CN107155294B - 用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法 - Google Patents

用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107155294B
CN107155294B CN201580058802.0A CN201580058802A CN107155294B CN 107155294 B CN107155294 B CN 107155294B CN 201580058802 A CN201580058802 A CN 201580058802A CN 107155294 B CN107155294 B CN 107155294B
Authority
CN
China
Prior art keywords
peak
derivative
pulse
pulse signal
reflected wave
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201580058802.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107155294A (zh
Inventor
杰西·古德曼
贝努瓦·卢登
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
VitalSines International Inc
Original Assignee
VitalSines International Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by VitalSines International Inc filed Critical VitalSines International Inc
Publication of CN107155294A publication Critical patent/CN107155294A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107155294B publication Critical patent/CN107155294B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A61B5/02125—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave propagation time
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7239—Details of waveform analysis using differentiation including higher order derivatives
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/02007—Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A61B5/02116—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave amplitude
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0285—Measuring or recording phase velocity of blood waves

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

在本文中针对用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法描述了各种实施例。脉搏传感器在个体的身体的外表上位于在允许获取脉搏信号使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处。从脉搏传感器接收脉搏信号并在脉搏信号中识别反射波开始点。在反射波开始点处确定反射波比并从该反射波比确定主动脉脉搏波速度。主动脉脉搏波速度可以被显示给个体、被发送到外部装置和/或被存储。

Description

用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求来自于2014年10月27日提交的题为“SYSTEM AND METHOD FORMONITORING AORTIC PULSE WAVE VELOCITY AND BLOOD PRESSURE”的美国临时专利申请号62/069,106的优先权，该申请的公开被整体地通过引用结合到本文中。
技术领域
本文中所述的各种实施例一般地涉及用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法以及特别地使用单个外部脉搏传感器的系统。
背景技术
脉搏信号包含关于个体的健康状态的重要信息。动脉脉搏信号包含相互作用进而定义脉搏信号的形状的三个波。初波与心脏收缩相关联；反射波被形成为初波反射的综合；并且当主动脉瓣在心脏收缩阶段结束时闭合或者心脏收缩时发生重搏波。
在从大多数个体获取的动脉脉搏信号中可以识别初波、反射波和重搏波。通常，这些波及其特性的识别要求使用时域和频域信号分析方法。这些波形可以用来确定动脉脉搏信号的主动脉脉搏波速度(AoPWV)。
AoPWV在短期内与血压的变化相关，并且在长期内与主动脉僵硬度的变化相关。主动脉僵硬度已被识别为有效的心脏风险指标，并且还被证明是由所有原因引起的死亡的风险的预测因子。
当前，存在用于确定个体的AoPWV的多个方法。用以确定AoPWV的‘黄金标准’方法涉及到放置在颈动脉和股动脉上的至少两个动脉脉搏传感器的使用。用以确定AoPWV的另一方法是使用施加于臂的可充气袖套来获取肱动脉压脉搏信号。所获取的信号常常与计算的有效主动脉反射距离和脉搏信号分析一起使用，其然后被用来确定AoPWV。一般地，用于获取脉搏信号以用于AoPWV分析的已知方法要求尖端硬件的使用或者是侵入式的。
发明内容
在一个宽泛方面，本文中所述的至少一个实施例提供了一种用于监视主动脉脉搏波速度的方法。所述方法可以包括从个体的身体的外表(exterior)上的传感器接收脉搏信号，其中，传感器被定位于允许获取脉搏信号使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处。可以在脉搏波信号中识别反射波开始点。可以在反射波开始点处确定反射波比，并且可以从反射波比来确定主动脉脉搏波速度。所述方法还包括以下各项中的至少一个：显示主动脉脉搏波速度；发送主动脉脉搏波速度；以及存储主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，识别反射波开始点可以包括从脉搏信号确定三阶导数，识别三阶导数的第二峰值；以及使用三阶导数的第二峰值来识别反射波开始点。
在某些实施例中，识别反射波开始点可以包括从脉搏信号确定三阶导数和四阶导数，从四阶导数识别开始点测试窗口，在开始点测试窗口中识别三阶导数的第一窗口峰值，以及使用三阶导数的第一窗口峰值来识别反射波开始点。
在某些实施例中，确定反射波比可以包括从脉搏信号确定一阶导数，识别对应于三阶导数中的反射波开始点的一阶导数开始点，以及将反射波比确定为一阶导数开始点的归一化高度。
在某些实施例中，确定一阶导数开始点的归一化高度可以包括识别一阶导数中的第一峰值，测量第一峰值的高度，基于第一峰值的高度对一阶导数进行归一化，以及测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度。
在某些实施例中，可以使用从反射波比到主动脉脉搏波速度的映射的查找表来确定主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，所述方法还可以包括从脉搏信号确定心率，以及使用从心率确定的归一化因数来确定归一化主动脉脉搏波速度。在某些实施例中，确定归一化主动脉脉搏波速度可以包括使用从心率确定的归一化因数来确定归一化反射波比，并且然后使用归一化反射波比来确定归一化主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，所述方法可以包括针对个体校准血压因数，以及使用主动脉脉搏波速度和血压因数来确定个体的血压。
在某些实施例中，在识别反射波开始点之前，可以确定脉搏信号是否满足误差阈值条件。只有当脉搏信号满足误差阈值条件时才可以执行识别反射波开始点、计算反射波比以及确定主动脉脉搏波速度的动作。
在某些实施例中，确定脉搏信号是否满足误差阈值条件可以包括从脉搏信号确定四阶导数。可以识别来自四阶导数的第一峰值、第二峰值以及第三峰值，并且可以确定第一峰值、第二峰值以及第三峰值是否满足多个峰值误差条件。如果第一峰值、第二峰值以及第三峰值满足所述多个峰值误差条件，则脉搏信号可以满足误差阈值条件。
在某些实施例中，所述多个峰值误差条件可以包括第一阈值和第二阈值。可以比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足第一阈值，并且可以比较第二峰值和第三峰值以确定第三峰值是否满足第二阈值。如果满足第一阈值和第二阈值两者，则脉搏信号可以满足误差阈值条件。
在某些实施例中，第二峰值的高度可以是第一峰值的高度的至少80％以满足第一阈值，并且第三峰值的高度可以是第二峰值的高度的至少10％以满足第二阈值。
在某些实施例中，所述多个峰值误差条件可以包括振幅阈值、第一定时阈值以及第二定时阈值。可以比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足振幅阈值。可以确定第一峰值与第二峰值之间的距离和第二峰值与第三峰值之间的第二距离。可以比较第一距离和第二距离以确定是否满足第一定时阈值。可以确定第一峰值与第三峰值之间的第三距离以确定是否满足第二定时阈值。如果满足了振幅阈值、第一定时阈值和第二定时阈值中的每一个，则脉搏信号可以满足误差阈值条件。
在某些实施例中，第二峰值的高度可以是第一峰值的高度的至少80％以满足振幅阈值，第二距离可以小于第一距离的三倍以满足第一定时阈值，并且第三距离可以不小于0.2秒以满足第二定时阈值。
在另一宽泛方面，本文中所述的至少一个实施例提供了一种包括多个指令的计算机可读介质，所述多个指令可在装置的微处理器上执行以便使装置适合于实现用于监视主动脉脉搏波速度的方法。可以根据依照本文中的讲授内容描述的各种实施例来定义用于监视主动脉脉搏波速度的方法。
在另一宽泛方面，本文中所述的至少一个实施例提供了一种用于监视主动脉脉搏波速度的系统。所述系统可以包括脉搏获取单元，其被配置成从个体的身体的外表获取脉搏信号；以及脉搏分析单元，其具有显示单元、存储单元和通信接口中的至少一个。所述脉搏获取单元可以适合于位于允许获取脉搏信号使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处，并且脉搏获取单元可以被配置成将脉搏信号发送到脉搏分析单元。所述脉搏分析单元可以被配置成在脉搏信号中识别反射波开始点，在反射波开始点处确定反射波比，以及从反射波比确定主动脉脉搏波速度。所述脉搏分析单元可以进一步被配置成执行以下各项中的至少一个：使用所述显示单元来显示主动脉脉搏波速度，使用所述通信接口来发送主动脉脉搏波速度或者使用所述存储单元来存储主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成通过以下各项来识别反射波开始点：从脉搏信号确定三阶导数，识别三阶导数的第二峰值；以及使用三阶导数的第二峰值来识别反射波开始点。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成通过以下各项来识别反射波开始点，从脉搏信号确定三阶导数和四阶导数，从四阶导数识别开始点测试窗口，在开始点测试窗口中识别三阶导数的第一窗口峰值，以及使用三阶导数的第一窗口峰值来识别反射波开始点。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成通过以下各项来确定反射波比：从脉搏信号确定一阶导数，识别对应于三阶导数中的反射波开始点的一阶导数开始点，以及将反射波比确定为一阶导数开始点的归一化高度。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成通过以下各项来确定一阶导数开始点的归一化高度：识别一阶导数中的第一峰值，测量第一峰值的高度，基于第一峰值的高度对一阶导数进行归一化，以及测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成通过使用从反射波比到主动脉脉搏波速度的映射的查找表来确定主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成从脉搏信号确定心率，以及使用从心率确定的归一化因数来确定归一化主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成针对个体校准血压因数，并且使用主动脉脉搏波速度和血压因数来确定个体的血压。所述脉搏分析单元可以被配置成执行以下各项中的至少一个：使用所述显示单元来显示个体的血压，使用所述通信接口来发送个体的血压，以及在所述存储单元中存储个体的血压。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以被配置成在识别反射波开始点之前确定所述脉搏信号是否满足误差阈值条件。所述脉搏分析单元可以执行步骤：识别反射波开始点，确定反射波比，以及只有当脉搏信号满足误差阈值条件时才确定主动脉脉搏波速度。
在某些实施例中，所述脉搏分析单元可以进一步被配置成从脉搏信号确定四阶导数。脉搏分析单元可以识别来自四阶导数的第一峰值、第二峰值以及第三峰值。所述脉搏分析单元可以确定第一峰值、第二峰值以及第三峰值是否满足多个峰值误差条件，并且如果第一峰值、第二峰值以及第三峰值满足所述多个峰值误差条件，则确定脉搏信号满足误差阈值条件。
在某些实施例中，所述多个峰值误差条件可以包括第一阈值和第二阈值。所述脉搏分析单元可以比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足第一阈值，并且比较第二峰值和第三峰值以确定第三峰值是否满足第二阈值。所述脉搏分析单元可以确定如果满足第一阈值和第二阈值两者，则脉搏信号满足误差阈值条件。在某些情况下，第二峰值的高度可以是第一峰值的高度的至少80％以满足第一阈值，并且第三峰值的高度可以是第二峰值的高度的至少10％以满足第二阈值。
在某些实施例中，所述多个峰值误差条件可以包括振幅阈值、第一定时阈值以及第二定时阈值。所述脉搏分析单元可以比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足振幅阈值。所述脉搏分析单元可以确定第一峰值与第二峰值之间的第一距离和第二峰值与第三峰值之间的第二距离，并且比较第一距离和第二距离以确定是否满足第一定时阈值。所述脉搏分析单元可以确定第一峰值与第三峰值之间的第三距离以确定是否满足第二定时阈值。所述脉搏分析单元还可以如果满足了振幅阈值、第一定时阈值和第二定时阈值中的每一个，则确定脉搏信号满足误差阈值条件。
在某些实施例中，第二峰值的高度可以是第一峰值的高度的至少80％以满足振幅阈值，第二距离可以小于第一距离的三倍以满足第一定时阈值，并且第三距离可以不小于0.2秒以满足第二定时阈值。
附图说明
为了更好地理解本文中所述的各种实施例，并且为了更清楚地示出如何可以将这些不同的实施例付诸实施，将以示例的方式对附图进行参考，该附图示出至少一个示例性实施例，并且现在将对其进行简要描述。
图1是用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统的示例性实施例的框图。
图2是用于监视主动脉脉搏波速度的方法的示例性实施例的流程图。
图3是用于监视主动脉脉搏波速度的方法的另一示例性实施例的流程图。
图4是图示出示例性脉搏信号和脉搏信号的导数的图。
图5是图形用户界面(GUI)的示例性实施例的屏幕快照，其示出了脉搏信号、脉搏信号的一阶导数和脉搏信号的三阶导数的图表。
图6是图示出反射波比针对年龄的示例的图表的图。
图7A是可以呈现给系统的用户的GUI的示例性实施例的屏幕快照。
图7B是图示出可以呈现给系统的用户以显示用于被测试的个体的心脏信息的GUI的另一示例性屏幕快照的图。
图8是用于确定脉搏信号是否满足误差阈值条件的方法的示例性实施例的流程图。
图9A是图示出其中满足误差阈值条件的示例性脉搏信号和脉搏信号的导数的图。
图9B是图示出其中不满足误差阈值条件的示例性脉搏信号和脉搏信号的导数的图。
图9C是图示出其中不满足误差阈值条件的另一示例性脉搏信号和脉搏信号的导数的图。
图10图示出根据示例性实施例的可以被用于确定归一化主动脉脉搏波速度的示例性反射波比归一化因数的图表。
图11图示出根据示例性实施例的用于将反射波比转换成内部年龄度量的示例性转换因数的图表。
图12图示出根据示例性实施例的用于将反射波比转换成主动脉脉搏波速度的示例性转换因数的图表。
图13图示出使用替换方法确定的主动脉脉搏波速度针对年龄的示例的图表。
图14图示出被与使用替换方法确定的主动脉脉搏波速度相比较的主动脉脉搏波速度(根据示例性实施例确定)的图表。
根据结合附图进行的以下描述，本文中所述的实施例的其它方面和特征将显而易见。
具体实施方式
下面将描述各种系统或方法以提供要求保护的主题的实施例的示例。下面描述的实施例并不限制任何要求保护的主题，并且任何要求保护的主题可以覆盖不同于下面描述的那些的方法或系统。要求保护的主题不限于具有下面描述的任何一个系统或方法的所有特征或者为下面描述的多个或所有设备或方法所共有的特征的系统或方法。下面描述的系统或方法不是在任何要求保护的主题中叙述的实施例是可能的。在本文中未要求保护的下面描述的系统或方法中公开的任何主题可以是另一保护契约(例如继续专利申请)的主题，并且本申请人、发明人或所有者并不意图由于其在本文中的公开而放弃、拒绝或专用于的公开的任何此类主题。
此外，将认识到的是为了图示的简单和明了起见，在被认为适当的情况下，可在各图之间重复参考标号以指示相应或类似元件。另外，阐述了许多特定细节以便提供本文所述的实施例的透彻理解。然而，本领域的技术人员将理解的是可在没有这些特定细节的情况下实施本文所述的实施例。在其它情况下，并未详细地描述众所周知的方法、程序和组件从而避免使本文所述的实施例含糊难懂。并且，不应认为本描述限制本文所述的实施例的范围。
还应注意的是如本文中所使用的术语“被耦合”或“耦合”可以具有取决于其中使用这些术语的上下文的多个不同意义。例如，术语被耦合或耦合可以具有机械、电或通信含意。例如，如本文中所使用的术语被耦合或耦合可以指示两个元件或装置可以被直接地相互连接或者根据特定上下文经由电元件、电信号或机械元件通过一个或多个中间元件或装置而被相互连接。此外，术语“通信耦合”可以用来指示元件或装置可以以电、光学或无线方式向另一元件或装置发送数据以及从另一元件或装置接收数据。
还应注意的是如本文中所使用的措辞“和/或”意图表示包括性或。亦即，“X和/或Y”意图意指例如X或Y或两者。作为另一示例，“X、Y和/或Z”意图意指X或Y或Z或其任何组合。
应注意的是如本文中所述的诸如“基本上”、“大约”和“近似”之类的程度的术语意指被修饰术语的合理偏差量，使得最终的结果不被显著地改变。还可以将这些程度术语理解为包括被修饰术语的偏差，如果此偏差并不否定其修饰的术语的意义的话。
此外，在本文中用端点进行的数值范围的任何叙述包括包含在该范围内的所有数和分数(例如，1至5包括1,1.5,2,2.75,3,3.90,4和5)。还应理解的是所有数或其分数被假定为被术语“大约”修饰，其意指对正在被参考的数的达到一定量的改变，如果最终结果未被显著地改变的话。
本文中所述的是可以用于监视主动脉脉搏波速度(AoPWV)的系统和方法的各种示例性实施例。此外，本文中所述的系统和方法的实施例中的至少某些还可以用来使用主动脉脉搏波速度来监视个体的血压。另外，本文中所述的实施例中的至少某些还可以用来随时间推移而跟踪个体的AoPWV和血压的变化作为健康或健身跟踪程序的一部分。
本文中所述的实施例中的至少某些考虑到有效的主动脉反射距离是随着变老而增加的因数。用于确定有效主动脉反射距离(和因此的AoPWV)的方法通常介绍年龄、性别、体重和身高作为将影响计算结果的因素。
本文中所述的实施例中的至少一个提供了用于使用以简单、无创且成本有效的方式获取的动脉脉搏信号来确定AoPWV的系统和/或方法。本文中所述的实施例中的至少一个提供了一种用于在不需要关于年龄、性别、身高、体重或其它因素的信息的情况下直接地根据脉搏信号的分析来获得AoPWV的系统和/或方法。这些系统或方法可以用来以连续不断的方式监视血压并评估主动脉僵硬度以用于健康风险估计。
在本文中所述的实施例中，可以根据从个体的身体的外表获取的脉搏信号来确定AoPWV。一般地，脉搏信号包括三个波分量：初波、反射波和重搏波。可以使用这些分量的分析来确定AoPWV。
主动脉反射波是源自于主动脉和在主动脉远侧的其它血管的波。每个心脏收缩发起沿着主动脉的壁行进的初波。生成初波的反射且其响应于各种反射部位而朝着心脏返回。反射部位可以包括在不限于在该处主动脉产生其它血管(例如肾动脉)、在该处主动脉变窄、在该处主动脉壁性质改变，在该处主动脉分叉进而形成髂骨动脉的部位和可以发生(诸如响应于例如与远侧动脉树相关联的一定范围的现象)的各种其它反射部位。在许多单独部位处发生的反射可以集合而形成可以在从适当位置获取的动脉脉搏信号中检测到的反射波。
可以使用各种技术以无创方式获取动脉脉搏信号。在许多情况下，放置在个体的小腹上或在其之上的脉搏传感器能够以允许识别脉搏信号的主动脉反射波分量的方式获取脉搏信号。用于无创动脉脉搏传感器的适当位置的示例包括在个体的躯干、上肢和头上的放置，但还可以使用其它适当位置。适当的传感器位置一般地指的是允许获取脉搏信号、使得在感测数据中存在脉搏信号的反射波分量并允许表征反射波开始的传感器位置。
在许多情况下，可以通过分析从脉搏传感器接收到的脉搏信号来识别适当位置。在某些情况下，可以分析脉搏信号以确定其具有足够的信噪比，并且包含对应于初波、反射波和重搏波的信号分量。例如，可以将接收到的脉搏信号与误差条件阈值相比较。如果脉搏信号满足误差条件阈值(即如果基于设定阈值而未认为脉搏信号是错误或无效的)，则可以将该位置识别为是用于识别个体的AoPWV的适当位置。
在根据本文中的讲授内容描述的各种实施例中，可以从动脉脉搏信号识别个体的AoPWV。一旦已经获取了脉搏信号，则可以应用信号分析技术以便导出AoPWV。在本文中所述的各种实施例中，可以分析脉搏信号的导数以便导出AoPWV。在某些情况下，脉搏信号导数的分析可以显示细微的波分量。
在某些情况下，可以使用多项式平滑化方法来对接收到的脉搏信号进行平滑化并获得脉搏信号的导数。例如，在某些实施例中可以使用多项式曲线拟合的Savitzky-Golay方法来在保持高频率含量的同时确定脉搏信号导数并对其进行平滑化。可以使用各种替换多项式平滑化技术，诸如样条内插。
在本文中所述的某些实施例中，可以使用脉搏信号的一阶和三阶导数来识别初波和反射波以进行AoPWV的推导。例如，可以使用三阶导数的第二峰值来识别脉搏信号中的反射波开始点。然后可以使用第二峰值来识别一阶导数信号中的相应点。此点可以称为反射波开始点(RWOP)或一阶导数开始点。在某些情况下，可以使用脉搏信号的四阶导数来识别用于检查三阶导数的开始点测试窗口。然后可以使用开始点测试窗口中的三阶导数的第一窗口峰值来识别反射波开始点。
在某些实施例中，可以使用RWOP来确定反射波比。可以使用RWOP的归一化高度来确定反射波比。然后可以使用反射波比来确定个体的AoPWV。在某些情况下，然后可以将个体的AoPWV与群体平均值相比较以识别个体的生理年龄和/或可以用来确定个体的血压。
可以将本文中所述的系统和方法的示例性实施例实现为硬件或软件的组合。在某些情况下，可以至少部分地通过使用在具有至少一个处理元件以及数据存储元件(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)的一个或多个可编程装置上执行的一个或多个计算机程序来实现本文中所述的示例性实施例。根据装置的性质，这些装置还可以具有至少一个输入装置(例如键盘、鼠标、触摸屏等)以及至少一个输出装置(例如显示屏、打印机、无线收音机等)。
还应注意的是可以存在用来实现本文中所述的实施例中的至少一部分的某些元件，其可以经由用高级过程语言(诸如面向对象编程)编写的软件来实现。因此，可以用C、C++或任何其它适当的编程语言来编写程序代码，并且其可以包括模块或类，如面向对象编程领域中的技术人员已知的。替换地或除此之外，可以根据需要用汇编语言、机器语言或固件来编写经由软件实现的这些元件中的某些。在任一种情况下，该语言可以是编译或解释语言。
这些软件程序中的至少某些可以被存储在存储介质(例如计算机可读介质，诸如但不限于ROM、磁盘、光盘)或可以被通用或专用可编程装置读取的装置上。在被可编程装置读取时该软件程序代码将可编程装置配置成以新的、特定且预定义的方式操作以便执行本文所述方法中的至少一个。
此外，与本文所述的实施例的系统和方法相关联的程序中的至少某些可以能够被分布在包括承载用于一个或多个处理器的计算机可用指令的计算机可读介质的计算机程序产品中。该介质可以各种形式提供，包括非临时形式，诸如但不限于一个或多个磁盘、紧凑式磁盘、磁带、芯片或磁性和电磁储存器。在替换实施例中，介质本质上可以是临时的，诸如但不限于有线传输、卫星传输、因特网传输(例如下载)、介质、数字和模拟信号等。计算机可用指令还可以采取各种形式，包括编译和非编译代码。
现在参考图1，其中示出了可以用来监视用于个体的主动脉脉搏速度和血压的系统10的示例性实施例的框图。系统10包括操作员单元12、数据获取单元40以及传感器单元42。系统10是作为示例而提供的，并且可以存在具有不同组件和本文中所述的组件的不同配置的系统10的其它实施例。系统10还包括被连接到系统10的各种组件以便向其提供电力的多个电源(并未全部示出)，如本领域的技术人员一般地已知的。一般而言，用户可以与操作员单元12相交互以从位于个体的外表上的传感器单元42获取脉搏信号，以执行脉搏信号分析并检查该分析的结果。
操作员单元12包括处理单元14、显示器16、用户接口18、接口单元20、输入/输出(I/O)硬件22、无线单元24、电源单元26和存储器单元28。存储器单元28包括用于实现操作系统30、各种程序32、数据获取接口34、数据分析器36以及一个或多个数据库38的软件代码。可以使用台式计算机、膝上型计算机、移动装置、平板电脑等来实现操作员单元12的许多组件。
处理单元14控制操作员单元12的操作，并且如本领域的技术人员已知的，可以是可以根据系统10的配置、目的和要求而提供充分处理能力的任何适当处理器、控制器或数字信号处理器。例如，处理单元14可以是高性能通用处理器。在替换实施例中，处理单元14可以包括超过一个处理器，每个处理器被配置成执行不同的专用任务。在替换实施例中，可以使用专用硬件来提供由处理单元14提供的某些功能。
显示器16可以是根据操作员单元12的配置而提供视觉信息的任何适当显示器。例如，如果操作员单元12是台式计算机，则显示器16可以是阴极射线管、平面屏幕监视器等。在其它情况下，显示器16可以是适合于膝上计算机、平板电脑或手持式装置的显示器，诸如基于LCD的显示器等。在图5、图7A和图7B中示出了可以在显示器16上向用户显示的GUI的示例。
用户接口18可以再次地根据操作员单元12的特定实施方式而包括鼠标、键盘、触摸屏、拇指轮、跟踪版、轨迹球、读卡器、语音识别软件等中的至少一个。在某些情况下，可以将这些组件中的某些相互集成。
接口单元20可以是允许操作员单元12与其它装置或计算机通信的任何接口。在某些情况下，接口单元20可以包括串行端口、并行端口或提供USB连接的USB端口中的至少一个。接口单元20还可以包括因特网、局域网(LAN)、以太网、Firewire、调制解调器或数字订户线连接中的至少一个。在某些实施例中，可以在接口单元20内结合这些元件的各种组合。
I/O硬件22是可选的，并且可以包括但不限于例如扩音器、扬声器和打印机中的至少一个，取决于操作员单元12的配置。
无线单元24是可选的，并且可以是根据诸如IEEE 802.11a、802.11b、802.11g或802.11n之类的标准利用CDMA、GSM、GPRS或蓝牙协议通信的无线电。无线单元24可以被操作员单元12用来与其它装置或计算机通信。
电源单元26可以是向操作员单元12提供电力的任何适当电源，诸如电源适配器或可再充电电池组，取决于操作员单元12的实施方式，如本领域的技术人员已知的。
存储器单元28可以包括RAM、ROM、一个或多个硬驱、一个或多个闪速驱动或某些其它适当的数据存储元件，诸如磁盘驱动等。存储器单元28可以被用来存储操作系统30和程序32，如本领域的技术人员一般地已知的。例如，操作系统30提供用于操作员单元12的各种基本操作过程。程序32包括各种用户程序，使得用户可以与操作员单元12相交互以执行各种功能，诸如但不限于获取数据、查看并操纵数据、调整参数以用于数据分析以及发送消息，视情况而定。
数据获取单元34可以用来获得或记录由传感器单元42感测到的脉搏信号。数据获取接口34被耦合到数据获取单元40和传感器单元42以便获取这些信号。在某些情况下，数据获取接口34可以被作为结合数据获取单元40操作的软件或硬件组合而集成到数据获取单元40中。
数据获取单元40可以用来控制传感器单元42的操作并通过接口单元20将脉搏信号传输到操作员单元12。在某些实施例中，可以将数据获取单元40和传感器单元42组合为单个单元，而在其它实施例中，其可以充当单独单元。在某些情况下，可以将数据获取单元40、传感器单元42和操作员单元12组合为单个单元。在某些情况下，数据获取单元40和传感器单元42可以是被无线耦合到操作员单元12的无线装置，并且每个(或组合单元)可以包括电池或其它电源。
应注意的是数据获取接口34还可以获得存储在数据仓库(诸如数据库28或外部数据仓库)上或者经由接口单元20或无线单元24从例如另一计算装置接收到的脉搏信号，而不是通过使用数据获取单元40和传感器单元42来获得脉搏信号数据。换言之，可以存在其中数据获取接口34可以获得预先记录的脉搏信号数据以便由数据分析器36进行分析的情况。
数据分析器36可以被配置成处理由数据获取接口34获得的脉搏信号数据，以便监视个体的主动脉脉搏波速度。在至少某些实施例中，数据分析器36可以进一步可操作用于处理脉搏信号数据以监视个体的血压和/或提供估计的生理年龄。
数据分析器36还可以处理脉搏信号数据以确定获取的信号是否满足误差条件阈值。此类误差处理可以用来确定传感器单元42是否被置于用于识别个体的主动脉脉搏波速度的适当位置处。相对于图2、图3和图8来更详细地描述由数据分析器36可以采用的分析方法的示例性实施例。
在替换实施例中，可以将数据获取接口34和数据分析器36组合为单个硬件和软件组件，或者可以分离成多个硬件和软件组件。通常可以使用软件来实现数据获取接口34和数据分析器36，但是可以存在其中其可以使用FPGA或专用电路来实现的情况。
为了便于理解，本文中所述的方法的某些方面被描述为由数据分析器36执行。然而应注意的是这些方法在那方面不受限制，并且本文中所述的方法的各种方面可以由其它硬件和软件组合执行以便确定AoPWV及其它参数。
数据库38可以用来存储用于系统10的数据，诸如系统设置、参数值以及校准数据。例如，在某些实施例中，系统10可以使用初始校准来确定个体的血压因数。在某些情况下，这些血压因数可以被存储在数据库38中并在本文中所述的各种方法中用来使用个体的主动脉脉搏波速度来确定个体的血压。数据库38还可以存储被用于程序32或操作系统的操作的其它信息，诸如动态链接库等。
操作员单元12包括处理单元14与其通信以便接收或发送信息的至少一个接口。此接口可以是用户接口18、接口单元20或无线单元24，取决于操作员单元12的特定配置。例如，被系统10使用以便使用AoPWV来监视血压的血压因数可以由用户通过用户接口18输入，或者这些血压因数可以通过接口单元20从单独的计算装置或数据仓库接收。
处理单元14可以与用户接口18、接口单元20或无线单元24以及显示器16或I/O硬件22中的一个通信，以便输出与个体的AoPWV、血压、个体的“生理年龄”中的至少一个有关的信息、可以从脉搏信号导出的其它信息或系统参数。
在某些实施例中，操作员单元12的用户可以跨网络连接向远程系统传送信息以用于存储和/或进一步分析。此通信还可以包括通过网络(诸如因特网或无线蜂窝式网络)的电子邮件通信或其它通信。
在某些情况下，用户还可以使用操作员单元12来输入用于被用于系统10的适当操作的系统参数的信息，诸如校准信息及其它系统操作参数，如本领域的技术人员已知的。从测试获得的数据以及被用于系统10的操作的参数可以被存储在存储器单元28中。存储数据可以包括原始记录数据以及已处理信号数据。
数据获取单元40包括可以用来记录来自个体的脉搏信号的硬件和电路。传感器单元42可以用来测量可以用来从个体获取脉搏信号的数据和/或参数。
在某些实施例中，所述传感器单元42可以是光学脉搏传感器。无创光学脉搏传感器可以检测通过皮肤表面透射或从其反射的光的变化。在某些实施例中，可以将光学传感器置于个体的手指甲上以获取脉搏信号。用于光学传感器的其它适当传感器位置可以包括但不限于手掌的小鱼际区域和外耳道。可以使用多种其它适当位置来使用光学脉搏传感器获取信号。
可以对传感器单元42进行各种修改。例如，可以有效地使用红色、绿色或其它波长区域内的光。在某些实施例中，光学脉搏传感器可以在透射模式下操作以便照亮在指尖的一侧的元件并针对在指尖的另一侧的光电检测器元件在接收模式下操作。替换地，在某些实施例中，光学脉搏传感器可以具有可以在反射模式布置中使用的光电检测器元件和LED。在某些情况下，光电检测器元件可以是光电晶体管或光电二极管。
在某些情况下，可以使用各种替换传感器仪器(诸如但不限于压力计、压力膜、阻抗式体积描记器或可充气袖套)作为传感器单元42。因此，本文中所述的用于监视AoPWV的示例性方法已被修改以虑及由不同传感器单元实施方式获取的脉搏信号的差异。例如，反射波比与主动脉脉搏波速度的关系针对不同的脉搏获取传感器可以改变，因此可能需要不同的查找表。
适当的传感器位置针对不同的传感器仪器也可以改变。例如，压力传感器可以将物理上脉动的动脉脉搏信号用于适当操作。此外，在某些情况下，传感器位置可以影响获取的脉搏信号的形态。因此，在某些情况下可能需要修改脉搏检测方法以虑及形态的这些变化，以获得可以用主动脉脉搏波速度来校准的反射波比。
在某些情况下，为了获得用于脉搏信号分析的足够信号细节，光学传感器以充分的采样速度和分辨率对脉搏信号进行采样。例如，在某些实施例中可以使用具有20位的分辨率的200Hz采样速度。在某些情况下，数据获取单元40可以调整与传感器单元42相关联的模数转换器(ADC)的采样速度和采样分辨率。
在某些情况下，可以将传感器单元42和数据获取单元40组合在单个单元中。例如，在一个实施例中，光学脉搏传感器(诸如结合了红外LED的血氧计，具有880nm的波长和匹配的光电二极管)当被置于个体的手指之上时可以在透射模式下操作。血氧计可以具有以期望的采样速度和分辨率使用模数转换器(ADC)来获取脉搏信号的板上处理电路(即数据获取单元40)。
数据获取单元40可以使用如上所述的各种接口被耦合到操作员单元12。数据获取单元40可以将从个体测量的数据发送给操作员单元12，诸如但不限于例如脉搏信号数据、心率数据、氧饱和度数据以及电池电压数据中的至少一个。在某些情况下，可以将数据编码从而确保可以检测到遗漏数据。例如，在使用20位脉搏样本的情况下，数据获取单元40可以向每个20位脉搏样本分配从0至255的数。数据获取接口34可以提取24位脉搏样本，并确保0至255分配数以指示无遗漏数据的方式递增。在某些情况下，如果存在遗漏数据，则可以用紧挨着在遗漏数据之前和之后的样本的平均值来替换遗漏数据。数据获取接口34可以将接收到的样本组合成连续数据样本以用于分析。
在某些实施例中，可以在不使用任何信号调节技术的情况下获取脉搏信号。在某些情况下，调节获取的信号可以以使得初波和反射波分量的分析不那么有效的方式影响脉搏信号。
现在参考图2，其中示出了用于监视主动脉脉搏波速度的方法200的示例性实施例的流程图。方法200可以被系统10用来监视个体的主动脉脉搏波速度。
在202处，数据分析器36接收脉搏信号。可以从位于个体身体的外表上的传感器单元42接收脉搏信号。传感器单元42可以位于允许获取脉搏信号、使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处。在某些实施例中，数据分析器36可以接收被预先记录并存储在数据仓库中的脉搏数据，如前所述。
在某些实施例中，可以将传感器单元42和数据获取单元40组合成脉搏获取单元。在此类实施例中，可以将脉搏获取单元配置成从个体获取脉搏信号并处理该信号或者将该信号发送到脉搏分析单元以用于处理。在某些实施例中，脉搏获取单元可以进一步结合脉搏分析单元。在其它实施例中，操作员单元12或另一处理单元可以充当脉搏分析单元。
在某些情况下，数据分析器36可以在识别RWOP之前确定脉搏信号是否满足至少一个误差阈值条件。在某些情况下，确定脉搏信号是否满足误差阈值条件还可以用来确定传感器单元42是否被置于用于根据方法200来获取脉搏信号的适当传感器位置上。下面将参考图8来更详细地描述用于确定脉搏信号是否满足误差阈值条件的示例性方法。
根据所使用的传感器单元42的类型，可以以不同的形式获取脉搏信号。例如，在某些实施例中，可以将脉搏信号获取为体积脉搏信号，并且数据分析器36可以直接地分析该体积脉搏信号。在其它情况下，数据分析器36可以在执行包括识别RWOP的数据分析之前将体积脉搏信号转换或变换成压力脉搏信号。在Millasseau等人的文章‘NoninvasiveAssessment of the Digital Volume Pulse:Comparison with the PeripheralPressure Pulse’(Hypertension,2000；36:952-956)中描述了可以使用的传递函数的示例性推导，该文章的全部内容被通过引用结合到本文中。
在某些实施例中，脉搏信号可以在被数据分析器36处理之前被数据获取接口34或数据分析器36滤波。例如，可以对获取的脉搏信号进行滤波以去除噪声或其它不想要的伪像。其示例是使用有限脉冲响应(FIR)滤波器来去除高频噪声以及其它不想要的信号分量，诸如由于呼吸变化而引起的信号分量。例如，FIR滤波器可以具有200阶通带，允许用于0.4—40Hz之间的频率的脉搏信号的信号分量通过，同时阻挡其它信号分量。还可以使用其它适当滤波技术。
在204处，数据分析器36可以在脉搏信号中识别RWOP。在某些情况下，数据分析器36可以使用脉搏信号的导数来识别RWOP(和反射波比)。可以使用各种方法来确定脉搏信号导数，在某些情况下连同平滑化技术一起来生成平滑导数信号，诸如但不限于可以使用例如Savitsky-Golay技术来确定平滑脉搏信号导数。
在某些实施例中，数据分析器36可以确定脉搏信号的一阶、二阶、三阶和四阶导数。可以对脉搏信号应用平滑化窗口以通过针对获取的脉搏信号中的每个数据点使用平滑化窗口内的邻近点对确定的导数进行平滑化来对确定的导数进行平滑化。例如，平滑化窗口可以将在每个数据点之前的一组数据点和其之后的一组数据点考虑在内，例如之前和之后的4个点、之前和之后的6个点等。
数据分析器36然后可以使用确定的导数针对脉搏信号中的每个心跳脉搏确定脉搏开始点。例如，数据分析器36可以处理一阶导数以识别获取的脉搏信号中的局部信号最大值和最小值。可以将脉搏信号中的信号最小值确定为从负到正的一阶导数的过零点，同时可以将信号最大值确定为从正到负的一阶导数的过零点。同样地，这种方法可以用来通过分析二阶导数等来识别一阶导数中的局部最大值和最小值并且针对三阶和四阶导数等等依此类推。
可以通过识别一阶导数中的第一局部最大值来确定用于每个脉搏的脉搏开始点。可以使用脉搏开始测试窗口来确认一阶导数中的第一局部最大值。可以基于心率(例如作为心跳的一部分)来确定脉搏开始测试窗口(诸如在时间上半拍长度)。然后，从一阶导数中的第一局部最大值开始在时间上向后分析一阶导数，可以识别脉搏信号的第一局部最小值。可以将该第一局部最小值确定为是用于特定心跳波脉搏的脉搏开始点。
然后可以使用一阶导数来识别脉搏信号的局部最大值。这时，从一阶导数中的第一局部最大值开始在时间上向前分析一阶导数，可以用过零(从正到负)来识别脉搏信号的局部最大值。再次地，可以使用基于心率确定的局部最大测试窗口(通常短于脉搏开始测试窗口(例如，作为心跳长度的1/3或1/4))来确认脉搏信号的局部最大值。
在某些实施例中，可以使用三阶导数和四阶导数来识别反射波开始点。可以使用四阶导数来识别可以应用于三阶导数以识别三阶导数中的反射波开始点的开始点测试窗口。可以识别开始点测试窗口内的三阶导数的第一峰值(第一窗口峰值)。此第一窗口峰值(即对应于第一窗口峰值的时间点)可以被识别为反射波开始点。
针对每个脉搏，可以在四阶导数中识别第一局部最大值(第一峰值)、第二局部最大值(第二峰值)以及第三局部最大值(第三峰值)。再次地可以使用测试窗口(例如+/-0.05s)来确认这些局部最大值或峰值。可以使用第三峰值位置来定义开始点测试窗口。
可以通过从每个脉搏的开始点(如上所述地定义)开始分析四阶导数来识别四阶导数中的局部最大值。从对应于开始点的四阶导数中的点开始且在时间上向后移动，可以分析四阶导数直至识别到从正到负的过零为止(由于分析是在时间上向后移动，如果t<t+1，则f””(t)<0且f””(t+1)>＝0，情况将如此)。从此过零开始，识别4阶导数中的前三个“峰值”(或局部最大值)。
在某些情况下，脉搏的4阶导数中的峰值中的至少一个可以在用于上文识别的该脉搏的开始点之前发生。这可以根据来自前一脉搏的剩余血压发生。
可以使用第一、第二和第三峰值来确定获取的脉搏信号是否满足误差条件，如下面将进一步讨论的。在某些情况下，如果获取的脉搏信号不满足误差条件，则脉搏信号可能不可用于确定反射波比。
在某些实施例中，可以从对应于第三峰值位置的三阶导数中的位置开始且识别下一最近局部最大值(在时间上向前移动)来识别反射波开始点。可以将此下一最近局部最大值确定为反射波开始点(RWOP)。
在某些实施例中，可以在三阶导数中识别用于特定脉搏的反射波开始点。可以识别用于该特定脉搏的三阶导数的局部最小值。从局部最小值开始且在时间上向前移动，可以将反射波开始点(RWOP)识别为三阶导数中的下一位置t，其中，t＜t+1且f”'(t)>＝f”'(t+1)。亦即，可以将三阶导数中的下一峰值(从局部最小值开始且在时间上向前移动)识别为RWOP。
下面将相对于图3来更详细地描述使用脉搏信号导数来识别RWOP和反射波比的方法的另一示例。
在206处，数据分析器36可以在RWOP处确定反射波比。根据本文中的讲授内容，个体的反射波比已被识别为与年龄具有大体上线性关系。还可以使用个体的反射波比来确定AoPWV。下面参考图6来描述图示出与年龄相比较的反射波比的示例性图表。
在208处，数据分析器36从反射波比确定主动脉脉搏波速度。在某些情况下，可以使用查找表从反射波比来确定主动脉脉搏波速度。查找表可以包括反射波比到主动脉波脉搏速度的映射。
在某些情况下，可以以实验方式确定查找表。在某些情况下，查找表提供作为许多实验观察值的平均值的值。例如，可以与反射波比的获取同时地使用‘黄金标准’颈动脉股骨测试程序来导出AoPWV。此数据可以用来将反射波比值映射到AoPWV值。
在210处，系统10可以用确定的主动脉脉搏波速度来执行各种动作。在某些情况下，可以在显示器16上显示AoPWV。例如，显示器16可以在下面讨论的GUI中(诸如图8B中所示的)显示主动脉脉搏波速度。还可以在显示器16上显示从脉搏信号的分析导出的各种其它值。替换地或除此之外，可以将导出值发送到另一电子装置。替换地或除此之外，可以将导出值存储在数据仓库中。
数据分析器36还可以将主动脉脉搏波速度发送到远程位置以用于存储或进一步分析。例如，可以通过因特网来发送主动脉脉搏波速度以存储在计算机系统或数据库中的用于用户的简档中。个体可以能够通过因特网来访问其简档以随时间推移而检查其AoPWV的改变。这还可以允许个体与其它个体(诸如健康或健身专业人员)共享关于其AoPWV的信息。
在某些情况下，数据分析器36可以将AoPWV存储在数据库38中。AoPWV可以被存储以用于后来的进一步分析、用于后来的传输、用于在后来显示给用户或者用于各种其它用途。
在某些情况下，数据分析器36可以对AoPWV执行进一步分析。在某些情况下，个体的心率可以影响其AoPWV。例如，每分钟约60次搏动(“bpm”)以上的心率增加50％可以导致AoPWV增加～5％。同样地，在60bpm以上的心率每增加1％可以导致AoPWV增加～0.1％。因此，对由数据分析器36确定的AoPWV进行归一化以虑及个体的当前心率可能是期望的。
在某些情况下，由数据分析器36接收到的脉搏信号可以包括与个体的当前心率有关的信息。在这种情况下，数据分析器36可以使用来自脉搏信号的心率信息来确定归一化主动脉脉搏波速度。例如，数据分析器36可以使用个体的安静时心率的基线心率或估计安静时心率或基线心率范围来对AoPWV进行归一化。例如，在某些情况下，可以将AoPWV归一化至60bpm的心率。下面示出用于确定归一化AoPWV的示例性公式：
使HR>60＝心率在60bpm以上的bpm的数目。如果心率等于或小于60
bpm，则HR＞60＝0
使HR>60/60×100＝％HR>60
归一化至60bpm的AoPWV＝AoPWV60
AoPWV60＝AoPWV-AoPWV(％HR>60×0.1)
在某些情况下，可以在确定AoPWV之前使用从脉搏信号接收到的心率信息来对反射波比进行归一化。然后可以使用归一化反射波比来确定AoPWV。下面将参考图10来描述使用心率信息对反射波比进行归一化的示例。
在某些情况下，数据分析器36还可以使用AoPWV来确定个体的血压。在某些情况下，还可以使用归一化AoPWV来确定个体的血压。
在至少某些情况下，数据分析器36还可以针对个体对血压因数进行校准。数据分析器36然后可以使用主动脉脉搏波速度和血压因数来确定个体的血压。可以在初始校准过程期间确定血压因数，并且然后其可以被数据分析器36连续地用来监视个体的血压。在某些情况下，可能需要在初始校准之后不时地对血压因数进行再校准。
Theodor等人在其文章‘Implantable Acceleration Plethysmography forBlood Pressure Determination’(第35届IEEE EMBS国际年会)中识别了脉搏波速度与血压之间的关系，该文章的全部内容被通过引用结合到本文中。可以使用等式(1)来将脉搏波速度和血压相关：
BP＝mBP*PWV2+cBP (1)
等式1指示AoPWV与血压之间的关系(在等式(1)中BP指的是收缩血压)是非线性的。等式(1)使用经验斜率mBP和偏移cBP—两个参数都取决于患者的个体特性。因此，在能够使用AoPWV来确定血压之前必须针对个体确定血压因数mBP和cBP。可以使用血压因数mBP和cBP来确定AoPWV与血压之间的线性关系的斜率和偏移。
为了确定血压因数，可以获取两个不同的血压读数。这可以通过使个体在就座的同时使用示波BP袖套来获取初始血压读数并在站起来之后获取第二读数。当就座且然后站起来获取血压时捕捉特定搏动将允许AoPWV读数与用于两个情况的关联血压读数匹配。一旦已经确定了血压因数，则可以将AoPWV用于使用本文中所述的各种方法进行的血压的连续监视。这可以允许使用单个外部传感器连续地且在进行中监视个体的血压。
现在参考图3，其中示出了可以使用系统10来实现的用于监视主动脉脉搏波速度的方法300的示例性实施例的流程图。
在302处，数据分析器36接收脉搏信号。如上所述，在某些情况下，脉搏信号可以是体积脉搏信号，并且数据分析器36可以直接地分析体积脉搏信号。在其它情况下，数据分析器36可以在执行分析之前将体积脉搏信号转换成压力脉搏信号。
在304处，数据分析器36可以从脉搏信号确定一阶导数和三阶导数。可以使用各种信号分析技术来确定一阶导数和三阶导数。例如，可以使用Savitzky-Golay多项式平滑化/微分滤波方法来处理脉搏信号以生成脉搏信号的脉搏信号导数的平滑化型式。在某些实施例中，数据分析器36可以使用一阶导数和三阶导数来识别脉搏信号中的RWOP。
在306处，数据分析器36可以识别三阶导数的第二峰值。数据分析器36可能能够使用各种峰值检测方法来自动地识别三阶导数的第二峰值。例如，可以使用4阶导数的第二正至负过零来检测三阶导数的第二峰值。
在308处，数据分析器36使用三阶导数的第二峰值来识别一阶导数中的RWOP。可以将RWOP识别为对应于三阶导数的第二峰值的一阶导数中的点。在某些情况下，可以将此点称为一阶导数开始点。下面参考图5来描述图示出获取的脉搏信号、一阶导数与三阶导数之间的关系的GUI的示例。
再次地参考图3，在310处，数据分析器36可以将反射波比确定为一阶导数开始点的归一化高度。
在某些实施例中，数据分析器36可以识别一阶导数中的第一峰值。例如，第一峰值可以是用于脉搏信号的测试窗口中的最大振幅的点。数据分析器36然后可以测量第一峰值的高度。数据分析器36可以基于第一峰值的高度将一阶导数归一化。数据分析器36可以测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度以确定反射波比。
例如，可以将一阶导数的第一峰值的高度与一阶导数中的每个点的振幅相加。然后可以将一阶导数的第一峰值归一化成1的值。作为此示例性归一化的结果，最初位于零轴上的点将具有0.50的归一化高度。可以通过测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度来确定RWOP的归一化高度(在本实施例中即反射波比)。使用这种归一化方法，反射波比具有范围在0与1之间的值。在某些情况下，可以将RWOP的归一化高度确定为：
Figure BDA0001281513560000231
其中，M是第一峰值的高度，并且R是RWOP的高度。
在312处，数据分析器36可以如先前针对方法200所述的那样使用查找表根据反射波比来确定AoPWV。
在314处，系统10可以执行存储、发送和显示AoPWV中的至少一个。可以用如上文在210处相对于图2所述的相同方式来执行这些动作。
现在参考图4，其中示出了图示出体积脉搏信号410和脉搏信号410的一阶导数420、二阶导数430、三阶导数440以及四阶导数450的示例性图表400的图。图表400示出了在x轴上以秒为单位表示的时间和在y轴上的已被重缩放成具有0与1之间的值的信号振幅。可以从以伏特为单位的传感器单元42的电压读数导出用于体积脉搏信号410的信号振幅，而用于一阶导数420、二阶导数430、三阶导数440以及四阶导数450的信号振幅是体积脉搏信号410的信号振幅的导数。可以使用对于本领域的技术人员而言显而易见的各种信号处理技术来确定脉搏信号的导数。例如，在某些实施例中可以使用多项式平滑化和分析的Savitzky-Golay方法。
如上所述，根据本文中的讲授内容所述的系统和方法的各种实施例可以分析脉搏信号的导数以识别细微的波分量及其它信号参数。例如，可以使用一阶导数420和三阶导数440来识别RWOP并确定反射波比。在某些情况下，可以使用四阶导数450来确定脉搏信号410是否满足误差阈值条件。
现在参考图5，其中示出了可以显示给正在使用系统10的用户的示例性GUI 500。GUI 500可以是可以向用户示出的脉搏分析屏幕的示例。GUI 500包括导航按钮，诸如脉搏分析按钮505、生理年龄按钮515、信号分析按钮525、后退按钮535、切换用户按钮545和查看简档按钮555中的至少一个。各种导航按钮可以被用户使用用户接口18进行操作以在系统10的各种GUI屏幕之间进行导航。
GUI 500还示出了图表502，其示出了脉搏信号510、一阶导数520和三阶导数530。图表502示出了以秒为单位的x轴上的时间和y轴上的信号振幅。在图表502中，已针对每个脉搏识别三阶导数530的第二峰值并使用RWOP线540示出。GUI 500图示出使用一阶和三阶导数来识别脉搏信号510中的RWOP线540的结果的示例。
现在参考图6，其中示出的是图示出与x轴上的年龄620相比较的y轴上的反射波比610的图表600。图表600表示在年龄谱上从许多个体收集以表示反射波比610与年龄620之间的关系的数据。图表600示出了略微呈指数的随着年龄620而增加的反射波比610的趋势630。
现在参考图7A，其中示出的是可以呈现给系统10的用户的示例性GUI 700的屏幕快照。GUI 700是用于个体的结果页面的示例。GUI 700显示针对个体获取的脉搏信号710以及可以通过脉搏信号710的分析来确定的各种因数。在其中x轴表示以秒为单位的时间且y轴表示被重缩放成具有在0与1之间的值的信号振幅的曲线图上示出了脉搏信号710。
如GUI 700中所示，可以连同个体的日历年龄722及其生理年龄720一起显示个体的RWOP 718。可以通过将针对该个体确定的AoPWV与群体平均值相比较来确定生理年龄720。GUI 700还包括允许用户输入与结果有关的注释的文本框724。
GUI 700包括可以用来在系统10中的不同GUI之间进行导航的各种导航按钮。可以使用脉搏分析按钮702、生理年龄按钮704、信号分析706、后退按钮708、切换用户按钮712以及查看简档按钮714中的至少一个来通过系统10中的各种GUI进行导航以确定不同的值、显示不同的信息或输入系统参数。可以使用开始新记录按钮716来发起使用传感器单元42从个体进行的脉搏信号的获取。
现在参考图7B，其中示出的是可以显示给系统10的用户的另一示例性GUI 750的屏幕快照。GUI 750显示y轴上的平均AoPWV 764针对x轴上的群体年龄的图表。可以在图表上识别个体的AoPWV 766。个体的AoPWV 766上的圆在图表上指示个体的日历年龄768。可以使用个体的AoPWV 766和平均AoPWV 764的交叉点来确定个体的生理年龄770。GUI 750还可以示出数值AoPWV值772和反射波指数值(或比)774。
GUI 750还可以包括可以用来在系统10中的不同GUI之间进行导航的许多导航按钮。可以使用脉搏分析按钮752、生理年龄按钮754、信号分析756、后退按钮758、切换用户按钮760以及查看简档按钮762中的至少一个来通过系统100中的各种GUI进行导航以确定不同的信息、显示不同的信息或输入系统参数。
现在参考图8，其中示出的是用于确定接收到的脉搏信号是否满足误差阈值条件的方法800的示例性实施例。在某些情况下，数据分析器36可以在识别RWOP之前确定脉搏信号是否满足误差阈值条件。在某些情况下，只有当脉搏信号满足误差阈值条件时，数据分析器36才可以执行识别RWOP、计算反射波比以及确定主动脉脉搏波速度的动作中的至少一个。
方法800可以被系统10用来消除其中不能以适当的准确度识别反射波的质量差的脉搏。在某些情况下，方法800还可以用来识别用于在个体的身体的外表上放置传感器单元42的适当位置。例如，在某些情况下，如果少于3个脉搏满足误差阈值条件，则可能需要重复记录，或者可能需要将传感器重定位。
在802处，数据分析器36接收脉搏信号。如上所述，在某些情况下，所述脉搏信号可以是体积脉搏信号。在某些情况下，数据分析器36可以将体积脉搏信号转换成压力脉搏信号。在某些情况下，可以由传感器单元获得脉搏信号，并且在其它情况下，其可以是预先记录的并从数据库仓库或者来自另一装置的传输获得。
在804处，数据分析器36从脉搏信号确定四阶导数。可以使用各种分析方法(诸如上文所述的Savitzky-Golay方法)来确定四阶导数。
在806处，数据分析器36从脉搏信号的四阶导数识别第一峰值、第二峰值和第三峰值。可以由数据分析器36使用各种已知峰值检测方法来自动地识别第一、第二和第三峰值。可以使用第一、第二和第三峰值来确定获取的脉搏信号是否满足误差阈值条件。
数据分析器36可以确定第一峰值、第二峰值以及第三峰值是否满足多个峰值误差条件。在某些实施例中，如果第一峰值、第二峰值以及第三峰值满足所述多个峰值误差条件，则脉搏信号可以满足误差阈值条件。
在某些实施例中，所述多个峰值误差条件可以包括第一阈值和第二阈值。在某些实施例中，所述多个峰值误差条件可以包括振幅阈值、第一定时阈值以及第二定时阈值。如果满足了振幅阈值、第一定时阈值和第二定时阈值中的每一个，则脉搏信号可以满足误差阈值条件。
数据分析器36可以比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足振幅阈值。例如，第二峰值的高度可以是第一峰值的高度的一定比例(例如80％)以满足振幅阈值。
数据分析器36还可以确定第一峰值与第二峰值之间的距离(第一距离，例如在时间方面)和第二峰值与第三峰值之间的距离(第二距离)。然后可以比较第一距离和第二距离以确定是否满足第一定时阈值。例如，第二距离可以局限于第一距离的最大倍数(例如2或3倍)。亦即，第二距离可以小于第一距离的三倍以满足第一定时阈值。换言之，为了满足第一定时阈值，第三峰值可以在第二峰值之后发生，但是与第二峰值间隔开小于第一峰值与第二峰值之间的间距的3倍。
数据分析器36还可以确定第一峰值与第三峰值之间的距离(第三距离)。可以将第三距离与第三距离标准相比较以确定是否满足第二定时阈值。例如，为了满足第二定时阈值，第一峰值和第三峰值可以间隔开最小距离(在时间方面)，诸如.2s。亦即，第三距离可以是不小于该最小距离(例如0.2秒)以满足第二定时阈值。在某些情况下，可以基于用户的心率来修改最小距离。
在808处，数据分析器36可以比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足第一阈值。例如，在某些情况下，为了满足第一阈值，第二峰值的高度可以是第一峰值的高度的至少80％。在某些情况下，峰值的高度可以指的是该峰值在零轴以上的高度。
在810处，数据分析器36然后可以比较第二峰值和第三峰值以确定第三峰值是否满足第二阈值。例如，在某些情况下，为了满足第二阈值，第三峰值的高度可以是第二峰值的高度的至少10％。
在812处，数据分析器36可以确定脉搏信号是否满足误差阈值条件。例如，如果满足第一阈值和第二阈值两者，则脉搏信号可以满足误差阈值条件。
现在参考图9A，其中示出的是示例性脉搏信号905和脉搏信号905的四阶导数910的图表900。图表900的x轴示出了以秒为单位的时间，而图表900的y轴示出了已被缩放成具有在0与1之间的值的信号振幅。在四阶导数910的第一脉搏中，可以识别第一峰值915、第二峰值920和第三峰值925。在图9A-图9C中所示的示例中，误差阈值条件要求第二峰值的高度是第一峰值的高度的至少80％以满足第一阈值，并且第三峰值的高度是第二峰值的高度的至少10％以满足第二阈值。
在图表900处，第二峰值920高于第一峰值915，并且因此大于第一峰值915的高度的80％。因此，此脉搏满足第一阈值。此外，第三峰值925大于第二峰值920的高度的10％，因此也满足第二阈值。结果，此脉搏满足误差阈值条件。
现在参考图9B，其中示出的是另一示例性脉搏信号935和脉搏信号935的四阶导数940的图表930。图表930的x轴示出了以秒为单位的时间，而图表930的y轴示出了已被缩放成具有在0与1之间的值的信号振幅。在四阶导数940的第一脉搏中，可以识别第一峰值945、第二峰值950和第三峰值955。
在图表930中，第三峰值955的高度不是第二峰值950的高度的10％。因此，该脉搏信号不满足第二阈值。因此，图表930中所示的脉搏信号935不满足误差阈值条件。由于图表930中所述的脉搏中没有一个满足误差阈值条件，所以这可能意味着传感器单元42未被放置在适合于记录脉搏信号的位置上。
现在参考图9C，其中示出的是另一示例性脉搏信号965和脉搏信号965的四阶导数970的图表960。图表960的x轴示出了以秒为单位的时间，而图表960的y轴示出了已被缩放成具有在0与1之间的值的信号振幅。在四阶导数970的第一脉搏中，可以识别第一峰值975、第二峰值980和第三峰值985。
在图表930中，第二峰值980的高度不是第一峰值975的高度的80％。因此，该脉搏信号不满足第一阈值。因此，图表960中所示的脉搏信号965不满足误差阈值条件。由于图表960中所述的脉搏中没有一个满足误差阈值条件，所以这可能意味着传感器单元42未被放置在适合于记录脉搏信号的位置上。
现在参考图10，其中示出的是可以用来确定归一化AoPWV的反射波比归一化因数的示例性图表1000。反射波比归一化因数可以基于用户的心率对反射波比和从而的AoPWV进行归一化。反射波比归一化因数可以将反射波比归一化成基线心率范围，例如从60Bpm至75Bpm的心率范围。
图11中所示的反射波比率归一化因数是本发明人通过对群体的样本的实验性测试确定的。脉搏信号数据是在几个月的时段内从超过100个不同用户收集的。从用户收集了总共超过2000个脉搏信号数据集。每个脉搏信号数据集被用来确定反射波比和心率。然后针对心率来描绘确定的反射波比。由于使用了来自不同群体的大量脉搏信号数据集，所以假设结果提供具有与心率无关的比分布的点云。
去除离群点，并且分析该点云以确定心率与确定的反射波比之间的相关。特别地，针对较高和较低心率—在75bpm以上和60bpm以下的心率—确定相关。
对点云进行去趋势并用来确定心率修正或归一化因数(即使得反射波比与心率无关)。然后通过测试表示两个性别和跨各年龄组的个体的多个受试者来确认该修正/归一化因数。
具有测试受试者的所包括的确认测试通过执行容易的锻炼来增加受试者的心率。然后要求个体休息直至其心率朝着基线值恢复为止。随着心率朝着基线恢复而确定一系列脉搏信号记录。针对每个脉搏信号记录，确定反射波比。
然后在使用和不使用归一化因数的情况下分析反射波比结果。如预期的，在对结果进行归一化的情况下，反射波比随心率而变。相反地，在归一化之后，反射波比仍然更加稳定。
如图表1000中所示，根据用户的心率可以使用不同的低心率归一化因数1010和高或提高的心率归一化因数1020。例如，可以将归一化因数确定为：针对提高的心率(例如超过75Bpm的心率)
比归一化＝比+0.09+0.0017*(60/心跳长度)，并且：
针对低心率(例如在60Bpm以下的心率)
比归一化＝比+0.06+0.002*(60/心跳长度)。
现在参考图11，其中示出了用于使用反射波比来确定用户的内部年龄的转换因数1110的示例性图表1100。如上所述，可以使用反射波比来确定个体的内部年龄以及其AoPWV。图表1100示出了可以使用的内部年龄转换因数1110的示例。可能注意到的是通过图6中所示的数据集的最佳拟合线非常轻微地呈指数，而转换因数1110可以是线性的。在某些情况下，为了便于计算，可以使用线性关系来定义反射波比与内部年龄之间的关系。一般地，用来确定个体的内部年龄的反射波比可以是如上所述地确定的归一化反射波比。因此，转换因数1110可以略微偏离图6中所示的那些，因为转换因数1110是基于归一化反射波比而生成的。
图表1100中所示的转换因数1110对应于通过下式来确定个体的内部年龄：
Figure BDA0001281513560000291
现在参考图12，其中示出的是在某些实施例中可以用来将反射波比(或归一化反射波比)转换成AoPWV的转换因数1210的示例性图表1200。图表1200中所示的转换因数1210对应于通过使用以下关系式来确定个体的AoPWV：
AoPWV＝17.43*比-0.1714
再次地，可以使用归一化反射波比。可以针对获取的脉搏信号中的每个脉搏重复AoPWV和/或内部年龄和/或反射波比分析。可以清理分析结果(例如以去除离群点)且然后针对整个脉搏信号求平均值。这可以用来提供反射波比、AoPWV、内部年龄、BP等的更准确且可靠的评估。
现在参考图13，其中示出的是示出了AoPWV 1310与个体的年龄1320之间的关系的示例性图表1300。如图表1300中所示，AoPWV 1310具有以0.8708的相关系数随着年龄1320而大体上向上的趋势1330。图表1300是通过使用来自AtCor Medical Pty有限公司的SphygmoCor Xcel系统来测试个体AoPWV而生成的(为了参考，参见http://www.Atcormedical.com/sphygmocor_xcel.html)。
关于AoPWV与年龄之间的相关的其它示例，参见‘Determinants of pulse wavevelocity in healthy people and in the presence of cardiovascular riskfactors:‘establishing normal and reference values’(在http://eurheartj.oxfordjournals.org/content/31/19/2338处可获得)。
现在参考图14，其中示出的是使用本文中所述的方法确定的AoPWV 1410和使用SphygmoCor Excel系统获得的AoPWV 1420的示例性图表1400。如图表1400图示出的，在使用本文中所述的方法确定的AoPWV 1410与使用SphygmoCor Excel系统来确定AoPWV 1420之间似乎存在良好的相关(0.7242的相关系数)。
虽然本文中所述的本申请人的教导出于说明性目的而结合各种实施例，但并不意图使本申请人的教导局限于此类实施例。相反地，在一般地不脱离本文中所述的实施例的情况下，本文中所述和所示的本申请人的教导包含各种替换方案、修改以及等价物。

Claims (34)

1.一种用于监视主动脉脉搏波速度的方法，所述方法包括：
从个体的身体的外表上的单个传感器接收脉搏信号，单个传感器被定位于允许获取脉搏信号使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处；
从脉搏信号确定一阶导数；
从脉搏信号确定三阶导数；
使用三阶导数在脉搏信号中识别反射波开始点；
通过以下步骤在反射波开始点处确定反射波比：
识别对应于三阶导数中的反射波开始点的一阶导数开始点；并且
将反射波比确定为一阶导数开始点的归一化高度；
从反射波比确定主动脉脉搏波速度；以及
显示主动脉脉搏波速度、发送主动脉脉搏波速度以及存储主动脉脉搏波速度中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，识别反射波开始点包括：
识别三阶导数的第二峰值；以及
使用三阶导数的第二峰值来识别反射波开始点。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，识别反射波开始点包括：
从脉搏信号确定四阶导数；
从四阶导数识别开始点测试窗口；
在开始点测试窗口中识别三阶导数的第一窗口峰值；以及
使用三阶导数的第一窗口峰值来识别反射波开始点。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定一阶导数开始点的归一化高度包括：
识别一阶导数中的第一峰值；
测量第一峰值的高度；
基于第一峰值的高度对一阶导数进行归一化；以及
测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，确定主动脉脉搏波速度包括：
使用从反射波比到主动脉脉搏波速度的映射的查找表。
6.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括：
从脉搏信号确定心率；以及
使用从心率确定的归一化因数来确定归一化主动脉脉搏波速度。
7.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，所述脉搏信号是体积脉搏信号。
8.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括：
在识别反射波开始点之前，确定脉搏信号是否满足误差阈值条件；以及
只有当脉搏信号满足误差阈值条件时，才执行识别反射波开始点、计算反射波比以及确定主动脉脉搏波速度的动作。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括：
从脉搏信号确定四阶导数；
识别来自四阶导数的第一峰值、第二峰值以及第三峰值；以及
确定第一峰值、第二峰值以及第三峰值是否满足多个峰值误差条件；
其中，如果第一峰值、第二峰值以及第三峰值满足所述多个峰值误差条件，则脉搏信号满足误差阈值条件。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述多个峰值误差条件包括第一阈值和第二阈值，并且所述方法还包括：
比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足第一阈值；以及
比较第二峰值和第三峰值以确定第三峰值是否满足第二阈值；
其中，如果满足第一阈值和第二阈值两者，则脉搏信号满足误差阈值条件。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，第二峰值的高度是第一峰值的高度的至少80％以满足第一阈值；并且
第三峰值的高度是第二峰值的高度的至少10％以满足第二阈值。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述多个峰值误差条件包括振幅阈值、第一定时阈值以及第二定时阈值，并且所述方法还包括：
比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足振幅阈值；
确定第一峰值与第二峰值之间的第一距离和第二峰值与第三峰值之间的第二距离；
比较第一距离和第二距离以确定是否满足第一定时阈值；以及
确定第一峰值与第三峰值之间的第三距离以确定是否满足第二定时阈值；
其中，如果满足了振幅阈值、第一定时阈值和第二定时阈值中的每一个，则脉搏信号满足误差阈值条件。
13.根据权利要求12所述的方法，其中：
第二峰值的高度是第一峰值的高度的至少80％以满足振幅阈值；
第二距离小于第一距离的三倍以满足第一定时阈值；并且
第三距离不小于0.2秒以满足第二定时阈值。
14.一种包括多个指令的计算机可读介质，所述多个指令可在装置的微处理器上执行以便使所述装置适合于实现用于监视主动脉脉搏波速度的方法，其中，所述方法包括：
从个体的身体的外表上的单个传感器接收脉搏信号，单个传感器被定位于允许获取脉搏信号使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处；
从脉搏信号确定一阶导数；
从脉搏信号确定三阶导数；
使用三阶导数在脉搏信号中识别反射波开始点；
通过以下步骤在反射波开始点处确定反射波比
识别对应于三阶导数中的反射波开始点的一阶导数开始点；并且
将反射波比确定为一阶导数开始点的归一化高度；
从反射波比确定主动脉脉搏波速度；以及
显示主动脉脉搏波速度、发送主动脉脉搏波速度以及存储主动脉脉搏波速度中的至少一个。
15.根据权利要求14所述的计算机可读介质，其中，识别反射波开始点包括：
识别三阶导数的第二峰值；以及
使用三阶导数的第二峰值来识别反射波开始点。
16.根据权利要求14所述的计算机可读介质，其中，识别反射波开始点包括：
从脉搏信号确定四阶导数；
从四阶导数识别开始点测试窗口；
在开始点测试窗口中识别三阶导数的第一窗口峰值；以及
使用三阶导数的第一窗口峰值来识别反射波开始点。
17.根据权利要求14所述的计算机可读介质，其中，确定一阶导数开始点的归一化高度包括：
识别一阶导数中的第一峰值；
测量第一峰值的高度；
基于第一峰值的高度对一阶导数进行归一化；以及
测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度。
18.根据权利要求14至17中的任一项所述的计算机可读介质，其中，所述方法还包括：
针对个体校准血压因数；以及
使用主动脉脉搏波速度和血压因数来确定个体的血压。
19.根据权利要求14所述的计算机可读介质，其中，所述方法是根据权利要求5至13中的任一项定义的。
20.一种用于监视主动脉脉搏波速度的系统，所述系统包括：
脉搏获取单元，其被配置成从个体的身体的外表获取脉搏信号；以及
脉搏分析单元，其包括显示单元、存储单元和通信接口中的至少一个；
其中，所述脉搏获取单元包括单个传感器，其位于允许获取脉搏信号使得脉搏信号的反射波分量存在并允许表征反射波开始的传感器位置处，并且所述脉搏获取单元进一步被配置成将脉搏信号发送到脉搏分析单元；并且
其中，所述脉搏分析单元被配置成：
从脉搏信号确定一阶导数；
从脉搏信号确定三阶导数；
使用三阶导数在脉搏信号中识别反射波开始点；
通过以下步骤在反射波开始点处确定反射波比：
识别对应于三阶导数中的反射波开始点的一阶导数开始点；并且
将反射波比确定为一阶导数开始点的归一化高度；
从反射波比确定主动脉脉搏波速度；以及
使用所述显示单元来显示主动脉脉搏波速度、使用所述通信接口来发送主动脉脉搏波速度以及将主动脉脉搏波速度存储在所述存储单元中之中的至少一个。
21.根据权利要求20所述的系统，其中，所述脉搏分析单元被配置成通过以下各项来识别反射波开始点：
识别三阶导数的第二峰值；以及
使用三阶导数的第二峰值来识别反射波开始点。
22.根据权利要求20所述的系统，其中，所述脉搏分析单元被配置成通过以下各项来识别反射波开始点：
从脉搏信号确定四阶导数；
从四阶导数识别开始点测试窗口；
在开始点测试窗口中识别三阶导数的第一窗口峰值；以及
使用三阶导数的第一窗口峰值来识别反射波开始点。
23.根据权利要求20所述的系统，其中，所述脉搏分析单元被配置成通过以下各项来确定一阶导数开始点的归一化高度：
识别一阶导数中的第一峰值；
测量第一峰值的高度；
基于第一峰值的高度对一阶导数进行归一化；以及
测量一阶导数开始点处的归一化一阶导数的高度。
24.根据权利要求20至23中的任一项所述的系统，其中，所述脉搏分析单元被配置成通过使用从反射波比到主动脉脉搏波速度的映射的查找表来确定主动脉脉搏波速度。
25.根据权利要求20至23中的任一项所述的系统，其中，所述脉搏分析单元进一步被配置成：
从脉搏信号确定心率；以及
使用从心率确定的归一化因数来确定归一化主动脉脉搏波速度。
26.根据权利要求20至23中的任一项所述的系统，其中，所述脉搏获取单元被配置成获取体积脉搏信号。
27.根据权利要求20至23中的任一项所述的系统，其中，所述脉搏分析单元被配置成：
针对个体校准血压因数；以及
使用主动脉脉搏波速度和血压因数来确定个体的血压。
28.根据权利要求20至23中的任一项所述的系统，其中，所述脉搏分析单元进一步被配置成：
在识别反射波开始点之前确定所述脉搏信号是否满足误差阈值条件；以及
只有当脉搏信号满足误差阈值条件时，才执行识别反射波开始点、确定反射波比以及确定主动脉脉搏波速度的步骤。
29.根据权利要求28所述的系统，其中，所述脉搏分析单元进一步被配置成：
从脉搏信号确定四阶导数；
识别来自四阶导数的第一峰值、第二峰值以及第三峰值；
确定第一峰值、第二峰值以及第三峰值是否满足多个峰值误差条件；以及
如果第一峰值、第二峰值以及第三峰值满足所述多个峰值误差条件，则确定脉搏信号满足误差阈值条件。
30.根据权利要求29所述的系统，其中，所述多个峰值误差条件包括第一阈值和第二阈值，并且所述脉搏分析单元被配置成：
比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足第一阈值；
比较第二峰值和第三峰值以确定第三峰值是否满足第二阈值；以及
如果满足第一阈值和第二阈值两者，则确定脉搏信号满足误差阈值条件。
31.根据权利要求30所述的系统，其中，第二峰值的高度是第一峰值的高度的至少80％以满足第一阈值；并且
第三峰值的高度是第二峰值的高度的至少10％以满足第二阈值。
32.根据权利要求29所述的系统，其中，所述多个峰值误差条件包括振幅阈值、第一定时阈值以及第二定时阈值，并且所述脉搏分析单元被配置成：
比较第一峰值和第二峰值以确定第二峰值是否满足振幅阈值；
确定第一峰值与第二峰值之间的第一距离和第二峰值与第三峰值之间的第二距离；
比较第一距离和第二距离以确定是否满足第一定时阈值；
确定第一峰值与第三峰值之间的第三距离以确定是否满足第二定时阈值；以及
如果满足了振幅阈值、第一定时阈值和第二定时阈值中的每一个，则确定脉搏信号满足误差阈值条件。
33.根据权利要求32所述的系统，其中：
第二峰值的高度是第一峰值的高度的至少80％以满足振幅阈值；
第二距离小于第一距离的三倍以满足第一定时阈值；并且
第三距离不小于0.2秒以满足第二定时阈值。
34.根据权利要求31所述的系统，其中，所述脉搏分析单元进一步被配置成执行使用所述显示单元来显示个体的血压、使用所述通信接口来发送个体的血压以及将个体的血压存储在所述存储单元中之中的至少一个。
CN201580058802.0A 2014-10-27 2015-10-27 用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法 Active CN107155294B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462069106P 2014-10-27 2014-10-27
US62/069,106 2014-10-27
PCT/CA2015/051093 WO2016065469A1 (en) 2014-10-27 2015-10-27 System and method for monitoring aortic pulse wave velocity and blood pressure

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107155294A CN107155294A (zh) 2017-09-12
CN107155294B true CN107155294B (zh) 2020-03-13

Family

ID=55856311

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580058802.0A Active CN107155294B (zh) 2014-10-27 2015-10-27 用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法

Country Status (8)

Country Link
US (1) US11246495B2 (zh)
EP (1) EP3212070B1 (zh)
JP (1) JP6669950B2 (zh)
CN (1) CN107155294B (zh)
AU (1) AU2015337767B2 (zh)
CA (1) CA2965710C (zh)
HK (1) HK1243614A1 (zh)
WO (1) WO2016065469A1 (zh)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3212070B1 (en) 2014-10-27 2020-02-05 Vitalsines International Inc. System and method for monitoring aortic pulse wave velocity and blood pressure
US20170188843A1 (en) * 2016-01-05 2017-07-06 Tosense, Inc. Handheld physiological sensor
US20180070858A1 (en) * 2016-08-26 2018-03-15 AMI Research & Development, LLC Vital sign monitoring via touchscreen using bioelectric impedance
AT520026B1 (de) * 2017-05-22 2021-06-15 Human Res Institut Fuer Gesundheitstechnologie Und Praeventionsforschung Gmbh Verfahren zur Ermittlung wenigstens eines Kreislaufparameters eines Probanden
JP7359611B2 (ja) * 2019-09-17 2023-10-11 株式会社トプコン 非接触式眼圧計及びその制御方法
KR102580270B1 (ko) * 2019-12-13 2023-09-20 삼성전자주식회사 생체정보 추정 장치 및 방법
CN111528821A (zh) * 2020-05-27 2020-08-14 福州数据技术研究院有限公司 一种脉搏波中重搏波特征点识别方法
CN111982949B (zh) * 2020-08-19 2022-06-07 东华理工大学 一种四次导数结合三样条小波变换分离edxrf光谱重叠峰方法
WO2022116160A1 (en) * 2020-12-04 2022-06-09 Huawei Technologies Co., Ltd. Method for predicting blood pressure, blood pressure prediction apparatus and computer program
CN113018135B (zh) * 2021-02-24 2023-01-31 山东交通学院 体外反搏协同控制系统及方法

Family Cites Families (113)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US2658505A (en) 1949-03-08 1953-11-10 Sheer Charles Arterial pulse wave velocity meter
US2875750A (en) 1955-08-10 1959-03-03 Radio Patents Company Means for blood pressure determination
US2944542A (en) 1955-10-03 1960-07-12 Research Corp Detecting and recording physiological changes accompanying emotion stresses
US3132643A (en) 1960-08-18 1964-05-12 Melpar Inc Blood pressure measurement
US3090377A (en) 1961-10-30 1963-05-21 Peter F Salisbury Blood pressure measurement
US3648686A (en) 1969-07-03 1972-03-14 Burlyl R Payne Audible psychogalvonometer
JPS5725217B2 (zh) 1974-10-14 1982-05-28
US4355642A (en) 1980-11-14 1982-10-26 Physio-Control Corporation Multipolar electrode for body tissue
JPS5793036A (en) 1980-11-29 1982-06-09 Hiroshi Osanai Acceleration pulse meter and diagnosis by using same
US4418700A (en) 1981-03-11 1983-12-06 Sylvia Warner Method and apparatus for measurement of heart-related parameters
US4510941A (en) 1982-08-30 1985-04-16 The Kendall Company Temperature, pulse and respiration mouthpiece probe
US4938218A (en) 1983-08-30 1990-07-03 Nellcor Incorporated Perinatal pulse oximetry sensor
US4896262A (en) 1984-02-24 1990-01-23 Kabushiki Kaisha Meidensha Emulation device for converting magnetic disc memory mode signal from computer into semiconductor memory access mode signal for semiconductor memory
US4685464A (en) 1985-07-05 1987-08-11 Nellcor Incorporated Durable sensor for detecting optical pulses
EP0212967A3 (en) 1985-08-23 1987-10-14 Tripod Industries Company Limited Improvements in and relating to apparatus for measuring blood pressure
CS272057B1 (en) 1987-03-27 1991-01-15 Jan Doc Mudr Csc Penaz Blood pressure automatic non-invasive meter
US4807638A (en) 1987-10-21 1989-02-28 Bomed Medical Manufacturing, Ltd. Noninvasive continuous mean arterial blood prssure monitor
US4927264A (en) 1987-12-02 1990-05-22 Omron Tateisi Electronics Co. Non-invasive measuring method and apparatus of blood constituents
DE3807672A1 (de) 1988-03-09 1989-09-21 Vectron Ges Fuer Technologieen Verfahren zum kontinuierlichen messen des blutdrucks am menschen und blutdruckmessgeraet zum durchfuehren des verfahrens
US4928014A (en) 1988-10-03 1990-05-22 Futrex, Inc. Near-infrared apparatus and method for determining percent fat in a body
US5111817A (en) 1988-12-29 1992-05-12 Medical Physics, Inc. Noninvasive system and method for enhanced arterial oxygen saturation determination and arterial blood pressure monitoring
US5423322A (en) 1988-12-29 1995-06-13 Medical Physics, Inc. Total compliance method and apparatus for noninvasive arterial blood pressure measurement
US5265011A (en) * 1989-04-03 1993-11-23 Eastern Medical Testing Services, Inc. Method for ascertaining the pressure pulse and related parameters in the ascending aorta from the contour of the pressure pulse in the peripheral arteries
SE465551B (sv) 1990-02-16 1991-09-30 Aake Oeberg Anordning foer bestaemning av en maenniskas hjaert- och andningsfrekvens genom fotopletysmografisk maetning
EP0443267A1 (en) 1990-02-23 1991-08-28 Sentinel Monitoring, Inc. Method and apparatus for continuous non-invasive blood pressure monitoring
US5152296A (en) 1990-03-01 1992-10-06 Hewlett-Packard Company Dual-finger vital signs monitor
DE59107232D1 (de) * 1990-07-18 1996-02-22 Avl Medical Instr Ag Einrichtung und Verfahren zur Blutdruckmessung
US5269310A (en) 1990-09-06 1993-12-14 Spacelabs Medical, Inc. Method of measuring blood pressure with a plethysmograph
US5140990A (en) 1990-09-06 1992-08-25 Spacelabs, Inc. Method of measuring blood pressure with a photoplethysmograph
US6266546B1 (en) 1990-10-06 2001-07-24 In-Line Diagnostics Corporation System for noninvasive hematocrit monitoring
US5146926A (en) 1990-10-26 1992-09-15 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for imaging electrical activity in a biological system
ES2084198T3 (es) 1991-01-31 1996-05-01 Sankyo Co Medida de la velocidad de transmision de la onda de pulso.
US5485848A (en) 1991-01-31 1996-01-23 Jackson; Sandra R. Portable blood pressure measuring device and method of measuring blood pressure
US5490505A (en) 1991-03-07 1996-02-13 Masimo Corporation Signal processing apparatus
US5273036A (en) 1991-04-03 1993-12-28 Ppg Industries, Inc. Apparatus and method for monitoring respiration
US5289824A (en) 1991-12-26 1994-03-01 Instromedix, Inc. Wrist-worn ECG monitor
US6222189B1 (en) 1992-07-15 2001-04-24 Optix, Lp Methods of enhancing optical signals by mechanical manipulation in non-invasive testing
US6168563B1 (en) 1992-11-17 2001-01-02 Health Hero Network, Inc. Remote health monitoring and maintenance system
US5680867A (en) 1993-04-02 1997-10-28 Shimazu; Hideaki Electronic blood pressure measurment device
US5497778A (en) 1993-06-30 1996-03-12 Hon; Edward H. Apparatus and method for noninvasive measurement of peripheral pressure pulse compliance and systolic time intervals
US5734373A (en) 1993-07-16 1998-03-31 Immersion Human Interface Corporation Method and apparatus for controlling force feedback interface systems utilizing a host computer
JP2620497B2 (ja) 1993-07-30 1997-06-11 謙二 高澤 自動血圧測定装置
DE69410774T2 (de) 1993-08-11 1998-09-24 Seiko Epson Corp Druckfühler, vorrichtung zur messung von druckschwingungen ausgerüstet mit einemderartigen fühler und gerät zur feststellung von pulswellen
GB9318932D0 (en) 1993-09-14 1993-10-27 Horrocks Michael Vascular investigation
US5511546A (en) 1993-09-20 1996-04-30 Hon; Edward H. Finger apparatus for measuring continuous cutaneous blood pressure and electrocardiogram electrode
US5560366A (en) 1993-11-29 1996-10-01 Colin Corporation Oscillometric blood pressure measuring apparatus
US5575284A (en) 1994-04-01 1996-11-19 University Of South Florida Portable pulse oximeter
US6371921B1 (en) 1994-04-15 2002-04-16 Masimo Corporation System and method of determining whether to recalibrate a blood pressure monitor
JP3318727B2 (ja) 1994-06-06 2002-08-26 日本光電工業株式会社 脈波伝播時間方式血圧計
US5908027A (en) 1994-08-22 1999-06-01 Alaris Medical Systems, Inc. Tonometry system for monitoring blood pressure
US5546943A (en) 1994-12-09 1996-08-20 Gould; Duncan K. Stimulating a beneficial human response by using visualization of medical scan data to achieve psychoneuroimmunological virtual reality
US5778882A (en) 1995-02-24 1998-07-14 Brigham And Women's Hospital Health monitoring system
US5720619A (en) 1995-04-24 1998-02-24 Fisslinger; Johannes Interactive computer assisted multi-media biofeedback system
AUPN338395A0 (en) 1995-06-05 1995-06-29 Pwv Medical Pty Ltd Improved calibration for blood pressure pulses
JP3492086B2 (ja) 1995-06-30 2004-02-03 セイコーエプソン株式会社 腕装着型脈波計測機器および脈波情報処理装置
US5853364A (en) 1995-08-07 1998-12-29 Nellcor Puritan Bennett, Inc. Method and apparatus for estimating physiological parameters using model-based adaptive filtering
JP3083465B2 (ja) 1995-09-06 2000-09-04 フクダ電子株式会社 患者情報解析管理システム及び方法
US5626140A (en) 1995-11-01 1997-05-06 Spacelabs Medical, Inc. System and method of multi-sensor fusion of physiological measurements
IL116020A (en) 1995-11-16 2000-06-01 Optelmed Ltd Apparatus and method for measuring the variability of cardiovascular parameters
WO1997022295A1 (fr) 1995-12-18 1997-06-26 Seiko Epson Corporation Dispositif de controle de l'etat de sante et dispositif d'assistance d'exercise
US6163715A (en) 1996-07-17 2000-12-19 Criticare Systems, Inc. Direct to digital oximeter and method for calculating oxygenation levels
US5741217A (en) 1996-07-30 1998-04-21 Gero; Jeffrey Biofeedback apparatus
US5987519A (en) 1996-09-20 1999-11-16 Georgia Tech Research Corporation Telemedicine system using voice video and data encapsulation and de-encapsulation for communicating medical information between central monitoring stations and remote patient monitoring stations
US5865755A (en) 1996-10-11 1999-02-02 Dxtek, Inc. Method and apparatus for non-invasive, cuffless, continuous blood pressure determination
US5800349A (en) 1996-10-15 1998-09-01 Nonin Medical, Inc. Offset pulse oximeter sensor
EP0934021A2 (en) 1996-10-24 1999-08-11 Massachusetts Institute Of Technology Patient monitoring finger ring sensor
US5784151A (en) 1996-12-03 1998-07-21 Datrend Systems Inc. Apparatus for testing a pulsed light oximeter
JP3581975B2 (ja) 1997-01-06 2004-10-27 日本光電工業株式会社 血圧監視装置
US5974124A (en) 1997-01-21 1999-10-26 Med Graph Method and system aiding medical diagnosis and treatment
DE19707026B4 (de) 1997-02-21 2004-10-28 Siemens Ag Medizinische Therapie- und/oder Diagnoseanlage
US5827179A (en) 1997-02-28 1998-10-27 Qrs Diagnostic, Llc Personal computer card for collection for real-time biological data
EP0969897B1 (en) 1997-03-17 2010-08-18 Adidas AG Physiologic signs feedback system
AU8165498A (en) 1997-06-23 1999-01-04 Enact Health Management Systems Improved system for downloading and reporting medical information
US5857967A (en) 1997-07-09 1999-01-12 Hewlett-Packard Company Universally accessible healthcare devices with on the fly generation of HTML files
US5990866A (en) 1997-08-01 1999-11-23 Guy D. Yollin Pointing device with integrated physiological response detection facilities
US6038666A (en) 1997-12-22 2000-03-14 Trw Inc. Remote identity verification technique using a personal identification device
EP1041923A1 (en) 1997-12-22 2000-10-11 BTG INTERNATIONAL LIMITED (Company No. 2664412) Artefact reduction in photoplethysmography
US6401097B1 (en) 1998-01-23 2002-06-04 Mccotter Thomas M. System and method for integrated document management and related transmission and access
US6017313A (en) 1998-03-20 2000-01-25 Hypertension Diagnostics, Inc. Apparatus and method for blood pressure pulse waveform contour analysis
AUPP362498A0 (en) 1998-05-19 1998-06-11 Curtin University Of Technology Method and apparatus for transfer of real time signals over packet network
US6093146A (en) 1998-06-05 2000-07-25 Matsushita Electric Works, Ltd. Physiological monitoring
IL124787A0 (en) 1998-06-07 1999-01-26 Itamar Medical C M 1997 Ltd Pressure applicator devices particularly useful for non-invasive detection of medical conditions
US6190314B1 (en) 1998-07-15 2001-02-20 International Business Machines Corporation Computer input device with biosensors for sensing user emotions
US6558320B1 (en) 2000-01-20 2003-05-06 Medtronic Minimed, Inc. Handheld personal data assistant (PDA) with a medical device and method of using the same
US6015384A (en) * 1998-08-31 2000-01-18 Acuson Corporation Ultrasonic system and method for tissue viability imaging
US6317834B1 (en) 1999-01-29 2001-11-13 International Business Machines Corporation Biometric authentication system with encrypted models
US6331162B1 (en) 1999-02-01 2001-12-18 Gary F. Mitchell Pulse wave velocity measuring device
US6302844B1 (en) 1999-03-31 2001-10-16 Walker Digital, Llc Patient care delivery system
US6336900B1 (en) 1999-04-12 2002-01-08 Agilent Technologies, Inc. Home hub for reporting patient health parameters
US6416471B1 (en) 1999-04-15 2002-07-09 Nexan Limited Portable remote patient telemonitoring system
US6144552A (en) 1999-04-26 2000-11-07 Emc Corporation Handheld computer system
US6264614B1 (en) 1999-08-31 2001-07-24 Data Critical Corporation System and method for generating and transferring medical data
GB2356252B (en) 1999-11-12 2004-02-25 Micro Medical Ltd Apparatus for measuring the shape of an arterial pressure pulse in a person
GB2356251B (en) 1999-11-12 2003-09-24 Micro Medical Ltd Apparatus for determining the stiffness of arteries in a person
GB2356250B (en) 1999-11-12 2003-10-15 Micro Medical Ltd Apparatus for determining the amount of pressure wave reflection in a person's arterial tree
US6616613B1 (en) 2000-04-27 2003-09-09 Vitalsines International, Inc. Physiological signal monitoring system
JP3495348B2 (ja) * 2001-07-02 2004-02-09 日本コーリン株式会社 脈波伝播速度情報測定装置
JP3616061B2 (ja) * 2002-03-01 2005-02-02 コーリンメディカルテクノロジー株式会社 動脈硬化検査装置
JP3643567B2 (ja) * 2002-04-17 2005-04-27 コーリンメディカルテクノロジー株式会社 振幅増加指数測定装置
JP4517619B2 (ja) * 2002-12-05 2010-08-04 オムロンヘルスケア株式会社 脈波測定装置
JP2004261320A (ja) * 2003-02-28 2004-09-24 Colin Medical Technology Corp 脈波検出装置
US7455643B1 (en) * 2003-07-07 2008-11-25 Nellcor Puritan Bennett Ireland Continuous non-invasive blood pressure measurement apparatus and methods providing automatic recalibration
JP2009517140A (ja) 2005-12-01 2009-04-30 アトコー メディカル ピーティーワイ リミテッド 脈波伝播速度の推定方法
US20100292589A1 (en) 2009-05-13 2010-11-18 Jesse Bruce Goodman Hypothenar sensor
JP5318810B2 (ja) * 2010-03-30 2013-10-16 シャープ株式会社 脈波伝播速度測定装置および脈波伝播速度の測定方法および脈波伝播速度の測定プログラム
JP5644325B2 (ja) * 2010-09-28 2014-12-24 オムロンヘルスケア株式会社 血圧情報測定装置および該装置での動脈硬化度の指標の算出方法
JP5690550B2 (ja) * 2010-10-19 2015-03-25 シャープ株式会社 脈波伝播速度測定装置
CN102197996B (zh) * 2010-11-23 2013-04-17 中国科学院合肥物质科学研究院 利用桡动脉脉搏波获取主动脉脉搏波速度的方法
US8702604B2 (en) * 2011-01-31 2014-04-22 Medtronic, Inc. Detection of waveform artifact
US9675274B2 (en) 2011-09-23 2017-06-13 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
HUE066182T2 (hu) * 2012-04-23 2024-07-28 Precordior Oy Eljárás és berendezés szívmûködés zavarait és rendellenességeit jelzõ információ meghatározására
CN103054562B (zh) 2012-12-25 2014-06-11 中国科学院合肥物质科学研究院 基于多路脉搏波波形分析的心血管功能检测方法及其装置
EP3212070B1 (en) 2014-10-27 2020-02-05 Vitalsines International Inc. System and method for monitoring aortic pulse wave velocity and blood pressure

Also Published As

Publication number Publication date
CA2965710C (en) 2023-10-24
CN107155294A (zh) 2017-09-12
HK1243614A1 (zh) 2018-07-20
JP6669950B2 (ja) 2020-03-18
EP3212070A1 (en) 2017-09-06
US11246495B2 (en) 2022-02-15
EP3212070A4 (en) 2018-05-23
EP3212070B1 (en) 2020-02-05
US20180256044A1 (en) 2018-09-13
CA2965710A1 (en) 2016-05-06
AU2015337767B2 (en) 2019-11-28
JP2017536885A (ja) 2017-12-14
WO2016065469A1 (en) 2016-05-06
AU2015337767A1 (en) 2017-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107155294B (zh) 用于监视主动脉脉搏波速度和血压的系统和方法
EP3117766B1 (en) Processing biological data
US9538927B2 (en) Optical measurement device and a method for an optical measurement
KR101210828B1 (ko) 다중 생체 신호 측정을 이용하여 손목혈압의 정확도를 향상시키는 방법 및 장치
CA2843656C (en) Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
KR20210005644A (ko) 광체적변동기록 (ppg) 시그널에 기반하여 혈압 및 동맥 경직도를 추정하는 방법
US20190142286A1 (en) Photoplethysmographic wearable blood pressure monitoring system and methods
EP2757944A1 (en) Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
WO2013081929A1 (en) Systems and methods for determining respiration information using historical distribution
Preejith et al. Design, development and clinical validation of a wrist-based optical heart rate monitor
CN109480800B (zh) 用于估计生物信息的设备和方法及血压监视装置
WO2013165740A1 (en) Systems and methods for identifying portions of a physilogical signal usable for determining physiiological information
EP3061392A1 (en) Blood pressure measurement
KR20200012596A (ko) 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치
CA3240274A1 (en) Photoplethysmography-based blood pressure monitoring device
WO2013103854A1 (en) Systems and methods for determining physiological information using autocorrelation with gaps
KR20220107909A (ko) 혈압 추정 장치 및 방법
KR102560306B1 (ko) 혈압 추정 장치 및 방법
WO2009088799A1 (en) Method and apparatus for assessing contact of a sensor with arterialized tissue
JP7133576B2 (ja) 位相差法による連続血圧測定システム
CN112107303B (zh) 校准生物信息估计模型的设备和方法及生物信息估计设备
KR20210072998A (ko) 생체정보 추정 장치 및 방법
US20230284963A1 (en) System and method for performing assessments based on orthostatic measurements
KR20210061595A (ko) 오실로메트리 포락선의 특징점 검출 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치
WO2023108177A2 (en) Pulsewave velocity detection device and the hemodynamic determination of hba1c, arterial age and calcium score

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200218

Address after: Pennsylvania, USA

Applicant after: VitalSines International Inc.

Address before: Ontario, Canada

Applicant before: VitalSines International Inc.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant