DE102016105403A1

DE102016105403A1 - Adaptive beseitigung des herzartefakts aus atmungskurve

Info

Publication number: DE102016105403A1
Application number: DE102016105403.8A
Authority: DE
Inventors: Georgios MALLAS
Original assignee: Draeger Medical Systems Inc
Current assignee: Draegerwerk AG and Co KGaA
Priority date: 2015-03-24
Filing date: 2016-03-23
Publication date: 2016-09-29
Also published as: US20160278711A1

Abstract

Herzartefakte können aus Atmungskurven durch Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastsignalen eines erfassten Atmungssignals, die zusammengenommen die Atmungsdaten eines Patienten kennzeichnen, beseitigt werden. Zusätzlich werden Herzfrequenzdaten empfangen, welche die Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird. Jeder Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom wird kontinuierlich und adaptiv gefiltert, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt. Dieses Filtern subtrahiert einen vorherigen Atmungs-Abtastwert, der eine Verschiebung aufweist, die gleich einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht, von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert. Die gefilterten Atmungssignale können anschließend propagiert werden. Verwandte Vorrichtungen, Systeme, Verfahren und Gegenstände werden ebenfalls beschrieben.

Description

VERWANDTE PATENTANMELDUNG
Die vorliegende Anmeldung beansprucht die Priorität für die US-Patentanmeldung mit der Seriennummer 62/137,430, eingereicht am 24. März 2015, und die US-Patentanmeldung Nr. 15/074,931, eingereicht am 18. März 2016, deren Inhalte hiermit vollständig durch Bezug darauf mit umfasst sind.
TECHNISCHES GEBIET
Der hier beschriebene Gegenstand betrifft die adaptive Beseitigung des Herzartefakts in Atmungskurven unter Anwendung eines adaptiven Filters.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Das Überwachen der Vitalparameter eines Patienten ist ein Standardverfahren in Intensivstationen (ICU), dem Operationssaal (OP) und anderen Abteilungen in Kliniken. Die Atmungsüberwachung ist in der ICU für Neugeborene (NICU) aufgrund des Syndroms des plötzlichen Kindstodes (SIDS), wo ein Säugling einen zum Tode führenden Atemstillstand erleidet, extrem wichtig. Die Atmung wird typischerweise unter Verwendung der Impedanzatmung (IR) überwacht, welche die Atmung des Patienten indirekt unter Verwendung von EKG-Elektroden überwacht, was eine Überwachung der Atmungsaktivität ohne die Erfordernis zusätzlicher Sensoren ermöglicht. Speziell wird bei der IR ein hochfrequent modulierter Strom durch das EKG-Kabel I (typischerweise in der NICU) oder Kabel II (typischerweise bei der Überwachung Erwachsener) eingespeist, um die Brustimpedanz eines Patienten zu messen. Das Atmen verursacht geringfügige Schwankungen in der Brustimpedanz eines Patienten, welche den eingespeisten Strom modulieren und es infolgedessen dem Patientenmonitor ermöglichen, eine Atmungskurve zu rekonstruieren. Die Atmungsfrequenz (RR) eines gesunden Erwachsenen liegt typischerweise zwischen 12–20 Atemzüge pro Minute (brpm, breaths per minute), während die RR eines gesunden Säuglings typischerweise zwischen 30–50 brpm liegt. Eine typische rauschfreie und artefaktfreie IR-Kurvenform ist von Natur aus sinusförmig und mit Amplituden von 0,5–1,5 Ohm Spitze-zu-Spitze.
Allerdings ist die IR häufig durch Artefakte verfälscht, die entweder durch Bewegung oder durch die Funktion des Herzens hervorgerufen werden. Der letztgenannte Artefakttyp, der hierin als Herzartefakt bezeichnet wird, ist das Ergebnis von Impedanzschwankungen, die durch das zirkulierende Blut quer über die Brust induziert werden. Demzufolge fällt die Frequenz des Herzartefakts mit dem der Herzfrequenz zusammen, während seine Amplitude typischerweise zwischen 0,01–0,5 Ohm liegt, die, wie erwartet, sich zu den durch die Atemzüge induzierten Änderungen in der Impedanz addieren. Es ist zu beachten, dass typische Herzfrequenzen von gesunden Erwachsenen und Säuglingen im Bereich von 55–105 Schlägen pro Minute (bpm; beats per minute), bzw. 120–160 bpm liegen.
Obwohl die Patientenüberwachung in den Krankenhäusern vor mehr als 30 Jahren eingeführt wurde, sind wiederholt Anstrengungen hinsichtlich der Verbesserung der existierenden Überwachungstechniken unternommen worden. Der Hauptantriebsfaktor zur Verbesserung ist die Tatsache, dass mehr als 80% der Alarme von Patientenmonitoren falsch positiv sind. Diese extrem hohe Rate falscher Alarme beruht auf der Tatsache, dass, um eine hohe Sensitivität für lebensbedrohliche Zustände zu erreichen, Patientenmonitore dazu neigen, die Spezifität zu opfern. Allerdings führte dies bei Ärzten und Krankenpflegepersonal dazu, dass sie gegenüber den Monitoralarmen desensibilisiert wurden („Alarmmüdigkeit”), was wiederum Behandlungsfehler erhöht. Die unter Verwendung von Patientenmonitoren in Krankenhäusern erhobenen Daten haben nahegelegt, dass die hauptsächliche Quelle für falsch-positive Alarme bei IR der Herzartefakt ist. Beispielsweise ist der Herzartefakt oftmals für falsche hohe Atmungsfrequenzen verantwortlich und er kann ebenfalls zu verpassten Atemstillständen führen (falsch negativ), da er selbst während der Abwesenheit der Atmung vorhanden ist und kann demzufolge irrtümlicherweise als Atmung von dem Patientenmonitor wahrgenommen werden. Es ist zu beachten, dass diese Probleme insbesondere bei Säuglingen vorherrschend sind aufgrund ihres großen Herz/Körper-Verhältnisses, der Tatsache, dass sie eine flache Atmung aufweisen und zusätzlich deswegen, da sie unter Verwendung von Kabel I überwacht werden (aus Gründen, die mit dem EKG zusammenhängen), was aufgrund seiner Positionierung auf dem Körper bedeutend anfälliger für Herzartefakte ist.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Patientenmonitore werden tagtäglich zum Überwachen der Vitalparameter von Patienten in tausenden von Krankenhäusern weltweit eingesetzt. Einer von den überwachten Parametern mit großer Bedeutung insbesondere bei Säuglingen ist die Atemfrequenz. Eine Zweckbestimmung der Atmungsüberwachung ist die Feststellung von Atemstillständen (länger dauernde Abwesenheit von Atemzügen, die zum Tod des Patienten führen kann) und von kritisch hohen Atmungsfrequenzen. Patientenmonitore messen typischerweise die Atmungsaktivität unter Verwendung der Impedanzatmung, welche ein Atmungssignal indirekt durch Messung der durch die Atmung verursachten Änderung in der Impedanz über die Brust und den Bauch eines Patienten extrahiert. Allerdings kann die Herzaktivität ebenfalls eine messbare Änderung in der Brustimpedanz einleiten. Diese Änderung kann als ein periodischer Artefakt in der Impedanzatmung auftreten und es führt häufig bei Patientenmonitoren zu einem falschen Nachweis hoher Atmungsfrequenzen, wodurch infolgedessen falsche Alarme ausgelöst werden und dies zu Alarmmüdigkeit führt. Darüber hinaus bleiben die Herzartefakte während der Atemstillstände bestehen und können potentiell verursachen, dass Atemstillstandsereignisse nicht entdeckt werden, was zum Tod eines Patienten führen könnte. Der vorliegende Gegenstand umfasst ein adaptives Filter, welches die EKG-Information verwendet, um den Herzartefakt aus dem gemessenen Signal zu beseitigen und derartige falsche Nachweise zu verhindern.
In einem ersten Aspekt werden Herzartefakte aus Atmungskurven durch Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastsignalen eines erfassten Atmungssignals beseitigt, die zusammengenommen die Atmungsdaten eines Patienten kennzeichnen. Zusätzlich werden Herzfrequenzdaten empfangen, welche die Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird. Jeder aktuelle Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom wird kontinuierlich adaptiv gefiltert, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt. Das Filtern subtrahiert einen vorherigen Atmungs-Abtastwert, der eine Verschiebung aufweist, die gleich einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht, von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert. Die gefilterten Atmungssignale können anschließend propagiert werden.
Das Propagieren kann beispielsweise mindestens eines umfassen von: Anzeigen der gefilterten Atmungssignale in einer elektronischen Sichtanzeige, persistentes Speichern der gefilterten Atmungssignale auf einer physikalischen Datenspeichervorrichtung, Übertragen der gefilterten Atmungssignale über ein drahtgebundenes oder drahtloses Rechennetzwerk zu einer entfernt liegenden Rechenvorrichtung oder Überspielen der gefilterten Atmungssignale auf den Speicher einer Rechenvorrichtung.
Das Atmungssignal kann ebenfalls eine Impedanzatmungskurve umfassen.
Die Herzfrequenzdaten können von einem Elektrokardiogramm(EKG)-Elektrodensatz abgeleitet werden, der an dem Patienten befestigt ist. Mit derartigen Variationen kann die Periodendauer aus den Herzfrequenzdaten extrahiert werden.
Im Falle der Ableitung der Herzfrequenzdaten von einem EKG-Elektrodensatz kann das adaptive Filtern das Gewichten der vorherigen Atmungs-Abtastwerte durch einen Normalisierungsfaktor, der auf einem Wert einer entsprechenden R-Zacken-Ablesung aus den Herzdaten zu einem Zeitpunkt basiert, welcher mit dem aktuellen Atmungs-Abtastwert übereinstimmt. Der Normalisierungsfaktor kann gleich einer Amplitude der entsprechenden R-Zacke sein, die durch eine maximale R-Zacken-Amplitude über eine Periodendauer der Atmungsfrequenz normalisiert wurde.
Die Leistung des Herzartefaktes kann durch Integrieren einer Leistungsdichte der Atmung des erfassten Atmungssignals über einen Frequenzbereich geschätzt werden, der auf die Herzfrequenz zentriert ist. Darüber hinaus kann die Leistung der Atmungsfrequenz durch Integrieren einer Leistungsdichte über einen größten Spitzenwert eines Spektrums, das einer Atmungsfrequenz entspricht, abgeschätzt werden. Ein Verhältnis Signalleistung zu Herzartefakt-Leistung (SCR) kann durch Dividieren der geschätzten Leistung der Atmungsfrequenz durch die geschätzte Leistung des Herzartefakts berechnet werden. Die adaptive Filterung kann aktiviert werden, wenn der SCR unterhalb eines voreingestellten Schwellenwertes ist. Die adaptive Filterung kann deaktiviert werden, wenn der SCR oberhalb eines voreingestellten Schwellenwertes ist.
Die adaptive Filterung kann deaktiviert werden, wenn die Herzfrequenz eine ventrikuläre Arrhythmie anzeigt.
Jedes von dem Empfangen, Empfangen, Filtern und Propagieren kann durch mindestens einen programmierbaren Datenprozessor implementiert werden, der einen Bestandteil von mindestens einer Rechenvorrichtung (beispielsweise einem Patientenmonitor usw.) bildet.
In einigen Varianten können die Operationen als Teil eines Systems implementiert werden, das eine Elektrokardiogramm(EKG)-Schaltung und Elektroden umfasst, die zur Verbindung mit der EKG-Schaltung und zur Befestigung an dem Patienten konfiguriert sind. In derartigen Variationen erzeugen die Elektroden und die EKG-Schaltung zusammen das erfasste Atmungssignal.
In einem zusammenhängenden Aspekt umfasst ein Verfahren zur Beseitigung von Herzartefakten aus Atmungskurven das Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastsignalen eines erfassten Atmungssignals, die zusammengenommen die Atmungsdaten eines Patienten kennzeichnen. Zusätzlich werden Herzfrequenzdaten empfangen, welche die Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird. Jeder aktuelle Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom wird adaptiv gefiltert, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt. Das Filtern subtrahiert eine gewichtete Summe von mehreren der vorherigen Atmungs-Abtastwerte (im Gegensatz zu einem einzelnen Abtastwert) von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert. Die gefilterten Atmungssignale können anschließend propagiert werden.
In einigen Variationen kann jede der mehreren vorherigen Atmungs-Abtastwerte eine Verschiebung aufweisen, die gleich einem ganzzahligen Vielfachen einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht.
Nicht-transitorische Computerprogrammprodukte (d. h., physikalische eingebettete Computerprogrammprodukte), die Instruktionen speichern, werden ebenfalls beschrieben, welche, wenn sie durch einen oder mehrere Datenprozessoren von einem oder mehreren Rechensystemen ausgeführt werden, bewirken, dass mindestens ein Datenprozessor Operationen hierin durchführt. Gleichermaßen sind ebenfalls Computersysteme beschrieben, die einen oder mehrere Datenprozessoren und Speicher umfassen können, die mit einem oder mehreren Datenprozessoren gekoppelt sind. Der Speicher kann temporär oder permanent Instruktionen speichern, die bewirken, dass mindestens ein Prozessor eine oder mehrere hierin beschriebene Operationen durchführt. Darüber hinaus können durch einen oder mehrere Datenprozessoren Verfahren entweder innerhalb eines einzelnen Rechensystems implementiert oder unter zwei oder mehr Rechensystemen verteilt werden. Derartige Rechensysteme können miteinander verbunden werden und sie können Daten und/oder Befehle oder andere Instruktionen oder dergleichen über eine oder mehrere Verbindungen austauschen, die eine Verbindung über ein Netzwerk (z. B. das Internet, ein drahtloses Weitverkehrsnetzwerk, ein lokales Netzwerk, ein Weitverkehrsnetzwerk, ein drahtgebundenes Netzwerk oder dergleichen), über eine direkte Verbindung zwischen einem oder mehreren der mehreren Rechensysteme usw. einschließen, sind aber nicht darauf beschränkt.
Der hierin beschriebene Gegenstand sieht viele technische Vorteile vor. Zum Beispiel kann der vorliegende Gegenstand Herzartefakte aus Atmungskurven in einer Weise beseitigen/filtern, die im Vergleich zu herkömmlichen Tiefpass- oder Notch-Filtern wirkungsvoller und rechnerisch weniger aufwändig ist.
Die Einzelheiten von einer oder mehreren Variationen des hierin beschriebenen Gegenstandes sind in den begleitenden Zeichnungen und der nachfolgenden Beschreibung dargelegt. Weitere Vorteile und Merkmale des hierin beschriebenen Gegenstandes werden aus der nachfolgenden Beschreibung und den Zeichnungen und aus den Ansprüchen offensichtlich werden.
BESCHREIBUNG DER FIGUREN
1 ist ein Diagramm, das einen Patienten mit einem an ihm befestigten EKG-Elektrodensatz veranschaulicht, der mit einem Patientenmonitor verbunden ist;
2 stellt ein Verfahrensablaufdiagramm dar, welches die adaptive Beseitigung von Herzartefakten aus einer Impedanzatmungskurve veranschaulicht;
3 stellt eine Serie von Plots dar, die veranschaulichen: die Impedanzatmungs-Überwachung mit sauberen und verfälschten Impedanzatmungskurven;
4 stellt eine Reihe von Plots dar, die Beispiele für ein simuliertes Atmungssignal, einen simulierten Herzartefakt, das verfälschte Atmungssignal und das gefilterte Signal darstellen;
5 stellt eine Reihe von Plots dar, welche das Leistungsspektrum von dem simulierten korrekten Atmungssignal, dem verfälschten Signal und dem gefilterten Signal von 4 veranschaulichen;
6 stellt eine Reihe von Plots dar, welche die EKG-Signal-Einspeisung in einen beispielhaften adaptiven Filter, das Atmungssignal vor dem adaptiven Filtern und das Atmungssignal nach dem Filtern veranschaulicht;
7 stellt eine Reihe von Plots dar, welche das Leistungsspektrum des rohen Atmungssignals und des gefilterten Atmungssignals veranschaulicht; und
8 stellt ein Diagramm dar, das ein Beispiel für Quantisierungsfehler veranschaulicht, die während der Filterung auftreten können.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Der vorliegende Gegenstand ist auf die Beseitigung oder andere Filterung von Herzartefakten innerhalb von Atmungskurven gerichtet. Während der vorliegende Gegenstand in Verbindung mit Impedanzatmungs-Messungen beschrieben wird, in denen Änderungen in der Impedanz von an einem Patienten befestigten Elektroden gemessen und mit der Atmung korreliert werden, ist zu verstehen, dass die hierin verwendeten technischen Verfahren ebenfalls auf andere Quellen von Atemzug/Atmungs-Daten angewendet werden können, wie beispielsweise verschiedene Kontakt- und kontaktlose Verfahren, in denen mit Atemzügen zusammenhängende Daten/Atmungskurven erzeugt werden. Anders ausgedrückt, der vorliegende Gegenstand kann auf Atmungskurven angewendet werden, die unter Verwendung von Impedanz als auch von anderen Verfahren erzeugt werden, die nicht die Impedanz beinhalten. Die Kontaktverfahren können beispielsweise auf Akustik basierende Verfahren, auf Luftströmung basierende Verfahren, andere Brust/Bauch-Bewegungserfassungs-Verfahren, transkutane CO₂-Überwachung, oder Blutsauerstoffsättigungsmessungen sein. Die kontaktlosen Verfahren umfassen: auf Radar basierende Atmungsfrequenz-Überwachung, auf Optik basierende Atmungsfrequenz-Überwachung und auf thermischen Sensoren/thermischer Abbildung basierender Atmungsfrequenz-Überwachung.
Die 1 stellt ein Diagramm 100 dar, das eine beispielhafte Implementierung veranschaulicht, in der die Atmungsfrequenz eines Patienten 152 (dargestellt durch seinen oder ihren Torso) durch einen Patientenmonitor 110 gemessen wird. Der Patientenmonitor 110 kann einen Speicher 120 zum Speichern von Instruktionen zur Ausführung durch einen oder mehrere Prozessoren/Prozessorkerne 130 aufweisen. Der Patientenmonitor 110 kann eine Anzeige 140 zum Wiedergeben von visuellen Informationen aufweisen, die sich auf die Atmungsfrequenz beziehen (z. B. Werte, Kurven usw.), wie sie unter Verwendung der hierin beschriebenen Verfahren durch den Prozessor/die Prozessoren 130 berechnet wurden. Darüber hinaus kann der Patientenmonitor 110 ebenfalls eine Schnittstelle 150 aufweisen, die eine drahtgebundene oder eine drahtlose Kommunikation mit einer oder mehreren Elektroden 160, 162 und 164, und/oder einer medizinischen Vorrichtung und/oder einem entfernt liegenden Rechensystem oder Netzwerk ermöglicht, um Daten zu übertragen/zu empfangen, welche die Frequenz der Atemzüge und dergleichen betreffen. Der Patientenmonitor 110 kann die hierin beschriebene Verarbeitung implementieren und in anderen Variationen kann der Patientenmonitor 110 Daten, welche die Atemzüge eines Patienten 152 kennzeichnen, zu einem entfernt liegenden Rechensystem (z. B. medizinische Vorrichtung, Back-End-Rechensystem usw.) über die Schnittstelle 150 für eine entfernte Berechnung der Atemzüge übertragen. Ein beispielhafter Patientenmonitor kann einen umfassen, der in der US-Patentschrift Nr. 5,375,604 mit dem Titel „Transportierbarer, modular aufgebauter Patientenmonitor” (”Transportable Modular Patient Monitor”) beschrieben ist und die hierin in ihrer Gesamtheit durch Bezugnahme aufgenommen ist.
Die Schnittstelle 150 kann eine EKG-Schaltung 170 aufweisen oder anderweitig damit verbunden sein, welche direkt oder indirekt die Ausgaben der Elektroden 160, 162, 164 empfängt. Die EKG-Schaltung 170 kann mindestens einen Verstärker (beispielsweise einen Messverstärker usw.) aufweisen, um die von den Elektroden 160, 162, 164 empfangenen Signale zu verstärken, sowie verschiedene Filterkomponenten/Teilschaltkreise und in einigen Variationen eine RLD(Right Leg Drive)-Schaltung, welche hilft, die Interferenz von dem mindestens einen Verstärker zu verringern. Andere Variationen der EKG-Schaltung 170 können ebenfalls implementiert werden.
Die Elektroden 160, 162 und 164 können Bestandteil eines Elektrokardiogramm(RKG)-Elektrodensatzes sein, in dem die Elektrode 160 an dem rechten Arm des Patienten 152 befestigt ist, die Elektrode 162 an dem linken Arm des Patienten 152 befestigt ist und die Elektrode 164 an dem linken Bein des Patienten 152 befestigt ist. Die Positionen der Elektroden 160, 162 und 164 bilden die Ableitungen I, II und III, welche wiederum die Punkte dafür bilden, was als Einthovensches Dreieck bezeichnet wird. Ableitung I ist die Spannung zwischen der positiven Elektrode des linken Armes und der Elektrode des rechten Armes. Ableitung II ist die Spannung zwischen der positiven Elektrode des linken Beines und der Elektrode des rechten Armes. Ableitung III ist die Spannung zwischen der positiven Elektrode des linken Beines und der Elektrode des linken Armes.
Die hierin verwendeten Impedanzatmungs-Überwachungsverfahren können die Änderung der Impedanz über die gemessene Ableitung (z. B. Ableitung I unter Verwendung der Elektroden 160, 162, Ableitung II unter Verwendung der Elektroden 160, 164 usw.) messen und Daten bereitstellen/Signale erzeugen, welche das Atemzugmuster des Patienten 152 kennzeichnen. Eine oder mehrere der Elektroden 160, 162 und 164 können eine Ausgabe erzeugen, die mitunter als ein erfasstes Atmungssignal bezeichnet wird, welches die Atemzugsmuster des Patienten kennzeichnet. Das Atmungssignal kann beispielsweise Atemzugmuster kennzeichnen, die periodische Schwankungen aufweisen, welche Atemzügen mit Spitzen entsprechen, die Amplituden aufweisen, welche bei einer Gleichgewichtsrate zwischen den Atemzügen gemessen wurden. Insbesondere kann der Patientenmonitor 110 ein erfasstes Atmungssignal (basierend auf den physiologischen Messungen des Patienten 152) empfangen oder anderweitig auf der Basis eines Stromes von Abtastwerten berechnen, die kontinuierlich beispielsweise über die Elektroden 160, 162 und 164 empfangen werden. Wie nachfolgend weiter beschrieben werden wird, kann ein derartiges erfasstes Atmungssignal Herzartefakte einschließen, die gefiltert werden können. Zusätzlich muss bei der Atmungsüberwachung, damit ein Atemzug festgestellt werden kann, das Atmungssignal einen vorgegebenen minimalen Amplituden-Schwellwert überschreiten, der typischerweise zwischen 0,15 und 0,2 Ohm Spitze-zu-Spitze liegt.
2 ist eine Verfahrensablaufdiagramm 200 für das Beseitigen von Herzartefakten aus Atmungskurven. Ein Datenstrom von Atmungs-Abtastwerten eines erfassten Atmungssignals wird bei 210 empfangen, die zusammengenommen die Atmungsdaten für einen Patienten kennzeichnen. Zusätzlich werden bei 220 Herzfrequenzdaten empfangen, welche eine Herzfrequenz für den Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird. Jeder Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom wird bei 230 kontinuierlich und adaptiv gefiltert, um zu einem entsprechenden gefilterten Atmungssignal zu führen, das Herzartefakte beseitigt. Das Filtern subtrahiert einen vorherigen Atmungs-Abtastwert, der eine Verschiebung aufweist, die gleich einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht, von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert. Die gefilterten Atmungssignale können anschließend bei 240 propagiert werden. Das Propagieren kann in diesem Zusammenhang eines oder mehrere umfassen von: Anzeigen der gefilterten Atmungssignale in einer elektronischen Sichtanzeige, persistentes Speichern der gefilterten Atmungssignale auf einer physikalischen Datenspeichervorrichtung, Übertragen der gefilterten Atmungssignale über ein drahtgebundenes oder drahtloses Rechennetzwerk auf eine entfernt liegende Rechenvorrichtung oder Überspielen der gefilterten Atmungssignale auf den Speicher einer Rechenvorrichtung. Weitere Einzelheiten der Herzartefakt-Filterung werden nachfolgend beschrieben.
3 stellt eine Serie von Plots dar, die veranschaulichen: (a) Messleiter, die bei der Impedanzatmungs-Überwachung verwendet werden; (b) eine typische saubere Impedanzatmungskurve mit einer Frequenz von 16 Atemzügen pro Minute; und (c) eine Impedanzatmungskurve, die durch den Herzartefakt verfälscht ist. Das aktuelle Atmungssignal ist in der Grundlinienverschiebung ersichtlich. Der Überwachungs-Algorithmus erkennt fälschlicherweise die Herzartefakte als Atemzüge und zeigt eine falsche hohe Atmungsfrequenz an.
Patientendaten, die von Patientenmonitoren gesammelt wurden, bestätigten wie erwartet, dass der Herzartefakt in Kurzzeitfenstern annähernd periodisch ist, mit einer Periodendauer, die mit derjenigen des HR wie über das EKG berechnet übereinstimmt. In der Praxis weist der Herzartefakt wie das EKG kleine Frequenzschwankungen als Funktion des Atmungszyklus aufgrund der Sinusarrhythmie auf und seine Morphologie variiert langsam mit der Zeit, allerdings kann sie für die Zwecke dieser Arbeit innerhalb schmaler Zeitfenster (d. h., von Zyklus zu Zyklus) als periodisch angesehen werden. Schließlich wurde angenommen, dass der Herzartefakt sich zu der Atmungskurve addiert.
Unter Verwendung dieser Feststellungen wurde ein adaptiver Filter konzipiert, um den Herzartefakt durch Subtrahieren eines vorherigen Abtastwertes von dem Atmungssignal des aktuellen Abtastwertes unter Verwendung einer Verschiebung auszusortieren, die gleich der Periodendauer ist, welche der HR entspricht, wie sie aus dem EKG berechnet wurde. Die Filtergleichung ist gegeben durch: r ~[n] = r ^[n] – r ^[n – N_HR] wobei r ~[n] der aktuelle Atmungs-Abtastwert und r ^[n – N_HR] ein älterer Abtastwert ist, der N_HR-Abtastwerte vorher aufgetreten war, wobei N_HR die Periodendauer des EKG ist. Die theoretischen Grundlagen des Filters folgen.
Unter der Annahme einer rauschfreien Umgebung ist das erfasste Atmungssignal r ^[n], wie vorangehend erwähnt, aus zwei Signalen additiv zusammengesetzt: dem korrekten Atmungssignal r[n] und dem Herzartefakt c[n]; r ^[n] = r[n] + c[n] (1) es wird angenommen, dass c[n] ein periodisches Signal mit der Periodendauer N_HR ist: c[n] = c[n – N_HR] (2) wobei die Periodendauer N_HR des Herzartefaktes in Echtzeit unter Verwendung des EKG-Signals gewonnen werden kann. Es wird ein gefiltertes Atmungssignal r ~[n] eingeführt, wobei das gefilterte Signal die Differenz von einem vorherigen Atmungs-Abtastwert (verzögert gegenüber dem aktuellen Abtastwert) zu dem aktuellen Atmungs-Abtastwert ist, wobei die Verzögerung der vorherigen Abtastung gleich der EKG-Periodendauer N_HR ist, wie sie aus dem EKG extrahiert wurde. r ~[n] = r ^[n] – r ^[n – N_HR] (3)
Einsetzen von (1) in (3) ergibt: r ~[n] = r[n] + c[n] – r[n – N_HR] – c[n – N_HR] (4)
Und durch Einsetzen von (2) in (4) ist: r ~[n] = r[n] – r[n – N_HR] (5)
Demzufolge ist das gefilterte Signal äquivalent zu der Differenz zwischen dem aktuellen korrekten Atmungs-Abtastwert minus eines anderen korrekten Abtastwertes, der N_HR Abtastwerte vorher auftrat.
Der Filter von Gleichung (3) beinhaltet die Annahme, dass die Amplitude des Herzartefaktes zeitinvariant ist. Allerdings ist dies nicht immer der Fall; die Daten haben gezeigt, dass seine Amplitude mit der Amplitude der R-Zacke des EKG verbunden ist, wie es zu erwarten wäre. Die R-Zacken-Amplitude wird als Funktion des Atmungszyklus moduliert. Um diese Zeitabhängigkeit zu kompensieren wird eine adaptive Gewichtung w in die Filteroperation eingeführt: r ~[n] = r ^[n] – w·r ^[n – N_HR] (6) wobei w eine Normalisierungsfaktor ist, der Werte zwischen 0 und 1 annimmt und sein Wert eine Funktion des Wertes von der aktuellen R-Zacke ist, wie sie aus dem EKG abgelesen wird (d. h., die aktuelle R-Zacke, im Gegensatz zu früher erfassten R-Zacken). Vor der Bestimmung der Gewichtung w bestimmt der Algorithmus ein Zeitintervall, das beispielsweise gleich einem Atmungszyklus sein kann. Anschließend können für jeden Atemzyklus die Amplituden der R-Zacken, die in diesen Zyklus fallen, berechnet werden.
Für ein Beispiel wird angenommen, dass zwei R-Zacken, R₁ und R₂, in einem Atmungszyklus mit den entsprechenden Amplituden A₁ und A₂ auftreten, wobei A₂ der Maximalwert ist. Die Gewichtung w₁, welche zugehörig ist zu R₁, ist gleich A₁/A₂, während die Gewichtung w₂, welche zugehörig ist zu R₂, gleich 1 ist. Anschließend berechnet der Algorithmus das Intervall N_HR wie oben. Anschließend wird N_HR an jeder R-Zacke zentriert, das gleiche Intervall in der Atmungskurve identifiziert und die Gewichtung w, welche zu diesem Intervall gehört, wird mit allen Abtastwerten in dem Intervall multipliziert.
Es gibt verschiedene mögliche Modifikationen von dem vorgeschlagenen Filter. Eine ist eine Generalisierung, wo von dem aktuellen Abtastwert eine gewichtete Summe einer Vielzahl von bisherigen Abtastwerten anstelle von gerade einem subtrahiert wird. Dies ist möglich, wenn angenommen wird, dass der Herzartefakt in kurzen Zeitintervallen sich nicht sehr in seiner Morphologie verändert, beispielsweise innerhalb von einem oder zwei Atmungszyklen. Unter dieser Annahme kann Gl. (5) verallgemeinert werden zu:
wobei M die Anzahl der Abtastwerte ist, während denen angenommen wird, dass die Morphologie des Herzartefakts zeitinvariant ist. Auf dieselbe Weise kann Gl. (6) verallgemeinert werden zu:
wobei w_k eine Gewichtung ist, welche zu einem entsprechenden R-Zacken-Intervall gehört und das wie oben berechnet werden kann. Wahlweise können die Gewichtungen von Gl. (8) festgesetzt werden, dass sie kleinere Werte für größere Werte von k annehmen und größere Werte für kleinere Werte von k, um die Tatsache zu berücksichtigen, dass weiter zurück in der Zeit der Herzartefakt wahrscheinlich unterschiedlich ist und somit weniger berücksichtigt werden sollte im Vergleich zu Abtastwerten, die näher an dem aktuellen Abtastwert liegen. Es ist zu beachten, dass, wenn alle Gewichtungen auf 1/M festgesetzt werden, dann Gl. (8) gleich Gl. (7) wird. In einigen Variationen (einschließlich derjenigen, wo alle Gewichtungen auf 1/M festgesetzt werden) ist die Summe der Gewichtungen nicht größer als 1, sodass vorherige Abtastwerte nicht mehr als der aktuelle Abtastwert gewichtet werden. Verallgemeinerungen wie beispielsweise Gl. (7), (8) sind nützlich, weil die eingebundene Durchschnittsbildungsoperation ein Filtern des Rauschens ermöglicht und demzufolge akkuratere Filterergebnisse.
Eine weitere Art und Weise, um die Genauigkeit des Filter zu verbessern, ist die Modifizierung von Gl. (5) zu: r ~[n] = r[n] – 0.5·(r[n – N_HR] + r[n – N_HR – 1]) (9) oder zu r ~[n] = r[n] – 0.5·(r[n – N_HR] + r[n – N_HR + 1]) (10)
Die Modifikationen von Gl. (9), (10) können insbesondere relevant werden, wenn schnelle Variationen in der Atmungskurve vorhanden sind, die spärlich abgetastet sind, da in solchen Fällen die Gl. (5) oder (6) durch Quantisierungsfehler verfälscht sein können. Als Beispiel ist 8 in Betracht zu ziehen. In 8 ist ein Atemstillstandsereignis dargestellt, wo das einzige vorhandene Signal der Herzartefakt ist. Diese Kurve ist unter Verwendung einer Abtastgeschwindigkeit von 50 Abtastungen/sec abgetastet worden und die Herzfrequenz entspricht 70 bpm. Wenn die Herzfrequenz auf das Abtastintervall umgerechnet wird, erhält man
Abtastungen, die auf 42 Abtastungen für einen fixierten Integer-Prozessor gerundet würden. Dieser Rundungsfehler führt zusätzlich zu der Tatsache, dass die steilen Anstiege spärlich abgetastet sind, zu einer gefilterten Kurve, die durch Gl. (5) produziert wurde, welche glatter ist als die rohe Kurve, jedoch nicht flach genug, dass der Artefakt nicht als Atemzüge erfasst wird. Somit kann dieser Effekt, dazu führen, dass ein Atemstillstand übersehen wird. Selbst wenn der Rundungsfehler korrigiert wird, gibt es immer noch Szenarien, wo die gefilterte Kurve nicht vollkommen flach sein würde. Beispielsweise ist für eine Herzfrequenz von 80 bpm
wobei in diesem Fall ein signifikanter Rundungsfehler besteht, egal ob N_HR nach 37 oder 38 gerundet wird. In solchen Fällen kann die Verwendung der Gl. (9) oder (10) den Rundungsfehler und die spärliche Abtastung der Kurve durch die Anwendung des Mittelwertes der beiden benachbarten Abtastungen kompensieren (eigentlich durch Interpolieren). Gl. (9) sollte verwendet werden, wenn N_HR aufgerundet wird, während hingegen Gl. (10) verwendet werden sollte, wenn abgerundet wird, beispielsweise in Fällen, wo vor der Rundung N_HR Werte annimmt, die mit Dezimalstellen zwischen ,4 und ,6 enden.
Während der Echtzeit-Überwachung gibt es Zeitpunkte, bei denen das Filtern nicht nötig sein kann. Insbesondere wenn es Zeitpunkte gibt, bei denen der Herzartefakt ausreichend schwach ist, um nicht signifikant die Atmungskurve zu verzerren und das Filtern eines sauberen Atmungssignals könnte wiederum Verzerrungen einführen. Es ist allerdings möglich, die Filteroperation abzuschalten, wenn das Verhältnis von Signalleistung zu Herzartefakt-Leistung (SCR) größer als ein vorgegebener Schwellenwert ist. Die Leistung des Herzartefaktes kann durch Integration der Leistungsdichte der Atmungskurve über einen Frequenzbereich abgeschätzt werden, der auf der durch das EKG berechneten Herzfrequenz zentriert ist. Die Leistung der Atmungsfrequenz kann auf die gleiche Art und Weise durch Integration der Leistungsdichte über die andere größte Spitze des Leistungsspektrums (die innerhalb von klinisch plausiblen Atmungsfrequenzen liegt) abgeschätzt werden und anschließend kann der SCR berechnet werden. Wenn der SCR unterhalb von einem Schwellenwert liegt, dann kann der adaptive Filter aktiviert werden. Darüber hinaus wird das EKG-Signal während ventrikulärer Arrhythmien, wie beispielsweise Episoden von Kammerflimmern, chaotisch und es wird nicht möglich sein, die EKG-Frequenz wirkungsvoll zu nutzen, um den Herzartefakt herauszufiltern. Ventrikuläre Arrhythmien sind allerdings kritische Ereignisse, die das Leben des Patienten gefährdet und Patientenmonitore senden Alarmsignale hoher Priorität während solcher Ereignisse aus. Folglich wird während ventrikulärer Arrhythmien die Genauigkeit der Atmungsfrequenz unwichtig und die Filteroperation sollte deaktiviert werden, wenn das EKG nicht normal ist.
Als Machbarkeitsnachweis wurde das Filter zuerst auf simulierte Daten angewendet. Speziell wurde eine saubere Atmungskurve als eine Sinuswelle mit einer Amplitude von 1 Ohm Spitze-zu-Spitze und einer Frequenz von 12 brpm simuliert und anschließend durch einen additiven Herzartefakt verfälscht, der als eine sinusförmige Wellenform mit einer Amplitude von 0,5 Ohm Spitze-zu-Spitze und einer Frequenz von 60 bpm simuliert wurde (4). Für Testzwecke wurde die bekannte kardiale Herzfrequenz als eine Eingabe in das Filter eingespeist. Wie aus 4 ersichtlich ist, eliminierte das adaptive Filter den Herzartefakt nahezu vollständig. Zusätzlich erhöhte die Filteroperation die Amplitude der Atmungskurve, was die Wirksamkeit eines Spitzenerfassungs-Algorithmus verbessert, der zum Berechnen von RR verwendet wurde. Um die Verbesserung zu quantifizieren, die durch den adaptiven Filter eingeführt wurde, wurde das Leistungsspektrum des Signals vor und nach dem Filtern berechnet (5). Die Leistungsspektrumanalyse zeigte, dass das Filter den SCR um 17,8 dB erhöhte.
4 stellt eine Serie von Plots 400 dar, die veranschaulichen: (a) simuliertes Atmungssignal mit RR = 12 brpm; (b) simulierter Herzartefakt mit HR = 60 bpm; (c) die Addition der simulierten Atmungs- und Herzsignale produziert das verfälschte Atmungssignal; und (d) das gefilterte Signal ist fast vollständig von dem Herzartefakt gesäubert. Zusätzlich sind Spitzen und Täler hervorgehoben, was die Erfassung der Atmungsfrequenz aus dem gefilterten Signal einfacher macht.
5 stellt eine Serie von Plots 500 dar, die veranschaulichen: (a) das Leistungsspektrum des simulierten korrekten Atmungssignals von 2(a); (b) das Leistungsspektrum des simulierten verfälschten Signals von 4(c): die Frequenzkomponenten sowohl von dem korrekten Atmungssignal als auch von dem Herzartefakt sind ersichtlich; (c) das Leistungsspektrum des gefilterten Signals von 4(d): die Herzartefakt-Komponente wurde beseitigt
Zusätzlich zu der Anwendung des Filters auf simulierte Daten wurde das Filter ebenfalls auf Daten von einem menschlichen Subjekt angewendet. Speziell wurden EKG- und IR-Daten von Ableitung I von einem menschlichen Subjekt unter Verwendung eines Patientenmonitors gesammelt. Anschließend wurde der adaptive Filter offline auf die gesammelten Daten angewendet und er sortierte erfolgreich den Herzartefakt aus (6). Die unmittelbare Herzfrequenz, wie sie aus dem EKG berechnet wurde, war die Eingabe für den Filter. In 7 sind die Leistungsspektren der rohen und der gefilterten Daten für das Zeitfenster 245–265 Sekunden von 6 zu sehen, wo die Versuchsperson eine flache Atmung aufweist. In diesem Fall verbessert der Filter den SCR um 23,5 dB. In dem Zeitfenster 220–240 Sekunden von 4, verbesserte der Filter den SCR um 20 dB (Spektrum nicht dargestellt). Es ist in 7 zu beachten, dass dort zwei dominante Spitzen für die Atmungsfrequenz vorhanden sind. Dies liegt daran, dass das Spektrum für ein 20 Sekunden-Fenster berechnet wurde, während dem die Atmungsfrequenz der Versuchsperson von 20 brpm auf 35 brpm anstieg.
6 stellt eine Serie von Plots 600 dar, die veranschaulichen: (a) EKG-Signal (50 Sekunden), das als Eingabe für den adaptiven Filter verwendet wurde; (b) Atmungssignal (Ableitung I) vor der adaptiven Filterung, in dem der Herzartefakt offensichtlich ist; und (c) Atmungssignal nach dem Filtern. Der Herzartefakt ist fast vollständig eliminiert worden.
7 stellt eine Serie von Plots 700 dar, die veranschaulichen: (a) Leistungsspektrum des rohen Atmungssignals (245–265 sec von 4b). Die Herzartefakt-Komponente ist dominant; und (b) Leistungsspektrum des gefilterten Atmungssignals (245–265 sec von 4c) Die Herzartefakt-Komponente wurde beseitigt.
Es ist ein adaptiver Filter für das Verwerfen des Herzartefaktes bei der Impedanzatmung konstruiert und entwickelt worden. Der Herzartefakt ist eine der Hauptursachen für Fehlalarme im Krankenhausbereich, das es bei Patientenmonitoren dazu führt, dass diese falsche hohe Atmungsfrequenzen feststellen. Der Filter wurde wiederum sowohl auf simulierte Daten als auch Daten von einer menschlichen Versuchsperson getestet, die von einem Patientenmonitor gesammelt wurden. In beiden Fällen verwarf der Filter erfolgreich den Herzartefakt und gewann die zugrundeliegende Atmungskurve zurück, was es anschließend dem Atmungsfrequenz-Berechnungsalgorithmus ermöglichen sollte, die Atmungsfrequenz korrekt zu erfassen.
Da die Periodendauer des Herzartefaktes gleich der Periodendauer der aus dem EKG extrahierten Herzfrequenz N_HR ist, welche immer signifikant kleiner als die Periodendauer der Atmungsfrequenz ist, wird die Filteroperation entweder zu einer geringfügig verstärkten oder abgeschwächten Version des korrekten Atmungssignals führen, während sie gleichzeitig den Herzartefakt beseitigt und das SCR-Verhältnis erhöht.
Darüber hinaus demonstrierten anfängliche Echtzeit-Versuche mit nicht hierin dargestellten reproduzierten Atmungskurven von Patienten, dass der Filter erfolgreich den Monitor daran hindert, falsche Atmungsfrequenzen festzustellen und Fehlalarme auszusenden, die durch den Herzartefakt verursacht wurden.
Die anfänglichen Ergebnisse demonstrieren, dass der entwickelte adaptive Filter das Potential aufweist, um substantiell falsche Atmungsfrequenzen zu verringern, die Fehlalarme produzieren, welche durch den Herzartefakt in dem Krankenhausbereich verursacht wurden. Zusätzlich wird erwartet, dass das Filter das Auftreten von aufgrund des Herzartefaktes nicht entdeckten Atemstillständen verringert. Um diese Verbesserung zu quantifizieren, umfasst die zukünftige Arbeit die Anwendung des Filters beim Echtzeit-Monitoring an menschlichen Versuchspersonen, die ebenfalls mit einer alternativen Atmungsfrequenz-Erfassungsmodalität, wie beispielsweise etCO2, überwacht werden, was als Goldstandard verwendet werden wird. Eine derartige Studie wird die Quantifizierung von der effektiven Verbesserung von dem Filter auf die Berechnungen der Atmungsfrequenz und auf die Verringerung von Fehlalarmen ermöglichen.
Obgleich ein paar Variationen ausführlich vorangehend beschrieben worden sind, sind andere Modifikationen oder Zusätze möglich. Beispielsweise kann der vorliegende Gegenstand mit einem Sensorsystem implementiert werden, das kein Patientenmonitor ist, sondern Impedanzatmungsdaten bereitstellt, wobei der vorliegende Gegenstand die adaptive Beseitigung des Herzartefaktes in der Impedanzatmung ermöglicht.
Ein oder mehrere Aspekte oder Merkmale des hierin beschriebenen Gegenstandes können in digitalen Elektronikschaltungen, integrierten Schaltungen, speziell konstruierten anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs), frei programmierbaren Gatter-Anordnungen (FPGAs), Computer-Hardware, Firmware, Software und/oder Kombinationen davon realisiert werden. Diese verschiedenen Aspekte oder Merkmale können die Implementierung in einem oder mehreren Computerprogrammen umfassen, die auf einem programmierbaren System ausführbar und/oder interpretierbar sind, das mindestens einen programmierbaren Prozessor für spezielle oder allgemeine Zwecke, der mit einem Speichersystem zum Empfangen von Daten und Instruktionen von diesem und zum Übertragen von Daten und Instruktionen auf dieses gekoppelt ist, mindestens eine Eingabevorrichtung und mindestens eine Ausgabevorrichtung aufweist. Das programmierbare System oder Rechensystem kann Clients und Server umfassen. Ein Client und ein Server sind im Allgemeinen voneinander entfernt und interagieren typischerweise über ein Kommunikationsnetzwerk. Die Beziehung zwischen Client und Server ergibt sich auf der Grundlage von Computerprogrammen, die auf den entsprechenden Computern laufen und eine Client-Server-Beziehung zueinander aufweisen.
Diese Computerprogramme, die ebenfalls als Programme, Software, Software-Anwendungen, Anwendungen, Komponenten oder Code bezeichnet werden können, umfassen Maschinenanweisungen für einen programmierbaren Prozessor und können in einer hochrangigen prozessorientierten Sprache, einer objektorientierten Programmiersprache, einer funktionellen Programmiersprache, einer logischen Programmiersprache und/oder in Assembly/Maschinensprache implementiert werden. Wie hierin verwendet, bezieht sich der Ausdruck ”maschinenlesbares Medium” auf irgendein Computerprogrammprodukt, Gerät und/oder Vorrichtung, wie beispielsweise Magnetplatten, optische Platten, Speicher, und programmierbare Logikbausteine (PLDs), die verwendet werden, um Maschineninstruktionen und/oder Daten für einen programmierbaren Prozessor bereitzustellen, einschließlich eines maschinenlesbaren Mediums, das Maschineninstruktionen als ein maschinenlesbares Signal empfängt. Der Ausdruck ”maschinenlesbares Signal” bezieht sich auf irgendein Signal, das verwendet wird, um Maschineninstruktionen und/oder Daten für einen programmierbaren Prozessor bereitzustellen. Das maschinenlesbare Medium kann derartige Maschineninstruktionen nicht-transitorisch speichern, wie es beispielsweise ein Festkörperspeicher oder eine magnetische Festplatte oder irgendein äquivalentes Speichermedium tun würden. Das maschinenlesbare Medium kann wahlweise oder zusätzlich solche Maschineninstruktionen in einer vorübergehenden Art speichern, wie es beispielsweise ein Prozessor-Cache oder ein anderes Random-Access-Memory (RAM) tun würden, die mit einem oder mehreren physikalischen Prozessorkernen verbunden sind.
Um eine Interaktion mit einem Benutzer bereitzustellen, können ein oder mehrere Aspekte oder Merkmale des hierin beschriebenen Gegenstandes auf einem Computer implementiert werden, der eine Anzeigevorrichtung, wie beispielsweise eine Kathodenstrahlrohr-(CRT-) oder Flüssigkristall-Anzeige (LCD) oder einen Monitor mit lichtemittierenden Dioden (LED), zum Anzeigen von Informationen für den Benutzer und ein Keyboard und eine Zeigeeinrichtung aufweist, wie beispielsweise eine Maus oder einen Trackball, durch welche der Benutzer eine Eingabe an den Computer vorsehen kann. Andere Arten von Vorrichtungen können verwendet werden, um ebenfalls eine Interaktion mit dem Benutzer bereitzustellen. Zum Beispiel kann eine Rückmeldung für den Benutzer jede Form von sensorischer Rückmeldung, wie beispielsweise eine visuelle Rückmeldung, eine auditorische Rückmeldung oder eine taktile Rückmeldung sein und die Eingabe von dem Benutzer kann in irgendeiner Form empfangen werden, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, akustische, sprachliche oder taktile Eingabe. Andere mögliche Eingabevorrichtungen umfassen, sind aber nicht darauf beschränkt, Touchscreens, oder andere berührungsempfindliche Vorrichtungen wie beispielsweise Einzelpunkt- oder Mehrpunkt-resistive Touchpads, Spracherkennungs-Hardware und -Software, optische Scanner, optische Zeiger, digitale Bilderfassungsvorrichtungen und verbundene Interpretationssoftware und dergleichen.
In der vorangehenden Beschreibung und in den Ansprüchen können Phrasen wie ”mindestens eines von” oder ”eines oder mehrere von” auftreten, gefolgt von einer konjunktiven Auflistung von Elementen oder Merkmalen. Der Begriff ”und/oder” kann ebenfalls in einer Auflistung von zwei oder mehr Elementen oder Merkmalen auftreten. Sofern nicht anderweitig explizit oder implizit durch den Kontext widersprochen wird, in dem er verwendet wird, soll ein solcher Ausdruck alle der aufgelisteten Elemente oder Merkmale einzeln oder jedes der genannten Elemente in Kombination mit einem der anderen genannten Elemente oder Merkmale bedeuten. Zum Beispiel können die Ausdrücke ”mindestens eines von A und B;” ”eines oder mehrere von A und B;” und ”A und/oder B” jeweils ”A alleine, B alleine, oder A und B zusammen” bedeuten. Eine ähnliche Interpretation ist auch für Auflistungen vorgesehen, die drei oder mehr Einzelteile umfassen. Zum Beispiel können die Ausdrücke ”mindestens eines von A, B, und C;” ”eines oder mehrere von A, B, und C;” und ”A, B und/oder C” sollen jeweils bedeuten ”A alleine, B alleine, C alleine, A und B zusammen, A und C zusammen, B und C zusammen, oder A und B und C zusammen.” Zusätzlich soll die Verwendung des Begriffs ”auf Basis von” oben und in den Ansprüchen bedeuten, ”zumindest teilweise basierend auf”, sodass ein nicht angeführtes Merkmal oder Element auch zulässig ist.
Der hierin beschriebene Gegenstand kann in Systemen, Vorrichtungen, Verfahren und/oder Gegenständen ausgeführt sein, abhängig von der gewünschten Konfiguration. Die Implementierungen, die in der vorstehenden Beschreibung ausgeführt sind, repräsentieren nicht alle Implementierungen, die in Übereinstimmung mit dem hierin beschriebenen Gegenstand sind. Vielmehr sind sie nur einige Beispiele in Übereinstimmung mit Aspekten, die mit dem beschriebenen Gegenstand in Zusammenhang stehen. Obgleich ein paar Variationen ausführlich vorangehend beschrieben worden sind, sind andere Modifikationen oder Zusätze möglich. Insbesondere können weitere Merkmale und/oder Variationen zusätzlich zu denjenigen, die hierin ausgeführt sind, bereitgestellt werden. Zum Beispiel können die oben beschriebenen Implementierungen auf verschiedene Kombinationen und Unterkombinationen der offenbarten Merkmale und/oder Kombinationen und Unterkombinationen von mehreren weiteren oben offenbarten Merkmalen gerichtet werden. Zusätzlich erfordern die in den beigefügten Figuren dargestellten und/oder hierin beschriebenen Logikflüsse nicht notwendigerweise die konkret gezeigte oder sequentielle Reihenfolge, um wünschenswerte Ergebnisse zu erzielen. Andere Implementierungen können innerhalb des Umfangs der folgenden Ansprüche liegen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 5375604 [0030]

Claims

Verfahren zur Beseitigung von Herzartefakten aus Atmungskurven, umfassend: Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastwerten eines erfassten Atmungssignals, die gemeinsam die Atmungsdaten für einen Patienten kennzeichnen; Empfangen von Herzfrequenzdaten, welche eine Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird; kontinuierliches adaptives Filtern von jedem aktuellen Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt, wobei das Filtern einen vorherigen Atmungs-Abtastwert, der eine Verschiebung aufweist, die gleich einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht, von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert subtrahiert; und Propagieren der gefilterten Atmungssignale.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Propagieren der gefilterten Atmungssignale mindestens eines umfasst von: Anzeigen der gefilterten Atmungssignale in einer elektronischen Sichtanzeige, persistentes Speichern der gefilterten Atmungssignale auf einer physikalischen Datenspeichervorrichtung, Übertragen der gefilterten Atmungssignale über ein drahtgebundenes oder drahtloses Rechennetzwerk auf eine entfernt liegende Rechenvorrichtung oder Überspielen der gefilterten Atmungssignale auf den Speicher einer Rechenvorrichtung.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Atmungssignal eine Impedanzatmungskurve umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Herzfrequenzdaten von einem Elektrokardiogramm(EKG-)-Elektrodensatz abgeleitet sind, der an dem Patienten befestigt ist und das Verfahren ferner umfasst: Extrahieren der Periode aus den Herzfrequenzdaten.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei das adaptive Filtern ferner umfasst: Gewichten der vorherigen Atmungs-Abtastwerte mit einem Normalisierungsfaktor, der auf einem Wert einer entsprechenden R-Zacken-Ablesung aus den Herzdaten zu einem Zeitpunkt basiert, welcher mit dem aktuellen Atmungs-Abtastwert übereinstimmt.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der Normalisierungsfaktor gleich einer Amplitude der entsprechenden R-Zacke ist, die durch eine maximale R-Zacken-Amplitude über eine Periodendauer der Atmungsfrequenz normalisiert wurde.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend: Abschätzen der Leistung des Herzartefaktes durch Integrieren einer Leistungsdichte der Atmung des erfassten Atmungssignals über einen Frequenzbereich, der auf die Herzfrequenz zentriert ist.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend: Abschätzen der Leistung der Atmungsfrequenz durch Integrieren einer Leistungsdichte über einen größten Spitzenwert eines Spektrums, das einer Atmungsfrequenz entspricht.
Verfahren nach Anspruch 8, ferner umfassend: Berechnen eines Verhältnisses Signalleistung zu Herzartefakt-Leistung (SCR) durch Dividieren der geschätzten Leistung der Atmungsfrequenz durch die geschätzte Leistung des Herzartefakts.
Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend: Aktivieren der adaptiven Filterung, wenn der SCR unterhalb eines voreingestellten Schwellenwertes ist.
Verfahren nach Anspruch 9 oder Anspruch 10, ferner umfassend: Deaktivieren der adaptiven Filterung, wenn der SCR oberhalb eines voreingestellten Schwellenwertes ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend: Deaktivieren der adaptiven Filterung, wenn die Herzfrequenz eine ventrikuläre Arrhythmie anzeigt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei jedes von dem Empfangen, Empfangen, Filtern und Propagieren durch mindestens einen programmierbaren Datenprozessor implementiert wird, der einen Bestandteil von mindestens einer Rechenvorrichtung bildet.
System, umfassend: mindestens einen programmierbaren Datenprozessor; und einen Speicher, der Instruktionen speichert, die, wenn sie durch den mindestens einen programmierbaren Datenprozessor ausgeführt werden, Operationen implementieren, umfassend: Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastwerten eines erfassten Atmungssignals, die gemeinsam die Atmungsdaten für einen Patienten kennzeichnen; Empfangen von Herzfrequenzdaten, welche die Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird; kontinuierliches adaptives Filtern von jedem aktuellen Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt, wobei das Filtern einen vorherigen Atmungs-Abtastwert, der eine Verschiebung aufweist, die gleich einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht, von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert subtrahiert; und Propagieren der gefilterten Atmungssignale.
System nach Anspruch 14, ferner umfassend eine elektronische Sichtanzeige zum Anzeigen von mindestens einem Abschnitt des propagierten gefilterten Atmungssignals.
System nach Anspruch 14 oder 15, wobei der mindestens eine programmierbare Datenprozessor, der Speicher und die Sichtanzeige Bestandteile eines Patientenmonitors bilden.
System nach einem der Ansprüche 14 bis 16, ferner umfassend: eine Elektrokardiogramm(EKG-)-Schaltung; und Elektroden, die zur Verbindung mit der EKG-Schaltung und zur Befestigung an dem Patienten konfiguriert sind; wobei die Elektroden und die EKG-Schaltung zusammen das erfasste Atmungssignal erzeugen.
System nach einem der Ansprüche 14 bis 17, wobei die Operationen ferner umfassen: Abschätzen der Leistung des Herzartefaktes durch Integrieren einer Leistungsdichte der Atmung des erfassten Atmungssignals über einen Frequenzbereich, der auf die Herzfrequenz zentriert ist. Abschätzen der Leistung der Atmungsfrequenz durch Integrieren einer Leistungsdichte über einen größten Spitzenwert eines Spektrums, das einer Atmungsfrequenz entspricht. Berechnen eines Verhältnisses Signalleistung zu Herzartefakt-Leistung (SCR) durch Dividieren der geschätzten Leistung der Atmungsfrequenz durch die geschätzte Leistung des Herzartefakts; Aktivieren der adaptiven Filterung, wenn der SCR unterhalb eines voreingestellten Schwellenwertes ist; und Deaktivieren der adaptiven Filterung, wenn der SCR oberhalb eines voreingestellten Schwellenwertes ist.
Nicht-transitorisches Computerprogrammprodukt, das Instruktionen speichert, die, wenn sie durch mindestens einen Datenprozessor ausgeführt werden, der einen Bestandteil von mindestens einer Rechenvorrichtung bildet, Operationen zum Beseitigen von Herzartefakten aus Atmungskurven ausführt, umfassend: Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastwerten eines erfassten Atmungssignals, die gemeinsam die Atmungsdaten für einen Patienten kennzeichnen; Empfangen von Herzfrequenzdaten, welche die Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird; kontinuierliches adaptives Filtern von jedem aktuellen Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt, wobei das Filtern einen vorherigen Atmungs-Abtastwert, der eine Verschiebung aufweist, die gleich einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht, von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert subtrahiert; und Propagieren der gefilterten Atmungssignale.
Verfahren zur Beseitigung von Herzartefakten aus Atmungskurven, wobei das Verfahren durch einen oder mehrere programmierbare Datenprozessoren, die einen Bestandteil von mindestens einer Rechenvorrichtung bilden, implementiert wird und umfasst: Empfangen eines Datenstroms von Atmungs-Abtastwerten eines erfassten Atmungssignals, die gemeinsam die Atmungsdaten für einen Patienten kennzeichnen, durch mindestens einen programmierbaren Datenprozessor; Empfangen von Herzfrequenzdaten, welche die Herzfrequenz für einen Patienten spezifizieren, die gleichzeitig mit dem erfassten Atmungssignal gemessen wird, durch mindestens einen programmierbaren Datenprozessor; adaptives Filtern von jedem aktuellen Atmungs-Abtastwert in dem Datenstrom durch mindestens einen programmierbaren Datenprozessor, um ein entsprechendes gefiltertes Atmungssignal zu ergeben, das Herzartefakte beseitigt, wobei das Filtern eine gewichtete Summe von mehreren vorherigen Atmungs-Abtastwerten von dem anschließenden aktuellen Atmungs-Abtastwert subtrahiert; und Propagieren der gefilterten Atmungssignale durch mindestens einen programmierbaren Prozessor.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei jeder der mehreren vorherigen Atmungs-Abtastwerte eine Verschiebung aufweist, die ein ganzzahliges Vielfaches einer Periodendauer ist, welche der Herzfrequenz des Patienten entspricht.