生理數據的形態特徵分析的系統和方法

2023-06-22 14:40:01 2

專利名稱：生理數據的形態特徵分析的系統和方法
生理數據的形態特徵分析的系統和方法技術領域
本公開涉及生理數據分析領域。更具體來說，本公開涉及檢測和分析生理數據 的形態特徵。
背景技術：
生理數據的自動和半自動分析是醫療和臨床研究應用中使用的重要工具。在自 動分析中，將一個或多個算法應用於生理數據，以便產生生理數據的計算機生成解釋和 /或分析。半自動分析類似地將一個或多個算法應用於生理數據，以便產生生理數據的 計算機生成解釋或分析，但是計算機生成解釋則提供給臨床醫生，該醫生檢查該解釋， 並且在計算機屏幕上按照交互過程中臨床醫生自己對數據的檢查以及判斷來對其進行編 輯。
生理數據的分析通常通過查看生理數據的間隔相關特徵(即，生理數據中的特 徵或事件之間的定時)或者生理數據中的特徵的形態(即，生理數據中的特徵的形狀或 幾何尺寸)來執行。大多數自動和半自動生理數據分析應用集中於間隔相關生理數據特 性，因為這些特性更易於識別和量化，這與在檢測和分析中更主觀的特徵形態相反。雖 然存在用於檢測和描述特徵形態的算法，但是這些算法往往產生由極大量的參數組成的 輸出，並且通常將這些參數之一表達為連續值、如整數或浮點值。
因此，形態參數的數量眾多以及這些參數的每個的表達的連續性質使得難以將 半自動生理數據分析技術用於分析數據特徵形態。發明內容
本文公開一種用於在計算機化算法與檢查醫生之間的生理數據的形態特徵的交 互分析的系統。在一個實施例中，該系統包括形態段檢測模塊，它接收來自生理數據源 的生理數據，並且應用生理數據的至少一個形態段。該系統還包括段特徵評定模塊，它 將至少一個算法應用於該至少一個所識別形態段以識別至少一個段特徵，並且產生該至 少一個段特徵的嚴重性評定。
本文還公開的是一種分析生理數據形態的方法。該方法包括接收生理數據並且 識別生理數據的至少一個形態段的步驟。該方法還包括識別每個所識別形態段的至少一 個特徵並且確定每個所識別特徵的特徵評定的步驟。


圖1示出用於分析生理數據的形態特徵的系統的一個實施例；
圖&和圖2b示出心電圖(ECG)數據的P波段的形態特徵的呈現的實施例；
圖3a和圖3b示出ECG數據的QRS段的形態特徵；
圖4a和圖4b示出ECG數據的T波段的形態特徵；
圖5a是示出分析生理數據形態的方法的一個實施例中的步驟的流程圖5b是示出分析生理數據形態以便允許臨床醫生檢查和編輯的子方法的一個實 施例中的步驟的流程圖&是示出分析生理數據形態以便比較ECG數據集合的子方法的一個實施例中 的步驟的流程圖；以及
圖5d是示出分析生理數據形態以便執行數據挖掘分析的子方法的一個實施例中 的步驟的流程圖。
具體實施方式
生理數據的形態特徵的檢測和分析是醫療診斷和臨床研究應用中的重要工具。 一種這樣的應用是心電圖數據(ECG)的分析，它在本文中以示範方式使用；但是應當理 解，可通過本文所公開的系統和方法的實施例有助於例如但不限於肌電圖(EMG)和腦電 圖(EEG)等其它類型的生理數據。
圖1示出用於生理數據的形態特徵分析的系統10的一個實施例。更具體地說， 生理數據是ECG數據。ECG數據由ECG數據源12提供。ECG數據源12可以是心電 圖儀14，它連接到患者(未示出)並且收集來自患者的ECG數據。備選地，ECG數據 源12可以是ECG資料庫16，ECG資料庫16裝載有可在其它時間已經從一個或多個患者 收集並且存儲在資料庫中的歷史ECG數據。
把來自ECG數據源12的ECG數據發送給形態段檢測模塊18。形態段檢測模塊 18接收ECG數據，並且將至少一個算法應用於ECG數據。至少一個算法的應用的結果 將識別ECG數據的至少一個形態段。可在ECG數據中識別的形態段可包括P波、QRS 復波、ST間隔、T波或U波。要理解，分析其它生理數據的備選實施例可檢測對於所分 析的生理數據固有的不同形態段。形態段檢測模塊18所應用的算法可包括標識ECG段 的每個的一系列形態描述子。這些描述子可與圖案識別(pattern recognition)技術結合用 於識別每個段。
本文所公開的一些實施例可利用一個或多個計算機，它們應用本文所公開的一 個或多個算法來處理數據。至少一個計算機所應用的這些算法的技術效果是識別數據所 呈現的形態段和段特徵，並且產生所識別段特徵的評定，以便簡化臨床醫生對生理信號 的計算機確定分析的檢查和編輯。
然後，把具有所檢測段的ECG數據發送給段特徵評定模塊20。段特徵評估模塊 20將至少一個算法應用於ECG數據的至少一個所識別形態段。將該至少一個算法應用於 該至少一個所識別形態段產生至少一個段特徵的嚴重性評定。所識別形態段的每個可分 為可用於描述形態段的多個段特徵。每個特徵可反映可以是臨床相干的潛在段形態。模 糊聚類(fuzzy clustering)技術可用於量化形態段中的特徵的存在。這些特徵評定可量化 成離散嚴重性等級，例如用於產生任何所檢測段特徵的嚴重性的評定。
在一個實施例中，離散嚴重性等級可包括由數字0、1、2和3所表示的四個等 級。這些嚴重性等級評定可符合對於特定段特徵的存在的無、中等、明顯和嚴重評定。 各特徵的嚴重性等級由這些段特徵的基線分布的統計分析來生成。基線分布可從作為一 個或多個資料庫的一部分的大的ECG數據池中獲取。從這個基線分布，可應用聚類和/ 或模糊邏輯編組技術，以便生成離散嚴重性等級。
本文所公開的生理數據分析系統10的實施例可包括針對特定應用的特定元件， 形態段檢測模塊18和段特徵評定模塊20執行對於所識別段特徵的離散嚴重性等級的識 別，從而可便於該特定應用。
系統10的一個實施例可包括臨床醫生檢查和編輯子系統22，其中將具有所評定 段特徵的ECG數據發送給ECG顯示器對。將每個所識別段特徵的所識別離散嚴重性等 級和ECG數據提供給臨床醫生。圖2a-圖4b是ECG數據和離散段特徵嚴重性等級的顯 示的示範實施例。如圖1所示，輸入裝置沈連接到ECG顯示器M。檢查各形態段的評 定段特徵和ECG數據的顯示的臨床醫生可選擇形態段，並且調整段特徵的任一個或全部 的計算機確定離散嚴重性等級。由臨床醫生所進行的對評定等級的調整可包括識別附加 段特徵或者刪除作為假陽性的段特徵。一旦由臨床醫生修改了段特徵評定等級，ECG數 據和經修改的段特徵評定可存儲在ECG資料庫觀中，或者新修改的形態特徵可用於對解 釋和分類的新分析。ECG資料庫觀可連接到將各種計算機終端和計算裝置與醫院裡的一 個或多個中央伺服器和/或數字數據存儲裝置連接的較大醫院信息網絡(未示出)。
圖&和圖2b示出可由ECG顯示器M提供的ECG數據和段特徵評定的呈現的一 個示範實施例。圖&和圖2b可體現為由ECG顯示器M提供的圖形用戶界面30。GUI 30的每個可具有與多個形態段的每個關聯的多個鍵(tab) 32。當「P」鍵32加亮顯示時， 這表示P波形態段是GUI 30的當前呈現的焦點。將ECG數據34作為CUI 30的一部分 顯示，並且P波形態段36加亮顯示，從而指明當前在檢查中的形態段。
GUI 30的段特徵評定區域38包括可在形態段中識別的多個段特徵的指示。段 特徵的示範列示可包括但不限於Missing40，Biphasic42 ； Sharp 44 ； LongPR ；以及 ShortPR48。段特徵評定區域38還包括評定段特徵所用的多個離散等級50。離散等級50 可包括用於中等等級的「 + 」、用於明顯特徵的「++」和用於很嚴重特徵的「+++」。 通過這種方式，段特徵的每個可表示為存在或不存在，並且如果它們存在，則類似地提 供特徵的嚴重性的離散等級。
圖&中，ECG數據；34的P波36呈現LongPR特徵。由於這個特徵落入計算 機實現算法的明顯類別，所以通過LongPR段特徵下的加亮顯示「++」圓圈來表示該情 況。如果檢查臨床醫生檢查這個ECG數據並且確定P波僅呈現中等LongPR，則臨床醫 生可選擇P波鍵，然後給LongPR 46段特徵選擇「中等」嚴重性等級。可將這種修改連 同任何附加修改一起可作為結合ECG數據的新形態段特徵分析來存儲。類似地，圖沈 示出不同的ECG數據52，但是在ECG數據52上仍然加亮顯示P波36。由於加亮顯示 的P波36不存在，所以「Missing」段特徵包括處於「很嚴重」或「+++」等級的加亮 顯示圓圈。
臨床醫生能夠檢查ECG數據的所識別形態段的每個。在一個實施例中，這通過 選擇各與不同形態段關聯的各種鍵32來執行。圖3a和圖3b各示出其中選擇了 「QRS」 鍵的GUI 30。不同的段特徵與QRS復波(作為心跳周期中的去極化過程)關聯；因此， 段特徵評定區域38顯示各種新的段特徵，它們的每個與QRS復波關聯。這些段特徵可包 括 Q 波 54、增量(delta) 56、rSR，58、凹口 (notch) 60、平坦(flat) 62 和 wide QRS 64。
圖3a中，在GUI 30中顯示的ECG數據66使QRS復波68加亮顯示。QRS復 波68呈現「中等」(「 + 」 )凹口特徵60和「很嚴重」(「++」 )寬特徵64。這些通過加亮顯示與離散特徵評定等級關聯的適當圓圈來指明。
圖3b示出其中QRS復波72加亮顯示的又一個ECG數據70。在這個示例中， QRS復波72呈現「很嚴重」 Q波特徵。在段特徵評定區域38中通過加亮顯示與「很 嚴重」段特徵評定關聯的圓圈來指明這種情況。如針對圖2所述，臨床醫生可檢查如圖 3a或圖3b中的ECG數據和計算機識別評定等級的呈現，並且修改段特徵評定區域38中 顯示的段特徵評定等級，以便調整先前將算法應用於ECG數據的輸出。任何臨床醫生修 改可保存到ECG資料庫觀，使得它們在以後並且在遠程位置對於以後的檢查的臨床醫生 可用的。
另外，圖4a和圖4b各示出其中已經選擇「T-U波」鍵32的GUI 30，它連同 ST段一起覆蓋心跳周期中的整個重新極化過程。不同的段特徵關聯於與QRS復波或P 波相反的T波；因此，段特徵評定區域38顯示各種新的段特徵，它們的每個與T波關 聯。與T波關聯的段特徵可包括凹口 82、平坦性84、不對稱86、U 88、反轉90和雙相 (biphasic) 92。
圖4a中，在GUI 30中顯示的ECG數據94使T波95加亮顯示。T波95僅呈現 「中等」(「 + 」)U特徵88。適當的離散特徵等級通過加亮顯示U特徵88下的(「 + 」 ) 圓圈來指明。對於ECG數據94的這個段沒有存在所識別的其它異常形態特徵。
圖4b示出其中T波96加亮顯示的又一個ECG數據98。在這個示例中，T波 96通過形態特徵分析算法識別，以呈現「明顯」凹口 82、平坦性84和不對稱86特徵以 及ECG數據94中發現的相同「中等」 U特徵88。但是，ECG數據94和ECG數據98 的比較得出，T波95看來似乎與T波96極為不同。實際上，臨床醫生在查看GUI 30所 提供的ECG 98時可確定ECG數據98的T波96呈現「很嚴重」不對稱特徵，與不對稱 特徵86的計算機確定「明顯」等級相反。然後，臨床醫生可選擇T波段96，並且將不 對稱特徵86評定等級改變成臨床醫生確定是更適當的等級。
類似地，在與ECG數據98相比來檢查ECG數據94時，臨床醫生可判定T波95 僅提供「中等」不對稱特徵86。臨床醫生在那時可決定選擇T波95段，並且改變不對 稱特徵86的段特徵評定，以便將那個特徵識別為只是「中等」。已經進行的任何臨床醫 生修改可保存到ECG資料庫觀，使得它們在以後並且在遠程位置對於以後的檢查的臨床 醫生是可用的。
通過對於每個預定臨床相干形態特徵提供形態特徵分析(如多個離散等級)，臨 床醫生對ECG數據的檢查集中於那些特徵。這幫助臨床醫生提煉可由自動化系統產生的 大量形態特徵數據；以及因此使臨床醫生能夠將他或她自己的臨床意見有效地插入自動 化形態特徵分析結果中。因此，ECG數據的自動化和臨床醫生分析的這種組合產生更準 確的形態特徵分析，由此利用自動化系統的實力以及那些結果的臨床醫生檢查和修改。
要理解，臨床醫生可選擇GUI 30的鍵32的任一個，以便導航到其它形態段(包 括ST段和T-U段)的每個。在選擇這些備選段鍵時，提出類似的段特徵評定區域38， 它包括所選形態段中關聯或者是所選形態段特定的段特徵。另外，所選形態段在ECG數 據的顯示上在段特徵評定區域38之下加亮顯示。
生理數據分析系統10的臨床醫生檢查和編輯子系統22賦予檢查臨床醫生檢查和 修改通過將算法應用於ECG數據(與對於基於間隔的生理數據分析已經可用的相似)所執行的ECG數據的分析或解釋的能力。這促進ECG數據的最終分析的改進質量，因為 臨床醫生得到算法分析的幫助，但是可調整輸出，以便考慮算法識別的假陽性和修改。
又參照圖1，段特徵評定模塊20的ECG比較器子系統67將具有評定段特徵的 ECG數據提供給ECG比較模塊69。ECG比較模塊69連接到ECG資料庫71。ECG數 據庫71將包括評定特徵的第二 ECG數據提供給ECG比較模塊69。ECG比較模塊68產 生作為第一 ECG數據與第二 ECG數據之間的異同的指示的比較輸出73。
在ECG比較模塊69的一個實施例中，ECG比較模塊69比較第一 ECG數據與 第二 ECG數據之間的特徵評定的每個，以便確定第一 ECG數據與第二 ECG數據之間的 異同。
在又一個實施例中，第一 ECG數據與第二 ECG數據之間的比較可通過使用距離 測量方法來執行，其中將數值賦予離散段特徵等級的每個，並且找出段特徵的每個的等 級之間的差異。在一種簡單距離測量方法中，對每個差取平方並且求和。這個總和的平 方根指示兩個ECG信號之間的總差，並且可易於通過應用這個算法來實現。還要理解， 其它方法和/或算法也可用於提供第一 ECG數據與第二 ECG數據之間的比較。這些備 選方法和/或技術被認為落入本公開的範圍之內。
生理數據分析系統10的數據挖掘子系統74使用來自段特徵評定模塊20的具有 評定段特徵的ECG數據來創建改進的數據挖掘系統74。ECG資料庫裝載器76從段特徵 評定模塊20接收具有評定段特徵的ECG數據。ECG資料庫裝載器76按照段特徵和各段 特徵的評定等級將ECG數據分類。這種分類的ECG數據則存儲在ECG資料庫78中， 其中，可將分類的ECG數據作為查找表存儲，其中將ECG數據按照各段特徵及其評定嚴 重性等級製成表。基於形態特徵的資料庫搜尋引擎可通過首先生成形態索引伺服器來構 建。數據挖掘模塊80可訪問索引伺服器，以便極快速搜索特定段特徵和/或段特徵等 級。這可簡便快速地允許檢索完全特定數據集，其包含呈現指定段特徵和/或指定特徵 等級的所有ECG數據。
因此，數據挖掘系統74可對先前數據挖掘系統加以改進，其在於基於形態的分 離的ECG數據的集合可易於獲取，以便增強可應用於所得數據集的數據挖掘技術的應用。
應當理解，在本公開中，術語「模塊」用於描述生理數據分析系統10的部件。 在本公開中，術語「模塊」用於表示系統中通過接收輸入並且產生輸出的硬體、軟體或 固件來實現的邏輯部件。
本文還公開一種如圖5a-d所示的分析生理數據形態的方法。該方法在圖5a中 開始於在步驟100接收第一生理數據的步驟。如上所述，第一生理數據可來自生理數據 的資料庫，或者可使用患者監測裝置從患者記錄。隨後，在步驟102，識別第一生理數據 中的形態段。這可通過下列步驟來實現將一個或多個算法應用於第一生理數據，以便 識別所分析的生理數據的類型特定的形態段。在步驟104，分析各形態段，以便從所識別 形態段中識別至少一個段特徵。段特徵可以是可在一個或多個形態段中出現的共同或特 性特徵。這些段特徵可指示特定生理風險或條件或者與其相關。
在步驟104中已經識別至少一個段特徵之後，在步驟106確定所識別段特徵的嚴 重性等級。所識別段特徵的嚴重性等級可通過多個離散等級來表示，以此評定所識別段特徵的嚴重性。所識別段特徵的每個的嚴重性等級可根據所識別段特徵偏離那個特定段 特徵的指定基線標準的程度來確定。基線可從示範生理數據的分析來計算。
步驟106的所識別段特徵的所確定嚴重性等級與第一生理數據組合可用於參考 點200所表示的各種備選子方法應用。這些子方法可包括生理數據的臨床醫生檢查和 修改O10)；第一生理數據與其它生理數據之間的順次比較O20)；以及數據挖掘應用 (230)。
參照圖5b，示出用於生理數據的分析和解釋的臨床醫生檢查和修改子方法210 的一個實施例。在參考200(自步驟106)，在步驟108將生理數據和所確定段特徵等級提 供給臨床醫生。隨後，臨床醫生檢查生理數據和所確定段特徵等級。在檢查生理數據和 段特徵等級時，如果臨床醫生認為所確定段特徵等級的一個或多個是生理數據的不正確 表徵，則在步驟110，臨床醫生可輸入並且系統接收對至少一個段特徵等級的修改。通過 在步驟110的所確定段特徵等級的修改，臨床醫生在從段特徵等級的任何即將來臨的生 理分析方面增加精度。在步驟114將經修改的段特徵等級保存以供檢索以及供有權訪問 其上存儲所保存的修改段特徵等級的介質的其它臨床醫生使用。
參照圖&，示出數據比較子方法220的一個備選實施例。在步驟118，將在參 考200(自步驟106)的所識別段特徵的所確定嚴重性等級和第一生理數據與在步驟116所 接收的具有所識別段特徵和等級的第二生理數據進行比較。在步驟118的第一和第二生 理數據的比較可包括執行下列步驟的技術單獨地基於所識別段特徵的每個的所確定等 級以及與生理數據的其它段特徵的其它等級結合地將第一和第二生理數據進行比較。更 具體來說，步驟118的比較可使用平方和技術計算段特徵的離散等級之間的「距離」來 執行。最後，步驟118的比較結果產生指示在步驟120的第一與第二生理數據之間的比 較的輸出。在步驟120所產生的輸出可提供第一與第二生理數據之間的相似性的定量比 較。
最後，圖5d示出數據挖掘子方法230。在參考200(自步驟106)，在步驟122按 照所識別段特徵和段特徵等級將生理數據和所識別段特徵的所確定嚴重性等級分類。然 後，在步驟124，分類的生理數據用於創建具有按照段特徵和等級分類的所存儲生理數據 的資料庫。這可創建資料庫，其中生理數據不僅根據識別的形態段特徵來編組和組織， 而且還根據所識別段特徵的每個的相對嚴重性等級來編組和組織。
在步驟126，從在步驟IM所創建的資料庫檢索包括指定段特徵和等級的生理數 據的數據集。在步驟1 所創建的資料庫中的生理數據的組織和編組便於在步驟126的 這些高度指定數據集的檢索。在步驟126所檢索的數據集則可在步驟1 用於構建基於 形態特徵的索引伺服器。基於形態的索引伺服器可採取查找表的形式來構成，它允許基 於對於每個ECG數據集合所存儲的所識別形態段特徵的任一個的ECG數據集合的選擇和 /或依次排序。但是要理解，數據組織和索引伺服器結構的其它策略可與基於形態特徵的 索引伺服器結合使用。
最後，在步驟130使用在步驟1 所創建的索引伺服器來應用數據挖掘技術。數 據挖掘技術的應用可通過專用數據集來便利化，該專用數據集由於索引伺服器中按照所 識別段特徵和段特徵等級的生理數據的組織和編組而可易於從步驟1 所構建的索引服 務器中檢索。因此，在步驟130所應用的數據挖掘技術由於通過使用基於形態特徵的索引伺服器所得到的效率而可產生更快和更準確的結果。
本文所公開的系統和方法可具有具體相關性的一個特定領域可以是在藥物心臟 安全測試的領域中。隨著藥物心臟安全測試要求提高，這些測試可能要求不僅查看ECG 數據間隔定時、而且還查看ECG形態變化的更複雜分析技術，因為與只是單獨的ECG間 隔測量相比，ECG形態分析的包含可產生與嚴重藥源性心律失常的更高相關性。因此， 其中臨床醫生能夠檢查ECG數據和一系列計算機確定段特徵、段特徵嚴重性等級、校驗 計算機確定等級的精度以及採用臨床醫生自己對ECG數據的解釋來修改所確定等級的技 術是有利的，其在於具有人工注釋的計算機推導的段特徵等級的所得ECG數據比單獨由 計算機或臨床醫生所確定的更為準確。
本書面描述使用示例來公開包括最佳模式的本發明，並且還使本領域的技術人 員能夠製作和使用本發明。本發明的專利範圍由權利要求書來限定，並且可包括本領 域的技術人員想到的其它示例。如果這類其它示例具有與權利要求書的文字語言完全相 同的結構元件，或者如果它們包括具有與權利要求書的文字語言的非實質差異的等效元 件，則它們意在落入權利要求書的範圍之內。
各種備選方案和實施例預想在具體指出和明顯要求作為本發明的主題的權益的 以下權利要求書的範圍之內。
權利要求
1.一種用於分析生理數據的形態特徵的系統，所述系統包括第一生理數據源；形態段檢測模塊，它接收來自所述第一生理數據源的第一生理數據，並且應用至少 一個算法，以便識別所述第一生理數據的至少一個形態段；以及段特徵評定模塊，它將至少一個算法應用於所述至少一個所識別形態段以識別至少 一個段特徵，並且產生所述至少一個段特徵的嚴重性的第一評定。
2.如權利要求1所述的系統，還包括顯示器，它接收所述第一生理數據和所述至少一個段特徵的嚴重性的第一評定，並 且向臨床醫生提供所述第一生理數據和所述第一評定；輸入裝置，可操作成從臨床醫生接收按照臨床醫生對所述第一生理數據的解釋的對 所述第一評定的修改以及所述第一評定的選擇；以及 其中存儲經修改的第一評定的存儲裝置。
3.如權利要求1所述的系統，還包括第二生理數據源，包括第二生理數據，其中包含所述第二生理數據的至少一個段特 徵的嚴重性的至少一個第二評定；生理比較模塊，它接收來自所述第二生理數據源的所述第二生理數據以及來自所述 段特徵評定模塊的所述第一生理數據，所述生理比較模塊應用至少一個算法以便將所述 第一生理數據與所述第二生理數據進行比較，所述生理比較模塊產生指示所述比較結果 的輸出。
4.如權利要求3所述的系統，其中，所述生理比較模塊所應用的所述至少一個算法包 括平方和算法，其提供所述第一生理數據的第一評定與所述第二生理數據的第二評定之 間的比較。
5.如權利要求1所述的系統，還包括接收所述第一生理數據和所述第一評定的生理資料庫裝載器；以及 包括多個生理數據和多個段特徵評定的生理資料庫，所述生理資料庫存儲所述多個 生理數據中的所述第一生理數據以及所述多個段特徵評定中的所述第一評定； 其中所述第一生理數據按照所述第一評定存儲在所述生理資料庫中。
6.如權利要求5所述的系統，其中，按照所述多個段特徵評定將多個生理數據作為查 找表存儲在所述生理資料庫中。
7.如權利要求6所述的系統，還包括數據挖掘模塊，連接到所述生理資料庫，使 得按照所述多個段特徵評定所存儲的所述多個生理數據可作為數據集來訪問，其中所述 數據集中的所有生理數據包括指定段特徵評定。
8.如權利要求1所述的系統，其中，所述第一生理數據源是從患者測量生理信號的患 者監測器。
9.如權利要求1所述的系統，其中，所述第一生理數據源是所存儲生理數據的資料庫。
10.—種用於分析心電圖(ECG)數據的形態的系統，所述系統包括 第一 ECG數據源；形態段檢測模塊，它接收來自所述第一ECG數據源的第一ECG數據，並且應用至少一個算法，以便檢測所述第一 ECG數據的至少一個形態段；以及段特徵評定模塊，它將至少一個算法應用於所述至少一個所檢測形態段以識別至少 一個段特徵，並且產生所述至少一個段特徵的嚴重性的第一評定。
11.如權利要求10所述的系統，還包括顯示器，它接收所述第一 ECG數據和所述第一評定，並且向臨床醫生提供所述第一 ECG數據和所述第一評定；輸入裝置，可操作成在檢查顯示器上的所述第一評定時從臨床醫生接收按照臨床醫 生對所述第一 ECG數據的解釋對所述第一評定的修改以及所述第一評定的選擇；以及 其中存儲經修改的第一評定的存儲裝置。
12.如權利要求10所述的系統，還包括第二 ECG數據源，包括其中包含至少一個第二評定的第二 ECG數據； ECG比較模塊，它接收來自所述第二 ECG數據源的所述第二 ECG數據以及來自所述 段特徵評定模塊的所述第一ECG數據，所述ECG比較模塊應用至少一個算法以便將所述 第一 ECG數據與所述第二 ECG數據進行比較，所述ECG比較模塊產生指示所述比較結 果的輸出。
13.如權利要求12所述的系統，其中，所述輸出是包含所述第一生理數據的第一評定 與所述第二生理數據的第二評定之間的差的超距離。
14.如權利要求10所述的系統，還包括接收所述第一 ECG數據和所述第一評定的ECG資料庫裝載器； 包括多個ECG數據和多個段特徵評定的ECG資料庫，所述ECG資料庫存儲作為所 述多個ECG數據的一部分的所述第一 ECG數據以及作為所述多個段特徵評定的一部分的 所述第一評定，所述第一 ECG數據按照所述第一評定存儲在所述ECG資料庫中；以及數據挖掘模塊，連接到所述ECG資料庫，使得所述多個ECG數據可作為數據集來訪 問，其中所述數據集中的所有ECG數據包括指定段特徵評定。
15.一種分析生理數據形態的方法，所述方法包括下列步驟 接收第一生理數據；識別所述第一生理數據的至少一個形態段； 識別每個所識別形態段的至少一個段特徵；以及 確定每個所識別段特徵的段特徵嚴重性等級。
16.如權利要求15所述的方法，其中，所述第一生理數據是心電圖(ECG)數據。
17.如權利要求16所述的方法，還包括下列步驟 提供所述ECG數據；提供所述至少一個段特徵嚴重性等級； 接收對至少一個段特徵嚴重性等級的修改；以及 保存經修改的段特徵嚴重性等級。
18.如權利要求16所述的方法，還包括下列步驟接收第二 ECG數據，所述第二 ECG數據具有至少一個所識別段特徵和至少一個所確 定段特徵嚴重性等級；根據所識別段特徵和所確定段特徵嚴重性等級來比較所述第一 ECG數據和第二 ECG數據；以及產生指示所述第一 ECG數據與所述第二 ECG數據之間的比較結果的輸出。
19.如權利要求16所述的方法，還包括下列步驟按照所識別的至少一個段特徵和所確定段特徵嚴重性等級將所述ECG數據編組；以及創建具有按照放入所述ECG數據的編組所存儲的所述ECG數據的資料庫。
20.如權利要求19所述的方法，還包括下列步驟從所述資料庫檢索數據集，所述數據集包括其中包含指定段特徵和段特徵嚴重性等 級的多個ECG數據；以及將至少一種數據挖掘技術應用於所檢索數據集。
全文摘要
分析生理數據形態的系統和方法包括第一生理數據源。形態段檢測模塊接收來自第一生理數據源的第一生理數據、如ECG數據，並且應用至少一個算法，以便識別第一生理數據的至少一個形態段。段特徵評定模塊它將至少一個算法應用於至少一個所識別形態段以識別至少一個段特徵，以及產生至少一個段特徵的嚴重性評定。
文檔編號A61B5/0452GK102026577SQ200980108373
公開日2011年4月20日 申請日期2009年2月6日 優先權日2008年3月4日
發明者J·Q·薛 申請人:通用電氣公司