心臟射血分數和舒張期末容積的估算的製作方法

2023-12-02 16:08:16

專利名稱：心臟射血分數和舒張期末容積的估算的製作方法
背景技術：
發明領域本發明涉及的是體內確定和顯示心臟射血分數，或舒張期末容積，或上述兩者的估算。
確定心輸出量的一個常見的方法是在一個導管上安裝一些測流裝置，然後將導管插入病人體內並操作導管，使得裝置進入或接近病人的心臟。某些這樣的裝置在一個上遊位置，諸如右心房，注入丸劑或熱量，並根據注入材料的特性或下遊位置，諸如肺動脈處的能量來確定流動情況。
例如，編號為4,236,527(Newbower等人，1980年12月2日)的美國專利和編號為4,507,974(Yelderman，1985年4月2日)的美國專利中，描述了使用熱量作為指示器的用來測量心輸出量的系統。在這樣的一個基於熱量的系統中，通常在接近於經過右心房和右心室的肺動脈支的位置放置一個氣囊導管。導管包含一個置於心房和/或心室的電阻加熱元件，和一個置於動脈中的熱敏電阻。根據檢測的下遊溫度特徵來計算心輸出量。
編號為5,146,414(McKown等人，1992年9月8日)的美國專利描述了一個系統，其中建立了通道(從施加作為指示劑的熱量的血液上遊位置到檢測指示劑濃度，如溫度的下遊位置之間的區域)的傳遞函數的模型，確定了近似的噪聲頻譜，系統的輸出被用於一個反饋環，來自適應地更新模型的參數，由此改進了心輸出量(CO)的估算。編號為5,687,733(McKown等人，1997年11月18日)的美國專利描述了一個在較早的McKown』414系統之上對該系統估計數學量(CO)趨勢和瞬時的CO值的改進，另外在McKown的系統中僅需要通道的零頻率(直流或靜態)增益即可獲得心輸出量(CO)的估算。
儘管這些已知的系統提供了不同精確程度的心輸出量的估算，但是它們都不能提供心臟射血分數(EF)，通常是右射血分數(REF)的估算，射血分數被定義為心臟的每搏排出量(SV)和其舒張期末容積(EDV)的比值。因此射血分數是心臟泵出其包含血液的有效程度的度量。
由於在診斷上的重要性，有幾種已知的測量EF的方法。但是，這樣的系統通常是依靠採用注入的丸劑，和依靠血管的洗脫(熱稀釋法)曲線。例如，美國專利4,858,618(Konno等人，1989年8月22日發布)描述了一個用於確定右心室射血分數的熱稀釋法系統。在這一已知的系統中，將一個冷丸劑注入到右心室。在肺靜脈中測量丸劑的前後溫度。利用這一溫度差來確定射血分數。
採用丸劑來確定EF的一個問題是很難確定在檢測的丸劑曲線的何處開始測量，因為曲線的前沿在很大程度上取決於擾動、心率，甚至取決於操作護士在注入丸劑時以多快的速度推壓注入塞。所有這些已知系統所面臨的另一個問題是，它們需要與心臟周期保持同步，以便當進行EF估算時減少心跳的影響。有些系統是根據洗脫曲線的平穩段來同步的，但這是以一個快速和非常精確的熱敏電阻為必要條件的。其它的系統的同步依賴於一個心電圖觸發器。但是，心電圖同步是很困難的，因為它必須從動於其它器械的計時並與其精確協調，各自採集自身的數據。
現有用來確定EF的系統的進一步的問題在於，它們需要在由心跳產生的稀釋概況中識別離散的平穩段。這是必須的，因為這些系統採用平穩段作為標記，以便用指數的或基於比率的曲線來擬合數據，用來估算稀釋的衰減。但是，實際上這一方法僅對於相對較慢的心率和響應遠快於衰減參數τ的熱敏電阻來講是精確的。
實際上，這些常規的系統都是假定一個方波稀釋曲線。但是，通常這是一個不現實的假定。首先，在一個醫院中，多數需要做EF檢測的患者都不是處於最好的健康狀況；相反地，他們常常是有相對較高的和不穩定的心率。而且，在採用一個相對較冷的液體的丸劑的系統中，檢測的心率可能是不正確的，因為冷丸劑本身不僅會影響心率，而且還影響其規律性。第二，實際的熱敏電阻會使曲線的平穩段變形，所以，指數擬合本身就變得失真。第三，當EF升高時，平穩段的降落也增大。由於這些系統有限的信噪比，使得系統使用較少的平穩段，這樣，降低了精確性。
例如，一個已知的系統採用一個快速響應注入心臟輸出肺靜脈導管，連同一個心電圖R波檢測器，來測量EF和EDV。因而，測量REF的指數方法通過熱稀釋法曲線的向下傾斜期間出現的平穩段和與R波事件同步，並通過一個指數函數來擬合曲線的衰減。這樣，如果T(i)為第i次R波之後的PA溫度，T(i)為此前n次R波的溫度，則T(i)＝T(i-n)*exp(-t/τ) (公式1)其中t為時間，τ為衰減參數。
生理的洗脫衰減可以用(1-EF)n來表示，其中n為用觀察間隔(例如，從峰值的80％降落到30％)來表示的R波的編號。時間可以用心率(HR)來表示t＝n*60/HR (公式2)其中HR為第(i-n)次R波到第i次R波的局部平均值，用每分鐘的心跳次數來表示。給定這些關係，可以表示如下EF＝1-exp(-60/(τ*HR)) (公式3)這一系統的問題之一是熱敏電阻必須具有一個足夠快的響應時間，能夠測量到真實的生理衰減時間。在低心率下，在心臟收縮期間將平穩段放入溫度數據，必須在確定衰減參數τ中進行處理。的確，這是R波同步的基本動機，因為，除此之外，需要局部平均HR。
該已知系統的另外一個問題是它是基於丸劑的，必然是間歇性的。此外，僅使用部分溫度數據(從R波的80％左右洗脫到30％左右洗脫通常1-5R波)。由於不規則的R波間隔或者很大的噪聲源，如呼吸換氣，這一方法導致注入心輸出量(ICO)測量的變化和缺乏準確性。
較早的McKown系統改為產生一個輸入注入信號，最好是偽隨機二機制熱信號的形式，然後估算輸入-輸出通道的傳遞函數模型的參數，對這種基於丸劑的方法進行了改進。採用的優選模型是滯後的正態傳遞函數(下面描述)。傳遞函數模型的測量和建模都是在優選輸入注入信號的諧波下在頻域中進行的。為了了解這些系統的缺點，至少要對傳遞函數的滯後正態模型有一個基本的了解。
在估算心輸出量的描述中，由Bassingthwaighte等人在1966年的循環研究的第18卷的「作為動脈稀釋曲線模型的滯後正態密度曲線應用」中描述的「滯後正態模型」(「Application of Lagged NormalDensity Curve as a Model for Arterial Dilution Curves」，Circulation Research，vol.18，1966)已經被證明是特別精確和實用的，因此被用於諸如Mckown』733中的心輸出量模型。滯後正態模型被定義為一個線性時不變系統(LTIS)，其脈衝響應為一個單位區域的高斯(正態分布)函數和一個單位區域的衰減指數的卷積。高斯函數具有兩個參數平均值μ和標準偏差σ。指數函數具有一個參數時間衰減參數τ。因此，每個頻率ω下採樣的單位增益，即滯後正態傳遞函數H_LN取決於μ、σ和τ，如下H_LN(ω|μ，σ，τ)＝exp[-j·ω·μ-(ω·σ)2/2]/(1+j·ω·τ)(公式4)其中exp為指數函數，參數的物理意義為μ一個純時間延遲，表示平移流σ一個隨機分散的度量τ衰減參數，即，與一個分布容積，例如血管中的擾動相關的時間常數。
μ、σ和τ的單位都是時間(秒)，ω的單位是弧度每秒。
這個模型不僅被用於諸如McKown』733的系統，而且還被用於更多的新近系統，在同一發明人1998年6月9日提交的聯合審理的編號為09/094,390美國專利申請，現發布為美國專利6,045,512的專利中描述的這些建立在McKown』733技術之上的新近系統。
儘管可以採用其它的指示劑，在這些系統的優選實施方案中採用熱量作為指示劑，指示劑驅動信號為偽隨機二進位序列(PRBS)。所以，驅動器/傳感器對最好包含加熱器和熱敏電阻。然後，按照一個複數值Hxy(ωn)的矢量的最佳擬合來估算H_LN，每一個複數值表示加熱器功率信號x和熱敏電阻溫度信號y之間的傳遞函數的一次測量。每個矢量包含與在10個頻率ωn(前10個PRBS諧波)中的每一個頻率下的測量的溫度數據相吻合的參數。
更確切地說，McKnow』733中系統計算最小化費用函數Cost_Hxy的狀態矢量X＝[dc，μ，σ，τ]，定義Cost_Hxy＝SUM[Hxy_SAE(ωn|X)·W(ωN)] (公式5)其中sum的範圍為N＝1-10(或者到所用的諧波數)，W(ωn)為權重，並且Hxy_SAE(ωn|X)＝[Hxy_avg(ωn)-dc·Hxy_LN(ωN|X)]2(公式6)為給定狀態矢量X＝[dc，μ，σ，τ]時，在PRBS諧波頻率ωn下的平均測量傳遞函數Hxy_avg(ωn)相對於滯後正態傳遞函數Hxy_LN(ωn|X)的平方絕對誤差(SAE)。
一旦μ，σ和τ為已知時，10個複數測量值Hxy(ωn)中的每一個都會根據下式獨立提供一個心輸出量(CO)的估算CO(n)＝K·H_LN(ωn)/Hxy(ωn) (公式7)其中n＝1-10，K為已知的，或者可通過實驗確定的換算常數。
為了應用這一關係式，首先，McKown』733系統不僅確定了μ，σ和τ應該為什麼樣的值，而且確定了如何組合10個心輸出量估算CO(n)。應當注意，心輸出量與H(ω)或Hxy(ω)無關，而僅取決於零頻率增益，即Hxy的dc。但是，由於實驗的傳遞函數Hxy是在10個不為零的頻率下測量的，McKown』733系統實質上是將H(ω)外推到零頻率。然後採用一個優化的例程來提供10個模型傳遞函數值H_xy與觀察值之間的一個最佳擬合。上面顯示的CO的關係式被簡化成CO＝K/dc，其中dc為零頻率(ω＝0)增益值，單位為攝氏度每瓦特，K為一個實驗確定的常數，單位為(公升每秒)/(攝氏度每瓦特)。
注意，除了衰減參數τ，McKown』733系統還提供了一個連續的CO值(等價dc值)。注意此處「連續」並不意味著顯示的值是「連續」變化的，而是指在一個初始化周期之後，他們可以在每個處理周期(最好是一個PRBS周期)中更新。
但是，先前的基於頻域(通常是交叉相關)傳遞函數測量和建模的技術中存在一些問題。W.D.Davies在1970年Wiley-Interscience的「自適應控制的系統辨識」(「System Identification for Self-Adaptive Control」)中闡述了這些先前技術的一個主要限制，即「由於這裡描述的技術也可以被認為是辨識一個未知系統的頻率響應技術，不幸的是，它也將合併到系統頻帶中存在的噪聲的頻率成分的最後估算中，而且迄今為止，還沒有能夠將信號從噪聲中分離出來的理論。
例如，在McKown』414和』733系統中，僅使用了傳遞函數的dc增益，而在其它的系統中，諸如聯合審理的美國專利申請09/094,390，現在發布為美國專利6,045,512的專利中，除了心率估算之外，還採用了指示劑衰減時間常數τ。但是這些先前技術方法中的問題在於參數dc，τ，σ和μ之間，估算誤差的耦合程度。這種耦合主要是由於低頻熱(指示劑)噪聲，例如由患者的呼吸產生的噪聲，無論是自然的還是機械的換氣。因而參數估算對心輸出量的估算產生不利的影響，還經常會降低估算的REF和EDV的精度，以至於測量結果在臨床上變得不能接收。
這些先前技術的另外一個問題是它們使用了四參數(dc，μ，σ和τ)的滯後正態頻域模型來分析傳遞函數數據。通常，如果存在足夠的噪聲，那麼優化例程(例如，平方誤差費用函數最小化)可能收斂到狀態參數矢量(μ，σ，τ)的局部或錯誤的最小值。換句話說，可能會有幾個「最佳」μ、σ和τ組合，距離真正的最佳值過遠，從這個意義上講，其多數或者甚至全部都是錯誤的。儘管這僅會稍微影響到連續的心輸出量(CCO)測量的質量(由於某種dc-τ的耦合)，但它卻妨害了通過現有系統來確定連續的EF/EDV的準確性，因為需要精確地估算τ值。
上面描述的採用滯後正態模型的頻域技術的另一個缺點是它們僅根據有限數量的諧波來計算估算值。得到的結果很差，確定的時間常數較快，存在於最初的(前10個)PRBS諧波的帶寬之外。
因此需要一個系統，可以產生連續的EF和EDV，或兩者之一的估算，而其估算基本不受dc和τ的估算中低頻導致的誤差的影響；這樣會分別提供更精確的CO和EF/EDV測量。本發明提供了這樣一個系統，和一種相應的方法，用於確定CO和EF/EDV。
本發明提供一種方法，用來估算心臟品度值，諸如患者的心輸出量CO和/或心臟射血分數EF，根據這種方法，依照一個預定的注入指示劑信號x(t)在患者心臟的上遊位置注入指示劑(最好是熱量)。然後，一個指示劑濃度傳感器，如一個熱敏電阻，在一個下遊位置檢測局部指示劑濃度信號y(t)。從上遊位置開始並包含上遊位置，到下遊位置截至並包含下遊位置的區域形成了一個血液通道。
而後，指示劑濃度信號被劃分為至少一個與注入的指示劑信號同步的子信號。然後，一個處理系統計算第一時域通道馳豫模型，每個子信號都是該模型的一個輸入。它還根據的第一個時域馳豫模型的一個預定函數來計算一個衰減參數τ。而後，該處理器按照衰減參數τ的一個預定的函數來估算心臟品度值。
在本發明的一個優選實施方案中，注入指示劑信號x(t)是按照一系列高低狀態之間的轉換形式產生的。合適的注入指示劑信號的例子包括一個周期的偽隨機二進位序列(優選實施方案)，即隨機的或偽隨機方波序列，和均勻的非二進位信號，如三角函數和展布頻譜信號。
根據本發明的一個被稱為是y_tau積分的一個方面，對於注入指示劑信號的每一個轉換，指示劑濃度信號的一個相應段是獨立的，每個段包括一個子信號。對於指示劑濃度信號的每一個段，計算一個段馳豫參數。然後，處理器按照段馳豫參數的一個預定函數來計算衰減參數τ。
在本發明的實現過程中，其中注入信號是周期的，每個周期具有多個狀態轉換，指示劑濃度信號的每個子信號對應於注入指示劑信號的一個周期。
本發明的y_tau積分的實施方案最好還進一步包括在計算衰減參數τ之前進行所有段的符號調整。
在y_tau積分中，計算衰減參數τ的步驟最好包括下面的子步驟按照衰減參數的時域指數函數來產生第一時域通道模型；計算一個費用函數，即衰減參數的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定函數；和通過確定一個費用函數的最小值來計算衰減參數τ。
在本發明的估算CO的實施方案中，依照本發明的系統包括一個心率監測器。費用函數最好是衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個預定的函數。然後，依照本發明的處理系統確定使費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的最佳值。而後，按照穩態通道增益參數和測量的心率(HR)的最佳值的一個預定的函數形式，計算心輸出量(EF)。
依照本發明的被稱為y_avg積分的第二方面，處理器將指示劑濃度信號y(t)劃分為多個子信號，每個子信號對應於注入指示劑信號的一個周期。然後計算子信號的平均值，形成一個平均的指示劑濃度信號。由此根據衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個時域滯後正態函數產生通道馳豫模型。而後，評價費用函數，即平均指示劑濃度信號和時域滯後正態函數與注入指示劑信號的卷積之間的差值的函數。然後，系統確定使費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數dc的最佳值。而後按照穩態通道增益參數(對於CO)和測量的心率(對於EF)的最佳值的一個預定的函數，計算CO和EF的值。
在本發明的包含組合參數估算的另一個實施方案中，利用三種不同的方式來估算衰減參數τ和穩態通道增益參數dc採用y_tau積分，y_avg積分，和基於一個通道的頻域滯後正態模型確定使費用函數最小化的最佳值。然後，採用加權平均來歸一化和組合這三種不同的估算。
如圖簡述

圖1是依照本發明的系統的第一實施方案的方框圖，用於估算患者心臟的心輸出量，以及射血分數和舒張期末容積或兩者之一。
圖2A-2D說明了依照本發明的方法，用於產生和估算多個馳豫波形，來獲得一個複合馳豫波形。
圖3是一個本發明的第二實施方案的方框圖。
圖4是一個本發明的組合估算實施方案的方框圖。
發明詳述下面描述本發明的兩個主要的實施方案。從廣義上講，優選的指示劑信號x(t)的偽隨機特性是在時域中體現的，用來析取精確的dc增益(可以從中計算心輸出量CO)和指示劑馳豫時間常數τ(在給出一個相對容易確定的心率HR的情況下，可以從中計算出EF/EDV)的估算。這是通過一個與注入指示劑信號x(t)同步的檢測指示劑信號y(t)的積分，即一個累積組合來實現的。在本發明的優選實施方案中，輸入信號x(t)為偽隨機的，該實施方案提供了偽隨機噪聲消除。在依照先前技術的系統中與信號耦合在一起的低頻噪聲被有效地解耦。下面分別描述兩種主要的免費的同步信號積分方法。
但是，在深入研究這些方法之前，先對本發明的硬體部分進行一下限定和描述。連同相應的實施方案的其它特徵一起，來詳細說明本發明的特定實施方案所特有的硬體部分。通用系統元件圖1是一個依照本發明的一個系統的第一實施方案的方框圖，用於連續估算患者心臟的射血分數(EF)和舒張期末容積(EDV)或兩者之一；該系統還產生一個心輸出量(CO)的估算。但是，圖1還顯示了可用於本發明的兩個主要實施方案的系統部件。為了精確測量患者的心輸出量CO，將指示劑注入到患者右心房/心室100中或附近的血液中，並在肺靜脈102的分支中或臨近處檢測指示劑濃度信號是有利的。所以為了說明本發明的優選實施方案，下面就假定採用這些注入和檢測的位置。圖1中用平行的箭頭表示從右心房/心室流出並流經肺靜脈的血液流動。
為了提高準確性，最好使用熱信號作為CO測量的依據。但是，如下面所解釋的，這僅僅是一種可以使用的指示劑。一個指示劑注入裝置104被放置在右心房100。在以熱量為指示劑的優選的實施方案中，注入裝置為一個電加熱元件104。加熱元件104最好是一個電阻元件，利用通過一個驅動電路106提供的電流或電壓來確定其溫度，驅動電路驅動加熱元件104，使其溫度隨著一個預定的信號曲線變化。
在肺動脈102的下遊位置放置一個指示劑濃度傳感器108。在以熱量作為指示劑的實施方案中，傳感器為一個熱敏電阻或某種類似的溫度敏感元件108。加熱元件104和熱敏電阻108最好分開安放在導管的末梢或附近，然後導管被送進患者的靜脈，穿進並通過靜脈直到加熱元件和熱敏電阻到達其運行位置。這一技術是大家所熟知的，因此不做進一步的描述。
最好包括常規的功率和時鐘裝置來為驅動電路106和本發明的其它元件提供電源和計時信號。由於它們都是眾所周知的，所以對這些裝置不做過多的說明和描述。
這裡假定熱敏電阻108具有一個快速的響應，這意味著其瞬時溫度信號y(t)精密地和可預知地反映出測溫的血液的實際瞬時溫度。如果這一假定無效，那麼可以在後面的濾波中包含一個「逆」傳遞函數步驟，來補償傳感器的慢速反應的影響。這一可選擇的步驟概要如下。
確定指示劑濃度信號y(t)的熱敏電阻108的電輸出信號被用作主處理系統(處理器)112的一個輸入。處理器112可以採用任何已知的結構形式來實現。例如，處理器112可以包括一個信號專用的微處理器，連同標準的輔助元件，如專用板上的內存113和調節電路。另一方面，本發明採用的處理系統112還可以與其它無關的系統，如其它的患者監視儀器，共享其資源。下面描述本發明的不同實施方案的處理器112的各種子處理元件。正如那些本領域的熟練人員將要了解到的，這些元件的任意或全部元件既可以用硬體也可以用軟體來實現。
本發明的所有實施方案共有的一個子處理元件是一個注入信號發生器114。該子處理器(如同通用處理系統112本身那樣，既可以用硬體也可以用軟體來實現)產生加熱元件104所遵循的ON-OFF狀態模式。
處理器112還連接到或包含一個常規的顯示(和/或列印)單元120，由此將計算的CO和RF和/或EDV顯示給用戶。顯示器120包括任意常規的顯示驅動線路或其它的標準電路。注入的指示劑信號x(t)在本發明的優選實施方案中，注入裝置遵循的注入的指示劑信號(最好是熱量)曲線x(t)如McKown』733專利中描述的一樣。如上面提到的Yelderman系統一樣，在該系統中，熱信號是根據偽隨機二進位序列(PRBS)產生的，以便在下遊檢測位置提供一個可以有效檢測的濃度信號y(t)(最好是溫度)，信號具有較低的並可由此減輕外傷的平均施加熱量，而仍有較高的頻譜含量。而且，儘管該信號是偽隨機的，但它對於系統來講在任何時候都是已知的，所以基於該信號的計算的特性是很好理解和很好調整的。
PRBS的數學結構和其它的特徵是眾所周知的。通常，一個PRBS包括2n-1個二進位狀態，總的「ON」或「1」狀態的數目比「OFF」或「0」狀態的數目多1或少1，並且狀態的分布是偽隨機的。在所描述的本發明的實施方案中，假定在一個30-60秒的周期中有一個15狀態的PRBS(n＝4)。這一長度與心臟生理洗脫特性的帶寬相匹配。然而，本發明中也可以採用其它的PRBS長度，對於本技術領域的熟練人員而言，對公式做必要的修正是顯而易見的，將其調整到不同的PRBS序列。對於一個給定的應用，可以採用常規的實驗方法來選擇最佳的PRBS長度。
在下面對本發明的不同的實施方案的描述中，假定使用熱量作為被注入到血液中的指示劑。這樣，上遊的指示劑驅動器為一個加熱元件，下遊的指示劑傳感器為一個熱敏電阻。這是一個優選的方案，因為這種技術是非常成熟的，被選擇用於本發明的樣機和測試。而且，在採用熱量作為指示劑的McKown』733中，採用所描述的這種方法得到了高度精確的CO估算。儘管如此，熱量也僅是其中一種可用於本發明的可能的指示劑。只要所採用的指示劑注入器和傳感器產生可測量的、意義足夠明確和無噪聲的信號(可以通過常規的實驗來確定)，那麼這些信號就可以不加修正地，或僅做一些很容易實現的修正，用於系統的其餘部分。
作為一個可用於本發明的一個指示劑的例子，也可以利用熟知的設備將熟知的螢光材料注入到患者的心臟中。也是採用熟知的傳感器在下遊檢測螢光，可以用螢光的變化作為指示劑濃度信號。類似地，還可以採用微放射性染料或試劑。
也可以按照一個類似的注入模式注入液體。例如，只要注入周期足夠慢，可以按照將小丸劑釋放到血流中，使其近似為一條PRBS曲線，可以採用相應的熟知傳感器在下遊檢測丸劑材料的濃度，建立一個指示劑濃度信號。總之，只要所用的指示劑注入器和傳感器產生可測量的、意義足夠明確和無噪聲的信號(可以通過常規的實驗來確定)，那麼這些信號就可以不加修正地，或僅做一些很容易實現的修正，用於系統的其餘部分。y_avg積分本發明的第一個實施方案通過將測量的多個周期的與x(t)同步的輸出信號y(t)取平均值，產生精確的dc和τ參數的估算。作為一種信號積分形式運算的取平均值的處理提高了精確度，並有助於消除低頻噪聲的影響。然後，最好將該平均輸出信號用在一個費用函數中，該函數包含一個時域形式的通道滯後正態模型。下面將參考圖1和圖2A-2B對這些步驟進行更詳細的描述。
圖2A說明了一個用於本發明的優選實施方案中的一個周期的具有15狀態輸入信號x(t)。「1」或「ON」狀態表示加熱元件應該處於最大的允許功率。「0」或「OFF」狀態表示應該關閉加熱元件的功率。注意有時PRBS的相鄰(時間上)的狀態是相同的。這樣，狀態4-7均為「ON」，而狀態8-10均為「OFF」。
在本發明的一個樣機中，PRBS狀態是在2-4秒內變化，一個完整x(t)的周期得到一個30-60秒的總體時間，由此，對於y(t)的一個周期也是同樣的時間。這一時間範圍能夠給出幾個用於本發明優選實施方案的周期的可靠的、穩定的讀數。
圖2B說明了在假定熱噪聲很小或沒有熱噪聲的前提下，對應於檢測的血液溫度的典型的熱敏電阻信號y(t)，作為圖2A的輸入信號的響應。但是，正如所料的那樣，在每個採用如下所述的優化例程來估算的轉換的響應(對應於滯後正態模型中的參數μ)中存在一點滯後。
根據y(t)來估算滯後正態形式的參數時遇到的複雜性在於，單獨測量y(t)可能收到低頻噪聲，如由自然或機械呼吸所引起的低頻噪聲的過分影響。在本發明的優選實施方案中，最好通過處理系統112檢測和記錄幾個周期的y(t)，然後取其平均值。注意每個輸出信號y(t，i)都是從相同的輸入信號x(t)曲線得到的，通過相同的通道傳送，並適宜為周期性的。因此，每個x(t)的周期得出一個周期的y(t)；換句話說，y(t)被解析為y(t，i)，每一個都根據x(t)觸發。設y(t，i)為N個檢測輸出信號y(t)中的第i個，對應於x(t)的第i個輸入周期x(t，i)的響應。假定每個y(t，i)都是從相同的與i無關的起始點，即相同的x(t，i)起始時間觀察得到的，那麼，如果沒有噪聲或者所有的血液通道的特性都保持不變，則所有的y(t，i)值會很理想地一致。
所以，為了減小噪聲的影響，最好測量和記錄幾個y(t，i)值，然後取算術平均值，來形成一個信號，即積分輸出信號yavg(t)，用於後續的計算中。因此yavg(t)＝1/N*SUMy(t，i) (公式8)其中I＝1-N。例如在輸出平均子處理模塊(處理模塊)或例程210中，必須進行累積測量和取平均值的步驟。注入信號發生器114最好與這一輸出平均模塊210相連接(採用硬體觸發或簡單地通過軟體)，提供觸發，並由此一致規定每個y(t，i)測量的起始和結束時間。
因為換氣噪聲不是偽隨機的，而x(t)是(因而響應y(t)也是)偽隨機的，所以將利用這一平均(積分)處理來減小換氣噪聲，這取決於對多少次y(t，i)運算取平均值。
臨床試驗已表明取n＝7可以很好地抑制換氣噪聲。但是，取平均值的信號越多，得到CO、EF和EDV估算所佔的時間就越長，更可能的是，系統將檢測不到這些值的短期變化。因此，n的「最佳」值將取決於患者和應用的情況，可以通過臨床和試驗的方法來選定。
在本發明的第一個實施方案中，一旦確定了yavg值，它就被用於一個包含滯後正態模型的費用函數中，但在此處，費用函數在時域中被表示為滯後正態模型h_LN，其參數可以被存儲在一個模型子處理模塊或例程模塊216中。滯後正態模型的通常結構是眾所周知的；一種時域形式的滯後正態模型在臨床試驗上被證明是可以得到精確dc和τ結果，描述如下(公式9)h_LN(t|dc，μ，σ，τ)＝dc*1/(2τ)*exp{-(t-μ)/τ+*(σ/τ2}*{erf[(t-μ-σ2/τ)/(σSQRT2)]+erf[(μ+σ2/τ)/(σSQRT2)]}/fs其中erf為標準誤差函數；SQRT表示平方根；fs為y(t)的採樣頻率，例如，通過y(t，i)平均處理模塊210或處理系統112中的或與其相連的任意常規的調整和採樣電路，來接收、調整和採樣熱敏電阻108輸出信號y(t)。
穩態的溫度決定dc增益，而馳豫曲線的形態是由滯後正態形態參數(μ，σ，τ)來決定的。
在本發明的該實施方案中，藉助於該時域滯後常態模型脈衝響應h_LN，通過查找、使用任意已知的優化算法，即，使下面的費用函數最小化的狀態矢量X＝(dc，μ，σ，τ)，由費用計算子處理模塊或例程220來分析yavg(t)曲線Cost_yavg＝∫[yavg(t)-ymodel_avg(t)]2dt (公式10)
其中ymodel_avg＝x(t)與h_LN(X)的卷積；和函數yavg(t)和ymodel_avg(t)被逐點，即逐個採樣地差分。
這一優化處理提供了所需的參數dc和τ，以及μ和σ的估算。
正如從諸如McKown』733中所了解的，只要系統具有τ和心率HR的估算，就可以估算EF。剛剛描述的優化例程給出了τ；HR最好由連接到處理系統212的任意常規的監控系統230來提供。因此，心臟性能子處理模塊或處理模塊240通過計算表達式EF＝1-exp(-60/(τ.HR))來確定EF。
進一步觀察CO＝HR.SV，其中SV為每搏排出量，CO以每分鐘的體積(升)為單位測量。該式簡單地表示一分鐘內心臟泵出的血液量等於每次心跳(每博)泵出量乘以每分鐘的心跳(搏動)的次數。最後，注意，舒張期末容積(EDV)和射血分數(EF)的關係如下EF＝SV/EDV，該式還表明了直觀的關係心臟的泵血效率(EF)為每次心跳(收縮)泵出的血量與心跳之前心室中的血量之間的比例。重新整理該表達式，可以看出EDV＝SV/EF。
心臟性能子處理系統240還根據從優化例程接收到的dc值和已知的預定的轉換常數K來計算CO，CO＝K/dc。CO除以心率HR(從心率檢測器230獲得，然後子處理系統240計算SV＝CO/HR，已經通過計算1-exp(-60/(τ.HR)得到了估算的EF，一旦已知SV，子處理系統220就可以用SV/EF計算EDV)。當然，本發明不僅可以被用來計算CO和EF/EDV，而且還可以計算其它的被認為是CO和/或EF/EDV的函數的心臟性能參數。
子處理系統216、240不必是獨立的單元。相反，兩者可以實現為一個單一的處理裝置。當然，它們也可以簡單地用處理器212的不同的軟體模決來實現。熱敏電阻的解濾如上面所提，在本發明的某些實施方案中，傳感器(例如熱敏電阻)的響應108可能不夠快，不能充分驗證下面的假設，即瞬時指示劑(例如溫度)濃度信號y(t)準確地和可預測地反映出血液中實際的瞬時指示劑濃度(溫度)。依照本發明，為了補償這一缺陷，預先計算傳感器108(此處為熱敏電阻)的傳遞函數，將傳遞函數的「逆」用於Hxy，稱為「解濾」或補償傳感器的慢速響應時間的影響。有幾種已知表徵傳遞函數響應步驟的方法，其中最容易的一種是簡單地將一系列的脈衝輸入信號施加於傳遞函數，測量每個脈衝的響應，然後取結果的平均值。而後，在處理器112中將傳遞函數的參數存儲在現有存儲器113或獨立的永久存儲裝置，如與單個傳感器相關的EPROM中。v_tau積分在本發明的第二個實施方案中，對應於注入的輸入信號x(t)的ON-OFF狀態的輸出信號y(t)的上升和下降段被分隔，然後對y(t)的這些上升和下降段的一個費用函數進行最小化，得到dc和τ的估算。現在將參照圖2A-D和圖3來描述該實施方案。
在一個15狀態的PRBS中，有8個狀態轉換，從「ON」到「OFF」(負向的)，或者反方向(正向的)。這些轉換被標註在圖2A中的括號中轉換(1)，(3)，(5)和(7)為正的，狀態(2)，(4)，(6)和(8)為負的。在每個ON-OFF轉換處，指示劑濃度信號將顯示一個大體上為指數衰減的曲線。由於媒質的擾動是很小的，可以假定這些應用中的通道形成一個線性時不變系統，無論下降還是上升，每次轉換的時間常數，即參數τ，都是一樣的。這樣每次轉換都提供了一個確定τ的要素，因為每次轉換都標誌一個獨立的馳豫。低頻噪聲將被消除，因為通常它將延伸過幾個狀態，由此經歷幾個「ON-OFF邊緣」。由於PRBS的偽隨機性質，即分段，和伴隨的積分，高頻噪聲將被消除。
如上面描述的y_avg實施方案中一樣，最好累積幾個(n個)周期的熱敏電阻輸出信號y(t)並取平均值，形成被用於下面所描述的優化計算的輸出信號y*(t)。這樣，y*(t)＝1/n*SUM y(t，i)，如前所述，i＝1，...，n。
注意，n可以等於1，即對於本實施方案可以省去取平均值的步驟，就是說，本發明可以根據對應於一個單周期的輸入信號的輸出信號，採用y_tau積分(下面描述)來產生REF和CO的估算。這樣使系統能夠無需等待幾個PRBS周期即可產生精確的dc和τ值。
現在再一次考慮圖2A-2C。對於x(t)中的每一個轉換，在每個y(t，i)中將有一個對應的局部最大值(對於負向的轉換)或最小值(對於正向轉換)。這樣每個轉換標誌著y*(t)的一個新的馳豫段的端點。可以用幾種已知的方法來確定y(t)的這些轉換點，但是對於處理系統112，例如在一個段分隔子處理模塊315或例程中，最容易的方法是掃描累積的測量的y*(t)數據點來識別局部最小值和最大值，和指定位於每個相鄰最小值/最大值對之間的數據點為分隔段。
負向轉換一結束，相應的y*(t)段將立即顯示一個下降曲線；正向轉換一結束，相應的y*(t)段將立即顯示一個上升曲線。因為假定系統為線性時不變的，上升參數(+τ)將簡單地為下降參數(-τ)的負值。因此，例如，在符號調整子處理模塊或例程214中，將每個上升段乘以-1，將使其轉換為具有相同時間常數τ的「下降」段。這樣，在符號調整子處理模塊或例程325中，最好通過乘以-1來「逆轉」根據初始轉換的號碼編號的段(1)，(3)，(5)和(7)。(當然，同樣可以通過乘以-1來將所有的下降段轉換為「上升」段。或者根本不需要對段進行符號調整，儘管這將增加為保證下述的費用函數模塊中的各個獨立段具有正確的符號所需的「簿記」。雖然冗長並容易出錯，對於那些本領域的熟練人員而言，在下面討論的模型表示中的所有這樣的符號調整將是很顯然的。)圖2C說明了圖2B中y*(t)的8個分隔的、按時間排列的、和已進行了符號調整的段，因此它們都顯示下降的曲線。設y*(t，m)為y*(t)的第m個段。注意，從圖2A中可見，段(1)，(2)，(5)和(8)對應於單狀態期間，段(6)和(7)均表示x(t)的兩狀態周期的響應，而段(4)和(3)分別表示PRBS輸入信號x(t)的三狀態和四狀態周期。
由於段分隔處理，其中僅包括每個轉換間的實際輸出測量的一部分，所以每個段可以體現一個不同的測量時間周期或範圍。這樣，每個段y*(t，m)將從一個初始衰減t0(對於每一個段都可以設置為0)延長到時間tm。對於所有段來講，如果不清楚這些周期是否是相同的，那麼必須存儲每個段的周期，例如存儲到內存113或段分隔子處理模塊315中。
可以用不同的方式建立y*(t)的段馳豫曲線的模型。如前所述，所選模型的參數和函數可以存儲在子處理模塊或例程316中。例如，每個馳豫段可以建模為一個用標麼值表示的滯後常態階躍響應
yMODEL_TAU(t)＝A*{1-[EXP1*(ERF1-ERF2)+ERF3]}其中EXP1＝exp((μ-t)/τ+0.5*(σ/τ)2)ERF1＝erf(μ-t)/√2*σ)+σ/(√2*τ))ERF2＝erf(μ/(√2*σ)+σ/(√2*τ))ERF3＝erf((t-μ)/(√2*σ))exp為標準的指數函數；efr為標準的誤差函數；和SQRT表示平方根。
但是，實際中為了保證每個段的數據能夠真實表達段的下降/上升部分的點，最好僅選擇每個「曲線」中遠離波峰和波谷的部分作為y*(t)的數據段。這可以通過幾種方法來完成，在信號處理領域是眾所周知的。例如，系統可以將每個上升/下降段上80％峰值和大於最小值30％之間，或者是峰值的80％和30％之間的部分分隔開。或者，可以按照最大值和最小值之間的時間片斷，如每個相鄰的波峰和波谷間的時間段中間50％的部分，來選擇段。當然，可以通過常規的試驗方法和設計上的考慮來選擇不同的百分比或倍數，以確保用於下面計算中的部分y*(t)真實表示馳豫曲線中遠離過渡響應和低級噪聲的部分。
在本發明的第二個實施方案中，優選的模型為一個簡單的指數函數，即根據下面的表達式來建立通道模型yMODEL_TAU(t)＝ A*exp(-t/τ)(公式11)其中A為一個起始的或基線幅值，τ為衰減參數。注意，符號調整步驟之後，所有的段將顯示一個具有衰減參數的衰減響應。
圖2D說明了一個形成圖2C中所示的8個衰減曲線(段)y*(t，1)…y*(t，8)的組合的單一衰減曲線。所有這8個段至少持續一個狀態時間；4個段((3)，(4)，(6)和(7))持續至少兩個狀態；兩個段((3)和(4))持續至少3個狀態；僅有一個段(3)持續4個狀態。但是，在段延伸經過的狀態期間，每個段表示一個有效的衰減測量。這樣，就有衰減參數τ的8個一狀態長度的測量，四個兩狀態長度的測量，兩個三狀態長度的測量，和一個四狀態長度的測量。
所以，一種產生一個複合τ測量的方法是在每個狀態期間取各段部分(或者根據曲線分段算法產生的線段)的平均值。這會提供4個τ估算；一個是第一狀態期間8個段部分的平均值估算，一個是第二狀態期間(從第一狀態的結束到第二狀態的開始)中的四個段部分((3)，(4)，(6)和(7))的平均值估算，一個是第三狀態期間(從第二狀態的結束到第三狀態的開始)的兩個段部分((3)和(4))的平均值估算，一個是在第四狀態期間基於y*(t，3)部分的估算。然後，考慮它們的持續時間不同，可以將這四個τ估算歸一化，並取平均值，產生一個複合的τ估算。
在這一實施方案中，最後通過尋找費用函數的最小值來確定參數dc和τ，該費用函數是每個段y*(t，m)和相應的yMODEL_TAU(t)之間的差值在時間t0-tm間的積分的平方和。在本發明的一個實施過程中，在費用估算子處理模塊或例程318中採用一個標準的優化算法對具有每個段的yMODEL_TAU(t)的費用函數進行最小化，該費用函數為Cost_yTAU＝∑∫[y*(t，m)+dc·k-Am·exp(-t/τ)]2dt(公式12)其中，求和運算是含蓋所有的m值，積分(這種情況中，數字的或逐點的加或減)是在段m的時間間隔[t0，tm]上進行的，和k 為一個通過試驗預定的功率常數，提供一個零平均預期值。
在本發明的一個實施過程中，k等於最大的輸入PRBS功率除以2，乘以一個預定的流量常數(用升每秒表示)，對於輸入信號的ON狀態，乘以(1-1/15)，對於輸入信號的OFF狀態，乘以(1+1/15)(因為總的15個狀態中，有8個ON狀態，但僅有7個OFF狀態)。因而，項(dc.k)對應於作為功率和流量的函數的偏置和流量；和Am為每段指數函數的幅值。
其它的參數與前面描述的相同。
在費用函數中，dc、τ和Am都是已知的。但是，Am的幅值與CO或EF/EDV的計算無關，並可以忽略。或者，可以將不同的y*(t，m)全部定標為相同的幅值A；但是，通常情況下，更容易的做法是令這些值為「浮動的」，讓優化例程來確定Am，並簡單地忽略結果-試驗顯示這樣可以得到較好的dc和τ估算，從而可以象前面描述的那樣利用子處理模塊220來計算CO和ED/EDV。
由於每個馳豫段y*(t，m)都是指數的，另外一種觀察dc和τ的識別例程的方法是考慮y*(t，m)的對數。取這些曲線的對數，得到一些線段。線段的斜率都是衰減參數τ。然而，「y軸截距」(對應於t0的值)是不同的，因為不同段的起始幅值取決於自上一次轉換起所經歷的長度。在圖2B中，例如，在轉換(3)中，在下一個正向轉換開始之前，血液還沒有來得及冷卻到基線溫度。因此，在對數空間中，各個段將是平行的線段，但無需重合。而後，可以採用一個等效的對數費用函數來替代上面所描述的費用函數；例如，可以取logy*(t，m)的斜率的平均值，來得到一個τ值。
本發明的y_tau實施方案的一個優點是按照一種既可使噪聲白化又可減小噪聲的方式，將噪聲信號y(t)在自身基礎上向後摺疊。在具有最大馳豫曲率的前兩個狀態期間(分別有8個和4個段)，特別有效。
在上面描述的本發明的兩個y_avg和y_tau估算的實施方案中，將輸出信號y(t)劃分或「解析」為段或「子信號」，均與輸入信號x(t)中的狀態變化同步。在y_avg估算方法中，子信號為全部的y(t，i)輸出信號。在y_tau估算方法中，輸出信號也被劃分為對應於輸入信號周期的子信號，但每個子信號又被進一步解析為段，其邊緣與單個狀態變化(0-1或1-0)相對應。
儘管各段是與輸入信號x(t)同步的，但是它們與特定的噪聲源不同步。而且，無需將注入的指示劑信號x(t)與患者的心臟本身，例如特定的R波事件同步。因此，指示劑濃度信號y(t)與心臟周期也將是不同步的。與注入指示劑信號同步而無需與心臟同步，這樣減少了dc和τ計算中的噪聲的影響。組合參數估算在圖4中說明的本發明的另一個實施方案中，採用已知的數字優化技術，最小化一個通過McKown』733中描述的一個基於頻率的滯後正態模型技術和y_avg或y_tau積分(最好是兩者均用)的組合來定義的費用函數，來獲得下面描述的dc和τ估算。
在圖4中，為了清楚起見，省去了本發明中大部分與本實施方案的描述無關的部分，但應假定與上面描述的一樣，這些部分是存在的。如圖4所說明，包含一個公共的調節電路410的輸入信號來處理諸如必要的採樣和模數轉換的常規處理步驟。分別在相應的子處理模塊或例程420，422和430，432中執行Yavg和ytau積分步驟，包括費用的確定。子處理模塊440中包括頻域滯後正態模型的參數，以及計算費用函數所需的處理例程。具有用於本發明的這一實施方案的三個不同估算的權重的子處理模塊(或存儲位置)如模塊450，452，454所示。這些組件及其功能描述如下。
在該實施方案中，一個組合的費用函數定義如下Cost_total＝Cost_Hxy*W_Hxy/df_Hxy+Cost_yavg*W_yavg/df_yavg+Cost_ytau*W_ytau/df_ytau(公式13)其中Cost_Hxy在下面定義，對應於公式5。
Cost_yavg與公式10中的定義一樣。
Cost_ytau與公式12中的定義一樣。
W_Hxy，W_yavg和W_ytau為預定的，固定的或不變的費用權重。
df_Hxy，df_yavg和df_ytau為下面定義的歸一化的形式。
Cost_Hxy費用函數最好定義如下Cost_Hxy(X)＝Power*SUM(n){(Hxy(ωn)-Hxy_LN(ωn|X))2*W(ωn)｝/df_Hxy (公式14)其中Hxy(ωn)為測量的PRBSx(t)輸入信號的第n次諧波下的y(t)相對於x(t)的頻域傳遞函數；Hxy_LN(ωn)為頻域傳遞函數模型，最好是依照公式4的滯後正態模型；和
W(ωn)為如同公式5中的測量ωn下輸入信號與輸出噪聲功率比的權重。
因數Power為用瓦表示的在x(t)的ON狀態期間的加熱器功率-這樣使得Cost_Hxy具有溫度(度C)均方誤差的單位，Cost_yavg和Cost_ytau中也是一樣。df_Hxy的歸一化說明了自由度。進行通常的正交性的統計假設df_Hxy＝Nfreq-Nstate-1 (公式15)其中Nfreq為諧波數目(ωn，n＝1-Nfreq)；此處Nfreq＝10；和Nstate為估算的參數個數，此處對於四參數的滯後正態矢量X＝[dc，μ，σ，τ]，Nstate＝4，有df_Hxy＝5。
類似地，歸一化項df_yavg表示自由度，例如df_yavg＝SPR-Nstate-1其中SPR(每次運行的採樣數)為yavg的採樣數。採用一個Fs＝10Hz的採樣率和1分鐘的PRBS周期時，SPR＝600，因此df_yavg＝595。
該優選實施方案中採用的Cost_ytau要求8個數據段中的每一個都包含單獨的幅值歸一化參數Am。如果運行系統在一個狀態變化之前達到穩態，這些幅值將都等於1。但是，通常情況並不是這樣，所以必須將數據段歸一化到同樣的幅值，從這一相同的幅值處開始降落。可以採用幾種歸一化的經驗和/或解析方法(如比例尺)。但是，如上所示，在該優選實施方案中，通過優化/擬合例程自身來確定歸一化。
如果SPS為每個狀態的採樣次數，並且如上所述，假定在峰值80％處 「剪切」段，那麼y*(t，m)中的採樣數N_ytau等於SPS-n80，m＝1，2，3，6；2*SPS-n80，m＝7，8；3*SPS-n80，m＝5；和4*SPS-n80，m＝4；其中n80為每個相應段在80％的水平之前的採樣個數。此處，假定(也是為了說明起見)在任意指定的水平之下沒有數據段的「剪切」。
歸一化項df_ytau還表明了自由度。例如
df_ytau＝4*(SPS-n80)+2*(2*SPS-n80)+3*SPS-n80+4*SPS-n80-10-1.
通常SPS＝40，而n80＝10，有df_ytau＝509。
注意，Cost_Hxy和Cost_yavg都取決於數據和滯後正態矢量X＝[dc，μ，σ，τ]，而Cost_ytau取決於數據和X_ytau＝[dc，τ，A1，...A8]。權重W_Hxy，W_yavg和W_ytau的限定了本發明不同的實施方案。例如，將一或兩個權重設置為零，就從計算中清除了其相應的模型。在本發明的樣機中顯示將所有的權重設置為1/3，可以得到滿意的性能。但是，為了進行歸一化，權重的和最好為1。
儘管依照本發明，與x(t)信號同步的積分y(t)將大多數低頻噪聲的影響最小化，但是試驗觀察，約10％的時間中，機械呼吸器被調到很高的PRBS諧波，使其與PRBS本身同步，削弱了本發明的優勢。一種可能的解決方案是調整狀態持續時間，使得噪聲不再同步。但最好是如McKown』414和』733系統中所見的一樣，在y(t)的調整電路中包含一個陷波濾波器。這樣的一個陷波濾波器將使同步呼吸器噪聲的殘留影響降至最小。
定義x(t)和y(t)歸一化功率頻譜密度為PSDx(f)＝PSD(x(t))/sum(PSD(x(t))和PSDy(f)＝PSD(y(t))/sum(PSD(y(t))然後，可以利用已知的技術實現一個常規的基於快速傅立葉變換的陷波濾波器，當PSDy(f)-PSDx(f)＞Nul1-Threshold時，使FFT(y)為零，假定頻率f處於預期的機械呼吸器設定的範圍內，比如每分鐘呼吸11次。而且，如果PRBS的周期時間被設置為60秒，測量的Hxy的前10次諧波將在0.1666Hz以下，小於最低的每分鐘呼吸11次或0.183Hz的呼吸器設置。這樣就保證了呼吸器不會影響Hxy數據；這樣還帶來了每分鐘一次的不斷更新CO/EF/EDv估算的副效益。另選的純時域組合參數估算在公式13中定義的組合的或複合的費用函數中，兩個時域和一個頻域費用函數被加權，歸一化和累加，產生一個總費用函數，由此獲得衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)。也可以組合這些費用函數B中的任意兩個，而不是全部三個，來獲得τ和dc的估算，大多數情況下，比僅採用一個費用函數更精確。特別是，可通過按照兩個加權、歸一化和累加的時域費用函數形成總費用函數，完全在時域中估算τ和dc，即Cost_total＝Cost_yavg*W_yavg/df_yavg+Cost_ytau*W_ytau/df_ytau可以通過本領域熟練人員所熟知的常規試驗和技術理論來確定加權和歸一化所需的修改。另選的注入輸入信號在本發明的所有優選實施方案中，注入輸入信號都是偽隨機二進位序列(PRBS)的形式。這樣具有如上描述的優勢，例如，頻譜含量高，平均使用的熱量低，但是一個PRSB輸入序列不是產生計算dc和τ的馳豫現象所必須的。類似地，使輸入信號是周期的是有利的，因為在本發明的那些包括對y(t)的不同測量值取平均值的實施方案中，這樣可使y(t)的不同測量值保持適當的同步，對求取平均值很有意義。通過適當的調整，這些調整對於本領域的熟練人員而言是顯而易見的，只要適當規定序列的起始和中止點，就可以使用任何可產生馳豫現象的ON-OFF信號模式。另選的輸入信號的例子包括一個簡單的方波和一個ON-OFF狀態的隨機序列。
甚至可以採用非兩狀態(ON-OFF)的輸入信號，如那些具有三角曲線(諸如正弦波)或諸如「線性調頻脈衝」的展布頻譜信號輸入。此外，通常需要已知的處理模塊或信號調節電路來補償這樣的信號對通道傳遞函數的影響。
在不背離本發明的宗旨和基本特徵的前提下，本發明還可以體現為其它的特定形式。無論從哪方面來看，這裡所描述的實施方案僅作為對本發明的說明，而不是限制。因此，由附加的權利要求書，而不是前面的描述，來說明本發明的範圍。權利聲明書的含義和等價範圍內的所有改動都包含在本發明的範圍之內。
權利要求
1.一種用於估算患者心臟性能值的方法，包括下列步驟依照一個預定的注入指示劑信號x(t)，在心臟的上遊位置注入一種指示劑；利用一個指示劑濃度傳感器在一個下遊的位置，即從包括該上遊位置的上遊位置到包括該下遊位置的下遊位置的形成一個血液通道的區域，檢測局部的指示劑濃度信號y(t)；將指示劑濃度信號劃分為至少一個與注入指示劑信號同步的子信號；計算第一個時域通道馳豫模型，每個子信號都是它的一個輸入；按照該第一時域通道馳豫模型的預定函數來計算一個衰減參數τ；和按照衰減參數τ的一個預定的函數來估算心臟性能值。
2.依照權利要求1的方法，該方法進一步包括下面的步驟按照一系列的高低狀態之間的交替轉換的形式產生注入指示劑信號x(t)；對於注入指示劑信號的每一次轉換，分隔指示劑濃度信號的相應段，每個段包含一個子信號；對於指示劑濃度信號的每個段，計算一個段馳豫參數；和按照段馳豫參數的一個預定的函數來計算衰減參數τ。
3.依照權利要求2的方法，其中注入指示劑信號是周期的，每個周期具有多次狀態轉換；和指示劑濃度信號的每個子信號對應於一個周期的注入指示劑信號。
4.依照權利要求3的方法，其中按一個偽隨機二進位序列產生注入指示劑信號。
5.依照權利要求2的方法，進一步包括在計算衰減參數τ之前對所有的段進行符號調整的步驟。
6.依照權利要求2的方法，其中計算衰減參數τ的步驟包括下面的子步驟按照衰減參數的一個時域指數函數來產生第一個時域通道馳豫模型；計算一個費用函數，該費用函數為衰減參數的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定的函數；和通過確定該費用函數的一個最小值來計算衰減參數τ。
7.依照權利要求6的方法，其中患者的心臟性能值為心臟射血分數。
8.依照權利要求6的方法，該方法進一步包括測量患者的心率(HR)的步驟。
9.依照權利要求8的方法，該方法進一步包括下面的步驟按照衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個預定的函數來產生費用函數；確定使該費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的最佳值；按照穩態通道增益參數的最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；和按照穩態通道增益參數的最佳值和測量的心率(HR)的一個預定的函數來計算心臟射血分數(EF)。
10.依照權利要求1的方法，該方法進一步包括下面的步驟按照一系列的高低狀態之間的交替轉換的形式產生注入指示劑信號x(t)；對於注入指示劑信號的每一次轉換，分隔指示劑濃度信號的相應段，每個段包含一個子信號；對於指示劑濃度信號的每個段，計算一個段馳豫參數；和按照段馳豫參數的一個預定的函數來計算衰減參數τ；其中注入指示劑信號是周期的，每個周期具有多次狀態轉換；和指示劑濃度信號的每個子信號對應於一個周期的注入指示劑信號。計算衰減參數τ的步驟包括下面的子步驟按照衰減參數的一個時域指數函數來產生一個時域通道馳豫模型；計算一個費用函數，該費用函數為衰減參數的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定的函數；和通過確定該費用函數的一個最小值來計算衰減參數τ。
11.依照權利要求10的方法，該方法進一步包括下面的步驟測量患者的心率(HR)；按照衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個預定的函數來產生費用函數；確定使該費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的最佳值；按照穩態通道增益參數的最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；和按照穩態通道增益參數的最佳值和測量的心率(HR)的一個預定的函數來計算心臟射血分數(EF)。
12.依照權利要求1的方法，該方法進一步包括下面的步驟在每個周期中，按照一個具有多個的高低狀態之間的交替轉換的周期信號來產生注入指示劑信號x(t)；將指示劑濃度信號y(t)劃分為多個子信號，使得每個子信號對應於一個周期的注入指示劑信號；計算子信號的平均值，形成一個平均的指示劑濃度信號；按照衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個時域滯後正態函數來產生一個通道馳豫模型；計算一個費用函數，該費用函數為平均指示劑濃度信號和時域滯後正態函數與注入指示劑信號的卷積的差值的一個預定函數；確定使該費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數dc的最佳值；按照穩態通道增益參數的最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；和按照衰減參數τ的最佳值和測量的心率(HR)的一個預定的函數來計算心臟射血分數(EF)。
13.依照權利要求12的方法，其中按照一個偽隨機二進位序列產生注入指示劑信號。
14.依照權利要求1的方法，其中A)按照一個周期性的輸入信號產生注入指示劑信號x(t)，在每個周期中，該輸入信號具有多個高低狀態之間的交替轉換，每個指示劑濃度信號的子信號對應於一個周期的注入指示劑信號；B)時域通道馳豫模型為一個第一通道模型；進一步包括下面的步驟C)依照下面的子步驟評估第一個通道模型i)對於注入指示劑信號的每一次轉換，分隔指示劑濃度信號的相應時域段；ii)對於指示劑濃度信號的每個段，計算一個段馳豫參數；iii)按照衰減參數的一個時域指數函數來產生第一個通道模型；iv)計算第一費用函數，該費用函數為衰減參數的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定的函數；v)通過去定該第一費用函數的一個最小值來計算衰減參數τ的第一估算；D)依照下面的子步驟評估一個第二時域通道模型i)計算多個子信號的一個平均值，形成一個平均的指示劑濃度信號；ii)按照衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個時域滯後正態函數產生第二通道模型；iii)計算第二費用函數，該費用函數為平均的指示劑濃度信號和時域滯後正態函數與注入指示劑信號的卷積之間的差值的一個預定的函數；iv)確定使該第二費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的最佳值；E)根據下面的子步驟，評估第三個n次諧波的頻域通道模型i)測量通道的一個平均傳遞函數；ii)計算通道的平均傳遞函數和頻域滯後正態模型之間的誤差測量；iii)按照每個n次諧波的誤差測量的一個預定函數來計算一個第三費用函數；iv)確定使該第三費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的第三最佳值。F)按照第一、第二和第三費用函數的加權歸一化累加和計算一個總費用函數；G)確定使該總費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的複合的最佳值；H)測量患者的心率(HR)；I)按照穩態通道增益參數dc複合最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；和J)按照穩態通道增益參數dc，衰減參數τ和測量的心率(HR)的複合最佳值的一個預定的函數計算心臟射血分數(EF)。
15.一個用於估算患者心臟性能值的系統，包括一個產生預定的注入指示劑信號x(t)的輸入信號發生器；用於根據注入指示劑信號x(t)在心臟上遊位置注入指示劑的信號注入裝置；在一個下遊位置，即形成一個血液通道的從包括該上遊位置的上遊位置到包括該下遊位置的下遊位置的區域，檢測局部的指示劑濃度信號y(t)的指示劑傳感器；處理裝置，用於將指示劑濃度信號劃分為至少一個與注入指示劑信號x(t)同步的子信號y(t，i)；計算第一個時域通道馳豫模型，每個子信號都是它的一個輸入；按照第一個時域通道馳豫模型的一個預定的函數來計算一個衰減參數τ；和按照衰減參數τ的一個預定的函數來估算心臟性能值。
16.一個依照權利要求15的系統，其中進一步提供一個輸入信號，按照一系列的高低狀態之間的交替轉換的形式產生注入指示劑信號x(t)；和在處理裝置中包含一個段分隔子處理模塊，對於注入指示劑信號x(t)的每一次轉換，分隔指示劑濃度信號的相應段，每個段包含一個子信號；一個費用計算子處理模塊，形成針對指示劑濃度信號的每個段計算一個段馳豫參數的裝置；和一個心臟性能子處理模塊，形成按照段馳豫參數的一個預定的函數來計算衰減參數τ的裝置。
17.依照權利要求16的系統，其中費用計算子處理模塊進一步形成以下裝置用於按照衰減參數的時域指數函數產生第一個時域通道馳豫模型的裝置；用於計算一個費用函數的裝置，該費用函數為衰減參數的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定的函數；和用於通過確定該費用函數的一個最小值來計算衰減參數τ的裝置。
18.依照權利要求17的系統，進一步包括一個連接到處理裝置的心率監測器，測量患者的心率(HR)；其中患者的心臟性能值為心臟射血分數。費用函數是衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個預定函數；進一步提供費用計算子處理模塊，來確定使該費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的最佳值；進一步提供心臟性能子處理模塊按照穩態通道增益參數的最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；和按照衰減參數τ的最佳值和測量的心率(HR)的一個預定的函數來計算心臟射血分數(EF)。
19.一種用於估算患者心臟性能值的方法，該方法包括下面的步驟依照一個預定的注入指示劑信號x(t)，在心臟的上遊位置注入一種指示劑；利用一個指示劑濃度傳感器在一個下遊的位置，即從包括該上遊位置的上遊位置到包括該下遊位置的下遊位置的形成一個血液通道的區域，檢測局部的指示劑濃度信號y(t)；將指示劑濃度信號劃分為至少一個與注入指示劑信號同步的子信號；計算第一個時域通道馳豫模型，每個子信號都是它的一個輸入；和按照第一個時域通道馳豫模型的一個預定的函數，計算一個或多個模型參數；和按照該一個或多個參數的預定函數估算心臟性能值。
20.依照權利要求19的方法，其中計算的一個或多個模型參數為穩態通道增益參數(dc)。
21.依照權利要求20的方法，其中患者的心臟性能值為心輸出量(CO)。
22.依照權利要求19的方法，其中計算的一個或多個模型參數為衰減參數τ。
23.依照權利要求22的方法，其中患者的心臟性能值為心臟射血分數。
24.依照權利要求19的方法，其中通過對與注入指示劑信號x(t)同步的多個周期的局部指示劑濃度信號y(t)取平均值來估算該一個或多個模型參數。
25.依照權利要求24的方法，其中平均輸出信號被用於最小化的費用函數，來提供一個或多個模型參數的估算。
26.依照權利要求25的方法，其中費用函數包括滯後正態通道模型的一個時域形式。
27.依照權利要求25的方法，其中費用函數是根據輸出信號y(t)的上升和下降段產生的。
28.依照權利要求19的方法，該方法進一步包括下面的步驟按照一系列的高低狀態之間的交替轉換的形式產生注入指示劑信號x(t)；對於注入指示劑信號的每一次轉換，分隔指示劑濃度信號的相應段，每個段包含一個子信號；和對於指示劑濃度信號的每個段，計算一個穩態通道增益參數(dc)；其中注入指示劑信號是周期的，每個周期具有多次狀態轉換；指示劑濃度信號的每個子信號對應於一個周期的注入指示劑信號；計算穩態通道增益參數(dc)的步驟包括下面的子步驟按照穩態通道增益參數(dc)的一個時域指數函數來產生通道馳豫模型；計算一個費用函數，該費用函數為穩態通道增益參數(dc)的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定的函數；和通過確定該費用函數的最小值來計算穩態通道增益參數(dc)。
29.估算患者的心臟性能值的方法，該方法包括下面的步驟依照一個預定的注入指示劑信號x(t)，在心臟的上遊位置注入一種指示劑，作為一個在每一周期中具有多個高低狀態之間的交替轉換的周期信號；利用一個指示劑濃度傳感器在一個下遊的位置，即從上遊位置(並包括上遊位置)到下遊位置(並包括下遊位置)的形成一個血液通道的區域，檢測局部的指示劑濃度信號y(t)；將指示劑濃度信號劃分為多個與注入指示劑信號同步的子信號，這樣每個自信號對應於一個周期的注入指示劑信號；計算子信號的平均值，形成一個平均的指示劑濃度信號；按照穩態通道增益參數(dc)的一個時域滯後正態函數計算第一個時域通道馳豫模型，每個子信號都是它的一個輸入；計算一個費用函數，該費用函數為平均指示劑濃度信號和時域滯後正態函數與注入指示劑信號的卷積的差值的一個預定函數；確定使該費用函數最小化的穩態通道增益參數dc的最佳值；和按照穩態通道增益參數的最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；
30.用於估算患者心臟性能值的系統，包括一個產生預定的注入指示劑信號x(t)的輸入信號發生器；用於根據注入指示劑信號x(t)在心臟上遊位置注入指示劑的信號注入裝置；在一個下遊位置，即形成一個血液通道的從包括該上遊位置的上遊位置到包括該下遊位置的下遊位置的區域，檢測局部的指示劑濃度信號y(t)的指示劑傳感器；處理裝置，用於將指示劑濃度信號劃分為至少一個與注入指示劑信號x(t)同步的子信號y(t，i)；計算第一個時域通道馳豫模型，每個子信號都是它的一個輸入；按照第一個時域通道馳豫模型的一個預定的函數來計算一個或多個模型參數；和按照該一個或多個模型參數的一個預定的函數來估算心臟性能值。
31.依照權利要求30的系統，其中進一步提供一個輸入信號發生器，按照一系列的高低狀態之間的交替轉換的形式產生注入指示劑信號x(t)；在處理裝置中包含一個段分隔子處理模塊，對於注入指示劑信號x(t)的每一次轉換，分隔指示劑濃度信號的相應段，每個段包含一個子信號；一個費用計算子處理模塊，形成針對指示劑濃度信號的每個段計算一個費用計算參數的裝置；和一個心臟性能子處理模塊，形成按照段馳豫參數的一個預定的函數來計算該一個或多個模型參數的裝置。
32.依照權利要求31的系統，其中費用計算子處理模塊進一步形成以下裝置用於按照一個或多個模型參數的時域指數函數產生第一個時域通道馳豫模型的裝置；用於計算一個費用函數的裝置，該費用函數為該一個或多個模型參數的指數函數和指示劑濃度信號的相應段之間的差值的累加和的一個預定的函數；和用於通過確定該費用函數的一個最小值來計算該一個或多個模型參數的裝置。
33.依照權利要求32的系統，該系統進一步包括一個連接到處理裝置的心率監測器，測量患者的心率(HR)；其中患者的心臟性能值為心臟射血分數。費用函數是衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的一個預定函數；進一步提供費用計算子處理模塊，來確定使該費用函數最小化的衰減參數τ和穩態通道增益參數(dc)的最佳值；進一步提供心臟性能子處理模塊按照穩態通道增益參數的最佳值的一個預定的函數來計算心輸出量(CO)；和按照衰減參數τ的最佳值和測量的心率(HR)的一個預定的函數來計算心臟射血分數(EF)。
34.依照權利要求30的系統，其中計算的一個或多個模型參數為穩態通道增益參數(dc)。
35.依照權利要求34的系統，其中患者的心臟性能值為心輸出量(CO)。
36.依照權利要求30的系統，其中計算的一個或多個模型參數為衰減參數τ。
37.依照權利要求36的方法，其中患者的心臟性能值為心臟射血分數。
全文摘要
本發明通過檢測與在患者的血液通道的上遊注入的指示劑(最好是熱量)信號x(t)相對應的下遊指示劑濃度信號y(t)，來估算心臟性能值，諸如心輸出量(CO)和心臟射血分數(EF)。最好是按照一個高低狀態間的交替轉換序列來產生信號x(t)，如PRSB信號。然後，信號y(t)被劃分為至少一個與x(t)同步的子信號。然後，計算一個衰減參數τ，使包含一個時域通道馳豫模型的費用函數最小化。再根據該τ值，計算心臟性能值。對於注入指示劑信號的每一個狀態轉換，最好分隔出一個指示劑濃度信號的相應段，然後計算一個段馳豫參數。按照段馳豫參數的一個預定的函數來估算衰減參數τ。在本發明的實施方案中，其中x(t)為周期的，本發明還通過查找一個通道模型和y(t)的幾個周期的平均值之間的差值的最小的費用函數，來產生τ值的估算，其中每個周期的y(t)對應於一個周期的x(t)。
文檔編號A61B5/026GK1409618SQ00816897
公開日2003年4月9日 申請日期2000年12月1日 優先權日1999年12月7日
發明者L·D·羅特柳克, R·邁克科恩 申請人:愛德華茲生命科學公司