CN114502071A - 身体旋转平面的自动检测 - Google Patents

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Abstract

本文公开了用于自动校准患者体内的可植入医疗装置(IMD)的参考取向的技术。在一个实例中，IMD的传感器感测所述IMD相对于重力场的多个取向矢量。所述IMD的处理电路系统对所述多个取向矢量进行处理以识别对应于所述患者的直立姿势的直立矢量。所述处理电路系统相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面和所述患者的横向平面。所述处理电路系统基于所述直立矢量、所述矢状平面和所述横向平面确定所述IMD在所述患者体内的参考取向。当所述IMD在所述患者体内的所述取向随时间变化时，所述处理电路系统可重新校准其参考取向并精确地检测所述患者的姿势。

Description

身体旋转平面的自动检测
技术领域
本公开涉及医疗装置中的身体姿势和身体部位取向监测。
背景技术
设计成由患者佩戴或植入患者体内的医疗装置可自动监测患者体内的各种生理变量。在一些实例中，医疗装置可以随时间监测如血压或心律之类的生理变量，以为护理人员提供趋势信息，所述趋势信息可以用于理解患者的健康状况以便为医师提供关于疾病进展或解决的证据。在其它实例中，医疗装置可以基于所测量的患者的身体参数自动调整治疗。
包含加速度计的医疗装置可以监测患者参数，例如身体姿势、装置取向、活动水平、心率、心脏运动和声音，包含心音、打鼾、患者语音和患者环境中的声音。姿势感测可用于提供如睡眠取向中的趋势之类的姿势趋势，这可帮助患者、护理人员和医师知道并跟踪如睡眠时间、睡眠质量和活动程度之类的日常生活活动中的趋势或突然变化。
发明内容
一般而言，本公开描述了用于自动检测患者体内的可植入医疗装置(IMD)的取向的技术。当将IMD植入患者体内时，临床医生可相对于给定身体姿势校准IMD的参考取向。随后，当患者改变身体姿势时，装置的取向可能改变。IMD可检测装置取向的这种变化，并使用这种信息来确定患者身体的姿势变化，以监测患者参数或控制治疗的递送。然而，随着时间的推移，IMD可在患者体内移位或旋转。这可在由IMD执行的姿势检测操作中引起误差，因为只要IMD相对于患者的相对位置保持稳定，IMD使用的参考点就可以保持有效。因此，随着时间的推移，IMD的累积移位、旋转或其它移动可能需要重新校准以考虑相对于患者身体的新位置和/或取向。
本文描述了即使当IMD的位置和/或取向在患者的身体内改变时也允许IMD自动重新校准参考取向并执行姿势检测的技术。例如，IMD的一个或多个传感器感测IMD相对于重力场的多个取向矢量。IMD的处理电路系统(或与IMD通信的另一计算装置)对多个取向矢量进行处理以识别多个取向矢量中的直立矢量。例如，通过假设患者在大多数时间和/或在白天时间处于直立位置，可以假设多个取向矢量的平均矢量对应于患者的直立姿势。所述处理电路系统相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面和所述患者的横向平面。所述处理电路系统基于所述直立矢量、所述矢状平面和所述横向平面确定所述IMD在所述患者体内的取向。此外，处理电路系统可以使用患者体内IMD的取向来确定患者的当前姿势。因此，即使当IMD在患者体内的位置和/或取向随时间变化时，根据本公开的技术的IMD也可重新校准其当前取向并精确地检测患者的姿势。这种IMD可以减少或消除临床医生周期性地和手动地重新校准IMD相对于患者的取向的需要。
在一个实例中，本公开描述了一种方法，其包括：由可植入医疗装置(IMD)的一个或多个传感器感测所述IMD相对于重力场的多个取向矢量；由所述IMD的处理电路系统对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于患者的直立姿势；由所述处理电路系统相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；由所述处理电路系统相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及由所述处理电路系统并基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面来确定所述IMD的参考取向。
在另一个实例中，本公开描述了一种可植入医疗装置(IMD)，其包括：一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置成感测所述IMD相对于重力场的多个取向矢量；以及处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于患者的直立姿势；相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面确定所述IMD的参考取向。
在另一实例中，本公开描述了包括指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在被执行时被配置成使可植入医疗装置(IMD)的处理电路系统：从一个或多个传感器接收相对于重力场感测的IMD的多个取向矢量；以及对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于所述患者的直立姿势；相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面确定所述IMD的参考取向。
在另一个实例中，本公开描述了一种系统，所述系统包括：一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置成感测可植入医疗装置(IMD)相对于重力场的多个取向矢量；以及处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于患者的直立姿势；相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面确定所述IMD的参考取向。
在所附附图和以下描述中阐述了本公开技术的一个或多个实例的细节。根据描述和附图以及根据权利要求，所述技术的其它特点、目的和优点将是显而易见的。
附图说明
图1是示出了根据本公开的一种或多种技术的被配置成自动检测医疗装置的取向的实例医疗装置系统的概念图。
图2是根据本公开的一种或多种技术的被配置成自动检测图1的医疗装置的取向的实例医疗装置的功能框图。
图3是被配置成与医疗装置通信的实例外部计算装置的功能框图。
图4是示出了包含如服务器和一个或多个其它计算装置之类的外部计算装置的实例系统的功能框图，所述外部计算装置通过网络耦合到图1所示的医疗和外部计算装置。
图5A至5C是示出了可由患者佩戴或植入患者体内的实例医疗装置的侧倾、俯仰和偏航角的概念图。
图6是示出了患者的矢状平面、冠状平面和横向平面的实例的概念图。
图7A至7C是描绘了根据本公开的技术的患者的实例感测取向矢量数据的图。
图8是描绘了根据本公开的技术的用于确定直立姿势矢量的从休息时段到活动时段的实例转变的图。
图9A至9H是示出了根据本公开的技术获得的实例患者姿势数据的图。
图10是示出了根据本公开的技术的实例操作的流程图。
图11是示出了根据本公开的技术的实例操作的流程图。
在整个附图和说明书中，相同的附图标记是指相同的元件。
具体实施方式
图1是示出了根据本公开的一种或多种技术的被配置成自动检测医疗装置10的取向的实例医疗装置系统1的概念图。实例医疗系统1也可以被称为“医疗系统”或“系统”。通常，系统(例如，系统1)可以包含一个或多个医疗装置、引线、植入式或外部传感器、外部装置，或被配置用于本文所述的技术的其它组件。医疗系统1是医疗装置系统的实例，所述医疗装置系统被配置成实施本文所述的用于监测患者2的胸部取向、身体姿势和其它生理参数的技术，所述生理参数可以包含血压、患者运动、患者活动或心率。在所示实例中，医疗系统1包含可植入医疗装置(IMD)10(也可称为可植入监测装置、可植入集线器装置或可植入心脏监测器(ICM))，例如可与一个或多个外部装置12或图1中未示出的一个或多个其它植入式装置通信。此类其它可植入装置可以是可植入起搏器、可植入心脏除颤器、心脏再同步治疗(CRT)装置(例如CRT-D除颤器或CRT-P起搏器)、神经刺激器(neuro-stimulator)、神经刺激器(nerve stimulator)、药物泵(例如胰岛素泵)或其它装置。在一些实例中，这些装置中的一些可以替代地为外部医疗装置，例如胰岛素泵。在一些实例中，也未示出的另一可植入装置可包含可以植入心脏4的肺动脉内的可植入压力感测装置。外部装置12与IMD10A之间的通信链路由通信链路6表示。
在图1的实例中，IMD 10A是可插入的心脏监测器(ICM)，其能够通过电极感测和记录来自心脏4外部的位置的心电图(ECG)信号。在一些实例中，IMD 10A包含或耦合到一个或多个附加传感器，例如加速度计，所述附加传感器生成基于患者运动或胸部取向、血流、阻抗、心率、氧饱和度或呼吸而变化的一个或多个信号。IMD 10A可监测指示患者状态的生理参数，例如姿势、心率、活动水平、心率或呼吸率，并且IMD 10A可在未示出的另一可植入医疗装置正在测量心血管压力时测量一个或多个生理参数。IMD 10A可以包含被配置成向患者2的目标部位中发射信号(例如，光信号)的光发射器和光检测器。
IMD 10A可包含处理电路系统以及响应于重力场的传感器，例如3轴加速度计。IMD10A的处理电路系统可接收传感器的输出并基于传感器的输出确定患者2的姿势。由IMD10A感测的患者2的姿势信息可用于监测患者参数或控制IMD 10A的治疗递送。例如，如睡眠开始时间和睡眠结束时间之类的昼夜度量、夜间的离床事件的次数，或白天躺下所花的时间量可以由临床医生用来指导对患者2的治疗递送。例如，确定患者2在睡眠时具有以各种躺卧姿势睡眠的历史，但现在仅以仰卧位置睡眠，可以指示患者2的医疗状况的变化。另外，确定患者2的活动水平在一段时间内保持稳定，但是患者2白天已花费更多时间躺下也可以指示患者2的医疗状况的变化。此外，姿势的使用可用于激活或停用IMD 10A对患者参数的收集。例如，IMD 10A可仅在患者2直立站立时收集患者2的呼吸数据。IMD 10A可感测患者2的多个不同姿势，包含例如直立或站立位置、俯卧位置、仰卧位置、左侧躺卧(左侧躺)位置或右侧躺卧(右侧躺)位置。
在一些实施例中，IMD 10A可以植入患者2的胸腔外(例如，皮下或肌肉下，例如胸肌位置)。IMD 10A可定位在靠近心脏4的水平或刚好在所述心脏的水平之下的胸骨附近。在一些实例中，IMD 10A可采用Reveal LINQTM ICM的形式，其可从爱尔兰都柏林(Dublin,Ireland)的美敦力公司(Medtronic plc)获得。在其它实例中，IMD 10A可采取另一生理监测器或跟踪器、起搏器、除颤器、药物递送系统或其它类型的医疗装置或任何其它可植入或外部装置的形式。
IMD 10A可包含计时器和处理电路系统，所述处理电路系统被配置成基于计时器值来确定一天中的时间，或者可确定事件(例如，姿势改变)之间的时间量。IMD 10A可包含无线通信电路系统，所述无线通信电路系统被配置成传输或接收来自另一装置的信号，例如到或来自一个或多个外部装置12，或到另一植入式医疗装置。IMD 10A可以确定例如患者的姿势，并将该确定传输到外部装置12。
IMD 10A可将关于姿势的数据和由IMD 10A获取的其它生理参数数据传输到外部装置12。例如，IMD 10A可将本文所述的与心血管压力、姿势、心率、活动水平、呼吸率或其它生理参数相关的任何数据传输到外部装置12。出于本公开的目的，胸部姿势或其它生理测量可以包含一个或多个数值、多变量表(例如，作为时间的函数的此类值)或用于存储此类数据的其它技术。
外部装置12可以包含处理电路系统，所述处理电路系统被配置成进行通信、执行编程指令、向患者或其他人提供警报并且执行其它功能。在一些实例中，外部装置12可以是通过无线遥测与IMD 10A通信的计算装置(例如，用在家庭、门诊、诊所或医院环境中)。外部装置12可以包含或耦接到如可从爱尔兰都柏林的美敦力公司获得的
Figure BDA0003553292290000051
等远程患者监测系统。作为实例，外部装置12可以是编程器、外部监测器或消费者装置(例如，智能电话)。在一些实例中，外部装置12可以从IMD 10A接收数据、警报、患者指令或其它信息。
外部装置12可用于将命令或操作参数编程到IMD 10A中以控制其功能(例如，当其被配置成IMD 10A的编程器时)。外部装置12可用于询问IMD 10A以检索数据，包含装置操作数据以及累积在IMD存储器中的生理数据。询问可以是自动的，如根据时间表或响应于远程或本地用户命令。编程器、外部监视器和消费者装置是可用于询问IMD 10A的外部装置12的实例。IMD 10A和外部装置12所使用的通信技术的实例包含射频(RF)遥测，所述射频遥测可以是通过蓝牙、WiFi或医疗植入通信服务(MICS)建立的RF链路。换言之，医疗系统1是被配置成确定、监测和跟踪患者2的胸部取向、姿势和活动的医疗装置系统的实例。本文所述的技术可由医疗系统1的处理电路系统执行，例如IMD 10A、外部装置12和未示出的一个或多个其它植入式或外部装置中的一个或多个的处理电路系统单独地或共同地执行。
根据本公开的技术，IMD 10A自动检测并校准患者2体内的IMD 10A的参考取向。如本文所述，“校准”IMD 10A是指确定患者2体内的IMD 10A的参考取向，以随后用于确定患者2的姿势。当IMD 10A植入患者2体内时，临床医生可相对于患者2的身体校准IMD 10A的参考取向。随后，当患者2改变姿势时，植入了IMD 10A的患者2的身体部位的取向和/或IMD 10A的取向可改变。IMD 10A可检测IMD 10A相对于患者2的取向的此类变化，并使用此类信息来确定患者2的姿势变化，以用于监测患者参数或控制治疗的递送。然而，随着时间的推移，IMD 10A可在患者2体内移位或旋转。这可在由IMD 10A执行的姿势检测操作中引起误差，因为只要IMD 10A相对于患者2的相对位置保持稳定，由IMD 10A用来确定姿势的参考点就可以保持有效。因此，随着时间的推移，IMD 10A的累积移位、旋转或其它移动可能需要重新校准以考虑IMD 10A的新位置和/或取向。
如本文所述，IMD 10执行对患者2的身体旋转平面的自动检测。例如，即使当IMD10A的位置和/或取向在患者2的身体内改变时，IMD 10A也自动重新校准参考取向以精确地执行患者2的姿势检测。在本公开的技术的一个实例中，IMD 10A的一个或多个传感器感测IMD10A相对于重力场的多个取向矢量。IMD 10A对多个取向矢量进行处理以识别多个取向矢量中的直立矢量。例如，通过假设患者2在大多数时间或在白天时间处于直立位置，可以假设多个取向矢量的平均矢量对应于患者2的直立姿势。IMD 10A相对于直立矢量对多个取向矢量进行分类以限定患者2的矢状平面和患者2的横向平面。IMD 10A基于直立矢量、矢状平面和横向平面确定IMD 10A在患者2体内的参考取向。此外，IMD 10A可使用患者2体内IMD10A的所确定取向来确定患者2的当前姿势。因此，即使当患者2体内的IMD 10A的位置和/或取向随时间变化时，根据本公开的技术操作的IMD 10A可重新校准IMD 10A相对于患者2的参考取向，并精确地检测患者2的姿势。因此，通过使用本公开的技术，IMD 10A可减少或消除临床医生、护理人员或患者2周期性地和手动地重新校准IMD 10A相对于患者2的参考取向的需要。
图2是示出了IMD 10的各种组件的功能框图。图2的IMD 10可包含与上述关于图1的IMD 10A相同的功能和特征。类似地，以下对IMD 10的描述也可应用于具有取向和活动状态感测电路系统的其它医疗装置，所述取向和活动状态感测电路系统可例如通过带或其它方式附接到患者。
在图2的实例中，IMD 10包含处理电路系统80、存储器82、感测电路系统84、遥测电路88和电源90。处理电路系统80包含取向和活动电路系统86和取向校准电路系统92。存储器82可以存储用于由处理电路系统80执行的指令、刺激治疗数据、取向和活动状态信息、取向和活动状态指示以及关于治疗或患者2的任何其它信息，如图1所示。治疗信息可被记录以供长期存储和由用户检索，并且治疗信息可包含由IMD 10创建或存储在其中的任何数据。
存储器82可以包含单独的存储器，用于存储指令、取向和活动状态信息、程序历史以及可以受益于单独的物理存储器模块的任何其它数据。在一些实例中，存储器82是随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪存储器，其包括用于致使一个或多个处理器执行归属于其的动作的可执行指令。此外，存储器82y可完全植入在硬件、软件或其组合中。
处理电路系统80控制感测电路系统84以通过由一个或多个电极阵列中的电极形成的电极组合来感测生理信号。例如，感测电路系统84可以通过一个或多个引线16A和16B上的电极接收信号，例如心脏电描记图信号。描述为处理器或IMD 10内的处理电路系统、如以上关于图1所述的外部装置12或本公开中描述的任何其它装置的组件可各自包括一个或多个处理器，例如一个或多个微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑电路系统等，单独地或以任何合适的组合。
感测电路系统84可以被配置成通过例如电极阵列中的电极在一个或多个感测矢量之间切换。在一些实例中，感测电路系统84可以被配置成感测肌肉活动、阻抗变化和感测心脏的电活动。尽管未示出，但是执行本公开的取向和活动感测技术的医疗装置的一些实例可以包含被配置成递送如药物治疗或电刺激治疗之类的治疗的医疗装置。此类医疗装置可以包含代替感测电路系统或除感测电路系统之外的治疗生成电路系统，以及化学检测、光或温度检测或其它传感器。一些实例医疗装置可以包含心脏起搏器、心律转变器、除颤器和神经刺激器。
在一些实例中，IMD 10可以附加地或替代地被配置成感测患者2的一个或多个生理参数。例如，生理参数可以包含心率、肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、心电图(ECG)、体温、呼吸率或pH。在一些实例中，这些生理参数可以由处理电路系统80使用，以确认或拒绝感测到的取向和活动状态的变化，所述变化可能由振动、患者旅行(例如，在飞机、汽车或火车中)或取向和活动状态的一些其它假阳性引起。在一些实例中，处理电路系统80可以使用心率、活动和/或一天中的时间(作为实例)来假定或确认患者是直立的(清醒且活动的)或躺下的(睡着且不活动的)。
IMD 10与外部装置12或另一装置的无线遥测可通过例如IMD 10与装置12的射频(RF)通信、近端感应相互作用或组织传导通信(TCC)来实现。遥测电路88可以连续地、以周期性的间隔、以非周期性的间隔或根据来自刺激器或编程器的请求，向外部装置12发送信息和从所述外部装置接收信息。为了支持无线通信，遥测电路88可以包含适当的电子组件，例如放大器、滤波器、混频器、编码器、解码器等。
电源90向IMD 10的组件递送工作功率。电源90可包含小的可再充电或不可再充电的电池和发电电路以产生工作功率。可通过外部充电器和IMD 10内的感应充电线圈之间的近侧感应相互作用来实现再充电。作为一个实例，外部装置12可包含对IMD 10的电源90再充电的充电器。因此，编程器和充电器可以集成在同一装置中。可替代地，在一些情况下，充电器单元可用作与IMD和编程器两者通信的中间装置。在一些实例中，功率需求可足够小以允许IMD 10利用患者运动并实施动能清除装置来对可再充电电池进行涓流充电。在其它实例中，传统电池可以使用有限的时间。作为另一种替代方案，外部感应电源可以在需要或期望时对IMD 10经皮供电。
取向和活动电路系统86允许IMD 10感测身体姿势和活动状态，例如身体部位取向、活动或患者2的任何其它静态取向或运动。取向和活动电路系统86可以包含适合于放大、滤波或以其它方式处理从取向和活动传感器87接收的信号的电路系统。由取向和活动电路系统86和处理电路系统80生成的取向和活动状态信息可以对应于由患者2承担的活动和/或姿势或身体活动的总水平，例如基于脚步等的活动计数。
在图2的实例中，取向和活动电路系统86可以接收来自取向和活动传感器87的信号。取向和活动传感器87包含一个或多个加速度计，例如3轴加速度计，所述加速度计能够检测静态取向或三维矢量。在一些实例中，一个或多个加速度计可以响应于重力场。例如，取向和活动传感器87可以包含一个或多个微机电加速度计。在其它实例中，取向和活动传感器87可以替代地或附加地包含一个或多个陀螺仪、压力换能器或其它传感器以感测患者2的姿势和活动。尽管取向和活动传感器87被描述为包含3轴加速度计，但是取向和活动传感器87可以包含多个单轴加速度计、双轴加速度计、3轴加速度计或其某种组合。
在一些实例中，处理电路系统80对取向和活动电路系统86中的取向和活动传感器87的模拟输出进行处理以确定活动和/或取向数据。例如，处理电路系统80的取向和活动电路系统86可以对由取向和活动传感器87提供的原始信号进行处理以确定活动计数。在一些实例中，处理电路系统80可以对由取向和活动状态传感器87提供的信号进行处理以确定沿每个轴的运动速度信息。在本公开中，除非另有说明，否则术语“传感器”是指如加速度计之类的取向和活动传感器87。
在一个实例中，由取向和活动传感器87提供的x、y和z信号中的每一个都具有DC分量和AC分量。DC分量可以描述施加在传感器上的重力，并且由此可以用于确定传感器在地球重力场内的取向。换句话说，传感器可以响应于重力场。假设传感器的取向相对于患者2相对固定，则可以利用x、y和z信号的DC分量来确定患者的身体部位在重力场内的取向，并因此确定患者的身体姿势或患者的身体部位取向。换句话说，处理电路系统80可以接收取向和活动状态传感器87的输出，并且确定取向和活动状态传感器87相对于重力场的重力矢量的取向矢量。作为确定取向和活动状态传感器87相对于患者身体部位取向的取向的结果，处理电路系统80可以确定身体部位取向，或者在一些实例中，确定患者的身体姿势。处理电路系统80可以将x、y和z信号解释为传感器的取向矢量[ax，ay，az]。
x、y和z信号的AC分量可以产生关于患者运动的信息。特别地，信号的AC分量可用于导出描述患者在一个或多个轴组合中的运动的活动的值。该活动可以涉及患者2的水平、运动方向或加速度。
用于确定活动的一种方法是活动计数。活动计数可用于指示患者2的活动或活动水平。例如，信号处理器可以对N个连续样本的加速度计信号的AC部分的幅度求和。例如，假设采样以25Hz发生，N可以被设置为25，使得计数逻辑提供在一秒内获得的样本的总和。该总和可以被称为“活动计数”。
在一些实例中，可以由处理电路系统80的取向和活动电路系统86基于当前取向和活动状态来选择连续样本的数量“N”。活动计数可以是取向和活动状态参数值的活动部分，所述活动部分可以与取向部分相关联。所得到的取向和活动状态参数值然后可以结合活动和取向两者，以生成患者2的运动的精确指示。在一些实例中，取向和活动状态参数的姿势部分可以包含姿势，例如直立、躺下或背角和侧角的组合。在某些实例中，取向和活动状态参数可以包含传感器的取向矢量。
作为另一实例，取向和活动状态参数值的活动部分可以描述运动方向。该活动参数可以与描述3维活动水平的一个或多个定向活动矢量相关联。活动参数的另一实例涉及在特定方向上的加速度。量化在一段时间内的运动的最大方向变化的幅度和取向的值可以与取向和活动状态参数值的活动部分相关联。
处理电路系统80可以将取向和活动状态信息存储在存储器82中以供临床医生稍后查看、用于调整治疗、向患者2呈现取向和活动状态指示，或其某种组合。作为实例，处理电路系统80可记录3轴加速度计的取向和活动状态参数值或输出，并将取向和活动状态参数值分配给由取向和活动状态参数值指示的某一预定义姿势。以这种方式，IMD 10能够跟踪患者2保持在某一姿势的频率和时间。
在一些实例中，当取向和活动电路系统86指示患者2实际上已经改变了姿势时，处理电路系统80还可以针对新取向调整治疗或感测(例如，改变电极矢量、刺激波形参数或一个或多个生理参数的感测阈值)。因此，IMD 10可以被配置成向患者2提供姿势响应疗法或感测。响应于取向和活动状态的治疗或感测调整可以是自动的或半自动的(例如，经患者批准)。在许多情况下，可能期望完全自动的调整，使得IMD 10可以更快地对取向和活动状态变化作出反应。
指示取向和活动状态的来自取向和活动电路系统86的取向和活动状态参数值可以在患者2的全天中不断变化。然而，某一活动(例如，行走、跑步或骑自行车)或姿势(例如，站立、坐着或躺下)可包含来自取向和活动电路系统86的多个取向和活动状态参数值。存储器82可以包含对患者2的每个取向和活动状态的定义。
姿势响应刺激可允许IMD 10在治疗调整中实施一定水平的自动化。每次患者2改变姿势或开始和停止某一取向和活动状态时，自动调整刺激可以使患者2免于手动调整治疗的持续任务。刺激参数的此类手动调整可能是冗长的，需要患者2例如在患者姿势或活动状态改变期间多次按压外部装置12的一个或多个键以维持适当的症状控制。在一些实例中，患者2最终能够接收取向和活动状态响应刺激治疗，而无需继续通过外部装置12针对不同姿势做出改变。替代地，患者2可以立即或随时间转换到基于其取向和活动状态的全自动调整。
如上所述，取向和活动传感器87包含一个或多个加速度计，例如3轴加速度计，所述加速度计能够检测静态取向或三维矢量。在一些实例中，一个或多个加速度计可以响应于重力场。当IMD 10A被植入患者2体内时，临床医生可相对于IMD 10A的已知取向和患者2的身体姿势来校准取向和活动传感器87。例如，临床医生可以针对患者2的多个姿势中的每一个沿着X、Y和Z方向记录取向和活动传感器87的加速度计的值，并且将加速度计值存储为参考值。随后，取向和校准电路系统80可以将取向和活动传感器87的加速度计的值与参考值进行比较，以确定患者2正采取的姿势。处理电路系统80使用检测到的姿势变化来通知患者参数的监测或用于控制对患者2的治疗递送。
然而，随着时间的推移，IMD 10可在患者2体内移位或旋转。这可能导致由IMD 10执行的姿势检测操作中的错误。例如，如果IMD 10改变患者2体内的位置，则取向和活动传感器87的参考值可能不再对应于患者2正采取的实际姿势。
根据本公开的技术，取向和活动电路系统86进一步包含取向校准电路系统92。取向校准电路系统92可自动地且周期性地重新校准IMD 10相对于患者2的身体的参考取向。因此，取向校准电路系统92可以确保取向和活动电路系统86可以精确地检测患者2的姿势，即使当IMD 10的位置和/或取向在患者2的身体内改变时。因此，通过使用本公开的技术，取向校准电路系统92可减少或消除临床医生周期性地和手动地重新校准IMD 10相对于患者2的参考取向的需要。在不使用本公开的技术的情况下，临床医生可能需要周期性地重新校准IMD10的参考取向。此外，如果IMD 10未被频繁地重新校准，则由IMD 10获得的患者参数数据可能不准确或不可用。
在本公开的技术的一个实例中，IMD 10A的一个或多个传感器感测IMD 10A相对于重力场的多个取向矢量。IMD 10A对多个取向矢量进行处理以识别多个取向矢量中的直立矢量。例如，通过假设患者2在大多数时间或在白天时间处于直立位置，可以假设多个取向矢量的平均矢量对应于患者2的直立姿势。IMD 10A相对于直立矢量对多个取向矢量进行分类以限定患者2的矢状平面和患者2的横向平面。IMD 10A基于直立矢量、矢状平面和横向平面确定IMD 10A在患者2体内的参考取向。此外，IMD 10A可使用患者2体内IMD 10A的所确定参考取向来确定患者2的当前姿势。因此，即使当患者2体内的IMD 10A的位置和/或取向随时间变化时，根据本公开的技术操作的IMD 10A可重新校准参考取向，并精确地检测患者2的姿势。因此，通过使用本公开的技术，IMD 10A可减少或消除临床医生周期性地和手动地重新校准IMD 10A相对于患者2的参考取向的需要。
在一个实例中，取向和活动传感器87感测IMD 10相对于重力场的多个取向矢量。典型地，每个取向矢量指向与地球重力场的方向相反的方向。因此，取向矢量可假定为指向“向上”，并可用作参考点以确定IMD 10相对于地球重力场的当前取向。本公开的技术进一步利用各种算法和假定的患者行为将多个取向矢量聚类在一起，使得取向校准电路系统92可估计IMD 10相对于患者2的身体的参考取向。通过校准IMD 10相对于地球重力场的位置并估计IMD 10相对于患者2的身体的参考取向，取向校准电路系统92在不使用外部参考点的情况下估计患者2的姿势。因此，取向校准电路系统92可以重新校准IMD 10相对于患者2的身体的参考取向，并且取向和活动电路系统86可以执行患者2的精确姿势检测，即使在IMD 10在患者2的身体内移动位置之后。
取向校准电路系统92对由取向和活动传感器87感测的多个取向矢量进行处理，以识别多个取向矢量中的直立矢量。直立矢量可以对应于患者2的直立姿势，例如站立或坐姿。本公开的技术假定患者在24小时时段中的大部分时间(或白天时间中的大部分时间)处于直立姿势。因此，多个取向矢量的平均矢量可被假定为大致对应于患者的直立姿势。然而，通过对多个取向矢量进行滤波以获得与期望患者2活动的一天中的时间或患者2的高活动水平相关联的矢量集，可以使直立矢量更精确。
作为用于确定直立矢量的一个实例，取向和活动传感器87在一段时间内感测IMD10相对于重力场的多个取向矢量。取向校准电路系统92确定多个取向矢量中对应于患者2的超过患者活动阈值的活动水平的一个或多个取向矢量。取向校准电路系统92可以对与患者2的超过患者活动阈值的活动水平相对应的一个或多个取向矢量进行平均，使得平均矢量对应于直立矢量。
作为用于确定直立矢量的一个实例，取向和活动传感器87在一段时间内感测IMD10相对于重力场的多个取向矢量。取向校准电路系统92确定多个取向矢量中对应于患者的行走活动的一个或多个取向矢量。例如，取向校准电路系统92可以检测由取向和活动传感器87生成的信号内的步幅，以确定患者2何时行走。例如，取向和活动传感器87可以包含一个或多个加速度计或压力传感器，所述压力传感器感测当患者2移动(例如，迈步、站立、行走)时发生的脉冲。取向校准电路系统92可以处理脉冲以确定患者2是否已经进行动作，并且将该动作分类为“步幅”。取向校准电路系统92可以进一步对分类为“步幅”的动作的数量和频率进行计数，以确定患者2是否正在经历行走活动。取向校准电路系统92可以仅选择与患者的行走活动同时感测的那些取向矢量。取向校准电路系统92可以对与患者2的超过患者活动阈值的活动水平相对应的一个或多个取向矢量进行平均，使得平均矢量对应于直立矢量。
作为确定直立矢量的另一实例，如图1的外部装置12之类的外部装置可确定患者2的姿势并将所确定的姿势传输到IMD 10。例如，外部装置12可以从患者接收指示患者2已经采取的姿势的输入。另外，外部装置12可以包括计步器、加速度计或能够检测患者12的姿势的其它类型的传感器。取向和活动传感器87在一段时间内感测IMD 10相对于重力场的多个取向矢量。处理电路系统80通过遥测电路88并从外部装置12接收患者2的针对所感测的取向矢量所确定的姿势。取向校准电路系统92基于感测到的与患者2的各种姿势相关联的取向矢量来确定对应于患者的直立姿势的多个取向矢量中的一个或多个取向矢量。取向校准电路系统92可以对与患者2的超过患者活动阈值的活动水平相对应的一个或多个取向矢量进行平均，使得平均矢量对应于直立矢量。
取向校准电路系统92相对于直立矢量对多个取向矢量进行分类以限定患者2的横向平面。患者2的横向平面是将患者2的身体大致分成上部和下部的概念平面。本公开的技术假定在患者2的横向平面上方和下方感测的感测取向矢量可以分别对应于患者2的直立位置或躺卧位置。
为了确定横向平面，取向校准电路系统92针对每个感测取向矢量确定取向矢量与直立矢量之间的角度。取向校准电路系统92将取向矢量与直立矢量之间的角度与预定直立角度进行比较。例如，预定直立角度与直立角度相差大约20度。如果取向矢量与直立矢量之间的角度小于预定直立角度，则取向校准电路系统92将相应的取向矢量分类为与患者的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集中的一个取向矢量。如果取向矢量与直立矢量之间的角度大于或等于预定直立角度，则取向校准电路系统92将相应的取向矢量分类为与患者的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集中的一个取向矢量。取向校准电路系统92将所述患者的所述横向平面限定为与所述患者的所述直立姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第一子集和与所述患者的所述躺卧姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第二子集之间的平面。
此外，取向校准电路系统92相对于直立矢量对多个取向矢量进行分类以限定患者2的矢状平面。患者2的矢状平面是将患者2的身体大致分为左半部分和右半部分的概念平面。本公开的技术假设指向患者2的矢状平面的左侧和右侧所感测到的感测取向矢量可以对应于患者躺在身体的左侧或右侧(例如，左侧躺卧或右侧躺卧姿势)。
作为用于确定矢状平面的一个实例，取向校准电路系统92基于取向矢量相对于直立矢量的取向将每个取向矢量与球体的网格元素相关联。取向校准电路系统92识别多个网格元素的子集，所述网络元素与直立矢量形成小于预定直立角度的角度。在一些实例中，预定直立角度是20度。取向校准电路系统92应用聚类算法来识别多个网格元素中与多个网格元素的子集相邻的网格元素的群集。在一些实例中，如果网格元素与多个网格元素的子集的网格元素偏移小于10度，则网格元素是多个网格元素的子集的邻居。取向校准电路系统92确定网格元素群集的主特征矢量。主特征矢量包括比网格元素群集的多个特征矢量中的每个其它特征矢量更高的特征值。取向校准电路系统92基于直立矢量与主特征矢量的叉积确定法向矢量，所述法向矢量限定患者2的矢状平面，其中法向矢量垂直于矢状平面。
作为用于确定矢状平面的另一实例，取向校准电路系统92将每个取向矢量分类为与患者的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集中的一个取向矢量或与患者的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集中的一个取向矢量。取向校准电路系统92计算与患者的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集中的每个取向矢量和与患者的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集中的每个取向矢量之间的多个叉积。取向校准电路系统92确定每个叉积的加权平均值，以获得限定患者2的矢状平面的法向矢量。
取向校准电路系统92基于直立矢量、矢状平面和横向平面确定患者2体内IMD 10的参考取向。在取向校准电路系统92确定IMD 10的参考取向之后，取向和活动电路系统86可使用参考取向来基于IMD 10的当前取向确定患者2的姿势。例如，取向和活动传感器87感测患者2的取向矢量。取向和活动电路系统86将取向矢量与直立矢量、横向平面和矢状平面进行比较，以确定患者2的姿势。一般而言，如果取向矢量类似于直立矢量并且在横向平面之上，则取向和活动电路系统86确定患者2处于直立姿势。如果取向矢量与直立矢量不相似、在横向平面之下并且大致沿着矢状平面定位，则取向和活动电路系统86确定患者2处于俯卧或仰卧位置。如果取向矢量与直立矢量不相似、大致沿着横向平面定位并且位于矢状平面的左侧或右侧，则取向和活动电路系统86确定患者2处于左侧横卧位置或右侧横卧位置。下面更详细地描述相对于直立矢量、横向平面和矢状平面评估取向矢量的附加细节。
由于一些固有的传感器不精确性和建模误差，由取向校准电路系统92构造的横向平面可以与患者2的实际真实的矢状平面共面或不共面。此外，由取向校准电路系统92构成的矢状平面可以与患者2的实际真实的横向平面共面或不共面。此外，由取向校准电路系统92构成的横向平面和矢状平面可以不必彼此垂直(如患者2的实际真实的横向平面和矢状平面一样)。然而，本公开的技术的优点在于，取向校准电路系统92仍可精确地校准IMD 10相对于患者2的身体的取向，使得取向和活动电路系统86可精确地检测患者2的姿势，即使患者2的由取向校准电路系统92计算的横向平面和矢状平面彼此不垂直或与患者2的实际真实的横向平面和矢状平面共面。
图3是示出了如图2所示的IMD 10的外部装置12的各种组件的功能框图。如图3所示，外部装置12包含处理电路系统140、存储器142、遥测电路系统146、用户接口144和后处理电路系统112。临床医生或患者2可以与用户接口144交互，以检查由编程器12从IMD 10接收的信息，如由IMD 10感测和/或确定的随时间的取向和活动状态或本文所述的其它信息，并对IMD 10的感测和/或刺激功能进行编程，例如选择用于控制这些功能的参数值。
存储器142包含用于处理电路系统140的操作指令和与患者2和/或IMD 10相关的数据，例如从IMD 10接收的数据。存储器142还可以包含用于外部装置12的其它特征的操作指令。在一些实例中，存储器142是随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪存储器，其包括用于致使一个或多个处理器执行归属于其的动作的可执行指令。此外，存储器142可完全植入在硬件、软件或其组合中。
遥测电路系统146允许向IMD 10传送数据和从所述IMD传送数据。遥测电路系统146可在预定时间或当遥测电路检测到刺激器的接近时与IMD 10自动通信。可替代地，遥测电路系统146可在用户通过用户接口144发信号通知时与IMD 10通信。为了支持无线通信，遥测电路系统146可以包含适当的电子组件，例如放大器、滤波器、混频器、编码器、解码器等。在一些情况下，外部装置12可在直接或通过AC/DC适配器耦合到如AC线路功率之类的交流电(AC)出口时使用。
图4是示出实例系统120的框图，所述实例系统包含如服务器164等外部装置以及一个或多个计算装置170A至170N，所述计算装置通过网络162耦合到图1和图2所示的IMD10和外部装置12。在该实例中，IMD 10可使用其遥测电路88通过第一无线连接163A与外部装置12通信，并通过第二无线连接163B与接入点160通信。
在图4的实例中，接入点160、外部装置12、服务器164和计算装置170A至170N通过网络162互连并且能够彼此通信。在一些情况下，接入点160、外部装置12、服务器164和计算装置170A至170N中的一个或多个可以通过一个或多个无线连接耦合到网络162。IMD10、外部装置12、服务器164和计算装置170A至170N可以各自包括一个或多个处理器，例如处理电路系统168。所述一个或多个处理器可包含一个或多个微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑电路系统等，其可执行例如本公开中所描述的各种功能和操作。
接入点160可以包括如家庭监测装置之类的装置，其通过如电话拨号、数字用户线(DSL)或电缆调制解调器连接之类的各种连接中的任一种连接到网络162。在其它实例中，接入点160可以通过包括有线连接或无线连接的不同形式的连接耦合到网络162。
在操作期间，IMD 10可以收集和存储各种形式的数据。例如，IMD 10可以收集感测到的取向和活动状态信息，所述信息指示如图1所示的患者2在每一天中如何移动。在一些情况下，IMD 10可直接分析所收集的数据以评估患者2的姿势和活动状态，如患者2在每个识别的姿势的时间百分比。然而，在其它情况下，IMD 10可无线地或通过接入点160和网络162向外部装置12和/或服务器164(例如，服务器164的处理电路系统168)发送有关姿势和活动状态信息的所存储数据，以进行远程处理和分析。例如，IMD 10可感测、处理、趋势分析并评估所感测的姿势和活动状态信息。可替代地，处理、趋势分析和评估功能可以被分发到耦合到网络162的其它装置，如外部装置12或服务器164(例如，服务器164的处理电路系统168)。另外，姿势和活动状态信息可以由任何此类装置存档，例如，用于以后由临床医生检索和分析。例如，服务器164可以在存储器166处存档姿势和活动状态信息，所述姿势和活动状态信息可以包含患者身体角度。
在一些情况下，外部装置12或服务器164可以将姿势和活动状态信息、原始取向数据、其它生理感测信息和/或治疗信息处理成可显示的取向和活动状态报告，其可以通过外部装置12或计算装置170A至170N之一来显示。姿势和活动状态报告可以包含用于由临床医生例如通过图形数据的视觉检查来评估的趋势数据。在一些情况下，基于由IMD 10、外部装置12或服务器164自动执行的分析和评估，姿势和活动状态报告可包含患者2进行的活动的数量、患者2处于每个姿势和活动状态的时间百分比、患者2连续处于姿势和活动状态的平均时间以及关于每个活动期间的感测和治疗递送的信息，或与患者2治疗相关的任何其它信息。临床医生或其它受过训练的专业人员可以查看和/或注释姿势和活动状态报告，并且可能识别应当解决的与生理感测或治疗有关的任何难题或问题。
在一些情况下，服务器164可被配置成提供用于归档从IMD 10和/或外部装置12收集的姿势和活动状态信息的安全存储站点。网络162可以包括局域网、广域网或全球网络，例如因特网。在一些情况下，外部装置12或服务器164可以在网页或其它文档中汇编姿势和活动状态信息，以供如临床医生之类的受过训练的专业人员通过与计算装置170A至170N相关联的查看终端来查看。在一些方面，可以用类似于由明尼苏达州的明尼阿波利斯(Minneapolis,MN)的美敦力公司开发的Medtronic
Figure BDA0003553292290000161
网络所提供的通用网络技术和功能来实施系统120。
虽然本公开的一些实例可以涉及姿势和活动状态信息和数据，但是系统120可以用于分发与患者2的治疗和与其相关联的任何装置的操作有关的任何信息。例如，系统120可以允许治疗错误或装置错误被立即报告给临床医生。此外，系统120可允许临床医生远程干预和重新编程IMD 10、外部装置12或与患者2通信。在附加的实例中，临床医生可以利用系统120来监测多个患者并与其它临床医生共享数据，以努力协调患者的有效治疗的快速发展。
此外，本公开的技术可应用于递送其中姿势和活动状态信息是重要的其它治疗的IMD，所述治疗例如深部脑刺激(DBS)、骨盆底刺激、胃刺激、枕骨刺激、功能性电刺激、心脏起搏、抗心动过速治疗等。此外，在一些方面，如本公开中所述的用于评估姿势和活动状态信息的技术可应用于通常专用于感测或监测并且不包含刺激或其它治疗组件的IMD，例如IMD10。
图5A至5C是示出了IMD 10B的侧倾、俯仰和偏航角的概念图。图5A至5C所示的技术也可应用于可由患者佩戴或以其它方式例如使用带的布置附接到患者或植入患者中的任何医疗装置。
出于各种目的，例如帮助诊断各种运动障碍或自动检测跌倒，3轴加速度计已经在外部使用了很短的时间，并且被放置在身体表面上或周围，以监测特定肢体或身体部分的身体姿势、活动水平和/或取向和/或移动。3轴加速度计也可以用在植入式装置中以进行相同类型的监测，但是要长得多的时间段，例如数月到数年。包含此类3轴加速度计的医疗装置可用于测量活动以及身体位置和取向参数，所述参数可帮助识别患者何时病情恶化，例如患有心力衰竭的患者，也称为充血性心力衰竭(CHF)。此类参数可以与其它生理指标组合和补充，所述生理指标也涉及患者的健康状况，例如活动、阻抗、体温、血压和心率。
为了正确地监测身体姿势或身体部位取向，加速度计的轴应该与身体或身体部位正确地对准，或者实施补偿构件以校正未对准。在大多数外部应用中，通过使用皮带或胸带或带子上的皮套，3轴加速度计可以受试者间一致的方式对准。然而，可能仍然需要装置取向补偿以将身体形状的差异或患者与患者之间身体部位取向的差异纳入考虑。补偿的程度取决于取向测量的所需精度。植入式装置的较长的时间范围意味着植入式装置的取向可能随时间而改变，例如由于患者用装置旋转、软组织效应或其它装置迁移。如本公开中所描述的，可以周期性地自动更新装置取向补偿设置以将这些变化纳入考虑。
当在植入式装置中使用3轴加速度计或其它取向传感器时，不仅身体形状和身体部位的取向的差异导致内部3轴加速度计的植入取向相对于地球重力场的可变性，而且可以选择装置的植入取向以例如最佳地使用装置的主要诊断或治疗功能。例如，医疗装置可以被植入在被选择为最好地接收ECG信号的位置和取向中。植入式装置取向和位置的其它因素可包含定位植入物的瘢痕以最小化瘢痕的可见性并优化装置上的如pH监测器之类的其它传感器的性能。
图5A示出IMD 10B的旋转的实例侧倾角202，其具有如3轴加速度计的传感器的取向矢量205A。IMD 10B可包含类似于以上关于图1和2所述的IMD 10A和IMD 10的特征。在图5A的实例中，侧倾202是围绕装置的理想的前后中心轴线的角度，并且相对于患者的长轴测量旋转角度。长轴是从患者头顶穿过脊骨穿过踵部的线，并且平行于图5A所示的Y轴。换句话说，取向矢量205A相对于患者2的长轴以侧倾角202旋转。IMD 10B可以基本上类似于IMD10，或者可以是不同的IMD，例如心脏起搏器、心律转变器和/或除颤器。IMD10B可包含电路系统，例如处理电路系统80、存储器82、取向和活动传感器87以及取向和活动电路系统86，如上关于图2中的IMD 10所述。类似的医疗装置，包含可植入装置或外部装置，可以实施本文所述的关于IMD 10、10A和10B中任一种的技术。本文所示的IMD 10B的植入位置仅是实例，并且植入患者体内任何地方或例如用吊带或条带附接到患者的医疗装置可实施本文所述的任何技术。
图5B示出了植入患者体内的IMD 10B的实例俯仰角204。在图5B的实例中，俯仰204是绕患者/装置的左右轴线的旋转角，并且从平行于患者2的脊柱的线测量。取向矢量205A以俯仰角204绕左右轴旋转。
对于一些应用，可能需要考虑植入物的偏航。图5C示出了装置200的实例偏航206。在图5C中，偏航是绕患者长轴的旋转角，所述长轴是图5C中直线指向的Y轴。与绕长轴旋转的偏航206相比，侧倾202是从长轴测量的旋转。为了清楚起见，在图5C中使用取向矢量205A，并且如图5A和5B所示，取向矢量205A指向180度。当重要的是识别患者躺下时处于什么位置时，确定和补偿偏航206可能是有价值的。躺下位置包含仰卧(面朝上)和俯卧(面朝下)，以及其它位置，例如右肩朝上等。
如图2所示的处理电路系统80的医疗装置处理器可以通过接收响应于重力场的如3轴加速度计之类的传感器的输出来确定取向信息。基于传感器的输出，处理器可以确定传感器相对于重力场的重力矢量的取向矢量。此外，通过确定医疗装置中的传感器相对于患者的取向，例如确定传感器相对于患者的侧倾、俯仰和偏航，处理器可以确定患者2的姿势信息。在本公开中，确定传感器相对于患者的取向的过程被称为装置取向补偿，或简称为补偿。在一些实例中，患者可以处于预定的补偿姿势，例如直立。在Lee等人于2018年8月22日提交的题为“身体和身体部位取向和姿势监测(BODY AND BODY PART ORIENTATION ANDPOSTURE MONITORING)”的美国专利申请号16/109,023中更详细地描述了IMD 10B的处理电路系统80如何通过接收响应于重力场的传感器的输出来确定取向信息的附加描述。
图5A至5C所示和下文所述的实施例涉及植入患者2胸部的IMD 10B。在其它实例中，如图1所示的IMD 10，装置可被植入或捆扎在其它位置，并且过程可根据所选位置的需要进行修改。选择偏航206作为第一旋转角，其对于本公开的所选坐标惯例被限定为围绕IMD 10B的长y轴的旋转角，如图5C所示。偏航206用于对准装置，使得装置的x轴平行于植入部位处的皮肤表面。在所示实例中，y轴仍然平行于脊柱，并且IMD 10B的平面还不平行于植入物的平面。该取向可称为“偏航IMD”取向。
在一些实例中，选择俯仰204作为第二旋转角，如图5B所示。俯仰角对应于围绕IMD10B的x轴的旋转角，以具有“偏航IMD”的x-y平面的取向，使得它完全平行于植入部位中心处的皮肤表面。在该旋转期间，偏航IMD的x轴保持平行于患者腰部的平面，并且如果患者直立站立，则偏航和“俯仰IMD”取向的x轴仍然平行于地面。
通过定义偏航角，随后定义俯仰角204，现在已经通过这两个旋转定义了基于取向矢量205A的方向的植入部位的平面。如图5A和5C所示，植入平面平行于取向矢量205A，并且植入平面的x轴仍然平行于患者的腰部。第三和最后旋转角度，侧倾，对应于围绕装置的中心前/后z轴的旋转，所述旋转位于植入部位的中心，如图5A所示。
根据本公开的技术，IMD 10B自动检测并校准患者2体内的参考取向。当IMD 10B植入患者2体内时，临床医生可相对于患者2的身体校准IMD 10B的参考取向。随后，随着患者2改变身体姿势，患者2的身体部位的取向和IMD 10B的取向可能改变。IMD 10B可以检测IMD10B的取向的这种变化，并使用这种信息来确定患者2的身体部位的取向的变化或身体姿势的变化，以用于监测患者参数或控制治疗的递送。然而，随着时间的推移，IMD 10B可在患者2体内移位或旋转。这可在由IMD 10B执行的姿势检测操作中引起误差，因为只要IMD10B相对于患者2的相对位置保持稳定，由IMD 10B使用的参考点就可以保持有效。因此，随着时间的推移，IMD 10B的累积移位、旋转或其它移动可能需要IMD 10B的重新校准，以考虑IMD10B的新位置和/或取向。如本文所述，即使当IMD 10B的位置和/或取向在患者的身体内改变时，IMD 10B也自动重新校准用于执行姿势检测的参考取向。
图6是示出了患者的矢状平面601、冠状平面602和横向平面603的实例的概念图。平面601、602和603在图6中被描绘为垂直于读者的目光。矢状平面601是将患者2的身体分成左半部分和右半部分的概念平面。冠状平面602是将患者的身体分成前半部分和后半部分的概念平面。横向平面603是将患者2的身体分成上半部分和下半部分的概念平面。
图7A至7C是描绘了根据本公开的技术的患者的实例感测取向矢量数据的图。为方便起见，参考图2的IMD 10描述图7A至7C。然而，如图1的IMD 10A或图5A至5C的IMD 10B的其它医疗装置可以如关于图7A至7C所描述的那样操作。
如图7A至7C所示，取向和活动传感器87感测多个取向矢量702。多个取向矢量702包含患者2的活动水平的代表性采样，例如行走和/或活动时段以及坐着和/或不活动时段。在图7A的实例中，多个取向矢量702表示患者2的3天X、Y、Z加速度计测量。取向和活动电路系统86可以将多个取向矢量702中的每个取向矢量与患者2的活动水平相关联，如关于图8更详细地描述的。如图7A至7C所示，取向矢量702通常沿矢状平面712和横向平面714。
如在此更详细描述的，取向校准电路系统92执行聚类算法以识别与患者的直立姿势相关联的取向矢量710的群集。取向校准电路系统92对取向矢量710群集进行处理以识别指示患者2的站立姿势的直立矢量。取向校准电路系统92对取向矢量710进行处理以限定矢状平面712和横向平面714。
作为用于定义矢状平面712和横向平面714的实例，取向校准电路系统92可以考虑由它们的法向矢量限定的1142个潜在平面。这可以包含多达5亿种可能的组合。取向校准电路系统92限制每个平面到直立矢量的距离。例如，考虑取向矢量N，其中N与直立矢量之间的角度大于70度且小于110度，取向校准电路系统92将取向矢量N分类为属于与患者2的直立姿势相关联的取向矢量的子集。在N与直立矢量之间的角度小于45度的情况下，取向校准电路系统92将取向矢量N分类为属于与患者2的躺卧姿势相关联的取向矢量的子集。取向校准电路系统92可以执行剔除操作以去除冗余的直立取向矢量。在一些实例中，可移除超过37,000个冗余组合。取向校准电路系统92计算剩余367个平面的均方误差(MSE)，并且仅保留具有低误差协方差的平面对。这可以导致大约5,000个平面对的组合。取向校准电路系统92使用MSE将感测到的取向矢量702拟合到两个平面，得到矢状平面712和横向平面714的限定取向。一旦取向校准电路系统92已经限定了矢状平面712和横向平面714，取向校准电路系统92就基于取向矢量与一个矢状平面712和横向平面714的接近度，将多个取向矢量702中的每一个分类为属于与患者2的直立姿势相关联的取向矢量的子集，或者分类为属于与患者2的躺卧姿势相关联的取向矢量的子集。
取向校准电路系统92可以使用直立矢量703、矢状平面712和横向平面714来生成患者2的姿势的估计，例如患者的站立姿势的估计703、俯卧姿势的估计704、右侧躺卧姿势的估计706A和左侧躺卧姿势的估计706B，或仰卧姿势的估计708。估计703、704、706A至706B和708随后可由取向和活动电路系统86用作参考点，以用于确定患者2的姿势。
图8是描绘了根据本公开的技术的用于确定直立姿势矢量的从休息时段806A到活动时段806B的实例转变的图。如上所述，IMD 10可使用患者2的活动计数来确定患者的活动水平。如图8所示，患者2从休息时段806A转变到活动时段806B，再过渡到剧烈活动时段806C。休息时段806A可以表征为患者2的低水平活动，例如坐着、休息或睡觉，其表示为活动计数的低值。活动时段806B可以表征为患者2的活动水平，其对应于轻度或中度活动，例如行走或站立，其表示为活动计数的中值。剧烈活动时段806C可以表征为患者2的活动水平，其对应于高水平的身体锻炼，例如跑步、慢跑或进行剧烈活动，其表示为活动计数的高值。如图8所示，患者2的活动计数可以呈现两个拐点802和804。拐点802出现在休息时段806A与活动时段806B之间，并且拐点804出现在活动时段806B与剧烈活动时段806C之间。拐点802和804可以由临床医生确定，并且用于限定取向和活动电路系统86的预定阈值，以确定患者2的与特定活动计数相关联的活动水平。
如本文所述，IMD 10可感测患者2的多个取向矢量。IMD 10可基于患者2的活动计数同时确定患者2的活动水平。IMD 10可将多个取向矢量702中的每个取向矢量与患者2的活动水平相关联。在一些实例中，IMD 10确定用于确定IMD 10相对于患者2的身体的参考取向的直立矢量。可以从对应于活动时段806B的多个取向矢量的平均值来计算直立矢量。
在一些实例中，如剧烈活动时段806C的高强度活动时段可以与伪像相关联。在实例实施方案中，感测多个取向矢量的取向和活动传感器87的加速度计可以具有-3G到+3G的最大可测量极限(其中“G”是指地球重力的1个单位)。在剧烈活动时段806C的高强度活动，例如跑步、跳跃、爬楼梯或姿势转变，可能超过取向和活动传感器87的加速度计的最大可测量极限，从而导致加速度计饱和或“成轨道变化”。虽然加速度计由于高强度活动而饱和，但是由取向和活动传感器87感测的值可能是不准确的或受到误差的影响，从而导致患者2的姿势估计不佳。
为了降低高强度活动时段引起多个取向矢量的计算平均值中的误差的可能性，IMD 10可对患者2的所感测的多个取向矢量应用高强度活动滤波操作。例如，IMD 10可拒绝与如剧烈活动时段806C之类的高强度活动时段同时感测到的取向矢量。因此，IMD 10可以仅使用与活动水平的“平稳”区同时感测到的取向矢量来计算患者2的直立矢量和/或患者2的姿势。
IMD 10可实施高强度活动滤波操作以拒绝如本文所述以多种方式与高强度活动时段同时感测到的取向矢量。例如，IMD 10可将简单的绝对阈值或相对阈值应用于所确定的活动水平，以拒绝与超过该阈值的活动同时感测到的取向矢量。阈值例如可以是活动计数的最大值或由取向和活动传感器87的加速度计感测到的原始数据的最大值。作为另一实例，IMD 10可拒绝与取向和活动传感器87的加速度计的“成轨道变化”或饱和的实例同时感测到的取向矢量。
作为又一实例，IMD 10可应用更复杂的公式来拒绝与高强度活动时段同时感测到的取向矢量。作为实例实施方案，IMD 10确定活动计数积分窗口的活动计数。IMD 10确定与活动计数积分窗口同时感测到的取向矢量的时间稳定性。IMD 10可拒绝在活动计数积分窗口期间表现出低时间稳定性的取向矢量，所述低时间稳定性例如小于预定阈值的时间稳定性。例如，IMD 10将低通滤波器应用于取向和活动传感器87的感测的X、Y、Z加速度计值。IMD10将数学函数应用于所感测的X、Y、Z加速度计值，以确定所感测的X、Y、Z加速度计值的方差。数学函数可以包含例如大的线性趋势、最大值-最小值、绝对差的总和或其它函数。IMD10拒绝与取向和活动传感器87的感测的X、Y、Z加速度计值同时感测到的呈现高方差的取向矢量。
因此，根据本公开的技术，IMD 10可以使用自适应算法来使用传感器测量自动识别患者2的解剖平面。传感器测量例如可以是来自位于IMD 10内的一个或多个3轴加速度计、如图1的外部装置10之类的外部装置或外部附着到患者2身体的加速度计测量。本公开的技术消除了临床医生在植入IMD 10之后手动校准IMD 10的传感器到身体位置的需要。
使用由IMD 10执行的传感器测量来自动识别患者2的解剖平面的算法可被描述为具有两个组件。首先，IMD 10识别对应于患者2的直立姿势的直立矢量。其次，IMD 10将对患者2感测的多个取向矢量分类为指示患者2的姿势，例如直立、俯卧、仰卧、左侧躺卧或右侧躺卧。
IMD 10可以以不同的方式识别对应于患者2的直立姿势的直立矢量。作为一个实例，IMD10使用活动计数来识别直立矢量。在该实例中，IMD 10感测多个X、Y、Z加速度计测量，在本文中被描述为“取向矢量”，其对应于患者2的高强度活动时段。IMD 10将低通滤波器应用于加速度计测量，并在一天或多天内对测量进行平均，以获得平均矢量。IMD 10使用平均矢量作为直立矢量。如本文所述，“高强度活动”被限定为大于活动阈值的积分活动计数值，例如图8的拐点802、804之一。
活动计数的积分周期可以在约2秒至约5分钟的范围内。假定对直立活动的特异性在对应于约10秒的持续活动的最小长度的持续时间达到峰值。通过对连续的2秒活动时段求和可以获得较长持续时间的活动。IMD 10在与活动计数相同的积分窗口内对低通加速度计测量进行平均。因此，每个N秒活动相加对应于N秒取向矢量平均值。
在一些实例中，IMD 10每天或每N天连续地(例如，通过具有适当时间常数的无限脉冲响应(IIR)滤波器)对活动计数和取向矢量进行平均。给定每分钟或每天检测到的事件的数量，IMD 10可从临床医生或患者2接收关于用于检测患者2的活动时段的阈值的反馈，以便提高或降低患者2的活动时段的检测灵敏度。
作为另一实例，IMD 10使用患者2的步数或行走检测来识别直立矢量。在该实例中，IMD10感测多个X、Y、Z加速度计测量，其对应于患者2的检测到的行走时段。IMD 10将低通滤波器应用于加速度计测量，并在一天或多天内对测量进行平均，以获得平均矢量。IMD10使用平均矢量作为直立矢量。例如，IMD 10通过应用于原始加速度计或整合活动计数的步幅检测算法来检测行走。例如，IMD 10可将几个周期内的2秒整合活动计数中的一致模式解释为对应于具有高度特异性的“行走”。
IMD 10可以每天或每N天连续地(例如，通过具有适当时间常数的无限脉冲响应(IIR)滤波器)对多个行走时段进行平均。给定每分钟或每天检测到的事件的数量，IMD 10可从临床医生或患者2接收关于用于检测行走时段的阈值的反馈，以便提高或降低患者2的行走时段的检测灵敏度。
作为另一实例，IMD 10通过与如图1的外部装置10之类的外部装置接口连接来识别直立矢量，以确认检测到的患者2的姿势。例如，IMD 10响应于从外部装置10接收到确认患者2在特定时间(或先前)直立的通信，根据同期的低通滤波加速度计测量来更新计算的直立矢量。在一些实例中，直立矢量是多个加速度计测量的加权平均值，每个加速度计测量与外部装置10确认患者2为直立的时间一致。例如，外部装置10可以是确认患者2处于坐姿(例如，在驾驶时)的车辆、确认患者2站立在秤上的人体秤、在移动装置上执行的启动与患者2的周期性引导校准的应用程序或者通过步幅检测软件检测行走并确认患者2采取站立或行走姿势的移动装置。
IMD 10可使用多种方法来将针对患者2感测的多个取向矢量分类为指示患者2的姿势。作为一个实例，IMD 10可基于由每个取向矢量与计算出的直立矢量形成的角度将取向矢量分类为指示患者2的姿势。IMD 10根据如每2秒、每5分钟等的周期性标度来感测患者2的取向矢量。如果由取向矢量与直立矢量形成的角度小于或等于预定直立角度，则IMD 10可将取向矢量解释为指示直立姿势。如果由取向矢量与直立矢量形成的角度大于预定的直立角度，则IMD 10可将取向矢量解释为指示躺卧姿势。在一些实例中，预定直立角度是20度。在一些实例中，预定直立角度是45度。
尽管使用由取向矢量与直立矢量形成的角度来指示姿势可能容易实施，但是该方法仅能够确定患者2是直立还是躺卧。为了执行更精确的患者参数数据监测和/或治疗递送，患者2的姿势需要附加颗粒度。
作为另一实例，IMD 10可基于取向矢量与拟合到所感测的取向矢量的两个平面(例如，矢状平面和横向平面)之一的接近度来将取向矢量分类为指示患者2的姿势。在该实例中，IMD 10存储取向矢量的全部或子集(例如，低通滤波的X、Y、Z加速度计测量的平均值)和对应的活动值。在相同的N个时间间隔内计算取向矢量和活动值，并在几天内进行超量服务。在一些实例中，取向矢量和活动值数据存储在如云计算基础设施之类的IMD 10外部，或者存储在图4的外部服务器164和计算装置170之一中。
IMD 10将横向平面拟合到与患者2的直立姿势相关联的取向矢量的群集。如本文所述，术语横向平面和“直立平面”可互换使用。作为实例，为了减少分析所需的取向矢量的数量，IMD 10通过将每个矢量与球体上的网格元素相关联来对多个感测的取向矢量进行下采样。在一些实例中，IMD 10跟踪每个网格元素的多个矢量。IMD 10仅保留具有至少一个相关联取向矢量的网格元素。IMD 10将直立矢量的预定直立角度内的所有网格元素分类为属于网格元素的子集。在一些实例中，预定直立角度是20度。
IMD 10应用聚类算法将网格元素的子集扩展成包含附近邻居的网格元素的群集。在一些实例中，网格元素的群集与网格元素的子集中的网格元素具有小于10度的角间距。在一些实例中，IMD 10仅保留网格元素群集中的网格元素，与网格元素与之相比较的网格元素群集内的网格元素相比，前述网格元素具有不多于1个附加观察值。该约束减轻了不同群集的合并(例如，聚类算法被限制为将从低人口的区域移动到人口密集的区域)。由于在日常生活的正常活动期间，患者2的躯干通常前后转动的程度大于左右转动的程度，因此所得到的网格元素群集的长轴通常沿着横向平面下落。
IMD 10通过确定具有最大特征值的特征矢量来计算网格元素的群集内的主变化轴。IMD10通过对应的取向矢量的数量(例如，相关联的观察值的数量)来对网格元素的群集的协方差矩阵进行加权。IMD 10通过直立矢量与主特征矢量的叉积来计算横向平面的法向矢量。横向平面的法向矢量垂直于横向平面并且可以被认为限定横向平面的取向。
所得矢量大致指向两个平均姿势矢量中的一个(例如，左侧躺卧或右侧躺卧)。为了明确地分类躺卧姿势，横向平面的法向矢量必须指向单个已知矢量。作为这里使用的任意惯例，该已知矢量被选择为右侧躺卧。然而，也可以使用左侧躺卧。换言之，将特征矢量假定为指向患者2的平均仰卧矢量。
IMD 10可通过实施这样的假设，即后倾姿势(例如，朝向仰卧姿势)比前倾姿势(例如，朝向俯卧姿势)更普遍，从而为横向平面分配正确的极性。-IMD 10投射网格元素，即：1)在网格元素的上部群集之外；和2)从横向平面到横向平面小于45度。由对应取向矢量的数量加权的这些投影的平均值指向两个倾斜/躺卧姿势中更普遍的姿势，本公开的技术将其假设为仰卧位置。IMD 10通过经由直立矢量与优选躺卧矢量的叉积重新计算法向矢量来固定横向平面的法向矢量的极性。
此外，IMD 10将矢状平面拟合到不包含在与患者2的直立姿势相关联的网格元素群集内的取向矢量。如本文所述，术语矢状平面和“躺卧平面”可以互换使用。IMD 10将不包含在与患者2的直立姿势相关联的网格元素的群集中的每个取向矢量分类为属于取向矢量的第二子集。IMD计算取向矢量的第二子集中的每个取向矢量与取向矢量的第二子集中的每个其它取向矢量的叉积。IMD 10使其平面与直立矢量形成负角的任何所得叉积的符号翻转。
用于获得所得叉积的等式阐述如下，其中n是取向矢量的第二子集中的第一取向矢量且u是取向矢量的第二子集中的第二取向矢量：
Figure BDA0003553292290000251
IMD 10计算所得叉积的加权平均值。加权平均值是矢状平面的估计法向矢量。矢状平面的法向矢量垂直于矢状平面并且可以被认为限定矢状平面的取向。
IMD 10确定每个网格元素相对于横向平面和矢状平面的角度。在一些实例中，所述角度是连续值，IMD 10可以用于相对于离散姿势类改善患者姿势随时间的跟踪。例如，当患者2的身体角度在睡眠期间从5度改变到25度时，IMD 10可确定患者2已采取不同的姿势。IMD10基于与横向平面和矢状平面中的每一个的接近度将各个取向矢量分类为代表离散姿势类。在一些实例中，姿势类别包含直立、仰卧、俯卧、左侧躺卧和右侧躺卧。
为了将取向矢量与直立姿势相关联，IMD 10将那些取向矢量识别为指示具有高概率程度的直立姿势。这种高度可能的直立矢量被分类为满足以下所有标准：
·AOU<45°
·|AOT-90°|<45°
·|AOT-90°|<90°-AOS
其中AOU是取向矢量与直立矢量形成的角度，AOT是取向矢量与横向平面的法向矢量形成的角度，并且AOS是取向矢量与矢状平面的法向矢量形成的角度。
IMD 10可将“指示直立姿势”的分类扩展为取向矢量，所述取向矢量在以高概率程度指示直立姿势的取向矢量附近。例如，如果邻近未分类取向矢量的大部分取向矢量本身被分类为指示直立姿势，则IMD 10可将未分类取向矢量分类为指示直立姿势。在一些实例中，如果两个取向矢量具有小于20度的角间距，则这两个取向矢量被认为是“附近”或“相邻”的。
IMD 10可根据躺卧姿势对剩余的未分类取向矢量进行分类。例如，IMD 10将剩余的未分类取向矢量投影到矢状平面上。IMD 10从横向平面的法向矢量与矢状平面的法向矢量的叉积计算估计仰卧矢量。IMD 10将估计的仰卧矢量投影到矢状平面上。IMD 10针对每个投影取向矢量计算投影的角度与仰卧矢量投影的角度。
如果投影到矢状平面上的取向矢量与仰卧矢量投影之间的角度小于45度，则IMD10将取向矢量分类为指示仰卧姿势。如果投影到矢状平面上的取向矢量与仰卧矢量投影之间的角度大于135度，则IMD 10将取向矢量分类为指示俯卧姿势。
如果投影到矢状平面上的取向矢量与仰卧矢量投影之间的角度大于或等于45度且小于或等于135度，并且如果取向矢量与横向平面之间的角度小于0度，则IMD 10将取向矢量分类为指示左侧躺卧姿势。如果投影到矢状平面上的取向矢量与仰卧矢量投影之间的角度大于或等于45度且小于或等于135度，并且如果取向矢量与横向平面之间的角度大于或等于0度，则IMD 10将取向矢量分类为指示右侧躺卧姿势。取向矢量与横向平面之间的角度与左侧或右侧躺卧姿势之间的关系由以下等式描述：
Figure BDA0003553292290000261
因此，使用前述方法，IMD 10可自动校准IMD 10在患者2体内的参考取向，并精确地检测患者2的姿势，而不需要周期性的手动重新校准。
图9A至9H是示出了根据本公开的技术获得的实例患者姿势数据的图。如图9A至9H所示，将与图1的IMD 10A、图2的IMD 10或图5A至5C的IMD 10B类似的IMD植入49名受试者体内，并研究本公开的技术。记录每名受试者的3个参考数据集。每个参考数据集相隔1至3个月，包含站立、仰卧、左侧躺卧和右侧躺卧姿势。IMD每5分钟记录每名受试者的原始X、Y、Z加速度计值。对于本研究，将原始加速度计值校准并归一化为单位取向矢量。此外，植入的IMD记录每个受试者每5分钟的平均和最大活动计数。IMD使用3天的加速度计数据来估计IMD相对于受试者的参考取向。测量实际取向，并与IMD从传输日期估计的参考取向进行比较。
图9A是示出了与由IMD估计的参考取向相比的测量取向之间的估计误差的图。图9A描绘了针对直立、仰卧、左侧躺卧和右侧躺卧姿势估计的参考取向矢量的参考取向误差。
图9B是示出了由IMD估计的参考取向到横向(例如，直立)平面或矢状(例如，躺下)平面的距离的图。图9A描绘了直立参考取向到横向(例如，直立)平面的距离、仰卧参考取向到矢状(例如，躺下)平面的距离、左侧躺卧参考取向到矢状(例如，躺下)平面的距离以及右侧躺卧参考取向到矢状(例如，躺下)平面的距离。
图9C是示出了根据本公开的技术的直立法向矢量的图。具体地，图9C示出了一段时间内受试者的估计直立矢量的X、Y、Z值。从图9C可以推断，随着IMD在受试者体内的位置随时间变化，估计的直立矢量的X分量也随时间变化。
图9D和9E示出了转换为1分钟采样周期的来自9名健康受试者的模拟数据。图9D和9E表示每个受试者约20小时的采样时间，包含睡眠时段。如图9D和9E所示，由根据本公开的技术操作的IMD估计的旋转平面可以很好地区分身体位置。
图9D是示出了与由IMD估计的参考取向相比的测量取向之间的估计误差的图。图9D描绘了针对直立、仰卧、左侧躺卧和右侧躺卧姿势估计的参考取向矢量的参考取向误差。
图9E是示出了由IMD估计的参考取向到横向(例如，直立)平面和矢状(例如，躺下)平面的距离的图。图9E描绘了直立参考取向到横向平面和矢状平面的距离、仰卧参考取向到横向平面和矢状平面的距离、左侧躺卧参考取向到横向平面和矢状平面的距离以及右侧躺卧参考取向到横向平面和矢状平面的距离。
图9F是示出了模拟患者的活动计数与受试者的估计直立矢量的X、Y、Z值相比较的图。
图9G是示出了由IMD估计的参考取向到横向(例如，直立)平面或矢状(例如，躺下)平面的距离的图。图9G描绘了直立参考取向到横向(例如，直立)平面的距离、仰卧参考取向到矢状(例如，躺下)平面的距离、左侧躺卧参考取向到矢状(例如，躺下)平面的距离以及右侧躺卧参考取向到矢状(例如，躺下)平面的距离。
图9H是示出了由IMD估计的参考取向与IMD的测量取向相比较的图。图9H描绘了用于估计IMD 10的参考取向的几种类型的方法之间的相关性。如图9H所示，估计的直立矢量彼此高度相关(例如，r＝0.95)。此外，估计的直立矢量与测量的参考取向很好地相关。例如，指数平均值被确定为r＝0.82，并且变化点阈值被确定为r＝0.80。
因此，本公开的技术可以允许IMD估计患者身体的旋转平面，以便获得多个身体姿势的准确估计。虽然在一些实例中，如上所述的直立矢量的移动平均值可能足以估计患者的直立姿势的参考矢量，但通过将取向矢量拟合到上述横向平面和矢状平面来估计参考点的更复杂的方法可允许IMD估计其它姿势的参考矢量，例如区分左侧躺卧姿势和右侧躺卧姿势或区分仰卧姿势和俯卧姿势。
图10是示出了根据本公开的技术的实例操作的流程图。为方便起见，参考图1的IMD 10A描述图10的操作。然而，图10的操作可由如图2的IMD 10或图5A至5C的IMD 10B之类的其它医疗装置执行。另外，图10的操作可至少部分地由与IMD通信的如外部装置12之类的计算装置执行，或由任何一个或多个协调的装置的处理电路系统和本文所述的其它电路系统执行。
IMD 10A在一段时间内感测相对于重力场的多个取向矢量(1002)。典型地，每个取向矢量指向与地球重力场的方向相反的方向。因此，取向矢量可假定为指向“向上”，并可用作参考点以确定IMD 10相对于地球重力场的当前取向。在一些实例中，IMD 10包含一个或多个加速度计，例如3轴加速度计，所述加速度计能够检测静态取向或三维矢量。
IMD 10A对多个取向矢量进行处理以识别直立矢量(1004)。直立矢量可以对应于患者2的直立姿势，例如站立或坐姿。本公开的技术假定患者在24小时时段中的大部分时间(或白天时间中的大部分时间)处于直立姿势。因此，多个取向矢量的平均矢量可被假定为大致对应于患者的直立姿势。然而，通过对多个取向矢量进行滤波以获得与期望患者2活动的一天中的时间或患者2的高活动水平相关联的矢量集，可以使直立矢量更精确。
作为用于确定直立矢量的一个实例，IMD 10A在一段时间内感测IMD 10A相对于重力场的多个取向矢量。IMD 10A确定多个取向矢量中对应于患者2的超过患者活动阈值的活动水平的一个或多个取向矢量。IMD 10A可以对与患者2的超过患者活动阈值的活动水平相对应的一个或多个取向矢量进行平均，使得平均矢量对应于直立矢量。
作为用于确定直立矢量的另一实例，IMD 10A在一段时间内感测IMD 10A相对于重力场的多个取向矢量。IMD 10A确定多个取向矢量中的对应于患者的行走活动的一个或多个取向矢量。例如，IMD 10A可以使用步幅检测器或计步器来确定患者2何时行走，并且仅选择与患者的行走活动同时感测到的那些取向矢量。IMD 10A可以对与患者2的超过患者活动阈值的活动水平相对应的一个或多个取向矢量进行平均，使得平均矢量对应于直立矢量。
作为确定直立矢量的另一实例，如外部装置12之类的外部装置可确定患者2的姿势并将所确定的姿势传输到IMD 10A。例如，外部装置12可以从患者接收指示患者2已经采取的姿势的输入。另外，外部装置12可以包括计步器、加速度计或能够检测患者12的姿势的其它类型的传感器。IMD 10A在一段时间内感测IMD 10A相对于重力场的多个取向矢量。IMD10A从外部装置12接收患者2的针对所感测的取向矢量所确定的姿势。IMD 10A基于感测到的与患者2的各种姿势相关联的取向矢量来确定多个取向矢量中对应于患者的直立姿势的一个或多个取向矢量。IMD 10A可以对与患者2的超过患者活动阈值的活动水平相对应的一个或多个取向矢量进行平均，使得平均矢量对应于直立矢量。
IMD 10A对多个取向矢量进行分类以限定横向平面(1006)。IMD 10A相对于直立矢量对多个取向矢量进行分类以限定患者2的横向平面。患者2的横向平面是将患者2的身体大致分成上部和下部的概念平面。本公开的技术假定在患者2的横向平面上方和下方感测的感测取向矢量可以分别对应于患者2的直立位置或躺卧位置。
为了确定横向平面，IMD 10A针对每个感测取向矢量进行分类，确定取向矢量与直立矢量之间的角度。IMD 10A将取向矢量与直立矢量之间的角度与预定的直立角度进行分类、比较。例如，预定直立角度与直立角度相差大约20度。如果取向矢量与直立矢量之间的角度小于预定直立角度，则IMD 10A将相应的取向矢量分类为与患者的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集中的一个取向矢量。如果取向矢量与直立矢量之间的角度大于或等于预定直立角度，则IMD 10A将相应的取向矢量分类为与患者的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集中的一个取向矢量。IMD 10A将患者的横向平面限定为与患者2的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集和与患者2的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集之间的平面。
此外，IMD 10A对多个取向矢量进行分类以限定患者2的矢状平面(1008)。患者2的矢状平面是将患者2的身体大致分为左半部分和右半部分的概念平面。本公开的技术假设指向患者2的矢状平面的左侧和右侧所感测到的感测取向矢量可以对应于患者躺在身体的左侧或右侧(例如，左侧躺卧或右侧躺卧姿势)。
作为用于确定矢状面的一个实例，IMD 10A基于由取向矢量相对于直立矢量形成的角度将每个取向矢量与球体的网格元素相关联。IMD 10A识别多个网格元素的子集，所述网络元素与直立矢量形成小于预定直立角度的角度。在一些实例中，预定直立角度是20度。IMD 10A应用聚类算法来识别多个网格元素中与多个网格元素的子集相邻的网格元素的群集。在一些实例中，如果网格元素与多个网格元素的子集的网格元素偏移小于10度，则网格元素是多个网格元素的子集的邻居。IMD 10A确定网格元素群集的主特征矢量。主特征矢量包括比网格元素群集的多个特征矢量中的每个其它特征矢量更高的特征值。IMD 10A基于直立矢量与主特征矢量的叉积确定法向矢量，所述法向矢量限定患者2的矢状平面，其中法向矢量垂直于矢状平面。
作为用于确定矢状平面的另一实例，IMD 10A将每个取向矢量分类为与患者的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集中的一个取向矢量或与患者的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集中的一个取向矢量。IMD 10A计算与患者的直立姿势相关联的多个取向矢量的第一子集中的每个取向矢量和与患者的躺卧姿势相关联的多个取向矢量的第二子集中的每个取向矢量之间的多个叉积。IMD 10A确定每个叉积的加权平均值，以获得限定患者2的矢状平面的法向矢量。
IMD 10A基于直立矢量、横向平面和矢状平面来确定IMD 10A相对于患者2的身体的参考取向(1010)。IMD 10A感测患者相对于重力场的当前取向矢量(1012)。IMD 10A基于当前取向矢量与参考取向的关系来确定患者2的姿势(1014)。一般而言，如果取向矢量类似于直立矢量并且在横向平面之上，则IMD 10A确定患者2处于直立姿势。如果取向矢量与直立矢量不相似、在横向平面之下并且大致沿着矢状平面定位，则IMD 10A确定患者2处于俯卧或仰卧位置。如果取向矢量与直立矢量不相似、大致沿着横向平面定位并且位于矢状平面的左侧或右侧，则IMD 10A确定患者2处于左侧横卧位置或右侧横卧位置。下面更详细地描述相对于直立矢量、横向平面和矢状平面评估取向矢量的附加细节。
由于一些固有的传感器不精确性和建模误差，由IMD 10A构造的横向平面可以与患者2的实际真实的矢状平面共面或不共面。此外，由IMD 10A构成的矢状平面可以与患者2的实际真实的横向平面共面或不共面。此外，由IMD 10A构成的横向平面和矢状平面可以不必彼此垂直(如患者2的实际真实的横向平面和矢状平面一样)。然而，本公开的技术的优点在于，IMD 10A仍可精确地校准IMD 10A相对于患者2的身体的取向，使得IMD 10A可精确地检测患者2的姿势，即使患者2的由取向校准电路系统92计算的横向平面和矢状平面彼此不垂直或与患者2的实际真实的横向平面和矢状平面共面。
图11是示出了根据本公开的技术的实例操作的流程图。为方便起见，参考图1的IMD 10A描述图10的操作。然而，图10的操作可由如图2的IMD 10或图5A至5C的IMD 10B之类的其它医疗装置执行。具体地，图11示出了用于确定IMD 10的直立矢量的实例操作。如下文更详细描述的，IMD 10A基于患者2的平均活动计数来设置活动阈值，基于当前活动计数来确定是否应当将感测到的取向矢量合并到用于估计直立矢量的取向矢量子集中，并且接着基于与患者的高强度活动时段一致的取向矢量子集的移动平均值来估计当前直立矢量。
IMD 10A确定患者2的活动计数(1102)。活动计数可用于指示患者2的活动或活动水平。例如，IMD 10A对N个连续样本的加速度计信号的AC部分的幅度求和。例如，假设采样以25Hz发生，N可以被设置为25，使得计数逻辑提供在一秒内获得的样本的总和。该总和可以被称为“活动计数”。当患者2的活动计数超过第一预定水平时，IMD 10A可确定患者2已从休息状态转变到活动状态。
在一些实例中，IMD 10A将高强度活动滤波器应用于患者2的活动计数(1103)。例如，IMD 10可以将患者2的当前活动计数与第二预定水平进行比较。如果患者2的当前活动计数超过第二预定水平，则IMD 10丢弃在当前活动计数的时间间隔内同时感测到的取向矢量。在一些实例中，高强度活动时段可以与伪像相关联。例如，患者2的高强度活动，例如跑步、跳跃或爬楼梯，可能超过取向和活动传感器87的加速度计的最大可测量极限，从而导致加速度计饱和或“成轨道变化”。虽然加速度计由于高强度活动而饱和，但是由取向和活动传感器87感测的值可能是不准确的或受到误差的影响，从而导致患者2的姿势估计不佳。通过拒绝与指示患者2的高强度活动时段的活动计数同时感测到的取向矢量，IMD 10A可减少由于患者2的高强度活动时段而引起的误差。因此，IMD 10随后可以仅使用与活动水平的“平稳”区同时感测到的取向矢量来计算患者2的直立矢量和/或患者2的姿势。
IMD 10A进一步计算患者2的过去活动计数的指数平均值(1104)。IMD 10A将当前活动计数与指数平均值进行比较(1106)。响应于确定当前活动计数小于活动计数的指数平均值(例如，1106的“否”框)，IMD 10A丢弃在当前活动计数的时间间隔内同时感测到的取向矢量(1108)。响应于确定当前活动计数大于活动计数的指数平均值(例如1106的“是”框)，IMD 10A在与患者2的直立姿势相关联的取向矢量的子集中包含在当前活动计数的时间间隔内同时感测的取向矢量(1110)。
在前述实例中，IMD 10A被描述为保持与患者2的直立姿势相关联的取向矢量的子集。然而，在其它实例中，IMD 10A可使用无限脉冲响应(IIR)滤波来估计直立矢量。IIR滤波器可能仅需要前一滤波器输出(例如，与患者2的高强度活动相关联的前一取向矢量的移动平均值)和当前取向矢量来计算IIR滤波器的下一输出(例如，更新的直立矢量)。使用IIR滤波器可以减少IMD 10A存储为患者2感测到的大量取向矢量集以准确估计直立矢量的需要。
IMD 10A计算与患者2的直立姿势相关联的取向矢量的子集中的取向矢量的指数平均值(1112)。IMD 10A可以使用取向矢量的指数平均矢量作为参考直立矢量。换言之，IMD10A可将参考直立矢量分类为指示患者2的直立姿势。
在一些实例中，本公开的技术包含系统，其包括执行本文描述的任何方法的构件。在一些实例中，本公开的技术包含计算机可读介质，其包括使处理电路系统执行本文所述的任何方法的指令。
应当理解，本文公开的各个方面可以与说明书和附图中具体呈现的组合不同的组合进行组合。还应理解，取决于实例，本文描述的过程或方法中的任一个的某些动作或事件可以不同顺序执行，可被添加、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，尽管为了清楚起见，将本公开的某些方面描述为由单个模块、单元或电路来执行，但是应理解，本公开的技术可由与例如医疗装置相关联的单元、模块或电路系统的组合来执行。
在一个或多个实例中，所描述的技术可在硬件、软件、固件或其任何组合中实施。如果以软件实施，则可以将功能以一个或多个指令或代码的形式存储在计算机可读介质上并且可以由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可以包含非暂时性计算机可读介质，其对应于有形介质，诸如，数据存储介质(例如，RAM、ROM、EEPROM、闪存或可以用于存储呈指令或数据结构形式的期望程序代码并且可以由计算机访问的任何其它介质)。
指令可由一个或多个处理器执行，所述一个或多个处理器为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系统。因此，如本文所使用的术语“处理器”或“处理电路系统”可指代任何前述结构或者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个或多个电路或逻辑元件中。
项目1.一种方法，其包括：
由可植入医疗装置(IMD)的一个或多个传感器感测所述IMD相对于重力场的多个取向矢量；
由所述IMD的处理电路系统对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于患者的直立姿势；
由所述处理电路系统相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；
由所述处理电路系统相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及
由所述处理电路系统并基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面来确定所述IMD的参考取向。
项目2.根据项目1所述的方法，其中对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量包括：
在一段时间内感测所述多个取向矢量；
确定所述多个取向矢量中对应于所述患者的超过患者活动阈值的活动水平的一个或多个取向矢量；以及
对所述一个或多个取向矢量进行平均以计算所述直立矢量。
项目3.根据项目1所述的方法，其中对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量包括：
在一段时间内感测所述多个取向矢量；
确定所述多个取向矢量中对应于所述患者的行走活动的一个或多个取向矢量；以及
对所述一个或多个取向矢量进行平均以计算所述直立矢量。
项目4.根据项目1所述的方法，其中对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量包括：
在一段时间内感测所述多个取向矢量；
从外部装置接收针对所述多个取向矢量中的每一个的所述患者的姿势的指示；
基于所述患者的所述姿势的所述指示，确定对应于所述患者的直立姿势的所述多个取向矢量中的一个或多个取向矢量；以及
对所述一个或多个取向矢量进行平均以计算所述直立矢量。
项目5.根据项目1所述的方法，其中将所述多个取向矢量分类以限定所述患者的所述横向平面包括：
对于所述多个取向矢量中的每个取向矢量：
确定所述取向矢量与所述直立矢量之间的角度；
将所述取向矢量与所述直立矢量之间的所述角度与预定直立角度进行比较；以及
基于所述比较，将所述取向矢量分类为与所述患者的直立姿势相关联的所述多个取向矢量的第一子集中的一个取向矢量或与所述患者的躺卧姿势相关联的所述多个取向矢量的第二子集中的一个取向矢量；以及
将所述患者的所述横向平面限定为与所述患者的所述直立姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第一子集和与所述患者的所述躺卧姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第二子集之间的平面。
项目6.根据项目5所述的方法，其中将所述取向矢量分类为与所述患者的所述直立姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第一子集中的一个取向矢量或与所述患者的所述直立姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第二子集中的一个取向矢量包括：
响应于确定所述取向矢量与所述直立矢量之间的所述角度小于所述预定直立角度，将所述取向矢量分类为与所述患者的所述直立姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第一子集中的一个取向矢量；以及
响应于确定所述取向矢量与所述直立矢量之间的所述角度大于或等于所述预定直立角度，将所述取向矢量分类为与所述患者的所述躺卧姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第二子集中的一个取向矢量；
项目7.根据项目1所述的方法，其中将所述多个取向矢量分类以限定所述患者的所述矢状平面包括：
基于由所述取向矢量和所述直立矢量形成的角度将所述多个取向矢量中的每个取向矢量与球体的多个网格元素中的网格元素相关联；
识别所述多个网格元素的子集，所述网络元素与所述直立矢量形成小于预定直立角度的角度；
应用聚类算法来识别所述多个网格元素中与所述多个网格元素的所述子集相邻的网格元素的群集；
确定所述网格元素群集的主特征矢量，其中所述主特征矢量包括比所述网格元素群集的多个特征矢量中的每个其它特征矢量更高的特征值；以及
基于所述直立矢量与所述主特征矢量的叉积确定法向矢量，其中所述法向矢量限定所述患者的所述矢状平面。
项目8.根据项目1所述的方法，其中所述IMD的所述参考取向是所述IMD在所述患者体内的参考取向，并且
其中所述方法进一步包括基于所述IMD在所述患者体内的所述参考取向来确定所述患者的姿势。
项目9.根据项目8所述的方法，其中确定所述患者的所述姿势包括：
由IMD的所述一个或多个传感器感测所述患者相对于所述重力场的当前取向矢量；以及
由所述处理电路系统并基于所述当前取向矢量与所述IMD的所述参考取向的关系来确定所述患者的所述姿势。
项目10.根据项目1所述的方法，其中所述患者的限定的横向平面基本上不垂直于所述患者的限定的矢状平面。
项目11.根据项目1所述的方法，其中对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量包括：
确定所述多个取向矢量中与所述患者的高强度活动水平并发的至少一个取向矢量；以及
拒绝所述至少一个取向矢量以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量。
已经描述了各种实例。这些和其它实例在以下权利要求的范围内。

Claims (9)

1.一种可植入医疗装置(IMD)，其包括：
一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置成感测所述IMD相对于重力场的多个取向矢量；以及
处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：
对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于患者的直立姿势；
相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；
相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及
基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面确定所述IMD的参考取向。
2.根据权利要求1所述的IMD，其中为了对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量，所述处理电路系统被配置成：
在一段时间内感测所述多个取向矢量；
确定所述多个取向矢量中对应于所述患者的超过患者活动阈值的活动水平的一个或多个取向矢量；以及
对所述一个或多个取向矢量进行平均以计算所述直立矢量。
3.根据权利要求2所述的IMD，其中为了对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的所述直立矢量，所述处理电路系统被配置成：
在一段时间内感测所述多个取向矢量；
确定所述多个取向矢量中对应于所述患者的行走活动的一个或多个取向矢量；以及
对所述一个或多个取向矢量进行平均以计算所述直立矢量。
4.根据权利要求3所述的IMD，其中为了对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的所述横向平面，所述处理电路系统被配置成：
对于所述多个取向矢量中的每个取向矢量：
确定所述取向矢量与所述直立矢量之间的角度；
将所述取向矢量与所述直立矢量之间的所述角度与预定直立角度进行比较；以及
基于所述比较，将所述取向矢量分类为与所述患者的直立姿势相关联的所述多个取向矢量的第一子集中的一个取向矢量或与所述患者的躺卧姿势相关联的所述多个取向矢量的第二子集中的一个取向矢量；以及
将所述患者的所述横向平面限定为与所述患者的所述直立姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第一子集和与所述患者的所述躺卧姿势相关联的所述多个取向矢量的所述第二子集之间的平面。
5.根据权利要求1所述的IMD，其中所述IMD的所述参考取向是所述IMD在所述患者体内的参考取向，并且
其中所述处理电路系统进一步被配置成基于所述IMD在所述患者体内的所述参考取向来确定所述患者的姿势。
6.根据权利要求5所述的IMD，其中为了确定所述患者的所述姿势，所述处理电路系统被配置成：
由IMD的所述一个或多个传感器感测所述患者相对于所述重力场的当前取向矢量；以及
由所述处理电路系统并基于所述当前取向矢量与所述IMD的所述参考取向的关系来确定所述患者的所述姿势。
7.一种系统，其包括：
一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置成感测可植入医疗装置(IMD)相对于重力场的多个取向矢量；以及
处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：
对所述多个取向矢量进行处理以识别所述多个取向矢量中的直立矢量，所述直立矢量对应于患者的直立姿势；
相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的横向平面；
相对于所述直立矢量对所述多个取向矢量进行分类以限定所述患者的矢状平面；以及
基于所述直立矢量、所述横向平面和所述矢状平面确定所述IMD的参考取向。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述IMD包括所述处理电路系统。
9.根据权利要求7所述的系统，其中外部医疗装置包括所述处理电路系统。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230346258A1 (en) * 2022-04-28 2023-11-02 Pacesetter, Inc. System for determining change in position of an implanted medical device within an implant pocket

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5593431A (en) 1995-03-30 1997-01-14 Medtronic, Inc. Medical service employing multiple DC accelerometers for patient activity and posture sensing and method
US6044297A (en) 1998-09-25 2000-03-28 Medtronic, Inc. Posture and device orientation and calibration for implantable medical devices
US7471290B2 (en) 2005-11-18 2008-12-30 Cardiac Pacemakers, Inc. Posture detection system
US8366641B2 (en) 2005-11-18 2013-02-05 Cardiac Pacemakers, Inc. Posture detector calibration and use
US8165840B2 (en) 2008-06-12 2012-04-24 Cardiac Pacemakers, Inc. Posture sensor automatic calibration
US20100010338A1 (en) 2008-07-08 2010-01-14 Peter Van Dam Implantable Medical Device Orientation Detection Utilizing an External Magnet and a 3D Accelerometer Sensor
US8282580B2 (en) 2008-07-11 2012-10-09 Medtronic, Inc. Data rejection for posture state analysis
US8708934B2 (en) 2008-07-11 2014-04-29 Medtronic, Inc. Reorientation of patient posture states for posture-responsive therapy
US9776008B2 (en) 2008-07-11 2017-10-03 Medtronic, Inc. Posture state responsive therapy delivery using dwell times
US8751011B2 (en) 2008-07-11 2014-06-10 Medtronic, Inc. Defining therapy parameter values for posture states
US8249718B2 (en) 2008-07-11 2012-08-21 Medtronic, Inc. Programming posture state-responsive therapy with nominal therapy parameters
US8231555B2 (en) 2009-04-30 2012-07-31 Medtronic, Inc. Therapy system including multiple posture sensors
US8388555B2 (en) 2010-01-08 2013-03-05 Medtronic, Inc. Posture state classification for a medical device
WO2011100422A1 (en) 2010-02-15 2011-08-18 Cardiac Pacemakers, Inc. Methods for constructing posture calibration matrices
EP2598028B1 (en) 2010-07-27 2017-01-18 Koninklijke Philips N.V. Automatic orientation calibration for a body-mounted device
US9271665B2 (en) 2011-05-20 2016-03-01 The Regents Of The University Of California Fabric-based pressure sensor arrays and methods for data analysis
US9632981B2 (en) 2012-07-12 2017-04-25 Vital Connect, Inc. Calibration of a chest-mounted wireless sensor device for posture and activity detection
JP2017535316A (ja) 2014-09-30 2017-11-30 深▲せん▼市大耳馬科技有限公司Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｄａｒｍａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 姿勢と生命徴候用モニターリングシステム及び方法
US10477354B2 (en) 2015-02-20 2019-11-12 Mc10, Inc. Automated detection and configuration of wearable devices based on on-body status, location, and/or orientation
JP6660110B2 (ja) 2015-07-23 2020-03-04 原田電子工業株式会社 歩行解析方法および歩行解析システム
US9937352B2 (en) 2015-10-22 2018-04-10 Medtronic, Inc. Rate responsive cardiac pacing control using posture
CA3021087A1 (en) 2016-04-13 2017-10-19 Strong Arm Technologies, Inc. Systems and devices for motion tracking, assessment, and monitoring and methods of use thereof
US10952686B2 (en) 2016-08-02 2021-03-23 Medtronic, Inc. Mobile application to prompt physical action to measure physiologic response in implantable device
US20180177436A1 (en) 2016-12-22 2018-06-28 Lumo BodyTech, Inc System and method for remote monitoring for elderly fall prediction, detection, and prevention

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