JP6940414B2 - 特性信号から人間の検出及び識別 - Google Patents
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Description
本出願は、2015年4月20日に出願された米国仮特許出願第62/149,839号及び2015年8月20日に出願された米国仮特許出願第62/207,687号に対する出願日の利益を主張し、その全文は本明細書に参照として組み込まれる。
本技術は、移動個体及び生きている被験者の特性検出のための回路及びセンサに関する。より詳細には、本技術は、例えば、特に人間の識別や認証のための信号特性に重点を置いた、距離ゲートされた無線周波数動作感知のような、健康モニター等におけるセンサに関する。
現在の健康管理及び個人健康の未来を窺って見ると、互いに連結されている3つのカテゴリーが明白である:すなわち、(i)私たちの身体からデータを収集してモニタリングする傾向、(ii)圧迫されている健康予算及び(iii)医療の自動化。
従って、偽装したことを避け、識別されたユーザーのバイオメトリック及び行動データの非正常的な変化を検出するために、ユーザー特定のパターン(すなわち、ユーザーを識別すること、ここでは、一般的なバイオメトリック「指紋」という)を識別することができるシステムが必要である。
一実施形態において、ユーザーがベッドにいる間に心拍数、呼吸数、(例えば、浅い/喘ぎまたは深い)呼吸深度のような生理学的パラメータ、動き度(動きの程度)及びその他の関連するパラメータを収集する装置が、ベッドサイド(またはベッドの中または下または上に、またはユーザーに着用されて)の側に配置され得る。
システムは、フィードバックループを(例えば、PCまたはスマートフォンまたはタブレットのようなスマートデバイスを介して)ユーザーまたは第3者に提供することができ、選択的には、検討、認証及び選択的仲裁のためにモニタリングセンターに提供することができる。システムは、また、様々な呼吸の問題を有したユーザーを助けるために使用される持続性気道陽圧(continuous positive airway pressure:CPAP)、適応補助換気装置(adaptive servo ventilation:ASV)及び/またはバイレベル気道陽圧(バイレベル)マシンのような治療装置の治療効果に対するフィードバックを提供することができる。このような装置は、本明細書でより詳細に説明される。
システムによって情報がどのように利用されるかの例は、以下の通りである:
a.心拍数(Heart rate:HR)データは、連続または半連続的にユーザーから収集される。これは、胸部バンド(例えば、Polarによって提供されるようなスポーツモニタリングバンド)、または心拍数モニタリングを実施する腕時計(例えば、Basis時計、携帯型ECG、光電容積脈波(photoplethysmogram)、心弾動図(ballistocardiogram)またはこれと類似の)を介して行われ得る。理想的に、低いユーザー衝撃デバイスが使用されるが、これは長期間(数日、数ヶ月または数年)にわたる毎日モニタリングに適する。
b.HRデータは、製品心拍数変動性(heart rate variability:HRV)推定値を生成するために分析される。
c.記録されたHRVパラメータ(例えば、心拍数の短期及び長期変動)は、正常被験者及び慢性疾患被験者の過去パラメータ及び人口統計(予想)パラメータと比較され、特徴は、分類器に提供される。また、信号の低域フィルタリングに基づいて、より円滑なバージョンのHRVが利用されることができ;これは、メインに長期間の変動の分析及び傾向除去されたバージョンとの比較に使用される。
a.ガルバニック皮膚反応(Galvanic skin response:GSR、皮膚電気反応(electrodermal response)としても知られている)は、ウェアラブルデバイス(例えば、Basis時計または他の市販のGSR測定装置)で記録することができる。
b.GSR信号は、交感神経の「戦闘または飛行」活性化の代理測定値として使用される。
c.抽出されたGSR信号とHRV信号を組み合わせると、交感神経活性化と副交感神経活性化との間の比を推算することができる。交感神経対副交感神経活性化のこのような均衡は、システムによる正常対疾病進行状態(例えば、副交感活動の減少による増加された交感神経活動)の推定者として使用される。
a.運動強度と持続期間の変動は、「昼間」センサから捕捉され、データベースに記録され、特定の傾向及び変動について分析される。
b.概日リズム/眠気の重複されたモデルは、一日中の活動と静止の明確なパターン(例えば、ベッドから出た後、出勤、その後に早朝にコーヒーブレーク、その後に会議への歩行、ランチタイムの散歩、続いて午後の眠気[最も強い睡眠駆動は、一般的に午後1時から3時の間に起こる]、休息中の活動、家に退勤、夕方に読書/テレビ視聴中の活動減少及び睡眠時間中の更なる減少[最も強い睡眠欲は、一般的に午前2時から4時の間に起こる]のような時間の間に会社員の活動の増加)を示すことができる。
c.エネルギー消耗は、ステップカウンタと共に心拍数とGSRデータを組み合わせて推定され得る。代替的に、運動強度の代用として(例えば、Nike Fuel Band、FitBit、Jawbone Upまたはこれと同様のウェアラブルデバイスを使用する)独立型ステップカウンター(万歩計)を使用することができる。
a.呼吸数、深度及び活動(下記の「睡眠」セクションで説明する)
a.ウェアラブル光電容積脈波ベースセンサから導出される
「睡眠モニタリング」情報がシステムによってどのように利用されるかの例は、以下の通りである:
アルゴリズムは、ユーザーの息(呼吸)数及び力学関係のパターンを検出するように実施される。アルゴリズムは、日、週、月及び/または年にわたって人のベースライン呼吸数、動き特性及び呼吸波形形状を適応的に追跡して呼吸力学のプロフィールを構築することができる。
心拍数は、また、接触(例えば、光学的方法を使用するBasis時計のようなウェアラブルデバイスまたはECG電極及び装置)から、または、(心弾動図信号―皮膚表面から非侵襲的に検出された心臓の機械的動きから導出される)ウェーブレットベースの時間−周波数変換のような技術を利用するSleepMinderのような非接触センサから「夜間」ベッドルーム環境で推定され得る。
マイクロフォンを介して記録されたオーディオ信号のデジタルサンプリングを利用して、アルゴリズムはいびき、鼻詰まり(snuffling)、咳または呼吸困難の特徴的なパターンを検出することができる。これは、デジタルフィルタバンク、周波数分解及び「バースト的(bursty)」雑音の探索、すなわち、スペクトル分析を使用した「咳署名」の探索を使用して、または、形態学的処理を使用して実現される。これらのイベントは、選択的に動き及び呼吸パターンとクロス相関される。
イン−ベッド(in−bed)モニタリングの1つの例示的な実現のために、本発明は、適切なADCモジュールを使用してデジタル化された無線周波数RADARによって記録された2つのチャンネル(同位相I及び直交Q)信号を分析する。これらのRF信号は、連続波であるか、またはパルス化することができる(例えば、ResMedのSleepMinder5.8GHz及び10.525GHzセンサ、FMCW方法を使用する装置またはその他のものに適用され得る)。幾つかの場合において、センサは、米国特許出願公開第2014/0024917号に開示されたセンサであることができ、その全文は、本明細書中に参照により組み込まれる。信号は、フィルタバンクに供給され、フィルタバンクで帯域通過フィルタリングを含めた一連のデジタルフィルタが適用されて低周波の揺れ情報を感知して除去する。2つのチャンネル内の位相情報は、比較されて時計回り/反時計回りのパターンを生成する。信号フォールドオーバ(foldover)を抑制するためにヒステリシス及びグリッチ検出が適用され、その結果、信号は、センサの基準フレームに対する動き源(動きソース)の相対的方向を表す。ピーク/トラフ検出及び信号追跡は、この処理を補助するために追加で使用される。従って、システムは、動きがセンサに向かってまたはセンサから遠ざかって移動するかどうか、方向が変わるかどうかを決定することができる。
可能な多数の入力信号を処理する重要な側面は、各信号の信号品質の確固な推定値である。ユーザーのバイオメトリック「指紋」を推定し、このバイオメトリックマーカーが健康状態から病気状態に進化することを追跡して捕捉することが好ましいように、信号が品質が悪いか、変質されたものであるかまたは好ましくないように加工され得る(すなわち、操作され得る)ことが認識される。劣悪な信号品質は、必ずしもセンサ間の干渉によって引き起こされるではない。例えば、ウェアラブル心臓モニターは、身体に不適切に接触して使用することができないか、誤読された信号を誘発することができる。同時に着用された他の運動センサからのデータと関係して比較することは、センサの位置が間違っているために長期間疑心される信号品質に対比して、身体の動きによる間歇的な劣悪信号(例えば、他のセンサ(複数)を撹乱する動きによって潜在的に予想される信号損傷)を区別するために役に立つことができる。
−昼間及び/または夜間の呼吸数の変動性(ユーザーを特徴付ける変動性)
−これは、呼吸の間またはより長い時間尺度の間(例えば、30、60、90秒またはより長い期間の間)であり得る
−経時安全性(変動性に関連する)
−呼吸数の標準偏差
−呼吸深度(浅い、深いなど)及び隣接呼吸の相対振幅
−呼吸数の平均または平均値
−アウトライヤーを拒否するためにトリミングされた平均(例えば、10%)
−覚醒または睡眠(すなわち、検出されたユーザーの睡眠状態)
−静かな期間及びREM睡眠中に見られる呼吸数の急変(突然の加速または減速)
−中央値(50百分位数)
−四分位範囲(25〜75百分位数)
−5〜95百分位数
−10〜90百分位数
−ヒストグラムの形状
−歪度
−尖度
−経時ピーク周波数
−ピーク周波数の第2の高調波と第3の高調波の比率
−有効データの百分率(有効生理学的に妥当なデータ)
−個々信号の自己相関
−スペクトログラムの特徴的なパターン
−覚醒または睡眠
−REMと深い睡眠の相対割合
−心拍数変動性(例えば、心弾動図(Ballistocardiogram)から導出される)心拍動間)及びより長く定義された移動ウィンドウの間−例えば、30、60、90秒)
−経時変動性(心拍動間/呼吸変動性)
−平均
−トリミングされた平均(10%)
−標準偏差
−中央値(50百分位数)
−四分位範囲(25〜75百分位数)
−5〜95百分位数
−10〜90百分位数
−ヒストグラムの形状
−歪度
−尖度
−経時による安全性
−経時によるピーク周波数
−ピーク周波数の第2高調波と第3高調波の比率
−有効データの百分率(有効生理学的に妥当なデータ)
−覚醒または睡眠
−個別信号の自己相関
−スペクトログラムの特徴的なパターン
−(移動ウィンドウで)振幅二乗クロススペクトル密度(Magnitude Square Cross Spectral Density)
−クロスコヒーレンス
−呼吸副鼻腔不整脈ピーク
−自律神経系の副交感神経/交感神経均衡を示すLF/HF比
−心臓及び呼吸信号推定値のクロス相関、クロスコヒーレンス(またはクロススペクトル密度)
−より長い時間尺度にわたった特徴的な動きパターン、すなわち、信号において観察される統計的挙動
−これらの心臓及び呼吸信号を検出して比較する間の動きパターン(例えば、睡眠中に幾つかのユーザーは、より安らかな睡眠を取ることができ、幾つかのユーザーは、安眠できなくなることがある)
1.システムは、心臓及び/または呼吸信号に基づいて生理学的パターンを検出し、人を識別することができる。
2.信号は、パルス化された無線周波数(RF)センサまたはセンサグループを介して捕捉され得る。
3.システムは、ユーザーのバイオメトリックパラメータを識別することができる。すなわち、非接触センサによって記録された心拍数及び/または呼吸数及び/または振幅に基づいて、記録された信号が与えられたユーザーから来たものであることを検証することができる。
4.システムは、睡眠及び覚醒している段階の間にバイオメトリックをアップデートすることができる。
5.睡眠状態は、信号に課された意識的な変動性を減らし/除去する(例えば、OH&Sユースケースで言及されたように)(すなわち、心拍数にまた影響を及ぼし得る呼吸パターンを誤分類する危険またはこれをユーザーが「偽装する」危険を減少させる)。
6.深い(最善)またはREM(次善)の睡眠中に優先的にバイオメトリックをアップデートすることができる。
7.システムは、サーバーと通信して既存のアイデンティティテンプレート/モデルをチェックし、アイデンティティを決定することができる。
8.システムは、覚醒しているまたは睡眠段階を使用してユーザーを登録することができる。
9.システムは、定義された吸気/呼気期間及び深度の特定の深いまたは浅い呼吸パターンが案内されるときにユーザーを登録することができる。
10.パルス化された無線周波数(RF)センサを使用するシステムは、システムに対する「リプレイ」攻撃を軽減させるために、第2の非認可された第2のRFセンサが開始したかどうかを検出して通知することができる。
11.システムは、人の健康状態を検出することができ、フロージェネレーターに対するロック及びキー、及び心拍動に適応サーボ換気装置(adaptive servo ventilator:ASV)のスマートな適応を含んで、新しい健康条件に再トレーニングされ得るように治療/治療法などが作られると、入力を受信することができる。システムは、適切な人がその人のために計画された以前環境の治療法デバイスを使用していることを保障することができ、そうでなければ、新しい/未知のユーザーにより適した環境に再設定することができる。
12.システムは、昼間及び夜間に、例えば、データベース及びライブラリ内の、ウェアラブルセンサからの、(また昼間呼吸数用の加速度計及びビデオのような他のセンサの「生存性」データを使用して)呼吸数、心拍数、運動パターン、ガルバニック皮膚反応、血圧を含めたバイオメトリックデータをアップデートすることができる。
13.システムは、第2または第3の人のデータが第1の人に集中されたシステムによる誤りに処理されないようにするのために、一部または全部の記録期間に第2のバイオメトリックが検出されるときを検出することができる。
14.システムは、センサ地域で睡眠中のまたは覚醒している犬または猫のような動物を検出することができる。
15.ベッドにいる2人の人(2つのバイオメトリック)を検出するシステムは、第1の人をより良く検出するようにするために、制御信号をセンサ/プロセッサに送信してセンサ挙動(電力/距離ゲーティング/指向性)を調整することができる(バイオメトリックに基づいてセンサを調整し、特定の状況で最低のセンサ電力を選択する付随的な詳細内容及び例である)。
16.システムは、クラウドベースであることができ、それで、システムは、センサ(複数)が人と一緒に行動する必要がないように、異なる場所にある複数の固定または移動センサを介して人のバイオメトリックを追跡することができる。例えば、システムは、第1のルームにある第1のセンサから第2のルームにある第2のセンサまで人を追跡することができ、第1及び第2のセンサからの生理学的データを自動に対照することができる。
複数のセンサが協業する場合、例えば、遠隔地に設置されるかまたはセンサと共存する制御プロセッサを有するシステムから(連続的にまたはペアリングプロセスの一部として)有線または無線リンクを介して通信する場合、特徴的なバイオメトリックパラメータは、人間という独立的なソースの生理学的認識を最適化し、他のソースを拒否するために、1つ以上のセンサの性能を力学的に調整するために使用され得る。
センサは、最小のRF干渉を維持しながら、互いに近接して作動するように構成され得る。これに関して、2つのセンサがベッドの対向側に配置されることができ、平凡な配列で睡眠中の分離個体をモニタリングするようにプログラムされてあり得る。例えば、特定のユーザーのバイオメトリック特性は、それぞれのセンサによって検出されることができ、それぞれのセンサは、そのようなユーザーデータで初期化され得るので、センサがユーザーに起因することができるデータのベースラインを含むようにする。しかしながら、図13に示されたように、更なる動作の間に、センサが各人から重複された信号を受信することができるので、センサの品質は低下され得る。例えば、人間_aから信号を検出するようにプログラムされているセンサ_aは、人間_bから重複された呼吸、心拍数及び/または動き信号を受信することができ、それによって、人間_aに関して受信された信号を低下させることができる。同様に、人間_bから信号を検出するようにプログラムされたセンサ_bは、人間_aから重複された呼吸、心拍数及び/または動き信号を受信することができ、それによって、人間_bに関する受信信号を低下させることができる。
前述のように、識別方法論は、センサに隣接した存在を区別するためにセンサによって使用され得る。以下の更なる実施例において、多数の存在は、特定のユーザーが識別され得るように区別され得る。
大人の大部分は、潜在的に異なる睡眠パターンを有するパートナーと睡眠する。パートナーは、睡眠センサのメイン(または1次)ユーザーに先立ってベッドに入ることができるか、メインユーザーがベッドを離れた後にもベッドに留まることができる。パートナーをメインユーザーとして誤認することを避けるために、プロセスはそれらの間を区別するためにシステムによって使用され得る。幾つかの場合、これはメインユーザーの睡眠が別個で評価−(すなわち、パートナーの感知されたデータから分離)−され得るようにする。
9.2.1 実験設計
5人の健康な被験者が募集された予備研究が実施された。各被験者は、パートナーと眠る。10.5GHz非接触センサが自分の胸に向かって、各自のベッドサイドのユニット上で、被験者の(またはユーザーの)ベッドサイドに設置された。図1を参照する。非接触センサは、研究持続期間中、1日当たり24時間のデータを記録するように設置された。一次ユーザー(以下、ユーザー)は、自分が就寝時、自分のパートナーが就寝したとき、自分が朝に起床したとき及び自分のパートナーが起床したときの詳細を記した日誌をまた、提供された。
例示的なセンサシステムは、センサのI及びQ信号を表す2つのアナログ電圧信号を出力する。センサは、10.5GHzで無線周波数エネルギーの2つの短いパルスを発生させることによって作動する。第1のパルスはメイン送信パルスとして作用し、第2のパルスはミキサーパルスである。第1のパルスは隣近物体から反射して、センサで再び受信されるエコーパルスを生成する。エコーパルスによって移動された距離は、エコー信号が再びセンサに到逹するとき時間遅延を誘発する。このような時間遅延は、エコー信号と参照ミキサー信号との間の位相シフトをもたらす。受信機内部でミキサーパルスとエコーパルスを乗算(混合する)することにより、エコーパルスの任意の位相シフトに比例する信号が発生される。動く物体(例えば、呼吸する人)は、回路内の電子装置によって検出され得る可変型位相シフトを発生する(de Chazal,P.、Fox,N.,O'Hare,E.など.非接触生体運動センサを使用した睡眠/覚醒測定。J.Sleep Res.,2011,20:356〜366)。
その後、特徴(例えば、25個の特徴(表1))を抽出した(例えば、すべての記録の毎30秒エポックごとに)。従って、プロセッサは、識別プロセスにおいて以下の表の特徴などのうちの任意の1つ以上を計算または決定するように構成され得る。初期の調査のために、例えば、一元分散分析(ANOVA)を使用して、誘導された特徴がユーザー及びパートナー使用の公知された期間の間に比較され、各々の個別特徴がパートナーからユーザーを有意に区別することができるかどうかを評価することができる。各々の特徴は、また、全体記録にわたったその平均値及び特定の被験者に対する過去データからの平均値と比較され得る。これは、可用な特徴の数を顕著に増加させる。
このような分類器は、センサ記録からのデータを使用して採択され得る。例えば、各記録に対して、すべてのパートナーデータは、トレーニングセットの一部として使用されることができ、同一数のユーザーエポックが無作為に選択されてトレーニングセットを完成することができる。
トレーニングされた分類器は、センサ記録からのデータを使用してテストされ得る。テスティングセットは、すべてのパートナーデータ、及びすべてのユーザーデータを含むことができる。
9.3.1 動き及び非動きに対する別途の分類器
多くの潜在的な特徴は、データの動きセクション中またはデータの非動き(呼吸)セクションの間に無意味な(すなわち、数字でない(not−a−number)/NaNまたは0)出力を提供する。例えば、動きのセクション中、設定オプティマイザ及び呼吸数の特徴は、NaNと同一であり得る。同様に、動き特徴は、動きが検出されないときに、0と同一である。従って、幾つかのバージョンにおいて、表1のもののような検出特徴は、動き中に有意義な特徴を有するグループ、及び動きが検出されなかったクリアな呼吸の間に有意義な特徴を有するグループのような、別個のグループに組職化され得る。これらのグループは、両方のシナリオで意味のある幾つかの重複する特徴を有することができる。次に、分類器モデルが特徴などの各グループごとに使用されることができ、センサ信号の分析によって設定された動きフラグが、各エポックで使用のために呼吸または動き分類器モデルを選択するためのトリガーとして使用され得る(図19参照)。従って、動きフラグに応じて、特定のエポックが特定のユーザー(例えば、ユーザーまたはパートナー)に関係するかどうかの分類において、異なるセットの特徴などが考慮され得る。
幾つかのバージョンにおいて、特徴は、また被験者ベースまたは信号品質ベースとして分類またはグループ化されることができ、2つの分類器を生成するために使用され得る。信号品質ベース特徴は、実生活データ、すなわち、センサが1日24時間データを捕捉し、ユーザーとパートナーの両方が幾つかの一定期間の間にベッドの特定の側面(常にセンサから所定の距離範囲内にいるユーザー、及びセンサから他の距離範囲内にいるパートナー)上に個別的に存在する注釈付き2つのベッド中のデータ(annotated two−in−a−bed data)を使用してモデルをトレーニングするときに有用である。このようなデータセットを使用して、被験者ベース特徴と共に信号品質ベース特徴が図19の‘設定(Set up)’分類器を開発するために使用され得る。代替的に、信号品質ベース特徴を排除し、被験者ベース特徴、例えば、呼吸数及び動きのみを含ませることによって、2人の区別される被験者からの非注釈データが併合されて‘被験者分類器(Subject classifier)’を開発することができる(図19参照)。ユーザーがベッドに入って寝る準備をするときに記録を開始し、ユーザーが朝に起床するときに記録を終了する典型的な記録は、典型的に、パートナーデータの相当な期間を含まない。パートナーデータは、メインユーザーがベッドにいないがパートナーが存在するときにのみ存在する−信号は、ユーザーが存在し、パートナーが全く‘見え(visible)’ない間にメインユーザーから反射する。このシナリオで両方のユーザーデータ及びパートナーデータが同一の設定を使用して捕捉されるので、すべての信号品質ベース特徴は、この‘被験者分類器’に対する分類器開発中に排除される。これらの分類方法の各々は、使用されるトレーニングデータの属性に起因して、異なるシナリオにより適合するようになることができ−すなわち、設定分類器は、睡眠セッションの開始または終了時にパートナーデータを識別するためにより有用であり得る一方、被験者分類器は、日中に誰が昼寝を取っていたのかを識別するためにより有用であり得る。
一般的な分類モデルは、初期使用期間、一晩または可能にはより長い間に使用され得る。これは、時間経過よよもにモデル性能を改善するために使用され得る被験者−特定の過去データを収集することができるようにする。これは、周期的にアップデートされ、使用期間が延長されるにつれて徐々によりテーラード化され、より正確な分類器を提供することができる。このような分類モデルに対する例示的な処理が図19を参照して示されている。例えば、初期使用または設定期間中に、1920における設定分類処理は、ユーザーの識別のために、特徴抽出ユニット1922から特徴などのセットを評価することができる。設定分類は、1924及び1926においてそれぞれ呼吸分類及び/または動き分類のための処理を使用することができる。被験者特定の分類処理1928がまた含まれることもできる。より特定の被験者分類処理1928は、1930及び1932においてそれぞれ呼吸分類及び/または動き分類のための処理を使用することもできる。処理1928は、1920における設定分類処理によって評価された特徴などのセットよりも特徴抽出ユニット1922から取られた特徴などの他のセットを評価することができるが、このような特徴などのセットなどの重複があり得る。
選択的に、他の監督された、半監督された、または監督されていない機械学習モデルが実施され得る。例えば、異常検出、サポートベクトルマシンまたはクラスタリング分類方法が、更なるシステム実施において提供され得る。
図20は、例えば、複数の装置が互いに通信する場合及び/または中央処理装置、例えば、サーバーがセンサからのデータを処理する場合に、N装置によってモニタリングされるN被験者の区別のためのシステムにおいて実施され得る処理を示す。図20では、2つのセンサ装置(100−A及び100−B)のみが示されている。
(i)幾つかの場合に、センサ装置は、(例えば、QI無線充電器を使用して)無線で充電され得る製品と一体化され得る。従って、このような充電可能なセンサ製品は、充電できるようにするバッテリー(例えば、リチウム)及びコイルを有することができる。そうすると、このようなセンサ製品は、無線充電器に近接して配置されるときに昼の間に充電され得る。充電の後、モニタリングセッション中に(例えば、ユーザーの近いで夜間に)使用のためにセンサ製品を誘導するための保有構造体内に挿入され得る。例えば、センサは、充電可能なセンサ製品を受け取る壁マウント、スタンドまたはベッドマウントと合致することができる。その後、無線充電器は、夜間に他の装置(例えば、スマートフォン)を充電するために使用することができる。
例えば、治療装置を含んだ現在技術の幾つかのバージョンに対して呼吸器疾患を治療するとか、改善するために様々な治療が使用され得る。また、そうではない健康な人は、呼吸器疾患を予防するために、このような治療の利点を取ることができる。
技術の幾つかのバージョンにおいて、治療は、前述の識別装置/システムと共助して作動することができる治療システムまたは装置によって提供され得る。このようなシステム及び装置は、また状態を治療せずに診断するために使用されることもできる。
空気圧力発生器は、例えば産業スケールの換気システムのような様々な適用で知られている。しかし医療用の空気圧力発生器には、信頼性、サイズおよび重量のようなより汎用の空気圧力発生器で達成されない特定の要件がある。さらに、医療用にデザインされた装置でも、快適さ、騒音、使い易さ、効率、サイズ、重量、製造可能性、コストおよび信頼性の1つまたはそれ以上に関する欠点に含くまされている。
前述のように、1つの形態において、本技術は、呼吸器疾患を治療及び/またはモニタリングするための器具または装置を含むことができる。器具または装置は、空気回路4170を介して患者インタフェース3000に至る患者1000に加圧された空気を供給するためのRPT装置4000であり得る。以下の説明において、RPT装置は、図21〜24を参照して考慮され得る。
本技術の1態様による非侵襲患者インタフェース3000は、下記の機能面を有している:シール形成構造3100、プレナムチャンバー3200、位置決めおよび安定化構造3300および空気回路4170へ接続するための接続口3600、ベント3400、空気回路4170に接続するための接続ポート3600の1形態および額支持3700。いくつかの形態では、機能面は1つまたはそれ以上の物理的コンポーネントによって提供されてよい。いくつかの形態では、1つの物理的コンポーネントが1つまたはそれ以上の機能的態様を提供することができる。使用中は、気道への加圧された空気の供給が容易にするようにシール形成構造3100は患者の気道入り口を囲むように配置される。
本技術の1態様によるRPT装置4000は、機械的および空気的コンポーネンツ4100、電気的コンポーネント4200から成り、1つまたはそれ以上のアルゴリズム4300を実行するようにプログラムされている。RPT装置4000は、2つの部分に形成された、上部4012と下部4014、外部ハウジング4010を有する。一つの形態で、外部ハウジング4010は1つまたはそれ以上のパネル(複数)4015を含むことができる。RPT装置4000は、RPT装置4000の1つまたはそれ以上の内部コンポーネントを支持するシャーシ4016を含んでよい。RPT装置4000はハンドル4018を含んでよい。
RPT装置4000は、1つまたはそれ以上の下記のコンポーネンツを一体ユニットの中に含むことができる。代案の形態で、1つまたはそれ以上の次のコンポーネンツが、それぞれ別のユニットとして位置することができる。
本技術の1形態によるRPT装置4000は、空気フィルター4110または複数の空気フィルター4110を含むことができる。
本技術の1つの形態によるRPT装置4000は、マフラー4120または複数のマフラー4120を含むことができる。
本技術の1形態において、加圧空気を供給する、圧力装置4140は制御可能な送風機4142である。例えば送風機4142は、ボリュートの中に収めた一つまたはそれ以上のインペラーを有するブラシレスDCモータ4144を含む。圧力発生器4140は、例えば、約120リーッター/分の陽圧を、約4cmH2Oから約20cmH2Oの範囲またはそのほかの形態で約30cmH2Oまでの範囲で空気の供給または流れを発生できる。
変換器はRPT装置の内部でも外部でもよい。外部変換器は例えば空気回路に置かれまたは患者インタフェースのような空気回路の一部を形成する。外部変換器はデータをRPT装置に送信または移送するドップラーレーダ動きセンサーのような非接触センサーの形態であってよい。
本技術の1形態において、抗スピルバック弁4160が加湿器5000と空気ブロック4020の間に位置している。この抗スピルバック弁は、水が加湿器5000から上流に流れるリスク、例えばモータ4144へを低減するよう構築されかつ配置される。
本技術の一つの態様による空気回路4170は、空気の流れが例えば空気ブロック4020と患者インタフェース3000のような2つのコンポーネンツ間を使用中に行き来できるように構築されかつ配置されるた導管またはチューブである。
本技術の1形態において、補充酸素4180が例えば空気ブロック4020の上流、空回路4170へおよび/または患者インタフェース3000へなど、空気通路中の1つまたはそれ以上のポイントに補充される。
12.3.2.1 電源
本技術の1つの形態において、電源4210は、RPT装置4000の外部ハウジング4010の内部にある。本技術の他の形態において、電源4210は、RPT装置4000の外部ハウジング4010の外部にある。
本技術の1形態において、RPT装置4000は作業者が装置と交流できるように、ボタン、スイッチまたはダイアルの形態の1つまたはそれ以上の入力装置4220を含む。ボタン、スイッチまたはダイアルは物理的装置またはタッチスクリーンからアクセスできるソフトウエア装置であってよい。1つの形態において、ボタン、スイッチまたはダイアルはハウジング4010に物理的に接続するかまたはもう1つの形態では、中央コントローラ4230と電気的接続にあるレシーバとの無線通信であってよい。
本技術の1つの形態において、中央コントローラ4230は、x86INTENLプロセッサのようなRPT装置4000を制御するために適したプロセッサである。
RPT装置4000は、中央コントローラ4230に接続された時計4232を含むことができる。
本技術の1形態において、治療装置コントローラ4240は、中央コントローラ4230が実行するアルゴリズム4300の一部を形成する制御モジュール4330である。
本技術によるRPT装置4000は、1つ以上の保護回路4250を含むことができる。
本技術の1形態により、RPT装置4000はメモリー4260、例えば、非揮発性メモリーを含む。いくつかの形態において、メモリー4260はバッテリー駆動のスタティックRAMを含むことができる。いくつかの形態では、メモリー4260は揮発性RAMを含むことができる。
変換器は、装置4000の内部、またはRPT装置4000の外部にあり得る。外部変換器は、例えば、患者インタフェイで、空気伝達回路4170上に配置されるとか、またはその一部を形成することができる。外部変換器は、RPT装置4000にデータを送信または転送するドップラレーダ動きセンサのような非接触センサの形態であり得る。
本技術による流量変換器4274は、差圧変換器、例えば、SENSIRIONからのSDP600シリーズ差圧変換器に基づくことができる。差圧変換器は、空気圧回路と流体連通し、それぞれの圧力変換器のうちの1つは、流れ制限要素内のそれぞれの第1及び第2の地点に連結される。
本技術による圧力変換器4272は、空気圧経路と流体連通状態に配置される。適した圧力変換器4272の例は、HONEYWELL ASDXシリーズからのセンサである。他の適した圧力変換器は、GENERAL ELECTRICからのNPAシリーズからのセンサである。
本技術の1つの形態において、モーター速度変換器4276は、モーター4144及び/または送風機4142の回転速度を決定するために使用される。モーター速度変換器4276からのモーター速度信号は、治療装置コントローラ4240に提供され得る。モーター速度変換器4276は、例えば、ホール効果センサのような速度センサであり得る。
本技術の1形態において、データ通信インタフェース4280が提供でき、中央コントローラ4230に接続できる。データ通信インタフェース4280は遠隔外部通信ネットワーク4282に接続可能でありおよび/またははローカルの外部通信ネットワーク4284に接続可能である。遠隔外部通信ネットワーク4282は遠隔外部装置4286に接続可能である。ローカル外部通信ネットワーク4284はローカルの外部装置4288に接続可能である。
本技術による出力装置4290は、視覚、オーディオおよび触覚ユニットの一つまたはそれ以上の形態をとることができる。視覚ディスプレイは液晶表示装置(LCD)または発光ダイオード(LED)ディスプレイであってよい。
ディスプレイ・ドライバー4292は入力としてディスプレイ4294に表示する文字、記号または映像を受信し、それらをコマンドに変換してディスプレイ4294にこれらの文字、記号または映像を表示させる。
ディスプレイ4294は、ディスプレイ・ドライバー4292から受信したコマンドに対応して文字、記号または映像を視覚的に表示するように設定される。例えば、ディスプレイ4294は8セグメント表示であってよく、この場合ディスプレイ・ドライバー4292は例えば数字「0」のような文字または記号のそれぞれを8つの論理信号に変換し、8つのそれぞれのセグメントが特定の文字または記号を表示するように活性化するかどうかを指示する。
12.3.3.1 前処理モジュール
本技術による前処理モジュール4310は、変換器4270、例えば、流量センサ4274または圧力センサ4272からのローデータを入力として受信し、1つ以上のプロセスステップを行って、他のモジュール、例えば、治療エンジンモジュール4320への入力として使用される1つ以上の出力値を計算する。
本技術の1つの形態において、圧力補償アルゴリズム4312は、空気圧ブロック4020の出口近くの空気圧経路内の圧力を示す信号を入力として受信する。圧力補償アルゴリズム4312は、空気回路4170内の圧力降下を推定し、患者インタフェース3000での推定された圧力Pmを出力として提供する。
本技術の1つの形態において、ベント流量評価アルゴリズム4314は、患者インタフェース3000での推定された圧力Pmを入力として受信し、患者インタフェース3000でのベント3400から空気のベント流量Qvを推定する。
本技術の1つの形態において、漏れ流量推定アルゴリズム4316は、総流量Qt及びベント流量Qvを入力として受信し、漏れ流量Qlを推定する。1つの形態において、漏れ流量推定アルゴリズム4316は、数個の呼吸周期を含むために十分に長い期間、例えば、約10秒にわたって総流量とベント流量Qvとの間の差の平均を計算することによって漏れ流量Qlを推定する。
本技術の1つの形態において、呼吸流量推定アルゴリズム4317は、総流量Qt、ベント流量Qv、漏れ流量Qlを入力として受信し、総流量Qtからベント流量Qv及び漏れ流量Ql減算することによって患者に対する空気の呼吸流量Qrを推定する。
−患者1000の胸部の呼吸運動
−圧力発生器4140によって流れる電流
−圧力発生器4140のモーター速度
−患者1000の経胸腔(Trans−thoracic)インピーダンス
呼吸流量プロキシ値は、RPT装置4000内の変換器4270、例えば、モーター速度センサ4276、またはRPT装置4000外部のセンサ、例えば、呼吸運動センサまたは経胸腔インピーダンスセンサによって提供され得る。
本技術の1つの形態において、換気決定アルゴリズム4311は、呼吸流量Qrを受信し、現在の患者換気を示す測定値Ventを決定する。
他の形態において、換気決定アルゴリズム4311は、呼吸流量Qrに基づいていないが、患者1000に取り付けられた適切なセンサから得られる、酸素飽和度(SaO2)、または二酸化炭素の部分圧力(PCO2)のような現在患者の換気に対するプロキシである換気の測定値Ventを決定する。
本技術の1つの形態において、中央コントローラ4230は、現在換気の測定値Ventの測定値を入力として取り込み、換気の測定値に対する目標値Vtgtの決定のために、1つ以上の目標換気決定アルゴリズム4313を行う。
本技術の1つの形態において、呼吸数推定アルゴリズム4318は、患者1000に対する呼吸流量Qrを入力として受信し、患者の自発的呼吸数Rsの推定値を生成する。
本技術の1つの形態において、バックアップ率決定アルゴリズム4319は、呼吸数推定アルゴリズム4318によって提供された自発的呼吸数推定値Rsを入力として受信し、「バックアップ率」Rbをリターンする。バックアップ率Rbは、RPT装置4000が顕著な自発的呼吸努力欠如時に、患者1000にバックアップ呼吸を伝達する、すなわち、人工呼吸支援を提供し続ける比率である。
本技術の1つの形態において、治療エンジンモジュール4320は、患者インタフェース3000での圧力Pm、患者に対する空気の呼吸流量Qr、及び自発的呼吸数の推定値Rsのうちの1つ以上を入力として受信し、1つ以上の治療パラメータを出力として提供する。様々な形態において、治療エンジンモジュール4320は、以下のアルゴリズムのうちの1つ以上を含む:位相決定アルゴリズム4321、波形決定アルゴリズム4322、吸気流れ制限決定アルゴリズム4324、無呼吸/呼吸低下決定アルゴリズム4325、いびき検出アルゴリズム4326、気道開通性決定アルゴリズム4327、及び治療パラメータ決定アルゴリズム4329。
本技術の1つの形態において、位相決定アルゴリズム4321は、呼吸流量Qrを示す信号を入力として受信し、患者1000の現在呼吸周期の位相Φを出力として提供する。
1.呼吸流量が0で速く増加している場合であれば、位相は0回転数である。
2.呼吸流量が大きい正数で一定した場合であれば、位相は0.25回転数である。
3.呼吸流量が0で速く低下する場合であれば、位相は0.5回転数である。
4.呼吸流量が大きい負数で一定した場合であれば、位相は0.75回転数である。
5.呼吸流量が0で一定しており、呼吸流量の5秒低域フィルタリングされた絶対値が大きい場合であれば、位相は0.9回転数である。
6.呼吸流量が正数で位相が呼気の場合であれば、位相は0回転数である。
7.呼吸流量が負数で位相が吸気の場合であれば、位相は0.5回転数である。
8.呼吸流量の5秒低域フィルタリングされた絶対値が大きい場合、位相は20秒の時定数で低域フィルタリングされた、患者の呼吸数と同一の一定の速度で増加している。
本技術の1つの形態において、治療制御モジュール4330は、圧力発生器4140を制御して波形テンプレートП(Φ)による患者の呼吸周期の位相Φの関数として変化する治療圧力Ptを供給する。
本技術の1つの形態において、プロセッサは、吸気流量制限(部分閉塞)の検出のために1つ以上のアルゴリズム4324を行う。
本技術の1つの形態において、中央コントローラ4230は、無呼吸及び/または呼吸低下の検出のために1つ以上のアルゴリズム4325を行う。
本技術の1つの形態において、中央コントローラ4230は、いびきの検出のために1つ以上のいびき検出アルゴリズム4326を行う。
本技術の1つの形態において、中央コントローラ4230は、気道開通性を決定するために1つ以上のアルゴリズム4327を行う。
本技術の幾つかの形態において、中央コントローラ4230は、治療エンジンモジュール4320で1つ以上の他のアルゴリズムなどによってリターンされた値を使用して、1つ以上の治療パラメータを決定するために1つ以上の治療パラメータ決定アルゴリズム4329を行う。
−Aは、振幅であり、
−Φは、現在の位相値であり;
−Π(Φ)は、現在の位相値での波形テンプレート値(0〜1の範囲内)であり、
−P0は、基本圧力である。
本技術の1つの形態による治療制御モジュール4330は、治療エンジンモジュール4320の治療パラメータ決定アルゴリズム4329から治療パラメータを入力として受信し、圧力発生器4140を制御して、治療パラメータに従って空気の流れを伝達する。
本技術の1つの形態において、プロセッサは、欠陥状態の検出のために1つ以上の方法4340を行う。1つ以上の方法によって検出された欠陥状態は、以下のうちの少なくとも1つを含むことができる:
−停電(無電力、または不十分な電力)
−変換器欠陥検出
−コンポーネントの存在を検出するものの故障
−勧奨範囲外の作動パラメータ(例えば、圧力、流れ、温度、PaO2)
−検出可能な警報信号を発生させるためのテスト警報の故障。
−聴覚、視覚及び/または運動(例えば、振動)警報の開始
−外部デバイスにメッセージを送信する
−事件のロギング。
本技術の1つの形態では、周囲空気に対して患者に伝達するために空気またはガスの絶対湿度を変化させるための加湿器5000(例えば、図24に示されたように)が提供される。典型的に、加湿器5000は、患者の気道への伝達の前に絶対湿度を増加させ、(周囲空気に対して)空気の流れの温度を増加させるために使用される。
本技術の公開の目的で、本技術のある形式において、1つまたはそれ以上の以下の定義を適用してよい。本技術のそのほかの形態において、代案の定義が適用できる。
空気:本技術のある形態において、空気は大気の空気を意味し、本技術のそのほかの形態では、空気は例えば酸素の多い大気の空気のような呼吸できるガスのいくつかのそのほかの組み合わせを意味する。
無呼吸:一部の定義によれば、無呼吸は呼吸流量がある期間、例えば、10秒、所定の閾値以下に低下すると起こると言われる。閉塞性無呼吸は、患者の努力にもかかわらず気道の閉塞により空気が流れないときに発生したと言われる。中枢性無呼吸は、気道が開いているにもかかわらず、呼吸努力の低下によって無呼吸が検出されたときまたは呼吸努力がなされない時発生したと言われる。混合性無呼吸は、呼吸努力の低下または欠如が気道の閉塞と同時に生じたときに発生したと言われる。
(i)患者の呼吸が少なくとも10秒間30%低下し、さらに4%の関連した脱飽和がある;または
(ii)患者の呼吸が少なくとも10秒間低下し(50%以下)、さらに少なくとも3%の関連した脱飽和または覚醒がある。
流量:単位時間当りに伝達される空気の瞬時容積(または質量)。流量及び換気は、単位時間当りの容積または質量と同一の寸法を有するが、流量は、はるかに短い時間にわたって測定される。流れは、患者の呼吸周期の吸気部分については名目上陽性であり、従って患者の呼吸周期の呼気部分については陰性である。一部の場合に、流量に対する言及は、スカラー量、すなわち、大きさのみを有する量に対する言及である。他の場合に、流量に対する言及は、ベクトル量、すなわち、大きさと方向の両方を有する量に対する言及である。流量は、記号Qで与えられる。‘流量’は、時々単に‘流れ’に短縮される。総流速Qtは、RPT装置を出る空気の流れである。換気流量Qvは、吐き出されたガスを洗い出すことができるようにベントを出る空気の流れである。漏れ流速Qlは、患者インタフェースシステムからの意図しない漏れの流量である。呼吸流量Qrは、患者の呼吸システム内に受け入れられる空気の流れである。
適応サーボ換気装置(ASV):一つの固定の目標換気よりむしろ変更可能な換気を持ったサーボ換気装置。変更可能な目標換気は、例えば患者の呼吸特性のような患者のいくつかの特性から学ぶことができる。
本特許文献の開示の一部は、著作権保護にあたる事項を含んでいる。著作権の所有者は、特許商標庁の特許ファイルまたは記録にそれが載っている限り、誰かが特許文献または特許の開示をフクシミリ複製することについて異議を唱えることはない。載っていなければ、何であれ著作権を留保する。
なお、本願の出願当初の開示内容を維持するために、本願の出願当初の請求項1〜92の記載内容を以下に追加する。
(請求項1)
1人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするために人を識別するシステムで
あって、
前記1人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングする1つ以上のセンサと、
人を識別するために前記1つ以上のセンサからの信号を処理するように構成された1つ以上のプロセッサであって、前記処理は、1つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴を含む特徴の評価を含む、1つ以上のプロセッサと、
を含む、システム。
(請求項2)
前記特徴の評価は、検出された呼吸数、検出された呼吸深度、検出された動きの程度、及び検出された心拍数、のうちの少なくとも1つの分析を含む、請求項1に記載のシステム。
(請求項3)
前記1つ以上のセンサは、無線周波数非接触センサを含む、請求項1又は2に記載のシステム。
(請求項4)
前記モニタリングは、睡眠中の前記人の生理学的特徴の検出を含む、請求項2に記載のシステム。
(請求項5)
前記処理は、前記人の睡眠段階の検出を含む、請求項1〜4のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項6)
前記処理は、前記人の深い睡眠の検出を含む、請求項1〜5のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項7)
前記処理は、人のREM睡眠の検出を含む、請求項1〜6のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項8)
前記モニタリングは、前記人の起床時間中の生理学的特徴の検出を含む、請求項1〜7のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項9)
前記1つ以上のセンサは、
無線周波数非接触センサと、
生体運動センサと、
ウェアラブルセンサと、
のうちの任意の1つ以上を含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項10)
前記1つ以上のプロセッサの評価は、バイオメトリック及び行動特徴を含む任意の1つ以上の特徴の検出及び分析を含む、請求項1〜9のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項11)
前記1つ以上のセンサは、該1つ以上のセンサのうちの少なくとも2つの間の干渉を最小限にするように構成される、請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項12)
前記1つ以上のセンサは、距離ゲーティングパルスタイミング、パルスの放出電力レベル、パルスの検出周波数及び/又は操縦可能なアンテナの位置調整、のための制御パラメータを変更して干渉を最小化する、請求項1〜11のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項13)
前記1つ以上のセンサは、有線又は無線リンクを介して通信する、請求項1〜12のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項14)
独立型人間ソースの生理学的認識を最適化し、他のソースを拒絶するために、前記1つ以上のセンサのうちの少なくとも1つにおける性能を動的に調整するように、特性バイオメトリックパラメータが適用される、請求項1〜13のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項15)
前記1つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記1つ以上のセンサと通信して、該1つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて、前記1つ以上のセンサの検出制御パラメータを調整する、請求項1〜14のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項16)
前記1つ以上のセンサの検出制御パラメータは、距離ゲーティング、中心周波数、及び電力レベルのうちの1つ以上を含む、請求項15に記載のシステム。
(請求項17)
前記1つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて更なるセンサシステムを起動するように構成される、請求項1〜17のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項18)
前記更なるセンサシステムは、カメラを含む、請求項17に記載のシステム。
(請求項19)
プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされた人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログする、請求項1〜18のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項20)
プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされていない人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログすることをやめる、請求項1〜19のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項21)
プロセッサは、特定の人に対するバイオメトリック特性検出を初期化するように構成される、請求項1〜20のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項22)
前記プロセッサは、新たに検出されたバイオメトリック特性を、初期化されたバイオメトリック特性と比較して、前記特定の人を識別する、請求項21に記載のシステム。
(請求項23)
前記評価は、新たに検出されたバイオメトリック特性と初期化されたバイオメトリック特性とを比較することをさらに含む、請求項21に記載のシステム。
(請求項24)
前記評価は、前記信号から決定された特徴の分類を含み、該特徴は、
スペクトルピーク比、
設定オプティマイザフラグベクトル、
ピークトラフ(ピーク対谷)比、
フィルタリングされた呼吸数、
呼吸変動の尺度、
センサ信号の帯域内電力、
センサ信号の範囲、
最終呼吸数、
呼吸周期の最大振幅対最小振幅の比、
センサ信号に対する高帯域電力、
平均呼吸数、
周期的足運動活動検出、
ターンオーバーの検出、及び
後処理された動き、
のうちの1つ以上を含む、請求項1〜23のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項25)
前記評価は、前記信号から決定された特徴の分類を含み、該特徴は、心臓パラメータ、ガルバニック皮膚反応パラメータ、運動強度パラメータ、呼吸パラメータ、血圧パラメータ、咳パラメータ、いびきパラメータ、睡眠パラメータ、のうちの1つ以上を含む、請求項1〜23のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項26)
前記評価は、前記決定された特徴と過去の特徴との比較を含む、請求項24又は25に記載のシステム。
(請求項27)
前記評価は、前記決定された特徴から、ある期間の平均及び/又は標準偏差値を計算することをさらに含む、請求項24〜26のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項28)
前記システムの1つ以上のプロセッサは、別のモニタリングシステムからの1つ以上のセンサによって検出される受信データを評価する、請求項1〜27のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項29)
前記受信データの評価は、複数の健康モニタリング装置間の同等感知の決定を含む、請求項28に記載のシステム。
(請求項30)
モニタリング装置は、設定分類器及び被験者分類器を含み、それぞれの分類器は、人を識別するために、前記信号からの特徴を評価するように構成される、請求項1〜29のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項31)
前記被験者分類器は、人を識別するために、過去の特徴を評価するようにさらに構成される、請求項30に記載のシステム。
(請求項32)
健康モニタリング装置は、赤外線及び赤外線放出器に感応するカメラをさらに含む、請求項1〜31のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項33)
前記健康モニタリング装置の1つ以上のプロセッサは、前記信号からイベントを検出し、該イベントを、該イベントを含む前記カメラで撮影されたビデオの特定の部分に関連付けるように構成される、請求項32に記載のシステム。
(請求項34)
前記健康モニタリング装置は、バッテリー及び該バッテリーの無線充電用のコイルをさらに含む、請求項32又は33に記載のシステム。
(請求項35)
前記1つ以上のプロセッサは、前記1つ以上のセンサを制御して、動物を示すバイオメトリック特性の検出に基づき、センサ検出電力、センサ周波数、センサ距離ゲーティング、又は感知のための他の制御パラメータを変更するように構成される、請求項1〜34のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項36)
前記1つ以上のプロセッサは、前記設定パラメータに関連付けられた特定の人の識別に基づいて、光、音、及び/又は環境機器のうちの任意の1つ以上に対する設定パラメータにアクセスするように構成される、請求項1〜34のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項37)
前記1つ以上のプロセッサは、識別された特定の人の、検出されたバイオメトリックに関連付けられた設定パラメータにより、光、音、及び/又は環境機器のうちの任意の1つ以上における設定をトリガーするように構成される、請求項36に記載のシステム。
(請求項38)
前記センサの集合体と通信する中央コントローラをさらに含み、該中央コントローラは、構造内の識別された人の位置の確認を提供するように構成される、請求項1〜37のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項39)
前記1つ以上のセンサは、終夜灯を含む、請求項1〜38のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項40)
前記1つ以上のセンサは、通過コンセントを含む、請求項1〜39のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項41)
前記1つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するACプラグ、及びAC電源通過コンセントを含む、請求項1〜40のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項42)
前記1つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するUSBプラグ、及びUSB通過接続アダプダを含む、請求項1〜41のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項43)
前記1つ以上のセンサは、無線又は有線ネットワーク通信のためのネットワークインタフェースを含む、請求項1〜42のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項44)
前記1つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて呼吸治療装置の動作を設定するように構成される、請求項1〜43のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項45)
該設定動作は、前記呼吸治療装置による治療を許容するか、又は拒絶する、請求項44に記載のシステム。
(請求項46)
前記設定動作は、前記呼吸治療装置の治療を変更する、請求項44に記載のシステム。
(請求項47)
前記1つ以上のプロセッサは、前記識別で評価されたバイオメトリック特性が前記呼吸治療装置によって処理される場合、前記人の識別のために再トレーニングするように構成される、請求項44〜46のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項48)
前記1つ以上のプロセッサは、センサ信号品質の決定時に前記1つ以上のセンサの動作を調整するように構成される、請求項1〜47のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項49)
前記1つ以上のプロセッサは、検出されたバイオメトリック特性の品質評価に応じて前記人を識別するために異なるバイオメトリック特性に依存するように構成される、請求項1〜48のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項50)
前記1つ以上のプロセッサは、人を識別するためのバイオメトリック特性のベースラインを初期化するための登録プロセスを動作させるように構成され、該登録プロセスは、誘導された呼吸セッション又は自発的呼吸セッションを含む、請求項1〜49のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項51)
前記1つ以上のプロセッサは、周波数干渉が検出される場合、前記人を識別することに関連付けられたバイオメトリック特性を拒絶するように構成される、請求項1〜50のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項52)
前記1つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて警報の動作を設定するように構成される、請求項1〜51のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項53)
前記1つ以上のプロセッサは、1つ以上の他のユーザーからメインユーザーを識別するように構成される、請求項1〜52のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項54)
前記システムは、1つ以上のユーザーのパラメータを経時的に追跡して、前記1つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも1つに基づいて分類特徴を構築するように構成される、請求項1〜53のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項55)
前記1つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも1つは、次の呼吸パラメータ、すなわち、範囲、呼吸の変化、形状、及び吸気対呼気比、のうちの1つ以上を含む、請求項54に記載のシステム。
(請求項56)
前記1つ以上のプロセッサは、分類プロセスで決定された特徴からユーザーのアイデンティティを分類するように構成される、請求項1〜55のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項57)
前記分類プロセスは、神経ネットワーク、隠れ層マルコフモデル、ロジスティック回帰処理、線形カーネルサポートベクトルマシン、及びラジアルカーネルサポートベクトルマシン、のうちの任意の1つ以上を含む、請求項56に記載のシステム。
(請求項58)
前記分類プロセスは、分類の前に前記特徴に関するメイン成分分析を使用することを含む、請求項56又は57に記載のシステム。
(請求項59)
前記分類プロセスは、リアルタイム特性及びオフライン特性を含む、請求項56〜58のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項60)
前記分類プロセスは、出力事後確率を生成するために、複数の分類器及びこれらの出力の遅延統合を含む、請求項56〜59のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項61)
同一又は異なる人を検出するために配置された複数のセンサを含み、前記システムは、該複数のセンサのパラメータを自動的に調整するように構成され、該パラメータは、範囲、電力、周波数、検出方向、及び放射パターン、のうちの少なくとも1つを含む、請求項1〜60のいずれか一項に記載のシステム。
(請求項62)
1人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするための、人を識別する方法であって、
前記1人以上の人の生理学的パラメータを、1つ以上の感知用センサでモニタリングするステップと、
1つ以上のプロセッサにより、人を識別するために前記1つ以上のセンサからの信号を処理するステップであって、該処理は、1つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴、を含む特徴を評価することを含む、ステップと、
を含む方法。
(請求項63)
前記特徴を評価することは、検出された呼吸数、検出された呼吸深度、検出された動きの程度、及び検出された心拍数、のうちの少なくとも1つの分析を含む、請求項62に記載の方法。
(請求項64)
前記1つ以上のセンサは、無線周波数非接触センサを含む、請求項62又は63に記載の方法。
(請求項65)
前記評価することは、バイオメトリック及び行動特性を含む任意の1つ以上の特徴の検出及び分析を含む、請求項62〜64のいずれか一項に記載の方法。
(請求項66)
前記1つ以上のセンサと通信する制御プロセッサを使用して、前記1つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物、の識別に基づいて、更なるセンサシステムを起動するステップをさらに含む、請求項62〜65のいずれか一項に記載の方法。
(請求項67)
プロセッサを使用して、前記人が以前にモニタリングされた人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をロギングするステップをさらに含む、請求項62〜66のいずれか一項に記載の方法。
(請求項68)
プロセッサを使用して、前記人が以前にモニタリングされていない人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をロギングすることをやめるステップをさらに含む、請求項62〜67のいずれか一項に記載の方法。
(請求項69)
特定の人に対するバイオメトリック特性検出を初期化するステップをさらに含む、請求項62〜68のいずれか一項に記載の方法。
(請求項70)
プロセッサにおいて、新たに検出されたバイオメトリック特性を、初期化されたバイオメトリック特性と比較して、前記特定の人を識別するステップをさらに含む、請求項69に記載の方法。
(請求項71)
プロセッサにおいて、新たに検出されたバイオメトリック特性と初期化されたバイオメトリック特性とを比較するステップをさらに含む、請求項69に記載の方法。
(請求項72)
前記評価することは、前記信号から決定された特徴を分類することを含み、該特徴は、
スペクトルピーク比、
設定オプティマイザフラグベクトル、
ピークトラフ(ピーク対谷)比、
フィルタリングされた呼吸数、
呼吸変動の尺度、
センサ信号の帯域内電力、
センサ信号の範囲、
最終呼吸数、
呼吸周期の最大振幅対最小振幅の比、
センサ信号に対する高帯域電力、
平均呼吸数、
周期的足運動活動検出、
ターンオーバーの検出、及び
後処理された動き、
のうちの1つ以上を含む、請求項62〜71のいずれか一項に記載の方法。
(請求項73)
前記評価することは、前記信号から決定された特徴を分類することを含み、該特徴は、心臓パラメータ、ガルバニック皮膚反応パラメータ、運動強度パラメータ、呼吸パラメータ、血圧パラメータ、咳パラメータ、いびきパラメータ、睡眠パラメータ、のうちの1つ以上を含む、請求項62〜72のいずれか一項に記載の方法。
(請求項74)
前記評価することは、前記決定された特徴を過去の特徴と比較することを含む、請求項72又は73に記載の方法。
(請求項75)
前記評価することは、前記決定された特徴から、ある期間の平均及び/又は標準偏差値をプロセッサにおいて計算することをさらに含む、請求項72〜74のいずれか一項に記載の方法。
(請求項76)
前記1つ以上のプロセッサを使用し、前記1つ以上のセンサを制御して、動物を示すバイオメトリック特性の検出に基づき、センサ検出電力、センサ周波数、センサ距離ゲーティング、又は感知のための他の制御パラメータ、を変更するステップをさらに含む、請求項62〜75のいずれか一項に記載の方法。
(請求項77)
前記1つ以上のプロセッサを使用して、前記設定パラメータに関連付けられた特定の人の識別に基づいて、光、音、及び/又は環境機器のうちの任意の1つ以上に対する設定パラメータにアクセスするステップをさらに含む、請求項62〜75のいずれか一項に記載の方法。
(請求項78)
前記1つ以上のプロセッサを使用して、識別された前記特定の人の、検出されたバイオメトリックに関連付けられた設定パラメータにより、光、音、及び/又は環境機器のうちの任意の1つ以上における設定をトリガーするステップをさらに含む、請求項77に記載の方法。
(請求項79)
前記1つ以上のプロセッサを使用して、前記識別された人に基づいて呼吸治療装置の動作を設定するステップをさらに含む、請求項62〜78のいずれか一項に記載の方法。
(請求項80)
前記動作を設定するステップは、前記呼吸治療装置による治療を許容するか、又は拒絶する、請求項79に記載の方法。
(請求項81)
前記動作を設定するステップは、前記呼吸治療装置の治療を変更する、請求項79に記載の方法。
(請求項82)
前記1つ以上のプロセッサを使用して、前記人を識別するためのバイオメトリック特性のベースラインを初期化するための登録プロセスを動作させるステップをさらに含み、該登録プロセスは、誘導された呼吸セッション又は自発的呼吸セッションを含む、請求項62〜81のいずれか一項に記載の方法。
(請求項83)
前記1つ以上のプロセッサを使用して、前記識別された人に基づいて警報の動作を設定するステップをさらに含む、請求項62〜82のいずれか一項に記載の方法。
(請求項84)
前記1つ以上のプロセッサにおいて、1つ以上の他のユーザーからメインユーザーを識別するように構成される、請求項62〜83のいずれか一項に記載の方法。
(請求項85)
1つ以上のユーザーのパラメータを経時的に追跡して、1つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも1つに基づいて、分類特徴を構築するステップをさらに含む、請求項62〜84のいずれか一項に記載の方法。
(請求項86)
前記1つ以上の呼吸特徴、心臓特徴、又は動き特徴のうちの少なくとも1つは、次の呼吸パラメータ、すなわち、範囲、呼吸の変化、形状、及び吸気対呼気の比、のうちの1つ以上を含む、請求項85に記載の方法。
(請求項87)
前記1つ以上のプロセッサにおいて、分類プロセスで決定された特徴からユーザーのアイデンティティを分類するステップをさらに含む、請求項62〜86のいずれか一項に記載の方法。
(請求項88)
前記分類プロセスは、神経ネットワーク、隠れ層マルコフモデル、ロジスティック回帰処理、線形カーネルサポートベクトルマシン、及びラジアルカーネルサポートベクトルマシン、のうちの1つ以上を含む、請求項87に記載の方法。
(請求項89)
前記分類プロセスは、分類の前に特徴に関するメイン成分分析を使用することを含む、請求項87又は88に記載の方法。
(請求項90)
前記分類プロセスは、リアルタイム特性及びオフライン特性を含む、請求項88又は89に記載の方法。
(請求項91)
前記分類プロセスは、出力事後確率を生成するために、複数の分類器及びこれらの出力の遅延統合を含む、請求項88〜90のいずれか一項に記載の方法。
(請求項92)
同一又は異なる人を検出するために配置された複数のセンサを使用して、該複数のセンサのパラメータを自動的に調整するステップをさらに含み、該パラメータは、範囲、電力、周波数、検出方向、及び放射パターンのうちの少なくとも1つを含む、請求項62〜91のいずれか一項に記載の方法。
1000 患者
1100 ベッドパートナー
1922 特徴抽出ユニット
1928 分類処理
1940 分類器組合せ機プロセス
3000 患者インタフェース
3100 構造
3200 プレナムチャンバ
3300 構造
3400 ベント
3600 接続ポート
3700 額支持部
4000 RPT装置
4010 外部ハウジング
4012 上部
4014 下部
4015 パネル
4016 シャーシー
4018 ハンドル
4020 空気ブロック
4100 空気的コンポーネント
4110 空気フィルタ
4112 入口空気フィルタ
4114 出口空気フィルタ
4120 マフラー
4122 入口マフラー
4124 出口マフラー
4140 圧力発生器
4142 送風機
4144 モーター
4160 バック弁
4170 空気伝達回路
4180 補充酸素
4200 電気的コンポーネント
4202 PCBA
4210 電源
4220 入力装置
4230 中央コントローラ
4232 時計
4240 治療装置コントローラ
4250 保護回路
4260 メモリ
4270 変換器
4272 圧力センサ
4274 流量センサ
4276 モーター速度センサ
4280 データ通信インタフェース
4282 遠隔外部通信ネットワーク
4284 ローカル外部通信ネットワーク
4286 遠隔外部装置
4288 ローカル外部装置
4290 出力装置
4292 ディスプレイドライバ
4294 ディスプレイ
4300 アルゴリズム
4310 処理モジュール
4311 換気決定アルゴリズム
4312 圧力補償アルゴリズム
4313 目標換気決定アルゴリズム
4313 目標換気決定
4314 ベント流量推定アルゴリズム
4316 漏れ流量推定アルゴリズム
4317 呼吸流量推定アルゴリズム
4318 呼吸数推定アルゴリズム
4319 バックアップ率決定アルゴリズム
4320 治療エンジンモジュール
4321 位相決定アルゴリズム
4322 波形決定アルゴリズム
4324 吸気流れ制限決定アルゴリズム
4325 無呼吸/呼吸低下決定アルゴリズム
4326 いびき検出アルゴリズム
4327 気道開通性決定アルゴリズム
4329 治療パラメータ決定アルゴリズム
4330 治療制御モジュール
4340 方法
4500 方法
5000 加湿器
2020a 設定分類プロセス
2020b 設定分類プロセス
2028a 特定分類プロセス
2028b 特定分類プロセス
2040a 分類組合せ機
2040b 分類組合せ機
Claims (61)
- 識別した人の生理学的パラメータをモニタリングするために人を識別するように構成された生理学的パラメータをモニタリングするシステムであって、
前記1人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングする1つ以上のセンサと、
人を識別するために、前記1つ以上のセンサからの信号を処理するように構成された1つ以上のプロセッサであって、前記1つ以上のセンサからの信号を処理することは、前記生理学的パラメータの評価を含み、前記生理学的パラメータは、1つ以上の呼吸パラメータと、1つ以上の心臓パラメータと、1つ以上の動きパラメータとのうちのいずれかを含むものである、1つ以上のプロセッサと、
を含み、
前記生理学的パラメータの評価は、(a)検出された呼吸深度と、(b)検出されたベッドでの動きの程度とのうちの少なくとも1つの分析を含み、
前記1つ以上のプロセッサは、前記認識した人に関連した前記モニタリングした生理学的パラメータを、ローカルに記憶するか、又は遠隔サーバに記憶するために転送するようにさらに構成されており、
前記1つ以上のプロセッサは、前記人を識別するバイオメトリック特性の初期化のために登録プロセスを操作するように構成され、該登録プロセスは、データ内の基点を識別し、ユーザーのバイオメトリック署名を生成する分類特徴を計算するために、該ユーザーの睡眠セッションからのデータをスキャンすることを含み、
前記生理学的パラメータの評価は、生成された前記バイオメトリック署名の評価をさらに含むものである、システム。 - 前記1つ以上のセンサは、無線周波数非接触センサを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記モニタリングは、睡眠中の前記人の生理学的特徴の検出を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記処理は、前記人の睡眠段階の検出を含む、請求項1〜3のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記処理は、前記人の深い睡眠の検出を含む、請求項1〜4のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記処理は、前記人のREM睡眠の検出を含む、請求項1〜5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記モニタリングは、前記人の起床時間中の生理学的特徴の検出を含む、請求項1〜6のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、
無線周波数非接触センサと、
生体運動センサと、
ウェアラブルセンサと、
のうちの任意の1つ以上を含む、請求項1〜7のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記パラメータを評価するために、前記1つ以上のプロセッサは、バイオメトリック及び行動特徴を含む任意の1つ以上の特徴を検出して分析するように構成される、請求項1〜8のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは少なくとも2つのセンサを含み、該少なくとも2つのセンサは、該1つ以上のセンサのうちの前記少なくとも2つのセンサ間の干渉を最小限にするように構成される、請求項1〜9のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、距離ゲーティングパルスタイミング、パルスの放出電力レベル、パルスの検出周波数、及び/又は操縦可能なアンテナの位置調整、のための制御パラメータを変更して干渉を最小化する、請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、有線又は無線リンクを介して通信する、請求項1〜11のいずれか一項に記載のシステム。
- 別個の人間の生理学的認識を最適化するために、前記1つ以上のセンサのうちの少なくとも1つにおける性能を動的に調整するように、特性バイオメトリックパラメータが適用される、請求項1〜12のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記1つ以上のセンサと通信して、該1つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて、前記1つ以上のセンサの検出制御パラメータを調整する、請求項1〜13のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサの検出制御パラメータは、距離ゲーティング、中心周波数、及び電力レベル、のうちの1つ以上を含む、請求項14に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサと通信する制御プロセッサをさらに含み、該制御プロセッサは、前記1つ以上のセンサによる前記人、他の人、又は動物の識別に基づいて、更なるセンサシステムを起動するように構成される、請求項1〜15のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記更なるセンサシステムは、カメラを含む、請求項16に記載のシステム。
- プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされた人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログする、請求項1〜17のいずれか一項に記載のシステム。
- プロセッサは、前記人が以前にモニタリングされていない人であるとの識別に基づいて、検出されたバイオメトリック特性をログすることをやめる、請求項1〜18のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記パラメータを評価するために、前記1つ以上のプロセッサは、検出された前記呼吸深度と検出された前記ベッドでの動きの程度との両方の分析を行うように構成される、請求項1〜19のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、新たに検出されたバイオメトリック特性を初期化されたバイオメトリック特性と比較して、前記特定の人を識別する、請求項20に記載のシステム。
- 前記評価は、新たに検出されたバイオメトリック特性と初期化されたバイオメトリック特性とを比較することをさらに含む、請求項20に記載のシステム。
- 前記評価は、前記信号から決定されたパラメータの分類を含み、該パラメータは、
周波数スペクトルのピークのいくつかの値の比、
決定された信号品質、
信号のピークの振幅であるいくつかの値と、トラフの平均である別の値との比、
時間にわたってフィルタリングされた呼吸数、
呼吸数の変動の尺度、
センサ信号から決定された所定の周波数範囲内の電力の尺度、
所定のウィンドウにわたるセンサ信号から決定された最大値及び最小値の差によって規定された範囲、
呼吸数、
呼吸周期の最大振幅と最小振幅との比、
センサ信号から決定された、閾値を超える所定の周波数に対する電力の尺度、
平均呼吸数、
周期的足動き活動による、検出されたいくつかの動きイベント、
ベッドでのターンオーバーを示す、検出された動きイベント、及び
周期的足動き活動による動きを除去した後の動き信号中の活動イベント、
のうちの1つ以上を含む、請求項1〜22のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記評価は、前記信号から決定されたパラメータの分類を含み、該パラメータは、心臓パラメータ、ガルバニック皮膚反応パラメータ、運動強度パラメータ、呼吸パラメータ、血圧パラメータ、咳パラメータ、いびきパラメータ、睡眠パラメータ、のうちの1つ以上を含む、請求項1〜22のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記評価は、前記決定されたパラメータと過去のパラメータとの比較を含む、請求項23又は24に記載のシステム。
- 前記評価は、前記決定されたパラメータから、ある期間の平均及び/又は標準偏差値を計算することをさらに含む、請求項23〜25のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、別のモニタリングシステムからの1つ以上のセンサによって検出される受信データを評価するように構成される、請求項1〜26のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記受信データの評価は、複数の健康モニタリング装置から収集されたデータの相関を含む、請求項27に記載のシステム。
- 前記システムは、セットアップ期間のための設定分類器及び後の期間のための被験者分類器をさらに含み、それぞれの分類器は、人を識別するために、前記信号からパラメータを評価するように構成される、請求項1〜28のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記被験者分類器は、人を識別するために、過去のパラメータを評価するようにさらに構成される、請求項29に記載のシステム。
- 前記システムは、赤外線及び赤外線放出器に感応するカメラを含む健康モニタリング装置を含む、請求項1〜30のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記健康モニタリング装置の1つ以上のプロセッサは、前記信号からイベントを検出し、該イベントを、該イベントを含む前記カメラで撮影されたビデオの特定の部分に関連付けるように構成される、請求項31に記載のシステム。
- 前記健康モニタリング装置は、バッテリー及び該バッテリーの無線充電用のコイルをさらに含む、請求項31又は32に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、前記1つ以上のセンサを制御して、動物を示すバイオメトリック特性の検出に基づき、センサ検出電力、センサ周波数、センサ距離ゲーティング、又は感知のための他の制御パラメータ、を変更するように構成される、請求項1〜33のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、前記設定パラメータに関連付けられた特定の人の識別に基づいて、光、音、及び/又は環境機器のうちの任意の1つ以上に対する設定パラメータにアクセスするように構成される、請求項1〜33のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、識別された特定の人の検出されたバイオメトリックに関連付けられた設定パラメータにより、光、音、及び/又は環境機器のうちの任意の1つ以上における設定をトリガーするように構成される、請求項35に記載のシステム。
- 前記センサの集合体と通信する中央コントローラをさらに含み、該中央コントローラは、構造内の識別された人の位置の確認を提供するように構成される、請求項1〜36のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、終夜灯を含む、請求項1〜37のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、主電源に差し込んで、副次的使用のために電力が通過できるように構成されたコンセントを含む、請求項1〜38のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するためのACプラグ及びAC電源コンセントを含み、該AC電源コンセントは、副次的利用のために電力が前記コンセントを通過できるように構成される、請求項1〜39のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、該センサに電力を供給するためのUSBプラグ及びUSB接続アダプダを含み、該USB接続アダプタは、副次的利用のためにUSB電力が前記接続アダプタを通過できるように構成される、請求項1〜40のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、無線又は有線ネットワーク通信のためのネットワークインタフェースを含む、請求項1〜41のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて呼吸治療装置の動作を設定するように構成される、請求項1〜42のいずれか一項に記載のシステム。
- 該設定動作は、前記呼吸治療装置を用いた治療を許容するか、又は拒絶する、請求項43に記載のシステム。
- 該設定動作は、前記呼吸治療装置の治療を変更する、請求項43に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、前記識別で評価されたバイオメトリック特性が前記呼吸治療装置によって処理される場合、前記人の識別のために再トレーニングするように構成される、請求項43〜45のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、センサ信号品質の決定に基づき、前記1つ以上のセンサの動作を調整するように構成される、請求項1〜46のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、検出されたバイオメトリック特性の品質評価に応じて前記人を識別するために、異なるバイオメトリック特性に依存するように構成される、請求項1〜47のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、前記人を識別するためのバイオメトリック特性のベースラインを初期化するための前記登録プロセスを動作させるように構成され、該登録プロセスは、誘導された呼吸セッション又は自発的呼吸セッションを含む、請求項1〜48のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、センサによって使用される周波数の周波数干渉が検出された場合、前記人を識別することに関連付けられた前記バイオメトリック特性のうちのバイオメトリック特性の使用を控えるように構成される、請求項1〜49のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、前記識別された人に基づいて警報の動作を設定するように構成される、請求項1〜50のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、1つ以上の他のユーザーからメインユーザーを識別するように構成される、請求項1〜51のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記システムは、1つ以上のユーザーのパラメータを経時的に追跡して、1つ以上の呼吸パラメータ、心臓パラメータ、又は動きパラメータのうちの少なくとも1つに基づいて、分類パラメータを構築するように構成される、請求項1〜52のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上の呼吸パラメータ、1つ以上の心臓パラメータ、又は1つ以上の動きパラメータのうちの少なくとも1つは、経時呼吸変動性、呼吸波形の形状の特徴、及び呼気期間に対する吸気期間の比、のうちの1つ以上を含み、前記1つ以上の呼吸パラメータ、1つ以上の心臓パラメータ、又は1つ以上の動きパラメータのうちの少なくとも1つの評価は、呼吸数の範囲を含む、請求項53に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセッサは、計算された前記分類特徴に基づいてユーザーのアイデンティティを分類する分類プロセスを備えるようにさらに構成される、請求項1〜54のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記分類プロセスは、神経ネットワーク、隠れ層マルコフモデル、ロジスティック回帰処理、線形カーネルサポートベクトルマシン、及びラジアルカーネルサポートベクトルマシン、のうちの1つ以上を含む、請求項55に記載のシステム。
- 前記分類プロセスは、分類の前にパラメータに関するメイン成分分析を使用することを含む、請求項55又は56に記載のシステム。
- 前記分類プロセスは、リアルタイムパラメータ及びオフラインパラメータを含む、請求項55〜57のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記分類プロセスは、出力事後確率を生成するために、複数の分類器及びこれらの出力の遅延統合を含む、請求項55〜58のいずれか一項に記載のシステム。
- 同一又は異なる人を検出するために配置された複数のセンサを含み、前記システムは、複数のセンサのパラメータを自動的に調整するように構成され、該パラメータは、範囲、電力、周波数、検出方向、及び放射パターン、のうちの少なくとも1つを含む、請求項1〜59のいずれか一項に記載のシステム。
- 1人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするために人を識別する、請求項1〜60のいずれか一項に記載の生理学的パラメータをモニタリングするシステムの作動方法であって、
前記1つ以上の感知用センサが、前記1人以上の人の生理学的パラメータをモニタリングするステップと、
前記1つ以上のプロセッサが、(i)1つ以上の呼吸パラメータ、(ii)1つ以上の心臓パラメータ、及び/又は(iii)1つ以上の動きパラメータのいずれかを含む1つ以上の前記生理学的パラメータを評価することによって、人を識別するために前記1つ以上のセンサからの信号を処理するステップと、
を含み、
前記生理学的パラメータを評価することは、(a)検出された呼吸深度と、(b)検出されたベッドでの動きの程度とのうちの少なくとも1つの分析を含み、
前記1つ以上のプロセッサが、前記認識した人に関連した前記モニタリングした生理学的パラメータを、ローカルに記憶するか、又は遠隔サーバに記憶するために転送し、
前記1つ以上のプロセッサが、前記人を識別するバイオメトリック特性の初期化のために登録プロセスを操作し、該登録プロセスは、データ内の基点を識別し、ユーザーのバイオメトリック署名を生成する分類特性を計算するために、該ユーザーの睡眠セッションからのデータをスキャンすることを含み、
前記生理学的パラメータを評価することは、前記1つ以上のプロセッサが、生成された前記バイオメトリック署名を評価することをさらに含む、
請求項1〜60のいずれか一項に記載の生理学的パラメータをモニタリングするシステムの作動方法。
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