相关申请的交叉引用
本申请要求2015年6月30日提交的名称为“systemandmethodofmonitoringautoregulation”的临时申请no.62/186,453和2016年6月27日提交的名称为“systemandmethodofmonitoringautoregulation”的美国申请no.15/194,098的优先权和权益，所述临时申请和美国申请在此通过引用整体并入以用于所有目的。
本公开大体涉及医疗装置，并且更具体地涉及监测自动调节的系统和方法。
背景技术：
该部分意图向读者介绍可能与在下面被描述和/或要求保护的本公开的各个方面相关的现有技术的各个方面。该讨论被认为有助于为读者提供背景信息以便于更好地理解本公开的各个方面。因此，应当理解，这些陈述应当将从这个角度来理解，而不是作为对现有技术的承认。
在医学领域中，医疗专业人员经常希望监测他们的病人的某些生理参数。在一些情况中，临床医生可能希望监测病人的自动调节。自动调节是试图维持最佳的脑血流量以供应适当水平的氧和营养到大脑的生理过程。在自动调节期间，脑小动脉扩张或收缩以维持最佳的血流量。例如，在脑压力降低时，脑小动脉扩张以试图维持血流量。在脑压力增加时，脑小动脉收缩以减小可能引起大脑损伤的血流量。如果病人的自动调节过程没有适当地运行，则病人可能会经受不适当的脑血流量，这可能对病人的健康产生负面影响。特别地，脑血流量的下降可能引起局部缺血，所述局部缺血可能导致组织损坏或脑细胞死亡。脑血流量的增加可能引起充血，所述充血可能导致脑肿胀或水肿。
用于监测自动调节的一些已有的系统可以基于各种生理信号确定病人的自动调节状态。然而，用于监测自动调节的已有系统可能没有充分考虑或分析用于确定病人的自动调节状态的生理信号之间的动态关系。因此，由这种已有系统确定的自动调节状态可能是不准确的或不精确的。
附图说明
在阅读以下详细描述的情况下并且在参考附图的情况下，公开的技术的优点将能够变得显而易见，其中：
图1是用于监测病人的自动调节的系统的实施例的框图；
图2a和2b是示出随着时间经过的氧饱和度和血压的曲线图的示例；
图3a和3b是氧饱和度对血压变化的响应的模型的示例；并且
图4是根据实施例的监测自动调节的方法的过程流程图。
具体实施方式
下面将描述本技术的一个或更多个具体实施例。为了提供这些实施例的简洁描述，不是实际实现的所有特征在说明书中都被描述。应当理解，在任何这种实际实现的改进中，如在任何工程或设计方案中，必须作出许多具体的实现的决定以实现开发者的特定目标，例如符合系统相关的和商务相关的约束，所述约束可能随实现而变化。此外，应当理解，这种开发工作可能是复杂的且耗时的，但对于受益于本公开的本领域技术人员来说，将仍然是设计、加工、和制造的常规任务。
通过使用各种监测装置和系统，医生可以监测病人的自动调节。根据本公开，病人的自动调节可以通过分析病人的血压(例如，动脉血压)和病人的氧饱和度(例如，局部氧饱和度)之间的动态关系被监测。例如，预期病人的氧饱和度将最初跟随(例如，遵循或趋向于)病人的血压的变化。此后，完好的自动调节系统将通过调节脑血流量作出反应，由此使得氧饱和度大致返回到其先前的(例如，基线)值。然而，受损的自动调节系统可能不能适当地调节脑血流量，并且因此氧饱和度可能随着血压波动或在一定量的时间内不能返回到其先前的值。
在本实施例中，可以构建氧饱和度对血压变化的响应的模型(例如，动态模型)。所述动态模型可以用于参数化病人的自动调节功能。例如，在病人监测期间，所述动态模型可以被拟合到病人数据(例如，血压数据和氧饱和度数据)，并且动态模型的参数可以被确定(例如，通过参数搜索)。所述参数可以指示氧饱和度对血压变化的响应和病人的自动调节状态。具体地，所述参数可以使得能够确定病人的自动调节系统是完好的还是受损的。在一些实施例中，所述参数可以使得能够确定病人的自动调节系统的损伤程度。此外，在一些实施例中，如下面更详细地讨论的，所述系统和方法可以构造成向医疗专业人员提供指示病人的自动调节状态的信息。
图1示出根据本公开的用于监测自动调节的系统10的实施例。如示出的，系统10包括血压传感器12、氧饱和度传感器14(例如，局部氧饱和度传感器)、控制器16、和输出装置18。血压传感器12可以是构造成获得病人的血压(例如，动脉血压)的任何传感器或装置。例如，血压传感器12可以包括用于非侵入地监测血压的血压袖带或用于侵入地监测血压的动脉管路。在某些实施例中，血压传感器12可以包括一个或更多个脉搏血氧仪传感器。在一些这种情况中，通过处理从单个脉搏血氧仪传感器获得的单个体积描记(ppg)信号内的两个或更多个特性点之间的时间延迟，可以推导出病人的血压。用于基于从单个脉搏血氧仪传感器获得的单个ppg信号的某些分量之间的时间延迟的对比来推导出血压的各种技术在名称为“systemsandmethodsfornon-invasivebloodpressuremonitoring”的美国公开no.2009/0326386中被描述，所述美国公开的全部通过引用并入这里。在其它情况中，病人的血压可以通过布置在病人的身体上的多个部位的多个脉搏血氧仪传感器被连续地非侵入地监测。如名称为“continuousnon-invasivebloodpressuremonitoringmethodandapparatus”的美国专利no.6,599,251中描述的(所述美国专利的整体通过引用并入这里)，多个ppg信号可以从多个脉搏血氧仪传感器获得，并且所述ppg信号可以被彼此对比以估计病人的血压。不管其形式如何，血压传感器12可以构造成产生指示病人的随时间的血压(例如，动脉血压)的血压信号。如下面更详细地讨论的，血压传感器12可以向控制器16或向任何其它合适的处理装置提供血压信号以使得能够估计病人的自动调节状态。
如示出的，氧饱和度传感器14可以是局部氧饱和度传感器，所述局部氧饱和度传感器构造成产生氧饱和度信号，所述氧饱和度信号指示病人的部位内的静脉、动脉和毛细血管系统内的血氧饱和度。例如，氧饱和度传感器14可以构造成布置在病人的前额上，并且可以用于计算位于病人的前额之下的部位(例如，大脑皮层中)的静脉、动脉和毛细血管系统内的病人的血液的氧饱和度。
在这种情况中，氧饱和度传感器14可以包括发射器20和多个检测器22。所述发射器20可以包括至少两个发光二极管(led)，每一个发光二极管构造成发射不同波长的光，例如，红光或近红外光。在一个实施例中，发射器20的led发射大约600nm到大约1000nm的范围中的光。在具体的实施例中，发射器20的一个led构造成发射位于大约730nm的光，并且发射器20的其它led构造成发射位于大约810nm的光。检测器22中的一个定位成相对“靠近”(例如，接近)发射器20，并且检测器22中的一个定位成相对“远离”(例如，远离)发射器20。多个波长的光强度可以在“近”和“远”检测器22处被接收。例如，如果使用两个波长，则两个波长可以在每一个位置处被对比，并且由此引起的信号可以被对比以得到与当光被传输穿过病人的部位(例如，病人的头盖)时在“远”检测器处被接收的光所穿过的另外组织(除了由“近”检测器接收的光所穿过的组织外的组织，例如，脑组织)有关的局部饱和度值。来自皮肤和头盖骨的表面数据可以被减去，从而产生目标组织随时间的局部氧饱和度(rso2)信号。如下面更详细地讨论的，氧饱和度传感器14可以向控制器16或向任何其它合适的处理装置提供局部氧饱和度信号以使得能够估计病人的自动调节状态。
在操作中，血压传感器12和氧饱和度传感器14可以各被布置在病人的身体的相同或不同部分上。实际上，血压传感器12和氧饱和度传感器14在一些情况中可以是同一传感器的一部分或由单个传感器外壳支撑。例如，血压传感器12和氧饱和度传感器14可以是集成的血氧测定系统的一部分，所述集成的血氧测定系统构造成非侵入地测量血压(例如，基于ppg信号中的时间延迟)和局部氧饱和度。血压传感器12或氧饱和度传感器14中的一个或两个还可以构造成测量其它参数，例如血红蛋白、呼吸率、呼吸运作、心率、饱和模式检测、响应于电刺激的脑电双频指数(bis)或肌电图(emg)等。虽然示例性系统10被示出，但图1中示出的示例性部件不意图是限制性的。实际上，可以使用另外的或替代的部件和/或实施方式。
如上所述，血压传感器12可以构造成向控制器16提供血压信号，并且氧饱和度传感器14可以构造成向控制器16提供氧饱和度信号。在某些实施例中，控制器16是具有电路的电子控制器，所述电路构造成处理各种接收到的信号。具体地，控制器16可以构造成处理血压信号和氧饱和度信号以评估病人的脑自动调节状态。虽然血压传感器12和氧饱和度传感器14可以构造成将它们的相应的信号或数据直接提供到控制器16，但在某些实施例中，由血压传感器12和/或氧饱和度传感器14获得的信号或数据可以被提供到一个或更多个中间处理装置(例如，专用监测器，例如血压监测器或氧饱和度监测器等)，而所述中间处理装置继而可以将已处理的信号或数据提供到控制器16。
在考虑到前述的情况下，图2a和2b分别是示出病人的血压信号42和氧饱和度信号44的曲线图40的示例。如在区域46示出的，氧饱和度信号44可以最初跟随(例如，遵循或趋向于)病人的血压信号42的变化。完好的自动调节系统将通过调节脑血流量作出反应，由此引起氧饱和度大致返回到其先前的(例如，基线)值，如在区域48示出的。然而，受损的自动调节系统可能不能够适当地调节脑血流量，并且因此氧饱和度可能随着血压波动或在一定量的时间内不能返回到其先前的值。
参考图1，在示出的实施例中，控制器16包括处理器24和存储器装置26。所述控制器16也可以包括一个或更多个存储装置。所述控制器16或其它合适的处理装置可以构造成构建血压(例如，动脉血压)和氧饱和度(例如，局部氧饱和度)之间的关系的模型。具体地，控制器16可以构造成构建氧饱和度对血压变化的响应(例如，基于经验数据)的动态模型(例如，用于解释(accountfor)所述系统的状态中依赖于时间的变化)。所述动态模型可以通过任何合适的技术被构建。例如，来自大量(apopulationof)病人或来自被监测的病人的血压数据和氧饱和度数据可以被记录和进行数据分析以产生动态模型。
在一些实施例中，与自动调节有关的一个或更多个动态模型可以被构建和/或存储在控制器16的存储器装置26或能够由控制器16访问的其它合适的存储装置中。控制器16可以构造成访问(例如，从存储器装置26)动态模型，和/或使用动态模型来确定病人的自动调节状态。在一些实施例中，控制器16可以从存储器装置26构建、访问、和/或选择适当的动态模型。例如，控制器16可以选择为具体的病人构建的动态模型(例如，基于先前从病人获得的数据、和/或基于由用户和/或传感器输入的被监测的病人的特性(例如，年龄、性别、生理状况等)、和/或基于操作者偏好)。
在病人监测期间，控制器16可以构造成将动态模型拟合到病人数据(例如，由血压传感器12获得的血压数据和由氧饱和度传感器14获得的氧饱和度数据)，并且用于确定(例如，估计和/或优化)动态模型的参数(例如，通过参数搜索)。所述参数可以指示氧饱和度对血压变化的响应，并且可以指示病人的自动调节状态。基于所述参数，所述控制器16可以构造成确定病人的自动调节系统是完好的还是受损的，和/或可以构造成确定病人的自动调节系统的损伤程度。
参考图1，控制器16的处理器24可以用于执行软件，例如用于执行本文公开的任何技术的软件，所述技术例如为处理血压信号和/或氧饱和度信号、构建动态模型、将所述动态模型拟合到病人数据、估计参数、分析指示氧饱和度响应和/或自动调节的参数、基于所述参数确定病人的自动调节状态、在显示器上提供指示病人的自动调节状态的信息等。此外，处理器24可以包括多个微处理器、一个或更多个“通用”微处理器、一个或更多个专用微处理器、和/或一个或更多个专用集成电路(asics)、或其一些组合。例如，处理器24可以包括一个或更多个精简指令集(risc)处理器。
此外，存储器装置26可以包括易失性存储器(例如随机访问存储器(ram))和/或非易失性存储器(例如rom)。存储器装置26可以包括共同存储指令的一个或更多个有形的非暂时的机器可读介质，所述指令可由处理器24执行以实施本文描述的方法和控制动作。这种机器可读介质可以是能够由处理器24或由任何通用或专用计算机或由具有处理器的其它机器访问的任何可用介质。存储器装置26可以存储多种信息，并且可以用于各种目的。例如，存储器装置26可以存储处理器可执行指令(例如，固件或软件)以便处理器24执行例如用于实施本文公开的任何技术的指令，所述技术例如为处理血压信号和/或氧饱和度信号、构建动态模型、将动态模型拟合到病人数据、估计参数、分析指示氧饱和度响应和/或自动调节的参数、基于所述参数确定病人的自动调节状态、在显示器上提供指示病人的自动调节状态的信息等。一个或多个存储装置(例如，非易失性存储装置)可以包括只读存储器(rom)、闪存、硬盘驱动器、或任何其它合适的光学的、磁性的或固态的存储介质、或其组合。一个或多个存储装置可以存储数据(例如，血压信号、氧饱和度信号、一个或多个动态模型、参数等)、指令(例如，软件或固件，所述软件或固件用于处理血压信号和/或氧饱和度信号、构建动态模型、将所述动态模型拟合到病人数据、估计参数、分析指示氧饱和度响应和/或自动调节的参数、基于所述参数确定病人的自动调节状态、在显示器上提供指示病人的自动调节状态的信息等)、预定值、范围、和/或阈值、和任何其它合适信息。
如示出的，系统10包括输出装置18。在一些实施例中，控制器16可以构造成向输出装置18提供指示病人的自动调节状态的信号。如下面更详细地讨论的，控制器16可以构造成产生指示病人的自动调节状态的警报信号，并且向输出装置18提供所述警报信号。输出装置18可以包括构造成从控制器16接收信号(例如，指示病人的自动调节状态的信号、警报信号等)并且可视地和/或可听地输出指示病人的自动调节状态的信息(例如，估计的参数、曲线图、数字指示、文本消息等)的任何装置。例如，输出装置18可以包括显示器，所述显示器构造成提供如由控制器16确定的病人的自动调节状态的视觉表示。另外地或替代地，输出装置18可以包括音频装置，所述音频装置构造成根据病人的自动调节状态提供声音。输出装置18可以是用于传送这种信息的任何合适的装置，所述任何合适的装置包括计算机工作站、服务器、台式电脑、笔记本电脑、膝上型电脑、手持式电脑、可移动装置等。在一些实施例中，控制器16和输出装置18可以是同一装置的一部分或者被支撑在一个外壳内(例如，计算机或监测器)。
如上所述，限定氧饱和度对血压变化的响应的模型(例如，动态模型)可以被构建。所述动态模型可以通过任何合适的技术被构建。在一些实施例中，来自大量病人或来自具体病人的血压数据和氧饱和度数据可以被记录、观察、和/或进行数据分析以产生动态模型。在某些实施例中，所述动态模型可以基于对血压变化的预期脑响应的简化的理想化。例如，脑响应可以被建模为由血压驱动的阻尼动态振荡器。这种模型的示例可以具有以下形式：
其中x是氧饱和度值，
如上面讨论的，一旦动态模型被构建，所述模型就可以被控制器16用于监测病人的自动调节状态。具体地，所述动态模型可以用于参数化病人的自动调节功能。例如，在病人监测期间，控制器16可以将所述动态模型拟合到病人数据(例如，通过血压传感器12获得的血压数据和通过氧饱和度传感器14获得的氧饱和度数据)。控制器16可以通过参数搜索或其它合适的技术确定(例如，估计和/或优化)参数(例如，方程(1)的参数a、a、b、b、c和c)。在一些实施例中，控制器16可以构造成将确定的参数与存储在存储器装置26或其它合适的存储装置中的参数的数据库(例如，与相应的参数有关的值、范围、和/或阈值)对比以有助于确定病人的自动调节状态。
如上所述，所述参数可以指示氧饱和度对血压变化的响应，并且可以指示病人的自动调节状态。因此，参数的确定、参数的分析、和/或参数与值和/或阈值(例如，存储在存储器装置26中)的对比可以使控制器16能够确定病人的自动调节系统是完好的还是受损的。某些参数值或参数值的组合可以指示完好的自动调节，而一些值可以指示中度受损的自动调节，并且其它值可以指示严重受损的自动调节。这种参数化可以使得能够确定病人的自动调节系统的损伤程度。在一些实施例中，如上面参考图1讨论的，控制器16可以构造成向输出装置18提供指示病人的自动调节状态(例如，损伤程度)的信号。
应当理解，方程(1)不意图是限制性的，并且仅仅被提供作为可以用于监测病人的自动调节状态的动态模型的示例。根据本文公开的系统和方法可以使用各种模型。例如，有限元、有限差分、或波形追踪模型可以用于监测病人的自动调节。此外，本文公开的系统和方法可以使用考虑多路径脉管系统等的复杂的动态模型。另外，在一些实施例中，所述模型可以包括时滞微分方程或在将所述模型拟合到病人数据之前时移(timeshift)强制函数(例如，p*)以考虑血压变化和氧饱和度响应之间的固有延迟，并且有助于病人的自动调节系统的参数化。
在一些实施例中，控制器16可以构造成通过如本文所描述的不断地和/或定期地(例如，每隔5、10、30、60、120秒或更多)将所述模型拟合到病人数据来监测病人的自动调节状态。在其它实施例中，控制器16可以构造成仅在血压的阶跃变化(例如，显著变化)被控制器16检测到之后将所述模型拟合到病人数据。例如，控制器16可以进入自动调节监测模式，在所述自动调节监测模式中，所述模型在血压变化(例如，大于1％、5％、10％、25％)被检测到之后被拟合到病人数据。在这种情况中，在自动调节监测模式期间，通过如本文所描述的不断地和/或定期地(例如，每隔5、10、30、60、120秒或更多)将所述模型拟合到病人数据，控制器16可以在阶跃变化被检测之后监测病人的自动调节状态一段时间(例如，1、5、10分钟或更多)。
图4是根据实施例的监测自动调节的方法70的过程流程图。所述方法70包括由方块代表的各种步骤。所述方法70可以作为自动程序由例如系统10的系统执行。虽然所述流程图以一定顺序示出所述步骤，但应当理解，所述步骤可以以任何合适的次序被执行，在适当的情况下，某些步骤可以被同时执行，和/或某些步骤可以被省略。此外，方法70的某些步骤或部分可以由分离的装置执行。例如，方法70的第一部分可以由控制器16执行，而方法70的第二部分可以由传感器14执行。此外，在本文所公开的方法的步骤应用于接收的信号的范围内，应当理解，接收的信号可以是原始信号或已处理的信号。即，所述方法70可以应用于接收的信号的输出。
在步骤72中，控制器16可以接收血压信号(例如，动脉血压信号)。在一些实施例中，如上面阐明的，控制器16可以从血压传感器12接收血压信号。在步骤74中，控制器16可以接收氧饱和度信号。在一些实施例中，如上面阐明的，控制器16可以从氧饱和度传感器14接收氧饱和度信号。
在步骤76中，控制器16可以从存储器(例如存储器装置26)访问动态模型。在某些实施例中，控制器16可以从存储在存储器装置26中的多个动态模型选择适当的动态模型。例如，控制器16可以选择为具体的病人构建的动态模型，例如，基于先前从所述病人获得的数据、和/或基于由用户和/或传感器输入的被监测的病人的特性(例如，年龄、性别、生理状况等)。
在步骤78中，控制器16可以将动态模型拟合到血压信号的血压数据和氧饱和度信号的氧饱和度数据。具体地，控制器16可以构造成确定(例如，估计和/或优化)限定所述模型的动态行为的一个或更多个参数(例如，方程(1)中的a、a、b、b、c、和c)。例如，控制器16可以构造成使用血压信号输入通过参数搜索(例如，方程(1)中的p*)调节一个或更多个参数直到所述动态模型匹配氧饱和度信号输出(例如，方程(1)中的x)。
在步骤80中，控制器16可以分析所述参数(例如，将所述一个或更多个确定的参数与储存在存储器装置26或任何其它合适的存储器装置中的预定的相应的范围、值、和/或阈值对比)。在步骤82中，至少部分地基于所述一个或更多个确定的参数和/或如步骤80中阐明的所述一个或更多个确定的参数的对比，控制器16可以确定病人的自动调节状态。例如，某些参数值或参数值的组合可以指示完好的自动调节，而一些值可以指示中度受损的自动调节，并且其它值可以指示严重受损的自动调节。
在步骤84中，控制器16可以将病人的自动调节状态的指示输出到输出装置18。例如，控制器16可以构造成产生指示病人的自动调节状态的警报信号，并且将所述警报信号提供给输出装置18。另外地或替代地，控制器16可以构造成产生信号，所述信号引起输出装置18可视地(例如，通过显示器)和/或可听地(例如，通过扬声器)输出指示病人的自动调节状态(例如，估计的参数、曲线图、数字指示、文本消息等)的信息。所述方法70可以实现病人的自动调节状态的参数化，并且因此可以使得能够准确地和/或精确地确定自动调节状态。
虽然本公开可以易于进行各种改进型和替代形式，但具体的实施例已经在附图中通过示例的方式被示出并且已经在本文被详细描述。然而，应当理解，本文提供的实施例不意图限于所公开的具体形式。更确切地说，各种实施例可以涵盖落在如以下所附权利要求限定的本公开的精神和范围内的所有改进型、等同物、和替代物。此外，应当理解，公开的实施例的某些元件可以被组合或彼此交换。