【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开总体上涉及用于从生物物理信号工程化特征或参数以用于诊断应用的方法和系统；特别是，用于表征一个或多个生理系统及其相关功能、活动和异常的呼吸速率相关特征的工程化和使用，其中一些特征可以基于代理(proxy)呼吸波形。这些特征或参数还可用于监视或跟踪、控制医疗设备，或指导疾病、医疗状况或其中任一者的指征的治疗。
技术介绍
1、存在多种用于协助医疗保健专业人员诊断疾病的方法和系统。其中一些涉及使用侵入性或微创技术、辐射、运动或压力，或药物制剂，有时结合使用，以及具有随之而来的风险和其他缺点。
2、舒张性心力衰竭是发病和死亡的主要原因，被定义为左心室功能代偿(preservedleft ventricular function)的患者的心力衰竭症状。其特点是左心室僵硬，顺应性(compliance)降低，舒张(relaxation)受损，导致左心室舒张末压增加，左心室舒张末压是通过左心导管术测量的。当前诊断肺高血压(ph)，特别是肺动脉高血压(pah)的临床护理标准涉及心脏右侧的心导管插入术，其直接测量肺动脉中的压力。冠状动脉造影是当前用于评估冠状动脉疾病(cad)的护理标准，通过治疗医生描述的冠状动脉病变来确定。磁共振成像和计算机断层扫描等非侵入性成像系统需要专门的设备来获取患者血流和动脉阻塞的图像，并由放射科医生进行检查。
3、期望有一种能够帮助医疗保健专业人员诊断心脏病和各种其他疾病和病症而没有上述缺点的系统。
技术实现思路
1、公开了一种临床评价系统和方
2、疾病、病症或其中任一者的指征存在或不存在的估计或确定的可能性可以取代、增强或替代用于评估疾病或医学病症的其他评价或测量方式。在某些情况下，所述确定可以采取数值分数和相关信息的形式。
3、呼吸速率相关特征或参数的示例包括基于以下导出的量度：(i)心率变异性信息、(ii)呼吸速率信息、(iii)与呼吸相关联的一个或多个输入调制信号与基线调制信号之间的评估的复杂性(例如，相对熵)，(iv)在合成呼吸波形的估计功率和与呼吸相关联的一个或多个输入调制信号的估计功率之间确定的计算距离中的评估的最大平均差异，以及(v)合成呼吸波形和与呼吸相关的一个或多个输入调制信号之间的评估的跨谱一致性。呼吸速率相关特征或参数可以包括这些各种量度的分布的统计或几何属性(例如，均值、偏斜、峰度、标准偏差)。如本文稍后公开的，呼吸速率相关特征或参数以及呼吸速率相关特征的类别是在用于诊断辅助应用的机器学习系统的背景下开发的，尽管它们可以广泛应用于治疗、控制、监测或跟踪应用。
4、如本文所使用的，术语“特征”(在机器学习和模式识别的背景下以及如本文所使用的)一般指的是被观察的现象的单独可测量的属性或特性。特征是通过分析来定义的，并且可以结合来自公共模型或分析框架的其他特征来分组确定。
5、如本文所使用的，“度量”是指对无论是在一个或多个生理系统中的一种或多种疾病、病症或指征的存在、不存在、严重性和/或定位(如果适用)的估计或可能性。值得注意的是，示例性的方法和系统可用于本文描述的某些实施例中以从患者获取生物物理信号和/或以其他方式从患者收集数据，并在信号处理和分类器操作中评价这些信号和/或数据，以对可以通过一个或多个度量取代、增强或替代其他评价方式的疾病、病症或指征进行评价。在某些情况下，度量可以采用数值分数和相关信息的形式。
6、在心血管和呼吸系统的背景下，与这些度量相关的疾病和病症的例子包括，例如：(i)心力衰竭(例如，左侧或右侧心力衰竭；射血分数保留的心力衰竭(hfpef))，(ii)冠状动脉疾病(cad)，(iii)各种形式的肺高血压(ph)，包括但不限于肺动脉高血压(pah)，(iv)左心室射血分数异常(lvef)，以及各种其他疾病或病症。某些形式的心力衰竭的一个示例指标是是否存在升高或异常的左心室舒张末压(lvedp)。某些形式的肺高血压的一个示例指标是是否存在升高或异常的平均肺动脉压(mpap)。
7、在一些情况下，呼吸速率相关特征是从合成呼吸波形生成的，合成呼吸波形代表真实呼吸波形并用作真实呼吸波形的代理(proxy)。本文公开的合成呼吸波形和各种参数可以用在它们自己的独立诊断、治疗、控制、监测和/或跟踪应用中。
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1.一种用于非侵入性地估计与疾病状态、医疗状况或其中任一者的指征相关联的一个或多个度量的值的方法，该方法包括：
2.一种用于估计呼吸速率和/或心率变异性的方法，所述方法包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述一个或多个第一生物物理信号包括针对三个测量通道获取的生物电势信号。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个第二生物物理信号包括从光学传感器获取的光电体积描记信号。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述生物物理信号数据集包括(i)针对三个测量通道获取的生物电势信号和(ii)从光学传感器获取的光电体积描记信号。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，其中确定所述心率变异性关联属性的值的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述与心率变异性相关联的特征被确定为频率调制数据的统计评估，其由执行于所述生物物理信号数据集的信号上的频率调制算子或频率连续调制算子生成。
8.根据权利要求1-7中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步
9.根据权利要求1-8中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步骤包括：
10.根据权利要求1-9中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步骤包括：
11.根据权利要求1-10中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步骤包括：
12.根据权利要求1-11中的任一项所述的方法，进一步包括：
13.根据权利要求1-12中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个呼吸关联属性或所述心率变异性关联属性的值被用在选自由线性模型、决策树模型、支持向量机模型和神经网络模型组成的组中的模型中。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述模型还包括选自由以下各项组成的组的特征：
15.根据权利要求1-14中的任一项所述的方法，其中所述疾病状态、医疗状况或其中任一者的指征选自由以下各项组成的组：冠状动脉疾病、肺高血压、肺动脉高压、由于左心疾病导致的肺高血压、导致肺高血压的罕见病症、左心室心力衰竭或左侧心力衰竭、右心室心力衰竭或右侧心力衰竭、收缩性心力衰竭、舒张性心力衰竭、缺血性心脏病和心律失常。
16.根据权利要求1-15中的任一项所述的方法，还包括：
17.根据权利要求1-15中的任一项所述的方法，还包括：
18.根据权利要求1-17中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个处理器位于云平台中。
19.根据权利要求1-17中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个处理器位于本地计算设备中。
20.一种系统，包括：
21.一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有指令，其中处理器对所述指令的执行使得处理器执行根据权利要求1-19所述的方法中的任一项。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于非侵入性地估计与疾病状态、医疗状况或其中任一者的指征相关联的一个或多个度量的值的方法，该方法包括：
2.一种用于估计呼吸速率和/或心率变异性的方法，所述方法包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述一个或多个第一生物物理信号包括针对三个测量通道获取的生物电势信号。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中所述一个或多个第二生物物理信号包括从光学传感器获取的光电体积描记信号。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述生物物理信号数据集包括(i)针对三个测量通道获取的生物电势信号和(ii)从光学传感器获取的光电体积描记信号。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，其中确定所述心率变异性关联属性的值的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述与心率变异性相关联的特征被确定为频率调制数据的统计评估，其由执行于所述生物物理信号数据集的信号上的频率调制算子或频率连续调制算子生成。
8.根据权利要求1-7中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步骤包括：
9.根据权利要求1-8中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步骤包括：
10.根据权利要求1-9中的任一项所述的方法，其中确定所述一个或多个呼吸关联属性的值的步骤包括：
11.根据权利要求1-10中的任一项所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·派克，T·W·F·伯顿，F·法西恩，
申请(专利权)人：生命解析公司，
类型：发明
国别省市：
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