CN103635132A - 用于监测脑血流动力学状况的装置和方法 - Google Patents

用于监测脑血流动力学状况的装置和方法 Download PDF

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CN103635132A CN201280014244.4A CN201280014244A CN103635132A CN 103635132 A CN103635132 A CN 103635132A CN 201280014244 A CN201280014244 A CN 201280014244A CN 103635132 A CN103635132 A CN 103635132A
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Abstract

本发明公开了用于监控脑血流动力学信号的装置和方法。一方面，所述装置和方法可以包括接收表征生物阻抗测量的至少一个信号。所述至少一个信号可以与心波的定时相关并且经过分析来确定所述信号内的预期特征的程度。预期特征的所述程度可用于提供用来预测生理大脑状况的信息。所述至少一个信号可以包括从相反的大脑半球获得的两个信号，并且可以为生物阻抗信号。

Description

用于监测脑血流动力学状况的装置和方法
相关申请
本申请依据美国法典第35篇第119条(e)款要求2011年2月9日提交的美国临时申请号61/441,248和2011年4月12日提交的美国临时申请号61/474,739的优先权的权益，所述美国临时申请的全部内容都以引用的方式并入本文。
技术领域
本公开的方面涉及对表征颅生物阻抗测量的信号的检测、监测和/或分析以及基于这类分析对生理脑状况的预测。
背景
许多脑血流动力学特征可以是临床上有用于诊断中风、创伤以及可能影响脑血管系统的功能的其它病状。这些特征可以包括脑血容量、脑血流、脑灌流压、平均通过时间、到达峰值的时间、颅内压、以及其它。用于检测或监测这些参数的常规方法可以包括将探针物理地插入到脑脊髓液中或到动脉中、血管造影术、计算机断层摄影血管造影术(CTA)、灌注计算机断层摄影术(PCT)、经颅多普勒超声(TCD)、正电子发射断层摄影术(PET)、以及磁共振成像(MRI)和磁共振血管造影术(MRA)。
用于检测或监测脑血流动力学参数的一些非创性方法可能要求例如用于进行CT、PCT、PET和/或MRI程序的机器。在一些实例中，这些机器的成本、其受限制的移动性和/或其每次使用的显著费用可能限制它们在以下情况中的有用性：其中可能希望经常、连续或频繁地监测脑血流动力学特征。
上述描述仅是示例性地用于提供一般背景并且不限制如所描述和所要求的系统、方法、装置以及特征的各种实施方案。
公开的几方面概述
在目前公开的实施方案中，描述了一些示例性方法和系统，所述方法和系统可以用于检测并且监测脑血管血流动力学特征。在一些实施方案中，这些方法和系统可能例如适用于连续或频繁的使用，并且可能涉及例如用于同步并且监测指示脑血管血流动力学特征的信号的患者头戴式听筒和脑灌注监测器。所述患者头戴式听筒和脑灌注监测器可以提供用于诊断动脉闭塞的变化的信息，如由缺血性中风或头部创伤引起的闭塞。
一个示例性公开的实施方案可以包括脑血流动力学测量装置。所述装置可以包括至少一个处理器，所述处理器被配置来接收表征至少一个脑颅生物阻抗测量的至少一个信号。所述至少一个处理器被进一步配置来使所述至少一个信号与心波的定时相关。所述至少一个处理器可以被进一步配置来分析在由心波定义的时间段期间的所述至少一个信号以确定在所述时间段期间在所述至少一个信号中至少一个预期特征的程度，并且基于在所述至少一个信号中所述至少一个预期特征的所述程度而输出用于预测生理大脑状况的信息。
在另一个实施方案中，所述至少一个信号可以包括至少两个生物阻抗信号，每个均与受试者的大脑的不同半球相关，其中所述至少两个生物阻抗信号彼此同步。
在其它实施方案中，所述至少一个预期特征可以与生物阻抗信号中的特征的高度、延迟、宽度以及定时中的至少一个相关，或者可以与生物阻抗信号中的第一峰值、第二峰值以及第三峰值中的至少一个相关。所述至少一个预期特征可以包括峰值位置、极小值位置、预料的峰值位置以及预料的极小值位置中的一个或多个。
仍在其它实施方案中，所述至少一个信号可以包括与受试者的大脑的第一半球相关的第一信号和与所述受试者的大脑的第二半球相关的第二信号，其中所述处理器被配置来至少部分地基于所述第一信号的部分与所述第二信号的部分的比较预测生理大脑状况。
在又一个实施方案中，所述处理器可以被进一步配置来分析在由心波定义的目标预定时间段期间的所述第一信号和所述第二信号中的至少一个的部分。
在另一个实施方案中，分析可以包括基于所述至少一个预期特征与所述至少一个信号之间的相关性程度来使所述至少一个信号与预测拟合。
在又一个实施方案中，所述处理器可以被进一步配置来用脑血流量图像信息对所述至少一个信号中的特征进行校准。
在另一个实施方案中，分析可以包括基于所指示的生理状况关注预期特征周围的时间段。
在另外实施方案中，相关可以包括使所述至少一个信号与同时的心动周期的定时同步。相关还可以包括通过比较所述至少一个信号和先前与心动周期相关的已知信号的部分来检测所述至少一个信号的定时与心动周期的重合。
用于相关的心波可以包括ECG的任何重复部分。用于相关的心波还可以包括ECG R波。由心波定义的时间段可以包括至少两个重复的心动周期。
以上概述和以下附图描述以及以下详述例示本公开的仅一些方面，仅是解释性的，并且不限制如所要求保护的本发明。
附图简述
结合在本说明书中并且构成其一部分的附图与所述描述一起用于解释本文所描述的实施方案的原理。
图1提供与本发明的示例性实施方案一致的示例性脑血流动力学测量装置的图形表示。
图2提供主要脑动脉的图形表示。
图3提供与本发明的示例性实施方案一致的受试者的大脑中的示例性生物阻抗信号通路的图形表示。
图4提供与本发明的示例性实施方案一致的从脑血流动力学测量装置获得的示例性生物阻抗信号的图形表示。
图5提供表示心波的示例性ECG信号的图形表示。
图6提供如由单个心动周期定义的生物阻抗信号波形时间段的一些示例性预期特征的图形表示。
图7a和图7b提供与本发明的实施方案一致的在多个心动周期上的示例性生物阻抗信号波形的振幅方面与相位角方面之间的比较的图形表示。
图8提供与本发明的示例性实施方案一致的如由用于检测生物阻抗信号中的预期特征的脉冲分解算法分解的单个生物阻抗信号波形周期的图形表示。
图9提供与受试者的大脑的不同半球相关联的示例性生物阻抗信号之间的比较的图形表示。
图10是示出用于诊断生理大脑状况的示例性方法的步骤的流程图。
详述
现在将参看附图来详细参考示例性实施方案。在任何可能的情况下，相同参考数字将贯穿附图和以下描述使用来指代相同或相似部分。足够详细地描述了这些实施方案，以便使本领域技术人员能够实践本发明，并且应理解在不背离本发明的范围的情况下可利用其它实施方案并且可以做出改变。因此，以下详细描述不应在限制意义上加以解释。
除非另有定义，本文使用的所有技术和/或科学术语具有与本发明的实施方案所属于的领域的普通技术人员通常所理解的意义相同的意义。虽然类似于或等效于本文描述的那些方法和材料的方法和材料可以用于本发明的实施方案的实践或测试中，但以下描述了示例性方法和/或材料。在冲突的情况下，将以本专利说明书(包括定义)为准。此外，所述材料、方法以及实例仅是说明性的并且不意欲具有必要限制性。
示例性公开的实施方案可以包括用于检测并且监测表征生物阻抗测量的信号的装置和方法。更确切地说，它们可包括用于接收、相关并且分析信号并且输出用于预测生理大脑状况的信息的装置。
与本公开一致的实施方案可以包括脑血流动力学测量装置。这类装置可以包括适于协助脑血流动力学特征的测量的元件和结构。脑血流动力学测量装置可以包括(但不一定包括)例如支撑元件如头戴式听筒、头带或其它框架元件，以便携带或容纳另外的功能元件。可被结合的另外的结构可以包括以下各项：电极、电路、处理器、传感器、导线、发射机、接收器以及适用于获得、处理、发射、接收并且分析电信号的其它装置。脑血流动力学测量装置另外可以包括紧固件、粘合剂以及协助附接到受试者身体上的其它元件。如本文所使用，脑血流动力学测量装置不需要包括所有这类结构。
图1提供示例性脑血流动力学测量装置100的图形表示。这个示例性装置100可以包括经由头戴式听筒120固定至受试者的头部的电极110。电极110可经由导线连接至脑灌注监测器130上(或可以可选地包括无线连接)。
在与本公开一致的一些实施方案中，脑血流动力学测量装置可以包括被配置来执行动作的至少一个处理器。如本文所使用，术语“处理器”可以包括对一个输入或多个输入执行逻辑操作的电路。例如，这类处理器可以包括一个或多个集成电路、微芯片、微控制器、微处理器、中央处理器(CPU)的全部或一部分、图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)或适于执行指令或执行逻辑操作的其它电路。如果使处理器可存取、编程有、包括或以另外的方式能够进行用于执行动作的指令，那么所述至少一个处理器可以被配置来执行所述动作。所述至少一个处理器可以直接地通过永久或暂时维持在所述处理器中的信息抑或通过由所述处理器存取或提供至所述处理器的指令而具有这类指令。提供至所述处理器的指令能够以计算机程序的形式提供，所述计算机程序包括有形地体现在信息载体上(例如，在机器可读存储装置或任何有形的计算机可读介质中)的指令。计算机程序能够以任何形式的编程语言写入，包括编译或解译语言，并且它能够以任何形式部署，包括作为独立程序或作为一个或多个模块、组件、子程序或适合在计算环境中使用的其它单元。所述至少一个处理器可以包括专用硬件、通用硬件或两者的组合，以便执行相关指令。所述处理器还可以包括整合的通信接口，或者可以包括与所述处理器分离并且远离的通信接口。所述至少一个处理器可以被配置来通过连接到其中存储了执行指定功能的指令的存储器位置或存储装置而执行所述指定功能。
与本文明的一些实施方案一致，所述至少一个处理器可以被配置来接收信号。如本文所使用，信号可以是任何时变或空变量。接收信号可以包括：通过传导装置(如导线或电路)获得信号；无线传输的信号的接收；和/或先前记录的信号(如存储在存储器中的信号)的接收。接收信号可以进一步包括用于信号接收的本领域已知的其它方法。
被配置来接收、相关和/或分析表征至少一个颅生物阻抗测量的信号的至少一个处理器160(图1中示出)可以作为示例性脑血流动力学测量装置100的一部分而包括于脑灌注监测器130中。处理器160可以被配置来执行本文所述的信号分析方法的全部或一些，或那些功能中的一些可以由单独的处理器执行。处理器160还可以被配置来执行本领域技术人员已知的任何常见的信号处理任务，如滤波、去噪等。处理器160可以被进一步配置来执行特定于本文所描述的信号分析技术的预处理任务。所述预处理任务可以包括，但不限于，信号伪差(如运动和呼吸伪差)的去除。
表征至少一个生物阻抗测量的信号可以包括任何类型的信号，所述信号包含关于生物受试者的电阻抗的信息。这类信号可以包含关于受试者的身体的任何两个部分之间的所述受试者的电阻抗的信息。关于所述受试者的电阻抗的信息可以包括关于电阻抗的电阻分量和/或电抗分量的信息。
根据本公开，在一些示例性实施方案中，表征至少一个颅生物阻抗测量的信号可以为生物阻抗信号，如阻抗体积描记信号或光体积描记信号。生物阻抗信号可以包括至少一个电压信号和/或至少一个电流信号。生物阻抗信号可以包括两个或更多个电压和/或电流信号，并且可以包括表示两个或更多个电压和/或电流信号之间的比较的信号。生物阻抗信号可以被测量为对至少一个测量电压信号和/或至少一个测量电流信号的响应。在生物阻抗信号中，关于受试者的身体的电阻抗的信息可以包含于所述信号的振幅、频率或相位角中。关于受试者的身体的电阻抗的信息还可以包含于多个信号的振幅、频率或相位角之间的比较中。生物阻抗信号可以指示例如受试者的大脑的第一半球和/或第二半球内的血流动力学特征。血流动力学特征可以包括例如脑血容量、脑血流量、脑灌注压、颅内压以及可以至少部分反映脑状况的任何其它参数。第一半球和第二半球可以指按任何顺序的受试者的大脑的右半球和左半球。指示受试者的大脑的特定侧内的血流动力学特征的信号可以经由电极或类似物从所述受试者的头部的同一侧获得，或者可以从所述受试者的头部的相反侧获得。指示受试者的大脑的特定侧内的血流动力学特征的信号还可以从其它位置获得,如例如颈动脉定位于其的受试者的颈部上的位置。
处理器160可以被配置来从包括于图1的示例性头戴式听筒120中的一个或多个电极110接收信号。取决于实现方式，可以单个地、成对地或以其它适当的分组安排电极110。可以安排示例性头戴式听筒120上的电极，以便获得生物阻抗信号波形。例如，生物阻抗可以由安置在头部的右侧和左侧上以与大脑的右半球和左半球相对应的两个传感器部分150来测量。虽然在图1中仅示出一个传感器部分150，但是受试者的头部的相反侧可以包括类似的电极安排。每个传感器部分150均可以包括一对前电极，即前电流电极111和前电压电极112；和一对后电极，即后电流电极114和后电压电极113。所述对之间的距离可以进行调整，这样使得脑血流动力学状况的具体方面得到测量，如将在后面更详细地论述。图1中所描绘的电极配置仅是合适的电极配置的一个实例。另外实施方案可以包括以另外或可选地方式安排在示例性头戴式听筒120的不同区域中的更多或更少的电极110。其它实施方案可以包括电极110，所述电极被配置在以可选方式成形的头戴式听筒上，以达到与示例性头戴式听筒120不同的所述受试者的头部的区域。
电极110的对可以包括电流输出电极和电压输入电极。例如，前电流电极111和前电压电极112可以形成电极对。在一个实施方案中，输出电流可以由脑灌注监测器130产生并且在前电流电极111与后电流电极114之间进行传递。输出电流可包括具有恒定振幅和稳定频率的交流电(AC)信号。由于所述输出电流，在所述头部上诱导的输入电压可以在前电压电极112与后电压电极113之间进行测量。可以在与所述输出电流相同的频率下测量输入电压。所述输出电流信号与所述输入电压信号之间的比较可以产生与受试者的生物阻抗相关的信息。更确切地说，所述生物阻抗的振幅可以被计算为所述输入电压信号振幅与所述输出电流振幅信号的比，并且所述生物阻抗的相位可以被计算为所述输出电流信号通过其引起所述输入电压信号的相位差。
生物阻抗信号还可以包括在超过单一AC频率下的输出电流。所述输出电流可以包括一组预定义的频率和振幅，其中在全部频率或所述频率范围的一部分下检测所测量的电压。
在另一个实施方案中，第一生物阻抗信号和第二生物阻抗信号可以包括在不同频率下的输出AC电流。例如，由定位在头部的一侧上的电极输出的电流可以在一个频率下，并且由定位在所述头部的另一侧上的电极输出的电流可以在一个不同的频率下。可以在一个频率、另一个频率或这两个频率下通过合适的滤波和分析来检测电压。
在心动周期过程中，进入或离开头部并且更确切地说大脑的血流量可以导致由电极110测量的生物阻抗的周期性变化。生物阻抗变化可能与头部和大脑中的血液含量相关。一般来说，因为当与头部中发现的组织进行比较时，血液具有相对低的阻抗，所以较高的血液含量导致较低的阻抗。进入大脑组织中的血流量还可以改变大脑阻抗的频率响应。比较在不同频率下的生物阻抗测量可以提供指示血流动力学特征的另外信息。
示例性头戴式听筒120可以包括用于增大生物阻抗测量或用于执行除生物阻抗测量之外的测量的另外装置或元件，如另外一个传感器或多个传感器140。在一个实施方案中，另外传感器140可以包括例如用于执行与生物阻抗信号测量结合抑或替代生物阻抗信号测量的光体积描记(PPG)测量的发光二极管141和光检测器142。示例性头戴式听筒120可以进一步包括用于信号处理或其它应用的各种电路170，并且可以包括将数据无线地传输至脑灌注监测器130或至其它位置的能力。在另外实施方案中，脑灌注监测器130可以与头戴式听筒120整合。虽然在图1的实例中示出，但是可以省略另外传感器140和电路170。
示例性头戴式听筒120可以包括用于将电极110连接、围绕并且固定至患者的头部的各种装置。例如，头戴式听筒120可以包括经过连接来形成环绕所述患者的头部的环或带的两个或更多个单独的部分。任何这些方面，包括带、紧固件、电极夹持器、接线、钩与环连接器带、卡扣、按钮、卡环等均可以为可调整的，以便配合患者的头部。示例性头戴式听筒120的部分可以是大致上柔性的，并且示例性头戴式听筒120的部分可以是大致上非柔性的。举例来说，示例性装置120的包括电极的部分可以是大致上非柔性的以便除其它事项之外，将电极110大致上固定在所述患者的头部上的特定解剖学位置中。另外或作为替代，其它部分，如将示例性头戴式听筒120夹持至患者的头部的带或连接器，可以是大致上柔性的、弹性的和/或合体的。
示例性头戴式听筒120的任何部分可以进行专门地设计、成形或精巧制作以便配合所述患者的解剖的特定或具体部分。例如，可以精巧制作示例性头戴式听筒120的部分以便配合接近、围绕或邻近患者的耳朵。示例性头戴式听筒120的部分可以进行专门地设计、成形或精巧制作以便配合太阳穴、前额和/或将电极110定位在特定解剖或其它位置中。示例性头戴式听筒120的部分可以进行成形以使得电极110(或其它所包括的测量装置)出现在用于检测患者的头部或大脑中的血流量的特征的特定位置中。所述血流量的实例可以出现在本文所论述的任何血管中，尤其是将血液提供至头部和/或大脑的动脉和脉管系统，而不管血管是否处于大脑中或是否给大脑供血。
示例性头戴式听筒120可以包括适合用于改善患者的舒适度和/或与患者的粘附的结构。例如示例性头戴式听筒120可以在所述装置中包括允许患者的皮肤透气的孔。示例性头戴式听筒120可以进一步包括填料、垫子、稳定器、皮毛、泡沫毡或用于增加患者舒适度的任何其它材料。
如上所述，示例性头戴式听筒120除用于测量生物阻抗的电或包括电极的装置之外或作为用于测量生物阻抗的电或包括电极的装置的替代，可以包括一个或多个另外传感器140。例如，另外传感器140可以包括被配置来从患者的区域获得PPG数据的一个或多个组件。另外传感器140可以包括任何其它合适的装置，并且不限于图1中所示的单个传感器。另外传感器140的其它实例包括用于测量局部温度的装置(例如，热电偶、温度计等)和/或用于执行其它生物测量的装置。
示例性头戴式听筒120可以包括任何合适形式的通信机构或装置。例如，头戴式听筒120可以被配置来将数据、指令、信号或其它信息无线地传送或接收至另一设备、分析装置和/或计算机。合适的无线通信方法可包括射频、微波以及光通信，并且可包括标准协议如蓝牙、WiFi等。除这些配置之外或作为其替代，示例性头戴式听筒120可以进一步包括导线、连接器或被配置来将数据、指令、信号或其它信息传送或接收至另一设备、分析装置和/或计算机的其它导管。示例性头戴式听筒120可以进一步包括任何合适类型的连接器或连接能力。所述合适类型的连接器或连接能力可以包括任何标准计算机连接(例如，通用串行总线连接、火线连接、以太网或允许数据传输的任何其它连接)。所述合适类型的连接器或连接能力可以进一步或可选地包括被配置用于示例性装置100或被配置用于其它装置和应用的专门化的端口或连接器。
图2提供脑脉管系统200的主要特征的图形表示。图2中的脑脉管系统是从大脑的下方观察的，其中所述页面的顶部表示受试者的前面。供给至大脑201的血液来自穿过颈部的四条主动脉。较大的两个是颈部的前面部分中的右颈内动脉和左颈内动脉(ICA)210。椎动脉(VA)220位于颈部的后面并且接合形成基底动脉(BA)230。所述内颈动脉和所述基底动脉由后交通动脉(未示出)和前交通动脉(未示出)连接形成动脉环(COW)。在理想的患者体内，所述COW是即使当所述供血动脉中的一个或多个被阻塞时也允许血液供给至大脑201的连接的动脉的网络。
将血液供给至大脑201的主动脉是脑中动脉(MCA)240、脑前动脉(ACA)250以及脑后动脉(PCA)260。当诊断减少的血流量流至大脑201的部分时，MCA240可能是一个目标区域。MCA240是对最大大脑区域的唯一血液供给—约每个大脑半球的三分之二。
可以放置示例性头戴式听筒120的电极以使得信号通路在一定程度上与MCA240或其它动脉重合、交叉或交互。例如，电极110可以被定位来跨越MCA240，这样使得MCA240在解剖头部并且延伸穿过每个电极的一对平面之间行进。因此，如阻抗的信号特性的测量可以指示和/或与MCA240或其它动脉中的血流量相关。例如由头戴式听筒120的特定配置协助的将特定电极110放置在所述患者的太阳穴中或周围可以使包括信息，特别是关于MCA240中的血流量的信息的信号能够产生。所述电极可以例如相距70mm至90mm。所述电极还可以定位于头部上的特定位置处。例如，可以将电极的第一对111和112安排在前额上发线下，并且第二对113和114安排在耳朵之上耳垂的上部之下。在这些位置中，可以直接地将电极放置在裸露皮肤上而不是头发上，并且可以实现比放置在头皮的毛状区域上更好的电接触和更好的粘附，尽管本发明可以结合放置在其它位置(包括头皮)中的电极使用。还可以远离外部面动脉并且远离像眼肌的广泛肌群放置所述电极。
图3提供受试者的大脑201中的示例性生物阻抗信号通路310的图形表示。示例性配置示出通过右大脑半球和左大脑半球中的每个的多个信号通路310。所述多个信号通路在经由头戴式听筒120固定至受试者的头部的电极110之间延伸。信号通路310的阻抗可能受沿所述通路的血液的存在或不存在影响，因为血液具有相对低的阻抗。信号通路310中的至少一些可以与大脑脉管系统重合。因此可以测量指示大脑201的血管中的血流动力学特征(如血容量)的信号特性。生物阻抗的变化因此可以指示大脑201中的血流量的变化。图3中所描绘的信号通路310仅表示可能存在于信号通路310的一般区域中的无限数量通路中的少数。
在与本公开一致的一些实施方案中，表征至少一个颅生物阻抗测量的至少一个信号可以包括至少两个生物阻抗信号，每个均与受试者的大脑的不同半球相关。如本文所使用，与受试者的大脑的特定半球相关的生物阻抗信号可以包括指示所述生物阻抗信号与其相关的大脑的所述侧的阻抗特征的生物阻抗信号。与受试者的大脑的特定侧相关的生物阻抗信号可以经由电极或类似物从所述受试者的头部的同一侧获得，或者可以从所述受试者的头部的相反侧获得。与受试者的大脑的特定侧相关的生物阻抗信号还可以从其它位置获得,如例如颈动脉定位于其的受试者的颈部上的位置。
根据与本公开一致的实施方案，表征至少一个颅生物阻抗测量的至少一个信号可以包括与受试者的大脑的第一半球相关的第一信号和与受试者的大脑的第二半球相关的第二信号。可以参见图4解释与受试者的大脑的第一半球和第二半球相关的第一生物阻抗信号和第二生物阻抗信号的示例性表示。
图4提供从如装置100的脑血流动力学测量装置获得的示例性生物阻抗信号401、402的图形表示。所示的生物阻抗信号401、402分别示出如使用示例性装置100所测量的相对健康的患者的右大脑半球和左大脑半球的阻抗振幅的周期性变化。因此，信号401和信号402为与受试者的大脑的第一半球和第二半球相关的第一生物阻抗信号和第二生物阻抗信号的实例。
与本公开的实施方案一致，两个生物阻抗信号可以彼此同步。如本文所使用，同步可以例如相对于共用基准时帧进行，其中所述基准时帧中的信号与其实际出现相比较彼此相差不超过特定时间量。例如，从不同源获得的两个信号可以同时反映相同事件。然而，由于设备、信号处理或其它限制，其内记录这些信号的时帧可能不同。因此，所述事件可能似乎在一个时间处出现于第一信号中并且在一个不同时间处出现于第二信号中。通过使所述信号彼此同步至特定时间量内，然后可以观察到所述信号在共用基准时帧中。在所述共用基准时帧中，由这两个信号同时记录的事件的出现在所述第一信号与所述第二信号之间可能不会相差超过特定时间量。
同步可以发生例如在独立的标度上，或可以参考生物学标度发生。生物学标度的一个实例可以由ECG定义。确切地说，来自相反的大脑半球的生物阻抗波形信号(或其部分)的定时可以同步至由ECG定义的标度。在一个实施方案中，这个同步可发生至40ms内。可以使用与本发明一致的更长的同步方案，也可以使用更短的方案。例如，可以对信号执行彼此同步至几毫秒内。定时同步的非限制性实例可以包括同步至约40ms、约30ms、约20ms、约10ms以及约5ms内。在其它实施方案中，可以使所述波形彼此同步至5ms内或至几分之几毫秒内，例如像至0.1ms或更少内。这种同步分析可以在正收集生物阻抗信号波形时执行或者可以在存储在存储器(例如，外部或计算机存储器)中的所记录的生物阻抗信号波形上执行。可以通过各者装置使信号彼此同步，包括使用定时设备和信号内的基准特征。
在另一个实施方案中，在独立的时间标度上对两个信号进行同步，而不使用ECG信号。例如可以使用包括于精确定时设备内的至少一个处理器对右大脑半球和左大脑半球的波形进行同步，这样使得同时地或以已知时间关系从这两个半球提取数据。例如，波形可以被同步至几毫秒内以使得如峰值开始的特征例如可以是相关的。或者或除基于设备的同步之外，可以基于所述波形中的特征对信号进行同步。通常可以在从每个大脑半球提取的波形中检测心脏电信号的特征。例如，可以从平行于来自每个半球的生物阻抗信号波形测量的ECG信号来检测心脏R波，即在心跳之前的电信号。因此，例如可以使用ECG波形中的R波开始的检测或鉴别来对来自不同半球的波形进行同步。例如，还可以使用心动周期的任何其它部分的检测或鉴别来对来自不同半球的波形进行同步。这种同步分析可以在正收集生物阻抗信号波形时执行(例如，实时地)或者在存储于存储器中的所记录的生物阻抗信号波形上执行(例如，非实时地)。
通过确定从右半球和左半球接收的信号的特征之间的定时延迟，可以提供关于脑血流动力学特征的不同信息。这类定时延迟可以是在整个生物阻抗波形或波形的仅一部分之间。例如，延迟可以针对波形的具体特征或针对其各种组合检验。在一些实施方案中，延迟可只在它们通过具体阈值时被认为是显著的。在一些状况下，如与较短的延迟相比，较大的延迟可能指示加重的状况。此外，在延迟的持续时间中随时间推移的变化可指示改善的或恶化的状况。在一些实施方案中，可以监测定时延迟随时间的推移的变化。在治疗期内延迟的下降可指示所述患者的脑血管状况正在改善，而延迟的增加可能指示患者的状况正在恶化。
对信号进行同步还可以允许当比较信号时由心率变动引起的效应的减少。心率的变化导致心动周期的长度的变化。因此，信号中的对应特征的定时可由于心率变动而变化。因此，分析不同步的波形内的特征的定时可受心率的变动影响。确定两个同步的信号之间的差异可以因此减少心率变动的效应。
根据本公开的一些实施方案，所述至少一个处理器可以被配置来使所述至少一个信号与心波的定时相关。至少一个信号可以基于信号波形抑或心波形内的任何特征与心波的定时相关。使信号与心波的定时相关可以涉及使信号的特征与心波的特征相关。
可以参看图4描述用于使信号与心波的定时相关的示例性方法。如在图4中所示，生物阻抗振幅对于左大脑半球和右大脑半球两者都可以展现出周期性循环。振幅中的这个变化的周期大约是心动周期的周期。在图4中，y轴标度与阻抗振幅呈负相关。也就是说，阻抗振幅的高值是通过如图4中所示的信号中的低值来反映的。更确切地说，每个心动周期以阻抗的减少开始，所述阻抗的减少对应于图4中所示的信号峰值中所反映的血流量的迅速增加。在图4中的每个心动周期中所示的极大值(即，所述信号峰值)指示对应于最大血流量的阻抗极小值。这个最大血流量可以紧跟着心室收缩，即强迫血液通过血管系统的心脏收缩。进而，心室收缩可以在心脏ECG的R波中反应。心脏R波和生物阻抗信号波形极大值可以因此为相关事件。因此，处理器可以被配置来鉴别这个关系并且使信号与心波的定时相关。信号抑或心波的任何部分可以用于相关。
虽然图4示出生物阻抗信号波形的振幅的变化，但还可以从生物阻抗信号波形的相位角获得信息。生物阻抗信号波形的振幅和相位可能受到受试者的电阻抗的电阻分量和电抗分量两者的影响。通常，受试者的电阻抗的电抗分量可能产生所测量的生物阻抗信号中的相位差。因此，单独地或组合地分析的生物阻抗信号的振幅和相位两者可以指示脑血流动力学特征。
使信号与心波的定时相关还(或可选地)可以包括通过比较所述至少一个信号和先前与心动周期相关的已知信号的部分来检测所述至少一个信号的定时与心动周期的重合。在这个实施方案中，先前与心动周期相关的已知信号可以提供关于心动周期内和信号内的各种特征的关系的信息。举例来说，先前的相关性可以提供关于表示心室收缩的心脏R波与表示最大血流量的生物阻抗振幅极小值之间的定时延迟的信息。可以将新的生物阻抗信号的一部分与已知的、先前相关的生物阻抗信号的对应部分进行比较，以便检测所述新的生物阻抗信号与新的心动周期之间的对应的定时延迟。
使至少一个信号与心波的定时相关可以进一步(或可选地)包括对所述至少一个信号与同时的心动周期的定时进行同步。可以用例如测量设备来执行这类同步，从而确保用针对表示心动周期(例如ECG信号)的另一个信号的共用基准时帧获得所述至少一个信号。这类同步还可以通过分析所述至少一个信号和表示周期的另一个信号而执行。所述信号可以通过使用作为共用事件的任何部分的心动周期来进行同步。在这个实例中，可以在信号中同时检测心动周期的一部分。然后可以参考所述心动周期的那一部分对所述信号进行同步。表征生物阻抗测量的信号与心动周期之间的定时同步的非限制性实例可以包括同步至约40ms、约30ms、约20ms、约10ms以及约5ms内。在其它实施方案中，可以使所述波形彼此同步至5ms内或至几分之几毫秒内，例如像至0.1ms或更少内。在与本公开一致的一些实施方案中，可以参考心脏R波对信号进行同步。
根据一些实施方案，至少一个处理器可以被配置来分析在由心波定义的时间段期间的至少一个信号，以确定在所述时间段期间在所述至少一个信号中至少一个预期特征的程度。
心波可以定义时间段，在所述时间段内分析至少一个信号。图5提供表示心波的示例性ECG信号的图形表示。在图5中示出的是P波510、Q波511、R波512、S波513、T波514以及U波515。如前所述，如生物阻抗信号波形的信号波形的周期可以大约对应于心动周期。因此所述信号可以与心动周期的定时相关。心动周期的任何特征，如P波510、Q波511、R波512、S波513、T波514以及U波515可以用来作为定义时间段的参考点。例如，时间段可以由第一心动周期的R波512峰值和第二心动周期的R波512峰值定义。第一心动周期之后可以接着是第二心动周期，从而使得时间段为心动周期的长度，如在所示的示例性时间段516中。第一心动周期之后接着可以不是第二心动周期，从而使得时间段为两个或更多个心动周期的长度。时间段还可以由第一心动周期和第二心动周期中的不同波，例如由第一心动周期中的P波和第二心动周期中的R波定义。时间段还可以比例如由作为单独心动周期内的参考点的Q波511和S波513定义的单个心动周期的长度要短。可以基于生理状况确定或动态地确定用于分析的时间段。在一些实施方案中，两个或更多个时间段可以用于分析。并且在一些实施方案中，两个或更多个信号的部分可以在这个时间段或这些时间段期间进行分析。
生物阻抗信号的预期特征可以包括波形内的任何可检测的特征，所述波形可以被检测并且分析。预期特征还可以包括预料的波形特征，处理器被配置来查看所述波形特征。预期特征可以是通过波形的目视观测可检测的，或可以是仅通过波形的数学分析可检测的。预期特征可以由如最大振幅的波形的单个方面定义，或可以由如相对峰值高度的波形的多个方面之间的关系定义。生物阻抗信号波形可以全部地或部分地通过预期特征表征。
预期特征的实例可以包括局部或全局极大值和极小值(即，峰值和谷值)、拐点、相对极大值高度、相对极小值深度、特征的宽度、特征的定时、特征的延迟、极大值的高度和宽度比、极小值的深度和宽度比、在极大值和极小值处的曲率以及极大值和极小值的任何其它方面的比。预期特征可以进一步包括波形的频谱方面，包括功率谱和相位角。其它预期特征可以包括在多个窗口或多个范围上的平均波形振幅或波形斜率。此外，多变量分析可以用于定义预期特征，所述预期特征包括几个极大值、极小值的方面，和/或波形的任何其它方面(例如，背景振幅、噪声、在一定间隔内的振幅等)。本文所描述的预期特征仅是出于示例性目的，并且不意欲限制所公开的方法和系统的任何实施方案。
在与本公开一致的一些实施方案中，生物阻抗波形的预期特征可以包括第一峰值、第二峰值、第三峰值、第一极小值、第二极小值以及第三极小值中的任何一个。如本文所使用，所述第一、第二以及第三峰值可以包括信号波形内的局部极大值，并且所述第一、第二以及第三极小值可以包括信号波形内的局部极小值。这些峰值和极小值可以是例如周期性重复波形的单个周期内的局部极大值和极小值。所述峰值和极小值还可以包括例如在两个或更多个信号周期上平均的波形内的局部极大值和极小值。峰值和极小值还可以包括例如在时间间隔中针对特定心率(如最常见的心率)确定的波形内的局部极大值和极小值。如本文所使用，峰值和极小值可以对应于绝对高点和低点，或可以指示出现高点或低点的区域。可以参看图6进一步描述示例性预期特征。
图6提供由单个心动周期定义的生物阻抗信号波形时间段610的一些示例性预期特征的图形表示。波形时间段610对应于心动周期，并且波形中的预期特征可以对应于心动周期中的单个事件。例如，第一峰值P1,611可以对应于主动脉瓣开放之后的血流量的初始上升，其可以对应于极小值M0,621。第二峰值P2,612可以对应于心动周期的收缩期结束期间的血流量的第二次上升，其可以对应于极小值M1,622。极小值M2,623可以对应于所述主动脉瓣关闭时血流量的下降。最后峰值P3,613可以对应于在心动周期结束时舒张期期间连续下降之前的血流量的最后增加。仅出于论述的目的，图6中所示的预期特征仅是可以在生物阻抗波形中检测的预期特征的一些实例。此外，预期特征无需局限于单个波形周期。生物阻抗信号的预期特征可以例如通过分析来自不同周期的多个对应极大值的平均振幅来确定。
此外，虽然图6示出通过振幅表征的生物阻抗信号波形，但本文所描述的方法和结构可以用于确定生物阻抗信号波形的其它方面的信号特征，例如通过相位角波形表征的那些。生物阻抗信号的相位角方面可能与生物阻抗信号的振幅方面不同地响应，因为相位角变化对应于生物阻抗信号的电抗分量的变化。生物阻抗信号波形的相位角方面的分析可以提供关于血流动力学特征的另外或不同的信息。可以相对于振幅波形使用本文所描述的任何方法并且通过本领域已知的任何另外方法来分析相位角波形。生物阻抗信号的相位角波形可以通过它们本身进行分析，和/或可以与其它生物阻抗信号方面相比较或相结合来进行分析。
图7a和图7b提供在多个心动周期上的生物阻抗信号波形的示例性振幅与相位角方面之间的比较的图形表示。在一些状况下，如在图7a中所示，相位角波形可以显示出与同时获得的振幅波形类似的特征。例如，在图7a中，分别从头部的左(以黑色示出)侧和右(以灰色示出)侧获得的相位角波形713、714之间的延迟与分别从头部的左(以黑色示出)侧和右(以灰色示出)侧获得的振幅波形711、712之间的延迟类似。生物阻抗信号波形的相位角与振幅方面之间的信号特征中的类似性可以提供用于诊断动脉闭塞的变化的另外信息。
相位角波形还可以显示出与同时获得的振幅波形相比不同的特征，如例如在图7b中所示。在图7b中，分别从头部的左(以黑色示出)侧和右(以灰色示出)侧获得的相位角波形723、724与分别从头部的左(以黑色示出)侧和右(以灰色示出)侧获得的振幅波形721、722相比展示出头部的左侧和右侧之间的较大的不对称性。与头部的右侧相关联的相位角波形724的峰值和与头部的右侧相关联的相位角波形723的峰值相比是减少的。此外，相位角波形723显示出从它的峰值的较陡峭的衰减。这些差异未出现在振幅波形721和722中。因此，生物阻抗信号的相位角和振幅波形的信号特征上的差异可以提供用于诊断动脉闭塞的变化的另外信息。
可以通过任何类型的分析来检测如在图6中所示的预期特征。在一个实施方案中，可以通过查找所测量的波形中的拐点来检测预期特征。在图8中所示的另一个实施方案中，可以进行脉冲分解分析。这类检测分析可以使用至少一个处理器，如关于图1所描述的至少一个处理器160来执行。
图8提供如由用于检测生物阻抗信号中的预期特征的脉冲分解算法分解的生物阻抗信号波形周期810的图形表示。如关于图6所论述，一组预期特征可以包括第一、第二以及第三峰值P1611、P2612以及P3613和极小值M0621、M1622以及M2623，所述值可以如图6中所示基于生物阻抗信号波形611中的拐点进行计算。脉冲分解算法代表计算预期特征的一种替代方法。脉冲分解算法可以通过使用基函数的组合逼近生物阻抗信号来参数化生物阻抗信号。
用于最佳拟合的基函数可以与生理脉冲波形函数相关，或可以具有与生理脉冲相似并且提供稳定拟合参数的总体形状。合适的基函数的一个实例是高斯函数。高斯基函数可以提供脉冲宽度和曲率的明确定义、稳定的拟合算法以及高阶导数的全面确定。利用高斯基函数的脉冲分解算法可以参看图8如以下所描述地执行。
图8提供分别计算为对第二、第一以及第三峰值P2612、P1611以及P3613的最佳拟合的第一高斯821、第二高斯822以及第三高斯823的三个高斯基函数的图形表示。使用ECG信号，可以将生物阻抗信号分成单个波形810，每个对应于一个心动周期。然后可以确定所述ECGR波脉冲之后的波形极小值。接着，可以确定所述极小值之后的波形全局极大值点。然后可以基于所述全局极大值与先前获得的统计数据的定时之间的对应来确定所述波形全局极大值点是否表示第一、第二或第三峰值P1611、P2612或P3613。接着，如高斯的标准基函数可以用于使用来自先前获得的统计数据的定时和宽度限制来提供对接近所确定的全局极大值的单个波形的最佳拟合。在图8中，第一高斯821与最高峰值P2612拟合。使用第二高斯822和第三高斯823，然后可以使用与剩余波形相同的基函数来确定对剩余两个峰值的最佳拟合。
当组合时，所述高斯基函数形成预期特征拟合曲线820，其逼近所述生物阻抗信号波形。如从示例性脉冲分解算法得到的界定预期特征拟合曲线820的分量基函数的参数可以用于表征所测量的生物阻抗信号中的每个心动周期。
所测量的信号可以然后由包括每个心动周期的预期特征拟合曲线820的平滑波形替代。这可能允许各种目标点如极小值M0621、极小值M1622、极小值M2623以及在目标点处的局部曲率的鲁棒计算。计算机参数、相对振幅、定时对比ECG以及宽度可以用于表征波形。如所公开的示例性脉冲分解算法的方法可以适用于检测通过使用如拐点确定的其它技术难以或不可能检测的预期特征。如在图8中所示，峰值P1611、P2612以及P3613不与生物阻抗信号波形610的局部极大值重合，而与生物阻抗信号波形610的分量波形，即高斯821、822以及823的峰值重合。
另外示例性基函数可以包括广义极值(GEV)分布函数。GEV函数可以与其它基函数(如高斯)结合使用或用作唯一基函数。例如，当分解周期性生物阻抗信号时，高斯基函数可以用于拟合波形的收缩部分中的第一P1611和第二P2612峰值，并且GEV函数用于舒张部分上的P3613。这个选择与使用用于P3613的高斯基函数相比可以给所述舒张部分更好的拟合，因为GEV函数可能是不对称的而所述高斯函数是对称的。
所述生物阻抗信号波形的参数化还允许另外预期特征的收集和比较，包括初始参数的分布统计。例如，在中风患者的一个半球上测量的P2612脉冲定时的分布可以表示一个预期特征，并且可以与由源自第二半球的P2612脉冲定时的分布所表示的预期特征进行比较。
在一些实施方案中，分析信号可以包括基于至少一个预期特征与所述信号之间的相关性程度来使至少一个信号与预测拟合。使用对预期特征的分析(例如如以上所描述)可以做出关于未来信号波形的预测。也就是说，在没有生理变化的情况下，例如可以预测生物阻抗信号波形来显示未来的类似的预期特征。与这类预测的偏差可以指示生理变化，如脑血管事件。
可以对如图6中所示的生物阻抗信号的预期特征进行分析以便为生理大脑状况的预测的变化，例如脑血流量变化提供信息。可以在一段时期内连续地分析并且比较预期特征以便提供诊断信息。例如，可以连续地取样生物阻抗信号波形数据以便针对不间断的时间间隔内的每个心动周期计算预期特征。可以将来自监测所述不间断的时间间隔的一部分的结果与来自监测所述不间断的时间间隔的另一部分的结果进行比较。例如，可以在对患者执行手术期间在整个不间断的时间间隔中连续地监测预期特征，以便诊断在所述手术期间出现的任何脑血流量变化。可以将在所述手术期间在任意长度的任何一个时间间隔期间检测的预期特征与在所述手术期间在任意长度的任何之后的时间间隔处检测的预期特征进行比较。
或者或另外地，还可以在非连续的时间段内监测并且比较预期特征以便预测，从而提供诊断信息。例如，可以在一个时间间隔期间监测生物阻抗信号波形数据来用于与在不与所述第一时间间隔重叠或毗连的第二时间间隔期间监测的生物阻抗信号波形数据进行比较。例如，可以在第一时间测量患者的预期特征基线，例如在手术之前、在进入医院时、在日常诊所就医时或在当基线测量是可能时的任何其它时间。然后可以将预期特征基线与在任何之后时间(例如，在手术过程中、在出院时、在另一日常诊所就医时等)所监测的预期特征进行比较。
在一些实施方案中，分析可以包括基于所指示的生理状况关注预期特征周围的时间段。当分析指示生理状况时，如动脉闭塞或脑水肿，可以更紧密地分析可能与所述生理状况相关联的特定预期特征周围的时间段。这类更紧密的分析可以产生关于生理状况的另外信息。例如，关于MCA闭塞的更多信息可以从对第二峰值P2612的更紧密的分析产生。
与本公开一致，至少一个处理器可以被配置来基于至少一个信号中的至少一个预期特征的程度而输出用于预测生理大脑状况的信息。如本文所使用，“用于预测生理大脑状况的信息”可以包括可以帮助医师检测、诊断、理解或预测生理大脑状况的任何类型的信息。这类信息可以例如包括对生理大脑状况的直接指示，或包括帮助诊断生理大脑状况的信息。用于预测生理大脑状况的信息可以包括关于所述状况的位置和程度的特定信息，或可以包括指示状况的变化的一般信息。例如，如先前所描述，从患者的头部的相对侧的生物阻抗相关的测量/计算上的不对称可以是出于诊断目的输出的信息。在一个实施方案中，不对称的存在可以是唯一的信息输出。在另一个实施方案中，不对称的测量可包括于所述信息输出中。在又一个实施方案中，信息输出可以包括不对称随时间的推移而变化的指示器。
对医学专业人士而言，所述输出信息可能如存在显著变化的指示器一样简单。或者或另外地，其可以包括表征例如以下各项中的一项或多项的信息输出：变动幅值；变动幅值随时间的变化；以及可能指示生理大脑状况、生理大脑状况的程度或生理大脑状况的程度的变化的任何其它数据。
用于预测生理大脑状况的信息可以包括用于诊断缺血性中风的存在的信息。动脉闭塞的变化可能导致缺血性中风，所述缺血性中风是因动脉阻塞引起的大脑的一部分未接收到充足血供给的脑病状。在一些实施方案中，处理器可以被配置来基于缺血性中风的存在而诊断出血性中风的不存在。出血性中风是因大脑中出血引起的大脑的一部分未接收到充足血供给的脑病状。缺血性和出血性中风的外在症状可能是类似的。显示外在中风症状的受试者体内的缺血性中风的存在可以指示出血性中风的不存在。
用于预测生理大脑状况的信息可以是基于至少一个预期特征的程度的。如以上所描述，从受试者的头部获得的生物阻抗信号波形可以指示脑血流量。因此生物阻抗信号波形内的预期特征的程度可以指示脑血流量，并且预期特征的程度的变化可以指示脑血流量的变化。分析脑血的变化可以提供用于预测生理大脑状况的信息。例如，如果每个周期中的局部极大值(其对应于阻抗极小值)的高度在第一时间段与第二时间段之间减少，那么这可以指示脑血流量的减少。
在一些实施方案中，处理器可以被配置来至少部分地基于与受试者的大脑的第一半球相关的第一信号的部分和与受试者的大脑的第二半球相关的第二信号的部分的比较来预测生理大脑状况。第一信号的部分与第二信号的部分的比较可以包括在信号上执行的任何类型的分析。可以用基本的算术运算，如加、减等来比较信号。可以在时域中比较信号。还可以使用任何合适的变换在频域中比较所述信号。可以将一个信号的全部或一部分与另一个信号的全部或一部分进行比较。例如，可以在它们整个上、通过更小区段和/或通过离散的点来比较所述信号。或者(或另外)，可以将一个或多个信号的部分与一个或多个其它信号的对应或非对应的部分进行比较。此外，可以基于振幅、频率以及相位角(如在任何长度的时间间隔下所测量)来比较信号。还可以基于信号的预期特征来比较信号。
这个比较可以为与受试者的大脑的不同半球相关的第一信号与第二信号之间的比较。源自大脑的相反侧的生物阻抗信号反映相反的大脑半球中的血流量。因为中风通常是不对称现象，比较从不同半球获得的信号的预期特征可以给出关于受中风影响的大脑的侧的信息。来自两个半球的如图4中所示的那些的生物阻抗信号波形可以彼此进行比较以便预测生理大脑状况。例如在展现出脑血管事件的患者体内，两个生物阻抗信号波形将总体上展示出比图4中针对健康患者所示的更大程度的相异度。
例如在图9中所示的信号中，由虚线所示的左半球生物阻抗信号912与右半球生物阻抗信号911相比较展示阻抗振幅的显著减小的变化。另外，在左半球生物阻抗信号912中，峰值P2612似乎完全消失，并且剩余峰值P1611相对于右半球生物阻抗信号911的对应峰值展现出定时延迟。减小的振幅和定时延迟两者可以指示中风。比较来自左半球和右半球的生物阻抗信号可以因此产生用于预测生理大脑状况的信息。
根据本公开的另一个实施方案，所述处理器可以被进一步配置来用脑血流量图像信息对至少一个信号中的特征进行校准。脑血流量图像信息可以包括关于脑血流量的任何类型的图像信息。这类信息可以包括直接构成脑血流量图像，例如实际图像的信息，并且可以包括描述脑血流量图像的信息，例如从图像获得的对血流量的测量。脑血流量图像信息可以由计算机或被分派任务来分析脑血流量图像的类似物自动地产生。这类信息还可以例如由基于脑血流量图像提供诊断的医师手动地产生。任何合适的源均可以提供脑血流量信息，如磁共振成像(MRI)、经颅多普勒超声(TCD)或灌注计算机断层摄影术(PCT)以及计算机断层摄影血管造影术(CTA)。
由处理器接收的信号的特征可以经过校准来对应于脑血流量信息。生物阻抗信号的特征可以与对应于所述特征的脑血信息进行比较并且相关。接着这类比较或相关性可以用于对来自生物阻抗信号测量的数据进行解释、量化以及建模。例如，已经通过MRI和CTA技术展示的如大脑中动脉(MCA)240的主要脑血管的闭塞导致大脑201的这一部分中的延迟的或减少的血流量。从经历这类闭塞的患者获得的生物阻抗信号波形可显示与所述闭塞一致的信号特征。这些特征可以用详述延迟的或减少的血流量的直接脑血流量图像信息进行校准。
以上描述描述了接收、相关以及分析信号波形的一些示例性方法。然而，替代实施方案可以利用执行这些任务的其它方法。例如，在一些实施方案中，可以使用不同于峰值P1511、P2512以及P3513的预期特征。在一些实施方案中，可以使用用于预期特征检测的替代脉冲分解方法。并且在一些实施方案中，可以使用预期特征检测的替代方法。因此，本领域普通技术人员将会理解，存在用来基于预期特征的程度而分析信号的各种分析技术，并且本发明在其最广泛意义上不限于任何特定技术。
在与本公开一致的实施方案中，提供了一种用于预测生理大脑状况的方法。图10是示出用于预测生理大脑状况的示例性方法的步骤的流程图。在步骤1001，可以接收表征至少一个颅生物阻抗测量的至少一个信号。所述信号可以例如通过适合地配置的处理器160来接收。在步骤1002处，可以使所述至少一个信号与心波的定时相关。处理器160可以被配置来执行这个步骤。
在步骤1003，可以分析所述至少一个信号来确定信号的至少一个特征的程度。所述至少一个信号可以在由心波定义的时间段期间进行分析，并且可以由合适配置的处理器160进行分析。在步骤1004，分析步骤1003的结果可以用来基于至少一个信号中的至少一个预期特征的程度而输出用于预测生理大脑状况的信息。处理器160可以例如被配置来输出所述信息。用于预测生理大脑状况的另外方法可以包括任何和/或所有本文所公开的技术。
虽然许多以上实例是参看右半球和左半球的比较进行描述的，但是应理解，可以从受试者的头部的不同位置进行并且比较测量，并且本发明在其最广泛意义上不要求比较的信号仅限于相反的半球。类似地，虽然本公开提供了生物阻抗信号的分析的实例，但是可以评估与本公开的广泛原理一致的表征至少一个颅生物阻抗测量的任何信号。
此外，用于检测、诊断以及监测中风和闭塞的本发明的实施方案的用途的公开仅是示例性的。在其最广泛意义上，本发明可与使用本文所描述的原理可检测的任何生理大脑状况的检测、诊断和/或治疗结合使用。此外，应理解的是，用于诊断受试者的大脑中动脉闭塞的变化的本文所描述的方法和装置可以被推广以用于诊断任何起源，包括中风、血管退化等的动脉闭塞的变化。在不背离本发明的精神和范围的情况下，替代实施方案对于本发明所属于的领域的技术人员将变得显而易见。因此，本发明的范围是由所附权利要求书而不是以上描述定义。

Claims (30)

1.一种脑血流动力学测量装置，其包括：
至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置来：
接收表征至少一个颅生物阻抗测量的至少一个信号；
使所述至少一个信号与心波定时相关；
分析在由所述心波定义的时间段期间的所述至少一个信号，以确定在所述时间段期间在所述至少一个信号中的至少一个预期特征的程度；以及
输出用来基于所述至少一个信号中的所述至少一个预期特征的所述程度预测生理大脑状况的信息。
2.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述至少一个信号包括至少两个生物阻抗信号，每个均与受试者的大脑的不同半球相关，并且其中所述至少两个生物阻抗信号彼此同步。
3.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述至少一个预期特征与生物阻抗信号中的特征的高度、延迟、宽度以及定时中的至少一个相关。
4.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述至少一个预期特征与生物阻抗信号中的第一峰值、第二峰值以及第三峰值中的至少一个相关。
5.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述至少一个信号包括与受试者的大脑的第一半球相关的第一信号和与所述受试者的大脑的第二半球相关的第二信号，并且其中所述处理器被配置来至少部分地基于对所述第一信号的部分与所述第二信号的部分的比较预测生理大脑状况。
6.如权利要求5所述的脑血流动力学测量装置，其中所述处理器被进一步配置来分析在由所述心波定义的目标预定时间段期间的所述第一信号和所述第二信号中的至少一个的部分。
7.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述至少一个预期特征包括峰值位置、极小值位置、预料的峰值位置以及预料的极小值位置中的一个或多个。
8.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中分析包括基于所述至少一个预期特征与所述至少一个信号之间的相关性程度来使所述至少一个信号与预测拟合。
9.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述处理器被进一步配置来用脑血流量图像信息对所述至少一个信号中的特征进行校准。
10.如权利要求4所述的脑血流动力学测量装置，其中分析包括基于所指示的生理状况关注预期特征周围的时间段。
11.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中相关包括对所述至少一个信号与同时心动周期的定时进行同步。
12.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中相关包括通过比较所述至少一个信号和先前与心动周期相关的已知信号的部分来检测所述至少一个信号的定时与心动周期的重合。
13.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述心波包括ECG的任何重复的部分。
14.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中所述心波为ECG R波。
15.如权利要求1所述的脑血流动力学测量装置，其中由所述心波定义的所述时间段包括至少两个重复的心动周期。
16.一种用于预测生理大脑状况的方法，其包括：
接收表征至少一个颅生物阻抗测量的至少一个信号；
使所述至少一个信号与心波的定时相关；
分析在由所述心波定义的时间段期间的所述至少一个信号，以确定在所述时间段期间在所述至少一个信号中的至少一个预期特征的程度；以及
输出用来基于所述至少一个信号中的所述至少一个预期特征的所述程度预测生理大脑状况的信息。
17.如权利要求16所述的方法，其中所述至少一个信号包括至少两个信号，每个均表征与受试者的大脑的不同半球相关的生物阻抗测量，并且进一步包括对所述至少两个信号进行彼此同步。
18.如权利要求16所述的方法，其中所述至少一个预期特征与生物阻抗信号中的特征的高度、延迟、宽度以及定时中的至少一个相关。
19.如权利要求16所述的方法，其中所述至少一个预期特征与生物阻抗曲线中的第一峰值、第二峰值以及第三峰值中的至少一个相关。
20.如权利要求16所述的方法，其中所述至少一个信号包括与受试者的大脑的第一半球相关的第一信号和与所述受试者的大脑的第二半球相关的第二信号，并且其中所述处理器被配置来至少部分地基于对所述第一信号的部分与所述第二信号的部分的比较预测生理大脑状况。
21.如权利要求20所述方法，其进一步包括分析在由所述心波定义的目标的预定时间段期间的所述第一信号或所述第二信号的部分。
22.如权利要求21所述的方法，其中所述至少一个预期特征包括峰值位置、极小值位置、预料的峰值位置以及预料的极小值位置中的一个或多个。
23.如权利要求16所述的方法，其中分析进一步包括基于所述至少一个预期特征与所述至少一个信号之间的相关性程度来使所述至少一个信号与预测拟合。
24.如权利要求16所述的方法，其进一步包括用脑血流量图像信息对所述至少一个信号中的特征进行校准。
25.如权利要求16所述的方法，其中分析进一步包括基于所指示的生理状况关注预期特征周围的至少一个时间段。
26.如权利要求16所述的方法，其中相关进一步包括对所述至少一个信号与同时心动周期的定时进行同步。
27.如权利要求16所述的方法，其中相关进一步包括通过比较所述至少一个信号和先前与心动周期相关的已知信号的部分来检测所述至少一个信号的定时与心动周期的重合。
28.如权利要求16所述的方法，其中所述心波包括ECG的任何重复的部分。
29.如权利要求16所述的方法，其中所述心波为ECG R波。
30.如权利要求16所述的方法，其中由所述心波定义的所述时间段包括至少两个重复的心动周期。
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