Patient condition display

Details Patient condition display Patient condition display

A - Human Necessities

61

B

A61B 5/044 (2006.01) G06F 19/00 (2006.01)

Patent

CA 2444958

Data from a plurality of sensors representing a patient's condition, including the measurement signals and also secondary parameters derived from the measurement signals, are displayed in a simple way by mapping them from the multi-dimensional measurement space to a two-dimensional visualisation space. This can be achieved using a mapping which preserves the topography of the data points, for instance by ensuring that the inter-point distances in the visualisation space match as closely as possible the corresponding inter-point distances in the measurement space. Such a mapping, for instance Sammon's mapping is achieved by a suitably trained artificial neural network. The parameters are normalised before the mapping process and the normalisation and mapping are such that mapped points from a patient whose condition is normal appear in the centre of the visualisation space, whereas points from a patient whose condition is abnormal appear at the edge of the visualisation space. The artificial neural network may be trained using data points from a single patient or from a group of patients, and data may be thinned out using a pre- clustering algorithm.

La présente invention permet d'afficher des données en provenance d'une pluralité de capteurs représentant l'état d'un patient, y compris des signaux de mesure et des paramètres secondaires dérivés desdits signaux de mesure, simplement en les mappant à partir de l'espace de mesure pluridimensionnel en un espace de visualisation bidimensionnel. On effectue cette opération de mappage en préservant la topographie des points de données, par exemple en veillant à ce que les distances entre les points dans l'espace de visualisation correspondent aussi étroitement que possible aux distances entre les points dans l'espace de mesure. Ce type de mappage, par exemple le mappage de Sammon, est effectué par un réseau neuronal artificiel entraîné de façon adéquate. Les paramètres sont normalisés avant le processus de mappage, et la normalisation et le mappage sont tels que les points mappés d'un patient dont l'état est normal apparaissent au centre de l'espace de visualisation, tandis que les points d'un patient dont l'état est anormal apparaissent au bord de l'espace de visualisation. On peut entraîner le réseau neuronal artificiel en utilisant des points de données en provenance d'un seul patient ou d'un groupe de patients, et on peut amincir les données à l'aide d'un algorithme de pré-groupage.

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