RU2759708C1 - Система и способ для безманжетного определения артериального давления - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к диагностике. Получают электрокардиограмму (ЭКГ) пользователя. Осуществляют обработку ЭКГ и определяют по крайней мере один R-пик. Причем обработка ЭКГ включает обработку кардиоциклов для снижения искусственных искажений типового кардиоцикла за счет выполнения следующих шагов. Фильтруют сигнал ЭКГ цифровым фильтром. Осуществляют локализацию R-зубцов алгоритмом Пана-Томпкинса.Вырезают временное окно, соответствующее кардиоциклу, и центрируют кардиоцикл относительно среднего кардиоцикла для выравнивания изоэлектрической линии электрокардиосигнала без утраты информации об амплитудных параметрах кардиоцикла. Строят временный усредненный кардиоцикл по ансамблю из всех кардиоциклов. Осуществляют контроль самоподобия всех кардиоциклов путем их сравнения с временным усредненным кардиоциклом и при выявленном несовпадении текущий кардиоцикл удаляют из усредняющей выборки. Затем осуществляют усреднение по ансамблю прошедших контроль кардиоциклов, формируя усредненный кардиоцикл, состоящий из допустимых по качеству кардиоциклов, не подвергшихся дополнительным искажениям. Получают фотоплетизмограмму (ФПГ) пользователя и осуществляют обработку ФПГ. При этом осуществляют фильтрацию данных ФПГ. Выполняют разбиение ФПГ-волны на пульсовые волны с использованием вейвлет-преобразования, которое использует визуальные признаки, при этом скрытые в ФПГ-волне элементарные волны дают всплески на вейвлет-преобразовании исходной ФПГ. Осуществляют разметку по крайней мере одной пульсовой волны. Строят по крайней мере одну модель пульсовой волны. Выполняют извлечение по крайней мере одного ФПГ-признака. После чего передают по крайней мере один R-пик и по крайней мере один ФПГ-признак в регрессионную модель и определяют артериальное давление. Способ позволяет увеличить точности безманжетного определения артериального давления посредством осуществления получения и обработки электрокардиограммы, а также посредством получения и обработки фотоплетизмограммы (ФПГ). 15 з.п. ф-лы, 19 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[01] Настоящее техническое решение относится к области вычислительной техники в медицине, а именно к способам и системам диагностики артериального давления человека, и может использоваться в области предиктивной, диагностической, профилактической и/или реабилитационной медицины.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[02] В настоящее время в области медицины существует множество систем (в том числе приборов) и способов для измерения артериального давления. Как правило, на практике используют специальные приборы - сфигмоманометры (тонометры), к которым традиционные способы не применимы.

[03] По методам измерения артериального давления разделают на прямой и непрямой способы. Прямой - инвазивный метод с высокой точностью, но с повышенной травмоопасностью, сопряжен с введением иглы соединенной с манометром в сосуд или полость сердца. Непрямой способ - аускультативный или осциллометрический. На практике измерение артериального давления проводится с помощью специального аппарата - тонометра, который представляет собой сочетание сфигмоманометра с фонендоскопом.

[04] В настоящее время существует большое количество устройств для измерения давления. В том числе, реализующие способы неинвазивного измерения артериального давления, например, подразумевающие использование манжеты, надеваемой на руку пациента. Несмотря на разнообразие упомянутых технических решений, одним из их недостатков является низкий уровень качества измерения ими артериального давления. Однако потребность в измерении артериального давления остается достаточно высока, поскольку большое число людей страдает повышенным или пониженным артериальным давлением. Осложнения гипертонии и гипотонии поражают такие органы, как сердце, головной мозг, почки, органы пищеварения, органы зрения и другие.

[05] Еще одним недостатком существующих решений (в частности, реализующих метод измерения артериального давления по Короткову) является необходимость использования манжет и других сопутствующих устройств, например, нагнетатели воздуха, в дополнение к самому устройству, осуществляющему измерение артериального давления. Другими недостатками таких решений является чувствительность устройств к шуму в помещении, где осуществляют замер, причем точность результата зависит от расположения головки фонендоскопа и от индивидуальных качеств того, кто измеряет артериальное давление, например, от его слуха зрения и т.д. Также, для осуществления упомянутых решений необходим контакт кожи пациента с манжетой и головкой микрофона, причем сам способ является технически сложным из-за чего присутствуют ошибки в измерениях артериального давления. Также для осуществления замеров требуется специальная подготовка того, кто осуществляет замеры. Еще одним недостатком манжетного способа измерения давления является несоответствие размера манжеты и обхвата плеча пациента, неправильное положение руки, выпускание со слишком большой скоростью воздуха из манжеты и т.д.

[06] Еще одним недостатком существующих решений является необходимость неподвижности руки пациента, выполнение строгих правил расположения манжеты на участке тела, поза пациента при осуществлении измерений артериального давления.

[07] Кроме того, большинство существующих решений не обладают высокой чувствительностью, точностью и специфичностью и имеют длительный период исследования (в том числе сбора данных для осуществления анализа с целью получения результатов исследований) и обработки результатов.

[08] Известно техническое решение (см. US 20100081946), в котором в существующих решениях используется сопоставление момента прихода пульсовой волны (PAT) (для этого выбирают одну точку на ПВ) и пульса и сопоставлением с артериальным давлением. У данного технического решения есть ограничение: форма пульсовой волны зависит не только от давления и меняется в течение суток, из-за этого положение характерной для PAT точки может смещаться, что неизбежно вносит погрешность в определении давления. В настоящем решении используется набор признаков, которые учитывают изменчивость формы ПВ и нивелируют погрешность.

[09] Также, известно техническое решение (см. US20080214942), в котором, используется вычисление времени прохождения импульсов (РТТ) на основе ЭКГ и пульсовой волне, вычисляется систолическое давление, а затем диастолическое на основе регрессионной модели. Для сопоставления кровяного давления испытуемого с пульсовой волной используется специальная манжета на палец руки, нагнетаемая воздухом. Настоящее решение безманжетное, лишено описанных недостатков.

[010] В другом известном техническом решении (см. US 7179228) используется специальное устройство в состав которого входят два оптических модуля-генератора, электрический сенсор-генератор, модуль обработки полученных наборов информации, математическая модель. Данное решение не требует нетрадиционных устройств.

[011] Еще в одном существующем техническом решении (см. US 7029447) используются отличные способы определения времени прохождения импульса (РТТ) от описываемого в настоящем техническом решении, в частности используется другой способ вычисления прохождения импульса совместно со способом импедансной кардиографии (реокардиографии), которая является записью измерений импеданса в грудной клетке, что приводит к необходимости размещения большого количества датчиков на теле человека (пользователя).

[012] Еще в одном существующем техническом решении (см. US 5857975) артериальное давление вычисляют по математической формуле, полученной эмпирическим путем, где один из параметров - разность во времени между появлением выбранной контрольной точкой ЭКГ и выбранным моментом изменения объема крови в выбранном участке (месте) тела человека. Такой метод не адаптивен к изменчивости артериального давления, т.к. не учитывает изменчивость и разнообразие форм пульсовой волны, что неизбежно привносит ошибку измерения.

[013] Также, еще одном и известное существующее техническое решение (см. US 5406952) ограничено конструктивными особенностями, в частности размещением датчика (датчиков) на запястье, что, в частном случае, позволяет получать ненадежный зашумленный сигнал, в частности, подверженный механическим сдвигам, причем в упомянутом известном техническом решении измерение колебаний стенки радиальной артерии осуществляется с использованием преобразователя, содержащего пьезоэлектрический элемент.

[014] Еще в одном техническом решении (см. US 4869262) используется расположенный на запястье датчик, причем в данном техническом решении осуществляется оценка (определение) лишь времени между R-зубцом и временем прихода импульса кровяного давления, не учитывает изменчивость и разнообразие форм пульсовой волны, что неизбежно привносит ошибку измерения.

[015] Еще одно из известных решений (см. US 5140990) ограничено использованием только ФПГ, артериальное давление вычисляют по математической формуле, полученной эмпирическим путем с использованием параметров фотоплетизмограммы. Такой метод не адаптивен к изменчивости артериального давления, т.к. не учитывает изменчивость и разнообразие форм пульсовой волны, что неизбежно привносит ошибку измерения.

[016] Предлагаемые в настоящем техническом решении система и способ позволяют преодолеть указанные выше недостатки существующих технических решений или часть недостатком таких существующих технических решений.

СУЩНОСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

[017] Технический результат настоящего технического решения заключается в увеличении точности безманжетного определения артериального давления посредством осуществления получения и обработки электрокардиограммы, включающего поиск, по крайней мере, одного желудочкового комплекса, классификацию кардиоциклов, определение R-пика (R-пиков), расчет параметров пульса пользователя, а также посредством получения и обработки фотоплетизмограммы (ФПГ), включающей фильтрацию данных ФПГ, разбиение ФПГ на пульсовые волны, разбиение, по крайне мере, одной пульсовой волны, построение, по крайней мере, одной пульсовой волны и извлечение ФПГ-признаков, передаваемых в регрессионную модель с целью определения артериального давления.

[018] Согласно одному из вариантов реализации, предлагается способ для безманжетного определения артериального давления, в котором получают электрокардиограмму ЭКГ пользователя и осуществляют обработку ЭКГ, причем обработка ЭКГ включает поиск, по крайней мере, одного желудочкового QRS комплекса, регистрируемого во время возбуждения желудочков сердца; классификацию кардиоциклов с целью определения QRS-комплексов с различной морфологией; определение, по крайней мере одного R-пика; определение параметров пульса пользователя (HR) и усредненного кардиоцикла с параметрами кардиоцикла; получают фотоплетизмограмму (ФПГ) пользователя и осуществляют обработку ФПГ, причем обработка ФПГ включает фильтрацию данных ФПГ; разбиение ФПГ-волны на пульсовые волны; разметка, по крайней мере, одной пульсовой волны; построение, по крайней мере, одной модели пульсовой волны; извлечение, по крайней мере, одного ФПГ-признака; передают рассчитанный пульс пользователя и ФПГ-признаки в регрессионную модель и определяют артериальное давление на основании рассчитанного пульса.

[019] В одном из частных вариантов реализации получаемая ЭКГ регистрируется кардиомонитором или кардиографом, или, по крайней мере, одним датчиком, позволяющим регистрировать электрокардиограмму.

[020] В одном из частных вариантов реализации получаемая ФПГ регистрируется, по крайней мере, одним датчиком, позволяющим регистрировать фотоплетизмограмму..

[021] В одном из частных вариантов реализации получение ЭКГ осуществляется с ранее зарегистрированной ленты ЭКГ-сигнала посредством оцифровывания путем сканирования зарегистрированной ленты ЭКГ-сигнала.

[022] В одном из частных вариантов реализации ЭКГ содержит сигнал, по крайней мере, одного кардиологического ответвления.

[023] В одном из частных вариантов реализации что ЭКГ и ФПГ регистрируют синхронно.

[024] В одном из частных вариантов реализации QRS-комплексы включают неизмененные QRS-комплексы, являющимися доминантными типами комплексов, и эктопические комплексы.

[025] В одном из частных вариантов реализации определение R-пиков включает маркировку R-пиков, которые расположены раньше ФПГ-волны.

[026] В одном из частных вариантов реализации при фильтрации и разбиении на волны используют данные R-пиков, полученные при определении R-пиков.

[027] В одном из частных вариантов реализации данные R-пика содержат максимум, по крайней мере, одного R-пика и/или позицию, по крайней мере, одного R-пика.

[028] В одном из частных вариантов реализации при построении регрессионной модели и извлечении ФПГ-признаков используют данные QRS-комплексов, полученные при классификации кардиоциклов.

[029] В одном из частных вариантов реализации при обработке ЭКГ используют аппаратные и/или программные средства подавления синфазных помех и/или фильтры высоких частот для устранения дрейфа нуля, и/или фильтры низких частот для удаления высокочастотных помех, и/или режекторные фильтры для удаления гармонических помех, и/или полосовые фильтры.

[030] В одном из частных вариантов реализации обработка ЭКГ включает обработку кардиоциклов для снижения искусственных искажений типового кардиоцикла следующим способом: фильтруют сигнал цифровым фильтром; осуществляют локализацию R-зубцов алгоритмом Пана-Томпкинса; вырезают временное окно, соответствующее кардиоциклу и центрируют кардиоцикл относительно среднего кардиоцикла для выравнивания изоэлектрической линии электрокардиосигнала без утраты информации об амплитудных параметрах кардиоцикла; строят временный усредненный кардиоцикл по ансамблю из всех кардиоциклов; осуществляют контроль самоподобия всех кардиоциклов путем их сравнения с временным усредненным кардиоциклом и при выявленном несовпадении: текущий кардиоцикл удаляют из усредняющей выборки; осуществляют усреднение по ансамблю, прошедших контроль кардиоциклов, тем самым формируя усредненный кардиоцикл, состоящий из допустимых по качеству кардиоциклов, не подвергшихся дополнительным искажениям.

[031] В одном из частных вариантов реализации фильтрация данных ФПГ осуществляется, по крайней мере, одним адаптивным фильтром.

[032] В одном из частных вариантов реализации адаптивным фильтром является фильтр верхних частот.

[033] В одном из частных вариантов реализации фильтрация ФПГ включает определение точек, для которых осуществляется их размещение на позицию минимума между пульсовыми волнами, по которым осуществляется создание кривой, после чего осуществляется удаление базовой линии посредством вычитания из ФПГ-сигнала.

[034] В одном из частных вариантов реализации разбиение ФПГ-волны на пульсовые волны осуществляется посредством использования математического алгоритма, основанного на использовании вейвлетов, которые используют визуальные признаки, при этом скрытые в ФПГ-волне элементарные волны дают всплески на вейвлет-преобразовании исходной ФПГ.

[035] В одном из частных вариантов реализации разбиение, по крайней мере, одной пульсовой волны включает осуществление вычисления, по крайней мере, одной из следующих точек пульсовой волны: точки начала пульсовой волны; точки максимального роста пульсовой волны; точки первого пика пульсовой волны; точки дикротической выемки; точки второго пика; точки конца волны.

[036] В одном из частных вариантов реализации определение, по крайней мере, одной упомянутой точки, по крайней мере, одной пульсовой волны осуществляется посредством применения способа, использующего вейвлет-анализ с использованием вейвлет-преобразования, посредством которых рассчитывается функция, по которой определяются упомянутые точки.

[037] В одном из частных вариантов реализации при построении, по крайней мере, одной модели пульсовой волны используется шаблон, типичный для конкретного ФПГ-сигнала, с использованием фильтра Вуди.

[038] В одном из частных вариантов реализации при определении артериального давления пользователя осуществляется передача в регрессионнную модель параметров модели: пульса и/или ФПГ-признаков, и/или времени распространения пульсовой волны, совпадающего с временем от R-пика до максимального роста (РТТ), и/или параметров дыхания.

[039] В одном из частных вариантов реализации при определении артериального давления пользователя используется линейная регрессионная модель, по крайней мере, с двумя параметрами: пульс пользователя (HR) и РТТ.

[040] В одном из частных вариантов реализации при определении артериального давления пользователя в регрессионную модель добавляется квадратичное слагаемое HR умножить на РТТ.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[041] Дополнительные цели, признаки и преимущества настоящего технического решения будут очевидными из прочтения последующего описания осуществления технического решения со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:

[042] ФИГ. 1 иллюстрирует блок-схему примерного варианта осуществления настоящего технического решения;

[043] ФИГ. 2 иллюстрирует пример использования фильтра верхних частот, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[044] ФИГ. 3 пример использования фильтра нижних частот, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[045] ФИГ. 4 иллюстрирует артефакты на ФПГ, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[046] ФИГ. 5 иллюстрирует блок-схему примерного варианта способа обработки ЭКГ-сигнала;

[047] ФИГ. 6 иллюстрирует примерный вариант ЭКГ-сигнала одного кардиологического отведения, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[048] ФИГ. 7 иллюстрирует пример расчета следующих трендов: RR-интервалы, время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до точки (в частном случае, точек) максимального роста пульсовой волны (волн) и время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до начала пульсовой волны (пульсовых волн);

[049] ФИГ. 8 иллюстрирует примерный вариант пульсовой волны ФПГ-сигнала, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения.

[050] иллюстрирует примерную схему взаимодействия модулей (в частном случае, средств) в рамках примерного варианта осуществления технического решения;

[051] ФИГ. 9 иллюстрирует структуру систолической части пульсовой волны, состоящей из прямой волны и отраженной волны;

[052] ФИГ. 10 иллюстрирует работу алгоритма разделения волны на элементарные Гауссовы компоненты;

[053] ФИГ. 11 иллюстрирует работу алгоритма поиска пиков прямой и отраженной систолических и диастолической волн;

[054] ФИГ. 12 иллюстрирует тренды длительностей от R-пика (в частном случае, R-пиков) до пиков прямой (1330) и отраженной/отраженных (1320) систолических и диастолической волны, в частном случае, диастолических волн, (1310), рассчитанных по всей записи, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[055] ФИГ. 13 иллюстрирует тренды длительностей от R-пика (R-пиков) до найденных опорных точек ФПГ, рассчитанных по разным ФПГ-записям, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[056] ФИГ. 14 иллюстрирует результаты работы алгоритма расчета давления, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[057] ФИГ. 15 иллюстрирует сопоставление шаблона с ФПГ-волнами записи, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[058] ФИГ. 16 иллюстрирует различные морфологии ФПГ-волн, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[059] ФИГ. 17 иллюстрирует регрессионную модель для расчета диастолического давления, согласно одному из вариантов осуществления настоящего технического решения;

[060] ФИГ. 18 иллюстрирует пример ЭКГ-записи с иллюстрацией работы алгоритма, согласно одному из осуществлений настоящего технического решения;

[061] ФИГ. 19 иллюстрирует пример компьютерной системы общего назначения.

ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

[062] Объекты и признаки настоящего технического решения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящее техническое решение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, она может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями, обеспеченными для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании техническое решение, и настоящее техническое решение определяется только в объеме приложенной формулы.

[063] Используемые в настоящем описании технического решения термины «модуль», «компонент», «элемент» и подобные используются для обозначения компьютерных сущностей, которые могут являться аппаратным обеспечением, в частности, оборудованием, (например, устройством, инструментом, аппаратом, аппаратурой, составной частью устройства, например, процессором, микропроцессором, интегральной схемой, печатной платой, в том числе электронной печатной платой, макетной платой, материнской платой и т.д., микрокомпьютером и так далее), программным обеспечением (например, исполняемым программным кодом, скомпилированным приложением, программным модулем, частью программного обеспечения или программного кода и так далее) и/или микропрограммой (в частности, прошивкой). Так, например, компонент может быть процессом, выполняющемся на процессоре (процессором), объектом, исполняемым кодом, программным кодом, файлом, программой (приложением), функцией, методом, (программной) библиотекой, подпрограммой, сопрограммой и/или вычислительным устройством (например, микрокомпьютером или компьютером) или комбинацией программных или аппаратных компонентов. Так, в частном случае, запущенное на сервере приложение может являться компонентом (в частном случае, модулем), а, сервер, в свою очередь может являться компонентом (в частном случае, модулем). Стоит отметить, что, по крайней мере, один компонент (в частном случае, модуль) может являться частью процесса. Компонент/модуль может располагаться на одном вычислительном устройстве (например, микрокомпьютере, микропроцессоре, печатной плате и т.д.) и/или может быть распределен, в частности, разделен, поделен и т.д., между несколькими вычислительными устройствами.

[064] Техническое решение в некоторых вариантах осуществления может быть реализовано в виде распределенной компьютерной системы.

[065] В данном решении под системой подразумевается компьютерная система, ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ЧПУ (числовое программное управление), ПЛК (программируемый логический контроллер), компьютеризированные системы управления и любые другие устройства, способные выполнять заданную, четко определенную последовательность операций (действий, инструкций).

[066] Под устройством обработки команд подразумевается электронный блок либо интегральная схема (микропроцессор), исполняющая машинные инструкции (программы).

[067] Устройство обработки команд считывает и выполняет машинные инструкции (программы) с одного или более устройства хранения данных. В роли устройства хранения данных могут выступать, но, не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флеш-память, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), твердотельные накопители (SSD), оптические приводы.

[068] Программа - последовательность инструкций, предназначенных для исполнения устройством управления вычислительной машины или устройством обработки команд.

[069] Ниже будут описаны термины и понятия, необходимые для осуществления настоящего технического решения.

[070] Фотоплетизмограмма (ФПГ) - метод регистрации кровяного потока с использованием источника инфракрасного или светового излучения и фоторезистора или фототранзистора.

[071] Неинвазивный - термин используется для характеристики методов исследования или лечения, во время которых на кожу не оказывается никакого воздействия с помощью игл или различных хирургических инструментов.

[072] Безманжетный - термин используется для характеристики методов измерения артериального давления, в которых не используется манжета с нагнетаемым воздухом.

[073] Скрининг - в медицине (англ. screening просеивание) - метод активного выявления лиц с какой-либо патологией или факторами риска ее развития, основанный на применении специальных диагностических исследований.

[074] Электрокардиография - методика регистрации и исследования электрических полей, образующихся при работе сердца.

[075] Кардиологическое отведение (отведение) - участок на электрокардиограмме, получаемый от двух и более электродов, размещенных в соответствующей отведению части тела пациента. Каждое из них за счет различного расположения электродов на поверхности тела отражает различные аспекты электрической активности сердца и может облегчить врачу процесс выявления патологии и характера патологии сердечнососудистой системы.

[076] Электрокардиограмма (ЭКГ) - запись биоэлектрической активности сердца, выполненная при помощи самописца на движущейся полосе бумаги или записью на устройство хранения данных с возможностью графического вывода данных на дисплей.

[077] Желудочковый комплекс электрокардиограммы - совокупность зубцов электрокардиограммы, отражающая биоэлектрические процессы, возникающие при распространении возбуждения по миокарду желудочков сердца.

[078] Кардиограф - медицинский прибор, который измеряет биоэлектрическую активность сердца;

[079] Clinical Document Architecture (CDA) - один из стандартов HL7, разработанный для стандартизации структуры и обеспечения семантической совместимости медицинских систем при обмене медицинской информацией и/или медицинскими документами.

[080] Интервал RR - промежуток времени между соседними зубцами R (R-зубцами) электрокардиограммы, равный продолжительности сердечного цикла; используется при определении частоты сердечных сокращений, в диагностике аритмий.

[081] Комплекс QRS (QRS) - это желудочковый комплекс, который регистрируется во время возбуждения желудочков сердца. Это наибольшее отклонение на ЭКГ. Ширина комплекса QRS указывает на продолжительность внутрижелудочкового возбуждения.

[082] Машинное обучение (Machine Learning) - обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.

[083] ПВ - пульсовая волна.

[084] АЧХ - амплитудно-частотная характеристика.

[085] ФЧХ - фазочастотная характеристика.

[086] РТТ (от англ. pulse transition time) - время распространения пульсовой волны, совпадающее с временем от R-пика до максимального роста.

[087] R-пик (R-зубец) - обычно основной зубец ЭКГ, который обусловлен возбуждением желудочков, и его амплитуда в стандартных отведениях и в отведениях от конечностей зависит от положения электрической оси сердца.

[088] SEP (от англ. systolic ejected peak) - пик прямой систолической волны.

[089] SRP (от англ. systolic reflected peak) - пик отраженной систолической волны.

[090] DP (от англ. diastolic peak) - пик диастолической волны.

[091] АД - артериальное давление.

[092] HR-пульс.

[093] НЧ - низкочастотный, низкая частота.

[094] ВЧ - высокочастотный, высокая частота.

[095] На ФИГ. 1 показан примерный вариант реализации настоящего технического решения. Описываемый в настоящем техническом решении способ можно условно разделить на пять этапов Получение ЭКГ (105), Обработку ЭКГ (110), Получение ФПГ (145), Обработку ФПГ (150) и Оценку/расчет давления человека/пользователя (190) с использованием регрессионной модели 192, причем, по крайней мере, два этапа (этап 110 и этап 145) могут выполняться параллельно друг другу.

[096] На этапе 105 осуществляется получение ЭКГ (сигнала ЭКГ) человека (пользователя), например, из систем (в том числе, устройств), позволяющих регистрировать ЭКГ человека и/или из систем (в том числе, устройств), позволяющих передавать и/или хранить зарегистрированные ЭКГ. Так, в частном варианте осуществления технического решения такой упомянутой системой (в частном случае, подсистемой) может являться кардиомонитор, в том числе стационарный и/или мобильный кардиомонитор, и/или по крайней мере, один датчик (подсистемы), которые, в частном случае, позволяют получать (в частности, регистрировать) кардиограммы и фотоплетизмограммы.

[097] В частном случае осуществления настоящего технического решения получают сигнал ЭКГ (ЭКГ-сигнал) по крайней мере, одного кардиологического ответвления и ФПГ (ФПГ-сигнал). В некоторых вариантах реализации ЭКГ-сигнал одного и более кардиологического отведений и/или ФПГ-сигнал регистрируют, по крайней мере, с использованием одного регистрирующего устройства, которые описаны далее, причем упомянутые сигналы, в частности, ЭКГ-сигнал и ФПГ-сигнал, могут регистрироваться синхронно.

[098] В некоторых вариантах реализации регистрируемые синхронно ЭКГ-сигнал и ФПГ-сигнал, что более подробно описано ниже, могут храниться в следующих форматах хранения электрокардиограмм, но не ограничиваясь ими, SCP-ECG, DICOM-ECG и HL7 aECG (Annotated ECG).

[099] Примерный вариант описываемой системы, которая может включать упомянутую выше систему, в том числе, подсистему, (или может быть подключена к ней), в частности, кардиограф, с целью регистрации (получения) ЭКГ (например, посредством кардиографа) и для одновременной регистрации кардиограммы и (двухканальной) фотоплетизмограммы, например, с помощью устройств, имеющих цифровой и/или аналоговый интерфейс, как описано в рамках настоящего технического решения.

[0100] Так, в частном варианте осуществления технического решения упомянутый выше датчик может быть реализован датчиком-электродом. Датчик-электрод для регистрации ЭКГ представляет собой пластину из проводящего материала с предварительно обработанной поверхностью, позволяющую надежно регистрировать биоэлектрические потенциалы сердца с участков человеческого тела, в частном случае, без применения гелей и проводящих составов. Каждый датчик-электрод для регистрации ЭКГ может быть конструктивно объединен с датчиком ФПГ, тем самым образуя два блока регистрации физиологических параметров человека. Такие датчики для регистрации ЭКГ используются на этапе 105 получения (регистрации, регистрирования) ЭКГ и обрабатываются на этапе 110, как более подробно описано далее.

[0101] Датчик для регистрации ФПГ представляет собой интегральный модуль содержащий, по крайней мере, один излучатель инфракрасного диапазона, согласованный с ним по полосе пропускания фотоприемник, блок предварительной обработки данных и интерфейс для обмена по стандартной цифровой шине. Датчик регистрации ФПГ используется на этапе 145 получения (регистрации) ФПГ, причем зарегистрированные (данные) ФПГ обрабатываются на этапе 150, как будет описано далее.

[0102] Датчики-электроды для регистрации ЭКГ и/или датчики для регистрации ФПГ могут быть жестко закреплены (в том числе, встроены) в печатную плату, выполненную с электронными компонентами и, например, установленную в корпусе (в том числе, в корпусе-чехле для мобильных устройств), в частном случае представляющем собой защитный непроводящий корпус. Печатная плата представляет собой элемент экранирования посредством ее металлизации. Также, упомянутые датчики-электроды для регистрации ЭКГ (в частности, электроды для ЭКГ) и датчики для регистрации ФПГ могут быть выполнены с возможностью присоединения к печатной плате с помощью выносных кабелей. Стоит отметить, что одной из реализаций датчиков электродов могут являться следующими датчиками, но не ограничиваясь ими, контактными, бесконтактными, в том числи емкостными датчиками, резистивными датчиками и т.д. Так, данные (информация) с упомянутых датчиков(-электродов) могут быть получены в шаге 105 в цифровом виде (формате) данных или в аналоговом виде (формате) данных. Стоит отметить, что упомянутая информация (данные), в частном случае, является электрокардиосигналом (ЭКС) и данными его обработки на всех этапах, а также управляющими и тестирующими сигналами. В случае, если данные получены в аналоговом формате, то они могут быть преобразованы в цифровой формат, например, посредством аналого-цифрового преобразователя (АЦП), в частном случае управляемым контроллером. Причем упомянутый контроллер, в частном случае осуществляет взаимодействие средств обработки полученных ЭКГ- сигналов и ФПГ-сигналов и упомянутых выше датчиков и/или устройств регистрации данных. Так, например, таким контроллером может являться микроконтроллер, в частности, микроконтроллер LPC11U68JBD48. Также, контроллер позволяет выполнять заложенный программный алгоритм, выдавать управляющие сигналы функциональным узлам устройств и/или программных и аппаратных модулей устройств, в том числе, на которых осуществляется регистрация и/или обработка данных, координировать работу таких устройств и программных и аппаратных модулей устройств, задавать режимы работы, управлять питанием, принимать с АЦП данные от датчиков-электродов для регистрации ЭКГ, принимать, в частности, по цифровой шине, данные с датчиков для регистрации ФПГ и обрабатывать их, производить обмен данными с устройствами, по крайней мере, под одному интерфейсу, производить самодиагностику и т.д. АЦП может быть выполнено с возможностью обработки сигналов, поступающих на него через дифференциальный усилитель с датчиков-электродов для регистрации ЭКГ, и/или оцифровки сигналов для передачи с целью обработки на этапе 110. Стоит отметить, что на этапе 105 может быть осуществлено получение (данных) ЭКГ с ранее зарегистрированной ленты ЭКГ-сигнала посредством оцифровывания путем сканирования, причем (данные) ЭКГ могут быть сохранены, по крайней мере, на одно устройство хранения, с которого они (данные) могут быть получены по запросу (например, упомянутого контроллера) и использованы, по крайней мере, на этапе 110. Также, любые другие данные ЭКГ, полученные на этапе 105 (или на любом другом этапе, включая обработанные данные ЭКГ), могут быть сохранены на, по крайней мере, одном устройстве хранения, например, с целью их использования, по крайней мере, на одном описываемом этапе.

[0103] Стоит также отметить, что, по крайней мере, один этап (например, 105, 110, 150, 190) или, по крайней мере, один шаг, в частности, процесс этапа, (например, 115, 120, 125, 130, 155, 160 и т.д.), может управляться, контролироваться и т.д., по крайней мере, одним упомянутым контроллером.

[0104] После получения ЭКГ (в частном случае, по крайней мере, одного набора данных, содержащихся в ЭКГ и/или данных, полученных в процессе обработки, по крайней мере, одного такого набора данных) на этапе 105, данные обрабатываются на этапе 110. Этап 110 может включать шаг 115 (в котором осуществляется поиск QRS (QRS-комплекс)), шаг 120 (в котором осуществляется классификация кардиоциклов), шаг 125 (в котором осуществляется определение R-пиков) и шаг 130 (в котором осуществляется расчет пульса), каждый из которых более подробно будет описан далее.

[0105] В шаге 115 осуществляется поиск, по крайней мере, одного QRS (осуществляется детектирование, по крайней мере, одного QRS комплекса) в полученных данных, по крайней мере, одного ЭКГ-сигнала (одной ЭКГ).

[0106] В частном случае осуществления технического решения поиск (в частности, детектирование), по крайней мере, одного QRS-комплекса (к частности, как одно целое), причем упомянутый поиск осуществляется с использованием, по крайней мере, одной характеристической функции на основе (с использованием) производной, т.е. в частном случае осуществления настоящего технического решения осуществляется поиск всех QRS в записи, и далее в шаге 125 в найденных QRS уточняются (определяются) позиции (позиций), в частном случае координаты (координат), R-пиков. Причем, упомянутый поиск осуществляется с целью определения/вычисления, по крайней мере, одного R-пика, в частности, пика R-зубца, (в частном случае, двух R-пиков) в шаге 125.

[0107] После детектирования (поиска) QRS в шаге 115, в шаге 120 проводится (осуществляется) классификация кардиоциклов. В частности, классификация осуществляется с целью определения QRS-комплексов с различной морфологией (например, желудочковые и предсердные экстрасистолы.). На ФИГ. 18 показан пример (трехминутной) ЭКГ-записи с иллюстрацией работы описываемого алгоритма, являющегося частью описываемого способа и реализованным программными средствами, в частности программным кодом. Первый тип комплексов (группа комплексов) (1817) являются нормальными (обычными, неизмененными) комплексами, которые в частном случае являются доминантным типом комплексов. Остальные типы комплексов (1827, 1837, 1847) являются эктопическими комплексами, которые в шаге 120 помечаются и, в частном случае, далее не учитываются в дальнейших расчетах, т.е. выбрасываются (игнорируются). Эктопические комплексы (1827, 1837, 1847) приводят к изменению волн на ФПГ, в частности, являются не полноценной волной, а приводят к образованию всплеска (выпуклости/"горба") на предыдущей волне (1857). У нормальных (обычных, неизмененных) QRS-комплексов в рамках настоящего технического решения осуществляется маркировка R-зубцов (R-пиков), которые расположены (на временной шкале, в частности, во времени) раньше ФПГ-волны.

[0108] В частном случае осуществления настоящего технического решения в шаги 170 и 175 передаются данные по всем комплексам записи (в частности, позиции (координаты) R-пиков, идентификаторы комплексов - нормальный (не измененный), ненормальный (измененный)). Если изменения (в частности, артефакты) на волнах не позволяют определить позицию R-зубца (в частном случае, позиции R-зубцов) или идентифицировать комплекс как нормальный (обычный, неизмененный), то такой QRS-комплекс также может не участвовать в дальнейшем анализе (обработке, вычислениях).

[0109] В некоторых вариантах реализации технического решения при обработке, по крайней мере, одного кардиологического отведения ЭКГ-сигнала используют, не ограничиваясь, аппаратные и программные средства подавления синфазных помех, фильтры высоких частот для устранения дрейфа нуля, фильтры низких частот для удаления высокочастотных помех, режекторные фильтры для удаления гармонических помех. Для снижения искусственных искажений типового кардиоцикла может использоваться следующий способ обработки (ФИГ. 5): фильтруют сигнал цифровым фильтром в диапазоне 0.05…100 Гц; далее осуществляют локализацию R-зубцов (ФИГ. 5) алгоритмом Пана-Томпкинса; затем вырезают временное окно, соответствующее кардиоциклу (КЦ); после чего центрируют кардиоцикл относительно среднего для выравнивания изоэлектрической линии электрокардиосигнала без утраты информации об амплитудных параметрах кардиоцикла; далее строят временный усредненный кардиоцикл, построенный по ансамблю из всех кардиоциклов; затем осуществляют контроль самоподобия всех кардиоциклов путем их сравнения с временным усредненным кардиоциклом. При выявленном несовпадении данный кардиоцикл убирают из усредняющей выборки; осуществляют усреднение по ансамблю, прошедших контроль кардиоциклов. В результате формируется усредненный кардиоцикл, состоящий только из допустимых по качеству кардиоциклов, не подвергшихся дополнительным искажениям.

[0110] В некоторых вариантах реализации при обработке, по крайней мере, одного отведения ЭКГ-сигнала используют полосовые фильтры с нижним значением полосы пропускания 0,5 Гц.

[0111] После шага 120 в шаге 125 осуществляется определение (детектирование) R-пиков.

[0112] Также в шаге 125 осуществляется передача, по крайней мере, одного набора данных ЭКГ-сигнала в шаг 155 и в шаг 160, в частности, осуществляется передача (данных, параметров и т.д.), по крайней мере, одного R-пика (в частном случае, двух R-пиков), в частности максимум, в частном случае, максимумы, (максимальная координата, в частности, координаты, или максимальное значение/значения) такого R-пика (R-пиков) и/или позиции, в частности, позиций, (в частности, моменты времени), с их дальнейшей/последующей обработкой и использованием, как будет описано далее.

[0113] После получения записей из выборки и обработки ЭКГ-сигнала, по крайней мере, одного кардиологического отведения, и определения по R-пикам в шаге 125 (причем, по R-пику, в частности, R-пикам, и по пульсовой волне, в частности, волнам, например, без привязки к пульсу может быть рассчитано давление), в шаге 130 рассчитывают параметры пульса для данного обработанного ЭКГ-сигнала для каждой записи и усредненный кардиоцикл с его параметрами.

[0114] Рассчитанный в шаге 130 пульс, в частности, полученный в процессе обработки ЭКГ в шаге 110 или полученный в процессе обработки ФПГ, обрабатывается на этапе 190, как более подробно будет описано далее.

[0115] Как было сказано выше параллельно с этапом 110 может выполняться этап 150, в котором осуществляется обработка (данных) ФПГ (ФПГ-сигнала), в частности, данных, по крайней мере, одного ФПГ-сигнала, полученных на этапе 145.

[0116] Как было описано выше, из шага 125 в шаг 155 передается, по крайней мере, одна часть (данных) ЭКГ-сигнала, в частности, по крайней мере, один R-пик (в частном случае, два R-пика), в частности, его параметры (данные), и/или, по крайней мере, один R-зубец (в частном случае, двух R-зубцов), в частности, данные R-пика (R-пиков).

[0117] В шаге 155 этапа 150 осуществляют (адаптивную) фильтрацию (данных) ФПГ-сигнала, полученного на этапе 145. Упомянутая фильтрация может быть осуществлена, по крайней мере, одним (адаптивным) фильтром. Одним из таких фильтров является фильтр верхних частот (high-pass). Как видно на ФИГ. 2, полосы частот шума и полезного сигнала могут (существенно) пересекаться, так, сигнал 218 является ФПГ-сигналом, смешанным с низкочастотным шумом, а сигнал 208 является чистым ФПГ-сигналом (ФПГ-сигналом без НЧ-шума). Упомянутый шум может быть вызван плохим контактом частей тела пользователя (например, пальца с датчиком, особенностями дыхания пользователя и т.д. Реализация, по крайней мере, одного (адаптивного) фильтра может включать детектирование (в частном случае, определение, регистрирование) точек, для которых осуществляется их "посадка" (размещение) на ноль/нуль (некий минимум между пульсовыми волнами), а также создание кривой, в частности, сплайна, (в частном случае, реализованном кубическим полиномом или полиномами более высокого порядка, при использовании которых будет осуществляться повышение гладкости ФПГ-сигнала), проходящего через упомянутые точки, после чего осуществляется вычитание из ФПГ-сигнала. Как продемонстрировано на ФИГ. 2 в частном случае колебания ФПГ-волн происходят относительно (некой) базовой линии, которая сама может меняться во времени (с течением времени). Одной из задач, решаемым описываемым способом является ее (базовой линии) удаление, поскольку в частном случае, фильтрация НЧ-шума является удалением упомянутой базовой линии. В частном случае, сигнал между соседними волнами успевает «успокоиться», то есть его значения лежат на искомой базовой линии, имеющей точки «покоя». В качестве таких точек "покоя" выбираются минимумы перед началом переднего фронта каждой волны, что позволяет определить (установить) базовую линию в упомянутых точках. Для восстановления базовой линии может быть использована интерполяция посредством применения сплайнов. Далее осуществляется вычитание шума из ФПГ-сигнала (осуществляет вычитание двух сигналов). Упомянутый (адаптивный) фильтр, в частном случае, позволяет убрать (нивелировать) любые отклонения изолинии, в частности, вызванные упомянутыми шумами.

[0118] Так, в частном случае осуществления технического решения необходимость использования упомянутого фильтра обусловлено наличием (значительных, в частности серьезных) искажений формы пульсовых волн шумом, в частности, низкочастотным шумом (НЧ шумом). Такое упомянутое искажение в частном случае препятствует точному определению (процесс определения точек более подробно описан далее) характеристических (в частности, опорных) точек, расположение которых в таком случае может меняться, по крайней мере, на одной пульсовой волне и могут меняться относительно координат тех же точек, по крайней мере, одной пульсовой волны (т.е. в частном случае, начинают "гулять" от пульсовой волны к пульсовой волне), в том числе вместе с дыханием, шумом, физиологическими НЧ компонентами (волнами Майера и т.д.) и другими паразитными сигналами). Причем, упомянутые (значительные) искажения могут быть вызваны нарушением работы алгоритма определения опорных точек. Также, дыхание, как один из паразитных сигналов, в частности, (значительно) искажающих форму пульсовых волн могут иметь частоту (шума), например, в -0.3-0.4 Гц и, в частности, приводят к изменению ФПГ-сигнала волнообразными типами шумов.

[0119] Также, по крайней мере, один упомянутый фильтр может использоваться для извлечения (без искажений) НЧ компоненты для последующего определения частоты дыхания человека (пациента), которая может быть использована (может учитываться) на этапе 190.

[0120] Еще одним из упомянутых (адаптивных) фильтров является фильтр нижних частот (low-pass). В частном случае, на ФПГ-сигнале присутствует (умеренная) миограмма, иногда может помешать точному определению опорных/характеристических точек. Так, например, на ФИГ. 3 показан примерный вариант ФПГ-сигнала с миограммой и без, причем ФПГ-сигнал 314 содержит миограмму, а ФПГ-сигнал 324 не содержит наложенной на него миограммы. Так, в частном случае миограмма может быть не обязательно умеренной. Например, если миограмма содержит компоненты с достаточно низкой частотой (например, <30 Гц), то это может затруднить определение опорных точек (например, алгоритм может ложно определить одну из таких точек как всплеск на миограмме).

[0121] Поскольку полезный сигнал ФПГ не занимает высоких частот, вполне можно использовать линейный фильтр. Так, в частном случае осуществления настоящего технического решения, может использоваться фильтр Баттерворта четвертого порядка, в частности, с частотой среза 30 Гц, причем для указанного порядка фильтра Баттерворта спад амплитудно-частотной характеристики (в частности, на границе полосы пропускания фильтра, например, выходные значения фильтра равны значения АЧХ умножить на входные значения фильтра, таким образом, чтобы фильтр отфильтровывал сигнал выше упомянутых 30 Гц и пропускал сигнал до 30 Гц, АЧХ должна сильно падать в указанной области, и при прочих равных, чем этот спад будет круче, тем фильтр будет лучше осуществлять фильтрацию, в частности подавление шумов) приемлем, поскольку фильтр Баттерворта обладает (приблизительно, в частности более или менее) линейной фазочастотной характеристикой в полосе пропускания).

[0122] В частном случае осуществления настоящего технического решения частота среза является границей полосы пропускания фильтра. В частном случае значение в 30 Гц является границей полосы у полезного ФПГ-сигнала и может варьироваться (быть больше или меньше указанного значения). В частном случае, линейность ФЧХ является критерием того, что (все) частотные компоненты сигнала при прохождении через упомянутый фильтр имеют (практически) одинаковую задержку, т.е. описываемый сигнал не будет подвергнут (сильному) искажению.

(0123] Так, в частном осуществлении технического решения используется (адаптивный) фильтр с использованием вейвлетов (от англ. wavelet - небольшая волна, рябь) -математическая функция, позволяющая анализировать различные частотные компоненты данных), который, в частном случае, позволяет избежать искажений фазы, и/или эффекта Гиббса на артефактах, и позволяет сохранить на ФПГ острые пики (сохранить полезный сигнал на выходе lowpass-фильтра). Так, например, эффект Гиббса связан с затухающими колебаниями на выходе БИХ-фильтра (фильтра с бесконечной импульсной характеристикой, рекурсивный фильтр), возникающими при попадании на вход фильтра резких скачков (упомянутые артефакты такой формы), что может исказить полезный сигнал. Упомянутый lowpass-фильтр может исказить ВЧ компоненты полезного сигнала, которые и являются упомянутыми острыми пиками.

[0124] Результат использования фильтра показан на ФИГ. 3. Так в частном случае осуществления настоящего технического решения, осуществляется разложение, по крайней мере, одного ФПГ-сигнала на вейвлет-коэффициенты (т.е., в частном случае, осуществляется анализ сигналов в плоскости вейвлет-коэффициентов), осуществляется приравнивание нулю малых коэффициентов (в частности, с использованием процедуры для определения порога "малости" - "wavelet shrinkage") на уровнях, соответствующих высокой частоте (в частности, более 20 Гц) и осуществляется применение обратного вейвлет-преобразования. Так, в частном случае, упомянутое зануление таких коэффициентов (коэффициенты разложения исходного сигнала по базису, образованному материнским вейвлетом) осуществляется во временной области (во времени, в частности на временно шкале), причем стоит отметить, что частота 20 Гц подобрана экспериментально и может варьироваться, например, в зависимости от упомянутой высокой частоты или ФПГ-сигнала.

[0125] Еще одним используемым адаптивным фильтром может являться фильтр артефактов. Фильтр артефактов (пример которых показан на ФИГ. 4) позволяет до начала расчета ЭКГ- и/или ФПГ-сигналов установить уровень качества ЭКГ- и/или ФПГ-сигналов (в частности, качества работы алгоритма (способа) разметки (разбиения), уровень сигнал-шум (SNR, от англ. signal-to-noise ratio)) и, в частности, об их искажении при регистрации, по крайней мере, одним регистрирующим устройством, например, на этапах получения сигналов 105 и 145, как было сказано выше. Алгоритм фильтра артефактов осуществляет поиск резких скачков сигнала (409, ФИГ. 4), осуществляет их удаление, например, посредством замены прямой линией (в частности, "срезает" резкие скачки).

[0126] Использование такого фильтра позволяет отсеивать заранее плохие данные или отметить (выделить, промаркировать и т.д.) их, как пригодные или непригодные для анализа и могут быть исключены из анализа (не учитываться или учитываться в меньшей степени при анализе).

[0127] Также, в частном варианте осуществления технического решения использование такого фильтра позволяет удалить (в частности, исключить в процессе расчета, в частности, анализа, обработки данных, в частности сигналов) такие отмеченные участки (наборы данных ФПГ-сигналов и/или ЭКГ-сигналов).

[0128] Стоит отметить, что в частном случае осуществления технического решения в качестве фильтра может быть использован, по крайней мере, один линейный (адаптивный) фильтр.

[0129] Стоит также отметить, что, в частном случае, фильтр является алгоритмом, выполняемым (исполняемым) вычислительным устройством и/или по крайней мере, одним его модулем, в частности, программным модулем, например, приложением, исполняемым кодом, скриптом и т.д.

[0130] После осуществления (адаптивной) фильтрации в шаге 155, в шаге 160 осуществляется разбиение (разметка) ФПГ-волны на пульсовые волны посредством использования математического аппарата (в частности, алгоритма), основанного в частном случае на использовании вейвлетов, которые, в частности, используют визуальные признаки, при этом скрытые в ФПГ-волне элементарные волны дают определенные всплески на вейвлет-преобразовании исходной ФПГ.

[0131] После шага 160 в шаге 165 осуществляют разметку (разбиение), по крайней мере, одной пульсовой волны, причем разметка включает осуществление поиска, в частности, детектирования, определения, вычисления, по крайней мере, одной из следующих точек пульсовой волны:

[0132] - точка начала пульсовой волны (точка 1 (В1/810, ФИГ. 8));

- точка максимального роста волны (точка 2 (В0/820, ФИГ. 8)), причем в качестве данной точки волны может быть определена точка, волны, в которой значение волны равно половине максимального значения волны (точка 2А), причем упомянутая точка максимального роста волны в частном случае может быть немного более устойчивой.

[0133] - точка первого пика волны (точка 3 (В2/830, ФИГ. 8));

[0134] - точка дикротической выемки (точка 4 (В3/840, ФИГ. 8));

[0135] - точка второго пика (точка 5 (В4/850, ФИГ. 8));

[0136] - точка (условного) конца волны (точка 6), в частности - правая граница сигнала.

[0137] В частном случае осуществления настоящего технического решения определение упомянутых точек осуществляется посредством аппроксимации (ФПГ-) сигнала, по крайней мере, двумя Гауссовыми функциями, вершины, начало и конец, пересечения которых являются искомыми точками.

[0138] Также, в частном случае осуществления технического решения точка 4 (840) и/или точка 5 (850) могут быть определены при (формальном) отсутствии дикротической выемки (локального минимума), но имеет участок, на котором меняется знак кривизны, в частном случае определяемый (вычисляемый) описанным в настоящем техническом решении, по крайней мере, одним способом, в частном случае использующим математические методы.

[0139] Стоит отметить, что в частном осуществлении технического решения, определение, по крайней мере, одной упомянутой точки, по крайней мере, одной волны может осуществляться посредством применения (реализации, осуществления) алгоритма, использующего вейвлет-анализ с использованием вейвлет-преобразования, посредством которых рассчитывается функция, по которой определяются упомянутые точки. Стоит отметить, что использование такого алгоритма позволяет стабильно определять точки волн.

[0140] Стоит отметить, что в частном случае, может быть использована классическая сглаженная производная (например, фильтр Савицкого-Голея), однако, ее использование позволяет получить менее устойчивые результаты (в частности, определять точки волн).

[0141] На ФИГ. 7 изображены тренды для ФПГ-записи: верхний (710) - тренд RR, средний (720) - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) ЭКГ до точки (в частном случае, точек) максимального роста ФПГ, нижний (730) - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) ЭКГ до начала волны (в частном случае, до начала волн) ФПГ. Причем, тренд является значением параметра, записанным (сразу) для всех ФПГ-волн в ФПГ-записи, и описывает изменение величины за длительное время, тенденцию (динамику).

[0142] На ФИГ. 8 показан примерный вариант пульсовой волны ФПГ-сигнала, который в частном случае, может быть использован для описания упомянутого примера алгоритма (способа) разметки волны и/или определения точек волны, согласно одному из осуществлений настоящего технического решения.

[0143] В частном случае реализации настоящего технического решения параметрами пульсовой волны могут являться:

[0144] - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до начала пульсовой волны (в частном случае, до начала пульсовых волн) (tB1);

[0145] - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до максимального роста (в частном случае, максимальных ростов) (tB0);

[0146] - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до максимального значения (в частном случае, значений) (tB2);

[0147] - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до дикротической выемки (в частном случае, дикротических выемок) (tB3);

[0148] - время от R-пика (в частном случае, R-пиков) до приблизительного положения пика даистолической волны (в частном случае, положения пика, в частности пиков, диастолических волн) (tB4);

[0149] - амплитуда (А) 860 на ФИГ. 8;

- пульс (HR), в частности, имеющий высокую корреляцию с давлением, например, порядка 0.5 (поскольку tB2 и А, в частном случае являются следствием других параметров (например, вычисляются, в частности определяются, на основании, по крайней мере, одного другого параметра), то в зависимости от таких параметров и их соотношений, упомянутые величины могут неконтролируемо меняться даже на одинаковых ФПГ-волнах). В частном случае осуществления настоящего технического решения величины tB2 и А не оказывают существенного вклада, поскольку систолическая часть (на ФИГ. 8 до точки В3, на ФИГ. 9 до точки 941) волны ФПГ-сигнала является суммой двух волн (прямой 921, ФИГ. 9 и отраженной 931, ФИГ. 9) и указанные величины tB2 и А существенно зависят от взаимного расположения указанных волн. Также, указанная выше амплитуда зависит от давления, оказываемого на датчик, в частности регистратор, ФПГ-сигнала, в частном случае пальцем человека. Примером вышесказанного может служить ФИГ. 9: если осуществлять перемещение (смещение) волны 921 и волны 931 относительно друг друга, то величина амплитуды (А) и ее форма будет изменяться. Если позиции упомянутых волн будут близки, то возникнет эффект резкого увеличения амплитуды (А), а если - далеки, то наоборот, между ними возникнет аналог дикротической выемки.

[0150] Упомянутая величина tB1 может быть устойчиво определена, например, соблюдается условие малости производной, однако, в частном случае, практически не коррелирует с давлением (195), которое, в частном случае, является результатом выполнения этапа 190.

[0151] Также, в частном случае, величины tB3 и tB4 не добавляют практически) никакой существенной информации о давлении к пульсу, полученному в результате анализа ЭКГ-сигнала.

[0152] Стоит отметить, что для определения указанных точек может быть использован способ, основанный на второй производной, где упомянутые точки дают пики на второй производной. Так, например, такой способ может быть использован для определения упомянутых точек на пульсовых волнах, у которых явно выражена (в частности, определяется, по крайней мере, одним способом, описанным в данном техническом решении) дикротическая выемка. В частном случае, лучший результат получается для величины tB0 - порядка 0.3, где показателем качества является корреляция с целевым значением АД. Причем величина tB0 добавляет информацию к пульсу, т.е. увеличивает корреляцию.

[0153] Таким образом, например, линейная регрессионная модель (классическое понятие в задачи регрессии: модель Y=a1×1+a2×2+…+anxn, xi - признаки, Y - оцениваемая величина, ai - подбираемые коэффициенты) 192 на этапе 190 может быть использована для получения оценки (получения значений, результатов и т.д.) для давления (по приведенной выше формуле) с корреляцией, приближающейся к 0.6. Такая оценка может быть получена, например, с использованием всей выборки (в частности, обучающей выборки), таким образом при расчете (оценке, вычислении) коэффициентов ai в формуле выше может не осуществляться удаление выбросов (где модель дала, в частности, показала, наибольшую ошибку).

[0154] Стоит отметить, что на этапе обработки ФПГ 150 может использоваться усреднение волн ФПГ и поволновая разметка. В частном случае, осуществления технического решения, усредняться может очень малое, например, 2-5, количество похожих волн, а также могут усредняться волны разной формы. Упомянутые точки по ФПГ записи могут быть получены посредством взятия медианы от индивидуальных волн по отдельности. Таким образом, в частном варианте осуществления технического решения может быть добавлен интеллектуальный выбор сегментов участков ФПГ для анализа (разметки ФПГ-волн).

[0155] Далее могут быть определены (вычислены) другие параметры пульсовой волны, например, время пиков всех трех волн, а также их амплитуды, где первая часть пульсовой волны состоит из двух волн: прямой волны (921, ФИГ. 9) и обратной волны, в частности, отраженной волны, (931, ФИГ. 9).

[0156] Упомянутые параметры пульсовой волны могут быть определены/вычислены, по крайней мере, двумя способами, например, способом с (явным) разделением пульсовой волны на три волны и способом вычисления позиций пиков без (явного) разделения на волны.

[0157] В указанном первом способе определении параметров ПВ с явным разделением ПВ на три волны ПВ может быть представлена набором (в частном случае, суммой трех) Гауссовых функций

,

[0158] где i=1 для первой Гауссовой функции, i=2 для второй Гауссовой функции, i=3 для третьей Гауссовой функции.

[0159] Для максимально точного представления ПВ упомянутым набором Гауссовых функций, необходимо вычислить набор коэффициентов A_i, B_i и C_i, чтобы сумма функций ƒ_i (т.е. в частном случае, ƒ_l+ƒ₂+ƒ₃) как можно точнее приближала смоделированную такими функциями ПВ к реальной ПВ.

[0160] Вычисление указанных коэффициентов может быть осуществлено, по крайней мере, одним алгоритмом, реализованным, по крайней мере, программным кодом, например, включающим эвристический поиск упомянутых коэффициентов.

[0161] На ФИГ. 10 показан результирующий пример применения одного из упомянутых выше алгоритмов, где линия (кривая) 1015, в частности, состоящая из отдельных точек, - реальная (оригинальная) ПВ; кривая 1025, кривая 1035 и кривая 1045, расположенные под ней, являются рассчитанными кривыми, по крайней мере, одним упомянутым выше алгоритмом оценки для Гауссовых компонент (функций), причем суммой таких компонент является кривая 1055, почти целиком скрытая под кривой 1015.

[0162] Стоит отметить, что в частном осуществлении технического решения вместо Гауссовых функций, в частности, Гауссианов, могут быть использованы функции Релея.

[0163] Таким образом, описанный выше способ позволяет, по крайней мере, вычислить амплитуды пульсовых волн, которые могут быть использованы для вычисления (оценки) параметра "индекс усиления" (augmentation index, AI).

[0164] При реализации второго упомянутого способа вычисления позиций пиков без явного разделения на волны, который более подробно описан далее, существует необходимость в удалении (вычитании) из ФПГ-сигнала шума (шумов), в частности, ВЧ-шума. Так, некоторые ФПГ-сигналы могут содержать миограмму, занимающую широкую частотную полосу. Стоит отметить, что упомянутые выше определяемые, в частности, вычисляемые, дополнительные компоненты ПВ, обладают более высокой частотой, по сравнению с суммарной ПВ (исходная ФПГ-волна без шума).

[0165] Для поиска характеристических точек может быть использован, уже упомянутый выше, по крайней мере, один адаптивный фильтр, в частном случае, реализованный алгоритмом, который описан далее. Такой алгоритм осуществляет поиск, по крайней мере, трех точек (SEP, SRP, DP на ПВ), в частности пиков скрытых волн (упомянутых ранее прямой или обратной систолической и диастолической). В частном случае, алгоритм позволяет разметить каждую волну ФП-сигнала (ФП-записи) в отдельности., где полученный результат, в частном случае, устойчив к шумам и вариациям формы ПВ, причем полученные результаты могут быть использованы в схеме (осуществление разметки всех ФПГ-волн, по крайней мере, в одной ФПГ-записи с дальнейшим вычислением медианы параметров) с использованием (взятием, получением и т.д.) медианы по всем ПВ ФПГ-записи.

[0166] Примерный вариант результата применения алгоритма на ФПГ-сигнале показан на ФИГ. 11, где пересечение вертикальных линий 1111А-1111В с кривой 1126 (фильтрованной ФПГ, ФПГ волна, прошедшая, по крайней мере, один из трех упомянутых выше фильтров) являются искомыми пиками.

[0167] На ФИГ. 12 показан результат частного применения упомянутого алгоритма на всей записи, изображенной на ФИГ. 11, причем на ФИГ. 11 показан участок записи длительностью, приблизительно 20 секунд): три кривые - времена от R-пиков до SEP (кривая 1210), SRP (кривая 1220), DP (кривая 1230). Обозначим эти величины через tSEP (время от R-пика, в частности R-пиков, до SEP (для каждой волны)), tSRP (время от R-пика, в частности R-пиков, до SRP), tDP (время от R-пика, в частности R-пиков, до DP) соответственно.

[0168] ФИГ. 13 иллюстрирует тренды длительностей от R-пика (в частном случае, R-пиков) до найденных опорных точек ФПГ, в частном случае, рассчитанных для разных записей. На ФИГ. 13 показаны величины tBl (1310), tB0 (1320), tSEP(1330), tSRP(1340), tDP (1350) по всем записям. Обозначим через ASEP, ASRP, ADP амплитуду ПВ в точках tSEP, tSRP, tDP соответственно. Стоит отметить, что если бы прямая систолическая пульсовая волна была симметрична, то к моменту пика отраженной пульсовой волны она бы уже заканчивалась, если бы прямая волна также быстро спадала, как нарастала, был бы зафиксирован момент, когда ее спад сильнее роста отраженной волны и в суммарном сигнале возникнет выемка, что отражено на ФИГ. 13. Началом прямой пульсовой волны с пиком SEP является кривая 1310, пиком прямой пульсовой волны - кривая 1330. Таким образом, видно, что, если бы прямая систолическая пульсовая волна была симметрична, то к кривой 1340 уже бы заканчивалась и в этом случае на всех ПВ перед пиком (830, ФИГ. 8) была бы видна выемка (впадина), аналогичная дикротической (область около точки 840, ФИГ. 8). Таким образом, спадающий склон пульсовой волны гораздо более пологий (отрезок от 850 или 830 до точки условного конца волны, чем восходящий - отрезок пульсовой волны от 810 до 830. Кроме того, описываемый второй способ вычисления позиций пиков, реализованный описываемым алгоритмом, позволяет определить дополнительные пики, в частности, В4 (точка 5 (850, ФИГ. 8)), на нисходящем склоне волн.

[0169] Далее приведен примерный вариант осуществления алгоритма определения давления человека с учетом изложенных выше способов обработки ФПГ- и ЭКГ-сигналов.

[0170] Поскольку, в частном случае величины (значения) tSEP, tDP практически не коррелируют с давлением (согласно расчету, в частности оценке, на основе обучающей выборки), их разность имеет невысокую корреляцию (0.2), но ненулевой вес в конечной регрессионной модели 192, используемой для оценки (расчета) давления на этапе 190. В данном частном случае величина tSRP имеет корреляцию с давлением, равную 0.45.

[0171] В частном случае, амплитуды log(ASRP), log(ADP) с давлением не коррелируют, а с log(ASEP) корреляция составляет 0.3, что учитывается упомянутой регрессионной моделью. Отношения амплитуд имеют корреляцию с давлением в интервале 0.5-0.6, однако высока их корреляция с пульсом, причем исключение может составлять отношение амплитуд систолических волн - ASEP/ASRP, величина которого используется на этапе 190, в частности регрессионной моделью 192.

[0172] Таким образом, составлена линейная регрессионная модель, описанная выше, со следующими величинами: tB0, RR, (tDP - tSEP), tSRP, log(ASEP), log(ASEP/ASRP), где RR - средняя величина RR-интервала в записи, и в частном случае осуществления технического решения, вносит несущественный вклад и может не использоваться на этапе 190, в частности регрессионной моделью 192.

[0173] Следовательно, в данном конкретном случае (ФИГ. 14(A), ФИГ. 14(Б)):

[0174] - диастолическое давление: корреляция равна 0.725, средняя ошибка равна 4.06;

[0175] - систолическое давление: корреляция равна 0.69, средняя ошибка равна 4.1, где корреляция - корреляция величины АД и оценки алгоритма, а ошибка - модуль разности АД и оценки алгоритма, в частном случае, усредненная по всей выборке.

[0176] На ФИГ. 14 показаны результаты работы алгоритма расчета давления, в частности показан примерный вариант сравнения значений диастолического 14(A), 14(B) и систолического 14(Б), 14(Г) давлений, в частности, значений давления измеренного манжетным тонометром) (кривая 1410А, 1410Б) и значений давления, рассчитанного, по крайней мере, одним алгоритмом, описанным выше (кривая 1420А, 1420Б), где кривая (1430А, 1430Б) является упомянутой выше ошибкой, упомянутой выше.

[0177] На ФИГ. 14(B) и ФИГ. 14(Г) показан еще один примерный вариант сравнения диастолического 14(B) (Корреляция равна 0.5, Стандартное отклонение равно 4.46, Средняя ошибка равна 3.63) и систолического 14(Г) (Корреляция равна 0.541, Стандартное отклонение равна 5.8, Средняя ошибка равна 4.7) давлений.

[0178] Далее может быть осуществлено использование (в частности, анализ, оценка) параметров, не связанных непосредственно с ПВ, в частности, дыхания, пульса и волн Майера.

[0179] Так, в частном случае реализации технического решения одним из способов исследования ФПГ-записи является построение, по крайней мере, одной модели пульсовой волны в шаге 170, в частности, по крайней мере, одним из описанных выше способом, например, с использованием шаблона, типичного для конкретной ФПГ-записи (ФПГ-сигнала), в том числе с использованием фильтра Вуди (Woody filter).

[0180] На ФИГ. 15 показан примерный вариант ФПГ-сигнала (1510) и рассчитанного шаблона (1520) для такого ФПГ-сигнала.

[0181] Так, в частном варианте осуществления технического решения может быть выбрано заданное количество (в частности, набор) ФПГ-волн/пульсовых волн (по крайней мере, две ФПГ-волны), например, 20 ФПГ-волн выбраны экспериментальным путем и их количество может варьироваться, с типичными значениями параметров, например, наиболее близкие к медианным параметрам (значениям). Далее к упомянутому набору ФПГ-волн может быть применена итеративная процедура, в частности, упомянутый фильтр Вуди для осуществления расчета средней ФПГ-волны для набора ФПГ-волн.

[0182] На ФИГ. 16 показан примерный вариант моделей волн (1610A-1610N), в частности, взятых из обучающей выборки, которые определяются в частном случае, физиологией, для одного человека.

[0183] После построения, по крайней мере, одной модели, по крайней мере, одной волны в шаге 170, в шаге 175 осуществляется извлечение признаков ФПГ-волн(ы).

[0184] Стоит отметить, что для расчета параметров для ФПГ-сигнала (ФПГ-записи) может быть использована, по крайней мере, один из следующих способов:

[0185] 1. использование параметров, по крайней мере, одной модели, описываемой в рамках настоящего технического решения;

[0186] 2. осуществление выбора, в частности, осуществляемым по крайней мере, одним программным модулем, подходящего участка ФПГ-записи и использование его медианных данных, где медиана параметров выше по всем ФПГ-волнам (набору ФПГ-волн).

[0187] Стоит отметить, что критериями выбора упомянутого подходящего участка ФПГ-записи могут являться постоянный пульс, близость волн к модели и участок конца ФПГ-записи. Так, в частном случае, манжетное давление измеряется до/после записи ФПГ-сигнала, а в процессе получения (регистрации) ФПГ-сигнала параметры человека (пользователя) могут меняться с течением времени, например, в течение 5 минут).

[0188] Так, в частном варианте осуществления настоящего технического решения упомянутые выше характеристические точки извлекаются из Гауссовых функций, как было описано выше и осуществляется их синхронизация с R-зубцом/R-зубцами, в частности посредством расчета (вычисления, оценки) расстояния от R-зубца (в частном случае, расстояний от R-зубцов) до соответствующей точки (точек). Далее осуществляется определение упомянутых выше временных участков, в частности отрезков, (в частном случае, tB1, tB0, tB2, tB3 и/или tB4), как было описано выше, для каждой (или, по крайней мере, одной) из таких точек, которые являются, по крайней мере, одним признаком ФПГ-волны. Также, может быть осуществлено определение вершин Гауссовых функций. После обработки, по крайней мере, одного ФПГ-сигнала на этапе 150, далее на этапе 190 осуществляется добавление данных (параметров) модели, например, пульса (135, является опциональным) и/или ФПГ-признаков (180), и/или других (опциональных) данных, в частности параметров, например, РТТ, параметров дыхания и т.д., в регрессионную модель, в частном случае, с целью получения (расчета) давления человека. В общем случае линейная регрессионная модель из входных параметров F1, …, Fn является вычислителем вида F1a1+F2a2+…+Fnan, где параметры a1, …, an - вычисляются по известному алгоритму исходя из обучающих данных. В описываемом техническом решении могут использоваться несколько регрессионных моделей: минимум из двух параметров, указанных выше, причем далее могут быть добавлены параметры, полученные при разметке ФПГ волн. В частном случае, выбор линейной регрессионной модели обусловлен ее простотой и устойчивостью. Так, например, если в обучающую выборку вкрались ошибки, неточности и т.д., такая модель будет менее подвержена ошибкам, чем более сложные. Стоит отметить, что регрессионная модель является частным случаем нейронной сети.

[0189] Таким образом, на этапе 190 для расчета давления может быть использована описанная выше линейная регрессионная модель, по крайней мере, с двумя параметрами: пульс пользователя (HR) и РТТ, а также в регрессионную модель может быть добавлено квадратичное слагаемое HR×PTT.

[0190] В частном случае осуществления настоящего технического решения может быть использован один ИК-канал датчика, в частности, регистрирующий описанные выше параметры, с правой или левой руки пользователя.

[0191] Так, в частном случае осуществления настоящего технического решения может использоваться упомянутая линейная регрессионная модель, по крайней мере, с одним параметром (например, в качестве РТТ), в частности, времени от R-пика/R-пиков до точки максимального роста волны (волн ФПГ), в частном случае, tB0.

[0192] Таким образом, в частном случае осуществления настоящего технического решения давление пользователя (Р) может быть вычислено по следующей формуле:

[0193] Р=a1+RR*a2+tB0*a3+RR*tB0*a4,

[0194] где

[0195] a1, а2, а3, а4 - коэффициенты, полученные, в частном случае, из обучающей выборки посредством тренировки (обучения) классической регрессионной модели.

[0196] На ФИГ. 17 показана математически подобранная плоскость для значений диастолического и систолического давлений (1710A…1710N), изображенных на ФИГ. 14(B) и ФИГ. 14(Г). Причем изображенная на ФИГ. 17 поверхность по форме близка к плоскости в силу малости коэффициента а4 при квадратичном слагаемом.

[0197] В частном случае осуществления технического решения после добавления данных 135, 180, 185 в регрессионную модель 192 этапа 190 и/или после обработки поступивших данных на этапе 190, включая результаты обработки данных на этапе, может быть сформирован, по крайней мере, один документ, в частности, CDA-документ, включающий, например, заголовок и тело, которое в свою очередь может включать несколько наборов данных, в частности представленных секциями. Такие наборы данных (секции) могут содержать данные 135, данные 180, данные 185, а также результаты обработки, по крайней мере, одного упомянутого набора данных на этапе 190, которые, в частном случае, являются вычисленным давлением человека. Также, упомянутые наборы данных могут содержать данные, по крайней мере, одного ЭКГ-сигнала, в частности, в сохраненном (записанном) в графическом представлении (виде), например, в виде растрового изображения, векторного изображения либо документа PDF и т.п. либо являться визуализацией данных ЭКГ-сигналов в реальном времени. Также, упомянутый документ, в частности, наборы данных/секции может включать данные, по крайней мере, одного ФПГ(-сигнала), в частности, в сохраненном (записанном) в графическом представлении (виде), например, в виде растрового изображения, векторного изображения либо документа PDF и т.п. либо являться визуализацией данных ЭКГ(-сигналов) в реальном времени. Реальное время необходимо для синхронизации ЭКГ- и ФПГ- сигналов. Стоит отметить, что упомянутая визуализация данных ЭКГ-сигналов в реальном времени может включать построение, по крайней мере, одного графика, диаграммы и т.д.

[0198] На ФИГ. 19 показан пример компьютерной системы общего назначения, посредством которой может быть реализован способ, описываемый в рамках настоящего технического решения, и которая включает в себя многоцелевое вычислительное устройство в виде компьютера 20 или сервера, включающего в себя процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая связывает различные системные компоненты, включая системную память с процессором 21.

[0199] Системная шина 23 может быть любого из различных типов структур шин, включающих шину памяти или контроллер памяти, периферийную шину и локальную шину, использующую любую из множества архитектур шин. Системная память включает постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24 и оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) 25. В ПЗУ 24 хранится базовая система ввода/вывода 26 (БИОС), состоящая из основных подпрограмм, которые помогают обмениваться информацией между элементами внутри компьютера 20, например, в момент запуска.

[0200] Компьютер 20 также может включать в себя накопитель 27 на жестком диске для чтения с и записи на жесткий диск, не показан, накопитель 28 на магнитных дисках для чтения с или записи на съемный магнитный диск 29, и накопитель 30 на оптическом диске для чтения с или записи на съемный оптический диск 31 такой, как компакт-диск, цифровой видео-диск и другие оптические средства. Накопитель 27 на жестком диске, накопитель 28 на магнитных дисках и накопитель 30 на оптических дисках соединены с системной шиной 23 посредством, соответственно, интерфейса 32 накопителя на жестком диске, интерфейса 33 накопителя на магнитных дисках и интерфейса 34 оптического накопителя. Накопители и их соответствующие читаемые компьютером средства обеспечивают энергонезависимое хранение читаемых компьютером инструкций, структур данных, программных модулей и других данных для компьютера 20.

[0201] Хотя описанная здесь типичная конфигурация использует жесткий диск, съемный магнитный диск 29 и съемный оптический диск 31, специалист примет во внимание, что в типичной операционной среде могут также быть использованы другие типы читаемых компьютером средств, которые могут хранить данные, которые доступны с помощью компьютера, такие как магнитные кассеты, карты флеш-памяти, цифровые видеодиски, картриджи Бернулли, оперативные запоминающие устройства (ОЗУ), постоянные запоминающие устройства (ПЗУ) и т.п.

[0202] Различные программные модули, включая операционную систему 35, могут быть сохранены на жестком диске, магнитном диске 29, оптическом диске 31, ПЗУ 24 или ОЗУ 25. Компьютер 20 включает в себя файловую систему 36, связанную с операционной системой 35 или включенную в нее, одно или более программное приложение 37, другие программные модули 38 и программные данные 39. Пользователь может вводить команды и информацию в компьютер 20 при помощи устройств ввода, таких как клавиатура 40 и указательное устройство 42. Другие устройства ввода (не показаны) могут включать в себя микрофон, джойстик, геймпад, спутниковую антенну, сканер или любое другое.

[0203] Эти и другие устройства ввода соединены с процессором 21 часто посредством интерфейса 46 последовательного порта, который связан с системной шиной, но могут быть соединены посредством других интерфейсов, таких как параллельный порт, игровой порт или универсальная последовательная шина (УПШ). Монитор 47 или другой тип устройства визуального отображения также соединен с системной шиной 23 посредством интерфейса, например, видеоадаптера 48. В дополнение к монитору 47, персональные компьютеры обычно включают в себя другие периферийные устройства вывода (не показано), такие как динамики и принтеры.

[0204] Компьютер 20 может работать в сетевом окружении посредством логических соединений к одному или нескольким удаленным компьютерам 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 может представлять собой другой компьютер, сервер, роутер, сетевой ПК, пиринговое устройство или другой узел единой сети, а также обычно включает в себя большинство или все элементы, описанные выше, в отношении компьютера 20, хотя показано только устройство хранения информации 50. Логические соединения включают в себя локальную сеть (ЛВС) 51 и глобальную компьютерную сеть (ГКС) 52. Такие сетевые окружения обычно распространены в учреждениях, корпоративных компьютерных сетях, Интернете.

[0205] Компьютер 20, используемый в сетевом окружении ЛВС, соединяется с локальной сетью 51 посредством сетевого интерфейса или адаптера 53. Компьютер 20, используемый в сетевом окружении ГКС, обычно использует модем 54 или другие средства для установления связи с глобальной компьютерной сетью 52, такой как Интернет.

[0206] Модем 54, который может быть внутренним или внешним, соединен с системной шиной 23 посредством интерфейса 46 последовательного порта. В сетевом окружении программные модули или их части, описанные применительно к компьютеру 20, могут храниться на удаленном устройстве хранения информации. Надо принять во внимание, что показанные сетевые соединения являются типичными, и для установления коммуникационной связи между компьютерами могут быть использованы другие средства.

[0207] В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются примерами, которые не ограничивают объем настоящего технического решения, определенного формулой. Специалисту в данной области становится понятным, что могут существовать и другие варианты осуществления настоящего технического решения, согласующиеся с сущностью и объемом настоящего технического решения.

Claims (40)

1. Способ для безманжетного определения артериального давления пользователя, в котором:

получают электрокардиограмму (ЭКГ) пользователя, осуществляют обработку ЭКГ и определяют по крайней мере один R-пик, причем обработка ЭКГ включает обработку кардиоциклов для снижения искусственных искажений типового кардиоцикла за счет выполнения следующих шагов:

фильтруют сигнал ЭКГ цифровым фильтром;

осуществляют локализацию R-зубцов алгоритмом Пана-Томпкинса;

вырезают временное окно, соответствующее кардиоциклу, и центрируют кардиоцикл относительно среднего кардиоцикла для выравнивания изоэлектрической линии электрокардиосигнала без утраты информации об амплитудных параметрах кардиоцикла;

строят временный усредненный кардиоцикл по ансамблю из всех кардиоциклов;

осуществляют контроль самоподобия всех кардиоциклов путем их сравнения с временным усредненным кардиоциклом и при выявленном несовпадении:

текущий кардиоцикл удаляют из усредняющей выборки;

осуществляют усреднение по ансамблю прошедших контроль кардиоциклов, тем самым формируя усредненный кардиоцикл, состоящий из допустимых по качеству кардиоциклов, не подвергшихся дополнительным искажениям;

получают фотоплетизмограмму (ФПГ) пользователя и осуществляют обработку ФПГ, которая включает:

фильтрацию данных ФПГ;

разбиение ФПГ-волны на пульсовые волны с использованием вейвлет-преобразования, которое использует визуальные признаки, при этом скрытые в ФПГ-волне элементарные волны дают всплески на вейвлет-преобразовании исходной ФПГ;

разметку по крайней мере одной пульсовой волны;

построение по крайней мере одной модели пульсовой волны;

извлечение по крайней мере одного ФПГ-признака;

передают по крайней мере один R-пик, по крайней мере один ФПГ-признак в регрессионную модель и определяют артериальное давление.

2. Способ по п.1, характеризующийся тем, что обработка ЭКГ дополнительно включает следующие шаги:

поиск по крайней мере одного желудочкового QRS комплекса, регистрируемого во время возбуждения желудочков сердца;

классификацию кардиоциклов с целью определения QRS-комплексов с различной морфологией;

определение параметров пульса пользователя (HR) и усредненного кардиоцикла с параметрами кардиоцикла;

3. Способ по п.3, характеризующийся тем, что в регрессинную модель дополнительно передается рассчитанный пульс пользователя.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что получаемая ЭКГ регистрируется кардиомонитором, или кардиографом, или по крайней мере одним датчиком, позволяющим регистрировать электрокардиограмму.

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что получаемая ФПГ регистрируется, по крайней мере одним датчиком, позволяющим регистрировать фотоплетизмограмму.

6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что получение ЭКГ осуществляется с ранее зарегистрированной ленты ЭКГ-сигнала посредством оцифровывания путем сканирования зарегистрированной ленты ЭКГ-сигнала.

7. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что ЭКГ содержит сигнал по крайней мере одного кардиологического ответвления.

8. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что ЭКГ и ФПГ регистрируют синхронно.

9. Способ по п. 2 или 4, характеризующийся тем, что QRS-комплексы включают неизмененные QRS-комплексы, являющиеся доминантными типами комплексов, и эктопические комплексы.

10. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что определение R-пиков включает маркировку R-пиков, которые расположены раньше ФПГ-волны.

11. Способ по п. 1 или 4, характеризующийся тем, что при построении регрессионной модели и извлечении ФПГ-признаков используют данные QRS-комплексов, полученные при классификации кардиоциклов.

12. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при обработке ЭКГ используют аппаратные и/или программные средства подавления синфазных помех, и/или фильтры высоких частот для устранения дрейфа нуля, и/или фильтры низких частот для удаления высокочастотных помех, и/или режекторные фильтры для удаления гармонических помех, и/или полосовые фильтры.

13. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что фильтрация данных ФПГ осуществляется по крайней мере,одним адаптивным фильтром.

14. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что фильтрация ФПГ включает определение точек, для которых осуществляется их размещение на позицию минимума между пульсовыми волнами, по которым осуществляется создание кривой, после чего осуществляется удаление базовой линии посредством вычитания из ФПГ-сигнала.

15. Способ п. 2, характеризующийся тем, что разбиение по крайней мере одной пульсовой волны включает осуществление вычисления по крайней мере одной из следующих точек пульсовой волны:

- точки начала пульсовой волны;

- точки максимального роста пульсовой волны;

- точки первого пика пульсовой волны;

- точки дикротической выемки;

- точки второго пика;

- точки конца волны.

16. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при построении по крайней мере одной модели пульсовой волны используется шаблон, типичный для конкретного ФПГ-сигнала, с использованием фильтра Вуди.

Images