CN101018575A - 强血压变化检测 - Google Patents

Abstract

本发明涉及在血液透析期间病人的基于心脏行为的血压快速降低的预测。所述的报警装置(100)包括输入接口(110)、第一和第二分析单元(130；140)、和报警产生单元(150)，病人的心电图信号(H_ECG)通过该输入接口(110)被第一分析单元(130)接收，其响应于此产生一个心率变化信号(P_HRV)。第二分析单元(140)根据该心电图信号(H_ECG)确定异常心跳的强度(p_EBC)。报警产生单元(150)确定该异常心跳的强度(p_EBC)是否相对较低或较高。在相对较低的情况下，如果该心率变化信号(P_HRV)满足第一报警标准，该报警产生单元(150)触发一个报警信号(α)，以指示估计的快速血压降低。在强度相对较高的情况下，如果该异常心跳的强度(p_EBC)满足第二报警标准，则该报警产生单元触发该报警信号(α)。

Description

强血压变化检测

技术领域

本发明一般涉及在血液透析(hemodialysis)过程中病人的血压快速回落的产生的检测，更具体地说，本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分所述的报警装置，一种根据权利要求16的前序部分所述的医疗系统，一种根据权利要求18的前序部分所述的方法，一种根据权利要求30所述的计算机程序，和一种根据权利要求31所述的计算机可读介质。

背景技术

人体由约60％的水构成—这是一个维持生存的非常重要的水平。虽然毫无疑问的要为身体提供新鲜的水，但肾脏病人体内过剩水的处理仍是一个重要的问题。正常的肾的任务是从血液中去除过剩的液体，如水、尿素以及其它废物。因此产生的尿被输送到膀胱并最终在排尿过程中被排出体外。肾的第二个任务是调节如酸碱的平衡。肾发生故障，将导致身体大部分器官发生紊乱，导致一种被称为尿毒症(urema)的综合病。如果不治疗，尿毒症将导致死亡。尿毒症或者通过肾移植或者通过肾透析进行治疗。

在透析期间，通常病人要经历症状性血压过低(即快速血压降低)、继而恶心、呕吐及有时候昏厥。这样的后果是不仅病人紧张，而且需要医务人员将大量的注意力用来监视该治疗。因此，在血液透析过程中，非常期望能够检测症状性血压过低的发生及阻止它发生。

近年来，心率变化(HRV)和血压过低间的关系已经开始被研究。HRV分析已被证明是一种评价自主神经系统的状态信息以及副交感神经和交感神经行为的有用的非侵害性工具。如果HRV在频域被分析，频谱经常被分为两个子带：一个低频(LF)带，如0.04Hz到0.15Hz，和一个高频(HF)带，如0.15到0.4Hz。由于自主平衡的变化对HRV产生的影响已经在很多学科被研究，主要的结论是LF带受交感神经行为影响，而副交感神经影响HF带。另外，HRV对血液透析病人的决定性作用以及在血液透析过程中的自治性功能紊乱也已经被研究。

另外，HRV和血液透析期间的血压间的关系也已经被研究。例如，专利文献US，4718891中描述了根据这种关系自动进行血液透析控制。公开的国际专利申请WO99/59466中，虽然没有关于透析的记载，但描述了一种组合心电图(ECG)和血压测量的装置。

今天，关于自主神经系统的行为的连续变化知道得很少，其就发生在低压发作之前和期间。到目前为止，大部分注意力都集中在具有血压过低倾向(hypotension-prone)和血压过低抵抗力(hypotension-resistant)的尿毒症病人中的LF带和HF带的功率之间的关系，即所谓的LF/HF率上。已经得出结论，LF/HF率可被用作血液透析病人的血压过低的标记，因为LF/HF率的大幅度增大在透析阶段被观察到而没有被血压过低变得复杂，但是在崩溃的时刻，LF/HF率在一段时间随血压过低而显著的降低。也有人建议该LF/HF率在具有不同低血压倾向的组中表现的也不一样，从而可以更深入的洞察透析期间的自动控制。因此，LF/HF率看来是一种区别具有血压过低倾向和血压过低抵抗力病人的有用的指引。交感迷走神经(sympathovagal)平衡描述了窦性节点处的交感神经和副交感神经系统的双重反作用。

在下述文章：“ECG Changes and Cardiac Arrhythmias inChronic Renal Failure Patients on Hemodialysis”，Journal ofElectrocardiology，Vol，25，NO.4，Oct 1992，Shapira，O.M.et al.中描述了具有慢性肾病的病人频繁的表现出ECG变化和心室和上心室心律不齐高发病率，这在血液透析期间和之后预计是很重要的。心律不齐和其它心跳异常可能在透析期间发生的一个最重要的影响是这些情况干扰了上面提到的HRV分析。结果，用于预测/检测血压过低的基于HRV的技术当心室异位跳动(VEB)和上心室异位跳动(SVEB)太频繁时失败了。这种情况下，早搏破坏了窦性(sinus)节律的神经心脏调制并致使相邻的RR间隔对于HRV分析变得无用。

但是，还没有什么解决的办法，能够足够好的模拟心脏行为的心跳异常方面，以检测或预测正在进行的透析治疗期间的快速的血压变化的发生。

发明内容

本发明的目标是缓解上述问题并因此提出一种解决方案，通过该方案，快速血压降低的发生可在一个时间点被检测，而那时其任何影响如恶心和昏厥仍可以避免。

根据本发明的一个方面，该目标是通过最初描述的报警装置来实现的，其中该装置包括一个第二分析单元和一个报警单元。该第二分析单元用于根据心电图信号确定异常心跳的强度。该报警产生单元用于确定该异常心跳的强度相对较低还是相对较高。假定确定该强度相对较低，如果该心率变化信号满足第一报警标准则该报警产生单元触发一个报警信号，指示一个估计的快速血压降低。如果，第二分析单元确定异常心跳的强度相对较高，如果异常心跳满足第二报警标准则该报警产生单元触发该报警信号。

该方法的一个很重要的优点是异常心跳的有害影响可基本从该心率变化分析中去除。因此，该第一报警标准可以高确定度进行测试。而且，快速血压降低的发生也可在异常心跳的强度较高时被检测。因此，所提出的这两项检测血压降低的技术很好的互相补充，并且能够描述心脏行为的两个最重要的不同方面的特征。

根据本发明的这方面的一个优选实施方式，第一分析单元包括一个频谱分析模块，用于产生一个如下的心率变化信号。首先，一个基于心电图信号的心率信号被转化为该心电图信号的功率谱形式信号。然后，所述功率谱形式信号的LF带和HF带间的比率被计算。如果该比率低于第一阈值，则认为满足了第一报警标准。

作为血压变化的一个标志，该比率是心率变化的一个有利的测试参数。也就是说，如前所述，该LF带受交感神经行为的影响，而副交感神经的行为影响HF带，在血压过低的血液透析阶段，已经发现该HF功率增加而LF功率降低。随之，LF与HF的比率也随血压的降低而显著的降低。

优选的，LF带的范围从约0.04Hz到约0.15Hz，HF带的范围从约0.15Hz到约0.40Hz，第一阈值约等于1。在典型的条件下，信号能量趋于在这两个子带间相对均匀的分布。与血压降低有关，该信号能量在频率上升高，这样大部分的信号能量到达0.15Hz以上。尽管这样，如果选择了一个合适的第一阈值，根据本发明，任何其它频带划分都同样能很容易想到。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，该设备包括一个心跳形态(beat morphology)分析单元，用于：接收心电图信号并预处理该信号。该预处理包括将该心电图信号的每一段进行分类以表示一个特定类型的事件。该心跳形态分析单元由此产生一个增强的心电图信号，其等效于原始的心电图信号，但是其中每个信号段与相关的事件类型数据有关。这样的一个心跳形态分析单元是值得期待的，因为它极大的方便了随后的旨在估计快速血压降低的发生的信号处理。

优选的，该事件类型数据包括：一个正常的心跳(表示一种其形态对病人而言为典型的心跳)、和一个异常的心跳(表示一种其形态对病人而言为非典型的心跳)。但是，为了进一步改善该信号处理的效果，该事件类型数据还可包括一个人造物类型(表示一种其既不满足正常的标准也不满足异常的标准的心跳)，和一种噪声类型(表示在该心电图信号中包含的不期望的能量数量)。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，第一分析单元包括一个心率检测器模块，用于接收该增强的心电图信号，并据此产生该心率信号。由此，产生可靠的源信号用于频谱分析。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，第二分析单元用于根据该增强的心电图信号确定异常心跳的强度。如上所述，这改善了信号处理。

根据本发明的该方面的一个优选实施方式，如果异常心跳的强度超出了第二阈值，则认为第二报警标准被满足了。优选的，该第二阈值用等于约四倍于一个异常心跳的平均强度的数字表示。也就是说，通过考虑一个平均参数而不是一个绝对参数，获得一个更为可靠的标记。另外，已发现4左右的因子可用来产生稳定和可靠的血压过低检测。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，该装置包括一个第三分析单元，用于根据该心电图信号确定至少一个心率紊乱参数。而且，如果该至少一个心率紊乱参数满足了至少一个第三报警标准，该报警产生单元用于在相对较高的异常心跳强度情况下触发该报警信号。因此，该变化进一步改善了快速血压降低的发生在更早的时间点被检测。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，该至少一个心率紊乱参数包括一个第一参数，表示一种反映在心电图信号的RR间隔中的相对变化的紊乱发生量度，和/或一个第二参数，表示一种反映在特定异常心跳之后一段时间内的RR间隔的上升率的紊乱倾斜量度。即，这些参数已被发现用于构造可靠的血压过低的标记。优选的，如果第一参数超过了第一紊乱阈值，该至少一个第三报警标准也被认为满足了。如果第二参数位于由一个更低的第二紊乱值和一个更高的第二紊乱值划定的一个预定区间之外，则认为该至少一个第三报警标准也同样被满足了。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，该第一参数被确定为，一个特定异常心跳之后不久(如两个RR间隔)的一个平均RR间隔和该异常心跳之前不久(如两个RR间隔)的一个平均RR间隔之差，除以该异常心跳前不久的所述平均RR间隔。另外，该第一紊乱阈值最好代表所述异常心跳的前不久到后不久的零改变。从而，定义了一个可靠的报警标准。

根据本发明的该方面的另一优选实施方式，第二参数根据在紧跟所述异常心跳的第二组(如15个)RR间隔内的第一组(如5个)RR间隔上的最陡的斜率确定，以表示连续R波间的时间差的函数的形式。另外，该较低的第二紊乱值最好用每RR间隔1毫秒表示(即1ms/RR间隔的减速)。因而，定义了另一个可靠的报警标准。

根据本发明的另一方面，该目标通过最初描述的医疗系统来实现，其中该系统还包括所述的报警装置，一个心电图和透析控制单元。该心电图用于记录病人的心电图信号。该报警装置接收该心电图信号，该透析控制单元用于接收来自该报警装置的所述的报警信号。在有报警信号的情况下，该透析控制单元发送一个控制信号给该透析装置。该控制信号反过来用于使得该透析装置中的至少一个透析参数(如超滤率)被调整，这样降低了病人可能进入血压过低状态的风险。当然，该系统在病人的健康和舒适方面、以及人员指挥和其它经济方面都令人期待。

根据本发明的该方面的一个优选实施方式，该控制信号用于实现对由该透析装置执行的血液透析治疗的完全中断。从而，血压过低的风险被进一步降低。

根据本发明的另一方面，该目标通过最初描述的方法来实现，其中异常心跳的强度根据该心电图信号确定。然后确定该异常心跳的强度在当前时期是否相对较高或相对较低。在异常心跳强度相对较低的时期，如果该心率变化信号满足第一报警标准，则指示一种可能的快速血压降低的报警信号被触发。但是，在异常心跳强度相对较高的时期，如果该心率变化信号满足第二报警标准，则该报警信号也被触发。

该方法以及该优选实施方式的优点从下文结合所述报警装置的讨论中将变得非常明显。

根据本发明的另一方面，该目标通过一个可直接载入计算机的内部存储器的计算机程序来实现，该程序包括当所述程序在计算机中运行时控制上述方法的软件。

根据本发明的另一方面，该目标通过一个计算机可读介质来实现，该介质具有记录在其上的程序，该程序使得计算机控制上述的方法。

因此，通过本发明，一个基本上基于HRV的分析不会仅仅因为存在高异常心跳强度而失败，而是更重要的，快速血压降低的可靠的预测在这样的条件下也能实现。

本发明其它的优点，有利的特征和应用根据下面的描述和从属权利要求将很明显。

附图说明

本发明现在将通过优选实施方式并结合附图进行更具体的描述。

图1示出了根据本发明的第一实施方式的报警装置的框图。

图2示出了所述的一种医疗系统的示图。

图3示出了血液透析期间第一实施例的病人的血压变化的曲线。

图4a示出了表示在血液透析期间第三个病人的ECG功率谱的LF带和HF带的比率如何变化的图形。

图4b示出了对应于图4a的第三个病人的异常心跳强度如何发展的图形。

图5示出了在血液透析治疗期间一个有血压过低倾向的病人的ECG功率谱的LF带和HF带的比率如何变化的图形。

图6示出了一个表示在血液透析治疗期间一个抗血压过低的病人的ECG功率谱的LF带和HF带的比率如何变化的图形。

图7示出了一个表示异常心跳的强度可如何被用作触发一个报警信号的基础的图形。

图8示出了一个表示更可取的一个相对阈值被用来根据异常心跳的强度触发一个报警信号的图形。

图9示出了一个根据本发明的第二实施方式的报警装置的框图。

图10表示在一个示出RR间隔可随异常心跳如何变化的图形中的两个心率紊乱相关参数。

图11a，b分别示出了表示有血压过低抵抗力和血压过低倾向的病人与异常心跳相关的RR间隔的典型变化的图形。

图12示出了根据本发明的通用方法的流程图。

具体实施方式

图1示出了根据本发明的第一优选实施方式的用于预测经受透析治疗的病人体内的快速血压降低的报警装置100的方框图。

装置100包括一个输入接口110、第一分析单元130、第二分析单元140和报警生成单元150。优选地，装置100还包括用于控制其它单元的操作的中央处理器160、和存储适用于控制中央处理器160的计算机程序的存储器介质170。

输入接口110适用于接收病人的心电图信号H_ECG。例如，心电图信号H_ECG是被带通滤波、以1000Hz采样并且幅度分辨率为0.6μV的数字信号。心电图信号H_ECG优选地利用简化的电极组(例如EASI引线系统)来记录。但是当然，根据本发明，使用其它引线系统，例如标准12导线系统也是同样可以的。

第一分析单元130适用于基于心电图信号H_ECG产生一个心率变化信号P_HRV。为了实现这个，单元130最好包含心率检测模块131和频谱分析模块132。心率检测模块131或者接收心电图信号H_ECG本身，或者接收由心跳形态分析单元120产生的的增强的ECG_CL，心跳形态分析单元120根据本发明的一个优选实施方式可被包括在报警装置100中。基于心电图信号H_ECG(或增强的心电图信号ECG_CL)，心率检测模块131产生心率信号H_R。然后频谱分析模块132接收心率信号H_R，并将之转换成心电图信号H_ECG的功率谱表示(即频域中的信号)。基于功率谱，模块132计算频率谱的低频(LF)带和高频(HF)带的比率。根据本发明的一个优选实施方式，LF带的范围从约0.04Hz到约0.15Hz，HF带从约0.15Hz到约0.40Hz。第一分析单元的操作将在下面更详细地描述。

第二分析单元140适用于基于心电图信号H_ECG(或增强的心电图信号ECG_CL)确定异常心跳p_EBC的强度。本质上，通过使用计算正常窦性(sinus)心律外的所有异常心跳的信号处理来确定异常心跳p_EBC的强度。同样，第二分析单元140的操作原理将在下面更详细地描述。

根据本发明的一个优选实施方式，报警装置100包括一个心跳形态分析单元120。该单元适用于接收心电图信号H_ECG，通过对信号H_ECG的每一段进行分类来表示特定类型的事件。这里，正常窦性心律被分类为显性心跳类事件，即表示病人典型形态的心跳。而异常心跳表示了病人非典型形态的心跳。优选的是，心跳形态分析单元120还能够识别人造物(artifact)和噪声，并分配相关的事件类型数据。这意味着，既不满足正常、又不满足异常心跳标准的心跳被表示为人造物，心电图信号H_ECG的剩余的非期望能量被表示为噪声。

特别是，心跳形态分析单元120可适用于执行基线滤波、QRS检测、输入的心电图信号H_ECG的心跳特征描述和心跳分类。根据本发明的一个实施方式，基线滤波被实现为一个线性相位有限脉冲冲击响应的低通滤波器，它估计基线漂移，之后在从原始心电图信号H_ECG中减去该估计。另外，该基线滤波器最好在基线滤波的截止频率方面符合美国心脏协会(AHA)的建议。在基线滤波之后，执行QRS检测。这里，心跳出现时间(即R波的时间)被检测。每个QRS复数的基准点最好是通过对每个单个导线的包络求和所获得的包络信号中的峰值位置所定义。

在QRS检测之后，基于使用QRS形态学、心跳相关和心跳SNR(信噪比)的交叉相关法，每个心跳被分类为正常或异常心跳(或者人造物或噪声)。通过使用第一心跳为模板心跳开始该交叉相关法。每个心跳都经受线性相位带通滤波，以去除被认为是对分类无关紧要的频率。根据本发明的一个优选实施方式，带通滤波器的截止频率分别是1Hz和35Hz。

随后，通过计算相应的交叉相关系数，比较每个心跳和所述心跳模板集。这里，通过在时间上平移每个心跳直到找到最佳相关来计算系数。一旦交叉相关下降到低于一个与噪声相关的阈值，则创建一个新的模板心跳。这种类型的阈值设计是有优势的，因为它保证了新心跳类的创建保持在合理的噪声信号限之内。优选的是，噪声电平被测量为包含在当前QRS复数之前的RR间隔内的高通滤波采样的均方根值。根据本发明的一个优选实施方式，以20Hz的截止频率执行该高通滤波，以避免P和T波增加噪声电平。通过递归平均，被分类为与现有类相似的心跳被用于更新模板心跳，这样渐进地提高模板心跳的质量。

因此，单元120生成了一个增强的心电图信号ECG_CL形式的输出信号，其等效于心电图信号H_ECG，但是其中每个信号片断至少与相关事件类型数据相关。

报警生成单元150检查异常心跳p_EBC的强度是否较低或较高。在较低强度情况下，如果心率变化信号pHRV满足第一报警标准，单元150触发一个指示估计的快速血压降低的报警信号α。假定选择上述LF和HF子带，如果所述比率低于第一阈值(大致等于1)，则认为满足第一报警标准。

在较高强度情况下，如果异常心跳p_EBC的强度满足第二报警标准，单元150触发报警信号α。根据本发明的一个优选实施方式，如果异常心跳p_EBC的强度超过第二阈值，则认为满足第二报警标准，该阈值表示了大致等于异常心跳的平均强度的4倍的数值。

现在返回第一分析单元130执行的HRV分析。该单元基于所谓的心跳定时(HT)表示，例如通过整体脉冲频率调制(IPFM)模型，来确定心率变化。所述模型可被用于模拟正常窦性心跳在一系列出现时间内的变化，并反映动脉的电生理学属性。IPFM模型的输入信号包括与平均心律相关的DC电平、与由副交感神经和交感神经行为相关的调制信号m(t)之和。IPFM模型的输入信号被积分，直到达到阈值

(表示连续事件之间的平均间隔长度)。然后，在时刻t_k创建一个事件作为该模型的输出，并且积分器被重置为0。结果，IPFM模块的输出信号成为事件序列，它表示了心跳的周期发生时间。以数学术语，下式定义了事件时间序列：

${\text{\∫}}_0^{t_k}(1+m\left(\mathrm{\τ}\right))\mathrm{d\τ}=k,{\stackrel{\‾}{T}}_{0}k=0,...,N---\left(1\right)$

其中，k是一个整数，索引初始心跳后的第k次心跳，并且初始心跳出现在t₀＝0。通过引入下面的定义，(1)中的函数可被概括为一个连续时间的函数：

${\∫}_0^t(1+m\left(\mathrm{\τ}\right))\mathrm{d\τ}=k\left(t\right){\stackrel{\‾}{T}}_0---\left(2\right)$

现在该积分可被计算到任何时间t，并与索引函数k(t)成比例，索引函数在t_k处的值等于整数心跳索引k，即k(t_k)＝k。

心跳定时信号d_HT(t)在事件时间t_k被定义为：在平均心率下，

事件时间t_k和预期发生时间间的差值。心跳定时信号d_HT(t)与IPFM模型及其调制信号m(t)紧密相关。基于该心跳定时信号d_HT(t)，可以确定调制信号m(t)、尤其是它的傅立叶变换，以产生HRV功率谱的估计。

通过对特定时刻t_k研究模型公式(1)，可以看出心跳定时信号d_HT(t)和调制信号m(t)间的关系。该公式可被重写为：

${\∫}_0^{t_k}m\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}=k{\stackrel{\‾}{T}}_0-t_k\≡d_{\mathrm{HT}}\left(t_k\right)---\left(3\right)$

必须从可用数据中估计平均RR间隔长度

以计算d_HT(t_k)。可以通过简单地将用事件数K除最后一个事件的时间t_k来完成，即：

${\stackrel{\‾}{T}}_0=\frac{t_k}{K}---\left(4\right)$

使用(2)中概括出的IPFM模型，心跳定时信号d_HT(t)可被以连续时间表示为：

$d_{\mathrm{HT}}\left(t\right)={\∫}_{-\∞}^{t}m\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}---\left(5\right)$

因为调制信号m(t)被假定为一个因果函数，积分间隔可以被扩展到-∞。如果调制信号m(t)和心跳定时信号d_HT(t)的傅立叶变换被分别表示为D_m(Ω)和D_HT(Ω)，我们从(5)得到：

$D_{\mathrm{HT}}\left(\mathrm{\Ω}\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}{d}_{\mathrm{HT}}\left(t\right)e^{-\mathrm{j\Ωt}}\mathrm{dt}=\frac{D_m\left(\mathrm{\Ω}\right)}{\mathrm{j\Ω}}---\left(6\right)$

其中，Ω＝2πF和D_m(0)＝0，因为假定m(t)具有等于0的DC分量。一旦心跳定时信号d_HT(t)的傅立叶变换D_HT(Ω)已知，调制信号m(t)的傅立叶变换被分别表示为D_m(Ω)就可被计算。根据本发明的优选实施方式，通过用于非平均抽样信号的技术，或者通过在使用离散傅立叶变换(DFT)之后的差值及再取样，获得频谱估计D_m(Ω)。

如开始所述，异常心跳在HRV分析中引入了差错。类似的差错也可被错过的心跳或错误检测到的心跳(不良QRS检测的结果)引入。这些差错由RR间隔中的类似脉冲的人造物引起，并由邻近异常心跳的RR间隔所引入。该脉冲将在频谱分析中引入一个噪声分量。这就是为什么邻近异常心跳的RR间隔不应该被用在HRV分析中。异常心跳既出现在病人又出现在正常受检者中的事实显示出在心率信号的频谱分析之前处理异常心跳的重要性。

为了纠正异常心跳，知道特定心跳是否具有正常或异常起因非常重要。根据本发明的一个优选实施方式，这种标记是利用主要基于根据上述交叉相关法的QRS形态学(但也可基于节律)的分类标准完成的。根据本发明的一个优选实施方式，该节律是通过心率检测模块131确定的，并由心率信号R_H表示。然后基于QRS形态学，相对直接地区分心室异常心跳(VEB)，因为它们的形态充分不同于正常的窦性心跳。相同的观测适用于由人造物引起的错误事件。但是不幸的是，不是很简单就能对室上性异常心跳(SVEB)或类似的异常心跳进行分类，因为这些心跳倾向于具有与正常窦性心跳充分相似的形态。SVEB通常仅关于P波形态不同。然而，由于噪声，不可能基于P波做出专有分类。因此，为了区分SVEB，不得不使用可靠性差一些的基于间隔的准则。

如上所述，反映正常窦性心跳的最佳类被分类为显性最佳类。这样，SVEB经常被在心跳形态分析单元120执行的信号处理中分类为显性心跳。这里，只有与显性QRS形态不同的SVEB被分类为异常心跳。一般说来，因此SVEB的大多数被基于RR准则分类为异常心跳。这同样适用于错过的心跳。被延长的(通常是平均RR间隔长度的两倍长度)RR间隔被分类为错过的心跳。错过的心跳在RR间隔中引入了类似脉冲的人造物，类似于那些异常心跳。因此，其中错过一个心跳的RR间隔必须也被HRV分析进行处理。并且，与VEB之后的完全代偿性间歇类似，错过的心跳衰弱心脏的泵送能力。

因为异常心跳中断了正常的窦性模型的心跳节律，只有包含偶然异常心跳的心电图信号H_ECG片断应该被处理。在包含频繁异常心跳的信号片断中，基础的窦性节律被过分地扭曲了，以至于不能做出任何可靠的结论。因此，根据本发明，这些片断被排除在HRV分析之外。

频谱分析模块132以一种计算上非常有效的方式处理异常心跳。这里，我们假定在心电图信号H_ECG(或ECG_CL)中窦性心跳出现在时刻t₀，t₁，...，t_k，并且一个异常心跳出现在时刻t_e。序列t₀，t₁，...，t_k中不包含时刻t_e，并且在紧接着该异常心跳之前的窦性心跳出现在t_ke，紧接着之后的窦性心跳出现在t_ke+1。

根据本发明的一个优选实施方式，通过第一次断定异常心跳改变了随后的正常心跳的出现时间，异常心跳被处理。通过估计这个时间偏移，δ，异常心跳的出现可以被通过下式说明：

$d_{\mathrm{HT}}\left(t_k\right)=\left\{\begin{array}{cc}k{\stackrel{\‾}{T}}_0-t_k& k=0,...,k_e\\ k{\stackrel{\‾}{T}}_0-t_k+\mathrm{\δ}& k=k_e+1,...,K\end{array}\right.---\left(7\right)$

为了估计时间偏移δ，我们使用(1)，因此：

$K_e{\stackrel{\‾}{T}}_0={\∫}_0^{t_{\mathrm{ke}}}(1+m\left(\mathrm{\τ}\right))\mathrm{d\τ}---\left(8\right)$

以及

$(K_e+1){\stackrel{\‾}{T}}_0={\∫}_0^{t_{\mathrm{ke}+1}-\mathrm{\δ}}(1+m\left(\mathrm{\τ}\right))\mathrm{d\τ}---\left(9\right)$

从(9)中减(8)我们得到公式：

${\stackrel{\‾}{T}}_0={\∫}_{t_{\mathrm{ke}}}^{t_{\mathrm{ke}+1}-\mathrm{\δ}}(1+m\left(\mathrm{\τ}\right))\mathrm{d\τ}=t_{\mathrm{ke}+1}-t_{\mathrm{ke}}-\mathrm{\δ}+{\∫}_{t_{\mathrm{ke}}}^{t_{\mathrm{ke}+1}-\mathrm{\δ}}m\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}---\left(10\right)$

我们现在引入一个新的参数， 根据下式：

${\stackrel{\‾}{m}}_k=\left\{\begin{array}{cc}{\∫}_{t_k}^{t_{k+1}}m\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}& k\≠k_e\\ {\∫}_{t_{\mathrm{ke}}}^{t_{\mathrm{ke}+1}-\mathrm{\δ}}m\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}& k=k_e\end{array}\right.---\left(11\right)$

其中 ${\stackrel{\‾}{m}}_k(k\≠k_e)$ 是t_k和t_k+1处两个正常心跳间的m(t)的积分。这使我们获得：

$\mathrm{\δ}=t_{\mathrm{ke}+1}-t_{\mathrm{ke}}-{\stackrel{\‾}{T}}_0+{\stackrel{\‾}{m}}_{\mathrm{ke}}---\left(12\right)$

对于恒定心律(对k(t)的线性假设，换言之，m(t)＝0， ${\stackrel{\‾}{m}}_k=0$ )的特殊情况，我们根据下式得到时间偏移δ的估计

${\widehat{\mathrm{\δ}}}_0=t_{\mathrm{ke}+1}-t_{\mathrm{ke}}-{\stackrel{\‾}{T}}_0---\left(13\right)$

它为δ的零阶估计。

另外，我们假定调制信号m(t)的变化在处于积分区间很小，因此

的心跳到心跳的变化也非常小。因此，

的更好的估计是根据下式对应于先前心跳的值：

${\stackrel{\widehat{\‾}}{m}}_{\mathrm{ke},1}={\stackrel{\‾}{m}}_{\mathrm{ke}-1}={\∫}_{t_{\mathrm{ke}-1}}^{t_{\mathrm{ke}}}m\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}=d_{\mathrm{HT}}\left(t_{\mathrm{ke}}\right)-d_{\mathrm{HT}}\left(t_{\mathrm{ke}-1}\right)=t_{\mathrm{ke}-1}-t_{\mathrm{ke}}+{\stackrel{\‾}{T}}_0---\left(14\right)$

该估计，与(12)相结合，使我们获得了时间偏移δ的一阶估计

根据：

${\widehat{\mathrm{\δ}}}_1=t_{\mathrm{ke}+1}-{2t}_{\mathrm{ke}}+t_{\mathrm{ke}-1}---\left(15\right)$

注意(13)和(15)间类似性，因为(15)可以被重写成：

${\widehat{\mathrm{\δ}}}_1=t_{\mathrm{ke}+1}-t_{\mathrm{ke}}-(t_{\mathrm{ke}}-t_{\mathrm{ke}-1})={\widehat{\mathrm{\δ}}}_0-{\hat{d}}_{\mathrm{ke}-\mathrm{1,0}}---\left(16\right)$

其中 是d_ke-1的零阶估计，d_k被定义为：

$d_k=t_{k+1}-t_k+{\stackrel{\‾}{T}}_0+{\stackrel{\‾}{m}}_0,k\≠k_e---\left(17\right)$

注意(12)和(17)间的紧密关系，因为当k＝k_e时(17)变成(12)。

调制信号m(t)的

的高阶估计的一个归纳是要包含

中的变化。如果我们继续根据下式更新

的估计：

${\stackrel{\widehat{\‾}}{m}}_{k,p}={\stackrel{\widehat{\‾}}{m}}_{k,p-1}+\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{m}}_{k-1,p}---\left(18\right)$

其中，

是根据下式的

的p阶差：

$\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{m}}_{k-1,p}=\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{m}}_{k-1,p-1}-\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{m}}_{k-2,p-1}---\left(19\right)$

然后，可以证明时间偏移δ的N阶估计

由下面的递归公式给出：

${\widehat{\mathrm{\δ}}}_N={\widehat{\mathrm{\δ}}}_{N-1}-{\hat{d}}_{\mathrm{ke}-1,N-1},N=\mathrm{1,2},...---\left(20\right)$

其中

${\widehat{\mathrm{\δ}}}_0=t_{\mathrm{ke}+1}-t_{\mathrm{ke}}-{\stackrel{\‾}{T}}_0---\left(21\right)$

不使用(20)中的递归，我们可以直接以出现时间表示时间偏移δ的N阶估计

${\widehat{\mathrm{\δ}}}_N=\underset{l=0}{\overset{N+1}{\mathrm{\Σ}}}{(-1)}^l\left(\begin{array}{c}N+1\\ l\end{array}\right)t_{\mathrm{ke}+1-l},N=\mathrm{1,2},...---\left(22\right)$

并且N＝0由(21)给出，但是不能被使用，因为它使用仍然未知的平均RR间隔长度

一旦获得了根据(22)的时间偏移δ的一个估计，直接根据下式更新平均RR间隔长度

的估计

${\stackrel{\widehat{\‾}}{T}}_0=\frac{t_K-{\widehat{\mathrm{\δ}}}_N}{K}---\left(23\right)$

现在，(7)中的d_HT(t)可以被计算，因为所有涉及到的参数都可得到。

返回到第二分析单元140，该单元适用于执行EBC分析，其中异常心跳p_EBC的强度被确定。异常心跳的出现此数t_k可被通过根据下式的点过程p_e(t)来描述：

$p_e\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\δ}(t-t_k)---\left(24\right)$

其中N是异常心跳出现的数目。第二分析单元140研究异常心跳的出现时间t_k的行为的变化。点过程的特征在于它的强度。因此，出现时间t_k的行为的变化影响了点过程中的强度。因此，EBC分析跟随点过程的强度中的变化。

点过程仅给出了与异常心跳相关的信息，并没有计算它们的历史次数，即异常心跳的数量。为了包括这个信息，根据本发明的一个优选实施方式使用一个计数过程，N_e(t)。计数过程描述了直到时间t的异常心跳出现的数目，即点过程P_e(t)的积分，定义为：

N_e(t)＝k  t_k≤t＜t_t+1   k＝0，1，...，N    (25)

因此，点过程P_e(t)的强度被连接至计数过程的斜率。

EBC分析中使用的心跳是那些由心跳形态分析单元120在信号预处理被分类为异常的。因此，SVEB的大多数都没有在EBC分析中使用，因为这些心跳的大多数被分类为信号预处理中显性的。如上所述，错过的心跳和VEB对心脏具有类似的影响。因此，这些事件的出现时间也被包含在EBC分析中。

EBC分析跟随整个信号过程中的异常心跳的p_EBC的强度的变化。根据本发明，EBC分析可以被实时或离线执行。但是，为了使报警信号α控制透析设备，EBC分析必须被实时执行。心电图信号H_ECG中的异常心跳的瞬时强度可被获得。然而，一个时间块上的平均强度可被计算。该分析最好被在增强的心电图信号ECG_CL上的一个滑动窗口中执行。因此，EBC分析跟随异常心跳p_EBC时间块的强度变化。根据本发明，异常心跳p_EBC的强度可以多种方法测量，下面将明确地描述其中的两个。第一方法基于点过程表示，第二方法基于计数过程。

一个假设是异常心跳的出现时间服从泊松过程，因为泊松过程是一个点过程。这样，出现时间之间的距离是独立的，并且是强度为λ的指数分布。如果在一个块中假定相同的强度λ，则强度λ的最大似然估计

根据：

$\widehat{\mathrm{\λ}}=\frac{K}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{K}x\left[k\right]}---\left(26\right)$

其中x[k]是每个出现时间之间的距离，K是距离的数目(即，比异常心跳数目小1)。结果是直觉的，因为在块中测量异常心跳的强度的最简单方法是简单地对该块中的异常心跳的数目计数，这基本上与(26)相同，因为对大的块尺寸，分母本质上是恒定的。

或者，可通过计数过程N_e(t)，及它对应的离散时间信号模型N_e[n]，来描述异常心跳的出现。计数过程N_e(t)是一个非递减函数，并且在一个块中可被用根据下式的直线模型近似：

N_e[n]＝A+Bn    (27)

其中B是计数过程的斜率，也就是异常心跳的强度的估计。

可用数据集包括异常心跳的出现实现，{t_k}对于k＝1，...，N。描述时刻t_k的异常心跳的数目的数据集x^U[k](对应于计数过程)可被从{t_k}中获得，其中x^U[k]是一个不均匀取样的信号。当x^U[k]被插值然后被均匀再取样时，获得一个新的数据集x[k]。当假定一个线性模型，对于给定均匀取样数据的给定集合，强度B的最小平方误差估计 是：

$\hat{B}=-\frac{6}{N(N+1)}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left[k\right]+\frac{12}{N(N^2-1)}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{kx}\left[k\right]---\left(28\right)$

其中x[k]是每个出现时间之间的距离，N是异常心跳的数目。

图2示出了根据本发明的一个实施方式的医疗系统的示图。该系统包括透析装置210，用于执行病人P的血液透析治疗。另外，心电图220、透析控制单元230、和所述的报警装置100也包括在该系统中。该心电图220记录该病人P的心电图信号H_ECG。例如，该心电图220可能具有带宽从0.05Hz到400Hz，该心电图信H_ECG号可能是以1000Hz速率抽样的一个数字化信号，并具有0.6uV的幅度分辨率。而且，该心电图信号H_ECG最好通过一组简化电极(如一个EASI5导线系统)进行记录。该报警装置100接收该心电图信号H_ECG，如果第一或者第二报警标准被满足，该装置100产生指示一种估计的快速血压降低的报警信号α，并据此产生控制信号C到透析装置210。该控制信号C，反过来使得该透析装置210调节至少一个透析参数，如超滤率，病人P可能进入到血压过低状态的风险被降低了。

根据本发明的一个优选实施方式，该控制信号C实施对由该血液透析装置210执行的透析治疗的完全中断。

当然，该透析控制单元230不需要是一个独立的单元(如图2所示)。相反，该单元可包括在报警装置100或透析装置210中。

图3示出了表示在没有应用本发明的情况下病人的动脉血压(以200Hz抽样)在血液透析治疗期间如何变化的图形。但是，估计上述方法已经能够在时刻t_hA前的时间点预测该血压降低，此时在产生该报警信号α后，血压过低仍然能够通过采取适当的措施被避免。

竖轴示出了心脏收缩压Ps和心脏舒张压P_D，水平轴示出了时间t。在图3所述的实施例中，病人在开始治疗后的时间t_hA＝268分经历剧烈的症状性血压过低。正如能从图形中看出的，血压Ps和在血压P_D过低发生前都快速下降。

图4a示出了表示第三病人的ECG功率谱的低频(LF)带和高频(HF)带比率LF/HF在血液透析治疗期间如何变化的图形。该HRV分析在这里根据本发明被执行，即在计算LF/HF率前所有的异常心跳被处理。

竖轴示出了该LF/HF率，水平轴代表时间t。LF/HF的阈值为1，通过一条虚线表示，还示出了所述的第一报警标准。如图所示，在该实施例中，该LF/HF率在几乎整个治疗期间都太低(即低于阈值1)。该病人在大约t≈100分时头部稍微向上倾斜，这导致LF/HF率增加到超过阈值。然后，在t＝t_hA(≈125分)，该LF/HF率急剧下降，并且剧烈的症状性血压过低发生。

图4b示出了对应于图4a的、表示第三病人的异常心跳强度P_ECB如何变化的图形。如图所示，该强度P_ECB在时间t＝t_hA前快速增长。因此，所述的第二报警标准在t＝t_hA前可能已经被满足，并且该血压过低可能已被阻止。

图5示出了示例性的表示一个具有相对血压过低倾向的病人的ECG功率谱的LF/HF率在血液透析治疗期间如何变化的图形。这里，在LF/HF率上没有剧烈的变化，在t＝100分到t＝150分间只有一个因吃东西导致的微小增加。但是，该LF/HF率决不能超过阈值1，其代表一种高度的血压过低危险。相应的，此时症状性血压过低发生在t＝t_hA(≈270分)。

图6示出了示例性的表示该LF/HF率在一个具有相对抗血压过低的病人的血液透析治疗期间如何变化的图形。LF/HF的阈值仍为1，由一条虚线表示。与图6所示的实施例相反，该LF/HF率在这里非常高(总是大于1，因而指示一种较小的血压过低危险)，并且虽然该LF/HF率充分变化，但没有血压过低发生。这可由该病人具有相对的血压过低抵抗力并具有稳定的血压来解释。

图7示出了表示上述的第一个病人(见图3)的异常心跳强度p_ECB如何变化的图形。此时，几乎根本没有异常心跳被记录，直到大约t＝260分，此时该异常心跳的强度p_ECB急剧增加。之后不久，在t_hA＝268分，该病人经历剧烈的症状性血压过低。根据本发明而适当的选择的第二报警标准当然可以预测这种情况。

图8示出了病人的异常心跳强度p_ECB的图形，该强度在病人的整个透析治疗期间相对较高。这可能是因为该病人具有相对的血压过低抵抗力。还应该注意该异常心跳强度p_ECB在这里从未偏离一个均值(约30bpm左右)。因此，适当选择的等于约该平均异常心跳强度的4倍，如120bpm的第二报警标准，并不会被满足。

图9示出了根据本发明的第二实施方式的报警装置900的框图。所有在图1中也出现的相同附图标记的元件、单元和信号代表相同的元件、单元和信号，正如参考该图的上面描述。

尽管这样，除了图1所示的本发明的第一实施方式的单元，该装置900还包括第三分析单元980。该单元用于根据该心电图信号H_ECG或增强的心电图信号ECG_CL确定至少一个心率紊乱(HRT)参数P_HRT。当然，在该实施方式中，该报警产生单元150也用于当该至少一个HRT参数P_HRT满足至少一个第三报警标准时触发该报警信号α。具体地，该至少一个HRT参数P_HRT在该异常心跳强度P_EBC相对较高时(即根据由第二分析单元140产生的信号所确定的)被首次检测。

该至少一个HRT参数P_HRT的测试的基本原理是，对于正常的对象(即具有相对的血压过低抵抗力)，心率应该在VEB之后迅速增加，并且在随后的一段时间中又返回到基线。心率上的这种短期的波动被称为心率紊乱。可信的是该心率的增长是为了补偿由VEB引起的突然的局部血压降低。一旦血压水平恢复，心率又返回到基线以稳定该血压。相应的，HRT是所期待的，紊乱度可被认为是对象的从局部血压降低恢复从而避免血压过低的能力。

现在我们将图解说明紊乱度可如何根据图10进行测量。这里示出了一个图形，其示出了RR间隔可如何与病人的异常心跳相关的发生变化。水平轴示出了心跳次数#，竖轴反映了心电图中两个连续的R波形间的时间，即RR间隔t_RR。

基线在RR间隔中700ms附近用虚线示出。在该实施例中，第一和第二次心跳是正常的心跳。但是，第三次异常心跳该RR间隔降到约500ms，第四次心跳(即该异常心跳和下一正常心跳之间)该RR间隔延长到约900ms。因此，RR间隔中的这些变化都是由VEB引起的。

第一所述HRT参数P_HRT表示一种紊乱发生的量度，TO反映心电图信号H_ECG的RR间隔中的一种相对变化。TO是VEB之后心率的初始加速的量度。根据本发明的优选实施方式，该紊乱发生量度TO被确定为：特定VEB前不久的一个平均RR间隔和该心跳之后不久的一个平均RR间隔之间的差除以所述心跳之后不久的该平均RR间隔。可以表达为：

$\mathrm{TO}=100\·\frac{({\mathrm{RR}}_1+{\mathrm{RR}}_2)-({\mathrm{RR}}_{-2}+{\mathrm{RR}}_{-1})}{{\mathrm{RR}}_{-2}+{\mathrm{RR}}_{-1}}[\%]$

其中

RR_-1表示该VEB紧接着之前的RR间隔，

RR_-2表示RR_-1前的RR间隔，

RR₁表示VEB紧接着之后的RR间隔，

RR₂表示RR₁之后的RR间隔。

在图10所示的实施例中，TO≈-7％，这是一个健康值。本质上，任何低于0％的值都可被认为是健康的。因此，根据本发明的一个优选实施方式，该报警产生单元150应用第一紊乱阈值代表VEB之前不久和之后不久的RR间隔的零变化，这样如果TO＞0，该报警信号α就被触发。

第二参数TS表示反映VEB后的RR间隔如何快速的上升的紊乱倾斜量度，即该心率重回基线的声明(declaration)。

根据本发明的一个优选实施方式，第二参数TS根据该VEB后紧跟的第二组RR间隔内的第一组RR间隔上的RR间隔曲线的一个最陡(正的)的斜率来确定。

健康的对象通常具有在初始心率增加后至少1ms/RR间隔的心率声明。因此，根据本发明的一个优选实施方式，在该VEB之后紧跟的15个(即上述的第二组)RR间隔内确定5个(即上面的第一组)RR间隔上的最陡的正斜率。然后该报警产生单元150将该最陡的斜率与一个代表1毫秒每RR间隔的第二紊乱阈值进行比较。如果第二参数TS低于该值，该报警产生单元150触发该报警信号α。但是，非常高的TS值也可能表示一种不健康的状态。因此，在通常的情况下，报警产生单元150最好在第二参数TS落在由一个较低的第二阈值和一个较高第二阈值划定的区间之外时触发该报警信号α。

自然，根据本发明，第一和第二组可包括除了5和15外的任意数目的RR间隔，只要第二组＞第一组即可。

图11a示出了表示该RR间隔可如何与一个具有血压过低抵抗力的病人的VEB相关的变化的图形。这里的基线位于约600ms的RR间隔处。出现一个第三心跳，该心跳是异常的，其中该RR间隔第一次降到445ms。一个正常的心跳后的RR间隔被延长到800ms。之后，跟着一个短时的心率加速，并且最后，该心率又减速到600ms的RR间隔。

图11b示出了表示与一个有血压过低倾向的病人的VEB有关的RR间隔中的变化的实施例的图形。此时，该对象具有在约800ms处的一个RR间隔基线。由于该VEB，该心率被临时性的围绕第三和第四心跳变化，这里该RR间隔分别是550ms和1050ms。但是，在第五心跳处，心率又回到基线800ms处。换句话说，由该第二参数TS所测量的最陡的斜率是不恰当的，并且由于缺少对VEB之后突然的血压降低的补偿，该对象可能经历恶心，并有昏厥的危险。当然，如果立刻有更多的VEB跟随，即如果异常心跳的强度相对较高，该危险还将增加。该参数，反过来，受到第二分析单元140产生的信号p_EBC的影响。根据本发明的一个优选实施方式，该至少一个HRT参数P_HRT在信号p_EBC指示相对较高的异常心跳强度时被首次测量。

为了总结，根据本发明的通常的方法将在下面结合流程图12进行描述。

第一步骤1210记录病人的心电图信号。然后，步骤1220根据该心电图信号产生一个心率变化信号。根据该心电图信号，异常心跳强度被随后在步骤1230确定。之后，步骤1240确定当前时期该异常心跳的强度是否相对较高。如果在步骤1240发现该异常心跳强度没有相对较高(即该强度相对较低)，则执行步骤1250。否则，执行步骤1270。

步骤1250检查该心率变化信号是否满足第一报警标准(即与该HRV有关)，如果满足，过程进行到步骤1260。步骤1270检查该异常心跳的强度是否满足第二报警标准(即与ECB有关)，如果满足过程也进行到步骤1260。步骤1260触发指示估计快速血压降低的报警信号。

如果步骤1250中的第一报警标准和步骤1270中的第二报警标准都不满足，程序回到步骤1210。该过程也可在步骤1260后回到步骤1210。或者，过程可在步骤1260后结束。特别的，后者可能是血液透析治疗在报警的情况下被中断的情况。

值得注意的是上面描述的系列过程只与特定的心电图信号片断有关。因此，在实施过程中，例如第二信号片断根据步骤1210被接收，而该心率变化信号根据步骤1220为第一信号片断产生，等等。

另外，上面结合图12描述的所有的处理步骤以及任意的后续步骤可通过可编程的计算机装置进行控制。而且，虽然上面结合附图描述的本发明的各实施方式包括计算机装置和在计算机装置中执行的处理，本发明因而也可以扩展到计算机程序，特别是在一个载体上的计算机程序，以将本发明应用于实践。该程序可以是以源代码、目标代码、如以部分编译的中间源和目标代码的形式，或以任何其它适用于实施本发明的处理的形式。该载体可以是能够携带该程序的任何的实体或设备。例如，该载体可包括一个存储介质，如闪存、ROM(只读存储器)、CD(压缩磁盘)或半导体ROM、RPROM(可擦除可编程只读存储器)、RRPROM(电可擦除可编程只读存储器)、或磁记录介质、软盘或硬盘。另外，该载体可以是一种可传送的载体如可通过电或光缆或通过无线电波或其它装置直接传送的电或光信号，该载体可由这样的电缆或设备或装置构成。或者，该载体可以是嵌入了该程序的集成电路，该集成电路用于执行，或在执行中使用相关的程序。

应该注意在该说明书中，术语“预测”被赋予了非常广泛的意义。这样被满足的报警标准被建立的时间点和所述的血压降低实际发生的时间点可基本一致。相应的，此时的报警信号代表快速血压降低的一种检测而不是一种预测。

术语“包括”当用于本说明书中时被用于指定所述特征、组成部分、步骤或分量的存在。但是，该术语不排除一个或多个附加的特征、组成部分、步骤或分量或其中的组的存在或增加。

本发明不限于图中所描述的实施方式，但可在权利要求的范围内进行变化。

Claims (31)

1、一个报警装置，用于在病人接受血液透析治疗过程中预测快速血压降低，该装置包括：

输入接口(110)，用于接收所述病人的心电图信号(H_ECG)，和

第一分析单元(130)，用于根据该心电图信号(H_ECG)产生一个心率变化信号(P_HRV)，

其特征在于，该装置包括：

第二分析单元，用于根据该心电图信号(H_ECG)确定异常心跳的强度(p_EBC)，和

报警产生单元，用于确定该异常心跳的强度(p_EBC)是相对较低还是相对较高，以及

在强度相对较低的情况下，如果该心率变化信号(P_HRV)满足第一报警标准则该报警产生单元触发报警信号(α)，所述报警信号(α)指示估计的快速血压降低，

在强度相对较高的情况下，如果该异常心跳的强度(p_EBC)满足第二报警标准则该报警产生单元触发所述的报警信号(α)。

2、如权利要求1所述的报警装置，其特征在于该第一分析单元(130)包括频谱分析模块(132)，用于通过以下方式产生心率变化信号(P_HRV)：

根据该心电图信号(H_ECG)将一个心率信号(H_R)转化为该心电图信号(H_ECG)的功率谱表示，以及

计算所述功率谱表示的低频带和高频带之间的比率(P_HRV)，以及

如果该比率(P_HRV)低于第一阈值，则满足了第一报警标准。

3、如权利要求2所述的报警装置，其特征在于该低频带的范围从约0.04Hz到约0.15Hz，该高频带的范围从约0.15Hz到约0.40Hz，该第一阈值约等于1。

4、如前述任一权利要求所述的报警装置，其特征在于还包括一个心跳形态分析单元(120)，用于：

接收该心电图信号(H_ECG)，

预处理该心电图信号(H_ECG)，该预处理包括将该心电图信号(H_ECG)的每一片断进行分类以表示一个特定类型的事件，以及

产生增强的心电图信号(ECG_CL)，其等价于该心电图信号(H_ECG)，其中每个信号片断与相关的事件类型数据有关。

5.如权利要求4所述的报警装置，其特征在于所述的事件类型数据包括：

正常心跳，表示一种其形态对病人而言为典型的心跳，以及

异常心跳，表示一种其形态对病人而言为非典型的心跳。

6、如权利要求5所述的报警装置，其特征在于所述的事件类型数据还可至少包括以下之一：

人造物类型，表示一种其既不满足正常标准、也不满足异常标准的心跳，和

噪声，表示在该心电图信号(H_ECG)中包含的不期望的能量。

7、如权利要求4至6中任一权利要求所述的报警装置，其特征在于该第一分析单元(130)包括心率检测器模块(131)，用于接收该增强的心电图信号(ECG_CL)，并基于其而产生该心率信号(H_R)。

8、如权利要求4至7中任一权利要求所述的报警装置，其特征在于该第二分析单元(140)根据该增强的心电图信号(ECG_CL)来确定该异常心跳的强度(p_EBC)。

9、如前述任一权利要求所述的报警装置，其特征在于，如果异常心跳的强度(p_EBC)超出了第二阈值，则该第二报警标准被满足。

10、如权利要求9所述的报警装置，其特征在于该第二阈值表示等于约四倍于异常心跳的平均强度的数值。

11、如前述任一权利要求所述的报警装置，其特征在于

该装置包括第三分析单元(980)，用于根据该心电图信号(H_ECG)确定至少一个心率紊乱参数(P_HRT)，以及

如果该至少一个心率紊乱参数(P_HRT)满足了至少一个第三报警标准，在相对较高的异常心跳强度(p_EBC)的情况下，该报警产生单元(150)还触发该报警信号(α)。

12、如权利要求11所述的报警装置，其特征在于该至少一个心率紊乱参数(P_HRT)包括以下至少之一：

第一参数(TO)，表示反映在心电图信号(H_ECG)的RR间隔中的相对变化的紊乱发生量度，和

第二参数(TS)，表示反映在特定异常心跳之后一段时间内的RR间隔的上升率的紊乱倾斜量度。

13、如权利要求12所述的报警装置，其特征在于该至少一个第三报警标准被满足，如果符合

第一参数(TO)超过第一紊乱阈值，和/或

第二参数(TS)位于由较低的第二紊乱值和较高的第二紊乱值划定的区间之外。

14、如权利要求13所述的报警装置，其特征在于

该第一参数(TO)被确定为：一个特定异常心跳之后不久的一个平均RR间隔(RR₁，RR₂)和该心跳之前不久的一个平均RR间隔(RR_-2，RR_-1)的差除以该心跳前不久的所述平均RR间隔(RR_-2，RR_-1)，以及

该第一紊乱阈值代表所述异常心跳的之前不久到之后不久的RR间隔的零改变。

15、如权利要求13或14任一权利要求所述的报警装置，其特征在于

所述第二参数(TS)根据该异常心跳之后紧跟的第二组RR间隔内的第一组RR间隔上的最陡斜率，以表达所述心电图信号(H_ECG)中连续R波间的时间差的函数的形式来确定，以及

所述较低的第二紊乱值表示1毫秒每RR间隔。

16、一个医疗系统，包括透析装置(210)，用于执行病人(P)的血液透析治疗，其特征在于该系统还包括：

心电图(220)，用于记录病人(P)的心电图信号(H_ECG)，

如权利要求1至15中任一权利要求所述的报警装置，用于接收该心电图信号(H_ECG)，以及

透析控制单元(230)，用于接收来自该报警装置的该报警信号(α)，并根据该报警信号(α)发送控制信号(C)给该透析装置(210)，该控制信号(C)用于使得该透析装置(210)中的至少一个透析参数被调整，这样降低了该病人(P)可能进入血压过低状态的风险。

17、如权利要求16所述的医疗系统，其特征在于，该控制信号(C)用于实施该透析装置(210)执行的透析治疗的中断。

18、一种在病人接受血液透析治疗过程中预测快速血压降低的方法，包括：

记录该病人的心电图信号(H_ECG)，

根据该心电图信号产生一个心率变化信号(P_HRV)，

其特征在于：

根据该心电图信号(H_ECG)确定异常心跳的强度(p_EBC)，

确定在当前时期该异常心跳的强度(p_EBC)是否相对较高或相对较低，

在异常心跳强度(p_EBC)相对较低的时期：

如果该心率变化信号(P_HRV)满足第一报警标准，触发一个指示估计的快速血压降低的报警信号(α)，

在异常心跳强度(p_EBC)相对较高的时期：

如果该异常心跳强度(p_EBC)满足第二报警标准，触发该报警信号(α)。

19、如权利要求18所述的方法，其特征在于，至少在异常心跳强度(p_EBC)相对较低的时期，

根据该心电图信号(H_ECG)将一个增强的心电图信号(ECG_CL)转化为一种功率谱表示，

计算所述功率谱的低频带和高频带间的比率来代表所述心率变化信号(P_HRV)，以及

如果该比率低于第一阈值，则认为该第一报警标准被满足。

20、如权利要求19所述的方法，其特征在于，该低频带的范围从约0.04Hz到约0.15Hz，该高频带的范围从约0.15Hz到约0.40Hz，该第一阈值约等于1。

21、如权利要求19或20任一权利要求所述的方法，其特征在于如果异常心跳的强度(p_EBC)超出了第二阈值，则认为该第二报警标准被满足，该第二阈值表示一个等于约四倍于异常心跳的平均强度的数值。

22、如权利要求21所述的方法，其特征在于通过该增强的心电图信号(ECG_CL)在一个滑动窗口计算该异常心跳的平均强度。

23、如权利要求18至22任一权利要求所述的方法，其特征在于在计算所述的比率之前从该增强的心电图信号(ECG_CL)中排除任何检测到的异常心跳。

24、如权利要求23所述的方法，其特征在于排除所述异常心跳包括排除跟随在一个异常心跳之后的各个非异常心跳。

25、如权利要求18至24任一权利要求所述的方法，其特征在于

根据该心电图信号(H_ECG)确定至少一个心率紊乱参数(P_HRT)，以及在异常心跳强度相对较高的时期，如果该至少一个心率紊乱参数(P_HRT)满足至少一个第三报警标准则触发该报警信号(α)。

26、如权利要求25所述的方法，其特征在于该至少一个心率紊乱参数(P_HRT)包括以下至少之一：

第一参数(TO)，表示反映在心电图信号(H_ECG)的RR间隔中的相对变化的紊乱发生量度，以及

第二参数(TS)，表示反映在特定异常心跳之后一段时间内的RR间隔的上升率的紊乱斜率量度。

27、如权利要求26所述的方法，其特征在于该至少一个第三报警标准被满足，如果符合：

第一参数(TO)超过第一紊乱阈值，和/或

第二参数(TS)位于由较低的第二紊乱值和较高的第二紊乱值划定的区间之外。

28、如权利要求27所述的方法，其特征在于

该第一参数(TO)被确定为：一个特定异常心跳之后不久的一个平均RR间隔(RR₁，RR₂)和该心跳之前不久的一个平均RR间隔(RR_-2，RR_-1)的差除以该心跳前不久的所述平均RR间隔(RR_-2，RR_-1)，以及

该第一紊乱阈值表示所述异常心跳的之前不久到之后不久的所述RR间隔的零改变。

29、如权利要求27或28任一权利要求所述的方法，其特征在于

第二参数(TS)根据所述异常心跳后紧跟的第二组RR间隔内的第一组RR间隔上的最陡斜率来确定，以代表所述心电图信号(H_ECG)中连续R波间的时间差的函数的形式，以及

该较低的第二紊乱值表示1毫秒每RR间隔。

30、一个可直接载入计算机的内部存储器的计算机程序，包括当所述程序在该计算机中运行时控制权利要求18至29任一权利要求所述步骤的软件。

31、一个计算机可读介质(170)，具有记录在其上的程序，该程序使得计算机控制权利要求18至29任一权利要求所述步骤。

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