用于检测心律异常的设备和系统

1.本发明涉及用于长期监测心律和检测心律异常的方法和系统，特别是用于可靠和准确地检测间歇性/无症状性心房纤颤的方法和系统。


背景技术：

2.心房纤颤(afib)是最常见的心律不规则性，在全球影响超过3350万人，并且是世界范围内显著的可预防的年度医疗保健成本的来源。该病理导致心脏泵送血液的能力的效率降低，可能导致凝块形成。afib是所有致命性缺血性中风的50％的原因，并且患者的中风风险高5倍。由于afib事件的间歇性和无症状性质，无症状afib占所有afib的多达60％，并且大大延长了诊断时间。这种形式的afib的早期检测以连续记录持续时间的形式提出了挑战，其受到监测设备便利性、类型、使用环境和穿戴者依从性的阻碍。
3.用于非侵入性地监测和记录心脏波形的当前黄金标准方法是心电图(ecg)。ecg记录心脏的电活动并存储波形，该波形通常被打印到屏幕或文档上。传统的可穿戴ecg监测器不是用于监测跨越超过少数几天的时段的理想解决方案，并且它们通常不能在过度运动期间或潮湿时可靠地记录心脏波形。此外，ecg监测器往往较大、不方便且耗电，或需要穿戴者交互来起作用。
4.脉搏血氧测定法是测量心脏活动的替代方法，但是其效用迄今为止仅限于测量脉搏率和血氧水平而不是完整的心律。脉搏血氧测定法通过用光脉冲对血流进行采样并测量通过血流或从血流反射的光脉冲的特性变化(例如，强度)来操作。例如，通过测量具有不同波长的光的强度变化，可以监测/测量在任何给定时间点表示血管中的血量的血红蛋白/脱氧血红蛋白梯度变化。该数据可以通过应用高级处理方法来提供关于心血管功能的深入信息。
5.当今的许多运动可穿戴设备(诸如运动跟踪器或智能手表)中都具有脉搏血氧计传感器的特征。这些平台通常提供许多其他特征，诸如gps、健身应用、蓝牙、wi-fi、屏幕显示等，以便在消费者市场内竞争。结合到这些设备中的脉搏血氧计传感器是低性能的，并且不能提供心脏病学家为了检测可能指示afib的波形异常而需要的数据。例如，现有的基于脉搏血氧测定的设备通常具有在5hz至215hz范围内的低采样/轮询频率。由低采样频率引起的差的时间分辨率使得这种设备不能解析心律波形的某些时间特征，这些时间特征对于确定δfib是重要的。因此，来自这样的设备的输出波形读数具有较低的质量和较低的可靠性。除此之外，托管广泛的功能以在消费者市场内保持竞争优势的必要性限制了电池寿命，从而减少了在长持续时间内可靠地监测不频繁发生的心律异常所需的关键特征。
6.由于识别无声afib的特定困难，患者可能等待数年来使用当前的可穿戴心律监测方法(诸如holter监测器和贴片ecg)获得诊断，使患者处于中风的显著风险中，并且使健康系统暴露于显著的成本增加。无声afib的间歇性质意味着在没有可以在日常环境中连续监测持续到数周和数月的时间段的系统的情况下，难以准确且可靠地检测。


技术实现要素：

7.因此，本公开的目的是提供一种方法和系统，其仅基于脉搏血氧测量或基于脉搏血氧测量和ecg的组合，并且专用于长期连续心律监测。所提出的方法和系统能够可靠地检测心律异常，例如心律失常，同时消除或减轻与现有监测设备相关联的大多数或所有上述问题。
8.根据本发明的第一方面，提供了一种用于检测心律异常的可穿戴设备，包括：传感器单元，包括至少一个脉搏血氧计；处理器单元；存储器单元；以及功率单元，其包括电池并且被配置为在可穿戴设备的各种部件之间传播电池功率；其中，所述至少一个脉搏血氧计被配置为以采样率光学地测量血流并输出第一数据；其中，所述处理器单元被配置为处理所述第一数据并确定所处理的第一数据被自动记录在所述存储器单元中的时间；其中，所述处理器单元被配置为基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的采样率；并且其中，所述处理器单元被配置为控制所述功率单元，使得通过向所述传感器单元施加变化的功率水平来动态地调节所述采样率，并且因此所述可穿戴设备可操作为针对所述经处理的第一数据的单次连续记录实现长达90天的持续时间。
9.根据本发明的第二方面，提供了一种充电设备，其被配置用于对根据第一方面的可穿戴设备进行充电和传输来自根据第一方面的可穿戴设备的数据，包括：ac-dc转换器，其被配置为将市电ac电源转换为dc电力；数据传输和充电单元，其包括数据传输和充电电路；以及至少一个充电舱，所述至少一个充电舱从所述充电设备的顶表面凹陷并且被配置为容纳所述可穿戴设备；其中，所述至少一个充电舱包括一个或多个金属接触点，所述一个或多个金属接触点被配置为建立与所述可穿戴设备的互补连接，进一步其中，每个金属接触点连接到所述数据传输和充电电路的一个触点。
10.根据本发明的第三方面，提供了一种用于检测心律异常的系统，包括根据本发明的第一方面的可穿戴设备、根据本发明的第二方面的充电设备、与充电设备和互联网两者连接的计算设备；以及在线分析平台，所述在线分析平台可由所述计算机设备访问并且被配置为处理和分析从所述可穿戴设备传输的电数据，以便确定心律异常；其中，在检测到令人满意的心跳信号时，所述可穿戴设备自动开始记录通过以采样率光学测量血流而获得的心脏数据；其中，所述可穿戴设备能操作用于基于预定事件来动态地调节所述采样率。
11.根据本发明的第四方面，提供了一种用于心律监测的方法，包括：以采样率光学地光学测量血流并使用至少一个脉搏血氧计输出测量数据；处理所述测量数据并确定使用处理器单元自动记录所述处理数据的时间；基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的所述采样率。
12.根据本发明的第五方面，提供了一种用于检测心律异常的方法，包括：以采样率光学地测量血流并使用至少一个脉搏血氧计输出第一数据；使用具有一对或多对干电极的ecg传感器来测量心律活动，每对干电极生成电压信号；从第一时间实例记录由所述至少一个脉搏血氧计测量的所述第一数据；分析所述第一数据以确定峰到峰脉搏时序中的任何不规则性的存在；从第二时间实例记录包括一个或多个电压信号的第二数据；以及经由移动网络发送所述第二数据的至少一部分，而不影响所述第一数据的记录；其中所述第一时间实例是当一个或多个电压信号超过电压阈值时；其中，所述第二时间实例是当在所述第一数据中识别出峰到峰脉搏时序的不规则性时。
附图说明
13.现在将仅通过示例并参考附图来描述本发明的实施例，其中：
14.图1描绘了示例性心律波形的特征；
15.图2描绘了根据实施例的用于检测心律异常的系统的框图；
16.图3描绘了根据实施例的在用于检测心律异常的系统中使用的感测设备的框图；
17.图4描绘了根据实施例的感测设备的透视图；
18.图5描绘了根据实施例的在用于检测心律异常的系统中使用的充电设备的框图；
19.图6描绘了根据实施例的充电设备的透视图；
20.图6a描绘了根据实施例的以堆叠方式布置的两个充电设备的透视图；
21.图6b描绘了根据实施例的水平连接的两个充电设备的透视图；
22.图7描绘了根据实施例的由感测设备采用以实现自动数据记录的自启动算法的流程图；
23.图8描绘了根据实施例的在线分析平台的框图；以及
24.图9描绘了根据实施例的由在线分析平台的数据分析功能块执行的确定性分析的流程图；
25.图10a描绘了根据实施方案的处于展开状态的可拆卸臂带的内侧的平面图，该臂带包括两个脉搏血氧计和一个具有多对(例如，八对)干电极的ecg传感器；
26.图10b描绘了根据实施例的处于展开状态的可拆卸臂带(例如，如图10a所示)的外侧的平面图；
27.图10c描绘了根据实施例的处于折叠状态的可拆卸臂带(例如，如图10a所示)的侧视图；以及
28.图11描绘了根据实施例的由包括脉搏血氧计和ecg传感器的感测设备采用的不同算法的流程图。
具体实施方式
29.参考图1，示出了单次心跳的示例心电图。心电图是在心脏内发生的电活动的追踪。在正常情况下，电脉冲从窦房结穿过心房行进到房室结并穿过心脏的室间隔。通过电脉冲的激发，心脏的四个腔室以协调的方式收缩和放松。如图1所示，单次心跳的示例心电图包括表示心跳的不同阶段的多个峰和谷。峰和谷从左到右表示为p波110、q波120、r波130、s波140、t波150和u波160，其中p波110和r波130是用于检测心律失常的最重要特征。
30.p波110表示心房收缩并且指示心房去极化。q波120、r波130和s波140被命名为qrs波群170，qrs波群170表示当电脉冲传播通过心室时的电脉冲并指示心室去极化。qrs波群170刚好在心室收缩之前开始。qrs波群170之后的t波150指示心室复极化。通过测量任何两个连续r波130峰值之间的时间间隔来建立心跳规律性。心房的纤颤由p波110缺失来指示。心房的不规则收缩的测量和监测相对于患者的活动水平的心率对于afib的识别都是重要的。注意，并非用于指示图1中显示的一些较小波形特征的所有脉动特征都可以使用脉搏血氧定量法容易地测量。例如，表示驱动p波110、q波120、s波140、t波150和u波160的动作的脉动特性存在检测挑战，这是由于在三尖瓣打开之前发生的心脏内的动作引起的，或者不导致通过血流中的血红蛋白水平差异可检测的大的心脏收缩。
31.通常，沉默的afib患者将不会在身体上感觉到任何症状，并且将不知道他们处于中风的显著风险中。因此，afib的识别依赖于可以在日常活动期间长时间使用的系统。由于常规的可穿戴ecg不适合于日常、连续使用，因此本发明寻求提供日常和延长的监测方法，其可以准确且可靠地捕获关键的afib指示特征，例如p波和r波。如上所述，现有的基于脉搏血氧测定的设备的采样频率通常在5hz和215hz的范围内。低采样率(以及因此低时间分辨率)将仅允许脉搏血氧计测量称为“一阶导数光电体积描记图”的参数，其通过测量通过大血管的血流来收集关于血氧水平的信息。相比之下，使用高采样率(并且因此高时间分辨率)检测小血管(毛细血管)中的体积变化将允许脉搏血氧计测量称为“二阶导数光电容积描记图”(sdppg)的参数，其可以提供对心脏腔室的功能的见解。为了满足高保真心律波形或准确ecg触发所需的高时间分辨率的需求，非常需要能够提供超过215hz、优选地超过500hz的采样率的基于脉搏血氧测量的监测设备。
32.参考图2，示出了根据实施例的心律失常检测系统200的框图。该框图示出了系统的核心部件以及它们之间的关系。在一些实施例中，系统可以包括可穿戴心律监测设备(或感测设备)201、充电设备202、计算设备203和在线分析平台204。在一些实施例中，充电设备202可以包含计算设备203的所有功能，并且因此将不需要单独的计算设备。在其他实施例中，心律失常检测系统200可以包括未在图2的框图中示出的一个或多个其他功能部件。感测设备201可以被配置为从人(例如，患者)的血流收集数据，该数据可以稍后用于导出高保真心律波形。与计算设备203连接的充电设备202可以被配置为对感测设备201充电并且实现从感测设备201到计算设备203的数据传输。与互联网连接的计算设备203可以被配置为从感测设备201接收数据，并且随后或同时将数据上传到在线分析平台204。在一些实施例中，在线分析平台204可以在远程服务器上运行，并且可以被配置为进一步处理数据、分析经处理的数据并最终生成评估报告。
33.下面将详细描述上述核心部件中的每一个。参考图3，示出了根据实施例的感测设备201的功能部件及其交互的框图。在该实施例中，感测设备201包括传感器单元301、处理器单元302、存储器单元303、电源单元304和接口单元305。
34.在一些实施例中，传感器单元301可以包括至少一个多通道脉搏血氧计301(a)、至少一个三轴加速度计301(b)和至少一个内部温度传感器301(c)。多通道脉搏血氧计301(a)可以包括发射至少两个光波长的光发射器。在一些实施例中，多通道脉搏血氧计301(a)可以发射在400nm和970nm之间的蓝色、绿色、黄色、红色和红外波长的波长，根据活动水平并且随着电荷水平变化而周期性地在它们之间循环。在其他实施例中，多通道脉搏血氧计301(a)可以仅顺序地和周期性地发射两个波长，即660nm和940nm。多通道脉搏血氧计的采样频率可以由处理器单元302控制。多通道脉搏血氧计301(a)可以以高采样率操作。在一些实施例中，采样率可以优选地大于215hz。在其他实施例中，采样率可以优选地大于500hz。在不同的实施例中，采样率可以是可调节的，例如，在5hz和1000hz之间、在215hz和500hz之间、在215hz和800hz之间、或在215hz和1000hz之间。
35.在一些实施例中，传感器单元301还可以包括三轴加速度计301(b)。三轴加速度计可以用于跟踪穿戴者的运动。每次对脉搏血氧计301(a)进行采样时，加速度计301(b)也是如此，使得对于每个记录的样本存在对应的数据点。脉搏血氧计301(a)拾取由运动引起的信号以及从血管内的血量变化导出的信号。加速度计301(b)拾取仅由运动引起的信号。由
于血液体积变化。将一个从另一个中减去会留下信号。在设备内，来自脉搏血氧计301(a)和加速度计301(b)两者的信号被提交给存储器，稍后通过在线分析平台204上托管的算法进行处理。
36.在一些实施例中，传感器单元301还可以包括内部温度传感器301(c)。内部温度传感器301(c)确保感测设备301在安全温度下运行。除了其作为安全特征的标准使用(由此如果设备超过某个温度阈值则设备断电)之外，温度数据还可以用于通过分析设备温度随时间变化的趋势来进一步改进系统架构。可以定期记录温度数据，以推断关于患者活动的附加信息。
37.在一些实施例中，传感器单元301还可以包括用于降噪和/或信号放大的一个或多个电路。降噪电路可以包括低通滤波器，该低通滤波器被配置为去除传感器信号上的运动引起的低频噪声。信号放大电路可以允许传感器信号被放大到处理器单元302所需的特定电平。
38.在一些实施例中，传感器单元301还可以包括ecg传感器301(d)。ecg传感器301(d)可以包括ecg电路和电连接到ecg电路的一对或多对电极。ecg传感器301(d)可以被配置为测量附接到身体表面的两个位置的每对电极之间的电势差或电压。电极可以优选地是干电极，其可以直接附接到身体表面而不需要使用电解质凝胶。每个电极可以是导电垫或条带的形式。在一些实施例中，多对干电极可能优于单对，因为更多的电极有助于提高记录良好质量(例如，高信噪比)ecg信号的机会。在这种情况下，ecg传感器301(d)可以被配置为在任何给定时间点生成多个电压信号，每个电压信号通过测量一对干电极之间的电压来获得。附加地或可选地，ecg传感器301(d)可以被配置为将每个时间相关电压信号与相应干电极对相关联(通过干电极对可生成电压信号)。附加地或可选地，ecg传感器301(d)可以被配置为执行多个电压信号的实时处理。实时处理可以包括例如放大最初弱的电压信号，并且随后对放大的电压信号进行滤波。注意，这种实时数据处理的部分或全部可以由其他板载电路执行，诸如上述用于降噪和/或信号放大的一个或多个电路。
39.在一些实施例中，ecg传感器301(d)可以被配置为使得其可以在两种操作模式(即，空闲模式和活动模式)之间切换。当处于空闲模式时，ecg传感器301(d)可以不测量来自多对电极的电压(并因此生成电压信号)。然而，当处于活动模式时，ecg传感器301(d)可以以给定的采样率连续地测量每对电极之间的电压，例如如上所述的为多通道脉搏血氧计301(a)设置的采样率。
40.在一些实施例中，处理器单元302还可以包括算术逻辑单元302(a)、控制单元302(b)、寄存器阵列302(c)和固件302(d)。算术逻辑单元302(a)对来自输入寄存器的数据执行由控制单元302(b)引导的算术和逻辑运算。相应的结果存储在输出寄存器上。控制单元302(b)指导处理单元302的操作。它控制算术逻辑单元302(a)、寄存器阵列302(c)以及输入和输出设备后面的逻辑如何响应固件指令。寄存器302(c)是处理器单元302内的少量存储。输入寄存器存储来自外部传感器(例如，传感器单元301中的传感器)的数据，控制单元302(b)基于固件指令指导算术逻辑单元302(a)对数据执行什么操作，并且来自算术逻辑单元302(a)的相应结果存储在输出寄存器中以传输回外部传感器。系统固件302(d)控制例如设备上的输入、存储和电源管理中的每一个的功能。
41.在一些实施例中，感测设备201可以包括至少两个处理器单元，例如，主微控制器
单元mcu和次mcu。两个mcu单元可以被配置为以互补的方式工作。
42.在一些情况下，主mcu可以被配置为连续地处理和分析来自脉搏血氧计301(a)和加速度计传感器301(b)的样本，然后将其写入存储器。主mcu可以被配置为基于读数的非标称变化(即，由运动伪影引起的那些)来动态地改变这些传感器的轮询速率。这种能力有助于记录高质量的心脏波形，并获得准确的逐搏定时，使得可以在适当的时间激活板载部件或模块(例如，蜂窝模块305(a)、ecg传感器301(d))。主mcu可以被配置为在样本收集之间在睡眠模式和活动模式之间动态地交替。由于主mcu在处于非活动状态时的低功率要求，这大大降低了能量消耗。由于大量多余的特征，需要类似设备的处理器同时处理多个任务，这意味着处理器需要连续地处于活动模式，从而大大降低了整体运行时能力。基于传感器读数，主mcu可以触发次mcu执行某些动作，例如，当设备未被穿戴时进入睡眠模式。
43.次mcu可以被配置为处理和分析多个传感器输入(例如，来自脉搏血氧计301(a)和/或ecg传感器301(d)的输入)，并且作为响应进行动作。次mcu可以保持在低功率睡眠状态，直到其以预定义的时间间隔被唤醒(以检查设备是否被穿戴)，或者当由主mcu触发时。主要mcu可以被配置为在次要mcu上执行“中断”(例如，指示其基于传感器输入执行不同的任务)。当次mcu在预定义时间段之后从睡眠状态唤醒时，它可以例如获取电池电量读数、电路性能读数和环境温度读数，所有这些读数都被写入设备存储器。该数据将在内部使用以更好地理解设备如何在各种环境中执行。
44.在一些实施例中，存储器单元303还可以包括实时时钟303(a)、随机存取存储器303(b)和板载存储器303(c)。实时时钟303(a)跟踪时间。处理器单元302可以读取该时间并将时间戳附加到提交给设备的内部存储器的每个数据日志。每当感测设备201返回到充电站时，可以刷新实时时钟303(a)，以便补偿时间滑动(rtc是高度准确的，但不是完美的，并且需要周期性地刷新)。随机存取存储器303(b)可以用于在采样数据被适当地布置、由处理器单元302加密、并且最终被提交给长期板载存储器303(c)之前临时存储采样数据。板载存储器303(c)可以是被设计为保存所收集的加密数据的闪存存储设备的形式。在成功确认数据上传到在线门户之后，可以擦除该存储器303(c)。可以定制板载存储器的写入速率以匹配由多个高保真数据流引起的异常高的吞吐量需求。
45.在一些实施例中，电源单元304还可以包括电源管理集成电路304(a)、电池充电器304(b)和电池304(c)。功率管理集成电路304(a)在各种电子部件之间传播功率。从传感器单元301接收信息的处理器单元302可以影响功率管理集成电路304(a)的功能，因为通过向传感器单元301的传感器施加变化的功率电平来控制采样率，这进而影响电池寿命。电池充电器可以能够从充电设备202接收功率并且实现对设备的电池304(c)的快速充电。电池304(c)本身可以具有大的充电容量，以便满足长期连续心律监测的需要。在现有可穿戴心率监测器中通常采用的许多多余特征被移除之后，通过感测设备201的大的内部体积来实现大的充电容量(因此大的电池尺寸)。在一些实施例中，电池304(c)可以具有在1000毫安-小时(mah)和3000mah之间的范围内的充电容量。在其他实施例中，充电容量可以在1200mah至2200mah之间的范围内。
46.在一些实施例中，电源单元304还可以包括低压差调节器，该低压差调节器可以用于维持处理器单元302和传感器单元301的恒定电压，而不管电池的电荷水平如何(例如，在完全充电时，电池可以以4.2v运行，并且当接近完全放电时，电池可以以2.7v运行。低压差
调节器维持恒定的2.5v而不管这一点)；dc-dc转换器可以与低压差调节器并联工作，以将一个dc电压电平的源转换为另一电平；以及智能重置，其可以仅在电压达到例如来自电池的2.5v时允许电流流动。当达到这一点时，pmic被复位，并且低压差调节器保持恒定的2.5v。
47.在一些实施例中，接口单元305可以包括部件或模块(图3中未示出)，其实现感测设备201和外部世界之间的连接，以用于例如人机交互、数据传输和充电的目的。在一些实施例中，接口单元305可以包括蜂窝模块305(a)(例如，3g模块或4g/lte模块)，其被配置为允许经由现有移动网络在感测设备201和远程服务器之间进行数据交换(例如，上传数据)。在一些实施例中，远程服务器可以是供线分析平台204运行的同一服务器。在一些实施例中，蜂窝模块305(a)可以仅在足以允许包括一个或多个标记的异常事件的记录数据(例如，ecg数据)的至少一部分被发送到远程服务器的短时间段内被激活。在长时间(例如，90天)和连续记录会话的中间选择性地传输指示心律异常的数据允许将这样的数据无缝且快速地发送到服务器，然后例如医生应该在任何时间发生值得接近立即干预的异常。
48.图4示出了根据实施例的感测设备201的透视图。如图4所示，感测设备201可以包括外壳401，外壳401包围感测设备201的所有电气部件并且与穿戴者的身体直接接触。当放置在手腕上时，外壳401可以包括允许外壳401连接到腕带或条带的固定特征。在其他实施例中，感测设备201可以放置在臂上，并且可以通过将外壳401连接到臂带或条带来促进感测设备201。注意，感测设备201也可以用在身体的其他不同部位上。对于感测设备201不包括ecg传感器301(d)，而仅包括脉搏血氧计301(a)的一些实施例，腕带配置可以是优选的。不需要电极意味着可以使用与身体皮肤具有相对小的接触面积的窄带或条带(例如，腕带)。对于感测设备201包括脉搏血氧计301(a)和ecg传感器301(d)两者的其他实施例，臂带配置可能是期望的。在这种情况下，可能需要宽带或条带(例如，臂带)来容纳一对或多对干电极。一对或多对干电极可以例如衬在将位于左上臂上的臂带的内部。图10a至10c示意性地描绘了根据实施例的臂带，其将在下面描述。
49.在一些实施例中，外壳401可以包括按钮402、多个指示发光二极管(led)403和光学窗口404。在一些实施例中，接口单元305可以被配置为将处理器单元302连接到按钮402和指示led 403。在一些实施例中，按钮402可以是机械和电容式按钮，并且可以位于感测设备201的外壳401的外围区域上。点击按钮402可以向在那时记录的数据添加时间戳，这可以在查看数据时将额外的注意力吸引到该区域。触摸按钮402可以使电池电量经由外壳的正面上的指示led 403显示短时间段。在一些实施例中，指示led 403可以包括例如四个rgb led。每个led可以表示剩余电池的25％。显示恒定黄色的所有led可意味着设备处于“编程模式”(用于固件更新)。显示恒定蓝色的所有led可意味着设备处于“对接模式”。所有led闪烁的蓝色可意味着设备正在传输数据。所有led闪烁的橙色可意味着设备处于“检测模式”(例如，设备与新创建的患者目录配对)。在一些实施例中，光学窗口404可以直接位于脉搏血氧计301(a)下方，并且可以对脉搏血氧计301(a)的所有波长透明。
50.在一些实施例中，特别是没有任何ecg传感器301(d)的实施例中，外壳401的部分或全部可以由具有低折射率的聚氨酯凝胶弹性体制成。在不同的实施例中，只有与皮肤直接接触的外壳401的底部部分可以由聚氨酯凝胶弹性体制成。这预期通过更有效的冲击吸收(或“抖动补偿”)来减少由穿戴者活动引起的运动诱导干扰，而不损害可能由用于脉搏血
氧计光行进通过的附加介质的存在引起的传感器读数。现有的可穿戴设备使用含氟弹性体来使传感器抵靠皮肤稳定。聚氨酯凝胶弹性体具有比含氟弹性体更高的摩擦系数，通过额外的抓地力提供增强的稳定性。在一些实施例中，外壳401可以具有被设计成遵循例如手腕曲率的弯曲身体形状。以这种方式，可以进一步改善传感器连接的稳定性。在一些实施例中，感测设备201可以采用接触点配置，其中数据传输和充电电路的每个触点在内部重新布线到布置在外壳401上的一个金属接触点。数据传输和充电电路可以包括例如4引脚usb电路。
51.图10a是处于展开状态的可拆卸臂带1000的内侧的平面图。如图所示，臂带1000可以包括两个脉搏血氧计301(a)-1、301(a)-2和具有八对干电极410a/410b、420a/420b、430a/430b、440a/440b、450a/450b、460a/460b、470a/470b、480a/480b的一个ecg传感器，所有干电极可以附接到臂带1000的内表面491。脉搏血氧计301(a)的发光侧可以与身体皮肤直接接触。注意，其他实施例可以包括除了图中所示的那些之外的不同数量的感测设备和干电极。干电极410a/410b、420a/420b、430a/430b、440a/440b、450a/450b、460a/460b、470a/470b、480a/480b可以是例如柔性同心环形电极，但是通常用于ecg的其他不同的干电极设计同样适用。
52.图10b是处于展开状态的可拆卸臂带1000的外侧的平面图。臂带1000可以包括多个电池(例如，在该特定实施例中为六个电池304(c)-1至304(c)-6)和包括ecg传感器的ecg电路的主电路板(pcb)493。在图10a和图10b所示的实施例中，主pcb 493、电池304(c)-1至304(c)-6、脉搏血氧计301(a)-1、301(b)和干电极410a/410b、420a/420b、430a/430b、440a/440b、450a/450b、460a/460b、470a/470b、480a/480b可以形成感测设备201。在不同的实施例中，脉搏血氧计301(a)可以从臂带1000的内侧安装在pcb 493上。如图10b所示，多个电池可以沿着臂带1000的长度等距间隔开。在一些实施例中，电池304(c)-1、304(c)-2、304(c)-3、304(c)-4、304(c)-5、304(c)-6可以嵌入在臂带1000的主体中，臂带1000的主体被定义为内表面491和外表面492之间的部分。替代地，在其他实施例中，多个电池494a-494f可以附接到臂带1000的外表面492。脉搏血氧计301(a)和所有干电极410a/410b、420a/420b、430a/430b、440a/440b、450a/450b、460a/460b、470a/470b、480a/480b可以与主pcb 493电连接，主pcb 493可以嵌入臂带1000的主体中。
53.图10c是处于折叠状态的可拆卸臂带1000的侧视图。如图所示，干电极410a/410b、420a/420b、430a/430b、440a/440b、450a/450b、460a/460b、470a/470b、480a/480b可以小心地定位在臂带1000上，使得当臂带被折叠以紧密地夹持左臂二头肌时，每个电极对的两个电极位于臂的相对侧上并且彼此面对。注意，电极410a/450a、420a/460a、430a/470a、440a/480a、410b/450b、420b/460b、430b/470b和440b/480b都沿着垂直于图的平面的方向在空间上分离。如图所示，电极410a、420a、430a、440a、450a、460a、470a、480a和相应的对应电极410b、420b、430b、440b、450b、460b、470b、480b位于臂(未示出)的相对侧上并且彼此面对。这种布置可以使每个电极对之间的距离最大化，并且因此使通过该对测量的电位差最大化。
54.参考图5，充电设备可以拥有与感测设备互补的数据传输和充电连接点。充电设备202可以包括ac-dc转换器501以及数据传输和充电电路单元502，该ac-dc转换器501将市电ac电源转换为充电设备502可用的dc功率，该数据传输和充电电路单元502与感测设备201
的接触点互补。充电设备202可以被配置为包括内部重新布线的数据传输和充电连接器，以接收感测设备201上的金属接触点并与之接触。当两个设备彼此物理接触时，感测设备201上的每个金属接触点连接到充电设备202上的对应金属接触点，并且因此建立连接。多个金属接触点可以用于板载存储器303(c)和计算设备203之间的数据传输。其它金属接触点可用于充电。感测设备201和充电设备202之间的互补数据传输和充电连接可以基于诸如usb 3.0、usb-c或rs232的协议。
55.参考图6，在一些实施例中，充电设备202可以包括多个充电舱，每个充电舱被配置为容纳单个感测设备。每个充电舱可以对应于从充电设备202的主体的顶表面凹入的腔。凹腔的尺寸可以略大于感测设备201的尺寸。可以经由使用位于设备主体和充电舱两者中的一个或多个磁体来实现安全安置和连接。每侧上的接触点允许广泛的横向可扩展性，使得可以水平地创建充电舱的网格，同时将必要的电缆的数量最小化到两个(例如，一个电力电缆和一个usb电缆)。根据应用，每个充电设备202可以包括5个、或10个、或15个、或20个、或30个充电舱。参考图6(a)，在一些实施例中，两个或更多个单独的充电设备202可以垂直堆叠以形成复合充电设备202'，并且可以通过共享相同的电源来并行工作。两个充电设备202可以使用机械装置(例如，四个柱603)垂直连接。替代地或附加地，两个或更多个单独的充电设备202可以水平地连接以形成复合充电设备202”(如图6(b)所示)，从而进一步增加充电设备202的可扩展性。两个充电设备202可以使用机械装置(例如，两个榫钉接头(未示出))或磁性地水平连接。
56.为了获得能够揭示与心律异常相关的某些精细特征(例如不存在p波110)或使得能够准确触发机载ecg的高保真波形，多通道脉搏血氧计301(a)和加速度计301(b)可以优选地具有215hz与1000hz之间的采样率。在一些实施例中，响应于预定事件，可以由处理器单元302(由系统固件302(d)控制)在215hz和1000hz之间的范围内动态地调整采样率。预定事件可以是例如增加的身体活动、信号质量的变化或降低的电池电量。例如，由加速度计301(b)测量的数据可以用于通过检测增加的活动水平来至少部分地确定采样率，处理器单元302通过增加加速度计和脉搏血氧计两者的采样率来响应增加的活动水平。以这种方式，通过处理稍后在在线分析平台204中使用的算法，可以更容易地恢复容易被运动引起的干扰所伪装的小特征。此外，当一个或多个传感器信号的质量变化时，采样率也可以由处理器单元302动态地调整。例如，当脉搏血氧计信号的质量劣化时，处理器单元302可以增加加速度计和脉搏血氧计两者的采样率，以便基本上保持良好的数据保真度。
57.并行地，可以采用功率节省策略，其允许感测设备201随着电池寿命减少而降低主动采样的速率(例如，从1000hz的初始速率到500hz的稍后速率)。采样率可以以逐步的方式降低，并且可以周期性地调整。在一些实施例中，处理器单元302可以周期性地检查电池304(c)的剩余电荷水平，并计算在最后一段时间内电荷水平的百分比下降。然后，处理器单元302可以将采样率调整/减小与电池304(c)的电荷水平的百分比变化成比例的量。动态采样率的精细控制显著地有助于电池的寿命和数据的保真度。在动态采样控制和大容量电池的帮助下，感测设备201能够提供长达90天、或大约90天、或大于90天的单个连续记录时段，从而显著提高心律异常(诸如afib)的检测率。
58.在一些实施例中，处理器单元302或更具体地固件302(d)可以被配置为当采样率由于电池电荷的减少或穿戴者的身体活动的增加而降低时保持几乎恒定的采样率。可以通
过对以降低的采样率获得的数据应用插值来维持几乎恒定的采样率。插值提供了随着电池寿命减少而随着时间逐渐降低实时采样率的能力，同时保持波形的准确性。使用内插的程度将根据电池性能而变化。如果需要，它可以从记录持续时间的开始到结束使用，因为随着相同设备的重复使用，电池劣化随着时间的推移而发生。例如，当采样率由于电池304(c)的放电而从例如初始1000hz降低到当前500hz时，每秒测量数据点的数量相应地从1000下降到500。
59.如上所述，采样不足导致时间分辨率差，因此导致低保真度心律波形或不准确的ecg触发。因此，为了补偿这种数据点损失，相应地增加插值密度，使得每秒(测量和插值的)数据点的总数保持为1000，对应于1000hz的恒定采样率。在记录数据的同时，可以由感测设备201对测量的数据执行插值。可替代地，其可以对数据后收集执行，以便减少可归因于物理运动和其他环境因素的信号噪声。该处理可以在数据分析平台204上执行，并且可以补充在设备上执行的电滤波。在一些实施例中，可以将不同的插值方法应用于测量数据的不同部分。例如，在测量的传感器信号随时间线性变化的情况下，将应用线性插值。在测量的传感器信号随时间非线性变化的情况下，将选择多项式插值。内插的应用允许传感器单元(例如，在这种情况下为多通道脉搏血氧计)以低采样率(例如，在5hz和215hz之间)操作，同时保持足够数量的数据点，从而确保高保真度的心律波形或准确的ecg触发。
60.在一些实施例中，固件302(d)可以适当地格式化数据，执行加密，并将加密的数据实时记录到板载存储器303(c)。在一些实施例中，数据格式化可以包括进一步的基于软件的滤波和平滑(例如，savitzky-golay平滑)。数据加密可以借助于例如密码算法(基于代数矩阵)来获得。
61.在一些实施例中，当被放置在穿戴者身体的一部分上时，感测设备201可以立即开始检测心跳信号。一旦检测到心跳信号并且同时满足一个或多个预定义条件，则感测设备201就可以自动开始记录可能已经由感测设备201的硬件以及固件过滤、格式化和加密的数据。固件302(d)可以包含用于确定感测设备是否可以自动开始数据记录的自启动算法。参考图7，自启动算法700可以执行例如以下四个步骤。
62.在步骤701，当未被穿戴时，感测设备201可以在空闲模式下操作，其中处理器单元302可以命令传感器单元201每例如20秒对穿戴者的血流采样一次，每次例如持续3秒。如果检测到具有大于预定义阈值的幅度和与预定义心脏波形匹配的特征的心跳信号，则算法可以进行到步骤702。否则，算法可以停留在步骤701。
63.在步骤702，处理器单元302可以检查检测到的心跳信号是否具有大于预定阈值的幅度和与预定心脏波形匹配的特征。可以通过扩展和收缩预定义的心脏波形来补偿穿戴者心率，直到建立与被测量的心脏活动的匹配。这可以防止噪声触发自动记录。如果心跳信号成功地匹配预定标准，则算法然后可以进行到步骤703。否则，算法可以返回到步骤701。
64.在步骤703处，处理器单元302可以进一步检查在3秒采样窗口期间获取的心跳信号是否基本上与存储在板载存储器303(c)中的预定义心跳信号匹配，算法可以进行到步骤704。否则，算法可以返回到步骤701。
65.在步骤704处，处理器单元302可以允许密集采样的原始数据在被提交到板载存储器303(c)之前被处理和加密。数据记录将继续，除非心跳信号的幅度下降到预定阈值以下，在这种情况下，算法将重复步骤701至703，直到建立新的记录会话。
66.在一些实施例中，固件302(d)可以针对脉搏血氧计301(a)和ecg传感器301(d)都存在于感测设备201中并且一起使用的情况(例如，图10a-10c中所示的臂带1000)结合不同的算法。当由处理器单元302执行时，该算法可以执行自启动和自动报告功能。自启动功能可以允许感测设备201确定感测设备201是否可以自动开始数据记录；而自报告功能可以允许感测设备201传输在异常事件期间捕获的数据。它可以允许捕获的数据在事件之后立即传输，或者每天传输一批。参考图10和图11，算法1100可以执行例如以下七个步骤。
67.在步骤1110，处理器单元302可以确定是否正在佩戴臂带1000。脉搏血氧计301(a)-1、301(a)-2和ecg传感器301(d)都可以被激活。处理器单元302可以命令ecg传感器周期性地测量每个电极对410a/410b、420a/420b、430a/430b、440a/440b、450a/450b、460a/460b、470a/470b、480a/480b两端的电压差，并将测量的电压差与阈值水平进行比较。在从ecg传感器301(d)接收的一个或多个电压信号高于阈值水平的情况下，处理器单元302可以确定臂带1000正在被穿戴并且可以移动到步骤1120。否则，处理器单元302可以停留在步骤1110。
68.在步骤1120处，一旦处理器单元302确定臂带1000正被穿戴，处理器单元就可以发起完整的数据记录会话，其可以持续例如90天。在该阶段，只有脉搏血氧计301(a)-1、301(a)-2被激活，而ecg传感器被设置为空闲模式。处理器单元302可以实时监测峰到峰(p-p)脉搏时序(pulse timing)，并且通过将最后检测到的搏动的p-p间隔与先前搏动(例如，先前5-10次搏动)进行比较来计算它们的规律性。
69.在步骤1130处，处理器单元302可以确定p-p脉搏时序中是否存在任何不规则性。这可以例如通过检查p-p间隔的标准偏差是否随时间上升来实现。标准差上升表明心率不规律或运动引起的心率增加。例如，后者可以经由加速度计测量来排除。处理器单元302可以例如通过将标准偏差与ecg触发阈值进行比较来确定不规则性的存在。如果p-p间隔的标准偏差低于ecg触发阈值，则处理器单元302可以停留在步骤1130并继续监测p-p脉搏时序。如果p-p间隔的标准偏差等于或高于ecg触发阈值，则处理器单元302可以进行到步骤1140。
70.在步骤1140，处理器单元可以激活ecg传感器301(d)并启动ecg记录。在记录ecg数据的同时，由脉搏血氧计301(a)-1、301(a)-2生成的脉搏数据也以不受影响的方式被记录和分析。在一些实施例中，ecg数据可以存储在存储由脉搏血氧计301(a)-1、301(a)-2测量的脉搏数据的相同的板载存储器303(c)中。在不同的实施例中，ecg数据可以存储在不同的板载存储器303(c)中。脉搏血氧计301(a)-1、301(a)-2和ecg传感器301(d)的并行操作可以允许仅当确定脉搏不规则时才激活ecg传感器，从而降低感测设备201的能量消耗。在一些实施例中，ecg传感器可以在固定持续时间之后由处理器单元302停用，该固定持续时间可以是例如20分钟的固定持续时间、30分钟的固定持续时间或40分钟的固定持续时间。可替代地，在其他实施例中，如果在最近的持续时间(其可以是例如最近的5分钟或最近的10分钟)中没有识别出p-p脉搏时序中的不规则性，则可以停用ecg传感器。一旦ecg传感器301(d)被停用，处理器单元302就可以停止ecg数据记录并移动到步骤1150。每个单独的ecg记录会话可以产生一个或多个ecg迹线，每个ecg迹线包括与一个电极对相关联的ecg迹线。
71.在步骤1150处，处理器单元302可以分析每个ecg迹线的质量(例如，信噪比)并选择具有最佳信噪比的ecg迹线。然后，处理器单元302可以前进到步骤1160。
72.在步骤1160，处理器单元302可以激活蜂窝模块305(a)，以便在远程服务器和感测
设备201之间建立连接。一旦建立了连接，处理器单元302就可以发起经由蜂窝模块305(a)将所选择的ecg数据传输到远程服务器。与ecg数据一起，与感测设备201相关联的其他信息(例如，存储器单元中的剩余空间、所有设备部件的诊断日志和当前电池电量)也可以被发送到远程服务器。如果蜂窝模块305(a)不能与远程服务器建立连接，则可以向处理器单元302发送中断以停用蜂窝模块305(a)并将当前数据保持在板载存储器303(c)中。在失败的连接尝试之后，可以周期性地进行多个附加尝试。如果这些失败，则处理器单元302可以继续每天尝试，例如，在下一个每天调度的次mcu传输唤醒时。在完成数据传输时，处理器单元302可以前进到步骤1170。
73.在步骤1170处，处理器单元302可以检查蜂窝模块305(a)是否从远程服务器接收到确认所有数据的成功传输的信号，并且可以随后停用蜂窝模块305(a)。在一些实施例中，处理器单元302可以清除板载存储器303(c)中的所有记录的ecg数据，以便为下一次ecg记录做准备。
74.在成功接收到ecg数据之后，远程服务器可以对ecg迹线执行确定性分析以确定例如afib的存在。确定性分析可以由在远程服务器(例如在线分析平台204)上运行的应用执行。下面参考图9详细描述确定性分析。
75.参考图2，在一些实施例中，计算设备203可以是经由以太网电缆连接到互联网的通用计算机。计算设备203可以经由usb电缆连接到充电设备202，以允许来自感测设备201的数据传输。在一些实施例中，专用软件应用可以安装在计算设备203上，其使得能够在计算设备203和在线分析平台204之间进行通信。在其他实施例中，在线分析平台可以由安装在计算机设备203上的网络浏览器访问。在一些实施例中，从感测设备201接收的数据可以临时存储在为包含来自该特定设备的数据而创建的文件夹中。在其他实施方案中，存储在感测设备201中的数据可以经由专用软件应用程序或网络浏览器直接上传到在线分析平台，而不存储在计算设备中。以这种方式，可以增强系统的隐私保护。
76.继续参考图2，在线分析平台204可以是基于云的数据中心，其允许开发和实现各种基于云的算法。在一些实施例中，在线分析平台204还可以包括数据处理功能块801、数据分析功能块802和数据库803。数据处理功能块801可以包括用于解密数据、进一步处理数据并生成高保真心律波形的一个或多个数据处理算法。数据分析功能块802可以包括一个或多个数据分析算法，其被配置为对心律波形执行确定性分析并识别能够指示任何心律异常的特征。数据分析功能块802还可以基于分析的发现来生成分析报告。数据库803可以用于包含高保真心律波形和分析报告。
77.在一些实施例中，在接收到数据时，数据处理功能块801可以借助于解密密钥对数据进行解密。解密密钥可以是感测设备特定的，因此只能用于解密来自特定感测设备的数据。解密的数据可以由数据处理功能块801进一步处理。数据处理可以包括借助于例如savitzky-golay平滑和/或移动平均的数据平滑。savitzky-golay平滑是一种低通滤波技术，其衰减较高频率噪声，同时抑制源自佩戴者运动的低频噪声。这是有限脉冲响应(fir)滤波器，意味着其脉冲响应具有有限持续时间。
78.在一些实施例中，数据处理还可以包括从源自多通道脉搏血氧计301(a)的数据中减去源自加速度计301(b)的数据，以便去除或最小化运动引起的数据干扰。之后，数据处理功能块801可以执行脉动坐标数据点的重新编译，以便生成对应的完整心律波形，类似于图
1中所示的波形。然后可以将所生成的高保真心律波形存储在数据库803中创建的目录中，该目录专用于存储穿戴者的信息。
79.在一些实施例中并且参考图9，由数据分析功能块802执行的确定性分析可以包括三个主要步骤：步骤901，识别能够对所生成的脉搏血氧定量法导出的心律波形上的心律异常做出指示的特征；步骤902，将证候积分(evidence score)分配给所识别的特征；步骤903，基于先前分配的证候积分计算总证候积分；步骤904，基于总体证候积分确定心律失常的存在。在不同的实施例中，在步骤901处执行的指示心律异常的特征的识别可以基于所生成的脉搏血氧饱和度导出的心律波形和ecg数据(例如，在最后的连续长期记录期间从感测设备发送到远程服务器的数据)。
80.具体地，当用于确定afib的存在时，可以以下面描述的方式执行确定性分析。
81.在步骤901处，高保真心律波形可以用于计算收缩峰(r波130)、计算峰到峰间隔、在多个测量的心搏周期内插峰到峰时间以建立方差、以及计算识别可以指示p波的特征的存在。收缩峰值的计算可以通过例如计算信号的正-负斜率变化来实现，其中所有测量样本的最大值到该点的幅度》75％(对于每个波形重复来说)。峰到峰间隔的计算可以经由例如减去最近标识的r波130峰值与先前测量的峰值之间的时间测量来实现。可以将方差与建立的可接受范围进行比较，以便识别异常方差。可以经由例如在所识别的心脏收缩峰之前的设定数量数据点上的负到正和正到负斜率计算来实现特征的存在的计算识别；
82.在步骤902处，基于在步骤901处获得的计算结果，可以确定心律波形的可标记异常，并且可以向它们中的每一个分配afib证候积分。可标记异常可以包括例如不存在可以指示预定义标称范围之外的p波110和r波130变化的特征。
83.在步骤903处，可以进一步处理标记的数据以用于假阳性减少。这可以经由例如经由由机器学习(ml)模型(诸如支持向量机模型(svm))分析的导数阈值算法分析标记区域来实现。svm是被设计为与学习算法一起使用的监督学习模型，该学习算法检查用于分类和回归分析的数据，从而导致以更高的可靠性检测波形特征。该ml算法内的分析方法可以包括例如时间-频率检查、奇异值分解、经验模式分解、稀疏信号恢复和用于频谱峰跟踪的频谱分析。在仍然存在运动引起的干扰的情况下，这些方法可以帮助获得可用数据。ml算法基本上搜索指示p波110的存在或不存在的r-r不规则性和模式的序列，这两者都经由证候积分的计算被推断为存在或不存在。这些证候积分的强度源于ml算法从其学习的数据训练集。然后，后处理标记的数据可以用于重新计算afib证候积分并进一步训练ml模型。
84.在步骤904处，最终afib证候积分可以用于确定afib的存在，并且相关分析数据可以用于编译最终报告。报告可以是例如pdf格式，其中可以在分段的异常波形周围绘制红色框，并且可以示出带时间戳的通知、链接和对标记的异常的解释。
85.在实施例中，图2的系统可以用于提供用于诊断afib和其他心律异常的端到端服务。端到端服务可以包括例如以下三个阶段。
86.阶段1：临床医生发起的设备供应
87.在患者向临床医生呈现疑似心律异常之后，临床医生打开基于浏览器的转诊门户(或在线分析平台204)并输入患者的细节。在临床医生转诊时在在线门户中自动创建患者目录。通过选择新创建的目录并点击“链接设备”来向感测设备的供应商或经销商通知该推荐，该推荐被接受。在线门户检测技术人员从充电设备202移除感测设备201，自动地将患者
目录与该特定感测设备201配对(以与计算机如何检测usb设备的移除类似的方式)。在目录关联时生成解密密钥，用于解密在收集时段结束时上传的数据。感测设备201与其他附件(诸如身体附接装置(例如，带子、带子(腕带/臂带))和用户手册)一起放置在包装中。
88.阶段2：患者监测
89.在接收到感测设备201时，患者将感测设备201附接到他们的身体。感测设备201可以在监测持续时间(长达90天)内连续佩戴。在检测到令人满意的心跳信号之后，感测设备201自动开始数据记录。到规定的监测周期过去时，患者将感测设备201返回给供应商。
90.第三阶段：数据收集和分析
91.在接收到感测设备202时，技术人员将感测设备201放置到充电设备202中并且使得能够将数据上传到在线门户。上传的数据用唯一的解密密钥解密，随后以期望的方式处理。在对经处理的数据执行确定性分析(例如，图10中所示的分析过程)之后生成分析报告。包含关于是否存在心律异常的信息的分析报告被发送给临床医生以供查看。
92.在不同的实施例中，任何人都能够从本地商店或在线商店购买感测设备201以及充电设备202和其他附件(例如，腕带或臂带和手册)。在接收到感测设备时，该人可以在在线分析平台204上注册用户账户并通过提供相关个人信息来创建个人简档。在创建个人简档之后，人可以佩戴感测设备并开始记录他/她的心律数据。在推荐的记录时段结束或电池放电(例如，90天)之后，感测设备201可以被放置到连接到个人计算机203的充电设备202中。感测设备201和充电设备202之间的物理连接可以实现感测设备201的充电以及经由专用软件应用或网络浏览器将记录的数据上传到在线分析平台204。在线分析平台204可以执行如图9所示的确定性分析，并且可以向人提供关于在最后一个记录时段期间是否检测到心律异常(例如，afib)的评估结果。还可以示出相关的心律数据以便支持发现/评估。然后，该人可以将评估结果和支持数据发送给医生(例如，全科医生(gp))，该医生将决定例如是否需要针对专家治疗的转诊。
93.在随后编号的项目列表中公开了进一步的实施例：
94.1.一种用于心律监测的可穿戴设备，包括：
95.传感器单元，所述传感器单元包括至少一个脉搏血氧计；
96.处理器单元；
97.存储器单元；
98.电源单元，所述电源单元包括电池；
99.其中，所述至少一个脉搏血氧计被配置为以采样率光学地测量血流并输出测量数据；
100.其中，所述处理器单元被配置为处理所述测量数据并确定将所述处理后的数据自动记录在所述存储器单元中的时间；
101.其中，所述处理器单元被配置为基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的采样率。
102.2.根据项目1所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述预定事件是以下中的一个或多个：所述可穿戴设备的电池电荷水平、检测到的身体活动水平、以及一个或多个检测到的传感器信号的质量。
103.3.根据项目2所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，对所述至少一个脉搏血氧
计的所述采样率的所述动态调整使得所述采样率随着所述可穿戴设备的所述电池电荷水平下降而减小。
104.4.根据项目2至3所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述传感器单元还包括三轴加速度计，所述三轴加速度计被配置为以与所述至少一个脉搏血氧计的采样率相同的采样率跟踪所述可穿戴设备的运动。
105.5.根据项目4所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述处理器单元被配置为进一步基于所跟踪的所述可穿戴设备的运动来动态地调整所述至少一个脉搏血氧计和所述三轴加速度计的采样率。
106.6.根据项目5所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，对所述采样率的所述进一步动态调整使得所述采样率随着所跟踪的运动加强而增加。
107.7.根据任一前述项目所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述采样率能够在大约215hz和1000hz之间的范围内调节。
108.8.根据任一前述项目所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，对所测量的数据的处理包括对所测量的数据应用插值，使得即使在动态地调节采样率时也保持采样数据点的数量。
109.9.根据任一前述项目所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，通过评估初始心跳信号来确定用于自动记录处理后的数据的时间。
110.10.根据项目9所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，对所述初始心跳信号的评估包括将所述初始心跳信号与预定义心跳信号进行匹配。
111.11.根据任一前述项目所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，对所测量的数据的处理包括降噪和加密。
112.12.根据任一前述项目中所限定的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述电池的容量水平等于或大于1400mah。
113.13.根据项目12所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述电池能够操作以使得能够针对所处理的数据的单次连续记录实现90天的最大持续时间。
114.14.根据任一前述项目所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述至少一个脉搏血氧计发射660nm和940nm的至少两个波长。
115.15.根据项目14所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，660nm和940nm的所述至少两个波长还包括在400nm和970nm之间的一个或更多个其他波长。
116.16.根据任一前述项目所述的用于心律监测的可穿戴设备，还包括外壳，所述外壳被配置为至少包围所述传感器单元、所述处理器单元、所述电源单元和所述存储器单元。
117.17.根据项目16所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中，所述外壳的至少底部由聚氨酯凝胶弹性体制成。
118.18.根据项目16或17所述的用于心律监测的可穿戴设备，其中外壳还包括第一组金属接触点，每个金属接触点连接到第一数据传输和充电电路的一个触点。
119.19.一种充电设备，被配置用于对如项目1至18中所定义的可穿戴设备进行充电和从其传输数据，包括：
120.ac-dc转换器，所述ac-dc转换器被配置成将所述市电ac电源转换成dc电力；
121.数据传输和充电单元，其包括第二数据传输和充电电路；以及
122.至少一个充电舱，所述至少一个充电舱从所述充电设备的顶表面凹陷并且被配置为容纳所述可穿戴设备；
123.其中，所述至少一个充电舱包括第二组金属接触点，所述第二组金属接触点被配置为建立与所述可穿戴设备的互补连接，进一步地，其中每个金属接触点连接到所述第二数据传输和充电电路的一个触点。
124.20.根据项目19所述的充电设备，其中，在与所述可穿戴设备建立互补连接时，所述数据传输和充电单元被配置为实现对所述可穿戴设备的充电以及所述可穿戴设备与计算设备之间的数据通信。
125.21.一种用于检测心律异常的系统，包括
126.可穿戴设备，其包括至少一个脉搏血氧计并且被配置为以采样率测量血流并记录电信号数据；
127.充电设备，所述充电设备被配置用于对所述可穿戴设备充电并且使得能够从所述可穿戴设备传输数据；
128.与所述充电设备和数据网络两者连接的计算设备；以及
129.在线分析平台，所述在线分析平台可由所述计算机设备访问并且被配置为处理和分析从所述可穿戴设备传输的电信号数据，以便确定心律异常；
130.其中，在检测到令人满意的心跳信号时，所述可穿戴设备自动开始记录电信号数据；
131.其中，所述可穿戴设备能操作用于基于预定事件来动态地调节所述采样率。
132.22.根据项目21所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述预定事件是以下中的一项或多项：所述可穿戴设备的电池电荷水平、检测到的身体活动水平、以及一个或多个检测到的传感器信号的质量。
133.23.根据项目22所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述可穿戴设备能操作用于随着所述电池电荷水平下降而降低所述采样率。
134.24.根据项目21至23中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中电信号数据的记录持续90天的最大持续时间。
135.25.根据项目21至24中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中，如果心跳信号与预定义的心跳信号匹配，则该心跳信号是令人满意的。
136.26.根据项目21至25中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中所述在线分析平台可由所述计算设备经由网络浏览器或软件应用程序访问。
137.27.根据项目21至26中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中，电信号数据的处理包括利用解密密钥对电信号数据进行解密。
138.28.根据项目21至27中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中电信号数据的处理还包括对测量数据应用插值，使得即使当采样率被动态调整时也保持采样数据点的数量。
139.29.根据项目28所述的用于检测心律异常的系统，其中，对所述电信号数据的处理还包括对所述电信号数据的降噪。
140.30.根据项目29所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述可穿戴设备还包括三轴加速度计，所述三轴加速度计被配置为以与所述至少一个脉搏血氧计相同的采样率跟踪
所述设备的运动并生成运动数据。
141.31.根据项目30所述的用于检测心律异常的系统，其中，通过从所述电信号数据中减去所述运动数据来获得所述电信号数据的降噪。
142.32.根据项目30或31中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述运动数据被配置为确定所检测到的身体活动水平以用于动态地调整所述采样率。
143.33.根据项目29至32中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中在线分析平台被配置为基于处理的电信号数据重建心律波形。
144.34.根据项目33所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述在线分析平台被配置为在重建的心律波形上识别指示心律异常的至少一个特征。
145.35.根据项目34所述的用于检测心律异常的系统，其中，指示心律异常的所述至少一个特征包括以下中的一个或两个：p波的缺失和r波的峰到峰间隔的方差超过预定义的方差范围。
146.36.根据项目34或34中任一项所限定的用于检测心律异常的系统，其中在线分析平台被配置为将证候积分分配给所识别的至少一个特征。
147.37.根据项目36所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述在线分析平台被配置为基于所分配的证候积分来计算总体证候积分。
148.38.根据项目37所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述在线分析平台被配置为基于所述总体证候积分来确定心律异常的存在。
149.39.根据项目38所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述心律异常包括心房纤颤(afib)。
150.40.根据项目38或39中任一项所述的用于检测心律异常的系统，其中所述在线分析平台可操作以将所述分析报告存储在所述在线分析平台上的专用目录中。
151.41.根据项目40所述的用于检测心律异常的系统，其中，所述专用目录与所述可穿戴设备和所述解密密钥相关联。
152.42.根据项目21至41中任一项所限定的用于检测心律异常的系统，其中采样率在大约215hz和1000hz之间的范围内可调节。
153.43.一种用于心律监测的方法，包括：
154.使用至少一个脉搏血氧计以采样率光学地测量血流并输出测量数据；
155.处理所述测量数据并确定使用处理器单元自动记录所述处理数据的时间；
156.基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的所述采样率。
157.44.根据项目43所述的用于心律监测的方法，其中，所述预定事件是以下中的一个或多个：所述可穿戴设备的电池电荷水平、检测到的身体活动水平、以及一个或多个检测到的传感器信号的质量。
158.45.一种用于确定心律异常的方法，包括：
159.通过利用包括至少一个脉搏血氧计的可穿戴设备以采样率进行测量来记录电信号数据；
160.将所述数据从所述至少一个基于脉搏血氧计的可穿戴设备传输到在线分析平台；
161.处理所述电信号数据以重建心律波形；
162.识别指示重构的心律波形上的心律异常的至少一个特征；
163.将证候积分分配给所识别的至少一个特征；
164.基于所分配的证候积分来计算总体证候积分；以及
165.基于所述总体证候积分来确定心律异常的存在；
166.其中，所述可穿戴设备能操作用于基于以下中的一个或多个来动态地调节所述采样率：所述可穿戴设备的电池电荷水平、检测到的身体活动水平、以及一个或多个检测到的传感器信号的质量。
167.46.根据项目45中所定义的用于确定心律异常的方法，采样率可在大约215hz和1000hz之间的范围内调节。
168.应当理解，上述实施例仅作为示例给出，并且在不脱离所附权利要求限定的本发明的范围的情况下，可以对实施例进行各种修改。

技术特征：
1.一种用于检测心律异常的可穿戴设备，包括：传感器单元，所述传感器单元包括至少一个脉搏血氧计；处理器单元；存储器单元；以及电源单元，所述电源单元包括电池并且被配置为在所述可穿戴设备的各种部件之间传输电池电力；其中，所述至少一个脉搏血氧计被配置为以采样率光学地测量血流并输出第一数据；其中，所述处理器单元被配置为处理所述第一数据并确定所处理的第一数据被自动记录在所述存储器单元中的时间；其中，所述处理器单元被配置为基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的采样率；以及其中，所述处理器单元被配置为以这样的方式控制所述功率单元：通过向所述传感器单元施加变化的功率水平来动态地调节所述采样率，并且因此所述可穿戴设备可操作为针对经处理的第一数据的单次连续记录实现长达90天的持续时间。2.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中，所述预定事件是以下中的一个或多个：所述可穿戴设备的电池电荷水平、检测到的身体活动水平、以及一个或多个检测到的传感器信号的质量。3.根据权利要求2所述的可穿戴设备，其中，对所述至少一个脉搏血氧计的所述采样率的所述动态调整使得所述采样率随着所述可穿戴设备的所述电池电荷水平下降而减小。4.根据权利要求2至3所述的可穿戴设备，其中，所述传感器单元还包括三轴加速度计，所述三轴加速度计被配置为以与所述至少一个脉搏血氧计的采样率相同的采样率来跟踪所述可穿戴设备的运动，所跟踪的运动被用于确定所检测到的身体活动水平。5.根据权利要求4所述的可穿戴设备，其中，对所述采样率的所述进一步动态调整使得所述采样率随着所跟踪的运动加强而增加。6.根据任一前述权利要求所述的可穿戴设备，其中，所述采样率能够在大约215hz和1000hz之间的范围内调节。7.根据任一前述权利要求所述的可穿戴设备，其中，当初始心跳信号与预定义心跳信号匹配时，确定用于自动记录经处理的第一数据的时间。8.根据前述权利要求中任一项所述的可穿戴设备，还包括外壳，所述外壳被布置成至少包围所述传感器单元、所述处理器单元、所述存储器单元和所述电源单元，并且经由底部部分与身体皮肤直接接触，其中，所述外壳的所述底部部分由聚氨酯凝胶弹性体制成。9.根据权利要求1至6中任一项所述的可穿戴设备，其中，所述传感器单元还包括具有一对或多对干电极的ecg传感器，所述ecg传感器被配置为测量与心律活动相关的一个或多个电压信号，并且输出包括所述一个或多个电压信号的第二数据，每个电压信号在一对电极上被测量。10.根据权利要求9所述的可穿戴设备，其中，当一个或多个电压信号超过电压阈值时，确定用于自动记录所述经处理的第一数据的时间。11.根据权利要求10所述的可穿戴设备，其中，所述处理器单元被配置为分析所述经处理的第一数据以确定在峰到峰脉搏时序中是否存在任何不规则性。
12.根据权利要求11所述的可穿戴设备，其中，当确定峰到峰脉搏时序的不规则性时，所述处理器单元被配置为重新激活所述ecg传感器并将所述第二数据记录在所述存储器单元中。13.根据权利要求12所述的可穿戴设备，其中，所述处理器单元被配置为当满足以下两个条件中的任何一个时结束所述第二数据的记录：1)达到固定的记录持续时间；或者2)在最近的持续时间内没有确定峰到峰脉搏时序的不规则性。14.根据权利要求13所述的可穿戴设备，其中，在所述第二数据的记录结束时，所述处理器单元被配置为分析所述第二数据，以便选择具有最佳信噪比的ecg数据。15.根据权利要求14所述的可穿戴设备，还包括蜂窝模块，其中，所述处理器单元被配置为激活所述蜂窝模块，以便经由移动网络将所选择的ecg数据发送到远程服务器，而不影响所述第一数据的记录。16.一种充电设备，所述充电设备被配置为对根据权利要求1至15中任一项所述的可穿戴设备进行充电和从所述可穿戴设备传输数据，所述充电设备包括：ac-dc转换器，所述ac-dc转换器被配置成将市电ac电源转换成dc电力；数据传输和充电单元，其包括数据传输和充电电路；以及至少一个充电舱，所述至少一个充电舱从所述充电设备的顶表面凹陷并且被配置为容纳所述可穿戴设备；其中，所述至少一个充电舱包括一个或多个金属接触点，所述一个或多个金属接触点被配置为建立与所述可穿戴设备的互补连接，进一步其中，每个金属接触点连接到所述数据传输和充电电路的一个触点。17.一种用于检测心律异常的系统，包括根据权利要求1至16中任一项所述的可穿戴设备；根据权利要求16所述的充电设备；与所述充电设备和数据网络两者连接的计算设备；以及在线分析平台，所述在线分析平台可由所述计算机设备访问并且被配置为处理和分析从所述可穿戴设备传输的数据，以便确定心律异常。18.根据权利要求17所述的系统，其中所述在线分析平台在远程服务器上运行，所述远程服务器可由所述计算设备经由网络浏览器或软件应用程序访问。19.根据权利要求17至18中任一项所述的系统，其中，所述数据的处理包括对所述第一数据应用插值，使得即使在动态调整采样率时也能保持采样数据点的数量。20.根据权利要求17至19中任一项所述的系统，其中所述在线分析平台被配置为基于所述经处理的数据识别至少一个特征，该至少一个特征掉由所述在线分析平台重建的心律波形上的心律异常做出指示。21.根据权利要求20所述的系统，其中，指示心律异常的所述至少一个特征包括以下中的一个或两个：p波的缺失和r波等效波形的峰到峰间隔的方差超过预定义的方差范围。22.一种用于检测心律异常的方法，包括：以采样率光学地测量血流并使用至少一个脉搏血氧计输出测量数据；处理所述测量数据并确定使用处理器单元自动记录所述处理数据的时间；以及
基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的所述采样率。23.一种用于检测心律异常的方法，包括：使用至少一个脉搏血氧计以采样率光学地测量血流并输出第一数据；使用具有一对或多对干电极的ecg传感器来测量心律活动，每对干电极生成电压信号；从第一时间实例记录由所述至少一个脉搏血氧计测量的所述第一数据；分析所述第一数据以确定峰到峰脉搏时序中的任何不规则性的存在；从第二时间实例记录包括一个或多个电压信号的第二数据；以及在不影响所述第一数据的记录的情况下经由移动网络传输所述第二数据的至少一部分；其中所述第一时间实例是当一个或多个电压信号超过电压阈值时；其中，所述第二时间实例是当在所述第一数据中识别出峰到峰脉搏时序的不规则性时。24.一种计算机程序，包括程序指令，当在合适的装置上运行时，所述程序指令可操作以执行根据权利要求22或权利要求23所述的方法。25.一种非暂时性计算机程序载体，包括根据权利要求24所述的计算机程序。

技术总结
一种用于检测心律异常的可穿戴设备，包括：传感器单元，其包括至少一个脉搏血氧计；处理器单元；存储器单元；以及功率单元，其包括电池并且被配置为在可穿戴设备的各种部件之间传播电池功率；其中，所述至少一个脉搏血氧计被配置为以采样率光学地测量血流并输出第一数据；其中，所述处理器单元被配置为处理所述第一数据并确定所处理的第一数据被自动记录在所述存储器单元中的时间；其中，所述处理器单元被配置为基于预定事件动态地调整所述至少一个脉搏血氧计的采样率；并且其中，所述处理器单元被配置为控制所述功率单元，使得通过向所述传感器单元施加变化的功率水平来动态地调节所述采样率，并且因此所述可穿戴设备可操作为针对所述经处理的第一数据的单次连续记录实现长达90天的持续时间。记录实现长达90天的持续时间。记录实现长达90天的持续时间。


技术研发人员：O
受保护的技术使用者：爱尔兰国立高威大学
技术研发日：2021.09.22
技术公布日：2023/8/13