CN111491558B - 使用声音对身体部位成像 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例涉及使用声音对身体部位成像。在实施例中,系统包括运动传感器和被通信地耦合到该运动传感器的处理设备。运动传感器被配置为感测由源发出的声音产生的加速度波并且响应于感测到加速度波而生成加速度测量结果,其中源与受试者的身体部位相关联。处理设备被配置为接收加速度测量结果并且使用运动传感器的位置和加速度测量结果确定源的位置。此外,处理设备被配置为使用确定出的源的位置和加速度测量结果对受试者的身体部位成像。
Description
相关申请
本申请要求于2018年1月3日提交的临时申请号62/613,394的优先权的权益,所述申请通过引用以其整体并入本文。
技术领域
当前所公开的主题涉及用于对受试者的一个或多个部位成像的设备和方法。更具体地,所公开的主题涉及用于使用心音对受试者的一个或多个部位成像的设备、系统和方法。
背景技术
瓣膜的打开和闭合以及血液流经心脏的各个方面会产生被称为心音(有时在本文中简写为“HS”)的振动。心音可以被测量并且被用于指示心脏的机械活动。此外,利用同时记录的ECG和心音而执行的测量提供了机电联合的定量指示。
发明内容
本文所公开的实施例使用心音对心脏成像。尽管关于使用心音对心脏成像讨论了实施例,但是心音或由振动器(thumper)或另一器官产生的声音可以被用于对除心脏以外的身体部位进行成像。示例实施例包括但不被限于以下示例。
在示例1中,一种用于对身体部位进行成像的系统,包括:运动传感器,其被配置为感测由源发出的加速度波并且响应于感测到加速度波而产生加速度测量结果,其中,源与受试者的身体部位相关联;以及处理设备,其被可通信地耦合到运动传感器,该处理设备被配置为:接收加速度测量结果;使用运动传感器的位置和加速度测量结果确定源的位置;并且使用确定出的源的位置和加速度测量结果对受试者的身体部位成像。
在示例2中,根据示例1所述的系统,其中运动传感器包括相对于源被定位在不同位置处的多个运动传感器,并且其中每个运动传感器生成被用于对身体部位成像的加速度测量结果。
在示例3中,根据示例1至2中任一项所述的系统,其中,为了确定源的位置,处理设备被配置为:确定加速度波的原始振幅;并且使用原始振幅确定源的位置。
在示例4中,根据示例1至3中任一项所述的系统,其中,处理设备被配置为:将带通滤波器应用于加速度波以产生多个加速度带测量结果(acceleration bandmeasurement);并且使用多个加速带测量结果确定源的位置。
在示例5中,根据示例1至4中任一项所述的系统,其中,加速度波被多次感测,并且其中,为了成像身体部位,处理设备被配置为:使用确定出的源的位置来确定加速波的加速度矩阵;使用加速度矩阵、第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;使用速度矩阵和第三次感测到的加速波来确定定位;并且使用定位矩阵来对受试者的身体部位成像。
在示例6中,根据示例1至5中任一项所述的系统,其中,声音的源是身体部位。
在示例7中,根据示例1至6中任一项所述的系统,其中,声音的源是振动器并且加速度波在被运动传感器感测之前传播通过身体部位。
在示例8中,根据示例1至7中任一项所述的系统,其中,为了成像受试者的身体部位,处理设备被配置为产生该部位的结构图像。
在示例9中,根据示例8所述的系统,其中,为了产生结构图像,处理设备被配置为:确定阻尼系数矩阵;并且使用该阻尼系数矩阵产生结构图像。
在示例10中,一种用于对身体部位成像的方法包括:接收与受试者的身体部位相关联的加速度测量结果,该加速度测量结果由感测了由源发出的加速度波的运动传感器来产生;使用运动传感器的位置和加速度测量结果来确定源的位置;并且使用确定出的源的位置和加速度测量结果对受试者的身体部位成像。
在示例11中,根据示例10所述的方法,其中,确定源的位置包括:确定加速度波的原始振幅;并且使用该原始振幅确定源的位置。
在示例12中,根据示例10至11中任一项所述的方法,该方法还包括:将带通滤波器应用于加速度波以产生多个加速度带测量结果;并且使用多个加速带测量结果来确定源的位置。
在示例13中,根据示例10至12中任一项所述的方法,其中,加速度波由运动传感器多次感测,并且其中,对身体部位成像包括:使用确定出的源的位置来确定加速度波的加速度矩阵;使用加速度矩阵以及第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;使用该速度矩阵和第三次感测到的加速度波来确定定位;并且使用定位矩阵来对受试者的身体部位成像。
在示例14中,根据示例10至13中任一项所述的方法,其中,声音的源是身体部位。
在示例15中,根据示例10至14中任一项所述的方法,该方法还包括:确定阻尼系数矩阵;以及使用阻尼系数矩阵产生身体部位的结构图像。
在示例16中,一种用于对身体部位进行成像的系统,包括:运动传感器,其被配置为感测由源发出的加速度波并且响应于感测到加速度波而产生加速度测量结果,其中源与受试者的身体部位相关联;以及处理设备,其被可通信地耦合到运动传感器,该处理设备被配置为:接收加速度测量结果;使用运动传感器的位置和加速度测量结果确定源的位置;并且使用确定出的源的位置和加速度测量结果对受试者的身体部位成像。
在示例17中,根据示例16所述的系统,其中运动传感器包括相对于源被定位在不同位置处的多个运动传感器,并且其中每个运动传感器生成被用于对身体部位成像的加速度测量结果。
在示例18中,根据示例16所述的系统,其中,为了确定源的位置,处理设备被配置为:确定加速度波的原始振幅;并且使用该原始振幅确定源的位置。
在示例19中,根据示例16所述的系统,其中处理设备被配置为:将带通滤波器应用于加速度波以产生多个加速度带测量结果;并且使用多个加速带测量结果确定源的位置。
在示例20中,根据示例16所述的系统,其中加速度波被多次感测,并且其中,为了对身体部位成像,处理设备被配置为:使用确定出的源的位置来确定加速波的加速度矩阵;使用加速度矩阵、第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;使用速度矩阵和第三次感测到的加速波来确定定位;并且使用定位矩阵来对受试者的身体部位成像。
在示例21中,根据示例16所述的系统,声音的源是身体部位。
在示例22中,根据示例16所述的系统,其中,声音的源是振动器并且加速度波在被运动传感器感测之前传播通过身体部位。
在示例23中,根据示例16所述的系统,其中,为了对受试者的身体部位成像,处理设备被配置为产生该部位的结构图像。
在示例24中,根据示例23所述的系统,其中,为了产生结构图像,处理设备被配置为:确定阻尼系数矩阵;并且使用该阻尼系数矩阵产生结构图像。
在示例25中,一种用于对身体部位成像的方法包括:接收与受试者的身体部位相关联的加速度测量结果,该加速度测量结果由感测了由源发出的加速度波的运动传感器来产生;使用运动传感器的位置和加速度测量结果来确定源的位置;并且使用确定出的源的位置和加速度测量结果对受试者的身体部位成像。
在示例26中,根据示例25所述的方法,其中运动传感器包括相对于源被定位在不同位置处的多个运动传感器,并且其中每个运动传感器生成被用于对身体部位成像的加速度测量结果。
在示例27中,根据示例25所述的方法,其中,确定源的位置包括:确定加速度波的原始振幅;并且使用该原始振幅确定源的位置。
在示例28中,根据示例25所述的方法,该方法还包括:将带通滤波器应用于加速度波以产生多个加速度带测量结果;并且使用多个加速带测量结果来确定源的位置。
在示例29中,根据示例10所述的方法,其中加速度波由运动传感器多次感测,并且其中,对身体部位成像包括:使用确定出的源的位置来确定加速度波的加速度矩阵;使用加速度矩阵以及第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;使用该速度矩阵和第三次感测到的加速度波来确定定位;并且使用定位矩阵来对受试者的身体部位成像。
在示例30中,根据示例25所述的方法,其中,所述声音的源是身体部位。
在示例31中,根据示例25所述的方法,其中声音的源是振动器并且加速度波在被运动传感器感测之前传播通过身体部位。
在示例32中,根据示例25所述的方法,该方法还包括产生身体部位的结构图像。
在示例33中,根据示例32所述的方法,其中产生身体部位的结构图像包括:确定阻尼系数矩阵;并且使用阻尼系数矩阵来产生结构图像。
在示例34中,一种包括可执行指令的非暂时性计算机可读介质,当医疗系统中的一个或多个处理器执行该可执行指令时,其致使一个或多个处理器进行以下操作:使用确定出的源的位置来确定加速度波的加速度矩阵,其中加速度波由源发出并且其中加速度波与受试者的身体部位相关联;使用加速度矩阵以及第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;使用该速度矩阵和第三次感测到的加速度波来确定定位;并且使用定位矩阵对受试者的身体部位成像。
在示例35中,根据示例34所述的非暂时性计算机可读介质,其包括的可执行指令在由医疗系统中的一个或多个处理器执行时致使一个或多个处理器进行以下操作:确定阻尼系数矩阵;并且使用该阻尼系数矩阵产生身体部位的结构图像。
虽然公开了多个实施例,但是根据以下详细说明,本发明的仍其他实施例对于本领域技术人员将变得显而易见,该详细说明示出并描述了本发明的说明性实施例。因此,附图和详细描述应被认为是本质上是说明性的而非限制性的。
附图说明
图1是根据本文所公开主题的实施例的说明性生理成像系统的示意图。
图2是描绘根据本文所公开主题的实施例的说明性操作环境的框图。
图3A-3D描绘了根据本文所公开主题的实施例的作为时间的函数的心脏组织的定位矩阵。
图4是根据本文所公开主题的实施例的用于对身体部位进行成像的说明性方法的流程图。
尽管所公开主题可以顺从各种修改和替代形式,但是具体实施方式在附图中以示例的方式被示出并且以下对其进行了详细描述。然而,本发明不将本公开限制到所描述的特定实施例。相反,本公开旨在覆盖落入由所附权利要求限定的本公开范围内的所有修改、等同物和替代方案。
如本文中所使用的术语是关于有形事物(例如,产品、存货清单等)的测量结果(例如,尺寸、特性、属性、成分等)及其范围和/或无形事物(例如,数据、货币的电子表示、账号、信息、事物的部分(例如,百分比、分数)、计算结果、数据模型、动态系统模型、算法、参数等),“大约”和“近似”可以可互换地被用于指包括所述测量结果并且还包括合理地接近所述测量结果但可能相差相当少量的任何测量结果,诸如相关领域的普通技术人员将理解并容易确定的,其可归因于:测量误差;测量结果中的差异和/或制造设备校准;考虑其他测量结果(例如与其他事物相关联的测量结果)针对优化性能和/或结构参数进行的调节;特定实施场景;由人、计算设备和/或机器进行的对事物的不正确调节和/或操纵、设置和/或测量;系统公差;控制回路;机器学习;可预见变化(例如,统计上显著的变化、无序的变化、系统和/或模型的不稳定性等);参数选择和/或类似物。
尽管术语“块”可以在本文中用于暗含被说明性地采用的不同元件,但是该术语不应被解释为暗示对本文所公开的各种块的要求或者在本文所公开的各种块之中或之间的特定顺序。类似地,尽管说明性方法可以用一个或多个附图(例如,流程图,通信流程等)来表示,但是附图不应被解释为暗示对本文所公开的各个步骤的要求或者本文所公开的各个步骤之中或之间的特定顺序。然而,特定实施例可能需要特定步骤和/或特定步骤之间的特定顺序,如本文中可以被明确描述的和/或从步骤本身的性质可以被理解的(例如,一些步骤的表现可以取决于先前步骤的结果)。此外,项目(例如,输入、算法、数据值等)的“集合”、“子集”或“群组”可以包括一个或多个项目,并且类似地,项目的子集或子群可以包括一个或多个项目。“多个”意为多于一个。
如本文所使用的,术语“基于”并不意味着是限制性的,而是指示至少通过将“基于...”之后的术语用作输入来执行确定、识别、预测、计算和/或诸如此类”。例如,基于特定的一条信息来预测结果可以附加地或可替选地将相同的确定建立在另一条信息的基础上。
具体实施方式
“心音”作为术语在本文中被使用,包括可以利用运动传感器感测到的由心脏活动引起的听得见的以及听不见的机械振动。因此,当机械传感器诸如运动传感器被用于感测心音时,被包含在感测到的“声信号”中的能量的范围扩展至与此类机械振动相关联的能量。附加地或可替选地,运动传感器可以被用于感测由除心脏之外的身体部位产生的声音引起的机械振动和/或感测由诸如振动器之类的设备产生的声音引起的机械振动。
图1示出了根据本公开的实施例的说明性成像系统100。如图1中所示,成像系统100包括感测设备(SD)102,其被配置为邻近受试者104的身体(例如,在身体上)而定位。在实施例中,成像系统100可以包括计算设备(CD)106,其经由通信链路108而被通信地耦合到SD 102。受试者104可以是人、狗、猪和/或任何其他动物。例如,在实施例中,受试者104可以是患者。
在实施例中,SD 102和/或CD 106可以被用于使用电、机械和/或化学手段来感测和/或监视与受试者104相关联的任意数量的各种生理参数、设备参数、主观参数和/或环境参数。例如,SD 102和/或CD 106可以包括用于检测声音、呼吸系统信号、心脏系统信号和/或与患者活动有关的信号的传感器或电路。为此,SD 102和/或CD 106可以包括诸如以下感测组件:例如被配置为获得心电图(ECG)的一个或多个表面电极、被配置为检测与受试者104相关联的运动的一个或多个运动传感器、被配置为获得呼吸信息的一个或多个呼吸传感器、被配置为获得有关在受试者104周围的外部环境的信息(例如,温度、空气质量、湿度、一氧化碳水平、氧气水平、气压、光强度、声音和/或诸如此类)的一个或多个环境传感器和/或诸如此类。在实施例中,SD 102和/或CD 106可以被配置为测量与人体有关的参数,诸如温度(例如,温度计)、血压(例如,血压计)、血液特性(例如,葡萄糖水平)、体重、力量、精神敏锐度、饮食、心脏特性、相对地理定位(例如,全球定位系统(GPS))和/或诸如此类。
在实施例中,能够被SD 102和/或CD 106检测到的声音可以是但不限于心音、除心脏以外的器官产生的声音、由振动器产生的声音和/或诸如此类。为了检测声音,SD 102和/或CD 106可以包括一个或多个运动传感器110。即,SD 102和/或CD 106可以被配置为使用运动传感器110产生心音数据、来自除心脏以外的器官的声音数据(例如,呼吸数据)和/或其他生理数据。心音数据包括与心音相关联的信息,诸如例如心音的识别、从加速度信号提取的心音信号、心音的分类、与心音相关联的统计或者其他导出信息、基于心音确定的生理参数和/或诸如此类。类似地,呼吸数据包括与呼吸相关联的信息,诸如例如呼吸事件和/或阶段的识别、从加速度(或心音)信号中提取的呼吸信号、呼吸事件的分类、与呼吸相关联的统计或者其他导出信息、基于呼吸信息确定的生理参数和/或诸如此类。
在实施例中,运动传感器110可以被配置为生成加速度信号和/或加速度数据,其可以包括加速度信号、从加速度信号导出的信息和/或诸如此类。在实施例中,加速度数据包括与SD 102和/或CD 106的运动相关联的加速度测量结果。在实施例中,运动传感器110可以是或者包括本领域中已知的并且被配置为生成与其运动相关联的测量结果的任何运动传感器。如本文所使用的“运动传感器”可以是或者包括任何类型的加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(IMU)和/或任何其他类型的被配置为测量加速度变化、角速度变化和/或诸如此类的传感器或传感器组合。在实施例中,运动传感器110可以包括多个运动传感器并且可以被设置在受试者104上的多个不同位置中。
在实施例中,大多数智能手机目前包括运动传感器,其被配置为生成与智能手机(在实施例中其可以是SD 102和/或CD 106)的三维运动相关联的加速度数据。发明人已经发现,当智能手机被放置在目标区域中与受试者的身体接触时,传统的智能手机运动传感器可以被用于检测心音。根据实施例,目标区域是其中可以使用运动传感器获得心音信号的区域。就是说,例如,当受试者他或她正仰卧时,目标区域可以包括受试者的躯干或其一部分(例如,胸部);而当受试者他或她正俯卧时,目标区域可以包括受试者的背部。目标位置可以包括目标区域内的任何位置和/或目标位置内的指定位置。根据各个实施例,受试者的目标区域可以通过分析从运动传感器获得的加速度数据来识别,以针对给定位置确定是否能够通过使用运动传感器检测到心音。
附加地或可替选地,传感器和关联电路(例如,运动传感器110)可以与SD 102和/或CD 106相连合并以用于检测一个或多个与身体运动或身体姿势和/或定位有关的信号。例如,运动传感器110和/或GPS设备可以被用于检测患者活动、患者位置、身体取向和/或躯干定位。导出的参数也可以使用SD 102和/或CD 106来监视。
SD 102和/或CD 106可以被配置为自动收集数据、根据请求收集数据(例如,由受试者、临床医生、另一设备和/或诸如此类提供的输入)和/或任何数量的其各种组合和/或修改。SD 102可以被配置为存储与生理参数、设备参数、环境参数和/或主观参数有关的数据和/或将数据传送到系统100中的任何数量的其他设备(例如,CD 106)。
在实施例中,SD 102和/或CD 106可以被配置为分析数据和/或对所分析的数据作用。例如,SD 102和/或CD 106可以被配置为基于所监视的数据来对受试者104的身体部位进行成像、修改疗法、执行附加监视,和/或基于对数据的分析来提供警报指示,如下面关于图2详细说明的。在实施例中,SD 102和/或CD 106可以是具有数据分析能力的任何类型的设备,诸如例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑或其他便携式计算设备。在实施例中,CD106可以是与SD 102分离的设备。可替选地,SD 102可以被集成到CD 106中。附加地或可替选地,虽然在图1中描绘了一个SD 102和一个CD 106,但是实施例可以包括多于一个SD 102和/或多于一个CD 106。
在实施例中,上述监视和/或分析功能可以在SD 102与CD 106之间被分配。例如,SD 102可以主要执行上述监视功能,而CD 106可以主要执行上述分析功能。以为了促进该分配。
在实施例中,SD 102和/或CD 106可以被配置为提供治疗。为此,SD 102和/或CD106可以包括任意数量的不同治疗组件,诸如例如除颤组件、药物递送组件、神经刺激组件、神经调节组件、温度调节组件和/或诸如此类。在实施例中,SD 102和/或CD 106可以包括受限的功能,例如,除颤电击递送和通信能力,其中心律不齐检测、分类和/或治疗命令/控制由单独的设备执行。例如,SD 102和/或CD 106可以被配置为与植入式刺激设备、输注设备和/或诸如此类进行通信以促进治疗的递送。
SD 102和/或CD 106可以是、包括可被配置为递送治疗的(外部和/或植入式)医疗设备、或被包括在其中。治疗可以被自动提供和/或根据请求(例如,由受试者104、临床医生、另一设备或进程、和/或诸如此类的输入)来提供。SD 102和/或CD 106可以是可编程的,因为它们的感测、治疗和/或通信的各种特性(例如,持续时间和间隔)可以通过SD 102和CD106和/或系统100的其他组件之间的通信来改变。
根据实施例,SD 102和/或CD 106可以包括任何类型的医疗设备、植入式医疗系统或外部医疗系统的任意数量的不同组件、移动设备、移动设备附件、和/或诸如此类。也就是说,例如,SD 102和/或CD 106可以包括控制设备、监视设备、起搏器、可植入心脏复律除颤器(ICD)、心脏再同步治疗(CRT)设备和/或诸如此类,并且SD 102和/或CD 106可以是本领域内已知的或后续开发的可植入医疗设备,用于提供有关受试者104的治疗数据和/或诊断数据。在各个实施例中,SD 102和/或CD 106可以包括除颤能力和起搏/CRT能力(例如,CRT-D设备)。在实施例中,SD 102和/或CD 106可以被皮下植入患者的胸部或腹部的植入位置或囊袋(pocket)中并且可以被配置为监视(例如,感测和/或记录)与患者的心脏相关联的生理参数。在实施例中,SD和/或CD 106可以是可植入心脏监视器(ICM)(例如,可植入诊断监视器(IDM)、可植入循环记录器(ICR)等),其被配置为记录生理参数,诸如例如一个或多个心脏电信号、心音、心率、血压测量结果、氧饱和和/或诸如此类。
在实施例中,SD和/或CD 106可以包括移动设备附件,诸如例如具有心电图(ECG)模块的设备。ECG模块可以包括被配置为生成ECG数据(例如,ECG测量结果,所估计的ECG测量结果、关于ECG测量结果的信息、从ECG测量结果导出的信息)的任何硬件、软件和/或固件。SD和/或CD 106可以包括例如ECG传感器组件,诸如例如可从美国加利福尼亚州山景城的AliveCor购得的Kardia移动设备,其与可以被认为是ECG模块的部分的app结合在一起工作。在实施例中,SD 102和/或CD 106可以包括例如智能手表,诸如例如可从美国加利福尼亚州旧金山的Fitbit公司购得的Fitbit。以这种方式,ECG模块可以包括CD 106和/或SD102的组件。
在各个实施例中,SD 102和/或CD 106可以是被配置为可以与受试者104一起携带的设备,例如通过以下方式:被集成到背心、腰带、安全带、粘贴物中;被放入口袋、钱包或背包中;被握在受试者的手中和/或诸如此类,或者以其他方式可操作地(和/或物理地)耦合到受试者104。SD 102和/或CD 106可以被配置为监视(例如,感测和/或记录)与受试者104相关联的生理参数和/或向受试者104提供治疗。例如,SD 102和/或CD 106可以是、或者包括可穿戴心脏除颤器(WCD),诸如包括一个或多个除颤电极的背心。
在实施例中,SD 102可以被可操作地耦合到受试者104,并且SD 102和CD 106可以被配置为通过通信链路108彼此通信。在实施例中,通信链路108可以是、或者包括有线链路(例如,经由物理连接实现的链路)和/或无线通信链路,诸如例如短程无线电链路,诸如蓝牙、IEEE 802.11、近场通信(NFC)、WiFi、专有无线协议和/或诸如此类。术语“通信链路”可以指在至少两个设备之间的至少一个方向上传递某种类型的信息的能力,并且不应被理解为限于直接的、持续的或以其他方式受限的通信信道。就是说,根据实施例,通信链路108可以是持续性通信链路、间歇性通信链路、自组织通信链路和/或诸如此类。通信链路108可以指SD 102和CD 106之间的直接通信、和/或经由至少一个其他设备(例如,中继器、路由器、集线器和/或诸如此类)在SD 102和CD 106之间行进的间接通信。通信链路108可以促进SD102和CD 106之间的单向通信和/或双向通信。数据和/或控制信号可以在SD 102和CD 106之间传送以协调SD 102和/或CD 106的功能。在实施例中,受试者数据可以周期性地或根据命令从SD 102和CD 106中的一个或多个下载。临床医生和/或受试者可以与SD 102和/或CD106进行通信(例如)以获取受试者数据或者发起、终止和/或修改感测和/或计算。
在图1示出的说明性心脏监视系统100不旨在暗示对本公开的实施例的使用范围或功能的任何限制。说明性心脏监视系统100不应被解释为具有与本文所示的任何单个组件或组件的组合有关的任何依赖性或要求。此外,在图1中描绘的各个组件可以在实施例中与其中所描绘的其他组件(和/或未示出的组件)中的各个组件集成在一起,所有这些组件均被认为是在本文所公开主题的范围内。
图1中所描绘的各个组件可以一起操作以形成监视系统100,其可以是例如计算机化的患者管理和监视系统。在实施例中,系统100可以被设计为辅助监视受试者的状况、管理受试者的治疗和/或诸如此类。说明性患者管理和监视系统是的波士顿科学公司(NatickMass)的患者管理系统。患者管理和监视系统的说明性方面被描述在授予Mazar等人的美国专利号为6,978,182的ADVANCED PATIENT MANAGEMENT SYSTEMINCLUDING INTERROGATOR/TRANSCEIVER UNIT中,其全部内容通过引用在此并入本文。
图2是描绘根据本文公开的主题的实施例的说明性操作环境200的框图。根据实施例,操作环境200可以是、类似于、包括、被包含在、或者对应于图1中描绘的系统100。如图2所示,说明性操作环境200包括被配置为经由通信链路206与计算设备(CD)204通信的感测设备(SD)202。在实施例中,操作环境200可以在不包括CD 204的情况下包括SD 202、在不包括SD 202的情况下包括CD 204、和/或包括另一设备。附加地或可替选地,操作环境200可以包括多于一个SD 202和/或多于一个CD 204。根据实施例,SD 202可以是、类似于、包括或被包含在图1所描绘的SD 102中;CD 204可以是、类似于、包括或被包含在图1所描绘的CD 106中;并且,通信链路206可以是、类似于、包括或被包含在图1中所描绘的通信链路108中。
根据图2示出的实施例,SD 202包括:控制器208、存储器210、传感器212、振动器214、输入/输出(I/O)组件216、通信组件218、治疗组件220和/或功率源222。
控制器208可以包括例如处理单元、脉冲发生器和/或诸如此类。控制器208可以是电子电路、电子组件、处理器、程序组件和/或诸如此类的任何布置,其被配置为:存储和/或执行编程指令以引导SD 202的其他功能组件的操作(例如,引导传感器212感测声音和/或引导振动器214发出声音)、执行对传感器212感测到的任何声音的处理、引导治疗组件220提供治疗、和/或诸如此类,并且可以例如以硬件、软件和/或固件的任意组合的形式来实施。
在实施例中,控制器208可以是、包括或被包括在以下项中:一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一个或多个可编程逻辑设备(PLD)、一个或多个复杂PLD(CPLD)、一个或多个定制的专用集成电路(ASIC)、一个或多个专用处理器(例如,微处理器)、一个或多个中央处理单元(CPU)、软件、硬件、固件,或这些的任意组合和/或其他组件。根据实施例,控制器208可以包括处理单元,其被配置为与存储器210通信以执行被存储在存储器210中的计算机可执行指令。尽管控制器208在本文中以单数形式被提及,但是控制器208可以被实施在多个实例中、跨多个感测设备分布、在多个虚拟机内实例化、和/或诸如此类。
控制器208也可以被配置为将信息存储在存储器210中和/或从存储器210存取信息。例如,控制器208可以被配置为将传感器212获得的数据作为感测到的数据224存储在存储器210中。
在实施例中,存储器210包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机可读介质并且可以是可移动的、不可移动的,或其组合。介质示例包括:随机存取存储器(RAM);只读存储器(ROM);电子可擦可编程只读存储器(EEPROM);闪存;光学介质或全息介质;磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备;数据传输;和/或可以被用于存储信息并且可被计算设备访问的任何其他介质,诸如例如,量子态存储器和/或诸如此类。在实施例中,存储器对用于使处理器实施本文所讨论的系统组件的实施例的各方面和/或执行本文所讨论的方法和流程的实施例的各方面的计算机可执行指令进行存储。
被存储在存储器210上的计算机可执行指令可以包括例如计算机代码、机器可用指令等,诸如例如能够由与计算设备相关联的一个或多个处理器执行的程序组件。程序组件可以使用任意数量的不同编程环境来编程,包括各种语言、开发套件、框架和/或诸如此类。本文所设想的功能中的一些或全部也可以或可替选地以硬件和/或固件来实施。
在实施例中,传感器212可以一次或多次感测各种声音、生理参数和/或环境参数,这些可以作为感测到的数据224存储在存储器210上和/或被传送到CD 204。在传感器212感测心音的实施例中,所感测数据24可以包括与心音相关联的信息,诸如例如心音的识别、心音的分类、与心音相关联的统计、从心音数据导出的生理参数和/或诸如此类。在实施例中,传感器212可以是、包括或被包含在运动传感器内。
环境参数可以包括环境中的微粒、紫外线、挥发性有机化合物和/或诸如此类。生理参数可以包括:呼吸参数(例如,速率、深度、节奏)、运动参数(例如,步行、跑步、摔倒、步态、步态节奏)、面部表情、肿胀、心音、汗液、汗液成分(例如,氨、pH、钾、钠、氯化物)、所呼出的空气成分、心电图(ECG)参数、脑电图(EEG)参数、肌电图(EMG)参数和/或诸如此类。
传感器212感测到的声音可以通过行进通过受试者的组织并然后被传感器212感测到而与受试者(例如,受试者104)相关联。与受试者相关联的声音可以被SD 202和/或CD204用于对受试者的身体部位成像。例如,行进通过受试者的声音将被衰减,其然后可以被用于创建定位矩阵和/或结构图像,如下所说明的。
附加地或可替选地,指示传感器212的位置的位置数据可以被存储为所感测数据224和/或被传送到CD 204。传感器212的位置可以被用于对受试者的身体部位成像,如下面所说明的。虽然一个传感器212被描绘为包含在SD 202中,但是SD 202可以包括被布置在受试者(例如,受试者104)的潜在地不同位置上的多个传感器212。
为了感测各种声音、生理参数和/或环境参数,传感器212可以包括以任意数量的各种类型的配置的温度传感器(例如,热电偶或热敏电阻)、气压计、声学传感器、压力传感器、光学传感器、运动或冲击传感器(例如,加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(IMU))、应变传感器、多普勒系统、化学传感器、超声传感器和/或诸如此类。前述传感器允许SD 202能够感测和记录参数,诸如例如器官和非器官声音、患者运动、姿势、呼吸周期和/或诸如此类。如上所述并且在下面关于图2进行描述,来自传感器212的输出可以被用于对受试者的身体部位成像。此外,来自传感器212的输出也可以被用于分类、治疗选择、触发事件检测和/或诸如此类。
在实施例中,振动器214可以被配置为生成一个或多个声音。例如,声音可以包括像重击声那样的短爆发脉冲(burst)。振动器214生成的声音可以通过行进通过受试者的组织并且然后被传感器(例如,传感器212)感测到而与受试者(例如,受试者104)相关联。为了生成声音,振动器214可以包括任何数量的电子电路、电子组件、处理器、程序组件和/或诸如此类。
I/O组件216可以包括和/或被耦合到用户界面,该用户界面被配置为向用户呈现信息或从用户接收指示。例如,I/O组件216可以包括和/或被耦合到:显示设备、扬声器、打印设备和/或诸如此类;和/或输入组件,诸如例如麦克风、控制杆、卫星天线、扫描机、打印机、无线设备、键盘、笔、语音输入设备、触摸输入设备、触摸屏设备、交互式显示设备、鼠标和/或诸如此类。在实施例中,I/O组件216可以被用于呈现和/或提供由SD 202感测到的和/或产生的任何数据的指示。
通信组件218可以被配置为与CD 204和/或其他设备进行通信(即,发送和/或接收信号)。在实施例中,通信组件218可以被配置为响应于感测到由器官产生的和/或由振动器214产生的一个或多个声音来将所感测数据224发送到CD 204。附加地或可替选地,通信组件218可以被配置为从CD 204接收信号以例如补充由传感器212感测到的所感测数据224。通信组件218可以包括:例如电路、程序组件、以及用于与一个或多个其他设备诸如例如CD204进行无线通信的一个或多个发送器和/或接收器。根据各个实施例,通信组件218可以包括一个或多个发送器、接收器、收发器、换能器和/或诸如此类,并且通信组件218可以被配置为促进任何数量的不同类型的无线通信,诸如例如射频(RF)通信、微波通信、红外通信、声通信、感应式通信、传导式通信和/或诸如此类。通信组件218可以包括被配置为促进建立、维护和使用任何数量的通信链路的硬件、软件和/或固件的任意组合。
治疗组件220可以被配置为响应于一个或多个感测到的和/或导出的信号来递送治疗。在实施例中,治疗组件220可以包括任意数量的不同治疗组件,诸如例如药物递送组件、吸入器组件、喷雾器组件,除颤组件、神经刺激组件、神经调节组件、温度调节组件和/或诸如此类。
功率源222将电功率提供到其他可操作组件(例如,控制器208、存储器210、传感器212、I/O组件216、通信组件218和/或治疗组件220),并且可以是适用于提供SD 202的期望性能和/或寿命要求的任何类型的功率源。在各个实施例中,功率源222可以包括一个或多个电池,其可以是可再充电的(例如,使用外部能量源)。例如,在实施例中,CD 204和/或另一设备可以被用于对功率源222充电、将功率传递到功率源222和/或诸如此类。功率源222可以包括一个或多个电容器、能量转换机构和/或诸如此类。附加地或可替选地,功率源222可以从受试者(例如,受试者104)获取(例如,运动、热、生化)能量和/或从环境中获取(例如,电磁)能量。附加地或可替选地,功率源222可以从被连接到身体的能量源获取能量,例如,鞋子可以从冲击中接收能量并将接收到的能量发送到SD 202的功率源222。
如图2中所示,CD 204包括:处理器226、传感器228、I/O组件230、通信组件232、功率源234和/或存储器236。
处理器226可以包括例如处理单元、脉冲发生器和/或诸如此类。处理器226可以是任意布置的电子电路、电子组件、处理器、程序组件和/或诸如此类,其被配置为存储和/或执行编程指令以进行:引导CD 204的其他功能组件的操作、使用声音对受试者的身体部位成像、和/或执行任意数量的其他功能(诸如例如执行ECG检测、EEG检测、EMG检测、心律不齐检测、呼吸功能检测和/或分类算法)、将传感器228获得的生理数据作为所感测数据238存储在存储器236上和/或诸如此类;并且处理器226可以例如以硬件、软件和/或固件的任意组合的形式来实施。
在实施例中,处理器226可以是、包括或被包括在以下项中:一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一个或多个可编程逻辑设备(PLD)、一个或多个复杂PLD(CPLD)、一个或多个定制的专用集成电路(ASIC)、一个或多个专用处理器(例如,微处理器)、一个或多个中央处理单元(CPU)、软件、硬件、固件,或这些的任意组合和/或其他组件。根据实施例,处理器226可以包括处理单元,其配置为与存储器通信以执行被存储在存储器中的计算机可执行指令。虽然处理器226在本文中以单数形式被提及,但是处理器226可以被实施在多个实例中、跨多个计算设备分布、在多个虚拟机中实例化和/或诸如此类。
处理器226也可以被配置为将信息存储在存储器236中和/或从存储器236存取信息。处理器226可以执行指令并执行由被存储在存储器236中的计算机可执行指令所指定的期望任务。在实施例中,例如,处理器226可以被配置为通过执行被存储在存储器236中的指令来实例化心音(HS)组件240、源分析器组件242、成像组件244和/或诸如此类。附加地或可替选地,处理器226可以将传感器228感测到的任何所感测数据238存储到存储器236。在实施例中,处理器226可以将从SD 202传送到CD 204的任何所感测数据224作为所感测数据238存储到存储器236。附加地或可替选地,如果所感测数据238从CD 204传递到另一设备,则处理器226可以被配置为从CD 204擦除所感测数据238以释放存储器236上的存储空间。
传感器228可以一次或多次感测各种声音、生理参数和/或环境参数,其可以然后被保存为所感测数据238。声音可以由器官产生(例如,心音)和/或可以由设备(例如,振动器214)产生。在传感器228感测心音的实施例中,所感测数据238可以包括与心音相关联的信息,诸如例如与心音的识别、心音的分类、与心音相关联的统计、从心音数据推导出的生理参数和/或诸如此类。
环境参数可以包括环境中的微粒、紫外线、挥发性有机化合物和/或诸如此类。生理参数可以包括:呼吸参数(例如,速率、深度、节奏)、运动参数(例如,步行、跑步、摔倒、步态、步态节奏)、面部表情、肿胀、心音、出汗、汗液成分(例如,氨、pH、钾、钠、氯化物)、所呼出的空气成分、心电图(ECG)参数、脑电图(EEG)参数、肌电图(EMG)参数和/或诸如此类。
传感器228感测到的声音可以经由行进通过受试者的组织并且然后被传感器228感测到而与受试者(例如,受试者104)相关联。与受试者相关联的声音可以被CD 204用于对受试者的身体部位成像。例如,行进通过受试者的声音将被衰减,其可以然后被用于创建定位矩阵和/或结构图像,如下面关于图2所说明的。
附加地或可替选地,指示传感器228的位置的位置数据可以被保存为所感测数据238。传感器228的位置可以被用于对受试者的身体部位成像,如下面所说明的。虽然一个传感器228被描绘为被包含在CD 204中,但是CD 204可以包括被布置在受试者(例如,受试者104)的潜在地不同位置上的多个传感器228。
为了感测一个或多个声音、环境参数和/或生理参数,传感器228可以包括以任意数量的各种类型的配置的温度传感器(例如,热电偶或热敏电阻)、气压计、声学传感器、压力传感器、光学传感器、运动或冲击传感器(例如,加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(IMU))、应变传感器、多普勒系统、化学传感器、超声传感器和/或诸如此类。
在实施例中,传感器228的所感测数据238可以补充传感器212的所感测数据224。例如,传感器228可以具有与传感器212的位置不同的位置。像这样,由于传感器212、228的位置并且因此感测到声音的不同衰减,因此单个源可以产生与所感测数据224不同的所感测数据238。如下面所解释的,不同的所感测数据224、238可以促进生成方程组,其可以被用于对受试者(例如,受试者104)的一个或多个部位成像和/或创建受试者的结构图像。
I/O组件230可以包括和/或被耦合到被配置为向用户呈现信息或从用户接收指示的用户界面。例如,I/O组件230可以包括和/或被耦合到:显示设备、扬声器、打印设备和/或诸如此类;和/或输入组件,诸如例如麦克风、控制杆、卫星天线、扫描机、打印机、无线设备、键盘、笔、语音输入设备、触摸输入设备、触摸屏设备、交互式显示设备、鼠标和/或诸如此类。在实施例中,I/O组件230可以被用于呈现和/或提供由CD 204和/或SD 202感测到的和/或所产生的数据中的任一个的指示。例如,I/O组件230可以被用于呈现由CD 204所产生的定位矩阵和/或结构图像,如下所述。在实施例中,I/O组件230可以包括一个或多个视觉指示器(例如,单色LED灯,多色LED灯,柔性数字显示设备和/或诸如此类),其被配置为(例如,通过照明、闪烁、显示数据等)向用户提供信息。附加地或可替选地,I/O组件230可以被用于控制由SD 202提供的治疗。
通信组件232可以被配置为与SD 202和/或任何其他设备通信(即,发送和/或接收信号)。附加地或可替选地,通信组件232可以促进从SD 202接收所感测数据224和/或将所感测数据238从CD 204传送到SD 202和/或另一设备以进行处理和/或存储。
在实施例中,通信组件232可以包括例如电路、程序组件以及用于与一个或多个其他设备(诸如例如,SD 202)无线通信的一个或多个发送器和/或接收器。根据各个实施例,通信组件232可以包括一个或多个发送器、接收器、收发器、换能器和/或诸如此类,并且通信组件232可以被配置为促进任何数量的不同类型的无线通信,诸如例如射频(RF)通信、微波通信、红外或可见光谱通信、声通信、感应式通信、传导式通信和/或诸如此类。通信组件232可以包括被配置为促进建立、维护和使用任何数量的通信链路的硬件、软件和/或固件的任意组合。
功率源234将电功率提供到其他操作组件(例如,处理器226、传感器228、I/O组件230、通信组件232和/或存储器236)并且可以是适用于提供CD 204所需性能和/或寿命要求的任何类型的功率源。在各个实施例中,功率源234可以包括一个或多个电池,其可以是可再充电的(例如,使用外部能量源)。功率源234可以包括一个或多个电容器、能量转换机构和/或诸如此类。附加地或可替选地,功率源234可以从受试者(例如,受试者104)获取(例如,运动、热、生化)能量和/或从环境中获取(例如,电磁)能量。附加地或可替选地,功率源234可以从被连接到身体的能量源中获取能量,例如,鞋子可以从冲击中接收能量并且将接收到的能量发送到CD 204的功率源234。
在实施例中,功率源234可以使用无线或非无线连接(例如,经由传导,感应,射频等)将功率传递到功率源222。由于SD 202可以被植入到受试者体内并且可能很难从受试者中移除SD 202,因此SD 202的寿命可以经由从CD 204到SD 202的功率传递来增加。附加地或可替选地,功率源222可以将功率传递到功率源234以便增加CD 204的寿命。
在实施例中,存储器236包括以易失性和/或非易失性存储器形式的计算机可读介质并且可以是可移动的、不可移动的,或其组合。介质示例包括:随机存取存储器(RAM);只读存储器(ROM);电子可擦可编程只读存储器(EEPROM);闪存;光学介质或全息介质;磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备;数据传输;和/或可以被用于存储信息并且可以由计算设备访问的任何其他介质,诸如例如,量子态存储器和/或诸如此类。在实施例中,存储器对用于使处理器实施本文所讨论的系统组件的实施例的各方面和/或执行本文所讨论的方法和流程的实施例的各方面的计算机可执行指令进行存储。
存储器236可以存储指令,当该指令由处理器226执行时致使CD 204执行方法和处理。也就是说,例如,处理器226可以处理被存储在存储器236中的指令和/或数据以促进对器官声音(例如,心音)和/或(例如,由振动器214产生的)非器官声音的检测和/或分析。
例如,处理器226可以(例如,从存储器236)实例化HS组件240。在实施例中,HS组件240可以被配置为通过执行任何数量的不同处理(诸如例如,滤波、插值和/或诸如此类)从传感器228收集到的数据中生成所感测数据238。在实施例中,HS组件240可以被配置为在进一步处理加速度数据之前使其标准化。许多传统的运动传感器被配置为响应于对加速度数据的需求而进行测量,并且通常地,使用基于运动传感器和/或诸如此类的运动而动态确定的采样率来进行那些测量。因此,加速度数据通常不使用固定的采样率来生成。因此,HS组件240可以被配置为使加速度数据标准化—即,对加速度数据执行将其改变为经标准化的加速度数据的处理,经标准化的加速度数据是以下加速度数据,其已经被修改以估计:如果其使用了固定的采样率生成则其将是什么样的加速度数据。在实施例中,HS组件240可以被配置为对加速度数据执行数据内插处理以生成经标准化的加速度数据。内插可以被配置为基于模板、加速度数据的内部特性、已知的信息和/或诸如此类来生成经标准化的加速度数据。
根据实施例,HS组件240可以被配置为基于该加速度数据,通过对经标准化的加速度数据执行降噪处理,来生成可以被存储为所感测数据238的心音数据。在实施例中,对经标准化的加速度数据执行降噪处理可以包括执行以下中的至少一项:频谱滤波(例如,通过衰减指定的频率、频带等)、带通滤波(例如,通过衰减高于和/或低于指定阈值的频带)、高通滤波(例如,通过衰减低于指定阈值的频率以消除DC偏移)和/或诸如此类。如本文所描述的,对信号的分量的衰减可以包括移除、抑制、变换或以相关领域内的技术人员所理解的其他方式来使信号的分量衰减。以该方式,降噪可以通过拒绝有可能包括心音信息的信号值来执行。
在实施例中,例如,与受试者的心音对应的频带和/或阈值可以使用来自CD 204、SD 202和/或诸如此类的信息来确定,并且被用于对加速度信号(和/或经标准化的加速度信号)进行滤波以衰减不与心音相关联的加速度数据。例如,已经发现了具有高于大约200赫兹的频率的加速度信号的分量通常不与心音相关联。因此,在实施例中,HS组件240可以被配置为诸如例如通过衰减具有高于大约200赫兹的频率的运动传感器数据来衰减不与心音相关联的运动传感器信号的分量。在一些实施例中,这可能是对经标准化的加速度信号执行的唯一滤波处理,而在其他实施例中,除了该频率滤波之外或代替该频率滤波,可以执行其他滤波处理。例如,在实施例中,运动传感器信号的副本可以由具有5赫兹、10赫兹、15赫兹、20赫兹和/或诸如此类的带通宽度的滤波器来进行带通滤波。在这些实施例中,多数据带可以从加速度信号中导出。这些数据带中的每一个可以被用于生成方程组,其被用于对受试者的部位进行成像,如下面所说明的。
附加地或可替选地,处理器226可以实例化(例如,从存储器236中)源分析器组件242。在实施例中,源分析器组件242可以被配置为基于所感测数据238来确定产生了声音的源的位置,该声音由传感器228感测到。为了确定源的位置,源分析器组件242可以求解使用所感测数据238生成的方程组。例如,在所感测数据238包括在不同的相应位置处的两个传感器212、228感测到的声音数据的实施例中,可以通过源分析器组件242生成以下方程式:
A=S*(c1/(d1+c1)),
B=S*(c1/(d2+c1)),并且
D=d1+d2。
在这些方程中,A是在第一位置处的第一传感器212感测到的声音的振幅,B是在第二位置处的第二传感器228感测到的声音的振幅,S是在声音的源处的声音的振幅,d1是第一传感器212与源之间的距离,d2是第二传感器228与源之间的距离,而c1是在声音从源传播到第一传感器212以及从源传播到第二传感器228时被施加到声音的阻尼(dampening)的系数。在实施例中,源的位置可以被假定为处于传感器212、228之间。由于传感器212、228的位置已知,因此然后知道D。此外,由于传感器212、228正感测其相应位置的振幅,所以知道A和B。最终,在声音正行进通过受试者以到达传感器212、228的实施例中,c1的值可以被假定为与软组织、硬组织的阻尼的系数和/或其平均值相同或相似。
鉴于未知量(即d1、d2和S)的数量等于方程(即三个方程)的数量,方程可以被重新布置并且对应于源处的声音的振幅的S可以根据以下方程来求解:S=(A*B*(D+2*c1))/(Bc1+Ac1)。一旦S被计算出,d1和d2就可以使用以下公式来计算:d1=((S*c1)/A)–c1并且d2=((S*c1)/B)–c1。在计算出d1和d2之后,源S的位置可以被确定,这是因为如上所述,d1是第一传感器212与源之间的距离,d2是第二传感器228与源之间的距离并且传感器212、228的位置是已知的。
虽然以上方程是使用两个传感器212、228求解的,但是源分析器组件242可以使用多于两个传感器212、228推导和求解方程组。附加地或可替选地,心音组件240和/或源分析器组件242可以将被包括在所感测数据238中的声音数据划分为不同的频带以便推导更多方程并且进而求解这些方程。在实施例中,更多推导出的方程可以促进确定未被假定为在不同方向上恒定的阻尼系数。就是说,如上所述,第一传感器212与第二传感器228之间的阻尼系数被假定为相同的c1。在多于两个传感器被用于感测声音和/或声音的加速度信号被划分为多频带的实施例中,可以推导多于三个方程。这样,第一传感器212与源之间的阻尼系数可以被假定为不同于第二传感器228与源之间的阻尼系数。然后,不同的阻尼系数可以被求解以用于使用从多于两个传感器感测到的声音信号和/或加速度信号的多频带中推导出的方程。
成像组件244可以基于所感测数据238和源分析器组件242确定的源的位置来对声音至少部分传播穿过的受试者的身体部位进行成像。就是说,一旦源的位置被源分析器组件242确定,成像组件244就可以针对声波构造加速度矩阵。加速度矩阵可以指示声波在不同位置处的加速度测量结果。换句话说,加速度矩阵可以包括在声波射离源时其加速度测量结果。
基于加速度矩阵,成像组件244可以确定速度矩阵。速度矩阵可以包括声波在不同位置处的速度。并且,声波的速度可以指示声波通过其传播的下层组织的速度。为了确定速度矩阵,成像组件244可以使用已经被传感器212、238中的一个或两个多次感测到的并且被存储为所感测数据238的加速度数据。基于多次感测到的加速度数据,成像组件244可以基于以下方程v(t)=v(t-1)+a(t)*Δt来确定不同位置处的速度;v(t)是声波在时间t处的速度,v(t–1)是声波在时间t-1处的速度,a(t)是在时间t处的加速度,而Δt是在t和t–1之间的时间上的变化。对于在加速度矩阵的相应位置处的每个加速度测量,对应速度可以根据所列举的方程来确定。
在实施例中,可以利用对以上所列举的方程(或者,在实施例中,除了上述那些以外或代替上述那些可被利用的任何数量的其他方程)中的每个连续时间点的计算来应用阻尼因子。例如,由于噪声和运动传感器限制,一组加速度信号可能不会积分为零。这可能会在速度矩阵中导致噪声残余运动,这可以不利地影响定位矩阵(如下所述)。在实施例中,阻尼因子可以基于传感器的模型和/或灵敏度来选择以便例如加速度信号积分为零。
在实施例中,成像组件244也可以基于多次感测到的加速度数据和速度矩阵来确定定位矩阵。定位矩阵可以包括声波在不同位置处的定位。并且,声波的定位可以指示声波通过其传播的下层组织的定位。为了确定定位矩阵,成像组件244可以基于以下等式x(t)=x(t–1)+v(t)*Δt+a(t)*(Δt)2来确定声波通过其传播的组织的定位;其中x(t)是时间t处的组织的定位,x(t–1)是时间t-1处的组织的定位,v(t)是组织的速度,Δt是t和t–1之间的时间上的变化,而a(t)是组织在时间t处的加速度。对于在速度矩阵的相应位置处的每个速度测量,对应定位可以根据所列举的方程来确定。一旦定位矩阵被确定,其就可以经由I/O组件232输出以供医生和/或其他医学专业人员进行分析,如图3A-3D中所示。
附加地或可替选地,在多个阻尼系数被确定的实施例中,成像组件244可以确定受试者的一部分的结构图像。就是说,如上所述,可以确定针对在不同传感器之间的组织的阻尼系数。基于不同的阻尼系数,成像组件244可以确定指示不同位置处的阻尼系数的阻尼系数矩阵。此外,每个阻尼系数可以指示声波通过其传播的不同类型的组织。例如,声音可以在其行进通过软组织时受到比硬组织更大的阻尼。这样,在系数矩阵中的某个位置处的较高阻尼系数可以指示在该位置处的软组织。相反,在系数矩阵中某个位置处的较低阻尼系数可以指示在该位置处的硬组织。基于该数据,成像组件244可以根据然后以下方程来确定下层组织的结构图像。一旦结构图像被确定,就可以经由I/O组件232将其输出以供医生和/或其他医学专业人员进行分析。
在被包含在系数矩阵中的系数可以相对于最高系数中的一个系数或最低系数中的一个系数被标准化。例如,如果声音正行进通过软组织(其通常造成阻尼的较高水平),则软组织的阻尼系数可以用整数(例如,1)来表示,而其他类型的组织的阻尼系数可以用整数的倍数(例如,从1.0*整数到5.0*整数的范围)来表示。附加地或可替选地,如果声音正行进通过硬组织(其通常造成阻尼的较低水平),则硬组织的阻尼的系数可以用整数(例如,1)来表示,而其他类型的组织的阻尼的系数可以用整数的百分比(例如,从10%*整数到100%*整数的范围)来表示。
在图2中所描绘的操作环境200的任何数量的各个组件可以经由通信链路206被通信地耦合。通信链路206可以提供操作环境200的各个组件(诸如SD 202和CD204)之间或之中的通信。通信链路206可以是、类似于、包括或被包括在图1中所描绘的通信链路108和/或任何数量的不同类型的通信网络中,诸如例如总线网络、短消息服务(SMS)、局域网(LAN)、无线LAN(WLAN)、广域网(WAN)、互联网、P2P网络、定制设计的通信或消息传输协议和/或诸如此类。通信链路306可以包括可以是有线和/或无线的多个网络的组合。
图2中所示的说明性操作环境不旨在暗示对本公开的实施例的使用范围或功能的任何限制。说明性操作环境200也不应被解释为具有与其中所示的任何单个组件或组件的组合有关的任何依赖关系或要求。此外,在图2中描绘的各个组件可以在实施例中与其中所描绘的其他组件(和/或未示出的组件)中的各个组件集成在一起,这些中的全部被认为处于本公开的范围内
图3A-3D描绘了根据本文所公开的实施例的作为时间的函数的心脏组织的定位矩阵302A至302D。就是说,每个定位矩阵302A至302D包括受试者的心脏组织的不同部分在不同时间处的定位。例如,图3A描绘了心脏组织在时间304处的定位矩阵302A;图3B描绘了心脏组织在时间306处的定位矩阵302B;图3C描绘了心脏组织在时间308处的定位矩阵302C;并且图3D描绘了心脏组织在时间310处的定位矩阵302D。换句话说,图3A-3D描绘了作为时间的函数的组织的变形。
在组织为心脏的实施例(其是被示出的实施例)中,医生可以确定心脏组织是健康的且正常工作的、还是不健康的且异常工作的。例如,定位矩阵302A至302D的不同定位可以被映射到心脏的不同部分。基于定位矩阵302A至302D的定位之间的相关性,医生可以能够确定受试者(例如,受试者104)的心室收缩、射血分数、心室僵硬度、回流、S4测量结果和/或主动脉僵硬度。这样,当心脏经受是节奏的时,医生可以确定定位矩阵的特定位置是否以正常方式变形(例如,移动)。如果不是这样,则医生可以能够以非侵入性的方式确定与定位矩阵的定位相关的心脏的部分是否可能存在问题(例如,心脏壁增厚)。作为另一示例,医生可以能够基于定位矩阵302A至302D来定位充血性心脏声音。
虽然心脏组织被示出为图3A-3D中的示例,但是产生声音的其他器官的定位矩阵也可以被构造。附加地或可替选地,振动器(例如,振动器214)可以被用于经由来自通过特定组织传播的振动器的声音来为不产生声音的器官和/或其他身体部位构造定位矩阵。
图4是描绘根据本公开的实施例的用于对身体部位成像的说明性方法400的流程图。根据实施例,方法400可以通过图1中所描绘的系统100的组件的任何数量的不同方面和/或图2中所描绘的操作环境200来执行。例如,在实施例中,说明性方法400可以由具有运动传感器、处理器和存储器的SD 102、202和/或CD 106、204来执行,如本文所述。
方法400的实施例包括接收加速度测量结果(框402)。加速度测量结果可以与被包括在所感测数据224和/或所感测数据238中的加速度测量结果相同或相似。例如,加速度测量结果可以在感测到声音产生的加速度波之后由一个或多个传感器(例如,运动传感器110、传感器212和/或传感器228)产生。在实施例中,声音可以由器官产生(例如,心音)和/或可以由振动器(例如,振动器214)产生。在实施例中,一个或多个传感器可以被定位在受试者上的不同位置处。在实施例中,声音可以通过至少部分地传播通过受试者的身体部位到达一个或多个传感器而与身体部位相关联。在实施例中,一个或多个带通滤波器可以被应用于加速度测量结果以产生多个加速度带测量结果。多个加速度带测量结果可以被用于推导方程组,如以上关于图2所说明的。
方法400还包括确定与加速度测量结果相关联的声音的源的位置(框404)。在实施例中,为了确定源的位置,加速度的原始振幅可以被确定,并且然后基于加速度波的原始振幅,源的位置可以根据以下方程来确定:
A=S*(c1/(d1+c1)),
B=S*(c1/(d2+c1)),并且
D=d1+d2。
在实施例中,如以上关于图2所讨论的,该方程组可以针对使用两个传感器的实施例来推导。附加地或可替选地,可以在多于两个传感器被用于感测声音的加速度波时和/或在加速度测量结果被划分为多个加速度带测量结果时推导附加方程。
如图4中所示,方法400还可以包括确定加速度矩阵、速度矩阵和/或定位矩阵(框406)。在实施例中,加速度矩阵、速度矩阵和/或定位矩阵可以使用与以上关于图2所描述的技术相同或相似的技术来确定。在实施例中,加速度矩阵可以指示声波在不同位置处的加速度测量结果;速度矩阵可以包括声波在不同位置处的速度,其可以指示声波通过其传播的下层组织的速度;并且,定位矩阵可以包括声波在不同位置处的定位,其可以指示声波通过其传播的下层组织的定位。加速度矩阵、速度矩阵和定位矩阵可以基于多次感测到由声音产生的加速度波来确定。
附加地或可替选地,方法400可以包括确定阻尼系数矩阵(框408)。阻尼系数矩阵可以使用推导出的方程组来确定。被用于确定阻尼系数矩阵的方程组可以在多于两个传感器被用于感测声音的加速度波时和/或在加速度测量结果被划分为多个加速度带测量结果时被推导出。
在实施例中,方法400还可以包括对身体部位进行成像(框410)。身体部位可以使用定位矩阵来成像。附加地或可替选地,身体部位的结构图像可以使用阻尼系数矩阵来产生。为了产生身体部位的结构图像,可以使用以下方程: 根据实施例,方法400可以包括任何数量的其他步骤、替换步骤、步骤的可替选顺序和/或诸如此类。
对所讨论的示例性实施例的各种修改和添加可以在不脱离目前公开的主题的范围的情况下作出。例如,虽然上述实施例涉及特定特征,但是本公开的范围也包括具有特征的不同组合的实施例和不包括所有所述特征的实施例。因此,本文所公开主题的范围旨在涵盖落入权利要求的范围内的所有这样的替代方案、修改和变化及其所有等同物。
Claims (10)
1.一种用于对心脏成像的系统,包括:
至少两个加速度传感器,其被配置为感测由源发出的加速度波并且响应于感测到所述加速度波而生成加速度测量结果,其中所述源是受试者的心脏;以及
处理设备,其被通信地耦合到至少两个加速度传感器,所述处理设备被配置为:
接收所述加速度测量结果;
使用至少两个加速度传感器的位置和所述加速度测量结果确定所述源的位置;并且
使用确定出的所述源的位置和所述加速度测量结果生成所述受试者的心脏的图像,
其中,为了生成所述受试者的心脏的图像,所述处理设备被配置为产生心脏的结构图像,
其中,为了产生所述结构图像,所述处理设备被配置为:
确定阻尼系数矩阵;并且
使用所述阻尼系数矩阵产生所述结构图像,
其中,阻尼系数矩阵使用推导出的方程组来确定,并且其中,方程组在至少两个传感器被用于感测声音的加速度波时和/或在加速度测量结果被划分为多个加速度带测量结果时被推导出。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述加速度传感器包括:相对于所述源被定位在不同位置处的多个加速度传感器,并且其中每个加速度传感器生成被用于生成所述心脏的图像的加速度测量结果。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的系统,其中,为了确定所述源的位置,所述处理设备被配置为:
确定所述加速度波的原始振幅;并且
使用所述原始振幅确定所述源的位置。
4.根据权利要求1至2中任一项所述的系统,其中,所述处理设备被配置为:
将带通滤波器应用于所述加速度波以产生多个加速度带测量结果;并且
使用所述多个加速度带测量结果确定所述源的位置。
5.根据权利要求1至2中任一项所述的系统,其中,所述加速度波被多次感测,并且其中,为了生成所述心脏的图像,所述处理设备被配置为:
使用确定出的所述源的位置来确定所述加速度波的加速度矩阵;
使用所述加速度矩阵、第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;
使用所述速度矩阵和第三次感测到的加速度波来确定定位矩阵;并且
使用定位矩阵生成所述受试者的心脏的图像。
6.根据权利要求1至2中任一项所述的系统,还包括被配置成为所述源产生声波的振动器,其中,所述加速度波指示在被所述加速度传感器感测之前传播通过所述心脏的所述声波。
7.一种对心脏成像的方法,所述方法包括:
接收由感测了源所发出的加速度波的至少两个加速度传感器产生的加速度测量结果,其中,所述源是受试者的心脏;
使用至少两个加速度传感器的位置和所述加速度测量结果来确定所述源的位置;
使用确定出的所述源的位置和所述加速度测量结果生成所述受试者的心脏的图像;
确定阻尼系数矩阵;以及
使用所述阻尼系数矩阵产生所述心脏的结构图像,
其中,阻尼系数矩阵使用推导出的方程组来确定,并且其中,方程组在至少两个传感器被用于感测声音的加速度波时和/或在加速度测量结果被划分为多个加速度带测量结果时被推导出。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,确定所述源的位置包括:
确定所述加速度波的原始振幅;并且
使用所述原始振幅确定所述源的位置。
9.根据权利要求7至8中任一项所述的方法,所述方法还包括:
将带通滤波器应用于所述加速度波以产生多个加速度带测量结果;以及
使用所述多个加速度带测量结果来确定所述源的位置。
10.根据权利要求7至8中任一项所述的方法,其中,所述加速度波由所述加速度传感器多次感测,并且其中生成所述心脏的图像包括:
使用确定出的所述源的位置确定所述加速度波的加速度矩阵;
使用所述加速度矩阵以及第一次感测到的加速度波和第二次感测到的加速度波来确定速度矩阵;
使用所述速度矩阵和第三次感测到的加速度波来确定定位矩阵;以及
使用定位矩阵生成所述受试者的心脏的图像。
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---|---|---|---|---|
US20210038155A1 (en) * | 2019-08-07 | 2021-02-11 | West Affum Holdings Corp. | Wearable medical device |
CN111929689B (zh) * | 2020-07-22 | 2023-04-07 | 杭州电子科技大学 | 一种基于手机自带传感器的物体成像方法 |
US11763449B2 (en) | 2020-07-24 | 2023-09-19 | Zoll Medical Corporation | Systems and methods for generating and applying matrix images to monitor cardiac disease |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103052353A (zh) * | 2010-08-04 | 2013-04-17 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 监测运动期间的生命体信号 |
WO2016094375A1 (en) * | 2014-12-08 | 2016-06-16 | Rutgers, The State University Of New Jersey | Methods for measuring physiologically relevant motion |
WO2017141165A1 (en) * | 2016-02-17 | 2017-08-24 | Bat Call D. Adler Ltd. | Digital stethoscopes, and auscultation and imaging systems |
WO2017198787A1 (en) * | 2016-05-19 | 2017-11-23 | Pmd Device Solutions Limited | An apparatus and method for detection of dysfunctional breathing |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6978182B2 (en) | 2002-12-27 | 2005-12-20 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Advanced patient management system including interrogator/transceiver unit |
US7640046B2 (en) * | 2004-06-18 | 2009-12-29 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Methods and apparatuses for localizing myocardial infarction during catheterization |
US7338436B1 (en) * | 2005-06-27 | 2008-03-04 | Pacesetter, Inc. | Implantable cardiac physical motion mapping device |
US8226571B2 (en) * | 2006-01-31 | 2012-07-24 | Amir Landesberg | Method device and system for monitoring lung ventilation |
US8282568B2 (en) * | 2007-04-30 | 2012-10-09 | Bio-Medisinsk Innovasjon As | Method for estimating cardiac pumping capacity |
TWI402506B (zh) * | 2009-09-03 | 2013-07-21 | Ind Tech Res Inst | 運動追蹤方法與系統 |
US8409108B2 (en) * | 2009-11-05 | 2013-04-02 | Inovise Medical, Inc. | Multi-axial heart sounds and murmur detection for hemodynamic-condition assessment |
CA2834102A1 (en) * | 2011-05-03 | 2012-11-08 | Heart Force Medical Inc. | Method and apparatus for estimating myocardial contractility using precordial vibration signals |
US20160081594A1 (en) * | 2013-03-13 | 2016-03-24 | Virtusense Technologies | Range of motion system, and method |
JP2015077351A (ja) * | 2013-10-18 | 2015-04-23 | セイコーエプソン株式会社 | 運動解析方法、運動解析装置および運動解析プログラム |
JP6057270B2 (ja) * | 2014-02-28 | 2017-01-11 | マイクロストーン株式会社 | 歩行状態検出方法及び歩行状態検出装置 |
JP6583605B2 (ja) * | 2014-12-12 | 2019-10-02 | カシオ計算機株式会社 | 運動情報生成装置及び運動情報生成方法、運動情報生成プログラム |
WO2017031152A1 (en) * | 2015-08-17 | 2017-02-23 | University Of Maryland, Baltimore | Method for assessing fall risk based on tracking data of a moving target |
EP3135194A1 (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-01 | Universite Libre De Bruxelles | Improvements in or relating to heart monitoring |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103052353A (zh) * | 2010-08-04 | 2013-04-17 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 监测运动期间的生命体信号 |
WO2016094375A1 (en) * | 2014-12-08 | 2016-06-16 | Rutgers, The State University Of New Jersey | Methods for measuring physiologically relevant motion |
WO2017141165A1 (en) * | 2016-02-17 | 2017-08-24 | Bat Call D. Adler Ltd. | Digital stethoscopes, and auscultation and imaging systems |
WO2017198787A1 (en) * | 2016-05-19 | 2017-11-23 | Pmd Device Solutions Limited | An apparatus and method for detection of dysfunctional breathing |
Also Published As
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