CN113727647A - 用于测量对象中的生理现象和身体活动的设备、系统和方法 - Google Patents
用于测量对象中的生理现象和身体活动的设备、系统和方法 Download PDFInfo
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Abstract
确定从身体穿戴传感器观察到的主导活动并准确地表征该活动的系统、设备和方法。各种实施例可以包括使用周期变换(PT)以及部分循环测量(PCM)计算来检测与来自一个或多个数据信道的数据区间相关联的主导活动。例如，在身体穿戴传感器(例如，胸部穿戴、肢体穿戴等)中，可能存在在时间、频率、幅值等上交叠的矛盾信号，并且该交叠数据可以以混合方式传达特定主导信息。本文描述的各种实施例试图通过使用分数循环和周期变换来确定来自任何信道的主导信息源。例如，根据各种实施例的周期变换可以提供可实时实现的特定变换方法，并且当与启发法一起使用以消除谐波/子周期信息时识别主导循环周期。因此，本文描述的各种实施例可以确定在患者体内或与患者一起发生的主导活动以及针对特定测量区间的可靠性量度(例如，信号质量指数)。
Description
技术领域
本公开涉及用于测量与对象相关联的生理现象和身体活动的设备、系统和方法。具体地，本公开涉及确定从身体穿戴传感器观察到的主导活动并准确地表征该活动。
背景技术
健康护理行业正在经历可以用可穿戴设备代替传统健康监测设备的无线技术的出现。这些可穿戴设备可以监测与患者的健康相关的生理数据。因此，这些可穿戴设备可以极大地改善疾病预防、临床护理和生活质量。
然而，从这些可穿戴设备获得临床上准确的数据证明是相当困难的。例如，可穿戴医疗设备可以尝试将从经由穿戴在身体上的设备收集的数据分离出有用的生理信息。为了实现该目标，设备可以采用若干个部件，包括例如加速度计、陀螺仪或陀螺仪、磁力计和/或气压计。生理信息可以包括例如脉搏率、血压、呼吸率和/或温度。在该生理信息之中，呼吸率通常不被记录或是不准确的，并且因此，对于不良事件检测是不可用的。
例如，当基于周期和非周期胸壁移动和振动时，呼吸率测量可能包含不准确性。在任何特定时间处，从周期和非周期胸壁移动和振动看到的机械运动可以被定义为主导可见活动的检测。并且，对于静息的患者，传感器可以指示基线呼吸活动以及非周期的传感器噪声。当患者起身到站立或坐着位置或以其他方式改变姿态时，突然的非周期变化可能出现在传感器数据中。并且，当患者移动时，诸如当患者正在行走时，可以看到一组周期振荡。在任何时间点处，主导活动对其他活动的比率可以确定信号质量指数(SQI)测量结果。并且，为了利用诸如呼吸率或其他活动类型的测量，可能需要经由质量指数的质量保证来接受可以可靠地使用的测量。针对呼吸率的当前模型不提供高质量的SQI测量，并且因此不提供临床上准确的呼吸率测量。例如，当主导活动未被正确地确定时，不能计算准确的呼吸率。
但是，活动水平不能经常准确地被确定。例如，医学质量算法可以使用需要保证或质量指数的测量和/或背景信息来获得能够可靠地使用的可接受测量。此外，当前模型不采用准确或接近准确的信号质量指数来与每个测量结果一起使用。
现有方法的其他难题包括与交叠的活动相关联的问题，所述交叠的活动涉及例如呼吸、缓慢行走周期、姿态变化和/或其他运动相关的伪迹。这些难题通过不能提供将频域信息与特定生理现象相关联的一对一关系而被见证。
除了这些之外，问题是即使当患者的主要问题是呼吸状况时呼吸率也经常不被记录的事实。这也是尽管事实上异常呼吸率可能是严重事件(诸如心脏骤停或入住重症监护病房(ICU))的重要预测因子。事实上，患者中的更高呼吸率可能与增加的死亡率相关联。存在这些和其他缺点。
有利地，本发明试图通过测量在对象身体中的任何点处发生的生理现象和身体活动来解决这些突出问题。
发明内容
根据各种实施例，本公开涉及确定从身体穿戴传感器观察到的主导活动并准确地表征该活动的系统、设备和方法。各种实施例可以包括使用周期变换(PT)以及部分循环测量(PCM)计算来检测与来自一个或多个数据信道的数据区间相关联的主导活动。
例如，在身体穿戴传感器(例如，胸部穿戴式、肢体穿戴式等)中，可能存在在时间、频率、幅值等上交叠的矛盾信号，并且该交叠数据可以以混合方式传达特定主导信息。本文描述的各种实施例试图通过使用分数循环和周期变换来确定来自任何信道的主导信息源。例如，根据各种实施例的周期变换可以提供可实时实现的特定变换方法，并且当与启发法一起使用以消除谐波/子周期信息时识别主导循环周期。因此，本文描述的各种实施例可以确定在患者体内或与患者一起发生的主导活动以及针对特定测量区间的可靠性量度(例如，信号质量指数)。
作为示例，呼吸率测量，诸如从周期和非周期胸壁移动和振动中看到的各种机械运动的测量，其可以被定义为在任何特定时间处的对主导可见活动的检测。对于静息的患者，传感器可以指示基线呼吸活动以及非周期的传感器噪声。当患者起身或改变姿态或转身时，突然的非周期变化出现在传感器数据中。再次，当患者经历常规的缓慢或快速行走时，可以看到一组周期性振荡。在任何时刻处，主导活动与其余活动的比可以确定信号质量指数(SQI)量度。
本公开的各种实施例可以包括一种设备，所述设备具有：加速度计，其被配置为接收加速度计数据；陀螺仪，其被配置为接收陀螺仪数据；以及微处理器，其被配置为：基于所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项来执行部分循环分析以确定至少顶部三个循环；执行从所述部分循环分析观察到的至少一个顶部周期的基于周期变换(PT)的选择；以及使用启发法来确定所述至少一个顶部周期的最可能活动。在各种实施例中，所述最可能的活动可以包括以下中的至少一项：突然运动、持续运动、缓慢胸壁运动、深胸壁运动和剧烈振动。
根据各种实施例，所述基于PT的选择可以通过以下来执行：(a)假设阈值(T)；(b)经由所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项来获得长度N的信号X；(c)定位针对所述至少顶部三个循环中的每个循环的分数循环标记；(d)近似针对每个循环的循环长度(CLi)和幅值(Ai)，其中，i是循环；(e)近似针对每个循环的预期周期；(f)将所述预期周期与每个循环的所述分数循环标记相关；(g)令预期周期等于一；(h)通过移除到等于一的第一预期周期上的投影来移除线性DC分量；(i)令预期周期等于CL1；(j)确定A1是否包含X中的至少T％的能量；(k)如果A1包含X中的至少T％的能量，则接受A1和CL1作为可能的循环；(l)针对每个CLi和Ai重复步骤(i)-(k)；并且(m)基于每个循环长度(CLi)和每个循环的幅值(Ai)来估计最可能的循环长度。
根据各种实施例，部分循环估计可以与周期变换估计同时或分开发生。
在各种实施例中，如果相邻周期由于所述测量区间内的可变性而示出主导特性，形成周期带，并且将带内的中心周期指定为最可能的循环长度。并且，在各种实施例中，启发法可以基于以下中的至少一项：特定幅值范围、特定循环长度、指示连续性的数据、指示连续性的持续时间的数据、指示周期性质的数据、指示信号在传感器的什么通道中占主导地位的数据、以及与在静默区间中进行的测量的相关程度。根据各种实施例，启发法可以包括以下中的至少一项：与所述加速度计数据相关联的最大功率循环长度、与所述陀螺仪数据相关联的最大功率循环长度、与所述加速度计数据相关联的平均功率循环长度、与所述陀螺仪数据相关联的平均功率循环长度、与所述加速度计数据相关联的最大显著估计循环长度、与所述陀螺仪数据相关联的最大显著估计循环长度。
此外，根据各种实施例，微处理器可以使用与所述部分循环分析相关联的周期信息的存在或不存在来测量与所述加速度计数据和陀螺仪数据中的至少一项相关联的传入信号的信号质量指数(SQI)。根据各种实施例，SQI在小于第一SQI阈值的持续时间内的突然变化可以指示姿态变化。
在各种实施例中，所述加速度计和陀螺仪可以被容纳在可穿戴设备中，所述可穿戴设备可以被穿戴在患者的胸部上，在上胸部或下胸部区域中。用户可以包括患者。在各种实施例中，可以按需和/或连续地接收加速度计数据和/或陀螺仪数据。在各种实施例中，可以从可穿戴设备推送和/或从可穿戴设备拉取传感器数据。
根据各种实施例，所述微处理器可以确定与所述最可能的活动相关联的信号质量指数(SQI)。
在各种实施例中，可以通过将循环映射到最大幅值、最小幅值和零交叉区间及其周期的区域上来执行部分循环分析。该映射可以是连续的。并且，在各种实施例中，可以基于幅值阈值和周期的可重复性将循环选择为至少顶部三个循环。此外，在各种实施例中，基线测量噪声幅值可以被计算并且从与加速度计数据和陀螺仪数据中的至少一项相关联的幅值测量结果中被减去。
各种实施例可以包括：经由可穿戴设备的加速度计接收加速度计数据；经由所述可穿戴设备的陀螺仪接收陀螺仪数据；基于所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项来执行部分循环分析以确定至少顶部三个循环；执行从所述部分循环分析观察到的至少一个顶部周期的基于周期变换(PT)的选择；以及使用启发法来确定所述至少一个顶部周期的最可能活动。各种实施例可以包括最可能的呼吸活动和呼吸率的顶部周期。此外，各种实施例可以得出结论：所述最可能的活动包括以下中的至少一项：突然运动、持续运动、缓慢胸壁移动、深胸壁移动和剧烈振动。
各种实施例可以包括通过以下来执行所述基于PT的选择：(a)假设阈值(T)；(b)经由所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项获得长度N的信号X；(c)定位针对所述至少顶部三个循环中的每个循环的分数循环标记；(d)近似针对每个循环的循环长度(CLi)和幅值(Ai)，其中，i是循环；(e)近似针对每个循环的预期周期；(f)将所述预期周期与每个循环的所述分数循环标记相关联；(g)令预期周期等于一；(h)通过移除到等于一的第一预期周期上的投影来移除线性DC分量；(i)令预期周期等于CL1；(j)确定A1是否包含X中的至少T％的能量；(k)如果A1包含X中的至少T％的能量，则接受A1和CL1作为可能的循环；(l)针对每个CLi和Ai重复步骤(i)-(k)；并且(m)基于每个循环长度(CLi)和每个循环的幅值(Ai)来估计最可能的循环长度。
在各种实施例中，任何方法或基于设备的算法的实现可以是以硬件和/或固件的形式。例如，与特定信号相关联的低通滤波器可以对频率低于预定义阈值频率的一个或多个信号进行滤波或通过。有利地，通过将滤波器放置在硬件中，滤波器可以是坚固的。
本公开的各种实施例提供了用于测量与对象相关联的生理现象和身体活动的设备、系统和方法。在各种实施例中：
附图说明
可以参考结合附图进行的以下描述最佳地理解本公开的各种实施例连同其他目标和优点，在若干附图中，相同元件符号识别相同元件，并且其中：
图1描绘了包括测量与对象相关联的生理现象和身体活动的设备的系统的示例实施例；
图2描绘了包括测量与对象相关联的生理现象和身体活动的设备的系统的示例实施例；
图3描绘了包括测量与对象相关联的生理现象和身体活动的设备的系统的示例实施例；
图4描绘了图示根据本发明的实施例的测量与对象相关联的生理现象和身体活动的示例方法的流程图；
图5描绘了根据本发明的实施例的测量与对象相关联的生理现象和身体活动的示例性设备容纳技术；并且
图6描绘了根据本发明的实施例的测量与对象相关联的生理现象和身体活动的示例性设备容纳技术。
具体实施方式
以下描述旨在通过提供涉及用于测量与对象相关联的生理现象和身体活动(例如测量信号数据、确定信号质量指数和/或确定与传感器数据相关联的最可能的活动)的设备、系统和方法的多个具体示例性实施例和细节来传达对所描述的实施例的透彻理解。然而，应当意识到，本公开不限于仅为示例的这些特定实施例和细节。还应理解，鉴于已知系统和方法，本领域技术人员将意识到本发明在任何数量的备选实施例中用于其预期目的和益处的用途，这取决于特定设计和其他需求。
图1描绘了与用于测量与对象相关联的生理现象和身体活动(例如测量信号数据、确定信号质量指数和/或确定与传感器数据相关联的最可能的活动)的设备、系统和方法一起使用的示例性系统100。如图1所示，示例系统100可以包括通过一个或多个网络110连接的一个或多个可穿戴设备120、一个或多个监测系统140和/或一个或多个移动设备150。
例如，网络110可以是无线网络、有线网络或无线网络和有线网络的任何组合中的一个或多个。例如，网络110可以包括以下中的一项或多项：光纤网络、被动光学网络、电缆网络、互联网网络、卫星网络、无线LAN、全球移动通信系统(“GSM”)、个人通信服务(“PCS”)、个域网(“PAN”)、无线应用协议(WAP)、多媒体消息服务(MMS)、增强消息服务(EMS)、短消息服务(SMS)、基于时分复用(TDM)的系统、基于码分多址(CDMA)的系统、D-AMPS、Wi-Fi、固定无线数据、IEEE 802.11b、802.15.1、802.11n和802.11g、蓝牙网络、或用于发送和接收数据信号的任何其他有线或无线网络。
另外，网络110可以包括但不限于电话线、光纤、IEEE以太网902.3、广域网(“WAN”)、局域网(“LAN”)、无线个域网(“WPAN”)、无线体域网(“WBAN”)、或诸如因特网的全球网络。此外，网络110可以支持互联网网络、无线通信网络、蜂窝网络等或其任何组合。网络110还可以包括一个网络或任何数量的上述示例类型的网络，作为独立网络或彼此协作操作。网络110可以利用它们通信地耦合到的一个或多个网络元件的一个或多个协议。网络110可以将其他协议转换为网络设备的一个或多个协议或从其他协议转换为网络设备的一个或多个协议。尽管网络110被描绘为单个网络，但是应当理解，根据一个或多个实施例，网络110可以包括多个互连网络，例如互联网、服务提供商的网络、有线电视网络、公司网络和家庭网络。
可穿戴设备120可以包括例如一个或多个加速度计122、一个或多个陀螺仪123、一个或多个光电体积描记(PPG)传感器124、一个或多个心电图(ECG)传感器125、一个或多个温度传感器126、一个或多个湿度传感器127、位置检测技术128和/或一个或多个微处理器129。可穿戴设备还可以包括其他传感器130，诸如任何磁力计或气压计。
可穿戴设备120可以例如接收指示以下的信号和/或数据：生命体征(例如，心率、呼吸率、温度、血压、血糖水平、脉搏血氧饱和度等)、疼痛测量结果、压力测量结果(例如，经由生命体征、皮肤电导数据等)、活动测量结果(例如，所走的步数、所爬的楼层数、活动类型、用户已经移动的距离、步态特征、步态速度等)。可穿戴设备120可以是肢体穿戴设备(例如，手腕、手臂、脚踝、腿等)、胸部穿戴设备和/或多位置穿戴设备。在各种实施例中，ECG设备110和/或可穿戴设备120可以包括无线贴片、有线贴片、肢体穿戴设备和/或可植入设备。举例来说，可穿戴设备可以是如图5和图6所示的胸部穿戴贴片。例如，胸部穿戴贴片502、602可以穿戴在用户/患者500/600上，如图所示。胸部穿戴贴片502、602可以具有任何形状和/或可以以任何方式被放置在胸部上。
监测系统140可以包括输入/输出接口142、处理器144和/或数据存储设备146。尽管监测系统140被描绘为独立系统，但是监测系统140可以并入到例如可穿戴设备120和/或移动设备150中。
监测系统140和/或移动设备150可以包括例如一个或多个移动设备，例如个人数字助理(PDA)、平板计算机和/或电子阅读器(例如
Kindle
Playbook、触控板等)、可穿戴设备(例如
眼镜、Apple
等)、电话设备、智能电话、相机、音乐播放设备(例如
等)、电视、患者监测设备(例如Philips
Philips
Philips
等)、机顶盒设备等。
监测系统140和/或移动设备150还可以包括网络使能的计算机系统和/或设备。如本文所提到的，网络使能的计算机系统和/或设备可以包括但不限于：例如，任何计算机设备或通信设备，包括例如服务器、网络设备、个人计算机(PC)、工作站、移动设备、电话、手持PC、个人数字助理(PDA)、瘦客户端、胖客户端、互联网浏览器或其他设备。网络使能的计算机系统可以执行一个或多个软件应用，以例如从访问网络使能的计算机系统的实体接收数据作为输入，处理接收到的数据，通过网络发送数据，以及通过网络接收数据。
监测系统140和/或移动设备150可以包括至少一个中央处理单元(CPU)，其可以被配置为执行计算机程序指令以执行各种过程和/或方法。如本文所述的过程和/或方法可以被理解为指代计算机可执行软件、固件、硬件和/或其各种组合。注意，在过程和/或方法包括软件和/或固件部件的情况下，软件和/或固件被配置为影响相关联的系统的硬件元件。还应注意，本文示出并描述的过程和/或方法旨在作为示例。过程和/或方法可以组合、集成、分离或复制以支持各种应用。此外，本文描述为在特定过程和/或方法处执行的功能可以在一个或多个其他过程和/或方法期间执行，并且可以由一个或多个其他设备执行，而不是或除了如所描述的那样执行的功能。此外，过程和/或方法可以跨彼此本地或远程的多个设备或其他部件来实现。另外，过程和/或方法可以从一个设备移动并添加到另一个设备，或可以包括在两个设备中。
监测系统140和/或移动设备150可以包括输入/输出接口142、152。输入/输出接口142、152还可以包括天线、可以通过一个或多个网络连接提供或实现到一个或多个网络(诸如网络110)的无线和/或有线数字和/或模拟接口的网络接口、提供适当的交流(AC)或直流(DC)以向系统100的一个或多个部件供电的电源、以及允许系统100的各种部件之间的通信的总线。输入/输出接口142、152可以包括显示器，其可以包括例如输出设备，诸如打印机、显示屏(例如，监测器、电视等)、扬声器、投影仪等。尽管未示出，但是输入/输出接口142、152可以包括一个或多个编码器和/或解码器、一个或多个交织器、一个或多个循环缓冲器、一个或多个多路复用器和/或解多路复用器、一个或多个置换器和/或解置换器、一个或多个加密和/或解密单元、一个或多个调制和/或解调单元、一个或多个算术逻辑单元和/或它们的组成部分等。
输入/输出接口142、152可以包括具有蓝牙收发器、芯片和天线的蓝牙模块或芯片组。收发器可以经由天线和接口发送和接收信息。所述芯片可以包括微处理器，所述微处理器存储和处理微微网特有的信息并提供设备控制功能。设备控制功能可以包括连接创建、跳频序列选择和定时、功率控制、安全控制、轮询、包处理等。可以使用由与监测系统140和/或移动设备150相关联的平台提供的蓝牙API来支持设备控制功能和其他蓝牙相关功能。使用蓝牙API，存储在监测系统140和/或移动设备150上的应用可以能够扫描其他蓝牙设备，查询本地蓝牙适配器以寻找配对的蓝牙设备，建立RFCOMM信道，通过服务发现连接到其他设备，向其他设备传输数据和从其他设备传输数据，以及管理多个连接。在本文描述的方法、系统和设备中使用的蓝牙API可以包括用于蓝牙低功耗(BLE)的API，以提供显著更低的功耗并允许监测系统140和/或移动设备150与具有低功率要求的BLE设备(例如，可穿戴设备120)通信。
输入/输出接口142、152还可以包括NFC天线和安全元件(SE)。在一个实施例中，SE可以用于敏感数据的数字和物理安全存储。SE可以包括计算机处理器或其他计算硬件或软件。
输入/输出接口142、152可以实现工业标准NFC传输。例如，输入/输出接口142、152可以使得两个环形天线能够在通过使用磁感应彼此靠近放置时形成空芯变压器。输入/输出接口142、152可以以13.56MHz或任何其他可接受的频率操作。此外，输入/输出接口142、152可以提供被动通信模式，其中，发起方设备提供载波字段，允许目标设备经由对现有字段的调制进行应答。额外地，输入/输出接口142、152还可以通过允许发起方和目标设备的交替场生成来提供主动通信模式。
输入/输出接口142、152可以在特定(例如，预定义的和/或以其他方式指定的)区间期间停用用于无线广播和/或通信的电磁场。例如，输入/输出接口142、152可以在等待数据时停用RF场。这种停用可以使用具有变化调制(包括100％调制)的米勒型编码。停用还可以使用具有变化调制的曼彻斯特编码，包括10％的调制比。额外地，输入/输出接口142、152可以能够同时接收和发送数据，以及当发送信号和接收信号频率不同时检查潜在的冲突。
输入/输出接口142、152能够利用标准化传输协议。此外，输入/输出模块142、152可以能够利用将来使用其他频率或传输模式开发的传输协议和方法。输入/输出模块142、152还可以与现有技术(例如RFID)向后兼容。
监测系统140和/或移动设备150可以包括数据存储设备146、156，包括例如随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)，其可以被配置为访问和存储数据和信息以及计算机程序指令。数据存储设备146、156还可以包括存储介质或其他合适类型的存储器(例如，诸如RAM、ROM、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁盘、光盘、软盘、硬盘、可移动盒式磁带、闪存驱动器、任何类型的有形和非瞬态存储介质)，其中，可以存储包括操作系、应用程序(包括例如网络浏览器应用、电子邮件应用和/或其他应用)统的文件以及数据文件。数据存储设备146、156可以包括以各种方式存储的电子信息、文件和文档，包括例如平面文件、索引文件、分层数据库、关系数据库，诸如用来自例如
公司的软件创建和维护的数据库、
Excel文件、
Access文件或任何其他存储机制。
监测系统140和/或移动设备150还可以包括例如处理器144、154，其可以是若干处理器、单个处理器或具有多个处理器的单个设备。处理器144、154可以包括任何范围的处理，诸如，例如单芯片微处理器或多芯片处理单元。在各种实施例中，处理器144和/或处理器154可以执行多个指令和/或模块。
监测系统140和/或移动设备150可以包括运行
iOS操作系统(例如，iPhone、iPad、Apple Watch等)的任何移动设备和/或运行Google的
操作系统的任何设备，包括例如运行
操作系统的智能电话和其他可穿戴移动设备，诸如
眼镜或Samsung Galaxy 
智能手表、运行Microsoft的
移动操作系统的任何设备和/或任何其他智能电话或类似设备。
虽然未示出，但是移动设备150、监测系统140、ECG设备110和/或可穿戴设备120可以通过网络110连接到与全科医生和/或专家相关联的系统，以便发送与本文所述的监测相关联的任何接收到的数据和/或测量。
图2描绘了可以用于如本文所述的患者监测的示例性系统。图2中的示例系统200可以使得医疗设施能够例如向患者提供联网服务和解决方案，诸如如本文所述的生命体征监测和分析。如图2所示，系统200可以包括用户设备202(例如，如本文所述的可穿戴设备、可植入设备等)、网络204、前端受控域206、后端受控域212和后端218。前端受控域206可以包括一个或多个负载均衡器208和一个或多个网络服务器210。后端受控域212可以包括一个或多个负载均衡器214和一个或多个应用服务器216。
用户设备202可以包括某种形式的网络使能计算设备。如本文所提到的，网络使能的计算设备可以包括但不限于：例如，任何计算机设备或通信设备，包括例如可穿戴设备、可植入设备、瘦客户端、胖客户端、互联网浏览器或其他设备。示例系统200的一个或多个网络使能的计算设备可以执行一个或多个软件应用以实现例如网络通信。
计算设备可以包括任何计算机设备或通信设备，包括例如服务器、网络设备、个人计算机(PC)、工作站、移动设备、电话、手持PC、个人数字助理(PDA)、瘦客户端、胖客户端、因特网浏览器或其他设备。这些设备可以包括从可穿戴和/或可植入设备接收数据的监测设备。示例系统200的一个或多个网络使能的计算机可以执行一个或多个软件应用以实现例如网络通信。
用户设备202也可以是移动设备。例如，移动设备可以包括来自
的iPhone、iPod、iPad或运行Apple的iOS操作系统的任何其他移动设备，运行Google的
操作系统的任何设备，包括例如Google的可穿戴设备、Google眼镜、运行Microsoft的
移动操作系统的任何设备和/或任何其他智能电话或类似的可穿戴移动设备。
网络204可以是无线网络、有线网络或无线网络和有线网络的任何组合中的一个或多个。例如，网络204可以包括以下中的一项或多项：光纤网络、被动光学网络、电缆网络、互联网网络、卫星网络、无线LAN、体域网(BAN)、广域网(WAN)、全球移动通信系统(GSM)、个人通信服务(PCS)、个域网(PAN)、D-AMPS、Wi-Fi、固定无线数据、IEEE 802.11b、802.15.1、802.11n和802.11g或用于发送和接收数据信号的任何其他有线或无线网络。
另外，网络204可以包括但不限于电话线、光纤、IEEE以太网902.3、广域网(WAN)、局域网(LAN)、体域网(BAN)或诸如因特网的全球网络。此外，网络204可以支持互联网网络、无线通信网络、蜂窝网络等或其任何组合。网络204还可以包括一个网络或任何数量的上述示例类型的网络，作为独立网络或彼此协作操作。网络204可以利用它们通信地耦合到的一个或多个网络元件的一个或多个协议。网络204可以将其他协议转换为网络设备的一个或多个协议或从其他协议转换为网络设备的一个或多个协议。尽管网络204被描绘为单个网络，但是应当理解，根据一个或多个实施例，网络204可以包括多个互连网络，例如互联网、服务提供商的网络、有线电视网络、公司网络和家庭网络。
可以被实施前端受控域206来为后端218提供安全性。(一个或多个)负载均衡器208可以跨多个计算资源(例如计算机、计算机集群、网络链路、中央处理单元或磁盘驱动器)分布工作负载。在各种实施例中，(一个或多个)负载均衡器210可以跨例如(一个或多个)网络服务器216和/或后端218系统分布工作负载。负载均衡旨在优化资源使用，最大化吞吐量，最小化响应时间，并避免任何一个资源的过载。使用具有负载均衡的多个部件而不是单个部件可以通过冗余来增加可靠性。负载均衡通常由专用软件或硬件提供，诸如多层交换机或域名系统(DNS)服务器进程。
(一个或多个)负载均衡器208可以包括监测端口的软件，例如外部客户端(例如用户设备202)连接在该端口中以访问医疗设施的各种服务和/或设备。(一个或多个)负载均衡器208可以将请求转发到应用服务器216和/或后端218服务器中的一个，然后应用服务器216和/或后端218服务器可以回复负载均衡器208。这可以允许(一个或多个)负载均衡器208在用户设备202不知道功能的内部分离的情况下回复用户设备202。它还可以防止用户设备直接联系后端服务器，这可以通过例如隐藏内部网络的结构并防止对后端218或在其他端口上运行的不相关服务的攻击而具有安全益处。
(一个或多个)负载均衡器208可以使用各种调度算法来确定向哪个后端服务器发送请求。简单算法可以包括例如随机选择或循环。负载均衡器208还可以考虑附加因素，诸如服务器的报告负载、最近的响应时间、向上/向下状态(由某种监测轮询确定)、活动连接的数量、地理位置、能力或它最近已经被分配了多少业务。
负载均衡器208可以用硬件和/或软件来实现。(一个或多个)负载均衡器208可以实现许多特征，包括但不限于：不对称加载；优先级激活：SSL卸载和加速；分布式拒绝服务(DDoS)攻击保护；HTTP/HTTPS压缩；TCP卸载；TCP缓冲；直接服务器返回；健康检查；HTTP/HTTPS高速缓存；内容过滤；HTTP/HTTPS安全性；优先排队；速率整形；内容感知切换；客户端认证；程序化流量操纵；防火墙；入侵防御系统。
(一个或多个)网络服务器210可以包括传递网络内容的硬件(例如，一个或多个计算机)和/或软件(例如，一个或多个应用)，所述网络内容可以由例如客户端设备(例如，用户设备202)通过诸如因特网的网络(例如，网络204)访问。(一个或多个)网络服务器210可以使用例如超文本传输协议(HTTP/HTTPS或sHTTP)来与用户设备202通信。递送到客户端设备的网页可以包括例如HTML文档，除了文本内容之外，HTML文档还可以包括图像、样式表和脚本。
用户代理(诸如，例如网络浏览器、网络爬虫或本机移动应用)可以通过使用HTTP/HTTPS对特定资源进行请求来发起通信，并且网络服务器210可以用该资源的内容或者如果不能这样做的话使用错误消息进行响应。资源可以是例如存储在后端218上的文件。(一个或多个)网络服务器210还可以实现或促进从持卡人设备202接收内容，因此持卡人设备202可以能够例如提交网络表单，包括上传文件。
(一个或多个)网络服务器还可以支持使用例如ActiveServerPages(ASP)、PHP或其他脚本语言的服务器端脚本。因此，(一个或多个)网络服务器210的行为可以在单独的文件中编写脚本，而实际的服务器软件保持不变。
负载均衡器214可以类似于如上所述的负载均衡器208。
(一个或多个)应用服务器216可以包括专用于有效执行用于支持其应用的应用的过程(例如，程序、例程、脚本)的硬件和/或软件。(一个或多个)应用服务器216可以包括一个或多个应用服务器框架，包括例如Java应用服务器(例如，Java平台企业版(Java EE)、来自
公司的.NET框架、PHP应用服务器等)。各种应用服务器框架可以包含综合服务层模型。此外，(一个或多个)应用服务器216可以充当例如实现系统200的实体通过由平台本身定义的API可访问的一组部件。对于网络应用，这些部件可以在例如与(一个或多个)网络服务器210相同的运行环境中执行，并且应用服务器216可以支持动态页面的构建。(一个或多个)应用服务器216还可以实现服务，例如集群、故障切换和负载均衡。在各种实施例中，在(一个或多个)应用服务器216是Java应用服务器的情况下，(一个或多个)网络服务器216可以表现得像用于运行应用的扩展虚拟机，在一侧透明地处理到与后端218相关联的数据库的连接，并且在另一侧处理到网络客户端(例如，客户端设备202)的连接。
后端218可以包括实现例如医疗设施和/或医疗提供者或维护类似于系统200的分布式系统的其他实体的后端服务的硬件和/或软件。后端218可以与各种数据库相关联，包括维护例如医疗信息(例如，患者数据、生命体征数据、分类器数据等)的数据库。后端218还可以与实现由系统200提供的各种服务的一个或多个服务器相关联。后端218可以使医疗设施和/或医疗提供者能够实现如本文所示和所述的各种功能。
参考图3，可以提供监测系统和/或移动设备300，其可以(全部或部分地)类似于监测系统140和/或移动设备150。例如，图3图示了用于示例移动设备和/或监测系统300的示例架构(例如，硬件和软件)。本领域技术人员应当理解，在本公开的背景下，图3中描绘的移动设备和/或监测系统300的架构仅是一个示例，并且在一些实施例中，可以使用额外的、更少的和/或不同的部件来实现类似的和/或附加的功能。移动设备和/或监测系统300可以体现为智能电话、平板电脑、移动计算设备、患者监测系统等。并且，在一些实施例中，可以使用其他类型的设备，包括工作站、膝上型电脑、笔记本电脑等。在一些实施例中，移动设备和/或监测系统300可以用于从可穿戴设备(例如，可穿戴设备120)接收数据，进一步处理从可穿戴设备(例如，可穿戴设备120)接收的数据，基于从可穿戴设备(例如，可穿戴设备120)接收的数据生成警报和/或报告数据，和/或基于可穿戴设备数据发送可穿戴设备数据和/或警报/报告。
移动设备和/或监测系统300可以包括至少两个不同的处理器，诸如基带处理器(BBP)304和应用处理器(APP)308。基带处理器304可以主要处理与基带通信相关的任务。应用处理器308可以处理输入和输出和/或除了与基带处理直接相关的那些应用之外的所有应用。基带处理器304可以包括用于部署与协议栈(例如但不限于GSM(全球移动通信系统)协议栈)相关联的功能以及其他功能的专用处理器。应用处理器308可以包括用于运行应用(包括应用软件的全部或一部分)的多核处理器。基带处理器304和应用处理器308可以具有相应的相关联的存储器(包括随机存取存储器(RAM)、闪存等)、外围设备和运行时钟。存储器在本文中还可以均被称为非瞬态计算机可读介质。注意，尽管被描绘为驻留在存储器310中，但是应用软件的全部或一部分可以存储在存储器310中、分布在存储器之间或驻留在其他存储器中。
基带处理器304可以部署协议栈的功能，以使得移动设备和/或监测系统300能够接入一种或多种无线网络技术，包括WCDMA(宽带码分多址)、CDMA(码分多址)、EDGE(GSM演进的增强数据速率)、GPRS(通用分组无线服务)、Zigbee(例如，基于IEEE 802.15.4)、蓝牙、Wi-Fi(无线保真，例如基于IEEE 802.11)和/或LTE(长期演进)、以及它们的变型和/或其他电信协议、标准和/或规范。基带处理器304可管理无线电通信和控制功能，包括信号调制、射频移位和编码。基带处理器304可以包括或可以耦合到无线电(例如，RF前端)302和/或GSM(或其他通信标准)调制解调器、以及模拟和数字基带电路(ABB、DBB、接收地)。无线电设备302可以包括一个或多个天线、收发机和功率放大器，以使得能够接收和发送多个不同频率的信号，从而使得能够接入蜂窝(和/或无线)网络。模拟基带电路可以耦合到无线电302，并且提供GSM调制解调器的模拟域和数字域之间的接口。模拟基带电路可以包括电路，该电路包括模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)，以及控制和功率管理/分配部件和音频编解码器，以处理经由应用处理器308间接接收的或直接从用户接口(UI)318(例如，麦克风、耳机、警报音、振动器电路、触摸屏等)接收的模拟和/或数字信号。ADC可以数字化任何模拟信号以供数字基带电路处理。
数字基带电路可以部署GSM协议栈的一个或多个级别(例如，层1、层2等)的功能，并且可以包括微控制器(例如，微控制器单元或MCU，在本文中也称为处理器)和数字信号处理器(DSP，在本文中也称为处理器)，所述微控制器和数字信号处理器通过共享存储器接口(存储器包括数据和控制信息以及指示对由应用处理器308处理的数据采取的动作的参数)进行通信。MCU可以体现为运行实时操作系统(RTIOS)的RISC(精简指令集计算机)机器，其中，核具有多个外围设备(例如，封装为集成电路的电路)，诸如RTC(实时时钟)、SPI(串行外围接口)、I2C(内部集成电路)、UART(通用异步接收器/发送器)、基于IrDA(红外数据协会)的设备、SD/MMC(安全数字/多媒体卡)卡控制器、键盘扫描控制器和USB设备、GPRS加密模块、TDMA(时分多址)、智能卡读取器接口(例如，通用数字/多媒体卡)。对于接收侧功能，MCU可以指示DSP从模拟基带电路接收例如同相/正交(I/Q)样本，并执行检测、解调和解码，并报告回MCU。对于发送侧功能，MCU向DSP呈现可发送的数据和辅助信息，DSP对数据进行编码并提供给模拟基带电路(例如，由DAC转换为模拟信号)。
应用处理器308可以在操作系统(OS)的控制下操作，所述操作系统(OS)使得能够实现多个用户应用，包括例如支持生命体征计算、警告和/或报告的应用软件。应用处理器308可以体现为片上系统(SOC)，并且支持多个多媒体相关特征，包括用于访问耦合到互联网的(一个或多个)云的一个或多个计算设备的基于互联网/云的访问功能。例如，应用处理器308可以执行应用软件(例如，可以包括具有一个或多个应用程序接口(API)或可与一个或多个应用程序接口(API)相关联地操作的浏览器的中间件)的通信功能，以使得能够访问云计算框架或其他网络以提供远程数据访问/存储/处理，并且通过与嵌入式操作系统的协作，访问日历、位置服务、用户数据、公共数据、生命体征数据、联系人数据等。
例如，在一些实施例中，生命体征计算、警报和/或报告可以使用云计算服务来操作，其中，在移动设备和/或监测系统300处间接地或直接地从可穿戴设备(例如，可穿戴设备120)接收的原始和/或导出的参数数据的处理可以由(一个或多个)云的一个或多个设备来实现，并且触发信号(以触发反馈)可以从(一个或多个)云(或其他设备)通信到移动设备和/或监测系统300，这进而可以激活移动设备和/或监测系统300内部的反馈或将触发信号中继到其他设备。
应用处理器308可以包括处理器核(高级RISC机器或ARM)，并且还包括或可以耦合到多媒体模块(用于解码/编码图片、视频和/或音频)、图形处理单元(GPU)、通信接口328和设备接口。通信接口328可以包括无线接口，包括实现与任何系统部件的无线通信的蓝牙(BT)(和/或在一些实施例中，Zigbee以及其他)模块。
通信接口328可以包括用于根据应用软件中的相应通信软件与本地802.11网络接口的Wi-Fi模块。应用处理器308可以包括或耦合到全球导航卫星系统(GNSS)接收器330，其用于实现对卫星网络的接入以(例如)提供位置坐标。在一些实施例中，与应用软件中的GNSS功能相关联的GNSS接收器330可以收集背景数据(时间和位置数据，包括位置坐标和高度)以确定与移动设备和/或监测系统300相关联的位置数据。注意，尽管被描述为GNSS接收器330，但是可以使用其他室内/室外定位系统，包括基于蜂窝网络信号和/或Wi-Fi的三角测量的那些系统。
耦合到应用处理器308的设备接口可以包括用户接口318，诸如显示屏。显示屏可以体现在若干种可用技术的一种中，包括LCD或液晶显示器(或其变体，诸如薄膜晶体管(TFT)LCD、平面转换(IPS)LCD)、基于发光二极管(LED)的技术(诸如有机LED(OLED)、有源矩阵OLED(AMOLED))、基于视网膜或触觉的技术、或虚拟/增强现实技术。例如，用户接口318可以以消息(例如，字母数字)和/或符号/图形(例如，警告或警报图标、闪烁屏幕等)和/或闪光灯(LED)的形式呈现视觉反馈。在一些实施例中，除了或代替显示屏，用户接口318可以被配置为键盘、麦克风、扬声器、耳机连接器、I/O接口(例如，USB(通用串行总线))、SD/MMC卡以及其他外围设备。例如，扬声器可以用于可听地提供反馈，和/或用户接口318可以包括向用户提供振动反馈的振动马达。可以使用视觉、听觉或触觉反馈中的一种或任何组合，并且如前所述，可以使用反馈格式的强度的变化。
图像捕获设备(图像捕获)326也可以耦合到应用处理器308。图像捕获设备326可以包括光学传感器(例如，电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器)。图像捕获设备326可以被配置为捕获和/或接收医学成像，诸如超声和/或其他扫描。
功率管理设备322可以控制和管理电池324和/或其他电源的操作。上面描述和/或图3中描绘的部件可以通过一个或多个总线来共享数据，例如经由数据总线332。本领域技术人员应当理解，在本公开的背景下，可以在一些实施例中部署上述的变型以实现类似的功能。
应用处理器308可以运行和/或执行应用软件314，并且可以包括生命体征应用315、语言处理应用316和/或反馈应用317。
参考图4描述了利用本文描述的系统部件的方法。例如，方法可以在框402处开始。在框404处，可穿戴设备(诸如可穿戴设备120)可以经由可穿戴设备上的一个或多个传感器接收原始传感器数据，诸如加速度计数据、陀螺仪数据、磁力计数据、气压计数据、PPG数据、ECG数据等。
在框406处，可以进行初始处理，并且部分循环分析可以在任何时间点处确定至少顶部三个循环。作为示例，初始处理可以包括对原始传感器数据(例如，输入信号或测量的时间序列)进行平滑和下采样。部分循环分析可以包括定位分数循环标记(例如，波形峰值-一到三个尺度，波形谷值-一到三个尺度，和/或零交叉部分)。部分循环分析可以包括近似至少三个循环(例如，A1、CL1、A2、CL2、A3、CL3)的循环长度和幅值。部分循环分析可以假设身体穿戴传感器中的三个最大周期。部分循环分析可以近似预期周期(例如，P1、P2、P3)并将它们与基础数学模型相关联。
胸部穿戴传感器的底层的数学模型可以表示为：
{y(n)}＝{xr(n)}+{xg(n)}+{xa(n)}+{w(n)} (1)
其中，
{y(n)}＝观察到的胸部传感器信号
{xr(n)}＝测量的呼吸信号
{xg(n)}＝测量的步态信号
{xa(n)}＝测量的伪迹信号，并且
{w(n)}＝白噪声信号
在框408处，系统部件(例如，可穿戴设备和/或可植入设备和/或与可穿戴和/或可植入设备通信的设备)可以执行从呼吸循环分析观察到的至少一个顶部周期的基于周期变换的选择。使用基于周期变换的选择，可以检测生理数据的数字信号和/或时间序列。例如，周期变换可以通过投影到周期子空间的集合Pp上来将序列分解成周期序列的总和，这可以导致留下其中周期已被移除的残差。然后，所得到的数据表示可以是周期线性的，而不是频率线性或尺度线性的。
通过示例的方式，基于周期变换的选择可以包括基于幅值(例如，A1、A2、A3)和可用循环长度(例如，CL1、CL2、CL3)估计最可能的循环长度。以此方式，基于周期变换的选择可以包括确定相邻周期是否由于测量区间内的可变性而示出主导特性，并且如果如此的话，则确定周期带被形成并将该带内的中心周期指定为最可能的循环长度。
作为示例，在存在三个期望周期的情况下，可以将周期设置为1(例如，P1＝1)。然后可以通过移除到周期上的投影(例如，P1＝1)来移除线性DC分量。接下来，可以将周期设置为循环长度(例如，P1＝CL1)，并且设备可以检查投影(例如，A1)是否包括信号(例如，X)中的能量的至少阈值(例如，T)百分比。如果如此的话，则设备可以接受投影(例如，A1)和循环长度(例如，CL1)作为可能存在的可能循环。这可以针对每个识别的循环(例如CL2、CL3)重复。然后可以使用确定的数据、测量区间内的可变性和周期带基于可用的幅值和循环长度来估计最可能的循环长度。
另外，可以使用传感器数据的经滤波的时间序列的最大功率循环长度、传感器数据的经滤波的时间序列的平均功率循环长度、以及数据的经滤波的时间序列的最大显著估计循环长度来计算特定时间内的最可能的活动。
在框410处，系统部件，例如可穿戴设备和/或可植入设备和/或与可穿戴和/或可植入设备通信的设备，可以使用启发法确定从部分循环分析观察到的至少一个顶部周期的最可能的活动。启发法可以包括关于呼吸信号的特性、步态信号的特性、运动伪迹信号的特性和/或基线电子噪声的特性的数据和/或数据特征。通过示例的方式，可以表示呼吸信号的特性的数据和/或数据特征可以包括连续性、特定幅值范围、一个或多个特定循环长度(周期)、伪周期性质、传感器的几个信道(如果不是全部)中的主导、以及与在静默区间中进行的测量的相关性。通过示例的方式，可以表示步态信号的特性的数据和/或数据特征可以包括短持续时间的连续性、特定幅值范围、一个或多个特定循环长度(周期)、伪周期以及与以静默区间进行的测量的差异。通过示例的方式，可以表示运动伪迹信号的特性的数据和/或数据特征可以包括缺乏连续性、特定幅值范围、一个或多个特定循环长度(周期)(非周期)、传感器的几个信道(如果不是全部的话)中的优势以及与在静默区间中进行的测量的非相关性。伪影，可表示基线电子噪声的特性的数据和/或数据特征可以包括：缺乏任何时间的周期、片段之间的非相关性以及有界幅值。
在框412处，系统部件(例如，可穿戴设备和/或可植入设备和/或与可穿戴和/或可植入设备通信的设备)可以使用与部分循环分析相关联的周期信息的存在或不存在来测量输入信号的信号质量指数。通过示例的方式，存在于启发法中的数据特征可以用于确定信号质量指数。或更确切地说，每个活动带中的数据特征可以由信息连续性、带限制和/或不存在噪声来定义。信号质量指数可以识别如通过在时域和/或频域中对感兴趣区域之外的内容进行采样所定义的不显著性。通过示例的方式，诸如步行和/或爬楼梯的活动可以引起更高频率的内容，并且可以在呼吸活动的带之外(例如，阶段1)。类似地，由于缺乏传感器粘附和/或接触而导致的完全不活动可能导致DC内容(例如，事件2)。这两种类型的事件都可以位于感兴趣区域之外。
在框414处，系统部件(例如可穿戴设备和/或可植入设备和/或与可穿戴和/或可植入设备通信的设备)可以使用信号质量指数来确定用户特征和/或设备状态信息。例如，信号质量指数的突然变化可以指示可能的姿态变化。作为另一示例，DC的突然增加可以将信号质量指数推低，并且将指示设备移除和/或(一个或多个)传感器错误。
该方法可以在框416处结束。
这些示例仅仅是图示性的，并且交易卡可以根据本文所述的任何数据重新编程。
还应注意，本文所描述的系统和方法可有形地体现于更多物理介质中的一个中，例如(但不限于)压缩光盘(CD)、数字多功能光盘(DVD)、软盘、硬盘驱动器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)以及能够存储软件的其他物理介质或其组合。此外，附图分别地说明各种组件(例如，服务器、计算机、处理器等)。描述为在各种组件处执行的功能可在其他组件处执行，且各种组件可组合或分离。也可进行其他修改。
本公开就本申请中描述的具体实施例来说是不受限的，所述实施例预期为各种方面的说明。如可能显而易见的，可在不脱离其精神和范围的情况下进行许多修改和变化。除了本文中列举的那些方法和设备以外，本公开范围内的功能上等效的方法和装置可从前文代表性描述显而易见。这类修改和变化预期处于所附代表性权利要求书的范围内。本公开仅通过所附代表性权利要求书的项连同代表性权利要求书享有权利的等价方案的完整范围来限制。还应理解，本文所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并且并不旨在作为限制。
关于本文中实质上任何复数和/或单数术语的使用，本领域技术人员可以在适于背景和/或应用的情况下将复数转换成单数和/或将单数转换成复数。为清晰起见，本文中可明确地阐述各种单数/复数排列。
本领域中的人员可理解，一般来说，在本文所使用并且尤其在所附权利要求书(例如，所附权利要求书的主体)中所使用的术语一般预期作为“开放式”术语(例如，术语“包含”应解释为“包含(但不限于)”，术语“具有”应解释为“至少具有”，术语“包括”应解释为“包括(但不限于)”等)。本领域内的人员还可理解，如果预期特定数目的所引入权利要求叙述，那么可在所述权利要求中明确叙述这一预期，并且在不存在这类叙述的情况下，不存在这种预期。例如，作为对理解的辅助，以下所附权利要求书可含有介绍性短语“至少一个”和“一个或多个”的使用，以便引入权利要求叙述。然而，这类短语的使用不应解释为暗示通过词语“一”或“一个”引入权利要求叙述将含有如此引入的权利要求叙述的任何特定权利要求限于仅含有一个这类叙述的实施例，即使当同一个权利要求包含引入性短语“一个或多个”或“至少一个”和例如词语“一”或“一个”时也如此(例如，“一”或“一个”应解释为意味“至少一个”或“一个或多个”)；这同样适用于使用“一个”或“所述”来引入权利要求叙述的情况。另外，即使明确地叙述特定数目的所引入权利要求叙述，此叙述也应当解释为意味着至少所述叙述的数字(例如，没有其他修饰符的对“两个叙述物”的简单叙述意味着至少两个叙述物，或两个或更多个叙述物)。此外，在使用类似于“A、B和C等中的至少一项”的惯用语的那些实例中，通常，此结构预期是在本领域技术人员将理解所述惯用语的意义上来说的(例如，“具有A、B和C中的至少一项的系统”将包含(但不限于)具有仅A、仅B、仅C、A和B一起、A和C一起、B和C一起和/或A、B和C一起等的系统)。在使用类似于“A、B或C等中的至少一项”的惯用语的那些实例中，通常，此结构预期是在本领域技术人员将理解所述惯用语的意义上来说的(例如，“具有A、B或C中的至少一项”的系统将包含(但不限于)具有仅A、仅B、仅C、A和B一起、A和C一起、B和C一起和/或A、B和C一起等的系统)。本领域技术人员可进一步理解，无论在说明书、权利要求书还是附图中，实际上任何呈现两个或更多个备选性术语的分离性词语和/或短语应理解为涵盖包含所述术语中的一个、所述术语中的任一个或两个术语的可能性。举例来说，短语“A或B”可理解为包含“A”或“B”或“A和B”的可能性。
前文描述连同其相关联实施例仅出于说明的目的而呈现。其并不是详尽的并且并不将本发明限制于所公开的精确形式。本领域技术人员可从前文描述了解，鉴于以上教示，修改和变化是可能的，或可由实践本公开实施例获得修改和变化。举例来说，所描述的步骤不必以讨论的相同顺序或用相同的分离程度执行。同样，可根据需要省略、重复或组合各种步骤以实现相同或类似目标。因此，本发明不限于上文所描述的实施例，而是备选地鉴于其等价方案的完整范围由所附权利要求书限定。
在先前说明书中，已参考附图描述各种优选实施例。然而，可明白，在不脱离所附权利要求中所陈述的本发明的更广范围的情况下，可对其进行各种修改和变化，且可实施额外实施例。因此，本说明书和附图应被看作是说明性的而不具有限制性意义。
Claims (23)
1.一种设备(120)，包括：
加速度计(122)，其被配置为接收加速度计数据；
陀螺仪(123)，其被配置为接收陀螺仪数据；以及
微处理器(129)，其被配置为：
基于所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项来执行部分循环分析以确定至少顶部三个循环；
执行对从所述部分循环分析观察到的至少一个顶部周期的基于周期变换(PT)的选择；并且
使用启发法来确定所述至少一个顶部周期的最可能的活动。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述最可能的活动包括以下中的至少一项：突然运动、持续运动、缓慢胸壁移动、深胸壁移动和剧烈振动。
3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述基于PT的选择通过以下来执行：
(a)假设阈值(T)；
(b)经由所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项获得长度N的信号X；
(c)定位针对所述至少顶部三个循环中的每个循环的分数循环标记；
(d)近似针对每个循环的循环长度(CLi)和幅值(Ai)，其中，i是循环；
(e)近似针对每个循环的所述预期周期；
(f)将所述预期周期与针对每个循环的所述分数循环标记相关；
(g)令预期周期等于一；
(h)通过移除到等于一的第一预期周期上的投影来移除线性DC分量；
(i)令所述预期周期等于CL1；
(j)确定A1是否包含X中的至少T％的能量；
(k)如果A1包含X中的至少T％的能量，则接受A1和CL1作为可能的循环；
(l)针对每个CLi和Ai重复步骤(i)-(k)；并且
(m)基于每个循环长度(CLi)和每个循环的幅值(Ai)来估计最可能的循环长度。
4.根据权利要求3所述的设备，其中，如果相邻周期由于测量区间内的可变性而示出主导特性，则形成周期带，并且将带内的中心周期指定为所述最可能的循环长度。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，启发法基于以下中的至少一项：特定幅值范围、特定循环长度、指示连续性的数据、指示连续性的持续时间的数据、指示周期性质的数据、指示信号在传感器的什么信道中占主导的数据、以及与在静默区间中进行的测量的相关程度。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述微处理器还被配置为使用与所述部分循环分析相关联的周期信息的存在或不存在来测量与所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项相关联的传入信号的信号质量指数(SQI)。
7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述加速度计和所述陀螺仪被容纳在可穿戴设备中。
8.根据权利要求7所述的设备，其中，所述可穿戴设备被配置为被穿戴在患者的胸部上。
9.根据权利要求1所述的设备，其中，所述加速度计数据是按需接收的。
10.根据权利要求1所述的设备，其中，所述陀螺仪数据是按需接收的。
11.根据权利要求6所述的设备，其中，SQI在小于第一SQI阈值的持续时间内的突然变化指示姿态变化。
12.根据权利要求1所述的设备，其中，所述微处理器还被配置为确定与所述最可能的活动相关联的信号质量指数(SQI)。
13.根据权利要求1所述的设备，其中，所述启发法包括以下中的至少一项：与所述加速度计数据相关联的最大功率循环长度、与所述陀螺仪数据相关联的最大功率循环长度、与所述加速度计数据相关联的平均功率循环长度、与所述陀螺仪数据相关联的平均功率循环长度、与所述加速度计数据相关联的最大显著估计循环长度、与所述陀螺仪数据相关联的最大显著估计循环长度。
14.根据权利要求1所述的设备，其中，所述部分循环分析是通过将循环连续地映射到最大幅值、最小幅值和零交叉区间以及它们的周期的区域上来执行的。
15.根据权利要求14所述的设备，其中，基于幅值阈值和周期的可重复性，将循环选择为至少顶部三个循环。
16.根据权利要求14所述的设备，其中，基于有效信号质量指数将循环选择为至少顶部三个循环。
17.根据权利要求16所述的设备，其中，基线测量噪声幅值被计算并且从与加速度计数据和陀螺仪数据中的至少一项相关联的幅值测量结果中被减去。
18.一种方法，包括：
经由可穿戴设备的加速度计接收加速度计数据(404)；
经由所述可穿戴设备的陀螺仪接收陀螺仪数据(404)；
基于所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项来执行部分循环分析(406)以确定至少顶部三个循环；
执行对从所述部分循环分析观察到的至少一个顶部周期的基于周期变换(PT)的选择(408)；并且
使用启发法来确定所述至少一个顶部周期的最可能的活动(410)。
19.根据权利要求18所述的方法，所述最可能的活动是呼吸，并且所述顶部周期是呼吸率。
20.根据权利要求18所述的方法，其中，所述最可能的活动包括以下中的至少一项：突然运动、持续运动、缓慢胸壁移动、深胸壁移动和剧烈振动。
21.根据权利要求18所述的方法，其中，所述基于PT的选择通过以下来执行：
(a)假设阈值(T)；
(b)经由所述加速度计数据和所述陀螺仪数据中的至少一项获得长度N的信号X；
(c)定位针对所述至少顶部三个循环中的每个循环的分数循环标记；
(d)近似针对每个循环的循环长度(CLi)和幅值(Ai)，其中，i是循环；
(e)近似针对每个循环的所述预期周期；
(f)将所述预期周期与针对每个循环的所述分数循环标记相关；
(g)令预期周期等于一；
(h)通过移除到等于一的第一预期周期上的投影来移除线性DC分量；
(i)令所述预期周期等于CL1；
(j)确定A1是否包含X中的至少T％的能量；
(k)如果A1包含X中的至少T％的能量，则接受A1和CL1作为可能的循环；
(l)针对每个CLi和Ai重复步骤(i)-(k)；并且
(m)基于每个循环长度(CLi)和每个循环的幅值(Ai)来估计最可能的循环长度。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，最可能的循环长度的幅值的比率指示信号质量指数。
23.根据权利要求21所述的方法，其中，最可能的循环长度的幅值和每个幅值相对于感兴趣区域的存在确定每个估计结果的信号质量指数。
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