專利名稱：：通過聲學(xué)換能器對顱內(nèi)壓的無創(chuàng)確定的制作方法通過聲學(xué)換能器對煩內(nèi)壓的無創(chuàng)確定關(guān)于優(yōu)先權(quán)申請本申請要求了2003年6月3日提交的美國臨時申請NO.60/475803和2003年10月1日提交的美國臨時申請NO.60/508836的優(yōu)先權(quán)。本發(fā)明的
技術(shù)領(lǐng)域：
一方面，本發(fā)明涉及一種根據(jù)可使用無創(chuàng)或微創(chuàng)技術(shù)測量的可變生理參數(shù)確定顱內(nèi)壓(ICP)的方法和系統(tǒng)。另一方面，本發(fā)明涉及一種用于采集(acquire)和處理聲學(xué)數(shù)據(jù)以無創(chuàng)地導(dǎo)出準(zhǔn)確的ICP測定值(determination)的方法和系統(tǒng)。又一方面，本發(fā)明提供一種方法和系統(tǒng)，其根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的聲學(xué)特性定位目標(biāo)區(qū)域和對區(qū)域進(jìn)行聲學(xué)掃描，根據(jù)其聲學(xué)特性在感興趣區(qū)域識別目標(biāo)部位，自動地將聲源和/或檢測器聚焦在目標(biāo)部位。還提供了用于本發(fā)明的方法和系統(tǒng)中的聲學(xué)換能器組件、陣列和聲源/檢測器的組合。
背景技術(shù)：
：超聲成像是一種無創(chuàng)的、診斷性的成像模式，其提供了與生理結(jié)構(gòu)的組織特性和空間位置相關(guān)的信息。在醫(yī)學(xué)成4象領(lǐng)域，超聲可用于各種模式中，以生成患者體內(nèi)對象或結(jié)構(gòu)的圖像。在傳輸模式下，超聲發(fā)射器設(shè)置在對象一側(cè)，聲音通過對象傳輸?shù)匠暯邮掌??？梢援a(chǎn)生一種圖像，其中每個圖像象素的亮度是到達(dá)接收器的超聲幅度的函數(shù)(衰減模式)，或每個象素的亮度是聲波到達(dá)接收器所需時間的函數(shù)(飛行時間模式)。可選擇地，如果接收器像設(shè)置在與發(fā)射器相同的對象的一側(cè)，產(chǎn)可以生一種圖像，其中象素亮度是反射的超聲(反射或后向散射或回波模式)幅度的函數(shù)。在多普勒操作模式下，通過測量由組織(或?qū)ο?反射回接收器的超聲的相移對組織(或?qū)ο?進(jìn)行成像。用于醫(yī)學(xué)應(yīng)用的超聲換能器由一個或多個由電極激勵的壓電元件構(gòu)成。例如，這種壓電元件可由鋯鈦酸鉛(PZT)、聚偏氟乙稀(PVDF)、PZT陶瓷/聚合物復(fù)合物等構(gòu)成。電極連接到電壓源上，施加電壓波形時，壓電元件以與施加的電壓波形相對應(yīng)的頻率改變大小。當(dāng)施加電壓波形時，壓電元件向介質(zhì)發(fā)出超聲波，在該介質(zhì)中壓電元件以由激勵波形約束的頻率耦合，反之，當(dāng)超聲波接擊壓電元件時，該元件在它的電極間產(chǎn)生相應(yīng)的電壓.本領(lǐng)域中已知的超聲換能器的結(jié)構(gòu)是數(shù)不勝數(shù)的.當(dāng)用于成像時，超聲換能器設(shè)置有幾個壓電元件，其以陣列形式設(shè)置并由不同電壓驅(qū)動。通過控制施加電壓的相位和幅度，超聲波組合生成沿著需要的波束方向并沿著該波束在選定點聚焦的凈超聲波.通過控制施加電壓的相位和幅度，波束的焦點能夠在平面內(nèi)移動以掃描對象。本領(lǐng)域中有許多這樣的超聲成像設(shè)備是公知的。多普勒超聲在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中已應(yīng)用了許多年.多普勒超聲技術(shù)測量反射聲波的頻移(多普勒效應(yīng))，該頻移表示了反射物的速度.多普勒超聲長期的應(yīng)用包括在陣痛和分娩時監(jiān)視胎兒心率，評價頸動脈血流.在近20年，多普勒超聲的應(yīng)用有了相當(dāng)大的擴展，現(xiàn)在，多普勒超聲應(yīng)用于許多醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，包括心臟病學(xué)、神經(jīng)學(xué)、放射學(xué)、產(chǎn)科學(xué)、兒科學(xué)和外科學(xué)?，F(xiàn)如今，多普勒技術(shù)允許檢測顱內(nèi)動脈血流。經(jīng)顱多普勒(TCD:TranscranialDoppler)技術(shù)要求對骨頭較薄的賴骨區(qū)域施加超聲.多普勒信號的頻率也進(jìn)行了調(diào)整，使用脈沖超聲波而不是連續(xù)超聲波增強超聲波通過顱骨傳輸?shù)哪芰?。腦動脈、頸內(nèi)動脈、度設(shè)置進(jìn)行采樣。在這種顱骨中最常見的窗口位于眶(眼睛的)內(nèi)，并在顛和枕骨下區(qū)域內(nèi)。TCD超聲掃描術(shù)提供了一種易于使用、無創(chuàng)、無輻射和費用較低的方法以用時間分辨率評價腦內(nèi)血液動力學(xué)，并提供了對腦灌注變化的可靠檢測.使用TCD超聲掃描術(shù)，對各種生理學(xué)和藥理學(xué)問題的腦血管反應(yīng)能夠瞬時地被評價，并且能夠經(jīng)常地安全地重復(fù)進(jìn)行各種腦循環(huán)測試。能夠容易地跟蹤、記錄和分析腦灌注隨著時間的快速改變.顱內(nèi)壓正常情況下，健康的哺乳動物，尤其是人，通常具有恒定的顱內(nèi)體積，并且因此通常具有恒定的顱內(nèi)壓，各種狀況使顱內(nèi)體積發(fā)生改變，因此使顱內(nèi)壓發(fā)生改變。顱內(nèi)壓增高可產(chǎn)生這樣的情況顱內(nèi)壓升高到高于正常值并接近或甚至等于平均動脈壓，導(dǎo)致流向腦的血流減少.顱內(nèi)壓升高不僅減少了流向腦的血流，而且也影響了腦內(nèi)細(xì)胞的正常新陳代謝。在某些情況下，顱內(nèi)壓升高可使腦被機械性壓縮，以致于形成疝。顱內(nèi)壓升高最常見的原因是頭部外傷.其它顱內(nèi)壓升高的原因包括擺體綜合癥、硬腦膜外血肺、硬腦膜下血肺、腦出血、腦膜炎、大腦炎、鉛中毒、Reye，s綜合癥，維生素A過多癥，糖尿病性稱酸中毒、水中毒、腦腫瘤、顱腔內(nèi)其它物質(zhì)或血塊、腦膿腫(brainabcesses)，中風(fēng)、ADEM(急性彌散性腦脊後炎)，新陳代謝紊亂、腦積水、硬膜竇和血M脈炎.顱內(nèi)壓的改變，尤其是顱內(nèi)壓升高是非常危險的，并可能危及生命。它們需要立即治療并連續(xù)監(jiān)測.傳統(tǒng)的顱內(nèi)壓監(jiān)視裝置包括硬腦膜外導(dǎo)管；蛛網(wǎng)膜下螺栓/螺釘；腦室造口導(dǎo)管和光纖導(dǎo)管。所有這些方法和系統(tǒng)都是有創(chuàng)的。例如，可以在顱手術(shù)期間插入硬腦膜外導(dǎo)管.該硬腦膜外導(dǎo)管具有較低的感染風(fēng)險，并且不要求換能器隨著頭部移動調(diào)整，但檢測準(zhǔn)確性通過硬腦膜減小，并且它不能引流CSF。蛛網(wǎng)膜下螺栓/螺釘技術(shù)要求對腦的最小穿透性，它感染風(fēng)險較低，并且提供了直接的壓力測量，但它的確要求穿透完整的顱骨并且僅能微弱地引流CSF。腦室造口導(dǎo)管技術(shù)提供了CSF引流和采樣，并且它提供了對顱內(nèi)壓的直接測量，但感染風(fēng)險、沿管道的顱內(nèi)出血和水腫明顯，并且它要求換能器隨著頭部運動重新定位。最后，光纖導(dǎo)管技術(shù)是多面的，因為該導(dǎo)管可放置在腦室內(nèi)和放置在蛛網(wǎng)膜下隙或腦組織內(nèi)，并且它不需要隨著頭部運動調(diào)整換能器，但它需要獨立的監(jiān)視系統(tǒng)。這些傳統(tǒng)的技術(shù)需要有創(chuàng)操作，并且沒有一種技術(shù)適合于規(guī)律地長期檢測顱內(nèi)壓。而且，這些操作只能在配備合格的神經(jīng)外科醫(yī)生的醫(yī)院進(jìn)行。另夕卜，上面這些傳統(tǒng)方法只能局部地測量ICP，并且假設(shè)該局部ICP反映了整個腦的ICP。已經(jīng)開發(fā)了各種用于測量顱內(nèi)壓力的間接和/或無創(chuàng)的方法和系統(tǒng)，其中的幾種方法涉及超聲技術(shù).例如，Ragauskas等的美國專利US5951477公開了一種使用超聲多普勒裝置無創(chuàng)測量顱內(nèi)壓的設(shè)備，該多普勒裝置檢測顱內(nèi)和顱外眼動脈部分的血流速度。被監(jiān)測血流的眼睛受到了小的壓力，這足以使眼動脈的顱內(nèi)和顱外部分的血流測量值均衡。產(chǎn)生這種均衡的壓力被揭示為對顱內(nèi)壓的一種可接受的指示。在實踐中，受壓腔室被眼睛周緣密封，并且腔室內(nèi)的壓力被控制以使眼動脈的顱內(nèi)和顱外部分的血流速度均衡，Ragauskas等的美國專利US5388583公開了一種無創(chuàng)超聲技術(shù)，其用于導(dǎo)出顱內(nèi)介質(zhì)某些區(qū)域的特征的時間相關(guān)性。對聲脈沖傳輸時間進(jìn)行精確的測量和處理以提取可變部分，所述可變部分指示例如由于基底動脈或腦室的心臟脈動或腦組織壓力的變化，以及基底動脈和腦室的橫截面改變引起的搏動.也描述了頻率和相位檢測技術(shù)。Bonnefous的美國專利US5411028公開了一種用于測量各種血流和血管參數(shù)的超聲回波圖，所述參數(shù)提供了用于計算與動脈的彈性或順應(yīng)性及其內(nèi)部壓力相關(guān)的測定值的信息.Mick的美國專利US5117835>&開了一種通過測量顱骨的固有頻率和頻率響應(yīng)頻謙無創(chuàng)測量顱內(nèi)壓改變的裝置和方法，顱骨的固有頻率和頻率響應(yīng)頻詳?shù)淖兓ㄟ^施加機械加壓的振蕩刺激物進(jìn)行測量，所述刺激物產(chǎn)生了通過骨傳播的機械波，然后檢測該頻率響應(yīng)頻譜，比較隨時間變化的頻謙響應(yīng)數(shù)據(jù)顯示了ICP的趨勢和變化。Borchert等的美國專利US6129682公開了一種根據(jù)眼內(nèi)壓(IOP)和視神經(jīng)參數(shù)無創(chuàng)確定ICP的方法，所述參數(shù)例如為視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層厚度或視神經(jīng)頭的前后位置，Madsen等的美國專利US6086533公開了一種根據(jù)多普勒頻移和在人工施加外部壓力前后的血流速度相關(guān)性無創(chuàng)測定血流速度的系統(tǒng)，以提供對顱內(nèi)壓、眼壓和其它各種影響血流灌注的身體狀態(tài)的測量。Bridger等的美國專利US5919144公開了一種根據(jù)與大腦相互作用的聲信號的特性測量顱內(nèi)壓的無創(chuàng)裝置和方法，所述聲信號的特性例如聲傳輸阻抗、共振頻率、共振特征、聲速等.頻率低于100KHz的低強度聲信號被使用。Kageyama等的美國專利US4984567公開了一種使用超聲波測量顱內(nèi)壓的裝置，來自干涉反射波的數(shù)據(jù)被進(jìn)行頻率分析，并且在干涉反射波的單位波之間的時間差被計算并作為輸出提供，所述千涉反射波由入射的超聲波在顱骨內(nèi)空隙的邊界多次反射形成.所描述的裝置包括用于檢測心跳的心電圖，用于產(chǎn)生電壓脈沖的脈沖發(fā)生器，以及用于接收所述脈沖并將超聲脈沖發(fā)射到顱骨內(nèi)并接收該入射波回聲的超聲換能器，以及用于進(jìn)行各種計算的處理器。Beach的美國專利US5951476提供了一種通過將超聲束投射到顱骨的一個或兩個的顳部，或投射到延敗，讀取屏幕上顯示的從不同深度組織上接收的回波來檢測大腦的微出血?；夭ǖ淖x數(shù)指示了大腦組織相對于顱骨逐漸增加的微小偏移。超聲束的時間設(shè)置要求與患者的心臟搏動同步。美國專利US6042556公開了一種確定換能器元件在高強度聚焦超聲中的相位推進(jìn)方法。特定的諧振回波分布在治療體積的所有方向，并且傳播路徑傳輸時間的測量。美國專利US3872858公開了一種用于對中線結(jié)構(gòu)橫向移位進(jìn)行初始診斷的腦回波描記器，其向患者頭部施加超聲脈沖，該脈沖抵達(dá)預(yù)定的結(jié)構(gòu)并部分地作為回波脈沖被反射，通過測量回波脈沖的傳播時間確定該偏移。美國專利US4984567描述了一種測量顱內(nèi)壓的裝置，其根據(jù)超聲測量由ICP改變引起的覆蓋腦的硬腦膜厚度的改變，Michaeli等在PCT國際公開W000/68647中描述了一種使用代表患者頭部腦室搏動的超聲后向散射無創(chuàng)地確定ICP的方法.這包括分析回波搏動圖(EPG)'Michaeli等在美國專利US6328694B1中公開了一種用于組織共振分析的裝置和方法，其涉及產(chǎn)生傳播通過患者顱骨和腦并被位于與超聲探頭垂直的路徑上的顱骨和軟組織反射的超聲脈沖。被反射的信號以公知的方式被處理，以生成回波腦造影照片(EchoEG),其繪制為幅度與距離的函數(shù)。EchoEG信號的一部分被選擇并將所選擇的部分進(jìn)行整合以產(chǎn)生回波脈動圖(EPG)信號.使用ECG信號作為參考，該EPG信號用于提供有關(guān)組織生理狀態(tài)的信息.在一個特定實施方案中，EPG信號用于通過使用在第8欄第7行描述的關(guān)系提供對ICP的定量測量。PCT國際公開WO02/43564公開了一種通過采集與至少一部分固有方法和系統(tǒng)，其全部內(nèi)容包括在這里作為參考，與組織移位和有關(guān)生物改變相關(guān)的數(shù)據(jù)通過使用超聲問詢脈沖檢測組織的聲學(xué)特性被采集，優(yōu)選采用散射或多普勒檢測模式.這種系統(tǒng)或方法的特定應(yīng)用包括無創(chuàng)評價和監(jiān)測ICP、動脈血壓(ABP)，CNS自動調(diào)節(jié)狀態(tài)、血管痙攣、中風(fēng)、局部水腫、感染和脈管炎，以及診斷和檢測由組織特性的生理變化表征的疾病和狀態(tài)。NASA也對用于無創(chuàng)測量顱內(nèi)壓的方法和系統(tǒng)的發(fā)vlL^作用。顱內(nèi)壓動力學(xué)對于理解對改變的重力的調(diào)節(jié)是重要的。在暴露于微重力條件下ICP升高?？臻g適應(yīng)綜合征的癥狀與顱內(nèi)壓升高的癥狀類似，包括頭痛，反胃和噴射性嘔吐.icp在微重力環(huán)境下發(fā)生了改變這一假設(shè)是很難去檢測的，但是，這卻是傳統(tǒng)ICP檢測技術(shù)的有創(chuàng)特征導(dǎo)致的結(jié)果.因此，NASA開發(fā)了一種改進(jìn)的脈沖鎖相環(huán)路(PPLL)方法，其根據(jù)檢測在ICP波動時發(fā)生的顱骨的運動測量ICP.檢測顱骨的脈動使用了超聲技術(shù)，在該超聲技術(shù)中，超聲換能器和反射目標(biāo)之間距離的微小變化被測量.該裝置發(fā)射了500kHz的超聲調(diào)諧波束穿過顱骨，其通過顱腔，從該顱骨相對側(cè)的內(nèi)表面反射回來，并且由相同的換能器接收.該裝置比較了發(fā)射波和接收波的相位，并改變下一次刺激的頻率以在超聲輸出和接收信號之間保持90度相位差。實驗數(shù)據(jù)證明PPLL輸出與直接測量的ICP高度地且可預(yù)測地相關(guān)。在幾篇公開文本中，Schmidt等在幾篇文獻(xiàn)中描述了使用數(shù)學(xué)模型無創(chuàng)監(jiān)測ICP的方法，所述數(shù)學(xué)模型使用線性變換法則將動脈血壓UBP)和血流速度(FV)與ICP相關(guān)聯(lián)，使用經(jīng)顱多普勒(TCD)裝置進(jìn)行流體速度測量，對腦自動調(diào)節(jié)進(jìn)行相關(guān)分析.Sch邁idt等的模型能夠真實地模擬患者子集中的ICP曲線，雖然不能達(dá)到臨床使用的程度。假設(shè)雖然用線性系統(tǒng)分析ICP機制是一種比較好的方法，但心血管系統(tǒng)中固有的非線性特征(動脈的非線性粘彈性特征和血液的非牛頓流體特性等)最好用非線性系統(tǒng)分析模型來表征。美國專利2001/0039386A1和2002/0183650A1公開了從聲波測微計信號中消除慢漂移偽影以改進(jìn)從頭顱直徑測量中獲得的ICP測量數(shù)據(jù)的方法。這些方法包括使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其它非線性引擎(engine)從聲波測微計輸出中提取心跳成分。動脈血壓動脈血壓(ABP)是對人體健康狀態(tài)的基本的客觀性的測量，亊實上，它被視為"生命體征"并且在所有醫(yī)學(xué)和保健領(lǐng)域都是非常重要的.準(zhǔn)確測量ABP有助于確定在穩(wěn)定、緊急、意外和手術(shù)狀態(tài)的心血管和血液動力學(xué)狀況，指示合適的干預(yù)方式以最大程度地保證患者健康.當(dāng)前，最常用的測量ABP的方法是使用充氣袖帶進(jìn)行無創(chuàng)測量，通常描述為呼吸體積描記術(shù)或Kortkoff法。雖然這種測量模式執(zhí)^f起來簡單、便宜，但它不能提供對ABP的最準(zhǔn)確的測量，并且它容易受到來自動脈壁、患者身體尺寸、患者血液動力學(xué)狀況和血管平滑肌自動節(jié)律產(chǎn)生的偽影的影響.另外，重復(fù)地用袖帶測量ABP，由于動脈壁血管收縮導(dǎo)致假性抬高ABP的讀數(shù).為了克服這些問題，并且提供對ABP的連續(xù)測量，使用了有創(chuàng)動脈導(dǎo)管。雖然這種導(dǎo)管非?？煽?，并且提供了對ABP最準(zhǔn)確的測量，但它們需要由經(jīng)過訓(xùn)練的醫(yī)務(wù)人員放置，通常是醫(yī)生，并且它們需要體積大、復(fù)雜、易碎、無菌的器械.另外，當(dāng)這些導(dǎo)管被放置時，還存在長期動脈損傷引起缺血的風(fēng)險。因此，這些有創(chuàng)的監(jiān)測法僅用于在醫(yī)學(xué)環(huán)境中和那些病情嚴(yán)重或正在經(jīng)受外科手術(shù)操作的患者。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的方法和系統(tǒng)根據(jù)一種或多種能夠使用無創(chuàng)或微創(chuàng)技術(shù)測量的可變生理M對ICP提供準(zhǔn)確的評價和監(jiān)測，其中可變生理參數(shù)中的一種參數(shù)可與顱內(nèi)血流相關(guān)，例如作為一種與顱內(nèi)血流或顱內(nèi)流速，例如腦血流或流速相關(guān)的組織或血液的聲學(xué)特性進(jìn)行量化.在一個實施方案中，ICP根據(jù)大腦組織的聲學(xué)特性或血流或腦血流速，和/或動脈血壓(ABP)確定。在下面詳細(xì)說明的示例實施方案中，患者ICP根據(jù)至少兩個可變參數(shù)確定(1)所測量的大腦中動脈的聲散射或流速(V-mca)，例如，使用TCD裝置；和(2)有創(chuàng)或無創(chuàng)測量的ABP。ABP可使用傳統(tǒng)的技術(shù)進(jìn)行測量，或使用這里描述的超聲技術(shù)進(jìn)行測量，在一個實施方案中，使用"主動"和/或"被動"超聲技術(shù)在腦血管(例如MCA或頸動脈或推動脈)中無創(chuàng)測量ABP.在這個實施方案中，V-mca可使用本發(fā)明的超聲裝置與ABP同時地或擇一地確定。在另一個實施方案中，患者的ICP根據(jù)下述內(nèi)容確定(l)從腦血管上或腦血管內(nèi)或接近腦血管的目標(biāo)部位(例如MCA，頸動脈或另一腦血管)進(jìn)行的多普勒或其他聲學(xué)測量，例如聲散射；和(2)使用這里描述的主動和/或被動聲學(xué)技術(shù)在一個或多個目標(biāo)CNS位置進(jìn)行ABP和/或CNS組織移位測量，所述目標(biāo)CNS位置不同于腦血管上或腦血管內(nèi)或接近腦血管的目標(biāo)部位。在另一個實施方案中，患者ICP根據(jù)下述內(nèi)容確定(1)從腦血管上或腦血管內(nèi)或接近腦血管的目標(biāo)部位(例如MCA或頸動脈或推動脈)采集的聲散射數(shù)據(jù)；和(2)從一個或多個目標(biāo)CNS位置采集的ABP和/或聲散射數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)CNS位置不同于腦血管上或腦血管內(nèi)或接近腦血管的目標(biāo)部位。血管和/或中樞神經(jīng)系統(tǒng)(CNS)組織的其他生理特性，例如組織硬度、內(nèi)生和/或誘發(fā)組織移位，與腦呼吸和新陳代謝相關(guān)的部分氣體壓力，例如PC02，血液灌流，血細(xì)胞比容，EKG和/或組織電生理特性，例如誘發(fā)電位，也可以根據(jù)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)用于確定ICP。在許多實施方案中，使用了血液和/或CNS組織的一種或多種這些生理特性，與聲散射數(shù)據(jù)和/或散射數(shù)據(jù)的多普勒分析，和/或ABP—起確定瞬時ICP。在另一個實施方案中，可以使用血液和/或CNS組織的一個或多個生理特性，而不需要與流速相關(guān)的數(shù)據(jù)來確定瞬時ICP.可使用在PCT國際公開專利W002/43564和美國專利US2002/0095087A1中公開的超聲技術(shù)評價組織(包括血液、血管壁和血管)的聲學(xué)特性和組織移位，上述專利全部包括在這里作為參考.這些公開內(nèi)容揭示了"主動"和"被動"的聲學(xué)模式，這兩種聲學(xué)模式都可以用于本發(fā)明的系統(tǒng)和方法中。在"被動"模式中，聲(超聲)技術(shù)用于采集與內(nèi)部(內(nèi)生的)組織移位相關(guān)的數(shù)據(jù)。在一個"主動"模式中，聲(超聲)技術(shù)通過應(yīng)用聚焦超聲刺激或探測目標(biāo)組織，或在目標(biāo)組織位置誘發(fā)響應(yīng)。在另一個"主動"模式中，聲(超聲)技術(shù)通過應(yīng)用聚焦超聲在目標(biāo)組織內(nèi)產(chǎn)生振動。超聲后向散射和/或發(fā)射數(shù)據(jù)，例如與內(nèi)部組織移位相關(guān)，這與ICP，ABP，CPP自動調(diào)節(jié)狀態(tài)和各種組織特性和生理狀態(tài)相關(guān)。在本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的一些實施方案中，被動和主動超聲技術(shù)可以同時或擇一使用，以評價組織特征。例如，在本發(fā)明的一個實施方案中，"被動"超聲技術(shù)，如TCD技術(shù)用于確定V-mca，而"被動"和/或"主動"超聲技術(shù)用于測量ABP。例如V-mca和ABP測量可用于確定ICP。例如，在動J8^血流和CSF供應(yīng)過程期間，在CNS所發(fā)生的內(nèi)在的移位中，來自目標(biāo)組織部位的聲^t射的大小和/或幅度和/或相位直接與CNS組織的硬度，例如楊氏模量相關(guān)，并且因此經(jīng)驗性地與ICP相關(guān)?？蛇x擇地或另外地，CNS組織在心動周期或在由一個或多個呼吸周期調(diào)制的心動周期中的主要和次要內(nèi)部振蕩之間的關(guān)系經(jīng)驗性地與ICP相關(guān)?？杀淮_定并與組織特性相關(guān)的內(nèi)部組織移位的其他特性包括幅度的各個部分，例如心動周期中的最大幅度，最大幅度與在心動周期中后續(xù)振動的均值或變化的比率，內(nèi)在的CNS組織移位或松弛的所有可能的變化率，例如移位速度或加速度等.也可以與聲學(xué)數(shù)據(jù)一起采集和使用其他數(shù)據(jù)，例如ABP測量和/或呼吸數(shù)據(jù)，以對ICP、CPP、自動調(diào)節(jié)狀態(tài)或能力進(jìn)行各種評估和確定。在第一種"主動"聲學(xué)數(shù)據(jù)采集模式中，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)通過施加聚焦超聲刺激或探測目標(biāo)組織，或在目標(biāo)組織部位誘發(fā)響應(yīng)。目標(biāo)組織對施加的聚焦超聲的響應(yīng)可以是移位或相對位置的改變、例如疼痛等感覺、溫度改變、血流改變或其他可檢測的響應(yīng)。例如，將聲輻射聚焦到"可觸診的"目標(biāo)組織位置可通過施加一個或多個聲信號實現(xiàn).諸如超聲的無創(chuàng)技術(shù)，諸如近紅外光詳學(xué)和光學(xué)相干體層成像的光技術(shù)，以及其他技術(shù)，包括磁共振技術(shù)，外部電生理刺激、患者響應(yīng)等都可用于評價應(yīng)用聚焦超聲產(chǎn)生的至少一種響應(yīng).可視化或成像技術(shù)，例如超聲成像或磁共振成像，也可用于輔助引導(dǎo)聚焦超聲脈沖和輔助有區(qū)別地定位響應(yīng)組織.生物材料，例如CNS組織，在超聲進(jìn)入組織和在組織中傳播時吸收一些超聲，參見Rudenko等(1996)的"Acousticradiationforceandstreaminginducedbyfocusednon-linearultrasoundinadissipativemedium",J.Acoust.Soc.Am99(5)2791-2798。而且，在不同組織類型的邊界，例如在CSF和腦組織之間，存在"阻抗不匹配"(即從一種組織到另一種組織的聲密度和速度產(chǎn)生的差別)，這使得超聲推動該邊界，參見例如Chu和Apfel(1982)的"Acousticradiationpressureproducedbyabeamofsound",J.Acoust.So"Am72(6)，1673-1687，由Chu描述的輻射力引起的對腦產(chǎn)生的移位可能比Rudenko等描述的輻射力產(chǎn)生的移位大些，或者是在CSF/腦界面對于波長明顯小于硬腦膜和大腦之間的距離的超聲，或者是在有效的骨/腦界面對于波長明顯大于硬腦膜和大腦之間的距離的超聲。對輻射壓這兩種貢獻(xiàn)的公式能夠被修改，以適應(yīng)可與硬腦膜和大腦之間的距離相比的聲波長.在上面說明的實施方案中，如上面所述，已經(jīng)做出了某些簡化的假設(shè)，而不限制本申請的范圍.注意到下面由Chu和Apfel給出的兩種組織之間界面的凈壓力的公式(單位面積上的力)P是有用的，該公式(69):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage15</formula>其中rho一i是介質(zhì)(i)的密度，c—i是聲速，K是介質(zhì)l的"非線性參數(shù)"，且<8>是與超聲波在目標(biāo)部位入射相關(guān)的時間平均能量密度，如果已知超聲波在感興趣界面的幅度就可以計算它。對于本發(fā)明的目的，介質(zhì)"1"是腦，而介質(zhì)"0"是CSF或骨.這樣，可以導(dǎo)出組織移位，并且通過應(yīng)用聚焦超聲，組織可以被聲學(xué)觸摸或振動，以產(chǎn)生移位或其他生物響應(yīng)和聲學(xué)發(fā)射。使用聲學(xué)輻射力，單一頻率聲源使得至少具有一些順應(yīng)性的物質(zhì)(例如腦組織)在傳播期間相對于聲源在單一方向上移動，而來自聲源的傳播不連續(xù)時，該物質(zhì)返回到它的原始位置.重復(fù)的搏動引起組織一系列重復(fù)的移位和松弛。例如，為了評估CNS組織和確定ICP，將一個或多個聲學(xué)換能器放置在與患者頭顱接觸或接近的位置，如果需要，可優(yōu)選使用超聲技術(shù)進(jìn)行初始環(huán)境評價，下面會描述這種初始環(huán)境評價，以評價在聲源和目標(biāo)組織部位之間的環(huán)境，使得可以確定施加給目標(biāo)組織的超聲力的大小。環(huán)境因素，例如聲換能器和各種結(jié)構(gòu)標(biāo)志之間的距離可被確定，所述結(jié)構(gòu)標(biāo)志例如腦表面、顱骨厚度、硬腦膜厚度、包含CSP的蛛網(wǎng)膜層厚度，各種結(jié)構(gòu)和組織之間的阻抗不匹配等。最初的環(huán)境評估對各種方法和系統(tǒng)參數(shù)是決定性的，環(huán)境評估可以另外地在診斷或檢測過程中以一定的間隔更新。在進(jìn)行環(huán)境評估后，由聲學(xué)換能器以預(yù)定頻率施加聲學(xué)力，以在想要的位置，例如在腦表面移位腦組織。這種變形可在組織內(nèi)任何需要的位置產(chǎn)生，這取決于產(chǎn)生聲輻射力的超聲換能器(一個或多個)的焦點(一個或多個)。在一些系統(tǒng)中，提供了可變焦點超聲換能器，并且使用多個目標(biāo)組織部位執(zhí)行診斷過程。根據(jù)用于評價ICP的一個實施方案，超聲換能器(一個或多個)的焦點(一個或多個)優(yōu)選提供在接近于皮層表面或在皮層表面下很小距離處，以最大化輻射壓引起的組織偏移，所述輻射壓由腦和CSF之間或腦和骨之間的阻抗不匹配產(chǎn)生(取決于施加超聲的頻率)。重要的是，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)不要求Chu和Apfel描述的阻抗不匹配產(chǎn)生的輻射力明顯大于Rudenko等描述的阻抗不匹配產(chǎn)生的輻射力。所施加的聲輻射力足以在CNS組織中引起可檢測的移位，或所施加的超聲束足以產(chǎn)生可檢測的生物響應(yīng)，而在被檢查組織中不產(chǎn)生任何醫(yī)學(xué)上不希望的改變。例如，施加的超聲輻射力不能在接近目標(biāo)組織的組織中產(chǎn)生幅度足以撕裂或損傷組織的剪切力.而且，施加的超聲不能明顯使被檢查組織的溫度升高到產(chǎn)生不可接收的損傷的程度.并且它不能引起擴展或損傷性空洞或在被檢測組織中產(chǎn)生引起其他惡性醫(yī)學(xué)后果的源頭?？墒褂帽绢I(lǐng)域公知的技術(shù)確定適宜的超聲劑量，例如，F(xiàn)ry等研究了引起哺乳動物腦內(nèi)結(jié)構(gòu)變化的超聲劑量閾值，并在圖1中說明該超聲強度和單脈沖持續(xù)時間在哺乳動物(貓)的腦白質(zhì)中產(chǎn)生閾值損傷，參見Fry等的ThresholdUltrasonicDosagesforStructuralChangesintheMammalianBrain,TheJournaloftheAcousticalSocietyofAmerica,Vol.48，No.6(Part2)，p.1413-1417(1970),另外，聲頻率應(yīng)足夠低以穿透顱骨，足夠高以在目標(biāo)組織的感興趣位置產(chǎn)生可測量的形變。在上面描述的參數(shù)中，較高的聲波頻率更容易聚焦，并且，因此是優(yōu)選的，強度必須足夠高以使組織產(chǎn)生形變，但不能過高以在被檢測組織中引起不希望的改變。脈沖長度優(yōu)選較短，但其長度應(yīng)足以在目標(biāo)組織產(chǎn)生可測量的形變和振動，如所希望的，同時脈沖的重復(fù)頻率必須足夠大以解決組織中的醫(yī)學(xué)感興趣的時間特征，而不在組織中引起不可接受的醫(yī)學(xué)改變.通常，至少一種與組織移位相關(guān)的聲學(xué)特性，或一種相關(guān)的生物響應(yīng)被確定并與組織特性相關(guān)，并且，最終與臨床重要參數(shù)相關(guān)。例如，由已知的聲學(xué)力引起的移位的大小或幅度直接與CNS組織的彈性(或硬度或順應(yīng)性，例如楊氏模量)相關(guān)，并且因此能夠經(jīng)驗性地與ICP相關(guān)?？梢员淮_定并與組織特性相關(guān)的目標(biāo)組織移位的其他特性包括幅度的各個成分，例如在聲學(xué)力方向上的最大幅度或與聲學(xué)力方向垂直的方向上的最大幅度；組織移位或隨后的松弛的所有可能的變化率，例如移位或松扭的速度或加速度；移位的形狀的各個部分的幅度或變化率；與所述移位相關(guān)的聲散射信號的傅立葉或子波表現(xiàn)；由聲輻射力產(chǎn)生的剪切波特性；引起的二次諧波形變(一個或多個)特性等。從目標(biāo)組織返回的脈沖回波的時間移位也表明該移位幅度，并可被確定.這些特性都稱為"移位"測量值。在第二"主動"操作模式中，使用聚焦超聲使目標(biāo)組織產(chǎn)生振動，并采集與從目標(biāo)組織發(fā)出的聲信號有關(guān)的數(shù)據(jù)。這些信號在這里稱為聲學(xué)發(fā)射。通常，本發(fā)明的與聚焦超聲應(yīng)用有關(guān)的方法和系統(tǒng)可用于使目標(biāo)組織產(chǎn)生振動，并且所發(fā)射的聲信號與組織特性和生理狀況相關(guān).在一個實施方案中，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)使用了包括至少兩個以不同頻率驅(qū)動的超聲換能器的共焦超聲系統(tǒng)，或一種包括以給定脈沖重復(fù)頻率(PRF)驅(qū)動的單個聲學(xué)換能器的聚焦超聲系統(tǒng)，以在例如腦組織的目標(biāo)組織中引起振動輻射力，所產(chǎn)生的振動以不同于施加頻率的頻率在由兩個共焦聲束重疊部位標(biāo)記的目標(biāo)位置振動，或?qū)τ趩蝹€換能器的情況，以給定脈沖重復(fù)頻率(PRF)驅(qū)動。在應(yīng)用聚焦超聲期間和之后，目標(biāo)組織發(fā)出與它的固有特性相關(guān)的聲信號。因此，第二、主動操作模式可用于描述組織的特征，診斷超聲技術(shù)可用于測量發(fā)射的超聲信號的頻率或其他特性，其經(jīng)驗性地與組織特性相關(guān)。使用無創(chuàng)裝置可采集與將超聲源聚焦到顱內(nèi)血管上，或顱內(nèi)血管內(nèi)，或接近于顱內(nèi)血管處產(chǎn)生的聲散射有關(guān)的數(shù)據(jù)，并且可使用本發(fā)明的方法和系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)用于確定ICP。也可以使用經(jīng)顱多普勒(TCD)技術(shù)確定顱內(nèi)血流特性，例如流速，并且可提供用于確定ICP的數(shù)據(jù)，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)也可使用來自目標(biāo)部位或接近于這些目標(biāo)部位的組織的原始超聲散射數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)部位在CNS內(nèi)或顱內(nèi)血管內(nèi)，或顱內(nèi)血管上，或接近于(總稱為"在其上")顱內(nèi)血管處，例如MCA，或可以使用處理后的聲數(shù)據(jù)，例如多普勒數(shù)據(jù)。例如通過使用瞄準(zhǔn)或聚焦在顱內(nèi)血管和/或其他目標(biāo)部位的超聲換能器采集聲散射數(shù)據(jù)，組織的聲學(xué)特性都能夠被確定，所述組織包括血液，血管壁，接近血流的組織和其他組織部位。為了確定ICP，目標(biāo)部位優(yōu)選是CNS組織部位，例如顱內(nèi)血管，腦組織等。目標(biāo)部位可以是任何組織部位(包括血管、腦脊液CSF，硬腦膜等)，它們都包括在所指的"組織"內(nèi))，即不是以骨組織為主導(dǎo)的組織.對于特定的實施方案，CNS目標(biāo)組織部位可以定位在脊髄上或脊號內(nèi)或接近脊拔處(總稱為"在其上").在一個實施方案中，使用TCD技術(shù)在大腦中動脈(MCA)的目標(biāo)位置采集聲散射數(shù)據(jù)，如下面所描述的.可選擇地，諸如來自顱內(nèi)血管和其他經(jīng)過腦或與CNS組織部位(例如頸動脈或推動脈)聯(lián)系的生理結(jié)構(gòu)的聲散射等聲學(xué)特性可在顱腔外的部位采集到，并提供了用本發(fā)明的方法測量聲數(shù)據(jù)的良好的目標(biāo)部位，因此，雖然本發(fā)明的示例方法和系統(tǒng)是通過參考來自MCA上的目標(biāo)部位的聲數(shù)據(jù)采集進(jìn)行描述的，但應(yīng)當(dāng)理解也可以使用與CNS聯(lián)系或經(jīng)過CNS的其他顱血管上的目標(biāo)部位。在許多實施方案中，超聲檢測技術(shù)優(yōu)選用于評價目標(biāo)CNS組織部位的聲學(xué)特性.超聲源和檢測器可在傳輸模式下使用，或在各種反射或散射模式下使用，包括檢查壓力波轉(zhuǎn)移到剪切波的模式，以及相反的過程。涉及聲散射的變化的測量值的檢測技術(shù)，例如后向散射或前向散射，或反射，尤其是后向散射，都優(yōu)選用于本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的許多實施方案中。根據(jù)本發(fā)明，可用于確定ICP的示例聲數(shù)據(jù)包括聲散射的值或變化，包括幅度和幅度變化值，聲信號的相位和/或頻率值，散射信號相對于問詢信號的長度或其變化值，在心臟和/或呼吸周期中主要和/或其他最大和/或最小幅度的聲信號的值或變化值；在心動周期中最大和/或最小幅度與后面信號的均值或方差或分布的比率或其變化值，散射或發(fā)射的信號在同一目標(biāo)位置在不同時間和/或在同一時間在不同目標(biāo)位置的時間或空間方差的值或其變化值，內(nèi)生的和/或誘發(fā)的腦組織移位或;^弛的值或變化值；以及這種移位的變化率，例如移位的速度或加速度等，以及這些數(shù)據(jù)的組合。可以以相同或不同頻率、脈沖長度、脈沖重復(fù)頻率、強度，使用多種聲學(xué)問詢信號，并且可以從同一位置或多個位置同時或順序地發(fā)出多種問詢信號?？蓮闹T如沿著血管不同點處的顱血管，顱腔內(nèi)外或從不同血管的多個部位或附近，或從多個CNS組織部位采集聲書:射信號。來自單個或多個問詢信號的散射可以單或多頻率、在單個或多個時間點以及在單個或多個位置被檢測。在一個實施方案中，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)可用于定位CNS組中的ICP的區(qū)別，從而定位腫瘤或功能陣礙區(qū)域。這可通過從多個CNS部位采集聲學(xué)數(shù)據(jù)和處理多個數(shù)據(jù)組實現(xiàn)以確定CNS組織中對應(yīng)于多個空間位置的ICP。顱內(nèi)血流的特性，例如聲散射或血流，可在任何經(jīng)過或進(jìn)入或流出CNS組織(總稱為"顱血管")的血管中確定，優(yōu)選是動脈，大腦中動脈(MCA)、頸動脈和推動脈尤其合適?？墒褂萌魏螣o創(chuàng)或微創(chuàng)技術(shù)確定顱內(nèi)血流特性，并且優(yōu)選使用諸如經(jīng)顱多普勒(TCD)超聲技術(shù)進(jìn)行確定，該技術(shù)在本領(lǐng)域中是公知的。在一個實施方案中，TCD技術(shù)用于測量MCA中的流速(V-mca),而V-mca測量值單獨使用，或者與其他生理參數(shù)，例如ABP和/或CNS組織移位等一起使用來確定ICP。雖然使用TCD評價顱血管流速對本發(fā)明方法和系統(tǒng)的許多實施方案是適合的，但顱血管和/或血流特性，和其他CNS組織特性都可選擇地和另外地使用其他技術(shù)，例如無創(chuàng)光學(xué)檢測技術(shù)，如近紅外光謙(NIRS)技術(shù)測量或預(yù)測.在下面詳細(xì)描述的本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的一個實施方案中，用兩個可變輸入，即顱血流速(或在顱血管上的目標(biāo)位置采集的聲散射數(shù)據(jù))和動脈血壓(ABP)確定ICP.優(yōu)選使用超聲技術(shù)無創(chuàng)地測量顱血管或顱血流的聲學(xué)特征，例如流速。TCD是一種優(yōu)選的超聲技術(shù)，并且能夠提供基本連續(xù)的流速測重.本領(lǐng)域中已知多種類型的TCD，并且可用于采集聲后向散射數(shù)據(jù)和/或顱血流流速數(shù)據(jù)，上述數(shù)據(jù)作為本發(fā)明ICP測定的可變輸入。Spencer技術(shù)公司的TCD100M功率M-型數(shù)字經(jīng)顱多普勒裝置是這種合適的裝置中的一種。ABP優(yōu)選使用無創(chuàng)技術(shù)測量，雖然也可以使用有創(chuàng)技術(shù)。顱血管和/或血流特征和ABP可在基本上連續(xù)或間歇的基礎(chǔ)上測量。血流速度測量可使用TCD技術(shù)在連續(xù)的基礎(chǔ)上確定，或在間歇的基礎(chǔ)上確定。ABP可在基本上連續(xù)的基礎(chǔ)上使用有創(chuàng)動脈管路確定，ABP也可以在間歇的基礎(chǔ)上使用手臂或腿部綁帶無創(chuàng)地確定。ABP也可以使用在PCT國際公開文本NO.WO02/43564中所描述地那樣在間歇或基本上連續(xù)的基礎(chǔ)上使用聲學(xué)技術(shù)無創(chuàng)地測量.ABP測量值也可以使用例如Medwave公司制造的^3071^€*裝置無創(chuàng)地測量，該公司地址為4382RoundLakeRoadWest,St.Paul,MN55112-3923。在一方面，ICP通過測量與顱血管相關(guān)的聲學(xué)特性而確定，例如當(dāng)超聲束聚焦在顱血管上時產(chǎn)生的聲后向散射，或例如使用TCD技術(shù)測量的血流速度，然后使用非線性關(guān)系將聲學(xué)特性和/或血流速度與ICP聯(lián)系起來。這種在本發(fā)明的方法和系統(tǒng)中使用的用于預(yù)測ICP的非線性關(guān)系可使用基本原理或使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)與基本原理的組合被經(jīng)驗性地推導(dǎo)出.在血管和/或血流特性之間的非線性關(guān)系可以被推導(dǎo)出，例如根據(jù)經(jīng)驗性分析法，例如使用隱式馬爾可夫模型、S卯portVector機器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機和非線性濾波器，以及非線性數(shù)字方法。下面說明幾種示例的方法學(xué).在另一方面，ICP可通過測量與顱血管相關(guān)的聲學(xué)特性確定，例如當(dāng)超聲束聚焦在顱血管上時產(chǎn)生的聲散射，或血流速度，然后使用血管和/或血流速度或CNS組織特性(如上面所述)之間的線性關(guān)系將聲學(xué)特性和/或血^il度與ICP聯(lián)系起來。這種線性關(guān)系可被推導(dǎo)出，例如使用基于線性差分方程或基于非線性流體動力學(xué)方程(例如Navier-Stokes方程)推導(dǎo)出的線性化方程的基本原理推導(dǎo)出。也可以使用基本原理方法和經(jīng)驗性方法結(jié)合的方法，示例的方法在下面進(jìn)行說明。按照下述方式建立和訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)被用于導(dǎo)出非線性關(guān)系，下面會對上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步描述，并且該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以根據(jù)兩個可變參數(shù)使用TCD技術(shù)得到的V-mca測量值和使用動脈管路測量的ABP，在實驗方案中提供ICP的準(zhǔn)確確定。使用有創(chuàng)動脈管路采集的ABP數(shù)據(jù)也被計算調(diào)整，用于模擬能夠使用例如壓力袖帶無創(chuàng)采集的ABP數(shù)據(jù)。使用V-mca測量值和經(jīng)過調(diào)整的ABP數(shù)據(jù)得到的準(zhǔn)確ICP測定也能通過使用本發(fā)明的方法和系統(tǒng)被證明。數(shù)據(jù)(例如V-邁ca數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù))可以被間斷或在基本連續(xù)的基礎(chǔ)上采集.數(shù)據(jù)優(yōu)選在一個心動周期內(nèi)被至少采集兩次。在"基本連續(xù)基礎(chǔ)上"的測量意味著在每個心動周期內(nèi)至少采集4個數(shù)據(jù)點，并且優(yōu)選至少采集6個數(shù)據(jù)點，下面描述了根據(jù)一個或多個可以被無創(chuàng)或微創(chuàng)測量的變量預(yù)測ICP的各種方法和系統(tǒng)。在另一方面，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)可與確定ICP、ABP和其他CNS特性一起或單獨地用于無創(chuàng)地確定患者的自動調(diào)節(jié)狀態(tài)，調(diào)節(jié)動脈血壓面臨的挑戰(zhàn)可以被管理，例如通過使對象以預(yù)測的方式執(zhí)行調(diào)節(jié)ABP的活動，通過使用呼吸機調(diào)節(jié)胸廓內(nèi)的壓力，通過限制血流流向四肢，或通過輸送調(diào)節(jié)動脈血流的試劑，例如利尿劑和/血管擴張劑或血管收縮劑，其可與本發(fā)明的方法和系統(tǒng)一起使用以評價自動調(diào)節(jié)。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)優(yōu)選集成在具有向?qū)I(yè)醫(yī)生提供有意義的信息的數(shù)據(jù)處理、存儲和顯示特征的控制器部件中?？刂破鞑考膳c其他臨床裝置集成在一起，或可以被編程以接收與其他臨床參數(shù)相關(guān)的其他數(shù)據(jù)輸入.在一個實施方案中，提供了對應(yīng)于至少幾分鐘到幾小時甚至幾天的一段時間內(nèi)得到的ICP測定值的"長期的"ICP跟蹤，用于說明ICP測定值隨時間的趨勢和波動。隨時間獲取的并與特定患者相關(guān)的ICP測定值也可以以各種格式被存儲和顯示，以描述各個時間段內(nèi)ICP的趨勢。也提供了在兩個或更多心動周期采集到的基本上表現(xiàn)瞬時ICP測量值的"短期"ICP軌跡，下面說明一個示例的數(shù)據(jù)顯示單元。在另一方面，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)根據(jù)期望目標(biāo)區(qū)域的聲學(xué)特性和聲源在期望目標(biāo)位置的自動聚焦提供了期望目標(biāo)區(qū)域的空間定位。也描述了用于掃描和定位期望目標(biāo)區(qū)域的合適的聲源/檢測器組合和換能器組件.附困說明圖1顯示來自用于描述每個心動周期起點和終點的脈沖邊界計算的示例輸出，上面的軌跡表示ABP信號，下面的軌跡標(biāo)記了心臟收縮(正向勾)和舒張(負(fù)向勾)。圖2顯示對于給定患者使用下面描述的ANN的訓(xùn)練集的例子。這里接近1500個單獨的心動周期記錄，它們逐個脈沖地顯示。每個輸入向量記錄具有42個值，并且由ABP脈沖、V-nica脈沖、瞬時心率和靜壓力差連接在一起組成。圖3顯示了在數(shù)據(jù)采集期間由患者操縱生成的示例信號記錄。ABP記錄(上面的軌跡)表明該患者接受來自動脈管路的抽血。有創(chuàng)ICP軌跡(下面的軌跡)不受影響。圖4顯示了基于下面說明的簡單數(shù)學(xué)基本原理模型的與測量得到的ICP(上面的軌跡)進(jìn)行比較的預(yù)測ICP(下面的軌跡)。圖5表示了包括大腦中動脈(MCA)的主要腦脈管，標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)顱多普勒處理目標(biāo)，以及對以掃描模式發(fā)射聲問詢信號的聲源的示意i兌明。圖6A和6B示意性說明了在掃描模式下(圖6A)和聚焦和數(shù)據(jù)采集模式下(圖6B)使用本發(fā)明的換能器陣列根據(jù)感興趣的目標(biāo)區(qū)域的聲學(xué)特性對該目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位.圖7表示對cMUT換能器單元結(jié)構(gòu)的示意性的說明。圖8表示對包括多個cMUT換能器單元結(jié)構(gòu)的cMUT換能器陣列的示意性的說明。圖9表示包括PVDF/cMUT換能器結(jié)構(gòu)組合的聲源/檢測器組合的示意圖。圖1OA和1OB表示包括PVDF陣列/或PZT換能器結(jié)構(gòu)組合的聲源/檢測器組合的示意圖。圖IIA和11B表示本發(fā)明的具有聲源/檢測器組合的示例患者接口單元。圖12A和12B表示對實施例1所描述的示例患者的有創(chuàng)測量ICP(通常，下面的軌跡)和無創(chuàng)測量ICP(通常，上面的軌跡)瞬時軌跡的比較。圖13表示無創(chuàng)測量(上面左側(cè)的軌跡)和無創(chuàng)測量(下面左側(cè)的軌跡)得到的ICP，用一分鐘移動滑車(box-car)濾波器進(jìn)行平均.圖14表示與無創(chuàng)測量的ICP的平均值進(jìn)行比較的有創(chuàng)測量ICP的平均值，所述數(shù)據(jù)在10分鐘期間內(nèi)采集并按一分鐘移動平均得到。圖15表示與無創(chuàng)測量的ICP的平均值進(jìn)行比較的有創(chuàng)測量ICP的平均值，所述數(shù)據(jù)在10分鐘期間內(nèi)采集并按一分鐘移動平均得到.圖16表示應(yīng)用由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和29位患者的訓(xùn)練集制定的算法，使用聲散射和ABP數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練集中的29位患者中的每個患者的ICP。圖17表示將上面描述的29位患者的訓(xùn)練集應(yīng)用到每IO位患者的聲后向散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)中，所述每10位患者不是29位患者的訓(xùn)練組中的一部分。圖18表示應(yīng)用使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和來自25位患者的訓(xùn)練集的聲散射和ABP數(shù)據(jù)制定的算法，確定21位發(fā)汪患者中每位患者的ICP，所述21位患者不是25位患者訓(xùn)練集中的一部分。圖19表示在效率展示中應(yīng)用使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和來自25位患者的訓(xùn)練集的聲散射和ABP數(shù)據(jù)指定的算法，確定6位患者中每位患者的ICP，所述6位患者不屬于訓(xùn)練集或驗證患者集中的一部分.具體實施方式本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的一方面涉及使用各種能夠使用無創(chuàng)和/或微創(chuàng)測量技術(shù)測量的輸入數(shù)據(jù)確定ICP。對基于無創(chuàng)或微創(chuàng)測量值V—mac和/或ABP的用于確定ICP的方法和系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)說明。雖然本發(fā)明的方法和系統(tǒng)用各種不同形式體現(xiàn)，但應(yīng)當(dāng)理解圖中所顯示和這里說明的具體實施方案所公開的內(nèi)容都應(yīng)當(dāng)被視為對本發(fā)明原理的示例闡述，而不用于將本發(fā)明限制在這里描述和說明內(nèi)容的范圍內(nèi)。用于確定ICP的方法有多種，其中的大多數(shù)方法利用了可變參數(shù)之間的非線性關(guān)系，例如在顱血管內(nèi)、顱血管上或接近顱血管處單獨的聲后向散射，或所述聲后向散射與ABP和/或其他可變參數(shù)和ICP組合.根據(jù)無創(chuàng)或微創(chuàng)技術(shù)得到的生理測量值確定ICP可以使用各種經(jīng)驗方法實現(xiàn)，所述無創(chuàng)或微創(chuàng)技術(shù)包括諸如測量聲散射和/或例如在大腦中動脈的多普勒血流速度(V-mca)和有創(chuàng)或無創(chuàng)(例如袖帶或音調(diào)測量法)動脈血壓(ABP)等的超聲技術(shù)。在一個實施方案中，使用多普勒技術(shù)測量V-mca(無創(chuàng)地)，并且使用"主動"超聲技術(shù)測量顱血管(例如大腦中動脈)的ABP，如這里所描述的。線性和非線性系統(tǒng)和關(guān)系都可使用，雖然通常更優(yōu)選使用非線性關(guān)系確定ICP。下面說明幾種用于確定各可變輸入(例如聲散射、V-mca和ABP)與期望輸出(例如ICP)之間的關(guān)系的不同方法。線性濾波器ICP預(yù)測可使用線性濾波器實現(xiàn)，包括那些具有無限脈沖響應(yīng)(IIR)和有限脈沖響應(yīng)(FIR)特性的濾波器。線性濾波器的操作能夠被按比例縮放(即濾波器輸出與輸入成比例)和重疊(即兩個獨立輸入經(jīng)濾波器后的輸出之和與兩個輸入之和經(jīng)濾波器的輸出相等)。這種操作在ChenC1999年在牛津大學(xué)出版社出版的LinearSystemTheoryandDesign中進(jìn)行了說明。對許多線性系統(tǒng)也具有時不變的相關(guān)特性(即一種操作在所有時間點具有相同的特征，例如頻率響應(yīng))，雖然ICP預(yù)測算法不需要必須是時不變的。相反，(一個或多個)輸入信號的特性可以動態(tài)地指示該算法的線性濾波器部分的響應(yīng)特征。雖然在心臟血管系統(tǒng)中假設(shè)線性不是非常準(zhǔn)確，但它可以產(chǎn)生對特定應(yīng)用足夠的近似，作為線性濾波器的輸出，ICP可被表示為ABP和V_mca或其他由TCD得到的測量值的一個或多個樣本的求和和/或巻積，所述由TCD得到的測量值例如為抽頭延遲線，其中兩個或多個通常具有固定樣本間隔的數(shù)據(jù)樣本被用一個脈沖響應(yīng)向量同時考慮。脈沖響應(yīng)向量通過公知的方式進(jìn)行調(diào)整(例如最小二乘法誤差極小化)使得當(dāng)應(yīng)用于來自真實患者采集的數(shù)據(jù)時，由該操作產(chǎn)生的誤差最小化'這種線性濾波器方法已被先前的研究者采用和描述，并且在諸如SchmidtB，CzosnykaM，RaabeA，YahyaH，SchwarzeJJ,SackererD，SanderD，KlingelhoferJ的Adaptivenon-invasiveassessmentofintracranialpressureandcerebralautoregulation，Stroke,2003Jan;34(1):84-9中進(jìn)行了說明，但效果有限。心血管系統(tǒng)的某些特性被證明是非線性的，即，它們不符合線性系統(tǒng)的按比例縮放和疊加的標(biāo)準(zhǔn)，上述標(biāo)準(zhǔn)由Hashizume，Y.,1988，"Non-linearPressureWavePropagationinArteries,"JournalofthePhysicalSocietyofJapan,Vol.57,N12,pp.4160-4168,出于這種原因，標(biāo)準(zhǔn)的線性系統(tǒng)方法，例如頻率分解不能很好地起用于解析方法。這些非線性特性包括關(guān)于血液粘性的剪切率和動脈壁的粘彈性等。非線性方法假設(shè)心血管系統(tǒng)固有的非線性特征(動脈的非線性粘彈性特征和血液的非牛頓流體特性等)最好使用非線性系統(tǒng)分析模型描述.有幾種可獲得的非線性分析方法，它們能夠應(yīng)用到一般的概率性時間序列預(yù)測和特殊的無創(chuàng)ICP測量中。這些方法的范圍從使用下面描述的隱式馬爾可夫模型和支持向量機到使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),所述隱式馬爾可夫模型在下面進(jìn)行了說明，并且參見BengioY的Marfcovianmodelsforsequentialdata,Dept.InformatiqueetRechercheOperationnelle,NECResearchInstituteOnlineArchive-http://citeseer.nj.nee.Com;所述支持向量機在BurgesC.的Atutorialonsupportvectormachinesforpatternrecognition,DataMiningandKnowledgeDiscovery1998;2(2):1-47中進(jìn)行了說明，所述的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)分析也在下面進(jìn)行了說明。非線性方法可以在某些情況下與線性方法一起使用以提供無創(chuàng)ICP測量，ICP測量可以被推導(dǎo)出，例如使用非線性的、經(jīng)驗性推導(dǎo)出的、與線性基本原理關(guān)系結(jié)合的關(guān)系被推導(dǎo)出。被稱為非線性濾波器的非線性操作可用于說明ICP和相關(guān)生理測量之間的關(guān)系，所述相關(guān)生理參數(shù)包括ABP和V-mca。一般而言，非線性濾波器是任何不符合按比例縮放和疊加的特性的操作。因此，對于非線性濾波器的每個輸入都具有不能用線性系統(tǒng)理論描述的唯一的輸出，有許多能夠使用非線性濾波器理論構(gòu)建經(jīng)驗性模型的方法。在這里討論的可變輸入和期望確定值，例如ICP之間的經(jīng)驗關(guān)系可使用多種數(shù)學(xué)方法推導(dǎo)出，包括相關(guān)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性回歸方法，貝葉斯統(tǒng)計方法、人工生命方法等。下面對示例的技術(shù)進(jìn)行說明，隱式馬爾可夫模型預(yù)測根據(jù)各種生理參數(shù)確定ICP也可以被看作是一種隱式馬爾可夫模型(HMM)，其中系統(tǒng)可以處于有限集狀態(tài)，它隱藏于外部世界中，但可從對每種狀態(tài)特定的發(fā)射或可觀察的現(xiàn)象中推斷出。這種模型在例如在Boyer，X.，Koller，D，TractableInferenceforComplexStochasticProcesses,Technicalreport,StanfordUniversity,USA,1998中進(jìn)行了說明。從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的貝葉斯概率可通過觀測系統(tǒng)隨時間的發(fā)射推導(dǎo)出.所有與HMM描述的系統(tǒng)相關(guān)的信息都能夠從系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)推導(dǎo)出，而不是從系統(tǒng)已經(jīng)采取的先前狀態(tài)推導(dǎo)出。在本文中，ICP能夠被看作是采用了有限數(shù)量的未知狀態(tài)(例如狀態(tài)1等于1,Hg，狀態(tài)2等于2咖Hg等)，以及^t創(chuàng)或無創(chuàng)的測量值，例如ABP或V—mca可被視為能夠從中推導(dǎo)出系統(tǒng)狀態(tài)(ICP值)的發(fā)射值。這種HMM系統(tǒng)能夠被訓(xùn)練以根據(jù)經(jīng)驗性測量值計算從一個ICP水平到另一個ICP水平的轉(zhuǎn)變概率，然后，這些概率能夠根據(jù)最近的ABP和V-mca測量值計算系統(tǒng)處于特定狀態(tài)，或ICP水平的可能性.基于知識的專家系統(tǒng)/人工智能/試探法(Heuristics)模糊邏輯雖然ICP，ABP和V-mca之間的關(guān)系能夠用數(shù)學(xué)的形式表示為具有基本原理或經(jīng)驗統(tǒng)計公式的系統(tǒng)，但這種關(guān)系也可用規(guī)則的形式表示.這種情況下的規(guī)則可以用if-then類型決策或基于可觀察數(shù)據(jù)的連續(xù)的概率決策(例如模糊邏輯)。這種基于知識的專家系統(tǒng)已經(jīng)在醫(yī)學(xué)診斷決策支持的環(huán)境中進(jìn)行檢查了一段時間，并能夠合理地應(yīng)用到提高的ICP診斷中。示例的專家系統(tǒng)例如在ImEO，CheeW，Decisionsupportcomputerprogramforcancerpainmanagement,Co邁putInformNurs.2003Jan-Feb;21(1):12-21中，以及McNeelyMD，Theuseofexpertsystemsforimprovingtestuseandenhancingtheaccuracyofdiagnosis,CIinLabMed.2002Jun;22(2):515-28.Review中進(jìn)行了描述，例如，下面的規(guī)則可基于有關(guān)ICP、ABP和V-mca之間關(guān)系的觀察值如果動脈壓-"正常界線內(nèi)"且收縮壓BP-"正常界線內(nèi)"且舒張壓BP〉正常界線內(nèi)"且V-mca-"顯著降低的流量"且血管痙攣標(biāo)準(zhǔn)-"未達(dá)到"那么ICP="升高的"根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)或數(shù)學(xué)模型基本原理的輸出可以構(gòu)建幾十或幾百個這樣的規(guī)則。這種方法可用作診斷ICP升高的主要手段，或作為一種的輔助方法，用于對結(jié)果進(jìn)行分類或預(yù)測特異性病理學(xué)起作用的可能性。使用ANN訓(xùn)練和驗證的經(jīng)驗方法為非線性關(guān)系建模的技術(shù)使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)作為非線性濾波系統(tǒng),這些技術(shù)通常在MaasW,SontagED，Neuralsystemsasnon-linearfilters,NeuralComput.2000Aug;12(8):1743-72.中進(jìn)行了說明。出于各種原因，選擇一種使用ANN的算法基于可變榆入V一mca和ABP推導(dǎo)ICP預(yù)測值。神經(jīng)網(wǎng)^析是一種描述清楚的和重要的信號處理技術(shù)，其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有許多應(yīng)用，包括語音識別，放射學(xué)困像分析和生理信號處理。在下面列出的文章中描述了示例的技術(shù)BooneJM，SigillitoVG，ShaberGS，Neuralnetworksinradiology:anintroductionandevaluationinasignaldetectiontask,MedPhys1990Mar-Apr;17(2):234-41;LoSC，LiH，WangY,Ki加ardL,FreedmanMT，Amultiplecircularpathconvolutionneuralnetworksystemfordetectionofma咖ographicmasses,IEEETransMedImaging2002Feb;21(2):150-8;和SepulvedaF，CliquetJuniorA，Anartificialneuralsystemforclosedloopcontroloflocomotionproducedvianeuromuscularelectricalstimulation,ArtifOrgans1995Mar;19(3):23卜7.ANN是一種受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)形成的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，其中，通常是稱為神經(jīng)元的各個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元之間的連接權(quán)重確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出值之間的關(guān)系。當(dāng)設(shè)計為足夠復(fù)雜的多層結(jié)構(gòu)并提供有非線性激活功能(該功能確定給出特定輸入值的單個神經(jīng)元的輸出值)時，ANN能夠再生任何具有任意程度精確性的連續(xù)功能。參見BlumE，LeongK，Approximationtheoryandfeedforwardnetworks,NeuralNetworks1991;4:511—515。ANN已顯示了在預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)方面特別有價值，參見EisnerJB，Predictingtimeseriesusinganeuralnetworkasamethodofdistinguishingchaosfromnoise,J.Phys.A:Math199225:843和MozerMC，Neuralnetarchitecturesfortemporalsequenceprocessing,InWeigendAandGershenfeldN,editors,Predictingthefutureandunderstandingthepast,Addison-Wesley1993,ANN也顯示出能夠從經(jīng)驗數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)預(yù)測血流參數(shù)，參見AllenJ,MurrayA,Modelingtherelationshipbetweenperipheralbloodpressureandbloodvolumepulsesusinglinearandneuralnetworksystemidentificationtechniques,PhysiolMeas.1999Aug;20(3):287-301。ANN被訓(xùn)練為通過暴露給一組訓(xùn)練集來模擬輸入和期望目標(biāo)或輸出值之間的給定關(guān)系，所述訓(xùn)練集即輸入與已知輸出或目標(biāo)值匹配的一組數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練期間，在已知目標(biāo)值和實際ANN輸出之間的誤差以迭代方式使用，以修改網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重，以便使網(wǎng)絡(luò)誤差最小化。在訓(xùn)練后，驗證(或測試)數(shù)據(jù)集用于驗證網(wǎng)絡(luò)性能，所述驗證(或測試)數(shù)據(jù)類似于訓(xùn)練集但不用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中。通過使用統(tǒng)計學(xué)有代表性的訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)集，ANN能夠被產(chǎn)生，其可能在提供真實世界的輸入數(shù)據(jù)時表現(xiàn)良好。在一種示例情況下，訓(xùn)練集可由包含從ABP和V-邁ca測量值導(dǎo)出數(shù)據(jù)的輸入，包含從有創(chuàng)ICP測量值中導(dǎo)出的數(shù)據(jù)的匹配的目標(biāo)值組成。用數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)適當(dāng)?shù)卮砹伺R床群體，其中使用的濾波器將能夠從將來的ABP和V-邁ca輸入數(shù)據(jù)中預(yù)測ICP?？商鎿Q地，有許多方法(例如bagging,boosting和疊加)能夠?qū)⒍鄠€神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出(每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用患者子集進(jìn)行訓(xùn)練)結(jié)合以得到更準(zhǔn)確的結(jié)果.下面的文章中描述了示例的方法BrazdilP,SoaresC，AComparisonofRankingMethodsforClassificationAlgorithmSelection,InProceedings11thEuropeanConferenceonMachineLearning(ECML-2000):63-74.例如，一系列網(wǎng)絡(luò)中的每個可用特定患者子類進(jìn)行訓(xùn)練，所述子類可根據(jù)輸入?yún)?shù)、ICP水平或其他特征進(jìn)行分割.然后，可對來自未知患者的輸入數(shù)據(jù)應(yīng)用分析方法(例如另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))以確定來自該患者的輸入數(shù)據(jù)與用于產(chǎn)生該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子集的每個患者集的匹配程度如何.然后，該匹配度可用于確定這些子集網(wǎng)絡(luò)對最終的ICP預(yù)測值的貢獻(xiàn)有多大。涉及特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、由用代表性訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練產(chǎn)生的連接權(quán)重的特定組合代表的方法可以被固定下來，只要該方法表明能夠正確地預(yù)測或模擬有創(chuàng)ICP，所述有創(chuàng)ICP作為表示不包括在訓(xùn)練集中的代表性的驗證集的一部分被記錄。在臨床實踐中使用的網(wǎng)絡(luò)可以被固定，并且，如果被固定，將不會在實際使用中提供給患者時受到任何改變?？蛇x擇地，執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以確定ICP的實驗的和商業(yè)的裝置可包含不被固定的校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)單元，這便于裝置對特定對象或?qū)哂心承┨卣鞯膶ο笞蛹?，或?qū)哂蓄A(yù)定特征的狀況的子集進(jìn)行個別地校準(zhǔn)。在下面正在進(jìn)行的研究報告中說明了使用ANN實現(xiàn)的一個示例非線性ICP預(yù)測方法和系統(tǒng)的各個部件，在一個實施方案中，這些變量之間的關(guān)系通過對從Seattle,WA的Harborview醫(yī)學(xué)中心遙感監(jiān)測神經(jīng)外科ICU的患者所采集的數(shù)據(jù)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)驗分析推導(dǎo)出。所得結(jié)果和患者的ICP確定值在下面的實施例1-3中進(jìn)行了說明.初步的數(shù)據(jù)調(diào)整/數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備在數(shù)據(jù)用于確定ICP之前，對當(dāng)前實驗性協(xié)議中采集的原始生理數(shù)據(jù)進(jìn)行相當(dāng)大量的準(zhǔn)備工作。這種對數(shù)據(jù)進(jìn)行的實驗性的工作使用了Spencer技術(shù)公司的TCD100M經(jīng)顱多普勒儀器(雖然同樣可以使用其他TCD裝置)，該儀器不能從研究患者ICU遙感監(jiān)視器中獲取生理數(shù)據(jù)(包括ABP，iICP[有創(chuàng)測量的ICP]，和其他對ICP預(yù)測重要的數(shù)據(jù))。在這個實驗階段，使用帶有NationalInstruments6024EPCMCIA數(shù)據(jù)采集卡的筆記本電腦獨立地采集遙感數(shù)據(jù).本發(fā)明的方法和系統(tǒng)優(yōu)選地被整合以提供對各種患者測量值的數(shù)據(jù)采集和處理.因為多種數(shù)據(jù)記錄優(yōu)選同步以便于處理，在數(shù)據(jù)調(diào)整中重要的笫一步是準(zhǔn)備整體的同步的數(shù)據(jù)庫文件。雖然遙測和TCD數(shù)據(jù)最初以不同速率采集，但對給定患者數(shù)據(jù)的同步的數(shù)據(jù)庫文件(一個或多個)包含唯一速率的數(shù)據(jù)。在一個實施方案中，使用250Hz向下采集的數(shù)據(jù)速率，因為它幾乎包含了所用重要的生理信息并且是符合工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的，這是由于它通常被其他研究者使用。TCD和遙測數(shù)據(jù)記錄通常包含外部同步信號，該信號已經(jīng)在數(shù)據(jù)采集期伺送到這兩臺裝置中。該數(shù)據(jù)可通過互相關(guān)分析和用同時存儲在TCD和遙感數(shù)據(jù)記錄中的數(shù)字化外部同步信號調(diào)整而被同步，來自每個患者數(shù)據(jù)的同步的數(shù)據(jù)庫文件，例如250Hz數(shù)據(jù)庫文件，形成了后面所有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析的基礎(chǔ)。雖然存儲在數(shù)據(jù)庫中的信號在絕對意義上被同步，但它們?nèi)匀槐３直舜嗽谙辔簧喜灰恢?，這是由于測量值所產(chǎn)生的身體位置的原因。例如，心臟搏動到達(dá)橈骨動脈的時間與它到達(dá)大腦中動脈的時間不同，因此這些信號彼此間將保持相位不一致，即使它們關(guān)于時間是同步的。在建立訓(xùn)練集時考慮到了這種不一致，這在下面進(jìn)行說明。數(shù)據(jù)存儲的特定形式是任意的，雖然經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫格式設(shè)計為允許數(shù)據(jù)易于輸入到Matlab中，所述Matlab是一種為算法開發(fā)而設(shè)計的商業(yè)計算機環(huán)境.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計這里有許多能夠準(zhǔn)備ANN軟件的方式和能夠被選擇應(yīng)用到這里描述的方法和系統(tǒng)中的無限的網(wǎng)絡(luò)拓樸陣列。對于初始的研究，使用較簡單和公知的網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)，除了下面描述的ANN軟件和網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)之外的其他ANN軟件和網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)也能夠用于本發(fā)明的方法和系統(tǒng)中，并且對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員是公知的。選擇非線性多層感知機(2層前向反饋ANN)作為經(jīng)驗型拓樸結(jié)構(gòu)，這是由于它公知的特征和較直接的訓(xùn)練過程。這種系統(tǒng)在下面的公開文;獻(xiàn)中進(jìn)行了說明EisnerJB，Predictingtimeseriesusinganeuralnetworkasamethodofdistinguishingchaosfromnoise,J.Phys.A:Math199225:843;MollerMF,Efficienttrainingoffeed-forwardneuralnetworks,PhDthesis,ComputerScienceDepartment,Arhusuniversity1993;Ried邁illerM.Advancedsupervisedlearninginmulti-layerperceptrons-frombackpropagationtoadaptivelearningalgorithms,ComputerStandardsandInterfaces1994;16:265-278;和SaarinenS，Bra邁elyR，CybenkoG，Ill—conditioninginneuralnetworktrainingproblems,SIAMJSciCo邁p1993;3:693-714。這種隱藏的神經(jīng)層使用對雙曲正切函數(shù)的近似值作為傳遞函數(shù)，其允許該網(wǎng)絡(luò)模擬非線性輸入目標(biāo)關(guān)系；輸出神經(jīng)層使用線性傳遞函數(shù)，這樣網(wǎng)絡(luò)輸出能夠被線性地縮放。網(wǎng)絡(luò)榆入由經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的有創(chuàng)ABP的任意持續(xù)時間抽頭延遲線和多普勒超聲V-加a數(shù)據(jù)組成，其中每個輸入都包含來自一個或多個心動周期的搏動輪廓數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)輸出代表了連續(xù)的ICP搏動輪廓，其按一個心動周期持續(xù)時間被標(biāo)準(zhǔn)化。網(wǎng)絡(luò)輸入、隱藏層和輸出大小在某種程度上是任意選取的，對給定問題最好的設(shè)置通常必須通過反復(fù)試驗最終確定。在一個實施方案中，本發(fā)明的系統(tǒng)使用了ANN,其輸入大小為42個樣本(20ABP脈沖輪廓樣本，20V-mcam脈沖輪廓樣本，1個瞬時心率值，1個表示有創(chuàng)動脈管路和大腦中動脈之間測量的靜態(tài)壓差的值)，隱藏層由5個神經(jīng)元組成，輸出層包括20個ICP脈沖輪廓樣本，可選擇的輸入數(shù)據(jù)格式包括無創(chuàng)血壓(通過袖帶、測音計或其他裝置得到)，其用間歇更新的心臟收縮、正常狀態(tài)、心臟舒張壓力值表示。在不考慮額外患者信息時獲得了良好的初始結(jié)果，所述額外患者信息強調(diào)了血壓粘稠性和剪切阻力的差別，例如血細(xì)胞比容.不過，上述和其他患者信息可被采集和分析以對特定患者子組提供準(zhǔn)確的ICP預(yù)測值，例如那些在創(chuàng)傷后經(jīng)受大量流體復(fù)蘇(fluidresuscitation)的患者，或那些患有"球增多癥或其他導(dǎo)致血壓粘滯性過高病癥的患者.雖然在初始分析中使用了較簡單(但強大)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但還有許多可選擇的同樣適合并能夠提供改進(jìn)特性的網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu).特別重要的一個例子是稱為Recurrent神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R卵s)的拓樸族，例如由Elman(supra)和其他研究者，包括GilesC,LawrenceS，TsoiA，所描述的Noisyti邁e-seriespredictionusingarecurrentneuralnetworkandgrammaticalinference,MachineLearning2001July/Aug;44(1):161-183。這個拓樸族保持先前網(wǎng)絡(luò)輸入和/或用于改進(jìn)的時間序列預(yù)測輸出的內(nèi)部存儲器，RNNs能夠保持無限脈沖響應(yīng)而非依賴于有PIL^頭延遲線輸入。RNNs提出了訓(xùn)練中的挑戰(zhàn)，例如AtiyaA，ParlosA在Newresultsonrecurrentnetworktraining:unifyingthealgorithmsandacceleratingconvergence,IEEETrans.OnNeuralNetworks2000May.，11(3)中所描述的，但它們是有前途的并且將適合用于本發(fā)明的方法和系統(tǒng)中。作為本研究一部^i史計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件是使用Matlab6.5實現(xiàn)，其^使用了在工業(yè)上廣泛^t用的商業(yè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算工具包——MathworksNeuralNetworkToolbox中的部分內(nèi)容。準(zhǔn)備訓(xùn)練集數(shù)據(jù)提供給ANN的數(shù)據(jù)格式有些任意，假設(shè)來自多種來源的數(shù)據(jù)是同步的，在一個實施方案中，同步的250Hz數(shù)據(jù)從時域變換到脈沖域(pulse-domain)并且作為一系列由固定的任意數(shù)量的數(shù)據(jù)點按照一個或多個心動周期標(biāo)準(zhǔn)化后表示的脈沖輪廓提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。許多其他實現(xiàn)方法也是合適的，并且有些方法也進(jìn)行嘗試并得到不同的結(jié)果。這里提出的脈沖域?qū)崿F(xiàn)方法是所嘗試的方法中最有效的一種。重要的是應(yīng)當(dāng)理解提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)必須是壓力和流速數(shù)據(jù)(符合線性縮放比例)的絕對數(shù)值，并且因此能夠被用于跟蹤和預(yù)測ICP的絕對數(shù)值。脈沖域變換和輸入/目標(biāo)集建立的過程是簡單的但也有些復(fù)雜。該過程通常以逐段的方式完成，使得一次處理可操作數(shù)量的數(shù)據(jù)(例如一次處理30秒的數(shù)據(jù))。其步驟如下(1)相位同步一一像前面所描述的，數(shù)據(jù)庫記錄關(guān)于絕對采集時間被同步，但在信號記錄之間包含心動周期相位差異。在訓(xùn)練集準(zhǔn)備中的第一步是調(diào)整ABP、V-mca和ICP記錄(例如互相關(guān)頻譜分析和調(diào)整)使得它們關(guān)于心動周期邊界同相位。這產(chǎn)生了多個記錄，每個生理信號都有一個記錄，它們彼此同相，(2)心動周期的描繪——對每個ABP或V-mca250Hz線性記錄必須確定心臟收縮和舒張時的峰值和最小值的位置，所述位置定義了每個心動周期的邊界.因為只要信號之間的相位差被找到，這些記錄就能夠被假設(shè)為具有同步的心動周期邊界，因此檢查這些記錄中的一個記錄足以對它們進(jìn)行脈沖域變化。在有創(chuàng)ABP輪廓的情況下，其通常是平滑且連續(xù)的，定位心動周期的邊界是一項涉及通過分析曲線的一階和二階導(dǎo)數(shù)檢測局部最小值和最大值的算法的筒單的過程。在V-mca記錄的情況下，其包含大量噪音，心動周期邊界同樣從經(jīng)過低通數(shù)字有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波器(已發(fā)現(xiàn)級數(shù)為50的4HzLPF對大多數(shù)記錄是足夠的)或通過其他裝置平滑后的流記錄中收集到.另外，因為只要考慮了相移，V_mca和ABP在相當(dāng)程度上是同步的，因此V-邁ca的脈沖邊界能夠假設(shè)為與ABP記錄是相同的。這些方法中的每種方法都在實際數(shù)據(jù)中工作良好。圖1顯示了來自用于描繪每個心動周期起點和終點的脈沖邊界的計算得到的輸出，上面的軌跡表示ABP信號，下面的軌跡標(biāo)記了心臟收縮(正向)和心臟舒張(負(fù)向)，(3)重采樣和變換一一在心動周期邊界被記錄后，在來自隨后的心動周期的每個線性信號記錄中的數(shù)據(jù)被分離出來，并且使用標(biāo)準(zhǔn)信號處理技術(shù)重采樣，使得它覆蓋了固定的任意數(shù)量的數(shù)據(jù)點。用脈沖域?qū)挾葹?0個樣本進(jìn)行了實驗性工作，雖然其他脈沖域?qū)挾纫部刹僮鞑⒁彩沁m合的。在重采樣和變換之后，每個信號能夠被視為占據(jù)了二維陣列，其中每個連續(xù)的列包含按固定脈沖域?qū)挾葮?biāo)準(zhǔn)化后的連續(xù)的脈搏心跳。(4)移動窗多普勒包絡(luò)一一雖然以這種方式得到的連續(xù)重采樣ABP脈搏心跳通常代表了適于提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑連續(xù)的數(shù)據(jù)，但當(dāng)前被采集的V_mCa數(shù)據(jù)流包含有噪音并最好用在移動時間窗內(nèi)的脈沖包絡(luò)表示.換句話說，在脈沖-時間(在給定標(biāo)準(zhǔn)化化的脈沖中的特定樣本索引)中的每點都能夠視為最好由任意寬度的連續(xù)標(biāo)準(zhǔn)化的脈沖心跳窗口發(fā)生的最大多普勒速率表示，然后，這個移動窗口處理過程在產(chǎn)生該數(shù)據(jù)流包絡(luò)時，在每個V—mca脈沖中"填充"缺失的數(shù)據(jù)，允許每個V-mca脈沖記錄包含時間平滑信號。所實施的V_mca脈沖流包絡(luò)處理設(shè)計為用于與SpencerTCD100M內(nèi)部自相關(guān)相位-速度計算一同使用。在本發(fā)明的系統(tǒng)和方法的可選擇的實施方案中，其中那些V-邁ca數(shù)據(jù)流用另外的方法或使用不同類型的多普勒裝置采集，這部分方法不是必要的。(5)標(biāo)準(zhǔn)化一一現(xiàn)在每個信號記錄占據(jù)了一個相位域陣列，其中行表示標(biāo)準(zhǔn)化為"快速時間"的心動周期，列表示從脈沖到脈沖的"慢速時間"。不過，信號值仍然用實際單位表示，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)落入到較窄的范閨內(nèi)(例如-l到1)時，神經(jīng)網(wǎng)^#作地最好-這樣，在這個階段的數(shù)據(jù)必須標(biāo)準(zhǔn)化為在兩個限定的極值之間(例如可能在臨床使用中用到的生理值)。因為這些標(biāo)準(zhǔn)化極值是固定的，這種標(biāo)準(zhǔn)化操作表示了可逆的變換。這意味著雖然輸入值被重新縮放了，但它們?nèi)匀槐硎窘^對的值。(6)單元的連接一一每個輸入向量優(yōu)選包括每個信號記錄(ABP和V-mca)的單元，這樣由步驟5得到的標(biāo)準(zhǔn)化的脈沖域單元彼此連接。最后，在血壓測量部位和MCA之間測量的瞬時心率和靜態(tài)頭部壓力與每個輸入向量連接.數(shù)據(jù)可以在一個心動周期內(nèi)或多個心動周期之間連接，或可以按照其他周期性(或非周期性)的生理事件進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。這些值可能不是必須的，但它們可以改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)性能，現(xiàn)在輸入記錄已完成。(7)準(zhǔn)備匹配的目標(biāo)記錄一一為了使訓(xùn)練能夠成功，在訓(xùn)練集中的每個輸入向量必須具有匹配的目標(biāo)向量。當(dāng)前的實現(xiàn)方法將目標(biāo)向量定義為按照固定數(shù)量值進(jìn)行重采樣的一個或多個心臟周期的ICP數(shù)據(jù)。因此，所述ICP數(shù)據(jù)按照時間進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，但因為它與輸入數(shù)據(jù)同步，ICP脈沖能夠被使用存儲在輸入集中的原始心率數(shù)據(jù)拉伸或收縮，使得它代表了實際的ICP脈沖輪廓，目標(biāo)集與輸入集同時建立，并且經(jīng)過了除步驟6之外的上述所有步驟，這是因為目標(biāo)向量當(dāng)前不包含任何除ICP之外的額外信息。來自用于患者的訓(xùn)練集的示例數(shù)據(jù)在圖2中描述.有大約1500個單獨的逐脈沖顯示的心動周期記錄.每個輸入向量記錄具有42個值并且由ABP脈沖，V-mca脈沖，瞬時心率和在V_mca和ABP測量部位之間測量的狀態(tài)壓組成，它們連接在一起。脈沖域輸入和/或目標(biāo)數(shù)據(jù)能夠被存儲在磁盤上，或由遙測和多普勒數(shù)據(jù)流以實時方式創(chuàng)建.代表那些可能在臨床實踐(利用ICP、性別、種族、病理等)中遇到的患者被選出以構(gòu)成訓(xùn)練模板人群.這些患者的每個250Hz的數(shù)據(jù)庫(或同等的存儲在存儲器中的線性記錄)都受到了所準(zhǔn)備的訓(xùn)練集的訓(xùn)練，并且包括在訓(xùn)練期間提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入目標(biāo)向量集中。訓(xùn)練方法通常，A仰通過暴露給代表可能在真實實踐中遇到的定義良好的數(shù)據(jù)集而受到訓(xùn)練，在簡單的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，將網(wǎng)絡(luò)輸出與已知目標(biāo)輸出之間的誤差傳遞給訓(xùn)練算法，該算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重以減小誤差，通過對訓(xùn)練集表現(xiàn)形式和訓(xùn)練算法連接權(quán)重調(diào)整進(jìn)行連續(xù)地迭代，網(wǎng)絡(luò)誤差被最小化。正確選擇網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法是重要的，因為這可能影響到ANN訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確性。有一些約束條件是重要的，某些類型的網(wǎng)絡(luò)問題可以對不同訓(xùn)練方法有不同的響應(yīng)；如果訓(xùn)練要成功，網(wǎng)絡(luò)和/或訓(xùn)練集的大小要求實際存儲器和處理需要必須符合；并且，訓(xùn)練后的"擬合優(yōu)度"可能受到多個其他相關(guān)參數(shù)的影響，包括訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的品質(zhì)(即訓(xùn)練集數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的如何)和適合性(即訓(xùn)練集數(shù)據(jù)代表可能在實踐中遇到的數(shù)據(jù)的程度)。本發(fā)明實現(xiàn)了最健壯和詳細(xì)說明的能夠使用計算機資源的訓(xùn)練方法。出于這種原因，4吏用MollerMF，Ascaledconjugategradientalgorithmforfasts卯ervised1earning,NeuralNetworks1993,6:525-533.中描述的定標(biāo)共軛(Scaled-conjugate)后向傳播方法進(jìn)行訓(xùn)練。這種方法已被證明對于大量ANN體系和問題執(zhí)能情況良好，并且對存儲器和處理的要求適度。重要的是應(yīng)當(dāng)記住雖然前面提到了約束條件，但也可以可選擇地使用許多其他的訓(xùn)練方法?？墒褂玫钠渌?xùn)練算法包括例如，在RiedmillerM，BraunH,Adirectadaptivemethodforfasterbackpropagationlearning:TheRPROPalgorithm,ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonNeuralNetworks,1993中描述的Resilient后向傳播'，在FletcherR，ReevesC，F(xiàn)unctionminimizationbyconjugategradients,ComputerJournal1964;7:149-154中描述的Fletcher-ReevesConjugateGradient,以及在HaganM,MenhajM,TrainingfeedforwardnetworkswiththeMarquardtalgorithm,IEEETrans,onNeuralNetworks1994Nov;5(6):989-993中描述的Levenberg-Marquardt方法等。對訓(xùn)練的優(yōu)化程度的評價是重要的且可以量化的過程.訓(xùn)練誤差通常應(yīng)當(dāng)是可獲得的最小誤差.只要網(wǎng)絡(luò)不是"過于強大，，(處理隱藏節(jié)點多于需要處理的隱藏節(jié)點)并且不會過擬合數(shù)據(jù)，這就是有效的假設(shè)。Caruana等給出了對這個問題的非常好的討論，參見CaruanaR，LawrenceS，GilesC，Overfittinginneuralnets:backpropagation,conjugategradients,andearlystopping,NeuralInformationProcessingSystems,DenverCO2000Nov28-30。為了避免這個問題，必須4吏用具有可變數(shù)量隱藏節(jié)點和可變訓(xùn)練程度的多個不同的網(wǎng)絡(luò)，并且驗證輸入集的結(jié)果必須與已知*汪的ICP目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。例如，具有5、10、15、20和25個隱藏節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)可能為了500、1000、1500、2000、2500和3000個信號出現(xiàn)時間進(jìn)行訓(xùn)練。分析由每個網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的驗證集誤差說明了哪種結(jié)構(gòu)最適合給定的訓(xùn)練和驗證集。這種驗證集誤差的閾值(即可接受的ICP誤差水平)將隨著臨床要求和本發(fā)明的方法和系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展的能力繼續(xù)被改進(jìn)。該示例過程的另一個目的是識別具有普通無創(chuàng)ICP測量特征(例如根據(jù)血管特性)的患者子組和可以根據(jù)ABP或TCD特征(例如.高血壓、血管痙攣)、損傷機制、身體檢查或?qū)嶒炇覚z查、患者人口統(tǒng)計狀況(例如年齡、性別、體重)，或這些M的組合來識別的患者子組.可能這樣的子組存在(例如，將蛛網(wǎng)膜下出血的患者與可能患有某種程度的自動調(diào)節(jié)功能障礙的患者分離)，并且合理地表明當(dāng)遇到不同于該組的未知患者時，為用于在特定組中無創(chuàng)測量ICP而特別訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)會比訓(xùn)練為面對所有患者的網(wǎng)絡(luò)具有更好的響應(yīng)特征.現(xiàn)在根據(jù)包括V-mca和ABP特征的無創(chuàng)數(shù)據(jù)開發(fā)識別患者子組的方法，為設(shè)計為執(zhí)行子組分析的網(wǎng)絡(luò)分離這些患者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在Jolliffe,IT,PrincipalComponentAnalysis,Springer,Verlag1986中描述了一種使用主成分分析的方法，它用于識別輸入集中最重要的正交維數(shù)，并識別每個未知患者的輸入數(shù)據(jù)集距離每個訓(xùn)練集患者或子組的梯度中心的歐式距離。然后每個訓(xùn)練集子組網(wǎng)絡(luò)根據(jù)相對距離的倒數(shù)加權(quán)。分析的主成分分析的另一個形式是根據(jù)測量的可變M確定ICP或進(jìn)行子組分析,該方法在Stewart,I，Regimechangeinmeteorology,NatureVol.422,10April2003，Cromellin，D，Non-lineardynamicsofatmosphericregimetransitions,Thesis,Univ.Utrecht(2003)andCromellin,D，J.Atmos.Sci59,1533-1549中進(jìn)行了描述.使用這些技術(shù)，稱為經(jīng)驗特征函數(shù)的主成分或共同模式在實際數(shù)據(jù)中被識別，然后用于與預(yù)測方程相關(guān)聯(lián)以跟蹤該成分的時間變化。另一種方法l吏用了KohonenSelf-OrganizingMap(S0M)，如下文所描述的KohonenT，Selforganizing邁aps，SecondExtendedAddition,Springer,SpringerSeriesinInformationSciences1997。這種方法使用了無人監(jiān)督類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其與生物存儲器關(guān)聯(lián)緊密，其中不同的網(wǎng)絡(luò)輸入映射到降低維數(shù)的輸出空間的特定區(qū)域。在這種方案中，未知患者的數(shù)據(jù)將映射到代表與特定患者或輸入集子組最相似的SOM區(qū)域，并且以這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)將被選擇為無創(chuàng)地預(yù)測ICP,這些方法期望能夠在血管參數(shù)明顯不同于訓(xùn)練集中大多數(shù)患者的特定患者或患者子組中改進(jìn)無創(chuàng)ICP確定。上面所描述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法優(yōu)選產(chǎn)生一種或多種用于根據(jù)各個患者輸入和變量預(yù)測ICP的固定方法。本發(fā)明的系統(tǒng)和方法包括用于導(dǎo)出各種參數(shù)，例如V-mca和/或ABP，例如經(jīng)受訓(xùn)練和驗證的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實驗性系統(tǒng)和方法，以及根據(jù)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和驗證得到的各個患者數(shù)據(jù)執(zhí)行一種或多種固定方法以確定ICP的具有臨床用途和商業(yè)意義的方法和系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)，li能的miE網(wǎng)絡(luò)性能的驗證是通過向ANN提供來自一個或多個患者(患者數(shù)據(jù)與訓(xùn)練集數(shù)據(jù)相同，其中有創(chuàng)ICP和ABP是已知的，但沒有包括在訓(xùn)練集中)的驗證和檢測數(shù)據(jù)，并將隨后的預(yù)測的ICP輸出與該患者已知或目標(biāo)有創(chuàng)ICP進(jìn)行比較而實現(xiàn)的。用這種驗證集對算法性能的分析有助于預(yù)測該算法對在臨床實踐中可能遇到的患者數(shù)據(jù)執(zhí)行情況如何。評價網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，輸入數(shù)據(jù)的適宜性因為有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法形成了一種具有改變患者處理能力的裝置的核心，很好地建立這種算法的穩(wěn)定性和可靠性是非常重要的。作為上述研究的一部分建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可被設(shè)置為非常穩(wěn)定，這在于它的連接權(quán)重被固定，并且不受到提供給它的輸入的數(shù)據(jù)類i或順序的影響。最終方法的響應(yīng)特征必須被小心地描述，這種特征的一個階段是通過上面描述的網(wǎng)絡(luò)驗證。第二個階段是通過輸入空間映射這一較直接的步驟，其中許多包括可能在臨床實踐中遇到的輸入集的標(biāo)準(zhǔn)輸入(例如在整個生理范圍內(nèi)以l咖Hg的增量表示的ABP波形，每個的V-mca波形在整個生理范圍內(nèi)以lcni/s的增量表示)被4^供給有效的網(wǎng)絡(luò)，并且得到的ICP輸出被記錄下來。這個過程的特征是在整個輸入空間內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)都可能被遇到。這種輸入-映射突出了在輸入空間響應(yīng)方面存在問題的任何區(qū)域，并且檢查使該網(wǎng)絡(luò)能夠被期望得到良好執(zhí)行的生理范圍。前面說明內(nèi)容的一個重要方面是該方法，如其他方法一樣，必須保證輸入(和目標(biāo))數(shù)據(jù)的適合性，"壞數(shù)據(jù)"必須在訓(xùn)練前以及在使用來自未知患者的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行ICP預(yù)測前被剔除。圖3顯示了在數(shù)據(jù)采集期間由患者處置生成的信號記錄的例子.該ABP記錄(上面的軌跡)顯示了該患者經(jīng)受了從動脈管路抽血.有創(chuàng)ICP軌跡(下面的軌跡)不受影響。在數(shù)據(jù)采集期間發(fā)生的大多數(shù)中斷同樣是明顯的，使得它們能夠被自動地檢測。這種數(shù)據(jù)監(jiān)測和保障過程可以以多種方法中的任何一種方法實現(xiàn)。在一個實施方案中，患者的ABP和ICP數(shù)據(jù)采集裝置(例如)換能器可以在數(shù)據(jù)采集前被校準(zhǔn)并且在數(shù)據(jù)采集期間被連續(xù)地監(jiān)測。在數(shù)據(jù)采集期間任何處置(例如抽血)的時間和持續(xù)時間被記錄.一旦數(shù)據(jù)采集完成，對應(yīng)于這些被記錄的患者處置時間的數(shù)據(jù)庫記錄項可被標(biāo)記以排除在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)之外。在該步驟之后，同步的(例如250Hz)數(shù)據(jù)庫記錄然后被觀測(例如視覺的地或計算機化地)，以發(fā)現(xiàn)V-mca，ABP和ICP曲線異常(例如明顯鈍表明動脈管路位置錯誤且V-mca從定位錯誤的數(shù)據(jù)采集裝置中丟失信號)。任何異常記錄都被標(biāo)記以從訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中排除。那些不保持在期望生理范圍內(nèi)的信號值也被排除。手工數(shù)據(jù)檢查和/或自動軟件方法也被實現(xiàn)，數(shù)據(jù)檢查優(yōu)選以完全自動的軟件過程實現(xiàn)。有關(guān)數(shù)據(jù)處理和保障的最后需要注意的問題涉及實時ICP輸出特征。使用上面描述的方法推導(dǎo)出的ICP數(shù)據(jù)輸出能夠以多種方式被描述，以保證將相關(guān)生理值傳遞給用戶.這些包括哪些用于確保ICP波形的范圍和心率變化在生理上是合理的(例如無創(chuàng)ICP應(yīng)當(dāng)是小于75mmHg的正值)，ICP脈沖形狀、高度和其他參數(shù)是真實的，并且在系統(tǒng)固有的強制函數(shù)(ABP和V-mca)和系統(tǒng)輸出(ICP)之間的一致性具有合理的程度的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為可使用貝葉斯概率估計操作，并且因此也提供了在給定ICP預(yù)測中對置信度的測量，這是一種在其他醫(yī)學(xué)信號處理任務(wù)中使用的性能，如在DorffnerG,CanneuralnetworksimprovesignalprocessingAcriticalassessmentfro邁theANDEEproject,NECResearchInstituteOnlineArchive-http:〃citeseer.nj.nec.com/186775,html中所描述的,提供高和/或低的置信值使得該裝置和/或護理提供者給已預(yù)測的ICP值提供特定的權(quán)重或丟棄該ICP值，或促使提供者確保所有檢測器和管路都正確地連接到患者身上，根據(jù)ANN方法預(yù)測ICP的臨床系統(tǒng)實現(xiàn)如在正在進(jìn)行的研究方案中所實現(xiàn)的，ICP預(yù)測方法的各個部分已經(jīng)在上面進(jìn)行了概述。當(dāng)在臨床系統(tǒng)中實現(xiàn)時，該方法可以被筒化，因為實時ICP數(shù)據(jù)對臨床有效性是非常關(guān)鍵的。下面的特征被認(rèn)為是在臨床方法和系統(tǒng)的實現(xiàn)中重要的，(1)ABP和V_mca數(shù)據(jù)的采集。ABP和V—mca數(shù)據(jù)優(yōu)選在集成電子裝置中被采集和處理，并且因此傳統(tǒng)上關(guān)于采集時間同步，消除了數(shù)據(jù)同步的需要。在另一個實施方案中，可以使用不同的裝置和/或同步速率采集ABP和V一mca數(shù)據(jù)，如果需要，數(shù)捧在提供數(shù)據(jù)同步的集成處理單元被采集和處理；(2)對遙測和多普勒數(shù)據(jù)流進(jìn)行向下采樣/重采樣，這允許每個線性信號記錄占據(jù)同樣數(shù)量的空間，使得可以更容易地使用標(biāo)準(zhǔn)信號處理技術(shù)。(3)數(shù)據(jù)凈化。這保證所有信號記錄都是連續(xù)的，在期望的生理范圍內(nèi)，并且適于進(jìn)行進(jìn)一步地處理。(4)心動周期邊界的相位對準(zhǔn)。雖然使用同樣的裝置采集遙測和多普勒數(shù)據(jù)流促進(jìn)了有關(guān)采集時間的同步，但輸入數(shù)據(jù)可能與心動周期邊界異相。為了成功地執(zhí)行脈沖域變換，這些記錄將需要通過例如互相關(guān)頻譜分析或其他方法進(jìn)行對準(zhǔn)。(5)脈沖域變換。希望將線性、按相位對準(zhǔn)的時域遙測和多普勒數(shù)據(jù)流記錄變換為二維標(biāo)準(zhǔn)化的脈沖域記錄。這是多步猓過程，并且可包括計算和存儲逐心跳的瞬時心率，將每個心動周期按固定數(shù)量的樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并為V-mca多普勒數(shù)據(jù)流移動脈沖窗口濾波或包絡(luò)計算。(6)向固定的、經(jīng)驗證的網(wǎng)絡(luò)提供脈沖域輸入數(shù)據(jù)。這是該算法的計算步驟，其中在給出患者采集的輸入數(shù)據(jù)(例如遙測數(shù)據(jù)和TCD信息)后，在前面已被訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)用于準(zhǔn)確地確定各個患者的ICP.在臨床系統(tǒng)中，不會發(fā)生系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練的情況.臨床系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)被充分地進(jìn)行了訓(xùn)練和驗證，并且所有連接權(quán)重都被固定，此時，正是在這個時候應(yīng)當(dāng)發(fā)生子組分離。(7)脈沖域逆變換和重新縮放.來自已訓(xùn)練和已驗證網(wǎng)絡(luò)的原始數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)化為[-1，1]區(qū)間內(nèi)的脈沖域記錄。這個記錄必須被變換到38線性時域記錄，其可以通過如下方法被獲取，例如通過對每個脈沖重采樣以代表它的原始持續(xù)時間，然后與它前面的脈沖線性關(guān)聯(lián)。然后，所述重采樣脈沖被重新縮放到生理信號水平。(8)趨勢分析和數(shù)據(jù)顯示。本發(fā)明的用于確定ICP的系統(tǒng)優(yōu)選地提供了趨勢分析和數(shù)據(jù)顯示特征，一種合適的輸出顯示提供了(1)在至少幾分鐘到幾小時或幾天的"長時期"內(nèi)的一個或多個ICP軌跡，以描述患者ICP的趨勢；(2)在幾個心動周期內(nèi)確定的"瞬時"或"短時期"ICP;和(3)可輔助引導(dǎo)超聲換能器或換能器陣列的其它圖形表達(dá)，如下面所描述的，另外，還可提供流速與換能器焦點深度對比的圖示。優(yōu)選使用顯示少于十(10)個前面的心動周期的瞬時ICP確定值和至少在幾分鐘時間內(nèi)的ICP確定值的顯示器。顯然，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說數(shù)據(jù)可以以各種方式顯示。如上面所描述的，使用ANN是導(dǎo)出患者可變榆入(例如V_mca和ABP)與確定的輸出ICP之間準(zhǔn)確的非線性關(guān)系的一種傳統(tǒng)和可靠的技術(shù)。期望通過使用ANN,使用對V-邁ca數(shù)據(jù)的一種或多種特定特征的分析也能夠?qū)С鰡蝹€患者可變輸入，例如V-mca，和確定的輸出ICP之間的準(zhǔn)確的非線性關(guān)系。其他類型的經(jīng)驗性方法也能夠使用并且在下面進(jìn)行了說明。使用細(xì)胞自動機確定ICPICP、ABP、V-mca和/或其他生理測量值之間的關(guān)系可以被建模為細(xì)胞自動機(CA)。CA是一種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，其中規(guī)律的、考慮周到的細(xì)胞點陣按照每個細(xì)胞狀態(tài)和與該細(xì)胞的相鄰細(xì)胞(一個或多個)狀態(tài)(一個或多個)的特定規(guī)則形成了連續(xù)的離散時間步長，其中每個細(xì)胞都可采用有限集或連續(xù)的狀態(tài)范圍中的一個或多個。使用CA和類似的模擬技術(shù)，自然現(xiàn)象隨時間的傳播可以在不需要特別復(fù)雜的數(shù)學(xué)描述的情況下以可重現(xiàn)的方式模擬。示例的技術(shù)在SmithMA,CellularAutomataMethodsinMathematicalPhysics,PhDThesis,MassachusettsInstituteofTechnology,May1994中進(jìn)行了描述。在物理系統(tǒng)已經(jīng)被CA建模以后，然后CA模型的傳導(dǎo)可以用于產(chǎn)生描述物理系統(tǒng)預(yù)測行為的統(tǒng)計或?qū)＜蚁到y(tǒng)，例如，在ICP預(yù)測的情況下，一個簡單的細(xì)胞一維系統(tǒng)可以用于對一段時間內(nèi)通過腦血管系統(tǒng)的心臟搏動的傳導(dǎo)進(jìn)行建模，其中上述細(xì)胞的內(nèi)部狀態(tài)描迷了血流或ABP和/或其它生理屬性.傳導(dǎo)規(guī)則可以考慮諸如動脈壁彈回率、血液粘度、中心靜脈壓、ICP水平這樣的物理因素和其它能夠影響血流的屬性，通過修改ICP參數(shù)，使得由指定CA預(yù)測的血流模式能夠匹配物理觀測模式，因此特定患者中的ICP可以被正確預(yù)測。使用基本原理的ICP確定基本原理方法通過使用根據(jù)非線性關(guān)系或根據(jù)線性差分方程的基本原理方法，以使用無創(chuàng)或最小創(chuàng)傷技術(shù)測量的相關(guān)生理M為基礎(chǔ)的ICP確定也可以被實現(xiàn)。上述系統(tǒng)可以表現(xiàn)為更為常見的工程系統(tǒng)(諸如電氣傳輸線)，源自電氣工程分析的恰當(dāng)技術(shù)可以應(yīng)用到上述工程系統(tǒng)中，并且上述系統(tǒng)可以獲得閉合形式解,如UrsinoM，LodiCA，Interactionamongautoregulation,C02reactivity,andintracranialpressure.'amathematicalmodel,AmJPhysiol.1998May;274(5Pt2):H1715-28所述。可替換地，非線性項被忽略或被修改以簡化解的線性化方程可以從非線性流體動力學(xué)方程(例如，Navier-Stokes方程)中導(dǎo)出，并且可以數(shù)值獲得或解出閉合形式解，如OlufsenMS，Aone-dimensionalfluiddynamicmodelofthesystemicarteries,StudHealthTechnolInform.2000;71:79-97所述。在描述腦血管流體力學(xué)的導(dǎo)出方程的任何合理包含性(inclusive)系統(tǒng)中，ICP均是重要變量，并且對于指定的ABP、V-邁ca和/或其它生理數(shù)據(jù)ICP可以被求出。使用有創(chuàng)ABP、有創(chuàng)ICP和V-mca信號，腦血管系統(tǒng)示例的線性一階差分方程模型被建立。在該系統(tǒng)中，將橈動脈ABP信號用作MCA入口處ABP的替代.流體被假設(shè)成基本阻力.將顱側(cè)出口處的頸靜脈壓(JVP)看作顱血管系統(tǒng)的真實出口壓力，并假設(shè)其為0。在實驗中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)對于大多數(shù)沒有心臟病且采用臀部30度彎曲仰臥位使頭部明顯高于心臟的患者，這種假設(shè)通常是正確的。假設(shè)ICP根據(jù)3"壓強原理工作，以致于ICP能夠代^ft為顱側(cè)出口壓力的JVP，用于確定顱側(cè)入口和出口之間的壓降。假設(shè)每一位患者均具有特有的血管阻力k，血管阻力k開始未知但是能夠從生理數(shù)據(jù)中計算。尤其是，心臟可以看作是具有給定脈沖高度和合成流脈沖響應(yīng)的階梯函數(shù)發(fā)生器。這兩個量之間的關(guān)系決定k.假設(shè)體積流量和V-mca成正比.最后，假設(shè)MCA入口壓力、特性阻力k和體積流量從V-邁ca中導(dǎo)出，ICP作為所需的顱側(cè)出口壓力被計算.這種筒單的示例方法利用由心臟產(chǎn)生的體內(nèi)血壓和血流量操作，以確定腦血管系統(tǒng)的特征，然后將該特征用于預(yù)測ICP.圖4顯示了基于上述簡單模型的預(yù)測ICP(位于左側(cè)軸下方的軌跡)和與之進(jìn)行對比的有創(chuàng)測量icp(位于左側(cè)軸上方的軌跡)，在它進(jìn)入大腦時，在大腦中動脈中存在阻力粘性流，以及心臟被建模成階梯函數(shù)發(fā)生器使得動脈血壓的變化能夠?qū)е履X血流的變化的情況下，上述模型捕獲了動脈血壓的下和舒張期的數(shù)值預(yù)測icp。'_在一個實施方案中，如上所述的基本原理方法和經(jīng)驗方法(諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法)被一起使用，通過使用聲散射和/或ABP數(shù)據(jù)以形成無創(chuàng)ICP確定。首先可以在患者數(shù)據(jù)上使用基本原理方法以形成初步的ICP確定，然后可以在全部或部分患者數(shù)據(jù)上使用經(jīng)驗方法以校正、調(diào)整或改進(jìn)初步的icp結(jié)果。如VavilalaMS,NewellDW，JimgerE，DouvilleCM，AaslidR，RivaraFP，LamAM,Dynamiccerebralautoregulationinhealthyadolescents,ActaAnaesthesiolScand-2002Aprj46(4):393—7所述，這些參數(shù)中的任何一個參數(shù)的外部操作(例如，血壓袖帶充氣、藥理學(xué)治療)也有可能以類似方式用于確定腦血管系統(tǒng)的特征。非線性數(shù)值方法ICP、ABP、V-mca和/和其它生理測量之間的關(guān)系可以4吏用已知方法(例如，有限元分析)被可替換地或另外地建模，通過這些方法可以獲得描述流體力學(xué)系統(tǒng)(諸如腦血管系統(tǒng))動力學(xué)的Navier-Stokes方程離散形式的數(shù)值解。在MaX，LeeGC,WuSG，Numericalsimulationforthepropagationofnon-linearpulsatilewavesinarteries,JBiomechEng.1992Nov;114(4):490-6中描述了這種類型的建模，Navier-Stokes方程的解允許考慮腦血管系統(tǒng)的許多非線性屬性，包括非線性動脈粘彈性、對流性動量和潛在的非牛頓粘度。上述方法的一個重要部分是采集描述被建模的特定腦血管系統(tǒng)(一個或多個)的物理參數(shù).因為計算和成像資源繼續(xù)得到了顯著改進(jìn)，所以才有可能無創(chuàng)掃描患者完整的三維腦血管系統(tǒng)(例如，使用MRI或CT血管造影術(shù))，對流體力學(xué)進(jìn)行數(shù)字建模(例如，如CebralJR，YimPJ，LohnerR，Soto0,ClloykePL,BloodflowmodelingincarotidarterieswithcomputationalfluiddynamicsandMRimaging,AcadRadiol.2002Nov;9(11):1286-99所述)，并從上il^本原理模型中導(dǎo)出ICP。使用有限的計算資源，具有任意血管分支數(shù)的簡化"平均"血管樹能夠用作針對特定亞型患者的模型基礎(chǔ)，并且能夠用于從測量得到的其它生理^中計算ICP。使用經(jīng)驗/基本原理方法的組合確定ICP如上所述，首先可以在患者數(shù)據(jù)上應(yīng)用基本原理以形成初步的ICP確定，然后在全部或部分患者數(shù)據(jù)上使用經(jīng)驗方法以校正、調(diào)整或改進(jìn)初步的ICP結(jié)果。經(jīng)驗和基本原理方法的其它組合也可以被使用，并且示例方法如下所述。無創(chuàng)測量自發(fā)組織移位與ABP和ICP的相關(guān)一種方法使用(由血流、CSF等產(chǎn)生的)通過分析來自CNS目標(biāo)組織位置的聲散射確定的自發(fā)(內(nèi)在)組織移位、ABP和有創(chuàng)監(jiān)測ICP之間的導(dǎo)出關(guān)系，以便根據(jù)有創(chuàng)或無創(chuàng)測量組織移位和ABP確定ICP。使用組合經(jīng)驗/基本原理方法，V-mca可以用于作為變量代替被測組織移位，或與之組合使用，在一個實施方案中，使用工作在100kHz以上的超聲換能器，組織的指定體積受到具有特定頻率和幅度的波形的作用，并且反射超聲信號的時移或相移被用于計算內(nèi)在組織移位。使時移或相移和組織位移有關(guān)的方程是d-t"500米/秒，其中d等于組織位移，t等于反射信號的時移或相移，而且1500米/秒是聲波在腦中傳播的估計速度。因為ICP-CPP-MAP,在這里MAP=(2*心舒期ABP+心縮期ABP)/3，并且d-F(CPP)，在這里F能夠是任意函數(shù)，諸如指數(shù)、向量、矩陣、整數(shù)等，或是和CPP之間的簡單經(jīng)驗關(guān)系CPP-MAP-ICP-F2(d)，在這里F2=f1。通過在各種環(huán)境下對各種患者進(jìn)行測量，F(xiàn)2被實驗確定，然后移位和ABP的確定能夠用于計算ICP，在這里ICP=F2(d)-MAP,ICP和聲學(xué)組織信號幅度的相關(guān)這種方法使用從CNS目標(biāo)組織位置反射的反射聲信號(一個或多個)的幅度、ABP和有創(chuàng)監(jiān)測ICP之間的導(dǎo)出關(guān)系，用于從無創(chuàng)測量聲信號和ABP中估計ICP。使用工作在100kHz以上的超聲換能器，組織的給定體積受到具有特定頻率和幅度的波形的作用，而且后向散射的幅度被用于建立組織反射/吸收的波形。通過后向散射的幅度在一段有限時間(諸如使用ECG描記法測量的心動周期)上的積分并且用這段時間的時間長度對其進(jìn)行歸一化，這種新波形a能夠被生成。既然后向散射信號和動脈脈搏波有關(guān)，ot能夠被歸一化到(上面定義的)MAP,以產(chǎn)生波形e.然后，通過后向散射信號、ABP和ICP的同時測量并解方程ICP-F(P)，這種歸一化波形P和有創(chuàng)測量ICP之間的關(guān)系能夠被確定，在這里F是任意的數(shù)學(xué)函數(shù)或經(jīng)驗關(guān)系式。一旦F被建立(憑借在各種已知條件下從各種患者中獲得的多個經(jīng)驗測量)，通過無創(chuàng)確定的組織移位和無創(chuàng)確定的動脈血壓獲得的無創(chuàng)確定的p能夠被用于計算ICP。峰值后向散射幅度和ICP之間的相關(guān)在和上述方式類似的方式中，后向散射信號在指定期間(例如，心動周期)的峰值幅度能夠被歸一化，通過在同一個期間上的MAP,產(chǎn)生值*，并且這與ICP的同時有創(chuàng)測量關(guān)聯(lián)以生成關(guān)系ICP=F(*)，在這里F是,和ICP之間的數(shù)學(xué)或經(jīng)驗關(guān)系.人們在使用標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)顱多普勒(TCD)數(shù)據(jù)推斷ICP和/或自動調(diào)節(jié)狀態(tài)方面已經(jīng)做出了許多嘗試。在另一個實施方案中，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)TCD測量，用CNS組織移位的無創(chuàng)測量取代V-mca的無創(chuàng)測量，或是通過組合包括V-邁ca、組織移位和其它生理變量在內(nèi)的一個或多個變量，使用已經(jīng)存在的方法確定ICP，其中CNS組織移位由血流、心動周期和呼吸引起.下面提供了這樣一個例子，它以下面的文獻(xiàn)為基礎(chǔ)Schmidt,B.，etal.,NoninvasivePredictionofIntracranialPressureCurvesUsingTranscranial.DopperUltrasonographyandBloodPressureCures,StrokeVol.28，No.12，December1997。本發(fā)明的處理步驟使用了有創(chuàng)ICP、有創(chuàng)或無創(chuàng)ABP和移位(或類似數(shù)據(jù))的并發(fā)和連續(xù)測量，用于生成一組僅^t用無創(chuàng)確定移位和ABP數(shù)據(jù)即可準(zhǔn)確預(yù)測ICP的方程.流速和組織移位可以取代ABP測量.步驟1:使用線性方程組，權(quán)函數(shù)在ABP和ICP之間被計算。上述方程組的解產(chǎn)生包含權(quán)函數(shù)系數(shù)的向量。任意數(shù)目的系數(shù)能夠被選擇用于構(gòu)建上述方程組.例如，將選擇25個系數(shù).對于任何給定的權(quán)函數(shù)(f。，f"…，f"),根據(jù)方程和在時刻k-24，k-23，…，k-l，k記錄的AP值，能夠計算出在時間序列中位于點k處的ICP值。步驟2:在移位和ABP曲線之間的權(quán)函數(shù)的系數(shù)被用作移動特征.計算和步驟1中所描述的類似，并且被同時執(zhí)行.此外，任意數(shù)目的系數(shù)能夠被使用；在本實施例中將選擇6個系數(shù)，步驟3:(步驟2中的)運動特征和(步驟1中的)權(quán)函數(shù)25個系數(shù)之間的關(guān)系被近似線性的函數(shù)(也就是，矩陣A和向量B)描述，該函數(shù)通過患者數(shù)據(jù)的25元回歸分析的序列被計算。在步驟l-3被執(zhí)行后，按照下述方式產(chǎn)生無創(chuàng)ICP確定盡管對于新患者(該患者沒有用于上述仿真函數(shù)的推導(dǎo))移位(或類似量)和ABP曲線被無創(chuàng)記錄，但是運動特征每隔10秒被計算一次，并被傳遞^真函數(shù)。最后，仿真函數(shù)將ABP曲線轉(zhuǎn)換成仿真ICP曲線。使用被動或主動聲學(xué)模式進(jìn)行的血壓測量在PCT國際公開文本W(wǎng)002/43564和美國專利申請公開文本US2002/0095087Al中進(jìn)行了描述，這些公開文本在此全部引入并作為參考.本發(fā)明的無創(chuàng)系統(tǒng)和方法提供一種動脈或靜脈血壓的測量方法，這種測量方法使用聲學(xué)技術(shù)測量動脈或靜脈的橫截面或其它幾何或材料屬性的交替壓縮和擴張，并使用根據(jù)經(jīng)驗建立的關(guān)系和/或數(shù)學(xué)模型。另一方面，可以使用聲學(xué)技術(shù)測量血管周圍組織的交替壓縮和擴張，從而確定血壓，其中上述血管周圍組織由于血管在心動周期中被壓縮和擴張而被移動?？梢允褂寐晫W(xué)檢測技術(shù)確定的幾何屬性包括直徑、橫截面面積、縱橫比、直徑變化率、速度等的變化?？梢允褂寐晫W(xué)檢測技術(shù)確定的材料屬性包括血管壁或血管壁鄰近組織的硬度。血壓可以被估計，例如在主動和/或被動模式中，通過從位于或接近一個或多個血管的目標(biāo)組織位置中采集聲學(xué)數(shù)據(jù).聲學(xué)數(shù)據(jù)能夠和血管壁或支持組織的硬度相關(guān)，該聲學(xué)數(shù)據(jù)能夠和血壓相關(guān)，正如來自CNS目標(biāo)組織位置的聲學(xué)數(shù)據(jù)能夠和組織硬度相關(guān)，該聲學(xué)數(shù)據(jù)能夠和ICP相關(guān)。用于確定動脈或靜脈血壓的恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)組織位置可以包括任何血管或周圍組織.例如，超聲散射數(shù)據(jù)的檢測可以與同一血管內(nèi)的同步多普勒流量測量關(guān)聯(lián).使用傳統(tǒng)血壓裝置進(jìn)行血壓測量的校準(zhǔn)步驟可以被整合到血壓確定中。針對血管脈動-諸如血管壁的振動-的聲學(xué)替代物可以代替那些量的直接測量.在這種方法中，使用超聲估計正,測的血管直徑(或其它幾何屬性)的自然變化，并且(例如，使用相關(guān)技術(shù))這種信息和同一血管內(nèi)的同步多普勒流量測量相關(guān).因為血管的直徑(或其它幾何屬性)是血液在血管壁上施加壓力的函數(shù)，并且因為血流速取決于血液流經(jīng)血管的直徑(或半徑)，所以能夠從多普勒測量的流速中計算血壓。通過同時測量感興趣血管的脈動和該點近端和遠(yuǎn)端的多普勒流速，連續(xù)血壓能夠被確定。自動調(diào)節(jié)如下更具體所述，根據(jù)本發(fā)明，使用涉及內(nèi)生和/或誘發(fā)組織移位的聲學(xué)數(shù)據(jù)，患者的自動調(diào)節(jié)狀態(tài)或自動調(diào)節(jié)能力也可以被確定.icp和自動調(diào)節(jié)狀態(tài)或自動調(diào)節(jié)能力是密切相關(guān)的。位于心動周期內(nèi)任何一個時間點上的腦內(nèi)血液凈容積是全身血壓和腦脈管系統(tǒng)保護性自動調(diào)節(jié)機制的函數(shù)，其中上述腦脈管系統(tǒng)包括了從毫米級直徑的大動脈到微米級直徑的小動脈。腦脈管系統(tǒng)的各種物理標(biāo)度對促成ICP和自動調(diào)節(jié)確定的不同時間標(biāo)度和不同水平做出反應(yīng)。各類腦脈管系統(tǒng)具有不同的材料屬性(諸如楊氏模量)，這些材料屬性促成了大腦中的不同移位屬性。腦接收基本恒定的血流速，這由腦灌注壓(CPP)確定，在這里在一個很大的平均動脈壓范圍內(nèi)存在CPP=MAP-ICP。因此，通常情況下，為了維持腦的正常腦血流，腦及其脈管系統(tǒng)能夠改變CPP。這被稱為自動調(diào)節(jié)的正常狀態(tài)，當(dāng)喪失了為維持正常腦血流而改變CPP的能力時，自動調(diào)節(jié)處于異常狀態(tài)，而且ICP變得和平均動Ji^血壓不成正比.在一個實施方案中，連同同時進(jìn)行的連續(xù)ABP和經(jīng)顱多普勒流速的無創(chuàng)或有創(chuàng)測量，通過使用與內(nèi)生和/或誘發(fā)組織移位或泄出(emission)有關(guān)的被連續(xù)采集的無創(chuàng)CNS目標(biāo)位置聲學(xué)數(shù)據(jù)，可以估計腦自動調(diào)節(jié)的狀態(tài)。CPP由移位或泄出數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)確定，具體而言，時間平均流速(FVm)和CPP(Mx)之間的以及心縮期流速和CPP(Sx)之間的相關(guān)系數(shù)指數(shù)在若干分鐘的期間內(nèi)被計算，并為每一次測定求平均值。針對自動調(diào)節(jié)和結(jié)果已知的各種臨床環(huán)境，這些相關(guān)索引被確定，由此，確定回歸線，并將回歸線用于推斷任意Mx和Sx值組合的腦自動調(diào)節(jié)狀態(tài)。參見Czosnyka等人,MonitoringofCerebralAutoregulationinHead-InjuredPatients,StrokeVol.27,No.10，October,1996。在另一個實施方案中，連同連續(xù)ABP的同時測量，與組織移位(一個或多個)和/或泄出(一個或多個)有關(guān)的被連續(xù)采集的無創(chuàng)聲學(xué)數(shù)據(jù)被用于確定腦自動調(diào)節(jié)的狀態(tài).具體而言，壓力反應(yīng)指數(shù)(PRx)被計算，用作移位和/或泄出值的有限數(shù)目連續(xù)取樣和ABP在若干分鐘內(nèi)的平均值之間的移動相關(guān)系數(shù).因此，對ABP改變的腦血管反應(yīng)(自動調(diào)節(jié))的連續(xù)指數(shù)被確定。正PRx表示受損的自動調(diào)節(jié)，并且預(yù)示了不好的結(jié)果，而負(fù)PRx則表示完整的自動調(diào)節(jié)，并且多半是好結(jié)果.參見Czosnylca等人，ContinuousMonitoringofCerebrovascularPressure-ReactivityinHeadInjury,ActaNeurochir〖Suppl],71:74-77,1998。在另一個實施方案中，與組織移位(一個或多個)和/或泄出(一個或多個)有關(guān)的連續(xù)無創(chuàng)聲學(xué)數(shù)據(jù)和連續(xù)有創(chuàng)或無創(chuàng)ABP數(shù)據(jù)被同時采集，這些數(shù)據(jù)的謙分析被用于確定腦血管自動調(diào)節(jié)的狀態(tài)。從快速傅立葉變換(FFT)詳中計算出傳遞函數(shù)(TFn)，并將其作為移位和/或泄出和ABP諧振峰幅度的比例，以區(qū)分血管反應(yīng)狀態(tài).TF針對各種已知的臨床環(huán)境被計算，并且上述數(shù)據(jù)被用于確定和自動調(diào)節(jié)特定狀態(tài)對應(yīng)的TF的值。這些TF值能夠從僅和升高ICP或主動血管舒張有關(guān)的作用中區(qū)分出受損自動調(diào)節(jié)。參見Nichols，J等人，DetectionofImpairedCerebralAutoregulationUsingSpectralAnalysisofIntracranialPressureWaves,J.Neurotraumavol.13，No.8，1996。為了準(zhǔn)確確定ICP和/或自動調(diào)節(jié)的狀態(tài)，可能需要在一段有限的時間內(nèi)對血液動力學(xué)和/或腦脊髄系統(tǒng)進(jìn)行擾動，從而導(dǎo)致ICP中的已知變化或激發(fā)自動調(diào)節(jié)。下面描述了包括生理激發(fā)在內(nèi)的擾動的幾個示例類型1)用于自動調(diào)節(jié)評價的血液動力學(xué)系統(tǒng)的機械干擾可以包括圍繞下肢放置的大型氣體或液壓血壓袖帶，并且該袖帶被充氣以增加到心臟的靜脈回流，從而增加血管血容量，導(dǎo)致更多的血液流向大腦。通過多普勒信息的分析，自動調(diào)節(jié)的狀態(tài)能夠被估計。增加腦血流的其它方法包括將患者置于重力室中，針對插管患者改變呼吸機的換氣參數(shù)以及限制動脈血流向外周組織。2)用于自動調(diào)節(jié)評價的血液動力學(xué)系統(tǒng)的藥理學(xué)干擾.如杲自動調(diào)節(jié)是完整的，大腦能夠通過血流重定向和改變阻力對上述減少的血流做出響應(yīng)，以確保大腦接收到足夠的灌注.作為另一種選擇，可以給與靜脈注射藥物以暫時增加血容量和腦血流。如果自動調(diào)節(jié)是完整的，大腦能夠?qū)Υ俗龀鲰憫?yīng).改變血容量和血流的其它方法包括使用血管加壓藥、血管舒張劑、變時性和收縮性藥物。3)改變ICP的患者體位變化(例如，Trendelenberg體位和反-Trendelenberg體位)和改變ICP的患者平衡變化(諸如咳嗽、噴l等)。4)改變胸內(nèi)壓的呼吸機榆入和輸出的調(diào)節(jié)。在大多數(shù)情況下，具有完整自動調(diào)節(jié)和正常ICP的患者能夠忍耐任何頭部體位的變化，包括頭向下或頭向上的體位。即使對于完全正常、健康的個體，也會有ICP的短暫變化，這和體位的上述變化有關(guān)；但是，在很短的幾秒內(nèi)，軀體對其進(jìn)行補償，ICP恢復(fù)到正常值.可以想象為了校準(zhǔn)或重新設(shè)定用于無創(chuàng)確定ICP和自動調(diào)節(jié)的方法，需要體位的變化以產(chǎn)生ICP或自動調(diào)節(jié)的已知變化。聲源/探測器組件、掃描和定位方法本發(fā)明的一個方面涉及在本發(fā)明的方法和系統(tǒng)中使用的聲源/探測器組件。在工作時，聲源/探測器組合(諸如TCD源/探測器)被穩(wěn)固地安裝在或夾持在患者體表的附近，以便調(diào)節(jié)聲源(一個或多個)的焦點，從而在患者體內(nèi)的血管或其它目標(biāo)位置上提供聲焦點。針對CNS目標(biāo)位置，聲源/探測器被穩(wěn)定地安裝在或夾持在顱窗的附近，以便調(diào)節(jié)聲源的焦點(一個或多個)，從而在CNS組織(諸如腦血管)上提供聲焦點。聲源/探測器組合優(yōu)選作為一個單一的單元被提供，但是分立聲源和探測器部件可以被使用。連同安裝結(jié)構(gòu)或附件的聲源/探測器組合可以被提供，上述安裝結(jié)構(gòu)或附件提供對期望患者采樣位置的臨時粘附并且可以作為一個單次使用的部件被提供。各種類型的聲換能器和聲換能器陣列可以用作本發(fā)明的聲源/探測器組件和聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件。單獨的聲換能器或單獨的聲換能器陣列可以同時作為聲源和探測器工作，或者分立的聲源和探測器換能器或換能器陣列也可以被提供。傳統(tǒng)的PZT聲換能器可以作為本發(fā)明方法和系統(tǒng)中的聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件被實現(xiàn)。有cMUT和PVDF單元或元件組成的聲換能器陣列也可以被使用，并且在許多應(yīng)用中被優(yōu)先選用.PZT、cMUT和PVDF聲換能器和陣列可以被組合成各種數(shù)據(jù)采集部件，并在其它的實施方案中工作在聲源和/或接收器模式下。在一個實施方案中，聲源/探測器組合可以被安裝在穩(wěn)定器上，或是被安裝到頭盔式結(jié)構(gòu)或頭帶這樣的結(jié)構(gòu)上或結(jié)構(gòu)中，其中上述頭盔式結(jié)構(gòu)或頭帶可以被安裝在頭上。包含聲學(xué)透射材料(諸如聲凝膠)的聲施加裝置可以被安裝在聲源/探測器組合和頭部的表面之間.聲學(xué)裝置的控制可以被手動或使用自動化機構(gòu)完成，諸如機械或電子控制機械裝置.上述機械裝置在本領(lǐng)域?qū)儆诠ＷR.使用標(biāo)準(zhǔn)TCD換能器測量生理參數(shù)的聲學(xué)技術(shù)的一個使用缺點是使用聲換能器的期望CNS目標(biāo)區(qū)域的定位比較困難，并且經(jīng)常需要一位受過訓(xùn)練、經(jīng)驗豐富的超聲波檢查人員找到并(聲學(xué)地)照射期望目標(biāo)區(qū)域(諸如MCA)。在確定期望目標(biāo)區(qū)域的位置后，超聲波檢查人員通常會把笨重且令人不適的頭戴式耳機放在換能器上，用于穩(wěn)定換能器位置并減少患者運動和其它干擾對換能器位置的影響。超聲波檢查人員也可以被要求監(jiān)測聲學(xué)讀數(shù)并間斷性地調(diào)整換能器的位置，以維持在期望數(shù)據(jù)采集區(qū)域上的聚焦。在臨床環(huán)境中，在不需要訓(xùn)練有素的超聲波檢查人員的情況下，提供在可靠和自動的模式下用f定位和聲學(xué)照射和/或探測期望目標(biāo)區(qū)域的系統(tǒng)和方法是合乎需要的。圖5說明了包括大腦中動脈(MCA)10的較大腦血管，這是標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)煩多普勒操作的目標(biāo)和上述用于確定ICP的方法中使用的聲學(xué)測量的目標(biāo)。大腦前動脈14、前交通動脈16、頸內(nèi)動脈18和后交通動脈19被顯示。涂黑的血管分支代表朝向聲學(xué)裝置12的血流，用交叉平行線畫出陰影的血管部分表示遠(yuǎn)離換能器的血流。位于血管右側(cè)的是本發(fā)明的聲源探測器組件12，其在如下所述的掃描模式中發(fā)射聲問詢信號，其中大目標(biāo)區(qū)域先于較小目標(biāo)位置的定位被聲學(xué)照射。因此，本發(fā)明的另一個方面涉及在自動模式下使用包括多個聲源和/和探測器元件的陣列用于定位和聲學(xué)照射和/或探測期望目標(biāo)位置的方法和系統(tǒng)。聲換能器/接收器陣列可以用在掃描模式中，例如用于從位于較大目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個位置中采集聲學(xué)數(shù)據(jù)。根據(jù)在掃描模式中收集到的聲學(xué)數(shù)據(jù)，可以把位于目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的局部位置選為用于聚焦聲學(xué)照射和/或探測的目標(biāo)位置。根據(jù)在掃描模式中收集到的聲學(xué)數(shù)據(jù)的任何一個方面，諸如聲散射幅度、相位和/或頻率最大值或最小值、組織硬度屬性、內(nèi)源性和/或謙發(fā)組織移位屬性、上述屬性的變化率等，局部目標(biāo)位置可以被選擇或預(yù)先確定。使用機械或電子束控制和其它自動聲聚焦方法，聲換能器/接收器陣列的元件在被選目標(biāo)位置的聚焦可以在自動模式下實現(xiàn)，在另一個實施方案中，一種自動系統(tǒng)被提供，該系統(tǒng)可以在掃描模式下在較大目標(biāo)區(qū)域內(nèi)確定期望目標(biāo)銀置，聚焦在用于采集聲學(xué)數(shù)據(jù)的期望目標(biāo)位置上，并在此后周期性掃描目標(biāo)區(qū)域，如果需要的話可以重定位聲焦點以維持聲源在期望目標(biāo)位置的焦點.使用本發(fā)明的聲換能器/接收器陣列組件，多個目標(biāo)位置也可以在掃描模式下被定位且被順序地和/或同時聚焦，用于從多個目標(biāo)位置的聲學(xué)數(shù)據(jù)采集.還公開了包括聲源和/或探測器元件的合適陣列的系統(tǒng).圖6A示意性顯示了本發(fā)明的掃描聲學(xué)換能器組件20的用法，上述掃描聲學(xué)換能器組件在掃描模式中聲學(xué)照射大范圍目標(biāo)區(qū)域22，并從位于大范圍目標(biāo)區(qū)域22內(nèi)的多個點中采集聲學(xué)數(shù)據(jù)，諸如大部分腦血管叢，如圖6B所示，根據(jù)在掃描模式中采集到的聲學(xué)數(shù)據(jù)，位于掃描區(qū)域內(nèi)的局部目標(biāo)位置24可以被識別，并且為了從期望的目標(biāo)位置(一個或多個)中采集聲學(xué)數(shù)據(jù)，換能器組件的元件被聚焦在局部目標(biāo)位置(一個或多個)上。局部目標(biāo)位置(一個或多個)的選擇可以根據(jù)各種聲學(xué)屬性被預(yù)先確定，這些聲學(xué)屬性包括聲散射數(shù)據(jù)的振幅(或任何衍生振幅)、聲散射數(shù)據(jù)的多普勒分析、聲學(xué)數(shù)據(jù)的相位或頻率、原始和/或最大和/或最小振幅的變化、位于心動周期和/或呼吸周期或其它周期內(nèi)的聲學(xué)信號的相位或頻率、或從聲學(xué)數(shù)據(jù)中導(dǎo)出的測定值，諸如流速、組織的硬度屬性、內(nèi)生和/或誘發(fā)組織移位屬性、與這些移位相關(guān)的聲發(fā)射、這些屬性變化率和類似參數(shù).為了使用本發(fā)明的方法確定ICP,如圖6A所示，通過掃描期望目標(biāo)區(qū)域以及確定最大幅度聲散射或最大多普勒或流速值的局部位置(其代表MCA)，期望局部目標(biāo)位置(諸如MCA或其它煩血管)的選擇被優(yōu)選實現(xiàn)。然后，聲源/接收器數(shù)據(jù)采集部件的聲學(xué)元件可以被聚焦在一個或多個局部MCA位置用于聲學(xué)數(shù)據(jù)采集。在聲學(xué)數(shù)據(jù)采集之前，各種無創(chuàng)、非聲學(xué)檢測方式可以被選擇使用或額外使用，以確定包括血管(諸如MCA)在內(nèi)的內(nèi)部生理結(jié)構(gòu)的位置。例如，近紅外分光鏡檢查(NIRS)、磁共振和其它技術(shù)可以用于內(nèi)部生理結(jié)構(gòu)的成像和定位.結(jié)合本發(fā)明的方法和系統(tǒng)，這些技術(shù)可以在估計聲學(xué)屬性之前用于確定內(nèi)部生理結(jié)構(gòu)的位置.使用下述方法學(xué)和組件，聲源/探測器組合可以用在掃描模式和聚焦模式兩種模式下，其中上述聲源/探測器組合優(yōu)選是包括多個換能器元件的聲換能器陣列.聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件的一個或多個聲源元件在掃描模式下掃描顱內(nèi)目標(biāo)區(qū)域(或其它目標(biāo)區(qū)域)，以識別具有預(yù)定和/或期望聲學(xué)屬性的目標(biāo)位置。當(dāng)聲源已經(jīng)識別出一個或多個具有預(yù)定或期望聲學(xué)屬性的目標(biāo)位置時，一個或多個聲源可以被手動或自動聚焦在期望目標(biāo)位置(一個或多個)上，以用于在聲詢問或數(shù)據(jù)采集模式下的操作。聲源也可以被編程以用于監(jiān)測被采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)，并且用于調(diào)節(jié)聲源的定位和/或聚焦，以便將被選或預(yù)定聲源(一個或多個)的焦點維持在期望的目標(biāo)位置上。同樣，聲源(一個或多個)可以被編程以用于在預(yù)定時間點上從多個預(yù)定或被編程的目標(biāo)位置中收集數(shù)據(jù)。實際上，本發(fā)明的聲換能器源和探測器元件可以被編程用于在一個或多個時間點上從一個或多個目標(biāo)位置中收集一種或多種類型的聲學(xué)數(shù)據(jù)。使用本發(fā)明的方法和系統(tǒng)，聲學(xué)數(shù)據(jù)的采集優(yōu)選在自動模式下實現(xiàn)。根據(jù)期望目標(biāo)位置的聲學(xué)屬性掃描和確定期望目標(biāo)位置的方法學(xué)可以以"范圍-多普勒"搜索方法學(xué)為基礎(chǔ)，例如上述方法被用在搜尋潛艇的編程魚雷上。范閨-多普勒處理是匹配濾波的有效實現(xiàn)方式，它在雷達(dá)和聲納信號處理領(lǐng)域中已經(jīng)使用多年。它是一種健壯的技術(shù)，部分原因是因為它只對環(huán)境的統(tǒng)計特性和所遇到的目標(biāo)做出了極少的假設(shè)。范圍-多普勒處理提供了一種感興趣目標(biāo)空間和時間(也就是多普勒)散射屬性的有用分解。傳感器時序數(shù)據(jù)被分解成幀，通常是重疊的，并和傳遞波形副本相乘，然后通過快速傅立葉變換(FFT)算法被轉(zhuǎn)換到頻域中。這些操作非常有效地實現(xiàn)了一組匹配濾波器，每一個匹配濾波器均和多普勒頻移的窄帶匹配。范圍-多普勒處理根據(jù)目標(biāo)范圍和相對于聲學(xué)裝置的速度提供目標(biāo)的分離。在顱內(nèi)，到目前為止MCA流是最大的目標(biāo)，使其具有"搜索并返回"方法的特性。在期望目標(biāo)區(qū)域中找到并維持聲學(xué)焦點的其它方法學(xué)也可以被使用。下述聲學(xué)全息成像技術(shù)也可以被使用，諸如Porter，R.P.，P.D.Mourad，andA-Al-Kurd(1992)Wavefrontreconstructioninvariable,咖Uimodewaveguides.J.Opt.Soc.Am.，A9(11)1984-1990和Mourad,P.D.,D.Rouseff,R.P.Porter,andA.A卜Kurd(1992)，Sourcelocalizationusingareferencewavetocorrectforoceanicvariability,J.Acoust.Soc.A邁.92(1)1031-1039。使用聲學(xué)全息成像技術(shù)，在它們在聲學(xué)陣列上均被測量以后，來自目標(biāo)的信號通過巻積和來自參考源的信號合并到一起.最終結(jié)果是最大值出現(xiàn)在目標(biāo)位置處的公式。例如，為了使用聲學(xué)全息成像技術(shù)確定icp，所有聲場可以用聲場的傅立葉變換或聲場傅立葉變換的分量(例如，多普勒信號)替換.在上述實施方案中，來自聲學(xué)陣列的聲后向散射的傅立葉變換可以用作目標(biāo)信號，而來自TCD或來自放置在對側(cè)類部的陣列的前向散射可以用作參考源。這些信號能夠通過數(shù)學(xué)方法被組合到一起，以便在期望的目標(biāo)位置上找到并維持聲學(xué)焦點.在另一個實施方案中，有機會使用戶輔助進(jìn)行自動確定目標(biāo)的選擇是有用的，所述自動確定目標(biāo)是本發(fā)明不依賴于用戶的方面。例如，這在下述情況下是有用的，在這些情況中自動識別感興趣特征的系統(tǒng)不必完全集中在上述特征上，或是以致于用戶能夠根據(jù)他們的意見驗證計算機選擇地特征是否是最佳特征。基本想法是如果在感興趣值的空間分布中不存在全局最小值或最大值，感興趣特征將表示局部。將使用在大腦中動脈中找到最大流速的實施例，其中已知大腦中動脈中的速度具有一個沿大腦中動脈空間分布的速度值范圍，同時應(yīng)當(dāng)理解這種技術(shù)不受上述應(yīng)用的限制。在自動確定特征目標(biāo)的同時允許用戶參與目標(biāo)確定的示例聲學(xué)系統(tǒng)可以使用由DWL公司，Spencer技術(shù)公司，Nicolet公司等制造的傳統(tǒng)TCD系統(tǒng)，其中聲傳感器由單個換能器元件組成，并且聲學(xué)系統(tǒng)為上述換能器的指定方向(orientation)提供了僅沿著單個換能器束的信息。在這里，用戶手動操縱換能器，以便它能夠聲穿透腦結(jié)構(gòu)的不同部分，并且能夠用電子學(xué)方法控制沿?fù)Q能器射束軸的深度.通過信息的實時顯示和用戶對上一個時刻顯示內(nèi)容的記憶，引導(dǎo)用戶找出MCA中流速的最大值。一部分顯示可以提供感興趣變量在某個位置相對于換能器表面的實時值(既然真實深度并不重要，所以可以用絕對單位或任意單位報告)，上述換能器由用戶使用專為這種目的設(shè)計的光標(biāo)選擇。例如，顯示可以提供MCAjl線的實時值，或者稱為流頻謙圖。顯示的另一部分可以在換能器的任何一個指定方向(相對于光標(biāo)的實時位置在MCA中流的較大值的方向)提供用于和用戶交流的圖形圖<象，。這可以采用指向不同方向的兩個箭頭(例如，一個指"上"，一個指"下")的形式，在這里用戶已知上和下分別表示相對于光標(biāo)當(dāng)前位置較深和較淺的位置。如果在兩個方向上均存在流速的局部最大值，通過用更亮的箭頭指向該方向，存在更大最大值的方向可以被標(biāo)明。通過測量在指定時刻被換能器聲穿透的所有點的多普勒頻移，這些流速梯度可以在相關(guān)的控制器部件中被計算，以提供流速局部梯度的實時計算.通過使用各種已知的數(shù)學(xué)方程(偏差分、各階中心差分等)，上述計算可以被執(zhí)行。在MCA流中局部流速最大值的絕對位置不需要被用戶知道或凈艮告或顯示給用戶。用戶從上述分析中獲得的是在流速中局部最大值相對于光標(biāo)當(dāng)前位置的方向，上述光標(biāo)的位置不需要被限定。然后，用戶可以操縱光標(biāo)，用于報告沿聲束方向在較深或較淺位置上的頻詳圖，并判斷它們自身是否達(dá)到流速中的局部最大值。通過以該方式提供沿射束軸向的流速的定向探查，結(jié)合換能器相對位置或角度的物理操縱，用戶能夠在導(dǎo)向方式下確定流速最大值的位置。標(biāo)準(zhǔn)TCD裝置也允許裝置發(fā)射其幅度受到換能器波束上給定點的流速制約的聲波，尤其是其頻譜圖顯示給用戶的裝置，上述附加信息可能是本發(fā)明用戶感興趣的信息。此外，可將裝置設(shè)計為當(dāng)沿?fù)Q能器波束操縱光標(biāo)而使流速的絕對值增加或減少時能夠使顯示亮度增加或減小。這樣，視覺信息將補充用戶現(xiàn)有的聽覺信息。使用聲學(xué)換能器相對密集分布的聲學(xué)陣列，而不是包括一個換能器或稀疏陣列的聲學(xué)陣列，可以在任意時刻在與聲束中心成各種角度的深度位置上獲取與流速相對空間分布有關(guān)的信息，用戶輔助部件可以提供顯示局部流速最大值方向的顯示，但是，使用換能器陣列，可以在其他維中提供涉及最大流速方向的定位信息，而且可以在光標(biāo)運動的每一個方向上摘映箭頭指示引導(dǎo)用戶，其中上述光標(biāo)在相對于實時光標(biāo)位置的3個可能方向上運動。一組箭頭可以指示比當(dāng)前光標(biāo)位置深或淺的局部最大值。另一組箭頭可以指示在當(dāng)前光標(biāo)位置之前或之后的局部最大值。還有一組箭頭可以指示流速局部最大值比當(dāng)前光標(biāo)位置或深或淺。這種信息可以按上述方式使用聲后向散射的多普勒分析計算，其中上述聲后向散射來自被換能器陣列聲穿透的位置場中.借助這種信息和包括感興趣位置瞬時頻詳困的上述輔助聽覺、視覺信息，陣列的用戶定位可以被引導(dǎo)，以移動光標(biāo)并重新檢查頻詳固。參考作為期望目標(biāo)位置的大腦中動脈(MCA)，下面描述了用于定位和照射一個或多個期望目標(biāo)位置的聲學(xué)系統(tǒng)和換能器組件，應(yīng)當(dāng)理解這種目標(biāo)位置僅是示意性的，而且應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明的方法和聲學(xué)組件也可以用于定位和聲學(xué)照射其它目標(biāo)位置，包括腦血管以及CNS和非CNS目標(biāo)位置。下面描述的聲學(xué)方法和系統(tǒng)可以用在需要收集涉及期望目標(biāo)位置聲學(xué)屬性的數(shù)據(jù)的任何應(yīng)用中.應(yīng)當(dāng)理解在現(xiàn)有技術(shù)中已經(jīng)存在具有各種配置和結(jié)構(gòu)的聲換能器陣列，并且這些聲換能器陣列可以用在各種應(yīng)用中.本發(fā)明的聲換能器陣列通常很薄，而且通常包括一層換能器元件或多個換能器元件的厚度.堆疊的多層換能器單元或元件可以在一些應(yīng)用中使用，換能器元件或單元可以被排列在一個平面上以形成一個平坦的平面陣列，或者它們可以被排列成曲面或幾何形狀成階梯狀的陣列。具有各種配置和結(jié)構(gòu)的換能器陣列可以用在本公開考慮的應(yīng)用中。在一個實施方案中，包括本發(fā)明聲源/探測器組合的數(shù)據(jù)采集部件包括多個電容微電機超聲換能器(cMUT)單元。cMUT超聲換能器使用半導(dǎo)體加工技術(shù)制造，并且具有足夠的功率和靈敏度以便在診斷超聲能量水平上發(fā)射和接收，對于本發(fā)明的目的來說這是必要的和充分的。換能器元件使用安裝在硅襯底上的小的電容性膜片結(jié)構(gòu)制造。cMUT換能器陣列具有生產(chǎn)成;^1低的潛力，而且還可以將輔助電路集成在同一個芯片上。圖7顯示了一個cMUT超聲換能器單元結(jié)構(gòu)的示意圖。如圖7所示，cMUT超聲換能器單元40包括如頂部電極所示的正極42和如底部電極所示的負(fù)極44。頂部電極通常被提供在柔性膜上或與柔性膜結(jié)合，底部電極通常被提供在村底46(諸如硅襯底)上或與襯底46結(jié)合。絕緣支撐物48被提供，以便在正負(fù)電極之間形成密閉腔室50。內(nèi)腔50可以包含氣體或液體或凝膠類物質(zhì)，或者它可以用作真空腔。cMUT超聲換能器的薄膜結(jié)構(gòu)將超聲振動轉(zhuǎn)換成調(diào)制電容信號，或反之亦然。直流偏置電壓被施加，交流信號要么是在發(fā)射時施加在直流信號上，要么是在接收時測量。通常，cMUT換能器元件可以在發(fā)射和接收操作的各種模式中操作，包括無偏置模式、塌陷(collapsed)模式、非塌陷模式和塌陷快速回復(fù)模式(僅發(fā)射時)。使用cMUT換能器單元、元件和陣列的一個優(yōu)點在于電子裝置可以被提供在單元結(jié)構(gòu)上或單元結(jié)構(gòu)中，這極大地簡化了和陣列的電子通信，并且促進(jìn)了可編程的陣列特性.cMUT換能器陣列由多個獨立的cMUT超聲換能器單元結(jié)構(gòu)組成，這些cMUT超聲換能器單元排列成多個元件，這些按行和/或列和/或更小劃分排列的元件構(gòu)成了陣列。圖8圖解說明上迷陣列60,構(gòu)成每一個換能器元件64的cMUT換能器單元62的數(shù)目和構(gòu)成陣列的元件的數(shù)目可以變化，這取決于陣列的應(yīng)用.困8所示cMUT換能器陣列60包括多個cMUT換能器元件64，每一個換能器元件64包括一個獨立cMUT單元62的6x6排列。因此，陣列60包括36個元件62的6x6排列，每一個換能器元件62有36個獨立cMUT換能器單元組成.具有多種配置的cMUT換能器陣列可以被組裝并被用在本發(fā)明中.發(fā)明人意外發(fā)現(xiàn)cMUT換能器陣列能夠被設(shè)置并被操作以達(dá)到作為適合在醫(yī)療裝置(諸如TCD裝置)中使用的聲學(xué)發(fā)射/接收裝置足以執(zhí)行聲發(fā)射和靈敏度的水平。更具體而言，如圖8所述的具有多個cMUT元件列的cMUT換能器陣列在80V偏壓、28V交流電壓下工作，以高達(dá)1.75W/cm2的強度將聲能量發(fā)射到CNS目標(biāo)位置，盡管使用傳統(tǒng)的TCD聲學(xué)裝置確定腦血流量只需要大約0.6-0.7W/cm2的示例發(fā)射強度。cMUT換能器陣列在實驗中工作在80V偏壓、60和80dB的增益下，從陣列小于4cm到大于6cin的范圍內(nèi)以足以形成多普勒測定的水平接收來自CNS目標(biāo)位置的信號。cMUT換能器單元和元件可以按不同的組合方式排列，以提供具有不同能力的cMUT換能器陣列。如果每一個cMUT單元均配備了受到獨立控制或可控制的電子裝置，那么每一個cMUT單元均可以用作換能器元件，而且陣列可以由多個受到獨立控制或可獨立控制的cMUT單元構(gòu)成，更具體而言，一個換能器元件包括多個cMUT單元，該換能器元件作為一個單元受到電子控制或電子可控。因此，在圖8所示的陣列中，每一個元件64由多個(6x6)cMUT換能器單元62組成，這些cMUT換能器單元作為一個單元受到控制或是可控制的。作為另一種選擇，多個元件64(諸如構(gòu)成一行或一列的元件)可以作為一個單元受到電子控制或電子可控，以提供一個包括多行或多列換能器元件的cMUT換能器陣列。一個一維(1D)陣列可以由一個包括多個單元的換能器元件組成，同時一個二維(2D)陣列由以平面、二維結(jié)構(gòu)排列的多個換能器元件組成。在一個實施方案中，每一個聲學(xué)陣列均由一個或多個換能器元件組成的兩個cMUT聲學(xué)陣列在"米爾斯十字"結(jié)構(gòu)中被對準(zhǔn)，其中兩個換能器陣列通常彼此正交排列，這就允許一個陣列在發(fā)射和接收模式中垂直掃描，另一個在接收和發(fā)射模式中水平掃描.在上述實現(xiàn)中，第一線性cMUT發(fā)射陣列在第一方向(諸如垂直方向)上可控，笫二線性cMUT接收陣列通常和第一線性陣列正交并且在和第一方向垂直的方向上可控。兩個相交的線性cMUT陣列交替發(fā)射和接收超聲波束，同時控制發(fā)射和監(jiān)*聽波束，以識別和集中在具有期望屬性的聲學(xué)信號.在另一個實施方案中，包括PVDF(聚偏二氟乙烯)薄膜換能器的聲學(xué)陣列單獨用作聲探測器陣列，或是和同時作為聲源的cMUT陣列或單元件PZT換能器一起用作聲探測器陣列.在包括與其它換能器或陣列組合的PVDF陣列的示例實施方案中，源換能器或陣列發(fā)射穿過PVDF陣列的聲波，在和PVDF陣列的排列通常垂直的一個方向上掃射聲波。PVDF陣列用作聲探測器，接收和處理聲信號，圖9顯示了說明本發(fā)明包括PVDF/cMUT組合陣列的聲學(xué)換能器陣列70的示意圖。陣列的組合深度通常很小，可以在大約lc邁左右。CMUT陣列72被放置在PVDF陣列74下面，在使用期間PVDF陣列74緊貼對^面放置。在這種結(jié)構(gòu)中，cMUT陣列用作聲源，發(fā)射穿過PVDF陣列的聲束。cMUT陣列72可以由包括一個或多個cMUT聲學(xué)元件的1D(如圖所示)或2D陣列組成。PVDF陣列也可以作為1D陣列(如圖所示)或2D陣列被提供。當(dāng)聲源(一個或多個)和/探測器(一個或多個)作為2D陣列被提供時，它們能夠在二維而不是一個方向上發(fā)射和/或檢測聲信號。圖10A和10B顯示了說明本發(fā)明包括PVDF陣列/PZT陣列組合的聲學(xué)陣列的示意圖。cMUT陣列同樣可以和PZT換能器一起使用。PVT換能器通常被安裝在PVDF或cMUT陣列的下面，并且作為聲源透過PVDF或cMUT陣列發(fā)射單個寬波束.在這些實施方案中，PZT換能器通常用作聲源，并且PVDF或cMUT陣列通常用作聲探測器。圖10A顯示了聲源/探測器組合80，該組合包括放置在PVDF或cMUT陣列84下面的PZT換能器82，而PVDF或cMUT陣列84具有多個對齊的換能器元件86。每一個對齊的換能器元件86作為一個單元被控制或是可控制的。圖10B說明了另一個聲源/探測器組合90,該組合包括放置在PVDF或cMUT換能器陣列94下面的PZT換能器92。換能器陣列94包括作為一個單元受到控制或可控制的分布在二維結(jié)構(gòu)中的多個換能器元件96。因此，PVDF或cMUT陣列可以如圖10A所示作為一個1D陣列被構(gòu)成，該1D陣列包括多個被對齊的換能器元件，或者如圖10B所示作為一個2D陣列被構(gòu)成，該2D陣列包括按二維結(jié)構(gòu)排列的多個換能器元件.本發(fā)明的超聲換能器陣列系統(tǒng)的一個優(yōu)點在于可以在較高功率、較低成本的系統(tǒng)中提供多功能陣列。上述陣列有著4艮多用途，能夠執(zhí)行多種聲學(xué)功能，為了提供期望的功能可以被預(yù)編程或是可編程，而且可以作為集成臨床診斷系統(tǒng)的可置換或單次使用的元件被提供.在一個實施方案中，本發(fā)明的聲學(xué)陣列作為醫(yī)療裝置(諸如icp監(jiān)護裝置)的單次使用的聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件被提供，這種單次使用的聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件包括一個或多個聲換能器陣列，這些聲換能器陣列可以和具有數(shù)據(jù)處理、存儲和/或顯示能力的控制器部件進(jìn)行有效的通信，借助一條或多條可拆卸電纜，或是使用射頻、紅外或其它無線技術(shù)，一個或多個聲換能器陣列可以和控制器部件通信.換能器陣列(一個或多個)可以是可控的且可編程的，以掃描一個或多個具有確定邊界或參數(shù)的目標(biāo)區(qū)域，并根據(jù)預(yù)先選定的或可選擇的聲學(xué)屬性定位一個或多個期望目標(biāo)位置(一個或多個)。此外，換能器陣列(一個或多個)還可以是可編程的和/或可控制的，通過在自動模式下將具有預(yù)選強度、幅度、相位、頻率等的超聲束對準(zhǔn)目標(biāo)區(qū)域(一個或多個)，從而建立和維持焦點。本發(fā)明的換能器陣列也可以被編程以便同時或在不同時刻收集來自多個目標(biāo)位置的聲學(xué)數(shù)據(jù)。在一個實施方案中，一個換能器陣列或多個陣列可以被編程，以交替操作聲源和探測器。在一個實施方案中，用于檢測多個患者數(shù)據(jù)的多個換能器陣列和一個單獨數(shù)據(jù)處理、存儲和顯示裝置通信，并將數(shù)據(jù)傳給該裝置.圖11A和11B說明了本發(fā)明聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件的一個示例實施方案，上述聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件包括聲源/探測器系統(tǒng)，諸如聲學(xué)陣列。在圖11A和11B所示的實施方案中，顯示了可置換和不可置換元件。在閨11B的系統(tǒng)中，聲學(xué)系統(tǒng)的昂貴元件作為不可置換部件被提供，而需要和患者提供，圖11A說明了包括聲換能器陣列102和聲傳播部件106的聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件100,其中聲換能器陣列102與陣列電極部件l(M連接，聲傳播部件106促進(jìn)了換能器陣列102和患者體表之間的高保真度的聲傳播.聲傳播部件106優(yōu)選包括一個密閉殼體，該殼體包含聲傳播介質(zhì)，諸如具有一致屬性和基本上不存在聲學(xué)特性明顯不連續(xù)(諸如氣泡)的聲凝膠。聲傳播部件106可以在至少一部分棵露面108上涂上粘性物質(zhì)，便于將數(shù)據(jù)采集部件臨時粘附在患者體表上。帶有粘性物質(zhì)的棵露面108可以由可拆卸外殼110保護，可拆卸外殼110在放置在患者體表之前被移去。換能器陣列和陣列電子部件可以被永久地安裝在結(jié)構(gòu)112中或結(jié)構(gòu)112上，這就便于數(shù)據(jù)和/或能量在控制器部件之間來回傳遞.結(jié)構(gòu)112可以包括控制和/或能量元件，或可在換能器陣列和陣列電子部件與控制和/或能量元件之間提供可操作連接，所述控制和/或能量元件容納在分立控制器部件中。如圖11A所殺，數(shù)據(jù)采集部件100可以通過結(jié)構(gòu)112和電纜114和控制器部件通信，或者通信可以使用其它通信方法(諸如RF通信系統(tǒng))提供。如果換能器陣列102和陣列電子部件104被永久或半永久地安裝在結(jié)構(gòu)12中，那么聲傳播部件106可以作為單次使用的部件被提供，而且在安裝到患者體表之前，聲傳播部件106可以被固定在換能器陣列102的棵露面上.可替換地，如圖11B所示，聲換能器陣列102、陣列電子部件104和聲傳播部件106可以作為單次使用的聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件116被提供。單次使用聲學(xué)數(shù)據(jù)采集部件116具有一個如導(dǎo)線118所示的電子接口部件，它提供了陣列102和陣列電子部件104之間的通信，以及結(jié)構(gòu)112中或遙控部件中的電子和/或能量能力。提供和數(shù)據(jù)采集部件116之間連接的電子接口部件可以是和結(jié)構(gòu)112中的配對接口部件進(jìn)行連接的有線接口部件，或者它可以作為無線接口通信部件被提供。在上述實施方案中，單次使用的數(shù)據(jù)采集部件116可以用無菌或非無菌方式封裝。在上述實施方案中，聲學(xué)陣列和患者接口部件一起作為單次使用或可置換的系統(tǒng)元件的一部分被提供.聲學(xué)陣列優(yōu)選和聲凝膠這樣的聲傳播材料接觸，向目標(biāo)區(qū)域提供并從目標(biāo)區(qū)域接收高保真聲傳播。聲傳播材料優(yōu)選和粘合材料這樣的接觸材料連接，便于可置換系統(tǒng)元件臨時定位和粘附在患者皮膚上?；颊呓佑|材料可以由可移去外殼保護，上述外殼在使用時可以被拿掉。包括聲學(xué)陣列的可置換系統(tǒng)元件可以作為一個元件被提供，該元件可以被消毒和封裝以在某個時候使用?？商鎿Q的單次使用的系統(tǒng)和元件也可以被使用。在這樣一個可選擇系統(tǒng)中，聲傳播材料層可以作為一個獨立消毒、封裝的部件被提供，該部件用于和包括聲學(xué)陣列(一個或多個)在內(nèi)的不可置換部件連接'上述層可以具備一側(cè)用于和患者皮膚接觸的粘合層，或者，凹槽可以用于手工涂敷聲學(xué)傳輸材料.很明顯關(guān)于可置換和不可置換元件有許多不同的實施方案和排列可以被使用。這種緊湊的可置換陣列元件可以被放置在和患者顙部接觸的位置上，當(dāng)陣列元件被激勵時，陣列元件電子掃描腦血管這樣的感興趣目標(biāo)區(qū)域，然后將聲源(一個或多個)和探測器(一個或多個)聚焦在諸如MCA這樣的感興趣位置上。在工作期間，聲學(xué)陣列監(jiān)測并維持在感興趣區(qū)域上的聚焦。在這個實施方案中，聲學(xué)陣列構(gòu)成了包括聲凝膠或另一種聲材料在內(nèi)的可置換組件的一部分，所述另一種聲材料便于聲信號在工作期間在患者皮膚交界面中傳播.聲凝膠的棵露面優(yōu)選和一個或多個粘合元件通過界面連接，所述粘合元件便于在期望的患者體表上臨時放置并形成穩(wěn)固接觸。在聲凝膠上可以配備可移去的外殼，以保護聲學(xué)陣列和其它部件。如圖11B所示，這些元件可以作為一個可置換的單元被提供，可置換單元可以安裝在系統(tǒng)的不可置換元件上。系統(tǒng)的不可置換元件可以包括支持硬件、一個或多個電纜或無線傳輸接口，和數(shù)據(jù)處理、存儲和顯示裝置(未示出)。出于估計CNS組織(包括血液和血管)聲學(xué)屬性的原因，聲源(一個或多個)和探測器(一個或多個)的位置可以位于顱骨中的已知"聲學(xué)窗"。聲源(一個或多個)關(guān)于探測器(一個或多個)的位置取決于希望獲得的聲學(xué)數(shù)據(jù)，例如為了收集后向散射聲學(xué)數(shù)據(jù)，聲源(一個或多個)和探測器(一個或多個)彼此接近，為了收集前向散射聲學(xué)數(shù)據(jù)時，聲源(一個或多個)和探測器(一個或多個)彼此通常被相對放置.通過將聲源(一個或多個)和探測器(一個或多個)放置在患者的各個位置上，就可以從各個角度收集聲學(xué)散射或反射數(shù)據(jù).為了實現(xiàn)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)以用于確定ICP，涉及經(jīng)顱多普勒測量和周圍血壓測量之間高度差的數(shù)據(jù)是合乎需要的，所以，當(dāng)聲源/探測器裝置包括一個聲學(xué)、微波或紅外接收器時，流體靜壓力傳感器可以被裝備，同時對應(yīng)的發(fā)射器被裝備在周圍血壓監(jiān)測器中.知道這些傳輸模態(tài)的傳播時間，頭戴式耳機和周閨血壓監(jiān)測器之間的線性距離能夠被測量。測量朝向地面方向的傳感器也可以被放置在聲源/探測器裝置上，以建立允許自動測量地面和周圍血壓監(jiān)測器之間角度的坐標(biāo)系。將上述信息反饋到被恰當(dāng)設(shè)計的小型集成電路中，上述直線距離和角度能夠被獲取，并且頭戴式耳機和周閨血壓監(jiān)測器之間的垂直高度差能夠被計算.其它類型的流體靜壓力傳感器也可以被使用。根據(jù)使用V-mca測量得到的ICP確定值對本發(fā)明的方法和系統(tǒng)進(jìn)行了描述，盡管來自其它腦目標(biāo)位置的聲學(xué)屬性可以在確定ICP中使用.使用所顯示的信息，自動聲掃描和目標(biāo)定位可以被簡化.在某些實施方案中，用戶可以簡單地將換能器陣列安裝在患者身上，并且通過自動聲源/探測器掃描元件的工作發(fā)現(xiàn)諸如最大V-mca這樣的期望目標(biāo)。具有唯一聲學(xué)屬性的其它位置也可以被定位。目標(biāo)位置的坐標(biāo)和聲學(xué)屬性的值可以隨著時間被存儲，然后它們可以按照各種格式被顯示。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)可以用在各種環(huán)境中，包括諸如救護車、急診室、重癥監(jiān)護室和類似的急救醫(yī)學(xué)環(huán)境，外科環(huán)境，住院病人和門診病人監(jiān)護環(huán)境，住所，飛機，火車，輪船，公共場所和類似環(huán)境。所使用的技術(shù)是無創(chuàng)的，并且不會對目標(biāo)組織造成不可逆轉(zhuǎn)的損傷。因此，它們可以根據(jù)實際需要的頻率被使用，不會產(chǎn)生不希望有的副作用。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)不需要患者參與，喪失能力的患者也可以利用這些系統(tǒng)。估計組織屬性(包括ICP)的方法和系統(tǒng)可以在連續(xù)或間斷的基礎(chǔ)上用于監(jiān)測組織屬性或ICP.上面描述的所有公開文獻(xiàn)，包括專利性和非專利性的公開文獻(xiàn)，都全部包括在這里作為參考。下面的實施例僅用于說明的目的，而不用于以任何方式限制本發(fā)明。實施例1基子將TCDV_mca和有創(chuàng)確定的連續(xù)ABP測量值用作變量的經(jīng)驗性研究的ICP預(yù)測結(jié)果收集數(shù)據(jù)、導(dǎo)出并應(yīng)用顱血管速度和ABP變量之間非線性關(guān)系的原型系統(tǒng)可以使用商業(yè)途徑可獲得的部件來裝配。這種原型由下述部分組成使用NationalInstruments(NI)6204-EPCMCIA數(shù)據(jù)采集(DAQ)卡的筆記本電腦，包含NI-DAQ卡外露底板和麥克風(fēng)輸入匹配電路的盒體，設(shè)計用于和空間實驗室遙測單元的信號輸出端口配套的專用適配器，以及Spencer技術(shù)公司的TCD100M功率M模式數(shù)字經(jīng)顱多普勒裝置和帶有標(biāo)準(zhǔn)TCD超聲換能器的控制臺，和FDA批準(zhǔn)的用于機械地固定在頭上的頭帶裝置.Spencer技術(shù)公司的TCD100M裝置沒有對FDA已批準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)做任何修改。所有的電子部件均使用經(jīng)批準(zhǔn)的不間斷電源(UPS)供電。除了經(jīng)批準(zhǔn)的SpencerTCD裝置以外；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的任何一個部分均沒有和患者發(fā)生任何相互作用。使用大腦中動脈中的流速(V-mca)和動脈血壓(ABP)作為變量，通過訓(xùn)練和驗證上述ANN，V_mca、ABP和ICP之間的非線性關(guān)系被導(dǎo)出，其中V—inca通過分析使用Spencer技術(shù)公司的裝置獲取的聲后向散射數(shù)據(jù)來確定，ABP使用動脈管路被有創(chuàng)測量.從一組患者中采集數(shù)據(jù)，能夠連同V-mca和ABP—起從這些患者中有創(chuàng)測量ICP。對于具有病灶性(focal)創(chuàng)傷的患者，ICP從與創(chuàng)傷病灶相同的大腦半球中被有創(chuàng)測量，而且V-mca也從這一側(cè)測量.這是因為腦作為一種分室固體能夠支撐橫跨其結(jié)構(gòu)上的壓力梯度。例如，在狒狒中已經(jīng)測量到在大腦半球間高達(dá)10咖Hg的ICP差，而對于人類，已經(jīng)測量到高達(dá)25咖Hg的ICP差值。我們還需要ICP和ABP測量點之間的高度差，以便考慮ABP點和大腦之間的流體靜壓力差。例如，在仰臥患者中這個差值可能是0。然后，需要在和第一組患者無關(guān)的另一組患者中測試該模型。有創(chuàng)ICP裝置被放置在這些患者身上，并且在恰當(dāng)?shù)陌肭驁?zhí)行V—mca測量。我們成功地從15位患者中收集到數(shù)據(jù)，其中有8位符合該患者標(biāo)準(zhǔn)。在這15位患者的數(shù)據(jù)采集完畢之后，我們分析了其中11位患者的數(shù)據(jù)，并且按照下述方式初始化我們的算法。因為有一個小的患者總體，所以使用8位患者中的7位逐次(serially)確定算法，并針對第八位患者進(jìn)行測試。通過構(gòu)成略有不同的8個算法，8次執(zhí)行上述過程，8次測試了nICP方法。如下所述，也可以使用這8個核心患者開發(fā)一種算法，然后對3個其它患者進(jìn)行測試，雖然這3個患者不是十分符合患者標(biāo)準(zhǔn)，但是我們有他們的數(shù)據(jù)集.困12A和12B顯示了8位核心患者中一位患者的測量和預(yù)測ICP的瞬時時間軌跡的對比，數(shù)據(jù)采集率從初始時的250Hz減小到20Hz(也就是，在每一個數(shù)據(jù)集中每秒有20個數(shù)據(jù)點，或者大致是每個心動周期20個點)，有創(chuàng)測量ICP被顯示成通常較低的軌跡，而無創(chuàng)推斷的ICP被顯示成通常較高的軌跡。圖12A中的數(shù)據(jù)表明了心臟和呼吸的作用，而圖12B中的放大軌跡則突出了位于心動周期時間標(biāo)度上的信號。預(yù)測的ICP軌跡和測量得到的軌跡非常相似，它具有在心臟舒張期間過低預(yù)測ICP低位值、在心臟收縮期間過高預(yù)測ICP高位值的趨勢。這代表了8個預(yù)測中的7個，還有一個例外如下所述.針對每一個患者的時間序列的逐點比較證明了對有創(chuàng)測量ICP的成功預(yù)測以及被正確確定的算法，其中對有創(chuàng)測量ICP的預(yù)測僅使用了有創(chuàng)測量ABP和大腦中動脈血液流速(V-mca)的聲學(xué)測量，表1顯示了8位患者的有創(chuàng)測量瞬時ICP和預(yù)測瞬時ICP的比較。有創(chuàng)ICP列顯示了有創(chuàng)測量ICP的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。預(yù)測ICP列顯示了預(yù)測ICP的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。誤差列顯示了誤差的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，其中上述誤差是在每一個時間點上將測量和預(yù)測ICP的值相減得出。<table>tableseeoriginaldocumentpage61</column></row><table>4號患者的有創(chuàng)和預(yù)測ICP的比較顯示了有創(chuàng)和預(yù)測ICP之間的平均逐點差值是0.80mrnHg，且具有下述可能性954的預(yù)測ICP值將在測量值的1.68mmHg之內(nèi)，圖12A和12B顯示了這位示例患者的示例數(shù)據(jù)，對于8位患者中的6位患者(1-5號和8號)，測量和預(yù)測ICP之間瞬時差值的平均值小于l咖Hg-有創(chuàng)ICP測量中的平均不確t變.對于另一個患者(6號)，測量和預(yù)測ICP之間瞬時差值的平均值小于2咖Hg.此外，對于這7位患者，大多數(shù)瞬時差值要小于2咖Hg。我們使用8位核心患者闡明了我們的預(yù)測方法，并將其應(yīng)用于和核心患者不屬于同一組的3位其它患者，因為在這些患者中腦損傷的位置未知，或是因為有創(chuàng)ICP測量位于病灶性損傷的對側(cè)，所以聲學(xué)測量從和有創(chuàng)ICP測量位置相對的半球中執(zhí)行。對于這些患者中的兩位患者，和上面一樣，預(yù)測瞬時ICP平均位于有創(chuàng)測量瞬時ICP的lmmHg內(nèi)。對于笫三位患者，預(yù)測瞬時ICP位于有創(chuàng)測量瞬時值的4鵬Hg的平均值內(nèi)，這和腦損傷患者中已知的大腦半球間ICP差值一致.這些是臨床可接受的不確M。5號和7號患者的結(jié)果不像其它患者那樣成功，但提供了重務(wù)fT息。盡管5號患者的平均誤差是0.80mmHg，但;l誤差的標(biāo)準(zhǔn)差卻相當(dāng)大，為6.61咖Hg.這是因為這位特殊患者心律不齊，導(dǎo)致完全不可預(yù)測的心動周期，這就偶爾會4吏預(yù)測ICP明顯偏離測量ICP。至于7號患者，我們的方法則完全失敗.7號患者的平均ICP比它最鄰近的一個小5咖Hg，可相信7號患者和其它患者的數(shù)據(jù)相差較大，因此不能被該方法充分地模擬該患者。出于臨床上的考慮，該方法不需要預(yù)測瞬時ICP。短期的平均ICP值和/或ICP趨勢對患者管理已經(jīng)足夠了，因此，預(yù)測ICP值被平均，并且和有創(chuàng)測量ICP平均值比較。如圖13所示，當(dāng)用一分鐘移動滑牟濾波器對4號患者的時間軌跡求平均值時，有創(chuàng)測量ICP的時間軌跡(左側(cè)上部軌跡)與預(yù)測ICP的時間軌跡(左側(cè)下部軌跡)之間具有良好的可比性。使用這種最小平均，這些時間序列的逐點比較顯示出它們彼此間的差值在l鵬Hg以內(nèi)，這等于有創(chuàng)測量ICP中記錄的不確定性。實際上，為了達(dá)到這種水平的準(zhǔn)確度，系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)在做出ICP預(yù)測之前處理一分鐘的數(shù)據(jù)，這在臨床上可以接受。有創(chuàng)測量和預(yù)測ICP之間差值的均值和方差作為不同平均長度的函數(shù)被檢查。當(dāng)平均長度增加時，上述差值連同方差一起減小。該實驗觀測是20秒移動平均產(chǎn)生的在有創(chuàng)ICP測量記錄內(nèi)的不確定度的最大方差，從而提供充分的可靠性。這實際上意味著，第一預(yù)測ICP值是在開始收集和處理輸入數(shù)據(jù)之后20秒可獲得。此后，系統(tǒng)輸出是具有20秒時間標(biāo)度的ICP預(yù)測移動平均值.這是臨床有用的輸出。實施例2基于實驗研究和ANN訓(xùn)練、驗證的ICP預(yù)測結(jié)果使用直接從動脈管路中導(dǎo)出的血壓，或是使用基于動脈管路的ABP數(shù)據(jù)(該數(shù)據(jù)被簡化成從血壓袖帶獲得的仿真ABP數(shù)據(jù))，實施例1中描述的原型裝置和本說明書中描迷的nICP確定方法對華盛頓州西雅圖市Harborview醫(yī)療中心的十八(18)位患者進(jìn)行了成功地測試。在實施例1中給出了針對18位患者中的8位患者結(jié)果的詳細(xì)描述。其它結(jié)果現(xiàn)總.'結(jié)如下-為了確定在ICP預(yù)測方法中的常數(shù)，我們從一組患者(即"訓(xùn)練組")中采集數(shù)據(jù)，我們知道他們的有創(chuàng)測量ICP以及聲后向散射和ABP,對于訓(xùn)練組內(nèi)具有病灶性損傷的患者，它們的ICP從與損傷病灶相同的大腦半球中被有創(chuàng)測量，而且聲后向散射也從這一側(cè)測量.這是考慮到作為分室固體的大腦能夠支撐橫跨其結(jié)構(gòu)的壓力梯度。然后，從另一組患者(即"驗證組")中采集數(shù)據(jù)，驗證組的成員和第一組成員無關(guān)，并且會在驗證組成員身上測試該模型，對于這些患者，有創(chuàng)ICP裝置和聲后向散射測量也被放置在恰當(dāng)?shù)拇竽X半球上，并從其中獲取數(shù)據(jù)。聲后向散射數(shù)據(jù)被用于使用傳統(tǒng)多普勒技術(shù)導(dǎo)出MCA流速。本研究中的所有患者均符合該包含標(biāo)準(zhǔn)。為了在18位患者身上測試該方法，對18位"訓(xùn)練組"患者中的17位患者逐個建立經(jīng)驗算法，在這里允許將聲后向散射、從聲后向散射中導(dǎo)出的MCA流速測定、動脈血壓和有創(chuàng)測量ICP的知識用于確定該算法中的常數(shù)。然后，在算法沒有受到ICP有創(chuàng)測量值的影響并且在沒有比較有創(chuàng)測量ICP和無創(chuàng)確定ICP值的情況下，使用該方法確定第18位"驗證組"患者的nICP。通過反復(fù)執(zhí)行上述操作(18位患者每人一次)，使用17位"訓(xùn)練組"患者和一位"驗證組"患者得出了18個類似的方法。對每一位驗證患者執(zhí)行ICP和nICP的十分鐘時間序列的一分鐘移動平均，然后繪制那些有創(chuàng)和無創(chuàng)測定量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。使用來自18位患者中每一位患者的十分鐘長度的數(shù)據(jù)。使用根據(jù)從動脈管路中收集的連續(xù)動脈血壓的一種方法，對ICP和nICP中每一個執(zhí)行一分鐘移動平均(如圖13所示)，然后繪制那些結(jié)果的均值和方差。結(jié)果如圖14所示，圖14說明了使用聲后向^t射和動脈血壓數(shù)據(jù)的新穎分析確定nICP的可行性，其中使用經(jīng)顳葉方法從大腦中收集聲后向散射，并使用動脈管路采集動脈血壓數(shù)據(jù)。ICP的均值相對于在十分鐘期間內(nèi)收集到的nICP均值被繪制，并經(jīng)受一分鐘移動平均。圖中所示方差是真實有創(chuàng)測量ICP和一分鐘移動平均執(zhí)行完畢后預(yù)測nICP之間差值的方差。在另一個分析中，再次使用來自18位患者中每一位患者的十分鐘長度的數(shù)據(jù)。對真實有創(chuàng)測量ICP和預(yù)測nICP中的每一個執(zhí)行一分鐘移動平均，然后繪制那些結(jié)果的均值和方差。在這種情況下，我們使用基于有創(chuàng)測量動脈管路ABP數(shù)據(jù)的一種方法，該方法已經(jīng)被簡化到可以每隔100秒使用一次壓力袖帶進(jìn)行采集。這模擬了本發(fā)明中的方法，其根據(jù)使用無創(chuàng)裝置收集的V_inca數(shù)據(jù)和使用無創(chuàng)裝置測量的ABP預(yù)測ICP。圖15顯示了上述分析的結(jié)果，并且說明了根據(jù)使用無創(chuàng)技術(shù)測量的變量確定ICP并實現(xiàn)聲后向散射和動脈血壓數(shù)據(jù)的新穎分析的可行性，其中例如使用經(jīng)顙葉方法從大腦中收集聲后向散射，而且最初使用動脈管路采集動脈血壓數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行十分之一抽樣用于確定和測試方法，從而在某種程度上仿真從標(biāo)準(zhǔn)血壓袖帶中了解動脈血壓的情況，上述標(biāo)準(zhǔn)血壓袖帶每隔100秒使用一次，真實有創(chuàng)測量ICP的均值相對于在十分鐘期間內(nèi)確定的預(yù)測ICP均值被繪制，并經(jīng)受一分鐘移動平均.圖中所示方差是真實有創(chuàng)測量的ICP與一分鐘移動平均執(zhí)行完畢后計算出來的預(yù)測ICP之間差值的方差。為了進(jìn)一步測試該方法，從一個包括29位患者的更大的"訓(xùn)練集"中收集有創(chuàng)測量ICP，他們當(dāng)中的一些人是早期18位患者研究中的成員。我們還是從29位患者組中收集聲后向散射和(從動脈管路中采集的)ABP數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)在5到20分鐘的期間(這取決于患者)內(nèi)被收集，并經(jīng)受一分鐘移動平均。對于訓(xùn)練組內(nèi)具有病灶性損傷的患者，ICP從與損傷病灶相同的大腦半球被有創(chuàng)測量，而且聲后向散射也從同一側(cè)測量。如這里所述的那樣，使用29位患者訓(xùn)練集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，而且使用聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)確定nICP(無創(chuàng)測量的ICP)的算法被公式化。對于訓(xùn)練組中的29位患者，使用29位患者訓(xùn)練集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)公式化的算法然后被應(yīng)用到訓(xùn)練集中每一位患者的聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)上以確定nICP，并且無創(chuàng)確定的ICP相對于有創(chuàng)測量ICP被繪制.結(jié)果顯示在圖16中。圖16中顯示的方差是(有創(chuàng)測量)ICP和一分鐘移動平均執(zhí)行完畢后計算出來的(無創(chuàng)確定)nICP之間差值的方差。對于在從小于lOmmHg到接近30咖Hg的ICP值的大范圍內(nèi)使用訓(xùn)練集內(nèi)個體成員的聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)無創(chuàng)確定ICP而言，(無創(chuàng))ICP確定算法十分有效.使用上述29位患者訓(xùn)練集公式化的算法然后被應(yīng)用到不屬于上述29位患者訓(xùn)練組的IO位患者中每一位的聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)上。數(shù)據(jù)在5到20分鐘的期間(這取決于患者)內(nèi)被收集，并經(jīng)受一分鐘移動平均.結(jié)果顯示在圖17中，圖中所示方差是ICP和一分鐘移動平均執(zhí)行完畢后計算出來的nICP之間差值的方差。結(jié)果說明了使用29位患者訓(xùn)練集公式化的算法在ICP值的大范閨內(nèi)使用新患者的聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)無創(chuàng)確定ICP方面是十分有效的.實施例3使用實施例1描述的實驗系統(tǒng)，上述方法的另一種可行性和有效性測試可以被執(zhí)行，聲后向散射、ABP和有創(chuàng)測量ICP數(shù)據(jù)從包括25位患者的患者組("訓(xùn)練組")中收集。對于具有病灶性損傷的訓(xùn)練組患者，ICP從與損傷病灶相同的大腦半球中被有創(chuàng)測量，聲后向散射也從這一側(cè)測量。聲后向散射數(shù)據(jù)從MCA中收集，并且使用傳統(tǒng)的多普勒技術(shù)從聲后向散射中導(dǎo)出MCA流速值。使用上述數(shù)據(jù)和上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練協(xié)議，經(jīng)驗算法被導(dǎo)出。然后，僅使用21位驗證患者的聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)，在迭代模式中對導(dǎo)出算法進(jìn)行測試以確定21位患者的ICP，其中對于上述21位驗證患者，有創(chuàng)測量ICP數(shù)據(jù)已經(jīng)被收集。圖18顯示了上述驗證測試的結(jié)果，圖中為21位驗證患者中的每一位患者繪制了與有創(chuàng)測量的ICP相對的無創(chuàng)確定的ICP。如圖18中的空心圓教:據(jù)點所示，只使用21位患者中15位患者的聲后向散射和ABP數(shù)據(jù)，模擬算法提供了一種ICP的高準(zhǔn)確度確定。21J^iiE位患者中的另外6位患者的ICP確定超出了預(yù)設(shè)的可接受標(biāo)準(zhǔn)，盡管在出現(xiàn)數(shù)據(jù)點偏離的六位患者中有4位患者的數(shù)據(jù)位于可接受的誤差范圍內(nèi)。使用較大的患者總體進(jìn)行ICP算法的推導(dǎo)期望能夠基本上消除所有偏離患者ICP確定值的數(shù)據(jù).在驗證測試期間導(dǎo)出的模型算法被測試其有效性，并且顯示出對6患者樣本是有效的，其中上述6位患者的有創(chuàng)測量ICP數(shù)據(jù)已經(jīng)被收集。在圖19中，6位有效性患者的無創(chuàng)確定的ICP相對于他們的有創(chuàng)測量ICP被繪制。由來自6位患者中的4位患者的數(shù)據(jù)產(chǎn)生位于預(yù)設(shè)可接受標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)或與其十分接近的ICP確定值；另外兩位患者將位于對于某些用途也可以接受的誤差范圍內(nèi)。使用較大的患者總體進(jìn)行ICP算法的推導(dǎo)和驗證期望基本上可以消除所有偏離患者ICP確定值的數(shù)據(jù).權(quán)利要求1.一種根據(jù)至少兩個可變輸入確定一個對象的ICP的方法，包括從所述對象的顱內(nèi)血管的目標(biāo)部位采集聲學(xué)數(shù)據(jù)，并使用該聲學(xué)數(shù)據(jù)或由該聲學(xué)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的測量值作為第一可變輸入；采集動脈血壓(ABP)數(shù)據(jù)作為第二可變輸入；并且使用非線性關(guān)系使第一和第二可變輸入與ICP相關(guān)。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述聲學(xué)數(shù)據(jù)選自下面組成的組聲散射或聲散射的變化，包括幅度和幅度變化值，聲信號的相位和/或頻率值，散射信號相對于問詢信號的長度或其變化值，在心臟和/或呼吸周期中主要和/或其他最大和/或最小幅度的聲信號的值或變化值；在心動周期中最大和/或最小幅度與后面信號的均值或方差或分布的比率或比率變化值；散射或發(fā)射的信號在同一目標(biāo)位置在不同時間和/或在同一時間在不同目標(biāo)位置的時間或空間方差的值或其變化值，內(nèi)生的和/或誘發(fā)的腦組織移位或松孢的值或變化率，以及由內(nèi)生的和/或誘發(fā)的腦組織移位或松弛產(chǎn)生的聲發(fā)射，以及這些數(shù)據(jù)的組合。3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述第一可變輸入是聲散射數(shù)據(jù)。4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，笫一可變輸入是在顱內(nèi)血管中的血流速度。5.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述第一可變輸入是使用經(jīng)顱多普勒(TCD)技術(shù)采集的。6.如權(quán)利要求l所述的方法，其中，ABP是無創(chuàng)測量得到的.7.如權(quán)利要求l所述的方法，其中，ABP是使用主動和/或被動超聲技術(shù)測量的。8.如權(quán)利要求l所述的方法，其中，ABP是使用主動和/或被動超聲技術(shù)在顱內(nèi)血管的目標(biāo)部位測得的。9.如權(quán)利要求l所迷的方法，其中，聲散射數(shù)據(jù)從第一CNS目標(biāo)部位采集的，用于確定ABP的數(shù)據(jù)從不同于第一部位的笫二CNS目標(biāo)部位采集。10.如權(quán)利要求1所述的方法，另外包括采集生理特性不同于血流速度和ABP的生理數(shù)據(jù),使用該生理數(shù)據(jù)并結(jié)合聲散射數(shù)據(jù)和ABP確定ICP.11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述數(shù)據(jù)選自下面組成的組CNS組織硬度、腦組織偏移、至少一個或多個與腦呼吸和新陳代謝相關(guān)的氣體的分壓，pC02，血流灌注、血細(xì)胞比容、EKG和電生理參數(shù).12.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，聲散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)在集成的電子裝置中進(jìn)行采集和處理并被同步.13.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，聲散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)不是同步的，另外還包括同步該聲散射和ABP數(shù)據(jù).14.如權(quán)利要求1所述的方法，另外還包括在將第一和笫二可變輸入與ICP關(guān)聯(lián)之前關(guān)于心動周期邊界對準(zhǔn)輸入變量數(shù)據(jù)。15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，使用非線性、經(jīng)驗性導(dǎo)出關(guān)系推導(dǎo)出聲散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)與ICP之間的關(guān)系'16.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，使用非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)推導(dǎo)出聲散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)與ICP之間的關(guān)系.17.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，使用非線性、基本原理關(guān)系推導(dǎo)出聲散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)與ICP之間的關(guān)系。18.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，使用經(jīng)驗/基本原理組合方法，導(dǎo)出聲散射數(shù)據(jù)和ABP數(shù)據(jù)與ICP之間的關(guān)系，并且基本原理方法以線性或非線性關(guān)系為基礎(chǔ)。19.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，另外包括至少顯示聲散射數(shù)據(jù)或從聲散射數(shù)據(jù)中導(dǎo)出的測量值和代表目標(biāo)部位的圖像中的一個，20.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，另外包括使用至少一個由多個聲源和接收器元件組成的聲源/接收器陣列掃描CNS目標(biāo)區(qū)域；根據(jù)掃描期間采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)，在CNS目標(biāo)區(qū)域內(nèi)對期望CNS目標(biāo)部位進(jìn)行定位；以及在收集聲散射數(shù)據(jù)之前，將一個或多個源和接收器元件聚焦在期望的CNS目標(biāo)部位上。21.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，使用聲換能器陣列采集聲散射數(shù)據(jù)。22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其中，使用包括多個cMUT換能器單元的聲換能器陣列采集聲散射數(shù)據(jù)。23.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其中，使用PVDF聲換能器陣列采集聲散射數(shù)據(jù)'24.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其中，使用包括多個PZT聲學(xué)元件的聲換能器陣列采集聲糸:射數(shù)據(jù).25.—種根據(jù)至少兩個可變輸入確定一個對象的ICP的系統(tǒng)，包括能夠安裝在一個對象體表并且具有至少一個聲源元件和至少一個聲探測器元件的數(shù)據(jù)采集部件；和包括信號發(fā)生器和數(shù)據(jù)處理部件的控制器部件，上述信號發(fā)生器向至少一個聲源元件提供聲問詢信號，上述數(shù)據(jù)處理部件從至少一個聲探測器元件中接收包括聲學(xué)數(shù)據(jù)信號的第一個可變輸入并且接收從如下組成的組中選擇的第二可變榆入ABP、CNS組織硬度、CNS組織移位、至少一種或多種和CNS呼吸和代謝有關(guān)的氣體的分壓、pC02、血液灌注、血細(xì)胞比容和電生理參數(shù)，數(shù)據(jù)處理部件被編程為根據(jù)第一和第二可量輸入確定ICP。26.根據(jù)權(quán)利要求25所述的系統(tǒng)，其中，數(shù)據(jù)采集部件包括聲換能器陣列。27.—種從一個對象體內(nèi)的期望目標(biāo)部位中采集聲散射數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，包括能夠安裝在一個對象體表并且具有至少一個聲源元件和至少一個聲探測器元件的數(shù)據(jù)采集部件，聲源和探測器元件中的至少一個包括由排列成(一個)薄層的多個cMUT聲換能器單元組成的聲換能器陣列；可操作地和數(shù)據(jù)采集部件通信的控制器部件，該控制器部件包括信號發(fā)生器和數(shù)據(jù)處理部件，上述信號發(fā)生器給至少一個聲源元件提供用于聲問詢信號的能量，上述數(shù)據(jù)處理部件從該至少一個聲探測器元件中接收聲學(xué)數(shù)據(jù)信號。28.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)可以作為經(jīng)顱多普勒裝置工作，并且所述數(shù)據(jù)處理部件能夠多普勒處理聲學(xué)數(shù)據(jù)信號。29.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)采集部件能夠工作在掃描模式下，用于從預(yù)定或可選擇的目標(biāo)區(qū)域中采集聲學(xué)數(shù)據(jù)；所述控制器部件根據(jù)在掃描模式中采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)識別期望目標(biāo)部位；并且所述控制器部件將至少一部分聲源和聲接收器元件聚焦在期望的目標(biāo)部位以用于采集聲散射數(shù)據(jù)。30.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，至少一部分聲源和探測器元件是可操縱的，并且所述控制器部件被編程以在將聲源和聲接收器元件聚焦在期望目標(biāo)部位之前掃描至少一個具有預(yù)定邊界或預(yù)定參數(shù)的目標(biāo)區(qū)域。31.根據(jù)權(quán)利要求30所述的系統(tǒng)，其中，所述控制器部件被另外編程為根據(jù)預(yù)選或可選擇的聲學(xué)屬性對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的一個或多個目標(biāo)部位進(jìn)行定位。32.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)采集部件包括由多個cMUT單元結(jié)構(gòu)組成的cMUT聲換能器陣列，在這些cMUT單元結(jié)構(gòu)中至少有一部分可以工作在發(fā)射模式下，并且至少有一部分可以工作在接收模式下.33.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)采集部件包括一個由多個cMUT單元結(jié)構(gòu)組成的單次使用的cMUT聲換能器陣列和一個向控制器部件發(fā)送數(shù)據(jù)和/或從控制器部件中接收數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)通信部件。34.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)采集部件另外包括可以作為聲源工作的PZT聲換能器和可以作為聲探測器工作的cMUT陣列。35.根據(jù)權(quán)利要求27所述的系統(tǒng)，其中，控制器部件能夠使用非線性關(guān)系使從聲散射數(shù)據(jù)中導(dǎo)出的第一可變輸入和涉及一個對象的生理參數(shù)的第二可變輸入與ICP相關(guān)，其中第二可變輸入從有下述組成的組中選擇ABP、CNS組織硬度、誘發(fā)和/和內(nèi)在CNS組織移位、一種或多種和CNS呼吸和新陳代謝有關(guān)的氣體的分壓、pC02、血液灌注、血細(xì)胞比容、EKG和電生理參數(shù)。36.根據(jù)權(quán)利要求35所述的系統(tǒng)，其中，笫一可變輸入是顱內(nèi)血管中的流速，第二可變輸入是ABP。37.—種能夠安裝在一個對象體表并且具有至少一個聲源元件和至少一個聲探測器元件的單次使用聲源/探測器組合，源和探測器元件中的至少一個包括由多個聲換能器組成的聲學(xué)陣列，源/探測器組合另外包括在工作期間在源和探測器元件和該對象體表之間提供高保真聲傳播的聲傳播材料。38.根據(jù)權(quán)利要求37所述的單次使用源/探測器組合，其中，所述聲學(xué)陣列包括多個cMUT換能器單元。39.根據(jù)權(quán)利要求37所述的單次使用源/探測器組合,其中，多個cMUT換能器單元被安排在一個薄層中.40.根據(jù)權(quán)利要求37所述的單次使用源/探測器組合，其中，所述聲學(xué)陣列包括PVDF聲學(xué)器陣列。41.根據(jù)權(quán)利要求37所述的單次使用源/探測器組合，其中，聲學(xué)陣列包括多個PZT聲換能器42.根據(jù)權(quán)利要求37所述的單次使用源/探測器組合，另外包括有助于將單次使用聲源/探測器組合暫時安裝到該對象體表的粘性接觸材料，43.根據(jù)權(quán)利要求42所述的單次使用源/探測器組合，其中，粘性接觸材料被可移去外殼保護，以免棵露.全文摘要提供了一種根據(jù)采用無創(chuàng)或微創(chuàng)技術(shù)測量得到的參數(shù)確定ICP的系統(tǒng)和方法，其中根據(jù)一個或多個可變輸入采用非線性相關(guān)確定ICP。第一可變輸入與顱側(cè)血管和/或血流的一個或多個特性相關(guān)，例如由對顱側(cè)血管聚焦的聲學(xué)換能器得到的聲學(xué)后向散射、顱側(cè)血管血液流速等。其它變量，例如動脈血壓(ABP)也用于與第一可變輸入相結(jié)合，所述第一可變輸入與顱血管的一個或多個特性相關(guān)，例如大腦中動脈(MCA)的流速，以使用非線性關(guān)系導(dǎo)出ICP。本發(fā)明也提供了一種根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的聲學(xué)特性定位目標(biāo)區(qū)域和對該區(qū)域進(jìn)行聲學(xué)掃描的方法和系統(tǒng)，所述方法和系統(tǒng)根據(jù)聲學(xué)特征識別感興趣的目標(biāo)區(qū)域，自動將聲源和/或檢測器聚焦在希望的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)。本發(fā)明也描述了聲學(xué)換能器組件。文檔編號A61B5/03GK101150989SQ200480022137公開日2008年3月26日申請日期2004年6月3日優(yōu)先權(quán)日2003年6月3日發(fā)明者J·西瓦爾,利·R·湯普森,布蘭特·莫爾,皮埃爾·穆拉德,米歇爾·克里奧特,羅伯特·C·A·弗雷德里克森申請人:阿利茲菲西奧尼克斯有限公司;華盛頓州大學(xué)