用于确定活体的心脏功能的装置和方法与流程

心脏的泵送动作是身体的一项基本重要功能，并且其准确的确定在许多疾病状态、运动和其它应用领域中是重要的。心输出量——其被定义为在一定时间间隔内来自左心室的血液的整合向前流量——的确定与各种可测量的生物学参数相关联。这种关联还受到人工装置——例如，心脏辅助泵——在循环系统的各个位置的存在和活动的影响。有许多心泵功能的临床测量技术，包括心导管插入术、热稀释和脉搏波形分析，但所有方法都有特定的局限性，包括其临床应用中的不准确性、低效性、侵入性和实践困难。对新型导管的需求：确定和监测心脏的表现——特别是心输出量——通常依赖于评估单项关键生理参数，该参数被视为感兴趣的(难获取的)心输出量参数的替代。通常，用于计算心输出量(co)的参数的测量依赖于侵入性导管。这种导管通常包含将体内的压力传导到体外传感器的流体管线，或者包括将光信号从体内的测量位置传送到体外传感器的光学线路，或者包含将模拟信号从体内(例如从热敏电阻)传输到体外模数转换器的电线。物理或模拟信号从体内向体外传感器的传输容易受到机械或电气噪声的影响。这种导管通常难以制造并且昂贵；它们在临床实践中的操作是费力的；为实现功能所需的大量连接件(模拟线路，流体)以及外部电源和信号传输线使患者管理变得更加复杂。因此，用于心输出量确定的未来系统应当在导管设计上进行创新以克服这些局限性。如通常使用热稀释或脉搏波形分析(pulse contour analysis)所完成的那样使用单个参数来确定心输出量有几个缺点：1)替代参数可能无法准确表示所需的但难取得的心脏功能参数，2)替代值可能与其它生理和技术参数混杂，3)对单个传感器的依赖使得该方法对传感器误差——包括噪声、漂移、传感器不精确度、传感器位移——敏感；4)心脏辅助系统——无论是植入的、外部的、还是基于经皮导管的——通常是当前用于计算心输出量(co)的算法的主要混杂因素。对大量参数及其整合分析的需求相反，基于大量生物信号(biological signal)的组合的心脏功能确定方法具有部分通过传输更稳健的主信号并且允许控制混杂因素来克服所提到的弱点的潜力。当监测多个重要参数时，当前临床实践的一个重要实践局限性是：这导致患者管理的复杂性增加，因为每个额外的传感器通常具有其自己的用于供电和传感器信号输出的电缆，从而增加了复杂性和成本。因此，用于心输出量确定的未来系统优选地应当具有以下能力：a)以最少量的设备以同步方式获取多个信号模态，以及b)组合地分析这样的多个信号参数，以及c)对于接受机械循环支持装置的患者适用且可靠。这意味着需要在用于与本发明中的导管/鞘/轴结合使用的心脏监测装置和算法中进行创新。

背景技术：

1、大多数现有技术监测导管能够探测体内的单一物理模态(physical modality)，在典型情形中，该物理模态被引导至体外，其中外部转换器将物理信号转换为模拟信号，并且该模拟信号在另外的阶段转换为数字信号，典型的示例是现行的侵入性压力监测导管。

2、另外，存在医用压力线，其可以放置在体内以测量单个信号，该信号通过在体内将其转换为模拟信号来转换线末端处的压力，并将模拟信号引导到体外的导管部分，该装置需要连接到体外的第二装置(接口盒)以用于模数信号转换和数据传输(radi patent1997，patents.justia.com/patents/6112598)，(volcano patent 2002，见http://patents.justia.com patent/6976965)。存在医用多普勒线，其允许通过利用类似的导管不仅读出低频压力振荡而且读出高频压力振荡来从身体提取单个超声多普勒信号；此外，在这种情况下，模拟信号从导管末端被引导到体外的位置，在此需要额外的设备来进行模数转换(volcano patent 2002，见http://patents.justia.com/patent/6976965)。另外，存在有限数量的用于医学的多模态感测导管，其通常具有模拟感测元件和一定数量的纤维通道，该纤维通道将物理信号(压力，光)引导出身体以在体外转换为电信号。一个示例为来自edwards life science的ccombo/svo2肺动脉导管。该肺动脉导管在体内将模拟温度感测热敏电阻结合在其末端，包含允许在体外确定压力的流体填充腔体、增加的外部压力传感器、以及将光谱引导到体外的光纤，由此实际的光学传感器将物理信号转换为位于体外的数字信息流。

3、在用于计算心输出量的监测器中的现有技术中，目前采用的主要方法是肺动脉导管，而在picco系统中，肺(pulmonary)形成现有技术的主体。

4、a)肺动脉导管详细说明：肺动脉导管长期以来被认为是临床实践中的心输出量监测的支柱，尽管众所周知它们在各种情况下不准确。最简单的肺动脉导管在将冷流体注入右心房后测量肺动脉中的温度曲线。它们通常难以放置，具有感染和肺动脉损伤的风险，以及大的测量变化性，特别是当例如在最严重的患病个体中存在三尖瓣(心脏)瓣膜功能不全时。用于心输出量确定的替代fick方法依赖于由肺动脉导管抽取的肺动脉血液中和动脉循环中的氧含量。由于该方法依赖于对全身氧消耗(其在患病个体中通常是改变的)的了解，因此它是不可靠的。又一种方法是通过配备光纤的导管连续监测中央静脉血氧饱和度。由于该参数取决于许多与心输出量无关的混杂因素，所以它不被视为心输出量的良好替代。所有这些提到的基于肺动脉导管的方法都是过时的，有大量过期的专利代替它们。

5、b)picco系统详细说明：picco系统依赖于在注入中央静脉的冷流体团块的注射之后在中央动脉中进行的团块热稀释测量，因此需要分离中央血管导管。从技术上讲，它由导管末端上的热敏电阻组成，在单独的外部模块中具有外部信号数字转换器并进行数据传输。另外，picco可以使用要使用外部压力传感器然后使用外部模数转换器进行监测的从中央动脉经充满流体的管腔引出的血压轮廓和数据传输。

6、c)highdim现有技术(美国专利申请13/827,063)描述了一种基于多参数生理数据计算心输出量的设备和方法，使用多维非线性优化来分析所述多参数生理数据以计算心输出量。该方法的局限性在于它没有考虑到循环辅助装置(例如，植入式心泵)有助于个体的心输出量的情况。在这种情况下，真正的心输出量被低估，因为没有考虑机器的贡献；另外，可植入心泵将引起循环系统的变化，这些变化在(美国专利申请13/827,063中描述的)算法学习过程中未得到解释。

7、期望医疗监测技术改进是因为它们可以改善患者管理。

8、在体内一位置处测量大量物理信号有可能产生适合作为算法和系统的输入的信息，所述算法和系统可以利用信号的互补、冗余和相互依赖的信息内容，如下所述。

9、术语定义：

10、通过表述“体内”，在此涵盖任何构型，其中医疗侵入装置全部或仅限于其插入血管、体腔和身体组织中的一者中的身体部分。

11、对于导管，直径小于1厘米且大于100微米的中空管意味着具有将身体隔室(通常是血管内隔室)与体外连接的主要功能，以实现如下目标中的一个：输注治疗液体、抽血以及通过引导到体外的水柱来测量液体静压力中。

12、对于鞘，直径小于1厘米且大于100微米的中空管意味着其用于在其主管腔中容纳细长的内部物体并将其从身体的外部引导至体内。除了携带物体的主管腔之外，这种鞘可以不包含或包含更多个用于其它目的的附加的中空管腔。

13、对于轴，直径小于1厘米且大于100微米的细长物体意味着其主要功能是在体内部分上携带许多功能子系统，所述子系统包括泵和传感器阵列中的至少一者。c/s/s在此用于表示“导管/鞘/轴”。

14、如在此所述的微型数字传感器“片上系统(soc)”在集成组件中组合必要的电路以产生物理模态的定量测量的数字编码，至少包括信号模拟转换、模数转换和数字传输，所述集成组件具有垂直于器件轴线测定的直径，该直径不大于体内目标位置处的可用空间(对于仅设置用于诊断目的的导管和轴通常小于5平方毫米，而对于与心泵配合使用的鞘通常小于20平方毫米)。这种小型化数字传感器的使用具有以下优点：a)消除了易于产生噪声和偏置的模拟信号的传输；b)由于集成的转换和数字化传感器元件而减少了噪声源的数量，c)大量传感器的输出的数字多路复用允许最小化信号线的数量，d)简化了(c/s/s)的制造，因为需要更少的电连接，e)存在具有非常低功率要求的数字传感器。这些传感器的尺寸限制很重要，因为临床上可接受的血管进入尺寸是有限的，对于纯诊断用途通常在0.5至3毫米装置直径的范围内，对于循环辅助装置的轴最多5mm，而对于体外循环的导管最多8mm。传感器的功率要求对于临床应用是重要的并且该功率要求优选地很低，以简化电源并避免临床上不期望的传感器的过度加热。

15、计算机

16、结合本发明，术语“计算机”可以涉及任何合适的计算系统。特别地，该计算机可以是台式计算机、笔记本、平板电脑、智能电话或类似设备，以及嵌入式计算系统，例如微控制器或任何其它单处理器或多处理器嵌入式系统。

17、能量收获

18、能量收获用于指定一种过程，其中装置从其周围的物理能量源中提取电能而不需要与该能量源的有线连接。能量收获技术是本领域的从业者众所周知的。在本专利的上下文中，术语线圈表示电线圈。

19、心泵

20、心泵被定义为将血液从血液循环的一个隔室泵送到血液循环的另一个隔室的医疗装置。典型的泵包括：a)具有在体外的机械泵部件的体外泵和b)基于导管的泵，其具有在体内的机械泵部件并且安装在穿过皮肤的轴的末端上，以及c)完全植入式泵，其具有在体内的机械泵部件，并且除了穿过皮肤的电源线外没有任何部件。

21、深度神经网络

22、在机器学习领域中，深度神经网络(dnn)是在输入层和输出层之间具有大量隐藏的单元层的人工神经网络(ann)。

23、深度信念网络

24、在机器学习领域中，深度信念网络是一种深度神经网络，其包括多层潜在变量，在各层之间有连接但在每层内的单元之间没有连接。

技术实现思路

1、根据本发明，通过由各个独立权利要求的特征所限定的医疗侵入装置、计算心输出量的方法和设备来解决对更精确地测量反映患者的心脏性能并允许提取更好地代表心输出量的心输出量参数的信号的需求。优选实施例是从属权利要求的主题。

2、特别地，本发明涉及一种用于医疗侵入装置的创新构型，其中，例如，通过使用微型数字传感器soc来将信号传导、模数信号转换和数字信号传输移动到导管的布置成位于血管腔内的部分中。

3、因此，医疗数字传感器soc阵列在其位于体内的位置处安装在导管、鞘和轴上。

4、这种创新构型带来的优势包括：1)减少或消除了对体外信号传感器模块的需求，从而简化工业生产、分配和临床使用，以及2)消除了用于压力传播的静压柱、携带灵敏的模拟信号的线和用于信号传输的光学线路。所提出的设置包括呈(c/s/s)形状的装置，其包括在其末端处的微型数字传感器，这些微型数字传感器在位于体内的位置处执行物理信号感测、信号传导、模数信号转换和数字信号传输的阶段。

5、此外，根据本发明，可以将测量不同的互补物理信号的大量传感器soc放置在医用(c/s/s)的布置成位于体内的部分中。

6、下面更详细地描述与本发明结合使用的传感器。根据上述创新构型，提供了医疗数字传感器soc和soc阵列的布置结构，其中传感器安装在医疗侵入装置的位于体内的部分处：用于重要生物信号监测的集成多模式传感器阵列因此可以集成在以下之一中：

7、οa)循环辅助装置的轴；

8、οb)独立的轴；

9、οc)血管进入鞘(access sheath)；

10、οd)血管内导管。

11、许多有用的传感器组合是可以的，并且在下面作为非限制性的示例给出。

12、该集成具有将患者的进入电缆的数量减少到每个传感器阵列一个电缆的优点，并且引起在临床情况下改善的实用性。

13、除此之外，以下描述了呈医用(c/s/s)形状的装置，其包括数字传感器soc的布置结构，其中在布置成位于身体内部的位置处进行数字传输，该数字传感器soc的布置结构在它们的布置成位于体外的部分处结合了数字接口，以允许连接用于供电和数字数据传输的连接器电缆。

14、虽然根据本发明的上述方面构思的实施例已经简化和改进了医疗监测，但仍然希望还放弃有线电源和通信。由于这些原因，需要进一步改进。

15、根据本发明的另一方面，无线传输导管和/或鞘和/或轴可以设计有集成的医疗传感器soc和soc阵列：因此，集成的多模态生物医学传感器阵列可以由集成电池驱动并通过无线数据传输读出。

16、因此，本发明的另一方面包括一种医用(c/s/s)，其被设计成在其布置成位于体内的部分处具有微型数字传感器soc的布置结构，该布置结构与无线通信芯片和在单个实施例中布置成位于体外的部分处的微型电池组合。这允许消除对用于供电和通信的电缆的需求，并且可以极大地提高临床实用性。它还将提高电气安全性，因为不需要与患者进行金属连接。

17、根据本发明的又一可能的实施例，医用(c/s/s)可以设计成具有布置成位于体内的微型数字传感器的布置结构以及与包括小型电池和用于无线信号传输的电子元件的可插拔模块组合的连接器。

18、这具有以下优点：可以通过插入充好电的替换模块来替换空电池。

19、根据可以用作用于根据本发明的传感器阵列的元件的大范围的潜在传感器模态，以下是优选的：

20、-微型数字压力传感器soc是有益的，因为它们允许在给定位置测量血压(心脏功能的重要参数)，但与传统传感器相比，既不需要充满流体的加压进入通道和通常用于传统的压力监测导管的体外转换器，也不依赖于沿着装置的模拟信号传输。微型数字温度传感器的优选示例是有益的，因为它们允许监测体温并且还因为它们允许测量在冷却液体的团块注射之后发生的温度变动；这种热团块注射之后的这种温度变动的特征和时序与心脏性能有关。

21、-用于大量波长的微型数字光发射器和接收器允许确定血液的光谱分量，从而使用标准公式得出血液氧合；众所周知，血液氧合及其时间进程包含关于心肺功能的相关信息。

22、-微型数字振动传感器允许感测血流的动态、湍流方面，由此可以为心脏功能提供信息。

23、-超声波多普勒传感器允许测量血流速度，由此为心脏功能提供信息。

24、-直接超声波流量传感器允许确定两点之间的波速，由此直接测量血流速度，从而提供关于心脏功能的信息。

25、-电压传感器：允许直接检测电心动作的时序和频率；允许测量局部身体阻抗。

26、虽然上述对现有技术的改进改善了患者管理，但仍然需要消除对电池的需求，因为它具有简化制造、改善保质期、降低成本和降低电池泄漏风险的潜力。因此需要进一步的创新。

27、在本发明的又一方面，一种呈医用(c/s/s)形状的装置在其布置成位于体内的部分处包括数字传感器soc的布置结构，在它们的布置成位于体外的部分和可插拔模块中的一者中具有无线传输电子元件，该装置另外配备有能量传递和收获机构，其允许消除对通过电池或电缆进行供电的需求。描述了一种无电池的能量收获医疗传感器阵列，其与导管、鞘和承载轴组合。不依赖于电池可以引起更紧凑的设计和改进的实用性，因为电池放电不再是问题。

28、无线技术的最新进展使得可以生产可由电池驱动的无线传感器，从而降低对电缆的需求。

29、能量收获的最新进展使得可以从环境来源如电磁场、阳光、振动、热量等收获能量。

30、可以使用以下能量收获机制：a)通过电磁场的感应能量传输，b)电容能量传输，c)基于太阳能电池的能量传输，d)基于振动的能量收获，d)热电能量转换。优选的形式是感应能量传输，因为与其它设置相比通常可以传递更大的能量，但是不需要能量发送器侧的高电压。

31、此外，本发明涉及用于将生命体征与技术控制信号和电机参数组合的算法：它公开了一种新颖的组合，其中现有技术中已知的多参数生物信号监测与源自基于导管或可植入的循环泵的技术控制信号和性能信号组合，因此超越了现有技术。这具有使生物信号分析适用于具有基于导管或植入的循环辅助装置的患者的实用优点。

32、本发明还涉及与多参数信号结合使用的方法，所述多参数信号适用于具有和不具有心脏辅助装置的患者。

33、一种方法将一定数量的生理数据源与从心脏辅助装置导出的一定数量的参数组合，并构建将这些数据与目标心输出量值相关联的非线性数学模型。生理数据矢量包括一个或多个可测量或可导出的参数，例如：收缩压和舒张压，脉压，逐搏间隔(beat-to-beatinterval)，平均动脉压，心脏收缩期间压力升高的最大斜率，脉压波的心缩部分下方的面积，性别(男性或女性)，年龄，身高，体重和诊断级别。从心脏辅助装置导出的参数包括以下中的一个或多个：装置血流量，装置类型，装置性能设定，电机电流，旋转频率，装置内的压力，跨装置的压力。在多个个体中使用各种方法获取目标心输出量值。然后使用多维非线性优化来找到将源数据转换为目标co数据的数学模型。然后通过获取个体的生理数据并将模型应用于收集的数据来将该模型应用于个体。

34、步骤包括除了用于构建模型的生理参数之外还添加心脏辅助装置参数。与现有技术中的做法相反，本发明使用生物学和辅助装置的联合信息来实现更稳健的结果。使用现有技术中描述的设置，辅助设备作为混杂因子，而在本发明中，机器参数现在是有用信息的来源。实际上，这将扩展可以应用这种监测的患者谱。

35、在另一实施例中，相同生物学参数(优选血压及其时间过程)的测量在循环的同一隔室中的两个不同位置进行。这种方法的优点是脉搏波传播——即高度非线性的生物过程——作为附加信息进入数学模型，从而有可能使数学模型更加稳健。相反，如在通常的临床实践中所做的那样忽略脉搏波传播使得脉搏波的波传播成为心输出量分析的混杂因素。

36、本发明还公开了一种监测器，其设计用于基于医疗信号和电机控制/性能信号的组合来允许上述心脏性能的确定；以及：

37、-一种用于基于配备有医疗传感器soc的c/s/s、任选的无线数据传输、任选的无线能量收获和适用于多模态信号的监测器的组合来监测生命体征的系统；

38、-组合生物信号和电机参数的系统用于患者监测的用途；无线传感器阵列数据传输用于患者监测的用途；

39、-能量收获导管、鞘和轴用于患者监护的用途；

40、-将组合无线医疗传感器阵列的系统用于患者监测的用途。