[发明专利]指示冠状动脉疾病的风险的系统、听诊器和方法有效
申请号: | 201180059941.7 | 申请日: | 2011-12-13 |
公开(公告)号: | CN103313662A | 公开(公告)日: | 2013-09-18 |
发明(设计)人: | 萨姆尔·艾瑞克·施密特;约翰内斯·扬·史杜尔克 | 申请(专利权)人: | 阿克瑞克公司 |
主分类号: | A61B7/04 | 分类号: | A61B7/04;G06F17/00 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 周亚荣;安翔 |
地址: | 丹麦*** | 国省代码: | 丹麦;DK |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 指示 冠状动脉 疾病 风险 系统 听诊器 方法 | ||
技术领域
本发明涉及用于指示冠状动脉疾病(CAD)的风险的系统和方法,并且具体涉及被配置成根据测量的声学信号指示CAD风险的电子听诊器。
背景技术
冠状动脉疾病(CAD)是斑块在冠状动脉内部积聚的状况。这些动脉向心肌供应富含氧气的血液。斑块使动脉变窄,并且减少了流到心脏的血液,这可以引起心绞痛或心脏病发作。随着时间的推移,冠状动脉疾病可以使心肌变弱,并且导致心力衰竭和心律失常。冠心病是最常见类型的心脏病。对大部分人而言,生活方式改变、药物和/或医疗程序可以有效防止或治疗该疾病。
历史上,对冠心病的检测涉及病历、身体检查、压力测试以及可能冠状动脉造影。在身体检查期间,经常使用听诊器来检查心脏的声音。尽管听诊器在现代临床中的作用似乎正在消退,然而,带有集成诊断算法的新的电子听诊器可能改变该趋势,并且再次扩展听诊器的临床潜力。这样的类型的算法的示例是冠状动脉疾病的检测器。
在每一次心跳期间,可以生成四个声音。这些声音由血液湍流和主要由在心脏内的瓣膜的关闭的心脏结构的振动而产生。这四个声音被识别为S1、S2、S3和S4。S1通常是最响亮的心音,并且是在心室收缩期间的第一心音。S1经常被描述为“lubb”声音。S1在心室收缩开始处发生,并且与在心房和心室之间的房室瓣膜的关闭有关。S2经常被描述为“dubb”声音。S2在心脏舒张开始处发生,并且与分别使主动脉和肺动脉与左心室和右心室分离的半月瓣的关闭有关。可以用听诊器容易地听见S1和S2(“正常心音”)。然而,在40岁以上人的正常心脏中通常不能听见S3和S4(“异常心音”)。也被称为“心室奔马音”的S3在早期心脏舒张期发生,并且由心室壁膨胀到其达到其弹性极限的点引起。也被称为“心房奔马音”的S4在临近心房收缩结束发生,并且同样由心室壁膨胀直到其达到其弹性极限引起。心音可以用于增强诊断,并且帮助评估重要类型的心脏病的严重性。例如,在40岁之后,S3可以指示充血性心力衰竭,以及S4可以指示高血压、急性心肌梗塞或冠状动脉疾病。遗憾的是,研究已显示,即使经验丰富的医生也不能可靠地检测重要心音。因此,已开发了各种系统来支持医生检测可能的心脏病。
US-7,096,060涉及用于自动检测心音的方法和系统。该声音系统可以使用ECG数据来识别在跳动内的各种位置,例如R峰,并且使用那些位置来帮助检测心音。
US-5,159,932涉及心肌缺血检测系统,其用于非侵害性地监视病人的心脏的运动,以检测并显示心脏的运动中的缺血诱发的变异,这指示冠状动脉疾病。在该系统中,将加速度计用作压缩波换能器,其必须具有宽的带宽,并且应当表现出从0.025Hz到800Hz的平坦的频率响应。压缩波换能器的目的是,以较高精度,将在病人的表面处的非常低振幅机械运动转换成电信号,用于进一步处理。结果,包括所识别的形态特征的波形被处理、显示并且与参考ECG一起用于诊断。
US-2009/0177107涉及在病人中自动检测的冠状动脉疾病的电子听诊器系统。该系统使用电子听诊器来记录来自病人的第四左肋间隙的声学数据。然后应用处理技术,以对该数据进行滤波,并且产生幅度对频率的快速傅里叶变换(FFT)数据。如果在该数据中在带有大于预定义阈值——例如2.5单位——的峰值幅度的预定义频率范围(例如,50和80Hz)之间识别钟形曲线,则该系统自动提供输出,其指示病人可能有50%至99%的冠状动脉狭窄。
研究已显示,来自CAD病人的心脏舒张声音不同于非CAD病人。在US-5,036,857中对这进行了描述。差异可能由源自冠状动脉中的狭窄后湍流的弱杂音引起。用于量化心脏舒张心音的差异的一个方法基于心脏舒张声音的自回归(AR)模型,其根据CAD病人中的心脏舒张心音的AR模型中的极幅度不同于非CAD病人的事实。
US-6,048,319涉及非侵害声学摄影设备,其用于通过识别S1和S2心音、心率,以及确定对象的心脏舒张间隔,此后估计在心脏舒张期间在大约20Hz附近的2倍频带内的声能水平,来检测冠状动脉狭窄。基于这样的估计,可以提供关于来自冠状动脉的狭窄的存在和程度的诊断。
原来,使用非常敏感的定制传感器来收集较弱声音,但是,电子听诊器的出现提供了新的机会。电子听诊器的优点是便携性、低成本以及易于使用。在电子听诊器中实现CAD检测算法的潜力将产生方便适用的CAD测试。然而,CAD相关杂音非常弱,并且在CAD和非CAD声音之间的差异很小。因此,检测算法可能对诸如环境噪声和生理噪声的其他类型的噪声敏感,这将限制该方法的可用性。
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