种系统和方法可W依据在SVC中放置CVC末端的来讨论，在该系统和 方法中使用的原则可W被应用于更广泛范围的系统、方法和装置。例如，所述原则可W被应 用于在SVC中，或者被应用于在不是SVC或除SVC之外的被选择的的静脉、动脉或身体部分 中植入不同类型的导管或装置，W实现特定的结果。
[0030] 如下面更详细讨论的，该系统和方法评估ivECG信号的改变的复杂性，来计算血 管内装置的位置，例如，来计算从CVC的末端到上腔静脉和右屯、房的接合部位的距离。该方 法基于混浊理论和自组织临界性的概念（SOC)。
[0031] 图1示出WCVC放置系统100的形式的血管内放置系统的简化方框图。CVC放置 系统100包括CVC放置单元110W及信号处理单元120。CVC放置单元110包括CVC放置 装置130W及ivECG信号采集模块140。CVC放置单元110可W是血管内装置放置/确认 系统的任一种类型，例如，任一种静脉或动脉导管插入或末端放置/确认系统。例如，CVC放 置单元110可W是BardAccessSystem(己德通路系统）提供的化erlock3CG"末端确认 系统，或相似的血管内装置放置系统。CVC放置单元110可W包括各种各样的被用于插入血 管内装置W及感测/获取与装置放置/确认相关的信号的硬件和软件。CVC放置装置130 可W包括对放置血管内装置必要的任一种部件。ivECG信号采集模块140可W是用W获取 信号（例如，ivECG信号）的硬件和软件的组合。
[0032] 信号处理单元120包括多尺度复杂性分析模块150W及PxI音频和/或可视化通 知模块160。信号处理单元120利用通过采集模块140获取的信号（例如，ivECG信号）用 于血管内定位和确认。多尺度复杂性分析模块150可W包括被编程用于信号数据处理的软 件。例如，多尺度复杂性分析模块150可W被编程用于处理从采集模块140获取的ivECG 信号数据W计算PxI和/或血管内装置离上腔静脉和右屯、房的接合部位的距离（例如使用 下面更详细讨论的方法/算法）。音频和/或可视化通知模块160可W包括向相关联的装 置（例如监视器、计算机、音频装置和/或其他显示器）发信号W为使用者提供PxI和/或 血管内装置到上腔静脉和右屯、房的接合部位的接近度的音频和/或可视化指示/通知的软 件。音频和/或可视化通知可W采用各种各样的形式，包括如PxI的图像的或数字的显示、 血管内装置和上腔静脉和右屯、房的接合部位之间的距离的图像的或数字的显示、血管内装 置相对于屯、脏和/或SVC的图像表征移动的图像表征（例如，CVC末端的移动图像可W随 着它接近上腔静脉和右屯、房的接合部位而在SVC的图像中被示出）、随着血管内装置接近 期望的部位改变频率的声音（例如嘟嘟声）、可W随着血管内装置前进改变的显示器颜色 (例如，如果末端紧密地向屯、房接近，红色可W被显示）等，和/或运些的任一种组合。
[0033] 可选地，信号处理单元120可W被嵌入CVC放置单元110中，例如，如果CVC放置 单元110具有内置的数字信号处理单元值SP)(例如在化erlock3CGi<'末端确认系统中）。 可替换地，信号处理单元120可W利用连接到CVC放置单元110的单独的DSP。信号处理单 元120和/或DSP可W使用集成电路、微处理器、现场可编程口阵列（FPGA)、数字信号控制 器、流处理器、软件和/或其他部件来实现。
[0034] 图2示出屯、脏200W及周围的脉管系统的图画。CVC210具有ivECG电极类型末端 240,并且CVC210被示出在SVC220内、在屯、房230与SVC220之间的边界250的最佳的位置 (即上腔静脉和右屯、房的接合部位）被放置。
[003引如图2中所示，具有ivECG电极末端240的CVC210可W被插入患者的脉管系统或 血管中。CVC210最初通过皮肤插入点（例如切口）被插入患者的脉管系统或血管中。最初 的插入可W使用引导器来完成。CVC210-般包括保留在患者外部的近侧端部分（未示出） W及在放置完成之后驻留在患者的脉管系统之内的远侧端部分。导管近侧端部分可W包括 穀化Ub),所述穀提供在CVC210的一个或更多内腔与一个或更多从该穀延伸的延伸腿之间 的流体连通。
[0036] 随着CVC210被插入并且被推进通过脉管系统或血管，ivECG电极末端240可W被 用W感测患者的ivECG信号。因此，ivECG电极末端240可W是CVC放置单元110的部分。 注意到的是，CVC放置单元110可W包括许多类型的屯、电图装置，并且患者的ivECG信号数 据可W由所述许多类型的屯、电图装置来收集，即使用的ECG装置不限于有一个位于CVC的 末端的电极的装置。进一步地，ECG装置可W包括各种组合地工作的部件/特征，例如ivECG 电极末端240可W与其他特征组合起来起作用，W检测ivECG信号。图3示出通过具有位 于导管（例如类似于CVC110)末端的感测电极的ECG装置获取的代表性的ivECG波形300。 图3还示出P波302。
[0037]对ECG信号（例如类似于ivECG波形300的信号）的改变的复杂性可W被用m十 算从导管末端到上腔静脉和右屯、房的接合部位的距离。该方法基于混浊理论和自组织临界 性（SOC)的概念。在混浊和有序之间的临界转换点的系统被称为在自组织临界性的状态 中。SOC的概念可W被应用于诸如生物系统、统计、自然和大型电子线路的不同的领域。许 多相互作用要素的复杂的生物系统运行"在混浊的边缘上"，在随机和有序之间的临界转换 点。混浊的系统不可预测性"为特征，"不可预测性"简单地意味着人们不能在一系列随 着时间的观测的基础上预测系统在未来将如何运转。在混浊的边缘上的系统被称为在自组 织临界性（SOC)的状态中。运些系统在稳定有序行为和不可预测的混浊的世界之间的分界 线上。SOC出现自互动元素的复杂系统的研究。
[003引动作电势的动力学具有复杂的本质捆此，ivECG信号具有复杂的本质。运种复杂 性源自几个生理变量、ANS和CNS规则、血液动力学力、压力感受性反射W及其他之间的相 互作用。
[0039] 塔肯斯定理声明通过观测单一输出变量重建高维系统是可能的 (F.Takens(1981))。"检测素流中的奇异吸引体值etectingstrangeattractorsin 1:u;rbulence)。"（在D.A.Rand和L.S.化ung《动力学系统和素流值ynamicSystemand I'urbulence)》中，《数学讲座笔记（NotesinMathematics)》，卷898,施普林格出版公司， 366-381 页）
[0040] 本公开的方法可W利用通过屯、电图装置巧CG装置）获得的ivECG数据作为塔肯 斯定理的单一输出变量。ivECG是在SOC的状态中运作并且遵循混浊法则的复杂的屯、血管 系统的输出。
[0041] 一种用于高维的复杂性的评估的方法，SOC系统，包括通过使用赌来测量系统的复 杂性。然而，在估计复杂性的阔值水平时，基于赌的或任何其他在一个尺度测量复杂性的方 法可能提供误导性的结果，因为有不同特性的数据可能产生极大地不同的结果。
[0042] 在一个实施方案中，在此介绍的方法使用ivECG数据的动力学的多尺度复杂性分 析（MSCA) ,MSCA使用互补概率累计分布函数，其也被叫做尾端分布，适合于ivECG数据的动 力学的分析。尾端分布被下面的公式定义（其中P是随机变量X取得比X大的值的概率）：
[0043] 戶(\')=巧尤>'、-,)
[0044]ECG装置输出ivECG数据的时间序列作为一组测量的电压幅值，{vi，V2，V3,… Vi,Vw,…V。}。ivECG时间序列被转化为连续（successive)点化，dz,ds,…心心1，…屯J 的差的时间序列，其中di是在连续点VW和V1之间的绝对差IVW-ViI。
[0045]Pi是在连续点的测量值之间的绝对差比X大的W百分率方式的概率。
[0046]Pi=P(di>X)，其中di是IVW-ViI
[0047] 在值X=a处的P准是在尺度a的复杂性的测量。绘制随从0到d1的最大值变 化的X的Pi值提供ivECG动力学的多尺度复杂性的曲线图。P1表征尾端分布。
[0048] 图4示出用于在图3中的ivECG信号/时间序列300的尾端分布400的图像表征。 然而，图5描绘另一个当在SVC入口测量的ivECG信号的尾端分布曲线510,W及当在很靠 近上腔静脉和右屯、房的接合部位测量的ivECG信号的尾端分布520。不同的ivECG信号的 尾端分布（例如图3和4所示）可W使用上面的公式来计算。再次参考图1，算法可W被编 程到多尺度复杂性分析模块150中，W执行运些功能并且计算针对被采集模块840获取的 信号的尾端分布。
[0049] 接近度指数（PxI)作为尾端分布函数CTD巧的密度被计算，所述接近度指数被定 义为： 岂
[0050] 獄)巧锭空X望嚴]二/(诗獻 巧
[0051] 对于离散值（例如ivECG信号数据的离散值），公式变成如下（其中max是表征在 最大的和最小的两个接续的（consecutive)值Vi和VW之间的最大差的经验性截止值）：
[005引图6图示说明针对ivECG信号的PxI值的图像表征，所述ivECG信号被用W形成 图5的尾端分布，包括在SVC的入口测量的ivECG信号的PxI值610,W及在很靠近上腔静