RU2538916C2 - Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности - Google Patents

Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности Download PDF

Info

Publication number
RU2538916C2
RU2538916C2 RU2011138250/08A RU2011138250A RU2538916C2 RU 2538916 C2 RU2538916 C2 RU 2538916C2 RU 2011138250/08 A RU2011138250/08 A RU 2011138250/08A RU 2011138250 A RU2011138250 A RU 2011138250A RU 2538916 C2 RU2538916 C2 RU 2538916C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
physiological
episode
signal
signal quality
oscillation
Prior art date
Application number
RU2011138250/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2011138250A (ru
Inventor
Ларри НИЛЬСЕН
Грегори Х. РАБЕР
Брайан Д. ГРОСС
Вэй ЦЗУН
Мохаммед САИД
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В.
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 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В.
Publication of RU2011138250A publication Critical patent/RU2011138250A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2538916C2 publication Critical patent/RU2538916C2/ru

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
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A61B5/02116—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave amplitude
    • 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
    • A61B5/7221—Determining signal validity, reliability or quality
    • 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
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • 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
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • 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
    • A61B5/7232—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes involving compression of the physiological signal, e.g. to extend the signal recording period
    • 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

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области сбора медицинских данных о показателях жизнедеятельности. Техническим результатом является повышение точности и надежности измерения показателей жизнедеятельности о состоянии здоровья пациента. Система (100) содержит: блок (120) обработки определения значения параметра, выполненный с возможностью приема сигналов физиологических параметров и выделения множества эпизодов в течение длительности по меньшей мере одного физиологического цикла из сигнала колебаний физиологического параметра; блок (130) обработки оценки качества сигнала, выполненный с возможностью приема физиологических сигналов, оценки качества каждого эпизода колебания физиологических сигналов, выделения признаков колебаний у эпизодов колебаний и генерирования индекса качества сигнала, показывающего оцененное качество физиологических сигналов каждого эпизода на основании выделенных признаков колебаний; и блок (140) маркировки колебаний, выполненный с возможностью связывать индексы качества сигнала с каждым эпизодом колебаний физиологических сигналов. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 8 ил.

Description

Настоящая заявка относится к области сбора и хранения данных. Она находит конкретное применение в сборе медицинских данных о показателях жизнедеятельности и описана с конкретной ссылкой на него. Однако также она находит применение в отображениях других типов.
Показатели жизнедеятельности, или жизненные показатели, содержат следующие ключевые целевые клинические измерения: температура, частота дыхания, частота сердечных сокращений, кровяное давление и, где целесообразно, насыщение крови кислородом. Эти числа предоставляют информацию критических показателей жизнедеятельности о состоянии здоровья пациента. Все эти показатели жизнедеятельности можно наблюдать, измерять и осуществлять их мониторинг. Их измерение делает возможной оценку уровня дееспособности индивидуума.
В частности, показатели жизнедеятельности могут указывать на то, что человек жив, идентифицировать присутствие острой медицинской проблемы, быть средством быстрого количественного определения степени заболевания и насколько хорошо организм справляется с результирующим патологическим стрессом и могут действовать в качестве маркера хронических болезненных состояний, таких как гипертензия, которую определяют как хронически повышенное кровяное давление.
Преимущества, обеспечиваемые автоматическим сбором данных о температуре, частоте дыхания, частоте сердечных сокращений, инвазивно/неинвазивно измеренном кровяном давлении или насыщении кислородом от устройств экстренного мониторинга стали настолько очевидны, что теперь госпиталям нужны свои клинические информационные системы (CIS), системы управления информацией об анестезии (AIMS), электронные медицинские записи (EMR), системы электронной регистрации пациентов (EPR) или другие госпитальные информационные системы (HIS)/информационные системы здравоохранения, обеспечивающие возможности взаимодействия с биомедицинскими устройствами для того, чтобы гарантировать, что ключевые показатели жизнедеятельности сохраняются в Централизованном хранилище данных (CDR), и чтобы следить за прогрессом пациента в динамике.
Несмотря на то что важность измерения, мониторинга, наблюдения и сбора клинических показателей жизнедеятельности не оспаривают, медицинские практикующие пользователи могут оспорить точность и надежность этих измеренных показателей жизнедеятельности. Проблема, связанная с показателями жизнедеятельности, собранными вручную с устройств экстренного мониторинга или по подтвержденным младшим медицинским персоналом показателям жизнедеятельности, в CIS, заключается в том, что такие показатели жизнедеятельности представляют собой показатели жизнедеятельности, характерные для того момента времени. Такие измерения представляют собой точечные абстракции, которые не содержат физиологически наиболее значимые значения, такие как максимумы, минимумы, и траекторию, которую описал этот показатель жизнедеятельности с тех пор, как его в последний раз измеряли, осуществляли мониторинг, наблюдали и собирали. Другая проблема, связанная с системами, которые пытаются захватывать максимумы и минимумы, состоит в том, что они захватывают наибольшие и наименьшие значения устройства экстренного мониторинга, содержащие ошибки от шума сигнала и артефакты, а также пропадания сигнала. Фильтрация этого сигнала или исключение экстремумов может уменьшить эти ошибки, но не устраняет такие ошибки. Другая проблема, связанная с такими результатами, состоит в том, что они не образуют запись экстремумов для подтверждения точности и надежности таких измерений. Вследствие таких проблем диагностика или интерпретация данных становится неоднозначной или обманчивой, эффективность тревожной сигнализации оказывается низкой, а клинические механизмы логического вывода или консультанты часто становятся неэффективными. Еще одна проблема состоит в том, что клинические пользователи сохраняют подозрительность в отношении автоматически полученных данных о показателях жизнедеятельности в силу несовершенства автоматизированных алгоритмов, отличающих шум от физиологических изменений.
В настоящей заявке представлена система, которая хранит тенденции показателей жизнедеятельности, а также создает связанные колебания для того, чтобы позволить пользователю детально исследовать данные для наблюдения, повторного вычисления или подтверждения показателей жизнедеятельности.
Настоящая заявка представляет механизм автоматизированной оценки и контроля качества сигнала в CIS мониторинга пациента для автоматического захвата значений показателей жизнедеятельности, связанных с хорошими, чистыми физиологическими сигналами. Не вызывающие доверия или ненадежные измерения, связанные с шумом, артефактами и проблемами оборудования, автоматически определяют и исключают из ввода в механизм логического вывода CIS для целей диагностики и принятия решений. Можно автоматически захватывать физиологически значимые значения и тенденции, можно значительно усовершенствовать эффективность витальной тревожной сигнализации, а клинические механизмы логического вывода/консультанты могут быть значительно более эффективными и надежными.
В настоящей заявке предоставлена усовершенствованная система и способ захвата, хранения и графического представления данных о жизненных показателях. Настоящая заявка основана на новом понимании и представлении. В ней использован новый индикатор качества сигнала по одному или нескольким физиологическим колебательным сигналам, из которого извлекают показатели жизнедеятельности для автоматического захвата точных и надежных извлеченных показателей жизнедеятельности и связанных исходных фрагментов колебаний, которые представляют собой характерные клинически значимые атрибуты клинических данных.
Согласно одному аспекту представлена система обработки сигналов, которая содержит по меньшей мере один блок обработки, оснащенный средством оценки качества сигнала (SQA); процессор информации; среду хранения данных с возможностью поиска и среду отображения данных с возможностью выбора.
Согласно одному аспекту представлена система оценки и контроля качества сигнала для захвата и архивирования физиологически значимых данных мониторинга, содержащая блок обработки определения значения параметра, который принимает исходные сигналы физиологических параметров (в которых могут находиться не вызывающие доверия или ненадежные части) и генерирует физиологически значимые и надежные данные параметров, блок обработки оценки качества сигнала, который принимает физиологические сигналы, оценивает качество физиологических сигналов и генерирует индексы качества сигнала, показывающие оцененное качество физиологических сигналов, и блок маркировки колебаний, который связывает индексы качества сигнала с данными физиологических колебаний.
Согласно одному аспекту представлен способ захвата и архивирования оценки и контроля качества сигнала посредством создания индикатора качества сигнала, который содержит этапы захвата максимума, минимума и исходного сигнала сигналов физиологических параметров, генерации данных физиологических параметров посредством блока обработки определения значения параметра для предоставления автоматически внесенных данных в электронную запись путем дискретизации и сохранения случайных фрагментов колебаний, дискретизации и сохранения характерных векторов, и сжатия фрагментов колебаний и векторных признаков для регистрации процесса выздоровления пациента, прием сигналов физиологических параметров, оценку качества сигналов физиологических параметров и генерацию индекса качества сигнала, показывающего оцененное качество сигнала физиологического параметра посредством блока обработки оценки качества сигнала, и создание связи индексов качества сигнала с данными физиологических параметров в блоке маркировки колебаний и архивирование истории пациента в управляемой компьютером базе данных.
Согласно одному аспекту представлен способ сжатия истории медицинских показателей жизнедеятельности пациента, который состоит из приема показателя жизнедеятельности; создания индикатора качества сигнала (SQI), захвата максимума, минимума и жизненных показателей из показателей жизнедеятельности посредством использования SQI, получения показателя жизнедеятельности высокого качества посредством удаления физиологически невозможных или технически не вызывающих доверия максимумов и минимумов из сигнала показателя жизнедеятельности, сохранения показателя жизнедеятельности высокого качества и отображения показателя жизнедеятельности высокого качества.
Согласно одному аспекту представлена система обработки сигналов, которая содержит по меньшей мере один блок обработки, оборудованный SQA, содержащий компонент определения параметрического значения, компонент оценки качества сигнала, и компонент маркировки колебаний; процессор информационной центральной станции (ICS), содержащий средство контроля захвата данных (DCC), системный блок управления тревожной сигнализацией, механизм поддержки принятия клинических решений (CDS)/клинический консультант, средство контроля для просмотра признаков событий, управляемое компьютером запоминающее устройство для хранения данных, содержащее индексированный набор данных с возможностью поиска; и среду отображения данных с возможностью выбора, состоящую по меньшей мере из одного из: экранного монитора компьютера, монитора колебаний и светодиодного дисплея.
Преимущество состоит в создании SQI для показателей жизнедеятельности, отражающих точность и надежность измерения в настоящий момент времени.
Дополнительное преимущество состоит в использовании SQI для повышения качества и надежности тенденций показателей жизнедеятельности.
Другое преимущество состоит в использовании SQI для захвата максимумов и минимумов жизненных показателей наряду со связанными фрагментами исходных сигналов, которые не содержат ошибочные экстремумы, обусловленные шумом и пропаданиями сигнала.
Еще одно дополнительное преимущество состоит в автоматическом захвате физиологически значимых максимумов, минимумов и типичных жизненных показателей.
Преимущество состоит в способе предоставления «автоматически внесенных» данных высокого качества в электронную медицинскую запись (EMR).
Еще одно дополнительное преимущество состоит в способе автоматического уменьшения или сжатия истории пациента.
Настоящее изобретение применимо для всех клиницистов во всех зонах госпиталя, от пациентов с наименее острым периодом болезни до пациентов с наиболее острым периодом болезни. Другое применение подходит для пациентов с более острым периодом болезни, которые подвергаются многочисленным измерениям одновременно. Изобретение будет полезно в месте оказания ухода, а также центрально или удаленно. Таким образом, оно найдет применение во всех прикроватных мониторах, а также на центральных станциях, в клинических информационных системах и/или госпитальных информационных системах.
Настоящее изобретение может быть представлено в форме различных компонентов и компоновок компонентов, а также различных этапов и комбинаций этапов. Чертежи служат лишь для цели иллюстрирования предпочтительных вариантов осуществления, и их не следует толковать в качестве ограничения настоящего изобретения.
На фиг.1 представлено схематическое изображение блока обработки сигналов показателей жизнедеятельности, оборудованного SQA.
На фиг.2 представлено схематическое изображение компонента оценки качества сигнала артериального давления крови (ABP).
На фиг.3 представлен пример индекса качества сигнала ABP.
На фиг.4A представлен пример показаний ABP в течение 40 часов без SQA и контроля.
На фиг.4B представлен пример показаний ABP с SQA и контролем.
На фиг.5 изображена компоновка процессора ICS.
На фиг.6 изображено отображение образца.
На фиг.7 изображена блок-схема последовательности этапов способа.
Как показано на фиг.1, в блоке 100 автоматизированной SQA и контроля обработки сигналов, сигнал 110 показателя жизнедеятельности представляют множеству блоков 120, 130, 140 обработки сигналов показателей жизнедеятельности. Блок 130 обработки оценки качества сигнала (SQA) оценивает входящий сигнал 110 показателя жизнедеятельности для каждого из множества эпизодов, таких как отдельные удары для сигналов сердечно-сосудистой системы, отдельные вдохи и выдохи для дыхания, соответствующий временной интервал для измерения температуры и т.д. Компоненты 130 SQA генерируют сигнал 160 индекса (SQI i) меры качества сигнала для каждого эпизода, при каждом ударе или сердечном цикле, например, и показывают качество сигнала, соответствующее каждому эпизоду. SQI i также передают 180, 190 в другие блоки 120, 140 обработки сигналов.
Сигналы 160 SQI i используются в процессе определения значения параметра (PVD) в блоке 120. Блок 120 обработки PVD определяет значения параметра 110 показателя жизнедеятельности по эпизодам сигнала, которые оценены как обладающие хорошим качеством сигнала согласно SQI i, и удаляет или заменяет те, которые оценены как обладающие плохим качеством сигнала согласно SQI i. Когда в течение установленного периода времени не появляется хороших значений (160) SQI, процессор (510) контроля информации показывает значение (160) SQI как плохое и значение показателя жизнедеятельности как сомнительное. Блок 140 маркировки колебаний прикрепляет SQI i к колебанию сигнала 110, чтобы создать маркированное SQA колебание 170. Таким образом каждый эпизод колебания маркируют соответствующим значением 160 индекса качества сигнала. Благодаря блоку 100 обработки сигналов, надежность сигнала показателя жизнедеятельности, например отсутствие шума и артефактов, показывают посредством SQI i. Полученные в результате значения показателей жизнедеятельности являются значительно более физиологически значимыми. Сигнал 160 значения (SQI i) индекса качества сигнала, значения параметров, измеренные с использованием контроля SQI (Значенияi) 150 и маркированные SQI i колебания (Колебанияi) 170 доступны для системы мониторинга пациента или CIS. Истинные паттерны изменений показателей жизнедеятельности легко извлечь. Кроме того, поскольку только «истинные и значимые» данные сохраняют посредством этого приложения и не сохраняют излишние данные, необходимо меньшее количество электронных устройств, компьютерной памяти, средств баз данных и ресурсов для твердых копий, чтобы хранить или представлять данные, связанные с визитом пациента в медицинское учреждение.
Как показано на фиг.2, представлен пример реализации такого компонента SQA для сигнала 220 артериального давления крови (ABP). Компонент 130 ABP SQA содержит блок 230 выделения признаков колебаний ABP (WFE) и блок 240 анализа признаков колебаний (WFA), которые создают сигнал 160 SQI i.
В процессе 230 WFE выделяют набор признаков колебаний ABP для каждого отдельного эпизода, например для каждого отдельного удара. Предварительно определено, что эти признаки должны быть чувствительны, чтобы различать сигнал 220 ABP и артефакты. Такие признаки могут включать амплитуды, которые представляют собой высоту максимума сигнала выше центра колебаний или глубину минимума сигнала ниже центра колебания. Признаки также могут включать угловые коэффициенты скорости роста максимума над центром или скорости падения минимума ниже центра колебания. Признаки также могут включать длину конкретных временных интервалов, например насколько долго сигнал сохраняет максимальное или минимальное значение. В блоке 240 WFA лингвистические или нечеткие переменные, такие как «амплитуда ABP слишком велика», «ABP продолжает расти слишком долго» и «угловой коэффициент ABP слишком мал», используют для представления паттернов признаков колебаний и интеллектуальный подход с нечеткой логикой используют для извлечения индекса качества сигнала из логического вывода из лингвистических переменных.
Пример нечеткой переменной с названием «сигнал ABP имеет хорошее качество» приведен ниже:
ЕСЛИ [«ABP имеет нормальную амплитуду» (AN)] И
  [«ABP имеет нормальный угловой коэффициент» (SN)] И
  [НЕ «ABP продолжает расти слишком долго» (KRTL)] И
  [НЕ «ABP остается высоким слишком долго» (SHTL)] И
  [НЕ «ABP с заблокированным измерительным преобразователем» (WBT)]  
ТО «сигнал ABP имеет хорошее качество» (SQG)  
  SQI i,=μSQG=μAN^μSN^(1-μKRTL)^(1-μSHTL)^(1-μWBT)  
Индекс 160 качества сигнала (SQI i) определяют как значение функции принадлежности «сигнал ABP имеет хорошее качество». Поскольку процессы блока 230 WFE и блока 240 WFA продолжаются, генерируют временной ряд SQI i, которые соответствуют каждому циклу удара. Каждый из SQI i имеет значение между нулем, где 0 обозначает самое плохое качество сигнала, и единицей, где 1 обозначает самое хорошее качество сигнала.
Как показано на фиг.3, представлен пример индекса 160 качества сигнала ABP. Дисплей 300 вывода данных показывает кривую, полученную в результате указанной выше обработки ABP SQA. Верхняя кривая 310 представляет сигнал электрокардиограммы (ЭКГ), вторая кривая 320 представляет сигнал 220 ABP с артефактами, а нижняя кривая 330 представляет временной ряд 160 SQI i, сгенерированный блоком 240 ABP SQA (обратите внимание, на фиг.3 сигнал SQIi отстает от ABP на интервал одного удара). Как изображено, SQI i показывает, когда качество сигнала ABP надежно и когда он не надежен за счет артефактов или иным образом.
Система также позволяет пользователю такой системы корректировать «толерантность» SQI, которая позволяет сохранять/захватывать данные при желаемой скорости передачи данных, а также качестве сигнала. Например, если пользователь хочет сохранить данные с 5-минутным разрешением, SQI можно корректировать соответствующим образом, чтобы позволить сохранять данные с таким разрешением.
Как показано на фиг.4A, представлено влияние оценки качества сигнала. Значение ABP можно избирательно измерять из длительностей, когда SQI i, сигнал 170 показывает надежный эпизод измерения кровяного давления. Систолическое ABP 410 без оценки и контроля качества сигнала показано на фиг.4A, а систолическое ABP 440, измеренное у того же пациента, содержащее контроль качества сигнала, показано на фиг.4B.
На фиг.4A, без оценки и контроля 410 качества сигнала, сигнал 220 кровяного давления нанесен в виде графика, на котором время отложено по оси x 412, и систолическое ABP по оси y 414. Колебание сконцентрировано 415 вокруг значения 100 с наибольшим максимумом 424 и двойным максимумом 426 и меньшими максимумами 420, 422. Колебание также содержит наименьший минимум 434 и двойной минимум 436 наряду с менее изменчивыми меньшими минимумами 430, 432. Наибольшие максимумы 424, 426 и наименьшие минимумы 434, 436 могут быть обусловлены шумом или искажением сигнала, которые могут превосходить и подавлять истинные максимумы 420, 422 и истинные минимумы 430, 432 колебания.
На фиг.4B после применения оценки и контроля 440 качества сигнала, колебание изображено в виде графика вдоль оси x 442, а систолическое ABP отложено по оси y 444. В этом случае колебание все еще сконцентрировано 445 вокруг того же значения 100, но наибольшие максимумы и наименьшие минимумы удалены, сохранены более умеренные максимумы 450, 452 и более умеренные минимумы 460, 462, оставшиеся для обозначения не содержащего артефактов более чистого сигнала, по которому можно легко гарантировать тенденцию кровяного давления в динамике.
Диаграммы демонстрируют, что обработка колебательного сигнала посредством использования оценки и контроля 100 качества сигнала дает диаграмму, которая содержит значительно больше физиологически значимых данных о тенденции ABP, в особенности в отношении максимумов и минимумов, чем дают необработанные колебания 410. SQI i присоединяют к каждому удару в сигнале. Проводя поиск по SQI i, легко найти, где сигнал имеет хорошее качество, а где нет. Следовательно, значительно улучшается надежность тревожной сигнализации, основанной на значениях показателей жизнедеятельности, измеренных с использованием контроля качества сигнала.
Как показано на фиг.5, информационная центральная станция 500 (ICS) мониторинга пациента содержит блоки 100 обработки и контроля, оборудованные SQA, показанные на фиг.1. Несмотря на то что эта обработка описана как часть ICS, ее в равной степени можно разместить внутри любого устройства в сети госпиталя, включая прикроватный монитор. Процессор ICS принимает выходные сигналы 150, 160, 170 из одного или из множества блоков 520, 522, 524 обработки показателей жизнедеятельности (SQAe-PU), оборудованных SQA. Если SQAe-PU не доступен во входном устройстве, то исходные сигналы 110 показателей жизнедеятельности (VSi) или множество исходных сигналов 530, 532, 534 показателей жизнедеятельности можно принять посредством соответствующих функций SQAe-PU в оборудовании ICS. Процессор 510 ICS содержит следующие компоненты обработки: средство 540 контроля захвата данных (DCC); системный блок 550 управления тревожной сигнализацией; механизм поддержки принятия клинических решений (CDS) или блок 560 клинического консультанта и блок 570 контроля для просмотра признаков событий.
Блок 540 DCC определяет, как захватить физиологически значимые значения показателей жизнедеятельности. Для каждого канала показателя жизнедеятельности в запланированном временном интервале, таком как 30 минут, DCC проверяет значение SQI i, сгенерированное из соответствующего SQAe-PU в запланированные моменты времени. Если значение SQI i достаточно велико, значение захватывают. Однако если SQI i имеет плохое значение в запланированный момент времени, то значение не захватывают и взамен него определяют местоположение и захватывают самое последнее значение с хорошим значением SQI i. Это называют ретроспективной коррекцией данных. Кроме того, также захватывают максимумы 450, 452 и минимумы 460, 462 значения с хорошими SQI i. Данные могут содержать такое содержание 599, как физиологически значимые значения 575 в виде: тенденций, событий, оповещений, тревожной сигнализации, колебаний и т.п. Длительность периода дискретизации каждого фрагмента колебания, который сохраняют, может быть функцией используемой модели. Например, для автоматического внесения данных при одном числовом образце в час, 10 секунд или более данных колебания можно хранить в виде части электронной медицинской записи, если качество сигнала считают достаточным. Также пользователь может корректировать частоту и длину, при которых сохраняют данные колебания, исходя из требований к запоминающему устройству или т.п.
Система хранит захваченные данные о значениях показателей жизнедеятельности и соответствующие SQI i и маркированные SQI i колебания 580 в индексированной базе 590 хранения данных с возможностью поиска для записей пациентов. Данные хранят в устройстве хранения данных для облегчения анализа данных, такого как анализ взаимной корреляции, добыча данных для определения паттернов в накопленных данных, проекционный и вероятностный анализ для реализации и функционирования механизма поддержки принятия клинических решений и т.п. Данные и компоненты анализа данных могут давать выходные данные, которые можно отображать 585 на дисплее 300 вывода данных, таком как, но без ограничения, ЖК-дисплей, терминал на электронно-лучевой трубке, монитор колебаний, светодиодный дисплей и т.п.
Системный блок 550 управления тревожной сигнализацией принимает захваченные значения показателей жизнедеятельности от описанного выше блока 540 DCC и осуществляет подтверждение сигналов тревоги, которые создали входные устройства, или генерирует новые сигналы тревоги в соответствии с критериями тревожной сигнализации, как определено в ICS, и/или на основании взаимной корреляции между различными показателями жизнедеятельности. Поскольку значения, которые запускают тревожную сигнализацию, извлекают из чистых сигналов с хорошим качеством, эффективность тревожной сигнализации значительно увеличивается. Подтвержденные и/или вновь сгенерированные сигналы тревоги также хранят в базе 590 хранения данных с возможностью поиска, и их можно вызывать через интерфейс сигнализации 599.
Механизм CDS/клинический консультант 560 принимает захваченные значения показателей жизнедеятельности от указанного выше блока обработки DCC и исполняет различные приложения CDS, которые генерируют исчерпывающие клинические оповещения и/или сообщения о состоянии пациента. Поскольку значения входных данных более надежны, чем принятые традиционным образом без контроля качества сигнала, эффективность приложений CDS значительно увеличивается. Сгенерированные клинические оповещения и/или сообщения также хранят в базе 590 хранения данных с возможностью поиска.
Блок 570 контроля для просмотра признаков событий предоставляет исчерпывающий графический пользовательский интерфейс для конечных пользователей, таких как клиницисты. Он отображает в произвольном масштабе захваченный показатель жизнедеятельности и сопутствующие значения SQI i, тенденции, соответствующие маркированные SQI i колебания и т.п. Тревожную сигнализацию/оповещение визуализируют и просматривают с подтверждением по нисходящей при желаемом масштабе и способе на графическом изображении, в текстовой таблице и т.п. Он также предоставляет исчерпывающие поисковые возможности, которые позволяют клиницистам эффективно определять местоположение точек, представляющих интерес, и/или конкретных статистических данных.
Как показано на фиг.6, на дисплее 300 изображены параметры 610 показателей жизнедеятельности и их значения в различные моменты 620 времени, графические тенденции 630 показателей жизнедеятельности, события 640 и связанные захваченные фрагменты 650 колебаний. Пользовательский интерфейс позволяет клиницисту быстро просматривать автоматически внесенные данные высокого качества для наблюдения ключевых событий, которые можно было пропустить, когда они фактически произошли. Интерфейс также может быть виден через управляемую компьютером сеть, такую как, но без ограничения, LAN, WAN и интернет. Использование сети также может позволить практикующим врачам из удаленных мест читать, взаимодействовать и корректировать показания, отображаемые посредством настоящего изобретения.
Одно из преимуществ настоящего изобретения заключается в предоставлении автоматически внесенных электронных медицинских записей высокого качества и, таким образом, устранении необходимости в подтверждении данных пользователем и обеспечении улучшенной точности. SQI i присоединяют к сигналу на эпизодической основе с тем, чтобы при проведении поиска по SQI i можно было легко найти сигнал с хорошим качеством. Следовательно, значительно повышается точность тревожной сигнализации, основанной на значениях показателей жизнедеятельности, измеренных с использованием контроля качества сигнала.
Как показано на фиг.7, представлены этапы способа 700. На первом этапе 710 создают индикатор качества сигнала. На этапе 720 захвата максимума захватывают истинные физиологические максимумы сигналов показателей жизнедеятельности, используя индикатор качества сигнала. На этапе 730 захвата минимума захватывают истинные физиологические минимумы в сигналах показателей жизнедеятельности, используя индикатор качества сигнала. На этапе 740 захвата исходного сигнала создают исходный сигнал, лишенный максимумов с шумами и минимумов с шумами и сигналов с шумами. На этапе 750 автоматически внесенных данных предоставляют физиологически значимые, надежные автоматически внесенные данные в базу 590 хранения данных электронных медицинских записей с возможностью поиска. На этапе 760 фрагментов периодически осуществляют дискретизацию и сохраняют физиологически значимые, надежные фрагменты колебаний. На этапе 770 векторов признаков осуществляют дискретизацию и сохраняют физиологически значимые, надежные векторы признаков. На этапе 780 сжатия сжимают фрагменты колебаний и векторные признаки для записи в историю пациента. На этапе 790 качества передают и сохраняют индикаторы качества сигнала. На этапе 795 архивирования архивируют историю пациента. Способ также может включать отображение архивированных данных.
Настоящая заявка описана со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. Модификации и изменения могут прийти на ум после прочтения и осмысления предыдущего подробного описания. Предполагается, что изобретение составлено как содержащее все такие модификации и изменения в такой мере, в какой они входят в объем приложенной формулы или ее эквивалентов.

Claims (15)

1. Система (100) оценки и контроля качества сигнала для захвата и архивирования физиологических данных наблюдения, при этом система содержит:
блок (120) обработки определения значения параметра, выполненный с возможностью приема сигналов физиологических параметров и выделения множества эпизодов в течение длительности по меньшей мере одного физиологического цикла из сигнала колебаний физиологического параметра;
блок (130) обработки оценки качества сигнала, выполненный с возможностью приема физиологических сигналов, оценки качества каждого эпизода колебания физиологических сигналов, выделения признаков колебаний у эпизодов колебаний и генерирования индекса качества сигнала, показывающего оцененное качество физиологических сигналов каждого эпизода на основании выделенных признаков колебаний; и
блок (140) маркировки колебаний, выполненный с возможностью связывать индексы качества сигнала с каждым эпизодом колебаний физиологических сигналов.
2. Система по п.1, в которой принятые сигналы физиологического параметра непрерывно измеряемого показателя жизнедеятельности и генерирование индекса оцененного индекса качества включают в себя сравнение выделенных признаков колебаний каждого эпизода с нормальными признаками измеренного показателя жизнедеятельности; и причем
средство (130) обработки оценки качества сигнала включает в себя средство (240) анализа признаков колебаний, выполненное с возможностью сравнения признаков каждого эпизода с предварительно выбранными характеристиками показателя жизнедеятельности, измеренного посредством физиологического сигнала.
3. Система по п.2, в которой блок (240) анализа признаков колебаний выполнен с возможностью определения, отвечает ли каждый эпизод предварительно выбранным критериям, и дополнительно содержит по меньшей мере одно из:
запоминающего средства (590), выполненного с возможностью хранения данных физиологических параметров эпизодов, которые отвечают предварительно выбранным критериям; и
средства (300) отображения, выполненного с возможностью отображения данных физиологических параметров эпизодов, которые отвечают предварительно выбранным критериям.
4. Система по одному из пп.2 или 3, в которой блок (240) анализа признаков колебаний выполнен с возможностью определения индекса (SQI) качества сигнала и дополнительно содержит по меньшей мере одно из:
средства (300) отображения, выполненного с возможностью одновременного отображения данных физиологических параметров каждого эпизода и соответствующего индекса качества сигнала;
запоминающего средства (590), выполненного с возможностью хранения данных физиологических параметров каждого эпизода в связи с его индексом качества сигнала; и
средства допуска, выполненного с возможностью захвата данных с желаемой частотой.
5. Система по любому из пп.2-3, в которой сигналы физиологических параметров включают в себя сигнал электрокардиограммы (EKG) и каждый эпизод соответствует сердечному циклу.
6. Станция (500) наблюдения пациента, содержащая:
множество систем (100) оценки и контроля качества сигнала по любому из пп.1-3;
процессор (510) контроля информации, выполненный с возможностью приема данных физиологического параметра, сигналов качества сигнала от систем (100) и по меньшей мере одного из архивов принятых физиологических параметров и индексов качества сигналов в запоминающем средстве (590), или отображения на средстве (300) отображения физиологического параметра и индексов качества сигнала, или запуска тревожной сигнализации (599).
7. Станция по п.6, в которой процессор (510) контроля информации содержит средство (540) контроля захвата данных (DCC), выполненное с возможностью хранения эпизода сигнала физиологического параметра для допустимого генерированного сигнала и хранения самого последнего эпизода для недопустимого индекса качества сгенерированного сигнала.
8. Станция по п.7, в которой сгенерированный индекс качества сигнала сравнивает амплитуду, угловой коэффициент и длительность времени между выделенными признаками каждого эпизода.
9. Станция по любому из пп. 6-8, в которой процессор (510) контроля информации (ICP) содержит по меньшей мере одно из:
системного средства (550) управления тревожной сигнализацией, выполненного с возможностью генерации тревожной сигнализации, основываясь на взаимной корреляции между различными показателями жизнедеятельности, измеренными посредством физиологических параметров пациента;
средства (560) механизма поддержки принятия клинических решений (CDS)/клинического консультанта, выполненные с возможностью включать в себя по меньшей мере одно из: клинического оповещения и сообщения о состоянии пациента, сгенерированного по показателям жизнедеятельности, измеренным посредством физиологических сигналов, принятых от DCC; и
средства (570) для просмотра признаков событий, выполненные с возможностью управления средством отображения, используя произвольные масштабы, по меньшей мере одного из: захваченных значений показателей жизнедеятельности, значений SQI, тенденций и соответствующих маркированных SQI колебаний.
10. Способ оценки и контроля качества сигнала для захвата и архивирования физиологических данных наблюдения, содержащий этапы, на которых:
принимают сигналы колебаний физиологических параметров показателей жизнедеятельности, включающих в себя множество эпизодов колебаний, каждый эпизод колебания имеет длительность в один или более физиологических циклов;
выделяют признаки, соответствующие каждому эпизоду колебания, и генерируют индекс качества сигнала, показывающий оцененное качество сигнала соответствующего эпизода колебания на основании выделенных признаков соответствующего эпизода колебания; и
связывают каждый индекс качества сигнала с соответствующим эпизодом колебания.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий по меньшей мере один из этапов, на которых:
сравнивают каждый эпизод колебания с нормальными колебаниями для измеренных показателей жизнедеятельности; и
хранят эпизоды колебаний, которые попадают в выбранный порог нормальных колебаний на основании сравнения.
12. Способ по п.11, дополнительно содержащий этапы, на которых:
определяют, отвечает ли каждый эпизод предварительно выбранным характеристикам показателей жизнедеятельности, измеренных посредством физиологического сигнала;
сохраняют данные физиологических параметров эпизодов колебаний, которые отвечают предварительно выбранным характеристикам; и
отображают эпизоды колебаний, которые отвечают предварительно выбранным характеристикам.
13. Способ по одному из пп.10-12, в котором предварительно выбранные характеристики включают амплитуду сигнала и скорость изменения сигнала.
14. Способ по любому из пп.10-12, в котором сигналы физиологических параметров включают сигнал кровяного давления, и каждый эпизод колебания соответствует сигналам колебаний физиологических параметров в интервале между измерениями кровяного давления.
15. Способ по любому из пп.10-12, дополнительно содержащий по меньшей мере один из этапов, на которых:
захватывают пик, минимум и сигналы колебаний физиологического параметра;
генерируют данные физиологичного параметра посредством блока обработки определения значения параметра, чтобы предоставить автоматически внесенные данные в электронную запись посредством дискретизации и сохранения случайных фрагментов колебаний;
дискретизируют и сохраняют векторы признаков;
сжимают фрагменты колебаний и признаки векторов, чтобы сгенерировать запись процесса выздоровления пациента.
RU2011138250/08A 2009-02-17 2010-01-12 Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности RU2538916C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15297909P 2009-02-17 2009-02-17
US61/152,979 2009-02-17
PCT/IB2010/050109 WO2010095064A1 (en) 2009-02-17 2010-01-12 System and method for automatic capture and archive of clinically meaningful vitals

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011138250A RU2011138250A (ru) 2013-03-27
RU2538916C2 true RU2538916C2 (ru) 2015-01-10

Family

ID=42060697

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011138250/08A RU2538916C2 (ru) 2009-02-17 2010-01-12 Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности

Country Status (7)

Country Link
US (1) US8878677B2 (ru)
EP (1) EP2429381A1 (ru)
JP (1) JP5604451B2 (ru)
CN (1) CN102316792B (ru)
BR (1) BRPI1005795A8 (ru)
RU (1) RU2538916C2 (ru)
WO (1) WO2010095064A1 (ru)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9323894B2 (en) 2011-08-19 2016-04-26 Masimo Corporation Health care sanitation monitoring system
US10032002B2 (en) * 2009-03-04 2018-07-24 Masimo Corporation Medical monitoring system
US9042973B2 (en) 2011-03-24 2015-05-26 Draeger Medical Systems, Inc. Apparatus and method for measuring physiological signal quality
US9339348B2 (en) * 2011-08-20 2016-05-17 Imperial Colege of Science, Technology and Medicine Devices, systems, and methods for assessing a vessel
US9770210B2 (en) * 2011-09-23 2017-09-26 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for analyzing a physiological sensor signal
JP6387348B2 (ja) * 2012-08-01 2018-09-05 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 動きアーチファクトを識別するシステム及び方法
WO2014036651A1 (en) * 2012-09-05 2014-03-13 Ottawa Hospital Research Institute Method for multi-scale quality assessment for variability analysis
US11694797B2 (en) 2012-10-30 2023-07-04 Neil S. Davey Virtual healthcare communication platform
JP6335920B2 (ja) * 2012-12-14 2018-05-30 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． フォトプレチスモグラム（ｐｐｇ）及び加速度計を通して有意な不整脈イベントを検出するシステム及び方法
CN103908241B (zh) * 2012-12-31 2016-03-02 中国移动通信集团公司 睡眠及呼吸检测方法、装置
CN103892797B (zh) * 2012-12-31 2016-08-10 中国移动通信集团公司 一种用于睡眠结构分析的信号处理方法和装置
WO2015022604A2 (en) * 2013-08-13 2015-02-19 Koninklijke Philips N.V. Method and display for long term physiological signal quality indication
CN104434311B (zh) 2013-09-13 2017-06-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 生理参数处理方法、系统及监护设备
US20150149940A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-28 General Electric Company Medical Test Result Presentation
BR112016015549A2 (pt) * 2014-01-06 2017-08-08 Koninklijke Philips Nv Sistema de monitoramento médico, método para ajustar alarmes médicos, mídia de armazenamento legível por computador não transitória, e, dispositivo de processamento de dados eletrônicos
EP4218559A1 (en) 2014-02-25 2023-08-02 ICU Medical, Inc. Patient monitoring system with gatekeeper signal
US20170061089A1 (en) * 2014-03-14 2017-03-02 Koninklijke Philips N.V. Optimization of alarm settings for alarm consultancy using alarm regeneration
CN106572803A (zh) * 2014-08-22 2017-04-19 皇家飞利浦有限公司 医学监测器警报设置的生成
EP3234822B1 (en) 2014-12-18 2019-02-20 Draeger Medical Systems, Inc. Alarm routing optimization strategies in a targeted alarm system
US20160302736A1 (en) * 2015-04-17 2016-10-20 Seiko Epson Corporation Biological information processing system, biological information processing device, and method for generating analysis result information
AU2016341195B2 (en) 2015-10-19 2019-03-14 Icu Medical, Inc. Hemodynamic monitoring system with detachable display unit
US11540780B2 (en) * 2015-12-23 2023-01-03 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for determining a vital sign of a person
EP3435844B1 (en) * 2016-03-31 2021-03-10 Koninklijke Philips N.V. Pregnancy monitoring system and method
US11033455B2 (en) 2016-12-09 2021-06-15 Zoll Medical Corporation Tools for case review performance analysis and trending of treatment metrics
WO2018137300A1 (zh) * 2017-01-25 2018-08-02 华为技术有限公司 一种生理信号质量判断方法及装置
CN106667473B (zh) * 2017-02-21 2019-11-26 广州视源电子科技股份有限公司 血压测量数据的干扰处理方法和系统以及血压测量设备
EP3627517A1 (en) * 2018-09-24 2020-03-25 Koninklijke Philips N.V. Medical monitoring system
US11998368B2 (en) * 2019-03-08 2024-06-04 Draeger Medical Systems, Inc. Image capture system using an imager code scanner and information management system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5190038A (en) * 1989-11-01 1993-03-02 Novametrix Medical Systems, Inc. Pulse oximeter with improved accuracy and response time
US6358213B1 (en) * 1999-08-18 2002-03-19 Critikon Company, Llc Calculation of quality and its use in determination of indirect noninvasive blood pressure
RU2200463C2 (ru) * 2001-04-25 2003-03-20 Открытое акционерное общество "Уральский приборостроительный завод" Устройство для мониторинга физиологических функций
US20080139898A1 (en) * 2006-12-07 2008-06-12 Timothy Lee Johnson System and Method For Providing Centralized Physiological Monitoring

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997017893A1 (en) * 1995-11-13 1997-05-22 Heart Rhythm Technologies, Inc. System and method for analyzing electrogram waveforms
JPH10165377A (ja) 1996-12-13 1998-06-23 Nec Gumma Ltd 医療用モニタ品質保持システム
US6606511B1 (en) * 1999-01-07 2003-08-12 Masimo Corporation Pulse oximetry pulse indicator
US6675031B1 (en) 1999-04-14 2004-01-06 Mallinckrodt Inc. Method and circuit for indicating quality and accuracy of physiological measurements
JP4318062B2 (ja) * 2000-05-16 2009-08-19 日本光電工業株式会社 生体信号モニタ
US7006856B2 (en) 2003-01-10 2006-02-28 Nellcor Puritan Bennett Incorporated Signal quality metrics design for qualifying data for a physiological monitor
WO2006094055A2 (en) 2005-03-02 2006-09-08 Spacelabs Medical Trending display of patient wellness
US7496409B2 (en) 2006-03-29 2009-02-24 Medtronic, Inc. Implantable medical device system and method with signal quality monitoring and response
US7840676B2 (en) 2007-01-30 2010-11-23 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for shedding load in physiological signals processing
US7761140B2 (en) 2007-01-30 2010-07-20 Hewlett-Packard Development Company, L.P. State-based load shedding for physiological signals

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5190038A (en) * 1989-11-01 1993-03-02 Novametrix Medical Systems, Inc. Pulse oximeter with improved accuracy and response time
US6358213B1 (en) * 1999-08-18 2002-03-19 Critikon Company, Llc Calculation of quality and its use in determination of indirect noninvasive blood pressure
RU2200463C2 (ru) * 2001-04-25 2003-03-20 Открытое акционерное общество "Уральский приборостроительный завод" Устройство для мониторинга физиологических функций
US20080139898A1 (en) * 2006-12-07 2008-06-12 Timothy Lee Johnson System and Method For Providing Centralized Physiological Monitoring

Also Published As

Publication number Publication date
JP2012517849A (ja) 2012-08-09
US20110316704A1 (en) 2011-12-29
BRPI1005795A2 (ru) 2017-08-29
BRPI1005795A8 (pt) 2017-10-10
RU2011138250A (ru) 2013-03-27
US8878677B2 (en) 2014-11-04
CN102316792B (zh) 2015-06-03
CN102316792A (zh) 2012-01-11
WO2010095064A1 (en) 2010-08-26
JP5604451B2 (ja) 2014-10-08
EP2429381A1 (en) 2012-03-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2538916C2 (ru) Система и способ автоматического захвата и архивирования клинически значимых показателей жизнедеятельности
CN110051380B (zh) 对人体状态进行连续实时监测的系统和方法
US8924235B2 (en) Method and apparatus for monitoring physiological parameter variability over time for one or more organs
US8781753B2 (en) System and method for evaluating physiological parameter data
CN104305961B (zh) 肠鸣音监测识别系统
CN100474320C (zh) 检测信号伪影的系统和方法
US7378955B2 (en) System and method for correlating biometric trends with a related temporal event
CN101203172A (zh) 测量瞬时患者急性值的设备
CN106037720B (zh) 混合连续信息分析技术的医学应用系统
WO2005009226A2 (en) Apparatus and method for identifying sleep disordered breathing
US20210345897A1 (en) Heart Rate Variability Composite Scoring and Analysis
US20150164428A1 (en) Method for Multi-Scale Quality Assessment for Variability Analysis
US20210345896A1 (en) Heart Rate Variability Monitoring and Analysis
CN103619240A (zh) 用于确定hrv和rrv并且用来识别潜在病症发作的方法和系统
US20190216349A1 (en) Vital-sign data statistics system and patient monitor
US10327648B2 (en) Blood vessel mechanical signal analysis
CN109698024A (zh) 一种操作流程的处理方法、装置及超声设备
CN110731816A (zh) 微创手术分析和查看系统及方法
CN108133738A (zh) 一种医疗服务管理装置以及交互式医疗服务管理系统
US20230023391A1 (en) Multiple Physiological Data Collection Device and System
Hsieh et al. The realization of ubiquitous 12-lead ECG diagnosis in emergency telemedicine
JP7274969B2 (ja) 心電計、及び、心電計の作動方法
Chew Remote Arrhythmia Detection for Eldercare
CN116138749A (zh) 一种基于ai算法的实时血压预测方法的血压仪
CN116230201A (zh) 多来源生理学数据的处理方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200113