CN114073509A - 在心律失常模式中检测p波的方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种用于检测心脏活动中的心律失常的计算机实现的方法，包括获得对于一系列搏动的远场心脏活动(CA)信号。对于搏动的至少一部分，一个或多个处理器在逐个搏动的基础上执行：a)从对应于当前搏动的CA信号的分段中识别第一感兴趣特征(FOI)和第二感兴趣特征(FOI)；以及b)将当前搏动分类为第一组和第二组之一。该方法还包括基于第一组和第二组之间的关系将第一组和第二组中的一个指定为主组，并且对于在主组中的搏动，选择第一FOI和第二FOI中之一作为R波FOI。该方法还包括基于检测到的P波拒绝心律失常检测。

Description

在心律失常模式中检测P波的方法和系统

技术领域

本文的实施例一般地涉及植入式医疗设备，并且更具体地涉及基于P波的潜在心律失常事件的检测和识别。

相关申请

以下申请涉及本申请并与本申请在同一天同时提交，并且通过引用整体明确地合并于此(以下称为“共同待决的相关申请”)：

美国专利申请15/973,126，题目为“METHOD AND SYSTEM FOR SECOND PASSCONFIRMATION OF DETECTED CARDIAC ARRHYTHMIC PATTERNS”，

美国专利申请15/973,351，题目为“METHOD AND SYSTEM TO DETECT R-WAVES INCARDIAC ARRHYTHMIC PATTERNS”，

美国专利申请15/973,307，题目为“METHOD AND SYSTEM TO DETECT POSTVENTRICULAR CONTRACTIONS IN CARDIAC ARRHYTHMIC PATTERNS”，以及

美国专利申请15/973,384，题目为“METHOD AND SYSTEM TO DETECT NOISE INCARDIAC ARRHYTHMIC PATTERNS”。

背景技术

今天，许多心房颤动(AF)检测过程在植入式心脏监测器(ICM)中实现，其基于在RR间隔的不规则和变化模式来检测心房颤动。在一些实施例中，AF检测过程通过心脏活动(CA)信号逐个搏动，并分析一段时间内的RR间隔。当可疑搏动段的RR间隔模式与窦性搏动段的RR间隔模式完全不同时，宣布AF检测。

然而，AF检测过程可能会显示错误的AF检测，其中ICM提供了设备记录的AF发作，即使患者没有经历AF。错误的AF检测可能是由于心脏的各种状况和行为所致，诸如当患者经历病态窦房结综合征并伴有不规则的RR间隔、频繁的房性/室性早搏(PAC/PVC)和/或不适当的R波感应。在某种程度上，错误的AF检测部分是由于AF检测过程依赖于R波特征的识别，很少或根本没有关于心脏事件的其他特征的输入。

已经为ICM开发了用于AF检测的算法，该算法包括用于检测R-R间隔不规则的机制，以及拒绝由于二联体/三联体或缺乏突然发作而导致的错误的检测。还开发了软件，其中引入了P波检测鉴别器，以进一步减少由于不规则窦性心律而导致的假阳性检测。虽然这些额外的算法有效地减少了错误的AF发作的数量，但错误的检测在一些设备中仍然很重要。

具体地说，仍然存在可能检测到错误的AF发作的几种情况。首先，即使R波感应是合适的，设备感应的标记也不会始终放置在R波的相同特征上。对于某些类型的QRS形态(例如，图3A中所示的BBB和图3B中所示的双相波形)，R波标记的移位可以是相当大的。结果，P波分段未对齐。如图3C所示，总体平均值(粗绿色痕迹)是两个组的对齐混合，因此不太可能与任何单个P波匹配。

第二，P波在P-R间隔变化较大的患者不对齐。图3D显示了不同P-R间隔下的总体平均模板与单个P波的实例。

第三，由于在EGM信号中的基线漂移或运动伪影引起的少数离群值可能会扭曲真实P波的总体平均模板形态。图3E示出了具有和不具有离群值的总体平均模板与单个P波的示例。

发明内容

根据本文的实施例，提供了一种用于检测心脏活动中的心律失常的计算机实现的方法，该方法包括在配置有特定的可执行指令的一个或多个处理器的控制下，获得对于一系列搏动的远场心脏活动(CA)信号。对于在CA信号中的搏动的至少一部分，一个或多个处理器在逐个搏动的基础上执行以下操作：a)从对应于当前搏动的CA信号的分段中识别第一感兴趣特征(FOI)和第二感兴趣特征(FOI)；以及b)基于对于当前搏动的第一FOI和第二FOI之间的关系将当前搏动分类为第一组和第二组之一。一个或多个处理器还基于第一组和第二组之间的关系将第一组和第二组中的一个指定为主组，并且对于在主组中的搏动，选择第一FOI和第二FOI之一作为R波FOI。一个或多个处理器还基于对于对应搏动的R波FOI结合搏动的至少一部分定位在CA信号上的P波检测窗口，在CA信号上的P波检测窗口中检测P波，并且基于检测到的P波拒绝心律失常检测。

可选地，一个或多个处理器针对基于R波FOI对于一系列搏动的至少一部分，将R波FOI和CA信号的对应分段彼此对齐。在一个方面，第一FOI和第二FOI对应于对应搏动的正峰值和负峰值，该分类还包括将搏动分类到正峰值大于负峰值的第一组中，并且将搏动分类到负峰值大于正峰值的第二组中。在另一方面，R波FOI对应于R波峰值，标记包括将主组中的搏动的峰值标记为R波峰值。在一个示例中，该关系表示流行度关系，该指定还包括将包括更多搏动的第一组和第二组之一指定为主组。

可选地，第一组表示主组，并且第二组代表次组，并且该方法还包括对于在次组中的搏动的至少一部分，在逐个搏动上执行以下操作：g1)比较第一和第二FOI并基于此，标记第一和第二FOI之一以代表对应搏动的次要FOI；以及g2)当第一和第二FOI彼此在容差范围内时，将次要FOI标记为在次组中对应搏动的R波FOI。在另一方面，该方法包括计算针对CA信号的移动组合以形成复合CA信号，该移动组合配置为至少部分地去除由于生理状况引起的非噪声伪影位移(NAD)，基于复合CA信号进行识别、分类、指定和标记。可替换地，移动组合被配置为至少部分去除在CA信号中的代表NAD的陷波。

可选地，该方法还包括识别具有离群P波的搏动，该离群P波具有不在至少一部分搏动的P波峰对峰幅度的分布的模式内的峰对峰幅度。在另一方面，该方法还包括确定检测到的P波的中值峰值时间；以及确定检测到的每个P波的峰值时间与所确定的中值峰值时间之间的峰值位移。可替换地，确定检测到的每个P波的峰值时间之间的峰值位移是否超过阈值位移。在一个方面，该方法包括将检测到的P波中的P波的峰值移位以与检测到的P波的中值峰值对齐。在另一方面，该方法包括基于检测到的P波形成P波分段集合模板；将P波分段与P波分段集合模板进行比较，以确定P波分段的信噪比；以及当信噪比高于阈值时拒绝P波分段。

在一个或多个实施例中，用于检测在心脏活动中的心律失常的系统，包括用于存储特定的可执行指令的存储器，以及被配置为执行特定的可执行指令的一个或多个处理器。一个或多个处理器获得对于一系列搏动的远场心脏活动(CA)信号。对于在CA信号中的搏动的至少一部分，一个或多个处理器在逐个搏动的基础上执行以下操作：a)从对应于当前搏动的CA信号的分段中识别第一和第二感兴趣特征(FOI)；以及b)基于对于当前搏动的第一和第二FOI之间的关系将当前搏动分类为第一和第二组之一。一个或多个处理器还基于第一组和第二组之间的关系将第一组和第二组之一指定为主组，并且对于在主组中的搏动，将选择的第一组和第二组之一标记为R波FOI。一个或多个处理器还基于对于对应搏动的R波FOI结合搏动的至少一部分定位在CA信号上的P波检测窗口，在CA信号上的P波检测窗口中检测P波，并且基于检测到的P波拒绝心律失常检测。

可选地，一个或多个处理器还被配置为执行特定的可执行指令，用于：基于R波FOI对于一系列搏动的至少一部分，将R波FOI和CA信号的对应分段彼此对齐。在一个方面，第一和第二FOI对应于对应搏动的正峰值和负峰值，该分类还包括将搏动分类到正峰值大于负峰值的第一组中，并且将搏动分类到负峰值大于正峰值的第二组中。在另一方面，R波FOI对应于R波峰值，该标记包括将主组中的搏动的峰值标记为R波峰值。在一个示例中，该关系表示流行度关系，该指定还包括将包括更多搏动的第一组和第二组之一指定为主组。

可选地，一个或多个处理器还被配置为执行特定的可执行指令，用于：识别具有离群P波的搏动，离群P波具有不在搏动的至少一部分的P波峰对峰幅度的分布的模式内的峰对峰幅度的模式。在一个方面，一个或多个处理器还被配置为执行特定的可执行指令，用于：确定检测到的P波的中值峰值时间；以及确定检测到的每个P波的峰值时间和所确定的中值峰值时间之间的峰值位移。在另一方面，一个或多个处理器还被配置为执行特定的可执行指令，用于：确定检测到的每个P波的峰值时间之间的峰值位移是否超过阈值位移。

附图说明

图1示出了根据本文的实施例的旨在皮下植入在心脏附近部位的可植入式心脏监测设备(ICM)。

图2示出了根据本文的实施例形成的ICM的框图。

图3A示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间的曲线图。

图3B示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间的曲线图。

图3C示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间的曲线图。

图3D示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间的曲线图。

图3E示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间变化的集合的曲线图。

图4示出了根据本文的实施例实现的P波检测过程的框图。

图5示出了根据本文的实施例的R波对齐过程的框图。

图6A示出了根据本文的实施例的QRS波群移动平均值随时间的曲线图。

图6B示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间的曲线图。

图6C示出了根据本文的实施例的心脏活动信号随时间的曲线图。

图7示出了根据本文的实施例的P波对齐过程的框图。

图8示出了系统级图，其指示根据本文的实施例其中可以利用本文的方法和系统的潜在设备和网络。

图9示出了根据本文的实施例的分布式处理系统。

具体实施方式

术语“心脏活动信号”、“心脏活动信号”、“CA信号”和“CA信号”(统称为“CA信号”)通篇可互换地使用，以指示由位于皮下或皮下的两个或多个电极记录的模拟或数字电信号，其中该电信号表示心脏电活动。心脏活动可以是正常的/健康的或异常的/心律失常的。CA信号的非限制性示例包括由皮肤电极收集的ECG信号和由皮下电极收集的EGM信号。

术语“标记”指的是从CA信号中识别的数据和/或信息，其可以被呈现为指示CA信号内的一个或多个特征和/或指示由心脏事件显示的一个或多个发作的图形和/或数字标记。标记可以叠加在CA信号上，或者在CA信号附近呈现，并与CA信号在时间上对齐。标记的非限制性示例可以包括R波标记、噪声标记、活动标记、间隔标记、不应期标记、P波标记、T波标记、PVC标记、窦性心律标记、房颤标记和其他心律失常标记。作为进一步的非限制性示例，基本事件标记可以包括“AF进入”以指示AF事件开始、“在AF中”以指示AF正在进行、“AF退出”以指示AF已终止、“T”以指示心动过速、“B”以指示心动过缓、“A”以指示心搏停止、“VS”以指示有规律的窦性搏动、“Tachy”以指示心动过速发作、“Brady”以指示心动过缓发作，“Asystole”表示心搏停止发作，“患者激活”表示患者激活的发作。活动标记可以指示在CA信号期间由活动传感器检测到的活动。噪声标记可以指示噪声的进入/开始、进行中、恢复和退出/停止。标记可以表示为符号、虚线、数值、波形的加厚部分等。标记可以表示事件、间隔、不应期、ICM活动和其他与算法相关的活动。例如，诸如R-R间隔的间隔标记可以包括指示间隔的持续时间的数值。AF标记提示心房颤动呈节律性。

术语“FOI”指的是在CA信号中感兴趣特征。感兴趣特征的非限制性示例包括R波、P波、T波和等电段。感兴趣特征可以对应于单个R波的峰值、平均或中值P、R或T波峰值等。

术语“搏动”和“心脏事件”可互换使用，指的是正常或异常事件。

术语“实时”指的是与正常或异常发作同时发生的时间范围。例如，实时过程或操作将在心脏事件、一系列心脏事件、心律失常发作等期间或之后发生(例如，在几分钟或几秒之后)。

如在此所用，术语“敏感度水平”指的是输入CA信号必须超过的阈值，以便植入式设备识别感兴趣的QRS波群特征(例如，R波)。作为一个非限制性示例，可以使用编程的敏感度级别来实现软件，以在输入CA信号超过当前的编程的敏感度级别时声明要检测的R波。作为响应，软件声明设备记录的特征(例如，R波)标记。可以基于CA信号的性质以各种方式定义敏感度级别。例如，当CA信号以毫伏为单位测量电活动时，敏感度级别表示毫伏阈值。例如，当设备硬件感测到幅度为0.14mV的心脏搏动时，当电流敏感度电平被编程为0.1mV时，可以检测到R波。然而，当敏感度级别被编程为0.15mV或更高时，幅度为0.14mV的心脏搏动将不会被检测为R波。

如在此所用，术语“检测窗口”指的是检测或分析心脏事件的时间段。在示例中，心脏事件可以是P波的形成，其中P波的检测窗口或P波检测窗口表示确定形成P波的时间段。以此方式，可以以毫秒为单位测量检测窗口。

提供了用于分析CA信号的方法和系统，以减少错误的AF检测并提高用于监测心脏的设备(包括ICM、皮下ICD等)的AF确定的总体准确性。为了减少错误检测，提供了R波对齐，使得不使用设备感测的R波标记作为参考点，而是P波在P波分析窗口中通过其峰值对齐。对齐后，P波分段边界相对于R波峰值向左或向右调整。此外，在从合格的搏动和信号去趋势中提取P波分段之后，识别离群P波分段并将其从系统和方法中排除。该方法和系统还提供在计算集合平均P波模板信号之前的P波对齐。添加此步骤是为了解决P-R间隔变化。最后，为了检查P波分段的形态一致性，利用固定阈值来确定单个P波分段是否具有与P波分段集合模板相同的形态和幅度。以这种方式，利用形成P波分段集合模板的现有值来计算信噪比，并且如果信噪比超过阈值则确认P波检测。

图1示出了用于皮下植入在心脏附近部位的植入式心脏监测设备(ICM)100。ICM100包括相对于外壳102定位的一对间隔开的感测电极114、126。感测电极114、126提供对远场电图信号的检测。在一个示例中，获得一系列搏动的远场CA信号。电极布置的多种配置是可能的。例如，电极114可以位于ICM 100的远端，而电极126位于ICM 100的近侧。另外地或可替换地，电极126可以位于ICM 100的相对侧、相对端或其他地方。远端电极114可以形成为外壳102的一部分，例如，通过用非导电材料涂覆外壳的除一部分之外的所有部分，使得未涂覆的部分形成电极114。在这种情况下，电极126可以通过将电极126放置在与外壳102分离的组件(诸如头部120)上而与外壳114电隔离。可选地，头部120可以形成为外壳102的整体部分。接头120包括天线128和电极126。天线128被配置为根据一个或多个预定无线协议(例如，蓝牙、蓝牙低能量、Wi-Fi等)与外部设备154进行无线通信。外壳102包括各种其它组件，诸如：用于从电极接收信号的感测电子设备、用于根据诸如在此描述的AF检测算法的算法来处理信号的微处理器、用于从对应于搏动的CA信号中识别FOI、将FOI分类为第一组和第二组、对齐R波FOI、标记R波FOI、定位P波检测窗口、检测在检测窗口中的P波、对齐P波、识别P波离群值等，以及为组件供电的电池。

在至少一些实施例中，ICM 100被配置为利用微创方法被放置在皮下。皮下电极被设置在外壳102上，以简化植入程序并消除对经静脉引线系统的需要。感测电极可以位于设备的相对侧，并且被设计成通过在传感器-组织界面的一致接触来提供稳健的发作检测。ICM 100可以被配置为结合记录皮下ECG信号由患者激活或自动激活。

ICM 100感测远场CA信号，并处理CA信号以检测心律失常。在逐搏动的基础上，ICM从对应于当前搏动的CA信号的分段中识别第一和第二FOI，基于当前搏动的第一和第二FOI之间的关系将当前搏动分类为第一组和第二组，基于第一组和第二组之间的关系将第一组或第二组之一指定为主组，选择在主组中的第一组和第二组中之一作为R波FOI，基于R波FOI在CA信号上定位检测窗口，并在P波检测窗口中检测P波。ICM还对齐R波FOI，对齐P波检测窗口，并识别和拒绝P波离群值。

图2示出了根据本文的实施例形成的ICM 100的框图。ICM 100可以被实现为通过感测电路单独监测心室活动，或者监测心室和心房活动两者。ICM100具有容纳电子/计算组件的外壳102。外壳102(其通常被称为“罐头”、“壳体”、“封装”或“壳体电极”)可以被可编程地选择来充当用于某些感测模式的电极。外壳102还包括具有至少一个端子113和可选的另外的端子115的连接器(未示出)。端子113、115可以耦合到设置在外壳102上或紧邻外壳102的感测电极。可选地，可以提供多于两个端子113、115以支持多于两个感测电极，诸如用于使用外壳102作为参考电极的双极感测方案。另外地或可替换地，端子113、115可以连接到其上设置有一个或多个电极的一个或多个导线，其中电极位于心脏周围的不同位置。每个电极的类型和位置可能不同。

ICM 100包括可编程微控制器121，其控制ICM 100的各种操作，包括心脏监测。微控制器121包括微处理器(或等效控制电路)、RAM和/或ROM存储器、逻辑和定时电路、状态机电路和I/O电路。微控制器121还执行在此描述的结合获得CA信号来识别AF发布的操作。具体地，微控制器121可以获得CA信号，然后从CA信号的分段中识别第一和第二FOI。来自CA信号的分段的微控制器可以对齐R波、对齐P波、确定将P波检测窗口定位在哪里、识别并拒绝离群P波、指定主组和次组以选择R波FOI、识别和区分峰值，包括区分正峰值和负峰值，以指定主组和次组等。

可选地提供开关127以允许在微控制器121的控制下选择不同的电极配置。电极配置开关127可以包括多个开关，用于将期望的电极连接到适当的I/O电路，从而促进电极可编程性。开关127由来自微控制器121的控制信号128控制。可选地，可以省略开关127，并且I/O电路直接连接到外壳电极114和第二电极126。微控制器121包括心律失常检测器134，其被配置为分析心脏活动信号以识别潜在的AF发作以及其他心律失常(例如，心动过速、心动过缓、心搏停止等)。作为示例，心律失常检测器134可以实现如美国专利8,135,456中描述的AF检测算法，其完整的主题通过引用合并于此。虽然未示出，但微控制器121还可以包括帮助监测患者心脏的各种状况和管理起搏疗法的其他专用电路和/或固件/软件组件。

心律失常检测器可以包括错误AF鉴别器135，其可以实现为硬件、软件或硬件和软件的组合。错误AF鉴别器135分析获得的CA信号以修改CA信号的检测，以考虑可能导致检测到错误AF的潜在错误。错误鉴别器135通过分析CA信号的分段来对齐R波、对齐P波、确定P波窗口的位置和重新定位、识别R波FOI、识别P波离群值等。具体地说，关于图4-图7描述的每个方法和过程的至少一部分由错误AF鉴别器135执行。例如，AF鉴别器135可以基于CA信号的正峰值和负峰值来确定第一组或第二组。然后，可以基于在此详细描述的每个个体组的群体，将第一组和第二组指定为主组和次组。在另一示例中，错误AF鉴别器135可以基于检测到的P波来形成P波分段集合模板，并将P波分段与P波分段集合模板进行比较以确定P波分段的信噪比。基于信噪比，当信噪比高于阈值时，错误AF鉴别器135可以拒绝P波分段。

ICM 100还配备有通信调制解调器(调制器/解调器)140以实现无线通信。在一个实现中，通信调制解调器140使用高频调制，例如使用RF、蓝牙或蓝牙低能量遥测协议。这些信号在高频范围内发送，并将以液体形式通过身体组织，而不会刺激心脏，或也不会被患者感觉到。通信调制解调器140可以在硬件中实现为微控制器121的一部分，或者作为软件/固件指令被编程到微控制器121中并由微控制器121执行。可替换地，调制解调器140可以作为独立组件与微控制器分开驻留。调制解调器140便于从远程监测网络检索数据。调制解调器140使得能够将及时和准确的数据直接从患者传送到由医生使用的电子设备。

ICM 100包括感测电路144，其选择性地耦合到执行感测操作的一个或多个电极，通过开关127以检测指示心脏活动的CA信号。感测电路144可以包括专用感测放大器、多路复用放大器或共享放大器。它还可以使用一个或多个具有可编程增益和/或自动增益控制、带通滤波和阈值检测电路的低功率、高精度放大器来选择性地感测感兴趣的特征。在一个实施例中，开关127可以用于通过选择性地闭合适当的开关来确定心脏信号的感测极性。

传感电路144的输出连接到微控制器121，并且CA信号由A/D数据采集系统150数字化。感测电路144从微控制器121接收控制信号146，用于控制增益、阈值、极化电荷去除电路(未示出)，以及耦合到感测电路的输入的任何阻塞电路(未示出)的时序。

在图2的示例中，示出了单个感测电路144。可选地，ICM 100可以包括与感测电路144类似的多个感测电路，其中每个感测电路耦合到两个或更多个电极并由微控制器121控制以感测在对应的两个或更多个电极处检测到的电活动。感测电路144可以在单极感测配置中或在双极感测配置中操作。可选地，可以完全移除感测电路144，并且微控制器121基于来自直接耦合到电极的A/D数据采集系统150的CA信号来执行在此描述的操作。

ICM 100还包括模数A/D数据采集系统(DAS)150，其经由开关127耦合到一个或多个电极，以对任何一对期望的电极上的心脏活动信号进行采样。数据采集系统150被配置为采集心电(EGM)信号作为CA信号，将原始模拟数据转换为数字数据，用于稍后处理和/或遥测传输到外部设备154(例如，编程器、本地收发机或诊断系统分析器)。数据采集系统150由来自微控制器121的控制信号156控制。EGM信号可以用作CA信号，使用在此描述的方法和过程分析潜在的AF发作。

举例来说，外部设备154可以表示安装在患者家中的床边监测器，并用于在患者在家、在床上或睡觉时与ICM 100通信。外部设备154可以是临床中编程来询问ICM 100、检索数据和程序检测标准以及其他特征的编程器。外部设备154可以是手持设备(例如，智能手机、平板设备、膝上型计算机、智能手表等)，其可以通过网络(例如，互联网)耦合到远程监测服务、医疗网络等。外部设备154便于医生访问患者数据，并且允许医生在由ICM 100收集的同时查看实时CA信号。

微控制器121通过合适的数据/地址总线162耦合到存储器160。由微控制器121使用的可编程操作参数存储在存储器160中，并用于定制ICM 100的操作以适应特定患者的需要。这样的操作参数定义例如检测率阈值、敏感度、自动特征、AF检测标准、活动感测或其他生理传感器、以及电极极性等。

ICM 100的操作参数可以在经由与外部设备154的通信链路166进行遥测通信时，通过遥测电路164非侵入性地编程到存储器160中。遥测电路164允许通过建立的通信链路166将涉及ICM 100的操作的心内电信号和状态信息(如微控制器121或存储器160中所包含的)发送到外部设备154。根据本文的实施例，遥测电路164传送心脏活动数据、标记和与涉及AF发作的其他信息。

ICM 100还可以包括耦合到微控制器121的磁铁检测电路(未示出)，以检测磁铁何时放置在单元上方。临床医生可以使用磁铁来执行外壳102的各种测试功能和/或向微控制器121发信号通知外部设备154已就位，以便通过遥测电路164向微控制器121接收或发送数据。

ICM 100还可以包括一个或多个生理传感器170。这样的传感器通常被称为(在起搏器领域)“频率响应型”或“运动”型传感器。生理传感器170还可用于检测心脏生理状况的变化或活动的昼夜变化(例如，检测睡眠和清醒状态)。由生理传感器170生成的信号被传递到微控制器121，以便结合心脏活动信号、标记、发作信息等进行分析并可选地存储在存储器160中。虽然显示为包括在壳体102内，但生理传感器170可以位于壳体102的外部，但仍可植入患者体内或由患者携带。生理传感器的示例可以包括传感器，例如活动、温度、感觉呼吸速率、血液的pH、心室梯度、活动、位置/姿势、分钟通气量(MV)等。

电池172向在ICM 100中的所有组件提供工作电源。电池172能够长时间在低电流消耗下工作。电池172还期望地具有可预测的放电特性，从而可以检测可选的更换时间。作为一个示例，外壳102使用锂/银钒氧化物电池。电池172可以承受不同的寿命周期(例如，三年或更长时间的设备监测)。在可替换的实施例中，电池172可以是可充电的。例如，参见美国专利号7,294,108，心脏事件微型记录器及其植入方法，其通过引用合并于此。

图3A-图3E示出了可能导致错误的AF发作并降低AF检测的准确性的示例CA信号检测读数。关于图4-图7描述的过程和方法减少和/或防止图3A-图3E中详细描述的每一个错误的AF发作读数。

图3A示出了当出现束支传导阻滞(BBB)情况时的示例第一心脏活动信号302A。BBB状况是指在导致心脏跳动的电脉冲通路中出现延迟或阻塞的情况。Y轴以毫伏304为单位提供，而X轴提供时间306。VS和垂直刻度代表检测到R波的时间点。如图所示，BBB导致在心脏活动信号302a中的VS标记未对齐。

图3B示出了心脏活动信号312A，该图示出了在双相QRS形态期间随着时间306的电压304，再次导致未对齐的标记：用于第一心跳322A的R波标记320A和用于第二心跳322B的第二R波标记320B。

如图所示，R波标记320A和320B在双相QRS形态期间未对齐。具体地说，第一心跳322A的第一R波标记320A出现在正偏转期间，而第二心跳322B的第二R波标记320B出现在负偏转期间。第二R波标记320B被更早地放置在第二心跳322B中，因为初始负偏转更陡峭。在第一心跳322A中，负偏转不够陡峭以达到R波感测的敏感度水平阈值，因此第一R波标记320A在正偏转阶段之后被放置。

图3C示出了图3B的未对齐的R波标记(左图)如何对P波集合平均模板(右图)中提供的P波分析产生负面影响。左侧的图表再次示出了类似于在图3B的顶部图中所示的心脏信号323，其中显示了五个完整的心跳，而不仅仅是前两个心跳。因此，该图包括以mV为单位测量的Y轴304和代表时间的X轴306。在该图中的每个搏动324A、324B、324C、324D和324E(统称为324A-E)被提供有R波标记325A、325B、325C、325D和325E(统称为325A-E)，其中R波标记325A-E未对齐。当基于未对齐的R波标记325A-E使用P波分析窗口326A、326B、326C、326D和326E(统称为326A-E)时，会导致不正确的P波分析窗口放置。具体地说，一些R波标记出现在最初的负偏转，而另一些则出现在正偏转期间。因为P波分析窗口使用R波标记作为参考点，所以P波分段327A、327B、327C、327D和327E(统称为327A-E)在集合平均模板(右图)中未对齐为第一段组328A和第二段组328B。由此产生的集合平均330与分段组328A或328B上的单个P波不一致，导致不准确，这可能导致错误的AF检测。

图3D示出了P波分析可能包含不准确性的另一个示例。在该示例中，心脏信号342被示出在顶部和底部的图表上，其中Y轴344以mV为单位测量，并且X轴346以时间为单位测量。在再次多个R波标记被提供给心跳348。具体地说，顶部图示出负R波标记350，而底部图示出正R波标记352。在此，正R波标记352和负R波标记对齐。然而，如集合平均模板(右图)所示，仍有不准确之处。具体地说，在该示例中，各个P波分段之间的P-R变化导致P波分析窗口基于R波标记放置，而不是放置在用于P波分析的正确位置。不一致的集合平均模板说明了这些不一致。

图3E同时示出了离群P波分段对集体平均模板的影响。所示的每个曲线图示出了通过使用用于P波分析的R波标记器生成的P波分段362。左侧的图表提供了从右侧的图表中移除的离群P波分段364。简单地基于这个异常P波分段，右图的集合平均P波模板366A与左图的去除了离群P波分段364的集合平均P波模板366B显著不同。在该示例中，P波幅度差为27μV，提供了作为离群P波分段364的结果的可检测差异。

图4示出了根据本文的实施例实施的P波检测过程的框图。在402，一个或多个处理器获得一系列搏动的CA信号。在一个示例中，CA信号是远场CA信号。每个单独的CA信号具有感兴趣的特征(FOI)，其可以包括R波分段、P波分段或单独CA信号的其他分段或部分。

在一个实施例中，当P波检测过程由ICM在逐搏动实时实现时，处理器可以从车载R波检测过程实时接收CA信号。另外地或可替换地，当仍在ICM上实现时，P波检测过程可以从ICM中的存储器部分获得CA信号，并且分析P波的CA信号，诸如结合心律失常第一次通过检测过程或第二次通过确认过程。另外地或可替换地，P波检测过程可以在从ICM下载CA信号的同时或之后，在本地外部设备(例如，患者智能电话、平板设备、膝上型计算机)上实现。当在本地外部设备上实现时，P波检测过程可以结合心律失常确认过程来分析P波的CA信号。另外地或可替换地，P波检测过程可以在远程服务器处实现，同时远程服务器根据从ICM和/或本地外部设备接收的CA信号执行心律失常确认过程。

在404，一个或多个处理器基于R波FOI将R波FOI和CA信号的相应分段彼此对齐以用于一系列搏动的至少一部分。

为了提供R波FOI对齐，请注意图5，作为对齐R波FOI的方法500的一个示例。在502，读取来自分析窗口中的每个R波标记的QRS波群(对应的分段)。在504，一个或多个处理器计算每个QRS波群的移动平均值(mQRS)。在一个示例中，移动平均值五(5)点移动平均值。

在506，一个或多个处理器从对应于当前搏动的CA信号的分段中识别第一和第二FOI。在一个示例中，QRS波群的正峰值和负峰值被识别为对应的第一和第二FOI，并且连同峰值在移动平均值中的位置一起被记录。在508，基于第一和第二FOI之间的关系将当前搏动分类为第一和第二组之一。在一个示例中，第一组填充有QRS波群，其中正峰值大于负峰值，而第二组填充有负峰值大于正峰值的QRS波群。

在508，基于第一组和第二组之间的关系将第一组或第二组之一指定为主组。具体地说，在一个示例中，该关系代表流行度关系，并且具有最大搏动的群体的第一组和第二组中的一个之一被指定为主组。例如，流行度关系代表在第一组中的FOI的数量的计数和在第二组中的FOI的数量的计数之间的关系。

因此，当第一组和第二组基于如上所述的正负峰值时，填充最多的组成为主组。同时，填充最少的组成为次组。

在一个示例中，当五个搏动被分类，并且四个搏动具有大于被分类在第一组中的负峰值的正峰值，并且只有一个搏动具有小于被分类在第二组中的负峰值的正峰值时，作为填充最多的组的第一组将被指定为主组。同时，填充最少的第二组将被指定为次组。可替换地，如果在所分类的五个搏动中，仅有一个搏动具有大于被分类在第一组中的负峰值的正峰值，并且四个搏动具有小于被分类在第二组中的负峰值的正峰值，则作为填充最多的组的第二组将被指定为主组，而作为填充最少的第一组将被指定为次组。

在又一示例中，如果对六个搏动进行分类，并且在每个组中分类相同数量的搏动，则一个或多个处理器将第一组或第二组指定为主组。例如，一个或多个处理器可以默认，当每个组内的搏动数目相等时，选择正峰值大于负峰值的组作为主组。或者，可以选择正峰值小于负峰值的组作为主组。

在510，对于主组中的搏动，一个或多个处理器将第一和第二FOI之一选择标记为R波FOI。在一个示例中，当主组具有大于负峰值的正峰值，并且第一FOI是正峰值时，选择第一FOI。或者，当主组具有小于负峰值的正峰值，并且第二FOI是负峰值时，选择第二FOI。

在512，对于次组中的搏动，比较第一和第二FOI，并且将第一或第二FOI中的一个标记为对应搏动的次要FOI。在示例中，当在次组内的正峰值(第一FOI)大于负峰值(第二FOI)时，负峰值被标记为次要FOI。可替换地，如果在次组中的正峰值小于负峰值，则正峰值被标记为次要FOI。

在514，确定第一FOI是否在第二FOI的容差范围内。在一个示例中，当次组具有大于负峰值(第二FOI)的正峰值(第一FOI)，并且负峰值被标记为次要FOI时，确定正峰值和负峰值之间的差。然后将峰值之间的差值与容差范围进行比较。在一个示例中，容差范围是大于较大峰值(在此为正值)的80％的较小峰值(在此为负峰值)。在其他示例中，容差范围可以是当较小的峰值大于较大的峰值的70％、90％、50％等时。在每种情况下，该百分比被用来确定第一FOI是否在第二FOI的容差范围内。

如果在514，确定第一FOI不在第二FOI的容差范围内，则在516拒绝并不使用次要FOI。如果在514，确定第一FOI在第二FOI的容差范围内，则在518，将次要FOI标记为R波FOI。

作为图5的方法的结果，搏动的R波是对齐的。图6A-图6C示出了如何使用图5的方法来使用图5的方法来适当对齐R波，以去除CA信号中的陷波，代表由于束支传导阻滞引起的非噪声伪影位移(NAD)。图6A示出了在时间604上以毫伏602测量的心跳的一部分。图6A的曲线图包括具有双驼峰的原始QRS波群606或通常可能导致NAD的陷波608。在图6A的曲线图中另外地提供的是利用利用三(3)个样本点移动组合或平均值的涉及图5描述的方法的第一修正QRS波群610，以及利用利用五(5)个样本点移动组合或平均值的涉及图5描述的方法的第二修正QRS波群612。

图6B的对应曲线图示出了在不使用图5的方法时确定的心跳616的R波峰614。如该图所示，一些R波峰位于第一驼峰，而其他R波峰位于第二驼峰，呈现未对齐。同时，图6C示出了当使用图5的方法利用5点移动平均值确定的相同心跳616的R波峰值614。如图所示，R波峰614在每个单独搏动上位置一致。以这种方式，移动组合被配置为至少部分地移除由于生理状况而产生的NAD。在一个示例中，生理状况是束支传导阻滞。

回到图4的方法，在404的R波对齐之后，在406，一个或多个处理器计算R-R间隔。具体地说，在R波对齐之后，以逐搏动的方式计算识别的R波峰值与原始设备R波标记位置之间的差值。中位数差值用于调整P波分段窗口的边界。例如，当默认P波分段窗口在R波标记之前350毫秒到50毫秒时，P波分段移动到350毫秒加上中位数差值50毫秒加上中位数差值。调整避免了将部分QRS波群包括在P波分段中。具体地说，因为在确定R-R间隔之前对齐R波，所以提供了更一致的R-R间隔计算。

在408，一个或多个处理器基于对应搏动的R波FOI结合搏动的至少一部分在CA信号上定位P波检测窗口。为了定位P波搜索窗口，在一个示例中，处理器使用对应搏动中确定的R波标记作为参考点，并且如上所述提供P波分段的调整。

在410，检测CA上的在P波检测窗口中的P波用于分析。具体地说，基于R-R对齐，选择搏动进行P波分析。一旦做出选择，就通过使用P波检测窗口来定位P波分段来提取P波分段。

在412，一个或多个处理器从提取的P波识别具有离群P波的搏动。具体地说，P波具有不在搏动的至少一部分的P波峰对峰幅度的分布的模式内的峰对峰幅度被认为是异常值。在一个示例中，在每个单独的P波中计算峰对峰幅度，并且从剩余的确定中排除峰对峰幅度大于阈值的P波。在一个示例中，阈值为0.1mV。此外，还计算了平均峰对峰幅度(P2Pavg)，并且峰对峰幅度大于2xP2Pavg或小于0.5xP2Pavg的P波也被排除在另外的测定之外。

如果在412，P波被识别为离群P波，则在414，拒绝该离群P波，并且不将其用于分析，从而防止潜在的错误的心律失常检测。通过在计算R-R间隔之后提供离群P波检查，进一步完善分析，减少了错误的AF检测。如果在412，P波未被识别为异常P波，则在416，执行P波对齐。

在一个示例中，图7示出了执行P波的对齐的方法700。通过执行P波对齐，可以获得另外的精度。例如，当存在诸如图3D所示的患者的P-R间隔变化时，即使当R波对齐时，也可能出现读数不准确的情况。

在702，一个或多个处理器确定给定P波的绝对峰值时间。以此方式，确定P-R间隔。在704，一个或多个处理器确定所有P波中的中值峰值时间。具体地说，分析了大量的搏动，以确定所有P波的中值峰值时间。在一个中，示例分析了三(3)个以上的P波。在另一个示例中，分析了五(5)个以上的P波。使用中值峰值时间代替平均值的原因是为了防止和消除P波离群值的影响。例如，当四个峰值时间几乎相同，并且一个峰值时间变化时，通过使用中值峰值时间，而不是使用导致一个变化的峰值时间使平均值倾斜的平均值，出现更准确的结果。

可选地，在706，一个或多个处理器可以第二次分析每个P波。特别地，在某些情况下，P波可以在初始分析期间被移除。在708，一个或多个处理器确定每个P波的峰值时间和所确定的中值峰值时间之间的峰值位移。

在709，一个或多个处理器确定峰值位移是否大于阈值位移。在一个示例中，阈值位移是35ms。可替换地，阈值位移可以在25ms到45ms之间的范围内。在709，如果超过阈值位移，则在710，一个或多个处理器拒绝在另外的分析中使用P波。通过拒绝，P波不能导致可能导致错误AF检测的不准确。在709，如果未超过阈值位移，则在712，一个或多个处理器将P波分段移位以使P波分段的峰值与中值峰值波分段对齐。P波分段可以向左或向右移动。尽管如此，通过将P波分段的峰值与所有P波的中值峰值对齐，可以改进测量的对齐。

在714，一个或多个处理器确定P波分段是从左向右还是从右向左移动。如果在714P波分段从左向右移位，则在716，一个或多个处理器为添加到左侧的新样本设置初始左侧边界电压值。类似地，如果在714P波分段从右向左移动，则在718处一个或多个处理器为添加到右侧的新样本设置初始右侧边界电压值。在每种情况下，P波都会被移位，以说明在P-R间隔中的差异，否则这些差异无法解决。

回到图4的方法，在418，一个或多个处理器计算CA信号的移动组合以形成复合CA信号。在一个示例中，复合CA信号被认为是P波分段集合。

在422，通过比较每个P波的幅度差，将每个P波与集合平均模板进行比较。如果幅度差小于阈值，则在424接受P波；否则，在426，从剩余步骤中拒绝或丢弃P波。因此，仅使用所接受的剩余P波，在427计算P波分段集合的幅度。具体地说，使用剩余的P波重新确定复合CA信号，并且使用最终复合CA信号的峰对峰幅度作为P波分段集合的最终幅度。如果P波集合的最终幅度小于阈值，则接受初始检测。如果P波集合的最终幅度大于阈值，则进入428。

在428，将幅度差被记录为该P波的噪声幅度电平。一旦所有P波通过步骤422，仅使用剩余的P波，则在430计算信噪比。具体地说，剩余P波中的噪声幅度水平的平均值被计算为最终信噪比。检查最终信噪比以确定最终信噪比是否也小于固定阈值。在一个示例中，固定阈值可以是5。如果在430最终信噪比小于固定阈值，则在432接受初始检测。如果在430最终信噪比等于或大于固定阈值，则在434拒绝或丢弃初始心律失常检测。

一旦形成P波分段集合，就可以使用R波FOI和/或P波来检测心律失常。在2018年5月7日提交的USSN 15/973,107名称为“Method and System to Detect P-Waves inHearac Arronomic Pattern”中详细描述了如何使用P波分段集合来拒绝AF检测的一个示例，其通过引用整体合并于此。

图4的操作可以实时或接近实时地在ICM上应用，并且可以用作AF确定/检测过程的集成部分，而不是在AF检测之后应用的验证过程。当应用于车载实时植入时，一旦AF检测过程达到某个中间阈值，图4的搏动选择过程将如上所述启动，使得可能不需要针对每个搏动进行P波集合平均，但仍然在AF触发之前开始。作为示例，当使诸如用32搏动的存储器缓冲器时，可以为P波分段集合定义搏动的最大数量。由存储缓冲器记录的搏动不需要是连续的，而是可以仅包括符合搏动选择标准并且小于过去搏动的某个阈值数量(或持续时间)的搏动。另外地或可替换地，缓冲器可以仅存储在当前搏动之前出现预定数量的搏动(例如，在当前搏动之前不超过64次搏动)。缓冲器还可以拒绝超过预定总数(例如，32个搏动)的任何搏动。例如，当新的P波分段被添加到缓冲器和从缓冲器中减去时，处理器可以保持逐搏动的运行和，而不是每次都计算完整的平均值。如上所述的用于P波检测的其余处理步骤保持不变。

可以执行另外的步骤来减少这些增强的计算负担。例如，可以在运行增强之前进行预评估。可以选择这几个搏动来检查其P波段中的信号幅度。只有当信号幅度在真实P波的生理范围内时，方法论和过程才能继续进行。

图8示出了指示利用本文的方法和系统的潜在设备和网络的系统级图。例如，植入式心脏监测设备(ICM)802可用于采集心脏活动信号，并对各种本地外部设备进行AF检测，诸如平板设备804、智能电话806、床边监测设备808、智能手表等。设备804-808包括显示器以呈现在此描述的各种类型的CA信号、标记、统计、诊断和其他信息。ICM 802可以通过各种类型的无线通信链路将CA信号和AF检测传送到设备804、806和808。ICM 802可以利用各种通信协议并以各种方式激活，诸如通过蓝牙、蓝牙低能量、WiFi或其他无线协议。另外地或可替换地，当磁设备810紧挨着患者保持时，来自设备810的磁场可以激活ICM 802以将心脏活动信号和AF检测确定发送到设备804-808中的一个或多个。

在此描述的用于分析CA信号和/或提供AF检测的过程可以在设备804-808中的一个或多个上实现。另外地或可替换地，ICM 802还可以实现确认性过程。设备804-808可以以各种方式向临床医生呈现CA信号和AF检测确定。作为一个示例，AF标记可以在EGM信号迹线上示出。AF和窦性标记可以在与原始或修改的CA信号在时间上对齐的标记通道中。另外地或可替换地，将AF下的持续时间和心率可以被格式化成直方图或其他类型的图表，以单独或结合CA信号来呈现。

图9示出了根据本文的实施例的分布式处理系统900。分布式处理系统900包括连接到数据库904的服务器902、编程器906、本地监测设备908和电连接到网络912的用户工作站910。图9中的任何基于处理器的组件(例如，工作站910、手机914、本地监测设备916、服务器902、编程器906)可以执行在此讨论的过程。

网络912可以通过互联网、IP语音(VoIP)网关、本地普通老式电话服务(POTS)、公共交换电话网(PSTN)、基于蜂窝电话的网络等提供基于云的服务。可替换地，通信系统912可以是局域网(LAN)、医学园区网(CAN)、城域网(MAN)或广域网(WAM)。通信系统912用于提供便于在本地和远程设备(相对于患者)之间传送/接收数据和其他信息的网络。服务器902是向网络912上的其他计算设备提供服务的计算机系统。服务器902控制诸如CA信号波形、心动过缓发作信息、停搏发作信息、AF发作信息、标志、心率和设备设置等信息的通信。服务器902与网络912接口以在编程器906、本地监测设备908、916、用户工作站910、手机914和数据库904之间传送信息。数据库904存储患者群体的诸如CA信号和CA信号波形、AF发作信息、AF统计、诊断、标记、心率、设备设置等信息。信息经由服务器902下载到数据库904中，或者可替换地，信息从数据库904上载到服务器902。编程器906可以驻留在患者的家中、医院或医生的办公室中。编程器906可以与ICM 903无线通信，并利用诸如蓝牙、GSM、红外无线LAN、HIPERLAN、3G、卫星以及电路和分组数据协议等的协议。可替换地，遥测“棒”连接可以用于将编程器906连接到ICM 903。编程器906能够从在人的表面电极(例如，ECG)922获取ECG、来自ICM 903的心电图(例如，EGM)信号、和/或来自ICM 903的CA信号和CA信号波形、AF发作信息、AF统计、诊断、标记、心房心率、设备设置。编程器906与网络912接口，或经由互联网，以将从表面ECG单元920或ICM 903获取的信息上传到服务器902。

本地监测设备908与通信系统912接口，以将CA信号和CA信号波形、AF发作信息、AF统计、诊断、标记、心率、敏感度配置参数设置和检测阈值中的一个或多个上传到服务器902。在一个实施例中，表面ECG单元920和ICM 903经由无线连接与本地RF监测设备908具有双向连接924。本地监测设备908能够从人的表面获取心脏信号、从ICM 903获取CA信号和CA信号波形和其他信息、和/或从ICM 903获取心率和设备设置。另一方面，本地监测设备908可以将在此讨论的数据和信息从数据库904下载到表面ECG单元920或ICM 903。

用户工作站910可由医生或医务人员用来与网络912接口，以从数据库904、从本地监测设备908、916、从ICM 903或其它下载心脏活动数据和在此讨论的其他信息。一旦下载，用户工作站910可以根据上述一个或多个操作来处理CA信号。用户工作站910可以向手机914、本地监测设备908、916、编程器906、服务器902和/或ICM 903上传/推送设置(例如，敏感度配置参数设置)、ICM指令、其他信息和通知。例如，用户工作站910可以向ICM 903提供指令，以便在ICM 903声明太多错误的AF检测时更新敏感度配置参数设置。

在此描述的与分析CA信号以进行更准确的AF检测有关的过程可以由在图9中所示的一个或多个设备来执行，包括但不限于ICM903、编程器906、本地监测设备908、916、用户工作站910、手机914和服务器902。在此描述的过程可以分布在图9的设备之间。

结合本文的实施例，基于云的方法允许由ICM使用检测算法检测到的AF发作，通过本地外部设备并存储在服务器902、数据库904、工作站910或基于云的系统内的另一远程设备。当针对CA信号询问单个ICM时，询问设备还将从基于云的系统请求任何另外的信息，诸如存储在系统内其他地方的任何确认日志。例如，当诸如手机914、本地监测设备908、916和/或编程器906的外部设备询问单个ICM时，手机914、本地监测设备908、916和/或编程器906也将通过基于云的系统广播ICM数据补充请求。ICM数据补充请求请求涉及单个ICM的另外的数据/信息(例如，基于ICM序列号)。响应于此，服务器902和/或其他远程系统可以向请求设备提供关于ICM的过去操作的一个或多个确认日志或其他信息。

结束

在图中所示和在此描述的各种方法代表方法的示例性实施例。这些方法可以以软件、硬件或其组合中实现。在各种方法中，可以改变步骤的顺序，并且可以添加、重新排序、组合、省略、修改等各种元素。可以自动地(例如，无需直接由用户输入提示)和/或以编程方式(例如，根据程序指令)执行各种步骤。

可以进行各种修改和改变，这对于受益于本公开的本领域技术人员是显而易见的。旨在包含所有这样的修改和改变，因此，上述描述应被视为说明性的而非限制性的。

本公开的各种实施例利用本领域技术人员熟悉的至少一个网络来支持使用各种商业可用协议中的任何一种的通信，诸如传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)、用户数据报协议(UDP)、在开放系统互连(OSI)模型的各个层中操作的协议、文件传输协议(FTP)、通用即插即用(UPnP)、网络文件系统(NFS)、通用互联网文件系统(CIFS)和AppleTalk。该网络可以是例如局域网、广域网、虚拟专用网、互联网、内联网、外联网、公共交换电话网、红外线网络、无线网络、卫星网络及其任意组合。

在利用网络服务器的实施例中，网络服务器可以运行各种服务器或中间层应用中的任何一个，包括超文本传输协议(“HTTP”)服务器、FTP服务器、通用网关接口(“CGI”)服务器、数据服务器、Java服务器、Apache服务器和业务应用服务器。服务器还能够响应于来自用户设备的请求来执行程序或脚本，诸如通过执行一个或多个网络应用，其可以被实现为以任何编程语言编写的一个或多个脚本或程序，诸如

C、C#或C++、或任何脚本语言，诸如Ruby、PHP、Perl、Python或TCL及其组合。服务器还可以包括数据库服务器，包括但不限于可从

和

获得的那些数据库服务器，以及诸如MySQL、Postgres、SQLite、MongoDB等开源服务器，以及能够存储、检索和访问结构化或非结构化数据的任何其他服务器。数据库服务器可以包括基于表格的服务器、基于文档的服务器、非结构化服务器、关系服务器、非关系服务器或这些和/或其他数据库服务器的组合。

如上所述，该环境可以包括各种数据存储以及其他存储器和存储介质。这些可以驻留在各种位置，诸如位于一个或多个计算机本地(和/或驻留在其中)的存储介质上，或者远离网络上的任何或所有计算机。在一组特定实施例中，信息可以驻留在本领域技术人员熟悉的存储区域网络(“SAN”)中。类似地，用于执行归属于计算机、服务器或其他网络设备的功能的任何必要文件可以适当地存储在本地和/或远程。在系统包括计算机化设备的情况下，每个这样的设备可以包括可以经由总线电耦合的硬件元件，这些元件包括例如至少一个中央处理单元(“CPU”或“处理器”)、至少一个输入设备(例如鼠标、键盘、控制器、触摸屏或小键盘)和至少一个输出设备(例如显示设备、打印机或扬声器)。这样的系统还可以包括一个或多个存储设备，诸如盘驱动器、光存储设备和固态存储设备，诸如随机存取存储器(“RAM”)或只读存储器(“ROM”)，以及可移动介质设备、存储卡、闪存卡等。

这样的设备还可以包括计算机可读存储介质读取器、通信设备(例如，调制解调器、网卡(无线或有线)、红外通信设备等)以及如上所述的工作存储器。计算机可读存储介质读取器可以与计算机可读存储介质连接或配置为接收计算机可读介质，代表远程、本地、固定和/或可移动存储设备以及用于临时和/或更永久地包含、存储、发送和检索计算机可读信息。该系统和各种设备通常还将包括位于至少一个工作存储设备内的多个软件应用、模块、服务或其他元件，包括操作系统和诸如客户端应用或网络浏览器的应用程序。应当理解，可替换的实施例可以具有与上述实施例不同的许多变化。例如，也可以使用定制的硬件和/或可以在硬件、软件(包括便携式软件，诸如小应用程序)或两者中实现特定元素。此外，可以采用诸如网络输入/输出设备的其他计算设备的连接。

各种实施例还可以包括在计算机可读介质上接收、发送或存储根据前述描述实现的指令和/或数据。用于包含代码或代码部分的存储介质和计算机可读介质可以包括本领域中已知或使用的任何适当介质，包括存储介质和通信介质，诸如但不限于，以用于存储和/或发送诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质，包括RAM、ROM、电可擦除可编程只读存储器(“EEPROM”)、闪存或其他存储器技术、光盘只读存储器(“CD-ROM”)、数字通用光盘(DVD)或其他光存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备或可用于存储所期望的信息并可由系统设备访问的任何其他介质。基于本文提供的公开和教导，本领域普通技术人员将理解实现各种实施例的其他方式和/或方法。

因此，说明书和附图应视为说明性的，而不是限制性的。然而，显而易见的是，可以对其进行各种修改和改变，而不背离权利要求中陈述的本发明的更广泛的精神和范围。

其他变化也在本公开的精神之内。因此，虽然所公开的技术容易受到各种修改和可替换的构造的影响，但其某些图示实施例在附图中示出，并且已经在上面进行了详细描述。然而，应当理解，无意将本发明限制在所公开的特定形式，相反，其意图是覆盖如所附权利要求中所定义的属于本发明的精神和范围的所有修改、可替换的构造和等价物。

在描述所公开的实施例的上下文中(特别是在以下权利要求的上下文中)，除非在此另有指示或与上下文明显矛盾，否则术语“一”、“一个”和“该”以及类似的指代的使用将被解释为既包括单数又包括复数。除非另有说明，否则术语“包括”、“具有”、“含有”和“包含”应解释为开放式术语(即，意思是“包括，但不限于”)。术语“连接”在未经修改并指的是物理连接时，应被解释为部分或全部包含在、附连或连接在一起，即使有什么东西介入也是如此。除非在此另有说明，并且每个单独的值被合并到说明书中，就好像它在此被单独引用一样，否则在此的值范围的引用仅仅旨在用作单独引用落入该范围内的每个单独的值的速记方法。除非另有说明或与上下文相矛盾，否则术语“集合”(例如，“项目集”)或“子集”的使用将被解释为包括一个或多个成员的非空集合。此外，除非另有说明或与上下文相矛盾，否则对应集合的术语“子集”不一定表示对应集合的真子集，但子集和对应集合可以是相等的。

除非在此另有说明或者与上下文明显矛盾，否则在此描述的过程的操作可以以任何合适的顺序执行。在此描述的过程(或其变化和/或组合)可以在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可以通过硬件或其组合被实现为在一个或多个处理器上集体执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)。代码可以例如以计算机程序的形式存储在计算机可读存储介质上，该计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。计算机可读存储介质可以是非暂时性的。

在此引用的所有参考文献，包括出版物、专利申请和专利，在此以相同的程度通过引用合并，就好像每个参考文献被单独和具体地指示通过引用合并并且在此整体阐述一样。

应当理解，在此描述的主题在其应用上不限于在本文的描述中阐述的或在其附图中所示的构造和组件的布置的细节。在此描述的主题能够实施其他实施例，并且能够以各种方式实施或实施。此外，应当理解，在此使用的短语和术语是为了描述的目的，不应被视为限制性的。在此使用的“包括”、“包括”或“具有”及其变体意在涵盖此后列出的项目及其等价物以及另外的物品。

应当理解，上述描述旨在说明性的，而不是限制性的。例如，上述实施例(和/或其各方面)可以彼此结合使用。此外，可以进行许多修改以使特定情况或材料适应于本发明的教导而不脱离其范围。虽然在此描述的尺寸、材料类型和物理特性旨在定义本发明的参数，但它们绝不是限制性的，并且是示例性实施例。许多其他实施例对于本领域技术人员在回顾上述说明时将是显而易见的。因此，本发明的范围应当参照所附权利要求以及这些权利要求有权享有的等价物的全部范围来确定。在所附权利要求中，术语“包括”和“其中”用作相应术语“包括”和“其中”的简明英语等价物。此外，在以下权利要求中，术语“第一”、“第二”和“第三”等仅用作标签，并不旨在对其对象强加数字要求。此外，以下权利要求的限制不是以手段加功能的形式编写的，也不打算根据35U.S.C.§112(f)进行解释，除非和直到这样的权利要求限制明确使用短语“用于…的手段”后跟没有进一步结构的功能说明。

Claims (21)

1.一种用于检测心脏活动中的心律失常的计算机实现的方法，包括：

在配置有特定的可执行指令的一个或多个处理器的控制下，

获取对于一系列搏动的远场心脏活动(CA)信号；

对于在所述CA信号中所述搏动的至少一部分，在逐个搏动的基础上执行以下操作：

a)从对应于当前搏动的所述CA信号的分段中识别第一感兴趣特征(FOI)和第二感兴趣特征(FOI)；以及

b)基于对于所述当前搏动的所述第一FOI和第二FOI之间的关系将所述当前搏动分类为第一组和第二组之一；

基于所述第一组和第二组之间的关系将所述第一组和第二组中之一指定为主组；

对于在主组中的搏动，选择所述第一FOI和第二FOI中之一作为R波FOI；

基于对于对应搏动的所述R波FOI，结合所述搏动的至少一部分定位在所述CA信号上的P波检测窗口；

在所述CA信号上的所述P波检测窗口中检测P波；以及

基于检测到的P波拒绝心律失常检测。

2.如权利要求1所述的方法，还包括基于所述R波FOI对于所述一系列搏动的至少一部分，将所述R波FOI和所述CA信号的对应分段彼此对齐。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一FOI和第二FOI对应于所述对应搏动的正峰值和负峰值，所述分类还包括将搏动分类到第一组中并且将搏动分类到所述第二组中，对于所述第一组所述正峰值大于所述负峰值，对于所述第二组所述负峰值大于所述正峰值。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述R波FOI对应于R波峰，标记包括将在所述主组中的所述搏动的峰值标记为所述R波峰。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述关系代表流行度关系，所述指定还包括将包含更多搏动的所述第一组和第二组中之一指定为所述主组。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一组代表所述主组，并且所述第二组代表次组，所述方法还包括

g)对于在所述次组中的搏动的至少一部分，在逐个搏动上执行以下操作：

g1)比较所述第一FOI和第二FOI并基于所述比较，标记所述第一FOI和第二FOI中之一以代表对于所述对应搏动的次要FOI；以及

g2)当所述第一FOI和第二FOI在彼此容差范围内时，将所述次要FOI标记为对于在所述次组中所述对应搏动的所述R波FOI。

7.如权利要求1所述的方法，还包括计算针对所述CA信号的移动组合以形成复合CA信号，所述移动组合配置为至少部分地移除由于生理状况引起的非噪声伪影位移(NAD)，所述识别、分类、指定和标记基于所述复合CA信号。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述移动组合被配置为至少部分移除在所述CA信号中的代表所述NAD的陷波。

9.如权利要求1所述的方法，还包括识别具有离群P波的所述搏动，所述离群P波具有不在对于所述搏动的至少一部分的P波峰对峰幅度的分布的模式内的峰对峰幅度。

10.如权利要求1所述的方法，还包括确定对于检测到的P波的中值峰值时间；以及确定检测到的每个P波的峰值时间和所确定的中值峰值时间之间的峰值位移。

11.如权利要求10所述的方法，还包括确定检测到的每个P波的所述峰值时间之间的所述峰值位移是否超过阈值位移。

12.如权利要求1所述的方法，还包括将检测到的P波中的P波的峰值移位以与检测到的P波的中值峰值对齐。

13.如权利要求1所述的方法，还包括基于检测到的P波，形成P波分段集合模板；将P波分段与所述P波分段集合模板进行比较以确定所述P波分段的信噪比；以及当所述信噪比高于阈值时拒绝所述P波分段。

14.一种用于检测在心脏活动中的心律失常的系统，包括：

用于存储特定的可执行指令的存储器；

一个或多个处理器，配置为执行用于以下的特定的可执行指令：

获取对于一系列搏动的远场心脏活动(CA)信号；

对于在所述CA信号中所述搏动的至少一部分，在逐个搏动的基础上执行以下操作：

a)从对应于当前搏动的所述CA信号的分段中识别第一感兴趣特征(FOI)和第二感兴趣特征(FOI)；以及

b)基于对于所述当前搏动的所述第一FOI和第二FOI之间的关系将所述当前搏动分类为第一组和第二组中之一；

基于所述第一组和第二组之间的关系将所述第一组和第二组中之一指定为主组；

对于在所述主组中的搏动，将选择的所述第一FOI和第二FOI中之一标记为R波FOI；

基于对于对应搏动的所述R波FOI，结合所述搏动的至少一部分定位在所述CA信号上的P波检测窗口；

在所述CA信号上的所述P波检测窗口中检测P波；以及

基于检测到的P波拒绝心律失常检测。

15.如权利要求14所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为执行所述特定的可执行指令以用于：

基于所述R波FOI对于所述一系列搏动的至少一部分，将所述R波FOI和所述CA信号的对应分段彼此对齐。

16.如权利要求14所述的系统，其中，所述第一FOI和第二FOI对应于所述对应搏动的正峰值和负峰值，所述分类还包括将搏动分类到第一组中并且将搏动分类到所述第二组中，对于所述第一组所所述正峰值大于所述负峰值，对于所述第二组所述负峰值大于所述正峰值。

17.如权利要求14所述的系统，其中，所述R波FOI对应于R波峰，标记包括将在所述主组中的所述搏动的峰值标记为所述R波峰。

18.如权利要求14所述的系统，其中，所述关系代表流行度关系，所述指定还包括将包含更多搏动的所述第一组和第二组中之一指定为所述主组。

19.如权利要求14所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为执行所述特定的可执行指令以用于：识别具有离群P波的所述搏动，所述离群P波具有不在对于所述搏动的至少一部分的P波峰对峰幅度的分布的模式内的峰对峰幅度。

20.如权利要求14所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为执行所述特定的可执行指令以用于：确定对于检测到的P波的中值峰值时间；以及确定检测到的每个P波的峰值时间和所确定的中值峰值时间之间的峰值位移。

21.如权利要求20所述的方法，其中，所述一个或多个处理器还被配置为执行所述特定的可执行指令以用于：确定检测到的每个P波的所述峰值时间之间的所述峰值位移是否超过阈值位移。

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