[发明专利]经胸的心肺监测器有效
申请号: | 201280007682.8 | 申请日: | 2012-02-02 |
公开(公告)号: | CN103607956A | 公开(公告)日: | 2014-02-26 |
发明(设计)人: | 尤伦·帕提 | 申请(专利权)人: | 尤伦·帕提 |
主分类号: | A61B8/02 | 分类号: | A61B8/02;A61B8/06;A61B8/08 |
代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立;田嘉嘉 |
地址: | 以色*** | 国省代码: | 以色列;IL |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监测器 | ||
交叉引用相关的申请
此申请要求2011年2月3日提出的美国临时申请61/439,213的利益,并通过引用将其合并于本文中。
背景技术
病情不稳定或危重的患者经常会需要连续不断的生命指征监测。这包含了在ICU(重症监护室)、内科门诊、心脏病学、外科等诊室的患者。类似地,在疗养院和在自己家中的患者可能也会需要被监测。由监测系统收集到的数据经常会被转送至本地显示及分析、远程显示及分析(在诸如疗养院、电视医疗中心等场所)。可能被在线分析或离线分析的数据还会激活多种警报。
在实践中,在非ICU的环境中,进行监测的主要参数是ECG(心电图),经常还会加上呼吸、血氧饱和度及血压。但是,通过由这些参数提供的信息只能得出患者有限的临床状态,而且可能监测器还来不及提供可靠的警告信号或警报患者就已经陷入危急状况。其失败原因是,由ECG提供的信息主要涉及心律不齐及有时涉及明显的心脏缺血,且由O2(氧气)饱和度提供的信息也只局限于严重的心肺衰竭。结果,其他危险的状态可能不会被探测到。
发明内容
本发明的一个方面涉及一种确定患者呼吸速率的方法。此方法包含的步骤是:使用瞄准患者肺部的超声探针来获取对应于多个心动周期的时段内的多普勒超声功率和速度的数据。用至少一种降噪算法对在获取步骤中获取到的功率和速度的数据进行处理。然后提取相关于时间的该功率和速度的数据的包,其中用在包提取内的至少一个参数要被选取用来跟踪对应于预期呼吸周期的变量。辨认提取的包的周期特征并确定辨认的周期特征的时间点。然后,基于确定的时间点输出呼吸速率的指示。在一些实施方式中,将该至少一个参数配置成能使低于0.25Hz的频率通过且能使高于1.5Hz的频率衰减。
本发明的另一方面涉及一种确定患者呼吸速率的装置。此装置包含一个超声频率信号发生器和一个接收器,该超声频率信号发生器被配置成用于驱动超声转换器,该接收器被配置成用于接收反射自患者肺内目标区域的超声频率回返信号及探测该回返信号的多普勒频移。该装置还包含一个处理器,该处理器被配置成用于(a)用降噪算法处理被探测到的多普勒频移并输出对应于多个心动周期的时段 内的经处理的功率和速度数据,(b)提取相关于时间的该功率和速度的数据的包,其中用在包提取内的至少一个参数要被选取用来跟踪对应于预期呼吸周期的变量,(c)辨认提取的包,(d)确定辨认出来的周期特征的时间点,及(e)基于确定的时间点输出呼吸速率的指示。该装置被配置成与包含该超声转换器的超声探针一同使用。
本发明的另一方面涉及一种监测患者心脏的方法。该方法包含的步骤是:使用瞄准患者肺部的超声探针来获取对应于多个心动周期的时段内的多普勒超声功率和速度的数据。用至少一种降噪算法对在获取步骤中获取到的功率和速度的数据进行处理,且辨认每个心动周期内发生一次的功率和速度数据的特征。然后确定在辨认出来的特征之间的时间点。
可选地,该辨认出来的特征可以是以下特征中的至少一个,这些特征是(a)对应于心脏心室收缩,(b)对应于心室松弛,(c)对应于舒张快速充盈期,(d)对应于舒张后期,(e)对应于心房收缩。
一些实施方式中还包含对患者心脏跳动得多快的指示进行输出的步骤,该指示基于在确定步骤中被确定的时间点。其他实施方式中还包含有另外的步骤,这些步骤有:基于辨认出来的特征的过去的出现情况来预测所期望的特定特征出现的时间、在预测步骤中在不是预测的时间上探测特定特征的存在、及输出在不是预测的时间上探测到的特定特征的指示。
本发明的另一方面涉及一种监测患者心脏的装置。此装置包含一个超声频率信号发生器和一个接收器,该超声频率信号发生器被配置成用于驱动超声转换器,该接收器被配置成用于接收反射自患者肺内目标区域的超声频率回返信号及探测该回返信号的多普勒频移。该装置还包含一个处理器,该处理器被配置成用于(a)用降噪算法处理被探测到的多普勒频移并输出对应于多个心动周期的时段内的经处理的功率和速度数据,(b)辨认在每个心动周期内发生一次的功率和速度数据的特征,(c)确定在辨认出来的特征之间的时间点。
一些实施方式中,该处理器还被配置成能对患者心脏跳动得多快的指示进行输出,该指示基于在确定步骤中被确定的时间点。其他实施方式中,该处理器还被配置成能基于辨认出来的特征的过去的出现情况来预测所期望的特定特征出现的时间、能在预测步骤中在不是预测的时间上探测特定特征的存在、及能输出在不是预测的时间上探测到的特定特征的指示。
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