JP4391089B2 - 患者の状態表示 - Google Patents

患者の状態表示 Download PDF

Info

Publication number
JP4391089B2
JP4391089B2 JP2002592801A JP2002592801A JP4391089B2 JP 4391089 B2 JP4391089 B2 JP 4391089B2 JP 2002592801 A JP2002592801 A JP 2002592801A JP 2002592801 A JP2002592801 A JP 2002592801A JP 4391089 B2 JP4391089 B2 JP 4391089B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
patient
mapping
parameters
space
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2002592801A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2004528123A (ja
Inventor
タラセンコ、ライオネル
タウンゼント、ニール、ウィリアム
Original Assignee
オックスフォード バイオシグナルズ リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by オックスフォード バイオシグナルズ リミテッド filed Critical オックスフォード バイオシグナルズ リミテッド
Publication of JP2004528123A publication Critical patent/JP2004528123A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4391089B2 publication Critical patent/JP4391089B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7445—Display arrangements, e.g. multiple display units
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)
  • Medicines Containing Material From Animals Or Micro-Organisms (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Description

本発明は、患者の状態の図形的表現の表示に、特に患者の全体的状態を容易に認識できる方法で様々なソースから測定した結果の表示に関する。
患者の状態、特に高依存的治療または集中治療の患者の状態は、様々な方法で監視される。例えば、心電図（ＥＣＧ）、呼吸（例えば電気インピーダンス肺撮影法により測定）、酸素飽和度（例えば指用プローブで脈拍酸素飽和度測定法により測定）、血圧および皮膚温度のうち１つまたは複数のチャネルなどの生命徴候は、全て監視することができる。これらは「１次」信号またはパラメータと見なされ、直接測定される。しかし、追加的にここから心拍数、心拍数変動、呼吸数およびＳ−Ｔ部分の上下（心電図から測定する）などの「２次」パラメータを導出することが可能である。通常、様々なパラメータは異なる速度で収集される。例えばＥＣＧは２５６Ｈｚ、脈拍酸素飽和度測定器の信号は８１．８Ｈｚ、呼吸は６４Ｈｚ、温度は１Ｈｚ、血圧は、血圧カフスを使用して非経皮的に測定する場合は１０または２０分おきに収集する。さらに、２次パラメータは、ある期間にわたった何らかの平均に基づくことがある。
添付図面の図１および図２で示すように、総合モニタを使用して、患者の状態をまとめて表現する幾つかの測定値を表示するよう提案されている。図１は、上述したパラメータの多くを示すディスプレイを示し、図２は、心拍数および心拍数変動のディスプレイを示す。しかし、臨床医にこのように豊富なデータが使用可能であっても（または場合によっては使用可能であるせいで）、患者の状態が正常なのか、快方に向かっているのか、またはさらに深刻なことに悪化しているのか、一瞥で理解するのが困難なことがある。
また、様々なパラメータにおいて、様々な変化の度合いの臨床的重要性が異なることがある。例えば、温度の小さい割合の変化は、血圧の小さい割合の変化よりはるかに重大であるか、呼吸数の変化が、心拍数の同様の変化より重大なことがある。この相対的重大性は、患者の医学的問題によって決定される。さらに、状態の変化は、１つまたは複数のパラメータに反映するか、患者によって、および医学的状態によって異なる方法で反映するので、例えば表示された各パラメータの閾値を単に設定するだけで、満足できる解決法を提供することは非常に困難である。状態の重大な変化は、パラメータの組合せに反映することがあり、例えば心拍数低下が血圧低下と組み合わせられると、その値自体は異常ではなくても、深刻になることがある。しかし、患者の状態悪化の初期検出は、医学的成果を大幅に改善させることができ、その後の集中治療の必要性を低下させ、したがって患者と臨床医との双方にとって有利であることに留意されたい。
本発明は、患者の状態を単純な方法で表現し、患者の状態変化を容易に見ることができるパラメータのディスプレイを提供する。例えば、患者の状態が、その患者または患者群について定義された正常性から逸脱した様子を表示するか、同様に、異常状態から正常状態またはその逆方向の患者の経過を表示することができる。
さらに詳細には、本発明は、ｎ個のパラメータによって測定された患者の状態の図形的表現を表示する装置を提供し、ここでｎ＞３であり、装置は、前記ｎ個のパラメータによって表されたデータ・ポイントを、次元数削減マッピングを使用してｎ次元の測定空間からｍ次元の可視化空間へとマッピングするプロセッサを備え、ここでｍ＜ｎであり、さらに可視化空間およびそれにマッピングされたデータ・ポイントを表示し、訓練された人工神経網によって実行されるマッピングによって、前記パラメータの動的に変化する値を表示するような構成であるディスプレイを備える。
パラメータは、上述したような１次信号、またはそこから導出された２次パラメータでよい。例えば、呼吸測定値、酸素飽和度測定値、血圧測定値、皮膚温度、Ｓ−Ｔ部分の上下、心拍数の変動および呼吸数でよい。使用できる他のパラメータは、以下のような任意の物理的マーカまたは生理学的信号または指標であるが、それに制限されない。
物理的信号
身長、体重、年齢（身体的、精神的）、性別、病歴、使用薬物／薬物療法、肥満指数、体脂肪、人種、抵抗力、運動後の回復時間、耐久性／スタミナ、心臓血管機能、協調、柔軟性、Ｉ．Ｑ．、色（皮膚の蒼白、網膜）、発語、皮膚の弾力背、皮膚のきめ、発疹、腫脹、浮腫、疼痛、ショック、栄養状態、水和状態、疲労、以前の病歴。
生理学的信号
脳波（電気的（前頭部、中央、乳突）、ＭＥＧ）、心臓、電気的ＥＣＧ、音、圧力、心拍数、心拍数変動、心駆出率、心拍出量呼吸（数、量、流量、圧力、位相、ＦＥＶＩ（１秒間強制呼気容量）、ガス・レベル）、血圧、（侵襲的：動脈、中心静脈、左動脈、くさび法肺毛細血管、右動脈、肺動脈、左心房、右心房、頭蓋内非侵入性肺音脈拍遷移時間、脈拍強度、脈拍数、脈拍のリズム、動脈血の酸素飽和度、静脈血の酸素飽和度、血液中のＣＯ２レベル、インピーダンス肺撮影法、いびき、温度（芯、末梢、血液、唇）、ＥＭＧ、ＥＯＧ、運動（歩行、振顫譫妄、肢）、視力、聴力、嗅覚、味覚、触覚、喉の拡音器、腸音、ドップラー超音波、神経。
生化学的信号
ブドウ糖、インスリン、乳酸、ガス・レベル（血液、肺）、ホルモン、アルコール、甲状腺、血液、尿、唾液、痰、便、酵素、汗、間質液、細胞、組織、毛嚢、「レクリエーション」薬物、蛋白質、コレステロール、ＨＩＶ。
撮像信号
例えば脳、心臓／心臓血管系、中枢神経系、内部器官、周辺四肢、骨の画像。
次元数削減マッピングは、例えば距離保存マッピングまたは主成分分析（ＰＣＡ）でよい。他の次元数削減マッピングも知られている。「距離保存マッピング」とは、測定空間と可視化空間のデータ・ポイント間で幾何学的関係の側面を一部保存するマッピングという意味である。したがって、測定空間のトポロジの側面は一部、可視化空間で保存される。例えば、マッピングで、測定空間にあるポイント対と可視化空間でそれに対応するポイント対との間のポイント間距離の差を最小にすることができる。ポイント間距離に可能な限り近く一致するこのようなマッピングの例は、TippingおよびLoweによる「Shadow Targets: A Novel Algorithm For Topographic Projections By Radial Basis Functions」（Artificial Neural Networks, Cambridge 7〜9 July 1997, IEEE会議発行物No.440）に記載されたようなサモンのマッピングの展開である。距離測定は、ユークリッドの距離測定などの適切な測定によって実行することができる。
表示される可視化空間が、例えば異なるパラメータは異なる単位で表されるという事実（例えば温度は度数で、血圧はｍｍＨｇ）を考慮に入れるため、所望の測定空間の範囲にまたがるよう、パラメータは、マッピングの前に正規化することが好ましい。パラメータは、ゼロ平均、（使用可能な）患者からのデータで計算した単位分散変換、または患者群または別の患者からの例データを使用して正規化するか、あるいはパラメータは、様々なパラメータの異なる大きさの変化が重大であるという臨床医の知識に基づき、経験的変換を使用して正規化することができる。
ゼロ平均、単位分散変換を使用することの一つの利点は、例えば過度のノイズなどによって信号が欠落するか、削除しなければならない場合、ゼロ値によって置換できることである。
可視化空間は、２次元（つまりｍ＝２）であることが好ましく、この場合、表示は任意の軸上の単純な２軸図形表示である。
しかし、３次元の可視化空間、または画面上のその表現も可能である。
人工神経網は、監視される特定の患者から得た複数セットのパラメータを備えるデータで、または患者群からのデータで訓練することができる。群は、監視される患者に類似した状態の患者群であることが好ましい。というのは、心臓疾患を有する典型的な患者の「正常性」および「異常性」は、異なる医学的状態を有する患者、または実際に健康な人の「正常性」とは根本的に異なるからである。患者を最初にモニタする場合、その特定の患者からのデータで神経網を訓練するにはデータが不足し、したがって代替法はなく、患者群で訓練した神経網を使用するしかないことが明白である。その後、その患者に関する十分なデータが収集された後、そのデータで神経網を訓練し、より個人化したマッピングを提供することができる。
人口神経網を訓練するためのデータは、測定空間でデータ・ポイントを予めクラスタ化することによって選択することができる。つまり、典型的な状況では、妥当な気管内に訓練できるにはデータ・ポイントが多すぎることがあり、代わりにデータ・ポイントのクラスタを同定し、クラスタの中心を人工神経網を訓練するための名目データ・ポイント（プロトタイプ）として使用することができる。通常、患者または患者群を２４時間以上連続的にモニタするため、数千または数万のデータ・ポイントがある。中心またはプロトタイプの数は通常、１００より多いが１，０００未満である。人工神経網を訓練した後、完全なデータ・ポイントのセットを人工神経を通過させて、全データを収集する過程で、患者の状態の変化を表示することができる。データをクラスタ化し、中心またはプロトタイプを発見する一つの方法は、例えばｋ手段法である。
本発明は、人間または動物の患者に適用することができ、様々な状態を有する患者に適用することができる。例えば（実際の、または疑わしい）疾病または傷害、手術前後の看護、外傷処置中のモニタリング、高齢者および／または虚弱者のモニタリング、新生児のモニタリングまたは実際に医療または獣医学環境でのモニタリングである。本発明は、医療または獣医学施設または家庭でのモニタリングに適用することができる。したがって、定期的に読み取り、検討するために中央の収集ポイントに自動的に送信する健康モニタとして使用することができる。所定の「正常性」領域から外れた場合のみ、読み取り値を送信してもよい。
神経網の出力を使用して、薬物投与などの患者の管理を自動的に制御し、患者の状態を正常領域などの所定の領域内に維持することができる。さらなる強化方法では、投与する薬物の速度または量などの患者の管理の側面、または環境の側面を、入力パラメータとして含むことができる。
本発明は、適切にプログラムされたコンピュータ・システムで実行されるコンピュータ・プログラム、または専用システムによって実現することができる。したがって、本発明は本発明の機能の一部または全部を実行するプログラム・コード手段を備えるコンピュータ・プログラム、このようなコンピュータ・プログラムを記憶するコンピュータ記憶媒体、および本発明を実現するプログラム済みコンピュータ・システムまで拡張される。
本発明について、添付図面に関して例示によりさらに説明する。
図１は、総合患者状態モニタからの図形表示を示す。図から分かるように、ＥＣＧ、ＥＣＧ１、２および３の３つのチャネルを、酸素飽和波形および呼吸波形とともに示す。また、非侵襲的血圧、酸素飽和波形および温度の値も、ＥＣＧから導出できる心拍数の測定値、酸素飽和波形、またはその組合せとともに示す。これらの測定値は、特定の患者群に関連する他の測定値によって補足される。例えば、ある患者群では心拍数の変動が、患者の状態の重要な測定値であることが知られている。図２は、心拍数の２つのトレースを示す。つまり（ｉ）異所性拍動の発生に伴う急なスパイクを含む生の心拍数、（ｉｉ）フィルタリングした心拍数（異所性拍動の除去後）、５分平均心拍数、および平均心拍数の標準偏差である。他の心拍数の変動も知られる。また、図１および図２に図示されていないが、患者の状態の指標を与えるため、１次パラメータまたは信号から導出できる他の２次パラメータがある。例えば、Ｓ−Ｔ部分の上下（ＥＣＧから測定）は、心臓疾患を有する患者では重大である。
図３は、本発明により、ソース（例えばセンサ）からの１次信号またはパラメータ、およびそこから計算した２次パラメータ（各パラメータを次元と見なすことにより、多次元測定空間における定義ポイントと見なすことができる）を、（測定空間と比較して）次元を削減した可視化空間にマッピングし、表示する方法を概略的に示す。図３で示すように、例えば複数のセンサ３０などからの複数の信号を、入力インタフェース３２を介してプロセッサ３４に入力する。プロセッサ３４は、入力信号から２次パラメータを計算する解析デバイス３４０、およびデータの次元数をディスプレイ３６に表示できる形態に削減するマッピング・デバイス３４２を含む。図３に示すように、２次元ディスプレイ３８を使用することができる。つまり、パラメータの次元数は、２次元の可視化空間へと削減しなければならない。図３Ａは、これをさらに詳細に示す。１次測定値および２次パラメータを含む入力パラメータは、ベクトルの各成分がパラメータの一つである入力ベクトルｘ1、ｘ2・・・、ｘjと見なすことができる。
図３Ａは、各入力ベクトルのｎ個の成分を示す。マッピング・デバイス３４２は、この入力ベクトルをそれぞれ出力ベクトルｙ1、ｙ2・・・、ｙjに変換し、これは成分数が少なくなり、例えば図示のように２つの成分を有する。したがって、出力ベクトルｙは、グラフの縦軸と横軸など、通常の図形表示に容易に表示することができる。マッピング・デバイス３４２は、出力ベクトル中に入力ベクトルの関係のうち幾つかの側面を保存するよう設計される。したがって、入力ベクトルの値に重大な変化があると、出力ベクトルｙの値に識別可能な変化が生じる。これには実際に、図３Ａに示すように２つの段階がある。最初に正規化３４３、次に３４４でのマッピング自体（データの次元数を削減する）である。可視化空間が、モニタしたい入力パラメータの変動領域を正確にカバーするよう、正規化が必要である。正規化は、例えば例のデータ・セットを見て、ゼロ平均単位分散正規化変換などの正規化を選択することにより、統計に基づくものであるか、または特定の患者または患者群について、皮膚温度の２．０°の変化が、５０ｍｍＨｇの血圧変化と同じ重要性を持つことを知るなど、臨床医の知識に基づくものであってよい。
正規化は、正常状態の患者から得たデータ・ポイントを、表示された可視化空間の予め定義した領域、例えば中心に配置し、異常な状態の患者から得たデータ・ポイントを他の位置、例えば縁に配置するのにも有効である。
次に、正規化したパラメータを、入力ベクトルのトポグラフィの幾つかの側面を可能な限り保存するか、それに一致するよう設計された方法で、出力ベクトルに適用する。この実施形態では、入力ベクトルが測定空間で表すポイント間のポイント間（ユークリッド）距離が、可能な限り出力ベクトルの対応するポイント間距離に近づくよう、サモンのマッピングを使用する。図６に示すように、これはポイント間距離同士の差の平方の合計である誤り測定を最小にすることによって達成される。本発明では、これは、図６に概略的に示され、モニタ中の患者のような１人の患者、または患者群から導出できるデータ・ポイントのセットで訓練される人工神経網６０を使用することによって達成される。この実施形態では、図６に示すように動径基底関数神経網を使用する。
訓練プロセスを図４に概略的に示す。１次パラメータを表す測定値は、ステップ４０で複数のソースから獲得される。次に、必要に応じてステップ４１で１次パラメータから２次パラメータを計算する。これをステップ４２で集合させてデータ・セットにし、次にステップ４３で正規化して入力ベクトルｘ*を与える。通常、このプロセスの結果、大量のデータが生じ、人工神経網を訓練するためにこのデータを使用するには、長い時間がかかることになる。したがって、データ量が削減される。この実施形態では、ステップ４４でデータを予めクラスタ化することによって削減する。データは、データ・ポイントのセットを繰り返し検査して、そこからプロトタイプまたはクラスタ中心のセットを導出する周知の反復的方法であるｋ平均法を使用して、予めクラスタ化することができる。この場合、クラスタ中心の初期選択肢は、訓練データ・セットからランダムに取り出したパターンのセットであった。反復的プロセスでは、クラスタは、データ・ポイントに対して最適に位置するよう移動される。次に、クラスタの中心ポイントを、ステップ４５で示すように人工神経網の訓練に使用することができる名目データ・ポイントと見なす。この場合、神経網の初期重量は、−０．０１と＋０．０１の間の小さいランダム値であった。図７Ａは、例示的患者から採取した訓練データの２４時間のディスプレイを示す。したがって、図７Ａに示すポイントは、測定空間のクラスタ中心またはプロトタイプに相当する可視化空間のポイントである。
神経網を訓練して、ｎ次元から２次元へのマッピングを生成したら、神経網を使用して、単なるクラスタ中心またはプロトタイプではなく完全なデータをマッピング可視化空間にマッピングし、言うまでもなく患者から連続的に得た新しい測定値も正規化してマッピングし、患者の現在の状態を示すことができる。したがって、図５に示すように、ステップ５０および５１で１次および２次パラメータを獲得し、ステップ５２でデータ・セットに集合して、ステップ５３で正規化し、ステップ５４で神経網を使用してマッピングして、ステップ５５で表示する。
図７Ａから図７Ｂは、図７Ａのクラスタ中心またはプロトタイプによって定義された可視化空間のディスプレイに上書きされたデータ・ポイント自体の表示を示す。初期にはデータのセットにあるデータ・ポイントが、可視化空間の一方縁に位置し、患者の状態がその段階で異常であったことを示すことが、図７Ｂ（最初の２４時間のデータ）で見ることができる。図７Ｃ（最初の３時間）、図７Ｄ（最初の６時間）、図７Ｅ（最初の９時間）の過程で、患者の状態は、訓練セットから導出したポイントの大部分が位置する区域へと近づき、その患者の正常性を表す。データ・ポイントは、図７Ｆ（最初の１５時間）および図７Ｇ（全２４時間）を通して追加され続けて、患者の状態が安定していることを示し、したがってデータ・ポイントが可視化空間の中心からちょうど左側の領域にマッピングされ、その空間から上下に時折逸脱する。
したがって、患者の状態の経過は、マッピングされたこの表示を使用して、非常に容易に可視化することができる。その患者が正常性から逸脱すると、一連のデータ・ポイントが「正常」領域から可視化空間の中心からちょうど左側に逸脱する。さらに、薬物の投与中、または他の医療措置中など、患者の状態が変化している場合は、可視化空間にわたって特定の軌跡が見られると予想される。その軌跡からの逸脱は、医療措置に対する異常な反応を表す。例えば患者の状態が悪化している。患者の状態がその区域または軌跡の外側へと逸脱することをスタッフに警告するアラームも含むことができる。
さらに、可視化空間の「正常性」の予め定義された領域か外れて、または所定の正常な軌跡（予想された患者の状態変化に対応する）から外れてプロットされているデータ・ポイントに応答するアラームを含むよう、装置を改造することが可能であることが明白である。これは、患者群について定義された可視化空間に関して以下でさらに詳細に説明するが、特定の患者について図７に示す可視化空間にも同様に適用することができる。
図７では、患者からのデータ・ポイントのセットを（予備クラスタ化の後に）使用して、人工神経網を訓練する。次に、訓練した人工神経網を使用し、新しいデータ・ポイントを入力して、それを可視化空間にマッピングして表示することにより、その患者のモニタを継続することができる。しかし、患者を最初にモニタする場合、その患者について使用可能な事前のデータがないことは明白である。さらに、人工神経網を訓練するために、最初の数時間はデータが不十分であり、いかなる場合も、その患者の正常性を表す十分な量のデータが獲得された後でしか、人工神経網は適切に訓練することができない。したがって、その初期期間では、既に訓練した人工神経網を使用して、データ・ポイントを可視化空間にマッピングする必要がある。これは、特定の状態の代表的患者群から得たデータに関して人工神経網を訓練することによって達成することができる。健康な人からのデータを使用して人工神経網を訓練すると、うまくいかないことに留意されたい。そのデータは、測定空間の必要な範囲に広がる可能性が低いからである。さらに、異なる状態の患者も、モニタ中の患者に所望の測定空間に十分に広がるデータを提供しない。
図８は、群に含まれる数人の患者からのデータ（このデータは正規化され、必要に応じて上記のように予めクラスタ化してよい）を使用してマッピングしたポイントを示す可視化空間を示す。データの多くは、ディスプレイの中心領域でクラスタ化され、したがって、内側はその群について患者の状態が正常であると見なされ、外側は患者の状態が異常と見なされる境界８０を画定できることが分かる。特定の患者からのデータは、患者群からのデータで訓練した人工神経網を使用してマッピングし、次にその群の可視化空間に表示することができる。図９は、その群の可視化空間にある特定患者の状態のプロットを示す。図９は、図７Ｇ（患者３７）と同じ患者からのデータであるが、図７Ｂから図７Ｇでは、ｎ次元のデータを、その患者のみによって画定された可視化空間にマッピングし、図９では、同じｎ次元のデータを、患者群（つまり、この場合は患者３７、および図１０の患者３６、図１１の患者５２、および図１２の患者５６を含む他の５人の患者）によって画定された可視化空間にマッピングする。同様の患者の軌跡／分布が図７Ｇおよび図９に見られ、違いは、可視化空間の構造の違い（１人の患者と患者群）によるものである。
図９（または図７Ａから図７Ｇ）は、心臓の状態が改善しつつある患者を表す。図１０および図１１（患者３６および５２）は、心臓に問題がある患者群にいる「正常な」患者である。図１２（患者５６）は、その群で「正常」として開始した（境界８０内の領域）が、モニタの過程でプロットの右手部分へと悪化した患者を表す。正常の境界を越えたら、アラームを生成することができる。
図７に使用したデータは、４つのパラメータの正規化された読み値である。つまり、１秒に１回のサンプリング率で再サンプリングした２４時間の期間にわたって、冠状動脈疾患集中治療室から個々の患者について採取した心拍数、血圧、酸素飽和度および皮膚温度である。図８から図１２は、冠状動脈疾患集中治療室にいる患者６人全員について２４時間の期間にわたっての、図７と同じパラメータのデータ・セットに基づくものである。図１３から図２０は、急性呼吸困難、鬱血性心不全または心筋梗塞後の患者１４人について、１時間から１２時間にわたり同じ４つのパラメータを再サンプリングした測定値のデータ・セットに基づく。
図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、異なる（異常）患者群からの訓練データ・セットを使用してマッピングを導出した可視化空間でプロットした、図１２と同じ（患者５６の）データを示す。この場合も、「正常」は可視化空間の中央である。患者は、図１３（Ｂ）のパラメータの個々のプロットから分かるように、「正常な」心拍、血圧、皮膚温度および酸素飽和度から開始する。しかし、プロットした時間の最後の１／３では、患者の状態が悪化するにつれ、４つのパラメータが全て変化し、これは図１３（Ａ）の可視化空間で、空間の左側中心への１３０とラベルされた逸脱として見ることができる。図１３に、および図１４から図２０にも使用したデータ・セットでは、心拍は１分当たりの拍動数で、血圧はｍｍＨｇ、温度は℃、酸素飽和度はパーセンテージで測定する。これらのデータは、ゼロ平均単位分散変換を使用して正規化されているので、各ケースの「正常」値は０．０である。図では、正規化した値は、縦軸にデータ・セットの標準偏差の数をラベルし、横軸には秒（図１４から図１９では５秒間隔）をラベルした状態でプロットされる。
図１４（Ａ）および図１４（Ｂ）はそれぞれ、可視化空間でプロットしたデータ、および測定の過程で状態が正常を維持している患者の個々のパラメータ・プロットを示す。
図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）はそれぞれ、可視化空間でプロットしたデータ、および心拍数が上昇し、酸素飽和度が（７５％まで）低下した患者の個々のパラメータ・プロットを示し、これは可視化空間に、空間の左への１５０とラベルされた逸脱として示されている。この患者は、集中治療室への移動が必要であった。
図１６（Ａ）および図１６（Ｂ）は、異常（高い心拍数および血圧）から開始して正常になった状態を有する患者の対応するプロットを示し、その結果、図１６（Ａ）の可視化空間の軌跡１６０になる。しかし、酸素マスクを外すと、患者の酸素飽和度が（図１６（Ｂ）の酸素飽和度プロットのポイント１６２で）突然に低下した。これは、図１６（Ａ）の可視化空間の下左への逸脱１６４として見られる。
患者の状態に関するさらなる指示は、各ポイントの多次元測定空間にて、所定の「正常」ポイントからの距離に基づき、そのポイントの「新奇性率」を導出することによって獲得することができる。ゼロ平均変換で正規化した後、「正常」ポイントが起点、つまり測定空間の座標（０，０，０，０，・・・）のポイントとなる。新奇性率は、「Novelty Detection for the Identification of Masses in Mammograms」（Tarassenkoその他、Procs. 4th IEE Int. Conf. on Artificial Neural Networks, Cambridge、１９９５年６月、ｐｐ．４４２〜４４７)で開示されたParzenウィンドウの方法を使用して計算することができ、新奇性は、データ・ポイントと、正常を表すプロトタイプ・ポイントの各セットとの距離を合計することによって評価される（例えば起点に最も近いプロトタイプ・ポイントの８０％）。
この新奇性率を使用して、例えば所定の閾値を超えた場合に、アラーム状態をトリガすることができる。閾値は、例えば正常なプロトタイプを囲む境界として定義することができる。
新奇性率は、プロトタイプ・ポイント（図１３から図２０に使用した訓練セット）について図２１および図２２に示したようなプロットに表示することができる。図２１では、測定空間の（０，０，０，０）に最も近いプロトタイプ・ポイントの８０％が黒で図示され、図２２では、残りが黒で図示される（しかし実際には、それぞれ緑および赤を使用する）。
図１７から図２０では、可視化空間のポイントを、正規化した個々のパラメータ（心拍、血圧、皮膚温度および酸素飽和度）のプロット（Ｂ）とともにまたは時間とともに図示し、時間に対してプロットした新奇性率が、ディスプレイ（Ｃ）の右下隅に表されている。
患者のアラーム状態は、閾値（図１７から図２０の線ＴＨで図示）を超えただけでトリガされるのではなく、時間と閾値を超える範囲との組合せによってトリガされることが好ましい。これによって、例えば図１８および図２０で見られるような短時間の人為結果によるトリガが回避される。これは、プロットと閾値との間の面積を積分することによって達成され、この面積が特定量を超えた場合のみ、アラームをトリガする。
新奇性率は、無条件確率密度関数ｐ（ｘ）から計算することができ、ここでｘはパラメータのベクトル（この場合は、その正規化した値を使用する）である。これは、下記のParzenウィンドウの標準的方法を使用して推定することができる。
−正常な各プロトタイプｘmごとに１つの球ガウス核ｘm
−σは、プロトタイプ・ポイントとそれに最も近い１０の隣接ポイント間の平均距離として採取され、正常な全プロトタイプｘmについて同じである平滑化パラメータであり、
−ｄはデータの次元数であり、この場合は４つのパラメータを測定するので、４である。
次に、新奇性率を１／ｌｏｇ ｐ（ｘ）として計算する。したがって、‖ｘ−ｘm‖は、現在のデータ・ポイントと訓練セットのｍ番目の正常プロトタイプとの距離の大きさであり、ここではｎである。
図１７は、状態が正常を維持している患者の可視化空間、４つのパラメータのプロット、および新奇性率と時間とのプロットを示す。図１８は、同じ方法で図１６の患者からのデータを示す。最初は、患者の状態が改善されるにつれて新奇性率が低下するが、特に酸素マスクを外して酸素飽和度が低下すると、短時間の急上昇を示すことが分かる。図１９および図２０は、図１３および図１５に示した患者のデータに対応するプロットであり、新奇性率および色コードが患者の状態悪化を追随することが分かる。
患者の生命力徴候を示す表示を示す。 患者の心拍数および心拍数変動の表示を示す。 図３は、本発明の実施形態を概略的に示す。 図３のマッピング・デバイスをさらに詳細に示す。 本発明の実施形態により人工神経網およびマッピング・ポイントを訓練するプロセスを概略的に示す。 本発明の実施形態によるモニタリング・プロセスを概略的に示す。 人工神経網の訓練を概略的に示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 本発明の実施形態を使用した特定患者からのデータの表示を示す。 可視化空間および患者群の訓練データの表示を示す。 図８の可視化空間における患者の状態の表示を示す。 図８の可視化空間における別の患者の状態の表示を示す。 図８の可視化空間における他の患者の状態の表示を示す。 図８の可視化空間における他の患者の状態の表示を示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 患者群について可視化空間上にプロットした異なる個々の患者に関するデータ、および考察中のパラメータ４つの個々のプロットを示す。 可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。 可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。 可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。 可視化空間（Ａ）上で、個々のパラメータ・プロット（Ｂ）および新奇性率（Ｃ）として異なる患者についてプロットしたデータを示す。 可視化空間上でプロットし、新奇性率の値にしたがって着色した、図１３から図２０で使用したデータの訓練データ・セットを示す。 可視化空間上でプロットし、新奇性率の値にしたがって着色した、図１３から図２０で使用したデータの訓練データ・セットを示す。

Claims (29)

  1. 複数の信号源を構成するｎ個のセンサによって得られるｎ個のパラメータで測定した患者の図形表現を表示する装置で、ここでｎ＞３であり、前記ｎ個のパラメータによって表されたデータ・ポイントを、次元数削減マッピングを使用してｎ次元の測定空間からｍ次元の可視化空間にマッピングするプロセッサを備え、ここでｍ＜ｎであり、さらに可視化空間およびそれにマッピングされたデータ・ポイントを表示し、訓練された人工神経網によって実行されているマッピングによって、前記パラメータの動的に変化する値を表示するような構成であるディスプレイを備え、前記プロセッサは入力された各データ・ポイントを、１次元の可視化空間を構成する新奇性率にマッピングし、前記ディスプレイが時間に対する前記新奇性率の値を表示し、各ポイントにおける前記新奇性率は、多次元測定空間にて、所定の正常性を表すプロトタイプ・ポイントからの距離に基づいている装置。
  2. ｎ個のパラメータを、呼吸測定値、酸素飽和度測定値、血圧、皮膚温度、ＳＴ部分の上下、心拍数、心拍数の変動および呼吸数から選択する、請求項１に記載の装置。
  3. 呼吸測定値が、インピーダンス肺撮影法の測定値である、請求項２に記載の装置。
  4. 酸素飽和度測定値が拍動酸素測定法の測定値である、請求項２または３に記載の装置。
  5. 前記プロセスが、前記マッピングの前にパラメータを正規化する、請求項１から４いずれか１項に記載の装置。
  6. プロセッサが、ゼロ平均単位分布変換を使用してパラメータを正規化する、請求項５に記載の装置。
  7. プロセッサが、経験的変換を使用してパラメータを正規化する、請求項５に記載の装置。
  8. 次元数削減が、距離を保存するマッピングである、請求項１から７いずれか１項に記載の装置。
  9. 人工神経網が動径基底関数（ＲＢＦ）神経網である、請求項１から７いずれか１項に記載の装置。
  10. 人工神経網が、患者からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１から９いずれか１項に記載の装置。
  11. 人工神経網が、患者群からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１から１０いずれか１項に記載の装置。
  12. 前記新奇性率が閾値を越えると反応するアラームをさらに含む、請求項１から１１いずれか１項に記載の装置。
  13. 前記各データ・ポイントの新奇性率が、正常を表すプロトタイプ・ポイントの各セットとの間の多次元測定空間上の距離を合計することによって評価される、請求項１から１２いずれか１項に記載の装置。
  14. 複数の信号源を構成するｎ個のセンサによって得られるｎ個のパラメータで測定した患者の図形表現を表示する方法、ここでｎ＞３であり、次元数削減マッピングを使用して、前記ｎ個のパラメータをｎ次元の測定空間からｍ次元の可視化空間にマッピングするステップを含み、ここでｍ＜ｎであり、さらに可視化空間およびそれにマッピングされたデータ・ポイントを表示するステップを含む方法であって、訓練された人工神経網によって実行されているマッピングによって、前記パラメータの動的に変化する値を表示し、前記マッピングするステップにおいて、各データ・ポイントを、１次元の可視化空間を構成する新奇性率にマッピングし、ディスプレイが時間に対する前記新奇性率の値を表示し、各ポイントにおける前記新奇性率は、多次元測定空間にて、所定の正常性を表すプロトタイプ・ポイントからの距離に基づいている、方法。
  15. ｎ個のパラメータを、呼吸測定値、酸素飽和度測定値、血圧、皮膚温度、ＳＴ部分の上下、心拍数、心拍数の変動および呼吸数から選択する、請求項１４に記載の方法。
  16. 呼吸測定値が、インピーダンス肺撮影法の測定値である、請求項１５に記載の方法。
  17. 酸素飽和度測定値が拍動酸素測定法の測定値である、請求項１５または１６に記載の方法。
  18. 前記マッピングの前にパラメータを正規化することを含む、請求項１４から１７いずれか１項に記載の方法。
  19. 正規化が、ゼロ平均単位分布変換を使用してパラメータによる、請求項１８に記載の方法。
  20. 正規化が経験的変換による、請求項１８に記載の方法。
  21. 次元数削減が、距離を保存するマッピングである、請求項１４から２０いずれか１項に記載の方法。
  22. 人工神経網が動径基底関数（ＲＢＦ）神経網である、請求項１４から２１いずれか１項に記載の方法。
  23. 人工神経網が、患者からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１４から２２いずれか１項に記載の方法。
  24. 人工神経網が、患者群からの複数の前記パラメータ・セットを備えるデータで訓練される、請求項１４から２３いずれか１項に記載の方法。
  25. 前記新奇性率が閾値を越えると反応して警報を発するステップをさらに含む、請求項１４から２４いずれか１項に記載の方法。
  26. 前記各データ・ポイントの新奇性率が、正常を表すプロトタイプ・ポイントの各セットとの間の多次元測定空間上の距離を合計することによって評価される、請求項１４から２５いずれか１項に記載の方法。
  27. 請求項１から１５いずれか１項に記載の装置を備える、患者の状態を監視するモニタ。
  28. 請求項１４から２６いずれか１項の方法を、プログラムされたコンピュータ・システムで実行するためのプログラム・コード手段を備えるコンピュータ・プログラム。
  29. 請求項２８に記載のコンピュータ・プログラムを記憶する、コンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
JP2002592801A 2001-05-31 2002-05-29 患者の状態表示 Expired - Lifetime JP4391089B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GBGB0113212.5A GB0113212D0 (en) 2001-05-31 2001-05-31 Patient condition display
PCT/GB2002/002550 WO2002096282A2 (en) 2001-05-31 2002-05-29 Patient condition display

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2004528123A JP2004528123A (ja) 2004-09-16
JP4391089B2 true JP4391089B2 (ja) 2009-12-24

Family

ID=9915625

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002592801A Expired - Lifetime JP4391089B2 (ja) 2001-05-31 2002-05-29 患者の状態表示

Country Status (10)

Country Link
US (1) US7031857B2 (ja)
EP (2) EP1609412A1 (ja)
JP (1) JP4391089B2 (ja)
AT (1) ATE370702T1 (ja)
AU (1) AU2002257964B2 (ja)
CA (1) CA2444958C (ja)
DE (1) DE60221980T2 (ja)
ES (1) ES2292755T3 (ja)
GB (1) GB0113212D0 (ja)
WO (1) WO2002096282A2 (ja)

Families Citing this family (163)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9042952B2 (en) 1997-01-27 2015-05-26 Lawrence A. Lynn System and method for automatic detection of a plurality of SPO2 time series pattern types
US9468378B2 (en) 1997-01-27 2016-10-18 Lawrence A. Lynn Airway instability detection system and method
US8932227B2 (en) 2000-07-28 2015-01-13 Lawrence A. Lynn System and method for CO2 and oximetry integration
US9521971B2 (en) 1997-07-14 2016-12-20 Lawrence A. Lynn System and method for automatic detection of a plurality of SPO2 time series pattern types
US20070191697A1 (en) 2006-02-10 2007-08-16 Lynn Lawrence A System and method for SPO2 instability detection and quantification
US20130158368A1 (en) * 2000-06-16 2013-06-20 Bodymedia, Inc. System for monitoring and managing body weight and other physiological conditions including iterative and personalized planning, intervention and reporting capability
GB0014855D0 (en) * 2000-06-16 2000-08-09 Isis Innovation Combining measurements from different sensors
US7038595B2 (en) 2000-07-05 2006-05-02 Seely Andrew J E Method and apparatus for multiple patient parameter variability analysis and display
US9053222B2 (en) * 2002-05-17 2015-06-09 Lawrence A. Lynn Patient safety processor
US20060195041A1 (en) 2002-05-17 2006-08-31 Lynn Lawrence A Centralized hospital monitoring system for automatically detecting upper airway instability and for preventing and aborting adverse drug reactions
GB0130010D0 (en) * 2001-12-14 2002-02-06 Isis Innovation Combining measurements from breathing rate sensors
US7373198B2 (en) * 2002-07-12 2008-05-13 Bionova Technologies Inc. Method and apparatus for the estimation of anesthetic depth using wavelet analysis of the electroencephalogram
WO2004034221A2 (en) * 2002-10-09 2004-04-22 Bodymedia, Inc. Apparatus for detecting, receiving, deriving and displaying human physiological and contextual information
JP4752042B2 (ja) * 2004-06-30 2011-08-17 独立行政法人産業技術総合研究所 生体等多変量時系列データ評価法
JP3931895B2 (ja) * 2004-07-29 2007-06-20 株式会社デンソー 生体情報表示装置
AU2006218889A1 (en) 2005-02-28 2006-09-08 Rothman Healthcare Corporation A system and method for improving hospital patient care by providing a continual measurement of health
CA2620302A1 (en) * 2005-03-02 2006-09-08 Spacelabs Healthcare, Llc Trending display of patient wellness
US8956292B2 (en) * 2005-03-02 2015-02-17 Spacelabs Healthcare Llc Trending display of patient wellness
US8802183B2 (en) 2005-04-28 2014-08-12 Proteus Digital Health, Inc. Communication system with enhanced partial power source and method of manufacturing same
US9198608B2 (en) 2005-04-28 2015-12-01 Proteus Digital Health, Inc. Communication system incorporated in a container
US8912908B2 (en) 2005-04-28 2014-12-16 Proteus Digital Health, Inc. Communication system with remote activation
US8836513B2 (en) 2006-04-28 2014-09-16 Proteus Digital Health, Inc. Communication system incorporated in an ingestible product
PT1889198E (pt) 2005-04-28 2015-03-06 Proteus Digital Health Inc Sistema fármaco-informático
US8730031B2 (en) 2005-04-28 2014-05-20 Proteus Digital Health, Inc. Communication system using an implantable device
US9167968B2 (en) * 2005-06-22 2015-10-27 Koninklijke Philips N.V. Apparatus to measure the instantaneous patients' acuity value
US8064610B2 (en) 2005-06-29 2011-11-22 The General Electric Company Ambient noise canceling physiological acoustic monitoring system and method
EP1904941A4 (en) * 2005-07-18 2009-10-21 Integralis Ltd DEVICE, METHOD AND COMPUTER-READABLE CODE FOR PREDICTING THE INCIDENT OF A POTENTIALLY HAZARDOUS DISEASE
WO2007028035A2 (en) 2005-09-01 2007-03-08 Proteus Biomedical, Inc. Implantable zero-wire communications system
US8026840B2 (en) 2005-10-28 2011-09-27 Raytheon Company Biometric radar system and method for identifying persons and positional states of persons
US20080281170A1 (en) * 2005-11-08 2008-11-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for Detecting Critical Trends in Multi-Parameter Patient Monitoring and Clinical Data Using Clustering
CN102908130B (zh) * 2005-11-29 2015-04-22 风险获利有限公司 用于监测人体健康状态的设备
WO2007079316A2 (en) * 2005-12-06 2007-07-12 Cas Medical Systems, Inc. Indicators for a spectrophotometric system
EP1962676A2 (en) * 2005-12-19 2008-09-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Hierarchical real-time patient state indices for patient monitoring
US7668579B2 (en) 2006-02-10 2010-02-23 Lynn Lawrence A System and method for the detection of physiologic response to stimulation
JP2009544338A (ja) 2006-05-02 2009-12-17 プロテウス バイオメディカル インコーポレイテッド 患者に合わせてカスタマイズした治療レジメン
US20080020037A1 (en) * 2006-07-11 2008-01-24 Robertson Timothy L Acoustic Pharma-Informatics System
US8160668B2 (en) * 2006-09-29 2012-04-17 Nellcor Puritan Bennett Llc Pathological condition detector using kernel methods and oximeters
AU2007308078A1 (en) 2006-10-13 2008-04-17 PeraHealth, Inc System and method for providing a health score for a patient
US8054140B2 (en) * 2006-10-17 2011-11-08 Proteus Biomedical, Inc. Low voltage oscillator for medical devices
EP2083680B1 (en) 2006-10-25 2016-08-10 Proteus Digital Health, Inc. Controlled activation ingestible identifier
US8718193B2 (en) 2006-11-20 2014-05-06 Proteus Digital Health, Inc. Active signal processing personal health signal receivers
US20100016682A1 (en) * 2006-12-21 2010-01-21 Koninklijke Philips Electronics N. V. Patient monitoring system and method
WO2009063443A2 (en) * 2007-11-13 2009-05-22 Oridion Medical (1987) Ltd. Medical system, apparatus and method
WO2008091344A1 (en) * 2007-01-24 2008-07-31 Raytheon Company Intelligent biometric radar system
JP5524626B2 (ja) 2007-02-01 2014-06-18 プロテウス デジタル ヘルス， インコーポレイテッド 摂取可能な事象マーカシステム
JP5614991B2 (ja) 2007-02-14 2014-10-29 プロテウス デジタル ヘルス， インコーポレイテッド 大表面積電極を有する体内型電源
US8932221B2 (en) 2007-03-09 2015-01-13 Proteus Digital Health, Inc. In-body device having a multi-directional transmitter
WO2008112578A1 (en) 2007-03-09 2008-09-18 Proteus Biomedical, Inc. In-body device having a deployable antenna
US20080221930A1 (en) 2007-03-09 2008-09-11 Spacelabs Medical, Inc. Health data collection tool
US8115618B2 (en) * 2007-05-24 2012-02-14 Proteus Biomedical, Inc. RFID antenna for in-body device
US10702174B2 (en) * 2007-06-27 2020-07-07 Integra Lifesciences Corporation Medical monitor user interface
DK2192946T3 (da) 2007-09-25 2022-11-21 Otsuka Pharma Co Ltd Kropsintern anordning med virtuel dipol signalforstærkning
CN101939738A (zh) 2007-10-03 2011-01-05 渥太华医院研究所 用于监控一个或多个器官的随着时间过去的生理参数变异性的方法和装置
EP3493216A1 (en) * 2007-11-13 2019-06-05 Oridion Medical 1987 Ltd. Medical system, apparatus and method
US8275553B2 (en) 2008-02-19 2012-09-25 Nellcor Puritan Bennett Llc System and method for evaluating physiological parameter data
DK2268261T3 (en) 2008-03-05 2017-08-28 Proteus Digital Health Inc Edible event markers with multi-mode communications and systems as well as methods for using them
US8365730B2 (en) 2008-03-24 2013-02-05 Covidien Lp Method and system for classification of photo-plethysmographically detected respiratory effort
EP2374493A3 (en) 2008-05-28 2012-12-12 Oridion Medical 1987 Ltd. Methods, apparatus and systems for monitoring CO2
CN102159134B (zh) 2008-07-08 2015-05-27 普罗透斯数字保健公司 可摄取事件标记数据框架
US9713701B2 (en) * 2008-07-31 2017-07-25 Medtronic, Inc. Using multiple diagnostic parameters for predicting heart failure events
WO2010019778A2 (en) * 2008-08-13 2010-02-18 Proteus Biomedical, Inc. Ingestible circuitry
US8398555B2 (en) * 2008-09-10 2013-03-19 Covidien Lp System and method for detecting ventilatory instability
US8911377B2 (en) 2008-09-15 2014-12-16 Masimo Corporation Patient monitor including multi-parameter graphical display
GB0818544D0 (en) * 2008-10-09 2008-11-19 Oxford Biosignals Ltd Improvements in or relating to multi-parameter monitoring
CA2739793A1 (en) * 2008-10-21 2010-04-29 Rothman Healthcare Corporation Methods of assessing risk based on medical data and uses thereof
CA2741044A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Nellcor Puritan Bennett Llc System and method for facilitating observation of monitored physiologic data
CN102245259B (zh) * 2008-11-13 2013-06-12 普罗秋斯数字健康公司 可摄入的治疗激活器系统及方法
JP2012511961A (ja) 2008-12-11 2012-05-31 プロテウス バイオメディカル インコーポレイテッド 携帯用内臓電気記録システムを用いた消化管機能の判断およびそれを用いた方法
US9659423B2 (en) 2008-12-15 2017-05-23 Proteus Digital Health, Inc. Personal authentication apparatus system and method
TWI424832B (zh) 2008-12-15 2014-02-01 Proteus Digital Health Inc 與身體有關的接收器及其方法
US9439566B2 (en) 2008-12-15 2016-09-13 Proteus Digital Health, Inc. Re-wearable wireless device
SG172846A1 (en) 2009-01-06 2011-08-29 Proteus Biomedical Inc Ingestion-related biofeedback and personalized medical therapy method and system
TWI602561B (zh) 2009-01-06 2017-10-21 波提亞斯數位康健公司 醫藥劑量傳送系統
US8632473B2 (en) 2009-01-30 2014-01-21 Medtronic, Inc. Detecting worsening heart failure based on fluid accumulation with respiratory confirmation
WO2010111403A2 (en) 2009-03-25 2010-09-30 Proteus Biomedical, Inc. Probablistic pharmacokinetic and pharmacodynamic modeling
WO2010129288A2 (en) 2009-04-28 2010-11-11 Proteus Biomedical, Inc. Highly reliable ingestible event markers and methods for using the same
CN102413871B (zh) * 2009-04-30 2016-01-20 麦德托尼克公司 以基于支持向量机的算法为基础的病人状态探测
WO2010132331A2 (en) 2009-05-12 2010-11-18 Proteus Biomedical, Inc. Ingestible event markers comprising an ingestible component
US20110034788A1 (en) * 2009-08-04 2011-02-10 Nellcor Puritan Bennett Llc Methods and apparatus for using multiple sensors to measure differential blood transport time in a patient
WO2011022732A2 (en) 2009-08-21 2011-02-24 Proteus Biomedical, Inc. Apparatus and method for measuring biochemical parameters
US20110301432A1 (en) 2010-06-07 2011-12-08 Riley Carl W Apparatus for supporting and monitoring a person
US8525679B2 (en) * 2009-09-18 2013-09-03 Hill-Rom Services, Inc. Sensor control for apparatuses for supporting and monitoring a person
US20110077484A1 (en) * 2009-09-30 2011-03-31 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems And Methods For Identifying Non-Corrupted Signal Segments For Use In Determining Physiological Parameters
US9604020B2 (en) 2009-10-16 2017-03-28 Spacelabs Healthcare Llc Integrated, extendable anesthesia system
BR112012012147A2 (pt) 2009-10-16 2019-09-24 Spacelabs Healthcare Llc tubo melhorado de fluxo de luz
US8271072B2 (en) * 2009-10-30 2012-09-18 Medtronic, Inc. Detecting worsening heart failure
TWI517050B (zh) 2009-11-04 2016-01-11 普羅托斯數位健康公司 供應鏈管理之系統
WO2011063106A1 (en) * 2009-11-18 2011-05-26 Nellcor Puritan Bennett Llc Intelligent user interface for medical monitors
UA109424C2 (uk) 2009-12-02 2015-08-25 Фармацевтичний продукт, фармацевтична таблетка з електронним маркером і спосіб виготовлення фармацевтичної таблетки
WO2011087927A1 (en) * 2010-01-14 2011-07-21 Venture Gain LLC Multivariate residual-based health index for human health monitoring
BR112012019212A2 (pt) 2010-02-01 2017-06-13 Proteus Digital Health Inc sistema de coleta de dados
WO2011119512A1 (en) 2010-03-21 2011-09-29 Spacelabs Healthcare, Llc Multi-display bedside monitoring system
RU2012143791A (ru) 2010-04-07 2014-05-20 Проутьюс Диджитал Хэлс, Инк. Миниатюрное проглатываемое устройство
TWI557672B (zh) 2010-05-19 2016-11-11 波提亞斯數位康健公司 用於從製造商跟蹤藥物直到患者之電腦系統及電腦實施之方法、用於確認將藥物給予患者的設備及方法、患者介面裝置
US8844073B2 (en) 2010-06-07 2014-09-30 Hill-Rom Services, Inc. Apparatus for supporting and monitoring a person
US9047747B2 (en) 2010-11-19 2015-06-02 Spacelabs Healthcare Llc Dual serial bus interface
WO2012071280A2 (en) 2010-11-22 2012-05-31 Proteus Biomedical, Inc. Ingestible device with pharmaceutical product
US8858448B2 (en) * 2010-12-20 2014-10-14 Cardiac Pacemakers, Inc. Monitoring projections along principal components of multiple sensors as an indicator of worsening heart failure
US9439599B2 (en) 2011-03-11 2016-09-13 Proteus Digital Health, Inc. Wearable personal body associated device with various physical configurations
US9629566B2 (en) 2011-03-11 2017-04-25 Spacelabs Healthcare Llc Methods and systems to determine multi-parameter managed alarm hierarchy during patient monitoring
RU2496409C2 (ru) * 2011-04-27 2013-10-27 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет" Способ формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы и его визуализации
GB2491564A (en) 2011-05-24 2012-12-12 Isis Innovation Method of system monitoring
US9526455B2 (en) * 2011-07-05 2016-12-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US10307104B2 (en) 2011-07-05 2019-06-04 Saudi Arabian Oil Company Chair pad system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US9962083B2 (en) 2011-07-05 2018-05-08 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving biomechanical health of employees
JP2014525086A (ja) 2011-07-05 2014-09-25 サウジ アラビアン オイル カンパニー 従業員の健康および生産性の監視および改善のためのフロアマットシステムおよび関連するコンピュータ媒体、ならびにコンピュータにより実行される方法
US9710788B2 (en) 2011-07-05 2017-07-18 Saudi Arabian Oil Company Computer mouse system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US9844344B2 (en) * 2011-07-05 2017-12-19 Saudi Arabian Oil Company Systems and method to monitor health of employee when positioned in association with a workstation
US9492120B2 (en) 2011-07-05 2016-11-15 Saudi Arabian Oil Company Workstation for monitoring and improving health and productivity of employees
WO2015112603A1 (en) 2014-01-21 2015-07-30 Proteus Digital Health, Inc. Masticable ingestible product and communication system therefor
US9756874B2 (en) 2011-07-11 2017-09-12 Proteus Digital Health, Inc. Masticable ingestible product and communication system therefor
RU2014106126A (ru) 2011-07-21 2015-08-27 Протеус Диджитал Хелс, Инк. Устройство, система и способ мобильной связи
US9235683B2 (en) 2011-11-09 2016-01-12 Proteus Digital Health, Inc. Apparatus, system, and method for managing adherence to a regimen
US8870783B2 (en) 2011-11-30 2014-10-28 Covidien Lp Pulse rate determination using Gaussian kernel smoothing of multiple inter-fiducial pulse periods
EP2667313B1 (en) 2012-05-22 2021-08-04 Hill-Rom Services, Inc. Adverse condition detection, assessment, and response system
JP6261879B2 (ja) 2012-05-22 2018-01-17 ヒル−ロム サービシズ，インコーポレイテッド 使用者離床予測システム、方法および装置
RU2015105699A (ru) 2012-07-23 2016-09-10 Протеус Диджитал Хелс, Инк. Способы получения проглатываемых маркеров событий, содержащих проглатываемый компонент
MX340182B (es) 2012-10-18 2016-06-28 Proteus Digital Health Inc Aparato, sistema, y metodo para optimizar adaptativamente la disipacion de energia y la energia de difusion en una fuente de energia para un dispositivo de comunicacion.
US9526437B2 (en) 2012-11-21 2016-12-27 i4c Innovations Inc. Animal health and wellness monitoring using UWB radar
JP2016508529A (ja) 2013-01-29 2016-03-22 プロテウス デジタル ヘルス， インコーポレイテッド 高度に膨張可能なポリマーフィルムおよびこれを含む組成物
US9636070B2 (en) 2013-03-14 2017-05-02 DePuy Synthes Products, Inc. Methods, systems, and devices for monitoring and displaying medical parameters for a patient
US20140267299A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Intersections, Inc. Veterinarian User Interface for Monitoring Health and Wellness of an Animal
WO2014151929A1 (en) 2013-03-15 2014-09-25 Proteus Digital Health, Inc. Personal authentication apparatus system and method
US11744481B2 (en) 2013-03-15 2023-09-05 Otsuka Pharmaceutical Co., Ltd. System, apparatus and methods for data collection and assessing outcomes
US10175376B2 (en) 2013-03-15 2019-01-08 Proteus Digital Health, Inc. Metal detector apparatus, system, and method
US10149617B2 (en) 2013-03-15 2018-12-11 i4c Innovations Inc. Multiple sensors for monitoring health and wellness of an animal
US10388405B2 (en) 2013-03-22 2019-08-20 Massachusetts Institute Of Technology Systems and methods for predicting adverse events and assessing level of sedation during medical procedures
US10987026B2 (en) 2013-05-30 2021-04-27 Spacelabs Healthcare Llc Capnography module with automatic switching between mainstream and sidestream monitoring
US9796576B2 (en) 2013-08-30 2017-10-24 Proteus Digital Health, Inc. Container with electronically controlled interlock
CA2924815C (en) 2013-09-20 2017-06-20 Proteus Digital Health, Inc. Methods, devices and systems for receiving and decoding a signal in the presence of noise using slices and warping
US9577864B2 (en) 2013-09-24 2017-02-21 Proteus Digital Health, Inc. Method and apparatus for use with received electromagnetic signal at a frequency not known exactly in advance
US10084880B2 (en) 2013-11-04 2018-09-25 Proteus Digital Health, Inc. Social media networking based on physiologic information
US9722472B2 (en) 2013-12-11 2017-08-01 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for harvesting human energy in the workplace
WO2015105828A1 (en) * 2014-01-07 2015-07-16 Mayo Foundation For Medical Education And Research Portable chest tube pressure and co2 monitor
JP6338298B2 (ja) * 2014-02-19 2018-06-06 公立大学法人首都大学東京 体調モニタリング装置
CN103815897B (zh) * 2014-02-28 2015-07-15 吉林大学 一种心电图特征提取方法
GB201408469D0 (en) * 2014-05-13 2014-06-25 Obs Medical Ltd Method and apparatus for monitoring patient status
RU2643434C2 (ru) 2014-09-12 2018-02-01 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ предоставления пользователю сообщения посредством вычислительного устройства и машиночитаемый носитель информации
WO2016042503A1 (en) 2014-09-16 2016-03-24 Truphatek International Ltd. Imaging device and data management system for medical device
TWI579804B (zh) * 2014-11-28 2017-04-21 駕駛者突發性心臟病判斷系統
WO2016094548A1 (en) 2014-12-10 2016-06-16 Mayo Foundation For Medical Education And Research Co2-sensing chest tube and needle thoracostomy devices
CN104523264B (zh) * 2014-12-31 2017-01-18 深圳职业技术学院 一种心电信号处理方法
US11051543B2 (en) 2015-07-21 2021-07-06 Otsuka Pharmaceutical Co. Ltd. Alginate on adhesive bilayer laminate film
WO2017027855A1 (en) 2015-08-12 2017-02-16 Massachusetts Institute Of Technology Systems and methods for predicting adverse events and assessing level of sedation during medical procedures
US20170071470A1 (en) * 2015-09-15 2017-03-16 Siemens Healthcare Gmbh Framework for Abnormality Detection in Multi-Contrast Brain Magnetic Resonance Data
US9889311B2 (en) 2015-12-04 2018-02-13 Saudi Arabian Oil Company Systems, protective casings for smartphones, and associated methods to enhance use of an automated external defibrillator (AED) device
US10642955B2 (en) 2015-12-04 2020-05-05 Saudi Arabian Oil Company Devices, methods, and computer medium to provide real time 3D visualization bio-feedback
US10475351B2 (en) 2015-12-04 2019-11-12 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and methods for management training systems
US10628770B2 (en) 2015-12-14 2020-04-21 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for acquiring and employing resiliency data for leadership development
RU2711058C1 (ru) 2016-07-22 2020-01-14 Протеус Диджитал Хелс, Инк. Электромагнитное зондирование и обнаружение проглатываемых маркеров событий
TWI735689B (zh) 2016-10-26 2021-08-11 日商大塚製藥股份有限公司 製造含有可攝食性事件標記之膠囊之方法
GB201619902D0 (en) 2016-11-24 2017-01-11 Univ Oxford Innovation Ltd Patient status monitor and method of monitoring patient status
US11562222B2 (en) * 2017-03-07 2023-01-24 Alivecor, Inc. Systems and methods of identity analysis of electrocardiograms
US11475124B2 (en) * 2017-05-15 2022-10-18 General Electric Company Anomaly forecasting and early warning generation
US11289202B2 (en) 2017-12-06 2022-03-29 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and system to improve clinical workflow
US10824132B2 (en) 2017-12-07 2020-11-03 Saudi Arabian Oil Company Intelligent personal protective equipment
US11195119B2 (en) 2018-01-05 2021-12-07 International Business Machines Corporation Identifying and visualizing relationships and commonalities amongst record entities
KR20190088680A (ko) * 2018-01-19 2019-07-29 울산대학교 산학협력단 인공 신경망 생성 장치 및 심실 부정맥 예측 장치
GB2576043B (en) * 2018-08-03 2023-04-19 Medisyne Ltd Healthcare monitoring system
CN113164071A (zh) * 2018-08-07 2021-07-23 金达中华有限公司 导航健康空间的健康地图
US20210133556A1 (en) * 2019-10-31 2021-05-06 International Business Machines Corporation Feature-separated neural network processing of tabular data
CN110732068B (zh) * 2019-11-14 2023-01-03 北华大学 一种基于云平台的呼吸状态预测方法
CN112168180B (zh) * 2020-09-24 2022-01-18 上海交通大学 一种基于两阶段空间映射的组织血氧成像检测方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9116255D0 (en) 1991-07-27 1991-09-11 Dodd Nigel A Apparatus and method for monitoring
US5339826A (en) * 1991-12-09 1994-08-23 Westinghouse Electric Corp. Method for training material evaluation with method of EEG spectral estimation
US5800360A (en) * 1992-02-11 1998-09-01 Spectrum Medical Technologies, Inc. Apparatus and method for respiratory monitoring
FI98338C (fi) * 1993-03-26 1997-06-10 Instrumentarium Oy Menetelmä anestesiajärjestelmässä esiintyvien vaaratilanteiden ilmaisemiseksi ja tunnistamiseksi itseorganisoivan kartan avulla
US5419332A (en) * 1993-08-02 1995-05-30 Sabbah; Benjamin Mapping of flow parameters
GB9411515D0 (en) * 1994-06-09 1994-08-03 Aromascan Plc Detecting bacteria
GB9518094D0 (en) * 1995-09-05 1995-11-08 Cardionics Ltd Heart monitoring apparatus
US6134537A (en) * 1995-09-29 2000-10-17 Ai Ware, Inc. Visualization and self organization of multidimensional data through equalized orthogonal mapping
AU3353697A (en) * 1996-07-05 1998-02-02 Aromascan Plc Pattern recognition with combination of mappings
US6571227B1 (en) * 1996-11-04 2003-05-27 3-Dimensional Pharmaceuticals, Inc. Method, system and computer program product for non-linear mapping of multi-dimensional data
GB9700012D0 (en) * 1997-01-02 1997-02-19 Aromascan Plc Improvements in the detection of bacteria
US6063028A (en) * 1997-03-20 2000-05-16 Luciano; Joanne Sylvia Automated treatment selection method
US6347310B1 (en) * 1998-05-11 2002-02-12 Torrent Systems, Inc. Computer system and process for training of analytical models using large data sets
US6461306B1 (en) 1998-06-15 2002-10-08 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Diagnosing intrapulmonary infection and analyzing nasal sample
US6650779B2 (en) * 1999-03-26 2003-11-18 Georgia Tech Research Corp. Method and apparatus for analyzing an image to detect and identify patterns
US6647341B1 (en) * 1999-04-09 2003-11-11 Whitehead Institute For Biomedical Research Methods for classifying samples and ascertaining previously unknown classes
US6443889B1 (en) * 2000-02-10 2002-09-03 Torgny Groth Provision of decision support for acute myocardial infarction

Also Published As

Publication number Publication date
ATE370702T1 (de) 2007-09-15
EP1609412A1 (en) 2005-12-28
GB0113212D0 (en) 2001-07-25
ES2292755T3 (es) 2008-03-16
WO2002096282A2 (en) 2002-12-05
EP1389948A2 (en) 2004-02-25
CA2444958A1 (en) 2002-12-05
US7031857B2 (en) 2006-04-18
EP1389948B1 (en) 2007-08-22
CA2444958C (en) 2013-03-12
US20040148140A1 (en) 2004-07-29
EP1389948B8 (en) 2008-01-23
DE60221980D1 (de) 2007-10-04
JP2004528123A (ja) 2004-09-16
WO2002096282A3 (en) 2003-01-16
DE60221980T2 (de) 2008-04-24
AU2002257964B2 (en) 2006-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4391089B2 (ja) 患者の状態表示
AU2002257964A1 (en) Patient condition display
Tomasic et al. Continuous remote monitoring of COPD patients—justification and explanation of the requirements and a survey of the available technologies
CA2775675C (en) Long term active learning from large continually changing data sets
JP5584413B2 (ja) 患者監視システム及び監視する方法
CN107408144A (zh) 医疗先兆事件估计
US11013448B2 (en) Monitoring of biosignals, in particular electrocardiograms
KR101674997B1 (ko) 웨어러블 생체신호측정 기기, 서버, 시스템 및 방법
WO2009063463A2 (en) Pain monitoring using multidimensional analysis of physiological signals
US20230082362A1 (en) Processes and methods to predict blood pressure
US20190046113A1 (en) Methods and systems for improved prediction of fluid responsiveness
US11075009B2 (en) System and method for sympathetic and parasympathetic activity monitoring by heartbeat
JPH07124126A (ja) 医療用生体情報検出装置、診断装置および治療装置
JP2018504952A (ja) 多種類のデータを使用して輸液反応性を評価する方法及びシステム
WO2024032810A1 (zh) 生命信息处理系统和生命信息处理方法
CN112218575A (zh) 用于确定应激和/或疼痛水平的装置
Cetinkaya et al. Respiratory rate prediction algorithm based on pulse oximeter
EP3890600B1 (de) Kalibrierungsverfahren und kalibierungssystem für kontinuierliche blutdruckmessungen
John et al. E-health biosensor platform for non-invasive health monitoring for the elderly in low resource setting
Ko et al. Integrative Sensing Techniques for Building Non-Invasive Body Sensor Networks
WO2022152657A1 (en) Blood pressure estimation
US20200352440A1 (en) Medical system for remote monitoring, analysis and prognosis of the patient's condition by first-lead electrocardiogram series and computer-assisted method for monitoring, analysis and prognosis of the patient's condition
WO2023159191A1 (en) Analyzing biometric signals to monitor uterine contractions
CN117594215A (zh) 一种生命信息处理系统及处理方法
CN117915835A (zh) 基于深度学习的模型及基于规则的模型统合型心电图判读系统

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050527

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20080821

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20081021

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20090121

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20090128

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20090223

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20090302

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20090323

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20090330

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090421

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20090519

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090817

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20090908

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20091007

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121016

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4391089

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131016

Year of fee payment: 4

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

EXPY Cancellation because of completion of term