使用經(jīng)胸肺部多普勒超聲測量肺部血壓交叉引用相關(guān)的申請此申請要求2010年10月21日提出的美國臨時申請61/405,454的利益，該項美國臨時申請通過引用合并于此。

背景技術(shù)：
將超聲多普勒用于頻譜測量動脈及靜脈中的血液的流速已經(jīng)是很既定的做法。進行這種測量的一種普遍使用的規(guī)程基于三個典型階段：用超聲圖像對目標面積進行初始識別標識(其中流量待測)；將標記放在該圖像適合的位置處；及將回波裝置從圖像模式切換到頻譜多普勒檢查模式，以實時顯示流速。此規(guī)程可以用于，例如，測量肺靜脈中的血流量。另一相對新的規(guī)程用于經(jīng)顱多普勒(TCD)測量及一些外周血管研究。在此規(guī)程中，超聲束不依賴成像，直接瞄準目標的已知位置。由于人類顱骨的結(jié)構(gòu)和位置及其成分相對固定和已知，僅通過此規(guī)程的回波多普勒（即無需成像）即可對大腦基部特定的血管，諸如威利斯環(huán)的動脈，進行研究。無需成像即可對流速進行測量的事實使得穿過顱骨的骨骼進行的測量成為可能，其中顱骨的骨骼會使得超聲束衰減及散射到不能獲得實際圖像的程度。雖然經(jīng)顱多普勒測量現(xiàn)在常規(guī)使用于研究腦內(nèi)結(jié)構(gòu)，但迄今為止人們卻不認為此項技術(shù)有可能運用到經(jīng)胸監(jiān)測肺部血管。這是因為肺包含大量氣泡，而這些氣泡相比骨骼，對超聲束的衰減和散射要嚴重得多。鑒于這一點，除了不會被肺組織掩蔽的初始的較大的肺部血管段以外，肺血管內(nèi)的動脈和靜脈流速及肺組織本身都還未能通過多普勒超聲進行研究。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的一個方面涉及一種估算患者肺部血壓的方法。所述方法包含的步驟是：用經(jīng)胸肺部多普勒超聲，在多個不同氣壓水平下從患者的至少一個肺中連續(xù)地獲取功率和速度的數(shù)據(jù)。之后，基于所獲取到的數(shù)據(jù)，估算患者的肺部血壓?？蛇x地，可以從患者肺內(nèi)的至少兩個不同位置處獲取功率和速度的數(shù)據(jù)?？蛇x地，該估算步驟包含識別至少一個氣壓水平，在所示至少一個氣壓水平下，總功率會接近零或下降至在小于氣壓水平不升高時獲取到的總功率的10%。本發(fā)明的另一方面涉及一種測量患者肺部血壓的裝置。此裝置包含一個壓力傳感器和一個轉(zhuǎn)換器，壓力傳感器被配置成用于測量患者至少一個肺內(nèi)的氣壓，轉(zhuǎn)換器被配置成用于將超聲能量傳送進患者至少一個肺內(nèi)的目標區(qū)域、探測從該目標區(qū)域反射的超聲能量及生成基于該探測到的超聲能量的輸出。此裝置還包含一個多普勒信號處理器，所述處理器被配置成用于處理轉(zhuǎn)換器的輸出、在多個不同氣壓水平中的每個氣壓水平處從患者的至少一個肺中連續(xù)獲取功率和速度的數(shù)據(jù)及基于獲取到的功率和速度的數(shù)據(jù)對患者的肺部血壓進行估算?？梢栽诖司唧w實施方式中執(zhí)行上文描述的可選項。本發(fā)明的另一方面涉及一種確定患者肺部血壓水平的方法。此方法包含的步驟是：將超聲能量傳送進患者的至少一個肺內(nèi)、檢測由至少一個肺內(nèi)的血管和圍繞所述血管且充滿空氣的肺泡之間的運動邊界引起的反射超聲能量的多普勒頻移、改變肺內(nèi)的氣壓、監(jiān)測檢測到的多普勒頻移如何響應(yīng)于壓力改變而發(fā)生變化及基于在監(jiān)測步驟中監(jiān)測到的變化確定患者的肺部血壓水平。本發(fā)明的另一方面涉及一種確定患者是否患肺動脈高壓的方法。此方法包含的步驟是：使患者至少一個肺內(nèi)的氣壓升高到預(yù)計會使未患肺動脈高壓的患者血流量下降的水平、在氣壓升高時從患者的肺中獲取至少一組功率和速度的數(shù)據(jù)、及基于在獲取步驟中獲取到的功率和速度的數(shù)據(jù)確定總功率是否高于閾值。附圖說明圖1是經(jīng)胸肺部多普勒(“TPD”)系統(tǒng)的具體實施方式的框圖。圖2繪示了由圖1的系統(tǒng)生成的輸出的實施例。圖3是對圖2中示出的輸出中五個特征的示意性描述。圖4A繪示了臨床多普勒測量的“經(jīng)典模型”。圖4B繪示了用TPD收集到的多普勒信號的原始位置。圖5A將正常人的TPD輸出和對肺部動脈、靜脈內(nèi)血液流速的描記進行了比較。圖5B到E是正常呼吸和不同呼吸動作過程中的TPD輸出。圖6繪示了來自正常人的超過十次心動周期的平均TPD輸出。圖7A繪示了之后有擴散房性期前收縮的正常竇性心律的TPD輸出。圖7B繪示了呈現(xiàn)非擴散房性期前收縮時的TPD輸出。圖8繪示了呈現(xiàn)期前收縮時的TPD輸出。圖9繪示了發(fā)生房顫時的TPD輸出。圖10A到C描述了TPD輸出的三個特征的平均峰值正流速和負流速的實驗數(shù)據(jù)。圖11A是正常人和異常人之間的速度差別的圖解表示。圖11B是正常人、慢性阻塞性肺病(COPD)和纖維化患者之間功率差異的圖解表示。圖12是施行肺部血壓測量的系統(tǒng)的框圖。圖13繪示了TPD信號如何響應(yīng)于肺氣壓增加而進行變化。圖14繪示了TPD信號如何在不同肺氣壓下發(fā)生差異。圖15繪示了TPD信號如何響應(yīng)于肺氣壓內(nèi)的變化而進行變化。圖16繪示了TPD功率水平如何響應(yīng)于肺氣壓內(nèi)的變化而進行變化。圖17A繪示了功率水平在兩種不同壓力下到達了零。圖17B繪示了正常人的功率讀數(shù)。圖17C繪示了肺動脈高壓患者的功率讀數(shù)。圖18繪示了由自動特征識別算法確定的特征之間的邊界。具體實施方式發(fā)明者已經(jīng)認知在大量心肺病理生理條件和疾病中，可以對肺循環(huán)和肺部光散射性質(zhì)進行重大修改，而且這樣的信息對于診斷和治療相當重要。此處描述的具體實施方式被設(shè)計成用多普勒超聲監(jiān)測肺內(nèi)動脈和靜脈的功能性，及監(jiān)測圍繞肺內(nèi)動脈和靜脈的肺組織的完整性和功能性。本文中將其稱為“經(jīng)胸肺部多普勒”或“TPD”。圖1是一幅此類具體實施方式的框圖。與探針11(包含超聲轉(zhuǎn)換器)連在一起的多普勒超聲機12被用于以常規(guī)方法隨著時間的推移，在每個相關(guān)速度下確定實驗對象10的目標區(qū)域內(nèi)的功率。這可以通過以下步驟完成，這些步驟有：生成脈沖超聲束、收集反射能量、計算多普勒頻移及處理由此獲得的數(shù)據(jù)，從而提供超聲反射器的功率及對應(yīng)的速度的矩陣。相配的多普勒超聲機12的一實施例是Sonara/tek脈沖經(jīng)顱多普勒儀(可從美國威斯康辛州麥迪森的Viasys公司得到)，這是一種脈沖多普勒系統(tǒng)。多普勒超聲機12將其捕捉到的數(shù)據(jù)傳送到個人計算機13，個人計算機13載有生成常規(guī)多普勒超聲顯示的軟件，而在常規(guī)的多普勒超聲顯示(如與計算機13相連的監(jiān)控器)中，x軸表示時間、y軸表示速度，功率用色彩表示。控制超聲參數(shù)的適合的軟件也可以從Viasys處得到。應(yīng)注意到，在可替換的具體實施方式中，多普勒超聲機12和個人計算機13的功能可以合并入單臺設(shè)備。較佳地，還提供ECG系統(tǒng)14。ECG系統(tǒng)14與常規(guī)的ECG導(dǎo)聯(lián)15連接，并以任何常規(guī)方式生成輸出。該輸出較佳的是與多普勒超聲機12在時間上同步，以便ECG和超聲兩者的顯示內(nèi)容可以顯示在同一時標上。ECG系統(tǒng)14的輸出以任何常規(guī)方式被提供至個人計算機13。在可替換的具體實施方式中，個人計算機13可以被換成與多普勒超聲機12組合在一起。探針11可以是標準TCD探針，所述標準TCD探針諸如直徑21mm、焦距為4cm的2MHz的傳感器。適合的探針可從Viasys處得到，并與Viasys的Sonara/tek機一起使用。還可以使用用來對外周或心臟血管進行多普勒超聲測量的常規(guī)探針。然而這些應(yīng)用通常使用窄束以提供較高的空間分辨率，而較高的空間分辨率有助于制作相對小的目標的幾何表征，其中所述窄束經(jīng)常由相控陣換能器定形。雖然這些窄束在TPD的背景下可以產(chǎn)生有用的結(jié)果，但一些較佳的可替換具體實施方式使用相對較寬的束，例如有效橫截面至少為1/2cm2(例如，在1/2到3cm2之間)的束。用較小的轉(zhuǎn)換器、及用單組元的轉(zhuǎn)換器即可使用相對較寬的束，而無需使用其他解剖應(yīng)用中普遍使用的相控陣換能器。肺包含有不特定幾何形狀的、由血管(動脈和靜脈兩者)及其周圍的肺組織組成的相對較大的集合體這一事實，當使用較寬束時可為系統(tǒng)所利用。應(yīng)注意到，由于散射會使得無法用超聲對肺進行成像，因此人們不得不在僅有已知的解剖學構(gòu)造而無其他指引的情況下掃描目標。還應(yīng)注意到，散射會削弱通過相控陣或通過機械手段進行掃描的優(yōu)勢。而且，由于肺的整體深度范圍都會引起散射，因此對于在肺部的應(yīng)用而言，CW(連續(xù)波)超聲比PW(脈沖波)多普勒超聲的效果要差。因此，一些較佳具體實施方式運用帶有寬束的PW超聲?？蛇x地，此類具體實施方式可以采用設(shè)置在本體表面上的復(fù)式傳感器?？蛇x地，可以使用特別選取或設(shè)計的超聲探針和/或適合的束功率控制，該束功率控制包含動態(tài)可調(diào)的束形狀和尺寸，以便能對變化的組織容量進行測量。應(yīng)注意到，與將多普勒用于其他組織目標的情形相比，此處來自相對較大容量的平均信號或完整信號包含了非常有價值的信息。除了用于從多普勒信號生成顯示的標準軟件外，個人計算機13較佳地包含用于激活TPD及用于選擇期望的操作模式、顯示模式和存儲模式的軟件。該個人計算機13還包含或具有通往適當?shù)臄?shù)據(jù)存儲資源(例如，本地或遠程的硬盤)的路徑。該個人計算機13較佳地用一種或多種降噪算法(NR)處理速度和功率與時間之比的數(shù)據(jù)，該一種或多種降噪算法能最優(yōu)化地使肺組織引起的信號散射和衰減產(chǎn)生的噪音減到最小。降噪的一種較佳途徑含有兩個階段——平均化和邊緣檢測。在第一階段，通過平均化N特征信號的功率/速度來獲取來自多個心動周期的平均的信號，該處每個N信號較佳地代表單個心動周期。N較佳的是4到20之間的整數(shù)(例如，10)。較佳地，每個信號在各端都以R-波為界，盡管在可替換的具體實施方式中可以將心動周期上的其他點用作時間參考點。計算出來的平均信號被假定具有患者的聲譜圖特性，并作為之后要確定的相關(guān)特征的基礎(chǔ)。應(yīng)注意到，雖然施行此平均化階段是優(yōu)選地，但在可替換的具體實施方式中，可跳過此階段，并可以用來自單個心動周期的數(shù)據(jù)施行后續(xù)步驟。第二階段是邊緣檢測和包絡(luò)計算。在此階段，考慮到振幅和時間，我們線性的描繪功率及速度信號描記與時間之比，并由此將代表血管運動(即，信號)的分段與代表噪音的分段隔開。在這個階段中可以使用一種或多種降噪算法。在一較佳實施例中，將兩種特定邊緣檢測算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)，此處稱為算法A和算法B。算法A和算法B都被應(yīng)用到平均化的信號上，并計算經(jīng)平均化的圖像中的信號和噪音之間的邊緣(即，包絡(luò))。算法A是本地的、一維的方法，其中在給定時間處信號和噪音之間的邊緣(eA)僅根據(jù)此時間近端數(shù)據(jù)的統(tǒng)計情況進行定義。此算法包含兩個步驟：第一步驟中，在任何給定的時間(ti)，我們通過在ti近端內(nèi)尋找最低能量的區(qū)域來定義每個功率頻譜A(ti)的閾值'thr(ti)'。接著，我們將thr(ti)設(shè)置成與此區(qū)域內(nèi)的最高能量水平相等。然后，我們將thr(ti)應(yīng)用到A(ti)上，并將超過thr(ti)的所有A(ti)的部分視作相當于運動區(qū)域，及將所有其他的部分視作相當于噪音。在算法A的第二個步驟中，我們用噪音的統(tǒng)計情況改進流量和噪音之間的初始區(qū)別：在此步驟中，我們假定向下估算（流量包含在噪音區(qū)域內(nèi)）；調(diào)節(jié)包絡(luò)檢測以從噪音區(qū)域中排除流量像素點；并通過流像素點的相對較高的值在噪音區(qū)域內(nèi)對它們進行識別。象征性地，該步驟可以用以下三個步驟表示：(a)對于每個t={l,2,..,N}，計算P(t)={噪音區(qū)域內(nèi)的A(t)的平均值}(b)定義閾值'thr2'，該閾值基于{P(l),P(2),...P(N)}的平均值和標準差(c)在P(t')>thr2的每個t'處，通過升高上包絡(luò)或降低下包絡(luò)來減小P(t')，直到P(t')<=thr2。為了取得更好的效果，較佳地，將步驟(a)-(c)重復(fù)多次(例如，10次)。算法B是一種邊緣檢測算法，該算法將數(shù)據(jù)看作二維圖像。在此方法中，信號被看成一種物體，該物體被由其分割出的噪音所圍繞，并且據(jù)此計算出邊緣(eB)。此分割方法是Chan-Vese算法的一種實施。(參見ChanT.F.，VeseL.A.，Activecontourswithoutedges(無邊緣的活動輪廓)ImageProcessingIEEE，刊登于卷10，期刊2:266-277(2001年2月)的，該內(nèi)容通過引用合并于此。)之后，將通過算法A(eA=[eA(tl),eA(t2),...])計算出來的邊緣與通過算法B(eB=[eB(tl),eB(t2),...])計算出來的邊緣組合。組合這二種邊緣的一種適合方法是假定目標邊緣在被發(fā)現(xiàn)的兩種邊緣之間穿過。該組合可以通過多種方法實現(xiàn)。一種方法是取每個點上的從算法A和算法B中獲得的結(jié)果的簡單平均值。組合這兩種邊緣的另一種方法是設(shè)計一個重量(w=[w(tl),w(t2),...])的陣列，如下所示：(1)使間隙處圖像的功率水平沿著時間整合；(2)將結(jié)果線性轉(zhuǎn)化成具有最大值'1'及最小值'0'；及(3)隨后，在一個時間點ti上的用于邊緣的輸出通過下述等式定義：e(ti)=w(ti)*eA(ti)+(1-w(ti))*eB(ti)。較佳地，結(jié)果性輸出經(jīng)由一維中濾波器（例如，等級3）進行平滑化及顯示，及圖2繪示了結(jié)果性輸出的一個實施例。應(yīng)注意到，在可替換的具體實施方式中，可以僅使用一種算法（即，算法A或算法B或一種不同的牛頓拉夫森算法），或者單獨采用或者與其他牛頓拉夫森算法結(jié)合采用。圖2繪示了用2MHz的多普勒超聲系統(tǒng)獲得的正常人右肺中的超聲反射器的速度22，該多普勒超聲系統(tǒng)的探針放置在胸骨右側(cè)約3cm、劍狀骨(約第四個肋間隙)尖端水平線上方7cm處。超聲束大致垂直于胸部表面。圖2中，較暗的區(qū)域?qū)?yīng)于較高的功率。圖2的底部還可以較佳地顯示出常規(guī)的ECG24。從達14cm的深度（出入口）處的記錄中和從未被心臟支配的左肺區(qū)域中獲得了類似的記錄。在表面以下8-9cm深的地方記錄到整個右肺的最大信號強度。在常規(guī)TCD系統(tǒng)(即，3-10kHz)中使用的同樣的脈沖重復(fù)頻率(PRF)也可以用于TPD系統(tǒng)。然而，TPD聲波圖22包含多個中速信號，該多個中速信號與心動周期具有同樣的周期性，并且通常只會達到約30cm/sec的值。鑒于這些相對較低的峰值速度（與較大動脈中多普勒流動測量相比），可以將TPDREF的值設(shè)定得低于標準脈動多普勒系統(tǒng)的值。通過將REF降到1到3kHz之間，可以增加有效束穿透深度。這是非常重要的，原因在于，肺內(nèi)的超聲速度比脂肪、肌肉等中的超聲速度要低30-50%，從而會降低有效束穿透深度。較佳地，軟件被配置成能算入此較低的速度?？梢酝ㄟ^識別肺信號出現(xiàn)的最淺的點（即，帶有很大回返的信號）來探測到肺內(nèi)信號發(fā)起的臨界點。應(yīng)注意到，對不同肺深度的測量會產(chǎn)生非常類似的描記，且對于其他明顯是正常人的描記也具有大體上相似的特性?？梢钥闯?，在各極性處(正極或負極)，通?？梢杂孟鄬^高的能量和大致三角形的形狀來標識出五個重要特征。這五個特征在圖3中被示意性地描繪出，并編號為#1-5。這些特征中的每個特征都包含正分量(即，正速度，指示出流動的方向朝向探針），及相應(yīng)的負分量(即，負速度，指示出流動的方向遠離探針)，并帶有很大程度的正/負對稱性。由此，這些特征中的每個特征都指示出相反方向上的同時發(fā)生的運動。如圖3中所示，這些特征與心動周期(注意ECG24中的R波26)是同步的。操作理論從整個肺記錄到的上述信號似乎具有不一樣的來源。眾所周知，肺由許多肺泡管、肺泡囊和肺泡組成，這許多的肺泡管、肺泡囊和肺泡可以被認為是被非常薄的膜密封起來的微小氣體容積。肺泡能被假定成由球狀體合理地代表，該肺泡的尺寸范圍是50到150μ。當暴露在超聲波中時，這些天然的肺組成部分在許多方面都非常類似于用在聲納成像中的超聲造影劑。(超聲造影劑是充滿氣的微泡并具有高度的回聲反射性，即，物體反射超聲波的能力。)肺泡和軟組織之間的回聲反射性區(qū)別很大，因此大多數(shù)能量會被反射。盡管散射會使得無法獲取肺結(jié)構(gòu)的超聲圖像，但其確實有助于檢測軟組織和肺泡之間的高反射邊界的運動。呼吸作用甚至心臟收縮及行進在血管和肺部血管中的機械脈沖波引起了此邊界運動。眾所周知，肺部血管具有很高的順從性(即，比體循環(huán)的血管的順從性大得多)，且圍繞該血管的肺泡組織中充盈的空氣是高度壓縮的。由此，肺部動脈和靜脈中的壓力波會造成它們的直徑發(fā)生巨大的變化。這些變化反過來會使高反射邊界移動，從而使在其附近的肺泡、肺泡囊等壓縮并移動。由于在組織內(nèi)和在空氣中的超聲傳播速度差別很大，所以在組織和空氣的邊界處就會出現(xiàn)機械耦合不匹配，該機械耦合不匹配會導(dǎo)致高的回聲反射性和很強的超聲反射，而這種情況下是來自引起多普勒頻移的運動反射器。這些反射通常會在噪音水平以上約100dB(與從動脈中流動的血液中測得的通常強度相比，后者的在噪音水平以上約30到40dB范圍內(nèi)）。因為這些信號如此之強，所以即使回返信號中有部分被固定肺組織層掩蔽，多普勒系統(tǒng)還是可以收集到回返信號，其中所述掩蔽會使超聲能量衰減約40dB/cm。圖4A和圖4B繪示了常規(guī)多普勒信號和用TPD手段通過胸壁收集到的信號之間的差別。圖4A描述了臨床多普勒測量的“傳統(tǒng)模型”，其中設(shè)備測量了動脈和靜脈血流42產(chǎn)生的，或更具體的，紅細胞43經(jīng)由那些血管44進行運動(會反射超聲波)而產(chǎn)生的多普勒頻移。圖4B描述了用TPD收集到的多普勒信號的原始位置。此處，壓力中的變化會導(dǎo)致血管直徑變化，其原因在于，隨著心跳產(chǎn)生會驅(qū)使血液32穿過血管的壓力脈沖，血管壁34會暫時性地向外膨脹，并壓縮環(huán)繞其周圍的充滿空氣的肺泡、肺囊泡等35。由運動的血管-肺泡邊界引起的反射超聲的多普勒頻移通過TPD系統(tǒng)被轉(zhuǎn)化成功率-和-速度與時間之比的圖，并通過TPD系統(tǒng)被顯示?？梢灶A(yù)期的是，這些信號中的大部分由小尺寸及中等尺寸的動脈和靜脈產(chǎn)生。以此種模式產(chǎn)生的信號的獨特特征(與身體其他部分中的血液流動產(chǎn)生的信號相比)在于其雙向性。此現(xiàn)象可能是因為肺實質(zhì)從各側(cè)包圍血管，使得無論相關(guān)束方向在哪個方向上，較近的邊界都會朝向束源運動而遠處的邊界都會遠離束源運動。結(jié)果，產(chǎn)生了相反極性的類似信號。有時候，如圖2所描繪的，信號看起來幾乎完全對稱。這樣的對稱在非肺部血流的記錄中非常罕見。值得注意的是，對流經(jīng)血管的血流進行常規(guī)的多普勒測量時，其中，運動的是血流本身，探針要被放置成能使超聲束盡可能地與流動軸線平行以獲取最大速度。相比之下，此處所述的實現(xiàn)TPD測量的運動是垂直于血流的方向的，因此最優(yōu)化的位置是正交于流動軸線且平行于血管半徑。但是由于肺內(nèi)有眾多的血管，所以在TPD的背景下，放置就不那么關(guān)鍵(與對經(jīng)由血管的血流進行常規(guī)多普勒測量相比)。由于圖2中的特征總是具有對應(yīng)于ECG24的R-R間隔的重復(fù)周期，所以我們可以得出結(jié)論：它們必定源自會反射超聲能量而又與心跳同步運動的結(jié)構(gòu)。這些實體可以是心臟本身、肺部血管中流動的血液、搏動的血管或其與肺泡、肺泡囊、空氣等的連接處。記錄到的信號將被稱為肺多普勒速度信號(LDVS)。圖5A將正常人的典型LDVS52與肺部動脈、靜脈內(nèi)血壓流速的描記53、54進行了比較，比較了單個心動周期的情況，且心動周期的持續(xù)時間被均一化到了同樣的時標(注意ECG24的R-波26)。呈現(xiàn)出了顯著的關(guān)聯(lián)性。圖5B-E將正常呼吸(圖5B)的LDVS56與不同呼吸動作過程中記錄到的LDVS56進行了比較，比較了多個心動周期。例如，在FRC（功能余氣量）處屏氣的過程中，特征57具有正常的形狀和速度，但衰減了的強度。在瓦爾薩爾瓦動作(圖5D)過程中，其中胸腔壓力大幅提升，特征58看起來幾乎消失了。相比之下，在穆勒動作(圖5E)過程中，在胸腔內(nèi)產(chǎn)生了負壓力，LDVS59的速度和信號功率都得到了增強。五個特征(#1-5)與心跳及與關(guān)聯(lián)的機械事件的同步性表明信號源與心臟和血管產(chǎn)生的脈動是相關(guān)的，及呼吸動作對特征的強烈調(diào)整(參見圖5C-E)表明肺實質(zhì)的狀態(tài)會嚴重影響這些特征的形狀。盡管肺實質(zhì)有很強的機械傾倒性質(zhì)，但事實是，能排出心臟和較大的血管的參與而對整個肺都記錄到了類似的信號。由此，最有可能的是，脈動是通過在肺內(nèi)沿血管傳播，包含沿相對較小的血管傳播?；谏鲜龅牟僮骼碚?，我們對圖2和3中描繪的五個特征作出以下詮釋：特征#1，一般會很顯著，緊隨著R波出現(xiàn)，且與收縮期心室收縮相符。特征#2，具有較低的峰值速度，與ECG的T波、復(fù)極化及心室松弛相符。特征#3經(jīng)常是雙峰隆起，并且會延續(xù)相對較長時間，看上去主要出現(xiàn)在舒張快速充盈期。特征#4，具有典型的低的峰值速度，對應(yīng)于心舒張后期，特征#4的后部經(jīng)常會與可探測的信號無關(guān)。特征#5，一般會有較高的峰值速度，與心房收縮相符。這五個特征的相對振幅、上升時間及下落時間、持續(xù)時間等能提供關(guān)于如下方面的信息：血流血液動力學、多種心血管系統(tǒng)成分的被動機械性質(zhì)及活動(收縮)力。此外，顯示內(nèi)容提供的信息主要與肺系統(tǒng)相關(guān)。為了證實回返是由運動的組織-空氣邊界產(chǎn)生的理論，用模型制作了多普勒聲波圖，其中混合微型空氣氣泡(小于0.5mm)的假血(多普勒試驗流體707，美國康涅狄格州ATS實驗室公司)在適當?shù)墓苤辛鲃?。在聲波圖中，氣泡表現(xiàn)為明亮的“光點”。流動的假血和氣泡的功率圖譜揭示了如下現(xiàn)象：由運動的空氣氣泡產(chǎn)生的峰值功率比在類似情況下記錄到的流動的假血和冠脈血流的峰值功率高約40dB。這些結(jié)果與上述的理論一致。對10名正常的、年齡在27-72歲的志愿者的右肺或左肺進行了測量，測量方法是將超聲傳感器放置在坐著或者仰臥著的志愿者的胸壁上方。通過標準的超聲耦合劑，將焦距為4cm的21mm、2MHz的傳感器與胸壁阻抗匹配。用脈沖TCD設(shè)備(美國威斯康辛州麥迪森的Viasys公司)在脈沖重復(fù)率(PRF)為3kHz時，在胸壁上方的不同進行測量。傳送的脈沖功率達到允許的最大ISPTA.3(492mW/cm2)的10%。這些對象被連接至標準的三導(dǎo)聯(lián)ECG(以色列約克尼穆的Norav醫(yī)藥公司)，三導(dǎo)聯(lián)ECG的輸出包含在了顯示內(nèi)容內(nèi)。對得到的速度-和-功率與時間之比的描記進行的觀察能提供當那些描記偏離所期望的正常描記時，大體上在特定位置上的對肺實質(zhì)的機械性能的診斷信息。這些診斷信息可以包含與組織結(jié)構(gòu)(可能與肺氣腫、肺纖維化、肺不張等相關(guān))、脈管系統(tǒng)、或肺泡內(nèi)或周圍存在流體(如患充血性心臟衰竭或肺炎、諸如栓塞及溢血的血管事件)等相關(guān)的信息。這些從正常描記偏離的偏差起因于彈性性質(zhì)、多種組織成分的質(zhì)量及其空間分布上的變化。這樣的變化會導(dǎo)致描記的一些方面發(fā)生全局或局部的相應(yīng)的變化，所述描記的一些方面包括描記的功率圖譜輪廓、時間常數(shù)、持續(xù)時間或振幅(相對的或絕對的)方面。諸如深呼吸、用力呼氣、屏氣、瓦耳薩耳瓦動作、運動等的生理操作，可以被用于提升診斷能力。應(yīng)注意到，當反射自任何肺內(nèi)成分的超聲波穿過介于其與胸壁之間的肺實質(zhì)時，該被反射的超聲波會被修改。此組織表現(xiàn)得像具有具體特性的機械過濾器。這些特性取決于相關(guān)實質(zhì)的狀態(tài)，以至如GavrielyN.,Y.Palti&G.Elroy（SpectralCharacteristicsofNormalBreathSounds，J.Appl.Physiol（正常呼吸音的圖譜特性,應(yīng)用生理學雜志.）50:307-314(1981)，該項文獻通過引用合并于此）所描述的穿過此過濾器的信號的功率譜反映在聲音信號的過濾特性上。可選地，可以使用ECG24的R波26作為參照點，對來自單個實驗對象的信號取多個心動周期的平均值。例如圖6，描繪了來自正常人的十個心動周期的平均值62，記錄的是右肺。能夠看到對應(yīng)于上述特征#1-5的五個特征#61-65。對于其他正常人進行的描記也大致類似。對心臟功能的探測和表征此處所述的TPD系統(tǒng)的一項有益運用是作為一種工具，該工具通過對肺的TPD測量間接探知心血管系統(tǒng)的功能。這可以實現(xiàn)的原因在于，心臟活動的產(chǎn)出沿肺部血管從其在心臟內(nèi)的原始位置擴散到整個肺容量。在這種途經(jīng)中利用TPD可以探知并表征一些與正常機械心臟活動偏離的臨床上的顯著偏差，以下將給出一些實施例。圖7A描述了在由房性期前收縮引起的心律不齊情況下，肺信號與正常模式相比發(fā)生的變化，房性期前收縮是一種附加的異常心臟收縮，。圖7A的左側(cè)描繪了正常竇節(jié)律的典型信號，及右側(cè)描繪了擴散到心室的房性期前收縮71(即，由竇房結(jié)產(chǎn)生的早期電跳動生成的信號)的出現(xiàn)。這些信號基本上是正常的節(jié)律集合體的復(fù)制，即這些信號包含額外的心房收縮(特征#5)，跟著是額外的心室收縮(特征#1)和心室放松(特征#3)。當它們發(fā)生得足夠早，心房收縮信號(特征#5)可能會及時地疊置在之前的心室放松(特征#3)上。圖7B描述了由房性期前收縮73產(chǎn)生的信號的特性，房性期前收縮73使得心房緊張(特征#5)不會從心房擴散到心室，如異常附加的特征#5*之后無特征#1和#3所表明的。圖8描述了心室內(nèi)電異?；顒?2生成的期前收縮緊張(特征#1*)所產(chǎn)生的信號。圖9描繪了對應(yīng)于罹患房顫的患者的心室收縮的原始位置(#1)的信號。因為沒有特征#5(代表心室收縮)，所以這種情況在圖9中是顯而易見的。同樣可見的是，心室期前收縮的特性與心房期前收縮的特性完全不同，反映出機械活動本質(zhì)之間的有較大差異。這樣記錄的描記會有助于內(nèi)科醫(yī)生確定異?；顒舆M行擴散的路徑。上述討論的有關(guān)圖7A、7B、8和9的任何異常特征的出現(xiàn)，可由此用作患者具有相應(yīng)問題的指示。這些通過依據(jù)視覺即可實現(xiàn)，也就是通過觀看顯示內(nèi)容及識別相關(guān)特征。在可替換的具體實施方式中，可以使用模式識別軟件以自動識別相關(guān)特征。多位置測量可以在不同的肺深度上進行TPD測量，且這樣的測量一般會顯示出非常類似的描記，從而指示出信號在肺容量中的大范圍傳播。也可以在對象身體的不同位置進行測量，諸如在肋間隙(例如，在第二根肋骨和第三根肋骨之間，或在第五根和第六根肋骨之間)，及在肋骨上方的位置。當在多個位置進行這樣的測量時，一些情況下，每個位置采得的測量結(jié)果在信號形狀、速度、功率方面會有顯著的差異。發(fā)明者已經(jīng)認知到，這些記錄全體和具體的記錄差異可以用于輔助診斷特定的生理情況。在一實施例中，在三個不同位置，對兩名慢性阻塞性肺病(COPD)患者的右肺進行測量，測量位于每名患者的右肺上：上部區(qū)在第2到3根肋骨的水平，中部區(qū)在第4根肋骨的水平，下部區(qū)在第5到6根肋骨的水平。與正常人在上、中、下位置測得的數(shù)據(jù)非常相似的情況有所不同，在COPD患者中，上部區(qū)的信號要遠遠小于中部區(qū)的信號，中部區(qū)的信號接下來會遠遠小于下部區(qū)的信號。而且，在不同區(qū)的信號形狀(例如，速度和功率的對稱度)也有差異。可以用這種偏離于正常狀況的偏差來預(yù)知COPD的出現(xiàn)。類似地，可以用其他偏離于正常狀況的偏差來預(yù)知其他異常情況的存在。在這三個位置(即，上部、中部和下部)的每個位置上，對一組患者(包含正常的患者、COPD患者、肺結(jié)節(jié)患者、肺纖維化患者)進行測量來得到特征#1，3，和5的平均峰值正速度和負速度。該實驗數(shù)據(jù)在圖10A-C中有描述，正、負速度在y軸線上。正常患者的數(shù)據(jù)位于左側(cè)，在FS和DUL之間的患者患有COPD，在BAD和BUJ之間的患者患有肺結(jié)節(jié)，在RL和EHOE之間的患者患有肺纖維化。在圖10A中，3組柱形圖(左、中、右)中的各組代表了每名患者的平均峰值正、負速度(單位是cm/sec)的測量結(jié)果，所述平均峰值正、負速度分別在每名患者的上、中、下區(qū)域獲得的特征#1的平均峰值正、負速度。圖10B和10C描繪了作為特征#3和5的相應(yīng)的數(shù)據(jù)。應(yīng)注意到，在圖10A-C的每張圖中，只有一名患者的數(shù)據(jù)包含有標簽U、M和L(分別表示上、中、下部區(qū))，以避免雜亂。對圖10A-C描繪的數(shù)據(jù)進行檢查揭示出，在正常患者中，特征#1的速度在所有的三個區(qū)中的大致類似。但是在COPD患者中，上部區(qū)的速度要遠遠低于中部區(qū)的速度，而中部區(qū)的速度要遠遠低于下部區(qū)的速度。對于特征#5而言，也確實具有同樣的情形。因此，特征#1和5的那些相對速度的出現(xiàn)能用來預(yù)知COPD的出現(xiàn)。可以將區(qū)分正?；颊吲cCOPD患者的試驗固定下來(例如，如果中部峰值速度的讀數(shù)至少是上部峰值速度讀數(shù)的兩倍，且下部峰值速度的讀數(shù)至少是上部峰值速度讀數(shù)的三倍，那就指示是COPD)?？商鎿Q地，可以用以下將進行說明的參數(shù)化法來獲得閾值水平。由此，我們會發(fā)現(xiàn)，可以將不同位置處特征的速度之間的差異用于輔助區(qū)分正常人和患不同疾病的患者。圖11A是正常人和COPD患者之間的差異的圖解表示，其基礎(chǔ)是，這兩組患者的平均值，圖11A強調(diào)了在上、中、下部區(qū)的特征#1和#5的峰值速度的區(qū)別?？蛇x地，上述數(shù)據(jù)可以與“功率聲波圖”數(shù)據(jù)組合，如2010年4月30日提出的美國申請12/771,091中所描述的，該項申請通過引用合并于此。然后，個人計算機13(如圖1中所示)要被編程成能從超聲回返中提取功率數(shù)據(jù)，如‘091申請中所述的。圖11B表明的是，如此獲取的功率數(shù)據(jù)能用來在正常人、患COPD的患者及罹患肺纖維化的患者之間進行區(qū)分。后者，能較好傳導(dǎo)超聲能量的結(jié)締組織替代充滿空氣的肺泡，并由此會獲得更高的總功率值。還應(yīng)注意到，在肺纖維化的情形下(對比正常人和COPD情形)，經(jīng)常會在上部肺段中記錄到最大的功率信號?？梢杂么藖眍A(yù)知肺纖維化的存在。充血性心力衰竭(CHF)、肺氣腫及肺水腫的區(qū)別也可以通過他們不同的多普勒標記圖被定性。例如，肺水腫患者中，功率會比正常人低，但是在CHF患者中，由于肺內(nèi)過量的流體(會比正常患者平常是空氣的情形下提供更少的信號衰減)，功率可能會比正常人高。肺實質(zhì)和脈管系統(tǒng)內(nèi)的局部變化可以引起不同肺區(qū)之間的功率區(qū)別?？梢杂肨PD檢測到這些區(qū)別，并依靠這些區(qū)別來診斷那些情況，或者是從功率-和-速度與時間之比的顯示內(nèi)容中觀察到，或者自動地使用適當?shù)哪Ｊ阶R別或參數(shù)化軟件?？梢詫㈩愃频母拍钣糜谄渌±怼Ψ尾垦獕旱臏y量很多情況及諸如CHF的肺部和心臟疾病都會導(dǎo)致肺部血壓升高。盡管探測、定性、及對肺動脈高壓(PH)的跟進也很重要，但所有的現(xiàn)有技術(shù)工藝都存在問題。有時候，用復(fù)合超聲成像可以進行間接且不精確的估算。但是，唯一可信的測量方法是侵入式的——經(jīng)由心臟將測量導(dǎo)管導(dǎo)入肺部血管中。相比之下，用TPD測量肺部血壓是迅速、簡易、有效且無需侵入的。使用傳統(tǒng)的血壓計時，圍繞外周血管(例如，上臂的，橈骨的)的壓力會升高，而基于血管脈動中的變化來監(jiān)測動脈脈搏及確定最高和最低壓。在此框架內(nèi)，通過血液流動和脈動停止處的壓力來確定收縮壓。如上文所解釋的，TPD記錄下的信號會反映出肺部血管內(nèi)的脈動。這些血管被肺實質(zhì)圍繞，而肺實質(zhì)由多個其壓力可控的氣室組成。因為這一點，就可以實現(xiàn)通過升高肺部氣壓和監(jiān)測TPD信號來確定肺部血壓，從而在不同壓力情況下確定血流和經(jīng)由肺內(nèi)血管的血管脈動。圖12是施行此測量方法的系統(tǒng)的框圖。在整個步驟中，TPD探針/傳感器225要放置在患者的胸部226上，及肺部信號被TPD224進行記錄、顯示的處理。為了獲取讀數(shù)，將肺部氣壓升高之后回復(fù)正常。改變肺部氣壓的一種方式是讓患者201使其肺膨脹到預(yù)定的程度，之后用力地向連接至儲氣器212的管200內(nèi)吹氣(例如，經(jīng)由一次性接口管210)。這種情況下，主要由患者的橫膈膜增加壓力。壓力會較佳地顯示在顯示器218(或壓力計，未示出)上讓患者看到，且患者會被告知用吹的行為使得壓力保持在要求的水平?；颊哌€會被告知要保持其聲門打開，以使得整個系統(tǒng)內(nèi)的壓力均衡。如果使用這種方法，可以省略泵215和關(guān)聯(lián)的硬件和軟件。改變肺部氣壓的另一種方法是，用泵215來升高肺222內(nèi)的壓力，其中，泵215由控制器216和處理器217控制以驅(qū)使肺壓達到期望的水平。當使用泵時，反饋較佳地通過壓力傳感器214獲得。應(yīng)注意到，在任何情形下，期望的壓力水平都可以隨著時間改變以遵循期望的曲線(例如，通過先增加壓力，之后再通過漸進或分步的方法使壓力緩慢降低)。圖13描繪了TPD信號如何響應(yīng)于肺氣壓逐漸升高而進行變化，及在血管性質(zhì)中產(chǎn)生的變化。當壓力升高時，血管最終將會在外壓等于或超過血壓的節(jié)點上崩塌(完全或局部)，這個節(jié)點在圖13中發(fā)生在11和11.5秒之間(由箭頭132指示)。這種現(xiàn)象類似于當壓在上臂或橈骨動脈上的常規(guī)血壓袖帶施加的壓力超過特定水平時，血流停止的方式。圖14描繪了當肺氣壓升高并維持在高水平時發(fā)生在患者身上的變化的實施例。右側(cè)指示出的壓力水平處的不同特征（上述的#1-5）在幅度和特性上的變化攜帶了信息，該信息是關(guān)于在相關(guān)血管中的多種血壓水平的信息。應(yīng)注意到，五個特征#1-5中的每個特征的變化可以發(fā)生在不同的壓力下。例如，信號#1的正分量會在約16mmHg的壓力下消失，而負信號1*幾乎完整無缺。在約10mmHg的壓力下，信號#3(3*)的負分量已經(jīng)衰減，而正分量只會在更高的壓力下衰減。在10mmHg的壓力下，信號#4也幾乎消除了。應(yīng)注意到，正常的肺部血壓(通過侵入方式將壓力傳感器導(dǎo)入相應(yīng)血管測量所得)的肺動脈舒張壓一般在10-15mmHg的范圍內(nèi)，肺動脈收縮壓力一般在25-30mmHg的范圍內(nèi)，及肺部循環(huán)的靜脈側(cè)(肺靜脈)的壓力約為8-10mmHg。但是由于這些值是對于壓力轉(zhuǎn)換器能導(dǎo)入的主要的大血管而言的，所以基于TPD的測量方法中的較低壓力水平就很有意義，原因在于，較小血管中的壓力水平很可能較低(盡管還未被證實)。因此可以將用TPD測得的壓力與肺部循環(huán)的適當成分關(guān)聯(lián)起來。可以逐漸地升高肺氣壓，以在單個增壓過程中記錄特征#1-5在一個壓力范圍內(nèi)的變化。圖15給出了這種測量方法的實施例，其中壓力緩慢增加，之后維持在約2kPa的高位平穩(wěn)段，如中部面板154所描繪的。可以在頂部面板152的右側(cè)區(qū)段看到，經(jīng)由較小肺部血管的血流響應(yīng)與壓力減少地而進行回復(fù)。應(yīng)注意到，此實施例中壓力的升高涉及到肺膨脹，直至總肺容量達到3L，如通過肺活量測定法進行測定，如下側(cè)面板156所描繪的。內(nèi)科醫(yī)生可以基于不同的TPD特征#1-5何時萎縮或消失來作出對上述變化的解析及肺循環(huán)壓的確定。可替換地，可以用適合的模式識別軟件來自動檢測相關(guān)的變化。圖16描繪了肺壓升高時，TPD記錄的信號的功率水平?？梢酝ㄟ^點162來確定肺血管床壓力，點162處功率幅度接近零(或降至最大值的10%以下)。圖17A描繪了壓力升至不同水平并在該水平維持相對較長時間(例如，10-20秒)的情形。信號如所述地衰減，并且，在壓力水平與靜脈循環(huán)的壓力水平(描述的實施例中是12mmHg)一致時，信號接近零。在新一輪的壓力升高過程中，例如圖17A中的升到15mmHg，血流和脈動停止。然而，隨著血流停止，沿回路的壓力降歸零，以使得整個系統(tǒng)逐漸達到高收縮壓，且所有的血管再次膨脹，因此血流和脈動隨著時間(由脈管系統(tǒng)的容量確定)再次出現(xiàn)。這可以從圖17A中相應(yīng)的測得的功率點中觀察到。對這樣的脈動將進行記錄直到應(yīng)用的和維持的壓力值升高到等于或超過收縮動脈壓的壓力值。沒有任何脈動的壓力與肺動脈收縮壓一致。由此，在兩個點處曲線會接近零功率水平(或降至最大值的10%以下)。我們相信，曲線接近零功率水平(即，對此實驗對象的壓力讀數(shù)為約12mmHg)的第一點172相當于靜脈側(cè)的肺壓。我們相信，曲線接近零功率水平(即，壓力讀數(shù)為約20mmHg)的第二點174相當于動脈側(cè)的肺壓。圖17B和17C分別對正常人的總功率讀數(shù)(圖17B)和肺動脈高壓患者的總功率讀數(shù)(圖17C)進行了比較。高血壓患者很明顯有更高的壓力讀數(shù)?？梢酝ㄟ^在已知的時間間隔內(nèi)，從功率和速度的數(shù)據(jù)(即，包含上述所有的特征#1-#5)中計算每個相關(guān)速度處的功率的總和來獲取總功率。由此，就可以通過用經(jīng)胸的肺部多普勒超聲連續(xù)獲取的功率和速度的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)對患者肺部血壓的估算，其中功率和速度的數(shù)據(jù)來自至少一名患者的肺在多個不同氣壓水平中的每個氣壓水平下的數(shù)據(jù)。然后可以基于獲得的數(shù)據(jù)估算患者的肺部血壓。可以通過監(jiān)測總功率隨著氣壓變化的情況來確定患者的肺部血壓水平。可以通過提供不同種類血壓的數(shù)值估算來確定此水平，如上所述。在可替換的具體實施方式中，可以提供對肺部血壓水平的二進制指示，其中一個二進制狀態(tài)指示出正常的肺部血壓，另一個二進制狀態(tài)指示出PHT(肺動脈高壓)，以下將要進行說明。生成關(guān)于患者是否患有PHT的二進制指示的一種方式是，將患者至少一個肺內(nèi)的氣壓升高至一個水平，該水平處預(yù)計健康患者(即，不患肺動脈高壓的患者)的血流會發(fā)生下降。一旦這樣做了，氣壓升高后，就能獲得來自患者至少一個肺的功率和速度的數(shù)據(jù)。如果總功率(從獲得的功率和速度數(shù)據(jù)計算得到)超過閾值(例如，到了預(yù)期的總功率的20%后觀察患者肺內(nèi)的氣壓是否沒有升高)，那么我們就可以預(yù)知該患者患有PHT。完成此試驗需要的壓力升高量是例如10、15或20mmHg。在更高的壓力下，該試驗會更加可靠。關(guān)于患者是否患有PHT的二進制指示的另一種方式是，使用分類算法。這種方法依賴于從TPD獲得的功率和速度的數(shù)據(jù)中對分類特征的抽取。這種分類特征的實例包含：在胸壁上的多個位置(例如，肋間隙("ICS")#2，#4和#6)及從表面挑選的多個距離處，對應(yīng)于不同特征(例如，特征#1，#3和#5)的速度(峰值、平均值、中間值等)和功率整數(shù)值。較佳的分類算法的一實施例使用了以下的4個分類特征：A=在ICS4和ICS6之間的特征#3中的峰值速度的比率。B=在ICS4和ICS2之間的特征#3中的功率整數(shù)值的比率。C=在ICS2和ICS6之間的特征#1中的峰值速度的比率。D=在ICS4和ICS6之間的特征#5中的功率整數(shù)值的比率。將這四個特征均一化到[0-1]的范圍，然后將其應(yīng)用到Fisher線性判別，在該判別中會將選取出來的特征線性組合成一個判別特征。基于33個正常人和20個PHT患者的分類算法得出了以下方程式，用以指明患者是正常的或患有PHT：X=4.8499A+6.3762B-3.3423C-4.6710D。在此實施例中，最優(yōu)化的判定閾值為0，如果X>0那么表明患者患有PHT，而如果X<0，則表明患者是正常人。Fisher線性判別在RonaldFisher(1936)撰寫的《TheuseofMultipleMeasurementsinTaxonomicProblems》(《分類學問題中的多測量方法的使用》)中進行了描述，該文刊于AnnalsofEugenics(優(yōu)生學的編年史)7，179-188頁，該文通過引用合并于此。較佳分類算法的另一實施例使用了與上述同樣的4個分類特征A-D及帶有徑向基函數(shù)(RBF)的部分的支持向量機(SVM)。SVM在Chih-ChungChang和Chih-JenLin.2011.LIBSVM中描述的：是支持向量機的數(shù)據(jù)庫。SVM還在報刊上被描述，W.H.等人(2007)“Section16.5SupportVectorMachines”NumericalRecipes:TheArtofScientificComputing(“段16.5，支持向量機”數(shù)值秘訣：科學計算的藝術(shù))（第三版）紐約：劍橋大學出版社。這些文獻都通過引用合并于此。在五重交互效度分析中，將實驗對象隨機地劃分成五個小組。在5個小組中，保留一個小組作為試驗該模型的核實數(shù)據(jù)，剩下的4個小組為培訓數(shù)據(jù)。然后將交互效度分析處理進行5次，將5個子樣本中的每個樣本都作為核實數(shù)據(jù)使用正好一次。最終結(jié)果取5次重復(fù)的平均值。使用上文標識的分類特征A-D，五重交互效度分析結(jié)果是90.5%(48/53)的真實分類。在另一較佳實施例中，用下文的四個分類特征E-H來替代上文標識的分類特征A-D：E=在ICS4中和ICS6中的特征#3的峰值速度之間的比率。F=在ICS2中和ICS6中的特征#1的峰值速度之間的比率。G=在ICS4中和ICS6中的特征#5的峰值速度之間的比率。H=在ICS4中和ICS2中的特征#3的功率之間的比率。可以在其他可替換實施例中使用的分類特征的實例包含：特征#1，#3，#5的持續(xù)時間；特征#1，#3，#5中的峰值速度；特征#1，#3,，#5中的峰值速度時間；特征#1，#3，#5中的功率數(shù)值；特征#1，#3，#5中的峰值功率整數(shù)；特征#1，#3，#5中的峰值功率時間；特征#1，#3，#中的峰值速度時間中的功率；特征#1，#3，#5中的峰值功率時間(正-負)之間的延遲；特征#1，#3，#5中的正負峰值功率數(shù)值之比；正/負特征#1,#3,#5中的速度和功率數(shù)值之間的相關(guān)性；特征#1，#3，#5中的正負峰值速度數(shù)值之間的相關(guān)性；特征#1，#3，#5中加權(quán)功率的峰值速度；特征#1和特征#5的上升斜率；及特征#1的下降斜率。還可以使用在不同的ICS中及距表面不同距離時的上述所有分類特征的線性或非線性組合。自動特征識別上文討論中頻繁提到了特征#1-5?？蛇x地，能識別那些特征中各特征之間的線性的軟件可被提供在個人計算機13(圖1示出)中。自動特征識別("AFR")可以實施在與圖6有關(guān)的上述經(jīng)平均化的信號上，實施在單個信號(例如，如圖2中所描述的)上，或在包含在NR內(nèi)的平均化操作(即，上常規(guī)降噪的第一階段)后被實施。圖18是基于后者的自動特征識別的實施例。在圖18中，特征#1-5中的每個特征被計算得出的包絡(luò)上的兩個局部最小點所劃定界限，并根據(jù)其峰值速度(即，最大點)和經(jīng)平均化的信號的ECG波形的相對位置被定義。圖18中，這些局部最小點在不同的特征之間限定了過渡區(qū)181-185，并用虛線表示。在規(guī)則的心搏節(jié)律中，限定特征與ECG信號24的關(guān)系如下：#1--在第一R波26后的第一速度峰值段；#2--在特征#1后但在ECG的T波前的第一速度峰值段；#3--在T波結(jié)束后的第一速度峰值段；#4--被特征#3和特征#5所界定的段；#5—緊挨下一個R波和下個特征#1之前的速度峰值段。AFR非常有用的原因在于，計算出來的絕對和相對參數(shù)可用于區(qū)分和診斷病理及其位置，其中絕對和相對參數(shù)是以這些段為特性的。這些參數(shù)對于依賴參數(shù)化法而對多種情況進行自動識別而言非常有益，討論如下。參數(shù)化法參數(shù)化法可用于表征多種特征，以診斷及估算多種病理的程度，這多種病理諸如COPD、結(jié)節(jié)病、纖維性哮喘、肺氣腫、肺動脈高壓、肺栓塞、腫塊、肺部血管的動脈硬化、肺不張、心臟收縮功能障礙及心律不齊等。多種參數(shù)的量化可以在具體段及多種參數(shù)的關(guān)系上完成，也可以在原始圖譜中信號的變化性上完成(即，在它被平均化前)。參數(shù)化法可以用2010年2月5日提出的美國申請12/700,828("'828申請")中描述的方法來實施，該項申請通過引用合并于此。其中的一些數(shù)據(jù)源自由多普勒測量提供的功率圖譜本身。這些功率圖譜的特征也可以被參數(shù)化，例如，具體速度處的功率、曲線的平均斜率、正負特征處的不同斜率的數(shù)量等。參數(shù)還可以源自速度和功率與時間之比的描記。以下表格包含可用于對TPD結(jié)果進行參數(shù)化的參數(shù)的實施例，及其定義：可以使用這些參數(shù)，用如'828申請中所描述地實施學習和將步驟分類?？偨Y(jié)對于以下組織和結(jié)構(gòu)的多普勒標記圖會根據(jù)病理而發(fā)生變化：肺氣腫、肺栓塞、肺動脈高壓、肺血管狹窄和畸形、與肺纖維化相關(guān)的情況、肺炎、肺不張、氣胸、充血性心力衰竭、肺部實體瘤、肺部血管中顯現(xiàn)的多種心功能不全、腫塊及異物等。由此，用TPD收集到的肺多普勒信號可以被用于提供關(guān)于肺實質(zhì)和脈管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和完整性的見解和具有潛在價值的診斷信息。因此，TPD可以作為用于診斷肺疾病及肺功能的一種新的非侵入式且無損的工具。其也可以實現(xiàn)對衰竭的肺部或心血管系統(tǒng)的狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測，及有助于確定功效從而為最優(yōu)化的治療實現(xiàn)計量定標。TPD的一項附增的獨特診斷能力是，確定肺部血管樹組分的順從性(倒電容)，該順從性在動脈硬化及其他的血管情況下會變化?？梢曰诿}搏在血管中的擴散速度來測量血管的順從性，原因在于，血管越僵硬，擴散得越快。就肺而言，擴散速度可以通過沿擴散路徑的不同位置處的任何肺信號出現(xiàn)的時間(或其峰值等)之間的延遲來確定。在不同的肺位置或單個位置以下的不同深度處的不同記錄內(nèi)，可以通過手動或適當?shù)能浖鞒鲞@樣的延遲測量。雖然本發(fā)明在披露過程中提到了某些實施例、數(shù)值修改、變更，但也可能有不背離本發(fā)明所說明的領(lǐng)域和范圍的實施例的變化，如附帶的權(quán)利要求書中所限定的。據(jù)此，應(yīng)預(yù)期到的是，本發(fā)明不局限于所述實施例，而具有由以下的權(quán)利要求書中的語言限定的整個范圍，及其等同物。