ES2311028T3 - Metodo para procesar una señal y dispositivo para mejorar la relacion señal-ruido. - Google Patents
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Abstract
Un método para procesar una primera señal medida, a efectos de extraer una primera componente de señal y suprimir una componente de ruido de la primera señal medida, en el que la primera componente de señal es una señal sustancialmente periódica caracterizada por un valor sustancialmente bien definido de intensidad de pico a pico, comprendiendo el método las etapas de: a) determinar las envolventes superior e inferior de la primera señal medida; y b) analizar los valores de las envolventes superior e inferior para extraer la primera componente de señal a partir de la primera señal medida, caracterizado porque la etapa de analizar los valores de las envolventes superior e inferior incluye la fase de determinar una mediana de la diferencia entre los valores de las envolventes superior e inferior.
Description
Método para procesar una señal y dispositivo
para mejorar la relación señal-ruido.
Generalmente, esta invención pertenece al campo
de las técnicas de mejora de la relación
señal-ruido, y se refiere a un método y a un
dispositivo para procesar una señal periódica. La presente invención
es particularmente útil en pulsioxímetros o en otros dispositivos de
medición no invasiva para determinar la saturación de oxígeno y/o el
gasto cardíaco.
El procesamiento de señales es un procedimiento
intrínseco de cualquier técnica de medición, y requiere siempre una
relación señal-ruido suficiente para permitir la
extracción de una componente de señal, indicativa de un parámetro
deseado, a partir de una componente de ruido contenida en la señal
medida. Por ejemplo, las técnicas de medición dirigidas a determinar
parámetros fisiológicos consisten en detectar y analizar una
respuesta en forma de señal, por ejemplo una respuesta luminosa, de
una muestra a la aplicación de un campo externo, por ejemplo
radiación electromagnética, y requieren típicamente el procesamiento
adecuado de señales para extraer la componente de señal en la
respuesta detectada.
Se han desarrollado diversas técnicas para la
medición no invasiva de parámetros sanguíneos. Una de tales técnicas
es la llamada "técnica de bioimpedancia", que consiste en lo
siguiente. Una fuente de corriente produce una corriente alterna,
que se aplica al cuerpo a través de electrodos, y el voltaje
inducido por este paso de corriente a través del cuerpo es medido en
electrodos adicionales. Otras técnicas utilizan espectrofotometría,
que consiste en la iluminación de una parte del cuerpo con luz
incidente de diversas longitudes de onda y la medición de un
espectro de absorción.
Las técnicas espectrofotométricas más populares
son la oximetría y la pulsioximetría. La oximetría está basada en la
fuerte dependencia que la propiedad óptica de la sangre en los
espectros visible (entre 500 y 700 nm) e infrarrojo próximo (entre
700 y 1.000 nm) tiene de la cantidad de oxígeno en la sangre. La
pulsioximetría, que utiliza modos de transmisión y reflexión, se
basa en la detección de una señal fotopletismográfica causada por
variaciones de la cantidad de sangre arterial que están asociadas
con la contracción y relajación periódicas del corazón de un
paciente. La magnitud de esta señal depende de la cantidad de sangre
expulsada del corazón hacia dentro del lecho vascular periférico con
cada ciclo sistólico, de la absorción óptica de la sangre, de la
absorción por los componentes de la piel y los tejidos, y de las
longitudes de onda específicas que se usan para iluminar el tejido.
La saturación de oxihemoglobina (SpO_{2}) se determina
computarizando las magnitudes relativas de los fotopletismogramas
rojo (R) e infrarrojo (IR).
Unos circuitos electrónicos, o un software
(algoritmo) adecuado en el interior del pulsioxímetro, separan los
fotopletismogramas R e IR en sus componentes de señal pulsátil (AC)
y no pulsátil (DC) respectivas. Un algoritmo en el interior del
pulsioxímetro realiza una normalización matemática por la que la
señal AC, variable en el tiempo en cada longitud de onda, se divide
por la componente DC correspondiente, invariable en el tiempo, que
resulta principalmente de la luz absorbida y dispersada por el
tejido isquémico, por la sangre arterial residual cuando el corazón
está en diástole, por la sangre venosa y por la pigmentación de la
piel. Ya que se supone que la porción AC resulta sólo del
hemoderivado arterial, este procedimiento de aumento a escala
proporciona una relación R/IR normalizada, es decir, la relación de
valores AC/DC correspondiente a longitudes de onda del espectro R e
IR, respectivamente, que es altamente dependiente de la SaO_{2},
pero que es, en gran medida, independiente del volumen de sangre
arterial que entra en el tejido durante la sístole, de la
pigmentación de la piel, del grosor de la piel y de la
estructura
vascular.
vascular.
La pulsioximetría, cuando funciona en modo de
reflexión, aunque está basada en principios espectrométricos
similares a los del modo de transmisión, supone un mayor desafío
para su realización y tiene problemas exclusivos que no se pueden
resolver siempre con soluciones adecuadas para los problemas
asociados con la pulsioximetría en modo de transmisión.
Generalmente, cuando se compara la pulsioximetría de transmisión y
reflexión, los problemas asociados con la pulsioximetría de
reflexión consisten en lo siguiente. En la pulsioximetría de
reflexión, las señales AC pulsátiles son generalmente muy pequeñas
y, dependiendo de la configuración y colocación de los sensores,
tienen componentes DC mayores comparadas con las de la
pulsioximetría de transmisión. Además de por la absorción y
reflexión ópticas debido a la sangre, la señal DC de los
fotopletismogramas R e IR en la pulsioximetría de reflexión puede
estar afectada de forma desfavorable por fuertes reflexiones
procedentes de un hueso. Este problema llega a ser más evidente
cuando se aplican mediciones en posiciones del cuerpo tales como la
frente y el cuero cabelludo, o cuando el sensor está montado en el
pecho sobre la caja torácica. De modo similar, la variaciones de la
presión de contacto entre el sensor y la piel pueden producir
grandes errores en la pulsioximetría de reflexión (si se compara con
la pulsioximetría de transmisión), ya que parte de la sangre que
está cerca de las capas superficiales de la piel puede estar
desplazada normalmente lejos de la carcasa del sensor, hacia
estructuras subcutáneas más profundas. Por consiguiente, el espacio
de tejido isquémico altamente reflector cerca de la superficie de la
piel puede producir errores significativos, incluso en posiciones
corporales en las que el hueso está situado demasiado lejos como
para influir en la luz incidente generada por el sensor.
\newpage
Otro problema con sensores de reflectancia
actualmente disponibles es la posibilidad de reflexión especular
causada por las capas superficiales de la piel, cuando existe un
espacio de aire entre el sensor y la piel, o por la derivación
directa de luz entre los LED y el fotodetector a través de una capa
delgada de fluido (que puede ser debida a sudoración excesiva o que
procede del líquido amniótico presente durante el suministro).
Es importante tener en cuenta las dos
suposiciones fundamentales que subyacen en pulsioximetría usual de
doble longitud de onda: la trayectoria de los rayos de luz con
diferentes longitudes de onda de iluminación en el tejido son
sustancialmente iguales y, por lo tanto, se cancelan entre sí. Cada
fuente de luz ilumina el mismo cambio pulsátil en un volumen de
sangre arterial. Además, la correlación entre las mediciones ópticas
y la absorción del tejido en pulsioximetría está basada en la
suposición fundamental de que la propagación de la luz está
determinada principalmente por la absorbencia debida a la ley de
Lambert-Beer, omitiendo por ello múltiples efectos
de dispersión en tejidos biológicos. En la práctica, sin embargo, se
sabe que las trayectorias ópticas de longitudes de onda diferentes
en tejidos biológicos varían más en oximetría de reflectancia que en
oximetría de transmisión, ya que dependen mucho de las propiedades
de dispersión de la luz del tejido iluminado y del montaje del
sensor.
Los estudios in vivo relevantes se
describen, por ejemplo, en las siguientes publicaciones:
Dassel, et al., "Effect of location of
the sensor on reflectance pulse oximetry" ("Efecto de la
posición del sensor en pulsioximetría de reflectancia"), British
Journal of Obstetrics and Gynecology, volumen 104, páginas 910 a 916
(1997);
Dassel, et al., "Reflectance pulse
oximetry at the forehead of newborns: The influence of varying
pressure on the probe" ("Pulsioximetría de reflectancia en la
frente de los recién nacidos: la influencia de la presión variable
sobre la sonda"), Journal of Clinical Monitoring, volumen 12,
páginas 421 a 428 (1996).
Se debe entender que se necesita también la
mejora de la relación señal-ruido en mediciones de
modelos simulados de tejidos (in vitro). Los problemas que
surgen de las mediciones in vitro se describen, por ejemplo,
en la siguiente publicación: Edrich, et al., "Fetal pulse
oximetry: influence of tissue blood content and hemoglobin
concentration in a new in-vitro model"
("Pulsioximetría fetal: influencia del contenido sanguíneo en los
tejidos y de la concentración de hemoglobina, en un nuevo modelo
in vitro"), European Journal of Obstetrics and Gynecology
and Reproductive Biology, volumen 72, suplemento 1, páginas S29 a
S34 (1997). El documento
US-A-5.825.672 describe un método
según el preámbulo de la reivindicación 1.
Se han desarrollado sensores mejorados para
aplicación en pulsioximetría de reflectancia de doble longitud de
onda, y se describen, por ejemplo, en la siguiente publicación:
Mendelson, et al., "Noninvasive pulse oximetry utilizing
skin reflectance photoplethysmography" ("Pulsioximetría no
invasiva que utiliza fotopletismografía de reflectancia de la
piel"), IEEE Transactions on Biomedical Engineering, volumen 35,
número 10, páginas 798 a 805 (1988). Según esta técnica, la cantidad
total de luz retrodispersada que puede ser detectada por un sensor
de reflectancia es directamente proporcional al número de
fotodetectores colocados alrededor de los LED. Se consiguieron
mejoras adicionales en la relación señal-ruido al
aumentar el área activa del fotodetector y al optimizar la distancia
de separación entre las fuentes de luz y los fotodetectores.
Un enfoque diferente, que se basa en el uso de
un sensor con seis fotodiodos dispuestos simétricamente alrededor de
los LED, se describe en las siguientes publicaciones:
- Mendelson, et al., "Design and
evaluation of a new reflectance pulse oximeter sensor" ("Diseño
y evaluación de un nuevo sensor para pulsioxímetro de
reflectancia"), Medical Instrumentation, volumen 22, número 4,
páginas 167 a 173 (1988); y
- Mendelson, et al., "Skin reflectance
pulse oximetry: in vivo measurements from the forearm and
calf" ("Pulsioximetría de reflectancia para la piel: mediciones
in vivo del antebrazo y la pantorrilla"), Journal of
Clinical Monitoring, volumen 7, páginas 7 a 12 (1991).
Según este enfoque, a fin de maximizar la
fracción de luz retrodispersada recogida por el sensor, las
corrientes procedentes de los seis fotodiodos son sumadas
electrónicamente por la circuitería interna en el pulsioxímetro.
Esencialmente, esta configuración crea un fotodetector de gran área
realizado con seis fotodiodos discretos conectados en paralelo para
producir una corriente única que es proporcional a la cantidad de
luz retrodispersada desde la piel.
Un sensor de reflectancia basado en el uso de
ocho LED de doble longitud de onda y en un único fotodiodo se
describe en la siguiente publicación: Takatani, et al.,
"Experimental and clinical evaluation of a noninvasive reflectance
pulse oximeter sensor" ("Evaluación experimental y clínica de
un sensor no invasivo de pulsioxímetro de reflectancia"), Journal
of Clinical Monitoring, volumen 8, páginas 257 a 266 (1992). En este
caso, cuatro LED tipo R y cuatro IR están espaciados a intervalos de
90 grados alrededor del sustrato y a una misma distancia radial
desde el fotodiodo. Una configuración de sensores similar basada en
seis fotodetectores montados en el centro del sensor alrededor de
los LED se describe en la siguiente publicación: Konig, et
al., "Reflectance pulse oximetry-principles
and obstetric application in the Zurich system"
("Pulsioximetría de reflectancia-principios y
aplicación obstétrica en el sistema Zurich"), Journal of Clinical
Monitoring, volumen 14, páginas 403 a 412 (1998).
Se han desarrollado y se describen, por ejemplo
en los documentos WO 00/32099 y
US-A-5.842.981, sondas para
pulsioxímetros del tipo que comprenden tres o más LED para filtrar
ruido y supervisar otras funciones, tales como la carboxihemoglobina
o diversos tintes indicadores inyectados en la corriente sanguínea.
Las técnicas descritas en estas publicaciones están dirigidas a
proporcionar un método mejorado para formar señales digitales
directas a partir de señales de entrada producidas por el sensor y
para filtrar ruido.
Como se ha indicado anteriormente, en
pulsioximetría, se calculan la SpO_{2} y la frecuencia cardíaca a
partir de la señal detectada, que es relativamente pequeña, con un
pulsioxímetro en modo de reflexión. Se describen métodos para
procesar las señales detectadas por un pulsioxímetro en las
siguientes patentes estadounidenses: 5.482.036; 5.490.505;
5.685.299; 5.632.272; 5.769.785; 6.036.642; 6.081.735; 6.067.462 y
6.083.172. Sin embargo, estos métodos utilizan un modelo específico
basado en ciertas suposiciones de referencia del ruido.
Existe una necesidad en la técnica de mejorar la
relación señal-ruido (SNR) en datos medidos, por lo
que se da a conocer un nuevo método para procesar una señal medida
que tiene ciertas características conocidas.
La presente invención está asociada con el hecho
de que se conocen las características de la mayoría de señales
fisiológicas, que son por ejemplo periódicas con un cierto valor
bien definido de intensidad de pico a pico (tal como una señal
pulsátil relacionada con la sangre), o periódicas con una forma
asimétrica específica (tal como un pulso de presión sanguínea o una
señal ECG). Al contrario, una componente de ruido en la señal medida
está asociada típicamente con artefactos de diversas clases y no
tiene, por lo tanto, ninguna característica específica.
La principal idea de la presente invención es la
que sigue. La variación temporal de una respuesta (señal medida o
datos medidos) de una muestra a la aplicación de un campo externo se
detecta por cualquier medio adecuado y se genera una señal medida
que es representativa de la respuesta. Si una componente de señal,
en la señal medida, es una señal periódica con un cierto valor bien
definido de intensidad de pico a pico, se determinan y analizan las
envolventes superior e inferior de la señal medida para extraer de
la misma dicha componente de señal. Esta componente de señal se
puede utilizar además para calcular un parámetro deseado de la
muestra. La componente DC de la señal está determinada como el valor
de la mediana de la envolvente superior, y la componente AC está
determinada como el valor de la mediana de la diferencia entre las
envolventes superior e inferior. Si una componente de señal de la
señal medida es una señal periódica caracterizada por una forma
asimétrica específica, se aplica un filtrado adaptativo específico a
la señal medida, dando como resultado la mejora de la componente de
señal con relación a una componente de ruido. Este filtrado
adaptativo está basado en una derivada de la función kernel
gaussiana que tiene parámetros específicos concordantes con las
características de la componente de señal.
La expresión "señal medida", utilizada en
esta memoria, significa una señal obtenida por cualquier dispositivo
de medición y que incluye una componente de señal, que se debe
extraer y usar adicionalmente para determinar un parámetro deseado,
y una componente de ruido causada por diversas condiciones del ruido
y los artefactos. La expresión "datos medidos", utilizada en
esta memoria, hace referencia a datos indicativos de dos señales
medidas de clases diferentes. Una clase de señal medida que es
adecuada para ser procesada por la técnica de la presente invención
es la que contiene una componente de señal en forma de una señal
periódica con un valor bien definido de pico a pico, por ejemplo,
una señal de tipo sinusoidal. La otra clase de señal medida
adecuada para ser procesada por la técnica de la presente invención
es la que contiene una componente de señal en forma de una señal
periódica caracterizada por una forma asimétrica específica. Dicha
señal en forma asimétricamente periódica está caracterizada por lo
siguiente: cada ciclo (período) de la señal contiene una zona que
incluye frecuencias mayores que las de las otras zonas. La presente
invención consiste en una técnica de procesamiento de señales que se
puede llevar a cabo por una herramienta correspondiente de
procesamiento y análisis de datos, incorporada en una unidad de
control del dispositivo de medición, o en una unidad independiente
que se puede conectar al dispositivo de medición para recibir y
procesar su salida.
Se da a conocer así, según un aspecto amplio de
la presente invención, un método como se define en la reivindicación
1, un aparato como se define en la reivindicación 22 y un
dispositivo de almacenamiento de programas informáticos como se
define en la reivindicación 28. Las realizaciones preferidas de la
invención se definen en las reivindicaciones dependientes.
Más específicamente, la presente invención se
utiliza en mediciones no invasivas de parámetros sanguíneos y se
describe en lo que sigue, por lo tanto, con respecto a esta
aplicación. Sin embargo, se debe entender que la presente invención
proporciona un método y una herramienta para procesar señales,
adecuados para uso en diversas aplicaciones (por ejemplo, mediciones
in vivo o in vitro en una muestra biológica), siempre
que la componente de señal a extraer de la señal medida para
análisis adicional sea una señal sustancialmente periódica con un
valor bien definido de pico a pico, o una señal sustancialmente
periódica caracterizada por una forma asimétrica específica, como se
ha definido anteriormente.
Se apreciarán fácilmente otras ventajas de la
presente invención en la medida que las mismas se entienden mejor
con referencia a la siguiente descripción detallada cuando se
considera en relación con los dibujos que se acompañan.
A fin de comprender la invención y para ver cómo
se puede llevar a cabo en la práctica, se describirá a continuación
una realización preferida, sólo a modo de ejemplo no limitativo, con
referencia a los dibujos que se acompañan, en los que:
las figuras 1A y 1B ilustran un diagrama de
bloques y un diagrama de flujo de las etapas de procesamiento
principales, respectivamente, de una unidad de control según la
invención;
las figuras 1C y 1D ilustran diagramas de
bloques de sistemas con base pulsioximetría y bioimpedancia,
respectivamente, que utilizan la presente invención;
las figuras 1E y 1F ilustran las etapas
operativas principales de un método según la invención, llevado a
cabo por los sistemas de las figuras 1C y 1D, respectivamente;
las figuras 2A y 2B ilustran los resultados
experimentales del método según la invención, utilizado con la
pulsioximetría, donde la figura 2A muestra la técnica de detección
de envolventes y la figura 2B muestra cómo se puede usar esta
técnica para extraer la amplitud (AC) de pulso a partir de la señal
detectada;
las figuras 3A-3B y
4A-4B ilustran, respectivamente, dos ejemplos más
que muestran los resultados experimentales del método según la
invención, utilizado con la pulsioximetría;
las figuras 5A y 5B ilustran los resultados
experimentales del método según la invención, utilizado con la
técnica de bioimpedancia, donde la figura 5A muestra la técnica de
detección de envolventes y la figura 5B muestra cómo se puede usar
esta técnica para extraer la amplitud (AC) de pulso a partir de la
señal detectada;
las figuras 6A-6B,
7A-7B, 8A-8B y 9A-9B
ilustran, respectivamente, cuatro ejemplos más que muestran los
resultados experimentales del método según la invención, utilizado
con la técnica de bioimpedancia;
la figura 10 ilustra la determinación de una
componente DC de la señal pulsátil según el método inventado, si se
compara con el de la técnica usual;
la figura 11 ilustra la forma y sincronización
típicas de un pulso de presión sanguínea en una arteria;
la figura 12 ilustra la función kernel a usar en
un método según la invención;
las figuras 13A y 13B ilustran los resultados
experimentales de aplicar un pulsioxímetro de reflectancia al pecho
de un paciente, que presentan una señal medida, respectivamente,
antes y después del filtrado con parámetros de la función
kernel;
las figuras 14A y 14B ilustran los espectros de
una señal medida, respectivamente, antes y después del filtrado con
parámetros de la función DG kernel; y
las figuras 15A y 15B ilustran cómo se puede
usar la técnica de la presente invención para mejorar el segmento
QRS en la señal ECG.
Con referencia a las figuras 1A y 1B, y cuando
se está utilizando, la presente invención proporciona un método y un
dispositivo para procesar una señal medida. Más específicamente, la
presente invención extrae una componente de señal de la componente
de ruido y suprime una componente de ruido.
Una unidad de control, designada generalmente
por 1, construida y accionada según la invención para procesar una
señal de entrada IS, que procede de un dispositivo de medición,
comprende una herramienta 2 de procesamiento y análisis de datos que
tiene dos módulos (componentes) C_{1} y C_{2} de software que
funcionan juntos para extraer o mejorar una componente de señal y
suprimir una componente de ruido contenida en la señal de entrada.
El componente C_{1} de software procesa la señal de entrada, y el
componente C_{2} de software analiza los datos procesados para
extraer o mejorar la componente de señal.
Como se muestra en la figura 1B, cuando una
componente de señal S_{1} en forma de una señal periódica con un
valor bien definido de pico a pico, por ejemplo, una señal de tipo
sinusoidal, se ha de extraer de la señal medida de entrada IS, el
procesamiento de la señal medida incluye la determinación de sus
envolventes superior e inferior E_{up} y E_{low} (etapa 4), que
se analizan entonces para extraer esta componente de señal S_{1} a
partir de una componente de ruido (etapa 6).
Si una componente de señal a mejorar con
relación a una componente de ruido es una señal periódica
caracterizada por una forma asimétrica específica (es decir, cada
ciclo (período) de la componente de señal contiene una zona que
incluye frecuencias mayores que las de las otras zonas), la
herramienta 2 de procesamiento y análisis de datos se acciona para
definir una función kernel específica (una derivada de una Gaussiana
con parámetros que concuerdan con las características de una
componente de señal en forma asimétrica), y para aplicar un filtrado
a la señal medida con estos parámetros de la función kernel,
mejorando por ello la componente de señal con relación a la
componente de ruido en la señal medida y filtrada.
Haciendo referencia a la figura 1C, la presente
invención se describirá a continuación en el contexto de un sistema
de medición 10 para medir de manera no invasiva parámetros
fisiológicos. Se debe entender que la aplicación de la presente
invención a tal sistema de medición 10 sólo es con el objetivo de su
descripción, y que la presente invención no está limitada a tales
aplicaciones. La presente invención tiene la misma aplicación a
otros usos en los que la componente de señal de la clase
especificada se ha de extraer de una medida que contiene una
componente de ruido.
En el presente ejemplo, el sistema 10 es un
pulsioxímetro de reflectancia aplicado a una posición de medición
(no mostrada) sobre el cuerpo del paciente, que es accionable para
detectar una respuesta luminosa (reflexión) de la posición de
medición y para determinar la saturación de oxihemoglobina en la
sangre y en la frecuencia cardíaca de un paciente. El sistema 10
comprende partes constructivas principales tales como un dispositivo
de medición 12 (sonda) y una unidad de control 13.
El dispositivo de medición 12 comprende un
iluminador y una unidad detectora. En el presente ejemplo, el
iluminador está compuesto por tres elementos emisores de luz (por
ejemplo, unos LED) 14A, 14B y 14C accionados por tres elementos
excitadores D1 a D3, respectivamente. Los LED 14A a 14C iluminan la
posición de medición con tres longitudes de onda diferentes: una
longitud de onda \lambda1, que se encuentra en el espectro rojo, y
las otras dos longitudes de onda \lambda2 y \lambda3, que se
encuentran en un intervalo de espectro que incluye el espectro de
radiación cerca del infrarrojo y el infrarrojo. Las longitudes de
onda \lambda2 y \lambda3 se seleccionan para que coincidan con
una zona espectral de la curva de absorción óptica, en la que la
oxihemoglobina (HbO_{2}) absorbe ligeramente más luz que la
deoxihemoglobina (Hb), y en la que los coeficientes de extinción de
Hb y HbO_{2} son casi iguales y se mantienen relativamente
constantes como una función de la longitud de onda. La unidad
detectora comprende dos fotodetectores PD_{1} y PD_{2}, que
reciben las componentes de luz reflejadas desde la posición de
medición y generan datos (corriente) medidos que son indicativos de
las mismas.
Se debe hacer notar, aunque no se muestra
específicamente, que los fotodetectores 14A, 14B, 14C están
diseñados y dispuestos, preferiblemente, a fin de conseguir la
recogida de luz reflejada desde la posición de medición en
diferentes puntos de detección dispuestos a lo largo de trayectorias
cerradas alrededor de los elementos emisores de luz. Por ejemplo,
los fotodetectores son dos anillos concéntricos (los llamados
anillos "cercano" y "lejano"), y los elementos emisores de
luz están situados en el centro de los anillos. Esta disposición
permite situar óptimamente los detectores para mediciones de alta
calidad, y permite distinguir entre fotodetectores que reciben
"buena" información (es decir, valores AC y DC que darían como
resultado cálculos precisos de SpO_{2}) y "mala" información
(es decir, valores AC y DC que darían como resultado cálculos
imprecisos de SpO_{2}).
El funcionamiento del dispositivo de medición y
el cálculo de un parámetro sanguíneo (por ejemplo, la saturación de
oxihemoglobina) no forman parte de la presente invención y, por lo
tanto, no tienen que ser descritos específicamente, excepto para
hacer notar lo siguiente. En este ejemplo específico de tres
longitudes de onda de radiación incidente y de una pluralidad de
puntos de detección, se calculan los datos indicativos de la
relación AC/DC en la luz detectada en cada uno de los puntos de
detección para las tres longitudes de onda, y se analizan para
determinar los puntos de detección aceptados y para seleccionar las
relaciones AC/DC correspondientes para cada una de las tres
longitudes de onda. Estas relaciones seleccionadas se utilizan
entonces para calcular el parámetro sanguíneo. El análisis consiste
en lo siguiente: se calculan valores de la relación W_{2}/W_{3}
(W_{2}=I_{2}(AC)/I_{2}(DC) y
W_{3}=I_{3}(AC)/I_{3}(DC), siendo I la
intensidad) para los puntos de detección aceptados al menos en una
trayectoria cerrada. Cada uno de estos valores se analiza para
determinar si satisface una cierta condición predeterminada (por
ejemplo, el valor calculado W_{2}/W_{3} está dentro de un
intervalo predeterminado definido por un valor umbral), y generar
una señal indicativa de si se ha de ajustar o no la posición de la
sonda (sensor). Si se satisface la condición, la calidad de un
fotopletismograma se analiza para determinar si es aceptable o no.
Si la calidad es aceptable, las relaciones seleccionadas se analizan
para calcular las relaciones W_{1}/W_{2} y W_{1}/W_{3} (en
las que W_{1}=I_{1}(AC)/I_{1}(DC)) a partir de
los datos detectados al menos en una trayectoria cerrada, y calcular
las diferencias
ABS(W_{1}/W_{2}-W_{1}/W_{3}). Las
diferencias calculadas se analizan para determinar si cada una de
las diferencias satisface una cierta condición predeterminada (por
ejemplo, la diferencia calculada
ABS(W_{1}/W_{2}-W_{1}/W_{3}) es menor
que un cierto valor umbral para determinar el parámetro sanguíneo si
se satisface la condición.
Como se muestra además en la figura 1C, las
salidas de los fotodetectores PD_{1} y PD_{2} están conectadas a
convertidores analógico-digitales ADC_{1} y
ADC_{2}, respectivamente, que están conectados a un
microcontrolador 16 para permitir por ello la conversión simultánea
de señales por muestreo de la señal y por filtrado de paso de banda.
Gracias a esto, se suprime el ruido que tiene componentes
espectrales distintas de la de la componente de señal. La unidad de
control comprende además un procesador 17 (compuesto por
herramientas U_{1} y U_{2} de procesamiento y análisis de datos)
preprogramado para llevar a cabo un procesamiento de señales según
la invención, y una pantalla 18. La disposición de dos herramientas
U_{1} y U_{2} está dirigida a determinar tanto el SpO_{2} como
la frecuencia cardíaca, donde el SpO_{2} se obtiene de una señal
medida de la clase que tiene una componente de señal S_{1} en
forma de una señal periódica con un valor bien definido de pico a
pico, y la frecuencia cardíaca se obtiene de una señal medida de la
clase que tiene una componente de señal caracterizada por una forma
asimétrica específica.
Se debe entender que con el fin de la presente
invención, la fuente de luz (con los elementos excitadores
respectivos), el detector, los convertidores
analógico-digitales y el microcontrolador
constituyen juntos un dispositivo de medición para generar datos
indicativos de una señal medida, que incluye una componente de señal
y una componente de ruido (ruido y artefactos). Tal dispositivo de
medición puede ser de cualquier clase. Realmente, el procesador, que
tiene una cualquiera de las herramientas U_{1} y U_{2} o ambas,
puede estar incorporado en una unidad independiente que se puede
conectar al dispositivo de medición para recibir y procesar la señal
medida a efectos de permitir por ello la determinación de un
parámetro deseado. Con el fin de la presente invención, la
componente de señal en la señal medida es una señal periódica con un
valor bien definido de pico a pico (por ejemplo, una señal
sanguínea relacionada con pulsos), o una señal con una forma
asimétrica específica (por ejemplo, una señal de pulso cardíaco).
Utilizando el pulsioxímetro de reflectancia 10 aplicado a una
posición sobre el cuerpo del paciente, los datos medidos contienen
tanto la componente de señal S_{1} representativa de la señal
relacionada con pulsos de la sangre del paciente (una señal
sustancialmente periódica con un valor sustancialmente bien definido
de intensidad de pico a pico) como la componente de señal S_{2}
representativa de la señal relacionada con pulsos del corazón (una
señal periódica caracterizada por una forma asimétrica
específica).
La figura 1D ilustra un diagrama de bloques de
un sistema de medición 100 para mediciones de bioimpedancia. A
efectos de facilitar la comprensión, los mismos números de
referencia se usan para identificar esas componentes que son comunes
en los ejemplos de las figuras 1C y 1D. Así, el sistema de medición
100 está compuesto por un dispositivo de medición 12 y una unidad de
control 13, que comprende un procesador 17 (compuesto por
herramientas U_{1} y U_{2} de procesamiento y análisis de datos)
preprogramado para llevar a cabo el método según la invención. En el
presente ejemplo de la figura 1D, el dispositivo de medición 12
comprende una fuente 114 de corriente alterna accionada por el
microcontrolador 16 para introducir una corriente eléctrica en el
cuerpo del paciente al estimular unos electrodos corporales 115;
unos electrodos 116 sensibles al voltaje inducido por la corriente
alterna introducida; y unos componentes electrónicos 117
(desmoduladores y amplificadores) para detectar y amplificar la
amplitud del voltaje alterno recibido desde los electrodos de
detección 116. En el dispositivo de medición de esta clase, se usan
típicamente diferentes disposiciones de electrodos para producir la
bioimpedancia y las señales ECG medidas MS_{1} y MS_{2}.
Se hace referencia a las figuras 1E y 1F, que
ilustran los principios del método según la invención en las
aplicaciones del pulsioxímetro y de la bioimpedancia,
respectivamente. Para facilitar la comprensión, los mismos números
de referencia se usan para identificar las etapas que son comunes en
los ejemplos de las figuras 1E y 1F.
Como se muestra, los datos medidos MD recibidos
desde un dispositivo de medición experimentan primero un muestreo y
un filtrado de frecuencia. En el ejemplo de la figura 1E
(pulsioximetría), los datos medidos MD, indicativos de una señal
pulsátil relacionada con la sangre que incluye tanto la componente
de la señal periódica con un valor bien definido de intensidad de
pico a pico como la componente de la señal periódica caracterizada
por una forma asimétrica específica, se suministran desde el
dispositivo de medición de un pulsioxímetro, muestreados (etapa 20),
y experimentan a continuación un filtrado de frecuencia (etapa 22).
Los datos medidos MD se dividen entonces a fin de experimentar dos
procedimientos simultáneos llevados a cabo por herramientas
respectivas de procesamiento y análisis de datos: un procesamiento
para determinar las envolventes superior e inferior de los datos
medidos MD (etapa 26), y un filtrado de los datos medidos MD con una
función DG kernel específica, como se describirá más específicamente
a continuación.
En el ejemplo de la figura 1F, se suministran
señales medidas MS_{1} y MS_{2} (indicativas, respectivamente,
de una bioimpedancia y una ECG) desde diferentes disposiciones de
electrodos del dispositivo de medición. Por consiguiente, las
señales medidas son muestreadas por herramientas de muestreo
independientes (etapas 20A y 20B). Los datos indicativos de la señal
medida MS_{1} muestreada experimentan un filtrado de frecuencia
(etapa 22), y los datos indicativos de la señal medida MS_{2}
muestreada experimentan un filtrado de una función DG kernel (etapa
24). Las señales medidas MS_{1} filtradas en frecuencia se
procesan para calcular sus envolventes superior e inferior (etapa
26).
Las envolventes superior e inferior se usan para
determinar las componentes AC y DC de una componente de la señal
pulsátil relacionada con la sangre de la señal medida (etapas 28 y
30). Las componentes AC y DC así determinadas se usan para calcular
la saturación de oxihemoglobina SpO_{2} (etapa 32 en la figura
1E), o la impedancia normalizada Z=AC/DC (etapa 33 en la figura 1F),
y se presentan entonces los resultados del cálculo (etapa 34). Los
datos filtrados de la función DG kernel se procesan para calcular el
espectro (etapa 36), que se analiza para determinar el pico mayor
que será la frecuencia cardíaca (etapa 38). Los resultados del
cálculo se presentan en la pantalla (etapa 40).
Se hace referencia a las figuras
2A-2B, 3A-3B y 4A-4B
que ilustran tres ejemplos, respectivamente, de procesamiento de una
señal medida que se ha obtenido con un pulsioxímetro. Las figuras
2A, 3A y 4A ilustran las señales medidas MS^{(1)}_{1},
MS^{(2)}_{1} y MS^{(3)}_{1} muestreadas y filtradas en
frecuencia (cada una con una componente de señal representativa de
una señal pulsátil relacionada con la sangre, distorsionada por los
artefactos del movimiento y de la respiración (componente de
ruido)), y las envolventes superior e inferior E^{(1)}_{up} y
E^{(1)}_{low}, E^{(2)}_{up} y E^{(2)}_{low} y
E^{(3)}_{up} y E^{(3)}_{low} de las señales medidas
MS^{(1)}_{1}, MS^{(2)}_{1} y MS^{(3)}_{1},
respectivamente. Como se muestra en el ejemplo de la figura 2A, la
amplitud de los artefactos es aproximadamente 6 veces mayor que la
amplitud (AC) de pulso.
A fin de calcular las envolventes superior e
inferior de una señal, se calcula primero la posición de los valores
máximo y mínimo locales de la señal periódica. Luego, se estiman los
valores entre los puntos mínimos locales produciendo una línea
continua que define la envolvente inferior, y se estiman los valores
entre los puntos máximos locales produciendo una línea continua que
define la envolvente superior. La estimación de líneas entre los
puntos extremos puede utilizar, por ejemplo, métodos de
interpolación lineal o de interpolación por splines cúbicos.
Las figuras 2B, 3B y 4B ilustran (a escala
ampliada) una señal que resulta de la resta de la envolvente
superior de la señal medida respectiva (determinación de la
diferencia entre los valores de intensidad de la señal medida y la
envolvente superior para cada momento). Como se ve, las distorsiones
son en esta ocasión menores que la amplitud de la señal y, por
consiguiente, se mejora la relación señal-ruido (por
un factor de 10 en el ejemplo de las figuras
2A-2B).
A fin de calcular la amplitud de la pulsación
sanguínea (la componente AC de la señal pulsátil relacionada con la
sangre), el valor de la envolvente inferior se resta del valor de la
envolvente superior (E_{up}-E_{low}) para cada
instante temporal, obteniendo por ello un vector de la misma
longitud que el vector que representa la señal medida. Luego, se
clasifican los valores vectoriales y se calcula la mediana. Así,
según la presente invención, el valor alterno (componente AC) de una
señal periódica con un valor bien definido de intensidad de pico a
pico se calcula como:
AC =
MEDIANA(E_{up} -
E_{low})
Se debe hacer notar que, según técnicas usuales,
se usan puntos extremos para calcular la amplitud de pulso. Por
consiguiente, para un cuadro de 256 puntos (aproximadamente 3
segundos), se observan 3 latidos cardíacos (suponiendo una
frecuencia cardíaca de 60 latidos por minuto), a saber, sólo 3
valores máximos y 3 mínimos (uno para cada pulso). El cálculo de las
amplitudes de 3 pulsos en el cuadro de 3 segundos permite obtener
sólo 3 números, y la amplitud media en el cuadro se calcula a partir
de estas 3 amplitudes de pulso. Si la señal detectada incluye datos
representativos de un pulso adicional que no existe realmente, esto
afectará a los resultados del análisis de datos (un número de
amplitud equivocado a partir de tres valores: dos valores correctos
y uno falso).
Al contrario, la presente invención utiliza el
análisis estadístico de 256 valores obtenidos después de la resta de
las dos envolventes para estimar la amplitud que es más probable que
aparezca en el cuadro. Para reducir la influencia de los artefactos
y para encontrar la mediana de la señal (es decir, el valor de la
amplitud que es más probable que aparezca) que resulta de la resta
(E_{up} - E_{low}), se clasifican los valores, se excluye el 10%
de los valores extremos (los más pequeños y los más grandes) y se
obtiene la mediana a partir de los valores restantes.
Las figuras 5A-5B,
6A-6B, 7A-7B, 8A-8B
y 9A-9B ilustran cinco ejemplos diferentes,
respectivamente, de procesamiento de una señal medida que se ha
obtenido con mediciones de bioimpedancia de la actividad cardíaca en
un dispositivo de medición del gasto cardíaco. En este caso, las
figuras 5A, 6A, 7A, 8A y 9A muestran las señales medidas,
muestreadas y filtradas en frecuencia, (cada una con una componente
de señal representativa de una señal pulsátil relacionada con la
sangre distorsionada por los artefactos del movimiento y de la
respiración), y las envolventes superior e inferior de las señales
medidas. Las figuras 5B, 6B, 7B, 8B y 9B muestran señales con la
relación señal-ruido mejorada que se ha obtenido
restando las envolventes superiores de las señales medidas
respectivas.
Se describirá a continuación con referencia a la
figura 10, el cálculo de la componente DC de una señal relacionada
con la sangre, contenida en la señal medida MS_{1}. Cuando se
ilumina la posición de medición durante el pulso (cuando la sangre
llena un vaso sanguíneo), se absorbe más cantidad de la luz
incidente. Por lo tanto, la señal detectada que se refleja desde la
piel se disminuye en consecuencia (proporcional a la absorción de
luz).
Según el enfoque usual, el valor constante de la
intensidad de la luz reflejada (es decir, la componente DC del
fotopletismograma) se calcula como el valor medio de una señal
S_{1} medida en la parte central de la señal medida MS_{1}. Este
enfoque se basa en el hecho de que el valor medio contiene el nivel
constante de luz reflejada (entre pulsos arteriales) y el valor de
la pulsación (componente AC). Este valor promedio es un resultado de
la línea de base, de la amplitud del pulso y de la forma del
mismo.
Según la técnica de la presente invención, la
componente de absorción constante real definida por la envolvente
superior E_{up} de la señal medida MS_{1} se usa para calcular
el valor de la componente DC, lo que proporciona una mejor
precisión, si se compara con el enfoque usual. Así, según la
invención, se clasifican los valores de la envolvente superior, y la
mediana se toma como la componente DC, es decir, DC =
MEDIANA(E_{up}). De manera alternativa, la componente DC de
tal señal periódica con un valor bien definido de pico a pico se
puede calcular como la mediana de la mitad de la suma de los valores
de las envolventes superior e inferior, es decir, DC =
MEDIANA((E_{up} + E_{low})/2).
Se describirá a continuación el procesamiento de
señales según la invención, adecuado a usar para el cálculo de la
frecuencia cardíaca. Esta técnica está basada en el conocimiento
sobre las propiedades fisiológicas de las señales biofísicas
relacionadas con el ciclo cardíaco, y consiste en un
preprocesamiento kernel de filtrado espectral a fin de mejorar la
señal del pulso procedente del ruido aditivo y de las
perturbaciones, mejorando así la relación
señal-ruido. Esto hace que las técnicas de
procesamiento adicional, tales como la transformada rápida de
fourier y la autocorrelación, sea más eficiente cuando se procesa la
señal para calcular la frecuencia cardíaca.
La figura 11 ilustra una gráfica G de la forma y
sincronización típicas del pulso de presión sanguínea en una
arteria, que representa una señal biofísica relacionada con el
cambio de la presión sanguínea, inducido por el ciclo cardíaco, y
presenta una componente de señal en la señal medida MS_{2}. Esta
componente de señal tiene la fase activa (fase sistólica) P_{act}
y la fase pasiva (fase diastólica) P_{pas} del pulso. La duración
de la fase activa P_{act} está definida por la fase de contracción
del corazón y varía entre 80 y 140 ms, y la duración de la fase
pasiva P_{pas} es el tiempo restante, es decir, la diferencia
entre la duración de la frecuencia cardíaca y la duración de la fase
activa. La frecuencia cardíaca humana típica varía entre 40 lpm y
280 lpm, y es equivalente al intervalo de frecuencias de 0,67 a 4,7
Hz. A fin de filtrar el ruido y los artefactos, el pulsioxímetro,
así como cualquier otro dispositivo de medición adecuado, utiliza
típicamente filtros con el paso de banda de 0,5 a 10 Hz. Al examinar
el contenido de frecuencia de la fase sistólica P_{act} en el
pulso cardíaco, es evidente que contiene frecuencias por encima de
10 Hz. Por ejemplo, en una fase ascendente de 80 ms, se incluye el
contenido de frecuencia de 12,5 Hz (es decir, 1/0,08 = 12,5).
A fin de mejorar la señal de pulso cardíaco, la
presente invención utiliza la forma asimétrica específica del pulso
de presión sanguínea al adaptar el filtrado a la fase rápidamente
ascendente de la señal, distinguiendo por ello la componente de la
señal de pulso de la componente de ruido en la señal medida
MS_{2}. A fin de impedir la interrupción de la fase rápidamente
ascendente, la banda de paso de tal filtro adaptativo tiene que
incluir frecuencias por encima de 12,5 Hz. Para el límite inferior,
0,5 Hz es una frecuencia de corte apropiada, ya que la frecuencia
cardíaca baja hasta la frecuencia de 0,67 Hz, y por debajo de este
valor únicamente tiene lugar un lento artefacto, que es causado por
la respiración o el movimiento.
Con este propósito, se usa una función DG kernel
especial basada en una función analítica en forma de la derivada de
una gaussiana (DG). La ecuación analítica de la función DG kernel
(DGK) es:
en la que t y \sigma son el
tiempo y los parámetros de anchura gaussianos. Estos parámetros de
la función DG kernel se deberían hacer concordar con las
características del pulso a fin de tener la mejor
SNR.
La figura 12 ilustra la función DGK(t).
Esta clase de función kernel puede comportarse ventajosamente como
un filtro de paso bajo para filtrar por ello ruido de alta
frecuencia. Adicionalmente, esta función kernel puede mejorar la
componente de señal en la señal medida, cuando la componente de
señal incluye fuertes pendientes en un intervalo específico. Esto se
debe al hecho de que el funcionamiento derivativo del filtro está
limitado a su zona de banda de paso. Una operación de paso del
filtrado y de mejora del pulso cardíaco permite una rápida
determinación en tiempo real de la frecuencia cardíaca.
Los parámetros de esta función kernel pueden ser
ajustados para mejorar la fase sistólica de la señal de pulso
cardíaco o, incluso, del segmento QRS en una señal ECG, ya que el
contenido de frecuencia del segmento QRS incluye frecuencias mayores
que las frecuencias en otros segmentos de la señal ECG. Con
independencia de que la forma de la señal ECG sea diferente de la
forma del pulso cardíaco, la función DGK se puede adaptar para
mejorar el segmento QRS con relación a otros segmentos en la señal
ECG y para el ruido y los artefactos contenidos en la señal medida
ECG. Esta técnica ayuda a la detección del segmento QRS, como se
describirá más específicamente a continuación. Debido al hecho de
que el procesamiento de señales según la invención utiliza la
propiedad asimétrica de la señal del pulso que la distingue de otros
componentes (ruido y artefactos) en la señal medida, se puede
obtener la relación señal-ruido mejorada, incluso
cuando el contenido de frecuencia del ruido y los artefactos se
solapa con la frecuencia cardíaca.
Así, la presente invención utiliza la ecuación
analítica gaussiana, el cálculo de la derivada analítica, la
digitalización en la frecuencia relevante de muestreo de señales, la
optimización de la longitud t de la anchura \sigma de la función
kernel y la gaussiana para el mejor comportamiento, y utiliza
entonces los parámetros del resultado como un parámetro general del
filtro de respuesta finita al impulso (FIR). Después de filtrar la
señal medida MS_{2} con los parámetros de la función DG kernel, la
energía en la señal medida relacionada con el pulso se mejora con
relación a otros artefactos y al ruido. La transformada rápida de
fourier general se puede utilizar entonces para extraer la
frecuencia cardíaca.
Las figuras 13A y 13B ilustran los resultados
experimentales de aplicar un pulsioxímetro de reflectancia al pecho
de un paciente. La figura 13A muestra una gráfica H_{1} que
presenta la señal medida MS_{2}. En este caso, la respiración y
otras perturbaciones del movimiento se presentan como cambios
relativamente lentos de la línea de base de la señal. Las señales
cardíacas son relativamente rápidas y están caracterizadas por
pequeños cambios periódicos de la amplitud de la señal. Es evidente
que los artefactos son dominantes sobre los pulsos cardíacos, ya que
son aproximadamente de tres a cuatro veces mayores. La figura 13B
ilustra una gráfica H_{2} que presenta el resultado del filtrado
de la señal medida de la figura 13A con los parámetros de la
función DG kernel. En este caso, los pulsos cardíacos son
dominantes. Aunque las amplitudes de pulso son moduladas por la
tendencia de los artefactos, se mejora significativamente la
relación señal-ruido. Como se muestra, los pequeños
pulsos que estaban distorsionados en la señal de la figura 13A por
los artefactos, tienen amplitudes apropiadas en la señal de la
figura 13B.
Las figuras 14A y 14B ilustran los espectros
S_{1} y S_{2} de la señal medida que contienen una componente de
señal en forma asimétrica, respectivamente, antes y después del
filtrado con los parámetros de la función DG kernel. Comparando
estos espectros entre sí, es evidente que el pico que representa la
frecuencia cardíaca a 2,2 Hz es mucho mayor que los picos de los
artefactos después del filtrado DG kernel. En otras palabras, el
filtrado DG kernel da como resultado la mejora del pico de la
frecuencia cardíaca a aproximadamente 2,2 Hz con relación a otros
picos dobles.
Muchos procedimientos médicos requieren la
detección del segmento QRS de la señal ECG. El uso de parámetros de
la función DG kernel para el filtrado permite la mejora del segmento
QRS con relación a otros segmentos en la señal ECG. Las figuras 15A
y 15B ilustran, respectivamente, la típica señal ECG con el segmento
QRS, antes y después de, respectivamente, el filtrado con el método
de la función DG kernel, mostrando que los segmentos QRS están
mejorados en la señal filtrada.
Volviendo de nuevo a las figuras 1E y 1F, el
método de la función DG kernel se aplica a la señal medida después
de ser filtrada en frecuencia para suprimir el ruido que tiene una
frecuencia distinta a la de la señal de pulso cardíaco. En otras
palabras, el filtrado DG kernel se aplica a la señal en la que los
espectros de frecuencias del ruido y de los artefactos solapan
espectro de frecuencias de la frecuencia cardíaca. Gracias a esto,
se mejora la información relacionada con el pulso y, por lo tanto,
un método general de espectros se puede aplicar para obtener la
frecuencia cardíaca. El nivel de SPO_{2} se calcula usando la
técnica de las envolventes: la mediana de la diferencia (E_{up}-
E_{low}) entre los valores de las envolventes superior e inferior
se usa para el cálculo de las amplitudes de pulso (la componente AC
de la señal pulsátil relacionada con la sangre). La mediana de la
envolvente superior E_{up} se usa para el cálculo de la luz
detectada constante (la componente DC de la señal pulsátil
relacionada con la sangre). Las componentes AC y DC así obtenidas se
utilizan para extraer SpO_{2} según cualquier técnica usual
adecuada.
Los expertos en la técnica apreciarán fácilmente
que se pueden aplicar diversas modificaciones y cambios a las
realizaciones de la invención como se ha ilustrado con anterioridad
sin salirse de su alcance como está definido en y por las
reivindicaciones adjuntas.
Claims (28)
1. Un método para procesar una primera señal
medida, a efectos de extraer una primera componente de señal y
suprimir una componente de ruido de la primera señal medida, en el
que la primera componente de señal es una señal sustancialmente
periódica caracterizada por un valor sustancialmente bien
definido de intensidad de pico a pico, comprendiendo el método las
etapas de:
a) determinar las envolventes superior e
inferior de la primera señal medida; y
b) analizar los valores de las envolventes
superior e inferior para extraer la primera componente de señal a
partir de la primera señal medida,
caracterizado porque la
etapa de analizar los valores de las envolventes superior e inferior
incluye la fase de determinar una mediana de la diferencia entre los
valores de las envolventes superior e
inferior.
2. El método como se expone en la reivindicación
1, en el que la mediana se determina como un valor alterno en la
primera componente de señal.
3. El método como se expone en la reivindicación
1, en el que la mediana se determina como un valor constante en la
primera componente de señal.
4. El método como se expone en la reivindicación
1 o 2, en el que la etapa de analizar los valores de las envolventes
superior e inferior incluye la fase de determinar una mediana de los
valores de la envolvente superior, como un valor constante en la
primera componente de señal.
5. El método como se expone en la reivindicación
1 o 2, en el que la etapa de analizar los valores de las envolventes
superior e inferior incluye la fase de determinar una mediana de la
mitad de la suma de los valores de las envolventes superior e
inferior, como un valor constante en la primera componente de
señal.
6. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, en el que la primera señal medida es una
señal fisiológica.
7. El método como se expone en la reivindicación
6, en el que la primera componente de señal es una señal pulsátil
relacionada con la sangre.
8. El método como se expone en la reivindicación
7, en el que la señal pulsátil relacionada con la sangre es
indicativa del nivel de saturación de oxihemoglobina.
9. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, en el que la señal medida es una respuesta de
una muestra a la aplicación de un campo externo.
10. El método como se expone en la
reivindicación 9, en el que la señal medida es una respuesta
luminosa de la muestra a la luz incidente.
11. El método como se expone en la
reivindicación 9 o 10, en el que la muestra es biológica.
12. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, que se utiliza con un dispositivo de medición
para mediciones no invasivas de las condiciones sanguíneas y
cardíacas de un paciente, siendo la primera componente de señal una
señal pulsátil relacionada con la sangre y conteniendo una segunda
componente de señal caracterizada por una forma asimétrica
específica, comprendiendo además el método las etapas de:
- definir una función kernel que es la derivada
de una gaussiana con parámetros que hacen concordar las
características de la segunda componente de señal con la forma
asimétrica; y
- aplicar un filtrado espectral con la función
kernel a la señal medida, mejorando por ello la segunda componente
de señal caracterizada por la forma asimétrica específica con
relación a una componente de ruido en la señal filtrada, para
permitir por ello un procesamiento adicional de la señal mejorada de
pulso a fin de determinar la frecuencia cardíaca.
13. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, que comprende además la etapa de:
- proporcionar dicha señal medida que es
representativa de una respuesta de la muestra a un campo externo,
comprendiendo la señal medida una componente de señal que es
indicativa de un parámetro deseado, y una componente de ruido,
siendo la componente de señal una señal sustancialmente periódica
caracterizada por un valor sustancialmente bien definido de
intensidad de pico a pico.
\newpage
14. El método como se expone en la
reivindicación 13, en el que la etapa de proporcionar la señal
medida incluye la fase de muestrear y filtrar en frecuencia la
respuesta.
15. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, en el que dicha señal medida incluye además
una segunda componente de señal caracterizada por una forma
asimétrica específica, comprendiendo además el método la etapa
de:
- definir una función kernel que es la derivada
de una gaussiana con parámetros que hacen concordar las
características de la segunda componente de señal, y procesar la
señal medida filtrándola con los parámetros de la función kernel,
mejorando por ello la segunda componente de señal con relación a la
componente de ruido en la señal medida y filtrada.
16. El método como se expone en cualquiera de
las reivindicaciones 1 a 14, que comprende además el procesamiento
de una segunda señal medida que incluye una segunda componente de
señal caracterizada por una forma asimétrica específica,
comprendiendo además el método la etapa de:
- definir una función kernel que es la derivada
de una gaussiana con parámetros que hacen concordar las
características de la segunda componente de señal, y procesar la
segunda señal medida filtrándola con los parámetros de la función
kernel, mejorando por ello la segunda componente de señal con
relación a la componente de ruido en la segunda señal medida y
filtrada.
17. El método como se expone en la
reivindicación 16, en el que dicha segunda señal medida es una señal
ECG, siendo la segunda componente de señal representativa de un
segmento QRS en la señal ECG.
18. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, que comprende además determinar un parámetro
de la señal como una función de la componente de la señal
extraída.
19. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, en el que la etapa de analizar las
envolventes superior e inferior incluye la fase de suprimir
ruido.
20. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, que incluye las etapas de aplicar un campo
externo a una muestra y detectar la señal, en el que la señal es una
respuesta de la muestra al campo externo.
21. El método como se expone en cualquier
reivindicación previa, que incluye las etapas de aplicar radiación
incidente a una muestra y detectar la señal, en el que la señal es
una respuesta de la muestra a la radiación incidente.
22. Un aparato, que comprende:
(a) un dispositivo de medición accionable para
iluminar una posición de medición con luz incidente de frecuencias
predeterminadas, para detectar una respuesta luminosa de la posición
de medición de dicha luz incidente, y para generar una señal medida,
indicativa de la misma, que incluye una componente de señal; y
(b) una unidad de control que se puede conectar
al dispositivo de medición para recibir y procesar la señal medida,
comprendiendo la unidad de control una herramienta de procesamiento
y análisis de datos, preprogramada para determinar las envolventes
superior e inferior de la señal medida, y para analizar los valores
de las envolventes superior e inferior a efectos de extraer dicha
componente de señal a partir de una componente de ruido en la señal
medida, en el que dicho análisis comprende determinar una mediana de
la diferencia entre dichas envolventes superior e inferior de dicha
señal medida como una componente AC de la señal.
23. El aparato como se expone en la
reivindicación 22, en el que dicha unidad de control está
preprogramada además para determinar una mediana de los valores de
la envolvente superior como una componente DC de la señal.
24. El aparato como se expone en la
reivindicación 22 o 23, en el que dicha unidad de control está
preprogramada además para determinar una mediana de la mitad de la
suma de los valores de las envolventes superior e inferior como una
componente DC de la componente de señal.
25. El aparato como se expone en cualquiera de
las reivindicaciones 22 a 24, en el que la señal medida comprende
una componente de señal caracterizada por una forma
asimétrica específica, estando preprogramada la unidad de control
para procesar la señal medida filtrándola con una función kernel
predefinida, que es la derivada de una gaussiana con parámetros que
concuerdan con las características de dicha componente de señal,
mejorando por ello dicha componente de señal caracterizada
por la forma asimétrica específica con relación a una componente de
ruido en la señal medida y filtrada.
26. El aparato como se expone en cualquiera de
las reivindicaciones 22 a 25, en el que dicha señal medida es una
señal pulsátil relacionada con la sangre.
27. El aparato como se expone en cualquiera de
las reivindicaciones 22 a 26, en el que dicho aparato es un
pulsioxímetro.
28. Un dispositivo de almacenamiento de
programas informáticos legibles por una máquina, que comprende un
programa de instrucciones ejecutable por una máquina para realizar
las etapas del método como se expone en cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 21.
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