KR20150005659A - 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20150005659A
KR20150005659A KR1020147032991A KR20147032991A KR20150005659A KR 20150005659 A KR20150005659 A KR 20150005659A KR 1020147032991 A KR1020147032991 A KR 1020147032991A KR 20147032991 A KR20147032991 A KR 20147032991A KR 20150005659 A KR20150005659 A KR 20150005659A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
peak
signal
peaks
wave pattern
heart rate
Prior art date
Application number
KR1020147032991A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102147365B1 (ko
Inventor
유하니 아일락시넨
테로 코이비스토
유나 마르쿠
아리 파시오
미코 판칼라
카티 사이라넨
투오마스 발토넨
피터 비르타
Original Assignee
투룬 일리오피스토
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 투룬 일리오피스토 filed Critical 투룬 일리오피스토
Publication of KR20150005659A publication Critical patent/KR20150005659A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102147365B1 publication Critical patent/KR102147365B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1102—Ballistocardiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/35—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle by template matching
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/361—Detecting fibrillation
    • 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
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • 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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S128/00—Surgery
    • Y10S128/901—Suppression of noise in electric signal

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 장치는 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 그리고 심혈관 운동을 나타내는 신호로부터, 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록 구성되는 프로세싱 디바이스(402)를 포함한다. 프로세싱 디바이스는 타이밍 데이터의 각 타이밍 값이 일 심장박동 주기에 속하는 상기 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 상기 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타내기 위해 타이밍 데이터를 형성하도록 구성된다. 프로세싱 디바이스는 타이밍 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여, 심장 기능부전 및 비정상의 표시자를 결정하도록 구성된다. 요약서와 함께 제시되도록 제안되는 도면은 아래와 같다.

Description

심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING INFORMATION INDICATIVE OF CARDIAC MALFUNCTIONS AND ABNORMALITIES}
본 발명은 일반적으로 예를 들어 심방 세동(atrial fibrillation)과 같은 심부전들 및 비정상들을 표시하는 정보를 결정하는 것에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 심장 기능부전들 및 비정상들을 표시하는 정보를 결정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱이, 본 발명은 심장 기능부전들 및 비정상들을 표시하는 정보를 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
진단받지 못하고 적절하게 치료되거나 처치되지 않은 경우에, 심장혈관 시스템에서 발생할 수 있는 기능부전들 및 비정상들은 그 중에서도, 인간(individual)이 스트레스를 받을 때 관상 동맥의 산소 요구를 충족시키기 위해 충분한 산소를 공급하기 위한 심장혈관 시스템의 능력을 점진적으로 감소시킬 수 있다. 현재, 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들에 기초한 심전도법, 초음파 심장검사법 및 심장혈관 운동에 기초한 심전도법과 같은 방법들은 다양한 심장 기능부전들 및 비정상들의 식별 및 평가에 이용된다. 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들에 기초한 심전도법의 잘-알려진 예는 심전도 기록법(electrocardiography) "ECG"이며, 심장혈관 운동에 기초한 심전도법의 예들은 심동도법(ballistocardiography) "BCG" 및 진동 심전도법(seismocardiography) "SCG"이다. 초음파 심장검사법은 심장의 절개부들의 이미지들을 제공하며 심장의 구조 및 기능에 관한 포괄적인 정보를 제공할 수 있지만, 값비싼 장비 및 전문화된 운영 직원을 필요로 한다. ECG는 적절하게 신속한 심장의 전기적 평가를 제공하지만, 수축력들에 관한 어떠한 정보도 제공하지 않는다. 심장혈관 운동에 기초한 심전도법은 심장혈관 운동을 표시하는 신호의 측정에 관련한다. 이전에, 이동들을 측정하기 위한 장치가 구비된 침대에 인간이 누워있거나 다리들의 정강이(shin) 영역들에 걸쳐 부착된 촉진 장치가 존재하는 동안 신호가 획득되었다. 현재, 신호는 소형 센서 엘리먼트들, 예를 들어, 가속도계들을 이용하여 획득될 수 있는 것으로, 이 센서 엘리먼트들은 심장의 운동들을 나타내는 분당(minute) 운동들을 측정하기 위해 적합하다.
도 1a 및 1b는 리듬적 전기 기능들과 관련 심장혈관 운동들과의 사이의 관계를 도시한다. 도 1a는 ECG 파형의 일 예를 도시하며 도 1b는 심장혈관 운동을 표시하며 전형적으로 y-방향으로 지칭되는 "머리-대-발끝(head-to-foot)"-방향으로 가속도계로 측정된 예시적인 신호의 파형을 도시한다. 예시적인 목적들을 위해, 기본 심장 기능들의 간략한 설명이 이하에 제공된다.
심장은 4개의 챔버들(chambers)을 포함한다. 우심방(right atrium)은 3첨판(tricuspid valve)에 의해 우심실과 상호연결되며, 좌심방(left atrium)은 이첨판(mitral valve)에 의해 좌심실과 상호연결된다. 혈액은 상대 정맥(superior vena cava)을 거쳐 신체의 상부 절반으로부터, 그리고 하대 정맥(inferior vena cava)을 거쳐 신체의 하부 절반으로부터 우심방에 전달된다. 삼첨판은 우심실 심근과 우측 유두근들의 동시적 수축에 의해 개방됨으로써 우심방으로부터 우심실로의 혈류(blood flow)가 흐르게 한다. 그 후에 유두근들이 이완할 때 삼첨판이 닫힌다. 우심실의 심근이 수축할 때, 혈액이 폐동맥판(pulmonary valve)을 통해 우심실로부터 폐동맥(pulmonary artery)으로 축출되며, 이 폐동맥은 혈액을 폐들로 전달하며 여기서 산소화된다. 산소화된 혈액은 그 후에 폐정맥들(pulmonary veins)을 거쳐 좌심방에 전달된다. 산소화된 혈액은 이첨판이 좌심방 심근과 좌심실 유두근들의 동시적 수축에 의해 개방되어 좌심방으로부터 좌심실로의 혈류가 흐르게 할 때 좌심방으로부터 좌심실로 흐른다. 그 후에 유두근들이 완화할 때 이첨판이 닫힌다. 산소화된 혈액은 그 후에 대동맥 판막(aortic valve)을 통해 좌심실로부터 대동맥으로 축출되며, 이 대동맥은 산소화된 혈액을 주변 심장혈관 시스템에 전달한다.
각 심박동 주기는 3개의 주된 스테이지들을 수반한다: 심방 수축기(atrial systole), 심실 수축기(ventricular systole) 및 심장 이완기(cardiac diastole). 심방 수축기는 우측 및 좌측 심방들을 둘러싸는 심근들의 수축 주기이다. 양쪽 심방들은 유두근 수축과 동시에 수축함으로써 삼첨판 및 이첨판을 개방시킨다. 챔버들은 수축하게 만드는 심장의 챔버들의 근육 조직을 자극시키는 전기적 활동, 즉 전기적 심장수축은 우심방에 위치되는 동방결절(sinoatrial node)에서 시작한다. 전도성 전기 탈분극(depolarization)은 차례로 각 심방 근육 세포(atrial muscle cell)을 탈분극시키는 양쪽 심방들을 통한 파장으로서 하향으로, 왼쪽방향으로, 그리고 뒤쪽으로 계속해서 이동한다. 이러한 전하의 전파는 도 1a에 도시된 ECG 파형 상의 P-파(P-wave)로서 보여질 수 있다. 이 다음에 밀접하게 도 1b에 도시되는 파형의 h-피크에 대응하는 충격 그리고 도 1b에 도시된 파형의 i-골(i-valley)에 대응하는 반동(recoil)으로서 검출되는 심방들의 기계적 수축이 가까이 뒤따른다. 우측 및 좌측 심방들이 수축하기 시작할 때, 우측 및 좌측 심실들로의 고속 혈류가 존재하며, 이러한 고속 혈류는 도 1b에 도시되는 파형 상의 j-피크로 표현된다. 삼첨판이 닫히기 시작할 때, 계속적인 심방 수축은 우측 및 좌측 심실들로의 추가적인 더 낮은 레이트의 혈류를 야기시킨다. 추가적인 혈류는 "심방 킥(atrial kick)"이라 칭해지며, 이 심방 킥은 도 1b에 도시되는 파형에서 "a-a1"-파 콤플렉스(complex)에 대응한다. 심방들이 빈 후에, 삼첨판 및 이첨판은 닫힘으로써 도 1b에 도시된 파형 상에 하향하는 g-파를 발생시킨다. 심실 수축기는 좌측 및 우측 심실들의 근육들의 수축이며, 도 1a에 도시되는 ECG 파형에서의 "Q-R-S"-파 콤플렉스를 발생시키는 심실 심근의 전기적 탈분극에 의해 야기된다. 하향하는 Q-파는 "히스속(the bundle of His)"이라 칭해지는 세포들의 특수 그룹을 따른 중격(septum)을 통한 탈분극의 하향하는 흐름에 의해 야기된다. R-피크는 심실 근육 조직의 탈분극에 의해 야기되며, S-파는 심방들과 심실들 사이의 심장 조직의 탈분극에 의해 생산된다. 탈분극이 중격 아래로 그리고 심실 심근 전반으로 진행하기 때문에, 심방들 및 동방결절이 분극하기 시작한다. 삼첨판 및 이첨판의 닫힘은 심실 수축기의 시작을 표시하며 심장이 박동함에 따라 심장에 의해 만들어지는 "럽-덥(lub-dub)" 사운드의 제 1 부분을 야기시킨다. 이 사운드는 전형적으로 "제 1 심장음(heart tone)"으로 알려진다. 심실 심근의 전기적 탈분극이 피크일 때, 우측 및 좌측 심실들을 분리하는 방실사이의(atrioventricular) "AV" 중격은 수축하여 도 1b에 도시되는 파형 상의 H-피크에 대응하는 충격과, 도 1b에 도시되는 파형 상의 I-골에 대응하는 반동을 야기시킨다. 심실 수축은 혈액을 폐동맥판을 통해 우심실로부터 폐동맥으로, 그리고 매우 높은 레이트 하에서 대동맥 판막을 통해 좌심실로부터 대동맥으로 축출시킴으로써 도 1b에 도시되는 파형들 상의 J-피크를 야기시킨다. 좌심실로부터 대동맥으로의 혈류의 감속은 도 1b에 도시되는 파형 상의 하향하는 K-파를 야기시킨다. 좌심실이 빌 때, 그 압력은 대동맥에서의 압력 미만으로 떨어지며 대동맥 판막이 닫힌다. 유사하게, 우심실에서의 압력이 폐동맥에서의 압력 미만으로 떨어질 때, 폐동맥판이 닫힌다. 전형적으로 "제 2 심장음"으로 알려지는 "럽-덥" 사운드의 제 2 부분은 심실 수축기의 끝에서 폐동맥판 및 대동맥 판막의 닫힘에 의해 야기됨으로써 도 1b에 도시되는 파형 상의 상향하는 L-파를 야기시킨다. 폐동맥판 및 대동맥 판막의 닫힘과 동시에, 방실사이의(atrioventricular) "AV" 중격은 이완하며 상향으로 이동하고, 심실 심근이 재-분극되어(re-polarized) 도 1a에 도시된 ECG 파형 상의 T-파를 발생시킨다. 심방 이완기 및 심실 이완기를 포함하는 심장 이완기는 심장이 수축 후에 이완하고 순환하는 혈액으로 재충전될 것을 준비할 때의 주기이다. 심방 이완기는 우측 및 좌측 심방들이 이완하는 때이며, 심실 이완기는 우측 및 좌측 심실들이 이완하는 때이다. 심방 이완기의 주기 동안, 우심방은 탈산소화된 혈액에 의해 재충전되고 좌심방은 산소화된 혈액으로 재충전된다. 심방들의 재충전은 ECG 파형에서 U-파로서 도시되는 히스속 세포들의 재분극에 일치하는 이완기에서 조기에 도 1b에 도시된 파형 상의 하향하는 M-파를 야기시킨다. 우측 및 좌측 심방들이 그 최대 용량들까지 충전될 때, 삼첨판 및 이첨판에 대한 혈액의 역류는 도 1b에 도시되는 파형 상의 상향하는 N-파를 야기한다.
공개공보 WO2012149652는 전흉부(precordial) 가속 신호들을 기록함으로써 대상에서의 심장 수축성의 평가를 위한 방법을 설명한다.
공개공보 US2008194975는 인간의 생리적 상태를 모니터링하며 그 안에서의 비정상들을 검출하기 위한 방법을 설명한다. 방법은 ECG 신호인 제 1 신호 및 심혈관 운동을 표시하는 제 2 신호를 동시에 수신하는 단계를 포함한다.
심혈관 운동을 표시하는 파형들의 분석은 전형적으로 정상의 경우들로부터 비정상 심혈관 기능을 구별하기 위해 자격 있는 진단자들에 의해 시각적으로 수행된다. 많은 경우들에서, 그러나, 시각적 분석에 의해, 예를 들어 심방 세동과 같은 특정 심장 기능부전들 및 비정상들을 알아내는 것은 난제일 수 있다. 따라서, 심장 기능부전들 및 비정상들을 표시하는 정보를 결정하기 위한 방법들 및 장치들에 대한 필요성이 존재한다.
이하에는 다양한 발명의 실시예들의 일부 양상들의 기본 이해를 제공하기 위해 간략화된 요약을 제시한다. 요약은 본 발명의 광범위한 개관이 아니다. 이 요약은 본 발명의 키(key) 또는 핵심 엘리먼트들을 식별하도록 또는 본 발명의 범위를 묘사하도록 의도되지 않는다. 다음의 요약은 단지 본 발명의 예시적인 실시예들의 더 상세한 설명에 대한 서문으로서 간략화 형태로 본 발명의 일부 개념들을 제시한다.
본 발명에 따르면, 심장 기능부전들 및 비정상들, 예를 들어 심방 세동을 나타내는 정보를 결정하기 위한 새로운 방법이 제공된다. 본 발명에 따른 방법은:
- 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터, 심장박동(heart-beat) 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 추출하는 단계,
- 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하는 단계,
- 타이밍 데이터를 형성하는 단계 ― 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 및
- 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱(pacing) 데이터와 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하는 단계를 포함하며, 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다.
제 2 파 패턴은 제 1 신호 상의 제 1 파 패턴에 대한 심장의 응답을 나타내도록 유용하게 선택된다. 제 1 신호는 예를 들어, 심전계 "ECG" 파형 또는 유도성으로 측정된 파형을 나타낼 수 있다. 제 1 파 패턴은 예를 들어(반드시는 아님) 도 1a에 도시되는 ECG 파형 상의 "Q-R-S"-파 콤플렉스의 R-피크일 수 있으며, 제 2 파 패턴은 예를 들어(반드시는 아님) 도 1b에 도시되는 파형 상의 J-피크일 수 있다. 이 경우에, R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로서 이용될 수 있으며 J-피크의 최상부는 제 2 파 패턴의 기준 포인트로서 이용될 수 있으며, 각 타이밍 값은 R-피크의 최상부의 순간으로부터 J-피크의 최상부의 순간까지의 시간 주기를 표시할 수 있다. 다른 예에 대해, 제 2 파 패턴은 전형적으로 z-방향으로 지칭되는 "흉부 관통(through chest)"-방향으로 측정되는 심장혈관 운동을 나타내는 파형 상의 "AO"-피크를 개방하는 대동맥판막일 수 있다.
방법은 심장 활동에 관련된 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터 상기-언급된 페이싱 데이터를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 페이싱 데이터의 검출은 예를 들어, ECG 파형의 연속적인 R-피크들 사이의 시간 주기들을 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 또한 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터가 인간의 신체로부터 측정되는 제 3 신호에 기초하여 형성되는 것이 가능하다.
타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계는 심장 기능부전과 비정상의 표시자로서 이용될 수 있다. 예를 들어, 경험적 데이터에 비추어, 양의 상관관계는 페이싱 데이터의 각 값이 심장박동 레이트, 예를 들어 분당 박동수들의 즉시의 값을 나타낼 때 심방 세동의 증가된 확률을 의미한다. 대응적으로, 페이싱 데이터의 각 값이 일 심장박동 주기의 시간적 길이, 예를 들어 초들에서, 즉 1/심장박동 레이트를 나타내는 때에, 음의 상관관계는 심방 세동의 증가된 확률을 의미한다.
타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상관관계의 정도는 예를 들어(반드시는 아님), 다음의 수식에 따라 연산될 수 있는 상관관계 계수의 보조로 표현될 수 있다:
Figure pct00001
여기서
Figure pct00002
는 상관관계 계수이며, E는 예상된 값 연산자(operator), 즉 E{변수}는 변수의 예상된 값이며, TD는 타이밍 데이터이며,
Figure pct00003
는 타이밍 데이터의 평균이며, PD는 페이싱 데이터이며,
Figure pct00004
는 페이싱 데이터의 평균이며, j는 심장박동 주기들에서 타이밍 데이터에 관한 페이싱 데이터의 시간-지연(time-lag)을 나타내는 정수이다. 경험적 결과들에 비추어, 페이싱 데이터 PD는 타이밍 데이터 TD에 관한 하나의 심장박동 주기의 지연, 즉 j = 1을 갖는 것이 유용하다. 이 경우에, 타이밍 데이터 TD는 정해진 심장박동 주기에 관한 것일 때, 대응하는 페이싱 데이터 PD는 이전의 심장박동 주기에 관한 것이다. 상관 계수는 항상 -1 내지 +1의 범위에 있는 형태
Figure pct00005
로 표현될 수 있다:
Figure pct00006
여기서
Figure pct00007
및
Figure pct00008
는 각각 타이밍 데이터와 페이싱 데이터의 표준 편차들이다.
타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 가능한 상관관계를 표현하기 위한 수많은 방식들이 존재하며, 본 발명은 상관관계를 표현하는 임의의 특정 방식에 제한되지 않음이 주목될 것이다. 더욱이, 상관관계는 반드시 수학적 양인 것이 아니라, 의존성에 관련하는 통계적 관계들의 광범위한 종류(broad class) 중 임의의 것을 지칭하는 것이며, 일반적 의미에서의 상관관계는 인과관계를 암시하거나 요구하지 않음이 주목될 것이다.
본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따른 방법에서, 심장 기능부전 및 비정상의 표시자를 결정하는 단계는 실질적으로 일정한 심장박동 레이트에서의 타이밍 데이터의 변화를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 경험적 데이터에 비추어, 타이밍 데이터의 표준 편차는 심방 세동 동안의 평균 값의 약 10% 그리고 정상 경우에서의 평균 값의 약 1-2%일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 심혈관 운동을 나타내는 신호를 로우-패스(low-pass) 필터링하며 로우-패스 필터링된 신호로부터 상기-언급된 AO-피크들을 검출하는 단계 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 신호를 밴드-패스 필터링하며 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하는 단계를 포함하며, 여기서 AC-피크들은 대동맥판막의 닫힘에 의해 야기된다. 로우-패스 필터링의 상한 주파수는 예를 들어(반드시는 아님) 30 Hz일 수 있으며, 밴드-패스 필터링의 패스-밴드는 예를 들어(반드시는 아님) 40 Hz 내지 100 Hz일 수 있다. 로우-패스 필터링 및/또는 패스-밴드 필터링은 AO- 및/또는 AC-피크들의 검출을 용이하게 한다. 특히 심방 세동 동안, 밴드-패스 필터링이 없을 때보다 밴드-패스 필터링이 이용될 때 AC-피크들이 발견하기가 더 용이하다. 검출된 AO- 및/또는 AC-피크들은 예를 들어 심혈관 운동을 나타내는 신호로부터의 상기-언급된 제 2 파 패턴을 추출할 때 활용될 수 있다. 검출된 AO- 및/또는 AC-피크들은 많은 다른 목적들, 예를 들어, 진폭 변화, 시간 변화, 심장박동 레이트, 심장수축 간격들 및/또는 심장이완 간격들을 검출하기 위해 이용될 수 있다.
본 발명에 따르면, 또한 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 새로운 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 장치는:
- 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호 및 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 수신하기 위한 신호 인터페이스,
- 신호 인터페이스에 커플링되는 프로세싱 디바이스를 포함하며, 상기 프로세싱 디바이스는:
a) 제 1 신호로부터 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 그리고 제 2 신호로부터 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록,
b) 타이밍 데이터를 형성하도록 ― 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 및
c) 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱(pacing) 데이터와 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하도록 구성되며, 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다.
장치는 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호를 측정하기 위한 제 1 센서 엘리먼트 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 측정하기 위한 제 2 센서 엘리먼트를 더 포함할 수 있다. 제 1 센서 엘리먼트는 인간의 신체에 부착되기에 적합한 전극들을 포함할 수 있다. 제 2 센서 엘리먼트는 예를 들어, 가속도계, 압전 센서(piezo-electronic sensor), 경사계(inclinometer), 압력 센서 또는 힘, 가속, 변위(displacement) 또는 심혈관 운동에 관련되며 심혈관 운동을 나타내는 임의의 다른 양을 측정하기 위해 적합한 임의의 다른 엘리먼트를 포함할 수 있다. 또한 신호 인터페이스는 적절한 센서 엘리먼트들을 포함하는 외부 디바이스로부터 제 1 신호 및/또는 제 2 신호를 수신할 수 있는데, 즉 장치는 반드시 제 1 신호 및/또는 제 2 신호를 측정하기 위한 수단을 포함하는 것은 아님이 강조된다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 심혈관 운동을 나타내는 신호를 로우-패스 필터링하기 위한 로우-패스 필터 및 로우-패스 필터링된 신호로부터 AO-피크들을 검출하기 위한 수단, 예를 들어 프로세서, 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 신호를 밴드-패스 필터링하기 위한 밴드-패스 필터 및 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하기 위한 수단을 포함한다.
본 발명에 따르면, 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 새로운 컴퓨터 프로그램이 또한 제공된다. 컴퓨터 프로그램은 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함하며, 컴퓨터 실행가능한 명령들은:
- 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 추출하도록,
- 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록,
- 타이밍 데이터를 형성하도록 ― 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 및
- 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱(pacing) 데이터와 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하며, 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 심혈관 운동을 나타내는 신호를 로우-패스 필터링하며 로우-패스 필터링된 신호로부터 AO-피크들을 검출하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 신호를 밴드-패스 필터링하며 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함한다.
본 발명에 따르면, 새로운 컴퓨터 프로그램 물이 또한 제공된다. 컴퓨터 프로그램 물은 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램으로 인코딩된, 비휘발성 컴퓨터 판독가능한 매체, 예를 들어, 컴팩트 디스크 "CD"를 포함한다.
본 발명의 다수의 예시적인 실시예들이 첨부된 종속 청구항들에 설명된다.
구성들 및 동작의 방법들 둘 다에 관한 본 발명의 다양한 예시적인 실시예들은, 추가적인 목적들 및 장점들과 함께, 첨부하는 도면들과 관련하여 숙독될 때 특정의 예시적인 실시예들의 다음의 설명으로부터 최적으로 이해될 것이다.
동사들 "포함하는(to comprise)" 및 "포함하는(to include)"는 본 명세서에서, 또한 비-인용된(un-recited) 피처들(features)의 존재를 배제하거나 요구하지 않는 개방 제한들로서 이용된다. 종속 청구항들에 인용되는 피처들은 달리 명시적으로 서술되지 않는 한 상호적으로 자유롭게 조합가능하다.
본 발명의 예시적인 실시예들 및 그 장점들은 첨부하는 도면들을 참조하여 이하에 더 상세하게 설명되며:
도 1a는 ECG 파형의 일 예를 예시하며 도 1b는 심혈관 운동을 나타내며 전형적으로 y-방향으로 지칭되는 "머리-대-발끝" 방향으로 가속도계로 측정된 예시적인 신호의 파형을 예시하며,
도 2a는 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법의 흐름도를 예시하며,
도 2b는 심혈관 운동을 나타내는 신호로부터 AO 데이터 및/또는 AC 데이터를 추출하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법의 흐름도를 예시하며,
도 3a는 예시적인 ECG 파형을 예시하며 도 3b는 심혈관 운동을 나타내며 전형적으로 z-방향으로 지칭되는 "흉부 관통"-방향으로 가속도계로 측정된 예시적인 신호의 파형을 예시하며,
도 4는 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치의 개략적 예시를 도시하며, 그리고
도 5는 심방 세동의 예시적인 경우에 서로 다른 심장박동 레이트들에서 심혈관 운동을 나타내는 파형의 대동맥판막 개방 "AO"-피크와 ECG 파형의 R-피크 사이의 시간 차이들을 도시한다.
도 1a 및 1b는 본 발명의 배경을 설명할 때 이미 설명되었다.
도 2a는 심장 기능부전들 및 비정상들, 예를 들어 심방 세동을 나타내는 정보를 결정하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법의 흐름도를 예시한다. 방법은 페이즈(201)에서 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 추출하는 단계를 포함한다. 방법은 페이즈(202)에서 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하는 단계를 포함한다. 제 1 및 제 2 신호들은 동일한 인간으로부터 동시에 측정된다. 방법은 페이즈(203)에서 타이밍 데이터의 각 타이밍 값이 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타내도록 타이밍 데이터 TD를 형성하는 단계를 포함한다. 방법은 페이즈(204)에서 타이밍 데이터 TD에 적어도 부분적으로 기초하여, 심장 기능부전 및 비정상의 표시자를 결정하는 단계를 포함한다.
도 3a는 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 예시적인 신호의 파형을 예시하며, 도 3b는 심혈관 운동을 나타내는 예시적인 신호의 파형을 예시한다. 도 3a 및 3b에 도시되는 파형들은 서로 대응하며 따라서 이 파형들은 동일한 인간으로부터 동시에 측정되었다. 도 3a에 도시된 파형은 인간의 흉부에 부착된 전극들의 도움으로 측정된 ECG 파형이며, 도 3b에 도시된 파형은 전형적으로 z-방향으로 지칭되는 "흉부 관통"-방향에서 가속도계로 측정되었다. 도 4에 도시된 좌표 시스템(450)은 z-방향을 예시한다.
도 3a 및 3b는 함께 타이밍 데이터 TD를 정의하기 위한 예시적인 방식을 예시한다. 본 예시적인 경우에, ECG 파형 상에 나타나며 심실근(ventricular muscle) 조직의 탈분극에 의해 야기되는 R-피크는 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 나타내며, 심혈관 운동을 나타내는 파형의 대동맥판막 개방 "AO"-피크는 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 나타낸다. R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트이며 AO-피크의 최상부는 제 2 파 패턴의 기준 포인트이다.
본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따른 방법에서, R-피크는 제 1 파 패턴을 나타내며 머리-대-발끝 방향에서 측정된 파형 상에 나타나는 좌심실로부터 대동맥판막을 통한 대동맥으로의 혈류에 의해 야기되는 J-피크는 제 2 파 패턴을 나타낸다. R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로서 이용될 수 있으며 J-피크의 최상부는 제 2 파 패턴의 기준 포인트로서 이용될 수 있다.
본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 방법에서, R-피크는 제 1 파 패턴을 나타내며 도 3b에 도시되는 파형 상에 나타나는 AO-피크와 MC-피크 사이의 골(310)은 제 2 파 패턴을 나타낸다. MC-피크는 이첨판의 닫힘에 의해 야기된다. R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로서 이용될 수 있으며 골(310)의 가장 깊은 포인트는 제 2 파 패턴의 기준 포인트로서 이용될 수 있다.
도 3a 및 3b는 3개의 연속적인 심장박동 주기들을 예시한다: 심장박동 주기 "i-1", 심장박동 주기 "i" 및 심장박동 주기 "i+1" 여기서 "i"는 정수일 수 있다. 예를 들어, 도 3a 및 3b에 의해 예시된 바와 같이 심장박동 주기 "i"에 관련되는 타이밍 값 TD(i)는 심장박동 주기 "i"의 R-피크의 최상부의 순간으로부터 심장박동 주기의 J-피크의 최상부의 순간까지의 시간 주기이다.
도 2a에 도시된 동작(204)은 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터 PD와 타이밍 데이터 TD 사이의 상관관계를 결정하는 단계를 포함한다. 경험적 결과들에 비추어, 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상의 표시자로서 이용될 수 있다.
방법은 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 파형으로부터 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 파형으로부터 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터 PD를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 페이싱 데이터의 검출은 예를 들어, ECG 파형 상의 연속적인 R-피크들 사이의 시간 주기들의 검출을 포함할 수 있다. 페이싱 데이터의 검출은 예를 들어, 심혈관 운동을 나타내는 파형 상의 연속적인 AO- 또는 J-피크들 사이의 시간 주기들의 검출을 포함하는 것이 또한 가능하다. 더 신뢰성있는 페이싱 데이터를 얻기 위해 하나보다 많은 파형을 활용하는 것이 가능하다. 더욱이, 제 3 신호가 인간의 신체로부터 측정되며, 이 제 3 신호 단독으로 또는 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 파형 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 파형과 함께 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터를 결정하기 위해 이용되는 것이 또한 가능하다. 도 3a에서, 연속적인 R-피크들 사이의 시간 주기들의 시간적 길이들은
Figure pct00009
및
Figure pct00010
로 표기된다. 심장박동 주기들 "i-1", "i" 및 "i+1"에 대한 페이싱 데이터는 예를 들어,
Figure pct00011
및
Figure pct00012
Figure pct00013
로서 각각 정의될 수 있다.
타이밍 데이터 TD와 페이싱 데이터 PD 사이의 상관관계는 예를 들어, 다음의 수식에 따라 연산될 수 있는 수학적 상관 계수의 도움으로 표현될 수 있다:
Figure pct00014
여기서 N은 고려하의 심장박동 주기들의 수이며, j는 심장박동 주기들에서 타이밍 데이터 TD에 관하여 페이싱 데이터 PD의 시간-지연을 나타내는 정수이며, 그리고
Figure pct00015
상기-제시된 상관 계수
Figure pct00016
는 심장 기능부전 및 비정상의 표시자로서 이용될 수 있다. 경험적 데이터에 비추어, 상관 계수
Figure pct00017
의 포지티브 값은 심방 세동의 증가된 확률을 의미하며 상관의 네거티브 값은 정상 상황을 표시한다.
도 2b는 심혈관 운동을 나타내는 신호로부터 AO 데이터 및/또는 AC 데이터를 추출하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법의 흐름도를 예시한다. 심혈관 운동을 나타내는 신호는 전형적으로 z-방향으로 지칭되는 "흉부 관통"-방향에서 가속도계로 유용하게 측정된다. 방법은 다음의 동작들을 포함한다:
- 동작(211) : 심혈관 운동을 나타내는 신호를 로우-패스 필터링하고 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 신호를 밴드-패스 필터링하며, 및
- 동작(212) : 로우-패스 필터링된 신호로부터 AO-피크들을 검출하고 및/또는 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출한다.
로우-패스 필터링의 상한 주파수는 예를 들어(그러나 반드시는 아님) 30 Hz일 수 있으며, 밴드-패스 필터링의 패스-밴드는 예를 들어(그러나 반드시는 아님) 40 Hz로부터 최대 100 Hz일 수 있다. 로우-패스 필터링 및/또는 패스-밴드 필터링은 AO- 및/또는 AC-피크들의 검출을 용이하게 한다. 검출된 AO- 및/또는 AC-피크들은 예를 들어 심혈관 운동을 나타내는 신호로부터 상기 언급된 제 2 파 패턴을 추출할 때 활용될 수 있다. 검출된 AO- 및/또는 AC-피크들은 많은 다른 목적들, 예를 들어, 진폭 변화, 시간 변화, 심장박동 레이트, 수축기 간격들 및/또는 이완기 간격들을 검출하기 위해 이용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 AC-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하는 단계 및 AC-AO 간격들의 검출된 시간적 길이들의 변화의 강도를 나타내는 시간 변화량을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 AC-AO 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며 상기 시간 변화량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 이러한 시간 변화량은 가능한 심장 기능부전 및 비정상들의 검출의 신뢰성을 증가시키기 위해 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계와 함께 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 시간 변화량은 또한 단독으로 이용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 AC-AO 간격들의 시간적 길이들 및 AO-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하는 단계 및 동일한 심장박동 주기 내의 AC-AO 간격의 시간적 길이와 AO-AO 간격의 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 1 비량(ratio quantity)을 연산하는 단계를 포함한다. AC-AO 간격들의 각각은 AC-피크들 중 하나로부터 AO-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, AO-AO 간격들의 각각은 AO-피크들 중 하나로부터 AO-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, 제 1 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 이러한 제 1 비량은 가능한 심장 기능부전 및 비정상들의 검출의 신뢰성을 증가시키기 위해 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계와 함께 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 제 1 비량은 또한 단독으로 이용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 AC-R 간격들의 시간적 길이들 및 R-R 간격들의 시간적 길이들을 검출하는 단계 및 동일한 심장박동 주기 내에서 상기 AC-R 간격의 시간적 길이와 상기 R-R 간격의 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 2 비량을 연산하는 단계를 포함한다. AC-R 간격들의 각각은 AC-피크들 중 하나로부터 R-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, R-R 간격들의 각각은 R-피크들 중 하나로부터 상기 R-피크들의 다음의 하나로의 시간 간격이며, 제 2 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 이러한 제 2 비량은 가능한 심장 기능부전 및 비정상들의 검출의 신뢰성을 증가시키기 위해 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계와 함께 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 제 2 비량은 또한 단독으로 이용될 수 있다.
도 5는 심방 세동의 예시적인 경우에 서로 다른 심장박동 레이트들에서 획득되는 타이밍 데이터의 경험적 값들을 도시한다. 도 5에서 각 검정색 점은 a) 특정 심장박동 시간에서 심혈관 운동을 나타내는 파형의 대동맥 판막 개방 "AO"-피크와 ECG 파형의 R-피크 사이의 시간 차이 및 b) 이전의 심장박동 주기에서의 심장박동 레이트를 나타낸다. 도 5에 도시된 점선(501)의 양의 기울기는 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 양의 상관관계를 예시한다. 도 5로부터 알 수 있는 바와 같이, 타이밍 데이터의 경향은 심장박동 레이트가 약 분당 85 비트들(beats)을 초과할 때 심장박동 레이트와 함께 증가한다. 정상의 경우에, 그 경향은 실질적으로 일정하거나 감소한다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 상관 계수
Figure pct00018
이 임계값보다 큰 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생산하는 단계를 포함한다. 임계값에 대한 적합한 값은 환자들의 그룹 및/또는 다른 사람들로부터 수집된 경험적 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 임계값은 상수(constant)일 필요는 없지만 임계값은 고려중인 인간에 따라, 시간에 따라, 및/또는 일부 다른 인자들(factors)에 따라 변할 수 있다. 일련의 임계값들을 구성하는 것이 또한 가능하며 여기서 각 임계값은 심방 세동 또는 일부 다른 기능부전 및/또는 비정상의 특정 확률을 나타낸다. 일부 경우들에서 임계값은 제로일 수 있다.
다른 예에 대해, 심장박동 주기들 "i-1", "i" 및 "i+1"에 대한 페이싱 데이터는 각각,
Figure pct00019
, 및
Figure pct00020
로서 정의될 수 있다. 이 경우에, 상관 계수
Figure pct00021
의 음의 값은 심방 세동의 증가된 확률을 의미하며 상관관계의 양의 값은 정상 상황을 나타낸다. 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 상관 계수
Figure pct00022
이 일부 경우들에서, 제로일 수 있는 임계값보다 작은 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생산하는 단계를 포함한다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법에서, 도 2a에 도시된 동작(204)은 심장박동 레이트가 실질적으로 일정할 때 타이밍 데이터의 변화를 결정하는 단계를 포함한다. 경험적 데이터에 비추어, 변화의 정도는 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 도 5에서, 심장박동 레이트 분당 80 비트들에서의 변화의 범위는 수직 점선 세그먼트(502)로 예시된다. 타이밍 데이터가 도 3a 및 3b에 예시된 바와 같은 R-피크들과 AO-피크들 사이의 시간 간격들을 나타낼 때, 타이밍 데이터는 박출(pre-ejection) 주기들 "PEP"를 나타낸다. 심방 세동 동안, 연속적인 심장박동 주기들 사이에 PEP에서의 확률적 변화가 존재함이 주목되었다.
상기-언급된 변화의 정도는 예를 들어, 다음의 수식에 따라 연산될 수 있는 수학적 변화-량의 보조로 표현될 수 있다:
Figure pct00023
여기서 V는 변화량이고, M은 고려중인 심장박동 레이트에서의 고려중인 타이밍 데이터 값들의 수이며,
Figure pct00024
경험적 데이터에 비추어, 변화량 V는 심방 세동 동안 약 10%일 수 있으며 정상 경우에 약 1-2%일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 변화량 V가 임계값보다 큰 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생산하는 단계를 포함한다. 임계값에 대한 적합한 값은 환자들의 그룹 및/또는 다른 사람들로부터 수집된 경험적 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 임계값은 상수(constant)일 필요는 없지만 임계값은 고려중인 인간에 따라, 시간에 따라, 및/또는 일부 다른 인자들(factors)에 따라 변할 수 있다. 일련의 임계값들을 구성하는 것이 또한 가능하며 여기서 각 임계값은 심방 세동 또는 일부 다른 기능부전 및/또는 비정상의 특정 확률을 나타낸다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 하나보다 많은 심장박동 레이트에서 타이밍 데이터의 변화를 검출하는 단계 및 심장 기능부전 및 비정상의 표시자를 결정하기 위해 검출 결과들을 이용하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 수식들 (3) 및 (4)는 여러 심장박동 레이트들에서의 변화량들을 획득하기 위해 이용될 수 있으며 최종 변화량은 고려중인 심장박동 레이트들에 관련되는 변화량들로부터 수학-논리적 연산, 예를 들어 산술 평균으로 형성될 수 있다.
각 피크 값, 예를 들어 단일 AO-피크의 높이는 극댓값(local maximum)을 탐색함으로써 단일 포인트로서 취해질 수 있다. 대안적으로, 피크 값은 많은 샘플들이 고려중인 피크를 커버하는 시간-윈도(time-window)로부터 먼저 취해지고 그 후에 피크 값이 잡음의 영향을 완화하기 위해 샘플들의 수학적 기능, 예를 들어 산술 평균으로서 연산되도록 획득된다. 시간 윈도는 예를 들어, 100 ms일 수 있으며, 시간 윈도 내의 샘플들의 수는 예를 들어, 10 또는 그 이상일 수 있다. 시간-윈도에 기초한 방법은 디지털 필터링의 일 예이다. 일반적으로, 심혈관 운동을 나타내는 신호들 및 심장 활동에 관련된 전자기 현상들을 나타내는 신호들에서의 잡음의 영향을 완화하기 위해 이용될 수 있는 수많은 디지털 및 아날로그 신호 프로세싱 방법들이 존재한다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 심장 활동에 관련된 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호 및 인간의 신체로부터 센서 엘리먼트들로 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 옵션(option)에 따라 측정하는 단계를 포함한다. 본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따른 방법은 메모리로부터 이들 신호들을 판독하는 단계를 포함하며, 이 경우에 신호들은 조기에 측정되었으며 메모리에 기록되었다. 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법은 외부 데이터 전송 시스템으로부터 신호들을 수신하는 단계를 포함한다. 그러므로, 측정은 본 발명의 실시예들에 따른 방법들의 필수적이며 필요한 단계가 아니다.
도 4는 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치의 개략적 예시를 예시한다. 장치는 심장 활동에 관련된 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호 및 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 수신하기 위한 신호 인터페이스(401)를 포함한다. 장치는 신호 인터페이스에 커플링되는 프로세싱 디바이스(402)를 포함한다. 프로세싱 디바이스는,
- 제 1 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 그리고 제 2 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록,
- 타이밍 데이터를 형성하도록 ― 타이밍 데이터의 각 타이밍 값이 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 그리고
- 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터와 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하도록 구성되며, 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다.
제 1 신호는 예를 들어, 심전계 "ECG" 파형 또는 유도성으로 측정된 파형을 나타낼 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 ECG 파형으로부터 R-피크를 그리고 심혈관 운동을 나타내는 파형으로부터 AO-피크를 추출하도록 구성된다. 이 경우에, R-피크는 제 1 신호 상의 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 나타내며 AO-피크는 제 2 신호 상의 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 나타낸다. R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트일 수 있으며 AO-피크의 최상부는 제 2 파 패턴의 기준 포인트일 수 있다.
본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 ECG 파형으로부터 R-피크를 그리고 심혈관 운동을 나타내는 파형으로부터 J-피크를 추출하도록 구성된다. 이 경우에, R-피크는 제 1 신호 상의 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 나타내며 J-피크는 제 2 신호 상의 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 나타낸다. R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트일 수 있으며 J-피크의 최상부는 제 2 파 패턴의 기준 포인트일 수 있다.
본 발명의 일 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 ECG 파형으로부터 R-피크를 그리고 심혈관 운동을 나타내는 파형으로부터 MC-피크와 AO-피크 사이의 골을 추출하도록 구성된다. 이 경우에, R-피크는 제 1 신호 상의 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 나타내며 MC-피크와 AO-피크 사이의 골은 제 2 신호 상의 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 나타낸다. R-피크의 최상부는 제 1 파 패턴의 기준 포인트일 수 있으며 골의 가장 깊은 포인트는 제 2 파 패턴의 기준 포인트일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상관관계의 정도를 나타내는 상관 계수를 연산하도록 구성된다:
Figure pct00025
여기서
Figure pct00026
는 상관관계 계수이며, E는 예상된 값 연산자(operator), 즉 E{변수}는 변수의 예상된 값이며, TD는 타이밍 데이터이며,
Figure pct00027
는 타이밍 데이터의 평균이며, PD는 페이싱 데이터이며,
Figure pct00028
는 페이싱 데이터의 평균이며, j는 심장박동 주기들에서 타이밍 데이터에 관한 페이싱 데이터의 시간-지연(time-lag)을 나타내는 정수이다.
더욱이, 프로세싱 디바이스(402)는 연산된 상관 계수
Figure pct00029
를 하나 이상의 임계값들과 비교하도록 그리고 비교의 결과가 심장 기능부전 및 비정상의 존재를 나타내는 상황에 응답하여 심장 기능부전 및 비정상을 표현하는 신호를 생산하도록 구성된다. 신호는 예를 들어, 디스플레이 스크린(406) 상에 도시된 메시지일 수 있다. 하나 이상의 임계값들은 바람직하게는 사용자 인터페이스를 통해 장치에 공급될 수 있는 조정가능한 파라미터들이다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 제 1 신호 상의 연속적인 R-피크들 사이의 시간 주기들을 검출하도록 구성된다. 검출된 시간 주기들은 심장박동 레이트에 역으로 비례하는 것으로 심장박동 레이트를 나타낸다. 따라서, 검출된 시간 주기들은 페이싱 데이터로서 이용될 수 있거나 페이싱 데이터가 검출된 시간 주기들의 보조로 구성될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 페이싱 데이터의 각 값이 심작 박동 레이트의 즉각적인(instantaneous) 값을 나타내도록 페이싱 데이터를 형성하고, 그리고 상관 계수가 미리-결정된 임계값, 예를 들어, 제로보다 큰 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생성하도록 구성된다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 페이싱 데이터의 각 값이 하나의 심장박동 주기의 시간적 길이를 나타내도록 페이싱 데이터를 형성하도록, 그리고 상관 계수가 미리-결정된 임계값, 예를 들어, 제로보다 작은 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생성하도록 구성된다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 실질적으로 일정한 심장박동 레이트에 대응하는 타이밍 데이터의 변화를 결정하도록 구성된다. 프로세싱 디바이스는 변화의 정도를 나타내는 변화량을 결정하도록 구성될 수 있다:
Figure pct00030
여기서 V는 변화량이며, E는 예상된 값 연산자이며, TD는 타이밍 데이터이며,
Figure pct00031
는 고려중인 심장박동 레이트에서의 타이밍 데이터의 평균이다.
더욱이, 프로세싱 디바이스(402)는 연산된 변화량 V를 하나 이상의 임계값들과 비교하도록 그리고 비교 결과가 심장 기능부전 및 비정상의 존재를 나타내는 상황에 응답하여 심장 기능부전 및 비정상을 표현하는 신호를 생산하도록 구성될 수 있다. 신호는 예를 들어, 디스플레이 스크린(406) 상에 도시된 메시지일 수 있다. 하나 이상의 임계값들은 바람직하게는 사용자 인터페이스를 통해 장치에 공급될 수 있는 조정가능한 파라미터들이다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 하나보다 많은 심장박동 레이트에서 타이밍 데이터의 변화를 검출하도록 그리고 하나보다 많은 심장박동 레이트에 관련된 변화들에 기초하여 심장 기능부전 및 비정상의 표시자를 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 수식들 (3) 및 (4)는 여러 심장박동 레이트들에서의 변화량들을 획득하기 위해 이용될 수 있으며 최종 변화량은 고려중인 심장박동 레이트들에 관련된 변화량들로부터 수학적-논리 연산, 예를 들어 산술 평균으로 형성될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 인간의 신체(409)로부터 제 1 신호를 측정하기 위한 제 1 센서 엘리먼트(403) 및 인간의 신체로부터 제 2 신호를 측정하기 위한 제 2 센서 엘리먼트(404)를 더 포함한다. 제 1 및 제 2 센서 엘리먼트들은 하나 이상의 데이터 전송 링크들을 통해 신호 인터페이스에 접속되며, 이 데이터 전송 링크들의 각각은 예를 들어 무선 링크 또는 유선 링크(corded link)일 수 있다. 센서 엘리먼트들(403 및 404)로부터 신호 인터페이스(401)로의 데이터 전송은 직접 또는 예를 들어, 통신들 네트워크(telecommunications network)와 같은 데이터 전송 네트워크(405)를 통해 발생할 수 있다. 도 4에 도시된 예시적인 경우에, 센서 엘리먼트들(403 및 404) 둘 다는 무선 전송기(408)에 접속된다. 프로세싱 디바이스(406)를 포함하는 장치가 센서 엘리먼트들과 일체화되는 것이 또한 가능하다. 이 경우에, 신호 인터페이스는 센서 엘리먼트들(403 및 404)로부터 프로세싱 디바이스(402)로의 실제로 간단한 배선(wiring)이다.
본 예시적인 경우에, 제 1 센서 엘리먼트(403)는 인간의 신체에 부착되는데 적합한 전극들을 포함한다. 제 1 센서 엘리먼트는 예를 들어, 증폭기, 신호 필터 및/또는 아날로그-대-디지털 "AD" 변환기를 더 포함할 수 있다. 제 2 센서 엘리먼트(404)는 예를 들어, 가속도계, 압전 센서(piezo-electronic sensor), 경사계(inclinometer), 압력 센서 또는 힘, 가속, 변위(displacement) 또는 심혈관 운동에 관련되며 심혈관 운동을 나타내는 임의의 다른 양을 측정하기 위해 적합한 임의의 다른 엘리먼트를 포함할 수 있다. 제 2 센서 엘리먼트는 예를 들어, 증폭기, 신호 필터, 및/또는 아날로그-대-디지털 "AD" 변환기를 더 포함할 수 있다. 가속도계는 장점적으로는 예를 들어, 도 4에 도시되는 좌표 시스템(450)의 3개의 상호 직교하는 방향들 x, y 및 z에서 독립적으로 운동들을 측정할 수 있는 3-축 가속도계이다. 이 경우에, 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호는 3개의 성분들을 포함하며 제 2 신호는 예를 들어, 유클리드 노멀(Euclidian norm), 즉 심혈관 운동을 나타내는 3개의 성분 벡터의 절대값을 형성함으로서 사전-프로세싱될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 고정된 시간적 시작 포인트 및 고정된 시간적 종료 포인트를 갖는 시간 윈도 내에서 또는 고정된 시간적 길이를 가지며 경과 시간에 따라 이동하는 슬라이딩 타임 윈도 내에서 제 1 및 제 2 신호들을 기록하도록 구성된다. 장치는 신호를 기록하기 위한 내부 메모리(407)를 포함할 수 있거나 장치는 외부 메모리에 접속하기 위한 데이터 포트를 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호 및/또는 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 사전-프로세싱하기 위한 수단을 포함한다. 사전-프로세싱은 예를 들어, 호흡, 인간의 비-심혈관 운동들, 외부적 요인들에 의해 야기되는 떨림 등에 의해 야기되는 제 2 신호 상의 잡음의 소거를 포함할 수 있다. 사전-프로세싱을 위한 수단은 예를 들어, 프로세싱 디바이스(402)로 구현될 수 있거나 사전-프로세싱을 위한 하나 이상의 별개 프로세싱 디바이스들이 존재할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 로우-패스 필터링하도록 그리고 로우-패스 필터링된 신호로부터 상기-언급된 AO-피크들을 검출하도록 구성된다. 도 4에 도시되는 기능적 블록(420)은 로우-패스 필터링을 나타내며, 기능적 블록(422)은 AO-피크들의 검출을 나타낸다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(402)는 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호를 밴드-패스 필터링하도록 그리고 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하도록 구성되며, AC-피크들은 대동맥판막의 닫힘들에 의해 야기된다. 도 4에 도시되는 기능적 블록(421)은 밴드-패스 필터링을 나타내며, 기능적 블록(422)은 AC-피크들을 검출하는 것을 나타낸다. 도 4에 예시된 예시적인 경우에서, 로우-패스 필터링 및 밴드-패스 필터링 둘 다가 존재하며, 기능적 블록(422)은 AO 및 AC-피크들의 검출을 나타낸다. 로우-패스 필터링의 상한 주파수는 예를 들어(반드시는 아님) 30 Hz일 수 있으며, 밴드-패스 필터링의 패스-밴드는 예를 들어(반드시는 아님) 40 Hz 내지 최대 100 Hz일 수 있다. 로우-패스 필터링 및/또는 패스-밴드 필터링은 AO- 및/또는 AC-피크들의 검출을 용이하게 한다. 검출된 AO- 및/또는 AC-피크들은 예를 들어 심혈관 운동을 나타내는 신호로부터 상기-언급된 제 2 파 패턴을 추출할 때 이용될 수 있다. 검출된 AO- 및/또는 AC-피크들은 또한, 많은 다른 목적들, 예를 들어 진폭 변화, 시간 변화, 심장박동 레이트, 수축기 간격들 및/또는 이완기 간격들을 검출하기 위해 이용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(502)는 AC-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하도록 그리고 AC-AO 간격들의 검출된 시간적 길이들의 변화의 강도를 나타내는 시간 변화량을 연산하도록 구성된다. AC-AO 간격들의 각각은 AC-피크들 중 하나로부터 AO-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, 시간 변화량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 이러한 시간 변화량은 가능한 심장 기능부전 및 비정상들의 검출의 신뢰성을 증가시키기 위해 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계와 함께 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 시간 변화량은 또한 단독으로 이용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(502)는 AC-AO 간격들의 시간적 길이들 및 AO-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하도록 그리고 동일한 심장박동 주기 내의 AC-AO 간격의 시간적 길이와 AO-AO 간격의 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 1 비량을 연산하도록 구성된다. AC-AO 간격들의 각각은 AC-피크들 중 하나로부터 AO-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, AO-AO 간격들의 각각은 AO-피크들 중 하나로부터 AO-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, 제 1 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 이러한 제 1 비량은 가능한 심장 기능부전 및 비정상들의 검출의 신뢰성을 증가시키기 위해 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계와 함께 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 제 1 비량은 또한 단독으로 이용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치에서, 프로세싱 디바이스(502)는 AC-R 간격들의 시간적 길이들 및 R-R 간격들의 시간적 길이들을 검출하도록 및 동일한 심장박동 주기 내에서 상기 AC-R 간격의 시간적 길이와 상기 R-R 간격의 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 2 비량을 연산하도록 구성된다. AC-R 간격들의 각각은 AC-피크들 중 하나로부터 R-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, R-R 간격들의 각각은 R-피크들 중 하나로부터 상기 R-피크들 중 다음의 하나로의 시간 간격이며, 제 2 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다. 이러한 제 2 비량은 가능한 심장 기능부전 및 비정상들의 검출의 신뢰성을 증가시키기 위해 타이밍 데이터와 페이싱 데이터 사이의 상기-언급된 상관관계와 함께 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 제 2 비량은 또한 단독으로 이용될 수 있다.
프로세싱 디바이스(402)는 예를 들어, 하나 이상의 프로세서 회로들로 구현될 수 있으며, 이 회로들의 각각은 적절한 소프트웨어를 구비한 프로그램가능한 프로세서 회로, 예를 들어, 응용 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit) "ASIC"와 같은 전용 하드웨어 프로세서, 또는 예를 들어, 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(field programmable gate array) "FPGA"와 같은 구성가능한 하드웨어 프로세서일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 소프트웨어 모듈들을 포함한다. 소프트웨어 모듈들은:
- 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 추출하도록,
- 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록,
- 타이밍 데이터를 형성하도록 ― 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 및
- 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터와 상기 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함하며, 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타낸다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램에서, 소프트웨어 모듈들은 다음의:
- 심혈관 운동을 나타내는 신호를 로우-패스 필터링하도록 그리고 로우-패스 필터링된 신호로부터 AO-피크들을 검출하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들, 및/또는
- 심혈관 운동을 나타내는 신호를 밴드-패스 필터링하도록 그리고 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들 중 적어도 하나를 포함한다.
소프트웨어 모듈들은 예를 들어, 적합한 프로그래밍 언어로 그리고 프로그래밍 언어 및 프로그램가능한 프로세서를 위해 적합한 컴파일러(compiler)로 구현되는 서브루틴들 또는 함수들일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램 물은 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 인코딩된, 컴퓨터 판독가능한 매체, 예를 들어, 컴팩트 디스크 "CD"를 포함한다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 신호는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램을 정의하는 정보를 운반하기 위해 인코딩된다.
상기에 주어진 설명에 제공된 특정 예들은 첨부된 청구범위의 적용가능성 및/또는 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 더욱이, 또한 주목할 점으로서 많은 경우들에서, 본 발명은 심장 기능부전들 및 비정상들을 검출하기 위해 다른 기술들과 함께 이용될 수 있다.

Claims (42)

  1. 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들(electromagnetic phenomena)을 나타내는 제 1 신호 및 심혈관 운동(cardiovascular motion)을 나타내는 제 2 신호를 수신하기 위한 신호 인터페이스(401), 및 상기 신호 인터페이스에 커플링되는 프로세싱 디바이스(402)를 포함하는 장치로서,
    상기 프로세싱 디바이스(402)는:
    - 상기 제 1 신호로부터 심장박동(heart-beat) 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 그리고 상기 제 2 신호로부터 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록 구성되며,
    상기 프로세싱 디바이스는:
    - 타이밍 데이터를 형성하고 ― 상기 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 상기 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 상기 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 그리고
    - 상기 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱(pacing) 데이터와 상기 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하도록 더 구성되며, 상기 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상(cardiac malfunction and abnormality)을 나타내는 것을 특징으로 하는, 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 장치는 상기 제 1 신호를 측정하기 위한 제 1 센서 엘리먼트(403) 및 사익 제 2 신호를 측정하기 위한 제 2 센서 엘리먼트(404)를 더 포함하는, 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 2 센서 엘리먼트는 가속도계, 압전 센서(piezo-electronic sensor), 경사계(inclinometer), 압력 센서 중 하나를 포함하는, 장치.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 제 1 신호로부터 R-피크를 그리고 상기 제 2 신호로부터 AO-피크를 추출하도록 구성되며, 상기 R-피크는 심실근 조직의 탈분극에 의해 야기되며 상기 제 1 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 1 파 패턴을 나타내며, 상기 AO-피크는 대동맥판막의 개방(opening of the aortic valve)에 의해 야기되며 상기 제 2 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 2 파 패턴을 나타내는, 장치.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 제 1 신호로부터 R-피크를 그리고 상기 제 2 신호로부터 J-피크를 추출하도록 구성되며, 상기 R-피크는 상기 심실근 조직의 탈분극에 의해 야기되며 상기 제 1 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 1 파 패턴을 나타내며, 상기 J-피크는 좌심실로부터 대동맥판막을 통한 대동맥으로의 혈류에 의해 야기되며 상기 제 2 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 2 파 패턴을 나타내는, 장치.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 제 1 신호로부터 R-피크를 그리고 상기 제 2 신호로부터 MC-피크와 AO-피크 사이의 골(valley)을 추출하도록 구성되며, 상기 R-피크는 상기 심실근 조직의 탈분극에 의해 야기되며 상기 제 1 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 1 파 패턴을 나타내며, 상기 MC-피크는 이첨판의 닫힘(closure of the mitral valve)에 의해 야기되며, 상기 AO-피크는 대동막판막 개방에 의해 야기되며, 상기 MC-피크와 상기 AO-피크 사이의 골은 상기 제 2 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 2 파 패턴을 나타내는, 장치.
  7. 제 4 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 제 1 파 패턴의 기준 포인트로서 상기 R-피크의 최상부 및 상기 제 2 파 패턴의 기준 포인트로서 상기 AO-피크의 최상부, 상기 J-피크의 최상부, 또는 상기 MC-피크와 상기 AO-피크 사이의 골의 가장 깊은 포인트를 이용하도록 구성되는, 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 타이밍 데이터와 상기 페이싱 데이터 사이의 상관관계의 정도를 나타내는 상관 계수를 연산하도록 구성되며, 상기 상관 계수는:
    Figure pct00032
    이며,
    여기서
    Figure pct00033
    는 상기 상관관계 계수이며, E는 예상된 값 연산자(operator)이며, TD는 상기 타이밍 데이터이며,
    Figure pct00034
    는 상기 타이밍 데이터의 평균이며, PD는 상기 페이싱 데이터이며,
    Figure pct00035
    는 상기 페이싱 데이터의 평균이며, j는 상기 심장박동 주기들에서 상기 타이밍 데이터에 관한 상기 페이싱 데이터의 시간-지연(time-lag)을 나타내는 정수인, 장치.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 실질적으로 일정한 심장박동 레이트에 대응하는 상기 타이밍 데이터의 변화를 결정하도록 구성되며, 상기 변화의 정도는 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 타이밍 데이터의 변화의 정도를 나타내는 변화량을 결정하도록 구성되며, 상기 변화량은:
    Figure pct00036
    이며,
    여기서 V는 상기 변화량이며, E는 예상된 값 연산자이며, TD는 상기 타이밍 데이터이며,
    Figure pct00037
    는 고려 중인 상기 심장박동 레이트에서의 상기 타이밍 데이터의 평균인, 장치.
  11. 제 1 항 또는 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 페이싱 데이터를 획득하기 위해 상기 제 1 신호 상의 연속적인 R-피크들 사이의 시간 주기들을 검출하도록 구성되며, 상기 검출된 시간 주기들은 상기 심장박동 레이트에 역으로 비례하는 것으로서 상기 심장박동 레이트를 나타내는, 장치.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 페이싱 데이터의 각 값이 상기 심장박동 레이트의 즉각적인(instantaneous) 값을 나타내도록 상기 페이싱 데이터를 형성하고, 그리고 상기 상관 계수가 임계값 보다 더 큰 상황에 응답하여 심방 세동(atrial fibrillation)을 표현하는 신호를 생산하도록 구성되는, 장치.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 페이싱 데이터의 각 값이 일 심장박동 주기의 시간적 길이를 나타내도록 상기 페이싱 데이터를 형성하고, 그리고 상기 상관 계수가 임계값 보다 더 작은 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생산하도록 구성되는, 장치.
  14. 제 12 항 또는 제 13 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 임계값으로서 제로를 이용하도록 구성되는, 장치.
  15. 제 4 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 심혈관 운동을 나타내는 상기 제 2 신호를 로우-패스 필터링하고 그리고 상기 로우-패스 필터링된 신호로부터 상기 AO-피크를 검출하도록 구성되는, 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 로우-패스 필터링의 상한 주파수는 30 Hz인, 장치.
  17. 제 4 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 상기 심혈관 운동을 나타내는 상기 제 2 신호를 밴드-패스(band-pass) 필터링하고 그리고 상기 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하도록 구성되며, 상기 AC-피크들은 상기 대동맥판막의 닫힘들에 의해 야기되는, 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 밴드-패스 필터링의 패스-밴드는 40 Hz 내지 100 Hz 인, 장치.
  19. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 AC-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하고 그리고 상기 AC-AO 간격들의 상기 검출된 시간적 길이들의 변화의 강도를 나타내는 시간 변화량을 연산하도록 구성되며, 상기 AC-AO 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며 상기 시간 변화량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 장치.
  20. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 AC-AO 간격들의 시간적 길이들 및 AC-AO 간격들의 시가적 길이들을 검출하고 그리고 동일한 심장박동 주기 내의 상기 AC-AO 간격의 상기 시간적 길이와 상기 AO-AO 간격의 상기 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 1 비량(ratio quantity)을 연산하도록 구성되며, 상기 AC-AO 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 AO-AO 간격들의 각각은 상기 AO-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 제 1 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 장치.
  21. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 AC-R 간격들의 시간적 길이들 및 R-R 간격들의 시간적 길이들을 검출하고 그리고 동일한 심장박동 주기 내에서 상기 AC-R 간격의 시간적 길이와 상기 R-R 간격의 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 2 비량을 연산하도록 구성되며, 상기 AC-R 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 R-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 R-R 간격들의 각각은 상기 R-피크들 중 하나로부터 상기 R-피크들의 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 제 2 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 장치.
  22. - 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 추출하는 단계(201),
    - 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터, 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하는 단계(202)를 포함하는 방법으로서,
    상기 방법은:
    - 타이밍 데이터를 형성하는 단계(203) ― 상기 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 상기 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 상기 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 및
    - 상기 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱 데이터와 상기 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하는 단계(204)를 포함하며, 상기 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는 것을 특징으로 하는, 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 제 1 신호로부터 R-피크를 그리고 상기 제 2 신호로부터 AO-피크를 추출하는 단계를 포함하며, 상기 R-피크는 상기 심실근 조직의 탈분극에 의해 야기되며 상기 제 1 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 1 파 패턴을 나타내며, 상기 AO-피크는 대동맥판막의 개방에 의해 야기되며 상기 제 2 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 2 파 패턴을 나타내는, 방법.
  24. 제 22 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 제 1 신호로부터 R-피크를 그리고 상기 제 2 신호로부터 J-피크를 추출하는 단계를 포함하며, 상기 R-피크는 상기 심실근 조직의 탈분극에 의해 야기되며 상기 제 1 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 1 파 패턴을 나타내며, 상기 J-피크는 좌심실로부터 대동맥판막을 통한 대동맥으로의 혈류에 의해 야기되며 상기 제 2 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 2 파 패턴을 나타내는, 방법.
  25. 제 22 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 제 1 신호로부터 R-피크를 그리고 상기 제 2 신호로부터 MC-피크와 AO-피크 사이의 골을 추출하는 단계를 포함하며, 상기 R-피크는 상기 심실근 조직의 탈분극에 의해 야기되며 상기 제 1 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 1 파 패턴을 나타내며, 상기 MC-피크는 이첨판의 닫힘에 의해 야기되며, 상기 AO-피크는 상기 대동막판막의 개방에 의해 야기되며, 상기 MC-피크와 상기 AO-피크 사이의 골은 상기 제 2 신호 상의 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 상기 제 2 파 패턴을 나타내는, 방법.
  26. 제 23 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 R-피크의 최상부는 상기 제 1 파 패턴의 기준 포인트이며 상기 AO-피크의 최상부, 상기 J-피크의 최상부, 또는 상기 MC-피크와 상기 AO-피크 사이의 골의 가장 깊은 포인트는 상기 제 2 파 패턴의 기준 포인트인, 방법.
  27. 제 22 항에 있어서,
    상기 타이밍 데이터와 상기 페이싱 데이터 사이의 상관관계의 정도를 나타내는 상관 계수는 다음과 같이 연산되며:
    Figure pct00038

    여기서
    Figure pct00039
    는 상기 상관관계 계수이며, E는 예상된 값 연산자(operator)이며, TD는 상기 타이밍 데이터이며,
    Figure pct00040
    는 상기 타이밍 데이터의 평균이며, PD는 상기 페이싱 데이터이며,
    Figure pct00041
    는 상기 페이싱 데이터의 평균이며, j는 상기 심장박동 주기들에서 상기 타이밍 데이터에 관한 상기 페이싱 데이터의 시간-지연(time-lag)을 나타내는 정수인, 방법.
  28. 제 22 항 내지 제 26 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 심장 기능부전 및 비정상의 표시자를 결정하는 단계(204)는 실질적으로 일정한 심장박동 레이트에 대응하는 상기 타이밍 데이터의 변화를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 변화의 정도는 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 방법.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 타이밍 데이터의 변화의 정도를 나타내는 변화량이 다음과 같이 연산되며:
    Figure pct00042

    여기서 V는 상기 변화량이며, E는 예상된 값 연산자이며, TD는 상기 타이밍 데이터이며,
    Figure pct00043
    는 고려 중인 상기 심장박동 레이트에서의 상기 타이밍 데이터의 평균인, 방법.
  30. 제 22 항 또는 제 27 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 페이싱 데이터를 획득하기 위해 상기 제 1 신호 상의 연속적인 R-피크들 사이의 시간 주기들을 검출하는 단계를 포함하며, 상기 검출된 시간 주기들은 상기 심장박동 레이트에 역으로 비례하는 것으로서 상기 심장박동 레이트를 나타내는, 방법.
  31. 제 27 항에 있어서,
    상기 페이싱 데이터의 각 값은 상기 심장박동 레이트의 즉각적인 값을 나타내며 상기 방법은 상기 상관 계수가 임계값 보다 큰 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생산하는 단계를 포함하는, 방법.
  32. 제 27 항에 있어서,
    상기 페이싱 데이터의 각 값이 일 심장박동 주기의 시간적 길이를 나타내며 상기 방법은 상기 상관 계수가 임계값 보다 더 작은 상황에 응답하여 심방 세동을 표현하는 신호를 생산하는 단계를 포함하는, 방법.
  33. 제 31 항 또는 제 32 항에 있어서,
    상기 임계값은 제로인, 방법.
  34. 제 23 항 내지 제 33 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 심혈관 운동을 나타내는 상기 제 2 신호를 로우-패스 필터링하는 단계(211) 그리고 상기 로우-패스 필터링된 신호로부터 상기 AO-피크를 검출하는 단계(212)를 포함하는, 방법.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 로우-패스 필터링의 상한 주파수는 30 Hz인, 방법.
  36. 제 23 항 내지 제 35 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 심혈관 운동을 나타내는 상기 제 2 신호를 밴드-패스 필터링하는 단계(211) 및 상기 밴드-패스 필터링된 신호로부터 AC-피크들을 검출하는 단계(212)를 포함하며, 상기 AC-피크들은 상기 대동맥판막의 닫힘들에 의해 야기되는, 방법.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 밴드-패스 필터링의 패스-밴드는 40 Hz 내지 100 Hz인, 방법.
  38. 제 36 항 또는 제 37 항에 있어서,
    상기 방법은 AC-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하는 단계 및 상기 AC-AO 간격들의 상기 검출된 시간적 길이들의 변화의 강도를 나타내는 시간 변화량을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 AC-AO 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며 상기 시간 변화량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 방법.
  39. 제 36 항 또는 제 37 항에 있어서,
    상기 방법은 AC-AO 간격들의 시간적 길이들 및 AC-AO 간격들의 시간적 길이들을 검출하는 단계 및 동일한 심장박동 주기 내의 상기 AC-AO 간격의 상기 시간적 길이와 상기 AO-AO 간격의 상기 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 1 비량을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 AC-AO 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 AO-AO 간격들의 각각은 상기 AO-피크들 중 하나로부터 상기 AO-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 제 1 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 방법.
  40. 제 36 항 또는 제 37 항에 있어서,
    상기 방법은 AC-R 간격들의 시간적 길이들 및 R-R 간격들의 시간적 길이들을 검출하는 단계 및 동일한 심장박동 주기 내에서 상기 AC-R 간격의 시간적 길이와 상기 R-R 간격의 시간적 길이 사이의 비를 나타내는 제 2 비량을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 AC-R 간격들의 각각은 상기 AC-피크들 중 하나로부터 상기 R-피크들 중 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 R-R 간격들의 각각은 상기 R-피크들 중 하나로부터 상기 R-피크들의 후속하는 하나로의 시간 간격이며, 상기 제 2 비량은 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 방법.
  41. 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 컴퓨터 실행가능한 명령들은:
    - 심장 활동에 관련되는 전자기 현상들을 나타내는 제 1 신호로부터, 심장박동 레이트에서 반복하는 제 1 파 패턴을 추출하도록,
    - 심혈관 운동을 나타내는 제 2 신호로부터, 상기 심장박동 레이트에서 반복하는 제 2 파 패턴을 추출하도록 상기 프로그램가능한 프로세서를 제어하며,
    상기 컴퓨터 프로그램은:
    - 타이밍 데이터를 형성하고 ― 상기 타이밍 데이터의 각 타이밍 값은 일 심장박동 주기에 속하는 제 1 파 패턴의 기준 포인트로부터 동일한 심장박동 주기에 속하는 제 2 파 패턴의 기준 포인트까지의 시간 주기를 나타냄 ―, 그리고
    - 상기 심장박동 레이트를 나타내는 페이싱(pacing) 데이터와 상기 타이밍 데이터 사이의 상관관계를 결정하도록 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 더 포함하며, 상기 상관관계는 심장 기능부전 및 비정상을 나타내는, 프로그램가능한 프로세서를 제어하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
  42. 제 41 항에 따른 컴퓨터 프로그램으로 인코딩된 비-일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 물.
KR1020147032991A 2012-04-23 2013-04-17 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치 KR102147365B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20125442 2012-04-23
FI20125442 2012-04-23
PCT/FI2013/050421 WO2013160537A1 (en) 2012-04-23 2013-04-17 Method and apparatus for determining information indicative of cardiac malfunctions and abnormalities

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150005659A true KR20150005659A (ko) 2015-01-14
KR102147365B1 KR102147365B1 (ko) 2020-08-25

Family

ID=48468344

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147032991A KR102147365B1 (ko) 2012-04-23 2013-04-17 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치

Country Status (12)

Country Link
US (1) US9585580B2 (ko)
EP (1) EP2840955B1 (ko)
JP (2) JP6336963B2 (ko)
KR (1) KR102147365B1 (ko)
CN (1) CN104349711B (ko)
CA (1) CA2871015C (ko)
DK (1) DK2840955T3 (ko)
FI (1) FI2840955T3 (ko)
HK (1) HK1204539A1 (ko)
LT (1) LT2840955T (ko)
PT (1) PT2840955T (ko)
WO (1) WO2013160537A1 (ko)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI126008B (en) * 2013-09-13 2016-05-31 Murata Manufacturing Co cardiac monitoring system
US10856742B2 (en) 2014-02-06 2020-12-08 Sotera Wireless, Inc. Body-worn system for continuous, noninvasive measurement of vital signs
JP6669950B2 (ja) * 2014-10-27 2020-03-18 バイタル サイネス インターナショナル インコーポレイテッドＶｉｔａｌ Ｓｉｎｅｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｃ． 大動脈の脈波速度および血圧を監視するためのシステムおよび方法
WO2016201367A1 (en) * 2015-06-11 2016-12-15 Zoll Medical Corporation Detection of myocardial contractions indicative of perfusion
CN113499062A (zh) * 2015-10-07 2021-10-15 普莱柯迪尔公司 用于产生指示心脏状况的信息的方法和设备
WO2019126866A1 (en) 2017-12-28 2019-07-04 Heart Force Medical Inc. Sensor apparatuses, methods of operating same, and systems including same, and methods and systems for sensing and analyzing electromechanical characteristics of a heart
WO2019166359A1 (en) * 2018-02-27 2019-09-06 Robert Bosch Gmbh Wearable health device system with automatic referencing of seismocardiography signals
EP3840639A4 (en) * 2018-08-20 2022-04-06 MacDonald, Dettwiler and Associates Inc. METHOD AND DEVICE FOR DERIVING BIOMETRIC INFORMATION USING MULTI-AXIS SEISMOCARDIGRAPHY
JP7022957B1 (ja) 2020-08-17 2022-02-21 公立大学法人会津大学 心房細動検知プログラム、心房細動検知装置、心房細動検知方法及び心房細動検知システム
US20220125330A1 (en) * 2020-10-27 2022-04-28 LLA Technologies Inc. Tri-axial seismocardiography devices and methods
WO2023193053A1 (en) * 2022-04-08 2023-10-12 3 Aim Ip Pty Ltd A device and method for the detection and monitoring of cardiovascular disease
CN117281494B (zh) * 2023-11-27 2024-03-12 安徽通灵仿生科技有限公司 一种动脉血压信号的信号特征点识别方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020103442A1 (en) * 2000-12-01 2002-08-01 Mulligan Lawrence J. Method and apparatus for measurement of mean pulmonary artery pressure from a ventricle in an ambulatory monitor
EP1747752A1 (en) * 2005-07-28 2007-01-31 Pacesetter, Inc. Characterisation of patient's condition by evaluating electrical and mechanical properties of the heart

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1992020284A1 (en) 1991-05-10 1992-11-26 Seismed Instruments, Inc. Seismocardiographic analysis system
CN1045529C (zh) * 1993-12-20 1999-10-13 林计平 心脏潜力综合检测仪
FI20021145A (fi) 2002-06-13 2003-12-14 Alpo Vaerri Laitteisto elintoimintojen mittaamiseksi
US6978184B1 (en) 2002-07-29 2005-12-20 Marcus Frank I Optimization method for cardiac resynchronization therapy
WO2006132865A2 (en) 2005-06-03 2006-12-14 Acceleron Medical Systems, Inc. Improved scg point pick process device and method
US7846104B2 (en) 2007-02-08 2010-12-07 Heart Force Medical Inc. Monitoring physiological condition and detecting abnormalities
US8167807B2 (en) 2007-12-20 2012-05-01 Toshiba Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnosis device, ultrasonic image analysis device, and ultrasonic image analysis method
KR101041033B1 (ko) * 2008-11-26 2011-06-13 서울대학교산학협력단 체중계형 무구속 건강 상태 평가 장치 및 방법
WO2011068687A1 (en) * 2009-11-18 2011-06-09 Texas Instruments Incorporated Methods and apparatus for sensing blood flow and hemodynamic parameters
EP2433565B1 (de) 2010-09-28 2015-06-03 BIOTRONIK SE & Co. KG Implantierbares medizinischen Gerät
CA2834102A1 (en) 2011-05-03 2012-11-08 Heart Force Medical Inc. Method and apparatus for estimating myocardial contractility using precordial vibration signals

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020103442A1 (en) * 2000-12-01 2002-08-01 Mulligan Lawrence J. Method and apparatus for measurement of mean pulmonary artery pressure from a ventricle in an ambulatory monitor
EP1747752A1 (en) * 2005-07-28 2007-01-31 Pacesetter, Inc. Characterisation of patient's condition by evaluating electrical and mechanical properties of the heart

Also Published As

Publication number Publication date
JP2015517841A (ja) 2015-06-25
JP6571807B2 (ja) 2019-09-04
CA2871015C (en) 2022-10-25
JP6336963B2 (ja) 2018-06-06
PT2840955T (pt) 2024-03-05
CA2871015A1 (en) 2013-10-31
JP2018086278A (ja) 2018-06-07
KR102147365B1 (ko) 2020-08-25
WO2013160537A1 (en) 2013-10-31
EP2840955A1 (en) 2015-03-04
FI2840955T3 (fi) 2024-02-23
DK2840955T3 (da) 2024-03-11
EP2840955B1 (en) 2024-01-24
LT2840955T (lt) 2024-02-26
US20150133806A1 (en) 2015-05-14
CN104349711A (zh) 2015-02-11
US9585580B2 (en) 2017-03-07
HK1204539A1 (en) 2015-11-27
CN104349711B (zh) 2017-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102123045B1 (ko) 심장 기능부전들 및 비정상들을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치
JP6571807B2 (ja) 心臓の機能不全と異常を表す情報を測定するための方法及び器械
KR102261769B1 (ko) 심장 기능 부전을 나타내는 정보를 결정하기 위한 방법 및 장치
TWI697318B (zh) 用於產生指示心臟功能不良的資訊的設備、電腦程式及電腦程式產品
US20220211328A1 (en) Monitoring and processing physiological signals to detect and predict dysfunction of an anatomical feature of an individual
Wiens et al. Accelerometer body sensor network improves systolic time interval assessment with wearable ballistocardiography

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
A201 Request for examination
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant