CN107920951A - 自动心肺复苏装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种自动心肺复苏(CPR)装置，即使在执行心肺复苏的当中，该自动心肺复苏装置也可以测量心电图和氧饱和度，可以测量脑电图从而实时检测大脑中血液循环程度的大脑活动指示，其具有除颤功能，可以使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且能够在入院前阶段远程监测生物信号。本发明提供一种心肺复苏装置，其包括脑电图检测单元，用于检测来自额叶的脑电图信号；以及计算处理单元，用于根据从脑电图检测单元接收到的脑电图信号来检测大脑活动指数，该指数用作指示心肺复苏程度的CPR信号，其中，计算处理单元得出爆发抑制比(BSR)、β比率、以及SynchFastSlow(快慢波相对同步性，SFS)中的一个或多个作为大脑活动指数。计算处理单元消除从脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，根据以下公式从已经消除了噪声的脑电图信号来得出β比率：β比率＝log[谱功率(30Hz‑47Hz)/谱功率(11Hz‑20Hz)]，其中，谱功率(30Hz‑47Hz)是脑电图的频带为30Hz至47Hz的功率谱，谱功率(11Hz‑20Hz)是脑电图的频带为11Hz至20Hz的功率谱。

Description

自动心肺复苏装置
技术领域
本发明涉及一种心肺复苏装置，该装置在心肺复苏过程期间测量心电图和氧饱和度，通过测量脑电图来实时检测作为大脑的血液循环程度的大脑活动，所述心肺复苏装置装备有除颤功能，使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且能够在入院前步骤中进行生物信号的远程监测。
背景技术
心肺复苏(CPR)是一种紧急治疗方法，当心脏病(心脏骤停)
发作时，心肺复苏通过人为循环血液来帮助呼吸，当患者心脏停跳的急性心脏骤停发作时，作为急救必须进行心肺复苏。即，同时进行人工呼吸和心脏按压(心脏按摩)被称为心肺复苏。
一般的心肺复苏可恢复正常血流的20％左右，但当使用自动体外除颤仪(AED)时，可以100％恢复，AED可将心脏骤停患者的存活率提高70％。
自动体外除颤仪(AED)配置为用于进行心肺复苏的装置，并且通常AED配置为通过检查患者的心脏状况来自动地电击患者。
当心脏病发作时，全身的血液循环中断，如果不立即采取适当措施，患者可能会死亡或者可能发生严重的脑损伤。具体地，在血液供应中断4至5分钟的情况下，大脑开始不可逆地受损，如果6分钟以上没有向大脑供应血液，则患者的大脑功能和全部脏器的功能都停止，患者可能会死亡。
传统的自动心肺复苏装置检测胸部按压率，并将其作为指示心肺复苏程度的CPR信号。然而，对于心肺复苏程度来说，检测大脑活动会是更准确的检测方法。
因此，这样一种心肺复苏装置是期望的，其测量心电图、氧饱和度和脑电图，通过使用测量到的脑电图来检测作为大脑中的血液循环程度的大脑活动，将检测到的数据远程发送给医学专业人员，并在危险情况下使用内置的自动体外除颤仪进行电击同时进行心肺复苏。
特别是，需要在紧急情况下尽可能快地使用心肺复苏装置，很可能在诸如救护车等狭窄的空间中使用该装置，因此期望心肺复苏装置配备有心电图、氧饱和度和大脑活动的检测装置、计算装置和传输装置，以及自动除颤仪。
韩国公开专利公报第10-2011-0014186号涉及一种包括胸部按压单元的心肺复苏(CPR)装置，并且该胸部按压单元包括位于壳体中的柱塞和电机控制单元，并且柱塞通过可逆电动机或线性流动电机以往复动作的方式进行动作，电机控制单元计算由柱塞施加的压力，并基于该压力来控制柱塞的位移。
在韩国公开专利公报第10-2011-0014186号中，电机控制单元可以接收氧饱和度、ECG数据、EEG数据等，并且这些数据用于电机控制。记载了可以控制对除颤脉冲的管理并使其联动。
然而，韩国公开专利公报第10-2011-0014186号没有公开以下细节：用于氧饱和度、ECG数据、EEG数据等的计算处理，通过计算处理提取的参数，以及使用提取的数据来控制电机或自动体外除颤仪的方法，此外，该心肺复苏装置不包括用于检测和分析氧饱和度、ECG和EEG的装置。
通常，在使用心肺复苏装置的紧急情况下，人们感到恐慌，并且在这种情况下，不容易找到用于氧饱和度、ECG和EEG的测量装置，并且也不容易将ECG、EEG的每个电极接到患者的合适位置进行测量。
发明内容
【技术问题】
本发明要解决的问题是提供一种自动心肺复苏装置，该自动心肺复苏装置在心肺复苏过程中测量心电图和氧饱和度，通过测量脑电图来实时检测作为大脑的血液循环程度的大脑活动，该自动心肺复苏装置具有除颤功能，利用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且能够在入院前步骤中进行生物(体内)信号远程监测。
本发明要解决的问题是提供一种自动心肺复苏装置，该自动心肺复苏装置使用大脑活动指数作为表示心肺复苏程度的CPR信号，并在自动心肺复苏装置的监测单元上通过波形或数值来显示作为CPR信号(CPR反馈信息)的大脑活动指数。本发明要解决的问题是提供一种自动心肺复苏装置，该自动心肺复苏装置使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且大脑活动指数使用爆发抑制比(BSR)、β比率和快慢波相对同步性(SynchFastSlow，SFS)。
本发明要解决的另一个问题是提供一种自动心肺复苏装置，该自动心肺复苏装置配备有检测心电图、血氧饱和度和大脑活动的装置并将由这些装置检测到的数据远程发送给医疗专业人员，该自动心肺复苏装置配备有自动体外除颤器，该自动体外除颤器配置为能够在危险情况下使用内置的自动体外除颤器执行电击。
本发明想要解决的另一个问题是提供一种自动心肺复苏装置，该自动心肺复苏装置计算和处理氧饱和度、ECG数据和EEG数据以提取参数，并且通过使用所提取的参数来控制操作电机或自动除颤器。
【技术方案】
为了解决上述问题，根据本发明的心肺复苏装置包括：脑电图检测单元，配置为检测额叶中的脑电图信号；以及计算处理单元，配置为根据从脑电图检测单元接收到的脑电图信号来检测大脑活动指数；其中，心肺复苏装置使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且计算处理单元计算爆发抑制比(BSR)、β比率和快慢波相对同步性(SynchFastSlow，SFS)中的一个或多个作为大脑活动指数。
计算处理单元去除由脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，将除去了噪声的脑电图信号通过1Hz的低通滤波器，通过在去除了噪声的脑电图信号中消除通过了1Hz的低通滤波器的信号来执行校正，取得校正后的脑电图信号的一阶导数，检测幅度为5μV或更小达0.5秒或更长的区段作为抑制(平坦脑电波)，从而检测BSR。
计算处理单元去除由脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，根据以下公式从已经去除了噪声的脑电图信号来计算β比率：
β比率＝log[谱功率(30Hz-47Hz)/谱功率(11Hz-20Hz)]
其中，谱功率(30Hz-47Hz)是脑电图中频率为30Hz至47Hz的功率谱，谱功率(11Hz-20Hz)是频率为11Hz至20Hz的功率谱。
计算处理单元去除由脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，根据以下公式从已经去除了噪声的脑电图信号来计算SynchFastSlow(SFS)：
SynchFastSlow＝log[双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)/双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)]
其中，双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)是在0.5Hz和47.0Hz范围内计算的双频谱，双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)是在40.0Hz和47.0Hz范围内计算的双频谱。
计算处理单元根据预存储的BSR、β比率、SynchFastSlow(SFS)中的每个的分布值来分配得分，并且将分配的BSR、β比率、SynchFastSlow(SFS)的得分相加来计算大脑活动指数。
心肺复苏装置包括：主体部，其配备有胸部按压单元，所述胸部按压单元配置为按压患者的胸部；以及支架，其配置为支撑主体部，其中，主体部能够附接到支架或者从支架拆卸。
支架还包括：主体支架单元，其是U形并且结合到主体部的边缘；支架腿部，其连接到主体保持单元以支撑主体部；以及背部支撑部，其一端连接到支架腿部，作为支撑患者背部的装置。
心肺复苏装置还包括角度调节单元，所述角度调节单元在支架腿部与背部支撑部之间配备有铰接件，其中，能够通过止动件来固定角度调节单元。
心肺复苏装置还包括腕部固定单元，所述腕部固定单元配置为将患者的腕部固定并束缚在主体支架单元的左右两侧。
腕部固定单元包括心电图传感器和氧饱和度传感器中的任意一种，以检测心电图信号或氧饱和度信号并发送给计算处理单元。
背部支撑部包括心电图传感器，以检测心电图信号并发送给计算处理单元。
脑电图检测单元具有2个或4个脑电图信号电极，并且脑电图检测单元可以是头带形式。
心肺复苏装置还包括监测单元，所述监测单元被配置为输出大脑活动指数。
此外，根据本发明的心肺复苏装置使用大脑活动指数作为表示心肺复苏程度的CPR信号，所述心肺复苏装置包括：脑电图检测单元，配置为检测额叶中的脑电图信号；以及计算处理单元，配置为根据由脑电图检测单元接收到的脑电图信号来检测大脑活动指数；并且用于操作心肺复苏装置的方法包括：噪声去除步骤，其中计算处理单元去除由脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声；抑制检测步骤，其中计算处理单元将去除了噪声的脑电图信号通过1Hz低通滤波器，通过在去除了噪声的脑电图信号中消除通过了1Hz的低通滤波器的信号来执行校正，取得校正后的脑电图信号的一阶导数，并且检测幅度等于或小于抑制参考幅度的时间等于或长于抑制参考时间的区段作为抑制(平坦脑电波)；以及BSR计算步骤，其中计算处理单元使用在抑制检测步骤中校正后的脑电图信号中的抑制时间间隔来检测爆发抑制比(BSR)。
在此，抑制参考幅度是5μV，并且抑制参考时间是0.5秒。
该方法还包括FFT计算步骤以及β比率计算步骤。FFT计算步骤是计算处理单元对在噪声去除步骤中去除噪声的脑电图信号执行FFT，以计算频谱功率。β比率计算步骤是计算处理单元使用在FFT计算步骤中计算的频谱功率根据下式来计算β比率：
β比率＝log[谱功率(30Hz-47Hz)/谱功率(11Hz-20Hz)]
其中，谱功率(30Hz-47Hz)是脑电图中频率为30Hz至47Hz的功率谱，谱功率(11Hz-20Hz)是频率为11Hz至20Hz的功率谱。
该方法还包括双频谱计算步骤以及SynchFastSlow(SFS)计算步骤。双频谱计算步骤是计算处理单元使用在FFT计算步骤中计算的谱功率来计算在0.5Hz和47.0Hz范围内的双频谱以及40.0Hz和47.0Hz范围内的双频谱。SynchFastSlow(SFS)计算步骤是计算处理单元使用在0.5Hz和47.0Hz范围内的双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)和在40.0Hz和47.0Hz范围内的双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)根据以下公式来计算SynchFastSlow(SFS)：
SynchFastSlow(SFS)＝log[双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)/双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)]。
该方法还包括大脑活动指数计算步骤，其中计算处理单元分别为BSR、β比率和SynchFastSlow(SFS)中的每个值分配得分，并将每个分配的得分相加来计算大脑活动指数。
噪声去除步骤还包括带通滤波步骤、独立分量分析步骤、模板匹配步骤以及眼电图(EOG)信号去除步骤。带通滤波步骤是：计算处理单元将由脑电图检测单元接收到的脑电图信号通过通带为0.1Hz至50Hz的带通滤波器。独立分量分析步骤是：计算处理单元根据独立分量分析(ICA)来分离通过带通滤波器的脑电图信号中的独立分量(源信号)。模板匹配步骤是：计算处理单元计算指示预存储眼电图(EOG)的模板与各独立分量之间的相关系数，并且将相关系数的系数值超过系数值的预存储参考范围的独立分量确定为眼电图(EOG)信号。眼电图(EOG)信号去除步骤是：计算处理单元在通过独立分量分析步骤中分离的各独立分量(源信号)中去除通过模板匹配步骤检测到的眼电图(EOG)信号。
该方法还包括运动伪影去除步骤，其中当在眼电图(EOG)信号去除步骤中去除了眼电图(EOG)信号的脑电图信号的方差超过预存储参考值时，计算处理单元确定为运动伪影并去除。
【技术效果】
根据本发明的自动心肺复苏装置在心肺复苏程序期间测量心电图和氧饱和度，通过测量脑电图来实时检测作为大脑的血液循环程度的大脑活动，所述自动心肺复苏装置配备有除颤功能，并且使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，因此可以在较短的时间内为患者提供适当的治疗，从而可以提高患者的复苏率。
此外，本发明使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且在自动心肺复苏装置的监测单元上通过波形和数值来显示作为CPR信号(CPR反馈信息)的大脑活动指数，使得即使当用户是初学者时，用户也可以更容易地识别患者的状态。
此外，本发明使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR
信号，并且大脑活动指数使用BSR、β比率和SynchFastSlow(SFS)
来提高准确度。
此外，根据本发明的自动心肺复苏装置配备有检测心电图、氧饱和度和大脑活动的装置，并且将由这些装置检测到的数据远程地发送给医疗专业人员，并且该自动心肺复苏装置配备有自动体外除颤器，该被配置为在危险情况下使用内置的自动体外除颤器进行电击。
因此，该装置配备有用于检测各种生物信号的装置，并且还构成为配备有除颤器的紧凑型仪器，由于该装置可以在患者需要快速治疗时能够容易且迅速地使用而没有恐慌，因此不仅提高了患者的复苏率，而且即使在救护车这样的狭小空间内也能方便地使用该装置。
此外，根据本发明的自动心肺复苏装置通过计算和处理氧饱和度、ECG数据和EEG数据来提取参数，并且通过使用所提取的参数来控制操作电机或自动体外除颤器，使得初学者可以容易地使用该设备。
附图说明
图1是根据本发明的自动心肺复苏装置的示例。
图2是拆掉了图1的自动心肺复苏装置的主体部和支架的分解立体图。
图3是示出根据本发明的自动心肺复苏装置的使用状态的示例的使用状态图。
图4是示意性地说明本发明的自动心肺复苏装置10的配置的框图。
图5是示意性说明根据本发明的自动心肺复苏装置与主服务器400的信号传送过程的示意图。
图6是表示本发明的头带型脑电图检测单元的示例。
图7是用于示意说明在图4的计算处理单元处检测大脑活动的处理的流程图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图详细描述根据本发明的自动心肺复苏装置。
图1是根据本发明的自动心肺复苏装置的示例，图2是拆掉了图1的自动心肺复苏装置的主体部和支架的分解立体图，图3是示出根据本发明的自动心肺复苏装置的使用状态的示例的使用状态图。
自动心肺复苏装置10包括主体部100和支架200。
主体部100构造为相对于支架200可拆装，并且主体部100配备有胸部按压调节单元370，从而在心肺复苏期间使胸部按压单元130动作而进行胸部按压。胸部按压单元130的一端配备有胸部按压盘或胸部按压吸盘。
此外，主体部100接收从心电图检测单元310、氧饱和度检测单元320和脑电图检测单元330检测到的提取的心电图信号(ECG)、氧饱和度信号、脑电图(EEG，脑电波)信号。此外，主体部100从每个提取的信号检测参数，并发送到主服务器410，还根据脑电波来检测大脑活动。此外，主体部100还可以包括除颤单元380。根据情况，主体部100可以基于大脑活动来控制胸部按压调节单元370的电机操作单元374或者控制除颤单元380。
本文中，可以构造心电图检测单元310的心电图传感器单元(未示出)、氧饱和度检测单元320的氧饱和度传感器单元(未示出)、脑电图检测单元330的脑电图传感器单元(未示出)，使得这三个传感器单元能够分别附接至患者。可替换地，根据情况，心电图传感器单元(未示出)和氧饱和度传感器单元(未示出)可以安装在支架200上。脑电图检测单元330能够以附接至头部的头带形式构成，并且构造成检测额叶中的脑电图信号。
在主体部100的一侧上，配备有用于与主体支架单元210的沟槽201耦接的凸起101。
支架200包括主体支架单元210、支架腿部220、背部支撑部250、辅助支撑部240和腕部固定单元214。
构造成U形形式的主体支架单元210形成为用于与主体部100的一侧连接的装置并且连接到支架腿部220。主体支架单元210在其内部配备有沟槽201，并且沟槽201与主体部100的凸起101结合以固定主体支架单元210和主体部100。
支撑腿部220保持由主体支架单元210支撑的主体部100，并且支撑腿部220是使主体部100与背部支撑部250分开固定距离的支撑装置。支架腿部220包括两个支架腿，患者的颈部和头部插入(位于)两个支架腿之间。
在支架腿部220与背部支撑部250之间设置有角度调节单元230，该角度调节单元230构造为使得主体部100的底部(基部)(即，胸部按压盘或胸部按压吸盘的基部)与背部支撑部250之间的距离可以调节，即，可以调节主体部100的底部(即，胸部按压盘或胸部按压吸盘的基部)与患者胸部之间的距离。角度调节单元230配备有铰接件并且还配备有止动件，并且配置为调节主体支架单元210与背部支撑部250之间的角度以进行固定。通过这样做，无论患者是成年人、儿童、胖人还是瘦人，都可以通过调整角度调节单元230来使用该装置。
背部支撑部250是放置在患者背部的板。在图1中，背部支撑部250由一块板构成，但根据情况，一块板可以替换为分开的两块板。
通过调整这两块板之间的距离，可以形成宽度，从而不管成人、儿童、胖人还是瘦人，都可以使用该设备。根据情况，心电图传感器单元(未示出)可以位于背部支撑部250。
辅助支撑部240是胸部按压带，其被设置为连接在背部支撑部250与主体部100之间以包裹并压缩患者的胸部，并设置在左右两侧中的每一侧上。辅助支撑部240的一端固定到背部支撑部250的一侧，辅助支撑部240的另一端连接到固定到主体部100下侧的环以固定到该环。
腕部固定单元214是用于绑住和固定患者腕部的一对腕部绑带。腕部固定单元214设置在主体支架单元210的左右两侧，并且被配置为在心肺复苏期间固定患者的腕部，以便在心肺复苏期间不被手或手臂的运动所干扰。根据情况，腕部固定单元可以配备有心电图传感器单元(未示出)或氧饱和度传感器单元(未示出)。
图4是示意性地说明本发明的自动心肺复苏装置10的配置的框图，该自动心肺复苏装置10包括心电图检测单元310、氧饱和度检测单元320、脑电图检测单元330、A/D转换单元340、计算处理单元350、胸部按压调节单元370、除颤单元380、收发单元390和监测单元395。
心电图检测单元310包括用于检测心电图信号的心电图传感器单元(未示出)以及用于放大从心电图传感器单元检测到的心电图信号并除去噪声的心电图信号预处理单元(未示出)。将由心电图检测单元310检测到的心电图信号经由A/D转换单元340发送到计算处理单元350。心电图传感器单元(未示出)可以安装在背部支撑部250上并可被附接到腕部固定单元214，并且根据情况，心电图传感器单元可以与自动心肺复苏装置10分离，并且配备有放置在身体上的另一个心电图传感器单元(未示出)。
氧饱和度检测单元320包括用于检测氧饱和度信号的氧饱和度传感器单元(未示出)以及用于放大由氧饱和度传感器单元检测到的氧饱和度信号并除去噪声的氧饱和度信号预处理单元(未示出)。将由氧饱和度检测单元320检测到的氧饱和度信号经由A/D转换单元340发送到计算处理单元350。氧饱和度传感器单元(未示出)由发光单元和光接收单元构成，并且在发光单元中，使用红外波长发光二极管(LED)和红色波长LED。氧饱和度传感器单元可以安装在背部支撑部250上，并且可以安装在腕部固定单元214上。根据情况，氧饱和度传感器单元可以与自动心肺复苏装置10分离，且配备到附着在患者身体上(例如，手指等)的独立的氧饱和度传感器单元(未示出)。
脑电图检测单元330包括用于检测脑电图信号的脑电图传感器单元(未示出)以及用于放大从脑电图传感器单元检测到的脑电图信号并去除噪声的脑电图信号预处理单元(未示出)，将由脑电图检测单元330检测到的脑电图信号经由A/D转换单元发送到计算处理单元350。脑电图检测单元330构造成头带型，使得脑电极可以附接至额叶，可以将由脑电图检测单元330检测到的脑电图信号通过有线或无线发送给计算处理单元350。
在A/D转换单元340中，将从心电图检测单元310、氧饱和度检测单元320和脑电图检测单元330接收到的心电图(ECG)信号、氧饱和度信号以及脑电图(EEG)信号转换成数字信号并发送到计算处理单元350。
计算处理单元350接收心电图(ECG)信号、氧饱和度信号和脑电图(EEG)信号，通过计算处理来检查每个参数。计算处理单元350将每个参数与预存储在存储单元(未示出)中的每个参考值进行比较以判断是否有风险。此外，计算处理单元350将从接收到的心电图ECG信号、氧饱和度信号和脑电图EEG信号计算获得的每个参数发送到主服务器(中央管理中心服务器)400或医疗专业人员的终端410。
计算处理单元350根据心电图(ECG)信号来检测心率、室颤等，并根据氧饱和度信号来检测动脉血氧饱和度、静脉血氧饱和度、氧解离(氧解离曲线)等。这是众所周知的，在此将省略其详细描述。
此外，计算处理单元350根据脑电图(EEG)信号来检测大脑活动，并通过使用检测到的大脑活动来确定心肺复苏的程度。
根据情况，计算处理单元350通过使用检测到的大脑活动或者通过使用大脑活动、心率、室颤、动脉血氧饱和度等来确定心肺复苏的程度，并且可以基于心肺复苏的程度来产生改变胸部按压速度的电机控制信号，并将该电机控制信号发送到胸部按压调节单元370。此外，计算处理单元350通过使用检测到的大脑活动或通过使用大脑活动、心率、室颤、动脉血氧饱和度等来确定心肺复苏的程度，并且当心肺复苏程度超出固定的参考范围时，可以产生除颤控制信号并将该除颤控制信号发送到除颤单元380。
胸部按压调节单元370是用于控制胸部按压单元130以预定速度进行胸部按压的装置，胸部按压调节单元370包括电机操作单元374和电机377，胸部按压调节单元370配置为通过根据从计算处理单元350接收的电机控制信号来操作电机377以操作胸部按压单元130。
电机操作单元374根据从计算处理单元350接收的电机控制信号来操作电机377。
由电机操作单元374来操作电机377，并且电机377与胸部按压单元130的柱塞联动。
胸部按压单元130包括柱塞，且通过电机377(即，通过机械装置将旋转运动转换为直线运动的可逆电动机)以往复运动的方式操作柱塞。
除颤单元380是用于操作除颤器的装置，并且包括除颤操作单元384和除颤器387。
除颤操作单元384响应于计算处理单元350的除颤控制信号或通过用户打开除颤器的按键来操作除颤器387。
除颤器387配备有左侧电极垫和右侧电极垫，并根据除颤操作单元384经由左侧电极垫和右侧电极垫对患者的心脏施加电击。
收发单元390将从计算处理单元350接收的心电图、脑电图、氧饱和度、大脑活动、心率、室颤、动脉血氧饱和度等发送到主服务器400。
监测单元395显示从计算处理单元350接收到的心电图、脑电图、氧饱和度、大脑活动、心率、室颤、动脉血氧饱和度等。此外，监测单元395显示心肺复苏程度下降超出固定的参考范围时的紧急情况。具体地，监测单元395输出大脑活动或大脑活动指数(大脑活动指标)，作为指示心肺复苏程度的CPR信号。
根据情况，本发明还可以包括呼吸机(未示出)，并且还可以包括额外的呼吸能力测量的传感器部(未示出)。
图5是示意性说明根据本发明的自动心肺复苏装置和主服务器400的信号传送过程的示意图。
自动心肺复苏装置10从脑电图检测单元330接收脑电图，从安装在支架200上的心电图检测单元310和氧饱和度检测单元320接收心电图和氧饱和度，然后计算大脑活动、心率、室颤、动脉血氧饱和度等。自动心肺复苏装置10将诸如心电图、脑电图、氧饱和度、大脑活动、心率、室颤、动脉血氧饱和度等的数据发送至主服务器400。
主服务器400将接收到的数据发送到医疗专业人员的终端410，并将从医疗专业人员终端400接收到的医疗专业人员的诊断发送给自动心肺复苏装置10。
在脑电图检测单元330中，电极附着部位使用国际统一的10-20电极放置方法(10-20系统)，且能够将多个电极贴附接至额叶部分。例如，可以将脑电图检测用的信号电极附接至额叶的额极(Fp)即，Fp1、Fp2。
图6是示出根据本发明的头带型脑电图检测单元的示例。
图6的(a)示出了脑电图检测单元330分别在额叶的Fp1、Fp2、Fp7、Fp8配备信号电极331、332、337、338，在中央设置有接地电极333。根据情况，信号电极可以仅附接Fp1和Fp2。
图6的(b)示出了脑电图检测单元330分别在额叶的Fp1、Fp2、Fp7、Fp8配备信号电极331、332、337、338，在左右两侧的一侧配备具接地电极333，并且根据情况，在左右两侧的另一侧设置参考电极334。根据情况，信号电极可以仅附接Fp1和Fp2。
图6的(c)示出了脑电图检测单元330分别在额叶的Fp1、Fp2、Fp7、Fp8上配备有信号电极331、332、337、338，在左右两侧的一侧的耳后颅骨处设置有接地电极333，根据情况，左右两侧的另一侧的耳后颅骨处设置参考电极334。此外，根据情况，信号电极可以仅附接Fp1和Fp2。
图6的(a)至图6的(c)的头带型脑电图检测单元还可以包括位于头带一侧上的脑电图检测电路模块335。脑电图检测电路模块335包括脑电图信号预处理单元(未示出)和脑电图信号发射器(未示出)。
虽然图6描述了头带型的脑电图检测单元，但本发明不限于此，根据情况，脑电图检测单元可以被构造成一次性贴片型，使得可以通过附接至患者的额叶来使用。
图7是示意性说明在图6的计算处理单元处检测大脑活动的处理的流程图。
在噪声去除步骤S120中，计算处理单元350去除从A/D转换单元340接收到的脑电图信号(脑电波信号)中的噪声。
在该噪声去除步骤中，首先计算处理单元350将脑电图信号通过具有0.1Hz至50Hz通带的带通滤波器(未示出)。该带通滤波器可以构造成三级巴特沃斯滤波器。
根据独立分量分析(ICA)从已通过带通滤波器的脑电图信号分离出独立分量(即，源信号)。通常，当在额叶上检测到脑电图信号(脑电波)时，在该脑电图信号中添加了眼电图(EOG)信号。由于根据独立分量分析法(ICA)分离的独立分量(即，源信号)之中难以判断哪个信号是眼电图(EOG)信号，所以计算预存储EOG模板与各独立分量(即，源信号)之间的相关系数。当相关系数的系数值超过系数值的预存储参考范围时，可以确定该信号是眼电图(EOG)信号，并在各独立分量当中去除检测到的眼电图(EOG)信号。计算与各独立分量和EOG模板的相关性，并基于系数值来检测独立分量(即，源信号)之中的眼电图(EOG)信号可称为模板匹配。
在使用四个脑电图电极(Fp1、Fp2、Fp7、Fp8)时，对通过了上述带通滤波器的脑电图信号应用独立分量分析(ICA)方法来执行处理，以检测混合矩阵和四个独立分量(即，源信号)。此外，通过EOG模板的EOG信号特征(即，参考EOG或具有方波的EOG信号特征)与四个独立分量(即，4个源信号信道)之间的模式匹配来检测四个独立分量之中的EOG信号的信道。
此外，在已去除眼电图(EOG)信号的脑电图信号中去除由于患者的运动而引起的作为噪声的运动伪影。在已去除眼电图(EOG)信号的脑电图信号中，实时计算当前信号值与先前信号值之间的方差(即，差值)，如果这种方差超过固定的参考值，则确定该信号是运动伪影并去除。即，在已去除眼电图(EOG)信号的脑电图信号中检测并去除差异急剧增加的区段。
作为抑制检测步骤S130，在噪声去除步骤S120中已经去除了噪声的脑电波信号(原始波信号)通过1Hz低通滤波器从而考虑基线漂移，并且执行抑制检测(平坦脑电波检测)。
即，通过从去除了噪声的脑电图信号(原始信号)中减去通过了1Hz低通滤波器的信号来进行校正，执行关于校正后的脑电波信号的一阶求导，并且检测幅度持续为5μV或更小达0.5秒或更长的区段作为抑制(平坦的脑电波)。根据情况，取代1Hz低通滤波器，可以采用上述脑电图的基线的移动平均值。
一般来说，在爆发抑制标准中，平坦的脑电波是幅度保持在5μV或更小达0.5秒或更长的区段，但是当这些标准突然应用到脑电波的原始波信号(即，原始脑电图信号)时，不能通过基线漂移精确地获得抑制。因此，执行如上所述的校正。基于该波形的一阶导数执行峰值检测以计算外观的幅度，并且通过应用爆发抑制的标准(即，定义)来计算爆发抑制比(BSR，爆发与平坦脑电图比的比率)。一般来说，移动平均值是最简单的低通滤波器，当减去移动平均值时，低通滤波器成为低截止滤波器。
在BSR计算步骤S140中，在抑制检测步骤S130中检测到的抑制(平坦脑电波)用在抑制检测步骤S130中校正的脑电图信号中并且用于检测爆发平坦脑电波比(BSR)。
计算爆发平坦脑电波比(BSR)作为爆发(高频率、高电平的脑电波)与在抑制检测步骤S130中检测到的抑制(具有低电平的脑电波、平坦的脑电波)的比率。在这种情况下，当具有预存储的爆发参考幅度或更大幅度的电压持续了爆发参考时间或更长时，确定为爆发，并且当具有预存储的抑制参考幅度以下的电压持续了抑制参考时间或更长时，确定为抑制，然后可以获得爆发时间间隔与抑制时间间隔的比率。根据情况，可以得到给定时间间隔内的总爆发时间间隔和总抑制时间间隔。根据情况，BSR可为总抑制时间间隔除以总爆发时间间隔，并且表示为百分比。
替换地，通过在抑制检测步骤S130中检测到的抑制(平坦脑电波)的比率来检测爆发平坦脑电波比(BSR)。在这种情况下，当具有抑制参考幅度或更小幅度的电压持续抑制参考时间或更长时，确定为抑制，并且可以获得脑电波的测量时间期间由抑制时间占据的比率。
根据情况，BSR可以是在给定时间内总抑制时间除以脑电波测量时间的值，并且表示为百分比。
此外，根据情况，在BSR计算步骤S140中，还可以获得表示预爆发比率的QUAZI(也称为QUAZI抑制率)。QUAZI可使用对脑电波信号进行功率谱分析而得到的数据。在从脑电波信号(原始波信号)中除去具有1Hz或更小频率分量而得到的波形中根据预定标准(即，存储的QUAZI判别基准)来检测爆发和抑制(平坦脑电波)以获得时间的比率。本文中，预定标准(QUAZI标准，即，爆发和抑制(平坦脑电波)的判别标准)低于BSR判别标准。即，与在BSR中出现爆发和抑制时相比，QUAZI用来量化较低的水平，即，预爆发状态。QUAZI(抑制率)可以预测当前不稳定基线电压的当前抑制率。一般而言，QUAZI是在爆发抑制的平坦部分中基线摇摆较大时使用的指数(指标)，主要用于检测深度睡眠状态。
在FFT计算步骤S150中，对在噪声去除步骤S120中已去除噪声的脑电波信号(原始波信号)执行FFT以获得谱功率。根据情况，可以在FFT计算步骤S150中执行FFT之前使用布拉克曼(blackman)窗函数。
在β比率(beta ratio)计算步骤S160中，使用FFT计算步骤S150中的谱功率获得β比率。通过下式获得β比率(beta ratio)：
β比率＝log[谱功率(30Hz-47Hz)/谱功率(11Hz-20Hz)]
在此，谱功率(30Hz-47Hz)是脑电波中伽马波段的功率谱，谱功率(11Hz-20Hz)是β波段的功率谱。
根据情况，可以将β比率计算为11Hz至20Hz区域中的双频谱峰总和与30Hz至47Hz区域中的双频谱峰总和的对数比。
在双频谱计算步骤S170中，在0.5Hz和47.0Hz的范围内计算双频谱，此外，在40.0Hz和47.0Hz的范围内计算双频谱。本文中，在0.5Hz和47.0Hz范围内计算双频谱表示在f1＝0.5Hz、f2＝47.0Hz和f1+f2＝47.5Hz处计算双频谱。
在另外的解释中，双频谱分析研究具有两个不同频率的波形的非线性相互作用(相位耦合)。作为相位耦合的简单示例，可以提到返回输入的平方作为输出的函数。输入是频率为f1和f2、各自相位是q1和q2的两个余弦函数之和，此时的输出函数如下：
输入：x(t)＝cos(f1t+q1)+cos(f2t+q2)
输出：
y(t)＝1+cos[(f1+f2)t+(q1+q2)]+cos[(f1-f2)t+(q1-q2)]+1/2cos(2f1t+2q1)+1/2cos(2f2t+2q2)
在这种情况下，频率分量f1+f2、f1-f2、2f1和2f2取决于频率分量f1和f2。由这些非线性方程创建的分量(除了输入的加法/减法之外的计算)称为互调产物(IMP)。作为IMP，相位取决于原始分量的相位，如上式所示。将这些IMP分量表示为相位耦合。此外，不是IMP的分量被称为基波。双频谱分析是用于检查信号分量的相位耦合分量的存在和范围的解释方法。如果是具有其他频率的波和已有波的线性组合，则可以通过功率谱分析将该波形分解成单独的频率分量。然而，在非线性耦合的情况下，不能用功率谱分析来解释。考虑到两个不同的频率f1和f2以及相加的频率f1+f2，双频谱分析将f1波和f2波分别设置为X(f1)和X(f2)，可以分别将其相位设置为f1t+q1和f2t+q2，并且f1+f2波的相位可以是(f1+f2)t+q3。通常由称为大小和相位的二维参数来表示波，所述大小和相位表示为复数。本文中，如果X(f1+f2)的共轭复数是X*(f1+f2)，则X*(f1+f2)的相位是X(f1+f2)的相位的逆。即，-{(f1+f2)t+q3}。考虑到X(f1)、X(f2)和X*(f1+f2)乘积的三重积，这个三重积的相位是(f1t+q1)+(f2t+q2)-{(f1+f2)t+q3}＝q1+q2-q3。如果q1、q2和q3之间没有相位耦合，则三重积的相位随机分布到(0，2p](其中P是整数)。结果，三重积之和(双频谱)的大小接近零。然而，这三个相位之间有一些关系的三重积的相位中出现偏置，结果，双频谱具有除0以外的值。双频谱分析就是以这种方式来研究相位耦合。
在SynchFastSlow(SFS)计算步骤S180中，通过以下等式获得SynchFastSlow(快慢波相对同步性，SFS)：
SynchFastSlow应当是整个频率区域的双频谱大小对脑电波的高频区域大小的比率。
SynchFastSlow＝log[双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)/双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)]
在此，双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)是在0.5Hz和47.0Hz的范围内计算出的双频谱，双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)是在40.0Hz和47.0Hz的范围内计算出的双频谱。
根据情况，也可以获得SynchFastSlow作为40.0Hz和47.0Hz的范围(即，40Hz-47Hz区域)中的双频谱峰总和与0.5Hz和47.0Hz的范围(即，0.5Hz-47Hz区域)中的双频谱峰总和的对数比。
在大脑活动判断步骤中，在BSR计算步骤S140计算出的BSR、在β比率计算步骤S160得到的β比率、以及在SynchFastSlow(SFS)步骤S180中计算出的SynchFastSlow(SFS)用于检测大脑活动指数。
基于大脑活动的BSR、β比率和SynchFastSlow(SFS)来分配每个得分，可以通过使这些得分相加或者通过取这些得分的平均值来获得大脑活动指数。例如，根据预存储在存储器中的BSR得分分配值基于BSR值来分配BSR得分，此外基于预存储在存储器上的β比率得分分配利用β比率得分来分配β比率，并且基于预存储在存储器上的SynchFastSlow分配值利用SynchFastSlow得分来分配SynchFastSlow。
根据情况，大脑活动指数分别分配有根据BSR、β比率、SynchFastSlow(SFS)和QUAZI的得分，并且大脑活动指数可以确定为这些分数的总和或者取这些分数的平均值。
可替换地，BSR、β比率和SynchFastSlow(SFS)中的任意一个都可以用作大脑活动指数。
以这种方式获得的大脑活动指数用作传统自动心肺复苏装置中的CPR信号，并且在监测单元395上显示该CPR信号，即，大脑活动信号。
此外，计算处理单元通过CPR信号(即，大脑活动信号)来判断心肺复苏的程度，然后根据心肺复苏的程度产生用于改变胸部按压速率的电机控制信号，然后将其发送至胸部按压调节单元370。此外，计算处理单元350通过使用检测到的CPR信号(即，大脑活动)来判断心肺复苏的程度，并且当心肺复苏程度超过预定参考范围之外时，产生除颤控制信号并发送到胸部按压调节单元370。
换句话说，BSR、β比率、SynchFastSlow(SFS)等可以被视为大脑活动指数，根据这些大脑活动指数中的每一个来分配得分，并且通过将这些得分相加或者取这些得分的平均值来计算大脑活动指数，根据情况，BSR、β比率和SynchFastSlow(SFS)中任意一个都可以用作大脑活动指数。
如上所述，尽管已经通过有限的示例和附图描述了本发明，但是本发明不限于上述实施例，并且可以从本公开内容的各种修改和变化对于本发明所属领域普通技术人员来说是可能的。因此，本发明的精神应当仅由下面提出的权利要求的范围来理解，并且所有相同或等同的变化都落入本发明的精神范畴内。
【工业适用性】
根据本发明的自动心肺复苏装置在心肺复苏过程期间测量心电图和氧饱和度，通过测量脑电图实时检测作为大脑的血液循环程度的大脑活动，自动心肺复苏装置配备有除颤功能，使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，并且能够在入院前步骤中进行体内信号远程监测。因此，该心肺复苏装置可以放置在政府办公室、学校、家庭住宅、救护车等中，以便在较短时间内给患者提供适当的治疗，从而可以提高患者的复苏率。

Claims (21)

1.一种心肺复苏装置，所述心肺复苏装置使用大脑活动指数作为指示心肺复苏程度的CPR信号，所述心肺复苏装置包括：
脑电图检测单元，其配置为检测额叶中的脑电图信号；以及
计算处理单元，其配置为根据从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号来检测大脑活动指数；
其中，所述计算处理单元计算爆发抑制比、β比率、以及快慢波相对同步性中的一个或多个作为大脑活动指数。
2.根据权利要求1所述的心肺复苏装置，其中，所述计算处理单元去除从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，将除去了噪声的脑电图信号通过1Hz的低通滤波器，通过在去除了噪声的脑电图信号中消除通过了1Hz的低通滤波器的信号来执行校正，取得校正后的脑电图信号的一阶导数，检测幅度为5μV或更小达0.5秒或更长的区段作为抑制，即平坦脑电波，从而检测爆发抑制比。
3.根据权利要求1所述的心肺复苏装置，其中，所述计算处理单元去除从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，并根据以下公式从已经去除了噪声的脑电图信号来计算β比率：
β比率＝log[谱功率(30Hz-47Hz)/谱功率(11Hz-20Hz)]
其中，谱功率(30Hz-47Hz)是脑电图中频率为30Hz至47Hz的功率谱，谱功率(11Hz-20Hz)是频率为11Hz至20Hz的功率谱。
4.根据权利要求1所述的心肺复苏装置，其中，所述计算处理单元去除从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声，并根据以下公式从已经去除了噪声的脑电图信号来计算快慢波相对同步性：
快慢波相对同步性＝log[双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)/双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)]
其中，双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)是在0.5Hz和47.0Hz范围内计算的双频谱，双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)是在40.0Hz和47.0Hz范围内计算的双频谱。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的心肺复苏装置，其中，所述计算处理单元按照预存储的爆发抑制比、β比率、快慢波相对同步性中的每个的分布值来分配得分，并且将爆发抑制比、β比率、快慢波相对同步性的分配的得分相加来计算大脑活动指数。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的心肺复苏装置，还包括：
主体部，其配备有胸部按压单元，所述胸部按压单元配置为按压患者的胸部；以及
支架，其配置为支撑所述主体部，并且能够附接到所述主体部或者从所述主体部拆卸。
7.根据权利要求6所述的心肺复苏装置，其中，所述支架还包括：
主体支架单元，其是U形的并且结合到所述主体部的边缘；
支架腿部，其连接到所述主体保持单元以支撑所述主体部；以及
背部支撑部，其一端连接到所述支架腿部，作为支撑患者背部的装置。
8.根据权利要求7所述的心肺复苏装置，还包括角度调节单元，所述角度调节单元在所述支架腿部与所述背部支撑部之间配备有铰接件，
其中，通过止动件来固定所述角度调节单元。
9.根据权利要求7所述的心肺复苏装置，还包括腕部固定单元，所述腕部固定单元配置为将患者的腕部固定并束缚在所述主体支架单元的左右两侧。
10.根据权利要求9所述的心肺复苏装置，其中，所述腕部固定单元包括心电图传感器和氧饱和度传感器中的任意一种，以检测心电图信号或氧饱和度信号并发送给所述计算处理单元。
11.根据权利要求7所述的心肺复苏装置，其中，所述背部支撑部包括心电图传感器，以检测心电图信号并发送给所述计算处理单元。
12.根据权利要求1所述的心肺复苏装置，其中，所述脑电图检测单元包括2个或4个脑电图信号电极。
13.根据权利要求12所述的心肺复苏装置，其中，所述脑电图检测单元是头带形式的。
14.根据权利要求1所述的心肺复苏装置，所述装置还包括监测单元，所述监测单元配置为输出大脑活动指数。
15.一种用于操作心肺复苏装置的方法，其中，所述心肺复苏装置使用大脑活动指数作为表示心肺复苏程度的CPR信号，所述心肺复苏装置包括：
脑电图检测单元，其配置为检测额叶中的脑电图信号；以及
计算处理单元，其配置为根据从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号来检测大脑活动指数；
其中，所述方法包括：
噪声去除步骤，其中，所述计算处理单元去除从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号中的噪声；
抑制检测步骤，其中，所述计算处理单元将去除了噪声的脑电图信号通过1Hz低通滤波器，通过在去除了噪声的脑电图信号中消除通过了1Hz的低通滤波器的信号来执行校正，取得校正后的脑电图信号的一阶导数，并且检测幅度等于或小于抑制参考幅度的时间等于或大于抑制参考时间的区段作为抑制，即平坦脑电波；以及
爆发抑制比计算步骤，其中，所述计算处理单元使用在抑制检测步骤中校正后的脑电图信号中的抑制时间间隔来检测爆发抑制比。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述抑制参考幅度是5μV，并且所述抑制参考时间是0.5秒。
17.根据权利要求15所述的方法，还包括：
FFT计算步骤，其中，所述计算处理单元对在所述噪声去除步骤中去除了噪声的脑电图信号执行FFT，以计算频谱功率；以及
β比率计算步骤，其中，所述计算处理单元使用在FFT计算步骤中计算的频谱功率根据下式来计算β比率：
β比率＝log[谱功率(30Hz-47Hz)/谱功率(11Hz-20Hz)]
其中，谱功率(30Hz-47Hz)是脑电图中频率为30Hz至47Hz的功率谱，谱功率(11Hz-20Hz)是频率为11Hz至20Hz的功率谱。
18.根据权利要求17所述的方法，还包括：
双频谱计算步骤，其中，所述计算处理单元使用在FFT计算步骤中计算的谱功率来计算在0.5Hz和47.0Hz范围内的双频谱以及40.0Hz和47.0Hz范围内的双频谱；以及
快慢波相对同步性计算步骤，其中，所述计算处理单元使用在0.5Hz和47.0Hz范围内的双频谱功率，即双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)以及在40.0Hz和47.0Hz范围内的双频谱功率，即双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)根据以下公式来计算快慢波相对同步性：
快慢波相对同步性＝log[双频谱功率(0.5Hz-47.0Hz)/双频谱功率(40.0Hz-47.0Hz)]。
19.根据权利要求18所述的方法，还包括：
大脑活动指数计算步骤，其中，所述计算处理单元分别为爆发抑制比、β比率和快慢波相对同步性中的每个值分配得分，并将每个分配的得分相加来计算大脑活动指数。
20.根据权利要求15所述的方法，噪声去除步骤还包括：
带通滤波步骤，其中，所述计算处理单元将从所述脑电图检测单元接收到的脑电图信号通过通带为0.1Hz至50Hz的带通滤波器；
独立分量分析步骤，其中，所述计算处理单元根据独立分量分析来分离通过所述带通滤波器的脑电图信号中的独立分量，即源信号；
模板匹配步骤，其中，所述计算处理单元计算指示预存储眼电图的模板与各独立分量之间的相关系数，并且将相关系数的系数值超过系数值的预存储参考范围的独立分量确定为眼电图信号；以及
眼电图信号去除步骤，其中，所述计算处理单元在通过独立分量分析步骤分离的各独立分量，即源信号，中去除通过所述模板匹配步骤检测到的眼电图信号。
21.根据权利要求20所述的方法，其中，噪声去除步骤还包括：
运动伪影去除步骤，其中，当在所述眼电图信号去除步骤中去除了眼电图信号的脑电图信号的方差超过预存储参考值时，所述计算处理单元确定为运动伪影并去除。
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