JP5529796B2 - 移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム - Google Patents
移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5529796B2 JP5529796B2 JP2011083646A JP2011083646A JP5529796B2 JP 5529796 B2 JP5529796 B2 JP 5529796B2 JP 2011083646 A JP2011083646 A JP 2011083646A JP 2011083646 A JP2011083646 A JP 2011083646A JP 5529796 B2 JP5529796 B2 JP 5529796B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- component
- sensor
- physiological
- respiratory
- 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 - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 141
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 80
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims description 77
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 claims description 108
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 66
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 59
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims description 51
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 48
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 35
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 26
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000004217 heart function Effects 0.000 claims description 6
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 claims description 5
- 239000002243 precursor Substances 0.000 claims description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 72
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 33
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 30
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 19
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 16
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 15
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 11
- 230000007958 sleep Effects 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 9
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 7
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 7
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 7
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 6
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 6
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 6
- 230000001734 parasympathetic effect Effects 0.000 description 5
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 4
- 210000003414 extremity Anatomy 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 230000001515 vagal effect Effects 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000000386 athletic effect Effects 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 3
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 3
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 3
- 230000037023 motor activity Effects 0.000 description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 3
- 208000004301 Sinus Arrhythmia Diseases 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 2
- 230000004199 lung function Effects 0.000 description 2
- 230000005226 mechanical processes and functions Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 2
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 230000034225 regulation of ventricular cardiomyocyte membrane depolarization Effects 0.000 description 2
- 210000001013 sinoatrial node Anatomy 0.000 description 2
- 230000002889 sympathetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 210000002417 xiphoid bone Anatomy 0.000 description 2
- 102000015427 Angiotensins Human genes 0.000 description 1
- 108010064733 Angiotensins Proteins 0.000 description 1
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 description 1
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 1
- 206010049418 Sudden Cardiac Death Diseases 0.000 description 1
- 206010047281 Ventricular arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 210000004903 cardiac system Anatomy 0.000 description 1
- 230000002612 cardiopulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 1
- 108091008690 chemoreceptors Proteins 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000003205 diastolic effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000002565 electrocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000029142 excretion Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000028161 membrane depolarization Effects 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006996 mental state Effects 0.000 description 1
- 238000002620 method output Methods 0.000 description 1
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 239000002547 new drug Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000006461 physiological response Effects 0.000 description 1
- 230000009894 physiological stress Effects 0.000 description 1
- 201000003144 pneumothorax Diseases 0.000 description 1
- 230000036385 rapid eye movement (rem) sleep Effects 0.000 description 1
- 230000013577 regulation of ventricular cardiomyocyte membrane repolarization Effects 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 230000008667 sleep stage Effects 0.000 description 1
- 238000002945 steepest descent method Methods 0.000 description 1
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 description 1
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 230000028016 temperature homeostasis Effects 0.000 description 1
- 210000000779 thoracic wall Anatomy 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
- A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
- A61B5/721—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
-
- 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
- A61B5/02—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
- A61B5/02055—Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
-
- 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
- A61B5/026—Measuring blood flow
- A61B5/029—Measuring or recording blood output from the heart, e.g. minute volume
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0806—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs by whole-body plethysmography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/364—Detecting abnormal ECG interval, e.g. extrasystoles, ectopic heartbeats
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4803—Speech analysis specially adapted for diagnostic purposes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6804—Garments; Clothes
-
- 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
- A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/085—Measuring impedance of respiratory organs or lung elasticity
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1073—Measuring volume, e.g. of limbs
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Psychology (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Description
(表題:心拍数パラメータの判断を改善するためのシステム及び方法)、及び出願日が2
004年7月8日の米国特許仮出願第60/586,347号(表題:適応信号処理を使
用したプレチスモグラフ信号から心臓パラメータを抽出する方法及びシステム)の恩典を
請求するものである。これらの仮出願の両方は、本明細書においてその全開示内容があら
ゆる目的のために引用により組み込まれている。
ると同時に被検者に比較的自由な運動をさせる非侵襲的モニタリングから得られた信号を
処理する分野に関する。本発明は、そのような信号を処理するための改善された堅牢なシ
ステム及び方法を提供する。
る。生理学的及び他の身体的な過程の相互依存性のために、複数の関連する生理学的パラ
メータのモニタリング(本明細書では「多重パラメータモニタリング」又は「MPM」と
呼ぶ)は有利であり、これらの環境で公知である。
タリングを診療所又は病院の管理された環境から出して、被検者が通常の活動に従事する
ことができる制限のより少ない環境にますます進出させている。今やMPMは、制限がほ
とんどないか又は全くない状態で被検者が通常の活動を行っている被検者の通常の環境で
可能である。「移動式モニタリング」は、当業技術でこのようなモニタリングが公知であ
るように、それによって仕事の活動を含む通常の日常活動中の生理学的パラメータのモニ
タリングが含まれ、同じく拘束を受けていない睡眠中のモニタリングも含む。例えば、「
移動式モニタリング」中に、被検者は歩いたり、走ったり、普通にエクササイズしたり、
運動競技に参加したり、類似なことを行っているかもしれず、被検者はまた、座ったまま
の又は活動的な仕事を行っているかもしれず、被検者はまた、休息したり、座っていたり
、もたれていたり、眠っていたり、類似なことを行っているであろう。本出願では、用語
「移動式モニタリング」は、被検者の広範囲な活動中の生理学的パラメータのモニタリン
グを意味するように使用及び理解され、用語「移動式多重パラメータモニタリング」(又
は「移動式MPM」)は、そのような活動中の複数の生理学的パラメータのモニタリング
を意味するように使用される。
許番号6,551,252B1に説明されている。この特許は、複数の生理学的パラメー
タのセンサのプラットフォームとして役立つ快適な衣服を含むモニタリングシステム及び
方法を説明している。移動式モニタリングは、こうして被検者がそのような快適な衣服を
着用することを単に要求するだけである。
処理は、診療所内又は病院内モニタリング中に得られた信号の同様な処理よりもかなり多
くの場合により困難である。例えば、モニタされた被検者の活動が予期できないほど変動
するので、移動式モニタリング中に記録された周波数スペクトル及び信号の振幅のような
特性は、予期できないほど変動する可能性がある。処理は、そのような予期できない信号
特性に対処できなければならない。加えて、制限されていない被検者の活動は、同じく変
動する特性である移動式モニタリング信号における相当なアーチファクトとノイズを生じ
させる可能性がある。更に、移動式モニタリングのために通常使用される非侵襲的センサ
は、複数の生理学的システム又は過程に敏感な信号を出力することが多い。その反対に、
管理された診療所内又は病院内モニタリング中にこれらの問題のいずれかが生じることは
ほとんどない。後者のモニタリング中の信号の記録は、通常は、制限されたアーティクラ
フトとノイズを有する制限された変動性のみを有し、使用されるセンサは、単一の生理学
的システム又は過程に対する感度に対して設計することができる。
この特許は、移動式モニタリング中に非侵襲的センサを使用して得られた信号から心臓機
能を判断するためのシステム及び方法を説明している。関連の心臓信号の振幅は通常は小
さく、呼吸及び他の望ましくない信号による遥かに大きな振幅によって通常は隠されてい
るので、有用な心臓の情報を抽出するために注意深い処理が要求される。
、かつそのような信号からの有用な生理学的情報の堅牢かつ信頼性のある抽出をもたらす
改善された処理技術を必要としている。
いてあらゆる目的に対して引用により組み込まれている。更に、これら参照文献のいずれ
も、上記でどのように特徴付けられたかに関係なく、本明細書で請求する主題に関する本
発明に優先するものとして認められないものである。
特に、被検者が通常の歩行及び睡眠活動を行っている時のMPMモニタリング中に収集さ
れた信号からの生理学的情報の改善された堅牢で信頼性のある抽出のためのシステム及び
方法を含む。
互依存の理由で有利である(ただ1つの生理学的システムが対象であっても)。また、2
つ又はそれよりも多くの生理学的システム又はそれらの相互作用が対象である場合、複数
のパラメータのモニタリングが必要になる。移動式モニタリングもまた有利である。疾患
を持った患者に対して、移動式モニタリングは、患者の追跡と処置において医師を助ける
ことができる。移動式モニタリングは、例えば、睡眠障害の診断においても有用である。
また、疾患のない被験者の場合でも、分単位の生理学的モニタリングが有用になる可能性
がある。例えば、救助隊員、救急救命士、及び軍関係者などのような生理学的ストレス又
は危険に曝されている個人又は労働者のモニタリングは、彼らの怪我を防ぐのに役立つ可
能性がある。アスリート又は一般的なフィットネスを求めている人の場合、移動式モニタ
リングは、トレーニングプログラムの進行状況を追跡して今後の努力を指導することがで
きる。付加的な用途がこの分野において公知であり、かつ将来開発される可能性も高い。
又は病院内モニタリングで通常期待される理想からかけ離れている可能性があるために、
発生する新しい問題を呈している。例えば、専門の職員が付き添うことなく通常の被験者
の活動中にモニタすることは、センサ及びモニタリングシステムが被験者の許容度、控え
めさ(被験者が、それらの存在に気付かなくなる可能性がある程度の)、及び使い易さ(
従って、訓練された補助なしに被験者がそれらを使用することができる)などのような被
験者の懸念を満足するように一般的に選択又は設計されることを必要とする。これらの被
験者の懸念を満足させるということは、技術的には最適であるが多くの場合に侵襲的なセ
ンサの使用を排除するであろう。
意なアーチファクト及び/又はノイズを含むことが多い。更に、単一の移動式MPMセン
サ信号は、多くの場合に、いくつかの生理学的システム又は過程からの混合された寄与を
含む。有用な生理学的情報の抽出は、次に、そのような混合された成分の分離を更に要求
するが、寄与する成分が異なる振幅及び/又は重複周波数スペクトルを有する場合がある
ために、それが困難なことが多い。更に、周波数スペクトルのようなMPM信号特性は、
通常は静止しているわけではなく、被験者の活動のレベルに伴って変動する。予想される
特性を有する信号に対して選択された固定パラメータを使用する信号処理技術、例えば、
一式の固定周波数フィルタは、ごく僅かな活動レベルでのみ機能することができ、ほとん
どの他の活動レベルでは機能できない。
2つ又はそれよりも多い)センサからの信号を一緒に処理することにより、これらの問題
を解決する。各々が混合された生理学的成分を有する複数の入力信号は、一緒に処理され
て各々が単一の生理学的成分を有する出力信号になる。運動及び他のアーチファクトは、
センサ信号及びアーチファクト源と相関付けられた「アーチファクト」信号を一緒に処理
することによって最小にされる。適応技術は、信号特性を事前に知る必要性も回避するが
、それは、これらの特性をむしろ短時間の初期化期間中に知ることができるからである。
適応的処理性能を改善するためには、信号が、定期的にサンプリングされて同じ周波数に
より及びそれどころか可能であれば同時にサンプリングされることにより一緒に処理され
ることが重要であると見出されている。更に、本発明で使用される適応技術は、好ましく
は、モニタされる生理学的システムにふさわしい変動する信号特性に対する応答時間を使
用して構成される。通常の歩行活動から発生する信号は、一般的に数秒(15秒又は30
秒)から数分(1分又は2分)又はそれ以上の期間にわたって変動する。適応速度は、サ
ンプリング周波数、フィルタメモリ時間、及び収束の速度などに依存するので、信号及び
フィルタ特性は、適切な生理学的応答を得るために個人個人で選択される。
ないモニタリングに適用することができる。そのような非制限式モニタリングシステムは
、歩行及び睡眠中の実質的に自由な被験者の運動を可能にする。本発明は、様々なセンサ
、好ましくは、様々な環境における移動式の単独モニタリングに適する非侵襲的センサに
よって生成された信号に適用することができる。センサは、好ましくは、複数の生理学的
システム及び/又は過程の寄与の各々が有用なSN比を有するように十分に正確で精密で
ある。例えば、1つの入力信号が、第2のシステムの振幅の僅か5%を有する第1のシス
テムの信号を含む場合、有用なセンサの相対精度及び/又は精密度は、1%、好ましくは
0.5%、及びより好ましくは0.1%、又は0.05%又はそれよりも小さいことにな
る。本発明への入力の場合、センサ信号は、好ましくは一定の周期でデジタル化される。
サンプリング速度及び振幅定量化などは、デジタル化された信号が、好ましくはスペクト
ル又は振幅のエイリアシングなしに予測可能な一定の方法で測定信号を表すように、当業
技術で公知のように選択される。
感応する複数のセンサから発生するセンサ信号を処理する方法を含み、本方法は、拘束を
受けていない活動を含む期間中に被験者からモニタされた1つ又はそれよりも多くのセン
サ信号内の望ましくないアーチファクト成分に対して望ましい生理学的成分を適応的に強
化する段階と、適応的に強化された生理学的成分を有するセンサ信号の1つ又はそれより
も多くにおける他の望ましくない生理学的システム又は過程に感応する成分に対して望ま
しい生理学的システム又は過程に感応する成分を適応的に強化する段階とを含む。
成から1つ又はそれよりも多くのセンサ信号を検索する段階、生理学的システム又は過程
が、呼吸活動、又は心臓の機械的活動、又は心臓の電気的活動、又は脳波活動、又は運動
活動の1つ又はそれよりも多くを含むこと、生理学的システム又は過程が、温度活動、又
は血液飽和活動、又は音声活動、又は眼電図活動、又は筋電図活動の1つ又はそれよりも
多くを含むこと、センサ信号内の成分を強化する段階が、1つ又はそれよりも多くの基準
センサ信号と一緒にセンサ信号を処理する段階を更に含み、このセンサ信号と基準センサ
信号が、単一の共通サンプリング速度でサンプリングされ、及び/又は再サンプリングさ
れること、及び1つ又はそれよりも多くの基準信号が、被験者の運動活動に感応する信号
を含むことを含む。
生理学的システム又は過程に感応すること、基準センサ信号が、センサ信号内の望ましく
ない成分と相関する成分を含み、センサ信号と基準信号が、単一の共通サンプリング速度
でサンプリングされ、及び/又は再サンプリングされること、1つ又はそれよりも多くの
センサ信号を単一の共通サンプリング速度で再サンプリングする段階を更に含むこと、望
ましい生理学的システム又は過程に感応する成分を強化する段階が、望ましくない他の生
理学的システム又は過程に感応する1つ又はそれよりも多くの基準信号と一緒に処理する
段階を含むこと、及び1つ又はそれよりも多くのセンサ信号内の望ましい生理学的システ
ム又は過程に感応する成分を強化する段階が、他の望ましくない生理学的システム又は過
程に感応する成分が強化された付加的な信号を発生させる段階を更に含み、それによって
望ましい及び望ましくない生理学的成分が、別々の出力信号内で強化されることを含む。
ム又は過程に感応する1つ又はそれよりも多くのセンサを含む着用可能な構成、拘束を受
けていない活動を含む期間中にモニタされた被験者によって着用された時に着用可能な構
成から複数の生理学的センサ信号を検索し、検索されたセンサ信号が被験者の運動活動に
感応する基準信号を含むようなコンピュータ命令を含むコンピュータメモリ、及び1つ又
はそれよりも多くの検索されたセンサ信号内の望ましくない運動アーチファクト成分に対
して望ましい生理学的成分を強化し、この強化する段階が、エラー信号を低減するために
基準信号の1つ又はそれよりも多くと一緒にセンサ信号を適応処理する段階を含むことを
含む、生理学的センサ信号データを処理するためのシステムを含む。
含むこと、センサ信号及び/又は基準信号の1つ又はそれよりも多くをトレンド除去する
段階を更に含むこと、及びエラー信号が、処理済み検索センサ信号と処理済み基準センサ
信号の差であることを含む。
に感応する1つ又はそれよりも多くのセンサを含む着用可能な構成、拘束を受けていない
活動を含む期間中にモニタされた被験者によって着用された時に着用可能な構成からセン
サ信号を検索し、検索されたセンサ信号が心拍動成分を有する心臓信号と呼吸活動成分を
有する呼吸信号とを含むようなコンピュータ命令を含むコンピュータメモリ、及び心臓信
号内の望ましくない呼吸成分に対して望ましい心臓成分を強化し、この強化する段階が、
エラー信号を低減するために呼吸信号と一緒に心臓信号を適応処理する段階を含むことを
含む、生理学的センサ信号データを処理するためのシステムを含む。
の相対振幅よりも大きな相対振幅を有する心拍動成分と呼吸活動成分とを含むこと、エラ
ー信号が、処理済み心臓信号と処理済み呼吸信号の差であること、命令が、強化された心
臓信号を更に時間領域濾過すること、時間領域濾過する段階が、心電図R波によって計時
されたアンサンブル平均を行う段階を含むこと、現在の時間サンプルでのアンサンブル平
均された信号の値が、心臓信号の現在の値と1つ又はそれよりも多くの以前の時間サンプ
ルでの心臓信号の値との平均を含み、全ての平均したサンプルが、心臓サイクル内で同じ
相対位置を有すること、心臓サイクル内の相対位置が、R−R間隔から判断されること、
センサが、呼吸信号をモニタするための少なくとも1つのサイズセンサと心拍動信号をモ
ニタするための前胸中間胸腔レベルでの少なくとも1つのサイズセンサとを含むこと、命
令が、強化された心臓信号から心臓機能の1つ又はそれよりも多くの印しを更に抽出する
こと、及び心臓機能の印しが、1回拍出量、又は心拍出量、又は前駆出期、又はピーク駆
出速度、又はピーク駆出速度までの時間を含むことを含む。
は過程に感応する1つ又はそれよりも多くのセンサを含む着用可能な構成、拘束を受けて
いない活動を含む期間中にモニタされた被験者によって着用された時に着用可能な構成か
らセンサ信号を検索し、検索されたセンサ信号がEEG信号と呼吸信号を含むようなコン
ピュータ命令を含むコンピュータメモリ、エラー信号を低減するために呼吸信号と一緒に
EEG信号を適応処理することによってEEG信号内の呼吸成分を推定すること、及び推
定された呼吸成分に応じてEEG信号内の望ましくない呼吸成分に対して望ましいEEG
成分を強化することを含む、生理学的センサ信号データを処理するためのシステムを含む
。
する周波数領域の周波数を通過させるローパスフィルタを使用してEEG信号を低域濾過
する段階を含むこと、強化する段階が、検索されて未処理のEEG信号から推定呼吸成分
を除去する段階を含むこと、及び除去する段階が、減算を含むことを含む。
又は過程に感応する1つ又はそれよりも多くのセンサを含む着用可能な構成、拘束を受け
ていない活動を含む期間中にモニタされた被験者によって着用されている時に着用可能な
構成からセンサ信号を検索し、検索されたセンサ信号がECG信号と呼吸信号を含むよう
なコンピュータ命令を含むコンピュータメモリ、連続するR波間の連続する間隔を説明す
るデータを含むECG信号からRR間隔信号を生成すること、及びエラー信号を低減する
ために呼吸信号と一緒にECG信号を適応処理することによってECG信号内の呼吸成分
を推定し、高周波心拍変動(HF HRV)信号がこの推定された呼吸成分を含み、低周
波心拍変動(LF HRV)信号がエラー信号を含むことを含む、生理学的センサ信号デ
ータを処理するためのシステムを含む。
して「LF HRV」信号をトレンド除去し、又は推定する段階の前に更に「HF HR
V」をトレンド除去してRR間隔信号をトレンド除去すること、命令が、「LF HRV
」信号及び/又は「HF HRV」信号を更にスペクトル解析すること、呼吸信号が、1
回換気量(Vt)信号を含むこと、検索された呼吸信号が、胸郭(RC)レベルのサイズ
センサからの少なくとも1つの信号と腹部(AB)レベルのサイズセンサからの少なくと
も1つの信号を含み、命令が、RC信号とAB信号を組み合わせることによってVt信号
を更に判断すること、命令が、少なくとも呼吸信号内に通常存在する周波数範囲の周波数
を通過させる、例えば、約1.5Hz未満の信号を通過させるローパスフィルタを使用し
て呼吸信号を更に低域濾過すること、及びエラー信号が、処理済みECG信号と処理済み
呼吸信号の差であることを含む。
は過程に感応する1つ又はそれよりも多くのセンサを含む着用可能な構成、拘束を受けて
いない活動を含む期間中にモニタされた被験者によって着用された時に着用可能な構成か
らセンサ信号を検索し、検索されたセンサ信号がECG信号と呼吸信号を含むようなコン
ピュータ命令を含むコンピュータメモリ、連続するR波間の間隔を説明するデータを含む
ECG信号からRR間隔信号を生成すること、エラー信号を低減するために呼吸信号と一
緒にECG信号を適応処理することによってECG信号内の呼吸成分を推定し、低周波心
拍変動(LF HRV)信号がエラー信号を含むこと、及びECG信号内で測定されたQ
T間隔及び「LF HRV」信号に基づいて1つ又はそれよりも多くの補正QT間隔を推
定することを含む、生理学的センサ信号データを処理するためのシステムを含む。
ラー信号が、処理済みECG信号と処理済み呼吸信号の差であること、及び補正QT間隔
が、実質的に、
と同様の式、又は実質的に、
QTLC=Qt+0.154(1−RR)
と同様の式を使用して推定されることを含む。
された1つ又はそれよりも多くのセンサ信号内の望ましくないアーチファクト成分に対し
て望ましい生理学的成分を適応的に強化する段階と、適応的に強化された生理学的成分を
有するセンサ信号の1つ又はそれよりも多くにおける他の望ましくない生理学的システム
又は過程に感応する成分に対して望ましい生理学的システム又は過程に感応する成分を適
応的に強化する段階とを実行することにより、モニタされた被験者の複数の生理学的シス
テム又は過程に感応する複数のセンサから発生するセンサ信号を処理するコンピュータ命
令を含むコンピュータメモリを含む。更に別の態様では、コンピュータメモリは、1つ又
はそれよりも多くのプロセッサにアクセス可能な1つ又はそれよりも多くのCD−ROM
又はメモリを更に含む。
ンド、又は胴体の全て又は一部のための衣服、又は胴体の全て又は一部及び1つ又はそれ
よりも多くの四肢の全て又は一部のための衣服、又はバンド又は衣服の2つ又はそれより
も多くを含み、及び/又は1つ又はそれよりも多くの誘導性プレチスモグラフセンサを含
むこと、活動が、立っている、又は歩いている、又は走っている、又は登っている、又は
座っている、又は横たわっている、又は眠っている、被験者の又はモニタリングによって
拘束を受けていない日常活動の1つ又はそれよりも多くを含むこと、1つ又はそれよりも
多くの生理学的システム又は過程の機能が、被験者の活動中に変動し、変動する生理学的
システム又は過程に感応するセンサ信号が、変動する信号特性を有すること、センサ信号
が、胸郭サイズ、又は中間胸腔サイズ、又は腹部サイズ、又は四肢サイズに感応するサイ
ズセンサ信号を含むこと、及びアーチファクト成分が、被験者の活動から発生する運動ア
ーチファクト又は電磁干渉アーチファクトを含むことのうちの1つ又はそれよりも多くを
含む。
及び/又は再サンプリングされた2つ又はそれよりも多くのセンサ信号を一緒に処理する
段階、共通サンプリング速度に対して1つ又はそれよりも多くのセンサ信号を再サンプリ
ングする段階、処理済みセンサ信号と処理済み基準センサ信号の差であるエラー信号を低
減する段階、最小二乗法によって有限インパルス応答フィルタの重みを調節する段階、及
び被験者の運動活動に感応する1つ又はそれよりも多くの基準信号と一緒に処理する段階
のうちの1つ又はそれよりも多くを含む。
過程の機能が、被験者の活動中に変動し、変動する生理学的システム又は過程に感応する
センサ信号が、変動する信号特性を有すること、検索されたセンサ信号が、適応処理され
てアーチファクト成分に対して望ましい成分を強化すること、命令が、心臓の電気的活動
に感応する心電図信号内のR波を検出することによってR−R間隔信号を更に判断するこ
と、異所性一時的位置に発生する検出R波を廃棄する段階、及びR−R間隔信号を判断し
、及び/又は廃棄された異所性R波の予期された一時的位置で構成されたR波を補間する
段階のうちの1つ又はそれよりも多くを含む。
れ、様々な説明した実施形態は、特許請求の範囲に列挙されている。以下でかつ明細書全
体で、見出しは、明瞭性と便利性のためだけに用いられている。
例、及び添付図面を参照することにより、本発明をより完全に理解することができる。
本発明の好ましい及び/又は例示的な実施形態が説明される。しかし、本発明の原理は
、これらの好ましい及び/又は例示的な実施形態に限定されない。これらの原理は、当業
者には明白なように、より広範囲に適用することができ、及び/又は将来の技術開発に適
合させることができる。本発明は、そのような付加的な実施形態を含むものと理解される
べきである。
示的なシステムが説明される。次に説明されるのは、最初に個々の方法の好ましい統合化
、続いて個々の方法の実施例である。
本発明の好ましい実施形態は、被験者の瞬間毎の心肺機能、活動レベル、及び付随の又
は他の生理学的システム又は過程をモニタする。特定的な実施形態は、より少ない生理学
的システム又は過程をモニタすることができる一方で、他の実施形態は、移動式の非侵襲
的センサの使用可能性次第で特別な生理学的システムをモニタすることができる。
センサは、そのような測定のための多くの公知の技術の1つを使用して口又は鼻の位置で
空気流量又は容積を直接測定することができる。呼吸の公知の呼吸の2室モデルに依存す
る好ましい部類のそのようなセンサは、容積、断面積、周径、及び直径などのような胸郭
及び腹部のサイズの印しを測定し、これら2つのサイズの信号の組合せから全体の1回換
気量信号を取得する。これらのサイズは、そのような測定値、そのようなプレチスモグラ
フ法、及び特に誘導性プレチスモグラフ法(IP)のための多くの公知の技術の1つに基
づくセンサによって測定することができる。例示的なIP呼吸センサが次に説明される。
的機能は、被験者に貼られた1つ、又は2つ、又はそれよりも多くの心電図(ECG)リ
ード線によって日常的に記録することができる。機械的機能は、心室(「心拍動」信号)
の1つ又はそれよりも多くの瞬間毎の容積に感応する非侵襲的に収集された信号から抽出
される。好ましい部類のそのようなセンサは、主として左心室の機能性から発生する胸部
拍動を測定する。そのような胸部拍動は、臨床医には公知であり、通常は中央の胸部の剣
状突起過程のレベルで最大であり、それに応じて容積、断面積、周径、及び直径などのよ
うな中央胸部のサイズの印しに感応するセンサによって測定することができる。しかし、
大部分の胸壁運動は、呼吸によって引き起こされ、心臓によって導出される拍動は、全体
の信号振幅の僅か1−5%にしか相当しない。IP技術に基づく例示的な心臓センサが次
に説明される。
においては、被験者の運動によって生成された他のセンサからの信号内のアーチファクト
に対する基準も提供する。被験者の加速度は、非侵襲的センサ信号、特に胸郭部又は腹部
サイズのような被験者のサイズの印しに感応するセンサからの信号に反映されることが多
い。従って、好ましくは、1つ又はそれよりも多くの加速度計によって収集された瞬間毎
の行動レベルの信号は、有利な態様においては、そのような運動のアーチファクトに対し
て正確な基準を提供する。代替的に、個々のセンサは、そのセンサに対して局所的な加速
度に感応する個々の加速度計を含むことができ、収集された基準信号は、個々のセンサ信
号内に存在する運動のアーチファクトをより正確に除去することになる。アーチファクト
の特別な発生源はいくつかの環境で存在することができ、これら特別なアーチファクト源
に感応するセンサを利用することができる場合、それらの出力は、そのような特別なアー
チファクト信号に対する基準を提供することができる。例えば、電磁干渉は、アーチファ
クトを生成する可能性があり、場合によっては導電性又は磁気的な「アンテナ」構成によ
って収集された信号によってモニタすることができる。
合があり、それらのセンサは、MPMモニタリングで有用とすることができる。例えば、
サーミスタ又は同様の素子によって測定された温度及び/又はパルス酸素濃度計によって
測定された血液酸素飽和度(又は血液飽和活動)は、心臓呼吸のパラメータと有効に関連
付けられることが多い。更に、脳波(EEG)活動信号(又は大脳の電気的活動)は有用
なことが多く、患者の頭に導電的に付加された1つ、又は2つ、又はそれよりも多くのリ
ード線によって測定することができる。EEG信号は、一般的な被験者の敏捷性をモニタ
するため、睡眠調査中の睡眠段階をモニタするため、及び他の目的のために使用すること
ができる。電気眼球図(EOG)信号又は筋電図(EMG)信号は、EEG信号と共に有
効に収集することができる。
とができ、以下に限定されるものではないが、皮膚コンダクタンス信号と、呼吸又は心臓
システム及び音声及び超音波信号などのような内部システムの機能に感応する電気及び/
又は磁気インピーダンス信号とを含む。
例示的システムは、説明の目的でモニタリング・サブシステムに観念的に分割すること
ができ、このサブシステムは、処理のための信号を収集するセンサと本発明の処理方法を
実施するためのプラットフォームを提供する処理のサブシステムとを含む。
向けると、当業者は、これらのセンサを非侵襲的生理学的感知のために有用な多くの公知
の技術に従って構成することができることを認めるであろう。選択されたセンサの精度と
正確さは、収集された信号が実施形態の関連の被検者の生理学的システム又は過程に実質
的に反映するように、振幅と応答時間(帯域幅)の両方の面で十分なものであるべきであ
ることは当然である。好ましくは、センサの精度と正確さは臨床的に確認される。
体、首、四肢、又は他の身体部分の選択された部位の断面積、周径、直径、又は幾何学的
に類似な印しのような被験者のサイズの印しを測定するセンサから発生する。そのような
センサは、本明細書では単に「断面積サイズセンサ」又は「サイズセンサ」と称する。サ
イズセンサは、磁力計、磁気、機械式、又は光学式手段を使用した歪み計、干渉計、電気
インピーダンス、表面的電気又は磁気活動、プレチスモグラフィ、誘導性プレチスモグラ
フィ、体壁運動又は身体直径などの超音波及びドップラー測定を含む光学技術のような様
々な技術に基づくものとして公知である。そのようなセンサは、本発明に対して有用であ
る。誘導性プレチスモグラフィ(IP)に基づく例示的センサが次に説明される。
実行することができるように構成されたモニタリング・サブシステムに関する(本明細書
では「移動式モニタリング・サブシステム」と称する)。好ましくは、モニタリング・サ
ブシステムは、医師又は他の訓練された人間による支援のない被験者の使用のためにも構
成される。例示的なモニタリング・サブシステム構成は、内部にセンサが組み込まれた衣
服、バンド、布片などへ着用可能なものである。
、被験者の胴体の周りに着用することができ、活発で制限されない活動を可能にするバン
ド19を示しており、このバンドは、呼吸及び/又は心拍動活動、加速度計、ECGセン
サ、温度センサなどに感応するサイズセンサを組み込むことができる。バンド19によっ
て収集された信号は、手首に装着されたローカルユニット21に局所的に伝送されてそこ
でバッファに入れられる。ユニット21から、それらは、解析のために伝送される。ロー
カルユニット21はまた、本発明の方法を実行することができる。
及び加速度計、パルス酸素濃度計、CO2センサ、EEG(及びEOG及びEMG)セン
サ、及び温度センサなどのような任意的な付加的なセンサを組み込んだシャツ11を示し
ている。サイズセンサは、好ましくは、少なくとも胸郭(RC)と腹部(AB)サイズに
対して感応し、そのために1回換気量を2成分肺モデルに基づいて判断することができる
。ローカルユニット17は、信号をバッファに入れる、信号を再伝送する、ある一定の方
法を実行する、及びユーザフィードバック及び対話を可能にするなどのための可搬式コン
ピュータである。
を可能にしたより広範囲の様々なサイズを装備した衣服23を示している。特に、剣状突
起の中間胸腔レベルでのサイズセンサ29は、心拍動成分と共に信号を戻すものである。
この実施形態には、2つのバッファ及び/又は処理ユニット、ローカルユニット25、及
び近接ユニット27が設けられている。
配置又は分布することができる処理機能を提供する1つ又はそれよりも多くの解析コンピ
ュータを含むことができる処理サブシステム上で本発明の方法に従って処理される。一実
施形態では、例えば、フィルタリング及びデジタル化のような基本的な処理信号は、ロー
カルユニット17、21、及び25のようなモニタリング・サブシステムに対してローカ
ルユニット上で実行される。本発明の方法による完全な処理は、例えば、2Ghz又はそ
れよりも大きいプロセッサ、256Mb又はそれよりも大きい主メモリ、10Gb又はそ
れよりも大きい周辺記憶装置、標準のインタフェースユニットなどを装備した最新のデス
クトップPCと同様の処理能力を通常必要とする。一実施形態では、モニタされる被験者
に近接する近接ユニット27がこの機能を提供し、一方で図1Dに示されている別の実施
形態では、この機能が遠隔に配置されたシステム33によって提供される。収集された信
号データは、ルーチン手段、例えば、専用無線ネットワーク又は公共携帯電話システムを
無線で使用することにより、及び超小型ハードディスク又はフラッシュメモリ・カードの
ような記憶装置の手段によるなどで、システム31に(及びユニット27に)転送される
。
h Works」、マサチューセッツ州、ネーティック)のような公知のより高レベルの
言語のような標準のコンピュータ言語に普通に符号化され、次に、実行可能なコンピュー
タ命令に変換又はコンパイルされる。これらの命令は、ネットワーク接続などにわたって
コンピュータ可読媒体(例えば、CD−ROM、フラッシュカードなど)から一般的に処
理用サブシステムにロードされる。
サイズセンサを実施するための例示的な(非制限的)技術は、誘導性プレチスモグラフ
ィ(IP)であり、以下にIP技術を要約する。IPセンサは、関連の平面内の被験者の
周りに形成された導電ループの自己インダクタンスを測定することによってサイズの印し
を判断する。導電ループは、例えば、弾性バンドに組み込まれて着用可能に構成され、取
り囲まれた身体部分のサイズ変化をループの自己インダクタンスの変化に対応させて厳密
に追随し、次に自己インダクタンスがループを共振回路に組み込んで、例えば、既知の時
間間隔で振動する電流パルスを計数して共振周波数の変化を測定することによって測定さ
れる。
ンサによって収集される。このデータは組み合わせることができ、肺容量及び/又は1回
換気量信号を発生させる。IPが判断した容積と呼吸気流計空気流量測定値を比較する臨
床的な研究がr=0.96又はそれよりも大きい相関精度を報告している。呼吸成分によ
って支配される心臓拍動データは、瞬間毎の心臓容積、心拍出量、及び心室壁運動などを
抽出することができる抽出可能な心臓成分を含む信号を戻す中間胸腔周辺のIPセンサに
よって収集することができる。四肢又は首周辺のIPセンサは、動脈及び静脈の拍動を反
映する信号を戻す。
すことができ、それらの全ては、本明細書においてその全内容があらゆる目的に対して引
用により組み込まれている。例えば、心室容積の判断に関する2004年8月31日出願
の特許番号第6,783,498号、移動式IPシステムに関する2003年4月22日
出願の特許番号第6,551,252号、1回換気量の較正に関する2002年7月2日
出願の特許番号第6,413,225号、延伸可能な導電性織物に関する2002年1月
29日出願の特許番号第6,341,504号、及び移動式IPシステムに関する200
0年4月4日出願の特許番号第6,047,203号を参照されたい。同様に、例えば、
センサ及び回路に関する1994年7月26日出願の特許番号第5,331,968号、
IP変換器に関する1994年4月12日出願の特許番号第5,301,678号、心拍
出量のIP測定に関する1993年1月12日出願の特許番号第5,178,151号、
個別の肺機能を測定するIP測定に関する1992年11月3日出願の特許番号第5,1
59,935号、及び中央静脈圧のIP測定に関する1991年8月20日出願の特許番
号第5,040,540号を参照されたい。
特許番号第4,986,277号、1回換気量の較正に関する1989年5月30日出願
の特許番号第4,834,109号、呼吸のモニタリングに関する1989年3月28日
出願の特許番号第4,815,473号、IP変換器に関する1989年2月28日出願
の特許番号第4,807,640号、首容積のIP測定に関する1984年6月26日出
願の特許番号第4,456,015号、首容積からの心臓パラメータのIP測定に関する
1984年6月5日出願の特許番号第4,452,252号、1回換気量の較正に関する
1983年2月15日出願の特許番号第4,373,534号、及び呼吸のモニタリング
に関する1982年1月5日出願の特許番号第4,308,872号から見出すことがで
きる。
ア州ベンチューラ所在の「VivoMetrics、inc.」から入手可能である。
好ましい実施形態では、本発明の個々の処理方法のいくつかは、基本的に心臓−呼吸モ
ニタリングに関するモニタリング・サブシステムからのMPM信号を処理する統合システ
ムに連結される。統合された構成が最初に説明され、次にその構成段階の詳細が説明され
る。
ず、なしで済ますことができる。別の特定的な実施形態では、特別な部類の生理学的信号
を収集することができ、統合システムを拡張して特別な部類を心臓−呼吸の部類と類似し
た態様で処理することができる。更に、説明される詳細の相互接続を変更することができ
、本発明の意図を依然として実行することができることを当業者は認めるであろう。
図2は、心臓−呼吸の移動式MPMモニタリングのために有用な好ましい処理の構成を
示している。この図では、処理の段階がボックスによって示され、データの流れが線で示
され、削除又はバイパスすることができる段階が波線の輪郭線で示されている。移動式モ
ニタリング・サブシステム43は、モニタされた被験者41から基本的な(及び例示的な
)組の心臓−呼吸モニタリング信号(MPM)を収集する。収集された呼吸信号は、好ま
しくは、被験者のRC及びAB(図2で「呼吸」と名付けられた)からの2つのサイズセ
ンサ信号を含み、収集された心臓信号は、心臓成分(「胸郭」と名付けられた)を有する
中間胸腔からの信号を含み、活動レベル信号は、運動アーチファクト(「運動」と名付け
られた)のための基準として部分的に使用される1から3軸加速度信号を含み、単一のE
EGに感度の良いリード線(「EEG」と名付けられた)からのEEG信号を含む。
濾過のような生のセンサ信号の予備的な処理を表す。この予備処理はエイリアシングがな
く、帯域幅と定量化が意図された生理学的システム及び/又は過程を表示するのに十分な
デジタル信号を出力するために当業技術で公知のものとして構成される。一部の実質的な
処理をこの段階で行うこともでき、例えば、2成分の呼吸信号を組み合わせて1回換気量
(Vt)に感応する第3の呼吸信号を作り出すことができる。代替的に、全ての実質的な
処理を全ての運動アーチファクトを除去した後まで遅らせることができる。IP導出の信
号予備処理は、IP技術に関連して先に参照された特許に詳細に説明されている。
多くで、特にサイズ呼吸及び心臓サイズセンサ信号で通常重要な運動アーチファクトを生
成することを教示している。運動アーチファクトは、時折EEG信号内にさえ存在する可
能性がある。運動アーチファクト成分は、生理学的成分をほぼ完全に圧倒する可能性があ
るために、呼吸信号のための例えば段階53による、胸郭(心臓)信号のための段階55
による、及びEEG信号のための任意的な段階57によるあらゆる更に別の処理よりも前
に好ましくは除去される。
って個々の信号を一緒に処理することによって個々の信号から除去される。好ましい実施
形態では、運動アーチファクト基準信号は、被験者によって着用された1つ又はそれより
も多くの加速度計から導出される。この信号は、任意的にそれぞれ高域又は低域濾過され
て運動信号を姿勢信号から分離する(先に含められたIP特許のいくつかに詳細に説明さ
れている)。濾過された運動信号は、運動アーチファクト基準として使用され、一方で姿
勢信号は、別々に有用な生理学的データとすることができる。代替的に、個々の加速度計
は、センサと共に取り付けることができ、それらの信号は、関連するセンサから運動アー
チファクトだけ除去するために使用される。
代表的な「アーチファクト」信号、例えば、信号47を使用することができる場合、それ
は、運動アーチファクト信号と組み合わせることができ(49)、そのためにこれらの付
加的なアーチファクトを除去することができる。代替的に、別の処理段階を専用にしてそ
れらの基準信号を使用し、付加的なアーチファクトを除去することができる。電磁干渉は
、そのようなアーチファクトの発生源であることが多い。
はそれよりも多くの生理学的システム又は過程から寄与する信号を戻すことも教示してい
る。これらの信号を個々の生理学的システム又は過程の機能に主として反映するデータに
分割することは、通常生理学的に有用である。しかし、検査によるか又は更に単一信号障
害の従来の濾過による分離は、センサ信号内で組み合わせられた独自の寄与が大幅に異な
る振幅及び/又は一部重複するスペクトルを有するために不可能なことが多い。しかし、
適応処理技術を使用して2つ又はそれよりも多くの生理学的システム又は過程の各々の異
なる相対的な寄与を各々が有する2つ又はそれよりも多くのそのような信号を一緒に処理
することにより、そのような信号の分離が有用で可能であることが見出されている。その
結果、そのような信号分離の段階は、次のアーチファクトの除去に付加的に含まれる。
望ましくない呼吸成分を含む信号を戻すことが多い。信号は、別の生理システムからの信
号と混合されることが多い。従って、処理段階61は、呼吸及び胸郭信号を一緒に処理し
て実質的な心臓拍動活動を反映する信号を第1に分離する。呼吸成分はまた、EEG信号
内に存在することができ、処理段階59によって任意的に除去することができる。更に別
のセンサ(図示しない)からの信号は、望ましくない呼吸成分が存在する場合に同様に処
理することができる。別の実施形態では、センサ信号は、別の生理学的過程及び/又はシ
ステムの組合せを含むことができ、もしそうであれば、それらの一緒の処理は、より有用
な生理学的データを作り出すために有用である。使用された方法は、呼吸成分を除去する
ために次に説明されるものと類似している。
又は過程の各々の異なる相対的な寄与を有する2つ又はそれよりも多くのそのような信号
の一緒の処理は、生理学的に有意な方法で2つ又はそれよりも多くの生理学的システム又
は過程が互いに相互作用する場合に有用である(望ましくない成分を有するセンサ信号を
単にもたらすのではなく)。そのような場合の一緒の処理は、そのような相互作用がより
はっきりと明確なデータを作り出すことができる。特に、心拍変動(HRV)及び/又は
呼吸洞性不整脈(RSA)は、心臓−呼吸モニタリングで発生するそのような相互作用の
例であり、その識別63は以下に詳細に説明される。これらの相互作用は、この段階から
スペクトル出力で明確に識別することができる。他の生理学的相互作用の一緒の処理は、
識別される特定の相互作用の観点では特別に設計されるべきであることが多いが、そのよ
うな設計は、HRV及びRSAに関連して説明される原理の観点からは日常的である。
個々の処理段階53、55、57、59、61、及び63(図2)とそれらの機能性の
例がここで詳細に説明される。
図3A−Bは、被験者の運動に感応する基準信号と共に呼吸信号を適応処理することに
より呼吸信号を運動アーチファクトから分離することを示している。これらの図は、RC
信号処理、例えば、AB又はVt信号のような別の呼吸信号の処理を示すが厳密には同様
である。
リング時間でサンプリングされる単一の濾過段階で一緒に処理されることが有利であるこ
とが分っている。入力(予備処理済み)センサ信号は、異なるセンサ形式に独特の速度で
サンプリングされることが多いために、有利な態様においては、再サンプリング段階は濾
過に先行する。好ましくは、この再サンプリングは、どの入力信号のどの下方サンプリン
グも関連情報の損失をもたらさない限り、入力信号の間で最低のサンプリング速度である
。図示の実施形態では、「RCイン」(胸郭サイズ信号)信号が50Hzでサンプリング
され、一方で「ACCイン」(加速度計運動基準信号)は10Hzでサンプリングされる
。従って、段階71は、「ACCイン」のサンプリング速度に対して5から10Hzの係
数だけ「RCイン」を下方サンプリングする。
いる。呼吸処理に関しては、RC及びACC信号からの平均の除去は有利であり、段階7
3及び79がこれらの平均値を除去するために介在する。この場合、被験者が単一の姿勢
を維持する時に平均値が単にゆっくりと変動することが見出されており、単一の姿勢に典
型的な時間である例えば30秒にわたって移動平均を単に減算することによって除去する
ことができる。
発明の多くの個々の方法の中で適応フィルタリングが使用され、その詳細が一般的に説明
される。別々の方法の適応フィルタリングの特定の実施は、その方法自体と関連して説明
される。
、望ましくない成分と混合した望ましい成分を有する1次信号を処理する。好ましくは、
適応フィルタからの出力信号は、望ましい成分によって支配される。重要なことに、フィ
ルタは、望ましい及び望ましくない成分の予想される特性に対して予め調節する必要はな
いが、その代わりに、入力信号からこれらの特性を「学習」する。基準信号は、望ましく
ない成分の特性を明確に「教示」し、従って、1次信号内のこれらの成分と好ましくは(
強く)相関する。
分と同様になり、次に1次信号と組み合わせられて(それから減算されて)エラー信号を
発生させる。適応フィルタは、好ましくは、サンプル毎に線形フィルタ係数(重み)を調
節してエラー信号を最小にする。最小化されたエラー信号は、濾過された基準信号が既に
取り除かれた1次信号なので、振幅が強化された望ましい信号成分を含む。反対に、上述
のように濾過された基準信号は、入力1次信号内に存在する望ましくない成分に非常に似
ている。濾過された基準信号又はエラー信号(補正された1次信号)のいずれかを更に処
理することができる。例えば、Widrow他、1985年、「適応信号処理」、Pea
rson Education Inc.を参照されたい(本明細書においてその全内容
があらゆる目的に対して引用により含まれている)。
)型であり、IIRフィルタと比較してFIRフィルタは位相線形であり、重みの調節が
できて少ない演算要件でより安定性があるために、本発明ではFIRフィルタが望ましい
。しかし、計算リソースが適度である他の実施形態では、IIRフィルタを使用すること
もできる。IIRフィルタは、通常は位相線形ではないけれども、FIRフィルタよりも
少ない係数でよりシャープな濾過を提供することができる。
drow他の6章と8章を参照されたい。好ましいが非限定的な方法は、最小二乗(LM
S)法として公知であり、それは、計算集約的な行列反転なしで(かつ、事前の統計的な
信号の知識を何も必要としないで)リアルタイムでフィルタ係数を調節するための実用的
な手法である。より詳細には、LMS法は、時間サンプル毎にフィルタ重みが更新される
最急降下法により、エラー信号の平均二乗誤差(MSE)を最小にするフィルタ係数を演
算する。各反復においてLMS法はMSEを低減する。LMS法は、両方が最初の推定値
から収束すると同時に、1次及び基準信号特性の時間変動に対して調節する係数を判断す
る。
であり、濾過された基準信号ykは、FIRフィルタに対して通常通りに判断される。
k)iは係数であり、i=1,..N、Nはフィルタ長さである。濾過された基準信号は
、次に1次信号pkから減算されてエラー信号zkを発生させる。
zk=pk−yk (2)
pkとzkのいずれか又は両方が次に更に処理される。N個のフィルタ係数の設定は、第
1の時間サンプルで通常ゼロに初期化され、ここで、NはFIRフィルタの長さであり、
通常ゼロに初期化される。
w(0)i=0 (3)
次の時間サンプルにおいて、全てのフィルタ係数は、以下のように更新される。
w(k+1)i=w(k)i+2μzkpk-i (4)
ここで、μは、収束パラメータであり、収束の速度とLMS法の安定性を制御する。
望ましい収束速度、望ましいフィルタ特性(シャープネスなど)、及び信号の帯域幅など
に基づいて選択される。より長いフィルタは、収束するまでの時間がより長く掛かり、望
ましい信号成分を過大に平滑化する可能性があり、一方でより短いフィルタは、十分な量
の望ましくない信号成分を除去するための基準信号の濾過を適正に行うことができない。
本発明では、フィルタの長さは、一緒に処理される信号次第で通常約15から140であ
る。呼吸信号のための典型的なフィルタ長さは約20であり、これを調節することはでき
るが、適切以上のものであることが分っている。収束パラメータμは、適応フィルタ特性
の観測に基づいて手動で選択することができ、又は当業技術で公知の方法によって自動で
選択することができる。収束パラメータが適切に選択された状態で、適応フィルタは安定
し、いくつかのサンプル時間の収束がFIRフィルタの長さのほぼ1.3倍であることが
見出されている。パラメータμは、相当する範囲に正規化されていない信号を処理する時
に約10-9の大きさになる可能性がある。入力及び基準信号が、その時間セグメントのそ
の最大サンプルによる信号で割り算されて正規化されている時は、提供されるμ=0.0
1から0.001の収束係数は良好な収束速度である。
る運動アーチファクトを含む呼吸信号75は、1次入力信号であり、加速度計81の信号
(運動信号)は基準信号である。基準信号は、適応フィルタ83によって濾過され、次に
、濾過された基準信号85は、1次信号75と連結されて(77)エラー信号87をもた
らす。フィルタ重みは、エラー信号が最小になるように、換言すれば、できるだけ多くの
運動アーチファクトが1次信号から減算されるようになっている。呼吸成分が強化された
エラー信号は、「RCアウト」と同様である。
動アーチファクトの除去を示している。ここで被験者は、1秒間に約3歩の割合でラスト
スパートをかけ、呼吸当たり約3歩(1秒当たり約1呼吸)を要している。図3の最初の
信号帯域は、運動アーチファクトが事実上呼吸信号を完全に圧倒する「RCイン」信号7
5の部分を示している。明らかに、運動のアーチファクトから呼吸成分を手動で分離する
のは、不可能とは言わないが困難である。第2の信号帯域は、被験者の運動を反映する入
力加速度計信号81の対応する部分を示している。この信号内の各正のスパイクは、被験
者の足が地面を離れて急な上向きの加速度を引き起こす時の被験者の各ステップを識別す
るものである。
ルタリングが入力基準信号から濾過された基準信号の変動する位相遅延を引き起こしたが
、大きく変わらなかった信号スペクトルを残していたことを綿密な検査は示している。第
4の信号帯域は、信号87「RCアウト」信号を示し、この信号は、濾過基準信号が低減
された入力1次信号である。大部分の望ましくない運動アーチファクトが取り除かれ、被
験者の呼吸胸郭運動が大幅に強化され、明らかに識別することができる結果の信号を残し
ていることを認めることができる。第5の信号帯域は、「RCイン」と「RCアウト」が
重畳され、呼吸成分が運動アーチファクト成分によりいかにほぼ完全に圧倒されたかを示
している。
運動アーチファクトは、呼吸信号からの運動アーチファクトの除去に関して上述した技
術と実質的に同様の技術を使用して、他の信号、特に段階55の胸郭信号と段階57のE
EG信号から除去される。
除去をバイパスすることができるほど、EEG信号の振幅が減少している場合がある。運
動アーチファクト除去のバイパスは、自動的に制御することができる。例えば、運動基準
信号のパワーの移動平均が所定の閾値よりも小さい時に、アーチファクトの除去をバイパ
スすることができる。パワーが閾値を超える場合、アーチファクトの除去は実行される。
閾値は、異なるモニタリング信号入力に対して予め別様に形成することができる。
胸郭信号「THORAXイン」は、好ましくは、中間胸腔サイズセンサからの信号であ
り、振幅が望ましくない呼吸成分の振幅の1%から5%よりも大きくない望ましい心臓拍
動成分を有する場合が多い。この比較的小さな心臓成分の信頼することができる抽出には
、2つの基準信号、すなわち、呼吸基準信号とECG基準信号を考慮する必要があること
が見出されている。呼吸基準信号は、胸郭サイズセンサからの信号が「THORAXイン
」内の望ましくない呼吸成分と最も密接に相関することになっているので「RCイン」で
ある。ECG信号は、R波信号を抽出するために処理される。
びTomkinsのQRS検出アルゴリズムのようなソフトウエア又はハードウエア手段
を使用して最初にR波が識別される(113)。R波識別113の前に、1つ又はそれよ
りも多くのECGリード線から発生する可能性がある「ECGイン」信号が補間され、殆
どの場合は200Hzであるその入力サンプリング速度から1kHzまで上方サンプリン
グされる。
ましいが任意的である。R波は、例えば、最新の平均心拍数から判断されたR波が発生す
る不測の時間の前後に閾値の時間間隔を超えるようにすることにより、隣接するR波に対
して不測の時間的関係で発生する場合に異所性として識別される。平均心拍数は、R−R
間隔長の先の10秒の平均からのようなR−R間隔長の現行の平均値から判断することが
できる。好ましい閾値時間間隔閾値は、約100ミリ秒である。運動アーチファクトが「
ECGイン」信号から除去されない場合、例えば、加速度計運動センサ信号が好ましくは
0.5−1.5gの閾値を超える時のように被験者の十分に強い運動中に発生すればR波
も異所性として識別される。代替的に、上述のように運動アーチファクトをECGから除
去することができる(常時か又は加速度が上述の閾値を超えた時だけに)。識別された異
所性R波は、R波信号から廃棄される。任意的に、予測されるR波発生時間に合成R波が
R波信号内に補間される。
は、R波が発生する時間を識別する。HRV解析の場合、出力R波信号は、好ましくは、
連続するR波間の時間間隔を識別する。両方の出力信号は、有利な態様においては、50
Hzでサンプリングされる。
しくは、下部コーナの周波数が約0.4Hz(0.2−0.5Hzの範囲)で上部コーナ
の周波数が約10−15Hz(10−30Hzの範囲)の帯域通過濾過を含む。この濾過
は、低周波数及び高周波数の非心臓成分を拒絶する。次に、胸郭信号から(及び呼吸信号
から)運動アーチファクトが除去されて(図2の55)「THORAXイン」を生成する
。
出されていたので、再サンプリング段階101は、あらゆる必要な再サンプリングを実行
する。図示の実施形態では、「THORAXイン」は、共に50Hzでサンプリングされ
た「RCイン」及び処理済みR波信号に適合させるために、最初の200Hzのサンプリ
ング速度から50Hzまで下方サンプリングされる。任意的に、抽出された心臓信号は、
出力する前に200Hzに向けて戻って再サンプリングすることができる(107)。他
の共通の再サンプリング周波数、例えば、50Hzの代わりに100Hzを使用すること
ができる。
ン」を使用して「THORAXイン」1次信号を処理する。好ましくは、適応フィルタは
、長さが約120(10−140の範囲)で先に詳細に説明したLMS法によって重みが
調節されたFIRフィルタである。異なる実施形態は、代替の適応フィルタ(IIRフィ
ルタ、格子フィルタなど)及び異なる重み適合法を使用する。濾過出力は、1次胸郭サイ
ズセンサ信号と濾過された運動基準信号の差が最小にされ、そのために望ましい心臓成分
が強化される一方で望ましくない呼吸成分が減少したエラー信号である。多くの状況では
、エラー信号内の心臓成分は十分に強化されており、そのためにエラー信号は、追加処理
なしで役に立つものである。これらの状況では、更に別の処理105をバイパスすること
ができ、エラー信号自体を上方サンプリングし、心臓特性抽出111に出力及び/又は入
力することができる。
更に処理されるべきである。この残っているアーチファクトは、利用可能な基準信号、例
えば、運動信号、別のアーチファクト信号、呼吸信号、別のセンサ信号と強くは相関しな
いか又は全く相関しないことが多いために、上述の更に別の適応処理は有利ではない。し
かし、残っている望ましくないアーチファクト成分は、ECG処理によるR波発生信号出
力と相関しないために、望ましい心臓成分は、これらのR波発生時間と自然に強く相関す
る。従って、心臓成分をアーチファクト成分から識別して選択するためにR波信号を使用
することができる(望ましくないアーチファクト成分を識別して選択するために基準信号
を使用する上述の適応処理の代わりに)。好ましい識別及び選択方法は、アンサンブル平
均法であり、それは、通常残っている全てのアーチファクトを大幅に除去することが見出
されている。
R波発生信号出力を使用し、このクロックにより前の心臓サイクル内の生理学的に対応す
る時間を識別することができ、これらの対応する時間における信号を選択して平均するこ
とができる。望ましい心臓信号がこれらの時間において強く相関付けられる間にこれらの
時間における望ましくないアーチファクトが相関付けられないために、アンサンブル平均
法は、残りのアーチファクト成分を最小にしながら望ましい心臓信号を更に強化すること
になる。重みが一定で前の心臓サイクルが5−50を超える比較的単純なアンサンブル平
均法は、その性能が妥当な時に好適である。次の式は、好ましいアンサンブル平均法を説
明している。
のM−1個前のR波である。
ることができる(107)。抽出された心臓信号が、通常は実際の心臓容積に密接に対応
するために、心臓機能のパラメータを判断することができる(111)。例えば、抽出さ
れた心臓信号の振幅は、1回拍出量の印しであり、振幅x心拍数が心拍出量の印しを提供
する。抽出された心臓信号の次の振幅の最大値に対するR波のピークは、印しの前駆出期
を提供する。抽出された心臓信号の導関数の最小値は(心臓が収縮するとその容積は減少
することを思い出すと)、ピーク駆出速度の印しを提供する。当業技術で公知の他の心臓
パラメータを同様に判断することができる。更に、抽出された心臓信号は、心室壁運動の
異常を検出して追跡するために使用することができ、時間にわたって検出された心室壁運
動の変化は、現在では超音波のような撮像技術だけによって検出可能な同じ臨床的情報の
多くを提供することができる。
ぞれ「THORAXイン」信号(適応フィルタリングの前の)、「RCイン」信号、「E
CGイン」信号、及び「CARDIACアウト」信号(アンサンブル平均法に続く)の2
5秒間の同時発生サンプルである。図5Dは、適応FIRフィルタによる濾過の後の呼吸
信号の150秒のトレースであり、図5Eは、適応フィルタ103の出力(アンサンブル
平均法の前の)の35秒のトレースである。この例では、適応フィルタリングの前にTC
G信号が50Hzまで下方サンプリングされ、適応FIRフィルタは120段階を有し、
収束係数はμ≒2x10-8、フィルタ係数はゼロの初期値から約150回のサイクルに、
すなわち、50Hzで3秒に収束した。
号の比較により、心臓運動成分が、相当に大きな呼吸運動成分に重畳されてECG信号内
のR波とほぼ同時の高々「THORAXイン」信号の僅かな不規則性として識別され、「
THORAXイン」信号と「RCイン」信号の呼吸運動成分は同様である。図5Bの濾過
されていない「RCイン」信号を図5DのFIR濾過された「RCイン」信号と比較する
ことにより、適応FIRフィルタが「RCイン」を「THORAXイン」信号の呼吸成分
とより多く類似させることが識別される。
適応フィルタが、アーチファクト、ノイズ、及び残存呼吸成分を残して既に望ましくない
呼吸成分のほとんど全てを除去していることを識別することができ、心臓運動(特に収縮
性狭窄)をより簡単に識別することができる。図5Eの適応フィルタ出力を図5Fのアン
サンブル平均法出力と比較すると、アンサンブル平均法が、残りの望ましくない成分のほ
とんど全てを既に除去していることが明らかである。心臓成分は、一般的により遅い弛緩
期の流入量とそれに続く速い収縮性流出量の拍動を含むことが分る。心臓運動成分のより
細かい詳細さえも同じく識別することができる。
C及びFに置かれた。図5Aの121における「THORAXイン」信号では、心臓運動
成分による非常に小さいが認知することができる不規則性が呼吸運動成分上に重畳されて
いる。しかし、図5Bの123における「RCイン」信号の綿密な検査は、心臓運動成分
が何も識別されないことを明らかにしている。図5Fの抽出された心臓運動信号は、適合
する時間127における収縮性排出のピークを示しており、一方で図5Cの125におけ
るECGは、心室の脱分極を表現するR波が適合時間508で機械的な排出を僅かに先行
し、当業技術が公知であるR波と機械的な心収縮期の間の遅れを測定することを示してい
る。
被験者の睡眠の研究は、移動式多重パラメータ生理学的モニタリングシステムの1つの
応用である。眠っている被験者は、活発に歩いているなどという意味では「移動性」では
なく、制限のない通常の睡眠中のモニタリングは、睡眠活動のより現実的な記録を提供す
ることができる。従って、移動式MPMシステムは、睡眠のモニタリングにさえも使用す
ることができる。
るか、又は眠気を催しているか、又は眠っているかのいずれかとして分類することができ
るデータからの利益が得られ、睡眠は、段階I、又はII、又はIII睡眠又はREM睡
眠のいずれかに分類することができる。精神状態のモニタリングが脳波(EEG)記録(
及び、任意的に眼電図(EOG)記録、筋電図(EMG)記録)の検査によって日常的に
実行されるので、移動式MPMシステムからのEEG信号の処理を説明する。EOG及び
EMG信号の処理は、EEG信号の処理と同様である。
信号は、少なくとも記録された電気的活動の振幅が小さく、数10マイクロボルトよりも
大きくないことが多いために、望ましくないアーチファクトを頻繁に含み、ノイズのよう
な望ましくない成分によってより簡単に汚染され、他の生理学的システムから影響を受け
る。特に、EEG信号は、振幅がEEG信号の振幅と同様以上の呼吸成分を含むことが多
い。一方でEEG信号の処理は、4Hz未満で30Hzを超える生理学的に有意な周波数
(周波数が増加する順にデルタ、シータ、アルファ、及びベータ波と呼ばれる)にわたっ
て振幅及び位相線形でなければならない。更に、主として睡眠中に、EEG信号は、線形
処理されるべきである短時間のより高い周波数バースト(スピンドル、Kコンプレックス
など)を含む場合がある。
EEG成分から望ましくない呼吸成分を分離するための1つの好ましい方法を示している
。周波数、振幅、及び位相を保存するために、「EEGイン」信号161は、処理をしな
いで出力段階まで真っ直ぐに進み、そこで推定された呼吸成分153を低減することによ
って「EEGアウト」信号159が構築される。適応FIRフィルタ151は、呼吸基準
信号149を濾過することによって推定された呼吸成分を判断し、適応フィルタの重みが
調節されてEEG1次信号143と濾過された基準信号153の差として判断されたエラ
ー信号155を最小にする。エラー信号155が最小化される時に、濾過された呼吸基準
信号は、呼吸成分をできるだけ詳細に表している。要約すると、適応フィルタリングされ
た呼吸基準信号によって表された呼吸成分は、濾過されたEEG基準信号から適応フィル
タエラー信号を構築するために使用され、その上濾過されていないEEG基準信号から「
EEGアウト」信号を構築するために使用される。濾過されたEEG基準信号内で呼吸成
分を表すエラー信号は出力されない。望ましくない呼吸成分の周波数スペクトルが、EE
G信号周波数スペクトルの下端と部分的に重なり合う可能性があるために、固定された帯
域幅フィルタに対して適応処理が好ましい。
号は、好ましくは、RC信号がEEG信号内の望ましくない呼吸成分と最適に相関付けら
れる時に胸郭サイズセンサから発生する。図示の実施形態では、「RCイン」は、50H
zでサンプリングされ、「EEGイン」信号は、128Hzでサンプリングされる。適応
フィルタ入力を好ましい場合に同時にサンプリングさせるために、「RCイン」は、14
7から128Hzまで上方サンプリングされ、有意な高周波数情報が失われる可能性があ
るので「EEGイン」の下方サンプリングは望ましくない。上方サンプリングされた呼吸
基準信号149は、次に適応フィルタに入力される。
せるようにする1次EEG信号の低域通過濾過141によってフィルタ性能が改善される
ことが見出されている。従って、「EEGイン」は、呼吸信号の大部分を通過させる一方
でEEG信号の多くをブロックするローパスフィルタ141を最初に通過する。フィルタ
141は、好ましくは、約1.4Hz(1−2Hzの範囲)の上部コーナ周波数を有する
。そのような1次信号の低域通過濾過は、第1に1次入力信号内の望ましくない呼吸成分
のパワーを増加させ、第2にエラー信号の相対的な減少がより大きいために、そのような
増加パワーにより適応フィルタがエラー信号をより正確に最小化するので、フィルタ特性
を改善すると考えられている。
「EEGイン」信号161であり、より大きな振幅の低周波数成分に重畳された小振幅の
高周波数成分を含むのが見られる。第2の信号帯域は、RC基準信号帯域であり、1分当
たり約15呼吸の安定した呼吸を大きく反映するのが見られる。第3の信号帯域は、適応
フィルタリングされたRC基準信号153であり、「EEGイン」信号内の実際の呼吸成
分を予測する。第5の信号帯域は、「EEGイン」信号を予測された呼吸成分153と重
ね合わせる。ここで、「EEGイン」内の大振幅の低周波数成分の多くが呼吸の起源であ
り、一方で小振幅の高周波数成分の全てがEEGの起源であることを認めることができる
。第4の帯域は、「EEGアウト」信号159であり、検出可能な呼吸成分のない高周波
数のEEG成分を含む。
心拍変動(HRV)は、多くの場合にRR間隔の変化から測定される心拍数の変更を意
味する。HRVには多くの生理学的な用途があり、心臓血管疾患の評価に更に有用である
。一般的に、心拍数は、自律神経系(ANS)により、特にANSの交感神経性と副交感
神経性(迷走神経性)ブランチの間で変動する均衡によって影響される。化学受容体処理
、体温調節、及び凝乳酵素アンギオテンシン系は、約0.04Hz未満の非常に低い周波
数のHRVの原因になると考えられている。0.04Hzと0.15Hzの間の低周波数
(LF)成分は、ANSの交感神経性と副交感神経性ブランチの均衡に影響すると考えら
れている。最後に、洞房結節の直接の迷走神経性(副交感神経性)変調は、約0.15か
ら約0.4Hz又はそれより高い高周波数帯域(HF)HRVの原因になる。迷走神経性
活動は、一般的に呼吸によって強く影響され、大部分が呼吸周波数において見出される得
られるHF変調は、呼吸洞性不整脈(RSA)として公知である。
判断されている。時間領域手法では、R−R時間間隔の最大値と最小値が各呼吸の境界の
範囲で測定される。位相領域手法では、呼吸位相に対する心拍数力学の解析によってRS
Aが判断される。最後に、HRVは、多くの場合に適切な時間枠のR−R間隔の時系列を
フーリエ変換することによってスペクトル解析される(時間枠は、スペクトル漏れとラン
ダムノイズを濾過する)。これらの手法のどれも完全に満足することができるものではな
く、呼吸基準信号の欠如が原因で測定されたHRV成分の起源の判断を困難にすることが
多い。
システムと呼吸基準信号を使用するR−R間隔1次信号とを示している。1次信号は、例
えば図4に関連して説明した方法によりECG信号を処理することによって導出された「
RRイン」173のR−R間隔信号である。RR間隔信号は、区分的に一定であり、各一
定の部分は、すぐ前のR−R間隔の長さを表している。図示の実施形態では、「RRイン
」は、50Hzでサンプリングされ、10から5Hzの係数によって下方サンプリングさ
れる(縮小される)(175)。関連のHRV周波数は、一般的に0.5Hz未満である
から、5Hzのサンプリング速度は、適切な信号の表示を提供する。ベースライン(ゼロ
周波数成分)がゼロの場合に、適応フィルタ収束は改善されることが見出されている。従
って、ベースラインは、下方サンプリングした後、かつ最良直線当て嵌めを使用して好ま
しくは5分間の信号セグメントの平均を差し引くことによって適応フィルタリングする前
に取り除くことができる(177)(「トレンド除去する」とも呼ばれる)。しかし、特
定の用途に対しては、平均RR間隔値(ゼロ周波数成分)を保存することが有利な場合が
ある。このような場合、トレンド除去177はバイパスされる。
することが見出されている。この信号は、IP技術に関連して上に参照した米国特許の1
つ又はそれよりも多くに説明されているように、胸郭と腹部のサイズセンサ信号の実施形
態では50Hzでサンプリングされた信号の組合せから導出することができる。適応フィ
ルタリングされた信号は、好ましくは、同一の周波数上で同時にサンプリングされ、従っ
て、Vtインは、RRサンプリング周波数と適合するように5Hzまで下方サンプリング
される(縮小される)(185)。下方サンプリングされる前に、無関係な信号成分は、
約1.4Hz(1−2Hzの範囲)の好ましい上部コーナ周波数を有するローパスフィル
タ171によって除去される。上述のように、この処理は、HRV解析での関連の周波数
が一般的に0.5Hz未満なので生理学的情報を失わない。
IR型フィルタで適応フィルタリングされる(189及び181)。エラー信号191は
、RR信号から適応フィルタリングされたVt信号を差し引くことからから生じる。約2
0の適応フィルタ長が、図示のHRV解析に対して適切であることが見出されている。2
0から変動させたフィルタ長は、HRV解析を大幅に改善することはなかった。フィルタ
収束パラメータμは、有利な態様では、約2.5x10-9から約2x10-8の範囲であり
、低い方の値は、非正規化入力信号の使用が原因であった。入力信号特性が変動するので
、殆どの信号処理ソフトウエアで共通のプログラマブルな機能を使用して、手動又は自動
のいずれかでフィルタのパラメータを調節することができる(ここで及び先に説明したL
MS適応フィルタリングの例で)。
SA)によるものであり、他の成分は、通常は低周波数(LF)であり、他の影響による
ものである。適応フィルタリングされたVt信号193がRR信号内の呼吸成分に限りな
く近いので、この信号は、主としてRSA成分である「HF HRV」成分を含む。反対
に、HF成分を差し引いた(181)最小化されたエラー信号191は、主として、呼吸
による影響以外によると考えられている「LF HRV」成分を含む。
施形態では、予備的なトレンド除去177がバイパスされて信号191が出力される。次
に、スペクトル解析の直前にトレンド除去が実行される(177)。別の実施形態では、
より速くフィルタ収束が発生することが多いのでトレンド除去177が実行される一方で
、トレンド除去177’’はバイパスされる。全ての場合に、RR信号のトレンド除去は
、好ましくは、スペクトル解析に先行する(そして、スペクトル解析が省略されると完全
にバイパスすることができる)。
ル解析技術の多くによって実行することができる。好ましい技術は、ウェルチの平均修正
ピリオドグラム方法であり、これは、隣接する区分を50%重複によって重複させて信号
を区分毎に解析するものである。フーリエ変換の前に、他の公知のウィンドウ機能、例え
ば、ブラックマン−ハリス、又はヌタル、又は類似のものを使用することができるが、好
ましくはハミングのウィンドウで各区分に時間枠が付けられる。スペクトル漏れを通常導
入するので、矩形のウィンドウは好まれない。LFとHFスペクトルが組み合わせられた
結果、信号199及び201は、それぞれ一緒にHRVの完全なスペクトルを表し、HF
スペクトルは、単独でRSAを表している。任意的に、LFとHFの周波数帯域のパワー
は、それぞれ、0.04−0.15と0.14−0.4Hzの範囲にわたって計算するこ
とができる。
hirt(登録商標)」(カリフォルニア州ベンチューラ所在の「VivoMetric
s Inc.」)を使用して得られた連続16時間の移動式MPMの記録から抽出された
データの別々の6−7分のセグメントを解析したものである。16時間の期間のうち8時
間にわたって被験者は目覚めており、移動し、普通の日常の仕事を実行した。残りの8時
間にわたって、被験者は、睡眠中の運動を何も制限されることなく眠っていた。1回換気
量信号Vtは、モニタされたRCとAB信号から得られ、上述のようにしてRR信号が導
出された。
、9A、及び10Aでは、第1の2つの信号帯域は、それぞれ、50Hzでサンプリング
された入力Vt信号183と入力RR信号173であり(及び、Vt信号に対しては低域
濾過されたもの)、一方で第2の2つの信号帯域は、それぞれ、これらの信号が5Hzま
で下方サンプリングされたもの、すなわち、信号187と179である(及び、RR信号
に対しては線形トレンド除去されたもの)。第5の信号帯域は、適応フィルタリングされ
たVt信号であり、これは、呼吸と相関するように予測されたRR信号の成分であり、す
なわち、RSA成分である。第6の信号帯域は、HF成分が差し引かれているが「LF
HRV」成分を保持するRR信号191である。図8B、9B、及び10Bでは、上の2
つのスペクトルは、RR信号179とVt信号187であり、一方で下の2つのスペクト
ルは、HF(RSA)成分201とLF成分199である。
、LF変動性と比較してRSAの相対的な量が著しく変動する可能性があることを認める
ことができる。更に、全ての例において、RSAが他の原因で「LF HRV」から明確
に分離されていたことは容易に明らかである。事実、恐らく数パーセントのスペクトルの
漏れを別にすれば、RSAとLFの変動性は完全に分離されていた。更に、平滑化はほと
んど又は全く起きず、分離された信号のスペクトルの詳細は、最初のRR信号のスペクト
ルの詳細を良好に保存している。
図11に転ずると、それは、ECG心臓サイクルの概略であり、ECG内のQT間隔は
、Q波(QRSコンプレックスの第1の成分)と直後のT波の間の時間間隔(通常ミリ秒
で規定される)である。電気生理学的には、QRSコンプレックスは、心室の心臓収縮脱
分極を表し、T波は、心室の再分極を表し、QT間隔は、心室脱分極のほぼ安定期間を表
している。この間隔は、非常に重要であり、それが長引くことは、悪性の心室不整脈と心
筋梗塞症後の患者の突然の心臓死に関する増大する危険性と関連付けられ、新しい薬剤の
評価は、今ではQT長に対する薬剤の効果の評価を含まなければならない。
さへの強い依存性により複雑化している。QT間隔の有用な判断は、このRR間隔効果に
対して補正されるべきであり、この補正を行って補正QT間隔QTcを判断するための多
くの技術が当業技術で説明されている。1つの一般的な技術は、バゼットによるものであ
り、次式によって単純に表現される。
された間隔、RRは、測定されたRR間隔(秒で規定される)である。例えば、バゼット
、1920年、「心電図の時間関係の解析」、「心臓」、7:353−370ページを参
照されたい。QT間隔補正に関する別の一般的な技術は、次式によって表現される線形回
帰モデルを使用する。
QTLC=Qt+0.154(1−RR) (7)
ここで、QTLCは線形補正されたQT間隔、RRは、測定されたRR間隔である。例え
ば、Sagie他、1992年、「心拍数のQT間隔を調節するための改良された方法(
フラミンガムの心臓研究)」、「Am J Cardiol」、70:797−801ペ
ージを参照されたい。これらの技術の限界は、心拍数が高い時のQT間隔の過度の補正、
又は移動条件の検証がなく、予測力が限られていることを含む(線形回帰モデルは、QT
間隔分散の僅か約46%、r=0.68のみを説明する)。
されたシステム及び方法を提供する。QT間隔の直接の副交感神経性(迷走神経性)変調
は、比較的重要ではないと考えられているが、洞房結節に対する副交感神経性入力による
心拍数(HRV)の変動による間接的な効果は有意であり、多くの場合に、ベースライン
のQT間隔とその変化を覆い隠す程になる。上述のように、HRVの主要な成分が呼吸の
影響(RSA)であるために、本発明の方法及びシステムは、HRVをRSAと非呼吸L
F成分とに明確に分離する。
以前のRR間隔測定は、「LF HRV」を含むが「HF RSA」変動性が除外された
RR間隔信号203(図7)によって置換される。それによってQTCは、RSAからの
隠蔽効果を除去して「LF HRV」を反映する。例えば、上述のQTc補正技術は、次
のようになる。
示すのと同じ処理を実行することによって補正することができる。QT間隔信号は、RR
信号が導出されたのと同じ方法でECG信号から導出することができる。「LF QT」
変動性スペクトルは、心拍数上の呼吸の影響に関係しないQT間隔内のより遅い変動を表
すものである。「HF QT」変動性スペクトルは、QT間隔上の間接的な呼吸の影響を
表すものである。また、RSAに加えて呼吸変数の使用は、QTc補正のより多くの情報
を有する正確な推定を可能にすることになる。
可能になり、従って、例えば、QT間隔に対する他の影響、例えば投与された薬剤のより
正確な推定が可能になる。
て範囲が限定されるものではなく、それは、これらの実施形態が本発明のいくつかの態様
の例示として意図されているからである。あらゆる同等な実施形態は、本発明の範囲内で
あるものとする。実際に、本明細書に示して説明したものに加えて、本発明の様々な修正
が以上の説明から当業者には明らかになるであろう。そのような修正も特許請求の範囲に
含まれるものとする。
いてあらゆる目的に対して引用により組み込まれている。更に、これら参照文献のいずれ
も、上記でどのように特徴付けられたかに関係なく、本明細書で請求する主題に関する本
発明に優先するものとして認められないものである。
21 ローカルユニット
Claims (16)
- 心拍動活動と呼吸活動に感応するセンサを含む着用可能な装置と、
着用可能な装置が活動中の被験者に着用された時に、以下の処理(a)及び(b)を実行するコンピュータ命令を含むプロセッサとを含む、生理学的センサ信号データを処理するためのシステムであって、(a) アーチファクト成分に対して第1センサ信号の生理学的成分を適応的に強化する段階であって、前記生理学的成分の適応的な強化が、前記第1センサ信号とアーチファクト基準信号との差である第1のエラー信号を減らすように調節される調節可能な第1特性を有する第1フィルタによって前記第1センサ信号をフィルタリングする第1の処理、及び
(b) 適応的に強化された第1センサ信号において、望まない別の生理学的システムまたはプロセスに敏感な成分に対して、望ましい生理学的システムまたはプロセスに敏感な成分を適応的に強化する第2の処理
を含み、
前記処理(b)は、前記適応的に強化された第1センサ信号と参照信号との差である第2のエラー信号を減らすように調節された、調節可能な第2特性を有する第2フィルタによって、適応的に強化された前記第1センサシグナルをフィルタリングする段階、
を含むことを特徴とし、
ここで、前記参照信号は望まない別の生理学的システムまたはプロセスに敏感な成分を含み、前記参照信号はアーチファクト成分に対して前記望まない別の生理学的システムまたはプロセスに敏感な成分を適応的に強化することによって得られるものであり、前記望まない別の生理学的システムまたはプロセスに敏感な成分の適応的な強化は、第2センサ信号とアーチファクト基準信号との差である第3のエラー信号を減らすように調節される調節可能な第3特性を有する第3フィルタによって前記第2センサ信号をフィルタリングするものであり、かつ、
前記第1センサ信号及び第2センサ信号は、それぞれが心拍動活動と呼吸活動に感応するセンサから同じサンプリング速度でサンプリングされる、前記システム。
- 前記第1センサ信号及び第2センサ信号を同じサンプリング速度で再サンプリングする処理(c)を更に含む請求項1に記載のシステム。
- 前記第1〜第3のエラー信号のそれぞれが、最小二乗法によって有限インパルス応答フィルタの重みを調節することによって低減される、請求項1または2に記載のシステム。
- 望ましい生理学的システムまたはプロセスが、心臓の機械的活動および脳波活動のいずれか1つを含み、かつ前記望まない別の生理学的システムまたはプロセスが呼吸活動を含む、請求項1〜3のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1センサ信号が、心拍動成分と、当該心拍動成分の相対振幅よりも大きな相対振幅を有する呼吸活動成分とを含む、請求項1〜4のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記第1センサ信号を更に時間領域フィルタリングする請求項1〜5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記時間領域フィルタリングは、心電図R波により計時してアンサンブル平均する段階を含む請求項6に記載のシステム。
- 現在の時間サンプルでの前記アンサンブル平均した信号の値は、前記心臓信号の現在の値と1つの以前の時間サンプルでの該心臓信号の値との平均を含み、平均したサンプルの全ては、心臓サイクル内で同じ相対位置を有する請求項7に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、更に、
心臓の電気的活動に感応する心電図信号内のR波を検出し、
異所性一時的位置に発生する検出R波を廃棄し、
前記検出及び補間されたR波からR−R間隔信号を判断する、
ことによって該R−R間隔信号を判断するように構成された請求項8に記載のシステム。 - 前記心臓サイクル内の前記相対位置は、R−R間隔から判断される請求項9に記載のシステム。
- 前記センサは、呼吸信号をモニタするための少なくとも1つのサイズセンサを含む請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記サイズセンサは、少なくとも1つの誘導式プレチスモグラフセンサを含む請求項11に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記心臓信号から心臓機能の1つの印しを更に抽出するように構成される請求項1〜12のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記心臓機能の印しが、1回拍出量、心拍出量、前駆出期、ピーク駆出速度、又はピーク駆出速度までの時間を含む請求項13に記載のシステム。
- 前記活動は、前記被験者の日常活動を含む請求項1〜14のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記着用可能な装置は、身体部分を取り囲むためのバンドを含む請求項1〜15のいずれか一項に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US52349503P | 2003-11-18 | 2003-11-18 | |
US60/523,495 | 2003-11-18 | ||
US58634704P | 2004-07-08 | 2004-07-08 | |
US60/586,347 | 2004-07-08 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006541365A Division JP5466351B2 (ja) | 2003-11-18 | 2004-11-18 | 移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011156376A JP2011156376A (ja) | 2011-08-18 |
JP5529796B2 true JP5529796B2 (ja) | 2014-06-25 |
Family
ID=34623184
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006541365A Active JP5466351B2 (ja) | 2003-11-18 | 2004-11-18 | 移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム |
JP2011083646A Expired - Fee Related JP5529796B2 (ja) | 2003-11-18 | 2011-04-05 | 移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006541365A Active JP5466351B2 (ja) | 2003-11-18 | 2004-11-18 | 移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US8137270B2 (ja) |
EP (3) | EP2508124A3 (ja) |
JP (2) | JP5466351B2 (ja) |
AU (1) | AU2004290588A1 (ja) |
CA (2) | CA2545881C (ja) |
WO (1) | WO2005048824A2 (ja) |
Families Citing this family (233)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2324761A3 (en) * | 2000-04-17 | 2014-06-18 | Adidas AG | Systems and methods for ambulatory monitoring of physiological signals |
US8137270B2 (en) | 2003-11-18 | 2012-03-20 | Adidas Ag | Method and system for processing data from ambulatory physiological monitoring |
JP4603887B2 (ja) | 2002-10-01 | 2010-12-22 | ネルコー ピューリタン ベネット エルエルシー | 張力インジケータ付きヘッドバンド |
US7809433B2 (en) * | 2005-08-09 | 2010-10-05 | Adidas Ag | Method and system for limiting interference in electroencephalographic signals |
US7727161B2 (en) | 2003-04-10 | 2010-06-01 | Vivometrics, Inc. | Systems and methods for monitoring cough |
US20080082018A1 (en) * | 2003-04-10 | 2008-04-03 | Sackner Marvin A | Systems and methods for respiratory event detection |
US20040249299A1 (en) * | 2003-06-06 | 2004-12-09 | Cobb Jeffrey Lane | Methods and systems for analysis of physiological signals |
US7047056B2 (en) | 2003-06-25 | 2006-05-16 | Nellcor Puritan Bennett Incorporated | Hat-based oximeter sensor |
US8412297B2 (en) | 2003-10-01 | 2013-04-02 | Covidien Lp | Forehead sensor placement |
WO2005089642A1 (ja) | 2004-03-24 | 2005-09-29 | Dainippon Sumitomo Pharma Co., Ltd. | 電極を有する生体情報計測用衣服、生体情報計測システムおよび生体情報計測装置、および装置制御方法 |
EP1731094B1 (en) * | 2004-03-24 | 2014-02-26 | Nihon Kohden Corporation | Garment with a respiratory information analysis device |
US7173437B2 (en) * | 2004-06-10 | 2007-02-06 | Quantum Applied Science And Research, Inc. | Garment incorporating embedded physiological sensors |
US9492084B2 (en) | 2004-06-18 | 2016-11-15 | Adidas Ag | Systems and methods for monitoring subjects in potential physiological distress |
CA2477615A1 (en) * | 2004-07-15 | 2006-01-15 | Quantum Applied Science And Research, Inc. | Unobtrusive measurement system for bioelectric signals |
US20060041196A1 (en) * | 2004-08-17 | 2006-02-23 | Quasar, Inc. | Unobtrusive measurement system for bioelectric signals |
US9504410B2 (en) | 2005-09-21 | 2016-11-29 | Adidas Ag | Band-like garment for physiological monitoring |
AU2005286769A1 (en) | 2004-09-21 | 2006-03-30 | Adidas Ag | Inductive plethysmographic sensors, monitors, and apparel |
US7553286B2 (en) * | 2004-09-29 | 2009-06-30 | Instrumentarium Corporation | Real-time monitoring of the state of the autonomous nervous system of a patient |
WO2006055917A2 (en) * | 2004-11-19 | 2006-05-26 | Vivometrics, Inc. | Methods and systems for real time breath rate determination with limited processor resources |
US20070239230A1 (en) * | 2004-12-17 | 2007-10-11 | Medtronic, Inc. | System and method for regulating cardiac triggered therapy to the brain |
US8485979B2 (en) * | 2004-12-17 | 2013-07-16 | Medtronic, Inc. | System and method for monitoring or treating nervous system disorders |
KR20070095407A (ko) * | 2005-01-26 | 2007-09-28 | 벤틀리 키네틱스 인코포레이티드 | 운동동작의 분석 및 지도를 위한 방법 및 시스템 |
US20080214903A1 (en) * | 2005-02-22 | 2008-09-04 | Tuvi Orbach | Methods and Systems for Physiological and Psycho-Physiological Monitoring and Uses Thereof |
EP2420185A3 (en) * | 2005-04-14 | 2012-09-05 | Hidalgo Limited | Apparatus and system for monitoring |
US7762953B2 (en) * | 2005-04-20 | 2010-07-27 | Adidas Ag | Systems and methods for non-invasive physiological monitoring of non-human animals |
WO2006121758A2 (en) * | 2005-05-05 | 2006-11-16 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Systems, methods and devices for promoting thermogenesis |
EP1887933B1 (en) | 2005-05-20 | 2017-01-18 | Adidas AG | Methods and systems for determining dynamic hyperinflation |
US8790254B2 (en) * | 2005-06-29 | 2014-07-29 | St. Jude Medical Ab | Medical device for determining the posture of patient |
KR100738074B1 (ko) * | 2005-07-16 | 2007-07-10 | 삼성전자주식회사 | 건강관리장치 및 방법 |
US8033996B2 (en) | 2005-07-26 | 2011-10-11 | Adidas Ag | Computer interfaces including physiologically guided avatars |
KR100725580B1 (ko) * | 2005-07-28 | 2007-06-08 | 연세대학교 산학협력단 | 동적 외란을 가진 이동 생체 신호의 전송과 아티팩트 보상시스템 |
US20070078353A1 (en) * | 2005-10-04 | 2007-04-05 | Welch Allyn, Inc. | Method and apparatus for removing baseline wander from an ECG signal |
US9104287B2 (en) * | 2005-10-27 | 2015-08-11 | International Business Machines Corporation | System and method for data collection interface creation and data collection administration |
US8762733B2 (en) | 2006-01-30 | 2014-06-24 | Adidas Ag | System and method for identity confirmation using physiologic biometrics to determine a physiologic fingerprint |
EP1991114B1 (en) * | 2006-02-28 | 2014-06-11 | Koninklijke Philips N.V. | Biometric monitor with electronics disposed on or in a neck collar |
US20070209669A1 (en) * | 2006-03-09 | 2007-09-13 | Derchak P Alexander | Monitoring and quantification of smoking behaviors |
CA2654095C (en) | 2006-06-01 | 2015-12-22 | Biancamed Ltd. | Apparatus, system, and method for monitoring physiological signs |
US8177724B2 (en) * | 2006-06-08 | 2012-05-15 | Adidas Ag | System and method for snore detection and confirmation |
US8437843B1 (en) | 2006-06-16 | 2013-05-07 | Cleveland Medical Devices Inc. | EEG data acquisition system with novel features |
US7569020B2 (en) * | 2006-06-19 | 2009-08-04 | St. Jude Medical Ab | Method for extracting timing parameters using a cardio-mechanical sensor |
US8475387B2 (en) | 2006-06-20 | 2013-07-02 | Adidas Ag | Automatic and ambulatory monitoring of congestive heart failure patients |
WO2008055078A2 (en) * | 2006-10-27 | 2008-05-08 | Vivometrics, Inc. | Identification of emotional states using physiological responses |
EP3967219A1 (en) * | 2006-11-01 | 2022-03-16 | ResMed Sensor Technologies Limited | System and method for monitoring cardiorespiratory parameters |
US8157730B2 (en) * | 2006-12-19 | 2012-04-17 | Valencell, Inc. | Physiological and environmental monitoring systems and methods |
US8652040B2 (en) | 2006-12-19 | 2014-02-18 | Valencell, Inc. | Telemetric apparatus for health and environmental monitoring |
US9202008B1 (en) * | 2007-06-08 | 2015-12-01 | Cleveland Medical Devices Inc. | Method and device for sleep analysis |
US10426399B1 (en) * | 2007-06-08 | 2019-10-01 | Cleveland Medial Devices Inc. | Method and device for in-home sleep and signal analysis |
US11607152B2 (en) | 2007-06-12 | 2023-03-21 | Sotera Wireless, Inc. | Optical sensors for use in vital sign monitoring |
US8602997B2 (en) * | 2007-06-12 | 2013-12-10 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for measuring continuous non-invasive blood pressure (cNIBP) |
US11330988B2 (en) | 2007-06-12 | 2022-05-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for measuring continuous non-invasive blood pressure (cNIBP) |
US8419649B2 (en) | 2007-06-12 | 2013-04-16 | Sotera Wireless, Inc. | Vital sign monitor for measuring blood pressure using optical, electrical and pressure waveforms |
US20090048527A1 (en) * | 2007-08-13 | 2009-02-19 | Edwards Lifesciences Corporation | Assessment of preload dependence and fluid responsiveness |
US8684925B2 (en) | 2007-09-14 | 2014-04-01 | Corventis, Inc. | Injectable device for physiological monitoring |
EP2194847A1 (en) | 2007-09-14 | 2010-06-16 | Corventis, Inc. | Adherent device with multiple physiological sensors |
EP2194864B1 (en) | 2007-09-14 | 2018-08-29 | Medtronic Monitoring, Inc. | System and methods for wireless body fluid monitoring |
US8897868B2 (en) | 2007-09-14 | 2014-11-25 | Medtronic, Inc. | Medical device automatic start-up upon contact to patient tissue |
US20090076343A1 (en) | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Energy Management for Adherent Patient Monitor |
WO2009036327A1 (en) | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Corventis, Inc. | Adherent device for respiratory monitoring and sleep disordered breathing |
US8460189B2 (en) | 2007-09-14 | 2013-06-11 | Corventis, Inc. | Adherent cardiac monitor with advanced sensing capabilities |
JP5221926B2 (ja) * | 2007-10-18 | 2013-06-26 | ニプロ株式会社 | 心拍変動解析方法および解析装置 |
US8251903B2 (en) | 2007-10-25 | 2012-08-28 | Valencell, Inc. | Noninvasive physiological analysis using excitation-sensor modules and related devices and methods |
JP2009189398A (ja) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Tottori Univ | マッサージ機及びマッサージ方法 |
WO2009114548A1 (en) | 2008-03-12 | 2009-09-17 | Corventis, Inc. | Heart failure decompensation prediction based on cardiac rhythm |
US8968207B2 (en) | 2008-04-15 | 2015-03-03 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and apparatus for visually representing a cardiac status of a patient |
WO2009128000A1 (en) * | 2008-04-16 | 2009-10-22 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Method and system for sleep/wake condition estimation |
WO2009146214A1 (en) | 2008-04-18 | 2009-12-03 | Corventis, Inc. | Method and apparatus to measure bioelectric impedance of patient tissue |
EP2350898B1 (en) * | 2008-09-24 | 2020-05-20 | ResMed Sensor Technologies Limited | Contactless and minimal-contact monitoring of quality of life parameters for assessment and intervention |
US8364220B2 (en) | 2008-09-25 | 2013-01-29 | Covidien Lp | Medical sensor and technique for using the same |
US8257274B2 (en) | 2008-09-25 | 2012-09-04 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Medical sensor and technique for using the same |
US20110152709A1 (en) * | 2008-10-29 | 2011-06-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Mobile body control device and mobile body control method |
US8920345B2 (en) * | 2008-12-07 | 2014-12-30 | Apdm, Inc. | System and apparatus for continuous monitoring of movement disorders |
US9526429B2 (en) | 2009-02-06 | 2016-12-27 | Resmed Sensor Technologies Limited | Apparatus, system and method for chronic disease monitoring |
US20100210962A1 (en) * | 2009-02-13 | 2010-08-19 | Jingping Xu | Respiratory signal detection and time domain signal processing method and system |
US8788002B2 (en) | 2009-02-25 | 2014-07-22 | Valencell, Inc. | Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same |
US9750462B2 (en) | 2009-02-25 | 2017-09-05 | Valencell, Inc. | Monitoring apparatus and methods for measuring physiological and/or environmental conditions |
WO2010098912A2 (en) | 2009-02-25 | 2010-09-02 | Valencell, Inc. | Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same |
US8515515B2 (en) | 2009-03-25 | 2013-08-20 | Covidien Lp | Medical sensor with compressible light barrier and technique for using the same |
US8781548B2 (en) | 2009-03-31 | 2014-07-15 | Covidien Lp | Medical sensor with flexible components and technique for using the same |
DE102009002399A1 (de) * | 2009-04-15 | 2010-10-21 | Biotronik Crm Patent Ag | Vorrichtung und Verfahren zum Verarbeiten physiologischer Messwerte |
JP4920716B2 (ja) * | 2009-04-17 | 2012-04-18 | 株式会社タニタ | 生体インピーダンス式呼吸機能情報計測装置 |
US20100268120A1 (en) * | 2009-04-20 | 2010-10-21 | Morten Eriksen | Coil System and Method for Obtaining Volumetric Physiological Measurements |
US9192316B2 (en) | 2009-05-15 | 2015-11-24 | Nox Medical | Systems and methods using flexible capacitive electrodes for measuring biosignals |
US11896350B2 (en) | 2009-05-20 | 2024-02-13 | Sotera Wireless, Inc. | Cable system for generating signals for detecting motion and measuring vital signs |
US8200321B2 (en) | 2009-05-20 | 2012-06-12 | Sotera Wireless, Inc. | Method for measuring patient posture and vital signs |
US8956294B2 (en) | 2009-05-20 | 2015-02-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for continuously monitoring a patients BP, HR, SpO2, RR, temperature, and motion; also describes specific monitors for apnea, ASY, VTAC, VFIB, and ‘bed sore’ index |
EP2263532A1 (en) * | 2009-06-05 | 2010-12-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Motion determination apparatus |
US9775529B2 (en) | 2009-06-17 | 2017-10-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn pulse oximeter |
WO2011007569A1 (ja) * | 2009-07-15 | 2011-01-20 | 国立大学法人筑波大学 | 分類推定システムおよび分類推定プログラム |
US9326705B2 (en) * | 2009-09-01 | 2016-05-03 | Adidas Ag | Method and system for monitoring physiological and athletic performance characteristics of a subject |
US20110050216A1 (en) * | 2009-09-01 | 2011-03-03 | Adidas Ag | Method And System For Limiting Interference In Magnetometer Fields |
US8545417B2 (en) | 2009-09-14 | 2013-10-01 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiration rate |
US8172777B2 (en) * | 2009-09-14 | 2012-05-08 | Empire Technology Development Llc | Sensor-based health monitoring system |
US11253169B2 (en) | 2009-09-14 | 2022-02-22 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiration rate |
US10420476B2 (en) | 2009-09-15 | 2019-09-24 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US8527038B2 (en) | 2009-09-15 | 2013-09-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US8364250B2 (en) | 2009-09-15 | 2013-01-29 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US8321004B2 (en) * | 2009-09-15 | 2012-11-27 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US10806351B2 (en) | 2009-09-15 | 2020-10-20 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
SG179149A1 (en) * | 2009-09-15 | 2012-04-27 | Sotera Wireless Inc | Body-worn vital sign monitor |
US20110066044A1 (en) | 2009-09-15 | 2011-03-17 | Jim Moon | Body-worn vital sign monitor |
US8840562B2 (en) * | 2009-09-24 | 2014-09-23 | Covidien Lp | Signal processing warping technique |
US8790259B2 (en) | 2009-10-22 | 2014-07-29 | Corventis, Inc. | Method and apparatus for remote detection and monitoring of functional chronotropic incompetence |
JP5889197B2 (ja) * | 2009-11-18 | 2016-03-22 | 日本テキサス・インスツルメンツ株式会社 | 身体動きモニタリングデバイス |
US9451897B2 (en) | 2009-12-14 | 2016-09-27 | Medtronic Monitoring, Inc. | Body adherent patch with electronics for physiologic monitoring |
GB0922622D0 (en) * | 2009-12-24 | 2010-02-10 | Intelesens Ltd | Physiological monitoring device and method |
CN101721801A (zh) * | 2009-12-24 | 2010-06-09 | 韩洪波 | 人体跳绳无线测试系统 |
CN101716417A (zh) * | 2009-12-24 | 2010-06-02 | 韩洪波 | 人体引体向上无线测试系统 |
US11289199B2 (en) * | 2010-01-19 | 2022-03-29 | Masimo Corporation | Wellness analysis system |
JP5850861B2 (ja) | 2010-01-29 | 2016-02-03 | エドワーズ ライフサイエンシーズ コーポレイションEdwards Lifesciences Corporation | 心血管系パラメータの決定における不規則な心周期の影響の排除 |
US20110224564A1 (en) | 2010-03-10 | 2011-09-15 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn vital sign monitor |
US20110245688A1 (en) * | 2010-03-31 | 2011-10-06 | General Electric Company | System and method of performing electrocardiography with motion detection |
US8296108B2 (en) * | 2010-04-02 | 2012-10-23 | Yugen Kaisha Suwa Torasuto | Time series data analyzer, and a computer-readable recording medium recording a time series data analysis program |
US8965498B2 (en) | 2010-04-05 | 2015-02-24 | Corventis, Inc. | Method and apparatus for personalized physiologic parameters |
US8747330B2 (en) | 2010-04-19 | 2014-06-10 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9339209B2 (en) | 2010-04-19 | 2016-05-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9173593B2 (en) * | 2010-04-19 | 2015-11-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US8979765B2 (en) * | 2010-04-19 | 2015-03-17 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
SG10201503094VA (en) * | 2010-04-19 | 2015-06-29 | Sotera Wireless Inc | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9173594B2 (en) * | 2010-04-19 | 2015-11-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US8888700B2 (en) * | 2010-04-19 | 2014-11-18 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn monitor for measuring respiratory rate |
US9211085B2 (en) | 2010-05-03 | 2015-12-15 | Foster-Miller, Inc. | Respiration sensing system |
US9059532B2 (en) | 2010-06-25 | 2015-06-16 | Nox Medical | Biometric belt connector |
US9028404B2 (en) | 2010-07-28 | 2015-05-12 | Foster-Miller, Inc. | Physiological status monitoring system |
US20120035426A1 (en) * | 2010-08-03 | 2012-02-09 | Mielcarz Craig D | Extended range physiological monitoring system |
US8585606B2 (en) | 2010-09-23 | 2013-11-19 | QinetiQ North America, Inc. | Physiological status monitoring system |
EP4020344A1 (en) | 2010-11-11 | 2022-06-29 | Zoll Medical Corporation | Acute care treatment systems dashboard |
JP5605204B2 (ja) * | 2010-12-15 | 2014-10-15 | ソニー株式会社 | 呼吸信号処理装置およびその処理方法ならびにプログラム |
US10856752B2 (en) | 2010-12-28 | 2020-12-08 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for continuous, noninvasive measurement of cardiac output, stroke volume, cardiac power, and blood pressure |
US20120184871A1 (en) * | 2011-01-14 | 2012-07-19 | Seungjin Jang | Exercise monitor and method for monitoring exercise |
US8888701B2 (en) | 2011-01-27 | 2014-11-18 | Valencell, Inc. | Apparatus and methods for monitoring physiological data during environmental interference |
US20130144130A1 (en) * | 2011-02-01 | 2013-06-06 | Zephyr Technology Corporation | System method and device for monitoring a person's vital signs |
AU2011358630A1 (en) * | 2011-02-09 | 2013-09-12 | Massachusetts Institute Of Technology | Wearable vital signs monitor |
CN103582449B (zh) | 2011-02-18 | 2017-06-09 | 索泰拉无线公司 | 用于患者监护的模块化手腕佩戴式处理器 |
EP2675346B1 (en) | 2011-02-18 | 2024-04-10 | Sotera Wireless, Inc. | Optical sensor for measuring physiological properties |
GB2503055B (en) * | 2012-04-04 | 2018-08-29 | Cardiocity Ltd | Heart monitoring apparatus |
US9332919B2 (en) | 2011-04-04 | 2016-05-10 | Cardiocity Limited | Heart monitoring apparatus |
US9427191B2 (en) | 2011-07-25 | 2016-08-30 | Valencell, Inc. | Apparatus and methods for estimating time-state physiological parameters |
US9801552B2 (en) | 2011-08-02 | 2017-10-31 | Valencell, Inc. | Systems and methods for variable filter adjustment by heart rate metric feedback |
US20130035579A1 (en) | 2011-08-02 | 2013-02-07 | Tan Le | Methods for modeling neurological development and diagnosing a neurological impairment of a patient |
DE202011104334U1 (de) * | 2011-08-12 | 2012-11-21 | Brain Products Gmbh | EEG-Elektrode mit einem Indikator zur Verbesserung der Sicherheit bei EEG-Aufnahmen insbesondere während einer Abtastung mittels eines bildgebenden Verfahrens |
JP5613922B2 (ja) * | 2012-02-23 | 2014-10-29 | 株式会社タニタ | 血圧測定装置および血圧測定方法 |
US20130281796A1 (en) * | 2012-04-20 | 2013-10-24 | Broadmaster Biotech Corp. | Biosensor with exercise amount measuring function and remote medical system thereof |
US9867548B2 (en) | 2012-05-25 | 2018-01-16 | Emotiv, Inc. | System and method for providing and aggregating biosignals and action data |
US9763592B2 (en) | 2012-05-25 | 2017-09-19 | Emotiv, Inc. | System and method for instructing a behavior change in a user |
US9622660B2 (en) * | 2012-05-25 | 2017-04-18 | Emotiv Lifesciences Inc. | System and method for enabling collaborative analysis of a biosignal |
US8849387B2 (en) * | 2012-05-30 | 2014-09-30 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Low-power, compact, resilient system and method for physiological monitoring |
US20140125358A1 (en) * | 2012-07-13 | 2014-05-08 | Rescon Ltd | Reducing movement and electrostatic interference in a non-resistive contact sensor assembly |
US9060745B2 (en) | 2012-08-22 | 2015-06-23 | Covidien Lp | System and method for detecting fluid responsiveness of a patient |
US8731649B2 (en) | 2012-08-30 | 2014-05-20 | Covidien Lp | Systems and methods for analyzing changes in cardiac output |
US9357937B2 (en) | 2012-09-06 | 2016-06-07 | Covidien Lp | System and method for determining stroke volume of an individual |
US10462898B2 (en) | 2012-09-11 | 2019-10-29 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Physiological monitoring garments |
US11246213B2 (en) | 2012-09-11 | 2022-02-08 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Physiological monitoring garments |
US9817440B2 (en) | 2012-09-11 | 2017-11-14 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Garments having stretchable and conductive ink |
US9241646B2 (en) | 2012-09-11 | 2016-01-26 | Covidien Lp | System and method for determining stroke volume of a patient |
US10159440B2 (en) | 2014-03-10 | 2018-12-25 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Physiological monitoring garments |
WO2017013493A1 (en) | 2015-07-20 | 2017-01-26 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Flexible fabric ribbon connectors for garments with sensors and electronics |
US8948839B1 (en) | 2013-08-06 | 2015-02-03 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Compression garments having stretchable and conductive ink |
US10201310B2 (en) | 2012-09-11 | 2019-02-12 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Calibration packaging apparatuses for physiological monitoring garments |
ES2705526T3 (es) | 2012-09-11 | 2019-03-25 | Life Corp Sa | Plataforma de comunicación ponible |
US8945328B2 (en) | 2012-09-11 | 2015-02-03 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Methods of making garments having stretchable and conductive ink |
US20140081152A1 (en) | 2012-09-14 | 2014-03-20 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method for determining stability of cardiac output |
US9278255B2 (en) | 2012-12-09 | 2016-03-08 | Arris Enterprises, Inc. | System and method for activity recognition |
US10212986B2 (en) | 2012-12-09 | 2019-02-26 | Arris Enterprises Llc | System, apparel, and method for identifying performance of workout routines |
CN102988051B (zh) * | 2012-12-13 | 2014-07-02 | 中国人民解放军第四军医大学 | 用于计算机操作者健康的监测装置 |
US8977348B2 (en) | 2012-12-21 | 2015-03-10 | Covidien Lp | Systems and methods for determining cardiac output |
CN110013240A (zh) | 2013-01-28 | 2019-07-16 | 瓦伦赛尔公司 | 具有与身体运动脱开的感测元件的生理监测装置 |
US9717423B2 (en) * | 2013-01-28 | 2017-08-01 | Texas Instruments Incorporated | Low-complexity sensor displacement tolerant pulse oximetry based heart rate measurement |
US10304325B2 (en) | 2013-03-13 | 2019-05-28 | Arris Enterprises Llc | Context health determination system |
EP2792300B1 (en) * | 2013-04-16 | 2019-06-05 | BIOTRONIK SE & Co. KG | Implantable cardiac device adapted to extract a patient's respiratory waveforms from an intrathoracic or intracardiac impedance, pressure and/or accelerometry input stream |
KR101501661B1 (ko) * | 2013-06-10 | 2015-03-12 | 한국과학기술연구원 | 착용형 근전도 센서 시스템 |
US10194865B2 (en) | 2013-07-30 | 2019-02-05 | Emotiv, Inc. | Wearable system for detecting and measuring biosignals |
KR102165060B1 (ko) | 2013-08-20 | 2020-10-13 | 삼성전자주식회사 | 착용형 생체신호 인터페이스 및 착용형 생체신호 인터페이스의 동작 방법 |
US9585602B1 (en) | 2013-10-07 | 2017-03-07 | Intellirod Spine Inc. | Obtaining medical diagnostic measurements |
US10055549B2 (en) * | 2013-10-10 | 2018-08-21 | Wireless Medical Monitoring, Inc. | Method and apparatus for wireless health monitoring and emergent condition prediction |
CN105706150A (zh) * | 2013-10-28 | 2016-06-22 | 株式会社技术未来 | 数字安防系统、方法和程序 |
WO2015068041A1 (en) | 2013-11-06 | 2015-05-14 | Nox Medical | Method, apparatus, and system for measuring respiratory effort |
WO2015077839A1 (en) * | 2013-11-28 | 2015-06-04 | University Of Western Sydney | "monitoring pneumocardial function" |
RU2684044C1 (ru) * | 2013-12-12 | 2019-04-03 | Конинклейке Филипс Н.В. | Устройство и способ для определения основных показателей жизнедеятельности субъекта |
US20150164352A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Lg Electronics Inc. | Apparatus for measuring bio-information and a method for error compensation thereof |
ES2699674T3 (es) | 2014-01-06 | 2019-02-12 | Sistemas y métodos para determinar automáticamente el ajuste de una prenda | |
US20150265161A1 (en) * | 2014-03-19 | 2015-09-24 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and Apparatus for Physiological Parameter Estimation |
DE102014104465B3 (de) * | 2014-03-28 | 2015-06-11 | LifeTAix GmbH | Messverfahren zur Erfassung von Vitalparametern am Körper eines Menschen oder eines Tieres und eine Messanordnung |
WO2015153837A1 (en) * | 2014-04-04 | 2015-10-08 | Med-El Elektromedizinische Geraete Gmbh | Acceleration sensors for recording of triggered respiratory signals in neurostmulators |
JP6174169B2 (ja) * | 2014-07-24 | 2017-08-02 | ゴーアテック インコーポレイテッドGoertek Inc | イヤホンに適用される心拍数検出方法及び心拍数を検出可能なイヤホン |
US9538921B2 (en) | 2014-07-30 | 2017-01-10 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices with adjustable signal analysis and interrogation power and monitoring methods using same |
EP3199100A1 (en) | 2014-08-06 | 2017-08-02 | Valencell, Inc. | Earbud with a physiological information sensor module |
JP6280226B2 (ja) * | 2014-08-11 | 2018-02-14 | 日本電信電話株式会社 | 生体信号測定システム |
US11207028B2 (en) * | 2014-08-27 | 2021-12-28 | Vladimir Shusterman | Method and system for monitoring physiological signals/health data, defibrillation, and pacing in the presence of electromagnetic interference |
US11020601B2 (en) * | 2014-08-27 | 2021-06-01 | Vladimir Shusterman | Accessory for external cardiac defibrillation, pacing and monitoring physiological signals/health data in the presence of electromagnetic interference |
KR102339922B1 (ko) * | 2014-09-01 | 2021-12-16 | 삼성전자주식회사 | 생체 신호를 측정하는 방법 및 그 장치 |
US9794653B2 (en) | 2014-09-27 | 2017-10-17 | Valencell, Inc. | Methods and apparatus for improving signal quality in wearable biometric monitoring devices |
US10285637B1 (en) | 2014-11-10 | 2019-05-14 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Apparatus for sensing strain on a spinal fusion rod |
US10219699B2 (en) | 2014-11-10 | 2019-03-05 | Intellirod Spine Inc. | Implantable sensors and methods of use |
CN104490390B (zh) * | 2014-12-30 | 2017-03-08 | 天津大学 | 基于神经电生理信号联合分析的人体运动能力判别方法 |
US10108264B2 (en) | 2015-03-02 | 2018-10-23 | Emotiv, Inc. | System and method for embedded cognitive state metric system |
US10542961B2 (en) | 2015-06-15 | 2020-01-28 | The Research Foundation For The State University Of New York | System and method for infrasonic cardiac monitoring |
US10588574B2 (en) | 2015-07-14 | 2020-03-17 | Smart Solutions Technologies, S.L. | System and methods for adaptive noise quantification in dynamic biosignal analysis |
EP4356830A2 (en) * | 2015-09-14 | 2024-04-24 | Whoop, Inc. | Physiological signal monitoring |
US10945618B2 (en) | 2015-10-23 | 2021-03-16 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices and methods for noise reduction in physiological signals based on subject activity type |
EP3344127A4 (en) | 2015-10-23 | 2018-07-25 | Valencell, Inc. | Physiological monitoring devices and methods that identify subject activity type |
WO2017087888A1 (en) * | 2015-11-18 | 2017-05-26 | President And Fellows Of Harvard College | Systems and methods for monitoring, managing, and treating asthma and anaphylaxis |
CN105326484A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-02-17 | 南京邮电大学 | 一种基于无线传感网的智能衣套装系统和方法 |
KR102454895B1 (ko) * | 2015-12-14 | 2022-10-14 | 삼성전자주식회사 | 연속적인 생체 신호 모니터링 방법 및 시스템 |
TWI576088B (zh) * | 2015-12-14 | 2017-04-01 | 國立臺北科技大學 | 穿戴式裝置之生理參數監測方法 |
US10441184B2 (en) | 2016-03-16 | 2019-10-15 | Ventrilink Corporation | Electrocardiogram device and methods |
TWI609638B (zh) | 2016-03-17 | 2018-01-01 | 財團法人工業技術研究院 | 生理感測織物、生理感測系統及織物天線的製造方法 |
US9918128B2 (en) * | 2016-04-08 | 2018-03-13 | Orange | Content categorization using facial expression recognition, with improved detection of moments of interest |
KR102028517B1 (ko) * | 2016-06-22 | 2019-10-04 | 한국전자통신연구원 | 심박 변이도 분석 장치 및 이를 이용한 심박 변이도 검출 방법 |
US10154791B2 (en) | 2016-07-01 | 2018-12-18 | L.I.F.E. Corporation S.A. | Biometric identification by garments having a plurality of sensors |
WO2018009736A1 (en) | 2016-07-08 | 2018-01-11 | Valencell, Inc. | Motion-dependent averaging for physiological metric estimating systems and methods |
EP3500155A1 (en) | 2016-08-19 | 2019-06-26 | Nox Medical | Method, apparatus, and system for measuring respiratory effort of a subject |
US10542939B2 (en) * | 2016-11-14 | 2020-01-28 | Medtronic Monitoring, Inc. | System and methods of processing accelerometer signals |
FR3060962B1 (fr) | 2016-12-26 | 2023-01-20 | Bioserenity | Indicateur de perturbations pour un dispositif destine a etre porte |
US20180214033A1 (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-02 | Edwards Lifesciences Corporation | Hemodynamic monitor providing enhanced cardiac output measurements |
US11185270B1 (en) * | 2017-02-03 | 2021-11-30 | Yongwu Yang | Wearable device and method for monitoring muscle tension and other physiological data |
WO2018220606A1 (en) | 2017-06-02 | 2018-12-06 | Nox Medical Ehf | Coherence-based method, apparatus, and system for identifying corresponding signals of a physiological study |
EP3678543A1 (en) | 2017-09-08 | 2020-07-15 | Nox Medical | System and method for non-invasively determining an internal component of respiratory effort |
WO2019060298A1 (en) | 2017-09-19 | 2019-03-28 | Neuroenhancement Lab, LLC | METHOD AND APPARATUS FOR NEURO-ACTIVATION |
US11717686B2 (en) | 2017-12-04 | 2023-08-08 | Neuroenhancement Lab, LLC | Method and apparatus for neuroenhancement to facilitate learning and performance |
JP6973508B2 (ja) * | 2017-12-28 | 2021-12-01 | 日本電気株式会社 | 信号処理装置、解析システム、信号処理方法および信号処理プログラム |
CN108095714A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-01 | 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 | 一种动态心率检测方法 |
US11478603B2 (en) | 2017-12-31 | 2022-10-25 | Neuroenhancement Lab, LLC | Method and apparatus for neuroenhancement to enhance emotional response |
WO2019136429A1 (en) * | 2018-01-08 | 2019-07-11 | Michael Poon | External counterpulsation system |
CN108478209B (zh) | 2018-02-24 | 2021-06-11 | 上海乐普云智科技股份有限公司 | 心电信息动态监护方法和动态监护系统 |
US11364361B2 (en) | 2018-04-20 | 2022-06-21 | Neuroenhancement Lab, LLC | System and method for inducing sleep by transplanting mental states |
WO2020056418A1 (en) | 2018-09-14 | 2020-03-19 | Neuroenhancement Lab, LLC | System and method of improving sleep |
JP2020146166A (ja) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 富士ゼロックス株式会社 | 生体情報測定システム及び生体情報測定装置 |
JP2020174756A (ja) * | 2019-04-15 | 2020-10-29 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 自律神経活動のモニタリング方法及びそのシステム |
US11786694B2 (en) | 2019-05-24 | 2023-10-17 | NeuroLight, Inc. | Device, method, and app for facilitating sleep |
WO2021034521A1 (en) * | 2019-08-21 | 2021-02-25 | L&R Usa Inc. | Compression therapy arrangement and method for operating and monitoring the same |
US20220054041A1 (en) * | 2020-08-18 | 2022-02-24 | Carlo Menon | Loop-based measuring device |
KR20230023172A (ko) * | 2021-08-10 | 2023-02-17 | 삼성전자주식회사 | 측정한 데이터를 표시하는 전자 장치 및 이를 위한 방법 |
CN116831598B (zh) * | 2023-06-14 | 2024-06-04 | 中国医学科学院生物医学工程研究所 | 一种脑肌信号评估方法和装置 |
Family Cites Families (84)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4016868A (en) | 1975-11-25 | 1977-04-12 | Allison Robert D | Garment for impedance plethysmograph use |
GB1596298A (en) | 1977-04-07 | 1981-08-26 | Morgan Ltd P K | Method of and apparatus for detecting or measuring changes in the cross-sectional area of a non-magnetic object |
US4433693A (en) | 1979-09-27 | 1984-02-28 | Hochstein Peter A | Method and assembly for monitoring respiration and detecting apnea |
US4373534A (en) | 1981-04-14 | 1983-02-15 | Respitrace Corporation | Method and apparatus for calibrating respiration monitoring system |
US4452252A (en) | 1981-05-26 | 1984-06-05 | Respitrace Corporation | Non-invasive method for monitoring cardiopulmonary parameters |
US4456015A (en) | 1981-05-26 | 1984-06-26 | Respitrace Corporation | Non-invasive method for semiquantitative measurement of neck volume changes |
US4860766A (en) | 1983-11-18 | 1989-08-29 | Respitrace Corp. | Noninvasive method for measuring and monitoring intrapleural pressure in newborns |
GB8502443D0 (en) | 1985-01-31 | 1985-03-06 | Flexigage Ltd | Monitoring physiological parameters |
US4934372A (en) | 1985-04-01 | 1990-06-19 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for detecting optical pulses |
US4911167A (en) | 1985-06-07 | 1990-03-27 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for detecting optical pulses |
USRE35122E (en) | 1985-04-01 | 1995-12-19 | Nellcor Incorporated | Method and apparatus for detecting optical pulses |
US4648407A (en) | 1985-07-08 | 1987-03-10 | Respitrace Corporation | Method for detecting and differentiating central and obstructive apneas in newborns |
US5007427A (en) | 1987-05-07 | 1991-04-16 | Capintec, Inc. | Ambulatory physiological evaluation system including cardiac monitoring |
US4834109A (en) | 1986-01-21 | 1989-05-30 | Respitrace Corporation | Single position non-invasive calibration technique |
US4777962A (en) | 1986-05-09 | 1988-10-18 | Respitrace Corporation | Method and apparatus for distinguishing central obstructive and mixed apneas by external monitoring devices which measure rib cage and abdominal compartmental excursions during respiration |
US4800495A (en) | 1986-08-18 | 1989-01-24 | Physio-Control Corporation | Method and apparatus for processing signals used in oximetry |
US4753088A (en) | 1986-10-14 | 1988-06-28 | Collins & Aikman Corporation | Mesh knit fabrics having electrically conductive filaments for use in manufacture of anti-static garments and accessories |
US4807640A (en) | 1986-11-19 | 1989-02-28 | Respitrace Corporation | Stretchable band-type transducer particularly suited for respiration monitoring apparatus |
US5301678A (en) | 1986-11-19 | 1994-04-12 | Non-Invasive Monitoring System, Inc. | Stretchable band - type transducer particularly suited for use with respiration monitoring apparatus |
US4753988A (en) * | 1987-02-18 | 1988-06-28 | The Dow Chemical Company | High gloss acrylate rubber-modified weatherable resins |
US4817625A (en) | 1987-04-24 | 1989-04-04 | Laughton Miles | Self-inductance sensor |
US5178151A (en) | 1988-04-20 | 1993-01-12 | Sackner Marvin A | System for non-invasive detection of changes of cardiac volumes and aortic pulses |
US4986277A (en) | 1988-08-24 | 1991-01-22 | Sackner Marvin A | Method and apparatus for non-invasive monitoring of central venous pressure |
US5040540A (en) | 1988-08-24 | 1991-08-20 | Nims, Inc. | Method and apparatus for non-invasive monitoring of central venous pressure, and improved transducer therefor |
CA1327631C (en) * | 1989-03-20 | 1994-03-08 | Non-Invasive Monitoring Systems, Inc. | System for non-invasive detection of changes of cardiac volumes and aortic pulses |
US4960118A (en) | 1989-05-01 | 1990-10-02 | Pennock Bernard E | Method and apparatus for measuring respiratory flow |
US5074129A (en) | 1989-12-26 | 1991-12-24 | Novtex | Formable fabric |
SE465551B (sv) * | 1990-02-16 | 1991-09-30 | Aake Oeberg | Anordning foer bestaemning av en maenniskas hjaert- och andningsfrekvens genom fotopletysmografisk maetning |
US5159935A (en) | 1990-03-08 | 1992-11-03 | Nims, Inc. | Non-invasive estimation of individual lung function |
US5331968A (en) | 1990-10-19 | 1994-07-26 | Gerald Williams | Inductive plethysmographic transducers and electronic circuitry therefor |
US5224479A (en) | 1991-06-21 | 1993-07-06 | Topy Enterprises Limited | ECG diagnostic pad |
US5353793A (en) | 1991-11-25 | 1994-10-11 | Oishi-Kogyo Company | Sensor apparatus |
WO1994027492A1 (en) | 1993-05-21 | 1994-12-08 | Nims, Inc. | Discriminating between valid and artifactual pulse waveforms |
US5447164A (en) | 1993-11-08 | 1995-09-05 | Hewlett-Packard Company | Interactive medical information display system and method for displaying user-definable patient events |
US5533511A (en) | 1994-01-05 | 1996-07-09 | Vital Insite, Incorporated | Apparatus and method for noninvasive blood pressure measurement |
US5544661A (en) | 1994-01-13 | 1996-08-13 | Charles L. Davis | Real time ambulatory patient monitor |
US5416961A (en) | 1994-01-26 | 1995-05-23 | Schlegel Corporation | Knitted wire carrier having bonded warp threads and method for forming same |
WO1997004703A1 (en) | 1995-07-28 | 1997-02-13 | Cardiotronics International, Inc. | Disposable electro-dermal device |
US5584295A (en) | 1995-09-01 | 1996-12-17 | Analogic Corporation | System for measuring the period of a quasi-periodic signal |
GB2306659B (en) | 1995-11-02 | 1999-12-15 | Healthcare Technology Ltd | Heart rate sensing apparatus |
CA2190901A1 (en) * | 1995-11-24 | 1997-05-25 | John B. Shaw | Electro-convulsive therapy (ect) system with enhanced safety features |
US5913826A (en) | 1996-06-12 | 1999-06-22 | K-One Technologies | Wideband external pulse cardiac monitor |
US6168568B1 (en) | 1996-10-04 | 2001-01-02 | Karmel Medical Acoustic Technologies Ltd. | Phonopneumograph system |
CA2219848C (en) | 1996-12-26 | 2001-07-31 | David L. Banks | Static electricity dissipation garment |
WO1998034540A1 (en) | 1997-02-05 | 1998-08-13 | Instrumentarium Corporation | Apparatus for monitoring a mechanically transmitted signal based on the organs or vital functions and for processing the results |
WO1998040011A1 (en) * | 1997-03-12 | 1998-09-17 | Reynolds Medical Limited | Method of analysing a cardiac signal |
US6015388A (en) | 1997-03-17 | 2000-01-18 | Nims, Inc. | Method for analyzing breath waveforms as to their neuromuscular respiratory implications |
JP4555919B2 (ja) | 1997-03-17 | 2010-10-06 | ノンインベイシブ モニタリング システムズ インコーポレイテッド | 生理的サインのフィードバックシステム |
US6002952A (en) | 1997-04-14 | 1999-12-14 | Masimo Corporation | Signal processing apparatus and method |
US5913830A (en) | 1997-08-20 | 1999-06-22 | Respironics, Inc. | Respiratory inductive plethysmography sensor |
US6361501B1 (en) | 1997-08-26 | 2002-03-26 | Seiko Epson Corporation | Pulse wave diagnosing device |
US6254552B1 (en) * | 1997-10-03 | 2001-07-03 | E.I. Du Pont De Nemours And Company | Intra-coronary radiation devices containing Ce-144 or Ru-106 |
US6018677A (en) * | 1997-11-25 | 2000-01-25 | Tectrix Fitness Equipment, Inc. | Heart rate monitor and method |
JPH11276448A (ja) * | 1998-03-31 | 1999-10-12 | Seiko Epson Corp | 信号抽出装置および信号抽出方法 |
US6801916B2 (en) | 1998-04-01 | 2004-10-05 | Cyberpulse, L.L.C. | Method and system for generation of medical reports from data in a hierarchically-organized database |
US6506153B1 (en) * | 1998-09-02 | 2003-01-14 | Med-Dev Limited | Method and apparatus for subject monitoring |
US6519486B1 (en) | 1998-10-15 | 2003-02-11 | Ntc Technology Inc. | Method, apparatus and system for removing motion artifacts from measurements of bodily parameters |
US6436057B1 (en) | 1999-04-22 | 2002-08-20 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services, Centers For Disease Control And Prevention | Method and apparatus for cough sound analysis |
GB2354823A (en) | 1999-05-25 | 2001-04-04 | Univ Cardiff | Device for identifying a trend indicative of an abnormal physiological condition |
US6223072B1 (en) | 1999-06-08 | 2001-04-24 | Impulse Dynamics N.V. | Apparatus and method for collecting data useful for determining the parameters of an alert window for timing delivery of ETC signals to a heart under varying cardiac conditions |
US6413225B1 (en) | 1999-06-18 | 2002-07-02 | Vivometrics, Inc. | Quantitative calibration of breathing monitors with transducers placed on both rib cage and abdomen |
US6449504B1 (en) | 1999-08-20 | 2002-09-10 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Arrhythmia display |
US6718198B2 (en) | 1999-08-24 | 2004-04-06 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Arrhythmia display |
NO311746B1 (no) * | 1999-08-27 | 2002-01-21 | Laerdal Medical As | System for å redusere signalforstyrrelser i EKG forårsaket av hjerte-lunge-redning |
US6604115B1 (en) | 1999-11-05 | 2003-08-05 | Ge Marquette Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for storing data |
EP2324761A3 (en) | 2000-04-17 | 2014-06-18 | Adidas AG | Systems and methods for ambulatory monitoring of physiological signals |
US6633772B2 (en) | 2000-08-18 | 2003-10-14 | Cygnus, Inc. | Formulation and manipulation of databases of analyte and associated values |
US6341504B1 (en) | 2001-01-31 | 2002-01-29 | Vivometrics, Inc. | Composite elastic and wire fabric for physiological monitoring apparel |
IL147502A0 (en) * | 2002-01-07 | 2002-08-14 | Widemed Ltd | Self-adaptive system, for the analysis of biomedical signals of a patient |
JP2003225211A (ja) * | 2002-01-31 | 2003-08-12 | Leadtek Research Inc | 心電図、脈拍および音声を同時に測定するための検出システム、および同検出システムを含む解析システム |
AU2003217564A1 (en) | 2002-02-22 | 2003-09-09 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring physiological parameters based on variations in a photoplethysmographic signal |
US6702752B2 (en) | 2002-02-22 | 2004-03-09 | Datex-Ohmeda, Inc. | Monitoring respiration based on plethysmographic heart rate signal |
US6709402B2 (en) | 2002-02-22 | 2004-03-23 | Datex-Ohmeda, Inc. | Apparatus and method for monitoring respiration with a pulse oximeter |
WO2003073930A1 (en) | 2002-03-01 | 2003-09-12 | Christine Ross | Novel utilization of heart rate variability in animals |
US8137270B2 (en) * | 2003-11-18 | 2012-03-20 | Adidas Ag | Method and system for processing data from ambulatory physiological monitoring |
US8790272B2 (en) | 2002-03-26 | 2014-07-29 | Adidas Ag | Method and system for extracting cardiac parameters from plethysmographic signals |
US6783498B2 (en) | 2002-03-26 | 2004-08-31 | Vivometrics, Inc. | Method and system for extracting cardiac parameters from plethysmographic signals |
TW528593B (en) | 2002-05-17 | 2003-04-21 | Jang-Min Yang | Device for monitoring physiological status and method for using the device |
US6881192B1 (en) | 2002-06-12 | 2005-04-19 | Pacesetter, Inc. | Measurement of sleep apnea duration and evaluation of response therapies using duration metrics |
EP1622512B1 (en) | 2003-04-10 | 2013-02-27 | Adidas AG | Systems and methods for respiratory event detection |
US20040249299A1 (en) | 2003-06-06 | 2004-12-09 | Cobb Jeffrey Lane | Methods and systems for analysis of physiological signals |
US7104962B2 (en) | 2003-06-24 | 2006-09-12 | Buxco Electronics, Inc. | Cough/sneeze analyzer and method |
AU2004277381B2 (en) | 2003-08-22 | 2008-04-24 | Foster-Miller, Inc. | Physiological monitoring garment |
US7467603B2 (en) | 2004-05-24 | 2008-12-23 | Equusys, Incorporated | Animal instrumentation |
-
2004
- 2004-11-18 US US10/991,877 patent/US8137270B2/en active Active
- 2004-11-18 WO PCT/US2004/038668 patent/WO2005048824A2/en not_active Application Discontinuation
- 2004-11-18 CA CA2545881A patent/CA2545881C/en active Active
- 2004-11-18 EP EP11187663.7A patent/EP2508124A3/en not_active Ceased
- 2004-11-18 JP JP2006541365A patent/JP5466351B2/ja active Active
- 2004-11-18 EP EP20110187662 patent/EP2508123B1/en active Active
- 2004-11-18 AU AU2004290588A patent/AU2004290588A1/en not_active Abandoned
- 2004-11-18 EP EP04811390.6A patent/EP1684626B1/en active Active
- 2004-11-18 CA CA2842420A patent/CA2842420C/en active Active
-
2011
- 2011-04-05 JP JP2011083646A patent/JP5529796B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2012
- 2012-01-27 US US13/359,893 patent/US9277871B2/en active Active
-
2016
- 2016-02-09 US US15/018,932 patent/US20160183881A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011156376A (ja) | 2011-08-18 |
EP1684626A2 (en) | 2006-08-02 |
JP2007521852A (ja) | 2007-08-09 |
WO2005048824A3 (en) | 2007-06-28 |
US8137270B2 (en) | 2012-03-20 |
CA2842420A1 (en) | 2005-06-02 |
US20120184826A1 (en) | 2012-07-19 |
CA2545881A1 (en) | 2005-06-02 |
CA2545881C (en) | 2014-04-08 |
EP2508123B1 (en) | 2015-05-20 |
CA2842420C (en) | 2016-10-11 |
WO2005048824A8 (en) | 2006-10-12 |
EP2508124A3 (en) | 2014-01-01 |
EP2508123A1 (en) | 2012-10-10 |
AU2004290588A1 (en) | 2005-06-02 |
US20160183881A1 (en) | 2016-06-30 |
EP1684626A4 (en) | 2008-02-27 |
EP2508124A2 (en) | 2012-10-10 |
US20050240087A1 (en) | 2005-10-27 |
EP1684626B1 (en) | 2016-09-14 |
WO2005048824A2 (en) | 2005-06-02 |
US9277871B2 (en) | 2016-03-08 |
JP5466351B2 (ja) | 2014-04-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5529796B2 (ja) | 移動式生理学的モニタリングからのデータを処理する方法及びシステム | |
KR101656611B1 (ko) | 무구속적으로 측정한 생체신호를 이용하여 산소탈포화지수를 획득하는 방법 | |
US10390731B2 (en) | Body-worn monitor for measuring respiratory rate | |
US8790272B2 (en) | Method and system for extracting cardiac parameters from plethysmographic signals | |
US9173594B2 (en) | Body-worn monitor for measuring respiratory rate | |
US8747330B2 (en) | Body-worn monitor for measuring respiratory rate | |
US9173593B2 (en) | Body-worn monitor for measuring respiratory rate | |
US8888700B2 (en) | Body-worn monitor for measuring respiratory rate | |
US6783498B2 (en) | Method and system for extracting cardiac parameters from plethysmographic signals | |
US8979765B2 (en) | Body-worn monitor for measuring respiratory rate | |
JP5889197B2 (ja) | 身体動きモニタリングデバイス | |
JP6310401B2 (ja) | 生理的リズムを表す信号を処理する方法、システム及びコンピュータプログラム | |
Zhang et al. | Assessment of pre-ejection period in ambulatory subjects using seismocardiogram in a wearable blood pressure monitor | |
AU2003225992B2 (en) | Method and system for extracting cardiac parameters from plethysmographic signals |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110405 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110405 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130507 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20130802 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20130807 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20131031 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20131203 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140303 |
|
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: 20140325 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140417 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5529796 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |