CN110392548B - 血压数据处理装置、血压数据处理方法以及血压数据处理程序 - Google Patents

血压数据处理装置、血压数据处理方法以及血压数据处理程序 Download PDF

Info

Publication number
CN110392548B
CN110392548B CN201880017148.2A CN201880017148A CN110392548B CN 110392548 B CN110392548 B CN 110392548B CN 201880017148 A CN201880017148 A CN 201880017148A CN 110392548 B CN110392548 B CN 110392548B
Authority
CN
China
Prior art keywords
blood pressure
body motion
data processing
pressure data
level
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201880017148.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110392548A (zh
Inventor
闲绘里子
和田洋贵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Omron Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Healthcare Co Ltd filed Critical Omron Healthcare Co Ltd
Publication of CN110392548A publication Critical patent/CN110392548A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110392548B publication Critical patent/CN110392548B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/721—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0247—Pressure sensors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/04—Arrangements of multiple sensors of the same type
    • A61B2562/046—Arrangements of multiple sensors of the same type in a matrix array
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

根据本发明的第一方式，血压数据处理装置包括体动指标计算部、体动强度判定部和血压数据处理部。体动指标计算部计算从由佩戴于用户的运动传感器得到的运动数据或从血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值即体动指标。体动强度判定部基于体动指标判定用户在单位期间的体动强度相当于包含第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级。血压数据处理部在体动强度被判定为第一等级的情况下，对在单位期间中从用户得到的血压数据实施第一数据处理，若判定为体动强度是第二等级，则对血压数据实施第二数据处理。

Description

血压数据处理装置、血压数据处理方法以及血压数据处理 程序
技术领域
本发明涉及血压数据的处理。
背景技术
血压异常(典型地是高血压)的患者期望日常进行血压管理。现有的固定型的血压测定装置不适于携带，在工作场所、外出目的地等家庭外测定血压会给用户带来很大负担。另外，如果在一天中仅测定几次左右血压，则难以捕捉可能成为脑、心血管疾病的发病风险的急剧的血压变动。
近年来，随着传感器技术的发展，实现了例如仅通过佩戴于用户的手腕就能够测定用户的血压的用户终端。根据这样的用户终端，能够以不对用户施加较大的负担的方式适时地测定血压。在该用户终端中，例如也有能够使用张力测量法等方法，对每1次搏动连续测定的用户终端。
在用户有体动的情况下，有时由于体动等的影响而产生噪声，血压的测定精度降低。特别是在连续测定用户的血压的情况下，用户不一定始终处于安静状态，因此有可能使可靠性高的血压数据和可靠性低的血压数据混在一起。因此，在分析该血压数据的情况下，有可能忽略或反过来误检测上述急剧的血压变动的发生。
发明内容
作为对包含体动等引起的噪声的血压数据的对策，设想将其一律废弃。但是，体动强度越强，噪声对血压数据的影响越大。换言之，如果体动强度不那么强，则噪音对血压数据的影响也同样不会那么大。因此，根据该对策，即使噪声的影响不那么大的血压数据也被废弃而无法用于分析。另外，作为其他对策，还设想从血压数据抑制有可能产生噪声的频率成分。但是，特别是在通过连续测定得到的血压数据中，体动噪声可能在宽的频带中分布，因此，根据该对策，可能会损害到必要的信息(由生物体反应引起的血压变动)。
本发明的目的在于有效地降低血压数据所包含的噪声。
根据本发明的第一方式，血压数据处理装置包括体动指标计算部、体动强度判定部和血压数据处理部。体动指标计算部计算体动指标，该体动指标是从佩戴于用户的运动传感器得到的运动数据或从佩戴于用户的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值。体动强度判定部基于体动指标判定用户在单位期间的体动强度相当于包含第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级。血压数据处理部在体动强度被判定为第一等级的情况下，对在单位期间中从用户得到的血压数据实施第一数据处理，若体动强度被判定为第二等级，则对血压数据实施第二数据处理。因此，能够实施适于血压数据所包含的噪声的数据处理，有效地降低噪声。
根据本发明的第二方式，体动强度判定部在体动指标为大于或等于第一阈值且小于第二阈值的情况下体动强度被判定为第一等级，若体动指标为大于或等于第二阈值，则体动强度判定为第二等级，第二阈值大于第一阈值。因此，能够实施适于血压数据所包含的噪声的强度的数据处理，有效地降低噪声。
根据本发明的第三方式，第一数据处理是对血压数据进行平滑化的处理。第二数据处理是利用基于单位期间前后的血压数据插补生成的血压数据来置换血压数据的处理。因此，第一数据处理能够一边维持血压数据的基本的变动成分一边抑制对血压影响小的(高频)噪声，第二数据处理能够废弃可靠性低的血压数据，并利用使用血压数据的时间相关性而生成的血压数据。
根据本发明的第四方式，第一阈值以及第二阈值基于根据从佩戴于用户或者其他用户的运动传感器得到的运动数据或者从血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据而计算的体动指标的分布来确定。因此，能够高精度地判定体动强度。
根据本发明的第五方式，第二阈值被设定为大于或等于从分布统计地计算的正常值的上限。因此，在分布中得到了与从其他值大幅偏离的高值(离群值)相符的体动指标的情况下，能够将体动强度判定为第二等级。
根据本发明的第六方式，第一阈值以及第二阈值基于用户的属性或者血压的测量环境的属性来确定。因此，能够考虑用户的属性、血压的测定环境的属性所带来的影响，高精度地判定体动强度。
根据本发明的第七方式，体动强度判定部在体动强度被判定为第二等级的情况下，进一步判定体动强度被判定为第二等级的持续时间是否比第三阈值长。血压数据处理部在体动强度被判定为第二等级且判定为持续时间小于或等于第三阈值以下时，对血压数据实施第二数据处理，若判定为体动强度比第三阈值长，则对血压数据实施第三数据处理。因此，除了着眼于用户在单位期间的体动强度之外，还能够着眼于该体动强度被判定的持续时间来决定更适当的数据处理。
根据本发明的第八方式，第二数据处理是利用基于单位期间前后的血压数据插补生成的数据来置换血压数据的处理。第三数据处理是废弃持续时间的血压数据的处理。因此，第二数据处理能够废弃可靠性低的血压数据，利用使用血压数据的时间相关性而生成的血压数据，第三数据处理能够废弃不适合通过第二数据处理生成血压数据的、长期可靠性低的血压数据。
根据本发明的第九方式，单位期间被确定为与搏动的一个周期或多个周期大致一致。因此，能够以搏动单位实施用于降低噪声的数据处理。
根据本发明的第十方式，血压传感器是张力测量法的血压传感器。因此，能够得到基于张力数据的体动指标。
根据本发明的第十一方式，体动指标计算部计算多个体动指标。体动强度判定部基于多个体动指标判定用户在单位期间的体动强度相当于多个等级中的哪一个等级。因此，能够高精度地判定体动强度。
根据本发明，能够有效地降低血压数据所包含的噪声。
附图说明
图1是例示第一实施方式的血压数据处理装置的框图。
图2是例示图1的血压数据处理装置的动作的流程图。
图3是由图1的第一数据处理部进行的第一数据处理的说明图。
图4是由图1的第一数据处理部进行的第一数据处理的说明图。
图5是由图1的第二数据处理部进行的第二数据处理的说明图。
图6是由图1的第二数据处理部进行的第二数据处理的说明图。
图7是例示第二实施方式的血压数据处理装置的框图。
图8是例示图7的血压数据处理装置的动作的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对实施方式进行说明。需要说明的是，以下，对与已说明的要素相同或类似的要素标注相同或类似的附图标记，并基本上省略重复的说明。
(第一实施方式)
如图1所例示，第一实施方式的血压数据处理装置包括血压数据存储部101、运动数据存储部102、体动指标计算部103、体动强度判定部104、已处理血压数据存储部105以及血压数据处理部110。
血压数据存储部101存储通过由安装于用户的血压传感器测定(例如连续测定)血压而得到的血压数据。血压数据存储部101中存储的血压数据由血压数据处理部110根据需要读出。
血压数据例如可以包括每一次搏动的收缩期血压和舒张期血压的值，但并不限于此。各血压数据能够与测定时刻建立关联。
佩戴于用户的血压传感器可以包括能够针对每一次搏动连续测定用户的血压的血压传感器(以下，称为连续型的血压传感器)。连续型的血压传感器可以根据脉搏波传播时间(PTT；Pulse Transit Time)连续测定用户的血压，也可以通过张力测量法(tonometrymethod)或其他方法实现连续测定。
除了连续型的血压传感器以外，血压传感器还可以包括不能连续测定的血压传感器(以下，称为非连续型的血压传感器)。非连续型的血压传感器例如使用袖带作为压力传感器来测定用户的血压(示波法)。
非连续型的血压传感器(特别是示波法的血压传感器)与连续型的血压传感器相比，有测定精度高的趋势。因此，血压传感器例如也可以以满足某些条件(例如，由连续型的血压传感器测定出的用户的血压数据暗示规定的高风险状态)作为触发条件，通过代替连续型的血压传感器而使非连续型的血压传感器工作来以更高的精度测定血压数据。
运动数据存储部102存储通过由安装于用户的运动传感器测定运动而得到的运动数据。体动指标计算部103根据需要读出存储在运动数据存储部102中的运动数据。
运动数据例如可包含单轴或多轴的加速度或角速度的值，但并不限于此。各血压数据可以与测定时刻建立关联。运动传感器例如可以是加速度传感器或角速度传感器。作为一例，运动传感器可以是三轴的加速度传感器。
体动指标计算部103从运动数据存储部102读出运动数据。体动指标计算部103计算运动数据在单位期间的统计值。该统计值用于后述的体动强度的判定，因此称为体动指标。体动指标计算部103将体动指标向体动强度判定部104输出。
单位期间例如可以是连续的搏动间的间隔、即搏动的一个周期(例如从起点到终点的间隔)。或者，也可以将多个连接的间隔，即搏动的多个周期。由此，能够在每次搏动实施用于降低噪声的数据处理。
该体动指标例如是(a)单位期间的加速度数据的任意一个轴(X轴、Y轴或Z轴)的成分值的平均值、标准偏差(SD：Standard Deviation)、均方根(RMS、root-mean square)、范围或基于该成分值的一元回归直线的斜率，也可以是(b)单位期间的加速度数据的三轴合成值与基准1G的差值绝对值的最大值、平均值、范围、SD或合计值，也可以是(c)单位期间的加速度数据的三轴合成值的平均值、SD、RMS、范围或基于该三轴合成值的单回归直线的斜率，也可以是(d)单位期间的加速度数据的各轴(X轴、Y轴以及Z轴)的成分值的范围的最大值、平均值、范围、RMS、SD或者合计值，也可以是(e)基于单位期间的加速度数据的各轴(X轴、Y轴以及Z轴)的成分值的一元回归直线的斜率的最大值、平均值、范围、RMS、SD或合计值，也可以是(f)单位期间的加速度数据的各轴(X轴、Y轴以及Z轴)的成分值的平均值的最大值、平均值、范围、RMS、SD或合计值，也可以是(g)单位期间的加速度数据的各轴(X轴、Y轴以及Z轴)的成分值的RMS的最大值、平均值、范围、RMS、SD或合计值，也可以是(h)单位期间的加速度数据的各轴(X轴、Y轴以及Z轴)的成分值的SD的合计值、最大值、平均值、范围、RMS或者SD，但不限于此。需要说明的是，体动指标计算部103也可以取代加速度数据而对角速度数据计算同样的统计值来作为体动指标。
需要说明的是，在用户的血压由张力测量法的血压传感器测量的情况下，也可以代替运动数据而使用从该血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的张力图数据(tonogram data)。由于压力传感器的按压力由于体动而变化，因此能够根据该变化来估计体动。在这种情况下，可以代替运动数据存储部102设置张力图数据存储部或在运动数据存储部102的基础上增加设置张力图数据存储部。需要说明的是，也可以代替张力图数据，适当地使用从包含压力传感器阵列在内的其他方式的血压传感器得到的压力传感器数据。
体动指标计算部103从张力图数据存储部读出张力图数据。体动指标计算部103计算张力图数据在单位期间的统计值作为体动指标。
该体动指标例如可以是(i)单位期间的起点(＝t)和终点(＝t+Δt，Δt能够规定为一次搏动或多次搏动的周期)之间的主动传感器(多个压力传感器中为了计算血压而选择的传感器)的输出值的变化量，也可以是(j)在单位期间的起点的全部压力传感器的输出值与在终点的全部压力传感器的输出值的相关系数或归一化互相相关系数的平方值，也可以是(k)在单位期间的起点的各压力传感器的输出值与在终点的各压力传感器的输出值的变化量的总和，也可以是(l)从峰值传感器(压力值最大的传感器)起向左右离开规定数量的压力传感器的输出值的差，但不限于此。
体动强度判定部104从体动指标计算部103接受体动指标。体动强度判定部104基于体动指标，判定用户在单位期间的体动强度相当于包含第一等级(值“1”)以及第二等级(值“2”)在内的多个等级中的哪一个等级。需要说明的是，能够由体动强度判定部104判定的等级数不限于2个，也可以是大于或等于3个。体动强度判定部104将判定出的体动强度通知给血压数据处理部110。
例如，若体动指标大于或等于第一阈值(Th1)且小于第二阈值(Th2＞Th1)，则体动强度判定部104判定体动强度为第一等级(值“1”)。若体动指标大于或等于第二阈值(Th2)，则体动强度判定部104判定体动强度为第二等级(值“2”)。
第一阈值(Th1)和第二阈值(Th2)可以基于体动指标的分布来确定。例如通过基于从佩戴于用户(不限于成为体动强度的判定对象的用户，可以包含其他用户)的运动传感器得到的运动数据或从张力测量法的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的张力图数据来计算体动指标，由此得到该分布。分布也可以使用在用户安静时(例如睡眠中)得到的运动数据或张力图数据。若使用利用该分布确定的第一阈值(Th1)以及第二阈值(Th2)，则能够判定给定的体动指标是否显著大于安静时的体动指标。
体动指标的分布按照用户的属性(例如，年龄、性别、疾病、睡眠状态、活动状态等)或者得到运动数据或张力图数据的环境的属性(例如，季节、月、星期、时刻、场所、温度、湿度等)来准备。由此，能够根据用户的属性/血压的测定环境的属性来决定第一阈值(Th1)以及第二阈值(Th2)。这样，通过使体动强度的判定阈值可变，能够提高体动强度的判定精度，因此能够对血压数据实施更适当的数据处理。即，能够得到高品质的(噪声少、且维持了基于生物体反应的血压变动)处理过的血压数据。另一方面，也能够固定体动强度的判定阈值，使处理简单化。
第二阈值(Th2)能够用于判定在该分布中大幅偏离了其他值的值(离群值)。作为一例，第二阈值(Th2)可以设定为大于或等于根据分布统计计算的正常值的上限。正常值的上限例如可以基于相对于离群值稳健的第三四分位数来确定。具体而言，第二阈值(Th2)可以设定为与第三四分位数+1.5×IQR(interquartilerange：四分位距)大致一致。另外，第一阈值(Th1)可以被设定为与第二阈值(Th2)的一半大致一致。
需要说明的是，在体动指标计算部103计算多个体动指标的情况下，体动强度判定部104也可以基于大于或等于基准值的体动指标的数量或比例来判定体动强度。基准值可以按体动指标来确定，若将体动指标标准化，也可以使用共同的基准值。
血压数据处理部110从血压数据存储部101读出单位期间的血压数据。血压数据处理部110基于对该单位期间判定出的体动强度，决定适用于该血压数据的数据处理。血压数据处理部110对血压数据实施所决定的数据处理，生成已处理的血压数据，并将其保存在已处理血压数据存储部105中。需要说明的是，若判定为体动强度不满足第一等级(例如，体动指标小于第一阈值(Th1))，则也可以不对血压数据实施任何处理(直接输出：passthrough)。
具体而言，若体动强度是第一等级(值“1”)或者第二等级(值“2”)，则血压数据处理部110对血压数据分别实施第一数据处理或者第二数据处理。第二数据处理与第一数据处理相比，采用噪声抑制效果强的数据处理。
血压数据处理部110包括用于进行第一数据处理的第一数据处理部111以及用于进行第二数据处理的第二数据处理部112。
第一数据处理部111对判定为体动强度为第一等级(值“1”)的单位期间的血压数据实施第一数据处理。需要说明的是，第一数据处理部111也可以包括该单位期间的周边(例如±n次搏动，n为任意的数值)的血压数据来实施第一数据处理。实施第一数据处理的期间可以是可变的。第一数据处理例如是对对象的血压数据进行平滑化的处理。平滑化例如可以使用移动平均等平滑化法。根据这样的第一数据处理，能够在维持血压数据的基本的变动成分的同时抑制对血压影响小的(高频)噪声。
图3例示了加速度数据以及血压数据。假设图3的期间11以及期间12中的体动强度被判定为第一等级(值“1”)。在该情况下，第一数据处理部111对期间11以及期间12中的血压数据分别进行平滑化，能够生成图4所例示的已处理的血压数据。
第二数据处理部112对判定为体动强度为第二等级(值“2”)的单位期间的血压数据实施第二数据处理。第二数据处理是例如根据基于前后的血压数据插补生成的血压数据来置换对象的血压数据的处理。在插补生成中，例如可以使用线性插补或样条插补等插补法。根据这样的第二数据处理，能够废弃可靠性低的血压数据，利用使用血压数据的时间相关性而生成的血压数据。实施第二数据处理的期间可以与单位期间一致，也可以延长单位期间。此外，该期间可以是可变的。需要说明的是，体动强度越强，到血压恢复到正常状态为止需要的时间越长。因此，该期间的长度例如可以以身体动作指标越高则越长的方式被调整。
图5例示了加速度数据以及血压数据。假设图5的期间21以及期间22中的体动强度被判定为第二等级(值“2”)。在该情况下，第二数据处理部112根据分别根据其前后的血压数据插补生成的血压数据置换期间21以及期间22中的血压数据，能够生成图6所例示的已处理的血压数据。
已处理血压数据存储部105存储已处理的血压数据。为了检测急剧的血压变动，该已处理的血压数据例如可以通过未图示的血压数据处理用的功能部或装置根据需要被读出。
急剧的血压变动例如是指在睡眠时呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome)发作时以低氧状态为触发条件而产生的急剧的血压变动。因此，监视急剧的血压变动的次数有助于掌握用户的SAS症状的轻重。
图1的血压数据处理装置如图2所例示那样进行动作。图2的动作例如既可以在每个单位期间周期性地实施，也可以在多个单位期间集中进行。
在步骤S201中，体动指标计算部103从运动数据存储部102读出运动数据，计算该单位期间的统计值即体动指标。需要说明的是，在步骤S201中，体动指标计算部103也可以使用张力图数据取代运动数据来计算体动指标。
体动强度判定部104将在步骤S201中计算的体动指标与多个阈值进行比较，在大于或等于3个阶段(在图2的例子中为3个阶段)判定单位期间的体动强度(步骤S203)。
若判定为体动强度为第一等级(值“1”)(步骤S203)，则处理进入步骤S204。若判定为体动强度是第二等级(值“2”)(步骤S203)，则处理进入步骤S205。
在步骤S204中，第一数据处理部111对单位期间的血压数据实施前述的第一数据处理。在步骤S205中，第二数据处理部112对单位期间的血压数据实施上述的第二数据处理。
如以上说明的那样，第一实施方式的血压数据处理装置在至少3个阶段判定用户在单位期间的体动强度，并对该用户在单位期间的血压数据实施与判定出的体动强度建立关联的数据处理。具体而言，该血压数据处理装置对体动强度大时测定的血压数据和体动强度为中等程度时测定的血压数据实施不同的数据处理。因此，能够实施适于血压数据所包含的噪声(强度)的数据处理，有效地降低噪声。
(第二实施方式)
上述的第一实施方式的血压数据处理装置根据用户在该单位期间的体动强度来决定针对单位期间的血压数据的数据处理。然而，例如，若在多个连续的单位期间被持续判定为上述的第二等级(值“2”)，则从该连续的单位期间的前后插补生成血压数据。该连续的单位期间越长，插补生成的血压数据的有效性越下降。因此，除了着眼于用户在单位期间的体动强度之外，第二实施方式的血压数据处理装置还着眼于该体动强度被判定的持续时间来决定更适当的数据处理。
如图7所例示，第二实施方式的血压数据处理装置包括血压数据存储部101、运动数据存储部102、体动指标计算部103、体动强度判定部304、已处理血压数据存储部105、体动强度存储部306、血压数据处理部310。
体动强度判定部304从体动指标计算部103接受体动指标。体动强度判定部304基于体动指标，判定用户在单位期间的体动强度相当于包含第一等级(值“1”)和第二等级(值“2”)在内的多个等级中的哪一个等级。需要说明的是，能够由体动强度判定部304判定的等级数不限于3个，也可以是4个以上。
体动强度判定部304将判定出的体动强度存储在体动强度存储部306中。体动强度判定部304也可以仅在判定出的体动强度为特定的等级(例如第二等级(值“2”))的情况下，将体动强度存储于体动强度存储部306。若用户在单位期间的体动强度是第二等级(值“2”)，则体动强度判定部304参照体动强度存储部306，导出体动强度被判定为第二等级(值“2”)的持续时间。然后，体动强度判定部304进一步判定该持续时间是否比第三阈值长。体动强度判定部304将判定出的体动强度和在该体动强度为第二等级(值“2”)的情况下该持续时间是否比第三阈值长的判定结果通知给血压数据处理部310。
血压数据处理部310从血压数据存储部101读出单位期间的血压数据。血压数据处理部310基于对该单位期间判定出的体动强度和在该体动强度为第二等级(值“2”)的情况下该持续时间是否比第三阈值长的判定结果，决定适用于该血压数据的数据处理。血压数据处理部310对血压数据实施所决定的数据处理，生成已处理的血压数据，并将其保存在已处理血压数据存储部105中。
具体而言，若体动强度为第一等级(值“1”)，则血压数据处理部310对血压数据实施上述的第一数据处理。血压数据处理部310在体动强度为第二等级(值“2”)的情况下，若该持续时间小于或等于第三阈值，则对血压数据实施前述的第二数据处理，若该持续时间比第三阈值长，则对血压数据实施第三数据处理。需要说明的是，若判定为体动强度不满足第一等级(例如，体动指标小于第一阈值(Th1))，则也可以不对血压数据实施任何处理(直接输出)。
血压数据处理部310包括用于进行第一数据处理的第一数据处理部111、用于进行第二数据处理的第二数据处理部112、和用于进行第三数据处理的第三数据处理部313。
第三数据处理部313对判定为体动强度为第二等级(值“2”)的整个持续时间的血压数据实施第三数据处理。第三数据处理例如是废弃对象的血压数据的处理。根据该第三数据处理，能够废弃不适合通过第二数据处理生成血压数据的、长期可靠性低的血压数据。
图7的血压数据处理装置如图8所例示那样进行动作。图8的动作例如可以在每个单位期间周期性地实施，也可以在多个单位期间集中进行。图8的动作在步骤S201至步骤S205中进行的处理这一点上与图2的动作相同。但是，在图8的步骤S203中，在判定为体动强度是第二等级(值“2”)的情况下，处理不进入步骤S205而进入步骤S406。
在步骤S406中，体动强度判定部304判定体动强度被判定为第二等级(值“2”)的持续时间是否比第三阈值长。若持续时间比第三阈值长，则处理进入步骤S407，否则处理进入步骤S205。在步骤S407中，第三数据处理部113对整个持续时间的血压数据实施前述的第三数据处理。
如以上说明的那样，第二实施方式的血压数据处理装置进一步评价体动强度被判定为特定的等级的持续时间的长度，在该持续时间长的情况和短的情况下进行不同的数据处理。具体而言，该血压数据处理装置在持续时间短的情况下进行插补生成，但在持续时间长且由插补生成进行的数据的补充不合适的情况下废弃血压数据。因此，能够实施适于血压数据所包含的噪声的强度以及持续时间的数据处理，从而有效地降低噪声。
上述的实施方式只不过是用于帮助理解本发明的概念的具体例，并不意图限定本发明的范围。实施方式能够在不脱离本发明的主旨的范围内进行各种结构要素的附加、删除或转换。
在上述各实施方式中说明的各种功能部也可以通过使用电路来实现。电路既可以是实现特定的功能的专用电路，也可以是处理器那样的通用电路。
上述各实施方式的处理的至少一部分也能够通过将通用的计算机用作基本硬件来实现。用于实现上述处理的程序可以存储在计算机可读记录介质中来提供。程序以可安装形式的文件或可执行形式的文件的形式存储在记录介质中。作为记录介质，有磁盘、光盘(CD-ROM、CD-R、DVD等)、光磁盘(MO等)、半导体存储器等。记录介质只要能够存储程序且计算机能够读取，则可以是任意的。另外，也可以将实现上述处理的程序存储在与因特网等网络连接的计算机(服务器)上，经由网络下载到计算机(客户端)。
上述各实施方式的一部分或全部除了权利要求书之外还能够如以下的附记所示那样记载，但不限于此。
(附记1)
一种血压数据处理装置，其特征在于，具备：
存储器；以及
与所述存储器连接的处理器，
所述处理器构成为：
(a)计算从安装于用户的运动传感器得到的运动数据或从安装于上述用户的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值即体动指标；
(b)基于所述体动指标，判定所述用户在所述单位期间的体动强度与包含第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级相当；以及，
(c)若判定为所述体动强度为所述第一等级，则在所述单位期间对从所述用户得到的血压数据实施第一数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级，则对所述血压数据实施第二数据处理。

Claims (16)

1.一种血压数据处理装置，其特征在于，具备：
体动指标计算部，计算体动指标，该体动指标是从佩戴于用户的运动传感器得到的运动数据或从佩戴于所述用户的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值；
体动强度判定部，基于所述体动指标判定所述用户在所述单位期间的体动强度相当于包含第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级；以及
血压数据处理部，若判定为所述体动强度为所述第一等级，则在所述单位期间对从所述用户得到的血压数据实施相当于降低噪声处理的第一数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级，则对所述血压数据实施相当于降低噪声处理的第二数据处理，若所述体动强度不满足所述第一等级且不满足所述第二等级，则直接输出所述血压数据。
2.根据权利要求1所述的血压数据处理装置，其特征在于，若所述体动指标大于或等于第一阈值且小于第二阈值，则所述体动强度判定部判定为所述体动强度为所述第一等级，若所述体动指标大于或等于所述第二阈值，则判定为所述体动强度为所述第二等级，所述第二阈值大于所述第一阈值。
3.根据权利要求2所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述第一数据处理是对包含所述单位期间在内的第一期间的血压数据进行平滑化的处理，
所述第二数据处理是利用基于第二期间前后的血压数据进行插补生成的血压数据置换包含所述单位期间在内的所述第二期间的血压数据的处理。
4.根据权利要求2所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述第一阈值以及所述第二阈值基于根据从佩戴于所述用户或者其他用户的运动传感器得到的运动数据或者从血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据而计算的体动指标的分布来确定。
5.根据权利要求4所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述第二阈值被设定为大于或等于从所述分布统计地计算的正常值的上限。
6.根据权利要求2所述的血压数据处理装置，其特征在于，基于所述用户的属性或血压的测量环境的属性来确定所述第一阈值和所述第二阈值。
7.根据权利要求2所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述体动强度判定部在判定为所述体动强度为所述第二等级的情况下，进一步判定所述体动强度被判定为所述第二等级的持续时间是否比第三阈值长，
若判定为所述体动强度为所述第二等级且判定为所述持续时间小于或等于所述第三阈值，则所述血压数据处理部对所述血压数据实施所述第二数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级且判定为所述持续时间比所述第三阈值长，则对所述血压数据实施第三数据处理。
8.根据权利要求7所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述第二数据处理是利用基于所述单位期间前后的血压数据插补生成的数据置换所述血压数据的处理，
所述第三数据处理是废弃整个所述持续时间的血压数据的处理。
9.根据权利要求1所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述单位期间被设定为与搏动的一个周期或多个周期大致一致。
10.根据权利要求1所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述血压传感器是张力测量法的血压传感器。
11.根据权利要求1所述的血压数据处理装置，其特征在于，所述体动指标计算部计算多个体动指标，
所述体动强度判定部基于所述多个体动指标判定所述用户在所述单位期间的体动强度相当于所述多个等级中的哪一个等级。
12.一种血压数据处理方法，其特征在于，具备：
计算体动指标，该体动指标是从佩戴于用户的运动传感器得到的运动数据或从佩戴于上述用户的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值，
基于所述体动指标，判定所述用户在所述单位期间的体动强度相当于包括第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级，
若判定为所述体动强度为所述第一等级，则在所述单位期间对从所述用户得到的血压数据实施相当于降低噪声处理的第一数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级，则对所述血压数据实施相当于降低噪声处理的第二数据处理，若所述体动强度不满足所述第一等级，则直接输出所述血压数据。
13.一种记录介质，存储有血压数据处理程序，其特征在于，通过执行所述血压数据处理程序，用于使计算机作为权利要求1所述的血压数据处理装置发挥功能。
14.一种血压数据处理装置，具备：
体动指标计算部，计算体动指标，该体动指标是从佩戴于用户的运动传感器得到的运动数据或从佩戴于所述用户的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值；
体动强度判定部，基于所述体动指标判定所述用户在所述单位期间的体动强度相当于包含第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级；
血压数据处理部，若判定为所述体动强度为所述第一等级，则在所述单位期间对从所述用户得到的血压数据实施第一数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级，则对所述血压数据实施第二数据处理；
若所述体动指标大于或等于第一阈值且小于第二阈值，则所述体动强度判定部判定为体动强度为所述第一等级，若所述体动指标大于或等于第二阈值，则判定为所述体动强度为所述第二等级，所述第二阈值大于所述第一阈值，并且
所述第一阈值和所述第二阈值根据所述用户的属性或血压的测量环境的属性而确定。
15.一种血压数据处理装置，具备：
体动指标计算部，计算体动指标，该体动指标是从佩戴于用户的运动传感器得到的运动数据或从佩戴于所述用户的血压传感器所包含的压力传感器阵列得到的压力传感器数据在单位期间的统计值；
体动强度判定部，基于所述体动指标判定所述用户在所述单位期间的体动强度相当于包含第一等级以及第二等级在内的多个等级中的哪一个等级；
血压数据处理部，若判定为所述体动强度为所述第一等级，则在所述单位期间对从所述用户得到的血压数据实施第一数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级，则对所述血压数据实施第二数据处理；
若所述体动指标大于或等于第一阈值且小于第二阈值，则体动强度判定部判定为所述体动强度为所述第一等级，若体动指标大于或等于所述第二阈值，则判定为所述体动强度为所述第二等级，所述第二阈值大于所述第一阈值，
体动强度判定部在判定为所述体动强度为所述第二等级的情况下，进一步判定所述体动强度被判定为所述第二等级的持续时间是否比第三阈值长，以及
若判定为所述体动强度为所述第二等级且判定为所述持续时间小于或等于所述第三阈值，则所述血压数据处理部对所述血压数据进行所述第二数据处理，若判定为所述体动强度为所述第二等级且判定为所述持续时间比所述第三阈值长，则对所述血压数据实施第三数据处理。
16.根据权利要求15所述的血压数据处理装置，其特征在于，
所述第二数据处理是利用基于所述单位期间前后的血压数据插补生成的数据置换所述血压数据的处理，
所述第三数据处理是废弃整个所述持续时间的血压数据的处理。
CN201880017148.2A 2017-03-14 2018-03-12 血压数据处理装置、血压数据处理方法以及血压数据处理程序 Active CN110392548B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-048932 2017-03-14
JP2017048932A JP6747344B2 (ja) 2017-03-14 2017-03-14 血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム
PCT/JP2018/009585 WO2018168812A1 (ja) 2017-03-14 2018-03-12 血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110392548A CN110392548A (zh) 2019-10-29
CN110392548B true CN110392548B (zh) 2022-05-03

Family

ID=63522118

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880017148.2A Active CN110392548B (zh) 2017-03-14 2018-03-12 血压数据处理装置、血压数据处理方法以及血压数据处理程序

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20190388035A1 (zh)
JP (1) JP6747344B2 (zh)
CN (1) CN110392548B (zh)
DE (1) DE112018001336T5 (zh)
WO (1) WO2018168812A1 (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200196878A1 (en) * 2018-12-19 2020-06-25 Livemetric (Medical) S.A. System and method for blood pressure monitoring with subject awareness information
JP2020103632A (ja) * 2018-12-27 2020-07-09 株式会社エヌ・ティ・ティ ピー・シー コミュニケーションズ 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN109805918A (zh) * 2018-12-28 2019-05-28 北京津发科技股份有限公司 一种基于环形多点压力测量脉搏波形的设备
JP7225893B2 (ja) 2019-02-18 2023-02-21 オムロンヘルスケア株式会社 血圧値解析支援装置、血圧値解析支援システム、血圧値解析支援方法、およびプログラム
CN113545762B (zh) * 2020-04-23 2023-12-19 疆域康健创新医疗科技成都有限公司 血压测量方法和血压测量装置
WO2024047651A1 (en) * 2022-09-04 2024-03-07 Livemetric (Medical) S.A System and method for sensors integration for non-static continuous blood pressure monitoring

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6351837A (ja) * 1986-08-21 1988-03-04 コーリン電子株式会社 血圧測定方法
CN1242693A (zh) * 1997-08-26 2000-01-26 精工爱普生株式会社 脉波诊断装置、运动指标检测装置、运动强度检测装置、心输出量检测装置、每搏输出量检测装置、心功能诊断装置及其检测方法
JP2002224061A (ja) * 2001-01-31 2002-08-13 Omron Corp 電子血圧計
JP2004000647A (ja) * 2003-06-06 2004-01-08 Nippon Colin Co Ltd 血圧測定装置
CN102018507A (zh) * 2010-11-25 2011-04-20 北京悦琦创通科技有限公司 一种基于示波法测量血压的数据分析处理方法
CN102038497A (zh) * 2010-12-02 2011-05-04 广东宝莱特医用科技股份有限公司 一种心电信号噪声分析方法
CN102264289A (zh) * 2008-12-26 2011-11-30 欧姆龙健康医疗事业株式会社 电子血压计及血压测定方法
JP2012157435A (ja) * 2011-01-31 2012-08-23 Citizen Holdings Co Ltd 血圧計
JP2013517908A (ja) * 2010-01-29 2013-05-20 エドワーズ ライフサイエンシーズ コーポレイション 心血管系パラメータの決定における不規則な心周期の影響の排除
JP2015154868A (ja) * 2014-02-21 2015-08-27 シャープ株式会社 生体情報収集装置及び生体情報収集方法
CN105380597A (zh) * 2014-09-03 2016-03-09 三星电子株式会社 用于测量生命信号的电子设备和方法
CN105636511A (zh) * 2013-10-17 2016-06-01 拉夫伯勒大学 光学生理传感器及其装配方法
JP2017029602A (ja) * 2015-08-05 2017-02-09 オムロンヘルスケア株式会社 電子血圧計

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
MX9702434A (es) * 1991-03-07 1998-05-31 Masimo Corp Aparato de procesamiento de señales.
CN1326489C (zh) * 1997-11-20 2007-07-18 精工爱普生株式会社 脉波诊断装置
US7162300B2 (en) * 2003-01-13 2007-01-09 Medtronic, Inc. Synchronized atrial anti-tachy pacing system and method
US7171271B2 (en) * 2004-05-11 2007-01-30 Pacesetter, Inc. System and method for evaluating heart failure using an implantable medical device based on heart rate during patient activity
JP4487639B2 (ja) * 2004-05-31 2010-06-23 オムロンヘルスケア株式会社 脈波検出装置および脈波検出方法
AU2014250616B2 (en) * 2009-06-26 2016-05-05 Gambro Lundia Ab Devices, a computer program product and a method for data extraction
KR102026740B1 (ko) * 2012-02-07 2019-09-30 삼성전자주식회사 생체신호 측정용 전극 및 그 제조방법과, 생체신호 측정 시스템
CN104027103A (zh) * 2013-03-06 2014-09-10 精工爱普生株式会社 生物体信息检测装置以及脉搏计
US20150099953A1 (en) * 2013-10-08 2015-04-09 Covidien Lp Methods and systems for triggering physiological measurements
JP2016123473A (ja) * 2014-12-26 2016-07-11 カシオ計算機株式会社 脈波測定装置、および脈波測定装置の駆動制御方法
WO2016171140A1 (ja) * 2015-04-21 2016-10-27 シナノケンシ株式会社 生体情報読取装置
KR102486700B1 (ko) * 2015-08-11 2023-01-11 삼성전자주식회사 혈압 추정 방법 및 장치
JP6831219B2 (ja) * 2016-11-25 2021-02-17 エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 バイタル信号取得装置、バイタル信号取得方法及びコンピュータプログラム

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6351837A (ja) * 1986-08-21 1988-03-04 コーリン電子株式会社 血圧測定方法
CN1242693A (zh) * 1997-08-26 2000-01-26 精工爱普生株式会社 脉波诊断装置、运动指标检测装置、运动强度检测装置、心输出量检测装置、每搏输出量检测装置、心功能诊断装置及其检测方法
JP2002224061A (ja) * 2001-01-31 2002-08-13 Omron Corp 電子血圧計
JP2004000647A (ja) * 2003-06-06 2004-01-08 Nippon Colin Co Ltd 血圧測定装置
CN102264289A (zh) * 2008-12-26 2011-11-30 欧姆龙健康医疗事业株式会社 电子血压计及血压测定方法
JP2013517908A (ja) * 2010-01-29 2013-05-20 エドワーズ ライフサイエンシーズ コーポレイション 心血管系パラメータの決定における不規則な心周期の影響の排除
CN102018507A (zh) * 2010-11-25 2011-04-20 北京悦琦创通科技有限公司 一种基于示波法测量血压的数据分析处理方法
CN102038497A (zh) * 2010-12-02 2011-05-04 广东宝莱特医用科技股份有限公司 一种心电信号噪声分析方法
JP2012157435A (ja) * 2011-01-31 2012-08-23 Citizen Holdings Co Ltd 血圧計
CN105636511A (zh) * 2013-10-17 2016-06-01 拉夫伯勒大学 光学生理传感器及其装配方法
JP2015154868A (ja) * 2014-02-21 2015-08-27 シャープ株式会社 生体情報収集装置及び生体情報収集方法
CN105380597A (zh) * 2014-09-03 2016-03-09 三星电子株式会社 用于测量生命信号的电子设备和方法
JP2017029602A (ja) * 2015-08-05 2017-02-09 オムロンヘルスケア株式会社 電子血圧計

Also Published As

Publication number Publication date
JP6747344B2 (ja) 2020-08-26
JP2018149182A (ja) 2018-09-27
WO2018168812A1 (ja) 2018-09-20
DE112018001336T5 (de) 2019-11-21
US20190388035A1 (en) 2019-12-26
CN110392548A (zh) 2019-10-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110392548B (zh) 血压数据处理装置、血压数据处理方法以及血压数据处理程序
CN105263403B (zh) 生物体信息处理装置以及生物体信息处理方法
JP6053755B2 (ja) ストレス測定デバイス及び方法
JP6608527B2 (ja) 装置、端末および生体情報システム
US9504401B2 (en) Atrial fibrillation analyzer and program
CN101990445B (zh) 血压推定装置
US20160242672A1 (en) Vital signal measuring apparatus and method for estimating contact condition
JP2007007075A (ja) 血圧測定装置
JP6211679B2 (ja) 心拍数検出装置
KR20210034724A (ko) 생체 신호를 추정하는 전자 장치 및 그 방법
CN112272534B (zh) 用于估计血压替代物趋势的方法和装置
US20200129130A1 (en) Minimum heart rate value approximation
US20230233152A1 (en) Methods, apparatus and systems for adaptable presentation of sensor data
US20190200898A1 (en) Computer, method for acquiring respiration rate, and information processing system
JP2001198094A (ja) 脈拍数検出装置
JP2013055982A (ja) 心房細動判定装置、心房細動判定方法およびプログラム
CN111818845B (zh) 心率计算设备和方法
JP2012183139A (ja) 計測装置
Roy et al. BePCon: a photoplethysmography-based quality-aware continuous beat-to-beat blood pressure measurement technique using deep learning
JP2013172763A (ja) 拍動検出装置、電子機器及びプログラム
Schmith et al. Photoplethysmography signal quality assessment using attractor reconstruction analysis
Sivaranjini et al. Fast quality-aware amdf based pulse rate estimation from compressed ppg measurements for wearable vital signs monitor
CN111265205B (zh) 自主全光谱生物测定监测
JP6098673B2 (ja) 心房細動判定装置、心房細動判定装置の作動方法およびプログラム
JP2024076102A (ja) 集中状態評価方法、集中状態評価プログラムおよび集中状態評価装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant