生理信号的自动质量评估的制作方法
【专利说明】
[0001] 背景
技术领域
[0002] 实施例总体上涉及健康监测。更具体地，实施例涉及家庭健康监测设置中的生理 信号的自动质量评估。
[0003] 讨论
[0004] 健康监测可传统上涉及从在临床环境（诸如医院、医生办公室或其他医疗中心） 中的个体获得生理信号（诸如心电图（ECG)读数）。在这种情况下，医学专家可将各种传 感器连接到个体/患者并且解释读数以便做出健康相关决定。如果医学专家确定ECG读数 不可靠或者质量不充分，医学专家可在基于那些读数做出健康相关决定之前对感测装置和 /或环境做出调整。然而，在家用环境中，患者可能经常缺乏必需的医学和/或技术知识来 标识不可靠或不充分的质量读数并对感测装置/环境做出适当的调整。结果是，可能体验 到次佳的健康护理（例如，不适当的诊断、增加的成本和/或增加的患病风险）。
[0005] 附图简要描述
[0006] 通过阅读以下说明书和所附权利要求书并且通过参考以下附图，实施例的各种优 点将对本领域普通技术人员变得明显，在附图中：
[0007] 图1是根据实施例的一组信号的示例的图示；
[0008] 图2A和图2B是根据实施例的感测装置的示例的图示；
[0009] 图3是根据实施例的评估生理信号的方法的示例的流程图；
[0010] 图4是根据实施例的加权方法的示例的曲线图；
[0011] 图5是根据实施例的逻辑架构的示例的框图；以及
[0012] 图6是根据实施例的平台的示例的框图。
[0013] 详细描述
[0014] 图1示出了可与家庭健康环境中的个人/患者的监测相关联的多个信号。在所示 示例中，由于生理信号1〇(诸如例如心电图（ECG)信号）中缺少噪声，生理信号10被认为 是可靠的。尽管所示生理信号10包含ECG信息，在其他示例中，生理信号10可包含血压信 息、脉搏血氧计信息、心电图（EEG)信息、光电容积扫描器（PPG)信息等等。
[0015] 依据感测配置和/或环境，多个噪声源12 (12a_12e)可叠加在生理信号（诸如信 号10)上并且因此降低那些信号的质量和/或可靠性。例如，输电干线（例如，50/60HZ)干 扰源12a可能源自附近的低频率电气设备、建筑电力线路等等。此外，肌肉噪声源12b可能 源自患者由于焦虑而产生的无意识的肌肉收缩，并且运动伪影噪声源12c可能源自患者移 动。而且，电磁干扰（EMI)源12d可能源自附近的高频率设备（诸如移动电话和其他电子 设备），并且基线漫游噪声源12e可能源自化学反应和对皮肤电极阻抗改变的其他贡献源。 噪声源12各自可因此对所测量的生理信号的质量具有负面影响，其程度为在生理信号中 存在对应类型的噪声。实际上，由于相对缺乏典型患者的医学和/或技术知识，噪声源12 可在家庭健康环境中呈现的独特挑战。
[0016] 如将更详细讨论的，在可家庭健康环境中对噪声源12中的每一个噪声源进行定 性分析和定量分析，其中那些分析可用于确定是否以及何时向远程位置（诸如临床健康环 境（例如，医院、医生办公室或其他医学中心））报告生理信号。此外，这些分析可用于指导 患者修改传感器配置和/或环境以便增加所报告的生理信号的可靠性。
[0017] 现在转向图2A，示出了其中患者14使用移动设备16进行读数（诸如例如ECG读 数、血压读数、脉搏血氧计读数、EEG读数、PPG读数等等）的家庭健康监测环境。在所示示 例中，移动设备16包括可抵靠患者14的身体部位（例如，胸部、手臂、头部）按压以便测量 患者14的生理状况的一个或多个传感器（例如，电极、触点）18。移动设备16可结合读数 生成一个或多个生理信号，其中这些生理信号可被传输到健康护理网络20。如将更详细讨 论的，移动设备16可被配置成用于在将这些生理信号传输到健康护理网络20之前自动地 对这些生理信号进行质量评估并且如果这些评估指示早先的读数缺乏可靠性则指导患者 14进行附加读数。
[0018] 健康护理网络20可进而将所报告的生理信号提供给健康护理专家（诸如内科医 生、护士、临床医生等等）。此外，健康护理专家可将经由健康护理网络20和/或移动设 备16将建议传送到患者14。除具有集成传感器18之外，移动设备16可以是具有其他功 能（诸如消息传送（例如，文本消息传送、即时消息传送/頂、电子邮件）、计算、媒体播放等 等）的计算平台（诸如无线智能电话、智能平板计算机、个人数字助理（PDA)、移动互联网设 备（MID)、笔记本计算机、可转换平板计算机等等）。
[0019] 图2B示出了其中患者14使用测量附件21和移动设备22进行读数（诸如例如 ECG读数、血压读数、脉搏血氧计读数、EEG读数、PPG读数等等）的家庭健康监测环境。在 所示示例中，测量附件21包括可被抵靠患者14的身体部位按压以便测量患者14的生理状 况的一个或多个传感器（例如，电极、触点）24。所示测量附件21可结合读数生成一个或多 个生理信号，其中这些生理信号可被传输到移动设备22。如在移动设备16 (图2A)的情况 下一样，测量附件21或移动设备22可被配置成用于在将这些生理信号传输到健康护理网 络20之前自动地对这些生理信号进行质量评估并且如果这些评估指示早先的读数缺乏可 靠性则指导患者14进行附加读数。
[0020] 如已经讨论的，健康护理网络20可将所报告的生理信号提供给健康护理专家，该 专家可经由健康护理网络20和/或移动设备22向患者14传送建议。移动设备22可以具 有消息传送、计算、媒体播放和/或其他功能的计算平台（诸如无线智能电话、智能平板计 算机、PDA、MID、笔记本计算机、可转换平板计算机等等）。
[0021] 图3示出了评估家庭健康环境中的生理信号的方法26。方法26可在可执行软件 中实现为存在存储器（诸如随机存取存储器（RAM)、只读存储器（R0M)、可编程ROM (PR0M)、 固件、闪存等等）的机器或计算机可读介质中的逻辑指令集；存储在可配置逻辑（诸如例 如可编程逻辑阵列（PLA)、现场可编程门这列（FPGA)、复杂可编程逻辑器件（CPLD))中的逻 辑指令集；存储在使用电路技术（诸如例如专用集成电路（ASIC)、互补金属氧化物半导体 (CMOS)或晶体管-晶体管逻辑（TTL)技术或其任何组合）的固定功能逻辑硬件中的逻辑指 令集。例如，可用一种或多种编程语言的任何组合编写用于执行方法26中所示的操作的计 算机程序代码，包括面向对象的编程语言（诸如Java、Smalltalk、C++等等）以及常规程序 编程语言（诸如"C"编程语言或类似的编程语言）。
[0022] 所示处理块28提供从与移动设备相关联的传感器装置接收生理信号。如已经描 述的，生理信号可与ECG读数、血压读数、脉搏血氧计读数、EEG读数、PPG读数等等相关联。 可在框30估计生理信号的信号长度。在一个示例中，信号长度的估计涉及使用多带滤波器 对生理信号进行去噪。在去噪过程中使用的滤波器可考虑各种类型的噪声源（例如，输电 干线干扰、肌肉噪声、运动伪影噪声、EMI、基线漫游噪声）的频率分布。此外，框30可涉及 信号处理以便标识经滤波的信号中的一个或多个基点。例如，ECG信号中的基点可对应于 ECG信号的R波（即，QRS复合体中的向上偏转）。因此，基点可用于计算生理信号的信号 长度。
[0023] 框32可从生理信号提取第一噪声源。例如，对于前述基线漫游噪声12e (图1)， 框32可向生理信号应用具有1Hz的截止频率、三次样条等等的数字低通滤波器（LPF)。可 替代地，可从框32中的信号中减去源自框30的经去噪的生理信号以便将基线漫游噪声12e 与生理信号隔离。在本示例中，框32的输出可仅仅是从生理信号提取的基线漫游。所示框 34提供对第一噪声源进行噪声估计。例如，对于基线漫游噪声12e (图1)，噪声估计可涉及 拒绝经隔离的基线漫游噪声中的离群数据并且确定/计算在所得曲线下的面积。噪声曲线 下方的面积可对于低频率噪声（诸如基线漫游噪声）特别有效。框34还可提供针对在框 30估计的生理信号强度将所估计的噪声归一化。
[0024] 可在框36对第一噪声源进行定性分析。更具体地，可通过对针对第一噪声源的所 估计的噪声与适当的阈值进行比较为第一噪声源指派单独的定性评级-Q& (例如，"良好"、 "合理"、"较差"）。在此方面，由于医学专家通常对生理信号进行视觉评估以便决定它们是 否具有可接受的质量，可选择与手动视觉敏锐度/评估匹配的