CN101668481A - 非侵害式颅内监测仪 - Google Patents

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Abstract

一种估计受检者的至少一个颅内血液动力学参数的方法，该方法包括：a)获得跨越受检者头部的电阻抗作为时间函数变化的数据；b)分析该数据；以及c)估计颅内压、脑血量以及与脑灌注压力和经由大脑毛细管的平均通过时间中的至少一者相关的因素中的一个或多个。

Description

非侵害式颅内监测仪
相关申请
本申请要求于2006年12月14日在美国专利商标局提交的美国专利申请11/610,553的优先权。该申请还要求于2006年1月17日提交的PCT专利申请PCT/IB2006/050174的优先权，并且是该专利申请的部分继续申请，PCT专利申请PCT/IB2006/050174为均在2005年6月15日提交的两个相关PCT专利申请PCT/IL2005/000631和PCT/IL2005/000632的部分继续申请。这两个PCT申请均为于2004年7月15日提交的美国专利申请10/893,570的部分继续申请，美国专利申请10/893,570为2003年1月15日提交的PCT专利申请PCT/IL03/00042的部分继续申请，PCT专利申请PCT/IL03/00042根据35 USC 119(e)要求2002年1月15日提交的美国临时专利申请60/348,278的优先权。所有这些申请的公开内容均通过引用并入到本文中。
技术领域
本发明的领域为通过使用生物阻抗来估计颅内参数。
背景技术
颅内压(ICP)和其它颅内血液动力参数对于诊断涉及中枢神经系统的多种医学状况，以及对于监测它们的治疗都相当重要。最为普遍使用的用来测量ICP的方法是侵入性的，涉及将探针插入中枢神经系统空间中。这类方法由于它们带有感染或出血的风险，故可能较为危险，并且它们可能并不准确。不准确可由表面应变仪中流体的阻塞，或参考点与外部传感器保持得较差，或使用光纤装置时的校准问题所引起。
多个专利和公开的申请，包括授予给Crutchfield等人的US2004/0049105、授予给Ragauskas的US 2006/0094964、授予给Kageyama的US 4,984,567、授予给Sinha的US 6,117,089、授予给IntaMedics，Ltd.(以色列)的MXPA01011471，以及US 6,875,176，提出了使用超声波以非侵害方式来间接地确定ICP。授予给Alperin的US6,245,027提出了使用MRI的类似方法。
尽管涉及超声波和MRI的方法均为非侵害的，但它们需要昂贵的设备和熟练的人员来解释结果。因此，对于持续监测患者的ICP来说，它们并不实用。
US 6,773,407描述了通过暂时将ICP升高已知量，并且直接测量颅骨由此引起的容量增量来测量ICP。EP 0020677描述了暂时闭塞颈静脉，并且通过观察上游反应来确定ICP。这些方法由于它们可能给患者带来一些危险或不适，故对于持续监测ICP来说，可能也并不实用。
存在多种非侵害地持续监测ICP的方法。US 7,041,063描述了安装在角膜外面的光学传感器，其可通过其对视网膜和视神经头的膨胀作用来检测ICP。授予给Zabolotskikh等人的俄罗斯专利公开RU2185091描述了通过测量视网膜中央静脉中的血压来非侵害地测量ICP。US 6,976,963利用外耳道以心动频率的周期性膨胀来测量血压的脉冲波形，并且使用其来推断出其中的ICP。授予给Bokhov等人的俄罗斯专利公开RU2163090通过测量鼓膜在听觉频率下的机械张力来测量ICP。授予给Sackner的US 5,040,540描述了颈部上的机械传感器，其非侵害地测量婴儿的中央静脉血压，并且利用中央静脉压和ICP之间的已知关系来使用其推断出ICP。然而，很难在不接近大静脉的情况下非侵害地测量成人的中央静脉压。
授予给Bridger等人的US 6,491,647描述了机械的外部(非侵害)血压传感器，除了其它用途外，该传感器可用于估算ICP升高的患者太阳穴中的血流量。对于测量血流量而言，认为使用这种机械式血压传感器要优于使用生物阻抗法或光电容积描记法。Bridger等人并未描述测量ICP的方法。
脑电阻图描记法(REG)是一种使用头部的生物阻抗测量来获得关于大脑血液循环及循环问题的信息的技术。通常，由于头部中血液的体积和分布方面的变化，故对于特定的电极布置来说，在心动周期内，且有时是在呼吸周期内，所测得的整个头部的阻抗Z的变化随时间t而变化。如W.Traczewski等人在J Neurotrauma 22，836-843(2005)的“The Role of Computerized Rheoencephalography in the Assessment ofNormal Pressure Hydrocephalus”中所描述，REG通常用于测量或诊断有关循环阻力的问题以及有关动脉弹性的问题。例如，在患有正常压力性脑积水的患者中，Traczewski等人发现Z(t)的两种不同图形，这取决于较小的脑动脉的弹性。在给定患者中看到的Z(t)图形可用于作出关于不同疗法对脑积水的可能结果的预测。所有这些患者均具有类似的正常ICP值。
授予给Shapira等人的WO 06/006143和WO 06/011128，以及授予给Ben-Ari等人的US 2005/0054939和WO 03/059164描述了使用REG来监测脑血流量，例如以便检测脑血流速率的突然降低。特殊设计的电极以及来自于光电容积描记法(PPG)的补充信息可选地用于使生物阻抗测量对脑血流量更为敏感，而对头部中的周边血流量敏感度较低。WO 03/059164描述了使用心动周期内的头部阻抗变化来作为脑血流量的指标。WO 06/011128描述了使用在心脏舒张之后的阻抗变化率来作为脑血流量的指标。
J.Gronlund、J.Jalonen和I.Valimaki在Early Human Development47(1997)11-18的“Transcephalic electrical impedance provides a meansfor quantifying pulsatile cerebral blood volume changes following head-up tilt”中描述了早产新生儿的头部电阻抗测量。与心动周期相关的阻抗变化被认为是反映了总的大脑血量的变化，并且参照了认为是证明了这一观点的早期论文。当婴儿的头部向上倾斜20度时，发现在1.5至4Hz的范围内阻抗变化平均减少了27％。
低的脑血流量由低的脑灌注压力(CPP)引起，脑灌注压力(CPP)是颅内动脉压(CIAP)与ICP之间的差值。较高的ICP或较低的CIAP均可引起较低的CPP值。较低的CIAP继而又可归因于1)例如由心脏问题引起的身体问题，如较低的平均动脉压(MAP)，或者其可归因于2)头部中或通向头部的动脉的堵塞或出血，导致CIAP低于MAP。监测MAP对于检测第一类情况来说是较为有用的方法，但对于检测第二类情况可能就没有那么有用。
Czosnyka等人在J Neurosurg 1998；88：802-8中描述了使用经颅多普勒仪(TCD)超声波来非侵害地估计CPP，但该技术对于用来持续监测并不实用。
总的脑血量(CBV)可用于诊断出血性中风，以及用于诊断由创伤性脑损伤引起的问题。正电子发射断层扫描(PET)已经用于测量CBV。Wintermark等人在Stroke 2005；36：e83-e99中描述了使用灌注计算机断层扫描(PCT)来用于测量CBV。这些技术对于持续监测患者也并不实用。公知的是，头部电阻抗变化是脑血量变化的指标，例如见上文引用的Traczewski等人的著作。
上文引用的所有专利及其它出版物均通过引用并入到本文中。
发明内容
本发明的一些示例性实施例的一个方面涉及使用心动周期期间的头部生物阻抗Z随时间变化的测量结果来估计可选地除脑血流量、脑循环阻力和脑动脉弹性之外的颅内参数，包括ICP、脑血量(CBV)以及与CPP和/或血液穿过脑毛细管的平均通过时间(MTT)相关的因素。在本发明的示例性实施例中，可选地相对于Z的范围测度值和/或心率进行归一化的Z(t)形状，用于计算提供对一个或多个颅内参数进行估计的一个或多个指标，其中t为时间。该指标可提供对颅内参数的绝对水平的估计，或指标的数值变化可提供对颅内参数水平相对于基准水平变化的估计。
应当注意到，常规而言在生物阻抗的文献中，阻抗的负值通常认作是阻抗或Z，因此较高的Z意指较多的脑血量。本文在说明书和权利要求中采用了此惯例。
一般而言，对于具有正常或异常颅内参数的受检者，阻抗Z在接近心动周期的心脏舒张阶段的时刻具有最小值，在接近心动周期的心脏收缩阶段具有第一峰值，以及在心脏收缩阶段之后具有第二峰值。发明人发现，这些第一峰值和第二峰值的相对高度可用作与CPP和/或MTT的相关因素的指标。可选的是，该因素低于正常受检者(即低于正常CPP或高于正常MTT)的受检者通过具有大于第一峰值的第二峰值而区分开，而在具有正常CPP和MTT的受检者中，第一峰值大于第二峰值。可选的是，第一峰值和第二峰值相对于最小阻抗的高度用来绝对地或相对于基准地估计与CPP和/或MTT相关的因素。例如，第一峰值与第二峰值的高度比用作与CPP和/或MTT的相关因素的指标，或者使用第一峰值的高度与两个峰值中较高一个的高度的比值。
应当注意到，一般而言，并且尤其对于发明人完成的测试来说，CPP具有与MTT的反比关系，即当MTT高于正常值时CPP低于正常值，反之亦然。并非总是很清楚的是，与CPP和/或MTT相关的因素实际上是否测量CPP或MTT或两者的组合。此后，我们将只涉及指示或测量CPP，但应当理解到，所述方法实际上指出了事实上可取决于替代CPP或除CPP之外的MTT的因素。
如下列段落所述，发明人还发现了Z(t)的其它特性可用作CPP、CBV或ICP的指标。
例如，作为备选或此外，CPP根据Z(t)的上升率进行估计，例如，在心动周期期间Z(t)的特性最大上升率，其可选地相对于Z(t)的全范围进行归一化。“特性最大上升率”意指比原Z(t)的最大上升率对噪声和人为因素较不敏感的数值，例如在平滑之后和/或在除去数据中异常值之后的Z(t)的最大上升率。Z(t)的“特性下降率”和“特性范围”以类似方式限定。可选的是，Z(t)的上升率与Z(t)的第一峰值和第二峰值的高度比相结合，例如通过得到两者的加权平均值，以获得比两个独立指标中任意一个更为准确的CPP的指标。
可选的是，Z(t)的特性最大下降率用来估计ICP或CBV。经常观察到的是，最大下降率出现在Z(t)中的第二峰值之后。可选的是，使用第二峰值之后的最大下降率或第二峰值之后的平均下降率来估计ICP或CBV。
可选的是，Z(t)的峰到峰范围或Z(t)范围的特性测度值用于估计ICP或CBV。即使具有正常ICP和CBV的不同受检者存在Z(t)范围的较大伸展，但在给定受检者的单个测量时间期间，Z(t)范围从基准值的变化仍可用于实时检测ICP或CBV的变化。
在本发明的一些实施例中，根据提供关于脑动脉顺应性的信息的Z(t)特性来估计ICP。在ICP升高的患者体内，期望动脉不能响应于动脉内压力变化而快速地扩张，因此有效地降低了脑动脉的顺应性，并且在心脏收缩时，压力波经由脑动脉而更快地传播。这就导致了如由Z(t)中的最小值或由峰值ECG信号表示的心脏舒张时刻与Z(t)的最大上升率时刻之间的较短时间差。该时间差可用作ICP的指标，其中，较短的时间差对应于较高的ICP。
在本发明的一些实施例中，一个或多个颅内参数的估值用来诊断医学状况。具体而言，已知一个或多个颅内参数可用于区别不同的状况，这些状况表现出类似的临床症状，但需要不同的治疗方法。
例如，出血性中风的特征可为较高的CBV和ICP，而缺血性中风的特征可为较低的或未改变的CBV和ICP。两种中风的特征均为较低的CPP。创伤性脑损伤的特征通常为较高的ICP和较低的CPP，以及较高、正常或较低的CBV，这取决于出现了多少出血。脑肿瘤和脑感染的特征也可为较高的CBV和ICP，以及较低的CPP。使用阻抗测量来快速地估计中风患者、外伤患者及其他患者的这些参数，可容许较早地开始适当地治疗，这时它们是最为有效的。在治疗期间持续监测头部阻抗可及时地提供关于治疗的有效性的信息，以及关于中风或脑损伤的持续进展的实时信息。例如，如果缺血性中风患者服用抗凝血剂或凝块溶解药物而造成脑出血，并且应当停止或减小剂量，则这种监测就可提供即时警告。
在接受动脉内膜切除手术的患者体内，可在一定的时期内切断一些动脉中的血流。在其它类型的手术中，以及在其它临床状况如休克或心脏问题中，存在中央MAP下降的危险，其还可降低CPP。如果脑血流量降低到相当危险的低水平，则监测头部阻抗以及使用Z(t)来估计实时颅内参数可向外科医生或治疗的内科医生发出警告，以容许及时干预来避免严重的神经损伤。
还存在可受益于监测从头部阻抗中估计出的颅内参数的患有慢性疾病的患者，包括患脑血管疾病、痴呆和偏头痛的患者。监测此类患者可有助于提供所用疗法的预后，容许预后较差的患者选择可能对其适合的更为积极且危险的疗法。
监测新生儿和早产儿的颅内参数可能特别有用，因为这些婴儿可能没有完全发育的大脑自动调节系统。例如由不会影响更为成熟的个体内的脑血流量的抽吸、插入静脉内导管或采血而引起的MAP中的相对较小的干扰，可造成这些婴儿的CPP的极大变化(增大或减小)，如果其被及时发现，则可治疗。
因此，根据本发明的示例性实施例提供了一种估计受检者的至少一个颅内血液动力学参数的方法，该方法包括：
a)获得跨越受检者头部的电阻抗随时间变化的数据；
b)分析该数据；以及
c)估计颅内压、脑血量以及与脑灌注压力和穿过毛细管的平均通过时间中的至少一者相关的因素中的一个或多个。
可选的是，分析数据包括平滑数据、除去因受检者呼吸周期所引起的数据变化，以及只从受检者的心动周期的一部分中选择数据中的一个或多个。
在本发明的实施例中，分析数据包括得到阻抗范围的测度值，而估计包括响应于阻抗范围的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
作为备选或此外，分析数据包括得到阻抗的最大下降率的测度值，而估计包括响应于最大下降率的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
在本发明的实施例中，分析数据包括得到阻抗的最大上升率的测度值，而估计包括响应于最大上升率的测度值来估计与脑灌注压力和穿过毛细管的平均通过时间中一者或多者相关的因素。
在本发明的实施例中，分析数据包括得到心动周期的心脏舒张阶段之后的阻抗第一局部最大值或阻抗上升率的第一局部最小值的高度测度值，而估计包括响应于阻抗的第一局部最大值或上升率最小值的高度测度值来估计与脑灌注压力和穿过毛细管的平均通过时间中的一者或多者相关的因素。
可选的是，分析数据包括将阻抗的第一局部最大值或上升率最小值的高度测度值相对于心动周期的心脏舒张阶段以及阻抗的第一局部最大值或上升率最小值之后的阻抗的第二局部最大值的高度测度值进行归一化。
可选的是，该因素与脑灌注压力相关。作为备选或此外，该因素与穿过毛细管的平均通过时间相关。
可选的是，分析数据还包括得到阻抗的最大上升率的测度值，而估计与脑灌注压力和穿过毛细管的平均通过时间中的一者或多者相关的因素响应于阻抗的最大上升率的测度值和阻抗的第一局部最大值或阻抗上升率的第一局部最小值的测度值的组合。
可选的是，分析数据包括相对于阻抗总范围的测度值进行归一化。
在本发明的实施例中，分析数据包括得到潜伏时间的测度值，而估计包括响应于潜伏时间的测度值来估计颅内压。
可选的是，分析数据包括将时间相对于心动周期进行归一化。可选的是，分析数据包括随着时间的推移对数据进行平滑。可选的是，分析数据包括得到至少一个颅内参数的测度值，以及求多个心动周期内测度值的平均值。可选的是，分析数据包括求来自于不同心动周期的相同阶段的数据的平均值。可选的是，分析数据包括排除并未落入期望的幅度范围内或并非出现在相对于心动周期的期望时间范围内或两者的阻抗值、或阻抗变化率值，或两者。
在本发明的实施例中，对于接受手术的受检者大致持续地监测受检者至少一个血液动力学参数。
作为备选或此外，对于为中风患者的受检者大致持续地监测受检者至少一个血液动力学参数。
作为备选或此外，对于患有创伤性颅脑损伤的受检者大致持续地监测受检者至少一个血液动力学参数。
作为备选或此外，对于患有慢性疾病的受检者大致持续地监测受检者至少一个血液动力学参数。
在本发明的实施例中，对于为新生儿的受检者大致持续地监测受检者至少一个血液动力学参数。
根据本发明的示例性实施例，还提供了用于估计一个或多个颅内血液动力学参数的设备，该设备包括：
a)用于获得随相对于心动周期定时的时间而变化的头部电阻抗数据的装置；以及
b)构造成用以从数据中估计出颅内压、脑血量以及与脑灌注压力和穿过毛细管的平均通过时间中的一个或多个相关的因素中至少一个的控制器。
可选的是，控制器构造成用以分析数据以得到阻抗范围的测度值，以及响应于阻抗范围的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
作为备选或此外，控制器构造成用以分析数据以得到阻抗的最大下降率的测度值，以及响应于阻抗的最大下降率的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
在本发明的实施例中，控制器构造成用以分析数据以得到阻抗的最大上升率的测度值，以及响应于阻抗的最大上升率的测度值来估计与脑灌注压力和平均通过时间中一者或多者相关的因素。
作为备选或此外，控制器构造成用以分析数据以得到心动周期的心脏舒张阶段之后的阻抗第一局部最大值或阻抗上升率的第一局部最小值的高度测度值，以及响应于阻抗的第一局部最大值或上升率最小值的高度测度值来估计与脑灌注压力和平均通过时间中的一者或多者相关的因素。
在本发明的实施例中，控制器构造成用以分析数据来得到潜伏时间的测度值，以及响应于潜伏时间的测度值来估计颅内压。
附图简述
在如下部分中参照附图描述了本发明的示例性非限制实施例。附图通常并不按比例，并且相同或类似的参考标号用于不同附图上相同或相关的器件。
图1示意性地示出了根据本发明的示例性实施例的使用生物阻抗来估计颅内参数的系统；
图2A和图2B示意性地示出了根据本发明的示例性实施例的分别在具有正常CPP的受检者和具有较低CPP的受检者的整个头部测得的在多个心动周期期间随时间变化的电阻抗的示图；
图3A和图3B分别示出了图2A和图2B中所示示图的单个心动周期的更为详细的视图；
图4A至图4D示意性地示出了头部和颈部在心动周期期间的不同时刻的侧部截面，示出了心动周期期间动脉容量怎样变化的可能模型；
图5示出了根据本发明示例性实施例的根据生物阻抗数据估计颅内参数的流程图；以及
图6为示出根据本发明示例性实施例的接受动脉内膜切除术程序的患者的脑灌注压力指标的数值分布的示图。
具体实施方式
图1示意性地示出了根据本发明示例性实施例的使用受检者502的头部生物阻抗测量结果来估计受检者的一个或多个颅内参数的系统500。系统控制器512，例如计算机，使用阻抗测量数据来估计颅内参数，并且例如通过将结果显示在监视器514上来将其输出。
电极504定位在患者头部上，以便测量头部的阻抗。电极504可使用本领域所公知的用于生物阻抗电极的任何设计，包括授予给Shapira等人的WO 06/006143和WO 06/011128，以及授予给Ben-Ari等人的US 2005/0054939和WO 03/059164中所述的设计。例如，可存在单独的电流电极和电压电极。尽管图1只示出了两个电极504，但可存在两个以上的电极。电极可定位在用于头部的生物阻抗测量的现有技术(包括上文所述的公开申请)中所建议的头部的任何位置上。
生物阻抗装置控制器506包括向电极504供送电流的电源，至少出于安全原因而通常为AC电流。如上述公开申请中所述，例如AC电流的频率通常在20kHz至100kHz之间，但也可更高或更低。控制器506还测量跨越其中的两个或多个电极504的电压，不一定是控制器506向其供送电流的相同电极。可选的是，控制器506通过用电压除以电流来计算头部的阻抗Z。阻抗Z在多个不同时刻t进行测量。可选的是，如例如从ECG(未示出)中所确定，根据心动周期的阶段来选择时刻，或者在进行阻抗测量之后得到对应于不同时刻的心动周期阶段。可选的是，由生物阻抗控制器506所产生的关于Z(t)的数据传输到系统控制器512上。可选的是，还在对应于呼吸周期不同阶段的不同时刻测量阻抗数据Z。可选的是，当获取关于Z(t)的数据时患者屏住呼吸，以便将与心动周期的相关性从与呼吸周期的相关性中分离开。可选的是，使用软件例如通过重新分级来将Z与心动周期的相关性从与呼吸周期的相关性中分离开。
可选的是，控制器506和512中的任何一个均为物理上独立的单元，或为与另一个控制器相结合的模块或与另一个控制器一样在同一计算机上运行的软件模块。两个控制器中的任何一个均可包括例如数字处理器，或以模拟方式产生类似结果的电子电路。
系统控制器512使用阻抗数据Z(t)并且可选地使用ECG和/或呼吸数据来单独地或相结合地利用下述任何方法估计受检者502的一个或多个颅内参数。可选的是，颅内参数显示在监视器514上。可选的是，还可显示阻抗数据Z(t)、ECG数据和/或呼吸数据。
图2A和图2B示出了在具有正常ICP和CPP的受检者(图2A)和具有升高的ICP和较低CPP的受检者(图2B)的整个头部测得的Z(t)的示图100和102。示图示出了多个心动周期，并且仅示出了与心动周期的相关性，未示出与呼吸周期调制的相关性，这通过数字方式从数据中除去。一般认为，在各心动周期期间的头部血量和分布的变化是图2A和图2B中所示的Z(t)变化的主要原因，这是因为血液是比头部中的其它组织更好的导电体。如将要描述的那样，具有正常CPP和较低CPP的受检者的Z(t)的形状差异可用于判断CPP是否降低以及降低至何种程度。
在描述图2A至图3B时，用语“血量”、“阻抗”和“Z”将可互换地使用。但应当理解到，以此方式测得的“血量”的权重相对于头部中的不同血管可能很不均衡。具体而言，如在描述图3A至图3B及图4A至图4D之后在下文中更为详细地描述，心动周期内的阻抗变化可对头部大动脉的容量最为敏感，而对静脉和较小动脉的容量较不敏感。
图3A示出了具有正常ICP和CPP的受检者的在图2A中所绘制的数据对于单个心动周期的Z(t)，而图3B示出了具有升高的ICP且因此具有较低CPP的受检者的在图2B中所绘制的数据对于单个心动周期的Z(t)。区别在这两种情况下的Z(t)的一种方法在于通过在Z(t)的最小值之后Z(t)的头两个峰值的相对高度。在图3A中，第一峰值203大于第二峰值207，而在图3B中，第一峰值201小于第二峰值205。一般认为，Z(t)中的这个独特差异因为下文所述的原因而与CPP的差值相关。接下来将描述与CPP、ICP以及还有可能为CBV中的差值相关的Z(t)中的其它差异。
在不限于任何一种解释的情况下，将根据看起来符合观测值的特定模型来描述具有正常CPP(图3A)和低CPP(图3B)的患者的Z(t)的这种特性。将使用图4A至图4D来图示该模型，图4A至图4D示意性地示出了具有动脉602的头部600，动脉602代表经由毛细管604连接到静脉606上的头部大动脉，静脉606代表脑静脉；装有CSF的颅腔608；以及连接到颅腔上的脊髓通道610。根据该模型，阻抗Z(t)的变化主要反映了大动脉如动脉602中的血量变化。应当理解到，所述使用Z(t)来估计CPP的方法已得到临床数据的支持，并且它们的有效性不必取决于该特定模型的正确程度。
首先，我们将假定具有正常CPP(图3A)的患者和具有较低CPP(图3B)的患者均具有正常的CIAP，所以两名患者之间的差别在于具有较低CPP的患者具有升高的ICP。然后，我们将示出两名患者如果他们均具有相同的ICP，但具有正常CPP的患者比具有较低CPP的患者的CIAP高，则Z(t)中会出现类似差异。
在图3A中，当动脉血压处于最小值时，血量处于最小值，对应于在心动周期的心脏舒张阶段的时刻202的最小阻抗Zmin。图4A示出了此时的头部。
当心脏收缩引起动脉血压升高时，动脉中血量会增加，这是由于动脉如图4B中所示的那样弹性地扩张。当动脉血压处于最大值时，动脉血量在心动周期的心脏收缩阶段的时刻204达到对应于阻抗Zmax(在图3A中标记为203)的峰值。当动脉扩张时，它们推压颅腔内的CSF，使ICP增大。通常认为，脑动脉容量的变化由颅腔与脊柱之间的CSF运动以及由静脉容量的变化来补偿，两者均通过ICP的变化来调节。在图4A至图4D中所示的特定模型中，如图4B中所示，CSF更快地响应于增大的ICP，移动到脊柱中，而以静脉606作为范例，静脉容量最初保持几乎未改变。由于ICP开始并未升高，故脊髓腔610能够响应于ICP相对适度的增大而扩张，以适应动脉容量的变化。
在从心脏舒张阶段到心脏收缩阶段的动脉压力急剧上升期间，大量血液没有足够的时间从脑静脉流到颈部和躯干中。因此，动脉血量增加了多少以及Z升高了多少都极大地取决于脊髓腔怎样可容易地扩张来适应动脉血量的增加，这继而又取决于ICP。
如图4C中所示，在心脏收缩阶段之后的时间间隔206期间，脑静脉如静脉306受到ICP的压缩，迫使静脉中的血液流出头部。静脉容量的减小降低了ICP，所以动脉外存在较低的压力，而动脉内的血压随着更多血液流动穿过毛细管而降低。因此，如图4C中所示，在时间间隔206期间，动脉容量只会缓慢地减小。动脉容量和阻抗Z通常不会单调地下降，而是最初会下降，然后升高到低于心脏收缩阶段的第一峰值203的第二峰值207，且之后再次下降。对于阻抗的这种非单调的下降，一种可能的解释为，心脏收缩产生压力波，其从心脏沿颈动脉移动穿过脑动脉，且之后从动脉与毛细管之间的接合处反射，在接合处存在声阻抗失配。根据这种解释，反射的压力波往回移动穿过脑动脉，引起它们第二次扩张。这种振荡特性不论其成因是什么，都会叠加在Z(t)在时间间隔206期间的缓慢向下的总体趋势上。
随后，在时间间隔208期间，ICP接近于其最小值，而动脉内的血压随着更多的血液穿过毛细管进入静脉中而继续降低。如图4D中所示，动脉容量的向下缩回至其在心动周期开始时的心脏舒张阶段所具有的大小。同时，脑静脉如静脉606接收来自于毛细管的血液，并且静脉中的血液不再快速地流出头部，这是由于静脉并未受到ICP同样大的压缩。因此，脑静脉再次开始扩张。根据该模型，由于相比于动脉先前在心动周期中的扩张速度，动脉相当缓慢地向下收缩，故静脉具有足够的时间来调整其容量以补偿动脉变化的容量，且ICP或脊髓腔容量的变化很小或没有。在间隔208期间，Z(t)中还可存在叠加在Z(t)的下降上的一个或多个振荡，其原因可能与间隔206期间Z(t)的非单调特性相同。
在图3B中，在心脏舒张阶段的时刻202处，血量再次处于其最小值。当心脏收缩引起动脉血压升高时，动脉弹性地扩张，并且血量升高。扩张的动脉推压CSF，使ICP增大。但与图3A中的不同，ICP在开始就上升，所以脊髓腔的顺应性较小，而且并非同样多的CSF可流入脊髓腔中。因此，动脉更为缓慢地扩张，并且血量(和阻抗Z)在心动周期的心脏收缩阶段的时刻204处达到对应于阻抗Z1的在图3B中标示为201的较小的第一峰值。在时间间隔206期间，当更多静脉血流出头部时，ICP降低，使动脉上的压力减轻，并且动脉再次开始扩张。阻抗Z相应地增大，在时刻210处到达处于最大值Zmax的第二峰值205。即使动脉内的血压在时间间隔206期间也会降低，但其并不与动脉外的ICP一样快速地降低，所以动脉在该间隔期间会扩张。在时间间隔208期间，ICP接近于其最小值，并且动脉内的血压继续降低，所以动脉在心脏舒张阶段向下缩回至其最小容量，并且阻抗Z向下回落至Zmin。
如图4B中，如果ICP升高，但CIAP也升高使得CPP正常，则动脉将能够扩张更多，这是由于动脉内较高的压力可迫使其扩张，在CSF中产生较高的压力，迫使脊髓腔忽略其较低的顺应性而扩张更多。在这种情况下，Z(t)看起来将类似于图3A。相反，如果ICP正常，但CIAP下降，则动脉将不能扩张很大，直到心脏收缩时刻之后静脉血开始流出头部，并且Z(t)看起来将类似于图3B。因此，相比于单独地取决于ICP或CIAP，Z(t)的形状将更多地取决于CPP。然而，有可能Z(t)的形状并不像CPP一样完全取决于ICP与CIAP之间的差值，而是将取决于ICP和CIAP的加权差值，或ICP和CIAP的相似的非线性函数。
应当注意到，在图3B中所看到的具有升高的ICP和正常弹性动脉的患者的Z(t)形状具有高于第一峰值201的第二峰值205，与Traczewski等人所描述的具有正常ICP和无弹性动脉的患者的Z(t)形状存在表面的相似性。但一般认为，在两种情况下的Z(t)形状的成因是不同的。一般认为，在两种情况下，Z(t)均反映了动脉血量在心动周期期间的变化。在图3B中，动脉受到它们可响应于血压升高而立即扩张多少的限制，这是由于ICP升高时，脊髓腔的顺应性较小，而且并非同样多的CSF可流入脊柱中来适应增大的动脉容量。在动脉内的血压在时刻204处达到其最大值之后，动脉继续扩张，这是由于静脉血更快地流出了头部，降低了头盖骨内的压力。在Traczewski等人的著作中，对于具有无弹性动脉和正常ICP的患者，动脉受到它们可响应于血压升高立即扩张多少的限制，这是由于动脉壁并非很有弹性。动脉内的血压达到其最大值后动脉继续扩张，这是由于动脉壁响应于血压而继续弹性变形，直到血压下降到低于ICP。由于升高的ICP和无弹性的动脉具有对Z(t)形状的类似效果，故有可能使用阻抗来估计CPP将不会像具有较弱动脉弹性的患者那样良好地起到效果。
峰到峰的Z(t)，或类似的Z(t)范围测度值也可成为ICP和/或CBV的有用的指标。下文将描述发明人在测试中发现该现象的证据，其中，ICP和CBV均升高或降低，所以并不确定该效果是否由ICP或CBV或两者所造成。
大约出现在图3A和图3B中Z(t)的第二峰值之后的时刻212处的Z(t)的下降率也可提供关于ICP或CBV的信息，这是由于其趋于与Z(t)的范围成比例。
可提供ICP的有用指标的Z(t)的另一参数为心脏舒张时刻202与Z(t)以最大速率增大的时刻214之间的潜伏时间或时间延迟。图3A中具有正常ICP的受检者的时间延迟长于图3B中具有升高的ICP的受检者的时间延迟。基于测试结果和理论模型而认为，Z(t)中的这种差异与图3A和图3B中的ICP差异相关，而非与CPP的差异。
应当理解到，即使理论模型有误，ICP的该指标以及所提出的用于颅内参数的任何其它指标也仍可为正确的。
根据该模型，心脏舒张时刻202与Z(t)的最大上升率的时刻之间的延迟归因于与心脏收缩相关的压力波传播到脑动脉所需的时间。当心脏开始收缩时，脑动脉中的压力(和容量)几乎立即开始少量升高，所以一般认为主要是较大的脑动脉的容量测度值的Z(t)的最小值，其出现在与心搏的舒张时刻基本相同的时刻。这由ECG读数来确认。然而，由于从心脏通向大脑的动脉且尤其是脑动脉的顺应性，故大部分压力升高且因此Z(t)升高中存在时间延迟。当动脉的顺应性较小时，压力波传播得就较快，而当ICP升高时，脑动脉的顺应性就较小。因此，所期望的是，当ICP升高时，心脏舒张时刻202与Z(t)的最大上升率的时刻214之间的时间延迟将更短。测量Z(t)的该时间延迟可提供对ICP的直接估计。
可使用用于测量生物阻抗的多种公知的电极布置中的任意一种来测量阻抗。使用上文引用的公开的专利申请中所述的电极和PPG传感器的构造可特别有利，这是因为它们对大脑和头部的大动脉中血量相对更为敏感，而对头部例如头皮中的周边血量相对较不敏感。使用这些及其它构造的单独的电压电极和电流电极所具有的潜在优势在于，阻抗测量对皮肤的高阻抗相对较不敏感。
普遍认为，在图2A至图3B中的心动周期内Z(t)的变化可对大脑和头部的大动脉中的血量最为敏感，这是因为Z(t)中所见的图形匹配所期望的心动周期内脑动脉容量变化的图形。还例如通过用超声波或MRI来对头部成像，从直接测量中获悉心动周期内的脑动脉容量变化。心动周期内的阻抗变化可对较小的脑动脉中的血量和静脉血量相对不敏感。
另一方面，一般认为，时间平均阻抗可极大地取决于静脉血量以及流入颅骨内的血量，这是因为血液所具有的导电性稍高于头部中的CSF和其它流体。
图5示出了根据本发明示例性实施例的用于得到一个或多个颅内参数的流程图700。在702，获得有关阻抗Z(t)的数据。该数据可通过对受检者的测量来实时产生，或来自于先前测量的数据可从数据存储介质中检索到。可选的是，在该程序的此阶段或随后，使用PPG数据来调整Z(t)，以便例如使用WO 06/006143、WO 06/011128、US2005/0054939或WO 03/059164中所述方法中的任意一种来使Z(t)对头部的周边血量变化较不敏感。
在704，识别心动周期的阶段，例如，识别各心动周期中的心脏舒张阶段，并将其指定为0度阶段。例如，心脏舒张阶段可通过在心率正常范围内的周期性下查找Z(t)的周期性最小值来识别。作为备选或此外，可选地取自受检者的ECG数据用于识别心动周期的阶段。例如，一个心脏舒张阶段至下一个之间的数据点可为与时间t成线性关系的0至360度的指定阶段。
在706，不同心动周期中具有相同阶段的Z值可选地一起求平均值。这种求平均值所具有的潜在优势在于可产生Z(t)的形状来用于得出颅内参数的目的，Z(t)的形状比可能来自于特定心动周期的数据更能代表受检者的特征。用于得到平均值的心动周期的数目可选为远大于1，但并非大到使得参数在取平均值的时间期间可能实质性地变化。例如，求平均值的时间在10秒至30秒之间，或在30秒至1分钟之间，或在1分钟至2分钟之间，或小于10秒，或大于2分钟。可选的是使用弹道平均，其中，对于各心动周期，通过对该周期的Z(t)取平均值或加权平均值，以及对上个周期取弹道平均值来得到弹道平均值。可选的是，在对不同心动周期求平均值之前，除去了Z(t)表现为与大多数周期很不相同的异常心动周期，因为这些周期的数据可能遭受测量误差。
作为备选，通过分析一定时刻的单个心动周期的Z(t)来得到颅内参数。可选的是，对Z(t)进行平滑。求一个以上的心动周期的平均值以及对其平滑均具有的潜在优势在于，它们可消除Z中由噪声或测量误差所引起的无关点。如果不消除这些无关点，则在Z的最大值和最小值，或Z的最大变化率或最小变化率用来计算估计颅内参数时，可引入较大的误差。
在708，得到Z在心动周期期间的范围测度值。除了以其本身作为有用数据之外，Z的范围还可用来将Z(t)的特征相对于特性高度进行归一化。归一化的Z(t)变化幅度或Z(t)的变化率比绝对幅度对估计颅内参数更为有用，例如，绝对幅度对电极的尺寸、形状和布置的细节更为敏感。例如，得到最大阻抗Zmax和最小阻抗Zmin，而它们的差值Zmax-Zmin用作测度值。作为备选，其它测度值用于Z在心动周期期间的范围，例如Z的标准偏差或Z值分布的其它函数。Z的范围的这些及其它测度值可比Zmax-Zmin对噪声或误差更不敏感，尤其是如果未如上文所述的对多个心动周期的Z求平均值。
流程图700的其余部分示出了并行地实现估计颅内参数的不同方法，所有都利用了在704或706中得到的Z(t)数据，以及在708中得到的Z(t)的范围测度值。不必使用所有方法，而其它方法也可使用。如果使用一种以上的方法，则它们不必并行地进行，但一种方法的结果可用来提高另一种方法的准确度。例如，如果一种方法的结果给出了异常结果，则这可表明电极的错误附接，或程序中的另一误差，这应当在分析数据之前根据另一种方法来进行校正。作为另一个实例，用于其中一种方法的一些可调参数，例如使Z(t)的特征与其中的一个颅内参数相关联的系数可具有最优值，其在颅内参数的不同范围中有所差别，而另一种方法的结果，可有助于选择自由参数的最优值来在该方法中使用。
第一方法使用图3A和图3B中所见的Z(t)的第一峰值与第二峰值的相对高度来估计CPP。第一方法在710处开始，此时得到Z(t)中在Zmin之后的第一峰值Z1。然后得到Z1-Zmin的差值。如上文在图3A和图3B中的说明中所述，一般认为，Z1-Zmin为CPP的有用指标。可选的是，Z中第一峰值如果其大约在心动周期的心脏收缩阶段出现，则只视作Z1。可选的是，作为Z中的第一局部最大值的替代，将Z1限定为在Zmin之后且在Zmax之前的上升率dZ/dt的第一局部最小值，即Z中的拐点，或者Z1限定为Z中的第一局部最大值或dZ/dt中的第一局部最小值，任何一个都可首先得到。可选的是，如果dZ/dt的局部最小值按一些标准足够深，则只计算dZ/dt中的局部最小值，这所具有的潜在优势在于，Z1的值可更为稳健，而不会较大地受噪声影响。例如，如果dZ/dt中的局部最小值在其各侧上比dZ/dt中的局部最大值小至少20％，或小至少50％、或小至少1/2，或小至少1/5时，则只计算dZ/dt中的局部最小值。可选的是，在应用Z1的定义之前使Z(t)平滑，以减少噪声，这可能较为有利，因为Z(t)的高阶导数可能比Z(t)更多地受到噪声影响。可选的是，如果在Zmin与绝对最大值Zmax之间，Z中不存在局部最大值，或dZ/dt中没有满足标准的局部最小值，则将Z1设定为等于Zmax，这是由于该情形指出了Z(t)中在Zmin之后的第一峰值为Zmax。
在712处，例如通过将Z1-Zmin除以在708处得到的Z的范围来可选地使Z1-Zmin归一化，这是因为归一化的Z1-Zmin可比绝对的Z1-Zmin更能表现CPP，绝对的Z1-Zmin可能对怎样测量阻抗更为敏感。可选的是，通过将Z1-Zmin除以Z2-Zmin来使Z1-Zmin归一化，其中，Z2为Z中的第二局部最大值，即使Z2小于Z1。可选的是，Z2为Z1之后的第一点，其为局部最大值或dZ/dt的绝对值中的局部最小值。最后一种情况包括在绝对最大值之后的Z(t)的下降部分中的拐点。尽管我们在下文中提到了归一化的Z1-Zmin，但也可使用绝对的Z1-Zmin来代替。这对于使用下文所述的其它方法得到的归一化的量来说也是成立的。
估计CPP的第二方法在714处以确定Z(t)的上升率开始。可选的是，使用最大上升率dZ/dt。作为备选，使用最大上升率的另一测度值，例如排除无关点的最大上升率，或将心动周期分成多个间隔，并且得到任一间隔的最大平均上升率。可选的是，当得到最大上升率的测度值时，只考虑一部分心动周期，例如仅为心脏舒张时刻与Z(t)的第一峰值之间的部分。上升率的这些备选测度值可能比最大上升率对噪声或测量误差更不敏感。可选的是，上升率在716处相对于708处得到的Z的范围、相对于心动周期，或两者进行归一化。
在718处，根据在712、或716，或两处得到的归一化的量来对CPP进行估计。可选的是，根据各归一化的量来作出对CPP的单独的估计。可选的是，如果得到两个归一化的量，则例如通过取加权平均值来使它们相结合，以获得对CPP的单个估计。可选的是，CPP的估值为绝对值。作为备选或此外，使用在较早时刻从同一受检者上获得的阻抗数据，将归一化的量用于估计CPP相对于基准的变化。
基于期望的对应关系或归一化的量与CPP之间的至少一种相关性，在718处作出对CPP的估计或各种估计。(如下文将要描述的那样，这对于作出对其它颅内参数的估计也成立。)可通过实验研究、测量多个受检者的Z(t)，以及例如利用常规侵入式探针来使用不同方法测量或估计同一受检者的CPP而确定对应关系。然后，使用该实验数据，在归一化的量或多个量与CPP之间产生最佳配合。可选的是，利用年龄、性别、体重和/或其它个人特征不同的受检者来完成实验性研究，并且所产生的最佳配合单独地取决于这些特征的值。该配合可为线性配合，例如使CPP匹配归一化的量的线性函数，或可产生非线性配合，使用一个或多个自由参数来使CPP匹配归一化的量的多个非线性函数中的任意一个。在718处使用函数来将归一化的量转换成CPP的估值。
在720处，可选地在一定时间期间内使CPP的估值或多个估值平滑。例如，该时期大大长于心动周期，但并非长到使得CPP可能在该时间期间变化很多。用于求不同心动周期内的Z(t)的平均值的上述的任何时间期间可用来使CPP随着时间的推移而平滑。平滑的CPP比未平滑的估值可提供更为精确的CPP值。
估计ICP的方法在722处开始。得到心脏舒张时刻与dZ/dt最大上升率的特征时刻之间的潜伏时间。可选的是，心脏舒张时刻限定为Z(t)处于最小值的时刻。作为备选，根据在测量Z(t)时取自受检者的ECG数据来限定心脏舒张时刻，或者使用任何其它公知的方法来确定心脏舒张时刻，或使用多个方法的组合。
当测得的dZ/dt处于心动周期期间的最大值时，最大上升率的特征时刻可为实际时刻。作为备选，多种其它方法也可用于限定最大上升率的特征时刻，与此情形相似，如上文所述，多种方法可用于限定Z(t)的特征最大上升率。这些其它方法可使得特征时刻对噪声或测量误差较不敏感。例如，可在得到最大dZ/dt之前消除dZ/dt中的无关点，或者在得到最大dZ/dt时可只考虑选定间隔内的平均dZ/dt，以及特征时刻可限定为具有最大平均dZ/dt的间隔的中心。
可选的是，当使用该方法时，进行检查以查看如由ECG数据所指示的心脏舒张时刻非常接近于Z(t)中的最小值。如果这不成立，则其可意味着阻抗数据受静脉而非动脉的血量控制，并且使用该方法得到的ICP估值可能并非很准确。例如，如果用于阻抗测量的电极并未适当地定位，则可出现这种情况。由于生理机能的不同，故其还可出现在有些受检者中。
在722处得到的潜伏时间可选地在724处相对于心动周期进行归一化，并且在726处，使用用于在718处得到CPP的估值的上述方法中的任意一种，使归一化的潜伏时间用于得到ICP的估值。发明人发现，从心脏舒张至收缩的时间在不同时刻和不同患者之间的变化比心动周期小，所以未归一化的潜伏时间比归一化的潜伏时间可提供更为可靠的ICP估值。ICP的估值可选地在728处进行平滑，与在720处使CPP的估值进行平滑类似。
估计ICP或CBV的方法在730处开始。得到Z(t)中的特征最大下降率。通常观察到，阻抗的最大下降率出现在心脏舒张阶段后的Z(t)的第二峰值之后，并且在得到最大下降率时，可选地只考虑第二峰值之后的时间间隔。作为备选，使用在第二峰值之后的时间间隔期间的平均下降率来替代最大下降率，这所具有的潜在优势在于其可能对噪声较不敏感。在730处得到的下降率可选地在732处通过将其除以在708处得到的Z的范围来归一化。可选的是，下降率还通过将其除以心率(即，使其乘以心动周期)来进行归一化。
在734处，根据在732处得到的归一化的下降率来作出对ICP或CBV的估计。可选的是，在708处得到的Z的范围，或Z的范围的不同测度值也用于估计ICP或CBV，这是因为测试表明Z的范围也是ICP或CBV的有用指标。可选的是，基于下降率和Z的范围二者来作出仅对ICP或CBV的单个估计。作为备选，作出对ICP和/或CBV的两次单独的估计。可选的是，在734处，只有Z的范围用于估计ICP或CBV，而未使用下降率。可选的是，使用Z的范围和/或Z的下降率来估计CBV，以及此外或作为替代，一个或多个心动周期内的Z(t)的时间平均值用于在734处估计CBV。用于在718处产生CPP的估值的上述方法的任意一种，可用来在734处产生ICP或CBV的估值或多个估值，从归一化的Z(t)的下降率和/或Z的范围开始，而代替在712和716处得到的归一化的量。使用用于在720处对CPP的估值进行平滑的所述方法中的任意一种，使得ICP和/或CBV的估值或多个估值可选地在736处进行平滑。
在738处，可选地基于在720，728和736处得到的平滑值，可选地得到颅内参数的综合值。可选的是，如果一个以上的估值由任一参数组成，则估值例如通过取加权平均值来结合为该参数的单个估值。如果同一参数的两个估值彼此极不相同，则可选地给出结合的估值可能不可靠的警告，以及阻抗测量设备可能有问题而需要修正的警告。可选的是，如果颅内参数的一个估值远非基于具有类似临床征兆的其它患者的经历的预期值，则给予该方法较低的权重。这种选择可作为使用源于临床研究的数据来选择算法的自动计算的一部分而进行实施，或者其可利用内科医生基于他的判断来分配权重而人工地进行实施。
可选的是，一个或多个参数的值用于改善对一个或多个其它参数的估计。例如，上文所述的用于从在712和716处得到的归一化的量中得到CPP的函数拟合，其本身可取决于ICP和/或CBV的值，并且在726和734处所得到的这些参数的估值可用来得到CPP的矫正估值。由于这对于除CPP外的参数也成立，故可选地使该程序重复，并且可选地持续，直到所有颅内参数的值都收敛。
可选的是，检查并校正颅内参数值与关于受检者的其它数据的一致性，或者如果发现不一致，则给出警告。例如，CIAP为ICP和CPP之和，一般期望CIAP不大于中央MAP(针对受检者头部相对于胸部的高度而调整)，中央MAP可由任何标准的血压传感器测得。
表1.测试结果
Figure G2007800513142D00241
表1示出了两次测试中的颅内参数的四个指标的平均值和标准偏差，在测试中，打乱了颅内参数。第一测试在表1中称为“降低头部”。在该测试中，以健康的受检者进行，受检者其后背靠在平坦表面上，其头部升高到高于其胸部，同时进行Z(t)的基准测量。之后其头部降低到其胸部水平以下，同时进行Z(t)的另一次测量。最后，其头部又升高到其初始姿势，并且进行Z(t)的第二次基准测量。期望的是，将头部降低到胸部水平以下将造成ICP和CBV的增大，这是因为静脉血汇集在头部中。还期望引起CPP的降低，因为ICP的增大应当高于CIAP可出现的任何增大。
第二测试在表1中称为“动脉内膜切除术”。该测试在接受动脉内膜切除术程序的患者上进行，在其中暂时地夹紧颈部一侧上的颈动脉。在夹紧之前和之后进行Z(t)的基准测量，而在夹紧颈动脉的时间期间进行Z(t)的测量。所期望的是，在夹紧颈动脉的时间期间，ICP和CBV将会降低，这是由于静脉血流出头部将比血液由余下的未被夹紧的动脉供送更快。由于夹紧颈动脉引起CIAP的降低，故CPP也会降低。
在这些测试期间测得的四个指标为：1)以任意单位的峰到峰Z(t)，一般认为其与CBV成正相关；2)归一化的最大dZ/dt，期望其与CPP成正相关；3)Z(t)中的第一峰值的高度，其相对于最大峰值的高度进行归一化，也期望其与CPP成正相关；以及4)由Z(t)的最小值指出的心脏舒张时刻与最大dZ/dt的时刻之间的潜伏时间，其未相对于心动周期进行归一化，期望其与ICP成负相关。
表1列出两次测试中的各次、四个指标中的各个的基准值(在基准测量之前和之后之间的平均值)和扰乱值的平均值和标准偏差。使用前基准值或后基准值来代替平均基准值将不会极大改变其中的任何结果。
所有四个指标在两次测试中所期望的方向上变化。由于样本的大小为15或16，故指标的平均值中的统计不确定性大约为标准偏差的四分之一，所以基准值与扰乱值之间的差值比所有情况下数值的统计不确定性要大几倍，并且结果在统计上非常重要。
在峰到峰指标的情形中，对于两次测试，变化的标准偏差大致小于基准值和扰乱值的标准偏差。这可表明，峰到峰指标对检查给定受检者的颅内参数变化尤为敏感。
在Z(t)的第一峰值高度的情形中，在降低头部测试期间的变化比基准值和扰乱值二者的标准偏差大几倍，表明第一峰值的高度可能为用于绝对地确定或相对于先前时刻而确定颅内参数的有用指标。这对于在降低头部测试期间的最大dZ/dt指标也成立。
在动脉内膜切除术测试中，潜伏时间的变化比基准值的标准偏差大数倍，表明该指标也可能对测量颅内参数有用。在动脉内膜切除术测试中，扰乱值的标准偏差比基准值的大，但这可能归因于在夹紧颈动脉时不同受检者的不同临床状况，而并非归因于指标准确性的任何固有误差。
对于动脉内膜切除术测试，最大dZ/dt指标和“第一峰值高度”指标的变化可与基准值中对应的标准偏差比较，这可表明，对于大多数病人来说，这些指标将对于检查比动脉内膜切除术测试中出现的变化稍大的颅内参数变化最为有用。可从16例患者样本中具有比其他任何患者都大的这些指标变化的患者上观察到该表征的更多证据。该患者是在夹紧颈动脉的时间期间唯一一名显示出神经损伤症状的，表明他确实具有比任何其他患者更大的CPP降幅。
对于检查颅内参数的变化，两个或多个指标的组合甚至比任何单个指标更为有用。例如，图6示出了动脉内膜切除术测试中16例患者样本的CPP的组合指标分布的示图300。组合的指标由归一化的最大dZ/dt的扰乱值的和、归一化的最大dZ/dt从该患者的基准值变化的百分比、基于Z(t)中的第一峰值高度的指标的扰乱值，以及指标从其基准值变化的百分比组成。对应于x轴左侧的组合指标的下限值指出夹紧颈动脉时的较低CPP。注意，在组合指标范围的最大负数方块302中存在单个患者。这是一名在夹紧颈动脉期间表现出神经学症状的患者。
如本文所用，“估计”大脑血液动力学参数包括估计参数值自基准的变化，以及估计绝对参数值。这对“测量”、“确定”、以及类似词组也成立。
已经以实施本发明的最佳模式为背景描述了本发明。但应当理解到，并非附图中所示或相关文字所述的所有特征均可提供到根据本发明一些实施例的实际装置中。此外，所示的方法及设备的变型包括在本发明的范围内，而本发明的范围仅由权利要求限定。同样，可提供一个实施例的特征来与本发明的不同实施例的特征相结合。如本文所用，用语“具有”、“包含”和“包括”或它们的同根词意指“包括但不限于”。

Claims (30)

1.一种估计受检者的至少一个颅内血液动力学参数的方法，所述方法包括：
a)获得跨越所述受检者头部的电阻抗作为时间的函数而变化的数据；
b)分析所述数据；以及
c)估计颅内压、脑血量以及与脑灌注压力和穿过大脑毛细管的平均通过时间中的至少一者相关的因素中的一个或多个。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括以下步骤中的一项或多项：对所述数据进行平滑，消除因所述受检者的呼吸周期所引起的所述数据的变化，以及仅从所述受检者的心动周期的一部分中选择数据。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括得到阻抗范围的测度值，以及估计包括响应于所述阻抗范围的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
4.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括得到所述阻抗的最大下降率的测度值，以及估计包括响应于所述最大下降率的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
5.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括得到所述阻抗的最大上升率的测度值，而估计包括响应于所述最大上升率的测度值来估计与脑灌注压力和穿过大脑毛细管的平均通过时间中的一者或多者相关的因素。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述因素与脑灌注压力相关。
7.根据权利要求5或权利要求6所述的方法，其特征在于，所述因素与穿过大脑毛细管的平均通过时间相关。
8.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括得到所述心动周期的心脏舒张阶段之后的阻抗的第一局部最大值或阻抗上升率的第一局部最小值的高度测度值，以及估计包括响应于阻抗的所述第一局部最大值或上升率最小值的所述高度测度值来估计与脑灌注压力和穿过大脑毛细管的平均通过时间中的一者或多者相关的因素。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括将阻抗的第一局部最大值或上升率最小值的所述高度测度值相对于所述心动周期的心脏舒张阶段以及阻抗的第一局部最大值或上升率最小值之后的阻抗的第二局部最大值的高度测度值进行归一化。
10.根据权利要求8或权利要求9所述的方法，其特征在于，所述因素与脑灌注压力相关。
11.根据权利要求8至权利要求10中任何一项所述的方法，其特征在于，所述因素与穿过大脑毛细管的平均通过时间相关。
12.根据权利要求8至权利要求11中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据还包括得到所述阻抗的最大上升率的测度值，以及估计与脑灌注压力和穿过大脑毛细管的平均通过时间中的一者或多者相关的因素响应于所述阻抗的最大上升率的测度值和阻抗的第一局部最大值或阻抗上升率的第一局部最小值的测度值的组合。
13.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括对所述阻抗总范围的测度值进行归一化。
14.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括得到潜伏时间的测度值，以及估计包括响应于所述潜伏时间的测度值来估计颅内压。
15.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括将时间相对于心动周期进行归一化。
16.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括随时间的推移对数据进行平滑。
17.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括得到所述至少一个颅内参数的测度值，以及求多个心动周期内的测度值的平均值。
18.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括取不同心动周期的相同阶段的数据的平均值。
19.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，分析所述数据包括排除并未落入期望的幅度范围内、或并非出现在相对于所述心动周期的期望时间范围内、或两者的阻抗值或阻抗变化率值或两者。
20.根据前述权利要求中任何一项所述的方法，其特征在于，大致持续地监测经受手术的受检者的至少一个血液动力学参数。
21.根据权利要求1至权利要求19中任何一项所述的方法，其特征在于，大致持续地监测为中风患者的受检者的至少一个血液动力学参数。
22.根据权利要求1至权利要求19中任何一项所述的方法，其特征在于，大致持续地监测患有创伤性颅脑损伤的受检者的至少一个血液动力学参数。
23.根据权利要求1至权利要求19中任何一项所述的方法，其特征在于，大致持续地监测患有慢性疾病的受检者的至少一个血液动力学参数。
24.根据权利要求1至权利要求19中任何一项所述的方法，其特征在于，大致持续地监测为新生儿的受检者的至少一个血液动力学参数。
25.一种用于估计一个或多个颅内血液动力学参数的设备，所述设备包括：
a)装置，其用于相对于所述心动周期的定时获得作为时间的函数的头部电阻抗数据；以及
b)控制器，其构造成用以根据所述数据估计颅内压、脑血量以及与脑灌注压力和穿过大脑毛细管的平均通过时间中的一者或多者相关的因素中的至少一个。
26.根据权利要求25所述的设备，其特征在于，所述控制器构造成用以分析所述数据以得到所述阻抗范围的测度值，以及响应于所述阻抗范围的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
27.根据权利要求25或权利要求26所述的设备，其特征在于，所述控制器构造成用以分析所述数据以得到阻抗的最大下降率的测度值，以及响应于所述阻抗的最大下降率的测度值来估计颅内压和脑血量中的一者或多者。
28.根据权利要求25至权利要求27中任何一项所述的设备，其特征在于，所述控制器构造成用以分析所述数据以得到阻抗的最大上升率的测度值，以及响应于阻抗的最大上升率的所述测度值来估计与脑灌注压力和平均通过时间中的一者或多者相关的因素。
29.根据权利要求25至权利要求28中任何一项所述的设备，其特征在于，所述控制器构造成用以分析所述数据以得到所述心动周期的心脏舒张阶段之后的阻抗第一局部最大值或阻抗上升率的第一局部最小值的高度测度值，以及响应于阻抗的第一局部最大值或上升率最小值的所述高度测度值来估计与脑灌注压力和平均通过时间中的一者或多者相关的因素。
30.根据权利要求25至权利要求29中任何一项所述的设备，其特征在于，所述控制器构造成用以分析所述数据以得到潜伏时间的测度值，以及响应于所述潜伏时间的测度值来估计颅内压。
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