CN110913754A - 用于非侵入地监测生理测量值的设备、系统和方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于监测受试者的生理状况的非侵入式监测设备,可以包括至少一个光源和两个或更多个光传感器,所述至少一个光源用于将至少一个预定窄光谱波长带的光发射到受试者的活体组织上。两个或更多个光传感器中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且可以被配置成测量传感器所对应的特定物质的浓度变化。两个或更多个传感器中的每一个离光源的距离可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度在所确定的对应传感器的距离处可以具有最大信噪比。
Description
发明领域
本发明总体上涉及非侵入式生理测量。更具体地,本发明涉及用于非侵入地监测并分析生理测量值的可穿戴设备、系统和方法。
发明背景
许多人定期接受体检以监测其健康状况的任何变化。例如,检查可以包括,定期(例如,每月、每季度)进行血液测试以检查血液中的胆固醇水平,或者每日使用专用设备(通常需要皮肤穿刺)进行葡萄糖测试以便监测血液中的葡萄糖水平。
由于这些测试可能是侵入式的,并且有时对患者来说是疼痛的,因此出现了非侵入式解决方案的需要,该非侵入式解决方案可以允许用户持续监测其生理特征,以及识别血液中被测参数水平的趋势和变化。一些市场上可购买的产品允许对诸如脉搏或体温的生理体征进行非侵入地测量,然而这些解决方案不是非常精确的,并且没有能够以非侵入方式测量血液成分的水平的可用解决方案来替代当前的侵入式测量。
使用朗伯比尔(Beer-Lambert)定律(涉及光的衰减与光传播所通过的材料的属性)对光谱数据进行量化需要知道光学路径长度。在近红外光谱(NIRS)中,组织(tissue)的光散射意味着不是所有进入组织的光都被检测到,并且甚至检测到的光已经沿着路径的分支行进。修正的朗伯比尔定律可被应用于从测量到的组织衰减变化来量化发色团浓度随时间(t)的变化。该修正的定律使用差分路径长度<L(λ,t)>,该差分路径长度<L(λ,t)>被定义为组织的衰减相对于组织的吸收系数的局部梯度。本文所使用的<L(λ,t)>是检测到的光在组织中行进的平均距离。光在组织中行进得越远,穿透得越深。因此<L(λ,t)>与D(距离皮肤表面的深度)相关,<L(λ,t)>受发色团浓度随时间的变化的影响。
检测到的光学密度的变化通常由修正的朗伯比尔定律用以下方程来近似:
其中‘λ’是波长,‘t’是距检测开始的时间,I0(λ)是在波长‘λ’中检测到的基线(t=0)强度,I(λ,t)是时间‘t’时在波长‘λ’中检测到的强度,<L(λ,t)>是近似等于平均路径长度的差分路径长度,是吸收系数(t=0时),是减小的散射系数(t=0时),Δμa(λ,t)是(从时间t=0到时间‘t’吸收系数的变化,以及Δμ′s(λ,t)是(从时间t=0到时间‘t’)减小的散射系数的变化。
溶液中化合物的吸收系数可以写成:
其中∈i(λ)和Ci(t)分别是介质中成分‘i’的摩尔吸收率和摩尔浓度。
迄今为止,差分路径长度的使用仅被证明对均匀介质有效,但是真实器官由具有不同光学参数的各种组织成分构成。因此,出于准确量化NIRS数据的目的,了解光通过非均匀介质进行传输的本质非常重要。
发明实施例的概述
本发明的一些方面可以针对用于监测受试者生理状况的非侵入式监测设备。在一些实施例中,该设备可以包括至少一个光源和两个或更多个光传感器(S1、…、Sn),光源用于将至少一个预定窄光谱波长带的光发射到受试者的活体组织上。在一些实施例中,两个或更多个光传感器(S1、…、Sn)中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且被配置成测量传感器所对应的特定物质的浓度变化。在一些实施例中,两个或更多个传感器中的每一个离光源的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应传感器的距离处可以具有最大信噪比。在一些实施例中,最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
在一些实施例中,两个或更多个传感器中的每一个离光源的距离(d1、…、dn)可以根据包含物质中的一种或更多种物质的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来进一步确定。在一些实施例中,使用每种物质的散射和吸收参数来进一步确定两个或更多个传感器中的每一个离光源的距离(d1、…、dn)。在一些实施例中,一个或更多个窄光谱波长带可以在400-2500nm之间,并且在每个带的上波长和下波长之间可以具有5-100nm的差异。
在一些实施例中,非侵入式监测设备可以包括用于保持至少一个光源和两个或更多个光传感器的可穿戴外壳。在一些实施例中,非侵入式监测设备可以包括通信单元和控制器。在一些实施例中,控制器可以被配置成:接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值,并且经由通信单元向计算设备发送信息。在一些实施例中,控制器还可以被配置成:控制至少一个光源发射光;在初始时间(t0),接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
在一些实施例中,控制器还可以被配置成:控制至少一个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;在初始时间(t0),接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
本发明的一些附加方面可以涉及用于非侵入地监测受试者的生理状况的系统。在一些实施例中,该系统可以包括计算设备和至少一个根据本文公开的任何一个实施例的非侵入式监测设备,计算设备被配置成:接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值,以及经由通信单元向计算设备发送信息。在一些实施例中,控制器还可以被配置成:控制至少一个光源发射光;在初始时间(t0),接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
在一些实施例中,计算设备的控制器还可以被配置成:控制至少一个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;在初始时间(t0),接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
本发明的一些方面可以涉及非侵入地监测受试者的生理状况的方法。在一些实施例中,该方法可以包括:从具有至少一个预定窄光谱波长带的光源发射光;在初始时间(t0),测量在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度;在至少一个连续时间(t)测量在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度;以及基于测量到的光强度确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。在一些实施例中,两个或更多个光传感器(S1、…、Sn)中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且被配置成测量传感器所对应的特定物质的浓度变化。在一些实施例中,两个或更多个传感器中的每一个离光源的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应传感器的距离处可以具有最大信噪比。在一些实施例中,最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
在一些实施例中,该方法还可以包括:控制至少一个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;在初始时间(t0),接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
本发明的一些附加方面可以针对用于监测受试者的生理状况的非侵入式监测设备。在一些实施例中,该设备可以包括两个或更多个光源(l1、…、ln)以及一个光传感器(S),两个或更多个光源用于将处于至少一个预定窄光谱波长带的光发射到受试者的活体组织上。在一些实施例中,两个或更多个光源中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质;并且所述一个光传感器可以被配置成测量光源所对应的特定物质的浓度变化。在一些实施例中,两个或更多个光源中的每一个离光传感器的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应光源的距离处具有最大信噪比。在一些实施例中,最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。在一些实施例中,两个或更多个光源中的每一个离光传感器的距离(d1、…、dn)根据包含物质中的一种或更多种的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来进一步确定。在一些实施例中,其中,两个或更多个光源中的每一个离光传感器的距离(d1、…、dn)根据包含物质中的一种或更多种的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来进一步确定。在一些实施例中,一个或更多个窄光谱波长带在400-2500nm之间,并且在每个带的上波长和下波长之间具有5-100nm的差异。在一些实施例中,非侵入式监测设备还可以包括通信单元和控制器,控制器被配置成:接收在光传感器处接收的散射光强度的测量值;以及经由通信单元向计算设备发送信息。在一些实施例中,控制器还可以被配置成:控制两个或更多个光源发射光;在初始时间(t0),接收在光传感器处接收的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在光传感器处接收的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
在一些实施例中,控制器还可以被配置成:控制两个或更多个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;在初始时间(t0),接收在光传感器处的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在光传感器处的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
本发明的一些其他方面可以涉及:一种用于非侵入地监测受试者的生理状况的系统。在一些实施例中,该系统可以包括计算设备和至少一个根据本文公开的任何一个实施例的非侵入式监测设备,该计算设备被配置成:控制两个或更多个光源发射光;在初始时间(t0),接收在光传感器处接收的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在光传感器处接收的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
在一些实施例中,计算设备还可以被配置成:控制两个或更多个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;在初始时间(t0),接收在光传感器处的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在光传感器处的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
本发明的一些附加方面可以针对非侵入地监测受试者的生理状况的方法。在一些实施例中,该方法可以包括:从具有至少一个预定窄光谱波长带的两个或更多个光源发射光;在初始时间(t0),测量在光传感器处接收的散射光强度;在至少一个连续时间(t)测量在光传感器处接收的散射光强度;以及基于测量到的光强度确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。在一些实施例中,两个或更多个光源中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质;并且所述一个光传感器可以被配置成测量光源所对应的特定物质的浓度变化。在一些实施例中,两个或更多个光源中的每一个离光传感器的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应光源的距离处具有最大信噪比。在一些实施例中,最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。在一些实施例中,该方法还可以包括:控制两个或更多个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;在初始时间(t0),接收在光传感器处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;在至少一个连续时间(t)接收在光传感器处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及基于测量到的光强度来确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
附图简述
关于本发明的主题在说明书的结束部分被特别指出并被清楚地要求保护。然而,本发明关于操作的组织和方法以及其目的、特征和优点,在参照附图一起阅读时,通过参考以下详细描述可得到最好的理解,附图中:
图1A示出了根据本发明的一些实施例的用于非侵入地监测受试者的生理状况的示例性系统的框图;
图1B示意性地示出了根据本发明的一些实施例的非侵入式监测系统的框图;
图2A和图2B示意性地示出了根据本发明的一些实施例的用于监测受试者的生理状况的非侵入式监测设备的横截面视图;以及
图3A和图3B是根据本发明的一些实施例的非侵入地监测受试者的生理状况的方法的流程图;
应当理解的是,为了说明的简单和清楚,附图中所示的元素不一定按比例绘制。例如,为了清楚起见,一些元素的尺寸可以相对于其他元素被放大。此外,在认为适当的情况下,参考数字可在多个附图中重复以指示对应的或类似的元素。
发明的具体实施方式
在以下详细描述中,阐述了许多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。然而,本领域中的技术人员将理解,本发明可在没有这些具体细节的情况下被实施。在其它实例中,没有详细描述公知的方法、过程和部件模块、单元和/或电路,以免使本发明模糊。关于一个实施例描述的一些特征或元素可以与关于其它实施例描述的特征或元素组合。为了清楚起见,可能不会重复讨论相同或相似的特征或元素。
虽然本发明的实施例在这方面不受限制,但是使用诸如,例如,“处理”、“计算(computing)”、“计算(calculating)”、“确定”、“建立”、“分析”、“检查”或类似术语的术语的讨论可以指计算机、计算平台、计算系统或其他电子计算设备的操作和/或过程,所述操作和/或过程将被表示为计算机寄存器和/或存储器内的物理(例如电子)量的数据操纵和/或转换成被类似地表示为计算机寄存器和/或存储器或可以存储执行操作和/或过程的指令的其他非暂时性信息存储介质内的物理量的其他数据。虽然本发明的实施例在这方面不受限制,但是如本文所使用的术语“多个(plurality)”和“多个(a plurality)”可以包括例如“多个(multiple)”或“两个或更多个”。在整个说明书中可以使用术语“多个(plurality)”或“多个(a plurality)”来描述两个或更多个组件、设备、元素、单元、参数等。术语集当在本文中使用时可以包括一个或更多个项目。除非明确说明,否则本文描述的方法实施例不限于特定的顺序或序列。另外,所描述的方法实施例或其要素中的一些可以同步、在同一时间点或同时地发生或执行。
本发明的一些方面可以针对用于非侵入地监测受试者的生理状况的系统、设备和方法。在一些实施例中,具有一个或更多个光源和一个或更多个传感器的可穿戴设备可以被放置在受试者的皮肤上,以测量受试者的组织(例如,血管)中一种或更多种物质(例如,葡萄糖、某种蛋白质等)的浓度变化。从一个或更多个光源发射到受试者的皮肤上的光可以被吸收或者穿透并从皮肤的各个层被散射。每个层的吸收和散射属性可能取决于该层的组成(一种或更多种物质的浓度),因为不同的物质具有不同的吸收和散射属性。此外,当组织中特定物质的浓度发生变化时,该组织的吸收和散射系数也会发生变化,这将在下面广泛地讨论。因此,根据本发明一些实施例的设备、系统和方法可以检测从皮肤的一个或更多个层散射的光,以检测一种或更多种物质的浓度随时间的变化。在一些实施例中,检测到的变化可以指示受试者的生理状况的变化。
参考图1A,其示出了根据本发明的一些实施例的用于非侵入地监测受试者的生理状况的系统100的框图。系统100可以包括计算设备11和用于监测受试者的生理状况的至少一个非侵入式监测设备110。计算设备11可与非侵入式监测设备110进行有线或无线通信。
计算设备11可以包括控制器15、操作系统16、存储器(memory)12、储存器(storage)17、输入设备13和输出设备14,控制器15可以例如是中央处理单元处理器(CPU)、芯片或者任何合适的计算设备或与计算有关的设备。
操作系统16可以是或可以包括被设计和/或配置成执行涉及协调、调度、仲裁、监督、控制或以其它方式管理计算设备11的操作(例如,调度程序的执行)的任务的任何代码段。操作系统16可以是商业操作系统。存储器12可以是或可以包括例如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SD-RAM)、双数据速率(DDR)存储器芯片、闪存、易失性存储器、非易失性存储器、高速缓冲存储器、缓冲器、短期存储单元、长期存储单元或者其它合适的存储单元或储存单元。存储器12可以是或可以包括多个可能不同的存储单元。
可执行代码18可以是任何可执行代码,例如应用程序(application)、程序(program)、进程、任务或脚本。可执行代码18可在操作系统16的控制下可以由控制器15执行。在适用的情况下,可执行代码18可以(可能实时地)执行本文描述的操作。计算设备11和可执行代码18可以被配置成以与接收信息或相关事件相同的速率来更新、处理信息和/或基于信息采取动作。在一些实施例中,可以使用多于一个的计算设备11。例如,包括与计算设备11中包括的部件相似的部件的多个计算设备可以连接到网络并被用作系统。
储存器17可以是或可以包括例如硬盘驱动器、通用串行总线(USB)设备或其它合适的可移动和/或固定的储存单元。内容可以被存储在储存器17中,并且可以被从储存器17加载到存储器12中,在存储器12中内容由控制器15处理。在一些实施例中,在图1A中示出的部件中的一些可以被省略。例如,存储器12可以是具有储存器17的储存容量的非易失性存储器。因此,虽然储存器17被示出为单独的部件,但是储存器17可以被嵌入或包括在存储器12中。
输入设备13可以是或者可以包括传感器、键盘、触摸屏或触摸板或者任何合适的输入设备。将认识到,如框13所示,任何合适数量的输入设备可以可操作地连接到计算设备11。输出设备14可以包括一个或更多个显示器、扬声器和/或任何其它合适的输出设备。将认识到,如框14所示,任何合适数量的输出设备可以可操作地连接到计算设备11。如框13和框14所示,任何适用的输入/输出(I/O)设备可以连接到计算设备11。例如,有线或无线网络接口卡(NIC)、通用串行总线(USB)设备或外部硬盘驱动器可以被包括在输入设备13和/或输出设备14中。
本发明的实施例可以包括诸如计算机或处理器的非暂时性可读介质、或计算机或处理器的非暂时性储存介质的物品,诸如例如,编码、包括或存储指令(例如,计算机可执行指令)的存储器、磁盘驱动器或USB闪存,该指令在由处理器或控制器执行时执行本文公开的方法。例如,诸如存储器12的储存介质、诸如可执行代码18的计算机可执行指令以及诸如控制器15的控制器。
一些实施例可以在计算机程序产品中被提供,该计算机程序产品包括在其上存储有指令的非暂时性机器可读介质,指令可以用于对计算机或其他可编程设备编程以执行本文所公开的方法。本发明的实施例可以包括诸如计算机或处理器的非暂时性可读介质、或计算机或处理器的非暂时性储存介质的物品,诸如例如,编码、包括或存储指令(例如,计算机可执行指令)的存储器、磁盘驱动器或USB闪存,该指令在由处理器或控制器执行时执行本文公开的方法。储存介质可以包括但不限于:任何类型的盘(包括磁光盘)、诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)(例如动态RAM(DRAM))、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、闪存、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)的半导体设备、磁卡或光卡、或者适于存储电子指令的任何类型的介质(包括可编程储存设备)。
根据本发明的实施例的系统可以包括部件,诸如但不限于,多个中央处理单元(CPU)或任何其它合适的多用途或特定的处理器或控制器、多个输入单元、多个输出单元、多个存储单元和多个储存单元。系统可以另外包括其它合适的硬件部件和/或软件部件。在一些实施例中,系统可以包括或者可以是,例如,个人计算机、台式计算机、移动计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、终端、工作站、服务器计算机、个人数字助理(PDA)设备、平板计算机、网络设备或任何其他合适的计算设备。除非明确说明,否则本文描述的方法实施例不限于特定的顺序或序列。另外,所描述的方法实施例或其要素中的一些可以在相同的时间点发生或执行。
非侵入式监测设备110可以包括一个或更多个光源(l1、l2…ln)210和一个或更多个光传感器(S1、…、Sn)220,一个或更多个光源210用于将处于至少一个预定窄光谱波长带的光发射到受试者的活体组织上。在一些实施例中,非侵入式监测设备110可以包括至少一个光源210和多个光传感器(S1、…、Sn)220。在这种情形中,两个或更多个光传感器220中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且可以被配置成测量传感器220所对应的特定物质的浓度变化。在一些实施例中,两个或更多个传感器220中的每一个离光源210的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应传感器的距离处可以具有最大信噪比,如参照图2A所示出和讨论的。
如本文和整个公开中所使用的,最大信噪比可以是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处所接收的所有其他强度之间的比率。
如本文和整个公开中所使用的,距离(d1、…、dn)是指在部件(例如,传感器/光源)的一个有效区域的几何中心至另外一个部件的有效区域的几何中心之间的欧几里德距离。传感器的有效区域可以包括检测光子的区域,光源的有效区域可以包括发射光子的区域。在一些实施例中,有效区域中心可以偏离传感器和/或光源的几何中心。
在一些实施例中,非侵入式监测设备110可以包括多个光源(l1、l2…ln)210和单个光传感器220。在这种情形中,两个或更多个光源210中的每个光源可以被定位在离光传感器220不同的距离处。在一些实施例中,两个或更多个光源210中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质;并且一个光传感器220可以被配置成测量光源220所对应的特定物质的浓度变化。在一些实施例中,两个或更多个光源210中的每一个离光传感器220的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应光源的距离处具有最大信噪比,如参照图2B所示出和讨论的。
在一些实施例中,一个或更多个光源210可以被配置成发射在一个或更多个窄光谱波长带的光。例如,该一个或更多个窄光谱波长带可以包括在上波长和下波长之间具有5-100nm之间的差异的波长带。在一些实施例中,每个带的上波长和下波长在400-2500nm之间。在一些实施例中,一个或更多个光源210可以是或者可以包括点光源,例如发光二极管(LED)、VCSEL、半导体激光器等。
在一些实施例中,一个或更多个光传感器220可以被配置成检测任何波长的光,例如400-2500nm之间的光。一个或更多个光传感器220可以是或者可以包括例如光电二极管,诸如砷化铟镓(InGaAs)光电二极管等。在一些实施例中,从一个或更多个光传感器220发射的光可以在红外或近红外(IR)光谱中。在一些实施例中,短波IR(SWIR)成像可以被用于测量来自受试者的血液的生理信号。SWIR波带从近IR区的下边缘400nm处延续到2500nm。
在一些实施例中,非侵入式监测设备110还可以包括通信单元250。通信单元250可以包括可被配置成与外部处理器(例如计算设备11、移动设备120(在图1B中示出)等)无线通信(例如,经由Wi-Fi、Bluetooth、近场通信(NFC)等)的任何通信模块。在一些实施例中,非侵入式监测设备110可以包括计算设备11。
现在参考图1B,其示意性地示出了根据本发明的一些实施例的非侵入式监测系统100的框图。应当注意,图1B中箭头的方向可以指示信息流的方向。非侵入式监测系统100可以允许使用可穿戴监测设备110对受试者10进行连续和/或重复的非侵入式监测。在一些实施例中,非侵入式监测系统100可以允许对非均匀介质中的光谱数据进行多轨迹检测,以提取发色团浓度的变化。
非侵入式监测系统100可以包括至少一个监测设备110和与至少一个监测设备110通信的计算机化设备120(例如,在受试者10附近的诸如图1A的计算设备11的控制器15的处理器和/或在诸如医疗设施的远程设施中的控制器),至少一个监测设备110被配置成检测受试者10的测量生理信号的变化。系统100和设备110、120可以是或者包括类似于图1A中所描述部件的部件。计算机化设备120可以被配置成从至少一个监测设备110(例如,经由通信单元250无线地)接收对应于被测量的生理信号的数据。根据一些实施例,计算机化设备120的处理器(例如图1A中的控制器15)可以从检测到的来自监测设备110的光信号中确定或计算出至少一个生理信号或值。例如,监测设备110可以检测被散射的光束,并确定接收到的强度以将其(例如,无线地)发送到计算机化设备120进行进一步处理,从而例如通过计算具有对应于多个波长的多个变量的方程组来确定至少一个生理信号(例如,可以确定或计算出葡萄糖水平)。
在一些实施例中,计算机化设备120可以是或可以包括例如移动电话、平板电脑、个人计算机、移动计算机或任何其他合适的计算机化设备120。例如,如本文所述的系统100可以包括诸如计算机化设备120的一个或更多个设备。在一些实施例中,所述至少一个监测设备110可以可移除地附(attach)到受试者的身体10。在一些实施例中,所述至少一个监测设备110可以是可穿戴在受试者10的肢体上和/或可穿戴在受试者的身体的其他部位上(例如,手指上)的。
应当理解,只要监测设备110被受试者10穿戴(或以其他方式附接到受试者10),可穿戴的非侵入式监测设备110就可以连续地收集关于受试者10的生理信号(例如,脉搏、血液物质水平等)的数据,因此非侵入式监测设备110可以提供不间断的数据,使得可以检测到被测量的生理信号的变化。在一些实施例中,非侵入式监测设备110可以在受试者10穿戴非侵入式监测设备110时收集数据(例如,并将数据存储在专用存储器中)用于提供给受试者,甚至在非侵入式监测设备110未被受试者10穿戴时,改变给受试者的数据。
根据一些实施例,监测数据可以经由通信单元250(例如,经由Wi-Fi、Bluetooth、近场通信(NFC)等)从计算机化设备120传送到可穿戴监测设备110,反之亦然。例如,穿戴着监测设备110并且还操作移动电话的受试者10可以利用移动电话作为计算机化设备120,以便经由有线和/或无线通信将数据传送到可穿戴监测设备110以及从可穿戴监测设备110传送数据。
在一些实施例中,可穿戴监测设备110可以包括测量单元(图2A和图2B中的200),该测量单元具有专用控制器和蓄电(power storage)单元(例如,未示出的电池),专用控制器可以被配置成测量受试者10的生理体征。例如,计算机化设备120可以包括兼容的通信模块、(例如,具有用户界面的)显示器以及能够处理和监测由监测设备110测量的受试者10的生理数据的处理器。
根据一些实施例,计算机化设备120可以具有专用用户界面(例如,其上安装有专用算法),以便向受试者10显示实时测量值。因此,用户(例如,受试者、护理人员和/或医师)可以接收关于由可穿戴监测设备110测量的生理体征的警报和/或更新这些生理体征。在一些实施例中,计算机化设备120可以在检测到被测量的生理信号的变化超过预定阈值时(例如,经由显示器和/或扬声器121)发出警报。
现在参考图2A和图2B,图2A和图2B是根据本发明的一些实施例的用于监测受试者的生理状况的非侵入式监测设备的图示。设备110可以附接到受试者10的皮肤20上。在一些实施例中,虚线箭头的方向可以指示光束前进的方向。
如本领域普通技术人员可以显而易见的,在400-2500nm之间的特定窄光谱波长带(例如,5-100nm的带)中的光可以从受试者的身体的组织被反射/散射。例如,窄光谱波长带可以包括475-480nm的波长带、500-525nm的波长带、1000-1010nm的波长带、1300-1320nm的波长带、1450-1455nm的波长带、1800-1900nm的波长带等。在一些实施例中,光可以从皮下组织反射/散射(例如,从血管内的血液反射/散射)。在一些实施例中,光可以从血管之上的组织反射/散射,并且可以具有不同的强度,因为从血管之上的组织反射/散射的光可能由于水内容物(water content)中较高的光吸收而具有较弱的反射/散射。
在一些实施例中,血液中(非均匀介质中)的不同物质可以具有随波长变化的不同的光吸收/散射系数。因此,为了使用被特定物质散射/吸收的光,必须确保(例如,通过光传感器220a、220b…220n)收集的光具有最大信噪比,并且是从包括该特定物质的组织(例如,皮肤层L1、…、Ln)接收到的。因为从一个或更多个光源(210a、210b…210n)发射到受试者的组织20上的光在不同方向上散射,所以只有一小部分光可以被位于距光源距离d处的传感器收集到。已经发现,在光源210和传感器220之间的不同距离(d1、…、dn)(针对相同的波长)处,从不同层散射或者由层内的不同生化物质散射的光可以以高信噪比被接收。
因此,为了从由被包含在特定层(例如,L2)中的特定生化物质散射的光中以最大信噪比收集光,可以确定传感器和光源之间的相应距离(d2)。在一些实施例中,由于来自每个层的散射取决于该层的生化组分(即,被包含在该层中的物质),为了收集从两种不同物质散射的光,可以确定两个传感器与单个光源或者两个光源与单个传感器之间的两个距离(例如,图2A所示的d2和d3)。每个确定的距离可以被确定成使得从层中的特定物质散射的光可以在对应的传感器(或多个传感器)处以最大信噪比被传感器接收。因此,为了检测5种物质的存在,设备110中可以包括至少5个传感器和/或至少5个光源。
另外,或者替代地,不同的波长(λ1、λ2…λn)可以用于收集从不同物质散射的光。在不同的物质中不同的波长被不同地散射。因此,从一个或更多个传感器发射的波长各自可以被确定成使得从特定物质散射的光可以被该一个或更多个传感器在对应传感器处以最大信噪比收集。
在一些实施例中,已经使用例如蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟来对穿过组织(例如,皮肤)各个层的光的路径<L(λ,t)>进行了计算机模拟。进行计算机模拟是为了找到可以确保从特定物质散射的光以最大信噪比被收集的在光源和传感器之间的最佳距离。计算机模拟还可用于找到最佳波长(或窄波长带)来以最大信噪比收集从特定物质散射的光。
在一些实施例中,被设计成收集从特定物质散射的光的设备110的测量单元200可以收集要由控制器(例如控制器15、计算机化设备120等)处理的光强度。在一些实施例中,通过用一个或更多个波长照射受试者10的组织25(例如,血管),可以基于传感器220中接收的散射光读数建立具有多个变量(或光吸收/散射系数)的方程组,使得可以求解方程组以便发现血液中一种或更多种物质的浓度变化。例如,每个这样的方程可以对应于血液中的不同物质和/或对应于不同的波长。一旦可以确定光吸收/散射系数的变化,就可能通过用对应于已知光吸收/散射系数的波长来照射组织而确定血液中物质(例如,葡萄糖)的浓度变化。例如,通过用至少七个不同的波长(λ1、λ2…λ7)和/或七个不同的距离(d1、d2…d7)进行测量来确定七种不同物质的系数变化。
根据修正的朗伯比尔定律,对于‘m’种成分和‘n’个波长:
化合物中的一种成分的摩尔浓度变化ΔCi(t)可能导致吸收系数μa的变化:
或矩阵形式:
基于修正的朗伯比尔定律,由于均匀介质中摩尔浓度变化而引起的在输出处的光学密度变化可以计算如下:
散射系数可以被计算为介质散射系数与介质含量(media content)的乘积:
(7)μ′s(λ,t)=∈s(λ)·Cs(t)
由于介质含量的变化而引起的散射系数变化可以被计算为:
(8)Δμ′s(λ,t)=∈s(λ)·ΔCs(t)
因此,由于均匀介质中的衰减和散射而导致的总光学密度变化可以被计算为:
对于非均质介质层状结构,修正的朗伯比尔定律仍然适用于非均质介质中的每种成分,总光学密度变化是每种成分的衰减变化和散射变化的总和。对于在‘m’个波长被检测的‘k’个层的介质,光学密度的变化可以计算如下:
(10)
在一些实施例中,光学吸收系数和散射系数的变化以及由此而导致的摩尔浓度变化可以表达如下:
其中ΔOD(λj,t)是在时间‘t’时在λj(j=1…m)测量到的光学密度变化。方程(10)中的ΔODj(t)是在时间‘t’时在j层(j=1…k)测量到的光学密度。方程(11)中的Δμaj(t)和Δμ′sj(t)(j=1…k)分别是在时间t时在测量值的范围(λmin-λmax)内在k层的吸收系数和减小的散射系数的变化。
现在参考图2A,其是根据本发明的一些实施例的用于监测受试者的生理状况的非侵入式监测设备110的图示。在一些实施例中,测量单元200可以包括至少一个发光源210(例如,点光源),例如,发光二极管(LED)、半导体激光器、VCSEL等,该至少一个发光源210被配置成发射处于至少一个预定的窄光谱波长带中的光束215。在一些实施例中,测量单元200可以可移除地附接到受试者10的组织20(例如,皮肤),以便利用该至少一个发光源210将光束215发射到组织20上。例如,测量单元200可以沿亚组织(sub-tissue)(例如,血管25)被定位在例如受试者10的手腕上。可以识别在受试者10的组织20之下的几个层(L1、…、Ln),例如在0.3mm深度处的表皮层、在1.5mm深度处的真皮层和在它们之下的皮下层。在一些实施例中,设备110可以包括用于保持至少一个光源210和两个或更多个光传感器220a-220n的可穿戴外壳(未示出)。
在一些实施例中,为了允许同时测量不同的物质(例如,葡萄糖、胰岛素、低密度脂蛋白(LDL)、极低密度脂蛋白(VLDL)和白蛋白),可以确定该两个或更多个传感器220a-220n中每一个的距离(d1、…、dn),使得每个传感器检测从对应物质散射的光。在一些实施例中,该两个或更多个光传感器220a-220n中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且被配置成测量传感器所对应的特定物质的浓度(C1、…、Cn)变化。例如,为了检测血管25中两种物质(例如,葡萄糖、胰岛素)的浓度随时间的变化,从光源210发射并在传感器220c和220d处接收的光可以被(例如,被控制器15)处理以确定这两种物质的浓度随时间的变化。
在一些实施例中,两个或更多个传感器220a-220n中的每一个离光源210的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应传感器的距离处可以具有最大信噪比。在一些实施例中,最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
在一些实施例中,两个或更多个传感器220a-220n中的每一个离光源210的距离(d1、…、dn)可以根据包含物质中的一种或更多种的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来进一步确定。在一些实施例中,两个或更多个传感器220a-220a中的每一个离光源210的距离(d1、…、dn)可以使用每种物质的散射系数(μs1……μsn)和吸收参数(μa1……μan)来进一步确定。
在一些实施例中,不同的光源210a-210n可以发射在不同窄光谱波长带中的光,例如,以便允许同时测量不同的物质(例如,葡萄糖、胰岛素、低密度脂蛋白(LDL)、极低密度脂蛋白(VLDL)和白蛋白)和/或确定不同波长的测量值之间的比率。在一些实施例中,单个光源210可以发射在多个窄光谱波长带中的光。在一些实施例中,不同物质(例如,葡萄糖和白蛋白)的测量可以用不同的窄光谱波长带和/或不同的传感器来执行。在一些实施例中,每个发光源210或(例如图2B中所示的)发光源210a-210n的子集(例如,成对的发光源、三个一组的发光源等)可以发射在不同预定窄光谱波长带中的光。在一些实施例中,不同窄光谱波长带的数量可以基于待测量的物质来确定(例如,两个不同的窄光谱波长带用来测量葡萄糖)。例如,用户可以选择测量葡萄糖,因此由处理器自动选择第一数量的窄光谱波长带,而对于不同物质的测量,(例如,基于先前执行的校准)自动选择第二数量的波长。
根据一些实施例,从至少一个发光源210(例如,LED)发射的光可以在红外或近红外(IR)光谱中。在一些实施例中,短波IR(SWIR)成像可以被用于测量来自受试者10的血液的生理信号。SWIR波带从近IR区的下边缘400nm处延续直到2500nm,并可用于检查受试者10的血管中的血液和血液成分。应当注意,如果需要,SWIR波带的范围可以增大。在一些实施例中,每个发光源210或发光源210的子集可以在不同的时间和/或以不同的频率发射光,使得并非所有的发光源210同时发射光。
应当注意,利用从至少一个发光源210朝向受试者10发射的光束,可穿戴监测设备110可以(例如,利用至少一个传感器220)执行非侵入式的光学测量以收集测量值。
现在参考图2B,其是根据本发明的一些实施例的用于监测受试者的生理状况的非侵入式设备110的图示。在一些实施例中,测量单元200可以包括两个或更多个光源210a-210n,例如发光二极管(LED),该两个或更多个光源210a-210n被配置成发射处于至少一个预定窄光谱波长带中的光束215。在一些实施例中,从光源210a-210n发射的光束215可以在至少一个传感器220处被接收。在一些实施例中,两个或更多个光源210a…210n中的每一个可以对应于受试者的活体组织中的特定物质;并且光传感器220可以被配置成测量光源所对应的特定物质的浓度(C1……Cn)变化。在一些实施例中,两个或更多个光源210a...210n中的每一个离光传感器210的距离(d1、…、dn)可以被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应光源的距离处具有最大信噪比。在一些实施例中,最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。在一些实施例中,两个或更多个光源210a…210n中的每一个离光传感器的距离(d1、…、dn)可以根据包含物质中的一种或更多种的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来进一步确定。在一些实施例中,其中两个或更多个光源210a…210n中的每一个离光传感器220的距离(d1、…、dn)可以根据包含物质中的一种或更多种的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来进一步确定。
在一些实施例中,测量单元200可以可移除地附接到受试者10的组织(例如,皮肤)20,以便利用至少一个发光源210将光束215发射到皮肤20上。例如,测量单元200可以沿亚组织(例如,血管25)被定位在例如受试者10的手腕上。如本文在上面公开的,可以识别在受试者10的组织20之下的几个层(L1、…、Ln)。在一些实施例中,设备110可以包括用于保持两个或更多个光源210a-210n和至少一个光传感器220的可穿戴外壳(未示出)。
在一些实施例中,不同的光源210a-210n可以发射在不同窄光谱波长带中的光,例如,以便允许同时测量不同的物质,如本文在上面公开的。
根据一些实施例,为了求解该线性方程组,每一层Li(i=1…k)的光学路径应当已知从发光源210到传感器220,并且针对每个检测到的波长。在一些实施例中,可以通过使用在发光源210和传感器220之间的光学轨迹的蒙特卡罗(Monte-Carlo)模拟来数值地提取路径长度矩阵。因此,这种测量值能够检测光学密度OD(λ,t),并且按照时间和波长在一个或更多个发光源210a-210n与一个或更多个传感器220a-220n之间的多条轨迹中计算ΔOD。
对于本领域普通技术人员来说可以显而易见的是,在发光源210和传感器220之间具有增大的距离(与其他传感器相比)的传感器220可以检测从受试者身体10内的皮下组织反射的光束215。在一些实施例中,在已知每个传感器220和至少一个发光源210之间的距离(‘d’)的情况下,检测从受试者的身体10内的较深组织(deeper tissue)反射的光束215可以允许检测从血管25反射的光束215。在一些实施例中,每个传感器的距离‘d’可以对应于光束215在受试者的身体10内的穿透深度。应当注意,较深的皮下组织可以对应于血管,例如在校准期间,对于每个传感器220可以确定穿过血管的光路。
在一些实施例中,利用发光源210和多个传感器220的测量可以提供评估在至少一个层Li(i=1…k)或体积元素中的一些物质介质沿发光源210和传感器220之间的轨迹的摩尔浓度(随时间)的变化ΔCi的这样一种能力。
根据一些实施例,至少一个发光源210可以将光束215发射到受试者10的组织(例如,皮肤)20上,以使光束215从亚组织25被(例如,被血管的内容物)反射/散射且然后被至少一个传感器220接收。在一些实施例中,光束可以传输穿过受试者10的皮下组织(包括其中的血管),然后被传感器220接收。
根据一些实施例,至少一个非侵入式监测设备110可以包括控制器230(例如,如图1A所示的处理器或控制器15),控制器230耦合到测量单元200,并且被配置成测量和/或分析受试者10的生理体征。在一些实施例中,控制器230可以(例如通过求解如本文描述的方程组)基于检测到的光束215并且还基于至少一个预定的窄光谱波长带来监测受试者10的生理状况。
根据一些实施例,可能基于一个或更多个传感器220中的反射读数来确定光强度阈值,其中,可以根据所确定的阈值来确定测量单元200的位置在血管之上,使得当反射/散射光具有高于/低于阈值的强度时,测量单元200可能不在血管之上。
在一些实施例中,监测系统100还可以包括定位校正指示器,其适于允许用户将测量单元200正确地放置在血管之上。例如,向用户显示如何移动监测设备110以改进发光源210和/或传感器220的定位,从而优化朝向传感器的反射。
在一些实施例中,发射的束和接收(反射/散射)的束之间的数据差异可以提供关于被血管25中的血液吸收/散射的辐射(例如,光)的指示,并且因此可以在非侵入式过程中指示血管25内血液的特性和血液测量值。在一些实施例中,每个发光源210可以设置有光学准直器(或反射器),以便允许在特定的预定义方向上引导由每个光源210发射的光束。
例如,这样的测量值可以提供对“健康基质(health matrix)”的指示,这包括连续的葡萄糖监测、脱水监测、血脂、维生素、卡路里、脉搏、PWV(脉搏波速度)血压,并且还提供受试者的血流中的药物(medications)、药(pharmaceuticals)和其他化学物质的指示。应当理解,为了向受试者提供关于例如葡萄糖测量值的警报,指示血液中葡萄糖水平和/或趋势的(预定最小的)变化可能是足够的。因此,系统可以连续或重复地监测葡萄糖水平的变化的指示。在一些实施例中,系统可以仅在指示显著变化时执行连续测量,从而节省电力并且系统以“低能耗”模式操作。
现在参考图3A,其示出了根据本发明的一些实施例的非侵入地监测受试者的生理测量值的方法的流程图。图3A的方法可以由控制器执行,例如非侵入式监测设备110和/或非侵入式监测系统100的控制器15、设备120或控制器230。在框302中,可以控制至少一个光源210发射处于至少一个预定窄光谱波长带的光。在一些实施例中,控制器可以控制至少一个光源210a-210n发射在两个或更多个预定窄光谱波长带(λ1,λ2…..λn)的光,其中λ1,λ2…..λn中的每一个对应于每个带的中值波长。光可以以连续照明过程或以照明脉冲或其任意组合发射。
在框304中,可以在初始时间(t0)测量在两个或更多个光传感器220(S1、…、Sn)中的每一个处接收的散射光强度I0(λ)1、I0(λ)2….I0(λ)n。例如,可以测量在传感器S2处接收的散射光强度I0(λ)2。测量到的光强度可以对应于t0时物质2的浓度水平C2(0)。在一些实施例中,散射光强度I0(λ)2可以从层L2接收。在一些实施例中,当发射多于一个的预定窄光谱波长带时,可以在初始时间(t0),在两个或更多个光传感器中的每一个处接收在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值。
在框306中,在两个或更多个光传感器220(S1、…、Sn)中的每一个处接收的散射光强度I(λ,t)1、I(λ,t)2…..I(λ,t)n可以在至少一个连续时间(t)被测量。例如,可以测量在传感器S2处接收的散射光强度I(λ,t)2。测量到的光强度可以对应于在至少一个连续时间(t)的物质2的浓度水平C2(t)。在一些实施例中,当发射多于一个的预定窄光谱波长带时,可以在至少一个连续时间(t)在两个或更多个光传感器中的每一个处、在两个或更多个预定窄光谱波长带接收散射光强度的测量值。在一些实施例中,至少一个连续时间(t)可以包括在时间(t)上的连续测量值或者在不同时间(t1、t2……tp)接收的一个或更多个单一测量值。
在框306中,可以基于测量到的光强度来确定用户的组织中至少一种物质的浓度Ci(t)随时间的变化。例如,控制器可以使用方程(1) 来计算在具有中值λ波长的特定窄光谱波长带的光学密度随时间的变化。通过从多个传感器(S1、…、Sn)和/或多个窄光谱波长带(λ1、λ2…..λn)计算多个光学密度变化,控制器然后可以使用方程(10)来计算由于一种或更多种物质的浓度变化引起的散射和吸收参数的变化Δμa1(t)+Δμ′s1(t)。光学路径L(λ,t)可以是已知的,并且可以取决于对应光源210与光传感器220之间的距离d。例如,L(λ,t)可以被估计为大约2d。控制器然后可以使用检测到的变化来确定由方程(10)计算的散射和吸收参数的变化,并确定一种或更多种物质的浓度变化,如方程(3)-(8)所示。
在一些实施例中,如果检测到的变化大于阈值,则控制器可以确定受试者10的生理状况,例如血液中血糖水平的升高。
现在参考图3B,其示出了根据本发明的一些实施例的非侵入地监测受试者的生理测量值的方法的流程图。图3B的方法可以由控制器执行,例如非侵入式监测设备110和/或非侵入式监测系统100的控制器15、设备120或控制器230。在框312中,可以控制两个或更多个光源210a-210n发射处于至少一个预定窄光谱波长带的光。在一些实施例中,控制器可以控制两个或更多个光源210a-210n发射在两个或更多个预定窄光谱波长带(λ1、λ2…..λn)的光,其中λ1、λ2…..λn中的每一个对应于每个带的中值波长。光可以以连续照明过程或以照明脉冲或其任意组合发射。
在框314中,可以在初始时间(t0)测量在一个光传感器220处接收的散射光强度I0(λ)1、I0(λ)2….I0(λ)n。例如,可以测量从光源l2(210b)发射并在传感器220处被接收的散射光强度I0(λ)2。测量到的光强度可以对应于t0时物质2的浓度水平C2(0)。在一些实施例中,散射光强度I0(λ)2可以从层L2接收。在一些实施例中,当发射多于一个的预定窄光谱波长带时,可以在初始时间(t0)在传感器处接收在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值。
在框316中,在光传感器220处接收的散射光强度I(λ,t)1、I(λ,t)2…..I(λ,t)n可以在至少一个连续时间(t)被测量。例如,可以测量从光源210b发射的、在传感器210处接收的散射光强度I(λ,t)2。测量到的光强度可以对应于在至少一个连续时间(t)时的物质2的浓度水平C2(t)。在一些实施例中,当发射多于一个的预定窄光谱波长带时,可以在至少一个连续时间(t)在光传感器处接收在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值。在一些实施例中,在至少一个连续时间(t)的测量值可以包括在时间(t)上的连续测量值或者在不同时间(t1、t2……tp)接收的一个或更多个单次测量值。
在框316中,可以基于测量到的光强度来确定用户的组织中至少一种物质的浓度Ci(t)随时间的变化。图3B的方法的步骤316与图3A的方法的步骤306可以实质上相同。
除非明确说明,本文描述的方法实施例不限于特定的时间次序或时间顺序。此外,在方法的顺序操作期间,可以跳过所描述的方法要素中的一些要素,或者可以重复它们。
已经了各种实施例。当然,这些实施例中的每一个都可以包括所呈现的其它实施例的特征,并且未具体描述的实施例可以包括本文所述的各种特征。
Claims (28)
1.一种用于监测受试者的生理状况的非侵入式设备,包括:
至少一个光源,用于将在至少一个预定窄光谱波长带的光发射到受试者的活体组织上;以及
两个或更多个光传感器(S1、…、Sn),其中,所述两个或更多个光传感器(S1、…、Sn)中的每一个对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且每一个传感器都被配置成测量传感器所对应的特定物质的浓度变化,
并且其中,所述两个或更多个传感器中的每一个离所述光源的距离(d1、…、dn)被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应传感器的距离处具有最大信噪比。
2.根据权利要求1所述的非侵入式设备,以及其中,所述最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的非侵入式设备,其中,所述两个或更多个传感器中的每一个离所述光源的距离(d1、…、dn)还根据包含一种或更多种所述物质的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来确定。
4.根据前述权利要求中任一项所述的非侵入式设备,其中,还使用每种物质的散射和吸收参数来确定所述两个或更多个传感器中的每一个离所述光源的距离(d1、…、dn)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的非侵入式设备,其中,一个或更多个窄光谱波长带在400-2500nm之间,并且在每个带的上波长和下波长之间具有5-100nm的差异。
6.根据前述权利要求中任一项所述的非侵入式设备,还包括用于保持所述至少一个光源和所述两个或更多个光传感器的可穿戴外壳。
7.根据前述权利要求中任一项所述的非侵入式设备,还包括:
通信单元;以及
控制器,其被配置成:
接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;以及
经由所述通信单元向计算设备发送信息。
8.根据权利要求7所述的非侵入式设备,其中,所述控制器还被配置成:
控制所述至少一个光源发射光;
在初始时间(t0),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t)接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
9.根据权利要求8所述的非侵入式设备,其中,所述控制器还被配置成:
控制所述至少一个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;
在初始时间(t0),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t)接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
10.一种用于非侵入地监测受试者的生理状况的系统,包括:
至少一个根据权利要求1-6中任一项所述的非侵入式设备;以及
计算设备,其被配置成:
控制所述至少一个光源发射光;
在初始时间(t0),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t)接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
11.根据权利要求10所述的系统,其中,所述计算设备还被配置成:
控制所述至少一个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;
在初始时间(t0),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
12.一种非侵入地监测受试者的生理状况的方法,所述方法包括:
从具有至少一个预定窄光谱波长带的光源发射光;
在初始时间(t0),测量在两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度;
在至少一个连续时间(t),测量在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的散射光强度;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化,
其中,所述两个或更多个光传感器(S1、…、Sn)中的每一个对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且每一个传感器被配置成测量传感器所对应的特定物质的浓度变化,
并且其中,所述两个或更多个传感器中的每一个离所述光源的距离(d1、…、dn)被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应传感器的距离处具有最大信噪比。
13.根据权利要求12所述的方法,其中,所述最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
14.根据权利要求12或权利要求13所述的方法,还包括:
控制所述至少一个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;
在初始时间(t0),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t),接收在所述两个或更多个光传感器中的每一个处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
15.一种用于监测受试者的生理状况的非侵入式设备,包括:
一个光传感器(S);以及
两个或更多个光源(l1、l2…、ln),用于将在至少一个预定窄光谱波长带的光发射到受试者的活体组织上,其中,所述两个或更多个光源中的每一个对应于受试者的活体组织中的特定物质;并且所述一个光传感器被配置成测量所述光源所对应的特定物质的浓度变化,并且其中,所述两个或更多个光源中的每一个离所述光传感器的距离(d1、…、dn)被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应光源的距离处具有最大信噪比。
16.根据权利要求15所述的非侵入式设备,其中,所述最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
17.根据权利要求15或权利要求16所述的非侵入式设备,其中,所述两个或更多个光源中的每一个离所述光传感器的距离(d1、…、dn)还根据包含一种或更多种所述物质的活体组织的层(L1、…、Ln)的深度来确定。
18.根据权利要求15-17中任一项所述的非侵入式设备,其中,还使用每种物质的散射和吸收参数来确定所述两个或更多个光源中的每一个离所述光传感器的距离(d1、…、dn)。
19.根据权利要求15-18中任一项所述的非侵入式设备,其中,所述一个或更多个窄光谱波长带在400-2500nm之间,并且在每个带的上波长和下波长之间具有5-100nm的差异。
20.根据权利要求15-19中任一项所述的非侵入式设备,还包括用于保持所述两个或更多个光源和所述光传感器的可穿戴外壳。
21.根据权利要求15-20中任一项所述的非侵入式设备,还包括:
通信单元;以及
控制器,其被配置成:
接收在所述光传感器处接收的散射光强度的测量值;以及
经由所述通信单元向计算设备发送信息。
22.根据权利要求21所述的非侵入式设备,其中,所述控制器还被配置成:
控制所述两个或更多个光源发射光;
在初始时间(t0),接收在所述光传感器处接收的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t),接收在所述光传感器处接收的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
23.根据权利要求22所述的非侵入式设备,其中,所述控制器还被配置成:
控制所述两个或更多个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;
在初始时间(t0),接收在所述光传感器处的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t)接收在所述光传感器处的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
24.一种用于非侵入地监测受试者的生理状况的系统,包括:
至少一个根据权利要求15-21中任一项所述的非侵入式设备;以及
计算设备,其被配置成:
控制所述两个或更多个光源发射光;
在初始时间(t0),接收在所述光传感器处接收的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t),接收在所述光传感器处接收的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化。
25.根据权利要求24所述的系统,其中,所述计算设备还被配置成:
控制所述两个或更多个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;
在初始时间(t0),接收在所述光传感器处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t),接收在所述光传感器处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
26.一种非侵入地监测受试者的生理状况的方法,所述方法包括:
从具有至少一个预定窄光谱波长带的两个或更多个光源发射光;
在初始时间(t0),测量在光传感器处接收的散射光强度;
在至少一个连续时间(t)测量在所述光传感器处接收的散射光强度;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中至少一种物质的浓度随时间的变化,
其中,所述两个或更多个光源中的每一个对应于受试者的活体组织中的特定物质,并且所述一个光传感器被配置成测量光源所对应的特定物质的浓度变化,
并且其中,所述两个或更多个光源中的每一个离所述光传感器的距离(d1、…、dn)被确定成使得由每种特定物质散射的光的强度(I1、…、In)在所确定的对应光源的距离处具有最大信噪比。
27.根据权利要求26所述的方法,其中,所述最大信噪比是由特定物质散射的光的强度与在对应传感器处接收的所有其他强度之间的比率。
28.根据权利要求26或权利要求27所述的方法,还包括:
控制所述两个或更多个光源发射在两个或更多个预定窄光谱波长带的光;
在初始时间(t0),接收在所述光传感器处接收的、在所述两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;
在至少一个连续时间(t),接收在所述光传感器处接收的、在两个或更多个预定窄光谱波长带的散射光强度的测量值;以及
基于测量到的光强度,确定用户的组织中一种或更多种物质的浓度随时间的变化。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Family Applications (1)
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---|---|---|---|
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---|---|
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CN (1) | CN110913754A (zh) |
WO (1) | WO2018211512A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113476043A (zh) * | 2021-07-01 | 2021-10-08 | 深圳亿杉医疗科技有限公司 | 一种非侵入式传感装置及检测方法、检测仪 |
CN114468994A (zh) * | 2021-02-11 | 2022-05-13 | 先阳科技有限公司 | 组织成分测量方法、装置及可穿戴设备 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11131584B2 (en) * | 2019-08-01 | 2021-09-28 | Viavi Solutions Inc. | Sensor device |
KR20220046168A (ko) * | 2020-10-07 | 2022-04-14 | 삼성전자주식회사 | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 신호 측정 장치 |
CN114468993B (zh) * | 2021-02-11 | 2023-03-10 | 先阳科技有限公司 | 组织成分测量方法、装置及可穿戴设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020026106A1 (en) * | 1998-05-18 | 2002-02-28 | Abbots Laboratories | Non-invasive sensor having controllable temperature feature |
US6615061B1 (en) * | 1998-11-23 | 2003-09-02 | Abbott Laboratories | Optical sensor having a selectable sampling distance for determination of analytes |
US20040039287A1 (en) * | 1998-12-24 | 2004-02-26 | Motomi Horiuchi | Living body information measuring apparatus, living body information measuring method, body fat measuring apparatus, body fat measuring method, and program recording medium |
US20140039284A1 (en) * | 2011-02-23 | 2014-02-06 | National University Corporation Shizouka University | Optical Measuring Device |
US20150011850A1 (en) * | 2012-07-16 | 2015-01-08 | Timothy Ruchti | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus with dynamic optical paths and method of use thereof |
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 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2519909A (en) * | 2012-08-10 | 2015-05-06 | Vita Sentry Ltd | Estimations of equivalent inner diameter of arterioles |
US10368798B2 (en) * | 2013-06-28 | 2019-08-06 | North Carolina State University | Systems and methods for determining sleep patterns and circadian rhythms |
US10058256B2 (en) * | 2015-03-20 | 2018-08-28 | East Carolina University | Multi-spectral laser imaging (MSLI) methods and systems for blood flow and perfusion imaging and quantification |
-
2018
- 2018-05-17 EP EP18803032.4A patent/EP3624682A4/en active Pending
- 2018-05-17 US US16/612,383 patent/US20200196918A1/en active Pending
- 2018-05-17 WO PCT/IL2018/050540 patent/WO2018211512A1/en unknown
- 2018-05-17 CN CN201880047337.4A patent/CN110913754A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020026106A1 (en) * | 1998-05-18 | 2002-02-28 | Abbots Laboratories | Non-invasive sensor having controllable temperature feature |
US6615061B1 (en) * | 1998-11-23 | 2003-09-02 | Abbott Laboratories | Optical sensor having a selectable sampling distance for determination of analytes |
US20040039287A1 (en) * | 1998-12-24 | 2004-02-26 | Motomi Horiuchi | Living body information measuring apparatus, living body information measuring method, body fat measuring apparatus, body fat measuring method, and program recording medium |
US20140039284A1 (en) * | 2011-02-23 | 2014-02-06 | National University Corporation Shizouka University | Optical Measuring Device |
US20150011850A1 (en) * | 2012-07-16 | 2015-01-08 | Timothy Ruchti | Multiplexed pathlength resolved noninvasive analyzer apparatus with dynamic optical paths and method of use thereof |
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 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114468994A (zh) * | 2021-02-11 | 2022-05-13 | 先阳科技有限公司 | 组织成分测量方法、装置及可穿戴设备 |
CN114468994B (zh) * | 2021-02-11 | 2023-02-28 | 先阳科技有限公司 | 组织成分测量方法、装置及可穿戴设备 |
CN113476043A (zh) * | 2021-07-01 | 2021-10-08 | 深圳亿杉医疗科技有限公司 | 一种非侵入式传感装置及检测方法、检测仪 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200196918A1 (en) | 2020-06-25 |
EP3624682A4 (en) | 2021-01-27 |
WO2018211512A1 (en) | 2018-11-22 |
EP3624682A1 (en) | 2020-03-25 |
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