EA034268B1 - Системы и способы для предотвращения желудочно-кишечного расстройства - Google Patents

Системы и способы для предотвращения желудочно-кишечного расстройства Download PDF

Info

Publication number
EA034268B1
EA034268B1 EA201201418A EA201201418A EA034268B1 EA 034268 B1 EA034268 B1 EA 034268B1 EA 201201418 A EA201201418 A EA 201201418A EA 201201418 A EA201201418 A EA 201201418A EA 034268 B1 EA034268 B1 EA 034268B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
patient
specified
spectral
events
sounds
Prior art date
Application number
EA201201418A
Other languages
English (en)
Other versions
EA201201418A1 (ru
Inventor
Джон У. Кромвел
Original Assignee
Юниверсити Оф Теннесси Рисерч Фаундейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Юниверсити Оф Теннесси Рисерч Фаундейшн filed Critical Юниверсити Оф Теннесси Рисерч Фаундейшн
Publication of EA201201418A1 publication Critical patent/EA201201418A1/ru
Publication of EA034268B1 publication Critical patent/EA034268B1/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B7/00—Instruments for auscultation
    • A61B7/008—Detecting noise of gastric tract, e.g. caused by voiding
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/42—Detecting, measuring or recording for evaluating the gastrointestinal, the endocrine or the exocrine systems
    • A61B5/4222—Evaluating particular parts, e.g. particular organs
    • A61B5/4255—Intestines, colon or appendix
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6823—Trunk, e.g., chest, back, abdomen, hip
    • 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
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/04—Constructional details of apparatus
    • A61B2560/0456—Apparatus provided with a docking unit

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Endocrinology (AREA)
  • Gastroenterology & Hepatology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

В одном варианте осуществления изобретения прогнозирование желудочно-кишечного расстройства касается получения кишечных звуков пациента, чтобы генерировать звуковые данные, идентифицирующие заданные спектральные события в звуковых данных, которые являются прогнозными по отношению к последующему желудочно-кишечному расстройству, при этом спектральные события определяются заданными параметрами, а также чтобы прогнозировать вероятность последующих желудочно-кишечных расстройств по отношению к идентифицированным спектральным событиям.

Description

Уровень техники
Желудочно-кишечное расстройство (ЖКР) обычно является следствием хирургических операций. Такое расстройство часто является результатом послеоперационной кишечной непроходимости, состоянием, в котором часть кишечника является временно парализованной, и поэтому он не может обрабатывать пишу. Хотя ЖКР наиболее часто происходит после абдоминальной хирургии, для ЖКР не является исключительным проявляться и после других типов хирургии. В добавление к тому, что она мешает производить послеоперационное питание через рот, желудочно-кишечное расстройство может вызвать абдоминальное расширение, тошноту, рвоту и лёгочную аспирацию.
Проблемы, связанные с желудочно-кишечным расстройством, часто приводят к применению различных послеоперационных протоколов медицинского наблюдения, которые увеличивают срок госпитализации, даже несмотря на то, что большинство пациентов не будут испытывать желудочно-кишечного расстройства. Такие протоколы часто включают в себя использование назогастральных зондов, средства для увеличения подвижности, и парентеральное питание. В добавление к тому, что это вызывает дискомфорт и неудобства для пациента, эти протоколы и увеличенное время пребывания в госпитале увеличивают и стоимость послеоперационного медицинского наблюдения. И действительно, в настоящий момент оценивается, что послеоперационное желудочно-кишечное расстройство добавляет 2.7 миллиардов долларов в стоимость медицинского наблюдения в США.
Поэтому понятной целью индустрии медицинского наблюдения является определение того, для каких пациентов существует риск желудочно-кишечного расстройства, до начала возобновления кормления через рот после хирургического вмешательства, поскольку раннее вмешательство или изменение режима возобновления кормления может позволить избежать последствий желудочно-кишечного расстройства и может уменьшить затраты. К сожалению, в настоящее время отсутствует надёжный способ для определения того, для каких пациентов физиологически существует риск желудочно-кишечного расстройства в ранний послеоперационный период.
Краткое описание чертежей
Настоящее раскрытие изобретения можно лучше понять на основании последующих фигур. Совпадающие ссылочные позиции обозначают соответствующие части на всех фигурах, которые необязательно вычерчены в соответствующем масштабе.
Фиг. 1 - схематическая диаграмма, которая иллюстрирует первый вариант осуществления изобретения системы для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства.
Фиг. 2 - схематическая диаграмма, которая иллюстрирует второй вариант осуществления изобретения системы для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства.
Фиг. 3 - схематическая диаграмма, которая иллюстрирует третий вариант осуществления изобретения системы для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства.
Фиг. 4 - схематическая диаграмма, которая иллюстрирует четвёртый вариант осуществления изобретения системы для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства.
Фиг. 5 - блок-схема варианта осуществления изобретения архитектуры устройства, например такого, как показанные на фиг. 1-4, которое может обработать собранные данные пациента, чтобы способствовать прогнозированию желудочно-кишечного расстройства.
Фиг. 6 - схема процесса осуществления способа прогнозирования желудочно-кишечного расстройства.
Фиг. 7 - пример спектрограммы, иллюстрирующей спектральные события, содержащиеся в записанных абдоминальных звуках.
Фиг. 8 - график, который показывает временные изменения в отдельном спектральном событии (MH4) у пациентов с желудочно-кишечным расстройством или без него.
Осуществление изобретения
Как описывалось выше, желудочно-кишечное расстройство (ЖКР) обычно является следствием хирургических операций. К сожалению, в настоящее время отсутствует надёжный способ для определения того, для каких пациентов существует риск желудочно-кишечного расстройства. Раскрытые здесь системы и способы для прогнозирования ЖКР основаны на кишечных звуках пациента. Как описывается ниже, раскрытые здесь системы и способы идентифицируют дискретные акустические спектральные события внутри кишечных звуков, которые могут быть использованы для прогнозирования последующего желудочно-кишечного расстройства. Эти спектральные события являются хорошими индикаторами функции кишечного тракта, поскольку звуки производятся за счёт двигательной активности внутри кишечника.
В последующем раскрытии изобретения описываются различные варианты осуществления изобретения. Следует понимать, что эти варианты осуществления изобретения являются только примерами применения изобретения, и что возможны другие варианты осуществления изобретения. Предполагается, что все такие варианты осуществления изобретения попадают в пределы объёма этого раскрытия изобретения.
Фиг. 1 иллюстрирует первый пример системы 10 для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства. Как обозначено на фиг. 1, система 10 в целом содержит устройство 12 сбора данных, интер
- 1 034268 фейс 14 пациента, и компьютер 16. Устройство 12 сбора данных может содержать любое устройство, которое способно собирать звуковые данные, которые генерируются внутри кишечного тракта пациента. В некоторых вариантах осуществления изобретения устройство 12 сбора данных содержит портативное (например, переносное) цифровое устройство звукозаписи. В этом случае устройство 12 сбора данных может содержать встроенный микрофон (не показан), который используется для улавливания кишечных звуков.
Интерфейс 14 пациента является устройством, которое может быть непосредственно приложено к брюшной полости пациента с целью улавливания кишечных звуков. В некоторых вариантах осуществления изобретения интерфейс 14 пациента содержит головку стетоскопа, или является подобным ей по конструкции и функции. Г оловки стетоскопа содержат диафрагму, которая размещается в контакте с пациентом, и которая вибрирует в ответ на звуки, генерируемые внутри тела. Эти звуки могут быть доставлены к микрофону устройства 12 сбора данных через трубку 18, которая проходит между интерфейсом 14 пациента и устройством сбора данных. В частности, волны акустического давления, созданные из вибраций диафрагмы, перемещаются во внутренней полости трубки 18 к микрофону. В некоторых вариантах осуществления изобретения весь интерфейс 14 пациента, или его часть, являются предметом одноразового использования, чтобы избежать инфицирование пациентов. Альтернативно, интерфейс 14 пациента может использоваться с одноразовым футляром или покрытием (не показаны), которые могут быть выброшены после использования.
Звуковые данные, собранные устройством 12 сбора данных, могут сохраняться во внутренней памяти устройства. Например, звуковые данные могут сохраняться в энергонезависимой памяти (например, флэш-памяти) устройства 12 сбора данных. Эти данные могут быть затем переданы компьютеру 16 для обработки. В некоторых вариантах осуществления изобретения данные передаются через провод или кабель 20, который используется для физического соединения устройства 12 сбора данных к компьютеру 16. В других вариантах осуществления изобретения данные могут передаваться беспроводным способом от устройства 12 сбора данных к компьютеру 16, используя подходящий протокол беспроводной передачи, например, такой как Bluetooth или Wi-Fi (IEEE 802.11).
Компьютер 16 в некоторых вариантах осуществления изобретения может содержать настольный компьютер. Однако следует заметить, что по существу, может использоваться любое вычислительное устройство, которое способно принимать и обрабатывать звуковые данные, собранные устройством 12 сбора данных. Поэтому альтернативно, компьютер 16 может принимать форму переносного компьютера, такого как блокнотный компьютер, планшетный компьютер, или карманный компьютер. Следует дополнительно отметить, что хотя устройство 12 сбора данных и компьютер 16 проиллюстрированы на фиг. 1 как содержащие отдельные устройства, вместо этого они могут быть интегрированы в единое устройство, например портативное (например, карманное) компьютерное устройство. Например, устройство 12 сбора данных может быть обеспечено цифровым процессором для обработки сигналов и соответствующим программным обеспечением/ программно-аппаратными средствами, которые могут быть использованы для анализа собранных звуковых данных.
Фиг. 2 иллюстрирует второй пример системы 24 для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства. Как показано на фиг. 2, система 24 использует несколько сходных элементов с системой 10, проиллюстрированной на фиг. 1. Поэтому система 24 в целом содержит устройство 26 сбора данных, интерфейс 28 пациента, и компьютер 30. Однако в системе 24, показанной на фиг. 2, интерфейс 28 пациента содержит устройство, имеющее свой собственный встроенный микрофон (не показан). В таком случае звуки пациента улавливаются микрофоном интерфейса 28 пациента и преобразуются в электрические сигналы, которые в электронном виде передаются по проводу или кабелю 32 к устройству 26 сбора данных для сохранения и/или обработки. Альтернативно, звуки пациента могут передаваться к устройству 26 сбора данных беспроводным способом. В некоторых вариантах осуществления изобретения интерфейс 28 пациента имеет покрытую клеящим материалом поверхность 36, позволяющую временно прикрепить интерфейс к коже пациента аналогично прикреплению вывода для электрокардиограммы (ЭКГ). Как и в предыдущем варианте осуществления изобретения, данные пациента могут быть переданы от устройства 26 сбора данных к компьютеру 30 через проводное соединение (через провод или кабель 34) или беспроводным способом.
Фиг. 3 иллюстрирует третий пример системы 40 для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства. Система 40 содержит интерфейс 42 пациента и устройство 44 сбора данных. Как и в системе 24, показанной на фиг. 2, интерфейс 42 пациента может содержать устройство, имеющее свой собственный встроенный микрофон (не показан), и звуки пациента, улавливаемые микрофоном, могут в электронном виде передаваться по проводу или кабелю 46 к устройству 44 сбора данных. Однако в варианте осуществления изобретения, показанном на фиг. 3, устройство 44 сбора данных содержит компонент, проектируемый таким образом, чтобы стыковаться с системой 48 текущего контроля пациента, которая может быть расположена рядом с кроватью пациента. Такие системы 48 текущего контроля пациента в настоящий момент используется для отслеживания других параметров пациента, например таких, как давление крови и насыщение кислородом. В показанном на фиг. 3 примере система 48 текущего контроля содержит загрузочную станцию 50 и взаимосвязанный с ней дисплей 52. В таком случае устройство
- 2 034268 сбора данных может находиться в состыкованном состоянии внутри свободного отсека 54 станции до начала использования.
В некоторых вариантах осуществления изобретения устройство 44 сбора данных не содержит внутреннего источника питания, и поэтому оно может собирать данные пациента, когда оно стыкуется со станцией. В качестве примера устройство 44 сбора данных может иметь электрические штыревые контакты (не показаны), которые электрически соединяют устройство с системой 48 текущего контроля пациента, с тем чтобы получать питание и передавать собранные данные к системе текущего контроля пациента. Затем данные пациента могут сохраняться в памяти системы 48 текущего контроля пациента и/или могут передаваться в центральный компьютер для хранения во взаимодействии с записью пациента в связанной с ней базой данных медицинских записей.
Как дополнительно показано на фиг. 3, устройство 44 сбора данных содержит электрический порт 56, который может принимать штепсельный разъём 58 провода или кабеля 46. Кроме того, устройство 44 сбора данных может содержать один или более индикаторов 60, таких как светодиодные индикаторы (LED), которые передают информацию оператору, например такую, как установленное электрическое соединение с системой 48 текущего контроля пациента и качество сигнала от пациента.
Фиг. 4 иллюстрирует четвёртый пример системы 62 для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства. Аналогично системе 40, показанной на фиг. 3, система 62 содержит устройство 64 сбора данных, которое соединяется с системой 66 текущего контроля пациента. Однако вместо внешнего интерфейса пациента система 62 содержит внутренний интерфейс 68 пациента, который спроектирован таким образом, чтобы собирать звуки, исходящие изнутри брюшинной полости. Например, интерфейс 68 пациента содержит микрофонный катетер маленького диаметра, который оставляется на месте после того, как хирургическая операция была выполнена, аналогично дренажному катетеру. Такой интерфейс пациента может быть особенно полезным в тех случаях, когда пациент страдает ожирением и поэтому получение высококачественных сигналов с поверхности кожи является затруднительным. Чтобы избежать прохождения тока в тело пациента, интерфейс 68 пациента может содержать лазерный микрофон. В таком случае лазерный луч направляется через катетер и отражается от целевого объекта внутри тела. Отражённый световой сигнал принимается приёмником, который преобразует световой сигнал в звуковой сигнал. Мельчайшие разницы в расстояниях, пройденных светом, когда он отражается от целевого объекта, определяются интерферометрическим способом. В альтернативных вариантах осуществления изобретения интерфейс 68 пациента может содержать микрофон, который располагается на кончике катетера.
Как описывалось выше, фиг. 1-4 иллюстрируют четыре различных примера вариантов осуществления изобретения системы для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства. Также отмечалось, что возможны комбинации этих систем. Например, пользовательский интерфейс 68, показанный на фиг. 4, мог бы при желании использоваться с устройством 12 сбора данных, показанным на фиг. 1. Предполагается, что все такие комбинации находятся в пределах объёма этого раскрытия изобретения.
Фиг. 5 иллюстрирует пример архитектуры для устройства 72, которое может быть использовано в системе для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства, чтобы анализировать собранные данные пациента. Например, архитектура, показанная на фиг. 5, может быть архитектурой компьютеров 16 или 30, показанных, соответственно, на фиг. 1 и 2, устройств 12, 26, 44, или 64 сбора данных, показанных, соответственно, на фиг. 1, 2, 3 и 4, или систем 48 или 66 текущего контроля пациента, показанных, соответственно, на фиг. 3 и 4. Кроме того, следует заметить, что проиллюстрированная архитектура может распределяться на одно или более устройств.
Как обозначено на фиг. 5, устройство 72, в целом, содержит обрабатывающее устройство 74, запоминающее устройство 76, пользовательский интерфейс 78, и устройства 80 ввода/вывода, каждое из которых присоединяется к локальному интерфейсу 82, например такому, как локальная шина.
Обрабатывающее устройство 74 может включать в себя центральный процессор (ЦП, CPU) или другое обрабатывающее устройство, такое как микропроцессор или процессор цифровой обработки сигналов. Запоминающее устройство 76 включает в себя любой из энергозависимых элементов памяти (например, запоминающее устройство с произвольной выборкой - ЗУПВ, RAM) или их комбинацию, а также энергонезависимые элементы памяти (например, флэш-память, жёсткий диск, постоянное запоминающее устройство - ПЗУ, ROM).
Пользовательский интерфейс 78 содержит компоненты, с помощью которых пользователь взаимодействует с устройством 72. Пользовательский интерфейс 78 может содержать, например, клавиатуру, манипулятор для управления курсором (мышь), и устройство отображения, например такое, как жидкокристаллический (LCD) дисплей. Альтернативно, или в добавление к этому, пользовательский интерфейс 78 может содержать одну или более кнопок и/или сенсорный экран. Одно или более устройств 80 ввода/вывода адаптируются таким образом, чтобы облегчать коммуникацию с другими устройствами, и могут включать в себя один или более электрических разъёмов, а также беспроводной передатчик и/или приёмник. Кроме того, в тех случаях, когда устройство 72 является устройством для сбора данных, устройства 80 ввода/вывода могут содержать микрофон 84.
Запоминающее устройство 76 является считываемым компьютером носителем и сохраняет различ- 3 034268 ные программы (т.е. логику), включающие в себя операционную систему 86 и анализатор 88 кишечных звуков. Операционная система 86 управляет выполнением других программ и обеспечивает распределение машинного времени, управление вводом/выводом, управление файлами и данными, управление памятью, управление передачей данных и сопутствующие услуги. Анализатор 88 кишечных звуков содержит один или более алгоритмов, которые конфигурируются таким образом, чтобы анализировать кишечные звуковые данные с целью прогнозирования вероятности развития у пациента желудочно-кишечного расстройства. В некоторых вариантах осуществления изобретения звуковой анализатор 88 проводит этот анализ по отношению к данным корреляции, сохраняемым в базе 90 данных, и представляет для пользователя (например, врачам или персоналу больницы) прогнозный коэффициент риска развития желудочно-кишечного расстройства. В некоторых вариантах осуществления изобретения звуковой анализатор 88 идентифицирует отдельные спектральные события, имеющие особый интерес, используя параметры целевого сигнала, параметры соотношения сигнал-шум, и параметры оценки мощности помех. Заключение этих трёх анализов из числа прогнозируемых спектральных событий в течение определённого временного интервала могут быть затем использованы для того, чтобы уведомлять о высокой, средней или низкой вероятности желудочно-кишечного расстройства. В некоторых вариантах осуществления изобретения этот риск ассоциируется с каждым уровнем риска, составляющим соответственно 83, 30 и 0%.
Фиг. 6 иллюстрирует вариант осуществления изобретения способа для прогнозирования желудочно-кишечного расстройства. Начиная с блока 100, кишечные звуки пациента записываются для того, чтобы генерировать звуковые данные. Как описывалось выше, звуки могут быть получены бесконтактно, например, используя головку стетоскопа или другой интерфейс пациента, который прикладывается к коже пациента на брюшную полость или около неё. Альтернативно, звуки могут быть собраны с помощью устройства, которое проходит в брюшинную полость пациента. Звуки могут быть записаны в начальный послеоперационный период, например в день хирургической операции, или в следующий сразу после операции день. Независимо от того, когда записываются звуки, они записываются с такой продолжительностью, которая является достаточной, чтобы позволить произвести идентификацию спектральных событий, которые прогнозируют состояние кишечной функции. Например, звуки записываются в период времени, приблизительно составляющий от 4 до 6 мин. В некоторых вариантах осуществления изобретения записываются все звуки, находящиеся внутри диапазона 20-20000 Гц. Однако могут быть применены фильтры, чтобы уменьшить записываемый диапазон частот, и следовательно, уменьшить количество анализируемых данных. В некоторых вариантах осуществления изобретения фильтры используются таким образом, что записываются или анализируются только звуки с частотами, приблизительно составляющими от 700 до 1500 Гц. Хотя звуки были здесь описаны как записываемые, должно быть понятно, что альтернативно звуки могут быть просто приняты и обработаны в режиме реального времени (как описано ниже), при этом в действительности записи звуков не производится.
Как только звуковые данные генерируются, они обрабатываются, например, в режиме реального времени, чтобы идентифицировать один или более прогнозных спектральных сигналов, как обозначено в блоке 102. Как описывалось выше, звуки, генерируемые кишечником, являются результатом перистальтики. Поэтому звуки являются показателем того, как функционирует кишечник. Например, паралич значительных участков кишечного тракта будет пропорционально уменьшать количество энергичных проталкивающих сокращений в пищеварительном тракте, что приводит в результате к потере некоторого количества более высокой энергии, и таким образом, более высокой частоты акустического спектра, который является типичным для нормально функционирующего кишечника. Как описывалось выше, было определено, что определённые заданные спектральные события могут быть идентифицированы внутри звуков, при этом они с высокой степенью вероятности определяют, возможно или нет желудочнокишечное расстройство. Как также описывалось выше, каждое из заданных спектральных событий определяется специфическими характеристиками или параметрами, такими как их частота, амплитуда, продолжительность, а также разделение по времени от других спектральных событий.
После того как спектральные события были идентифицированы, их количество за определённый промежуток времени (например, общая продолжительность записи) суммируется, как показано в блоке 104. В этой точке общее количество спектральных событий сравнивается с корреляционными данными, которые сопоставляют количество спектральных событий с вероятностью последующего желудочнокишечного расстройства, как показано в блоке 106. Например, спектральное событие, обозначенное как MH4, было идентифицировано в исследовании, описанном ниже. Что касается события MH4, то существует высокий риск желудочно-кишечного расстройства, если количество наблюдаемых событий MH4 меньше, чем приблизительно 21 раз в течение 4 мин записи, существует средний риск ЖКР, если количество наблюдаемых событий MH4 больше, чем приблизительно 21 раз, но меньше чем приблизительно 131 раз в течение 4 мин записи, и существует низкий риск ЖКР, если количество наблюдаемых событий MH4 больше чем приблизительно 131 раз в течение 4 мин записи. Поэтому заданное количество спектральных событий может быть использовано как коэффициент, который передаёт значение риска желудочно-кишечного расстройства с меньшим количеством, обозначающим больший риск, и более высоким количеством, обозначающим меньший риск.
Как только вероятность последующего желудочно-кишечного расстройства была определена, этот
- 4 034268 риск может быть передан пользователю, как показано в блоке 108. Например, компьютер или другое устройство, используемое для выполнения анализа, может отображать уровень риска на соответствующем дисплее. В некоторых вариантах осуществления изобретения риск может передаваться как коэффициент (т.е. число). В других вариантах осуществления изобретения риск может обозначаться как высокий, средний, или низкий. Безотносительно к этому, соответствующее действие может быть затем предпринято в отношении показания и может содержать разрешение или запрещение питания через рот. В особенности, дополнительные записи и анализы могут быть выполнены с пациентом в последующие дни после хирургической операции, чтобы оценить функцию кишечника и подтвердить первоначальную оценку пациента.
Как может быть оценено из описанного выше способа, риск желудочно-кишечного расстройства может быть определён во многом таким же путём, как риск сердечных проблем может быть бесконтактным образом определён с помощью электрокардиограммы (EKG). В некоторых вариантах осуществления изобретения определение риска может быть выполнено в режиме реального времени.
Чтобы оценить жизнеспособность раскрытых систем и способов, было выполнено клиническое исследование. Одной из целей исследования было подтвердить, что спектральные события, представленные в кишечных звуках в ранний послеоперационный период, на самом деле фактически коррелируют с желудочно-кишечным расстройством впоследствии, перед тем как развиваются клинические признаки и симптомы. Другой целью исследования было разработать модель для прогнозирования желудочнокишечного расстройства, которая может быть применена как простой, бесконтактный, тест у постели пациента, который позволит госпиталям и другим организациям рисковать с разделением пациентов с развитием клинически значительной желудочно-кишечного расстройства, используя анализы кишечных звуков.
В исследовании участвовали пациенты, которым были запланированы хирургические операции в условиях стационара, с использованием одобренного комитетом по этике протоколом. В исследование были включены пациенты, подвергающиеся абдоминальной и неабдоминальной хирургическим операциям. Те пациенты, которые были приняты в отделение интенсивной терапии после операции, были исключены из оставшейся части исследования.
Устройство для цифровой записи абдоминальных звуков было собрано с использованием двухканального цифрового устройства звукозаписи (Microtrak II, M-Audio Corp., Irwindale, CA), конденсаторного микрофона (ATR35s, Audio-Technica Ltd, Leeds, UK), трубки стетоскопа и наконечников стетоскопа. Для записи кишечных звуков наконечники стетоскопа прикладывались к верхней и нижней передней брюшной стенке, при этом оба канала записывались одновременно в течение 5-6 мин. На каждую запись также наносился стандартизованный тон, чтобы калибровать уровни звука.
Записи кишечных звуков выполнялись исследовательской группой непосредственно перед операцией, а затем - каждый день после операции. Исследовательская группа также собирала клинические выходные данные на ежедневной основе. Переменные, относящиеся к развитию желудочно-кишечного расстройства, показаны в табл. 1. Г руппа медицинского учреждения, обеспечивающая уход за пациентом, не имела доступа к результатам записи звуковых сигналов.
Таблица 1. Клинические переменные, собираемые ежедневно и относящиеся к присутствию желудочно-кишечного расстройства
Начало диеты__________________________________
Тип диеты_____________________________________
Количество часов после последнего приёма пищи_____
Присутствует вздутие живота
Рвота__
Скопление газов___________________________________
Кишечная перистальтика__________________________
Полное изменение диеты__________________________
Прописаны средства для увеличения подвижности Переносимость диеты в течение 24 часов_____________
Записи звуковых сигналов были впоследствии обработаны с использованием алгоритмов обработки цифрового сигнала. Эти алгоритмы были применены в итеративной манере, фокусируясь на идентификации спектральных событий, предшествующих операции, или в ранний послеоперационный период, за счёт которого можно прогнозировать развитие желудочно-кишечного расстройства во время остающейся части пребывания в госпитале. Пять типов спектральных событий, которые разнесены на различные участки звукового спектра, были в конечном итоге использованы для анализов. Каждый тип спектрального события определялся индивидуальными параметрами целевого сигнала (минимальной и максимальной частотой, минимальной и максимальной продолжительностью, и минимальным разделением), параметрами соотношения сигнал-шум (минимальной заполненностью, пороговым значением сигнал-шум), и параметрами оценки мощности помех (размер блока, размер скачка частоты, процентиль). Пять спектральных событий были обозначены как H4, М4, L4, ML4 и MH4. Параметры для каждого из этих событий показаны в табл. 2. Спектральные события подсчитывались через временной интервал в четыре ми- 5 034268 нуты. Желудочно-кишечное расстройство определялось как присутствие рвоты, необходимость назогастральной интубации или полное изменение диеты.
Таблица 2. Установочные параметры приёмника звука для определённых спектральных событий
Название события Параметры целевого сигнала Параметры соотношения сигналшум Параметры оценки мощности помех
Мин. частота, Гц Макс, частота, Гц Мин. продолжит., МС Макс, продолжит., МС Мин. разделение, МС Мин. заполненность, % Пороговое знач. соотн. сигналшум, дБ Размер бло- ка, мс Размер скачка частоты, мс Процентиль, %
L4 20 400 23 600 11.6 66 10.0 1004 499 15.0
М4 400 1400 23 600 29 67 10.0 1497 499 20.0
Н4 1400 20000 5.8 600 20 70 10.0 1198 600 20.0
ML4 400 900 5.8 600 20 70 10.0 1198 600 20.0
МН4 900 20000 5.8 600 20 70 10.0 1198 600 20.0
Для визуализации, анализа и измерения записанных звуковых сигналов было использовано программное обеспечение RavenPro 1.4. Статистические анализы были выполнены с использованием PASW 18 и Clementine 10.1.
Тридцать семь пациентов принимали участие в исследовании. Пять пациентов были исключены вследствие того, что они были приняты в отделение интенсивной терапии после операции. Два пациента, выпущенные на день операции, были исключены, поскольку не были получены послеоперационные данные. Из оставшихся тридцати пациентов одиннадцать были мужчинами, а девятнадцать были женщинами. Средний возраст составлял 52 (SD, среднеквадратическое отклонение =12). Пяти пациентам были выполнены внеабдоминальные операции, а двадцати пяти - внутриабдоминальные операции. У девяти пациентов (30% от общего числа) впоследствии развилось желудочно-кишечное расстройство (ЖКР), при этом все случаи были в пределах первых четырёх послеоперационных дней. Из этих пациентов у четырёх ЖКР началась на первый послеоперационный день (POD1), у одного - на второй день, и у четырёх - на четвёртый день.
Примеры этих трёх спектральных событий показаны на спектрограмме фиг. 7. Среднее количество спектральных событий каждого наименования рассчитывалось для пациентов, у которых впоследствии была обнаружена или не было обнаружено желудочно-кишечное расстройство. Затем использовался tкритерий на основе двойной выборки, чтобы получить доступ к значению какого-либо из различий. Спектральные события, полученные из POD0, не коррелировались с последующим развитием ЖКР (табл. 3). Однако спектральные события, полученные из POD1, подтвердили определённое соотношение с последующим развитием ЖКР (табл. 4). В частности, спектральные события MH4 имели среднюю итоговую сумму пациентов, равную 154, без последующего развития ЖКР и 44 тех, у кого развивалась ЖКР (р=.004).
Таблица 3. Корреляция спектральных событий POD0 с развитием желудочно-кишечного расстройства (ЖКР)
POD0
Спектральное событие Послеоперационная ЖКР N Средняя итоговая сумма t-критерий на основе двойной выборки
L4 Нет- Да 21 9 3357 3247 .55
М4 Нет Да 21 9 216 232 0.80
Н4 Нет а* 21 9 32 45 .37
ML4 Нет Да 21 9 919 949 .84
МН4 Нет Да 21 9 268 398 .10
- 6 034268
Таблица 4. Корреляция спектральных событий POD1 с развитием желудочно-кишечного расстройства (ЖКР)
POD1
Спектральное событие Послеоперационная ЖКР N Средняя итоговая сумма t-критерий на основе двойной выборки
L4 Нет Да 21 9 3690 3620 .62
М4 Нет Да 21 9 314 218 .08
Н4 Нет Да 21 9 30 9 .09
ML4 Нет Да 21 9 1234 1128 .51
МН4 Нет Да 21 9 154 44 .004
Затем был применён анализ дерева решений CHAID для разработки прогнозной модели, используя эти данные, как совокупности данных тренировки. Используя анализ дерева решений CHAID, два значения точки разделения для MH4 (21 и 131) были определены как измеренные в POD1, которые могли бы разделить совокупность данных на низкий риск, средний риск и высокий риск последующего развития желудочно-кишечного расстройства (ЖКР) (табл. 5).
Таблица 5. Разделение на риски, предложенные на основе POD1 измерений MH4
Разделение на риски η МН4 POD1 Риск последующего развития ЖКР
низкий риск 12 > 131 0%
средний риск 12 21 -131 30%
высокий риск 6 <21 83%
Значения временных изменений в MH4 были обследованы у пациентов с желудочно-кишечным расстройством и без него. Фиг. 8 является графиком, который показывает временные изменения в спектральных событиях MH4.
Результаты исследования подтвердили, что спектральные события, представленные в кишечных звуках в ранний период после хирургической операции, фактически коррелируют с желудочнокишечным расстройством, перед тем как разовьются клинические признаки и симптомы. В частности, было определено, что MH4 является разделённым высоко и значительно с присутствием последующего развития желудочно-кишечного расстройства. Поэтому прогнозная модель, основанная на измерении MH4, может быть использована для оценки, подвергаются ли пациенты высокому, среднему или низкому риску желудочно-кишечного расстройства. В значительной степени нет пациентов в группе с низким риском, у которых развивается желудочно-кишечное расстройство. В исследовании прогнозное значение классификации низкого риска с отсутствием развития желудочно-кишечного расстройства составляло 100%, в то время как прогнозное значение классификации высокого риска развития желудочнокишечного расстройства составляло 83%. Тридцать процентов (30%) пациентов группы среднего риска испытали желудочно-кишечное расстройство.
Можно надеяться, что мощные модели могут быть сгенерированы из большего набора данных пациентов и с помощью отслеживания кишечных звуков в течение увеличенных периодов времени, например, в период времени 24 ч. Продолжительная запись с усреднением данных и добавлением дополнительных типов спектрального анализа может улучшить прогнозную точность раскрываемой здесь технологии. Предполагается, что будущие испытания будут фокусироваться на сборе наборов данных большего размера, обосновывая предложенную прогнозную модель, усовершенствуя анализ спектральных событий, определяя переменное согласование во времени сбора данных, и разрабатывая широко применяемые прогнозные модели. Кроме того, дополнительная разработка надёжной технологии для быстрого, продолжительного сбора и анализа данных у постели пациента будет неоценимым вкладом в расширение этих исследований, и в конечном счёте, при любом клиническом использовании. Независимо от этого вышеописанное исследование подтверждает осуществимость и перспективу использования акустического спектрального анализа в исследовании желудочно-кишечного расстройства и других желудочнокишечных нарушений.

Claims (18)

  1. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
    1. Способ прогнозирования желудочно-кишечных расстройств, характеризующийся тем, что получают кишечные звуки пациента посредством устройства сбора данных, причем устройство сбора данных содержит интерфейс пациента для сбора аудиоданных, которые генерируются в желудочно-кишечном тракте пациента, в качестве звуков, которые генерируются внутри тела пациента; причем кишечные звуки получают перед тем, как развиваются клинические признаки и симптомы желудочно-кишечного расстройства; идентифицируют предварительно заданные спектральные события в течение заданного периода времени в аудиоданных, которые предвещают последующее желудочно-кишечное расстройство,
    - 7 034268 при этом указанные заданные спектральные события определяют по заданным параметрам; и прогнозируют вероятность последующего желудочно-кишечного расстройства на основе указанных заданных спектральных событий.
  2. 2. Способ по п.1, в котором получение кишечных звуков включает в себя бесконтактное получение кишечных звуков с использованием внешнего интерфейса пациента.
  3. 3. Способ по п.1, в котором получение кишечных звуков включает в себя получение кишечных звуков с использованием интерфейса пациента, расположенного в брюшинной полости пациента.
  4. 4. Способ по п.1, в котором заданные параметры включают в себя частоту указанного заданного спектрального события, причем частота составляет от 900 до 20000 Гц.
  5. 5. Способ по п.1, в котором заданные параметры включают в себя продолжительность указанного заданного спектрального события, причем продолжительность составляет от 5 до 600 мс.
  6. 6. Способ по п.1, в котором заданные параметры включают в себя минимальное разделение по времени указанного заданного спектрального события от других спектральных событий, причем минимальное разделение по времени составляет 20 мс.
  7. 7. Способ по п.1, в котором заданные параметры включают в себя соотношение сигнал-шум для указанного заданного спектрального события, причем пороговая величина соотношения сигнал-шум составляет 10 децибел.
  8. 8. Способ по п.1, в котором прогнозирование вероятности последующего желудочно-кишечного расстройства включает в себя подсчёт общего количества спектральных событий, которые наблюдаются в заданный период времени, и сравнение этого количества с коэффициентом, который оценивает вероятность последующего желудочно-кишечного расстройства по указанному количеству спектральных событий.
  9. 9. Способ по п.8, в котором вероятность последующего желудочно-кишечного расстройства коррелирует с указанным количеством наблюдаемых спектральных событий.
  10. 10. Система для осуществления способа прогнозирования желудочно-кишечных расстройств по любому из пп.1-9, содержащая устройство сбора данных, содержащее интерфейс пациента для сбора аудиоданных, которые генерируются в желудочно-кишечном тракте пациента, в качестве звуков, которые генерируются внутри тела пациента, а также устройство идентификации предварительно заданных спектральных событий в аудиоданных на основе кишечных звуков пациента, получаемых перед тем, как развиваются клинические признаки и симптомы желудочно-кишечного расстройства, для прогнозирования последующих желудочно-кишечных расстройств, причём устройство дополнительно выполнено с возможностью прогнозировать вероятность последующего желудочно- кишечного расстройства на основе заданных спектральных событий.
  11. 11. Система по п.10, в которой указанное заданное спектральное событие имеет частоту от 900 до 20000 Гц.
  12. 12. Система по п.10, в которой указанное заданное спектральное событие имеет продолжительность от 5 до 600 мс.
  13. 13. Система по п.10, в которой минимальное разделение по времени указанного заданного спектрального события от других спектральных событий составляет 20 мс.
  14. 14. Система по п.10, в которой пороговая величина соотношения сигнал-шум для указанного заданного спектрального события составляет 10 децибел.
  15. 15. Система по п.10, в которой указанное устройство выполнено с возможностью прогнозировать вероятность последующего желудочно-кишечного расстройства путем подсчёта общего количества спектральных событий, которые наблюдаются в заданный период времени, и сравнения этого количества с коэффициентом, который оценивает вероятность последующего желудочно-кишечного расстройства по отношению к количеству спектральных событий.
  16. 16. Система по п.10, в которой указанное устройство является компьютером, а система дополнительно содержит отдельное устройство сбора данных, которое собирает кишечные звуки пациента и передает их в компьютер.
  17. 17. Система по п.10, дополнительно содержащая микрофон, подключаемый к устройству сбора данных.
  18. 18. Система по п.10, в которой указанная система является системой текущего контроля пациента.
EA201201418A 2010-04-16 2011-04-15 Системы и способы для предотвращения желудочно-кишечного расстройства EA034268B1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US32487910P 2010-04-16 2010-04-16
PCT/US2011/032616 WO2011130589A2 (en) 2010-04-16 2011-04-15 Systems and methods for predicting gastrointestinal impairment

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EA201201418A1 EA201201418A1 (ru) 2013-04-30
EA034268B1 true EA034268B1 (ru) 2020-01-23

Family

ID=44799330

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA201201418A EA034268B1 (ru) 2010-04-16 2011-04-15 Системы и способы для предотвращения желудочно-кишечного расстройства

Country Status (10)

Country Link
US (3) US9179887B2 (ru)
EP (1) EP2557988B1 (ru)
CN (2) CN102892349B (ru)
BR (1) BR112012026536A2 (ru)
CA (2) CA3116382A1 (ru)
DK (1) DK2557988T3 (ru)
EA (1) EA034268B1 (ru)
ES (1) ES2816380T3 (ru)
HK (2) HK1181284A1 (ru)
WO (1) WO2011130589A2 (ru)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2816380T3 (es) 2010-04-16 2021-04-05 Univ Tennessee Res Found Sistema para predecir el deterioro gastrointestinal
US20120190303A1 (en) * 2011-01-21 2012-07-26 Catherine Wong Cell-phone compatible wireless stethoscope
JP2016036637A (ja) * 2014-08-10 2016-03-22 国立大学法人徳島大学 腸音測定装置および腸音の測定方法
CN104305961B (zh) * 2014-10-20 2017-09-22 清华大学 肠鸣音监测识别系统
US9402596B1 (en) * 2015-01-09 2016-08-02 Chimei Medical Center Bowel sound analysis method and system
US9775865B2 (en) 2015-08-24 2017-10-03 Hygieacare, Inc. Large intestine contents' diagnosis and acoustic characterization
US10244980B2 (en) 2015-08-24 2019-04-02 Hygieacare, Inc Large intestine contents' diagnosis and acoustic characterization
US11179421B2 (en) 2015-08-24 2021-11-23 Hygieacare, Inc. Reducing uncomfortable side effects of abdominal distension in patients treated in hydrocolonic preparation units
EP3386377B1 (en) * 2015-12-08 2021-02-17 Cedars-Sinai Medical Center Systems for prediction of postoperative ileus (poi)
WO2018204511A1 (en) 2017-05-03 2018-11-08 Cedars-Sinai Medical Center Methods for optimizing the timing of food ingestion through monitoring of acoustical activity of the abdominal region
US10828009B2 (en) * 2017-12-20 2020-11-10 International Business Machines Corporation Monitoring body sounds and detecting health conditions
CN107961032B (zh) * 2018-01-04 2020-06-23 哈尔滨工业大学 基于听诊器阵列预校正的肠鸣音时域提取方法
US20210000442A1 (en) * 2018-02-14 2021-01-07 The University Of Western Australia Method and system for indicating the likelihood of a gastrointestinal condition
KR102533085B1 (ko) * 2018-10-31 2023-05-17 한국 한의학 연구원 질환음의 발생원 탐색 방법 및 질환음의 발생원 탐색 시스템
US11918408B2 (en) 2019-04-16 2024-03-05 Entac Medical, Inc. Enhanced detection and analysis of biological acoustic signals
US20210378624A1 (en) * 2020-06-04 2021-12-09 Entac Medical, Inc. Apparatus and methods for predicting in vivo functional impairments and events
TWI749880B (zh) * 2020-11-19 2021-12-11 緯創資通股份有限公司 生理病徵識別方法及生理病徵感測系統

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5140994A (en) * 1987-10-21 1992-08-25 National Research Development Corporation Surface vibration analysis
US5301679A (en) * 1991-05-31 1994-04-12 Taylor Microtechnology, Inc. Method and system for analysis of body sounds
US6287266B1 (en) * 1996-04-03 2001-09-11 Rush-Presbyterian-St. Lukes Medical Center Method and apparatus for characterizing gastrointestinal sounds
US20020052559A1 (en) * 1999-09-29 2002-05-02 Watrous Raymond L. System for processing audio, video and other data for medical diagnosis and other applications
US20020156398A1 (en) * 2001-03-09 2002-10-24 Mansy Hansen A. Acoustic detection of gastric motility dysfunction

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6776766B2 (en) 1996-04-03 2004-08-17 Rush-Presbyterian-St. Luke's Medical Center Method and apparatus for characterizing gastrointestinal sounds
US5853005A (en) 1996-05-02 1998-12-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Acoustic monitoring system
US6228040B1 (en) 1998-08-04 2001-05-08 Western Research Company, Inc. Method and apparatus for diagnosis of irritable bowel syndrome
US6572560B1 (en) 1999-09-29 2003-06-03 Zargis Medical Corp. Multi-modal cardiac diagnostic decision support system and method
KR100387201B1 (ko) 2000-11-16 2003-06-12 이병훈 자동판독 기록진단장치
US7160258B2 (en) 2001-06-26 2007-01-09 Entrack, Inc. Capsule and method for treating or diagnosing the intestinal tract
US20040032957A1 (en) 2002-08-14 2004-02-19 Mansy Hansen A. Sensors and sensor assemblies for monitoring biological sounds and electric potentials
EP1551277B1 (en) * 2002-10-03 2007-08-08 Etview Ltd. Endotracheal tube with an imaging sensor
DE102005053109A1 (de) 2005-11-04 2007-05-10 Koehler, Ullrich, Prof. Dr. Körpergeräusch-Feststellung
US8920343B2 (en) 2006-03-23 2014-12-30 Michael Edward Sabatino Apparatus for acquiring and processing of physiological auditory signals
US8078283B2 (en) 2006-06-20 2011-12-13 Ebr Systems, Inc. Systems and methods for implantable leadless bone stimulation
US20080306355A1 (en) 2006-11-20 2008-12-11 Smithkline Beecham Corporation Method and System for Monitoring Gastrointestinal Function and Physiological Characteristics
CA2669429A1 (en) 2006-11-20 2008-05-29 Smithkline Beecham Corporation Method and system for evaluating gastrointestinal motility
IL188033A0 (en) * 2007-12-10 2008-12-29 Hadasit Med Res Service Method and system for detection of pre-fainting conditions
US8298153B2 (en) * 2008-07-09 2012-10-30 Medtronic, Inc. System and method for the detection of acute myocardial infarction
US20130131532A1 (en) 2009-08-28 2013-05-23 Aniekan Umana Medical Diagonstic System
KR20100103331A (ko) 2009-10-20 2010-09-27 이병훈 병명이 표시되는 무선 청진기
ES2816380T3 (es) 2010-04-16 2021-04-05 Univ Tennessee Res Found Sistema para predecir el deterioro gastrointestinal
KR101183709B1 (ko) 2010-10-26 2012-09-17 전북대학교산학협력단 장음 분석을 통한 비침습적인 장 운동성 측정 장치 및 방법
US20120156398A1 (en) 2010-12-21 2012-06-21 Kim Ryong Method and apparatus for coating utensils using magnetic force
WO2012162740A1 (en) 2011-05-31 2012-12-06 Sonomedical Pty Ltd Electronic monitoring system for the production of data packages for analytic and diagnostic purposes
US10098569B2 (en) 2012-03-29 2018-10-16 The University Of Queensland Method and apparatus for processing patient sounds
WO2013170018A1 (en) 2012-05-11 2013-11-14 3M Innovative Properties Company Bioacoustic sensor with noise vibration control
WO2014039404A1 (en) 2012-09-07 2014-03-13 The Regents Of The University Of California Multisensor wireless abdominal monitoring apparatus, systems, and methods
WO2016112127A1 (en) 2015-01-06 2016-07-14 The Regents Of The University Of California Abdominal statistics physiological monitoring system and methods
EP4335373A3 (en) 2015-05-20 2024-05-29 Gravitas Medical, Inc. Methods and apparatus for guiding medical care based on sensor data from the gastrointestinal tract
EP3365057A4 (en) 2015-10-20 2019-07-03 Healthymize Ltd SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING AND DETERMINING A HEALTH STATUS OF A USER
US11291430B2 (en) 2016-07-14 2022-04-05 Insightec, Ltd. Precedent-based ultrasound focusing
US20210000442A1 (en) 2018-02-14 2021-01-07 The University Of Western Australia Method and system for indicating the likelihood of a gastrointestinal condition
CN112804941A (zh) 2018-06-14 2021-05-14 斯特拉多斯实验室公司 用于检测生理事件的装置和方法
US11918408B2 (en) 2019-04-16 2024-03-05 Entac Medical, Inc. Enhanced detection and analysis of biological acoustic signals

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5140994A (en) * 1987-10-21 1992-08-25 National Research Development Corporation Surface vibration analysis
US5301679A (en) * 1991-05-31 1994-04-12 Taylor Microtechnology, Inc. Method and system for analysis of body sounds
US6287266B1 (en) * 1996-04-03 2001-09-11 Rush-Presbyterian-St. Lukes Medical Center Method and apparatus for characterizing gastrointestinal sounds
US20020052559A1 (en) * 1999-09-29 2002-05-02 Watrous Raymond L. System for processing audio, video and other data for medical diagnosis and other applications
US20020156398A1 (en) * 2001-03-09 2002-10-24 Mansy Hansen A. Acoustic detection of gastric motility dysfunction

Also Published As

Publication number Publication date
BR112012026536A2 (pt) 2016-07-12
US20160089107A1 (en) 2016-03-31
CN102892349A (zh) 2013-01-23
CA3116382A1 (en) 2011-10-20
EP2557988A2 (en) 2013-02-20
US10603006B2 (en) 2020-03-31
US11801030B2 (en) 2023-10-31
CN102892349B (zh) 2015-11-25
ES2816380T3 (es) 2021-04-05
DK2557988T3 (da) 2020-08-10
CA2796453C (en) 2021-06-15
US20130035610A1 (en) 2013-02-07
EP2557988B1 (en) 2020-06-24
CN105193443A (zh) 2015-12-30
EP2557988A4 (en) 2014-08-20
EA201201418A1 (ru) 2013-04-30
CA2796453A1 (en) 2011-10-20
US20200390415A1 (en) 2020-12-17
US9179887B2 (en) 2015-11-10
WO2011130589A2 (en) 2011-10-20
WO2011130589A3 (en) 2012-02-23
HK1215662A1 (zh) 2016-09-09
HK1181284A1 (zh) 2013-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11801030B2 (en) Systems and methods for predicting gastrointestinal impairment
JP2021524958A (ja) 呼吸器系の音に基づく呼吸状態の管理
US20080114266A1 (en) Inner-Body Sound Monitor and Storage
US20170007126A1 (en) System for conducting a remote physical examination
JP2021536287A (ja) 構造的心疾患のスクリーニングデバイス、方法、およびシステム
CN111031905A (zh) 用于检测心脏异常的ecg和pcg监视系统
JP2019523473A (ja) 生理学的データを通してナビゲートするためのユーザインタフェース
US11813109B2 (en) Deriving insights into health through analysis of audio data generated by digital stethoscopes
KR20150001009A (ko) 휴대용 무선 디지털 전자 청진기를 이용한 휴대 단말 진단 시스템
Szot et al. A wireless digital stethoscope design
US20090171221A1 (en) System apparatus for monitoring heart and lung functions
US11918408B2 (en) Enhanced detection and analysis of biological acoustic signals
KR20140146782A (ko) 동물 무선 청진진단 시스템
JP7165209B2 (ja) 生体情報分析装置、生体情報分析方法、及び、生体情報分析システム
Wong et al. Continuous ECG monitoring trial for outpatient–patient receptiveness and signal accuracy
JP2019146965A (ja) 生体情報測定装置、生体情報測定方法及びプログラム
US11083403B1 (en) Pulmonary health assessment system
JP2023529175A (ja) 生体内の機能障害及び事象を予測するための装置及び方法

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 MD TJ TM