CN112891744B - 用于处理心脏信号的方法和设备 - Google Patents
用于处理心脏信号的方法和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112891744B CN112891744B CN202011408110.3A CN202011408110A CN112891744B CN 112891744 B CN112891744 B CN 112891744B CN 202011408110 A CN202011408110 A CN 202011408110A CN 112891744 B CN112891744 B CN 112891744B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- cardiac signal
- signal
- threshold level
- threshold
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 title claims abstract description 103
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 99
- 238000007920 subcutaneous administration Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 claims description 32
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract 1
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 13
- 208000003663 ventricular fibrillation Diseases 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 6
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 5
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 4
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 208000001871 Tachycardia Diseases 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000036279 refractory period Effects 0.000 description 2
- 230000008667 sleep stage Effects 0.000 description 2
- 230000006794 tachycardia Effects 0.000 description 2
- 206010036086 Polymenorrhoea Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 1
- 230000028161 membrane depolarization Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 210000005241 right ventricle Anatomy 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 1
- 206010047302 ventricular tachycardia Diseases 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N1/00—Electrotherapy; Circuits therefor
- A61N1/18—Applying electric currents by contact electrodes
- A61N1/32—Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents
- A61N1/36—Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents for stimulation
- A61N1/362—Heart stimulators
- A61N1/37—Monitoring; Protecting
- A61N1/371—Capture, i.e. successful stimulation
- A61N1/3712—Auto-capture, i.e. automatic adjustment of the stimulation threshold
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N1/00—Electrotherapy; Circuits therefor
- A61N1/18—Applying electric currents by contact electrodes
- A61N1/32—Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents
- A61N1/38—Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents for producing shock effects
- A61N1/39—Heart defibrillators
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
- A61B5/283—Invasive
- A61B5/287—Holders for multiple electrodes, e.g. electrode catheters for electrophysiological study [EPS]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
- A61B5/283—Invasive
- A61B5/29—Invasive for permanent or long-term implantation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/361—Detecting fibrillation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
- A61B5/283—Invasive
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N1/00—Electrotherapy; Circuits therefor
- A61N1/18—Applying electric currents by contact electrodes
- A61N1/32—Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents
- A61N1/38—Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents for producing shock effects
- A61N1/39—Heart defibrillators
- A61N1/3956—Implantable devices for applying electric shocks to the heart, e.g. for cardioversion
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Physiology (AREA)
- Electrotherapy Devices (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本发明涉及一种用于处理表示为时间函数的心脏信号的方法,包括以下步骤:a)提供多n个不同阈值水电平Ni,i=1到n,并且n大于或等于3;b)考虑心脏信号的每增加和/或降低值与阈值电平Ni的交叉,从给定时间T且每阈值电平Ni地检测心脏信号与阈值电平Ni的至少两个连续交点;以及c)从心脏信号与至少三个不同阈值电平Ni的交点确定心脏信号的至少一个统计参数。本发明还涉及一种皮下有源植入式医疗设备,其中控制电路被配置成执行所述用于处理心脏信号的方法。
Description
本发明涉及一种用于处理源自心脏的信号的设备(特别是具有皮下导线的植入式心脏除颤器)及其方法。
心律失常的快速和可靠检测是除颤器功能的关键。对于经受心室颤动的患者以及其他类型的不稳定血流动力学心律失常(即心脏不能产生血液循环)而言,延迟或错过电击可能是致命的。同时,应避免无目的的电击,因为它们通常与一些不期望的影响有关。
为了检测心律失常事件,除颤器通常检查由心脏生成的电信号并解释这些信号以便确定心律。当心律偏离正常值并满足某个标准(例如,它比预定的节律快)时,假定已经检测到心动过速,并且可向患者递送电击。
确定心律的关键因素是将QRS波群与心脏电信号的其他分量(特别是T波和P波)区别开的能力,如图1a中所解说的,QRS波群标志着心室收缩的开始。如果该设备能够检测到所有的QRS波群,并且只有QRS波群,则可靠的心律检测可以进行。
然而,与传统的心内膜(即腔内)除颤器中相比,在皮下除颤器中可靠地检测心律证明被证实是更复杂的。事实上,在心内膜除颤器中,与在皮下除颤器中相比,电信号在用于检测心律方面倾向于具有更有利的形态。这导致,特别是在右心室中植入了导线的事实,信号的最大分量是去极化电位,如图1a中解说的QRS波群所示;而T波和P波几乎不存在,或者可以通过适当的高通滤波器或带通滤波器来有效地区分。
在皮下除颤器中,由位于皮下导线上的电极检测到的心脏信号更接近标准表面心电图(ECG)的那些心脏信号,其中所有分量都存在,有时具有形态学特性和振幅,该特性和振幅难以持续检测心律。
目前常用的用于检测心律的方法基于特性处理步骤。第一步骤通常包括对输入ECG信号进行放大和滤波,目的是改进所需分量并去除不太重要的分量。然而,不适当或积极的滤波可能会导致对心律检测有用的分量丢失。
通常,然后将预处理信号与预定阈值进行比较;当越过阈值时,计算一个循环。例如,在检测到阈值已被越过后,循环的计数通常在短时段期间(称为不应期)被抑制以便避免同一循环的冗余计数。循环的冗余计数的示例如图1b中所解说。这种计数误差通常出现在皮下除颤器中,并且如图1b中解说的示例中所示,可能是由于不正确地检测到心动周期中的T波(除了QRS波群的检测外)而导致的。当这种现象发生时,每个心动周期计数两次,其结果是心率的明显加倍,这可能导致心动过速的错误检测和不适当的电击传递。
如图1b中所解说的,用于心律检测的许多方法与具有单阈值电平的预处理信号(放大、滤波等)的比较有关。这种“单阈值”办法的结果是,为了能够正确地计算心动周期,阈值总是相对于信号的特性被正确定位是至关重要的。事实上,如果阈值被定得太高,例如高于信号的最高峰值,则将永远不会越过;在这种情况下,系统将不会检测到任何心动周期,即使它们在生理上存在。这种情况被称为“检测不足”,其导致心律的不正确检测。相反,如果阈值位于过低的电平,如图1b的示例中,则不仅可以被QRS波群的峰值越过,而且可以被其他分量越过(在图1b中,它是T波),由此生成同一循环的多次计数的状况。
为了克服与阈值的适当定位相关联的困难,如图1c中所解说的,根据例如基于信号的最高峰值的振幅的方案来改变阈值电平是已知的。以此方式,阈值被保证尽可能远离噪声和不需要的波群,它们通常具有较低的振幅(参见图1c中的四个波群b1、b2、b3、b4)。
然而,结果,对于振幅的快速变化,这种办法并不十分可靠,如图1c中所解说的,其中由箭头m1、m2、m3、m4、m5所示的五个峰值被前面四个更高的峰值(参见图1c中的e1、e2、e3、e4)掩盖,从而导致用于检测的阈值电平的提高,远远超过峰值m1到m5的振幅。
另外,实现下述用于过滤输入信号和通过越过检测阈值来实现检测的方法导致复杂算法和昂贵的软件资源(数字处理)。
为了克服上述限制,本发明旨在改进处理心脏信号,特别是由皮下导线捕获的信号的可靠性和稳健性,同时最小化输入信号滤波步骤和软件资源的成本。
本发明的目的是通过处理表示为时间函数的心脏信号的方法来实现的,该方法包括以下步骤:a)提供多个不同阈值电平Ni,i=1到n,并且n大于或等于3;b)考虑心脏信号的每增加和/或降低值与阈值电平Ni的交叉,从给定时间T且每阈值电平Ni地检测心脏信号与阈值电平Ni的至少两个连续交点;以及c)从心脏信号与至少三个不同阈值电平Ni的交点确定心脏信号的至少一个统计参数。
因此,在本方法中,不依赖于上述关于已知方法的固定或随时间变化的单个阈值,而是同时考虑至少三个不同的、分离的阈值电平。因此,可以同时将信号与所有阈值进行比较,这意味着可以获得基于心脏信号与不同阈值电平的交点的阈值交叉模型。另外,该方法不需要通过滤波进行判别。通过滤波消除歧视,信号中存在的所有信息都被保留并可被利用。当期望和不期望的分量之间的形态、振幅和频率的差异很小时,这尤其有利,并且为了进行心脏信号的处理,保存信息的每个元素是很重要的。
涉及用于处理心脏信号的方法的本发明可以通过以下实施例来进一步改进。
根据一个实施例,步骤c)中的至少一个统计参数的确定可以包括确定心脏信号的周期。
因此,心脏信号与阈值电平的各种交点共同有助于确定心脏信号的周期,即不仅是QRS波群的峰值,而且还有T波或甚至P波,对于已知的方法,通常尽可能地将其过滤掉,以便它们不被检测到。
根据一个实施例,步骤b)可进一步包括从给定时间T且每阈值电平Ni地来确定心脏信号与阈值电平Ni的两个连续交点之间的至少一个经过时间Δ1ti,i=1到n;并且使得可以通过在步骤b)中确定的从给定时间T的经过时间Δ1ti在步骤c)中确定至少一个统计参数。
因此,该方法不需要复杂的计算以便确定统计参数,这意味着可以简化计算并降低软件资源成本。
根据一个实施例,从给定时间T的两个最近的连续交点之间的每阈值电平Ni可以确定第一经过时间Δ1ti;并且第二经过时间Δ2ti可在从给定时间T的最近交点和第三最近交点之间每阈值电平Ni地来确定;步骤c)进一步包括通过将第一经过时间Δ1ti与第二经过时间Δ2ti作比较来确定心脏信号的至少一个统计参数。
因此,该方法的进一步特征在于更“随机”而不是“确定性”的办法,如同先前已知的方法的情形。在其他已知的方法中,“确定性”类型与单阈值的周期性和精确交叉是必要的,因为每个交叉提供关于一个心脏周期的结束和另一周期的开始的完整信息。相反,在根据本发明的方法中,每个交点(即由信号对所述阈值中一个的交叉)有助于统计参数的确定,并且没有一个交点比其他交点更重要。另外,心脏信号的特性通常使得对于大多数阈值交叉而言,经过时间Δ1ti和/或经过时间Δ2ti接近正在确定的周期,即心律。
根据一个实施例,在步骤c)中,从给定时间T的心脏信号的周期可由经过时间Δ1ti;Δ2ti的数量分布来确定,具体而言,该分布通过直方图表示。
因此,该方法不需要复杂的计算以便确定统计参数,这意味着可以简化计算并降低软件资源成本,因为在分布中,例如用直方图表示的分布中,它是已经被观察到最多的与心脏信号(即,心律)的周期值相对应的经过时间Δ1ti或Δ2ti。事实上,相似的历时值趋向于收敛于一共同值,在直方图中累积并产生针对该历时的更高的条形图。因此,这意味着即使存在并考虑小振幅分量时,信号的周期也很容易从直方图中辨认出来。
另外,直方图中的历时分布中的变化可能是心律失常发作的指示,因为历时值的分布变化很快,尤其是最大值减小。
根据一个实施例,每个定义的时间间隔的经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的数量分布可以通过直方图来表示,并且来自给定时间T的心脏信号的周期可根据经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的平均值或中位数来确定,该平均值或中位数包括在直方图的条形图中,该直方图包括经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的最大出现次数。因此,以更精确的方式来确定在直方图的条形图的间隔内的最频繁心脏信号的周期的历时是可能的。根据一个实施例,每个定义的时间间隔的经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的数量分布可以通过直方图来表示,并且其中来自给定时间T的心脏信号的周期可根据经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的平均值或中位数来确定,平均值或中位数包括在比与直方图的一个条形图对应的时间间隔更大的定义时间间隔中。
因此,以更精确的方式通过考虑在直方图的一个条形图之内以及在由定义间隔定义的直方图的该条形图之外两者的经过时间来确定最频繁心脏信号的周期的历时是可能的。
根据一个实施例,在步骤c)中,在至少一个统计参数的确定中,可以只考虑其值跨越预定阈值的经过时间(Δ1ti,;Δ2ti)。
因此,预定阈值可被用于保证方法的稳健性。
根据一个实施例,可以在给定时间T之前的时间,通过检测心脏信号与阈值电平Ni的连续交点来确定预定阈值。
因此,用于检测和计算的补充步骤对于要确定预定阈值而言不是必要的。本方法因此是进一步优化的。
根据一个实施例,步骤a)可包括确定心脏信号的最小振幅和最大振幅,以便可以确定针对不同阈值电平Ni的值,以便它们包含在分别对应于所述信号的最小振幅的最小值和最大振幅的最大值之间。
因此,以确保方法的稳健性的方式来确定不同的阈值电平Ni。
根据一个实施例,不同阈值电平Ni中的每一个的值可以随时间而恒定。
因此,如同在已知现有技术方法的情形中,本方法不要求阈值电平作为时间函数连续地自适应。因此,计算成本可以将减少而方法可被简化。
根据一个实施例,不同阈值电平Ni的值可以作为至少一个统计参数的函数随时间而变化。
因此,不同的阈值电平Ni可以有利地适应为一天中的时间(睡眠阶段、活动阶段)和/或在患者一生中的函数。
根据一个实施例,不同阈值电平Ni可以以固定间隔彼此间隔。
因此,可以以诸如进一步改进该方法的稳健性的方式,针对心脏信号有利地定位各种阈值电平Ni。
根据一个实施例,步骤a)可包括确定至少十个不同的阈值电平Ni。
由于每个阈值交叉在本方法中作出贡献,因此阈值越多,心脏信号的统计参数的确定就越好。因此,至少10个不同阈值电平Ni的存在意味着尤其是用于检测信号振幅的变化的该方法的稳健性可被进一步改进。
根据一个实施例,每个阈值电平Ni可以不同于基线。
由于每个系统固有的噪声的存在,基线可以作为时间的函数被交叉几次,即使没有信号。无论信号是缺失的还是存在的,阈值与零电平(即基线)的交叉可能会受到噪声的影响。因此,从根据本发明的方法的各种阈值电平Ni中省略基线是有利的。
根据一个实施例,该方法可进一步包括用于经由被配置成在皮下捕获心脏信号的有源植入式医疗设备的植入式导线来接收至少一个心脏信号的步骤。
因此,该方法被配置成处理皮下捕获的心脏信号。实际上,该方法适用于处理所有分量(QRS波群、P波和T波)都存在的这种类型的心脏信号。因此,该方法被配置用于确定皮下捕获的心脏信号的形态和振幅特性。
根据一个实施例,该方法可进一步包括用于通过心脏信号确定两个连续阈值电平Ni=n和Ni=n+1的交叉之间的间隔的步骤。
因此,获得了与心脏信号的导数类似的值,这意味着可以区分强度相同但形态不同的两个事件,诸如QRS波群的峰值与伪像。
本发明的目的还通过皮下有源植入式医疗设备来实现,该皮下有源植入式医疗设备包括:外壳;连接至该外壳的植入式皮下导线;该皮下植入式导线包括一个或多个感测电极,其被配置成在皮下捕获心脏信号;该设备进一步包括控制电路,该控制电路被配置成执行用于处理来自皮下导线捕获的至少一个心脏信号的心脏信号的方法。
下面将通过优选实施例,特别是参照附图,对本发明及其优点进行更详细的说明,其中:
[图1a]表示QRS波群的标准迹线;
[图1b]表示根据已知现有技术方法的心脏信号和恒定阈值;
[图1c]表示根据已知现有技术方法的心脏信号和可变阈值;
[图2]表示根据本发明的方法的心脏信号和多个阈值;
[图3]表示根据本发明的方法的心脏信号和多个经过时间;
[图4a]表示根据本发明的方法的示例的心脏信号和多个经过时间;
[图4b]表示包括根据本发明方法的图4a的心脏信号确定的多个经过时间的第一直方图;
[图4c]表示包括根据本发明方法的图4a的心脏信号确定的多个经过时间的第二直方图;
[图5a]表示包括根据本发明的方法从心脏信号确定的多个经过时间的第三直方图;
[图5b]表示图5a中解说的第三直方图的放大图;
[图6]表示根据本发明为区分伪像和心脏信号的两个绘图;
[图7a]表示针对正常窦性心律的心脏信号和相应的直方图;
[图7b]表示在迫近心室颤动发作时的心脏信号和相应的直方图;
[图7c]表示在心室颤动发作的第一周期前不到两秒的心脏信号和相应的直方图;
[图7d]表示在心室颤动发作期间的心脏信号和相应的直方图。
现在将通过示例使用有利实施例并且参考附图来更详细地描述本发明。所描述的实施例只是可能的配置,并且应当记住,如上所述的各个特征可以彼此独立地提供,或者在实现本发明时可被完全省略。
图2的迹线C表示作为时间函数的心电图(ECG)的心脏信号。
与横坐标平行(即与时间轴平行)的水平线表示多个阈值电平Ni,在图2的示例中i=1到14。根据本发明,阈值电平Ni的数量可以改变,同时保持大于或等于3。应该注意,阈值电平Ni越多,心脏信号的统计参数的确定就越好。因此,将更多的阈值电平Ni纳入考虑意味着该方法的稳健性,特别是用于检测心脏信号振幅的变化可被改进。
图2中的每一个圆代表心脏信号在向上方向(即心脏信号的增加值)跨越某个阈值电平Ni。因此,每个圆对应于心脏信号和阈值电平Ni之间的交点Ii,j,并且在图2的示例中i=1到14且j=1到9。
在变型中,可以在向下方向(即,通过心脏信号的降低值)来考虑每个阈值电平与心脏信号的交叉。
在另一个变型中,可以同时设想心脏信号在两个方向(向上和向下)跨越阈值电平Ni。
在图2中解说的示例中,与零电平相对应的阈值电平已经因为它对应于基线被故意省略了,由于每个物理系统固有的噪声,基线可以随着时间推移而被跨越几次,即使没有信号。因此,因为无论信号是否存在,零电平阈值的交叉都会受到噪声的影响,所以i=1到14的多个阈值电平Ni故意不是零。
在图2中解说的示例中,每个不同阈值电平Ni的值随时间是恒定的。因此,如同在已知的现有技术方法的情形中,本方法不要求阈值电平作为时间的函数被连续地调整。因此,计算成本可被减少,并且方法被简化。
在变型中,不同阈值电平Ni的值可能随时间而变化。因此,不同的阈值电平Ni可以有利地适应一天中的时间(睡眠阶段、活动阶段)和/或患者的生活方式。
根据图2中解说的示例,阈值电平Ni(i=1到7)和Ni(i=8到14)由相同的间隔“p”连续地彼此分离。应当注意,阈值电平Ni之间的间隔,即间隔“p”的值可以是固定的,或者可以随着时间而改变。
因此,不同阈值电平Ni可按进一步改进该方法的稳健性的方式来有利地相对于心脏信号进行定位。另外,本发明的方法可以包括确定心脏信号的最小振幅和最大振幅,以便选择不同阈值电平Ni的值,使得它们包括在分别对应于所述心脏信号的最小振幅的最小值和最大振幅的最大值之间。
因此,这确保心脏信号随时间将始终跨越至少多个阈值Ni。然而,应该承认,心脏信号随时间不会跨越所有的阈值Ni。
根据本发明,心脏信号同时与所有阈值Ni进行比较,这意味着可以获得跨越阈值的统计模型。图3和图4a、4b和4c中解说了该方法的示例。
根据本发明的方法包括提供多(n)个不同阈值电平Ni,i=1到n且n大于或等于3,即至少三个不同阈值电平Ni,如参考图2所说明的,以及从给定时间T开始且每阈值电平Ni,考虑到心脏信号的每增加和/或减少值与阈值电平Ni的一个交叉,检测心脏信号与阈值电平Ni的至少两个相继交点Ii,j。
对于每个阈值电平Ni,i=1到n,在心脏信号与阈值电平Ni的两个连续交点Ii,j和Ii,j+1之间确定第一经过时间Δ1ti。第一经过时间Δ1ti对应于从时间T的最近交叉和具有相同阈值电平的第二最近交叉之间的差值。在图3中,分段Δ1t1表示从时间T开始的阈值电平N1在阈值N1与所述信号的第一交点I1,1和第二交点I1,2之间的第一经过时间。类似地,分段Δ1t13代表从时间T开始的阈值电平N13在阈值N13与所述信号的第一交点I13,1和第二交点I13,2之间的第一经过时间。
另外,对于每个阈值电平Ni,在i=1到n的情况下,从给定时间T开始在最近的交点Ii,j和最近的第三交点Ii,j+2之间的每个阈值电平Ni地确定第二经过时间Δ2ti。第二经过时间Δ2ti对应于从时间T开始的最近交叉和针对相同阈值电平的第三最近交叉之间的差值。在图3中,分段Δ2t1表示从时间T开始的在阈值N1与所述信号的第一交点I1,1和第三交点I1,3之间的阈值电平N1的第二经过时间。类似地,分段Δ2t13代表从时间开始的在阈值N13与所述信号的第一交点I13,1和第三交点I13,3之间的阈值N13的第二经过时间。
心脏信号的至少一个统计参数的确定是通过同时考虑多个阈值电平Ni,通过比较第一经过时间Δ1ti和第二经过时间Δ2ti来获得的。
将注意,确定针对每个阈值电平Ni的第一历时Δ1ti和第二历时Δ2ti,即使为了清楚起见,图3中没有示出这些。
还将注意,与最低阈值相对应的阈值电平N14(图2中解说)在图3的表示中被故意省略,因为心脏信号在图3中解说的时间窗口中没有跨越阈值N14。结果表明,本方法不要求信号应该跨越所有的阈值Ni;与基于单阈值的已知方法相比,这使得该方法更能容忍信号振幅的变化。有利的是,本方法容忍心脏信号振幅的缓慢变化和突然变化,前提是信号跨越最小数量的阈值,即至少三个阈值,并且特别是至少十个阈值,以便可以从信号中提取某些信息,如下所述。
图4a、4b和4c表示根据本发明的用于处理心脏信号的方法的连续步骤。图2和图3中已经使用的具有相同附图标记的元件将不再详细描述,但应参考其上述描述。
图4a表示在多个交点Ii,j处跨越信号的心脏信号和阈值电平Ni。如参考图3所述,本发明的方法包括其中确定第一经过时间Δ1ti和第二经过时间Δ2ti的步骤。为了清楚起见,已经仅针对图4a的第一阈值电平N1示出了经过时间Δ1t1和Δ2t1。应注意,其他阈值电平Ni的经过时间的确定与参考图3中描述的相同,并且将不会再详细描述。
为了从心脏信号中提取统计参数,诸如举例而言,从由历时Δ1ti和Δ2ti集提供的信息中提取用于确定心律的心脏信号的周期,所述历时Δ1ti和Δ2ti通过直方图以图形方式表示。
图4b表示以三维示出的直方图,其中填充点的条形图对应于针对第一经过时间Δ1ti的平方观察到的数量N1,i的分布,而用斜线填充的条形图对应于针对第二经过时间Δ2ti的平方的数量N2,i的分布。图4b的直方图的横坐标表示以秒为单位的时间间隔,而直方图的纵坐标表示在每个时间间隔中观察到的经过时间Δ1ti和Δ2ti的发生次数。
应注意,直方图中并未考虑例如由于信号振幅减小已经长时间未更新的历时Δ1ti和Δ2ti,特别是在预定历时以外。为了进一步突出心脏信号中最常出现的经过时间,直方图的表示中Δ1ti和Δ2ti的出现次数被平方。
特别是由于心电图的固有表现,在直方图中出现了经过时间Δ1ti和Δ2ti的共同值的最大值。经过时间Δ1ti和Δ2ti出现频率最高的时间间隔(即最高条形图)可被认为是待检测心脏信号的周期。在图4b中解说的示例中,对于以t=0.7s为中心的时间间隔,将观察到第一经过时间Δ1ti和第二经过时间Δ2ti的大多数出现。
可以观察到,在以t=1.5s为中心的时间间隔处,只观察到第二经过时间Δ2ti的出现,而没有观察到第一经过时间Δ1ti。
在图4c中,经过时间Δ1ti和Δ2ti的出现频率被相加然后将其平方以便使直方图更加易读,使最高的条形图与直方图的其他条形图相比升的更高。借助下表1对这一方面作了更详细的解释。
下表1表示图4a中解说的心脏信号的每个时间间隔出现的频率。
[表1]
t | Δ1ti | (Δ1ti)2 | Δ2ti | (Δ2ti)2 | Δ1ti+Δ2ti | (Δ1ti+Δ2ti)2 |
0.2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 |
0.3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 |
0.4 | 2 | 4 | 0 | 0 | 2 | 4 |
0.5 | 3 | 9 | 0 | 0 | 3 | 9 |
0.6 | 0 | 0 | 2 | 4 | 2 | 4 |
0.7 | 5 | 25 | 5 | 25 | 10 | 100 |
1.5 | 0 | 0 | 5 | 25 | 5 | 25 |
图4b的直方图表示表1的值(Δ1ti)2和(Δ2ti)2,而图4c的直方图表示表1中的值(Δ1ti+Δ2ti)2。因此,图4c直方图的最高条形图对应于值100。因此,根据本方法,统计方法已经被用于确定图4a中表示的心脏信号的周期对应于由直方图的时间间隔所指示的历时,该时间间隔从给定时间T开始以t=0.7S为中心。
在图4c的示例中,将观察到,尽管存在具有低振幅的分量,但直方图突出显示了心律的正确值,这些低振幅分量被纳入考虑,而不会以任何方式伪造结果,因为对于被低振幅分量跨越的阈值而言,值Δ2ti表示不应期的合适值。因此,尽管存在具有低振幅的分量,但它们对心律的解释没有任何改变。因此,本发明的方法比已知的现有技术方法更能容忍伪像。
应注意的是,直方图的每个时间间隔对应于以一时间值的范围,并以沿图4b和4c中横坐标所示的时间值为中心。因此,例如,以图4c的值t=0.7s为中心的时间间隔对应于t=0.65s到t=0.75s的范围中的时间值范围。
根据变型,可以在给定范围内更精确地确定心脏信号的最频繁周期的历时。图5a解说了一个直方图,该直方图具有根据上述本发明的方法从心脏信号确定的经过时间的多个条形图。图5b是在图5a中表示的直方图的最高条形图的放大图。它对应于从时间值t=0.18s到t=0.22s的范围中的间隔,该间隔以值t=0.20为中心。图5b还解说了在范围t=[0.18;0.22]内经过时间的分布。每个经过时间的相应时间值在图5b中用圆表示。经过时间的平均值可由该分布确定。在变型中,经过时间的中位数是可以确定的。
在图5b中解说的示例中,时间间隔t=[0.18;0.22]中以值t=0.20s为中心的经过时间Δ1ti的平均值具有值t=0.195s。
在变型中,经过时间的平均值在比一个由直方图的一个条形图的宽度定义的时间间隔更宽范围的值上确定。心脏信号对阈值Ni的交叉也可被用于确定两个连续阈值Ni=n和Ni=n+1的阈值交叉之间的间隔。因此,获得了与心脏信号的导数类似的值,该值可被用于区分强度相同但形态不同的两个事件,如下面参考示出绘图A和B的图6所述。
绘图A表示心脏信号11,特别是校正后的心脏信号11,其包括由附图标记13和15指示的两个峰值。绘图A还解说了四个阈值电平N1、N2、N3、N4。
绘图B表示心脏信号11跨越阈值电平N1到N4之一的时间(由绘图B上的每条垂直线表示)。
时间间隔17在阈值电平N1和下一阈值电平(即阈值电平N2)的峰值13的两个相继交叉之间被定义。类似地,时间间隔19在阈值电平N1和阈值电平N2的峰值15的交叉之间定义。以相同的方式,多个时间间隔针对阈值电平Ni的剩余的峰值13和15的交叉来定义。
如图6的绘图B所解说,与峰值13相关的阈值水平的两个交叉之间的时间间隔比与峰值15相关的阈值水平的两个交叉之间的时间间隔更短。将观察到,时间间隔17比间隔时间19更短。
根据如绘图B所解说的由时间间隔17、19提供的信息,然后区分心脏信号的两种不同类型的峰值,特别是以便区分与心律相关的峰值(诸如绘图A的峰值13)和由伪像生成的峰值(如绘图A的峰值15)是可能的。
另外,由于同时考虑多个阈值电平Ni,因此本方法适合于在心室颤动期间检测心律,因为处理方法已经被证明更加健壮和可靠,并且对诸如伪像之类的特定事件的依赖性更小。下面借助图7a到7d来进一步描述和解说这一方面。
图7a到7d解说了本方法在从正常窦性心律转为心室颤动发作(以下简称“VF”)期间的反应方式。图7a到图7d表示心脏信号和两个相应的直方图,以与图4b和4c相同的方式确定。
图7a解说了正常窦性心律,本方法可被用于确定心动周期周期的主要历时(如由直方图所示)对应于最高条形图,其间隔以值t=0.7s为中心。随着心室颤动的迫近,使用本方法,心律的加快已经可以察觉。实际上,如在图7b中可见,一旦VF周期开始,直方图开始变得更分散,这指示心律中的“紊乱”。然而,心律仍然相对缓慢,具有由图7b的直方图在t=0.55s处表示的主要历时。
心室颤动通常是一系列快速而规则的心室心动过速开始,然后分裂成多个小波。刚好在VF发作之前和/或一旦VF发作,心脏信号的振幅的突然降低是常规观察到的典型现象。然而,使用已知方法的常规办法,已经证明在现有技术的算法开始适应信号的新振幅并再次能够正确检测心律之前,频繁错过一定数量的周期。
图7c的直方图甚至比正常窦性心律跟踪的直方图更分散(与图7a相比)。图7c的直方图的条形图的分散指示心律紊乱。另外,可以观察到朝直方图的条形图左侧偏移,即心律加快。因此,本方法可被用于在刚好VF发作之前,即VF期间的第一心动周期之前,检测心律的加速。图7a的直方图的最高条形图在图7c中实际上不可见。
由于存在根据本发明的多个阈值电平,并且与已知的现有技术方法相比,本方法可被用于在迫近VF发作时监控心脏信号,即使振幅显著下降。事实上,图7c解说了通过本方法的多个阈值电平,在VF发作之前,在t=372s和t=373s之间,在大约1秒的时间上检测信号振幅的变化。
因此,与已知算法相比,本方法可被用于改进对VF发作的转变的检测。
图7d解说了心室颤动发作期间的心脏信号。从小波形式的信号形态将观察到,与VF发作前的心脏信号的振幅相比,VF发作期间信号的振幅减小,如可在图7d中由t=373之前和之后的信号振幅所见。图7d的直方图突出显示了比图7c中解说的分布更不分散的分布,但包括值小于图7a中的值的时间间隔。事实上,图7d的最高条形图以值t=0.2s为中心。
因此,用本方法,通过直方图,特别是通过观察构成直方图的条形图的分散和位移来观察心律从正常心律到VF发作的转变是可能的。
根据一个实施例,该方法还可包括用于经由被配置成以便在皮下捕获心脏信号的有源植入式医疗设备的植入式导线来接收至少一个心脏信号的步骤。
因此,该方法被配置成处理已经皮下捕获的心脏信号。该方法实际上适用于处理所有分量(即QRS波群、P波和T波)都存在的这类心脏信号。因此,该方法被配置用于确定皮下捕获的心脏信号的形态和信号振幅特性。
应注意,在其中直方图(诸如图7a至图7d中示出的那些)包括具有高度基本相等并且彼此不同的两个条形图的特定情形中(通过以下事实连接在一起:每个经过时间Δ2ti对应于经过时间Δ1ti的两倍),本方法被配置成选择具有较小值的时间间隔,即与用于确定统计参数的经过时间Δ1ti相对应的时间间隔。
在其中直方图包括并列且高度基本相等的两个条形图的情形中,例如,由于经过时间的某些值位于一个间隔和另一个间隔之间的边界处,可以通过将直方图的每个条形图偏移半个周期来执行时间分析。在变型中,可以考虑经过时间的时间分布,而不是通过直方图来表示经过时间。在这种变型中,确定经过时间的时间分布曲线的最大值,并用于确定统计参数。
本发明还涉及一种皮下有源植入式医疗设备,其包括外壳、连接至该外壳的植入式皮下导线、包括一个或多个感测电极的植入式皮下导线,从该电极可从皮下捕获心脏信号。所述设备还包括控制电路,该控制电路被配置成实施根据本发明的方法,至少一个心脏信号由皮下导线捕获,尤其是实时捕获。应注意,在皮下除颤器中,由皮下导线检测到的心脏信号更像标准表面心电图(ECG)的信号,其中所有分量(QRS波群、P波和T波)都存在,如图2、3和4a中所解说的。
该设备的控制电路可以包括微控制器,该微控制器进而包括处理器。
Claims (17)
1.一种用于处理表示为时间函数的心脏信号的方法,包括以下步骤:
a)提供n个不同阈值电平Ni,i=1到n且n大于或等于3;
b)考虑所述心脏信号的每增加和/或降低值与所述阈值电平Ni的交叉,从给定时间且每个阈值电平Ni地检测所述心脏信号与所述阈值电平Ni的至少两个连续交点;
c)从所述心脏信号与至少三个不同的阈值电平Ni的交点确定针对所述心脏信号的至少一个统计参数,其中步骤c)中的至少一个统计参数的确定包括确定所述心脏信号的周期。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤b)进一步包括从所述给定时间T且每个阈值电平Ni地确定所述心脏信号与所述阈值电平Ni的两个连续交点之间的至少一个经过时间Δ1ti,i=1到n;并且使得可以通过在步骤b)中确定的从所述给定时间T开始的经过时间Δ1ti在步骤c)中确定所述至少一个统计参数。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,第一经过时间Δ1ti是在从所述给定时间T开始的两个最近连续交点之间每个阈值电平Ni地确定的;以及
第二经过时间Δ2ti是在从所述给定时间T开始的最近交点和第三最近交点之间每个阈值电平Ni地确定的;
步骤c)进一步包括通过将所述第一经过时间Δ1ti与所述第二经过时间Δ2ti作比较来确定所述心脏信号的至少一个统计参数。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在步骤c)中,从所述给定时间T的所述心脏信号的周期从所述经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的数量分布通过直方图来确定。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,每个定义时间间隔的经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的数量分布通过直方图来表示,并且其中从所述给定时间T的所述心脏信号的周期是从所述经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的平均值或中位数确定的,所述平均值或中位数包括在包含所述经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的最大出现次数的所述直方图的条形图中。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,每个定义时间间隔的所述经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的数量分布通过直方图来表示,并且其中从所述给定时间T的所述心脏信号的周期是从所述经过时间(Δ1ti;Δ2ti)的平均值或中位数来确定的,所述平均值或中位数包括在大于与所述直方图的一个条形图对应的时间间隔的定义时间间隔中。
7.如权利要求3到6之一所述的方法,其特征在于,在步骤c)中,在所述至少一个统计参数的确定中仅考虑值跨越预定阈值的所述经过时间(Δ1ti,;Δ2ti)。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预定阈值是从在所述给定时间T之前所述心脏信号与所述阈值电平Ni的连续交点的检测中确定的。
9.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,步骤a)包括确定所述心脏信号的最小振幅和最大振幅,以便确定针对不同阈值电平Ni的值,从而它们被包括在分别对应于所述信号的所述最小振幅的最小值和所述最大振幅的最大值之间。
10.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,针对每个不同阈值电平Ni的值随时间是恒定的。
11.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,针对不同阈值电平Ni的值作为所述至少一个统计参数的函数随时间变化。
12.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,所述不同阈值电平Ni彼此由固定间隔隔开。
13.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,步骤a)包括确定至少10个不同的阈值电平Ni。
14.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,每个阈值电平Ni与基线是不同的。
15.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,进一步包括用于经由被配置成在皮下捕获心脏信号的有源植入式医疗设备的植入式导线来接收捕获的至少一个心脏信号的步骤。
16.如权利要求1到6之一所述的方法,其特征在于,进一步包括用于通过所述心脏信号确定两个连续阈值电平Ni=n和Ni=n+1的交叉之间的间隔的步骤。
17.一种皮下有源植入式医疗设备,包括:
外壳;
连接到所述外壳的皮下植入式导线;
所述皮下植入式导线包括配置成皮下捕获心律的一个或多个感测电极;
所述设备进一步包括控制电路,其被配置成从由所述皮下导线捕获的至少一个心脏信号执行如权利要求1到16之一所述的方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1913710A FR3104022A1 (fr) | 2019-12-04 | 2019-12-04 | Procédé et dispositif pour traiter un signal cardiaque |
FR1913710 | 2019-12-04 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112891744A CN112891744A (zh) | 2021-06-04 |
CN112891744B true CN112891744B (zh) | 2024-06-07 |
Family
ID=71894861
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011408110.3A Active CN112891744B (zh) | 2019-12-04 | 2020-12-03 | 用于处理心脏信号的方法和设备 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11998751B2 (zh) |
EP (1) | EP3841978B1 (zh) |
JP (1) | JP7140815B2 (zh) |
CN (1) | CN112891744B (zh) |
FR (1) | FR3104022A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116098631B (zh) * | 2023-02-27 | 2023-08-15 | 上海宏桐实业有限公司 | 一种腔内电信号的处理方法、系统、终端及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06205847A (ja) * | 1992-12-01 | 1994-07-26 | Siemens Ag | 植え込み可能な心臓事象検出システム |
JP2001346771A (ja) * | 2000-06-09 | 2001-12-18 | Canon Inc | R波認識方法及びr−r間隔測定方法及び心拍数測定方法及びr−r間隔測定装置及び心拍数測定装置 |
JP2003225218A (ja) * | 2002-02-05 | 2003-08-12 | Noritz Corp | 心電信号処理装置 |
CN103549950A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-02-05 | 上海理工大学 | 移动心电监测差分阈值检测改进算法 |
CN105324076A (zh) * | 2013-04-26 | 2016-02-10 | 美敦力公司 | 阶段式心律检测系统和方法 |
CN106456031A (zh) * | 2014-04-24 | 2017-02-22 | 美敦力公司 | 用于在医疗设备中调整消隐期以选择感测向量配置的方法和装置 |
CN109561844A (zh) * | 2016-07-27 | 2019-04-02 | 美敦力公司 | 用于抑制室性快速性心律失常检测的基于心脏电信号总体形态的噪声检测 |
CN109688916A (zh) * | 2016-09-07 | 2019-04-26 | 心脏起搏器股份公司 | 可植入心脏监视器的过缓暂停检测 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5447518A (en) * | 1993-08-31 | 1995-09-05 | Ventritex, Inc. | Method and apparatus for phase related cardiac defibrillation |
JP2005080712A (ja) * | 2003-09-04 | 2005-03-31 | Medical Bridge Kk | 心臓健康指数の算出方法及び心電図特定波分類方法 |
US8000790B2 (en) * | 2003-10-27 | 2011-08-16 | St. Jude Medical Ab | Device for adjusting the sensitivity level of an implantable medical device |
US20060241700A1 (en) * | 2005-04-26 | 2006-10-26 | Ghanem Raja N | Level crossing detector for detecting noise, sinus rhythm and ventricular fibrillation in subcutaneous or body surface signals |
US9026198B2 (en) * | 2010-07-13 | 2015-05-05 | Biotronik Se & Co. Kg | Method and device for noise detection in physiological signals |
DE102011016804B4 (de) * | 2011-04-12 | 2016-01-28 | Drägerwerk AG & Co. KGaA | Vorrichtung und Verfahren zur Datenverarbeitung physiologischer Signale |
JP5872815B2 (ja) * | 2011-08-02 | 2016-03-01 | オリンパス株式会社 | 神経刺激装置 |
-
2019
- 2019-12-04 FR FR1913710A patent/FR3104022A1/fr active Pending
-
2020
- 2020-11-30 JP JP2020198219A patent/JP7140815B2/ja active Active
- 2020-12-03 EP EP20211562.2A patent/EP3841978B1/fr active Active
- 2020-12-03 CN CN202011408110.3A patent/CN112891744B/zh active Active
- 2020-12-03 US US17/110,904 patent/US11998751B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06205847A (ja) * | 1992-12-01 | 1994-07-26 | Siemens Ag | 植え込み可能な心臓事象検出システム |
JP2001346771A (ja) * | 2000-06-09 | 2001-12-18 | Canon Inc | R波認識方法及びr−r間隔測定方法及び心拍数測定方法及びr−r間隔測定装置及び心拍数測定装置 |
JP2003225218A (ja) * | 2002-02-05 | 2003-08-12 | Noritz Corp | 心電信号処理装置 |
CN105324076A (zh) * | 2013-04-26 | 2016-02-10 | 美敦力公司 | 阶段式心律检测系统和方法 |
CN103549950A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-02-05 | 上海理工大学 | 移动心电监测差分阈值检测改进算法 |
CN106456031A (zh) * | 2014-04-24 | 2017-02-22 | 美敦力公司 | 用于在医疗设备中调整消隐期以选择感测向量配置的方法和装置 |
CN109561844A (zh) * | 2016-07-27 | 2019-04-02 | 美敦力公司 | 用于抑制室性快速性心律失常检测的基于心脏电信号总体形态的噪声检测 |
CN109688916A (zh) * | 2016-09-07 | 2019-04-26 | 心脏起搏器股份公司 | 可植入心脏监视器的过缓暂停检测 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021102048A (ja) | 2021-07-15 |
CN112891744A (zh) | 2021-06-04 |
EP3841978B1 (fr) | 2022-10-12 |
US11998751B2 (en) | 2024-06-04 |
JP7140815B2 (ja) | 2022-09-21 |
EP3841978A1 (fr) | 2021-06-30 |
US20210170183A1 (en) | 2021-06-10 |
FR3104022A1 (fr) | 2021-06-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4700605B2 (ja) | 心臓波形の評価装置 | |
US6223072B1 (en) | Apparatus and method for collecting data useful for determining the parameters of an alert window for timing delivery of ETC signals to a heart under varying cardiac conditions | |
US7991459B2 (en) | Method for defining signal templates in implantable cardiac devices | |
US8442624B2 (en) | System for cardiac medical condition detection | |
US20120238891A1 (en) | Methods for ectopy rejection for atrial fibrillation detection based on ventricular cycle lengths | |
US8702604B2 (en) | Detection of waveform artifact | |
US7277747B2 (en) | Arrhythmia memory for tachyarrhythmia discrimination | |
EP2405969B1 (en) | Event discrimination using unipolar and bipolar signal differences | |
US8380295B2 (en) | Detection of waveform artifact | |
US20140194943A1 (en) | Rate initialization and overdrive pacing for capture threshold testing | |
US20040019287A1 (en) | Similarity recovery post shock | |
CN112891744B (zh) | 用于处理心脏信号的方法和设备 | |
US20220095981A1 (en) | Apparatus and method for detecting r peak of ecg signal using adaptive median filter | |
US20220202341A1 (en) | System and Method for Detecting Pacer Spikes to Determine a Paced Rhythm in ECGs | |
Dube et al. | Automatic detection and classification of human epicardial atrial unipolar electrograms | |
US20110152698A1 (en) | Method and apparatus for blood pressure waveform baseline estimation and removal |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant |