CN111481202A - 生命体征的检测与测量 - Google Patents

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S·D·贝克
L·郭
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E·戈德费恩
B·T·穆恩斯
Z·孙
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Abstract

一种患者监测设备，包括：信号传输设备，其被配置为将信号传输引向目标区域并从目标区域接收反射信号；以及信号分析设备，其具有处理设备和至少一个存储指令的非暂时性计算机可读数据存储设备，该指令在由处理设备执行时使患者监测设备发送信号、接收反射信号并基于来自反射信号的数据确定非接触式生命体征测量值。

Description

生命体征的检测与测量
背景技术
受过培训的医疗专业人员经常定期检查他们所护理的患者的生命体征测量值，以监测患者的状况。监测的一项生命体征是呼吸速率。呼吸速率是一个人每分钟呼吸的次数。该速率通常是在人休息时测量的，并且涉及计算每分钟的呼吸次数。另外，可以由受过培训的医疗专业人员来监测呼吸的质量和深度，例如浅呼吸或呼吸困难，以及呼吸的均匀性。
测量患者的呼吸速率可能是困难的，因为与可以通过使用连接到患者的设备进行测量和使用自动化过程的其他生命体征不同，呼吸速率仍然经常用手测量(例如，通过对在一段时间内呼吸时患者胸部上下运动多少次进行计数)。另外，与其他生命体征相比，呼吸速率较慢(例如，对于处于休息状态的成年人来说正常呼吸速率为每分钟12至20次呼吸)，并且用手测量困难且麻烦。
发明内容
概括而言，本公开涉及患者监测设备和方法。在一种可能的配置中并且通过非限制性示例，该设备和方法确定生命体征测量值而无需接触患者身体。在本公开中描述了各个方面，其包括但不限于以下方面。
在一方面，患者监测设备具有：信号传输设备，其被配置为将信号传输引向目标区域并从目标区域接收反射信号；以及信号分析设备，其具有处理设备和至少一个存储指令的非暂时性计算机可读数据存储设备，该指令在由处理设备执行时使患者监测设备：发送信号；接收反射信号；并且基于来自反射信号的数据确定非接触式生命体征测量值。
在另一方面，患者监测设备包括：信号传输设备，其被配置为将雷达信号传输引向目标区域并从目标区域接收反射雷达信号；以及信号分析设备，其被编程为基于来自反射雷达信号的数据来确定呼吸速率。
在另一方面，一种获取生命体征测量值的方法包括：向目标区域发送信号；接收反射信号；调整信号传输的方向；调整信号传输的焦点；并且根据来自反射信号的数据确定生命体征测量值。
附图说明
形成本申请的一部分的以下附图说明了所描述的技术，并且无意以任何方式限制本公开的范围。
图1示意性地示出了示例患者监测系统。
图2示意性地示出了示例监测设备。
图3示意性地示出了示例信号传输设备。
图4示出了另一示例信号传输设备。
图5示意性地示出了图4的示例信号传输设备。
图6示出了用于信号传输设备的多个透镜。
图7示出了用于信号传输设备的可调节透镜。
图8示出了用于监测设备的用户界面。
图9示出了使用雷达信号传输来获取生命体征测量值的方法。
图10示出了调整雷达信号传输的方向和焦点以获取生命体征测量值的方法。
图11示出了可用于实现本公开的各方面的计算设备的示例性架构。
具体实施方式
图1示意性地示出了示例患者监测系统100。如图1所述，患者监测系统100包括监测设备102，该监测设备被配置为确定并显示位于受试者安置区域104中的受试者S的一个或多个生命体征。在该示例中，生命体征是非侵入性地获得的，而无需触摸或接触受试者S。生命体征可以以波形、表格数据、表格数据绘图等形式用数字显示。
受试者S是由一位或多位医疗专业人员进行临床治疗的人，例如患者。如图1所示，受试者S被安置在受试者安置区域104中，该受试者安置区域可位于诸如医院、诊所、医生办公室之类的医疗保健设施内。受试者安置区域104可包括支撑设备106，例如床，受试者S可在支撑设备上躺卧、休息或睡觉。支撑设备106的其他示例包括升降机、椅子、担架和手术台。
在一些示例中，监测设备102可操作以经由数据通信网络110与数据管理系统108通信。数据管理系统108操作以管理个人和/或医疗信息，例如受试者S的健康状况和其他信息。数据管理系统108可由医疗专业人员或医疗保健服务提供者操作。
数据管理系统108与监测设备102进行通信。例如，监测设备102和数据管理系统108经由网络110连接以传输数据，例如测得的生命体征和与受试者S相关的其他数据。在一些示例中，监测设备102能够与数据管理系统108直接通信。数据管理系统108操作以提供信息，该信息可用于协助受过培训的医疗专业人员向受试者S提供合适的医疗保健。数据管理系统108的示例包括可从纽约Skaneateles Falls的Welch Allyn Inc.获得的
Figure BDA0002378904760000031
数据管理系统。数据管理系统108可以提供到电子病历服务器或电子健康记录服务器的连接。可替代地，数据管理系统108本身可以是电子病历服务器或电子健康记录服务器。
数据通信网络110在一个或多个计算设备之间传送数据，例如在监测设备102和数据管理系统108之间传送数据。网络110的示例包括局域网和广域网，例如因特网。在一些示例中，网络110包括无线通信系统、有线通信系统或无线和有线通信系统的组合。有线通信系统可使用电信号或光信号以各种可能的配置来发送数据。无线通信系统通常经由电磁波发送信号，例如以光信号或射频(RF)信号的形式。
无线通信系统可包括用于发送光信号或RF信号的光发送器或RF发送器，以及用于接收光信号或RF信号的光接收器或RF接收器。无线通信系统的示例包括利用无线路由器或无线接入点的Wi-Fi通信设备、利用一个或多个蜂窝基站的蜂窝通信设备、蓝牙、ANT、ZigBee、医疗用人体局域网、个人通信服务(PCS)、无线医疗遥测服务(WMTS)，以及其他无线通信设备和服务。
图2示出了监测设备102的示例。监测设备102包括信号分析设备120、信号传输设备122和瞄准设备124。在某些示例中，信号传输设备122和瞄准设备124附接至监测设备102的外壳，并且信号分析设备120是监测设备的硬件部件。在一些示例中，监测设备102是可从纽约Skaneateles Falls的Welch Allyn Inc.获得的
Figure BDA0002378904760000041
现场监测器。
信号传输设备122操作以检测被安置在受试者安置区域104中的受试者S的生命体征。在一个示例中，信号传输设备122包括雷达信号收发器，以向受试者S发送雷达信号并接收反射雷达信号，该反射雷达信号可用于确定生命体征测量值。在其他示例中，可以使用激光雷达、超声、声纳等。在某些示例中，信号传输设备122包括天线。参照图3至图5更详细地描述信号传输设备122的示例配置。
信号分析设备120操作以分析从信号传输设备122接收的雷达信号并确定生命体征测量值。信号分析设备120包括处理设备和至少一个存储可由该处理设备执行的指令的非暂时性计算机可读数据存储设备。在一些示例中，信号分析设备120与信号传输设备122成为一体。本文描述了在信号分析设备120和信号传输设备122中使用的各种方法。
瞄准设备124被配置为可视地指示从信号传输设备122发送的雷达信号的方向。例如，瞄准设备124可以是激光或发光二极管(LED)，其沿从信号传输设备122发送的雷达信号的方向发射可见光。这样，瞄准设备124协助医疗专业人员将信号传输设备122引向适当的目标区域(例如，受试者S所在的受试者安置区域104)，甚至更具体地引向受试者S的特定解剖区域，例如受试者S的胸部。从瞄准设备124发出的可见光不仅确保信号传输设备122被指向适当的方向，而且还向医疗人员提供数据正在被收集的视觉确认。
图3示出了信号传输设备122a的示例配置。在该示例中，信号传输设备122a包括发送器单元126、接收器单元128、处理单元136、存储单元138和电源140。在某些方面，这些部件类似于2017年8月17日提交的美国专利申请号15/679,570中描述的部件，该专利申请的全部内容通过引用合并于此。
信号传输设备122a被配置为雷达模块，该雷达模块使用雷达信号来确定物体的各种特性。例如，范围和速度用于推断特性，诸如物体是加速还是减速，或者物体是否在旋转。这些运动的组合用于表征物体的活动。例如，如本文所述，信号传输设备122a被配置为检测受试者S的一个或多个生命体征。在一些示例中，信号传输设备122a被配置为合并信号分析设备120的至少一些功能。
发送器单元126包括一个或多个用于产生雷达信号的信号发送器144，以及一个或多个用于朝着诸如受试者S所在的受试者安置区域104之类的目标区域发送雷达信号的发射天线146(参见例如图1)。其他示例可以将相同的天线用于发送和接收。从发射天线146发送的雷达信号从物体(例如受试者安置区域104中的受试者S和周围物体)反射并返回到接收器单元128。例如，信号发送器144通过发射天线146沿预定方向发射雷达信号(也称为无线电波或电磁波)。在一些示例中，信号发送器144使用脉冲频率线性调频以预定时间间隔发射雷达信号。在某些示例中，信号发送器144使用频率线性调频以50毫秒的预定时间间隔发射雷达信号。当雷达信号与物体接触时，雷达信号在许多方向上被反射或散射，其中一些雷达信号被反射回接收器单元128。
接收器单元128包括一个或多个信号接收器148和一个或多个接收天线150，用于接收从诸如受试者S之类的物体反射的雷达信号。在一些示例中，相同的天线可以用于接收天线150和发射天线146。在其他示例中，接收器单元128与发送器单元126布置在相同的位置或相邻。在某些示例中，接收天线150捕获的反射信号可通过电子放大器增强和/或经过信号处理以恢复有用的雷达信号。
多个信号发送器144、多个发射天线146、多个信号接收器148和多个接收天线150可用于向不同方向或角度发送信号，并从不同方或角度向接收反射信号，从而检测不同的物体和/或单个物体的不同部分，这可用于了解在信号传输设备122a监测的目标区域内的不同的物体和/或物体的不同部分。在某些示例中，可以手动调整天线方向。
由接收器单元128接收的反射雷达信号是从发送器单元126发送的雷达信号的延迟版本。朝接收器单元128反射回的雷达信号可用于测量受试者S的生命体征(例如通过监测由于物体朝着或远离信号传输设备122a移动而由多普勒效应引起的反射雷达信号的频率变化)并且可用于测量由接收的信号中的延迟造成的距离。在一些示例中，运动的规模很小，并且该效应被称为微多普勒效应。术语多普勒效应和微多普勒效应可互换使用。例如，可以测量检测到的范围和由受试者S的胸部在呼吸过程中上下运动引起的雷达信号的多普勒频率，以确定受试者S的呼吸速率和呼吸深度。这样，可以监测反射雷达信号的相位，以测量受试者S的一个或多个生命体征而无需接触受试者S。
信号传输设备122a可以使用各种类型的雷达信号。在一示例中，信号传输设备122a使用毫米波(也称为毫米波段)，其在大约30GHz和大约300GHz之间的频谱中。毫米波也称为极高频(EHF)波。毫米波具有范围从大约10毫米到大约1毫米的短波长。
仍然参考图3，处理单元136操作以控制发送器单元126和接收器单元128。在一些示例中，处理单元136还被配置为执行信号分析设备120的功能，例如处理和分析雷达信号以确定受试者S的生命体征测量值。
存储单元138包括一个或多个存储器，该一个或多个存储器被配置为存储与雷达信号相关联的数据和可用于评估雷达信号的数据。存储单元138可以是各种类型，包括易失性和非易失性、可移动和不可移动和/或持久性介质。在一些实施例中，存储单元138是可擦可编程只读存储器(EPROM)或闪速存储器。
电源140提供电力以操作信号传输设备122a和相关元件。在一些示例中，电源140包括一个或多个电池，其可以单次使用或可充电。在其他示例中，电源140包括外部电源，例如市电或外部电池。
如图3所示，信号传输设备122a是电子地调整雷达信号传输的方向和焦点的相控阵列。在该示例中，存储单元138存储算法142，该算法使用反射雷达信号的振幅来电子地调整雷达信号传输的方向和焦点。可替代地，算法142可以存储在信号分析设备120的存储器中。算法142在由处理单元136执行时，使处理单元136电子地操纵发射天线146以在方位角和仰角方向调整雷达信号传输的方向。另外，算法142使处理单元136通过使雷达信号的色散变窄(例如，从120度到40度、30度、20度等)来电子地聚焦雷达信号传输，以增加雷达信号在目标区域上的密度。
在图3的示例中，从信号发送器144产生的雷达信号通过由处理单元136控制的移相器154被馈送到发射天线146，移相器154电子地改变雷达信号的相位，以将雷达信号引导向不同的方向。算法142还通过控制雷达信号在特定方向上的色散来调整从发射天线146发送的雷达信号的焦点。电子地控制从发射天线146发射的雷达信号的方向和焦点降低噪声并提高信号强度。除了图3的示例，移相器154也可以合并在接收器单元128中。
如上所述，用于雷达信号传输的一个示例目标区域是受试者S的躯干。在该示例中，算法142在由处理单元136执行时不仅使信号传输设备122a引导雷达信号在躯干上的传输，还使信号传输设备122a将雷达信号的传输聚焦在躯干的特定区域上。例如，算法142可以引导信号传输设备122a将雷达信号传输聚焦在受试者S的胸部上。通过使用如上所述的多普勒效应，可以由信号传输设备122a监测由受试者S的胸部在呼吸过程中上下运动而引起的反射雷达信号的频率变化，以确定受试者S的呼吸速率。也可以由信号传输设备122a通过监测反射雷达信号的延迟来测量受试者S的呼吸深度。也可以通过确定延迟是增加还是减少来检测吸入和呼出。由于相对于波长运动较小，因此可以将延迟检测为相移。
在检测到低信噪比的示例中，信号分析设备120使用算法142来将雷达信号的传输引导向其他地方，例如，朝向受试者S的腹部(例如，胃)。在受试者S是腹部呼吸者(也称为腹式呼吸或膈式呼吸并且在受试者S吸入时导致受试者S的胃扩张)的其他示例中，信号分析设备120使用算法142来操纵信号传输设备122a的方向以将雷达信号的传输聚焦在躯干的不同区域(例如，受试者S的腹部)上以测量呼吸速率。在一些示例中，信号分析设备120使用算法142来操纵信号传输设备122a以将雷达信号的传输同时聚焦在两个目标区域上，例如受试者S的胸部和腹部，并且信号传输设备122a在两个目标区域之间使用时分多路复用以更准确地测量受试者S的呼吸速率。
另外，信号传输设备122a可使用算法142将雷达信号的传输聚焦在受试者S的躯干的其他目标区域上，例如心尖推动的肋骨之间的区域。通过将雷达信号的传输聚焦在肋骨的该区域上并且通过使用如上所述的多普勒效应，可以确定受试者S的心率。可替代地，测距方法，包括与线性调频雷达脉冲相关的测距方法，可以用于确定受试者S的心率。
在一个示例实施例中，信号传输设备122a在执行算法142时，扫描诸如受试者S所在的房间的宽视场。例如，由信号传输设备122a扫描的视场可以是120度或更大。当在视场中检测到代表生命体征的信号时，算法142通过将视场变窄到检测到信号的目标区域上自动将来自信号传输设备122a的雷达信号传输聚焦。这样可以改善信号质量并减少噪声。此后，信号传输设备122a可监测检测到的信号以确定生命体征测量值。
在一些示例中，算法142可用于在信号传输设备122a的宽视场(例如120度)中在不同物体之间进行区分。在示例场景中，诸如受试者S的患者在床上，动作相对较小，并且护士出现在患者房间中且在患者房间中走动(例如，在房间内到处移动)。使用带通多普勒滤波器选择雷达的输出，以忽略超过一定速度移动的物体和忽略不动的物体。也可以使用杂波滤波器去除背景物体。雷达可扫描和追踪患者房间中的多个人，并且忽略那些走动的人，例如护士。还可以设计过滤器，以选择性地允许已知的呼吸模型，包括深度、速率、总体节律、吸气至呼气时间、吸气曲线的斜率、吸气曲线的斜率以及呼气和吸气之间处于松弛状态的时间。一旦知道了患者的目标范围，便会收集来自该范围(包括附近的范围门)的数据。可以忽略突然的范围变化，例如，当有人或物体在天线与目标之间移动时，并且雷达会继续尝试定位在先前的范围内的目标。同样，预期患者移动相对较慢，并且预期从天线到目标的方位角和仰角变化缓慢，因此接收到的最强信号的位置的突然变化可以被忽略(或可以用于触发新的目标周期)。匹配的滤波器也可以用于检测有效的呼吸信号，并且该检测用作正反馈，并且可以通过在方位角和仰角范围内最大化此信号来获得相控栅格阵列天线的最佳方向。也可以使用其他检测有效呼吸的方法，例如机器学习和模式识别。
除前述方法外，通过在患者身上放置标签以充当“信标”，可扫描区域以识别该区域内的特定患者，从而信号传输设备122a能够识别该区域内的正确的患者和一系列生命体征。在该示例中，标签可以发射IR光、影像、NFC，RF或低频声音作为由信号传输设备122a检测到的信标或源信号。
图4和图5示出了信号传输设备122b的另一示例配置，该信号传输设备使用自动目标识别(ATR)来机械地操纵信号传输设备122b。信号传输设备122b类似于上述信号传输设备122a，并且利用类似的工作流程，以便例如在信号传输设备122b的宽视场中区分不同的物体。信号传输设备122b包括发送器单元126、接收器单元128、处理单元136、存储单元138和电源140，并且被配置为雷达模块，该雷达模块使用雷达信号来确定物体的各种特性，例如，如本文所述的受试者S的一种或多种生命体征。
如图4所示，信号传输设备122b通过枢转支撑件130附接到监测设备102的外壳112。在某些示例中，枢转支撑件130是常平架或陀螺仪。枢转支撑件130允许信号传输设备122b绕方位轴A-A和仰角轴E-E旋转。
现在参考图5，存储单元138存储算法142，该算法被信号传输设备122b用于基于从反射雷达信号获得的数据来识别并追踪目标区域的运动。可替代地，算法142可以存储在信号分析设备120的存储器中。在一些示例中，信号传输设备122b使用的算法与信号传输设备122a使用的算法不同。在一些示例中，信号传输设备122b使用的算法与信号传输设备122a使用的算法相同。
如图5所示，发送器单元126包括一个或多个用于产生雷达信号的信号发送器144，以及一个或多个用于向目标区域发送雷达信号的发射天线146。接收器单元128接收来自反射雷达信号的数据，该接收器单元包括一个或多个信号接收器148和一个或多个接收天线150，以用于接收从诸如受试者S的物体反射的雷达信号。
算法142使用来自反射雷达信号的数据来检测信号并识别目标区域(例如，受试者S的胸部)。当检测到信号和目标区域时，算法142在由处理单元136执行时，使处理单元136驱动致动器132以机械地操纵枢转支撑件130。信号传输设备122b可围绕方位轴A-A和仰角轴E-E(见图4)被机械地操纵，使得信号传输设备122b被指向目标区域的方向，以减少噪声并提高信号强度。
在一些示例中，监测来自反射雷达信号的数据，并且处理单元136使用算法142追踪目标区域的运动，使得当受试者S移入或移出支撑设备106时，信号传输设备122b被机械地操纵，从而即使在受试者S移动的情况下，信号传输设备122b也保持指向目标区域的方向以减少噪声并保持信号强度。
在一些示例中，信号传输设备122b使用特征向量来识别目标区域。特征向量是可以测量的特性或特征。例如，特征向量是一维矩阵，用于描述测量的特性或特征，例如描述吸气、休息、呼气和休息的胸廓运动。更详细的特征向量允许检测不同呼吸深度和呼吸速率，还允许检测指示疾病的呼吸特征，例如罗音(以不连续的喀哒声或嘎嘎声为特征的异常肺音)和喘鸣(气流中断引起的高音调、喘息声)。因为信号是缓慢变化的，所以信号传输设备122b的自动目标识别可以包括时域(例如，匹配滤波器)分析和频域(快速傅里叶变换，快速哈特利变换，短时快速傅里叶变换)分析。另外，可以使用混合域分析处理和滤波器(例如，小波，Gabor变换，Wigner分布函数)。一旦提取了目标信息，就可以将其与现有数据库中的已知目标配置文件进行比较，该数据库将识别目标是什么，例如心脏信号或呼吸信号，以及信号的速率。可替代地，可以使用加权算法来加权每个检测到的特征的重要性，作为分类算法的一部分。
图6示出了多个透镜114a-114e。每个透镜114a-114e被配置为附接到信号传输设备122并且将从信号传输设备122发送的雷达信号聚焦在目标区域上。每个透镜114a-114e可以通过旋拧在或卡扣安装在信号传输设备122的外壳上而附接到信号传输设备122，或通过使用一个或多个夹具、螺钉、螺栓等来附接到信号传输设备122。从信号传输设备122发送的雷达信号束是天线效果和透镜效果的组合。两者都可以调整以优化雷达信号传输。
每个透镜114a-114e使从信号传输设备122发送的雷达信号的色散变窄，从而将较高密度的雷达信号引向目标区域，以测量生命体征，例如呼吸速率、呼吸深度或心率。通过增加雷达信号的密度，增加了信噪比，减少了串扰和背景散射，并提高了生命体征测量的质量。
作为示例，从信号传输设备122发送的雷达信号以120度分散，并且每个透镜可使雷达信号的色散从120度变窄为40度、30度、20度等。在又一示例中，透镜114a-114e被配置为校准从信号传输设备122发送的雷达信号，使得雷达信号聚焦在目标区域上。通过聚焦雷达信号的色散，透镜114a-114e减少了噪声并提高了信号强度。
在一些示例中，透镜114a-114e可替换为另一个，使得每个透镜114a-114e可为从信号传输设备122传输的雷达信号提供不同的焦点(例如40度、30度、20度等)。因此，可以根据特定应用的需要或期望选择特定的透镜114a-114e，以为来自信号传输设备122的雷达信号提供所需的焦点。
图7示出了用于信号传输设备122的可调节透镜114e。可调节透镜114e可以根据需要调整雷达信号的焦点。例如，可调节透镜114e可以将雷达信号的焦点从大的色散(例如，120度)调整到更小、更聚焦的色散(例如，40度、30度、20度等)。在一些示例中，可调节透镜114e自动移动以定位在目标区域中的最强的信号。在替代示例中，可调节透镜114e可包括手柄116，该手柄可滑动穿过凹槽118以调整雷达信号的焦点。
在图6和图7所示的示例中，透镜114a-114e被示为由不透明塑料材料模制而成。在其他示例中，透镜114a-114e由透明塑料材料模制而成。在使用透明塑料材料的示例中，瞄准设备124可以位于透镜后面，以通过透镜发射可见光，用于在雷达信号的传输方向上可视地指示目标区域。在某些示例中，透镜114a-114e不与瞄准设备124一起使用或与瞄准设备124分开使用。
图8示出了用于监测设备102的用户界面180。如图8所示，用户界面180包括用于呼吸频率(即，呼吸速率)的显示器182和用于由监测设备102确定的心率的显示器184。用户界面180还包括用于由监测设备102确定的胸部位移(即，呼吸深度)的显示器190。用户界面180可以提供其他信息，包括质量指示、范围指示、不确定性指示、信噪比指示和患者运动指示。患者运动指示可以适合于与褥疮发生的概率有关的布雷登运动量表。
此外，除了由瞄准设备124提供的在目标区域上的视觉指示之外，用户界面180还显示振幅模块186和振幅模块188，振幅模块186指示时变信号，从该信号中可以提取诸如呼吸频率(即，呼吸速率)和呼吸深度之类的特征，振幅模块188指示时变心脏信号，从该信号中提取诸如心率之类的特征。在图8的示例中，振幅模块186、188分别在用户界面180上以波形形式显示呼吸频率振幅和心率振幅。在替代示例中，振幅模块186、188分别以数值显示呼吸频率振幅和心率振幅。在用户界面180上显示的呼吸频率振幅和心率振幅提供了另一指示，即监测设备102处于活动状态并且正在感测一个或多个生命体征。
用户界面180还包括指示模块192，以为需要移动信号传输设备122提供用户指导，从而改善信号强度。例如，指示模块192可以为信号传输设备122提供关于在方位角和仰角方向上的运动的用户指导，以提高信号强度。
另外，用户界面180包括范围轮廓指示器194，该范围轮廓指示器指示由信号传输设备122接收的反射雷达信号的范围。范围轮廓指示器194确保基于来自在监测设备102的预定范围内的反射雷达信号的数据来确定呼吸频率和心率，并且从而确保生命体征测量值的准确性。
诸如呼吸速率之类的数据可以被存储在监测设备102上。此外，该数据可以被监测设备102传送到诸如数据管理系统108之类的远程计算设备，以存储在患者的电子病历中。
图9示出了获取生命体征测量值的方法300。在一个示例实施例中，方法300由信号分析设备120实现。在替代的示例实施例中，方法300由信号传输设备122实现。
如图9所示，方法300包括发送雷达信号的步骤302。如上所述，监测设备102包括发送器单元126，该发送器单元具有一个或多个用于产生雷达信号的信号发送器144，以及具有用于向诸如受试者S所在的受试者安置区域104之类的目标区域发送雷达信号的一个或多个发送天线146(例如，参见图1)。
接下来，方法300包括接收反射雷达信号的步骤304。如上所述，监测设备102还包括接收器单元128，该接收器单元具有一个或多个信号接收器148和一个或多个接收天线150，用于接收从诸如受试者安置区域104中的受试者S之类的物体反射的雷达信号。
接下来，方法300包括基于来自反射雷达信号的数据确定生命体征测量值的步骤306。算法被存储在信号分析设备120的存储设备中，并且用于基于从反射雷达信号收集的原始数据来确定生命体征测量值。在替代示例实施例中，算法被存储在信号传输设备122的存储单元138中。原始数据也可以被发送到外部计算机以用于分析和/或添加到信号数据库。也可以用诊断和结果对原始数据进行临床上的注释。
算法使用的用于确定生命体征测量值的数据包括由于物体朝着或远离信号传输设备122移动而由多普勒效应引起的反射雷达信号的频率的变化。例如，该算法可以使用由受试者S的胸部在呼吸过程中上下运动引起的反射雷达信号的频率的变化来确定呼吸速率、呼吸深度或心率。通过执行方法300，监测设备102确定受试者S的一个或多个生命体征测量值而无需接触受试者S。
在一些示例中，方法300使用检测理论、模式分类、神经网络、人工智能、基于云的计算和图像处理中的至少一个来确定生命体征测量值。方法300使用的算法可以接收用于患者的人种志的输入，包括性别、年龄、体重、种族和病史。
在进一步的示例中，方法300使用傅里叶变换、快速傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(SFT)、快速哈特利变换、小波分析、Gabor变换或Wigner分布函数(WVD)中的至少一个来确定生命体征测量。例如，傅里叶变换可以用于确定信号的频率内容。如果频率内容在预期范围内(例如，呼吸速率为4到30次)，则信号被接受。快速傅立叶变换是一种应用傅立叶变换的计算上有效的方法，而快速哈特利变换是确定信号频率内容的有效的方法。
当时间和频率内容都需要时，小波、Gabor和Wigner方法是适当的(因为具有高频率内容的典型傅里叶和哈特利变换具有较低的时间分辨率)。将原始数据转换为频域允许表征原始数据，例如谐波的相对振幅和相位振幅。喘鸣、罗音和其他肺部疾病具有特征性的声音并且因此具有调制信号的特征性频率。不同谐波的振幅比可为呼吸努力的质量提供指导(例如，呼吸努力有多清洁或不受阻碍)。例如，两名患者可能具有相同的呼吸速率(例如，每分钟12次呼吸)，但是一位患者的呼吸可能很费力，并且波形会出现锯齿状，这表明呼吸困难。可以评估患者呼吸的质量以及胸部弯曲和偏转时的呼吸的振幅。
方法300可以包括进一步的步骤以去除背景噪声，从而提高生命体征测量的质量。在一个示例中，方法300在确定生命体征测量值时使用距离滤波器来去除在预定距离范围之外的反射雷达信号。例如，范围滤波器可以确保仅分析在监测设备102和受试者安置区域104之间传播的反射雷达信号以确定生命体征测量值。
在另一示例中，当确定生命体征测量值时，方法300使用时域滤波器和频域滤波器来去除预定频率范围之外的反射雷达信号。例如，在确定呼吸速率之前，可以将接收到的波形与已知呼吸波形的预期形状相关联，以区别于非呼吸信号。杂波滤波器可用于去除环境背景反射。低通多普勒滤波器可用于去除来自走动者(例如，护士)的信号，同时保留来自卧床患者的信号。滤波器的形状和频率优选地随着患者的人口统计而变化并且可以适合于患者。例如，与成人相比，新生儿患者的呼吸速率可接受范围高得多，并且呼吸宽度较小，因此雷达信号的生理调制的频率内容比对成人预期的要高。一旦找到生理信号，时域滤波器和频域滤波器就会适于匹配患者的特征，从而允许系统进一步忽略噪声。例如，与具有相同呼吸速率和较慢吸入循环的患者相比，具有快速吸入循环的患者具有更多高频分量的能量。
在另一个示例中，当确定生命体征测量值时，方法300使用多普勒滤波器仅接受预定频率范围内的反射雷达信号。例如，当执行方法300时，去除诸如床或椅子之类的没有运动并因此没有多普勒信号的物体，使得仅分析运动的物体。可使用多普勒滤波器的高通输出来拒绝静止的物体。可替代地，使用杂波滤波器从新的雷达回波中去除从高通多普勒滤波器的先前输出。被识别为移动超过预定阈值的物体(例如，走进房间的护士)被拒绝或忽略。多普勒滤波器具有低通分量，该低通分量忽略来自走动者(例如，护士)的高频信号。网络是带通滤波器，该带通滤波器忽略高速运动和无运动的物体。
在一些示例中，方法300使用微多普勒效应来识别目标区域(例如，躺卧在支撑设备106中的受试者S)并引导雷达信号传输。例如，呼吸可以产生约x*2π/λ的预期相位变化，其中x是胸部位移，而λ是发射信号的波长，并且该信号在约60GHz的频率下约为0.5毫米。目标算法可以扫描具有约0.5毫米振幅的周期性微多普勒变化的目标区域。
在另外的示例中，在确定生命体征测量值时，方法300使用方位角滤波器和仰角滤波器去除预定方向之外的反射雷达信号。例如，由方位角滤波器和仰角滤波器去除在受试者S所在的方位角范围或仰角范围之外的反射雷达信号。
在另一个示例中，方法300使用频率线性调频来发送雷达信号。在一些示例中，方法300使用频率线性调频以预定的50毫秒的时间间隔发送雷达信号。在另外的示例中，方法300使用在大约30GHz和大约300GHz之间的频谱中的毫米波。
图10示出了调整雷达信号传输的方向和焦点以获取生命体征测量值的方法400。例如，即使当医疗专业人员能够通过使用瞄准设备124看到雷达信号传输被指向何处时，也很难获得用于测量生命体征(例如呼吸频率)的最佳信号强度，因为医疗专业人员通常无法看到在雷达信号传输方向上运动最强劲的胸部区域。因此，方法400可以进一步提高生命体征测量的质量。
在一个示例实施例中，方法400由信号传输设备122实现。在可替代示例实施例中，方法400由信号分析设备120实现。
方法400包括在朝向诸如受试者S的胸部之类的目标区域的方向上发送雷达信号的步骤402。如上所述，瞄准设备124可用于通过光学地照亮雷达信号传输的中心来提供路线目标，以引导来自监测设备102的雷达信号传输，使得医疗专业人员可以查看雷达信号传输被指向的位置。来自瞄准设备124的视觉标记向医疗专业人员提供指示，即监测设备102处于活动状态并且正在感测生命体征，例如呼吸速率。
接下来，方法400包括接收反射信号的步骤404。在一些示例中，反射信号的振幅被显示在监测设备102的用户界面180上作为另一指示，即监测设备102处于活动状态并且正在感测一个或多个生命体征，例如呼吸速率。在一些示例中，反射信号用于确定目标标称范围。在一个示例中，生命体征信号的振幅在用户界面180上显示为波形。在另一示例中，生命体征信号的振幅在用户界面180上显示为数值。
接下来，方法400包括调整雷达信号传输的方向的步骤406。雷达信号传输的方向可以通过使用反射雷达信号的振幅进行调整，并且可以在方位角方向和仰角方向上进行调整。在一个示例实施例中，雷达信号的传输的方向通过信号传输设备122a的相控阵进行电子调整。在替代示例实施例中，雷达信号传输的方向通过机械地操纵信号传输设备122b的枢转支撑件130来调整。
接下来，方法400包括调整雷达信号传输的焦点的步骤408。在一示例中，雷达信号传输的焦点通过信号传输设备122a的相控阵进行电子调整。在替代示例中，雷达信号传输的焦点通过将透镜114a-114e放置在信号传输设备122b上方来调整。在另一示例中，透镜是可调节透镜114e，该可调节透镜可自动调整雷达信号传输的焦点，或者可被手动操纵以进一步调整雷达信号传输的焦点。
接下来，方法400包括基于来自反射雷达信号的数据确定生命体征测量值的步骤410。使用存储在信号分析设备120的存储设备中或存储在信号传输设备122的存储单元138中的算法基于从反射雷达信号收集的数据来确定生命体征测量值。该算法使用的用于计算生命体征测量值的数据包括由于物体朝着或远离信号传输设备122移动而由多普勒效应引起的反射雷达信号的频率的变化。例如，该算法可以使用由受试者S的胸部在呼吸过程中上下运动引起的反射雷达信号的频率的变化来确定呼吸速率、呼吸深度或心率。通过执行方法400，监测设备102确定受试者S的一个或多个生命体征测量值而无需接触受试者S。
图11示出了计算设备200的示例性架构，该架构可以用于实现本公开的各方面，包括监测设备102和数据管理系统108，并且在本文中将被称为计算设备200。计算设备200用于执行本文所述的操作系统、应用程序和软件模块(包括软件引擎)。监测设备102和数据管理系统108可以包括参考图11描述的全部或一些元件，具有或没有附加元件。
在一些示例中，计算设备200包括至少一个处理设备202，例如中央处理单元(CPU)。可以从各种制造商(例如，Intel或Advanced Micro Devices)处获得各种处理设备。在该示例中，计算设备200还包括系统存储器204和系统总线206，该系统总线将包括系统存储器204的各个系统组件耦接到处理设备202。系统总线206是以下其中之一：任何数量类型的包括存储器总线或内存控制器的总线结构；外围总线；以及使用多种总线架构中的任何一种的本地总线。
系统存储器204可以包括只读存储器208和随机存取存储器210。通常将包含基本程序的基本输入/输出系统212存储在只读存储器208中，该基本程序用于在诸如启动期间在计算设备200内传递信息。
在一些实施例中，计算设备200还包括辅助存储设备214(例如，硬盘驱动器)，以用于存储数字数据。辅助存储设备214通过辅助存储接口216连接到系统总线206。辅助存储设备及其关联的计算机可读介质为计算设备200提供了计算机可读指令(包括应用程序和程序模块)、数据结构和其他数据的非易失性存储。
尽管本文描述的示例性环境采用硬盘驱动器作为辅助存储设备，但是在其他实施例中使用其他类型的计算机可读存储介质。这些其他类型的计算机可读存储介质的示例包括磁带盒、闪存卡，数字视频磁盘、伯努利盒式磁带、光盘只读存储器、数字多功能磁盘只读存储器、随机存取存储器或只读存储器。一些实施例包括非暂时性介质。
多个程序模块可以存储在辅助存储设备214或存储器204中，包括操作系统218、一个或多个应用程序220、其他程序模块222和程序数据224。
在一些实施例中，计算设备200包括使用户能够向计算设备200提供输入的输入设备。输入设备226的示例包括键盘228、指针输入设备230、麦克风232和触敏显示器240。其他实施例包括其他输入设备。输入设备通常通过耦接到系统总线206的输入/输出接口238而连接到处理设备202。这些输入设备226可以通过任意数量的输入/输出接口连接，例如并行端口、串行端口、游戏端口或通用串行总线。输入设备和输入/输出接口238之间的无线通信也是可能的，并且在一些可能的实施例中包括红外、
Figure BDA0002378904760000171
无线技术、802.11a/b/g/n、蜂窝或其他射频通信系统。
在一个示例实施例中，触敏显示器240经由诸如视频适配器242之类的接口连接到系统总线206。触敏显示器240包括触摸传感器，用于当用户触摸显示器时从用户接收输入。这样的传感器可以是电容传感器、压力传感器或其他触摸传感器。传感器检测与显示器的接触，以及随着时间的推移接触的位置和移动。例如，用户可以在屏幕上移动手指或指示笔以提供书面输入。书面输入被评估，并且在一些实施例中被转换为文本输入。
除了触敏显示器240之外，计算设备200还可包括各种其他外围设备(未示出)，例如扬声器或打印机。
计算设备200进一步包括通信设备246，该通信设备被配置为建立通过网络进行的通信。在一些实施例中，当在局域网环境或广域网环境(例如，因特网)中使用时，计算设备200通常通过网络接口(例如，无线网络接口250)连接到网络。其他可能的实施例使用其他有线和/或无线通信设备。例如，计算设备200的一些实施例包括以太网网络接口或用于通过网络进行通信的调制解调器。
在其他实施例中，通信设备246能够进行短程无线通信。短程无线通信是单向或双向短程到中程无线通信。可以根据各种技术和协议来建立短程无线通信。短程无线通信的示例包括射频识别(RFID)、近场通信(NFC)、蓝牙技术和Wi-Fi技术。
计算设备200通常包括至少某种形式的计算机可读介质。计算机可读介质包括可由计算设备200访问的任何可用介质。作为示例，计算机可读介质包括计算机可读存储介质和计算机可读通信介质。
计算机可读存储介质包括在配置为存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据之类的信息的任何设备中实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机可读存储介质包括但不限于随机存取存储器、只读存储器、电可擦可编程只读存储器、闪速存储器或其他存储器技术、光盘只读存储器、数字多功能磁盘或其他光学存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储器或其他磁存储设备、或可用于存储所需信息并可由计算设备200访问的任何其他介质。计算机可读存储介质不包括计算机可读通信介质。
计算机可读通信介质通常在诸如载波或其他传输机制的已调制数据信号中体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据，并且包括任何信息传递介质。术语“已调制数据信号”指的是其一个或多个特征以在信号中编码信息的方式被设定或更改的信号。举例来说，计算机可读通信介质包括诸如有线网络或直接有线连接之类的有线介质，以及诸如声学、射频、红外和其他无线介质之类的无线介质。上述的任何组合也包括在计算机可读介质的范围内。
计算设备200是可编程电子设备的示例，其可以包括一个或多个计算设备，并且当包括多个计算设备时，这样的计算设备可以与适当的数据通信网络耦接在一起以共同执行本文公开的各种功能、方法或操作。
计算设备200可以包括位置识别设备248。位置识别设备248被配置为识别计算设备200的位置或地理位置。位置识别设备248可以使用各种类型的地理定位或定位系统，例如基于网络的系统、基于手机的系统、基于SIM的系统、Wi-Fi定位系统和混合定位系统。基于网络的系统利用服务提供商的网络基础架构，例如蜂窝塔三角测量。基于手机的系统通常使用全球定位系统(GPS)。当GPS由于各种原因(包括室内多径和信号阻塞)而不足时，可以使用Wi-Fi定位系统。混合定位系统使用基于网络的技术和基于手机的技术的组合来进行位置确定，例如辅助GPS。
本发明的实施例可用于各种分布式计算环境中，其中由在分布式计算环境中通过通信网络链接的远程处理设备执行任务。
在此描述的框图仅是示例。在不脱离本公开的精神的情况下，其中描述的这些图可以有许多变形。例如，可以添加、删除或修改组件。
本文描述的系统和方法带来显著的技术优势。例如，监测设备102更有效地捕获生命体征测量值，包括呼吸速率、呼吸深度和心率。另外，监测设备102更准确地并且在更短的时间内确定生命体征测量值。最后，可以更有效地显示捕获的生命体征。
本申请中提供的一个或多个实施例的描述和说明不旨在以任何方式限制或约束所要求保护的发明的范围。本申请中提供的实施例、示例和细节被认为足以传达所有权，并使其他人能够制造和使用所要求保护的发明的最佳模式。要求保护的发明不应解释为限于本申请中提供的任何实施例、示例或细节。不管是组合还是单独示出和描述，各种特征(结构和方法上的)都将被选择性地包括或省略，以产生具有特定特征集的实施例。
已经提供了本申请的描述和说明，本领域技术人员可以设想不脱离更宽范围的落入所要求保护的发明的更广泛方面和在本申请中体现的总体发明构思的精神内的变化、修改和替代实施例。

Claims (20)

1.一种患者监测设备，包括：
信号传输设备，其被配置为将信号传输引向目标区域并从所述目标区域接收反射信号；以及
信号分析设备，其具有处理设备和存储指令的至少一个非暂时性计算机可读数据存储设备，所述指令在由所述处理设备执行时使所述患者监测设备：
发送信号；
接收反射信号；并且
基于来自所述反射信号的数据确定非接触式生命体征测量值。
2.根据权利要求1所述的患者监测设备，还包括透镜，所述透镜可附接到所述信号传输设备并且被配置为聚焦所述信号传输。
3.根据权利要求2所述的患者监测设备，其中，所述透镜是可调节透镜，所述可调节透镜被配置为自动调整所述信号传输的焦点。
4.根据权利要求1所述的患者监测设备，还包括瞄准设备，所述瞄准设备光学地照射所述目标区域上的所述信号传输的中心。
5.根据权利要求1所述的患者监测设备，其中，所述信号传输是通过以预定时间间隔的频率线性调频发送的。
6.根据权利要求1所述的患者监测设备，其中，所述信号传输设备包括相控阵列，所述相控阵列被配置为在不机械地移动所述信号传输设备的情况下电子地调整所述信号传输的方向和焦点。
7.根据权利要求1所述的患者监测设备，其中，所述非接触式生命体征测量值是呼吸速率、呼吸深度、呼吸质量或心率。
8.根据权利要求7所述的患者监测设备，其中，所述非接触式生命体征测量值被用于预测患者衰退。
9.根据权利要求1所述的患者监测设备，其中，所述信号传输设备通过检测来自附接在患者身上的标签的信标信号来识别患者以确定生命体征测量值。
10.一种患者监测设备，包括：
信号传输设备，其被配置为将雷达信号传输引向目标区域并从所述目标区域接收反射雷达信号；和
信号分析设备，其被编程为基于来自所述反射雷达信号的数据来确定呼吸速率。
11.根据权利要求10所述的患者监测设备，还包括透镜，所述透镜可附接到所述信号传输设备并且被配置为聚焦所述雷达信号传输。
12.根据权利要求10所述的患者监测设备，还包括瞄准设备，所述瞄准设备被配置为光学地照射所述目标区域上的所述雷达信号传输的中心。
13.一种获取生命体征测量值的方法，包括：
向目标区域发送信号；
接收反射信号；
调整信号传输的方向；
调整所述信号传输的焦点；并且
基于所述反射信号确定生命体征测量值。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：提供将所述信号传输的所述方向移动到何处的指示以提高信号强度。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，基于所述反射信号来自动调整所述信号传输的所述方向。
16.根据权利要求13所述的方法，还包含：使用微多普勒效应来识别所述目标区域并引导所述信号传输。
17.根据权利要求13所述的方法，还包括：在确定所述生命体征测量值时，使用多普勒滤波器对预定频率范围内的反射信号进行滤波。
18.根据权利要求13所述的方法，还包括：使用模式识别从所述反射信号中提取生理数据。
19.根据权利要求13所述的方法，还包括：使用频域分析或时域分析从所述反射信号中提取生理数据。
20.根据权利要求13所述的方法，还包括：显示从所述反射信号中提取的所述生命体征测量值。
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