EA029242B1 - Анализ формы гемодинамических сигналов по собственным частотам - Google Patents
Анализ формы гемодинамических сигналов по собственным частотам Download PDFInfo
- Publication number
- EA029242B1 EA029242B1 EA201490959A EA201490959A EA029242B1 EA 029242 B1 EA029242 B1 EA 029242B1 EA 201490959 A EA201490959 A EA 201490959A EA 201490959 A EA201490959 A EA 201490959A EA 029242 B1 EA029242 B1 EA 029242B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- computer
- waveform
- implemented
- hemodynamic
- patient
- Prior art date
Links
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 title claims abstract description 51
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 13
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 17
- 210000001765 aortic valve Anatomy 0.000 claims abstract description 16
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 claims abstract description 7
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 claims abstract description 7
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 claims abstract description 5
- 206010002329 Aneurysm Diseases 0.000 claims abstract 2
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 claims abstract 2
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 claims abstract 2
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 claims abstract 2
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 claims abstract 2
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 claims abstract 2
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 58
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 9
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 200000000007 Arterial disease Diseases 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 208000037849 arterial hypertension Diseases 0.000 claims description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims 3
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 claims 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 claims 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 9
- 230000005189 cardiac health Effects 0.000 abstract description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 5
- 206010007559 Cardiac failure congestive Diseases 0.000 abstract description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 2
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 description 16
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 10
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 238000002580 esophageal motility study Methods 0.000 description 5
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 5
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 4
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 4
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 4
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 4
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 4
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 4
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 3
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 3
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000034994 death Effects 0.000 description 2
- 231100000517 death Toxicity 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 210000003752 saphenous vein Anatomy 0.000 description 2
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 2
- 206010008479 Chest Pain Diseases 0.000 description 1
- 206010052337 Diastolic dysfunction Diseases 0.000 description 1
- 208000009378 Low Cardiac Output Diseases 0.000 description 1
- 206010067171 Regurgitation Diseases 0.000 description 1
- 210000000702 aorta abdominal Anatomy 0.000 description 1
- 210000002376 aorta thoracic Anatomy 0.000 description 1
- 201000002064 aortic valve insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000001746 atrial effect Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000036996 cardiovascular health Effects 0.000 description 1
- 238000011970 concomitant therapy Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000001121 heart beat frequency Effects 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 description 1
- 238000011866 long-term treatment Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 210000004115 mitral valve Anatomy 0.000 description 1
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000001354 painful effect Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 208000037803 restenosis Diseases 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011477 surgical intervention Methods 0.000 description 1
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
- A61B5/0013—Medical image data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/02028—Determining haemodynamic parameters not otherwise provided for, e.g. cardiac contractility or left ventricular ejection fraction
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02405—Determining heart rate variability
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/0507—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves using microwaves or terahertz waves
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/02—Measuring pulse or heart rate
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/06—Measuring blood flow
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
- A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/56—Details of data transmission or power supply
- A61B8/565—Details of data transmission or power supply involving data transmission via a network
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Hematology (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
В изобретении методология аппаратурного и программного обеспечения описывается для измерения здоровья сердца. Гемодинамические формы волны, по-разному полученные для пациента, анализируются, чтобы вычислить или аппроксимировать собственные частоты в двух областях для двух областей дикротической выемки. Собственные частоты обеспечивают метрику/критерии, которые коррелируются со здоровьем сердца пациента. Системы могут использоваться для мониторинга состояния и/или для определения диагноза. Примерами использования являются идентификация (диагностика) наличия аритмии, сердечной недостаточности, предсердной фибрилляции, аневризмы, стеноза сосудов или дисфункции аортального клапана и необходимости замены клапана и/или мониторинг развития застойной сердечной недостаточности вместе с идентификацией острой необходимости госпитализации в сочетании с ежедневным тестированием любого такого состояния.
Description
Настоящая заявка испрашивает приоритет предварительных патентных заявок США № 61/579456, поданной 22 декабря 2011 г., № 61/717008, поданной 22 октября 2012 г. и № 61/739880, поданной 20 декабря 2012 г., каждая из которых содержится в настоящем документе посредством ссылки во всей их полноте.
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящая заявка относится к анализу формы гемодинамических волн.
Уровень техники
Сердечно-сосудистые заболевания (СУЭ) являются первопричиной приблизительно одного из каждых трех смертных случаев в Соединенных Штатах каждый год. Аналогично, приблизительно 34% американских взрослых страдают одним или более типами СУЭ. В 2010 г. общие прямые и косвенные затраты на СУЭ составили приблизительно 503 млрд долларов США.
Очевидно, существует насущная необходимость разрабатывать новые способы и устройства для диагностирования и мониторинга СУЭ. Диагноз позволяет проводить раннее вмешательство и излечение. Мониторинг может быть полезным инструментом при каждом изменении поведения и прогнозе/предотвращении острого приступа, приводящего к экстренной госпитализации, распространению болезни и/или летальному исходу. Новые способы и устройства для удовлетворения этих потребностей предпочтительно используют неинвазивные измерения, чтобы уменьшить медицинские осложнения и повысить комфорт для пациента. В идеале, они также должны упростить их использование медперсоналом и пациентами в домашней среде.
Сущность изобретения
Новые варианты осуществления содержат устройства и системы (например, содержащие аппаратурное обеспечение датчиков, упоминаемых здесь, и дополнение к компьютерному процессору и другие вспомогательные/поддерживающие электронные устройства и различные домашние элементы) и способы (содержащие аппаратурное и программное обеспечение для выполнения того же самого), удовлетворяющие некоторые или все вышеупомянутые потребности. Такие способы и устройства выполняются с возможностью анализа формы гемодинамических волн.
Эту форму волны получают от механизма пульсирующей накачки сердца. Накачивание крови посылает волны давления и потока в эластичную аорту и сосудистую сеть. Волны давления и потока, сформированные сердцем, распространяются в упругой артериальной сосудистой сети. Эти волны отражаются в различных местах отражения, существующих в артериальной системе. Интенсивность и пульсируемость этого давления и результирующая волна расширения уменьшаются по мере того, как волны входят в более мелкие сосуды и в конечном счете исчезают в капиллярном русле. Поэтому динамика волн доминирует над гемодинамикой в больших сосудах, таких как восходящая, нисходящая и брюшная аорта.
Эти волны несут информацию о здоровом или болезненном состоянии сердца, сосудистой системы и/или связи сердца с сосудистой сетью. В результате, получение информации из этих волн предлагает возможность сделать выводы о состоянии здоровья или болезни, которые очень важны.
Здоровое сердце действует на основе хрупкого равновесия между его характеристиками накачки (минутный объем сердца, систолический объем) и волновой динамикой сосудистой системы. Это хрупкое равновесие может ухудшаться за счет старения, курения или болезненных состояний, таких как высокое кровяное давление, сердечная недостаточность или диабет 2 типа. Устройства, системы и способы анализа, содержащиеся здесь, позволяют диагностировать или оценивать такие состояния с точки зрения серьезности и/или вести мониторинг состояния пациента.
Устройства, системы и способы, соответствующие объекту изобретения, используют компьютерный анализ формы волны, основываясь на теории мгновенной/собственной частоты, чтобы обеспечить индекс/метрику, позволяющие обнаружение ухудшенного баланса между сердцем и аортой в различном возрасте и при различных состояниях болезни. Устройства, системы и способы содержат оценку частот волны давления, волны смещения стенок или скорости/волнового потока (в целом гемодинамические волны) для различных применений обнаружения и мониторинга. Собственные (или доминантные) частоты формы гемодинамической волны предпочтительно определяются по двум или более временным областям.
По меньшей мере две из этих областей соответствуют состояниям до и после закрывания аортального клапана, что явно видно на графике аортального давления по всему кардиальному циклу. Этот график отображает малое понижение ("углубление" или "дикротическая выемка") в любом из сигналов. Дополнительно, обеспечиваются устройства, системы, способы обнаружения дикротической выемки, которые особенно полезны в отношении пациентов, страдающих дисфункцией клапана и, таким образом, ограниченным закрыванием клапана.
Собственные частоты (также как вариант, упоминаются как доминантные частоты) формы гемодинамической волны соответствуют частоте, которая несет наибольшую энергию (или мощность) из всех частот на мгновенной частоте в определенном временном интервале. Устройства, системы и способы, соответствующие объекту изобретения, содержат средства для прямого вычисления этих значений. Они
- 1 029242
также содержат средства оценки доминантных частот (собственных частот), как подробно раскрывается ниже.
Однако, как определено в представленных здесь вариантах осуществления, для определения собственных/доминантных частот для каждой части формы сигнала необходима только форма гемодинамических волн (некалиброванная форма волны). Величина гемодинамической волны(-н) не требуется. По существу, для измерений могут использоваться неинвазивные аппаратурные средства и методология, такая как ультразвук, эхокардиография и кардиальная микроволновая технология. Кроме того, исключается необходимость в калибровке измерительной системы. Таким образом, аппаратурные средства датчиков тонометрического типа используются также легко, как и оптические и другие устройства датчиков - любой из таких типов сканера может использоваться, чтобы обеспечить входной сигнал гемодинамической формы волны для устройств, систем и способов, соответствующих объекту изобретения.
Однако аппаратурное обеспечение, выполненное с точной настройкой (неважно, врачом первой помощи или специалистом) систем, работающих с программным обеспечением согласно методологии, соответствующей объекту изобретения, может использоваться для обнаружения предсердной фибрилляции или дисфункции аортального клапана и потребности в хирургическом вмешательстве. Альтернативно, такие устройства могут использоваться для мониторинга (ежедневного дома или периодического врачом первой помощи) как части продолжительного лечения в сочетании с лечением лекарственными средствами для артериальной гипертензии или мониторингом застойной сердечной недостаточности (СИР). Наблюдая изменения в состоянии формы гемодинамической волны, варианты осуществления могут также быть полезны для предсказания типа событий, ведущих к госпитализации или требующих госпитализации.
Таким образом, технический результат, достигаемый заявленной группой изобретений, заключается в обеспечении нового способа анализа формы гемодинамических волн с использованием вычисления собственных частот для диагностирования сердечно-сосудистых заболеваний. Дополнительно следует отметить, что в результате применения данного способа, в котором также определяется дикротическая выемка, повышается точность мониторинга субъекта, которому необходимо измерение состояния сердца ("кардиального здоровья") и, следовательно, и формирования его диагноза.
Кроме того, вариации описанных здесь устройств, систем и способов, где определяется собственная частота для заданной формы волны, содержат ряд других применений. Они содержат диагностирование диастолической дисфункции, предсердной фибрилляции, низкого минутного объема сердца, аортальной недостаточности или приближающегося систолического объема, риска болезни коронарной артерии, прогноз рестеноза после установки коронарного стента (все это посредством формы волны давления или смещения стенок сосудов) или диагностирование регургитации крови при недостаточности митрального клапана через форму волны скорости.
Краткое описание чертежей
Представленные чертежи демонстрируют примеры и варианты осуществления и могут быть схематичными и не обязательно вычерченными в масштабе с некоторыми компонентами и признаками, преувеличенными и/или исключенными для ясности. Отклонения от изображенных вариантов осуществления предполагаются. Соответственно изображение вариантов и элементов на чертежах не предназначено ограничивать объем формулы изобретения, кроме тех случаев, когда такое намерение заявлено напрямую.
Фиг. 1А и 1В - динамическая связь сердца и аорты в кровеносной системе человека.
Фиг. 2А и 2В - примерные варианты осуществления описанных здесь систем.
Фиг. ЗА и 3В - формы волн давления двух молодых взрослых людей и расчетные значения их 1Р.
Фиг. 4А-4С - формы волн давления троих взрослых людей 30-40 лет и расчетные значения их 1Р.
Фиг. 5А и 5В - формы волн давления пожилого человека и другого пожилого человека с тяжелой сердечной недостаточностью соответственно с расчетными значениями их 1Р.
Фиг. 6А - график трендов 1Р формы гемодинамической волны; фиг. 6В - график отличий значений 1Р от фиг. 6А.
Фиг. 7 - таблица возможных диагнозов, связанных со значениями 1Р пациента.
Фиг. 8 - блок-схема последовательности выполнения операций процесса, поясняющая различные варианты заявленного здесь способа.
Фиг. 9А и 9В - характерное изменение контуров волн давления и потока между восходящей аортой и относящейся к подкожной вене ноги артерией соответственно.
Фиг. 10А - пример смоделированной формы волны давления; фиг. 10В - мгновенная частота формы волны, ассоциированной с ней.
Фиг. 11А - пример формы волны давления пациента, на которой дикротическую выемку трудно отличить от формы волны давления; фиг. 11В - вторая производная формы волны.
Фиг. 12А-12С и 13А-13С - графики, поясняющие гемодинамический анализ количественных моделей.
Фиг. 14А-14С - форма волны давления для трех примеров слепого исследования.
- 2 029242
Осуществление изобретения
Ниже описываются различные примерные варианты осуществления. Ссылка на эти примеры делается без создания ограничений. Они представлены, чтобы более широко проиллюстрировать применимые варианты аспектов изобретения. В описанных вариантах осуществления могут быть произведены различные изменения и могут делаться замены на эквиваленты, не отступая от их истинной сущности и объема. Кроме того, могут быть сделаны многочисленные модификации, чтобы приспособить конкретную ситуацию, материал, композицию, процесс, действие(я) процесса или этап(ы) к задаче(ам), сущности или объему представленной здесь формулы изобретения.
При этом настоящий объект изобретения основан на том факте, что здоровая система сердце-аорта в человеческом теле представляет тонкую связь между характеристиками перекачки сердца и динамикой аортовой (артериальной) волны. Эта оптимальная связь нарушается артериальными болезнями (например, потеря упругости артерий, старение, артериальная гипертензия), болезнями сердца (например, сердечная недостаточность, коронарные болезни) или другими отрицательными факторами (например, курение).
На фиг. 1А показана связанная система 10 аорты-сердца в состоянии систолы, с открытым аортальным клапаном (не показан) и кровью, перекачиваемой сердцем 12 в аорту 14. В сущности, сердце и аорта образуют связанную динамическую систему перед закрыванием аортального клапана. Как показано на фиг. 1В, после закрывания клапана во время диастолы, сердце и аортальные системы разъединяются во втором состоянии 10' системы. Аортальные волны, присутствующие в каждом состоянии, содержат информацию о динамике сердца, динамике артериальной сети и связи аорты и сердца.
Извлечение такой информации посредством анализа, как описано здесь далее подробно, основано на собственной (мгновенной) частоте и содержит устройства, системы и способы для
диагноза различных СУП по форме волны давления; оценки серьезности СУП по форме волны давления; диагноза различных СУП по форме волны смещения стенки; оценки серьезности СУП по форме волны смещения стенки; диагноза различных СУП по форме волны потока; оценки серьезности СУП по форме волны потока;
диагноза различных СУП по комбинации формы волны давления, смещения стенки и/или потока; оценки серьезности СУП при формировании комбинации формы волны давления, смещения стенки
и/или потока.
Традиционные способы анализа данных основаны на предположении о стационарности и линейности данных. Анализ Фурье является объективным типичным и часто используемым способом. Однако хорошо известно, что предположения о стационарности и линейности не признаются для артериальных волн. На сегодня разработан новый способ разреженного время-частотного представления (8ТРК), который может быть здесь применен, чтобы достигнуть вышесказанного, а также другие способы и цели.
Способ 8ТРК используется, потому что он хорошо подходит для нелинейного анализа данных, он менее чувствителен к шумовому возмущению и, что еще более важно, он сохраняет некоторое собственное физическое свойство сигнала. Общая проблема 8ТРК определяется следующим образом.
Минимизировать М
м
При условии : у(/) = ^У,(/)со8$,(/), а,(Г)со80,(/) е ί) (1)
/=1
ί = \...Μ
В устройствах, системах и способах, соответствующих объекту изобретения, упрощенная и модифицированная версия 8ТРК может использоваться, минимизируя
||/([) - «1Х(0,То )Соиау1 - ДХ(0, Д )8ΐτιω}( -а2Х(Т0,Т)Соыа21 -Ь2Х(Т0, Τ}8ίη(ο2ΐ -ψ
Г1 при а < I‘ <Ъ
Х(а,Ь) = \ Р
10 в противном случае
При условии:
ί и, С оз + Ь}8т ω{Τ() = а2Соз ω2Τ0 + Ь28т <ν2Τ0
| а! = а, Соя ик Т + Ь2 8ϊη со- Τ
' “ ~ ~ (2)
где Т0 - время закрывания аортального клапана (то есть отмеченная на карте дикротическая выемка), чтобы определить значения собственной/доминантной частоты (1Р) (ω1, ω2) в этих двух областях по любую из сторон дикротической выемки.
Также, следует признать, что значения 1Р могут быть приближенными и также находиться в пределах сущности и объема вариантов осуществления объекта изобретения. В одном из примеров значения 1Р принимаются как приближенные, используя график мгновенной частоты (θ1(ΐ)) способа, соответствующего уравнению (1). Возможные индексы, которые могут использоваться, чтобы сблизить ω1 и ω2, по существу, содержат
к ' приближающуюся к ω1, усредняя θ1(ΐ) за определенный период времен перед переходом θ'1(ΐ)
- 3 029242
(когда аортальный клапан открыт);
’ приближающуюся к ω2, усредняя θ'1(ΐ) за определенный период времен после перехода θι(ΐ) (когда аортальный клапан закрыт);
С 'приближающуюся к ω1? усредняя максимальное и минимальное значения кривой θ',(Ι) перед переходом θ'ι(ΐ) (когда аортальный клапан открыт);
% 'приближающуюся к ω2, усредняя максимальное и минимальное значения кривой θ'1(ΐ) после перехода θ'1(ΐ) (когда аортальный клапан закрыт);
ω1“3Χ, приближающуюся к ωμ используя один из локальных максимумов кривой θ'1(ΐ) перед переходом θ'1(ΐ) (когда аортальный клапан открыт);
ω1“ιη, приближающуюся к ωμ используя один из локальных минимумов кривой θ'1(ΐ) перед переходом θ'1(ΐ) (когда аортальный клапан открыт);
ω2“3Χ, приближающуюся к ωμ используя один из локальных максимумов кривой θ'1(ΐ) после перехода θ'1(ΐ) (когда аортальный клапан закрыт);
ω2“ιη, приближающуюся к ωμ используя один из локальных минимумов кривой θ'1(ΐ) после перехода θ'1(ΐ) (когда аортальный клапан закрыт).
Аналогично можно вычислить или приблизиться к ΙΡ с помощью других известных анализов в частотной-временной области, таких как способы разложения эмпирического режима (ΕΜΌ) (см. патент И8 6738734 на имя Ниапд, содержащийся здесь посредством ссылки во всей его полноте) и вейвлетные способы.
Как очевидно, любые/все такие вычисления для прямого вычисления значения ΙΡ или приближения к ней требуют использования компьютерного процессора. Как дополнительно обсуждается ниже, на фиг. 3А-5В показаны формы волн давления, для которых были вычислены значения ΙΡ ω1, ω2. Эти вычисления получают просканированные компьютером значения из опубликованных в печати данных формы волн давления и обрабатывают такие данные с помощью процессора универсального компьютера.
На фиг. 2А и 2В показаны примеры систем, способных получать такую информацию о форме волны и/или обрабатывать ее. Результаты для ΙΡ, основанные на том же самом, могут быть получены и/или отображаться в реальном времени для оценки врачом и/или регистрироваться для мониторинга или последующей оценки врачом или другого анализа. Альтернативно, диагноз на основе результатов ΙΡ может отображаться, вызвать включение тревоги и т.д. для пользователей, не являющихся обученными ни с медицинской точки зрения, ни специально (например, как в случае домашнего использования или врачей общей практики). Независимо от того, что относится к "реальному времени" в контексте вышесказанного, обычно это будет означать, что требуется приблизительно 1 с или меньше с момента сбора данных для вычисления до представления данных, а чаще такое действие происходит, по существу, без задержки. В любом случае, активность в реальном времени в вариантах осуществления, соответствующих объекту изобретения, касается манипулирования такой массой данных и вычислений, что задача значительно выходит за границы реальных человеческих возможностей, требуя, таким образом, использования компьютерного процессора.
В любом случае на фиг. 2А схематично показана компьютерная система 100, в которой сканер 110 содержит встроенные электронные устройства для отправки и приема сигналов 112, чтобы собрать результаты гемодинамических измерений формы волны. Использование микроволнового датчика (по меньшей мере, для измерения смещения сосудов) и/или ультразвуковых датчиков (для измерения растяжения сосудов и/или скорости/потока крови) для таких целей хорошо известно. Пример подходящих публично доступных аппаратурных средств содержит то, что используется в СЕ ЬОСЮ Воок РойаЫе икгаюипб МасЫпе, чья технология с легкостью приспосабливается к устройствам, системам и способам, соответствующим объекту изобретения. Соответствующая технология микроволновых датчиков описывается в работе Р1е1сПег. К.К. и Ки1катш 8., "СПр-он /1ге1е88 /еатаЫе тюто/ауе 8еп8от Гог атЪЫаГоту сагЫас тотГотшд", ΙΕΕΕ, 2010, 365-369, \\еЪ. 3, РеЪ. 2012.
Могут также использоваться и другие типы сканеров. Они содержат тонометрические и оптические блоки. В первом случае тонометрический датчик будет содержать преобразователь, чувствительный к силе или давлению, который создает электрический сигнал, соответствующий давлению или перемещению стенки, основываясь на форме гемодинамической волны. Оптический сканер может осуществлять любую из множества технологий создания сигнала, коррелированного с формой гемодинамической волны. В одном из вариантов осуществления оптический сканер может содержать инфракрасный(е) (ΙΚ) диод(ы) и датчик(и), пригодные для измерения формы волны смещения стенки. В другом варианте осуществления сканер действует как фотокамера. В любом случае (в плоском формате сканера, в типичном автономном формате цифровой фотокамеры или будучи введенным в оправку ίΡΑΌ и т.п.) такое устройство в состоянии получить печатное или отображаемое как-либо иначе изображение формы гемодинамической волны и преобразовать его в цифровое представление, используя ССО, СМО8 и т.п. Затем может использоваться компьютерная программа, такая как Ы-ЗСАП-ГТ Старк □щЮ/ек чтобы создать представление полученной формы гемодинамической волны, подаваемой на процессор компьютера для анализа.
- 4 029242
Сканер 110 может быть переносным для сканирования сидящего или стоящего пациента 90, как показано на чертеже. Или аппаратурное обеспечение; сканера может быть введено в состав С-образного кронштейна или туннеля для сканирования лежащего пациента.
Переносной сканер предпочтительно может питаться от аккумуляторной батареи, чтобы избежать подключения к стенной розетке. Автономный или содержащийся в большем блоке сканер 110 может взаимодействовать посредством беспроводной (как показано) или проводной (не показана) связи с универсальным компьютером 120, дополнительно содержащим дисплей 122, чтобы выполнить и передать результаты соответственно. В противном случае, встроенная обработка и/или аппаратурное обеспечение дисплея могут быть обеспечены в сочетании с самим корпусом датчика. Такие варианты могут быть особенно полезны для переносного или полустационарного устройства, поскольку они могут использоваться пациентом/субъектом дома, во время путешествия и т.д.
То есть все аппаратурное обеспечение может располагаться в одном месте. Альтернативно, компьютерная система может быть расположена на удалении, как вариант на основе "облака". Дополнительно, система может состоять из компьютера и его программных средств без средств датчиков. В этом случае система может содержать оптический сканер или другие средства типа фотокамеры для получения изображений или другого электронного средства захвата сигнала, образуемого другим (также доступным) измерительным средством (например, упомянутый выше сканер СЕ и т.д.).
В качестве еще одного варианта на фиг. 2В показана портативная система 100'. Она содержит компьютерное устройство типа планшета 124 (например, ίΡΑΌ) с интегральным дисплеем 122. Тонометрический или оптический зонд 110' датчика сканера показан соединенным с компьютером 124 через шину 126 и проводное соединение 128. Однако сканер (любого типа) так же, как в предыдущем примере, может присоединяться беспроводными средствами. Альтернативно, сканер, используемый при получении формы гемодинамической волны, может быть фотокамерой 110", интегрированной в устройство.
Независимо от того, каким образом получают формы гемодинамических волн, заданная форма волны 0 анализируется способом, соответствующим объекту изобретения, чтобы создать два значения ΙΡ. На фиг. ЗА эти значения соответствуют (точно или приблизительно) ω1 и ω2 для первой секции/области 1, в которой сердце и аорта образуют связанную систему 10, и второй секции/области 2 только для аорты в системе 10'. Эти области разделяются/формируются дикротической выемкой (ΌΝ), как показано на чертеже.
На фиг. ЗА также показана шкала для измерения давления по форме волны. Однако, как было прокомментировано, масштаб формы волны не важен, важна только его форма. Более важны значения ω1 и ω2, определяемые из фиг. 3А-5В.
Соответственно на фиг. ЗА и ЗВ показаны формы волны давления для двух молодых взрослых людей и расчетные значения их ΙΡ. Данные для молодых здоровых взрослых людей получены, когда система сердце+аорта и динамика артериальных волн находятся в их оптимальном состоянии (или близком к оптимуму). Значения ΙΡ близки друг к другу. На фиг. 4А-4С показаны формы волны давления трех 30-40летних взрослых людей и расчетные значения их ΙΡ. Данные получены для взрослых людей, когда динамика системы сердце+аорта и артериальных волн получается из их оптимального состояния, возможно, благодаря повышенной аортальной жесткости. В этих примерах, значения ΙΡ дополнительно отличаются от значений, показанных на фиг. ЗА и ЗВ. На фиг. 5А и 5В показаны формы волны давления старого взрослого человека и другого такого человека с тяжелой сердечной недостаточностью соответственно с их расчетными значениями ΙΡ. Разница между значениями ΙΡ значительно больше.
На фиг. 6А графически представлены тренды вычисленных ΙΡ для первой и второй областей формы волны. Даже при ограниченном наборе данных, ясно, что ω1 либо остается относительно постоянной, либо увеличивается с возрастом, в то время как ω2 с возрастом снижается. Таким образом, на графике на фиг. 6В, показывающем разность между значениями ΙΡ, эта разность с возрастом увеличивается.
Аналогично, основываясь на наблюдении известных состояний для множества пациентов и связанных с ними значений форм волны ΙΡ, можно разработать базу данных и предложить корреляции между значениями ΙΡ и состоянием здоровья сердца/СУИ. Такая операция представлена в таблице на фиг. 7. Здесь относительные значения (> или <) ω1, ω2 и Δω сведены в таблицу как индикация различных возможных состояний. Поддерживаемая соответствующими исследовательскими усилиями, такая таблица может обеспечиваться как помощь врачам, интерпретирующим анализ ΙΡ, полученный с выхода системы 100/100'. Альтернативно, соотношения/логика для таблицы могут быть введены в программирование такой системы, чтобы предложить диагноз, независимый от обратной связи/интерпретации врача.
В любом случае на фиг. 8 представлена примерная блок-схема 200 последовательности выполнения операций компьютерной программы, показывающая общие и частные процессы, которые могут выполняться в соответствии со способами, соответствующими объекту изобретения. На этапе 202 получают данные формы гемодинамической волны и/или вводят их в электронном формате. На этапе 204 данные формы волны дополнительно сегментируются в месте расположения дикротической выемки. Это может быть процессом, дополнительно описанным ниже или свойственным этапу 206, на котором вычисляются значения ΙΡ. Компьютерный процесс может затем завершиться выводом (через графический дисплей,
- 5 029242
распечатку и т.д.) ωμ ω2 и Δω для оценки врачом. В противном случае, компьютерная программа на этапе 208 может запросить и сравнить значения ΙΡ с базой данных значений, характерных для здоровья; основываясь на этом сравнении, на этапе 210 программа может предложить диагноз СУЭ и оценить сопутствующий риск. Альтернативно или дополнительно, на этапе 212 процесс может перейти к сравнению текущих значений ΙΡ с базой данных, содержащей архивные значения ΙΡ для пациента, с последующей оценкой на этапе 214 фактора риска СУЭ и/или определением развития болезни. После любой такой оценки на этапе 216 программа может предложить сопутствующую терапию, план профилактики и т.п., в том числе предложение немедленной госпитализации, если обнаруживается начало сердечного приступа.
Что касается введенной или полученной формы волны, она может быть взята в любом выбранном месте артерии. На фиг. 9А и 9В показано характерное изменение в контурах волны давления и волны потока между восходящей аортой и аортой, относящейся к подкожной вене ноги соответственно. Может использоваться любой тип волны в любом из мест. Однако иногда может быть предпочтительно провести измерения вблизи места, связанного с соответствующей болезнью (например, вблизи сердца для болезней сердца).
На фиг. 10А приведен пример формы волны давления, полученной из вычислительной модели аорты. Вычислительная модель была физиологически уместной. Способы, а также физические параметры модели, описываются в работе РаЫеуап Ν.Μ., СНапЬ М. "АоШс \\аус бупат1С8 аиб ίΐδ 1пйиепсе оп 1ей уеп1пси1аг \уогк1оаб". РЬо8 ΟΝΕ, 2011; 6:е23106, содержащейся здесь посредством ссылки во всей ее полноте и дополнительно обсуждаемой ниже. Релевантная для настоящего обсуждения фиг. 10В показывает вычисленную мгновенную частоту 3 формы волны, представленной на фиг. 10А. В частности, мгновенная частота в каждой из областей 1 и 2 колеблется вокруг определенных доминантных частот в двух связанных диапазонах А и В. Значения ΙΡ системы находятся в пределах этих полос. Как замечено выше, значения ΙΡ могут вычисляться или оцениваться в пределах этих полос.
Кроме того, как упоминалось выше, форма волны мгновенной частоты может использоваться для определения положения дикротической выемки (ΌΝ), где форма волны изменяет диапазон колебания, как показано на чертеже. Другой подход к идентификации дикротической выемки представляется в сочетании с фиг. 11А и 11В. На фиг. 11А форма волны 0 представлена для пациента, у которого дикротическую выемку трудно отличить от волн давления (пациенты с тяжелыми болезнями клапанов обычно попадают в эту категорию). Таким образом, существует очень малая значимая индикация закрывания аортального клапана. Однако график 4 второй производной исходной формы 0 волны дает в результате резкий пик, индицирующий дикротическую выемку. Нахождение ΌΝ с помощью любого подхода может образовывать подпроцесс в пределах элемента 204 блок-схемы последовательности выполнения операций.
Примеры
Здесь обеспечиваются различные дополнительные примеры. Первый набор примеров представляется в сочетании с фиг. 12А-12С и 13А-13С, которые относятся к основам значений ΙΡ. Второй набор примеров, представленных в сочетании с фиг. 14А-14С, был предметом слепого исследования, где делалась попытка диагноза для пациентов, который как-либо иначе проверялся врачом.
Примеры моделей.
Что касается первых примеров, то они представляют работу с вычислительной моделью аорты. Все подробности по вычислительной модели такие, как описано выше. Конфигурированные таким образом модели выполнены для разных уровней аортальной ригидности, обозначенных как Е1-Е7, где Е1 - аортальная ригидность 30-летнего здорового пациента. Все другие являются множителями Е1 в виде Е2=1,25Е1, Е3=1,5Е1, Е4=1,75Е1, Е5=2Е1, Е6=2,5Е! и Е7=3Е1. Для каждого Е1 модели были полными, обеспечивая вычисленные формы волны давления для восьми частот сердечных сокращений (70,5, 75, 89,5, 100, 120, 136,4, 150 и 187,5 ударов в минуту (Ьрт)). Формы волн для Е1-Е3 при 100, 70 и 70 ударов/мин показаны на фиг. 13А-13С соответственно. Собственные частоты также были вычислены, используя уравнение (2) с показанными на чертеже результатами.
Как обсуждалось выше, значения ΙΡ могут быть оценены по мгновенной частоте или могут быть вычислены. Здесь, в этом примере они были вычислены для каждой ригидности при каждой частоте пульса (ударов/мин). Результаты таких вычислений представлены для Е1-Е3 на фиг. 13А-13С.
Также выше обсуждалась гипотеза, основанная на данных, полученных от молодых здоровых людей, у которых присутствует оптимальная сердечная связь (как показатель оптимального здоровья), когда значения ΙΡ (то есть ω1 и ω2) эквивалентны. Если это так, пересечение графиков ω1 и ω2 на фиг. 13А13В должно дать в результате и быть эквивалентно оптимальной частоте сердечных сокращений. Этот диапазон представлен вертикальной полосой по каждому графику.
Самое интересное, что результаты этой гипотезы точно соответствуют результатам другой гипотезы, представленной в связи с моделью, полученной с другой точки зрения. А именно, в работе РаЫеуап, и др. оптимальная частота сердечных сокращений для модели была приведена как та, которая присутствует, когда пульсирующая нагрузка левого желудочка (ЬУ) минимизирована. В вычислительном отношении определенная минимальная пульсирующая мощность, также показанная на фиг. 13А-13В, возни- 6 029242
кает при той же самой частоте, которая прогнозируется пересечением ω1-ω2. В сущности, предлагается дополнительное подтверждение для использования ΙΡ в качестве индикатора сердечно-сосудистого здоровья (в отношении установленного оптимального условия нулевой разности между ω1 и ω2).
Примеры слепого исследования.
Дополнительное подтверждение значения ΙΡ как прогнозирующего значения кардиального здоровья представляется в сочетании с фиг. 14А-14С. Зарегистрированные формы волны давления были обеспечены и просканированы/оцифрованы. Способ 8ТРК, соответствующий объекту изобретения, был затем применен к каждому из них и диагноз, сделанный изобретателями о возможном состоянии здоровья патента, был сделан без консультаций с врачом, который предоставил данные и сделал независимый диагноз без использования значений ΙΡ. Как очевидно из сказанного ниже, предсказанное с помощью ΙΡ состояние здоровья дало хорошее совпадение с состоянием пациента.
Для формы волны, представленной на фиг. 14А, с частотой сердечных сокращений (НК) 79,4 с вычисленными значениями ω1=73,2, ω2=52,3 и Δω=20,9 были сделаны следующие наблюдения:
ω1 была меньше, чем НК, указывая на дисфункцию левого предсердия (ЬУ) (тяжелое расстройство); ω2 была ниже индикации, указывающей умеренную артериальную ригидность (соответствует 3545-летним мужчинам или 55-65-летним женщинам);
Δω была ниже индикации, указывающей хорошую связь сердца-аорты.
Фактически, пациентом была 66-летняя женщина без истории артериальной гипертензии, она имела нормальную фракцию извлечения, но страдала атипичной болью в груди неопределенной причины.
Для формы волны, представленной на фиг. 14А, с НК 97,5 с вычисленными значениями ω1=121,4, ω2=44 и Δω=77,4 были сделаны следующие наблюдения:
ω1 была высокой, указывая на дисфункцию ЬУ;
ω2 была очень низкой, указывая на тяжелую артериальную ригидность (соответствует 60-летним и более мужчинам);
Δω была очень высокой, указывая на тяжелую, неоптимальную связь (указывает на тяжелую артериальную ригидность и болезни сердца).
Фактически, пациент был 65-летним мужчиной с тяжелой коронарной болезнью; у него была очень плохая функция ЬУ с долей выброса 25%.
Для формы волны, представленной на фиг. 14А, с НК 69,5 с вычисленными значениями ω1=113, ω2=31,4 и Δω=81,6 были сделаны следующие наблюдения:
ω1 не была особенно высокой, указывая на отсутствие тяжелой дисфункции ЬУ;
ω2 была предельно низкой, указывая на возраст и артериальную болезнь (соответствует 60-летним и
более мужчинам);
Δω была очень высокой, указывая на тяжелую, неоптимальную связь (указывает на тяжелую артериальную болезнь и болезни сердца).
Фактически, пациент был мужчиной в возрасте 71 год с коронарной болезнью, предсердной фибрилляцией и историей артериальной гипертензии.
Вариации.
В дополнение к вариантам осуществления, которые были выше подробно раскрыты, существует еще больше возможностей в пределах описанных классов и изобретатели полагают, что они должны быть охвачены в рамках настоящего раскрытия и формулы изобретения. Настоящее раскрытие приведено для примера, и
Claims (30)
- формула изобретения должна охватывать любое изменение или альтернативу, которые могут прогнозироваться специалистом в данной области техники.Кроме того, различные иллюстративные процессы, описанные здесь в сочетании с вариантами осуществления, могут быть реализованы или выполнены универсальным процессором, цифровым сигнальным процессором (Ό8Ρ), специализированной интегральной схемой (А81С), программируемой логической интегральной схемой (ПЛИС) или другим программируемым логическим устройством, дискретным логическим элементом или транзисторными логическими схемами, дискретными компонентами аппаратурного обеспечения или их любым сочетанием, разработанным для выполнения описанных здесь функций. Универсальный процессор может быть микропроцессором, но, как альтернатива, процессор может быть любым стандартным процессором, контроллером, микроконтроллером или конечным автоматом. Процессор может быть частью компьютерной системы, которая также имеет интерфейсный порт, осуществляющий связь с интерфейсом пользователя и который принимает команды, введенные пользователем, имеет по меньшей мере одно запоминающее устройство (например, жесткий диск или другое сопоставимое хранилище данных и оперативная память), в котором хранится электронная информация, содержащая программу, действующую под управлением процессора и со связью через порт интерфейса пользователя, и видеовыход, создающий свой выходной сигнал посредством любого вида формата видеовыхода, например УСА, ЭУЕ НЭМ1, ΌίβρΙανΡοΓΐ или любого другого вида.Процессор может быть также реализован как совокупность вычислительных устройств, например объединение Ό8Ρ и микропроцессора, как множество микропроцессоров, как один или более микропроцессоров в соединении с ядром Ό8Ρ, или как любая другая такая конфигурация. Эти устройства могут- 7 029242также использоваться для выбора значений для устройств, как здесь описано. Фотокамера может быть цифровым фотоаппаратом любого типа, в том числе таким, который использует СМО8, ССЭ или другую цифровую технологию получения изображения.Этапы способа или алгоритма, описанные вместе с вариантами осуществления, раскрытыми здесь, могут быть реализованы непосредственно в аппаратурном обеспечении, в модуле программного обеспечения, выполняемом процессором или в их сочетании. Модуль программного обеспечения может находиться в оперативной памяти (КАМ), флэш-памяти, постоянном запоминающем устройстве (КОМ), электрически программируемом КОМ (ЕРКОМ), электрически стираемом программируемом КОМ (ЕЕРКОМ), регистрах, на жестком диске, съемном диске, СЭ-КОМ или на любой другой форме носителя, известной в технике. Пример носителя данных связывается с процессором, так что процессор может считывать информацию с носителя и записывать информацию на носитель. В альтернативе носитель может являться неотъемлемой частью процессора. Процессор и носитель могут находиться в А81С. А81С может находиться в оконечном устройстве пользователя. В альтернативе процессор и носитель могут находиться в оконечном устройстве пользователя в виде дискретных компонент.В одном или более образцовых вариантах осуществления описанные функции могут быть реализованы в аппаратурном обеспечении, программном обеспечении, встроенном микропрограммном обеспечении или в любом их сочетании. При реализации в программном обеспечении функции могут сохраняться, передаваться или давать в результате данные анализа/вычислений в качестве одной или более команд, кодов или другой информации о считываемом компьютером носителе. К считываемым компьютером носителям относятся как компьютерные носители для хранения данных, так и среда связи, содержащая любую среду, облегчающую передачу компьютерной программы из одного места в другое. Носители для хранения данных могут быть любыми доступными носителями, к которым может получать доступ компьютер. Например, без ограничений, такими считываемыми компьютером носителями данных могут быть КАМ, КОМ, ЕЕРКОМ, СЭ-КОМ или другие запоминающие устройства на оптических дисках, запоминающие устройства на магнитных дисках или другие устройства хранения данных с флэшпамятью или любые другие носители данных, которые могут использоваться для переноса или хранения желаемой управляющей программы в форме команд или структур данных и к которым может получить доступ компьютер. Запоминающее устройство для хранения данных может также быть вращающимися дисководами жестких магнитных дисков, оптическими дисководами или запоминающими устройствами на основе флэш-памяти или другими твердотельными, магнитными или оптическими устройствами хранения данных. Кроме того, любое соединение должным образом называют считываемым компьютером носителем. Например, если программное обеспечение передается с веб-сайта, сервера или другого удаленного источника, используя коаксиальный кабель, оптический кабель, витую пару, цифровую абонентскую линию (ЭЗЬ) или беспроводные технологии, то такие коаксиальный кабель, оптический кабель, витая пара, ЭЗЬ или беспроводные технологии, такие как инфракрасная связь, радиосвязь и микроволновая связь, содержатся в определении носителя. Термины "диск" и "диски", как они используются здесь, содержат компакт-диск (СЭ), лазерный диск, оптический диск, цифровой универсальный диск (ЭУЭ). дискету и диск В1и-гау, где одни диски (ΠίδΚκ) обычно воспроизводят данные магнитным способом, а другие диски (άίδΟδ) воспроизводят данные оптически с помощью лазеров. Объединения вышесказанного также должны содержаться в рамках объема термина "машиночитаемый носитель".Операции, как они описаны здесь, могут выполняться на веб-сайте или через веб-сайт. Веб-сайт может действовать на компьютере сервера или действовать локально, например посредством выгрузки на компьютер клиента, или действовать через серверное хозяйство. К веб-сайту можно получать доступ по мобильному телефону или РЭЛ или через любого другого клиента. Веб-сайт может использовать код НТМЬ в любой форме, например МНТМЬ, или ХМЬ, и любую форму, такую как каскадные таблицы стилей (С88), или другую.Кроме того, изобретатели оговаривают, чтобы только те пункты формулы изобретения, которые используют слова "средство для", должны интерпретироваться согласно Разделу 35 Кодекса законов США, 112, шестой абзац. Кроме этого, никакие ограничения со стороны раскрытия не предназначены считываться в любые пункты формулы изобретения, если эти ограничения не выражены явно в формуле изобретения. Компьютеры, описанные здесь, могут быть любым видом компьютера, универсальным или каким-то специальным компьютером, таким как рабочая станция. Программы могут быть написаны на языках С или 1ауа, Вгете или любом другом языке программирования. Программы могут постоянно присутствовать на носителе запоминающего устройства, например магнитном или оптическом, например компьютерном жестком диске, съемном диске или носителе, таком как карта памяти или носитель 8Ό или другой съемный носитель. Программы могут также работать посредством сети, например, с сервером или другой машиной, посылающей сигналы на локальную машину, которые позволяют локальной машине выполнять описанные здесь операции.Кроме того, предполагается, что любой дополнительный признак модификации вариантов осуществления может быть сформулирован и заявлен независимо или совместно с любым одним или более описанными здесь признаками. Ссылка на одиночный элемент содержит возможность, что существует множество таких же элементов. Более конкретно, как используются здесь и в приложенной формуле изобре- 8 029242тения, формы единственного числа и слово "упомянутый" содержат также и ссылки на множественное число, если конкретно не заявлено что-либо другое. Дополнительно заметим, что пункты формулы изобретения могут быть предназначены для исключения любого дополнительного элемента. В сущности, такая формулировка предназначена, чтобы служить предшествующим основанием для использования такой исключающей терминологии, как "исключительно", "только" и т.п. в сочетании с перечислением элементов формулы изобретения или использования "негативного" ограничения.Без использования такой исключающей терминологии термин "содержащий" в пунктах формулы изобретения должен позволять вводить любой дополнительный элемент, независимо от того, пронумеровано ли заданное количество элементов в пункте формулы изобретения, или добавление признака может рассматриваться как преобразование характера элемента, сформулированного в формуле изобретения. За исключением конкретно определенного здесь, всем техническим и научным терминам, использованным здесь, должен придаваться настолько широкий в общем понимании смысл, насколько это возможно, сохраняя при этом действительность формулы изобретения.Широта настоящего изобретения не должна ограничиваться представленными примерами и/или описанием объекта изобретения, а скорее только лишь объемом формулы изобретения. Вся процитированная литература содержится здесь посредством ссылки во всей своей полноте. Хотя представленные выше варианты осуществления были подробно описаны с целью ясности понимания, предполагается, что определенные изменения на практике могут вноситься в рамках приложенной формулы изобретения.ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ1. Система для получения и анализа формы гемодинамической волны пациента, причем система содержитоптический сканер, выполненный с возможностью захвата сигнала, соответствующего форме гемодинамической волны; ипо меньшей мере один компьютерный процессор, соединенный со сканером проводным или беспроводным соединением; ипостоянный машиночитаемый носитель, на котором хранятся команды, которые при выполнении предписывают по меньшей мере одному компьютерному процессорупринимать захваченный сигнал, соответствующий форме гемодинамической волны;определять дикротическую выемку для формы гемодинамической волны на основании упомянутогосигнала;вычислять первую и вторую собственные частоты (ω1, ω2) для каждой из двух областей формы гемодинамической волны, причем упомянутые две области разделены дикротической выемкой; ивыводить сигнал, соответствующий результатам вычисления собственных частот, причем сигнал является сигналом в формате для электронного отображения, графического или печатного, и он выбирается из ω1, ω2 и Δω и показателя состояния здоровья пациента, при этом Δω представляет собой разность между первой и второй собственными частотами (ω1, ω2).
- 2. Система для получения и анализа формы гемодинамической волны пациента, причем система содержитультразвуковой сканер, выполненный с возможностью захвата сигнала, соответствующего форме гемодинамической волны; ипо меньшей мере один компьютерный процессор, соединенный со сканером проводным или беспроводным соединением; ипостоянный машиночитаемый носитель, на котором хранятся команды, которые при выполнении предписывают по меньшей мере одному компьютерному процессорупринимать захваченный сигнал, соответствующий форме гемодинамической волны;определять дикротическую выемку для формы гемодинамической волны на основании упомянутогосигнала;вычислять первую и вторую собственные частоты (ω1, ω2) для каждой из двух областей формы гемодинамической волны, причем упомянутые две области разделены дикротической выемкой; ивыводить сигнал, соответствующий результатам вычисления собственных частот, причем сигнал является сигналом в формате для электронного отображения, графического или печатного, и он выбирается из ω1, ω2 и Δω и показателя состояния здоровья пациента.
- 3. Система для получения и анализа формы гемодинамической волны пациента, причем система содержиттонометрический сканер, выполненный с возможностью захвата сигнала, соответствующего форме гемодинамической волны; ипо меньшей мере один компьютерный процессор, соединенный со сканером проводным или беспроводным соединением; ипостоянный машиночитаемый носитель, на котором хранятся команды, которые при выполнении предписывают по меньшей мере одному компьютерному процессору- 9 029242принимать захваченный сигнал, соответствующий форме гемодинамической волны;определять дикротическую выемку для формы гемодинамической волны на основании упомянутогосигнала;вычислять первую и вторую собственные частоты (ωμ ω2) для каждой из двух областей формы гемодинамической волны, причем упомянутые две области разделены дикротической выемкой; ивыводить сигнал, соответствующий результатам вычисления собственных частот, причем сигнал является сигналом в формате для электронного отображения, графического или печатного, и он выбирается из ωμ ω2 и Δω и показателя состояния здоровья пациента.
- 4. Система для получения и анализа формы гемодинамической волны пациента, причем система содержитмикроволновый сканер, выполненный с возможностью захвата сигнала, соответствующего форме гемодинамической волны; ипо меньшей мере один компьютерный процессор, соединенный со сканером проводным или беспроводным соединением; ипостоянный машиночитаемый носитель, на котором хранятся команды, которые при выполнении предписывают по меньшей мере одному компьютерному процессорупринимать захваченный сигнал, соответствующий форме гемодинамической волны;определять дикротическую выемку для формы гемодинамической волны на основании упомянутогосигнала;вычислять первую и вторую собственные частоты (ωμ ω2) для каждой из двух областей формы гемодинамической волны, причем упомянутые две области разделены дикротической выемкой; ивыводить сигнал, соответствующий результатам вычисления собственных частот, причем сигнал является сигналом в формате для электронного отображения, графического или печатного, и он выбирается из ωμ ω2 и Δω и показателя состояния здоровья пациента.
- 5. Система по любому из пп.1-4, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью вычисления кривой мгновенной частоты формы гемодинамической волны и дикротическая выемка определяется по кривой мгновенной частоты.
- 6. Система по любому из пп.1-4, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью вычисления формы волны второй производной для формы гемодинамической волны и определения дикротической выемки по форме волны второй производной.
- 7. Система по любому из пп.1-4, в которой выводимый сигнал содержит ω1, ω2 и Δω.
- 8. Система по любому из пп.1-4, в которой выводимый сигнал содержит показатель состояния здоровья пациента.
- 9. Система по п.8, в которой показатель является предупреждением для госпитализации.
- 10. Машиночитаемый носитель, на котором хранятся команды, которые при выполнении предписывают одному или более процессорампринимать входной сигнал, соответствующий форме гемодинамической волны;определять дикротическую выемку для формы гемодинамической волны на основании упомянутоговходного сигнала;вычислять первую и вторую собственные частоты (ω1, ω2) для каждой из двух областей формы гемодинамической волны, причем упомянутые две области разделены дикротической выемкой; ивыводить сигнал, соответствующий результатам вычисления собственных частот, причем сигнал является сигналом в формате для электронного отображения, графического или печатного, и он выбирается из ω1, ω2 и Δω и показателя состояния здоровья пациента.
- 11. Реализуемый на компьютере способ анализа сигнала, содержащий этапы, на которыхвводят данные формы гемодинамической волны пациента, причем форма волны содержит дикротическую выемку;определяют положение дикротической выемки на форме волны для разделения сигнала на первую и вторую секции для анализа;анализируют первую и вторую секции волн отдельно, чтобы определить первую и вторую собственные частоты (ω1, ω2), где каждая собственная частота равна или близка к частоте, на которой переносится наибольшая энергия из всех частот кривой мгновенной частоты; ивыводят результаты анализа.
- 12. Реализуемый на компьютере способ по п.11, в котором результат содержит ω1, ω2 и Δω.
- 13. Реализуемый на компьютере способ по п.11, в котором результат содержит показатель состояния здоровья пациента.
- 14. Реализуемый на компьютере способ по п.13, в котором пациентом является человек.
- 15. Реализуемый на компьютере способ по п.14, в котором показателем является диагноз предсердной фибрилляции.
- 16. Реализуемый на компьютере способ по п.14, в котором показателем является диагноз сердечной недостаточности.- 10 029242
- 17. Реализуемый на компьютере способ по п.14, в котором показателем является диагноз дисфункции аортального клапана.
- 18. Реализуемый на компьютере способ по п.14, в котором показателем является диагноз артериальной болезни.
- 19. Реализуемый на компьютере способ по п.18, в котором артериальная болезнь выбирается из числа аневризмы, стеноза и артериальной гипертензии.
- 20. Реализуемый на компьютере способ по п.14, в котором показателем является диагноз аритмии.
- 21. Реализуемый на компьютере способ по п.14, в котором показателем является предупреждение для госпитализации.
- 22. Реализуемый на компьютере способ по п.11, в котором форма волны выбирается из волны артериального давления, волны смещения стенок и волны потока или скорости.
- 23. Реализуемый на компьютере способ по п.11, периодически повторяющийся для мониторинга пациента.
- 24. Реализуемый на компьютере способ по п.11, дополнительно содержащий сравнение по меньшей мере одной из собственных частот ω1, ω2 и Δω для пациента с историческими результатами по меньшей мере для одной из ω1, ω2 и Δω для пациента.
- 25. Реализуемый на компьютере способ по п.11, дополнительно содержащий сравнение по меньшей мере одной из собственных частот ω1, ω2 и Δω для пациента со значениями ω1, ω2 и Δω, полученными не для данного пациента.
- 26. Реализуемый на компьютере способ по п.11, в котором результаты для пациента регистрируются.
- 27. Реализуемый на компьютере способ по п.11, в котором данные формы волны вводятся от датчика и способ содержит сканирование пациента.
- 28. Реализуемый на компьютере способ по п.26, в котором датчик имеет тип, выбранный из числа ультразвукового, микроволнового, оптического и тонометрического датчиков.
- 29. Реализуемый на компьютере способ по п.11, дополнительно содержащий вычисление кривой мгновенной частоты для формы гемодинамической волны и в котором дикротическая выемка определяется по кривой мгновенной частоты.
- 30. Реализуемый на компьютере способ по п.11, дополнительно содержащий вычисление формы волны второй производной для формы гемодинамической волны и в котором дикротическая выемка определяется по форме волны второй производной.- 11 029242
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201161579456P | 2011-12-22 | 2011-12-22 | |
| US201261717008P | 2012-10-22 | 2012-10-22 | |
| US201261739880P | 2012-12-20 | 2012-12-20 | |
| PCT/US2012/071452 WO2013096885A1 (en) | 2011-12-22 | 2012-12-21 | Intrinsic frequency hemodynamic waveform analysis |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| EA201490959A1 EA201490959A1 (ru) | 2014-10-30 |
| EA029242B1 true EA029242B1 (ru) | 2018-02-28 |
Family
ID=48669577
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| EA201490959A EA029242B1 (ru) | 2011-12-22 | 2012-12-21 | Анализ формы гемодинамических сигналов по собственным частотам |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| US (4) | US9026193B2 (ru) |
| EP (1) | EP2793691B1 (ru) |
| JP (1) | JP6162143B2 (ru) |
| KR (1) | KR20140107407A (ru) |
| CA (1) | CA2858386A1 (ru) |
| EA (1) | EA029242B1 (ru) |
| HK (1) | HK1201140A1 (ru) |
| MX (1) | MX354979B (ru) |
| SG (1) | SG11201403291VA (ru) |
| WO (1) | WO2013096885A1 (ru) |
Families Citing this family (39)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8989837B2 (en) | 2009-12-01 | 2015-03-24 | Kyma Medical Technologies Ltd. | Methods and systems for determining fluid content of tissue |
| US9260882B2 (en) | 2009-03-12 | 2016-02-16 | Ford Global Technologies, Llc | Universal global latch system |
| WO2012011065A1 (en) | 2010-07-21 | 2012-01-26 | Kyma Medical Technologies Ltd. | Implantable radio-frequency sensor |
| US9551166B2 (en) | 2011-11-02 | 2017-01-24 | Ford Global Technologies, Llc | Electronic interior door release system |
| WO2013090850A1 (en) | 2011-12-14 | 2013-06-20 | California Institute Of Technology | Noninvasive systems for blood pressure measurement in arteries |
| EA029242B1 (ru) | 2011-12-22 | 2018-02-28 | Кэлифорниа Инститьют Оф Текнолоджи | Анализ формы гемодинамических сигналов по собственным частотам |
| WO2015058155A1 (en) | 2013-10-18 | 2015-04-23 | California Institute Of Technology | Intrinsic frequency analysis for left ventricle ejection fraction or stroke volume determination |
| EP4075597A1 (en) | 2013-10-29 | 2022-10-19 | Zoll Medical Israel Ltd. | Antenna systems and devices and methods of manufacture thereof |
| US9913587B2 (en) * | 2013-11-01 | 2018-03-13 | Cardiio, Inc. | Method and system for screening of atrial fibrillation |
| US9416565B2 (en) | 2013-11-21 | 2016-08-16 | Ford Global Technologies, Llc | Piezo based energy harvesting for e-latch systems |
| MX2016009335A (es) | 2014-01-21 | 2017-02-02 | California Inst Of Techn | Sistemas de sensores hemodinamicos, electronicos, portatiles. |
| CA2931275A1 (en) * | 2014-01-22 | 2015-07-30 | California Institute Of Technology | Intrinsic frequency based determination of insulin resistance |
| EP4233711A3 (en) * | 2014-02-05 | 2023-10-18 | Zoll Medical Israel Ltd. | Apparatuses for determining blood pressure |
| US9903142B2 (en) | 2014-05-13 | 2018-02-27 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle door handle and powered latch system |
| US10323442B2 (en) | 2014-05-13 | 2019-06-18 | Ford Global Technologies, Llc | Electronic safe door unlatching operations |
| US10119308B2 (en) | 2014-05-13 | 2018-11-06 | Ford Global Technologies, Llc | Powered latch system for vehicle doors and control system therefor |
| US10273725B2 (en) | 2014-05-13 | 2019-04-30 | Ford Global Technologies, Llc | Customer coaching method for location of E-latch backup handles |
| US9909344B2 (en) | 2014-08-26 | 2018-03-06 | Ford Global Technologies, Llc | Keyless vehicle door latch system with powered backup unlock feature |
| US11259715B2 (en) | 2014-09-08 | 2022-03-01 | Zoll Medical Israel Ltd. | Monitoring and diagnostics systems and methods |
| EP3217863B1 (en) * | 2014-11-13 | 2024-07-03 | Vanderbilt University | Device for hemorrhage detection and guided resuscitation and applications of same |
| WO2016115175A1 (en) | 2015-01-12 | 2016-07-21 | KYMA Medical Technologies, Inc. | Systems, apparatuses and methods for radio frequency-based attachment sensing |
| US10014709B2 (en) | 2015-03-20 | 2018-07-03 | Motorola Solutions, Inc. | Charging apparatus, system and method |
| KR101656740B1 (ko) * | 2015-04-08 | 2016-09-12 | 고려대학교 산학협력단 | 동맥 혈압 파형의 특징점 검출 장치 및 방법 |
| US10542961B2 (en) | 2015-06-15 | 2020-01-28 | The Research Foundation For The State University Of New York | System and method for infrasonic cardiac monitoring |
| US9725069B2 (en) | 2015-10-12 | 2017-08-08 | Ford Global Technologies, Llc | Keyless vehicle systems |
| US10227810B2 (en) | 2016-08-03 | 2019-03-12 | Ford Global Technologies, Llc | Priority driven power side door open/close operations |
| US10087671B2 (en) | 2016-08-04 | 2018-10-02 | Ford Global Technologies, Llc | Powered driven door presenter for vehicle doors |
| US10329823B2 (en) | 2016-08-24 | 2019-06-25 | Ford Global Technologies, Llc | Anti-pinch control system for powered vehicle doors |
| US10458171B2 (en) | 2016-09-19 | 2019-10-29 | Ford Global Technologies, Llc | Anti-pinch logic for door opening actuator |
| WO2018085519A2 (en) * | 2016-11-02 | 2018-05-11 | Witricity Corporation | Vehicle charger network |
| EP3554355A1 (en) | 2016-12-15 | 2019-10-23 | Baxter International Inc | System and method for monitoring and determining patient parameters from sensed venous waveform |
| US10604970B2 (en) | 2017-05-04 | 2020-03-31 | Ford Global Technologies, Llc | Method to detect end-of-life in latches |
| WO2019030746A1 (en) | 2017-08-10 | 2019-02-14 | Zoll Medical Israel Ltd. | SYSTEMS, DEVICES AND METHODS FOR PHYSIOLOGICAL MONITORING OF PATIENTS |
| WO2019144058A1 (en) | 2018-01-18 | 2019-07-25 | California Institute Of Technology | Method and apparatus for left ventricular end diastolic pressure measurement |
| US11039754B2 (en) | 2018-05-14 | 2021-06-22 | Baxter International Inc. | System and method for monitoring and determining patient parameters from sensed venous waveform |
| WO2019222135A1 (en) | 2018-05-16 | 2019-11-21 | Benevis Informatics, Llc | Systems and methods for review of computer-aided detection of pathology in images |
| US10907386B2 (en) | 2018-06-07 | 2021-02-02 | Ford Global Technologies, Llc | Side door pushbutton releases |
| US20200236545A1 (en) * | 2018-09-14 | 2020-07-23 | The Research Foundation For The State University Of New York | Method and system for non-contact motion-based user authentication |
| US11116456B2 (en) | 2019-06-27 | 2021-09-14 | Medtronic, Inc. | Sensing for heart failure management |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030191400A1 (en) * | 2001-01-19 | 2003-10-09 | Florence Medical Ltd. | System for determining values of hemodynamic parameters for a lesioned blood vessel, processor therefor, and method therefor |
| US20070238995A1 (en) * | 2006-03-10 | 2007-10-11 | Lei Sui | Medical diagnostic ultrasound system with peripheral sensors or data |
| US20090018422A1 (en) * | 2007-06-12 | 2009-01-15 | Triage Wireless, Inc. | Vital sign monitor for cufflessly measuring blood pressure using a pulse transit time corrected for vascular index |
| US20100185084A1 (en) * | 2009-01-22 | 2010-07-22 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Non-invasive Cardiac Characteristic Determination System |
Family Cites Families (55)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4933545A (en) | 1985-12-30 | 1990-06-12 | Metricor, Inc. | Optical pressure-sensing system using optical resonator cavity |
| US4991197A (en) | 1988-09-01 | 1991-02-05 | Intelligence Technology Corporation | Method and apparatus for controlling transmission of voice and data signals |
| US5086776A (en) | 1990-03-06 | 1992-02-11 | Precision Diagnostics, Inc. | Apparatus and method for sensing cardiac performance |
| DE59107232D1 (de) | 1990-07-18 | 1996-02-22 | Avl Medical Instr Ag | Einrichtung und Verfahren zur Blutdruckmessung |
| US5146083A (en) | 1990-09-21 | 1992-09-08 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | High temperature fiber optic microphone having a pressure-sensing reflective membrane under tensile stress |
| US5265615A (en) * | 1992-12-18 | 1993-11-30 | Eyal Frank | Method and apparatus for continuous measurement of cardiac output and SVR |
| US6738734B1 (en) | 1996-08-12 | 2004-05-18 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Empirical mode decomposition apparatus, method and article of manufacture for analyzing biological signals and performing curve fitting |
| JP3521654B2 (ja) * | 1996-11-07 | 2004-04-19 | セイコーエプソン株式会社 | 脈拍計 |
| JP3814981B2 (ja) * | 1997-10-03 | 2006-08-30 | セイコーエプソン株式会社 | 心機能診断装置 |
| JP3721743B2 (ja) * | 1997-10-03 | 2005-11-30 | セイコーエプソン株式会社 | 心機能診断装置 |
| US6135957A (en) | 1998-01-23 | 2000-10-24 | U.S. Philips Corporation | Method of and apparatus for echographic determination of the viscosity and the pressure gradient in a blood vessel |
| AU1198100A (en) | 1998-09-23 | 2000-04-10 | Keith Bridger | Physiological sensing device |
| US6477406B1 (en) | 1999-11-10 | 2002-11-05 | Pacesetter, Inc. | Extravascular hemodynamic acoustic sensor |
| IL136079A0 (en) | 2000-04-19 | 2001-05-20 | Cheetah Medical Inc C O Pepper | Method and apparatus for monitoring the cardiovascular condition, particularly the degree of arteriosclerosis in individuals |
| US6483929B1 (en) | 2000-06-08 | 2002-11-19 | Tarian Llc | Method and apparatus for histological and physiological biometric operation and authentication |
| JP2002065677A (ja) | 2000-08-29 | 2002-03-05 | Toto Ltd | 心肺機能監視装置 |
| US7022077B2 (en) | 2000-11-28 | 2006-04-04 | Allez Physionix Ltd. | Systems and methods for making noninvasive assessments of cardiac tissue and parameters |
| RU2223032C2 (ru) | 2000-12-28 | 2004-02-10 | Кревский Михаил Анатольевич | Способ диагностики состояния организма свч-излучением нетеплового уровня мощности и устройство для его осуществления (варианты) |
| EP1279370A1 (en) | 2001-07-24 | 2003-01-29 | Colin Corporation | Heart sound detecting apparatus |
| WO2003034916A2 (en) | 2001-08-17 | 2003-05-01 | Russell Ted W | Methods, apparatus and sensor for hemodynamic monitoring |
| JP3530892B2 (ja) | 2001-10-10 | 2004-05-24 | コーリンメディカルテクノロジー株式会社 | 血管障害診断装置 |
| KR100492862B1 (ko) | 2002-02-23 | 2005-06-03 | 이명호 | 60GHz 마이크로웨이브를 이용한 비접촉식 심혈관-호흡신호분석 장치 |
| US8435181B2 (en) | 2002-06-07 | 2013-05-07 | Verathon Inc. | System and method to identify and measure organ wall boundaries |
| JP4093085B2 (ja) * | 2002-07-12 | 2008-05-28 | セイコーエプソン株式会社 | 運動負荷強度評価装置及び運動機器 |
| US7149568B2 (en) | 2002-07-12 | 2006-12-12 | Seiko Epson Corporation | Exercise load intensity evaluation device and exercise equipment |
| US7811234B2 (en) | 2002-08-01 | 2010-10-12 | California Institute Of Technology | Remote-sensing method and device |
| AU2003262625A1 (en) | 2002-08-01 | 2004-02-23 | California Institute Of Technology | Remote-sensing method and device |
| US20040088123A1 (en) | 2002-11-01 | 2004-05-06 | Zhong Ji | Method for real-time monitoring of cardiac output and blood flow in arteries and apparatus for implementing the same |
| AU2003901660A0 (en) | 2003-04-08 | 2003-05-01 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Microwave based monitoring system and method |
| KR100624509B1 (ko) | 2003-12-26 | 2006-09-18 | 학교법인 한국정보통신학원 | 심장박동 무선 감지 시스템 및 그 방법 |
| JP4620959B2 (ja) | 2004-03-26 | 2011-01-26 | キヤノン株式会社 | 生体情報モニタ装置 |
| CA2599965C (en) | 2005-03-04 | 2014-05-06 | Cardiomems, Inc. | Communicating with an implanted wireless sensor |
| US8033996B2 (en) | 2005-07-26 | 2011-10-11 | Adidas Ag | Computer interfaces including physiologically guided avatars |
| JP4752673B2 (ja) * | 2005-10-06 | 2011-08-17 | コニカミノルタセンシング株式会社 | 脈波データ解析方法、システム、プログラム |
| AU2006252260B2 (en) | 2005-12-22 | 2010-02-18 | Lachesis Biosciences Limited | Home diagnostic system |
| WO2008054490A2 (en) | 2006-04-05 | 2008-05-08 | California Institute Of Technology | Remote, non-contacting personnel bio-identification using microwave radiation |
| US8232866B2 (en) | 2006-04-05 | 2012-07-31 | California Institute Of Technology | Systems and methods for remote long standoff biometric identification using microwave cardiac signals |
| JP5158679B2 (ja) | 2007-09-14 | 2013-03-06 | 国立大学法人岐阜大学 | 画像処理装置、画像処理プログラム、記憶媒体及び超音波診断装置 |
| EP2087836B1 (en) | 2008-02-07 | 2012-04-04 | Pulsion Medical Systems AG | Apparatus and method for determining a physiological parameter |
| US8989837B2 (en) | 2009-12-01 | 2015-03-24 | Kyma Medical Technologies Ltd. | Methods and systems for determining fluid content of tissue |
| EP2369983B8 (en) | 2008-11-18 | 2020-12-16 | Philips Healthcare Informatics, Inc. | Methods and apparatus for measurement of cardiovascular quantities |
| US8491487B2 (en) * | 2009-02-11 | 2013-07-23 | Edwards Lifesciences Corporation | Detection of parameters in cardiac output related waveforms |
| US8994536B2 (en) | 2009-02-25 | 2015-03-31 | Xanthia Global Limited | Wireless physiology monitor |
| EP2506759A4 (en) | 2009-12-02 | 2015-05-20 | Neetour Medical Ltd | SURVEILLANCE BASED ON HEMODYNAMIA AND ASSESSMENT OF RESPIRATORY DISEASES |
| GB2478600A (en) | 2010-03-12 | 2011-09-14 | Vestas Wind Sys As | A wind energy power plant optical vibration sensor |
| US20110275936A1 (en) | 2010-05-07 | 2011-11-10 | Cho Daniel J | Method for determining shear stress and viscosity distribution in a blood vessel |
| EP2595528A1 (en) | 2010-07-21 | 2013-05-29 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Detection and monitoring of abdominal aortic aneurysm |
| TW201224822A (en) | 2010-12-06 | 2012-06-16 | Ind Tech Res Inst | Computerize health management method and health management electronic device |
| TW201244691A (en) | 2011-05-10 | 2012-11-16 | Ind Tech Res Inst | Heart sound signal/heart disease or cardiopathy distinguishing system and method |
| WO2013090850A1 (en) | 2011-12-14 | 2013-06-20 | California Institute Of Technology | Noninvasive systems for blood pressure measurement in arteries |
| EA029242B1 (ru) | 2011-12-22 | 2018-02-28 | Кэлифорниа Инститьют Оф Текнолоджи | Анализ формы гемодинамических сигналов по собственным частотам |
| US9345415B2 (en) | 2011-12-30 | 2016-05-24 | Intel Corporation | Method and apparatus for measuring multiple ECG leads using a device with embedded leads |
| EP2879577A1 (en) | 2012-08-01 | 2015-06-10 | California Institute of Technology | Cardiac microwave signal determination of cardiovascular diseases |
| WO2014028383A1 (en) | 2012-08-13 | 2014-02-20 | Niema Pahlevan | Noninvasive systems for aortic aneurysm evaluation |
| US20140073969A1 (en) | 2012-09-12 | 2014-03-13 | Neurosky, Inc. | Mobile cardiac health monitoring |
-
2012
- 2012-12-21 EA EA201490959A patent/EA029242B1/ru not_active IP Right Cessation
- 2012-12-21 SG SG11201403291VA patent/SG11201403291VA/en unknown
- 2012-12-21 KR KR1020147018919A patent/KR20140107407A/ko not_active Application Discontinuation
- 2012-12-21 CA CA2858386A patent/CA2858386A1/en not_active Abandoned
- 2012-12-21 MX MX2014007710A patent/MX354979B/es active IP Right Grant
- 2012-12-21 EP EP12860600.1A patent/EP2793691B1/en active Active
- 2012-12-21 JP JP2014548977A patent/JP6162143B2/ja active Active
- 2012-12-21 WO PCT/US2012/071452 patent/WO2013096885A1/en active Application Filing
- 2012-12-21 US US13/725,039 patent/US9026193B2/en active Active
-
2015
- 2015-02-24 HK HK15101871.5A patent/HK1201140A1/xx unknown
- 2015-04-13 US US14/684,662 patent/US9462953B2/en active Active
-
2016
- 2016-09-27 US US15/277,672 patent/US20170014039A1/en not_active Abandoned
-
2017
- 2017-05-18 US US15/598,968 patent/US20170258343A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030191400A1 (en) * | 2001-01-19 | 2003-10-09 | Florence Medical Ltd. | System for determining values of hemodynamic parameters for a lesioned blood vessel, processor therefor, and method therefor |
| US20070238995A1 (en) * | 2006-03-10 | 2007-10-11 | Lei Sui | Medical diagnostic ultrasound system with peripheral sensors or data |
| US20090018422A1 (en) * | 2007-06-12 | 2009-01-15 | Triage Wireless, Inc. | Vital sign monitor for cufflessly measuring blood pressure using a pulse transit time corrected for vascular index |
| US20100185084A1 (en) * | 2009-01-22 | 2010-07-22 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Non-invasive Cardiac Characteristic Determination System |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20170258343A1 (en) | 2017-09-14 |
| US20150216431A1 (en) | 2015-08-06 |
| US9462953B2 (en) | 2016-10-11 |
| EP2793691B1 (en) | 2022-11-02 |
| SG11201403291VA (en) | 2014-07-30 |
| WO2013096885A1 (en) | 2013-06-27 |
| KR20140107407A (ko) | 2014-09-04 |
| MX354979B (es) | 2018-03-28 |
| JP6162143B2 (ja) | 2017-07-12 |
| CA2858386A1 (en) | 2013-06-27 |
| US9026193B2 (en) | 2015-05-05 |
| JP2015506740A (ja) | 2015-03-05 |
| US20130184573A1 (en) | 2013-07-18 |
| HK1201140A1 (en) | 2015-08-28 |
| US20170014039A1 (en) | 2017-01-19 |
| MX2014007710A (es) | 2015-03-05 |
| EA201490959A1 (ru) | 2014-10-30 |
| EP2793691A4 (en) | 2015-11-11 |
| CN104010566A (zh) | 2014-08-27 |
| EP2793691A1 (en) | 2014-10-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EA029242B1 (ru) | Анализ формы гемодинамических сигналов по собственным частотам | |
| US10624587B2 (en) | Non-invasive determination of disease states | |
| US10971271B2 (en) | Method and system for personalized blood flow modeling based on wearable sensor networks | |
| US20170235915A1 (en) | Personalized model with regular integration of data | |
| Thiyagaraja et al. | A novel heart-mobile interface for detection and classification of heart sounds | |
| RU2597774C2 (ru) | Обнаружение и мониторинг аневризмы абдоминальной аорты | |
| JP6547054B1 (ja) | 医療機器及びプログラム | |
| AU2019350718A1 (en) | Model-based sensor technology for detection of cardiovascular status | |
| CN102657525A (zh) | 一种心功能无创检测系统及方法 | |
| Despins et al. | Using sensor signals in the early detection of heart failure: A case study | |
| Hametner et al. | Calculation of arterial characteristic impedance: a comparison using different blood flow models | |
| US20140046189A1 (en) | Frequency domain analysis transform of renal blood flow doppler signal to determine stress levels | |
| Clifford et al. | A scalable mHealth system for noncommunicable disease management | |
| WO2018208950A1 (en) | Assessment of mechanical function and viability of prosthetic heart valves using novel sensing technology | |
| Begum et al. | Cloud-scope: a modern patient monitoring and analysis system | |
| US20230371827A1 (en) | Machine learning techniques for estimating carotid-femoral pulse wave velocity and/or vascular age from single-site arterial waveform measurements | |
| WO2023149057A1 (ja) | 心音抽出装置、心音抽出プログラム、記録媒体およびモニタリングシステム | |
| WO2024033793A1 (en) | Method and apparatus for non-invasively computing cardio-vasculature parameters using morphology of uncorrelated pressure wave signal | |
| EP4371493A1 (en) | Method for ecg reading service providing | |
| US20230116132A1 (en) | Hemodynamic Reserve Monitor and Hemodialysis Control | |
| Pimentel et al. | A $5 smart blood pressure system | |
| Huizinga | Early Recognition Of The Deteriorating Surgical Patient Using HealthPatch MD, A Wireless And Wearable Vital Signs Monitor–An Early Clinical Feasibility Study | |
| CN104010566B (zh) | 固有频率血流动力学波形分析 | |
| Nikolai L et al. | Monitoring variability in parameter estimates for lumped parameter models of the systemic circulation using longitudinal hemodynamic measurements | |
| Razavi | Statistical analysis and modeling of the agreement between the Intrinsic Frequencies technique and the established cardiovascular monitoring methods |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AM AZ BY KZ KG TJ TM |