CN100528073C

CN100528073C - 基于动脉压力的心血管参数的自动确定

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Publication number: CN100528073C
Application number: CN200480041405.4A
Authority: CN
Inventors: 卢基·罗特留克
Original assignee: Edwards Lifesciences Corp
Current assignee: Edwards Lifesciences Corp
Priority date: 2003-12-05
Filing date: 2004-12-03
Publication date: 2009-08-19
Anticipated expiration: 2024-12-03
Also published as: US20140213914A1; US7785263B2; US20050124903A1; US20090062666A1; US20070149884A1; US7220230B2; US8721556B2; US7967757B2; US20110275943A1; US20080300494A1; CN1925785A

Abstract

估算作为动脉压力波形(P(t))的函数的一个或多个心血管参数，尤其采用了具有高于一阶的离散表示(P(k))压力波形的至少一个统计动差(μ_2P、μ_3P和μ_4P)。可以侵入式或非侵入式测量动脉压力。动脉顺应性(K)、指数压力衰减常量(tau)、血管阻力(R)、心输出量(CO)和每搏输出量(SV)是可以采用本发明的各个方面估算的心血管参数的例子。在本发明的单一动差实施例中，估算作为从压力波形获得值的函数的对象的心脏每搏输出量(SV)。在本发明的多动差实施例中，采用压力波形最初四个动差—平均值、标准偏差、偏度和峰度中的两个或多个，以及心率、一组压力加权时间值(T(j))的统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)和一些诸如年龄、性别、体表面积等的人体测量的患者测量结果，以估算感兴趣的心血管参数。

Description

基于动脉压力的心血管参数的自动确定

技术领域

[0001]本发明涉及血液动力学监视并尤其涉及估算至少一个心血管参数，例如动脉顺应性或阻力、压力衰减、心输出量(CO)或每搏输出量(SV)等，以及涉及一种实施该方法的系统。

背景技术

[0002]心输出量(CO)不仅是疾病诊断，也是“实时”监视人体和动物对象、包括患者的生理状况的重要指示器。因此几乎没有医院不具备一些形式的监视心输出量的常规设备。许多合适的技术——侵入式和非侵入式，以及两者联合的那些技术——处于使用中，且更甚至于已经在文献中推荐。

[0003]测定心输出量(或者，相同地，SV)的一种侵入式方法是将一些流量测量装置安装到导管上，并而后将导管穿入对象并操纵导管，从而使所述装置位于或接近对象的心脏处。一些这样的装置将一剂量材料或能量(一般为热量)注射在如右心房的上行位置，并基于在如肺动脉处的下行位置注射的材料和能量的特性测定流量。公开这些侵入技术(尤其，热稀释法)的实施方案的专利包括：

美国专利号No.4,236,527(Newbower等人，1980年12月2日)；

美国专利号No.4,507,974(Yelderman，1985年4月2日)；

美国专利号No.5,146,414(McKown等人，1992年9月8日)；和

美国专利号No.5,687,733(McKown等人，1997年11月18日)。

[0004]基于已知菲克技术(Fick technique)还有其他侵入式装置，根据菲克技术计算作为动脉和混和静脉血的含氧量函数的CO。在大多数情况下，采用右心导管插入术检测含氧量。然而，还已经存在建议使用非侵入式测量动脉和静脉含氧量的系统，尤其是采用多重波长的光，但是到目前为止，它们还不够精确以使得能在实际患者身上获得满意的CO测量结果。

[0005]侵入式技术具有明显的缺点，其中主要的一个缺点当然是心脏的导管插入术具有潜在的危险，特别考虑到被施加导管插入术的对象(特别是重症监护的患者)常常是已经由于一些实际或潜在的严重疾病而住院的患者。侵入式方法还具有不太明显的缺点：一些技术例如热稀释法，依赖于例如注射的热量均匀散布的假设，这影响了依赖于测量执行好坏的测量精确度。此外，将器械引入血流中可影响器械测量的数值(例如，流速)。

[0006]因此，长期需要一些既非侵入——或至少尽可能最低限度地侵入——又精确地测定CO的方法。已经证明血压是允许非侵入精确测定CO的一个血液特性。

[0007]大多数已知的基于血压的系统依赖于所谓的脉冲轮廓方法(PCM)，其从搏动到搏动压力波形计算作为CO的估计值。在PCM中，“Windkessel”(德语“气囊”)参数(主动脉的特性阻抗，顺应性以及总外围阻力)用于构建主动脉的线性或非线性的血液动力学模型。基本上，血流被模拟为电流在回路中的流动，在该回路中阻抗与并联连接的电阻和电容(顺应性)串联。该模型的三个所需参数通常经验性地通过复杂校准方法或从其他患者或测试对象的经过编译的“人体测量”数据，即关于年龄、性别、身高、体重等的数据而确定。美国专利号No.5,400,793(Wesseling，1995年3月28日)和美国专利号No.5,535,753(Petrucelli等人，1996年7月16日)代表了依赖Windkessel回路模型而确定CO的系统。

[0008]基于PCM的系统能或多或少地持续监视CO，而不需要在患者体内留下导管(通常是右侧心脏)。实际上，一些PCM系统操作采用使用指箍带的血压测量值获取。然而，PCM的一个缺点是，其不比其来源的相当简单的三参数模型更精确；通常，会需要高阶的模型以如实地解决其他现象，例如由于如动脉分支引起的多重阻力错配而产生的压力波反射的复杂图形。由于基本模型的精确度通常不够好，已经提出了许多具有可变复杂度的改进方案。

[0010]Salvatore Romano在美国公布专利申请20020022785A1(2002年2月21日，“Method and apparatus for measuring cardiacoutput”)公开的“测量心输出量的方法和设备”(“Method andapparatus for measuring cardiac output”)中，通过侵入或非侵入地估算作为整个压力曲线下的面积与多个阻力成分的线性组合之间的比率函数的SV，表现了一种对PCM技术进行改进的不同尝试。在解决压力反射的尝试中，Romano系统不仅依靠对压力函数的固有噪声微商的精确估算，还依靠一系列根据经验确定的对平均压力值的数字调整。

[0011]估算CO的数个方法的核心，是CO＝HR*(K*SV_est)形式的表达式，其中HR是心率，SV_est是估得的每搏输出量，以及K是涉及动脉顺应性的比例因子。例如，Romano和Petrucelli依靠这个表达式，美国专利6,071,244(Band等人，2000年6月6日)；和美国专利6,348,038(Band等人，2002年2月19日)中公开的设备同样如此。

[0012]常用于确定CO的另一个表达式是CO＝MAP*C/tau，其中MAP是平均动脉压力，tau是指数压力衰减常量，以及C(类似于K)是涉及动脉顺应性的比例因子。美国专利6,485,431(Campbell，2002年11月26日)公开了使用这一表达式的一种设备。

[0013]这些方法的精确性取决于如何确定顺应性因子K和C。换句话说，需要精确估算顺应性(或者与顺应性在函数上相关的一些其他数值)。例如，Langwouters(“The Static Elastic Propertiesof 45 Human Thoracic and 20 Abdominal Aortas in vitro and theParameters of a New Model，”J.Biomechanics，第17卷，第6期，第425-435页，1984)测量人体主动脉中单位长度的血管顺应性并使其与患者年龄和性别相关联。而后发现主动脉长度与患者体重和身高成正比。而后基于该患者信息，获得计算图，并与从动脉压力波形获得的信息一起使用以改进顺应性因子的估算值。

[0014]上面鉴别的不同现有技术的设备具有一个或多个缺点。例如，Band设备需要采用对CO的独立测量的外部校准以确定而后在CO计算中使用的血管顺应性相关的因子。美国专利6,315,735(Joeken等人，2001年11月13日)描述了具有同样缺点的另一装置。

[0015]Wesseling(美国专利5,400,793，1995年3月28日)和Campbell各自尝试从例如患者身高、体重、性别、年龄等人体测量数据中确定血管顺应性相关因子。这些方法依赖于从人体名义测量确定的关系，并且不能可靠地应用于较大范围的患者。

[0016]Petrucelli尝试不仅从人体测量数据而且从动脉压力波形的特性中确定血管顺应性相关因子。仅采用年龄、身高、体重、心脏收缩压、心脏舒张压的Petrucelli的方法被证明在较大范围的患者中是不可靠的。

[0017]Romano尝试单独从动脉压力波形的特征中确定血管阻抗相关因子，并因此未能利用患者特征和顺应性之间的已知关系。换句话说，通过使他的系统免于需要人体测量数据，Romano也失去了在这些数据中包含的信息。此外，Romano将数个中间计算结果以压力波形微商数值作为基础。然而，正如所熟知的，这些微商估算值是固有噪声。因此，Romano的方法已经证明是不可靠的。

[0018]需要的是，一种用于更精确和可靠地估算心血管参数的操作的系统和方法，心血管参数例如动脉顺应性(K或C)或阻力、tau或例如SV和CO的其他值，或从这些参数计算得到的任何其他值。本发明满足了这个需要。

发明内容

[0019]通过检测直接指示或比例于动脉血压的输入信号，确定对象的心血管参数。用于检测输入信号的传感器可以是侵入式或非侵入式的。

[0020]在本发明的单一动差实施例中，而后计算在一个测量间隔期间的输入信号的标准偏差，并而后计算作为输入信号标准偏差的函数的SV的估算值。可以计算作为标准偏差和校准因子乘积的SV。可以用不同方法计算具有不同统计精确度的标准偏差。例如，输入信号可在测量间隔期间离散化，并而后可以应用标准运算法则以从采样值中确定标准偏差的估算值。作为可选方案，标准偏差可以近似为最大和最小压力值之间差值的函数，作为压力波形一阶时间微商的最大值或一阶时间微商的最小绝对值或两者的函数，或者作为在相应于心率的频率的压力波形的一个或多个频谱分量的幅度的函数。

[0021]采用本发明，还可以确定从SV获得的任意心脏数值。例如，根据本发明的方法可以用于计算心输出量(CO)的估算值。在本发明的这样一个应用中，使用任意已知机理(例如，硬件监视器和/或软件算法)以测量患者心率(HR)。而后采用标准公式CO＝HR*(K*SV_est)估算患者当前的心输出量，其中采用本发明确定SV。

[0022]在本发明的CO应用中，采用侵入和非侵入的不同技术，可以确定校准常量。根据本发明提供的一种方法，为了计算校准常量，测量校准心输出量值并计算作为校准心输出量估算值与心率和标准偏差乘积之商的校准常量。

[0023]根据本发明的多动差实施例，本发明的单一动差实施例可以认为是特殊情形，通过给出对象侵入或非侵入测量的动脉压力波形，本发明在三组输入数据中的一组或多组上操作：1)数字化动脉压力波形的一个或多个统计动差(平均值，标准偏差，倾斜，峰度等)；2)压力加权时间数值组的一个或多个统计动差，每个压力加权时间数值相应于相对于初始时间的检测时间与在检测时间的动脉压力的乘积；和3)一组用于估算心血管参数组中一个或多个的一组人体测量数值(心率、体表面积、年龄、性别、身高、体重等)，心血管参数包括动脉顺应性数值、每搏输出量、心输出量、血管阻力、压力衰减常量或可以从任意这些中获得的任意其他心血管参数。

[0024]例如，如果需要去除在测量间隔期间在平均压力的电位漂移效应，在计算在计算中使用的统计动差之前，可高通滤波输入信号。

[0025]例如，测量间隔可以延伸超过一个以上心动周期以覆盖多个心动周期宽的时间窗。在整个间隔，可以计算输入信号的单一标准偏差值，或者可以为多个亚间隔的每一个，计算并而后平均(采用平均值，中间值等)成分标准偏差值，形成可以用于计算每搏输出量估算值的最终合成标准偏差值。本发明的不同实施例中可以包括各种最佳化方案。例如，对于多个心动周期中的每一个，可以计算平均压力值并能而后调整作为平均压力值中的变化的函数的测量间隔。

[0026]在实施该方法的示范性处理系统中，可以包括一个或多个计算机可执行软件模块以执行各种计算。

附图说明

[0027]图1是在一个搏动到搏动心动周期的合成血压曲线的说明性例子。

[0028]图2示出了图1中压力波形的离散时间表示。

[0029]图3是示出了根据本发明的一个系统的主要部分的框图。

具体实施方式

简介

[0030]用最广义的术语，本发明包括例如每搏输出量(SV)、心输出量(CO)、顺应性因子(例如上面给出公式中的K或C)等的心血管参数的确定，作为侵入或非侵入测量的血压波形的至少一个统计高阶(二阶或更高)动差的单一或多参数函数。为了一些心血管参数的确定，优选地还在多参数函数中结合患者专有数据。

[0031]本发明可用于有助于任何类型的对象，无论人或动物。由于预期本发明将最普遍使用在诊断装置中的人上，以下本发明主要采用“患者”进行描述。这仅仅是作为例子，然而——意图是术语“患者”应当包括所有对象，人和动物，而不考虑背景。

压力波形

[0032]图1示出了在单个心脏周期获取的动脉压力的波形P(t)的例子，这里，心脏周期从在时间t_dia0的心脏舒张压P_dia的点，经过收缩压P_sys的时间t_sys，到血压再次达到P_dia的时间t_dia1。

[0033]根据本发明，可以侵入或非侵入地在动脉分支上的任意点处测量P(t)或比例于P(t)的任意信号。如果使用侵入器械，尤其是安装导管的压力换能器，那么可以采用任意动脉作为测量点。非侵入换能器的放置通常由器械自身指示——指箍带、上臂压力箍带和耳垂夹的放置应该是明显的。与器械无关，最终将产生或导致产生相应于(例如，比例于)P(t)的电信号。

[0034]如所熟知的和如图2中所示，采用任意标准模数转换器(ADC)，可以将例如P(t)的模拟信号数字转换成一序列数字值。换句话说，采用已知的方法和电路，可以将P(t)，t0≤t≤tf，转化成数字形式P(k)，k＝0，(n-1)，其中t0和tf分别是测量间隔的初始和最终时间，并且n是通常平均分布在测量间隔上、包括在计算中的P(t)的采样数目。

本发明的单一动差实施例

[0035]本发明的单一动差实施例采用P(k)的标准偏差，即σ_P，或涉及标准偏差的一些数值(参见下面)，提供了每搏输出量(SV)的估算值，并因而提供了从SV获得的任意心血管参数的估算值。计算σ_P的一种方法是采用熟知的运算法则用于计算离散函数的标准偏差。

因而：

σ_{P}^{2} = \frac{1}{n - 1} Σ_{k = 1}^{n} {[P (k) - P_{avg}]}^{2}

其中P_avg是平均压力值，即：

P_{avg} = \frac{1}{n} Σ_{k = 1}^{n} P (k)

当然，为了获得σ_P，该系统简单地取σ_P ²的平方根。

[0036]除了从多周期测量计算单一σ_P值，还将可能计算多个σ_P，例如，一个对应多个间隔的每一个，并随后平均(通过取平均值、中间值等)它们以计算用于公式中的合成σ_P。此外，发明者已经发现计算类似于动脉血压的标准偏差σ_P的脉动变量的其他可选方案。

[0037]从提供σ_P的近似值或比例于SV的近似值或者两者的压力波形P(t)可以获得其他数值。如一个例子中，已经发现在在时间窗期间获得的最大和最小测量压之间的差值，是可以代替采用上面给出的标准公式直接计算σ_P的脉动测量。使max[P(k)]和min[P(k)]分别是在测量间隔期间的采样压力的最大和最小值。标准偏差近似等于三分之一乘以这两个值之间的差值：

σ_P≈{max[P(k)]-min[P(k)]}/3

[0038]虽然可能不如采用早期存在的标准公式的σ_P的计算精确，但是该“粗略”的σ_P近似值具有简单、根本不需要对P(t)采样的优点。实际上，给出了指示心率(HR)的输入信号，采用已知电路设计技术，完全可以在硬件甚至全模拟电路中实施计算{max[P(k)]-min[P(k)]}/3和从其得到的SV和/或CO(或SV的一些其他函数)的系统。这将允许开发非常便宜、容易制造和物理耐用的CO监视器，用于具有仅仅最小工具和资源的领域或应用。

[0039]当然，不需要将max[P(k)]和min[P(k)]相关到σ_P的单独计算、并而后使用σ_P计算SV。这里仅仅是作为例子进行描述。相反地，给出了max[P(k)]和min[P(k)]，可以直接这样估算SV：

SV＝k·{max[P(k)]-min[P(k)]}

其中，k＝K/3。(当然，可以简单地调整K以考虑因子1/3。)

[0040]作为另一可选方案，关于时间的P(t)的一阶微商的最大值或最小绝对值通常比例于σ_P和SV。因而：

SV = K \cdot \max (\frac{dP (t)}{dt})

或者

SV = K \cdot | \min (\frac{dP (t)}{dt}) |

[0041]还将可能使用平均值或它们的一阶微商代替使用仅仅上述一个或另一个。给出P(k)，可以采用任意已知的数值法确定该微商；注意到，压力波形上感兴趣的点是变形点，即，P(t)的二阶时间微商是0的点。计算这些微商值的时间间隔可以是整个心动周期。然而，如图1中的P_dicrotic所示，由于最大正倾斜通常将发生在心脏舒张点和心脏收缩点、即P_dia和P_sys之间大约一半的位置，并且最大负倾斜通常将发生在心脏收缩点和第一重脉点、即P_sys和P_dicrotic之间大约一半的位置，通常将足以在心动开始和第一重脉点之间估算P(t)。仅仅检查P(t)的这些部分将消除从时间P_dicrotic之后使用伪值的可能性。

[0042]作为又一可选方案，可以采用标准软件或硬件模块以计算在每个心动周期或多个周期期间的测得的压力信号P(t)的傅立叶变换(Fourier transform)。由在初始频率成分处的傅立叶变换成分H1的幅度，即用平均动脉压力P_avg除相应于“心率”的频率，即H1/P_avg定义的数量将比例于SV。代替H1，可以采用相应于两倍心率的傅立叶成分H2，即第一谐波频率分量的幅度作为代替；因而，H2/P_avg也将比例于SV。

[0043]为了计算CO，需要心率HR(或者一些可以获取HR的信号)。可以采用测量HR的许多已知器械中的任一个。如果由心电图信号触发每个P(t)间隔的开始和结束时间，例如，而后可以用同样的信号计算HR。可以采用测得的压力波P(t)(实际上，P(k))自身获取HR，例如，采用标准快速傅立叶变换或微商分析。

[0044]在最终获得CO数值之前，还需要确定校准常量K的数值。这样做的一种方法是如任意预定义的函数P(t)；因而，K＝K(P(t))。

[0045]可以采用任意已知的独立CO技术来确定所述关系，无论是例如热稀释法的侵入式，或者是例如经食道的超声波心动描记术(TEE)或生物阻抗测量的非侵入式。本发明提供了在例如TD或TEE的间隔测量之间的持续CO趋向。采用所选的独立方法，可以确定数值CO_cal，从而K将是：

K＝CO_cal/(V·HR)

其中V是选定的比例于SV的数值，例如：

V＝σ_P；或者

V＝max[P(k)]-min[P(k)]；或者

V＝P(t)的一阶微商的最大值或最小绝对值；或者

V＝H1/P_avg或H2/P_avg

[0046]本发明的所有实施例的一个优点是，即使采用了例如导管插入术的侵入技术以确定K，在后继的CO监视期间，通常将不需要将导管留在患者体内。此外，即使当采用基于导管的校准技术以确定K时，根据本发明也不需要在心脏或心脏附近进行测量。同样地，甚至在采用侵入技术确定校准常量K处，本发明总体上仍然是最低限度侵入的，其中任意导管插入术可以是外周的和暂时性的。

[0047]如上提及的，除了直接测量动脉血压，可以采用比例于血压的任意其他输入信号。这意味着可以在计算的数个点的任一或全部上进行校准。例如，如果采用除了动脉血压自身以外的一些信号作为输入，那么在采用其值计算标准偏差之前或之后其可以校准到血压，在这种情况下，在可以按比例决定产生的标准偏差值，或可以校准产生的SV值(例如，通过正确设置K)，或者可以按比例决定SV的一些最终函数(例如CO)。简而言之，在一些情况中本发明可以采用不同于动脉血压的直接测量结果的输入信号的事实，没有限制其产生准确的SV估算的能力。

动差

[0048]现在考虑一组规律的m值，即一序列Y(i)，其中i＝0，......，(m-1)。正如统计领域熟知的，采用已知公式能够计算Y(i)的最初四个动差μ₁、μ₂、μ₃和μ₄，其中μ₁是平均值(即，算术平均)，μ₂＝σ²是变量，即标准偏差σ的平方；μ₃是偏度，和μ₄是峰度。

因而：

μ₁＝Y_avg＝1/m＊SUM(Y(i)) (公式1)

μ₂＝σ²＝1/(m-1)＊SUM(Y(i)-Y_avg)² (公式2)

μ₃＝1/(m-1)＊SUM[(Y(i)-Y_avg)/σ]³ (公式3)

μ₄＝1/(m-1)＊SUM[(Y(i)-Y_avg)/σ]⁴ (公式4)

注意到，通常，第β个动差μ_β可以表达如：

μ_β＝1/(m-1)＊1/σ^β＊SUM[(Y(i)-Y_avg)]^β

其中i＝0，......，(m-1)。还注意到，对第二到第四动差的离散值公式，由于熟知的统计原因，通常按1/(m-1)而不是1/m的比例决定。

[0049]如在下面进一步说明的，本发明的多动差实施例计算不仅作为压力波形P(k)的四个动差函数，还作为压力加权时间矢量函数的顺应性因子。虽然很好地理解了上述表达在公式1-4中的统计概念，据发明者所知，在现有技术涉及动脉顺应性的计算中，仅仅直接采用相应于平均动脉压力MAP的压力波形的第一动差μ₁。由于MAP将压力波形P(k)的所有累计信息减少到转化成单一数字，其根本没有提供关于除了平均幅度以外的波形形状的信息，仅采用MAP是艰难和浪费的限制。

[0050]标准偏差σ提供了一阶形状信息，由于σ越大，函数Y(i)(即，序列)展开越多，即函数越趋向偏离平均值。当然，为了获得标准偏差σ，系统简单地取变量σ²的平方根。公式2是用于计算或估算σ的标准公式，但是在上面关于本发明的单一动差实施例讨论了其他技术。这些技术也可以用于确定本发明的这个多动差实施例中的σ。

[0051]尽管标准偏差提供了一些形状信息，考虑下列这些能容易理解其缺点：如果数值组成序列Y(i)的顺序是“反向”的，即Y(i)是在i＝0轴附近反射和移位的，从而数值Y(m-1)及时变成第一数值，平均和标准偏差将不会改变。

[0052]偏度是对缺乏对称性的测量，并指示了相对于统计模式，函数Y(i)的左侧或右侧是否重于另一侧。一个正偏函数迅速上升，到达其峰值，而后缓慢下落。相反情况将对负偏函数成立。关键点是，偏度值包括在平均或标准偏差值中所没有发现的形状信息——尤其，其指示了函数初始多迅速地上升到其峰值并而后其多缓慢地衰减。两个不同的函数可以具有相同的平均和标准偏差，但是而后它们将很少具有相同的偏度。

[0053]峰度是对函数Y(i)比正常分布更尖还是更平坦的测量。因而，高峰度值将指示在平均值附近的明显峰值，其后跟随沉重的“尾部”下降。低峰度值将倾向于指示该函数在其峰值区域相对平坦。正常分布具有3.0的峰度；因而经常调整实际峰度值到3.0，从而这些值相对于原点是稳定的。

压力波形动差

[0054]根据本发明的另一实施例，计算压力波形P(k)的最初四个动差μ_1P、μ_2P、μ_3P和μ_4P并用于顺应性因子的计算中，其中μ_1P是平均值，μ_2P＝σ_P ²是变量，即标准偏差σ_P的平方；μ_3P是偏度，和μ_4P是峰度，其中所有的这些动差都基于压力波形P(k)。在用P替换Y、k替换i和n替换m之后，上面的公式1-4可以用于计算这些值。

[0055]上面的公式2提供了计算标准偏差的“教科书”方法。另外，还可以采用更近似的方法。例如，至少在基于血压的测量情况下中，发明者已经发现通过将最大和最小测得的压力值之间的差值分成三份，可以粗略地近似到σ，并且P(t)关于时间的一阶微商的最大值或最小绝对值基本正比于σ_P。

压力加权时间动差

[0056]如图2所示，在每个离散的时间k，相应测得的压力将是P(k)。k和P(k)的值将形成一个相应于直方图的序列T(j)，意即采用每个P(k)值作为相应k值的“计数”。作为非常简化的例子，假设整个压力波形包括仅仅四个测得的值P(1)＝25、P(2)＝50、P(3)＝55和P(4)＝35。这随后将表示为具有25个1、50个2、55个3和35个4的序列T(j)：

T(j)＝1，1，......1，2，2，......，2，3，3，......3，4，4，......，4

该序列将因此具有25+50+55+35＝165项。

[0057]正像对其他序列一样，对该序列可以计算动差。例如，平均值(第一动差)是：

μ_1T＝(1*25+2*50+3*55+4*35)/165＝430/165＝2.606

并且标准偏差σ_T是变量μ_2T的平方根：

SQRT[1/164*25(1-2.61)²+50(2-2.61)²+55(3-2.61)²+35(4-2.61)²]＝0.985

[0058]可以分别在公式3和4中进行相似替代，计算偏度μ_3T和峰度μ_4T：

μ_3T＝{1/(164)＊(1σ_T ³)SUM[P(k)＊(k-μ_1T)³]}

μ_4T＝{1/(164)＊(1σ_T ⁴)SUM[P(k)＊(k-μ_1T)⁴]}

其中k＝1，......，(m-1)。

[0059]如这些公式所指示的，在计算时间动差之前，该方法通过相应的压力值P(k)有效地“加权”了每个离散时间值k。序列T(j)具有非常有用的特性，即其稳定地表现了压力波形的适时分布：翻转压力值P(k)的顺序在几乎所有的情况下，甚至将引起T(j)平均值以及所有高阶动差的变化。此外，通常发生在重脉压力P_dicrotic处的二阶“峰值”也显著地影响峰度μ_4T的值；相反地，在现有技术中，例如在Romano方法中，简单辨识重脉程度需要至少一个微商的噪声计算。

本发明的多动差实施例

[0060]在本发明的多动差实施例的一个优选方案中，采用所有四个压力波形和压力加权时间动差计算能独自使用或用于例如那些在上给出的计算心输出量的其他公式中的顺应性因子K。优选地，在计算中还包括附加值以考虑其他已知特性。在本发明的一个范例中，例如，心率HR(或R波期间)、体表面积BSA以及采用例如Langwouters描述的已知方法计算的顺应性值K_prior，其计算作为压力波形及患者年龄和性别的多项式函数的顺应性。因而，在该优选实施例中：

K＝K(HR，K_prior，BSA，μ_1P，σ_P，μ_3P，μ_4P，μ_1T，σ_T，μ_3T，μ_4T)

[0061]取决于本发明的给出实施方案的需要并采用已知实验方法，还可以选择不包括一些参数，例如，偏度或峰度，或者还可以包括更高等级的动差。采用两组所有最初四个统计动差的测试已经证明在对顺应性的精确和稳定估算的贡献中是成功的。此外，另外或代替地，可以采用除了HR和BSA的其他人体测量参数，并且可以采用其他方法确定甚至完全可以省略的K_prior。在下描述的用于计算当前顺应性值的范例方法，可以以已知的方式调整以表现增加、较少或改变的参数组。

逼近函数——系数确定

[0062]一旦已经装配完用于计算K的参数组，其一定还涉及一些已知的东西。回顾上面给出的用于计算CO的两个标准表达式：

CO＝HR*K*SV_est

CO＝MAP*C/tau

[0063]现有的装置和方法，包括例如热稀释法的侵入技术，可用于为测试或参考对象的总体确定CO、HR和SV_est。(采用已知技术可以类似地确定MAP和tau)。对每个对象，还可以记录诸如年龄、体重、BSA、身高等人体测量数据。这引起了一组CO测量，每一个均是K成分参数的函数(初始未知)。因而，采用已知数值方法，可以计算逼近函数，其将参数最佳相关到以某种预定意义给出的CO测量组的K(或C)。一个很好理解和易于计算的逼近函数是多项式。在本发明的一个测试成功的实施方案中，采用了适合多变量的标准程序产生多项式的系数，该多项式为每组参数HR、K_prior、BSA、μ_1P、σ_P、μ_3P、μ_4P、μ_1T、σ_T、μ_3T、μ_4T给出K值。

[0064]在本发明的一个实施方案中，如下计算K：

K = [\begin{matrix} A_{1} & A_{2} & . . . & A_{n} \end{matrix}] * [\begin{matrix} X_{1} \\ X_{2} \\ . . . \\ X_{n} \end{matrix}]

其中

X_{n, 1} = \underset{m}{Π} ([\begin{matrix} v_{1} & v_{2} & . . . & v_{m} \end{matrix}]^[\begin{matrix} P_{1,1} & . . . & P_{1, m} \\ . . . & . . . & . . . \\ P_{n, 1} & . . . & P_{n, m} \end{matrix}])

[0065]由采用从人体对象收集的数据的多变量最小平方回归，可以如下确定系数“A”和指数矩阵“P”：

A＝[0.085931 4.7797 -0.74519 1.1204 0.00010546 1.525 -0.010744]

P = [\begin{matrix} 1 & 0 & 2 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 2 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & - 1 & - 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & - 1 & 0 & - 2 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & - 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 2 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 2 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & - 2 \\ 0 & 2 & 0 & 0 & 0 & 0 & 2 & 0 & 0 & 0 & 0 \end{matrix}]

[0066]可以以下述形式撰写k的表达式：

K = \frac{8.5831 * v_{1} * {v_{3}}^{2}}{100} + \frac{4.7797}{{v_{3}}^{2}} - \frac{0.74519}{v_{2} * v_{3}} + \frac{1.1204 * v_{2} * v_{6}}{v_{3} * {v_{5}}^{2}}

+ \frac{1.0546 * v_{2} * {v_{8}}^{2} * {v_{11}}^{2}}{10000 * v_{3}} + \frac{1.525 * {v_{4}}^{2} * v_{7}}{{v_{11}}^{2}} - \frac{1.0744 * {v_{2}}^{2} * {v_{7}}^{2}}{100}

其中，因子“υ”如下定义：

v_{1} = \frac{600}{HR}

v_{2} = \frac{100 * B 1 (sex)}{π * α * (1 + {((μ_{1 P} - B 2 (sex) + B 3 (sex) * age) / α)}^{2})}

其中α＝57-0.44*age

ν₃＝BSA＝0.007184＊weight^0.425＊height^0.725

ν₄＝μ_1P/100

ν₅＝σ_P/10

ν₆＝μ_3P

ν₇＝μ_4P+3

ν₈＝μ_1T/100

ν₉＝σ_T/10

ν₁₀＝μ_3T

ν₁₁＝μ_4T+3

其中：

B(male)＝[5.62 76 0.89]

B(female)＝[4.12 73 0.89]

Bi(sex)是指定性别的各个阵列的元素i。

[0067]注意到，在该实施方案中，发明者选择将回归限制到每个回归变量最多四个参数，其中每个参数具有不超过二的阶数(在此，指数)。因而矩阵P的每行最多有四个非零项，其中P的每个元素的绝对值最多为2。这样做是为了数字稳定性和精确性，即使其还意味着在最佳化中没有包括υ₉和υ₁₀。因而，K的表达式在九维参数空间中变成二阶曲线。然而，其他设计者可以选择不同数量的参数或等级，取决于他们选择计算k的估算值的程序。那些发明估算心血管参数方法的人能很好地理解这些设计选择。关键是可以采用所有计算的动差，但是本发明不需要所有计算的动差。

[0068]此外，即使仅仅没有压力的任何动差，即没有μ_1P、σ_P、μ_3P和μ_4P，只基于压力加权时间值μ_1T、σ_T、μ_3T、μ_4T的一个或多个动差，有或没有例如HR、K_prior、BSA的人体测量值，也可产生K的逼近函数。可以应用常规实验确定将在本发明的给出应用中产生满意结果的动差或参数。

[0069]通过将实际测得或计算得到的υ₁......υ₁₁的值加入到逼近函数中，获得顺应性因子K的估算值。如果顺应性因子是感兴趣的值，那么可以以任意需要的、常规方式表现给使用者。然而，在大部分实施方案中，顺应性因子自身是打算用于确定一些其他例如SV或CO的特性心脏数值的中间参数。

[0070]发明者还已经观察到顺应性因子C和顺应性因子K通过近似于6的增益系数相关，例如K≈6*C。因而，任何用于计算K的表达式可以容易地修改以估算C。

[0071]上面描述的方法甚至可以应用在感兴趣的心血管参数是除了动脉顺应性之外的其他参数的情况。因而，如果一组临床测得的变量涉及任何心血管参数，可以应用本发明以估算它；通过采用已知数值方法确定该关系的逼近函数可以特征化该关系(具有至少一个压力波形的高阶动差作为变量)；并且测得或计算得到的实际值可以代替逼近函数的变量以获得感兴趣的心血管参数的当前值。

SV和CO估算

[0072]如上提及，用于计算心输出量(CO)的原理公式是CO＝SV·HR，其中SV是每搏输出量，HR是心率。给出HR，那么存在如何确定SV的问题。基于观察到压力波形的脉动是由每搏输出量进入动脉分支产生的，发明者已经发现SV可以近似作为正比于动脉压力波形P(t)的标准偏差或自身正比于P(t)的一些其他信号。因而，估算SV的一个方法是应用关系SV＝K·σ_P，从其得出CO＝K·σ_P·HR。

[0073]发明者还已经观察到，在刚完成手术的患者的股动脉测得的血压的标准偏差σ_P保持相对恒定，即使他们的CO正在增加，然而在桡动脉中测得σ_P比预期增加的多，可能表现了较小血管的重新灌注。然而，发明者已经发现外围灌注状态导致从3.0的正常峰度值的显著偏离以及为解决这个差值通过减去正比于压力峰度的校正因子能够校正SV的估算值。因而，可以通过这样计算获得改进的SV(并因而还有CO)估算值：

SV＝K·σ_P-γ·(μ_4P-3)

[0074]设置γ＝3.0获得好的结果。在此，从μ_4P中减去值3以定中心在原点。然而，只要公式根据选择修改，在此给出的所有包括峰度的公式可以采用“按现状”或定中心的μ_4P。

[0075]既然本发明计算了σ_P和K，因而每当估算K时，其还能产生SV的估算值。通过采用任意已知的测量HR的装置，本发明还提供了CO的估算值。既然采用本发明将通常产生更精确的K的估算值，由于本发明使用了患者专有信息和稳定的压力波形测量，对SV和CO的估算将相应地改进。

[0076]为了计算CO，需要心率HR(或者可以获得HR的一些信号)。可以采用用于测量HR的多个已知器械的任一个。例如，如果由心电图信号触发每个P(t)间隔的开始和结束时间，那么将采用同样的信号计算HR。测得的压力波P(t)(实际上是P(k))自身用于导出HR，例如，采用标准快速傅立叶变换或微商分析。

tau和血管阻力的估算

[0077]现在回顾标准公式

CO＝HR*(K*SV_est)和

CO＝MAP*C/tau＝μ_1P*C/tau

[0078]其中HR是心率，SV_est是估算得的每搏输出量，MAP是平均动脉压力(μ_1P)，并且tau是描述P(t)在其波峰之后如何衰减的指数压力衰减参数。

[0079]与发明者的观察结合

K＝K≈6*C和

CO＝K·σ_P·HR

可以结合和简化这些表达式以产生tau自身的估算：

tau＝MAP/(6*HR*σ_P)

[0080]根据实施方案，可能需要单位转换常量κ以提供单位一致性，因而tau＝κ*MAP/(6*HR*σ_P)。采用普通转换因子可以确定κ。

[0081]又一公知关系是tau＝R*C，其中R是血管阻力。在如上所述估算K之后，因而还可以采用本发明估算R如：

R＝6*tau/K

测量间隔

[0082]模拟测量间隔，即时间窗[t 0，tf]，以及因而离散采样间隔k＝0，......，(n-1)，应当足够小从而其不能包括压力和/或时间动差上的显著移位，在时间窗上实施了每个计算时期。同样，可以过滤出低频变量，例如采用高通滤波的呼吸，其还能帮助排除在时间窗期间的平均动脉压力上的任何漂移效应。然而，为了提供更稳定和可靠的读数，最好使时间窗延伸长于一个心动周期。优选地，测量间隔(时间窗)应当是多个心动周期，即，在不同心动周期的相同点开始和结束；这保证了在各种高阶的动差的计算中采用的平均压力值将采用由于对一个周期的不完整测量而不偏置的平均压力值P_avg。

[0083]较大的采样窗具有这样的优点，即例如将通常减少由反射导致的那些扰动效应，这是由于在均数和标准偏差的计算中将倾向于“抵偿”它们。采用普通实验和临床的方法，能够确定一个合适的时间窗。注意到，时间窗与一个心动周期相符合是可能的，在这种情况下将不关注平均压力改变。

[0084]作为检查，在每个心动周期期间，根据本发明的系统还能作为单独背景操作，至少计算平均值，以及还可能计算高阶的动差。如果平均周期到周期压力示出了大于一些阈值的任何绝对或正比漂移，可以产生一个警告信号，这样认为当前计算得的顺应性、SV、CO或其他估算值较不可靠或完全废弃。

[0085]还将可能根据P_avg中的漂移调整时间窗[t0，tf]。例如，如果在一个给出时间窗期间的P_avg与前一时间窗的绝对地或正比地比前面时间窗的P_avg多一个阈值量，那么可以减少时间窗；而后P_avg的稳定性可用于指示时间窗能够被扩展。时间窗还可以基于噪声源或SNR或变量的测量扩展和缩短。优选地，可在下述方面进行限制：时间窗可允许扩展或收缩多大程度；以及如果这种扩展或收缩是允许地，那么这种时间间隔的指示优选地显示给用户。

[0086]时间窗并不需要开始在心动周期的任意特殊点。因而，t₀不需要与t_dia0相同，尽管这在许多实施方案中可能是方便的选择。这意味着，可以在心动周期的几乎任意特征处，例如在时间t_dia0或t_sys，或在例如R波的非压力特征处等处触发每个测量间隔(即，t0和tf)的开始和结束。不过，在选择这种可选择的间隔时，应当记住偏度和峰度是取决于形状的。

其他输入

[0087]除了直接测量血压，可以采用正比于血压的任意其他输入信号。这意味着可以在计算的数个点的任一或所有处实行校正。例如，如果采用除了动脉血压自身以外的一些信号作为输入，那么在采用其值计算各个成分动差之前或之后，可将其校正到血压，在这种情况下，或者可以按比例决定结果动差值。简而言之，在一些情况中本发明采用除了动脉血压的直接测量之外的不同输入信号的这一事实并不必然排除其产生精确顺应性估算值的能力。

系统部件

[0088]图3示出了为检测压力和计算如顺应性、SV和CO等的参数而实施上述方法的系统的主要部件。本发明可以包括在一个现有的患者监视装置中，或者其可以实施为专用监视器。如上提及，压力或正比于压力的一些其他输入信号，可以由侵入式或非侵入式两种方法之一或事实上两者检测。仅仅由于预期成为本发明的最普遍实施方案，该系统被描述为测量动脉血压而不是其他一些被转换成压力的输入信号。

[0089]图3为了简明，示出了压力检测的两种类型；在本发明的大多数实际应用中，将通常地实施任一或数个变量。在本发明的侵入应用中，在导管110上安装了一个常规压力传感器100，所述导管110插入人或动物患者体的部分130的动脉120中。这种动脉可以是上升主动脉或肺动脉，或者，为了减少入侵程度，动脉120可以是外围的，例如股动脉、桡动脉或肱动脉。在本发明的非侵入应用中，以任意常规方式外部安装的例如光体积描记术(photo-plethysmographic)血压探针的常规压力传感器200，例如采用围绕手指230的套囊或安装在患者手腕上的换能器。图3概要地示出了两种类型。

[0090]经由任意已知连接器传递来自传感器100、200的信号，作为处理系统300的输入，所述处理系统300包括一个或多个处理器以及其他包括通常处理信号和执行代码的支持硬件和系统软件(未示出)。可以采用修改的、标准个人计算机实施本发明，或者可以将其合并入更大的专用监视系统。在本发明中，处理系统300还可以包括或连接到调整电路302，所述调整电路302执行如放大、滤波、测距等普通信号处理任务，根据需要，以及上面提及的可选高通滤波。而后，经调整的检测得到的输入压力信号P(t)由常规模数转换器ADC304转换成数字形式，所述模数转换器ADC304具有时间基准或从时钟回路305中得到时间基准。如很好理解的，应当参考Nyquist准则选择ADC304的采样频率以使得避免压力信号的混淆现象；这个程序在数字信号处理的现有技术中是非常熟知的。来自ADC304的输出将是离散压力信号P(k)，其值可以存储在常规存储器电路中(未示出)。

[0091]值P(k)传到(通常，从存储器获取)包括计算机可执行代码软件模块310，所述可执行代码计算在用于计算顺应性因子K的选定运算法则中采用μ_1P、μ_1T、σ_P、σ_T、μ_3P、μ_3T、μ_4P、μ_4T中的哪一个。即使最平常的程序员也知道如何设计这个软件模块310。

[0092]患者专有数据，例如年龄、身高、体重、BSA等存储在存储器区域315，所述存储器区域315还可以存储其他预定参数，例如K_prior。可以采用任意已知的输入装置400以常规方式输入这些值。

[0093]还包括计算机可执行代码的顺应性计算模块320，而后将各个动差和患者专有值作为输入，并执行已选的计算用于计算顺应性因子。例如，模块320可以把参数输入到上面给出的K的表达式或通过产生最适合一组测试数据的逼近函数而获得的一些其他表达式。计算模块320优选还选择时间窗[t0，tf]，在所述时间窗上产生了各个顺应性、SV和/或CO估算值。这可以简单地像选择在每个计算中采用哪个和多少存储的、连续的、离散P(t)值P(k)一样完成，这就如同在范围k＝0，......，(n-1)中选择n一样。

[0094]将K、σ_P和μ_4P作为输入，又包括其中可以预编码比例因子γ的计算机可执行代码的每搏输出量计算模块330，而后如上所述计算改进的SV估算值。将SV和由任何已知硬件装置340或用于测量心率的软件程序(例如，采用傅立叶或微商分析)产生的心率值HR作为输入，而后CO计算模块330采用例如标准公式CO＝SV*HR可以产生CO的估算值。

[0095]可以包括附加软件模块360和370以执行上述的计算以估算指数压力衰减常量tau和血管阻力R。

[0096]如图3所示，软件模块320、330、350、360和370，即不管包括这些模块中的哪一个，都可以在估算软件部分317中实施，估算软件部分317当然可以与动差计算部分310或根据需要与处理系统300的其他软件部分合并。

[0097]如上提及，如果SV或CO不是感兴趣的，根据本发明的系统不需要计算这些值。同样这对tau和R也成立。在这种情况下，当然将不需要相应的软件模块并可以省略。例如，在动脉顺应性自身的研究中，可以采用本发明。但是，如图3所示，可以将K、SV、CO、tau和R结果中的任一或全部传到任意常规显示器或记录装置500，以提供给使用者或由使用者判读。如同输入装置400，显示器500将通常与用于其他目的处理系统所采用的相同。

[0098]本发明还涉及一种可装载在计算机单元或处理系统300中以执行本发明的方法的计算机程序。此外，用于执行各种计算和执行根据本发明涉及的方法步骤的各种软件模块310、315、320、330、340、350、360和370还可以作为计算机可执行指令存储在计算机可读媒体上，以允许本发明装载入不同的处理系统并由不同的处理系统执行。其他输出

[0099]上面通过计算SV和CO的估算值描述了本发明。这是发明者所假设的本发明最普遍的使用，但是本发明本质上不局限于该使用。本质上，本发明提供了一种新方法以计算顺应性因子K(或C)并因而计算作为K的函数(例如与K成比例)的任何参数，而不仅仅是CO。因此，本发明的优点还将应用于从K获得的任意其他心血管值，例如tau、R等的计算中。

Claims

1、一种用于确定对象的心血管参数的系统，包括：

监视系统，检测指示动脉血压(P(t))的输入信号(P(k))，所述监视系统包括处理系统(300)，该处理系统又包括：

动差计算模块(310)，其确定具有二阶或高阶的输入信号的至少一个统计动差(μ_2P、μ_3P、μ_4P)；和

估算模块(317)，其估算作为(多个)统计动差函数的心血管参数。

2、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于，心血管参数是下列中的一个或多个：动脉顺应性(K，C)、血管阻力(R)、心输出量(CO)、每搏输出量(SV)和压力衰减常量(tau)。

3、根据权利要求1或2的系统，其进一步特征在于输入信号的该至少一个统计动差是下列的一个或多个：标准偏差(σ_P)、偏度(μ_3P)和峰度(μ_4P)。

4、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

存储区域(315)，其接收和存储对象的预定组的人体测量参数；和

该估算模块(317)估算也是测得的人体测量参数的函数的心血管参数。

5、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于输入信号(P(k))是一序列在测量间隔上测得的动脉压力值。

6、根据权利要求5的系统，其进一步特征在于：

对多个心动周期的每一个，动差计算模块(310)计算平均压力值(MAP，μ₁)；和

监视系统调整作为平均压力值(MAP，μ₁)的变化的函数的测量间隔。

7、根据1的系统，其进一步特征在于信号调整模块(302)，其在输入信号被传到动差计算模块(310)之前高通滤波输入信号。

8、根据权利要求1的系统，包括用于产生输入信号、连接到处理系统(300)的非侵入动脉压力系统。

9、根据权利要求1的系统，包括用于产生输入信号、连接到处理系统(300)、安装有血压传感器的导管。

10、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

所述动差计算模块(310)计算输入信号(P(k))的标准偏差(σ_P)和具有高于二阶的阶数至少一个统计动差(μ_3P、μ_4P)；

所述估算模块(317)估算作为具有高于二阶的阶数的输入信号的至少所述统计动差的函数的动脉顺应值，并计算作为标准偏差(σ_P)和动脉顺应性值之积的函数的每搏输出量的估算值。

11、根据权利要求10的系统，其进一步特征在于：

动差计算模块(310)计算输入信号的峰度(μ_4P)；

所述估算模块(317)计算不仅作为标准偏差(σ_P)和动脉顺应性值之积还作为正比于峰度的校正因子的函数的每搏输出量(SV)的估算值。

12、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

心率监视器(340)，其测量对象心率(HR)；

动差计算模块(310)计算输入信号的平均值(μ_1P)和标准偏差(σ_P)；

估算模块(317)计算作为心血管参数的、作为正比于平均值且反比于标准偏差(σ_P)和心率(HR)的函数的压力衰减常量。

13、根据权利要求12的系统，其进一步特征在于：

估算模块(317)计算动脉顺应性值(K)，以及计算作为心血管参数、作为正比于压力衰减常量(tau)且反比与动脉顺应性值(K)的函数的血管阻力值(R)。

14、根据权利要求1的系统，其中心血管参数是动脉顺应性(K)，其进一步特征在于：

估算模块(317)确定将一组临床确定的参考测量相关到动脉顺应性的逼近函数，其中逼近函数是输入信号的至少三个不同的统计动差以及一组人体测量值的函数；

动差计算模块(310)计算输入信号的三个不同统计动差(μ_2P、μ_3P和μ_4P)；

估算模块(317)通过采用输入信号计算得到的三个不同统计动差以及对象的测得组的人体测量值估算逼近函数，估算对象的动脉顺应性(K)。

15、根据权利要求14的系统，其进一步特征在于：

监视系统检测在相应于至少一个心动周期的期间上的输入信号；和

动差计算模块(310)计算一组压力加权时间值(T(j))，每一个压力加权时间值相应于相对于初始时间的检测时间与在该检测时间的动脉压力的乘积；

其中逼近函数还是该组压力加权时间值(T(j))的(多个)统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)的函数。

16、根据权利要求14的系统，其进一步特征在于：

动差计算模块(310)计算不仅是输入信号(P(k))也是该组压力加权时间值(T(j))的至少两个统计动差(μ_1P、μ_2P、μ_3P、μ_4P、μ_4T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)；

其中逼近函数是输入信号和该组压力加权时间值(T(j))的计算得的统计动差的函数。

17、根据权利要求14的系统，其进一步特征在于：

心率监视器(340)，其测量对象心率；

估算模块(317)估算作为输入信号的估得的动脉顺应性(K)和标准偏差(σ_P)的乘积的函数的每搏输出量(SV)，并计算作为估得的每搏输出量和测得的心率(HR)的乘积的函数的心输出量值(CO)。

18、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

监视系统检测在相应于至少一个心动周期的期间上的输入信号；

动差计算模块(310)计算一组压力加权时间值(T(j))，每一个相应于相对于初始时间的检测时间与在该检测时间的动脉压力的乘积，并计算压力加权时间值(T(j))的统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)；和

估算模块估算作为压力加权时间值的至少一个统计动差的函数的心血管参数。

19、根据权利要求14或18的系统，其中心血管参数是动脉顺应性，其进一步特征在于：

估算模块(317)确定将一组临床确定的参考测量相关到动脉顺应性的逼近函数，其中逼近函数是压力加权时间值(T(j))的(多个)统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)和一组人体测量值的函数；

动差计算模块(310)计算压力加权时间值(T(j))的(多个)统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)；和

通过采用压力加权时间值(T(j))计算得到的(多个)统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)和对象的测得的人体测量值组估算逼近函数，估算对象的动脉顺应性。

20、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

动差计算模块(310)计算一组压力加权时间值(T(j))，每一个相应于相对于初始时间的检测时间与在该检测时间的动脉压力的乘积，并计算该组压力加权时间值(T(j))的至少一个统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)；

估算模块(317)估算作为测得的动脉压力值的序列的(多个)统计动差和该组压力加权时间值(T(j))组的(多个)统计动差(μ_1T、μ_2T、μ_3T、μ_4T)的函数的心血管参数。

21、根据权利要求1的系统，其中心血管参数是心动每搏输出量，其进一步特征在于：

动差计算模块(310)计算在测量间隔上的输入信号的标准偏差(σ_P)；和

估算模块(317)计算作为输入信号的仅一个高阶统计动差、即标准偏差(σ_P)的函数的心动每搏输出量。

22、根据权利要求21的系统，其进一步特征在于：

心率监视器(340)，其测量对象心率(HR)；和

估算模块(317)通过计算心率(HR)和标准偏差(σ_P)的乘积并通过校正常量缩放该乘积，而估算对象的当前心输出量。

23、根据权利要求22的系统，其进一步特征在于：

监视系统测量校正心输出量值；和

估算模块(317)计算作为校准心输出量估算值与心率(HR)和标准偏差(σ_P)乘积之间的商的校正常量。

24、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

包括作为统计动差或作为统计动差之一的标准偏差(σ_P)；

动差计算模块(310)为多个测量间隔的每一个，计算输入信号的分量标准偏差值，并计算作为分量标准偏差值的平均值的合成标准偏差值(σ_P)；和

估算模块(317)在计算心动每搏输出量的估算值时采用合成标准偏差值(σ_P)。

25、根据权利要求1的系统，其进一步特征在于：

包括作为统计动差或作为统计动差之一的标准偏差(σ_P)；

动差计算模块(310)确定动脉血压的最大值和最小值，并采用最大和最小值之间差值的函数逼近标准偏差(σ_P)。

26、根据权利要求1的系统，其中心血管参数是心动每搏输出量，其进一步特征在于：

动差计算模块(310)计算输入信号的标准偏差和峰度；

估算模块(317)确定对象的动脉顺应性值，并估算作为标准偏差(σ_P)和动脉顺应性值乘积、以及正比于峰度的校正因子的函数的每搏输出量。

27、根据权利要求26的系统，其进一步特征在于，校正因子是γ·(μ₄-3)，其中γ是预定常量和μ₄是峰度。