CN1870935A - 用于对冠状动脉病的非侵入式诊断的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

用于检测冠状动脉中的梗阻的非侵入式诊断工具和方法，所述诊断工具包括：信号处理器，适于从附接于患者胸部的多个声学传感器接收对应于心搏的信号。所述信号处理器被编程为识别针对多个心搏的信号的舒张部分并对舒张信号进行小波变换分析，以确定患者的冠状动脉中的梗阻的存在性以及其严重性和位置。

Description

用于对冠状动脉病的非侵入式诊断的装置和方法
技术领域
本发明总体上涉及冠状动脉病，更具体地涉及使用非侵入式信号处理技术来确定患者的冠状动脉的狭窄的严重性和位置的装置和方法。
背景技术
冠状动脉病通常表示胆固醇或者斑块聚集在心脏的动脉内壁上。图1是在动脉内壁上形成有斑块层12的动脉10的图示。这种斑块12的聚集减少了受影响动脉运载血液的容量，从而减少了通过动脉的血液流量和动脉提供的输送到肌肉的血液量。斑块12还可以使受影响动脉的壁变脆弱。如图2所示，可能在斑块12中出现裂缝14，裂缝14导致在动脉中形成血栓。许多心脏病发作是冠状动脉中的血栓引起的。
当前，广泛使用血管造影来诊断冠状动脉病。血管造影是侵入式过程，其通常需要其中将导管插入所检查血管中的心导管插入术。图3示出现有技术的导管16，所述导管16被示为插入患者18的血管20，从患者的腹股沟附近开始并延伸穿过血管并进入患者的心脏22。在进行血管造影和随后的血管成形之前通常必需这种导管插入处理。通常，适当的传感器附接到导管的端部。在一些情况下，传感器是有源的传感器头，其发出大约1MHz的射频信号并且将该视频信号发射到心脏。常常将这些传感头放置在患者的心脏附近。发射的信号被心脏的动脉反射开并且可以用于确定堵塞的大致位置。通过经动脉插入清洁工具以去除堵塞来进行血管成形术。在一些情况下，血管造影处理和血管成形处理对于患者都是非常痛苦的并且可能是危险甚至致命的。
当在动脉中发生梗阻时，经过受影响动脉的血流会造成比在无梗阻动脉中更多的湍流(turbulence)。通常该湍流会产生高频声音，尤其在心脏舒张活动期间。难以用诸如傅立叶变换的窄带分析来分解经历时间和频率定标的高频带宽的扩展频谱信号，原因在于其正弦核(sinusoidalkernel)，这近似于多普勒频移的尺度效应(scaling effect)。然而，这种高频信号表示在适当的信号处理算法中使用小波变换(WT)可以容许的核表示。小波变换分析使用较通用的分析核或母小波。
在1997年的IEEE Spectrum第50-56页的Akay等人的“WaveletApplications in Medicine”中，描述了用于在健康和不健康的患者中检测冠状动脉病的信号处理中使用的技术。尽管该技术被提出为提供可靠的测定，但是该技术并没有得到充分开发，并且所提出的声学传感器的多样性体现了广泛使用的实质障碍。
基于以上内容，本发明的总体目的是提供一种用于诊断冠状动脉病的装置和方法，其改进或者克服了与现有技术的用于诊断冠状动脉病的方法和工具相关联的问题和缺点。
本发明的另一目的是提供一种用于检测和确定患者的冠状动脉中的梗阻的位置的新颖装置。
本发明的又一目的是提供一种检测冠状动脉中的梗阻的位置和严重性的新颖方法。
提供可以容易地获得并且可靠且相对便宜的这种装置也是本发明的目的之一。
本发明的另一目的是提供一种用于检测和确定患者的冠状动脉中的梗阻的位置的装置，该装置可以以合理的成本由易于获得的部件构成，以使得能够对其广泛使用。
本发明的又一目的是提供一种确定冠状动脉中的梗阻的位置和严重性的非侵入式方法。
参考文献：
[1]Metin Akay；“Wavelet Applications in Medicine”，IEEESpectrum，vol.34，issue 5，pp50-56，1997年5月.
[2]Hemchandra Shertukde，“Hand-held device for non-invasivecoronary artery diagnostics(NICAD)”，sabbatical report，2002.
发明内容
本发明旨在提供用于检测冠状动脉中的梗阻的非侵入式诊断工具。该诊断工具包括适于从附于患者胸部的多个声学传感器接收对应于心博的信号的信号处理器。该信号处理器被编程为识别针对多个心搏的信号的舒张部分并且对信号的舒张部分进行分析以确定冠状动脉中的梗阻的位置及其严重性。诊断工具包括连接到所述信号处理器以显示表示诊断结果的数据的显示器。用户接口连接到所述信号处理器以提供对该诊断工具的用户控制。在一个实施例中，本发明的诊断工具是可以附接到多个声学传感器的便携式手持装置。
所述诊断工具包括连接到所述信号处理器的模数转换器，并且适于从声学传感器接收信号并对信号进行处理(包括对信号进行数字化、同步以及复用中的至少一种)，并且将经处理的信号发送给信号处理器。信号处理器被编程为对信号进行小波变换。小波变换提供了对信号的时域和频率分析以确定患者的冠状动脉中的阻塞的位置和严重性。
本发明也提供了用于检测他的/她的胸部附接有多个声学传感器的患者的冠状动脉中的梗阻的方法。该方法从附接于患者胸部的已知位置的多个声学传感器中的每一个接收信号。所述信号表示患者的多次心博。确立阈值振幅频率范围以识别待评估的信号。对该信号进行处理以确定冠状动脉中的梗阻的存在性以及严重性。该方法进一步包括确定梗阻相对于声学传感器之一的位置的位置的步骤。
处理步骤包括对信号进行放大、数字化、同步和复用以用于进一步处理。处理进一步包括识别信号的舒张部分和舒张部分中在预定频率范围内的超过所确立阈值振幅的触发脉冲的存在性。超过阈值振幅的触发脉冲振动表示在一个冠状动脉中存在阻塞。
处理步骤进一步包括对从声学传感器接收的各种信号组合进行小波变换分析。小波变换分析提供信号的时间延迟和频率分析以计算任两个信号之间的平移(translation)延迟参数和尺度参数。使用平移延迟参数和尺度参数来估计在传感器检测到的触发脉冲心音的时间延迟。然后对该时间延迟进行评估以确定一个冠状动脉中的阻塞的位置。识别出小波系数函数的和为最大值处的平移参数和尺度参数的值，并且将其用于确定阻塞的严重性。
附图说明
根据结合附图的对本发明优选实施例的详细说明，本发明的前述和其它目的和优点将更加明显，在全部的附图中，相同的标号表示本发明的相同元件。
图1是冠状动脉的图示，示出了斑块在其内壁上的聚集。
图2是对图1的冠状动脉的图示，包括由斑块限定的裂缝。
图3表示在对患者的血管造影过程期间使用的现有技术导管装置。
图4是根据本发明的诊断工具的一个实施例的立体图，该诊断工具被示为连接到附接于患者胸部的多个传感器。
图5是本发明的诊断工具的一个实施例的硬件的示意图。
图6是本发明的诊断工具和方法使用的附接于患者胸部的多个声学传感器的图示。
图7是表示典型心博的信号的曲线图。
图8A至8D是表示从图6的传感器接收到的信号的曲线图。
图8E是表示叠加在来自图6的传感器的信号上的来自图6的传感器36D的信号的曲线图。
图9是表示从图6的传感器接收的信号的小波变换的示例性曲线图。
图10是概述本发明的方法的步骤的流程图。
图11A至11B示出了一流程图，该流程图表示用于初始化根据本发明的诊断工具和从图6的传感器获取信号数据的本发明的方法的步骤。
图12A至12E示出了阐述用于确定患者的冠状动脉中的梗阻的位置和程度的本发明的方法步骤的流程图。
具体实施方式
如图4和5所示，本发明旨在提供用于检测冠状动脉中的梗阻的诊断工具。在示出的实施例中，诊断工具是由标号24总体上指出的便携式手持单元。诊断工具24包括支承显示器28和键盘29的外壳26。外壳26限定有用于容纳闪存卡或者闪卡31的槽30。
诊断工具24包括设置在外壳26内部的由标号32总体上指出的处理器单元。接口34经由电缆38将多个声学传感器36A至36F连接到处理单元32。在图示的实施例中，传感器36A至36F是粘附于患者胸部的超声波片，用于监测患者的心搏并且发送表示心音的信号，如以下进一步说明的。图4示出典型的传感器37。
前置放大器38连接到各个传感器36A至36F，用于放大从传感器接收的信号并将放大的信号发送给多个与其相连接的运算放大器40。在图示的实施例中，运算放大器40是单端低噪声放大器，具有直到1kHz为平坦并且标定增益为近似18分贝的频率响应。运算放大器包括连接到至少一个模数转换器42的输出部。模数转换器42用于对从运算放大器40接收的信号进行数字化、复用、同步以及定位中的至少一种处理，并用于通过动态存储器存取器46将数字信号发送给数字信号处理单元44。如作为示例的图5所示，模数转换器42是Analog DevicesAD 7864。
数字信号处理单元44包括数字信号处理器核心45(DSP核心)，所述数字信号处理器核心45连接到模数转换器42，用于处理从传感器36A至36F接收的信号。DSP核心45经由通用输入/输出接口48连接到显示器28和键盘29。处理单元44还包括连接到DSP核心45的随机存取存储器(RAM)50，以及用于将DSP核心连接到SDRAM存储器54的SDRAM接口52。只读存储器(ROM)56连接到DSP核心45，用于存储DSP核心的启动或引导指令。外部总线58连接到DSP核心45，用于将闪卡31以及调制解调器60连接到DSP核心。闪卡31和调制解调器60都是为了在DSP核心与外部装置之间传输数据而设置的。诊断工具24还包括安装在外壳26中用于向处理器单元32提供电力的电池62。
图示的本发明实施例包括便携式手持诊断工具24；然而，本发明不仅限于这一点。在另一实施例中，可以将根据本发明的诊断工具设置为自直立(self-standing)的工具或者可以安装在支承其它相关诊断工具的外壳中。
使用被设计为对传感器36A至36F产生的信号进行处理和分析以确定患者18的一个或者更多个冠状动脉中的梗阻的位置和严重性的软件对数字信号处理单元44进行编程，并且数字信号处理单元44包括该软件。下文中进一步阐述该软件。
参照图6，在诊断工具24的工作过程中，传感器36A至36D附接于患者胸部64的相对于心脏22、肋骨66、胸骨68的底部和中心线C-C的已知位置。在图示的实施例中，胸骨68的底部用作坐标为(x0，y0，z0)的基准点R。如图6所示，传感器36A位于点A，具有坐标(xa，ya，za)，靠近心脏22的右缘70。典型地，点A位于胸部64的右侧，恰在第四肋骨67的上方并且距中心线C-C的左边大约1英寸(1”)(如图6所示)。图6还分别示出了心脏的右冠状动脉72和左冠状动脉74。要由诊断工具24检测的狭窄76示于具有待确定坐标(xs，ys，zs)的位置S处。以标号78标识心脏22的左缘。
典型地，传感器36B位于坐标为(xb，yb，zb)的点B，其排列为与传感器36A相对并与中心线C-C的右边间隔开大约1英寸(1”)(如图6所示)。如图所示，传感器36B位于左前降动脉80的附近。
传感器36C位于在患者18左侧的胸部64与上臂84之间的坐标为(xc，yc，zc)并且与心脏22的尖端82对齐的点C。
传感器36D位于坐标为(xd，yd，zd)的点D。点D距中心线C-C的右侧大约1英寸(1”)并且与胸骨68的底部对齐。
典型地，传感器36A至36D全部是声学传感器，例如麦克风或者压电晶体。为了定标目的，使用R波传感器作为位于点D的传感器36D。
图7示出了典型的心搏信号，其中每个心搏的声音产生大约1000毫秒长的心搏信号86。心搏信号86包括表示心搏信号的收缩部分的收缩信号88和表示心搏信号的舒张部分的舒张信号90。本发明的诊断工具24利用舒张信号90来识别患者的冠状动脉中的狭窄76
在块102，针对图示实施例中的各个传感器使用88,000的样本大小来对来自各个传感器36A至36D的信号37A至37D进行采样。还调用数据获取例程。在块104，设置软件触发器以识别振幅超过阈值振幅的触发脉冲并且启动将从传感器36A至36D接收的数据存储在数据缓冲器中以用于进一步处理。在本发明的方法的一个实施例中，指示患者18在用于数据获取的预定时间段(例如16秒)内闭住他的/她的呼吸。
在信号处理步骤(块104)中，将复用的信号传递到数据获取板，数据获取板按预定的每通道最小采样频率(通过Nyquist准则确定)同时对几个通道中的信号进行采样。采用时钟电路来对DSP核心45中的复用和处理步骤中处理的信号进行计时。
在块106，调用小波变换信号处理算法来处理从传感器36A至36D获取的数据。使用尺度参数和平移参数来确定狭窄76的位置。使用小波系数来确定表示阻塞程度的CADHOC数。
在块108，在显示器28上示出狭窄的位置的坐标(xs，ys，zs)以及表示对狭窄引起的动脉中的堵塞程度的估计的CADHOC数。
图11A和11B示出了一流程图，该流程图表示用于初始化处理器单元44和从传感器36A至36D获取信号数据的本发明的方法的步骤。在关于诸如放大器增益等的全部所需参数的处理器初始化之后开始数据采集。在图示的实施例中，对于放置在患者18的胸部64上的传感器36A至36F中的每一个，样本大小都固定为88,000个样本。采样过程需要的总时间通常仅仅为约16秒。在数据获取处理之后或者在数据获取处理期间，设置并且保存尺度参数和平移参数的最大值和最小值。召回所存储的数据以如下所述地通过小波变换处理器来进行处理。
可以通过如图9所示地对信号进行小波变换分析来计算平移延迟参数和尺度参数从而识别发生在点(xs，ys，zs)的可能的狭窄76的位置的坐标。图9示出针对来自传感器36A和36B的信号的不同尺度参数“a”和平移参数“b”对小波变换系数的评估。可以对从传感器36A至36F中的任两个接收的信号进行评估以获取可能的狭窄76的位置。
使用小波变换处理对来自传感器36A至36F的信号的所有可能组合进行处理，并且已知声音在胸部64内的介质中的速度，对信号到达的对应时间差进行评估。因为患者胸部64的介质主要包括组织、骨骼和血液，所以选择声音在血液(水)中的速度的标准值作为最接近的已知速度。
例如，如果声音在水中的速度是“c”英尺/秒，则通过下式来确定狭窄76的位置：
1.(xs-xi)2+(ys-yi)2+(zs-zi)2＝c2·b2，i＝A，B，C，D
使用MATLAB的符号逻辑工具箱和出现小波系数函数的最大值处的平移参数“b”来估计冠状动脉中的狭窄76的位置(xs，ys，zs)。
图12A至12E示出了阐述用于确定梗阻或者狭窄76的位置和程度的方法步骤的流程图。使用从传感器36A至36F中的任两个接收的数据来计算小波系数。保存出现小波系数的最大和处的平移参数和尺度参数的值以确定在定位算法中要使用的最优值。这是以上等式(1)中的值“b”。对来自传感器36A至36F中的任两个的信号的所有可能组合完成该处理。如下所述，将得到的小波系数存储在数组中并且稍后用其来规划评估CADHOC数所需要的方差(variance)。
如下所示，使用如以上和图11A至11B以及图12A至12E中所述的从波变换分析评估出的小波系数来计算CADHOC数。
针对不同的尺度值(对于1KHz到2KHz的频率，a＝1；对于62.25Hz到125Hz的频率，a＝5)将小波系数的方差绘制在半对数图上。然后通过对小波系数的估计方差值与其尺度的双对数坐标图执行回归分析来计算CADHOC数。回归线的斜率如下地产生CADHOC值：
CADHOC＝(Gama-1)/2
其中，Gama是回归线的斜率。
然后如以下的表1所示将来自诊断工具24的处理结果列成表。表1示出了针对患者#1的本发明的诊断工具和方法与现有技术的血管造影报告相比较的结果。
表1：图中的最终CADSCAN结果与血管造影结果相比较的形式
 患者姓名：患者#1CAD历史的描述：未经过血管成形术。出现胸部疼痛。2血管阻塞。结论：CADSCAN诊断示出CADHOC数为0.34的RCA中的中度阻塞。整个动脉具有该堵塞。在LCA和LAD中没有阻塞，但是LCA揭示了CADHOC数为0.1的近端部分中的严重阻塞。
  东方CT心脏病学家协会   使用CADSCAN的DDI诊断
  血管造影诊断   CADHOC#
  RCA   RCA   0.34
  近端   中等的   近端
  中部   中部
  远端   中等的   远端
  边缘支   边缘支
  后室支(PosteriorVentricular Branch)   后室支
  LCA   LCA
  主体   正常
  近端
  中部
  远端
  LAD＜50％   LAD
  近端
  中部
  远端
  第一对角支(diagonal)
  第二对角支
  LC   LC   0.1
  近端   中等的
  中部
  远端
注释：                                   图注：
40至55％轻微阻塞(CADHOC#＝0.5至0.55)     RCA：右冠状动脉
60至80％中等阻塞(CADHOC#＝0.3至0.49)     LCA：左冠状动脉
＞80％严重阻塞(CADHOC#＝0.05至0.1)       LAD：左前降支
                                         LC：左回旋支
CADHOC#-冠状动脉诊断丘状阻塞(hurst occlusion)成分
针对阻塞的程度，在如下的表2中列出通过本发明计算的CADHOC数：
表2：CADHOC#
  描述  CADHOC#   血管造影阻塞％
  轻微阻塞   0.5-0.55   40-55％
  中等阻塞   0.3-049   60-80％
  严重阻塞   0.05-0.10   ＞80％
本发明的诊断工具24以及使用该工具的方法利用无源的非侵入式声学传感器，该传感器对通过心脏22并环绕血管和组织的心声提供实时且连续的测量。该传感器进一步提供数据样本集，如上所述的根据本发明的使用小波转换的信号处理技术利用该数据样本集。信号处理使得检测到患者的冠状动脉中的梗阻并对其定位。实时的用户接口显示根据收集的数据信号对冠状动脉情况进行实时监视的处理的结果。此外，本发明提供了利用便携式手持装置的对患者的冠状动脉病的无源非侵入式实时监视和诊断，所述便携式手持装置无需外科手术过程即可分析并确定冠状动脉的情况。
本发明的诊断工具和方法的实施例的前述说明是为了解释和说明的目的而给出的，并非旨在穷举性的或者将本发明限定于所公开的形式。根据上述公开可以进行显然的变型和变化。选择所述实施例以最佳地示出本发明的原理及其实际应用，以使得本领域普通技术人员能够以各种实施例并按适于预期的特定用途的各种变型例来利用本发明。旨在通过所附权利要求来限定本发明的范围。
本发明要求在2003年4月23日提交的题为“Coronary ArteryDiagnostics Using Signal Characteristic Analysis(CADSCAN)”的美国临时专利申请No.60/464,777的优先权。在此通过引用并入上述临时申请的公开内容。

Claims (16)

1、一种用于检测冠状动脉中的梗阻的诊断工具，该诊断工具包括：
信号处理器，适于从附接于患者胸部的多个声学传感器接收对应于心搏的信号，该信号处理器被编程为识别针对多个心搏的信号的舒张部分并确定冠状动脉中的梗阻的严重性及相对于至少一个声学传感器的位置的位置中的至少一个。
2、根据权利要求1所述的诊断工具，进一步包括连接到信号处理器的用于显示表示确定结果的数据的显示器。
3、根据权利要求1所述的诊断工具，进一步包括连接到信号处理器的用户接口。
4、根据权利要求1所述的诊断工具，进一步包括至少一个模数转换器，所述至少一个模数转换器连接到信号处理器，并且适于从所述多个声学传感器接收信号并对信号进行处理，包括对信号进行数字化、同步和复用中的至少一个，并且将经处理的信号发送给信号处理器。
5、根据权利要求1所述的诊断工具，其中，信号处理器是数字信号处理器。
6、根据权利要求1所述的诊断工具，其中，信号处理器被编程为对信号进行小波变换，所述小波变换对信号提供频率分析和时域分析中的至少一个。
7、根据权利要求4所述的诊断工具，进一步包括至少一个放大器，所述至少一个放大器连接到模数转换器并且适于从声学传感器接收信号并对信号进行放大并将经放大的信号发送给模数转换器。
8、根据权利要求1所述的诊断工具，进一步包括连接到信号处理器的用于将外部装置连接到信号处理器的外部总线。
9、根据权利要求1所述的诊断工具，进一步包括用于对信号处理器进行初始化的非易失性存储器。
10、根据权利要求1所述的诊断工具，其中，该诊断工具是便携式的。
11、一种用于检测患者的冠状动脉中的梗阻的方法，所述方法包括如下步骤：
将多个声学传感器附接到患者的胸部；
从所述多个声学传感器中的每一个接收信号，所述信号表示患者的多个心搏；
确立用于识别待评估信号的阈值振幅和频率范围；
对所述信号进行处理以确定冠状动脉中的梗阻的严重性和梗阻相对于所述多个声学传感器的位置的位置中的至少一个。
12、根据权利要求11所述的用于检测患者的冠状动脉中的梗阻的方法，其中，处理步骤进一步包括对信号进行放大、数字化、同步和复用中的至少一个。
13、根据权利要求11所述的用于检测患者的冠状动脉中的梗阻的方法，其中，处理步骤进一步包括识别在确立的频率范围内的振幅超过确立的阈值振幅的信号的存在性。
14、根据权利要求11所述的用于检测患者的冠状动脉中的梗阻的方法，其中，处理步骤进一步包括对所述从多个声学传感器接收的信号中的至少两个执行小波变换分析，所述小波变换分析提供时域分析和频率分析中的至少一个。
15、根据权利要求11所述的用于检测患者的冠状动脉中的梗阻的方法，进一步包括显示梗阻相对于所述多个声学传感器中的至少一个的位置的位置和表示梗阻严重性的指示符中的至少一个的步骤。
16、根据权利要求11所述的用于检测患者的冠状动脉中的梗阻的方法，其中，将多个声学传感器附接到患者的胸部的步骤包括将声学传感器附接在相对于患者胸部上标识的基准点已知的位置处，其中，相对于声学传感器的位置来识别梗阻的位置。
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