[發明專利]用于檢測心律失常的計算設備

在審

• 申請號: 201980023485.7
• 申請日: 2019-03-26
• 公開（公告）號: CN112236075A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: T·莫爾迪雷
• 申請（專利權）人: 基質HD有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/318;G16H50/20;A61B5/349;A61B5/363;A61B5/346
• 代理公司: 北京市路盛律師事務所 11326
• 代理人: 常利強;陳靜

本發明涉及一種用于檢測心律失常的設備，包括：存儲器(10)，其被設計成接收心電圖數據并存儲定義用于檢測心律失常的第一分類模型和用于檢測心律失常的第二分類模型的數據；分類器(6)，其被設計成基于分類模型來分析心電圖數據并返回分類值；以及，驅動器(8)，其被設計將心電圖數據存儲在存儲器中并用分類器對其進行分析，以及在通過分析器的分析返回與心律失常相關的分類值時返回警報數據。

本發明涉及用于檢測心律失常的計算設備的領域，特別是用于檢測促進房顫的心臟區域的計算設備。

檢測促進房顫的心臟區域的領域除了包括實時操作以實現軟件(諸如CARTO軟件)的計算設備之外，還包括延時操作以實現軟件(諸如Topera和CardioInsight軟件)的計算設備。

Topera軟件旨在重現(reconstruire)心臟心房的電活動。信號采集是通過籃式導管(basket cathéter)(在整個心房中展開的導管)進行的。分析在開始采集后延時(超過2分鐘)發生。由于這種類型的導管難以安裝，并且由于不能保證電極的接觸，所以該解決方案是麻煩的。分析時間非常長，而且重現無法獲得高清晰度的映射圖，并且由于過于簡單的重現，在復雜的電活動情況下(其占房顫案例的70％)，重現甚至可能失敗。

CardioInsight軟件旨在通過使用在患者皮膚上的多電極心電圖測量背心來重現心臟的電活動。患者在手術前穿上背心，并對數據進行分析，然后在手術期間可以訪問這些數據。分析在開始采集后延時(超過15分鐘)發生。該解決方案的缺點是計算時間非常長，這需要時間延遲，從而使其難以實現(更具體地說，患者必須提前幾天到達并穿上背心，以便可以在手術前提取數據)，并且該解決方案是非常昂貴的。此外，由于測量過于外圍和過遠，所以重現不能獲得高清晰度的映射圖，并且由于過于簡單的重現，在復雜的電活動情況下重現會失敗。

由BiosenseWebster發行的CARTO軟件允許實現檢測心律失常的算法。

因此，CFAE(Complex Fractionated Atrial Electrograms：復雜碎裂心房電圖)算法可計算信號中的拐點(在那里導數改變符號的點)的數量，并生成實時彩色映射圖。然后，執業醫生解釋這些復雜的映射圖以確定感興趣的地方。該算法不是很特殊，并且相對簡單。

波紋(Ripple Mapping：波紋映射)算法是CARTO軟件的模塊，其允許在導管第一次通過后重現心房的電活動。通過該模塊，使電波的振幅和傳播可見。這生成對于執業醫生而言極難理解的映射圖。盡管這在簡單情況下可行，但在復雜的電活動情況下，由于映射圖太難以解釋，因此分析會失敗。

因此，這樣看來并沒有一種檢測心律失常的計算設備可用于允許執業醫生快速且可靠地檢測心律失常(包括在復雜的電活動的情況)。

本發明改善了這種情況。為此，本發明提出了一種用于檢測心律失常的設備，該設備包括：存儲器，其被布置成接收心電圖數據并存儲定義用于檢測心律失常的第一分類模型和用于檢測心律失常的第二分類模型的數據，從通過機器學習來處理與具有第一持續時間的心電圖相關聯的數據而得到用于檢測心律失常的第一分類模型，以及從通過機器學習來處理與具有第二持續時間的心電圖相關的數據而得到用于檢測心律失常的第二分類模型，第一持續時間小于第二持續時間；分類器，其被布置為基于分類模型分析心電圖數據，并返回分類值；以及，驅動器，其被布置為將所接收的心電圖數據作為輸入存儲在存儲器中，以便一方面根據第一持續時間對這些數據進行匯總，并且基于用于檢測心律失常的第一分類模型來使用分類器對這些數據進行分析，以及另一方面根據第二持續時間對這些數據進行匯總，并基于用于檢測心律失常的第二分類模型來使用分類器對這些數據進行分析，并且所述驅動器被布置為在分類器基于第一分類模型進行的分析返回與心律失常相關的分類值時返回警報數據。

該設備特別有利，因為與現有設備相比，它獲得了更加可靠和更快的檢測。

在各種替代實施例中，根據本發明的設備可具有以下一個或多個特征：