CN111433860A - 用于分析心电图的用户界面 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于心电图分析的计算机实现的方法,该方法包括以下步骤:接收至少一个ECG信号;分析ECG信号以提供特征和/或识别至少一个发作和/或事件,其中发作是由开始时间、持续时间和在ECG信号的分析期间获得的标签所定义的ECG信号的片段,以及事件是由开始时间和在ECG的分析期间获得的标签所定义的预定义持续时间的ECG信号的条带;以及显示多场显示(1),其至少包括主图(42),该主图是第一时间窗口中ECG信号的图形表示的整体视图;第二时间窗口(51)中的ECG信号的图形表示的局部视图,其中第一时间窗口包括第二时间窗口;第三时间窗口(52)中的ECG信号的图形表示的中间视图,其中第三时间窗口包括第二时间窗口,并且具有在第一时间窗口的持续时间与第二时间窗口的持续时间之间的持续时间。

Description

用于分析心电图的用户界面
技术领域
本发明涉及心脏病学领域。特别地,本发明涉及使用图形用户界面的心电图数据分析。
背景技术
心脏动态心电图监测设备(通常简称为动态心电图(Holter))是用于针对长时间流逝(范围从几分钟到几周)进行心脏监测(心血管系统的电活动监测)的便携式心电图设备。这些设备记录的数据由专业人员进行分析,以用于诊断心脏活动异常,该异常包括心律不齐,诸如心房颤动。要保证准确的诊断,就需要对大量可用数据进行广泛的分析。长时间心电图(ECG)记录界面的目的是要提高分析效率并减少此类任务的时间消耗。在标准的非卧床使用中,由Holter设备收集的数据量较大,并且临床医生必须目视分析心电图(ECG)记录的整个持续时间所实行的经典分析效率低下且耗时。
最近,临床医生已可以使用几种平台来便于这项原本耗时的任务。所述平台允许更容易地可视化ECG信号,并且有时还允许更容易地检测和可视化具有某些临床相关ECG模式的ECG信号。该平台可以进一步允许临床医生浏览ECG信号并同时表示多个图。
然而,为了允许医生大大减少工作时间并提高ECG分析及由其产生的报告的质量,需要开发一种平台,该平台具有升级的交互性解决方案。为了进一步提高交互式平台的效率,还需要提供能够更全面且更综合地概述信号特性的图。
此外,这些类型的平台通常需要较高的计算能力,这是不切实际的,并且分析结果仅在产生分析的平台上本地可用。
定义
在本发明中,以下术语具有以下含义:
- “ECG”是指使用放置在皮肤上的电极在一段时间内记录心脏的电活动的过程。
- “ECG信号”:是指从对心脏中的电传导的记录所产生的信号。所述心脏信号可以是例如心电图(ECG)。此类信号可以具有一个或多个被叫做线(lead)的通道。它可以是短期的(在标准ECG中为10秒)或长期的(在Holters中为数天)。
- “主图”:是指表示整个信号的简化视图的图,该图对应于可以从ECG信号(R-R图、平均心率图等)随时间(x轴为时间)计算出的任何种类的量度。
- “R-R间隔”:是指两个QRS波(更简单地被叫做R波)之间的间隔,其中QRS波被认为是心跳的最突出部分。
- “R-R图”:是指ECG信号随时间的R-R间隔的图,其中R-R间隔是两个连续心跳之间的时间间隔。
- “游标”:是指显示元素,其被用来选择信号的特定时间点。
- “标签”:是指信号的任何规格,应当是心脏异常(心房颤动、室性早搏等)、心脏描述(正常窦性心律)或信号本身的描述(存在噪声)或患者事件(例如,在检查过程中按下按钮)。
- “发作(episode)”:是指在与标签相关联的时间段中包括的ECG信号的片断。发作的特征在于表示发作开始的开始时间点、表示发作结束的偏移时间点以及标签。同一标签可以出现在ECG信号上的数个发作中。
- “条带”:是指预定义的固定持续时间的信号的所显示的摘录,并且由与条带的开始相关联的时间点定义。该条带可以一次示出一个或数个信号线。
- “负担”:是指在ECG信号中,给定异常的持续时间与整个信号持续时间之比,或给定异常发生的次数。
- “报告”:是指文档或网页,该文档或网页总结了用户想要保留以作为有关动态心电图的记录的信息。这通常包括异常负担和条带的选择。
- “Holter”:是指一个类型的动态心电图设备、便携式设备,以用于在至少24小时期间(通常一次持续两个星期)进行心脏监测(监测心血管系统的电活动)。
- “多场显示”:是指包括至少两个不同的图的集合。
- “事件”:是指与ECG信号上的特性变化(诸如波形的开始)相对应的时间点。
- “分类”是指将对象分类为一组列表的任务。这样的任务包括例如从图片中识别动物(然后,该组列表就是动物列表)或识别ECG是正常的还是异常的。它可以是多标签分类,以使得一个对象可以是给定组列表中一个或数个组的一部分。对于ECG,多标签分类的示例是将一部分ECG信号分类为正常的,或分类为几种可能的异常中的一种。
- “描绘”是指对心脏信号的每一个波的时间定位的识别。描绘还可以可选地提供每一个波的更精确的表征。
- “实时”是指在一定时间延迟内给出输出的过程,该时间延迟被认为小于充分实行基础调制任务所需的时间延迟。因此,对于自定调调制,实时是指在小于700毫秒、优选地小于500毫秒、更优选地小于400毫秒、甚至更优选小于250毫秒内实现的过程。
发明内容
本发明涉及一种用于心电图分析的计算机实现的方法,该方法包括以下步骤:
- 接收至少一个ECG信号;
- 分析该ECG信号以提供特征,和/或识别至少一个发作和/或事件,其中,发作是由开始时间、持续时间和在ECG信号的分析期间获得的标签所定义的ECG信号的片段,以及事件是由开始时间和在ECG信号的分析期间获得的标签所定义的预定义持续时间的ECG信号的条带;以及
- 显示多场显示。
该多场显示至少包括:
- 主图,其是在第一时间窗口中ECG信号的图形表示的整体视图;
- 第二时间窗口中的ECG信号的图形表示的局部视图,其中第一时间窗口包括第二时间窗口;
- 第三时间窗口中的ECG信号的图形表示的中间视图,其中第三时间窗口包括第二时间窗口,并且具有被包括在第一时间窗口的持续时间与第二时间窗口的持续时间之间的持续时间;以及
- 至少一个交互式部件,其是游标,其能够通过在时间条上滑动来在主图上选择参考时间,所述时间条包括在时间条上突出显示的视觉部件、与发作和/或事件相对应的时间段。
这样的多场显示有利地以包括相关局部视图和全局视图的格式向医生呈现ECG数据,该相关局部视图和全局视图一起提供了提高诊断准确性的上下文信息。特别地,这具有以下优点:在用户的视野中提供不同时间尺度下的ECG信号的至少三种表示,允许用户在主图中的较长时间窗口中访问全局信息,并同时访问关于在较短持续时间的第二和第三时间窗口中的ECG信号的详细信息。
短期视图以医生已知的方式提供传统记录速度下的ECG的经典视图。全局视图或中间视图提供了中间/较低分辨率视图。不同时间尺度图的这种组合使用户可以更轻松且更快地解释ECG信号。有利地,在分析步骤期间检测到的关注事件和发作提供了宝贵的信息,该信息利用时间条上的突出显示部件而被可视化。时间条上的这些可视界标允许用户通过在时间条上滑动游标来定位期望的时间段,从而在全局视图、中间视图和局部视图中同时调整ECG信号的图形表示。
根据一个实施例,在主图、局部视图和中间视图中,ECG信号的图形表示是作为时间的函数的ECG信号的条带或与ECG信号相关联的特征的图。
根据一个实施例,多场显示包括用于心电图的分析的可直接编辑的信息。
根据一个实施例,多场显示包括:至少一个交互式部件,其被配置成选择至少一个ECG信号的条带和/或至少一条可直接编辑的信息。
这样的交互式部件有利地允许用户选择他挑选的可编辑信息,以生成包括关于患者的最相关信息的临床报告。
根据一个实施例,交互式部件进一步被配置成执行以下动作中的至少一个:
- 放大和缩小主图;
- 通过在主图上选择时间窗口来定义新发作;以及
- 在主图上突出显示与至少一个标签相关联的事件和/或发作的存在。
在主图上(即,在ECG信号的多日表示上)突出显示关注事件和发作有利于引导用户,从而允许更轻松且更有效地浏览ECG信号的图形表示。通过选择主图中突出显示的事件和发作之一,将自动地显示中间视图和局部视图中ECG信号的相关图形表示。由于事件和发作的突出显示的引导,这有利地以点击的形式提供了与用户在主图上选择的全局模式相关联的ECG信号的详细视图。
根据一个实施例,在多场显示中进一步显示了至少一个与一个发作相关联的ECG条带和/或至少一个与一个事件相关联的ECG片段。
根据一个实施例,分析步骤包括:描绘ECG信号的步骤,以及基于描绘步骤的结果,对ECG片段进行分类的步骤,以便识别发作和/或事件。
描绘步骤和分类步骤为用户(例如,医生)提供有用的信息,从而允许更好地评估患者的健康状况。
根据一个实施例,从对ECG信号的分析提供的特征包括在分析步骤期间从ECG信号得出的任何测量结果,以及通过分类步骤与ECG片段或条带相关联的标记与对应于临床状况或信号噪声的ECG信号中的异常相关联。
根据一个实施例,至少一个ECG信号是动态心电图。
根据另一方面,本发明涉及一种交互式心电图分析系统,其包括远程服务器,该远程服务器有权访问医学数据库,该医学数据库包括患者的至少一个ECG信号记录并使得能够分析和交互式显示所述ECG信号记录,以及至少一个计算机设备,其能够至少临时地与远程服务器进行通信,以交换ECG数据和可显示的信息,其中,远程服务器包括:
- 处理器;
- 存储器;
- 数据交换模块;以及
- 分析模块,其被配置成分析ECG信号以提供特征和/或识别ECG信号中的至少一个发作和/或事件;
- 图形表示模块,其被配置成生成ECG信号的图形表示;
- 窗口生成模块,其被配置成格式化成多个连续的固定显示窗口,以用于在显示屏上交互式地可视化多场显示;所述多场显示至少包括:
· 主图,其是在第一时间窗口中ECG信号的图形表示的全局视图;
· 第二时间窗口中的ECG信号的图形表示的局部视图,其中第一时间窗口包括第二时间窗口;
· 第三时间窗口中的ECG信号的图形表示的中间视图,其中第三时间窗口包括第二时间窗口,并且具有被包括在第一时间窗口的持续时间与第二时间窗口的持续时间之间的持续时间;以及
· 至少一个交互式部件,其是游标,其被配置成通过在时间条上滑动来在主图上选择参考时间,所述时间条包括在时间条上突出显示的视觉部件、与发作和/或事件相对应的时间段;
- 交互式模块,其被配置成控制交互式部件,该交互式部件使得能够对多场显示的显示窗口进行交互式可视化,以沿着主图、局部视图和中间视图中的ECG信号的图形表示的时间进行探索;
以及其中,至少一个计算机设备包括显示屏、微处理器、存储器和数据交换模块。
根据一个实施例,该系统进一步包括:编辑模块,其被配置成编辑包括至少一个所选ECG条带和/或ECG片段的报告。
根据另一方面,本发明涉及一种计算机程序,该计算机程序包括由计算机执行的指令,该指令使计算机执行根据上述实施例中的任何一个的方法的步骤。
根据又另一方面,本发明涉及一种包括指令的计算机可读介质,所述指令在由计算机执行时使计算机执行根据上述实施例中的任何一个的方法的步骤。
具体实施方式
当结合附图阅读时,将更好地理解以下详细描述。出于说明的目的,在优选实施例中示出了该方法。然而,应当理解的是,本申请并不限于示出的精确布置、结构、特征、实施例和方面。
本发明涉及一种用于心电图分析的计算机实现的方法。这样的分析旨在详细且精确地解释所分析的ECG中发现的异常。因此,该方法提供了一种查找、选择和保存异常并将其收集在报告中的方式。
根据一个实施例,为了帮助用户进行该分析,该方法包括以下步骤:
- 接收至少一个ECG信号;
- 使用至少一种算法实行对ECG信号的自动分析,以提供与ECG信号部分相关联的特征和/或描述符,这些特征和/或描述符在下一步中呈现给用户;
- 在多场显示中,以交互式的方式显示ECG信号和/或ECG信号的至少一个特征和/或至少一个条带和/或至少一个描述符的至少一个图形表示,以使得用户可以修改并保存由该方法第二步提供的分析。
根据一个实施例,显示步骤包括:交互式部件,该交互式部件被配置成在多场显示中交互地显示ECG信号和/或ECG信号的特征和/或(一个或多个)条带和/或与部分ECG信号相关联的(一个或多个)描述符的图形表示。
根据一个实施例,所述交互式部件包括:用于选择包含相关信息的条带的部件。
根据一个实施例,所述显示包括:用于心电图分析的可直接编辑的相关信息,包括与标签存在之处的发作相关联的预选条带。
根据一个实施例,至少一个ECG信号是动态心电图。
根据一个实施例,分析步骤包括:描绘ECG信号的第一阶段,以及基于描绘步骤的结果,对ECG片段进行分类的第二阶段,以便识别发作和/或事件。描绘的步骤使得能够计算心跳级别特征,诸如RR间隔、心率、最大心率等等。然后将此类搏动级别特征用于主图中显示的汇总表示。
根据一个实施例,标签提供在时间点或时间窗口中的ECG信号的特性的规范。特别地,由于与信号的一个时间段相关联的节律异常(诸如心房颤动、室性心动过速、窦性心动过速),可以在该时间段上贴上标签。在一个示例中,可以使用分类算法通过自动化分析ECG信号来获得标签,该分类算法允许例如区分不同的心脏异常。在一个示例中,当计算出的变量超过某个预定义阈值时,可以使标签归属于时间点或时间窗口。例如,如果信噪比超过阈值,则可以将时间窗口标记为噪声;如果心率超过具体阈值,则时间窗口可以标记为窦性心动过速。标签可以与一串字符串相关联,该字符串简要描述了与其相关联的ECG信号的特性。
根据一个实施例,特征包括在分析步骤期间从信号得出的任何测量结果。借助于非限制性示例,特征可以是心跳的次数、心率、心率频率、R-R间隔及其组合。
根据一个实施例,描述符包括与发作或事件相关联的标签。
根据一个实施例,接收步骤进一步包括电子病历数据的接收。在一个示例中,所述医疗记录数据是从医疗数据库检索的,或者是从用户佩戴的动态心电图监测仪实时接收的。
根据一个实施例,患者有可能通过与ECG监测设备进行交互来标记ECG记录中预定义持续时间的时间窗口,从而生成被标记为“患者警报”的新事件的定义。值得注意的是,患者可以例如通过在有心脏非典型行为的感觉的情况下按下警报按钮来与ECG监测设备进行交互。在一个示例中,事件时间窗口的开始被挑选为患者按下警报按钮的时刻之前的时间点,特别是直到患者按下警报按钮的时间点之前的10分钟。
根据一个实施例,分析包括处理的预备步骤,例如以用于对ECG信号进行降噪或从ECG波形中提取一组测量结果。
根据一个实施例,多场显示包括至少两个显示场。
根据另一实施例,多场显示至少包括在可变长度的时间窗口中的ECG信号的至少一个交互式图形表示。时间窗口的长度可以从1秒到几周变化,并且优选地,时间窗口的长度可以是1秒、2秒、3秒、4秒、5秒、6秒、7秒、8秒、9秒、10秒、15秒、20秒、25秒、30秒、35秒、40秒、45秒、50秒、55秒、60秒、1.5分钟、2分钟、2.5分钟、3分钟、3.5分钟、4分钟、4.5分钟、5分钟、5.5分钟、6分钟、6.5分钟、7分钟、7.5分钟、8分钟、8.5分钟、9分钟、9.5分钟、10分钟、11分钟、12分钟、13分钟、14分钟、15分钟、16分钟、17分钟、18分钟、19分钟、20分钟、21分钟、22分钟、23分钟、24分钟、25分钟、26分钟、27分钟、28分钟、29分钟、30分钟、31分钟、32分钟、33分钟、34分钟、35分钟、36分钟、37分钟、38分钟、39分钟、40分钟、41分钟、42分钟、43分钟、44分钟、45分钟、46分钟、47分钟、48分钟、49分钟、50分钟、51分钟、52分钟、53分钟、54分钟、55分钟、56分钟、57分钟、58分钟、59分钟、1小时、6小时、12小时、18小时、24小时、30小时、36小时、42小时、48小时、54小时、60小时、66小时、72小时、78小时、84小时、90小时、96小时、102小时、108小时、114小时、120小时、126小时、132小时、138小时、144小时、150小时、156小时、162小时、168小时、174小时、180小时、186小时、192小时、198小时、204小时、210小时、216小时、222小时、228小时、234小时、240小时、246小时、252小时、258小时、264小时、270小时、276小时、282小时、288小时、294小时、300小时、306小时、312小时、318小时、324小时、330小时、336小时、342小时、348小时、354小时、360小时、366小时、372小时、378小时、384小时、390小时、396小时、402小时、408小时、414小时、420小时、8天、9天、10天、11天、12天、13天、14天、15天、16天、17天、18天、19天、20天、21天、22天、23天、24天、25天、26天、27天、28天、29天或30天。
根据一个实施例,多场显示至少包括:第一时间窗口中的ECG信号的全局视图和第二时间窗口中的包括相关ECG数据的局部视图的图形表示,其中第一时间窗口包括第二时间窗口。这具有以下优点:在用户的视野中提供不同时间尺度下的两种ECG信号表示,允许用户在主图中的较大时间窗口中访问全局信息,并在第一ECG条带中的较短时间窗口中访问详细信息。
根据一个实施例,多场显示在显示的第一侧上包括主图和至少一个ECG条带,并且在显示的第二侧上包括至少一个ECG条带。
根据一个实施例,主图是ECG信号的图形表示。主图可以是心率趋势图,其表示作为时间的函数的瞬时心率(HR)。瞬时心率被计算为固定持续时间内心率的平均值,该持续时间例如为两秒、五秒或十秒。在此配置中,HR趋势图绘制一条线,该线经过例如每两秒、五秒或十秒计算的瞬时心率值。
根据一个实施例,主图是整个ECG信号的交互式图形表示,其包括能够在主图的时间轴上选择参考时间的游标。
根据一个实施例,多场显示在显示的第一侧上包括主图、第一时间窗口中的第一ECG条带以及第二ECG条带,该第一ECG条带包括由游标在主图中选择的参考时间,以及与第一ECG条带相比,该第二ECG条带的第二时间窗口更宽并且包括所述第一ECG条带。使用该第二ECG条带要在第一ECG条带周围提供小的背景窗口,并提供ECG信号的中间视图。有利地,与主图的全局视图同时显示的ECG信号的中间视图允许医生比较地观察临床有意义的事件和/或发作(即,心律不齐)、患者关注或其他标记之前和之后的心率背景和行为模式,从而增强心律失常的诊断特异性,并提供生理背景以提高诊断能力。
根据一个实施例,第二ECG条带包括第二游标,并且第二ECG条带被用作所述第二游标的滚动条。这提供了一种附加的交互式部件,以允许用户挑选要在主图中及局部视图中可视化的参考时间。在该实施例中,移动第二游标会导致游标在主图的时间条上发生位移。
根据一个实施例,多场显示包括与标签相关联的至少一个交互式图形对象,该交互式图形对象被配置成激活图形部件在主图上的显示,该显示指示至少一个发作或事件的存在,该发作或事件被标有与交互式图形对象本身相关联的标签。所述交互式图形对象可以具有按钮的样子,并且在本说明书中将被称为标签按钮。多场显示可以包括与计算机实现的方法被配置成进行计算的标签类型的数量一样多的标签按钮。由这些按钮激活的标签可能是但不限于心律异常,例如心房颤动、房室传导阻滞、室性心动过速和早搏,诸如室上性早搏和室性早搏。在一个示例中,指示发作的存在的图形部件可以是主图的片断的颜色改变,在这种情况下,发作由在与该发作相关联的时间窗口上延伸的色带指示,或主图被包括在与该发作相关联的时间窗口中的点的颜色变化。在该示例中,颜色与搏动标签的类型相关联,该类型诸如是室性早搏(PVC)或室上性早搏(PSVC)。通过点击多场显示中显示的图例中的相关按钮,可以隐藏色带和点两者。在第二示例中,突出显示一个事件的图形部件可以是与事件相关联的时间点的颜色改变。通过选择与ECG信号的具体特性相关联的期望标签按钮来突出显示关注的事件和发作,允许用户有利地在ECG信号的多天表示中容易且快速地识别出ECG的几个片段,邀请用户更靠近地查看(诸如心律不齐的发作),并容易地浏览短发作和长发作两者的背景。
前述方法通过便于表示在所识别的事件之前和之后的基于ECG的背景信息来辅助心脏病专家的诊断工作。
根据一个实施例,在显示的第二侧上显示从至少一个发作中提取的至少一个ECG条带,该发作对应于所选标签。
根据一个实施例,交互式部件被配置成用于探索所述多图显示场,其中该探索包括以下各项中的至少一个:
1. 沿主图时间轴选择参考时间;
2. 放大和缩小主图;
3. 在对应于完整记录时间的时间间隔内沿着时间轴探索EGC信号和/或ECG特征的图形表示;
4. 通过在主图中选择时间窗口来定义新发作;和/或
5. 选择至少一个标签按钮,以示出与至少一个描述符相关联的发作。
根据一个实施例,在显示的第一侧中的第一ECG条带进一步包括:第二交互式部件,该第二交互式部件能够移动ECG条带的时间窗口,并且相应地移动主图上的参考时间,使得时间窗口中包括该参考时间。
根据一个实施例,在显示的第二侧中的至少一个ECG条带是表示发作的摘录的发作图。除了主图和ECG条带图之外,显示发作图的优点还在于,它在用户的视场中提供不同时间尺度下的ECG信号的多个表示。这允许用户在主图的较大时间窗口中访问全局信息,并在第一ECG条带中的较短时间窗口中以及在发作图中访问详细信息。不同时间尺度图的这种组合使用户可以更容易且更快地解释ECG信号,这是因为用户可以在发作周围的不同时间点处、在主图上导航,并分析条带图上的对应信号,以确认诊断或评论该发作。
根据一个实施例,通过标签按钮选择的发作图包括从被分类为带有所述标签的发作的ECG信号的至少一部分中提取的ECG的条带。
根据一个实施例,第二显示侧包括:第三交互式部件,用以选择至少一个代表性发作图并删除至少一个非代表性发作图。
根据替换的实施例,第二显示侧在每个发作图中包括:第三交互式部件,以选择与要添加到可编辑报告中的发作图相关联的发作;以及第四交互式部件,以从第二显示侧中删除发作图的发作。
根据一个实施例,该方法进一步包括:交互式部件,其被配置成在定义新发作时生成一个发作图,并且优选地在第二显示侧中显示该发作图。
根据一个实施例,第三交互式部件进一步被配置成将主图上的游标自动移动到与发作图相关联的相关时间点。借助于有限的示例,相关发作可以是发作的开始或发作的结束。
在多场显示的第二侧中的发作图被用来同时表示可能具有可变持续时间的一个或多个ECG条带。为了允许在发作图中容易且统一地表示ECG条带,所有具有持续时间超过预定义阈值(例如10秒)的ECG条带的发作图可以显示在预定义的时间窗口中的ECG条带的片段上。根据一个实施例,表示在大于10秒或几十秒的时间间隔上注册的ECG条带的发作图进一步包括:交互式部件,其被配置成在发作图中表示预定义的时间窗口中的ECG条带的片段,该预定义的时间窗口从发作的开始时间开始。所述预定义的时间窗口可以例如持续10至60秒。
根据一个实施例,本发明的方法进一步包括计算时间负担的步骤,该时间负担是与相同标签相关联的所有时间段的总和与ECG信号采集的总时间之间的比率。
根据一个实施例,本发明的方法进一步包括以下步骤:计算事件的计数负担,该事件诸如例如是室性早搏和房性早搏,该计数负担是与事件类型相关联的计数与整个ECG信号中测量的总心跳之间的比率。根据替换的实施例,计数负担可以直接作为事件计数的数量来计算,该事件诸如例如是室性早搏和房性早搏。
根据一个实施例,本发明的方法进一步包括以下步骤:编辑报告,该报告包括至少一个发作图、从电子病历数据中提取的信息的选集以及负担。
根据一个实施例,多场显示的至少一个场是R-R图。
本发明还涉及一种交互式心电图分析系统,该系统用于实现根据上面在本文中描述的实施例的用于ECG分析的方法。所述系统使得能够分析和交互式显示所述ECG信号记录。
根据一个实施例,交互式心电图分析系统包括:远程服务器和至少一个计算机设备。远程服务器可以访问至少包括患者的ECG信号记录的医学数据库。该至少一个计算机设备能够至少临时地与远程服务器进行通信,以交换ECG数据和可显示的信息。
根据一个实施例,远程服务器包括:
- 至少一个处理器;
- 至少一个工作存储器;
- 数据交换模块;以及
- 分析模块,以分析ECG信号来提供与ECG信号部分相关联的特征和/或描述符。
根据一个实施例,至少一个计算机设备包括:
- 显示屏;
- 至少一个微处理器;
- 至少一个工作存储器;
- 数据交换模块;
- 显示窗口生成模块,其使得ECG信号、特征和/或描述符的图形表示能够被格式化为包括至少一部分图形表示的多个连续的固定显示窗口,并显示在显示屏上;
- 交互模块,其控制交互式部件,以使得显示窗口能够进行交互式可视化,并允许用户选择包括代表性发作图的显示窗口;以及
- 编辑模块,其编辑包括至少一个所选发作图的报告。
根据一个实施例,新显示窗口的可视化是实时实行的。
根据一个实施例,远程服务器进一步包括:图形表示模块,其生成ECG信号、ECG特征和/或描述符的图形表示以传递到计算机设备。
本发明的第二方面涉及一种用于心电图分析的计算机实现的方法,该方法包括:
- 接收至少一个ECG信号;
- 至少通过描绘和分类来分析ECG信号,以便通过将时隙与标签相关联来定义ECG信号中的发作;以及
- 以至少三个不同的显示场的形式交互式显示ECG信号的表示。
根据一个实施例,交互式显示的方法包括:
- 至少一个主图,其包括作为时间的函数的ECG信号或从ECG信号得出的至少一个特征的图形表示,以及被配置成用于导航所述图形表示的第一交互式部件,其中导航包括:
· 沿主图时间轴选择参考时间;
· 放大和缩小主图;
· 在对应于完整记录时间的时间间隔内沿着时间轴探索图形表示;
· 选择至少一个标签按钮,以用于示出与至少一个标签相关联的发作;
- 至少一个ECG条带图,其包括:
· 作为时间的函数的ECG信号的条带和/或至少是从ECG信号得出的特征的图形表示,其中针对固定时间窗口显示所述ECG条带图形表示,该固定时间窗口包括在主图上选择的参考时间;
· 第二交互式部件,其能够移动带状图形表示的时间窗口,以及相应地在主图上移动参考时间,以使其被包括在时间窗口中;
- 通过标签按钮选择的至少一个发作图,并且包括从被分类为带有所述标签的发作的ECG信号的至少一部分中提取的ECG的条带。
根据一个实施例,至少一个ECG信号是Holter。
根据一个实施例,接收步骤进一步包括电子病历数据的接收。
根据本发明第二方面的一个实施例,分析包括处理的预备步骤,例如以用于对ECG波形的一组测量结果进行降噪或提取。
根据一个实施例,特征包括在分析步骤期间从信号得出的任何测量结果。借助于非限制性示例,特征可以是心跳的次数、心率、RR间隔、心率频率及其组合。
根据一个实施例,标签与对应于临床状况或信号噪声的ECG信号中的异常相关联。
根据一个实施例,分析步骤包括针对信号中包括的所有条带的噪声评估的计算。
根据一个实施例,第一交互式部件进一步包括在主图中选择时间间隔,并将所述时间间隔定义为新发作。
根据一个实施例,根据本发明的第二方面的方法进一步包括第三交互式部件,用以选择至少一个代表性发作图并删除至少一个非代表性发作图。
根据一个实施例,根据本发明的第二方面的方法进一步包括以下步骤:计算负担,该负担是与相同标签相关联的所有时间段的总和与ECG信号采集的总时间之间的比率。
根据一个实施例,根据本发明的第二方面的方法进一步包括编辑报告的步骤,该报告包括所选代表性发作图、一些电子病历数据、信号的一般特性的描述以及负担。
根据一个实施例,多场显示中的至少一个是R-R图或平均心率图。
根据一个实施例,第一交互式部件允许选择标签按钮并且可视化与主图上的标签相对应的所有发作,并且同时显示与每一个被标记发作相对应的至少一个发作图,以及按持续时间、开始时间、心率或相关性标准来将发作图分类。
本发明还涉及一种交互式心电图分析系统,以用于实现根据本文以上涉及本发明的第二方面的实施例的方法。所述系统能够分析和交互式显示所述ECG信号记录。
交互式心电图分析系统包括远程服务器和至少一个计算机设备。该远程服务器有权访问至少包括患者的ECG信号记录的医学数据库。该至少一个计算机设备能够至少临时地与远程服务器进行通信以交换ECG数据和可显示的信息。
根据一个实施例,远程服务器包括:
- 至少一个处理器;
- 至少一个工作存储器;
- 数据交换模块;以及
- 分析模块,以分析ECG信号来提供与ECG信号部分相关联的特征和/或描述符。
根据一个实施例,至少一个计算机设备包括:
- 显示屏;
- 至少一个微处理器;
- 至少一个工作存储器;
- 数据交换模块;
- 显示窗口生成模块,使得ECG信号、特征和/或描述符的图形表示能够被格式化为多个连续的固定显示窗口,其包括至少一部分图形表示,并显示在显示屏上;
- 交互模块,其控制交互式部件,以使得显示窗口能够进行交互式可视化,并允许用户选择包括代表性发作图的显示窗口;以及
- 编辑模块,其编辑包括至少一个所选发作图的报告。
根据一个实施例,新显示窗口的可视化是实时的。
根据一个实施例,远程服务器进一步包括:图形表示模块,其生成ECG信号、ECG特征和/或描述符的图形表示以传递到计算机设备。
本发明的另一方面涉及一种计算机程序产品,以用于分析ECG信号来产生多个图的交互式表示并允许产生可编辑的报告,所述计算机程序产品包括指令,该指令在由计算机执行该程序时使计算机自动执行根据上述本文中任一实施例所述的方法的步骤。
本发明的又另一方面涉及一种包括指令的计算机可读存储介质,当由计算机执行时,该指令使计算机执行根据上述本文中任意实施例所述的计算机实现的方法的步骤。根据一个实施例,计算机可读存储介质是非暂时性计算机可读存储介质。
实现本实施例的方法的计算机程序通常可以在诸如但不限于SD卡、外部存储设备、微芯片、闪速存储器设备和便携式硬盘驱动器之类的分布式计算机可读存储介质上分发给用户。可以将计算机程序从分发介质复制到硬盘或类似的中间存储介质。可以通过将计算机指令从它们的分发介质或它们的中间存储介质加载到计算机的执行存储器中,从而配置计算机以使其根据本发明的方法进行工作来运行计算机程序。所有这些操作对于计算机系统领域的技术人员是公知的。
用以控制处理器或计算机以实现硬件组件并实行如上所述的方法的指令或软件,以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构都被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质之中或之上。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪速存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、磁带、软盘、磁光数据存储设备、光学数据存储设备、硬盘、固态磁盘,以及本领域普通技术人员已知的任何设备,该设备能够以非暂时性方式存储指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构,并且向处理器或计算机提供指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构,以使得处理器或计算机可以执行该指令。在一个示例中,指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在网络耦合的计算机系统上,以使得指令和软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构被存储、访问和由处理器或计算机以分布式方式执行。
尽管已经描述和说明了各种实施例,但是详细描述不要被解释为受限于此。可以由本领域技术人员对实施例进行各种修改,而不脱离如由权利要求定义的本公开的真实精神和范围。
附图说明
图1是界面的屏幕截图,其中在主图中通过选择标签按钮“Afib”突出显示了与心房颤动相对应的信号片段,并且右边的发作图示出了与那些突出显示的心房颤动发作相关联的条带。
图2是该界面的屏幕截图,其中除了按钮“Afib”之外,还激活了按钮“OtherSVT”以示出室上性心动过速的发作中所包括的发作图,并在主图中突出显示对应的信号片段,主图是R-R图。
图3包括图形界面的两个屏幕截图,其中图3B的主图是图3A的主图的缩放,以便允许更好地可视化信号的突出显示部分。
图4包括图形界面的两个屏幕截图,其示出了主图,其中被用来选择参考时间的游标已从一个初始方位(图4A)交互式地移动到新的方位(图4B),因此修改了其条带图中表示的条带。
图5和图6是根据本发明的方法和系统所编辑的报告的第一页和第二页的示例。
图7是图1中表示的界面截图的第一图形窗口的放大图。
图8是在定义新事件的动作期间的多场显示的第一侧的放大图。
图9是根据本发明的一个实施例的包括多个警报分割部件的多场显示的屏幕截图。
具体实施方式
如图1和图2所示,本发明的计算机实现的方法被配置成显示多场显示1。根据第一实施例,多场显示1包括第一侧2和第二侧3。
第一侧2包括多个子区域,尤其是第一图形窗口4和第二图形窗口5。
第一图形窗口4包括:主图42,其借助于ECG的得出特征:R-R间隔图来在第一时间窗口中提供ECG演变的全局视图。在该第一实施例中,时间窗口具有24小时的持续时间,如在横坐标中由时间轴所示。
多显示图1的第二侧3包括:多个发作图32。每个发作图32显示相关联的发作的ECG条带的至少一个片段,以及提供有关持续时间的信息的字符串(例如,“Duration:1h38m”)和发作的开始时间(例如,“Day 3 / 09:39:30”(“第3天/09:39:30”))。此外,每个发作图32包括:第三交互式部件34,以选择对应的ECG条带,以便将其图形表示添加到可编辑报告中。每个发作图32进一步包括:第四交互式部件33,其被配置成允许用户删除发作图,其中相关联的ECG条带不代表所选标签。第二侧3进一步包括:字符串35,其提供与所选标签相关联的事件和/或发作的负担值。
图7表示与第一图形窗口4相对应的图1的放大图。如图7所示,第一图形窗口4在上部区域中包括多个标签按钮45。每个标签按钮在其附近显示有字符串,该字符串描述与之相关联的标签以及补充信息,例如相关标签的负担值。每个标签按钮45与一种颜色相关联,使得当用户选择标签按钮45时,图形部件46被显示在主图42上,以便在视觉上指示与所选标签相关联的发作和/或事件的存在。这为用户提供了视觉参考,从而允许容易地识别事件和/或发作的具体类别。根据该实施例,第一图形窗口4包括与搏动标签PVC(室性早搏)和PSVC(室上性早搏)相关联的标签按钮45。如图7所示,通过存在与黑色不同的颜色的点,被包括在与搏动标签PVC和PSVC相关联的时间窗口中的主图42中的点是彩色的。
第一图形窗口4进一步包括平行于主图42的时间轴的时间条41,在上面的描述中也被叫做时间轴。所述时间条41提供总ECG采集时间的线性表示,其中,与发作相关联的时间段或与事件相关联的时间点被表示为彩色片段。特别地,在该实施例中,时间条41上的较暗的灰色区域对应于噪声信号的时间段(即,在信号过于伪像的(artifacted)并且分析算法不能提出描绘和适当的检测时)。第一图形窗口4进一步包括:交互式游标43,其被配置成沿着时间条41移动,以便允许在ECG信号的总采集时间上及时对主图42进行导航。时间条41上的色斑指示发作和事件的存在,其指导用户挑选要在主图42中观察的时间段,并为游标43的位移提供简单的界标。
在右下角,第一图形窗口包括:第二交互式部件44,其被配置成在主图中产生放大图和缩小图。
图1和图2还示出了第二图形窗口5在第二时间窗口中包括第一ECG条带51,该第二时间窗口从游标43选择的时间点开始。第二图形窗口5进一步包括:第三时间窗口中的第二ECG条带52。所述第三时间窗口大于第二时间窗口,并且完全包括第二时间窗口。
图3A和3B示出了用户与第二交互式部件44进行交互的效果,该第二交互式部件44产生了主图42的放大图。实际上,图3B中的主图是图3A中所示的主图的放大图。
图4A和4B示出了主图42,其在相同时间窗口中显示相同的R-R图,而游标43对应于两个不同的时间点位于时间条41上。因此,在图4A和4B中的第二图形窗口5中表示的第一ECG条带和第二ECG条带不相同。
根据图5所示的实施例,在用本发明的方法编辑的报告的第一页中表示了表格,该表格包括关于患者以及跟随他的医生的信息。该第一页进一步包括用户定义的时间窗口中的ECG特征的图形表示,尤其是R-R图。通常挑选所述时间窗口以便包括关注的发作和/或事件。第一报告页面进一步包括有关ECG记录和所提取的特征的信息(即,记录的持续时间、最小、最大和平均心率等)。
图6示出了根据一个实施例的报告的第二页,其中显示了用户先前选择的ECG条带以及由用户添加的相关的关联的相关联的度量和评论。
根据图8所示的实施例,使用允许用户与主图进行交互的交互式部件来定义新发作。该交互式部件被配置成在主图上选择开始时间点(在主图上可视化:“Day 3 / 06:11:18pm”(“第3天/06:11:18pm”))和结束时间点(在主图上可视化:“Day 3 / 06:13:26pm”(“第3天/06:13:26pm”))。交互式部件进一步被配置成将从开始时间点和结束时间点定义的新时间窗口与一个预定义标签或用户定制标签相关联。
根据图8的实施例,多场显示包括被可视化为小图标的附加交互式部件54。这样的交互式部件允许例如拍摄在第一ECG条带51中表示的ECG信号的图像,该图像可以最终被添加到可编辑报告中,或者修改第一ECG条带51的y轴的电压尺度,或者测量在第一ECG条带51中可视化的R波之间的距离等等。根据此实施例,第二ECG条带52是包括第二游标53的滚动条。沿着第二ECG条带52滑动第二游标53导致自动调整第一ECG条带51的第二时间窗口。
根据图9所示的实施例,由患者通过与ECG监测设备交互而生成的“患者警报”事件在主图42和第一ECG条带51中被可视化为警报图标61。病人触发警报的时间在第一ECG条带中以及在发作图32中用垂直线62表示。

Claims (14)

1.一种用于心电图分析的计算机实现的方法,所述方法包括以下步骤:
- 接收至少一个ECG信号;
- 分析所述ECG信号以提供特征,和/或识别至少一个发作和/或事件,其中,发作是由开始时间、持续时间和在所述ECG信号的分析期间获得的标签所定义的ECG信号的片段,以及事件是由开始时间和在所述ECG信号的分析期间获得的标签所定义的预定义持续时间的ECG信号的条带;以及
- 显示多场显示(1);其中,所述多场显示(1)至少包括:
· 主图(42),其是在第一时间窗口中ECG信号的图形表示的全局视图;
· 第二时间窗口(51)中的ECG信号的图形表示的局部视图,其中第一时间窗口包括第二时间窗口;
· 第三时间窗口(52)中的ECG信号的图形表示的中间视图,其中第三时间窗口包括第二时间窗口,并且具有被包括在第一时间窗口的持续时间与第二时间窗口的持续时间之间的持续时间;以及
· 至少一个交互式部件,其是游标(43),其能够通过在时间条(41)上滑动来在主图(42)上选择参考时间,所述时间条(41)包括在时间条(41)上突出显示的视觉部件、与发作和/或事件相对应的时间段。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中,在主图、局部视图和中间视图中,ECG信号的图形表示是作为时间的函数的ECG信号的条带或与ECG信号相关联的特征的图。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的计算机实现的方法,其中,多场显示(1)包括用于心电图的分析的可直接编辑的信息。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法,进一步包括:至少一个交互式部件,其被配置成选择至少一个ECG信号的条带和/或至少一条可直接编辑的信息。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的计算机实现的方法,其中,所述交互式部件进一步被配置成执行以下动作中的至少一个:
i. 放大和缩小主图(42);
ii. 通过在主图(42)上选择时间窗口来定义新发作;以及
iii. 在主图(42)上突出显示与至少一个标签相关联的事件和/或发作的存在。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的计算机实现的方法,其中,在多场显示(1)中进一步显示了至少一个与一个发作相关联的ECG条带(32),和/或至少一个与一个事件(32)相关联的ECG片段。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算机实现的方法,其中,所述分析步骤包括:描绘ECG信号的步骤,以及基于描绘步骤的结果,对ECG片段进行分类的步骤,以便识别发作和/或事件。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的计算机实现的方法,其中,从对ECG信号的分析提供的特征包括在所述分析步骤期间从所述ECG信号得出的任何测量结果,以及通过分类步骤与所述ECG片段或条带相关联的标记与对应于临床状况或信号噪声的ECG信号中的异常相关联。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的计算机实现的方法,其中,至少一个ECG信号是动态心电图。
10.一种交互式心电图分析系统,其包括远程服务器,所述远程服务器有权访问医学数据库,所述医学数据库包括患者的至少一个ECG信号记录并使得能够分析和交互式显示所述ECG信号记录;以及至少一个计算机设备,其能够至少临时地与远程服务器进行通信,以交换ECG数据和可显示的信息,其中,远程服务器包括:
- 处理器;
- 存储器;
- 数据交换模块;
- 分析模块,其被配置成分析ECG信号以提供特征和/或识别ECG信号中的至少一个发作和/或事件;
- 图形表示模块,其被配置成生成ECG信号的图形表示;
- 窗口生成模块,其被配置成生成多个连续的显示窗口,以用于在显示屏上交互式地可视化多场显示(1),所述多场显示(1)至少包括:
· 主图(42),其是在第一时间窗口中ECG信号的图形表示的全局视图;
· 第二时间窗口(51)中的ECG信号的图形表示的局部视图,其中第一时间窗口包括第二时间窗口;
· 第三时间窗口(52)中的ECG信号的图形表示的中间视图,其中第三时间窗口包括第二时间窗口,并且具有被包括在第一时间窗口的持续时间与第二时间窗口的持续时间之间的持续时间;以及
· 至少一个交互式部件,其是游标(43),其被配置成通过在时间条(41)上滑动来在主图(42)上选择参考时间,所述时间条(41)包括在时间条(41)上突出显示的视觉部件、与发作和/或事件相对应的时间段;
- 交互式模块,其被配置成控制交互式部件,所述交互式部件使得能够对多场显示(1)的显示窗口进行交互式可视化,以沿着主图(42)、局部视图和中间视图中的ECG信号的图形表示的时间进行探索;
以及其中,至少一个计算机设备包括显示屏、微处理器、存储器和数据交换模块。
11.根据权利要求10所述的交互式心电图分析系统,进一步包括:编辑模块,其被配置成编辑包括至少一个所选ECG条带和/或ECG片段的报告。
12.根据权利要求10或11中任一项所述的交互式心电图分析系统,其中,ECG信号的图形表示是作为时间的函数的ECG信号的条带或与ECG信号相关联的特征的图。
13.一种包括指令的计算机程序,所述指令在由计算机执行时使所述计算机执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
14.一种包括指令的计算机可读介质,所述指令在由计算机执行时使所述计算机执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
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WO (1) WO2019038435A1 (zh)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10426364B2 (en) 2015-10-27 2019-10-01 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US10779744B2 (en) 2015-10-27 2020-09-22 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US10827938B2 (en) 2018-03-30 2020-11-10 Cardiologs Technologies Sas Systems and methods for digitizing electrocardiograms
US11331034B2 (en) 2015-10-27 2022-05-17 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US11672464B2 (en) 2015-10-27 2023-06-13 Cardiologs Technologies Sas Electrocardiogram processing system for delineation and classification
CN111433860B (zh) 2017-08-25 2024-03-12 皇家飞利浦有限公司 用于分析心电图的用户界面
WO2020086865A1 (en) * 2018-10-26 2020-04-30 Mayo Foundation For Medical Education And Research Neural networks for atrial fibrillation screening
TWI693063B (zh) * 2019-03-14 2020-05-11 美商宇心生醫股份有限公司 心電圖快速標記方法
USD926199S1 (en) * 2019-05-17 2021-07-27 Opsens, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
EP4192354A1 (en) 2020-08-10 2023-06-14 Cardiologs Technologies SAS Electrocardiogram processing system for detecting and/or predicting cardiac events
JP2023543836A (ja) 2020-09-30 2023-10-18 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 心イベントを検出及び/又は予測するための、心電図処理システム
JP1699607S (zh) * 2021-03-11 2021-11-15
EP4088652A1 (en) * 2021-05-11 2022-11-16 Implicity Management of information from active implantable medical device
USD990485S1 (en) * 2021-06-16 2023-06-27 Medical Informatics Corp. Display screen with a graphical user interface for auto-regulation of cerebrovascular perfusion
WO2023144022A1 (en) 2022-01-26 2023-08-03 Cardiologs Technologies Sas Systems and methods for restricting rights to an electrocardiogram processing system

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1406198A2 (en) * 2002-09-18 2004-04-07 Covance, Inc. Method and apparatus for interactive annotation and measurement of time series data
US20040077941A1 (en) * 2002-10-21 2004-04-22 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and system for image improvement with ECG gating and dose reduction in CT imaging
US20100030302A1 (en) * 2008-07-30 2010-02-04 Medtronic, Inc. Method for displaying trended data retrieved from a medical device
US20120278099A1 (en) * 2011-04-26 2012-11-01 Cerner Innovation, Inc. Monitoring, capturing, measuring and annotating physiological waveform data
WO2016145392A1 (en) * 2015-03-12 2016-09-15 Bardy Diagnostics, Inc. Display arrangement for diagnosis of cardiac rhythm disorders

Family Cites Families (200)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1323922C (en) 1989-09-26 1993-11-02 William Fang Personal health monitor enclosure
JPH04279175A (ja) 1990-07-03 1992-10-05 Telectronics Nv 不整脈制御装置および不整脈検出方法
US5632272A (en) 1991-03-07 1997-05-27 Masimo Corporation Signal processing apparatus
US5239494A (en) 1991-10-30 1993-08-24 Motorola, Inc. Random bit stream generator and method
JP2691815B2 (ja) * 1991-12-05 1997-12-17 シャープ株式会社 携帯型心電計
US5966692A (en) 1992-05-12 1999-10-12 Telemed Technologies International Corporation Method and system for monitoring the heart of a patient
US5533511A (en) 1994-01-05 1996-07-09 Vital Insite, Incorporated Apparatus and method for noninvasive blood pressure measurement
FR2722313B1 (fr) 1994-07-07 1997-04-25 Ela Medical Sa Procede de compression de donnees physiologiques, notamment d'active cardiaque, en particulier pour un enregistrement holter d'electrocardiogrammes ou d'electrogrammes
US6424860B1 (en) * 1994-10-07 2002-07-23 Ortivus Ab Myocardial ischemia and infarction analysis and monitoring method and apparatus
US5619991A (en) 1995-04-26 1997-04-15 Lucent Technologies Inc. Delivery of medical services using electronic data communications
US5819007A (en) 1996-03-15 1998-10-06 Siemens Medical Systems, Inc. Feature-based expert system classifier
US6095984A (en) 1996-04-17 2000-08-01 Seiko Epson Corporation Arrhythmia detecting apparatus
US5907291A (en) 1997-06-05 1999-05-25 Vsm Technology Inc. Multi-patient monitoring apparatus and method
US6024699A (en) 1998-03-13 2000-02-15 Healthware Corporation Systems, methods and computer program products for monitoring, diagnosing and treating medical conditions of remotely located patients
US6453191B2 (en) 2000-02-18 2002-09-17 Cambridge Heart, Inc. Automated interpretation of T-wave alternans results
GB2362954A (en) 2000-06-02 2001-12-05 Cardionetics Ltd Blood pressure measurement
US6507753B1 (en) 2000-08-09 2003-01-14 Ge Marquette Medical Systems, Inc. Method and apparatus to detect acute cardiac syndromes in specified groups of patients using ECG
US6612985B2 (en) 2001-02-26 2003-09-02 University Of Rochester Method and system for monitoring and treating a patient
FR2822980B1 (fr) * 2001-03-29 2003-07-04 Ela Medical Sa Procede de traitement de donnees d'electogrammes d'un dispositif medical implantable actif pour l'aide au diagnostic par un praticien
US6694177B2 (en) 2001-04-23 2004-02-17 Cardionet, Inc. Control of data transmission between a remote monitoring unit and a central unit
US6656125B2 (en) 2001-06-01 2003-12-02 Dale Julian Misczynski System and process for analyzing a medical condition of a user
US7244230B2 (en) 2002-11-08 2007-07-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Computer aided diagnostic assistance for medical imaging
IL155955A0 (en) 2003-05-15 2003-12-23 Widemed Ltd Adaptive prediction of changes of physiological/pathological states using processing of biomedical signal
JP2005000409A (ja) * 2003-06-12 2005-01-06 Omron Healthcare Co Ltd 心電計および心電波形表示方法
US7142907B2 (en) 2003-07-01 2006-11-28 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and apparatus for algorithm fusion of high-resolution electrocardiograms
CA2544926C (en) 2003-11-26 2013-12-31 Cardionet, Inc. System and method for processing and presenting arrhythmia information to facilitate heart arrhythmia identification and treatment
US7194300B2 (en) 2004-01-21 2007-03-20 Cardionet, Inc. Cardiac monitoring
US7587237B2 (en) 2004-02-02 2009-09-08 Cardionet, Inc. Biological signal management
US7099715B2 (en) 2004-02-17 2006-08-29 Cardionet, Inc. Distributed cardiac activity monitoring with selective filtering
US7174205B2 (en) 2004-04-05 2007-02-06 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Cardiac diagnostic system and method
US7471977B2 (en) 2004-06-30 2008-12-30 General Electric Company Method and system for detecting pace pulses
US9820658B2 (en) 2006-06-30 2017-11-21 Bao Q. Tran Systems and methods for providing interoperability among healthcare devices
IL165096A0 (en) 2004-11-08 2005-12-18 Eyal Cohen A method and system for diagnosis of cardiac diseases utilizing neural networks
US7460902B2 (en) 2005-02-02 2008-12-02 The General Electric Company Monitoring of atrial activation
US8818496B2 (en) 2005-10-14 2014-08-26 Medicalgorithmics Ltd. Systems for safe and remote outpatient ECG monitoring
WO2007098228A2 (en) 2006-02-17 2007-08-30 Transoma Medical, Inc. System and method of monitoring physiological signals
JP5154118B2 (ja) 2006-03-28 2013-02-27 東海ゴム工業株式会社 流体輸送蛇腹ホース及びその製造方法
US8684900B2 (en) 2006-05-16 2014-04-01 Bao Tran Health monitoring appliance
US8155735B2 (en) 2006-09-19 2012-04-10 The Cleveland Clinic Foundation Prediction and prevention of postoperative atrial fibrillation in cardiac surgery patients
US7593764B2 (en) 2006-10-03 2009-09-22 General Electric Company System and method of serial comparison for detection of long QT syndrome (LQTS)
US7769434B2 (en) 2006-11-30 2010-08-03 General Electric Company Method of physiological data analysis and measurement quality check using principal component analysis
GB0624081D0 (en) 2006-12-01 2007-01-10 Oxford Biosignals Ltd Biomedical signal analysis method
WO2008128034A1 (en) 2007-04-12 2008-10-23 University Of Virginia Patent Foundation Method, system and computer program product for non-invasive classification of cardiac rhythm
WO2009005734A2 (en) 2007-06-28 2009-01-08 Cardiosoft L.P. Diagnostic and predictive system and methodology using multiple parameter electrocardiography superscores
US8666483B2 (en) 2007-10-24 2014-03-04 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for cardiac medical condition detection and characterization
US8346349B2 (en) 2008-01-16 2013-01-01 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for predicting patient outcomes from a physiological segmentable patient signal
CN101268938A (zh) 2008-04-30 2008-09-24 董军 用于心电图识别与分类的方法和设备
US7894888B2 (en) 2008-09-24 2011-02-22 Chang Gung University Device and method for measuring three-lead ECG in a wristwatch
EP2345024B1 (en) * 2008-11-10 2017-11-08 Cardioinsight Technologies, Inc. Visualization of electrophysiology data
EP2384144A1 (en) 2008-12-30 2011-11-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. A method and system for processing heart sound signals
JP5413887B2 (ja) * 2009-03-31 2014-02-12 フクダ電子株式会社 心電図解析装置および心電図解析プログラム
US10588527B2 (en) 2009-04-16 2020-03-17 Braemar Manufacturing, Llc Cardiac arrhythmia report
US8632465B1 (en) 2009-11-03 2014-01-21 Vivaquant Llc Physiological signal denoising
US9339202B2 (en) 2009-11-03 2016-05-17 Vivaquant Llc System for processing physiological data
CN101766484B (zh) 2010-01-18 2011-09-07 董军 用于心电图识别与分类的方法和设备
US8909332B2 (en) 2010-01-26 2014-12-09 Stmicroelectronics S.R.L. Method and device for estimating morphological features of heart beats
CN102188240A (zh) 2010-03-05 2011-09-21 华东师范大学 一种心电图数据采样方法及其装置
SG183435A1 (en) 2010-03-15 2012-09-27 Singapore Health Serv Pte Ltd Method of predicting the survivability of a patient
US20110282225A1 (en) * 2010-05-12 2011-11-17 Medtronic, Inc. Techniques for reviewing and analyzing implantable medical device system data
US8509882B2 (en) 2010-06-08 2013-08-13 Alivecor, Inc. Heart monitoring system usable with a smartphone or computer
US9351654B2 (en) 2010-06-08 2016-05-31 Alivecor, Inc. Two electrode apparatus and methods for twelve lead ECG
US8948854B2 (en) 2010-07-14 2015-02-03 Mayo Foundation For Medical Education And Research Non-invasive monitoring of physiological conditions
EP2635180B1 (en) 2010-11-02 2019-03-06 CardioNet, Inc. Medical data collection apparatus and method
WO2012085841A1 (en) 2010-12-20 2012-06-28 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Automatic online delineation of a multi-lead electrocardiogram bio signal
US20120203491A1 (en) 2011-02-03 2012-08-09 Nokia Corporation Method and apparatus for providing context-aware control of sensors and sensor data
US9510768B2 (en) 2011-02-23 2016-12-06 Stmicroelectronics S.R.L. Device for measuring impedance of biologic tissues including an alternating current (AC) coupled voltage-to-current converter
WO2012140559A1 (en) 2011-04-11 2012-10-18 Medic4All Ag Pulse oximetry measurement triggering ecg measurement
US9646261B2 (en) 2011-05-10 2017-05-09 Nymi Inc. Enabling continuous or instantaneous identity recognition of a large group of people based on physiological biometric signals obtained from members of a small group of people
CN102379694B (zh) 2011-10-12 2014-07-16 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 心电图r波检测方法
US9084548B2 (en) 2011-11-07 2015-07-21 Braemar Manufacturing, Llc Ventricular fibrillation detection
US9464923B2 (en) 2012-01-31 2016-10-11 Kodenshi Corporation Encoder sensor mounting body, drum disk encoder, and motor with encoder using same
US10849563B2 (en) 2012-03-19 2020-12-01 University Of Florida Research Foundation, Inc. Methods and systems for brain function analysis
EP2676604B1 (en) 2012-06-19 2016-08-10 Texas Instruments France Real time QRS duration measurement in electrocardiogram
US8954135B2 (en) 2012-06-22 2015-02-10 Fitbit, Inc. Portable biometric monitoring devices and methods of operating same
CN102779234B (zh) 2012-06-28 2015-10-28 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 一种心电图分类处理方法及装置
EP2892421A1 (en) 2012-09-04 2015-07-15 Whoop, Inc. Systems, devices and methods for continuous heart rate monitoring and interpretation
CN104798074A (zh) * 2012-09-18 2015-07-22 德尔格医疗系统有限公司 产生患者参数数据的用户界面显示的系统和方法
RU2677797C2 (ru) 2012-10-26 2019-01-21 Конинклейке Филипс Н.В. Диагностическое представление и интерпретация отведений электрокардиограммы (экг) на цифровом дисплее
US9254095B2 (en) 2012-11-08 2016-02-09 Alivecor Electrocardiogram signal detection
KR102145450B1 (ko) 2013-01-24 2020-08-18 아이리듬 테크놀로지스, 아이엔씨 생리학적 모니터링 기기
CN103110417B (zh) 2013-02-28 2014-07-16 华东师范大学 一种心电图自动识别系统
US20140275840A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Flint Hills Scientific, L.L.C. Pathological state detection using dynamically determined body data variability range values
US10251573B2 (en) 2013-05-03 2019-04-09 Medtronic, Inc. Electrogram summary
CN103284702A (zh) 2013-06-17 2013-09-11 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 心电图和脉搏波关系分析及融合分析的方法和装置
US9247911B2 (en) 2013-07-10 2016-02-02 Alivecor, Inc. Devices and methods for real-time denoising of electrocardiograms
US20150018660A1 (en) 2013-07-11 2015-01-15 Alivecor, Inc. Apparatus for Coupling to Computing Devices and Measuring Physiological Data
US9750423B2 (en) 2013-08-13 2017-09-05 Koninklijke Philips N.V. Method and display for long term physiological signal quality indication
KR101524226B1 (ko) 2013-08-19 2015-05-29 광운대학교 산학협력단 신경망을 이용한 심장질환판별 방법 및 그 장치
WO2015030712A1 (en) 2013-08-26 2015-03-05 Bodhi Technology Ventures Llc Method of detecting the wearing limb of a wearable electronic device
CN103417209B (zh) 2013-08-29 2015-06-03 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 一种心电图特征选择方法
US10143425B1 (en) 2013-09-09 2018-12-04 Scanadu Incorporated Methods of data acquisition quality and data fusion for personal portable wireless vital signs scanner
US10433751B2 (en) 2013-09-25 2019-10-08 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for facilitating a cardiac rhythm disorder diagnosis based on subcutaneous cardiac monitoring data
US9345414B1 (en) 2013-09-25 2016-05-24 Bardy Diagnostics, Inc. Method for providing dynamic gain over electrocardiographic data with the aid of a digital computer
US20150088020A1 (en) 2013-09-25 2015-03-26 Bardy Diagnostics, Inc. System and Method For Interactive Processing Of ECG Data
US10736529B2 (en) 2013-09-25 2020-08-11 Bardy Diagnostics, Inc. Subcutaneous insertable electrocardiography monitor
US9655538B2 (en) 2013-09-25 2017-05-23 Bardy Diagnostics, Inc. Self-authenticating electrocardiography monitoring circuit
US9433367B2 (en) 2013-09-25 2016-09-06 Bardy Diagnostics, Inc. Remote interfacing of extended wear electrocardiography and physiological sensor monitor
US9408551B2 (en) 2013-11-14 2016-08-09 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for facilitating diagnosis of cardiac rhythm disorders with the aid of a digital computer
US9737224B2 (en) 2013-09-25 2017-08-22 Bardy Diagnostics, Inc. Event alerting through actigraphy embedded within electrocardiographic data
US9717433B2 (en) 2013-09-25 2017-08-01 Bardy Diagnostics, Inc. Ambulatory electrocardiography monitoring patch optimized for capturing low amplitude cardiac action potential propagation
US20190099105A1 (en) 2013-09-25 2019-04-04 Bardy Diagnostics, Inc. Self-Expiring Electrocardiography And Physiological Sensor Monitor
US9433380B1 (en) 2013-09-25 2016-09-06 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrocardiography patch
US9364155B2 (en) 2013-09-25 2016-06-14 Bardy Diagnostics, Inc. Self-contained personal air flow sensing monitor
US10799137B2 (en) 2013-09-25 2020-10-13 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for facilitating a cardiac rhythm disorder diagnosis with the aid of a digital computer
US10433748B2 (en) 2013-09-25 2019-10-08 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrocardiography and physiological sensor monitor
US9545204B2 (en) 2013-09-25 2017-01-17 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrocardiography patch
US9655537B2 (en) 2013-09-25 2017-05-23 Bardy Diagnostics, Inc. Wearable electrocardiography and physiology monitoring ensemble
US10806360B2 (en) 2013-09-25 2020-10-20 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear ambulatory electrocardiography and physiological sensor monitor
US9717432B2 (en) 2013-09-25 2017-08-01 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrocardiography patch using interlaced wire electrodes
US20170238833A1 (en) 2013-09-25 2017-08-24 Bardy Diagnostics, Inc. Electrocardiography And Syncope Monitor Recorder
US11213237B2 (en) 2013-09-25 2022-01-04 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for secure cloud-based physiological data processing and delivery
US10463269B2 (en) 2013-09-25 2019-11-05 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for machine-learning-based atrial fibrillation detection
US9619660B1 (en) 2013-09-25 2017-04-11 Bardy Diagnostics, Inc. Computer-implemented system for secure physiological data collection and processing
US9408545B2 (en) 2013-09-25 2016-08-09 Bardy Diagnostics, Inc. Method for efficiently encoding and compressing ECG data optimized for use in an ambulatory ECG monitor
US10888239B2 (en) 2013-09-25 2021-01-12 Bardy Diagnostics, Inc. Remote interfacing electrocardiography patch
US9775536B2 (en) 2013-09-25 2017-10-03 Bardy Diagnostics, Inc. Method for constructing a stress-pliant physiological electrode assembly
US10165946B2 (en) 2013-09-25 2019-01-01 Bardy Diagnostics, Inc. Computer-implemented system and method for providing a personal mobile device-triggered medical intervention
US9700227B2 (en) 2013-09-25 2017-07-11 Bardy Diagnostics, Inc. Ambulatory electrocardiography monitoring patch optimized for capturing low amplitude cardiac action potential propagation
US9615763B2 (en) 2013-09-25 2017-04-11 Bardy Diagnostics, Inc. Ambulatory electrocardiography monitor recorder optimized for capturing low amplitude cardiac action potential propagation
US10251576B2 (en) 2013-09-25 2019-04-09 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for ECG data classification for use in facilitating diagnosis of cardiac rhythm disorders with the aid of a digital computer
US9504423B1 (en) 2015-10-05 2016-11-29 Bardy Diagnostics, Inc. Method for addressing medical conditions through a wearable health monitor with the aid of a digital computer
US10736531B2 (en) 2013-09-25 2020-08-11 Bardy Diagnostics, Inc. Subcutaneous insertable cardiac monitor optimized for long term, low amplitude electrocardiographic data collection
US10478075B2 (en) 2013-10-25 2019-11-19 Qualcomm Incorporated System and method for obtaining bodily function measurements using a mobile device
USD793566S1 (en) 2015-09-10 2017-08-01 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrode patch
USD831833S1 (en) 2013-11-07 2018-10-23 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrode patch
USD801528S1 (en) 2013-11-07 2017-10-31 Bardy Diagnostics, Inc. Electrocardiography monitor
USD744659S1 (en) 2013-11-07 2015-12-01 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrode patch
USD717955S1 (en) 2013-11-07 2014-11-18 Bardy Diagnostics, Inc. Electrocardiography monitor
US10561321B2 (en) 2013-12-12 2020-02-18 Alivecor, Inc. Continuous monitoring of a user's health with a mobile device
WO2015089484A1 (en) 2013-12-12 2015-06-18 Alivecor, Inc. Methods and systems for arrhythmia tracking and scoring
US9241650B2 (en) 2013-12-15 2016-01-26 Lifewatch Technologies Ltd. Patient specific QRS complex classification for arrhythmia detection
US9572538B2 (en) 2014-02-25 2017-02-21 General Electric Company System and method for perfusion-based arrhythmia alarm evaluation
US9468386B2 (en) 2014-03-11 2016-10-18 Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) Method for detecting abnormalities in an electrocardiogram
CN114504310A (zh) 2014-04-02 2022-05-17 皇家飞利浦有限公司 用于检测用户的心率的变化的系统和方法
CN104970789B (zh) 2014-04-04 2017-12-19 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 心电图分类方法及系统
US9635514B2 (en) 2014-04-04 2017-04-25 Mayo Foundation For Medical Education And Research Identification of a subject in a facility
US10117635B2 (en) 2014-06-05 2018-11-06 Guangren CHEN Electronic acoustic stethoscope with ECG
US10201286B2 (en) 2014-08-22 2019-02-12 Apple Inc. Frequency domain projection algorithm
US9918651B2 (en) 2014-09-02 2018-03-20 The Regents Of The University Of Michigan Electrocardiogram data analysis method for rapid diagnosis
US10311211B2 (en) 2014-09-18 2019-06-04 Preventice Solutions, Inc. Care plan administration using thresholds
US10706485B2 (en) 2014-09-18 2020-07-07 Preventice Solutions, Inc. Creating individually tailored care plans
US11120911B2 (en) 2014-09-18 2021-09-14 Preventice Solutions, Inc. Dynamically adaptive care plans
US10467383B2 (en) 2014-10-07 2019-11-05 Preventice Solutions, Inc. Derived observations in care plan administration
US10691777B2 (en) 2014-10-07 2020-06-23 Preventice Solutions, Inc. Care plan administration: patient feedback
US10095841B2 (en) 2014-10-07 2018-10-09 Preventice Technologies, Inc. Care plan administration
CN107205679B (zh) 2014-10-31 2021-03-09 意锐瑟科技公司 无线生理监测装置和系统
JP6986262B2 (ja) 2014-11-14 2021-12-22 ゾール メディカル コーポレイションZOLL Medical Corporation 医療前兆イベント予測のシステムおよび当該システムを操作するための方法
CN104463326B (zh) 2014-12-09 2017-02-22 浙江大学 一种标准12导联心电信号重建方法
US9591977B2 (en) 2014-12-31 2017-03-14 General Electric Company Method and apparatus for comparing and visualizing serial ECG data
CN107438398A (zh) 2015-01-06 2017-12-05 大卫·伯顿 移动式可穿戴的监控系统
US10297347B2 (en) 2015-04-06 2019-05-21 Preventice Solutions, Inc. Adverse event prioritization and handling
JP2016202347A (ja) * 2015-04-17 2016-12-08 セイコーエプソン株式会社 生体情報処理システム、生体情報処理装置及び解析結果情報の生成方法
US10163527B2 (en) 2015-04-28 2018-12-25 Preventice Technologies, Inc. User interface displaying a temporal relationship between a health event indicator and monitored health conditions
US10952682B2 (en) 2015-07-19 2021-03-23 Sanmina Corporation System and method of a biosensor for detection of health parameters
USD766447S1 (en) 2015-09-10 2016-09-13 Bardy Diagnostics, Inc. Extended wear electrode patch
CN106548127B (zh) 2015-09-18 2022-11-04 松下电器(美国)知识产权公司 图像识别方法
US10818393B2 (en) 2015-10-06 2020-10-27 General Electric Company System and method for clinical decision support
US9788796B2 (en) 2015-10-16 2017-10-17 General Electric Company System and method of adaptive interpretation of ECG waveforms
US10779744B2 (en) 2015-10-27 2020-09-22 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US10827938B2 (en) 2018-03-30 2020-11-10 Cardiologs Technologies Sas Systems and methods for digitizing electrocardiograms
US10426364B2 (en) 2015-10-27 2019-10-01 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US11331034B2 (en) 2015-10-27 2022-05-17 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
DK3367897T3 (da) 2015-10-27 2021-05-31 Cardiologs Tech En automatisk fremgangsmåde til at afgrænse eller kategorisere et elektrokardiogram
US10929510B2 (en) 2015-12-17 2021-02-23 Preventice Technologies, Inc. Patient care systems employing control devices to identify and configure sensor devices for patients
US20170357764A1 (en) * 2016-06-13 2017-12-14 Medical Informatics Corporation User interface for displaying patient historical data
JP7043500B2 (ja) 2016-08-31 2022-03-29 アライヴコア・インコーポレーテッド 生理機能監視のためのデバイス、システム、および方法
CN106778685A (zh) 2017-01-12 2017-05-31 司马大大(北京)智能系统有限公司 心电图图像识别方法、装置及服务终端
US10524735B2 (en) 2017-03-28 2020-01-07 Apple Inc. Detecting conditions using heart rate sensors
EP3618918B1 (en) 2017-05-01 2022-03-16 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems for medical alert management
US10845955B2 (en) 2017-05-15 2020-11-24 Apple Inc. Displaying a scrollable list of affordances associated with physical activities
US10517497B2 (en) 2017-06-23 2019-12-31 General Electric Company System and method for detecting atrial fibrillation
CN111433860B (zh) 2017-08-25 2024-03-12 皇家飞利浦有限公司 用于分析心电图的用户界面
US10602942B2 (en) 2017-08-25 2020-03-31 Cambridge Heartwear Limited Method of detecting abnormalities in ECG signals
WO2019070978A1 (en) 2017-10-06 2019-04-11 Mayo Foundation For Medical Education And Research CARDIAC EJECTION FRACTION SCREEN BASED ON ECG
WO2019074545A1 (en) 2017-10-13 2019-04-18 iHealthScreen Inc. IMAGE-BASED SCREENING SYSTEM FOR PREDICTING AN INDIVIDUAL TO HAVE THE RISK OF AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION (AMD)
WO2019075391A1 (en) 2017-10-13 2019-04-18 Costa Frederico Perego SYSTEM FOR CHARACTERIZING, DIAGNOSING AND PROCESSING A PATIENT'S HEALTH STATUS AND MICROTUBULAR CONDUCTIVITY, AND METHODS OF USING THE SAME
US20200253547A1 (en) 2017-10-31 2020-08-13 Apple Inc. Monitoring System for Assessing Control of a Disease State
US10687726B2 (en) 2017-11-07 2020-06-23 General Electric Company System and method for processing ECG recordings from multiple patients
JP2021504070A (ja) 2017-11-21 2021-02-15 オムニシエント メディカル エーエス 患者の健康に関連する側面を監視するシステム、センサ、および患者の健康に関連する側面を監視する方法
US10827941B2 (en) 2017-12-06 2020-11-10 General Electric Company System and methods for qualification of ECG data for remote analysis
JP6986161B2 (ja) 2018-01-25 2021-12-22 コアラ−ライフ アクチエボラグ リモートポータブルセンサーデバイスからの心電図データの分析
US10930392B2 (en) 2018-02-19 2021-02-23 General Electric Company System and method for processing ECG recordings from multiple patients for clinician overreading
US11763943B2 (en) 2018-03-02 2023-09-19 Preventice Solutions, Inc. Automated ventricular ectopic beat classification
DK180241B1 (en) 2018-03-12 2020-09-08 Apple Inc User interfaces for health monitoring
US10729350B2 (en) 2018-03-19 2020-08-04 General Electric Company System and method for monitoring cardiac arrhythmias
US10645017B2 (en) 2018-05-09 2020-05-05 Biosig Technologies, Inc. Systems, apparatus, and methods for conveying biomedical signals between a patient and monitoring and treatment devices
WO2019228775A1 (en) 2018-05-31 2019-12-05 Københavns Universitet Cardiovascular implantable electronic device (cied) with cardiac event prediction
US20200013507A1 (en) 2018-07-09 2020-01-09 Preventice Technologies, Inc Best fit content delivery in care plan environment
US11357452B2 (en) 2018-07-24 2022-06-14 Medtronic Monitoring, Inc. System and method of patient monitoring and signal quality analysis
WO2020086865A1 (en) 2018-10-26 2020-04-30 Mayo Foundation For Medical Education And Research Neural networks for atrial fibrillation screening
US11839479B2 (en) 2018-11-19 2023-12-12 Boston Scientific Cardiac Diagnostic Technologies, Inc. True onset identification
US10869610B2 (en) 2018-12-05 2020-12-22 General Electric Company System and method for identifying cardiac arrhythmias with deep neural networks
CN113557576A (zh) 2018-12-26 2021-10-26 生命解析公司 在表征生理系统时配置和使用神经网络的方法和系统
US10568570B1 (en) 2019-02-14 2020-02-25 Trungram Gyaltrul Sherpa Methods and systems for providing a preferred fitness state of a user
US10492730B1 (en) 2019-03-11 2019-12-03 Preventice Solutions, Inc. Determining reliability for ECG data using signal-to-noise ratio
US11550891B2 (en) 2019-06-19 2023-01-10 Preventice Solutions, Inc. Login token management
WO2020261183A1 (en) 2019-06-25 2020-12-30 Owkin Inc. Systems and methods for image preprocessing
US11096579B2 (en) 2019-07-03 2021-08-24 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for remote ECG data streaming in real-time
BR112022005057A2 (pt) 2019-09-18 2022-09-06 Tempus Labs Inc Sistemas e métodos de previsor de fibrilação atrial futura com base em ecg
WO2021097460A1 (en) 2019-11-15 2021-05-20 Geisinger Clinic Systems and methods for a deep neural network to enhance prediction of patient endpoints using videos of the heart

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1406198A2 (en) * 2002-09-18 2004-04-07 Covance, Inc. Method and apparatus for interactive annotation and measurement of time series data
US20040077941A1 (en) * 2002-10-21 2004-04-22 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and system for image improvement with ECG gating and dose reduction in CT imaging
US20100030302A1 (en) * 2008-07-30 2010-02-04 Medtronic, Inc. Method for displaying trended data retrieved from a medical device
US20120278099A1 (en) * 2011-04-26 2012-11-01 Cerner Innovation, Inc. Monitoring, capturing, measuring and annotating physiological waveform data
WO2016145392A1 (en) * 2015-03-12 2016-09-15 Bardy Diagnostics, Inc. Display arrangement for diagnosis of cardiac rhythm disorders

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