CN101194271A - 用于在患者生理信息中区分临床重要变化和伪像的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

患者生理信息监视系统包括多个患者监视装置(6)和生理信息分析器(2)。多个患者监视装置(6)监视来自患者的生理信息并产生相应的生理信号;生理信息分析器(2)处理监视到的生理信息并确定生理变化是临床重要情况或伪像。该生理信息分析器包括至少一个接收器(4),其接收来自患者监视装置的生理信号;一个信号关联器(10),其从成对的所接收到的生理信号产生形态描绘图;一个特征发生器(12),其对每个形态描绘图进行小波分解以计算出每个形态描绘图的特征;和一个确定组件(14),其在取样周期内和跨取样周期对比形态描绘图特征并确定生理变化是临床重要变化还是伪像。

Description

用于在患者生理信息中区分临床重要变化和伪像的方法和设备
技术领域
下文涉及患者监视。它具有确定由患者监视装置捕获的生理变化是临床重要变化或者伪像的特殊应用。
背景技术
许多加强/重症监护病房(ICU/CCU)患者已经改变了生理条件。当出现临床重要生理变化时,这样的患者有恶化的趋向并且可能定期地需要立即干预。因此,通过精密和准确的生理变化监视来提高全部的治疗。这样的监视是通过各种患者监视装置获得的。尤其重要的是引起患者监视装置报警的生理变化。当触发有效的报警时,医院工作人员(例如,医生、护士......)开始检查和治疗患者。许多次,检查结果是该生理变化不是表示临床重要变化(例如,虚假报警)或没有真正地出现生理变化(例如,伪像)。这样的报警阻碍了临床应用,遮掩了真正的危急情况,并增加了加强/重症监护情况中的人为干预次数。
为了减少对每个虚假报警的关注,医院工作人员学会了辨别明显不正确的报警(例如,通过观察引起警报的信号或数值)和潜在地可能是与临床重要生理变化有关的警报。因此,对于工作人员忽视一个声响报警不是罕见的。但是,工作人员不是总能确定什么时候一个响起的虚假报警遮掩了稍后出现的危急情况。
发明内容
一方面,通过小波分解来分解由患者监视装置获得的生理信号的形态描绘图以产生独特的特征,这些特征彼此相互比较以确定生理变化是否与所有相关特征(临床重要变化)的变化有关或者生理变化是否仅仅与一个普通信号(伪像)的特征的子集有关。
另一方面,患者生理信息监视系统包括多个患者监视装置和生理信息分析器。多个患者监视装置监视来自患者的生理信息并产生相应的生理信号。生理信息分析器处理监测到的生理信息并确定生理变化是临床重要情况或者是伪像。生理信息分析器包括至少一个接受来自患者监视装置的生理信号的接收器;根据成对的所接受生理信号生成形态描绘图的信号相关器;特征发生器,其对每个形态描绘图实施小波分解以计算出每个形态描绘图的特征;判定组件,其在取样间隔内和跨取样间隔外比较形态描绘图特征并确定生理变化是临床重要变化或者是伪像。
一个优点包括确定被患者监视装置捕获的生理变化是临床重要变化还是伪像。
另一个优点在于减少患者监视装置的虚假警报。
另一个优点在于相对于其它获得类似准确度的方法减少了监视成本。
另一个优点在于增加了患者监视分辨能力。
通过对优选实施例的详细描述的阅读和理解,对于本领域的普通技术人员来说其它的优点是显而易见的。
附图说明
图1示出了一种易于在患者生理信息中区分临床重要变化和伪像的系统。
图2示出了一个示例性的ECG-ABP形态描绘图。
图3示出了一个示例性的Symlet小波。
图4示出了用于在N-K个取样间隔期间进行信号比较的程序。
图5示出了一个示例性的用于显示特征系数的图形用户界面。
图6示出了一组典型的在患者呼吸障碍期间捕获到的生理信号的几个绘图。
图7-9示出了由一个ABP和两个ECG信号成对而产生的三个示例形态描绘图。
图10-12示出了由于患者情况中的生理变化而扰动的形态描绘图的图形示例。
图13-15示出了由于伪像而扰动的形态描绘图的图形示例。
具体实施方式
图1示出了一种当由患者监视装置捕获到的生理变化是临床重要变化时用于警告医院工作人员的患者生理信息监视系统。该患者生理信息监视系统包括生理信号分析器(“分析器”)2,其分析监视到的患者生理信息并确定生理信息的任何特殊扰动是否与临床重要生理变化有关。
分析器2包括一个或多个接收器4,其接受指示患者生理状态的患者生理信息。从一个或多个患者监视装置6(例如,心脏监视器、血液动力监视器...)和/或直接从放置在患者上或接近患者的传感器(未示出)来获得这样的生理信息。例如,胸疼的患者通常用具有心电图仪(ECG)装置的保健设备来监视,该心电图仪(ECG)装置从有目的性地分布在患者身上的多个ECG导程(例如,3个导程、5个导程)收集与心脏相关的电信号。由医生或其它医护人员处理收集到的信号并且可视化地显示(例如,在纸或显示器上)。这样的信号能够通过ECG设备提供给一个或多个接收器4(例如,通过无线或有线连接)。使用正常捕获和处理的来自患者监视装置6的生理信号(例如,ECG信号)能够实现分析器2与现有的患者监视设备的无缝结合而不需要软件、硬件或对患者监视设备构造的改变。其它的监视装置监视其它的生理数据,如血压、血氧、呼吸等,并与监视器通信和通知接收器4。
每个接收器4独立设置以从一个或多个患者监视装置6收集生理信息。一个设置为从多个患者监视装置6收集生理信息的接收器能够通过并行通道或串行地通过共用的或一个或多个专用通道同时收集这样的信息。在多于一个的接收器4从多于一个的患者监视装置6收集生理信息的情况下,一小组接收器4可以从相同的监视装置或相似的监视装置组收集生理信息。
在取样间隔期间每个接收器4以一取样率(例如,每Y秒采集数据X秒,其中X和Y正实数且X≤Y)定期地采集生理信息。任何一个接收器的取样间隔和采样率至少部分基于监视生理信息的患者监视装置的报警设置、分辨率、处理能力和分析器2的存储容量,以及主治临床医生的处理。例如,对于一典型患者监视装置,在相应的报警发生前监视在报警范围内的生理条件超过一个时间周期(等待周期)以达到稳定(例如,并触发一个具有高度正确性的报警)和减少由于患者移动、错误信号等造成的虚假报警。例如,在发出血压报警之前,可以监视一系列反常的血压读数持续大概一个十二秒(例如,实际时间由患者监视装置/制造商决定的)的分析周期。如果血压读数在等待周期期满之前离开报警范围,那么就不会触发血压报警;但是如果血压记录保持在报警条件范围内,那么在等待周期期满时触发血压报警。
一个具体接收器的取样率是相关的监视装置的等待周期的几分之一,使得分析器2可以在患者监视装置响起报警之时或之前确定是否已经出现一个显著的生理变化。在另一实施例中,当它确认已经出现一个显著的生理变化时,分析器2响起报警(例如,在中心监视站显示它自己的报警或引起监视装置提早报警)。在监视装置等待周期到期前,这样的报警情况可以由分析器2很好地确定,因此减少了临床显著生理变化和其治疗之间的时间。在又一实施例中,当分析器2确定生理变化是伪像时,分析器2能够发送一个信号到患者监视装置以防止或关闭报警。
在示例实施例中,接收器4把生理信号传输到信号关联器10作进一步处理或在存储介质8(例如,RAM,缓存......)中存储接收到的生理信息。传输/存储生理信息以使得至少部分基于监视装置和取样间隔和时间数据是可分开的。因此,与特定监视装置相关的和/或在特定取样间隔期间收集的生理信息能够被识别和检索。例如,在第k个(这里k是大于1的整数)取样间隔期间收集的来自ECG的生理信息能够与在全部取样间隔期间收集的全部生理信息识别开来。
尤其是,信号关联器10产生具有在同时的取样间隔期间捕获的生理信息的成对信号的形态描绘图。因此,如果生理信息包括来自N个不同监视装置的信息,那么对于该取样间隔产生的形态描绘图的理论最大数量是
Figure S2006800204411D00041
其中X是可变的总余额。如果数据采集了L个取样周期(其中L是大于1的整数),那么在任何给定时间形态描绘图的理论最大数量是
Figure S2006800204411D00042
产生和/或存储的形态描绘图的真正数量取决于例如分辨率和处理功率、存储介质8的大小和监护医务人员这些因素。产生的形态描绘图传输到特征发生器12作进一步的处理、显示,或存储在存储介质8中。
每个形态描绘图是一个不同于其它的生理信号的绘制图。它显示了两个生理信号如何一起移动。一种类型的生理信号跟随另一种生理信号的能力取决于这两种生理信号的关联度。在患者监视领域中,形态描绘图描述了诸如ECG信号和动脉血压(ABP)信号的生理数据之间的联系。使用如绘图或图形的工具可以绘制出并可视化这个关系。例如,ECG数据能够沿一个轴绘制和ABP数据能够沿另一轴绘制,使得通过多维图像可视化地描绘出这种关系。图2示出了ECG-ABP形态描绘图,或特征信息,其中ECG信号沿垂直轴绘制以及ABP信号沿水平轴绘制。生理信号之间的绘图也能够通过方程符号化地表示。
特征发生器12计算在每个取样间隔中每个形态描绘图的特征并将所述特征储存在存储介质8中。特征是基于患者监视装置和取样间隔储存的。例如,使用来自第i(其中i是大于1的整数)个取样间隔的ECG和ABP信号产生的ECG-ABP形态描绘图的信号能够与其它信号识别出来。因为全部生理条件不会有相同的循环周期,一些形态描绘图可以基于不同的取样间隔。在任何给定时间存储的特征数量至少部分基于例如存储介质8的大小、分析器2的计算功率,和监护患者的医护人员。
每个形态描绘图的特征是一个代表诸如拐点、曲率等的形态描绘图形状特征的唯一的形状描述符。用于产生形状描述符的合适的变换包括小波变换等等。在优选实施例中,形态描绘图用二维小波(2D小波分解)变换来处理。图3示出了一个Symlet小波,其优选是2D小波以与基于ECG和ABP的形态描绘图一起使用,这是由于它们具有相似的形状特征。当然,也能使用3D小波变换,其中三个信号是相关的,并且还能用于更高阶数的情况。
形态描绘图的二维小波分解产生了一组在水平、垂直和对角线(其包括水平和垂直分量)详细描述每个形态描绘图的系数。对于高度相关联的生理信号,一组三个系数完全描述出2D形态描绘图。如果想要或需要,能够使用更多层次的细节,以产生更多的系数,并且潜在地能以计算资源为代价产生更正确的分析。典型的,更多层的分解易于捕获由较少相关联的信号产生的形态描绘图的形状差异。例如,表征具有方形小波的正弦波(低相关度)一般比表征具有正弦小波的正弦波(更高相关度)需要更多层的分解。
确定组件14在一组取样间隔内和跨一组取样间隔来对比特征(系数)。这样的比较探测出在相关信号中的扰动,其表示了生理变化。例如,心脏的生理变化能够导致ECG和ABP信号之一或二者发生变换,其导致形态描绘图和由此产生的特征发生变化。一旦使用一个特征来确定生理变化是临床重要情况还是伪像,该特征能够被保留(例如,为了其它使用或作为历史记录)或丢弃(例如,删除、覆盖......)。
也使用该对比来确定生理变化是临床重要情况还是伪像。应该意识到,即使没有监视条件的变化超出它的报警阀值,特征的变化也可能是临床重要情况。这样,可能会早一点探测到临床重要情况。确定组件14基于具有与生理变化相关的信号的特征中的形状扰动来确定生理变化是临床重要情况,并且如果形状扰动是在具有至少一个共用信号的特征的子集中,那么确定组件14确定生理变化是伪像。图4示出了一个例子,对N-K个取样间隔上产生的形态描绘图的特征进行比较以作出确定。
显示组件16为了医护人员的观察把特征可视化。这样的显示器可以在患者的床边和/或在远距离监视位置(例如,护士站、通过互联网......)。图5示出了一个示例的图形用户界面,其显示在图2中显示的ECG-ABP形态描绘图的两层的2D Symlet小波分解的系数。分解的第一层(L1)18包括水平细节20、垂直细节22,和对角细节24,以及分解的第二层(L2)26包括水平细节28、垂直细节30,和对角细节32。
图6-15提供了一特别示例,其中分析器2收到来自患者监视装置6的至少一个ABP和两个ECG信号。图6显示了呼吸具有障碍的患者一组典型的随着时间捕获到的生理信号的几个绘图,这组信号包括ECG导程II信号34,ECG导程V信号36,和ABP信号38。
信号关联器10产生至少ECG导程II信号30,ECG导程V信号36,和ABP信号38的形态描绘图。在图7-9中显示了从成对的没有变化或伪像的信号34-38产生的三个形态描绘图的示例。尤其是,图7显示了从ECG信号II/ECG信号V的信号对产生的形态描绘图;图8显示了从ECG信号II/ABP信号的信号对产生的形态描绘图;图9显示了从ECG信号V/ABP信号的信号对产生的形态描绘图。
只要没有伪像和患者没有遭受生理变化,在图7-9中的形态描绘图全部具有相互重复的非常明确的形状。由于ABP和各种ECG信号具有高度关联,当取样率大于一个心脏跳动的时候,作为结果的形态描绘图表示代表单个心脏跳动的关联信号的特征形态描绘图。在许多例子中,ECG-ECG和ECG-ABP形态描绘图具有能够概括患者的特征形状。
由于ABP波落后于QRS波群,在图8和9中的ECG-ABP形态描绘图具有特征″L″形(或反向″L″形)。当ABP是低值时,ECG接近它的最大值(或最小值)。类似的,当ECG接近中值时,ABP接近最大值。ABP和ECG信号之间的关联说明了特征″L″形。在图7中的ECG-ECG形态描绘图的图案沿一般为45度或135度对角展开(例如,呈条形或椭圆形)。由于两个信号同时达到极限(例如,在QRS波群中的一些点),就产生了这样的形状。
很容易探测到示出了与该特征显著偏离的形态描绘图。类似地,能够发现形态描绘图随着时间而变化(例如,沿″L″的一个腿逐渐缩短),它的变化速率可能是临床上显著的。这些偏离表明不是生理变化就是伪像。潜在的启示是生理变化更可能影响全部信号,因此在所有的形态描绘图中都存在扰动,然而伪像更可能仅影响一个信号,因此只有在涉及那个信号的形态描绘图中才有扰动。图10-12显示了由于患者情况的生理变化造成的形态描绘图被扰动的图形示例。在从信号产生的形态描绘图中图案的变化(相对于图7-9中没有生理变化或伪像的图案)是明显的;在每个形态描绘图中存在扰动。图13-15示出了具有肺水肿的患者在一个时间周期中的图形示例,在该时间周期中ABP信号内出现了伪像。如显示的,仅包含ABP信号的形态描绘图(图14和15)被干扰了;在图13中的关于两个ECG信号的形态描绘图保持它的特征对角椭圆形状;然而,在图14和15中具有ABP信号和两个ECG信号之一的形态描绘图被高度扭曲。假设这个例子中的信号是高度相关的,仅在图14和15的形态描绘图中的变化表示一个伪像(例如,那个信号的机械问题)。
特征发生器12计算表征ECG-ECG和两个ECG-ABP形态描绘图的一个特征或唯一形状描述符。如前面所述,在优选实施例中(和在这个例子中)使用2D Symlet小波来产生形态描绘图特征。决定组件14在预定数量的取样周期内和跨预定数量的取样周期来比较特征(系数)。使用这样的比较来探测生理变化并确定它们是临床显著情况还是伪像。如果形状扰动是在由生理变化相关的信号产生的特征中,那么决定组件14就确定生理变化是临床显著情况。类似地,如果形状扰动仅仅在具有至少一个公共信号的特征子集中并在来自不同显示器的相关信号的特征中不存在,那么决定组件14就确定生理变化是伪像。通过医护人员,一个或多个特征在用于显示的界面上显示。
通过优选实施例对本发明进行了描述。在对前面的详细说明书进行阅读和理解的基础上可以有其它的修改和替换。意味着本发明包括那些在所附权利要求或它们的等同权利要求范围内的全部这样的修改和替换。

Claims (20)

1.一种患者生理信息监视系统,包括:
多个患者监视装置(6),其监视来自患者的生理信息并产生相应的生理信号;和
生理信息分析器(2),其处理被监视的生理信息并确定生理变化是临床重要情况或伪像,该生理信息分析器包括:
至少一个接收器(4),其接收来自患者监视装置的生理信号;
信号关联器(10),其从成对的所接收到的生理信号产生形态描绘图;
特征发生器(12),其对每个形态描绘图进行小波分解以计算出每个形态描绘图的特征;和
确定组件(14),其在取样周期内和跨取样周期对比形态描绘图特征并确定生理变化是临床重要变化还是伪像。
2.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中如果形状扰动仅仅在具有至少一个公共信号的特征的子集中,那么决定组件(14)就确定该生理变化是一个伪像。
3.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中如果形状扰动出现在具有与生理变化相关联的信号的特征中,那么决定组件(14)就确定报警是正确的。
4.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,进一步包括显示组件(16),其为了医护人员的观察可视化地表示至少一些特征。
5.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中分析器(2)丢弃包含伪像的特征并把包含临床重要生理变化的特征储存在储存组件(8)中。
6.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中小波是Symlet小波。
7.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中通过充分描述形态描绘图形状差异的一个或多个系数来表示形态描绘图的特征。
8.如权利要求7所述的患者生理信息监视系统,其中一个或多个系数包括水平细节、垂直细节和包含水平分量和垂直分量的对角细节。
9.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中小波分解包括一层或多层分解。
10.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中取样间隔以小于或等于相应患者监视装置(6)的一个报警等待周期的取样率出现,该报警等待周期对应于报警条件存在的时间,以触发具有高度正确性的警报。
11.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中生理信息包括至少一个或多个ECG信号和动脉血压(ABP)信号。
12.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,其中当确定出现临床重要生理变化时,生理信息分析器(2)响起警报和/或提早引起监视装置(6)报警。
13.如权利要求1所述的患者生理信息监视系统,当分析器(2)确定监视的生理变化是一个伪像时,生理信息分析器(2)防止或关闭患者监视装置报警。
14.一种用于确定由患者监视装置捕获的生理变化是临床重要变化还是伪像的方法,包括:
接收表示从患者那里监视到的生理信息的生理信号;
当接收到每个取样周期的生理信息时,产生对于成对的生理信号的形态描绘图;
对每个形态描绘图进行小波分解以产生对于每个形态描绘图的特征;和
在取样间隔内和跨取样间隔对比特征;
确定特征扰动是临床重要变化或者伪像的结果。
15.如权利要求1所述的方法,其中小波是Symlet小波。
16.如权利要求1所述的方法,其中每个特征是表示为描述形态描绘图形状差异的系数的唯一描述符。
17.如权利要求15所述的方法,进一步包括使用确定的结果来产生或忽略患者监视装置相关的报警,当扰动被确定是由于临床重要生理活动所引起时,产生患者监视装置报警。
18.如权利要求15所述的方法,进一步包括为了医务人员的观察至少显示所述特征。
19.一种被编程来执行权利要求14的方法的计算机。
20.一种患者监视的方法,包括:
从相关患者监视信号产生形态描绘图;
通过小波分解来分解形态描绘图以产生特征;
比较信号相互之间的或随着时间的变化;和
基于信号的比较,确定是否已经发生了临床重要情况或伪像。
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WO (1) WO2006131850A2 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109788916A (zh) * 2016-09-30 2019-05-21 伊萨姆有限公司 用于早期检测术后出血的系统

Families Citing this family (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9042952B2 (en) 1997-01-27 2015-05-26 Lawrence A. Lynn System and method for automatic detection of a plurality of SPO2 time series pattern types
US20060161071A1 (en) 1997-01-27 2006-07-20 Lynn Lawrence A Time series objectification system and method
US8932227B2 (en) 2000-07-28 2015-01-13 Lawrence A. Lynn System and method for CO2 and oximetry integration
US6024089A (en) 1997-03-14 2000-02-15 Nelcor Puritan Bennett Incorporated System and method for setting and displaying ventilator alarms
US9521971B2 (en) 1997-07-14 2016-12-20 Lawrence A. Lynn System and method for automatic detection of a plurality of SPO2 time series pattern types
US20070191697A1 (en) 2006-02-10 2007-08-16 Lynn Lawrence A System and method for SPO2 instability detection and quantification
US9053222B2 (en) 2002-05-17 2015-06-09 Lawrence A. Lynn Patient safety processor
US20060195041A1 (en) 2002-05-17 2006-08-31 Lynn Lawrence A Centralized hospital monitoring system for automatically detecting upper airway instability and for preventing and aborting adverse drug reactions
US7668579B2 (en) 2006-02-10 2010-02-23 Lynn Lawrence A System and method for the detection of physiologic response to stimulation
US20070239061A1 (en) * 2006-04-05 2007-10-11 Jacob Carter Systems and methods for providing multi-variable measurement diagnostic
US8021310B2 (en) 2006-04-21 2011-09-20 Nellcor Puritan Bennett Llc Work of breathing display for a ventilation system
ES2569411T3 (es) 2006-05-19 2016-05-10 The Queen's Medical Center Sistema de seguimiento de movimiento para imágenes adaptativas en tiempo real y espectroscopia
US7784461B2 (en) 2006-09-26 2010-08-31 Nellcor Puritan Bennett Llc Three-dimensional waveform display for a breathing assistance system
US20130073311A1 (en) * 2008-05-07 2013-03-21 Lawrence A. Lynn Pathophysiologic storm tracker
EP2283443A1 (en) 2008-05-07 2011-02-16 Lynn, Lawrence A. Medical failure pattern search engine
US8676303B2 (en) 2008-05-13 2014-03-18 The Regents Of The University Of California Methods and systems for treating heart instability
JP5991706B2 (ja) 2008-10-09 2016-09-14 ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア バイオリズム障害の検出、診断、及び治療のための方法、システム、及び装置
US9323894B2 (en) 2011-08-19 2016-04-26 Masimo Corporation Health care sanitation monitoring system
US10007758B2 (en) 2009-03-04 2018-06-26 Masimo Corporation Medical monitoring system
EP2404253B1 (en) 2009-03-04 2019-09-18 Masimo Corporation Medical monitoring system
US10032002B2 (en) 2009-03-04 2018-07-24 Masimo Corporation Medical monitoring system
WO2010126731A2 (en) * 2009-04-30 2010-11-04 Research Foundation Of City University Of New York Patient monitoring and alarm system
US10434319B2 (en) 2009-10-09 2019-10-08 The Regents Of The University Of California System and method of identifying sources associated with biological rhythm disorders
US9332915B2 (en) 2013-03-15 2016-05-10 The Regents Of The University Of California System and method to identify sources associated with biological rhythm disorders
US10398326B2 (en) 2013-03-15 2019-09-03 The Regents Of The University Of California System and method of identifying sources associated with biological rhythm disorders
US9392948B2 (en) * 2011-12-09 2016-07-19 The Regents Of The University Of California System and method of identifying sources for biological rhythms
USD638852S1 (en) 2009-12-04 2011-05-31 Nellcor Puritan Bennett Llc Ventilator display screen with an alarm icon
US9119925B2 (en) 2009-12-04 2015-09-01 Covidien Lp Quick initiation of respiratory support via a ventilator user interface
US8335992B2 (en) 2009-12-04 2012-12-18 Nellcor Puritan Bennett Llc Visual indication of settings changes on a ventilator graphical user interface
US8924878B2 (en) 2009-12-04 2014-12-30 Covidien Lp Display and access to settings on a ventilator graphical user interface
USD649157S1 (en) 2009-12-04 2011-11-22 Nellcor Puritan Bennett Llc Ventilator display screen with a user interface
US9262588B2 (en) 2009-12-18 2016-02-16 Covidien Lp Display of respiratory data graphs on a ventilator graphical user interface
US8499252B2 (en) 2009-12-18 2013-07-30 Covidien Lp Display of respiratory data graphs on a ventilator graphical user interface
RU2559639C2 (ru) 2010-04-08 2015-08-10 Де Реджентс Оф Де Юниверсити Оф Калифорния Способы, система и устройство для обнаружения, диагностики и лечения нарушений биологического ритма
WO2012051300A2 (en) * 2010-10-12 2012-04-19 Worcester Polytechnic Institute Method and system for detection and rejection of motion/noise artifacts in physiological measurements
US9107600B2 (en) 2011-05-02 2015-08-18 The Regents Of The University Of California System and method for reconstructing cardiac activation information
US9050006B2 (en) 2011-05-02 2015-06-09 The Regents Of The University Of California System and method for reconstructing cardiac activation information
EP2705464B1 (en) 2011-05-02 2018-04-18 Topera, Inc. System and method for targeting heart rhythm disorders using shaped ablation
US8165666B1 (en) 2011-05-02 2012-04-24 Topera, Inc. System and method for reconstructing cardiac activation information
US9606209B2 (en) 2011-08-26 2017-03-28 Kineticor, Inc. Methods, systems, and devices for intra-scan motion correction
US10362967B2 (en) 2012-07-09 2019-07-30 Covidien Lp Systems and methods for missed breath detection and indication
US20140032241A1 (en) * 2012-07-26 2014-01-30 General Electric Company Method, apparatus and computer program product for monitoring clinical state of a subject
US9953453B2 (en) 2012-11-14 2018-04-24 Lawrence A. Lynn System for converting biologic particle density data into dynamic images
US10354429B2 (en) 2012-11-14 2019-07-16 Lawrence A. Lynn Patient storm tracker and visualization processor
WO2014120734A1 (en) 2013-02-01 2014-08-07 Kineticor, Inc. Motion tracking system for real time adaptive motion compensation in biomedical imaging
EP2961313A4 (en) 2013-02-28 2016-11-09 Lawrence A Lynn ANALYSIS AND IMAGING SYSTEM USING QUANTA OF DISTURBANCE CHARACTERISTIC
FR3011963B1 (fr) * 2013-10-11 2015-12-11 Novacyt Procede, module et programme d'ordinateur, de depistage de maladie(s) par prelevement sur un individu
US10405757B2 (en) 2014-02-25 2019-09-10 Icu Medical, Inc. Patient monitoring system with gatekeeper signal
WO2016014718A1 (en) 2014-07-23 2016-01-28 Kineticor, Inc. Systems, devices, and methods for tracking and compensating for patient motion during a medical imaging scan
US9950129B2 (en) 2014-10-27 2018-04-24 Covidien Lp Ventilation triggering using change-point detection
US9943247B2 (en) * 2015-07-28 2018-04-17 The University Of Hawai'i Systems, devices, and methods for detecting false movements for motion correction during a medical imaging scan
EP3364860A4 (en) 2015-10-19 2019-09-18 ICU Medical, Inc. HEMODYNAMIC MONITORING SYSTEM WITH DETACHABLE DISPLAY UNIT
KR102079530B1 (ko) 2018-01-26 2020-02-20 고려대학교 산학협력단 혈압 신호의 아티팩트 검출 장치, 방법 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
US11672934B2 (en) 2020-05-12 2023-06-13 Covidien Lp Remote ventilator adjustment

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3636941A (en) * 1970-01-12 1972-01-25 Hoffmann La Roche Sphygmomanometer alarm reset technique
US4852570A (en) 1989-02-09 1989-08-01 Levine Alfred B Comparative medical-physical analysis
US5438983A (en) 1993-09-13 1995-08-08 Hewlett-Packard Company Patient alarm detection using trend vector analysis
US5464012A (en) * 1993-09-13 1995-11-07 Hewlett-Packard Company Patient alarm detection using target mode
JP3521654B2 (ja) * 1996-11-07 2004-04-19 セイコーエプソン株式会社 脈拍計
US6105015A (en) * 1997-02-03 2000-08-15 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Wavelet-based hybrid neurosystem for classifying a signal or an image represented by the signal in a data system
US6002952A (en) * 1997-04-14 1999-12-14 Masimo Corporation Signal processing apparatus and method
JP3107020B2 (ja) * 1997-11-14 2000-11-06 日本電気株式会社 特徴脳電磁波検出装置
US6287328B1 (en) * 1999-04-08 2001-09-11 Agilent Technologies, Inc. Multivariable artifact assessment
JP4318062B2 (ja) * 2000-05-16 2009-08-19 日本光電工業株式会社 生体信号モニタ
US20040024532A1 (en) 2002-07-30 2004-02-05 Robert Kincaid Method of identifying trends, correlations, and similarities among diverse biological data sets and systems for facilitating identification

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109788916A (zh) * 2016-09-30 2019-05-21 伊萨姆有限公司 用于早期检测术后出血的系统
US11793409B2 (en) 2016-09-30 2023-10-24 Isar-M Gmbh System for the early detection of postoperative bleeding

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EP1897028B1 (en) 2018-10-03
US20080208012A1 (en) 2008-08-28
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