[发明专利]使用在头部上或头部附近感测到的信号来检测患者状况在审

专利信息
申请号: 202180052994.X 申请日: 2021-08-27
公开(公告)号: CN116056638A 公开(公告)日: 2023-05-02
发明(设计)人: R·C·舒尔豪瑟;J·E·吉夫塔基斯;E·J·潘肯;J·温赖特;N·维拉格;P·G·克劳斯;Y·K·曹;S·迪福;A·沙伊纳;E·M·伊波利托;D·A·安德森;S·E·格林哈特;M·R·布恩;R·J·奥布莱恩 申请(专利权)人: 柯惠有限合伙公司
主分类号: A61B5/16 分类号: A61B5/16
代理公司: 上海专利商标事务所有限公司 31100 代理人: 陈颖;周全
地址: 美国马*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 使用 头部 附近 感测到 信号 检测 患者 状况
【说明书】:

一种系统包括传感器装置和处理电路系统。该传感器装置包括被配置为设置在患者的肩部上方的外壳、外壳上的多个电极、运动传感器以及被配置为经由电极感测脑电信号和心电信号以及经由运动传感器感测运动信号的感测电路系统。该处理电路系统被配置为从脑电信号确定一个或多个参数随时间的值、从心电信号确定一个或多个参数随时间的值,以及基于这些值和运动信号来生成患者的状况的检测、预测或分类中的至少一者。

本申请要求于2020年8月28日提交的美国临时专利申请序列号63/071,997的权益,该美国专利申请序列号的全部内容以引用方式并入本文。

技术领域

本公开涉及医疗装置,并且更具体地,涉及用于检测和/或预测患者状况的系统和方法。

背景技术

中风是可能导致永久性神经损伤、并发症和死亡的严重医疗状况。中风可以表征为由于向脑部供应血液的血管的紊乱而引起的迅速发展的脑部功能丧失。脑功能丧失可能是由于血栓形成、栓塞或出血引起的局部缺血(血液供应不足)的结果。减少的血液供应可能导致所述区域的脑组织的功能障碍。

中风是全球第二大死亡原因和第一大残疾原因。治疗的速度是中风治疗的关键因素,因为在中风期间平均每分钟会损失190万个神经元。中风诊断以及事件与疗法递送之间的时间是提高治疗效果的主要障碍。中风有3个主要病因:i)缺血性中风(占所有中风的约65%);ii)出血性中风(占所有中风的约10%);以及iii)隐源性中风(占所有中风的约25%,并且包括短暂性缺血性发作或TIA)。中风可以被视为具有神经源性和/或心源性起源。

存在多种用于治疗经受中风的患者的方法。例如,临床医师可以施用如华法林(warfarin)等抗凝血剂,或者可以进行如血栓切除程序等血管内干预以治疗缺血性中风。作为另一示例,临床医师可以施用抗高血压药物,诸如β阻滞剂(例如,拉贝洛尔(Labetalol))和ACE抑制剂(例如,依那普利(Enalapril)),或者可以进行诸如弹簧圈栓塞等血管内干预来治疗出血性中风。最后,如果中风症状自行消退,神经系统检查为阴性,则临床医师可以施用长期心脏监测(外部或植入式)以确定隐源性中风的潜在心脏起源。

其他状况也影响人类。例如,全世界有6500万人患有癫痫,其中美国有340万人患有癫痫。仅在美国,癫痫每年导致大约3400人死亡。在一些情况下,患者可能患有被误诊为癫痫的癫痫发作。约四分之一被诊断患有癫痫的患者最终被发现具有由癫痫以外的医疗状况引起的症状,诸如血管迷走神经晕厥或心因性发作。癫痫患者还可能具有其他状况,因为约四分之一的癫痫患者还患有心律失常。癫痫的治疗可以包括生活方式改变和/或药物治疗。

发明内容

一般而言,本公开涉及用于生成对患者状况(诸如中风、癫痫发作、血管迷走神经晕厥或心因性发作)的检测、预测或分类中的至少一者的技术。在一些示例中,检测、预测或分类是基于由设置在患者的肩部上方(例如,在患者的颈部或颅骨的后部处)的单个传感器装置感测到的传感器信号生成的。该技术可以包括:经由设置在肩部上方的传感器装置的电极来感测大脑信号和心脏信号两者;基于相应的信号来确定大脑参数和心脏参数的值;以及基于参数和来自感测装置的运动传感器的运动信号来生成检测、预测或分类。

本公开的技术可以提供一个或多个优点。例如,对于系统来说,能够使用经由位于患者肩部上方的单个传感器装置感测到的大脑、心脏和运动信号来检测、预测和/或分类各种患者状况中的一种或多种患者状况可能是有益的。当与通常用于检测此类状况的其他装置(例如,多个装置、在诊所中使用的装置或者被规定为提供针对特定状况的治疗的装置)相比时,这种装置可以是相对不显眼的并且在患者日常生活期间能够在延长的时间段使用。传感器装置被配置为从其位置感测大脑特征和心脏特征两者,并且另外地感测运动信号以进一步增强其检测、预测或分类某些患者状况的能力。在一些示例中,传感器装置包括附加传感器和/或使用识别的传感器感测附加信号,这可以允许附加条件的检测、预测或分类,和/或提高用于检测、预测或分类状况的算法的灵敏度和特异性。

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