CN113015551A - 估计心率并检测快速性心律失常的方法 - Google Patents

Abstract

一种估计具有植入式血泵的患者的心率的方法，所述方法包括：在所述血泵的操作期间，连续地检测多个心动周期，所述多个心动周期中的每一个包括长度；根据所述长度对所述多个心动周期进行分类；在由包括可靠状况和至少一种不可靠状况组成的组中的一者之间过滤所述多个心动周期；根据所述多个心动周期的所述长度和所述可靠状况连续估计心率；并且如果检测到至少一种不可靠状况，则基于与所检测到的至少一种不可靠状况相关联的信息来修改所估计的心率。

Description

估计心率并检测快速性心律失常的方法

技术领域

本技术大体上涉及植入式血泵。

背景技术

机械循环支撑装置(例如植入式血泵)用于辅助衰竭心脏的泵送动作。此类血泵可以包括具有入口、出口的壳体，以及安装在所述壳体内的转子。入口可以使用流入插管连接到患者心脏的腔室，例如左心室。出口可以连接到动脉，例如主动脉。转子的旋转将血液从入口向出口驱动，并且因此辅助血液从心脏的腔室流入动脉中。

已知的血泵容易经历不良事件，这可能导致患者昂贵的住院治疗和医疗干预。例如，无论在本质上是全身性还是心肺性的，不良事件都可能影响心室容积和压力，这反映在泵参数中，如功率、流量、电流、速度和/或泵参数的导数，如患者的昼夜节律、心率、主动脉瓣状态和抽吸负担。泵参数由控制器控制，如通过基于代表生理需求的反馈进行操作的闭环泵控制。例如，可基于患者的心率来控制泵速。当经由波形代表生理需求时，由估计患者心率的医师手动检查波形。现有的相对于心率控制泵速的方法不能自动区分可靠和不可靠的心率，例如当患者的搏动相对较低时。

发明内容

本公开的技术大体涉及在血泵的操作期间使用被视为可靠的状况来估计具有植入式血泵的患者的心率，同时排除被视为不可靠的状况，如下文进一步详细解释。

在一个方面，本公开提供一种估计具有植入式血泵的患者的心率的方法，所述方法包括：在所述血泵的操作期间，连续地检测多个心动周期，所述多个心动周期中的每一个包括长度；根据长度对所述多个心动周期进行分类；在由包括可靠状况和至少一种不可靠状况组成的组中的一者之间过滤所述多个心动周期；根据所述心动周期的所述长度和所述可靠状况连续估计心率；并且如果检测到至少一种不可靠状况，则基于与所检测到的至少一种不可靠状况相关联的信息来修改所估计的心率。

在此实施例的另一方面，至少一种不可靠状况包括个别心率估计。

在此实施例的另一方面，所述不可靠状况是由低搏动、包括偏离标准长度的长度所述多个心动周期和快速性心律失常组成的组中的一种。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括当所述不可靠状况为低搏动时生成低搏动警报，并且在所述低搏动警报的持续时间内，自动从心率估计中排除所述多个心动周期。

在此实施例的另一方面，所述多个心动周期界定缓冲区，并且当所述低搏动警报的持续时间持续预定的持续时间时，重置所述缓冲区。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括界定所述多个心动周期中的一对相邻心动周期中的逐搏差的运行平均值，并且当所述运行平均值大于预定平均值的预定百分比时，将所述多个心动周期中的至少一个归类为包括所述不可靠状况。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括检测并维持R-R预期范围。

在此实施例的另一方面，所述多个心动周期界定缓冲区，并且使用最近的多个心动周期来连续地维持所述缓冲区。

在另一方面，本公开提供一种控制植入式血泵的方法，所述方法包括：在所述血泵操作期间，检测界定心动周期数据的多个心动周期；将所述心动周期数据指定为包括由可靠信息和不可靠状况组成的组中的一者；在可靠状况的存在下，使用所述心动周期数据连续确定心率，将所确定的心率与生理需求相关联，并基于所确定的生理需求使用闭环控制系统控制所述血泵；并且在不可靠状况的存在下，使用不同于所述心动周期数据的次级信息源来确定所述生理需求，并根据所述次级信息源控制所述血泵。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括基于所述不可靠状况来改变泵参数。

在此实施例的另一方面，不可靠状况包括个别心率估计。

在此实施例的另一方面，不可靠状况包括由低搏动、包括偏离标准长度的长度所述多个心动周期和快速性心律失常组成的组中的一种。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括当所述不可靠状况为低搏动时生成低搏动警报；并且在所述低搏动警报的持续时间内，基于所述次级信息源控制所述血泵。

在此实施例的另一方面，多个心动周期界定缓冲区，并且使用所述多个心动周期中的每一个的所述长度来实时连续地更新所述缓冲区。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括当所述低搏动警报的持续时间持续预定的持续时间时，重置所述缓冲区。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括检测快速性心律失常，并且在所述快速性心律失常的持续时间内，基于所述次级信息源控制所述血泵。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括生成与不可靠状况相关联的警报。

在另一方面，本公开提供一种检测具有植入式血泵的患者的快速性心律失常的方法，所述方法包括：在所述血泵操作期间，检测快速性心律失常；存储与包括多个波形的所述快速性心律失常相关联的信息；并且基于所述快速性心律失常，执行诊断功能。

在此实施例的另一方面，所述多个波形包括在所述快速性心律失常之前、期间和之后的至少一个波形。

在此实施例的另一方面，所述诊断功能包括生成警报，并将所述警报发送至远离所述血泵的位置。

在此实施例的另一方面，所述方法进一步包括基于所述快速性心律失常来改变泵参数。

在另一方面，本公开提供一种估计具有植入式血泵的患者的心率的系统，所述系统包括：包括处理器的控制器，所述处理器被配置为在所述血泵的操作期间，连续检测多个心动周期，所述多个心动周期中的每一个包括长度；根据长度对所述多个心动周期进行分类；在由包括可靠状况和至少一种不可靠状况组成的组中的一者之间过滤所述多个心动周期；根据所述心动周期的所述长度和所述可靠状况连续估计心率；并且如果检测到至少一种不可靠状况，则基于与所检测到的至少一种不可靠状况相关联的信息来修改所估计的心率。

在以下附图和描述中阐述本公开的一个或多个方面的细节。本公开所描述的技术的其它特征、目的和优点将根据说明书和附图并且根据权利要求书而显而易见。

附图说明

通过在结合附图考虑时参考以下详细描述，将更容易理解对本发明的更完整的理解及其伴随的优点以及特征，在附图中：

图1是说明包括植入式血泵和控制器的系统的框图，所述控制器包括与所述血泵通信的处理器；

图2是估计患者的心率的方法的流程图，在血泵的操作期间将血泵植入患者体内；

图3是根据图2的方法穿过软低通滤波器和硬低通滤波器以检测个别心跳的原始电流波形的图；

图4是描绘根据图2的方法进行的心动周期检测的实例的图；

图5是列出根据图2的方法检测到的一个或多个心动周期并且界定缓冲区的表；

图6是从最小到最大长度分类的图5的心动周期的缓冲区的表；

图7是描绘包括与代表搏动的心动周期相关联的峰间偏转的电流波形的图；

图8是两个图，其中顶部图是图7的图的放大图，并且底部图是使用顶部图和图7的信息提供的所得心率估计；

图9是示出R-R预期范围的行为的实例的图；

图10是示出快速性心律失常检测的实例的两个图；

图11是描绘来自运动期间收集的血泵的电流波形的心率结果的图；

图12是控制植入式血泵的方法的流程图；

图13是示出电流与时间的函数，且示出心室颤动和相关联的搏动下降的图；

图14是示出电流的函数，且示出伴有心搏停止或极端心动过缓的搏动降低的图；以及

图15是示出电流的函数，且示出由于心脏的预负荷或收缩力降低而导致的搏动的较慢下降的图。

具体实施方式

在详细描述示例性实施例之前，应注意，实施例主要存在于与确定具有植入式血泵的患者的心率有关的装置、系统组件和处理步骤的组合。因此，已在适当时通过附图中的常规符号来表示装置、系统和方法组件，从而仅展示与理解本公开的实施例有关的那些特定细节，以免将本公开内容与对所属领域的一般技术人员容易地显而易见且具有本文中的描述的益处的细节混淆。

现参考附图，其中相同的附图标记指代相同的元件，示出了根据本公开的原理构造的示例性系统，并且总体上标记为“10”。所述系统和相应的方法被配置为获得指示心脏活动的生理信息，包括心率和搏动，并确定所述生理信息是否包括可靠和/或不可靠状况。生理信息可通过血泵的波形或另一信息源来确定。可靠状况用于估计患者的心率，而包括不可靠状况的周期不包括在心率估计中。不可靠状况为不能准确反映患者心率和生理需求的状况，且包括，例如低搏动、高波动性心动周期(如双肺或心房颤动)的周期，即相对于许多其它心动周期、快速性心律失常和/或个别心动周期估计而言，心动周期有所不同。关于个别心率估计是否被视为不可靠的确定可使用来自患者心动周期的信息来确定。不可靠状况的存在可能会触发警报和/或更改泵参数。此外，不可靠状况可能会抑制闭环控制方法，使得使用来自生理信息辅助源的生理信息来控制泵。此外，所述系统和方法可以被配置为出于诊断目的检测快速性心律失常。

图1是包括与控制器14通信的植入式血泵12的系统10的框图。血泵12可以是

泵，或完全或部分地植入患者体内的另一机械循环支撑装置，并具有被配置成将血液从心脏泵送到身体其它部位的可移动元件，例如转子。控制器14包括控制电路16，所述控制电路用于监测并控制植入在血泵12内的电动机18的启动和随后的操作。控制器14还可包括处理器20、存储器22和接口24，其中存储器22被配置成存储可由处理器20存取的信息，包括可由处理器20执行的指令26和/或可由处理器20检索、操作和/或存储的数据28。

图2是估计患者的心率的方法30的流程图，在植入式血泵12的操作期间将所述血泵植入患者体内；出于心率诊断的目的，方法30被配置为在可由医师查看的监视器上提供心率的实时显示，将心率诊断存储在具有此类诊断的记录文件中，其中所述诊断包括例如每日平均值、可指示心力衰竭状态的昼夜平均值、心率直方图等，并提供心率变异性指示。相对于图2总体上描述方法30。

方法30包括可作为指令26存储在存储器22中以供处理器20执行的处理步骤，即心率算法。处理步骤可以不同的顺序执行，并且可包括附加步骤或排除所提供的一个或多个步骤。在一种配置中，方法30从步骤32开始并进行到步骤34，所述方法包括：在血泵操作期间，处理器20连续检测一个或多个心动周期，每个心动周期包括长度。在步骤36处，所述方法包括处理器20根据长度对心动周期进行分类。在步骤38处，所述方法包括在包括可靠状况和不可靠状况的那些心动周期之间过滤心动周期。不可靠状况可能是低搏动、包括偏离标准长度的长度的至少一个心动周期、快速性心律失常和/或使用来自心动周期的信息认为不可靠的个别心率估计。包括偏离标准长度的长度的心动周期也可被描述为包括具有高变动的周期长度的一系列心动周期，使得心率的估计不再代表生理需求。进行到步骤40，处理器20根据心动周期的长度和可靠状况连续估计心率。步骤42与步骤40同时进行。在步骤42中，如果检测到至少一种不可靠状况，则所述方法包括基于所检测到的不可靠状况相关联的信息来修改心率估计。例如，修改心率包括从心率估计中排除不可靠状况。

图3是通过软低通滤波器和硬低通滤波器以检测个别心跳的示例性原始电流波形“W”的图。软低通滤波器对可能含有高频噪声的电流信号进行平滑处理，而硬低通滤波器则跟踪电流波形的基线漂移。可将例如+/-4mAmps的滞后“H”应用于硬低通滤波器。可通过各种方法来确定软滤波器和硬滤波器，例如使用具有截止频率分别在1.95-2.0Hz和0.60-0.65Hz之间的差分方程。

区域“R1”表示当软滤波电流信号“SF”高于硬滤波电流信号“HF”加上附加的滞后偏移时检测到的心跳。当软滤波电流信号低于硬滤波电流信号减去滞后偏移时，随后的心跳检测可在区域“R2”之后发生，因为这样的事件重新激活了心动周期检测。例如，每当软滤波电流信号再次高于硬滤波电流信号加上滞后偏移时，就会检测到下一跳动。心动周期的长度由相邻心跳之间的时间确定。

图4是描绘根据步骤34的心动周期检测的实例的图，所述步骤包括相对于电流和时间绘制的电流波形W、软滤波电流信号SF和硬滤波电流信号HF。圆圈表示每个检测到的心动周期的时序，且箭头表示感测不足的两个实例，即缺少心动周期的感测，其与不可靠状况或信息相对应。

图5是列出在血泵12的操作期间由执行心率算法的处理器20以连续检测患者的最新心动周期(例如十二个心动周期)来界定缓冲区“B”的所检测到的心动周期(以毫秒为单位)的表。心动周期的长度标记为“L”。感测不足“US”的实例由实际长度的倍数的周期长度表示，而感测过度“OS”的实例则由相对较小的周期长度表示。使用每个心动周期的长度实时连续更新缓冲区。

图6是从最小到最大长度分类的图5的心动周期的缓冲区的表。心率算法通过感测不足和过度感测之间的平衡来选择瞬时心率估计，所述估计是无偏差的，并且最不可能因感测错误而损坏。例如，感测不足会破坏缓冲区中从已分类的缓冲区的右侧开始的一个条目，而感测过度会破坏缓冲区中从缓冲区的左侧开始的两个条目。在一种算法中，其由于感测不足与感测过度的大约为3:1的比率在感测中产生极少的错误，缓冲区中的第六个条目反映了被认为是相对准确的心率估计的中值心率估计。因此，将不可靠心率估计排除在估计之外。

图7是描绘包括与心动周期相关联的峰间偏转(其被称搏动)的电流波形“W”的图，其提供天然心脏的收缩力的指示。圆点代表心跳。当收缩力较弱或预负荷最小时，电流信号的峰间偏转可能不足以产生对心动周期的可靠感测。为避免心率估计受损，对搏动进行估计，并从心率估计中排除不适当的信号。例如，图7描绘了在两个第二移动窗口上计算的搏动“P”，其中，所述搏动是所述两个第二窗口中的最大电流与最小电流之差。如果搏动下降到预定阈值以下，则认为搏动不足以产生对心动周期的可靠感测，因此是不可靠的，从而触发从心率估计中自动排除相关联的心动周期。在替代方案中，当不可靠时，即在不可靠状况存在下，可以选择性地忽略心率估计的结果。图7描绘低搏动持续时间“LP”，在此期间没有报告的心率用于心率估计。

在一个实例中，用于指示低搏动的预定搏动阈值可在45-50mAmps之间，并且可以触发低搏动警报，所述低搏动警报持续直到搏动达到或超过第二预定阈值，例如70mAmps。当搏动超过第二预定阈值时，低搏动警报被清除。当低搏动警报的持续时间持续预定的持续时间时，例如在不可靠的心动周期的连续十至十五秒之后，并且低搏动警报被清除，可以重置心动周期的缓冲区。图7描绘区域“RS”。在此区域的开始时，清除心动周期的缓冲区。低搏动警报清除出后获得的新的心动周期会再次添加到缓冲区中。

图8描绘两个图，其中顶部图是图7的图的放大图，包括第一可靠搏动区域“R1”、不可靠搏动区域“UR”、第二可靠搏动区域“R2”、第二不可靠搏动区域“UR2”和第三可靠搏动区域“R3”。底部图是使用顶部图和图7的信息提供的结果心率估计。标记为“HR”的线是示例性报告中建议的心率估计。心率不可靠的周期由HR线的周期长度中的任意值“0”表示。

如上所述，从心率估计中排除的另一种类型的不可靠状况包括相对于其它心动周期高变动的多个心动周期。为了确定归类为高变动的心动周期，算法定义一对相邻的心动周期中绝对逐搏差的运行平均值，且将运行平均值与预定阈值进行比较，所述阈值通过平均周期长度进行标准化。运行平均值大于平均周期长度的预定阈值百分比表示周期为高变动的心动周期，并且高变动的心动周期排除在心率估计之外。另外，在高变动的心动周期期间，与控制血泵10相关联的闭环控制算法可以从基于心率的控制切换到次级信息源，即，估计生理需求的替代方法。高变动的心动周期长度可能表示心房颤动、心室颤动或异位症的高患病率，如二联律、三联律等。高变动的心动周期长度也可能由于不可靠的感测而发生。平均周期长度的阈值百分比可以是例如大约21％。为了清除高变动的心动周期长度状况，运行平均值必须经过低于较低的阈值，例如大约17％。所述术语大约包括正或负2-3％之间的偏差。此类百分比提供为示范性的且并不意图为限制性的。

以下关于高变动的心动周期的实例是出于说明性目的而提供的且并不意图为限制性的。相邻周期长度中绝对逐搏差的运行平均值可以称为MeanVar，并且可以初始化为50ms。平均周期长度可以称为RRmean。每对连续的心动周期对之间的绝对差为AbsDiff，并且首先受到限制，因此没有任何一个条目可以控制运行平均值。因此，如果AbsDiff-MeanVar>max(MeanVar，20ms)，则AbsDiff＝MeanVar+max(MeanVar，20ms)。当未检测到快速性心律失常，如下文所解释，MeanVar根据MeanVar[n]＝0.9625*MeanVar[n-1]+0.0375*AbsDiff更新。在检测到的快速性心律失常期间，MeanVar的值被冻结。在重置模式期间，应用不同的方程式来更新MeanVar，即MeanVar[n]＝0.5*MeanVar[n-1]+0.5*AbsDiff。最后，MeanVar被限制为不大于0.25*RRmean且不小于10ms。

心动周期的高变动性的周期可以瞬时显示在监视器上，例如控制器14的接口24。在高变动的心动周期期间，算法会继续感测心动周期，最新心动周期的缓冲区将被继续填充，并且快速性心律失常检测系统仍处于活动状态。

如上所述，出于近似生理需求的目的，不包括窦性心动过速的快速性心律失常为不可靠状况，即被认为包括不可靠信息。在快速性心律失常期间，心率估计可能为可靠的，即准确的，但出于控制泵的目的，快速性心律失常为生理需求的不可靠估计。相对于标准或平稳的心率，快速性心律失常表现为相对突然的、非生理性的心率增加。快速性心律失常的检测可由控制器14的存储器22中存储的一个或多个可编程阈值来控制。出于执行诊断的目的，当在预定义的持续时间阈值内连续满足快速性心律失常标准(如下所述)时检测到快速性心律失常，并且在此持续时间内心率至少超过一次心率阈值。例如，心率阈值可以在150至200BPM之间，并且持续时间可以是持续至少20至60秒的快速性心律失常。另一个可编程阈值为窦性心动过速极限“ST极限”。无论是否满足快速性心律失常标准(如下所述)，超过此阈值的心率都将被视为快速性心律失常，因为这些心率过快而不能成为窦性心动过速。

处理器20可被配置为基于快速性心律失常执行诊断功能。例如，诊断功能可以为警报，即通过扬声器(未示出)或控制器14的接口24发出的听觉或视觉警报，或者警报可以被发送至远程位置，例如医师的办公室。在另一实例中，诊断功能为建议或自动更改泵参数，如建议增加泵流量。

在一个实例中，通过应用算法以建立和维持自适应的“R-R预期范围”，从而检测出快速性心律失常，所述范围包括平均值+/-心动周期最新趋势的变动性“R-R间隔”(RRmean±RRmad)，以使下一个心动周期预期在RRmean±RRmad范围内，其中mad＝平均绝对差，变动性的量度。持续时间短于RRmean-RRmad的心动周期表示突然的心律加快或快速性心律失常。当比预期范围短的连续R-R间隔的计数器超过预定义的阈值(例如，七次心跳)时，就会发生快速性心律失常检测。

在正常操作期间，将以ms为单位的大于或等于ST极限的每个新的R-R间隔与预期范围(即RRmean±RRmad)进行比较，所述范围是在处理先前R-R间隔之后建立的。如果新的R-R间隔在预期范围内，则将当前R-R间隔归类为预期的；否则，将当前R-R间隔归类为非预期的。预期或非预期的归类将确定R-R间隔是否有助于快速性心律失常的检测(如下所述)，并确定RR间隔是否可用于更新RRmean和RRmad。对于预期的R-R间隔，新的RRmad计算如下：

其中RR是新的R-R间隔；RR、RRmad和RRmean以毫秒为单位；||代表绝对值；|RR-RRmean|是计算RRmad的主要输入的绝对差，7/3是稳定预期范围的因素(因为超出预期范围的值已从适应过程中排除)；添加的0.02875*RRmean限制了RRmad的最小大小；且因素

会迫使预期范围随着心率增加而收紧并随着心率减小而扩大。如果算法不在重置模式下(如下所述)，则会对RRmad的大小设置额外限制，如，最大所允许的RRmad为0.2188×RRmean，最小所允许的RRmad为15ms。对于预期的R-R间隔，新的RRmean计算如下：

RRmean＝0.9×RRmean+0.1×RR。RRmad方程中的系数0.95和0.05以及RRmean方程中的0.9和0.1是确定算法的适应速率的互补适应因素。如下所述，在重置模式下临时修改这些系数。进一步，归类为非预期的R-R间隔不促成更新RRmad和RRmean。低于ST极限的R-R间隔被归类为非预期的，且其不会影响丢失的计数器或重置计数器，如下所述。

所述算法从重置模式开始，其中RRmean初始化为某个时间(如900ms)，且RRmad初始化为某个时间(如800ms)以及前五个R-R间隔，这可以通过将重置计数器设置为五来处理。在RRmean和RRmad的每个适配步骤之后，重置计数器都会递减。在重置模式下，RRmean和RRmad的适应因素设置为0.5。在重置模式下，如果不期望当前R-R间隔，或者如果当前R-R间隔小于预定的检测率(例如100至120BPM)，则不会更新预期范围，并且心跳不会递减重置计数器。当重置计数器递减为零时，适应因素返回至RRmad和RRmean的指定值。当观察到低搏动的持续时间时，例如至少连续十秒钟的低搏动，会发生相同的重置模式行为。

系统10可以包括丢失特征，所述丢失特征被配置为防止预期范围丢失，因为当R-R间隔落在预期范围之外时，预期范围不适应。因此，所述算法使用丢失的计数器来跟踪R-R间隔的心跳数目，所述间隔始终在预期范围之外。当前R-R间隔大于RRmean+RRmad表示出乎意料的长R-R间隔，而当前R-R间隔小于RRmean-RRmad表示出乎意料的小R-R间隔。丢失的计数器的值基于比较而递增或递减。例如，当当前R-RR间隔大于RRmean+RRmad时，丢失的计数器递增。如果丢失的计数器达到阈值(例如十二)，则可以将RRmean调整为更大的值，以使预期范围重新捕获R-R间隔的最新趋势。

图9是描绘R-R预期范围的行为的图。重置模式在前五个R-R间隔内完成。此后，在图9所描绘的实例中，预期范围(RRmean±RRmad)围绕一致的1000ms R-R间隔串缓慢收紧。接下来，R-R间隔的变动会导致预期范围扩大。在大约34秒时，R-R间隔迅速减小，但仍大于设置为500ms的检测速率。最初，由于R-R间隔始终是非预期的，因此适应停止。经过12个一致非预期短时间R-R间隔后，符合丢失特征的标准。然后，将预期范围移至较小的值，直到700ms R-R间隔大约在42秒内落入预期范围内。此后，将不再符合丢失模式的标准，并且会发生正常的适应。最后，R-R间隔突然增加至900ms，并且由于R-R间隔在当前的预期范围内，因此会发生正常的适应，并且预期范围最终会在900ms左右变紧。

图10描绘示出快速性心律失常检测的实例的两个图，包括示出设置为600ms的检测率和设置为七个心跳的检测持续时间阈值的图“G1”。个别心动周期由圆点表示，R-R预期范围由实线表示。图“G2”描绘原始HVAD电流波形，其示出了适当地检测到快速性心律失常。总而言之，出于快速性心律失常诊断的目的，当按照上述标准检测到快速性心律失常时，就会进行快速性心律失常的检测，在初始检测点和终止点之间的快速性心律失常的持续时间至少为检测持续时间阈值，并且在快速性心律失常的过程中至少有一次，从缓冲区中获得的心率估计大于检测率阈值。在检测到的快速性心律失常期间发生的低搏动周期将计入快速性心律失常的持续时间。

检测到快速性心律失常后，所述算法从维持预期范围切换为搜索快速性心律失常终止标准。快速性心律失常终止存在两个标准，第一个是最近的心动周期始终在预期范围内，以及第二个是最近的心动周期等于或超过检测率阈值。所述算法维护两个单独的计数器，所述计数器根据两个标准中的每一个跟踪终止证据。当两个计数器中的任何一个超过阈值(例如五)时，都会宣布快速性心律失常终止，并且所述算法将返回至以每个新检测到的心跳调整预期范围的正常操作。

系统10可以被配置为在存储器22中存储可以由临床医师确定的特殊关注的快速性心律失常检测的事件，包括快速性心律失常之前、期间和之后的原始血泵波形。系统10可以设置警告，警报等，和/或在高危快速性心律失常的情况下激活与医师的联系，例如对于患者的典型状态而言相对较快的快速性心律失常。此外，当处于检测到的快速性心律失常中时，患者的自然心脏功能可能正在降低，使得应当调节泵参数，如增加泵流量以补偿自然心脏功能的降低。

估计心率的方法30可以用作对闭环控制器的生理需求的主要估计器。对于给定的心率，在确定足够的预负荷和不存在抽吸的情况下，控制器(如控制器14)将渴望实现期望的流量设置。图11是描绘由运动期间收集的血泵的电流波形产生的心率结果的图。圆圈表示个别心动周期的长度，而圆圈周围的线表示跟踪心率的平滑加速和减速的R-R预期范围。由于心率保持在预期范围内，因此可以将其适当地用于估计生理需求并控制泵速。期望的泵流量可以例如与估计的心率具有线性关系。由于抽吸检测、预负载不足或高功率限制，实际的泵流量可能会被限制为小于所需流量。

每当心率估计包括不可靠状况或信息时，泵功能的闭环控制将不依赖于心率估计。如上所述，不可靠状况为低搏动、高变动的周期长度或快速性心律失常中的至少一种。在不可靠心率估计期间，闭环算法可以从闭环控制转换为基于指示生理需求的次级信息源(例如基于活动的生理需求估计或开环泵送)来控制血泵的替代方法。基于活动的估计可能包括使用传感器例如活动计数和/或加速计，以获得与生理需求相关联的信息。

为了抑制与快速性心律失常有关的闭环泵控制方法，可以使用低于上述为诊断目的指定的值的第二检测率阈值和第二检测持续时间阈值。例如，检测率阈值包括检测心率何时超过心率阈值，以及检测持续时间阈值包括检测超过持续时间阈值的快速性心律失常的持续时间，包括持续至少此数目个心脏周期的快速性心律失常。基于超过心率阈值和持续时间阈值的快速性心律失常，处理器20使系统10自动从闭环控制方法切换至替代心率估计方法。在一个实例中，心率阈值可以变化并且在80至150BPM之间。

参考图12，如上所述，提供一种使用闭环控制方法和/或代表生理需求的次级信息源来控制血泵12的方法44。处理步骤可以以不同的顺序执行，并且可以包括附加步骤或排除所提供的一个或多个步骤。在一个配置中，方法44在步骤46处开始并且进行到步骤48，所述方法包括在血泵12的操作期间，如使用处理器20检测界定心动周期数据的心动周期。在步骤50，所述方法包括将心动周期数据指定为包括可靠状况或不可靠状况。在步骤52处，在可靠状况的存在下，所述方法包括使用所述心动周期数据连续确定心率，将所确定的心率与生理需求相关联，并基于所确定的生理需求使用闭环控制系统控制血泵。在步骤54处，在不可靠状况的存在下，所述方法包括使用不同于心动周期数据的次级信息源来确定生理需求，并根据所述次级信息源控制血泵。

现参考图13-15，在另一实施例中，低搏动或高变动的心动周期长度的检测可导致泵速转变为预编程的静止速度。在检测到低搏动之后，将泵速降低至静止速度也可能是有利的，因为低搏动可能是即将发生抽吸的迹象，并且将速度降低至静止速度可有助于避免产生抽吸。然而，在快速性心律失常或其它不良心脏事件期间，泵速可以保持恒定，所述速度是根据最新已知的可靠心率估计所设定的。因此，如果在快速性心律失常发作之前心率升高，则在快速性心律失常范围内将维持相应的升高的泵速，这与在检测到快速性心律失常时将泵设定为静止速度相比，对患者可能是有利的。

此外，在检测不可靠状态的另一方法中，如果当前的2秒周期具有最大减最小电流的值的低值(也称为搏动)，例如搏动小于45mAmps，则算法会查看前2秒片段的搏动。如果当前2秒周期之前的0-2秒周期的搏动明显更大(例如大于125mAmps)，或如果当前2秒周期之前2-4秒周期的搏动明显更大(例如大于125mAmps)，则检测到搏动突然下降，这表示心搏停止、极端心动过缓、心室颤动或其它不良心脏事件。图13示出当心室颤动开始时搏动的突然下降。图14示出心搏停止或极端心动过缓时搏动的类似快速下降。心搏停止/心动过缓开始于316秒，结束于351秒。在此时间内会出现偶然心动周期。图15示出由于心脏的预负荷或收缩力降低而导致的搏动的较慢下降。这可能表明有预抽吸状况，且最佳的做法是将泵速降低到预编程的静止速度。以这种方式检测心搏停止、极端心动过缓或心室颤动可能对诊断目的和控制泵速有用。对于诊断，这可能会导致波形存储或产生警报或表明存在心搏停止、极端心动过缓或心室颤动的其它指示。对于泵速的闭环控制，心搏停止、极端心动过缓或心室颤动可能导致将泵速维持在根据最新可靠心率设定的速度(即与快速性心律失常相同的治疗)。这与导致泵速设置为静止速度的低搏动的其它原因不同。

应理解，本文所公开的各个方面可以以与说明书和附图中具体呈现的组合不同的组合来进行组合。还应理解，取决于实例，本文所描述的工艺或方法中的任一者的某些动作或事件可以不同序列执行，可以被添加、合并或完全省略(例如，所有描述的动作或事件对于执行这些技术可不为必需的)。另外，出于清晰的目的，虽然本公开的某些方面被描述为另外，出于清晰的目的，虽然本公开的某些方面被描述为由单个模块或单元来执行，但是应当理解，本公开的技术可以由与例如医疗器械相关联的单元或模块的组合来执行。由单个模块或单元来执行，但是应当理解，本公开的技术可以由与例如医疗装置相关联的单元或模块的组合来执行。

在一个或多个实例中，可以以硬件、软件、固件或其任何组合来实现所描述的技术。如果以软件实施，则功能可作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可包括非暂时性计算机可读介质，其对应于有形介质，如数据存储介质(例如，RAM、ROM、EEPROM、闪存或可用于存储呈指令或数据结构形式的期望程序代码且可由计算机访问的任何其它介质)。

指令可以由一个或多个处理器执行，例如一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其它等效的集成或离散逻辑电路。因此，如本文所使用的术语“处理器”可以指代任何前述结构或适合于实施所描述的技术的任何其它物理结构。而且，所述技术可完全实施于一或多个电路或逻辑元件中。

本发明的某些实施例包括：

实施例1.一种估计具有植入式血泵的患者的心率的方法，所述方法包含：

在所述血泵操作期间：连续检测多个心动周期，所述多个心动周期中的每一个包括长度；

根据长度对所述多个心动周期进行分类；

根据长度对所述多个心动周期进行分类；

根据所述多个心动周期的所述长度和所述可靠状况连续估计心率；并且

如果检测到所述至少一种不可靠状况，则基于所检测到的至少一种不可靠状况来修改所估计的心率。

实施例2.根据实施例1所述的方法，其中所述至少一种不可靠状况包括个别心率估计。

实施例3.根据实施例1所述的方法，其中所述不可靠状况是由低搏动、包括偏离标准长度的长度所述多个心动周期和快速性心律失常组成的组中的一种。

实施例4.根据实施例3所述的方法，其进一步包含当所述不可靠状况为低搏动时生成低搏动警报，并且在所述低搏动警报的持续时间内，自动从心率估计中排除所述多个心动周期。

实施例5.根据实施例4所述的方法，其中所述多个心动周期界定缓冲区，并且当所述低搏动警报的持续时间持续预定的持续时间时，重置所述缓冲区。

实施例6.根据实施例1所述的方法，其进一步包含：

界定所述多个心动周期中的一对相邻心动周期中的逐搏差的运行平均值；并且

当所述运行平均值大于预定平均值的预定百分比时，将所述多个心动周期中的至少一个归类为包括所述不可靠状况。

实施例7.根据实施例1所述的方法，其进一步包含检测并维持R-R预期范围。

实施例8.根据实施例1所述的方法，其中所述多个心动周期界定缓冲区，并且使用最近的多个心动周期来连续地维持所述缓冲区。

实施例9.一种控制植入式血泵的方法，所述方法包含：

在所述血泵操作期间：

检测界定心动周期数据的多个心动周期；

将所述心动周期数据指定为包括由可靠状况和不可靠状况组成的组中的一者；

在可靠状况的存在下，使用所述心动周期数据连续确定心率，将所确定的心率与生理需求相关联，并基于所确定的生理需求使用闭环控制系统控制所述血泵；并且

在不可靠状况的存在下，使用不同于所述心动周期数据的次级信息源来确定所述生理需求，并根据所述次级信息源控制所述血泵。

实施例10.根据实施例9所述的方法，其进一步包含基于所述不可靠状况来改变泵参数。

实施例11.根据实施例9所述的方法，其中所述不可靠状况包括个别心率估计。

实施例12.根据实施例9所述的方法，其中所述不可靠状况包括由低搏动、包括偏离标准长度的长度所述多个心动周期和快速性心律失常组成的组中的一种。

实施例13.根据实施例12所述的方法，其进一步包含：

当所述不可靠状况为低搏动时生成低搏动警报；并且

在所述低搏动警报的持续时间内，基于所述次级信息源控制所述血泵。

实施例14.根据实施例12所述的方法，其中所述多个心动周期界定缓冲区，并且使用所述多个心动周期中的每一个的所述长度来实时连续地更新所述缓冲区。

实施例15.根据实施例14所述的方法，其进一步包含当所述低搏动警报的持续时间持续预定的持续时间时，重置所述缓冲区。

实施例16.根据实施例9所述的方法，其进一步包含：

检测快速性心律失常；并且

在所述快速性心律失常的持续时间内，基于所述次级信息源控制所述血泵。

实施例17.根据实施例9所述的方法，其进一步包含生成与不可靠状况相关联的警报。

实施例18.一种检测具有植入式血泵的患者的快速性心律失常的方法，所述方法包含：

在所述血泵操作期间：

检测快速性心律失常；

存储与包括多个波形的所述快速性心律失常相关联的信息；并且

基于所述快速性心律失常，执行诊断功能。

实施例19.根据实施例18所述的方法，其中所述多个波形包括在所述快速性心律失常之前、期间和之后的至少一个波形。

实施例20.根据实施例18所述的方法，其中所述诊断功能包括生成警报，并将所述警报发送至远离所述血泵的位置。

实施例21.根据实施例18所述的方法，其进一步包含基于所述快速性心律失常来改变泵参数。

实施例22.一种估计具有植入式血泵的患者的心率的系统，所述系统包含：

包括处理器的控制器，所述处理器被配置为：

在所述血泵操作期间：连续检测多个心动周期，所述多个心动周期中的每一个包括长度；

根据长度对所述多个心动周期进行分类

在由包括可靠状况和至少一种不可靠状况组成的组中的一者之间过滤所述多个心动周期；

根据所述多个心动周期的所述长度和所述可靠状况连续估计心率；并且

如果检测到所述至少一种不可靠状况，则基于与所检测到的至少一种不可靠状况相关联的信息来修改所估计的心率。

所属领域的技术人员将了解本发明并不限于上文中已经具体示出且描述的内容。另外，除非以上相反地提及，否则应注意，所有附图均未按比例绘制。根据以上教导，在不脱离本发明的范围和精神的情况下，可以进行多种修改和变型，本发明的范围和精神仅由所附权利要求限制。

Claims (13)

1.一种估计具有植入式血泵的患者的心率的系统，其包含：

包括处理器的控制器，所述处理器被配置为：

在所述血泵操作期间：

连续检测多个心动周期，所述多个心动周期中的每一个包括长度；

根据所述长度对所述多个心动周期进行分类；

在由包括可靠状况和至少一种不可靠状况组成的组中的一者之间过滤所述多个心动周期；

根据所述多个心动周期的所述长度和所述可靠状况连续估计心率；并且

如果检测到所述至少一种不可靠状况，则基于所检测到的至少一种不可靠状况来修改所估计的心率。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一种不可靠状况包括个别心率估计。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述不可靠状况是由低搏动、包括偏离标准长度的长度的所述多个心动周期和快速性心律失常组成的组中的一种。

4.根据权利要求3所述的系统，其进一步包含当所述不可靠状况为低搏动时生成低搏动警报，并且在所述低搏动警报的持续时间内，自动从心率估计中排除所述多个心动周期。

5.根据权利要求4所述的系统，其中所述多个心动周期界定缓冲区，并且当所述低搏动警报的持续时间持续预定的持续时间时，重置所述缓冲区。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为：

界定所述多个心动周期中的一对相邻心动周期中的逐搏差的运行平均值；并且

当所述运行平均值大于预定平均值的预定百分比时，将所述多个心动周期中的至少一个归类为包括所述不可靠状况。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为检测并维持R-R预期范围。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，其中所述多个心动周期界定缓冲区，并且使用最近的多个心动周期来连续地维持所述缓冲区。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为：

在所述可靠状况的存在下，使用心动周期数据连续确定心率，将所确定的心率与生理需求相关联，并基于所确定的生理需求使用闭环控制系统控制所述血泵；并且

在所述不可靠状况的存在下，使用不同于所述心动周期数据的次级信息源来确定所述生理需求，并根据所述次级信息源控制所述血泵。

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为基于所述不可靠状况来改变泵参数。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述不可靠状况包括由低搏动、包括偏离标准长度的长度的所述多个心动周期和快速性心律失常组成的组中的一种。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为：

当所述不可靠状况为低搏动时生成低搏动警报；并且

在所述低搏动警报的持续时间内，基于所述次级信息源控制所述血泵。

13.根据权利要求9至12中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被配置为：

检测快速性心律失常；并且

在所述快速性心律失常的持续时间内，基于所述次级信息源控制所述血泵。

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