CN101061950A - 利用spo2进行心房纤颤检测 - Google Patents

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Abstract

本发明的方法和系统包括通过在一段时间内监测血氧饱和度水平来检测患者体内的心房纤颤。所述方法和系统从所监测的血氧饱和度水平产生体积描记波形(30，300，550)、分析该体积描记波形(30，300，550)和所检测到的间隔(312，314)并且确定患者是否处在心房纤颤中。所述方法和系统优选地被实现在软件应用中，并且可以被配置成向用户报告心房纤颤(AFIB)的当前状态和当前趋势。

Description

利用SPO2进行心房纤颤检测
技术领域
本发明涉及患者监测的领域。更具体来说，本发明涉及进行患者监测以便检测心房纤颤的领域。
背景技术
在不远的将来，随着人口年龄的增长、健康护理成本的增加以及患者要求对其自身的护理具有更多的控制权，在家庭环境中对于长期患病的患者的监测将变得更加普遍。在家中收集的临床数据(比如血压、体重以及心率)可以被传送回给社会工作者或者临床医师，所述社会工作者或者临床医师可以提供早期介入以便防止患者再入院治疗。许多患有慢性病的患者可以通过家庭心脏监测而获益。
一种非常典型并且危险的心律失常是心房纤颤(AFIB)。在美国，AFIB是导致入院治疗的最为常见的心律失常。通过不规则的心律来识别AFIB，并且AFIB在临床上被定义为不协调的心房收缩。患者常常会遭受心悸，并且中风的危险加大。某些患者可能没有症状。接近三分之一的中风都是由于AFIB。此外，AFIB的存在使得中风的可能性是原来的5倍，并且使得衰弱程度是原来的2倍。
AFIB需要激进的治疗。患者处于AFIB中的时间越长，他们就越有可能滞留在AFIB中，因此早期检测将是所期望的。对于AFIB的发作的快速检测提供了在头48小时内进行治疗的机会，此时由于在心房内尚未形成血栓，因此昂贵的抗血栓治疗可能并不是必须的。
当前的检测AFIB的方法主要依赖于使用连续的ECG记录。不幸的是，通过ECG进行连续的心脏监测提出了许多挑战，其中包括精确地施加多种电极、令人不舒服的设备和线缆以及电池替换的问题。对于许多患者来说，这种敏锐程度并不必要。期望能够简单地排查AFIB，而不需要电极或者附加的传感器。
发明内容
所述方法和系统包括通过从血氧饱和度水平监测设备获取体积描记(plethysmograph)波形来检测心房纤颤。分析所述体积描记波形并且计算脉搏间隔，以便确定患者是否处在心房纤颤中。所述方法和系统优选地被实现在软件应用中，并且被配置成向患者和/或临床医师报告心房纤颤(AFIB)的当前状态和当前的AFIB趋势。
在本发明的一个方面，公开了一种检测人类或动物对象体内的心房纤颤的方法，包括：在一段时间内从监测设备获取体积描记波形；从该体积描记波形测量一组脉搏间隔；从该体积描记波形测量一组特征；以及分析来自该体积描记波形的该组脉搏间隔和该组脉搏特征，以便确定患者的心房纤颤状态，其中该监测设备是一个脉搏血氧定量计(pulse oximeter)传感器，并且该组特征的其中之一是一组脉搏幅度。
该方法进一步包括：分析来自该体积描记波形的该组脉搏间隔和该组脉搏特征，以便检测患者的心房纤颤趋势；以及报告该心房纤颤趋势，并且进一步报告心房纤颤状态。该方法还包括分析该组脉搏间隔，这包括：对该组脉搏间隔实施隐藏马尔可夫模型分析；以及对该组脉搏间隔实施情境分析(contextual analysis)，其中该隐藏马尔可夫模型分析确定患者具有不规则心律的概率，并且该情境分析排除心房纤颤作为不规则心律的来源。
在该方法中，分析该组脉搏特征还包括计算该组脉搏幅度当中的每个连续脉搏幅度之间的幅度变化，其中心房纤颤状态确定取决于对脉搏幅度变化的分析，并且分析该组脉搏幅度包括确定该组脉搏幅度的一组充盈时间动态。此外，分析该组脉搏幅度以及确定该组充盈时间动态的步骤提供了对于所存在的心房扩张(atrial augmentation)的程度的指示。
在本发明的另一方面，公开了一种用于检测人类或动物对象体内的心房纤颤的系统，其包括：远程传感系统，其被配置成分析来自监测设备的体积描记波形；用于存储计算机应用程序的存储介质；耦合到该远程传感系统和该存储介质的处理单元，该处理单元被配置成执行该计算机应用程序，并且还被配置成从该远程传感系统接收该体积描记波形。其中，当该计算机应用程序被执行时，从该体积描记波形检测一组脉搏间隔，从该体积描记波形测量一组脉搏特征，并且分析该组脉搏间隔和该组脉搏特征以便确定患者的心房纤颤状态。该监测设备是一个脉搏血氧定量计传感器，当分析来自该体积描记波形的该组脉搏间隔和该组脉搏特征时检测患者的心房纤颤趋势，并且包括用于向患者报告心房纤颤趋势的装置以及用于报告心房纤颤状态的装置。当执行所述计算机应用程序并且分析该组脉搏间隔时，对该组脉搏间隔实施隐藏马尔可夫模型分析，并且对该组脉搏间隔实施情境分析，其中，该隐藏马尔可夫模型分析确定患者具有不规则心律的概率，并且该情境分析排除心房纤颤作为不规则心律的来源。
在该系统中，当执行所述计算机应用程序并且分析该组脉搏特征时，确定该组脉搏特征的充盈时间动态，并且相对于连续脉搏的均值、中值或者最大值到最小值来计算该组脉搏特征当中的每一个之间的特征变化，其中心房纤颤状态确定取决于对脉搏幅度变化的分析，并且对于作为充盈时间的函数的脉搏幅度变化的分析提供了对于所存在的心房扩张的程度的指示。
附图说明
图1示出了ECG波和体积描记波的图形比较。
图2示出了ECG波和体积描记波的附加的图形比较。
图3示出了根据本发明的一个实施例的方法的流程图。
图4a-4b示出了根据本发明的一个实施例的方法的方框图。
图5a-5b示出了根据本发明的一个实施例的体积描记脉搏幅度的斜率曲线图的图形表示。
图6示出了根据本发明的一个实施例的系统的方框图。
具体实施方式
图1示出了ECG波形20和体积描记波形30。一般来说，医生或者健康护理提供者将利用ECG波形20来检测并诊断患者体内的AFIB。但是，如上所述，比起从患者获得体积描记波形30，从患者获得ECG波形20要复杂得多也困难得多。如下所述，为了利用体积描记波形30来检测AFIB，将检查体积描记波形30的多个方面。将利用脉搏检测，并且将使用隐藏马尔可夫模型(HMM)方法和情境分析来分析脉搏间隔。此外，将测量并分析每个脉搏的幅度40以及所述体积描记波形的每个脉搏之间的心室充盈时间50。本发明将允许实现一种利用患者的体积描记波形30来检测AFIB的更为简单且方便的方法。当然，这将大大增强家庭监测系统，正如下面将描述的那样。下面将更详细地描述所述方法和系统及其实现方式。
图2示出了心率(或RR间隔)的改变对远端体积描记脉搏的影响。间隔RR1长于产生脉搏A0的前一间隔。结果，动脉血有更多的时间被动地流入静脉系统。这在心脏舒张期产生了降低的血量(P0)。较长的RR间隔还允许左心室具有更长的充盈时间。根据Starling法则，增大的心室容积导致下一个容积脉搏A1的更大幅度的更为有力的射血(ejection)。
接下来的RR间隔(RR2)短于前一间隔。由于血液流出动脉系统的时间较少，因此P1处的脉搏水平没有下降到与前一脉搏的心脏舒张期一样低的值。较短的充盈时间导致更低的每搏输出量和收缩血压(与前一间隔相比)，这反映在A2处的更低幅度中。间隔RR4示出了一个甚至更短的间隔，其导致P2处的更高水平和A4处的减小的幅度。
因此，脉搏的幅度(Ai+1-Pi)与前一个RR间隔的长度成比例，并且可以被用作对于用来确定患者是否处在AFIB中的算法的另一个输入。
图3示出了本发明的检测方法100。在步骤110中，在一段时间内从体积描记传感器收集患者的体积描记波形。在步骤120中，从在步骤110中收集的该段时间内的该体积描记波形检测体积描记脉搏。在步骤130中从该体积描记波形检测多个脉搏间隔，并且在步骤135中测量多个脉搏特征。在步骤140中分析所述脉搏间隔和脉搏特征，以便确定AF状态。在步骤150中报告来自步骤140的所述分析的结果，并且还报告患者的AFIB状况的当前趋势。
在图4a和4b中进一步描绘了所述检测方法100的方框图。首先参照图4a，SPO2数据被收集并且被显示为体积描记波形300。对于该体积描记波形300实施脉搏检测310，其中包括检测一系列脉搏以及测量脉搏间隔312、314，其表示心脏腔室的反复充盈。一旦进行了脉搏检测310和脉搏间隔计算312、314，就可以对所检测的脉搏间隔实施隐藏马尔可夫模型(HMM)330分析以及情境分析340。在图4b的详细描述中将包括对于HMM 330和情境分析340的更为详细的描述。
仍然参照图4a，同时参照图1，对于体积描记波形300实施脉搏特征测量320。脉搏特征测量320测量体积描记波形30的每一个幅度40，并且利用该信息来计算幅度变化360。计算幅度变化360为医生或者健康护理提供者给出了关于心脏如何运转的指示，并且每个连续脉搏的幅度的改变(上或下)提供了关于类型和规则性的信息。
还利用脉搏特征测量320数据来确定心房扩张检测350。同时参照图4a和5a-5b，如图5a-5b所示的那样确定心房扩张检测350。充盈时间动态400是很重要的，因为它们可以证实在计算360所述幅度变化时所能检测到的不规则性。现在参照图5a-5b，其中图形地描绘了充盈时间动态400，沿着曲线图的x轴示出了时间(t)，沿着曲线图的y轴示出了幅度(A)。体积描记脉搏幅度410非常依赖于心室充盈时间420。从几个脉搏幅度430的曲线获得的作为时间函数的幅度斜率440提供了关于心房对心输出量的贡献的信息。体积描记脉搏430的幅度410的改变以及所得到的幅度斜率440可以反映心房“驱血(kick)”的存在或缺失以及血压的相对改变。应当注意到，在图5a-5b中，脉搏幅度410和心房充盈时间420被标记在单个示例性脉搏波形上，并且每个脉搏幅度430具有一个幅度410和充盈时间420值。所得到的充盈时间动态曲线图400是如下产生的：从体积描记波形30(图1)中“剪切”每个单独的脉搏(其中包括每个脉搏的心房充盈时间50)，把每个单独的脉搏“粘贴”在该充盈时间动态曲线图400上，并且从“0”开始该充盈时间50。
公知的是，当正常运作时，恰好在心脏的每次主收缩之前，心脏的较小的上方腔室(左、右心房)把额外的血液推到较大的下方腔室(左、右心室)中。这可以占到心室充盈的10％到40％。在心房纤颤期间心室充盈的该扩张缺失，从而可以解释这些患者的某些症状。心房扩张也被称作“心房驱血”或者“心房贡献”。随着人们年龄的增长，心房驱血变得越来越重要，因此老年患者更容易受到心房纤颤的影响。
之前还没有公开过一种在体积描记波形中识别心房扩张的证据的方法。可以在变化的心搏间隔下的脉搏幅度模式中辨识出心房扩张。
一般来说，心搏大致是规则的，但是在心律中总是存在一定程度的不规则性。在吸气的过程中，心搏之间的间隔减小。在呼气的过程中，心搏间隔变长。某些心搏过早发生，其被称作室性早搏(PVC)或者房性早搏(PAC)或者其他名称。这些变化的心搏间隔意味着在心搏之间使得血液充盈到心室中的时间可能更长或更短。加长的充盈时间导致所射出的血液增多、血压提高以及在体积描记中对应于该心搏的脉搏幅度增大。
因此，有两个因素尤其会影响体积描记幅度；即心房扩张和充盈时间。图5a示出了多个波形的叠加，其表明脉搏幅度随着充盈时间增大。在图5a中，患者有心房纤颤，从而脉搏幅度410只作为充盈时间420的函数而增大，因此不存在心房扩张。
当存在心房扩张时，在变化的心搏间隔下的脉搏幅度410的模式是不同的。在这种情况下，大多数早搏将不具有心房扩张的益处，并且这些心搏的体积描记脉搏高度将与图5a中所示出的相似。然而，在更长的心搏间隔下存在心房扩张，因此图5b示出了第一个和最后一个脉搏的提高的脉搏高度。这些脉搏达到所示出的虚线，该虚线处在高于图5a中的水平。
因此，用于识别心房扩张的证据的一般策略是在一段时间(其中至少包括一些不同的心搏间隔)内观察体积描记脉搏幅度430以及观察脉搏高度作为较短心搏间隔的加长的函数而提高的程度。这样允许作为充盈时间的函数而对脉搏高度进行外插。如果存在心房扩张，则较长的心搏间隔所产生的脉搏幅度将超出仅根据充盈时间所预期的水平。图5a和5b是一种简化。高度与充盈时间的函数关系可以不是线性的，并且所述外插可以是更为复杂的函数。然而，所述扩张仍然被识别为超出充盈时间外插的脉搏增大。
返回到图4a，在370中对HMM 330、情境分析340、心房扩张检测350以及幅度变化计算360的结果进行评估，以便确定心律是否不规则。在步骤380中报告患者是否AFIB，并且报告在获取所述体积描记的时间段期间的AF 390的趋势。
现在参照图4b，下面将更详细地描述HMM 330和情境分析340。在该方法100中，所检测到的脉搏间隔310被分类为312中的详细脉搏间隔以及314中的脉搏间隔。HMM 330和情境分析340区分具有不规则的不规则性和规则的不规则性之间的心律。HMM 330分析常常被用在本领域中以便从ECG波形检测AFIB，对于HMM 330分析创建一个详细脉搏间隔312分类，其中脉搏间隔被分类为VS＝非常短、S＝短、SS＝略短、R＝正常、SL＝略长、L＝长以及VL＝非常长。HMM 330分析与情境分析340相比需要较少的精确间隔，并且HMM 330分析的细节可以在美国专利No.6,937,887中找到。
虽然在本领域中已经知道用隐藏马尔可夫模型从ECG波形检测AFIB，但是还没有设想过在本系统和方法中利用HMM 330分析。HMM 330分析计算心律是不规则心律的概率，而情境分析340则利用更多数量的脉搏间隔314来排除AFIB作为不规则性的来源。情境分析340利用更多数量的脉搏间隔314，其中仅仅把各间隔分类为S＝短或L＝长。同样地，这两个分析的结果有助于在步骤370中确定心律的不规则性是否是不规则的。最后，应当注意到，这里描述的方法可以被具体实现为计算机代码集合，其可以由如图6所示的监测系统中的处理器执行。
图6描绘了本发明的检测系统500，其包括一个手指探头520，该手指探头可以附着到患者的手指510上，该手指探头被配置成从患者的手指510获取体积描记波形并且将该电平发送到处理器560，从而可以在电子设备530上显示体积描记波形550，该电子设备530例如是计算机、手持式设备、膝上型计算机或者本领域内已知的其他电子设备530。该电子设备530包括比如键盘的输入设备570，从而患者或医生或者该电子设备的其他用户可以操纵显示器540、配置所述方法的输出或者停用或激活警报。具体实现本发明的方法的计算机代码被存储在存储介质580中，并且处理器560被配置成执行所述代码。处理器560在执行所述代码的同时将考虑到在上面描述检测方法100时所描述的所有因素，并且确定患者是否处在AFIB中。此外，可以显示540所述AFIB报告380和趋势报告390。
本发明比起现有技术具有许多优势。本发明的成本更低(省略了几个ECG电极和/或电极接触凝胶)、更为灵活、比起多个ECG电极而言更易于使用并且具有更短的接通时间，对于患者来说，所述系统和方法比ECG更方便并且更易于实施，这意味着更好的患者适应性。患者适应性的改进还在于获取时间短了很多，短期测量意味着适应的患者可以最小化诸如运动伪像之类的现象，所述运动伪像往往会使得典型的ECG系统较不精确。
所述系统和方法主要意图用作定期评估工具，因此实时输出并不必要，并且由于SPO2测量已经是患者监测设备的常见组件，所以不需要附加的硬件来实施所述系统。在发作后的48小时内检测到AFIB提供了心脏复律(cardio-version)的机会而无需抗血栓疗法的大量费用和时间，从而在降低健康护理成本的同时改进了健康护理。这种用于改进的家庭监测的改进的系统和方法还将导致去急诊室就医的次数更少，同时由于不需要专业的传感器应用而减少了家庭护理以及诊所就医，而在ECG应用中就需要专业的传感器应用。
这些技术也可以与用来测量血量或血压脉搏以便测量AFIB的存在的其他措施相结合地使用。所述其他措施包括(但不限于)：阻抗体积描记术、光学反射率体积描记术、动脉张力测定以及压电传感器。
上面依据特定实施例描述了本发明，所述特定实施例合并了细节以便于理解本发明的构造原理和操作。在本文中提到特定实施例及其细节时并不意图把所附权利要求书的范围限制到所述特定实施例及其细节。本领域技术人员将意识到，在不背离本发明的精神和范围的情况下，可以在所选择的用来进行说明的实施例中进行修改。
部件列表
10    图形用户界面
20    ECG波形
30    体积描记波形
40    脉搏幅度
50    心室充盈时间
100   检测方法
110   步骤
120   步骤
130   步骤
140   步骤
150   步骤
300   体积描记波形
310   脉搏检测
312   详细脉搏间隔
314   脉搏间隔
320   脉搏特征测量
330   HMM
340   情境分析
350   心房扩张检测
360   计算幅度变化
370    AF状态
380    AFIB/无AFIB
390    趋势
400    充盈时间动态
410    体积描记脉搏幅度
420    心室充盈时间
430    脉搏幅度
440    幅度斜率
500    检测系统
510    患者的手指
520    手指探头
530    电子设备
540    显示器
550    体积描记波形
560    处理器
570    输入设备
580    存储介质
135    步骤。

Claims (10)

1、一种检测人类或动物对象体内的心房纤颤的方法，该方法包括：
在一段时间内从监测设备获取患者的体积描记波形(110，120)；
从该体积描记波形测量一组脉搏间隔(130)；
从该体积描记波形测量一组特征(135)；以及
分析来自该体积描记波形的该组脉搏间隔和该组脉搏特征，以便确定患者的心房纤颤状态(140)。
2、如权利要求1所述的方法，其中，所述监测设备是脉搏血氧定量计传感器。
3、如权利要求1所述的方法，其中，该组特征的其中之一是一组脉搏幅度(480)。
4、如权利要求1所述的方法，还包括：分析来自所述体积描记波形的该组脉搏间隔和该组脉搏特征(140)，以便检测患者的心房纤颤趋势(480)。
5、如权利要求1所述的方法，其中，分析该组脉搏间隔(140)包括：对该组脉搏间隔实施隐藏马尔可夫模型分析(330)(140)；以及
对该组脉搏间隔实施情境分析(340)(140)。
6、如权利要求5所述的方法，其中，所述隐藏马尔可夫模型分析(330)确定患者具有不规则心律的概率。
7、如权利要求5所述的方法，其中，所述情境分析(340)排除心房纤颤作为不规则心律的来源。
8、如权利要求1所述的方法，其中，分析该组脉搏特征包括：
计算该组脉搏幅度当中的每一个连续脉搏幅度之间的幅度变化(360)。
9、如权利要求8所述的方法，其中，所述心房纤颤状态确定(370)取决于对脉搏幅度变化(360)的分析。
10、如权利要求1所述的方法，其中，分析该组脉搏幅度(430)包括确定该组脉搏幅度(430)的一组充盈时间动态(420)，其中分析该组脉搏幅度(430)以及确定该组充盈时间动态(420)的步骤提供了对于所存在的心房扩张的程度的指示。
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