[發(fā)明專利]對(duì)分析生理電描記圖的改進(jìn)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201580053239.8
• 申請(qǐng)日: 2015-07-29
• 公開（公告）號(hào): CN107249447A
• 公開（公告）日: 2017-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: R·C·索馬里茲
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 芬埃普有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/04
• 分類號(hào): A61B5/04;A61B5/0452;A61B5/00;A61N1/362
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司44205
• 代理人: 江側(cè)燕

本發(fā)明涉及生理電描記圖的分析，特別是但不限于用于鑒別病理性心臟病。

前期研究已經(jīng)表明，通過觀察響應(yīng)起搏時(shí)記錄的心內(nèi)膜電描記圖的形狀可以預(yù)測(cè)由心律失常引起的猝死的風(fēng)險(xiǎn)。

電描記圖中的診斷變化由對(duì)心臟進(jìn)行早期刺激之后記錄的電描記圖中的小偏轉(zhuǎn)組成。用設(shè)備刺激心臟，所述設(shè)備在心臟的一個(gè)部位產(chǎn)生刺激序列并記錄來自心臟內(nèi)其他部位的電描記圖。

起搏序列由保持恒定速率的多個(gè)刺激組成，稱為S1刺激。在預(yù)設(shè)數(shù)量的S1刺激之后，引入被稱為S2刺激或'早搏刺激'的早期刺激。重復(fù)該序列。通常，S1刺激和S2刺激之間的間隔每個(gè)時(shí)段都減小，直到間隔小到心臟不再能夠響應(yīng)S2刺激。

S2刺激和隨后的S1刺激之間的間隔與S1-S1間隔相同。

預(yù)測(cè)的方法取決于證明早搏刺激后的電描記圖延長(zhǎng)并且包含更多的峰。隨著S1刺激和S2刺激之間的間隔減小，這種效應(yīng)在猝死高危患者中變得更加顯著。

同時(shí)識(shí)別出早搏刺激后的電描記圖的每個(gè)單個(gè)電位與其在早搏刺激后的延遲。隨后可以分析這些數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)心源性猝死的風(fēng)險(xiǎn)。

該方法長(zhǎng)期存在的問題是在對(duì)早搏刺激的響應(yīng)內(nèi)對(duì)小的單個(gè)電位的可靠檢測(cè)。這是由于在記錄的電信號(hào)中存在噪聲，所述噪聲可能是由典型導(dǎo)管實(shí)驗(yàn)室中的其它電氣設(shè)備產(chǎn)生。不同實(shí)驗(yàn)室之間的電氣噪聲可能有很大差異。其問題是能可靠地區(qū)分電描記圖中的電位，區(qū)分其是生理來源的電位而不是由電干擾引起的虛假電位。

GB2439562描述了一種處理電描記圖的數(shù)據(jù)以減少噪聲的方法。該方法包括將電描記圖信號(hào)與若干模板相關(guān)，生成與每個(gè)模板相關(guān)的相關(guān)輸出。所述電描記圖信號(hào)可以預(yù)先通過高通濾波器。

將來自軌跡1的相關(guān)輸出與從其他模板生成的軌跡進(jìn)行比較。使用選定的被認(rèn)為最相似的軌跡。

一個(gè)根本的問題是旨在代表生理信號(hào)的任意系列的模板將是相關(guān)的，因此每個(gè)相關(guān)軌跡的結(jié)果將不會(huì)相互獨(dú)立。這給如何結(jié)合各種相關(guān)輸出以給出最佳信號(hào)檢測(cè)并避免信號(hào)內(nèi)的生理電位的偽過檢測(cè)和偽欠檢測(cè)方面帶來相當(dāng)大的困難。

在假定不存在生理信號(hào)時(shí)的電描記圖的期間內(nèi)，通過檢測(cè)相關(guān)輸出的峰-峰振幅，可以進(jìn)一步降低噪聲。這用于創(chuàng)建閾值，其中振幅低于所述閾值的任何峰均被認(rèn)為是噪聲。然而，生理來源的信號(hào)可能具有接近所述閾值的振幅，因此，如果閾值設(shè)置得太低，將能檢測(cè)到生理來源的峰，但是由于噪聲，也將會(huì)檢測(cè)到許多其它峰。相反，如果振幅的閾值太高，則可能檢測(cè)不到信號(hào)的重要生理特征。

本發(fā)明的目的是克服或至少改善上述問題。

根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種分析電描記圖(例如心電描記圖)以區(qū)分生理信號(hào)與噪聲的方法；所述方法包括：

從電描記圖的第一部分推導(dǎo)出噪聲模型，所述電描記圖的第一部分假定不存在生理信號(hào)；和

將電描記圖的第二部分轉(zhuǎn)換成噪聲模型，所述電描記圖的第二部分假定包含生理信號(hào)，并且其中通過識(shí)別不符合噪聲模型的信號(hào)部分識(shí)別出所述生理信號(hào)。

這提供了對(duì)使用振幅法的改進(jìn)，因?yàn)闄z測(cè)到的電位更可能是真實(shí)的生理來源，因此后續(xù)分析被極大地簡(jiǎn)化。

在優(yōu)選實(shí)施方案中，所述噪聲模型是從電描記圖的多個(gè)部分推導(dǎo)出的，所述電描記圖的多個(gè)部分假定不存在生理信號(hào)。這提供了表示噪聲的更精確的方法，從而能夠改善從噪聲中對(duì)生理信號(hào)的檢測(cè)。

有利的是，所述噪聲模型是通過將電描記圖的第一部分與多個(gè)模板互相關(guān)以生成若干模板相關(guān)信號(hào)而推導(dǎo)出的，所述電描記圖的第一部分假定不存在生理信號(hào)，所述模板代表所假定的生理信號(hào)的特征。

所述模板的數(shù)量和形式將取決于所討論的信號(hào)，并且可以通過實(shí)驗(yàn)來確定。在上下文的心電描記圖中，使用對(duì)應(yīng)于記錄電極的區(qū)域中不同局部傳導(dǎo)速度的一組時(shí)間擴(kuò)張模板。

優(yōu)選地，協(xié)方差矩陣是從電描記圖的每一部分的模板相關(guān)信號(hào)推導(dǎo)出的，所述電描記圖的每一部分假定不存在生理信號(hào)。通過推導(dǎo)出實(shí)際上對(duì)稱的協(xié)方差矩陣，從而推導(dǎo)出的特征向量全部是實(shí)的和正交的(因而是獨(dú)立的)，并且特征值是實(shí)的。采用這種方式，可以區(qū)分信號(hào)和噪聲，因?yàn)樵谔卣飨蛄恐兴鲂盘?hào)將將占有很大比重，其中噪聲是非常小的或不存在的。

優(yōu)選地，該方法包括從協(xié)方差矩陣推導(dǎo)出均值協(xié)方差矩陣，所述協(xié)方差矩陣是從心電描記圖的每一部分推導(dǎo)出的，所述心電描記圖的每一部分假定不存在生理信號(hào)。在整個(gè)記錄期間，所述均值協(xié)方差矩陣提供了對(duì)噪聲行為的更好評(píng)估。

優(yōu)選地，所述噪聲模型是通過從均值協(xié)方差矩陣推導(dǎo)出特征向量和特征值來表示的。