CN112773359A - 电子装置以及血氧浓度补偿方法 - Google Patents
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Abstract
本公开内容涉及一种电子装置以及血氧浓度补偿方法,其包含血氧探测器、重力感测器以及处理器。处理器与血氧探测器以及重力感测器电性连接。血氧探测器用以连续发射多个射线并检测射线,重力感测器用以连续检测多个加速度信号。处理器用以根据射线分别计算对应的多个血氧浓度值,将加速度信号转换为对应的多个动量,并分别计算每一动量对应的动量权重;接着分别计算每一血氧浓度值对应的时间权重,以及根据动量权重与时间权重计算出对应的最终权重,并根据最终权重产生补偿后血氧浓度值。
Description
技术领域
本公开内容关于一种分电子装置以及血氧浓度补偿方法,且特别涉及一种利用动量参数以及时间参数补偿血氧浓度的电子装置以及血氧浓度补偿方法。
背景技术
血氧探测器是用来测量人体血液中血红素(Hemoglobin)带氧量的一种医疗仪器,利用非侵入式的光调制技术进行测量,通过两种能被人体血液中的带氧血红素及去氧血红素吸收的特定波长光源,照射在人体血管密集的皮肤组织,即可依据输出光与原入射光的强度变化得到血液中带氧血红素及去氧血红素的个别浓度变化信号,以测得血氧浓度值。
然而,由于使用血氧探测器时,时常因使用者的手部震动、晃动所产生的噪声干扰血氧探测器的检测,导致血氧探测器检测到的血氧浓度值产生偏差。因此,如何减低使用者的手部震动、晃动所产生的噪声,使得血氧浓度值可以更准确,提升血氧探测器的抗干扰能力是本领域待解决的问题。
发明内容
本公开内容的第一实施方式是在提供一种电子装置,其包含血氧探测器、重力感测器以及处理器。处理器与血氧探测器以及重力感测器电性连接。血氧探测器用以连续发射多个射线并检测射线,重力感测器用以连续检测多个加速度信号。处理器用以根据射线分别计算对应的多个血氧浓度值,将加速度信号转换为对应的多个动量,并分别计算每一动量对应的动量权重;接着分别计算每一血氧浓度值对应的时间权重,以及根据动量权重与时间权重计算出对应的最终权重,并根据最终权重产生补偿后血氧浓度值。
本公开内容的第二实施方式是在提供一种血氧浓度补偿方法。血氧浓度补偿方法包含下列步骤:通过血氧探测器连续发射多个射线并检测射线;通过处理器根据射线分别计算对应的多个血氧浓度值;通过重力感测器连续检测多个加速度信号;通过处理器将加速度信号转换为对应的多个动量,并分别计算每一动量对应的动量权重;通过处理器分别计算每一血氧浓度值对应的时间权重;以及通过处理器根据动量权重与时间权重计算调整对应的血氧浓度值,并产生修正后的血氧浓度值。
本公开的电子装置以及血氧浓度补偿方法,其主要是改进使用者的手部震动、晃动所产生的噪声,影响血氧探测器准确度的问题。利用重力感测器检测使用者手部的晃动程度以及信号接收到的时间作为计算权重的方式,达到弱化使用者的手部震动、晃动所产生的噪声,使得血氧浓度值可以更准确,提升血氧探测器的抗干扰能力的技术效果。
附图说明
为让本发明的上述和其他目的、特征、优点与实施例能更明显易懂,说明书附图的说明如下:
图1是根据本公开的一些实施例所示出的电子装置的示意图;
图2是根据本公开的一些实施例所示出的血氧浓度补偿方法的流程图;
图3A是根据本公开的一些实施例所示出的血氧探测器的操作示意图;
图3B是根据本公开的一些实施例所示出的血氧探测器的操作示意图;
图3C是根据本公开的一些实施例所示出的血氧探测器的操作示意图;
图4A是根据本公开的一些实施例所示出的第一射线与第二射线的波型示意图;
图4B是根据本公开的一些实施例所示出的第一射线与第二射线的波型示意图;以及
图5是根据本公开的一些实施例所示出的血氧监测系统的示意图。
附图标记说明:
100、100A、100B:电子装置
110:血氧探测器
120:重力感测器
130:处理器
140:通信单元
150:显示器
160:存储单元
111a、111b:发射器
112:光感测器
F:手指
S1、S2:信号
S1A、S2A:振幅
200:血氧浓度补偿方法
S210~S270:步骤
500:血氧监测系统
300:制氧机
400:服务器
具体实施方式
以下将以附图公开本发明的多个实施方式,为明确说明起见,许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而,应了解到,这些实务上的细节不应用以限制本公开。也就是说,在本公开内容部分实施方式中,这些实务上的细节是非必要的。此外,为简化附图起见,一些现有惯用的结构与元件在附图中将以简单示意的方式示出的。
于本文中,当一元件被称为“连接”或“耦接”时,可指“电性连接”或“电性耦接”。“连接”或“耦接”亦可用以表示二或多个元件间相互搭配操作或互动。此外,虽然本文中使用“第一”、“第二”、…等用语描述不同元件,该用语仅是用以区别以相同技术用语描述的元件或操作。除非上下文清楚指明,否则该用语并非特别指称或暗示次序或顺位,亦非用以限定本发明。
请参阅图1。图1是根据本公开的一些实施例所示出的电子装置100的示意图。如图1所示出,电子装置100包含血氧探测器110、重力感测器120、处理器130、通信单元140、显示器150以及存储单元160。处理器130电性连接至血氧探测器110、重力感测器120、通信单元140、显示器150以及存储单元160。血氧探测器110用以连续检测多个血氧浓度,重力感测器120用以连续检测多个加速度信号。处理器130用以根据血氧浓度计算血氧浓度值,并进一步利用加速度信号修正血氧浓度值,达到抗噪声的效果。
于本发明各实施例中,处理器130实施为集成电路如微控制单元(microcontroller)、微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signalprocessor)、特殊应用集成电路(application specific integrated circuit,ASIC)、逻辑电路或其他类似元件或上述元件的组合。通信单元140可以实施为全球移动通信(globalsystem for mobile communication,GSM)、个人手持式电话系统(personal handy-phonesystem,PHS)、长期演进系统(long term evolution,LTE)、全球互通微波存取系统(worldwide interoperability for microwave access,WiMAX)、无线保真系统(wirelessfidelity,Wi-Fi)或蓝牙传输等。存储单元160可以实施为可读取记录媒体,例如存储器、硬盘、U盘、存储卡等某些实施例中,电脑程序及数据可以存储于便携式记录媒体上。
承上述,电子装置100可以实施为智能手环、智能手表或其他类似元件的组合。于一实施例中,血氧探测器110以及重力感测器120可以与处理器130结合,用以测量使用者手腕处的血氧浓度。于另一实施例中,血氧探测器110以及重力感测器120可以与处理器130分离,用以测量使用者手指处的血氧浓度,再经由有线电路将血氧浓度以及加速度信号传输置处理器130。
请参阅图2。图2是根据本公开的一些实施例所示出的血氧浓度补偿方法200的流程图。于一实施例中,图2所示的血氧浓度补偿方法200可以应用于图1的电子装置100上,处理器130用以根据下列血氧浓度补偿方法200所描述的步骤,计算血氧浓度值,并进一步利用加速度信号修正血氧浓度值,达到抗噪声的效果。
如图2所示,血氧浓度补偿方法200首先执行步骤S210,通过血氧探测器110连续发射多个射线,并检测射线,接着执行步骤S220通过处理器130根据接收到的射线分别计算对应的血氧浓度值。请参阅图3A。图3A是根据本公开的一些实施例所示出的血氧探测器110的操作示意图。于一实施例中,血氧探测器110中例如具有发射器111a及111b与光感测器112,发射器111a及111b用以分别发射第一射线与第二射线,第一射线可以实施为红光射线,红光射线波长例如为660nm,第二射线可以实施为红外光射线,红外光射线波长可以为880nm或895nm或905nm或940nm。
如图3A所示,发射器111a及111b发射出的第一射线与第二射线会穿透使用者的手指F,使得第一射线与第二射线在穿透使用者的手指F时有不同程度的衰减,以检测血液中氧气的浓度,处理器130再根据血氧浓度计算对应的血氧浓度值。举例而言,当前接收到的血氧浓度值为95。
请参阅图3B。图3B是根据本公开的一些实施例所示出的血氧探测器110的操作示意图。于另一实施例中,血氧探测器110中具有发射器111a及111b与光感测器112,图3B所示的实施例与图3A所示的实施例的差异在于,发射器111a及111b发射的第一射线与第二射线会被使用者的手指F反射,再被光感测器112接收,以检测血液中氧气的浓度,处理器130再根据血氧浓度计算对应的血氧浓度值。
承上述,图3A所示的血氧探测器110属于穿透式测量的血氧探测器,图3B所示的血氧探测器110属于反射式测量的血氧探测器,本公开不限于此。于另一实施例中,请参阅图3C,图3C是根据本公开的一些实施例所示出的血氧探测器110的操作示意图。图3C所示的血氧探测器110结合穿透式测量与反射式测量以检测血液中氧气的浓度,本公开不限于此。
血氧浓度补偿方法200执行步骤S230,通过重力感测器120连续检测多个加速度信号,接着执行步骤S240通过处理器130将加速度信号转换为对应的多个动量。于一实施例中,重力感测器120会检测三轴(Pitch、Yaw、Roll)的加速度,处理器130用以选择重力感测器120检测到的三轴的加速度值中数值最大的加速度值,再将加速度值量化至0~100的区间作为动量。于另一实施例中,处理器130也可以将三轴的加速度取平均值或最大值后,再将加速度值量化至0~100的区间作为动量,本公开不限于此。
血氧浓度补偿方法200执行步骤S250,通过处理器130分别计算每一动量对应的动量权重。于一实施例中,处理器130先将每一动量转换为对应的动量索引值,动量转换为动量索引值的方式可以由《公式1》计算得到。第n个动量索引值为参数Wai(n),第n个动量为参数activity value(n)。举例而言,当前接收到的动量为0,此时动量索引值即为100。
Wai(n)=100-activity value(n) 《公式1》
承上述,动量表示重力感测器120检测到使用者手指或手腕的震动程度,加速度值越大表示使用者的手指或手腕的震动幅度越强。动量索引值表示反向震动的程度,动量索引值越高表示加权值越高,也表示对于血氧浓度值得参考性越强。反之,动量索引值越低表示加权值越低,也表示对于血氧浓度值得参考性越低。
接着,处理器130由第n个动量索引值的y次方除以m个动量索引值y次方的总和计算出动量权重。动量权重可以由《公式2》计算得到。第n个动量权重为参数Wa(n),并且取样连续m笔数据,在此将m假设为12,y假设为2,本公开不限于此。
承上述,举例而言,请参考《表1》的范例,《表1》中显示血氧浓度值、动量、动量索引值以及动量权重等参数。举例而言,当前检测到的数据为《表1》所示的#1笔数据,血氧浓度值为95,动量为0,动量索引值为100,经计算后动量权重为1.4101。
《表1》
血氧浓度补偿方法200执行步骤S260,通过处理器130分别计算每一血氧浓度值对应的时间权重。于一实施例中,处理器130先计算每一血氧浓度值对应的时间参数,时间参数可以由《公式3》计算得到。取样数量为参数m,时间索引值为Wti(n),k为时间的弱化参数。在此将m假设为12,k假设为2,第1笔检测到的数据为《表1》所示n=1,因此第1笔数据的时间索引值即为23,本公开不限于此。
Wti(n)=km-n《公式3》
接着,处理器130由第n个时间参数除以时间参数的总和计算出第n个时间权重。第n个时间权重可以由《公式4》计算得到。第n个时间权重为Wt(n),并且取样连续m笔数据,继续前方实施例将m假设为12,本公开不限于此。
承上述,举例而言,请参考《表2》的范例,《表2》中显示血氧浓度值、动量权重、时间索引值以及时间权重等参数。举例而言,当前检测到的数据为《表2》所示的#1笔数据,血氧浓度值为95,经计算后时间权重为1.3142。值得注意的是,较早之前的取样结果会随着与当前时间在时序上距离越远,时间权重会越来越低。因此,时间权重可以弱化较早之前的取样结果。
《表2》
血氧浓度补偿方法200执行步骤S270,通过处理器130根据动量权重与时间权重计算出对应的最终权重,并根据该最终权重产生补偿后的血氧浓度值。于一实施例中,处理器130动量权重与时间权重相乘可以得到第n个最终权重W(n),最终权重可以由《公式5》计算得到。接着处理器130将第n个最终权重W(n)与第n个血氧浓度值SpO2(n)相乘并加总以计算出当前补偿后的血氧浓度值ASpO2,补偿后的当前血氧浓度值可以由《公式6》计算得到。
承上述,举例而言,请参考《表3》的范例,《表3》中显示血氧浓度值、动量权重、时间权重、最终权重以及血氧浓度值与最终权重相乘结果等参数。举例而言,当前检测到的数据为《表3》所示的#1笔数据,血氧浓度值为95,动量权重为1.4101,时间权重为1.3142,最终权重为0.13333,血氧浓度值与最终权重相乘结果为12.66636,最后将#1~#12笔数据的血氧浓度值与最终权重相乘结果加总,即可计算出修正后的血氧浓度值为90。经过上述计算后,可以抑制使用者手指或手腕抖动造成的噪声,并且着重考虑与当前时点相近的数据。
《表3》
承上述,处理器130在计算出补偿后血氧浓度值后,会将补偿后的血氧浓度值传送至显示器150显示。于一实施例中,处理器130更用以判断使用者手指或手腕的震动程度是否过大,以至于影响到血氧探测器110检测血氧浓度的准确度。因此,处理器130用以判断动量是否大于或等于第一门限值,如果动量(activity value)大于或等于第一门限值,处理器130用以重置血氧浓度值,并传送警示信号至显示器150,显示器150用以显示警示画面。
承上述,举例而言,在此假设第一门限值为80,最新一笔数据的血氧浓度值为80,动量为80,最新一笔数据的动量等于第一门限值,因此处理器130会清除存储在存储单元160中的#1笔数据~#12笔数据,并且不考虑最新一笔数据的动量数据(动量、动量索引值以及动量权重),直接经由显示器150显示血氧探测器110的检测结果(血氧浓度值为80)以及警示画面,以提醒使用者目前的动量过大已影响血氧探测器110的检测结果。
值得注意的是,当重力感测器120检测到的加速度信号恢复正常(动量小于第一门限值),存储单元160会再度记录加速度信号,当累积达到m笔(在此假设为12笔)数据时,处理器130会重新计算动量数据(动量、动量索引值以及动量权重)以及时间权重,并通过显示器150显示补偿后血氧浓度值。
承上述,处理器130更用以判断使用者手指或手腕的震动程度是否在容许范围内。因此,处理器130用以判断动量是否大于第二门限值并且小于第一门限值,如果动量(activity value)介于第一门限值以及第二门限值之间,处理器130用以传送提醒信号至显示器150,显示器150用以显示提醒画面,以提醒使用者目前的手指或手腕的震动程度可能影响血氧探测器110的准确度。
承上述,在动量小于第一门限值时,处理器130会将最旧一笔数据删除(表1~表3所示的#12笔数据),并将最新一笔数据新增至存储单元160作为当前的#1笔数据。举例而言,在此假设第二门限值为20,最新一笔数据的血氧浓度值为90,动量为40,最新一笔数据的动量大于第二门限值(20)并且小于第一门限值(80)。处理器130会根据最新一笔数据的动量重算#2笔数据~#12笔数据的动量数据(动量、动量索引值以及动量权重),并且于显示器150用以显示提醒补偿作用中。
于一实施例中,处理器130更用以判断m笔数据中是否有太多震动造成的噪声,导致处理器计算血氧浓度值时误差会越来越大。因此,处理器130更用以判断动量索引值(Wai)的总和是否大于第三门限值,如果动量索引值(Wai)的总和小于第三门限值,处理器130用以重置血氧浓度值。
承上述,处理器130用以计算#1笔数据~#12笔数据的动量索引值的总和是否小于第三门限值,如果小于第三门限值,处理器130会清除存储在存储单元160中的#1笔数据~#12笔数据,避免因存储单元中累积过多低权重数据,造成最后权重失准。同时,处理器130会经由显示器150直接显示血氧探测器110的检测结果以及警示画面,以提醒使用者目前持续有震动、抖动出现,导致血氧探测器110的检测结果持续被干扰而影响准确度。
于一实施例中,在计算血氧浓度值之前,处理器130更用以判断是否有检测到使用者的手指或手腕。在图3A所示的实施例中,血氧探测器110中具有发射器111a及111b与光感测器112,发射器111a及111b用以分别发射第一射线与第二射线,光感测器112用以检测第一射线与第二射线。处理器130用以比较第一射线的振幅与第二射线的振幅的差异值是否大于第四门限值,如果差异值大于第四门限值,表示目前检测到的物体并非是具有脉搏的物体。
请参考图4A及图4B,图4A是根据本公开的一些实施例所示出的第一射线与第二射线的波型示意图,以及图4B是根据本公开的一些实施例所示出的第一射线与第二射线的波型示意图。如图4A所示,第一射线的振幅S1A与第二射线的振幅S2A的差异值大于第四门限值,并且第一射线的信号S1与第二射线的信号S2具有不相同的周期,表示第一射线与第二射线穿透的物体并非是具有脉搏的物体,或是可能没有检测到物体。
承上述,如第4B所示,第一射线的振幅S1A与第二射线的振幅S2A的差异值小于第四门限值,并且第一射线的信号S1与第二射线的信号S2具有类似的周期,表示第一射线与第二射线穿透的物体应为具有脉搏的物体,处理器130可以进一步计算补偿后的血氧浓度值。值得注意的是,处理器130可以控制血氧探测器110每隔一段时间(例如,2~5秒或5~10秒),检测一次是否有使用者的手指或手腕靠近。
接着,请参考图5,图5是根据本公开的一些实施例所示出的血氧监测系统500的示意图。如图5所示,血氧监测系统500包含第一电子装置100A、第二电子装置100B、制氧机300以及服务器400。第一电子装置100可以实施为前述实施例所提及的电子装置,第二电子装置200可以实施为智能手机、平板或便携式电脑等装置,服务器400可以是云端服务器。
承上述,第二电子装置200与第一电子装置100以及制氧机300通信连接,第一电子装置100用以持续监测使用者的血氧浓度值,并传送血氧浓度值至第二电子装置200。当使用者的血氧浓度值过低时(例如使用者的血氧浓度值小于一血氧浓度安全值),第二电子装置200用以传送控制信号至制氧机300以调整制氧机300的调节阀,控制氧气的浓度。第二电子装置200与服务器400通信连接,用以传送使用者的血氧浓度值、心律、血压等生理数值至服务器400。值得注意的是,第二电子装置200可以蓝牙无线传输的方式与第一电子装置100及制氧机300通信连接。
另外,上述例示包含按序的示范步骤,但所述多个步骤不必依所显示的顺序被执行。以不同顺序执行所述多个步骤皆在本公开内容的考量范围内。在本公开内容的实施例的构思与范围内,可视情况增加、取代、变更顺序及/或省略所述多个步骤。
虽然本公开内容已以实施方式公开如上,然其并非用以限定本发明内容,任何本领域技术人员,在不脱离本发明内容的构思和范围内,当可作各种变动与润饰,因此本发明内容的保护范围当视权利要求所界定者为准。
Claims (13)
1.一种电子装置,包含:
一血氧探测器,用以连续发射多个射线,并检测所述多个射线;
一重力感测器,用以连续检测多个加速度信号;以及
一处理器,与该血氧探测器以及该重力感测器电性连接,该处理器用以:
根据所述多个射线分别计算对应的多个血氧浓度值;
将所述多个加速度信号转换为对应的多个动量,并分别计算每一所述多个动量对应的一动量权重;
分别计算每一所述多个血氧浓度值对应的一时间权重;以及
根据该动量权重与该时间权重计算出对应的一最终权重,并根据该最终权重产生补偿后血氧浓度值。
2.如权利要求1所述的电子装置,其中,该处理器用以分别计算每一所述多个动量对应的该动量权重,还包含:
将所述多个动量转换为对应的多个动量索引值;以及
由一第n个动量索引值的y次方除以所述多个动量索引值的y次方总和计算出该第n个动量权重。
3.如权利要求1所述的电子装置,其中,该处理器用以分别计算每一所述多个血氧浓度值对应的该时间权重,还包含:
计算每一血氧浓度值对应的时间参数;以及
由一第n个时间参数除以多个时间参数的总和计算出该第n个时间权重。
4.如权利要求1所述的电子装置,其中,当所述多个动量的其中之一大于或等于一第一门限值时,该处理器用以重置所述多个血氧浓度值,并传送一警示信号至一显示器,该显示器用以显示一警示画面。
5.如权利要求4所述的电子装置,其中,当所述多个动量的其中之一大于一第二门限值并小于该第一门限值时,该处理器用以传送一提醒信号至该显示器,该显示器用以显示一提醒画面。
6.如权利要求2所述的电子装置,其中,当所述多个动量索引值的总和小于一第三门限值时,该处理器用以重置所述多个血氧浓度值。
7.如权利要求1所述的电子装置,其中,该血氧探测器用以发射一第一射线与一第二射线,并检测该第一射线与该第二射线,该处理器用以计算该第一射线的振幅与该第二射线的振幅的一差异值是否大于一第四门限值,如果该差异值小于该第四门限值,该处理器用以开始计算补偿后的血氧浓度值。
8.一种血氧浓度补偿方法,包含:
通过一血氧探测器连续发射多个射线,并检测所述多个射线;
通过一处理器根据所述多个射线分别计算对应的多个血氧浓度值;
通过一重力感测器连续检测多个加速度信号;
通过该处理器将所述多个加速度信号转换为对应的多个动量,并分别计算每一所述多个动量对应的一动量权重;
通过该处理器分别计算每一所述多个血氧浓度值对应的一时间权重;以及
通过该处理器根据该动量权重与该时间权重计算调整对应的血氧浓度值,并产生补偿后血氧浓度值。
9.如权利要求8所述的血氧浓度补偿方法,其中,分别计算每一所述多个动量对应的该动量权重,还包含:
将所述多个动量转换为对应的多个动量索引值;以及
由一第n个动量索引值的y次方除以所述多个动量索引值的y次方总和计算出该第n个动量权重。
10.如权利要求8所述的血氧浓度补偿方法,其中,分别计算每一所述多个血氧浓度值对应的该时间权重,还包含:
计算每一血氧浓度值对应的多个时间参数;以及
由一第n个时间参数除以所述多个时间参数的总和计算出该第n个时间权重。
11.如权利要求8所述的血氧浓度补偿方法,其中,当所述多个动量的其中之一大于或等于一第一门限值时,该处理器用以重置所述多个血氧浓度值,并传送一警示信号至一显示器,该显示器用以显示一警示画面。
12.如权利要求11所述的血氧浓度补偿方法,其中,当所述多个动量的其中之一大于一第二门限值并小于该第一门限值时,该处理器用以传送一提醒信号至该显示器,该显示器用以显示一提醒画面。
13.如权利要求9所述的血氧浓度补偿方法,其中,当所述多个动量索引值的总和小于一第三门限值时,该处理器用以重置所述多个血氧浓度值。
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Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040073123A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Hessel Stephen R. | Apparatus and methods for non-invasively measuring hemodynamic parameters |
CN102988036A (zh) * | 2012-12-26 | 2013-03-27 | 中国科学院自动化研究所 | 测量脉率的方法 |
CN104127187A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-11-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴系统及方法 |
CN104622478A (zh) * | 2013-11-11 | 2015-05-20 | 达尔生技股份有限公司 | 血氧仪抖动判定方法和智能抗抖动血氧测量设备 |
US20150351646A1 (en) * | 2014-06-09 | 2015-12-10 | Stmicroelectronics S.R.L. | Method for the estimation of the heart-rate and corresponding system |
CN105286846A (zh) * | 2015-11-29 | 2016-02-03 | 浙江师范大学 | 一种适用于心率信号的运动噪声检测方法 |
CN105310685A (zh) * | 2015-04-24 | 2016-02-10 | 于洋 | 一种具有患者测量状态报警功能的心电图采集装置 |
CN106068097A (zh) * | 2014-02-20 | 2016-11-02 | 佛吉亚汽车座椅有限责任公司 | 整合有传感器的车辆座椅 |
CN106255449A (zh) * | 2014-05-05 | 2016-12-21 | 思勘度股份有限公司 | 具有用于生命体征扫描的多个集成传感器的便携式装置 |
CN106659398A (zh) * | 2014-06-28 | 2017-05-10 | 英特尔Ip公司 | 脉搏诊断 |
CN107690687A (zh) * | 2015-06-03 | 2018-02-13 | 约瑟夫卡帕索应用信息实验室 | 慢性阻塞性支气管炎患者接近发作时的探测和早期预测系统 |
CN107735025A (zh) * | 2015-06-26 | 2018-02-23 | 节奏诊断系统公司 | 健康监视系统和方法 |
CN108225370A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-29 | 路军 | 一种运动姿态传感器的数据融合与解算方法 |
CN110167436A (zh) * | 2017-01-04 | 2019-08-23 | 欧姆龙株式会社 | 血压测定装置、系统、方法和程序 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI547265B (zh) * | 2015-06-01 | 2016-09-01 | 原相科技股份有限公司 | 光學式呼吸率偵測裝置及其偵測方法 |
-
2019
- 2019-11-06 TW TW108140171A patent/TWI777103B/zh active
-
2020
- 2020-07-02 CN CN202010633508.0A patent/CN112773359A/zh active Pending
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040073123A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Hessel Stephen R. | Apparatus and methods for non-invasively measuring hemodynamic parameters |
CN102988036A (zh) * | 2012-12-26 | 2013-03-27 | 中国科学院自动化研究所 | 测量脉率的方法 |
CN104622478A (zh) * | 2013-11-11 | 2015-05-20 | 达尔生技股份有限公司 | 血氧仪抖动判定方法和智能抗抖动血氧测量设备 |
CN106068097A (zh) * | 2014-02-20 | 2016-11-02 | 佛吉亚汽车座椅有限责任公司 | 整合有传感器的车辆座椅 |
CN106255449A (zh) * | 2014-05-05 | 2016-12-21 | 思勘度股份有限公司 | 具有用于生命体征扫描的多个集成传感器的便携式装置 |
US20150351646A1 (en) * | 2014-06-09 | 2015-12-10 | Stmicroelectronics S.R.L. | Method for the estimation of the heart-rate and corresponding system |
CN106659398A (zh) * | 2014-06-28 | 2017-05-10 | 英特尔Ip公司 | 脉搏诊断 |
CN104127187A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-11-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴系统及方法 |
CN105310685A (zh) * | 2015-04-24 | 2016-02-10 | 于洋 | 一种具有患者测量状态报警功能的心电图采集装置 |
CN107690687A (zh) * | 2015-06-03 | 2018-02-13 | 约瑟夫卡帕索应用信息实验室 | 慢性阻塞性支气管炎患者接近发作时的探测和早期预测系统 |
CN107735025A (zh) * | 2015-06-26 | 2018-02-23 | 节奏诊断系统公司 | 健康监视系统和方法 |
CN105286846A (zh) * | 2015-11-29 | 2016-02-03 | 浙江师范大学 | 一种适用于心率信号的运动噪声检测方法 |
CN110167436A (zh) * | 2017-01-04 | 2019-08-23 | 欧姆龙株式会社 | 血压测定装置、系统、方法和程序 |
CN108225370A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-29 | 路军 | 一种运动姿态传感器的数据融合与解算方法 |
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---|---|
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