CN101605496A - 处理胸部反射射频探询信号的方法 - Google Patents
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Abstract
一种评估或者监测目标的医疗状态的方法,包括以下步骤:提供来自目标的射频探询干涉信号,该射频探询干涉信号是传输进入目标胸腔的射频探询信号的反射信号的低频成分,以及根据射频探询干涉信号确定目标的至少一个心脏或者呼吸特性。可以将特性与预定数值进行比较从而评价状态,或者监测一段时间中的变化从而评价目标的情况的变化。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求提交于2006年9月21日、名为“处理胸部反射射频探询信号的方法”的第60/846,404号美国专利申请,提交于2006年9月21日、名为“用于非侵入生物阻抗确定”的第60/846,403号美国临时专利申请,和提交于2006年9月21日、名为“使从胸部组件返回的射频信号适于提取心肺数据的方法”的第60/846,402号美国临时专利申请的优先权,其全部整体作为参考引入。同样作为参考而整体引入的还有,提交于2006年9月21日、名为“用于胸部射频探询的传感器-天线-探头”的第60/846,408号美国临时专利申请,和提交于2007年4月5日、名为“用于胸部射频探询的天线”的第60/910,394号美国临时专利申请。
与联邦资助的研究或者开发相关的声明
美国政府对本发明具有已付费的授权,并且在有限的条件下有权要求专利权所有人在合理条件的情况下,在由美国空军特种作战指挥部(AFSOC)授予的第DAH001-05-S-0144号合同所提供的条款下授权给他人。
背景技术
在生物医学工程中,胸部生物阻抗是胸部和心脏的电导率变化的一种量度。该量度基于心脏和主动脉根部的脉动血液体积的变化。首先由Kubicek在1959年描述,这种对血液动力学测量的方法被细化,并且从90年代早期在实践中使用。胸电生物阻抗(TEB)非侵入式地测量与心动周期相关的心率、能量和体积。效度研究已经将非侵入式胸部阻抗测量的结果与侵入式Swan Ganz热稀释测量以及测量心输出量的非侵入式Fick方法相关联。
现有的心输出量和血液动力学监测(Swan Ganz或者Fick过程)的侵入式方法不能或者不适于在医疗设施之外使用。甚至现有的非侵入式胸部阻抗设备因为其尺寸和功率要求,以及需要在患者的胸部连接多个(例如7个)电极而不适于现场应用。
发明内容
一方面,本发明是一种评估或者监测目标的医疗状态的方法,包括以下步骤:提供来自目标的射频探询干涉信号,该射频探询干涉信号是反射进入目标胸腔的射频探询信号的反射信号的低频成分,以及根据射频探询干涉信号确定目标的至少一个心脏或者呼吸特性。可以将所述特性与预定数值进行比较从而评价状态,或者监测随时间的变化从而评价目标的状况的变化
另一方面,本发明是一种处理心肺射频数据的方法,上述数据由向目标的躯干传入射频探询信号并且捕获来自躯干的不同组织的射频探询信号的反射信号而获得,该方法包括以下步骤:从捕获的射频探询信号的反射信号中提取时变成分作为射频探询阻抗信号;以及从射频探询阻抗信号提取循环的呼吸成分。
附图说明
当参照嵌入的附图阅读时,可以更好地理解前述发明内容以及后续对本发明的详细描述。出于说明本发明的目的,图中示出了当前优选的实施例。但是应当理解,本发明并不局限于所示出的特定设置和器械。
图1示例性地表示人类目标的躯干中的射频信号反射表面;
图2示出了带有指明最大脉冲(“C”)的心脏点的典型射频阻抗探询信号的示例性轨迹;
图3是图2的RFII信号的在时间上压缩后的简化轨迹,以便说明RFII信号的呼吸成分(L);
图4是图2的轨迹的再现,说明在多个连续心跳上延展的呼吸成分基准线;
图5是图3的轨迹的再现,示出RFII信号的呼吸成分的整体循环性质;
图6是图2的轨迹的另一个细化部分以便说明紧邻的极值之间存在的斜率;
图7是说明夸张的呼吸对RFII信号的影响的示例性轨迹;
图8示出了说明一个呼吸影响的轨迹,该影响反映了三个不同目标的RFII信号的心动周期;
图9示出了说明另一个呼吸影响的轨迹,该影响反映在与图8相同的三个不同目标的RFII信号的心动周期中;
图10说明了RFII信号轨迹,该轨迹覆盖了去除呼吸成分的两个心跳以及随着时间变化的反射率(幅值);
图11说明了彼此叠加的同时产生的RFII心脏成分信号和常规传导阻抗产生的dZ/dt信号;
图12示出了彼此分离的图11中的RFII和dZ/dt轨迹,并且RFII心脏成分信号的幅值是反转的;
图13示出了时间同步组合的图12的轨迹和各种ECG信号心脏标记;
图14示出了左束枝堵塞的目标的类似轨迹对;
图14a更详细地示出了图14中在T-波处交叉的两个轨迹;
图15是图13中具有单独对应的ECG心脏事件的单独RFII波的放大版本,
图16是左束枝堵塞的图14中具有单独对应的ECG心脏事件的单独RFII波的放大版本;
图17示出了识别可以被用于对目标的呼吸进行量化或者评估的RFII信号的其他成分;
图18是识别反射的RFII心脏成分信号的额外呼吸子成分的RFII轨迹;
图19是说明从RFII信号计算心率和呼吸速率的方法的流程图;
图20是从反射的RFII信号计算dR/dt的流程图。
具体实施方式
血液动力学和生物阻抗状态伴随每次心跳出现,或者作为心跳的子成分出现。心脏内部的每个动作都会引起身体的机械和电气变化。尽管,这些动作的重复可以被视为一段时间上的总体平均,每个心跳是一个独特的事件,并且因此包含一组独特的提供独特信息的数值和特性。
同时,外部力量对心跳的这些值和成分施加影响引起变异。这些变异通常是很微小的,不会引起数值范围中的重要偏差。外部力量可以包括但不限于目标的身体位置,例如站着或坐着。呼吸速率变化也可以提供变异。身体运用、环境以及整体身体状态也会影响这些参数。
因此,当发生突然变化或出现趋势中的偏转时,可以对个体的情况进行评估。当与初始数值或者个体基准线对比时,可以做出对整体健康的判断。此外,通过由所收集的趋势数据预测未来趋势,可以评估病人将来的结果。这包括受监测个体健康的改善、稳定或者下降。因此,可以进行治疗干涉以便防止呼吸困难并且改善疗效。
常规非侵入式心脏阻抗测量两个探测电极之间的个体的电导率,所述两个电极附着在两个附加的探询信号注入电极之间的目标。已经发现了反射的射频波包含大部分或全部的、与包含在常规非侵入式胸部生物阻抗信号中相同的血液动力学信息。进一步还发现,射频信号可以被安全地传输穿透目标的躯干,并且可以随着不同的内部胸部器官具有足够的强度和频率可变性地反射为不同的角度,以提供心脏数据和呼吸数据,该心脏数据与在常规接触阻抗信号中获得的数据类似,而所述呼吸数据在这样的信号中还不易利用。以用于射频阻抗探询的缩写RFII来整体指代本发明。
射频探询信号被通过位于目标最近处的天线传输进入目标的躯干。但是,与常规非侵入式胸部生物阻抗测量不同,天线不必直接与目标接触,只要离目标的心脏足够近。随着传输的射频探询信号穿过目标,各种因素影响目标与波的相互作用,并且提供探究信息。
设想一种形式为具有预定固定频率的未调制射频信号的单独功率源,该信号从天线传输进入利用天线定位的未调制的目标的躯干,并且反应出全部胸部器官和所遇到的物质。在图1中示意性地示出了反映射频探询信号所遇到的物质的主要射频波。尽管这是遗失了一些成分的简化图像,它确实反映出了对所传输的射频探询信号的主要影响。该射频探询信号标记是:D1(真皮);M1(肌肉);S1(骨骼);L(肺);CM(心肌);CF(心血管流体);S2(骨骼);M2(肌肉);和D2(真皮)。
当射频探询信号被传输进入目标的躯干时,在皮肤(真皮)出现第一偏转/反射,接下来是肌肉,之后是骨(胸廓)。由于这三个部分尺寸和成分是静态的,从这些部分返回的射频探询信号的反射是稳定值。
一旦射频探询信号通过了胸廓,它的一部分从肺反射回来。随着肺扩张和收缩,器官的成分会变化。当肺呼出空气,肺体积中的材料是组织。该组织包含盐和水。盐水,包括血液,是对射频探询信号最具反射性的材料之一。盐水/血液引起反射的信号增加。
进入并穿过肺的射频探询信号部分开始与心脏接触,在此反射回一部分射频探询信号。由于肌肉自己的成分保持相对稳定,这部分提供了稳定值。但是进入心脏的射频探询信号由于很多因素改变,引起了变异的返回信号,所述返回信号可以被监测和评估。当心脏经历其心脏-动态过程时,液面的形状和位移将发生变化。心脏的形状也发生了变化。所有这些生理学事件改变了反射回体外的信号。不仅是流体的体积影响信号反射,由容器(心脏和血管)定义的液体形状也提供了反射信号的独特且一致的模式。反映流体体积的射频探询信号有机会被从流体形状的背面或者反面。反射这些反射是更小的成分。但是,由于出现在心脏中时流体形状的连续性,它们影响每次心跳的信号均一的特性。
在心脏之外,剩余的射频探询信号将再次与骨接触,例如脊柱,随后是肌肉和皮肤。在该过程中,一部分射频探询信号将被以一致的形式反射回来,因为在该过程中,这些物质的组成和形状保持静态。
肺、心肌和心血管流体经历了大量的循环变化。肺根据内部拓扑发展了特定形状的空气袋(atmosphere pocket),该拓扑因人而异。这些空气袋提供了将射频探询信号向后和向前反射的表面,并且提供出现更高和更低反射率的交替周期。心脏发展了流体袋(心血管流体),在其经过器官时所述流体袋移动和改变形状。流体(血液)对射频波具有高反射性。
不仅解剖结构的反射性和其所遇到的身体物质,心脏的位置和它如何被放置到其他解剖结构的附近也会影响射频探询信号。从桶状胸并且胸肌厚实的个体获得的信号与从较瘦弱且更消瘦的个体获得的信号进行对比得到了证实。反射信号没有被身体成分衰减或者增强,但具有不同的斜率。从每个目标反射回的射频探询信号具有以下属性,该属性与解剖定位、解剖形状和尺寸、机械动作以及胸部结构和遇到的物质的电导率/生物阻抗的属性相关。
当分析射频探询信号的反射时,多普勒成分包含感兴趣的心肺信息。此后,捕获到的反射射频探询信号的多普勒成分将被称为反射的射频阻抗探询信号或者简称为“RFII”信号。感兴趣的多普勒成分在大约100Hz或者更低的范围。被处理的RFII信号代表了捕获到的反射射频波的幅值,因为多普勒带宽在原始射频探询信号的预定固定频率附近。
任何给定的时间T,目标的形态学是其行为和特性的静态快照。由于它是给定时刻的静态快照,身体流体例如血液不应当被视为或者解释为液体,而是存在于给定时刻的静态状态下的三维固体。尽管射频波是动态的,并且随着其消耗能量,强度呈衰减状态,在给定时间T,最好将流体解释为具有反射表面和入射角度的单一固体对象。为了确定波或者能量动作的速度和/或方向,必须评估信息的多个时间片段。
图2示出了来自目标的RFII信号的轨迹的实例。该信号同样是射频探询信号的捕获到的反射的多普勒成分的幅值。该RFII信号可以从以各种方式反射回的原始信号中获得,但是最好经过正交解调和带通滤波(在大约1到100Hz)。图2中示出的RFII信号的轨迹中最简单和最显著的成分是心脏标记(“C”)。心脏伴随周期性流体变化工作。由于流体对类似RFII信号的射频信号具有高反射性,该交互变得很明显。随着心脏充有流体(血液),该信号响应增加返回在一维数据阵列中的拓扑表示。很容易就发现,通过对特定时间周期中这些变化(C事件)的计数就可以确定收缩(心跳)循环。
RFII信号中并行出现的另一个周期性系统是呼吸。尽管它不像心跳那么明显,它也出现在RFII信号中。为了理想地更详细地评估来自心脏的信号,应该去除呼吸信号成分。
在图3中,示出了大约20秒的RFII信号以便说明常规呼吸循环。斜线“L”示出了由呼吸添加在心动周期上的有规律的呼吸模式。肺的内部拓扑以及它们的构造影响它们对RFII信号的反射能力。当排空时,肺更具反射性,因为暴露了较少的表面从而提供了偏转的折射角,以及用于RFII信号的折射的折射角。当出现这种情况时,更多的RFII信号可以被反射回到发射源。当肺充满空气时,支气管树和肺泡扩展产生表面,该表面提供了用于反射和用于折射RFII信号的折射角。在该阶段,反射信号的强度减小。如果来自图2的RFII信号被精密地再次测量,如图4中示出的,呼吸的呼吸子成分信号(L)变得更明显。如图5所示,呼吸循环创造了起伏的重复出现基准线,其中前一图中的RFII进行了时间压缩。由于其出现在RFII信号中,可以通过计算基础周期(underlying cycle)的底部和/或顶部来确定呼吸循环的数量,以便提供每分钟的呼吸中的呼吸速率L。为了从心脏隔绝该信号,还可以去除该成分。
在图6中,斜线“3”出现在RFII信号的连续极值中的点1和2之间。点1和2提供了从基础呼吸成分中去除基础呼吸成分的方便的定位点。由于反射RFII信号不是以线性形式受到呼吸的影响,以分段的方式去除该成分是很重要的。使用心跳作为参考点,确定点1和2之间的斜线3是基准线的增加还是减少。该斜线是从1和2之间的全部点中系统地去除的。随后在2和后续参考点(未示出)之间的后续一对心跳重复该过程。当夸大呼入和呼出时,基准线偏转和呼吸波的后续基础幅值变得更明显和更夸张。图7示出了示例性RFII信号的轨迹,其中目标进行了非常深的呼吸,产生了更陡峭的斜线。可选地,该图可以反映出尽可能从肺中呼出更多的空气的呼出努力。呼吸循环变得非常明显,并且产生了比心跳波动范围更大的信号。
另一个肺部特征存在反射RFII信号中。剩余RFII回波出现在肺以及“鼓式机制”中。由于肺充满了空气,它们提供多个表面,所述表面除反射的信号响应下降之外,这还放大了RFII信号的回波特性。如同可以在图8中看到的,显著的特性在信号中变得很明显,图8示出了来自不同目标的RFII信号。这组三个RFII轨迹的上部线段是来自一个呼气过程。在心跳的前沿(leading edge)处指明的小特征对应于肺中剩余的空气,其可以被解释为常规呼吸下的呼吸保留体积,或者最大呼出后的剩余体积。信号偏转器例如肺中的流体最可能创建用于测量的显著信号事件。附加呼出和/或信息存在于特征中,该特征可以被用于确认肺的情况,如同可以在图9中看出的。轨迹的三个分离部分被一个叠在一个之上地放置在图9中,并且示出随着肺的扩张和收缩,对于不同目标信号随时间的循环变化。
随着从反射RFII信号中去除呼吸循环相关成分,存在的剩余信号包括衣服、皮肤、肌肉、骨、静态肺材料、心肌和流体(血液)。该组项目中主要的动态成分是流体血液,因为它循环变化。由于流体(血液)影响反射信号的幅值,可以基于响应确定体积。可以由剩余信号的各种方面确定与心脏的健康相关的附加信息,所述剩余信号也应该被视为RFII心脏成分。
当RFII信号并且更具体地RFII心脏成分与同时产生的胸电生物阻抗信号比较时,可以看到在常规传导阻抗信号dZ/dt与RFII心脏成分信号之间存在的关联。两者都以类似的方式受到流体体积和其变化的显著影响。
在图10中,从幅值和时间变化评估来自(反转的)RFII心脏信号的单个心跳。已经发现这提供了用于该心脏特性的数值,该数值可以与胸部阻抗特性数值dZ/dt相比较。从RFII信号确定的该心脏特性可以被视为相对时间变化的反射率变化(dR/dt)。
图11示出了同时产生的RFII心脏成分和常规传导阻抗产生的dZ/dt信号彼此叠加后的示例性屏幕截图。可以比较两个信号的计时和基本形状。在图12中,反射的RFII心脏成分和图11的dZ/dt信号被分离,并且反射的RFII心脏信号的幅值被反转,下面是未反转的dZ/dt信号。图13示出了反转的、带有并行ECG信号(底部)的反射心脏RFII心脏信号(上部)。
图11和12中的全部信号的前沿和后沿斜线表示出与幅值比时间相类似的特性。已经发现,在dZ/dt与图10中示出的dR/dt之间的相似性可以用于直接从RFII信号为目标确定每搏出量和心输出量的至少相关值。可以以多种方式确定数值dR/dt。简单的权益之计是测量RFII信号的一个心动周期中的最小和最大点之间的信号幅值,确定周期的时间长度,并且使用该数字作为常规每搏出量和心输出量等式中的dZ/dt的等同物。对于绝对确定这两个特性的每一个,适当的比例是必要的,可以理解,对于趋势监测或者总体特性确定,比例并不必要。能够通过测量各种目标来确定额定SV和/或CO数值或者这些数值的额定范围,利用dR/dt数值以及与确定个体条件的额定数值比较的个体的SV和/或CO数值的数值来测量所述目标。可以通过计算多个连续心动周期上的平均dR/dt来作出更精确的判断。需要注意,为了更高的精度,应当从RFII信号(图6)的这些部分去除呼吸成分。否则在吸气时时间部分将增加,从而产生由于在每个循环偏斜合成数值而持续多个心跳的不可用数值。
此外,在特定事件处的dZ/dt信号中的微小特征被放大并且在反转的RFII心脏成分信号中的表现为更突出的特征。已知事件的定时,例如ECG中的心脏波可以用于进一步确认来自心脏成分信号的同样事件或者其他特性。参考图13和15,出现在ECG中的常规P波精确地与RFII心脏斜度偏差相关,所述斜度偏差明显早于反转的RFII心脏成分信号的上部极值。QRS复合波是在反转RFII心脏信号中一直可见的,同时数据部分开始在峰的顶部,延伸到下降斜线上的可见偏转处。当从图13捕获的单个心跳在图15中放大时,ECG事件次数与RFII事件次数之间的关联变得更加明显。T波与在底部反转RFII心脏信号中出现的事件对应。通过使用匹配的ECG,可以辨认RFII心脏信号中的重要事件。结果是,这些组成每个心动周期中的子成分的心脏事件或者标志可以被识别并且用于确定通常需要ECG数据的心脏特性。例如,特性可以是可以从RFII信号确定的心室射血时间。
在图14中,并发的ECG(底部)和反转的RFII心脏成分(上部)信号示出了当心脏中的状况不是最佳时,例如出现左束枝阻塞时,信号之间的关系。当来自图14的单一心跳在图16中放大时,ECG和RFII之间的时间事件变得明显。P波点处的对应斜度偏差产生了RFII信号中的可辨认的峰值。尽管ECG上的P波没有显著地与常规P波不成比例,心脏和流体的机制在该时间段体现出了可注意到的偏离。除了在图13中可以看到的斜度偏差,偏差开始于跟随有信号下落的信号尖峰。此外,RFII信号中的QRS复合信号签名与常规RFII心脏信号偏离。在时间轴上,后沿斜线变化离峰值更远,并且更为明显。当没有出现呼吸时,肺耗尽空气,RFII信号表现为信号中的倾斜。该事件发生在与QRS复合波中的后沿偏离相对应的时间。在T波的向上倾斜时,RFII信号的底部从表现为U形的均一波谷变化为不平衡波谷的。下降曲线以更缓和的形式倾斜。RFII心脏成分中的这些变化可以用于确认出现这些不同的心脏事件和情况。
图17示出了作为心脏的详细分析成分的RFII信号元件。在上述信号轨迹中,呼吸波具有成分,所述成分可以用于对对象的肺部/呼吸响应的量化或者评估。这包括后续内容。在反转RFII信号波的上升沿处的斜线的长度A指明了呼吸的深度。长度B,RFII信号波的下降沿处的下降斜线的长度,是呼吸循环的呼出部分。角AC是A相对C的斜率,并且代表了吸入的深度。吸入越深入,肺扩张越剧烈并且斜线越陡峭。吸入过程中的倾斜时间给出了引入体积的指示。还可以监测三个(呼吸速率、呼吸深度和进气体积的指示)中的任何一个的变化。
再次参考图18,附加呼吸子成分包括但不限于提取每个心跳中的肺部产生的部分,这也直接与心脏及其结构和响应相关。这些例如包括,识别心跳成分中的点,在所述点心脏波的斜线变平(level out),这是由于肺部活动;事件的结束的识别和评估,在此斜线再次上升;如同以项目(B)表示并且在图18中可见的事件的持续时间从而在心跳波中循环变化作为呼吸速率的测量;计算(A)与(B)的乘积从而确定识别出的信号事件的体积作为肺活量的幅值或者体积的指示,(B)除以(A)和/或(A)除以(B)从而确定识别出的信号事件的比率,并且特定事件的心脏成分信号的(B)长度之中,哪个与图13和14中指明的心脏中的电气可识别身体事件相关联。
图19是示出从RFII信号计算心率和呼吸的流程图。图20的流程图示出了如何从反射的RFII信号的心脏成分计算出dR/dt。如同可以看到的,从后续的过程确定dR/dt,例如RFII心脏成分信号的20或30秒长度。
计算出的dR/dt数值可以被用于以下列公式确定每搏出量(SV)和心输出量(CO):
如果是男性
SV=((0.418-(0.0016*HR)*134*dR/dt*(Len*Len*Len))/(ZO*ZO)
CO=(SV*HR)/1000;
如果是女性
SV=((0.418-(0.0017*HR)*112*dR/dt*(Len*Len*Len))/(ZO*ZO)
CO=(SV*HR)/1000;
其中使用后续
HR-心率
Len-胸部长度(男性通常是13英寸,女性相同或者更短)
ZO-来自从射频探询信号的反射返回得到的原始射频探询信号反射的基准线数值,特别地,从来自原始射频探询信号的DC成分的幅值;(男性或女性额定数值25欧姆)。
因此提供了评估或者监测目标的医学状态的方法,开始于以下步骤:提供来自目标的射频探询干涉信号,射频探询干涉信号是传输到目标的胸腔的反射波的低频成分;并且从所述射频探询干涉信号确定目标的至少一个心脏或者呼吸特征。所述特性被与预定数值比较从而评价状态,或者为了评价目标随时间的条件改变而监测该变化。
可以以RFII信号的连续时间片段确定这些心肺特性中的每一个,例如呼吸速率、心率、每搏出量和/或心输出量,以及其他特性。任何这些可以实时输出的确定的特性都是信号形式的,作为打印输出或者视觉显示和/或历史数据。还可以附加地或者可选地识别和以信号形式存储或输出这些特性中任何一个的变化,该变化是指与之前的连续时间片段比较、或者确定的/计算出的/获得的特性超过了预定界限或者这些特性中的任何一个的变化速率超过了变化速率界限。可以监测这些特性中的多个特性以便识别整体状况(例如好、严重、危急)和特定目标的情况改变(改善、稳定或者恶化)。确定的情况也可以被以信号形式输出。在出现恶化或者恶化到了足够显著的程度时,可以产生恰当的警报信号。
监测情况和情况改变的方法的一个实例是通过检测心输出量的数值和变化来量化或者确定整体情况的数值和监视其变化。例如,可以以每个上面的公式计算心输出量。来自上面的公式的CO的范围应当是0(呼吸)到大约12(不健康、亢奋的心跳)。常规健康范围是3.5到6.5。
为了将上述数值转换到更容易计算的0-100的平方米度量,心输出量可以与10相乘(即心输出量2.1变为21)。如果结果是低于21,就在结果上加5。这是“紧急”情况(非常不健康)。如果结果在21到26之间,就在结果上加44。这是“急迫”(此刻不健康)。如果结果是大于26,就在结果上加44(它将在“急迫”到“完全健康”的范围中)。如果结果大于100,它将被截止于100(完全健康)。该数值可以被输出给用户,与现有数值进行比较获得趋势和/或被存储以便后续比较。
如果趋势朝向更低的数值(不考虑当前分数)并且在阵列的两个或多个后续条目中下降了10%,该趋势就可以被标记为“急迫”并且截止于65。如果大于65,它可以被降低到65从而标记出不好的趋势。如果趋势朝向更低的数值(不考虑当前分数)并且在阵列的两个或多个后续条目中下降了15%或者更多,该趋势就可以被标记为“紧急”并且截止于35。同样,如果大于35,它可以被降低到35从而标记出严重的恶化。这只是作为举例。这示出了如何以提供当前情况和/或情况的趋势的方式,使用来自RFII信号的心肺/呼吸数据粗略地对目标分类,目标例如是病人或者伤者。
除了心输出量,每搏出量或者呼吸速率或者心率或者心脏波事件或者其他心脏或者呼吸特性或者特性的一些组合也可以被量化并且与目标的先前数值或者预定的可广泛应用于目标的额定数值进行比较。
由于可以相对快捷和简便地进行RFII数据的收集,它很适合于在紧急情况和/或在一个或者有限的看护者需要监测很多病重或者受伤个体的情况下使用。情况和/或趋势可以被转换为信号,并且通过在RFII数据收集装置上显示来提供给看护者,例如使用一个或多个类似色彩编码LED的光源和/或可以被连续显示或者以时间和/或强度的不同占空比工作从而指明状态和/或状态的变化。也可以使用声音传信,例如紧急警报。可选地,数值可以被传输给看护者或者指挥看护者的人或者事情的接收器来评价和/或监测病人的情况。在后一个情况中,可以与一些类型的标识符一同发送传输的数值,从而识别目标源。
本发明还包括从射频探询干涉信号中提取心脏功能信号或者肺部功能信号,处理提取出的信号从而得出心动周期或者呼吸循环的子成分从而确定每个这样的循环中由生理变化引起的体内循环事件。
进一步,在多个循环中积累所得出的心脏或者呼吸循环的子成分,并且在子成分指明生理趋势或者偏离的情况下,分析比较从而识别出偏离的反射或者趋势或者两者的变化。
本发明还包括将目标的子成分与其他个人的对应子成分进行对比以便确定生理差异。
本领域的技术人员应当明了,在不背离广泛发明概念的情况下,可以对前面描述的实施例进行变化。因此应当明了,本发明并不局限于所公开的特定实施例,而是旨在涵盖由所附权利要求所限定的本发明的精神和范围内的全部变化。
Claims (35)
1、一种评估目标的医疗状态的方法,包括以下步骤:
提供来自目标的射频探询干涉信号,所述射频探询干涉信号是传输进入目标胸腔的射频探询信号的反射信号的低频成分,以及
根据所述射频探询干涉信号确定目标的至少一个心脏或者呼吸特性。
2、根据权利要求1所述的方法,其中确定步骤包括以下步骤:
识别射频探询干涉信号中的目标的至少一个心脏或者呼吸循环;以及
识别在所述至少一个循环中的至少一个特性。
3、根据权利要求2所述的方法,还包括以下步骤:
从后续循环中识别至少一个特性;以及
比较特性以确定随时间所述特性的改变。
4、根据权利要求2所述的方法,还包括以下步骤:
从后续循环中识别至少一个特性:以及
对所述特性进行平均。
5、根据权利要求2所述的方法,确定步骤包括以下步骤:
将射频探询干涉信号划分为包含多个心动周期的时间片段;以及
由所述片段上的射频探询干涉信号的幅值变化识别至少一个呼吸事件。
6、根据权利要求2所述的方法,确定步骤包括以下步骤:
将射频探询干涉信号划分为包含多个心动周期的时间片段;以及
确定每个心动周期中的至少一个呼吸特性变化。
7、根据权利要求1所述的方法,其中确定步骤包括以下步骤:
由至少一个循环上的射频探询干涉信号的斜率变化识别至少一个特性。
8、根据权利要求1所述的方法,其中确定步骤包括以下步骤:
将射频探询干涉信号划分为包含多个心动周期的时间片段;以及
从第一片段的每个心动周期中提取呼吸循环成分,以提供第一片段上的射频探询干涉信号的合成心脏成分;以及
由射频探询干涉信号的第一片段的合成心脏成分确定至少一个心脏特性。
9、根据权利要求7所述的方法还包括以下步骤:由第一片段的合成心脏成分的每个心动周期中得出至少一个心脏或者呼吸特性的步骤。
10、根据权利要求8所述的方法,还包括以下步骤:
由射频探询干涉信号的第二片段的另一个心脏成分得出至少一个特性,以及
将从第一和第二片段得出的特性进行比较以识别变化。
11、根据权利要求8所述的方法,还包括以下步骤:
将射频探询干涉信号划分为时间片段,每个时间片段包含至少一个呼吸循环;以及
由第一片段上的射频探询干涉信号的第一片段提取呼吸循环成分;以及
由射频探询干涉信号的第一片段的合成呼吸成分确定至少一个心脏或者呼吸特性。
12、根据权利要求11所述的方法,还包括以下步骤:
由射频探询干涉信号的第二片段的另一个呼吸成分得出至少一个特性,以及
将从第一和第二片段获得的特性进行比较以识别变化。
13、根据权利要求1所述的方法,其中确定步骤包括由射频探询干涉信号至少计算呼吸速率。
14、根据权利要求1所述的方法,其中确定步骤包括由射频探询干涉信号计算目标的心率。
15、根据权利要求14所述的方法,其中确定步骤还包括以下步骤:由射频探询干涉信号计算目标的每搏出量的数值代表。
16、根据权利要求15所述的方法,其中确定步骤还包括以下步骤;由心率和每搏出量计算目标的心输出量的数值代表。
17、根据权利要求15所述的方法,还包括以下步骤:
计算射频探询干涉信号的一个心动周期中相对的连续极值之间关于时间变化的幅值变化比率。
18、根据权利要求17所述的方法,还包括以下步骤:
对射频探询干涉的多个心动周期重复计算比率的步骤;以及
对比率进行平均。
19、根据权利要求1所述的方法,还包括以下步骤:
识别射频探询干涉信号的一个心动周期中的至少一个心脏或者呼吸特性。
20、根据权利要求1所述的方法,还包括步骤:监视所述特性随时间的变化,以识别目标的整体情况或者整体情况的变化或者两者一同识别。
21、根据权利要求20所述的方法,还包括以下步骤:
至少周期性地输出与目标的整体情况有关的信号。
22、根据权利要求20所述的方法,还包括以下步骤;
当目标的整体情况降到低于预定值时,输出警报信号。
23、根据权利要求20所述的方法,还包括以下步骤:
基于所述特性量化目标的整体情况。
24、根据权利要求23所述的方法,其中量化步骤包括对心输出量、每搏出量、呼吸速率、心率、心脏波事件或者其他心脏或者呼吸特性或特性的一些组合的量化,并且还包括步骤将量化后的数值与目标的先前数值比较,或者与广泛适用于目标的预定额定数值比较。
25、根据权利要求24所述的方法还包括以下步骤:向看护者或者看护者处的接收器或者向指挥看护者的某人或某物提供量化后的特性以评价和/或监视目标情况。
26、一种处理心脏-呼吸/肺部数据的方法,所述数据通过向目标的躯干传入射频探询信号并且捕获来自躯干的不同组织的射频探询信号的反射信号而获得,该方法包括以下步骤:
从捕获的射频探询信号的反射信号中提取时变成分作为射频探询阻抗信号;以及
从射频探询阻抗信号中提取至少一个循环的心脏-呼吸成分。
27、根据权利要求25所述的方法还包括以下步骤:由射频探询阻抗信号确定呼吸速率。
28、根据权利要求25所述的方法还包括以下步骤:由射频探询阻抗信号确定心率。
29、根据权利要求27所述的方法,其中,在提取循环呼吸成分后,射频探寻阻抗信号的剩余部分是心脏成分,并且还包括以下步骤:
确定心脏成分的幅值在时间上的变化(dR/dt);以及
由dR/dt和心率确定每搏出量。
30、根据权利要求29所述的方法,还包括以下步骤:由每搏出量和心率确定心输出量。
31、根据权利要求26所述的方法,还包括以下步骤:从射频探询干涉信号中提取心脏功能信号,以及处理所提取的心脏功能信号以得出心脏功能信号的心动周期的子成分以便确定由每个心动周期中的生理变化引起的体内循环事件。
32、根据权利要求31所述的方法,其中在多个心动周期上对得出的心动周期的子成分进行累积,并且进一步包括以下步骤:比较分析所述子成分以识别反映表示生理趋势或偏转的子成分中的偏转或者趋势或者上述两者的变化。
33、根据权利要求26所述的方法,其中,第二提取步骤包括从射频探询阻抗信号中提取呼吸功能成分信号,并且处理所提取的呼吸功能成分信号以得出呼吸循环的子成分以便确定由每个呼吸循环中的生理变化引起的体内循环事件。
34、根据权利要求33所述的方法,其中,在多个心动周期上对得出的呼吸循环的子成分进行累积,并且进一步包括以下步骤:比较分析所述子成分以识别反映表示生理趋势或偏转的子成分中的偏转或者趋势或者上述两者的变化。
35、根据权利要求26-34中任何一项所述的方法,还包括以下步骤:为了确定生理差异,将目标的子成分与其它个体的子成分进行比较。
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