CN115397330A - 心脏信号qt间期检测 - Google Patents

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CN115397330A CN202180025030.6A CN202180025030A CN115397330A CN 115397330 A CN115397330 A CN 115397330A CN 202180025030 A CN202180025030 A CN 202180025030A CN 115397330 A CN115397330 A CN 115397330A
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Abstract

本文公开用于检测心脏信号的一个或多个参数的实例装置。所述装置包含一个或多个电极和感测电路系统，所述感测电路系统被配置成经由所述一个或多个电极感测心脏信号。所述装置进一步包含处理电路系统，所述处理电路系统被配置成确定所述心脏信号的R波，并且基于所述所确定R波确定所述心脏信号的先前RR间期和所述心脏信号的当前RR间期。所述处理电路系统进一步被配置成基于所述当前RR间期或所述先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗，确定所述搜索窗中的所述心脏信号的T波，并且基于所述所确定T波和所述所确定R波确定QT间期。

Description

心脏信号QT间期检测
技术领域
本公开涉及心脏监测，并且更确切地说，涉及心脏信号中的QT间期或校正QT间期(QTc)的检测。
背景技术
心脏信号分析可以由各种装置执行，例如，植入式医疗装置(IMD)、插入式心脏监测器(ICM)和外部装置(例如，智能手表、健身监测器、移动装置、动态心电图监测器、可穿戴除颤器等)。例如，装置可以被配置成处理由一个或多个电极感测到的心脏信号(例如，心脏电描记图(EGM)和心电图(ECG))。心脏信号的特征可以包含P波、Q波、R波、S波、QRS复合波和T波。QT间期是从QRS复合波开始到T波结束的时间。QTc间期是已经使用公式相对于心率标准化或校正的QT间期。准确地检测和描绘心脏信号中的特征(例如QT间期或QTc间期)对于监测例如心源性猝死风险的患者健康状况可能很重要。
发明内容
一般来说，本公开涉及用于识别一个或多个特征和/或确定患者的心脏信号(例如，EGM和/或ECG)的一个或多个参数的装置和技术。例如，本公开描述用于识别QT间期或QTc间期的技术，这可以实现预测患者是否正在经历或将经历快速性心律失常或可能导致心源性猝死的其它异常心律。在一些实例中，IMD可以向患者递送疗法以终止或防止预测的快速性心律失常。
在一个实例中，装置包含一个或多个电极；感测电路系统，所述感测电路系统被配置成经由一个或多个电极感测心脏信号；以及处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：确定心脏信号的R波；基于所确定R波确定心脏信号的先前RR间期；基于所确定R波确定心脏信号的当前RR间期；基于当前RR间期或先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；确定搜索窗中的心脏信号的T波；以及基于所确定T波和所确定R波确定QT间期。
在另一实例中，方法包含感测心脏信号；确定心脏信号的R波；基于所确定R波确定心脏信号的先前RR间期；基于所确定R波确定心脏信号的当前RR间期；基于当前RR间期或先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；确定搜索窗中的心脏信号的T波；以及基于所确定T波和所确定R波确定QT间期。
在另一实例中，一种非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体存储指令集，所述指令集在执行时使系统确定心脏信号的R波；基于所确定R波确定心脏信号的先前RR间期；基于所确定R波确定心脏信号的当前RR间期；基于当前RR间期或先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；确定搜索窗中的心脏信号的T波；以及基于所确定T波和所确定R波确定QT间期。
本发明内容旨在提供对本公开中所描述的主题的概述。本发明内容并不旨在提供对以下附图和说明书内详细描述的系统、设备和方法的排他性或详尽解释。在以下附图和说明书中阐述了本公开的一个或多个示例的进一步细节。其它特征、靶和优点将根据描述和附图以及权利要求变得明显。
附图说明
图1结合患者说明实例医疗系统的环境。
图2是说明图1的医疗系统的插入式心脏监测器(IMD)的实例配置的功能框图。
图3是说明图1和2的ICM的实例配置的概念侧视图。
图4是说明图1的外部装置的实例配置的功能框图。
图5A和5B是说明根据本公开的技术的用于R波和T波检测器的实例主要和辅助感测通道的概念图。
图6是说明EGM信号和对应整流波形的实例片段的概念图。
图7是说明根据本公开的技术的描绘可以由QT检测算法计算的不同参数的EGM信号的实例片段的概念图。
图8是说明根据本公开的技术的描绘window_start和window_end参数的计算的EGM信号的实例片段的概念图。
图9是说明根据本公开的技术的在当前RR间期与先前RR间期之间的差大于500毫秒(ms)的情况下描绘window_start和window_end参数的计算的EGM信号的实例片段的概念图。
图10是说明用于辅助手动地注释数据集的实例MATLAB GUI的概念图。
图11是说明手动注释的实例的概念图。
图12是说明针对开发数据集中的每次心跳的基于手动注释的QT间期与基于本公开的技术的QT间期检测结果之间的差的直方图的概念图。
图13是说明针对开发数据集中的每次心跳的基于手动注释的QT校正(QTc)间期与基于本公开的技术的QTc间期检测结果之间的差的直方图的概念图。
图14是说明针对开发数据集中的46个独特装置的基于手动注释的QTc间期与基于本公开的技术的QTc间期检测结果之间的差的平均值的直方图的概念图。
图15A-D是说明根据本公开的技术的描绘手动注释和检测两者的来自装置的实例EGM条的概念图，其中(QTc间期(真)-QTc间期(检测的算法))的平均值大于25ms。
图16是说明根据本公开的技术的描绘手动注释和检测两者的来自开发数据集的EGM条的实例的概念图，所述EGM条在不同RR间期处具有不同形态和取向的T波。
图17A-B是描绘根据本公开的技术的来自开发数据集的EGM条的实例的概念图，所述EGM条描绘由手动注释以及检测两者检测到的QTc间期的逐搏变化。
图18A-B是说明本公开的实例技术的流程图。
图19是说明本公开的实例技术的流程图。
图20是说明本公开的实例技术的流程图。
具体实施方式
本公开描述用于识别心脏信号的一个或多个参数，例如QT间期的技术。参数可以用于例如检测或预测心律失常，评估患者的其它状况，例如电解质变化、糖尿病状态变化、液体过载或脱水，或者配置和/或评估疗法，例如药理学疗法。
T波表示心室复极。心室的复极开始于心室的心外膜表面，并且通过心室壁向内到达心内膜表面。T波发生在心室收缩的最后阶段。T波的开始是从S-T段的第一次或突然或逐渐偏离。T波返回到基线的点标志着T波的结束。
从QRS复合波的开始到T波的结束测量心电图(ECG)上的QT间期。QT间期表示心室去极和复极或收缩和放松所花费的时间。心脏的这种电活动通过通道介导，通道是心肌细胞膜内的复杂分子结构，调节心肌细胞内外的离子流。参见例如Viskin S.的“长QT综合征和尖端扭转型室性心动过速”，《柳叶刀》，第62(13)卷，第1625至1633页，1999年(以下简称Viskin)。带正电离子(钠和钙)的快速流入导致正常的心肌去极化。当钾离子的流出超过此流入时，发生心肌复极。离子通道的功能失常通过钾离子的不充分流出或钠离子的过量流入导致细胞内过量的带正电离子。这种细胞内过量的带正电离子延长心室复极并且导致QT间期延长。参见例如Al-Khatib SM等人的“临床医生应了解的QT间期”，《美国医学会杂志》，第289(16)卷，第2120至2127页，2003年(下文称为Al-Khatib)。
异常长或异常短的QT间期与发生异常心律和心源性猝死的风险增加相关。QT间期异常可能由遗传条件(例如长QT综合征)、某些药物(例如索他洛尔或匹托司坦)、血液中某些盐的浓度紊乱(例如低钾血症和低镁血症)或激素失衡(例如甲状腺功能减退)或血糖变化引起。正常QT间期随年龄和性别而变化并且通常约为0.36至0.44秒。对于任何年龄或性别，大于或等于0.50秒的任何值都可能被视为危险。参见例如Cox、Natalie K的“QT间期：多长时间太长？”，《护理变得难以置信的简单》，第9(2)卷，第17至21页，2011年。ECG的QT间期已获得临床重要性，主要是因为此间期的延长可能使人易患潜在致命的室性心律失常，称为如在Viskin中讨论的可能导致心源性猝死的尖端扭转型室性心动过速。
在临床环境中，现在广泛认识到QT间期的典型测量值具有显著的变异性，这可能会影响解释。QT间期测量的这种变异性由以下造成：生物因素，例如昼夜效应、自主神经张力、电解质和药物的差异；技术因素，包含环境、记录处理和ECG记录采集；以及由T波形态、噪声基线和U波的存在引起的观察者内和观察者间的变异性。观察者间的变异性也源于专家们对测量QT间期的标准化方法缺乏一致意见。参见例如Al-Khatib；Morganroth J等人的“健康男性QT测量的变异性，对选择异常QT值预测药物毒性和致心律失常的影响”，《美国心脏病学杂志》，第67(8)卷，第774至776页；1991年；以及Molnar J等人的“QTc间期的昼夜模式：延长多长时间？与心血管事件的昼夜触发因素的可能关系”，《美国心脏病学会杂志》，第27(1)卷，第76至83页，1996年。
ECG的QT间期已获得临床重要性，主要是因为此间期的延长可能使人易患潜在致命的室性心律失常，称为又可能导致心源性猝死的尖端扭转型室性心动过速。多种因素与导致QT延和尖端扭转型室性心动过速有关。其中，长QT综合征的一个重要风险因素是使用QT延长药物。如Al-Khatib所述，已显示QT间期大于500ms与尖端扭转型室性心动过速的高风险相关。
Morganroth J等人的“在肿瘤临床试验中使用心电图评估和管理心脏安全性：关注心脏复极(QTc间期)”，《临床药理学和治疗学》，第87(2)卷，第166至74页，2010年建议将10至20毫秒QT校正(QTc)变化视为临床相关，并且在此范围中的患者，尤其是有QT相关危险因素的患者在治疗期间应通过仔细的ECG评估加以保护。基于充分的风险效益评估，作者建议肿瘤药物可以接受更高的QTc延长效应耐受限度，因为它们满足患者的特殊医疗需求。
Chouchoulis k等人的“抗心律失常药物治疗后QT间期延长对左心室功能的影响”，《未来心脏病学》，第13(1)卷，2016年评估抗心律失常药物诱导的QT间期延长是否影响左心室功能。研究人群包含54名近期有症状的心房颤动患者，患者自发心律转复为窦性心律。服用索他洛尔(分别从424±40ms到460±57ms和从446±35ms到474±48ms，均p<0.01)和胺碘酮(分别从437±41ms到504±39ms和从469±35ms到527±50ms，均p<0.01)后，发现QT最大值(QTmax)和QTc间期显著延长。因此，在本研究中，服用索他洛尔和胺碘酮等抗心律失常药物后，QTc显著延长。
多项研究还显示QT变化与糖尿病之间的相关性。与普通人群相比，1型糖尿病可能会增加死亡风险，这主要是因为心血管疾病的风险增加。几乎一半的1型糖尿病患者具有延长的QTc间期(>440ms)。根据Rossing P等人的“QTc间期延长预测1型糖尿病患者的死亡率”，《糖尿病医学》，第18(3)卷，第199至205页，2001年，QTc间期延长的糖尿病与10年内29％的死亡率相关，而正常QTc间期间的死亡率为19％。
一项研究表明，QTc离散度是心脏死亡率的重要预测因子。在鹿特丹研究(deBruyne MC等人的“QTc离散度预测老年人的心脏死亡率：鹿特丹研究”，《循环》，第97(5)卷，第467至472页，1998年)中，处于QTc离散度的最高三分位数(>60ms)的人相对于处于最低三分位数(<39ms)的人的心脏死亡的风险增加2倍。鹿特丹研究还表明，根据Marfella等人的“QTc离散度、高血糖和高胰岛素血症”，《循环》，第100(25)卷，1999年(下文简称Marfella)，糖尿病患者的QTc离散度大于非糖尿病患者。
Marfella在27名正常受试者中评估急性高血糖对QTc持续时间和QTc离散度的影响。在给受试者施用葡萄糖钳夹期间，血糖稳定在15mmol/L，且血浆胰岛素显示出双相反应模式，在10分钟时早期升高(327±89pmol/L)，随后逐渐持续升高(456±120pmol/L)。在钳夹给药结束时，QTc从413±26增加到442±29ms(P<0.05)，并且QTc离散度从32±9增加到55±12ms(P<0.01)。这表明，正常受试者的急性高血糖导致QTc和QTc离散度显著地增加。
Lee SP等人的“1型糖尿病低血糖期间自主神经病变对QTc间期延长的影响”，《糖尿病》，第53(6)卷，第1535至42页，2004年讨论对28名1型糖尿病成人和8名非糖尿病对照受试者的研究。然后在控制性低血糖(2.5mmol/l)期间使用高胰岛素钳夹测量QTc。糖尿病参与者(BRS+受试者)的平均(+/-SE)QTc从377+/-9ms(基线)延长至低血糖期间439+/-13ms的最大值，并且对照受试者的平均(+/-SE)QTc从378+/-5延长至439+/10ms。这项研究表明，低血糖会导致心电图QTc延长，这是心律失常风险和猝死的预测因子。
因此，对QT间期的连续监测可以识别长QT间期，这可能表明需要医疗干预。在一些实例中，QT间期的连续监测可以使用插入式心脏监测器(ICM)执行。本公开描述实例算法，所述算法可以用ICM，例如爱尔兰都柏林的美敦力有限公司生产的LINQTM ICM监测QT间期。
多种类型的医疗装置感测心脏EGM。感测心脏EGM的一些医疗装置是非侵入性的，例如使用放置成与患者的外部部分接触的多个电极，如在患者皮肤上的各个位置处。作为实例，在这些非侵入性过程中用于监测心脏EGM的电极可以使用粘合剂、布带、腰带或背心附接到患者，并且电耦接到监测装置，如心电图仪、霍尔特监测器或其它电子装置。电极被配置成感测与患者的心脏或其它心脏组织的电活动相关联的电信号，并且将这些感测到的电信号提供给电子装置以用于电信号的进一步处理和/或显示。非侵入性装置和方法可以在临时基础上利用，例如以在临床访视期间，如在医生预约期间，或例如在预定时间段内，例如一天(二十四小时)，或几天时段内监测患者。
可用于非侵入性感测和监测心脏EGM的外部装置包含具有被配置成接触患者的皮肤的电极的可穿戴装置，例如贴片、手表或项链。被配置成感测心脏EGM的可穿戴生理监测器的一个实例是可从爱尔兰都柏林的美敦力公司(Medtronic plc)商购获得的SEEQTM移动心脏遥测系统。此类外部装置可以促进在正常日常活动期间对患者进行相对长期的监测，并且可以周期性地将收集到的数据传输到网络服务，如美敦力公司的CarelinkTM网络。
一些植入式医疗装置(IMD)还感测和监测心脏EGM。由IMD用来感测心脏EGM的电极通常与IMD的壳体集成和/或通过一根或多根细长引线耦接到IMD。监测心脏EGM的实例IMD包含起搏器和可植入心律转复除颤器，其可联接到血管内或血管外引线，以及具有被配置成用于植入在心脏内的壳体的起搏器，其可为无引线的。配置用于心内植入的起搏器的实例是可购自美敦力公司的MicraTM经导管起搏系统。不提供治疗的一些IMD，例如植入式患者监测器感测心脏EGM。此IMD的一个实例是可以皮下插入的LINQTM ICM。此类IMD可以促进在正常日常活动期间对患者进行相对长期的监测，并且可以周期性地将收集到的数据传输到网络服务，如美敦力公司的CarelinkTM网络。
尽管本公开讨论用于通过实例ICM测量QT间期的技术，但是配置成经由植入或外部电极感测心脏EGM的任何医疗装置(包含本文中识别的实例)可以实施用于测量QT间期的本公开的技术。所述技术包含使用配置成提供QT间期检测的所需灵敏度及特异性的标准来评估心脏EGM，尽管由于电极位置不同而存在噪声和去极化形态变化。用于识别QT间期的本公开的技术可以促进对心脏健康和心源性猝死风险的确定，并且可以导致抑制心源性猝死风险的临床干预。
图1说明了根据本公开的一种或多种技术的结合患者4的示例医疗系统2的环境。实例技术可以与ICM 10一起使用，所述ICM可以与外部装置12和图1中未描绘的其它装置中的至少一个进行无线通信。在一些实例中，ICM 10植入患者4的胸腔外(例如皮下植入图1中所说明的胸的位置)。ICM 10可以定位在靠近或刚好低于患者4的心脏水平的胸骨附近，例如，至少部分地在心脏轮廓内。ICM 10包含多个电极(图1中未示出)，并且被配置成经由多个电极感测心脏EGM。在一些实例中，ICM 10采用LINQTM ICM的形式，或类似于例如LINQTMICM的版本或修改版的另一ICM的形式。
外部装置12可以是计算装置，其具有用户可查看的显示器和用于向外部装置12提供输入的接口(即，用户输入机构)。在一些实例中，外部装置12可以是笔记本计算机、平板计算机、工作站、一个或多个服务器、蜂窝电话、个人数字助理，或可以运行使计算装置能够与ICM 10交互的应用程序的另一计算装置。外部装置12被配置成经由无线通信与ICM 10以及任选地另一计算装置(图1中未说明)通信。例如，外部装置12可以通过近场通信技术(例如，电感耦合、NFC或可在小于10至20cm的范围内操作的其它通信技术)和远场通信技术(例如，根据802.11或
Figure BDA0003866357930000071
规范集的RF遥测，或可在大于近场通信技术的范围内操作的其它通信技术)进行通信。
外部装置12可以用于配置ICM 10的操作参数。外部装置12可以用于从ICM 10检索数据，例如QT间期。检索到的数据可以包含由ICM 10测量的生理参数的值、对由ICM 10检测到的心律失常或其它疾病发作的指示，以及由ICM 10记录的生理信号。例如，外部装置12可以检索与ICM 10对QT间期的检测有关的信息，例如一段时间内QT间期的平均值、中值、最小值、最大值、范围或众数。时间段可以是预定的，例如每小时、每日或每周，或者可以另外基于由外部装置12最后检索信息的时序，或者可以由外部装置12的用户例如通过在外部装置12上输入从ICM 10请求信息的命令来确定。外部装置12还可以检索由ICM 10记录的心脏电描记图(EGM)区段，例如，由于ICM 10测定心律失常或其它疾病的发作发生在所述区段期间，或响应于记录来自患者4或另一用户的区段的请求。
例如ICM 10、外部装置12和/或一个或多个其它计算装置的医疗系统2的处理电路系统可以被配置成执行用于确定QT间期的本公开的实例技术。在一些实例中，医疗系统2的处理电路系统可以分析由ICM 10感测的心脏EGM以确定心脏EGM中的QT间期。尽管在其中感测心脏EGM的ICM 10包括插入式心脏监测器的实例的上下文中进行了描述，但是包含被配置成感测心脏EGM的任何类型的一个或多个植入式或外部装置的实例系统可以被配置成实施本公开的技术。
图2是说明根据本文所描述的一个或多个技术的图1的实例配置ICM 10的功能框图。在所说明的实例中，ICM 10包含电极16A和16B(统称为“电极16”)、天线26、处理电路系统50、感测电路系统52、通信电路系统54、存储装置56、开关电路系统58和传感器62。尽管所说明的实例包含两个电极16，但是在一些实例中，包含或耦合到超过两个电极16的IMD可以实施本公开的技术。
处理电路系统50可以包含固定功能电路系统和/或可编程处理电路系统。处理电路系统50可以包含以下中的任何一个或多个：微处理器、控制器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或等效的离散或模拟逻辑电路系统。在一些实例中，处理电路系统50可以包含多个组件，如一个或多个微处理器、一个或多个控制器、一个或多个DSP、一个或多个ASIC或一个或多个FPGA的任何组合，以及其它离散或集成逻辑电路系统。本文中归属于处理电路系统50的功能可以体现为软件、固件、硬件或其任何组合。
感测电路系统52可以通过切换电路系统58选择性地耦接到电极16，例如，以选择用于感测心脏EGM的电极16和极性，被称为感测向量，如由处理电路系统50控制的。感测电路系统52可以感测来自电极16的信号，例如以产生心脏EGM，以便于监测心脏的电活动。作为实例，感测电路系统52还可以监测来自传感器62的信号，所述传感器可以包含一个或多个加速度计、压力传感器和/或光学传感器。在一些实例中，感测电路系统52可以包含一个或多个滤波器和放大器以用于滤波和放大从电极16和/或传感器62接收到的信号。
感测电路系统52和/或处理电路系统50可以被配置成检测R波和T波。在一些实例中，感测电路系统52可以包含一个或多个整流器、滤波器、放大器、比较器和/或模数转换器。在一些实例中，感测电路系统52可以响应于感测R波或T波而向处理电路系统50输出指示。在一些实例中，处理电路系统50可以在来自感测电路系统52的指示中确定R波或T波。处理电路系统50可以使用检测到R波和T波的指示来确定QT间期或校正QT间期(QTc)。
感测电路系统52还可以向处理电路系统50提供一个或多个数字化心脏EGM信号以用于分析，例如用于心节律区分，和/或用于分析以根据本公开的技术确定QT间期或QTc间期。在一些实例中，处理电路系统50可以将数字化心脏EGM存储在存储装置56中。ICM 10的处理电路系统50和/或从ICM 10检索数据的另一装置的处理电路系统可以根据本公开的技术分析心脏EGM以确定QT间期或QTc间期。
通信电路系统54可以包含用于与另一个装置如外部装置12、另一个联网计算装置或另一个IMD或传感器进行通信的任何合适的硬件、固件、软件或其任何组合。在处理电路系统50的控制下，通信电路系统54可以借助于例如天线26等内部或外部天线从外部装置12或另一个装置接收下行链路遥测以及向其发送上行链路遥测。另外，处理电路系统50可以通过外部装置(例如，外部装置12)和例如美敦力公司
Figure BDA0003866357930000091
网络的计算机网络与联网计算装置通信。天线26和通信电路系统54可以被配置成通过电感耦合、电磁耦合、近场通信(NFC)、射频(RF)通信、
Figure BDA0003866357930000092
WiFi或其它专有或非专有无线通信方案来传输和/或接收信号。
在一些实例中，存储装置56包含计算机可读指令，所述计算机可读指令在由处理电路系统50执行时使ICM 10和处理电路系统50执行归属于本文中的ICM 10和处理电路系统50的各种功能。存储装置56可以包含任何易失性、非易失性、磁性、光学或电介质，如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性RAM(NVRAM)、电可擦可编程ROM(EEPROM)、闪速存储器或任何其它数字介质。作为实例，存储装置56可以存储ICM 10的一个或多个操作参数的编程值和/或由ICM 10收集的数据，以使用通信电路系统54传输到另一个装置。作为实例，由存储装置56存储并且由通信电路系统54传输到一个或多个其它装置的数据可以包含室性早搏(PVC)检测量化和/或数字化心脏EGM。
图3是说明图1和2的ICM 10的实例配置的概念侧视图。在图3所示的实例中，ICM10可以包含具有壳体15和绝缘覆盖件76的无引线、可皮下植入的监测装置。电极16A和电极16B可以形成或放置在覆盖件76的外表面上。上文关于图2所描述的电路系统50-62可以形成或放置于覆盖件76的内表面上或壳体15内。在所展示的实例中，天线26形成或放置在覆盖件76的内表面上，但在一些实例中，可以形成或放置在外表面上。在一些实例中，一个或多个传感器62可以形成或放置于覆盖件76的外表面上。在一些实例中，绝缘覆盖件76可以定位于开放壳体15之上，使得壳体15和覆盖件76包围天线26和电路系统50-62，并且保护天线和电路系统免受流体(如体液)影响。
天线26或电路系统50到62中的一个或多个可以例如通过使用倒装芯片技术形成于绝缘覆盖件76的内侧上。绝缘覆盖件76可以翻转到壳体15上。当翻转并且放置到壳体15上时，在绝缘覆盖件76的内侧上形成的ICM 10的组件可以位于由外壳15限定的间隙78中。电极16可以通过穿过绝缘覆盖件76形成的一个或多个通孔(未示出)电连接到切换电路系统58。绝缘覆盖件76可以由蓝宝石(即，刚玉)、玻璃、聚对二甲苯和/或任何其它合适的绝缘材料形成。壳体15可以由钛或任何其它合适的材料(例如，生物相容性材料)形成。电极16可由不锈钢、钛、铂、铱或其合金中的任一者形成。此外，电极16可涂覆有如氮化钛或分形氮化钛的材料，但可使用用于这类电极的其它合适的材料和涂层。
图4是说明了外部装置12的组件的示例配置的框图。在图4的实例中，外部装置12包含处理电路系统80、通信电路系统82、存储装置84和用户接口86。
处理电路系统80可以包含一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成实施用于在外部装置12内执行的功能和/或处理指令。例如，处理电路系统80可以能够处理存储在存储装置84中的指令。处理电路系统80可以包含例如微处理器、DSP、ASIC、FPGA或等效的分立或集成逻辑电路或前述装置或电路中的任何一种的组合。因此，处理电路系统80可以包含任何合适的结构，无论是硬件、软件、固件还是其任何组合，以执行本文所述的处理电路系统80的功能。
通信电路系统82可以包含任何合适的硬件、固件、软件或其任何组合以与例如ICM10的另一装置通信。在处理电路系统80的控制下，通信电路系统82可以从ICM 10或另一个装置接收下行链路遥测，以及向其发送上行链路遥测。通信电路系统82可以被配置成通过电感耦合、电磁耦合、近场通信(NFC)、射频(RF)通信、
Figure BDA0003866357930000101
WiFi或其它专有或非专有无线通信方案来传输或接收信号。通信电路系统82还可以被配置成经由各种形式的有线和/或无线通信和/或网络协议中的任一个与除了ICM 10之外的装置进行通信。
存储装置84可以被配置成在操作期间在外部装置12内存储信息。存储装置84可以包含计算机可读存储介质或计算机可读存储装置。在一些实例中，存储装置84包含短期存储器或长期存储器中的一个或多个。存储装置84可以包含例如RAM、DRAM、SRAM、磁盘、光盘、闪存存储器或各种形式的EPROM或EEPROM。在一些实例中，存储装置84用于存储指示由处理电路系统80执行的指令的数据。存储装置84可以由在外部装置12上运行的软件或应用程序使用，以在程序执行期间临时存储信息。
在外部装置12与ICM 10之间交换的数据可以包含操作参数。外部装置12可以传输包含计算机可读指令的数据，所述计算机可读指令在由ICM 10实施时可以控制ICM 10，以改变一个或多个操作参数和/或导出收集到的数据，例如QT间期或QTc间期。例如，处理电路系统80可以向ICM 10传输请求ICM 10将收集到的数据(例如，QT间期数据、QTc间期数据和/或数字化心脏EGM)导出到外部装置12的指令。进而，外部装置12可以从ICM 10接收收集到的数据，并且将收集到的数据存储在存储装置84中。处理电路系统80可以实施本文所描述的技术中的任何一个以分析从ICM 10接收到的心脏EGM，例如，以确定QT间期或QTc间期。
如临床医师或患者4等用户可以通过用户接口86与外部装置12交互。用户接口86包含显示器(未示出)，例如液晶显示器(LCD)或发光二极管(LED)显示器或其它类型的屏幕，处理电路系统80可以通过所述显示器呈现与ICM 10相关的信息，例如心脏EGM、QT间期或QTc间期的指示。另外，用户接口86可以包含用于接收来自用户的输入的输入机构。输入机构可以包含例如按钮、小键盘(例如，字母数字小键盘)、外围定点装置或触摸屏或允许用户浏览由外部装置12的处理电路系统80呈现的用户接口并且提供输入的另一个输入机构。在其它实例中，用户接口86还包含用于向用户提供听觉通知、指令或其它声音，接收来自用户的语音命令或两者的音频电路系统。
图5A和5B是说明用于R波检测和T波检测器的实例主要和辅助感测通道的概念图。在图5A中，ICM 10的感测电路系统52可以通过使用图5A和5B的双通道感测技术感测R波。心脏信号(例如，来自电极16A和电极16B的信号)可以通过带通滤波器100进行滤波。在一些实例中，带通滤波器100可以具有在约10Hz到32Hz的范围内的通带。在一些实例中，带通滤波器100可以具有如所展示的非线性响应。在其它实例中，带通滤波器100可以具有大体线性的响应。带通信号然后可以通过整流器102进行整流。
然后可以将整流信号输入到自动调整阈值过程104。例如，当来自整流器102的整流信号的幅度超过自动调整阈值时，自动调整阈值过程可以感测在心脏信号中已经发生的事件。自动调整阈值过程104可以使用具有短消隐周期(例如，约150ms)的自动调整灵敏度。在消隐周期期间，例如自动调整阈值过程104或固定阈值过程106的感测过程可能不会感测心脏信号中的事件以避免单个去极化产生多个感测到的事件。自动调整阈值过程104可以形成主要感测通道108，所述主要感测通道可以是ICM 10中的主要R波感测机制并且被配置成适应快速性心律失常和缓慢性心律失常两者的检测。
一旦主要感测通道108检测到R波，将自动调整阈值过程104的阈值设置在检测到的R波的幅度的65％处(其可以是相对较高的阈值，因此不会立即检测到R波)。然后阈值从65％值衰减到35微伏，使得可以检测到下一R波。在一些实例中，可能存在阈值急剧下降的点，例如在预期的T波和P波之后，以避免过度感测T波和/或P波。
在一些实例中，可以将整流信号输入到固定阈值过程106中。固定阈值过程106与自动调整阈值过程104相比可以具有固定阈值和相对更长的消隐周期(例如，约520ms)，以减少感测不足。类似于自动调整阈值过程104，当整流信号的幅度超过固定阈值时，固定阈值过程106可以感测心脏信号中的事件。固定阈值过程106的输出可以形成辅助感测通道110。在其它实例(未示出)中，辅助感测通道110可以使用与主要感测通道108不同的滤波和/或不同的整流。
图5A和5B的实例双通道感测方案可以用于避免对一些R波，例如PVC心跳中的R波感测不足。为了捕获这些心跳，可以使用辅助通道，例如与较低阈值一起使用的辅助感测通道110。
例如，当主要感测通道108感测到R波时，主要感测通道108可以将自动调整阈值过程104以及固定阈值过程106消隐一段时间，例如150ms，以避免辅助感测通道110感测相同心跳。如果辅助感测通道110感测到未由主要感测通道108感测到的R波，则辅助感测通道110可以在R波感测之后将固定阈值过程106消隐520ms。在此实例中，辅助感测通道106可以不从感测中消隐主要通道。
为了确定T波位置，ICM 10可以例如使用带通滤波器90带通来自电极16A和电极16B的EGM信号。在一些实例中，带通滤波器可以是6到20Hz带通滤波器。带通信号可以通过整流器92进行整流。在图5B中，主要感测通道108和辅助感测通道110确定R波感测95。T波传感器94可以利用R波感测95来确定T波的搜索窗。
图6是说明EGM信号105和对应整流波形107的实例片段的概念图。
根据本公开的技术，ICM 10可以确定QRS复合波之后的窗口以搜索T波。ICM 10可以基于当前RR间期(在两个连续R波之间的时间)和先前心跳的RR间期(先前RR间期)中的一个或多个确定窗口。为了准确地确定搜索窗的开始样本和结束样本，ICM 10可以确定整流信号中(例如，主要感测通道108和/或辅助感测通道110中)的R波峰值样本。为了确定整流信号中的R波峰值，ICM 10的处理电路系统50可以在感测到的R波之前获取第一预定数目的样本，例如14个样本，并且在感测到的R波之后以预定频率(例如，256Hz)获取第二预定数目的样本，例如25个样本，并且确定具有最大幅度的样本是整流信号中的R波峰值样本。在一些实例中，第一预定数目的样本和第二预定数目的样本可以相同。在其它实例中，第一预定数目的样本和第二预定数目的样本可以不同。ICM 10可以使用这种技术来分别将当前、先前和下一心跳的R波峰值样本确定为参数peak_current_sample、peak_previous_sample和peak_next_sample，以便获得当前和先前RR间期。ICM可以确定当前、先前和下一心跳的R波峰值样本，以改进其中搜索T波位置的窗口确定过程的准确性。
在确定R波峰值样本之后，ICM 10可以确定用于确定T波搜索窗的四个参数。ICM10可以基于当前和下一心跳之间的当前RR间期而确定参数window_start_current和window_end_current。类似地，ICM 10可以基于当前心跳与先前心跳之间的先前RR间期而确定参数window_start_previous和window_end_previous。下表1和下表2示出基于当前和先前RR间期确定这四个参数的实例。
当前RR间期(以256Hz采样) Window_start_current参数 Window_end_current参数
<＝75 27 20
>＝75且<＝105 29 25
>105且<＝125 40 40
>125且<150 45 55
>＝150且<170 50 60
>＝170且<190 55 65
>＝190且<220 55 75
>＝220且<240 60 80
>＝240且<260 60 85
>＝260且<300 70 90
>＝300且<350 70 95
>＝350 75 100
表1-window_start_current和window_end_current参数基于当前RR间期的确定
当前RR间期(以256Hz采样) Window_start_current参数 Window_end_current参数
<＝75 27 20
>＝75且<＝105 29 25
>105且<＝125 40 40
>125且<150 45 55
>＝150且<170 50 60
>＝170且<190 55 65
>＝190且<220 55 75
>＝220且<240 60 80
>＝240且<260 60 85
>＝260且<300 70 90
>＝300且<350 70 95
>＝350 75 100
表2-window_start_previous和window_end_previous参数基于先前RR间期的确定
在确定这些参数之后，通过以下项基于先前RR间期确定窗口的长度：
window_start1＝peak_previous_sample+window_start_previous
window_end1＝peak_current_sample-window_end_previous
previous_window_length＝window_end1-window_start1
类似地，通过以下项确定基于当前RR间期的窗口的长度：
window_start2＝peak_current_sample+window_start_current
window_end2＝peak_next_sample-window_end_current
current_window_length＝window_end2-window_start2
图7是说明根据本公开的技术的描绘由QT检测算法计算的不同参数的EGM信号的实例片段的概念图。在图7的实例中，ICM 10可以通过以下项确定用于当前心跳的T波的搜索窗的开始样本和结束样本：
window_start＝peak_current_sample+window_start_previous
window_end＝window_start+previous_window_length。
图8是说明描绘window_start和window_end参数的确定的EGM信号的实例片段的概念图。可以最初基于如图8中所示的先前RR间期确定用于搜索窗的开始样本和结束样本。例如，ICM 10可以确定是否满足条件(window_end>peak_next_sample-a_predetermined_number_of_samples(例如，60))，并且如果满足条件，ICM可以将参数window_end设置为：
window_end＝window_end2。
ICM 10可以设置参数window_end＝window_end2，以确保下一心跳的P波不会错误地确定为T波。因此，如果使用先前RR间期确定的窗口的结束接近下一心跳的QRS复合波，则可以基于当前RR间期，而不是先前RR间期设置窗口的结束。
如果先前RR间期与当前RR间期之间的差大于第三预定数目的样本，例如多个样本，例如在256Hz(500ms)下128个样本，则ICM 10可以将window_start和window_end参数设置为：
window_start＝window_start2
window_end＝window_end2
第三预定数目的样本可以是任何数目的样本，例如在256Hz(400ms)下102个样本；在256Hz(600ms)下154个样本，或在256Hz(800)下205个样本。在一些实例中，频率可以不同于256Hz。
图9是说明在当前RR间期与先前RR间期之间的差大于500ms(在256Hz下128个样本)的情况下描绘window_start和window_end参数的计算的EGM信号的实例片段的概念图。如果先前RR间期与当前RR间期之间的差大于第三预定数目的样本，例如128个样本(500ms)，则ICM 10可以基于当前RR间期，而不是先前RR间期确定窗口开始样本和结束样本，以获得如图9中所示的准确性。类似地，如果先前心跳确定为有噪声，则ICM 10可以基于当前RR间期，而不是先前RR间期确定窗口开始样本和结束样本。
ICM 10可以确定T波的搜索窗以从window_start样本开始并且在window_end样本处结束。为了确定T波的位置，对于窗口中的每个样本，可以获取第四预定数目的样本，例如9样本中值(例如，在256Hz下的给定样本之前4个样本且在256Hz下的给定样本之后4个样本)。ICM 10可以将具有最大中值的样本确定为T波的位置。在一些实例中，ICM 10可以计算从peak_current_sample到此最大中值样本的QT间期。例如，处理电路系统50可以确定QT间期，所述QT间期确定peak_current_sample与最大中值样本之间的时间或样本数目。
正常心脏复极适应心率。这种现象意味着随着心率增加，心肌在下一个去极化波出现之前保持持续地兴奋，例如完全复极化。这可以防止不完全复极和随后发生折返性心动过速的可能性。在长QT综合征中，心脏对心率变化的适应被破坏，从而促进心律失常。参见Postema PG等人的“QT间期的测量”，《当前心脏病学评论》，第10(3)卷，第287至294页，2014年。
QT间期取决于RR间期，并且当心率较慢时更长且当心率较快时更短。因此，ICM 10可以计算校正QT间期(QTc)。使用QTc可以改进对室性心律失常风险增加的患者的检测。通常使用三种方法-Bazett公式、Fridericia公式和Framingham公式来计算QTc间期：
Bazett公式：QTc＝QT/√RR
Fridericia公式：QTc＝QT/RR1/3
Framingham公式：QTc＝QT+0.154(1-RR)
尽管Bazett公式(对数校正)是最常用的QT校正公式，但是此公式在60到100心率范围之外并不是最佳的。此公式在大于100bpm的心率下过度校正，而在小于60bpm的心率下校正不足。Friderica公式和Framingham公式两者对于60到100范围之外的心率表现更好。一项研究表明，当与Bazett公式相比时，Fridericia和Framingham校正公式显示出更好的速率校正，并且显著提高对30天和1年死亡率的预测。参见Vandenberk B等人，“哪些QT校正公式用于QT监测？”，《美国心脏协会杂志》，第5(6)卷，2016年。例如，ICM 10可以将Framingham公式(线性校正公式)用于计算QTc间期。在其它实例中，ICM 10可以采用Friderica公式。在其它实例中，ICM 10可以采用Bazett公式。在其它实例中，ICM 10可以采用一些其它公式或技术来确定QTc间期。在一些实例中，ICM 10可以采用Framingham公式、Friderica公式或Bazett公式中的多于一个。在此类实例中，ICM 10可以基于所使用的公式确定平均值、中值或众数QTc。
可以在ICM 10中实现的QT检测算法已经通过使用来自未识别的美敦力公司CareLinkTM数据仓库的现实世界临床数据开发出来。所述算法在2014年3月对植入ICM(如ICM 10)的患者进行为期1年的随访期间，使用糖尿病和长QT综合征患者的74次夜间传播发作(每10秒长)和70次患者激活发作(30秒EGM片段)开发，以用于晕厥指征(揭示LINQTM)。开发数据集具有来自超过45名患者的超过3,800次心跳进行分析。此数据集提供在来自ICM的不同位置和取向处的T波形态。
在从患者激活的发作中提取EGM之后，通过运行根据本公开的技术的算法感测R波。主要和次要事件标记用于手动地注释T波的位置以获得手动数据。将算法结果与手动注释的T波位置进行比较，以评估QT检测算法的性能。
图10是说明用于辅助手动地注释数据集的实例GUI的概念图。可以将待注释的EGM文件和由算法生成的标记输入到GUI。GUI可以显示用户应该标记T波位置的心跳。对于显示在GUI上的每个R波标记112，用户可以通过点击来选择T波114的位置。另外，用户还可以将注释分配给每个心跳：1)正常心跳；2)嘈杂的T波；或3)错误的R波标记。
图11是说明手动注释的实例的概念图。在GUI窗上注释所有R波(例如，添加R波标记112)之后，用户可以按下输入按钮继续到需要注释的下一组R波。图11示出正常心跳的注释1、有噪声心跳的注释2和具有R波116的不正确注释的注释3。
图12是说明根据本公开的技术的针对开发数据集中的每次心跳的基于手动注释的QT间期与基于检测到的本公开的技术计算的QT间期之间的差的直方图的概念图。为了确定本公开的QT间期检测技术的性能，针对如图12中所示的开发数据集中的每次心跳计算基于手动注释计算的QT间期与基于本公开的检测技术计算的QT间期之间的差(QT(真实)-QT(检测到))。此参数的绝对值的平均值是22.7ms且中值是11.7ms。发现众数为4ms。应注意，QT计算的分辨率是4ms，因为EGM数据在256Hz下。
下表3在样本和ms两者方面显示开发数据中与针对开发数据集中的每个心跳的参数的绝对值(QT(真实)-QT(检测到))相对应的心跳百分比，其中总心跳数是3829。
Figure BDA0003866357930000161
Figure BDA0003866357930000162
Figure BDA0003866357930000171
表3-在ms和256Hz下的样本数目两者方面，开发数据集中与基于手动注释的QT间期与基于算法检测的QT间期之间的差值相对应的心跳百分比。
图13是说明针对开发数据集中的每次心跳的基于手动注释的QTc间期与基于本公开的检测技术计算的QTc间期之间的差的直方图的概念图。可以在图13和下表4中观察到，对于开发数据集中的46.5％的心跳，基于手动注释的QT间期与基于本公开的检测技术的QT间期之间的差小于或等于2个样本(7.8ms)。对于开发数据集中超过78％的心跳，此参数小于25ms。
Figure BDA0003866357930000172
表4-开发数据集中与基于手动注释的QTc间期与基于算法检测的QTc间期之间的差值(以ms为单位)相对应的心跳百分比。
使用Framingham校正公式，针对开发数据集中的每次心跳计算QTc间期。类似于图12的实例，针对开发数据集中的每次心跳计算基于手动注释计算的QTc间期与基于本公开的检测技术的QTc间期之间的差。图13中示出此参数的直方图。此参数的绝对值的平均值是22.6ms且中值是12ms。发现众数为4ms。
图14是说明针对开发数据集中的46个独特装置的基于手动注释的QTc间期与基于本公开的检测技术的QTc间期之间的差的平均值的直方图的概念图。为了基于独特装置确定本公开的技术的性能，针对每个独特ICM中的心跳单独地计算(QTc间期(真实)-QTc间期(检测到的算法))的参数并且针对每个装置计算此参数的平均值。可以在图14中观察到，46个装置中的37个装置具有小于25ms的平均值。
图15A-D是说明其中(QTc间期(真实)-QTc间期(检测到的算法))的平均值大于25ms的实例装置的概念图。有9个装置具有大于25ms的平均值。图15A-D中示出来自这些特定ICM的一些实例。在这些ICM中的若干者中，如图15A中所示且在图15B中的一些情况下，当与手动注释相比时，本公开的技术检测到不同位置中的T波，但是T波通常在相同位置中一致地检测到。例如，在图15A和15C中，R波标记112之后始终是通过手动注释确定的T波118，之后是根据本公开的检测技术确定的T-波120。此模式在整个图15A和15C中持续。因此，即使在这些装置中的(QTc间期(真实)-QTc间期(检测到的算法))的平均值较大，在这些情况下仍可以测量QT间期的变化。
在某些ICM中，例如图15D中所示，T波的检测在心跳与心跳之间存在一些变化，这在一些情况下由于心跳与心跳的噪声或RR间期变化引起。
图16是说明根据本公开的技术的描绘手动注释和检测两者的来自开发数据集的EGM条的实例的概念图，所述EGM条在不同RR间期处具有不同形态和取向的T波。这些实例包含夜间传输以及从ICM的患者激活发作，其中算法准确地检测QT间期。
对开发数据集的分析得出的另一个观察结果是，ICM能够很好地捕获QT间期的逐搏变化，如图17A-B中所示。在图17A中，QTc在心跳122与心跳124之间改变43ms，这由ICM很好地捕获。类似地，在图17B中，QTc间期在心跳126与心跳128之间改变54ms，并且在心跳128与下一心跳之间改变15ms，这也由ICM 10捕获。
在一些实例中，搜索窗中样本的幅度可以通过基于先前的QT间期或QTc间期(例如12个QT间期或QTc间期)对位于最可能检测到T波的样本的幅度给予更多权重(更重地加权)，并在窗口结束时对样本给予更少权重来加权。例如，ICM 10的处理电路系统50可以获取最后12个QT间期或QTc间期，且基于T波在最快QT间期或QTc间期中的位置和T波在最慢QT间期或QTc间期中的位置形成加权窗口，并且将权重施加到窗口内的样本的幅度，使得样本的幅度大于原本的幅度。例如，ICM 10的处理电路系统50可以将权重施加到窗口外的样本的幅度，使得样本的幅度小于原本的幅度。在一些实例中，加权窗口可以等于T波在最快QT间期或QTc间期中的位置以及T波在最慢QT间期或QTc间期中的位置。在其它实例中，加权窗口可以大于或小于T波在最快QT间期或QTc间期中的位置，以及T波在最慢QT间期或QTc间期中的位置。在一些实例中，噪声检测可以由ICM 10合并，以通过检测有噪声的QRS复合波来检测有噪声心跳，并且确定QRS之后的T波的搜索窗是否有噪声。
在一些实例中，ICM 10可以基于预定数目的先前T波检测(例如12次)采用T波检测的幅度阈值，以确保P波或噪声未被检测为T波。例如，ICM 10的处理电路系统50可以确定搜索窗中的样本的幅度是否小于阈值，并且基于样本的幅度小于阈值，确定样本不是T波。在一些实例中，ICM 10的处理电路系统50可以确定检测到的T波的置信度水平。例如，ICM10的处理电路系统50可以基于预定数目的先前T波幅度、QT间期或QTc间期(例如12个)中的一个或多个确定置信度水平。如果检测到的T波的幅度与先前T波相比过低，或如果QT间期(或QTc间期)与先前12个QT间期(或QTc间期)非常不同，则ICM 10可以向检测到的T波提供低置信度水平。
在一些实例中，ICM 10的处理电路系统50可确定所确定QT间期或QTc间期随时间的平均值、中值、众数、标准偏差或任何其它趋势。ICM 10可以将所确定QTc间期的平均值、中值、众数、标准偏差或任何其它趋势传送到外部装置12。在一些实例中，ICM 10可以确定QT间期或QTc间期比预定阈值长的时间或计数。例如，此预定阈值可以为约500ms，因为大于500ms的QT间期可能与尖端扭转型室性心动过速的较高风险相关。在一些实例中，ICM10可以确定改变大于阈值的QT间期或QTc间期的时间或计数。例如，ICM 10可以确定在特定时间段内改变大于30ms或40ms或某一其它阈值(其甚至可以是患者特定的)的QT间期或QTc间期的时间或计数。
图18A是说明本公开的实例技术的流程图。ICM 10的感测电路系统52可以感测心脏信号(130)。在一些实例中，感测电路系统52可以将一个或多个带通滤波器(例如，带通滤波器100)或整流器(例如，整流器102)施加到心脏信号。在一些实例中，感测电路系统52可以使用主要感测通道108和辅助感测通道110来感测心脏信号。
感测电路系统52可以确定心脏信号的R波(132)。例如，自动调整阈值过程104和/或固定阈值过程106可以确定来自整流器102的整流信号已经超过自动调整阈值和/或固定阈值。ICM 10的处理电路系统50可以确定先前RR间期(134)。例如，为了准确地确定先前RR间期，处理电路系统50可以确定两个连续的所感测R波中的峰值R值(例如，peak_current_sample和peak_previous_sample)。处理电路系统50可以将先前RR间期确定为两个连续峰值R值peak_current_sample和peak_previous_sample之间的时间。在一些实例中，处理电路系统50可以在感测到的R波之前获取第一预定数目的样本，并且在感测到的R波之后以预定频率获取第二预定数目的样本，并且具有最大幅度的样本是R波峰值样本。
ICM 10的处理电路系统50还可以确定当前RR间期(136)。例如，为了准确地确定当前RR间期，处理电路系统50可以确定下一感测到的R波的峰值R值(例如，peak_next_sample)。处理电路系统50可以以与用于确定peak_current_sample和peak_previous_sample的方式相同或相似的方式来确定peak_next_sample。处理电路系统50可以将当前RR间期确定为两个连续峰值R值peak_next_sample和peak_current_sample之间的时间。
处理电路系统50随后可以基于当前RR间期或先前RR间期中的一个或多个而确定用于搜索T波的搜索窗。处理电路系统50可以确定搜索窗，在R波峰值之后的多个样本处开始，并在R波峰之后的不同数目的样本处结束。这些样本数目可以基于当前RR间期或先前RR间期的长度。在一些实例中，样本的数目可以存储在存储装置56中，例如查找表中。在一些实例中，样本的数目可以是上文在表1和表2中阐述的那些。
在一些实例中，处理电路系统50可以利用阈值来帮助确定T波。在其它实例中，处理电路系统可以不利用阈值。例如，处理电路系统50可以确定样本的幅度是否小于阈值(或在一些情况下小于或等于阈值)(140)。如果样本的幅度小于阈值(或在一些情况下，小于或等于阈值)(在图18A中的“是”路径)，则处理电路系统50可以确定样本不是T波(142)。处理电路系统50随后可以检查下一样本。如果样本的幅度等于或大于阈值(或在一些情况下大于阈值)，则处理电路系统50可以将所述样本保持为T波的候选者(图18A的“否”路径)。
处理电路系统50可以确定搜索窗中的心脏信号的T波(144)。例如，处理电路系统50可以将搜索窗中的最高幅度样本确定为T波。在其它实例中，处理电路系统50可以在给定样本周围获取预定数目的样本，并且确定中值、平均值或众数，并且将T波确定为搜索窗中的最大幅度中值、平均值或众数。
在一些实例中，处理电路系统50可以确定T波的置信度水平(146)。在一些实例中，处理电路系统50可能无法确定T波的置信度水平。例如，处理电路系统50可以基于预定数目的先前T波幅度或QT间期中的一个或多个而确定置信度水平。例如，如果检测到的T波的幅度与先前T波相比过低，或如果QT间期与先前12个QT间期非常不同，则ICM 10可以向检测到的T波提供低置信度水平。
图18B是图18A的继续。处理电路系统50可以基于所确定T波和所确定R波而确定QT间期(148)。例如，处理电路系统50可以将R波峰值与所确定T波之间的时间确定为QT间期。在其它实例中，处理电路系统50可以将QT间期确定为R波峰值与所确定T波之间的样本数。处理电路系统50还可以确定QTc间期(150)。例如，处理电路系统50可以将Framingham公式、Friderica公式或Bazett公式或另一公式或技术中的至少一个应用于QT间期以确定QTc间期。
处理电路系统50可以确定QT间期或QTc间期随时间的趋势(152)。例如，处理电路系统50可以确定所确定QT间期或QTc间期随时间的平均值、中值、众数、标准偏差或任何其它趋势。
图19是描绘例如作为确定搜索窗(图18A的138)的一部分，处理电路系统50可以如何确定搜索窗基于先前RR间期还是当前RR间期的一个实例的流程图。在图19的实例中，处理电路系统50可以确定当前RR间期与先前RR间期之间的差是否大于预定量(160)。例如，处理电路系统50可以确定当前RR间期与先前RR间期之间的差是否大于预定时间段。在另一实例中，处理电路系统50可以确定当前RR间期与先前RR间期之间的差是否大于预定数目的样本。在一些实例中，如果当前RR间期与先前RR间期之间的差不大于预定量(图19中的“否”路径)，则处理电路系统50可以基于先前RR间期确定搜索窗(162)。如果当前RR间期与先前RR间期之间的差大于预定量(图19中的“是”路径)，则处理电路系统50可以基于当前RR间期确定搜索窗(164)。在一些实例中，预定量可以是500ms。在一些实例中，预定量可以是在256Hz下的128个样本。
图20是描绘例如作为确定搜索窗(图18A的138)的一部分，处理电路系统50可以如何确定搜索窗基于先前RR间期还是当前RR间期的另一实例的流程图。在图20的实例中，处理电路系统可以确定先前心跳是否有噪声(170)。例如，ICM 10可以被配置成检测有噪声心跳。例如，处理电路系统50可以通过确定当前R波是否有噪声或当前R波与下一R波之间的ECG片段是否有噪声或两者来确定心跳是否有噪声。例如，处理电路系统可以通过定义在R波峰值之前的几个样本和在R波峰值之后的几个样本的窗口来确定当前R波是否有噪声。处理电路系统50可以通过对窗口中存在大于第一阈值(例如，50)的标志变化或小于第二阈值(例如，-50)的标志变化的样本的数目进行计数来确定噪声计数。如果此噪声计数大于或等于阈值(例如，5)，则处理电路系统50可以确定心跳有噪声。处理电路系统50可以以类似方式确定当前R波与下一R波之间的片段是否有噪声。在这种情况下，处理器电路系统50可以定义从当前R波之后的几个样本开始并且在下一R波之前的几个样本结束的窗口。处理电路系统50可以以类似方式确定噪声计数，但是阈值可以不同。如果噪声计数大于或等于另一阈值(例如，5或某一其它计数)，则处理电路系统可以确定心跳有噪声。
如果处理电路系统50确定先前心跳没有噪声(图20中的“否”路径)，则处理电路系统50可以基于先前RR间期确定搜索窗(172)。如果处理电路系统50确定先前心跳有噪声(图20中的“是”路径)，则处理电路系统50可以基于当前间期确定搜索窗。
虽然本文中的技术描述为由例如感测电路系统52和处理电路系统50的各种元件执行，但是在一些实例中，其它元件或元件的组合可以执行所述技术。例如，感测电路系统52可以执行描述为由处理电路系统50执行的技术，处理电路系统50可以执行描述为由感测电路系统52执行的技术，或者感测电路系统52和处理电路系统50的组合可以执行描述为由任一个执行的技术。
本公开所述的技术可以至少部分地以硬件、软件、固件或其任何组合来实施。例如，这些技术的各个方面可在一个或多个处理器、DSP、ASIC、FPGA或任何其它等效的集成或离散逻辑QRS电路系统以及这类组件的任何组合中实施，这类组件体现在外部装置(如医生或患者编程器、模拟器或其它装置)中。术语“处理器”、“处理电路系统”、“控制器”或“控制模块”通常可单独地或与其它逻辑电路或任何其它等效电路组合地，并且单独地或与其它数字或模拟电路组合地指代前述逻辑电路中的任一个。
对于以软件实施的方面，归因于本公开中所描述的系统和设备中的至少一些功能可体现为在非暂时性计算机可读存储介质(如RAM、ROM、NVRAM、EEPROM、闪存、磁性介质、光学介质等)上的指令。可以执行指令以支持本公开中所描述的功能的一个或多个方面。
本公开包含以下非限制性实例。
实例1.一种装置，包括：一个或多个电极；感测电路系统，所述感测电路系统被配置成经由所述一个或多个电极感测心脏信号；以及处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：确定所述心脏信号的R波；基于所述所确定R波确定所述心脏信号的先前RR间期；基于所述所确定R波确定所述心脏信号的当前RR间期；基于所述当前RR间期或所述先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；确定所述搜索窗中的所述心脏信号的T波；以及基于所述所确定T波和所述所确定R波确定QT间期。
实例2.根据实例1所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定QTc间期。
实例3.根据实例2所述的装置，其中所述处理电路系统被配置成通过将Framingham公式、Friderica公式、Bazett公式或其它公式或技术中的至少一个应用于所述QT间期来确定所述QTc间期。
实例4.根据实例1至3的任何组合所述的装置，其中所述感测电路系统包括主要感测通道和辅助感测通道。
实例5.根据实例4所述的装置，其中所述主要感测通道包括自动调整阈值过程。
实例6.根据实例5所述的装置，其中所述自动调整阈值过程包含消隐周期。
实例7.根据实例4至6的任何组合所述的装置，其中所述辅助感测通道包括固定阈值过程。
实例8.根据实例7所述的装置，其中所述固定阈值过程包含消隐周期。
实例9.根据实例8所述的装置，其中所述固定阈值过程的所述消隐周期比所述自动调整阈值过程的所述消隐周期长。
实例10.根据实例1至9的任何组合所述的装置，其中所述感测电路系统包括一个或多个带通滤波器。
实例11.根据实例10所述的装置，其中所述一个或多个带通滤波器包括10Hz至32Hz带通滤波器和6Hz至20Hz带通滤波器。
实例12.根据实例1至11的任何组合所述的装置，其中所述感测电路系统包括一个或多个整流器。
实例13.根据实例1至12的任何组合所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定所述当前RR间期与所述先前RR间期之间的差是否大于预定时间段或大于预定数目的样本；并且基于所述当前RR间期与所述先前RR间期之间的所述差大于所述预定时间段或大于预定数目的样本，基于所述当前RR间期确定所述搜索窗。
实例14.根据实例13所述的装置，其中所述预定时间段小于一秒，或者所述预定数目的样本大于100。
实例15.根据实例1至14中任一项所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定先前心跳是否有噪声；并且基于所述先前心跳有噪声，基于所述当前RR间期确定所述搜索窗。
实例16.根据实例1至15中任一项所述的装置，其中所述处理电路系统被配置成通过确定所述搜索窗中的样本的最大中值来确定所述T波。
实例17.根据实例1至16的任何组合所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：基于先前QT间期或先前QTc间期，与所述T波不大可能定位的样本相比，对所述T波在所述搜索窗中更可能定位的样本的幅度更重地进行加权。
实例18.根据实例1至17的任何组合所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定所述搜索窗中的样本的幅度是否小于阈值；并且基于所述样本的所述幅度小于所述阈值，确定所述样本不是所述T波。
实例19.根据实例1至17的任何组合所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：基于预定数目的先前T波幅度、QT间期或QTc间期中的一个或多个确定所述T波的置信度水平。
实例20.根据实例19所述的装置，其中所述预定数目的先前T波幅度、QT间期或QTc间期是12。
实例21.根据实例1至20的任何组合所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定所确定QT间期或QTc间期随时间的趋势。
实例22.根据实例21所述的装置，其中所述趋势是所确定QT间期或QTc间期的平均值、中值、众数或标准偏差中的一个或多个。
实例23.根据实例1至22的任何组合所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定QT间期或QTc间期比预定阈值长的时间或计数。
实例24.一种方法，包括：感测心脏信号；确定所述心脏信号的R波；基于所述所确定R波确定所述心脏信号的先前RR间期；基于所述所确定R波确定所述心脏信号的当前RR间期；基于所述当前RR间期或所述先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；确定所述搜索窗中的所述心脏信号的T波；以及基于所述所确定T波和所述所确定R波确定QT间期。
实例25.根据实例24所述的方法，其进一步包括：确定QTc间期。
实例26.根据实例25所述的方法，其中确定所述QTc间期包括将Framingham公式、Friderica公式、Bazett公式或其它公式或技术中的至少一个应用于所述QT间期。
实例27.根据实例24至26的任何组合所述的方法，其中所述感测所述心脏信号包括用主要感测通道和辅助感测通道感测。
实例28.根据实例27所述的方法，其中所述主要感测通道包括自动调整阈值过程。
实例29.根据实例28所述的方法，其中所述自动调整阈值过程包含消隐周期。
实例30.根据实例27至29的任何组合所述的方法，其中所述辅助感测通道包括固定阈值过程。
实例31.根据实例30所述的方法，其中所述固定阈值过程包含消隐周期。
实例32.根据实例31所述的方法，其中所述固定阈值过程的所述消隐周期比所述自动调整阈值过程的所述消隐周期长。
实例33.根据实例24至32的任何组合所述的方法，其中所述感测包括将一个或多个带通滤波器应用于感测到的信号。
实例34.根据实例33所述的方法，其中所述一个或多个带通滤波器包括10Hz至32Hz带通滤波器和6Hz至20Hz带通滤波器。
实例35.根据实例33至34的任何组合所述的方法，其进一步包括将整流器应用于带通信号。
实例36.根据实例24至35的任何组合所述的方法，其进一步包括：确定所述当前RR间期与所述先前RR间期之间的差是否大于预定时间段或大于预定数目的样本；并且基于所述当前RR间期与所述先前RR间期之间的所述差大于所述预定时间段或大于预定数目的样本，基于所述当前RR间期确定所述搜索窗。
实例37.根据实例36所述的方法，其中所述预定时间段小于一秒，或者所述预定数目的样本大于100。
实例38.根据实例24至37中任一项所述的方法，其进一步包括：确定先前心跳是否有噪声；并且基于所述先前心跳有噪声，基于所述当前RR间期确定所述搜索窗。
实例39.根据实例24至38中任一项所述的方法，其中确定所述T波包括确定所述搜索窗中的样本的最大中值。
实例40.根据实例24至39的任何组合所述的方法，其进一步包括：基于先前QT间期或先前QTc间期，与所述T波不大可能定位的样本相比，对所述T波在所述搜索窗中更可能定位的样本的幅度更重地进行加权。
实例41.根据实例24至40的任何组合所述的方法，其进一步包括：确定所述搜索窗中的样本的幅度是否小于阈值；并且基于所述样本的所述幅度小于所述阈值，确定所述样本不是所述T波。
实例42.根据实例24至41的任何组合所述的方法，其进一步包括：基于预定数目的先前T波幅度、QT间期或QTc间期中的一个或多个确定所述T波的置信度水平。
实例43.根据实例42所述的方法，其中所述预定数目的先前T波幅度、QT间期或QTc间期是12。
实例44.根据实例24至43的任何组合所述的方法，其进一步包括：确定所确定QT间期或QTc间期随时间的趋势。
实例45.根据实例44所述的方法，其中所述趋势是所确定QT间期或QTc间期的平均值、中值或众数中的一个或多个。
实例46.根据实例24至45的任何组合所述的方法，其进一步包括：确定QT间期或QTc间期比预定阈值长的时间或计数。
实例47.一种非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体存储指令集，所述指令集在执行时使系统：确定心脏信号的R波；基于所述所确定R波确定所述心脏信号的先前RR间期；基于所述所确定R波确定所述心脏信号的当前RR间期；基于所述当前RR间期或所述先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；确定所述搜索窗中的所述心脏信号的T波；以及基于所述所确定T波和所述所确定R波确定QT间期。
已经描述各种实例。这些以及其它实例在以下权利要求书的范围内。

Claims (11)

1.一种装置，包括：
一个或多个电极；
感测电路系统，所述感测电路系统被配置成经由所述一个或多个电极感测心脏信号；以及
处理电路系统，所述处理电路系统被配置成
确定所述心脏信号的R波；
基于所述所确定R波确定所述心脏信号的先前RR间期；
基于所述所确定R波确定所述心脏信号的当前RR间期；
基于所述当前RR间期或所述先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；
确定所述搜索窗中的所述心脏信号的T波；以及
基于所述所确定T波和所述所确定R波确定QT间期。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：确定QTc间期。
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述处理电路系统被配置成通过将Framingham公式、Friderica公式、Bazett公式或其它公式或技术中的至少一个应用于所述QT间期来确定所述QTc间期。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：
确定所述当前RR间期与所述先前RR间期之间的差是否大于预定时间段，或大于预定数目的样本；以及
基于所述当前RR间期与所述先前RR间期之间的所述差大于所述预定时间段，或大于预定数目的样本，基于所述当前RR间期确定所述搜索窗。
5.根据以上权利要求所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：
确定先前心跳是否有噪声；以及
基于所述先前心跳有噪声，基于所述当前RR间期确定所述搜索窗。
6.根据以上权利要求中任一项所述的装置，其中所述处理电路系统被配置成通过确定所述搜索窗中的样本的最大中值来确定所述T波。
7.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：
基于QT间期或先前QTc间期，与所述T波不大可能定位的样本相比，对所述T波在所述搜索窗中更可能定位的样本的幅度更重地进行加权。
8.根据以上权利要求中任一项所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：
确定所述搜索窗中的样本的幅度是否小于阈值；以及
基于所述样本的所述幅度小于所述阈值，确定所述样本不是所述T波。
9.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：
基于预定数目的先前T波幅度、QT间期或QTc间期中的一个或多个确定所述T波的置信度水平。
10.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理电路系统进一步被配置成：
确定QT间期或QTc间期比预定阈值长的时间或计数。
11.一种非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体存储指令集，所述指令集在执行时使系统：
确定所述心脏信号的R波；
基于所述所确定R波确定所述心脏信号的先前RR间期；
基于所述所确定R波确定所述心脏信号的当前RR间期；
基于所述当前RR间期或所述先前RR间期中的一个或多个确定搜索窗；
确定所述搜索窗中的所述心脏信号的T波；以及
基于所述所确定T波和所述所确定R波确定QT间期。
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