CN107847160B - 监测自动调节的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种用于监测自动调节的方法100,所述方法包括:接收血压信号和氧饱和度信号102、104;确定所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的相位差106;和至少部分地基于所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的相位差确定病人的自动调节状态108。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2015年6月30日提交的名称为“SYSTEM AND METHOD OF MONITORINGAUTOREGULATION”的临时申请No.62/186458和2016年6月27日提交的名称为“SYSTEM ANDMETHOD OF MONITORING AUTOREGULATION”的美国申请No.15/194,122的优先权和权益,所述临时申请和美国申请在此通过引用整体并入以用于所有目的。
技术领域
本公开大体涉及医疗装置,并且更具体地涉及监测自动调节的系统和方法。
背景技术
所述部分意图向读者介绍可能与在下面被描述和/或要求保护的本公开的各个方面相关的现有技术的各个方面。所述讨论被认为有助于为读者提供背景信息以便于更好地理解本公开的各个方面。因此,应当理解,这些陈述应当将从这个角度来理解,而不是作为对现有技术的承认。
在医学领域中,医疗专业人员经常希望监测他们的病人的某些生理参数。在一些情况中,临床医生可能希望监测病人的自动调节。自动调节是试图维持最佳的脑血流量以供应适当水平的氧和营养到大脑的生理过程。在自动调节期间,脑小动脉扩张或收缩以维持最佳的血流量。例如,在脑压力降低时,脑小动脉扩张以试图维持血流量。在脑压力增加时,脑小动脉收缩以减小可能引起大脑损伤的血流量。如果病人的自动调节过程没有适当地运行,则病人可能会经受不适当的脑血流量,这可能对病人的健康产生负面影响。特别地,脑血流量的下降可能引起局部缺血,所述局部缺血可能导致组织损坏或脑细胞死亡。脑血流量的增加可能引起充血,所述充血可能导致脑肿胀或水肿。
用于监测自动调节的一些已有的系统可以基于各种生理信号确定病人的自动调节状态。例如,已有的系统可以基于血压变化和氧饱和度变化之间的相关性来确定病人的自动调节状态。然而,这种相关性可能会受到各种误差来源的影响。因此,由这种已有系统确定的自动调节状态可能是不准确的或不精确的。
附图说明
在阅读以下详细描述的情况下并且在参考附图的情况下,公开的技术的优点能够变得显而易见,其中:
图1是用于监测病人的自动调节的系统的实施例的框图;
图2是示出氧饱和度值和血压值之间的线性相关性的曲线图的示例;
图3是示出随时间的血压、氧饱和度、脑血氧指数(COx)、相位图、和相位差的一系列曲线图的示例;
图4是示出随时间的COx和相位差之间的相关性的一系列曲线图的示例;
图5是根据实施例的至少部分地基于氧饱和度信号和血压信号之间的相位差监测自动调节的方法的过程流程图;
图6是根据实施例的至少部分地基于COx与氧饱和度信号和血压信号之间的相位差的对比确定与COx有关的置信水平的方法的过程流程图;
图7是示出血压、氧饱和度、相位图、和同步压缩相位图(synchrosqueezed phasemap)的一系列曲线图的示例;
图8是根据实施例的使用同步压缩的交叉小波变换监测自动调节的方法的过程流程图;并且
图9是构造成显示与病人的自动调节状态有关的各种信息的显示器的实施例。
具体实施方式
下面将描述本技术的一个或更多个具体实施例。为了提供这些实施例的简洁描述,不是实际实现的所有特征在说明书中都被描述。应当理解,在任何这种实际实现的改进中,如在任何工程或设计方案中,必须作出许多具体的实现的决定以实现开发者的具体目标,例如符合系统相关的和商务相关的约束,所述约束可能随实现而变化。此外,应当理解,这种开发工作可能是复杂的且耗时的,但对于受益于本公开的本领域技术人员来说,将仍然是设计、加工、和制造的常规任务。
通过使用各种监测装置和系统,医生可以监测病人的自动调节。在一些情况中,可以通过将病人的血压(例如,动脉血压)的测量值与病人的氧饱和度(例如,局部氧饱和度)的测量值关联来监测病人的自动调节。脑血氧指数(COx)可以至少部分地基于病人的血压和氧饱和度之间的线性相关性被推导出。然而,COx可能被生理信号中的噪音不利地影响,和/或可能被其它误差源(例如在其计算中使用的许多数据点、回归线的梯度等)不利地影响。因此,COx可能不能准确地反映病人的自动调节状态。
鉴于前述,可能希望确定(例如,确定和/或指定)与COx有关的置信水平(例如,统计学置信水平、置信测度、置信度量、或品质度量)。因此,本文提供的是使得能够确定COx的置信水平的系统和方法。置信水平可以与COx的(并且因此与病人的自动调节状态的)准确度和/或可靠性相关,并且提供COx的(并且因此病人的自动调节状态的)准确度和/或可靠性的一些指示。在某些实施例中,系统可以至少部分地基于血压信号和氧饱和度信号之间的相位差确定置信水平。具体地,血压信号和氧饱和度信号之间的相位差可以使所述系统能够确定COx的某些部分是可靠的和/或准确的。血压信号和氧饱和度信号之间的相位差还可以使所述系统能够识别COx的不可靠的和/或不准确的某些部分。
在一些实施例中,所述系统可以构造成向用户提供指示置信水平的信息。例如,如果COx被确定具有高的置信水平,所述系统可以提供自动调节状态是可靠的确认(例如,通过显示器)。在一些情况中,所述系统可以丢弃被确定为不可靠的COx的若干部分、或者可以采取其它补救行动以向用户提供准确的自动调节信息,如下面更详细地讨论的。这种系统和方法继而可以提供改进的病人监测和病人护理。
图1示出用于监测自动调节的系统10的实施例。如示出的,系统10包括血压传感器12、氧饱和度传感器14(例如,局部氧饱和度传感器)、控制器16和输出装置18。血压传感器12可以是构造成获得病人的血压(例如,动脉血压)的任何传感器或装置。例如,血压传感器12可以包括用于非侵入地监测血压的血压袖带、或用于侵入地监测血压的动脉管路。在某些实施例中,血压传感器12可以包括一个或更多个脉搏血氧仪传感器。在一些这种情况中,通过处理从单个脉搏血氧仪传感器获得的单个体积描记(PPG)信号内的两个或更多个特性点之间的时间延迟,可以推导出病人的血压。用于基于从单个脉搏血氧仪传感器获得的单个PPG信号的某些分量之间的时间延迟的对比来推导出血压的各种技术在名称为“Systemsand Methods for Non-Invasive Blood Pressure Monitoring”的美国公开No.2009/0326386中被描述,所述美国公开的全部通过引用并入本文。在其它情况中,病人的血压可以通过布置在病人的身体上的多个部位处的多个脉搏血氧仪传感器被连续地非侵入地监测。如名称为“Continuous Non-invasive Blood Pressure Monitoring Method andApparatus”的美国专利No.6,599,251中描述的(所述美国专利的整体通过引用并入本文),多个PPG信号可以从多个脉搏血氧仪传感器被获得,并且所述PPG信号可以被彼此对比以估计病人的血压。不管其形式如何,血压传感器12可以构造成产生指示病人的随着时间经过(over time)的血压(例如,动脉血压)的血压信号。如下面更详细地讨论的,血压传感器12可以向控制器16或向任何其它合适的处理装置提供血压信号以使得能够评估病人的自动调节状态。
如示出的,氧饱和度传感器14可以是局部氧饱和度传感器,所述局部氧饱和度传感器构造成产生氧饱和度信号,所述氧饱和度信号指示病人的部位内的静脉、动脉和毛细血管系统内的血氧饱和度。例如,氧饱和度传感器14可以构造成布置在病人的前额上,并且可以用于计算位于病人的前额之下的部位(例如,大脑皮层中)的静脉、动脉和毛细血管系统内的病人的血液的氧饱和度。在这种情况中,氧饱和度传感器14可以包括发射器20和多个检测器22。所述发射器20可以包括至少两个发光二极管(LED),每一个发光二极管均构造成发射不同波长的光,例如,红光或近红外光。在一个实施例中,发射器20的LED发射处于大约600nm到大约1000nm的范围中的光。在具体的实施例中,发射器20的一个LED构造成发射处于大约730nm的光,并且发射器20的其它LED构造成发射处于大约810nm的光。检测器22中的一个定位成相对“靠近”(例如,接近)发射器20,并且检测器22中的一个定位成相对“远离”(例如,远离)发射器20。多个波长的光强度可以在“近”和“远”检测器22处被接收。例如,如果使用两个波长,则两个波长可以在每一个位置处被对比,并且由此引起的信号可以被对比以得到与当光被传输穿过病人的部位(例如,病人的头盖)时在“远”检测器处被接收的光所穿过的另外组织(除了由“近”检测器接收的光所穿过的组织外的组织,例如,脑组织)有关的局部饱和度值。来自皮肤和头盖骨的表面数据可以被减去,从而产生随着时间的目标组织的局部氧饱和度(rSO2)信号。如下面更详细地讨论的,氧饱和度传感器14可以向控制器16或向任何其它合适的处理装置提供局部氧饱和度信号以使得能够评估病人的自动调节状态。虽然描绘的氧饱和度传感器14是局部饱和度传感器,但传感器14可以是构造成获得病人的氧饱和度的脉搏血氧计、或者可以是构造成提供指示病人的血流量的信号的任何合适的传感器。例如,传感器14可以构造成以单个波长(例如,等吸收度波长)发射光,并且构造成提供指示血流量的信号。
在操作中,血压传感器12和氧饱和度传感器14可以各被布置在病人的身体的相同或不同部分上。实际上,血压传感器12和氧饱和度传感器14在一些情况中可以是同一传感器的一部分或由单个传感器外壳支撑。例如,血压传感器12和氧饱和度传感器14可以是集成的血氧测定系统的一部分,所述集成的血氧测定系统构造成非侵入地测量血压(例如,基于PPG信号中的时间延迟)和局部氧饱和度。血压传感器12或氧饱和度传感器14中的一个或两个还可以构造成测量其它参数,例如血红蛋白、呼吸率、呼吸运作、心率、饱和模式检测、对刺激的响应(例如响应于电刺激的脑电双频指数(BIS)或肌电图(EMG))等。虽然示例性系统10被示出,但图1中示出的示例性部件不意图是限制性的。实际上,可以使用另外的或替代的部件和/或实施例。
如上所述,血压传感器12可以构造成向控制器16提供血压信号,并且氧饱和度传感器14可以构造成向控制器16提供氧饱和度信号。在某些实施例中,控制器16是具有电路的电子控制器,所述电路构造成处理各种接收到的信号。具体地,控制器16可以构造成处理血压信号和氧饱和度信号以评估病人的脑自动调节状态。虽然血压传感器12和氧饱和度传感器14可以构造成将它们的相应的信号或数据直接提供到控制器16,但在某些实施例中,由血压传感器12和/或氧饱和度传感器14获得的信号或数据可以被提供到一个或更多个中间处理装置(例如,专用监测器,例如血压监测器或氧饱和度监测器等),而所述中间处理装置继而可以将已处理的信号或数据提供到控制器16。
在一些实施例中,控制器16可以构造成基于血压信号和氧饱和度信号确定脑血氧指数(COx)。COx指示血管反应性,所述血管反应性与脑血管控制适当的血流量(例如,通过血管收缩(血管的变窄)和/或血管舒张(血管的扩张))的能力有关。因此,COx也指示病人的自动调节是否受损。控制器16可以通过确定血压测量值和氧饱和度测量值之间的线性相关性获得COx。例如,所述线性相关性可以基于Pearson系数。Pearson系数可以被定义为测量的血压(例如,动脉血压)和氧饱和度的协方差除以它们的标准差的乘积。线性相关性的结果可以是氧饱和度测量值和血压测量值之间的回归线,并且所述回归线的斜率可以指示病人的自动调节状态。在一个实施例中,具有相对平的或负的斜率的回归线(例如,在血压增加之后局部氧饱和度保持相同或减小)可以表明脑自动调节正适当地工作,而具有正的斜率的回归线(例如,在血压增加之后局部氧饱和度增加)可能表明脑自动调节是受损的。
在考虑到前述的情况下,图2是示出血压测量值42(例如,动脉血压测量值)和氧饱和度测量值44之间的线性相关性的曲线图40的示例。线性相关性的结果可以是血压测量值42和氧饱和度测量值44之间的回归线46,并且回归线46的斜率可以指示病人的自动调节状态。在示出的示例中,回归线46的斜率是负的,并且因此COx值在-1和0之间,这如上面讨论的可以指示适当的自动调节。在这种情况中,例如,控制器16可以确定病人的脑自动调节正适当地起作用,并且可以产生指示病人的自动调节状态的适当的信号和/或向输出装置18输出所述信号。然而,当回归线46具有正的斜率并且COx值在0和1之间或者位于0和1之间的一些预定阈值(例如,0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8或0.9)之上时,控制器16可以确定病人的自动调节是受损的,并且可以产生和/或输出指示病人的自动调节状态的适当信号。
如下面更详细地讨论的,控制器16也可以确定血压信号和氧饱和度信号之间的相位差。在这种情况中,控制器16可以使用相位差来确定COx值是可靠的还是不可靠的。特别地,近似零的相位差和/或基本上恒定的相位差可以指示血压信号和氧饱和度信号之间的相关性,并且因此可以指示受损的自动调节。然而,近似+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差可以指示完好的自动调节。即,病人的血流量(例如,如氧饱和度信号指示的)不与病人的血压相关联或不由病人的血压驱动,而是由病人的自动调节系统控制以维持适当的血流量。因此,相位差也可以用于确定某些COx值或、基于这种值产生的COx信号的一部分是可靠的还是不可靠的。例如,如果在一时间段上的COx信号指示完好的自动调节(例如,COx在-1和0之间),但在所述时间段上的相位差指示受损的自动调节(例如,所述相位差近似为0和/或恒定),则控制器16可以确定COx信号的相应的部分是不可靠的。以这种方式,所述相位差可以使得控制器16能够识别COx信号被噪音或处理误差不利地影响并且因此是不可靠的部分。在某些实施例中,控制器16可以构造成去除或丢弃COx信号的不可靠的部分、和/或采取其它适当的补救行动,如下面更详细地讨论的。
参考图1,在示出的实施例中,控制器16包括处理器24和存储器装置26。控制器16也可以包括一个或更多个存储装置。所述处理器24可以用于执行软件,例如用于执行本文公开的任何技术的软件,所述技术例如为处理血压信号和/或氧饱和度信号、确定相位差、分析相位差、确定COx、确定COx的置信水平、执行适当的补救行动等。此外,处理器24可以包括多个微处理器、一个或更多个“通用”微处理器、一个或更多个专用微处理器、和/或一个或更多个专用集成电路(ASICS)、或其一些组合。例如,处理器24可以包括一个或更多个精简指令集(RISC)处理器。
存储器装置26可以包括易失性存储器(例如随机访问存储器(RAM))和/或非易失性存储器(例如ROM)。存储器装置26可以包括共同存储指令的一个或更多个有形的非暂时的机器可读介质,所述指令可以由处理器24执行以实施本文描述的方法和控制作用。这种机器可读介质可以是能够由处理器24或由任何通用或专用计算机或由具有处理器的其它机器访问的任何可用介质。存储器装置26可以存储多种信息并且可以用于各种目的。例如,存储器装置26可以存储处理器可执行的指令(例如,固件或软件),以用于处理器24执行例如用于实施本文公开的任何技术的指令,所述指令例如为处理血压信号和/或氧饱和度信号、确定相位差、分析相位差、确定COx、确定COx的置信水平、和/或采取适当的补救行动(例如,输出自动调节状态是不可用或不可靠的可视或可听指示、阻止COx的输出等)。一个或多个存储装置(例如,非易失存储装置)可以包括只读存储器(ROM)、闪存、硬盘驱动器、或任何其它合适的光学的、磁性的、或固态的存储介质或其组合。一个或多个存储装置可以存储数据(例如,血压信号、氧饱和度信号、COx、相位图、相位差等)、指令(例如,用于处理血压信号和/或氧饱和度信号、确定相位差、分析相位差、确定COx、确定COx的置信水平、和/或采取适当的补救行动的软件或固件)、预定阈值、和任何其它合适的数据。
如示出的,系统10包括输出装置18。在一些实施例中,控制器16可以构造成向输出装置18提供指示病人的自动调节状态的信号。如下面更详细地讨论的,控制器16可以构造成产生指示病人的自动调节状态的警报信号,并且向输出装置18提供警报信号。输出装置18可以包括构造成从控制器16接收信号(例如,指示病人的自动调节状态的信号、警报信号、指示置信水平的信号等)并且可视地和/或可听地输出指示病人的自动调节状态的信息(例如,COx、COx信号、相位差、COx的置信水平、警报等)的任何装置。例如,输出装置18可以包括显示器,所述显示器构造成提供如由控制器16确定的病人的自动调节状态、COx、和/或置信水平的视觉表示。另外地或替代地,输出装置18可以包括音频装置,所述音频装置构造成根据病人的自动调节状态、COx、和/或置信水平提供声音。输出装置18可以是用于传送这种信息的任何合适装置,所述装置包括计算机工作站、服务器、台式电脑、笔记本电脑、膝上型电脑、手持式电脑、可移动装置等。在一些实施例中,控制器16和输出装置18可以是同一装置的一部分或者被支撑在一个外壳内(例如,计算机或监测器)。
如上所述,血压信号和氧饱和度信号之间的相位差可以指示病人的自动调节状态。因此,根据本公开的某些实施例,所述相位差可以用于确定与COx有关的置信水平。所述相位差可以以多种方式中的任何方式被确定。例如,在一些实施例中,相位差可以基于血压信号和氧饱和度信号的交叉小波变换被确定。在考虑到前述的情况下,图3是一系列曲线图的示例,所述一系列曲线图示出血压信号60、氧饱和度信号62、脑血氧指数(COx)64、相位图66(即,从血压信号60和氧饱和度信号62的交叉小波变换产生的相位图)、和相位差68(即,特征频率随时间的相位差)。相位图66指示在一定尺度(scale)(或频率)范围和时间位置上的血压信号和氧饱和度信号之间的相位差。在示出的实施例中,0.0033Hz的特征频率水平由在相位图66上绘制的线70示出,并且相位差68从特征频率水平(例如,0.0033Hz或任何合适特征频率)处的交叉小波变换推导出。特征频率水平可以是预定的(例如,存储在存储器装置26中并且由处理器24访问)和/或可以由用户选择(例如,通过通信地联接到控制器16的输入装置)。
用于计算相位差的小波函数可以被选择以用于优化期望的分辨率和/或平滑化所需的时间或频率支持。在一些实施例中,可以使用低振荡小波。例如,图3示出具有3弧度每秒的中心频率(ω0)的低振荡Morlet小波,所述Morlet小波可以提供足够的分辨率。在某些实施例中,具有大约1、2、3、或4弧度每秒的中心频率的低振荡小波可以用于计算相位差。在一些实施例中,具有小于大约5弧度每秒的中心频率的低振荡小波可以被使用,这是由于高的中心频率可能引起相位信息随着时间而变得平滑,并且不能为COx和/或病人的自动调节的评估提供足够的分辨率。虽然本文提供的示例涉及小波变换,但应当理解包括任何合适的复变换(例如,傅里叶变换)的任何技术可以用于确定血压信号和氧饱和度信号之间的相位差。
图4示出COx64和相位差68之间的相关性的示例。在部分76中,近似零相位差的区域80大体与高COx值的区域82相关联。当相位差近似为零和/或在与高的或正的COx值(例如,在0和1之间)重合的时间段上是稳定的时(如在部分76中),控制器16可以确定COx值具有高的置信水平(并且因此,病人的自动调节是受损的)。另外,在部分78中,近似π弧度的相位差的区域84大体与接近零的COx值的区域86相关联。当在与低的或负的COx值(例如,在-1和0之间)重合的时间段上相位差是近似+/-π弧度时,控制器16可以确定COx值具有高的置信水平(并且因此,病人的自动调节是完好的)。在另一方面,如果相位差未如上所述确证(corroborate)COx,则控制器16可以确定所述COx值具有低的置信水平或是不可靠的。因此,相位差68可以用于为COx64提供置信水平。
如下面更详细地讨论的,当COx值是不可靠的时,控制器16可以构造成去除或丢弃不可靠的COx值(例如,具有低的置信水平的COx值)和/或采取其它适当的补救行动。例如,在相位差不确证COx时,控制器16可以不输出COx信号64或指示病人的自动调节状态的信号。在一些情况中,控制器16可以引起输出装置18显示空白的显示屏,或提供COx信号64是不可用的适当的可视或可听指示。在某些实施例中,控制器16可以保持或维持紧接在被确定为不可靠的部分之前的COx值,并且因此可以使输出装置18显示最近的可靠COx信号64设定的时间段或直到相位差指示COx是可靠的。在一些实施例中,控制器16可以构造成算出一个或多个不可靠的COx值与一个或多个最近可靠的COx值的平均值,并且可以使输出装置18提供该平均COx值的适当的可视或可听指示。在一些实施例中,当控制器16确定相位差确证COx(例如,COx中的高的置信水平)时,控制器16可以使输出装置18提供病人的自动调节状态和/或COx信号64是可靠的可视或可听指示。
此外,在某些实施例中,可以利用相位差来对移动平均值内的COx值进行加权。例如,在整体平均技术中,高置信度(例如,大于大约50、90、95、或99%)COx值可以比低置信度(例如,小于大约50、90、95、或99%)COx值接收相对较高的权重。在一些实施例中,应用于COx值的权重可以是浮动计算的,使得中间置信度(例如,大于大约50、90、或95%)COx值接收比高置信度COx值相对较低的权重以及接收比相对低置信度COx值相对较高的权重。在一些实施例中,希望的置信水平可以是预定的(例如,存储在存储器装置26中)和/或由用户选择(例如,通过联接到控制器16的输入装置)。在一些实施例中,三角函数可以用于补偿相位卷绕,并且约束用于指示相关性的值,因此使得更容易识别各种相位差的区域。例如,相位差的余弦将为大约0的相位差提供1的值,并且将为大约+/-π弧度的相位差提供-1的值。这种值可以被进一步变换以改变函数输出(例如,)的极限,以将输出限制到0到1从而有助于各种相位差的区域的识别。
虽然本文提供的某些示例使用相位差来评估COx的品质,但在一些实施例中,相位差可以用于为自动调节的其它测量值确定置信水平,所述其它测量值例如为平均速度指数(Mx)和/或压力反应指数(PRx)。因此,大约零的相位差和/或基本上恒定的相位差可以提供指示受损的自动调节的Mx和/或PRx中的高置信度,而大约+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差可以提供指示完好的自动调节的Mx和/或PRx中的高置信度。以与上面关于COx讨论相类似的方式,如果相位差不确证Mx和/或PRx值,则可以指示Mx和/或PRx中的低置信度。此外,虽然本文提供的示例使用相位差来评估COx值的品质和/或其它自动调节度量,但在一些实施例中,相位差可以用于直接监测病人的自动调节。例如,如果相位差近似为零和/或在一时间段上基本上稳定,则控制器16可以确定病人的自动调节是受损的,并且如果相位差大约为+/-π弧度,和/或在一时间段上快速变化和/或随机分布,则控制器16可以确定病人的自动调节是完好的。
图5、6、和8是示出根据本公开的用于监测自动调节的各种方法的流程图。所述方法包括由方框表示的各种步骤。应当注意,本文提供的任何方法可以作为自动程序由系统(例如系统10)执行。虽然所述流程图以一定顺序示出所述步骤,但应当理解,所述步骤可以以任何合适的次序被执行,并且在适当的情况下,某些步骤可以被同时执行。此外,方法的某些步骤或部分可以由分离的装置执行。例如,方法的第一部分可以由控制器16执行,而方法的第二部分可以由传感器14执行。此外,在本文公开的方法的步骤应用于接收的信号的范围内,应当理解,接收的信号可以是原始信号或已处理的信号。即,所述方法可以应用于接收的信号的输出。
图5是根据实施例的至少部分地基于氧饱和度信号和血压信号之间的相位差监测自动调节的方法100的过程流程图。方法100的步骤中的一些或全部可以由例如图1的控制器16(例如,控制器16的处理器24)实施,以确定病人的自动调节是否受损和/或是否采取适当的补救行动(例如,输出自动调节状态不可用或不可靠的可视或可听指示、阻止COx的输出等)。在步骤102中,控制器16可以接收血压信号(例如,动脉血压信号)。在一些实施例中,如上面阐明的,控制器16可以从血压传感器12接收血压信号。在步骤104中,控制器16可以接收氧饱和度信号。在一些实施例中,如上面阐明的,控制器16可以从氧饱和度传感器14接收氧饱和度信号。
在步骤106中,控制器16可以确定血压信号和氧饱和度信号之间的相位差。如上面阐明的,控制器16可以使用多种合适技术中的任何技术确定所述相位差。例如,在一些实施例中,如上面讨论的,控制器16可以使用交叉小波变换计算相位差。在步骤108中,控制器16可以至少部分地基于所述相位差确定病人的自动调节状态。如前所述,控制器16可以使用相位差来直接监测病人的自动调节状态。在这种情况中,近似为零和/或恒定的相位差可以指示损伤的自动调节,而+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差可以指示适当地起作用的自动调节。在某些实施例中,相位差可以与一个或更多个自动调节测量值(例如COx、Mx、和/或PRx)相结合以确定病人的自动调节状态。例如,在一些这种实施例中,如参考图6更详细地阐明的,作为自动调节分析的一部分,相位差可以用于确定COx、Mx、和/或PRx的置信水平。
在步骤109中,控制器16可以将病人的自动调节状态的指示提供给输出装置18。例如,在一些情况中,如果相位差近似为+/-π弧度、和/或快速变化和/或随机分布,则控制器16可以使输出装置18提供适当的自动调节的可视的和/或可听的指示。此外,如果相位差近似为零和/或恒定,则控制器16可以使输出装置18提供指示受损的自动调节的信号。与被提供到输出装置18的指示有关的另外或替代的步骤在下面参考图6被讨论。
图6是根据实施例的至少部分地基于COx与氧饱和度信号和血压信号之间的相位差的对比确定与COx有关的置信水平的方法110的过程流程图。方法110的步骤的一些或全部可以由例如图1的控制器16(例如,控制器16的处理器24)实施,以确定病人的自动调节是否受损。在步骤112中,控制器16可以接收血压信号(例如,动脉血压信号)。在一些实施例中,如上面阐明的,控制器16可以从血压传感器12接收血压信号。在步骤114中,控制器16可以接收氧饱和度信号。在一些实施例中,如上面阐明的,控制器16可以从氧饱和度传感器14接收氧饱和度信号。
在步骤116中,控制器16可以基于血压信号的血压测量值和氧饱和度信号的氧饱和度测量值之间的线性相关性确定COx,在步骤118中,控制器16可以确定血压信号和氧饱和度信号之间的相位差。相位差可以通过任何合适的技术被确定,所述技术例如包括上面参考图2-5讨论的技术。在步骤120中,控制器16可以将COx与相位差对比。如上所述,高或正COx值(例如,在0和1之间)的区域预期与近似零和/或恒定的相位差的区域相关联。另外,接近零和/或低的COx值(例如,在-1和0之间)的区域预期与大约+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差的区域相关联。
在步骤122中,控制器16可以至少部分地基于相位差和COx之间的对比确定与COx有关的置信水平。例如,当在与高的或正的COx值(例如,在0和1之间)重合的时间段上相位差近似为零时,控制器16可以确定COx值具有高置信水平(例如,大于大约50、90、95、或99%),并且因此病人的自动调节是受损的。类似地,当在与低的或负的COx值(例如,在-1和0之间)重合的时间段上相位差近似为+/-π弧度时,控制器16可以确定COx值具有高置信水平(例如,大于大约50、90、95、或99%),并且因此病人的自动调节是完好的。然而,如果相位差不如上所述确证COx,则控制器16可以确定COx值具有低置信水平(例如,小于大约50、90、95、或99%)或者是不可靠的。
在步骤124中,控制器16可以提供自动调节状态的指示。例如,控制器16可以使输出装置18提供自动调节状态(例如,起作用的或受损的)、COx、相位差、和/或置信水平的可视的或可听的指示。在一些情况中,当控制器16确定相位差确证COx时,控制器16可以使输出装置18提供指示病人的自动调节状态的信号和/或COx信号64具有高的置信水平和/或是可靠的可视的或可听的指示。在某些实施例中,在相位差不确证COx时,控制器16可以不输出COx信号64和/或指示病人的自动调节状态的信号。另外地或替代地,控制器16可以使输出装置18显示空白的显示屏、或提供COx信号64不可用的适当的可视或可听指示。另外地或替代地,控制器16可以保持或维持紧接在被确定为不可靠的部分之前的COx值,并且因此可以使输出装置18显示最近的可靠COx信号64设定的时间段或直到相位差指示COx是可靠的。另外地或替代地,控制器16可以构造成基于相位差加权一个或多个COx值、和/或算出一个或多个不可靠的COx值与最近的一个或多个可靠的COx值的平均值,并且可以使输出装置18提供这种平均COx值的适当的可视或可听指示。
在一些实施例中,另外的或替代的处理技术可以用于确定病人的自动调节状态。例如,交叉小波变换分量可以通过同步压缩过程被重新赋值(reassigned)以便于确定病人的自动调节状态和/或便于确定与COx有关的置信水平。在考虑到前述的情况下,两个信号(f和g)的交叉小波变换可以以复指数形式被表达为:
其中a和b分别是尺度和时间变量,Tf(a,b)和Tg(a,b)分别是时间序列f(t)和g(t)的小波系数,并且是相位角。如方程1示出的,交叉小波变换的相位角反映单个信号的变换之间的相位差(例如,在给定的尺度和时间下f(t)领先g(t)的相位差)。因此,交叉小波变换相位可以提供在一定尺度(或频率)范围和时间位置内两个信号之间的相位差图。在一些实施例中,交叉小波变换域中的分量可以通过同步压缩被重新赋值。同步压缩可以如下识别变换域中的每一个点的瞬时频率:
在考虑前述的情况下,图7是一系列曲线图的示例,所述一系列曲线图示出血压信号150、氧饱和度信号152、COx信号154、相位图156(即,CrWT相位,从血压信号150和氧饱和度信号152的交叉小波变换产生的相位图)、和在零频率水平处的同步压缩的交叉小波变换158(即,同步CrWT)。如上面讨论的,血压信号150和氧饱和度信号152之间的近似零和/或恒定的相位差可以指示受损的自动调节,而+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差可以指示适当地起作用的自动调节。在同步压缩的交叉小波变换158中,血压信号150和氧饱和度信号152之间的稳定的相位差在零频率水平显现出大量的能量,由此有助于识别稳定的或相对恒定的相位差的区域。在一些实施例中,在零相位处或附近的能量可以通过除以信号中或所述信号的子带内的总能量被标准化。
同步压缩的交叉小波变换158的特征可以用于评估病人的自动调节状态。例如,在一些实施例中,如果同步压缩的交叉小波变换在零频率水平处(例如在区域160中)指示大量的能量,则控制器16可以确定病人的自动调节系统是受损的。在一些情况中,如果同步压缩的交叉小波变换没有区域162的区域、或另外指示近似+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差,则控制器16可以确定病人的自动调节系统是完好的。
此外,在一些实施例中,同步压缩的交叉小波变换可以用于确定COx的置信水平。如上所述,近似零和/或恒定的相位差的区域预期与高的或正的COx值的区域相关联。另外,具有近似+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差的区域预期与低的或负的COx值的区域相关联。因此,当同步压缩的交叉小波变换在与高的或正的COx值(例如,在0和1之间)重合的时间段上在零频率水平处包括大量的能量时(例如在区域160中),控制器16可以确定COx值具有高的置信水平(例如,大于50、90、95、或99%),并且因此病人的自动调节是受损的。类似地,当同步压缩的交叉小波变换在与低的或负的COx值(例如,在-1和0之间)重合的时间段上在零频率水平指示低的能量(例如在区域162中)、和/或指示快速变化的和/或随机分布的相位差时,控制器16可以确定COx值具有高的置信水平(例如,大于50、90、95、或99%),并且因此病人的自动调节是完好的。在另一方面,如果同步压缩的交叉小波变换不如上所述确证COx,则控制器16可以确定COx值具有低的置信水平(例如,小于50、90、95、或99%)或者是不可靠的。因此,同步压缩的交叉小波变换可以用于提供COx154的置信水平并且用于评估病人的自动调节状态。
如上所述,具有3弧度每秒的中心频率(ω0)的低振荡Morlet小波可以用于在交叉小波变换和/或同步压缩的交叉小波变换中提供足够的分辨率。在某些实施例中,可以使用具有大约1、2、3、或4弧度每秒的中心频率的低振荡小波。在一些实施例中,可以使用具有小于大约5弧度每秒的中心频率的低振荡小波,这是由于高的中心频率可能使得相位信息随着时间而变得平滑,并且不能为病人的自动调节的评估提供足够的分辨率。
图8是根据实施例的使用同步压缩的交叉小波变换监测自动调节的方法170的过程流程图。方法170的步骤中的一些或全部可以例如由图1的控制器16(例如,控制器16的处理器24)实施,以确定病人的自动调节是否受损。在步骤172中,控制器16可以接收血压信号(例如,动脉血压信号)。在一些实施例中,如上面阐明的,控制器16可以从血压传感器12接收血压信号。在步骤174中,控制器16可以接收氧饱和度信号。在一些实施例中,如上面阐明的,控制器16可以从氧饱和度传感器14接收氧饱和度信号。
在步骤176中,控制器16可以基于血压信号的血压测量值和氧饱和度信号的氧饱和度测量值之间的线性相关性确定COx。在步骤178中,控制器16可以计算血压信号和氧饱和度信号的交叉小波变换。在步骤180中,控制器16可以计算同步压缩的交叉小波变换。在步骤182中,控制器可以至少部分地基于同步压缩的交叉小波变换确定与COx相关的置信水平。如上所述,高或正的COx值(例如,在0和1之间)的区域预期与近似零和/或恒定的相位差的区域(例如,同步压缩的交叉小波变换在零频率水平中的高能量的区域)相关联。另外,接近零和/或低的COx值(例如,在-1和0之间)的区域预期与近似+/-π弧度的相位差和/或快速变化的和/或随机分布的相位差的区域相关联。
因此,当同步压缩的交叉小波变换在与高的或正的COx值(例如,在0和1之间)重合的时间段上在零频率水平处包括大量的能量时,控制器16可以确定COx值具有高的置信水平(例如,大于50、90,95、或99%),并且因此病人的自动调节是受损的。类似地,当同步压缩的交叉小波变换在与低的或负的COx值(例如,在-1和0之间)重合的时间段上在零频率水平处指示低的能量、和/或指示快速变化的和/或随机分布的相位差时,控制器16可以确定COx值具有高的置信水平(例如,大于50、90、95、或99%),并且因此病人的自动调节是完好的。另一方面,如果同步压缩的交叉小波变换不如上所述确证COx,则控制器16可以确定COx值具有低的置信水平(例如,小于50、90、95、或99%)或者是不可靠的。
在步骤184中,控制器16可以提供自动调节状态的指示。例如,控制器16可以使输出装置18提供自动调节状态(例如,起作用的或受损的)、COx、相位差、相位图、交叉小波变换、同步压缩的交叉小波变换、和/或置信水平的可视或可听指示。在一些情况中,当控制器16确定同步压缩的交叉小波变换确证COx时,控制器16可以使输出装置18提供指示病人的自动调节状态的信号和/或COx信号64具有高的置信水平和/或是可靠的可视或可听指示。在某些实施例中,在同步压缩的交叉小波变换不确证COx时,控制器16可以不输出COx信号64和/或指示病人的自动调节状态的信号。另外地或替代地,控制器16可以使输出装置18显示空白的显示屏、或提供COx信号64不可用的适当的可视或可听指示。另外地或替代地,控制器16可以保持或维持紧接在被确定为不可靠的部分之前的COx值,并且因此可以使输出装置18显示最近的可靠的COx信号64设定的时间段或直到相位差指示COx是可靠的。另外地或替代地,控制器16可以构造成基于同步压缩的交叉小波变换加权一个或多个COx值、和/或算出一个或多个不可靠的COx值与最近的一个或多个可靠的COx值的平均值,并且可以使输出装置18提供该平均COx值的适当的可视或可听的指示。
图9是显示器190的实施例,所述显示器构造成显示与病人的自动调节状态相关的各种信息。显示器190可以是上面讨论的输出装置18的一部分、和/或可以包括输出装置18的任何特征。此外,显示器190可以显示与上面提及的病人的自动调节状态相关的任何信息。用于评估病人的自动调节状态的各种基于小波的技术在本文被公开。在一些实施例中,小波交叉相关性(WCC)测量可以另外地或替代地用于监测血压和氧饱和度之间的关系,并且由此用于评估病人的自动调节状态。例如,WCC可以在0.33Hz处示出第一峰值以及在0.lHz处示出第二峰值。在具有适当地起作用的自动调节系统的健康的病人中,第一峰值可能在抬头动作期间消失,而第二峰值可能转移到更高的小波尺度。然而,在具有受损的自动调节系统的病人中,在0.33Hz处可能没有显著的峰值,并且在0.lHz处的峰值在所述动作期间可能不显著地转移。因此,WCC可以用于监测病人的自动调节状态。因此,在一些实施例中,指示WCC的信息可以被显示在显示器190上。在某些实施例中,如在显示器190的区域192中示出的,WCC图可以通过不同的轮廓和/或颜色示出相关性的相关程度。在一些实施例中,多种颜色(例如,2、3、4、5、或更多种)可以示出多个相关程度。在一些实施例中,两种颜色可以用于指示WCC是高于还是低于相关性的预定阈值(例如,第一颜色用于高于预定阈值的WCC的第一部分194,并且第二颜色用于低于预定阈值的WCC的第二部分196)。
在一些实施例中,在具体的尺度(例如,适合于评估自动调节状态的特征频率或其它频率带,例如与处于20到250秒周期之间的波相对应的尺度)或多个尺度处WCC中的最大相关性所处的时间可以被显示在显示器190的屏幕上。在某些实施例中,所述尺度可以被选择和/或由用户输入(例如,通过联接到控制器16和/或显示器190的输入装置)。在一些实施例中,所述尺度可以是预定的(例如,存储在存储器装置26上),并且在病人的自动调节状态的评估期间被控制器16使用。显示器190可以显示感兴趣的频带,或者显示器190可以在突出感兴趣的频带的同时显示更宽的频率范围,如显示器的区域198中所示。
在某些实施例中,控制器16可以使WCC的总计的值或特征值被显示在显示器190上,如显示器190的区域200中所示。在其上计算特征值的区域可以由用户选择(例如,通过指定触敏显示器上的区域)。在一些实施例中,在其上计算特征值的区域被自动地确定(例如,基于与高水平的相关性(例如大于10、20、30、40、50、60、70、80、90%或更大)相关联的区域,和/或包括预定的和/或选择的感兴趣的尺度的区域)。
在一些实施例中,控制器16可以使显示器190实时地或以预定的周期(例如,每5、10、20、或30秒)更新WCC图和/或WCC值。显示的信息可以基于最近计算的值,所述最近计算的值表示在先前更新周期期间收集的那些值(例如,在自从最近更新起的时间期间收集的值的中值或平均值)。在一些实施例中,仅零时间延迟值可以用于确定自动调节状态,并且这种WCC值相对于尺度(或特征频率)的曲线图可以被显示,如显示器190的区域202中示出的。应当理解,显示器190可以构造成显示图8中示出的信息中的全部或一些,并且以任何合适的布置来显示。虽然本文提供的示例涉及在显示器190上提供指示WCC的信息,但应当理解,另外地或替代地,这种信息的可听指示可以通过例如一个或更多个扬声器被提供。
虽然本公开可以容许各种改进型和替代形式,但具体的实施例已经在附图中通过示例的方式被示出并且已经在本文被详细描述。然而,应当理解,本文提供的实施例不意图限于公开的特别形式。更确切地说,各种实施例可以涵盖落在如以下所附权利要求限定的本公开的精神和范围内的所有改进型、等同物、和替代物。此外,应当理解,公开的实施例的某些元件可以被组合或彼此交换。
Claims (15)
1.一种用于监测自动调节的方法,所述方法包括:
将处理器用于:
接收血压信号和氧饱和度信号;
确定所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的相位差;
基于所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的线性相关性确定脑血氧指数值;
至少部分地基于所述脑血氧指数与所述相位差的对比确定针对所述脑血氧指数值的置信水平;
至少部分地基于所述置信水平来确定病人的自动调节状态。
2.根据权利要求1所述的方法,所述方法包括使用复变换处理所述血压信号和所述氧饱和度信号以便于所述相位差的确定。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述复变换是小波变换。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述小波变换包括具有小于5弧度每秒的中心频率的低振荡Morlet小波。
5.根据权利要求2所述的方法,所述方法包括计算所述血压信号和所述氧饱和度信号的交叉小波变换,以及同步压缩所述交叉小波变换以产生指示所述相位差的同步压缩的交叉小波变换。
6.根据权利要求1所述的方法,所述方法包括显示指示病人的自动调节状态的测量值。
7.根据权利要求1所述的方法,所述方法包括在脑血氧指数值大于零并且所述相位差近似等于零时,将受损的自动调节状态的指示提供到输出装置。
8.根据权利要求1所述的方法,所述方法包括在脑血氧指数值为零或小于零并且呈现近似为+/-π弧度、快速变化和/或随机分布的所述相位差时,在显示器上提供脑血氧指数值。
9.一种非暂时计算机可读介质,所述非暂时计算机可读介质上存储有计算机可执行代码,所述代码包括指令,所述指令用于:
接收血压信号和氧饱和度信号;
确定所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的相位差;
基于所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的线性相关性确定脑血氧指数值;
至少部分地基于所述脑血氧指数与所述相位差的对比确定针对所述脑血氧指数值的置信水平;
至少部分地基于所述置信水平来确定病人的自动调节状态。
10.根据权利要求9所述的非暂时计算机可读介质,其中,存储器存储用于将交叉小波变换应用于所述血压信号和所述氧饱和度信号以确定所述相位差的指令。
11.根据权利要求9所述的非暂时计算机可读介质,其中,存储器存储用于在所述脑血氧指数值大于零且所述相位差近似等于零时将受损的自动调节状态的指示提供到输出装置的指令。
12.根据权利要求9所述的非暂时计算机可读介质,其中,存储器存储用于计算所述血压信号和所述氧饱和度信号的交叉小波变换并且同步压缩所述交叉小波变换以产生指示所述相位差的同步压缩的交叉小波变换的指令。
13.一种用于监测自动调节的系统,所述系统包括:
氧饱和度传感器,所述氧饱和度传感器构造成从病人获得氧饱和度信号;
控制器,所述控制器包括处理器,所述处理器构造成:
接收血压信号和所述氧饱和度信号;
确定所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的相位差;
基于所述血压信号和所述氧饱和度信号之间的线性相关性确定脑血氧指数值;
至少部分地基于所述脑血氧指数与所述相位差的对比确定针对所述脑血氧指数值的置信水平;
至少部分地基于所述置信水平来确定病人的自动调节状态。
14.根据权利要求13所述的系统,其中,所述处理器构造成在显示器上提供病人的自动调节状态的指示。
15.根据权利要求13所述的系统,其中,所述处理器构造成计算所述血压信号和所述氧饱和度信号的交叉小波变换,同步压缩所述交叉小波变换以产生同步压缩的交叉小波变换,并且使用所述同步压缩的交叉小波变换来确定与所述脑血氧指数值有关的置信水平。
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US10383579B2 (en) | 2014-10-16 | 2019-08-20 | Covidien Lp | System and method for monitoring autoregulation |
US10219705B2 (en) | 2015-05-08 | 2019-03-05 | Covidien Lp | System and method for identifying autoregulation zones |
US10249065B2 (en) * | 2015-05-08 | 2019-04-02 | Max-Planck-Gesellschaft Zur Foerderung Der Wissenschaften E.V | Method and device for magnetic resonance imaging with improved sensitivity by noise reduction |
US10194870B2 (en) | 2015-05-27 | 2019-02-05 | Covidien Lp | Systems and methods for optimizing autoregulation measurements |
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US10271779B2 (en) | 2015-06-30 | 2019-04-30 | Covidien Lp | System and method of monitoring autoregulation |
KR102441582B1 (ko) * | 2015-07-23 | 2022-09-07 | 삼성전자주식회사 | Mpc 검증 방법 및 그 검증 방법을 포함한 마스크 제조방법 |
US11096588B2 (en) | 2015-10-06 | 2021-08-24 | Covidien Lp | System and method for monitoring autoregulation utilizing normalized regional oxygen saturation values |
ES2929557T3 (es) | 2015-10-16 | 2022-11-30 | Covidien Lp | Sistema y método para identificar zonas de autorregulación |
EP3352656B1 (en) | 2015-10-19 | 2021-02-17 | Covidien LP | System and method for providing blood pressure safe zone indication during autoregulation monitoring |
US10244978B2 (en) | 2015-10-19 | 2019-04-02 | Brain Check Medical, LLC | Method for assessment of cerebrovascular regulation |
EP4260801A3 (en) * | 2016-05-12 | 2023-12-06 | William Marsh Rice University | High resolution blood perfusion imaging using a camera and a pulse oximeter |
US10736578B2 (en) | 2016-07-14 | 2020-08-11 | Covidien Lp | Systems and methods of monitoring autoregulation |
US11419506B2 (en) | 2016-08-22 | 2022-08-23 | Covidien Lp | System and method for identifying blood pressure zones during autoregulation monitoring |
WO2019126484A1 (en) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | Cas Medical Systems, Inc. | Autoregulation system and method using tissue oximetry and blood pressure |
US10610164B2 (en) * | 2018-04-25 | 2020-04-07 | Covidien Lp | Determining changes to autoregulation |
AU2021309952A1 (en) | 2020-07-16 | 2023-03-16 | Ventec Life Systems, Inc. | System and method for concentrating gas |
CN116648278A (zh) | 2020-07-16 | 2023-08-25 | 英瓦卡尔公司 | 用于浓缩气体的系统和方法 |
CN116999700A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-11-07 | 深圳般意科技有限公司 | 一种微电刺激效果评估方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN117649914B (zh) * | 2024-01-30 | 2024-04-26 | 陕西省核工业二一五医院 | 一种用于胃镜麻醉过程的患者体征实时监测系统 |
Family Cites Families (59)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4776339A (en) | 1987-03-05 | 1988-10-11 | N.A.D., Inc. | Interlock for oxygen saturation monitor anesthesia apparatus |
US5218962A (en) * | 1991-04-15 | 1993-06-15 | Nellcor Incorporated | Multiple region pulse oximetry probe and oximeter |
US5351685A (en) | 1991-08-05 | 1994-10-04 | Nellcor Incorporated | Condensed oximeter system with noise reduction software |
US6987994B1 (en) | 1991-09-03 | 2006-01-17 | Datex-Ohmeda, Inc. | Pulse oximetry SpO2 determination |
US6714803B1 (en) | 1991-09-03 | 2004-03-30 | Datex-Ohmeda, Inc. | Pulse oximetry SpO2 determination |
US5934277A (en) | 1991-09-03 | 1999-08-10 | Datex-Ohmeda, Inc. | System for pulse oximetry SpO2 determination |
WO1994012096A1 (en) | 1992-12-01 | 1994-06-09 | Somanetics Corporation | Patient sensor for optical cerebral oximeters |
EP0615723A1 (en) | 1993-03-04 | 1994-09-21 | Hamamatsu Photonics K.K. | Method and apparatus for measuring blood flow |
WO1994027493A1 (en) | 1993-05-28 | 1994-12-08 | Somanetics Corporation | Method and apparatus for spectrophotometric cerebral oximetry |
US5626140A (en) | 1995-11-01 | 1997-05-06 | Spacelabs Medical, Inc. | System and method of multi-sensor fusion of physiological measurements |
CA2283860A1 (en) | 1997-03-21 | 1998-10-01 | Nellcor Puritan Bennett Inc. | Method and apparatus for arbitrating to obtain best estimates for blood constituent values and rejecting harmonics |
US6519486B1 (en) | 1998-10-15 | 2003-02-11 | Ntc Technology Inc. | Method, apparatus and system for removing motion artifacts from measurements of bodily parameters |
US6438399B1 (en) | 1999-02-16 | 2002-08-20 | The Children's Hospital Of Philadelphia | Multi-wavelength frequency domain near-infrared cerebral oximeter |
WO2000059374A1 (en) | 1999-04-08 | 2000-10-12 | Somanetics Corporation | Patient sensor for clinical spectrophotometric apparatus |
US6675031B1 (en) | 1999-04-14 | 2004-01-06 | Mallinckrodt Inc. | Method and circuit for indicating quality and accuracy of physiological measurements |
AU2001221391A1 (en) | 2000-01-26 | 2001-08-07 | Vsm Medtech Ltd. | Continuous blood pressure monitoring method and apparatus |
US6453183B1 (en) | 2000-04-10 | 2002-09-17 | Stephen D. Walker | Cerebral oxygenation monitor |
US6505060B1 (en) | 2000-09-29 | 2003-01-07 | Datex-Ohmeda, Inc. | Method and apparatus for determining pulse oximetry differential values |
US6510329B2 (en) | 2001-01-24 | 2003-01-21 | Datex-Ohmeda, Inc. | Detection of sensor off conditions in a pulse oximeter |
US6898451B2 (en) | 2001-03-21 | 2005-05-24 | Minformed, L.L.C. | Non-invasive blood analyte measuring system and method utilizing optical absorption |
EP1390714A2 (en) | 2001-04-03 | 2004-02-25 | THE TEXAS A & M UNIVERSITY SYSTEMS | Method for characterising particles in suspension from frequency domain photon migration measurements |
EP2465419B1 (en) | 2001-06-22 | 2015-08-05 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Wavelet-based analysis of pulse oximetry signals |
US6754516B2 (en) | 2001-07-19 | 2004-06-22 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Nuisance alarm reductions in a physiological monitor |
GB0123395D0 (en) | 2001-09-28 | 2001-11-21 | Isis Innovation | Locating features ina photoplethysmograph signal |
US6668182B2 (en) | 2002-01-10 | 2003-12-23 | Northeast Monitoring | Pulse oxymetry data processing |
US6896661B2 (en) | 2002-02-22 | 2005-05-24 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring physiological parameters based on variations in a photoplethysmographic baseline signal |
AU2003217564A1 (en) | 2002-02-22 | 2003-09-09 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring physiological parameters based on variations in a photoplethysmographic signal |
WO2003071928A2 (en) | 2002-02-27 | 2003-09-04 | Neurophysics Corporation | Method and apparatus for determining cerebral oxygen saturation |
JP4526532B2 (ja) | 2003-02-27 | 2010-08-18 | ネルコア ピューリタン ベネット アイルランド | 信号の解析及び処理方法 |
WO2005077260A1 (en) | 2004-02-12 | 2005-08-25 | Biopeak Corporation | Non-invasive method and apparatus for determining a physiological parameter |
US7515949B2 (en) | 2005-06-29 | 2009-04-07 | General Electric Company | Wavelet transform of a plethysmographic signal |
US8024021B2 (en) | 2005-08-30 | 2011-09-20 | Nihon Kohden Corporation | Time-segmented pulse oximetry and pulse oximeter performing the same |
US8821408B2 (en) | 2006-04-05 | 2014-09-02 | The Regents Of The University Of California | Data mining system for noninvasive intracranial pressure assessment |
US8160668B2 (en) | 2006-09-29 | 2012-04-17 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Pathological condition detector using kernel methods and oximeters |
ATE516746T1 (de) | 2006-12-11 | 2011-08-15 | Cnsystems Medizintechnik Gmbh | Vorrichtung für die kontinuierliche, nicht- invasive messung des arteriellen blutdrucks und ihre verwendung |
JP5034477B2 (ja) | 2006-12-15 | 2012-09-26 | 株式会社日立製作所 | 生体光計測装置 |
AU2008214471A1 (en) | 2007-02-02 | 2008-08-14 | The Johns Hopkins University | A method and system for determining a cerebrovascular autoregulation state of a patient |
US20080228053A1 (en) | 2007-03-15 | 2008-09-18 | Shih-Ping Wang | Method and system for cerebral oxygenation level monitoring |
US20090326386A1 (en) | 2008-06-30 | 2009-12-31 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Systems and Methods for Non-Invasive Blood Pressure Monitoring |
US7744541B2 (en) | 2008-07-29 | 2010-06-29 | Raba Equity Partners Ii, Llc | Cerebral vascular reactivity monitoring |
US20110046459A1 (en) | 2009-06-15 | 2011-02-24 | O2 Medtech, Inc. | Non-Invasive Patient Monitoring Using Near Infrared Spectrophotometry |
US20110105912A1 (en) | 2009-11-05 | 2011-05-05 | Widman Ronald A | Cerebral autoregulation indices |
US20120149994A1 (en) | 2010-12-14 | 2012-06-14 | General Electric Company | Method and system for controlling non-invasive blood pressure determination based on other physiological parameters |
US9615781B2 (en) * | 2011-02-03 | 2017-04-11 | Covidien Lp | Systems and methods for monitoring depth of consciousness |
US9474451B2 (en) | 2011-04-01 | 2016-10-25 | Raba Equity Partners Ii, Llc | Systems and methods for varying blood flow to identify autoregulatory ranges in a patient |
US20120271130A1 (en) | 2011-04-11 | 2012-10-25 | Cas Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for determining an oxygen desaturation event |
WO2013112687A1 (en) | 2012-01-25 | 2013-08-01 | Baruch Robert A | Autoregulation monitoring |
US20140073888A1 (en) | 2012-09-07 | 2014-03-13 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Non-invasive method for monitoring autoregulation |
US20140278285A1 (en) | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Vasilis Z. Marmarelis | Method for Quantitative Diagnosis of Cerebrovascular, Neurovascular and Neurodegenerative Diseases via Computation of a CO2 Vasomotor Reactivity Index based on a Nonlinear Predictive Model |
US9636070B2 (en) | 2013-03-14 | 2017-05-02 | DePuy Synthes Products, Inc. | Methods, systems, and devices for monitoring and displaying medical parameters for a patient |
US10383579B2 (en) | 2014-10-16 | 2019-08-20 | Covidien Lp | System and method for monitoring autoregulation |
CN104382567A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-03-04 | 电子科技大学 | 近红外光谱人体血液动力学检测装置及运动干扰消除方法 |
US10219705B2 (en) | 2015-05-08 | 2019-03-05 | Covidien Lp | System and method for identifying autoregulation zones |
US10194870B2 (en) | 2015-05-27 | 2019-02-05 | Covidien Lp | Systems and methods for optimizing autoregulation measurements |
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