用于监控心肺健康的方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种心肺健康监控设备。该设备包括非接触式运动传感器，其用于在监控会话期间产生一个或多个代表患者身体运动的运动信号；处理器；以及内存存储程序指令，其用于引起该处理器来实施处理一个或多个运动信号的方法。该方法包括从一个或多个运动信号中提取一个或多个睡眠障碍性呼吸的特征，并基于该一个或多个睡眠障碍性呼吸的特征来预测临床事件是否可能在预设的预测范围内发生。

Methods and equipment for monitoring cardiopulmonary health

【技术实现步骤摘要】
用于监控心肺健康的方法和设备相关申请的交叉引用本申请要求了以下申请作为优先权：2012年5月30日提交的申请号为IE2013/0254的爱尔兰申请；2012年6月26日提交的申请号为2012902693的澳大利亚临时申请；2012年11月30日提交的申请号为2012905221的澳大利亚临时申请；以及2013年4月29日提交的申请号为2013901482澳大利亚临时申请。关于联邦资助的研究和开发的声明不适用联合研究开发方的名字不适用序列表不适用
本申请的技术涉及呼吸疾病的诊断、治疗以及改善中的一个或多个，并涉及预防呼吸疾病的步骤。本申请的技术尤其涉及医疗装置，以及它们在治疗呼吸疾病以及用于预防呼吸疾病中的用途。
技术介绍
人体的呼吸系统促进了气体交换。鼻和口形成了人体气道的入口。气道包括一系列的分支管，其随着更深入肺部而变得更狭窄、更短以及更多。肺部的主要功能是气体交换，使得氧气从空气中进入静脉血并使二氧化碳排出。气管分成右边和左边的主支气管，其进一步最终分成终末细支气管。支气管组成了传导气道，且并不参与气体交换。气道的进一步划分将导致呼吸细支气管，并最终到肺泡。肺部的肺泡区域是发生气体交换的地方，并成为呼吸区域。请见West,RespiratoryPhysiology-theessentials。存在一系列的心肺疾病。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是一种形式的睡眠障碍性呼吸(SDB)，其特征是睡眠期间的上气道梗塞。其由睡眠过程中的不正常的小上气道以及舌部区域，软腭以及后咽壁的肌肉张力丧失而导致。该状态使得受影响的患者在长达一般为30-120秒的期间停止呼吸，有时在一个晚上多达200-300次。其一般引起过多的白天嗜睡，并引起心脑血管疾病以及脑部损坏。这种症状为普通的疾病，尤其是在中年的过重的男性中，尽管受影响的人没有意识到这个问题。请见USPatent4,944,310(Sullivan)。周期性或调制的呼吸，例如潮式呼吸(CSR)是患者呼吸控制的一种疾病，其中具有消长通气的有节奏的交替周期(呼吸过度和呼吸暂停/呼吸不足)，引起动脉血的重复的去氧合和再氧合。CSR是有害的，因为重复的缺氧。在某些患者中，CSR与从睡眠中的重复唤醒有关，这会引起严重的睡眠干扰，增加的交感神经活性，以及增加的后负荷。请见USPatent6,532,959(Berthon-Jones)。在没有换气不足的其它原因下，过度换气综合征(OHS)被定义为严重肥胖以及清醒慢性高碳酸血症的结合。其症状包括呼吸困难、晨起头痛和白天嗜睡。慢性阻塞性肺疾病(COPD)包括具有特定共性的一组下气道疾病中的任何一种。这些疾病包括对气体运动的阻力增大、延长的呼吸呼气阶段，以及肺部正常弹性的丧失。COPD的例子有肺气肿和慢性支气管炎。COPD由长期吸烟(主要风险原因)，职业影响，空气污染以及遗传因素导致。症状包括：劳力性呼吸困难，慢性咳嗽，咳痰。神经肌肉病(NMD)是一个广泛的术语，其涵盖了许多疾病和小病，其会直接通过内在的肌肉病例，或非直接地通过神经病例来损坏肌肉的功能。某些NMD患者的特点是导致移动丧失的渐进性肌肉损伤，沦为依靠轮椅，吞咽困难，呼吸肌无力，并最终死于呼吸衰竭。神经肌肉疾病可分成快速渐进以及缓慢渐进：(i)快速渐进疾病：其特征是肌肉损坏在数月内加重，并在数年内导致死亡(例如：肌萎缩性侧索硬化症(ALS)和青少年的杜氏肌营养不良症(DMD))；(ii)可变化或缓慢的渐进疾病：其特征是肌肉损坏在数年内加重，并仅减少寿命(例如：肢带，面肩肱型和强直性肌营养不良)。在NMD中呼吸障碍的症状包括：增加的总体乏力，吞咽困难，劳力和休息的呼吸困难，疲劳，嗜睡，晨起头痛，并与在集中力和情绪变化中有困难。胸壁疾病是导致呼吸肌和胸廓之间的非有效耦合的一组胸廓畸形疾病。这种疾病一般以限制性缺陷为特征，并承担长期高碳酸血症性呼吸衰竭的可能。特发性脊柱侧凸和/或脊柱后侧凸可引起严重的呼吸衰竭。呼吸衰竭的症状包括：劳力性呼吸困难、血管神经性水肿、端坐呼吸、反复肺部感染、晨起头痛、疲劳、睡眠质量差和食欲不振。心脏衰竭是一种相对普遍以及严重的临床症状，其特征是心脏不能满足身体的氧需求。由于其高度普遍以及严重性，心脏衰竭的管理对现代健康护理系统来说具有巨大的挑战。心脏衰竭是慢性状态，在本质上具有渐进性。这种心脏衰竭的渐进一般特点是在穿插有急性发作特点的长时期内(尽管具有降低的心血管功能)相对稳定。在这些急性的发作中，患者经历了症状的加重，例如，呼吸不足(呼吸困难)，驰骋节奏，增加颈静脉压力，端坐呼吸。其一般伴有显性阻塞(肺腔液体的积聚)。过多的液体一般导致几公斤的可测量的重量增加。在许多情况下，然而，到显性阻塞发生时，医生帮助患者重建稳定的选择十分有限，且在许多情况下患者需要住院治疗。在极端的情况下，得不到及时的治疗，患者将经历急性失代偿性心力衰竭(ADHF)。治疗鼻持续气道正压(CPAP)的治疗可用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。这种情况是持续的气道正压充当气动夹板，并可通过向前以及远离后口咽壁来推动软腭和舌头来防止上气道闭塞。可使用无创通气(NIV)来治疗CSR,OHS,COPD,NMD以及胸壁疾病。PAP装置在CPAP下的正压气体一般通过PAP装置，例如马达-驱动鼓风机来提供至患者的气道。该鼓风机的出口通过柔性输送导管来连接至患者接口，例如口罩。监控系统目前的目标在于可预测潜在的心-肺事件，例如：ADHF事件，以防止或改进这种事件。建议用于预测心-肺事件目的特征包括身体重量，B型钠尿肽(BNP)水平，夜间心率，睡眠姿势的改变，以及呼吸的改变。多导睡眠图(PSG)是用于诊断和预测心肺疾病的常规系统。此外，已知地有接触传感器的模式，例如口罩或鼻导管，其具有用于监控和分析睡眠中呼吸参数以确定睡眠障碍性呼吸的严重性的能力。然而，这种系统非常复杂并可能很昂贵，且/或对于在家试图睡眠的病人来说非常不舒服。
技术实现思路
本专利技术在于提供一种用于心肺疾病的诊断和预测的医疗装置，其具有舒适度改善、成本降低、效率提高、易于使用和制造等一种或多种优点。本专利技术的一个方面涉及一种用于心肺疾病的诊断以及预测的设备。本专利技术的另一个方面涉及用于心肺疾病的诊断和预测的方法。本专利技术的一种形式包括心肺健康监控的设备以及用于患者心肺健康监控的方法，该方法从运动信号中提取了指示患者睡眠障碍性呼吸严重性的特征，该运动信号从代表患者身体运动的非接触式运动传感器中获得，并使用该提取的特征来预测在预设的预测范围内医疗事件是否可能发生。本专利技术一种形式的另一个方面为心肺健康监控的设备以及方法，该方法分析与心肺健康有关的传感器数据，基于该分析产生显示于患者的询问，以及基于对询问的响应来产生临床警报。本专利技术一种形式的另一个方面为心肺健康监控设备以及方法，该方法分析从传感器数据提取的呼吸参数，并基于该分析产生潜在的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.心肺健康监控设备，包括：/n非接触式传感器单元，包括非接触式运动传感器，其用于生成一个或多个代表患者在监控会话期间的身体运动的运动信号；/n处理器，以及/n内存，其存储有程序指令，这些程序指令用于使所述处理器执行一种处理所述一个或多个运动信号的方法，所述方法包括：/n选择一个或多个运动信号的一个或多个部分，这些部分是患者在其间睡着了且没有进行全身运动期间的部分，/n从监控会话中的一个或多个运动信号中提取一个或多个睡眠障碍性呼吸(SDB)特征，该SDB特征指示着监控会话期间患者的睡眠障碍性呼吸的严重性，其中所述提取包括在所述部分中检测SDB事件，并从所检测的SDB事件中计算一个或多个SDB特征。/n

【技术特征摘要】
20120626 AU 2012902693;20121130 AU 2012905221;20131.心肺健康监控设备，包括：
非接触式传感器单元，包括非接触式运动传感器，其用于生成一个或多个代表患者在监控会话期间的身体运动的运动信号；
处理器，以及
内存，其存储有程序指令，这些程序指令用于使所述处理器执行一种处理所述一个或多个运动信号的方法，所述方法包括：
选择一个或多个运动信号的一个或多个部分，这些部分是患者在其间睡着了且没有进行全身运动期间的部分，
从监控会话中的一个或多个运动信号中提取一个或多个睡眠障碍性呼吸(SDB)特征，该SDB特征指示着监控会话期间患者的睡眠障碍性呼吸的严重性，其中所述提取包括在所述部分中检测SDB事件，并从所检测的SDB事件中计算一个或多个SDB特征。


2.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述方法还包括根据所提取的睡眠障碍性呼吸特征，将警报信息发送至外部计算装置。


3.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，还包括显示器，其中所述方法还包括根据所提取的睡眠障碍性呼吸特征，将警报信息显示在所述显示器上。


4.根据权利要求1述的心肺健康监控设备，其特征在于，还包括音频输出，其中所述方法还包括根据所提取的睡眠障碍性呼吸特征，通过音频输出来生成警报。


5.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述一个或多个睡眠障碍性呼吸特征包括选自下组的多个特征：
呼吸暂停/呼吸不足指数；
总的睡眠时间；
潮式呼吸事件的总持续时间与总的睡眠时间之比；以及
潮式呼吸事件的总持续时间与监控会话持续时间之比。


6.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述非接触式运动传感器、所述处理器以及所述内存形成非接触传感器单元的一部分。


7.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述处理器和所述内存形成计算装置的一部分，该计算装置位于所述非接触式运动传感器的外部。


8.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述非接触式运动传感器是射频运动传感器，所述射频运动传感器用于基于彼此相互正交的各传输的射频信号来生成两个运动信号。


9.根据权利要求8所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述方法包括在提取之前将两个运动信号结合成一结合的运动信号。


10.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述处理器还用于从由接触运动传感器获得的一个或多个运动信号中提取特征。


11.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述处理器还用于从与患者的心肺健康有关的数据中提取特征，该数据从非运动传感器获得。


12.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述运动信号的数量为2，且所述预处理包括对该两个运动信号进行第一结合。


13.根据权利要求12所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述结合包括：
去除每个运动信号的平均值，
计算每个运动信号的最小值，
计算样本向量的长度，所述样本向量在每个样本中的分量为各运动信号到其各最小值的距离，以及
去除在每个样本处的长度的平均值。


14.根据权利要求1所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述选择还包括选择质量好的睡眠和呼吸部分，并且其中质量好的部分包括这样的部分：其中，运动信号在该部分中的品质因数超过该部分的噪音阈值。


15.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述品质因数为运动信号在该部分中的均方根(RMS)值。


16.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述品质因数为运动信号在该部分中的RMS值的分布的第75个百分位数。


17.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述部分的噪音阈值为运动传感器的最大噪音值和在该部分中运动信号的RMS值分布的百分数二者之中的较小值。


18.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，患者睡着了的部分包括患者在场的时期，在该时期内运动信号的波形长度值小于阈值。


19.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，患者睡着了的部分包括被LDA分类器标记为睡着的时期，其中该LDA分类器用于基于针对一时期的活动计数系列和运动标记系列，来对每个时期进行标记。


20.根据权利要求19所述的心肺健康监控设备，其特征在于，其中的活动计数系列是通过对所述时期内的一个或多个间隔上的运动信号的包络进行积分来获得的。


21.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，患者睡着了且没有进行全身运动的部分包括这样的部分：其中患者睡着了，且指示全身运动的运动标记系列为假。


22.根据权利要求21所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述运动标记系列通过以下来获得：
对运动信号的每个样本计算噪音特征、相关性特征以及功率特征；以及
如果样本的噪音特征高于高阈值，且对应的相关性以及功率特征低于低阈值，则将每个样本的运动标记设置为真，否则将运动标记设置为假。


23.根据权利要求14所述的心肺健康监控设备，其特征在于，患者睡着了且没有进行全身运动的部分包括患者睡着了的时期，且该时期内的运动信号的偏差超过监控会话的阈值。


24.根据权利要求23所述的心肺健康监控设备，其特征在于，患者在场的时期为这样的时期：其中运动信号在该时期内的均方根值超过仅噪音阈值。


25.心肺健康监控设备，包括：
非接触式传感器单元，包括非接触式运动传感器，其用于生成一个或多个代表患者在监控会话期间的身体运动的运动信号；
处理器，以及
内存，其存储有程序指令，这些程序指令用于使所述处理器执行一种处理所述一个或多个运动信号的方法，所述方法包括：
选择一个或多个运动信号的一个或多个部分，这些部分是患者在其间睡着了且没有进行全身运动期间的部分，
通过将运动信号的每个所选部分的呼吸费力包络与一个或多个呼吸费力模板进行关联，来计算相关性特征，
每当所述相关性特征超过第一阈值以一持续时间时，检测出睡眠障碍性呼吸(SDB)事件，所述持续时间大于第二阈值，并且
从所检测的SDB事件中计算一个或多个SDB特征，该SDB特征指示着监控会话期间患者的睡眠障碍性呼吸的严重性。


26.根据权利要求25所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述相关性特征为呼吸费力模板上的相关性值的最大值。


27.根据权利要求25所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述呼吸费力模板为各自的同类模板，其持续时间通过在监控会话期间为患者估计的平均呼吸调制周期长度来进行缩放。


28.根据权利要求27所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述平均呼吸调制周期长度估计为呼吸费力包络的功率谱图密度中峰频率的倒数的加权平均值，该呼吸费力包络为所选部分内一个或多个宏时期上计算得到。


29.根据权利要求28所述的心肺健康监控设备，其特征在于，所述的加权取决于各自峰的高度。


30.根据权利要求25所述的心肺健康监控设备，其特征在于，通过对复杂数值信号的模量进行低通滤波，...

【专利技术属性】
技术研发人员：克劳斯亨利·桑德赫尔姆，斯蒂芬保罗·法鲁希亚，迈克尔瓦克罗·科尔法克斯，费桑·贾伟德，拉米·库沙巴，康纳·赫尼根，菲利普·德沙扎尔，阿尔佩托·扎法罗尼，尼尔·福克斯，帕特里克·斯卡，艾米儿·奥黑尔，斯蒂芬詹姆斯·雷蒙德，
申请(专利权)人：瑞思迈传感器技术有限公司，
类型：发明
国别省市：爱尔兰;IE