DE102019104798A1

DE102019104798A1 - Vorrichtung und verfahren zur passiven arrhythmiedetektion auf der basis von photoplethysmogramm (ppg)-intervallen zwischen den schlägen und morphologie

Info

Publication number: DE102019104798A1
Application number: DE102019104798.6A
Authority: DE
Inventors: Lifeng Miao; Manman Zhang; Matthew Wiggins
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 2018-03-27
Filing date: 2019-02-26
Publication date: 2019-10-02
Also published as: CN110301911A; KR20190113552A

Abstract

Ein Verfahren zur Ereignisdetektion in einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) umfasst: Empfangen, von einem ersten Sensor (152), der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) implementiert ist, von Photoplethysmogramm (PPG)-Signalen; Verarbeiten (204), in einem Prozessor (130), der PPG-Signale, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten; Detektieren (206), in dem Prozessor (130), von Schlägen in den PPG-Signalabtastungen; Unterteilen (208) der PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente; Extrahieren (210) mindestens eines Inter-Beat-Interval (IBI)-Merkmals in jedem PPG-Signalsegment; Klassifizieren (214), in dem Prozessor (130), jedes PPG-Signalsegment unter Verwendung des extrahierten IBI-Merkmals, das mit dem PPG-Signalsegment verknüpft ist, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells; in Reaktion auf das Klassifizieren (214), Generieren, in dem Prozessor (130), eines Ereignisvorhersageergebnisses für das PPG-Signalsegment auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals, und Anzeigen des Ereignisvorhersageergebnisses auf der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung. In einer weiteren Ausführungsform enthält das Verfahren des Weiteren das Extrahieren (212) Morphologiebasierter Merkmale.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung beansprucht die Priorität der vorläufigen US-Patentanmeldung Nr. 62/648,821 mit dem Titel PASSIVE ARRHYTHMIAS DETECTION BASED ON PHOTOPLETHYSMOGRAM (PPG) INTER-BEAT INTERVALS AND MORPHOLOGY, eingereicht am 27. März 2018, die hiermit durch Bezugnahme für alle Zwecke in den vorliegenden Text aufgenommen wird.
Diese Anmeldung ist eine Teilweiterbehandlung der US-Patentanmeldung Nr. 15/145 , 356 mit dem Titel METHOD AND APPARATUS FOR TRIAGE AND SUBSEQUENT ESCALATION BASED ON BIOSIGNALS OR BIOMETRICS, eingereicht am 3. Mai 2016, die hiermit durch Bezugnahme für alle Zwecke in den vorliegenden Text aufgenommen wird.
GEBIET
Die vorliegende Offenbarung betrifft eine medizinische Überwachungsvorrichtung und ein Verfahren dafür und betrifft insbesondere ein System und ein Verfahren zur Arrhythmiedetektion.
HINTERGRUND
Herzarrhythmie, auch als Herzrhythmusstörung oder unregelmäßiger Herzschlag bekannt, ist eine Gruppe von Leiden, bei welcher der Herzschlag unregelmäßig, zu schnell oder zu langsam ist. Während die meisten Arten von Arrhythmie nicht schwerwiegend sind, prädisponieren einige eine Person für Komplikationen, wie zum Beispiel Schlaganfall oder Herzversagen. Andere können zu Herzstillstand führen. Zum Beispiel ist Vorhofflimmern (Atrial Fibrillation, AFib) eine der häufigsten Herzarrhythmien, und das Auftreten von AFib könnte potenziell zu erheblichen Gesundheitsrisiken führen. Herkömmlicherweise werden Herzrhythmusstörungen durch ein Elektrokardiogramm (EKG) oder einen Hotler-Monitor detektiert.
EKG-Messungen erfordern ausgeklügelte Detektionsvorrichtungen mit mehreren Elektroden, die am Patienten befestigt werden, und erfordern eine aktive Beteiligung von Menschen. In der Regel werden EKG-Messungen nur für diagnostische Zwecke vorgenommen, nachdem der Patient Symptome gezeigt hat. Das Photoplethysmogramm (PPG) ist als eine Alternative zum EKG bei der Arrhythmiedetektion beschrieben worden. Jedoch stützen sich einige herkömmliche PPG-Messtechniken für Herzrhythmusstörungen in erster Linie auf Herzschlag- oder Herzratendetektion unter Verwendung einer durchschnittlichen Herzrate, wie zum Beispiel einem Fenster zwischen 5 und 20 Sekunden. Die durchschnittliche Herzratenvariation ist an sich kein verlässlicher Hinweis auf Arrhythmie.
Anderen PPG-gestützten Verfahren zum Detektieren von Herzrhythmusstörungen fehlt es an Empfindlichkeit und Spezifität. Außerdem erfordern einige Verfahren ein großes kontinuierliches Volumen eines PPG-Signals, wie zum Beispiel ein 30 Sekunden langes kontinuierliches PPG-Signal, um die Messung vorzunehmen.
Die beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können eine PPG-gestützte Arrhythmiedetektionsvorrichtung und ein zugehöriges Verfahren bereitstellen, die eine passive und asymptomatische Arrhythmiedetektion ermöglichen.
KURZDARSTELLUNG
Die vorliegende Offenbarung offenbart eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Arrhythmiedetektion im Wesentlichen in der unten beschriebenen Form, wie zum Beispiel in Verbindung mit mindestens einer der Figuren, wie in den Ansprüchen ausführlicher dargelegt.
Diese und weitere Vorteile, Aspekte und neuartige Merkmale der vorliegenden Offenbarung sowie Details einer veranschaulichten Ausführungsform davon werden anhand der folgenden Beschreibung und Zeichnungen besser verstanden.
In einer Ausführungsform umfasst ein Verfahren zur Ereignisdetektion in einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung Folgendes: Empfangen, von einem ersten Sensor, der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung implementiert ist, von Photoplethysmogramm (PPG)-Signalen; Verarbeiten, in einem Prozessor, der PPG-Signale, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten; Detektieren, in dem Prozessor, von Schlägen in den PPG-Signalabtastungen; Unterteilen der PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente; Extrahieren mindestens eines Inter-Beat Interval (IBI)-Merkmals in jedem PPG-Signalsegment; Klassifizieren, in dem Prozessor, jedes PPG-Signalsegments unter Verwendung des extrahierten IBI-Merkmals, das mit dem PPG-Signalsegment verknüpft ist, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells; in Reaktion auf das Klassifizieren, Generieren, in dem Prozessor, eines Ereignisvorhersageergebnisses für das PPG-Signalsegment auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals; und Anzeigen des Ereignisvorhersageergebnisses auf der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst ein Verfahren zur Ereignisdetektion in einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung Folgendes: Empfangen, von einem ersten Sensor, der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung implementiert ist, von Photoplethysmogramm (PPG)-Signalen; Verarbeiten, in einem Prozessor, der PPG-Signale, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten; Detektieren, in dem Prozessor, von Schlägen in den PPG-Signalabtastungen; Unterteilen der PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente; Extrahieren mindestens eines Morphologie-basierten Merkmals in jedem PPG-Signalsegment, wobei das Morphologie-basierte Merkmale mit statistischen Eigenschaften der PPG-Signalabtastungen oder Wellenformeigenschaften der PPG-Signalabtastungen verknüpft ist; Klassifizieren, in dem Prozessor, jedes PPG-Signalsegments unter Verwendung des extrahierten Morphologie-basierte Merkmals, das mit dem PPG-Signalsegment verknüpft ist, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells; in Reaktion auf das Klassifizieren, Generieren, in dem Prozessor, eines Ereignisvorhersageergebnisses auf der Basis des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals; und Anzeigen des Ereignisvorhersageergebnisses auf der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst eine Vorrichtung ein Sensormodul, das einen ersten Sensor umfasst, der dafür ausgestaltet ist, Photoplethysmogramm (PPG)-Signale zu messen; und einen Prozessor, der ein Datenverarbeitungsmodul umfasst, das dafür ausgestaltet sind, die PPG-Signale zu verarbeiten, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten, Schläge in den PPG-Signalabtastungen zu detektieren, und die PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente zu unterteilen; ein Inter-Beat-Interval-Detektionsmodul, das dafür ausgestaltet ist, mindestens ein Inter-Beat Interval (IBI)-Merkmal in jedem PPG-Signalsegment zu extrahieren; ein Morphologiedetektionsmodul, das dafür ausgestaltet ist, mindestens ein Morphologie-basiertes Merkmal in jedem PPG-Signalsegment zu extrahieren; und ein Klassifizierungsmodul, das dafür ausgestaltet ist, jedes PPG-Signalsegment unter Verwendung des extrahierten IBI-Merkmals und des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals, die mit dem Segment verknüpft sind, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells zu klassifizieren, wobei das Klassifizierungsmodul des Weiteren dafür ausgestaltet ist, ein Ereignisvorhersageergebnis auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals und des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals zu generieren.
DIE AUSWIRKUNG DER OFFENBARUNG
Eine im vorliegenden Text offenbarte PPG-gestützte Arrhythmiedetektionsvorrichtung kann dafür ausgestaltet sein, genaue Arrhythmie-Informationen unter Verwendung kurzer PPG-Signalsegmente zu extrahieren. Somit wird gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung eine passive und asymptomatische Arrhythmiedetektion ermöglicht.
Figurenliste
Verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden in der folgenden detaillierten Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen offenbart.

1 veranschaulicht eine elektronische Vorrichtung gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
2 veranschaulicht ein Blockschaubild einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
3 ist ein Flussdiagramm, das veranschaulicht ein Verfahren zur Arrhythmiedetektion in einer von einem Nutzer am Körper tragbaren Vorrichtung in Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
4 veranschaulicht beispielhafte Signalwellenformen eines EKG-Signals und eines PPG-Signals.
5 veranschaulicht eine beispielhafte Signalwellenform einer Sequenz von PPG-Signalabtastungen.
6 veranschaulicht eine beispielhafte Signalwellenform einer Sequenz von PPG-Signalabtastungen mit Vorhofflimmern.
7 ist ein Diagramm, welches das Histogramm des quadratischen Mittelwertes aufeinanderfolgender Differenzen des IBI von PPG-Signalen mit normalem Sinusrhythmus und PPG-Signalen mit Vorhofflimmern veranschaulicht.
8 ist ein Diagramm, welches das Histogramm der Multiscale Sample Entropy-Analysen des IBI von PPG-Signalen mit normalem Sinusrhythmus und PPG-Signalen mit Vorhofflimmern veranschaulicht.
9 ist ein Diagramm, das die Histogramme der Standardabweichung des Bereichs unter der Kurve für normales Sinus und Vorhofflimmern veranschaulicht.
10 veranschaulicht eine beispielhafte Signalwellenform einer Sequenz von PPG-Signalabtastungen, die lange Ausklingmerkmale aufweisen.
11 veranschaulicht eine am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung in Kommunikation mit einer Mobilgerät in Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
12 veranschaulicht eine am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung in Kommunikation mit einem Cloud-Server in Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die vorliegende Offenbarung kann auf unterschiedlichste Weise implementiert werden, einschließlich als ein Prozess; eine Vorrichtung, ein System; einen Zusammensetzung von Materie; ein Computerprogrammprodukt, das auf einem computerlesbaren Speichermedium verkörpert ist; und/oder ein Prozessor, wie zum Beispiel eine Hardware-Prozessor oder eine Prozessorvorrichtung, die dafür ausgestaltet ist, Instruktionen auszuführen, die in einem Speicher gespeichert sind und/oder durch einen Speicher bereitgestellt werden, der mit dem Prozessor gekoppelt ist. In dieser Spezifikation können diese Implementierungen oder jede sonstige Form, die die vorliegende Offenbarung annehmen kann, als Techniken bezeichnet werden. Generell kann die Reihenfolge der Schritte der offenbarten Prozesse innerhalb des Schutzumfangs der vorliegenden Offenbarung geändert werden. Sofern nicht anders angegeben, kann eine Komponente, wie zum Beispiel ein Prozessor oder ein Speicher, die als dafür ausgestaltet beschrieben ist, eine Aufgabe auszuführen, als eine allgemeine Komponente implementiert sein, die zeitweilig dafür ausgestaltet ist, die Aufgabe zu einer gegebenen Zeit auszuführen, oder als eine spezielle Komponente, die dafür hergestellt wurde, die Aufgabe auszuführen. Im Sinne des vorliegenden Textes bezieht sich der Begriff „Prozessor“ auf eine oder mehrere Vorrichtungen, Schaltungen und/oder Verarbeitungskerne, die dafür ausgestaltet sind, Daten, wie zum Beispiel Computerprogramminstruktionen, zu verarbeiten.
Es folgt eine detaillierte Beschreibung einer oder mehrerer Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zusammen mit den beiliegenden Figuren, welche die Prinzipien der vorliegenden Offenbarung veranschaulichen. Die vorliegende Offenbarung wird in Verbindung mit solchen Ausführungsformen beschrieben, aber die vorliegende Offenbarung ist auf keine konkrete Ausführungsform beschränkt. Die vorliegende Offenbarung umfasst zahlreiche Alternativen, Modifizierungen und Äquivalente. In der folgenden Beschreibung werden zahlreiche konkrete Details dargelegt, um ein gründlicheres Verständnis der vorliegenden Offenbarung zu ermöglichen. Diese Details werden zu beispielhaften Zwecken dargelegt, und die vorliegende Offenbarung kann gemäß den Ansprüchen ohne einige oder alle diese konkreten Details praktiziert werden. Zum Zweck der Klarheit wurde technisches Material, das auf den technischen Gebieten bekannt ist, um die es in der vorliegenden Offenbarung geht, nicht im Detail beschrieben, damit die wesentlichen Aspekte der vorliegenden Offenbarung nicht unnötig in den Hintergrund treten.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erlauben ein System und ein Verfahren zur Arrhythmiedetektion, die in einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung implementiert sind, eine hoch-präzise Detektion von Herzrhythmusstörungen unter Verwendung von Photoplethysmogramm (PPG)-Signalen durch Analysieren von Inter-Beat Interval (IBI)-Merkmalen (Intervalle zwischen den Schlägen) und/oder morphologischen Beat-by-Beat-Merkmalen (Schlag für Schlag) der PPG-Signale. In einigen Ausführungsformen verarbeiten das System und das Verfahren zur Arrhythmiedetektion Segmente der PPG-Signale zum Analysieren unregelmäßig-unregelmäßiger Inter-Beat Interval- und/oder morphologischer Beat-by-Beat-Merkmale der PPG-Wellenform eines Nutzers, um Arrhythmien zu detektieren. In einer Ausführungsform beobachten das System und das Verfahren zur Arrhythmiedetektion die Inter-Beat Interval (IBI)-Informationen und/oder Beat-by-Beat-Morphologie-Informationen in kurzen PPG-Signalsegmenten. Das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion sind dafür ausgestaltet, genaue Arrhythmie-Informationen aus den kurzen PPG-Segmenten zu extrahieren, einschließlich PPG-Signalinformationen, die in herkömmlichen PPG-Herzratenmessverfahren in der Regel abgelehnt werden. In einigen Ausführungsformen ermöglichen das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion eine verbesserte Detektionsgenauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität im Vergleich zu herkömmlichen Herzraten-gestützten Detektionsverfahren. Vor allem ermöglichen das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion eine passive und asymptomatische Arrhythmiedetektion. Das heißt, eine Arrhythmiedetektion kann ausgeführt werden, bevor ein Nutzer Symptome zeigt oder bemerkt, die Arrhythmie anzeigen.
Genauer gesagt, stützen sich herkömmliche Arrhythmiedetektionstechniken allein auf die statistische Verteilung von Intervallen zwischen den Schlägen (Interbeat Intervals) in den Herzschlag-Informationen und stützen sich nicht auf morphologische Informationen, die in dem Herzschlagsignal vorhanden sein können. In einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung umfassen das System und das Verfahren zur Arrhythmiedetektion der vorliegenden Offenbarung die Analyse von morphologischen Merkmalen in den PPG-Signalen und profitieren daher von den in dem PPG-Signal verfügbaren morphologischen Informationen, die auch in den physiologischen Bedingungen vorliegen.
In der vorliegenden Beschreibung bezieht sich „Photoplethysmogramm“ (PPG) auf ein optisch erhaltenes Plethysmogramm, was eine volumetrische Messung eines Organs ist. Ein PPG wird oft mit Hilfe eines Impulsoximeters erhalten, das die Haut beleuchtet und Änderungen bei der Lichtabsorption misst. Ein herkömmliches Impulsoximeter überwacht die Perfusion von Blut zur Dermis und zu subkutanem Gewebe der Haut infolge des Herzzyklus, bei dem das Herz Blut zur Peripherie pumpt, was zu einem Druckimpuls an der Haut führt. Die durch den Druckimpuls hervorgerufene Volumenänderung wird detektiert, indem die Haut mit dem Licht von einer Leuchtdiode (LED) beleuchtet wird und anschließend die Menge des Lichts gemessen wird, das entweder durchgelassen oder zu einer Photodiode reflektiert wird. Der Vorteil der PPG-gestützten Detektion ist, dass PPG-Signale ohne Weiteres von am Körper tragbaren Vorrichtungen auf Konsumproduktebene ohne aktive Beteiligung von Teilnehmern aufgezeichnet und überwacht werden können. Dieser Vorteil, zusammen mit erschwinglichen am Körper tragbaren Vorrichtungen und Smartphones, kann eine passive Überwachung und Detektion von Herzrhythmusstörungen ermöglichen.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung detektieren das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion der vorliegenden Offenbarung Herzrhythmusstörungen unter Verwendung kurzer diskreter Segmente der PPG-Signale und Ausführen einer oder mehrerer Signalanalysen an den kurzen PPG-Signalsegmenten. In einer Ausführungsform analysiert das System die statistische Regelmäßigkeit der Verteilung der Inter-Beat-Intervalle der PPG-Schläge, die in jedem PPG-Signalsegment enthalten sind. In einer weiteren Ausführungsform analysiert das System Morphologie-basierte Merkmale der PPG-Schläge, die in jedem PPG-Signalsegment enthalten sind. In einigen Beispielen kann das System die statistische Verteilung von Morphologie-Eigenschaften oder die Ähnlichkeit zwischen Morphologie-basierten Merkmalen benachbarter PPG-Schläge, die aus jedem PPG-Signalsegment extrahiert wurden, analysieren. In einer weiteren Ausführungsform führt das System beide Analysesätze aus; das heißt, sowohl die Inter-Beat-Interval-Eigenschaften als auch die Morphologie-Merkmale werden analysiert, um Arrhythmie zu detektieren.
Dementsprechend ermöglichen das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion in einigen Ausführungsformen eine hochgenaue Detektion von Herzrhythmusstörungen durch Analysieren allein von Inter-Beat-Interval (IBI)-Merkmalen der PPG-Signalsegmente oder durch Analysieren morphologischer Beat-by-Beat-basierter Merkmale des PPG-Signalsegments. In einigen Fällen werden Informationen bezüglich der morphologischen Beat-by-Beat-Merkmale der PPG-Signalsegmente zu der Analyse auf der Basis der IBI-Merkmale hinzugefügt, um die Detektionsgenauigkeit zu erhöhen.
In der vorliegenden Beschreibung bezieht sich der Begriff „Merkmal“ im Sinne von „IBI-Merkmale“ oder „Morphologie-basierte Merkmale“ auf Wellenformen, Wellenformeigenschaften, Wellenformqualität und statistische Eigenschaften oder Attribute, gemessene Merkmale oder Attribute oder abgeleitete Merkmale oder Attribute. Zum Beispiel können IBI-Merkmale die statistische Verteilung von Intervallen zwischen den Schlägen umfassen. In einem weiteren Beispiel können Morphologie-Merkmale Wellenformähnlichkeiten zwischen benachbarten PPG-Schlägen umfassen. Morphologie-Merkmale können außerdem die statistische Verteilung bestimmter Morphologie-Eigenschaften umfassen.
In alternativen Ausführungsformen verwenden das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion der vorliegenden Offenbarung Elektrokardiogramm (EKG)-Signale zum Einstellen des PPG-Signals, um die Detektionsgenauigkeit zusätzlich verbessern. In einer Ausführungsform wird das EKG-Signal dafür verwendet, das Zeitintervall der detektierten Schläge in der IBI-Merkmalsanalyse adaptiv einzustellen. In einer weiteren Ausführungsform wird das EKG-Signal dafür verwendet, die Entscheidungsschwelle während der Klassifizierung einzustellen, um die Detektionsgenauigkeit zu erhöhen.
Das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion der vorliegenden Offenbarung realisieren viele Vorteile gegenüber herkömmlichen Arrhythmiedetektionsverfahren, die mit einem PPG arbeiten. Zum Beispiel wird das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem der vorliegenden Offenbarung dergestalt implementiert, dass es in der Lage ist, viele kurze PPG-Signalsegmente zu analysieren, und erfordert kein langes kontinuierliches PPG-Segment. Informationen oder Merkmale von mehreren PPG-Signalsegmenten, zum Beispiel 2 bis 15 Sekunden lang, können zur statistischen Auswertung und Klassifizierung zusammengefasst werden. Die kurzen PPG-Signalsegmente sind viel häufiger verfügbar als das 30-sekündige Signalsegment, das in einigen herkömmlichen Systemen benötigt wird. Zweitens erlaubt das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem der vorliegenden Offenbarung eine genauere Detektion gegenüber herkömmlichen Systemen, die nur Durchschnittsherzrateninformationen verwenden. Das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem der vorliegenden Offenbarung verwendet Inter-Beat-Interval- und Beat-by-Beat-Morphologie-Merkmale, die die Eigenschaften von Arrhythmien besser repräsentieren können und zu einer signifikanten Verbesserung der Detektionsleistung führen.
In einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung werden das System und das Verfahren zur PPG-gestützten Arrhythmiedetektion in einer am Handgelenk zu tragenden Vorrichtung implementiert, die einen PPG-Sensor umfasst. Der Nutzer oder Patient trägt die Armbandvorrichtung ständig, und das System gibt Benachrichtigungen über detektierten Arrhythmien aus. In einigen Ausführungsformen umfasst die am Handgelenk zu tragende Vorrichtung einen Beschleunigungsmesser, der dafür verwendet wird, fortwährend zu bestimmen, ob der Träger sich am selben Ort befindet. In einer Ausführungsform wird, wenn sich der Träger am selben Ort befindet, der optische PPG-Sensor aktiviert, um das PPG-Signal zu messen. Das PPG-Signal wird auf einen Satz Hauptindikatoren beobachtet, um zu bestimmen, ob der Träger eine Arrhythmie hat. In alternativen Ausführungsformen nimmt der optische PPG-Sensor kontinuierlich Messungen vor, und der Beschleunigungsmesser übermittelt ein Bewegungshinweissignal an das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem. Das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem verarbeitet die PPG-Signale und kann Abschnitte der PPG-Signale verwerfen, die mit einem hohen Grad an Bewegung verknüpft sind, wodurch die Genauigkeit des PPG-Signals beeinflusst werden kann.
1 veranschaulicht eine elektronische Vorrichtung gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Wie in 1 zu sehen, weist eine elektronische Vorrichtung 100, die eine am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung sein kann, eine Anzeige 160, einen Prozessor 130, ein Sensormodul 150, eine Batterie (nicht gezeigt), ein Band 140 und eine Schließe 142 auf. Das Band 140 kann um das Handgelenk gelegt werden, und die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung 100 kann mittelt der Schließe 142 am Handgelenk gehalten werden. Das Sensormodul 150 umfasst einen oder mehrere Sensoren 152, 156 und einen lokalen Prozessor 154 (nicht gezeigt). Der lokale Prozessor 154 implementiert eine Steuerungsfunktion für das Sensormodul und kann auch eine Verarbeitung oder Vorverarbeitung der abgefühlten Signale ausführen. Der Prozessor 130 implementiert Steuerungsfunktionen für die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung und kann noch weitere Signalverarbeitungsfunktionen an den abgefühlten Signalen ausführen. Der lokale Prozessor 154 oder der Prozessor 130 kann auch als ein diagnostischer Prozessor bezeichnet werden.
Obgleich die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung 100 an einem Handgelenk getragen werden kann, müssen verschiedene Ausführungsformen der Offenbarung nicht darauf beschränkt sein. Die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung 100 kann auch dafür ausgelegt sein, an anderen Teilen des Körpers getragen zu werden, wie zum Beispiel an einem Arm (um den Unterarm, den Ellenbogen oder den Oberarm), an einem Bein, an der Brust, am Kopf wie ein Kopfband, um den Hals wie ein Halsband, und am Ohr. Die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung 100 kann in der Lage sein, mit anderen elektronischen Vorrichtungen zu kommunizieren, wie zum Beispiel einem Smartphone, einem Laptop oder verschiedenen medizinischen Vorrichtungen in einem Krankenhaus oder einer Arztpraxis.
Die Anzeige 160 kann überwachte physiologische Signale vom Körper eines Nutzers ausgeben, damit der Nutzer und/oder andere sie ansehen können. Die überwachten physiologischen Signale werden mitunter auch als Biosignale oder biometrische Daten bezeichnet. Die überwachten Biosignale können zum Beispiel Herz (Puls)-Rate, Pulsmorphologie (Form), Pulsabstände (Intervalle zwischen den Schlägen), Respirations (Atmungs)-Rate und Blutdruck sein. Die Anzeige 160 kann auch Instruktionen an den Nutzer oder andere während der Verwendung der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 oder der Verwendung anderer Messvorrichtungen sowie beispielsweise Status und Diagnoseergebnisse ausgeben.
Der Prozessor 130 empfängt die überwachten oder abgefühlten Signale von Sensoren in dem Sensormodul 150. Zum Beispiel erfassen die Sensoren 152, 156 Signale vom Handgelenk des Nutzers, wenn die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung 100 durch einen Nutzer getragen wird. In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst das Sensormodul 150 einen Sensor 152, der ein biophysiologischer Sensor ist. In einer Ausführungsform ist der biophysiologische Sensor ein Photoplethysmogramm (PPG)-Sensor. In anderen Ausführungsformen umfasst das Sensormodul 150 des Weiteren einen zweiten Sensor 156, der ein Trägheitsmesssensor ist. In einer Ausführungsform ist der Trägheitsmesssensor ein Beschleunigungsmesser. Das Sensormodul 150 kann den Prozessor 154 umfassen, um die Sensoren 152, 156 zu steuern und auch um die durch die Sensoren abgefühlten Signale zu verarbeiten. Zum Beispiel kann der Prozessor 154 die durch die Sensoren 152, 156 überwachten Signale zerlegen und dann die zerlegten Signale wieder zusammensetzen. In verschiedenen Ausführungsformen der Offenbarung kann der Prozessor 130 auch dazu dienen, die Funktionen des Prozessors 154 auszuführen. Verschiedene Ausführungsformen der Offenbarung können auch unterschiedliche Anzahlen von Sensoren aufweisen.
In einigen Ausführungsformen ist der Sensor 152 ein PPG-Sensor, der dafür verwendet wird, herzbezogene physiologische Informationen, wie zum Beispiel Herzpulsrate oder Herzpulsform, eines Nutzers fortwährend oder periodisch zu überwachen. Des Weiteren ist der Sensor 156 ein Beschleunigungsmesser, der dafür verwendet wird, Bewegungsinformationen eines Nutzers fortwährend oder periodisch zu überwachen. Das Sensormodul 150 kann noch andere Sensoren umfassen, wie zum Beispiel ein Thermometer zu Messen der Temperatur des Nutzers.
Die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung 100 implementiert das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem der vorliegenden Offenbarung in dem Prozessor 130. In einigen Ausführungsformen umfasst das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem ein Signalverarbeitungsmodul zum Segmentieren der PPG-Signale in kurze PPG-Signalsegmente und umfasst außerdem ein Maschinenlernnetzwerk zum Beurteilen der PPG-Signalsegmente und zum Schätzen der Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins von Herzrhythmusstörungen in dem überwachten Signal.
2 veranschaulicht ein Blockschaubild einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Wie in 2 zu sehen, umfasst eine am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 ein Sensormodul 150, einen Prozessor 130, eine Anzeige 160 und eine Batterie 170 zum Versorgen anderes Komponenten mit Strom. Der Prozessor 130 steuert die auf der Anzeige 160 angezeigte Ausgabe. Die Anzeige 160 kann außerdem Eingabegeräte (nicht gezeigt) umfassen, wie zum Beispiel Knöpfe, Drehschalter, einen berührungsempfindlichen Bildschirm und ein Mikrofon.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst das Sensormodul 150 einen biophysiologischen Sensor 152 zum Messen eines biologischen Signals des Nutzers. In der vorliegenden Ausführungsform ist der biophysiologische Sensor 152 ein PPG-Sensor. Das Sensormodul 150 kann des Weiteren einen Trägheitsmesssensor 156 zum Messen eines Bewegungssignals des Nutzers umfassen. In der vorliegenden Ausführungsform ist der Trägheitsmesssensor 156 ein Beschleunigungsmesser, wie zum Beispiel ein dreiachsiger Beschleunigungsmesser. Das Sensormodul 150 kann mit dem lokalen Prozessor 154 versehen sein, um die Sensoren 152, 156 zu steuern, und auch, um die durch die Sensoren 152, 156 abgefühlten Biosignale bzw. Bewegungssignale zu verarbeiten. In einigen Ausführungsformen kann die Signalverarbeitungsoperation in dem lokalen Prozessor 154 und/oder in dem Prozessor 130 implementiert werden. Alternativ kann der lokale Prozessor 154 einen Teil der Signalsverarbeitung ausführen, wie zum Beispiel bestimmte Signalvorverarbeitungen, und der Prozessor 130 implementiert andere Signalverarbeitungsalgorithmen zur biometrischen Bestimmung oder andere Funktionen. In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ist der konkrete Prozessor, der zum Ausführen der biometrischen Signalverarbeitungsalgorithmen verwendet wird, für die Praxis der vorliegenden Offenbarung nicht kritisch.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ist der Prozessor 130 dafür ausgestaltet, die Abfühloperation, das Abtastregime, die Signalverarbeitungsoperation und Vorrichtungskommunikationsereignisse und andere vorrichtungsspezifische Funktionen in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung zu steuern. In der vorliegenden Ausführungsform umfasst der Prozessor 130 eine CPU 132, einen Speicher 134, eine Eingabe/Ausgabe (E/A)-Schnittstelle 182, eine Kommunikationsschnittstelle 184 und ein Detektionsmodul 190. Obgleich der Prozessor 130 so beschrieben wird, dass er diese verschiedenen Elemente umfasst, können andere Ausführungsformen andere Architekturen verwenden, in denen die verschiedenen Funktionen anders gruppiert sind. Zum Beispiel kann sich die Gruppierung in verschiedenen Integrierten-Schaltungs-Chips befinden, oder die Gruppierung kann verschiedene Elemente wie zum Beispiel der E/A-Schnittstelle 182 und die Kommunikationsschnittstelle 184 zusammen.
Der Prozessor 130 umfasst das Detektionsmodul 190 zum Ausführen einer Arrhythmiedetektion an dem abgefühlten Biosignal, wie zum Beispiel dem PPG-Signal. In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst das Detektionsmodul 190 ein Datenverarbeitungsmodul 192, ein IBI-Detektionsmodul 194, ein Morphologiedetektionsmodul 196 und ein Klassifizierungsmodul 198. Das Signalverarbeitungsmodul 192 ist dafür ausgestaltet, eine Signalvorverarbeitung an dem abgefühlten Biosignal auszuführen. Zum Beispiel kann das Datenverarbeitungsmodul 192 eine Basislinienentfernung oder eine Gleichstromsignalpegel-Entfernung an den abgefühlten PPG-Signalen ausführen. In anderen Ausführungsformen kann das Datenverarbeitungsmodul 192 eine Signalsegmentierung ausführen, um die abgefühlten PPG-Signale in kurze PPG-Signalsegmente zu unterteilen. Zum Beispiel kann jedes PPG-Signalsegment zwischen 2 und 15 Sekunden betragen. Alternativ kann jedes PPG-Signalsegment eine Anzahl n von detektierten Schlägen umfassen. In einem Beispiel beträgt n zwischen 40 und 70. Das heißt, jedes PPG-Signalsegment kann 40 bis 70 Schläge umfassen.
Das IBI-Detektionsmodul 194 implementiert eine Analyse von Inter-Beat-Intervallen in den detektierten Schlägen des PPG-Signalsegments. Das Morphologiedetektionsmodul 196 implementiert eine Analyse von Morphologie-basierten Merkmalen der detektierten Schläge des PPG-Signals. In einigen Ausführungsformen kann das Detektionsmodul 190 das IBI-Detektionsmodul oder das Morphologiedetektionsmodul oder beide Module umfassen.
Das Klassifizierungsmodul 198 implementiert die Klassifizierung der PPG-Signalsegmente, um das Vorhandensein von Arrhythmie in den PPG-Signalsegmenten zu detektieren. Das Klassifizierungsmodul 198 verwendet die Analyseergebnisse von dem IBI-Detektionsmodul 194 und/oder die Analyseergebnisse von dem Morphologiedetektionsmodul 196. Das Klassifizierungsmodul 198 prognostiziert die Wahrscheinlichkeit des Vorliegens von Arrhythmie in den PPG-Signalsegmenten.
In alternativen Ausführungsformen kann das Arrhythmiedetektionssystem der vorliegenden Offenbarung in einer elektronischen Vorrichtung implementiert werden, die mit der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung kommuniziert, die das Sensormodul umfasst. Zum Beispiel kann die elektronische Vorrichtung ein Mobilgerät sein, wie zum Beispiel ein Smartphone oder eine Tablet-Vorrichtung. Die abgefühlten PPG-Signale und andere begleitende Signale, wie zum Beispiel Bewegungssignale, können an die elektronische Vorrichtung zur Signalverarbeitung und Arrhythmiedetektion gemäß dem Arrhythmiedetektionsverfahren der vorliegenden Offenbarung, wie in 11 gezeigt, übermittelt werden. Die elektronische Vorrichtung kann die Detektionsergebnisse ausgeben, um sie auf der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung anzuzeigen.
In einer weiteren Ausführungsform kann das Arrhythmiedetektionssystem der vorliegenden Offenbarung in einem Cloud-Server implementiert werden, der in einem Datennetzwerk angeordnet ist und der mit der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung kommuniziert, die das Sensormodul enthält. Die abgefühlten PPG-Signale und andere begleitende Signale, wie zum Beispiel Bewegungssignale, können durch das Datennetzwerk an den Cloud-Server zur Signalverarbeitung und Arrhythmiedetektion gemäß dem Arrhythmiedetektionsverfahren der vorliegenden Offenbarung, wie in 12 gezeigt, übermittelt werden. Der Cloud-Server kann die Detektionsergebnisse ausgeben, um sie auf der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung anzuzeigen. In der vorliegenden Beschreibung bezieht sich ein Cloud-Server auf einen logischen Server, der durch eine Cloud-Computerplattform über ein Datennetzwerk, wie zum Beispiel das Internet, gebaut, gehostet und bereitgestellt wird. Zum Beispiel besitzen und zeigen Cloud-Server ähnliche Fähigkeiten und Funktionen wie ein typischer Server, es wird jedoch von einem Cloud-Dienstanbieter aus der Ferne auf sie zugegriffen.
3 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Arrhythmiedetektion in einer von einem Nutzer am Körper tragbaren Vorrichtung in Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung veranschaulicht. In einigen Ausführungsformen kann das Verfahren 200 in einem Prozessor in einer am Körper tragbaren Vorrichtung, wie zum Beispiel dem Prozessor 130 der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 in den 1 und 2, implementiert werden. Alternativ kann das Verfahren 200 in einem Mobilgerät implementiert werden, das mit der am Körper tragbaren Vorrichtung kommuniziert. In einer weiteren Ausführungsform kann das Verfahren 200 in einem Cloud-Server implementiert werden, der mit der am Körper tragbaren Vorrichtung kommuniziert. Wie in 3 zu sehen, empfängt das Verfahren 200 einen Kanal von Biosignaldatensignalen von einem ersten Sensor, der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung implementiert ist (202). Zum Beispiel können die Biosignaldatensignale PPG-Signale sein. In der vorliegenden Ausführungsform empfängt das Verfahren 200 Rohdatenabtastungen, das heißt Datenabtastungen, die nicht verarbeitet wurden oder nur minimal verarbeitet wurden.
Bei 204 führt das Verfahren 200 eine Verarbeitung der PPG-Signale aus, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten. In einigen Beispielen kann die Verarbeitung der PPG-Signale das Entfernen des Gleichspannungs-Basisliniensignalpegels umfassen. In anderen Beispielen kann die Verarbeitung andere Signalverarbeitungen umfassen, um den Signalpegel zu verbessern. Infolge der Verarbeitung werden PPG-Signalabtastungen generiert. In einer Ausführungsform wird der Verarbeitungsschritt durch das Datenverarbeitungsmodul 192 in dem Detektionsmodul 190 des Prozessors 130 der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 ausgeführt.
4 veranschaulicht beispielhafte Signalwellenformen eines EKG-Signals und eines PPG-Signals. Genauer gesagt, weist ein PPG-Signal zum Messen des Herzrhythmus oder des Herzschlags ein spezielles Wellenformprofil auf und unterscheidet sich von dem Wellenformprofil eines EKG-Signals. Wie in 4 zu sehen, misst das EKG die elektrische Aktivität des Herzens, und das EKG-Signal (Kurve 250) umfasst ein hervorstechendes Merkmal, das als der QRS-Komplex bekannt ist, der die Hauptpumpkontraktionen des Herzens angibt. Die Spitze R in dem EKG-Signal wird durch Herzratenalgorithmen verwendet, um die Zeitspanne zu messen, die zwischen den einzelnen pulsierenden Herzschlägen vergeht. Die Zeitdauer zwischen jeder Spitze R wird als das RR-Intervall bezeichnet.
Des Weiteren misst das PPG den druckbeaufschlagten Puls von Blut in die Arterien des Körpers, wodurch die Arterien etwas anschwellen, bevor sie in ihren früheren Zustand zurückkehren. Das PPG-Signal ist ein optisches Signal, wobei die Amplitude des optischen Signals dem Pulsdruck direkt proportional ist. Das PPG-Signal (Kurve 252) umfasst quasi-periodische Impulse, mit Spitzen und Tälern, die dafür verwendet werden können, die Periodizität der Signalswellenform anzugeben und dadurch die Schätzung der Herzrate zu ermöglichen. Genauer gesagt, wird die Dauer zwischen den Spitzen zweier benachbarter Impulse, oder werden die Täler zweier benachbarter Impulse, als das Inter-Beat Interval (IBI) bezeichnet, was als ein Hinweis auf die Herzrate verwendet werden kann. In einigen Fällen zeigt das PPG-Signal einen dikroten Einbruch. Ein dikroter Einbruch ist eine kleine, abwärts gerichtete Auslenkung, die am Abwärtsausschlag einer arteriellen Druckwellenform zu beobachten ist. Er repräsentiert die Überschneidung übereinanderliegender primärer und reflektierter Druckwellen im Arterienbaum.
Wir kehren zu 3 zurück. Bei 206 detektiert das Verfahren 200 Schläge in den PPG-Signalabtastungen. In einer Ausführungsform detektiert das Verfahren 200 die Spitzen oder Täler in der Signalwellenform des PPG-Signals und verwendet die detektierten Spitzen oder Täler zum Angeben der Position eines Schlages in den PPG-Signalabtastungen. 5 veranschaulicht eine beispielhafte Signalwellenform einer Sequenz von PPG-Signalabtastungen. Wie in 5 zu sehen, detektiert das Verfahren 200 in der vorliegenden Ausführungsform die Täler in der Signalwellenform, um die Position eines Schlages oder Herzschlages in den PPG-Signalabtastungen zu bestimmen. Dementsprechend identifiziert das Verfahren 200 die Grenze jedes Impulses in den PPG-Signalabtastungen als einen Schlag.
Wir kehren zu 3 zurück. Bei 208 unterteilt das Verfahren 200 die PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente. In einer Ausführungsform unterteilt das Verfahren 200 die PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente mit einer bestimmten Zeitdauer, wie zum Beispiel einer Anzahl t von Sekunden. Zum Beispiel kann jedes PPG-Signalsegment 2 bis 15 Sekunden betragen. In einer weiteren Ausführungsform unterteilt das Verfahren 200 die PPG-Signalabtastungen in PPG-Segmente einer Anzahl n von Schlägen. Zum Beispiel kann jedes PPG-Signalsegment 40 bis 70 Schläge umfassen.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erfasst das Verfahren 200 Schläge über eine bestimmte Zeitdauer, um ein PPG-Signalsegment zu bilden, wobei die Schläge in einem PPG-Signalsegment zeitkontinuierlich sein können, aber nicht müssen. In anderen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erfasst das Verfahren 200 eine bestimmte Anzahl von Schlägen, um ein PPG-Signalsegment zu bilden, wobei die Schläge in einem PPG-Signalsegment zeitkontinuierlich sein können, aber nicht müssen. Das Verfahren 200 kann einige Schläge in den PPG-Signalabtastungen erfassen, dann einige Schläge verwerfen, und dann mit dem Erfassen einiger anderer Schläge fortfahren, um das PPG-Signalsegment zu bilden.
Bei 210 extrahiert das Verfahren 200 Inter-Beat-Interval-Merkmale in jedem PPG-Signalsegment. Genauer gesagt, beurteilt das Verfahren 200 die PPG-Signalsegmente, um die statistische Regelmäßigkeit der Verteilung der Inter-Beat Intervals der PPG-Schläge zu analysieren, die in jedem PPG-Signalsegment enthalten sind. Auf diese Weise kann das Verfahren 200 Inter-Beat-Interval-Eigenschaften extrahieren, die unregelmäßig-unregelmäßig sind. In einer Ausführungsform wird der IBI-Merkmalsextraktionsschritt durch das IBI-Detektionsmodul 194 in dem Detektionsmodul 190 des Prozessors 130 der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 ausgeführt.
Bei normalen PPG-Impulsen variiert das Zeitintervall zwischen den Herzschlägen eines Menschen aufgrund der Atmung und anderer längerfristiger sympathetischer Charakteristika in einer recht vorhersagbaren Weise. Wenn jedoch die Person eine Arrhythmie hat, so werden die Intervalle zwischen den Schlägen aufgrund der im Gewebe vorhandenen abnormalen Aktivierungsmuster sehr unregelmäßig, wodurch die Intervalle auffallend erratischer und statistisch weniger vorhersagbar werden. Die erratischen Intervalle zwischen den Schlägen lassen sich feststellen, indem man normale PPG-Impulse mit PPG-Impulsen mit Arrhythmie vergleicht.
Genauer gesagt, veranschaulicht 5 PPG-Signalabtastungen, die von Patienten in einem normalen Sinusrhythmus erfasst wurden. Die IBI-Zeitspannen variieren von 1,04 Sekunden bis 1,12 Sekunden. Während die IBI-Zeitspannen über die PPG-Impulse hinweg variieren, sind die IBI-Zeitspannen gleichbleibend und variieren in einer vorhersagbaren Weise. 6 veranschaulicht eine beispielhafte Signalwellenform einer Sequenz von PPG-Signalabtastungen mit Vorhofflimmern. Falls die PPG-Signalabtastungen Arrhythmie aufweisen, so variieren die IBI-Zeitspannen stark über den Satz PPG-Impulse hinweg. Im vorliegenden Beispiel variieren die IBI-Zeitspannen von 0,56 Sekunden bis 1,14 Sekunden. Diese unregelmäßige Unregelmäßigkeit ist ein Hinweis auf Arrhythmie oder Vorhofflimmern.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung analysiert das Verfahren 200 jedes PPG-Signalsegment und extrahiert das Merkmal der „unregelmäßigen Unregelmäßigkeit“ des IBI in den PPG-Signalen. In einigen Ausführungsformen wird die Unregelmäßigkeit in dem IBI der PPG-Signale unter Verwendung einer oder mehrerer statistischer Messgrößen der Verteilung der Inter-Beat-Interval (IBI)-Qualität charakterisiert. In einigen Ausführungsformen implementiert das Verfahren 200 eine oder mehrere statistische Messgrößen zum Evaluieren der IBI-Zeitdauer. In einem Beispiel können die statistischen Messgrößen Standardabweichung, Schiefe, Kurtose, Informationsentropie, quadratischer Mittelwert aufeinanderfolgender Differenzen (Root Mean Square of Successive Differences, RMSSD) der IBIs, Wendepunktverhältnis und Multiscale Sample Entropy umfassen. Die statistischen Messgrößen werden dafür verwendet, Merkmale des PPG-Signalsegments zu extrahieren, wobei die Merkmale eine Abweichung vom normalen Sinusrhythmus angeben können.
7 ist ein Diagramm, welches das Histogramm des quadratischen Mittelwertes aufeinanderfolgender Differenzen des IBI von PPG-Signalen mit normalem Sinusrhythmus und PPG-Signalen mit Vorhofflimmern veranschaulicht. Wie in 7 zu sehen, können durch die Verwendung der „Root Mean Square of Successive Differences“-Analyse PPG-Signale mit normalem IBI und PPG-Signale mit abnormalem IBI problemlos unterschieden werden.
8 ist ein Diagramm, welches das Histogramm der „Multiscale Sample Entropy“-Analysen des IBI von PPG-Signalen mit normalem Sinusrhythmus und PPG-Signalen mit Vorhofflimmern veranschaulicht. Wie in 8 zu sehen, können durch die Verwendung der „Multiscale Sample Entropy“-Analyse PPG-Signale mit normalem IBI und PPG-Signale mit abnormalem IBI problemlos unterschieden werden.
Wir kehren zu 3 zurück. Bei 212 extrahiert das Verfahren 200 Morphologie-basierte Merkmale in jedem PPG-Signalsegment. Genauer gesagt, beurteilt das Verfahren 200 die PPG-Signalsegmente, um Morphologie-basierte Merkmale der PPG-Schläge zu analysieren, die in jedem PPG-Signalsegment enthalten sind. Die Morphologie-basierten Merkmale können statistische Eigenschaften, gemessene Merkmale oder abgeleitete Merkmale der PPG-Schläge in dem PPG-Signalsegment umfassen. Die Morphologie-basierten Merkmale können außerdem Wellenformen, Wellenformeigenschaften und Wellenformqualität der PPG-Schläge in dem PPG-Signalsegment umfassen. In einer Ausführungsform analysiert das Verfahren 200 die statistische Verteilung von Morphologie-Eigenschaften und die Ähnlichkeit zwischen Morphologie-Merkmalen benachbarter PPG-Schläge, die aus jedem PPG-Signalsegment extrahiert wurden. In einer Ausführungsform wird der Morphologie-Merkmalsextraktionsschritt durch das Morphologiedetektionsmodul 196 in dem Detektionsmodul 190 des Prozessors 130 der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 ausgeführt.
In einem normalen Sinusrhythmus weisen benachbarte PPG-Schläge von einem Patienten im normalen Sinusrhythmus eine sehr ähnliche Wellenform oder Morphologie auf, wie durch die PPG-Impulswellenformen in 5 gezeigt. Das ist aber bei Arrhythmien nicht der Fall, wie durch die PPG-Impulswellenformen in 6 gezeigt. Zum Beispiel haben Schläge, die unregelmäßig früh eintreffen, das Blut des vorherigen Schlages in der Regel nicht vollständig in der Haut dispergieren lassen, was zu einem Anstieg des Gleichspannungssignals führt, während eine ähnliche negative Basislinienbewegung bei PPG-Schlägen zu beobachten ist, die spät eintreffen. In ähnlicher Weise kann, da der Herzmuskel abnormal kontrahiert hat und das Blut anders ausgestoßen wird, die durch die PPG-Wellenform detektierte Perfusion auch eine andere Form und andere Druckreflexionen vom Rand aufweisen, woraus die hinzukommenden reflektierten Wellenformen bestehen, die den ursprünglichen Druckimpuls überlagern. Infolge dessen können Morphologie-Merkmale als gute Messgröße verwendet werden, um normalen Sinus von Herzarrhythmien zu unterscheiden.
In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung extrahiert das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 Morphologie-basierte Merkmale, die eine Standardabweichung der Bereiche unter der Kurve (AUC) des PPG-Schlages in einem PPG-Signalsegment umfassen. Zum Beispiel ist 9 ein Diagramm, das die Histogramme der Standardabweichung des Bereichs unter der Kurve für normales Sinus und Vorhofflimmern veranschaulicht. Der Unterschied der Morphologieeigenschaften zwischen dem Histogramm des normalen Sinus und dem Histogramm des Vorhofflimmerns ist in 9 klar zu sehen. Das Verfahren 200 beurteilt die Standardabweichung der Bereiche unter der Kurve der PPG-Schläge in einem PPG-Signalsegment, um einen Hinweis auf mögliche Herzarrhythmie zu detektieren.
In anderen Ausführungsformen extrahiert das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 Morphologie-basierte Merkmale, die eine Wellenformähnlichkeit benachbarter PPG-Schläge in einem PPG-Signalsegment umfassen. Die Wellenformähnlichkeit kann mittels Querkorrelations- oder Ähnlichkeitsmessgrößen beurteilt werden. Das Verfahren 200 beurteilt die Wellenformähnlichkeitsmessgrößen in den PPG-Schlägen in einem PPG-Signalsegment, um einen Hinweis auf mögliche Herzarrhythmie zu detektieren.
In anderen Ausführungsformen extrahiert das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 Morphologie-basierte Merkmale, die das Verhältnis von PPG-Schlägen mit langem Ausklingabschnitt in einem PPG-Signalsegment umfassen. Zum Beispiel detektiert das Verfahren 200 den Prozentsatz des Eintretens von PPG-Schlägen mit langem Ausklingabschnitt. In der vorliegenden Beschreibung bezieht sich ein PPG-Schlag mit langem Ausklingabschnitt auf eine PPG-Schlag-Wellenform mit einer verlängerten Abwärtssteilheit. Das heißt, das lange Ausklingmerkmal bezieht sich auf einen ausgeprägten Abwärtsausschlag einer arteriellen Druckwellenform. 10 veranschaulicht eine beispielhafte Signalwellenform einer Sequenz von PPG-Signalabtastungen, die lange Ausklingmerkmale aufweisen. Wie in 10 zu sehen, gibt der Bezeichner LT die PPG-Impulse mit langem Ausklingabschnitt an. Das Verfahren 200 beurteilt die PPG-Schläge innerhalb eines PPG-Signalsegments, um die Anzahl von Schlägen mit dem langen Ausklingmerkmal zu detektieren. Der Prozentsatz des Eintretens des langen Ausklingmerkmals ist ein Morphologie-basiertes Merkmal, das dafür verwendet werden kann, mögliche Herzarrhythmie anzuzeigen. In einigen Ausführungsformen wird das lange Ausklingmerkmal anhand einer Mustererkennungstechnik detektiert.
In anderen Ausführungsformen extrahiert das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 Morphologie-basierte Merkmale, die das Verhältnis von PPG-Schlägen mit abnormalen Einbrüchen in einem PPG-Signalsegment umfassen. Zum Beispiel detektiert das Verfahren 200 den Prozentsatz des Eintretens von PPG-Schlägen mit abnormalen Einbrüchen. Ein abnormaler Einbruch unterscheidet sich von einem zuvor beschriebenen dikroten Einbruch dadurch, dass ein abnormaler Einbruch zwei unvollständige abnormale Herzschläge repräsentiert, während ein dikroter Einbruch einen normalen Herzschlag repräsentiert. Wie in 10 zu sehen, gibt der Bezeichner AN die PPG-Impulse mit abnormalen Einbrüchen an. Das Verfahren 200 beurteilt die PPG-Schläge innerhalb eines PPG-Signalsegments, um die Anzahl von Schlägen mit dem abnormalen Einbruchmerkmal zu detektieren. Der Prozentsatz des Eintretens des abnormalen Einbruchmerkmals ist ein Morphologie-basiertes Merkmal, das dafür verwendet werden kann, mögliche Herzarrhythmie anzuzeigen. In einigen Ausführungsformen wird das abnormale Einbruchmerkmal mittels einer Mustererkennungstechnik detektiert.
In anderen Ausführungsformen extrahiert das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 Morphologie-basierte Merkmale, welche die Standardabweichung der Wechselstrom-Komponenten der ansteigenden Flanken und die Standardabweichung der Wechselstrom-Komponenten der abfallenden Flanken der PPG-Schläge in einem PPG-Signalsegment umfassen. Eine PPG-Wellenform umfasst eine Wechselstrom-Komponente und eine Gleichstrom-Komponente. Die Wechselstrom-Komponente entspricht Variationen des Blutvolumens in Synchronisation mit dem Herzschlag. Die Gleichstrom-Komponente entsteht aus den optischen Signalen, die von dem Gewebe reflektiert oder durchgelassen werden, und wird durch die Gewebestruktur sowie das venöse und das arterielle Blutvolumen bestimmt. Die Gleichstrom-Komponente zeigt geringfügige Veränderungen mit der Atmung. Die Grundfrequenz der Wechselstrom-Komponente variiert mit der Herzrate und wird über die Gleichstrom-Basislinie gelegt. In einer Ausführungsform berechnet das Verfahren 200 die Wechselstromamplitude der ansteigenden Flanke eines Herzschlags als den positiven Bereich der 1. Ableitung der PPG-Wellenform und die Wechselstromamplitude der abfallenden Flanke der Herzschlag als den negativen Bereich der 1. Ableitung der PPG-Wellenform. In einer alternativen Ausführungsform kann die PPG-Wechselstrom-Impulswellenformkontur durch Signalabtastungen, systolische Spitzenamplitude, diastolische Spitzenamplitude und 2. abgeleitete Extreme der Impulswellenform charakterisiert sein. In Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beurteilt das Verfahren 200 die Standardabweichung der Wechselstrom-Komponenten der PPG-Schläge in einem PPG-Signalsegment, um einen Hinweis auf mögliche Herzarrhythmie zu detektieren.
Bei 214 klassifiziert das Verfahren 200 die PPG-Signalsegmente unter Verwendung der extrahierten IBI-Merkmale und/oder der extrahierten Morphologie-Merkmale, die mit jedem PPG-Signalsegment verknüpft sind. Das Verfahren 200 klassifiziert das PPG-Signalsegment unter Verwendung eines Maschinenlernmodells, das zuvor auf der Basis von Signalen und Arrhythmie-Annotationen aus einem oder mehreren Sätzen von Arrhythmietrainingsdaten angelernt wurde. In einer Ausführungsform klassifiziert das Verfahren 200 die PPG-Signalsegmente unter Verwendung einer Kombination von IBI-Merkmalen und Morphologie-Merkmalen. Genauer gesagt, zeigen bestimmte Morphologie-Merkmale Herzarrhythmie an. Daher kann die Verwendung einer Kombination von IBI- und Morphologie-basierten Merkmalen für die Erhöhung der Wahrscheinlichkeit der Arrhythmievorhersage von entscheidender Bedeutung sein. In einer Ausführungsform wird der Klassifizierungsschritt durch das Klassifizierungsmodul 198 in dem Detektionsmodul 190 des Prozessors 130 der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung 100 ausgeführt.
In einigen Ausführungsformen verwendet das Verfahren 200 einen Random-Forest-Klassifizierer, um die Klassifizierung auszuführen. „Random Forest“ ist ein Ensemble-Verfahren, das durch Kombinieren mehrerer verschiedener unabhängiger Basisklassifizierer oder Entscheidungsbäume gebildet wird. Jeder unabhängige Klassifizierer wird unter Verwenden des abgetasteten Datensatzes mit Ersetzung aus dem ursprünglichen Trainings-Datensatz angelernt. Die Merkmale mit maximaler Informationsverstärkung werden zum weiteren Teilen ausgewählt. Die besten Teilungsmerkmale werden aus einer zufälligen Teilmenge der verfügbaren Merkmale identifiziert. Diese Bagging-/Bootstrap-Aggregation hat den Vorteil des Verringerns einer übermäßig hohen Einpassung, so dass das Modell zu einer größeren Population verallgemeinert werden kann, während die Fehlerrate reduziert wird. Um die Implementierung in einem eingebetteten System zu ermöglichen, verwendet das Random-Forest-Modell in einer Ausführungsform nur 3 Entscheidungsbäume, und die Tiefe jedes Baums ist 5. Auf diese Weise ermöglicht das Verfahren 200 die Echtzeitmessung und -vorhersage eines Arrhythmie-Ereignisses.
Im Sinne des vorliegenden Textes bezieht sich der Begriff „Maschinenlernmodell“ auf Klassifizierungsmodelle, die Training verwenden können, um präzise Klassifizierungen bereitzustellen. In der Praxis erfolgt das Anlernen eines Klassifizierungsmodells auf Hochleitungscomputern, und das angelernte Modell wird dann in der Vorrichtung verwendet, wo Inferenz unter Verwendung des Modells ausgeführt wird. In einigen Ausführungsformen kann jede Maschinenlern- und/oder Klassifizierungstechnik verwendet werden, um die Klassifizierung der oben beschriebenen PPG-Merkmale auszuführen. Kurz gesagt, betreffen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung die Arrhythmiedetektion oder Ereignisvorhersage mittels Maschinenlernen, das unter fachmännischer Begleitung inkrementell verfeinert werden kann. In mindestens einer der verschiedenen Ausführungsformen können Daten in ein Maschinenlernmodell eingespeist werden, das unter Verwendung mehrerer Klassifizierer (Index, Bezeichner oder Annotationen) und eines oder mehrerer Sätze von Trainingsdaten und/oder Testdaten angelernt wurde.
Bei 216 generiert das Verfahren 200 ein Ereignisvorhersageergebnis auf der Basis der extrahierten IBI-Merkmale und/oder der extrahierten Morphologie-Merkmale, die mit jedem PPG-Signalsegment verknüpft sind. In einer Ausführungsform generiert das Verfahren 200 ein Arrhythmiedetektionsergebnis auf der Basis der Klassifizierung der PPG-Segmente unter Verwendung der IBI-Merkmale und/oder Morphologie-Merkmale der PPG-Segmente.
In einigen Ausführungsformen sendet das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 in Reaktion auf das Detektieren, dass Arrhythmie vorliegt, eine Benachrichtigung an den Nutzer. Zum Beispiel kann die Benachrichtigung durch eine Anwendung auf einem Mobilgerät und/oder der am Körper tragbaren Vorrichtung gesendet werden.
Unter Verwendung der oben beschriebenen Analysen nimmt das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionssystem mehrere kurze diskrete Segmente von PPG-Signalen als Eingabe, verwendet die Inter-Beat-Intervals-Merkmale und/oder Morphologie-Merkmale, die aus diesen Segmenten extrahiert wurden, und stellt das Detektionsergebnis bereit. Auf diese Weise wird ein passives Detektionssystem realisiert, das der Nutzer den ganzen Tag lang verwenden kann.
In einigen Ausführungsformen empfängt das Verfahren 200 Bewegungsinformationen, die mit der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung verknüpft sind (218). Zum Beispiel können die Bewegungsinformationen von einem zweiten Sensor erhalten werden, wie zum Beispiel einem Trägheitsmesssensor oder einem Beschleunigungsmesser. Das Verfahren 200 kann die Bewegungsinformationen während des PPG-Signalsegmentierungsschrittes (208) zum Verwerfen von PPG-Signalabtastungen verwenden, die mit einem hohen Grad an Bewegung verknüpft sind und daher unzuverlässig sein können. Alternativ kann der PPG-Sensor während Zeiträumen mit starker Bewegung abgeschaltet werden, so dass während dieser Zeiträume kein PPG-Signal verfügbar ist. Dementsprechend sind in Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung die auf diese Weise generierten PPG-Signalsegmente nicht unbedingt zeitkontinuierlich, sondern können voneinander getrennte PPG-Signalabtastungen sein. Das Arrhythmiedetektionsverfahren 200 kann an kurzen Segmenten der PPG-Signalabtastungen operieren, wobei jedes Segment von PPG-Signalabtastungen zeitlich diskontinuierlich sein kann.
In einigen Ausführungsformen empfängt das Verfahren 200 EKG-Signale (220). Das Verfahren 200 kann die EKG-Signale zum Einstellen der detektierten Schläge in den PPG-Signalsegmenten verwenden. In einem Beispiel verwendet das Verfahren 200 das EKG-Signal für Informationen bezüglich der Herzrate, was dafür verwendet werden kann, die Entscheidungsschwelle und das Zeitintervall zwischen Schlägen adaptiv einzustellen, um die Detektionsgenauigkeit zu erhöhen. An dieser Stelle sollte angemerkt werden, dass das Verfahren 200 die EKG-Signale nur zur Schwelleneinstellung verwendet und dass die Bestimmung des Vorliegens oder Nichtvorliegens von Arrhythmien allein unter Verwendung der PPG-Signale getroffen wird.
In einem Beispiel kann, falls in einem bestimmten Zeitraum des PPG während ortsfester Bedingungen genügend Arrhythmie vorliegt, der Nutzer aufgefordert werden, eine EKG-Messung vorzunehmen, wofür sich der Sensor ebenfalls an der am Körper tragbaren Vorrichtung befinden kann. Die Kombination aus PPG- und EKG-Messungen kann für das Vorhandensein von Arrhythmie durch einen Arzt oder durch einen EKG-Analysealgorithmus interpretiert werden. Die Bestimmung kann dann an den Nutzer übermittelt werden oder für eine zukünftige kumulative Analyse gespeichert werden, um einen Trend zu einer chronischen Erkrankung zu identifizieren.
In dem oben in 3 beschriebenen PPG-gestützten Arrhythmiedetektionsverfahren 200 veranschaulicht das Verfahren 200 die Verwendung einer Kombination aus IBI-Merkmalen und Morphologie-basierten Merkmalen zur Arrhythmiedetektion. Obgleich die Verwendung einer Kombination aus IBI-Merkmalen und Morphologie-basierten Merkmalen die Detektionsgenauigkeit verbessert, kann das PPG-gestützte Arrhythmiedetektionsverfahren der vorliegenden Offenbarung auch unter Verwendung nur der IBI-Merkmale oder nur der Morphologie-basierten Merkmale implementiert werden. IBI-Merkmale oder Morphologie-basierte Merkmale stellen individuell einen Hinweis auf Arrhythmien bereit, der als die Basis einer genauen Arrhythmiedetektion verwendet werden kann.
Aspekte dieser Offenbarung werden im vorliegenden Text mit Bezug auf Flussdiagramm-Illustrationen oder Blockschaubilder beschrieben, in denen jeder Block oder jede Kombination von Blöcken durch Computerprogramminstruktionen implementiert werden kann. Die Instruktionen können an einen Prozessor eines Allzweckcomputers, eines Spezialcomputers oder einer anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung übermittelt werden, um eine Maschine oder ein Erzeugnis herzustellen, und wenn sie durch den Prozessor ausgeführt werden, so bilden die Instruktionen ein Mittel zum Implementieren der Funktionen, Aktionen oder Ereignisse, die in jedem Block oder jeder Kombination von Blöcken in den Schaubildern spezifiziert sind.
In dieser Hinsicht kann jeder Block in dem Flussdiagramm oder den Blockschaubildern einem Modul, einem Segment oder einem Abschnitt von Code entsprechen, der eine oder mehrere ausführbare Anweisungen zum Implementieren der spezifizierten Logikfunktion(en) umfasst. Es ist ebenfalls anzumerken, dass in einigen alternativen Implementierungen die mit einem Block verknüpften Funktionen in einer anderen Reihenfolge als in den Figuren angegeben stattfinden können. Zum Beispiel können zwei Blöcke, die aufeinanderfolgend gezeigt sind, in der Praxis im Wesentlichen auch zeitgleich ausgeführt werden, oder die Blöcke können gelegentlich auch in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt werden.
Der Durchschnittsfachmann versteht, dass Aspekte dieser Offenbarung als eine Vorrichtung, ein System, ein Verfahren oder ein Computerprogrammprodukt verkörpert sein können. Dementsprechend können Aspekte dieser Offenbarung, die im vorliegenden Text allgemein als Schaltungen, Module, Komponenten oder Systeme bezeichnet sind, in Hardware, in Software (einschließlich Firmware, residenter Software, Mikro-Code usw.) oder in jeder Kombination aus Software und Hardware verkörpert sein, einschließlich Computerprogrammprodukte, die in einem nicht-transitorischen, computerlesbaren Medium verkörpert sind, auf dem computerlesbarer Programmcode verkörpert ist.
Die oben dargelegten Beschreibungen dienen der Veranschaulichung konkreter Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung und dürfen nicht in einem einschränkenden Sinne verstanden werden. Es sind zahlreiche Modifizierungen und Variationen innerhalb des Schutzumfangs der vorliegenden Offenbarung möglich.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 62648821 [0001]
US 15145 [0002]
US 356 [0002]

Claims

Verfahren zur Ereignisdetektion in einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100), das Folgendes umfasst: Empfangen (202), von einem ersten Sensor (152), der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) implementiert ist, von Photoplethysmogramm (PPG)-Signalen; Verarbeiten (204), in einem Prozessor (130), der PPG-Signale, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten; Detektieren (206), in dem Prozessor (130), von Schlägen in den PPG-Signalabtastungen; Unterteilen (208) der PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente; Extrahieren (210) mindestens eines Inter-Beat-Interval (IBI)-Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente; Klassifizieren (214), in dem Prozessor (130), jedes der PPG-Signalsegmente unter Verwendung des extrahierten IBI-Merkmals, das mit jedem der PPG-Signalsegmente verknüpft ist, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells; in Reaktion auf das Klassifizieren, Generieren (216), in dem Prozessor (130), eines Ereignisvorhersageergebnisses für das PPG-Signalsegment der PPG-Signalsegmente auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals; und Anzeigen des Ereignisvorhersageergebnisses an der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100).
Verfahren nach Anspruch 1, des Weiteren umfassend: Extrahieren (212) mindestens eines Morphologie-basierten Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente; Klassifizieren (214), in dem Prozessor (130), jedes der PPG-Signalsegmente unter Verwendung des extrahierten IBI-Merkmals und des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals, die mit jedem der PPG-Signalsegmente verknüpft sind, und unter Verwendung des Maschinenlernmodells; und in Reaktion auf das Klassifizieren (214), Generieren (216), in dem Prozessor (130), des Ereignisvorhersageergebnisses auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals und des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Extrahieren (210) des mindestens einen Inter-Beat-Interval (IBI)-Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente Folgendes umfasst: Extrahieren des IBI-Merkmals durch Analysieren einer Zeitdauer von Inter-Beat-Intervallen der detektierten Schläge in den PPG-Signalsegmenten unter Verwendung eines oder mehrerer von Standardabweichung, Schiefe, Kurtose, Informationsentropie, Wendepunktverhältnis, quadratische Mittelwerte aufeinanderfolgender Differenzen und Multiscale Sample Entropy.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Extrahieren (212) des mindestens einen Morphologie-basierten Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente Folgendes umfasst: Extrahieren des Morphologie-basierten Merkmals durch Analysieren von einem oder beidem von einer statistischen Verteilung von Morphologie-Eigenschaften und einer Ähnlichkeit zwischen Morphologie-Merkmalen benachbarter Schläge in jedem der PPG-Signalsegmente.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Extrahieren (212) des Morphologie-basierten Merkmals durch Analysieren von dem einen oder den beiden Folgendes umfasst: Extrahieren des Morphologie-basierten Merkmals durch Analysieren eines oder mehrerer von Folgendem: einer Standardabweichung von Bereichen unterhalb der Kurven der detektierten Schläge in jedem der PPG-Signalsegmente; Wellenformähnlichkeiten der benachbarten Schläge in den PPG-Signalsegmenten; eines Verhältnisses von PPG-Schlägen mit langem Ausklingabschnitt in den PPG-Signalsegmenten; eines Verhältnisses von PPG-Schlägen mit abnormalen Einbrüchen in den PPG-Signalsegmenten; und einer Standardabweichung einer Wechselstrom-Komponente mit ansteigenden Flanken und abfallenden Flanken von Schlägen in den PPG-Signalsegmenten.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Unterteilen (208) der PPG-Signalabtastungen in die PPG-Signalsegmente das Unterteilen der PPG-Signalabtastungen in die PPG-Signalsegmente mit einer bestimmten Zeitdauer einer Anzahl t von Sekunden umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Unterteilen (208) der PPG-Signalabtastungen in die PPG-Signalsegmente das Unterteilen der PPG-Signalabtastungen in die PPG-Signalsegmente durch eine Anzahl von Schlägen umfasst, wobei jedes der PPG-Signalsegmente eine Anzahl n von Schlägen hat.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die PPG-Signalabtastungen in einem oder mehreren PPG-Signalsegmenten PPG-Signalabtastungen umfassen, die über eine nicht-kontinuierliche Zeitdauer erfasst wurden.
Verfahren nach Anspruch 8, das des Weiteren Folgendes umfasst: Empfangen (218), von einem zweiten Sensor (156), der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) implementiert ist, eines Bewegungssignals, das die Bewegungsaktivität an der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) anzeigt; in Reaktion auf das Bewegungssignal, Entfernen von PPG-Signalabtastungen, die mit einem hohen Grad an Bewegungsaktivität verknüpft sind, aus den PPG-Signalabtastungen; und Unterteilen (208) der PPG-Signalabtastungen in die PPG-Signalsegmente durch Unterteilen der übrigen PPG-Signalabtastungen, wobei die übrigen PPG-Datenabtastungen über die nicht-kontinuierliche Zeitdauer der PPG-Signalabtastungen erfasst werden.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei der erste Sensor (152) einen Photoplethysmogramm (PPG)-Sensor umfasst und der zweite Sensor (156) einen Beschleunigungsmesser umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, des Weiteren umfassend: Empfangen, in dem Prozessor (130), von Elektrokardiogramm (EKG)-Signalen; Einstellen der PPG-Signalabtastungen in jedem der PPG-Signalsegmente unter Verwendung der EKG-Signale; und Einstellen einer Entscheidungsschwelle während des Klassifizierens jedes der PPG-Signalsegmente zum Erhöhen einer Detektionsgenauigkeit.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren des Ereignisvorhersageergebnisses für das PPG-Signalsegment der PPG-Signalsegmente auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals Generieren des Ereignisvorhersageergebnisses umfasst, das eine Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass Herzarrhythmien in einem bestimmten PPG-Signalsegment der PPG-Signalsegmente vorliegen.
Verfahren nach Anspruch 1, des Weiteren umfassend: in Reaktion darauf, dass das Ereignisvorhersageergebnis eine hohe Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass ein Ereignis in einem bestimmten PPG-Signalsegment der PPG-Signalsegmente vorliegt, Ausgeben einer Benachrichtigung an die am Körper eines Nutzers tragbare Vorrichtung (100).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitung, in dem Prozessor (130), der PPG-Signale zum Erhalten der PPG-Signalabtastungen eine Verarbeitung, in dem Prozessor (130), der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) implementiert ist, der PPG-Signale zum Erhalten der PPG-Signalabtastungen umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitung, in dem Prozessor (130), der PPG-Signale zum Erhalten der PPG-Signalabtastungen die Verarbeitung, in dem Prozessor (130), der in einem Mobilgerät implementiert ist, das mit der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) kommuniziert, der PPG-Signale zum Erhalten der PPG-Signalabtastungen umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitung, in dem Prozessor (130), der PPG-Signale zum Erhalten der PPG-Signalabtastungen die Verarbeitung, in dem Prozessor (130), der in einem Cloud-Server implementiert ist, der mit der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) kommuniziert, der PPG-Signale zum Erhalten der PPG-Signalabtastungen umfasst.
Verfahren zur Ereignisdetektion in einer am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100), das Folgendes umfasst: Empfangen (202), von einem ersten Sensor (152), der in der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100) implementiert ist, von Photoplethysmogramm (PPG)-Signalen; Verarbeiten (204), in einem Prozessor (130), der PPG-Signale, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten; Detektieren (206), in dem Prozessor (130), von Schlägen in den PPG-Signalabtastungen; Unterteilen (208) der PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente; Extrahieren (212) mindestens eines Morphologie-basierten Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente, wobei das Morphologie-basierte Merkmal mit statistischen Eigenschaften der PPG-Signalabtastungen oder Wellenformeigenschaften der PPG-Signalabtastungen verknüpft ist; Klassifizieren (214), in dem Prozessor (130), jedes der PPG-Signalsegmente unter Verwendung des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals, das mit jedem der PPG-Signalsegmente verknüpft ist, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells; in Reaktion auf das Klassifizieren (214), Generieren (216), in dem Prozessor (130), eines Ereignisvorhersageergebnisses auf der Basis des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals, und Anzeigen des Ereignisvorhersageergebnisses auf der am Körper eines Nutzers tragbaren Vorrichtung (100).
Verfahren nach Anspruch 17, wobei das Extrahieren (212) des mindestens einen Morphologie-basierten Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente Folgendes umfasst: Extrahieren des Morphologie-basierten Merkmals durch Analysieren einer statistischen Verteilung von Morphologie-Eigenschaften und/oder einer Ähnlichkeit zwischen Morphologie-Merkmalen benachbarter Schläge in jedem der PPG-Signalsegmente.
Verfahren nach Anspruch 18, wobei das Extrahieren des Morphologie-basierten Merkmals durch Analysieren des einen oder von beidem Folgendes umfasst: Extrahieren des Morphologie-basierten Merkmals durch Analysieren eines oder mehrerer von Folgendem: einer Standardabweichung von Bereichen unterhalb der Kurven der detektierten Schläge in jedem der PPG-Signalsegmente; Wellenformähnlichkeiten der benachbarten Schläge in den PPG-Signalsegmenten; eines Verhältnisses von PPG-Schlägen mit langem Ausklingabschnitt in den PPG-Signalsegmenten; eines Verhältnisses von PPG-Schlägen mit abnormalen Einbrüchen in den PPG-Signalsegmenten; und einer Standardabweichung der Wechselstrom-Komponente von ansteigenden Flanken der PPG-Schläge und einer Standardabweichung der Wechselstrom-Komponente von abfallenden Flanken von Schlägen in den PPG-Signalsegmenten.
Vorrichtung, umfassend: ein Sensormodul (150), umfassend einen ersten Sensor (152), der dafür ausgestaltet ist, Photoplethysmogramm (PPG)-Signale zu messen; und einen Prozessor (130), umfassend: ein Datenverarbeitungsmodul (192), das dafür ausgestaltet ist, die PPG-Signale zu verarbeiten, um PPG-Signalabtastungen zu erhalten, Schläge in den PPG-Signalabtastungen zu detektieren und die PPG-Signalabtastungen in PPG-Signalsegmente zu unterteilen; ein Inter-Beat-Interval-Detektionsmodul (194), das dafür ausgestaltet ist, mindestens ein Inter-Beat-Interval (IBI)-Merkmal in jedem der PPG-Signalsegmente zu extrahieren; ein Morphologiedetektionsmodul (196), das dafür ausgestaltet ist, mindestens ein Morphologie-basiertes Merkmals in jedem der PPG-Signalsegmente zu extrahieren; und ein Klassifizierungsmodul (198), das dafür ausgestaltet ist, jedes der PPG-Signalsegmente unter Verwendung des extrahierten IBI-Merkmals und des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals, die mit dem Segment verknüpft sind, und unter Verwendung eines Maschinenlernmodells zu klassifizieren, wobei das Klassifizierungsmodul des Weiteren dafür ausgestaltet ist, ein Ereignisvorhersageergebnis auf der Basis des extrahierten IBI-Merkmals und des extrahierten Morphologie-basierten Merkmals zu generieren.
Vorrichtung nach Anspruch 20, wobei das Inter-Beat-Interval-Detektionsmodul (194) dafür ausgestaltet ist, das IBI-Merkmal durch Analysieren einer Zeitdauer von Inter-Beat-Intervallen der detektierten Schläge in den PPG-Signalsegmenten unter Verwendung eines oder mehrerer von Folgendem zu extrahieren: Standardabweichung, Schiefe, Kurtose, Informationsentropie, Wendepunktverhältnis, quadratische Mittelwerte aufeinanderfolgender Differenzen und Multiscale Sample Entropy.
Vorrichtung nach Anspruch 20, wobei das Morphologiedetektionsmodul (196) dafür ausgestaltet ist, das Morphologie-basierte Merkmal durch Analysieren einer statistisches Verteilung von Morphologie-Eigenschaften und/oder einer Ähnlichkeit zwischen Morphologie-Merkmalen benachbarter Schläge in jedem der PPG-Signalsegmente zu extrahieren.
Vorrichtung nach Anspruch 22, wobei das Morphologiedetektionsmodul (196) dafür ausgestaltet ist, das Morphologie-basierte Merkmals durch Analysieren von einem oder mehreren von Folgendem zu extrahieren: einer Standardabweichung von Bereichen unterhalb der Kurve der detektierten Schläge in jedem der PPG-Signalsegmente; Wellenformähnlichkeiten der benachbarten Schläge in dem PPG-Signalsegment; eines Verhältnisses von PPG-Schlägen mit langem Ausklingabschnitt in dem PPG-Signalsegment; eines Verhältnisses von PPG-Schlägen mit abnormalen Einbrüchen in den PPG-Signalsegmenten; und einer Standardabweichung der Wechselstrom-Komponente von ansteigenden Flanken und abfallenden Flanken von Schlägen in den PPG-Signalsegmenten.