专利名称：用于确定血流的系统和方法
技术领域：
本发明在其某些实施例中涉及医学中的诊断，并且更特别地但非排他性地涉及用于通过分析从活体接收到的电信号来确定血流的系统和方法。
背景技术：
与诸如生物阻抗的测量之类的器官的电气性质的测量有关的技术通常是已知的。 通常，此类技术涉及通过从电气测量提取生理显著特性来监视生理参数，参见例如美国专利No. 6，577，897。特性可以包括帮助鉴别直接或间接地与器官(例如，血管、心脏、肺等)的状态有关的生理指示的测量，并揭示包括关键的危及生命的条件的各种生理条件的测量。例如，心脏疾病可能是由(i)自动神经系统中的故障，其中，从中枢神经系统控制机构到心肌的神经脉冲未能提供规则的心率和/或(ii)心肌本身强度不足，其中即使病人具有规则心率，其收缩力也会不足。无论如何，由患病的心脏供应血液的血液量或速率是异常的，并且应认识到病人的循环状态的评估具有最高的重要性。对于许多病人而言，诸如心率和血压的最简单测量可能是足够的，但是如果存在心脏血管或血流动力异常，则需要更详细的测量。心输出量(CO)是在一定时间间隔期间由心脏泵浦(pump)的血液的体积，所述时间间隔通常被取为一分钟。心输出量是心率(HR)与每次心跳泵浦的血液量、也称为每搏输出量(stroke volume, SV)的乘积。例如，在大多数成年人体内，在站立位置上静止的每博输出量平均在60和80 ml的血液之间。因此，在每分钟80跳的静止时心率下，静止心输出量在每分钟4. 8L和6. 4 L之间改变。常见临床问题是血压过低(低血压)；这可能由于心输出量低和/或由于低体循环血管阻力(Systemic Vascular Resistance)而发生。许多病人可能都发生这种问题，尤其是在重病护理或术后高依赖性单元中的那些病人。在这些高危病人体内，通常建立更详细的监视，包括经由中心静脉导管来测量中心静脉压和经由外围动脉导管来连续显示动脉血压。除上述测量之外，心输出量的测量是有用的。例如，当与动脉压测量组合时，心输出量能够用于计算体循环血管阻力。心输出量的测量可用于建立病人的初始心脏血管状态和用于监视对各种治疗介入的响应，诸如输血、肌力药注入、血管活性药注入(以增加或降低体循环血管阻力)或以药理学方式或通过调整起搏率来改变心率二者。目前已知测量心输出量的多种方法，代表性示例包括由Adolf Fick在1870年描述的Fick方法，使用人体在呼吸期间吸收的氧的量和静脉与动脉血液之间的氧浓度的差来计算心输出量；经食管超声心动图检查术(参见例如美国专利No. 6，142，941)，其中，从血流速度(经由多普勒频移记录)、血管的横截面积和心率导出心输出量；以及基于顺应性 (compliance)的方法(参见例如美国专利No. 6，485，431 )，其中，从测量的动脉压确定动脉系统的顺应性并用于计算作为平均动脉压与除以时间常数的顺应性的乘积的心输出量。还已知基于导管的方法，诸如热稀释法(参见例如美国专利No. 4，153，048)。在美国专利No. 3，340，867中首先公开了被称为胸电生物阻抗的非侵入式方法， 并且其最近开始引起医学和工业注意[美国专利No. 3，340, 867,4, 450, 527,4, 852，580、 4，870，578,4，953，556,5，178，154,5，309，917,5，316，004,5，505，209,5，529，072, 5，503，157,5, 469，859,5, 423，326,5, 685，316,6, 485，431,6, 496，732 和 6，511，438 ；美国专利申请No. 20020193689]。胸电生物阻抗方法具有在对病人没有危险的情况下提供连续心输出量测量的优点。在国际公开No. W02004098376、W02006087696 和 W02009022330、美国专利 No. 6，022，322,5, 615，689 和 5，642，734 及美国公开申请 No. 20030120170,20060085048 和 20060122540中发现了采用生物阻抗的各种方法，其内容被结合到本文中以供参考。
发明内容
根据本发明的某些实施例的方面，提供了一种诊断方法。该方法包括获取指示对象的器官的阻抗的输入信号的绝对(absolute)分量和相位分量；基于相位分量来确定对象的基线血流；基于至少绝对分量来确定血流的瞬时变化；以及显示基线血流和血流的瞬时变化。根据本发明的某些实施例，本发明的方法还包括从对象获取输入信号，并将该输入信号分离成绝对分量和相位分量。根据本发明的某些实施例，用包络(envelope)标识符来从输入信号分离绝对分量。根据本发明的某些实施例，通过将输入信号与指示被传送到对象的射频信号的信号混合以提供混合信号并滤出混合信号的一部分来从输入信号分离相位分量。根据本发明的某些实施例，所述方法还包括基于绝对分量来识别输入信号中的干扰，以及根据所识别的干扰来修正基线血流。根据本发明的某些实施例，所述方法还包括基于绝对分量来识别对象的身体运动。根据本发明的某些实施例，所述方法还包括基于绝对分量来识别对象的肌肉活
动。 根据本发明的某些实施例，用小于一分钟的时间间隔来表征血流的瞬时变化。根据本发明的某些实施例，由模拟处理单元来分离输入信号，并且由数字处理单元来确定基线和血流的瞬时变化。根据本发明的某些实施例，所述方法还包括计算选自包括每博输出量、心输出量、 心脏收缩力、心室射血时间、心脏指数、胸腔液体含量、总外围阻力指数及其任何组合的组的至少一个量。根据本发明的某些实施例，所述至少一个量的计算包括使用绝对分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第一时间依赖性，并使用相位分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第二时间依赖性；其中，所述方法还包括计算第一和第二时间依赖性之间的相关系数，并响应于该相关系数来显示所述至少一个量。根据本发明的某些实施例，所述方法还包括从对象获取ECG信号；基于ECG信号将输入信号分段以定义各段的时间序列，每一个对应于对象的一次心跳；以及针对所述段中的至少一个，确定该段的搏动形态(beat morphology),并基于该搏动形态来确定是否从诊断中排除所述至少一个段。根据本发明的某些实施例，所述方法还包括使用绝对分量和相位分量来计算与血流相关联的特性电容和特性电阻，并响应于该特性电容和特性电阻来评估血管顺应性。根据本发明的某些实施例的方面，提供了一种具有存储在其上的计算机程序的计算机可读介质，所述计算机程序包括用于指示数据处理器执行如本文所述的方法的代码装置。根据本发明的某些实施例的方面，提供了一种用于诊断的系统。该系统包括输入单元，其被配置为用于从对象接收指示对象的器官的阻抗的输入信号；信号分离单元，其被配置为将输入信号分离成绝对分量和相位分量；处理单元，其被配置为用于基于相位分量来确定对象的基线血流，并基于至少绝对分量来确定血流的瞬时变化；以及输出单元，其用于显示所述基线血流和所述血流的瞬时变化。根据本发明的某些实施例，所述系统还包括用于生成振荡信号的电振荡器、用于向对象传送振荡信号并用于感测对象对该振荡信号的响应的多个接触电极，其中，输入单元接收所述响应。根据本发明的某些实施例，所述信号分离单元包括用于从输入信号分离绝对分量的包络标识符。根据本发明的某些实施例，所述信号分离单元包括混合器，其用于将输入信号与指示被传送到对象的振荡信号的信号混合以提供混合信号；和滤波器，其用于滤出混合信号的一部分从而从输入信号分离相位分量。根据本发明的某些实施例，所述处理单元被配置为用于基于绝对分量来识别输入信号中的干扰并根据所识别的干扰来修正基线血流。根据本发明的某些实施例，所述处理单元被配置为用于基于绝对分量来识别对象的身体运动。根据本发明的某些实施例，所述处理单元被配置为用于基于绝对分量来识别对象的肌肉活动。根据本发明的某些实施例，用小于一分钟的时间间隔来表征血流的瞬时变化。根据本发明的某些实施例，所述信号分离单元是模拟的，并且所述处理单元是数字的。根据本发明的某些实施例，所述处理单元被配置为用于计算选自包括每博输出量、心输出量、心脏收缩力、心室射血时间、心脏指数、胸腔液体含量、总外围阻力指数及其任何组合的组的至少一个量。根据本发明的某些实施例，所述处理单元被配置为用于使用绝对分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第一时间依赖性；使用相位分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第二时间依赖性；以及计算第一和第二时间依赖性之间的相关系数；其中，所述输出单元响应于该相关系数来显示所述至少一个量。根据本发明的某些实施例，所述输入单元被配置为用于从对象接收ECG;其中，所述处理单元被配置为用于基于ECG信号将输入信号分段以定义各段的时间序列，每一个对应于对象的一次心跳；以及针对所述段中的至少一个，确定该段的搏动形态，并基于该搏动形态来确定是否从诊断中排除所述至少一个段。根据本发明的某些实施例，单独地对绝对分量和相位分量执行搏动形态的分段和确定，其中，确定是否排除所述至少一个段包括在根据绝对分量确定的搏动形态与根据相位分量确定的搏动形态之间进行比较。根据本发明的某些实施例，所述处理单元被配置为用于基于使用绝对分量和相位分量来计算与血流相关联的特性电容和特性电阻，并响应于该特性电容和特性电阻来评估血管顺应性。除非另外定义，本文所使用的所有技术和/或科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员一般理解的意义相同的意义。虽然在本发明的实施例的实践或测试中可以使用与本文所述的那些类似或等效的方法和材料，但下面描述示例性方法和/或材料。在冲突的情况下，包括定义在内的专利说明书将会控制。另外，材料、方法和示例仅仅是说明性的，并且并不意图必须是限制性的。本发明的实施例的方法和/或系统的实施方式可以涉及手动地、自动地或其组合地执行或完成所选任务。此外，根据本发明的方法和/或系统的实施例的实际仪器和设备， 可以使用操作系统由硬件、由软件或由固件或由其组合来实现若干个所选任务。例如，可以将用于执行根据本发明的实施例的所选任务的硬件实现为芯片或电路。作为软件，可以将根据本发明的实施例的所选任务实现为由计算机使用任何适当的操作系统执行的多个软件指令。在本发明的示例性实施例中，由数据处理器来执行根据如本文所述的方法和/或系统的示例性实施例的一个或多个任务，诸如用于执行多个指令的计算平台。可选地，所述数据处理器包括用于存储指令和/或数据的易失性存储器和/或用于存储指令和/或数据的非易失性存储(例如磁性硬盘和/或可移动介质)。可选地，也提供网络连接。可选地，也提供显示器和/或诸如键盘或鼠标之类的用户输入设备。
在本文中参考附图，仅以示例的方式来描述本发明的某些实施例。现在详细地对附图进行特定参考，应强调的是以示例的方式并出于本发明实施例的说明性讨论的目的示出了细节。在这方面，用附图进行的说明使得如何可以实施本发明的实施例对于本领域的技术人员来说是显而易见的。在附图中
图1是描述根据本发明的各种示例性实施例的诊断方法的流程图2是更详细地描述根据本发明的某些实施例的诊断方法的流程图3A和:3B示出根据本发明的实施例采用的动态变化的频率边界(bound)的代表性示
例；
图3C示出根据本发明的实施例采用的动态变化的频带的代表性示例； 图4是根据本发明的各种示例性实施例的用于选择频率边界的迭代过程的流程图；图5A是用于从ECG信号提取心室射血时间的程序(procedure)的示意图； 图5B是根据本发明的各种示例性实施例的用于从已滤波信号的导数(derivative)提取心室射血时间的程序的示意图5C和5D是根据本发明的各种示例性实施例的搏动形态表征程序的示意图； 图6是描述根据本发明的各种示例性实施例的使从相位分量获得的时间依赖性与从绝对分量获得的时间依赖性相关联的程序的流程图7是根据本发明的各种示例性实施例的用于诊断的系统的示意图； 图8是根据本发明的各种示例性实施例的能够用于将对象诊断为感染性(septic)或非感染性(non-s印tic)的直方图9是根据本发明的各种示例性实施例的能够用于将对象诊断为具有充血性心力衰竭或慢性阻塞性肺病的直方图10是能够被本发明的某些实施例的方法和系统采用的示例性电路的示意图；以及图11示出在根据本发明的某些实施例执行的实验中监视对象达到约260秒的时段的结果。
具体实施例方式本发明在其某些实施例中涉及医学中的诊断，并且更特别地但非排他性地涉及用于通过分析从活体接收到的电信号来确定血流的系统和方法。在详细地解释本发明的至少一个实施例之前，应理解的是本发明在其应用中不一定局限于在以下说明中阐述的和/或在附图和/或示例中举例说明的组件和/或方法的构造和布置的细节。本发明能够由其它实施例或以各种方式来实施或执行。下面参考描述能够由本实施例的方法和系统来执行的操作的流程图来描述本发明的某些实施例。除非另外定义，应理解的是可以以执行的许多组合或顺序来同时地或依次地执行下文所述的操作。具体地，不应将流程图的排序视为限制性的。例如，可以按照不同的顺序(例如倒序)或基本上同时地执行按照特定顺序在以下说明中或流程图中出现的两个或更多操作。另外，下述多个操作是可选的且可以不执行。可以以许多形式来体现本实施例的方法。例如，其可以在诸如用于执行该方法的计算机的有形介质中上体现。其可以在计算机可读介质上体现，包括用于执行该方法的计算机可读指令。其还可以在具有被布置为在有形介质上运行计算机程序或在计算机可读介质上执行指令的数字计算机能力的电子设备中体现。现在参考附图，图1是描述根据本发明的各种示例性实施例的诊断方法的流程图。该方法在10处开始并继续至11处，该这里，获取指示对象的器官的阻抗的输入信号的至少绝对分量和相位分量。该器官优选地是对象的胸，但是诸如但不限于臀、大腿、颈、 头、臂、前臂、腹部、臀肌、腿和脚的其它器官未从本发明的范围排除。可以单独地获取绝对和相位分量，即经由将输入信号分离成绝对分量和相位分量的不同电路通道。如下文进一步详细讨论的，这允许该方法独立地处理这些分量中的每一个。在任何给定情况下，可以以算术方式将任何电信号描述为复数。本文所使用的术语“绝对分量”指的是此复数的绝对值，即描述复平面中的复数的向量的长度，并且术语“相位分量”指的是复平面中的实轴与向量之间的角。形式上，将复数表示为A + jB，其中，A和B表示实数，并且j是满足j2 = — 1的
纯虚数，由^A2 + B2来给出输入
信号的绝对分量，并且由arctan(B/A)给出相位分量。在本发明的各种示例性实施例中，由模拟处理单元将输入信号分离成绝对和相位分量。例如，可以由包络标识符从输入信号分离绝对分量。通过将输入信号与指示被传送到对象的射频信号的信号混合并滤出混合信号的一部分来从输入信号分离相位分量。在下文中描述根据本发明的某些实施例的用于将输入信号分离成其分量的更详细技术。本发明人已发现从用于直接或间接地与血流有关的任何量的相位分量和绝对分量，能够获得不同类型的信息。更具体地，在由本发明人执行的实验中，已发现与输入信号的绝对分量相比，输入信号的相位分量更少地受到突然血流动力变化的影响。因此，本发明人已发明了一种技术，其中，将从相位分量提取的信息与从绝对分量提取的信息组合，其方式为使得相位分量提供指示各个量的基线的信息，而绝对分量或相位分量和绝对分量的组合(例如线性组合)提供指示相对于基线的变化的信息。因此，由信号的相位分量来提供关于相对长时间间隔(例如几十分钟至几小时量级)的信息，并且由信号的绝对分量或两个分量的组合来提供关于相对短时间间隔(例如，几秒至若干分钟的量级，以及更优选地小于一分钟)的信息。这两种类型的信息的组合提供准确以及响应性的诊断。在本文中将与在小于10秒、或小于5秒或小于2秒或小于1秒的时间窗内改变至少30%的数量的量有关的诊断称为“实时诊断”。因此，方法从11前进至12和13，在12处，基于相位分量来确定对象的基线血流， 在13处，基于绝对分量或绝对和相位分量之间的组合来确定血流的瞬时变化。优选地由数字处理单元来执行基线和血流的瞬时变化的确定。该方法还可以采用数字处理单元来计算一个或多个血流或血容量相关量，诸如但不限于每博输出量(SV)、心输出量(CO)、心脏收缩力(HC)、心室射血时间(VET)、心脏指数 (CI)、胸腔液体含量(TFC)、总外围阻力指数(IPRI)及其任何组合。本发明人发现可以利用输入信号的相位分量来计算血流或血容量相关量的基线， 并且可以利用输入信号的绝对分量或相位和绝对分量的组合来计算血流或血容量相关量的瞬时变化。例如，在本发明的某些实施例中，该方法计算HC和VET。可以单独地使用相位和绝对分量来计算这些量中的任何量。可选地，还可以单独地针对相位和绝对分量来计算对象的HC和VET之间的比值(ratio)。可以利用该比值作为对来自更一般的发烧对象组的感染性对象进行分类的分数(score)，其中，感染性对象与发烧但非感染性对象相比具有较高的比值。另外，HC与VET之间的关系能够提供对由于流血、外伤、心脏病原因等引起的诸如休克之类的其它类型的对象条件的了解，并帮助确定和改进流体复生和流体最优化治疗。在本发明的某些实施例中，当病人处于坐位时监视量Cl、SV和TPRI，并在使病人位置变为仰卧之后再次监视量Cl、SV和TPRI。然后，该方法计算两个位置之间的CI的差 (difference) (dCI)、SV的差(dSV)和TPRI的差(dTPRI)。所述方法可以显示这些差中的一个或多个以允许医生将对象诊断为感染性或非感染性(参见图8)。可选地，所述方法能够使用三个差中的两个或更多来计算分数，该分数可以指示对象是否能被宣布为感染性。此类分数的代表性示例是线性组合，例如(dCI + dSV - dTPRI)/3。在本实施例中，如果分数在预定阈值(例如10%)以下，则对象被宣布为感染性，并且如果分数在预定阈值以上，则对象被宣布为非感染性。因此，可以将本实施例用于自动地筛选感染性病人，例如在ER中。还可以将上述分数中的任何一个用于例如在治疗期间监视感染性对象，从而跟踪其对治疗的响应。在本发明的某些实施例中，该方法计算CI和TFC。通常，根据相位分量来计算Cl， 并根据绝对分量来计算TFC。计算CI和TFC两者的优点是其允许医生在报告了呼吸急促时区别充血性心力衰竭(CHF)和慢性阻塞性肺病(COPD)对象。在本发明的各种示例性实施例中，当对象处于坐位时，监视CI和TFC，并且在使对象的位置变为仰卧之后再次监视CI 和TFC。然后计算两个位置之间的CI的差(dCI)和TFC的差(dTFC)。基于dCI和dTFC，可以建立分数，该分数可以确定对象是患有CHF还是C0PD。适合于本实施例的分数的代表性示例是dTFC和dCI的线性组合，例如dTFC + dCI。在本实施例中，如果分数在预定阈值(例如，10%，参见例如 Academic Emergency Medicine 2009; 16 (sl):Sll)以下，则宣布对象是 CHF对象，并且如果分数在预定阈值以上，则宣布对象是COPD或非CHF对象(参见图9)。该方法继续至14，在这里，例如借助于诸如计算机监视器或打印机之类的显示设备来显示基线血流或相关量和/或血流或相关量的瞬时变化。该方法在15处结束。图2是更详细地描述依照本发明的某些实施例的方法的流程图。该方法在10处开始并继续至20，在这里，该方法从对象获取输入信号。这通常借助于被附着于对象的器官的电极布置来实现。电极被附着于器官上的两个或更多位置，并且还被连接到响应于从电极接收到的电压信号来提供输出信号的电路。输出信号指示电极之间的组织的阻抗。这对于生物阻抗领域的技术人员来说都是众所周知的，并且在文献中也有所描述，参见例如国际公开申请No. W02004/098376和W02006/087696，其内容被结合到本文中以供参考。该方法继续至21，在这里，输入信号被分离成绝对分量和相位分量。可以借助于如上文描绘且在下文进一步详述的不同电路通道来进行分离。该方法继续至12和13，在12处，基于相位分量来确定对象的基线血流，并且在13 处，基于绝对分量或相位绝对分量的组合来确定血流的瞬时变化。如上文进一步详述的，该方法可选地计算一个或多个血流或血容量相关量。在本发明的各种示例性实施例中，该方法继续至22，在这里，该方法识别输入信号中的干扰并根据所识别的干扰来修正基线血流或相关量。本发明人发现可以使用绝对分量来识别输入信号中的干扰。这是因为绝对分量具有高可变性，并且因此易于检测信号中的干扰。信号中的干扰可能是由多于一个事件引起的。在没有限制的情况下，代表性示例包括肌肉活动和身体运动。在23处，该方法可选地基于绝对分量来识别肌肉活动、身体运动和/或外部干扰。在本发明的某些实施例中，该方法针对血流量(例如，SV、CO、VET、Cl、TFC、TPRI、HC等)中的一个或多个来计算各个量的时间依赖性。优选地，所述方法单独地使用绝对分量和使用相位分量来计算时间依赖性，并基于预定的一组标准来仅显示所计算的时间依赖性中的一个。例如，所述方法可以计算根据相位分量获得的时间依赖性与根据绝对分量获得的时间依赖性之间的相关系数。如果该相关系数在预定阈值以上，则该方法能够显示两个时间依赖性。如果该相关是低的，则该方法可以确定时间依赖性中的一个或多个是假象 (artifact)并决定不对其进行显示。下面参考图6来提供用于使两个时间依赖性相关联的程序的代表性示例。在本发明的各种示例性实施例中，该方法继续至25，在这里，该方法从对象获取 ECG信号，并响应于该ECG信号来确定输入信号的形态。例如，该方法可以采用分段来基于 ECG信号将输入信号分段，从而定义各段的时间序列，每一个对应于对象的一次心跳；并且对于各段中的至少一个而言，该方法可以确定段的搏动形态。一旦确定了该段的形态，则该方法可以确定是否从诊断中排除各个段。下面提供用于确定搏动形态的程序的代表性示例。优选地，单独地针对绝对分量和相位分量来执行搏动形态的分段和确定。在本实施例中，是否将段从诊断中排除的确定包括根据绝对分量确定的搏动形态与根据相位分量确定的搏动形态之间的比较。在本发明的各种示例性实施例中，该方法继续至沈，在这里，该方法评估血管顺应性。本发明人发现这可以通过计算与血流相关联的特性电容和特性电阻并响应于该特性电容和电阻来评估血管顺应性来实现。具体地，本发明人发现从心室流出的血液进入动脉中会引起电容性(C)和电阻性(R)效果，由此，主动脉的顺应性越高，测量信号中的C分量就越高。因此，通过与R分开地测量C，本实施例提供关于由标准生物阻抗测量另外未示出的解剖和生理参数的信息。例如，本实施例能够从血管顺应性的观点出发来区别对象，即使对象具有相同或类似的CO。本实施例能够帮助诊断钙化性主动脉、动脉硬化、诸如感染性休克和分流(shunt)之类的病理血流动力条件。在某些实施例中，以充分的采样率针对同一个对象病人反复地测量R和C。然后， 将测量用于在C-R平面中生成轮廓图(contour map)。图中的轮廓跟踪对象的每次心跳的循环(cycle)。根据本发明的优选实施例，该轮廓的性质可以用于确定血流和血流相关量。 这可以例如使用分配用于不同轮廓形状的不同血流值的查找表来完成。在本发明的某些实施例中，在确定血流或相关量之前对相位和绝对分量中的每一个进行滤波。优选地使用数字处理单元并响应于对象的生理条件来执行滤波。可以例如通过单独地对相位和绝对分量采用在国际专利公开No. 2009/022330中描述的滤波技术来完成此滤波，所述专利的内容被结合到本文中以供参考。在本发明的各种示例性实施例中，该滤波根据被响应于对象的生理条件变化而动态地适应(adapted)的频带。频带对生理条件的适应可以是根据本领域中已知的任何适应方案。例如，频带的一个或多个参数(例如，下界、上界、带宽、中心频率)可以是表征生理条件的参数的线性函数。此类参数可以是例如每分钟心跳的次数。在图3A和;3B中举例说明根据本发明的某些实施例单独地对相位和绝对分量采用的动态变化的频率边界的代表性示例。图3A和;3B中所示的是频率边界(图3A中的上界和图3B中的下界)对对象的心率的函数依赖性。如图3A所示，频带的上界线性地改变，使得在每分钟约60跳(bpm)的心率下，上界约为6 Hz，并且在约180 bpm的心率下，上界约为9 Hz。如图:3B所示，频带的下界线性地改变，使得在约60 bpm的心率下，下界约为0.9 Hz，并且在约180 bpm的心率下，下界约为2. 7 Hz0本文所使用的术语“约”或“近似”指的是+ 10 %。在本发明的某些实施例中，上界近似等于被定义SFu (HR) = 6 + 1.5 χ [ (HR/60) -l]Hz的函数Fu(HR),其中，HR是以bpm为单位的对象的心率。在某些实施例中，上界始终等于Fu(HR),而在其它实施例中，使用迭代过程来设定上界。在本发明的某些实施例中，下界近似等于被定义为FJHR) = 0.9X (HR/60) Hz的函数&0 )。在某些实施例中，下界始终等于FJHR)，而在其它实施例中，由迭代过程来设定下界。下面提供适合于本发明的某些实施例的迭代过程的代表性示例。在图3C中举例说明根据本发明的某些实施例的以动态变化的上频率边界 (frequency bound)和动态变化的下频率边界表征的动态变化带通滤波器(BPF)。如所示， 每个心率与由下界和上界定义的频带相关联。例如，对于60bpm的心率而言，图3C描绘了其中下界约为0. 9 Hz且上界约为6 Hz的BPF。应理解的是上文提出的值和图3A — C举例说明的函数关系是示例性实施例，并且不应将其视为以任何方式限制本发明的范围。在其它示例性实施例中，频带与生理条件之间的函数关系可以具有不同的斜率和/或偏移(offset)，或者它们可以是非线性的。下面是根据本发明的某些实施例的用于确定带通滤波器的频带的迭代过程的说明，所述带通滤波器对相位分量并且单独地绝对分量进行滤波。在某些实施例中，该迭代过程可以基于从各个已滤波分量提取或计算的生理参数的值与从例如ECG信号的参考信号提取或计算的相同生理参数的值之间的比较。术语“生理参数”指的是可测量或可计算并表示生理活动、特别地但不一定是心脏活动的任何变量参数。在本发明的各种示例性实施例中，生理参数是除心率本身之外的。生理参数可以是时间相关参数、振幅相关参数或其组合。通常，根据作为时间的函数的振幅来表示滤波器信号和参考信号。因此，通常使用信号的横坐标值来计算时间相关参数，并且通常使用信号的纵坐标值来计算振幅相关参数。在没有限制的情况下，适合于本实施例的代表性时间相关生理参数包括心脏收缩时间、心脏舒张时间、射血前时段和射血时间。在没有限制的情况下，适合于本实施例的振幅相关生理参数的代表性示例包括心肌收缩力、单次搏动期间的零以上的最大振幅、单次搏动期间的最大峰至峰振幅和单次搏动期间的RMS水平。还考虑各种斜率参数，诸如但不限于信号上的两个点之间的平均斜率。在本发明的各种示例性实施例中，生理参数是心室射血时间(VET)。虽然在特别强调VET作为生理参数的情况下描述了以下实施例，但应理解的是不应将对VET的更详细参考解释为以任何方式限制本发明的范围。本发明人发现可以从在Fl(HR)与5. 5 Hz之间的频率范围获得用于特定对象的大量生物信息，其中，HR是对象的心率。本发明人还发现对于某些医学条件而言，某些信息可以存在于5. 5 Hz与Fu(HR)之间。
用于提取或计算相同生理参数的两种不同技术之间的比较的优点是其允许基本上使带通滤波器的上频率边界最优化。在本发明的各种示例性实施例中，在迭代过程的每次迭代中，重复该比较。如果比较满足预定标准，则通过计算用于上界的低阈值与用于上界的高阈值之间的平均值来更新上频率边界。下频率边界可以是恒定边界(例如从约0.9 Hz 至约2.7 Hz的恒定频率)，或者，其可以是动态的，例如&0 )，HR是在各个迭代之前或期间对象的心率。可以以多于一种方式来设置用于上界的低和高阈值。在某些实施例中，低和高阈值是预定的(即，其在迭代过程之前被先验地确定)，在某些实施例中，在迭代过程的前一次迭代中设定阈值，在某些实施例中，阈值中的一个是预定的，并且在迭代过程的前一次迭代中设定另一阈值。在任何情况下，第一迭代是基于在迭代过程之前先验地确定的两个阈值。 本发明的发明人已经发现至少最初(即，在第一迭代时)，第一阈值可以约为FJ40)，其在本发明的各种示例性实施例中约为5. 5 Hz，并且第二阈值可以是Fu(HR)的计算值，HR是各个迭代之前或期间的对象的心率。在迭代期间所使用的预定标准可以是例如两个计算的结果是相似的(例如，在相互的约40 %或30 %或25 %内)。预定标准还可以与两次计算之间的差的方向(direction) 有关。广泛地，对于时间相关参数而言，如果基于参考信号计算的参数的值高于基于已滤波信号计算的参数的值，则更新上界，并且对于振幅相关参数而言，如果基于参考信号计算的参数的值低于基于已滤波信号计算的参数的值，则更新上界。对于斜率相关参数而言，如果基于参考信号计算的参数的值高于基于已滤波信号计算的参数的值，则通常更新上界。还可以使用以上标准之间的布尔组合作为标准。例如，可以采用AND布尔组合，在这种情况下，如果两次计算的结果是相似的，则可以更新上频率边界，并且根据已过滤信号的计算指示异常生理条件，而根据参考信号的计算指示正常生理条件。图4是根据本发明的各种示例性实施例的用于选择上频率边界的迭代过程的流程图。本说明是针对作为VET的生理参数，但是，如所述，并不意图使本发明的范围局限于这种类型的生理参数。迭代过程在60处开始并继续至61，在61处，将上频率边界设置为Fu(HR)的值，HR 是迭代过程的开始之前的对象的心率。可以输入心率，或者它可以由该过程例如根据ECG 信号来确定。过程继续至62，在这里，向两个频率阈值分配初始值。在图4中用Tl和T2来表示频率阈值。在本发明的各种示例性实施例中，Tl的初始值是FJ40)且T2的初始值是初始上频率边界。过程继续至63和64，其中，已过滤的各个分量(63)与例如ECG的参考信号(64)分开地计算VET。在图4中将用VETl来表示根据各个分量计算的VET，并且在图4中用VET2 来表示根据ECG信号计算的VET。在第一迭代中，优选地通过使用最初在61处设定的上和下频率边界之间定义的带通滤波器对各个分量进行滤波来获得用来计算VETl的已滤波信号。该过程继续至其中对VETl和VET2进行比较的判定65。如果VETl高于VET2，则迭代过程继续至73，该迭代过程在这里终止。如果VETl不高于VET2，则过程继续至66，在这里，将上界更新为Tl和T2的平均值AVE。在本发明的各种示例性实施例中，AVE ( T1，T2) 是Tl和Τ2的算术平均数(即AVE (Tl，T2) = (T1+T2)/2)，情况不一定是如此，因为在某些实施例中可以采用不同的求平均方案(例如，加权平均、几何平均数、调和平均数、RMS等)。过程从66继续至67，在这里，根据使用已更新带通滤波器滤波的信号来重新计算 VETl。已更新带通滤波器的下界可以是初始下界，或者可以直接在各个分量的滤波之前基于对象的心率对其进行更新(例如，根据上述&)。已更新带通滤波器的上界优选地是已更新上界。可选地，过程继续至68，在这里，还根据参考信号来重新计算VET2。可替换地，可以使用来自64的VET2的值。然后，过程继续至判定69，其中，该过程确定是否满足预定终止标准。如果满足该预定终止标准，则迭代过程继续至73，该迭代过程在这里终止，否则，该过程继续至其中对 VETl和VET2进行比较的判定70。如果VETl与VET2之间的偏差低于预定阈值Δ且VETl 低于VET2，则过程继续至71，在这里，向Τ2分配上界的值，否则过程继续至72，在这里，向 Tl分配上界的值。过程从71和72返回至66，在这里，开始附加迭代。在判定70处采用的阈值Δ通常被表示为VET2的分数(fraction)或 (VET2-VET1)/VET2的分数。在本发明的各种示例性实施例中，Δ = p*VET2，其中，ρ < 0.5， 例如，ρ = 0. 4 或 ρ = 0. 3 或 ρ = 0. 25。在判定69处采用的终止标准可以是例如最大迭代次数。在本实施例中，该过程对迭代次数进行计数并将其与预定迭代次数阈值相比较。如果迭代次数超过迭代次数阈值， 则该过程确定满足终止条件并继续至结束73。通常，但不一定，预定迭代次数阈值的值为从约3次迭代至约10次迭代，例如5或6次迭代。终止标准还可以包括VETl的值与预定VET阈值Tvet的比较，该预定VET阈值Tvet 可以是绝对的、对象特有的或相对于VET2的。在本实施例中，该过程将VETl的值与Tvet相比较。如果VETl高于Tvet，则该过程确定满足终止条件并继续至结束73。通常，但不一定， 采用Tvet的相对值。例如，在本发明的各种示例性实施例中，Tvet = p*VET2，其中，ρ < 0.5， 例如，ρ = 0. 4 或 ρ = 0. 3 或 ρ = 0. 25。在任何上述实施例中，VET (VET1或VET2)可以是对一次心跳计算的，或者，更优选地，它可以是对两次或更多次心跳求平均。使用求平均程序而不是使用单次搏动的优点是其使得在迭代过程期间可能存在于信号中的随机干扰衰减。无论如何，从单次搏动提取 VET未被从本发明的范围排除。对于一次心跳而言，可以通过表征搏动的形态、识别该搏动上的两个或更多可识别点并测量已识别点之间的时间来执行VET的计算。图5A举例说明当参考信号是ECG信号时用于提取VET2的程序。图5A所示的是作为时间的函数的ECG信号的单次搏动的典型形态。可以将VET2定义为ECG信号的R峰值和T峰值之间的时间段(横坐标值之间的差)。当已滤波信号是血流动力电抗时，优选地从已滤波信号的一阶导数提取VETl的值。在图5B中举例说明该程序，图5B举例说明作为时间的函数的血流动力电抗N及其一阶导数dN的单次搏动的典型形态。如所示，dN在该搏动上具有两个零点O1和02，局部最大值M1的点在零点之间且局部最小值M2的点在第二零点之后。在本发明的某些实施例中， VETl被定义为第一零点O1与第二零点&之后的第一最小值M2之间的时间段(横坐标值之间的差)。
通过识别参考信号上的可识别点并使用与这些点(横坐标值)相关联的时间来表征已滤波信号的搏动形态，从而定义已滤波信号上的锚定点。在图5C和5F中举例说明用于其中各个分量是血流动力电抗且参考信号是ECG信号的实施例的已滤波信号的两个示例性搏动形态表征程序。在图5C中，在两个锚定端点之间定义dN (血流动力电抗N的一阶导数)的单次搏动第一(左)端点具有ECG信号的Q峰值的横坐标值，并且第二 (右)端点具有下一个ECG 信号的R峰值的横坐标值。换言之，dN的单次搏动具有等于ECG上的五个连续间隔的以下总和的宽度QR + RS + ST + TQ + QR0在图5D中，使用三个锚定点来定义dN的单次搏动，所述三个锚定点是如图5C所述的两个锚定端点和在两个端点之间具有血流动力电抗N的全局最大值A的横坐标值的中间锚定点。当对VET求平均值时，可以以多于一种方式来进行计算。在某些实施例中，对各个信号的预定间隔内的多次搏动采用相同的形态表征，从而为每次搏动提供一个局部VET。可以将VET定义为所有局部VET的平均值。可以采用任何求平均程序，在没有限制的情况下，包括算术平均数、加权平均值、几何平均数、调和平均数、RMS等。在某些实施例中，在已滤波信号中的搏动的系综(ensemble)上对搏动的形态求平均，以提供平均搏动形态，并且通过识别平均搏动形态上的两个或更多可识别点并测量已识别点之间的时间来确定VET。例如，对于系综中的每个搏动而言，可以如上所述地表征形态，并且可以例如逐点地对所有形态求平均。还可以以段为单位对形态求平均。当使用多于两个锚定点来定义单次搏动时，本实施例特别有用，在这种情况下，可以例如逐点地对搏动上的每个段(两个连续锚定点之间)求平均。然后可以通过将求平均的段拼接(stitch) 来获得平均搏动形态。例如，在图5D所示的实施例中，使用两个中间锚定点和中间点来定义搏动。在本实施例中，每次搏动具有左段(从Q的横坐标值至A的横坐标值)和右段(从A 的横坐标值至R的横坐标值)。可以对系综中的所有搏动的左段求平均以提供左段平均值， 并且可以对系综中的所有搏动的右段求平均以提供右段平均值。可以通过将左段平均值拼接到右段平均值来获得平均搏动形态。在本发明的各种示例性实施例中，调整系综中的搏动的时间比例(time scale), 从而使系综中的所有搏动适合单个时间比例。此平均值的结果是如上所述的能够从中提取VETl的单次搏动形态。例如，当使用血流动力电抗的一阶导数时，平均形态通常具有图5B所示的形状。然后，可以将VETl提取为O1与O2之间的时间段。可以在求平均之前或之后计算信号的一阶导数。当在求平均之前计算一阶导数时，相对于信号的导数来执行上述求平均程序。当在求平均之后计算一阶导数时，相对于信号执行上述求平均程序，并且然后区别所获得的平均值。从降噪的观点出发，在求平均之后计算一阶导数是优选的。执行求平均程序以提取VET的预定时间段通常持续(extend over)约10次心跳。图6是描述根据本发明的各种示例性实施例的使从相位分量获得的时间依赖性与从绝对分量获得的时间依赖性相关联的程序的流程图。例如使用上述适应程序在80a和 80b处输入每个分量并进行滤波。在滤波阶段之后，在时间上将每个分量分段(81a和81b)以获得对于每个分量的振幅形态。这可以是逐搏动(beat by beat)分段，或者如上文进一步详述的若干个连续单次搏动的平均形态。因为绝对分量更易于受到干扰且相位分量更加稳定，所以通过测试83绝对分量的形态与相位分量的形态之间的相关82来将它们进行比较。该相关优选地是归一化相关。例如，该方法可以首先计算根据相位分量确定的形态向量与根据绝对分量确定的形态向量之间的协方差C。然后，该方法可以计算协方差矩阵的对角线(diagonal) diagC， 并且使用通过将列向量diagC与行向量diagCT相乘并对如此形成的乘法中的每个元素取平方根形成的矩阵sqrt(diag(>diagCT)对协方差矩阵C进行归一化。然后，由(；=C/ sqrt (diagC-diagCT)给出结果得到的归一化协方差Cn，其中，应将除法(division)理解为逐元素(element-by-element)除法。然后可以将相关系数定义为归一化协方差矩阵Cn中的非对角元素中的一个。如果该相关大于或等于预定阈值Cte，则程序确定84两个分量基本上没有干扰且对于进一步的处理而言是有效的。如果另一方面，该相关在Cte以下，则该程序确定绝对分量的形态已变形。在这种情况下，程序检查根据相位分量确定的形态是否也已变形。这可以通过根据相位分量来计算85移动平均搏动形态及在81a处计算的搏动形态与在85处计算的搏动形态之间进行相关86来实现。相关86可以是如上所述的归一化相关。然后，该程序测试87相关系数的值。如果该相关等于或大于Cte，则程序确定88只有相位分量对于进一步的处理而言是有效的，并且将绝对分量从进一步的处理中排除。如果该相关在Cte以下，则该程序将两个分量从进一步的处理中排除90。用于相关阈值Cte的典型值为约0. 8。 此值在对相关进行归一化时特别有用。该程序在91处结束。上述程序可以用来在任何给定时间确定从两个分量获得的哪些信息对于进一步的分析而言是有效的，因此显著地降低了噪声。例如，当期望计算SV时，可以采用以下程序。如果两个分量是有效的，则可以使用以下公式中的一个来计算SV SV = B1 · [SV]P + bi · d[SV]a，或
SV = B1 · [SV]P + bi · d[SV]a + C1 · d[SV]p，或
SV = B1 · [SV]P + Ii1 · [SV]a + bi · d[SV]a + C1 · d[SV]p，或
其中Apkpbt和C1是能够根据经验来确定的加权参数；a是根据绝对分量计算的每博输出量；
d[SV]JjJ定义为[SV]a(n) - [SV]>-1)，其中，[SV]>-1)和[SV]a(n)是根据在两次连续有效搏动处(在本示例中为搏动No. η和η-1)的绝对分量计算的每博输出量；以及
(![S^jiJ定义为[SV]p(n) - [SV]p(n-l)，其中，[SV]p(n-l)和[SV]p(n)是根据在两个连续有效搏动(在本示例中为搏动No. η和η-1)处的相位分量计算的每博输出量。如果只有相位分量是有效的，则可以使用以下公式来计算SV SV = a2 · [SV]P + b2 · d[SV]p,
其中，a2和ID2是能够根据经验来定义确定的加权参数。在上述程序中，可以使用本领域中已知的任何技术根据信号的各个分量来计算[SV]p中的每一个。在优选实施例中，所述计算是根据国际公开申请No. W02004/098376或国际公开申请No. W02006/087696的教导，其内容被结合到本文中以供参考。可以将相位与绝对分量分开地确定的搏动形态用于提取心脏收缩力HC。优选地用电抗相对于时间的一阶导数dX/dt来表示心脏收缩力。如果两个分量都是有效的，则该方法优选地采用以下公式中的一个来计算HC HC = a3 · [HC]P + b3 · d[HC]a，或
HC = a3 · [HC]P + b3 · d[HC]a+ c3 · d[HC]p，或
HC = ει3 · [HC]P + k3 · [HC]a + b3 · d[HC]a+ C3 · d[HC]p，
其中
a3> k3、b3和c3是能够根据经验来确定的加权参数； [HC]P是根据相位分量计算的电抗相对于时间的一阶导数； [HC]a是根据绝对分量计算的电抗相对于时间的一阶导数；
(1[此]3被定义为[HC] - [HC]>-1)，其中，[HC]>-1)和[HC] 是根据两个连续有效搏动(在本示例中为搏动No. η和η-1)处的绝对分量计算的电抗相对于时间的一阶导数；以及
(![抝叉被定义为[HC]p(n) - [HC]>-1)，其中，[HC]p(n-l)和[HC]p(n)是根据两个连续有效搏动(在本示例中为搏动No. η和η-1)处的相位分量计算的电抗相对于时间的一阶导数。如果只有相位分量是有效的，则能够使用以下公式来计算HC HC = a4 · [HC]P + b4 · d[HC]p，
其中，a4和b4是能够根据经验来定义确定的加权参数。可以将相位与绝对分量分开地确定的搏动形态用于提取VET。如果两个分量都是有效的，则该方法优选地采用以下公式中的一个来计算VET VET = a5 · [VET]P + b5 · d[VET]a，或
VET = a5 · [VET]P + b5 · d[VET]a+ c5 · d[VET]p，或 VET = a5 · [VET]P + k5 · [VET] a+ b5 · d[VET]a+ c5 · d[VET]p, 其中a5、k5、b5和C5是能够根据经验来确定的加权参数； [VET]P是根据相位分量(例如根据上文参考图5A和5B所述的程序)计算的VET ； [VET]a是根据绝对分量(例如根据上文参考图5A和5B所述的程序)计算的VET ； d[VET]a被定义为[VET]a(n) _ [VET]a(η_1)，其中，[VET]a(η-1)和[VET]a(n)是根据两个连续有效搏动(在本示例中为搏动No. η和η-1)处的绝对分量(例如，根据上文参考图 5Α和5Β所述的程序)计算的VET ；以及
d[VET]p被定义为[VET]p(n) - [VET]P (n_l)，其中，[VET]p(n_l)和[VET]p(n)是根据两个连续有效搏动(在本示例中为搏动No. η和n-1)处的相位分量(根据上文参考图5Α和 5Β所述的程序)计算的VET。如果只有相位分量是有效的，则可以使用以下公式来计算VET VET = a6 · [VET]P + b6 · d[VET]p,
其中，a6和b6是能够根据经验来定义确定的加权参数。
如上文进一步详述的，所提取的HC和VET还可以被该方法用于计算HC与VET之间的比值，例如以便将感染性对象与发热对象区分开。可以以类似方式来计算许多其它血流和血容量的量，并且普通技术人员在被提供本文所述细节的情况下将知道如何调整用于其它血流和血容量的量的程序和公式，在没有限制的情况下，包括⑶、Cl、TFC、TPRI、dCI、dTFC、dTPRI等。例如，可以通过将每博输出量 SV与对象的心率相乘来计算C0，可以通过用CO除以对象身体的表面面积来计算Cl，TFC可以直接来自相位和绝对分量，因为阻抗与器官中的体液的量成反比，并且可以通过用平均血压(MBP)除以CI来计算TPRI。现在对图7进行参考，图7是根据本发明的各种示例性实施例的用于诊断的系统 30的示意图。系统30包括输入单元32，其从对象34接收指示对象34的器官38的阻抗的输入信号36。在本发明的各种示例性实施例中，系统30包括生成振荡信号56的电振荡器M和用于将振荡信号56传送到对象34并用于感测对象34的响应的多个接触电极57，其中，输入单元32以输入信号36的形式接收响应。系统30还包括将输入信号36分离成绝对分量42和相位分量44的信号分离单元 40。在本发明的各种示例性实施例，信号分离单元40是模拟处理单元。可以用本领域中已知的任何技术来进行输入信号36的分离。例如，在某些实施例中，信号分离单元40包括包络标识符46，其从输入信号分离绝对分量，并且在某些实施例中，信号分离单元40包括将输入信号与指示振荡信号56的信号56a混合的混合器48和滤出混合信号50的一部分并因此从输入信号36分离相位分量44的滤波器52。如上文进一步详述的，系统30还包括处理单元58，其基于相位分量44来确定对象的基线血流，并基于绝对分量42或相位分量44与绝对分量42的组合(例如线性组合)来确定血流的瞬时变化。处理单元58优选地是数字的。当单元40是模拟的且单元58是数字的时，单元40与单元58之间的通信优选地是经由在41处示意性示出的模拟到数字卡。在本发明的某些实施例中，处理单元58基于绝对分量来识别输入信号中的干扰并根据所识别的干扰来修正基线血流。在本发明的某些实施例中，处理单元58基于绝对分量来识别对象的身体运动。在本发明的某些实施例中，处理单元58基于绝对分量来识别对象的肌肉活动。在本发明的某些实施例中，处理单元58计算选自包括每博输出量、心输出量、心脏收缩力、心室射血时间、心脏指数、胸腔液体含量、总外围阻力指数及其任何组合的组的至少一个量。系统30还可以包括输出单元59，其显示基线血流和/或血流的瞬时变化。单元 59可以是例如显示设备，诸如计算机监视器、打印机等。优选地，处理单元58根据绝对分量42来计算各量中的至少一个的一个时间依赖性、根据相位分量44来计算各个量的另一时间依赖性，并计算两个时间依赖性之间的相关系数。在本实施例中，输出单元59响应于相关系数来显示各个量。在本发明的某些实施例中，输入单元32还从对象34接收ECG信号100。在本实施例中，处理单元58利用ECG信号来确定输入信号36的形态。例如，如上文进一步详述的， 单元58可以基于ECG信号100将输入信号36分段并确定各段中的至少一个的搏动形态。如上文进一步详述的，处理单元58还可以基于搏动形态来确定是否将段从诊断中排除。为了表达地明了起见，ECG信号100被示意性地示为源自于单个引线，但是普通技术人员将认识到可以从多个引线建立ECG信号，并且其中，处理单元被配置为用于
在本发明的某些实施例中，如上文进一步详述的，处理单元58基于绝对和相位分量来计算与血流相关联的特性电容和特性电阻。在某些实施例中，输出单元59在C-R平面中生成轮廓图。在这些实施例中，单元58能够向图中的轮廓提供标识符，其中，输出单元59优选地连同轮廓图一起显示这些标识符。该标识符对应于轮廓的形状并优选地指示血流和血流相关量。词语“示例性”在本文中用来意指“充当示例、实例或图示”。被描述为“示例性” 的任何实施例不一定被解释为相对于其它实施例而言是优选或有利的和/或将特征的结合从其它实施例排除。词语“可选地”在本文中用来意指“在某些实施例中提供且在其它实施例中未提供”。本发明的任何特定实施例可以包括多个“可选”特征，除非此类特征冲突。术语“包括”、“包含”、“具有”及其变化意指“包括但不限于”。术语“由…组成”意指“包括且局限于”。术语“基本上由...组成”意指组合物、方法或结构可以包括附加成分、步骤和/或部分，但是只要该附加成分、步骤和/或部分没有本质上改变要求保护的组合物、方法或结构的基本和新型特性。本文所使用的单数形式“一个”、“一种”和“该”包括复数参考，除非上下文清楚地另外规定。例如，术语“化合物”或“至少一个化合物”可以包括多个化合物，包括其混合物。遍及本申请，可以以范围格式提出本发明的各种实施例。应理解的是以范围格式的描述仅仅是为了方便和简洁起见，并且不应将其解释为关于本发明的范围的固定限制。 因此，应将范围的描述视为具有具体公开的所有可能的子范围以及在该范围内的单独数值。例如，应将诸如1至6的范围的描述视为具有具体公开的子范围，诸如从1至3、从1至 4、从1至5、从2至4、从2至6、从3至6等，以及在该范围内的单独数字，例如1、2、3、4、5 和6。无论范围的宽度如何，这都适用。每当在本文中指示数值范围时，意图包括在指示范围内的任何引用数字(分数或整数)。短语在第一指示数字和第二指示数字“范围内/范围之间”以及在从第一组指示数字“至”第二指示数字“范围内/范围之间”在本文中可互换地使用，并且意图包括第一和第二指示数字及其之间的所有分数和整数数字。应认识到为了明了起见在单独实施例的上下文中描述的本发明的某些特征还可以在单个实施例中以组合方式提供。相反，为了简洁起见在单个实施例的上下文中描述的本发明的各种特征还可以单独地或以任何适当的子组合或者在本发明的任何其它所述实施例中适当地提供。不应将在各种实施例的上下文中描述的某些特征视为那些实施例的本质特征，除非该实施例在没有那些元素的情况下不起作用。下面，如在上文中描绘并在权利要求书小节中要求保护的本发明的各种实施例和方面在以下示例中找到实验支持。示例
现在对以下示例进行参考，其连同以上说明一起以非限制性方式举例说明本发明的某些实施例。示例性系统
在图10中举例说明了根据本发明的某些实施例的示例性电路。该示例性电路包括生成正弦电波的振荡器JSC。该波可以处于任何频率，优选地处于射频。适合于本实施例的频率的代表性示例是75 KHz，但是不排除其它频率。振荡器优选地具有低振幅和相位噪声。该系统还包括向对象的身体中注入(inject)振荡器的信号并检索来自身体的信号的电极布置。在本实施例中，可以存在能够被嵌入到设计用于在人体与电路之间建立良好电连接的焊盘(pad)中的八个电极。为了保证良好且稳定的连接，可以在将焊盘附着于人体之前在其上面施加凝胶。如图10所示，存在两组电极，一组用于附着于人体的右侧，并且另一组用于附着于人体的左侧。在本示例中，每组电极包括四个焊盘，两个用于注入且两个用于感测来自人体的信号。注入焊盘被连接到振荡器且感测焊盘被连接到模拟处理单元。模拟处理单元接收由电极感测的差分信号(differential signal)。处理单元的输入阻抗优选地非常高。下面，将输入阻抗视为无穷大阻抗。处理单元的目的是通过在由注入焊盘向人体中注入电流时测量感测焊盘之间的电势差来提供人体部位的电阻抗。可以以许多方式来测量此阻抗。应理解的是不应将对用于测量阻抗的特定程序的更详细参考解释为以任何方式限制本发明的范围。在处理单元中，由一对感测焊盘接收到的信号经历放大和滤波，并随后由复数因子进行加权且与仅经历放大和滤波的第二信号相加，以便生成用于进一步处理的单个信号。然后，将信号分离至两个处理通道。称为振幅检测器的第一通道检测检索信号的包络，其为阻抗的绝对分量。称为相位检测器的第二通道检测信号的相位分量。由模数转换器(A/D)对由模拟处理单元产生的模拟信号进行采样以便由数字处理单元进行处理。阻抗的电阻和电容分量
在不束缚于任何特定理论的情况下，可以采用以下考虑因素来导出阻抗的电阻和电容分量的瞬时和连续行为。振幅I的约束正弦电流被外焊盘推动并流过器官。在内焊盘之间测量阻抗Z。当由外焊盘注入电流I时，内焊盘感测电压ZI。为了简单起见，假设可以用并联的电阻器R和电容器C来表示Z。当心脏经历其收缩和扩张的循环时，一定体积的血液被从一个位置移动至另一个，并且血液的此位移导致R、C和Z的变化。监视这些变化(以及特定对象的某些参数)允许测量许多血流相关量，诸如每博输出量。R和C的瞬时值影响阻抗Z的绝对分量I Z I和相位分量爭。在形式上，可以写为
其中，V是由内焊盘感测的电压，ω是电流I的角频率，并且j是纯虚数、/^,其指示通过C的电流的相位比通过R的电流的相位超前π/2弧度。因此
权利要求
1.一种诊断的方法，包括获取指示对象的器官的阻抗的输入信号的绝对分量和相位分量； 基于所述相位分量来确定对象的基线血流； 基于至少所述绝对分量来确定血流的瞬时变化；以及显示所述基线血流和所述血流的瞬时变化。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括 从对象获取所述输入信号；以及将所述输入信号分离成绝对分量和相位分量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，用包络标识符来从所述输入信号分离所述绝对分量。
4.根据权利要求2和3中的任一项所述的方法，其中，通过将所述输入信号与指示被传送到对象的射频信号的信号混合以提供混合信号并滤出所述混合信号的一部分来从所述输入信号分离所述相位分量。
5.根据权利要求1一 4中的任一项所述的方法，还包括基于所述绝对分量来识别所述输入信号中的干扰，并根据所述所识别的干扰来修正所述基线血流。
6.根据权利要求1一 5中的任一项所述的方法，还包括基于所述绝对分量来识别对象的身体运动。
7.根据权利要求1一 5中的任一项所述的方法，还包括基于所述绝对分量来识别对象的肌肉活动。
8.根据权利要求1一 7中的任一项所述的方法，其中，用小于一分钟的时间间隔来表征所述血流的瞬时变化。
9.根据权利要求2- 8中的任一项所述的方法，其中，由模拟处理单元进行所述输入信号的所述分离，并且由数字处理单元来进行所述血流的瞬时变化和基线的所述确定。
10.根据权利要求1一 9中的任一项所述的方法，还包括计算选自包括每博输出量、心输出量、心脏收缩力、心室射血时间、心脏指数、胸腔液体含量、总外围阻力指数及其任何组合的组的至少一个量。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述至少一个量的所述计算包括使用所述绝对分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第一时间依赖性，以及使用所述相位分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第二时间依赖性； 以及其中，所述方法还包括计算所述第一时间依赖性和所述第二时间依赖性之间的相关系数，并响应于所述相关系数来显示所述至少一个量。
12.根据权利要求1一 11中的任一项所述的方法，还包括 从对象获取ECG信号；基于所述ECG信号将所述输入信号分段以定义各段的时间序列，每一个对应于对象的一次心跳；以及对于所述段中的至少一个而言，确定所述段的搏动形态，并基于所述搏动形态来确定是否将所述至少一个段从诊断中排除。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，单独地对所述绝对分量和所述相位分量执行搏动形态的所述分段和所述确定，并且其中所述确定是否排除所述至少一个段包括根据所述绝对分量确定的搏动形态与根据所述相位分量确定的搏动形态之间的比较。
14.根据权利要求1一 13中的任一项所述的方法，还包括使用所述绝对分量和所述相位分量来计算与所述血流相关联的特性电容和特性电阻，并响应于所述特性电容和所述特性电阻来评估血管顺应性。
15.具有存储在其上的计算机程序的计算机可读介质，所述计算机程序包括用于指示数据处理器执行根据权利要求1 一 14中的任一项所述的方法的代码装置。
16.一种用于诊断的系统，包括输入单元，其被配置为从对象接收指示对象的器官的阻抗的输入信号；信号分离单元，其被配置为将所述输入信号分离成绝对分量和相位分量；处理单元，其被配置为用于基于所述相位分量来确定对象的基线血流，并基于至少所述绝对分量来确定血流的瞬时变化；以及输出单元，其用于显示所述基线血流和所述血流的瞬时变化。
17.根据权利要求16所述的系统，还包括用于生成振荡信号的电振荡器、用于将所述振荡信号传送到对象并用于感测对象对所述振荡信号的响应的多个接触电极，其中，所述输入单元接收所述响应。
18.根据权利要求16和17中的任一项所述的系统，其中，所述信号分离单元包括用于从所述输入信号分离所述绝对分量的包络标识符。
19.根据权利要求16- 18中的任一项所述的系统，其中，所述信号分离单元包括混合器，其用于将所述输入信号与指示被传送到对象的振荡信号的信号混合以提供混合信号；和滤波器，其滤出所述混合信号的一部分从而从所述输入信号分离所述相位分量。
20.根据权利要求16- 19中的任一项所述的系统，其中，所述处理单元被配置为用于基于所述绝对分量来识别所述输入信号中的干扰，并根据所述所识别的干扰来修正所述基线血流。
21.根据权利要求16- 20中的任一项所述的系统，其中，所述处理单元被配置为用于基于所述绝对分量来识别对象的身体运动。
22.根据权利要求16- 20中的任一项所述的系统，其中，所述处理单元被配置为用于基于所述绝对分量来识别对象的肌肉活动。
23.根据权利要求16- 22中的任一项所述的系统，其中，用小于一分钟的时间间隔来表征所述血流的瞬时变化。
24.根据权利要求16- 23中的任一项所述的系统，其中，所述信号分离单元是模拟的，并且所述处理单元是数字的。
25.根据权利要求16- 24中的任一项所述的系统，其中，所述处理单元被配置为用于计算选自包括每博输出量、心输出量、心脏收缩力、心室射血时间、心脏指数、胸腔液体含量、总外围阻力指数及其任何组合的组的至少一个量。
26.根据权利要求25所述的系统，其中，所述处理单元被配置为用于使用所述绝对分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第一时间依赖性；使用所述相位分量来计算所述至少一个量的时间依赖性以提供第二时间依赖性；以及计算所述第一时间依赖性和所述第二时间依赖性之间的相关系数；以及其中，所述输出单元响应于所述相关系数来显示所述至少一个量。
27.根据权利要求16-沈中的任一项所述的系统，其中，所述输入单元被配置为用于从对象接收ECG信号，并且其中，所述处理单元被配置为用于基于所述ECG信号将所述输入信号分段以定义各段的时间序列，每一个对应于对象的一次心跳；以及对于所述段中的至少一个而言，确定所述段的搏动形态，并基于所述搏动形态来确定是否将所述至少一个段从诊断中排除。
28.根据权利要求27所述的系统，其中，单独地对所述绝对分量和所述相位分量执行搏动形态的所述分段和所述确定，并且其中所述确定是否排除所述至少一个段包括根据所述绝对分量确定的搏动形态与根据所述相位分量确定的搏动形态之间的比较。
29.根据权利要求16-观中的任一项所述的系统，其中，所述处理单元被配置为用于基于使用所述绝对分量和所述相位分量来计算与所述血流相关联的特性电容和特性电阻， 并响应于所述特性电容和所述特性电阻来评估血管顺应性。
全文摘要
本发明公开了一种诊断方法。该方法包括获取指示对象的器官的阻抗的输入信号的绝对分量和相位分量；基于相位分量来确定对象的基线血流；至少基于绝对分量来确定血流的瞬时变化；以及显示基线血流和血流的瞬时变化。
文档编号A61B5/026GK102159132SQ200980136855
公开日2011年8月17日 申请日期2009年9月22日 优先权日2008年9月22日
发明者利维 B., 伯克霍夫 D., 阿维多 D., 阿维多 Y. 申请人:奇塔医疗公司