-8C示出圖6A-6C的經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的絕對速度。[〇〇64]圖9A-9D示出圖8A-8C的絕對速度的總和(圖9A)、在連續(xù)的2秒周期上總和的運行最大值(圖9B)、在心跳檢測期間總和與其相比較的閾值T(圖9C)以及在圖6A-6C的時間周期期間的不應定時器的值(圖9D)。
[0065]圖10A是在圖6A-6C的時間周期期間檢測到的心跳的檢測時間以及在圖1-4的實施例中對于圖6A-6C中所選擇的信號產(chǎn)生的速度矢量？(加)=出(加)，…，fn(tD)}的計算速度和平方矢量幅度的值的表格。圖10A也包括三個模板矢量以及如在示例內(nèi)生成的它們的平方矢量幅度。
[0066]圖10B是例示針對圖6A-6C中所示的時間周期，在本發(fā)明方法的操作期間進行的計算的表格。
[0067]圖11A-11C示出包括單個檢測到的心跳的圖6A-6C的ECG信號的一部分。圖11D示出圖11 A-l 1C的ECG信號的絕對速度的總和。
[0068]圖12是用于心跳檢測的本發(fā)明方法的心跳分類部分的選擇性實施例的示意性框圖。
[0069]圖13A示出使用在繪圖上在t1 = 0處對齊的每個檢測時間tD被檢測并分類為屬于心跳類別7的圖6A-10B的示例中每個心跳的X1(t〇信號。
[0070]圖13B示出，針對與圖13A中相同的時間周期，X1 (ti)的最大值、最小值和平均值。
[0071]圖13C示出使用在繪圖上在t1 = 0處對齊的每個檢測時間tD被檢測并分類為屬于心跳類別7的圖6A-10B的示例中每個心跳的信號。
[0072]圖13D示出，針對與圖13C中相同的時間周期，X2 (ti)的最大值、最小值和平均值。 [〇〇73]圖13E示出使用在繪圖上在t1 = 0處對齊的每個檢測時間tD被檢測并分類為屬于心跳類別7的圖6A-10B的示例中每個心跳的信號。[〇〇74]圖13F示出，針對與圖13E中相同的時間周期，x3 (ti)的最大值、最小值和平均值。
[0075]圖14是本發(fā)明方法的實施例的高級示意框圖，本發(fā)明方法中所有可用的ECG信號被數(shù)字化并存儲并且其至少一部分被顯示。
[0076]圖15是用于心跳檢測的本發(fā)明方法的心跳檢測部分的選擇性實施例的示意性框圖，其中在心跳檢測之后，使用用于分類處理的另外的速度分量擴大表示檢測到的心跳的矢量。[〇〇77]圖16A-16C是圖11A-11C的修改版本，示出包括單個檢測到的心跳的圖6A-6C的ECG 信號的一部分。圖16A-16C中對于圖6A-11D的示例的修改指示進行另外的速度確定的時間， 檢測到心跳之后20毫秒(msec)。
[0078]圖17A是示出在圖6A-6C的時間周期期間檢測到的心跳的檢測時間以及在圖15以及2-4的選擇性實施例中對于圖6A-6C中所選擇的信號產(chǎn)生的速度矢量FUD^tfKtD)，…， fN(tD)}的計算速度和平方矢量幅度的值的表格(類似于圖10A的表格)。圖17A也包括四個模板矢量以及如在該示例內(nèi)生成的它們的平方矢量幅度。[0079 ]圖17B是例示針對圖6A-6C中所示的時間周期，在本發(fā)明方法的圖17A的選擇性實施例的操作期間進行的計算的表格(類似于圖10B的表格)。
[0080]圖18A是用于檢測到的心跳的心跳分類的本發(fā)明方法的高級示意性框圖，例示出本發(fā)明方法將矢量F(tc)用于心跳分類，其中tc是評估矢量F(tc)的分類基準時間。
[0081]圖18B是作為圖18A的修改的高級示意性框圖，例示通過在心跳分類之前分析檢測到的心跳來確定分類基準時間的添加。
[0082]圖19是生成速度總和G(t)和矢量F(tc)的方法步驟的框圖示意圖。G(t)用于一些心跳檢測的方法，并且矢量F(tc)在本發(fā)明的心跳分類方法中使用。
[0083]圖20是圖2的修改，在圖2的實施例10B的方法步驟中使用分類基準時間tc取代心跳檢測時間tD以產(chǎn)生圖20的實施例10B"的方法步驟。
[0084]圖21是圖12的修改，在圖12的實施例10B’的方法步驟中使用分類基準時間tc取代心跳檢測時間tD以產(chǎn)生圖21的實施例10B"’的方法步驟。
[0085]圖22A是其中分類基準時間tc被確定為當總和基本上等于G(t)的預先設置的分數(shù)時速度總和G(t)的峰值之前并且最接近峰值的檢測到的心跳內(nèi)的時間的實施例的框圖示意圖。
[0086]圖22B是例示如圖22A中所示的分類基準時間tc的確定的G(t)的代表性時間軌跡的繪圖。
[0087]圖23A是其中分類基準時間tc被確定為速度總和G( t)變得大于閾值T的檢測到的心跳內(nèi)的時間的實施例的框圖示意圖。[〇〇88]圖23B是例示如圖23A中所示的分類基準時間tc的確定的G(t)的代表性時間軌跡的繪圖。
[0089]圖24A是其中分類基準時間tc被確定為檢測到的心跳開始之后的預先設置的時間的實施例的框圖示意圖。
[0090]圖24B是例示如圖24A中所示的分類基準時間tc的確定的G(t)的代表性時間軌跡的繪圖。
[0091]圖25A是其中分類基準時間tc被確定為總和G(t)與形狀函數(shù)SXC的互相關變得大于相關閾值的時間的實施例的框圖示意圖。[〇〇92]圖25B例示在圖25A的實施例中與總和G(t)互相關的兩個可能的形狀函數(shù)。[〇〇93]圖25C示出總和G(t)的代表性部分與圖25B的兩個形狀函數(shù)互相關的兩個繪圖，繪圖例示如在圖25A的框圖示意圖中描述的分類基準時間tc的確定。[〇〇94]圖26A是其中分類基準時間tc被確定為總和G(t)與形狀函數(shù)的互相關到達它的峰值的時間減去預先設置的時間間隔的實施例的框圖示意圖。[〇〇95]圖26B示出總和G(t)的代表性部分與圖25B的兩個形狀函數(shù)的互相關的兩個繪圖， 繪圖例示如在圖26A的框圖示意圖中描述的分類基準時間tc的確定。
[0096]圖27是其中分類基準時間tc的來源是除了 ECG電極之外使用傳感器的系統(tǒng)的實施例的框圖示意圖。[〇〇97]圖28是其中分類基準時間tc的來源是除了否則用來生成用于心跳分類的方法步驟的ECG信號的ECG電極之外使用心臟內(nèi)電極的系統(tǒng)的實施例的框圖示意圖?！揪唧w實施方式】
[0098]圖1-4例示使用兩個或更多個ECG信號用于心跳檢測的本發(fā)明方法的一個實施例。圖1 -3是方法的示意性框圖表示。圖4示出在圖1 -3的實施例中使用的各種術語的圖例1OE， 給出對于各種信號、等式中的項以及預先設置的參數(shù)的定義。圖例也包括在實施例中使用的預先設置的參數(shù)的典型值的集合。[〇〇99]圖1的框圖是例示該實施例中對ECG信號進行濾波并且檢測心跳的處理部分10A的步驟的流程圖。在圖1中，所選擇的ECG信號的集合[X1(t)，…，XN(t)]中的每個信號被在模數(shù)轉換器(A/D)12中數(shù)字化從而形成經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的集合[xKt)，…，xnUO]。在該實施例中，A/D轉換器12以1，OOOsps的速率對ECG信號[X1 (t)，…，xN( t)]進行采樣。例如，X1 (t〇是在t = t^X1(t)的采樣值。所選擇的ECG信號的數(shù)目N是2或更多。隨后在該實施例的描述中，為了例示的目的，N的值將是3。再次，N=3并不打算成為對本發(fā)明方法的范圍的限制。(當在這里參考N個信號的集合中的個體但非具體的信號時，可以使用下標p。)
[0100]經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的集合[xKt)，…，xnUO]中的每個經(jīng)數(shù)字化的信號XpUO被在N個流程圖單元14的一個中進行濾波，從而生成在每個采樣時間值ti處的xP(ti)的速度fP (U)。在該實施例中，濾波器14是一階差分濾波器，并且具體地，矩形波寬度k為20個樣本的矩形波濾波器。如流程圖單元14中的等式指示的，xph)的速度fph)是樣本的兩個總和之間的差UUO-Spdk))，第一總和知⑴)是采樣值以“與知⑴的先前19個采樣值的總和，并且第二總和^^^)是在第一總和的樣本之前緊接著的xP(t)的20個采樣值的總和。因為濾波器14是矩形波濾波器，所以它在經(jīng)濾波的速度信號fP(t〇中產(chǎn)生一些平滑。矩形波越寬，在濾波處理14期間移除的高頻率越多。并且，速度fpUO的值落后實際時間t，但是這種落后對于正在處理的心跳檢測和分類沒有不利影響。[〇1〇1]通常，可以用各種方法對所選擇的ECG信號進行濾波，從而生成所選擇的ECG信號 [X1(t)，…，XN(t)]的速度[fdt)，…，fN(t)]的值。例如，數(shù)字濾波器的更一般表達式在流程圖單元14的求和中包括乘以個體時間樣本的系數(shù)的集合，使得對于ECG信號xKtO,對于j = 0到1^-1，81(1) = ￡(3#1(1」))，其中3」的值是系數(shù)集合。求和中的每個樣本由系數(shù)3」加權。對于圖1的實施例中的矩形波濾波器示例，a」全部都等于1。特定的矩形波濾波器示例不打算限制本發(fā)明中濾波器結構的范圍；可以使用其它濾波器來生成速度。[〇1〇2]矩形波寬度的值k = 20不打算成為限制；可以使用其它矩形波寬度。對于k = 20以及l(fā)，000sps的采樣率，一階差分矩形波濾波器在0Hz以及50Hz的整數(shù)倍處具有空點。因此， 這種濾波器在19Hz處具有峰值。隨著0Hz處的空，濾波器移除放大器偏移和低頻偽影。50Hz 處的空減小更高頻的噪聲。
[0103]進一步在流程圖單元16中對每個速度信號fpUd進行濾波，流程圖單元16生成fP (ti)的絕對值gP (ti)。然后，在流程圖單元18中將全部N個絕對值速度[gi (ti)，…，gN(ti)]求和，從而生成每個采樣時刻t處的絕對速度總和GUO。[〇1〇4]速度總和G(t〇是到流程圖判定單元20的輸入，在流程圖判定單元20中，G(t〇與閾值T相比較。閾值T的值在本發(fā)明方法的該實施例中自適應地確定，并且具有總和G(ti)的預期最大值的大約一半的值。該閾值T的自適應確定的實施例的更多細節(jié)在圖3中示出并且隨后在該文檔中描述。[〇1〇5] 在流程圖單元20中，如果G(t〇大于閾值T，則處理10A繼續(xù)進行到流程圖判定單元 22,并且如果G(t〇不大于閾值T，則處理10A繼續(xù)進行到流程圖單元32,在流程圖單元32中， 不應定時器(timerR)增加采樣周期A t，并且處理10A繼續(xù)進行到流程圖單元30以等待下一個米樣循環(huán)。在該實施例中，因為米樣率是1，〇〇〇sps，所以A t是lmsec。[〇1〇6] 在判定單元22中，如果timerR大于預先設置的不應期tR，那么如流程圖單元24中所指示的，已經(jīng)在時間t1 = tD處檢測到心跳，在這一點處理10A繼續(xù)進行到流程圖單元26。在流程圖單元26中檢測的時間tD被設置為時間t之后，在流程圖單元28中timerR被設置為0并且處理10A繼續(xù)進行到流程圖單元30以等待下一個采樣時間。在判定單元22中，如果timerR不大于tR，那么在單元28中timerR被設置為0并且在單元30中處理10A等待下一個采樣時間。 [〇1〇7]在流程圖單兀26中，從速度fP(tD)的每個中形成矢量F(tD)，使得矢量F(tD) = {fi (tD)，…，fN(tD):U(如這里使用的，如在上面F(tD)的定義中，矢量量由波形括號的使用指示。如這里早前使用的方括號符號，諸如經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的集合[xKti)，…，XNh)]，指示不作為矢量在上面運算的一系列量。)
[0108]圖1中的流程圖單元15例示N個經(jīng)數(shù)字化的所選擇的ECG信號[xKtO,…，xnUO] 被存儲在本發(fā)明方法中。流程圖單元17例示所存儲的數(shù)據(jù)可以在本發(fā)明方法的操作期間或之后顯示給用戶。流程圖單元15和17也出現(xiàn)在圖2和12中，指示在本發(fā)明方法中也可以存儲和顯示除了圖1中所指示的之外的數(shù)據(jù)。也可以根據(jù)期望存儲和/或顯示沒有在這些圖中具體示出的其它數(shù)據(jù)，因為本發(fā)明方法是在數(shù)字計算機內(nèi)實現(xiàn)的，數(shù)字計算機容易地存儲數(shù)據(jù)供隨后使用。某些臨時值當然可以被重新計算，但是為了速度的目的，存儲供隨后使用可以是優(yōu)選的。所存儲的具體數(shù)據(jù)的指示不打算成為對本發(fā)明的范圍的限制。
[0109]圖1示出四個帶圓圈的字母A到D。圖1的流程圖內(nèi)的這些點指示實施例的處理10A 中繼續(xù)進行到圖2或圖3內(nèi)的類似標記點的點。處理連續(xù)性的這些點將隨后在【具體實施方式】中討論。
[0110]圖2是在圖1中部分例示的實施例的另一個部分的示意性框圖。它是例示對檢測到的心跳進行分類的實施例的處理部分10B的步驟的流程圖。
[0111]參考圖2,點A指示本發(fā)明處理的實施例的該處理部分10B從圖1的點A繼續(xù)進行，在這一點簇，已經(jīng)在時間tD處檢測到心跳并且已經(jīng)形成速度的矢量F(tD)。心跳檢測時間tD在心跳的初始部分期間出現(xiàn)，并且F(tD)是在用于心跳檢測的本發(fā)明方法的剩余步驟中表征檢測到的心跳的矢量量。[〇112]在該實施例的心跳分類部分10B期間，方法存儲模板心跳、對應的模板矢量以及至少用于與在處理部分10A中已經(jīng)檢測到的檢測到的心跳相比較的其它相關信息。這種模板矢量被描述為存儲在模板矢量槽(槽)中，并且在該實施例中假設存在Q個這種槽。槽被識別為具有從1至Q的索引q。當心跳被分類為類似于與槽q相關聯(lián)的模板時，心跳計數(shù)Cq增加1， 使得每個類別中的心跳的數(shù)目被計數(shù)。
[0113]在圖2中，在每個檢測到心跳的分類開始時，在流程圖單元34中對四個變量進行初始化。這四個變量初始化是:q=l ;qE = 0;qM = 0;以及SCm = _1。模板索弓|q被設置為開始槽 (槽1)，并且空槽索引qE(指示槽qE可用于新的模板矢量)被設置為指向沒有槽(qE = 〇)。槽索弓lqM是包含與計算的量SCM相關聯(lián)的模板矢量的槽的索引，SCM本身在流程圖單元34的初始化步驟中被設置為-1。在初始化34的時候，沒有槽與SCm的值相關聯(lián)(qM=0)。(項SCm將隨后在圖2的該【具體實施方式】中定義。)
[0114]在流程圖單元36中，SVMd的值被計算為矢量F(tD)與其自身的點積:SVMd = F(tD) ? FUdKSVMd在這里稱作矢量F(tD)的平方矢量幅度。兩個矢量X與Y的點積等于每個矢量的幅度的乘積乘以矢量之間的角度9的余弦:X ? Y= |X|*|Y|*c〇S0。因此，矢量與其自身的點積是矢量的幅度的平方，或者平方矢量幅度(SVM)。該量與其它類似的量在本發(fā)明方法的步驟中隨后使用。
[0115]在流程圖單元38中，選擇索引值為q的模板矢量槽用于比較。對于每個檢測到的心跳，索引q的初始值為1，但是如將看到的，在由矢量F(tD)代表的檢測到的心跳的分類期間， 方法步驟38將“操作” Q次。流程圖判定單元40確定槽q是否包含模板矢量Fq。如果槽q不包含矢量(單元40中的“是”判定)，在流程圖單元42中空槽索引qE被設置為q，并且在流程圖判定單元44中相對于Q檢查槽索引q，看是否任何槽保持與矢量F(tD)比較。如果槽索引的當前值 q小于總槽數(shù)Q，則在流程圖單元46中槽索引q遞增，并且處理10B返回到流程圖單元38以繼續(xù)心跳分類。(隨后將在圖2的該【具體實施方式】中討論流程圖單元44中的“是”判定。)
[0116]在流程圖單元40處，當在槽q中找到模板時，模板矢量Fq和先前計算的SVMq(在前一個心跳分類循環(huán)期間在單元36中計算的)可用于時間tD處的心跳的比較。然后處理10B通過分別在流程圖單元48和50中計算點積DPq = F(tD) ? Fq和量SCDAq，以這種比較繼續(xù)進行。 SCDAq在這里稱作模板矢量Fq和與檢測到的心跳相關聯(lián)的矢量F(tD)之間的帶符號的平方余弦差角。在流程圖單元50中，計算的項DPq、SVMq和SVMd被用來計算SCDAq:
[0117] SCDAq = s gn (DPq) *DPq*DPq/ ( SVMd* SVMq)。
[0118]因此，量SCDAq的幅度是矢量F(tD)與矢量Fq之間的角度0q的余弦的平方，并且SCDAq 的符號是角度％的余弦的符號。如從SCDAq的上面的表達式中能夠看到，SCDAq指示矢量F (tD)與模板矢量Fq如何接近地對齊，或者兩個矢量之間的角度如何小。在該實施例中，量 SCDAq用作找到角度0q的計算方便，而不需要計算量的平方根和反余弦。當然，可以使用任何其它的代數(shù)公式來確定矢量F( tD)與Fq的相對對齊。
[0119]心跳的分類基于矢量F(tD)與模板矢量Fq的相對對齊。如果兩個矢量完全對齊，則兩個矢量之間的角度為0°并且的余弦是1。如果角度在預先設置的閾值角度0L內(nèi)，則與矢量F(tD)相關聯(lián)的檢測到的心跳被分類為類似于與模板矢量Fq相關聯(lián)的心跳。在圖2的實施例中，角度與預先設置的閾值角度0L的比較通過比較SCDA^限制值SCL來進行，限制值SCl定義角度0q的幅度，使得F(tD)在模板矢量Fq的區(qū)域中。例如，如果25°的預先設置的閾值角度9l被用作這種閾值角度，則SCl = cos2(25°)或者SCl?0.8214。
[0120]在圖2的實施例中，SCl的值對于每個模板矢量是相同的。在其它實施例中，與模板矢量中的每個相關聯(lián)的SCl的值可以取決于與模板矢量相關聯(lián)的各種心跳的特征而不同。
[0121]在流程圖單元52至58中，分類處理10B每個檢測到的心跳確定(1)S⑶Aq的最大值是什么以及(2)矢量F(tD)是否在SCDAq為最大的模板的閾值角度0l內(nèi)。處理10B繼續(xù)進行到流程圖判定單元52,在流程圖判定單元52中，SCDAq的計算值與量SCm的值相比較。SCm是針對 q的所有值的SCDAq的最大值，針對q的所有值，SCDAq的值已經(jīng)在檢測到的心跳的分類期間被計算。當然，SCDAq的最大可能值是1，這指示F(tD)與Fq精確地彼此對齊(角度0q = 〇° )，并且 SCDAq的最小可能值是-1，這指示F(tD)與Fq指向精確地相反的方向(角度0q=18〇° )。在步驟 34處的初始化期間，SCM被設置為-1，使得隨著分類處理10B的順序操作繼續(xù)進行，找到SCDAq 的所有較大的值。
[0122] 如果在判定單元52中，發(fā)現(xiàn)SCDAq大于SCm，貝在流程圖單元54中，給予SCm當前的 SCDAq，并且在流程圖單元56中，給以與SCm對應的模板矢量的索引qM當前索引q的值。然后處理10B繼續(xù)進行到流程圖判定單元44,在流程圖判定單元44中，當前索引q與模板槽的總數(shù)目Q相比較。如果在判定單元52中，發(fā)現(xiàn)SCDAq不大于SCM，則處理10B也繼續(xù)進行到流程圖判定單元44。
[0123]如上所述在流程圖判定單元44中，相對于Q檢查槽索引q，看是否任何槽保持與矢量F(tD)相比較。如果q不等于Q，那么在流程圖單元46中索引q的值增加1，并且分類處理10B 循環(huán)回流程圖單元38,以開始矢量F(tD)與另一個模板矢量Fq的比較。如果在流程圖判定單元44中q = Q(亦即，最后一個模板矢量已經(jīng)與F(tD)相比較并且對于F(tD)已經(jīng)識別SC[^PqM， 處理10B繼續(xù)進行以確定矢量F(tD)是否在模板矢量Fm的預先設置的閾值角度0l內(nèi)(對于q = qM，F(xiàn)M是Fq)。該確定通過在流程圖單元58中比較SCm與SCl(如上所述)而進行。如果SCm大于 SCl，那么矢量F(tD)在模板矢量Fm的閾值角度0l內(nèi)，并且在流程圖單元68中，由Fm定義的類別中的心跳的計數(shù)Cm(對于q = qM，Cm是Cq)增加1。
[0124]然而，如果SCM不大于SCl，那么處理10B發(fā)現(xiàn)不存在F(tD)與其相類似的模板矢量 Fq，并且在該實施例中，如果存在仍然可用的空模板槽qE，那么將F(tD)設置成新的模板矢量。流程圖單元60確定模板槽是否可用(qE辛0)。如果空模板槽可用，則如流程圖單元62中所示，矢量F(tD)被設置成模板矢量Fe(對于q = qE，F(xiàn)E為Fq)，并且在流程圖單元64中該新的模板類別被給予計數(shù)Ce為1(對于q = qE，CE為Cq)。在現(xiàn)有模板類另lj (流程圖單元68)中或者在新創(chuàng)建的模板類別中(流程圖單元62和64)計數(shù)矢量F(tD)之后，心跳分類處理10B繼續(xù)進行到流程圖單元66,在流程圖單元66中，處理10B等待將在處理10A中檢測到的下一個心跳。
[0125]如果在流程圖判定單元60中，沒有找到空模板槽，則在流程圖單元61中創(chuàng)建空的模板槽，并且分類處理10B繼續(xù)進到流程圖單元62。使用為8的Q(心跳類別或模板的最大數(shù)目)的值示出在下面詳細描述的圖6A-13F的示例。然而，通常，Q的值可以比8大得多。因為現(xiàn)代計算機以非常高的速度運算并且具有基本上無限的內(nèi)存，所以在執(zhí)行分類處理10B中的許多比較時的延遲是微不足道的，并且將Q設置得非常大對于方法的操作幾乎沒有影響并且避免因存儲僅有限數(shù)目的模板而引起的損失關于心跳的信息。
[0126]如果對于正在被監(jiān)測的患者，Q沒有被設置得足夠高(流程圖判定單元60中的“N” 結果)并且碰到需要形成新模板的心跳，則流程圖單元61可以包括丟棄與具有最低計數(shù)數(shù)目并且具有自類別增加了它的計數(shù)之后最長時間周期的類別對應的模板的步驟。對于流程圖單元61中新的空槽qE的創(chuàng)建以處理這種情況而言，多個其它策略是可能的，但是如上所述，將Q設置得足夠大以避免碰到需要丟棄模板是簡單的方式。
[0127]在其它因素中，影響可以使用的模板矢量(心跳類別)的數(shù)目的因素是患者被監(jiān)測的時間的長度、監(jiān)測期間患者移動的量、監(jiān)測期間不同患者姿勢的使用以及影響ECG信號的噪聲環(huán)境。同樣影響Q的適當值的是SCl的選擇值。模板矢量周圍的越小的區(qū)域(越小的0L)意味著Q將可能需要越高。然而，通常，期望對于具有各種異位心跳的患者，類別的數(shù)目仍然非常有限，因為心跳的形態(tài)由它在心臟內(nèi)的觸發(fā)源確定，并且因此相同形態(tài)的心跳由在心臟中相同點處發(fā)生的觸發(fā)導致。
[0128]用于填充模板槽、評估矢量之間的角度0以及圖1-4的實施例的邏輯流程的其它部分的許多其它邏輯策略在本發(fā)明方法的范圍內(nèi)是可能的。例如，圖2的實施例從槽Q(Q是最高槽索引)開始填充模板槽，并且然后當發(fā)現(xiàn)另一個矢量是新的模板矢量時填充最高可用的空模板槽。因此，如果任何空槽可用，則它們將具有比任何已填充的模板槽低的槽索引值。槽被填充的次序從最高槽編號開始不是本發(fā)明的限制。
[0129]圖3是在圖1和2中部分例示的實施例的又另一個部分的示意性框圖。圖3的框圖是例示設置閾值T的實施例的處理部分10C的步驟的流程圖，如圖1中所例示的，在流程圖單元 20中閾值T與多個ECG信號的絕對速度的總和G (t i)相比較。[〇13〇]圖3中的點B指示本發(fā)明處理的實施例的該處理部分10C從圖1的點B繼續(xù)進行。處理10C基于G(ti)、來自圖1中的點C的不應定時器(timerR)以及在處理10C內(nèi)運行的閾值定時器(timerm)，每U秒的預先設置的時間周期，使用多個ECG信號的絕對速度的總和G(t〇調(diào)整閾值T。流程圖單元69由虛線連接以指示它僅僅在啟動時起作用以初始化閾值T。[01 31 ] 在流程圖判定單元70中，G ( ti )的值與Gmax相比較，Gmax是如由流程圖單元70-78和 84確定的在預先設置的時間周期U期間G(t〇的最大值。(Gmax在預先設置的時間周期U期間確定并且如果平均信號水平漂移，則該實施例中的預期最大值的估計也因預先設置的時間周期U周期性地更新Gmax的值而改變。)如果在判定單元70中，G(t〇大于Gmax，則在流程圖單元72中用新的值G(ti)更新Gmax，并且在流程圖單元74中，閾值定時器(timerm)遞減A t。(在該實施例中，△ t是lmsec。)如果在判定單元70中發(fā)現(xiàn)G(ti)是新的最大值，那么在流程圖單元74中，閾值定時器(timerm)遞減A t。在流程圖判定單元76中，檢查閾值定時器(timerm)， 看預先設置的時間周期tm是否逝去(timerm=0)。如果在判定單元76中timerm不等于0,則處理部分10C完成，并且閾值T保持在它的當前值，用于圖1的流程圖單元20中的下一個比較。 圖1-4的實施例中的預先設置的時間周期U是2秒。U的這種值不打算是限制性的;可以使用其它值。較高的U值減慢調(diào)整閾值T的速率，但是也降低了在周期U內(nèi)沒有出現(xiàn)心跳的風險。
[0132]如果在判定單元76中預先設置的時間周期U已經(jīng)逝去(timerm=0)，則在流程圖單元78中閾值定時器(timerm)被重置成預先設置的時間周期U，并且處理部分10C繼續(xù)進行以在流程圖單元80、82和86中調(diào)整閾值T。在流程圖判定單元80中，不應定時器(timerR)的值 (來自圖1的點C)與預先設置的檢測失敗時間限制U相比較。
[0133]不應定時器(指定的timenO測量自上一次檢測到的心跳之后逝去的時間。兩個預先設置的閾值時間值與不應定時器timerR、預先設置的不應期tR以及預先設置的檢測失敗時間限制U相關聯(lián)。這兩個閾值提供兩個不同的功能。預先設置的不應期tR用于防止在檢測到心跳之后錯誤的陽性檢測出現(xiàn)太快。預先設置的檢測失敗時間限制U用于在檢測處理失敗的情況下監(jiān)測總體檢測處理(例如，因為信號已經(jīng)大幅改變，所以必須以大的量調(diào)整閾值 T)。
[0134]如果timerR大于預先設置的檢測失敗時間限制U，則在流程圖單元86中，閾值T被設置為Gmax/2。如果timerR不大于預先設置的檢測失敗時間限制U，則閾值T被調(diào)整為T = T+ (Gmax/2-T)/4,其中等式右側(并且在圖2的單元82中)T的值代表閾值T的先前值。該等式被以如在計算機編碼中使用的形式書寫，并且這種形式由計算機編程技術領域中的技術人員所熟知。(在諸如46和48的其它單元中，同樣成立。)在已經(jīng)在流程圖單元82或86中設置了閾值T的新的值之后，在流程圖單元84中，Gmax被重置為0,因為timerR已經(jīng)被在單元78中重置并且閾值T的新的值被提供給圖1中的處理部分10A，點D。在圖1-4的實施例中，預先設置的檢測失敗時間限制U是5秒。U的這種值不打算成為對本發(fā)明的范圍的限制;可以使用其它值。
[0135]圖5是描繪N=3矢量空間的圖，以例示在本發(fā)明方法中采用的矢量關系。(N>3的空間當然不能夠被畫出，但是圖5中例示的概念適用于采用大于三個所選擇的ECG信號的方法。)圖5的圖的元素作為例示的方式被采用。例如，球體S在本發(fā)明方法內(nèi)沒有意義并且在這里用作例示由矢量模板Fq代表的類別所對著的區(qū)域Rq的便利方式。球體S以代表3空間中的三個方向并且與三個所選擇的ECG信號對應的軸的集合[Xi，X2，X3 ]的原點0為中心。在圖5 中，這些軸被示出為正交集合，但是對于將被采用的本發(fā)明方法，所選擇的ECG信號可以不是嚴格數(shù)學意義上“正交的”。
[0136]在球體S的表面上畫出的是區(qū)域Rq，區(qū)域Rq以模板矢量Fq為中心。區(qū)域Rq具有半徑 n，如上所述，半徑n由預先設置的閾值角度和SCDAq的限制值SCl而產(chǎn)生。(在圖1 -4的實施例中，0L = 25°。)示出矢量Fl以例示處于模板矢量Fq的閾值限制角度的模板矢量的集合中的一個矢量。代表時間tD處檢測到的心跳的矢量F(tD)可以被分類成在心跳類別q中，因為它的角度心小于k。像在圖1-4的實施例中那樣，如果心跳的SCDAq的值是所有SCDAq的值中的最大值SCM，則該心跳將被分類為屬于類別q。圖5也例示實施例的這部分。在球體S的下部是分別與模板矢量?#^^相關聯(lián)的兩個相交的區(qū)域辦和辦。(這兩個區(qū)域被示出距離區(qū)域RJI 乎180°的事實是不重要的。RjPR2僅用于例示并且不以任何方式與Rq有關。)如圖所示，有可能模板矢量可以具有重疊的區(qū)域。在圖5中，重疊的該區(qū)域稱作Rint，并且邊界線Bint標記出一條線，沿著這條線，沿著線Bint結束的心跳矢量F(tD)之間的角度0#P02是相等的。以現(xiàn)代計算機的精度，精確地沿著線Bint結束的心跳矢量的可能性非常小，并且如果發(fā)生，則將F (tD)放置在心跳類別中的任何一個都是可接受的策略。如在圖2的分類處理中陳述的，根據(jù)角度0#P02中哪個最小對在Rint中結束的所有其它心跳矢量F(tD)進行分類。
[0137]圖6A-11D呈現(xiàn)圖1-4的實施例的操作的示例。圖6A-6C示出由A/D轉換器12(圖1)以 l，000sps采樣的三個經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的集合[X1(ti)，X2(ti)，X3(ti)]的僅僅6秒長上的代表性部分。(該示例中經(jīng)數(shù)字化的數(shù)據(jù)的精度是1微伏。)在示例中，xKtO是來自ECG標準導線II的經(jīng)數(shù)字化的信號，xsh)是來自ECG標準導線％的經(jīng)數(shù)字化的信號，并且是來自ECG標準導線V5的經(jīng)數(shù)字化的信號。在與圖6A-6C中相同的時間周期上，圖7A-7C示出如在圖1中的濾波器14中計算的、圖6A-6C中的經(jīng)數(shù)字化的ECG信號的經(jīng)計算的速度[fKtlfs (tOAUO]，并且圖8A-8C示出如在圖1的流程圖單元16中生成的、圖6A-6C的經(jīng)數(shù)字化的 ECG信號的絕對速度[gl(ti)，g2(ti)，g3(ti)]。
[0138]圖9A-9D示出這些絕對速度的總和G(ti)(圖9A)、在連續(xù)的2秒周期上(U = 2秒)上的總和G(t〇的運行最大值Gmax(圖9B)、在心跳檢測期間在流程圖單元20中總和G(t〇與其相比較的閾值T(圖9C)以及在圖6A-6C的時間周期期間的不應定時器(timerR)的值(圖9D)。閾值T在流程圖單元69中(參看圖3)初始化成值1000。
[0139]圖6A-9D的每個也用虛線垂直線示出如在示例的ECG信號數(shù)據(jù)中確定的七個檢測時間tD。虛線1_7分別指不心跳#1-#7的心跳檢測時間。(心跳參考編號#1_#7和心跳檢測時間1-7僅在圖6A中示出以減少圖中的雜波。每個這種圖比例相同，使得容易識別心跳和檢測時間。)在示例中，在〇.066秒、0.954秒、1.980秒、3.054秒、4.165秒、4.593秒和5.708秒處檢測心跳。(這些時間相對于為示例選取的時間軸原點，而不是ECG數(shù)據(jù)中的實際運行時間。對于本發(fā)明方法的該例示，簡單地選取6.25秒的時間周期。)
[0140]該示例中的ECG數(shù)據(jù)的特性是心房撲動患者的ECG的那些，并且在X2(ti)(導線Vi) 中特別明顯的快速振蕩不是信號噪聲。這些振蕩被稱作“撲動波”。
[0141]圖10A示出在圖6A-6C的時間周期期間七個檢測到的心跳的檢測時間以及在圖1-4 的實施例中為圖6A-6C中所選擇的信號生成的速度矢量FUdiRKtD)，…，fn(tD)}的計算速度和平方矢量幅度的值的表格。圖10A也包括如在示例內(nèi)生成的三個模板矢量以及它們的平方矢量幅度SVMd。(在該示例中，速度是以62.5微伏/秒為單位。因此，例如，根據(jù)186* 62.5 = 11,625，fi(0.066) = 186相當于 11.625微伏 / 秒。)
[0142]圖10B是例示針對圖6A-6C中所示的時間周期，在本發(fā)明方法的操作期間進行的計算的表格。圖10B的表格的每行對應于如由圖10A的表格中的檢測到的心跳編號所指示的檢測時間tD。因此，對于tD = 0.066秒處的檢測到的信號#1以及相關聯(lián)的心跳矢量F(tD)和 SVMD、DP8，F(xiàn)(tD)與模板矢量F8的點積是-200100,平方余弦差角SCDAs是-0.1517,并且對應的角度08是112.92°。對于心跳矢量#2-#7與適當?shù)哪０迨噶康谋容^，類似的計算在圖10B的表格中看到。在示例中，對于SCDAq的限制的值(SCl )，已經(jīng)使用0.8214，對應于25°的閾值角度 9l。(對于25° 的閾值角度0[，3& = (^2(25°)或者3&?〇.8214。)
[0143]為了例示的目的，圖10A中所示的模板矢量F8已經(jīng)假設已經(jīng)由圖6A-6C的ECG數(shù)據(jù)的時間周期之前的心跳生成。因為心跳#1與模板矢量F8之間的比較結果是SCDA8 = -0.1517 (08?113°)，心跳#1不會被分類為類似于生成模板矢量F8的心跳，并且因此創(chuàng)建新的模板矢量F7。
[0144]心跳#2至#5以及#7每個都類似于如由模板矢量F?代表的心跳#1，并且因此被分類。如在圖10B的表格中看到的，心跳#6與由模板矢量F8和F?所代表的心跳兩者都不類似，并且因此從心跳#6創(chuàng)建新的模板矢量F6。
[0145]在4.953秒處檢測到的心跳#6是心室早期收縮(？￥〇，并且該搏動在圖11六-110中更詳細地示出。圖11 A-l 1C示出包括單個檢測到的心跳#6的圖6A-6C的ECG信號的部分。圖 11D示出圖11A-11C的ECG信號的絕對速度的總和。在圖11A-11D中，和先前的圖6A-9D中一樣，檢測時間tD = 4.593秒由垂直虛線6指示。(絕對速度總和G(ti)與閾值T在tD = 4.593秒處、在交叉點6T處相交，并且交叉點6T由垂直虛線6標記。)另外，示出具有不同虛線圖案的兩個其它的垂直線。垂直線6a位于ti = 4.553秒處，并且垂直線6b位于ti = 4.573秒處。(垂直線6、6a和6b僅在圖11A和11C中標注以減少圖中的雜波。)
[0146] 線6與線6b之間以及線6b與線6a之間的時間周期代表濾波器14(圖1)的兩個矩形波的跨度，濾波器14在該示例中使用，來確定三個所選擇的、經(jīng)數(shù)字化的ECG信號[xdthxs(ti)，X3(ti)]的速度[fl(ti)，f2(ti)，f3(ti)]?；谟纱舜_定速度[fl(ti)，f2(ti)，f3(ti)]的該實施例，所計算的速度分量的值從ECG信號的“實際”速度延遲20msec。換言之，由此本發(fā)明方法檢測心跳的信號速度的特性在心跳周期中出現(xiàn)得非常早。在圖11A-11D的心跳#6的情況下，和它們在t1 = 4.573秒(線6b)時那樣的信號的特征因此，使得檢測到心跳#6。注意， 由于圖1-4的實施例的操作，檢測發(fā)生在tD = 4.593秒，而不是4.573秒，但是正在被處理的物理信號到達t1 = 4.573秒時的狀態(tài)，到那時，利用來自心跳周期的早期的這種信息不僅檢測到心跳，而且能夠?qū)ζ溥M行分類。
[0147] 參考示出PVC(心跳#6)的絕對速度[81(以42(以43(以]的總和6(^的圖110,6 (ti)中的第二峰值6-2在第一峰值6-1之后出現(xiàn)。在具有高于閾值T的值的峰值6-1與6-2內(nèi)存在許多G(t〇的值，但是這些點中的每個在比120msec的預先設置的不應期tR低得多的時間出現(xiàn)。沿著G(ti)，峰值6-2內(nèi)高于閾值T的最終點在ti = 4.671秒時出現(xiàn)，在tD = 4.593秒時的心跳檢測之后78msec。如上所述，預先設置的不應期tR的主要功能是防止在檢測之后錯誤的陽性檢測出現(xiàn)太快。
[0148]圖12是用于心跳檢測的本發(fā)明方法的心跳分類部分的選擇性實施例10B’的示意性框圖。選擇性實施例部分10B’取代圖2的部分10B并且與圖1和3-4組合以形成本發(fā)明方法的完整的選擇性實施例。圖12的框圖例示其中與代表檢測到的心跳的矢量相比較的模板矢量全部都是預先設置的矢量的處理。
[0149]將圖12與圖2相比較，選擇性實施例10B’不需要在流程圖判定單元40和流程圖單元42中出現(xiàn)的空模板槽qE的確定。而且，也不需要在流程圖判定單元60和61中以及流程圖單元62和64中出現(xiàn)的添加新的模板矢量的功能。如果發(fā)現(xiàn)預先設置的矢量的一個或多個在監(jiān)測程序期間沒有用，也可以修改選擇性實施例10B’以允許取代預先設置的模板矢量(如圖2中)。
[0150]圖1-4也代表其中與代表檢測到的心跳的矢量相比較的模板矢量的僅一部分是預先設置的矢量的實施例。
[0151]圖13A示出被檢測并分類為屬于心跳類別7的圖6A-10B的示例中每個心跳的X1(t〇 信號，其中每個檢測時間tD在繪圖上在ti = 0處對齊。圖13B示出，針對與圖13A中相同的時間周期的xdti)的最大值、最小值和平均值。成對的圖(圖13C-13D以及13E-13F)以類似的方式分別示出X2UO和X3UO信號。本發(fā)明方法的用戶可能希望諸如在計算機顯示器上觀看方法的結果?？梢燥@示結果的一種可能的方法包括如在圖13A、13C和13E中所例示的個體所選擇的ECG信號的疊加軌跡。通過這種顯示，用戶可以確定類別中的心跳確實具有類似的形態(tài)。用戶也可以確認類別代表感興趣的特定心跳形態(tài)。具體的形態(tài)可以在諸如圖13B、13D和 13F中示出的信息的顯示中更清楚地看到。在這種圖中，包含類別中的所有心跳的包絡線 (envelope)通過顯示類別中所有心跳的作為時間ti的函數(shù)的所選擇的ECG信號的最大和最小值而示出。該包絡線由這種圖的虛線軌跡指示。該包絡線是顯示代表性心跳的一種這種方法。
[0152]示出代表類別的心跳的另一種方法是計算并且顯示作為時間^的函數(shù)的類別中所有心跳的平均值。這種信息在圖13B、13D和13F中作為實線軌跡示出。其它可能的代表性心跳是可能的，諸如計算并且顯示作為時間^的函數(shù)的中值。
[0153]圖14是本發(fā)明方法的實施例90的高級示意框圖，其中所有可用的ECG信號被數(shù)字化并存儲并且其至少一部分被顯示。(實施例70的流程圖單元之間的線作為粗線示出以指示這種線可以代表多于一個ECG信號。)ECG信號在流程圖單元91中數(shù)字化，并且經(jīng)數(shù)字化的 ECG信號存儲在可用的內(nèi)存中，如由流程圖單元92所代表的。流程圖單元93代表從所有ECG 信號中選擇ECG信號的處理，并且流程圖單元94和95描繪如上在本申請中描述的檢測(94) 和分類(95)心跳的本發(fā)明方法的步驟，諸如分別由處理部分10A(以及10C)和10B所描述。然后，流程圖單元代表從流程圖單元92的步驟中存儲的信息顯示描述檢測到的心跳的信息的步驟。例如，可能存在一打或者更多的ECG信號可用，它們中一些可能不是體表信號，并且這些信號中的許多可以從儲存器中顯示，以幫助用戶在介入程序期間所必需的決策，所述信號不在為了檢測和分類而選擇并且處理的那些中。
[0154]關于來自多個患者的實際患者數(shù)據(jù)的統(tǒng)計研究已經(jīng)示出，相對于經(jīng)自適應調(diào)整的閾值T的絕對速度總和G(t〇的比較是可靠的心跳檢測方法。研究也示出，矢量F(tD)是可靠的并且穩(wěn)健的測量，由此將心跳分類成具有類似形態(tài)的心跳類別中。本發(fā)明方法的意義在于:(1)在心跳周期的早期檢測到心跳，(2)使用僅僅檢測時刻(tD)的測量，而不是使用在它的整個心跳周期期間與心跳的特征有關的大得多的數(shù)據(jù)量對心跳進行可靠分類，以及(3) 根據(jù)解剖起源的分類通過使用心跳的最早辨別特征而被促進。
[0155]SCl的值，S⑶Aq的限制值，定義N空間中的區(qū)域，在該區(qū)域中，心跳矢量F(tD)必須著手被分類成與由模板矢量Fq所代表的類別中的心跳相類似。sa的較大值(由類別所對著的較小區(qū)域)傾向于增加在監(jiān)測患者的ECG的會話期間對患者的所有心跳進行分類所需要的類別的數(shù)目。
[0156]圖15是用于心跳檢測的本發(fā)明方法的心跳檢測部分的選擇性實施例100的示意性框圖，其中在心跳檢測之后，使用用于分類處理的另外的速度分量擴大代表檢測到的心跳的矢量F(tD)。圖15的實施例100與圖1的處理部分10A的實施例相同，除了圖15中的流程圖單元98已經(jīng)取代了圖1的流程圖單元26。[〇157]在流程圖單兀98中，從圖1中的流程圖單兀26修改矢量F(tD)，使得矢量f(tD)現(xiàn)在是
[0158] F(tD) = {fl(tD)，…，fN(tD)，fl(tD+5)，…，ft(tD+5) }[〇159]其中5 =心跳檢測時間tD之后的時間周期。換目之，矢量F(tD)現(xiàn)在是與在時間tD處檢測到的心跳相關聯(lián)的、具有2N個分量的矢量，它的第二集合是在時間tD+S處的所選擇的 ECG信號的N個速度。在實施例100中，矢量F(tD)包含檢測時間tD處的N個速度分量以及相同的ECG信號但是在時間tD+S處測量的N個速度分量。
[0160]將實施例100適應到其中N=3的圖6A-9D的示例，矢量F(tD)現(xiàn)在變成FUdzUi (tD)，f(2(tD)，f3(tD)，負(加+1〇，f2(tD+k)，fN(tD+k)}，其中 k=20。因此，F(xiàn)(tD)的三個另外的速度分量是在檢測時間tD之后一個矩形波寬度k所測量的所選擇的ECG信號的速度。圖16A-16C是圖11A-11C的修改版本，示出包括單個檢測到的心跳的圖6A-6C的ECG信號的一部分。 圖16A-16C中對于圖6A-11D的示例的修改指示進行另外的速度確定的時間，檢測到心跳之后20msec。垂直虛線6c位于時間4.613秒處，關于心跳#6的tD = 4.593秒之后20msec。
[0161]如上所討論的，在關于示例的實施例100中，矢量F(tD)現(xiàn)在具有六個速度分量而不是三個。分類處理10B繼續(xù)進行，就像針對N=3的示例在上面描述的一樣。圖17A是示出在圖6A-6C的時間周期期間七個檢測到的心跳的檢測時間以及在圖15(與圖2-4組合)的選擇性實施例100中針對圖6A-6C中所選擇的ECG信號生成的速度矢量？(加)=出(如)，…，fn (tD)}的計算速度和平方矢量幅度的值的表格(與圖10A的表格相類似)。圖17A也包括如在該示例內(nèi)生成的四個模板矢量以及它們的平方矢量幅度。實施例100的心跳檢測處理與處理部分10A相同，因此導致與如圖10A中所示相同的檢測到的心跳# 1 -#7。圖17A包括三個另外的列，它們是在ti = tD+k處(因為k = 20個樣本并且采樣率為1，000sps，所以在ti = tD+ 0.020秒時)的ECG信號速度。
[0162]圖17B是例示在圖6A-6C中所示的時間周期期間，在該選擇性實施例的操作期間進行的計算的表格(與圖10B的表格相類似)。關于該示例，預先設置的閾值角度0l的值是10°。 預先設置的閾值角度0L的較小值以及由ECG信號速度的第二集合提供的另外的信息導致分類處理的較大特異性。
[0163]在這個簡短(短時間周期的數(shù)據(jù))的示例中，本發(fā)明方法的選擇性實施例識別出由心跳#5(模板6)表征的另外的心跳類別，而在圖10B中概述的示例中，心跳#5被分類成與心跳#1(由模板7表征)相類似。
[0164]關于實際患者數(shù)據(jù)的另外的統(tǒng)計研究已經(jīng)示出，當與圖1-4的實施例10A相比較時，經(jīng)修改的速度矢量F (tD)(具有2N個分量)提高心跳分類的特異性。特異性的這種提高是在沒有應用針對預先設置的閾值角度的較小值的情況下實現(xiàn)的。換言之，將第二速度測量添加到每個速度矢量F(tD)中產(chǎn)生與針對本發(fā)明方法的單個速度實施例縮緊預先設置的閾值角度k類似的分類性能的提高。另外，研究指示，當與使用較小的預先設置的閾值角度 k的實施例10A相比較時，使用實施例100識別出更少但是更精確的模板。
[0165]圖18A是用于心跳分類的本發(fā)明方法的實施例110的高級示意性框圖，例示出本發(fā)明方法將矢量F(tc)用于心跳分類，其中tc是對矢量F(tc)進行評估的分類基準時間。在圖 18A中，流程圖單元114和實施例10B〃包括用于心跳分類的本發(fā)明方法的方法步驟116的組合集合，用于心跳分類的本發(fā)明方法獨立于心跳被檢測到并且可用作到本發(fā)明方法的輸入 (流程圖單元112)的方法以及確定分類基準時間tc的方法?？梢杂稍S多來源提供的分類基準時間tc用作在流程圖單元114中評估矢量F (tc)的時間。
[0166]圖18B是作為圖18A的修改的高級示意性框圖，例示實施例120,在實施例120中，通過在心跳分類116之前分析來自流程圖單元112的檢測到的心跳來完成流程圖單元118中的分類基準時間tc的確定。在圖18B中(以及在圖18A中)，流程圖單元112可以包括不只是最新的ECG信號的存儲，并且這種ECG信號可以可用于在實施例120或者心跳分類的本發(fā)明方法的其它實施例的剩余方法步驟中使用。
[0167]分別在圖18A和18B的實施例110和120中，心跳分類10B〃示出為通過用分類基準時間tc的值取代心跳檢測時間tD的值，利用圖2的實施例10B的方法步驟。該取代詳細地在圖20 中找到。因此，在這些實施例中，心跳分類獨立于圖1、3和22-28中所示的心跳檢測的本發(fā)明步驟。術語心跳分類在這里具體地用于流程圖單元10B"(以及10B"’)并且更一般地用于包括在流程圖單元114以及流程圖單元10B"(以及10B"’)中形成矢量F(tc)的組合步驟116,因為矢量F(tc)的形成和使用是如這里所公開的用于心跳分類的本發(fā)明方法的重要元素。
[0168]圖19是生成速度總和G(t)和矢量F(tc)以供在本發(fā)明方法中隨后使用的方法步驟的更詳細的框圖示意圖。G(t)用于心跳檢測的一些方法，并且矢量F(tc)在如這里所公開的本發(fā)明的心跳分類方法中使用。在流程圖單元132中，確定速度fP(t)，并且在流程圖單元 134中，確定速度fP(t)的絕對值gP(t)。在流程圖單元136中，根據(jù)需要存儲xP(t)和fP(t)的值。求和點138提供gP(t)的求和以生成絕對值速度總和G(t)，絕對值速度總和G(t)可以根據(jù)需要用于心跳搏動檢測。在流程圖單元139中，形成矢量Fc(t)以供在隨后的分類部分中使用。
[0169]圖21的選擇性實施例10B" ’的方法步驟可以在步驟116 (參看圖18A和18B)中使用， 而不是實施例10B〃(圖20)的方法步驟。與圖20相類似，圖21是圖12的修改，其中在圖12的方法步驟中用分類基準時間tc取代心跳檢測時間tD以產(chǎn)生圖21的方法步驟。在圖20和21中，方法步驟36’、48’、50’和62’(僅圖20)使用上撇號參考編號指示，因為這些方法步驟包括分別在圖2和12中的對應的沒有上撇號的方法步驟中的前述取代。
[0170]參考圖18A、18B和19,這種圖示出以與圖1的方法步驟26中相類似的方式在方法步驟114(圖18A和18B)以及方法步驟139(圖19)中形成的矢量F(tc)。形成速度4(^)的矢量F(化)，使得？(化)=出(化)，"_，辦(化)}。矢量？(化)是到圖20的實施例1(?〃(或者圖21的實施例10B〃 ’)的方法步驟的輸入，如由圖18A、18B、19、20和21中的點E所指示的。點E指示實施例110和120的處理從圖18A和18B的點E開始繼續(xù)進行以及從圖19的實施例130開始繼續(xù)進行到圖20或21中對應的點，這取決于本發(fā)明方法的具體實施例。圖20和21的方法步驟之間的差別在該文檔中較早的圖2和12的描述中找到。注意，圖18A和18B中的框圖單元10B"以虛線所示，以指示這些單元在圖18A和18B以及在圖20和21中示出，如由圖的實施例中點E的使用所指示的。(圖18A和18B中的該冗余僅進一步例示點E對應于用于圖20和21的方法步驟的輸
Ac)
[0171 ]圖22A-28例示在檢測到的心跳內(nèi)找到分類基準時間tc的多個實施例，關于分類基準時間tc的信息然后傳遞到用于心跳分類的本發(fā)明方法中。在這些圖中，其中在實施例中涉及速度總和G(t)，在單個心動周期內(nèi)的G(t)的相同的代表性軌跡在圖22B、23B、24B、25C和26B中使用，以提供各種實施例的例示。G(t)的代表性軌跡包括跨越從t = 1.765秒到2.821秒的時間的心動周期。用于該代表性G(t)的數(shù)據(jù)來自與在諸如圖6A-9D的這里的其它圖中使用的相同的數(shù)據(jù)集。信號以lOOOsps采樣。
[0172]如這里所使用的，術語“心跳”更具體地指心動周期內(nèi)ECG信號的更活躍部分，典型地稱作QRS復合波并且對于心臟病學領域內(nèi)的技術人員是熟知的。在心動周期內(nèi)檢測到心跳，并且存儲并且分析以便確定分類基準時間tc的數(shù)據(jù)包括心動周期內(nèi)的數(shù)據(jù)。因此，通常，可以存儲ECG信號的整個時間歷史并且當需要時的也可以存儲一些經(jīng)計算的值用于更快的檢索。現(xiàn)代的計算裝備能夠非?？焖俚挠嬎阋约按鎯Ψ浅４罅康臄?shù)據(jù)，這使得一些這種快速并且數(shù)據(jù)密集的計算能夠基本上實時地發(fā)生。
[0173]圖22A是實施例140的框圖示意圖，其中分類基準時間tc被確定為當總和基本上等于G(t)的預先設置的分數(shù)時檢測到的心跳內(nèi)在速度總和G(t)的峰值之前并且最接近速度總和G (t)的峰值的檢測到的心跳內(nèi)的時間。G (t)在點F處從實施例130 (圖19)的方法步驟傳遞。在方法步驟142中，找到檢測到的心跳內(nèi)的G(t)的最大值Gmax，并且Gmax出現(xiàn)的時間是Uax。在方法步驟144中，將te設置成G(t)等于Gmax的預先設置的分數(shù)(65%)的時間。在示例性實施例140中，預先設置的分數(shù)示出為65%，但是作為預先設置的分數(shù)的值65%不打算成為本發(fā)明的心跳分類方法的范圍的限制。在圖22A和22B中在這里選取它僅僅作為示例。
[0174]圖22B是例示如圖22A中所例示的確定的G(t)的代表性時間軌跡的繪圖。在圖22B中，在tmax = 2.012秒時Gmax為2142。在圖22B的示例性檢測到的心跳內(nèi)存在G( t)等于Gmax的65 %的三個點。這三個點在t = 1.984秒、t = 1.992秒以及t = 2.005秒。在這三個點中，在Uax之前并且最接近Uax的時間t的值是2.005秒;因此，在該示例中，tc = 2.005秒，如在圖22B中所指示的。
[0175]該確定的值被傳遞到實施例130(圖19)的方法步驟139，并且方法步驟139使用在方法步驟136處存儲的數(shù)據(jù)以形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處被傳遞到用于心跳分類的實施例1OB〃(圖20)或者1B〃’(圖21)。
[0176]圖23A是實施例150的框圖示意圖，其中分類基準時間tc被確定為速度總和G(t)變得大于閾值T的檢測到的心跳內(nèi)的時間。和在圖22A的實施例140中一樣，G( t)在點F處從實施例130(圖19)的方法步驟傳遞。在方法步驟152中，確定G(t)變得大于閾值T的時間tT，并且在方法步驟154中，將tc設置成時間tTο在示例性實施例150中，閾值T被示出為具有1800的值，但是T的這個值不打算成為本發(fā)明的心跳分類方法的范圍的限制。在圖23A和23B中在這里選取它僅僅作為示例。
[0177]圖23B是例示如圖23A中所例示的確定的G(t)的代表性時間軌跡的繪圖。在圖23B中，tT在t = 2.008秒時出現(xiàn)。
[0178]與圖22A的實施例140—樣，圖23A的實施例150中的確定的值tc被傳遞到實施例130(圖19)的方法步驟139，并且方法步驟139使用在方法步驟136處存儲的數(shù)據(jù)以形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處被傳遞到用于心跳分類的實施例10B"(圖20)或者10B"’(圖21)。
[0179]圖24A是實施例160的框圖示意圖，其中分類基準時間tc被確定為檢測到的心跳的開始時間to之后的預先設置的時間tPS。在流程圖單元162中，確定開始時間to，作為速度總和G(t)升高超過心跳掛起閾值!^并且保持在TP2上直到G(t)升高超過心跳確認閾值T。的時間。流程圖單元164簡單地例示開始時間to之后在預先設置的時間tPS處的時間tc該設置。
[0180]圖24B是例示如圖24A中所概述的分類基準時間tc的確定的G(t)的代表性時間軌跡的繪圖。圖24B中的心動周期在時間1.765秒處開始并且在時間2.821秒處結束。流程圖單元162中開始時間to的確定包括跨心動周期的總和G(t)的中值的計算，并且發(fā)現(xiàn)圖24B中的G (t)的中值為70。如圖24B中所指示的，在該示例性實施例中將心跳掛起閾值!^設置成中值的3.5倍；因此，TP = 245。在該示例中，將心跳確認閾值Tc設置成預期峰值的50%，并且發(fā)現(xiàn)預期峰值的值為2050;因此，Tc= 1025。
[0181]再次參考圖24Β，使用如示出的上面的關于Tp和Tc的值，to出現(xiàn)在t=1.969秒時，并且使用0.038秒的預先設置的時間tPS，產(chǎn)生2.007sec的確定的tc值。在示例性實施例160中使用的0.038秒的tPS的值不打算成為本發(fā)明的心跳分類方法的范圍的限制。(水平虛線166僅僅指示沿著速度總和G( tc)的軌跡的點，雖然G( t)的該值在實施例160中不是特別重要。)
[0182]可以以各種方法確定總和G(t)的峰值的預期值，諸如通過計算許多過去的峰值的平均值。平均值也可以朝者較新的峰值而加權。確定G (t)的峰值的預期值、G (t)的中值的倍數(shù)的示例性值以及由此確定T。的峰值的分數(shù)的方法都不打算成為如這里所公開的心跳分類的本發(fā)明方法的范圍的限制。
[0183]總和G(t)的中值的倍數(shù)的使用設置心跳掛起閾值Tp的值高于G (t)中的信號噪聲，并且關于心跳確認閾值Tc的總和G(t)的峰值的預期值的分數(shù)的使用試圖保證沒有錯過QRS復合波(錯誤的陰性)以及不存在QRS復合波的額外檢測(錯誤的陽性)。峰值的預期值的該分數(shù)的有用范圍在大約30 %至60 %之間?？偤虶 (t)中峰值的高度典型地變化，使得值太高可能錯過一些心跳。而且，關于心跳確認閾值T。的值太低可能因諸如P波的ECG特征而引入錯誤的陽性。
[0184]圖24A的實施例160中的確定的tc值被傳遞到實施例130(圖19)的方法步驟139，并且方法步驟139使用在方法步驟136處存儲的數(shù)據(jù)形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處被傳遞到用于心跳分類的實施例10B"(圖20)或者10B"’(圖21)。
[0185]圖25A是實施例170的框圖示意圖，其中分類基準時間tc被確定為總和G(t)與形狀函數(shù)Sxc的互相關Xc(t)變得大于相關閾值Txc的時間。流程圖單元174將形狀函數(shù)Sxc提供給流程圖單元172，在流程圖單元172中計算互相關Xe(t) ο在流程圖單元176中，確定互相關Xe(t)變得大于相關閾值Txc的時間txο在該示例中閾值Txc被示出為0.3(Xe(t)的峰值的30 %，因為Xc(t)已經(jīng)標準化為具有最大值I)。在流程圖單元176中，將分類基準時間tc設置成tx。
[0186]圖25B例示在圖25A的實施例170中用來與總和G(t)互相關的兩個可能的形狀函數(shù)Xsc。形狀函數(shù)174T形狀為三角形，并且形狀函數(shù)174P形狀為拋物線。形狀函數(shù)174T和174P在圖25B中示出為具有120毫秒的寬度W。寬度W大約為在人類電生理學的領域中發(fā)現(xiàn)的許多QRS復合波的寬度，并且發(fā)現(xiàn)大約90至150毫秒的寬度范圍包含非常廣泛的人類QRS復合波。
[0187]圖25C示出總和G(t)的代表性部分與圖25B的兩個形狀函數(shù)的互相關Xc(t)的兩個繪圖?；ハ嚓P繪圖172T(實線)由G(t)與形狀函數(shù)174T(實線)互相關而產(chǎn)生，并且互相關繪圖172P(虛線)由G(t)與形狀函數(shù)174P(虛線)互相關而產(chǎn)生。在圖25C中使用互相關繪圖174T以例示如在圖25A的框圖示意圖中所描述的分類基準時間tc的確定。相關閾值Txc示出為0.3，并且Xe (t)變得大于Txc的時間tx示出為2.012秒。因此在實施例170中，分類基準時間tc被確定為2.012秒。
[0188]圖25A的實施例170中的確定的tc值被傳遞到實施例130(圖19)的方法步驟139，并且方法步驟139使用在方法步驟136處存儲的數(shù)據(jù)形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處被傳遞到用于心跳分類的實施例10B"(圖20)或者10B"’(圖21)。
[0189]圖26A是實施例180的框圖示意圖，其中分類基準時間tc被確定為總和G(t)與形狀函數(shù)Sxc的互相關Xc(t)到達它的峰值的時間減去預先設置的時間間隔tXPS。流程圖單元174將形狀函數(shù)Sxc提供給流程圖單元172，在流程圖單元172中計算互相關Xc(t)。(和實施例170一樣，互相關Xc(t)已經(jīng)被標準化以產(chǎn)生最大值I。)在流程圖單元182中，確定互相關峰值的出現(xiàn)的時間tpeak，并且在流程圖單元184中，將分類基準時間tc設置成知^減去預先設置的相關時間間隔txps。
[0190]圖26B示出如圖25C中所示的互相關Xc(t)的相同的兩個繪圖。和在圖25C中一樣，互相關繪圖172T由G(t)與形狀函數(shù)174T互相關而產(chǎn)生，并且互相關繪圖172P由G(t)與形狀函數(shù)174P互相關而產(chǎn)生。在圖26B中使用互相關繪圖174T以例示如在圖26A的框圖示意圖中所描述的分類基準時間tc的確定。繪圖172T的互相關Xc(t)的峰值被示出在時間tpeak =2.067秒處。同樣如在圖26B中所不，在不例中預先設置的相關時間間隔txps被設置為0.06秒，因此導致2.007秒的確定的分類基準時間tC值。
[0191 ]圖26A的實施例180中的確定的tc值被傳遞到實施例130(圖19)的方法步驟139，并且方法步驟139使用在方法步驟136處存儲的數(shù)據(jù)形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處被傳遞到用于心跳分類的實施例10B"(圖20)或者10B"’(圖21)。
[0192]可以通過許多方法和系統(tǒng)檢測心跳。在該組中尤其是諸如運動超聲、音頻(心音描記)、光學(光學體積描記)、動脈內(nèi)血壓測量以及身體運動測量(心沖擊描記)的系統(tǒng)。圖27例示實施例190，其中這種非ECG系統(tǒng)是用于心跳檢測和分類基準時間tc的來源。圖27是圖18A的修改并且將這種系統(tǒng)192中的一個例示為將心跳檢測以及分類基準時間tc的確定提供給在這里公開的本發(fā)明的心跳分類方法。使用由心跳檢測器192提供的分類基準時間tc以及來自流程圖單元112的ECG信號，流程圖單元114計算信號速度并且形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處可用于如在該文檔中較早描述的實施例10B"(或者10B"’)的方法步驟內(nèi)的操作。
[0193]方法和系統(tǒng)192都使用不同的感測技術來產(chǎn)生參數(shù)的連續(xù)時間測量，參數(shù)隨著每個心跳可識別地并且有用地變化。通過檢測這些參數(shù)波形的特征(諸如峰值、斜率或者零交叉)并且偏移適當?shù)臅r間間隔，可以識別到心跳的開始的瞬間，并且可以確定分類基準時間
tc O
[0194]根據(jù)超聲檢測心率的方法是已知的并且在監(jiān)測胎兒時經(jīng)常有用，因為ECG電極到胎兒的應用在母親的子宮中是不實際的或者不可能的C3Peters等人(2004Phys11.Meas25，585_593)以及Jezewski等人(IEEE Trans.0n B1medical Engineering，第53卷，第5期，2006年5月，855-864)是使用該技術根據(jù)多普勒超聲確定心率的兩個示例。
[0195]心音描記是如從主要由心臟瓣膜的工作而產(chǎn)生的音頻聲音證明的用曲線圖表示心臟活動的科學。醫(yī)生經(jīng)由聽診器聽到這些相同的聲音。因為附接ECG電極的困難，該科學對于胎兒監(jiān)測也是有用的。在患者需要在遠程位置自己進行連接的遙控監(jiān)測中特別有用，這種遙控監(jiān)測經(jīng)常對于非專業(yè)者是困難的。Godinez等人(Proceedings of theEngineering in Medicine and B1logy Society Int’l Conf.，2003年9月 17 日至21 日，3141-3144)以及 Torres_Pereira(Proceedings of the IEEE Int’l Symposium onIndustrial Electronic，1997年7月7日至11日，856-859)是根據(jù)心音圖進行心率確定的兩個示例。
[0196]光學體積描記是用曲線圖表示由光通過體積的傳輸而測量的改變體積的科學。它是在測量心率和血氧合的脈搏血氧計中使用的技術的子集。根據(jù)手指的變化體積推斷血流。這種設備非常有用并且簡單，典型地附接到患者的手指。來自這種系統(tǒng)的信號包含適合于獲得心率的信息。Dekker (美國專利N0.6,702,752)公開從體積描記圖信號進行心率確定的不例，并且Selvarej等人(Journal of Medical Engineering&technology，第32卷，第6期，2008年11月/12月，479-484)提出從體積描記圖信號進行心率確定的另一個示例。
[0197]考慮動脈內(nèi)血壓測量為血壓測量的黃金標準，因為它采用直接機械連接，它的輸出是血壓波形。當心臟收縮(收縮期)并且在心動周期中早期時，壓力的上行運動發(fā)生。Manci a等人(Hy per ten s 1n.198 7年 2 月；第9卷:209-215)以及 de Boer 等人(Medical&B1logical Engineering&Computing，1985年7月，第4卷，352-358)公開了從動脈內(nèi)血壓波形進行心率測量的兩個示例。
[0198]如果患者將另外例如在床上靜止躺下，靈敏的測力傳感器可以檢測隨著心臟栗送血液的移位聚集。該科學被稱作心沖擊描記。Mack等人(IEEE Trans.0n Informat1nTechnology in B1medicine，第13卷，第I期，2009年I 月，111-120)以及Al ihanka等人(Journal of the American Phys1logical Society-Regulatory, Integrative andComparative Phys1logy，1981年5月I日，第240卷，第R384-R392期)示出通過選擇性濾波從沖擊圖測量心率的系統(tǒng)的兩個不例。
[0199]圖28例示用于心跳分類的本發(fā)明方法的另外的選擇性實施例200，其利用來自與心跳的起源相鄰放置的心臟內(nèi)電極202的信號確定分類基準時間tc。心臟內(nèi)電極提供與在心跳分類方法步驟內(nèi)使用的ECG通道信號分離的心臟信號。使用由來自心臟內(nèi)電極192的信號以及來自流程圖單元112的ECG信號所提供的分類基準時間tc，流程圖單元114計算信號速度并且形成矢量F(tc)，矢量F(tc)然后在點E處可用于如在該文檔中較早描述的實施例10B 〃(或者10B 〃’)的方法步驟內(nèi)的操作。
[0200]雖然已經(jīng)結合具體的實施例描述了本發(fā)明的原理，但是應當清楚地理解，這些描述僅僅作為示例而進行并且不打算限制本發(fā)明的范圍。
【主權項】
1.一種使用兩個或更多個所選擇的ECG信號對心跳進行分類的自動方法，當已經(jīng)檢測 到心跳時，所述方法包括如下步驟:?在檢測到的心跳內(nèi)的分類基準時間tc處，確定每個所選擇的信號的信號速度；?形成矢量F(tc)，所述矢量F(tc)使時間tc處所選擇的信號中的每個的速度作為它的 分量；?確定矢量F(tc)與先前存儲的模板矢量之間的角度；?比較角度和閾值角度；以及?如果角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與模板矢量相對應的心跳。2.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，其中角度確定和比較包括如下步驟:?計算平方矢量幅度SVMC作為F(tc)與它自身的點積；?計算F ()與模板矢量Fq的點積DPq;?計算平方矢量幅度SVMq作為Fq與它自身的點積；?計算帶符號的平方余弦差角SCDAq為SCDAq=sgn(DPq)*DPq*DPq/(SVMc*SVMq);以及?比較SCDAq和平方余弦閾值SCl。3.根據(jù)權利要求2所述的自動心跳分類方法，還包括比較矢量F(tc)和多個模板矢量，以 確定矢量F(tc)是否在所述多個模板矢量中的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。4.根據(jù)權利要求3所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢量 中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢量 相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tc)之間具有最小角度。5.根據(jù)權利要求4所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢量 中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將具有Fq = F(tc)的模板矢量添加到所述多個 模板矢量中。6.根據(jù)權利要求4所述的自動心跳分類方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括基 于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。7.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，還包括比較矢量F(tc)和多個模板矢量，以 確定矢量F(tc)是否在所述多個模板矢量中的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。8.根據(jù)權利要求7所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢量 中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢量 相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tc)之間具有最小角度。9.根據(jù)權利要求7所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢量 中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將模板矢量Fq = F(tc)添加到所述多個模板矢 量中。10.根據(jù)權利要求7所述的自動心跳分類方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。11.根據(jù)權利要求7所述的自動心跳分類方法，其中模板矢量中的每個具有與其相關聯(lián) 的閾值角度，并且不是所有這種矢量都具有與其相關聯(lián)的相同的閾值角度。12.根據(jù)權利要求7所述的自動心跳分類方法，其中所述多個模板矢量的至少部分是預 先設置的模板矢量。13.根據(jù)權利要求12所述的自動心跳分類方法，其中所述多個模板矢量中的每個是預先設置的模板矢量。14.根據(jù)權利要求4所述的自動心跳分類方法，還包括多個槽的模板矢量槽，多個槽大 于或等于所述多個模板矢量，并且每個模板矢量被存儲在相應的模板矢量槽中，其中如果 矢量F(tc)不在所述多個模板矢量中的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)并且空的模板矢量槽可 用，則將新的模板矢量Fq = F(tc)添加到所述多個模板矢量中。15.根據(jù)權利要求14所述的自動心跳分類方法，其中如果沒有空的模板矢量槽可用，則 用新的模板矢量Fq = F ( tc )取代模板矢量中的一個。16.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，還包括存儲所分類的心跳。17.根據(jù)權利要求16所述的自動心跳分類方法，還包括顯示描述一個或多個所存儲的 心跳的信息。18.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，其中確定所選擇的信號中的每個的速度 包括:?將所選擇的信號中的每個進行數(shù)字化；以及?對所數(shù)字化的信號中的每個進行濾波以生成每個所選擇的信號的速度。19.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，其中選擇三個ECG信號，并且信號形成準正交集合。20.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，其中除了所選擇的ECG信號之外，ECG信 號還包括一個或多個ECG信號，并且所述方法包括存儲另外的ECG信號中的一個或多個。21.根據(jù)權利要求20所述的自動心跳分類方法，還包括顯示描述檢測到的心跳的信息。22.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，當已經(jīng)檢測到心跳時，還包括如下步驟: ?形成矢量F(tc)，所述矢量F(tc)使時間tc處所選擇的信號中的每個的速度以及時間tc+S處所選擇的信號中的每個的速度作為它的分量；?確定矢量F(tc)與先前存儲的模板矢量之間的角度；?比較角度和閾值角度；以及?如果角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與模板矢量相對應的心跳。23.根據(jù)權利要求22所述的自動心跳分類方法，其中角度確定和比較包括如下步驟: ?計算平方矢量幅度SVMC作為F(tc)與它自身的點積；?計算F ()與模板矢量Fq的點積DPq;?計算平方矢量幅度SVMq作為Fq與它自身的點積；?計算帶符號的平方余弦差角SCDAq為SCDAq=sgn(DPq)*DPq*DPq/(SVMc*SVMq);以及 ?比較SCDAq和平方余弦閾值SCl。24.根據(jù)權利要求23所述的自動心跳分類方法，還包括比較矢量F(tc)和多個模板矢量， 以確定矢量F(tc)是否在所述多個模板矢量中的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。25.根據(jù)權利要求24所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢 量中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢 量相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tc)之間具有最小角度。26.根據(jù)權利要求25所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢 量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將具有Fq = F(tc)的模板矢量添加到所述多 個模板矢量中。27.根據(jù)權利要求25所述的自動心跳分類方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。28.根據(jù)權利要求22所述的自動心跳分類方法，還包括比較矢量F(tc)和多個模板矢量， 以確定矢量F(tc)是否在所述多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。29.根據(jù)權利要求28所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢 量中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢 量相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tc)之間具有最小角度。30.根據(jù)權利要求28所述的自動心跳分類方法，其中如果矢量F(tc)與所述多個模板矢 量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將模板矢量Fq = F(tc)添加到所述多個模板 矢量中。31.根據(jù)權利要求28所述的自動心跳分類方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。32.根據(jù)權利要求28所述的自動心跳分類方法，其中模板矢量中的每個具有與其相關 聯(lián)的閾值角度，并且不是所有這種矢量都具有與其相關聯(lián)的相同的閾值角度。33.根據(jù)權利要求28所述的自動心跳分類方法，其中所述多個模板矢量的至少部分是 預先設置的模板矢量。34.根據(jù)權利要求33所述的自動心跳分類方法，其中所述多個模板矢量中的每個是預 先設置的模板矢量。35.根據(jù)權利要求22所述的自動心跳分類方法，還包括多個槽的模板矢量槽，多個槽大 于或等于所述多個模板矢量，并且每個模板矢量在相應的模板矢量槽中，其中如果矢量F (tc)不在所述多個模板矢量中的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)并且空的模板矢量槽可用，則 將新的模板矢量Fq = F(tc)添加到所述多個模板矢量中。36.根據(jù)權利要求35所述的自動心跳分類方法，其中如果沒有空的模板矢量槽可用，則 用新的模板矢量Fq = F ( tc )取代模板矢量中的一個。37.根據(jù)權利要求22所述的自動心跳分類方法，還包括存儲與所分類的心跳相對應的 ECG信號。38.根據(jù)權利要求37所述的自動心跳分類方法，還包括顯示描述一個或多個所存儲的 心跳的信息。39.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，還包括如下步驟:?存儲所選擇的信號；?確定所選擇的信號中的每個的速度；?將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t);?找到檢測到的心跳內(nèi)總和的最大峰值以及它的時間；以及?將時間tC設置成當總和基本上等于峰值的預先設置的分數(shù)時，峰值時間之前并且最 接近峰值時間的時間。40.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，還包括如下步驟:?存儲所選擇的信號；?確定所選擇的信號中的每個的速度；?將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t);以及?設置tC等于G(t)變得大于閾值T的時間。41.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，還包括如下步驟:?存儲所選擇的信號；?將確定為檢測到的心跳的開始之后預先設置的時間。42.根據(jù)權利要求41所述的自動心跳分類方法，還包括如下步驟:?確定所選擇的信號中的每個的速度；?將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t);以及 ?將檢測到的心跳的開始確定為總和G(t)升高超過心跳掛起閾值!^并且保持在TP之上 直到G (t)升高超過心跳確認閾值T。的時間。43.根據(jù)權利要求42所述的自動心跳分類方法，其中檢測到的心跳在心動周期內(nèi)并且 所述方法還包括計算心動周期內(nèi)的G(t)的中值的步驟，TP是跨越心動周期的G(t)的中值的倍數(shù)。44.根據(jù)權利要求43所述的自動心跳分類方法，其中倍數(shù)在2與5之間。45.根據(jù)權利要求42所述的自動心跳分類方法，其中T。在檢測到的心跳的預期峰值的 30 %與60 %之間。46.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，還包括如下步驟:?存儲所選擇的信號；?確定所選擇的信號中的每個的速度；?將每個信號速度的絕對值求和以生成絕對速度總和G(t);?將G(t)與預先確定的形狀函數(shù)互相關；以及 ?從互相關導出時間tc。47.根據(jù)權利要求46所述的自動心跳分類方法，其中將時間tc設置為互相關變得大于相 關閾值的時間。48.根據(jù)權利要求47所述的自動心跳分類方法，其中相關閾值在互相關的峰值的大約 25 %與35 %之間。49.根據(jù)權利要求48所述的自動心跳分類方法，其中相關閾值是互相關的峰值的大約 30% 〇50.根據(jù)權利要求46所述的自動心跳分類方法，其中將時間tc設置為最大互相關的時間 之前的預先設置的相關時間間隔。51.根據(jù)權利要求46所述的自動心跳分類方法，其中預先確定的形狀函數(shù)是三角形。52.根據(jù)權利要求46所述的自動心跳分類方法，其中預先確定的形狀函數(shù)是拋物線。53.根據(jù)權利要求46所述的自動心跳分類方法，其中形狀函數(shù)的寬度在大約90與150毫 秒之間。54.根據(jù)權利要求53所述的自動心跳分類方法，其中形狀函數(shù)的寬度是大約120毫秒。55.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，其中時間tc從選自由運動超聲、音頻、血 流的光學檢測、壓力測量以及心沖擊描記組成的組的心跳檢測器的輸出信號中導出。56.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳分類方法，其中時間tc從來自與心跳的起源相鄰放 置的電極的心臟內(nèi)信號中導出。57.—種用于從兩個或更多個所選擇的ECG信號中檢測患者的心跳的自動方法，所述方法包括:?確定所選擇的信號中的每個的速度；?將速度中的每個的絕對值求和在一起；?比較總和與閾值T，閾值T具有總和的預期最大值的大約一半的值；以及?如果總和大于閾值T并且如果自緊接先前的心跳檢測之后逝去的時間大于預先設置 的不應期tR，則心跳已經(jīng)在速度確定的時間tD處檢測到。58.根據(jù)權利要求1所述的自動心跳檢測方法，當已經(jīng)檢測到心跳時還包括如下步驟:?形成矢量F(tD)，所述矢量F(tD)使時間tD處所選擇的信號中的每個的速度作為它的分量；?確定矢量F(tD)與先前存儲的模板矢量之間的角度；?比較角度和閾值角度；以及?如果角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與模板矢量相對應的心跳。59.根據(jù)權利要求58所述的自動心跳檢測方法，其中角度確定和比較包括如下步驟:?計算平方矢量幅度SVMd作為F(tD)與它自身的點積；?計算F (tD)與模板矢量Fq的點積DPq;?計算平方矢量幅度SVMq作為Fq與它自身的點積；?計算帶符號的平方余弦差角SCDAq為SCDAq=sgn(DPq)*DPq*DPq/(SVMD*SVMq);以及?比較SCDAq和平方余弦閾值SCl。60.根據(jù)權利要求59所述的自動心跳檢測方法，還包括比較矢量F(tD)和多個模板矢量， 以確定矢量F(tD)是否在所述多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。61.根據(jù)權利要求60所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢 量相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tD)之間具有最小角度。62.根據(jù)權利要求61所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將具有Fq = F(tD)的模板矢量添加到所述多 個模板矢量中。63.根據(jù)權利要求61所述的自動心跳檢測方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。64.根據(jù)權利要求58所述的自動心跳檢測方法，還包括比較矢量F(tD)和多個模板矢量， 以確定矢量F(tD)是否在所述多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。65.根據(jù)權利要求64所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的不止一個之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢量相對應 的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tD)之間具有最小角度。66.根據(jù)權利要求64所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將模板矢量Fq = F(tD)添加到所述多個模板 矢量中。67.根據(jù)權利要求64所述的自動心跳檢測方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。68.根據(jù)權利要求64所述的自動心跳檢測方法，其中模板矢量中的每個具有與其相關聯(lián)的閾值角度，不是所有模板矢量都具有相同的角度值。69.根據(jù)權利要求69所述的自動心跳檢測方法，其中所述多個模板矢量的至少部分是 預先設置的模板矢量。70.根據(jù)權利要求13所述的自動心跳檢測方法，其中所述多個模板矢量中的每個是預 先設置的模板矢量。71.根據(jù)權利要求58所述的自動心跳檢測方法，還包括多個槽的模板矢量槽，多個槽大 于或等于所述多個模板矢量，并且每個模板矢量在相應的模板矢量槽中，其中如果矢量F (tD)不在所述多個模板矢量中的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)并且空的模板矢量槽可用，則 將新的模板矢量Fq = F ( tD )添加到所述多個模板矢量中。72.根據(jù)權利要求71所述的自動心跳檢測方法，其中如果沒有空的模板矢量槽可用，則 用新的模板矢量Fq = F ( tD )取代模板矢量中的一個。73.根據(jù)權利要求58所述的自動心跳檢測方法，還包括存儲所分類的心跳。74.根據(jù)權利要求73所述的自動心跳檢測方法，還包括顯示描述一個或多個所存儲的 心跳的信息。75.根據(jù)權利要求57所述的自動心跳檢測方法，其中確定所選擇的信號中的每個的速 度包括:?將所選擇的信號中的每個數(shù)字化；以及?對所數(shù)字化的信號中的每個進行濾波以生成每個所選擇的信號的速度。76.根據(jù)權利要求75所述的自動心跳檢測方法，其中濾波器是一階差分濾波器。77.根據(jù)權利要求76所述的自動心跳檢測方法，其中一階差分濾波器是矩形波濾波器。78.根據(jù)權利要求57所述的自動心跳檢測方法，其中基于預先設置的時間周期U期間的 最大速度總和調(diào)整閾值T。79.根據(jù)權利要求78所述的自動心跳檢測方法，其中當預先設置的時間周期U已經(jīng)逝去 時，如果自檢測到先前的心跳之后，預先設置的檢測失敗時間限制U還沒有逝去，則通過計 算T = TP+(Gmax/2 - TP) /4來確定閾值T，其中Gmax是在逝去的預先設置的時間周期U期間的最 大速度總和，并且TP是閾值T的先前的值。80.根據(jù)權利要求79所述的自動心跳檢測方法，其中當預先設置的時間周期U已經(jīng)逝去 時，如果自檢測到先前的心跳之后，預先設置的檢測失敗時間限制U已經(jīng)逝去，則閾值T被設置成Gmax/2。81.根據(jù)權利要求80所述的自動心跳檢測方法，其中tR為大約120毫秒，U為大于2秒，并 且ti為大約5秒。82.根據(jù)權利要求57所述的自動心跳檢測方法，其中選擇三個ECG信號，并且信號形成 準正交集合。83.根據(jù)權利要求57所述的自動心跳檢測方法，其中除了所選擇的ECG信號之外，ECG信 號還包括一個或多個ECG信號，并且所述方法包括存儲另外的ECG信號中的一個或多個。84.根據(jù)權利要求83所述的自動心跳檢測方法，還包括顯示描述檢測到的心跳的信息。85.根據(jù)權利要求57所述的自動心跳檢測方法，當已經(jīng)檢測到心跳時，還包括如下步 驟:?形成矢量F(tD)，所述矢量F(tD)使時間tD處所選擇的信號中的每個的速度以及時間tD+S處所選擇的信號中的每個的速度作為它的分量；?確定矢量F(tD)與先前存儲的模板矢量之間的角度；?比較角度和閾值角度；以及?如果角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與模板矢量相對應的心跳。86.根據(jù)權利要求85所述的自動心跳檢測方法，其中角度確定和比較包括如下步驟:?計算平方矢量幅度SVMd作為F(tD)與它自身的點積；?計算F (tD)與模板矢量Fq的點積DPq;?計算平方矢量幅度SVMq作為Fq與它自身的點積；?計算帶符號的平方余弦差角SCDAq為SCDAq=sgn(DPq)*DPq*DPq/(SVMD*SVMq);以及?比較SCDAq和平方余弦閾值SCl。87.根據(jù)權利要求86所述的自動心跳檢測方法，還包括比較矢量F(tD)和多個模板矢量， 以確定矢量F(tD)是否在所述多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。88.根據(jù)權利要求87所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢 量相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tD)之間具有最小角度。89.根據(jù)權利要求88所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將具有Fq = F(tD)的模板矢量添加到所述多 個模板矢量中。90.根據(jù)權利要求88所述的自動心跳檢測方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。91.根據(jù)權利要求85所述的自動心跳檢測方法，還包括比較矢量F(tD)和多個模板矢量， 以確定矢量F(tD)是否在所述多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)。92.根據(jù)權利要求91所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的不止一個模板矢量之間的角度小于閾值角度，則將心跳分類為類似于與如下模板矢 量相對應的心跳，所述模板矢量在它自身與矢量F(tD)之間具有最小角度。93.根據(jù)權利要求91所述的自動心跳檢測方法，其中如果矢量F(tD)與所述多個模板矢 量中的每個之間的角度大于或等于閾值角度，則將模板矢量Fq = F(tD)添加到所述多個模板 矢量中。94.根據(jù)權利要求91所述的自動心跳檢測方法，其中患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)，并且還包括 基于當患者處于非鎮(zhèn)靜狀態(tài)時所分類的心跳向處于鎮(zhèn)靜狀態(tài)的患者提供介入治療的步驟。95.根據(jù)權利要求91所述的自動心跳檢測方法，其中模板矢量中的每個具有與其相關 聯(lián)的閾值角度，不是所有模板矢量都具有相同的角度值。96.根據(jù)權利要求91所述的自動心跳檢測方法，其中所述多個模板矢量的至少部分是 預先設置的模板矢量。97.根據(jù)權利要求96所述的自動心跳檢測方法，其中所述多個模板矢量中的每個是預 先設置的模板矢量。98.根據(jù)權利要求85所述的自動心跳檢測方法，還包括多個槽的模板矢量槽，多個槽大 于或等于所述多個模板矢量，并且每個模板矢量在相應的模板矢量槽中，其中如果矢量F (tD)不在所述多個模板矢量的任意模板矢量的閾值角度內(nèi)并且空的模板矢量槽可用，則將新的模板矢量Fq = F ( tD )添加到所述多個模板矢量中。99.根據(jù)權利要求98所述的自動心跳檢測方法，其中如果沒有空的模板矢量槽可用，則 用新的模板矢量Fq = F ( tD )取代模板矢量中的一個。100.根據(jù)權利要求85所述的自動心跳檢測方法，還包括存儲所分類的心跳。101.根據(jù)權利要求100所述的自動心跳檢測方法，還包括顯示描述一個或多個所存儲 的心跳的信息。
【文檔編號】A61B5/0402GK105979863SQ201480068933
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2014年10月16日
【發(fā)明人】D·布魯?shù)履峥?
【申請人】Apn健康有限責任公司