以相对较宽，并且随着收集更多数据而可变得更窄。例如，对于第二至第η个学习窗口，当位于历史值的30%以内时，可接受新的心跳特征值。对于后续的学习窗口，可要求接受范围位于历史值的20%以内，并且最后位于历史值的10%以内。以此方式，随着历史值被更新，调节对于新的心跳特征值的接受范围。具体地，在一些实施例中，随着随时间更新历史值，接受新的特征值以用于更新历史值的范围变窄。接受范围可附加地或替代地取决于一心率，相比于对应于历史心跳特征值的平均心率，以该心率确定新的心跳特征值。较大的心率差将允许相对于历史心跳特征值的更大的接受范围。
[0076]一旦使用最小数量的经确认的学习窗口来建立患者特有的心跳特征值，就在框420处建立用于心律检测和区分的患者特有的阈值。如先前所述，阈值可限定可电击的心率和非可电击的心律之间的边界或可限定多个边界或置信区以用于在SVT、VT和VF之间进行区分。针对患者特有的检测过程所使用的每个心跳特征设置这些阈值，并且这些阈值是基于在框416处所建立的患者特有的心跳特征值。随着新的学习窗口被确认，可定期更新心跳特征值和阈值。
[0077]在一些实施例中，学习患者特有的阈值是完全自动的过程，不需要用户、临床医生或技师编程或干预。在其他实施例中，在框422处提供专家输入。用于建立阈值的学习窗口的样本记录和阈值数值可被传送至外部设备，以用于显示或者由专家查看。专家可确认这些学习窗口对应于所需的学习条件，所学的特征值是有效的，以及在开始患者特有的检测过程之前确认患者特有的阈值的接受。
[0078]已经建立了执行患者特有的检测过程所需的患者特有的阈值的情况下，在框424处开始患者特有的心律检测。终止仅使用基于人群的检测阈值的初始安全检测过程。如果患者接收替换设备，则患者特有的阈值可被转移至新的设备以提供患者特有的心律检测过程的直接理想行为，而不用非得重复学习过程。在一些实施例中，MD将不会再次使用安全检测过程来检测可电击的心律。在其他实施例中，如果来自患者、临床医生或其他传感器信号的输入指示患者特有的检测阈值需要被重建，则MD可回复至安全检测模式。
[0079]除了建立检测阈值之外，当在框424处开始患者特有的检测过程时，心跳特征可被用于ECG感测向量质量评估和选择并且被用于设置自动调节的感测阈值衰减。例如，可标识提供被确定的心跳特征的最高信噪比的ECG感测向量和/或感测信道。可基于提供心跳特征的最佳分辨率以及心跳特征的可电击值和非可电击值的区分的信号来选择不同向量/信道以用于确定不同的心跳特征。在选择向量中考虑的因素为:R波振幅、最大R/T比、双相R波信号的最小发生率、比其他向量更好的逐个心跳相关性(相似性)、以及与其他向量相比心跳特征随时间的更少变化性。
[0080]在一些实施例中，可基于所学的R波和T波特征来设置自调节阈值的衰减率。为了说明，感测模块102可使用线性衰减的R波感测阈值。该阈值例如起始于跟随R波感测事件的150ms感测不应期之后所感测的R波振幅的65%处。所学的R-T时间间隔使得能够确定从衰减阈值的开始(即，感测不应期的结束)到T波峰值振幅的时间间隔。随后可确定T波时衰减阈值和T波振幅之间的差值。如果这一差值太小或者是负值，则T波感测过度会发生。如果差值过大，则可调节衰减阈值以增加对低振幅R波或纤颤波的灵敏度。可调节衰减率以避免衰减太快而导致T波感测过度的速率，或者衰减太慢而可能导致VF信号的感测不足的速率。在前者情形中，可减少衰减率(较慢的衰减)以避免T波感测过度。在后者情形中，可增加衰减率(较快的衰减)以降低R波和纤颤波感测不足的可能性，同时仍然避免T波感测过度。
[0081]图7是根据一个实施例的患者特有的心律检测过程的流程图500。一经在框502处，在建立患者特有的阈值之后开始患者特有的心律检测，从ECG信号感测R波(框504)并且在存储器中缓冲η秒ECG段(框506)，以给心脏信号分析器120提供R波感测信号以用于心率和心跳特征分析以及提供ECG信号段以用于总体形态分析。
[0082]在一些实施例中，患者特有的检测过程包括用于检测关注的心律的第一阶段，以及用于确认或检测关注的心律作为可电击的心律的第二阶段。该第一阶段包括有限的患者特有的检测标准集，相比于第二阶段，该有限的患者特有的检测标准集需要相对较少的复杂信号分析和/或处理负担。例如，第一阶段可包括心率估计、有限的心跳特征集，诸如R波极性、QRS宽度或R波宽度、以及Q/R比或者相比于更复杂的分析(诸如可被包括在第二阶段中的形态模板匹配或频率分析)而言相对易于确定的心跳特征的任何其他组合。可在第一阶段期间确定为其已建立患者特有的检测阈值的患者特有的心跳特征的子集。期望患者特有的检测过程绝大多数时间在第一阶段中操作，例如99 %的时间或者更多的时间，这取决于给定患者中可电击的心律的发生率。
[0083]在框508处，确定第一阶段分析所需的ECG信号特征。在框510处，将这些特征与使用图6中所示的方法建立的患者特有的检测阈值进行比较。从累积的HR分布数据建立的HR截止可与估计的HR相比较，以用于在第一阶段期间检测关注的心律。此外，可将一个或多个心跳特征与患者特有的阈值进行比较，以用于检测关注的心律。
[0084]除了将有限的特征值集和估计的HR与患者特有的检测标准进行比较以外，第一阶段分析可包括心跳特征的突变(诸如RR间隔、R波宽度、R波极性(正、负或双相)或其他心跳特征的突变)的检测。RR间隔、R波宽度或其他心跳特征的突变可指示关注的心律，即，向快速性心律失常的过渡。例如，可将当前心动周期的心跳特征与第η个先前心动周期的类似心跳特征进行比较。可确定在η个心动周期上(例如在3个或4个心动周期上)的心跳特征的相对变化。如果相对变化越过突发检测阈值(例如，当前心跳和第三个先前心跳之间的心跳特征的50%或100%变化)，则检测到突变。
[0085]只要未满足第一阶段检测标准，S卩，未检测到关注的心律，该过程就保持在第一阶段并且随着如上所述设置周期性学习窗口，可在框512处更新患者特有的阈值。
[0086]如果如在框510处所确定的，在第一阶段满足检测标准，则该过程前进到第二阶段，以用于在可电击的心律和非可电击的心律之间进行检测和区分。在框514处确定所感测的ECG信号的特征，如由检测过程的第二阶段所需的那样。例如，可确定为其已建立患者特有的阈值的所有心跳特征并且在逐个心跳的基础上将其与相应的阈值进行比较，并且可将每个心跳与患者特有的心跳形态模板进行比较。
[0087]在一些实施例中，可由信号分析器在第二阶段期间从缓冲的η秒ECG段中确定总体形态特征，以使用基于人群的总体形态阈值提供致死的VF心律的检测。进一步预期的是，可在学习阶段期间建立患者特有的总体形态阈值，以在患者特有的心律检测期间代替基于人群的总体形态阈值。还可在第二阶段期间分析次级传感器，诸如活动、姿势、心音、血压、氧化、或者其他可用信号。
[0088]如果在患者特有的检测过程的第二阶段期间满足可电击的心律检测标准，则在框518处递送治疗。如果不满足，则该过程前进至框520而没有治疗递送。
[0089]在第二阶段期间或之后，可在框520处确定来自第二阶段期间作出的心跳特征与患者特有的阈值的比较的心律检测结果的置信度，以及来自总体形态特征和相应的阈值的比较的心律检测结果的置信度。例如，检测可电击的心律的置信度可以是基于指示可电击的心律的特征数量和/或每个信号特征超过可电击的心律检测阈值的量。置信区可被定义为来自以高置信度指示心律是非可电击的基线附近，以高置信度指示心律是可电击的大于检测阈值，以及在可电击的心律检测阈值附近但没有越过该阈值的灰度区域的多个范围的特征值。可基于心跳特征值和患者特有的阈值来定义形态匹配度区域和其他心跳特征置信区域。
[0090]心跳特征可被单独地或者共同地评级为确信(confident)非可电击的、确信可电击的、或灰色区域(gray zone)。同样地，总体形态特征可被评级为确信非可电击的、确信可电击的、或灰色区域。当如在框522处所确定的置信度差异存在时，患者特有的心跳特征分析和可能仍然依赖于基于人群的阈值的总体形态分析的置信区的比较随后可被用于调节心律区分阈值边界(框524)。
[0091]例如，如果心跳特征根据患者特有的检测阈值而指示确信可电击的心律检测且总体形态特征指示灰色区域，则可调节可能仍是基于人群的阈值的总体形态检测阈值，以包括当前心律的值作为确信可电击的心律。以此方式，可针对给定患者逐步调节基于人群的总体形态阈值，以建立总体形态特征的患者特有的阈值。
[0092]在另一示例中，如果使用患者特有的阈值的心跳特征分析导致第二阶段期间的灰色区域非可电击的心律，且总体形态分析导致确信的可电击的心律，则可调节应用于心跳特征的一个或多个患者特有的阈值。可逐步调节患者特有的阈值以确保检测致死VF心律的安全，尤其是当非ECG信号可被用于确认如由总体形态分析所检测到的可电击的心律时。
[0093]在一些实施例中，当置信度差异存在于心跳特征分析和总体形态分析之间时，可执行次级信号分析以确定支持哪个结果。次级信号分析(诸如患者活动级、患者姿势、血流动力学信号、血氧或组织氧合、心音、或其他信号)可支持证明对心跳特征阈值或总体形态阈值的阈值边界的调节合理的确信可电击的心律检测或确信非可电击的检测，以纠正基于心跳的检测结果和总体形态检测结果之间的任何差异。
[0094]在框524处对心律区分阈值边界的任意调节后，该过程返回至操作在第一阶段。可在如先前所述的周期性确认的学习窗口期间在框512处周期性地更新患者特有的阈值。
[0095]图8是根据说明性实施例的快速性心律失常检测技术的时间线600。一经在601处植入，IMD立即并进入初始安全