用于评估心肌状况的数据处理设备的制作方法

本发明涉及一种数据处理设备，其用于处理来自人或动物的心脏的心肌的电信号的T波或ST段信息，以用于至少部分心肌或整个心肌的状况的评估。此外，提供了一种用于评估个体的人或动物的心脏的至少一部分心肌的状况的评估设备。另外，提供了一种用于提供如下数据的方法，所述数据用于人或动物的心脏的至少一部分心肌的状况的评估，其中，所述方法包括处理来自至少一部分心肌的电信号的T波或ST段信息；并且提供了一种用于诊断心脏的状况或疾病的诊断方法。

背景技术：

普遍所知的是，心肌梗塞可能是缺血性心脏病的终末期，其表明心肌中的血流区域性减少。这可能是心外膜管状动脉的动脉硬化疾病的结果，其可能导致微血管功能障碍的和血管痉挛的狭窄症。通过这种方式，心肌的关注被区域性地损害，这导致该区域的供应不足。为了诊断缺血性心脏病，使用了若干方法，包括既往病史回想、生物化学试验、超声心动图术、被认为是黄金标准的有创冠状血管造影术、冠状动脉计算机断层扫描血管造影术、磁共振成像血管造影术和心电图术。

急诊科临床医师具有在识别哪些患者入院而哪些患者出院方面的困难任务。在由于胸痛而出现在急诊科的患者当中，有百分之55至85对于他们的症状不具有心因性。在因胸痛而入院的那些患者当中，超过百分之60不具有急性冠状动脉症状。在美国仅因胸痛而造成的不必要的入院每年花费数十亿美元。

在对超过15,000急诊科胸痛患者的研究中，发现百分之48的胸痛的最终急诊科诊断没有另外被指明。如此大百分比的这些患者不能被作出确诊是不利的，他们中的一些或许有过急性冠状动脉综合症。漏诊与倍增的死亡风险相关联。该几率从患者角度以及医疗保健角度来说都是不可接受的。

在美国，大约580万患者由于胸痛和相关症状而造访急诊科(ED)，大约440万是仅由于胸痛。造访急诊科的美国胸痛患者中多达百分之79的是低风险的。在出院时，估计多达百分之85的胸痛患者没有心脏病诊断，而百分之2至8的患者被漏诊。

在典型情况中，首发症状为心绞痛的患者由急诊医生进行入院治疗或者治疗。在第一步，实行普通的心电图术。在一些情况中，在该阶段可以通过ST段的抬高来诊断出缺血性心脏病。但大部分患者尽管罹患缺血性心脏病(如之后可能证实)也并未表现出该症状。对于这些患者，有可能对由于缺血性心脏病而抬高的肌钙蛋白水平或其他生化指标水平实行实验室诊断。这仅能够在从开始心绞痛起的数个小时之后进行，这对于许多患者而言太晚。并且，除了心电图术和既往病史回想以外的其他已知方法需要用于准备的时间而不能立即实行。这是当前最新技术水平的重大缺点。

还知道的是，还存在罹患了心肌梗塞却甚至没有任何缺血性心脏病症状的患者，并且心肌梗塞可能具有正常的冠状动脉或者没有显著的狭窄症(综合症X)。因此，缺血性心脏病无法通过血管造影术或心电图术来诊断。因此，存在根本不能诊断出缺血性心脏病的情况，并且这可能导致不具有可根据当前最新技术水平提前检测出的症状的心肌梗塞。这可能是心源性猝死的原因。缺乏诊断方法也是当前使用的诊断方法的严重缺陷。

此外，根据当前最新技术水平，难以估计缺血性心脏病的严重程度，并且不可能通过立即可用的方法来得到。

在当前最新技术水平下，已知的是T波交替的测量。通过该方法，可以以一定概率来预测室性心律不齐和心源性猝死。T波交替还被证明对于确定植入式心脏除颤器的植入是有用的。在心电图测量中，每两次搏动发生T波的形貌交替，使得在每两次搏动发生T波的类似形状。通过T波交替测量，第一和第二T波的幅度差异被确定为结果。这可以以数微伏的精度发生。为了提高精度，可以使用谱方法(Cohen和Smith，M.I.T)和修改的移动平均法(Nearing和Verrier，哈佛医学院)。

Alekseyev,Michael；Alekseyev Aleksandr；Dowzhikov,Andrew and Labin,Sergei:“Digital Analytic Cardiography(DACG),a New Method for Quantitiative Trophism Assessment of the Myorcardium”,International Journal of Cardiovascular Research,2014,3:6的固定栏目常设研究论文(Anartical)公开了用于改进缺血性心脏病的诊断法的量化标准G、L和S的临床测量。涉及该论文的对待心电图术数据及从其导出的数据的测量、处理和解释的部分通过引用应当被包括在本专利申请中。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种用于数据处理以便评估心肌或其一部分的状况或疾病的设备和方法。应当通过数据处理设备和/或数据处理方法来提供作为评估基础的评估数据。

本发明的主题是一种用于产生用于对心肌或部分心肌的状况进行评估的评估数据的数据处理设备。该设备处理至少两个T波或ST段的T波信息或ST段信息，它们通常被称为心电图的PQRST复合的一部分。

T波信息以及ST段信息包括可从波形的相应部分导出的所有信息。具体地，时间段和/或幅度是相关的。

已经发现，在T波和ST段中存在相同的信息。通常可以以相同方式从T波和ST段的所测量的原始信息中提取相关信息。具体地，在ST段的时间段的时间偏差中和在T波的时间段的时间偏差中存在相同信息。具体地，在T波的幅度的时间偏差中和在ST段的幅度水平的时间偏差中也存在相同信息。在下文中，如果仅提及从T波信息导出的T波、T波信息和T波值，则申请人声明，除明确指出的不同事物之外，也应当意指和包括当分别提及T波信息或T波值时的ST段、ST段信息和ST段值。

已经发现，在T波的若干参数的时间偏差与传递T波(其可能与心肌或部分心肌的状况相关)的心肌的状况之间存在相关性。心肌或部分心肌或心脏的“状况”在本上下文中相应地意指某一种或多种新陈代谢的存在或某一种或多种新陈代谢的活动的级别。“状况”还意指提供心肌T波的心肌或部分心肌的某种病理或非病理状态。心肌的状态(并因此，心脏的状态)被认为是新陈代谢的结果。作为来自临床研究的结果，看起来很清楚的是，心肌新陈代谢与缺血性心脏病密切相关。因此，可以检测新陈代谢及其结果二者，即不同的心脏病。对应的临床研究的结果已经由上文提及的Michael Alekseyev、Aleksandr Alekseyev、Andrew Dowzhikov和Sergei Labin所公开。

发明人已经发现，缺血性心脏病不仅依赖于供给心肌的血量(其能够例如由于狭窄症而被减少)，而且以更大相关性依赖于尤其作为供血结果的心肌新陈代谢的状态。已知的是T波代表了心肌的极化恢复的过程。根据该状况，恢复的规律性是不同的，使得偏差值代表了极化恢复的过程的状况。并且，由ST段代表的去极化心室的状态以非常类似于由T波代表的极化恢复过程的方式而受到缺血性心脏病的影响。

根据本发明的设备分别根据来自人或动物的心脏的至少两个T波或ST段的信息来导出至少一个T波偏差值或者至少一个ST段偏差信息，所述T波或ST段已经发生并且优选地在不同时间被测量。T波或ST段还可以从相同心脏搏动但是从不同的位置而被导出。优选地，这通过来自个体的人或动物的测量数据优选地在定义的时间段期间或者从定义的心跳次数而进行。

评估数据基于T波或ST段的至少两个参数之间的差异。所述差异与心肌状况和缺血性心脏病具有良好相关性。

“个体的人或动物”在本上下文中意指一个单独的人或动物。“偏差”在本上下文中意指T波的各单独测量结果之间的T波或ST段变化的至少部分信息。在本专利申请中，大部分信息，例如T波或ST段的或者它的所定义的部分的时间段、T波或它的所定义的部分的最大幅度或者ST段的幅度水平、或者由T波或ST段或它的所定义的部分包围的面积、或者与T波或ST段匹配或近似数学函数的函数参数，被称为“参数”。在从属权利要求中定义了不同的参数。“差异”在本上下文中不一定意指数学差异，但数学差异当然可能被用于来自参数的T波偏差值的推导。替代地，可以使用参数的比较来对T波偏差值或ST段偏差值分派特定比较结果，或者可能使用用于导出偏差的查找表或其他已知方法。如果各单独心跳的超过两个参数被用于一个或多个T波偏差值或ST段偏差值的推导，则还可以使用统计方法。通过使用统计学中已知的标准差计算算法或者从数学或统计学已知的等效偏差计算方法(例如方差的计算)，偏差可以被计算为例如统计标准差。此外，可以计算相对于时间的离散微分，以得到在各单独心跳的各单独参数之间的变化中存在的信息。例如，均值或经常出现的值或最小值与最大值之间的差异或微分的其他代表值可以被分别取作T波偏差或ST段偏差值。

心电图术的功能可以被整合在该设备中。该设备还可以独立于心电图术，并且可以从被供给到该设备的T波信息中得到T波偏差值。

优选地，以数字结果来测量T波信息和/或ST段信息。测量不一定是数据处理装置的一部分。针对数据处理装置的输入数据还可以由分离的测量单元供给或者从数据存储器取得。

优选地，所述设备提供用于状况评估的T波偏差值和/或ST段偏差值。该提供例如可以是对用户、对自动化评估设备、或者对以后可从其取得的存储器。

在数据处理设备的实施例中，用于得到参数的T波信息具有在时间上小于5ms、或285μs、优选小于100μs并且更优选地小于50μs以及在幅度上小于50mV或16μV、优选地小于1μV并且更优选地小于1nV的分辨率。分辨率值意指有效分辨率值，其还可能通过使用较差的真实分辨率和更多数据来实现，其相关信息可以通过数学或统计学方法来取得。

通过所提出的50mV的数据处理设备的输入数据的幅度分辨率和5ms时间分辨率，可以得到一些有用结果。通过16μV或更好的幅度分辨率和/或285μs或更好的时间分辨率，可以以更好的质量检测与心肌状况相关的偏差。分辨率越好，则评估数据结果越精确。通过1μV或更好的幅度分辨率，可以实现良好结果。通过1nV或更好的分辨率，可以实现非常好的结果。而且，通过100μs或更好的时间分辨率，可以实现良好结果，并且通过50μs或更好的时间分辨率，可以实现非常好的结果。然而，用于获得T波参数的信息的部分具有足够的分辨率可能就足矣。在模拟数字转换器被用于数字化输入数据的情况下，其可以具有至少针对相关T波信息实现上述绝对分辨率的相对分辨率。可以使用放大器来调节模拟数字转换器的测量范围和绝对分辨率。本领域技术人员可以从测量范围和绝对分辨率容易地计算用于测量的模拟数字转换器的相对分辨率和位的数量(位宽)。T波的幅度优选地适应测量范围。至少，T波的相关部分适应测量范围。对于本发明的一个示例实施例，QRS复合不一定必须完全适应测量范围。

在心肌中存在不同的新陈代谢类型。心肌具有用于为心肌提供能量的其新陈代谢的厌氧部分。厌氧新陈代谢可以具有两个不同的新陈代谢路径。它们中的一个是使用用于能量产生的乳酸(L新陈代谢)，并且另一个是使用葡萄糖(G新陈代谢)。已经发现，狭窄症和L新陈代谢的百分比分别与T波的时间段偏差相关，G新陈代谢与T波的幅度偏差相关。因此，可以通过具有T波的参数时间段和幅度的T波偏差值来检测L新陈代谢的和G新陈代谢的(并因此，厌氧新陈代谢的)存在和量。

在又一实施例中，参数分别是T波的或ST段的或者它们的特征部分的时间段。通过该参数产生的T波或ST段偏差值可以被提供并被用于心肌的乳酸新陈代谢的活动和活动级别的评估。可以根据信号处理的标准方法来分别作出T波和ST段的起始和结束的检测。关于识别时间段的起始和结束，在T波信息与ST段信息的处置之间可能存在差异。还可以想到使用用于测量T波时间段的T波的其他关键点，比如在T波的斜坡上的某个百分比的高度处的中间点之间的时段，并且测量它们之间的时间。T波的百分比点与结束之间的时段的测量也是可以的。另外，关于T波时间段的最大或最小梯度的点可以为特征点。

特征部分是T波在时间上的部分，是在T波的特征点之间的时间段。同样，T波的起始和结束也是特征点。

关于ST段，时间段的起始可以通过在从S波的上升部分至ST段的过渡处的最大曲率来被识别。对应地，ST段至T波的过渡可以通过最大曲率来被识别。同样，可以通过波形的相对于线增大了偏差来将起始和结束优选地识别为这样的时间点：在该处，信号相对于可被定义为代表ST段的线函数而超过了某个差异。ST段的起始不能被识别为位于在S波之后的波形的上升部分与ST段之间的小中间峰值的顶部。另外，起始和结束可以被识别为波形中出现某个梯度的点。可以使用从数学或信号处理中得知的这些和其他已知方法来检测出波形中线形的段的起始和结束是ST段的起始和结束。ST段的时间段不一定必须在ST段的起始和结束之间计算，而是还可以在ST段中当它们出现时的其他关键点之间计算。这是可能的，因为在ST段的部分中也存在该信息。

在另一实施例中，参数是T波的幅度或其特征部分，或者ST段的水平。通过该参数产生的T波偏差值或ST段偏差值可以被提供并被用于心肌的葡萄糖新陈代谢的活动和活动级别的评估。

T波的幅度例如可以通过从最小值减去最大值来计算。还可以使用T波的关键点之间的电压差异。关键点例如可以是等值线、ST线的结束、T波与P波之间的线、T波的最大值和T波的在其起始之后的某个时间之后的点、以及关于时间的最大梯度的点。另外，仅其最大值或某个百分比可以被测量并用作幅度。这是可能的，因为T波通常在零处开始和结束，在该处电压通常为大约0V。T波延伸到负电压也是可能的。于是使用负幅度的量。对于T波偏差值的推导，可以省略具有异常地出现的反常偏差的T波。对于所有实施例都是这样。

例如可以通过计算ST段的起始与结束之间的测量值的平均值来得到T段的水平。这还可以使用在ST段的起始和结束点处的幅度中的一个或者其均值。另外，可以使用用于确定波形的线段的水平的在数学或信号处理中已知的其他方法以得到ST段的水平。

在另一实施例中，参数是由T波或ST段部分地包围的面积。该面积的其他边界可以是等值线或平行于等值线的线。在ST段的情况下，等值线或平行于等值线的线与ST段之间的连接线也可以形成该面积的边界的一部分。优选地，连接线垂直于等值线和/或ST段而布置。优选地，连接线可以包括ST段的起始点和/或结束点或其他关键点。由该参数产生的T波偏差值可以被提供并用于心肌的乳酸新陈代谢的活动与葡萄糖新陈代谢的组合级别的评估。参数可以代表心肌的厌氧新陈代谢。所述面积例如可以通过沿着T波或ST段的幅度点的积分或求和来计算。例如，积分或求和可以在电压的等值线或其他定义的水平处结束。在ST段的情况下，时间段与幅度的乘法也是可以的。面积参数的一个优点在于，从许多单独的T波信息计算出面积，使得由于信号噪声具有更小影响而实现参数的相对良好的准确性。该参数可以用在提供厌氧新陈代谢的测量的设备中。测量所需的准确性较低，这可以节省成本。

在另一实施例中，参数是对T波和/或ST段进行近似或匹配的函数的函数参数。还可以找出用于T波和ST段二者的近似函数。为此，优选地通过如从例如信号理论所知的对波形的离散点的数量数字化来测量T波和/或ST段的波形。该函数优选地对于T波可以是小波函数、可被连接的一个或多个样条函数、或者项式函数、或者在信号处理或数学领域中的技术人员将会考虑使用的并且优选地基于T波的波形的测量点的其他函数或时间与T波信号之间的关系。在该实施例中，所述设备被配置为利用数学函数来近似T波信息。ST段例如可以由线性函数来近似，优选地由线性函数的分段(segment)来近似，更优选的是其结束点与ST段的结束点匹配。由该参数产生的T波偏差值或ST段偏差值可以被提供并用于心肌的乳酸新陈代谢的活动与葡萄糖新陈代谢的活动的组合级别。由于葡萄糖新陈代谢是厌氧新陈代谢，乳酸新陈代谢是部分厌氧新陈代谢。该参数可以代表心肌的厌氧新陈代谢。该参数的精度很高，因为优选地在计算中涉及T波的许多数据，使得信号噪声具有更小的影响。还可以从函数计算时间段和幅度，使得时间段数据和/或幅度数据也可以被作为函数参数而得到。它们可以以相同方式被用作已被以其他方式获取的时间段和/或幅度参数。如果可以在对其进行描述的数据的近似函数中将整体幅度值与整体时间段值分离，则可以借助于通过函数对T波或ST段或这二者的波形进行近似来计算参数幅度和时间段的等价物。

此外，可以将来自不同T波的所测量的T波信息的部分相互比较。由于由T波代表的心肌的恢复是在整个心肌上并非同时发生的过程，因此T波的某些部分之间的偏差可能指向心肌的与T波的偏离部分相对应的部分中的不同新陈代谢。心肌的部分与T波的部分之间的对应关系在心脏病学中是已知的。这可以用于所有参数类型。具体地，可以分别通过面积、时间和幅度中的偏差来区分厌氧新陈代谢、L新陈代谢和/或G新陈代谢。还可以比较T波的若干相邻的或单独的测量点。对ST段可以做出类似考虑。

在另一实施例中，数据处理设备可以被配置为专门从T波信息和/或ST段信息提取评估数据。在该实施例中，来自PQRST复合的其他部分的信息不被用于产生评估数据。

在另一实施例中，数据处理设备被配置为通过将分别基于T波或ST段的参数的T波偏差值或ST段偏差值分别与相同参数的T波特征值或ST段特征值(其优选地分别取自于T波或ST段的相同源)相关来分别计算归一化T波偏差值或ST段偏差值。

术语“源”在本上下文中意指T波信息或ST段信息取自于在相同个体上的测量的某个位置，比如来自个体的某个位置上的某个电极。作为用于心肌新陈代谢的主要信息载体的绝对偏差量通常在单独的个体的不同源之间变化，尤其在不同的个体之间变化，尽管所包含的信息相同。本实施例的方法具有如下优点：呈现在来自一个个体的源之间以及在不同个体之间的相当的T波偏差值或ST段偏差值的信息。这使得可以对心肌的状况和疾病的诊断建立标准阈值，其可以对于个体的人或某物种的动物中的全部或许多是有效的。

术语“相关”例如可以意指数学除法或从数学或统计学已知的相当的方法。此外，可以使用将归一化T波偏差值与T波偏差值和T波特征值相关联的查找表。在归一化T波偏差值与T波偏差值的关系不是成比例的情况下，后一方法呈现了适应性更好的关系过程。利用归一化T波偏差值的结果来计算T波偏差值被T波特征值所除是传递T波特征与心肌状况之间的良好相关性的简单有效的方法，如已示出的上文提及的Michael Alekseyev、Aleksandr Alekseyev、Andrew Dowzhikov和Sergei Labin的研究那样。相关方法还可以用于ST段偏差值。还可以使用T波特征值用于ST段偏差值及相反数(the reverse)的相关。可以使用调节因子来将ST段的值调节到T波和相反数的值。

用于T波或其一部分的或者ST段的幅度的参数的归一化T波偏差值或者归一化ST段偏差值是Alekseyev等人的上述公开的G标准。在葡萄糖水平与G标准之间已发现0.87的相关性。用于T波或其一部分的或者ST段的时间段的参数的归一化T波偏差值或者归一化ST段偏差值是相同公开的L标准。同样，可以以相同方式来对T波的其他参数的偏差值进行归一化。在明确的冠状动脉中的狭窄症的百分比(程度)之间已发现0.86的相关性。

用于T波特征值的偏差的T波或ST段不必一定是导出T波偏差值或ST段偏差值的相同T波或ST段，只要个体中没有基本变化发生即可。当然，在优选实施例中可以使用相同的T波或ST段或它们的混合。

“特征值”可以是可通过数学或统计学中已知的方法计算的均值。其还可意指通常针对被检查的个体的参数的其他值，例如经常测量的参数值或者经常测量的参数值的范围的中心值。还可以使用将偏差值与用于其他应用的特征值相关这一原理，如下文将讨论的。这涉及T波和/或ST段的特征值。

提出了将心肌看作身体的受调控部分并评估其受调控过程的状态。受调控意指心肌具有反馈回路以便稳定某些身体过程特征。这种调控通常不导致恒定过程，但根据调控机制产生偏差。一个这样的心肌过程可以是心肌的新陈代谢。

提出了一种用于检测心肌过程的调控状态的数据处理设备，其可以测量心肌过程的某个特征多于一次，并且从身体功能的信号的至少两个测量结果导出偏差值。偏差值可以涉及来自该过程的所测量的信号的某个参数，例如心肌过程的特征中的幅度和/或时间段。附加地或替代地，可以导出幅度与时间的乘积的偏差、幅度在时间上的积分、在不同时间测量的幅度值的和、描述信号或其一部分的形式的参数、以及/或者该信号包围的面积的或与该信号近似的函数的偏差值。该偏差可以被测量和处理以得到偏差值。由于心肌在其实行的大多数过程中需要稳定性，可以通过偏差值来评估心肌的过程的状态。大的偏差值意指调控过程导致了特征的大波动，这在许多情况下意指心肌的病理状况。

可以通过从与心肌过程相关联的以及存在于对应信号中的可测量特征得到测量数据来赢得关于心肌过程的信息。为此，数据处理设备包括具有用于来自该特征的信息流的至少一个测量路径的测量装置。例如，测量路径可以包括测量数据产生单元，比如用于产生幅度数据和/或时间数据的模拟数字转换器。如果使用了多于一个测量路径，则测量路径可以被切换到公共测量数据产生单元。另外，两个或更多测量路径具有其自己的测量数据产生单元也是可以的。从测量数据可以导出身体过程的特征的幅度和/或时间段或时间点。另外，从测量数据可以导出幅度和时间的组合值，比如幅度在时间上的积分、在不同时间测量的幅度值的和、数字信号或/或数字信号的包围面积值的形式值，其中包围面积值包括关于数字信号所包围的面积的信息。数字信号包括作为具有信号的时间和幅度的点的测量数据。形式值依赖于数字信号的段的形式，并且包围面积值依赖于由数字信号所包围并且还可以由诸如等值线或相对于零具有偏移的线之类的附加边界所包围的面积。测量数据优选地在已知时间被测量。后续测量时间优选地彼此之间具有基本恒定的时间间隔。

优选地，在获取原始信息的短期测量周期期间测量偏差。短期测量周期意指在小于一天、并且优选地小于15分钟、尤其在至少1秒期间、优选地在至少2、3或4秒期间、更优选地在至少30秒期间、并且最优选地在大约200秒期间的时间段中测量偏差。为了导出二次时间偏差，可以在后面的时间点处实行第二短期测量。在第一短期测量与第二短期测量的时间点之间，流逝了长期测量周期。优选地，长期测量周期比短期测量周期长。更优选地，长期测量周期为可以被应用于严重情况的长于3小时，或为用于较不严重情况的至少一天，或为用于不严重情况但较高事件预测精度的至少一周。长期测量周期用于具有时间距离以便导出二次时间偏差值。优选地，例如至少5·10^-4的高相对分辨率被用于测量，其中测量范围被定义为在信号或其相关部分的最小值与最大值之间的值。

偏差值例如可以是尤其在已在时间上相继地测量的两个参数之间的差异，或者可以是所测量的参数的标准差、或信号的特征、或根据数学或统计学中已知的方法从信号的段的反复出现的信号之间的差异所导出的其他值。

优选地，实行变化的归一化。其目的是对从中测量出测量数据的心肌过程的变化的量进行调节以使得其可以与其他个体的值进行比较。在许多情况下，从绝对幅度、绝对时间段值、幅度与时间的绝对乘积、幅度在时间上的绝对积分、在不同时间测量的幅度值的绝对和、绝对形式值或函数参数或者/以及测量数据的包围面积值来导出测量的偏差量、偏差值。可以通过将偏差值与已关于心肌状况讨论了的特征值相关来将评估数据和/或诊断归一化。通过该方式计算出的归一化偏差值可以来源于在不同地点或时间处的来自相同人员或来自不同人员的不同测量结果，其中测量结果携带了来自相同身体过程的信息。这样的归一化偏差值在一个人员处的不同测量位置之间以及在不同时间处的测量结果之间是相当的。此外，来自一个身体的归一化偏差值与来自可能具有不同绝对值的另一身体的归一化偏差值可以进行比较。优选地通过数字数据处理来实行计算。

作为可选实施例，提出了一种用于提供人或动物的身体或其一部分的心肌过程的状态的评估的数据处理设备。该设备包括测量装置，其被布置为利用用于从心肌取得的信息的至少一个测量路径来测量心肌的过程的特征，并且产生所述至少一个测量路径的测量数据。此外，该设备包括计算装置，其被布置为计算来自所述至少一个测量路径的偏差值。该设备还可以包括归一化装置，其针对每个测量路径提供了归一化偏差值，每个归一化偏差值对应于与测量数据的特征值有关的测量路径的偏差值。用于特征值的计算的测量数据优选地来自于相同测量路径。于是，特征值属于该测量通道。其还可以是从来源于不同测量路径的测量数据计算出的特征值。于是，特征值是更一般的特征值，其例如可以被用于将其与用于计算更一般的特征值的不同测量路径中的一些(或更优选地，全部)的测量数据的平均值相关。从在比用于计算特征值的测量数据更短的时间段中获取的测量数据来计算出这样的平均值。优选地，从已从相关不同测量路径中的每一个通过一次单独的获取而被获取的测量值来计算出该平均值。通过将平均值与更一般的特征值相关，计算了归一化平均值。此外，该设备可以包括比较装置，其被配置为将偏差值、或归一化偏差值、或平均值、或归一化平均值与阈值相比较。这样的阈值例如可以通过如下实验来得到：其中，用于对心脏状况或疾病进行诊断的普通方法与根据基于在本专利申请中公开的数据处理设备或对应的数据处理方法的诊断方法的对应值进行比较。附加地或替代地，比较装置可以被配置为将相同类型但在不同时间或不同位置处测量的偏差值、或归一化偏差值、或平均值、或归一化平均值相互比较。具体地，这对于跟踪人员的状况或疾病是有用的。附加地或替代地，该比较装置可以被配置为计算来自不同测量路径的两个偏差值或归一化偏差值的商。商可以与阈值比较。所述设备的单独的或成组的装置可以被布置在优选地彼此局部地分离的不同单元中。由所述设备的装置所实行的处理中的一个或多个可以形成用于提供相关心肌或用于评估心肌的状况的方法。

在另一实施例中，所述设备被配置为将个体的第一源的T波偏差值或归一化T波偏差值分别与相同个体的第二源的T波偏差值或归一化T波偏差值进行比较，并产生局部偏差值。源可以是放置在人员或动物的身体上的电极，其优选地测量心脏的某个部分或除了其他部分之外的某个部分。还可以想到的是，源可以是来自心脏的电场或电磁场，其优选地被适当接收器从心脏的某个部分接收。第一和第二源从心脏处的不同位置产生信息。例如，二次局部偏差值可以通过计算来自不同位置的信息之间的差异来得到。该计算所基于的在第一步中从T波的参数被导出的偏差值在本上下文中被称为一次偏差值。它们优选地是归一化偏差值，如上所述。因此，可以从如上文所述的关于位置的一次偏差值或如下文所述的关于时间的一次偏差值之间的偏差来得到二次偏差值。为了得到一个二次局部偏差值，需要四个测量。这些测量中至少两个使用第一源实行，并且至少两个测量使用第二源实行。

主要由于引线V2、V3、V4、V5和V6属于最常受到缺血性心脏病影响的左心室，因此这些引线优选地参与产生局部偏差值。不同引线之间的比较是有利的，因为可以识别局部差异，这是缺血的征兆。心肌可能具有可能伴随严重心肌梗塞的概率的局部偏离新陈代谢。电极的位置可以是标准位置。

可能存在这样的情况，其中对于个体(例如在具有来自不同源的非常相似的T波的个体中)的不同源之间的比较，归一化不是必须的。然而，这不是正常情况，但其仍是可能的。例如，引线V1、V2、V3、V4、V5和V6可以相互比较以产生减法值或产生关系值，例如代表商的值。

通常，根据Wilson不需要使用引线V1至V6。根据Goldberger，利用较小的局部分辨率来使用引线aVR、aVL和aVF也是可以的。使用电极和引线的其他已知布置也是可以的。

在根据Goldberger使用单极引线的情况下，优选在引线的不同组合之间实行测量。随后，可以分别计算结果当中的两个的商或差异。商或差异之间的比较可以被解释为二次局部偏差值。通过二次局部偏差值可以评估在心肌中是否存在局部疾病差异。这还可以通过标准Einthoven电极和具有引线I、II和III的引线布置来进行。

T波偏差值可以与ST段偏差值比较，以便产生二次偏差值。归一化T波偏差值可以与归一化ST段偏差值比较，以便产生归一化二次偏差值。

在另一实施例中，数据处理设备被配置为处理大量的至少3个T波，优选地至少60个T波，并且最优选地大约200个T波，和/或处理在至少1秒、优选地至少2、3、或4秒、更优选地至少30秒、并且最优选地大约200秒的期间的PQRST复合的大量T波，以得到归一化T波偏差值或T波偏差值，并且计算所得到的归一化T波偏差值或T波偏差值的二次偏差值。由于实行二次偏差必须至少三个测量，因此获取至少三个心跳，其可以在非常快的心律时在一秒内获取并且在较慢的心律时在2、3或4秒内获取。通过大量的所测量的至少60个T波，可以通过较好的统计数据来显著提高数据处理设备所产生的数据的质量。在测量时间与高质量之间的良好折衷需要大约200个T波，其对应于具有很慢心律的坐着的患者的典型200秒的测量时间。为了更好的质量，可以使用更长测量时间。一次偏差信息包含在T波偏差值或归一化T波偏差值中，其中二次偏差信息包含在来自不同源或在不同时间测量的归一化T波偏差值或T波偏差值之间的差异中。

在另一实施例中，数据处理设备可以被配置为分别将在第一时间测量的T波偏差值或归一化T波偏差与在第二时间测量的T波偏差值或归一化T波偏差值进行比较，并且产生时间偏差值，其中第二时间与第一时间不同。由于这导致了关于时间的二次偏差，因此需要至少三个T波测量。T波参数中的两个的第一组合之间的第一差异传递了第一一次偏差值，T波的第二组合之间的第二差异传递了二次至一次偏差值。第一一次偏差值和二次至一次偏差值可以被比较以得到它们的二次时间偏差值。优选地，得到所述值作为归一化偏差值，其中通过除以如上所述的特征值来从偏差值计算出归一化偏差值。将基于非归一化一次偏差值的二次时间偏差值除以特征值也是可以的。通过这样的二次时间偏差值，可以代表T波偏差值或归一化T波偏差值的趋势。非归一化值例如可以用于一个单独的个体。当需要个体之间的比较时，归一化值是优选的。通过这种趋势，可以外推出事件时间段或事件时间点，分别地在此之后或在这时，预期T波偏差值或归一化T波偏差值达到预定义值，例如阈值。外推法在数学、信息技术和工程中是公知的。通过这种方式，当可以预期心脏的某个状况时，可以做出预后。例如，可以计算事件时间段，在此之后，可以预期根据纽约健康协会(New York Health association，NYHA)的严重心肌梗塞、心源性猝死、由于综合症X的死亡、某种程度的狭窄症、某种程度的心绞痛和/或其他NYHA分类。上面提及的状况可以从在本专利申请中描述的T波信息中导出。

所提议的二次偏差值的测量优选地花费至少1至4秒、优选地至少30秒的整体测量时间(其提供了更好的数据质量)、并且更优选地大约2至3分钟的整体测量时间(其提供了质量与测量时间之间的最优折衷)。为了甚至更好的质量，可以使用更长的测量时间。通过这种数据处理设备，可以以基于一个或多个参数的值来代表心肌新陈代谢的发展。

具体地，从非归一化或归一化T波偏差值或者T波偏差值的变化率可以计算出严重心肌梗塞的期望时间。该变化率以二次时间偏差值代表，使得二次偏差值可以是这种计算的基础。该计算可以基于查找表或者这样的函数，该函数基于称为严重心肌梗塞的时间与归一化T波偏差值或T波偏差值(优选地，L标准)之间的典型相关性。还存在对G标准的相关性，但其不太强。该相关性例如可以从示例案例和/或临床研究和/或新陈代谢的计算(尤其基于乳酸和/或葡萄糖的供给、使用和存储水平)而得知。

在用于计算二次时间偏差值或归一化二次时间偏差值的偏差值之时的二次距离优选地大于在用于一次偏差值(非归一化或归一化二次时间偏差值基于所述一次偏差值)的测量值之时的一次距离。

导出二次时间偏差值的不同测量优选地来源于相同位置，但在不同时间测量，使得可以得到二次局部偏差值或归一化二次局部偏差值。

在另一实施例中，数据处理设备包括测量装置，其用于通过测量从个体的人或动物产生T波信息，其中所述测量装置优选地具有在时间上小于5ms、或小于285μs、优选地小于100μs、并且最优选地小于50μs以及/或者在幅度上小于50mV或小于16μV、优选地小于1μV、并且最优选地小于1nV的分辨率。优选地，在这些值中，还包括在医院中的标准状况下进入电极和/或引线的精度和/或干扰。

数据处理设备优选地具有分辨率提高了的普通心电图术的一个或多个特征。具体地，其可以包括普通数量的线和电极。尽管利用普通电极的测量是可以的，但用于测量装置的电极优选地为低噪声电极。另外，无线电极更优选。

在另一实施例中，数据处理设备包括信令手段，其被配置为发出信号、和/或显示参数的偏差值和/或归一化偏差值和/或对人员自动进行的诊断建议和/或诊断和/或对于心脏状况的风险和/或心脏病。诊断建议和/或诊断和/或对于心脏状况的风险和/或心脏病从下文说明的测量和/或参数而导出。例如，可以将幅度、时间段、面积和/或函数参数、事件时间段或事件时间点的非归一化或归一化偏差值、以下疾病的风险和/或存在和/或程度作为单独的信息或任何组合而发出：狭窄症、心肌梗塞、尤其严重心肌梗塞、综合症X、心源性猝死、心绞痛、和/或NYHA分类。优选地，该信息可以分离地对每个引线进行发送或显示。信令手段可以被布置在与人或动物连接的数据处理设备或测量装置的另一位置处。信令手段和数据处理设备例如可以经由数据链接通信，或者可以交换物理存储器。

在另一实施例中，数据处理设备包括：数据获取手段，其包括数据存储器，所述数据存储器被配置为记录偏差数据或归一化偏差数据或诊断建议数据或自动诊断数据；和/或数据远程传输(transfer)手段，其被配置为将偏差数据或归一化偏差数据或诊断建议数据或自动诊断数据传输到数据处理设备的远程手段，其中，优选地，所述数据获取手段与在其处可以显示来自数据存储器的数据的信令手段可局部地分离。

在另一实施例中，非归一化或归一化一次或二次T波偏差值代表了这样的变量，其用于评估心脏的新陈代谢和/或心脏状况和/或心脏病是否活跃以及/或者活跃到何种程度。关于新陈代谢类型和/或心脏状况和/或心脏病的存在或不存在的决定可以从T波偏差值导出，但也可以导出新陈代谢和/或心脏状况和/或心脏病以及针对那些状况和/或疾病的风险的不同程度。新陈代谢的存在的程度以及/或者心脏状况和/或心脏病的程度和/或风险允许状况的严重性的更加精确的评估，尤其是缺血性心脏病。T波偏差值和归一化T波偏差值以及二次偏差值例如可以由所述设备显示。

在本发明的另一方面中，提出了一种评估设备，其用于评估个体的人或动物的心脏的至少一部分心肌或整个心肌的状况和/或心脏病。这还可以包括评估如上所述的事件时间段或事件时间点。评估设备可以使用已由上述的数据处理设备得到的T波偏差值或/和归一化T波偏差值或/和二次局部偏差值或/和二次时间偏差值。由数据处理设备提供的数据被看作评估数据。评估设备可以被整合到数据处理设备中。附加地或替代地，可以由来自数据处理设备的数据传输或者通过从已被数据处理设备记录的存储器读出来供应评估数据。

在一个实施例中，评估设备包括根据在本专利申请中描述的实施例之一的数据处理设备。这不一定意指评估功能在与数据处理相同的位置执行，而是其还可以是这种情况。替代地，可以与来自人或动物的数据处理和/或数据获取局部分离地执行评估。可以使用集中评估以用于来自多个数据处理设备的评估数据的评估。还可以将数据处理设备和评估设备布置在相同位置，并且处理和评估来自多个人或动物的已从与数据处理设备和评估设备不同的另一位置处获取的数据。

在评估设备的实施例中，评估设备被配置为

A)通过参数时间段的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，以及/或者通过参数幅度的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，来评估缺血性心脏病的风险和/或存在和/或程度，以及/或者

B)通过参数时间段的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)和/或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，来评估狭窄症的风险和/或存在和/或程度，以及/或者

C)通过参数时间段的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，以及参数幅度的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，或者面积参数或者一个或多个函数参数，来评估心脏状况或疾病所导致的心绞痛的风险和/或存在和/或程度，以及/或者

D)通过参数时间段的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，以及参数幅度的偏差值、或面积参数、或一个或多个函数参数，来评估综合症X的风险和/或存在和/或程度，以及/或者

E)通过参数时间段的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，以及/或者通过参数时间段的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值与参数幅度的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值的商，来评估心肌梗塞(尤其是严重心肌梗塞)的风险和/或存在和/或程度，以及/或者

F)通过参数幅度的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，来评估心源性猝死的风险和/或存在和/或程度，以及/或者

G)通过利用参数幅度的T波偏差值(1DV)或归一化T波偏差值(N1DV)或ST段偏差值或归一化ST段偏差值，来评估NYHA分类，以及/或者

H)通过在A)至G)中提及的参数的二次时间偏差值(2TDV)或归一化二次时间偏差值(N2TDV)，来评估在项A)至G)中提及的针对心脏的状况或疾病的事件时间段或事件时间点，

关于某种状况或疾病，

具体地，通过参数时间段的二次时间偏差值(2TDV)或归一化二次时间偏差值(N2TDV)，或者通过基于参数时间段与参数幅度的商的二次时间偏差，来评估严重心肌梗塞的事件时间段或严重心肌梗塞的事件时间点，以及/或者

I)通过针对状况或疾病的分别在A)至G)中提及的参数的二次局部偏差值(2LDV)或二次局部偏差值(N2DLV)，来评估在项A)至G)中提及的心脏的状况或疾病在心脏的位置。

由于状况的评估将可作为评估信息的、并且其自身不具有任何阈值的连续值与状况或疾病相关，因此可以评估状况或疾病的程度。因此，还可以识别自身尚未表现为疾病的状况。通过这种方式，可以评估疾病的风险或较差的状况。相反，通过评估信息与阈值的比较来做出诊断。评估可以包括在与评估信息相关的某个状况的背景下提供评估数据。评估还可以包括基于可作为一次或二次偏差值的单独的评估信息或者这种评估信息的组合来找出一个或多个状况或疾病。另外，可以依赖于患者所处的形势或状况来做出疾病或状况的评估。

例如，如果患者由于胸痛而去看医生或上医院，可以区分胸痛是由于心绞痛引起的还是由于位于胸部的其他原因所致。还可以不进行血管造影术就找出综合症X的存在。通过综合症X的定义，如果患者不具有心绞痛则将不会检测出综合症X。然而，通过使用如本专利申请中所述的方法，可以检测出管状动脉的狭窄症不存在。

在另一示例中，没有心绞痛的人员过来接受例行控制。于是，可以检测出缺血性心脏病(其也可能在没有心绞痛时存在)的存在。缺血性心脏病包括若干不同的更为特殊的疾病，如狭窄症、心肌梗塞、超过正常心脏死亡或心源性猝死的NYHA分类。如果可以检测出参数幅度的增大的偏差值或归一化偏差值，则存在增大的心源性猝死风险。具体地，如果患者是运动员或应当进行如压力心电图之类的激烈运动，则心源性猝死可能发生。有利的是，可以警告患者，或者可以省略压力心电图。NYHA分类例如可以替代地基于参数幅度的偏差值或归一化偏差值来进行。

在另一示例中，已经根据本发明测量的心肌的患者过来接受下一例行控制。通过第一次和第二次从其心肌取得的信息之间的差异，可以评估心肌的状况的发展。其还可以被插入未来例如用于关于心肌梗塞或其他NYHA分类的早期警告。

在另一示例中，仅一部分心肌受到疾病(例如狭窄症)的影响。于是，该疾病有可能扩展到心肌的其他部分。例如，仅一部分心肌的梗塞可能导致整个心脏的功能障碍。因此，由于所有引线的平均值可能无关紧要，所以在不同引线之间的可被识别为仅涉及一部分心肌的这种差异可以被纳入考虑。

在另一实施例中，提出了计算两个不同引线的两个偏差值或归一化偏差值之间的差异或商。通过这种方式，可以以一个单独的二次局部偏差值来表达两个不同引线的值之间的差异。还可以将两个不同引线的两个偏差值或归一化偏差值之间的差异乘以差值所基于的值的均值。如上所述，使用Goldberger引线布置而测量出的结果中的差异还可以通过这种方式被解释。尽管使用商在不同个体之间是可比的，然而乘法可比性较小，而是随着引线之间的差异以更强的方式变化。

数据处理的结果，例如一次和二次的偏差值，可以被看作症状。基于这些症状，可以实行心肌的状况的评估或诊断。这可以由可对评估数据进行解释的人员来进行，或者可以自动地进行以产生诊断建议和/或诊断和/或诊断建议数据和/或诊断数据。相比之下，评估考虑的是失调的程度，而疾病被诊断为在某个水平之上的失调。通过症状与阈值的比较来做出诊断，这可以通过具有如下文公开的该附加功能的评估设备来实行。优选地，评估设备包括用于产生诊断建议或自动诊断的诊断装置。

在另一实施例中，评估设备被配置为通过标准与阈值的比较来以自动诊断的形式实行评估以便做出关于状况的决定，并且优选地根据在本申请中描述的评估来提供诊断建议，和/或提供根据在本申请中描述的评估自动做出的诊断，和/或当已做出关于严重心肌梗塞的高风险的决定时为设备和/或医疗服务的用户提供自动报警。

例如，可以针对将会在数小时内发生严重心肌梗塞这一评估设置基于参数时间段(L标准)的针对归一化T波偏差值的阈值11。L标准是无量纲的。可以通过所述值达到阈值所需的时间通过插值来计算发生心肌梗塞的时间。

例如可以通过1或更大、优选地1.5或更大的参数时间段的归一化偏差值、和/或通过1或更大、优选地大于1.5的参数幅度的归一化偏差值来识别缺血性心脏病。可以通过2或更大、优选地2.5或更大的归一化偏差值来检测狭窄症。可以通过1.5或更大的参数幅度的归一化偏差值以及1.5或更大的参数时间偏差的归一化偏差值来将心绞痛与其他类型的胸痛相区分。可以通过1或更大、优选地1.5或更大的参数时间段的归一化偏差值、以及通过1或更大、优选地1.5或更大的参数幅度的归一化偏差值来检测综合症X的风险。可以通过缺血性心脏病可被检测出的相同方式来识别表明心脏病的存在的NYHA分类。可以由本领域技术人员将已从患者测量出的参数幅度和/或参数时间段的归一化偏差值与该患者的NYHA分类相关联来确定NYHA分类I至IV的阈值。这可以利用许多患者来进行以具有良好统计。

在本发明的另一方面中，提出了一种用于对心电图的T波信息进行处理以便评估个体的人或动物的心脏的至少一部分心肌的方法。该方法可以使用关于本申请中所述的设备而定义的特征、方法步骤和过程。

此外，提出了一种评估心脏的至少一部分心肌的状况的方法。在该方法中，已由前述实施例中之一的设备或方法产生的评估数据与阈值进行比较以得到状况信息。所述比较优选地自动进行。根据本申请中描述的评估的诊断建议、和/或根据本申请中描述的评估而自动做出的诊断、和/或当已做出关于高度的严重心肌梗塞风险的决定时针对设备和/或医疗服务的用户的自动报警可以被提供。

在本发明的另一方面中，提供了一种诊断方法，根据该诊断方法，通过应用如上所述的评估来做出心脏的状况或疾病的诊断。

附图说明

在附图中描绘了仅作为示例的本发明的实施例，其中

图1示出来自人的心脏的T波信息的测量的示意图，

图2示意性示出可从人的心脏测量的PQRST复合，

图3示意性示出可被用于导出偏差值的T波和参数，

图4示出在数据处理设备中的信息流的示意图，

图5示出在评估设备中的信息流的示意图，

图6示出T波的参数与心肌的状况之间的关系的示意图，

图7示出从心肌到归一化T波偏差值的信息流的示意图，

图8示出从心肌的归一化T波偏差值到二次偏差值的信息流的示意图，以及

图9示出从心肌的归一化T波偏差值到二次时间偏差值的信息流的示意图。

具体实施方式

图1示意性示出面对面的正视图中的人1。在其身体的上部，应用了六个电极2用于测量由人1的心脏产生的电信号。电极2经由一起形成公知的引线1至V6的电缆3而被连接到测量装置11。替代地，可以使用无线电极。测量装置11从电信号的T波中产生T波信息。测量装置11连接到数据处理设备12并将T波信息转发给它。数据处理设备12从T波信息导出偏差值。偏差值可以是归一化或非归一化偏差值，并且看作评估数据。评估数据被输入评估设备14中。评估设备14基于数据的评估来分派人1的心肌或其一部分或心脏的状况或疾病。状况或疾病可以被显示、传输到外部单元以进一步用于例如外部记录或对医务人员或服务报警和/或保存在存储器中。

在图1中，示出了右手处的参考引线R、左手处的G、左脚处的Y、和右脚处的O。如在心脏病学中已知的，可以从关于引线O在引线R、Y和G之间存在的信号来计算来自电极2的针对引线V1至V6的虚拟参考点。并且，在本发明中优选地为了更精确的结果而这么做。躯干中的参考信号的计算可以被执行如下：

QVR＝R/(Y*G)，QVL＝Y/(R*G)以及QVF＝G/(R*Y)

这些虚拟参考点位于躯干中，并因此接近于心脏。还可以使用QVR、QVL和QVF的均值作为参考。还可以交换引线O和Q以使得G是针对引线R、Y和O的参考。

图2示意性示出可电学地从人的心脏测量的PQRST复合。该波形代表沿着在水平方向上显示的时间在垂直方向上绘制的电压。T波T在QRS复合之后出现。ST段被标记了参考符号ST。

图3示意性示出作为沿着时间绘制的电压波形的T波T以及可从在T波的波形中包含的T波信息提取的参数TP、AM、AR和F。

时间段参数TP是关于与T波T的时间长度相对应的时间的参数。在所示类型的T波T的情况下，T波T在T波T开始上升超过等值线Z时开始，并在T波T再次到达等值线Z的电平时结束。在其他类型的T波T中，起始和结束可以在其他电压电平处，例如在ST线照常具有其他电平时，例如较高电平。T波T从等值线Z延伸到负电压也是可以的。于是，T波T在其降到等值线Z以下时开始并且在T波T再次到达等值线Z的电平时结束。

此外，可以从T波信息提取幅度参数AM。其为T波T的最大值与T波的起始或结束的点之间的差异。另外，其可以是T波T的最大值与等值线Z之间的差异。

此外，可以从T波信息提取面积参数AR。参数AR从被T波T部分地(许多情况下在其上缘处)包围的面积AR而被导出。面积AR例如可以被延长的等值线进一步包围，如图3所示。由于仅参数的偏差是相关的，因此面积AR的进一步的边界在何处并不重要，只要该边界是恒定的，因为当为了导出两个T波的参数AR之间的偏差而实行减法时，它的信息被消除。

此外，可以从T波信息提取近似参数F。近似函数在图3中被示出为虚线。其近似T波T的波形，优选地作为近似函数的一部分。近似函数可以由近似参数F来描述，其可以包括多于一个信息，比如多项式函数(例如T波的样条函数、或小波或傅里叶变换函数、或其他函数)的系数。优选地，测量点位于该函数中。它们可以形成函数的节点。不同T波的参数F之间的差异可以被用于导出偏差值。

图4示意性示出通过数据处理设备12的数据流。

来源于T波的测量的测量数据21被输入数据处理设备12中。测量数据还可以是测量信号。数据处理设备12从测量数据21导出可为归一化或非归一化的一次和/或二次偏差值。偏差数据还可以被处理以得到评估数据22或照原样用作评估数据。例如，技术人员可以通过一次和/或二次偏差值来评估状况或诊断疾病。例如，当前偏差值可以与之前已被测量的偏差值进行比较。从数据处理设备12输出评估数据22。

图5示意性示出通过评估设备14的数据流。来自数据处理设备12的评估数据12被输入评估设备14中。评估设备14可以将评估数据与阈值进行比较以便评估心肌的状况。通过显示器可以从评估设备14输出对应的状况信息23，或者其他信号和/或状况信息可以被记录和/或传输到外部单元。状况信息例如可以是诊断建议或/和自动做出的诊断。这样的诊断建议或诊断可以包括状况或疾病类型、针对状况或疾病类型的风险、和当前状况或疾病的程度、在关于状况或疾病的某个事件被预期之后所经过的时间段、或该事件被预期时所处的时间点。这样的事件例如可以是进入另一NYHA分类的过渡或严重心肌梗塞或心源性猝死或严重心绞痛的结束。

图6示意性示出T波的不同参数P以及它们与心肌或心脏的不同状况和疾病的相关性的示图。

时间段参数TP与乳酸新陈代谢L的活动性相关。从对于心肌而言正常的某个量开始的乳酸新陈代谢L的存在与狭窄症和严重心肌梗塞的危险相关。

幅度参数AM与葡萄糖新陈代谢G的活动性相关。葡萄糖新陈代谢G的存在与心源性猝死和作为心脏的状况的纽约健康协会(NYHA)分类相关。

面积参数AR和函数参数F的每一个与葡萄糖新陈代谢G和乳酸新陈代谢L相关。如果新陈代谢G和L二者的信息被混合，则这还代表一般的厌氧新陈代谢A的值。厌氧新陈代谢A与心绞痛和综合症X相关。厌氧新陈代谢的存在可以从参数AR和F以及从参数AM与TP的组合中导出。

可以通过T波的参数时间段TP来评估狭窄症的风险、存在和程度。通过相同的参数，可以评估严重心肌梗塞的风险、存在和程度。

可以通过参数幅度AM来评估心源性猝死的风险、存在和程度。通过相同参数，可以评估NYHA分类。可以通过参数时间段TP与幅度AM的组合来评估综合症X的风险、存在和程度，优选地可以使用幅度AM沿着时间段TP的积分来作为组合的方式。另外，被T波部分地包围的面积AR与综合症X相关。对应值还可以从通过函数来近似T波的一个或多个函数参数F而被导出。

从函数参数F也可以导出时间段TP和/或幅度AM。时间段TP和幅度随后可以用于上文所述的评估。

图7示意性示出从产生电信号的心肌的新陈代谢到一次的归一化T波偏差值的信息流的示图。在信息链的起始，是包括电过程的心肌的新陈代谢，该电过程在心肌恢复时出现并且可以被测量为T波。测量了在时间上相互跟随的若干T波T，它们中的两个在图7中示出。T波T的测量产生了针对每个T波T的T波信息TI。随后，从每个T波信息提取或计算参数P。参数类型相同。在下一步骤中，导出关于参数P的偏差1DV。由于这是关于两个参数P的第一次设置，因此该结果被称为一次偏差值，其在该阶段是非归一化的。

为了从T波偏差值DV计算归一化T波偏差值N1DV，将T波偏差值除以从与T波偏差值DV类型相同的参数P导出的T波特征值CV。在图7中，示出了与其他参数P类型相同的T波的其他参数P。优选地，T波特征值CV是其一次偏差值1DV已被导出的T波的参数值的均值。归一化T波偏差值N1DV可被用作评估数据。放弃归一化也是可以的。随后，可以使用T波偏差值1DV作为对数据的评估。这例如在仅从一个单独的个体使用数据时是可以的。例如，为了评估例如严重心肌梗塞的风险，在基于从人的一个源测量出的时间段参数的T波偏差值的测量时间的期间的变化不一定需要归一化。然而，优选地具有使用归一化的通用系统，其可以被用于一个物种的每个个体。

图8示意性示出从归一化T波偏差值1DV、N1DV到二次时间偏差值2TDV、N2TDV的信息流。为了找到一次T波偏差值1DV或归一化T波偏差值1NDV的趋势，已在不同时间被取得的T波偏差值1DV或归一化T波偏差值1NDV可以被比较，尤其是相减或相除，以导出二次时间偏差值2TDV、N2TDV。二次时间偏差值2TDV、N2TDV包括T波偏差值1DV或归一化T波偏差值N1DV随时间变化多少的信息。当T波偏差值1DV或归一化T波偏差值N1DV基于时间段参数TP时，可以评估严重心肌梗塞的风险和/或事件时间段和/或事件时间点。

图9示意性示出从归一化T波偏差值1NDV、N1DV到局部偏差值2LDV、N2LDV的信息流。为了找到一次T波偏差值1DV或归一化T波偏差值1NDV的局部偏差，已在不同位置测量出的并且因此受到心肌的不同部分的影响的T波偏差值1DV或归一化T波偏差值1NDV可以被比较，尤其是相减或相除，以导出二次局部偏差值2LDV或二次归一化局部偏差值N2DLV。局部偏差值LDV包括T波偏差值1DV或归一化T波偏差值N1DV关于测量的位置变化多少的信息。

在优选实施例中，实现了图6至图9中所示的信息流。如图6所示的T波T的参数P(从其计算出了如图7、图8和图9所示的一次T波偏差值1DV、N1DV和二次T波偏差值2TDV、N2TDV、2LDV、N2LDV)基于T波T的时间段参数TP和幅度参数AM，使得导出了两种类型的一次T波偏差值1DV、N1DV和二次T波偏差值2TDV、N2TDV、2LDV、N2LDV。该导出通过分别从T波的结束点时间减去起始点时间以及从T波T的最大幅度值减去最小幅度值来实行。T波特征值CV分别被计算为已被用作用于计算偏差值DV的基础的参数的均值。因此，计算了两个T波特征值CV，一个用于时间段参数，一个用于幅度参数。通过将T波偏差值1DV除以T波特征值CV来计算归一化T波偏差值N1DV。类似地，对于参数面积和函数也是如此。