CN111727065B - 过滤来自医疗设备的压力信号 - Google Patents

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Abstract

信号滤波装置实现了一种滤波方法，该滤波方法涉及对表示医疗设备中的流体压力的压力信号(p)运行数字滤波器(60)以产生滤波后的压力信号(y)。该方法还包括检测或预测压力信号(p)中扰动的存在，以及选择性地修改在压力信号(p)中的扰动之后的选定的时间点时的数字滤波器(60)的状态向量，以便抑制扰动对滤波后的压力信号(y)的影响。可以用专用的重新配置状态向量(Z′)替换在选定的时间点(t2)时的数字滤波器(60)的状态向量来修改状态向量。

Description

过滤来自医疗设备的压力信号
技术领域
本发明涉及压力信号的数字滤波，特别是表示医疗设备(例如，体外血液处理的设备)中流体压力的压力信号的数字滤波。
背景技术
在用于体外血液处理的设备中，将血液从人类对象中取出，对其进行处理(例如，治疗)，然后借助于作为该设备的一部分的体外血液流动回路(“EC回路”)将血液再次引入对象中。通常，通过血液泵，血液经过EC回路而循环。EC回路可包括用于抽血的通路装置(access device)(例如，动脉针或导管)和用于血液再引入的通路装置(例如，静脉针或导管)，它们被***到对象上专用的血管通路(例如，瘘管或移植物)中。
最小化这种设备发生故障的风险至关重要，因为故障可能导致对象潜在的危及生命的状况。例如，如果EC回路在血液泵的下游被例如静脉针移位(VND)事件中断，则严重的情况可能发生，在VND事件中，静脉针从血管通路松动。这样的中断可能导致对象在几分钟内被抽干血液。WO97/10013、US2005/0010118、WO2009/156174、WO2010/149726和US2010/0234786都提出了各种技术，用于通过识别来自EC回路中血液泵的下游侧的压力传感器(“静脉传感器”)的压力信号中心脏或呼吸脉冲的缺失来检测VND事件。
近来，也已经表明能够基于EC回路中的压力记录监测和分析诸如心脏或呼吸***等生理脉冲发生器的行为。在WO2010/149726、WO2011/080189、WO2011/080190、WO2011/080191、WO2011/080194和WO2014/147028中找到了各种应用。例如，这些应用包括监测对象的心搏率、血压、心律、心输出量、通过血管通路的血流速度(“通路流”)、动脉僵硬度，以及识别血管通路内狭窄形成的迹象，预测症状性血压快速下降，检测心脏骤停以及检测、跟踪和预测各种呼吸障碍。此外，WO2011/080188提出了一种技术，用于通过检测和分析在EC回路中记录的压力信号中的生理信号分量来识别和发信号通知血管通路中的通路装置的反向放置。
所有这些监测技术都假定可以在压力信号中可靠地检测到生理信号分量。为了能够进行监控，可能有必要在压力信号上运行滤波器，以消除或抑制信号干扰，例如来自血液泵的压力脉冲(“泵脉冲”)。已经提出了许多用于抑制泵脉冲的滤波技术，例如WO97/10013、WO2009/156175、WO2013/000777、WO2016/206949、WO2014/009111和WO2015/032948中所述。尽管这些和其他滤波技术能够抑制泵脉冲，但它们通常对压力信号中的扰动敏感，因为这些扰动可能在滤波后的信号中引起明显的和延长的振铃效应(ringing artifacts)。振铃效应可能对监测性能产生负面影响，甚至可能导致长时间无法监测。
应当注意，振铃效应的问题不仅限于设计用于抑制泵脉冲的滤波技术，还可以同样与设计用于抑制来自EC回路中压力传感器的压力信号中的其他信号干扰的滤波技术相关。此外，该问题不仅限于体外血液处理，还可能与其他类型的医疗设备有关地出现。
因此，总体上需要一种具有对表示医疗设备中的流体压力的压力信号中的扰动的改进的鲁棒性的滤波技术。
发明内容
本发明的一个目的是至少部分地克服现有技术的一个或多个限制。
另一个目的是提供具有对要滤波的压力信号中的扰动的改进的鲁棒性的滤波技术。
再一个目的是提供一种滤波技术，该滤波技术能够减少滤波后的信号中由此类扰动引起的振铃效应的持续时间和/或幅度。
这些目的中的一个或多个，以及可能从以下描述中体现的其他目的，至少部分地通过根据独立权利要求的计算机实现的信号滤波方法、计算机可读介质、信号滤波装置和医疗***来实现，其实施例由从属权利要求限定。
本发明的第一方面是一种计算机实现的信号滤波方法。该方法包括：获得压力信号，该压力信号包括表示医疗设备中的流体压力的数据样本的时间序列；以及对压力信号运行数字滤波器以产生滤波后的压力信号，其中，数字滤波器被运行为在每个当前的时间点，将滤波后的压力信号的当前的滤波后的数据样本计算为数字滤波器的先前的状态向量和压力信号中的当前的数据样本的函数，以及将数字滤波器的当前的状态向量计算为先前的状态向量、当前的数据样本以及可选地当前的滤波后的数据样本的函数。该方法还包括：检测或预测压力信号中扰动的存在；以及选择性地修改在压力信号中的扰动之后的选定的时间点时的数字滤波器的先前的状态向量，以便抑制扰动对滤波后的压力信号的影响。
在一些实施例中，选择性地修改先前的状态向量的步骤包括：用重新配置状态向量替换在选定的时间点时的数字滤波器的先前的状态向量。
在一些实施例中，该方法还包括：获得重新配置状态向量以匹配在选定的时间点的医疗设备的工作点。
在一些实施例中，该方法还包括：从数字储存存储器中获取在选定的时间点的医疗设备的工作点的至少一个状态向量，以及获得作为至少一个状态向量的函数的重新配置状态向量。
在一些实施例中，数字储存存储器存储数据库，该数据库包括医疗设备的多个不同工作点的状态向量，并且所述至少一个状态向量是基于选定的时间点的医疗设备的工作点在数据库中存储的状态向量中选择的。
在一些实施例中，该方法还包括：通过与医疗设备的相应的当前的工作点相关联地存储一个或多个先前的状态向量，在扰动之前的数字滤波器的运行期间填充数据库的至少一部分。
在一些实施例中，该方法还包括：当检测或预测压力信号中存在扰动时，选择性地存储第一时间点处的先前的状态向量，其中，获取至少一个状态向量以包括第一时间点处的先前的状态向量。
在一些实施例中，基于第一时间点来选择选定的时间点。
在一些实施例中，选择选定的时间点，使得医疗设备在选定的时间点的工作点对应于医疗设备在第一时间点的工作点。
在一些实施例中，压力信号包括源自医疗设备中的重复脉冲发生器的脉动，并且工作点至少部分地由重复脉冲发生器的相位给出。
在一些实施例中，重复脉冲发生器以脉冲周期的序列运行，每个脉冲周期导致压力信号中的至少一个脉动，并且相位对应于脉冲周期内的位置。
在一些实施例中，该方法还包括：获得与脉冲周期内的选定的位置相关联的重新配置状态向量；基于指示重复脉冲发生器的相位的相位信号，确定选定的时间点，以对应于选定的位置；以及将在选定的时间点的先前的状态向量设置为重新配置状态向量。
在一些实施例中，工作点还由重复脉冲发生器的当前的运行频率、医疗设备中的平均流体压力以及压力信号中的压力变化幅度中的至少一个给出。
在一些实施例中，该方法还包括：基于指示医疗设备中重复脉冲发生器的相位的相位信号，确定在扰动之前的第一时间点处的第一相位值；将在第一时间点处计算出的当前的状态向量存储在数字储存存储器中；获得作为第一相位值的函数的选定的相位值；基于相位信号，确定选定的时间点以对应于选定的相位值；从数字储存存储器获取作为在第一时间点处计算的当前的状态向量的函数的重新配置状态向量；以及将在选定的时间点处的先前的状态向量设置为重新配置状态向量。
在一些实施例中，重复脉冲发生器包括用于泵送医疗设备中的流体的泵。
在一些实施例中，相位对应于泵的冲程位置。
在一些实施例中，泵是蠕动泵，包括用于接合管段的旋转元件，并且相位对应于旋转元件的角位置。
在一些实施例中，在生成当前的状态向量时，数字滤波器被运行以通过第一组滤波器系数来修改当前的数据样本，并且可选地，通过第二组滤波器系数来修改当前的滤波后的数据样本。
在一些实施例中，当前的状态向量包括与当前的时间点相关联的预定数量的状态值，其中，数字滤波器被运行以将状态值计算为：
Figure BDA0002632930380000041
Figure BDA0002632930380000042
Figure BDA0002632930380000043
zn-1＝bn·pm-an·ym
其中，
Figure BDA0002632930380000044
是先前的状态向量的状态值，pm是当前的数据样本，ym是当前的滤波后的数据样本，a2，…an和b2，…bn是滤波器系数，其中，a2，…an可以设置为零。
在一些实施例中，数字滤波器被运行为将当前的滤波后的数据样本计算为先前的状态向量的状态值和通过滤波器系数修改的当前的数据样本的函数。
在一些实施例中，数字滤波器被运行以将滤波后的数据样本计算为：
Figure BDA0002632930380000051
其中，b1是所述滤波器系数，pm是当前的数据样本，/>
Figure BDA0002632930380000052
是先前的状态向量的所述状态值。
在一些实施例中，数字滤波器被运行为计算压力信号中的每个当前的数据样本的当前的状态向量。
在一些实施例中，该方法还包括：在压力信号中的预测或检测到的扰动的至少一部分期间，停止数字滤波器的运行。
在一些实施例中，医疗设备是体外血液处理设备和输液器中的一种。
本发明的第二方面是一种包括计算机指令的计算机可读介质，该计算机指令在由处理器执行时使处理器执行第一方面的信号滤波方法。
本发明的第三方面是一种信号滤波装置。该信号滤波装置包括处理器和存储计算机指令的数据储存存储器，该计算机指令在由处理器执行时使处理器：获得压力信号，该压力信号包括表示医疗设备中的流体压力的数据样本的时间序列；以及对压力信号运行数字滤波器以产生滤波后的压力信号，其中，数字滤波器被配置为在每个当前的时间点，将滤波后的压力信号的当前的滤波后的数据样本计算为数字滤波器的先前的状态向量和压力信号中的当前的数据样本的函数，以及将数字滤波器的当前的状态向量计算为先前的状态向量、当前的数据样本以及可选地当前的滤波后的数据样本的函数；检测或预测压力信号中扰动的存在；以及选择性地修改在压力信号中的扰动之后的选定的时间点时的数字滤波器的先前的状态向量，以便抑制扰动对滤波后的压力信号的影响。
本发明的第四方面是一种医疗***，包括：医疗设备；压力传感器，被布置为响应于医疗设备中的流体压力；以及根据第三方面的信号滤波装置，其中，信号滤波装置连接至压力传感器，并且被配置为从压力传感器获得压力信号。
第一方面的以上标识的实施例中的任何一个可以被适配和实现为第二至第四方面的实施例。
从以下详细描述、所附权利要求书以及附图，将看出本发明的其他目的、特征、方面和优点。
附图说明
图1是包括体外血液处理设备和滤波装置的医疗***的示意图。
图2是图1的设备中的蠕动泵的转子的侧视图。
图3是由图1的医疗***中的压力传感器产生的压力信号的曲线图。
图4A至图4B是例示图1的滤波装置中的数字滤波器的滤波器特性的曲线图。
图5A是数字滤波器的说明性结构，图5B例示了图5A中的数字滤波器的滤波后的数据样本和状态向量的时间序列的计算。
图6是图1中的滤波装置内的滤波布置的框图。
图7是由图6的滤波布置执行的滤波过程的流程图。
图8A至图8B示出了在图7的滤波过程中的滤波器重新配置的第一实施例和第二实施例，图8C例示了在第二实施例中使用的数据库的内容。
图9示出了涉及根据图8A中的第一实施例的滤波器重新配置的滤波处理的示例信号。
图10A至图10B是在具有和没有滤波器重新配置的情况下产生的滤波后的压力信号的曲线图。
图11是包括输液器和滤波装置的医疗***的示意图。
具体实施方式
现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明的实施例，在附图中示出了本发明的一些但不是全部实施例。实际上，本发明可以以许多不同的形式来实施，并且不应被解释为限于本文阐述的实施例；相反，提供这些实施例是为了使本公开可以满足适用的法律要求。相同的数字在全文中表示相同的元件。
而且，将理解，在可能的情况下，本文描述和/或考虑的本发明的任何实施例的任何优点、特征、功能、设备和/或操作方面可以包括在本文描述和/或考虑的本发明的任何其他实施例中，和/或反之亦然。另外，除非另有明确说明，否则在可能的情况下，本文中以单数形式表达的任何术语也意在包括复数形式，和/或反之亦然。如本文所使用的，“至少一个”应表示“一个或多个”，并且这些短语旨在是可互换的。因此，术语“一”和/或“一个”应表示“至少一个”或“一个或多个”，尽管本文也使用了短语“一个或多个”或“至少一个”。如本文中所使用的，除非上下文因表达语言或必要的暗示而另有要求，否则词语“包括”或诸如“包含”或“含有”等变体以包括性含义使用，即，指定存在所述的特征，但不排除在本发明的各种实施例中其他特征的存在或增加。
在详细描述本发明的实施例之前，将给出一些进一步的定义。
如本文所使用的，“医疗设备”表示被配置为用于诊断和/或治疗目的(例如，诊断、预防、监测、治疗或缓解疾病、伤害或障碍)的任何设备、装置、机器或***。
如本文所使用的，“体外血液处理设备”表示被配置为从人或动物对象的循环***中取出血液、对血液进行处理、然后将经过处理的血液重新引入到循环***中的任何设备、装置、机器或***。体外血液处理设备可配置为用于任何类型的血液处理，包括诸如血液透析(HD)、血液滤过(HF)、血液透析滤过(HDF)和超滤(UF)等透析疗法，以及心脏充血衰竭治疗、血浆置换、血液分离、体外膜氧合、辅助血液循环、体外肝支持/透析、呼吸透析等。
如本文中所使用的，“输液器(infusion apparatus)”表示任何设备、装置、机器或***，其被配置为或专门适于将输注流体引入人或动物对象，例如，通过静脉或通过皮下、动脉或硬膜外输注而引入对象的循环***中，或引入诸如腹部等对象的腔体中。输注流体可以包括任何医疗液或医疗液的组合，例如，复苏液、药物、营养液、血液、腹膜透析液等。
如本文中所使用的，“向量”被赋予其一般含义，表示包括元素的集合的数据结构，每个元素由索引或关键字标识。
如本文所使用的，“数字滤波器”被赋予其一般含义，表示对采样的离散时间输入信号执行数学运算以减小或增强输入信号的某些特征的***。数字滤波器通过在处理器上运行的程序指令来实现，该处理器与数字储存存储器一起运行以对输入信号中的数据样本执行数学运算。数字滤波器可以实现为无限脉冲响应(IIR)滤波器(也称为递归滤波器)或有限脉冲响应滤波器(FIR)，这两者在本领域中都是公知的。
如本文所使用的，“处理器”被赋予其一般含义，表示对例如数字存储介质或数据流中的数据执行操作的一个或多个电子电路。处理器可以例如包括以下中的一个或多个：CPU(“中央处理单元”)、微处理器、DSP(“数字信号处理器”)、GPU(“图形处理单元”)、离散模拟分量和/或数字分量的组合、ASIC(“专用集成电路”)、FPGA(“现场可编程门阵列”)等。
如本文所使用的，“数字储存存储器”或“存储存储器”被赋予其一般含义，表示用于放置、保持和取得数字数据的任何技术。数字储存存储器可以包括易失性和/或非易失性存储器，例如，硬盘、可移动磁盘、可移动光盘、磁带盒或其他磁性存储装置、闪存、CD-ROM、数字通用盘(DVD)或其他光学存储器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、量子存储器等。
如本文所使用的，“计算机可读介质”被赋予其一般含义，表示可用于向处理器提供程序指令(软件)的任何有形(非暂时性)产品或载体，包括以上示例的数字储存存储器。计算机可读介质也可以是非有形的，例如，传播的载波信号。
图1示出了人类对象或患者100，其通过***到对象100上的专用血管通路3(也称为“血管通路”)中的通路装置2’、2”(例如，针、导管)连接到体外流体回路(以下称为“EC回路”)。如图1所示，EC回路是诸如透析机之类的用于血液处理的设备1的一部分。EC回路被配置为将血液传送到对象100的心血管***并且传送来自对象100的心血管***的血液。在所示的示例中，血液泵4可运行以经由用于抽血的通路装置2'从血管通路3抽血，并通过血液处理单元5(例如，透析器)泵送血液，以及经由用于血液返回的通路装置2”将血液返回到血管通路3。因此，当两个通路装置2'、2”都连接到血管通路3时，EC回路限定了在血管通路3处开始和结束的血液路径。可以看到EC回路包括“静脉侧”和“动脉侧”，该“静脉侧”是位于血液泵4下游的血液路径的一部分，该“动脉侧”是位于泵4上游的血液路径的一部分。
压力传感器6a和6b布置成检测设备1中的流体压力。在所示的示例中，传感器6a、6b与EC回路中的血液直接或间接液压接触并产生相应的随时间变化的压力信号。压力传感器6a、6b被配置为生成相应的压力信号以包括各种频率分量。因此，可以看到压力信号包括缓慢变化的平均压力水平(也称为“DC压力”或“基线压力”)和较短的时间尺度上叠加的压力变化。压力变化可能源自一个或多个重复脉冲发生器。在图1的示例中，这样的重复脉冲发生器可以包括血液泵4和对象100中的一个或多个生理脉冲发生器PH，例如，心脏或呼吸***。尽管未在图1中示出，但是设备1可以包括另外的重复脉冲发生器，例如平衡室、另外的流体泵、流体阀等。压力信号还可以包括非重复的压力变化，例如，由流体阀的开关、对象的咳嗽、运动等引起的压力变化。
以下描述假定相应压力信号中的主要压力变化是重复的并且源自血液泵4。此外，在以下示例中，假定血液泵4为图2所示类型的旋转蠕动泵。如本领域中公知的，旋转蠕动泵4是正排量泵，包括转子20，该转子20具有附于转子20的外圆周的辊21(也称为“蹄状物”、“刮水器”或“凸角(lobes)”)。血液泵4可以具有任何数量的辊21，例如，如图2所示的两个。辊21被布置成通过转子20的旋转而接合管段22，该管段22由此被挤压闭合(“闭塞”)以迫使待泵送的流体移动通过管段22。
在图1-2的示例中，相位传感器8与血液泵4相关联，以产生相位信号θ，该相位信号θ指示在转子20的旋转期间转子20的一个或多个角位置。例如，相位传感器8可以针对转子的多个预定的角位置中的每一个在相位信号θ中产生脉冲。因此，这种脉冲传感器是绝对的，因为它指示明确限定的位置。在一个实施方式中，相位传感器8包括至少一个霍尔效应传感器，该霍尔效应传感器每当经过附接到转子20或与转子20一体的磁体(未示出)时就产生脉冲。这样的相位传感器8指示每个霍尔效应传感器的单个角位置。在另一实施方式中，相位传感器8包括旋转编码器，该旋转编码器可以是绝对的或增量的(相对的)。绝对旋转编码器指示转子20的当前的角位置，而增量旋转编码器指示转子20的运动。增量旋转编码器的一个示例是转速计。转速计在转子20的每次旋转期间产生脉冲计数，并对于每次旋转重新开始计数。由于转子20的每转的脉冲数是固定的并且是预定的，因此每个计数可以与转子20的特定的相对角位置相关联。
图3示出了从图1中的压力传感器6b获取的时间分解的压力信号p。可以看出，压力信号p由源自血液泵4的脉动主导，其中，每个这样的脉动(“泵脉冲”)对应于接合管段22的相应的辊21。因此，可以看到血液泵4以重复的脉冲周期R的序列运行。在图3中，每个脉冲周期R对应于图2中的转子20的一转，因此包含两个泵脉冲(因为转子20包括两个辊21)。图3还示出了压力信号p中的数据样本(“压力样本”)pm以及与压力样本pm相关联的相位值θm。应当理解，由相位信号θ指示的每个角位置对应于脉冲周期R内的相应的位置。
返回到图1，滤波装置9连接到设备1，并且被配置为从压力传感器6b获取压力信号p，并且对压力信号p运行数字滤波器以生成相应的滤波后信号y。应当理解，替代地或附加地，滤波装置9可以对压力信号运行数字滤波器，该压力信号来自压力传感器6a或设备1中的另一个压力传感器，例如，可以位于泵4和透析器5之间的所谓的***传感器，或者位于用于提供通过透析器5的透析流体流的***中的压力传感器。在所示的实施例中，滤波装置9包括信号接口10、处理器11和存储存储器12。本发明的实施例可以例如是至少部分地由软件指令来实现，该软件指令在计算机可读介质上提供以由处理器11结合存储存储器12执行。通过该软件指令，滤波装置9被配置或编程为实现本发明的实施例。信号接口10可以是用于电或光信号的输入以及可选地输出的任何硬件组件或组件的组合。
滤波装置9可以作为设备1的一部分被包括在内，例如连接到设备1的主控制单元或作为其一部分。或者，滤波装置9可以与设备1分离。
滤波装置9中的数字滤波器可以是任何可以想到的类型，例如，高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器、陷波滤波器、梳状滤波器等。作为示例，图4A示出了具有截止频率ω1的高通(HP)滤波器的传输曲线40和具有截止频率ω2的低通(LP)滤波器的传输曲线41。在图1的背景下，可以对压力信号p运行HP滤波器以去除低频噪声，并且可选地去除基线压力，并且可以对压力信号p运行LP滤波器以抑制噪声和其他高频扰动。图4B示出了梳状滤波器的传输曲线42，该梳状滤波器被配置为阻挡基频ω及其谐波，即，0.5ω、1.5ω、2ω等。在图1的背景下，梳状滤波器可以被配置为将基频ω匹配到由血液泵4产生的泵脉冲的频率，并对压力信号运行梳状滤波器，以基本上阻挡泵脉冲的所有频率分量，从而产生基本上没有泵脉冲的滤波后的信号y。
已经认识到，滤波装置9中的数字滤波器可以是两种或更多种滤波器类型的组合。可替代地，滤波装置9可以依次运行两种或更多种不同类型的数字滤波器，使得一个数字滤波器运行在另一个数字滤波器的输出信号上以生成滤波后的信号y。
从本质上讲，数字滤波器对到来的压力信号p中的扰动敏感。认为扰动取决于具体数字滤波器的期望滤波特性，但是通常，扰动会导致扰动之后的滤波后的信号y明显偏离产生被滤波的压力信号p的压力传感器的位置处的实际(真实)压力。滤波后的信号y中的这种偏离在本文中也被称为“振铃效应”或“瞬变”。对于强扰动，振铃效应的衰减可能很慢。
在一个示例中，重复脉冲发生器的运行状态的突然改变可能导致压力信号p的不希望的和明显的扰动。在图1的示例中，血液泵4在压力信号p中产生强的泵脉冲。因此，每当血液泵4停止或启动时，在滤波后的信号y中很可能发生强振铃。例如，设备1可以被配置为临时停止血液泵4作为验证潜在故障或警报状况的过程的一部分。同样地，血液泵4的泵送速率的改变、尤其是阶跃改变可能引起滤波后的信号中的振铃。
在另一个示例中，任何上述非重复的压力变化都可能形成在滤波后的信号y中引起不希望的振铃的扰动。还可以想象，重复的脉冲变化，尤其是如果在脉冲变化之间的间隔较长时，会引起不希望的振铃。例如，每5或10分钟切换一次的阀门可能产生不希望的振铃。
滤波后的信号y中的振铃效应可能使其他信号特征模糊，从而使得在扰动之后的延长时间段内很难甚至不可能分析滤波后的信号y。在存在明显的振铃的情况下，滤波后的信号y的自动分析产生错误结果并非不可能。
在图1的背景下，假设滤波旨在产生没有泵脉冲的滤波后的信号y，则这种自动分析可以旨在检测和处理滤波后信号y中的生理起源的信号分量，例如，源自对象100中的一个或多个生理脉冲发生器PH(例如，心脏或呼吸***)的压力脉动。例如，如背景技术部分中所述，可以分析生理信号分量以提取对象的各种生理参数和/或识别对象的各种病症或不希望的生理状况。此外，也如背景技术部分中所述，可以分析生理信号分量以检测VND事件。假设滤波保留了泵脉冲，则替代地自动分析可以处理泵脉冲，以检测血液泵4中的故障、血管通路3内的狭窄形成、VND事件等。在另一种替代方案中，自动分析可以旨在检测滤波后的信号中的其他信号特征，例如，对应于VND事件的基线压力的变化。
本发明的实施例基于这样的见解：可能期望检测或预测压力信号中扰动的发生，并且在扰动之后的选定的时间点(例如，当扰动已经在压力信号中消退时)选择性地重新配置数字滤波器。本发明的实施例还基于这样的见解：通过更新数字滤波器的状态向量，特别是通过使状态向量与在选定的时间点时的设备1的工作点匹配，可以有利地重新配置数字滤波器。如本文中所使用的，设备1的工作点特定于时间点，并且包括影响或表示压力信号的一个或多个参数的当前的值。从图3可以看出，血液泵4的相位对图1的示例中的压力信号有很大的影响。因此，在以下示例中，设备1的工作点由血液泵4的相位给定。
如本领域中所公知的，IIR数字滤波器中的滤波过程可以由差分等式表示：
a1·y(n)＝
b1·p(n)+…+bN+1·p(n-N)-a2·y(n-1)-…-aM+1·y(n-M) (1)
其中，a1，...，aM+1和b1，...，bN+1分别是第一滤波器系数和第二滤波器系数，p(n-1)，…，p(n-N)是压力信号中的N个最近的先前的压力样本，以及y(n-1)，…，y(n-M)是M个最近的先前的滤波后的样本。等式(1)也称为数字滤波器的直接形式I(DF-I)实现。
如本领域中所公知的，等式(1)可以重写为一组时域等式，其通过数字滤波器的一组状态值将当前的滤波后的样本ym与压力信号中的当前的压力样本pm相关联：
Figure BDA0002632930380000121
其中，z1，...，zn-1是当前的时间点时的数字滤波器的状态值，
Figure BDA0002632930380000122
是先前的时间点时的数字滤波器的状态值。可以注意到，滤波器系数的值在等式(1)和等式(2)之间可以不同。还可以注意到，等式(2)中假设第一滤波器系数和第二滤波器系数的数量相等，N＝M＝n。
等式(2)也称为数字滤波器的直接形式II(DF-II)实现，它在以下方面限定数字滤波器的操作：包含状态值z1，...，zn-1的状态向量Z、包含第一滤波器系数a1，...，an的第一系数向量A、以及包含第二滤波器系数b1，...，bn的第二系数向量B。至少以对应于压力信号中的预定数量的压力样本的预定的时间步长重新计算状态向量Z，优选地对于每个压力样本进行。
如本领域中公知的，数字滤波器的直接形式II(DF-II)实现可由图5A所示的***图表示。在该***图中，数字滤波器由求和单元52、乘法单元53、54和延迟单元55组成。具体地，数字滤波器包括状态引擎50和滤波器输出发生器51。状态引擎50包括顺序布置的求和单元52以及在顺序的每对求和单元52之间的相应的延迟单元55。各个延迟单元55被配置为在相应的求和单元52的输出在被顺序中的后续的求和单元52作为输入接收之前，将其延迟一个时间步长。各个求和单元52接收以下为输入：在相应的乘法单元53中通过相应的第一滤波器系数a2，…，an修改的当前的滤波后的样本ym和在相应的乘法单元54中通过相应的第二滤波器系数b2，…，bn修改的当前的压力样本pm。各个求和单元52生成输出作为输入之和。状态引擎50中的相应求和单元52的输出是数字滤波器的状态值z1，…，zn-1。滤波器输出产生器51包括求和单元52，该求和单元52接收在乘法单元54中通过第二滤波器系数b1修改的当前的压力样本pm和经由延迟单元55的由状态引擎50产生的第一状态值z1。求和单元52的输出是当前的滤波后的样本ym。
应该理解，图5A的***图主要是用于可视化数字滤波器的模型。实际上，实现和控制数字滤波器的程序指令无需限定***图中的结构。而是，程序指令可以根据等式(2)实现计算。在图5B中，根据等式(2)的计算在四个连续时间点120、121、122和123上可视化。每个时间点的数字滤波器的状态值z1，…，zn-1由状态向量表示，图5B中表示为Z120,Z121,Z122和Z123。箭头指示在滤波后的信号y中的滤波后的样本如何取决于状态值以及在各个时间步长如何应用先前的状态值以生成当前的状态向量。可以看出，在每个时间点，当前的状态向量被计算为先前的状态向量的函数，滤波后的数据样本被计算为先前的状态向量的函数，在此示例中为状态值z1的函数。
在下文中，为了简化符号并与等式(2)相对应，当前的状态向量表示为Zm，包括状态值z1，…，zn-1，先前的状态向量表示为Z*，包括状态值
Figure BDA0002632930380000131
根据等式(2)和图5B中的计算流程，数字滤波器可以被配置和运行为在每个当前的时间重复地将当前的滤波后的样本ym计算为当前的压力样本pm、先前的状态向量Z*(例如，状态值/>
Figure BDA0002632930380000141
)和第二系数向量B(例如，系数b1)的函数。数字滤波器还可以被配置和运行为在每个当前的时间重复地将当前的状态向量Zm计算为先前的状态向量Z*、第一系数向量A和第二系数向量B、当前的压力样本pm和当前的滤波后的样本ym的函数。
尽管已经给出了有关IIR数字滤波器的前述讨论，但是通过将第一滤波器系数a1，...，an-1设置为零(0)，其同样适用于FIR数字滤波器。
状态数n可能取决于滤波器类型和数字滤波器的所需性能。例如，图4A中的HP或LP滤波器可以被配置为具有少量状态，例如，n＝4-10，而图4B中的梳状滤波器可能需要被配置成具有更大数量的状态，例如，n＝30-60。从等式(2)和图5B可以看出，状态向量Z的每个实例都受到先前的压力样本的数量的影响，并且该数量与状态的数量成比例地增加。这意味着随着状态数量的增加，可以看到数字滤波器对压力信号中的扰动的敏感度而增加，因为扰动会对状态向量Z产生影响，因此对滤波后的信号y产生影响，达更长时间。
图6是图1中的滤波装置9内的信号滤波布置600的框图。布置600包括数字滤波器60，被配置为接收压力信号p。尽管未在图6中示出，但是压力信号p可以通过信号滤波布置中的专用单元、例如通过AD转换、信号放大等进行预处理。数字滤波器60根据上述直接形式II(DF-II)实现被配置，以便通过重复计算状态向量Z并对压力信号p运行状态向量Z来产生滤波后的信号y。数字滤波器60还被设计为允许滤波器控制器62通过修改状态向量Z来选择性地重新配置滤波器60，从而减少扰动对滤波后的信号y的影响。滤波器控制器62被设计为基于触发信号D来重新配置滤波器60，该触发信号D指示压力信号p中的实际或预期的扰动。在一个示例中，触发信号D可以是或者可以包括用于设备1的功能组件、例如，阀、血液泵4等的控制信号。在另一示例中，触发信号D是或者包括由设备1的主控制器生成的用于模式转换的软件命令，以便例如将设备1切换到旁路模式或从旁通模式切换，或切换到停止血液泵4的模式或从该模式切换。在又一示例中，触发信号D可以从对压力信号p或设备1中的另一个传感器信号的分析中得出。
在一个实施例中，滤波器控制器62被配置为在扰动已经或预期已经在压力信号p中消失或显著地消退时选择性地修改在选定的时间点处数字滤波器60的先前的状态向量Z*。滤波器控制器62可以基于触发信号D来检测或预测扰动的存在。在所示的实施例中，滤波器控制器62被配置为通过将在选定的时间点处的数字滤波器60的先前的状态向量Z*替换为专用的重新配置状态向量Z′(“重新配置向量”)来重新配置数字滤波器60，该重新配置状态向量Z′与先前的状态向量Z*不同，并且优选地不受扰动的影响。滤波器控制器62被配置为获得重新配置状态向量Z′作为从存储器12中取回的多个状态向量[Z]中的一个的函数。具体地，滤波器控制器62被配置为获得匹配到在选定的时间点处设备1的工作点的重新配置状态向量Z′。在图示的示例中，并且如上所述，工作点至少由血液泵4的相位给定，如相位信号θ所示。如将在下面进一步描述并在图6中指示的，工作点还可以由血液泵4的泵送速率(如信号ω所指示的)和/或设备1中的平均流体压力(如信号
Figure BDA0002632930380000151
所指示的)和/或压力信号p中压力变化的幅度给定。
如图6所示，滤波器控制器62还可以被配置为生成并提供控制信号C，该控制信号C指示压力信号p中存在扰动。滤波器控制器62可以基于触发信号D来生成控制信号C。
在一个实施例中，如图所示，控制信号C可以由滤波器控制器62提供给滤波器60，从而由此使滤波器60在扰动期间停止其运行。这意味着在扰动期间滤波器60不输出任何滤波后的样本。例如，控制信号C可以指示滤波器60将要停止时的第一时间点，并且可选地可以指示滤波器通过使用重新配置向量Z′将被重新启动和重新配置时的第二时间点。或者，第二时间点由滤波器控制器62将重新配置向量Z′输入时到滤波器60中时的时间点给出。
在一个实施例中，如图所示，控制信号被提供给信号滤波布置中的后处理单元64。后处理单元64可以被配置为基于控制信号C来修改滤波后的信号y。如果滤波器60在扰动期间停止，则后处理单元64可以被控制为在停止期间将虚信号值(例如，0)添加到滤波后的信号y。如果在扰动期间滤波器60未被停止，则后处理单元64可以被配置为改变在扰动期间的滤波后的信号y中的数据样本，例如，改变为预定值(例如，0)，以防止可能错误的滤波后的值被随后用于滤波后的信号y的自动分析中。
应该强调的是，可以省略后处理单元64。还可以想到的是，控制信号C(如果生成的话)作为输入被提供到自动分析，以便指示在滤波后的信号y中可能错误的数据样本。
图7是信号滤波方法700的实施例的流程图，该方法可以由图1中的滤波装置9和图6中的布置600执行。方法700通常在线执行，即，在压力信号p中生成压力样本的同时执行。然而，也可以想到的是离线执行方法700，即，用于过滤先前记录的压力信号p。该方法包括步骤701，获得包括压力样本的时间序列的压力信号p。可以认识到，步骤701可以在方法700的执行期间连续地或间歇地执行。方法700重复地执行步骤704-707的序列，并且可以间歇地分支到执行步骤708-712中的一个或多个。因此，方法700一个接一个地处理压力信号p中的压力样本以产生对应的滤波后的样本，除非数字滤波器6被间歇地停止(下面的步骤708)。在下文中，从步骤704到步骤707的该方法的每次执行被表示为该方法的“迭代”。步骤702-707限定了由图6中的数字滤波器60执行的滤波操作，并且步骤708-712得到数字滤波器60的重新配置，并且可以由图6中的滤波器控制器62实现。
在图7的具体示例中，步骤702取得初始状态向量
Figure BDA0002632930380000161
以被用作在该方法启动时的Z*，步骤703从压力信号p获取当前的压力样本pm。初始状态向量/>
Figure BDA0002632930380000162
可以被硬编码或从存储器12中取得。步骤704根据等式(2)计算当前的滤波后的样本ym，即计算为pm、Z*(例如，/>
Figure BDA0002632930380000163
)、和B(例如，b1)的函数。步骤705根据等式(2)计算当前的状态向量Zm，即计算为Z*、A、B、pm和ym的函数。步骤706基于触发信号D检测或预测压力信号p中是否已经发生扰动。在一个示例中，无论何时触发信号D指示已知引起压力信号中的扰动的设备1的运行变化时或指示这种运行变化之后的预定时间段时，步骤706可以预测扰动。在另一示例中，触发信号D可以是压力信号p或从压力信号p导出的信号，步骤706可以处理触发信号D以检测实际的扰动。
如果根据步骤706未发生扰动，则该方法前进至步骤707，该步骤707从压力信号p获取下一个压力样本，在此之上该方法返回至步骤704。在步骤704中，当前的压力样本pm由在先前的步骤707中获取的压力样本给出，先前的状态向量Z*由在先前的步骤705中计算的当前的状态向量Zm给出。
如果步骤706确定发生了扰动，则该方法前进至步骤709，可选地经由步骤708(下面)前进至步骤709。然后，步骤709确定步骤706检测到的扰动是否在压力信号p中持续，或者该扰动是否已经消失或至少显著地消退。在一个示例中，步骤709可以是确定性的，并且认为扰动将从步骤706指示扰动的时间点起持续达预定的延迟时间段(例如，给定为多个压力样本)。步骤709可以对不同类型的扰动应用不同的延迟时段。延迟时段可以是预定的，并且可以通过测试各个设备1或设备1的类型而获得。在另一个示例中，步骤709可以通过分析压力信号p或从压力信号p得出的信号来验证扰动的消失。
如果步骤709指示扰动正在进行，则该方法前进至步骤707，该步骤707从压力信号p获取下一个压力样本，在此之上该方法返回至步骤704。因此，只要扰动在进行，该方法就重复地执行迭代以为每个压力样本pm产生一个当前的滤波后的样本ym。
如果步骤709指示扰动已经结束，则该方法前进至步骤710，该步骤710启动获得对于所选工作点(例如，血液泵4的所选相位值)的重新配置向量Z′的过程。如参考图6所述，步骤710可以涉及得到重新配置向量Z′作为状态向量集[Z]的函数，该状态向量集[Z]从存储在存储器12中的数据库中取得。下面参考图8A-8C更详细地描述步骤710的实施例。重要的是要注意，根据步骤710获得Z′的过程可以在该方法的多于一次的迭代上扩展。还应该理解，可以在步骤709之前执行步骤710，使得在步骤709指示扰动已经消失之前，启动并且有可能完成获取Z′的过程。
在完成步骤710之后，该方法执行步骤711，该步骤711通过将Z*设置为等于Z′来重新配置滤波器60。因此，在步骤704的下一次执行中，Z′将被用作先前的状态向量Z*。应当注意，仅对于所选择的工作点(例如，由相位信号θ所指示的)执行步骤711。因此，该方法可以从根据步骤709的扰动已经消失的时间点起到步骤711的执行而进行任意数量的迭代。
如图7中的虚线框所示，方法700可以包括可选步骤708，在压力信号的扰动期间停止(禁用)由步骤704-705执行的滤波。在这样的变型中，步骤708可以引起在方法700中对于压力信号中的多个连续的压力样本不执行步骤704-705。在步骤708已经停止滤波时，该方法可以以与以上关于步骤709-711所述的相同的方式操作。因此，方法700等待扰动消失(步骤709)，启动获得对于所选工作点的重新配置向量Z′的过程(步骤710)，并在所选工作点将Z*设置为等于Z′(711)。如上所述，可以在步骤709之前执行步骤710。步骤711之后是步骤712，步骤712通过允许方法经由步骤707进行到步骤704来重新开始滤波。优选地，以与步骤711相同的迭代执行步骤712。
图8A示出了用于根据步骤710获得重新配置向量Z′的第一实施例。在图8A中，第一实施例由滤波器控制器62与存储器12相关地执行。第一实施例假定方法700包括附加步骤：在扰动显著地影响先前的状态向量Z*之前(例如在步骤706指示发生扰动之前)或之后不久(例如，在同一迭代中)的第一时间点，将先前的状态向量Z*存储在存储器12中。附加步骤还在第一时间点将所选择的工作点(如步骤711所使用的)设置为设备1的当前工作点。当前工作点可以由从相位信号获得的当前相位值给出。在第一实施例中，由步骤710取得的状态向量集[Z]可以由存储的Z*组成，因此，Z′等于Z*。步骤711等待直到设备1处于所选工作点(如相位信号θ所指示的)时的第二时间点为止以通过Z′重新配置滤波器。应当注意，当相位信号θ指示转子20(图2)的每转的单个相位值时，不需要确定所选工作点。在该具体情况下，步骤710可以被限定为在相位信号指示该单个相位值时在迭代中存储Z*，从而存储的Z*可以隐含地与该单个相位值相关联。
第一实施例在图9中示例，图9是在执行图7中的方法700期间使用和产生的信号的绘图。图9中最上面的信号示出了压力信号p，该压力信号p被输入以通过方法700进行滤波。该压力信号p由源自血液泵4的泵脉冲主导，该血液泵4以脉冲周期R(由垂直虚线表示)运行。在第一时间点t1(由垂直点划线表示)，血液泵4停止。可以看出，这导致泵脉冲消失，基线压力下降。在随后的时间点tP(由垂直的点点划线表示)，血液泵4被重新启动，导致基线压力增加并且在压力信号p中出现泵脉冲。应当注意，图9是简化的示例，并且在实践中，可能需要几个脉冲周期R，直到血液泵4重启之后基线压力稳定为止。图9还示出了相位信号θ，该相位信号在该示例中在相应的脉冲周期R内单调增加，并且在每个脉冲周期R的开始时复位。图9还包括虚线水平线，其旨在通过各个点来表示在该方法的执行期间由步骤705产生的当前状态向量。在所示的示例中，步骤706在第一时间点t1(即，当泵4停止时)检测扰动。根据图8A的第一实施例，该方法存储由相位值θt1给出的对于当前工作点的Z*。在图9中，第一时间点t1处的Z*由对于先前的迭代(由垂直虚线表示)而计算的Zm表示。当前的相位值θt1是要在步骤711中使用的选定的工作点。在时间点tS(由垂直点点划线表示)处，步骤709检测到扰动已经消失并且基线压力已稳定。如图9中的箭头所示，步骤710获得存储的Z*以用作重新配置向量Z′。步骤711确定第二时间点t2(由垂直点划线表示)，在该时间点处，由相位值θt2给出的当前的工作点等于所选工作点θt1，并且步骤711在第二时间点t2处通过Z′重新配置滤波器，这导致步骤704和705将Z′用作在第二时间点t2的Z*。
在图9的示例中，步骤708在第一时间点t1处停止数字滤波器60，步骤712在第二时间点t2处重新启动数字滤波器60。这从计数信号N可以看出，该计数信号N是已经由数字滤波器(通过步骤704-705)处理的压力样本的数量的递增计数。在第一时间点t1和第二时间点t2之间，计数信号N是恒定的，因此没有压力样本被滤波。这在滤波后的信号y中也可以看出，该滤波后的信号y在第一时间点t1和第二时间点t2之间被设置为固定值。在该示例中，固定值由后处理单元64中的过程设置。
图8B示出了用于根据步骤710从数据库中获得重新配置向量Z′的第二实施例，该数据库包括与相位值(Zi：θi)相关联的状态向量。在第二实施例中，步骤710基于任何可想到的标准来确定所选择的工作点，并且查询存储器12中的数据库以取得与所选择的工作点相关联的状态向量集[Z]。在图8B所示的示例中，所选工作点由所选相位值θt指定。如图8B所示，步骤710获得作为状态向量集[Z]的函数的Z′，即Z′＝f([Z])。在一个示例中，状态向量集[Z]由单个状态向量组成，步骤710可以将Z′设置为等于该单个状态向量。然而，可以想到的是，状态向量集[Z]包括多于一个的状态向量。例如，步骤710可以通过计算与所选相位值θt相关联的状态向量的按元素均值(element-wise mean)(可选地，加权)或中值来获得。然后，步骤711可以以与图8A所述相同的方式重新配置滤波器。
图8C示出了数据库12A的示例，该数据库12A可以存储在存储器中并且在图8B的第二实施例中被查询。如图所示，数据库12A包含不同的相位值θ1,...,θq的集合，每个相位值与各自的状态向量(q≥1)相关联。在所示的示例中，数据库12A的内容允许步骤710-711通过参数值的三元组(即，血液泵4的相位θ、设备1中的平均流体压力
Figure BDA0002632930380000191
和血液泵4的泵送速度ω)限定选定的工作点。例如，包含(θ2,ω1,/>
Figure BDA0002632930380000201
)的查询将返回状态向量Zq+2。平均流体压力/>
Figure BDA0002632930380000202
可以等于上述基线压力，并且可以从压力信号获得，例如通过计算在具有等于一个或多个脉冲周期R的长度的滑动窗口内的压力样本的平均值。可替代地，可以从另一压力信号(例如，从图1中的传感器6a获取的)来计算平均流体压力/>
Figure BDA0002632930380000203
血液泵4的泵送速度ω可以例如基于相位信号θ来计算，从与血液泵相关联的专用传感器获得，从血液泵的控制信号获得，或者通过分析压力信号p中的泵脉冲获得。在未示出的另一变型中，所选择的工作点可以至少部分地由压力信号中的压力变化的幅度给定，例如，计算为一个或多个脉冲周期R内的最小压力和最大压力之差。
应该理解，图8C仅作为示例给出。因此，可以通过与相位组合或代替相位的任何合适的参数来限定工作点。此外，如上所述，每个工作点可以与多于一个的状态向量相关联。数据库12A可以通过任何可想到的数据结构来实现，例如，一个或多个表、列表、数组、关联数组、曲线图、树等。
数据库12A的内容可以是固定的和预定的。例如，对于设备1的具体类型或对于每个单独的设备1，数据库12A的内容可以是预定的。
可替代地，数据库12A可以基于在设备1运行的同时被更新的预定的数据库12A。在一个示例中，方法700可以包括初始步骤，该初始步骤在设备1运行的同时将数据库12A中的状态向量调整为压力信号的一个或多个特征(例如，DC电平)的函数。在另一示例中，方法700可以包括以下步骤：基于由步骤705对于相应的工作点计算的当前状态向量来间歇地调整数据库12A中的状态向量。在又一个示例中，方法700可以包括以下步骤：基于由步骤705对于相应的工作点计算的当前状态向量，间歇地向数据库添加状态向量，或者替换现有的状态向量。
在另一替代方案中，每次启动设备1时都重新生成数据库12A。在一个示例中，方法700包括以下步骤：将由步骤705与适当的工作点相关联地计算出的状态向量间歇地存储在数据库12A中。
如上面关于图8B所提到的，可以想到的是，数据库12A存储用于工作点的多于一个的状态向量。在一个示例中，图7中的步骤705还可以被配置为：对于该方法的每第k次迭代(k＝1或更大)，例如根据FIFO(先进先出)原理，通过与当前的工作点(例如，通过相位信号θ给出)相关联的先前的状态向量来更新数据库102A，使得数据库12A总是包含对于一个或多个工作点的预定数量l(l＞1)的最近计算的状态向量。当前的认为，如果在步骤710中得到Z′作为这些最近计算的状态向量的函数，则可以提高重新配置向量Z′的准确性。
本发明的实施例提供了以下技术优势：减小了滤波后的信号中的振铃效应的幅度和/或持续时间，而与扰动的性质无关。在图10A至图10B中示例了该技术效果，图10A至图10B示出了在血液泵4的停止-重启操作之后产生的信号：根据图7中的步骤709-712通过数字滤波器的重新配置产生的滤波后的信号y，以及在没有这种重新配置的情况下产生的滤波后的信号y′。在图10A至图10B中的时间0处执行数字滤波器的重新配置。
图10A是针对HP滤波器(参见图4A)获得的，该滤波器在图1中的压力信号p上运行并被配置为使血液泵4产生的泵脉冲的频率通过。可以看出，滤波后的信号y达到稳态比滤波后的信号y′快得多。
图10B是针对梳状滤波器(参见图4B)获得的，该梳状滤波器在图1中的压力信号p上运行并被配置为基本上消除由血液泵4产生的泵脉冲的频率。可以看出，在滤波后的信号y′中存在由停止-重启操作引起的显著的振铃，而在重新配置之后滤波后的信号y基本上没有振铃。在图10B的示例中，滤波后的信号y、y′包括源自对象100(图1)中的心脏PH的微弱脉动。从图10B可以理解，在重新配置之后，这些心脏脉冲几乎立即在滤波后的信号y中是可检测的，而滤波后的信号y′中的振铃隐藏或扭曲心脏脉冲达约20秒。
本发明的实施例通常适用于包括用于测量流体压力的至少一个压力传感器的医疗设备。作为这种医疗设备的另一示例，图11示出了输液器1，其包括从流体源7延伸到用于***患者体内的通路装置2”的流体线路。输液泵4布置在该流体线路中，以将输注流体从源7通过流体线路经由输液装置2”泵送到患者体内。压力传感器6a布置成产生压力信号p，该压力信号p表示流体线路中的流体压力。相位传感器8布置成产生相位信号θ，该相位信号θ表示输液泵4的相位。滤波装置9被连接成接收压力信号p和相位信号θ并输出滤波后的信号y。本领域技术人员认识到，关于图1中的滤波装置9及其运行的前述实施例的描述同样适用于图11中的滤波装置9。
尽管已经结合当前被认为是最实用和优选的实施例描述了本发明，但是应当理解，本发明不限于公开的实施例，相反，本发明旨在覆盖包含在所附权利要求书的精神和范围内的各种修改和等同布置。
在前述示例中，数字滤波器的重新配置涉及恰好在所选工作点处将重新配置向量Z′输入到数字滤波器中(通过图7中的步骤711)。然而，在本文公开的所有实施例中，取决于对滤波后的信号中的振铃效应的所需的抑制，如果出于任何原因而期望或要求，则可能能够稍微偏离所选择的工作点。当前认为，当步骤711处的实际工作点(相位值)与选定的工作点(相位值)相差小于±5°，优选地小于±2°，最优选小于±1°时，可以实现对振铃效应的充分抑制，至少在一些实施例中是这样。
根据设备1的配置，可以想到的是，设备1的工作点由除了图1和图11中的泵4之外的重复脉冲发生器的相位给定，只要滤波装置9能够从相位信号或其他信号推导出该重复脉冲发生器的当前相位。在一个示例中，工作点包括对象100(图1)中的生理脉冲发生器PH(例如，心脏)的相位，其中，生理脉冲发生器PH的相位可以由附接到对象100的专用传感器给出。还可以想到的是，工作点包括两个或更多个重复脉冲发生器(例如，泵4和附加泵，或者泵4和生理脉冲发生器PH)的相位。这将意味着，扩展数据库102A(图8C)以将每个状态向量与对于每个脉冲发生器有一个相位值的相位值的组合相关联。
可以想到的是，脉冲发生器的相位是通过处理多于一个的相位信号而得到，例如，通过组合来自增量脉冲传感器的相位数据和来自绝对脉冲传感器的相位数据而得到。这样的组合可以用于增加相位值的时间分辨率。此外，不需要从脉冲传感器8的相位信号中得出相位。在替代方案中，通过处理压力信号以识别表示脉冲发生器的相位的一个或多个信号特征，可以从要被滤波的压力信号p或从另一压力传感器(参见图1中的6a)获取的压力信号中得出相位。例如，在脉冲周期R期间，泵4的一个或多个相位值可以由压力信号中的一个或多个信号峰值的时间点、压力信号中的最大或最小斜率、压力信号与泵脉冲的参考轮廓(profile)之间的最大相关性等等给出。在另一种替代方案中，可以通过将压力信号中信号特征的时间点与来自相位传感器(绝对的或增量的)的相位数据相结合来得出相位。在又一替代方案中，可以通过组合来自绝对相位传感器的相位数据和设置脉冲发生器(例如泵4)的速度的控制信号来得出相位。例如，可以通过将脉冲发生器的当前速度乘以自从绝对相位传感器指示绝对相位值以来经过的时间来获得当前的相位值。
还应注意，上述第一滤波器系数和第二滤波器系数在滤波运行期间可以是固定的或适配的。如果数字滤波器被配置为适配滤波器系数，则可以想到，图7中的方法700包括附加步骤：当步骤706检测到扰动时，将滤波器系数的当前的值存储在存储器12中，并且当步骤711最终重新配置滤波操作时，从存储器12中取得存储的值并应用。
此外，血液泵4不是必须是如图2所示的旋转蠕动泵，而是可以是任何可想到的类型，包括线性蠕动泵、隔膜泵、活塞泵、螺杆泵或离心泵。对于容积式泵，上述相位通常对应于泵的冲程位置。
更进一步，压力传感器可以是任何类型的传感器，例如，通过电阻、电容、电感、磁、声或光学感应而运行，并使用一个或多个膜片、波纹管、波登管、压电组件、半导体组件、应变仪、谐振线、加速度计等。例如，压力传感器可以被实现为常规的压力传感器、生物阻抗传感器、光电容积描记(PPG)传感器等。

Claims (31)

1.一种计算机实现的信号滤波方法，包括：
获得压力信号(p)，所述压力信号包括表示医疗设备(1)中的流体压力的数据样本的时间序列，以及
对压力信号(p)运行数字滤波器(60)以产生滤波后的压力信号(y)，其中，所述数字滤波器(60)运行为在每个当前的时间点，将滤波后的压力信号(y)的当前的滤波后的数据样本(ym)计算为数字滤波器(60)的先前的状态向量(Z*)和压力信号(p)中的当前的数据样本(pm)的函数，并将数字滤波器(60)的当前的状态向量(Zm)计算为先前的状态向量(Z*)、当前的数据样本(pm)的函数，
所述方法还包括：
检测或预测所述压力信号(p)中扰动的存在，以及
选择性地修改在所述压力信号(p)中的扰动之后的选定的时间点(t2)时的数字滤波器(60)的先前的状态向量(Z*)，以便抑制扰动对滤波后的压力信号(y)的影响。
2.根据权利要求1所述的信号滤波方法，其中，选择性地修改所述先前的状态向量(Z*)包括：用重新配置状态向量(Z′)替换在选定的时间点(t2)时的数字滤波器(60)的先前的状态向量(Z*)。
3.根据权利要求2所述的信号滤波方法，还包括：获得重新配置状态向量(Z′)以匹配在选定的时间点(t2)时的医疗设备(1)的工作点。
4.根据权利要求3所述的信号滤波方法，还包括：从数字储存存储器(12)中获取在选定的时间点(t2)时的医疗设备(1)的工作点的至少一个状态向量([Z])，并获得作为所述至少一个状态向量([Z])的函数的所述重新配置状态向量(Z′)。
5.根据权利要求1所述的信号滤波方法，其中所述数字滤波器(60)的当前的状态向量(Zm)被计算为先前的状态向量(Z*)、当前的数据样本(pm)和当前的滤波后的数据样本(ym)的函数。
6.根据权利要求4所述的信号滤波方法，其中，所述数字储存存储器(12)存储数据库(12A)，所述数据库包括医疗设备(1)的多个不同工作点的状态向量，并且其中所述至少一个状态向量([Z])是基于在选定的时间点(t2)时的医疗设备(1)的工作点从所述数据库(12A)中存储的状态向量中选择的。
7.根据权利要求6所述的信号滤波方法，还包括：通过与医疗设备(1)的相应的当前的工作点相关联地存储先前的状态向量(Z*)中的一个或多个，在扰动之前的数字滤波器(60)的运行期间填充所述数据库(12A)的至少一部分。
8.根据权利要求4所述的信号滤波方法，还包括：当检测或预测所述压力信号(p)中存在扰动时，选择性地存储在第一时间点(t1)时的先前的状态向量(Z*)，其中，获取所述至少一个状态向量([Z])以包括在第一时间点(t1)时的先前的状态向量(Z*)。
9.根据权利要求8所述的信号滤波方法，其中，基于所述第一时间点(t1)来选择所述选定的时间点(t2)。
10.根据权利要求8所述的信号滤波方法，其中，选择所述选定的时间点(t2)，使得在选定的时间点(t2)时的医疗设备(1)的工作点对应于在第一时间点(t1)时的医疗设备(1)的工作点。
11.根据权利要求9所述的信号滤波方法，其中，选择所述选定的时间点(t2)，使得在选定的时间点(t2)时的医疗设备(1)的工作点对应于在第一时间点(t1)时的医疗设备(1)的工作点。
12.根据权利要求3，4，6至11中任一项所述的信号滤波方法，其中，所述压力信号(p)包括源自医疗设备(1)中的重复脉冲发生器(4)的脉动，并且其中所述工作点至少部分地由重复脉冲发生器(4)的相位给出。
13.根据权利要求12所述的信号滤波方法，其中，所述重复脉冲发生器(4)以脉冲周期(R)的序列运行，每个脉冲周期(R)导致压力信号(p)中的至少一个脉动，并且其中，所述相位对应于脉冲周期(R)内的位置。
14.根据权利要求13所述的信号滤波方法，还包括：获得与所述脉冲周期(R)内的选定的位置相关联的重新配置状态向量(Z′)；基于指示重复脉冲发生器(4)的相位的相位信号(θ)，确定选定的时间点(t2)，以对应于所述选定的位置；以及将在选定的时间点(t2)时的先前的状态向量(Z*)设置为重新配置状态向量(Z′)。
15.根据权利要求12所述的信号滤波方法，其中，所述工作点还由以下中的至少一个给出：重复脉冲发生器(4)的当前的运行频率(ω)、医疗设备(1)中的平均流体压力
Figure FDA0004121327100000031
以及压力信号(p)中压力变化的幅度。
16.根据权利要求1所述的信号滤波方法，还包括：基于指示医疗设备(1)中的重复脉冲发生器(4)的相位的相位信号(θ)，确定在扰动之前的第一时间点(t1)时的第一相位值；将在第一时间点(t1)时计算的当前的状态向量(Zm)存储在数字储存存储器(12)中；获得作为所述第一相位值的函数的选定的相位值；基于相位信号(θ)，确定选定的时间点(t2)以对应于所述选定的相位值；从所述数字储存存储器(12)获取作为在第一时间点(t1)时计算的当前的状态向量(Zm)的函数的重新配置状态向量(Z′)；以及将在选定的时间点(t2)时的先前的状态向量CZ*)设置为所述重新配置状态向量(Z′)。
17.根据权利要求12所述的信号滤波方法，其中，所述重复脉冲发生器包括用于泵送医疗设备(1)中的流体的泵(4)。
18.根据权利要求17所述的信号滤波方法，其中，所述相位对应于所述泵(4)的冲程位置。
19.根据权利要求17所述的信号滤波方法，其中，所述泵(4)是蠕动泵，包括用于接合管段(22)的旋转元件(20、21)，并且其中所述相位对应于旋转元件(20、21)的角位置。
20.根据权利要求1至11中任一项所述的信号滤波方法，其中，在生成当前的状态向量(Zm)时，所述数字滤波器(60)运行以通过第一组滤波器系数(b2，...bn)来修改当前的数据样本(pm)。
21.根据权利要求20所述的信号滤波方法，其中，在生成当前的状态向量(Zm)时，所述数字滤波器(60)运行以通过第二组滤波器系数(a2，...an)来修改当前的滤波后的数据样本(ym)。
22.根据权利要求1至11中任一项所述的信号滤波方法，其中，所述当前的状态向量(Zm)包括与当前的时间点相关联的预定数量的状态值(z1，...zn-1)，其中，所述数字滤波器(60)运行以将所述状态值计算为：
Figure FDA0004121327100000032
Figure FDA0004121327100000041
其中，
Figure FDA0004121327100000042
是先前的状态向量(Z*)的状态值，pm是当前的数据样本，ym是当前的滤波后的数据样本，a2，...an和b2，...bn是滤波器系数，其中，a2，...an设置为零。
23.根据权利要求1至11中任一项所述的信号滤波方法，其中，所述数字滤波器(60)运行为将当前的滤波后的数据样本(ym)计算为先前的状态向量(Z*)的状态值
Figure FDA0004121327100000043
和通过滤波器系数(b1)修改的当前的数据样本(pm)的函数。
24.根据权利要求23所述的信号滤波方法，其中，所述数字滤波器(60)运行以将滤波后的数据样本计算为：
Figure FDA0004121327100000044
其中，b1是所述滤波器系数，pm是当前的数据样本，/>
Figure FDA0004121327100000045
是先前的状态向量(Z*)的所述状态值。
25.根据权利要求1至11中任一项所述的信号滤波方法，其中，所述数字滤波器(60)运行为计算压力信号(p)中的每个当前的数据样本(pm)的当前的状态向量(Zm)。
26.根据权利要求1至11中任一项所述的信号滤波方法，还包括：在压力信号(p)中的预测或检测到的扰动的至少一部分期间，停止数字滤波器(60)的运行。
27.根据权利要求1至11中任一项所述的信号滤波方法，其中，所述医疗设备(1)是体外血液处理设备和输液器中的一种。
28.一种包括计算机指令的计算机可读介质，所述计算机指令在由处理器(11)执行时使所述处理器(11)执行根据前述权利要求中任一项所述的信号滤波方法。
29.一种信号滤波装置，包括处理器(11)和存储计算机指令的数据储存存储器(12)，所述计算机指令在由处理器(11)执行时使所述处理器(11)：
获得压力信号(p)，所述压力信号(p)包括表示医疗设备(1)中的流体压力的数据样本的时间序列；
对压力信号(p)运行数字滤波器(60)以产生滤波后的压力信号(y)，其中，所述数字滤波器(60)被配置为在每个当前的时间点，将滤波后的压力信号(y)的当前的滤波后的数据样本(ym)计算为数字滤波器(60)的先前的状态向量(Z*)和压力信号(p)中的当前的数据样本(pm)的函数，并将数字滤波器(60)的当前的状态向量(Zm)计算为先前的状态向量(Z*)、当前的数据样本(pm)的函数；
检测或预测压力信号(p)中扰动的存在；以及
选择性地修改在压力信号(p)中的扰动之后的选定的时间点(t2)时的数字滤波器(60)的先前的状态向量(Z*)，以便抑制扰动对滤波后的压力信号(y)的影响。
30.根据权利要求29所述的信号滤波装置，其中所述数字滤波器(60)的当前的状态向量(Zm)被计算为先前的状态向量(Z*)、当前的数据样本(pm)和当前的滤波后的数据样本(ym)的函数。
31.一种医疗***，包括：
医疗设备(1)；
压力传感器(6a；6b)，设置成响应于医疗设备(1)中的流体压力；以及
根据权利要求29或30所述的信号滤波装置，其中，所述信号滤波装置连接到压力传感器(6a；6b)，并且被配置为从压力传感器(6a；6b)获得所述压力信号(p)。
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