利用胸部生物阻抗和心電圖的血液動力參數無損傷性監測的製作方法

2023-05-26 16:18:51 2

專利名稱：利用胸部生物阻抗和心電圖的血液動力參數無損傷性監測的製作方法
技術領域：
本發明一般涉及心動監測，更具體地涉及根據胸部生物阻抗和心電圖(ECG)信號的檢測和綜合分析確定心搏率(HR)、心搏量(SV)和心搏出血量(CO)，這允許精確檢測左心室射血開始時間。
心搏率是指心臟每分鐘搏動的次數。心搏量是指在每次心搏期間的排血量。心搏出血量是指每分鐘的排血量，通常被認為是心臟健康的最重要指標。醫生必須經常根據這些心臟參數診斷心臟疾病，評估病人的總體健康狀況，確定最適合的治療方法，以及迅速發現心臟功能的突然衰竭。
現有的測量心搏出血量和其它心臟參數的方法可以分為兩類即損傷性的和非損傷性的。損傷性的方法要求醫生將測量器械插入病人體內，如將導管插入喉嚨，這對病人和醫生來說都是不好的。病人必須忍受疼痛和不適，醫生必須施行較為複雜的操作流程，有時還要冒受血液感染的風險。目前採用的非損傷性的方法有很大的好處，但是仍然存在明顯的缺點。絕大多數採用超聲波、心音描記法或電學生物阻抗法進行測量，以便計算心臟參數。
採用生物阻抗測量的方法需要將多個電極置於病人皮膚(以胸部區域為主)上，從某些電極產生高頻、低幅電流流入病人體內，測量病人組織的電阻抗隨時間的變化，使電阻抗變化同心臟參數相聯繫。
電極在病人身體上的排列方法在心臟參數最終測量結果的相對準確性中起重要作用。由於各種各樣的解剖因素，電極必須置於病人身體的特定部位，以獲得測得的生物阻抗與心臟參數之間的最佳相關關係。目前採用的許多電極結構未能適當考慮通過胸部的電位線所走的路徑，因此在心臟測量中產生畸變。此外，有幾種電極排列需要採用帶狀電極。例如作用帶狀電極A、B和測量帶狀電極C、D，每個電極的寬度為「n」(見

圖1)。這些帶狀電極通常象繃帶一樣纏繞在病人身體上，進一步限制了接觸病人，尤其是在搶救過程中是不理想的狀態。當將帶狀電極置於頸部和胸部時，與呼吸相關的運動也使帶狀電極非常不便。
也許，與現有生物阻抗法有關的最主要的問題是心臟參數與生物阻抗之間不精確的數學推導。心室射血時間(VET)是測量心搏中心臟收縮-舒張循環期間主動脈閥開與閉之間的時間，它是作為確定心搏量中的一個中間步驟而必須計算的。現有技術中沒有以足夠高的準確度確定心室射血時間的方法。此外，現有技術未能考慮到VET不是單個事件的事實。實際上，存在左VET和右VET。現已表明，阻抗信號的時間導數實際上與左心射出的主動脈血流量峰值成正比。對於大多數病人而言，左VET和右VET的測量結果通常是非常接近的，但是，在目前採用的方法中，二者之間的少許差別會產生生物阻抗讀數的誤差。
此外，射血開始時間的經典算法是精細的，但僅僅對健康人在休息時是適合的，對於在運動訓練或其它身體緊張狀態下的病人或者對於垂危病人，如通常處於監護病房中的病人是不準確的。
根據生物阻抗信號導出心搏量的一般方程式為Kubicek方程式，由下式給出SV＝R(L/Z0)2·ΔZ式中SV指心搏量，R指血液電阻率，L是內外電壓敏感電極之間的距離，Z0是根據內電壓敏感電極確定的平均胸部阻抗，ΔZ是由於血液流入造成的阻抗變化。這個值的Kubicek估算值為ΔZ＝(VET)·(dZ/dt)max這裡，VET是左、右心室射血組合時間，(dZ/dt)max是阻抗信號時間導數的最大負斜率變化。絕大多數的生物阻抗心臟監測系統採用某種形式的Kubicek方程式。
然而，沒有作進一步的改進時，Kubicek方程式給出的測量結果常常不準確。其部分原因是兩個心室對於阻抗變化都有貢獻，所以Kubicek方程式計算的射血時間(VET)不能與特定的關鍵心室，尤其是左心室相關。因此，當觀察到左、右心室存在較強的不一致時，Kubicek方程式的ΔZ估算值變得無效。結果，Kubicek方程式的SV計算結果常常正比於，但是不等於實際心搏量，因此，必須乘以某個相關常數。此外，現有技術未揭示根據病人的血細胞比容(血紅細胞數)調節R的方法。正在接受輸血的病人中，R的調節是尤為重要的。
許多生物阻抗心動描記法要求病人在每次測量期間屏住呼吸，因為呼吸會引起對生物阻抗的幹擾。這種方法對於有些病人來說是不方便的，而對於其他那些失去知覺或者不能屏住呼吸的病人來說是完全沒有用的。最近採用的一些方法具有增強信號、識別呼吸影響以及消除缺陷信號的信號處理能力，所以沒有把誤差引入到最終計算結果中。有效的信號處理通常是保證生物阻抗心動描記法準確度的關鍵，在這方面取得的改進能夠顯著地推進現有技術的提高。
本發明的一個方面是一種利用生物阻抗心動描記圖與心電圖的新穎組合測量血液動力參數的方法，該方法能夠使醫生獲得對病人心臟功能的準確且基本連續的評估。在所關注的一般時間間隔上，最好是大於十次(10)心搏的時間上，測量生物阻抗和心電圖。
本發明的裝置採用一系列適合於置於病人皮膚表面，產生高頻、低幅電流流過病人胸部，測量生物阻抗變化的點狀電極。所揭示的電極結構利用了電勢電力線在人體中的生理排列。
因此，本發明的方法可以利用心電圖法增強根據測得的生物阻抗信號檢測射血時間的準確度。以眾所周知的心電圖法在任何標準位置中可以獲得心電圖。為了減少病人皮膚上的電極總數，本發明可以採用同一組電極作生物阻抗和ECG測量(見圖6B)。
本發明還涉及到根據血液紅細胞計數的變化以及根據不同病人體格程度不同而連續調節心臟參數的計算，因此在各種不同情況中可以採用這一步驟，不會造成準確度的損失。
此外，本發明包括一種改善生物阻抗信號處理的方法。它可以採用計算機系統以多種方式同時分析生物阻抗信號和心電圖，提供心臟參數的準確報告。可以採用計算機系統對測量生物阻抗和ECG所採用的傳感器引起的增益-相位-頻率特性作校正。計算機系統可以把正弦測試曲線傳送給傳感器接收器，然後測量和記錄接收器產生的增益-相位-頻率畸變。接下來由計算機系統通過傳感器接收的「真實」生物阻抗信號送至濾波器，濾波器濾除傳感器的特性畸變以及呼吸和運動等人為現象。增益-頻率響應和相位-頻率響應的準確度可以校正到5％範圍內。
本發明進一步包括對ECG信號進行信號處理，確定QRS複合波(特徵心搏波形)並檢測在改進生物阻抗信號計算中所使用的點位置。信號處理涉及到對得到的ECG信號進行取樣以及濾波，以突出QRS複合波的位置。可以記錄峰-峰幅度和計算閾值幅度。利用閾值幅度選擇無缺陷的QRS複合波。最後，可以對所選事件進行附加分析，確定檢測點位置。
本發明的計算機系統可以導出生物阻抗信號的時間導數並保存在存儲器中。可以繪出生物阻抗信號的時間導數相對時間的曲線，代表重複的心臟循環。採用離散傅立葉變換可以計算生物阻抗信號的功率譜，經過研究可估算病人的心搏率以及識別每個心臟循環的前沿。可以採用新穎的數學自動卷積過程來強調生物阻抗信號時間導數中的心搏率諧波。
在功率譜中應可發現心臟循環信號，作出其包絡，然後去除位於包絡之外的那些信號，可以去除呼吸波。
計算機系統可以採用一種新的根據生物阻抗信號和ECG信號導出有效左心室射血時間(ELVET)的方法。具體說，射血開始時間的精確檢測是基於對生物阻抗和ECG信號的綜合分析。ELVET的導出是詳細的多步驟的分析，它涉及到根據ECG曲線上的相應點找出生物阻抗時間導數曲線上的各個點並確定這些點中哪個點能夠最準確地反映心臟事件。這需要進行多種數學計算，包括對生物阻抗時間導數曲線的微分作近似。
在健康人中，左-右心室不一致或者左、右心室閥打開之間的不一致是很小的。然而，在重病病人中，由於左、右心室的不一致，Kubicek方程式通常低估了生物阻抗信號的時間導數。根據本發明，計算機系統對左、右心室閥打開時間之間出現不一致的信號作自動調節，計算ΔZ校正值，即由於血液流入造成的阻抗變化。
在計算機系統計算ELVET和ΔZ後，它採用改進形式的Kubicek方程式由ELVET、血液電阻率、病人的特定體格以及最大生物阻抗變化導出心搏量。計算機系統分析生物阻抗信號的時間導數，去除具有某些失常的心臟循環。
最後，本發明進一步包括檢測有效心臟循環的方法。
圖1是帶狀型電極在病人身體上排列的示意圖。
圖2A、2B和2C以示意圖方式示出本發明點狀型電極位置。
圖3A示出放置本發明測量胸部電極的解剖區。
圖3B示出圖3所示解剖區在病人身體上的位置。
圖4示出本發明各胸部電極的結構。
圖5A是本發明為抑制微分和諧波信號而採用的A型濾波器的增益與頻率特性圖。
圖5B是本發明中採用的B型濾波器的增益與頻率特性圖，重點強調心臟循環的前沿。
圖5C是從本發明的綜合(呼吸波和心動波)功率譜中去除呼吸波功率譜而採用的過濾圖。
圖6A是本發明方法的分支圖。
圖6B是信號處理的流程圖和執行本發明方法而採用的裝置。
圖7A示出本發明生物阻抗傳感器的增益-頻率特性G(f)。
圖7B示出本發明生物阻抗傳感器的相位-頻率特性P(f)。
圖7C示出與圖7A所示特性相對應的「R」或恢復濾波器的增益頻率特性1/G(f)，用作根據本發明的GPF校正。
圖7D示出與圖7B所示特性相對應的「R」或恢復濾波器的相位頻率特性-P(f)，用作根據本發明的GPF校正。
圖8A示出傳感器信號產生的增益頻率特性G(f)，經本發明R-濾波器校正。
圖8B示出傳感器信號產生的相位頻率特性P(f)，經本發明R-濾波器校正。
圖9示出依照本發明產生的生物阻抗信號的時間導數，相對時間而繪出，表示在相同時間周期上由於血液流入(ΔZ)造成的阻抗變化的示例。
圖10是橫穿病人心臟的電位與時間的曲線圖(心電圖)，表示單次心搏中QRS複合波的峰-峰幅度(E1-前沿，E2-後沿)。
圖11是在10秒周期內在心電圖中得到的所有峰值的散射圖。散射圖的坐標為(E1、E2)，QRS複合波在右下角的圓圈中。
圖12是ECG信號和生物阻抗信號時間導數隨時間的曲線圖，表示ECG信號上的P、Sa和Sb檢測點，相對於生物阻抗信號上的Q、S和A檢測點。
圖13是ECG、生物阻抗Z(t)和生物阻抗時間導數dZ/dt信號相對於時間的曲線圖，表示健康人中S與Q點之間的生物阻抗差，Zs-q。
圖14是ECG、生物阻抗Z(t)和生物阻抗時間導數dZ/dt信號相對於時間的曲線圖，表示患有局部缺血的心臟病的人中S與Q點之間的生物阻抗差，Zs-q。
圖15是與經典Kubicek算術方法相比，本發明確定ELVET的方法與理想的超聲確定法關係的圖形圖示。
圖16示出信號上T點的方法，這裡dZ/dt中的局部極值不是清楚地可識別的。
圖17是針對圖16的方法，ECG信號、生物阻抗信號Z、生物阻抗信號的第一階導數dZ/dt和生物阻抗的第三階導數d3Z/dt3的時間關係曲線圖。
圖18示出根據本發明的呼吸圖形提取方法。
圖19示出對於心律/呼吸率之比小於3的病人，本發明的單點算法。
圖20示出利用來自與圖19中所述相同的病人的原始數據，與多點方法相關的五條曲線a-e。
圖21示出患病心臟的心臟循環形狀。
圖22是來自病人的數據的直方圖，顯示心臟出血量的並發值。
圖23示出直方圖，反映在給定時間窗口期間瞬時CO值的分布。
本發明的的第一步是獲取病人身體上各部分組織的生物阻抗測量結果。必須將電極置於皮膚表面的合適位置點上，以產生高頻、低幅電流，並檢測產生的電流在流過各部分組織後的變化(見圖2A、2B、3和4)。為了使病人身體上的自由區達到最大，電極採用「點狀電極」而不是「帶狀電極」。點狀電極最好是一次性使用的單一用途的電極。因此，增大了病人移動的自由度，醫生能夠在更多的病人皮膚上進行其它醫療項目，如插入導管和進行麻醉。
生物阻抗電極總共採用6個電極，一對檢測(測量)電極20位於劍突線上；一對檢測(測量)電極22位於頸部兩側；一個作用電極24位於左腿上；一個作用電極26位於前額上。
作用電極24、26可以是標準ECG點狀電極，其接觸面為2cm×2cm。上部的作用電極26最好置於前額中間，位於中線上。下部的作用電極24最好置於左膝或者略低於左膝，如左腳上。如果必要的話，下部的作用電極24也可以置於膝蓋上方，只要滿足以下條件即可L＞5R0這裡，L是作用電極之間的距離，R是胸部的半徑。採用左腿而不是右腿是考慮到心臟在解剖學上的不對稱性。主動脈弓的生理定位使得左腿最適合於作下部作用電極，主要集中的電勢電力線是通過主動脈弓的。以這種方式排列的作用電極可以保證感應電流電力線在測量電極之間均勻分布，因此，有助於使最終心臟參數測量結果的誤差減至最小。
上部的一對測量電極也可以是標準ECG點狀電極，其接觸面為2cm×2cm。這對電極對稱地置於病人頸部27周長的病人頸部側面線上，比頸底高出距離S。距離S定義為頸底與電極22中心32之間的距離，約為4cm較佳。頸底定義為頸部側面線的最大曲率點的位置。將上部測量電極22置於這個區域可避免頸部-胸部交會處電力線非線性而導致的誤差。
下部的一對胸部測量電極20的接觸面積各為12cm2至30cm2。如果減小或是增大這一接觸面積的話，將會低估心搏量。接觸面積低於12cm2提供的測量深度不夠，體格高大的病人這個問題就更為嚴重，接觸面積大於30cm2會使測量延伸到另外的解剖區中。
各個胸部電極20最好各由一組4個標準ECG點狀電極28組成，每個電極的接觸面29為2cm×2cm，每個胸部電極的點狀電極28中上部一對電極34位於劍突線38(見圖2B和4)。所有的接觸面29與箔或電線31連接。相鄰點狀電極分開的距離G約為5cm。如果點狀電極28不具有粘合特性的話，採用導電膠將接觸區29置於人體上。這種配置利用了人體I區和III區的解剖特性(見圖3A和3B)，保證誤差最小，因為測量是在一定深度上進行的，允許不同病人體格有所不同。所述的胸部電極20置於劍突線38的胸部相對兩側(見圖2A、2B和2C)。如圖3A和3B所示，放置位置在II區和IV區中，從劍突線38處通過人體延伸的側面線向前或向後正負約10cm。
作用電極24、26產生高頻、低幅電流流入病人體內，檢測電極20、22測量通過人體組織後的電流。根據發生電流與測量電流之間的差別可以方便地確定出人體組織的電阻抗。由於血液流動、呼吸以及其它因素等作用的結果，人體組織的電阻抗是隨時間變化的。
本發明還採用與生物阻抗信號同時測量的ECG信號。除了測量後的信號處理(去除硬體的人為現象，如下文所述)外，ECG信號的測量是採用傳統方式進行的，對此不作進一步描述。
本發明的第一步是確定模擬輸入裝置(ECG轉換器和阻抗轉換器)的增益-相位-頻率(GPF)特性，供下一步信號處理使用。
計算機系統可以包括專門編程的通用計算機，如個人計算機，計算機接收來自檢測電極20、22的電流測量結果，確定組織阻抗(生物阻抗)和橫穿心臟的電位(ECG)與時間的關係，最終計算HR(心搏量)、SV(心搏量)和CO(心搏出血量)。確定SV的方程式由下式給出SV＝K·P·(L/Z0)2·ΔZ式中K是新的比例因子，P是比血液電阻率，L是電壓測量或敏感電極20和22之間的距離，Z0是平均或基準胸部阻抗(根據敏感電極20和22確定的)，△Z是由於血液流入引起的阻抗變化。△Z按照下式計算△Z=ELVET*(dZ/dt)max+Zs-q式中ELVET是有效左心室射血時間，(dZ/dt)max是根據兩個測量電極獲得的阻抗信號時間導數的最大絕對值，Zs-q是計入左-右心室不一致的新的校正因子，它等於S與Q點之間的生物阻抗差(見圖13和14和所附的文字)。
K項考慮了不同病人體格的差異。為了獲得K因子的值，醫生首先利用傳統裝置或者市場上提供的超聲測量裝置測量病人的身高和體重和病人頸部27和胸部36的周長。然後，醫生把測量值輸入到計算機系統中，計算機系統又利用這些值計算胸部的有效截面面積和K因子。胸部的有效截面面積(SCHEST)為SCHEST＝(PCHEST2+(PNECK·PCHEST)+PNECH2)/12π式中PCHEST是病人胸部36的周長，PNECK是病人頸部27的周長。那麼，K因子按照下式計算K=K0-K1(SCHEST/(HK2WK3))]]>這裡，H是病人身高，W是病人體重，K0、K1、K2和K3是與性別和年齡有關，取值範圍為K0∈[1-4]；K1∈[3-16]；K2∈K3∈因此，本發明能夠應用於不同體格的病人，而不損失準確度。
人體血液的電阻率不是常數。它隨不同的人而不同，即使是同一個人在不同的時間也是不同的。血液電阻率對病人接受輸血時起伏特別敏感。結果，準確的生物阻抗心動圖系統必須包括連續改變Kubicek方程式的血液電阻率的裝置。
病人的比血液電阻率在很大程度上取決於病人的血細胞比容。毛細血管血的這兩個值之間的關係為P=13.5+(4.29.H)式中P為比血液電阻率，H為毛細血管血細胞比容。這個關係被V.I.Arinchin等人所採納，「計入血液的電阻將提高胸部四極性血流圖方法的準確度」，J.of Pediatrics(U.S.S.R.)，1987，V.7，pp.59-52。利用任何一種當前使用的方法都能夠測量血細胞比容。血細胞比容或是由醫生輸入到計算機系統中，或是由電子裝置從血細胞比容測量裝置直接送至計算機系統。
本發明採用一種新穎的ECG信號(去除硬體的人為因素後)處理方法，包括下列步驟(i)採樣點的信號近似；(ii)進行特別濾波，突出QRS複合波的位置；(iii)以給定的記錄時間間隔測量峰-峰幅度；(iv)計算幅度閾值；(v)用算出的幅度閾值選取QRS；(vi)對所選事件進行輔助分析，確定檢測點位置。
除非採樣頻率極高，需要上述步驟(i)以提高確定QRS的準確度和可靠性。根據實際情況，這樣的高頻採樣是不必要的(因為會耗費過多的處理時間和存儲器容量)，獲得受限制的功率譜的信號也是不實際的。設想兩種適合本發明使用的近似方法。首先，眾所周知，用在s(n*ΔT)點的取樣完全能夠描述任何有限譜(限定最高諧波為ωm＝2πfm)的信號s(t)，這裡，ΔT＜1/2fm是取樣周期，n是一個整數。這個信號的精確近似由方程式給出 式中 用其它方法，首先計算信號s(t)的傅立葉變換，然後給所有的諧波加上一個小的相移Δ能夠獲得同樣結果，所以Δ/2πf＝τ＝常數，f。
然後，在計算傅立葉逆變換後，獲得從原始取樣點偏移τ的點處s(t)的近似值。後一種方法在計算中更有效。兩種方法允許採用較低的取樣率，這導致存儲器的消耗少，可以根據需要採用這兩種方法來計算原始信號的精確近似。
下一步是對ECG信號進行濾波，突出QRS複合波的位置。圖10示出典型的QRS複合波，信號峰值具有從單次心搏中的峰-峰測得最大幅度。從所需增益-頻率特性(GFC濾波器)計算對稱型有限脈衝響應(FIR)數字濾波器。根據QRS複合波功率譜的分析得出所需GFC濾波器，其通帶在6Hz至22Hz之間，最大值在12.5Hz。根據V.S.Gutnikov在「測量信號的濾波」，Leningrad，Energoatomizdat(USSR)1990，pp.172-181，這裡引作參考，中所述的濾波合成算法，利用離散傅立葉變換，把所需GFC濾波器轉變為有限脈衝特性。這種濾波器讓QRS複合波通過，而抑制ECG信號中呼吸和運動等人為現象，也抑制P波和T波。
下一步是計算峰-峰幅度閾值和選擇有效的QRS複合波。計算機系統通過複合波的前沿(E1)和後沿(E2)幅度測量濾波後ECG信號的每個局部峰，見圖10。對於每個局部峰，E1是從峰的前沿局部極小值到最相近的下一個最大值測量的，E2是從峰的最大值到後沿最小值測量的。圖11示出在10秒時間間隔或周期上由複合波(E1，E2)坐標表示的峰的分布(散射圖)。圖11還示出在圖的右下角中以圓圈突出的QRS複合波。每個峰的特徵可以用其(E1，E2)矢量和幅度Ai來表示，這裡Ai＝((E1i)2+(E2i)2)1/2。
然後，計算機系統搜索Ai和Ai+1之間最大差值的{Ai}分類數組。如果找到第k元的最大值，那麼，按照T＝(Ak+Ak+1)/2計算幅度閾值。因此，如果Aj超過閾值T，那麼，在j點檢測到QRS複合波。按照Ta＝Tak-1+αTk，閾值T適合於ECG數據的每個10秒塊或間隔，這裡，Tak-1是以前數據塊的合適閾值，Tk是當前塊的計算閾值，α是採用的參數，取值在0-1範圍內。
然後，從確定QRS位置起的-50至+200毫秒間隔內對採用上述「閾值」方法識別的每個QRS複合波進行進一步分析。對於識別的每一個QRS複合波，計算機系統確定幅度、峰的序列和峰前沿的導數，以便排列3個檢測點(見圖12)QRS複合波開始(P點)、偏離基準線的最大偏差(Sa點，這與正常ECG中的峰R相一致)以及QRS複合波結束(Sb點)。採用這些檢測點來改善如下所述的對生物阻抗信號的分析。
本發明採用的生物阻抗信號的新穎處理方法包括下列步驟(i)數字式濾波和相位校正；(ii)心搏率估算；
(iii)抑制呼吸波；(iv)確定心臟循環；(v)安排檢測點；(vi)選擇沒有人為幹擾現象的循環。
電子濾波的第一部分涉及讓信號通過一個「恢復」R濾波器，進行增益-相位-頻率(GPF)校正。R濾波器對由用於測量生物阻抗變換的特定電子傳感器而引起的畸變進行補償。眾所周知，生物阻抗傳感器的GPF特性(圖7)在很大程度上會影響生物阻抗曲線的形狀。必須從信號中去除這些影響。R濾波器採用後信號處理方法來校正GPF畸變。這是以這樣的方法進行的，即生物阻抗傳感器加R濾波器的系統具有對生物阻抗信號在給定頻率範圍，如0.3Hz至30Hz範圍內相位漂移為零和增益恆定的GPF特性(見圖8)。因此，可以實現對不同生物阻抗裝置輸出的校正。除了這裡所述的R濾波器和其它濾波器的所需或關鍵濾波器參數和工作特性外，本領域的專業人員能夠方便地作出同樣的構造，對此不作進一步描述。
GPF校正的第一步是將生物阻抗傳感器與電學發生正弦阻抗信號的源相聯繫，然後測量傳感器的輸出。電學發生的正弦阻抗信號相對基準線(如100歐姆至200歐姆)的幅度為0.1歐姆至0.2歐姆。利用由光敏電阻、光發射器(光電二極體)、電源和模擬-數字-模擬(ADA)計算機接口組成的電壓-阻抗轉換器已經產生這一信號。在不透光的外殼內將成對的光敏電阻和光發射器耦合起來，使得光敏電阻根據光發射器的光強度而改變其阻抗。ADA轉換處理包括對19kHz頻率數學模型正弦波的數字-模擬轉換和100Hz頻率、12比特解析度的模擬-數字轉換。通過接口，計算機產生一組頻率範圍在0Hz至75Hz的測試正弦信號並記錄傳感器的響應。電壓-阻抗轉換器的工作特性包括0V至5V輸入信號、-0.1Q至0.1Q的輸出信號，基準線為100Ω至200Ω(如上所述)。然後，根據初始測試信號譜和傳感器產生的響應可以計算傳感器的GPF特性H(f)，以圖形表示或者以ASCII碼或其它存儲器文件而儲存。系統採用算出的傳感器的GPF特性H(f)計算「恢復」R-濾波器。在特定的頻率範圍內，從形式上可以將這種R-濾波器的GPF特性寫成1/H(f)。通過提供對隨機低頻和高頻幹擾抑制的低頻和高頻濾波器(見圖7)，R-濾波器也提供頻率束縛。用R-濾波器的濾波可以在頻段內用傅立葉變換進行。最好能採用高斯窗口與傅立葉變換消除記錄信號的邊界效應G(t)＝exp[-2(at/(2T))2]式中2T是記錄信號的周期，t＜T是時間，「a」是一預定常量，取值最好在2.5-3範圍內。記錄信號的傅立葉圖象與R-濾波器的GPF特性的乘積導致對GPF畸變的抑制以及對信號的額外濾波。也可以採用傅立葉逆變換和除以高斯窗口。在沒有進行傅立葉變換的時域中可以採用同樣的步驟。經過R-濾波後的信號稱為「恢復」信號，採用這一信號進行進一步計算。
這時還應當注意採用類似於上述對生物阻抗信號所採用的方式對ECG連接所識別的GPF特性進行處理，從ECG信號中去除硬體的人為現象。ECG信號和生物阻抗信號二者的GPF校正有助於兩個信號之間時間間隔和事件時間的真實對應。
生物阻抗信號處理的下一步是心搏率(HR)的估算。本發明採用兩種方法來計算HR。第一種方法是如上所述對ECG信號上的R-峰進行檢測，計算R-R間隔。其倒數乘以60即為心搏率。如果由於某種原因不能對ECG信號進行處理以檢測R-峰，那麼，採用第二種方法。在第二種方法中，用離散傅立葉變換計算「恢復」生物阻抗信號的功率譜並將其用於估算病人的心搏率(HR)。呼吸諧波常常是生物阻抗信號功率譜中的最大幅度峰。因此，必須抑制它，以突出HR頻率響應。為此採用特定的變換。首先，將「恢復」信號的功率譜(PS)與A-濾波器的增益頻率特性相乘(見圖5A)。這個濾波器對信號進行微分，進一步抑制低於特定頻率(最好選為1Hz至3Hz範圍)的諧波，因為呼吸波諧波通常低於2Hz，HR諧波高於0.8Hz。純心臟信號的功率譜是由HR、2*HR、3*HR等頻率的重複峰組成的。因此，以下的功率譜自動卷積將強調心搏率的諧波AS1(f)＝PSa(f)·PSa(2f)·Psa(3f)…這裡，AS1(i)是功率譜自動卷積的結果，PSa(i)是先前通過A-濾波器的頻率i的特定頻譜線的功率。在上述乘積中最好只有前三項PSa，因為頻率越高，信噪比越低。計算機系統採用自動卷積在0.6Hz至5Hz範圍內搜索AS1(i)最大值Mas。把與Mas相關的頻率當作是HR的估計值。然後，在另外的濾波(見圖5C)和心動循環識別過程中採用HR的估算值。
為了提高準確度並保證正確識別心動循環，必須要去除生物阻抗信號中由呼吸引起的偏差。通常，呼吸頻率低於心搏率頻率，但是，呼吸波產生的功率譜與心臟循環產生的功率譜的最低諧波相重疊。所以，從綜合功率譜中完全去除呼吸波的功率譜是不可能的(見圖5C)。同呼吸相比，心臟搏動是一種更加穩定的重複過程。因此，我們可以認為他們的功率譜是由幾個窄的峰組成的。主要心動波譜線之間的所有功率譜諧波是這些主要譜線和噪聲功率譜的側面斜率的組合。如果這些內部諧波減少，那麼噪聲基本得到抑制，而心動波僅僅被少許抑制。正如接著將說明的，這些思想形成了濾除呼吸波的算法的基礎。在估算心搏率(HR)後，如上所述，可確定心動波譜的第一和第二諧波。可以把功率譜上最靠近這些譜峰值的局部最小看作是他們界限。除了位於第一峰界限內的這些諧波外，低於第二峰的下限的所有諧波乘以一個小於1的預定值(5C所示意的)。這就導致消除了呼吸波幅度，因為後者的功率譜位於被乘區域內，但是對於心動波只是略有影響。
生物阻抗信號處理的下一步是心臟循環的檢測。本發明也採用兩種方法進行檢測。第一種方法是根據ECG信號中QRS複合波的位置確定心臟循環邊界位置。如果不能對ECG進行處理，那麼採用第二種方法。採用第二種方法時讓上述「恢復」信號通過B型濾波器(圖5B)以突出心臟循環中的前沿。B型濾波器是一種具有正弦形頻率邊界的微分濾波器。B型濾波器的通帶適合於對心臟循環前沿產生主要作用的頻率諧波(以1Hz至6Hz為佳)。通過B型濾波器的信號中局部最大與下一個局部最大之間的區域被看作是循環前沿並用峰-峰隨時間的變化和峰-峰隨幅度的變化來描述。然後，計算機系統根據分析信號通過B型濾波器後產生的功率譜的前五(5)個諧波產生時間-幅度包絡。檢查循環的前沿並標出一些循環前沿以供進一步分析，峰-峰時間變化和峰-峰幅度變化是否位於時間-幅度包絡內。為了提高心臟循環識別的可靠性，計算機系統計算所選區域的峰-峰幅度的平均值和變異。
如果變異對平均值的比小於預定值，以0.3為佳，那麼，將標出的所有前沿傳送至下一階段處理，它涉及檢測點的排列和無缺陷心臟循環的選擇。另一方面，如果變異對平均值的比大於預定值，那麼，必須進行另外的分析。另外的分析包括以下步驟(i)根據它們的峰-峰幅度將接受檢查的區域分成兩組，即高於平均值的區域(「上方組」)和低於平均值的區域(「下方組」)；(ii)計算每一組的平均值M1和M2以及變異或標準偏差V1和V2；(iii)對於每一組將合適的值插入以下不等式中M2+a·V2＜M1-a·V1
這裡「a」是預定值，最好取為1.96，V1和V2分別是上下各組的標準偏差；(iv)如果不等式為真，那麼，取上方中的區域為心臟循環的前沿，在下一步考慮中取消下方中的區域，否則將所有的所選區域送至下一階段處理。
計算機系統識別生物阻抗信號時間微分中的特定檢測點，計算有效的左心室射血時間ELVET，作為確定心搏量(SV)的第一步。
本發明採用僅代表左心室射血時間的術語ELVET，而不採用Kubicek方程式中採用的代表左、右心室組合射血時間的術語VET。眾所周知，生物阻抗信號的時間微分的值正比於左心室射出的峰值主動脈血流。因此，SV的最準確計算需要採用LVET。LVET是根據下列方程式計算的LVET＝ELVET+LVPT式中ELVET是指左心室閥打開的時刻(S-點)與左心室閥開始關閉的時刻(T-點)之間的時間，LVPT是指心臟舒張初期時間(左心室閥關閉所花的時間)。由於在心臟舒張初期血液流動的變化是不明顯的，用血液動力監測裝置檢測不出LVPT。為此，考慮到缺少LVPT測量結果，本發明採用ELVET與(dZ/dt)max(胸部阻抗對時間的一階導數最大絕對值)的乘積。
ELVET的計算需要分析由生物阻抗的時間導數相對時間繪出的Y(x)圖形產生的曲線(見圖9)。計算機系統首先找出阻抗的時間導數Y(x)在給定心臟循環上的總體最大值並將其指定為A點。然後，計算機系統對A點至在時間上對應於EGG信號上Sa點的點進行倒時跟蹤，找出這兩個點之間生物阻抗信號的異常(見圖12)。關注的異常包括；(1)dZ/dt零交叉點；(2)dZ/dt中的局部極小值；(3)生物阻抗的三階導數，d3Z/dt3中的局部極大值。如果在A點與Sa點之間的時間間隔內在生物阻抗信號中沒有發現異常，那麼，該循環被認為是有缺陷的並被排除在進一步考慮範圍之外。如果發現在Sb的右側存在任何異常，那麼，從右側起最靠近Sb點的異常被選作射血開始時間S。否則，從左側起最接近Sb點的異常選作射血開始時間S。ECG信號的利用提高了複雜情況中S識別的可靠性。
為了辨別ELVET的結束時間，即T點，計算機系統首先找出T0點，它取為生物阻抗信號時間微分上A點後的第一或第二局部極小值，分別標為T1或T2(見圖9)。計算機系統分析每個點處的曲線深度(幅度)後在T1與T2之間選擇。如果第二極小值的深度大於第一極小值深度的一預定分數值，那麼選擇T2作為T0。否則選擇T1作為T0。為了提高噪聲信號中T0檢測的穩定性，本發明尋找ECG信號中T-波的後沿或尾部。在ECG信號對時間曲線圖中從ECG信號的局部極大值依次到QRS複合波，最後直至下一個局部極大值，檢測T-波的後沿。如果T1或T2點中的一個點在T-波後沿邊界之外，那麼採用另一個點作為T0，不管其幅度如何。然後，在Y(x)二階導數產生的曲線圖上把T點，即心室射血的有效終點，辨認為T0點前的最近的局部極小值。將ELVET計算為S點與T點之間的時間間隔。
確定ELVET的這一方法已經與超聲ELVET確定法進行相關，相關係數為r＝0.86。Kubicek經典算法給出的相關係數僅僅為r＝0.71。參見圖15，圖中示出經典方法的相關性與新方法的相關性和理想的相關性比較。因此，同Kubicek不同，本發明方法測量的左心室射血時間是與右心室射血時間基本隔離的情況下測量的。
本發明的再一個方面是一種確定信號上T點的方法，這裡dZ/dt中的局部極值不是清楚可識別。已知，在心動循環期間閥門打開和閉合是最快速的血動力過程。因為胸部生物阻抗信號通常反映動脈中的血動力過程，隨著信號斜率的快速變化，能夠檢測動脈閥打開和閉合。這種快速變化與dZ/dt信號的曲率或者生物阻抗信號的第三階導數d3Z/dt3的局部極小值或極大值相關。
理想地，在對應於閥打開和閉合的心動循環期間在d3Z/dt3曲線上只存在兩個局部極大值(峰值)。然而，由於信號中的人為現象和影響生物阻抗信號的胸部中其它過程(例如肺動脈閥打開和閉合、二尖瓣和三尖瓣閥事件等)，通常在d3Z/dt3曲線上存在兩個以上的峰值。
圖16示出確定信號上T點的方法，這裡dZ/dt中的局部極值不是清楚地可識別。還參考圖17，該圖示出ECG信號、生物阻抗信號Z、生物阻抗信號的第一階導數dZ/dt和生物阻抗信號的第三階導數d3Z/dt3中的時間關係。該方法首先計算點A之間d3Z/dt3的局部極大值的總數。點A是在以前步驟期間發現的dZ/dt的絕對最大值。然後採用時間-幅度包絡來去除d3Z/dt3曲線中的小峰值，這是由信號中的人為現象(噪聲)引起的。根據剩餘局部極大值的總數和經驗規則，把剩餘局部極大值中的一個選為估測點T0。基於剩餘局部極大值總數的經驗規則可以例如包括以下規則如果僅存在兩個最大值，T0與第一個最大值相關。
該方法還分析ECG信號以增大T0檢測n噪聲信號的穩定性。該方法搜索ECG信號中T波的後沿或尾沿。T波的尾沿可以在ECG信號曲線中從QRS複合波後的第一個局部極大值一直到ECG信號曲線中下一個局部極大值來檢測。如果估測的T0是在T波尾沿之前，選擇d3Z/dt3曲線中下一個剩餘局部極大值作為T0。另一方面，如果初始估測的T0是在T波尾沿之後，那麼，選擇初始估測的作為T0。把恰好在T0出現之前的d3Z/dt3的局部極小值選擇在射血的有效端或點T。在AV和CO的進一步計算中採用點T。
已經使確定ELVET的這一方法與超聲ELVET確定方法相關，相關係數r＝0.86，與以前揭示的方法相同。這種方法勝於以前揭示的方法的優點在於穩定確定信號上點T，這裡噪聲人為現象(在dZ/dt曲線中表明為局部極大值)可能引起以前的方法在選擇正確點T中有困難。
通常，射血開始點，即S點與生物阻抗信號時間微分(dZ/dt)的零交叉點相一致(見圖13)，但是，對於重病人情況卻不同(見圖14)。對於這種病人，射血開始點常常位於生物阻抗信號第一前沿的「階梯」或「異常」位置處。這種重病病人的「階梯」或「異常」特徵(也稱為「前波」)通常被稱作左、右心室不一致。
對於健康人，ECG上QRS複合波開始位置(Q點)處的阻抗值Zq同S點處的阻抗值Zs幾乎相同。這一阻抗差測量為Zs-q(見圖13)。然而，對於有病的人，Zs-q會較明顯(見圖14)。Zs-q小的地方，ΔZ＝(dZ/dt)max·VET的Kubicek估算較為準確。然而，對於呈現左、右心室不一致的重病病人，Kubicek方程式通常低估了ΔZ。因此，在計算中應當考慮到「前波」的前提。本發明通過在Kubicek的ΔZ估算值中加上S點與Q點之間的阻抗差Zs-q，對有病病人的ΔZ固有的低估進行補償。通過這一補償，能夠更準確地估算ΔZ，使生物阻抗值與熱稀釋心搏出血量值之間的回歸線性化。因此，計算機系統按照下式估算ΔZΔZ＝(dZ/dt)max·ELVET+Zs-q式中Zs-q是S與Q點之間的生物阻抗差。
計算機系統安排所有的檢測點後，計算機系統消除有某些失常的心臟循環。在這一過程中可以採用模糊邏輯和擬合算法。為此採用幾種判別標準。計算機系統首先確認每個循環中上述點(如A點、T點、S點)之間的時間間隔不超過特定界限。此外，它還要驗證心臟循環的開始與結束之間的幅度差不超過預定值。心臟循環的開始與結束之間幅度變化必須不超過該循環上最大幅度的預定百分比。另外，A點的生物阻抗信號幅度時間導數與T點的生物阻抗時間導數之比必須大於預定值，即Y(A)/Y(T)＞c式中Y(A)和Y(T)分別是A點和T點的生物阻抗信號時間導數值，「c」為一預定值。通過這一級別的所有心臟循環被認為是「不是非常不好」。然後，計算機系統檢查「相鄰判別標準」，消除生物阻抗信號中隨機噪聲的影響。對於10秒時間段內的每一對心臟循環計算具有矢量元(A1i、A2i、A3i)的三維「接近」矢量。利用下列方程式確定接近矢量的各個矢量元Ali＝[Y(Ai)-Y(Aj)]/[Y(Ai)+Y(Aj)]，A2i＝(STi-STj)/(STi+STj)，A3i=([Y(Bi)-Y(Ti)]-[Y(Bj)-Y(TJ)])([Y(Bi)-Y(Ti)]-[Y(Bj)-Y(TJ)]),]]>式中Y(x)是給定點x處的生物阻抗的時間微分；A、T和B是每個心臟循環內的檢測點位置(見圖9)；ST是S點與T點之間的時間；i和j是不同的心臟循環。計算機系統對所有的算出的接近矢量進行比較，去除其中接近矢量幅度超過特定閾值的這些心臟循環。利用兩個閾值分析進行比較。如果有兩個心臟循環的接近矢量幅度小於第一預定閾值L1，那麼，相似性被認為是「好的」。如果相似性未被認為是「好的」(相似性超過L1)，但是仍然小於第二預定閾值L2，那麼，它被認為是「可以接受的」。如果對於10秒的數據塊，相似性未被認為是「可以接受的」，那麼，計算機系統將測試心臟循環與以前的多至50個「不是很不好」的循環進行比較。如果仍然沒有循環類似於正在考慮的循環，那麼，把正在考慮的循環看作是噪聲並被除去。如果「好的」心臟循環的數量足夠大，那麼，也可以從最終計算中去除所有的「可以接受的」心臟循環。這種方法提高了在最高噪聲水平下計算的穩定性，因為在最終計算值中僅採用「好的」心臟循環。
完成生物阻抗信號處理後，計算機系統結合整個數學塊的平均值和變異值進行血液動力參數的最終計算。除了採用經過處理的生物阻抗信號代替未經處理的生物阻抗信號外，利用上述各種方法重新計算心搏率(HR)和心搏量(SV)。心搏出血量(CO)是按照HR與SV的乘積計算的，即CO＝SV·HR圖6A給出了本發明一般方法的輪廓。另外，圖6B示出了本發明信號處理的流程圖。
呼吸圖形提取方法呼吸分析對診斷是十分重要的，尤其是提高心搏出血量(CO)確定的準確度。眾所周知，心博率(HR)和心搏量(SV)隨病人呼吸同步地變化。由於以下三個原因這必須要考慮1)CO值必須在呼吸循環的時間周期上求平均。(例如，TD必須在不同呼吸階段中隨機地開始。)這消除了由於自然SV變異造成的偶然測量誤差；2)呼吸率和幅度對醫生是重要的測量值；3)SV變異可能是由於心臟未充盈靜脈回流引起的，所以在呼吸期間胸腔內壓力的小變異強烈影響著SV。這就是為什麼SV變異對醫生而言是十分重要的，可以用作輔助診斷參數。
生物阻抗信號通常由兩個主要分量構成低頻「呼吸信號」(0.1-0.5Hz)和高頻「心動信號」(0.5-3.5Hz)。通常把呼吸波看作是不想要的人為現象，但是對於呼吸率、幅度和呼吸相位估測，有可能使用它們。此外，在循環和呼吸系統的聯合功能上，有可能研究循環和呼吸系統而不使附加硬體。所以，分離呼吸信號和心臟信號是重要的。
有幾種方法可以從生物阻抗信號中提取呼吸波。其中一種方法是頻譜分析。ECG信號給出有關心博率的信息，所以，識別並清除心動波頻譜峰是有可能的。這種方法具有多個主要限制1)呼吸和心動信號的頻譜峰強烈地重疊，所以，在有些情況下是不可能識別頻譜峰的；2)心博率和呼吸率明顯不穩定，使所有頻譜峰模糊不清並使識別變複雜；3)為了精確頻譜評價，相對低(小於1Hz)的呼吸率需要長時間採樣，這引起信號處理中的時間滯後；
4)傅立葉變換以固定尺寸數據塊(在我們的情況中為10秒)工作，所以，產生的呼吸和「純」心臟生物阻抗信號在數據塊連接處斷開。
必須強調，這些限制對於臨危病人和進行體育活動的病人是基本的。
該方法的簡要描述提出了一種「呼吸波」提取的新技術。這種方法基於在血流圖上一組特徵點上構造三次平滑樣條。三次樣條是由以下原因選擇的1)相鄰三次樣條曲線的簡單平滑連接(即，產生的曲線具有連續的二階導數)；2)可以為每個點分布設定權重係數；3)如果逼近水平固定，那麼，平滑三次樣條保證總曲率的最小值；4)三次多項式值及其導數的快速計算。
三次樣條需要一組適合於其的參考點。不必採用整個生物阻抗曲線，因為心動循環的不同相位具有不同的噪聲水平。對應於ECG信號中Q點的時刻可以被取為初次參考點(見圖18)。圖18示出根據本發明的呼吸圖形提取方法。在圖18中，ECG信號示於圖的底部曲線中，具有初次參考點(即直立直線)和呼吸圖形(即疊加在其上的較平滑的線)的原始生物阻抗信號示於中間曲線中，去除呼吸圖形的生物阻抗信號示於頂部曲線中。圖18的所有三條曲線以同一條時間軸示出。
揭示了呼吸圖形提取的兩種方法(「單點」和「多點」)。單點方法僅採用初次參考點。而多點方法增加一組「預測」點。在兩種方法中，將下一個計算出的樣條與前一個樣條平滑連接，所以，產生的信號保持連續。
單點方法在單點方法中，僅考慮在初次參考點上的血流圖值而計算樣條曲線(圖18)。產生的樣條曲線靠近根據其加權係數的參考點而通過。某個點的權重越大，樣條曲線越靠近它。
這種技術具有不需要有關血流循環形狀的信息和心臟脈動不在產生的呼吸曲線上的明顯優點。已經用實驗方法對單點方法進行測試，以找出最有效的權重係數。測試表明，由於缺少每個呼吸循環的參考點，如果心博率/呼吸率之比小於3，產生的呼吸曲線不是令人滿意的，見圖19。然而，對於較高的心博率/呼吸率之比，單點方法工作很好。
圖19針對心博率/呼吸率之比小於3的病人示出了本發明的單點算法。在圖19中，右上方曲線「平均」心動循環(實線)及其變異(虛線)。在圖19中，左上方曲線示出「平均」心動循環對時間的變異。下方的三條曲線與圖18中所示的相同。
多點方法在多點方法中，假設純心動信號(沒有呼吸波)具有相對穩定的形狀。多點方法分析以前的信號並對下一信號作出血流循環形狀的病狀預斷。病狀預斷是通過對一組組以前血流循環的加權平均作出的，從而使近期循環的權重大於過去的循環。在平均之前，排除明顯「不好」血流循環。這種不好的血流循環可能太短或者太長，或者如果存在在這一循環期間偏離比例的模擬-數字轉換。此外，病狀預斷的變異是在每個時刻計算的，見圖20。採用這種病狀預斷來計算預測的呼吸曲線。另外，採用各個變異來設定每個預測點的權重係數。一個給定點的變異越大，其權重係數越小，見圖20。
實際上，如果存在「純」血流圖(即沒有呼吸的)，病狀預斷變為可以提供。一旦病狀預斷構成，多點方法完成。人們能夠採用單點方法作為「純」血流圖的初始評價。
從呼吸描記圖獲得的呼吸信號和用同時記錄生物阻抗曲線進行的測試已經表明實際與計算呼吸圖形之間的良好一致性。
圖20示出五條曲線a-e，與利用來自與圖19所示相同的病人的原始數據的多點方法相關。在圖20a)中，右側曲線示出「平均」心動循環(實線)及其變異(虛線)。在圖20a)中，左側曲線示出「平均」心動循環對時間的變異。在圖20b)中，示出去除了呼吸圖形的生物阻抗信號，在圖20c)中，示出具有預測(病狀預斷)呼吸圖形點(虛線)的生物阻抗信號。在圖20d)中示出ECG信號。在圖20e)中示出根據本發明方法的具有多點呼吸圖形的原始生物阻抗信號。
實驗測試表明1)血流圖信號中的尖峰已經降低了對最終曲線的影響(與頻譜技術相比)；2)「呼吸曲線」接近於目視最佳曲線；
3)血流圖波形更穩定。
應當強調一下，多點方法便於以在線模式(近實時)構成呼吸圖形，時間延遲最高達2-3個心動循環周期。相比而言，頻譜技術需要至少10秒延遲。
利用本發明的方法相關係數沒有增大，然而，對於有心律不齊的病人，算出的呼吸圖形比頻譜技術明顯要好。上述方法可以用於從胸部生物阻抗信號提取呼吸圖形，沒有心博率/呼吸率之比為3的限制、計算呼吸率、限定吸氣和出氣階段以及研究呼吸-心動同步功能性(例如，竇性再呼吸心律不齊)。這種方法的使用可以允許非損傷性研究相對於呼吸的心搏量結構，不用輔助硬體。
多點方法可以與單點方法相結合，作為按照本發明的另一個方法。如果平均病狀預斷偏差大於特定閾值，那麼採用單點方法(血流循環形狀不穩定，所以病狀預斷不準確)否則採用多點方法。相信這種組合技術是最有前景的。
分析和目視各CO穩定性特性的方法病人狀態穩定性的判別標準和血液動力參數估測的精確與心臟的無秩序特性直接聯繫。眾所周知，健康心臟的心搏量(SV)對於相繼的搏動是不相同的。患病心臟有時以準規律方式工作，這可以易於識別。例如在圖21中，心動循環形狀每3個循環周期重複一次，見箭頭。
在我們的臨床經驗中有這樣一位病人，他具有心博出血量(CO)≈3每分升(l/min)和6l/min的兩個共存值，見圖22。在這種情況下的熱稀釋測量給出粗略結果，它們依賴於射血的時刻而並不反映CO的實際值。此外，在這種情況中，任何CO測量方法的精確性是有限的，所以，兩種不同方法之間的比較是不正確的。生物阻抗方法的優點是血液動力穩定性估測的可能性，對於熱稀釋方法是不可能的。
實驗結果已經表明，CO值的分布直方圖能夠給醫生提供十分重要的信息，這種信息以前是不能提供的。此外，實驗表明，平均CO及其變異的估測與分布直方圖能夠增大系統在複雜情況中的準確度，見圖22。
實驗結果表明，當CO值的分布(每個值用單個搏動計算)是高斯形時，生物阻抗與熱稀釋之間具有良好的相關性。在患有嚴重心臟病的情況中，心臟狀態是不穩定的，CO分布變為非對稱的，或者具有兩個或多個能夠被描述為不同類型射血的峰。在這種情況中，不僅要看CO平均值，而且要看CO值的範圍或者整個分布，這是十分重要的。發明人知道現有系統不能以在線模式給醫生提供這一信息。
CO穩定性估測的方法圖23示出一直方圖，反映在給定時間窗口(例如，最後20秒)期間瞬時CO值的分布(為每次心臟博動計算的)。水平軸代表CO值，垂直軸代表具有這種CO的心動循環的數目。CO變異依賴於在心動循環上的CO平均值，所以，對於具有較大CO值的較大直方圖箱(例如，絕對箱值的5-10％)是有價值的。將直方圖顯示在計算機屏上，醫生不僅能夠看到CO的平均值，而且能夠看到其變化能力，這可以是附加診斷參數，代表心臟的規律過程和穩定性。
CO穩定性估測的方法包括以下步驟1)計算CO分布直方圖，見圖23。
2)用直方圖計算以下值，見圖23＝COmax-最大直方圖箱的值；＝CO中間值-中間值；＝CO1/4-第一四分點值；＝CO3/4-第三四分點值；CO中間值、CO1/4、CO3/4值是用常用算法計算的，假設CO值的均等機率P(CO|CO＜CO1/4)＝P(CO|CO∈[CO1/4CO中間值])＝P(CO|CO∈[CO中間值；CO3/4])＝P(CO|CO＞CO3/4)3)值「COh」「CO+」和「CO-」計算為如果COmax∈[CO1/4CO3/4]，那麼「COh」＝COmax，否則「COh」＝CO中間值；「CO+」＝CO3/4-「COh」；「CO-」＝「COh」-CO1/4；4)可以被醫生使用的血液動力穩定性的判別標準包括-病人狀態是穩定的，當a)直方圖是對稱的，僅有一個最大值；b)「CO+」和「CO-」值接近(±0.1l/min)；c)變化在時間上是不明顯的。
-病人狀態變化a)直方圖是不對稱的，具有一個最大值，它在時間上「流動」；
b)「CO+」和「CO-」值明顯不同(＞±0.1l/min)。
-不穩定狀態a)在直方圖上存在兩個或多個最大值；b)「CO+」和「CO-」值各大於0.8l/min。
雖然採用較佳實施例對本發明作了描述，但是，本領域的專業人員將會看到並明白本發明不限於此。只要不偏離後文權利要求書中限定的本發明範圍，可以對所公開實施例作出許多增加、刪除和改進。
權利要求
1.一種根據檢測到的胸部生物阻抗信號和心電圖確定受驗者心搏率、心搏量和心搏出血量的裝置，其特徵在於所述裝置包括檢測所述胸部生物阻抗信號和所述心電圖的電極陣列；以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形的計算機系統。
2.如權利要求1所述的裝置，其特徵在於進一步包括置於受驗者頭部的一個上部作用電極；置於受驗者左下肢的一個下部作用電極；置於受驗者頸部的一對上部檢測電極；以及置於受驗者軀幹的一對下部檢測電極。
3.如權利要求2所述的裝置，其特徵在於放置幾何位置進一步包括置於受驗者前額的一個上部作用電極；置於受驗者左膝一般部位的一個下部作用電極；置於受驗者頸部的一對上部檢測電極；以及橫向置於受驗者胸部相對兩側的一對下部檢測電極。
4.如權利要求3所述的裝置，其特徵在於所述上部作用電極包括取向為所述受驗者前額垂直和水平中心線的點狀電極。
5.如權利要求3所述的裝置，其特徵在於所述下部作用電極包括點狀電極，其放置位置滿足L＜5R關係，這裡L是所述上部作用電極與所述下部作用電極之間的垂直距離，R是所述受驗者胸部的半徑。
6.如權利要求3所述的裝置，其特徵在於所述上部檢測電極包括一對點狀電極，沿所述受驗者頸部基底上方約4釐米水平線對稱地置於所述受驗者頸部相對兩側。
7.如權利要求3所述的裝置，其特徵在於所述下部檢測電極進一步包括一對電極組件，每個組件提供約12cm2至約30cm2的接觸表面面積，大約位於所述受驗者胸部劍突線相對兩側。
8.如權利要求7所述的裝置，其特徵在於每個組件進一步包括四個點狀電極，這裡，每個點狀電極包括約4cm2接觸表面面積，每個所述點狀電極的中心位於邊長測量為5cm的正方形的四角，所述組件的所有4個點狀電極是相互電連接的。
9.如權利要求8所述的裝置，其特徵在於每個組件的上部點狀電極位於受驗者劍突線上。
10.一種對生物阻抗信號和心電圖進行處理，用於導出心搏率、心搏量和心搏出血量的方法，其特徵在於所述方法包括登錄測量生物阻抗的輸入模擬裝置的增益-相位-頻率(GPF)特性；登錄測量心電圖的輸入模擬裝置的增益-相位-頻率(GPF)特性；採用所述生物阻抗輸入模擬裝置在給定的時間周期上測量生物阻抗與時間的函數關係並產生生物阻抗信號；用所述心電圖輸入模擬裝置在所述的給定時間周期上測量心電圖與時間的函數關係並產生心電圖(ECG)信號；根據以前登錄的GPF特性校正生物阻抗信號的畸變；根據以前登錄的GPF特性校正心電圖信號的畸變；確定與給定時間周期內所述心電圖信號的每次心臟循環有關的有效QRS複合波；確定所述有效QRS複合波上檢測點的位置；對所述ECG信號和所述經過校正的生物阻抗信號中的一個信號進行處理，估算心搏率；求經校正生物阻抗信號的時間導數；確定給定時間周期內生物阻抗時間導數的每個所述心臟循環的檢測點；利用所述生物阻抗時間導數的檢測點與相應QRS檢測點的關係確定有效左心室射血時間(ELVET)；利用所述生物阻抗時間導數的檢測點與相應QRS檢測點的關係確定新的校正因子Zs-q；計算心搏量與所述ELVET、生物阻抗的最大時間導數(dZ/dt)max、比血液電阻率(P)、生物阻抗模擬輸入裝置兩個生物阻抗電壓作用電極之間的距離(L)、基準生物阻抗(Z0)、所述校正因子Zs-q和新的比例因子(K)間的函數關係；以及通過將所述心搏量乘以所述心搏率計算心搏出血量；和計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
11.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的登錄所述生物阻抗輸入模擬裝置的增益-相位-頻率(GPF)特性包括在利用所述裝置進行檢測前確定在所述生物阻抗檢測中採用的傳感器的相位-頻率特性和增益-頻率特性。
12.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的對測得的生物阻抗信號進行校正包括對測得的所述生物阻抗進行數字濾波和相位校正，去除所述傳感器輸出中的畸變。
13.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的登錄所述心電圖輸入模擬裝置的增益-相位-頻率(GPF)特性包括在利用所述裝置進行檢測前確定在所述心電圖檢測中採用的傳感器的相位-頻率特性和增益-頻率特性。
14.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的對測得的心電圖信號進行校正包括對測得的所述心電圖進行數字濾波和相位校正，去除所述傳感器輸出中的畸變。
15.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的估算心搏率包括利用生物阻抗信號的功率譜和所述功率譜的自動卷積函數。
16.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的估算心搏率包括對心電圖信號進行處理。
17.如權利要求12所述的方法，其特徵在於所述的對測得的生物阻抗信號進行校正進一步包括抑制呼吸波，去除不希望有的功率譜成分，產生恢復形狀的生物阻抗信號。
18.如權利要求10所述的方法，其特徵在於所述的確定有效QRS複合波包括確定在(從前峰幅度(E1)到後峰幅度(E2))時間周期中在心電圖上測得的所有峰值的分布，計算(E1，E2)幅度包絡以及除去包絡外的所有峰值。
19.如權利要求11所述的方法，其特徵在於所述的確定傳感器的相位-頻率特性和增益-頻率特性包括產生具有約0.2Ω峰-峰阻抗和約100Ω至200Ω的基準阻抗的高精度正弦阻抗信號；將所述正弦阻抗信號接至所述傳感器；測量所述傳感器的輸出；在預定頻率範圍內計算所述傳感器的增益-相位-頻率特性H(f)。
20.如權利要求19所述的方法，其特徵在於進一步包括利用包括光電阻、光發射器、電源和模擬-數字-模擬計算機接口的電壓-阻抗轉換器產生所述高精度正弦阻抗信號。
21.如權利要求20所述的方法，其特徵在於進一步包括通過所述接口產生一組具有預定幅度和頻率範圍的測試信號；確定所述傳感器的輸出信號；以及分析所述輸出信號，確定所述相位-頻率特性和所述增益-頻率特性。
22.如權利要求19所述的方法，其特徵在於進一步包括通過把所述傳感器的真實工作特性轉換成預定特性，採用後信號處理校正線性增益-相位-頻率畸變，這裡，在預定頻率範圍內相位漂移為零，增益假設為常數。
23.一種心搏率估算的方法，其特徵在於所述方法包括計算生物阻抗信號的功率譜；將所述功率譜乘以所選幅度-頻率函數，對信號求導和抑制呼吸諧波；根據下列公式對產生的功率譜進行自動卷積AS1(f)＝PSa(f)·PSa(2f)·Psa(3f)…；確定預定頻率範圍內的自動卷積的最大幅度值，作為心搏率的估算值；以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
24.一種確定心臟循環的方法，其特徵在於所述方法包括對生物阻抗信號進行濾波，強調心臟循環的前沿；在所述濾波後，通過分析所述生物阻抗信號功率譜的前五個諧波，計算所述心臟循環的時間-幅度包絡；通過與算出的所述時間-幅度包絡比較，選擇所述心臟循環的前沿；去除錯檢的前沿；以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
25.一種從經過校正的生物阻抗中消除人為幹擾的心臟循環、選擇有效心臟循環的方法，其特徵在於所述方法包括參考各個心臟循環中的檢測點，檢測時間與幅度關係；比較所述各個心臟循環之間的所述時間與幅度關係；根據多個比較判別標準對所選的存在人為現象的心臟循環作進一步審查；以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
26.如權利要求25所述的方法，其特徵在於進一步包括為每個所選心臟循環構造一個多維矢量；將所述多維矢量與其它心臟循環的多維矢量進行比較；以及當與最後50個有效心臟循環和其它候選心臟循環進行比較時去除沒有相鄰矢量的矢量的心臟循環。
27.一種根據測得的生物阻抗信號和測得的心電圖信號導出有效的左心室射血時間的方法，包括對測得的所述生物阻抗信號進行濾波和對呼吸波進行抑制，其特徵在於所述方法包括對測得的生物阻抗信號濾波並抑制其中的呼叫波；對測得的所述心電圖信號進行濾波；檢測有效心臟循環；計算所述生物阻抗信號Y(x)的時間導數；確定時間導數(dZ/dt)max的最大值；確定有效的射血開始時間(S-點)；確定有效的射血結束時間(T-點)；計算有效的左心室射血時間(ELVET)，作為有效射血開始時間與結束時間之間的時間變化；以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
28.如權利要求27所述的方法，其特徵在於確定有效射血開始時間包括確定生物阻抗時間導數的給定有效心臟循環的總體極大值並將所述極大值指定為A點；反向跟蹤從心電圖上相應的A點到Sa點的時間；尋找A與Sa點之間生物阻抗信號的異常；如果不存在所述的異常，那麼，心臟循環作為噪聲而被排除；如果存在任何所述的異常，那麼，從右側起最靠近Sb點的點選作血開始時間S；否則，從左側起最接近Sb點的異常選作射血開始時間S。
29.如權利要求28所述的方法，其特徵在於確定有效射血結束時間包括確定A點之後生物阻抗信號時間導數的第一(T1)和第二(T2)局部極小值；分析第一(T1)和第二(T2)局部極小值各點上信號曲線的深度；如果第二(T2)極小值的深度大於第一(T1)極小值深度的某一預定分數值，那麼選擇第二(T2)極小值作為T0；否則選擇T1作為T0；在Y(x)二次導數產生的曲線圖上將T點認為是T0點前的最接近的局部極小值。
30.如權利要求29所述的方法，其特徵在於進一步包括在識別T1和T2後和識別T點前，不管T1和T2的相對幅度；檢測心電圖信號中T波的後沿；確定T1或T2是否超出T波的後沿的界限；如果是，那麼選擇T1或T2中沒有超出邊界的一個作為T0。
31.如權利要求28所述的方法，其特徵在於從dZ/dt零交叉點(Q-點)、dZ/dt局部極小值和生物阻抗信號的三次時間導數d3Z/dt3的局部極大值中選擇異常。
32.一種確定病人心搏量的方法，其特徵在於所述方法包括確定血液電阻率P；測量施加在所述病人身體上的兩個生物阻抗電極之間的距離L；確定基準胸部阻抗Z0；確定ELVET；確定ΔZ，由於血液流入造成的阻抗變化；根據下列方程式計算心搏量SVSV＝K·P·(L/Z0)2·ΔZ式中K是與病人身體有關的新比例因子，以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
33.如權利要求32所述的方法，其特徵在於進一步包括按照下式計算KK＝K0-K1·(SCHEST/(HK2·WK3))式中SCHEST＝(PCHEST2+(PNECK·PCHEST)+PNECH2)/12π。
34.如權利要求33所述的方法，其特徵在於K0、K1、K2、K3與性別和年齡有關，取值範圍為K0∈[1-4]；K1∈[3-16]；K2∈
；K3∈
。
35.如權利要求32所述的方法，其特徵在於，確定ΔZ包括定出ECG信號的QRS複合波的開始位置並將其標示為Q點；確定S點的阻抗，Zs；確定Q點的阻抗，Zq；計算S與Q點之間的阻抗差，Zs-q；根據下式估算ΔZΔZ＝(dZ/dt)max·ELVET+Zs-q。
36.一種生物阻抗信號的呼吸波抑制的方法，其特徵在於所述方法包括計算所述信號的傅立葉變換；定出在所述信號的計算出頻譜中心臟循環的第一和第二頻率諧波的位置；估算每個諧波的寬度；抑制低於第二諧波下限的頻率諧波，除非諧波位於第一頻率諧波的界限內；計算所述信號的傅立葉逆變換；以及計算射血結束、CO穩定性和呼吸圖形。
全文摘要
一種根據胸部生物阻抗信號和心電圖確定心搏率、心搏量和心搏出血量的方法和裝置。採用一種獨特的生物阻抗電極排列,通過測量或檢測電極識別畸變,利用正弦測試信號對生物阻抗信號作增益－相位－頻率畸變校正,在實際測量期間作同樣的校正。採用生物阻抗信號的時間導數,計算功率譜,採用新穎的自動卷積方法突出心搏率諧波。去除呼吸波和其它不表示病人心臟循環的信號。根據生物阻抗信號導出左心室射血時間。採用改進的Kubicek方程式導出心搏量,因而導出心搏出血量。還揭示確定射血結束、呼吸圖形提取和CO穩定性分析的方法。
文檔編號G06F19/00GK1370503SQ0110472
公開日2002年9月25日 申請日期2001年2月20日 優先權日2001年2月20日
發明者S·I·肖金, V·G·祖邊科, K·R·別利亞夫, A·A·莫羅佐夫, W·H·揚 申請人:流圖私人有限公司