KR20200101385A - 정맥 파형 신호들로부터 의료 디바이스 노이즈 아티팩트들을 필터링하기 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents

정맥 파형 신호들로부터 의료 디바이스 노이즈 아티팩트들을 필터링하기 위한 시스템들 및 방법들 Download PDF

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제임스 마르투치
카일 호킹
수잔 이글
콜린 브로피
리차드 보이어
프란츠 보우든바셔
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백스터 인터내셔널 인코포레이티드
박스터 헬쓰케어 에스에이
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Abstract

순환 파형 신호들로부터의 의료 디바이스 노이즈 아티팩트들을 필터링하기 위한 디바이스들, 시스템들 및 방법들이 개시된다. 순환 압력이 측정되고 분석을 위해 시간 도메인으로부터 주파수 도메인으로 변환되어 환자 상태를 결정한다. 펌핑의 아티팩트들을 회피하기 위해, 시간-도메인 측정들은 필터링되어 활성 펌핑 기간을 제거하는 것에 의해, 필터링된 시간-도메인 신호를 생성한다. 필터링된 시간-도메인 신호는 주파수-도메인 신호로 변환되고, 이는 그 호흡수, 심박수, 또는 고조파들을 표시하는 피크들에 기초하여 분석된다. 피크들은 제거된 신호들을 고려하는 비율에 기초하여 조정될 수 있다. 그 후, 환자 상태의 메트릭은 피크들 또는 대응하는 주파수들로부터 결정된다. 환자 상태는 환자의 혈액량과 관련될 수 있고, 펌프 동작을 제어하기 위해 사용될 수 있다.

Description

정맥 파형 신호들로부터 의료 디바이스 노이즈 아티팩트들을 필터링하기 위한 시스템들 및 방법들
우선권 주장
본 출원은 2017년 12월 15일자로 출원된 "Systems and Methods for Filtering Medical Device Noise Artifacts from Venous Waveform Signals"이라는 명칭의 미국 가출원 번호 제62/599,421호, 및 2018년 5월 14일자로 출원된 "Systems and Methods for Monitoring and Determining Patient Parameters from Sensed Venous Waveform"이라는 명칭의 미국 가출원 번호 제62/671,108호에 대한 우선권을 주장하며, 그 전체 내용은 본 명세서에 참고로 포함되고 의존된다.
환자 상태들을 나타내는 혈액량(blood volume) 및 관련 메트릭들을 확립하는 종래의 방법들은 중앙 정맥압(여기서 "CVP")의 고 침습적 측정들 또는 Swan-Ganz 카테고리화와 같은 다른 침습적 측정들에 의존했다. 이러한 침습적 측정들은 환자의 순환 시스템의 중심 부분 내에서 혈압을 측정하기 위한 목적을 위해 특히 카테터의 삽입을 요구한다. 고도로 침습적인 것 외에도, 단지 압력 모니터링을 위한 카테터의 삽입은 치료의 복잡성을 증가시키고, 감염과 같은 복잡성의 위험을 높인다. 추가적으로, 순환 시스템이 말초를 희생하여 중심 순환 시스템에서 혈액량 레벨들을 보호함으로써 혈액량 불균형(특히 저혈액량)을 보상하려고 시도하기 때문에, CVP 측정들은 특정한 급성 상태들에 응답하여 변하는 것이 더 느릴 수 있다. 예를 들어, 말초 혈관들에서의 수축은 중심 시스템에 대한 유체 손실의 영향을 감소시킬 수 있고, 그에 의해 종래의 CVP 측정들에서 시간 기간 동안 혈액 손실을 마스킹할 수 있다. 이러한 마스킹은 환자 상태들의 지연된 인식 및 치료를 초래할 수 있어서, 더 나쁜 환자 결과들을 야기한다.
CVP 측정들과 연관된 문제들을 해결하기 위해, (2015년 9월 14일자로 출원되고 미국 특허 공개 번호 제2016/0073959호로 공개됨) 미국 특허 출원 제14/853,504호 및 PCT 출원 번호 제PCT/US16/16420호(2016년 2월 3일자로 출원되고 WO 2016/126856으로서 공개됨)에 기술된 바와 같이, 말초 정맥내 분석(여기서 "PIVA")의 사용이 개발되었다. 이러한 PIVA 기술들은, 식염수 드립 또는 IV 펌프에 부착된 IV 튜빙과 같은 정맥내(여기서 "IV") 라인들을 사용하여 말초 정맥압(여기서 "PVP")을 측정한다. 기존의 IV 라인들을 사용하는 것 외에도, PIVA 기술들은 환자의 호흡수와 동일한 호흡수 주파수(F0) 및 환자의 심박수와 동일한 심박수 주파수(F1)를 식별하기 위해 PVP 측정들을 주파수 도메인으로 변환하는 것도 또한 포함한다. 이전에 개시된 PIVA 기술들은 특정 상황들에서 심박수 및 혈액량 상태의 우수한 표시를 제공하지만, 본 명세서의 개시내용은 다른 상황들과 관련된 도전들을 해결하고, 정확도를 개선하고, 잠재적 문제들의 더 이른 경고들을 제공하거나, 추가적인 환자 상태들을 식별하기 위해 이전에 개시된 PIVA 기술들에 대해 추가로 개선한다.
투석 또는 다른 펌핑 동안 환자 메트릭들을 모니터링하는 것은 종래의 방법 및 PIVA 방법 둘 다에 특정 과제를 제시한다. 특히, 환자 순환 시스템으로 혈액을 펌핑하는 것은 펌핑 사이클에 관련된 높은 레벨의 (압력 변동 유도) 노이즈를 생성한다. 펌핑 기간들 동안의 이러한 노이즈와 연관된 측정된 신호 값들은 비-펌핑 기간들과 연관된 신호 값들보다 더 큰 자릿수일 수 있다. 이러한 조건들 하에서 환자 메트릭들을 모니터링하기 위한 기존의 기법들은 펌프를 연장된 기간 동안 셧다운하거나 측정된 압력으로부터 펌프의 주요 효과를 제거하려고 시도하는 것을 수반한다. 처리 동안에 연장된 기간 동안 펌프를 셧다운하는 것은, 수술 동안과 같이, 일관된 펌핑이 필요한 경우에는 실행불가능할 수 있다. 실현가능한 경우에도, 이러한 접근법은 측정들을 획득하기 위해 펌핑을 방해할 필요성으로 인해 환자 상태를 결정하는 데 있어서 실질적인 지연들을 여전히 초래할 수 있다. 유사하게, 펌프의 주요 효과를 제거하려고 시도하는 기존의 기술들은 펌프에 의해 도입되는 주요 아티팩트들만을 처리하고, 펌프의 주요 효과의 추정치들에서의 에러들에 민감하다. 이러한 기술들은 또한 전형적으로 펌프의 동작에 관한 선험적 정보(예를 들어, 펌프에 의해 발생된 압력파들의 진폭 및 주파수)를 요구하고, 일부 이러한 기술들은 펌프 사이클의 위상들의 정확한 타이밍에 관한 추가 정보를 추가로 요구한다. 이러한 기술들은 압력의 가공하지 않은 추정치들만을 생성하고, 추정치들은 PIVA 또는 환자 상태의 다른 진보된 메트릭들에 적합하지 않다. 구체적으로, 이러한 기술들은, 측정된 압력 신호에서 다수의 보조 아티팩트를 남기면서, 펌프 동작의 주요 아티팩트들의 근사들만을 가장 잘 제거한다. 더욱이, 이러한 기술들은 주요 펌핑 아티팩트들의 정확한 추정치들에 의존하고, 시간 경과에 따라 펌프 동작의 변동에 의해 야기되는 에러들과 같은, 추정치들에서의 임의의 에러들에 민감하다. 본 명세서에 설명된 기술들은 양쪽 타입들의 기존 기술들의 각자의 문제들을 회피하는 수단을 나타낸다.
따라서, 정맥 파형 신호들로부터 의료 디바이스 노이즈 아티팩트들을 필터링하기 위한 시스템들 및 방법들이 필요하다.
본 명세서의 개시내용에 비추어, 그리고 본 발명의 범위를 임의의 방식으로 제한하지 않고서, 달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제1 양태에서, 환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 환자의 순환 시스템 내의 압력과 연관된 측정을 사용하여 환자를 모니터링하기 위한 시스템은 압력 센서 및 평가 유닛을 포함한다. 압력 센서는 순환 시스템과 유체 연결되는 튜브에 인접하게 배치되거나 그에 연결되고 환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 압력과 연관된 전자 신호를 생성하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다. 평가 유닛은 전자 신호를 수신하기 위해 압력 센서에 통신가능하게 연결된 컴퓨터 프로세서 및 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 평가 유닛으로 하여금 시간-도메인 압력 신호를 획득하게 하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 메모리를 포함한다. 시간-도메인 압력 신호는 샘플 기간에 걸쳐 환자의 압력과 연관된 물리적 현상에 기초하여 트랜스듀서로부터의 압력과 연관된 전자 신호의 값들을 포함한다. 샘플 기간은 (i) 펌프가 동작하고 있는 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 (ii) 펌프가 동작하고 있지 않은 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트를 포함하는 복수의 시간 세그먼트를 포함한다. 평가 유닛은 시간-도메인 압력 신호의 순방향 및 역방향 기울기 검출을 통해 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 시간-도메인 압력 신호의 제1 복수의 값 및 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 연관된 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 식별한다. 평가 유닛은 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 삭제하고, 제2 복수의 값을 배제하고 제1 복수의 값에 기초하여 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성한다. 평가 유닛은 주파수-도메인 압력 신호를 생성하기 위해 필터링된 시간-도메인 압력 신호에 변환을 적용한다/ 평가 유닛은 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값과 시간-도메인 압력 신호의 총 샘플 윈도우의 값의 크기 사이의 비율에 기초하여 주파수-도메인 압력 신호를 조정한다. 평가 유닛은 조정된 주파수-도메인 압력 신호에 기초하여 환자에 대한 환자 상태 메트릭을 결정한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제2 양태에서, 펌프는 연동 IV 펌프이다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거되는 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제3 양태에서, 펌프는 주기적으로 동작하여, 하나 이상의 활성 시간 세그먼트 및 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트가 주기적으로 교대하게 되도록 구성된다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제4 양태에서, 튜브는 환자와 펌프 사이에 배치되어, 펌프의 일부가 튜브를 통해 환자의 순환 시스템과 유체 연결되게 한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제5 양태에서, 트랜스듀서는 IV 튜브의 내부와 유체 연결되어 배치된 압력 센서를 포함하고, 압력과 연관된 물리적 현상은 IV 튜브의 내부 내의 압력이다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제6 양태에서, 평가 유닛은 환자 상태 메트릭이 환자의 상태가 비정상인 것을 표시하는지를 추가로 결정하고, 환자 상태 메트릭이 환자의 상태가 비정상인 것을 표시할 때, 펌프로부터 환자의 순환 시스템으로의 유체의 흐름의 레이트를 변경함으로써 펌프의 동작을 조정한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제7 양태에서, 평가 유닛은, 활성 시간 세그먼트들의 하나 이상의 쌍 각각에 대해, 쌍의 활성 시간 세그먼트들 둘 다 내에서 하나 이상의 대응하는 값을 식별하고, 쌍의 활성 시간 세그먼트들 둘 다 내에서 하나 이상의 대응하는 값을 정렬함으로써 쌍의 활성 시간 세그먼트들을 조합하는 것에 의해, 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제8 양태에서, 평가 유닛은, 제3 복수의 값을 하나 이상의 활성 시간 세그먼트에 대한 대체 값들로서 추정하는 것- 여기서 제3 복수의 값은 제2 복수의 값에 대한 참조 없이 제1 복수의 값에 기초하여 추정됨 -, 및 비활성 시간 세그먼트에 대한 제1 복수의 값 및 활성 시간 세그먼트에 대한 제3 복수의 값을 조합함으로써 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 것에 의해 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제9 양태에서, 제3 복수의 값은 적어도 제1 복수의 값에 대해 회귀 분석, 순방향-역방향 기울기 계산, 양면 기울기 검출, 및 미러 매칭 필터링 중 적어도 하나를 수행함으로써 추정된다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제10 양태에서, 평가 유닛은 주파수-도메인 압력 신호의 로컬 최대값들과 연관된 복수의 주파수를 식별하고, 로컬 최대값들과 연관된 복수의 주파수 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 환자 상태 메트릭을 결정하는 것에 의해 환자 상태 메트릭을 결정한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제11 양태에서, 환자 상태 메트릭은: 저혈액량, 고혈액량, 또는 정상혈액량 중 하나 이상을 표시하는 혈액량 메트릭이다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제12 양태에서, 환자를 모니터링하기 위한 디바이스는 압력 센서 및 평가 유닛을 포함한다. 압력 센서는 환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 환자의 순환 시스템 내의 압력과 연관된 물리적 현상을 모니터링하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다. 평가 유닛은 압력 센서에 통신가능하게 연결된 컴퓨터 프로세서 및 비일시적 실행가능 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 이 명령어들은, 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 평가 유닛으로 하여금, 샘플 기간에 걸쳐 압력 센서의 트랜스듀서로부터 수신된 압력과 연관된 전자 신호의 값들을 포함하는 시간-도메인 압력 신호를 획득하게 한다. 샘플 기간은 (i) 펌프가 동작하고 있는 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 (ii) 펌프가 동작하고 있지 않은 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트를 포함하는 복수의 시간 세그먼트를 포함한다. 평가 유닛은 시간-도메인 압력 신호의 순방향 및 역방향 기울기 검출을 통해 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 시간-도메인 압력 신호의 제1 복수의 값 및 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 연관된 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 식별한다. 평가 유닛은 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 삭제한다. 평가 유닛은 제2 복수의 값을 제외하고 제1 복수의 값에 기초하여 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성한다. 평가 유닛은 필터링된 시간-도메인 압력 신호에 변환을 적용하여 주파수-도메인 압력 신호를 생성한다. 평가 유닛은 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값과 시간-도메인 압력 신호의 총 샘플 윈도우의 값의 크기 사이의 비율에 기초하여, 주파수-도메인 압력 신호를 조정한다. 평가 유닛은 조정된 주파수-도메인 압력 신호에 기초하여 환자에 대한 환자 상태 메트릭을 결정한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제13 양태에서, 시간-도메인 압력 신호는 제1 시계열의 이산 값들을 포함하고, 필터링된 시간-도메인 압력 신호는 제2 시계열의 이산 값들을 포함하고, 제2 시계열은 제1 시계열 내의 순차적 복수의 대응하는 값의 대응하는 세그먼트와 동등한 제2 시계열 내의 순차적 복수의 값의 적어도 하나의 세그먼트를 포함한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제14 양태에서, 평가 유닛은, 제3 복수의 값을 하나 이상의 활성 시간 세그먼트에 대한 대체 값들로서 추정하는 것- 제3 복수의 값은 제2 복수의 값에 대한 참조 없이 제1 복수의 값에 기초하여 추정됨 -, 및 비활성 시간 세그먼트에 대한 제1 복수의 값 및 활성 시간 세그먼트에 대한 제3 복수의 값을 조합함으로써 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 것에 의해, 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제15 양태에서, 주파수-도메인 압력 신호를 조정하는 것은 주파수-도메인 압력 신호의 크기들을 제2 복수의 값과 총 샘플 윈도우의 값의 몫(quotient)으로 나누는 것을 포함한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제16 양태에서, 환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 환자의 순환 시스템 내의 압력과 연관된 측정을 사용하여 환자를 모니터링하는 방법은, 트랜스듀서에 의해, 샘플 기간에 걸쳐 환자의 압력과 연관된 물리적 현상을 모니터링하는 단계를 포함한다. 샘플 기간은 (i) 펌프가 동작하고 있는 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 (ii) 펌프가 동작하고 있지 않은 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트를 포함하는 복수의 시간 세그먼트를 포함한다. 이 방법은, 평가 유닛의 프로세서에 의해, 샘플 기간에 걸쳐 모니터링된 물리적 현상에 기초하여 트랜스듀서로부터의 압력과 연관된 전자 신호의 값들을 포함하는 시간-도메인 압력 신호를 획득하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 평가 유닛의 프로세서에 의해, 시간-도메인 압력 신호의 순방향 및 역방향 기울기 검출을 통해 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 시간-도메인 압력 신호의 제1 복수의 값 및 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 연관된 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 식별하는 단계를 포함한다. 이 방법은 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 삭제하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 평가 유닛의 프로세서에 의해, 제2 복수의 값을 배제하고 제1 복수의 값에 기초하여 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 평가 유닛의 프로세서에 의해, 필터링된 시간-도메인 압력 신호에 변환을 적용하여 주파수-도메인 압력 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값과 시간-도메인 압력 신호의 총 샘플 윈도우의 값의 크기 사이의 비율에 기초하여 주파수-도메인 압력 신호를 조정하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 평가 유닛의 프로세서에 의해, 조정된 주파수-도메인 압력 신호에 기초하여 환자에 대한 환자 상태 메트릭을 결정하는 단계를 포함한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제17 양태에서, 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 것은 시간-도메인 압력 신호로부터 하나 이상의 활성 시간 세그먼트를 제거하는 것을 포함한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제18 양태에서, 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 것은, 제3 복수의 값을 하나 이상의 활성 시간 세그먼트에 대한 대체 값들로서 추정하는 것- 제3 복수의 값은 제2 복수의 값에 대한 참조 없이 제1 복수의 값에 기초하여 추정됨 -, 및 비활성 시간 세그먼트들에 대한 제1 복수의 값 및 활성 시간 세그먼트들에 대한 제3 복수의 값을 조합함으로써 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 것을 포함한다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제19 양태에서, 제3 복수의 값은 적어도 제1 복수의 값에 대해 회귀 분석, 순방향-역방향 기울기 계산, 양면 기울기 검출, 및 미러 매칭 필터링 중 적어도 하나를 수행함으로써 추정된다.
달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에 열거된 임의의 다른 양태와 조합될 수 있는 본 개시내용의 제20 양태에서, 주파수-도메인 압력 신호를 조정하는 것은 주파수-도메인 압력 신호의 크기들을 제2 복수의 값과 총 샘플 윈도우의 값의 몫으로 나누는 것을 포함한다.
개시된 디바이스들, 시스템들, 및 방법들의 추가적인 특징들 및 이점들이 이하의 상세한 설명 및 도면들에 설명되어 있고, 그로부터 명백하게 될 것이다. 본 명세서에서 설명되는 특징들 및 이점들은 모두를 포함하는 것이 아니며, 특히, 많은 추가적인 특징들 및 이점들이 도면들 및 설명을 고려하여 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 또한, 임의의 특정 실시예는 본 명세서에 열거된 모든 이점들을 가져야 할 필요가 없다. 더욱이, 명세서에서 사용되는 표현(language)이 원칙적으로 발명 요지의 범주를 제한하기 위해서가 아니라 읽기 쉬움 및 교육적 목적을 위해 선택되었다는 것에 유의해야 한다.
도면들이 본 발명의 전형적인 실시예들만을 도시하고 본 개시내용의 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않아야 한다는 것을 이해하면, 본 개시내용은 첨부 도면들의 사용을 통해 추가적인 특이성 및 상세사항으로 기술되고 설명된다. 도면들이 하기에 열거된다.
도 1a는 환자의 말초 정맥 혈압을 측정, 분석, 및 이에 응답하기 위해 사용하기 위한 예시적인 PIVA 시스템의 블록도를 도시하며, 시스템은 유체 소스를 갖는다.
도 1b는 환자의 말초 정맥 혈압을 측정, 분석, 및 이에 응답하기 위해 사용하기 위한 예시적인 PIVA 시스템의 블록도를 도시하며, 시스템은 유체 소스를 갖지 않는다.
도 1c는 환자의 말초 정맥 혈압을 측정, 분석, 및 이에 응답하기 위해 사용하기 위한 예시적인 PIVA 시스템의 블록도를 도시하며, 시스템은 말초 정맥 내에 배치된 센서를 포함한다.
도 1d는 환자의 말초 정맥 혈압을 측정, 분석, 및 이에 응답하기 위해 사용하기 위한 예시적인 PIVA 시스템의 블록도를 도시하며, 시스템은 펌프를 포함한다.
도 2a는 IV 튜브의 스퍼(spur)를 통한 유체 연결을 도시하는, 예시적인 PIVA 시스템의 일부 기능들을 구현하기 위한 예시적인 PIVA 디바이스의 블록도를 도시한다.
도 2b는 캡핑 IV 튜브를 통한 유체 연결을 도시하는, 예시적인 PIVA 시스템의 일부 기능들을 구현하기 위한 예시적인 PIVA 디바이스의 블록도를 도시한다.
도 2c는 IV 튜브의 외부 벽에 인접하여 배치된 센서를 도시하는, 예시적인 PIVA 시스템의 일부 기능들을 구현하기 위한 예시적인 PIVA 디바이스의 블록도를 도시한다.
도 3은 환자의 말초 정맥 혈압을 측정 및 분석하기 위한 예시적인 PIVA 측정 및 분석 방법의 흐름도를 도시한다.
도 4a는 PVP 신호의 시간-도메인 표현의 예시적인 플롯을 도시한다.
도 4b는 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 예시적인 플롯을 도시한다.
도 5a는 노이즈 생성 의료 디바이스의 동작 동안 PVP 신호의 시간-도메인 표현의 예시적인 플롯을 도시한다.
도 5b는 의료 디바이스가 동작하고 있는 활성 시간 세그먼트들을 제거한 후의 PVP 신호의 시간-도메인 표현의 예시적인 플롯을 나타낸다.
도 5c는 제거된 활성 시간 세그먼트들에 대한 값들의 추정치들을 포함하는 필터링된 PVP 신호의 시간-도메인 표현의 예시적인 플롯을 도시한다.
도 6은 환자의 말초 정맥 혈압에 대응하는 신호로부터 의료 디바이스의 동작에 관련된 노이즈 아티팩트들을 제거하기 위한 예시적인 압력 신호 필터링 방법의 흐름도를 도시한다.
도 7은 시간 경과에 따른 PVP의 비교에 기초하여 환자 상태에서의 변화들을 식별하기 위한 예시적인 PIVA 비교 방법을 도시한다.
도 8은 예시적인 PIVA 모듈에 의해 수행되는 예시적인 처리의 블록도를 도시한다.
도 9는 PIVA 모듈을 포함하는 예시적인 PIVA 시스템의 블록도를 도시한다.
도 10은 예시적인 PIVA 모듈에 의해 수행되는 예시적인 처리의 블록도를 도시한다.
예시적인 실시예들의 상세한 설명
이하의 텍스트는 수많은 서로 다른 실시예들에 대한 상세한 설명을 제시하지만, 본 발명의 법적 범위가 이 특허 문서의 끝에 제시된 청구항들의 언어들에 의해 정의된다는 것이 이해되어야 한다. 상세한 설명은 예시적인 것으로만 해석되어야 하며, 가능한 모든 실시예를 설명하는 것은 불가능하지는 않더라도 비현실적이므로, 가능한 모든 실시예를 설명하지는 않는다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 여전히 청구항들의 범위 내에 속하는 다수의 대안적인 실시예를 구현할 수 있다. "본 명세서에 사용된 바와 같이, "용어 ' '는 ...를 의미하기 위해 이로써 정의된다"라는 문장 또는 유사한 문장을 사용하여 본 명세서에서 명시적으로 정의되지 않는 한, 그 용어의 의미를 그의 평범한 또는 통상의 의미를 넘어서 제한하려는 의도는 없다. 임의의 용어가 단일 의미와 일치하는 방식으로 본 특허에서 언급되는 한, 그것은 단지 명료성을 위해 행해지고, 그러한 청구항 용어가 그 단일 의미로 제한되는 것으로 의도되지 않는다. 마지막으로, 청구항 요소가 임의의 구조에 대한 기재 없이 단어 "수단" 및 기능을 기재함으로써 정의되지 않는 한, 35 U.S.C. § 112(f)의 적용에 기초하여 임의의 청구항 요소의 범위가 해석되는 것으로 의도되지 않는다.
PIVA 시스템 및 신호 노이즈
도 1a 내지 도 1d는 환자(102)의 말초 정맥 혈압을 측정, 분석, 및 이에 응답하기 위해 사용하기 위한 예시적인 PIVA 시스템(100)의 실시예들의 블록도들을 도시한다. 예시적인 PIVA 시스템(100) 또는 유사한 시스템은 환자(102)에 대한 PVP와 연관된 측정들에 기초하여 환자 상태를 모니터링하기 위한 다양한 기술들을 구현하기 위해 사용될 수 있다. PIVA 시스템(100)은 아래에 논의되는 바와 같이, 환자의 말초 정맥과 연관된 압력 신호를 측정하고, 압력 신호의 주요 주파수 컴포넌트들을 식별하기 위해 PIVA 기술들을 사용하여 압력을 분석하고, 하나 이상의 메트릭에 기초하여 환자 상태를 결정하기 위해 압력 신호의 핵심 주파수 컴포넌트들을 분석할 수 있다.
도 1a에 도시된 예시적인 PIVA 시스템(100)은 환자(102)의 순환 시스템과 유체 연결되는 IV 튜브(104)를 포함한다. 구체적으로, 정맥 액세스 디바이스(106)는 액세스 포인트에서 환자(102)의 말초 정맥(108) 내로 삽입될 수 있다. 정맥 액세스 디바이스(106)는 바늘, 카테터, 캐뉼라, 또는 IV 튜브(104)와 말초 정맥(108) 사이에 유체 연결을 확립하는 다른 수단을 포함할 수 있다. 정맥 액세스 디바이스(106)는 IV 튜브(104)에 연결된 별개의 컴포넌트일 수 있거나 IV 튜브(104)의 일체형 부분으로서 형성될 수 있다. 어느 경우에나, 정맥 액세스 디바이스(106)는 액세스 포인트에서 말초 정맥(108)에 삽입된 말단 단부 및 IV 튜브(104)의 주요 부분에 연결하는 연결 단부를 포함할 수 있다. IV 튜브(104)의 주요 부분은 정맥 액세스 디바이스(106)와 유체 소스(110) 사이의 도관으로서 역할을 할 수 있다.
IV 튜브(104)의 주요 부분을 따르는 일부 포인트에서, 압력 센서(112)는 환자(102)의 PVP와 연관된 물리적 현상을 모니터링하도록 배치될 수 있다. 일부 실시예들에서, 압력 센서(112)는, IV 튜브(104)의 내부에서의 압력과 같은, PVP에 대응하는 압력을 직접 측정할 수 있다. 그러한 실시예들에서, 압력 트랜스듀서(예를 들어, 압전 압력 트랜스듀서)의 측정 부분은 IV 튜브(104)의 내부와 유체 연결되어 배치될 수 있다. 따라서, 압력 센서(112)는 또한 IV 튜브(104) 및 정맥 액세스 디바이스(106)를 통해 환자의 말초 정맥(108)과 유체 연결될 수 있다. 압력 센서(112)는 이로써 IV 튜브(104) 내의 유체 압력의 변화들에 기초하여 환자(102)의 말초 정맥 시스템에서의 압력 변화들을 측정할 수 있게 된다.
본 명세서에 개시된 압력 센서(112)는 통상적으로 IV 튜브(104) 및 정맥 액세스 디바이스(106)를 통해 환자의 말초 정맥(108)과 유체 연결되지만, 압력 센서(112)는 다른 정맥들(예를 들어, 중심 정맥 액세스 위치들), 다른 동맥들 또는 둘 다와 같은 다른 해부학적 위치들과 유체 연결되어 대안적으로 또는 추가적으로 배치될 수 있다는 점이 인식되어야 한다는 점에 유의해야 한다. 더 일반적으로, 본 명세서에 개시된 신호 취득 및 분석은 중심 정맥 카테터를 통한 중심 정맥 액세스 위치들과 같은, 말초 정맥 위치들을 넘어서 다수의 상이한 해부학적 위치에 적용가능할 수 있다.
다른 실시예들에서, 압력 센서(112)는 IV 튜브(104)의 내부와 유체 연결되어 배치되지 않고서, 다른 현상들을 측정함으로써 환자(102)의 PVP에 대응하는 압력을 간접적으로 측정할 수 있다. 예를 들어, 압력 센서(112)는 (도 2c에 도시된 바와 같이) 대신 IV 튜브(104)의 외부에 부착될 수 있고, 그에 의해 IV 튜브(104)의 내부 또는 유체 소스(110)의 유체로부터 연결해제될 수 있다. 일 실시예에서, 압력 센서(112)는 힌지형 c-클램프 내에 구성되어, 압력 센서(112)가 IV 튜브(104) 상으로 직접 클리핑될 수 있게 된다. 이 실시예는 바람직하게는 부착에 관한 사용의 용이성을 허용한다. 힌지형 c-클램프는 신호 컨디셔닝 회로와 같은 추가적인 특징들을 포함할 수 있다. 힌지형 c-클램프는 유선 또는 무선일 수 있다. 무선 구성에서, 힌지형 c-클램프는 WiFi, 블루투스, 또는 다른 무선 송신 프로토콜과 같은 내부 전원 및 외부 송신 능력들을 추가로 포함할 수 있다. 일단 IV 튜브(104) 상에 배치되면, 압력 센서(112)는 IV 튜브(104)의 표면으로부터 힘/압력을 연속적으로 취득하고, 그에 따라 압력 판독들을 송신한다. 유체 상태 계산들을 넘어서, 본 명세서에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 압력 판독들은 심박수, 심박수 가변성, 부정맥들, 호흡수, IV 침윤 및/또는 카테터 이탈, IV 드롭 카운터들, IV 백 비워짐, 및 다수의 다른 생리적 및 비생리적 파라미터들을 계산하기 위해 사용될 수 있다.
압력 센서(112)는 일부 그러한 실시예들에서, 센서 위치에서의 음향 또는 광학 현상에 기초하여 압력을 측정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 압력 센서(112)는, 도 1b에 도시된 것과 유사한 방식으로, 말초 정맥(108) 내의 압력을 측정하기 위한 목적으로 특별히 삽입된 IV 튜브(104)의 말단 단부(즉, 캡핑 오프 단부(capped off end))에 배치될 수 있다. 추가의 실시예들에서, 압력 센서(112) 대신에, 음파, 전기, 온도, 또는 유사한 센서들과 같은 다른 센서들이 이하의 물리적 현상들: 압력, 사운드, 전기적 저항성 또는 전도성, 전기적 전압 또는 전류, 광 레벨들 또는 속성들, 또는 다른 유사한 현상들 중 하나 이상을 측정하기 위해 사용될 수 있다. 어떤 타입의 센서들이 사용되든, 센서들은 환자(102)의 PVP와 연관된 현상들을 측정하기 위해 IV 튜브(104) 및 정맥 액세스 디바이스(106)를 통해(또는 정맥 액세스 디바이스(106)를 통해 직접) 환자의 말초 정맥(108)과 유체 접촉될 수 있다(그러나 유체 접촉될 필요가 없을 수도 있다). 또 다른 실시예들에서, 센서(112)는 도 1c에 도시된 바와 같이 환자(106)의 말초 정맥(108) 내에 삽입되는 바늘, 카테터 또는 다른 정맥 액세스 디바이스(106)의 일부 내에 배치될 수 있다. 따라서, PVP는 말초 정맥(108) 내에서 인 시튜(in situ) 측정될 수 있다. 그러한 인 시튜 측정은, 그것이 IV 튜브(104) 내의 압력의 송신 시에 온도, 점도, 및 다른 인자들의 효과를 제거하는 점을 고려하면 유리하다.
다양한 실시예들에서, 압력 센서(112)는 말초 정맥(108)의 액세스 포인트로부터, 말초 정맥(108) 내의 위치 또는 정맥 액세스 디바이스(106)의 연결 단부에 근접한 위치로부터, 유체 소스(110)에 근접한 위치까지 또는 IV 튜브(104)의 말단 단부에서, 다양한 거리들에 위치될 수 있다. 압력 센서(112)는 PIVA 시스템(100)의 다양한 컴포넌트들을 더 양호하게 도시하기 위해 IV 튜브(104)의 길이를 따르는 중간 위치에 있는 것으로서 도 1a에 도시된다. 일부 실시예에서, 압력 센서(112)는 IV 튜브(104) 내의 유체 압력을 직접 측정할 수 있다. 구체적으로, 압력 센서(112)는 트랜스듀서에 의해 검출된 압력을 나타내는 전자 압력 신호를 연결(122)을 통해 분석 컴포넌트(114)에 제공하는 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 전자 압력 신호는 트랜스듀서에 의해 직접 제공되는 아날로그 전기 신호일 수 있거나, IV 튜브(104)의 주요 부분과의 트랜스듀서 인터페이스에 기초한 압력 값들을 표시하는 사전 처리된 디지털 신호일 수 있다. 압력 센서(112)가 IV 튜브(104) 또는 말초 정맥(108)과 유체 연결되지 않는 실시예들에서, 압력 센서(112)는 그럼에도 불구하고 PVP와 연관된 전자 신호들을 생성하기 위해 하나 이상의 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 압력 센서(112)는 말초 정맥(108) 내의 PVP에 대한 프록시로서 IV 튜브(104) 내의 압력을 나타내는 전자 압력 신호들을 생성하기 위해 IV 튜브(104)의 외부 표면에서 사운드를 검출하도록 배치된 하나 이상의 마이크로폰을 사용할 수 있다.
분석 컴포넌트(114)는 연결(122)을 통해 전자 압력 신호를 수신하기 위해 압력 센서(112)에 통신가능하게 연결된다. 분석 컴포넌트(114)는 마이크로프로세서들 또는 특수 목적 분석 회로들과 같은 범용 또는 특수 목적 처리 하드웨어를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 분석 컴포넌트(114)는 PIVA 분석을 수행하기 위한 하나 이상의 유닛을 포함할 수 있다. 응답 유닛(116)은 압력 센서(112)로부터의 압력 데이터에 기초하여 응답들을 식별 및 제어할 수 있다. 응답 유닛(116)은 알람들의 제시를 제어할 수 있거나, 유체 흐름의 레이트를 제어하는 것에 의해서와 같이, 유체 소스(110)의 동작을 제어할 수 있다. 적절한 응답들을 결정하기 위해, 응답 유닛(116)은 전자 압력 신호로부터 결정된 메트릭들을 포함할 수 있는 평가 유닛(118)으로부터 평가 데이터를 수신할 수 있다. 평가 유닛(118)은 압력 값들(또는 PVP와 직접적으로 또는 간접적으로 연관된 신호 값들)을 전자 압력 신호로부터 획득하고, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 혈액량 메트릭들 또는 다른 메트릭들과 같은 환자(102)에 관한 정보를 결정하기 위해 압력 값들을 평가할 수 있다. 평가 유닛(118)에 의해 생성된 정보는 또한 환자 모니터링을 위해 저장 또는 제시될 수 있다. 대안적인 실시예들에서, 추가적인, 더 적은, 또는 대안적인 유닛들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 평가 유닛(118)은 본 명세서에서 응답 유닛(116)에 속하는 기능들을 수행할 수 있다.
분석 컴포넌트(114)는 일부 실시예들에서 연결(126)을 통해 모니터(120)에 통신가능하게 연결될 수 있다. 모니터(120)는 환자에 관한 정보를 디스플레이하기 위한 별개의 모니터일 수 있거나, 펌프 또는 다른 유체 소스 디바이스와 같은 다른 디바이스 내에 통합될 수 있다. 모니터(120)는 또한 유체 소스(110)와 연관된 정보를 수신하고 디스플레이하기 위해 연결(128)을 통해 유체 소스(110)에 통신가능하게 연결될 수 있다. 일부 실시예들에서, 모니터(120)는 유체 흐름 속도, 동작의 지속기간, 동작의 모드 등을 조정하는 것에 의해서와 같이, 유체 소스(110)의 동작을 제어하기 위해 사용될 수 있다. 분석 컴포넌트(114)는 유사하게 일부 실시예들에서 연결(124)을 통해 유체 소스(110)에 통신가능하게 연결될 수 있다. 분석 컴포넌트(114)는 평가 유닛(118)에 의해 환자를 평가하기 위해 사용하기 위한 유체 소스(110)의 동작에 관한 정보를 수신할 수 있다. 응답 유닛(116)은 또한 압력 센서(112)로부터의 전자 압력 신호에 기초하여 결정된 환자에 관한 정보에 응답하여 유체 소스(110)의 동작을 제어하기 위해 유체 소스(110)와 통신할 수 있다.
일부 실시예들에서, 유체 소스(110)는 도 1d에 도시된 바와 같이 펌프(111)를 포함할 수 있다. 이러한 펌프는 혈액 또는 다른 유체들을 환자(102)의 말초 정맥(108) 내로 펌핑하기 위해 예시적인 PIVA 시스템(100) 내에 배치될 수 있다. 예를 들어, 펌프(111)는 연동 펌프와 같은 투석 펌프 또는 IV 주입 펌프를 포함할 수 있다. 펌프(111)는 교대하는 동작 간격들(즉, 활성 시간 세그먼트들) 및 휴지(rest)(즉, 비활성 시간 세그먼트들)를 갖는, 주기적 또는 비주기적 방식으로 순환적으로 동작하도록 구성될 수 있다. 펌프(111)를 동작 간격과 휴지 간격 사이에 교대함으로써, 이하에서 더 설명되는 바와 같이, 펌프(111)가 동작하고 있지 않는 시간 기간들이 PIVA 분석을 위해 사용될 수 있다. 펌프(111)가 혈액투석 펌프인 것과 같은 일부 실시예들에서, 펌프(111)는 추가적인 IV 튜브(105)(이는 추가적인 정맥 액세스 디바이스(107)를 포함할 수 있거나 이에 추가로 부착될 수 있음)에 의해 환자(102)의 순환 시스템에 추가로 연결될 수 있고, 그에 의해 튜브들(104 및 105)을 통해 펌프(111)를 통해 체외 혈액 회로를 생성한다. 이러한 실시예들에서, 펌프(111)는 튜브들(104 또는 105) 중 어느 하나를 통해 환자(102) 밖으로 혈액을 끌어낼 수 있다. 이어서, 체외 혈액은 IV 튜브들(105 또는 104) 중 다른 하나를 통해, 환자 순환 시스템으로 복귀되기 전에 치료 요법에 따라 처리될 수 있다(또는 환자 순환 시스템에 주입될 수 있는 다른 유체에 의해 대체될 수 있다). 본 명세서에서는 하나의 컴포넌트로서 설명되지만, 펌프(111)는 일부 실시예들에서 복수의 펌핑 컴포넌트(예를 들어, 혈액 또는 다른 유체들을 추출하고 반환하기 위한 펌프들의 쌍, 또는 공통 유체 시스템 내의 다수의 펌프)를 포함할 수 있다는 것을 이해해야 한다.
다양한 연결들(122, 124, 126 및 128)은 각각 다양한 실시예들에서 유선 또는 무선 연결들일 수 있다. 더욱이, 연결들(122, 124, 126 및 128) 중 일부 또는 전부는 PIVA-통합형 유체 소스(140) 또는 PIVA 디바이스(130)와 같은 디바이스들 내부에 있을 수 있다. PIVA 디바이스(130)는, 환자(102)의 PIVA 모니터링을 수행하기 위해 IV 튜브(104)에 부착되거나 그 내에 부착될 수 있는 디바이스에 압력 센서(112) 및 분석 컴포넌트(114)를 (연관된 연결들과 함께) 통합할 수 있다. PIVA-통합형 유체 소스(140)는 유체 흐름을 제어하는데 있어서 환자(102)의 PIVA 모니터링을 이용하도록 구성된 컴퓨터로 제어되는(computer-controlled) 유체 저장소 또는 펌프를 포함할 수 있다. PIVA 디바이스(130)와 같이, PIVA-통합형 유체 소스(140)는, 유체 소스(110) 및 모니터(120)와 함께(연관된 연결들과 함께) 압력 센서(112) 및 분석 컴포넌트(114)를 포함할 수 있다. 대안적인 실시예들은 대안적인 구성들에서 추가적인, 더 적은, 또는 대안적인 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
도 2a 내지 도 2c는 예시적인 PIVA 시스템(100)의 일부 기능들을 구현하기 위한 PIVA 디바이스(130)의 예시적인 실시예들의 블록도들을 도시한다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 예시적인 PIVA 디바이스(130)는 Y-커넥터 또는 T-커넥터의 하나의 브랜치에서와 같이 IV 튜브(104)의 스퍼(104A)에 부착하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 예시적인 PIVA 디바이스(130)는 도 2b에 도시된 바와 같이 IV 튜브(104)의 말단 단부에 부착하도록 구성될 수 있다. 이러한 실시예들에서, PIVA 디바이스(130)는 IV 튜브(104)의 말단 부분을 캡핑할 수 있어, 유체 소스(110)가 동일한 IV 튜브(104)를 통해 말초 정맥(108)에 연결되지 않게 된다. 물론, 유체 소스는 다른 IV 튜브 및 다른 정맥 액세스 디바이스를 통해 환자(102)에 유체들을 제공하도록 다른 방식으로 연결될 수 있다. 추가 실시예들에서, PIVA 디바이스(130)는 도 2c에 도시된 바와 같이 IV 튜브(104)의 외부에 부착되도록 구성될 수 있다. 그러한 실시예들에서, PIVA 디바이스(130)의 하나 이상의 센서는 말초 정맥(106) 또는 IV 튜브(104)의 내부와 유체 연결되지 않고도, PVP를 모니터링할 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, PIVA 디바이스(130)는 도 2a 내지 도 2b에 도시된 바와 같이, 감지 부분이 IV 튜브(104) 내의 유체와 접촉하도록 배치된 압력 센서(112)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 압력 센서(112)(또는 대안적인 센서)는 대신에 도 2c에 도시된 바와 같이 IV 튜브(104) 외부에 있을 수 있다. 그러나, 압력 센서(112)는 말초 정맥(108) 내의 압력과 연관된 물리적 현상을 모니터링하도록 배치된다. 이러한 물리적 현상은 IV 튜브(104) 내의 압력, IV 튜브(104)의 팽창 또는 수축, IV 튜브(104) 내의 사운드, IV 튜브(104)의 진동들, 또는 다른 유사한 현상들을 포함할 수 있다. 압력 센서(112)는 시스템 버스(138)를 통해 마이크로프로세서(132)에 전기적으로 통신가능하게 연결될 수 있다. 마이크로프로세서(132)(MP)는 시스템 버스(138)를 통해 프로그램 메모리(134) 및 통신 유닛(136)(COMM UNIT)에 추가로 통신가능하게 연결될 수 있다. 프로그램 메모리(134)는, 압력 센서(112)로부터의 전자 압력 신호를 평가하고, 환자 정보(예를 들어, 혈액량 메트릭들)를 결정하고, 결정된 환자 정보에 대한 적절한 응답들을 결정하고, 통신 유닛(136)을 제어하여 연결들(124 또는 126)을 통해 유체 소스(110) 또는 모니터(120)와 전자적으로 통신하기 위해, 마이크로프로세서(132)에 의해 실행될 수 있는 실행가능한 명령어들을 저장하는 비일시적, 비휘발성 메모리(예를 들어, 플래시 메모리)일 수 있다. 프로그램 메모리(134)는 응답 유닛(116) 또는 평가 유닛(118)에 대응하는 소프트웨어 모듈들과 같은, 분석 컴포넌트(114)의 유닛들 또는 서브유닛들에 대응하는 복수의 루틴, 스크립트, 또는 모듈을 저장할 수 있다.
통신 유닛(136)은 연결들(124 또는 126)을 통해 모니터(120) 또는 유체 소스(110)와 PIVA 디바이스(130) 사이에서 전자 데이터를 전송 및 수신하도록 구성된 하드웨어 컴포넌트일 수 있다. 연결들(124 및 126)은 PIVA 디바이스(130)를 위한 전력을 획득하기 위해 사용될 수 있는 예시적인 PIVA 디바이스(130)에서 유선 연결들인 것으로 도시된다. 대안적으로, 다른 전력 연결 또는 배터리(도시되지 않음)가 PIVA 디바이스(130)에 전력을 제공할 수 있다. 별개의 유선 연결들로서 도시되지만, 연결들(124 및 126)은 별개의 또는 조합된 유선 또는 무선 연결들일 수 있다. 연결들(124 및 126)은 펌프(111)를 포함할 수 있거나 그의 일부일 수 있는, 유체 소스(110) 또는 모니터(120)의 통신 컴포넌트와 통신할 수 있다. 이러한 통신들은 압력 센서(112)에 의해 생성되는 원시(raw) 데이터, 압력 센서(112)에 의한 측정들에 관련된 처리된 데이터, 아래에 설명되는 방법들에 따라 분석된 데이터, 또는 분석된 데이터에 기초하여 결정된 경고 신호들 또는 제어 커맨드들을 포함할 수 있다. 그 후, 유체 소스(110) 또는 모니터(120)는 예시적인 PIVA 디바이스(130)로부터의 통신들에 기초하여 적절한 액션을 취하거나 적절한 정보를 제시할 수 있다.
도 3은 PIVA 시스템(100)을 사용하여 PVP에 기초하여 환자(102)의 상태를 측정 및 분석하기 위한 예시적인 PIVA 측정 및 분석 방법(300)의 흐름도를 도시한다. 방법(300)은 환자 혈압, 혈액량, 호흡, 위치 또는 움직임, 또는 전신 혈관 저항과 관련된 메트릭들과 같은 다양한 환자 상태 메트릭들을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 방법(300)은 압력 센서(112)로부터의 전자 압력 신호를 사용하여 평가 유닛(118)에 의해 수행될 수 있으며, 압력 센서(112)에 의한 그 전자 압력 신호의 생성은 일부 실시예들에서 방법(300)에 포함될 수 있다.
방법(300)은 환자(102)에 대한 PVP 데이터 신호를 측정하는 것으로 시작한다(블록 302). PVP 데이터 신호는, PVP와 연관된 물리적 현상에 기초하여 PVP를 표시하는 전자 압력 신호를 생성하기 위해 압력 센서(112)의 트랜스듀서를 사용하여 측정될 수 있다. 예를 들어, 이것은 IV 튜브(104) 내의 압력을 측정함으로써 달성될 수 있다. IV 튜브(104)가 정맥 액세스 디바이스(106)를 통해 환자(102)의 말초 정맥(108)과 유체 연결되기 때문에, 압력 센서(112)에 의해 측정된 IV 튜브(104) 내의 압력은 환자 PVP(즉, 말초 정맥(108) 내의 압력)와 연관된다. 시스템 PIVA(100)의 일부 실시예들에서, IV 튜브(104) 내의 압력은 말초 정맥(108) 내의 PVP와 상이할 수 있지만, IV 튜브(104) 내에서 측정된 압력은 그럼에도 불구하고 말초 정맥(108) 내의 PVP에 비례할 수 있다. 따라서, 측정된 PVP 데이터 신호는 원한다면 압력들 사이의 차이들을 보상하도록 조정될 수 있다. 예를 들어, 조정들은 온도, 유체 소스(110)에 의해 제공되는 유체 또는 환자의 혈액의 점도, 또는 IV 튜브(104)의 게이지 또는 강도에 기초하여 이루어질 수 있다. 조정되든 조정되지 않든 간에, 압력 센서(112)에 의해 측정된 PVP 데이터 신호는, 호흡 및 순환 사이클들과 연관된 주기적 압력 변화들, 및 환자 상태의 변화들을 나타낼 수 있는 비주기적 압력 변화들 둘 다를 포함하는, 시간 경과에 따른 압력 변화를 정확하게 나타낼 수 있다. 유사하게, IV 튜브(104)의 내부와 유체 접촉되지 않는 컴포넌트들에 의해 압력 센서(112)에 의해 생성되는 PVP 데이터 신호는 마찬가지로 환자(102)의 말초 정맥(108) 내의 압력의 표현을 제공한다. PVP 데이터 신호는 압력 센서(112)에 의해 생성된 전자 압력 신호일 수 있거나, 그로부터 도출된 데이터 신호일 수 있다. 대안적인 실시예들에서, PVP 데이터 신호는 그것이 생성됨에 따라 실시간으로 평가될 수 있거나, 그것이 이후의 분석을 위해 저장될 수 있다. PVP-관련 현상을 측정하기 위해 사용되는 컴포넌트들에 의존하여, PVP 데이터 신호는 아날로그로서(즉, 시간 세그먼트에 걸쳐 연속 함수 또는 곡선으로서) 또는 디지털 신호로서(즉, 별개의 시간들을 나타내는 이산 값들의 세트로서) 생성되거나 저장될 수 있다.
도 4a는 압력 센서(112)로부터의 전자 압력 신호일 수 있는 PVP 데이터 신호의 시간-도메인 표현의 예시적인 차트를 도시한다. 차트는 환자 심장박동과 연관된 압력에서의 주기적인 증가들 및 감소들을 나타내는 시간-도메인 PVP 신호(402)를 도시한다. 추가적으로, 시간-도메인 PVP 신호(402)는 환자 호흡의 결과로서 더 느린 주기적 변화를 나타낸다. 차트는 또한 시간-도메인 PVP 신호(402)에 대한 흡기 및 호기의 효과를 나타내는 호흡 곡선(404)을 도시한다. 흡기 동안의 폐들의 확장으로 인해, 말초 정맥 내의 측정된 압력은, 폐들의 부피가 감소되는 호기 동안보다 흡기 동안 더 높다. 혈액량 및 환자 움직임과 같은 다른 인자들은 PVP에 영향을 준다. 따라서, 시간-도메인 PVP 신호(402)는 주기적(예를 들어, 심박수 또는 호흡)과 비주기적(예를 들어, 움직임 또는 혈액 손실) 둘 다의 복수의 영향의 조합이다. 결과적인 시간-도메인 PVP 신호(402)는 다양한 소스들로부터의 노이즈를 포함할 것이기 때문에, 환자 상태의 표시들로서 역할을 할 수 있는 압력의 작은 변화들을 검출하는 것은 어려울 수 있다. 따라서, PIVA 기술들은 후술하는 바와 같이 PVP 데이터 신호의 주파수-도메인 평가를 이용한다. PVP 데이터 신호의 시간-도메인 표현이 데이터의 두드러진 특징들을 도시하기 위해 도 4a의 차트로서 그래픽으로 도시되지만, 이러한 데이터 신호의 차트 또는 다른 그래픽 표현을 생성할 필요가 없다는 것이 인식되어야 한다. 대신에, 일부 실시예들에서, PVP 데이터 신호는 시간 도메인 PVP 데이터 신호의 그래픽 표현을 생성하지 않고서, 평가 유닛(118)에 의해 처리되거나, 그래픽 표현은 평가와 별도로 사용자 리뷰를 위해 생성될 수 있다.
도 3으로 돌아가서, 측정된 PVP 데이터 신호로부터 복수의 데이터 값이 이어서 획득될 수 있다(블록 304). 평가 유닛(118)은 라이브 또는 저장된 PVP 데이터 신호의 값들을 샘플링하여 복수의 데이터 값을 획득할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터 값들은 시간 기간 동안 고정 간격들로 샘플링되어, 평가 윈도우 내의 복수의 데이터 값을 획득할 수 있으며, 이는 윈도우와 연관된 복수의 데이터 값을 일시적 또는 영구적 전자 데이터 스토리지에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 추가의 실시예들에서, 다수의 평가 윈도우에 대한 데이터가 획득될 수 있어, 각각의 평가 윈도우가 복수의 데이터 값을 포함한다. 예를 들어, 동시적 시간 기간들은 별개의 평가 윈도우들로서 식별될 수 있거나, 평가 윈도우들은 개재 기간(intervening period)에 의해 분리된 시간 기간들로서 식별될 수 있다(예를 들어, 20-초 평가 윈도우들이 매 분마다 시작하고, 따라서 40-초 개재 기간들에 의해 분리됨). 평가 유닛(118)이 라이브(연속적으로 업데이트하는) PVP 데이터 신호의 값들을 샘플링할 때, 일부 실시예들에서, 평가 윈도우는 고정된 지속기간의 시간 기간들을 커버하면서 새로운 데이터 값들을 획득하기 위해 수시로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 평가 윈도우는 새로운 샘플 데이터 값들을 추가하고, 압력 센서(112)로부터 가장 최근의 PVP 데이터의 고정된 지속기간(5초, 10초, 20초 등)의 윈도우를 유지하기 위해 가장 오래된 샘플 데이터 값들을 제거하는 것에 의해 반복적으로 업데이트될 수 있다. 평가 유닛(118)이 새로운 샘플 데이터 값들의 업데이트들을 주기적으로 획득하는 경우, 새로운 데이터 값이 수신될 때마다 윈도우가 업데이트될 수 있고(그리고 아래에 설명되는 변환 및 평가가 업데이트된 윈도우에 대해 수행될 수 있다). 대안적인 실시예에서, 복수의 데이터 값은 아날로그 전자 장비(평가 유닛(118)의 일부일 수 있음)에 의해 획득 및 분석될 수 있는 아날로그 PVP 데이터 신호의 연속 값들에 대응할 수 있다.
복수의 데이터 값으로부터, 평가 유닛(118)은 복수의 데이터 값에 대응하는 주파수-도메인 데이터를 생성한다(블록 306). 이것은 PVP 신호의 주파수-도메인 표현을 생성하기 위해 시간-도메인 PVP 신호를 나타내는 복수의 데이터 값에 데이터 변환을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 평가 유닛(118)은 샘플링된 복수의 데이터 값에 고속 푸리에 변환(FFT)을 적용한다. FFT는 주기적으로(예를 들어, 매 10초마다, 매 분마다, 또는 매 2초마다, 평가 윈도우들을 중첩하거나 중첩하지 않고서) 적용될 수 있다. 주파수에 따라 로컬 최대값들을 식별할 수 있는 다른 분석 기술들, 예컨대 웨이브릿 변환, 자기상관, 또는 시간-도메인 세그먼트들에 걸쳐 신호 스펙트럼 에너지 콘텐츠를 시그널링하기 위한 기여들을 분리할 수 있는 다른 신호 분석 기술들이 고려된다. 주파수-도메인 데이터는 복수의 데이터 값에 기초하여 측정된 PVP 데이터 신호 내의 다양한 주파수 컴포넌트들의 크기를 나타내는 복수의 값을 포함할 수 있다. 이러한 값들은 별개일 수 있거나, 주파수들에 대응하는 크기들의 곡선의 일부일 수 있고, 곡선은 유한 수의 주파수들과 연관된 유한 수의 값들 간의 보간 또는 근사에 의해 생성될 수 있다. FFT 알고리즘들이 큰 효과에 사용될 수 있지만, 다른 시간-주파수 변환들 또는 신호들의 주파수 컴포넌트들을 분석하는 다른 기술들이 복수의 데이터 값을 평가하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 다른 푸리에 변환들에 부가하여, 평가는 측정된 PVP 데이터 신호의 시간-주파수 표현들 또는 웨이브릿 변환들을 포함할 수 있다.
도 4b는 도 4a의 시간 도메인에 나타낸 시간-도메인 PVP 신호(402)에 대응하는, PVP 데이터 신호의 주파수-도메인 표현의 예시적인 차트를 나타낸다. 차트는 주파수 곡선(406)에 의한 각각의 주파수 컴포넌트의 크기를 도시한다. 관례대로, 수평 축은 주파수를 나타내고, 수직 축은 크기를 나타낸다. 비록 차트가 예시적인 것이지만, 그 안에서 특정한 전형적인 특징들이 분간될 수 있다. 특히 관심을 끄는 것은 주파수들(FN)과 연관된 주파수 곡선(406)의 몇 개의 피크들(PN)이다. 피크들 간에서, 크기에서의 소수의 변동이 보여지며, 이는 예시적인 PIVA 시스템(100) 또는 환자(102)의 순환 시스템의 시스템에서의 노이즈 또는 아티팩트들과 연관된 시간-도메인 PVP 신호(402)의 소수의 컴포넌트(예를 들어, 측정 동안 환자의 움직임들, 또는 심방 및 대동맥 판막들의 개방들 및 폐쇄들)를 나타낼 수 있다. 도 4b에는 PVP 데이터 신호의 주파수-도메인 표현이 두드러진 특징들을 도시하기 위한 차트로서 도시되지만, 주파수-도메인 데이터의 차트 또는 다른 그래픽 표현을 생성할 필요가 없다는 것이 이해되어야 한다. 실제로, 바람직한 실시예들에서, 어떠한 그러한 그래픽 표현도 생성되지 않는다. 대신에, 주파수-도메인 데이터는 평가 유닛(118)에 의해 중간 프로세스로서 처리되고, 그 결과들은 시스템 또는 디바이스의 사용자에게 직접 제시되지 않는다. 일부 실시예들에서, 주파수-도메인 데이터는 일시적 또는 비일시적 메모리에 데이터 목록, 데이터 테이블, 또는 유사한 데이터 구조 내의 값들로서 저장될 수 있다.
통상적인 조건들 하에서, 최저 주파수(F0)를 갖는 피크(P0)는 환자(102)의 호흡수에 대응하고, 다음-최저 주파수(F1)를 갖는 피크(P1)는 환자(102)의 심박수에 대응한다. 심박수 주파수(F1)의 고조파 주파수들(FH)과 연관된 하나 이상의 고조파 피크(PH)가 일부 실시예들에서 식별될 수 있다. 이러한 고조파 피크들(PH)은 주파수 곡선(406)의 로컬 최대값들과 연관된다. 주파수 곡선(406)의 다음 2개의 피크들 (P2) 및 (P3)은 제1 고조파 주파수(F2) 및 제2 고조파 주파수(F3)에서의 심박수의 제1 고조파 및 제2 고조파와 연관된 주파수들에서 발생하는 고조파 피크들(PH)이다. 고조파들은 심박수 주파수(F1)의 고정된 배수들에서 발생하고, 배수들은 통상적으로 정수배들이다. 구체적으로, 실험 데이터는 제1 고조파 주파수(F2)가 심박수 주파수(F1)의 대략 2배이고, 제2 고조파 주파수(F3)가 심박수 주파수(F1)의 대략 3배임을 표시한다. 도시되지는 않았지만, 심박수의 제3 및 더 높은 고조파들과 연관된 추가적인 피크들이 일부 실시예들에서 식별될 수 있다. 추가 고조파 주파수들(F4, F5, ... FN)은 전형적으로 심박수 주파수(F1)의 대응하는 순차적 정수배들에서 발생한다. 고조파 주파수들과 연관된 피크들의 관측된 주파수들에 일부 변동이 존재하지만, 고조파 주파수 피크들은 전형적으로 심박수 주파수(F1)의 정수배들보다 위에 있거나 아래인 심박수 주파수의 값의 대략 10 퍼센트(즉, ±10%)의 범위 내에 있는 주파수들에서 발생하는 것으로 밝혀졌다. 피크들(PN)의 크기들 사이의 관계들은 변할 수 있지만, 심박수 주파수(F1)와 연관된 피크(P1)의 크기는 고조파 주파수들 (F2), (F3) 등과 연관된 피크들 (P2), (P3) 등의 크기들보다 커야 한다.
다시 도 3을 참조하면, 평가 유닛(118)은 또한 주파수 곡선(406)과 같은, PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 피크들(PN)에 대응하는 복수의 주파수(FN)를 추가로 식별한다(블록 308). 평가 유닛(118)은 먼저 주파수-도메인 PVP 신호 값들의 비교에 의해 PVP 신호의 주파수-도메인 표현에서 피크들(PN)을 표시하는 값들을 식별하고, 그 후 식별된 피크 값들(PN)과 연관된 대응하는 주파수들(FN)을 식별할 수 있다. 피크 값들(PN)을 결정하기 위해, 평가 유닛(118)은 로컬 최대값들의 상대 크기들의 비교, 각각의 피크 주위의 고정 또는 동적 주파수 대역들의 확립, 또는 로컬 최대값들에 대한 반치전폭의 비교 중 임의의 것 또는 전부에 기초한 방법들을 포함하는, 로컬 최대값들을 피크들로서 식별하기 위한 다양한 방법들 중 임의의 방법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 로컬 최대값을 추가로 식별하기 위해 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 세그먼트들을 분리하기 위해 대역 통과 필터가 사용될 수 있다. 이것은 고조파 피크들(PN) 및 대응하는 고조파 주파수들(FH)을 식별하는데 특히 유용할 수 있는데, 그 이유는 이러한 고조파들이 심박수 주파수(F1)의 정수배들에서 발생하기 때문이다. 일례로서, 심박수 주파수(F1)의 2배의 주파수를 중심으로 하고 심박수 주파수(F1)의 20 퍼센트의 대역폭을 갖는 대역 통과 필터는, 제1 고조파 피크(P2)를 포함하는 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 범위를 정의하기 위해 사용될 수 있다. 이어서, 제1 고조파 주파수(F2)는 이러한 범위 내에서 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 로컬 최대값과 연관된 주파수를 간단히 결정함으로써 식별될 수 있다. 이들 또는 다른 공지된 기술들을 사용함으로써, PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 피크들(PN)은 순환 시스템에서의 노이즈 또는 다른 소수의 현상으로부터 발생하는 다른 로컬 최대값과 구별될 수 있다.
피크들(PN)과 연관된 복수의 주파수(FN)가 식별되었다면, 평가 유닛(118)은 환자 상태의 하나 이상의 양태를 결정하기 위해 하나 이상의 주파수(FN)에서 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 크기들을 분석할 수 있다(블록 310). 이러한 분석은 하나 이상의 환자 상태 메트릭, 예컨대 혈액량 메트릭, 호흡량 메트릭, 환자 움직임 메트릭, 전신 혈관 저항 메트릭, 환자(102)에 대한 전신 혈관 저항(예를 들어, 평균 동맥압, 평균 정맥압, 심박출량) 등과 관련된 다른 메트릭을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 상태 메트릭들은 환자(102)의 다음의 혈류역학적 상태들: 저혈액량, 고혈액량, 또는 정상혈액량 중 하나를 표시하는 혈액량 메트릭을 포함할 수 있다. 환자(102)의 혈류역학적 상태들은 다양한 실시예들에서 환자 상태의 카테고리로서 또는 스코어로서 결정될 수 있다.
일부 환자 상태 메트릭들은 그와 연관된 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 크기들 또는 하나 이상의 주파수(FN)로부터 직접 결정될 수 있다. 예를 들어, 호흡 깊이는 호흡 주파수(F0)와 연관된 크기(즉, 호흡기 피크(P0)의 크기)에 기초하여 결정될 수 있거나, 혈액량 메트릭은 심박수 주파수(F1)와 연관된 크기(즉, 심박수 피크(P1)의 크기)에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 예로서, 환자 혈류역학적 상태(예를 들어, 저혈액량 또는 고혈액량)를 나타내는 혈액량 메트릭은, 환자의 혈류역학적 상태가 알려진 이전 시간에서의 크기(예를 들어, 수술 이전의 베이스라인 측정)로부터의 변화와 같은, 고조파 주파수(FH)와 연관된 고조파 피크(PH)의 크기 또는 크기에서의 변화로서 직접 측정될 수 있다. 또 다른 예로서, 심박수 가변성은 시간 경과에 따른 심박수 주파수(F1)의 변화들에 기초하여 또는 심박수 피크(P1)와 연관된 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 일부분의 폭(예를 들어, 반치전폭)을 측정함으로써 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 환자 상태 메트릭은 동일한 복수의 데이터 값에 기초하여(즉, 동일한 평가 윈도우에 대해) 상이한 주파수 피크들(FN 및 FM)과 연관된 크기들의 비교에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 전신 혈관 저항 또는 혈액량 스코어와 같은 환자에 대한 혈류역학적 메트릭을 결정하기 위해 제1 고조파 주파수들 F1 및 F2 및 심박수와 연관된 크기들의 비율이 사용될 수 있다. 이러한 비율들은 더 강건하고 더 정확한 환자 상태 메트릭들을 획득하기 위해 고조파 주파수들(FH)과 연관된 크기들을 정규화하는 데 특히 유용할 수 있다. 유사하게, 상이한 고조파 주파수들(예를 들어, F2 및 F3)과 연관된 PVP 신호의 주파수-도메인 표현의 크기들 사이의 비율들은 환자(102)의 혈류역학적 상태(예를 들어, 혈액량)를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 추가의 실시예들에서, 환자 상태 메트릭은 상이한 복수의 데이터 값에 대해(즉, 상이한 평가 윈도우들에 대해) 결정된 피크들(PN)의 동일한 하나 이상의 주파수(FN)와 연관된 크기들의 비교에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 시간 경과에 따른 심박수 주파수 F1과 연관된 절대 또는 상대 크기에서의 변화의 분석은 혈류역학적 메트릭을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 환자 상태에 관한 정보는 메모리에 저장되거나, 모니터(120)를 통해 사용자에게 제시되거나, 아래에 더 논의되는 응답들 중 임의의 것을 포함하는 응답(예를 들어, 알람을 제시하거나 유체 소스(110)의 동작을 제어하는 것)을 생성하고 구현하기 위해 응답 유닛(116)에 의해 사용될 수 있다.
추가 실시예들에서, 환자에 관한 추가 정보가 일부 환자 상태 메트릭들을 결정하는 데 사용될 수 있거나, 또는 이러한 추가 정보가 환자 상태 메트릭들과 함께 사용하기 위해 모니터링될 수 있다. 예를 들어, 환자 위치 또는 움직임에 관한 정보(예를 들어, 환자 움직임 메트릭)는 환자 상태 메트릭에 대한 컨텍스트를 제공하거나 환자 상태 메트릭을 보충하기 위해 별도로 모니터링될 수 있다. 이를 위해, 환자(102)의 위치들 또는 움직임들에 관한 데이터를 수집하는 추가적인 센서들(150)에 의해 추가적인 환자 메트릭들이 개별적으로 모니터링될 수 있다. 이러한 추가적인 환자 메트릭들은 환자 상태 메트릭에서의 변화들에 대한 응답들의 적절성을 검증하기 위해 평가될 수 있다. 따라서, 환자 상태 메트릭이, 추가적인 환자 메트릭이 환자 움직임을 나타내는 동시에 일시적 상태의 가능성을 표시하는 경우, 환자 상태 메트릭은 환자 움직임의 결과인 것으로 결정될 수 있어, 응답이 요구되지 않을 수 있다. 대안적으로, 추가적인 환자 메트릭이 보행 도움을 필요로 하는 환자에 대한 환자의 움직임 또는 운동을 표시하는 환자 상태 메트릭을 확인하는 경우, 환자가 도움 없이 걸으려고 시도하는 것일 수 있음을 담당자에게 경고하기 위해 알람이 생성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 추가적인 정보는 의사 또는 간호사에 의해 입력된 환자 상태 정보와 같은, 환자 상태 또는 제한들을 표시하는 정보를 포함할 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는, 펌프(111) 또는 다른 유체 소스(110)의 동작과 같은, 노이즈 아티팩트들을 포함하는 PVP 신호의 시간-도메인 표현들의 예시적인 차트들을 도시한다. 예시적인 차트들은 분석 컴포넌트(114)에 의해 수행될 수 있는 처리의 다양한 단계들 또는 타입들을 도시한다. 도 5a는 펌프(111)가 동작하고 있지 않은 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 비활성 세그먼트들(502I) 및 펌프(111)가 동작하고 있는 활성 시간 세그먼트들과 연관된 활성 세그먼트들(502A) 둘 다를 포함하는 PVP 데이터 신호(502)를 도시한다. PVP 데이터 신호(502)에 대한 펌프 활동의 효과를 보여주기 위해, 도 5a는 동일한 시간 스케일에서 펌프 제어 신호(504)를 차트화하는 것에 의해 펌프(111)의 동작을 추가로 도시한다. 펌프 제어 신호(504)는 단순화를 위해 이진 신호로서 예시되어 있으며, "1"의 값은 활동 펌핑을 표시하고 "0"의 신호는 비활동을 표시한다. 그러나, 대안적인 실시예들에서, 펌프 제어 신호들의 대안적인 타입들이 펌프(111)의 동작의 모드 또는 전력을 제어하기 위해 사용될 수 있다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 펌프(111)는 시간 t0과 시간 t1 사이의 제1 비활성 시간 세그먼트 동안 동작하고 있지 않아서, 이 시간 세그먼트 동안 PVP 신호(502)의 값들은 비활성 펌프 PVP 신호(502I)를 형성한다. 비활성 펌프 PVP 신호(502I)는 펌프(111)로부터의 간섭 없이 환자(102)의 순환 시스템에서의 압력에 대응하는 PVP 측정들을 나타낸다. 이와 같이, 비활성 펌프 PVP 신호(502I)는 전술한 시간-도메인 PVP 신호(402)와 유사하다. 따라서, 비활성 펌프 PVP 신호(502I)의 값들은 본 명세서에서 논의된 바와 같이 PIVA 또는 다른 주파수-도메인 방법에 따른 추가 분석을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 추가로 도시된 바와 같이, 펌프(111)는 제1 비활성 시간 세그먼트 바로 다음에 있는 시간 t1과 시간 t2 사이의 제1 활성 시간 세그먼트 동안 동작하고 있다. 제1 활성 시간 기간 동안의 PVP 신호(502)의 값들은 활성 펌프 PVP 신호(502A)를 형성하며, 그의 값들은 펌프(111)의 동작으로부터의 노이즈 아티팩트들을 포함한다. 이러한 활성 시간 세그먼트들의 노이즈 아티팩트들은 PIVA 및 다른 관련 분석을 억제하여, 추가 분석 전에 활성 펌프 PVP 신호(502A)를 제거, 대체 또는 조정하는 것이 유용하다. 펌프(111)가 동작하고 있지 않는 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)와 연관된 추가적인 제2 및 제3 비활성 시간 세그먼트들은 시간 t2와 시간 t3 사이와 시간 t4 및 시간 t5사이에서 추가로 도시된다. 펌프(111)가 동작하고 있는 활성-펌프 PVP 신호들(502A)과 연관된 추가적인 활성 시간 세그먼트가 시간 t3와 시간 t4 사이에서 도시된다. 활성 시간 세그먼트들 및 비활성 시간 세그먼트들은 예시적인 차트에서 시간 상 인접한 것으로서 도시되어 있지만, 일부 실시예들은 임의의 비활성 시간 기간의 일부도 임의의 활성 시간 기간의 일부도 아닌 전이 기간들을 포함할 수 있다.
도 5b는 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)만을 포함하는 예시적인 클리닝된 PVP 신호(508)를 도시한다. 예시적인 클리닝된 PVP 신호(508)는 활성 시간 세그먼트들과 연관된 데이터 값들을 단순히 제거함으로써 생성되어, 클리닝된 PVP 신호(508)에서 갭들(506)을 남길 수 있다. 활성 시간 세그먼트들을 제거하기 위해, 분석 컴포넌트(114)는 활성 시간 세그먼트들 또는 비활성 시간 세그먼트들 중 어느 하나 또는 둘 다 중 하나 이상을 먼저 식별할 수 있다. 일부 실시예들에서, (펌프 제어 신호(504)와 같은) 펌프(111)로부터의 정보는 활성 시간 세그먼트들 또는 비활성 시간 세그먼트들을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, 바람직한 실시예들에서, 분석 컴포넌트(114)는 PVP 신호(502)의 값들에 기초하여 활성 시간 세그먼트들 또는 비활성 시간 세그먼트들을 식별할 수 있다. 분석 컴포넌트(114)는 아래에 더 논의되는 바와 같이, PVP 신호(502)의 값들에서의 변화들 또는 값들의 크기들에 기초하여 활성 시간 세그먼트들 또는 비활성 시간 세그먼트들을 식별할 수 있다.
일단 생성되면, 클리닝된 PVP 신호(508)는 본 명세서에 설명된 방법들에 따라 직접 분석될 수 있거나, PVP 신호(508)는 추가로 주파수 도메인으로의 변환 전에 추가로 조정될 수 있다. 예를 들어, 클리닝된 PVP 신호(508)는 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)의 주기성에 기초하여 부분적으로 중첩하도록 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)을 정렬함으로써 갭들(506)을 제거하도록 조정될 수 있다. 다른 예로서, 도 5c에 도시된 바와 같이, 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)에 기초하여, 갭들(506)을 추정된 값들로 채우도록 클리닝된 PVP 신호(508)가 조정될 수 있다. 비활성 시간 세그먼트가 충분히 긴 지속기간의 것인 경우, 단일 비활성 시간 세그먼트와 연관된 비활성-펌프 PVP 신호(502I)는 환자 상태 메트릭들의 주파수-도메인 분석에 충분할 수 있지만, 비활성 시간 세그먼트들은 정확한 분석을 가능하게 하기 위해 너무 짧은 지속기간들의 것일 수 있다. 이러한 경우들에서, 대응하는 복수의 비활성 시간 세그먼트에 걸쳐 복수의 비활성 펌프 PVP 신호(502I)를 조합하는 것은 평가를 위한 더 많은 데이터를 제공함으로써 추가 분석을 용이하게 한다. 심지어 개별 비활성 시간 세그먼트들이 주파수 분석을 허용하기에 충분히 길 때에도, 추가적인 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 추가적인 데이터 값들을 추가함으로써 정확도가 개선될 수 있다.
도 5c는 갭들(506)을 채우기 위해 비활성 펌프 PVP 신호들(502I) 및 추정된 PVP 신호들(502E)을 포함하는 예시적인 조정된 PVP 신호(510)를 도시한다. 추정된 PVP 신호들(502E)의 값들은, 이하에서 더 논의되는 바와 같이, 클리닝된 PVP 신호(508)의 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)의 값들에 기초하여 추정될 수 있다. 갭들(506)을 추정된 PVP 신호들(502E)로 채움으로써, 결과적인 조정된 PVP 신호(510)는 일부 타입들의 추가 분석에 더 적합할 수 있다. 구체적으로, 조정된 PVP 신호(510)는 펌프(111)의 동작으로부터의 노이즈 아티팩트들 없이 포괄적인 시계열의 데이터를 나타내며, 이는 펌핑의 효과들에 대한 추가적인 조정 없이 분석될 수 있다. 조정된 PVP 신호(510)는, 펌프(111)에 관한 외부 데이터를 참조하지 않고, 측정된 PVP 신호(502)만으로부터 획득될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 따라서, 조정된 PVP 신호(510)를 생성하기 위해 펌프 동작의 시간들(예를 들어, 펌프 동작의 시간 기간들) 또는 펌프 동작의 특성들(예를 들어, 펌프 속도, 펌프량, 또는 펌프에 의해 생성되는 노이즈 아티팩트들의 모델들)에 관한 외부 데이터가 필요하지 않다.
도 5c는 활성 펌프 PVP 신호들(502A)을 제거함으로써 생성된 갭들(506)을 채우는 것만으로서 추정된 PVP 신호들(502E)을 도시하지만, 일부 실시예들은 전체 조정된 PVP 신호(510)를 추정하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 실시예들에서, 활성 펌프 PVP 신호들(502A) 및 비활성 펌프 PVP 신호들(502I) 둘 다는 조정된 PVP 신호(510)를 생성하기 위해 추정된 PVP 신호들(502E)로 대체될 수 있다. 이러한 접근법은 비활성 펌프 PVP 신호들(502I)의 측정된 값들을 추정된 PVP 신호들(502E)의 추정된 값들로 대체함으로써 일부 관점들에서 분석의 정확도를 감소시킬 수 있지만, 이 접근법은 활성과 비활성 시간 세그먼트들 사이의 경계들에서(즉, 시간 t1, t2, t3, 및 t4에서) 불연속성들을 제거함으로써 추가적인 분석을 더 용이하게 할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 불연속성은, 전이들을 평활화하기 위해 활성과 비활성 시간 세그먼트들 사이의 경계들 부근에서 발생하는 비활성 펌프 PVP 신호들(502I) 또는 추정된 PVP 신호들(502E) 중 하나 이상의 값들을 조정함으로써 해결될 수 있다. 어느 경우에나, 활성 펌프 PVP 신호들(502A)은 조정된 PVP 신호(510)로부터 배제되고 추정된 PVP 신호들(502E)로 대체된다.
도 6은 환자(102)의 PVP에 대응하는 신호로부터 의료 디바이스의 동작과 관련된 노이즈 아티팩트들을 제거하기 위한 예시적인 압력 신호 필터링 방법(600)의 흐름도를 도시한다. 필터링 방법(600)은 환자 상태 메트릭을 결정하기 위해 PVP 신호를 획득, 필터링 및 분석하기 위해 평가 유닛(118)에 의해 구현될 수 있다. 펌프(111), 다른 유체 소스(110) 또는 유사한 의료 디바이스의 동작으로부터의 노이즈 아티팩트들은 동작 동안 통상의 PVP 측정들을 불명료하게 할 수 있다. PIVA와 같은 분석적 방법들에 대해, 정확한 메트릭들을 획득하기 위해 추가 처리 이전에 이러한 노이즈 아티팩트들이 제거되거나 다른 방식으로 해결되어야 한다. 디바이스 노이즈 아티팩트들을 해결하는 다른 방법들과는 대조적으로, 필터링 방법(600)은 디바이스가 비활성인 경우 비활성 시간 기간들 및 디바이스 동작의 활성 시간 세그먼트들을 포함하는 PVP 신호로부터 활성 시간 세그먼트들과 연관된 신호 값들을 식별하고 제거한다. 이것을 하기 위해, (PVP 신호(502)와 같은) 시간-도메인 PVP 신호가 획득되고 처리되어 (활성-펌프 PVP 신호들(502A)과 같은) 활성 시간 세그먼트들과 연관된 신호 값들을 제거하여 필터링된 시간-도메인 PVP 신호(예컨대, 클리닝된 PVP 신호(508) 또는 조정된 PVP 신호(510))를 생성한다. 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 이어서 본 명세서에서 논의된 방법들에 따라 주파수 도메인으로 변환되고 분석되어 하나 이상의 환자 상태 메트릭을 결정할 수 있다.
필터링 방법(600)은 환자(102)의 말초 정맥 내의 압력과 연관된 측정들로부터 시간-도메인 PVP 신호를 획득함으로써 시작한다(블록 602). 본 명세서의 다른 곳에서 논의된 바와 같이, 시간-도메인 PVP 신호는 압력 센서(112)에 의해 직접 생성될 수 있거나 센서 측정들로부터 도출될 수 있다. 또한 본 명세서의 다른 곳에서 설명되는 바와 같이, 시간-도메인 PVP 신호는 압력 센서(112)를 모니터링함으로써 또는 저장된 PVP 데이터 신호에 액세스함으로써 획득될 수 있다. 일부 실시예들에서, 평가 유닛(118)은 트랜스듀서로부터의 데이터를 모니터링 및 기록하여 시간-도메인 PVP 신호를 생성할 수 있다. 시간-도메인 PVP 신호는 다음 각각 중 하나 이상을 포함할 수 있다: (i) 펌프(111)가 동작하고 있는 활성 시간 세그먼트들(즉, 활성적 펌핑) 및 (ii) 펌프(111)가 동작하고 있지 않는 비활성 시간 세그먼트들(즉, 활성적 펌핑하지 않음). 활성 시간 세그먼트들 및 비활성 시간 세그먼트들은 주기적으로 또는 비주기적으로 교대할 수 있다. 펌프(111)가 통상의 사용 과정 동안 활성 및 비활성 시간 세그먼트들 둘 다를 본질적으로 생성하는 그러한 방식으로 동작하도록 구성될 수 있지만, 활성 시간 세그먼트들은 펌프(111)가 활성 동작에 의해 노이즈 아티팩트들을 생성하고 있는 기간들인 반면, 비활성 시간 세그먼트들은 펌프(111)가 수동 또는 비활성 동작(예를 들어, 주기적 펌핑 사이의 휴지 기간)에 의해 상당한 노이즈 아티팩트들을 생성하고 있지 않는 기간들이다. 측정된 PVP의 추가 분석을 가능하게 하기 위해, 평가 유닛(118)은 활성 및 비활성 시간 세그먼트들을 식별하고 필터링할 수 있다.
따라서, 필터링 방법(600)은 활성 시간 세그먼트들 또는 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 시간-도메인 PVP 신호의 값들을 식별할 수 있다(블록 604). 평가 유닛(118)은 시간-도메인 PVP 신호의 값들에 기초하여 활성 시간 세그먼트들, 비활성 시간 세그먼트들, 또는 활성 및 비활성 시간 세그먼트들 둘 다를 자동으로 식별할 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 평가 유닛(111)은 시간-도메인 PVP 신호에 포함되지 않거나 또는 그로부터 도출되는 펌프(111)의 특성들 또는 동작 상태에 관한 추가적인 외부 정보(예를 들어, 이전에 결정된 펌프 동작 파라미터들 또는 펌프의 동작을 제어하는 제어 신호)를 참조하지 않고서, 시간-도메인 PVP 신호의 분석에만 기초하여 시간 세그먼트들을 식별할 수 있다. 따라서, 평가 유닛(118)은, 펌프(111)의 특성들, 구성 또는 설정들과 관계없이, 그리고 평가 유닛(118)에 대한 조정들 또는 그의 추가적인 구성을 요구하지 않고서, 동일한 방식으로 시간 세그먼트를 식별할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 평가 유닛(118)은 시간-도메인 PVP 신호의 값들의 크기들에 기초하여 또는 시간-도메인 PVP 신호의 값들의 크기들에서의 변화들에 기초하여 시간 세그먼트들을 자동으로 식별할 수 있다. 값들은 개별적으로 또는 복수의 값을 포함하는 세트들에서, 세트들에 적용되는 하나 이상의 세트 메트릭에 따라 분석될 수 있다.
시간-도메인 PVP 신호의 개별 값들에 대해, 복수의 값 각각은 값이 활성 시간 세그먼트 또는 비활성 시간 세그먼트 내의 시간과 연관되는지를 결정하기 위해 하나 이상의 임계 레벨과 비교될 수 있다. 예를 들어, 상위 임계 레벨 위의 값들은 활성 시간 세그먼트와 연관되는 것으로 식별될 수 있거나, 또는 하위 임계 레벨 아래의 값들은 비활성 시간 세그먼트와 연관되는 것으로 식별될 수 있다. 값들은 활성 및 비활성 시간 세그먼트들을 식별하기 위해 이러한 비교들에 기초하여 그룹화될 수 있다. 상위 및 하위 임계 레벨들은 일부 실시예들에서 동일할 수 있지만, 이들은 다른 실시예들에서 별개의 레벨들일 수 있다. 별개일 때, 값들이 활성 시간 세그먼트들 또는 비활성 시간 세그먼트들에 할당될 수 없는 불확정적 범위가 존재한다. 이러한 불확정 값들은 이러한 불확정 값들이 활성 시간 세그먼트들, 비활성 시간 세그먼트들 또는 전이 시간 세그먼트들에 속하는지를 결정하기 위해 주변 시간 세그먼트들에 기초하여 추가로 분석될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이상점 값들은 시간 상 그러한 이상점 값들을 둘러싸는(즉, 이상점 값에 선행하고 이상점 값에 후속하는) 값들에 기초하여 활성 또는 비활성 시간 세그먼트의 일부인 것으로서 폐기되거나 식별될 수 있다. 노이즈 아티팩트들을 더 완전하게 제거하기 위해, 필터링된 시간 도메인 PVP 신호를 생성할 목적으로 일부 실시예에서 전이 시간 세그먼트들이 활성 시간 세그먼트들로서 취급될 수 있다.
시간-도메인 PVP 신호의 값들 세트들에 대해, 각각의 세트는 세트가 활성 또는 비활성 시간 세그먼트와 연관되는지를 결정하기 위해 하나 이상의 세트 메트릭을 사용하여 분석될 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 각각의 세트는 시간 상 인접한 시간-도메인 PVP 신호의 값들을 포함하여, PVP 신호의 시계열의 값들을 형성한다. 따라서, 각각의 세트는 세트-특정 시간 기간과 연관되고 세트-특정 시간 기간 내의 시간들과 연관된 값들을 포함한다. 세트들의 세트-특정 시간 기간들은 고정된 지속기간들을 커버할 수 있거나, 가변 지속기간들의 것일 수 있고, 세트-특정 시간 기간들은 중첩되거나 중첩되지 않을 수 있다. 바람직한 실시예에서, 데이터의 후속 윈도우들은 50%만큼 서로 중첩한다. 세트들은 시간-도메인 PVP 신호로부터의 샘플링된 값들을 포함할 수 있거나, 세트들은 대응하는 세트들의 세트-특정 시간 기간들 내에서 시간들과 연관된 시간-도메인 PVP 신호의 모든 값들을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 세트-특정 시간 기간은, 시간-도메인 PVP 신호의 중단되지 않는 지속기간 동안 데이터가 이용가능한 분석 시간 기간 내의 모든 시간 기간들을 커버하는, 중첩되지 않지만 인접하는 세트들일 수 있어, 분석 시간 기간 동안 시간-도메인 PVP 신호의 각각의 값이 세트들 중 정확히 하나에 있게 된다. 따라서, 활성 또는 비활성 시간 세그먼트들은 세트들을 활성 또는 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 것으로서 식별함으로써 하나 이상의 세트의 컬렉션들로서 식별될 수 있다.
세트를 활성 또는 비활성 시간 세그먼트와 연관된 것으로서 식별하기 위해, 세트 내의 시간-도메인 PVP 신호의 값들은 하나 이상의 세트 메트릭을 사용하여 평가될 수 있다. 세트 메트릭들은 평균 값, 최대 값, 최소 값, 최대 값과 최소 값 사이의 거리, 값들 사이의 평균 변화(또는 그 절대 값), 세트의 분산, 또는 세트 내의 값들의 다른 메트릭을 결정하는 함수들을 포함할 수 있다. 세트-메트릭이 세트의 값들을 평가함으로써 결정되었다면, 세트-메트릭은 세트-메트릭과 연관된 세트-임계 레벨에 대해 비교되어, 세트를 활성 시간 세그먼트 또는 비활성 시간 세그먼트와 연관된 것으로서 식별할 수 있다. 예를 들어, 세트들은, 세트-메트릭이 세트-메트릭에 대한 세트-임계 레벨 위일 때 활성 시간 세그먼트들과 연관된 것으로서 식별될 수 있거나, 또는 세트-메트릭이 세트-메트릭에 대한 세트-임계 레벨 아래일 때 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 것으로서 식별될 수 있다.
일부 실시예들에서, 세트-메트릭은 변화율과 같은 세트 내의 값들 사이의 변화들을 결정할 수 있다. 이러한 변화율은 평균 변화율, 최대 변화율, 또는 값들 사이의 변화들의 다른 측정치들일 수 있다. 활성 펌핑의 시작 또는 정지와 연관된 임계값에 대한 비교에 의해 활성 또는 비활성 시간 세그먼트들의 시작 시간들 또는 종료 시간들을 결정하기 위해 값들 사이의 변화들 또는 변화율들에 관한 세트-메트릭들이 사용될 수 있다. PVP는 펌프(111)가 활성 시간 세그먼트의 시작에서 활성 펌핑을 시작할 때 급증하고, 펌프(111)가 활성 시간 세그먼트의 끝에서 활성 펌핑을 정지할 때, 급하게 강하할 수 있다. 따라서, 시간-도메인 PVP 신호의 값들에서의 크고 빠른 변화들이 활성 및 비활성 시간 세그먼트들의 시작들 또는 끝들을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 활성 시간 세그먼트의 시작 시간은 변화 또는 변화율 세트-메트릭이 펌핑 시작 임계값 위인 것을 결정함으로써 식별될 수 있고, 비활성 시간 세그먼트의 시작 시간은 변화 또는 변화율 세트-메트릭이 펌핑 정지 임계값 아래인 것을 결정함으로써 식별될 수 있다. 이어서, 활성 및 비활성 시간 세그먼트들은 그러한 시작 또는 종료 시간들에 기초하여 식별될 수 있다.
활성 및 비활성 시간 세그먼트들이 시간-도메인 PVP 신호에서 식별되면, 평가 유닛(118)은 필터링된 시간-도메인 PVP 신호를 생성할 수 있다(블록 606). 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 (도 5c에 예시된 바와 같이) 추정된 PVP 신호들(502E)을 갖는 조정된 PVP 신호(510)일 수 있거나, 대신에 (도 5b에 도시된 바와 같이) 활성 펌프 PVP 신호들(502A)을 단순히 제거하는 클리닝된 PVP 신호(508)일 수 있다. 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 시간-도메인 PVP 신호에 기초하여 생성되고 활성 시간 세그먼트들과 연관된 시간-도메인 PVP 신호의 값들을 배제한다. 노이즈 아티팩트들 자체를 추정하고 제거함으로써 펌프 노이즈 아티팩트들을 보정하려고 시도하는 다른 방법들과는 대조적으로, 필터링 방법(600)은 펌프(111)가 동작하고 있지 않았다면 PVP 신호가 어떤 것이었을지를 추정한다.
특정 실시예들에서, 펌프(111)와 분석 컴포넌트(114) 사이에 통신 양태가 존재하며, 이는 노이즈 신호의 제거에 관한 스마트한 상호작용들을 허용한다. 구체적으로, 예를 들어, 펌프(111)가 펌프 오동작과 같은 내부 문제를 식별하는 경우, 펌프(111)는 시스템에 내부 문제를 알릴 수 있다. 펌프의 내부 문제를 인식하게 되는 것에 응답하여, 시스템은 시간 기간 동안 측정들을 중단하는 것, 경고를 디스플레이하는 것, 또는 임의의 다른 관련된 예방 조치와 같은 예방 조치들을 취할 수 있다.
클리닝된 시간-도메인 PVP 신호(508)에서 전술된 바와 같이, 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 시간-도메인 PVP 신호로부터 하나 이상의 식별된 활성 시간 기간과 연관된 값들을 제거함으로써 생성될 수 있다. 시간-도메인 PVP 신호가 순차적 시계열의 이산 값들을 포함하는 경우, 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 그들의 대응하는 시간들에 의해 활성 시간 세그먼트 내에 속하는 것으로서 식별된 그 값들을 제거함으로써 생성될 수 있고, 그에 의해 비활성 시간 세그먼트들 내에 속하는 시간들에 대응하는 하나 이상의 순차적 시계열의 이산 값들을 남긴다. 일부 실시예들에서, 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 추가 분석 전에 추가로 조정되거나 정규화될 수 있다. 예를 들어, 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 나머지 값들은 필터링된 시간-도메인 PVP 신호에서의 갭들(예컨대, 갭들(506))을 갖는 것을 회피하기 위해 함께 스티칭될 수 있다. 이를 위해, 복수의 비활성 시간 세그먼트 각각 내의 대응하는 값들이 식별될 수 있고, 비활성 시간 세그먼트들은 이 식별된 대응하는 값들을 정렬함으로써 조합될 수 있다. 따라서, 하나의 비활성 시간 세그먼트의 시작은, 사이클들(즉, 환자의 심장 사이클들)이 정렬되도록 선행하는 비활성 시간 세그먼트의 끝과 정렬될 수 있다. 이는 중단되지 않은 필터링된 시간-도메인 PVP 신호를 생성하기 위해 비활성 시간 세그먼트들 중 하나 또는 둘 다의 중첩하는 값들을 제거하거나 혼합하는 것을 추가로 필요로 할 수 있다.
조정된 PVP 신호(510)에서 전술된 바와 같이, 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 대안적으로, 하나 이상의 식별된 활성 시간 기간과 연관된 값들을 대체 값들로 대체함으로써 생성될 수 있다. 대체 값들은 시간-도메인 PVP 신호에서의 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 값들에 기초하여 결정된다. 따라서, 필터링된 시간-도메인 PVP 신호는 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 시간-도메인 PVP 신호의 값들을 활성 시간 세그먼트들에 대한 대체 값들과 조합하는 것에 의해 생성되어, 중단되지 않은 신호 또는 값들의 시간 시퀀스를 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 대체 값들은 회귀 분석, 주요 컴포넌트 분석, 또는 유사한 기술들에 의해 결정된 모델에 기초하여 활성 시간 세그먼트들에 대한 값들을 추정함으로써 생성될 수 있다. 모델 파라미터들은 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 값들에 대해 보통 최소 제곱 회귀(ordinary least squares regression)에 의해 추정될 수 있다. 그러나, 바람직한 실시예들에서, 모델은 비활성 시간 세그먼트들과 연관된 값들에 대한 최소 큐브 회귀에 의해 추정될 수 있고, 이는 많은 상황들 하에서 PVP 신호들에 대한 개선된 결과들을 생성한다. 일부 실시예들에서, 대체 값들은 비활성 시간 세그먼트 값들과 대체 값들 사이의 전이들을 평활화하기 위해 활성 시간 세그먼트와 비활성 시간 세그먼트 사이의 경계들 근처에서 조정될 수 있다. 추가의 실시예들에서, 대체 값들은 활성 및 비활성 시간 세그먼트들 양자 모두에 대해 추정될 수 있고, 이 경우 양자 모두의 값들은 추정된 대체 값들에 의해 대체되어 필터링된 시간-도메인 PVP 신호를 생성할 수 있다. 이러한 필터링된 시간-도메인 PVP 신호들은, 그러한 신호들이 활성 및 비활성 시간 세그먼트들 사이의 경계들에서 신호의 브레이크들 또는 불연속들을 회피한다는 점을 고려하면, 일부 경우들에서 유익할 수 있다.
일단 필터링된 시간-도메인 PVP 신호가 (위에서 논의된 평가 윈도우들과 같은) 하나 이상의 시간 기간 동안 생성되었다면, 평가 유닛(118)은 하나 이상의 필터링된 시간-도메인 PVP 신호로부터 주파수-도메인 PVP 데이터를 생성함으로써 데이터를 추가로 분석할 수 있다(블록 608). 본 명세서의 다른 곳에서 논의된 것과 유사한 방식으로, 펌프(111)의 동작으로부터 노이즈 아티팩트들을 제거하기 위해 필터링한 후 주파수-도메인에서의 PVP의 표현으로서 주파수 도메인 PVP 데이터를 생성하기 위해 (FFT와 같은) 시간-주파수 변환이 필터링된 시간-도메인 PVP 신호들에 적용될 수 있다. 이러한 주파수-도메인 PVP 데이터는 하나 이상의 필터링된 시간-도메인 PVP 신호와 연관된 주파수 분포들로서 생성될 수 있다. 필터링된 시간-도메인 PVP 신호를 사용하여 주파수-도메인 PVP 데이터를 생성함으로써, 펌프 동작에 의해 생성된 노이즈 아티팩트들에도 불구하고, 순환적으로 동작하는 펌프들(111)에 연결된 환자들에 대해 PVP가 분석될 수 있다. 펌프(111)가 환자의 순환 시스템에 직접 연결되는 경우, 본 명세서에 설명된 방법들은 비활성 시간 세그먼트들이 (예를 들어, Baxter International Inc.에 의해 생산된 SIGMA Spectrum® 주입 시스템과 같은 주입 펌프를 사용하여 통상적인 심박수 및 호흡수를 갖는 대부분의 성인 환자들의 경우 대략 250cc/분과 같이) 신뢰성있는 필터링을 하기에 너무 짧고 너무 드물게 되는 포인트까지의 동작의 속도들에서의 분석을 가능하게 한다. 그 다음, 주파수-도메인 데이터는 하나 이상의 환자 상태 메트릭을 결정하기 위해 추가로 분석될 수 있다(블록 610). 이러한 주파수-도메인 분석은 본 명세서의 다른 곳에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 주파수 피크들(FN)의 크기들 또는 주파수들의 분석을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 환자 상태 메트릭들에서의 변화들을 결정하기 위해 주파수-도메인 PVP 데이터를 비교하는 것을 포함할 수 있다.
특정 실시예들에서, 본 발명을 실시하기 위해 사용되는 하드웨어는 위상 및 진폭 차이들에 기초하여 순방향 및 역방향 전파하는 파들(예를 들어, IV 대 펌프(111) 신호)을 찾기 위해 멀티-트랜스듀서 셋업을 포함한다. 예를 들어, 시스템은 2개 이상의 센서와 같은 복수의 센서를 포함할 수 있다. 펌프-근접 센서가 펌프(111)에 더 가깝게 위치될 수 있다; 제2 센서는, 환자 상의 말초 위치 근처에서와 같이, 펌프(111)로부터 더 멀리 위치될 수 있다. 제2 센서에서 노이즈를 식별하기 전에, 펌프-근접 센서에서 노이즈를 식별함으로써, 시스템은 노이즈가 환자에 의해 발생된 것(patient generated)이 아니라 펌프에 의해 생성된 것(pump-generated)이었음을 긍정적으로 식별할 수 있다. 특정 실시예들에서, 추가적인 하드웨어는 디지털 분석 이전에 비-생리적 신호들을 감산하거나 제한하도록 구성되는 감쇠 챔버 및/또는 튜빙을 포함한다. 예를 들어, 인-라인 신호 감쇠기. 특정 실시예들에서, 추가적인 하드웨어는, 펌프 신호의 감산을 가능하게 하기 위해, 그 사이에 댐핑 챔버가 배치되어 있는 다수의 센서를 포함한다. 특정 실시예들에서, 추가 센서들은, 유체 상태를 결정하기 위해, 높은 고조파들에 대한 입력으로서, 심박수 및/또는 호흡수와 같은 다른 생리학적 특성들을 측정할 수 있다.
도 7은 상이한 시간들과 연관된 PVP 신호들의 주파수-도메인 표현들의 비교에 기초하여 환자 상태에서의 변화들을 식별하기 위한 예시적인 PIVA 비교 방법(700)을 예시한다. PIVA 비교 방법(700)은 평가 유닛(118) 및 응답 유닛(116)에 의해 구현되어 시간 기간들 사이의 환자 상태에서의 변화들을 결정하고 이에 응답할 수 있다. 예를 들어, 평가 유닛(118)은 혈압, 혈액량, 호흡, 위치 또는 움직임, 또는 전신 혈관 저항과 같은 환자 메트릭들에서의 변화들을 결정하기 위해 다수의 시간 기간 동안 수신된 전자 압력 신호들에 기초하여 PVP의 주파수-도메인 표현들을 결정하고 비교할 수 있다. 구체적으로, 평가 유닛(118)은 응답 액션들을 결정하고 구현하기 위해 응답 유닛(118)에 의해 사용될 수 있는 환자 상태에서의 변화들을 식별하기 위해 각각의 시간 기간 동안 결정되는 주파수 분포들에서의 피크들(PN)의 주파수들(FN)과 연관된 상대적 또는 절대적 크기들을 비교할 수 있다.
예시적인 방법(700)은 제1 시간 기간과 연관된 제1 주파수 분포를 획득하는 것(블록 702) 및 제2 시간 기간과 연관된 제2 주파수 분포를 획득하는 것(블록 704)에 의해 시작한다. 제1 및 제2 주파수 분포들 각각은 전술한 바와 같이 방법(300) 또는 필터링 방법(600)에 의해 PVP 데이터 신호로부터의 복수의 데이터 값에 대응하는 주파수-도메인 데이터로서 생성될 수 있다. 위에 논의된 바와 같이, 제1 및 제2 시간 기간들은 제1 및 제2 평가 윈도우들에 대응할 수 있고, 각각의 평가 윈도우는 평가 유닛(118)에 의해 샘플링되거나 수신된 복수의 데이터 값과 연관된다. 제1 평가 윈도우 및 제2 평가 윈도우 각각에 대한 데이터 값들은, 위에서 논의된 바와 같이, 주파수 분포들을 생성하기 위해 평가 유닛(116)에 의해 필요할 때까지, 휘발성 또는 비휘발성 메모리에 저장될 수 있다. 대안적으로, 주파수 분포들 또는 그와 연관된 정보(예를 들어, 주파수 피크들 및 연관된 크기들)는 비교를 위해 직접 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제1 및 제2 주파수 분포들은 미리 결정된 간격에 의해 분리된 시간들에서 시작하는 고정된 지속기간의 시간 기간들 동안 센서(112)로부터의 PVP 신호들의 주파수-도메인 표현일 수 있다. 예를 들어, 방법(700)은 환자 모니터링 동안 제1 및 제2 평가 윈도우들에 대해 생성된 주파수 분포들의 주파수 피크들(FN)의 크기들을 비교함으로써 환자(102)의 실시간 모니터링 동안 수시로(즉, 주기적으로 또는 새로운 PVP 데이터가 이용가능하게 될 때) 구현될 수 있다. 제1 및 제2 기간들은 부분적으로 중첩하고 있거나, 시간 상 인접하거나, 개재 기간에 의해 분리될 수 있다.
평가 유닛(116)은 다음으로 환자 상태를 결정하기 위한 관심있는 하나 이상의 피크를 식별할 수 있다(블록 706). 관심있는 피크들은 제1 및 제2 주파수 분포들 중 어느 하나 또는 둘 다에서 식별될 수 있다. 일부 경우들에서, 관심있는 하나 이상의 피크는, 제1 주파수 분포 또는 추가적인 이전 주파수 분포일 수 있는, 환자(102)에 대해 생성된 베이스라인 주파수 분포에서 피크들(PN)에 기초하여 결정될 수 있다. 베이스라인 주파수 분포는, 예를 들어, 추후 환자 상태 모니터링을 위한 베이스라인을 확립하기 위해 스케줄링된 수술 이전에 결정될 수 있다. 관심있는 피크들은 호흡 주파수(F0) 또는 심박수 주파수(F1)를 식별하는 것에 의해서와 같이, 연관된 주파수들(FN)에 기초하여 식별될 수 있다. 일부 실시예들에서, 관심 피크들은 제1 고조파 주파수(F2) 및 제2 고조파 주파수(F3)와 연관된 피크들 (P2) 및 (P3)과 같은, 복수의 그러한 피크를 포함할 수 있다. 일부 상태들 하에서, 모든 관심있는 피크들이 둘 다의 주파수 분포들에서 식별가능할 수 있는 것은 아니다. 예를 들어, 순환 시스템의 급성 고장 동안, 전신 혈관 저항은 뚜렷하게 감소할 수 있고, 고조파 주파수들(F2, F3, ... FN)과 연관된 피크들은 식별가능하지 않을 수 있다. 따라서, 고조파 주파수들(F2, F3, ... FN)과 연관된 피크들은 제1 주파수 분포에서는 식별가능하지만 제2 주파수 분포에서는 식별가능하지 않을 수 있다. 그럼에도 불구하고, 고조파 주파수들(F2, F3, ... FN)에서의 주파수 분포들의 크기에서의 변화는 제1 및 제2 주파수 분포들의 비교에 의해 결정될 수 있다.
식별된 관심있는 하나 이상의 피크에 기초하여, 평가 유닛(116)은 제1 및 제2 주파수 분포들의 비교에 의해 환자 상태(또는 환자 상태에서의 변화)를 추가로 결정할 수 있다(블록 708). 환자 상태를 결정하는 것은 제1 및 제2 주파수 분포들 사이의 동일한 하나 이상의 주파수(FN)와 연관된 크기들의 비교, 제1 및 제2 주파수 분포들 사이의 주파수들과 연관된 복수의 크기의 함수의 값들의 비교(예를 들어, 피크 크기들의 비율들의 비교), 제1 및 제2 주파수 분포들 사이의 하나 이상의 피크(PN)와 연관된 주파수들(FN)(예를 들어, 호흡수 주파수 또는 심박수 주파수에서의 변화)의 비교, 또는 환자 상태와 연관된 다른 메트릭들의 비교를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 환자 상태는 임계 레벨을 넘어서는 메트릭에서의 변화에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 주파수 분포에서의 심박수 주파수(F1)와 연관된 대응하는 크기의 80% 미만으로의, 제2 주파수 분포에서의 심박수 주파수(F1)와 연관된 크기의 감소는 환자(102)에서의 저혈액량을 표시할 수 있다. 또 다른 예로서, 심박수 주파수(F1)와 연관된 크기가 변하는지 및 어떻게 변하는지에 의존하여, 미리 결정된 임계값을 넘어서는, 제1 및 제2 주파수 분포들 사이의 심박수 주파수(F1)와 연관된 크기에 대한 제1 고조파 주파수(F2)와 연관된 크기의 비율의 감소는, 고혈액량 또는 저혈액량을 표시할 수 있다. 특히 관심있는 비교들은 본 명세서에서의 다른 곳에서 추가로 상세히 논의된다.
고조파 주파수들(FH) 중 하나 이상을 수반하는 비교는 환자 혈류역학적 상태 또는 혈액량에 관련하여 특히 관심있는 것이다. 고조파 주파수들(FH)과 연관된 주파수 분포 값들이 심박수 주파수(F1)와 연관된 값들보다 혈액량에서의 변화들에 더 민감하기 때문에, 고조파 주파수들(FH)과 연관된 값들에서의 변화들을 모니터링하는 것은 환자 혈류역학적 상태의 더 이르거나 더 명확한 표시를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 고조파 주파수(F2)(또는 다른 고조파 주파수)와 연관된 주파수 분포의 값의 크기에서의 급격한 증가 또는 감소는, 동시에 동일한 환자의 심박수 주파수(F1)와 연관된 값들에서의 대응하는 변화보다 더 현저할 수 있다. 따라서, 고조파 주파수들(FH)을 사용하여 혈액량 메트릭들이 생성될 수 있다. 그러한 메트릭들은 고조파 주파수들(FH)의 함수들, 고조파 주파수들(FH)의 주파수 값들의 비율들, 고조파 주파수들(FH)과 연관된 크기들, 고조파 주파수들(FH)과 연관된 크기들의 비율들, 또는 이들중 임의의 것에서의 변화들로서 결정될 수 있다. 이러한 변화들은 현재 값들 이전에 시간 상 고정된 간격으로 이전에 결정된 값에 대해 또는 베이스라인에 대해 측정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 고조파 주파수들(FH)과 연관된 주파수들 또는 크기들은 호흡수 주파수(F0) 또는 심박수 주파수(F1)와 연관된 주파수들 또는 크기들과 같은, 다른 관련 값들에 대해 비교될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 고조파 주파수(FH)는 심박수 주파수(F1)에 대한 비교에 의해 정규화될 수 있다. 이러한 정규화된 값은 크기들의 비율로서 결정될 수 있고 환자(102)의 혈류역학적 상태를 평가하기 위한 혈액량 메트릭으로서 사용될 수 있다. 하나 이상의 고조파 주파수(FH)의 주파수 및 크기 값들에 적어도 부분적으로 기초하는 다른 유사한 혈액량 메트릭들이 결정되고 다양한 실시예들에서 환자(102)의 혈류역학적 상태를 평가하기 위해 사용될 수 있다.
환자 상태가 결정되었다면, 응답 유닛(116)은 응답이 요구되는지를 결정하고 임의의 요구되는 응답이 구현되게 할 수 있다(블록 510). 추가적으로 또는 대안적으로, 평가 유닛(118) 또는 응답 유닛(116)은 결정된 환자 상태의 표시자가 모니터(120)를 통해 저장되거나 제시되게 할 수 있다(블록 510). 응답 유닛(116)이 응답이 요구되는 것으로 결정하면, 응답 유닛(116)은 식별된 환자 상태를 해결하기에 적절한 하나 이상의 응답을 추가로 결정할 수 있다. 이러한 응답들은 환자 상태가 비정상인 알람 또는 다른 경고를 생성하는 것을 포함할 수 있고, 이는 환자 상태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 알람 또는 경고는 모니터(120)를 통해 제시될 수 있거나, 프레젠테이션을 위해 다른 디바이스에 전달될 수 있다. 알람 또는 경고는 환자 상태에 응답하여 취하기 위한 하나 이상의 액션의 추천을 포함할 수 있다. 예를 들어, 추천은 환자(102)에 대한 유체 치료에 대한 조정을 포함할 수 있으며, 이는 하나 이상의 혈관수축제 또는 혈관확장제를 투여하기 위한 추천을 포함할 수 있다. 이러한 추천은 요구된 응답의 일부로서 응답 유닛(116)에 의해 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 사용자 디바이스(예를 들어, 환자 상태를 모니터링하기 위해 의사, 간호사, 또는 기술자에 의해 사용되는 워크스테이션 또는 모바일 디바이스)에 전자 통신을 전송하는 것을 포함할 수 있다.
응답들은 유사하게 환자(102)로의 유체 흐름을 조정하기 위해 유체 소스(110)를 제어하는 것을 포함할 수 있다. 유체 소스(110)는 유체 흐름의 시작 또는 정지를 포함하는, 환자(102)로의 유체 흐름의 레이트를 증가시키거나 감소시키도록 제어될 수 있다. 일부 실시예들에서, 응답은 하나 이상의 약물을 환자(102)에게 투여하기 위해 유체 소스(110)(또는 그에 연결된 디바이스)를 제어하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 유체 소스(110)는 IV 튜브(104) 및 정맥 액세스 디바이스(106)를 통해 말초 정맥(108)에 전달되는 유체 내의 하나 이상의 혈관수축제 또는 혈관확장제를 투여하도록 제어될 수 있다. 유체 소스(110)가 펌프를 포함하는 경우, 응답은 펌프의 동작을 제어하는 것, 예컨대 펌프를 시작 또는 정지시키는 것뿐만 아니라 펌프 속도, 유속, 또는 동작 모드를 증가시키거나 감소시키는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 유체 소스(110)는 유체를 통해 환자(102)에 대해 다량의 약물을 투여하도록 제어될 수 있다. 예를 들어, 유체 소스(110)는 유체에 대해 다량의 약물을 추가하도록 제어될 수 있다. PIVA 시스템(100)을 사용하는 특정 분석 및 응답 방법들의 추가적인 실시예들은 더 상세히 본 명세서의 다른 곳에서 추가로 설명된다.
PIVA 모듈
PIVA 시스템(100)은 (예를 들어, 생리학적 신호로부터 노이즈 아티팩트들을 제거하고, 생리학적 신호에 대해 FFT를 수행하고, 폐 모세 혈관 쐐기 압력에 대한 결과로서 PIVA 스코어를 계산하기 위해, 등등) 수 개의 신호 필터링 및 신호 처리 단계들을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, PIVA 시스템(100)은 PIVA 모듈(800)을 통해 이러한 단계들, 및 다른 것들을 수행한다. PIVA 모듈(800)이 도 8에 도시된 블록도를 참조하여 설명되지만, PIVA 모듈(800)과 연관된 동작들을 수행하는 많은 다른 구성들 및 방법들이 사용될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 예를 들어, 블록들 일부의 순서는 변경될 수 있고, 특정 블록들은 다른 블록들과 조합될 수 있고, 설명된 블록들 일부는 선택적일 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, PIVA 모듈(800)은 노이즈 모듈(802), 신호 품질 인덱스 모듈(804), 맥박수 모듈(806), FFT 모듈(808), 및 호흡수 모듈(810)을 포함한다.
PIVA 모듈(800)은 적어도 하나의 입력을 수신한다. 예를 들어, PIVA 모듈(800)은 아날로그-디지털 컨버터로부터 디지털 신호를 수신할 수 있다. 디지털 신호는 환자의 말초 정맥내 압력과 같은 환자 생리학적 파라미터를 나타낼 수 있다. 다른 침습성 정맥 압력들, 침습성 동맥 압력들, 비침습적 정맥 압력, 비침습적 동맥 압력들 등과 같은 많은 다른 생리학적 파라미터들이 고려된다는 것을 인식해야 한다. 일례에서, 디지털 신호는 환자의 정맥과 유체 연결되는 압력 트랜스듀서와 같은 의료 디바이스로부터 도출된다.
마찬가지로, PIVA 모듈(800)은 출력들을 전달한다. 예를 들어, PIVA 모듈(800)은, PIVA 시스템(100)에 관련된 신호 품질 인덱스(SQI), 환자의 호흡수(RR), 환자의 맥박수(PR), 및 환자의 PIVA 스코어를 출력할 수 있다.
노이즈 모듈
디지털 신호의 수신에 응답하여, PIVA 모듈(800)은 필터링 및 처리를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 디지털 신호는 노이즈 모듈(802)을 통해 처리되어, 펌프의 동작과 연관된 것들과 같은 노이즈 아티팩트들을 제거한다. 예를 들어, 노이즈 모듈(802)은 노이즈가 있는 디지털 신호의 세그먼트들을 식별하기 위해 순방향-역방향 기울기 계산들을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 노이즈 모듈(802)은 신호로부터 노이즈 아티팩트를 제거하기 위해 여러 처리 단계를 수행한다. 일 실시예에서, 처리는 캐스케이드형 스택 처리를 포함한다. 이것은 유리하게는 반복적인 특징 계산들, 블록 프로세스들, 필터링 등의 실시간 처리 및 효율적인 데시메이션(decimation)을 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, 노이즈 모듈(802)은 디지털 신호를 평가하고, 신호의 양의 기울기가 특정 임계값(예를 들어, 신호 스파이크)보다 큰 포인트를 식별하고, 디지털 신호의 이 부분을 노이즈 시작 포인트로서 특성화할 수 있다. 이것은 일반적으로 기울기 기반 버스트 검출로서 특성화될 수 있다. 유사하게, 노이즈 모듈(802)은 디지털 신호를 평가하고, 디지털 신호의 음의 기울기가 특정 임계값보다 작은 포인트(예를 들어, 신호 강하)를 식별하고, 신호의 이 부분을 노이즈 종료 포인트로서 특성화할 수 있다. 기울기들은 디지털 신호의 미분을 취함으로써 계산될 수 있다.
일례에서, 노이즈 모듈(802)은 (예를 들어, 실시간 처리를 위한) 로컬 파라미터 추정에 충분한 슬라이딩 윈도우 스택 크기를 구현한다. 노이즈 모듈(802)은 (예를 들어, 통상적으로 신호 노이즈와 연관된 피크들과 같은) 특정 스택 내의 피크의 각각의 측부 상의 기울기 윈도우 크기를 결정한다. 예를 들어, 기울기들을 계산하는 것은:
Figure pct00001
바람직하게는, 경사 윈도우들 간의 간격은 넓은 범위의 펌프 레이트들에 대해 테스트된다. 노이즈 모듈(802)은 또한 순방향 기울기와 역방향 기울기 사이의 대칭 포인트를 계산할 수 있다. 대칭 포인트는 피크-노이즈 위치를 추론할 수 있다. 일 실시예에서, 높은 기울기 및/또는 높은 진폭 노이즈가 검출된다.
기울기 기반 버스트 검출은 실시간 노이즈 소거를 제공하는 적응적 입력 신호 컨디셔닝 프로세스이다. 예를 들어, 노이즈 모듈(802)은 노이즈-시작 및 노이즈-정지 시간을 식별하고, 노이즈-시작 시간과 노이즈-정지 시간 사이의 신호를 제거한다(예를 들어, 신호를 연결한다). 다시 말해서, 노이즈 세그먼트가 식별되면(예를 들어, 노이즈 시작 포인트와 노이즈 종료 포인트 사이의 신호 부분), 노이즈 모듈(802)은 (예를 들어, 연결된 또는 세그먼트화된 신호를 생성하기 위해) 디지털 신호로부터 세그먼트를 삭제할 수 있다.
마찬가지로, 예를 들어, 노이즈 모듈(802)은 또한 연결된 신호의 갭들을 채우기 위해 미러 매칭 필터링을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 임계값보다 큰 부호-조정된(sign-adjusted) 순방향 및 역방향 기울기들 사이의 신호 범위(예를 들어, 신호 노이즈 영역)는 대칭적으로 분할된 인접 영역들의 미러 이미지에 의해 대체된다. 일 실시예에서, 미러 매칭 필터링은 각각의 갭을 전방(예를 들어, 노이즈 종료 포인트로부터) 및 후방으로부터(예를 들어, 노이즈 시작 포인트로부터) 채우는 것을 수반한다. 다른 실시예에서, 미러 매칭 필터링은 메모리(예를 들어, 버퍼 메모리)에 저장되는 이전의 디지털 신호 데이터를 사용하여 갭을 채우는 것을 수반한다. 예를 들어, 노이즈 모듈(802)은 버퍼 스택 메모리를 검색하고, 신호의 순방향 및/또는 역방향으로부터 합성 데이터를 채운다. 일 실시예에서, 버퍼 및 윈도우 크기는 25Hz 내지 250Hz의 펌프 레이트들에 대해 최적화된다.
노이즈 및 후속 처리를 식별하기 위해 기울기 기반 버스트 검출을 포함하는 노이즈 모듈(802)에 의해 수행되는 처리는 유리하게는 신호들로부터 노이즈 아티팩트들을 제거한다. 예를 들어, 시간당 250mL까지의 펌프 레이트들로, 노이즈 모듈(802)은 펌핑 간격들 사이에서 적어도 0.74초를 갖는다; 이것은 낮은 맥박수를 갖는 환자들에 대해 적절한 신호들을 취득하기 위해 필요하다. 바람직한 실시예에서, 후속 처리는, 본 명세서에서 더 상세히 설명되는, 삭제된 노이즈 신호의 비에 기초하여 노이즈 신호들의 삭제 및 FFT 크기들의 조정을 포함한다. 대안적인 실시예에서, 처리는 y축에 걸쳐 기존 신호들을 플립함으로써 삭제된 신호들을 "채우기" 위해 기존 신호들을 매칭하는 것과 같은, 노이즈 신호들의 삭제 및 미러 매칭을 포함한다. 바람직하게는, 최종 결과는 노이즈 아티팩트들을 제거한 클리닝된 신호이다. 노이즈 모듈(802)이후에, PIVA 모듈(800)은 클리닝된 신호에 대해 추가 처리를 수행할 수 있다.
신호 품질 인덱스 모듈
일 실시예에서, PIVA 시스템(100)과 관련된 SQI를 획득하기 위해 클리닝된 신호가 신호 품질 인덱스 모듈(804)을 통해 처리될 수 있다. 예를 들어, 신호 품질 인덱스 모듈(804)은 제로 크로싱 평균 및 제로 크로싱들의 표준 편차 둘 다의 결정을 포함할 수 있는, 클리닝된 신호(예를 들어, 파형)의 자기상관을 포함할 수 있다. 제로 크로싱 분석은 유리하게는 SQI를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 신호 품질 인덱스 모듈(804)을 통한 처리에 응답하여, PIVA 모듈(800)은 SQI를 출력할 수 있다.
더 구체적으로, 신호 품질을 결정하는 것은 신호의 자기상관을 분석하는 것을 포함한다. 자기상관은 그 자체의 위에 원시 디지털 신호(예를 들어, 클리닝된 신호 위에 원시 디지털 신호)를 놓는 것을 포함할 수 있다. 제로 크로싱들에서 통계적 확산이 있을 때, 제로 크로싱 레이트와 대략 동일하게, 신호는 사용불가능한 신호일 수 있다. 예를 들어, 제로 크로싱들의 표준 편차가 제로 크로싱 이벤트들의 수와 유사할 때, 신호는 사용가능하지 않을 수 있다. 신호 품질을 계산하는 것은:
Figure pct00002
이 계산된 신호 품질 값은 신호 품질 백분율로서 디스플레이되고 SQI로서 전달될 수 있다.
일 실시예에서, 신호 품질이 "저"품질인 것으로 결정되면, PIVA 모듈(800)과 통신하는 모니터는 특정 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이할 것이다. 예를 들어, 모니터는 "불량 신호 품질"을 표시할 수 있다. 유사하게, 모니터는 신호 품질 문제해결 추천들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 모니터는 (1) 환자 상태를 체크하고, (2) 변위, 공기, 및 킹크(kink)들에 대한 IV 카테터를 체크하고, (3) 펌프 레이트가 시간당 250mL 아래인 것을 보장하기 위해 펌프 레이트를 체크하고, (4) 환자 움직임에 대해 체크하고, (5) 디바이스가 하나보다 많은 주입 펌프와의 사용에 대해 호환가능하지 않을 수 있다는 것을 식별하고, (6) IV 카테터가 역방향으로 견인되는 것을 확인하고 플러싱하기 위해 제안할 수 있다.
맥박수 모듈
관련 실시예에서, 클리닝된 신호는 환자의 PR을 획득하기 위해 맥박수 모듈(806)을 통해 처리될 수 있다. 예를 들어, 맥박수 모듈(806)은 양면 기울기 검출을 사용하여 클리닝된 신호의 상부 스펙트럼 피크들을 결정할 수 있다. 맥박수 모듈(806)을 통한 처리에 응답하여, PIVA 모듈(800)은 PR을 출력할 수 있다.
보다 구체적으로, 처리는 캐스케이드형 스택 처리를 포함한다. 이것은 유리하게는 반복적인 특징 계산들, 블록 프로세스들, 필터링 등의 실시간 처리 및 효율적인 데시메이션(decimation)을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 맥박수 모듈(806)은 맥박수(본 명세서에서 심박수 또는 HR이라고도 지칭함)를 계산하기 위한 주기성 결정에 대한 자기상관 처리를 구현한다. 예를 들어, 맥박수 모듈(806)은 정확한 주기성 특징들을 위해 역순으로 처리되는 스택 버퍼 크기일 수도 있는 8192 샘플 블록 크기를 사용한다. 맥박수 모듈(806)은 선택 가능한 중첩 간격들을 구현할 수 있다. 일례로서, 디폴트 간격은 500개의 샘플을 갖는 1초 간격일 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 래그(lag)들(예를 들어, 8초까지의 주기성들에 관련된 0 내지 4000개)에 대한 자기상관을 계산할 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 이전에 설명된 바와 같이 순방향 및 역방향 기울기 검출을 사용하여 피크-연관 래그들(예를 들어, 17개의 피크-연관 래그)을 계산할 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 제로 크로싱 기간들 및 표준 편차들을 필터링할 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 서브-고조파들 간의 필터링된 평균 간격을 계산할 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 HR 추정치를 계산할 수 있다.
일 실시예에서, 맥박수 모듈(806)은 HR을 결정하기 위해 FFT와 같은 스펙트럼 처리를 구현한다. 예를 들어, 맥박수 모듈(806)은 8192 포인트 블록 크기를 사용하고, 이는 바람직하게는 어떠한 윈도우 함수도 포함하지 않을 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 순방향 및 역방향 기울기 기술에 의해 스펙트럼 피크들을 결정할 수 있다. 맥박수 모듈(806)은 부분 HR 추정치로서 제0 고조파를 사용할 수 있다. 자기상관 추론 반복 레이트들과 무관한 스펙트럼 크기 연관 피크들은 그에 따라 식별된다. 스펙트럼 크기 피크 식별은 맥박수(예를 들어, 하나의 피크)뿐만 아니라 볼륨 인덱스(예를 들어, 다수의 피크)를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 스펙트럼 크기 피크 식별의 논의는 아래의 FFT 모듈 섹션에 포함된다.
관련 실시예에서, 맥박수 모듈(806)은 자기상관을 통해 이전에 결정된 HR들을 정밀화하기 위해 FFT를 구현한다. 이 실시예에서, 자기상관을 통해 초기에 계산된 HR은 부분 HR 추정치이다.
다른 실시예에서, 맥박수 모듈(806)은 심박수 가변성(HRV) 및 HRV 가변성을 추가로 계산한다. 예를 들어, 맥박수 모듈(806)은 슬라이딩 윈도우들에 걸쳐 피크 검출을 수행하고 있기 때문에, 맥박수 모듈(806)은 데이터가 얼마나 변하거나 또는 변동하는지를 결정하고, 따라서 HRV 및 HRV 가변성을 결정할 수 있다.
FFT 모듈
관련 실시예에서, 클리닝된 신호는 환자의 PIVA 스코어를 획득하기 위해 FFT 모듈(808)을 통해 처리될 수 있다. 예를 들어, FFT 모듈(808)은 크기들을 획득하기 위해 클리닝된 신호에 대해 스펙트럼 분석을 수행할 수 있다. 이 FFT 크기 스펙트럼들은 (이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이) PIVA 스코어를 계산하기 위해 사용될 수 있다. FFT 모듈(808)을 통한 처리에 응답하여, PIVA 모듈(800)은 PIVA 스코어를 출력할 수 있다.
보다 구체적으로, FFT 모듈(808)은 스펙트럼 크기 피크를 식별하기 위해 사용되고, 이는 후속하여 볼륨 인덱스(예를 들어, 다수의 피크)를 계산하기 위해 사용된다. 일 실시예에서, 처리는 캐스케이드형 스택 처리를 포함한다. 이것은 유리하게는 반복적인 특징 계산들, 블록 프로세스들, 필터링 등의 실시간 처리 및 효율적인 데시메이션(decimation)을 제공할 수 있다.
FFT 모듈(808)은 스펙트럼 크기 피크들을 식별하기 위해 스펙트럼 처리를 구현한다. 일 실시예에서, 개별 크기 피크들의 식별은: 자기상관 맥박수의 안내에 의해 보조되는 순방향 역방향 기울기에서의 최대 발견된 변화를 이용하는 것을 포함하고, 푸리에 변환의 크기 피크들이 발견된다.
이들 개별적인 크기들(예를 들어, F1, F2, F3 등)은 이어서 볼륨 인덱스를 계산하기 위해 비선형 방정식에서 사용된다.
예를 들어, 이전에 언급된 바와 같이, 변환을 수행하는 것에 후속하여, FFT 모듈(808)은 대응하는 주파수들(예를 들어, F1, F2, F3)의 피크들(예를 들어, P1, P2, P3)을 식별할 수 있다. 심박수 주파수 F1, 심박수 주파수 F2의 제1 고조파, 및 심박수 주파수 F3의 제2 고조파와 같은 다양한 주파수들에 대응하는 이러한 개별 피크들(예를 들어, P1, P2, P3)은 그 후 PIVA 스코어를 계산하기 위해 수학식에서 사용될 수 있다. 환자의 유체 상태를 나타내는 PIVA 스코어는 또한 폐 모세 혈관 쐐기 압력에 대한 결과이다. 폐 모세 혈관 쐐기 압력이 유체 상태(예를 들어, 고혈액량 또는 저혈액량)의 표시자이기 때문에, PIVA 스코어는 마찬가지로, 환자의 유체 상태를 나타낸다.
일 실시예에서, PIVA 스코어를 계산하기 위한 수학식은 다음에 의해 표현된다:
Figure pct00003
c0, c1, c2, c3, g0, g1, g2, g3, h0, h1, h2, h3, i0, i1, i2, 및 i3 각각은 상수들이다. 예를 들어, c0, c1, c2, 및 c3는 카테터 게이지 상수들일 수 있다. 이 예에서, 사용자는, PIVA 모듈(800)과 통신하는 사용자 인터페이스를 통해, 사용될 카테터에 관련된 특정 게이지를 입력할 수 있고; PIVA 모듈(800)은 후속하여, 사용자 입력에 기초하여, c0, c1, c2, 및 c3를 FFT 모듈(808)에 제공한다.
magf1, magf2, 및 magf3 각각은 각각의 주파수들(예를 들어, F1, F2, F3)의 개별적인 크기들을 나타낸다. 이러한 크기들은 또한 일반적으로 본 명세서에서 주파수들의 피크들로서 지칭된다. 예를 들어, magf1은 본 명세서에서 심박수 주파수 F1과 연관된 피크 P1로서 또한 지칭될 수 있다. 유사하게, 예를 들어, magf2는 본 명세서에서 제1 고조파 주파수 F2와 연관된 피크 P2로서 또한 지칭될 수 있다. 유사하게, 예를 들어, magf3는 본 명세서에서 제2 고조파 주파수 F3와 연관된 피크 P3로서 또한 지칭될 수 있다. 예를 들어, 도 4b를 참조하면, magf1로서 PIVA 수학식에서 참조되는 P1은 심박수 주파수(F1)의 크기이고, magf2로서 PIVA 수학식에서 참조되는 P2는 제1 고조파 주파수(F2)의 크기이고, magf3로서 PIVA 수학식에서 참조되는 P3은 제1 고조파 주파수(F3)의 크기이다.
FFT 모듈(808)은, 단위 없는 PIVA 스코어를 계산한다. 관련 실시예에서, PIVA 시스템(100)은 (모니터(120)를 통해) PIVA 스코어를 디스플레이한다. PIVA 스코어를 계산함으로써, 환자의 유체 상태가 용이하게 결정될 수 있다(예를 들어, 저혈액량, 고혈액량, 또는 정상혈액량). 바람직하게는, 계산된 PIVA 스코어는 95% 신뢰 구간의 합의의 제한들을 갖는, ±8mmHg의 폐 모세 혈관 쐐기 압력과의 합의를 갖는다.
일 실시예에서, 다양한 주파수들에 대응하는 추가적인 피크 크기들(예를 들어, 제3 고조파 주파수인 F4에 대응하는 P4)은 또한 계산 시에 더 큰 정확도를 위해 PIVA 스코어를 계산하는 것(예를 들어, 추가 상수들을 또한 구현하는 것)에 사용될 수 있다.
PIVA 스코어와 환자의 폐 모세 혈관 쐐기 압력 사이의 관계를 결정하기 위한 추가적인 방식들은, 값들 사이의 비선형 관계들을 생성하기 위해 쌍곡선 탄젠트 함수들의 노드들을 사용하여 트레이닝 및 검증 세트를 이용한 데이터의 신경 네트워크 매핑뿐만 아니라 낮은 복잡도 및 낮은 에러 솔루션을 최적화하기 위한 진화적 알고리즘들을 이용한 데이터의 피팅을 포함한다.
관련 실시예에서, FFT 모듈(808)은 볼륨 인덱스를 계산하는 알고리즘적 접근법을 수행한다. 예를 들어, FFT 모듈(808)은 개별 크기들(예를 들어, F1, F2, F3 등)을 분석하기 위해 초기 최소 제곱 접근법(initial least squares approach)을 수행하고 후속하여 볼륨 인덱스에 대한 최적-피트를 계산한다. 볼륨 인덱스에 대한 최적-피트는, 대안적으로, 폐 모세 혈관 쐐기 압력에 대한 최적-피트로서 특성화될 수 있다. 최적-피트를 생성하는 것에 응답하여, FFT 모듈(808)은 볼륨 인덱스를 계산하기 위해 후속 반복들에 대해 최적-피트를 사용할 수 있다. 이 예에서, 후속 반복들은 PIVA 스코어의 비선형 계산들을 허용할 수 있다.
호흡수 모듈
일 실시예에서, 클리닝된 신호는 환자의 RR을 획득하기 위해 호흡수 모듈(810)을 통해 처리될 수도 있다. 예를 들어, 호흡수 모듈(810)은 하이 패스 필터를 통해 클리닝된 신호를 필터링할 수 있다. 일 실시예에서, 호흡수 모듈(810)은 RR을 결정하기 위해 재귀적 이산 분석(예를 들어, sin() + cos() 및 관련된 ArcTan (y/x)의 계산)을 추가로 수행할 수 있다. 재귀적 이산 분석은, 예를 들어, 결과적인 신호가 단일 주기파가 되도록, 클리닝된 신호를 추가로 "평활화"하기 위해 사용될 수 있다. 다시 말해서, 모든 상위 레벨 주파수들을 제거하기 위해 신호를 평활화함으로써, 단일 주기파 신호는 호흡수와 유사하다. 대안적인 실시예들에서, 호흡수 모듈(810)은, FFT를 통해 클리닝된 신호의 주파수를 계산하는 것, 템플릿-매칭을 통해 클리닝된 신호를 알려진 데이터 세트들과 비교하는 것, 또는 임의의 다른 관련된 분석 수단과 같은, RR을 결정하기 위한 대안의 처리를 수행한다. 호흡수 모듈(810)을 통한 처리에 응답하여, PIVA 모듈(800)은 RR을 출력할 수 있다.
호흡수를 결정하는 것은 차동 위상각 필터링에 기초하여 디지털 선형 FM 판별기를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 이 결정 전에, 전술한 바와 같이, 맥박수가 계산된다. 그 다음, 맥박수 데이터는 복제된다. 호흡수 모듈(810)은 신호에 디지털 하이 패스 필터를 적용한다. 예를 들어, 하이 패스 필터는 호흡수 주파수 범위를 격리시키고, 데이터의 피팅을 허용하여 호흡수를 추출한다.
보다 구체적으로, 최대 변동성(volatility) 검출을 위해 입력 신호가 하이 패스 필터링된다. 호흡수 모듈(810)은 Cosine(2*PI*n*k) 및 Sin(2*PI*n*k)과 같은 쿼드러처의 재귀적 필터링을 수행하고, 이어서 필터링된 쿼드러처 항들의 필터링된 ArcTan()을 계산한다. 호흡수 모듈(810)은 필터링된 ArcTan() 각도의 미분을 계산한다. 일 실시예에서, 호흡수 모듈(810)은 필터링된 ArcTan() 각도의 미분의 광 필터링을 추가로 수행한다. 호흡수 모듈(810)은 이어서 지배적 기저대역 주파수를 추정할 수 있다. 추정치에 60을 곱하는 것은 분 단위로의 호흡수를 제공한다.
PIVA 시스템
도 9는 본 명세서에서 이전에 설명된 PIVA 모듈(800)을 포함하는 예시적인 PIVA 시스템(900)의 블록도를 도시한다. PIVA 모듈(800)에 부가하여, PIVA 시스템(900)은 PIVA 모듈(800) 상에서 실행되는 프로세서(902) 및 메모리(904)를 포함할 수 있다. 예를 들어, PIVA 모듈(800)은 하나 이상의 메모리 디바이스(904)에 통신가능하게 결합된 하나 이상의 물리적 프로세서(902)를 포함할 수 있다.
프로세서(902)와 같은 물리적 프로세서는 산술, 논리, 및/또는 I/O 동작들을 인코딩하는 명령어들을 실행할 수 있는 디바이스를 지칭한다. 하나의 예시적인 예에서, 프로세서는, 폰 노이만(Von Neumann) 아키텍처 모델을 따를 수 있고, 산술 로직 유닛(ALU: arithmetic logic unit), 제어 유닛 및 복수의 레지스터를 포함할 수 있다. 일례에서, 프로세서는 통상적으로 한번에 하나의 명령어를 실행할 수 있는(또는 명령어들의 단일 파이프라인을 처리하는) 단일 코어 프로세서, 또는 다수의 명령어를 동시에 실행할 수 있는 멀티 코어 프로세서일 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는, 단일의 집적 회로, 2개 이상의 집적 회로로서 구현될 수 있거나, 또는 (예를 들어, 개별적인 마이크로프로세서 다이들이 단일의 집적 회로 패키지에 포함되어, 단일의 소켓을 공유하는) 멀티칩 모듈의 컴포넌트일 수 있다. 프로세서는 또한 중앙 처리 유닛(CPU)으로서 지칭될 수 있다. 메모리 디바이스(904)와 같은 메모리 디바이스는 RAM, ROM, EEPROM, 또는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 다른 디바이스와 같은 휘발성 또는 비휘발성 메모리 디바이스를 지칭한다. 프로세서(902)와 메모리 디바이스(904) 사이의 연결들을 포함하는 로컬 연결들은 적절한 아키텍처의 하나 이상의 로컬 버스, 예를 들어, PCI(peripheral component interconnect)에 의해 제공될 수 있다.
마찬가지로, PIVA 시스템(900)은 센서(906) 및 모니터(908)를 포함할 수 있다. 예를 들어, PIVA 모듈(800)은 센서(906) 및 모니터(908) 각각과 통신할 수 있다. 통신은 유선 및/또는 무선(예를 들어, WiFi, 블루투스 등)일 수 있다. 일례에서, 센서(906)는 위에서 더 상세히 설명된 압력 센서(112)이다. 일례에서, 모니터(908)는 위에서 더 상세히 설명된 모니터(120)이다. 일 실시예에서, PIVA 모듈(800)은 모니터(908) 내에 물리적으로 위치된다.
마찬가지로, PIVA 시스템(900)은 데이터베이스(910) 및 클라우드(912)를 포함할 수 있다. 예를 들어, PIVA 모듈(800)은 데이터베이스(910) 및 클라우드(912) 각각과 통신할 수 있다. 통신은 유선 및/또는 무선(예를 들어, WiFi, 블루투스 등)일 수 있다. 일례에서, 데이터베이스(910)는 병원 네트워크에 저장되는 전자 의료 기록들을 포함한다. 일례에서, 클라우드(912)는 생리학적 데이터 및/또는 디바이스 정보(예를 들어, PIVA 모듈(800) 성능 통계들, 소프트웨어 업데이트들 등)를 저장하기 위해 사용될 수 있는 원격 저장 위치를 포함한다.
일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 매 60초마다 모니터(908)를 통해 업데이트된 볼륨 인덱스를 디스플레이한다. 바람직하게는, 볼륨 인덱스를 계산하기 위해 사용되는 PIVA 스코어는 95% 신뢰 구간의 합의의 제한들을 갖는, ±8mmHg의 폐 모세 혈관 쐐기 압력과의 합의를 갖는다.
일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 매 10초마다 모니터(908)를 통해 업데이트된 맥박수를 디스플레이한다. 바람직하게는, 맥박수는 95% 신뢰 구간의 합의의 제한을 갖는, 분당 ±10비트의 심박수와의 합의를 갖는다.
일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 매 10초마다 모니터(908)를 통해 업데이트된 호흡수를 디스플레이한다. 바람직하게는, 호흡수는 95% 신뢰 구간의 합의의 제한을 갖는, 분당 ±5호흡의 호흡수와의 합의를 갖는다.
일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 외부 의료 디바이스와 함께 동작한다. 예를 들어, PIVA 시스템(900)은 시간당 0 내지 250mL의 레이트들로 동작하는 주입 펌프와 함께 동작한다. 관련 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 검출된 파형(예를 들어, 디지털 신호)으로부터 펌프 신호를 제거하기 위해 (예를 들어, 노이즈 모듈(802)을 통한) 노이즈 소거를 이용한다.
일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은, 신호 품질이 적절할 때 볼륨 인덱스(예를 들어, PIVA 스코어), 맥박수, 및 호흡수를 디스플레이한다. 예를 들어, 신호 품질 인덱스가 신호 품질이 적절한 것을 표시할 때 신호 품질은 적절하다. 신호 품질이 부적절한 경우, PIVA 시스템(900)은 신호 품질이 부적절하게 유지되는 한, 신호가 "낮은" 품질의 것임을 표시하고 및/또는 생리학적 값들(예를 들어, PR, RR, PIVA 스코어 등)을 디스플레이하는 것을 중단할 수 있다.
PIVA 시스템(900)은 다른 추가적인 특징들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 전원을 포함한다. 전원은 외부 소스에 와이어링될 수 있고 및/또는 Li-이온 배터리와 같은 내부 전력을 가질 수 있다. 일 실시예에서, PIVA 시스템(900)은 하나 이상의 스피커(예를 들어, 주요 스피커 및 백업 스피커)를 포함한다. 스피커들은 필요한 경우 알람들을 울리도록 구성될 수 있다.
도 10은 프로세스(1000)를 통한 신호 처리의 다른 예를 도시한다. 다양한 실시예들에서, (아래에 상세히 설명된 바와 같이) PIVA 시스템(100), PIVA 시스템(900) 및 마스터 제어기(1009) 중 임의의 것은 프로세스(1000)를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세스(1000)는 프로세스(800)와 함께 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 예 1000은 프로세스(800)와는 별개인 개별 프로세스이다. 프로세스(1000)가 도 10에 도시된 블록도를 참조하여 설명되지만, 프로세스(1000)와 연관된 동작들을 수행하는 많은 다른 구성들 및 방법들이 사용될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 예를 들어, 블록들 일부의 순서는 변경될 수 있고, 특정 블록들은 다른 블록들과 조합될 수 있고, 설명된 블록들 일부는 선택적일 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, 프로세스(1000)는 간섭 소거 로직 기능(1002), 주파수 크기 검출 기능(1004), 맥박수 검출 기능(1006), 및 호흡수 검출 기능(1008)을 포함하는 여러 개의 개별 기능들을 포함할 수 있다. 이러한 기능들 각각은 마스터 제어기(1009)(예를 들어, 프로세서)에 의해 수행되거나 그와 함께 동작할 수 있다.
간섭 소거 로직 기능(1002)은 센서 입력을 포함할 수 있다(블록 1010). 예를 들어, 특정 주파수(예를 들어, 500Hz)에서의 센서 입력(예를 들어, 압력 트랜스듀서 신호)이 센서 입력으로서 수신될 수 있다. 센서 입력은 아날로그 및/또는 디지털 신호일 수 있다. 바람직한 실시예에서, 센서 입력은 디지털이다. 149 포인트 FIR 필터 출력(예를 들어, 로우 패스 필터)이 기울기 어레이에 추가될 수 있다(블록 1012). 예를 들어, 필터는 센서 입력으로서 수신된 디지털 신호를 나타내는 기울기 어레이에 추가될 수 있다. 필터는, 일례에서, 16Hz를 초과하는 신호의 모든 주파수들을 제거할 수 있다. 그러나, 다른 필터들 및/또는 주파수 제한들이 구현될 수 있다는 것을 인식해야 한다.
순방향 및 역방향 기울기 검출이 수행될 수 있다(블록 1014). 간섭 제거 로직 기능은 순방향/역방향 기울기가 존재하는지를 결정할 수 있다(블록 1016). 펌프 노이즈가 효과적으로 식별되도록 순방향/역방향 기울기가 존재하는 경우, 기울기 검출 어레이 내의 검출된 데이터 포인트들이 제거되고(블록 1018), 주파수가 조정될 수 있고(블록 1022), 불연속성을 제거하기 위해 큐빅-피트가 적용된다(블록 1024). 구체적으로, 예를 들어, 큐빅-피트에 관하여, 데이터가 순방향으로 가는 연속적인 라인에 의해 표현되도록, 스플라인 피트가 데이터에 대해 수행될 수 있다. 대안적으로, 순방향/역방향 기울기가 존재하지 않으면, 입력 데이터가 값으로서 사용된다(블록 1020).
현재 포인트(예를 들어, 신호의 현재 포인트)는 히스토그램과 비교되고, 현재 포인트가 신뢰 한계들 밖에 있다면 거부된다(블록 1026). 예를 들어, 현재 포인트가 신뢰 한계들을 넘으면, 이것은 데이터에 문제가 있을 수 있다는 것을 나타낸다. 큐빅-피트 단계(블록 1024)로부터의 출력 라인은 자기상관 어레이에 추가되고, 샘플은 1만큼 시프트된다(블록 1030). 일례에서, 자기상관 어레이에 추가하고 샘플을 시프트하는 것을 포함하는 이 프로세스는 초당 500회 발생하고 있다. 일례에서, 프로세스는 149 포인트 FIR 필터 출력이 기울기 어레이에 추가되는 것을 반복한다(블록 1012). 상이한 예에서, 프로세스(1000)는 다음 기능으로 계속된다.
주파수 크기 검출 기능(1004)은 샘플 카운트가 FFT 트리거 값보다 큰지를 결정하는 것을 포함한다(블록 1032). 일례에서, 요구되는 샘플 카운트는 적어도 8192 샘플들이다.
샘플 카운트가 FFT 트리거 값보다 큰 경우(블록 1032), 가장 최근의 8192 포인트들의 FFT가 수행된다(블록 1034). FFT 출력의 크기가 계산된다(블록 1036). 일단 FFT 출력의 크기가 계산되면, 이 크기는 샘플 카운트에 기초하여 추가로 조정될 수 있다(블록 1037).
구체적으로, 샘플 카운트에 기초하여 계산된 크기들을 조정하는 것(블록 1037)과 관련하여, 전체 샘플 윈도우는 8192 샘플들을 포함할 수 있다. 전체 샘플 윈도우가 "노이즈 없음"이어서, 어떠한 펌프 노이즈도 순방향/역방향 기울기 검출 동안 식별되지 않았다면(블록 1016, 1018), 샘플 윈도우는 8192 샘플들을 포함할 것이다. 그러나, 대안적으로, 샘플 윈도우의 일부가 펌프 노이즈와 같은 노이즈를 포함하는 경우, 윈도우는 8192개보다 적은 샘플을 포함할 것이다. 예를 들어, 샘플 윈도우의 25%가 노이즈를 포함하는 경우, 8192 샘플들의 25%가 간섭 소거 로직 기능(1002)에 의해 제거될 것이다(블록 1018). 다시 말해서, 이 특정 샘플은 6144 샘플들만을 포함할 것이며, 이는 취해졌던 8192 샘플들의 75%이다. 따라서, 샘플 카운트에 기초한 계산된 크기(블록 1037)는 8192 샘플들이 아니라 6144 샘플들에 관련된다. 계산된 크기를 조정하기 위해, 프로세스(1000)는 실제 샘플 세트와 총 샘플 세트 사이의 비율에 기초하여 주파수 도메인을 조정한다. 예를 들어, 아래에 예시된 바와 같이, 조정된 주파수는 다음을 통해 계산될 수 있다:
Figure pct00004
제공된 이전의 예의 경우, 초기에 계산된 주파수들(블록 1036)은 (6144/8192)로 나누어질 것이거나, 더 간단히 0.75로 나누어질 것이다. 다시 말해서, 초기 주파수는 노이즈를 포함하지 않았던 샘플 윈도우(예를 들어, 8192 샘플들)에서의 신호의 백분율에 의해 나누어진다. 이 조정을 통해, 계산된 주파수들은 노이즈로서 식별되어 삭제된 것들(블록 1018)과 같은 누락된 샘플들을 차지하도록 조정될 수 있다; 조정된 주파수들은, PIVA 볼륨 인덱스 계산(블록 1046)을 위한 것과 같이, 추가 처리를 위한 더 정확한 값들을 갖는 주파수 크기 검출 기능(1004)을 제공할 것이다.
최대 피크가 식별되어 맥박수를 추정한다(블록 1038). 맥박수가 계산된다(블록 1040). 제1 주파수(예를 들어, F1)의 고조파들에 대한 피크 탐색이 수행된다(블록 1042). 예를 들어, 피크들은 y축으로부터 비례차(proportional difference)들에 의해 탐색될 수 있다; 1x에서 제1 피크가 예상될 수 있고, 2x에서 제2 피크가 예상될 수 있고, 등등이다. 맥박수 추정으로부터 스펙트럼 크기 계산이 수행된다(블록 1044). FFT 품질이 계산될 수 있다(블록 1045). 예를 들어, 피크 FFT 신호(예를 들어, F0)의 높이는 베이스라인 FFT 신호로 나누어진다. 베이스라인 FFT 신호는, 통상적으로 피크들로부터 먼 거리의 신호의 진폭을 결정함으로써 결정되는 비-피크 신호이다. 피크 FFT 신호가 베이스라인 FFT 신호보다 훨씬 더 높을 때(예를 들어, 50x 내지 100x, 또는 그 이상), FFT 신호는 정의된 피크들을 갖고 FFT 품질이 충분하다. 예를 들어, FFT 품질은 50 이상이어야 한다. PIVA 볼륨 인덱스(예를 들어, PIVA 스코어)가 계산되고(블록 1046), FFT 트리거 값이 업데이트된다(블록 1048). PIVA 볼륨 인덱스는 마스터 제어기(1009)에 전송될 수 있다. PIVA 볼륨 인덱스가 계산되기 때문에, 주파수 크기 검출 기능(1004)은 또한 일반적으로 PIVA 스코어 함수로서 특성화될 수 있다.
샘플 카운트가 FFT 트리거 값보다 크지 않으면(블록 1032), 프로세스(1000)는 다음 기능으로 계속된다. 마찬가지로, 맥박수 추정으로부터 스펙트럼 크기 계산을 수행하는 것(블록 1044)에 응답하여, 프로세스(1000)는 다음 기능으로 계속될 수 있다.
맥박수 검출 기능(1006)은 샘플 카운트가 자기상관 트리거 값보다 큰지를 결정하는 것(블록 1050)을 포함한다.
이는 신호 품질 인덱스(SQI)를 결정하는 데에 추가적으로 가치 있다. 구체적으로, 샘플 카운트가 자기상관 트리거 값보다 큰 경우(블록 1050), 가장 최근의 8192 포인트들의 역 FFT 크기가 수행된다(블록 1052). 예를 들어, 역 FFT는 시간 도메인 신호를 효과적으로 재생성한다. 일례에서, 역 FFT 크기는 (예를 들어, 자기상관에 대한) 시간 도메인 신호를 제공한다. 실제 출력은 크기의 제곱근으로 스케일링된다(블록 1054). 일 실시예에서, 역 FFT는 자기상관을 위해 스케일링된다. 자기상관의 최소, 최대, 및 평균은 예를 들어, 제로 포인트를 획득하기 위해 식별된다(블록 1056). 4000 포인트들의 큐빅 피트가 수행된다(블록 1058). 일례에서, 4000 포인트들(예를 들어, 신호의 8초)의 이러한 큐빅 피트는 심박수를 추정하기 위해 의도된다. 예를 들어, 피크들을 식별하기 위해, 최소 및 최대 기울기 쌍들에 대한 순방향/역방향 기울기 계산들이 수행된다(블록 1060). 맥박수가 계산된다(블록 1062). 일례에서, 계산된 맥박수는 기울기 쌍들의 수와 동일하다. SQI가 특정 임계값보다 큰지(예를 들어, SQI > 70)를 결정하기 위해, 신호 품질 인덱스(SQI)가 평가된다. SQI가 임계값보다 크지 않다면(블록 1064), 측정된 데이터는 "제로"로서 취급되고, 그렇게 마스터 제어기(1009)에 전송된다. 일례에서, SQI가 임계값보다 크지 않는 동안 어떠한 정보도 디스플레이되지 않는다.
대안적으로, SQI가 임계값보다 크면(블록 1064), 맥박수들의 가중 평균이 계산되고(블록 1066), 자기상관 맥박수와 추가로 비교될 수 있다. 자기상관 트리거 값이 업데이트된다(블록 1068). 계산된 맥박수는 마스터 제어기(1009)에 전송될 수 있다. 일례에서, 맥박수들의 가중 평균을 계산하는 것(블록 1066)은 주파수 크기 검출 기능(1004)에 의해 계산된 맥박수의 입력을 수신하는 것(블록 1040)을 포함한다.
샘플 카운트가 자기상관 트리거 값보다 크지 않으면(블록 1050), 프로세스(1000)는 다음 기능으로 계속된다.
호흡수 검출 기능(1008)은 샘플 카운트가 호흡수 트리거 값보다 큰지를 결정하는 것(블록 1070)을 포함한다. 호흡수 검출 기능(1008)은 클리닝된 신호를 "평활화"하기 위해 재귀적 이산 분석(예를 들어, sin() + cos() 및 관련 ArcTan (y/x)의 계산)을 수행하여, 결과적인 신호는 단일 주기적인 파이다(블록 1072). 다시 말해서, 모든 상위 레벨 주파수들을 제거하기 위해 신호를 평활화함으로써, 단일 주기파 신호는 호흡수와 유사하다. SQI가 특정 임계값보다 큰지(예를 들어, SQI > 70)를 결정하기 위해, 신호 품질이 평가된다. 다시, SQI가 임계값보다 크지 않다면(블록 1076), 측정된 데이터는 "제로"로서 취급되고, 그렇게 마스터 제어기(1009)에 전송된다. 일례에서, SQI가 임계값보다 크지 않는 동안 어떠한 정보도 디스플레이되지 않는다.
대안적으로, SQI가 임계값보다 크면(블록 1076), 호흡수가 계산되고(블록 1078) 호흡수 트리거 값이 업데이트된다(블록 1080). 계산된 호흡수는 마스터 제어기(1009)에 전송될 수 있다.
SQI는 자기상관으로부터 도출된 제로 크로싱 통계들(예를 들어, 제로 크로싱 이벤트들의 수 및 제로 크로싱 이벤트들의 표준 편차)을 사용하여 계산된다(블록 1082). 예를 들어, SQI를 계산하는 것(예를 들어, 블록 1064에서, 블록 1076에서 등등)은 맥박수 검출 기능(1006)에 의해 계산되는 기울기 쌍들의 수에 관하여 맥박수를 고려할 수 있다(블록 1062). 시간 경과에 따라 누락된 SQI들의 롤링 평균이 또한 계산된다(블록 1084). SQI 롤링 평균 트리거에 도달되면(블록 1086), SQI 에러가 마스터 제어기(1009)에 전송된다. 예를 들어, 임의의 데이터 없이 충분한 시간이 경과했다면, 임계값에 도달된다. 다양한 실시예들에서, 임계값은 문제해결 가이드, 추가 경고들, 및/또는 알람들을 트리거할 수 있다. 마찬가지로, SQI 롤링 평균 트리거에 도달하지 않으면(블록 1086), SQI 에러가 마스터 제어기(1009)에 전송되지 않는다.
청구항들을 포함하여, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "및/또는"은 포괄적인 또는 배타적인 접속사이다. 따라서, 용어 "및/또는"은 그룹 내의 2개 이상의 사물의 존재를 의미하거나, 하나의 선택이 대안들의 그룹으로부터 행해질 수 있다는 것을 의미한다.
본 개시내용의 많은 특징들 및 이점들은 기입된 설명으로부터 명백하고, 따라서 첨부된 청구항들은 본 개시내용의 모든 이러한 특징들 및 이점들을 커버하도록 의도된다. 게다가, 본 기술분야의 통상의 기술자에게는 수많은 수정들 및 변경들이 용이하게 안출될 것이기 때문에, 본 개시내용이 예시되고 기술된 정확한 구성 및 동작으로 제한되지 않는다. 따라서, 설명된 실시예들은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 취해져야 하고, 본 개시내용은 본 명세서에서 주어진 상세들로 제한되어서는 안되지만, 이제 또는 미래에 예견할 수 있든 예견할 수 없든, 후속하는 청구항들 및 등가물들의 그 전체 범위에 의해 정의되어야 한다.

Claims (20)

  1. 환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 상기 환자의 상기 순환 시스템 내의 압력과 연관된 측정을 사용하여 상기 환자를 모니터링하기 위한 시스템으로서,
    상기 순환 시스템과 유체 연결되는 튜브에 인접하게 배치되거나 그에 연결되고 상기 환자의 상기 순환 시스템이 상기 펌프에 연결되는 동안 상기 압력과 연관된 전자 신호를 생성하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하는 압력 센서; 및
    상기 전자 신호를 수신하기 위해 상기 압력 센서에 통신가능하게 연결된 컴퓨터 프로세서 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하는 평가 유닛을 포함하며, 상기 비일시적 컴퓨터 판독가능 명령어들은, 상기 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 평가 유닛으로 하여금:
    샘플 기간에 걸쳐 상기 환자의 압력과 연관된 물리적 현상에 기초하여 상기 트랜스듀서로부터의 압력과 연관된 전자 신호의 값들을 포함하는 시간-도메인 압력 신호를 획득하게 하고- 상기 샘플 기간은 (i) 상기 펌프가 동작하고 있는 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 (ii) 상기 펌프가 동작하고 있지 않은 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트를 포함하는 복수의 시간 세그먼트를 포함함 -;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 순방향 및 역방향 기울기 검출을 통해 상기 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 상기 시간-도메인 압력 신호의 제1 복수의 값 및 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 연관된 상기 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 식별하게 하고;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 상기 제2 복수의 값을 삭제하게 하고;
    상기 제2 복수의 값을 제외하고 상기 제1 복수의 값에 기초하여 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하고;
    상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호에 변환을 적용하여 주파수-도메인 압력 신호를 생성하게 하고;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 상기 제2 복수의 값과 상기 시간-도메인 압력 신호의 총 샘플 윈도우의 값의 크기 사이의 비율에 기초하여, 상기 주파수-도메인 압력 신호를 조정하게 하고;
    복수의 고조파 주파수를 고려하는 수학식을 통해 상기 조정된 주파수-도메인 압력 신호에 기초하여 상기 환자에 대한 환자 상태 메트릭을 결정하게 하는 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 펌프는 연동 IV 펌프인 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 펌프는 주기적으로 동작하여, 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트 및 상기 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트가 주기적으로 교대하게 되도록 구성되는 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 튜브는 상기 환자와 상기 펌프 사이에 배치되어, 상기 펌프의 일부가 상기 튜브를 통해 상기 환자의 상기 순환 시스템과 유체 연결되게 하는 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 트랜스듀서는 상기 튜브의 내부와 유체 연결되어 배치된 압력 센서를 포함하고;
    상기 압력과 연관된 물리적 현상은 상기 튜브의 내부 내의 압력인 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 명령어들은 추가로 상기 평가 유닛으로 하여금:
    상기 환자 상태 메트릭이 상기 환자의 상태가 비정상인 것을 표시하는지를 결정하게 하고;
    상기 환자 상태 메트릭이 상기 환자의 상태가 비정상인 것을 표시할 때, 상기 펌프로부터 상기 환자의 상기 순환 시스템으로의 유체의 흐름의 레이트를 변경함으로써 상기 펌프의 동작을 조정하게 하는 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 실행가능 명령어들은 추가로 상기 평가 유닛으로 하여금, 상기 활성 시간 세그먼트들의 하나 이상의 쌍 각각에 대해:
    상기 쌍의 상기 활성 시간 세그먼트들 둘 다 내에서 하나 이상의 대응하는 값을 식별하고;
    상기 쌍의 상기 활성 시간 세그먼트들 둘 다 내에서 상기 하나 이상의 대응하는 값을 정렬함으로써 상기 쌍의 상기 활성 시간 세그먼트들을 조합하는 것에 의해, 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하는 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 평가 유닛으로 하여금 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하는 상기 실행가능 명령어들은, 상기 평가 유닛으로 하여금:
    상기 제3 복수의 값을 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트에 대한 대체 값들로서 추정하게 하고- 상기 제3 복수의 값은 상기 제2 복수의 값에 대한 참조 없이 상기 제1 복수의 값에 기초하여 추정됨 -, 및
    상기 비활성 시간 세그먼트들에 대한 상기 제1 복수의 값 및 상기 활성 시간 세그먼트들에 대한 상기 제3 복수의 값을 조합함으로써 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하는 명령어들을 포함하는 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제3 복수의 값은 적어도 상기 제1 복수의 값에 대해 회귀 분석, 순방향-역방향 기울기 계산, 양면 기울기 검출, 및 미러 매칭 필터링 중 적어도 하나를 수행함으로써 추정되는 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 평가 유닛으로 하여금 상기 환자 상태 메트릭을 결정하게 하는 상기 실행가능 명령어들은, 상기 평가 유닛으로 하여금:
    상기 주파수-도메인 압력 신호의 로컬 최대값들과 연관된 복수의 주파수를 식별하게 하고;
    상기 로컬 최대값들과 연관된 상기 복수의 주파수 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 환자 상태 메트릭을 결정하게 하는 명령어들을 포함하는 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 환자 상태 메트릭은 저혈액량, 고혈액량, 또는 정상혈액량 중 하나 이상을 표시하는 혈액량 메트릭인 시스템.
  12. 환자를 모니터링하기 위한 디바이스로서,
    환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 상기 환자의 상기 순환 시스템 내의 압력과 연관된 물리적 현상을 모니터링하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하는 압력 센서; 및
    상기 압력 센서에 통신가능하게 연결된 컴퓨터 프로세서 및 비일시적 실행가능 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하는 평가 유닛을 포함하며, 상기 비일시적 실행가능 명령어들은, 상기 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 평가 유닛으로 하여금:
    샘플 기간에 걸쳐 상기 압력 센서의 상기 트랜스듀서로부터 수신된 상기 압력과 연관된 전자 신호의 값들을 포함하는 시간-도메인 압력 신호를 획득하게 하고- 상기 샘플 기간은 (i) 상기 펌프가 동작하고 있는 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 (ii) 상기 펌프가 동작하고 있지 않은 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트를 포함하는 복수의 시간 세그먼트를 포함함 -;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 순방향 및 역방향 기울기 검출을 통해 상기 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 상기 시간-도메인 압력 신호의 제1 복수의 값 및 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 연관된 상기 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 식별하게 하고;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 상기 제2 복수의 값을 삭제하게 하고;
    상기 제2 복수의 값을 제외하고 상기 제1 복수의 값에 기초하여 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하고;
    상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호에 변환을 적용하여 주파수-도메인 압력 신호를 생성하게 하고;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 상기 제2 복수의 값과 상기 시간-도메인 압력 신호의 총 샘플 윈도우의 값의 크기 사이의 비율에 기초하여, 상기 주파수-도메인 압력 신호를 조정하게 하고;
    복수의 고조파 주파수를 고려하는 수학식을 통해 상기 조정된 주파수-도메인 압력 신호에 기초하여 상기 환자에 대한 환자 상태 메트릭을 결정하게 하는 디바이스.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 시간-도메인 압력 신호는 제1 시계열의 이산 값들을 포함하고;
    상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호는 제2 시계열의 이산 값들을 포함하고;
    상기 제2 시계열은 상기 제1 시계열 내의 순차적 복수의 대응하는 값의 대응하는 세그먼트와 동등한 상기 제2 시계열 내의 순차적 복수의 값의 적어도 하나의 세그먼트를 포함하는 디바이스.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 평가 유닛으로 하여금 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하는 상기 실행가능 명령어들은, 상기 평가 유닛으로 하여금:
    상기 제3 복수의 값을 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트에 대한 대체 값들로서 추정하게 하고- 상기 제3 복수의 값은 상기 제2 복수의 값에 대한 참조 없이 상기 제1 복수의 값에 기초하여 추정됨 -, 및
    상기 비활성 시간 세그먼트들에 대한 상기 제1 복수의 값 및 상기 활성 시간 세그먼트들에 대한 상기 제3 복수의 값을 조합함으로써 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하게 하는 명령어들을 포함하는 디바이스.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 주파수-도메인 압력 신호를 조정하는 것은 상기 주파수-도메인 압력 신호의 크기들을 상기 제2 복수의 값과 상기 총 샘플 윈도우의 값의 몫(quotient)으로 나누는 것을 포함하는 디바이스.
  16. 환자의 순환 시스템이 펌프에 연결되는 동안 상기 환자의 상기 순환 시스템 내의 압력과 연관된 측정을 사용하여 상기 환자를 모니터링하기 위한 방법으로서,
    샘플 기간에 걸쳐 상기 환자의 압력과 연관된 물리적 현상을 상기 트랜스듀서에 의해 모니터링하는 단계- 상기 샘플 기간은 (i) 상기 펌프가 동작하고 있는 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 (ii) 상기 펌프가 동작하고 있지 않은 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트를 포함하는 복수의 시간 세그먼트를 포함함 -;
    평가 유닛의 프로세서에 의해, 상기 샘플 기간에 걸쳐 상기 모니터링된 물리적 현상에 기초하여 상기 트랜스듀서로부터의 압력과 연관된 전자 신호의 값들을 포함하는 시간-도메인 압력 신호를 획득하는 단계;
    상기 평가 유닛의 상기 프로세서에 의해, 상기 시간-도메인 압력 신호의 순방향 및 역방향 기울기 검출을 통해 상기 하나 이상의 비활성 시간 세그먼트와 연관된 상기 시간-도메인 압력 신호의 제1 복수의 값 및 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트와 연관된 상기 시간-도메인 압력 신호의 제2 복수의 값을 식별하는 단계;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 상기 제2 복수의 값을 삭제하는 단계;
    상기 평가 유닛의 상기 프로세서에 의해, 상기 제2 복수의 값을 배제하고 상기 제1 복수의 값에 기초하여 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 단계;
    상기 평가 유닛의 상기 프로세서에 의해, 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호에 변환을 적용하여 주파수-도메인 압력 신호를 생성하는 단계;
    상기 시간-도메인 압력 신호의 상기 제2 복수의 값과 상기 시간-도메인 압력 신호의 총 샘플 윈도우의 값의 크기 사이의 비율에 기초하여, 상기 주파수-도메인 압력 신호를 조정하는 단계; 및
    상기 평가 유닛의 상기 프로세서에 의해, 복수의 고조파 주파수를 고려하는 수학식을 통해 상기 조정된 주파수-도메인 압력 신호에 기초하여 상기 환자에 대한 환자 상태 메트릭을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 것은 상기 시간-도메인 압력 신호로부터 하나 이상의 활성 시간 세그먼트를 제거하는 것을 포함하는 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 단계는:
    상기 제3 복수의 값을 상기 하나 이상의 활성 시간 세그먼트에 대한 대체 값들로서 추정하는 단계- 상기 제3 복수의 값은 상기 제2 복수의 값에 대한 참조 없이 상기 제1 복수의 값에 기초하여 추정됨 -, 및
    상기 비활성 시간 세그먼트들에 대한 상기 제1 복수의 값 및 상기 활성 시간 세그먼트들에 대한 상기 제3 복수의 값을 조합함으로써 상기 필터링된 시간-도메인 압력 신호를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 제3 복수의 값은 적어도 상기 제1 복수의 값에 대해 회귀 분석, 순방향-역방향 기울기 계산, 양면 기울기 검출, 및 미러 매칭 필터링 중 적어도 하나를 수행함으로써 추정되는 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 주파수-도메인 압력 신호를 조정하는 것은 상기 주파수-도메인 압력 신호의 크기들을 상기 제2 복수의 값과 상기 총 샘플 윈도우의 값의 몫으로 나누는 것을 포함하는 방법.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210268182A1 (en) * 2020-02-27 2021-09-02 Boston Scientific Scimed, Inc. Adaptive pressure control filter for a fluid management system
MX2022016408A (es) * 2020-06-24 2023-01-30 Baxter Int Sistema de monitorizacion de pacientes.

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE60207183T2 (de) * 2001-12-10 2006-08-10 Kabushiki Gaisha K-And-S Vorrichtung zur Beobachtung biologischer Daten
KR100675019B1 (ko) * 2006-02-02 2007-01-29 김정국 기울기 추적파를 이용한 저주파 또는 고주파 신호 분리방법
WO2010149726A2 (en) * 2009-06-26 2010-12-29 Gambro Lundia Ab Devices, a computer program product and a method for data extraction
CN102791306B (zh) * 2009-12-28 2015-08-05 甘布罗伦迪亚股份公司 用于检测抽出和返回装置的构造的方法和装置
EP2658438A2 (en) * 2010-12-31 2013-11-06 Volcano Corporation Lumen based pressure sensing guidewire system with distortion correction
AU2013201556B2 (en) * 2012-07-13 2014-06-05 Gambro Lundia Ab Filtering of pressure signals for suppression of periodic pulses
AU2013360918B2 (en) * 2012-12-18 2017-10-19 Gambro Lundia Ab Detecting pressure pulses in a blood processing apparatus
CA2921945A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 Gambro Lundia Ab Separation of interference pulses from physiological pulses in a pressure signal
US10456046B2 (en) * 2014-09-12 2019-10-29 Vanderbilt University Device and method for hemorrhage detection and guided resuscitation and applications of same
SG11201701987VA (en) * 2014-09-12 2017-04-27 Univ Vanderbilt Hypovolemia/hypervolemia detection using peripheral intravenous waveform analysis (piva) and applications of same
JP6769960B2 (ja) * 2014-11-13 2020-10-14 ヴァンダービルト ユニバーシティー 出血検出および誘導蘇生のためのシステム
MX2017010008A (es) 2015-02-03 2017-11-22 Univ Vanderbilt Dispositivo de acceso intravenoso que detecta infiltracion intravenosa y colocacion en vena.

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