在心血管参数确定中不规则心动周期影响的排除背景技术
指示诸如心搏出量(SV)、心输出量(CO)、舒张末期容量、射血分
数、心搏出量变化(每搏变异度，stroke volume variation，SVV)、脉压
变化(pulse pressure variation，PPV)和收缩压变化(systolic pressure
variation，SPV)等等，不仅对疾病诊断，而且对人和动物对象的前负荷
依赖、流体响应性或容量响应性条件的“实时”监测是很重要的。因
此，很少医院没有一些形式的监测这些心脏参数中的一种或多种的设
备。很多技术——包括侵入性技术、非侵入性技术和其组合，在使用
中并且甚至更多的已经在文献中被提出。
很多用于测量SV的技术也可适于提供CO的估计值，因为CO通
常被定义为SV乘以心率(HR)，心率是监测设备通常可得的。相反，大
多数估计CO的设备也在它们的计算中估计SV。一种估计SVV的方
法为简单地收集多个SV值并计算测量间隔至测量间隔的差异。
一种测量SV或CO的方法是在导管上安装流量测量设备，并将该
设备放置在对象的心脏中或附近。一些这种设备在上游位置诸如在右
心房中注入一团物质或能量(通常为热)，并基于所注入物质或能量的特
性在下游位置诸如在肺动脉中确定流量。公开实施这种侵入性技术(特
别是热稀释法)的专利包括：美国专利号4,236,527(Newbower等,2Dec.
1980)；美国专利号4,507,974(Yelderman,2Apr.1985)；美国专利号
5,146,414(McKown等,8Sep.1992)；和美国专利号5,687,733(McKown
等,18Nov.1997)。其他侵入性设备基于已知的Fick技术，根据其，CO
被计算为动脉和混合静脉血的氧合作用的函数。
侵入性技术具有明显的缺点，尤其是当由于严重的状况需要这种
监测的对象已经住院时。侵入性方法也具有较不明显的缺点，例如，
一些技术诸如热稀释法依靠假设，诸如所注入热的均匀分散，其可影
响测量的准确性。此外，将仪器引入血流可影响该仪器测量的值。
利用侵入性以及非侵入性换能器的Doppler技术，也已经用于获得
可随后用于计算SV和CO的流速数据。然而，这些系统通常是很昂贵
的，并且它们的准确性取决于直径的精确认知和流动通道的大致几何
形状。然而，很少可能有这种精确认知，尤其是在需要实时监测的条
件下。
用最小侵入或不侵入可获得的一种血液特征为血压。除了造成最
小的患者创伤，血压测量技术还具有准确的附加益处。
很多血压测量系统依靠脉搏轮廓方法(pulse contour method，
PCM)，其从血压波形的特征计算一种或多种关注的心脏参数诸如CO
的估计值。在PCM中，“弹性贮器(windkessel)”参数，诸如主动脉特
征阻抗、顺应性和总外周阻力，通常用于构造主动脉的线性或非线性
血液动力学模型。本质上，血流类似电路中的电流流动，在电路中阻
抗与并联连接的电阻和电容(顺应性)是串联的。模型的三个要求的参数
通常以经验、通过复杂的校准过程或由编辑的“人体测量的”数据，
即关于年龄、性别、身高、体重和/或其他患者或试验对象的其他参数
的数据进行确定。美国专利号5,400,793(Wesseling,28Mar.1995)和美国
专利号5,535,753(Petrucelli,等,16Jul.1996)公开了依靠弹性贮器电路模
型测定CO的系统。
PCM基系统可利用血压测量监测SV源心脏参数，所述血压测量
利用多种测量装置诸如指套囊测量，并可或多或少连续地进行。然而，
得到该使用简便是以潜在损失准确性为代价的，因为PCM可能不比其
源自的相当简单的三参数模型更准确。将需要更高次的模型以忠实地
解释其他现象。已经提出具有不同复杂性程度的很多改善，用于改善
基础PCM模型的准确性。
近来，数个研究已经证实监测在左心室心搏出量中观察到的变化
的临床意义，所述变化产生于在机械通气下心血管系统和肺的相互作
用。由于机械通气，胸内压力循环增加和减少，这造成这些心搏出量
变化(SVV)，这导致心脏前负荷和后负荷的变化。SVV最近已经被广
泛地研究，并且数个研究已经显示了利用SVV作为各种临床状态中的
前负荷依赖和流体响应性的预测器的效用。基于SVV的数个其他参数
也已经被发现是有用的。特别地，已经发现具有其delta-Up(ΔUp)和
delta-Down(ΔDown)分量的收缩压变化(SPV)是非常有用的前负荷依赖
和流体响应性的预测器。SPV基于由于心搏出量中呼吸诱导的变化引
起的动脉脉压的变化。最近研究并显示为前负荷依赖和流体响应性的
有效指示的另一个参数为脉压变化(PPV)。
动脉脉搏轮廓分析方法中的这些近来发展已经为SVV的较少侵入
性、连续和实时估计打开了特有的机会。这允许临床医生在他们评估
病危护理患者的血液动力学状态时，常规地使用SVV连同SV和CO。
基于动脉脉压中呼吸诱导的变化测量前负荷依赖和流体响应性的
现存系统几乎都基于仅很少方法中的一种。一些在文献中描述的方法
包括脉压变化(PPV)、收缩压变化(SPV)和心搏出量变化(SVV)的测量。
PPV的估计基于等式1：
PPV = 100 × { ( PP max - PP min ) [ 1 / 2 ( PP max + PP min ) ] } ]]>(等式1)
其中PP为测量的脉压，PPmax和PPmin分别为在一个呼吸(吸气-呼
气)周期期间脉压的最大值和最小值。在一个心动周期期间，PP被计算
为最大和最小压力之间的差值。
SPV的估计基于等式2：
SPV = 100 × { ( SP max - SP min ) [ 1 / 2 ( SP max + SP min ) ] } ]]>(等式2)
其中SP为测量的收缩压，SPmax和SPmin分别为在一个呼吸周期期
间收缩压的最大值和最小值。
类似地，SVV的估计基于等式3：
SVV = 100 × { ( SV max - SV min ) [ 1 / 2 ( SV max + SV min ) ] } ]]>(等式3)
其中SV为心搏出量，SVmax和SVmin分别为在一个呼吸周期期间
心搏出量的最大值和最小值。
在等式1、2和3中，分母分别为PP、SP和SV的最大和最小值
的平均数。换言之，分母为平均值，即使仅两个测量点。极值的该简
单平均仅对简化计算来说已经是最普通的，其通常手工进行。然而，
利用在测量间隔期间所有测量值的平均，即，PP、SP和SV的第一统
计动差，可获得更可靠的值。
因此，对于PPV、SPV和SVV中的每一个，各自的变化值公式表
达了相对于极(最大和最小)值平均的值(最大减最小)的范围的量级。
美国专利号7,422,562公开了计算SVV的进一步的方法，其包括
使用动脉压周期的标准差以基于等式4测量SVV的方法：
SVV = 100 × { ( std ( P ) max - std ( P ) min ) std ( P ) mean } ]]>(等式4)
其中std(P)max和std(P)min分别为在一个呼吸周期期间的动脉压的最
大和最小标准差，std(P)mean为同一呼吸周期中动脉压信号的平均标准
差。标准差被计算为在单一心动周期内所有压力样本的标准差。美国
专利号7,422,562也公开了利用动脉压信号标准差基于等式5测量SVV
的可选方法：
SVV = 100 × C × { std ( std ( P ) ) mean ( std ( P ) ) } ]]>(等式5)
其中std(std(P))为在包含至少一个呼吸周期的时间段期间的动脉压
搏动的标准差的标准差，mean(std(P))为对同一时间段的动脉压搏动的
标准差的平均，并且C为源于经验的常数。
SVV的具体监测同时具有特定的困难和优点。在生理学上，SVV
基于心脏-呼吸相互作用的数种复杂机理。简言之：机械通气引起左心
室前负荷变化，其导致左心室心搏出量和收缩动脉压的明显变化。SVV
的监测使得能够预测左心室对容量管理(volume administration)的响应，
并帮助正确评估血容量减少和随后的在很多危急情况中进行容量恢复
的决定。
发明内容
公开了用于测定心血管参数的方法。这些方法涉及首先接收波形
数据集，其对应于动脉血压信号，或与动脉血压信号成比例或源于动
脉血压信号的任何信号，诸如脉搏血氧饱和度检测(pulseox)、Doppler
超声或生物阻抗信号。该方法随后涉及识别波形数据集中的单个心动
周期，测量单个周期的波形特征，和确定单个心动周期为规则心动周
期还是不规则心动周期。一旦心动周期被分类为规则心动周期和不规
则心动周期，则测量呼吸参数。接下来，建立包含规则心动周期的波
形特征和不规则心动周期的波形特征的改进的波形数据集，其中不规
则心动周期的波形特征用估计的波形特征替换。用于产生改进波形的
估计的波形特征基于规则心动周期的波形特征和如有需要的呼吸参数
进行计算。在某些例子中，估计的波形特征仅基于规则心动周期的波
形特征进行确定，在其他例子中，估计的波形特征同时基于规则心动
周期的波形特征和呼吸参数进行确定。最后，利用改进的波形数据集
计算心血管参数。
附图说明
图1为动脉压对显示数个心动周期的时间(1/100th秒增量)波形。
图2为动脉压对包含在心室早发性收缩的情况下两个不规则心动
周期的时间(1/100th秒增量)波形。
图3为动脉压对显示两个规则心动周期和一个不规则心动周期的
时间(1/100th秒增量)波形。
图4为动脉压对注释指出不规则心动周期的持续时间(tc)的时间
(1/100th秒增量)波形。
图5为动脉压对注释指出不规则心动周期的收缩期的持续时间(ts)
和舒张期的持续时间(td)的时间(1/100th秒增量)波形。
图6为动脉压对注释指出不规则心动周期的收缩期上升(systolic
rise)的持续时间(tr)和收缩期下降(systolic decay)的持续时间(tdec)的时间
(1/100th秒增量)波形。
图7为动脉压对注释指出不规则心动周期的总体下降(overall
decay)的持续时间(tov_dec)的时间(1/100th秒增量)波形。
图8为动脉压对不具有不规则心动周期的时间波形，同样显示计
算的呼吸参数。
图9为动脉压对具有不规则心动周期的时间波形。
图10为动脉压对具有基于脉搏率可检测的不规则心动周期的时间
波形。
图11为动脉压对具有基于收缩压可检测的不规则心动周期的时间
波形。
图12为动脉压对具有一个基于脉压可检测的不规则心动周期的时
间波形。
图13为动脉压对具有基于收缩压和脉搏率都可检测的不规则心动
周期的时间波形。
图14为动脉压对具有基于与右侧脉压相比不同的左侧脉压可检测
的不规则心动周期的时间波形。
图15为动脉压对具有不规则心动周期的时间波形，同样显示计算
的呼吸参数。
图16为显示实施本文描述方法的主要系统组件的方块图。
不同附图中相同的参考数字和符号指示相同的元件。
发明详述
如以上等式1至5所说明的，心动周期的规则性、一致性和可靠
性对准确评估SVV、PPV、SPV和其他心血管参数是很重要的。例如，
在测量周期中不规则心动周期的发生，诸如，例如由心脏心率失常、
心室早发性收缩、心房颤动引起的不规则心动周期，或由噪声、电干
扰或运动伪差(motion artifact)影响的心动周期，可显著影响作为前负荷
响应性指示的SVV、PPV、SPV或其他心血管参数的准确性。例如，
在心脏心率失常的情况下，心搏出量中的心动周期至心动周期的变化
反映了变化的心脏充血时间，而不是反映由机械通气引起的前负荷变
化。在那些类型的状态下，SVV、PPV、SPV或其他心血管参数可能
不用于预测前负荷依赖和流体响应性。为了克服这些问题，本文公开
的方法消除了不规则心动周期的影响并允许在不规则心动周期高频发
生的状态下，准确测量前负荷依赖和流体响应性。这种准确测量利用
之前已知的技术是不可能的。
本文公开的方法利用改进的波形数据集测定了心血管参数，例如
反映前负荷依赖和流体响应性的参数。该波形数据集对应于信号，例
如来自动脉血压，或与动脉压信号成比例或源于动脉压信号的任何信
号，诸如脉搏-血氧饱和度检测信号、Doppler超声信号或生物阻抗信号。
这些方法涉及识别波形数据集中的单个心动周期，测量单个周期的波
形特征，随后确定单个心动周期为规则心动周期还是不规则心动周期。
一旦心动周期被检测并被分类为规则心动周期和不规则心动周期，则
测量呼吸参数。呼吸参数可仅利用规则心动周期的波形特征进行计算，
或可包括来自不规则心动周期的波形特征。接下来，建立包含规则心
动周期的波形特征和不规则心动周期的波形特征的改进的波形数据
集，其中不规则心动周期的波形特征用估计的波形特征替换。用于产
生改进波形的估计的波形特征基于规则心动周期的波形特征和如有需
要的呼吸参数进行计算。在某些例子中，估计的波形特征仅基于规则
心动周期的波形特征进行确定，在其他例子中，估计的波形特征同时
基于规则心动周期的波形特征和呼吸参数进行确定。最后，心血管参
数利用改进的波形数据集进行确定。被检测和将通过本文描述的方法
使它们的波形特征在波形数据集中被替换的不规则心动周期的例子，
包括例如心室早发性收缩、房性期前收缩、由心率失常引起的心动周
期、由心房颤动引起的心动周期、患者假象(patient artifact)、来自外部
干扰的噪声和在各自的心脏搏动不产生任何流动或压力的那些状态中
缺失的心动周期。如本文所用，术语波形数据集指一组数据，其对应
于信号，例如动脉血压信号，或与动脉血压信号成比例或源于动脉血
压信号的任何信号，诸如脉搏-血氧饱和度检测(pulseox)、Doppler超声
或生物阻抗信号。
在本文描述的方法中，检测信号中的单个心动周期(也被称为心脏
搏动)。图1显示了动脉压信号的例子，其中沿动脉压信号10的点30
指示检测的心动周期，其对应于各个心动周期的舒张期末压和下一个
心动周期的起点。在信号中检测单个心动周期可基于实时心脏搏动检
测数字信号处理算法，诸如在2009年2月11号提交的临时专利申请
序号61/151,670中描述的那些，其以整体并入本文并且其正文被附在
附录A中。这些算法涉及计算信号的一阶导数函数和利用自适应阀值
和零交叉检测的组合检测心动周期的开始。
本文描述的方法随后利用多种方法检测不规则心动周期。检测不
规则心动周期诸如心室早发性收缩、房性期前收缩、由心率失常引起
的心动周期、由心房颤动引起的心动周期、患者假象、缺失的心动周
期或来自外部干扰的噪声，可通过识别波形数据集中的单个心动周期
和将单个心动周期的一种或多种波形特征与对照心动周期的一种或多
种波形特征相比较完成。不规则心动周期通过将单个心动周期的一种
或多种参数与来自对照心动周期的相同的一种或多种参数相比较进行
识别。如果单个心动周期的一种或多种参数与来自对照心动周期的相
同的一种或多种参数相差预定的阀值量，则单个心动周期被识别为不
规则心动周期。
用于确定单个心动周期为规则心动周期还是不规则心动周期的参
数是统计的，并且其他测量值基于心动周期的部分或阶段。心动周期
阶段的例子包括整个心动周期、收缩期、舒张期、收缩期上升、收缩
期下降或总体下降。本文通过实施例使用的心动周期部分在图1-7中示
出。在图1-7的每一个中，x-轴单位为1/100秒(例如，100个x-轴单位
对应于1秒，200个x-轴单位对应于2秒)。图1显示了具有数个心动
周期20的动脉压波形10。沿动脉压波形10的点指示了一个心动周期
的舒张期末压30和下一个心动周期的起点。图2显示了具有对应于两
个心室早发性收缩60的两个不规则心动周期的动脉压波形50。当与其
他心动周期相比较时，图2中的心室早发性收缩60产生了具有较小压
力的心动周期。图3显示了具有三个心动周期(90、100和110)的动脉
压波形80。中间的心动周期100代表了心室早发性收缩。定义收缩期
结束和舒张期开始的心动周期的动脉压波形的拐点被称为重搏切迹
(dichrotic notch)120。
心动周期30的终点/起点和重搏切迹120提供了定义与本文描述的
方法一起使用的各种参数的起点和终点，例如，可从对应于之前心动
周期的舒张期结束的时间至当前舒张期结束的时间，测量时间间隔。
本文使用的参数包括动脉压信号的整个心动周期，和对应于收缩期、
舒张期、收缩期上升、收缩期下降和总体下降的阶段。也使用这些参
数中每一个的时间分量，即，有用的参数包括整个心动周期的持续时
间(tc)、收缩期的持续时间(ts)、舒张期的持续时间(td)、收缩期上升的持
续时间(tr)、收缩期下降的持续时间(tdec)和总体下降的持续时间(tov_dec)。
心动周期的持续时间tc在图4中示出。如所显示的，tc为心动周期
起点30和心动周期终点之间的时间。
收缩期的持续时间ts在图5中示出。如所显示的，ts为心动周期起
点30和心动周期重搏切迹120之间的时间。
舒张期的持续时间td也在图5示出。如所显示的，td为心动周期重
搏切迹120和心动周期终点之间的时间。
收缩期上升的持续时间tr在图6中示出。如所显示的，tr为从心动
周期起点30至在收缩期开始后动脉压最初增加的最大点130的时间。
收缩期下降的持续时间tdec也在图6中示出。如所显示的，tdec为
在收缩期开始后从动脉压最初增加的最大点130至重搏切迹120的时
间。
总体下降的持续时间tov_dec在图7中示出。如所显示的，tov_dec为在
收缩期开始后从动脉压最初增加的最大点130至心动周期终点的时间。
检测不规则心动周期的一种方法是分析心动周期不同阶段的持续
时间，即，比较正如所描述的动脉波形/信号的不同阶段的时间间隔。
本文描述的方法，例如，比较整个心动周期的持续时间(即搏动心率)、
收缩期的持续时间、舒张期的持续时间、收缩期上升的持续时间、收
缩期下降的持续时间和/或整个下降的持续时间。
检测不规则心动周期的另一种方法是分析动脉波形/信号的重搏切
迹的位置。例如，分析重搏切迹的位置对最大收缩压，和重搏切迹的
位置对舒张压(在最大收缩压前心动周期的最小压力)。此外，可使用对
应于心动周期开始的舒张压的值和对应于心动周期的最大压力的值之
间的差异。进一步的波形特征包括对应于心动周期的最大压力的值和
对应于心动周期结束处的舒张压的值之间的差异。
为了检测不规则心动周期，比较了统计特征，即正如所描述的动
脉波形的不同部分的统计动差。在本文描述的方法中，使用前四个统
计动差，即平均、方差、偏度和峰度。以下等式可用于计算前四个统
计动差(其中N为在收缩期期间的样本总数)：
平均：
(等式6) μ 1 p = 1 N - 1 Σ k = 0 N - 1 P ( k ) ]]>
方差：
(等式7) μ 2 p = σ p 2 = 1 N - 1 Σ k = 0 N - 1 ( P ( k ) - P avg ) 2 ]]>
偏度：
(等式8) μ 3 p = 1 N - 1 Σ k = 0 N - 1 ( P ( k ) - P avg σ p ) 3 ]]>
峰度：
(等式9) μ 4 p = 1 N - 1 Σ k = 0 N - 1 ( P ( k ) - P avg σ p ) 4 ]]>
可用于比较心动周期的附加特征包括如上所讨论的心动周期阶段
的能量(power)以及阶段的频率特征和时间-频率特征。心动周期阶段的
能量测量为在每个阶段的心脏信号的积分。该能量可通过积分每个阶
段内的信号进行计算。因此，例如，收缩期的能量Esys可利用以下等式
进行计算(其中N为在收缩期期间的样本总数)：
(等式10) E sys = Σ k = 0 k = N - 1 P ( k ) ]]>
心动周期每个阶段的频率特征可通过进行傅立叶变换分析获得。
可使用包括快速傅立叶变换在内的各种已知的傅立叶变换。
心动周期每个阶段的时间-频率特征可利用小波变换分析获得。小
波分析非常适于分析在时域中具有短暂或其他不固定特征的信号。相
比傅立叶变换，小波分析保留了时域中的信息，即，何时事件发生。
波形特征也可利用数学插值、曲线拟合法或逼近函数进行计算。
数学插值的例子包括样条插值、多项式插值、指数插值、线性插值、
非线性插值、分段插值和多变元插值。
在将心动周期的一个或多个部分的统计的或其他的特征或参数与
对照心动周期相比较时，可使用不同的方法。例如，心动周期的一种
或多种特征可与刚好在被检测心动周期之前的心动周期的相同特征(一
种或多种)进行比较，即，对照心动周期为刚好在被检测心动周期之前
的心动周期。另一种比较可包括将心动周期的一种或多种特征与紧随
被检测心动周期之后的心动周期的相同特征(一种或多种)进行比较，
即，对照心动周期为紧随被检测心动周期之后的心动周期。进一步比
较可包括同时将心动周期的一种或多种特征与刚好在被检测心动周期
之前的心动周期和紧随被检测心动周期之后的心动周期进行比较，即，
对照心动周期为刚好在被检测心动周期之前的心动周期和紧随被检测
心动周期之后的心动周期。附加比较可包括将心动周期的一种或多种
特征与包含至少三个心动周期的数列的中位(或平均)心动周期中的相
同特征(一种或多种)进行比较，即，对照心动周期为包含至少三个心动
周期的数列的中位(或平均)心动周期。另一种比较可包括将心动周期的
一种或多种特征与心动周期阶段统计测量中的相同特征(一种或多种)
进行比较，即，对照心动周期是被比较测量值的统计表示。这些比较
实例已经被提供作为一种或多种特征的比较，然而，如对本领域技术
人员将是显而易见的，可使用心动周期的单个或多个部分的多个参数。
此外，如同样对本领域技术人员将是显而易见的，因为这些方法可能
利用计算机设备进行，所以大量的这些比较可实时进行。
在进行这样的比较时，可使用预定阀值。如本文所用的，预定阀
值是在比较进行前被指定的值。通常，参数的预定阀值将指示与例如
从被监测的对象、从平均的或从拟人的(anthropomorphic)数据所测量的
对照心动周期相关的值。取决于测量的参数，预定阀值可为非常小的
值或差值，或可为更大的值。这种预定阀值将由医学专业人员或仪器
操作员容易地提供。为特定参数选择的预定阀值的量将取决于所用的
具体参数的准确性。
例如，如果使用单一参数，则预定阀值的量可以与对照心动周期
的相同参数相比有30%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相
比有25%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有20%或更
多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有15%或更多的差异，与
对照心动周期的相同参数相比有10%或更多的差异，与对照心动周期
的相同参数相比有5%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比
有4%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有3%或更多的
差异，与对照心动周期的相同参数相比有2%或更多的差异，与对照心
动周期的相同参数相比有1%或更多的差异，与对照心动周期的相同参
数相比有0.5%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有0.4%
或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有0.3%或更多的差异，
与对照心动周期的相同参数相比有0.2%或更多的差异，或与对照心动
周期的相同参数相比有0.1%或更多的差异。
此外，如果使用多于一个的参数，则预定阀值的量将取决于与参
数测量值的准确性结合使用的参数的具体组合。例如，如果使用多于
一个的参数，则预定阀值的量可与对照心动周期的相同的一种或多种
参数相比有30%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种
参数相比有25%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种
参数相比有20%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种
参数相比有15%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种
参数相比有10%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种
参数相比有5%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种参
数相比有4%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种参数
相比有3%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种参数相
比有2%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种参数相比
有1%或更多的差异，与对照心动周期的相同的一种或多种参数相比有
0.5%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有0.4%或更多的
差异，与对照心动周期的相同参数相比有0.3%或更多的差异，与对照
心动周期的相同参数相比有0.2%或更多的差异，或与对照心动周期的
相同参数相比有0.1%或更多的差异。
除了预定阀值外，用于分析的所有参数也可被集合在单一参数数
据集中。在数据集中，具体参数的准确性限定了该参数在参数数据集
中的权重。基于参数数据集中各个参数的权重，阀值被指定给每个参
数，并且来自超过预定阀值的参数数据集的参数数目被计数。当使用
多个参数时，每个参数都可具有其自己的预定阀值量。例如，预定阀
值量可以与对照心动周期的相同参数相比有30%或更多的差异，与对
照心动周期的相同参数相比有25%或更多的差异，与对照心动周期的
相同参数相比有20%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比
有15%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有10%或更多
的差异，与对照心动周期的相同参数相比有5%或更多的差异，与对照
心动周期的相同参数相比有4%或更多的差异，与对照心动周期的相同
参数相比有3%或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有2%
或更多的差异，与对照心动周期的相同参数相比有1%或更多的差异，
或与对照心动周期的相同参数相比有0.5%或更多的差异。作为具体的
实例，第一参数可具有与对照心动周期的相同参数相比有15%或更多
差异的预定阀值量，并且第二参数可具有与对照心动周期的相同参数
相比有4%或更多差异的预定阀值量。预定阀值量的数目可等于或小于
估计的参数的数目。
呼吸因子可与规则心动周期一起使用，以估计用于在改进波形中
替换不规则心动周期波形特征的波形特征。呼吸参数为由呼吸——例
如自主呼吸或机械通气——引起的波形数据集中的呼吸诱导的变化。
机械通气的例子包括压力控制通气、容量控制通气、同步间歇指令通
气、压力支持通气、容量支持通气、高频通气、同步间歇正压力通气、
连续正压力通气和非侵入性通气。图8显示了没有不规则心动周期的
动脉血压信号的波形800。基于收缩压波形特征计算的该规则波形的呼
吸参数810通过大体遵循每个心动周期的收缩(最大)压力的虚线示出。
呼吸参数可涉及波形的其他特征，诸如最小压力、舒张压、重搏切迹、
心动周期的标准差或每个心动周期终点或起点。呼吸参数可表示多个
特征，例如，呼吸函数可包括最大压力以及最小和最大之间的差异。
当不规则心动周期的波形特征诸如缺失的心动周期被替换时，收缩压
的使用例如提供了替换波形特征的最大校准点(alignment point)。
利用本文描述的方法解释的一些波形信号不规则性可通过以下实
例说明。图9显示了动脉血压信号的波形900，其中不规则心动周期用
箭头910指示。如果这些不规则心动周期以及它们随后的心动周期的
波形特征不用估计值替换，则计算的心搏出量变化，例如，将比其真
实值更大。图10显示了动脉血压信号的不同的波形1000，其显示一些
不规则的心动周期。示例性不规则心动周期的起点用正方形1010指示
(并且其他心动周期的起点用圆1020指示)。一种识别指示的不规则心
动周期的方法是使用上述监测脉搏率的方法，即，与规则搏动相比，
不规则搏动具有更长的持续时间。图11显示了动脉血压信号的进一步
的波形1100，其中不规则心动周期的起点用正方形1110指示(并且其
他心动周期的起点用圆1120指示)。该不规则心动周期可例如通过监测
收缩压进行检测，即，与规则心动周期相比，该不规则心动周期具有
更低的收缩压。图12显示了动脉血压信号的另一种波形1200，其中不
规则心动周期的起点用正方形1210指示(并且其他心动周期的起点用
圆1220指示)。该不规则周期可例如通过监测脉压进行检测，即，与规
则心动周期相比，该不规则心动周期具有较低的脉压。如本文所用的
脉压(PP)为收缩压(Psys)减舒张压(Pdia)，或PP=Psys–Pdia。
如图9-12描述的监测单一参数将发现很多不规则心动周期，然而
也可监测多个参数。例如，图13显示了动脉血压信号的波形1300，其
中两个不规则心动周期的起点用正方形1310指示(并且其他心动周期
的起点用圆1320指示)。这些不规则心动周期可例如通过同时监测收缩
压和脉搏率进行识别，即，与规则搏动相比，这些心动周期都具有更
小的收缩压以及具有更长的持续时间。图14显示了动脉血压信号进一
步的波形1400，其中多个不规则心动周期的起点用正方形1410指示(并
且其他心动周期的起点用圆1420指示)。这些指示的不规则心动周期具
有与右侧脉压相比不同的左侧脉压，并可通过查看这些值进行识别。
如本文所用，左侧脉压(LPP)为当前心动周期的收缩压(Psys)减当前心动
周期的舒张压(Pdia_cur)，或LPP=Psys-Pdia_cur，并且右侧脉压(RPP)为当
前心动周期的收缩压(Psys)减下一个心动周期的舒张压(Pdia_下一个)或RPP
=Psys-Pdia_下一个。通过利用这些方法中的一种或多种，不规则心动周期
可被识别，并且它们的对心脏参数计算的不利影响被最小化。
图15可用于解释一些不规则心动周期的波形特征可怎样被恢复并
用估计的波形特征替换。在图15中，波形1500为同时具有规则和不
规则心动周期的动脉血压信号。在波形1500中，每个规则心动周期
1510的起点用菱形指示，并且每个不规则周期1520的起点用正方形指
示。一些心动周期由于不规则心动周期的影响而从波形缺失。这种缺
失周期的收缩压1530的位置用实心圆在呼吸参数1540上指示。
与规则周期相比，一些不规则心动周期具有更长的持续时间，但
除了延长的持续时间之外，这些不规则心动周期还具有直接可测量的
波形参数，诸如收缩压，它们不是异常的并可直接用于计算。为了使
用这些不规则心动周期的波形参数，确定伪起点和/或伪终点。为了确
定伪起点和/或伪终点，基于给定波形数据集中所有规则心动周期的时
间因子被首先确定。时间因子可为例如规则周期的中位或平均持续时
间。随后基于周期的舒张压的压力因子针对每个规则周期进行计算。
压力因子可为例如，通过发现每个周期的舒张压和下一个周期的舒张
压之间压力的最大差异确定的最大压差。其次，对于具有不确定(bad)
终点的不规则心动周期(诸如在图15中的周期1520)，如果其起点是可
确定的，则检查处于从起点开始的预设范围中的波形的压力数据。从
起点开始的预设范围可为例如起点加(范围起始因子×中位持续时间)和
起点加(范围停止因子×中位持续时间)。范围起始因子的例子包括但不
限于0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.86、0.87、0.88、
0.89、0.9、0.91、0.92、0.93、0.94、0.95、0.96、0.97、0.98和0.99。
范围停止因子的例子包括但不限于1.01、1.02、1.03、1.04、1.05、1.06、
1.07、1.08、1.09、1.1、1.11、1.12、1.13、1.14、1.15、1.2、1.25、1.3、
1.35、1.4、1.45和1.5。从起点开始的预设范围的进一步的例子为起点
加(0.9×中位持续时间)至起点加(1.1×中位持续时间)的范围。此外，从
起始点开始的预设范围可基于持续时间的标准差进行确定，即，从起
始点开始的预确定的范围可为起点加(中位持续时间减持续时间的标准
差)至起点加(中位持续时间加持续时间的标准差)。假定在预设范围内
具有压力数据点，如果压力数据点和压力因子之间的关系处于预确定
范围内，则那个点被确定为伪终点。例如，如果压力数据点和起点的
压力之间的压差小于最大差异，则那个点可被确定为伪终点。如果具
有多于一个满足该标准的点，并且多于一个的压力数据点中的每一个
和压力因子之间的关系处于预确定范围内，则具有最接近于时间因子
的时间值的压力数据点被确定为伪终点。例如，如果多于一个的压力
数据点和起点之间的时间差小于最大时间差异，则具有最接近于起点
加中位持续时间的时间的压力数据点可被确定为伪终点。如果在预设
范围内没有压力数据，或压力数据点和压力因子之间的关系在预确定
范围之外，则伪终点不能被可靠地计算，并且没有伪终点被确定。例
如，如果发现的压力和起点的压力之间的压差大于最大压差，则伪终
点不能被确定。
对于具有不确定起点的不规则心动周期(诸如在图15中的周期
1570)，如果其终点是可确定的，则检查从终点开始的预设范围中的压
力数据。从终点开始的预设范围可为例如终点减(范围开始因子×中位
持续时间)和终点减(范围终止因子×中位持续时间)。范围开始因子的例
子包括但不限于1.01、1.02、1.03、1.04、1.05、1.06、1.07、1.08、1.09、
1.1、1.11、1.12、1.13、1.14、1.15、1.2、1.25、1.3、1.35、1.4、1.45
和1.5。范围终止因子的例子包括但不限于0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、
0.75、0.8、0.85、0.86、0.87、0.88、0.89、0.9、0.91、0.92、0.93、0.94、
0.95、0.96、0.97、0.98和0.99。从终点开始的预设范围的进一步的例
子为终点减(1.1×中位持续时间)至终点减(0.9×中位持续时间)的范围。
此外，从终点开始的预设范围可基于持续时间的标准差进行确定，即，
从终点开始的预确定的范围可为起点减(中位持续时间加持续时间的标
准差)至起点减(中位持续时间减持续时间的标准差)。假定在预设范围
内具有压力数据点，如果压力数据点和压力因子之间的关系处于预确
定范围内，则那个点被确定为伪起点。例如，如果压力数据点和终点
的压力之间的压差小于最大差异，则那个点可被确定为伪起点。如果
具有多于一个满足该标准的点，并且多于一个的压力数据点中的每一
个和压力因子之间的关系处于预确定范围内，则具有最接近于时间因
子的时间值的压力数据点被确定为伪终点。例如，如果多于一个的压
力数据点和终点之间的时间差小于最大时间差异，则具有最接近于终
点加中位持续时间的时间的压力数据点可被确定为伪终点。如果在预
设范围内没有压力数据或压力数据点和压力因子之间的关系在预确定
范围之外，则伪起点不能被可靠地计算，并且没有伪起点被确定。例
如，如果发现的压力和终点的压力之间的压差大于最大压差，则伪起
点不能被确定。
对于起点和终点同时不确定的不规则心动周期(诸如在1590处的
心动周期)，可使用估计的起点，诸如具有与其最邻近周期的起点相同
压力的点，随后伪终点可如上所述进行估计。估计的终点随后用于确
定伪起点。估计的终点具有与其最邻近周期的终点相同的压力，并且
伪起点如上所述进行计算。仅当估计的起点与计算的伪起点和估计的
终点与计算的伪终点分别相互接近时，出于进一步计算的目的，采用
伪起点和伪终点；否则，数据太易变，并且伪起点和伪终点不能可靠
地进行确定。对于考虑为相互接近，两个点位于彼此的预确定时间内。
预确定时间的长度将由本领域技术人员设定，以提供伪起点和伪终点
将具有利用数据进行计算所要求的准确性的可接受置信水平。这样预
确定时间的例子包括5秒、4秒、3秒、2秒、1秒、0.5秒、0.4秒、
0.3秒、0.2秒、0.1秒、0.05秒、0.04秒、0.03秒、0.02秒或0.01秒。
这种不规则心动周期的实例在图15中通过在点1520开始的不规
则周期示出。该不规则心动周期的伪终点可如刚讨论的基于规则心动
周期的波形特征被确定为伪终点1550。类似地，在点1570开始的进一
步的不规则心动周期的伪起点被计算为伪起点1580。一旦伪起点和/
或伪终点如上所讨论的对这种不规则心动周期进行计算，则那些心动
周期的直接测量的波形参数和基于直接测量的波形参数可计算的波形
参数/特征可与规则心动周期的波形参数/特征一起用于进一步的计算。
然而，如上所讨论的，不规则心动周期的伪起点和/或伪终点不能总是
被可靠地确定，所以一些不规则心动周期的波形参数/特征不能以这种
方法确定或进一步用于计算。例如，在1560处指示的不规则心动周期
的伪终点不能被可靠地确定，即，起点加(0.9×中位持续时间)和起点加
(1.1×中位持续时间)之间发现的点不能满足以上讨论的标准。注意，一
旦确定伪起点和/或伪终点，则计算的波形参数诸如脉压和周期的标准
差需要进行重新计算。
针对那些包含可确定的心脏参数的不规则心动周期的估计的或计
算的波形特征可直接从确定的参数计算。对于所有其他不规则心动周
期——包括缺失的心动周期，波形特征可基于规则心动周期的波形特
征和呼吸参数1540进行估计。在该实施例中，基于规则心动周期的收
缩压和一些不规则心动周期的收缩压计算呼吸参数1540，并且其提供
针对估计波形特征的相对放置点，即，一旦压力相关的波形特征被估
计，它们可相对于呼吸参数进行调整。估计的波形特征随后用于在改
进波形中替换不规则心动周期的原始波形特征。
这种波形特征计算的一个例子为不规则周期(σ不规则_周期)标准差的确
定，其可利用等式11进行计算：
(等式11)
在等式11中，最近规则周期的收缩压(Psys(最近_规则_周期))和标准差(σ(最
近_规则_周期))是已知的，和不规则周期的收缩压(Psys(不规则_周期))从呼吸参数是
已知的。注意，在等式中收缩压可被其他参数诸如脉压或其他波形特
征替换，以提供那个参数在不规则周期中的标准差。此外，参数之间
的关系可为线性的，即，y=a×x+b，而不是y=a×x，如等式11所示，
其中y为标准差，x为收缩压，并且a和b为常数。也可使用其他数学
关系诸如非线性、多项式或其他，这取决于参数之间确定的关系。在
一些状态中，可具有两个最近的周期(即，一个在前，一个在后)，在该
情况下，两者都将被使用，并且不规则周期的最终标准差将为两个独
立计算的平均数。此外，也可使用最近周期以外的周期，因为标准差
和波形特征之间的关系可从规则周期获得。作为一个例子，标准差(y)
和收缩压(x)可线性相关，例如，y=a×x+b，并且如果a和b首先根据规
则周期的y和x进行确定，则考虑到其收缩压，随后可计算不规则周
期的y。
如本文所述的，产生解释不规则心动周期的改进的波形增加了对
数据集进行的计算的准确性和灵敏性。因此，计算诸如心搏出量变化、
脉压变化、收缩压变化、心搏出量、心输出量、全身血管顺应性、心
血流量、心血流速、血管顺应性和/或血管弹性实现了增加的准确性和
灵敏性。心室心搏出量变化计算的实例被提供在美国专利申请公布号
US 2005/0187481中，其在此通过引用全文并入。
除了建立改进的波形数据集，在改进前或改进后，可对数据集进
行其他操作，以增加利用波形数据集进行计算的准确性和灵敏性。例
如，可过滤信号以减少可发生在信号中的噪声、干扰和假象的影响。
这种过滤可通过例如使用低通滤波器完成。在过滤后，大的运动伪差(假
象)可被检测并从波形数据集中去除。这种伪差很普遍，因为它们经常
源于患者移动、电干扰、信号噪声或源于动脉输血导管的冲洗(flush)。
此外，在检测不规则心动周期前，不确定的心动周期可在搏动检测后
去除。
一旦被识别，已经被替换的波形特征的不规则心动周期可在图形
用户界面上被指示。当对应于动脉血压，或任何与动脉压信号成比例
或源于动脉压信号的信号，诸如pulseox、Doppler超声或生物阻抗信
号的波形数据集用本文描述的方法的步骤被同时显示在图形用户界面
上时，可提供不规则心动周期通常存在的指示或具体心动周期为不规
则心动周期的特定指示。可为没有实时显示的数据提供相同的信息。
波形数据集的时间段可为设定值，例如，该时间段可为大约十分
钟或更多、大约五分钟或更多、大约四分钟或更多、大约三分钟或更
多、大约两个分钟或更多、大约一分钟或更多、大约50秒或更多、大
约40秒或更多、大约30秒或更多、大约20秒或更多、大约10秒或
更多、大约5秒或更多、大约2秒或更多、大约1秒或更多、大约0.5
秒或更多或大约0.1秒或更多。例如，该时间段可为大约十分钟、大约
九分钟、大约八分钟、大约七分钟、大约六分钟、大约五分钟、大约
四分钟、大约三分钟、大约两分钟或大约一分钟。此外，例如，该时
间段可为大约55秒、大约50秒、大约45秒、大约40秒、大约35秒、
大约30秒、大约25秒、大约20秒、大约15秒、大约10秒、大约5
秒、大约2秒、大约1秒、大约0.5秒或大约0.1秒。该时间段可以是
恒定的或可以是变化的。此外，如果不规则心动周期被检测到，则波
形数据集的时间段可增加或减少。这种样本时间的增加或减少可改善
数据的检测能力和一致性。
如本文所用，术语“动脉血压”指的是循环血对血管壁施加的力，
“动脉血压信号”为来自血压监测仪器诸如血压计或其他压力换能器
的信号。如本文所用，术语“pulseox”指的是来自脉搏血氧计的信号，
所述血氧计为利用光吸收的各种特性间接测量对象血液中氧的量的仪
器。如本文所用，术语“生物阻抗信号”指的是来自生物阻抗体积描
记术设备的信号，所述生物阻抗体积描记术设备即测量血液参数诸如
主动脉中脉动血容量改变的设备。如本文所用，术语“Doppler超声”
指的是来自Doppler超声设备的信号，所述Doppler超声设备是一种进
行Doppler增强超声测量的设备。
图16显示了可用于实施用于测定心血管参数的本文描述方法的系
统的主要组件。该方法可在现有患者-监测设备内实施，或其可作为专
用监测器实施。如以上所提及的，与动脉血压信号相关的波形，或与
动脉血压信号成比例、源于动脉血压信号或为动脉血压信号的函数的
一些其他输入信号，可以以下两种方式中的任一种，或甚至是两种进
行感测：侵入性地和非侵入性地。为了方便，系统被描述为测量动脉
血压。
为了完整的缘故，图16显示了侵入性和非侵入性类型的压力感测。
在本文描述方法的大多数实际应用中，将通常实施一种或一些变化。
在本文描述方法的侵入性应用中，常规压力传感器200被安装在导管
210上，其被插入人或动物患者身体的部分230的动脉220中。动脉
220是动脉系统中的任何动脉，诸如，例如股动脉、桡动脉或肱动脉。
在本文描述方法的非侵入性应用中，常规的压力传感器240，诸如光体
积描记术血压探测器(probe)以任何常规的方式进行外部安装，例如利
用围绕手指250的套囊或安装在患者腕上的换能器。图16示例性显示
了两种类型。
来自传感器200,240的信号经任何已知的连接器通过，作为到达处
理系统300的输入，处理系统300包括一种或多种处理器和通常被包
括以处理信号和执行代码的其他支持硬件和系统软件(未示出)。本文描
述的方法可利用改进的标准个人计算机实施，或可被并入更大的、专
业的监测系统。为了使用本文描述的方法，处理系统300也可包括或
被连接至调节电路302，调节电路302根据需要进行正常信号处任务诸
如放大、过滤或变化(ranging)。调节的、感测的输入压力信号P(t)随后
通过常规模拟数字转换器ADC 304被转换为数字形式，其从时钟电路
305具有或取得其时间基准。如广泛理解的，应该就奈奎斯特判据
(Nyquist criterion)选择ADC 304的取样频率，以避免压力信号的混叠
(该过程在数字信号处理领域中是广泛已知的)。来自ADC 304的输出
将为离散的压力信号P(k)，其值可被储存在常规存储器电路(未示出)
中。
值P(k)通过软件模块310被传递至存储器或从存储器选取，软件
模块310包括用于实施如本文所述的方法一种或多种方面的计算机执
行代码。这种软件模块310的设计将直接朝向计算机编程领域的技术
人员。如通过方法使用的附加处理可在附加模块诸如320和330中进
行。
如果使用的信号特定数据诸如之前确定的起始时间点或之前确定
的终止时间点或其他患者特定数据可被储存在存储器区域315中，根
据需要，其也可储存其他预确定的参数。这些值可利用任何已知的输
入设备400以常规方式进行输入。
如图16所说明的，该结果可最终由用户显示在用于显示和解释的
常规显示器或记录设备500上。与输入设备400一样，显示器500将
通常与为了其他目的与处理系统使用的相同。
以上已经描述了本发明的示例性实施方式。本领域技术人员将理
解该方法的每个步骤都可通过包括计算机程序指令的不同手段实施。
这些计算机程序指令可被装载到通用目的的计算机、专用目的的计算
机或其他可编程数据处理装置，以产生机器，以便在计算机或其他可
编程数据处理装置上执行的指令产生用于实施在该方法中特定功能的
手段。
本文描述的方法进一步涉及可被储存在计算机可读存储器中的计
算机程序指令，所述计算机可读存储器可指示计算机或其他可编程数
据处理装置，诸如在处理器或处理系统(在图16中显示为300)中，以
便以特定方式起作用，以便储存在计算机可读存储器中的指令产生制
品，其包括用于实施在图16图解的方块中特定功能的计算机可读指令。
该计算机程序指令也可被装载在计算机、处理系统300或其他可编程
数据处理装置上，以使得在计算机、处理系统300或其他可编程装置
上实施的一系列操作步骤，来产生计算机实施的过程，以便在计算机
或其他可编程装置上执行的指令提供用于实施在方块中特定的功能的
步骤。此外，多种软件模块310、320和330可用于实施多种计算，并
且本文描述的执行相关方法步骤，也可被储存为计算机可读介质上的
计算机可执行的指令，以便允许该方法被不同的处理系统装载入和执
行。
本文描述的方法的步骤可通过用于实施特定功能的手段的组合、
用于实施特定功能的步骤的组合和用于实施特定功能的程序指令手段
实施。本领域技术人员将理解每个方法步骤都可通过实施特定功能或
步骤的专用目的的硬件基计算机系统，或专用目的硬件和计算机命令
的组合实施。
本文公开的方法平等地适用于任何对象，对所述对象可检测动脉
血压、pulseox、Doppler超声或生物阻抗信号。例如，对象可为但不限
于哺乳动物诸如人。
本权利要求不限于本文公开的实施方式的范围，所述实施方式意
欲作为本发明一些方面的图解，并且功能上等同的任何实施方式位于
权利要求范围内。除了显示的和本文描述的那些，本方法的各种修改
也将对于本领域技术人员变得显而易见并意欲落入权利要求的范围
内。此外，尽管仅本文公开的方法步骤的某些代表性组合在以上实施
方式中进行了具体讨论，但方法步骤的其他组合将对于本领域技术人
员变得显而易见并同样意欲落入权利要求的范围内。因此，可在此详
细提及步骤的组合；然而，步骤的其他组合被包括，尽管其没有被明
确叙述。如本文所用，术语“包括(comprising)”和其变形与术语“包
含(including)”和其变形同义使用，并且为开放式、非限制性术语。