專利名稱：合成心電圖導聯的系統和方法
技術領域：
本發明涉及，從屬于例行使用的一組導聯(lead)的3個測量導聯合成心電圖(“ECG”)的導聯(lead)，該例行使用的一組導聯包括標準的12導聯ECG，本發明涉及，根據從3個測量導聯推導的n導聯ECG來在視覺上呈現體表電位圖(“BSM”)，以及涉及，利用對ECG特征值的計算，來預測包括急性心肌梗塞(更普遍地稱為“心臟病發作”)的病理的發展。
背景技術：
心電圖(ECG)是心臟的電活動的記錄，它是許多醫療裝置中普遍使用的診斷篩選檢查。標準ECG記錄包括12個導聯波形，分別表示為I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5和V6，并且按照特定的順序排列，該特定順序由醫生利用模式識別技術來解釋。由專門訓練的技師，利用專業的硬件和設備來獲取ECG。在通常的配置中，把10個電極放在人體軀干上，來測量定義標準的12導聯的電勢。這些年來，已經測試了其它導聯系統。這些導聯系統包括Frank心電向量圖(“VCG”)系統，VCG系統使用3個幾乎正交的導聯，以X、Y和Z表示；4個右胸腔導聯，以V3R、V4R、V5R和V6R表示；以及3個左胸腔導聯，以V7、V8和V9表示。沒有哪一個制造商當前制造出允許獲取所有22個導聯的設備。為了獲取這些導聯，技師首先必須拿走附到標準電極位置的導聯夾，然后把它們重新附到位于非常規位置的電極上。這需要至少3次分開的跟蹤獲取，以及總共21個電極位置。
在醫學慣例中，通常的做法是把患有潛在的心臟異常的病人連接到律動(rhythm)監護器上，該律動監護器是一種專門設計的硬件設備，它只顯示一個ECG導聯，但是能夠測量3個不同的導聯。有一些制造商已經設計出也能夠顯示3個導聯的律動監護器，但是通常的顯示格式仍然是一個導聯。利用該設備，在病人的身體軀干上安置3至4個電極，來獲取3個不同的導聯配置。當病人連接到律動監護器，如果預定了標準的12導聯ECG，則技師安置所有的附加電極，來分別獲取ECG。因此，如果存在以下這樣的過程，則可以提高獲取ECG的效率借助該過程，能夠利用比標準電極數量更少的電極，一經要求就從律動監護器、而非通常的ECG機器，立刻獲取標準的12導聯ECG、3導聯VCG、4個右胸腔導聯或者3個左后導聯。
Nicklas等人在美國專利No.5,058,598中發明了一種系統，該系統根據開發特定病人的變換來合成ECG導聯。該系統能夠根據從3個導聯接收數據，來合成12導聯ECG。然而，該系統需要，先以通常的方式從病人獲取完整的n導聯ECG，以便計算特定病人的變換，然后將該特定變換應用于從該病人獲取的隨后ECG數據。這是不方便的，因為最終所得的變換僅適用于一個病人，并且所得變換需要被存儲在可訪問的介質中，以供病人住院期間使用。另外，Nicklas變換也具有時間相關性，表示病人變換可能隨時間變化，以致于為了診斷的準確性，以后每當遇到該病人，可能需要重新計算該病人的變換。
Dower在美國專利No.4,850,370中利用Frank VCG 3導聯系統來推導12導聯ECG，然而，該系統是非常規的，并且大多數臨床工作人員都不熟悉該系統。Dower也開發了另一種非常規的、被稱為EASI系統的非常規導聯配置，但是該配置需要獲取4個導聯，來推導12個導聯ECG。

發明內容
本發明通過利用抽象因素分析(abstract factor analysis)和單純形優化(simplex optimization)算法的數學技術推導可應用于所有病人的、且獨立于時間的通用變換矩陣，來解決上述問題。因此，當需要時，可應用該通用變換矩陣，并且該通用變換矩陣不需要在其實施之前，為每個病人獲取完整的n導聯ECG。
為此，首先測量并數字化某一組ECG導聯的電壓-時間數據，以定義ECG訓練組。沒有限制，導聯組的例子包括以下格式12導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6；15導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6、X、Y、Z15導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7、V8、V9；16導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6、V3R、V4R、V5R、V6R；18導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7、V8、V9、X、Y、Z；19導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7、V8、V9、V3R、V4R、V5R、V6R；22導聯I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7、V8、V9、V3R、V4R、V5R、V6R、X、Y、Z。
一旦已經獲取電壓-時間數據陣列，就對訓練組中的每個ECG電壓-時間數據陣列應用抽象因素分析(“AFA”)技術，以便使測量的陣列中的誤差最小化。最后的步驟是，對訓練組應用單純形優化(“SOP”)技術，以便推導可應用于所有病人的、并且獨立于時間的通用變換矩陣。然后，該通用變換矩陣可以應用于標準的、測量的3導聯子系統，來推導標準的12導聯ECG以及其它系統，并且能夠產生至少22個導聯，使得能夠更準確地解釋心電活動。和觀測的導聯測量相比，這些推導的ECG值近似99％地準確。用于合成12導聯ECG的標準3導聯系統是屬于標準12導聯系統的I、aVF和V2導聯。該測量的導聯組是常規的，并且為臨床工作人員所熟悉，因此易于應用。因為該導聯組近似正交系統，因此可以在3維空間中繪制這些導聯向量相對于彼此的關系曲線，來產生其屬性可以和冠狀病理相關的空間曲線。另外，在理論上有可能使用本發明的通用變換矩陣，來產生n導聯ECG，其中n為任意大。
在應用數學領域中，抽象因素分析和單純形優化技術是眾所周知的。對于抽象因素分析，請參見，例如E.R.Malinowski，Factor Analysis inChemistry，2ed.，John Wiley & Sons，New York，1991。對于單純形優化，請參見，例如C.L.Shavers，M.L.Parsons，“Simplex Optimization of ChemicalSystems”，Journal of Chemical Education56307，May 1979。


圖1描述了怎樣計算和使用本發明的通用變換矩陣的流程圖。
圖2描述了，怎樣從3個導聯的組合構成各種n導聯系統。
圖3描述了，測量的ECG和通過應用本發明的通用變換矩陣預測的ECG的比較。
圖4描述了累積百分方差，該累積百分方差作為如通過抽象因素分析確定的多個特征值的函數。
圖5描述了如通過ECG測量的典型心電周期。
圖6描述了通常的12導聯ECG的圖形輸出。
圖7描述了正常的3維空間ECG環。
圖8描述了便攜式床邊心臟監護器。
圖9a是aVF和V2導聯在人體軀干上的位置的矢狀面示意圖。
圖9b是aVF和I導聯在人體軀干上的位置的冠狀示意圖。
圖9c是I和V2導聯在人體軀干上的位置的橫斷示意圖。
圖10描述了，顯示13個V導聯和3個Frank導聯的位置的人體軀干橫斷剖面圖。
圖11描述了，顯示圖10的導聯的位置的人體軀干冠狀剖面圖。
圖12a描述了，用于產生體表電壓電位圖的80電極背心的胸腔導聯位置的冠狀圖。
圖12b描述了，用于產生體表電壓電位圖的80電極背心的胸腔導聯位置的后視圖。
圖13描述了好像被鉸接在左側面的打開體表電位圖。
圖14描述了患有急性心肌梗塞(MI)的病人的體表電位圖。
圖15描述了，通過把本發明的通用變換矩陣應用于3導聯系統而計算出的病人體表電位圖。
圖16描述了ECG打印輸出，該ECG打印輸出對測量值和通過單純形優化方法推導的值進行比較。
圖17a和17b描述了，在8導聯ECG中、正常特征值對比MI特征值的線圖。
具體實施例方式
由被稱為PQRST波的波來表示心搏動的完整周期，由H.E.Huff和P.Sekelj翻譯的、在Am.Heart J.40163，1950再版的Einthoven，Arch.GesPhys.150275，1973中定義了該PQRST波。PQRST波代表心臟的完全收縮和松弛。圖5中顯示了PQRST波的例子。一個完整的心搏動周期平均為1/72秒。
圖1所示流程圖描述了，合成并使用本發明的通用變換矩陣的整個過程。方框101中所示的第一步驟是，獲取導聯I、II和V2在一個完整周期內的一序列數字化電壓-時間數據。可以獲取多個數據集，每個數據集通常包含直到300個測量。在方框102中，可以從導聯I和II的已知幾何結構，計算導聯aVF。在圖2的步驟202，顯示了從導聯I和II產生導聯aVF的公式。作為替換，可以直接測量導聯I、aVF和V2的一序列數字化電壓-時間數據，如方框103中所示。導聯I、aVF和V2是構成標準的12導聯ECG的導聯組的成員，并且是臨床工作人員都非常了解的。數字化電壓-時間測量的序列構成了3×M矩陣[V]，其中M是按時間的測量的數量，如方框104中所示。通常，取300個順序的時間測量。
在圖9描述的3個視圖中，圖解地顯示了導聯I、aVF和V2在人體上的位置。這些視圖分別是，矢狀面圖、冠狀面圖和橫斷圖。選擇該導聯組的原因如下。如上所述，臨床醫生、護士和ECG技師都非常了解這些導聯。不需要把這些導聯放在非常規的位置，由此不需要研究、開發和驗證新的、非常規的導聯配置。另外，這些導聯近似正交。以上討論的其它22個導聯的任何一個都可以從I、aVF和V2導聯組得出。圖10描述了，可以從測量的導聯組預測的22導聯組的13個V導聯(V1-V9，V3R-V6R)和3個Frank(X，Y，Z)導聯(在附圖中分別被標記為I、E和M)的位置的橫斷平面圖。圖11中顯示了圖10的導聯位置的冠狀圖，圖11還描述了導聯RA、LA、RL和LL的位置。必須安置總共21個電極，來捕獲22個導聯的電壓-時間數據。本發明的系統僅僅需要安置4或5個電極(取決于接地電極的設計)，來捕獲3個導聯，從這3個導聯得出其它19個導聯。尤其是當需要連續地追蹤時，這具有節約成本、速度、導聯位置可變性誤差的最小化和效率的優點。
抽象因素分析對本發明中的整個n導聯ECG測量數據矩陣進行抽象因素分析(AFA)，來“預處理”ECG的訓練組，通過單純形優化從該訓練組得出變換矩陣，以便使該訓練組中的固有誤差最小化。圖2圖解地顯示了這一點。AFA的優點是，該技術使可以從數據集預測的諸如基線波動、基線噪聲和導聯位置誤差的誤差最小化，并產生改善的、測量的數據集。圖3中顯示了如通過測量的和如通過AFA預測的導聯I的ECG值的比較，圖3顯示出二者近似一致。
為了進行AFA，在n維系統中、通過乘積項的線性和，來表示ECG。標準的12導聯ECG是n＝12的系統。在特定時間t，12導聯ECG可以表示為V(t)＝V1(t)L1+V2(t)L2+...+Vn(t)Ln，其中V是12維向量，Vm是第m個導聯的電勢，Lm是12維空間中的單位向量，t是時間。也可以用生成空間的一組正交基向量{X}，來表示電勢V(t)V(t)＝∑nm＝1Km(t)Xm。
抽象因素分析確定影響數據集的因素的數目n；變換系數矩陣K；以及抽象導聯向量組X。
為了執行AFA，我們考慮電壓-時間測量的N×M數據矩陣[V]，其中N是導聯的數目，如圖1中的方框105中所示，M是數據點的數目。在AFA中，使協方差矩陣對角線化，以產生一組特征值λj，可以按大小對該組特征值λj進行排序。可以把協方差矩陣定義為[Z]＝[V]T[V]，它是具有直到M個特征值的M×M矩陣，或者可以把協方差矩陣定義為[Z]＝[V][V]T，它是一個具有直到N個特征值的N×N矩陣。每個特征值λj對應于正交基特征向量Xj。對角線化過程涉及發現使[Z]對角線化的矩陣[Qj][Z][Qj]＝λj[Qj]。在ECG的環境下，在一個完整周期內，M通常為300個測量數據。對N×M矩陣的多個訓練組應用AFA技術。
根據AFA對數據集的應用，我們發現3個導聯就能夠獲得n導聯ECG中的幾乎全部信息量，其中n為12至22個導聯。可以借助于累積百分方差來演示這一點。可以定義方差為Var＝λj/∑nk＝1λk，其中n＝12，...，22，并且λj是第j個特征值的大小。把累積百分方差定義為Cum％Var＝∑ck＝1λk/∑nk＝1λk，其中c等于按大小排序的特征值λj序列中的第c個特征值。因此，累積百分方差是系統的信息量的測度。圖4是累積百分方差與λj的函數關系曲線圖，并顯示出系統的大部分信息量被包含在最先的3個特征值中。實際上，AFA演示了，3個導聯能夠占據12導聯ECG的大約99％的信息量。因此，對于12導聯系統，所得的變換矩陣[K]是3×12矩陣，如圖1中的方框106所示。給定3個導聯的一組M個電壓-時間測量，可以通過使變換矩陣[K]乘以3個測量導聯的3×M電壓-時間數據矩陣，來計算全組的12導聯的測量值。可以容易地把該結果推廣到具有任意數量的導聯的系統，由此推廣到我們的n導聯ECG術語。
ECG的因素空間的維數的減少不應該是令人驚奇的，這是因為標準的12導聯ECG有冗余。例如，可以根據以下基于幾何學的公式，利用最先6個導聯的任何2個的測量，來計算其它4個導聯導聯III＝導聯II-導聯I導聯aVR＝-0.87×((導聯I+導聯II)/2)導聯aVL＝0.87×((導聯I-導聯III)/2)導聯aVF＝0.87×((導聯I+導聯III)/2)標準的12導聯ECG以這樣一種格式來使用12 PQRST配置，醫生由該格式、根據如圖6所示的繪制波形中的識別圖案，來進行診斷。圖6中的ECG是通常的和慣例的12導聯ECG，并且是12電壓-時間信號的12維表示。如上所述，本發明者已經通過AFA的應用證實了，顯示的信息的～99％可以從僅僅3個導聯的測量來重現。因為這些導聯是近似正交的，因此可以在3維空間中繪制它們相對于彼此的關系曲線，導致了空間ECG環。實際上，12導聯ECG中的全部信息都在3維空間ECG環中。另外，本發明者已經證實了，可以從僅僅3個測量的導聯來重現直到22個導聯的導聯配置的信息量。通過把導聯空間增加到22個導聯，醫生能夠更準確地診斷心臟病理，諸如右心肌梗塞或后壁心肌梗塞。
圖7顯示了正常男性心臟的典型3維空間環。能夠容易地把這種類型的顯示嵌入到圖8所示的標準心臟監護器中，該標準心臟監護器結合了如當前現有的單一波形配置。也可以打印該空間環，用于之后的病人病歷卡。單純形優化(simplex optimization)推導本發明的通用變換矩陣的下一步驟是，對受到了AFA分析的訓練組應用單純形優化技術(“SOP”)，如圖1中的方框107所示。因為3個導聯擁有n導聯ECG的幾乎全部信息，因此把SOP應用于由{I，aVF，V2}組成的3導聯組，來計算其它導聯。
單純形優化和用于使受約束線性系統最小化的單純形算法不同，該單純形優化是這樣一種方法，該方法用于當作為基礎的函數未知時、尋找多變量函數的最大值。單純形是由(n+1)個點定義的幾何圖形，(n+1)是大于變量數的數。對于兩個變量的函數z＝f(x，y)，以3個點{(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)}開始，并且對這3個點測量函數的值。然后，把這3個點標記為“B”、“N”和“W”，分別對應于最好、次最好(或次最差)和最差的值。因為我們在尋找最大值點，最好的值具有最大的大小。
利用R＝P+(P-W)，來確定用于測量函數f的下一個點R，其中P是除去最差值的點時的圖形的質心。
一旦已經相對于R測量了函數，則對于下一個步驟，就有3種可能性。首先，如果對于R的值好于對于B的值，則嘗試用通過E＝P+2(P-W)定義的新點來擴展。如果對于E的值好于對于B，則保留E，并且用N、B和E定義新的單純形。如果對于E的值并不好于對于B的值，則認為擴展已經保存(filed)，并且用B、R和N來定義新的單純形。
第二，如果對于R的值介于對于B的值和對于N的值之間，則把新的單純形定義為B、R和N，并且重新開始處理。
最后，如果對于R的值小于對于N的值，則是在錯誤的方向上執行步驟，并且應該產生新的單純形。有兩種可能性。如果對于R的值介于對于N的值和對于W的值之間，則R應該比W更接近新的點CR＝P+0.5(P-W)，并且用B、N和CR來定義新的單純形。如果在R點的值差于W點的值，則W應該比R更接近新的點CW＝P-0.5(P-W)。然后，用B、N和CW來定義新的單純形。重復該過程，直到找到最大值為止。
對于3導聯ECG的情況，計算其它導聯的值，作為優選地為{I，aVF，V2}的3導聯組的函數。因此，單純形將是由代表{I，aVF，V2}的初值的4個點定義的3維圖形。該優化的結果用于定義N×3通用變換矩陣[K]，以致于當在特定時間使變換矩陣[K]乘以包括3個導聯{I，aVF，V2}的向量時，產生完整的n導聯ECG，如圖1的方框180中所示。尤其是，相對于心搏的完整PP周期，以及相對于PP周期內的段，諸如PR間期(interval)、QRS間期、SP間期和QT間期，來計算[K]矩陣。通過對II、III、aVR和aVL導聯的推導值和這些導聯的測量值進行比較，來驗證優化的精度。圖16中描述了，基于從單純形優化推導的值的合成ECG和測量ECG的比較。
體表電位圖如上所述，當前的n包括位于身體軀干周圍的直到22個導聯。雖然本發明者已經把n從12個導聯增加到22個導聯，但是有可能使用本發明的方法來推導多于22個導聯。通過在等高線圖中繪制多個導聯的電壓-時間數據，可以顯現體表電位圖(“BSM”)。圖12a和12b描述了一個不久要商業化的電極系統的胸腔導聯位置。該系統在病人的胸腔周圍安置了80電極背心，用于獲取電壓-時間。圖13中顯示了從這種配置得到的病人的BSM。圖13使用彩色編碼等高線，所畫的等高線未閉合，好像被鉸接在左側面，以致于后表面緊接著前表面被顯示。圖14顯示了，對患有急性心肌梗塞(“MI”)的病人、從PQRST波的S段的末尾到T段(“ST-T”)的末尾測量的BSM，該病人的12導聯標量ECG僅顯示PQRST波的ST部分的下降。BSM顯示了大的后部紅色區(由圖中的箭頭所指示)，該紅色區指示了后壁心肌梗塞。
BSM所需的大量導聯的成本，以及安置導聯所花的時間，阻止了BSM在急性病治療裝置中的應用。還需要復雜的軟件和硬件來分析BSM數據，盡管近來的技術進步使該過程不太麻煩。然而，現在可以利用本發明的方法來容易地實現BSM，這是因為利用本發明的通用變換矩陣，可以從僅僅3個測量的導聯來推導任何數據的導聯。圖15中顯示了從3導聯系統得到的BSM。
特征值的臨床意義本發明的方法的另一個臨床應用是，從AFA計算的特征值的累積百分數和演示了正常ECG和MI ECG之間的統計上重大的差異。因此，對ECG的信息空間的特征值貢獻是MI的標志。尤其是，通過跟蹤在連續的ECG內的特征值大小的變化，臨床醫生能夠預測病人的MI的發作。
在涉及包括10個男人和10個女人的20個病人的研究中，其中每組的一半顯示正常的心功能，每組的另一半顯示出MI，以及其中8導聯ECG被使用，據發現，在從正常心功能到MI的過程中，兩個最大特征值的大小減小了，而6個最小特征值的大小增大了。雖然兩個最大特征值的大小的減小不具有統計學意義，但是6個最小特征值的大小的增大具有統計學意義。圖17a描述了對于兩個最大特征值的正常特征值和MI特征值的累積百分數和的線圖，正常和MI特征值在此分別以EV1和EV2表示。該圖顯示了在MI特征值和正常特征值之間的急劇斷開，其中對于正常功能，該累積和大于總和的97％，而對于MI，該累積和小于總和的97％。更重要的是，因為這些差是有統計學意義的，因此在此以EV3至EV6表示的6個最小特征值的累積和顯示出MI特征值與正常特征值之間的斷開。圖17b中顯示了這一點。從圖17b可以看出，MI值的累積和從總和的大約3％到總和的大約9％變動，而正常值的累積和小于總和的3％。
這具有重大的臨床意義。從當前時間起，通過血液檢查來測定MI的惟一標志。這樣做費時，并且具有相關的成本。這些驗血測定也不能被實施地執行。當需要時，由醫生來命令驗血，但是技師要花時間到達，并從病人采血樣。每1至15分鐘執行這種化學測定恰恰是不可行的。現在，可以在不需要技師的情況下，一經要求就實時地利用3導聯床邊監護器，逐個心搏地測量ECG的特征值。本發明將允許從3導聯監護器立即得出n導聯ECG(例如12導聯ECG)，從該3導聯監護器能夠即刻計算特征值。特征值百分數貢獻自身就是MI的標志。這能夠和心率一起被顯示在任何常例的床邊監護器上。因為能夠利用當前的常規計算機技術、在少于1秒的時間內、逐個心搏地計算該特征值標志，因此特征值的時間可變性，以及按照大小或者按照百分數貢獻的特征值變化率，也是急性MI的標志。本發明將允許最先知道急性MI的實時電生理學標志。自然地，利用特征值的任何功能都將實現相同目的。
能夠利用任何可得的編程語言、在任何計算機系統上實施本發明的方法。本發明的一個實施例是利用在運行Windows操作系統的個人計算機上執行的Microsoft Visual Basic得以實施的。然而，本發明不限于該實施，并且利用在諸如Mackintosh的其它機器上執行的其它編程語言的實施，或者利用在Unix操作系統或諸如Linux的變型下運行的工作站的實施，都在本發明的范圍內。
雖然已經在各個優選和替換實施例中描述和顯示了本發明，但是不應該把這種描述和顯示看成是限制性的。因此，本發明包括在僅由以下權利要求限定的本發明范圍內的任何變化、修改和/或替換實施例。
權利要求
1.一種合成心電圖導聯的方法，該方法包括以下步驟獲得一組心電圖導聯的一序列電壓-時間測量值；對利用心電圖導聯的最小子集測量的電壓-時間測量值的子集執行單純形優化，來獲得通用變換矩陣；以及使通用變換矩陣乘以電壓-時間測量值的子集，以計算全組的電壓-時間測量值。
2.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括以下步驟對電壓-時間測量值序列執行抽象因素分析，以獲得一組特征值和相關聯的特征向量；以及確定心電圖導聯的最小子集，從該最小子集，可以利用可接受的誤差計算電壓-時間測量值。
3.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括步驟從如同應用于最小導聯子集的通用變換矩陣，計算心動周期的任何段。
4.根據權利要求1所述的方法，其中心電圖導聯組可以包括12到至少22個導聯。
5.根據權利要求1所述的方法，其中心電圖導聯的最小子集包括3個導聯。
6.根據權利要求5所述的方法，其中3個導聯是I、aVF和V2導聯。
7.根據權利要求5所述的方法，其中3個導聯是I、II和V2導聯。
8.根據權利要求5所述的方法，其中3個導聯是I、aVF和V9導聯。
9.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括步驟從計算的全組電壓-時間測量值來構造體表電位圖。
10.根據權利要求1所述的方法，其中全組心電圖導聯可以包括直到80或更多導聯，所述方法進一步包括步驟從該全組電壓-時間測量值構造體表電位圖。
11.根據權利要求1所述的方法，其中把累積百分方差的技術用于確定心電圖導聯的最小子集。
12.根據權利要求1所述的方法，其中常規n導聯心電圖的任何3個測量導聯都可用于推導完整的心電圖。
13.根據權利要求2所述的方法，其進一步包括步驟跟蹤連續心電圖測量的特征值大小，以便預測包括心肌梗塞的病理的發作。
14.一種合成心電圖導聯的方法，該方法包括以下步驟獲得一組從12到22個心電圖導聯的一序列電壓-時間測量值；對電壓-時間測量值序列執行抽象因素分析，以獲得一組特征值和相關聯的特征向量；利用累積百分方差來確定3個心電圖導聯的最小子集，從該最小子集，可以利用可接受的誤差計算電壓-時間測量值；對利用心電圖導聯的最小子集測量值的電壓-時間測量值的子集執行單純形優化，來獲得通用變換矩陣；以及使通用變換矩陣乘以電壓-時間測量值的子集，以計算全組的電壓-時間測量值。
15.根據權利要求14所述的方法，其進一步包括步驟從如同應用于最小導聯子集的通用變換矩陣，計算心動周期的任何段。
16.根據權利要求14所述的方法，其中3個導聯是I、aVF和V2導聯。
17.根據權利要求14所述的方法，其中3個導聯是I、II和V2導聯。
18.根據權利要求14所述的方法，其中3個導聯是I、aVF和V9導聯。
19.根據權利要求14所述的方法，其進一步包括步驟從計算的全組電壓-時間測量值來構造體表電位圖。
20.根據權利要求14所述的方法，其中全組心電圖導聯可以包括直到80或更多導聯，所述方法進一步包括步驟從該全組電壓-時間測量值來構造體表電位圖。
21.根據權利要求14所述的方法，其中常規n導聯心電圖的任何3個測量導聯都可用于推導完整的心電圖。
22.根據權利要求14所述的方法，其進一步包括步驟跟蹤連續心電圖測量值的特征值函數，以便預測病理的發作，其中所述病理包括心肌梗塞。
全文摘要
一種合成心電圖導聯的方法，該方法包括以下步驟獲得一組心電圖導聯的一序列電壓－時間測量；以及對該測量序列執行抽象因素分析，以獲得一組特征值和相關聯的特征向量。確定心電圖導聯的最小子集，從該最小子集，可以利用可接受的誤差計算電壓－時間測量。對利用心電圖導聯的最小子集測量的電壓－時間測量的子集執行單純形優化，來獲得通用變換矩陣，并且使通用變換矩陣乘以電壓－時間測量的子集，來計算全組的電壓－時間測量。全組導聯可以用于計算體表電位圖，并且可以及時跟蹤特征值，以便預測諸如心肌梗塞的病理的發作。
文檔編號A61B5/0452GK1668242SQ03816566
公開日2005年9月14日 申請日期2003年4月28日 優先權日2002年5月17日
發明者戴維·M·史瑞克 申請人:戴維·M·史瑞克