JP2018517448A5

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Publication number: JP2018517448A5
Application number: JP2017554455A
Authority: JP
Filing date: 2016-04-20
Publication date: 2019-05-23
Anticipated expiration: 2036-04-20

Description

当技術分野で公知された主題に対する本明細書でのいずれかの言及も、反対の指示が表示されない限り、そのような主題が本技術に関連する当業者によって一般的に公知されていることを認めるものではないことがさらに理解される。
なお、本願の出願当初の開示内容を維持するために、本願の出願当初の請求項１〜９２の記載内容を以下に追加する。
（請求項１）
１人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするために人を識別するシステムで
あって、
前記１人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングする１つ以上のセンサと、
人を識別するために前記１つ以上のセンサからの信号を処理するように構成された１つ以上のプロセッサであって、前記処理は、１つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴を含む特徴の評価を含む、１つ以上のプロセッサと、
を含む、システム。
（請求項２）
前記特徴の評価は、検出された呼吸数、検出された呼吸深度、検出された動きの程度、及び検出された心拍数、のうちの少なくとも１つの分析を含む、請求項１に記載のシステム。
（請求項３）
前記１つ以上のセンサは、無線周波数非接触センサを含む、請求項１又は２に記載のシステム。
（請求項４）
前記モニタリングは、睡眠中の前記人の生理学的特徴の検出を含む、請求項２に記載のシステム。
（請求項５）
前記処理は、前記人の睡眠段階の検出を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項６）
前記処理は、前記人の深い睡眠の検出を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項７）
前記処理は、人のＲＥＭ睡眠の検出を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項８）
前記モニタリングは、前記人の起床時間中の生理学的特徴の検出を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項９）
前記１つ以上のセンサは、
無線周波数非接触センサと、
生体運動センサと、
ウェアラブルセンサと、
のうちの任意の１つ以上を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１０）
前記１つ以上のプロセッサの評価は、バイオメトリック及び行動特徴を含む任意の１つ以上の特徴の検出及び分析を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１１）
前記１つ以上のセンサは、該１つ以上のセンサのうちの少なくとも２つの間の干渉を最小限にするように構成される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１２）
前記１つ以上のセンサは、距離ゲーティングパルスタイミング、パルスの放出電力レベル、パルスの検出周波数及び／又は操縦可能なアンテナの位置調整、のための制御パラメータを変更して干渉を最小化する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１３）
前記１つ以上のセンサは、有線又は無線リンクを介して通信する、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１４）
独立型人間ソースの生理学的認識を最適化し、他のソースを拒絶するために、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つにおける性能を動的に調整するように、特性バイオメトリックパラメータが適用される、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１５）
前記１つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記１つ以上のセンサと通信して、該１つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて、前記１つ以上のセンサの検出制御パラメータを調整する、請求項１〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１６）
前記１つ以上のセンサの検出制御パラメータは、距離ゲーティング、中心周波数、及び電力レベルのうちの１つ以上を含む、請求項１５に記載のシステム。
（請求項１７）
前記１つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて更なるセンサシステムを起動するように構成される、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項１８）
前記更なるセンサシステムは、カメラを含む、請求項１７に記載のシステム。
（請求項１９）
プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされた人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログする、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２０）
プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされていない人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログすることをやめる、請求項１〜１９のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２１）
プロセッサは、特定の人に対するバイオメトリック特性検出を初期化するように構成される、請求項１〜２０のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２２）
前記プロセッサは、新たに検出されたバイオメトリック特性を、初期化されたバイオメトリック特性と比較して、前記特定の人を識別する、請求項２１に記載のシステム。
（請求項２３）
前記評価は、新たに検出されたバイオメトリック特性と初期化されたバイオメトリック特性とを比較することをさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
（請求項２４）
前記評価は、前記信号から決定された特徴の分類を含み、該特徴は、
スペクトルピーク比、
設定オプティマイザフラグベクトル、
ピークトラフ（ピーク対谷）比、
フィルタリングされた呼吸数、
呼吸変動の尺度、
センサ信号の帯域内電力、
センサ信号の範囲、
最終呼吸数、
呼吸周期の最大振幅対最小振幅の比、
センサ信号に対する高帯域電力、
平均呼吸数、
周期的足運動活動検出、
ターンオーバーの検出、及び
後処理された動き、
のうちの１つ以上を含む、請求項１〜２３のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２５）
前記評価は、前記信号から決定された特徴の分類を含み、該特徴は、心臓パラメータ、ガルバニック皮膚反応パラメータ、運動強度パラメータ、呼吸パラメータ、血圧パラメータ、咳パラメータ、いびきパラメータ、睡眠パラメータ、のうちの１つ以上を含む、請求項１〜２３のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２６）
前記評価は、前記決定された特徴と過去の特徴との比較を含む、請求項２４又は２５に記載のシステム。
（請求項２７）
前記評価は、前記決定された特徴から、ある期間の平均及び／又は標準偏差値を計算することをさらに含む、請求項２４〜２６のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２８）
前記システムの１つ以上のプロセッサは、別のモニタリングシステムからの１つ以上のセンサによって検出される受信データを評価する、請求項１〜２７のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項２９）
前記受信データの評価は、複数の健康モニタリング装置間の同等感知の決定を含む、請求項２８に記載のシステム。
（請求項３０）
モニタリング装置は、設定分類器及び被験者分類器を含み、それぞれの分類器は、人を識別するために、前記信号からの特徴を評価するように構成される、請求項１〜２９のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項３１）
前記被験者分類器は、人を識別するために、過去の特徴を評価するようにさらに構成される、請求項３０に記載のシステム。
（請求項３２）
健康モニタリング装置は、赤外線及び赤外線放出器に感応するカメラをさらに含む、請求項１〜３１のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項３３）
前記健康モニタリング装置の１つ以上のプロセッサは、前記信号からイベントを検出し、該イベントを、該イベントを含む前記カメラで撮影されたビデオの特定の部分に関連付けるように構成される、請求項３２に記載のシステム。
（請求項３４）
前記健康モニタリング装置は、バッテリー及び該バッテリーの無線充電用のコイルをさらに含む、請求項３２又は３３に記載のシステム。
（請求項３５）
前記１つ以上のプロセッサは、前記１つ以上のセンサを制御して、動物を示すバイオメトリック特性の検出に基づき、センサ検出電力、センサ周波数、センサ距離ゲーティング、又は感知のための他の制御パラメータを変更するように構成される、請求項１〜３４のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項３６）
前記１つ以上のプロセッサは、前記設定パラメータに関連付けられた特定の人の識別に基づいて、光、音、及び／又は環境機器のうちの任意の１つ以上に対する設定パラメータにアクセスするように構成される、請求項１〜３４のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項３７）
前記１つ以上のプロセッサは、識別された特定の人の、検出されたバイオメトリックに関連付けられた設定パラメータにより、光、音、及び／又は環境機器のうちの任意の１つ以上における設定をトリガーするように構成される、請求項３６に記載のシステム。
（請求項３８）
前記センサの集合体と通信する中央コントローラをさらに含み、該中央コントローラは、構造内の識別された人の位置の確認を提供するように構成される、請求項１〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項３９）
前記１つ以上のセンサは、終夜灯を含む、請求項１〜３８のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４０）
前記１つ以上のセンサは、通過コンセントを含む、請求項１〜３９のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４１）
前記１つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するＡＣプラグ、及びＡＣ電源通過コンセントを含む、請求項１〜４０のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４２）
前記１つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するＵＳＢプラグ、及びＵＳＢ通過接続アダプダを含む、請求項１〜４１のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４３）
前記１つ以上のセンサは、無線又は有線ネットワーク通信のためのネットワークインタフェースを含む、請求項１〜４２のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４４）
前記１つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて呼吸治療装置の動作を設定するように構成される、請求項１〜４３のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４５）
該設定動作は、前記呼吸治療装置による治療を許容するか、又は拒絶する、請求項４４に記載のシステム。
（請求項４６）
前記設定動作は、前記呼吸治療装置の治療を変更する、請求項４４に記載のシステム。
（請求項４７）
前記１つ以上のプロセッサは、前記識別で評価されたバイオメトリック特性が前記呼吸治療装置によって処理される場合、前記人の識別のために再トレーニングするように構成される、請求項４４〜４６のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４８）
前記１つ以上のプロセッサは、センサ信号品質の決定時に前記１つ以上のセンサの動作を調整するように構成される、請求項１〜４７のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項４９）
前記１つ以上のプロセッサは、検出されたバイオメトリック特性の品質評価に応じて前記人を識別するために異なるバイオメトリック特性に依存するように構成される、請求項１〜４８のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５０）
前記１つ以上のプロセッサは、人を識別するためのバイオメトリック特性のベースラインを初期化するための登録プロセスを動作させるように構成され、該登録プロセスは、誘導された呼吸セッション又は自発的呼吸セッションを含む、請求項１〜４９のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５１）
前記１つ以上のプロセッサは、周波数干渉が検出される場合、前記人を識別することに関連付けられたバイオメトリック特性を拒絶するように構成される、請求項１〜５０のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５２）
前記１つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて警報の動作を設定するように構成される、請求項１〜５１のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５３）
前記１つ以上のプロセッサは、１つ以上の他のユーザーからメインユーザーを識別するように構成される、請求項１〜５２のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５４）
前記システムは、１つ以上のユーザーのパラメータを経時的に追跡して、前記１つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも１つに基づいて分類特徴を構築するように構成される、請求項１〜５３のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５５）
前記１つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも１つは、次の呼吸パラメータ、すなわち、範囲、呼吸の変化、形状、及び吸気対呼気比、のうちの１つ以上を含む、請求項５４に記載のシステム。
（請求項５６）
前記１つ以上のプロセッサは、分類プロセスで決定された特徴からユーザーのアイデンティティを分類するように構成される、請求項１〜５５のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項５７）
前記分類プロセスは、神経ネットワーク、隠れ層マルコフモデル、ロジスティック回帰処理、線形カーネルサポートベクトルマシン、及びラジアルカーネルサポートベクトルマシン、のうちの任意の１つ以上を含む、請求項５６に記載のシステム。
（請求項５８）
前記分類プロセスは、分類の前に前記特徴に関するメイン成分分析を使用することを含む、請求項５６又は５７に記載のシステム。
（請求項５９）
前記分類プロセスは、リアルタイム特性及びオフライン特性を含む、請求項５６〜５８のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項６０）
前記分類プロセスは、出力事後確率を生成するために、複数の分類器及びこれらの出力の遅延統合を含む、請求項５６〜５９のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項６１）
同一又は異なる人を検出するために配置された複数のセンサを含み、前記システムは、該複数のセンサのパラメータを自動的に調整するように構成され、該パラメータは、範囲、電力、周波数、検出方向、及び放射パターン、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜６０のいずれか一項に記載のシステム。
（請求項６２）
１人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするための、人を識別する方法であって、
前記１人以上の人の生理学的パラメータを、１つ以上の感知用センサでモニタリングするステップと、
１つ以上のプロセッサにより、人を識別するために前記１つ以上のセンサからの信号を処理するステップであって、該処理は、１つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴、を含む特徴を評価することを含む、ステップと、
を含む方法。
（請求項６３）
前記特徴を評価することは、検出された呼吸数、検出された呼吸深度、検出された動きの程度、及び検出された心拍数、のうちの少なくとも１つの分析を含む、請求項６２に記載の方法。
（請求項６４）
前記１つ以上のセンサは、無線周波数非接触センサを含む、請求項６２又は６３に記載の方法。
（請求項６５）
前記評価することは、バイオメトリック及び行動特性を含む任意の１つ以上の特徴の検出及び分析を含む、請求項６２〜６４のいずれか一項に記載の方法。
（請求項６６）
前記１つ以上のセンサと通信する制御プロセッサを使用して、前記１つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物、の識別に基づいて、更なるセンサシステムを起動するステップをさらに含む、請求項６２〜６５のいずれか一項に記載の方法。
（請求項６７）
プロセッサを使用して、前記人が以前にモニタリングされた人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をロギングするステップをさらに含む、請求項６２〜６６のいずれか一項に記載の方法。
（請求項６８）
プロセッサを使用して、前記人が以前にモニタリングされていない人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をロギングすることをやめるステップをさらに含む、請求項６２〜６７のいずれか一項に記載の方法。
（請求項６９）
特定の人に対するバイオメトリック特性検出を初期化するステップをさらに含む、請求項６２〜６８のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７０）
プロセッサにおいて、新たに検出されたバイオメトリック特性を、初期化されたバイオメトリック特性と比較して、前記特定の人を識別するステップをさらに含む、請求項６９に記載の方法。
（請求項７１）
プロセッサにおいて、新たに検出されたバイオメトリック特性と初期化されたバイオメトリック特性とを比較するステップをさらに含む、請求項６９に記載の方法。
（請求項７２）
前記評価することは、前記信号から決定された特徴を分類することを含み、該特徴は、
スペクトルピーク比、
設定オプティマイザフラグベクトル、
ピークトラフ（ピーク対谷）比、
フィルタリングされた呼吸数、
呼吸変動の尺度、
センサ信号の帯域内電力、
センサ信号の範囲、
最終呼吸数、
呼吸周期の最大振幅対最小振幅の比、
センサ信号に対する高帯域電力、
平均呼吸数、
周期的足運動活動検出、
ターンオーバーの検出、及び
後処理された動き、
のうちの１つ以上を含む、請求項６２〜７１のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７３）
前記評価することは、前記信号から決定された特徴を分類することを含み、該特徴は、心臓パラメータ、ガルバニック皮膚反応パラメータ、運動強度パラメータ、呼吸パラメータ、血圧パラメータ、咳パラメータ、いびきパラメータ、睡眠パラメータ、のうちの１つ以上を含む、請求項６２〜７２のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７４）
前記評価することは、前記決定された特徴を過去の特徴と比較することを含む、請求項７２又は７３に記載の方法。
（請求項７５）
前記評価することは、前記決定された特徴から、ある期間の平均及び／又は標準偏差値をプロセッサにおいて計算することをさらに含む、請求項７２〜７４のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７６）
前記１つ以上のプロセッサを使用し、前記１つ以上のセンサを制御して、動物を示すバイオメトリック特性の検出に基づき、センサ検出電力、センサ周波数、センサ距離ゲーティング、又は感知のための他の制御パラメータ、を変更するステップをさらに含む、請求項６２〜７５のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７７）
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記設定パラメータに関連付けられた特定の人の識別に基づいて、光、音、及び／又は環境機器のうちの任意の１つ以上に対する設定パラメータにアクセスするステップをさらに含む、請求項６２〜７５のいずれか一項に記載の方法。
（請求項７８）
前記１つ以上のプロセッサを使用して、識別された前記特定の人の、検出されたバイオメトリックに関連付けられた設定パラメータにより、光、音、及び／又は環境機器のうちの任意の１つ以上における設定をトリガーするステップをさらに含む、請求項７７に記載の方法。
（請求項７９）
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記識別された人に基づいて呼吸治療装置の動作を設定するステップをさらに含む、請求項６２〜７８のいずれか一項に記載の方法。
（請求項８０）
前記動作を設定するステップは、前記呼吸治療装置による治療を許容するか、又は拒絶する、請求項７９に記載の方法。
（請求項８１）
前記動作を設定するステップは、前記呼吸治療装置の治療を変更する、請求項７９に記載の方法。
（請求項８２）
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記人を識別するためのバイオメトリック特性のベースラインを初期化するための登録プロセスを動作させるステップをさらに含み、該登録プロセスは、誘導された呼吸セッション又は自発的呼吸セッションを含む、請求項６２〜８１のいずれか一項に記載の方法。
（請求項８３）
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記識別された人に基づいて警報の動作を設定するステップをさらに含む、請求項６２〜８２のいずれか一項に記載の方法。
（請求項８４）
前記１つ以上のプロセッサにおいて、１つ以上の他のユーザーからメインユーザーを識別するように構成される、請求項６２〜８３のいずれか一項に記載の方法。
（請求項８５）
１つ以上のユーザーのパラメータを経時的に追跡して、１つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも１つに基づいて、分類特徴を構築するステップをさらに含む、請求項６２〜８４のいずれか一項に記載の方法。
（請求項８６）
前記１つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも１つは、次の呼吸パラメータ、すなわち、範囲、呼吸の変化、形状、及び吸気対呼気の比、のうちの１つ以上を含む、請求項８５に記載の方法。
（請求項８７）
前記１つ以上のプロセッサにおいて、分類プロセスで決定された特徴からユーザーのアイデンティティを分類するステップをさらに含む、請求項６２〜８６のいずれか一項に記載の方法。
（請求項８８）
前記分類プロセスは、神経ネットワーク、隠れ層マルコフモデル、ロジスティック回帰処理、線形カーネルサポートベクトルマシン、及びラジアルカーネルサポートベクトルマシン、のうちの１つ以上を含む、請求項８７に記載の方法。
（請求項８９）
前記分類プロセスは、分類の前に特徴に関するメイン成分分析を使用することを含む、請求項８７又は８８に記載の方法。
（請求項９０）
前記分類プロセスは、リアルタイム特性及びオフライン特性を含む、請求項８８又は８９に記載の方法。
（請求項９１）
前記分類プロセスは、出力事後確率を生成するために、複数の分類器及びこれらの出力の遅延統合を含む、請求項８８〜９０のいずれか一項に記載の方法。
（請求項９２）
同一又は異なる人を検出するために配置された複数のセンサを使用して、該複数のセンサのパラメータを自動的に調整するステップをさらに含み、該パラメータは、範囲、電力、周波数、検出方向、及び放射パターンのうちの少なくとも１つを含む、請求項６２〜９１のいずれか一項に記載の方法。

Claims

識別した人の生理学的パラメータをモニタリングするために人を識別するように構成された生理学的パラメータをモニタリングするシステムであって、
前記１人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングする１つ以上のセンサと、
人を識別するために、前記１つ以上のセンサからの信号を処理するように構成された１つ以上のプロセッサであって、前記処理は、１つ以上の呼吸パラメータ、心臓パラメータ、又は動きパラメータ、を含むパラメータの評価を含む、１つ以上のプロセッサと、
を含み、
前記パラメータの評価は、（ａ）検出された呼吸深度と、（ｂ）検出されたベッドでの動きの程度とのうちの少なくとも１つの分析を含み、
前記１つ以上のプロセッサは、前記認識した人に関連した前記モニタリングした生理学的パラメータを、ローカルに記憶するか、又は遠隔サーバに記憶するために転送するようにさらに構成されている、システム。
前記１つ以上のセンサは、無線周波数非接触センサを含む、請求項１に記載のシステム。
前記モニタリングは、睡眠中の前記人の生理学的特徴の検出を含む、請求項１に記載のシステム。
前記処理は、前記人の睡眠段階の検出を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
前記処理は、前記人の深い睡眠の検出を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
前記処理は、前記人のＲＥＭ睡眠の検出を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
前記モニタリングは、前記人の起床時間中の生理学的特徴の検出を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、
無線周波数非接触センサと、
生体運動センサと、
ウェアラブルセンサと、
のうちの任意の１つ以上を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサの評価は、バイオメトリック及び行動特徴を含む任意の１つ以上の特徴の検出及び分析を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは少なくとも２つのセンサを含み、該少なくとも２つのセンサは、該１つ以上のセンサのうちの前記少なくとも２つのセンサ間の干渉を最小限にするように構成される、請求項１〜９のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、距離ゲーティングパルスタイミング、パルスの放出電力レベル、パルスの検出周波数、及び／又は操縦可能なアンテナの位置調整、のための制御パラメータを変更して干渉を最小化する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、有線又は無線リンクを介して通信する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のシステム。
独立型人間ソースの生理学的認識を最適化し、他のソースを拒絶するために、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つにおける性能を動的に調整するように、特性バイオメトリックパラメータが適用される、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記１つ以上のセンサと通信して、該１つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて、前記１つ以上のセンサの検出制御パラメータを調整する、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサの検出制御パラメータは、距離ゲーティング、中心周波数、及び電力レベル、のうちの１つ以上を含む、請求項１４に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記１つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて、更なるセンサシステムを起動するように構成される、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のシステム。
前記更なるセンサシステムは、カメラを含む、請求項１６に記載のシステム。
プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされた人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログする、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のシステム。
プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされていない人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログすることをやめる、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のシステム。
プロセッサは、特定の人に対するバイオメトリック特性検出を初期化するように構成される、請求項１〜１９のいずれか一項に記載のシステム。
前記プロセッサは、新たに検出されたバイオメトリック特性を初期化されたバイオメトリック特性と比較して、前記特定の人を識別する、請求項２０に記載のシステム。
前記評価は、新たに検出されたバイオメトリック特性と初期化されたバイオメトリック特性とを比較することをさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
前記評価は、前記信号から決定されたパラメータの分類を含み、該パラメータは、
スペクトルピーク比、
設定オプティマイザフラッグベクトル、
ピークトラフ（ピーク対谷）比、
フィルタリングされた呼吸数、
呼吸変動の尺度、
センサ信号の帯域内電力、
センサ信号の範囲、
最終呼吸数、
呼吸周期の最大振幅対最小振幅の比、
センサ信号に対する高帯域電力、
平均呼吸数、
周期的足運動活動検出、
ターンオーバーの検出、及び
後処理された動き、
のうちの１つ以上を含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載のシステム。
前記評価は、前記信号から決定されたパラメータの分類を含み、該パラメータは、心臓パラメータ、ガルバニック皮膚反応パラメータ、運動強度パラメータ、呼吸パラメータ、血圧パラメータ、咳パラメータ、いびきパラメータ、睡眠パラメータ、のうちの１つ以上を含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載のシステム。
前記評価は、前記決定されたパラメータと過去のパラメータとの比較を含む、請求項２３又は２４に記載のシステム。
前記評価は、前記決定されたパラメータから、ある期間の平均及び／又は標準偏差値を計算することをさらに含む、請求項２３〜２５のいずれか一項に記載のシステム。
前記システムの１つ以上のプロセッサは、別のモニタリングシステムからの１つ以上のセンサによって検出される受信データを評価する、請求項１〜２６のいずれか一項に記載のシステム。
前記受信データの評価は、複数の健康モニタリング装置間の同等感知の決定を含む、請求項２７に記載のシステム。
モニタリング装置は、設定分類器及び被験者分類器を含み、それぞれの分類器は、人を識別するために、前記信号からパラメータを評価するように構成される、請求項１〜２８のいずれか一項に記載のシステム。
前記被験者分類器は、人を識別するために、過去のパラメータを評価するようにさらに構成される、請求項２９に記載のシステム。
健康モニタリング装置は、赤外線及び赤外線放出器に感応するカメラをさらに含む、請求項１〜３０のいずれか一項に記載のシステム。
前記健康モニタリング装置の１つ以上のプロセッサは、前記信号からイベントを検出し、該イベントを、該イベントを含む前記カメラで撮影されたビデオの特定の部分に関連付けるように構成される、請求項３１に記載のシステム。
前記健康モニタリング装置は、バッテリー及び該バッテリーの無線充電用のコイルをさらに含む、請求項３１又は３２に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、前記１つ以上のセンサを制御して、動物を示すバイオメトリック特性の検出に基づき、センサ検出電力、センサ周波数、センサ距離ゲーティング、又は感知のための他の制御パラメータ、を変更するように構成される、請求項１〜３３のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、前記設定パラメータに関連付けられた特定の人の識別に基づいて、光、音、及び／又は環境機器のうちの任意の１つ以上に対する設定パラメータにアクセスするように構成される、請求項１〜３３のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、識別された特定の人の検出されたバイオメトリックに関連付けられた設定パラメータにより、光、音、及び／又は環境機器のうちの任意の１つ以上における設定をトリガーするように構成される、請求項３５に記載のシステム。
前記センサの集合体と通信する中央コントローラをさらに含み、該中央コントローラは、構造内の識別された人の位置の確認を提供するように構成される、請求項１〜３６のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、終夜灯を含む、請求項１〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、通過コンセントを含む、請求項１〜３８のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するためのＡＣプラグ及びＡＣ電源通過コンセントを含む、請求項１〜３９のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するためのＵＳＢプラグ及びＵＳＢ通過接続アダプダを含む、請求項１〜４０のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のセンサは、無線又は有線ネットワーク通信のためのネットワークインタフェースを含む、請求項１〜４１のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて呼吸治療装置の動作を設定するように構成される、請求項１〜４２のいずれか一項に記載のシステム。
該設定動作は、前記呼吸治療装置を用いた治療を許容するか、又は拒絶する、請求項４３に記載のシステム。
該設定動作は、前記呼吸治療装置の治療を変更する、請求項４３に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、前記識別で評価されたバイオメトリック特性が前記呼吸治療装置によって処理される場合、前記人の識別のために再トレーニングするように構成される、請求項４３〜４５のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、センサ信号品質の決定に基づき、前記１つ以上のセンサの動作を調整するように構成される、請求項１〜４６のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、検出されたバイオメトリック特性の品質評価に応じて前記人を識別するために、異なるバイオメトリック特性に依存するように構成される、請求項１〜４７のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、前記人を識別するためのバイオメトリック特性のベースラインを初期化するための登録プロセスを動作させるように構成され、該登録プロセスは、誘導された呼吸セッション又は自発的呼吸セッションを含む、請求項１〜４８のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、周波数干渉が検出された場合、前記人を識別することに関連付けられたバイオメトリック特性を拒絶するように構成される、請求項１〜４９のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて警報の動作を設定するように構成される、請求項１〜５０のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、１つ以上の他のユーザーからメインユーザーを識別するように構成される、請求項１〜５１のいずれか一項に記載のシステム。
前記システムは、１つ以上のユーザーのパラメータを経時的に追跡して、１つ以上の呼吸パラメータ、心臓パラメータ、又は動きパラメータのうちの少なくとも１つに基づいて、分類パラメータを構築するように構成される、請求項１〜５２のいずれか一項に記載のシステム。
前記１つ以上の呼吸パラメータ、心臓パラメータ、又は動きパラメータのうちの少なくとも１つは、次の呼吸パラメータ、すなわち、範囲、呼吸の変化、形状、及び吸気と呼気の比、のうちの１つ以上を含む、請求項５３に記載のシステム。
前記１つ以上のプロセッサは、分類プロセスで決定されたパラメータからユーザーのアイデンティティを分類するように構成される、請求項１〜５４のいずれか一項に記載のシステム。
前記分類プロセスは、神経ネットワーク、隠れ層マルコフモデル、ロジスティック回帰処理、線形カーネルサポートベクトルマシン、及びラジアルカーネルサポートベクトルマシン、のうちの１つ以上を含む、請求項５５に記載のシステム。
前記分類プロセスは、分類の前にパラメータに関するメイン成分分析を使用することを含む、請求項５５又は５６に記載のシステム。
前記分類プロセスは、リアルタイムパラメータ及びオフラインパラメータを含む、請求項５５〜５７のいずれか一項に記載のシステム。
前記分類プロセスは、出力事後確率を生成するために、複数の分類器及びこれらの出力の遅延統合を含む、請求項５５〜５８のいずれか一項に記載のシステム。
同一又は異なる人を検出するために配置された複数のセンサを含み、前記システムは、複数のセンサのパラメータを自動的に調整するように構成され、該パラメータは、範囲、電力、周波数、検出方向、及び放射パターン、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜５９のいずれか一項に記載のシステム。
請求項１〜６０のいずれか一項の生理学的パラメータをモニタリングするシステムを用いて、１人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするために人を識別する方法であって、
前記１つ以上の感知用センサを使用して、前記１人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするステップと、
前記１つ以上のプロセッサにおいて、１つ以上の呼吸パラメータ、心臓パラメータ、又は動きパラメータ、を含むパラメータを評価することによって、人を識別するために前記１つ以上のセンサからの信号を処理するステップと、
を含み、
前記パラメータを評価することは、（ａ）検出された呼吸深度と、（ｂ）検出されたベッドでの動きの程度とのうちの少なくとも１つの分析を含み、
前記認識した人に関連した前記モニタリングした生理学的パラメータを、ローカルに記憶するか、又は遠隔サーバに記憶するために転送する前記１つ以上のプロセッサを備えている、方法。