CN104363823A - 用于在cpr期间分析心律的方法和装置 - Google Patents

Abstract

描述了一种诊断医学设备(900)，所述诊断医学设备(900)并入改进的ECG分析算法(600、800)，所述ECG分析算法(600、800)识别可通过除颤电击处置的心率失常，其中，所述识别即使在潜在的CPR假象的存在下也能够发生。所述分析算法允许在CPR按压的应用与电疗的递送之间的更短的间隔，并且因此增加成功复苏的可能性。所述医学设备也可以包括除颤电疗电路(920)。

Description

用于在CPR期间分析心律的方法和装置

技术领域

本发明总体上涉及一种用于在心脏复苏(CPR)的应用期间监测对象心律的改进的方法。更具体地，本发明涉及一种包含在CPR期间分析患者生理数据并确定是否指示电疗电击的改进的诊断算法的医学设备。如果所述设备是除颤器，则所述诊断算法基于所述确定来提供指导用户和/或控制设备的电疗电路。

背景技术

心脏骤停(SCA)是美国的主要死亡原因。在大约40％的心脏骤停(SCA)患者中，观察到的初期心律是心室纤颤(VF)。CPR是针对SCA的协议处置，所述CPR包括提供患者的循环的胸部按压和通气。在CPR的会话之间插入除颤，以处置潜在的VF。已知成功除颤的概率随着在CPR按压的结束与除颤电击的递送之间的间隔的增大而减小。相反，将在最后一次按压与电击之间的间隔缩短甚至几秒钟都能够改善电击成功率(除颤和恢复自主循环(ROSC))。

此外，除颤即使暂时性地校正了VF，但并未终止VF的潜在原因。因此，潜在原因可以诱导VF在除颤之后的复发。该现象被称为再颤动。当前的推荐是在再次分析心律之前，在电击递送之后立即重新开始胸部按压2分钟。然而，一些复苏思想领袖相信，早期故意中断CPR比目的在于校正再颤动的递送电击更为有益。

除颤器向心脏递送高压脉冲，以在经历诸如VF或不伴有自主循环的室性心动过速(VT)的心率失常的患者中恢复正常节律和收缩功能。有若干类型的除颤器，包括手动除颤器、可植入除颤器以及自动体外除颤器(AED)。AED不同于手动除颤器，在于AED能够自动分析ECG节律以确定除颤是否是必要的。

图1是被用户12应用于复苏罹患心脏停搏的患者14的现有除颤器10的图示。在心脏骤停中，患者受危及生命的正常心律中断的折磨，典型地为VF或不伴有自主循环的VT(即，可电击VT)的形式。在VF中，正常节律性心室收缩被快速、不规律的颤搐代替，所述快速、不规律的颤搐导致心脏的无效和严重降低的泵血。如果正常节律未在通常被理解为大致8至10分钟的时间范围之内得到恢复，则患者将会死亡。相反，在VF的发作之后能够越快(经由CPR和除颤)恢复循环，则患者14将在该事件中存活的机会越大。除颤器10可以是能够由第一响应者使用的AED的形式。除颤器10也可以是由护理人员或其他训练有素的医务人员使用的手动除颤器的形式。

由用户12在患者14的胸部上应用电极16，以采集来自患者的心脏的ECG信号。除颤器10然后分析针对心律失常的体征的ECG信号。如果检测到VF，则除颤器10发信号给用户12建议电击。在检测到VF或其他可电击节律之后，用户12按下除颤器10上的电击按钮，以递送除颤脉冲来复苏患者14。除颤器10也可以经由关于何时开始和结束CPR按压的时期的视觉或音响的提示来发信号给用户12。

除了检测ECG电压之外，除颤器10经由患者电极16独立地测量患者的经胸阻抗，以相应地调节除颤电击的参数。阻抗测量中的变化也能够用于确定诸如由CPR胸部按压引起的患者运动的范围。在其他除颤器(未示出)中，可以使用独立的CPR感测设备，例如加速度计或力传感器，以提供对正在进行的CPR的指示。在标题为“CPR Chest Compression Monitor”的美国专利7108665中描述了示例性的CPR感测设备。如果将除颤器集成到自动CPR机器，则来自所述机器的按压状态信号可以提供CPR指示。

在现有技术的AED中，必须在非CPR的非施行期期间实施ECG分析，这是因为由与CPR有关的运动诱导的电假象使分析算法不可靠。如果AED因假象而错误地做出假“电击”决定，则其可能使电击的递送对患者可能是致命的。因此，CPR的结束与电击脉冲的递送之间的不利的几秒长的间隔是必须的，以提供不掺假的分析。出于相同的原因，现有的AED电击分析算法不能够检测在CPR期间发生的早期再颤动并允许对所述早期再颤动进行处置。

在试图在CPR按压期间确定准确的ECG测量中，已经开发出多种方法。例如，标题为“TRUE ECG MEASUREMENT DURING CARDIOPULMONARY RESUSCITATION BY ADAPTIVE PIECEWISE STITCHINGALGORITHM”的美国专利公开2011/0105930 A1公开了使用滤波器以从ECG去除CPR假象。类似地，标题为“DECIDING ON PATIENT ELECTRICSHOCK THERAPY”的国际公开WO 2011/040929 A1描述了一种用于在决定关于是否向患者施予电击之前从ECG去除CPR假象的方法。另一范例，标题为“ENHANCED RHYTHM IDENTIFICATION IN COMPRESSIONCORRUPTED ECG”的美国专利7567837描述了一种用于通过假设假象是高幅度信号，同时ECG是被发现在连续的高幅度信号之间的任意低幅度信号来识别并去除CPR假象的方法。最后，标题为“DETECTING ARTIFACTSIGNALS CAUSED BY CPR OR PATIENT MOTION”的国际公开WO2006/015348 A2描述了一种用于检测CPR假象在ECG信号中的存在的方法，但没有提供从受污染的信号中获得准确的ECG的尝试。这些现有技术中没有一个可以提供从其能够做出电击决策的令人满意地准确的ECG。

已知与继续进行的CPR对他们有益的大多数人相比，患者中将受益于CPR中的暂停以证实可电击节律的分数是小的。能够在CPR假象期间(即，不暂停CPR)确定可电击节律的存在可能性高的算法将允许区分可能受益于立即电击的那些患者而不会危及大多数患者的复苏。

因此，为了解决现有技术的这些缺陷中的每个，需要的是一种在CPR存在时分析潜在心律的改进的方法。

发明内容

根据本发明的原理，描述了一种用于在CPR假象存在时分析心律的方法，所述方法准确地识别可通过电疗处置的心律失常的存在。所述方法包括以下步骤：获得两个或更多个时间序列的未经滤波的ECG数据集；采集在时间上对应于所述未经滤波的ECG数据集的两个或更多个时间序列的CPR参考信号数据集；基于所述采集步骤对所述ECG数据集进行滤波，以获得对应的经滤波的ECG数据集；分析所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个；基于所述分析步骤将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“电击”建议或“不电击”建议；并且比较在所述分类步骤中获得的所述建议以决定是否提供电疗。所述方法还可以使用所述比较步骤的结果，以向诸如除颤器的医学设备发出操作命令。

本发明的另一目标是描述一种用于在CPR假象存在时分析心律的改进的方法。所述改进的方法包括以下步骤：获得两个或更多个时间序列的未经滤波的ECG数据集；采集在时间上对应于所述未经滤波的ECG数据集的两个或更多个时间序列的CPR参考信号数据集；基于所述采集步骤对所述ECG数据集进行滤波，以获得对应的经滤波的ECG数据集；分析所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个；确定针对所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个的可靠性指示物；基于所述分析步骤将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“电击”建议或“不电击”建议；并且将在所述分类步骤中获得的所述建议和所述可靠性指示物与决策标准进行比较，以确定是否提供电疗。所述方法还可以使用所述比较步骤的结果，以向诸如除颤器的医学设备发出操作命令。

本发明的又另一目标是描述一种包含CPR假象存在时准确分析ECG的改进的ECG分析方法的医学设备，所述设备可以是除颤器或AED。所述设备包括：能用于获得两个或更多个时间序列的ECG数据集的前端；能用于采集在时间上对应于所述时间序列的ECG数据集的两个或更多个时间序列的CPR参考信号数据集的输入；与所述前端和所述输入二者通信的滤波器，所述滤波器能用于获得对应的经滤波的ECG数据集；能用于分析所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个并将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“电击”建议或“不电击”建议的电击分类器；以及能用于基于所述电击分类器的输出来生成决策输出命令的比较器。所述设备还可以包括用于基于所述决策输出来发出命令的输出生成器。所述CPR参考信号输入可以从自ECG电极、CPR传感器获得的经胸阻抗获得，或者从自动CPR按压设备获得。

附图说明

图1是罹患心脏停搏的患者使用的除颤器的图示。

图2图示了典型的ECG的记录，示出了由不具有假象的ECG带跟随的具有CPR诱导的假象的ECG带。

图3是针对在CPR期间分析ECG的方法的基本流程图。

图4a图示了根据本发明的优选实施例的一对时间序列的ECG数据集。图4b图示了根据本发明的优选实施例的一对时间序列的CPR参考信号数据集，所述CPR参考信号数据集也在时间上对应于图4a的ECG数据集。

图5图示了针对本创新性方法的一个实施例的逻辑图，示出了电击咨询算法、分类标准以及得到输出决策的比较标准的交互作用。

图6是针对决策标准的真值表，对应于图5的逻辑图。

图7图示了根据本创新性方法的替代实施例的流程图，示出了电击咨询算法、可靠性指示物、分析/分类标准以及得到输出决策的比较标准的交互作用。

图8是针对决策标准的真值表，大体上对应于图7的流程图。

图9是根据本发明的原理构建的医学设备的方框图。

附图标记表

具体实施方式

现在转到附图，图2图示了来自其潜在心率为VF的对象患者的示例性23秒ECG带。波形的前一半(左手侧50)是在CPR期间记录的，并且后一半(右手侧60)是在CPR已经被暂停之后记录的，即，在ECG数据上没有胸部按压假象。能够看出，在左手侧50的CPR期间，在ECG上诱导的胸部按压假象遮蔽了潜在VF节律。应用于左手侧50的现有技术的电击咨询算法可以将CPR假象评价为常规ECG节律，并且错误地决定建议不电击。该情形与对不具有CPR假象的右手侧60波形的评价形成对比。在那里，电击咨询算法能够准确地检测VF节律，并且恰当地建议电击。因此，图2图示了在救援期间进行的CPR按压期间获得准确的ECG读数的问题。图2也图示了现有的电击咨询算法将不能够检测ECG节律是否从VF改变到正常窦性心律或是否从正常窦性心率改变到VF，即再颤动。

图3的流程图图示了对该问题的基本解决方案。图3的方法通过利用使得能够在CPR期间分析潜在心律的技术，在CPR胸部按压期间提供电击咨询来在现有技术的方法上进行改进。该技术允许使CPR非施行间隔最小化并且增大复苏成功的可能性。

图3中示出的是在CPR期间分析ECG的新型方法100的步骤。方法100将在步骤142、144处的电击咨询算法与在步骤130处的上游滤波阶段和在步骤150处的下游决策制定阶段进行组合。基本的方法必须对经滤波的ECG数据和未经滤波的ECG数据二者的序列应用电击咨询算法。将得到的电击建议集合，即至少两对，与决策标准进行比较，以确定恰当的输出命令指导。

图3的方法要求两种类型的数据。第一种为原始的未经滤波的ECG数据，其通过预定持续时间的节段被数字化并且被布置到集合中。图4a图示了ECG数据的优选布置，其中，第一未经滤波的ECG数据集202为4.5秒长，并且第二未经滤波的ECG数据集202’与第一ECG数据集202重叠0.5秒。图3图示了将对应的时间序列的ECG数据集102、102’输入到方法100中。

第二种类型的数据包括CPR参考信号数据，所述第二种类型的数据也通过预定持续时间的节段被布置到集合中。图4b图示了CPR数据的优选实施例，其中，第一CPR参考信号数据集204为4.5秒长，并且第二CPR参考信号数据集204’与第一CPR数据集204重叠0.5秒。每个CPR参考信号数据集在时间上与各自的未经滤波的ECG数据集相对应。图3图示了将对应的时间序列的CPR参考信号数据集104、104’输入到方法100中。

图3图示了所要求的将至少两个时间序列的ECG数据集102、102’和至少两个CPR参考信号数据集104、104’输入到方法100的选择性ECG滤波步骤130中。初步检测胸部按压步骤131首先确定在任一个CPR参考信号数据集上是否有CPR假象的指示。步骤131的输出为胸部按压检测的布尔指示，其被设计为比特异性更加灵敏，并且基于评价诸如幅度和频率的范围的CPR参考信号中的变量以及过零率。

如果步骤131发现在参考信号上没有CPR的指示，则可以优选在步骤164处以不同的电击咨询算法进行分析，从而绕过本创新性算法的平衡。示例性的替代电击咨询算法为由北美马萨诸塞州安多弗的皇家飞利浦制造的除颤器中使用的PAS算法。在共同受让的专利6108578中描述了PAS算法，通过引用将所述专利并入本文。

如果步骤131指示参考信号上的CPR，则将检测胸部按压的证实步骤应用于ECG和CPR数据集中的每个。在步骤132处针对CPR数据集104、104’中的每个并且在步骤134处针对ECG数据集102、102’中的每个，使用已知的技术来计算基频。已知的技术包括离散傅立叶变换和倒频谱分析。然后在步骤136处比较各自的CPR数据集基频Fp和ECG数据集基频Fe。如果基频在预定量之内是不可比较的，则没有指示ECG上的CPR假象，并且在步骤164处利用不同的电击咨询算法来实施进一步的分析，从而绕过本创新性算法。如果ECG频率和CPR频率大致相等，则证实ECG上的CPR假象，并且方法在滤波步骤138处继续进行。

在步骤138处从ECG信号对CPR假象的最终滤波大体上遵循本领域已知的技术中的一个。一种优选技术使用以Fp和Fe为中心的两个梳状滤波器。备选地，该技术能够采用陷波滤波器或滤除特定频率及其谐频的某种其他种类的滤波器。另外，在对每个数据集进行滤波之前，可以将“填充数据”加到集合的开始和结束，以降低在主评价窗口上的滤波假象。滤波步骤130的输出因此为包括第一经滤波的ECG数据集和第二经滤波的ECG数据集的一对时间序列的经滤波的ECG数据集。

在步骤130处对ECG节段进行滤波之后，在步骤140处对经滤波的ECG节段的集合和未经滤波的ECG节段的集合二者进行分析和分类。首先，电击咨询算法分别在步骤142、144处分析经滤波的ECG数据集和未经滤波的ECG数据集中的每个。若干现有的电击算法适于在步骤142、144处使用。一种是前述的PAS算法。另一种被描述在标题为“ElectrocardiographicWaveform Monitoring Method and System”的共同受让的美国专利5701907中。

分析步骤142、144的结果是四个建议的集合，每个建议均将每个数据集中的每个节段分类为电击建议或不电击建议。在步骤142、144处的电击咨询算法也可以在ECG数据集对于分析而言噪声太大时将ECG数据集分类为“假象”建议。

在对经滤波的ECG数据集和未经滤波的ECG数据集的进行分析和分类之后，在步骤150处将建议的集合与决策标准进行比较。后文将决策标准称为智能暂停(SmartPause)。基于建议的具体组合，智能暂停将输出为“准备”、“继续CPR”或“暂停CPR”的决策。如果建议中的一个或多个为“假象”，则在步骤162处智能暂停将优选地切换到替代方法，所述替代方法大概会得到“不触碰患者”的提示。备选地，智能暂停能够直接发出“暂停CPR”的决策，所述“暂停CPR”的决策将类似地得到相同的用户提示，以中止触碰患者。在任一种情况下，电击咨询算法将然后使用无假象ECG。用于处置“假象”建议的该技术因此可以不完全消除CPR中断，但其将减少胸部按压被中断以用于AED操作的情况。

方法100的最终步骤是基于比较步骤150，在步骤166处向医学设备自动发出操作命令。图3的范例将设备例示为除颤器。操作决策步骤166如所指出的建议电击或不电击，其可以进一步引起自动准备除颤器、发出诸如语言命令或蜂鸣的对应的音响提示，和/或发出诸如闪光或信息性显示的对应的视觉提示。另外，操作命令可以是“暂停CPR”以收集无假象ECG，其将自然地产生诸如“不触碰患者”及类似提示的命令。在中止CPR之后，或者作为方法100命令的结果或者在标准CPR暂停期已经超时之后，将使用当前实践的电击咨询算法，例如在步骤164处指示的。

在“继续CPR”决策的情况下，将必须没有设备操作命令。备选地，设备可以基于决策发出信息性状态消息，以向用户保证设备操作正常。

现在转到图5，图示了用于比较建议并发出操作决策的布尔逻辑流程图。类似于参考图3所讨论的，将未经滤波的ECG数据202、202’的两个节段应用于电击咨询算法540。未经滤波的ECG数据202、202’也被滤波器530处理，其后将经滤波的ECG数据集应用于电击咨询算法540。每个电击咨询算法540的输出为两个电击建议。用字母“S”指代电击建议。用字母“N”指代不电击建议。针对经滤波的ECG数据集的建议的全部可能的排列542和针对未经滤波的ECG数据集的全部可能的排列544被示出为输出。经滤波的ECG数据集和未经滤波的ECG数据集对的每个具体组合均在550处流过布尔逻辑图，以在560处到达具体决策。在该智能暂停决策标准范例中，可能的输出决策为“继续CPR”、“暂停CPR”以及“准备”。继每个决策之后，过程经由循环步骤570，以新的未经滤波的ECG数据集和先前的未经滤波的ECG数据集中的下一个循环并重复。在电击咨询算法阶段540处实质上丢弃了被识别为具有假象的ECG数据集，并且该过程类似地经由循环步骤570以新的未经滤波的ECG数据集循环并重复。备选地，假象决策将指向“暂停CPR”决策，以收集无假象ECG。

电击建议的顺序仅在一种情况下有关系。参考图5，能够看出，在经滤波的ECG数据集中的“NS”建议与在未经滤波的ECG数据集中确切地一个“S”建议相组合，得到“继续CPR”。经滤波的ECG数据集中的“SN”建议与未经滤波的ECG数据集中确切地一个“S”建议相组合的结果得到“暂停CPR”。针对不同结果的原因如下。

在“NS”经滤波的ECG情况下，认为仅仅等待下一未经滤波的ECG建议对的结果要比仅在一个电击建议上发出“准备”决策更为严谨。如果下一经滤波的ECG节段建议为“电击”，那么“SS”建议对引起恰当的“准备”决策。另一方面，如果下一经滤波的节段建议为“不电击”，那么以“SN”建议对为结果。得到的“暂停CPR”的决策使设备能够评价为什么电击咨询算法建议电击，并且然后改变建议。

在“SN”经滤波的ECG情况下，认为立即“暂停CPR”以评价为什么电击咨询算法将“S”建议改变为“N”建议来代替等待或继续进行到“准备”决策更为严谨。“暂停CPR”决策快速引起具有无假象ECG的非施行情形。

图6图示了针对对应于图5的逻辑图的智能暂停决策标准的真值表。四个建议606(即，两个时间序列的未经滤波的ECG数据集604建议和两个对应的时间序列的经滤波的ECG数据集602建议)的每种排列引起决策608中的一种。在该情况下，决策为“准备”、“暂停CPR”或“继续CPR”。

本发明人已经发现，得到的智能暂停方法输出在CPR期间分析ECG时比现有技术方法更加准确，所述现有技术方法通常避免在CPR期间进行分析。智能暂停正确发出“准备”操作命令至91％或更高的灵敏度以及97％或更高的特异性。灵敏度(Se)是被正确识别为这样(例如基于潜在的ECG的正确准备决策)的实际阳性的比例。特异性(Sp)为被正确识别的阴性的比例。另外，智能暂停方法仅在10％的时间要求CPR的中断(即“暂停CPR”)。

本创新性方法的另一实施例利用在电击咨询建议中的置信度的量度来补充智能暂停决策标准。置信度的量度被称为可靠性指示物。该备选实施例被称作智能暂停+。

图7图示了针对智能暂停+方法的过程流程图。该流程图使用许多与在图3中所示出的和在图5的智能暂停逻辑图中所示出的相同的主要处理步骤。例如，如在图4a和图4b中所描述的，在时间序列的节段中构建与第一未经滤波的ECG数据集202和第二未经滤波的ECG数据集202’以及第一CPR参考信号数据集204和第二CPR参考信号数据集204’类似的输入。滤波器730以与针对图3中的滤波步骤130所描述的相同的方式处理未经滤波的ECG 202、202’。在分析步骤740中，通过电击咨询算法分析经滤波的ECG数据集和未经滤波的ECG数据集二者，并且在分类步骤742、744中将经滤波的ECG数据集和未经滤波的ECG数据集二者分类为“电击”建议或“不电击”建议。然后在比较步骤750中将所分类的建议的集合与决策标准逻辑进行比较，以到达被发出到对象医学设备的操作决策步骤760。输出的决策为“准备”、“暂停CPR”或“继续CPR”。

智能暂停+方法以两种重要方式不同于智能暂停方法。第一，电击咨询算法740除生成建议以外还生成可靠性指示物810。可靠性指示物810的优选实施例为对电击建议的“裕量”和潜在心律的“可电击性”的量度的新的组合。第二，可靠性指示物810被用作比较步骤750中的影响输出决策的额外的决策标准。下面描述这些差异中的每个。

对电击建议的“裕量”为诸如前述PAS算法的电击咨询算法在其电击建议中的置信度有多高的指示。该上下文中。“置信度”意指对ECG节段所测量的特性与在确定该ECG节段是否可电击时所使用的变量之间的裕量。一个示例性变量为心率。如果PAS确定节律是可电击的但裕量相对小，那么PAS置信度低。另一方面，如果裕量相对大，那么PAS置信度高。类似地，裕量指示能够应用于不可电击的建议。

对可电击VF ECG节段的‘可电击性’的量度是以多种方式中的一种确定的。已经用于VF波分析的技术包括基于VF幅度和斜率的测量、包括小波分解的VF频率测量、非线性动态方法，或这些方法的组合。在共同受让的美国专利申请号2008/0208070 A1中详细描述了一种技术，通过引用将所述申请并入本文。“可电击性”的优选量度是节段中的ECG信号的二阶差分的绝对值的总和的函数。

无需过度的实验，本领域普通技术人员能够确定“裕量”和“可电击性”量度的期望加权，以到达可靠性指示物810。可靠性量度在图7中被示出为在步骤740、742处应用于经滤波的ECG数据节段，但是可以备选地在步骤740、744处应用于未经滤波的ECG数据节段。优选地，可靠性指示物810是“可靠”或“不可靠”的二元量度。

返回图7，使用可靠性指示物810的可靠性评估步骤770确定智能暂停+方法将如何继续进行。如果可靠性指示物810为“可靠”，则智能暂停+使用从第一经滤波和未经滤波的ECG数据集以及第二经滤波和未经滤波的ECG数据集获得的四种建议以及可靠性指示物810作为因子来应用比较步骤750。如果可靠性指示物810为‘不可靠’，则智能暂停+方法绕过比较步骤750，并且直接继续进行到在步骤760处发出“暂停CPR”的操作命令。这确保至少一个ECG数据节段是可靠的。同样，绕过节省了计算时间，并且允许方法快速获得无假象ECG。

图7图示了与比较步骤750相关联的逻辑，在图7中，实心菱形指示针对至少一个经滤波的ECG数据集的“可靠的”可靠性指示物。能够看出，必须有至少一个“可靠的”可靠性指示物810，但其自身并不足以实现在发出步骤760处的“准备”命令。在其他方面中，比较步骤750的决策流将其反映在前述的图5的逻辑图中，其中，电击建议的顺序有关系。

图8图示了对应于图7决策流程图的智能暂停+决策标准的真值表800。四种建议806(即，两个时间序列的未经滤波的ECG数据集804建议和两个对应的时间序列的经滤波的ECG数据集802建议)的每种排列引起操作命令808中的一个。在该情况下，操作命令决策为“准备”、“暂停CPR”或“继续CPR”。在图8中能够看出，要求更为受限的条件的集合，以到达“准备”操作命令决策。尤其地，无论对未经滤波的ECG数据集的建议是什么，针对经滤波的ECG数据集的至少一个可靠的电击指示810必须存在以进行准备。

图8真值表除了“准备”决策之外，不包括针对四种电击建议和可靠性指示物的每种可能排列的决策。应当理解，图7的处理流程图决策优先于图8的表中的任意差异或遗漏。

本发明人已经发现，得到的智能暂停+方法输出在CPR期间分析ECG时要比前述智能暂停方法略微更加准确。智能暂停+以92％或更高的灵敏度以及99％或更高的特异性正确发出“准备”操作命令。智能暂停方法仅在14％的时间要求CPR的中断(即“暂停CPR”)。

如上所述，本创新性方法是一种旨在用于急救护理和复苏情形的改进的临床决策支持工具。所述工具的输出能够用于若干拯救生命的应用。第一，通过在CPR协议暂停期结束之前识别可电击节律，不需要在暂停期之后的分析期。更快的准备和电击递送的结果提高了复苏的概率。所述工具也实现了通过在CPR期间检测到可电击节律时中断胸部按压，在CPR协议期间对除颤器的准备。中断CPR以用于电击可以是针对在CPR暂停期间再颤动的发生的有效处置。第三，所述工具可以在有组织的心律在CPR暂停期期间重新开始时准确地提示救助者停止CPR。通过在不再需要它们时中止CPR胸部按压，降低了CRP诱导的损伤的风险。最后，所述工具可以用于在医院和院前环境二者中监测心脏复苏在心脏停搏事件中的质量和适当性，即所述工具将充当“CPR检测器”。

现在转到图9，图示了医学设备900，所述医学设备900包含临床决策支持工具，旨在用于急救护理和复苏情形。设备900实现了与现有技术的设备所尝试的相比，对在CPR期间的ECG的改进的且更准确的分析。

医学设备900要求至少两个输入。被附着到对象患者的电极902检测患者的ECG信号。所检测的ECG信号被传递到ECG前端904，在这里，ECG被处理并数字化成随时间变化的数据流。前端904还将ECG数据流分组成时间序列的ECG数据集。在优选实施例中，ECG数据集为4.5秒的节段，其循序地重叠0.5秒。每个原始的(即未经滤波的)ECG数据集然后被从前端904输出到滤波器910以及到分类器电路912。

另外，设备900要求指示CPR按压活动的输入。输入能够从多个源中的一个获得。图9中示出的是CPR传感器908，所述CPR传感器908典型地为被放置在患者的胸部与CPR给与者的手之间的冰球状设备。诸如力传感器和加速度计的CPR传感器908中的传感器检测CPR按压并提供输入信号到设备900。备选地，CPR传感器908可以是从自动CPR机器(例如目前由马萨诸塞州切姆斯福德的卓尔医疗公司出售的AutoPulseTM无创心脏支持泵)获得的按压状态信号。自动CPR机器可以提供例如指示CPR按压的开始的输入。

在图9中通过阻抗通道906示出了指示CPR的更加优选的第二输入。许多监测ECG的设备也开发出在电极902两端的阻抗测量，以评估ECG信号上的噪声，检测患者运动，或者优化电疗参数。这里，阻抗测量是在阻抗通道906处获得的，以提供CPR输入。该CPR输入的源是有利的，这是因为不要求额外的硬件，节省了救助时间和开支。

然而，检测到指示CPR按压的输入被提供到滤波器910，在这里，输入首先被数字化成指示胸部按压的频率的随时间变化的CPR参考信号的流。滤波器910还将数字化的CPR信号分组成时间序列的CPR数据集。在优选实施例中，CPR数据集为4.5秒的节段，其循序地重叠0.5秒。每个CPR数据集在时间上对应于ECG数据集。

滤波器910通过将CPR参考信号数据集应用于每个各自的未经滤波的ECG数据集来生成经滤波的ECG数据集的序列。在滤波器910处生成经滤波的ECG数据集的优选和备选方法如前所述。每个经滤波的ECG数据集均从滤波器910被输出到分类器电路912。

分类器电路912将分析算法应用于每个经滤波的的ECG数据集和未经滤波的ECG数据集，并将每个数据集分类为“电击”或“不电击”节律或“建议”。如果数据集不能够被分类，则集合可以任选地被分类为“假象”。所述分析算法如在前面的方法讨论中所描述的。

分类器电路912任选地包含可靠性分析器，所述可靠性分析器生成对数据集分类中的每个的可靠性的指示。所述可靠性分析算法如在前面的方法讨论中所描述的。

比较器电路914将如从分类器912获得的分类和任选地可靠性指示应用于决策矩阵，以生成决策输出命令。决策矩阵对应于如在前述创新性方法中所讨论的逻辑流和/或真值表布置。优选的输出命令为“准备”、“继续CPR”或“暂停CPR”中的一种，取决于决策矩阵的输出。

输出生成器916将来自比较器914的决策输出命令转换成可行动发出的命令。如果例如决策输出命令为“准备”，则输出生成器916控制设备900，以自动开始准备高压电疗电路，例如除颤器的HV递送电路920。输出生成器916也能够生成在用户接口918处的合适的音响指示物和视觉指示物，以使救助者注意可行动的命令。“暂停CPR”的决策输出命令可以引起输出生成器916向救助者发出音响指示和视觉指示以停止CPR。“继续CPR”的决策输出命令可以引起输出生成器根本不发出命令。

设备900可以被设置为单机设备，或者可以被集成到另一医学设备系统中。例如，医学设备900能够被并入患者监测系统，以用于使医务人员注意在CPR期间的心律变化。设备900也能够与使用CPR传感器908的CPR辅助设备集成。预期设备900也能够与自动CPR机器一起使用，其中，到滤波器910的输入也能够为机器按压状态信号，并且来自输出生成器的输出能够控制机器操作的变化。针对设备900的优选使用当然是作为在除颤器或AED之内的部件，其中，输出生成器916基于递送除颤电击的需要来提供针对高压递送电路920的准备功能的控制，控制用户接口918以指导用户通过心脏救助，并且任选地通过电极902来自动递送电击。

如上所述的对设备的较小的修正被涵盖在本发明的范围之内。例如，在图9中示出的若干个体电路可以被一起集成到单个控制器或处理器中，以减少复杂性和空间。备选地，个体电路的一些所描述的功能可以被所述电路中的其他电路执行。独立的模数转换电路例如能够被专用于提供ECG和CPR输入的预处理中的全部。实质上完成相同的用户接口和设备控制目标的输出的性质和名称的变化也将落入本发明的范围之内。

Claims (24)

1.一种用于在对象的心脏复苏期间控制医学设备的操作的方法，包括以下步骤：

获得两个或更多个时间序列的ECG数据集(102、102’)，所述时间序列的ECG数据集(102、102’)包括第一未经滤波的ECG数据集和第二未经滤波的ECG数据集；

采集在时间上对应于所述时间序列的ECG数据集的两个或更多个时间序列的CPR参考信号数据集(104、104’)；

基于所述采集步骤，对所述时间序列的ECG数据集进行滤波(130)，以获得第一经滤波的ECG数据集和第二经滤波的ECG数据集；

分析所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个(140)；

基于所述分析步骤(140)，将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“电击”建议或“不电击”建议；

比较在所述分类步骤中获得的所述建议(150)；并且

基于所述比较步骤，向所述医学设备自动发出操作命令(160)。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述滤波步骤还从第一滤波协议或第二滤波协议中的任一个进行选择，以获得所述经滤波的ECG数据集，并且此外，其中，所述滤波步骤基于所述时间序列的ECG数据集中的每个与各自的时间序列的CPR参考信号数据集的比较来进行选择。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述第二滤波协议是无为协议。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述比较包括比较每个时间序列的ECG数据集的基频与每个时间序列的CPR参考信号数据集的基频。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述分类步骤可以基于所述分析步骤，进一步将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“假象”建议。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述设备为除颤器，并且此外，其中，从包括准备命令、暂停CPR命令以及继续CPR命令的命令的组中选择所述操作命令。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述自动发出步骤准确到大约92％或更高的灵敏度以及大约99％或更高的特异性。

8.一种用于在CPR的执行期间诊断心律的医学设备，包括：

前端(904)，其能用于获得两个或更多个时间序列的ECG数据集，所述时间序列的ECG数据集包括第一未经滤波的ECG数据集和第二未经滤波的ECG数据集；

输入(906、908)，其能用于采集在时间上对应于所述时间序列的ECG数据集的两个或更多个时间序列的CPR参考信号数据集；

与所述前端和所述输入二者通信的滤波器(910)，其能用于获得第一经滤波的ECG数据集和第二经滤波的ECG数据集；

电击分类器(912)，其能用于将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“电击”建议或“不电击”建议；

比较器(914)，其能用于基于所分类的经滤波的ECG数据集和所分类的未经滤波的ECG数据集生成决策；以及

输出生成器(916)，其能用于基于所述决策来发出操作命令。

9.如权利要求8所述的医学设备，其中，所述医学设备为除颤器。

10.如权利要求8所述的医学设备，其中，所述输入为在一对电极两端感测的阻抗。

11.如权利要求8所述的医学设备，其中，所述输入为包括加速度计、力传感器中的一个的CPR传感器，或来自自动CPR机器的按压状态信号。

12.如权利要求8所述的医学设备，其中，所述决策为包括准备决策、暂停CPR决策以及继续CPR决策的集合中的一个。

13.如权利要求12所述的医学设备，其中，所述输出生成器基于所述暂停CPR决策来发出包括暂停CPR的用户提示的命令。

14.如权利要求8所述的医学设备，还包括：

可靠性分析器，其能用于基于各自的ECG数据集来生成对所述电击分类器建议中的每个的可靠性的指示；

其中，所述比较器还能用于基于所述可靠性分析器指示来生成所述决策。

15.如权利要求8所述的医学设备，其中，所述决策准确到大约92％或更高的灵敏度以及大约99％或更高的特异性。

16.一种用于在对象的心脏复苏期间控制医学设备的操作的方法，包括以下步骤：

获得两个或更多个时间序列的ECG数据集(202、202’)，所述时间序列的ECG数据集(202、202’)包括第一未经滤波的ECG数据集和第二未经滤波的ECG数据集；

采集在时间上对应于所述时间序列的ECG数据集的两个或更多个时间序列的CPR参考信号数据集(204、204’)；

基于所述采集步骤，对所述时间序列的ECG数据集进行滤波(730)，以获得第一经滤波的ECG数据集和第二经滤波的ECG数据集；

分析所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个(740)；

确定针对所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个的可靠性指示物(770)；

基于所述分析步骤，将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“电击”建议或“不电击”建议(742、744)；

将所述建议和所述可靠性指示物与决策标准进行比较(750)；并且

基于所述比较步骤和所述确定步骤，向所述医学设备发出操作命令(760)。

17.如权利要求16所述的方法，其中，所述滤波步骤还从第一滤波协议或第二滤波协议中的任一个进行选择，以获得所述经滤波的ECG数据集，并且此外，其中，所述滤波步骤基于所述时间序列的ECG数据集与各自的时间序列的CPR参考信号数据集中的每个的比较来进行选择。

18.如权利要求17所述的方法，其中，所述第二滤波协议是无为协议。

19.如权利要求17所述的方法，其中，所述比较包括比较每个时间序列的ECG数据集的基频与每个时间序列的CPR参考信号数据集的基频。

20.如权利要求16所述的方法，其中，所述分类步骤可以基于所述分析步骤，进一步将所述经滤波的ECG数据集和所述未经滤波的ECG数据集中的每个分类为“假象”建议。

21.如权利要求16所述的方法，其中，所述医学设备为除颤器，并且此外，其中，从包括准备命令、暂停CPR命令以及继续CPR命令的命令的组中选择所述操作命令。

22.如权利要求16所述的方法，其中，所述自动发出步骤准确到大约92％或更高的灵敏度以及大约99％或更高的特异性。

23.如权利要求16所述的方法，其中，所述可靠性指示物指示各自的ECG数据集为可靠或不可靠的。

24.如权利要求23所述的方法，其中，所述发出步骤仅在至少一个可靠性指示物指示可靠的ECG数据集时发出准备操作命令。