RU2655443C2 - Система и способ обнаружения значимых аритмических событий посредством фотоплетизмограммы(ppg) и акселерометра - Google Patents

Система и способ обнаружения значимых аритмических событий посредством фотоплетизмограммы(ppg) и акселерометра Download PDF

Info

Publication number
RU2655443C2
RU2655443C2 RU2015128271A RU2015128271A RU2655443C2 RU 2655443 C2 RU2655443 C2 RU 2655443C2 RU 2015128271 A RU2015128271 A RU 2015128271A RU 2015128271 A RU2015128271 A RU 2015128271A RU 2655443 C2 RU2655443 C2 RU 2655443C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
ppg
signs
vectors
signal
pulse
Prior art date
Application number
RU2015128271A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015128271A (ru
Inventor
Брайан Дэвид ГРОСС
Original Assignee
Конинклейке Филипс 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 Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2015128271A publication Critical patent/RU2015128271A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2655443C2 publication Critical patent/RU2655443C2/ru

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7246Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N1/00Electrotherapy; Circuits therefor
    • A61N1/18Applying electric currents by contact electrodes
    • A61N1/32Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents
    • A61N1/36Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents for stimulation
    • A61N1/362Heart stimulators
    • A61N1/365Heart stimulators controlled by a physiological parameter, e.g. heart potential
    • A61N1/36514Heart stimulators controlled by a physiological parameter, e.g. heart potential controlled by a physiological quantity other than heart potential, e.g. blood pressure
    • A61N1/36578Heart stimulators controlled by a physiological parameter, e.g. heart potential controlled by a physiological quantity other than heart potential, e.g. blood pressure controlled by mechanical motion of the heart wall, e.g. measured by an accelerometer or microphone
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/0205Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/024Measuring pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416Measuring pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/1102Ballistocardiography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/1118Determining activity level
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/113Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb occurring during breathing
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/721Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7221Determining signal validity, reliability or quality
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesizing signals from measured signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N1/00Electrotherapy; Circuits therefor
    • A61N1/18Applying electric currents by contact electrodes
    • A61N1/32Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents
    • A61N1/36Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents for stimulation
    • A61N1/362Heart stimulators
    • A61N1/365Heart stimulators controlled by a physiological parameter, e.g. heart potential
    • A61N1/36514Heart stimulators controlled by a physiological parameter, e.g. heart potential controlled by a physiological quantity other than heart potential, e.g. blood pressure
    • A61N1/36542Heart stimulators controlled by a physiological parameter, e.g. heart potential controlled by a physiological quantity other than heart potential, e.g. blood pressure controlled by body motion, e.g. acceleration
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/024Measuring pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416Measuring pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A61B5/02427Details of sensor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08Measuring devices for evaluating the respiratory organs
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N1/00Electrotherapy; Circuits therefor
    • A61N1/02Details
    • A61N1/04Electrodes
    • A61N1/05Electrodes for implantation or insertion into the body, e.g. heart electrode

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

Изобретение относится к медицинской технике. Медицинская система для обнаружения аритмических событий содержит PPG-датчик, размещенный на пациенте или внутри него, с возможностью передачи PPG-сигнала в процессор. Акселерометр размещен на пациенте или внутри него с возможностью передачи сигналов пульса и дыхания в процессор. Процессор сконфигурирован с возможностью приема фотоплетизмографического сигнала, сформированного с использованием PPG-датчика, приема сигнала пульса и дыхания, сформированного с использованием акселерометра, выделения признаков из PPG-сигнала для формирования векторов PPG-признаков. Формирование векторов PPG-признаков включает выделение признаков из сигнала пульса для формирования векторов признаков пульса. Производят коррелирование векторов PPG-признаков с векторами признаков пульса и оценку коррелированных векторов PPG-признаков и коррелированных векторов признаков пульса для обнаружения аритмических событий. Признаки, выделяемые из PPG-сигнала, включают в себя интервалы между биениями пульса для пар смежных биений пульса последнего заданного числа биений пульса. Признаки, выделяемые из сигнала пульса, включают в себя интервалы между биениями пульса для пар смежных биений пульса последнего заданного числа биений пульса. Изобретение позволяет упростить обнаружение аритмических событий. 7 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

Настоящая заявка относится в общем к наблюдению за пациентом. Она находит конкретное применение, в частности, в связи со снижением частоты ложных тревог и описана ниже конкретно в отношении упомянутого применения. Однако следует понимать, что настоящая заявка также находит применение в других ситуациях применения и не обязательно ограничена вышеупомянутым применением.
Электрокардиографическое (ЭКГ) отслеживание кардиальных событий, например ишемии и аритмических событий, важно для обнаружения ухудшения состояния пациента. Интересующие аритмические события включают в себя, например, наступление и окончание фибрилляции или трепетания предсердий (A-Fib), желудочковой тахикардии (V-Tach), фибрилляции желудочков (V-Fib) и асистолии. Однако наблюдение посредством ЭКГ представляет ряд проблем.
Обычные ЭКГ технологии являются обременительными, трудоемкими с точки зрения обеспечения получения сигналов и дорогими. Во многих случаях, непрерывная ЭКГ требует значительного объема работы медицинских работников по поддержке надлежащего контакта электродов и отведений с кожей. Невыполнение упомянутого действия может приводить к ложному обнаружению кардиальных событий и ложным тревогам или событиям, не сопровождающимися клиническими мерами. Кроме того, даже при разработке технологических решений меньшего размера, более дешевых и пригодных для носки, многие из этих проблем по-прежнему существуют.
Настоящая заявка обеспечивает новые и усовершенствованные способы и системы, которые устраняют вышеупомянутые и другие проблемы.
В соответствии с одним аспектом предложена медицинская система для обнаружения аритмических событий. Система включает в себя по меньшей мере один процессор, запрограммированный с возможностью приема фотоплетизмографического (PPG) сигнала, сформированного с использованием PPG-датчика, размещенного на пациенте или внутри него, и приема сигнала пульса, сформированного с использованием акселерометра, размещенного на пациенте или внутри него. Кроме того, по меньшей мере один процессор запрограммирован с возможностью выделения признаков из PPG-сигнала в вектора PPG-признаков, выделения признаков из сигнала пульса в вектора признаков пульса, коррелирования векторов PPG-признаков с векторами признаков пульса и оценки коррелированных векторов PPG-признаков и коррелированных векторов признаков пульса для обнаружения аритмических событий.
В соответствии с другим аспектом предложен медицинский способ обнаружения аритмических событий. Принимаются PPG-сигнал, сформированный с использованием PPG-датчика, размещенного на пациенте или внутри него, и сигнал пульса, сформированный с использованием акселерометра, размещенного на пациенте или внутри него. Выделяют признаки из PPG-сигнала в вектора PPG-признаков и выделяются признаки из сигнала пульса в вектора признаков пульса. Вектора PPG-признаков коррелируют с векторами признаков пульса и коррелированные вектора PPG-признаков и коррелированные вектора признаков пульса для обнаружения аритмических событий оценивают для обнаружения аритмических событий.
В соответствии с другим аспектом предложена медицинская система для обнаружения аритмических событий. Система включает в себя первый блок выделения признаков, выделяющий признаки из PPG-сигнала в вектора PPG-признаков. PPG-сигнал формируется с использованием PPG-датчика, размещенного на пациенте или внутри него. Система дополнительно включает в себя второй блок выделения признаков, выделяющий признаки из сигнала пульса и сигнала дыхания в вектора признаков пульса и вектора признаков дыхания, соответственно. Сигналы пульса и дыхания формируются с использованием акселерометра, размещенного на пациенте или внутри него. Система дополнительно включает в себя блок аритмии, выполненный с возможностью коррелирования векторов PPG-признаков с векторами признаков пульса и дыхания и оценки коррелированных векторов PPG-признаков и коррелированных векторов признаков пульса и дыхания для обнаружения аритмических событий.
Одно преимущество состоит в более надежном обнаружении аритмических событий.
Другое преимущество состоит в обнаружении аритмических событий без необходимости в электрокардиографическом (ЭКГ) наблюдении.
Другое преимущество состоит в возможности обнаружения аритмических событий периодически, без необходимости в непрерывном наблюдении.
Другие дополнительные преимущества настоящего изобретения станут понятным специалистам в данной области техники при прочтении и изучении нижеследующего подробного описания, в том числе такие, как обнаружение других физиологических состояний, которые служат основанием для уведомления лица, осуществляющего уход за пациентом, или соответствующего специалиста, оказывающего помощь, об обнаруженном состоянии.
Настоящее изобретение может быть реализовано посредством различных компонентов и конфигураций компонентов и различных этапов и конфигураций этапов. Чертежи предназначены исключительно для иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не подлежат истолкованию в качестве ограничения изобретения.
Фиг.1 – представление одного варианта осуществления медицинской системы для обнаружения аритмических событий.
Фиг.2 – представление другого варианта осуществления медицинской системы для обнаружения аритмических событий.
Фиг.3 – блок-схема обнаружения аритмических событий с помощью систем, изображенных на фиг.1 или 2.
Настоящее изобретение предлагает обнаруживать аритмические события с помощью плетизмографического (PPG-) сигнала и сигналов пульса и дыхания, при этом сигналы пульса и дыхания определяются по акселерометру. Данные события могут обнаруживаться с высокой достоверностью посредством кросскорреляции сигналов пульса и дыхания из акселерометра с PPG-сигналом. Кроме того, обнаруженные события можно использовать для формирования предупреждений об опасности для клиницистов с высокой достоверностью.
Как показано на фиг.1 и 2, медицинская система 10 включает в себя PPG-датчик 12, облегчающий формирование PPG-сигнала и/или другие сигналы. Обычно PPG-сигнал формируется с использованием пульсовой оксиметрии, но предполагаются и другие подходы к формированию PPG-сигнала. PPG-датчик 12 размещен на соответствующем пациенте 14 или внутри него.
Когда для формирования PPG-сигнала применяется пульсовая оксиметрия, PPG-датчик 12 размещается на тонкой части пациента 14 или вокруг нее. В случае младенца PPG-датчик 12 обычно размещают на стопе. В другом случае PPG-датчик 12 обычно размещают на кончике пальца, на мочке уха, в промежутке между указательным пальцем и большим пальцем (на большой артерии большого пальца) или на лбу. Кроме того, когда применяется пульсовая оксиметрия, PPG-датчик 12 включает в себя один или более источников света, которые являются управляемыми для пропускания света с красными (например, около 660 нм) и инфракрасными (например, около 940 нм) длинами волн последовательно сквозь пациента 14 к фотоприемнику PPG-датчика 12. Изменяющееся поглощение на каждой из двух длин волн измеряется фотоприемником для формирования оптического сигнала.
Блок 16 обработки PPG-сигнала (PSPU) обрабатывает один или более сигналов, сформированных PPG-датчиком 12 (например, оптический сигнал), для формирования PPG-сигнала и/или других сигналов. Соответственно, PPG-сигнал и/или другие сигналы являются непрерывными.
Кроме того, блок 18 выделения PPG-признаков (PFEU) обрабатывает PPG-сигнал для выделения одного или более признаков в вектора PPG-признаков. Признаки, которые можно выделять, включают в себя показатель качества сигнала (SQI) для PPG-сигнала, стабильность сигнала PPG-сигнала, опорные биения пульса (т.е. обнаруженные идентификаторы (ID) пульса) для последних n биений пульса (например, n = 4 или 8), интервалы между биениями пульса (IPI) для пар смежных биений пульса последних n биений пульса, медианный IPI для последних n биений пульса и передачу нерабочих сообщений. Опорное биение пульса для пульса может, например, быть показателем тактового сигнала. Обычно, все упомянутые признаки выделяются в вектор PPG-признаков.
PFEU 18 обычно выделяет признаки в вектор PPG-признаков, только когда показатель SQI PPG-сигнала превышает заданную пороговую величину. Заданная пороговая величина устанавливается на уровне, который пользователь медицинской системы 10 считает достаточно высоким качеством сигнала, чтобы надежно выделять признаки. Кроме того, PFEU 18 обычно выделяет признаки только в соответствии с заданной периодичностью выборки, например 10 миллисекунд. Заданная периодичность выборки может устанавливаться пользователем медицинской системы 10 на основании вычислительных ресурсов (например, вычислительной мощности и памяти) медицинской системы 10 и/или степенью детализации векторов PPG-признаков, требуемых для надежного наблюдения за пациентами.
Каждый из PSPU 16 и PFEU 18 может быть программным обеспечением (т.е. командами, командами, выполняемыми процессором), аппаратным обеспечением или сочетанием обоих. Когда PSPU 16 или PFEU 18 представляет собой или включает в себя программное обеспечение, программное обеспечение хранится в одном или более элементов памяти и выполняется одним или более процессорами.
Устройство 20 PPG установлено вблизи пациента 14, обычно при кровати пациента или в виде автономного устройства. Кроме того, устройство PPG обычно является носимым пациентом 14. Кроме того, устройство 20 PPG может быть объединено с PPG-датчиком 12. Устройство 20 PPG управляет датчиком 12 PPG и принимает сигналы, формируемые датчиком 12 PPG. Устройство 20 PPG включает в себя PSPU 16 и обычно PFEU 18. Однако PFEU 18 может быть удаленным от устройства 20 PPG, напримерет находиться в системе наблюдения за пациентом (PMS) или агрегаторе данных.
С помощью PSPU 16 устройство 20 PPG обрабатывает сигналы для формирования PPG-сигнала. Когда устройство 20 PPG включает в себя PFEU 18, устройство 20 PPG использует PFEU 18 для обработки PPG-сигнала и формирования векторов PPG-признаков. Вектора PPG-признаков затем передаются по мере их формирования в PMS 22 с использованием блока 24 связи устройства 20 PPG. Когда устройство 20 PPG не включает в себя PFEU 18, устройство 20 PPG передает PPG-сигнал в PFEU 18 с использованием блока 24 связи. В качестве альтернативы, исходный PPG-сигнал может передаваться в PMS 22, когда выделение сигнала может осуществляться на реконструкции формы сигнала.
Один или более элементов 26 памяти программ устройства 20 PPG хранит любое программное обеспечение PSPU 16 и/или PFEU 18. Кроме того, один или более процессоров 28 устройства 20 PPG выполняют программное обеспечение из элементов 26 памяти программ. Одна или более системных шин 30 соединяет компоненты устройства 20 PPG, например процессоры 28, элементы 26 памяти программ и блок 24 связи.
Как показано на фиг.1, как PSPU16 , так и PFEU 18 являются программным обеспечением, хранящимся в элементах 26 памяти программ устройства 20 PPG, при этом процессоры 28 устройства 20 PPG выполняют программное обеспечение. Как показано на фиг.2, как PSPU 16, так и PFEU 18 являются программным обеспечением. PSPU 16 хранится в элементах 26 памяти программ устройства 20 PPG, при этом процессоры 28 устройства 20 PPG выполняют программное обеспечение. Кроме того, PFEU 18 хранится в одном или более элементах 32 памяти программ PMS 22, при этом один или более процессоров 34 PMS 22 выполняют программное обеспечение.
Датчик 36 дыхания и пульса по ускорению (ABRP) размещен на пациенте 14 или внутри него, обычно вблизи сердца (например, в пределах грудной клетки) или переднего реберного хряща. Кроме того, датчик 36 ABRP может быть объединен с PPG-датчиком 12, размещен на нем или установлен вблизи него. Датчик 36 ABRP включает в себя акселерометр 38. Обычно акселерометр 38 является трехмерным (3D) или 3-осевым акселерометром. Однако, акселерометр 38 может измерять ускорение по менее чем трем измерениям. Акселерометр 38 формирует один или более акселерометрических сигналов, указывающих ускорение. Обычно акселерометрические сигналы включают в себя акселерометрический сигнал по каждому измерению акселерометра 38.
Блок 40 обработки ABRP-сигнала (сигнала дыхания и пульса по ускорению) (ASPU) обрабатывает акселерометрические сигналы для формирования сигналов пульса, дыхания, положения и активности из акселерометрических сигналов. Из акселерометрических сигналов могут быть также сформированы другие сигналы, например баллистокардиографический (БКГ) сигнал или сигнал частоты сердечных сокращений. Сигнал положения указывает изменения положения датчика 36 ABRP с течением времени, и сигнал активности указывает уровень активности пациента 14. Уровень активности можно определять, например, посредством анализа изменения положения в течение последнего заданного периода времени. Соответственно, сигналы являются непрерывными или прерывистыми с периодичностью, соответствующей периодичности PPG.
Кроме того, блок 42 выделения ABRP-признаков (признаков дыхания и пульса по ускорению) (AFEU), для каждого из сигналов пульса, дыхания, положения и ускорения, обрабатывает сигнал, чтобы выделить один или более признаков в вектора ABRP-признаков. Вектор ABRP-признаков может быть вектором ABRP-признаков пульса, вектором ABRP-признаков дыхания, векторами ABRP-признаков положения или векторами ABRP-признаков активности, в зависимости от сигнала, из которого выделены признаки. Вектора ABRP-признаков пульса формируются совместно с векторами ABRP-признаков дыхания. Следовательно, когда формируется вектор ABRP-признаков пульса, вектор ABRP-признаков пульса формируется для того же временного окна. Аналогичным образом, вектора ABRP-признаков положения формируются совместно с векторами ABRP-признаков активности.
Признаки, которые можно выделять для сигнала пульса, включают в себя SQI (показатель качества сигнала) сигнала пульса, опорные биения пульса (т.е. обнаруженные идентификаторы (ID) пульса) для последних n биений пульса (например, n = 4 или 8), интервалы между биениями пульса (IPI) для пар смежных биений пульса последних n биений пульса, медианный IPI для последних n биений пульса и передачу нерабочих сообщений. Опорное биение пульса для пульса может, например, быть показателем тактового сигнала. Признаки, которые можно выделять для сигнала дыхания, включают в себя SQI сигнала дыхания, Опорные дыхания (т.е. обнаруженные ID дыхания) для последних n дыханий (например, n = 4 или 8), интервалы между дыханиями (IBI) для пар смежных дыханий в последних n дыханиях, медианный IBI для последних n дыханий и передачу нерабочих сообщений. Опорное дыхание для дыхания может быть, например, показателем тактового сигнала. Признаки, которые можно выделять для сигнала положения, включают в себя положение, предысторию положения (например, положение в течение последнего заданного промежутка времени) и интерфейс передачи сообщений конечного пользователя. Признаки, которые можно выделять для сигнала активности, включают в себя уровень активности, предысторию уровня активности (например, активность в течение последнего заданного промежутка времени) и интерфейс передачи сообщений конечного пользователя. Обычно, выделяются все вышеперечисленные признаки для всех сигналов.
AFEU 42 выделяет признаки в вектор ABRP-признаков, только когда SQI соответствующего сигнала превышает заданную пороговую величину. Заданная пороговая величина устанавливается на уровне, который пользователь медицинской системы считает достаточно высоким качеством сигнала, чтобы надежно выделять признаки. Вектор ABRP-признаков пульса формируется только тогда, когда как SQI для сигнала пульса превышает соответствующую заданную пороговую величину, так и SQI для сигнала дыхания превышает соответствующую заданную пороговую величину. То же самое относится к вектору ABRP-признаков дыхания. Аналогичным образом, вектор ABRP-признаков положения формируется только тогда, когда как SQI для сигнала положения превышает соответствующую заданную пороговую величину, так и SQI для сигнала активности превышает соответствующую заданную пороговую величину. То же самое относится к вектору ABRP-признаков активности.
Кроме того, AFEU 42 в общем случае выделяет признаки из сигнала только в соответствии с заданной периодичностью выборки, например 10 миллисекунд. Заданная периодичность выборки может устанавливаться пользователем медицинской системы 10 на основании вычислительных ресурсов (например, вычислительной мощности и памяти) медицинской системы 10 и/или степенью детализации векторов ABRP-признаков, требуемых для надежного наблюдения за пациентами.
Обработка и формирование векторов ABRP-признаков соответственно выполняются параллельно с обработкой и формированием векторов PPG-признаков и независимо от них. Кроме того, каждый из ASPU 40 и/или AFEU 42 может быть программным обеспечением (т.е. командами, выполняемыми процессором), аппаратным обеспечением или комбинацией обоих. Когда ASPU 40 или AFEU 42 представляет собой или включает в себя программное обеспечение, программное обеспечение хранится в одном или более элементов памяти и выполняется одним или более процессорами.
Устройство 44 ABRP установлено вблизи пациента 14, обычно при кровати пациента. Кроме того, устройство 44 ABRP может быть объединено с датчиком 36 ABRP и/или устройством 20 PPG. Устройство 44 ABRP управляет датчиком 36 ABRP и принимает акселерометрические сигналы, сформированные датчиком 36 ABRP. Устройство 44 ABRP включает в себя ASPU 40 и обычно AFEU 42. Однако ASPU 40 может быть удаленным от устройства 44 ABRP, например, в рамках PMS.
С помощью ASPU 40 устройство 44 ABRP обрабатывает акселерометрические сигналы для формирования сигналов пульса, дыхания, положения и активности. Когда устройство 44 ABRP включает в себя AFEU 42, устройство 44 ABRP использует AFEU 42 для обработки сигналов и формирования векторов ABRP-признаков. Затем вектора ABRP-признаков передаются по мере их формирования в PMS 22 , с помощью блока 46 связи устройства 44 ABRP. Когда устройство 44 ABRP не включает в себя AFEU 42, устройство 44 ABRP передает сигналы в AFEU 42 с помощью блока 46 связи.
Один или более элементов 48 памяти программ устройства 44 ABRP хранят любое программное обеспечение ASPU 40 и/или AFEU 42. Кроме того, один или более процессоров 50 устройства 44 ABRP выполняют программное обеспечение из элементов 48 памяти программ. Одна или более системных шин 52 соединяет компоненты устройства 44 ABRP, например процессоры 50, элементы 48 памяти программ и блок 46 связи.
Как показано на фиг.1, как ASPU40 , так и AFEU 42 являются программным обеспечением, хранящимся в элементах 48 памяти программ устройства 44 ABRP, при этом процессоры 50 устройства 44 ABRP выполняют программное обеспечение. Как показано на фиг. 2, как ASPU 40, так и AFEU 42 являются программным обеспечением. ASPU 40 хранится в элементах 48 памяти программ устройства 44 ABRP, при этом процессоры 50 устройства 44 ABRP выполняют программное обеспечение. Кроме того, AFEU 42 хранится в элементах 32 памяти программ PMS 22, при этом процессоры 34 PMS 22 выполняют программное обеспечение.
Блок 54 аритмии PMS 22 принимает или формирует вектора PPG-признаков и вектора ABRP-признаков из PFEU 18 и AFEU 42, соответственно. На основании векторов признаков блок 54 аритмии обнаруживает аритмические события, например фибрилляцию или трепетание предсердий (A-Fib), желудочковую тахикардию (V-Tach), фибрилляцию желудочков (V-Fib) и асистолию. Блок 54 аритмии может быть программным обеспечением (т.е. командами, выполняемыми процессорами), аппаратным обеспечением или комбинацией обоих.
Когда принимаются вектора PPG-признаков, вектора ABRP-признаков пульса и вектора ABRP-признаков дыхания, соответствующие по времени векторам ABRP-признаков пульса, блок 54 аритмии использует стандартную программу совмещения сегментов для совмещения векторов PPG-признаков с векторами ABRP-признаков. Следует отметить, что вектора ABRP-признаков дыхания и вектора ABRP-признаков пульса уже совмещены, так как данные вектора признаков формируются из одинакового временного окна или выводятся из данных, собранных и переданных в одинаковый период времени.
Стандартная программа совмещения сегментов совмещает вектора PPG-признаков с векторами ABRP-признаков посредством совмещения биений пульса векторов PPG-признаков с биениями пульса векторов ABRP-признаков пульса. В качестве альтернативы, вектора ABRP-признаков пульса также могут быть совмещены с векторами PPG-признаков. Однако это потребует дополнительного действия по совмещению векторов ABRP-признаков дыхания. Следовательно, для облегчения описания, предполагается, что вектора PPG-признаков совмещаются с векторами ABRP-признаков.
Один подход к совмещению векторов признаков состоит в использовании анализа тренда значений IBI (интервалов между дыханиями). В данном случае, тренд значений IBI векторов PPG-признаков совмещается по тренду значений IBI векторов ABRP-признаков пульса. Если тренды можно совместить, то опорные биения пульса векторов PPG-признаков сдвигаются таким образом, что опорные биения пульса для биений пульса в векторах PPG-признаков согласуются с опорными биениями пульса для соответствующих биений пульса в векторах ABRP-признаков пульса. Равным образом, пригодны и другие подходы к совмещению вектора PPG-признаков с векторами ABRP-признаков.
По выполнении стандартной программы совмещения сегментов выполняется определение относительно того, совмещены ли вектора PPG-признаков с векторами ABRP-признаков. Данное определение обычно учитывает значения IBI и выполняется в случае, если стандартная программа совмещения сегментов не способна совместить вектора PPG-признаков и вектора ABRP-признаков. Поскольку это действительно так, блок 54 аритмии ожидает дополнительных данных. Кроме того, пользователь медицинской системы 10 может быть запрошен посредством, например, устройства 56 отображения PMS 22 или сообщения, инициированного PMS 22 для пользователя, верифицировать, что вектора ABRP-признаков и вектора PPG-признаков получены от одного и того же пациента. В противном случае, блок 54 аритмии оценивает вектора ABRP-признаков и вектора PPG-признаков на предмет аритмических событий. Данная оценка включает в себя идентификацию характерных признаков, указывающих на аритмические события.
Наступление события A-Fib (фибрилляции или трепетания предсердий) обнаруживается, если тренд значений IPI переходит от регулярного к устойчиво неодинаково нерегулярному и уровень активности ниже заданной пороговой величины. Заданная пороговая величина устанавливается пользователем медицинской системы на уровнях, полагаемых достаточно показательными с точки зрения наступления события A-Fib. Аналогичным образом, окончание события A-Fib обнаруживается, если тренд значений IPI переходит от неодинаково нерегулярного к устойчиво регулярному, и уровень активности находится ниже заданной пороговой величины. Тахиаритмия с гемодинамическими нарушениями обнаруживается, если значение IPI становится регулярным, коротким и устойчивым, и уровень активности находится ниже заданной пороговой величины, и амплитуда PPG-сигнала снижается.
Если обнаруживается любое из вышеприведенных событий, то клиницистам может быть выдан запрос, например с помощью устройства 56 отображения произвести проверку на наличие обнаруженного события. Кроме того, если любые из вышеупомянутых событий обнаружены и либо положение указывает на падение, либо уровень активности резко снижается в активности, то событие считается более тяжелым. В данном случае, клиницистам может быть представлено предупреждение об опасности, например, с помощью устройства 56 отображения или альтернативных способов беспроводной передачи сообщений, например электронной почты, текстов, службы коротких сообщений (SMS), аудиоустройств, подходящих тактильных устройств и т.п.
Когда PMS 22 включает в себя программное обеспечение, например, из блока 54 аритмии, AFEU 42 или PFEU 18, PMS 22 включает в себя один или более элементов 32 памяти программ, хранящих программное обеспечение, и один или более процессоров 34, выполняющих программное обеспечение. Кроме того, связь с удаленными устройствами и/или системами, например устройствами и/или системами, включающими в себя PFEU 18 или AFEU 42, соответственно осуществляются по сети связи с использованием блока 58 связи PMS 22. Компоненты PMS 22 соответственно соединены между собой посредством системной шины 60 и/или сети связи.
Обращаясь к фиг.3, блок-схема 100 иллюстрирует, как PFEU 18, AFEU 42 и блок 54 аритмии скоординировано действуют для обнаружения аритмических событий. PFEU 18 принимает PPG-сигнал из, например, PSPU 16. Обычно, PPG-сигнал является непрерывным. PFEU 18 определяет 102, превышает ли показатель SQI пороговую величину. Если показатель SQI не превышает пороговую величину, то определение 102 повторяется, при необходимости после задержки. Если показатель SQI превышает пороговую величину, то из PPG-сигнала формируются 104 вектора PPG-признаков, и определение 102 повторяется, при необходимости после задержки.
AFEU 42 работает параллельно с PFEU 18 и независимо от него и принимает сигналы дыхания, пульса, положения и активности, например, из ASPU 40. Обычно сигналы являются непрерывными. AFEU 42 определяет 106, являются ли оба показателя SQI упомянутых сигналов выше соответствующих пороговых величин. Если оба показателя SQI не превышают соответствующие пороговые величины, то определение 106 повторяется, при необходимости после задержки. Если оба показателя SQI превышают соответствующие пороговые величины, то вектора ABRP-признаков дыхания и пульса формируются 108 из сигналов пульса и дыхания, и определение 106 повторяется, при необходимости после задержки.
Кроме того, после формирования векторов ABRP-признаков дыхания и пульса AFEU 42 определяет 110, являются ли оба показателя SQI упомянутых сигналов выше соответствующих пороговых величин. Если оба показателя SQI не превышают соответствующие пороговые величины, то определение 110 повторяется, при необходимости после задержки. Если оба показателя SQI превышают соответствующие пороговые величины, то вектора ABRP-признаков положения и активности формируются 112 из сигнала положения и сигнала активности, и определение 110 повторяется, при необходимости после задержки.
Блок 54 аритмии принимает вектора PPG-признаков, а также вектора ABRP-признаков дыхания и пульса из PFEU 18 и AFEU 42. Когда выполняется определение 114, что имеются как вектора PPG-признаков, так и вектора ABRP-признаков дыхания и пульса, стандартная программа совмещения сегментов выполняется 116 для попытки совмещения векторов PPG-признаков с векторами ABRP-признаков дыхания и пульса, или наоборот. В ином случае повторяется определение 114 после ожидания новых данных 118. Соответственно, совмещение выполняется по значениям IPI.
После выполнения 116 стандартной программы совмещения сегментов, выполняется определение 120, совмещены ли значения IPI векторов PPG-признаков по векторам ABRP-признаков дыхания и пульса. Если они не совмещены, то определение 114 наличия повторяется после ожидания 118 новых данных. Если они совмещены, то вектора PPG-признаков и вектора ABRP-признаков дыхания, пульса, положения и активности оцениваются 122 на наличие характерных признаков аритмии. Например, наступления события A-Fib обнаруживается, если тренд значения IPI переходит от регулярного к устойчиво неодинаково нерегулярному, И уровень активности находится ниже заданной пороговой величины.
Несмотря на то, что элементы 26, 32 и 48 памяти показаны как отдельные элементы памяти для удобства пояснения, в некоторых вариантах осуществления два или все упомянутые элементы памяти осуществлены в виде единственной памяти. Аналогичным образом, несмотря на то, что процессоры 28, 34, 50 показаны для удобства пояснения как отдельные процессоры, в некоторых вариантах осуществления два или все упомянутые процессоры осуществлены в виде единственного процессора. Более того, сообщения, уведомления и т.п., что было описано выше, могут передаваться пользователям с помощью устройств отображения или альтернативных способов беспроводной передачи сообщений, например, электронной почты, текстов, службы коротких сообщений (SMS), аудиоустройств, подходящих тактильных устройств и т.п.
В контексте настоящей заявки элемент памяти включает в себя одно или более из постоянного машиночитаемого носителя; магнитного диска или другого магнитного носителя данных; оптического диска или другого оптического носителя данных; оперативной памяти (RAM), постоянной памяти (ROM) или другого электронного запоминающего устройства или микросхемы, или набора функционально соединенных между собой микросхем; сервера сети Интернет/внутренней сети, из которого хранящиеся команды могут вызываться по сети Интернет/внутренней сети или локальной сети; и так далее. Кроме того, в контексте настоящей заявки, процессор включает в себя одно или более из микропроцессора, микроконтроллера, графического процессора (GPU), специализированной интегральной схемы (ASIC), программируемой вентильной матрицы (FPGA) и т.п.; контроллер включает в себя: 1) по меньшей мере один элемент памяти с командами, выполняемыми процессором, для выполнения функций контроллера; и 2) по меньшей мере один процессор, выполняющий команды, выполняемые процессором; пользовательское устройство вывода включает в себя принтер, устройство отображения и т.п.; и устройство отображения включает в себя одно или более из жидкокристаллического дисплея (ЖК-дисплея), дисплея на светоизлучающих диодах (СД-дисплея), плазменного дисплея, проекционного дисплея, дисплея с сенсорным экраном и т.п.
Изобретение описано выше в отношении предпочтительных вариантов осуществления. Специалистами при прочтении и изучении вышеприведенного подробного описания могут быть выполнены модификации и изменения. Предполагается, что изобретение следует интерпретировать как включающее в себя все упомянутые модификации и изменения в той мере, в которой они находятся в пределах объема приложенной формулы изобретения или ее эквивалентов.

Claims (29)

1. Медицинская система для обнаружения аритмических событий, при этом упомянутая система содержит:
PPG-датчик, размещенный на пациенте или внутри него, с возможностью передачи PPG-сигнала в процессор;
акселерометр, размещенный на пациенте или внутри него, с возможностью передачи сигналов пульса и дыхания в процессор;
по меньшей мере один процессор, сконфигурированный с возможностью:
приема фотоплетизмографического (PPG-) сигнала, сформированного с использованием PPG-датчика;
приема сигнала пульса и дыхания, сформированного с использованием акселерометра;
выделения признаков из PPG-сигнала для формирования векторов PPG-признаков, включая:
выделения признаков из сигнала пульса для формирования векторов признаков пульса;
коррелирования векторов PPG-признаков с векторами признаков пульса; и
оценки коррелированных векторов PPG-признаков и коррелированных векторов признаков пульса для обнаружения аритмических событий;
причем признаки, выделяемые из PPG-сигнала, включают в себя интервалы между биениями пульса (IPI) для пар смежных биений пульса последнего заданного числа биений пульса; и
причем признаки, выделяемые из сигнала пульса, включают в себя интервалы между биениями пульса (IPI) для пар смежных биений пульса последнего заданного числа биений пульса.
2. Медицинская система по п. 1, в которой по меньшей мере один процессор сконфигурирован с возможностью:
приема сигнала дыхания, сформированного с использованием акселерометра, размещенного на пациенте или внутри него;
выделения признаков из сигнала дыхания для формирования векторов признаков дыхания;
коррелирования векторов PPG-признаков с векторами признаков дыхания; и
оценки коррелированных векторов признаков дыхания для обнаружения аритмических событий.
3. Медицинская система по п. 2, в которой по меньшей мере один процессор сконфигурирован с возможностью выделения признаков сигналов пульса и дыхания, когда как показатель качества сигнала (SQI) сигнала пульса превышает заданную пороговую величину, так и показатель SQI сигнала дыхания превышает заданную пороговую величину.
4. Медицинская система по п. 1, в которой по меньшей мере один процессор сконфигурирован с возможностью коррелирования векторов PPG-признаков с векторами признаков пульса, включающего в себя:
совмещение трендов интервалов между биениями пульса (IPI) векторов признаков пульса с трендами значений IPI векторов PPG-признаков.
5. Медицинская система по п. 1, в которой по меньшей мере один процессор сконфигурирован с возможностью:
приема сигнала положения и сигнала активности, сформированных с использованием акселерометра;
выделения признаков из сигнала положения и сигнала активности для формирования векторов признаков положения и векторов признаков активности, соответственно, при этом оценка коррелированных векторов PPG-признаков и коррелированных векторов признаков пульса для обнаружения аритмических событий использует вектора признаков положения и активности.
6. Медицинская система по п. 1, в которой по меньшей мере один процессор сконфигурирован с возможностью выделения признаков из PPG-сигнала параллельно с выделением признаков из сигнала пульса и независимо от него.
7. Медицинская система по п. 1, в которой по меньшей мере один процессор сконфигурирован с возможностью выполнения оценки коррелированных векторов PPG-признаков и коррелированных векторов признаков пульса для обнаружения аритмических событий, включающей в себя по меньшей мере одно из:
обнаружения наступления фибрилляции или трепетания предсердий (A-Fib) в ответ на переход тренда интервалов между биениями пульса (IPI) от регулярного к устойчиво неодинаково нерегулярному и нахождение уровня активности ниже заданной пороговой величины;
обнаружения окончания события A-Fib в ответ на переход тренда значений IPI от неодинаково нерегулярного к устойчиво регулярному и нахождение уровня активности ниже заданной пороговой величины; и
обнаружения тахиаритмии с гемодинамическими нарушениями в ответ на превращение значения IPI в регулярное, короткое и устойчивое и нахождение уровня активности ниже заданной пороговой величины, и снижение амплитуды PPG-сигнала.
8. Медицинская система по п. 1, дополнительно включающая в себя фотоплетизмографическое (PPG) устройство, формирующее PPG-сигнал с использованием PPG-датчика, размещенного на пациенте или внутри него; устройство дыхания и пульса по акселерометру (ABRP), формирующее сигнал пульса с использованием акселерометра, размещенного на пациенте или внутри него.
RU2015128271A 2012-12-14 2013-12-06 Система и способ обнаружения значимых аритмических событий посредством фотоплетизмограммы(ppg) и акселерометра RU2655443C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261737410P 2012-12-14 2012-12-14
US61/737,410 2012-12-14
PCT/IB2013/060707 WO2014091382A1 (en) 2012-12-14 2013-12-06 A system and method to detect significant arrhythmic events through a photoplethysmogram (ppg) and accelerometer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015128271A RU2015128271A (ru) 2017-01-23
RU2655443C2 true RU2655443C2 (ru) 2018-05-28

Family

ID=49958512

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015128271A RU2655443C2 (ru) 2012-12-14 2013-12-06 Система и способ обнаружения значимых аритмических событий посредством фотоплетизмограммы(ppg) и акселерометра

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10524736B2 (ru)
EP (1) EP2931120B1 (ru)
JP (1) JP6335920B2 (ru)
CN (1) CN104837401B (ru)
BR (1) BR112015013555A2 (ru)
CA (1) CA2894396C (ru)
MX (1) MX366945B (ru)
RU (1) RU2655443C2 (ru)
WO (1) WO2014091382A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2832523C1 (ru) * 2024-01-26 2024-12-24 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Носимое устройство, способ и система для определения уровня гликированного гемоглобина

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4537748A1 (en) 2013-12-12 2025-04-16 Alivecor, Inc. Methods and systems for arrhythmia tracking and scoring
US20160029898A1 (en) * 2014-07-30 2016-02-04 Valencell, Inc. Physiological Monitoring Devices and Methods Using Optical Sensors
US9839363B2 (en) 2015-05-13 2017-12-12 Alivecor, Inc. Discordance monitoring
CN107613856A (zh) * 2015-05-27 2018-01-19 深圳市长桑技术有限公司 一种信号获取方法与系统
WO2017055218A1 (en) * 2015-09-29 2017-04-06 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for extracting physiological information
CN106691417B (zh) * 2015-11-13 2020-09-29 庆旺科技股份有限公司 具有心率分析模块的血压计
US20170164847A1 (en) * 2015-12-15 2017-06-15 Texas Instruments Incorporated Reducing Motion Induced Artifacts in Photoplethysmography (PPG) Signals
CN108601533B (zh) * 2016-01-28 2021-11-30 皇家飞利浦有限公司 用于确定心力衰竭风险的确定系统
EP3451913A1 (en) * 2016-05-04 2019-03-13 Koninklijke Philips N.V. Assessing system and method for characterizing resting heart rate of a subject
CN109788906A (zh) * 2016-09-28 2019-05-21 皇家飞利浦有限公司 患者监测装置
US11576585B2 (en) * 2017-04-18 2023-02-14 Koninklijke Philips N.V. Artifact-tolerant pulse rate variability measurement
US10973423B2 (en) * 2017-05-05 2021-04-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Determining health markers using portable devices
EP3417770A1 (en) * 2017-06-23 2018-12-26 Koninklijke Philips N.V. Device, system and method for detection of pulse and/or pulse-related information of a patient
US10617311B2 (en) * 2017-08-09 2020-04-14 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for real-time heartbeat events detection using low-power motion sensor
EP3485813A1 (en) * 2017-11-16 2019-05-22 Koninklijke Philips N.V. System and method for sensing physiological parameters
CN109953756A (zh) * 2017-12-22 2019-07-02 成都心吉康科技有限公司 房颤监测系统及可穿戴设备
KR20190113552A (ko) * 2018-03-27 2019-10-08 삼성전자주식회사 Ppg ibi 및 모폴로지를 기반으로 하는 수동 부정맥 감지 장치 및 방법
US10849531B2 (en) * 2018-04-17 2020-12-01 Samsung Electronics Co., Ltd. Systematic apparatus for motion sensor and optical sensor based cardiac arrhythmia triage
US11000198B2 (en) * 2018-12-05 2021-05-11 Viavi Solutions Inc. Autonomous full spectrum biometric monitoring
WO2020155169A1 (zh) * 2019-02-03 2020-08-06 华为技术有限公司 房颤筛查的方法和装置
CN112294271B (zh) * 2019-07-30 2025-04-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 监护仪及其不规则脉率识别方法
CN112294281A (zh) * 2019-07-30 2021-02-02 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 规则性评价信息的提示方法、监护设备及监护系统
WO2021016892A1 (zh) * 2019-07-30 2021-02-04 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 规则性评价信息的分析方法、监护设备及监护系统
RU197524U1 (ru) * 2020-02-14 2020-05-12 Общество с ограниченной ответственностью «Лаборатория знаний» Наручное устройство для регистрации физиологических сигналов
RU197526U1 (ru) * 2020-02-14 2020-05-12 Общество с ограниченной ответственностью «Лаборатория знаний» Наручное устройство для регистрации физиологических сигналов
US12232851B2 (en) 2021-03-08 2025-02-25 Medtronic, Inc. Acute health event monitoring

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060084879A1 (en) * 2004-10-15 2006-04-20 Pulsetracer Technologies Inc. Motion cancellation of optical input signals for physiological pulse measurement
EP1908401A1 (fr) * 2006-10-06 2008-04-09 ETA SA Manufacture Horlogère Suisse Méthode et dispositif de mesure d'une pulsation cardiaque lors de la pratique d'un sport rythmique
US20100145201A1 (en) * 2006-06-14 2010-06-10 Advanced Brain Monitoring, Inc. Method for measuring central venous pressure or respiratory effort
WO2010095064A1 (en) * 2009-02-17 2010-08-26 Koninklijke Philips Electronics, N.V. System and method for automatic capture and archive of clinically meaningful vitals
US7794406B2 (en) * 2004-11-22 2010-09-14 Widemed Ltd. Detection of cardiac arrhythmias using a photoplethysmograph
RU2426491C2 (ru) * 2009-07-20 2011-08-20 Федеральное государственное учреждение "Новосибирский научно-исследовательский институт патологии кровообращения имени академика Е.Н. Мешалкина Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" Способ программирования чувствительности к r-волне в аппаратах для подкожного мониторирования электрокардиограммы
US20110270048A1 (en) * 2010-04-30 2011-11-03 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for ppg sensors incorporating ekg sensors

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7203741B2 (en) 2000-10-12 2007-04-10 Peerapp Ltd. Method and system for accelerating receipt of data in a client-to-client network
US7468032B2 (en) 2002-12-18 2008-12-23 Cardiac Pacemakers, Inc. Advanced patient management for identifying, displaying and assisting with correlating health-related data
US6863652B2 (en) * 2002-03-13 2005-03-08 Draeger Medical Systems, Inc. Power conserving adaptive control system for generating signal in portable medical devices
KR100462182B1 (ko) * 2002-04-15 2004-12-16 삼성전자주식회사 Ppg 기반의 심박 검출 장치 및 방법
US20080200775A1 (en) * 2007-02-20 2008-08-21 Lynn Lawrence A Maneuver-based plethysmographic pulse variation detection system and method
CN101039617A (zh) * 2004-10-15 2007-09-19 普尔塞特拉瑟技术有限公司 用于生理脉冲测量的光学输入信号的运动消除
US8244347B2 (en) * 2005-03-04 2012-08-14 Andres M. Lozano Methods and apparatus for effectuating a lasting change in a neural function of a patient, including via mechanical force on neural tissue
US8032206B1 (en) * 2005-10-20 2011-10-04 Pacesetter, Inc. Use of motion sensor for dynamic updating of heart detection threshold
US7582061B2 (en) * 2005-12-22 2009-09-01 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatus for morphology-based arrhythmia classification using cardiac and other physiological signals
US8585607B2 (en) * 2007-05-02 2013-11-19 Earlysense Ltd. Monitoring, predicting and treating clinical episodes
WO2009138976A2 (en) * 2008-05-12 2009-11-19 Earlysense Ltd Monitoring, predicting and treating clinical episodes
US8103343B2 (en) * 2007-05-03 2012-01-24 Cardiac Pacemakers, Inc. Automatic modulation of pacing timing intervals using beat to beat measures
US8602997B2 (en) * 2007-06-12 2013-12-10 Sotera Wireless, Inc. Body-worn system for measuring continuous non-invasive blood pressure (cNIBP)
US8140154B2 (en) * 2007-06-13 2012-03-20 Zoll Medical Corporation Wearable medical treatment device
JP5336803B2 (ja) * 2008-09-26 2013-11-06 株式会社東芝 脈波計測装置
WO2010108287A1 (en) 2009-03-23 2010-09-30 Hongyue Luo A wearable intelligent healthcare system and method
US9907962B2 (en) * 2009-10-29 2018-03-06 Medtronic, Inc. Arrhythmia prediction based on heart rate turbulence
BR112012019853A8 (pt) * 2010-02-12 2018-06-26 Koninl Philips Electronics Nv metodo de processamento de um sinal fisiológico cíclico e aparelho para monitorar um sinal fisiológico cíclico
JP2011210844A (ja) 2010-03-29 2011-10-20 Panasonic Electric Works Asahi Co Ltd 発光装置
WO2012103296A2 (en) 2011-01-27 2012-08-02 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Systems and methods for monitoring the circulatory system
CA2826866A1 (en) 2011-02-09 2012-08-16 Massachusetts Institute Of Technology Wearable vital signs monitor
WO2012142432A1 (en) * 2011-04-15 2012-10-18 Mrn Partners Llp Remote health monitoring system
US20130080808A1 (en) * 2011-09-28 2013-03-28 The Trustees Of Princeton University Biomedical device for comprehensive and adaptive data-driven patient monitoring

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060084879A1 (en) * 2004-10-15 2006-04-20 Pulsetracer Technologies Inc. Motion cancellation of optical input signals for physiological pulse measurement
US7794406B2 (en) * 2004-11-22 2010-09-14 Widemed Ltd. Detection of cardiac arrhythmias using a photoplethysmograph
US20100145201A1 (en) * 2006-06-14 2010-06-10 Advanced Brain Monitoring, Inc. Method for measuring central venous pressure or respiratory effort
EP1908401A1 (fr) * 2006-10-06 2008-04-09 ETA SA Manufacture Horlogère Suisse Méthode et dispositif de mesure d'une pulsation cardiaque lors de la pratique d'un sport rythmique
WO2010095064A1 (en) * 2009-02-17 2010-08-26 Koninklijke Philips Electronics, N.V. System and method for automatic capture and archive of clinically meaningful vitals
RU2426491C2 (ru) * 2009-07-20 2011-08-20 Федеральное государственное учреждение "Новосибирский научно-исследовательский институт патологии кровообращения имени академика Е.Н. Мешалкина Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" Способ программирования чувствительности к r-волне в аппаратах для подкожного мониторирования электрокардиограммы
US20110270048A1 (en) * 2010-04-30 2011-11-03 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for ppg sensors incorporating ekg sensors

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2832523C1 (ru) * 2024-01-26 2024-12-24 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Носимое устройство, способ и система для определения уровня гликированного гемоглобина

Also Published As

Publication number Publication date
US20150305684A1 (en) 2015-10-29
CN104837401B (zh) 2017-09-12
EP2931120B1 (en) 2021-02-17
MX366945B (es) 2019-07-31
CN104837401A (zh) 2015-08-12
CA2894396A1 (en) 2014-06-19
JP6335920B2 (ja) 2018-05-30
RU2015128271A (ru) 2017-01-23
JP2016504085A (ja) 2016-02-12
MX2015007282A (es) 2015-08-12
CA2894396C (en) 2020-10-27
WO2014091382A1 (en) 2014-06-19
EP2931120A1 (en) 2015-10-21
US10524736B2 (en) 2020-01-07
BR112015013555A2 (pt) 2017-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2655443C2 (ru) Система и способ обнаружения значимых аритмических событий посредством фотоплетизмограммы(ppg) и акселерометра
US20240315647A1 (en) System and Method for Characterizing Cardiac Arrhythmia
Orphanidou Signal quality assessment in physiological monitoring: state of the art and practical considerations
EP2944251B1 (en) Method, apparatus and computer-readable medium for confidence level determination of ambulatory hr algorithm based on a three-way rhythm classifier
EP3427652B1 (en) Biological information analysis device, system, and program
EP3383267B1 (en) Systems and methods for non-invasive respiratory rate measurement
EP3062697B1 (en) System for screening of atrial fibrillation
Valenza et al. Wearable monitoring for mood recognition in bipolar disorder based on history-dependent long-term heart rate variability analysis
US10390730B1 (en) Methods, systems, and devices for determining a respiration rate
EP3849407B1 (en) System and method for monitoring respiratory rate and oxygen saturation
JP2015523182A (ja) 動きアーチファクトを識別するシステム及び方法
US20210052175A1 (en) Systems and methods for using characteristics of photoplethysmography (ppg) data to detect cardiac conditions
WO2014163584A1 (en) Method and system for detecting heartbeat irregularities
EP3454728A1 (en) Method and apparatus for predicting a use for a blood transfusion
US12303293B2 (en) Systems and methods for computationally efficient non-invasive blood quality measurement
US20230009430A1 (en) Systems and methods to detect cardiac events
US20160287092A1 (en) Blood vessel mechanical signal analysis
EP4103049A1 (en) Method for determining accuracy of heart rate variability
KR102521294B1 (ko) 연속 혈압 측정을 이용한 생체활력징후 모니터링 시스템
Vasyltsov et al. Statistical approach for lightweight detection of anomalies in ECG
Anuar Heart Rate Monitoring and Alert System Using Smartphone

Legal Events

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

Effective date: 20201207