專利名稱：用于預測胃腸損害的系統和方法
用于預測胃腸損害的系統和方法相關申請的交叉引用本申請要求2010年4月16日提交的序列號為61/324879的未決美國專利申請的優先權，通過引用將其全文并入本文。
背景技術：
胃腸損害(GII)在手術過程之后很常見。這樣的損害往往是手術后腸梗阻導致的，腸梗阻是腸道的部分暫時無力，因而不能處理食物的狀況。盡管GII最常發生于腹部手術之后，但是在其他類型的手術之后發生GII也并不罕見。除了妨礙術后由口進食之外，GII還可能導致腹脹、惡心、嘔吐和肺吸入。對GII的顧慮往往導致實施各種術后護理，從而延長了住院治療，盡管大部分患者不會發生GII。這樣的護理往往包括使用鼻飼管、動力助劑和靜脈輸入營養液。除了使患 者感到不適和不便以外，這些護理和在醫院延長的停留時間還增加了術后護理的費用。實際上，估計目前手術后GII給美國的醫療產業增加了 27億美元的成本。可以理解，醫療產業的目標是在手術后開始經口再進食之前確定有GII風險的患者，因為早期干預或者對再進食療法進行變更能夠避免GII所造成的后果，并且可以降低成本。令人遺憾的是，當前沒有可靠的用于在術后早期確定患者在生理上有GII風險的方法。
參考下面的附圖可以更好地理解本公開。匹配的附圖標記指示了所有附圖當中的對應部分，所述部分未必是按比例繪制的。圖I是示出了用于預測胃腸損害的系統的第一實施例的示意圖。圖2是示出了用于預測胃腸損害的系統的第二實施例的示意圖。圖3是示出了用于預測胃腸損害的系統的第三實施例的示意圖。圖4是示出了用于預測胃腸損害的系統的第四實施例的示意圖。圖5是諸如圖1-4所示系統之一的裝置架構的實施例的方框圖，所述裝置能夠對患者數據進行處理，以輔助胃腸損害的預測。圖6是用于預測胃腸損害的方法的實施例的流程圖。圖7是所記錄的腹部聲音中含有的頻譜事件的示范性頻譜圖。圖8是描繪具有胃腸損害和沒有胃腸損害的患者體內的特定頻譜事件(MH4)的時間變化曲線圖。
具體實施例方式如上所述，胃腸損害(GII)在手術過程之后很常見。令人遺憾的是，當前沒有可靠的用于確定患者有GII風險的方法。文中公開了用于在患者的腸內聲音的基礎上預測GII的系統和方法。如下文所述，所公開的系統和方法識別腸內聲音中的聲譜事件，可以采用其預測隨后發生的GII。這些頻譜事件是腸道功能的良好指示，因為聲音是由內臟當中的運動產生的。在下述公開中將描述各種實施例。應當理解，這些實施例只是本發明的示范性實現，其他實施例也是可能的。旨在使所有這樣的其他實施例都落在本公開的范圍內。圖I示出了用于預測胃腸損害的第一示范性系統10。如圖I中所示，系統10通常包括數據收集裝置12、患者接口 14和計算機16。數據收集裝置12可以包括任何能夠收集患者腸道內產生的音頻數據的裝置。在一些實施例中，數據收集裝置12包括便攜式(例如，手持式)數字音頻記錄儀。在這種情況下，數據收集裝置12可以包括用于采集腸內聲音的集成傳聲器(未不出)。患者接口是能夠直接施加到患者腹部從而實現腸內聲音拾取目的的裝置。在一些實施例中，患者接口 14包括聽診器頭，或者在設計和功能上與之類似。聽診器頭包括接觸患者放置的膜片，其響應于身體內產生的聲音而發生振動。可以通過在患者接口 14和數據收集裝置之間延伸的管道18將這些聲音輸送給數據收集裝置12的傳聲器。具體而言，由膜片振動建立的聲壓波在管道18的內腔中傳播至所述傳聲器。在一些實施例中，患者接口14的整體或部分是一次性的，從而避免患者之間的交叉感染。或者，患者接口 14可以采用可以在使用之后丟棄的一次性護套或外罩(未示出)。可以將數據收集裝置12收集的音頻數據存儲到所述裝置的內存內。例如，可以將所述音頻數據存儲到所述裝置12的非易失性存儲器(例如，閃速存儲器)內。之后，將所述 數據傳輸至計算機16以供處理。在一些實施例中，通過用于將數據收集裝置12物理連接至計算機16的導線或電纜20傳輸所述數據。在其他實施例中，可以采用諸如Bluetooth或Wi-Fi (IEEE802. 11)的適當無線協議將所述數據從數據收集裝置12無線傳輸至計算機16。在一些實施例中，計算機16可以包括臺式計算機。然而，應當注意，幾乎可以采用任何能夠接收并處理數據收集裝置12收集的音頻數據的計算裝置。因此，作為替代，計算機16可以采取便攜式計算機的形式，例如，筆記本電腦、圖形輸入板計算機或手持式計算機。還應當指出，盡管在圖I中將數據收集裝置12和計算機16示為包括單獨的裝置，但是作為替代可以將其集成到單個裝置內，例如，集成到便攜式(例如，手提)計算裝置內。例如，數據收集裝置12可以設有能夠用于分析所收集的音頻數據的數字信號處理器和適當的軟件/固件。圖2示出了用于預測胃腸損害的第二示范性系統24。如圖2所示，系統24與圖I所示的系統10具有幾處相似性。因此，系統24通常包括數據收集裝置26、患者接口 28和計算機30。然而，在圖2的系統24中，患者接口 28包括具有其自身的集成傳聲器(未示出)的裝置。在這種情況下，由患者接口 28的傳聲器拾取患者聲音，并將其轉換為電信號，沿導線或電纜32將所述電信號電子傳輸至所述數據收集裝置26，以供存儲和/或處理。或者，能夠以無線的方式將患者聲音傳輸至數據收集裝置26。在一些實施例中，患者接口 28具有粘合表面36，其能夠使所述接口按照與心電圖(EKG)引線類似的方式暫時粘附到患者皮膚上。與前面實施例的情況一樣，可以通過有線連接(通過導線或電纜34)或者通過無線的方式將患者數據從數據收集裝置26傳輸至計算機30。圖3示出了用于預測胃腸損害的第三示范性系統40。系統40包括患者接口 42和數據收集裝置44。與圖2的系統24的情況一樣，患者接口 42可以包括具有其自身的集成傳聲器(未示出)的裝置，并且可以沿導電或電纜46將所述傳聲器拾取的患者聲音電子傳輸至數據收集裝置44。然而，在圖3的實施例中，數據收集裝置44包括被設計為與患者監測系統48配接在一起的部件，所述患者監測系統48可以位于病床旁邊。當前采用這樣的病人監測系統48監測其他患者參數，例如，血壓和氧飽和度。在圖3的例子中，患者監測系統48包括配接站50和相關顯示器52。在這種情況下，可以在使用之前將數據收集裝置44配接到所述站的空閑隔間內。在一些實施例中，數據收集裝置44不包括內部電源，因此只能在得到配接時收集患者數據。例如，數據收集裝置44可以具有電插針(未示出)，其將所述裝置電耦合至患者監測系統48，從而實現接收功率以及將所收集的數據傳送至所述患者監測系統的目的。之后，可以將患者數據存儲到患者監測系統48的存儲器內，并且/或者能夠將患者數據傳輸至中央計算機，從而將其與相關醫療記錄數據庫中的患者記錄存儲在一起。如圖3進一步所示，數據收集裝置44包括能夠接收導線或電纜46的插頭58的電 端口 56。此外，數據收集裝置44可以包括一個或多個指示器60，例如，發光二極管(LED)指示器，其用于向操作者傳達信息，例如，與患者監測系統48的正電連接以及患者信號質量。圖4示出了用于預測胃腸損害的第四示范性系統62。與圖3的系統40類似，系統62包括與患者監測系統66耦合的數據收集裝置64。然而，系統62包括被設計為收集來自腹膜腔內的聲音的內部患者接口 68，而不是包括外部患者接口。例如，患者接口 68包括小直徑傳聲器導管，在手術完成之后，將其按照與引流管類似的方式留在適當位置。這樣的患者接口對于患者肥胖，從皮膚表面獲取高質量信號更加困難的情況尤為有用。為了避免向患者體內傳輸電流，患者接口 68可以包括激光傳聲器。在這種情況下，引導激光束通過所述導管，并使其從身體內的目標上反射回來。通過接收器接收反射光信號，所述反射器將光信號轉換為音頻信號。通過干涉測量檢測在所述光從目標反射回來時所經過的距離的微小差異。在替代實施例中，患者接口 68可以包括置于導管的頂端的傳聲器。如上所述，圖1-4示出了用于預測胃腸損害的系統的四個不同示范性實施例。應當指出，這些系統的組合是可能的。例如，如果希望，可以將圖4所示的用戶接口 68與圖I的數據收集裝置12 —起使用。可以認為所有這樣的組合都處于本公開的范圍內。圖5示出了可以在用于預測胃腸損害的系統中用于分析所收集的患者數據的裝置72的示范性架構。例如，圖5所示的架構可以分別是圖I和圖2所示的計算機16或30的架構，可以分別是圖I、圖2、圖3和圖4所示的數據收集裝置12、26、44或64的架構，或者可以分別是圖3和圖4所示的患者監測系統48或66的架構。此外，應當指出所示出的架構可以跨越一個或多個裝置分布。如圖5所示，裝置72大體包括處理裝置74、存儲器76、用戶接口 78和輸入/輸出裝置80，它們中的每者都耦合至諸如本地總線的本地接口 82上。處理裝置74可以包括中央處理單元(CPU)或者其他處理裝置，例如，微處理器或數字信號處理器。存儲器76包括易失性存儲元件(例如，RAM)和非易失性存儲元件(例如，閃存、硬盤、ROM)中的任何一者或者它們的組合。用戶接口 78包括用戶與裝置72交互的部件。用戶接口 78可以包括(例如)鍵盤、鼠標和顯示裝置，例如，液晶顯示器(IXD)。或者或此外，用戶接口 78可以包括一個或多個按鈕和/或觸摸屏。所述一個或多個I/o裝置80適于促進與其他裝置的通信，其可以包括一個或多個電連接器以及無線發射器和/或接收器。此外，在裝置72是數據收集裝置的情況下，所述I/O裝置80可以包括傳聲器84。存儲器76是計算機可讀介質，其存儲各種程序(即，邏輯)，包括操作系統86和腸內聲音分析器88。操作系統86控制其他程序的執行，并且提供時間安排、輸入-輸出控制、文件和數據管理、存儲管理以及通信控制和相關服務。腸內聲音分析器88包括一個或多個算法，所示算法被配置為對腸內音頻數據進行分析，從而實現預測患者發展出GII的可能性的目的。在一些實施例中，分析器88相對于存儲在數據庫90內的關聯數據執行所述分析，并將GII風險的預測指數提供給用戶(例如，醫生或者醫院工作人員)。在一些實施例中，分析器88采用目標信號參數、信噪比參數以及噪聲功率估計參數識別所研究的特定頻譜事件。之后可以采用給定時間間隔內的預測性頻譜事件的數量的決策樹分析來傳達GII的聞、中、低風險。在一些實施例中，與每一風險水平相關的風險分別為83%、30%和0%。圖6示出了用于預測GII的方法的實施例。從塊100開始，記錄患者腸內聲音，以生成音頻數據。如上所述，可以采用附著到患者腹部皮膚上的或者附著到患者腹部附近的 聽診器頭或者其他患者接口以非侵入性的方式獲得所述聲音。或者，可以采用延伸到患者腹膜腔內的裝置收集所述聲音。可以在手術后期及早記錄所述聲音，例如，在手術當天或者緊隨手術之后的那天記錄所述聲音。不管何時記錄所述聲音，記錄所述聲音的持續時間都要足夠長，從而實現對預測腸內功能的頻譜事件的識別。例如，在大約4到6分鐘的時間段內進行聲音記錄。在一些實施例中，記錄20-20000HZ范圍內的所有聲音。然而，可以應用濾波器降低所記錄的頻率范圍，因而降低所要分析的數量的量。在一些實施例中，采用濾波器，從而只記錄或分析具有大約700到1500Hz的頻率的聲音。盡管將聲音描述為受到“記錄”，但是應當理解作為替代可以只是簡單地獲得聲音并對其進行實時處理(如下所述)，而并未實際記錄所述聲音。如塊102中所示，一旦生成了音頻數據，就對所述數據進行(例如)實時處理，從而識別出一個或多個預測性頻譜信號。如上所述，由腸管生成的聲音是腸蠕動的結果。因此，所述聲音提供了腸的機能如何的指示。例如，腸道的重要部分的無力將按比例減少消化道中的高能量推進收縮的數量，其將導致某一較高能量的，因而具有較高頻率的聲譜的缺失，而該聲譜是功能正常的腸管的典型標志。如下文所述，已經確定能夠在所述聲音中識別出某些預定義頻譜事件，這些頻譜事件對于會發生GII，還是不太可能發生GII具有高度預測性。而且如下文所述，所述預定義頻譜事件中的每者由特定的特征或參數定義，例如，它們的頻率、幅度、持續時間以及與其他頻譜事件的間隔時間等。在識別出頻譜事件之后，如塊104中指示的，合計指定持續時間(例如，總的記錄持續時間)內的所述事件的數量。在這一點上，將頻譜事件的總數量量與所述關聯數據進行比較，所述關聯數據將頻譜事件的數量與隨后發生GII的可能性聯系起來，如塊106中所示。作為范例，在如下文所述的研究中識別出了被表示為“MH4”的頻譜事件。就MH4而言，如果在四分鐘的記錄時間內所觀察到的MH4事件的數量低于21次左右，那么將存在高GII風險，如果在四分鐘的記錄時間內所觀察到的MH4事件的數量大于21次左右但是少于大約131次，則具有中等GII風險，如果在四分鐘的記錄時間內所觀察到的MH4事件的數量大于131次，那么具有低GII風險。因此，可以采用預定義頻譜事件的數量作為表達GII風險大小的指標，數量越低表示風險越高，數量越高表示風險越低。一旦確定了隨后發生GII的可能性，就可以將該風險傳達給用戶，如塊108中所示。例如，用于執行分析的計算機或其他裝置能夠在相關顯示器上顯示風險水平。在一些實施例中，可以將風險表達為指標(例如，數量)。在其他實施例中，可以將風險表現為“高”、“中”或“低”。不管怎樣，之后能夠相對于所述指示采取適當的處理，其可以包括允許或者禁止經口進食。值得注意的是，在手術隨后的日子里可以對患者執行進一步的記錄和分析，從而對腸部功能進行評估，并印證最初的患者評估。從上述方法能夠認識到，能夠按照與采用EKG對心臟問題的風險進行非侵入性評估非常相似的方式評估GII的風險。在一些實施例中，能夠實時執行風險評估。曾經通過進行臨床研究評估了所公開的系統和方法的可行性。所述研究的一個目標在于確認，在臨床征象和癥狀顯現出來之前，手術后的早期腸內的聲音中存在的頻譜事 件確實與后續的GII相關聯。所述研究的另一目標在于開發出一種能夠實現為簡單的非侵入性護理點測試的GII預測模型，其將使醫院和其他機構能夠采用腸內聲音的分析針對具有臨床重要性的GII的發展對患者進行風險分層。在所述研究中，采用準許IRB的協議招收按計劃要做住院患者手術的患者。將要做腹部手術和非腹部手術的患者包含在內。而手術后要進入ICU的患者則被從其余的研究中排除。采用雙信道數字音頻記錄儀(加拿大Irwindale的M-Audio Corp.公司的Microtrak II)、電容式傳聲器(英國利茲的Audio-Technica Ltd公司的ATR35s)、聽診器管和聽診器頭組裝用于對腹部聲音進行數字記錄的裝置。為了記錄腸內聲音，將聽診器頭施加到前上和前下腹壁上，并且在5-6分鐘的時間段內同時記錄兩信道。還向每一記錄應用標準化音調，從而對音頻電平進行校準。研究組在快要手術的之后以及手術后的每一天執行腸內聲音記錄。研究組還在每天的基礎上收集了臨床結果數據。表I示出了與GII的發展相關的變量。提供患者護理的臨床小組對于音頻記錄的結果并不知情。
權利要求
1.一種用于預測胃腸損害的方法，所述方法包括 獲得患者的腸內聲音以生成音頻數據； 從能夠預測隨后發生腸胃損害的音頻數據中識別預定義頻譜事件，所述頻譜事件由預定義參數定義；以及 相對于所識別出的頻譜事件預測隨后發生胃腸損害的可能性。
2.根據權利要求I所述的方法，其中，獲得腸內聲音包括采用外部患者接口以非侵入性的方式獲得腸內聲音。
3.根據權利要求I所述的方法，其中，獲得腸內聲音包括采用位于患者腹膜腔內的患者接口獲得腸內聲音。
4.根據權利要求I所述的方法，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的頻率，所述頻率處于大約900到20000赫茲的范圍內。
5.根據權利要求I所述的方法，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的持續時間，所述持續時間處于大約5到600毫秒的范圍內。
6.根據權利要求I所述的方法，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件與其他頻譜事件的最小時間間隔，所述最小時間間隔大約為20毫秒。
7.根據權利要求I所述的方法，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的信噪比，所述信噪比的閾值大約為10分貝。
8.根據權利要求I所述的方法，其中，預測隨后發生胃腸損害的可能性包括計量在預定義時間周期內發生的頻譜事件的總數量，并將該數量與相對于頻譜事件數量評估隨后發生胃腸損害的風險的指標進行比較。
9.根據權利要求8所述的方法，其中，隨后發生胃腸損害的可能性與所發生的頻譜事件的數量成反比。
10.一種包括程序指令的計算機可讀介質，所述程序指令在通過處理器執行時，將使所述處理器執行下述操作 在從患者的腸內聲音獲得的音頻數據中識別預定義頻譜事件，所述頻譜事件是由預定義參數定義的，所述頻譜事件能夠對隨后的胃腸損害進行預測；以及 相對于所識別出的頻譜事件預測隨后發生胃腸損害的可能性。
11.根據權利要求10所述的計算機可讀介質，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的頻率，所述頻率處于大約900到20000赫茲的范圍內。
12.根據權利要求10所述的計算機可讀介質，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的持續時間，所述持續時間處于大約5到600毫秒的范圍內。
13.根據權利要求10所述的計算機可讀介質，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件與其他頻譜事件的最小時間間隔，所述最小時間間隔大約為20毫秒。
14.根據權利要求10所述的計算機可讀介質，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的信噪比，所述信噪比的閾值大約為10分貝。
15.根據權利要求10所述的計算機可讀介質，其中，預測隨后發生胃腸損害的可能性包括計量在預定義時間周期內發生的頻譜事件的總數量，并將該數量與相對于頻譜事件的數量評估隨后發生胃腸損害的風險的指標進行比較。
16.一種用于預測胃腸損害的系統，所述系統包括裝置，被配置為在從患者的腸內聲音獲得的音頻數據中識別預定義頻譜事件，所述頻譜事件是由預定義參數定義的，所述頻譜事件能夠對隨后發生胃腸損害進行預測，所述裝置還被配置為相對于所識別出的頻譜事件預測隨后發生胃腸損害的可能性。
17.根據權利要求16所述的系統，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的頻率，所述頻率處于大約900到20000赫茲的范圍內。
18.根據權利要求16所述的系統，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的持續時間，所述持續時間處于大約5到600毫秒的范圍內。
19.根據權利要求16所述的系統，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件與其他頻譜事件的最小時間間隔，所述最小時間間隔大約為20毫秒。
20.根據權利要求16所述的系統，其中，所述預定義參數包括所述預定義頻譜事件的信噪比，所述信噪比的閾值大約為10分貝。
21.根據權利要求16所述的系統，其中，所述裝置通過計量預定義時間周期內發生的頻譜事件的總數量并將該數量與相對于頻譜事件的數量評估隨后發生胃腸損害的風險的指標進行比較來預測隨后發生胃腸損害的可能性。
22.根據權利要求16所述的系統，其中，所述裝置為計算機，所述系統還包括單獨的數據收集裝置，所述數據收集裝置收集患者的腸內聲音，并將其提供給所述計算機。
23.根據權利要求16所述的系統，其中，所述裝置是還收集患者的腸內聲音的數據收集裝置。
24.根據權利要求23所述的系統，還包括連接至所述數據收集裝置的傳聲器。
25.根據權利要求16所述的系統，其中，所述裝置是患者監測系統，其包括與患者監測系統配接并收集患者的腸內聲音的數據收集裝置。
全文摘要
在一個實施例中，預測胃腸損害涉及獲得患者的腸內聲音以生成音頻數據，識別出所述音頻數據中可對隨后的胃腸損害進行預測的預定義頻譜事件，所述頻譜事件是由預定義參數定義的，以及相對于所識別出的頻譜事件預測隨后的胃腸損害的可能性。
文檔編號A61B5/00GK102892349SQ201180024426
公開日2013年1月23日 申請日期2011年4月15日 優先權日2010年4月16日
發明者J·W·克倫威爾 申請人:田納西大學研究基金會