無創顱內壓監測設備的製作方法

2023-07-07 18:41:41 3

專利名稱：無創顱內壓監測設備的製作方法
無創顱內壓監測設備技術領球本發明涉及顱內壓監測設備，特別是指一種基於經顱都卜勒的無創顱內壓監 測設備。 背景扶術顱內壓(intracranial pressure, ICP)增高是臨床中常見的症候群，ICP增高可 使患者出現意識障礙，嚴重者出現腦疝，並可在短時間內危及生命。因此，ICP 監測是顱腦疾病治療的重要前提。ICP監測可幫助判斷外傷性腦損傷或其他顱內病 變患者的嚴重程度，幫助早期發現顱內佔位性病變，指導降低ICP的治療選擇等。 此外，ICP監溯還可協助診斷腦死亡。臨床上採用的ICP監測多為有創性方法，最早的ICP檢測方法為腰椎穿刺測 壓法並延用至今。由於本方法所測得的為瞬時ICP而非壓力的動態變化過程且易 受多種因素幹擾，因此目前多以治療為目的。1951年開始應用側腦室穿刺法直接 測量ICP， 1960年實現有創連續ICP監測。此後，有創性ICP監測的理論和方法 不斷發展。由於有創監測可較準確地反映ICP水平，因此對顱內高壓性疾病的診 斷和治療具有重要意義。目前，有創ICP監測儀已具備多種轉換器，除腦室內ICP 監測外，又出現了硬腦膜外、腦實質內和多功能ICP探頭，轉換器也向小型化發 展。但由於有創監測存在技術條件要求高、操作繁雜、併發症較多(顱內感染、 腦脊液漏、顱內出血、腦疝等；各種併發症的總發生率為10-25%)和不適宜長期 監測等弊端，因此應用範圍受到限制，僅在神經外科的部分患者中使用。目前多 數ICP增高的患者仍沿用臨床經驗推測患者顱內壓力，這必然導致病情判斷有失 準確和降顱壓藥物的使用混亂。為了擴大ICP監測的應用範圍，尋找無創、準確的監測方法已為臨床醫療所 急需。近年，無創監測的相關理論和儀器開發研究多有報導，並有一些無創ICP 監測設備投入臨床使用，但因監測精度、監測途徑的局限性等原因使其應用規模 極小。目前的無創ICP監測技術包括以下五種1、閃光視覺誘發電位(f-VEP)檢測ICP:當ICP升高時，f-VEP的N2潛伏 期延長(N2為f-VEP波形中的一種成分，已發現當出現N2波的潛伏期延長時， 表明各種原因引起的視覺通路的損害，其中包括ICP增高)，N2潛伏期與ICP呈正相關，與腦灌注壓(cerebral perfosiong pressure, CPP)呈負相關。本方法的局 限性在於(1)當ICP>300 mmH20時，f-VEP易受與腦代謝有關因素的影響， 如動脈二氧化碳分壓、動脈氧分壓、低血壓、pH值等均會對其產生影響。某些疾 病引起的全身代謝紊亂也能影響f-VEP，如肝性腦病。(2)嚴重視力障礙和眼底出 血等眼部疾病對f-VEP存在影響。(3)視覺傳導通路的損傷也會影響f-VEP，如 雙側額葉血腫、視網膜簾蕩傷、眼後房積血、視神經挫傷及顱內佔位性病灶壓迫、 破壞視覺通路時，f-VEP檢測值明顯高於真實水平。(4)部分深昏迷患者和腦死亡 者f-VEP不出現波形。(5) f-VEP潛伏期還受年齡因素影響，60歲以上患者隨著 年齡的增長潛伏期會延長。因此，f-VEP無創監測ICP仍有很多問題有待深入研 究，如精確性有待提高，不同病種f-VEP曲線可能有差異，作為無創監測方法， f-VEP監測ICP的影響因素有哪些，如何控制等。基於該方法的無創ICP監測儀 雖已投入使用，但因存在以上嚴重缺陷而影響了其應用規模。2、 生物電阻抗法檢測ICP:阻抗分析儀測量顯示，腦阻抗脈衝波幅度在高ICP 時較ICP正常時有較大增加，ICP與腦阻抗之間具有相關性。因此，腦阻抗脈衝 波幅的大小可作為ICP是否增高的判斷依據。但該方法由於以下原因而不能準確 測量ICP值(1)引起阻抗變化的原因複雜，除了腦脊液、腦血流等主要因素外， 其它部分組織的電導率變化也會影響腦部的電場分布，使阻抗測量不可避免地有 一定差異。(2)腦阻抗與ICP並沒有直接聯繫，不同患者，不同病情，容積代償 能力的不同，在ICP相同時測出的阻抗值也大不一樣。(3)易受顱內出血、頭皮 血腫、顱骨骨折、顱骨厚度等因素影響。所以目前臨床應用規模小，前景不光明。3、 視網膜靜脈壓檢測ICP:本方法是於1925年提出的，用視網膜靜脈壓來評 價ICP,利用吸杯負壓式視網膜血管血壓測定法測定視網膜中央靜脈壓。比較ICP 和視網膜中央靜脈壓的關係，兩者有明顯的線性相關。該方法為測定瞬間ICP的 方便、實用、可重複的檢測方法，但不適合長期監測，使用範圍受限制，因此一 直未獲得重視，也未能投入使用。4、 耳鼓膜檢測ICP:人體蛛網膜下腔可通過耳蝸導水管與內耳的外淋巴間隙 相連，因此，ICP變化可影響內耳。內耳外毛細胞產生的耳聲發射(otoacoustic e missions, OAE)尤其是畸變產物耳聲發射(distortionproduct otoacoustic e missions, DPOAES)可作為一種非侵入性檢測ICP的方法。但本方法目前還僅僅是一種理論上的方法，其準確性和可行性尚需進一步研究。5、 經顱都卜勒(TranscranialDoppler， TCD)檢測顱內壓(ICP)法，其原理是TCD通過觀察高顱壓時的腦血流動力學改變來估算ICP。腦灌注壓(CPP)為平均體動脈壓(mean systemic arterial pressure, mSAP)減去ICP，艮卩CPP=mSAP-ICP。 腦血流量(cerebral blood folw， CBF)與CPP成正比，與腦血管阻力(cerebrovascular resistance, CVR)成反比，艮卩CBF= (mSAP-ICP)/CVR。當腦血管自動調節功能 存在時，ICP升高，CPP降低，腦小動脈擴張，CVR減小以保持腦血供恆定，此 時舒張壓(diastolic blood pressure, DBP)比收縮壓(systolic blood pressure, SBP) 下降明顯，故脈壓差增大，而反映脈壓差的搏動指數(pulsatility index, PI)、阻 力指數(resist逝ceindex, RI)增高。當ICP持續增高時，腦血管自動調節功能減 退，腦循環減慢，CBF減少，收縮期血流速度(systolic velocity, Vs)、舒張期血 流速度(diastolic velocity, Vd)、平均血流速度(mean flow velocity, Vm)均降低。 TCD恰以檢測ICP增高時上述腦血流動力學參數(PI、 RI、 Vs、 Vd、 Vm)變化 而定量模擬ICP。"黑箱"模型研究表明在ICP增高時如以經TCD檢測的腦血流 動力學參數作為輸入端，以ICP作為輸出端並忽略ICP變化的具體過程時，用數 學模型模擬的ICP與實測ICP結果相近，在模擬的ICP曲線上甚至可分辨出脈搏 和呼吸的影響波形。本方法是當前國際上該領域的研究重點，但目前尚未有成熟 的可供臨床使用的儀器面世。針對上述問題，本發明的主要目的在於提供一種無創顱內壓監測設備，其具 有更準確的測量精度，且監測途徑方便、可靠，可長時間連續監測並可在監測顱 內壓的同時了解腦灌注壓、腦血流量、腦血管阻力等顱內血流動力學的狀態，而 後者對顱內壓增高患者的治療方案選擇和預後判斷也同樣至關重要。為達到上述目的，本發明採用以下技術方案 一種無創顱內壓監測設備，其 特徵在於包含有數據採集裝置，為經顱都卜勒儀；數據傳輸裝置，用於將所述 數據採集裝置的模擬信號轉換為數位訊號；計算分析裝置，為一臺設置有數據分析軟體的計算機，其接收所述數據傳輸裝置輸出的信號，並可通過網絡調用資料庫中的數據；顯示設備，用於顯示所述計算分析裝置的分析結果；輸入輸出設備， 用於輸入操作指令及輸出所述計算分析裝置的分析結果。所述計算分析裝置包括數據採集模塊、數據處理模塊及數據輸出模塊，完成 數據的調用、運算、驗證及結論的輸出。所述數據採集模塊，用於接收所述數據採集系統的數據並從所述資料庫中調 用數據，輸入所述數據處理模塊；所述數據處理模塊包括腦脊液動力學模塊、腦 血流動力學與顱內壓關係模塊、匯總模塊以及數據驗證模塊；所述腦脊液動力學 模塊將各種參最數據輸入其計算模型進行處理，得到腦脊液生成和流出阻力值及顱內順應性值，並將得到的數據輸入所述匯總模塊；所述腦血流動力學與顱內壓 關係模塊中預置有腦灌注壓、腦血流速度及其調節機制的模型，構成一定量估算 顱內壓的自適應控制系統；所述匯總模塊中設有總模型，將所述腦脊液動力學模 塊計算得到的腦脊液生成和吸收阻力及顱內順應性的數值，和由所述腦血流動力 學與顱內壓關係模塊建立的腦灌注壓、腦血流速度和自動調節數據融入總模型， 得出顱內壓數值；所述數據驗證模塊用於驗證所述匯總模塊所得出的顱內壓數據 的精度，並將通過驗證的數據輸入所述數據輸出模塊；所述數據輸出模塊將所述 數據處理模塊的分析結果輸出給所述顯示設備及輸入輸出設備。採用上述技術方案，本發明具有以下優點1、本發明通過經顱都卜勒採集患 者腦血流數據，降低了對病患的創傷，可減輕病患的痛苦，並有利於病患康復。2、 本發明利甩經顱都卜勒檢測患者腦部大血管的血流信號，並實時通過計算機運算 出顱內壓數據，可實現臨床上長期連續檢測的需要。3、本發明只需通過經顱多普 勒採集患者腦血流數據即可檢測顱內壓，不僅檢測途徑方便，結論可靠且測量精 度高。4、本發明能反映腦血流的動態變化，觀察腦血流自身調節機制是否完善， 便於醫生根據病人情形及時採取治療措施，使治療更及時，達到更好的效果。5、 本發明有助於醫生準確判斷患者的預後或腦死亡。


圖1是本發明結構組成示意2是本發明的系統框3是本發明計算分析裝置的模塊4是本發明腦血流動力學與顱內壓估算的原理5是本發明的流程6是本發明第一實施例根據腦脊液生成和流出阻力的數學模型得到的監測 曲線與模擬曲線對照7是本發明第二實施例根據顱內順應性與顱內壓關係的數學模型得到的監 測曲線與模擬曲線對照8是本發明腦血流動力學與顱內壓關係監測實施曲線9是本發明實時、無創顱內壓監測實施曲線具體實施方式
為了詳細說明本發明的原理、特點及功效，現根據本發明的較佳實施例並配合

如下如圖1 圖3所示，本發明所提供的無創顱內壓監測設備，為一種採用經顱都卜勒(Transcranial Doppler， TCD)檢測顱內壓(ICP)的監測設備，包括數據採 集裝置l、數據傳輸裝置2、計算分析裝置3、顯示設備4及輸入輸出設備5。數據採集裝置1包括經顱都卜勒11及探頭12，經顱都卜勒11為臨床上的常 用設備，其通過探頭12檢測患者腦部大血管的血流信號，如大腦中動脈血流速度 VMCA、搏動指數、阻力指數等各種計算所需的檢測數據。經顱都卜勒ll的檢測數 據既可通過數據傳輸裝置2直接傳送給計算分析裝置3，也可傳送至醫院資料庫 (流程未標明)中存儲，以備日後分析時調用。由此，通過數據採集裝置1可獲 得建立無創顱內壓數學模型和計算顱內壓值所需的數據。數據傳輸裝置2是一塊具有A/D轉換功能的接口板，接口板通過乙太網接口 和電腦並口將經顱都卜勒11與計算分析裝置3連接起來，實現二者間的通訊。如 圖2所示，其將經顱都卜勒11測得的腦部血流數據的模擬信號轉換為數位訊號輸 入計算分析裝置3。A/D轉換接口板為常見的將經顱都卜勒的數據輸出接口轉換為 與計算機的數據接口相配合的轉換板，可從市場上購得，在此不再詳述。計算分析裝置3為一臺計算機，其可與網絡資料庫連接。如圖3所示，計算 分析裝置3中安裝有進行數據處理分析的軟體，包括數據採集模塊31、數據處理 模塊32及數據輸出模塊33。數據採集模塊31 —方面通過計算機的網絡接口連接 醫院資料庫，將醫院資料庫中的常規參量(即以往積累的顱內壓增高患者的歷史 數據，如mSAP、 Pae。2、 ICP、壓力一容積指數、CPP、 CBF、 CVR、 Vs、 Vd、 VM、 RI、 PI、腦脊液動力學參量等，這些數據將用於新增受檢患者數學模型的建立、 建立後的精度驗證和模型精度的修正)及患者信息(血壓、脈搏、呼吸等)輸入 數據採集模塊31中，同時由數據傳輸裝置2將轉換後的患者腦部血流動力學數據 也輸入數據採集模塊31中，再一同輸入數據處理模塊32。數據處理模塊32包含腦脊液動力學模塊321、腦血流動力學與顱內壓關係模 塊322、匯總模塊323與數據驗證模塊324。依據ICP動力學分析，腦脊液動力學 和腦血流動力學分別為形成ICP並決定ICP水平的關鍵因素，因此腦脊液動力學 模塊321和腦血流動力學與顱內壓關係模塊322中內置的模型將首先分別建立各 自與ICP相關的分模型，然後匯總至估算ICP的總模型(即最終模型)的匯總模 塊323中估算出ICP值。其中腦脊液動力學模塊321中又包括腦脊液生成和流出阻力計算模塊325與 顱內順應性計算模塊326。腦脊液生成和流出阻力計算模塊325的計算模型為-R= P。t/PVI log[P(t)/Ppx(Pp-P0)/( P(t)- P0)]其中R為腦脊液生成和流出阻力，Po為顱內初壓力，P(t)為顱內某一時刻的壓 力，Pp為顱內的峰壓力、PVI為壓力一容積指數，均為從醫院資料庫中調入的常 規參量數據。顱內順應性計算模塊326的計算模型為formula see original document page 8其中的kE為顱內彈性係數。腦脊液動力學模塊321通過將常規參量數據如ICP、壓力一容積指數(PVI) 等數據輸入各計算模型進行處理，得到腦脊液生成和流出阻力值及顱內順應性值， 然後將這些數值加入匯總模塊323，以完成ICP的計算。腦血流動力學與顱內壓關係模塊322中預置有依據ICP動力學機制建立的腦 灌注壓(計算公式已如前述CPP=mSAP-ICP)、腦血流速度及其調節機制的模型， 如圖4所示，這三者在參與對ICP的定量估算時構成一 自適應控制系統。其中ABP為平均體動脈壓即為前述的平均體動脈壓(mSAP); AB為估算自 動調節狀態時的矩陣A和向量B; nICP為無創顱內壓。TCD能夠精確描述在短期變化中的血流速度和平均動脈壓數值上的關係，它 表現在能夠為衝擊響應函數估算模型中的權量fk提供信息，亦即用若干TCD的 特徵數據表達fk。這些權量fk與m個TCD的特徵值TCDn之間為線性模型的關 系fj = A^TCDo+AjJCDi+…+Aj『^TCD^+Bj,j = 0, 1， 2,…n-L 將其寫成矩陣的形式就是formula see original document page 8即為矩陣A和向量B。由圖4可知，對無創測定ICP的估算過程是從同時記錄的ABP、 TCD數據開 始的，然後利用模型估算ICP數值並和實際測量的ICP相比較。 腦血流動力學與顱內壓關係模塊322的運行步驟為步驟l: inSAP賦值給衝擊響應函數計算模型，建立mSAP與ICP的關係，衝擊響應函數計算模型為formula see original document page 8步驟2: FV (TCD特徵數值Vs、 Vd、 VM、 RI、 PI等)賦值給自動調節狀 態估算模型AB並將狀態值賦給衝擊響應函數計算模型。自動調節狀態的估算模 型為m—1力"/j = * *喊+瑪步驟3:自動調節功能的計算，包括腦血管調節的定量計算和自動調節功能狀 態的計算-1) 腦血管調節(含腦血流自動調節和C02調節機制模型)的定量計算 腦血流自動調節和C02調節將改變腦血管的順應性和阻力，使腦血管的口徑和血流量、血流速度發生改變，並最終決定ICP的增高或降低，調節模型為 腦血管順應性計算模型c 一 (C戶—AC^ / 2) + (C戶+ AC^ / 2). exp[(:cco2 - x。u,) / ] " l + exp[(xC02 -x。 ,) ]其中，kcpa為恆定參數，它與調節血流量增減的S形曲線的中心斜度(central sl叩e)成反比；Cpa和ACpa為S形曲線的中心值和振幅。CBF下降和C02壓力 增高引起血管擴張伴順應性升高、ICP升高；反之，CBF升高或C02壓力下降引 起血管收縮伴順應性下降、ICP下降。腦血管阻力計算模型為formula see original document page 9其中，kR是恆定參數。Cpan的平方值已包括在方程的分子中，使基礎狀態下 的流體阻力不依賴於血容量。2) 自動調節功能狀態的計算ICP增高性疾病是否導致腦血流動力學(CBF、 CPP、 TCD檢測數據等)的改 變並進而影響ICP取決於自動調節功能的狀態。自動調節功能正常則腦血流保持 恆定，ICP變動不大。反之，自動調節功能的損害將導致腦血流動力學紊亂並伴 ICP增高。自動調節功能狀態由患者腦部疾病的嚴重程度所決定，因此其狀態的定 量評價既表明患者的疾病嚴重程度，同時也將決定ICP的水平。自動調節功能狀態的計算方法如下首先確立決定自動調節功能狀態的矩陣A和向量B:力^力=E 4# *te4j +瑪再將nICP值(無創顱內壓non-invasive ICP， nICP)送回AB連續計算並調整即時的自動調節狀態。腦血流動力學與顱內壓關係模塊322經過上述3個步驟的運算後得出nICP的 估筧方稈為J<7Pt - c(l) * A蹄+ c(2) * PJt + c(3) * Rft + c(4) * C02t + c(5) * ARPt—4 + ^ 化=c(6) +如圖4所示，腦血流動力學與顱內壓關係模塊322無創估計ICP值是基於傳 遞函數的方法並受到腦血流動力學參數和自動調節功能狀態的控制。ICP信號被認 作是系統的響應值，輸入信號是平均體動脈壓(mSAP)， mSAP—ICP的轉化即表 達為一個衝擊響應函數，亦即mSAP—衝擊響應函數—ICP的過程。同時經TCD 檢測的腦血流動力學信息(Vs、 Vd、 VM、 RI、 PI)和腦血管調節機制(自動調節和 C02調節)也融入模型中參與ICP值的估算。mSAP、 TCD數據和自動調節功能狀 態參與ICP估算時，三者的共同作用為1、實時、連續輸入的mSAP和TCD數 據經衝擊響應函數值的計算後獲得實時、連續的ICP值輸出；2、實時、連續的 mSAP—衝擊響應函數—ICP的計算過程在自動調節狀態的調整下提高了模型的輸 出精度；3、因模型建模原理是基於ICP的生理與病理生理學基礎，以上所選變量 均為輸出ICP值的關鍵變量，所以在保證模型輸出精度的前提下簡化了模型結構 和計算過程，適應了臨床監測對即時性的要求。TCD所採集的腦血流動力學數據和患者常規參量數據輸入腦血流動力學與顱 內壓關係模塊322中內置的各模型中進行計算，為匯總模塊323的ICP數值解的 計算提供數據依據。腦脊液動力學模塊321和腦血流動力學與顱內壓關係模塊322的計算數據輸 入匯總模塊323。匯總模塊323中設有總模型，將腦脊液動力學模塊321計算得到 的腦脊液生成和吸收阻力及顱內順應性的數值，和由腦血流動力學與顱內壓關係 模塊322建立的腦灌注壓、腦血流速度和自動調節等因素參與形成ICP的方程融 入總模型，即可得出患者ICP的數值解，為臨床確定治療方案提供指導及理論依 據。匯總模塊323中的總模型為JOP = 0.840* ABP-44.755*iV+36.342*il/-1.043*CO2+(U21*AJ5P(—l)+tAii(l) = 0.984!匯總模塊323得出的數據還需經數據驗證模塊324驗證數據的精度。接入醫 院整體資料庫，用最小二乘法檢驗所輸出的ICP和其他數據的精度並與醫院整體 資料庫中的歷史數據進行比對。當精度在誤差範圍內則視為通過檢驗，進入下面的輸出模塊33，否則返回數據處理模塊32修改參數並重新計算。修改將依據在腦 脊液動力學模塊321和在腦血流動力學與顱內壓關係模塊322中得到的腦脊液生 成和吸收阻力及顱內順應性方程和腦血流速度以及腦灌注壓與顱內壓關係的調節 機制方程，通過調整腦脊液生成和吸收阻力及顱內順應性方程中的參數值和自動 調節(包括腦血流自動調節和C02調節)的參數值，對模型未能適應患者個體差 異不同所造成的數據誤差進行修正，亦即實時更新數據返回數據處理模塊32重新 計算。經數據驗證模塊324驗證的最終數據由數據輸出模塊33將結果按照反映ICP 值、ICP與腦血流關係的曲線圖、分析、比對的數據及其它形式(如給出初步治療 建議)由顯示設備4予以顯示，並由輸入輸出設備5輸出檢測數據並反饋回醫院 資料庫中。由此，本發明既可調用醫院資料庫中的歷史資料，也可將監測所得的 患者ICP數據gr入醫院資料庫中，便於科室醫務人員制訂治療方案時使用。本發明的顯示設備即為一般的電腦顯示器，輸入輸出設備為任何可與電腦連 接的輸入輸出設備，如鍵盤、存儲設備及列印設備等。如圖5所示，本發明的工作過程如下-首先，由數據採集模塊31從數據傳輸裝置2接收由經顱都卜勒11所測得的 患者煩內大血管的血流信號，並從醫院整體資料庫調入患者的常規參量和患者信 息。之後，數據採集模塊31將這些數據輸入數據處理模塊32的腦脊液動力學模 塊321和腦血流動力學與顱內壓關係模塊322中，分別由腦脊液生成和吸收阻力 計算模型、顱內順應性計算模型和腦血流速度、腦灌注壓及其調節機制模型按照 預置的計算公式分別進行計算，得到腦脊液生成和吸收阻力、顱內順應性、腦血 流動力學與顱內壓關係的數據。以上所得數據輸入匯總模塊323得出患者ICP的數值解，此ICP的數值解在 數據驗證模塊324中經最小二乘法等數據驗證方法檢驗ICP的精度，如通過檢驗 則進入數據輸出模塊33，包括圖像輸出和數據的記錄，其中圖像主要顯示ICP變 化曲線及ICP與腦血流動力學的關係及ICP和其他數據的關係，數字數據主要是 ICP的數值解等。所得數據同時存儲於醫院整體資料庫。否則返回數據處理模塊 32修改參數並重新計算。本發明所依據的醫學原理是1、 ICP增高導致腦血流動力學變化，其變化的幅度也同時受顱內順應性、腦 脊液生成和吸收阻力、腦自動調節功能狀態的調控。2、 當ICP增高時，TCD可以敏感地捕捉到腦血流動力學的變化，g卩Vm減慢、RI、 PI升髙。VM、 RI、 PI與ICP有良好的定量關係，這種定量關係可以使用 數學模型方法準確表達。模型中對腦脊液生成和吸收阻力、顱內順應性、腦自動 調節功能狀態的測算可以明顯改善ICP輸出值的精度。3、 TCD為體外無創檢測腦血流動力學的工具，因此基於TCD的ICP監測設 備可以實時、無創、連續地獲得ICP值。本發明數據處理模塊中預置的各計算模型經以下實驗驗證實施例h確定腦脊液生成和流出阻力的數學模型為 R= P0t/PVI log[p(t)/Ppx(Pp-P0)/( P(t)- P0)]本實施例所測得的圖形如圖6所示，圖形中橫坐標為時間，縱坐標為顱內壓， 圖中的星形曲線代表有創監測儀實測的ICP數據曲線，實線曲線代表本發明依據 腦脊液生成和流出阻力的數學模型估算出的ICP數據。表明隨時間變化的腦脊液 生成和流出阻力與顱內壓力的定量關係。方程式中的R為生成和吸收阻力；PVI 為壓力-容積指數，表示壓力與容積的對應關係；Po為初始顱內壓；Pp為顱內峰壓。 由圖6可知，在本實施例中，方程模擬得到的ICP曲線結果與有創監測所得到的 曲線擬和良好。正常人腦脊液的生成和流出保持平衡，以此維持顱內壓力正常。ICP增高導致 流出阻力增加，而流出阻力的增加反過來使ICP更形增高，這種阻力與壓力的關 系是決定顱內壓力的因素之一，且二者具有線性特徵並可經模型的計算定量表示。 此模型設計用於計算生成和吸收阻力，模型估算其參數值後融入總模型，參與計 算顱內壓值。實施例2:確定顱內順應性的數學模型為formula see original document page 12式中C為顱內順應性；k為顱內彈性係數腦處於剛性顱腔內，顱腔內容物一定容積量的增加可使顱內壓力保持不變， 此即為顱內順應性。但如果顱腔容積進一步增加，則順應性下降，顱內壓增高， 因此二者的關係是決定顱內壓力的因素之一。順應性與顱內壓的定量關係可用本 數學模型表示，在數據處理過程中，在腦脊液動力學模塊將常規參量數據如壓力 一容積指數(PVI)等輸入計算模型進行處理，得到顱內順應性值，此值融入總模型後，參與計算顱內壓值。如圖7所示，圖形中橫坐標為容積，縱坐標為顱內壓 力的對數，由圖中曲線可知，隨著顱內容積的增加，順應性逐漸降低，而顱內壓 力逐漸增高。由圖7可知，本實施例中方程模擬得到的ICP曲線結果與有創監測 所得到的曲線擬和良好。實施例3:確定腦血流動力學與顱內壓關係的模型為-JCR = c(l) * Tl郎+ c(2) * _P/f + c(3) *郎+ c(4) * COA + c(5) * A朋一丄+ ^ Mt = c(6) * a一i + q此計算式通過對數據序列建立自回歸的時間序列模型得到基礎參量的參數 c (1),再選擇最主要的反應量ABP的一期延遲和一階自回歸作為隨機擾動項得到。 模型的模擬曲線圖如圖8所示。剛性顱腔內的組分為腦組織、腦脊液和血液，其中任一組分的增加均可導致 顱內壓的增高，腦血流動力學調控顱內血容量的多少，因此是決定顱內壓力的重 要因素。本模型含有影響腦血流動力學的主要因素。如圖8所示，經模型模擬的顱壓值與有創顱內壓監護儀的監測值擬和滿意，此既表明腦血流動力學與顱內壓 之間存在確定的定量關係，也表明模型中所選變量的準確和關鍵作用。 實施例4:實時、無創ICP監測的模型(總模型) jop = 0,849牟arp-44.755豐pj+36.342+ilZ—1.043*(702+0.121*片5屍(—= 0.984!本模型是綜合考慮了腦脊液動力學模塊321和腦血流動力學與顱內壓關係模 塊322中的各ICP構成因素並將各模塊中的計算結果帶入，建立實時、無創、連 續輸出ICP值的總模型。該實施例操作過程中儀器監測與模型運算分別同時進行。 從曲線的走勢分析，實測值、模擬值和預測值無偏離，而模型更是提前並準確預 測了 ICP的變化方向。由於模型中的變量均基於成熟的醫學理論或從實驗中篩選 得來的關鍵變量，以致模型模擬曲線擬和完美。由上述實施例表明1、本發明所建模型符合真實的顱內壓動力學；2、模型 已具有臨床應用價值。綜上所述，本發明的基於TCD的ICP監測方法較之其它方法具有以下優點1、 無創傷；2、有更準確的測量精度；3、監測途徑方便、可靠；4、可長期連續監測；5、能反映腦血流的動態變化；6、可觀察腦血流自動調節機制的狀態；7、顱內壓、腦血流和自動調節狀態的同期監測有助於指導臨床治療和更準確地判斷患者預 後。
權利要求
1. 一種無創顱內壓監測設備，其特徵在於包含有數據採集裝置，為經顱都卜勒儀；數據傳輸裝置，用於將所述數據採集裝置的模擬信號轉換為數位訊號；計算分析裝置，為一臺設置有數據分析軟體的計算機，其接收所述數據傳輸裝置輸出的信號，並可通過網絡調用資料庫中的數據；顯示設備，用於顯示所述計算分析裝置的分析結果；輸入輸出設備，用於輸入操作指令及輸出所述計算分析裝置的分析結果。
2、 如權利要求l所述的無創顱內壓監測設備，其特徵在於所述計算分析裝 置包括數據採集模塊、數據處理模塊及數據輸出模塊，完成數據的調用、運算、 驗證及結論的輸出。
3、 如權利要求2所述的無創顱內壓監測設備，其特徵在於所述數據採集模塊，用於接收所述數據採集系統的數據並從所述資料庫中調 用數據，輸入所述數據處理模塊；所述數據處理模塊包括腦脊液動力學模塊、腦血流動力學與顱內壓關係模塊、 匯總模塊以及數據驗證模塊；所述腦脊液動力學模塊將各種參量數據輸入其計算 模型進行處理，得到腦脊液生成和流出阻力值及顱內順應性值，並將得到的數據 輸入所述匯總模塊；所述腦血流動力學與顱內壓關係模塊中預置有腦灌注壓、腦 血流速度及其調節機制的模型，構成一定量估算顱內壓的自適應控制系統；所述 匯總模塊中設有總模型，將所述腦脊液動力學模塊計算得到的腦脊液生成和吸收 阻力及顱內順應性的數值，和由所述腦血流動力學與顱內壓關係模塊建立的腦灌 注壓、腦血流速度和自動調節數據融入總模型，得出顱內壓數值；所述數據驗證 模塊用於驗證所述匯總模塊所得出的顱內壓數據的精度，並將通過驗證的數據輸 入所述數據輸出模塊；所述數據輸出模塊將所述數據處理模塊的分析結果輸出給所述顯示設備及輸 入輸出設備。
全文摘要
本發明涉及一種無創顱內壓監測設備，其包含有數據採集裝置，為經顱都卜勒儀；數據傳輸裝置，用於將數據採集裝置的模擬信號轉換為數位訊號；計算分析裝置，為一臺設置有數據分析軟體的計算機，其接收數據傳輸裝置輸出的信號，並可通過網絡調用資料庫中的數據；顯示設備，用於顯示計算分析裝置的分析結果；輸入輸出設備，用於輸入操作指令及輸出計算分析裝置的分析結果。本發明可實現長期連續檢測，不僅檢測途徑方便，結論可靠且測量精度高。
文檔編號A61B5/03GK101224108SQ20071006283
公開日2008年7月23日 申請日期2007年1月18日 優先權日2007年1月18日
發明者劉來福, 梁冶矢 申請人:北京大學人民醫院;北京師範大學