BRPI0906834B1

BRPI0906834B1 - Sistema de monitoramento de fibrilação atrial

Info

Publication number: BRPI0906834B1
Application number: BRPI0906834-1A
Authority: BR
Inventors: Saeed Babaeizadeh; Richard E. Gregg; Eric Helfenbein; Sophia Huai Zhou
Original assignee: Koninklijke Philips N. V.
Priority date: 2008-01-14
Filing date: 2009-01-09
Publication date: 2019-09-17
Also published as: JP2011509706A; JP5616794B2; EP2242422B1; BRPI0906834A2; BRPI0906834B8; RU2496413C2; CN101969842A; US8560058B2; WO2009090581A1; EP2242422A1; US20110208079A1; RU2010133970A; CN101969842B

Abstract

"sistema de monitoramento de fibrilação atrial" um visor de fibrilação atrial af extrai dois aspectos de onda p e um aspecto de intervalo r-r a partir de uma seqüência de formas de onda de ecg. os aspectos são utilizados por um classificador para classificar um ritmo cardíaco como af ou não-af. os resultados da classificação de af podem ser ainda processados para reduzir relato de alarme falso. os resultados de classificação de af são utilizados por um calculador de carga de af para relatar carga de af em tempo real.

Description

SISTEMA DE MONITORAMENTO DE FIBRILAÇÃO ATRIAL [001] Esta invenção é relativa a sistemas de monitoramento de eletrocardiograma ECG e, em particular, a sistemas de monitoramento por ECG que monitoram para indicações de fibrilação arterial em tempo real.

[002] Fibrilação atrial AF é uma arritmia onde o átrio não contrai em uma maneira organizada em conjunto com o restante do coração para bombear sangue de maneira eficiente. O átrio treme ou fibrila em uma velocidade muito irregular e, portanto, os ventriculos também batem em uma velocidade irregular. O salto atrial durante cada batimento cardíaco é perdido e o rendimento do bombeamento do coração é reduzido. Uma vez que o átrio não contrai de maneira significativa durante fibrilação, sangue pode acumular no átrio e coágulos de sangue podem se desenvolver. Embora fibrilação atrial genericamente não provoque a morte ela mesma, uma grande proporção de todos os derrames são atribuíveis a coágulos de sangue formados durante AF. AF ocorre em aproximadamente 0,4% até 1% da população geral e afeta anualmente mais de 2 milhões de pessoas nos EUA. A prevalência de AF aumenta com a idade e até 10% da população mais velha do que 80 anos é diagnosticada com AF em algum ponto no tempo. Derrame é o terceiro maior assassino na América do Norte, atrás apenas de ataques cardíacos e câncer. Em adição, pacientes muitas vezes apresentam sintomas tais como episódios súbitos de palpitações e falta de ar. Assim, fibrilação atrial é uma condição séria, que demanda tratamento.

[003] Sistemas e algoritmos foram desenvolvidos para identificar sintomas de AF a partir de formas de onda de

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ECG de pacientes. Duas tais técnicas estão descritas nas Patentes US 6.490.479 e 6.937.887, por exemplo. Contudo, algoritmos de detecção de AF disponíveis são muitas vezes incapazes para especificar AF entre algumas outras arritmias. Esta falta de classificação de outros ritmos irregulares como AF resultam em alarmes falsos. Uma vez que a equipe clínica deve responder a, e validar cada um e todos os alarmes, é desejável reduzir o número de alarmes falsos tanto quanto possível. Muitos alarmes falsos significam um trabalho adicional para a equipe clínica, o que pode reduzir a sensibilidade a alarme para reduzir alarmes falsos, o que os dessensibiliza de maneira inerente para alarmes verdadeiros. Por exemplo, um sistema de monitoração de AF deveria incluir um método para distinguir entre AF que tem um ritmo irregularmente irregular e uma arritmia com ritmo regularmente irregular tal como bigemia atrial, que é comumente confundida como AF por métodos conhecidos.

[004] Algoritmos conhecidos para detecção de AF, em geral, apenas fazem uma decisão binária significando que eles classificam um ritmo como AF ou não-AF. Seria desejável não apenas identificar AF, mas fornecer uma medida da confiança que o ritmo que identifica é AF. Tal medida de confiança deveria auxiliar a equipe clínica a estimar a severidade de um alarme de AF.

[005] Algoritmos conhecidos somente alarmam quando começa um episódio de AF. Algumas vezes é importante alarmar quando termina AF. Por exemplo, equipes médicas estão interessadas em conhecer quando termina AF para pacientes que estão sendo cardiovertidos ou tratados com drogas. Assim, é desejável que um visor de AF alerte a equipe médica quando um

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3/15 episódio de AF termina, em adição a quando o episódio de AF começa.

[006] Atualmente não há consenso claro sobre pontos extremos ótimos para definir respostas à terapia de AF. Portanto, pontos extremos que reagem de maneira adequada e representam um efeito de terapia positivo ou negativo são necessários. Tais pontos extremos deveriam ser capazes de guiar terapias que objetivam cura completa de AF, tal como procedimentos de ablação atrial esquerda, bem como aquelas terapias que visam reduzir episódios de AF assintomáticos, e aprimorar a qualidade de vida, tais como terapias farmacológicas. Um sistema de monitoramento que relata carga de AF em tempo real poderia ajudar a guiar uma equipe médica a estimar a necessidade por, e a efetividade de diferentes terapias.

[007] Além disto, diversas técnicas de monitoramento de AF não têm as facilidades para levar em consideração o tipo de monitoramento de AF que é necessário para uma condição de doença específica. Por exemplo, pacientes com AF crônica ou permanente, pacientes que foram recentemente cardiovertidos e pacientes com AF paroxísmica podem ter necessidades de monitoramento diferentes. Se existe uma necessidade de conhecer de maneira instantânea a respeito de uma mudança de ritmo ou apenas tendência de longo prazo, o alarme do visor deveria ser configurável para as necessidades do paciente específico.

[008] De acordo com os princípios da presente invenção um sistema de monitoramento de fibrilação atrial detecta AF e relata a carga de AF em tempo real. No sistema de monitoramento tomado como exemplo descrito abaixo, um

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4/15 classificador de batimento seleciona aqueles batimentos do sinal de ECG de entrada que se ajustam aos critérios que estão sendo utilizados para a detecção de AF. Batimentos selecionados são combinados para gerar um batimento gabarito de onda P. A análise do gabarito identifica um aspecto de onda P e um aspecto de intervalo R-R também é identificado. Um vetor aspecto é computado utilizando no mínimo um aspecto de onda P e um aspecto de intervalo R-R. Um classificador, que é um conjunto de regras, é utilizado para classificar o vetor aspecto como AF ou não-AF. Classificações de AF são examinadas utilizando um segundo conjunto de regras para corrigir possíveis classificações erradas. A técnica inovadora pode fornecer, opcionalmente, uma medida de confiança para sua detecção de AF. 0 sistema pode calcular e relatar em tempo real a carga de AF em qualquer ponto no tempo, definida por frequência e duração de episódios de AF. 0 sistema pode fazer sob medida seu monitoramento de AF para o paciente, levando em consideração as características do paciente que conduzem o requisito de monitoramento.

[009] Nos desenhos:

[010] A figura 1 é um diagrama de blocos dos subsistemas principais de um sistema de monitoramento por ECG.

[011] A figura 2 é um diagrama de blocos da extremidade frontal de um sistema por ECG.

[012] A figura 3 é um diagrama de blocos do módulo de processamento de um sistema típico de monitoramento por ECG.

[013] A figura 4 ilustra o processamento de dados de traçado de ECG para fornecer um gabarito de ECG de

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5/15 uma pluralidade de batimentos cardíacos.

[014]	A figura	5 ilustra a medição	de
diferentes parâmetros de uma forma de onda de ECG.
[015]	A figura	6 ilustra uma detecção	de
fibrilação atrial	e sistema de análise construído de acordo
com os princípios	da presente	invenção.
[016]	A figura	7 ilustra uma medida de	uma

localização de onda P.

[017]	A	figura	8 ilustra i	ima	medida	de
morfologia de onda P.
[018]	A	figura	9 ilustra	uma	curva	de
sensibilidade de	receptor para	sensibilidade	de	detecção	de

AF ajustável.

	[019]	A	figura	10a	ilustra	intervalos	R-R
regular e	irregular	•
	[020]	A	figura	10b	ilustra	intervalos	R-R
irregular	e regular	•
	[021]	A	figura	11	ilustra	um contador	de

histerese que pode ser utilizado para reduzir alarmes falsos.

[022] A figura 1 ilustra em forma de diagrama de blocos os sistemas principais de um sistema de monitoramento por ECG adequado para utilização com a presente invenção. Uma pluralidade de eletrodos 20 são fornecidos para ligar à pele de um paciente. Usualmente os eletrodos são condutores descartáveis com uma superfície de gel adesivo condutor que cola na pele. Cada condutor tem um encaixe ou grampo que encaixa ou prende sobre um fio eletrodo do sistema por ECG. Os eletrodos 20 são acoplados a um módulo de aquisição de ECG 22 que pré-condiciona os sinais recebidos pelos eletrodos. Os sinais de eletrodos são acoplados a um

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6/15 módulo de processamento de ECG 2 6 genericamente por meio de um arranjo de isolamento elétrico 24 que protege o paciente de perigos de choque e que também protege o sistema por ECG quando o paciente está passando por desfibrilação, por exemplo. Isoladores óticos são genericamente utilizados para o isolamento elétrico. A informação de ECG processada é então exibida em um visor de imagem ou impressa em um relatório de

ECG por meio de um dispositivo de saída 28.

[023]

A figura mostra o módulo de aquisição em maior detalhe. Os sinais de eletrodos que têm usualmente apenas alguns milivolts em amplitude são amplificados por amplificadores que também usualmente têm proteção de alta voltagem a partir de pulsos de desfibrilação.

Os sinais amplificado são condicionados como por meio de filtragem e então convertidos para sinais amostrados de maneira digital por meio de conversores analógico para digital.

Os sinais digitais são fornecidos para processamento de ECG sob o controle de CPU 34. Muito da eletrônica especializada do módulo de aquisição pode ser implementado na forma de um circuito integrado de aplicação específica (ASIC).

[024] A figura 3 é um diagrama de blocos da porção de análise de um sistema de monitoramento por ECG típico. Um detector de passo de pulso 42 identifica e estabelece ao lado picos elétricos e outras anormalidades produzidas por um marcapasso para pacientes que estejam utilizando um. Um detector QRS 44 detecta o pulso dominante dos traçados elétricos. Os segmentos Q-R-S de um traçado de ECG normal delineiam o pulso elétrico principal do traçado, que é o pulso que estimula uma contração do ventrículo

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1/15 esquerdo .

Delineamento do complexo QRS forma a base para detectar as menores perturbações do traçado, o que é realizado pelo segmentador de forma de onda 46. 0 segmentador de forma de onda delineia a seqüência completa de segmentos de traçado incluindo a onda

P e os segmentos Q até U do traçado de

ECG. Com cada forma de onda agora completamente delineada, um classificador de batimento 48 compara cada novo batimento com batimentos precedentes e classifica batimentos como normal (regular) para o indivíduo ou anormal (irregular). A classificação dos batimentos possibilita a um analisador de batimento médio 52 definir as características de um batimento cardíaco normal e a amplitude e durações de segmento de um batimento médio são medidas em 54.

As classificações de batimento e duas medições de onda P são utilizadas para determinar o ritmo cardíaco em 56. As figuras e 5 são ilustrações funcionais deste processamento de traçado de ECG. No lado esquerdo da Figura 4 existe uma série de traçados 60 de batimento cardíaco.

Embora este desenho mostre os sinais de seis trechos, em uma modalidade construída somente os três trechos de

ECG principais são utilizados.

O classificador de batimento compara as diversas características de batimento e classificou algumas dos batimentos como normais (N*, 0) em mi zero. Por exemplo, todas os batimentos dos trechos

V5 e V6 foram classificadas como normais neste exemplo.

Os outros quatro trechos contêm um batimento que apresenta as características de contração ventricular prematura (PVC,

1:

Vis,l) . Em 62 o sistema por

ECG agrega as características dos batimentos normais, exclui características dos batimentos anormais, alinha os batimentos no tempo e faz a média delas para produzir um batimento

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8/15 médio. Os traçados em 64 ilustram os traçados de um batimento médio para os seis trechos mostrados neste exemplo. Na Figura 5 os traçados de batimento médio 64 dos seis trechos são medidos para diversas características mostradas em 66, tais como as amplitudes e durações da onda P 70, da onda Q, da onda R, e da onda T e intervalos entre ondas tais como duração QRS e o intervalo P-Q. As medições estão ilustradas como registradas em uma tabela de medição 68 para os seis trechos deste exemplo.

[025] As ondas de ECG e suas medições podem ser enviadas para uma estação de trabalho fora de linha com um pacote de geração de relatório para a produção de um relatório sobre as formas de onda de ECG do paciente. Contudo, a maior parte dos sistemas de monitoramento por ECG, tal como o sistema de monitoramento Philips Intellivue® e o sistema desfibrilador/de monitoramento Philips MRx têm embutidos . pacotes de monitoramento por ECG. De acordo com os princípios da presente invenção um sistema de monitoramento por ECG inclui um sistema de detecção e análise de fibrilação atrial mostrado na forma de diagramas de blocos na figura 6. O classificador de batimento 48 fornece informação de gabarito de onda P e informação de intervalo RR para um processador de extração de aspecto de onda P 82 e um processador de extração de aspecto R-R 84. Fibrilação atrial é com isto detectada com base em uma combinação de aspectos de intervalo R-R e aspectos de onda P. Em uma modalidade construída o gabarito de onda P é compilado a partir de batimentos selecionados em uma janela de tempo. As sondas P da pluralidade de batimentos são utilizados para calcular uma soma de valores absolutos de diferenças nas

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9/15 formas de onda de onda P de todos os trechos dos batimentos selecionados da janela de tempo. Este gabarito de onda P calculado é então utilizado na modalidade preferida para extrair um aspecto de localização de onda P e um aspecto de morfologia de onda P. Um aspecto de localização de onda P preferido é a medida do desvio no tempo do intervalo médio PQ, que é o intervalo de tempo desde a atividade de pico de onda P até o estabelecimento do complexo QRS como mostrado na figura 7. Intervalos adequados que podem ser utilizados são o tempo a partir do pico da onda P 70 até o pico (negativo) da onda Q 72 que é indicado como intervalo P-Q na figura 7. Outra medida é o tempo a partir do tempo da onda P 7 0 até o tempo da onda R 74. Para ritmo senoidal normal a variação do intervalo P-Q será muito pequena. Para condições de AF a variação do intervalo P-Q será maior uma vez que o gabarito de onda P não irá apresentar uma onda P identificável de maneira consistente. Um aspecto de morfologia de onda P preferido é a similaridade da onda P de gabarito para gabarito. Características da onda P que podem ser utilizadas em análise de morfologia incluem a amplitude de pico de onda P, sua duração no tempo, sua inclinação, ou sua área com referência a uma linha base, como mostrado pela área sombreada sob a onda P 7 0 na figura 8. Para ritmo senoidal normal as características de onda P irão corresponder de maneira muito próxima de gabarito para gabarito. Quando AF está presente a correspondência de características de gabarito será pobre.

[026] Uma medida preferida de intervalo R- R para detecção de AF é a regularidade do batimento cardíaco.

Um intervalo R-R regular é característica de um ritmo

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10/15 senoidal normal e intervalos R-R irregulares são característica de AF. Um modelo de Markov que utiliza os dados do intervalo R-R pode ser utilizado para registrar a regularidade dos intervalos R-R.

[027] Um estimador de ruído 80 é utilizado para computar uma estimativa dos artefatos de ruído no sinal de ECG. Uma medida de ruído preferida é a soma da segunda derivada das amostras de sinal na região de onda P medidos para cada batimento cardíaco. Esta medida é aplicada ao processador de extração de onda P 82 e ao processador de extração de aspecto R-R 84 para inibir extração de aspecto sob condições de ruído elevado.

[028] Quando o nível de ruído é suficientemente baixo para a extração de aspecto, os aspectos de onda P e de intervalo R-R extraídos são aplicados a um classificador de AF 90. Os aspectos extraído são combinados pelo classificador para formar um vetor aspecto que é utilizado para classificar o ritmo como AF ou não-AF. Por exemplo, a onda P precedente e os aspectos de intervalo R-R podem ser combinados para identificar AF por meio de [029] AF = [(ritmo irregular) E (nenhuma onda P OU ou intervalo P-R irregular OU correspondência pobre de gabarito de onda P)] [030] Em uma modalidade construída o classificador também fornece uma medida de confiança de sua determinação. Dados especializados de formas de onda de ECG de pacientes com ritmos conhecidos de AF e de não AF foram aplicados aos extratores de aspecto 82 e 84 e também ao classificador 90 para observar as respostas dos extratores para condições de ritmo conhecidas. Cada extração de aspecto

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11/15 de um ritmo não verificado pode então ser registrada contra estas condições conhecidas e determinar uma probabilidade que cada aspecto seja característica de AF. Os registros combinados são apresentados ao operador para fornecer uma medida de confiança dos resultados da classificação por meio do classificador 90.

[031] A utilização de tais dados especializados de populações de pacientes conhecidas para treinar o sistema possibilita as trocas de sensibilidade/especificidade serem determinadas para diferentes ajustes de diferentes populações de pacientes. A figura sistema para as ilustra faixas de características operacionais de receptor para as quais um sistema de detecção de fibrilação atrial pode ser precondicionado. Quando sensibilidade e seu complemento especificidade-1 são equilibrados, a ilustrado pela curva 300. Se o sistema maior sensibilidade para AF (exemplos do curva neutra como é ajustado para ter que estão fornecidos abaixo) e ele irá apresentar uma característica operacional ponderada no sentido de sensibilidade como mostrado pela curva 302, e se o sistema é ajustado para ter especificidade maior, a curva operacional irá alcançar como mostrado pela curva 304. Além disto, com o treinamento do sistema através de populações de pacientes conhecidas, controles de usuário podem ser simplificados, permitindo ao usuário selecionar uma população de pacientes ao invés de ir através do detalhe de estabelecer inúmeros ajustamentos de parâmetros. A seleção de uma população particular de pacientes, por exemplo, Póscardioversão ou AF crônica, pode resultar em ajustamento automático do sistema para os parâmetros de ajustamento nominal desejados para aquela população específica. Por

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12/15 exemplo, pacientes com AF crônica ou permanente podem não precisar um alarme, mas somente tendência da velocidade e ritmo e cálculo de carga de AF. Pacientes que tenham sido cardiovertidos de fibrilação atrial precisam detecção de AF sensível de modo que a equipe médica irá conhecer imediatamente quando o paciente caiu de volta em AF. Pacientes de cirurgia cardíaca também caem nesta categoria de pacientes para os quais a sensibilidade de detecção de AF sensível é necessária para alertar imediatamente a equipe médica de uma mudança de ritmo, seja para ou para fora de AF. Para pacientes com um histórico de AF paroxísmico que são esperados cair para e fora de AF, detecção menos sensível é desejável. Se existe uma necessidade por conhecer a respeito de uma mudança de ritmo, o alarme deveria ser tão preciso quanto possível negociando sensibilidade para uma velocidade de alarme falso mais baixa. Irrupções curtas de AF não são importantes para este grupo. Ajustando o equilíbrio de sensibilidade/ especificidade, preferivelmente simplesmente selecionando um tipo de população de pacientes, um visor de AF da presente invenção é tornado configurável em termos de quão longamente e quão frequentemente ele deveria observar episódios de AF antes de gerar um alarme de início de AF e, de maneira similar, quão longamente e quão frequentemente ele deveria observar episódios de não-AF antes de gerar um alarme de final de AF. Em adição para controle sobre a duração e frequência de ritmo mínimo, controle similar sobre parâmetros do sistema podem ser utilizados para favorecer uma detecção altamente sensível de AF (com uma redução em especificidade e um aumento em velocidade de alarme falso) ou detecção altamente específica de AF (com uma redução em

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13/15 sensibilidade).

[032]

Para reduzir a possibilidade de alarmes falsos o exemplo da figura 6 inclui um corretor 92 para reclassificar aqueles vetores aspecto classificados de maneira errada como AF pelo classificador

90. Uma variedade de critérios de classificação pode ser utilizada como desejado. Por exemplo, se uma boa onda

P está presente com base no aspecto ou aspectos de onda

P, um vetor aspecto deveria ser classificado como não-AF a despeito do aspecto de intervalo

R-R.

Isto evita a classificação de ritmos irregulares com ondas P válidas como AF. Outra possibilidade é examinar regularidade de intervalos e

R-R-R, assim chamados intervalos R-R duplos. Intervalos

R-R que são irregulares porém recorrentes com regularidade podem ser características de bigemia atrial e não AF, enquanto intervalos RR irregulares regularmente recorrentes são características de

AF. No exemplo da figura 10a intervalos RR irregulares R-Rl e R-R2 são mostrados entre ondas-R 100 e

102 e ondas-R 102 e 104, respectivamente. Porém este ritmo irregular recorre com regularidade quando o intervalo sucessivo é um intervalo

R-Rl entre ondas-R 104 e 106. Uma análise de intervalo R-R-R de R-Rl e

R-R2 poderia revelar esta irregularidade regular. Tal ritmo irregular que recorre regularmente pode ser a característica de bigemia atrial e não AF. Contudo, na figura 10b três 3 diferentes intervalos

R-R, R-Rl, R-R2 e R-R3 são vistos ocorrer de maneira sucessiva entre ondas-R 100-107.

Tal irregularidade regular é revelada por uma análise de intervalo R-R-R com uma decisão para classificar esta arritmia como AF.

[033]

Outra redução em alarmes falsos é

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14/15 implementar um contador de episódios de AF com histerese embutida. A histerese irá eliminar alarmes de episódios curtos de falsos positivos e pode ser utilizada para mudar a sensibilidade e especificidade de detecção de AF. A figura 11 ilustra um contador não simétrico (contadores simétricos também podem ser utilizados) que é configurado para ser menos sensível ao início de um episódio de AF do que ao final de um episódio de AF. Tal contador irá fornecer de maneira mais definitiva ao usuário notificação que um episódio de AF terminou, o que pode representar um papel no diagnóstico clínico ou terapia ou regime de droga. No exemplo da figura 11 a função degrau superior 200 mostra intervalos de análise de diversos batimentos cardíacos que ocorrem em tempos mostrados ao longo da abscissa do desenho e são classificadas como AF ou não-AF como indicado no eixo de coordenada do desenho. O contador é inicializado neste exemplo em um nível -4 como mostrado pelo início de degraus de contador 2 02 que plota o incremento do contador. Cada intervalo classificado como AF resulta em um degrau para cima do contador (por exemplo, tempo 2) e cada intervalo classificado como degraus não-AF o contador desce (por exemplo, tempo 3) . Quando a contagem do contador alcança o limiar zero no tempo 9, ele é incrementado para a contagem máxima de +2 neste exemplo, onde ele permanece até que intervalos não-AF contém para baixo. Isto começa no tempo 12 quando um intervalo não-AF é contado. O próximo intervalo não-AF no tempo 13 conta o contador de volta para zero, tempo no qual o contador é imediatamente reajustado para o nível inicial -4. Um alarme é emitido sempre que o contador está acima de zero, como mostrado pelo controle de alarme 204 que está ligado no tempo 9 e desligado

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15/15 no tempo 13. Este controle de alarme é visto ser menos sensível a episódios de AF que poderíam atuar para ligar o alarme (início de AF) e mais sensível a intervalos não-AF que desligam o alarme (final de AF). Ajustamentos iniciais diferentes e limiares para o contador irão resultar em histerese diferente, e daí sensibilidade e especificidade diferentes para a emissão de um alarme de AF ou relatório de condição para o usuário.

[034] A saída do corretor 92 irá relatar ritmos de AF detectados como mostrado na figura 6, o que pode ser as classificações de AF/não AF de função 200, saída limitativa de alarme falso, tal como uma função de controle de alarme 204, ou algum outro processo de decisão de AF controlada implementado pelo usuário. Os ritmos de AF detectados que incluem o tempo de início e o tempo de final de episódios de AF são aplicados a um calculador de carga de AF 94 na figura 6 para relatar carga de AF para o usuário. A carga de AF calculada é um cálculo estatístico que representa a frequência e duração de episódios de AF. A carga de AF também pode ser, alternativamente, relatada como a porcentagem de algum período de tempo precedente, por exemplo as 24 horas passadas, ou o tempo monitorado completo em que o coração do paciente esteve em fibrilação atrial. Carga de AF é relatada no visor ou impressora 28, e pode ser mostrada de maneira numérica, gráfica, como uma plotagem de tendência, ou combinações delas. A carga de AF ou a tendência da carga de AF pode ser utilizada por clínicos para guiar terapia futura ou tratamento com droga para o paciente.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. SISTEMA DE MONITORAMENTO DE FIBRILAÇÃO ATRIAL (AF), compreendendo:

uma fonte de dados de forma de onda de ECG;

um extrator de aspecto de onda P (82);

um extrator de aspecto de intervalo R-R (84);

um classificador de AF (90) responsivo a um aspecto de onda P e um aspecto de intervalo R-R que classifica um ritmo cardíaco como AF ou não-AF;

um visor responsivo ao classificador de AF (90) para reportar uma classificação de AF; e uma entrada de usuário para ajustar o equilíbrio de sensibilidade/especificidade da detecção de ritmo de AF, caracterizado pela entrada de usuário ainda compreender uma entrada de usuário para ajustar uma detecção de ritmo de AF para uma população ou condição de paciente selecionada, em que a entrada de usuário está permitindo que um usuário selecione uma população de pacientes para ajustar automaticamente o sistema para parâmetros de ajustamento nominais desejados para aquela população específica.
2. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pela fonte de dados de forma de onda de ECG compreender um classificador de batimento (48).
3. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo classificador de batimento (48) produzir um gabarito de onda P.
4. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo extrator de aspecto de onda P (82) ser operável para produzir um aspecto de localização de onda P e um aspecto de morfologia de onda P.

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5. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo classificador de AF (90) ser responsivo a uma aspecto de localização de onda P, a um aspecto de morfologia de onda P e a um aspecto de intervalo R-R para classificar um ritmo cardíaco como AF ou não-AF.
6. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo aspecto de localização de onda P compreender um intervalo P-Q ou um intervalo P-R.
7. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender adicionalmente um calculador de carga de AF (94) responsivo a ritmos cardíacos classificados como AF ou não-AF para produzir uma medida da carga de AF.
8. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender adicionalmente um corretor (92) responsivo a uma classificação de AF para reduzir a ocorrência de alarmes falsos, em que o corretor (92) é operável para medir a irregularidade de intervalos R-R, e/ou em que o corretor (92) é operável para identificar intervalos de AF curtos.
9. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo corretor (92) ser ainda operável para impedir alarmes para intervalos de AF curtos por meio de uma técnica de histerese.
10. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pela operação do extrator de aspecto de onda P (82) e o extrator de aspecto de intervalo R-R (84) estar submetida a uma estimativa de ruído (80).
11. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo calculador de carga de AF (94) ser

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3/3 operável para relatar a porcentagem de um período de tempo que um ritmo cardíaco apresentou fibrilação atrial.
12. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo calculador de carga de AF (94) ser operável para relatar a frequência e/ou a duração de episódios de ritmo de AF detectados.