[发明专利]用于检测心律失常的计算设备

说明书

本发明涉及一种用于检测心律失常的设备，包括：存储器(10)，其被设计成接收心电图数据并存储定义用于检测心律失常的第一分类模型和用于检测心律失常的第二分类模型的数据；分类器(6)，其被设计成基于分类模型来分析心电图数据并返回分类值；以及，驱动器(8)，其被设计将心电图数据存储在存储器中并用分类器对其进行分析，以及在通过分析器的分析返回与心律失常相关的分类值时返回警报数据。

本发明涉及用于检测心律失常的计算设备的领域，特别是用于检测促进房颤的心脏区域的计算设备。

检测促进房颤的心脏区域的领域除了包括实时操作以实现软件(诸如CARTO软件)的计算设备之外，还包括延时操作以实现软件(诸如Topera和CardioInsight软件)的计算设备。

Topera软件旨在重现(reconstruire)心脏心房的电活动。信号采集是通过篮式导管(basket cathéter)(在整个心房中展开的导管)进行的。分析在开始采集后延时(超过2分钟)发生。由于这种类型的导管难以安装，并且由于不能保证电极的接触，所以该解决方案是麻烦的。分析时间非常长，而且重现无法获得高清晰度的映射图，并且由于过于简单的重现，在复杂的电活动情况下(其占房颤案例的70％)，重现甚至可能失败。

CardioInsight软件旨在通过使用在患者皮肤上的多电极心电图测量背心来重现心脏的电活动。患者在手术前穿上背心，并对数据进行分析，然后在手术期间可以访问这些数据。分析在开始采集后延时(超过15分钟)发生。该解决方案的缺点是计算时间非常长，这需要时间延迟，从而使其难以实现(更具体地说，患者必须提前几天到达并穿上背心，以便可以在手术前提取数据)，并且该解决方案是非常昂贵的。此外，由于测量过于外围和过远，所以重现不能获得高清晰度的映射图，并且由于过于简单的重现，在复杂的电活动情况下重现会失败。

由BiosenseWebster发行的CARTO软件允许实现检测心律失常的算法。

因此，CFAE(Complex Fractionated Atrial Electrograms：复杂碎裂心房电图)算法可计算信号中的拐点(在那里导数改变符号的点)的数量，并生成实时彩色映射图。然后，执业医生解释这些复杂的映射图以确定感兴趣的地方。该算法不是很特殊，并且相对简单。

波纹(Ripple Mapping：波纹映射)算法是CARTO软件的模块，其允许在导管第一次通过后重现心房的电活动。通过该模块，使电波的振幅和传播可见。这生成对于执业医生而言极难理解的映射图。尽管这在简单情况下可行，但在复杂的电活动情况下，由于映射图太难以解释，因此分析会失败。

因此，这样看来并没有一种检测心律失常的计算设备可用于允许执业医生快速且可靠地检测心律失常(包括在复杂的电活动的情况)。

本发明改善了这种情况。为此，本发明提出了一种用于检测心律失常的设备，该设备包括：存储器，其被布置成接收心电图数据并存储定义用于检测心律失常的第一分类模型和用于检测心律失常的第二分类模型的数据，从通过机器学习来处理与具有第一持续时间的心电图相关联的数据而得到用于检测心律失常的第一分类模型，以及从通过机器学习来处理与具有第二持续时间的心电图相关的数据而得到用于检测心律失常的第二分类模型，第一持续时间小于第二持续时间；分类器，其被布置为基于分类模型分析心电图数据，并返回分类值；以及，驱动器，其被布置为将所接收的心电图数据作为输入存储在存储器中，以便一方面根据第一持续时间对这些数据进行汇总，并且基于用于检测心律失常的第一分类模型来使用分类器对这些数据进行分析，以及另一方面根据第二持续时间对这些数据进行汇总，并基于用于检测心律失常的第二分类模型来使用分类器对这些数据进行分析，并且所述驱动器被布置为在分类器基于第一分类模型进行的分析返回与心律失常相关的分类值时返回警报数据。

该设备特别有利，因为与现有设备相比，它获得了更加可靠和更快的检测。

在各种替代实施例中，根据本发明的设备可具有以下一个或多个特征：