血流动力学参数估计的制作方法

1.本发明涉及用于估计一个或多个血流动力学参数的装置和方法。


背景技术：

2.为了评估血流动力学稳定性，各种血流动力学参数对测量和监测很重要。这些参数包括例如中央血流动力学参数，例如，心输出量(co)、每搏输出量(sv)及其随时间的变化。
3.心输出量(co)被定义为每分钟从心脏泵送的血液的量[升/分钟]，因此受到两个因素的影响：心率(hr)[心跳次数/分钟]和每搏输出量(sv)，其中，每搏输出量是每次心跳时从心脏的左心室泵送到主动脉的血液的量[升/心跳]。
[0004]
这些中央血流动力学参数能够是以有创或无创方式测量的。通常，这可以涉及获得一条或多条动脉中的血流量的度量。血流量q被定义为每单位时间流经血管的血液体积。它在数学上能够被表示为q＝va，其中，q是沿着动脉路径的位置处的血流量，v是所述位置处的血液流速(cm/s)，并且a(ml/s)是所述位置处的血管的横截面积(cm2)。
[0005]
存在各种无创测量方法，包括例如使用超声感测单元来(例如使用多普勒超声)测量通过大动脉的血流量。其他测量血流量的方法也是已知的，例如使用血压测量结果来间接确定血流量。
[0006]
如图1所示意性图示的，在已知的方法中，通常在(在一条动脉中的)血管树的分支14a-14n中的一个分支中测量血流量，然后能够使用该血流量测量结果来估计一个或多个血流动力学参数。这能够例如通过使用预先确定的算法或传递函数来完成，所述预先确定的算法或传递函数将血流量测量结果作为输入并且提供血流动力学参数估计结果作为输出。图1示意性地图示了从心脏12通过循环系统的各个动脉分支14a-14n的血流量。在每次心跳中从心脏输出的体积血流输出量为每搏输出量(sv)，并且每分钟的体积输出量为心输出量(co)。
[0007]
这样的方法简单快速，但是众所周知缺乏准确性。仅获取动脉系统的单条分支中的血流量测量结果可能无法准确估计血流动力学参数，因为不同动脉分支中的流速可能不同。此外，已知的估计方法无法考虑不同动脉分支存在的自动调节和血管收缩特性的差异。
[0008]
因此，在该领域中，用于获得血流动力学参数的无创估计结果的改进方法通常是有价值的。


技术实现要素：

[0009]
本发明由权利要求来限定。
[0010]
根据依据本发明的一个方面的示例，提供了一种适于确定对象的至少一个血流动力学参数的估计结果的控制器，所述控制器适于：
[0011]
接收指示所述对象的至少一条动脉路径中的动脉流量测量结果的输入，所述动脉路径是中央动脉路径或外周动脉路径；
[0012]
获得针对中央动脉路径和外周动脉路径中的每项的指示心脏射血事件与对应脉搏波沿着相应动脉路径到达预定位置之间的时间差δt的度量，作为血流从所述心脏流到所述位置的结果；
[0013]
基于以下各项的组合来确定所述血流动力学参数的估计结果：来自所述至少一条动脉路径的所述血流量测量结果，以及针对所述中央动脉路径和所述外周动脉路径中的每项的时间差度量δt。
[0014]
本发明的实施例基于这样的认识：能够通过考虑动脉系统的不同分支中的血管张力来改进用于估计血流动力学参数(例如，心输出量或每搏输出量)的已知方法。血管张力是指血管在任何给定时间相对于其最大扩张状态所经历的收缩程度。所有动脉和静脉血管(在正常状况下)都表现出一定程度的平滑肌收缩，这决定了血管的直径，从而决定了血管张力。任何给定局部区的血管张力可能在任何给定时间根据血流动力学条件而变化，并且受到竞争性血管收缩剂和血管舒张剂影响的调节。血管张力变化的作用是双重的：既调节全身动脉血压，又调节器官内的局部血流。因此，在任何给定时间在动脉路径中的血管张力都会影响可测量的血流动力学参数，例如，心输出量和每搏输出量。此外，由于不同动脉路径的血管张力不同，因此准确估计血流动力学参数应考虑到这种变化。
[0015]
很难直接测量血管张力。本发明的实施例基于这样的认识：血液从心脏沿着动脉路径的预定长度行进所花费的时间取决于动脉路径的血管张力。这两者相互关联。鉴于此，本发明人认识到，该持续时间能够用作针对给定动脉路径中的血管张力的代理度量。
[0016]
有两种标准临床测量结果给出了该持续时间的指示：脉搏到达时间(pat)和脉搏传导时间(ptt)，并且本发明的某些实施例利用了这些临床测量结果来提供δt测量结果。然而，使用这些标准测量结果对于导出δt测量结果并不是必不可少的。
[0017]
因此，总之，本发明的实施例基于将关于循环系统中的不同动脉路径的血管张力的信息整合到对中央血流动力学参数的确定中以提高其准确度。通过计算血液沿着一条或多条动脉路径的长度行进所花费的时间(例如，脉搏到达时间(pat)或脉搏传导时间(ptt))来估计血管张力的代理度量。然后，这能够与针对至少一条动脉路径(优选为中央动脉路径)的动脉血流量测量结果相结合地集成到算法或计算或传递函数中，以确定一个或多个血流动力学参数。
[0018]
这允许该计算对不同动脉路径中的有差异的自动调节(包括血管张力的动态变化)是敏感的。这使得对中央血流动力学参数的估计更加准确。准确估计中央血流动力学参数允许改善临床决策和医学介入，从而改善患者的医学预后。
[0019]
血流量测量结果是在动脉路径中的测量位置处的每单位时间的体积血流量的测量结果。换句话说，血流量测量结果是每单位时间流过动脉路径(例如流过动脉路径中的测量位置)的血液体积的测量结果。它在数学上能够表示为q＝va，其中，q是沿着动脉路径的位置处的血流量，v是所述位置处的血液流速(cm/s)，并且a(ml/s)是所述位置处的血管的横截面积(cm2)。
[0020]
所述控制器可以适于提供针对所述至少一条动脉路径的所述血流量测量结果以及指示针对所述中央动脉路径和所述外周动脉路径这两者的所述时间差δt的所述度量或从所述度量导出的参数，作为针对预先确定的传递函数的输入，并且其中，所述传递函数适于基于所述输入来生成针对所述至少一个血流动力学参数的所述估计结果。
[0021]
换句话说，控制器适于利用传递函数来处理针对至少一条动脉路径的血流量测量结果、δt或从所述δt导出的参数以生成针对至少一个血流动力学参数的估计结果。
[0022]
传递函数可以定义或体现输入与至少一个血流动力学参数之间的预定函数关系。传递函数可以基于该预定函数关系并基于输入来生成血流动力学参数。
[0023]
在一些示例中，传递函数可以是经典算法函数，并且/或者可以是机器学习模型。它可以包括线性输入函数。在一些示例中，它可以是多参数线性回归模型，所述多参数线性回归模型将目标血流动力学参数建模为输入参数中的每个输入参数的线性和，每个输入参数通过各自的加权系数进行加权。
[0024]
控制器优选地还适于生成指示至少一个血流动力学参数的估计结果的数据输出。这可以是数据包，该数据包包括表示估计结果的数据或在一段时间内从中导出的一系列值，准备用于数据输出(例如输出到数据存储部或用户接口)或者沿着网络通信信道进行数据输出。该方法可以包括将数据输出传输到另外的模块或设备(例如，用户接口)。
[0025]
在有利的实施例中，超声监测技术能够用于检测血流量和/或δt参数。例如，多普勒超声能够用于获取血流量测量结果。
[0026]
为了确定至少一个血流动力学参数，能够使用预先确定的函数、方程或算法将至少一个血流量测量结果的输入与δt测量结果的输入相结合。机器学习引擎也能够用于从输入导出血流动力学参数。这些不同的方法在本文中将被统称为传递函数。
[0027]
例如，能够使用预先确定或预先存储的函数(传递函数)，该函数体现了输入之间的预定函数关系，并且能够基于输入来计算至少一个血流动力学参数。传递函数可以简单地是若干输入参数与充当输出的中央血流动力学参数之间的数学关系。
[0028]
为了导出这样的传递函数，机器学习和/或统计方法能够例如应用于标记的数据集。例如，多参数回归已经在试验中成功地用于使用临床数据集来估计这样的传递函数。在给定充足的数据的情况下，也能够使用患者元数据(例如，性别、bmi和其他患者个人信息)来改进传递函数。
[0029]
动脉路径意指例如沿着循环系统的一条或多条动脉的一定长度的纵向截面。
[0030]
外周动脉路径意指外周血管系统中的动脉路径，即，循环系统中由不在头部、胸部或腹部中的动脉(例如，在臂部、手部、腿部和脚部中的动脉)组成的部分。
[0031]
中央动脉路径意指中央血管系统中的路径(例如，头部、胸部、腹部或颈部中的动脉)。
[0032]
优选地，可以从至少中央动脉路径(例如，颈动脉)导出血流量测量结果。然而，也可以从包括外周动脉路径的不同动脉路径导出血流量测量结果。在一些示例中，可以从外周动脉路径和中央动脉路径这两者导出血流量测量结果。从中导出血流量测量结果的至少一条动脉路径优选是从中导出δt测量结果的相同的两条动脉路径(中央动脉路径和外周动脉路径)之一。
[0033]
心脏射血事件意指与从心脏进行的射血相对应的事件，即，心跳事件，即，心脏的收缩期。该事件能够是在射血过程期间(例如在心动周期的收缩阶段期间)的定义参考点(例如，射血前期的结束点)，此时主动脉打开并且血液开始从左心室射出。在其他示例中，该事件可以是射血前期的开始点，此时心脏首先被电激活并开始收缩。
[0034]
获得指示时间差的度量δt可以包括在控制器处接收指示针对两条动脉路径中的
每条动脉路径的时间差的输入。在其他示例中，它可以包括处理或计算步骤。例如，控制器可以适于：接收针对每条动脉路径的指示检测到脉搏波沿着动脉路径到达预定位置的信号输入和指示检测到射血事件的输入，并且确定针对每条动脉路径的持续时间δt。
[0035]
虽然在上面的描述和本文的示例中提到了两条动脉路径，但是在另外的实施例中，可以针对两条以上的动脉路径确定δt时间差。可以针对一条以上的动脉路径或甚至两条以上的动脉路径获得血流量测量结果。然后，控制器可以适于基于δt值与所有动脉路径的一个或多个血流量测量结果的组合来确定至少一个血流动力学参数。
[0036]
确定血流动力学参数可以基于对预先确定的传递函数或算法的使用。传递函数意指将针对两条或更多条动脉路径的至少一个血流量测量结果和δt测量结果作为输入并计算至少一个血流动力学参数的估计结果作为输出的函数。传递函数可以简单地是若干输入参数与充当输出的中央血流动力学参数之间的数学关系。这已经在上面讨论过，并且将在下面进一步讨论。
[0037]
所述传递函数可以包括机器学习算法。下面将更详细地概述这方面的各种实施方式选项。
[0038]
传递函数可以例如被本地存储在存储器上，控制器包括存储器，或者控制器被操作性耦合到存储器。在一些示例中，传递函数可以被体现在控制器本身的编程中。
[0039]
根据一组示例，获得针对每条动脉路径的时间差度量可以包括获得针对每条动脉路径的脉搏到达时间(pat)测量结果。
[0040]
在这种情况下，射血事件可以对应于心脏的电激活点。它对应于射血前期的开始点，即，心脏脉搏首次开始的点。
[0041]
举例来说，这能够被检测为ecg信号中的qrs波群的出现时间。它可以对应于qrs波群内的特定参考点(例如，q峰值、r峰值和s峰值之一(例如，r峰值，其为最大峰值))的出现时间。它可以对应于qrs波群开始的发生时间。
[0042]
然而，使用ecg来检测该事件并不是必不可少的，并且能够替代地使用其他单元(例如使用加速计或电感感测单元或雷达感测单元)。
[0043]
在一些方法中，能够使用ecg(心电图)和ppg(光体积描记)传感器测量结果来测量pat。ecg能够用于检测qrs波群的开始，作为心脏的电激活的开始，并且ppg能够用于经由对血液体积的光学测量来检测沿着动脉路径的下游位置处的脉搏波的开始。这两个测量结果都是临床实践中的标准测量结果。
[0044]
根据一个或多个实施例，获得针对每条动脉路径的时间差度量δt包括获得针对每条动脉路径的脉搏传导时间(ptt)测量结果。脉搏传导时间是射血到主动脉中与对应脉搏波到达下游测量位置之间的时间。换句话说，这是射血前期(pep)结束与脉搏波沿着动脉路径到达预定位置之间的时间。
[0045]
在一些实施例中，获得针对每条动脉路径的所述ptt测量结果可以包括：获得针对每条动脉路径的pat测量结果，获得射血前期(pep)持续时间的估计结果，以及通过从针对每条动脉路径的所述pat测量结果中减去所述pep持续时间来确定针对每条动脉路径的所述ptt测量结果。
[0046]
射血前期(pep)是本领域的一个术语，它是从心脏的电激活(例如由ecg信号中的qrs波群指示)到血液从心脏射血主动脉中的时间段。这是心脏电激活到主动脉瓣打开之间
的时间。
[0047]
因此，脉搏到达时间(pat)与pep的关系如下：pat＝pep ptt，其中，ptt是脉搏传导时间。
[0048]
有不同的方式能够获得pep的估计结果。
[0049]
根据一组示例，可以基于使用来自心音图(pcg)感测单元和/或阻抗心动图(icg)测量单元的输入来导出pep持续时间的估计结果。例如，主动脉瓣打开和射血均会产生独特的高音：打开时发出咔嚓声，而射血时发出咔哒声。能够在第一心音之后出现的pcg读取结果中识别出这两种声音之一或两者。例如，这能够用于检测射血事件发生的时间。
[0050]
此外，icg和ecg也能够额外地或替代地一起用于直接识别pep。在ren
é
van lien、nienke mschutte、jan h meijer和eco j c de geus的文章“estimated preejection period(pep)based on the detection of the r-wave and dz/dt-min peaks in ecg and icg”(2013年4月18日，iop出版有限公司)中详细介绍了用于实现这种操作的方法。
[0051]
从这些感测模态得到的测量结果能够用于识别主动脉瓣打开的时刻。由此能够确定心脏电激活(例如ecg测量结果的qrs波群的起始点或其他参考点)到主动脉瓣打开(压力波开始沿着动脉系统行进的时间点)之间的时间。该时段对应于射血前期。
[0052]
在其他示例中，控制器可以使用针对射血前期的预定估计结果(即，参考值)，例如在本地存储器中存储该预定估计结果，或者从远程数据源(例如，远程服务器)检索该预定估计结果。
[0053]
根据一个或多个实施例，可以基于针对每条动脉路径的时间差值δt随时间的变化来确定血流动力学参数。针对这组实施例，所述控制器可以被配置为：获得针对所述动脉路径中的每条动脉路径的与不同心动周期相对应的多个时间差测量结果δt，并且确定指示针对每条动脉路径的δt值随时间的变化的度量，并且基于δt值的所述变化来确定所述血流动力学参数的所述估计结果。
[0054]
根据一个或多个实施例，确定所述血流动力学参数的所述估计结果包括确定针对外周路径和中央路径的一个或多个δt值的商。换句话说，血流动力学参数的估计结果可以基于商δt_cen/δt_peri，其中，δt_cen是针对中央动脉路径的时间差δt值，并且δt_pery是针对外周动脉路径的时间差δt值。在其他示例中，可以以相反的方式计算商，即，δt_peri/δt_cen。
[0055]
检测血管张力代理度量(δt值)和/或它们的比率(在多个代理度量的情况下)的改变或变化指示所测量的血管树的分支的(相对)张力的改变。这些改变能够指示动脉系统的血管张力的局部的改变和更为全身性的改变这两者。通过将这些测量结果结合到血流动力学参数的计算中，可以获得更加准确的估计结果。
[0056]
由所述控制器计算的所述至少一个血流动力学参数可以包括以下各项中的至少一项：心输出量、每搏输出量，以及每搏输出量变异度(svv)。可以导出的血流动力学参数的其他示例包括：血流速度、每搏输出量变异度、收缩速度、舒张速度、血压。
[0057]
传递函数的细节可以根据要导出的血流动力学参数而变化。传递函数可以体现输入的参数与(一个或多个)输出的血流动力学参数之间的数学关系。因此，针对不同的目标血流动力学参数，这种关系可能会有所不同，例如，在计算中应用于不同输入的权重以及可能还有用于计算目标血流动力学参数的输入(其中，例如除了血流量和δt测量结果以外，
还有其他输入)。
[0058]
所述控制器可以被配置为使用超声感测单元获得指示所述血流量测量结果的至少一个度量。超声感测单元可以包括一个或多个超声换能器。它可以包括例如超声换能器单元或探头，被配置为生成超声脉搏发射并检测反射的超声回波信号。
[0059]
超声感测单元可以向控制器输出超声数据，或者可以直接向控制器输出计算的血流量测量结果。超声感测单元可以获取多普勒超声数据。在一些示例中，超声感测单元还可以包括专用超声处理单元，以用于从所获取的超声数据中提取一个或多个血流量测量结果并将这些血流量测量结果供应给控制器以估计血流动力学参数。
[0060]
举个有利的示例，可佩戴超声传感器能够用于监测动脉中的血流量，例如被放置在至少一条动脉路径(例如，颈动脉)上。这能够测量流经动脉路径的血液。
[0061]
应当注意，在本发明的上下文中使用超声是特别有利的，因为超声感测具有获取一定范围的不同信息的多功能性并且是完全无创的。此外，根据一个或多个实施例，这些基于超声的特征能够以多种方式组合以提供有意义的信息，例如，作为横截面积与速度波形的乘积的血流波形。
[0062]
例如，在本发明的实施例的上下文中，可以使用脉搏波多普勒超声测量结果来获取基于超声的测量结果，其能够用于产生(血流)速度波形。从该波形中能够提取出有用的特征，例如，峰值收缩速度、最大速度和许多其他特征。
[0063]
还可以从b模式超声数据或测量结果中导出相关信息。这能够用于例如导出针对血管直径的波形。
[0064]
然而，使用超声并不是必不可少的。例如，针对使用超声的替代方案是使用血压测量结果间接获得血流量测量结果。下面将对此进行更详细的解释。
[0065]
根据一个或多个实施例，所述控制器可以被配置为：针对所述动脉路径中的至少一条动脉路径，使用同一个超声感测单元获得动脉流量的度量和所述脉搏波沿着所述动脉路径到达所述预定位置的时间的度量这两者。因此，相同的部件能够用于检测脉搏到达和测量血流量的双重功能。因此，这限制了部件的总数。
[0066]
控制器可以被配置为：针对动脉路径中的至少一条动脉路径，使用ppg传感器检测脉搏波沿着动脉路径到达预定位置的到达时间。例如，外周动脉路径可以是沿着对象的手臂延伸的动脉路径，并且用于附接到对象的手指的ppg传感器可以用于检测脉搏波到达对象的手指的到达事件。这仅表示一个示例，仅出于说明的原因而提及该示例且该示例并不旨在限制本发明。
[0067]
根据一些示例，所述射血事件是所述心脏的电激活的时刻，对应于所述射血前期的开始。
[0068]
在一些替代示例中，所述射血事件对应于所述射血前期的结束点。
[0069]
控制器可以被配置为使用ecg传感器输入来检测射血事件的发生。
[0070]
例如，在射血事件是与射血前期的开始相对应的点的情况下，检测射血事件的发生可以包括检测ecg信号中的qrs波群开始的时间。
[0071]
使用ecg只是一种示例手段。用于检测射血事件的发生的替代手段包括使用电感传感器、雷达传感器、加速计或心率传感器(例如，胸部心率传感器带)。
[0072]
根据一个或多个实施例的示例还可以提供一种用于导出至少一个血流动力学参
数的估计结果的装置，包括：
[0073]
第一传感器单元，其用于检测心脏射血事件；
[0074]
第二传感器单元，其用于耦合到沿着对象的动脉路径的位置，用于检测血液脉搏波从所述心脏到达所述位置的时间；
[0075]
第三传感器单元，其用于检测通过所述动脉路径的血流量；以及
[0076]
根据上面概述或下面描述的任何示例或实施例或者根据本技术的任一权利要求所述的控制器，其与所述第一传感器单元、所述第二传感器单元和所述第三传感器单元操作性耦合。
[0077]
第一传感器单元、第二传感器单元和第三传感器单元可以对应于不同的相应传感器设备，或者传感器单元中的一个或多个传感器单元可以对应于同一传感器设备。
[0078]
在一些示例中，第一传感器单元可以是ecg传感器布置单元。
[0079]
第二传感器单元可以包括用于光学耦合到所述位置的ppg传感器。
[0080]
第三传感器单元可以是超声感测单元。
[0081]
因此，至少一组实施例可以包括用于导出至少一个血流动力学参数的估计结果的装置，包括：
[0082]
ecg传感器布置单元，其用于检测心脏射血事件；
[0083]
至少一个ppg传感器，其用于光学耦合到沿着对象的动脉路径的位置，用于检测血液脉搏波从心脏到达所述位置的时间；
[0084]
超声感测单元，其用于检测通过至少一条动脉路径的血流量；以及
[0085]
根据上面概述或下面描述的任何示例或实施例或者根据本技术的任一权利要求所述的控制器，其与ecg传感器布置单元、至少一个ppg传感器和超声感测单元操作性耦合。
[0086]
如上面所讨论的，还存在针对这些传感器单元的替代示例，这将在下面进一步讨论。
[0087]
超声感测单元可以包括超声换能器布置单元。它可以被配置为使用多普勒超声测量结果来检测血流量。它可以包括专用超声处理单元，以用于从所获取的超声数据中提取一个或多个血流量测量结果并将这些血流量测量结果供应给控制器，从而用在估计血流动力学参数中。
[0088]
根据本发明的另外的方面的示例提供了一种用于确定至少一个血流动力学参数的估计结果的计算机实施的方法，所述方法包括：
[0089]
接收指示所述对象的至少一条动脉路径的动脉血流量测量结果的输入，所述动脉路径是中心动脉路径或外周动脉路径；
[0090]
获得针对中央动脉路径和外周动脉路径中的每项的指示心脏射血事件与对应脉搏波沿着相应动脉路径到达预定位置之间的时间差δt的度量，作为血流从所述心脏流到所述位置的结果；
[0091]
基于所述至少一条动脉路径的所述血流量测量结果与针对每条动脉路径的所述时间差δt度量的组合来确定所述血流动力学参数的估计结果。
[0092]
所述确定可以例如包括提供针对所述至少一条动脉路径的所述血流量测量结果以及指示针对所述中央动脉路径和所述外周动脉路径这两者的所述时间差δt的所述度量或从所述度量导出的参数，作为针对预先确定的传递函数的输入，并且其中，所述传递函数
适于基于所述输入以及所述输入与所述至少一个血流动力学参数之间的预定函数关系来生成针对所述至少一个血流动力学参数的所述估计结果。
[0093]
所述方法优选地还包括生成指示所述至少一个血流动力学参数的所述估计结果的数据输出。
[0094]
本发明还提供了一种包括计算机可读介质的计算机程序产品，所述计算机可读介质具有体现在其中的计算机可读代码，所述计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理器运行时使所述计算机或处理器执行根据上面概述或下面描述的任何示例或实施例或者根据本技术的任一权利要求所述的方法。
[0095]
参考下文描述的(一个或多个)实施例，本发明的这些方面和其他方面将变得明显并且得到阐明。
附图说明
[0096]
为了更好地理解本发明并且更清楚地示出如何将本发明付诸实践，现在将仅通过示例的方式参考附图，在附图中：
[0097]
图1示意性地图示了通过动脉系统的不同分支的血流；
[0098]
图2示意性地图示了本发明的总体构思；
[0099]
图3示意性地图示了根据一个或多个实施例的示例控制器的处理工作流程；
[0100]
图4示意性地图示了根据另外的示例实施例的处理工作流程；
[0101]
图5示意性地图示了根据另外的示例实施例的处理工作流程；
[0102]
图6示意性地图示了根据另外的示例实施例的处理工作流程；
[0103]
图7示意性地描绘了根据一个示例实施例的示例装置；并且
[0104]
图8以框图形式概述了根据一个或多个实施例的示例方法。
具体实施方式
[0105]
将参考附图来描述本发明。
[0106]
应当理解，详细描述和具体示例虽然指示装置、系统和方法的示例性实施例，但是仅用于说明的目的，而并不旨在限制本发明的范围。根据以下描述、权利要求和附图，本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点将变得更好理解。应当理解，附图仅仅是示意性的且并没有按比例绘制。还应当理解，在所有附图中使用相同的附图标记来指示相同或相似的部分。
[0107]
本发明提供了一种用于无创地估计一个或多个血流动力学参数(例如，心输出量或每搏输出量)的装置和方法。实施例基于将关于血管张力的信息结合到血流动力学参数估计中以提高准确度的构思。更具体地，实施例使用血液脉搏从心脏沿着动脉路径的特定长度行进的持续时间δt的测量结果作为针对血管张力的代理度量并将其结合到血流动力学参数估计中。实施例还基于结合针对多条不同动脉路径的血管张力代理测量结果来考虑循环系统的不同部分之间的血管张力变化。
[0108]
用于估计血流动力学参数的已知方法通常基于获取针对单条动脉(例如，颈部)中的动脉流量的测量结果并使用传递函数导出中央血流动力学参数(例如，心输出量或每搏输出量)的估计结果，该传递函数结合了能够根据流量测量结果输入计算血流动力学参数
估计结果的算法或计算方程。
[0109]
然而，这样的估计方法通常假设单个位置的动脉流量代表了整个血管树中的总动脉流量。然而，这种假设并不准确。结果，目前已知的用于估计血流动力学参数的方法无法考虑循环系统的不同部分的有差异的自动调节状况。例如，血管张力的变化是由于影响整个循环系统的全身性整体因素(例如，血压调节)和局部因素(例如，特定器官中的血流的局部调节)引起的。因此，更准确的血流动力学参数估计应当优选地考虑诸如循环系统的不同部分中的血管张力之类的因素的可能变化。例如，能够预期在循环系统的中央部分与循环系统的外周部分之间存在这些因素的差异。
[0110]
为了说明这一点，可以考虑这样一种情况，其中，获取颈动脉(中央动脉系统)处的血流量度量并将其用于估计总心输出量(co)。身体通过颈动脉调节血流，从而为脑部供应充足的氧气和营养物质。然而，与此同时，由于某种事件(例如由于手臂的移动或使劲)，流向外周区域(例如，手臂)的血流量可能增大厦或减小。这会引起总co相应地增大或减小。然而，在通过颈动脉的血流量的任何改变中都检测不到这种情况，因为通过颈动脉的血流是根据脑部的需求来调节的。因此，不可能仅从中央(颈动脉)动脉流量测量结果中获得总co的准确估计结果。
[0111]
然而，通过还考虑外周测量结果(例如，外周pat或ptt)，能够检测到输出到外周区域的血液的变化并将其与中央动脉流量测量结果相结合以改进对总co的估计。本发明的实施例正是基于这一原理。
[0112]
根据本发明的一个方面的示例，提供了一种适于导出对象的至少一个血流动力学参数的估计结果的控制器，所述控制器适于：
[0113]
接收指示所述对象的至少一条动脉路径中的动脉流量测量结果的输入，所述动脉路径是中央动脉路径或外周动脉路径；
[0114]
获得针对中央动脉路径和外周动脉路径中的每项的指示心脏射血事件与对应脉搏波沿着相应动脉路径到达预定位置之间的时间差δt的度量，作为血流从所述心脏流到所述位置的结果；
[0115]
基于以下各项的组合来确定所述血流动力学参数的估计结果：所述至少一条动脉路径的所述血流量测量结果，以及针对每条动脉路径的时间差度量δt。
[0116]
实施例旨在纠正流过血管树的一个分支的流量代表流过所有其他分支的流量的这一不准确的假设。实施例基于获得血管树的至少两个分支的血管张力的纵向代理度量。通过将这些测量结果结合在血流动力学参数计算中，有可能得到更准确的估计结果。
[0117]
很难直接测量血管张力。本发明的实施例基于这样的认识：血液从心脏沿着动脉路径的预定长度行进所花费的时间(换句话说，心脏脉搏行进通过血管树的分支的速度)密切地取决于动脉路径的血管张力。这两者相互关联。鉴于此，该持续时间能够用作针对动脉路径中的血管张力的代理度量。
[0118]
因此，总之，本发明的实施例基于将关于循环系统中的不同动脉路径的血管张力的信息整合到对中央血流动力学参数的确定中以提高其准确度。该信息与血流信息相结合并且作为输入被馈送到传递函数，该传递函数产生血流动力学参数(例如，心输出量)的估计结果作为输出。
[0119]
在图2中示意性地描绘了这一一般原理。本发明的实施例基于提供与血管张力有
关或者间接指示血管张力的信息并结合与血流量(例如，血流动力学传递函数)有关的信息。传递函数被配置为基于输入信息来生成一个或多个血流动力学参数的估计结果作为输出。
[0120]
根据一个或多个实施例，能够通过计算血液沿着一条或多条动脉路径的长度行进所花费的时间(例如，脉搏到达时间(pat)或脉搏传导时间(ptt))来估计血管张力的代理度量。然后，这能够与至少动脉血流量测量结果(优选地，针对至少中央动脉路径，但是任选地，替代地，针对外周路径)相结合地被集成到算法或计算(传递函数)中以确定一个或多个血流动力学参数。
[0121]
这允许该计算对不同动脉路径中的有差异的自动调节(包括血管张力的动态变化)是敏感的。这使得对中央血流动力学参数的估计更加准确。准确估计中央血流动力学参数允许改善临床决策和医学介入，从而改善患者的医学预后。
[0122]
动脉路径意指例如沿着循环系统的一条或多条动脉的一定长度的纵向截面。
[0123]
外周动脉路径意指外周血管系统中的动脉路径，即，循环系统中由不在头部、胸部或腹部中的动脉(例如，在臂部、手部、腿部和脚部中的动脉)组成的部分。
[0124]
中央动脉路径意指中央血管系统中的路径，即，例如头部、胸部、腹部或颈部中的动脉。
[0125]
心脏射血事件意指与从心脏进行的射血相对应的事件，即，心跳事件，即，心脏的收缩期。该事件能够是在射血过程期间的定义参考点(例如，射血前期的结束点)，此时主动脉打开并且血液开始从左心室射出。在其他示例中，该事件可以是射血前期的开始点，此时心脏首先被电激活并开始收缩。
[0126]
虽然在上面的描述和本文的示例中提到了两条动脉路径，但是在另外的实施例中，可以针对两条以上的动脉路径确定δt时间差。可以针对一条以上的动脉路径或甚至两条以上的动脉路径获得血流量测量结果。然后，控制器可以适于基于δt值与所有动脉路径的一个或多个血流量测量结果的组合来确定至少一个血流动力学参数。
[0127]
图3示意性地概述了本发明的一般原理，图3示意地描绘了示例控制器22，示例控制器22接收输入集合23，使用该输入来执行计算过程，并且生成与至少一个血流动力学参数24的估计结果相对应的至少一个输出。特别地，控制器22接收针对中央动脉路径的输入集合、针对外周动脉路径的输入集合以及与流过中央动脉路径和外周动脉路径中的至少一项的血流量相对应的至少一个血流量测量结果输入。优选地，它是中央动脉路径的测量结果。在另外的示例中，可以接收中央动脉路径和外周动脉路径这两者的血流量测量结果作为输入。此外，在另外的实施例中，可以接收针对中央动脉路径和两条或更多条外周动脉路径的输入。此外，在一些实施例中，可以接收针对两条或更多条中央动脉路径的输入。
[0128]
针对中央动脉路径的输入包括指示脉搏波沿着中央动脉路径到达预定位置的时间的输入以及指示心脏射血事件的发生时间的输入。使用脉搏波的到达时间和心脏射血事件的时间，能够计算这两个事件之间的时间差δt_centr。
[0129]
针对外周动脉路径，也接收一组类似的输入。使用脉搏波的到达时间和心脏射血事件的时间，能够针对外周动脉路径计算这两个事件之间的时间差δt_peri。
[0130]
虽然图3示出了控制器22接收与心脏射血事件相对应的中央动脉路径和外周动脉路径中的每项的单独输入，但是控制器也可以接收指示心脏射血事件的发生的单个输入。
[0131]
然后，控制器22利用至少一个血流量测量结果(例如针对中央动脉路径)和时间差值δt_centr和δt_peri来导出血流动力学参数24。举例来说，作为非限制性示例，血流动力学参数可以是对象的心输出量(co)、对象的每搏输出量(sv)、对象的每搏输出量变异度(svv)或对象的每搏输出量指数(svi)。
[0132]
确定血流动力学参数24的估计结果可以基于控制器对预定义的算法或计算函数的应用。例如，控制器22可以应用预定的传递函数21，控制器22被配置为：接收至少一个流量测量结果和两条或更多条动脉路径的时间差值δt作为输入，并且基于输入来生成指示一个或多个血流动力学参数估计结果的输出。通过说明的方式，在图3中示意性地示出了传递函数21。如上面所讨论的，δt值提供了两条动脉路径中的每条动脉路径中的血管张力的代理度量，这使得控制器22应用的算法或计算或传递函数能够导出更准确的血流动力学参数估计结果24。
[0133]
例如，能够使用预先确定或预先存储的函数(传递函数)21，该函数21体现了输入之间的预定函数关系，并且能够基于输入来计算至少一个血流动力学参数。传递函数可以简单地是若干输入参数与充当输出的中央血流动力学参数之间的数学关系。它可以包括机器学习算法或引擎，该机器学习算法或引擎已经使用标记的数据进行了训练，以基于输入的血流量和δt测量结果来导出特定的血流动力学参数。
[0134]
为了导出传递函数，机器学习和/或统计方法能够例如应用于标记的数据集。例如，多参数回归已经在试验中成功地用于基于临床数据集来估计这样的传递函数。在给定充足的数据的情况下，也能够使用患者元数据(例如，性别、bmi和其他患者个人信息)来改进传递函数。提供传递函数的其他方法可以包括例如使用支持向量机或朴素贝叶斯模型。
[0135]
举例来说，根据一个或多个实施例，传递函数可以包括任何类型的机器学习算法，例如，逻辑回归模型、决策树算法、人工神经网络、支持向量机或朴素贝叶斯模型，或者可以提供任何其他类型的机器学习算法，然后使用包括针对一个或多个患者的先前获取的数据的训练数据集来训练该算法。
[0136]
训练机器学习算法的方法是众所周知的。通常，这样的方法包括获得训练数据集，该训练数据集包括训练输入数据条目和对应的训练输出数据条目。在这种情况下，训练输入数据条目将是所获取的针对传递函数的输入，即，至少所测量的针对两条动脉路径中的每条动脉路径的δt、pat、ptt或δpat值，以及至少一个血流量测量结果。在一些实施例中，还可以包括额外的输入。训练输出数据条目将对应于正在寻找的血流动力学参数，例如，心输出量、每搏输出量和/或每搏输出量变异度等。为了建立训练数据，当获取训练数据条目时，将手动(例如使用有创方法)测量血流动力学参数，从而确保其准确性。
[0137]
初始化的机器学习算法被应用于每个输入数据条目以生成预测的输出数据条目。预测的输出数据条目与对应的训练输出数据条目之间的误差用于修改机器学习算法。能够重复该过程，直到误差收敛并且预测的输出数据条目与训练输出数据条目足够相似(例如，
±
1％)为止。这通常被称为监督学习技术。
[0138]
根据一个或多个实施例，所得到的训练算法然后可以提供所需的传递函数。
[0139]
有不同的方式来获得针对两条或更多条动脉路径的输入集合。具体地，有不同的方式来获得针对对象的至少一条动脉路径的动脉流量测量结果以及获得指示心脏射血事件与对应的脉搏波沿着两条相应动脉路径中的每条动脉路径到达预定位置之间的时间差
δt的度量。例如，能够使用不同的传感器模态来导出这些测量结果输入。
[0140]
现在将概括地简要概述获得这些测量结果输入的各种可能的手段或方法。随后将概述一组更详细的实施例。
[0141]
根据一组示例，获得针对每条动脉路径的时间差度量可以包括获得针对每条动脉路径的脉搏到达时间(pat)测量结果。
[0142]
在这种情况下，射血事件可以对应于心脏的电激活点。它对应于射血前期的开始点，即，心脏脉搏首次开始的点。
[0143]
可以使用ecg传感器来检测射血事件。举例来说，这能够被检测为ecg信号中的qrs波群开始出现的时间。然而，使用ecg来检测该事件并不是必不可少的，也能够使用其他手段。替代手段包括使用电感传感器、雷达传感器、加速计或心率传感器(例如，胸部心率传感器带)。
[0144]
在一些示例中，可以使用ppg传感器来检测脉搏波沿着动脉路径到达预定位置的时间。替代地，可以使用超声感测单元来检测脉搏波的到达，例如，超声换能器单元，其被配置为在预定的脉搏到达位置处获取多普勒超声数据。
[0145]
根据一个或多个实施例，获得针对每条动脉路径的时间差度量δt可以包括获得针对每条动脉路径的脉搏传导时间(ptt)测量结果。脉搏传导时间是射血到主动脉与对应的脉搏波到达下游测量位置之间的时间。换句话说，这是射血前期(pep)结束与脉搏波沿着动脉路径到达预定位置之间的时间。
[0146]
在一些实施例中，获得针对每条动脉路径的ptt测量结果可以包括：获得针对每条动脉路径的pat测量结果，获得射血前期(pep)持续时间的估计结果，以及通过从针对每条动脉路径的pat测量结果中减去pep持续时间来确定针对每条动脉路径的ptt测量结果。
[0147]
射血前期(pep)是本领域的一个术语，它是从心脏的电激活(例如由ecg信号中的qrs波群指示)血液从心脏射血到主动脉中的时间段。这是心脏电激活到主动脉瓣打开之间的时间。
[0148]
因此，脉搏到达时间(pat)与pep的关系如下：pat＝pep ptt，其中，ptt是脉搏传导时间。
[0149]
有不同的方式来获得pep的估计结果。
[0150]
根据一组示例，可以基于使用来自心音图(pcg)感测单元和/或阻抗心动图(icg)测量单元的输入来导出pep持续时间的估计结果。
[0151]
从这些感测模态得到的测量结果能够用于识别主动脉瓣打开的时刻。由此能够确定心脏电激活(例如ecg测量结果的qrs波群的开始)到主动脉瓣打开(压力波开始沿着动脉系统行进的时间点)之间的时间。该时段对应于射血前期。
[0152]
例如，主动脉瓣打开和射血均会产生独特的高音：打开时发出咔嚓声，而射血时发出咔哒声。能够在第一心音之后出现的pcg读取结果中识别出这两种声音之一或两者。这能够用于检测射血事件发生的时间。
[0153]
此外，icg和ecg也能够额外地或替代地一起用于直接识别pep。在ren
é
van lien、nienke mschutte、jan h meijer和eco j c de geus的文章“estimated preejection period(pep)based on the detection of the r-wave and dz/dt-min peaks in ecg and icg”(2013年4月18日，iop出版有限公司)中详细介绍了用于实现这种操作的方法。
[0154]
在其他示例中，控制器可以使用针对pep的预定估计，例如在本地存储器中存储该预定估计结果，或者从远程数据源(例如，远程服务器)检索该预定估计结果。
[0155]
控制器可以被配置为使用超声感测单元获得指示针对至少一条动脉路径的血流量测量结果的度量。超声感测单元可以包括一个或多个超声换能器。它可以包括例如超声换能器单元或探头。
[0156]
超声感测单元可以向控制器输出超声数据，或者可以直接向控制器输出计算的血流量测量结果。超声感测单元可以获取多普勒超声数据。在一些示例中，超声感测单元还可以包括专用超声处理单元，以用于从所获取的超声数据中提取一个或多个血流量测量结果并将这些血流量测量结果供应给控制器以估计血流动力学参数。
[0157]
使用超声感测只是一种检测血流量的示例手段。另外的替代方案是例如使用血压测量结果间接地获得血流量测量结果。
[0158]
例如，可以从无创血压测量结果导出心输出量的估计结果。首先，通过围绕中节指骨应用袖带并应用公知的体积钳位方法(volume-clamping method)，从手指获得无创连续动脉血压波形。通过使用模型，能够根据测量的手指动脉血压波形来导出肱动脉血压波形。最后，通过将脉搏轮廓分析方法应用于肱动脉压力波形，可以获得心输出量的估计结果。这能够用于估计血流量。
[0159]
上面提到的脉搏轮廓方法使用例如血压曲线的收缩部分下面的面积并结合例如windkessel模型，并且任选地还使用某些患者数据(例如，年龄、性别、身高和体重)以得出每搏输出量的估计结果。这在与心率结合时提供了对心输出量的指示。由此能够导出血流信息。例如，在truijen等人的“noninvasive continuous hemodynamic monitoring”(j clin monit comput，2012年，第26卷，第267-278页)中描述了这一点。
[0160]
现在将概述本发明的一系列特定实施例，以进一步说明和例示本发明构思的原理。
[0161]
图4示意性地概述了针对第一组示例实施例的处理工作流程。
[0162]
根据这组实施例，脉搏到达时间(pat)用作针对血管张力的代理度量。换句话说，心脏射血事件与脉搏到达之间的时间差δt的度量是通过获取针对外周动脉路径和中央动脉路径中的每项的pat测量结果获得的。
[0163]
例如，外周动脉路径可以是从心脏沿着手臂延伸到手指的动脉路径。中央动脉路径可以是从心脏经由沿着颈部的通道向头部延伸的路径。
[0164]
在操作中，ppg传感器可以被定位在沿着外周动脉路径的稳定位置处。例如，可以使用手指夹ppg传感器并将其耦合到对象的手指。该ppg传感器可以用于检测每次射血事件后每个脉搏波从心脏到达手指的时间(“pulse arrival_peri”)。这可以例如对应于ppg传感器输出中的峰值或其他特性参考点。用于在原始ppg脉搏波形中的检测的示例参考点包括例如收缩最小值的时间、舒张最大值的时刻、最大收缩斜率的时间或任何其他特性点。
[0165]
替代地，可以通过其他感测模态来测量到达外周动脉路径远侧位置的脉搏，例如，超声(us)传感器、加速计(acc)或心冲击图测量。
[0166]
ecg感测装置可以用于检测心脏中的射血事件的时间(“心脏射血”)。例如，一组至少两个ecg电极可以被定位在对象的胸部上，以用于感测心脏的电活动。这些电极可以被附接到专用ecg感测处理器，该专用ecg感测处理器被布置为使用电极来检测电信号。每次心
脏收缩(收缩期)以将血液从左心室射出以泵送通过动脉树时，在ecg输出中就能够检测到特性电信号。这种信号图案被称为qrs波群，并且由三个峰值的特性图案组成，即，q峰值、r峰值和s峰值。因此，能够通过检测ecg信号中的qrs波群(例如，qrs波群的开始，或者qrs波群中的特定峰值(例如，r峰值(通常是最大峰值))的时间)来检测射血事件。
[0167]
在一些示例中，还可以使用超声感测单元并将其布置为例如在对象的颈部(例如在沿着中央动脉路径的位置(例如在颈动脉上方))执行超声感测。该超声感测单元可以包括一个或多个超声换能器和用于处理所获取的超声数据的专用超声处理单元。超声数据可以是多普勒超声数据。可以使用超声感测单元来检测脉搏波沿着中央动脉路径到达定义位置的时间(“pulse arrival_cen”)。例如，多普勒超声数据提供了对流过动脉路径的血流的指示，因此能够通过流量的突然增大或流率的向上斜率的开始来检测脉搏波到达给定位置的到达事件。
[0168]
同一超声感测单元也能够用于例如通过获取和处理多普勒超声数据来导出流过中央动脉路径的动脉流量的度量。
[0169]
替代地，可以使用不同的感测模态来获得血流量的度量，如上文更详细地讨论的那样。需要测量来自至少一条动脉路径的血流，这优选地是中央动脉路径，但也能够替代地是外周动脉路径。任选地，能够获取来自中央动脉路径和外周动脉路径的血流量测量结果并将其用于导出血流动力学参数估计结果。
[0170]
注意，在替代示例中，能够使用另外的ppg传感器代替超声传感器来检测沿着中央动脉路径的位置处的脉搏到达事件，例如，放置在鼻子、前额或耳甲上的另外的ppg传感器。
[0171]
通过使用这些获取的测量结果，导出了针对中央动脉路径和外周动脉路径的脉搏到达时间(pat)的度量。pat被定义为心电图(ecg)信号中的qrs波群的时刻与远侧位置中的对应脉搏的到达时间之间的时间差。因此，能够通过计算心脏射血事件的时间与脉搏沿着中央动脉路径到达远侧点的时间(“pulse arrival_cen”)之差来导出针对中央动脉路径的pat(“pat_cen”)。同样，能够通过计算心脏射血事件的时间与脉搏沿着外周动脉路径到达远侧点的时间(“pulse arrival_peri”)之差来导出针对外周动脉路径的pat(“pat_peri”)。
[0172]
在一些示例中，控制器然后将针对至少一条动脉路径的pat_cen、pat_peri和血流量测量结果馈送到处理算法或计算或传递函数21并将其用于导出血流动力学参数24的估计结果(例如，心输出量或每搏输出量)。
[0173]
根据另外的示例，任选地，可以计算pat_cen测量结果与pat_peri测量结果之间的商或比率，然后进一步使用该商来计算估计的血流动力学参数24。在计算估计的血流动力学参数时，该值可以用来替代个体pat_cen值和pat_peri值，或者作为这些值的补充。
[0174]
pat_cen的测量结果的变化指示中央分支的血管张力的变化，而pat_peri的测量结果的变化指示外周分支的血管张力的变化。此外，比率pat_peri/pat_cen指示血管张力的有差异的变化。注意，可以替代地以逆形式pat_cen/pat_peri来计算商。
[0175]
注意，在获取上面讨论的各种测量结果输入(ppg、ecg、超声)时，假设所有的测量或传感器设备在时间上都是同步的，具有毫秒量级的准确度，使得时间差计算足够准确。
[0176]
在各种示例中，测量结果或参数的不同组合可以用作计算最终估计的血流动力学参数的输入。这些组合包括例如针对不同的相应中央动脉路径的两个或更多个pat测量结
果的组合；针对不同的相应外周动脉路径的两个或更多个pat测量结果的组合；针对中央动脉路径的至少一个pat测量结果与针对外周动脉路径的至少一个pat测量结果的组合；pat_cen与pat_peri的单个商，或针对多对不同的中央动脉路径和外周动脉路径的多个商。
[0177]
虽然在上面讨论的示例中，ecg感测装置用于识别射血事件(心脏收缩的开始)，但是其他测量或检测单元也是可能的。用于检测射血事件的一组非限制性的其他可能的单元包括：(例如在胸骨上的)一个或多个加速度计(心冲击描记图)；放置在心脏附近的一个或多个电感传感器；放置在心脏附近的雷达传感器、经食道超声探头；或者胸部心率传感器(例如，胸带心率传感器)。
[0178]
图5示意性地概述了针对第二组示例实施例的处理工作流程。
[0179]
这组实施例与图4的不同之处仅在于，脉搏传导时间(ptt)测量结果被用作血管张力的代理度量，而不是脉搏到达时间(pat)的代理度量。换句话说，心脏射血事件与脉搏到达之间的时间差δt的度量是通过获取针对外周动脉路径和中央动脉路径中的每项的ptt测量结果来获得的。在所有其他方面，这组实施例的特征和工作流程可以与上面针对图4的示例所描述的内容相同。因此，为了简洁起见，本文中将不再详细描述共同的特征。
[0180]
为了获得针对每条动脉路径的ptt测量结果，有必要校正射血前期(pep)的pat值，射血前期是心脏产生血压直到血压超过主动脉压并且主动脉瓣打开时的时期。排除pep得到了更加准确的血管张力的代理度量，因为在此期间没有脉搏行进通过动脉路径。
[0181]
因此，获得针对每条动脉路径的ptt测量结果可以包括：获得针对每条动脉路径的pat测量结果，获得射血前期(pep)持续时间的估计结果，以及通过从针对每条动脉路径的pat测定结果中减去pep持续时间来确定针对每条动脉路径中的ptt测量结果。在图5中概述了这种情况，图5示出了如何通过从针对两条动脉路径的相应pat值中减去pep时段来获得针对中央动脉路径(ptt_cen)和外周动脉路径(ptt_peri)中的每项的相应ptt值。
[0182]
有不同的方式来获得pep持续时间的估计结果。
[0183]
在一些示例中，可以基于使用来自心音图(pcg)感测单元和/或阻抗心动图(icg)测量单元的输入来导出pep持续时间。
[0184]
从这些感测模态得到的测量结果能够用于识别主动脉瓣打开的时刻。由此能够确定心脏电激活(例如ecg测量结果的qrs波群的开始)到主动脉瓣打开(压力波开始沿着动脉系统行进的时间点)之间的时间。该时段对应于射血前期(pep)。
[0185]
如上面所讨论的，主动脉瓣打开会产生独特的高音：打开时发出咔嚓声，而射血时发出咔哒声。能够在第一心音之后出现的pcg读取结果中识别出这两种声音之一或两者。这能够用于检测主动脉瓣打开的发生时间，然后能够使用该发生时间来确定pep。
[0186]
在其他示例中，控制器22可以使用针对射血前期的预定估计结果，例如在本地存储器中存储该预定估计结果，或者从远程数据源(例如，远程服务器)检索该预定估计结果。
[0187]
在一些示例中，控制器然后将针对至少一条动脉路径的ptt_cen、ptt_peri和血流量测量结果馈送到处理算法或计算或传递函数21并将其用于导出血流动力学参数24的估计结果(例如，心输出量或每搏输出量)。
[0188]
根据另外的示例，任选地，可以计算ptt_cen测量结果与ptt_peri测量结果之间的商或比率，然后进一步使用该商来计算估计的血流动力学参数。在计算估计的血流动力学参数24时，该值可以用来替代个体ptt_cen值和ptt_peri值，或者作为这些值的补充。
[0189]
再次注意，在获取上面讨论的各种测量结果输入(ppg、ecg、超声)时，假设所有的测量或传感器设备在时间上都是同步的，具有毫秒量级的准确度，使得时间差计算足够准确。
[0190]
图6示意性地概述了针对第三组实施例的处理工作流程。
[0191]
在这组实施例中，控制器被配置为检测针对每条动脉路径的血管张力代理度量随时间的改变或变化。这提供了对所测量的血管树的分支的(相对)张力的改变的指示。这些改变能够指示血管树中的局部的改变和更为全身性的改变这两者，这还能够提高在任何给定时间的血流动力学参数估计结果的准确度。
[0192]
举例来说，控制器可以被配置为：获得针对动脉路径中的每条动脉路径的与不同心动周期相对应的多个时间差测量结果δt，并且确定指示针对每条动脉路径的δt值随时间的变化的度量，并且基于δt值的变化来确定血流动力学参数的估计结果。控制器可以连续或反复地重新获取针对每条动脉路径的δt值，从而监测作为时间的函数的δt值的变化。
[0193]
举例来说，并且如图6所示，控制器可以配置为监测针对中央动脉路径和外周动脉路径中的每项的pat值的变化或改变。例如，针对每次新的心跳，控制器可以获得针对动脉路径中的每条动脉路径的新的pat测量结果，并且计算新的pat值与针对相应动脉路径的先前pat值之差δpat。然后，控制器将针对中央动脉路径的pat改变值(δpat_cen)和针对外周动脉路径的pat改变值(δpat_peri)馈送到传递函数21，以结合血流量测量信息来计算血流动力学参数。
[0194]
换句话说，控制器使用心跳之间的pat的增大或减小的值(而不是pat绝对值)作为用于计算血流动力学参数的参数。
[0195]
任选地，可以计算δpat_cen测量结果与δpat_peri测量结果之间的商或比率，然后进一步使用该商来计算估计的血流动力学参数。在计算估计的血流动力学参数时，该值可以用来替代个体δpat_cen值和δpat_peri值，或者作为这些值的补充。
[0196]
虽然在上面概述的示例中使用了pat值的改变，但是相同的原理也能够应用于例如ptt值的改变。
[0197]
用于获得用于计算pat值和获得(一个或多个)血流量测量结果的测量结果输入中的每个测量结果输入的单元可以与上面针对图4和图5的示例实施例所阐述的单元相同，因此这里将不再详细描述它。
[0198]
与上面讨论的图4和图5的实施例形成对比，针对根据图6的这组实施例，在获取上面讨论的各种测量结果输入(ppg、ecg、超声)时，并不一定要所有的测量设备在时间上同步。例如，在使用一个以上的测量设备来获取输入(例如，超声、ppg、ecg等)的情况下，它们可能不是完美时间同步的。一种解决这一问题的方式是通过对齐从两个或更多个测量设备获取的时间序列的数据的公共基准点来人为地迫使或强制同步。
[0199]
该过程能够例如通过首先在来自每个测量设备的信号中识别预定义的基准点(特性锚点)来实现。这些点可以是生理性的，或者由用户例如由于运动或者通过电磁手段引发的。在每种情况下，点都对应于已知在来自测量设备中的每个测量设备的信号上留下信号或迹线的事件。
[0200]
一旦在每个信号中识别出这些公共基准点，就能够根据这些点对信号进行时间对
齐，即，使得信号中的每个信号中的对应基准点在时域中对齐。
[0201]
上面已经讨论了利用传递函数或算法基于两个或更多个输入参数来确定血流动力学参数的估计结果的多个实施例。上面简要概述了用于实施传递函数的各种选项。
[0202]
一种特定的示例方法是使用参数回归模型将输入参数集合映射到输出参数集合。为了进一步解释和说明，现在将更详细地概述这样的示例传递函数的应用原理。根据上述实施例中的任一实施例，可以应用相同的原理来组合在每个实施例中概述的特定输入集合，从而导出估计的血流动力学参数。
[0203]
以下示例传递函数使用了采用三个输入参数进行的多参数回归建模。举例来说，使用具有以下输入参数(自变量)的传递函数来估计心输出量(co)：
[0204]
颈动脉处的动脉血流量(“流量”)(例如基于脉搏波多普勒超声测量结果)，以及
[0205]
指示以下内容的度量：心脏射血事件与对应的脉搏波沿着在中央动脉路径(δt
centr
)和外周动脉路径(δt
peri
)中的每项处的相应动脉路径到达预定位置之间的时间差。
[0206]
传递函数能够基于以下公式来估算：
[0207]
co＝β0 β1flow β2δt
centr
β3δt
peri
[0208]
其中，β0是回归线截距，并且β1、β2和β3是与对应的输入参数flow、δt
centr
和δt
peri
相关联的权重。
[0209]
如上面所讨论的，为了训练模型，可以使用包括针对多个患者的历史患者数据的训练数据集。特别是对于多参数线性回归模型，通过首先构建模型或算法来建立模型，该模型或算法将期望的输入参数中的每个期望的输入参数作为模型的参数(自变量)与对应的系数或权重相结合，其次基于训练数据集来训练所构建的模型，从而拟合模型系数或权重，以便在训练数据集的输入参数与训练数据集的对应输出参数之间提供最佳拟合。期望的输入参数形成模型的自变量，而目标血流动力学参数是模型的因变量。该模型将正在估计的相关血流动力学参数表示为常数项(截距)与乘以相应权重或系数的因变量中的每个因变量的线性和。
[0210]
训练数据集将包括训练输入数据条目和对应的训练输出数据条目。在这种情况下，训练输入数据条目对应于针对至少一条动脉路径的血流量测量结果的示例值，以及针对给定患者的中央动脉路径和外周动脉路径的时间差度量δt。训练输出数据条目对应于预定的一个或多个血流动力学参数。
[0211]
初始化的机器学习算法被应用于每个输入数据条目，以生成预测的输出数据条目。预测的输出数据条目与对应的训练输出数据条目之间的误差用于修改机器学习算法。能够重复该过程，直到误差收敛并且预测的输出数据条目与训练输出数据条目足够相似(例如，
±
1％)为止。这通常被称为监督学习技术。
[0212]
对于多参数回归模型，训练过程是将模型权重/系数拟合到训练数据集的过程。一旦完成了训练或拟合过程，就能够使用在训练或拟合过程中获得的权重或系数来部署模型，以将输入参数(自变量)映射到输出的血流动力学参数。
[0213]
能够通过在训练后在测试数据集上运行该模型并评估由该模型生成的输出预测值与实际真实情况值之间的误差来评估生成的机器学习模型的性能或准确性。例如，对于线性回归模型，性能测量结果能够包括线性回归拟合优度(r2)、标准误差(se)、估计结果的t统计量(tstat)、p值、从相关散点图获得的均方根误差(rmse)和/或从bland-altman标绘
图获得的再现性系数(rpc)。
[0214]
虽然上面的示例传递函数使用针对至少一条动脉路径的血流量测量结果和针对中央动脉路径和外周动脉路径这两者的时间差度量δt作为输入参数，但在其他示例中，针对传递函数的输入可能不同。例如，传递函数可以适于接受从对δt度量和/或血流量度量的处理中导出的一个或多个参数作为输入。例如在上面参考图4-6描述了各种示例。
[0215]
在一些示例中，如上面参考图4所解释的，针对传递函数的输入参数可以是pat_cen值和pat_peri值或其函数(例如，商)并结合血流量度量(关于更多详细信息，请参见上面的解释)。在一些示例中，并且如上面参考图5所解释的，传递函数可以适于接受ppt_cen和ppt_peri值或其函数(例如，商)作为输入参数并结合血流量度量(关于更多详细信息，请参见上面的解释)。在一些示例中，并且如上面参考图6所解释的，传递函数可以适于接受δpat_cen和δpat_peri值或其函数(例如，商)作为输入参数并结合血流量度量(关于更多详细信息，请参见上面的解释)。在一些示例中，传递函数可以适于接受脉搏沿着外周路径和动脉路径中的每项到达定义位置的脉搏到达时间的度量、心脏射血时间的度量以及血流量的度量作为输入参数。
[0216]
此外，应当注意，虽然传递函数的上述示例仅基于三个输入参数，但是在其他示例中，传递函数可以接受更多数量的输入参数，即，具有更多数量的自变量，每个自变量具有相应的权重。其他输入参数可能包括例如从血流量和/或δt测量结果导出的参数和/或患者元数据(例如，性别和体重指数)。
[0217]
应当注意，虽然上面已经描述了其中所导出的血流动力学参数是每搏输出量或心输出量的示例，但是相同的发明构思也可以应用于导出任何期望的血流动力学参数。可以导出的血流动力学参数的其他示例包括：血流速度、每搏输出量变异度、收缩速度、舒张速度、血压。
[0218]
根据本发明的另外的方面的示例提供了一种用于导出至少一个血流动力学参数的估计结果的装置。
[0219]
图7示意性地概述了根据一个或多个实施例的示例装置。
[0220]
该装置包括用于检测心脏射血事件的ecg传感器布置单元44。
[0221]
该装置还包括至少一个ppg传感器46，所述至少一个ppg传感器46用于光学耦合到沿着对象的动脉路径的位置，用于检测脉搏波从心脏到达所述位置的时间。
[0222]
该装置还包括用于检测流过动脉路径的血流量的超声感测单元42。
[0223]
该装置还包括根据上面概述或下面描述的任何示例或实施例或者根据本技术的任一权利要求所述的控制器22，其与ecg传感器布置单元、至少一个ppg传感器和超声感测单元操作性耦合。
[0224]
超声感测单元可以包括超声换能器布置单元。它可以被配置为使用多普勒超声测量结果来检测血流量。它可以包括专用超声处理单元，所述专用超声处理单元用于从所获取的超声数据中提取一个或多个流量测量结果并将这些流量测量结果供应给控制器以用于估计血流动力学参数。
[0225]
为该装置提供的这组测量设备和传感器仅代表一个示例，并且用于获取针对控制器的各种输入测量结果的其他示例手段也是可能的，并且在上面的描述中已经得到了更详细地概述。
[0226]
根据本发明的另外的方面的示例提供了一种用于导出至少一个血流动力学参数的估计结果的计算机实施的方法。
[0227]
在图8中以框图形式概述了根据一个或多个实施例的示例计算机实施的方法60的步骤。
[0228]
方法60包括：
[0229]
接收62指示针对对象的至少一条动脉路径的动脉流量测量结果的输入，该动脉路径是中央动脉路径或外周动脉路径；
[0230]
获得64针对中央动脉路径和外周动脉路径中的每项的指示心脏射血事件与对应的脉搏波沿着相应动脉路径到达预定位置之间的时间差δt的度量，作为血流从心脏流到所述位置的结果；并且
[0231]
基于以下各项的组合来确定66血流动力学参数的估计结果：来自至少一条动脉路径的血流量测量结果，以及针对每条动脉路径的时间差度量δt。
[0232]
根据上面为本发明的装置方面(即，控制器方面)提供的解释和说明，可以理解和解读上述步骤中的每个步骤的实施选项和细节。
[0233]
上文关于本发明的装置方面(关于控制器)描述的任何示例、选项或实施例特征或细节可以被应用或组合或加以必要的修改而并入本发明的方法方面。
[0234]
根据本发明的另外的方面的示例还提供了一种包括代码单元的计算机程序产品，所述代码单元被配置为当在处理器上运行时使处理器执行根据根据上面概述或下面描述的任何示例或实施例或者根据本技术的任一权利要求所述的方法。
[0235]
如上面所讨论的，实施例利用了控制器22。控制器能够利用软件和/或硬件以多种方式实施以执行所需的各种功能。处理器是采用一个或多个微处理器的控制器的一个示例，所述微处理器可以使用软件(例如，微代码)来编程以执行所需的功能。然而，控制器可以在使用或不使用处理器的情况下实施，并且也可以被实施为执行一些功能的专用硬件与执行其他功能的处理器(例如，一个或多个编程的微处理器和相关联的电路)的组合。
[0236]
可以在本公开内容的各种实施例中使用的控制器部件的示例包括但不限于常规的微处理器、专用集成电路(asic)和现场可编程门阵列(fpga)。
[0237]
在各种实施方式中，处理器或控制器可以与一种或多种存储介质相关联，例如，易失性和非易失性计算机存储器，例如，ram、prom、eprom和eeprom。存储介质可以用一个或多个程序进行编码，这一个或多个程序当在一个或多个处理器和/或控制器上被运行时执行所需的功能。各种存储介质可以被固定在处理器或控制器内，或者可以是可移动的，使得存储在其上的一个或多个程序能够被加载到处理器或控制器中。
[0238]
本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求，在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的变型。在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。
[0239]
单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。
[0240]
虽然某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。
[0241]
计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起或作为其他硬件的部分而供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如经由互
联网或其他有线或无线的电信系统进行分布。
[0242]
如果在权利要求书或说明书中使用了术语“适于”，则应当注意，术语“适于”旨在等同于术语“被配置为”。
[0243]
权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。