减少了电极系统特定的ecg解译的方法和设备的利记博彩app

专利名称：减少了电极系统特定的ecg解译的方法和设备的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及一种方法和设备，其通过针对用于产生所述心电图的 心电图信号源特别地调整解译算法，来增强对心电图的解译。
背景技术：
使用放置在患者身体上的特定位置处的十个电极的设置获得标准 的十二导联心电图(ECG)。应当理解，在本发明中，电极是放置在 患者身体上的固体电导体，电流通过所述电极进入或离开患者的身 体。还应当理解，在本发明中，所谓的导联(lead)是患者的心脏关于 在一个或多个心电图电极处获得的心电图信号的电切片或视图。在标 准的十二导联ECG中，十个电极当中的四个被放置在患者的四肢上， 其他六个电极被放置在患者心脏的上方并且跨过患者胸部的左侧。一 般来说，从所述十个电极当中的每一个获得心电图信号，并且处理所 述心电图信号以便生成所述ECG的十二个导联。所述十二个导联被进 一步划分成两组各六个导联额面导联(I、 II、 III、 aVR、 aVL和aVF) 和水平面导联(Vl、 V2、 V3、 V4、 V5、 V6)。虽然标准的十二导联ECG在获得关于患者心脏和心脏功能的有价 值信息这方面非常有用，但是有时候可能不希望把十个电极附着到患 者身上以获得对于十二导联ECG来说必要的数据。已经开发了例如在 美国专利No. 4，850，370中公开的系统，提供限制必须被附着到患者身 上以便获得所有期望的心电图信息的电极的数目的解决方案。该，370 专利公开了在患者胸部上的用来获得心动图数据的四电极的新颖设 置。然而，，370专利中所示出的系统是有限制的，因为由于不同的电 极放置，从该电极布置产生的心电图信号固有地不同于标准的十二导 联ECG。心脏病学家或者临床医师准确地解译ECG数据的能力很大 程度上是基于对在每个ECG导联处产生的信号的熟悉程度。从，370专 利的实现方式产生的心电图信号与标准的十二导联系统的差异要求心 脏病学家或临床医师学习全新的一组ECG波形。为了解决这些问题，已经开发了比如在授予Brodnick的美国专利No.6，636，761中公开的系统，其使用标准的十二导联ECG所需要的十 个电极放置中的一些来监测所述十二个导联当中的一些，并且数学地 推导出其他未被监测的导联。在该，761专利的一个实施例中，只有所 述四个四肢电极和两个心前区(胸部)电极被利用来获得患者信息， 但是在其他实施例中，可以使用所述十个电极放置当中的更多或更少 的电极放置。虽然在，761专利中描述的该系统的实现方式以临床医师习惯解译 的方式向其提供ECG数据，并且同时减少了将被附着到患者身上的电 极的数目，但是自动ECG解译系统难以解译来自包括推导出的ECG 导联的系统的结果。虽然所述推导出的ECG导联在信号间隔和持续时 间方面通常是准确的，但是某些推导出的ECG导联的幅度可能会有误 差。在解译在很大程度上是基于推导出的ECG导联的幅度的情况下， 则推导出的ECG与监测得到的实际导联的幅度差可能足以改变对 ECG的自动解译。所述可能的错误的一个具体例子是对前壁心肌梗塞(MI)的检测， 特别是急性MI。前壁MI的自动检测利用心前区导联V2、 V3和V4, 所述心前区导联在，761专利的一个优选实施例中通过监测导联VI和 V5加上推导出V2、 V3和V4所取代。因此，对于前壁MI的自动检测 仅仅依赖于推导出的导联。因此，在对于前壁MI的检测方面，所推导 出的导联的幅度测量中的任何误差都可能改变对ECG的自动解译。把 标准的十二导联ECG解译算法与所述推导出的ECG导联一起使用估 计将使得对于前壁MI的自动检测的精度下降大约10%到15%。因此，在ECG收集和自动ECG解译领域中期望开发一种用于改 进对从少于十个ECG电极收集的ECG导联的自动解译的方法和设 备。发明内容本发明提供一种用于改进十二导联ECG信号的自动解译的精度的 方法和设备，该信号是从放置在患者身体上的少于十个ECG电极收集 的。通过本发明，关于电极放置在患者身体上的位置来识别每个所收 集的心电图信号的来源。 一旦来自每个电极的心电图信号都已经被识 别，则从所收集的心电图信号推导出十二导联ECG，其中使用从所测
量的心电图信号直接测得的导联并且数学地推导出未直接测量的导联的ECG导联。对所有的ECG导联应用一种解译算法，其中对该解译 算法进行特别的调整，以解译在获得所述ECG的过程中利用的电极放 置的特定组合。在本发明的另一个实施例中，所述解译算法是基于对多个模型 ECG信号的分析产生的。在本发明的一个更具体的实施例中，利用人 工神经网络来分析所述模型ECG信号，以便获得所述解译算法。在本 发明的另一个实施例中，利用基于熵增益的二元决策树来分析所述模 型ECG信号，以便开发所述解译算法。在本发明的另 一个实施例中，使用标准ECG解译算法作为默认解 译算法，从而如果对应于所推导出的ECG的源电极信号是未知的，则 本发明的系统对推导出的ECG应用所述标准ECG解译算法。在本发明的另一个实施例中，本发明包括利用连接到患者的十个 或更少电极来检测多于十二个ECG导联，其中的一些电极处在包含于 标准的十电极、十二导联ECG定位内的位置处。


图1示出了在标准的十二导联ECG配置中十个电极在患者身体上 的放置；图2示出了用于获得右心前区ECG导联的电极放置； 图3示出了用于获得左侧后都导联的电极放置； 图4示出了标准的十二导联ECG的六个额导联； 图5示出了标准的十二导联ECG的六个水平导联； 图6示出了本发明的一个实施例的示意图；以及 图7是示出了本发明的方法的一个实施例的流程图。
具体实施方式
标准的十二导联ECG通常是利用放置在患者身体上的特定位置处 的十个电极采集的。图1示出了所述十个电极的正确放置。其中四个 电极被放置在患者四肢的手腕或脚踝处或其附近。这四个电极被表示 为左臂(LA)、右臂(RA)、左腿(LL)和右腿(G)。在右腿驱动 的ECG系统中，右腿通常被接地。通过把右腿接地，该右腿驱动的系
统提供在其他电极处获得的心电图信号的提高的质量，补偿了与每个 其他电极相关联的放大器的减小的共模抑制比。图l还示出了六个胸 部或心前区电极的放置，该放置形成通过患者心脏的广义的水平面。 本领域中公知的是，每个所述电极通过导线或电缆连接到信号处理单元，来自每个所述电极的心电图信号在该处被转换成所述十二 ECG导 联中的每一个。所述十二个ECG导联被进一步划分成两组导联，即额导联和水平 导联。图4示出了标准的十二导联ECG的额导联。所述额导联是通过 比较在每个四肢电极RA、 LA和LL处获得的ECG信号而获得的。导 联I是RA与LA电极之间的电势。导联II是RA与LL电极之间的电 势差。导联III是LA与LL电极之间的差。其他三个额导联被称作加 压导联(augmented lead)，表示一个四肢电极与另外两个四肢电极的 平均值之间的电势差。例如，导联aVR是RA电极与包括LA和LL 电极的电势平均值的参考之间的电势差。图5示出了水平面中的六个导联。通过参考图5，每个所述水平导 联Vl-V6是心前区电极之一与中心参考点之间的电势差。该中心参考 点被称作Wilson中心端。Wilson中心端等于所述三个四肢电极(RA， LA， LL)之间的平均电势。在所述标准的十二导联ECG导联之外，临床医师可以利用另外的 导联来更为精确地分析心脏功能。在图2和3中示出了用来获得这些 导联的附加的必要心前区电极的放置。图2示出了右心前区电极的放 置。被标记为V4r、 V5r和V6r的这些电极被放置在相应的V4、 V5和 V6心前区电极的镜像位置处，并且被临床医师用来更好地观察心脏右 侧的功能。 一般来说，这些导联电极被放置在患者身体上的特定位置 处。V4r电极被放置在右锁骨中线，第五肋间隙。V5r电极被放置在右 腋前线，第五肋间隙。V6r电极被放置在右腋中线，第五肋间隙。图3示出了三个左侧背部电极(V7、 V8和V9)的放置。所述左 侧背部电极在患者的左侧周围从标准心前区电极(Vl-V6)放置延续所 述电极序列。V7电极^t放置在左腋后线，第五肋间隙。V8电极被放置 在左肩肝中线，第五肋间隙。V9电极被放置在左脊柱旁线，笫五肋间 隙。在与其他心前区导联近似相同的水平面上，与图2和3中示出的附加电极相关联的导联类似于在图5中示出的标准心前区导联。因此， 有可能获得多达十八个ECG导联以便于临床医师解译患者的心脏功 能。然而，大多数当前的ECG监测设备被限制到仅仅标准的十个ECG 电极。因此，如果临床医师想要获得对患者心前区导联的附加测量， 他必须断开其中一个标准心前区电极并且将其重新连接在替换位置之 一处。图6示出了本发明的医疗设备10的一个实施例的示意图。该医疗 设备10包括多个电极12 a-n。应当理解，在本发明中利用的电极12 可以是被布置来从患者的身体收集电信号的任何电极构造。在不限制 本发明的范围的情况下，所述电极可以包括金属基板或导电金属薄 膜。所述电极还可以包括导电软膏或凝胶。此外，所述电极可以是一 次性的或者可以在消毒之后重复使用。电极12 a-n通过引线16 a-n连接到信号处理器14。根据本发明， 在不进行限制的情况下，应当理解的是，该信号处理器14可以包括本 领域内已知的任何形式的控制器、微控制器或微处理器。此外，该信 号处理器14可以包括台式计算机、膝上型计算机或者专用仪器(比如 ECG车或床侧患者监视器或去纤颤器)中的CPU。该信号处理器14 具有通过线路20与算法数据库18进行电通信的能力。应当理解，线 路20可以是传送电数据信号的任何标准装置，并且不必是物理导线， 而是还可以包括无线通信。算法数据库18不必物理地邻近该信号处理 器14,这是因为该算法数据库18可以是集中式数据服务器，并且可以 通过互联网、内联网或无线连接来连接到该信号处理器14。该信号处 理器14还通过线路22与用户界面24进行电通信。还应当理解的是， 在本发明的一个实施例中，该用户界面24可以包括显示器、图形打印 输出或者进一步的信号处理和数字数据记录。如在授予Brodnick的美国专利No. 6,636,761中所描述的那样，不 必从用于标准十二导联ECG的十个ECG电极位置中的每一个获得 ECG信号，该专利被合并在此以作参考。由于存在于每个标准ECG 导联中的心脏信息的冗余，导联数目的减少是有可能的。因此，可以 使用一组减少的电极(包括少于十个心电图电极)来直接获得某些ECG 导联，同时可以从获得自所附着的电极的心电图信号推导出来自其他 ECG导联的信息。
在这种推导出的十二导联ECG系统的一个实施例中，电极12a-d 在电极位置RA、 LA、 LL和G处连接到患者的四肢，而电极12(n-l) 则连接到电极位置V1，电极12n连接到电极位置V5。通过本领域中已 知的技术，对于许多心前区心电图信号的求平均和分析可以被用来推 导出一种算法，以利用从电极12a-12n收集的ECG信号确定其他四个 心前区电极(V2、 V3、 V4和V6)。一般来说，ECG分析程序通常包括两个主要部分，即ECG导联 测量以及之后对所述测量的解译。虽然用于推导出附加的心前区ECG 导联的上述算法产生在ECG形态特征持续时间方面的推导出的ECG 导联的精确表示，但是在，761专利中所教导的ECG导联推导算法在推 导出ECG导联信号幅度方面受到限制。虽然这对于许多标准ECG解 译算法没有影响，但是某些严重依赖于已推导出的导联的幅度的标准 ECG解译算法可能会在ECG导联解译中出错。因此，在本发明的各 实施例中，开发了补偿推导出的ECG导联信号的任何幅度差的ECG 导联解译算法。这可以通过产生多种ECG解译算法来实现，所述ECG 解译算法被特别调整来解译从ECG电极的特定组合推导出的ECG。因此，在本发明中，ECG导联解译算法数据库18包括多种ECG 解译算法。每种算法被特别调整来解译十二导联ECG，其包括在该十 二导联ECG中的所测得的导联和所推导出的导联的不同组合。可以按照多种方式来开发所述ECG导联解译算法。在本发明的一 个实施例中，通过分析多个样本十二导联ECG信号来开发所述算法。 通过对许多样本ECG信号进行编辑和分析，可以开发出这样一种算 法，其基于所述ECG的十二个导联的形态产生对心脏状况的准确诊 断。通过为所测得的和所推导出的ECG导联的每种组合特别调整解译 算法，可以避免对包括所测得的和所推导出的ECG导联的ECG信号 应用标准ECG导联解译算法时产生的误差。在本发明的一个实施例中，所述特别调整的解译算法是利用基于 人工神经网络(ANN)的非线性回归模型推导出的。该人工神经网络 作为一个黑匣子工作，其可以处理作为输入的大量复杂数据，并且作 为输出提供最接近地表示与所输入的ECG信号相关联的状况的算法。 本发明的该实施例的优点在于，所述ANN具有用于处理复杂ECG数 据的更大的能力，从而在产生所述解译算法的过程中更容易分析大量
样本ECG导联信号。然而，该人工神经网络实施例的缺点在于，该人 工神经网络作为黑匣子操作，因此在没有关于该人工神经网络如何推 导出所述解译算法的任何了解和细节的情况下提供输出。在本发明的另一个实施例中，使用基于利用熵增益的二元决策树 的规则归纳模型来开发在本发明中使用的所述解译算法。在本发明的 该二元决策树实施例中，产生一系列二元问题或判决，从而当把一个 ECG信号输入到该二元决策树中时，所述系统提出一个二元问题，并 且基于给定二元类别的熵增益来判定该ECG信号落入哪一个二元类 别。在树形成过程中，对一个二元问题的分析导致另一个二元问题， 并且依此类推，直到所述ECG信号已经被解译到一个分支的末端，从 而4皮具体识别。用于开发解译算法的该系统的优点在于，可以回顾对 于每个ECG信号的详细分析，以便提供用于解译该ECG信号的其他 数据。然而，该实施例的缺点在于，基于该系统开发出所有的二元问 题和所述二元决策树以便产生有效的算法是非常耗时的。此外，利用 该系统来分析ECG信号更为耗时，因此在推导出所述解译算法的过程 中可结合的ECG信号较少。在本发明的一个实施例中，使用所述人工神经网络和所述二元决 策树的组合来提供一种解译算法，其包括关于如何推导出该算法的透 明度，并且还包括在推导出所述解译算法的过程中使用大量ECG样本 信号的有效性。图7是示出本发明的方法的一个实施例的各步骤的流程图。首先， 在步骤30中获得ECG信号。这些ECG信号可以通过附着在患者身体 上的特定位置处的多个电极获得，其中所述电极被附着到包括标准十 二导联ECG的标准的十个电极位置的位置处。应当理解，获得所述十 二导联ECG的步骤30可以包括从一个或多个所测得的心电图信号推 导出 一个或多个所述ECG导联。接下来，在步骤32中，确定从其获得心电图信号的电极位置。在 步骤32确定所述电极位置的过程中，识别患者身体上的电极位置。步 骤32中的确定可以按照多种方式实现，比如在所接收的ECG信号内 包括嵌入的信号，该信号标识电极所附着的位置。或者，临床医师可 以限定并且输入电极所附着的位置。在另一个实施例中，确定所述ECG 电极位置，是利用导联检测和分析来识别所述电极附着在患者身上的
位置。在授予Brodnick的美国专利No. 6，282，440中描述了这样一种方 法，其被合并在此以作参考。应当理解，许多其他识别电极位置的方 式是可能的，并且落在本发明的范围内。接下来，在步骤34中，分析所述十二导联ECG,以便确定其是否 包括任何推导出的ECG导联。如果在该十二导联ECG中没有ECG导 联是推导出的，或者如果不知道该十二导联ECG当中是否有任何导联 是推导出的，则在步骤36中应用标准的十二导联ECG解译算法。该 标准的十二导联ECG解译算法可以包括通常被用来解译标准的十二导 联ECG的任何此类解译算法。如果确定所述十二导联ECG中的一个或多个导联是被推导出的， 则必须在步骤38中选择适当的ECG解译算法。对于所述ECG解译算 法的选择是参照在步骤32中源ECG电极位置的确定来进行的。在获 得所述十二导联ECG的过程中电极所附着的患者身上的位置的组合， 将决定在步骤38中选择的适当的ECG解译算法。所述选择可以根据 多种解译算法进行，所述多种解译算法被特别调整来解译包括所测得 的和所推导出的ECG导联的特定组合的ECG。对适当的特别调整的解译算法的选择可以包括分析哪些ECG导联 是测得的，哪些ECG导联是推导出的。这取决于放置在患者身上的电 极的数目和位置。在本发明的一个实施例中，所述特别调整的解译算 法每一个都匹配于所测得的导联和所推导出的导联的组合。在步骤32 中的确定之后，所测得的ECG导联和所推导出的ECG导联是已知的， 因此可以选择适当的特别调整的解译算法。通过一个非限制性的例 子，第一示例性解译算法可以匹配于这样的ECG导联组合，其中导联 I、 II、 III、 V1和V5是测得的，导联V2、 V3、 V4和V6是推导出的； 第二示例性解译算法可以匹配于这样的ECG导联组合，其中导联I、 H、 III、 VI、 V3和V5是测得的，导联V2、 V4和V6是推导出的。第 二示例性解译算法与第一示例性算法的不同之处在于，第二示例性解 译算法在解译过程中将考虑到附加的所测得的导联(V3)数据。一旦在步骤38中选择了适当的ECG解译算法之后，就可以根据 在步骤38中选择的所述特别调整的ECG解译算法在步骤40中执行自 动ECG解译。通过本发明的该方法，该适当的特别调整的ECG解译 算法被应用于包括推导出的ECG导联的所述十二导联ECG。通过利
用特别调整的解译算法解译所述ECG导联，与所述推导出的ECG导 联相关联的自动解译问题受到限制，因为这些特别调整的解译算法是 根据已知的推导错误推导出的，因此所述推导出的导联被如此解译， 从而消除了所述解译中的错误。在本发明的一个实施例中， 一种特别调整的解译算法可以包括大 量相同的解译算法以作为另一种解译算法。应当理解，因为两种解译 算法匹配于ECG导联的类似组合，所述解译算法将是相同的。借助于 一个非限制性的例子，用于解译来自RA、 LA、 LL、 G电极和一个或 多个V电极的心电图信号的组合的所有解译算法都将包括用于至少 I、 II、 III、 aVR、 aVL和aVF导联的相同的解译算法，这是因为所有 的额面电极都存在，而由于不同的所测得的和所推导出的V导联，用 于所述V导联的解译算法可能不同。在本发明的一个替换实施例中，利用包括十个电极的ECG监测系 统来获得多于十二个导联的ECG数据。在本发明的一个实施例中，四 个电极被附着到标准患者四肢， 一个电极被附着在Vl位置处，另一个 电极被附着在V5位置处。剩余的四个电极被附着到右心前区患者电极 位置或左侧背部电极位置中的一个或多个。因此，在本发明的一个实 施例的操作中，所述四个标准患者四肢电极和两个患者心前区电极(V1 和V5 )被用来测量及推导出十二导联ECG，而剩余的四个电极则被用 来测量四个附加的右心前区和/或背部ECG导联。因此，在该实施例 中，使用十个电极产生多达十六个ECG导联的测量。在本发明的另一个实施例中，在右心前区或左侧背部电极位置处 附着到患者的电极被用来推导出附加的右心前区或左侧背部电极导 联，从而可以从获得自十个或更少电极的心电图信号同时获得多达十 八个导联的ECG数据。虽然本实施例推导出更多数目的ECG导联， 但是对所述导联的解译则可以根据本发明来进行。把多于十二个导联 的ECG数据包括到所述解译算法中可以进一步提高基于对ECG形态 特征的检测来诊断患者状况的精度。根据该实施例的一方面，可以推 导出包括多于十二个ECG导联的改进的解译的解译算法，该十二个导 联包括附加的推导出的右心前区和前壁心前区导联。 ^本发明的各实施例可以被实现为对现有的ECG设备的软件更新， 该现有技术ECG设备已经被配置成从传统的十电极导联组获得心电图
数据。或者，用来实施本发明的一个实施例的软件可以被编程到新的设备或医院ECG分析计算机中。本发明提供优于现有技术的ECG收集和解译系统的优点，使得与 推导出的ECG信号导联的解译相关的错误减少，并且有利于自动ECG 解译的总体精度。本发明的另一个优点是增加了从包括十个标准ECG 收集电极的标准ECG收集和解译单元获得的功能性。在不添加附加的 ECG电极的情况下增加了 ECG信息的附加导联的收集的功能性，这 使得临床医师更加了解患者的心脏功能，从而改进了对患者的心脏健 康的诊断和监测。本发明的另一个优点在于，在一个实施例中，可以 改进标准的十电极ECG设备的功能性，以便通过更新该十电极ECG 设备的软件来操作本发明的ECG收集和解译特征。这使得卫生保健机 构能够在限制购买新的高成本医疗设备的需要的同时，提供更多的患 者监测功能。上面写出的说明使用多个例子公开了本发明，其中包括最佳模 式，并且使得本领域技术人员能够制作并使用本发明。本发明的专利 保护范围由权利要求书限定，并且可以包括本领域技术人员所能设想 到的其他例子。如果所述其他例子的结构元件与权利要求书的字面语 言相同，或者如果它们包括与权利要求书的字面语言区别不大的等效 结构元件，则它们应被视为落在所附权利要求书的范围内。多种替换方案和实施例被设想为处在所附权利要求书的范围内， 其特别指出被视为本发明的主题并且明确要求保护。附图标记列表10医疗设备，12电极，14信号处理器，18算法数据库，20线 路，22线路，24用户界面，30获得信号的步骤，32确定电极 位置的步骤，34确定推导出的导联的步骤，36标准ECG解译的步 骤，38确定ECG算法的步骤，40自动ECG解译的步骤
权利要求
1、一种用于处理来自患者的心电图信号的系统，该系统包括少于十个的多个电极(12)，布置成在标准的十电极位置之一处附着于患者；解译算法数据库(18)，其包括多种解译算法，所述多种解译算法当中的每一种算法基于所述多个电极(12)在所述标准十电极位置之一处的放置的组合来配置；连接到所述多个电极(12)的信号处理器(14)，该信号处理器(14)被布置成用于从所述多个电极中的每一个接收心电图信号，并且基于所述多种解译算法中的所选择的一种从所述心电图信号生成十二导联心电图；其中，该信号处理器(14)识别所述多个电极(12)的组合，并且从该解译算法数据库(18)选择相应的解译算法。
2、 权利要求l的系统，其中，所述信号处理器(14)被编程来检 测所述多个电极(12)在所述患者上的放置。
3、 权利要求l的系统，其中，所述信号处理器(14)被编程来接 收指示所述多个电极(12)在所述患者上的放置的信号。
4、 权利要求3的系统，其中， 一旦接收到指示所述多个电极(12) 在所述患者上的放置的信号，所述信号处理器14就确定对应于所指示 的电极放置的算法。
5、 权利要求4的系统，还包括标准心电图解译算法，其用于执行 对十二导联心电图的分析，其中该心电图的所有导联都被测量。
6、 权利要求l的系统，其中，所述信号处理算法数据库(18)中 的所述多种信号处理算法是通过分析多个模型心电图信号而开发的。
7、 权利要求6的系统，其中，利用人工神经网络来分析所述多个 模型心电图信号，以便产生所述多种信号处理算法当中的每一种。
8、 权利要求6的系统，其中，利用二元树来分析所述多个模型心 电图信号。
9、 权利要求l的系统，还包括少于十个的第二多个电极(12)， 用于在不同于所述标准十电极位置的位置处附着于所述患者。
10、 权利要求l的系统，其中，包括所述笫一多个电极和第二多个 电极的电极(12)的总数少于或等于十个。
全文摘要
本发明提供了一种用于处理患者的心电图信号的方法和设备。该设备包括在标准十二导联ECG电极位置中的至少一个位置处连接到患者身上的十个或更少电极(12)。该设备还包括多种ECG解译算法，其中的每一种算法被特别调整用于分析包括所测得的和所推导出的ECG导联的十二导联ECG。本发明的方法包括确定ECG导联是所测得的还是所推导出的，并且基于该确定选择ECG解译算法。
文档编号A61B5/0402GK101152081SQ20071015324
公开日2008年4月2日 申请日期2007年9月29日 优先权日2006年9月29日
发明者D·E·布洛德尼克, 薛求真 申请人:通用电气公司