专利名称：合成心电图导联的系统和方法
技术领域：
本发明涉及，从属于例行使用的一组导联(lead)的3个测量导联合 成心电图("ECG")的导联(lead)，该例行使用的一组导联包括标准的 12导联ECG，本发明涉及，根据从3个测量导联推导的n导联ECG来在 视觉上呈现体表电位图("BSM")，以及涉及，利用对ECG特征值的计算， 来预测包括急性心肌梗塞(更普遍地称为"心脏病发作")的病理的发展。
背景技术：
心电图(ECG)是心脏的电活动的记录，它是许多医疗装置中普遍使 用的诊断筛选检查。标准ECG记录包括12个导联波形，分别表示为I、 II 、 III、 aVR、 aVL、 aVF、 VI、 V2、 V3、 V4、 V5和V6，并且按照特定 的顺序排列，该特定顺序由医生利用模式识别技术来解释。由专门训练的 技师，利用专业的硬件和设备来获取ECG。在通常的配置中，把10个电 极放在人体躯干上，来测量定义标准的12导联的电势。这些年来，己经 测试了其它导联系统。这些导联系统包括Frank心电向量图("VCG")系 统，VCG系统使用3个几乎正交的导联，以X、 Y和Z表示；4个右胸腔 导联，以V3R、 V4R、 V5R和V6R表示；以及3个左胸腔导联，以V7、 V8和V9表示。没有哪一个制造商当前制造出允许获取所有22个导联的 设备。为了获取这些导联，技师首先必须拿走附到标准电极位置的导联夹， 然后把它们重新附到位于非常规位置的电极上。这需要至少3次分开的跟 踪获取，以及总共21个电极位置。在医学惯例中，通常的做法是把患有潜在的心脏异常的病人连接到律动(rhythm)监护器上，该律动监护器是一种专门设计的硬件设备，它只 显示一个ECG导联，但是能够测量3个不同的导联。有一些制造商已经 设计出也能够显示3个导联的律动监护器，但是通常的显示格式仍然是一 个导联。利用该设备，在病人的身体躯干上安置3至4个电极，来获取3 个不同的导联配置。当病人连接到律动监护器，如果预定了标准的12导 联ECG，则技师安置所有的附加电极，来分别获取ECG。因此，如果存 在以下这样的过程，则可以提高获取ECG的效率借助该过程，能够利 用比标准电极数量更少的电极， 一经要求就从律动监护器、而非通常的 ECG机器，立刻获取标准的12导联ECG、 3导联VCG、 4个右胸腔导联 或者3个左后导联。Nicklas等人在美国专利No.5,058,598中发明了一种系统，该系统根据 开发特定病人的变换来合成ECG导联。该系统能够根据从3个导联接收 数据，来合成12导联ECG。然而，该系统需要，先以通常的方式从病人 获取完整的n导联ECG，以便计算特定病人的变换，然后将该特定变换应 用于从该病人获取的随后ECG数据。这是不方便的，因为最终所得的变 换仅适用于一个病人，并且所得变换需要被存储在可访问的介质中，以供 病人住院期间使用。另外，Nicklas变换也具有时间相关性，表示病人变换 可能随时间变化，以致于为了诊断的准确性，以后每当遇到该病人，可能 需要重新计算该病人的变换。Dower在美国专利No.4，850，370中利用Frank VCG 3导联系统来推导 12导联ECG，然而，该系统是非常规的，并且大多数临床工作人员都不 熟悉该系统。Dower也开发了另一种非常规的、被称为EASI系统的非常 规导联配置，但是该配置需要获取4个导联，来推导12个导联ECG。发明内容本发明通过利用抽象因素分析(abstract factor analysis)和单纯形优化 (simplex optimization)算法的数学技术推导可应用于所有病人的、且独 立于时间的通用变换矩阵，来解决上述问题。因此，当需要时，可应用该 通用变换矩阵，并且该通用变换矩阵不需要在其实施之前，为每个病人获<formula>formula see original document page 6</formula>、取完整的n导联ECG。为此，首先测量并数字化某一组ECG导联的电压-时间数据，以定义 ECG训练组。没有限制，导联组的例子包括以下格式-12导联I 、 II、 III、 aVR、 aVL、 aVF、 VI、 V2、 V3、 V4、 V5、V6;15导联IV6、 X、 Y、 Z;15导联I V6、 V7、 V8、 V9;16导联I 、 IIV6、 V3R、 V4R、 V5R、 V6R;18导联I 、 II、 III、 aVR、 aVL、 aVF、 VI、 V2、 V3、 V4、 V5、 V6、 V7、 V8、 V9、 X、 Y、 Z;19导联I 、 II、 III、 aVR、 aVL、 aVF、 VI、 V2、 V3、 V4、 V5、 V6、 V7、 V8、 V9、 V3R、 V4R、 V5R、 V6R;22导联I 、 II 、 III、 aVR、 aVL、 aVF、 V6 、 V7、 V8、 V9、 V3R、 V4R、 V5R、 V6R、一旦已经获取电压-时间数据阵列，就对训练组中的每个ECG电压-时间数据阵列应用抽象因素分析("AFA")技术，以便使测量的阵列中的 误差最小化。最后的步骤是，对训练组应用单纯形优化("SOP")技术， 以便推导可应用于所有病人的、并且独立于时间的通用变换矩阵。然后， 该通用变换矩阵可以应用于标准的、测量的3导联子系统，来推导标准的 12导联ECG以及其它系统，并且能够产生至少22个导联，使得能够更准 确地解释心电活动。和观测的导联测量相比，这些推导的ECG值近似99% 地准确。用于合成12导联ECG的标准3导联系统是属于标准12导联系 统的I、 aVF和V2导联。该测量的导联组是常规的，并且为临床工作人 员所熟悉，因此易于应用。因为该导联组近似正交系统，因此可以在3维 空间中绘制这些导联向量相对于彼此的关系曲线，来产生其属性可以和冠 状病理相关的空间曲线。另外，在理论上有可能使用本发明的通用变换矩 阵，来产生n导联ECG，其中n为任意大。VI、 V2、 V3、 V4、 V5、 X、 Y、 Z。在应用数学领域中，抽象因素分析和单纯形优化技术是众所周知的。对于抽象因素分析，请参见，例如E.R. Malinowski， Factor Analysis in Chemistry, 2ed.， John Wiley & Sons, New York, 1991 。对于单纯形优化，请 参见，例如CL. Shavers, M丄.Parsons, "Simplex Optimization of Chemical Systems" , Journal of Chemical Education 56:307， May 1979。
图1描述了怎样计算和使用本发明的通用变换矩阵的流程图。 图2描述了，怎样从3个导联的组合构成各种n导联系统。 图3描述了，测量的ECG和通过应用本发明的通用变换矩阵预测的 ECG的比较。图4描述了累积百分方差，该累积百分方差作为如通过抽象因素分析 确定的多个特征值的函数。图5描述了如通过ECG测量的典型心电周期。 图6描述了通常的12导联ECG的图形输出。 图7描述了正常的3维空间ECG环。 图8描述了便携式床边心脏监护器。图9a是aVF和V2导联在人体躯干上的位置的矢状面示意图。 图9b是aVF和I导联在人体躯干上的位置的冠状示意图。 图9c是I和V2导联在人体躯干上的位置的横断示意图。 图10描述了 ，显示13个V导联和3个Frank导联的位置的人体躯干 横断剖面图。图11描述了，显示图10的导联的位置的人体躯干冠状剖面图。 图12a描述了，用于产生体表电压电位图的80电极背心的胸腔导联 位置的冠状图。图12b描述了，用于产生体表电压电位图的80电极背心的胸腔导联 位置的后视图。图13描述了好像被铰接在左侧面的打开体表电位图。图14描述了患有急性心肌梗塞(MI)的病人的体表电位图。图15描述了，通过把本发明的通用变换矩阵应用于3导联系统而计算出的病人体表电位图。图16描述了 ECG打印输出，该ECG打印输出对测量值和通过单纯 形优化方法推导的值进行比较。图17a和17b描述了，在8导联ECG中、正常特征值对比MI特征值 的线图。
具体实施方式
由被称为PQRST波的波来表示心搏动的完整周期，由H.E. Huff和P. Sekelj翻译的、在Am. Heart J. 40:163， 1950再版的Einthoven, Arch. Ges Phvs. 150:275， 1973中定义了该PQRST波。PQRST波代表心脏的完全收 縮和松弛。图5中显示了 PQRST波的例子。 一个完整的心搏动周期平均 为l/72秒。图l所示流程图描述了，合成并使用本发明的通用变换矩阵的整个过 程。方框101中所示的第一步骤是，获取导联I 、 II和V2在一个完整周 期内的一序列数字化电压-时间数据。可以获取多个数据集，每个数据集通 常包含直到300个测量。在方框102中，可以从导联I和II的已知几何结 构，计算导联aVF。在图2的步骤202，显示了从导联I和II产生导联aVF 的公式。作为替换，可以直接测量导联I、 aVF和V2的一序列数字化电 压-时间数据，如方框103中所示。导联I 、 aVF和V2是构成标准的12 导联ECG的导联组的成员，并且是临床工作人员都非常了解的。数字化 电压-时间测量的序列构成了 3XM矩阵[V]，其中M是按时间的测量的数 量，如方框104中所示。通常，取300个顺序的时间测量。在图9描述的3个视图中，图解地显示了导联I、 aVF和V2在人体 上的位置。这些视图分别是，矢状面图、冠状面图和横断图。选择该导联 组的原因如下。如上所述，临床医生、护士和ECG技师都非常了解这些 导联。不需要把这些导联放在非常规的位置，由此不需要研究、开发和验 证新的、非常规的导联配置。另外，这些导联近似正交。以上讨论的其它 22个导联的任何一个都可以从I 、 aVF和V2导联组得出。图10描述了， 可以从测量的导联组预测的22导联组的13个V导联(V1-V9， V3R-V6R) 和3个Frank (X， Y， Z)导联(在附图中分别被标记为I、 E和M)的位置的横断平面图。图11中显示了图10的导联位置的冠状图，图11还描 述了导联RA、 LA、 RL和LL的位置。必须安置总共21个电极，来捕获 22个导联的电压-时间数据。本发明的系统仅仅需要安置4或5个电极(取 决于接地电极的设计)，来捕获3个导联，从这3个导联得出其它19个导 联。尤其是当需要连续地追踪时，这具有节约成本、速度、导联位置可变 性误差的最小化和效率的优点。抽象因素分析对本发明中的整个n导联ECG测量数据矩阵进行抽象因素分析 (AFA)，来"预处理"ECG的训练组，通过单纯形优化从该训练组得出 变换矩阵，以便使该训练组中的固有误差最小化。图2图解地显示了这一 点。AFA的优点是，该技术使可以从数据集预测的诸如基线波动、基线噪 声和导联位置误差的误差最小化，并产生改善的、测量的数据集。图3中 显示了如通过测量的和如通过AFA预测的导联I的ECG值的比较，图3 显示出二者近似一致。为了进行AFA，在n维系统中、通过乘积项的线性和，来表示ECG。 标准的12导联ECG是n-12的系统。在特定时间t， 12导联ECG可以表 示为V(t) = V"t)L, + V2(t)L2 + +Vn(t)Ln， 其中V是12维向量，Vm是第m个导联的电势，Lm是12维空间中的单位 向量，t是时间。也可以用生成空间的一组正交基向量(X)，来表示电势 V(t):V(t)《叫Km(t)Xm。抽象因素分析确定影响数据集的因素的数目n;变换系数矩阵K;以及 抽象导联向量组X。为了执行AFA，我们考虑电压-时间测量的NXM数据矩阵[V]，其中 N是导联的数目，如图1中的方框105中所示，M是数据点的数目。在 AFA中，使协方差矩阵对角线化，以产生一组特征值Xj，可以按大小对该 组特征值Xj进行排序。可以把协方差矩阵定义为[Z] = [V]t[V]，它是具有 直到M个特征值的MXM矩阵，或者可以把协方差矩阵定义为[Z]=[V][V]T，它是一个具有直到N个特征值的NXN矩阵。每个特征值Xj对应 于正交基特征向量Xj。对角线化过程涉及发现使[Z]对角线化的矩阵[Qj]-[Z][Qj〗-人j[Qj]。在ECG的环境下，在一个完整周期内，M通常为300个 测量数据。对NXM矩阵的多个训练组应用AFA技术。根据AFA对数据集的应用，我们发现3个导联就能够获得n导联ECG 中的几乎全部信息量，其中n为12至22个导联。可以借助于累积百分方 差来演示这一点。可以定义方差为Var = V^Vi入k， -其中n = 12，…，22，并且Xj是第j个特征值的大小。把累积百分方差定义为Cum % Var = S V,Xk / Xk ， 其中c等于按大小排序的特征值、序列中的第c个特征值。因此，累积百 分方差是系统的信息量的测度。图4是累积百分方差与Xj的函数关系曲线 图，并显示出系统的大部分信息量被包含在最先的3个特征值中。实际上， AFA演示了， 3个导联能够占据12导联ECG的大约99%的信息量。因此， 对于12导联系统，所得的变换矩阵[K]是3 X 12矩阵，如图1中的方框106 所示。给定3个导联的一组M个电压-时间测量，可以通过使变换矩阵[K] 乘以3个测量导联的3XM电压-时间数据矩阵，来计算全组的12导联的 测量值。可以容易地把该结果推广到具有任意数量的导联的系统，由此推 广到我们的n导联ECG术语。ECG的因素空间的维数的减少不应该是令人惊奇的，这是因为标准的 12导联ECG有冗余。例如，可以根据以下基于几何学的公式，利用最先 6个导联的任何2个的测量，来计算其它4个导联导联in-导联n—导联i导联aVR二0.87X ((导联I +导联11 ) /2) 导联aVL二0.87X ((导联I —导联III) /2) 导联aVF二0.87X ((导联I +导联111) /2)标准的12导联ECG以这样一种格式来使用12PQRST配置，医生由 该格式、根据如图6所示的绘制波形中的识别图案，来进行诊断。图6中 的ECG是通常的和惯例的12导联ECG，并且是12电压-时间信号的12维表示。如上所述，本发明者已经通过AFA的应用证实了，显示的信息 的~99%可以从仅仅3个导联的测量来重现。因为这些导联是近似正交的， 因此可以在3维空间中绘制它们相对于彼此的关系曲线，导致了空间ECG 环。实际上，12导联ECG中的全部信息都在3维空间ECG环中。另外， 本发明者已经证实了，可以从仅仅3个测量的导联来重现直到22个导联 的导联配置的信息量。通过把导联空间增加到22个导联，医生能够更准 确地诊断心脏病理，诸如右心肌梗塞或后壁心肌梗塞。图7显示了正常男性心脏的典型3维空间环。能够容易地把这种类型 的显示嵌入到图8所示的标准心脏监护器中，该标准心脏监护器结合了如 当前现有的单一波形配置。也可以打印该空间环，用于之后的病人病历卡。单纯形优化(simplex optimization)推导本发明的通用变换矩阵的下一步骤是，对受到了 AFA分析的训 练组应用单纯形优化技术("SOP"),如图1中的方框107所示。因为3 个导联拥有n导联ECG的几乎全部信息，因此把SOP应用于由(I， aVF， V2)组成的3导联组，来计算其它导联。单纯形优化和用于使受约束线性系统最小化的单纯形算法不同，该单 纯形优化是这样一种方法，该方法用于当作为基础的函数未知时、寻找多 变量函数的最大值。单纯形是由(n+l)个点定义的几何图形，(n+l)是大于 变量数的数。对于两个变量的函数z-f(x,y)，以3个点((x!，y,)， (x2，y2)， (X3，y3》开始，并且对这3个点测量函数的值。然后，把这3个点标记为"B"、 "N"和"W"，分别对应于最好、次最好(或次最差)和最差的值。因为 我们在寻找最大值点，最好的值具有最大的大小。利用R-P + (P-W)，来确定用于测量函数f的下一个点R，其中P是 除去最差值的点时的图形的质心。一旦已经相对于R测量了函数，则对于下一个步骤，就有3种可能性。 首先，如果对于R的值好于对于B的值，则尝试用通过E-P + 2(P-W)定 义的新点来扩展。如果对于E的值好于对于B，则保留E，并且用N、 B 和E定义新的单纯形。如果对于E的值并不好于对于B的值，则认为扩 展已经保存(filed),并且用B、 R和N来定义新的单纯形。第二，如果对于R的值介于对于B的值和对于N的值之间，则把新 的单纯形定义为B、 R和N，并且重新开始处理。最后，如果对于R的值小于对于N的值，则是在错误的方向上执行 步骤，并且应该产生新的单纯形。有两种可能性。如果对于R的值介于对 于N的值和对于W的值之间，则R应该比W更接近新的点CR = P + 0.5(P —W)，并且用B、 N和CK来定义新的单纯形。如果在R点的值差于W点 的值，则W应该比R更接近新的点CW = P—0.5(P—W)。然后，用B、 N和Cw来定义新的单纯形。重复该过程，直到找到最大值为止。对于3导联ECG的情况，计算其它导联的值，作为优选地为{1， aVF， V2)的3导联组的函数。因此，单纯形将是由代表{1， aVF， V2)的初值的 4个点定义的3维图形。该优化的结果用于定义NX3通用变换矩阵[K]， 以致于当在特定时间使变换矩阵[K]乘以包括3个导联{1， aVF， V2)的向 量时，产生完整的n导联ECG，如图1的方框180中所示。尤其是，相对 于心搏的完整PP周期，以及相对于PP周期内的段，诸如PR间期(interval)、 QRS间期、SP间期和QT间期，来计算[K]矩阵。通过对II、 III、 aVR和 aVL导联的推导值和这些导联的测量值进行比较，来验证优化的精度。图 16中描述了 ，基于从单纯形优化推导的值的合成ECG和测量ECG的比较。体表电位图如上所述，当前的n包括位于身体躯干周围的直到22个导联。虽然 本发明者已经把n从12个导联增加到22个导联，但是有可能使用本发明 的方法来推导多于22个导联。通过在等高线图中绘制多个导联的电压-时 间数据，可以显现体表电位图("BSM")。图12a和12b描述了一个不久 要商业化的电极系统的胸腔导联位置。该系统在病人的胸腔周围安置了 80 电极背心，用于获取电压-时间。图13中显示了从这种配置得到的病人的 BSM。图13使用彩色编码等高线，所画的等高线未闭合，好像被铰接在 左侧面，以致于后表面紧接着前表面被显示。图14显示了，对患有急性 心肌梗塞("MI")的病人、从PQRST波的S段的末尾到T段("ST-T") 的末尾测量的BSM，该病人的12导联标量ECG仅显示PQRST波的ST 部分的下降。BSM显示了大的后部红色区(由图中的箭头所指示)，该红色区指示了后壁心肌梗塞。BSM所需的大量导联的成本，以及安置导联所花的时间，阻止了 BSM 在急性病治疗装置中的应用。还需要复杂的软件和硬件来分析BSM数据， 尽管近来的技术进步使该过程不太麻烦。然而，现在可以利用本发明的方 法来容易地实现BSM，这是因为利用本发明的通用变换矩阵，可以从仅 仅3个测量的导联来推导任何数据的导联。图15中显示了从3导联系统 得到的BSM。特征值的临床意义本发明的方法的另一个临床应用是，从AFA计算的特征值的累积百 分数和演示了正常ECG和MI ECG之间的统计上重大的差异。因此，对 ECG的信息空间的特征值贡献是MI的标志。尤其是，通过跟踪在连续的 ECG内的特征值大小的变化，临床医生能够预测病人的MI的发作。在涉及包括10个男人和10个女人的20个病人的研究中，其中每组 的一半显示正常的心功能，每组的另一半显示出MI，以及其中8导联ECG 被使用，据发现，在从正常心功能到MI的过程中，两个最大特征值的大 小减小了，而6个最小特征值的大小增大了。虽然两个最大特征值的大小 的减小不具有统计学意义，但是6个最小特征值的大小的增大具有统计学 意义。图17a描述了对于两个最大特征值的正常特征值和MI特征值的累 积百分数和的线图，正常和MI特征值在此分别以EV1和EV2表示。该 图显示了在MI特征值和正常特征值之间的急剧断开，其中对于正常功能， 该累积和大于总和的97%，而对于MI，该累积和小于总和的97%。更重 要的是，因为这些差是有统计学意义的，因此在此以EV3至EV6表示的 6个最小特征值的累积和显示出MI特征值与正常特征值之间的断开。图 17b中显示了这一点。从图17b可以看出，MI值的累积和从总和的大约 3%到总和的大约9%变动，而正常值的累积和小于总和的3%。这具有重大的临床意义。从当前时间起，通过血液检查来测定MI的 惟一标志。这样做费时，并且具有相关的成本。这些验血测定也不能被实 施地执行。当需要时，由医生来命令验血，但是技师要花时间到达，并从 病人采血样。每1至15分钟执行这种化学测定恰恰是不可行的。现在，可以在不需要技师的情况下， 一经要求就实时地利用3导联床边监护器， 逐个心搏地测量ECG的特征值。本发明将允许从3导联监护器立即得出n 导联ECG (例如12导联ECG)，从该3导联监护器能够即刻计算特征值。 特征值百分数贡献自身就是MI的标志。这能够和心率一起被显示在任何 常例的床边监护器上。因为能够利用当前的常规计算机技术、在少于l秒 的时间内、逐个心搏地计算该特征值标志，因此特征值的时间可变性，以 及按照大小或者按照百分数贡献的特征值变化率，也是急性MI的标志。 本发明将允许最先知道急性MI的实时电生理学标志。自然地，利用特征 值的任何功能都将实现相同目的。能够利用任何可得的编程语言、在任何计算机系统上实施本发明的方 法。本发明的一个实施例是利用在运行Windows操作系统的个人计算机上 执行的Microsoft Visual Basic得以实施的。然而，本发明不限于该实施， 并且利用在诸如Mackintosh的其它机器上执行的其它编程语言的实施，或 者利用在Unix操作系统或诸如Linux的变型下运行的工作站的实施，都 在本发明的范围内。虽然已经在各个优选和替换实施例中描述和显示了本发明，但是不应 该把这种描述和显示看成是限制性的。因此，本发明包括在仅由以下权利 要求限定的本发明范围内的任何变化、修改和/或替换实施例。
权利要求
1.一种合成心电图导联的方法，该方法包括以下步骤获得一组心电图导联的一序列电压-时间测量值；对利用心电图导联的最小子集测量的电压-时间测量值的子集执行单纯形优化，来获得通用变换矩阵；以及使通用变换矩阵乘以电压-时间测量值的子集，以计算全组的电压-时间测量值；其中常规n导联心电图的任何3个测量导联都可用于推导完整的心电图。
2. 根据权利要求1所述的方法，其进一步包括步骤跟踪连续心电图 测量的特征值大小，以便预测包括心肌梗塞的病理的发作。
3. —种合成心电图导联的方法，该方法包括以下步骤 获得一组从12到22个心电图导联的一序列电压-时间测量值； 对电压-时间测量值序列执行抽象因素分析，以获得一组特征值和相关联的特征向量；利用累积百分方差来确定3个心电图导联的最小子集，从该最小子集， 可以利用可接受的误差计算电压-时间测量值；对利用心电图导联的最小子集测量值的电压-时间测量值的子集执行 单纯形优化，来获得通用变换矩阵；以及使通用变换矩阵乘以电压-时间测量值的子集，以计算全组的电压-时 间测量值；该方法进一步包括步骤从如同应用于最小导联子集的通用变换矩阵，计算心动周期的任何段。
4. 根据权利要求3所述的方法，进一步包括步骤 从计算的全组电压-时间测量值来构造体表电位图。
5. —种合成心电图导联的方法，该方法包括以下步骤 获得一组从12到22个心电图导联的一序列电压-时间测量值；对电压-时间测量值序列执行抽象因素分析，以获得一组特征值和相关联的特征向量；利用累积百分方差来确定3个心电图导联的最小子集，从该最小子集， 可以利用可接受的误差计算电压-时间测量值；对利用心电图导联的最小子集测量值的电压-时间测量值的子集执行 单纯形优化，来获得通用变换矩阵；以及使通用变换矩阵乘以电压-时间测量值的子集，以计算全组的电压-时 间测量值；其中常规n导联心电图的任何3个测量导联都可用于推导完整的心电图。
6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括步骤跟踪连续心电图测 量值的特征值函数，以便预测病理的发作，其中所述病理包括心肌梗塞。
全文摘要
一种合成心电图导联的方法，该方法包括以下步骤获得一组心电图导联的一序列电压-时间测量；以及对该测量序列执行抽象因素分析，以获得一组特征值和相关联的特征向量。确定心电图导联的最小子集，从该最小子集，可以利用可接受的误差计算电压-时间测量。对利用心电图导联的最小子集测量的电压-时间测量的子集执行单纯形优化，来获得通用变换矩阵，并且使通用变换矩阵乘以电压-时间测量的子集，来计算全组的电压-时间测量。全组导联可以用于计算体表电位图，并且可以及时跟踪特征值，以便预测诸如心肌梗塞的病理的发作。
文档编号A61B5/0452GK101254095SQ20071016680
公开日2008年9月3日 申请日期2003年4月28日 优先权日2002年5月17日
发明者戴维·M·史瑞克 申请人:戴维·M·史瑞克