KR101084554B1 - 심장 관련 파라미터를 측정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

심장 관련 파라미터를 측정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

ECG를 포함하여 심장 관련된 파라미터를 모니터링하기 위한, 자립형의, 상대적으로 작고 연속 착용가능한 패키지를 제공하는 모니터 디바이스 및 연관된 방법이 개시되어 있다. 심장 관련된 파라미터의 검출은 단일 사지 위에서와 같이, 심장 관련 전기 활동을 검출할 목적을 위해 종래에 등가로 정의된 신체의 구역내에 위치된 비등전위 신호의 위치상에서 예측된다. 박동 검출 및 표시를 위해 증폭, 여과 및 처리 방법 및 장치가 분석 툴과 연결되어 기술되어 있다.
Figure R1020067007066
ECG, 심장 관련된 파라미터, 모니터 디바이스, 비등전위, 필터, 노이즈

Description

심장 관련 파라미터를 측정하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING HEART RELATED PARAMETERS}
본 발명은 신체의 종래 정의된 등가 영역내로부터 심장 관련 파라미터를 정확하게 측정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 신체의 단일 사지로부터 심장박동 또는 심장박동율과 같은 심전도 신호 및 다른 심장 관련 파라미터를 측정하기 위한 방법 및 장치가 개시되어 있다. 가장 구체적으로는, 심장 관련 파라미터가 좌우 위팔로부터 취해진다.
심장은 다른 필요한 영양은 물론 산소를 운반하기 위해, 심장을 통해 허파로 그리고 신체의 기타 부분으로 심장 근육이 혈액을 수축하고 펌핑하도록 하는 천연 전기 시스템에 의해 제어되는 근육 펌프이다. 심장은 4개의 심실의 수축의 주파수 및 타이밍, 및 이러한 수축을 유발하는 전기 신호의 패턴을 포함하는 심장의 상태를 기술하는 파라미터의 세트에 의해 특징지어질 수 있다. 심장의 전기 임펄스를 감지하는 단계, 혈액이 동맥을 이동할 때 혈액의 펄스를 감지하는 단계, 도플러 및 다른 음향 기반 방법, 압전 소자 또는 스트레인 게이지를 사용하는 것과 같은 커패시턴스, 마이크로-임펄스 레이더, 압력 및/또는 모션 기반 방법 및 맥박산소측정계와 같은, 혈액의 펄싱을 외부에서 볼 수 있는 영역에서의 광학 방법을 포함하는, 당업분야에서 주지된 이러한 파라미터를 검출하는 많은 방법이 존재한다.
가장 잘 알려진 종래의 오늘날 사용되는 심잘 관련 파라미터를 측정하기 위한 방법은 심전도이다. 심전도 또는 ECG 신호는 심장 조직내의 전기 활동에 의해 발생되는 심장의 전위의 표면 측정값이다. 이러한 측정은 전체 신체가 전기 도전할 수 있기 때문에 피부의 표면상에 배치된 전극을 사용하여 이루어질 수 있다.
도 1은 하나의 심장박동에 의해 발생되는 전형적인 ECG 신호를 도시한다. 신호 강도는 Y축에 도시되어 있고 시간은 X축에 도시되어 있다. 신호내의 개별적인 스파이크 및 딥은 웨이브로 불린다. 도 1내의 P파는 심실의 수축을 나타낸다. Q,R,S 파는 QRS 컴플렉스로 불리고, 심실의 수축을 나타낸다. T파는 심실의 회복, 또는 재극성화를 나타낸다. 전형적인 ECG 신호의 진폭은 양호한 전극 콘택트를 사용하여 흉부로부터 측정될 때 1 내지 2 mV이다.
ECG 측정은 의료 진단, 헬스 인식 및 스포츠 성능 애플리케이션과 같은 수많은 애플리케이션에 대하여, 심장박동율, 또는 심장박동율을 포함하지만 이에 제한되지 않는 수많은 심장 관련 파라미터에 관한 정보를 제공하는데 사용될 수 있다. ECG에 기초한 가장 신뢰할만한 심장박동율 계산은 QRS 컴플렉스가 가장 높은 양의 에너지를 포함하고 그 스펙트럼이 이동 인공물의 스펙트럼으로부터 상당히 상이하기 때문에 각각의 QRS 컴플렉스, 그래서 각각의 심장박동을 검출함으로써 실행된다. 박동은 각 R 포인트(피크)에서 보통 카운트되고, 첫 R 포인트와 그 후속 R 포인트 사이의 거리는 R-R 인터벌로 알려져 있고, 이것은 반전될 때, 순간 심장박동율을 산출한다. 심박 변이도와 같은 다른 파라미터가 또한 R-R 포인트로부터 계산 될 수 있다.
상술된 바와 같이, 심장은 심장 근육이 수축하게 하는 전기 활동으로부터 나오는 전위차의 소스이다. 이러한 전위차는 심장으로 액션 포텐셜로 당업분야에서 알려져 있다. ECG 신호는 이러한 액션 포텐셜의 측정이다. 또한 심장은 좌흉부 영역에 위치되어 있고, 수직에서 약간 기울어진 각도 방위를 가지고 있다. 전형적인 ECG 측정의 모델은 ECG 측정이 심장을 가로질러 취해져야 하는 것을 나타내고 있는데, 이는 심장의 중심을 통과하는 상상의 라인의 어느 일측상에 놓인 전극을 사용하는 것을 의미한다. 많은 상이한 연구원이 심장의 전기 활동의 상이한 태양을 측정하기 위하여 전극을 배치하는 단계에 대하여 상이한 방법으로 신체의 표면의 다양한 섹션을 식별하였다.
일반적으로, 이러한 배치는 2가지 방법으로 식별된다. 먼저, 전극의 쌍들은 자주 2개의 포인트 사이의 전위차를 측정하는데 사용된다. 2개의 포인트가 심장의 활동과 함께 변하는 전위 신호를 도시한다면 이들은 서로에 대해 등전위가 아니거나 비등전위라고 불린다. 따라서, 비등전위는 EMG와 같은 전위차의 다른 소스보다는 심장의 액션 포텐셜에서의 차이를 가리킨다. 또한, 위치는 2개의 위치가 비등전위일 때 다른 위치로부터 심장의 전기 활동의 상이한 태양을 측정하는 것으로 여기에 기술되어 있다. 전극은 전극 사이의 최대 차를 얻는 방식으로 종래의 방법으로 배치된다. 따라서, 종래에, 신체는 도 1A에 도시된 바와 같이, 4분부 I,II, III, IV로 분할된다. 전극은 신체상의 상이한 4분부로 배치되는데, 여기에서, 신체(10)는 심장을 가로지르는 2개의 평면에 의해 4개의 섹션 또는 4분부로 분할된다. 이러한 평면의 위치는 이 분양의 지식이 진보함에 따라 시간에 따라 수정되었지만, 심장을 대략 수직으로 통하는 시상의 평면(2)과 대략 수평으로 통하는 트랜스버스 평면(3)으로 일정하게 남아있다. 이러한 2개의 평면은 환자의 앞에서 2차원 사시도로부터 볼 때 서로 오소고날하다. 심장을 통하는 이러한 상상의 평면의 위치를 사정하는 것이 이러한 적용을 위해 중요하다. 시상 평면(2)은 종종 신체의 중간 라인과 일치한다. 그러나, 다른 뷰는 흉부 공동내의 심장의 경미하게 비대칭인 방위와 일치하는 보다 칸팅된 축을 따라 벡터를 지향한다. 트랜스버스 평면(30은 시상 평명(2)와 오소고날하다. 바이폴라 전극 배치에 대하여, 2개의 전극이 2개의 상이한 4분부에 배치되어 있고, 이것은 심장의 액션 포텐셜의 측정을 가능하게 한다. 심장으로부터 ECG 신호를 판독하는 다른 방법은 일 포인트에서 단일 전극을 사용하고 타 포인트에 대하여 복수의 전극의 평균을 사용하는 단일 폴 판독을 취하는 것이다. 이로 인해 상이한 방향으로 심장을 보 수 있고, 심장의 뷰의 생성이 오직 2개의 전극만으로 달성가능하지 않게 된다. 스탠더드 12-리드 ECG 에서의 프리코디얼 또는 흉부 배치는 이러한 종류의 배치의 예이다.
기타 모델은 조우 어깨 조인트와 흉골 바로 아래의 늑골실의 베이스에 대략 위치된 꼭지 사이에 뻗어 있는 베이스를 갖는 흉부상의 대략 등역삼각형 구역을 설명하는 아인호벤 트라이앵글을 포함한다. 이 모델은 ECG 신호의 제1 태양을 갖는 우측 어깨에서 형성된 각도, 이러한 제2 태양을 갖는 복부각 및 제3 태양을 갖는 좌측 어깨 각도를 포함한다. 베이레이 3축 시스템 및 6축 시스템은 각각 ECG 신호의 단일 태양 또는 혼합된 태양으로 할당되는 광대한 수의 섹션 또는 구역으로 흉 부 및 복부 영역을 각각 분할한다.
모든 종래 기술의 위치 식별 시스템은 신체의 적어도 2개의 4분부내에 배치된 전극을 필요로 한다. 따라서, 각각의 4분부의 표면 영역이 신체상의 등가 영역으로서 여기에 정의되어 있고, 이 4분부의 바운더리의 근방의 신체의 부분은 바운더리가 심장이 박동하고, 사람이 이동함에 따라 경미하게 이동할 수 있고 바운더리가 신체내의 심장 방위에서의 경미한 차이로 인해 상이한 개인 사이에 다를 수 있음이 이해되는 바와 같아. 이러한 등가 구역으로부터 추가 제거된다. 등가 구역은 따라서, 도 1A에 도시된 4분부로서 정의된다. ECG를 측정하기 위한 이전의 시스템은 등가 구역의 적어도 2개내에서 전극을 가질 필요가 있다. 또한, 종래 기술에서 사용되는 신체의 표면에 인가된 상이한 맵핑의 과다는 물론 이러한 등가 구역은 이러한 4분부내에 취득가능한 신호가 신체가 균일성 재료로 구성되어 있다고 가정되기 때문에 균일하다는 것이 이해될 수 있다.
복수의 종래 기술 디바이스가 전통 모델에 기초하여 ECG를 측정하기 위해 존재한다. 예를 들어, 임상 또는 의료 ECG 디바이스는 각 쌍에서, 한 전극은 하나의 등가 구역내에 위치되고 타 전극은 상이한 등가 구역내에 위치되는 선택된 전극 쌍으로부터의 상이한 수많은 ECG 신호를 측정하기 위해 흉부, 팔위에 배치된 복수의 전극을 사용한다. 상이한 판독값은 함께 임상학자가 수많은 상이한 각으로부터 시장의 3차원 전기 활동의 함수를 보도록 할 수 있다. 많은 경우에, 심장 관련 파라미터를 검출하고 모니터링하는 기능을 제공하는 디바이스는 정적이고 정적인 환자를 모니터링하도록 의도되어 있다.
이러한 디바이스는 정확도가 높지만, 매우 비싸고 성가셔서 자유 생활 환경과 같은 좌상 또는 장기 사용에 잘 적용되지 못한다. 홀터 모니터는 보통 24-48 시간 동안 연속, 좌상 ECG 측정을 위해 사용될 수 있는 장치이다. 이러한 홀터 디바이스는 사전설정된 스케줄, 또는 주파수, 보통 128Hz 또는 256Hz에 따라 생 전기 데이터를 수집한다. 이러한 디바이스는 따라서 이러한 데이터를 수집하기 위해 상당한 양의 메모리 및/또는 기록 매체를 포함해야 한다. 이러한 디바이스의 물리적인 벌크 및 불편한 액세사리는 상대적으로 단기인 타임 프레임으로 연속 사용이 제약되어 있다. 각각의 디바이스는 임상 또는 모니터링 데이터 수집을 위해 적어도 2개의 전극 및 보통 접지를 위한 제3 전극을 포함한다. 이러한 리드는 심장을 가로질러 적어도 종래 알려진 시상 평면(92)을 가로질러 흉부에 부착되도록 설계되어 있고, 이 전극에 접속된 모니터링 디바이스는 혼자에 의해 운반되거나 착용되는데, 이것은 보통 환자의 손목에 클립핑되거나 어깨백에 배치된 무거운 직사각형의 박스이다. 이 디바이스와 연결되어 사용되는 센서는 임상 프로시져에 따라 고정되고, 여기에서, 전극 또는 센서 아래의 피부는 신호 품질을 향상시키기 위해 적용전에 면도되고 및/또는 알콜과 같은 피부 준비 액체로 소제된다. 결국, 센서는 용이하게 교환되지 않고 물리적 또는 위생적 활동을 제한한다. 홀터 모니터는 상대적으로 비싸고 상술된 이유로 인해 장기 및/또는 활동적인 착용 상황에 적합하지 않다.
루프 모니터는 유사하게 구성되고 착용되지만 보다 장기적인 시간을 위해 동작하도록 설계되었다. 이러한 시스템은 착용자가 관심의 활동을 하고 있거나 흉부 또는 심장 관련 고통을 느끼고 있는 신호를 타임 스탬프 버튼을 누름으로써 보낼 때 생 데이터의 보다 짧은 세그먼트 또는 루프 또는 모르폴로지를 기록하도록 설계되어 있다. 이 디바이스는 타임 스탬프 보통 30초 전후에 보통 기록할 것이다. 보다 장기 착용성 및 용이성에 대해서 일부 성공을 이루지만, 이러한 루프 모니터 디바이스는여전히 매일 사용에 불편하고 오리지널 위치에 센서의 주기적인 재정렬 및 매일 피부 준비를 요하는 접착제에 의해 신체에 고정된 센서상의 스냅, 디바이스로부터의 리드 와이어를 포함한다.
보다 최근에, 소수의 모니터에, 비저상적인 박동간 인터벌 또는 심장박동율에서의 스파이크와 같은, 검출된 심장 관련 활동에 의해 특정 사전설정된 컨디션 또는 측정 임계값이 얻어질 때 특정 루프를 디바이스가 사람의 간섭 없이 기록할 수 있는 일부 자동화된 특징이 제공되었다. 침입 임플란트와 연관된 참가자 불편 및 리스크를 가진, 유사한 기능을 제공하는 이식가능 루프 레코더가 역시 개발되었다. 기타 진단 디바이스가 이벤트 레코더로서 알려져 있고, 이러한 디바이스는 혼자가 심장 관련 증상을 느끼고 있을 때 데이터의 세그먼트를 기록하기 위해 신체의 측부를 가로질러 또는 심장 위에, 피부에 대하여 이러한 디바이스를 배치하도록 환자를 지시하는 기록 능력을 갖고 임의의 원하는 거리에, 뒤에 2개의 전극을 갖는 휴대용 제품이다. 이러한 디바이스는 연속 모니터링을 위해 사용되지 않고, 오직 제한된 수의 이벤트 레코드만을 위한 메모리 능력을 가지고 있다. 일단 저장 매체가 채워지면, 보통 전화로, 이들의 분석을 위해 임상학자, 서비스 또는 의사에게 데이터를 다시 전송하는 디바이스상의 팩실리티가 존재한다.
본래 의료 또는 임상학적 애플리케이션을 위해 설계되지 않았지만, 데이터내 의 타임 스탬프와 연결하여 기록되는 각각의 검출된 심장박동을 기록할 수 있는 일부 최신 디바이스를 갖는, ECG로부터 심장박동율을 측정하는데 사용될 수 있는 다수의 흉부 스트랩 심장박동율 모니터가 개발되었다. 상업적으로 유용한 이러한 종래의 모니터의 예는 핀란드의 오우루에 위치된 폴라 일렉트로 오이, 및 버지니아의 스털링내에 위치된 아큐멘 인코퍼레이티드를 포함한다. 이러한 흉부 스트랩 모니터는 흉부 바로 아래의 몸통 둘레를 싸도록 그리고 ECG 신호를 측정하기 위해 심장의 종래 이해되는 트랜스버스 평면(3)의 어느 측상에 위치된 2개의 전극을 포함하도록 설계도었다. 이 디바이스는 종래 전극 위치지정하면서 흉부 바로 아래에 배치된다. 디바이스는 근육 확동으로부터의 노이즈 및 모션 신호 인공물이 최소이고 신호 진폭이 매우 정교하고 일정하며 회로 또는 소프트웨어 애플리케이션에 의해 식별가능하기 때문에 이러한 위치에 배치된다. 이러한 타입의 흉부 스트랩 모니터는 운동 상황에서 사용되도록 되었지만, 착용이 용이하지 않고 사용동안, 특히 착용자가 그의 등으로 누울때 신체로부터 흘러내리는 경향이 있다.
마지막으로, 브리티쉬 컬럼비아의 벤쿠버내에 위치된 피지-칼 엔터프라이즈 LP에 의해 판매되는 MIO 시계와 같은 다수의 손목시계 타입의 ECG 기반 심장박동율 모니터가 상업적으로 유용하다. 이러한 시계는 착용할 때 착용자의 한 팔과 접촉하는 시계의 후부에 부착된 제1 전극 및 시계의 정면상에 제공된 하나 이상의 제2 전극을 포함한다. ECG 신호, 따라서, 심장박동율을 얻기 위해 착용자는 반대 손, 즉, 시계를 착용하지 않은 팔의 손 위의 손가락으로 제2 전극을 터치하여야 한다. 따라서, 하나의 팔상에 착용되었음에 불구하고, 시계는 2개의 전극이 양팔이기 때 문에 심장의 종래 알려진 시상의 평면(20)의 어느 측상에, 심장을 가로지르는 종래의 방법에 따라 ECG 를 측정한다. 이러한 시계는 착용은 용이하지만, 이러한 방식으로 터치할 때만 측정이 이루어져 식사, 수면, 운동 또는 컴퓨터에서의 키보딩과 같은 일상 활동을 하는 경우 또는 장기동안 연속으로 ECG 및 심장박동율을 모니터링하기에는 적합하지 않다.
1991년 9월 24일에 발행된 마츠마라, 미국 특허 제5,050,612호는 특정 타입의 심장 파라미터 검출을 위해 뉴욕의 햄스테드의 컴퓨터 인스트루먼트 코포레이션에 의해 제조된 헬스와 치와 같은 다중 전극 감지 시계장치의 사용을 개시하고 있다. 마츠마라는 심장와 치 디바이스의종래 사용이 흉부 스트랩과 연결되어 있음을 개시하고 다중센서 와 치 디바이스 자체에만 의지하는 대안의 사용을 제시한다. 이 디바이스는 심장으로부터의 팔을 따라 상이한 거리에서 2개의 전극을 가지고 있고, 하나의 전극으로부터 검출된 파형은 최종 신호를 얻기 위해 타 전극으로부터 감산된다. 마츠마라는 이러한 신호를 ECG를 닮지 않은 것으로 식별하지만, ST 세그먼트 디프레션을 검출하는데 유용하다고 말한다. 그러나 심장박동율 또는 다른 심장 관련 파라미터의 식별을 위한 이러한 방법의 효과에 대해서는 아무런 언급이 없다.
상술된 바와 같이, ECG 측정의 종래의 모델은 심장의 액션 포텐셜을 고려하지 않고 따라서, 단일 등가 구역내 또는 단일 4분부내의 2개의 포인트로부터 검출되고 측정되는 ECG는 고려하지 않는다. 더욱이, 전통 모델은 동일한 사지상의 2개의 위치로부터의 액션 포텐셜의 측정을 거부한다. 종래 기술은 신체의 3차원 성질 의 장점을 취하고 신체의 전후방에 배치된, 또는 몸통 상의 높은 점과 낮은 점 사이의 전극 사이의 심장의 액션 포텐셜을 측정을 허용하는 임의의 센서 배치를 개시하지만 신체의 동일한 측상의 측정은 개시하지 않는다. 당업자는 종래 기술이 단지 복수의 4분부 또는 등가 구역내의 2개 이상의 전극만을 포함한 센서 배치를 사용하였다는 것을 인식할 것이다.
보행성 디바이스의 다른 상당한 단점은 전기 노이즈이다. 노이즈는 신체를 둘러싸는 주변 소스, 이동으로부터 그리고 신체내의 기관 노이즈로부터, 그리고 가장 크게는, 근육 인공물, 모션 인공물, 피부 스트레칭 및 전극과 피부 사이의 모션을 포함하는 신체 자체의 이동으로부터 검출된다. 다양한 특허 및 다른 참고문헌은 심장박동율 검출을 포함하는 많은 시스템내의 노이즈의 여과에 관한 것이다. 자로리안등에게 허여된 1996년 6월 11일에 발행된 미국 특허 제5,524,631호에서, 태아 심장박동율을 검출하기 위한 시스템이 개시되어 있다. 상당한 노이즈 문제가 엄마의 복부내의 액체 색내의 태아의 위치에 의해 야기되는 상당한 노이즈 및 왜곡은 물론 엄마의 심장 액션을 포함하는 환경에 존재한다. 자호리안은 태아의 심장박동율을 드러내기위해 이러한 노이즈 및 왜곡을 제거하도록 복수의 병렬 비선형 여과를 사용한다. 많은 종래 기술과 같이, 이 시스템은 디바이스를 모니터링하는 착용성 또는 장기간동안 환자를 계속 모니터링하는 능력과는 관련되어 있지 않다.
상술된 어느 시스템도 소형 디바이스내에 착용성과 정확도를 조합하지는 않는다. 따라서, 도 1A에 도시된 단일 4분부 또는 단일 사지에서와 같이, 단일 등가 구역내의 2개의 위치로부터 ECG 측정하는 기능을 가진 디바이스가 당업분야에서 필 요하다. 단일 등가 구역내에 복수의 비등전위 쌍을 인식하는 종래기술의 예가 존재하지만, 종래기술은 실용적인 신호를 얻기 위해 이러한 쌍을 사용하는 것에 실패하고 있다. 자유로운 배치로부터 얻어지는 정확도, 진폭 및 노이즈에서의 제한성을 극복하는데 필요한 상당한 노력 및 위험부담은 물론, 가장 보편적으로 배치된 전극 위치에서 측정된 1/10의 신호보다 미만일 수 있는 신호의 작은 진폭, 그 신호에 대한 많은 양의 노이즈를 포함하는, 자유로운 위치로부터 이러한 신호를 사용하는 기능에 있어 몇가지 장벽이 존재한다. 당업분야에서 필요로 하는 것은 임상학적 관찰, 적용 또는 준비의 필요를 최소로 하는 센서와 연결하여, 보다 장시간의 연속 착용 및 모니터링에 적응되고 크기가 상대적으로 작은 디바이스이다. 이러한 디바이스는 향상된 편안함, 보다 덜 복잡한 제품, 및 모니터링에 있어서 향상된 컴플라이언스를 포함하는, 연속 심장 모니터링에 대한 새로운 기회를 제공한다. 또한, 당업분야에서 필요로 하는 것은 착용자의 신체 활동을 검출하고, 식별하고 기록할 수 있고 이것들을 심장 관련 파라미터에 상관시키는 디바이스를 사용한 심장 관련 파라미터의 연속 모니터링을 조합하는 기능이다.
ECG를 포함하는 심장 관련 파라미터의 모니터링을 위해 자체 포함되고, 상대적으로 작고 착용가능한 패키지를 제공하는 모니터 디바이스 및 연관된 방법이 개시되어 있다. 이 모니터 디바이스는 사용자의 신체에 일시적으로 고정되고 있다는 관점에서 착용가능하지만, 역시 여기에 언급되어 통합된 스티보릭등에게 허여된, 2003년 3월 4일에 발행된 미국 특허 제6,527,711호에 개시된 관점에서 착용가능한 주로 단순하고 방해되지 않는 하우징이다. 스티보릭은 신에 부착된 아이템의 크기, 가요성 및 위치가 신체의 일부로서 아이템을 인식하도록 하는 착용자의 능력에 상당한 영향을 주어, 확장된 기간동안 이러한 아이템을 착용하는 것과 연관된 불편한 요인을 제거한다. 또한, 적합한 형상, 재료 및 위치를 사용함으로써 정상적인 신체 이동 및 활동에 대한 아이템의 간섭을 감소시킨다. 이러한 각각의 요인은 아이템의 착용성을 증가시키고 따라서 장기간 및 연속 착용 필요에 대한 착용자의 컴플라이언스를 증가시킨다.
보다 구체적으로, 이 모니터 디바이스는 여기에 명세서가 언급되어 통합된, 텔러등에게 허여되고 2003년 8월 12일에 발행된 미국 특허 제6,605,038호에 개시된 타입을 가질 수 있다. 모니터 디바이스의 주요 초점은 장기간 착용 동안 편안하고 양질의 신호 또는 데이터 레코드를 계속 제공하도록 정상 매일 활동 동안 제위치에 남아 있고 또한 디바이스 자체 의해 생성된 그 신호 또는 레코드에 대한 노이즈 또는 다른 간섭을 감소시키는 하우징 또는 다른 패키지에 아래에 설명된 기능을 제공하는 것이다. 이 디바이스의 하나의 초점은 동작 하드웨어의 모두 또는 적어도 대부분을 통합하는 자립형 하우징을 제공하는 것이다. 이 모니터 디바이스는 텔러 디바이스에 더하여, 액세사리 또는 강성 하우징 대용물로서, 흡수재의 현 위친내에 센서 패키지를 포함하는 베인 상처 및 찰과상에 사용되는 것과 유사한 큰 크기의 부착 스트립을 더 포함할 수 있다. 체중 및 벌크의 감소는 특히, 운동과 같은 혹독한 상황에서 올바른 위치 및 적합한 신체로의 접촉을 가지고 고정되어 있도록 하는 디방스의 능력을 향상시키기 위해 매우 중요하다. 이 디바이스는 부가적이거나 임상학적인 피부 준비 없이 착용하거나 벗기에 용이하다. 이 디바이스는 피부로부터 전극을 벗겨지거나 임의의 스냅 또는 다른 커넥션을 디바이스의 무게로 인해 분리되는 것을 방지하기 위해 필요한 적합한 타입 및 힘의 접착부가 구비된다. 이 디바이스의 하나의 주요 장점은 보이지 않게 불편함과 더불어, 시스템에 입력된 노이즈를 생성하는 큰 안테나로서 동작하는 긴 리드 와이어를 제거한다는 것이다. 스낵 커넥션 양의 감소는 또한 홀터 및 루프 디바이스에 일반적인 이러한 노이즈를 감소시킨다. 프로세서의 현 상태 및 센서 크기로 반드시 가능한 것은 아니지만, 적합한 하드웨어의 최소화의 가정하에서, 인스턴트 시스템이 여기에 식별된 동일한 기본 방법 및 장비를 사용하여, 시계 또는 안경상에 슬라이딩하는 것과 같이 단순한 형태로 될 수 있다는 것은 확실히 이해할 수 있다.
구체적으로, 개인의 신체에 착용되도록 적응된 적어도 하나 이상의 타입 또는 카테고리의 센설ㄹ 포함하는 모니터링 디바이스가 개시되어 있다. 복수의 전극 또는 등가 타입의 다른 보조 감지 디바이스를 포함할 수 있는 센서가 컨텍스츄얼 및 생리 센서의 카테고리로부터 유도될 수 있다. 생리 센서는 호흡 센서, 온도 센서, 열유속 센서, 신체 도전성 센서, 신체 저항 센서, 신체 전위 센서, 브레인 활동 센서, 혈압 센서, 신체 임피던스 센서, 신체 모션 센서, 산호 소비량 센서, 신체 화학 센서, 세포간 플로이드 센서, 신체 위치 센서, 신체 압력 센서, 광흡수 센서, 신체 사운드 센서, 압전 센서, 전기화학 센서, 스트레인 게이지 및 광 센서로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 센서는 개인의 검출된 파라미터를 나타내는 데이터를 발생시키도록 통합되어 있다. 개인의 하나 이상의 이러한 파라미터가 존재할 수 있고, 이러한 파라미터의 적어도 하나는 생리 파라미터이다. 이 장치는 적어도 하나의 생리 파라미터를 나타내는 데이터의 적어도 일부를 수신하는 프로세서를 포함한다. 이 디바이스는 구체적으로 단일 심장 관련 파라미터, 심장박동의 사용되는 것이 바람직하다. 구체적으로 추가 파라미터가 추가 센서로써, 또는 없이 검출될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 이 프로세서는 이러한 검출된 파라미터를 나타내는 데이터의 적어도 일부로부터 유도된 데이터를 발생시키도록 적응될 수 있고, 이 유도된 데이터는 개인의 추가 파라미터를 포함한다. 이 추가 파라미터는 임의의 센서에 의해 직접 검출될 수 없는 개인 상태 파라미터이다.
이 센서는 생리 센서이거나 적어도 하나의 생리 센서 및 하나 이상의 선택의 컨텍스츄얼 센서일 수 있다. 이 모니터링 디바이스는 개인의 신체상에 착용되도록 적응된 하우징을 더 포함할 수 있고, 이 하우징은 센서를 지지하고나 상기 센서중 적어도 하나의 센서는 하우징으로부터 분리되어 위치되어 있다. 이 장치는 개인의 신체의 일부를 싸도록 적응된 제1 및 제2 부재를 갖는 하우징을 지지하는 가요성 몸체를 더 포함할 수 있다. 이 가요성 몸체는 하나 이상의 센서를 지지할 수 있다. 이 장치는 하우징과 개인의 신체 사이의 접촉을 유지하기 위한 하우징에 연결된 래핑 수단을 더 포함할 수 있고, 이 래핑 수단은 하나 이상의 센서를 지지할 수 있다.
이 모니터링 디바이스는 데이터 저장 디바이스를 포함하는 적어도 2개의 센서로부터 멀리 떨어진 외부 중앙 모니터링 유닛을 포함하거나, 선택적으로, 이 유닛과 관련되어 사용될 수 있다. 이 데이터 저장 디바이스는 프로세서로부터 유도된 데이터를 수신하고 이 유도된 데이터를 안에 검색가능하도록 저장한다. 이 장치는 중앙 모니터링 유닛으로부터 수신자에게 유도된 데이터에 기초하여 정보를 전송하기 위한 수단을 포함하고, 이 수신자는 개인 또는 이 개인에 의해 위임된 제3자를 포함할 수 있다. 이 프로세서는 개인의 신체상에 착용되도록 적응된 하우징에 의해 지지되거나 중앙 모니터링 유닛의 일부일 수 있다.
대안의 실시예로서, 프로그래밍되어 모니터링 디바이스내에 제공되고 및/또는 유도된 또는 다른 계산된 데이터를 발생시키도록 적응된 프로세서 대신에, 개인 컴퓨터와 같은 별도의 컴퓨팅 장치가 프로그래밍될 수 있다. 이러한 실시예에서, 모니터링 디바이스는 제공된 메모리에 저장되어 있는, 사용자의 다양한 생리 및/또는 컨텍스츄얼 파라미터를 나타내는 데이터를 수집 및/또는 발생시킨다. 그후에 유도된 데이터 및/또는 다른 계산된 데이터를 발생시키는 컴퓨팅 장치에 주기적으로 업로딩된다. 대안으로, 모니터링 디바이스의 프로세서는 생리 및/또는 컨텍스츄얼 데이터, 이루부터 유도된 제1 레벨 데이터, 사용자에 의해 수동으로 입력된 데이터 및/또는 모니터링 디바이스 또는 협동 제3 디바이스로부터 업로딩된 디바이스간 인터랙션의 결과로서 입력된 데이터에 기초하여 추가 또는 제2 유도값을 생성하기 위해 필요한 유틸리티 및 알고리즘을 포함하도록 프로그래밍되고 및/또는 적응된 별도의 컴퓨터에 의해, 유도된 데이터를 발생시키도록 프로그래밍될 수 있다. 이러한 대안의 실시예에서의 컴퓨팅 장치는 중앙 모니터링 유닛등과 통신하기 위해 인터넷과 같은 전자 네트워크에 접속될 수 있다.
이 장치는 개인의 일상 활동 데이터를 취득하거나 검출하도록 더 적응될 수 있고, 중앙 모니터링 유닛으로부터 전송된 정보는 일상 활동 데이터에 기초한다. 중앙 모니터링 유닛은 또한 제안된 루틴을 개인이 따른 정보와 관련된 피드백을 발생 및 제공하도록 적응될 수 있다. 피드백은 생리 파라미터를 나타내는 데이터, 유도된 데이터 및 일상 활동 데이터중 적어도 하나의 적어도 일부로부터 발생될 수 있다.
이 중앙 모니터링 유닛은 또한 개인의 건강 및 라이프스타일중 적어도 하나의 태양의 관리에 관련하여 피드백을 수신자에게 발생 및 제공하도록 적응될 수 있다. 이 피드백은 제1 파라미터를 나타내는 데이터, 제2 파라미터를 나타내는 데이터 및 유도된 데이터중 적어도 하나로부터 발생될 수 있다. 이 피드백은 개인의 행동을 수정하기 위한 제안을 포함할 수 있다.
이 시스템은 착용자의 인터랙션 없이 연속적으로 데이터를 수집하기 위해 설계되어 있지만, 이러한 인터랙션은 필요하다면 특정 타임 스탬핑 기능과 같은 추가 기능을 위해 허용된다. 심장 관련된 파라미터를 연속 모니터링하는 기능은 상술된 바와 같이, 이벤트의 시각에서의 수동 트리거 또는 유도된 데이터의 상태에 기초한 임계 컨디션의 검출에 대한 필요를 제한한다. 이 시스템이 데이터를 연속적으로 수집하도록 설계되었지만, 일부 실시예에서 사용자는 타임스탬프 주변의 기간동안 특정 심장박동수 파라미터가 수집되어야 한다는 신호를 주기 위해 타임스탬프 버튼을 사용할 수 있다. 디바이스의 추가 기능은 컨텍스트 및 활동 검출이다. 이 디바이스내에 제공된 생리 및 컨텍스츄얼 센서의 사용을 통해, 데이터 파라미터의 어떤 조합이 특정 활동과 관련되어 있는지를 학습, 모델링, 또는 확인하는 기능이 얻어질 수 있다. 사용자와 관련된 활동의 타입을 검출하고 식별하는 능력은 사용자가 이어지는 리뷰 동안 심장 출력 데이터와 상관시키기 위해 이러한 활동을 수동으로 로깅할 필요를 덜어준다.
모니터링 디바이스의 기능은 신체의 동일한 등가 구역내의 복수의 비등전위 심장 파라미터 신호, 보다 구체적으로, 단일 사지상의 복수의 검출가능한 액션 포텐셜 신호의 검출시에 예측된다. 이 디바이스 및 방법은 심장의 액션 포텐셜에 대한 비등전위 신호를 얻기 위해 신체상의 특정 쌍의 포인트를 식별하고 모니터링한다. 따라서, 센서의 위치가 이러한 검출가능한 비등전위 액션 포텐셜 신호에 대한 센서의 관계에 의해 결정되고, 이것은 신체의 다양한 4분부를 분리시키는 도 1A내에 도시된 평면에 대하여 배열될 수 있다.
이 디바이스에 대한 물리적 형태 및/또는 하우징은 여기에 설명된 실시예에 제한되지 않는다. 보다 많은 가요성을 요구하거나 성질상 처분가능하도록 의도된 추가 실시예는 하우징 전체를 제거할 수 있고, 촉수형상의 확장부 또는 여기에 부착된 별도로 유선처리된 센서를 가질 수 있는 패치와 같은 보다 일시적이거나 플렉시블한 콘테이너내에 전자장치 및 다른 기능부를 포함할 수 있다. 디바이스 자체의 바람직한 위치는 여기에 구체적으로 식별된 어깨세모근 및 삼두근 위팔 위치, 목의 베이스의 후부 및 인접한 중간 어깨 영역, 신체의 측을 따라 쉴 때 위팔에 인접한 흉뷰의 사이드 및 골반에 인접한 좌우 하부 전방 복부의 대퇴골 영역을 포함한다.
또한, 이 디바이스는 유도된 신호를 추가 처리하거나 분석하는데 사용될 수 있는 다른 유사 디바이스아 협동적인 어레이로 조합될 수 있다. 예를 들어, 임신중인 여성의 경우에, 이러한 제1 디바이스가 태아 심장 관련된 파라미터를 검출할 가능성이 높은 위치에 엄마의 심장 관련 파라미터를 검출하도록 위치될 수 있고 제2 디바이스는 특히, 접착제 또는 다른 패치의 형태로, 엄마의 복부상의 태양 바로 옆에 위치될 수 있다. 엄마의 디바이스로부터의 신호는 태아의 데이터 스트림으로부터의 엄마의 심장 관련된 파라미터의 노이즈를 제거하는데 사용될 수 있다.
이 시스템으로부터의 피드백은 스탠더드 시각적인 그래프 방법을 포함하여 많은 형태를 취할 수 있지만, 바람직한 실시예는 오디오 피드백 역시 포함한다. 이러한 오디오 컴포넌트는 사운드가 비트를 나타내기 위해 디지털식으로 제조될지라도 기분을 친밀하게 되도록 하기 위해 뼈 폰 또는 다른 변형과 같이, 신체를 통해 공명/발생되는 사운드의 형태를 가질 수 있다. 디지털 또는 아날로그 청진기가 적합한 사운드의 생성을 돕기 위해 시스템내에 포함될 수 있다. 대안으로, 복부상의 이러한 디바이스는 가장 적합한 신호 위치를 찾아낼 필요를 감소시키기 위해 ECG 전극 또는 도플러의 어레이로 구성될 수 있다. 이 디바이스는 또한 이식가능한 디바이스 또는 다른 소비성 데이터 검출기와 연결되어 동작하도록 적응될 수 있다.
본원의 추가 장점 및 특징은 다음의 도면과 함께 본원의 아래의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 전형적인 ECG 신호의 도면,
도 1A는 등가 4분을 도시하는 신체의 상부의 도면,
도 2A, 2B, 2C는 본 발명의 일 태양에 따른 전극 배치 위치를 도시하는 왼팔후면, 전면, 후면도,
도 3A,3B는 본 발명의 일태양에 따른 전극 배치 위치를 도시하는 오른팔의 후면 및 전면도,
도 3C,3D,3E는 본 발명의 일태양에 따른 전극 배치 위치를 도시하는 몸통의 전면, 후면, 전면도,
도 4는 본 발명의 일태양에 따른 ECG 신호검출하기 위한 회로의 블록도,
도 5A,5B는 도 4,7에 도시된 바이어스/커플링 네트워크의 제1 및 제2 실시예의 회로도,
도 5C는 제1단 증폭기 설계의 회로도,
도 6은 도 4 및 도 7에 도시된 필터의 일 실시예의 회로도,
도 7은 본 발명의 대안의 실시예에 따른 ECG 신호를 검출하기 위한 회로의 블록도,
도 7A 내지 7D는 다양한 단계의 프로세싱을 통해 검출된 ECG 신호의 도면,
도 7E내지 7H는 다양한 단계의 박동 검출을 통한 검출된 ECG 신호의 도면,
도 8A 내지 8F는 본 발명의 대안의 실시예에 따른 ECG 신호를 검출하기 위한 대안의 회로의 블록도,
도 9는 본 발명에 따라 발생된 신호의 일부를 형성하는 전형적인 피트의 도면,
도 10은 본 발명에 따라 발생된 신호의 일부를 형성하는 전형적인 업-다운-업 시퀀스의 도면,
도 11은 본 발명의 일태양에 따라 개발되는 알고리즘의 포맷을 도시하는 블록도,
도 12는 본 발명의 일 태양에 따른 에너지 소모량을 예측하기 위한 알고리즘의 일예를 도시하는 블록도,
도 13은 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 동일크기도,
도 14는 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 일실시예의 저면도,
도 15는 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제2 실시예의 저면도,
도 16은 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제3 실시예의 저면도,
도 17은 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제4 실시예의 저면도,
도 18은 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제5 실시예의 저면도,
도 19는 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제6 실시예의 저면도,
도 20은 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제7 실시예의 저면도,
도 21은 사람의 팔상에 장착된 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제7 실시예의 동일크기도,
도 22는 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제8 실시예의 저면도,
도 23A는 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제9 실시예의 평면도,
도 23B는 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 제9 실시예의 저면도, 및
도 23C는 선 A-A을 따라 취해진 도 23B의 실시예의 단면도.
심장학/ECG의 분야에서의 종래의 생각은 ECG 신호는 심장의 종래의 정의된 시상 및 트랜스버스 평면의 2개의 4분부배치된 전극을 사용하여 심장을 가로질러 측정되어야 한다는 것이다. 이러한 측정에 대하여 부적합하다고 이전에 생각된 신체의 영역 또는 구역내에 위치된 특정 쌍의 포인트로부터 ECG 신호의 측정을 가능케하는 디바이스 및 방법이 여기에 개시되어 있다. 여기에 개시된 디바이스와 방법은 전극 위치를 위해 사용된 이전에 정의된 등가 영역내의 신체상의 특정 위치의 식별화에 초점을 맞춘다. 이러한 전극 위치의 다수는 단일 4분부내에 있는데, 즉, 조직을 통해 기하학적으로 직접 연결되어, 기술된 라인은 다른 4분부내로 크로싱하지 않는다.
즉, 하나의 4분부내의 특정 포인트는 반대측으로부터의 전위가 신체를 통한는 저 임피던스의 불균일한 전위 또는 전기 경로인 것으로 보이는 것을 통해 내부적으로 그 포인트에 전달되고, 이것은 조직내의 내부 신호 리드로서 아날로그화될 수 있기 때문에 상이한 4분부와 종래에 연관된 ECG 신호의 전위와 상관되어 있다. 따라서, 이러한 방법은 신체의 특정 4분부로부터 발산하는 것으로 이러한 태양을 보다 좁게 한정하기 보다는 ECG 신호의 2개의 상이한 태양에 초점을 맞춘다. 따라서, 종래 기술과 대조적으로, ECG 신호는 단일 4분부내에 배치된 전극의 쌍을 사용하여 검출되고 측정될 수 있지만, 2개의 포인트사이의 상당한 전위차를 검출할 수 있다. 즉, 2개의 포인트는 서로에 대하여 등전위가 아니다. 대부분의 경우에, 평면이거나 비정규적일 수 있는 바운더리에 의해 분리된 피부면의 독립 영역내에 위 치된 전극 위치를 계획하는 것이 보다 효과적이다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 왼팔상 또는 근방의 위치의 쌍은 ECG 신호의 상이한 태양을 검출하기 위해 전극의 배치를 위해 식별되었다. 등가 구역내의 유사한 사이트가 좌우측 팔, 팔 아래의 보조 영역, 골반 근방의 전방 대퇴골 영역, 목의 베이스의 후부 및 척추의 베이스를 포함하는 신체상의 무수한 위치에서 발견되었다는 것에 주목해야 한다. 보다 구체적으로는, 왼팔상의 특정 위치가 ECG 신호의 일 태양을 전달하고 왼팔상의 또는 근방의 특정 위치가 ECG 신호의 상이한 태양을 전달한다. 구체적으로, 전극의 배치가 단지 이러한 위치 레펀런스에 직접 인접한 피부표면에 적용될 필요가 있고 침입되려고 의도된 것은 아니지만, 해부학적인 명칭, 특히, 근육 또는 근육 그룹의 명칭은 신체상의 레퍼런스 위치를 식별하거나 식별하는데 사용되었음에 주목해야 한다. 이제, 왼팔의 후면도 및 전면도인 도 2A 및 도 2B에서, 발명자는 왼 팔목(5), 왼 삼두근(10), 및 왼 위팔근(15)이 어깨세모근(20), 큰원근(25) 및 넓은 등근(30)을 둘러싸는 위치와 쌍을 이룰 때, 2개의 4분부 사이에 측정되는 종래 신호와 관련된 전위 신호를 생산할 수 있는 위치인 것을 발견하였다. 보다 구체저으로, 이러한 왼팔상의 포인트의 쌍으로부터의 신호는 심실의 수축과 연관된 QRS 콤플렉스와 상관한다.
따라서, 팔목(5), 삼두근(10) 또는 위팔근(15)상에 하나의 전극을 배치하고 어깨세모근(20), 큰원근(25) 또는 넓은등근(30)상에 제2 전극을 배치함으로써, 심장의 액션 포텐셜, 그래서 ECG 신호를 검출하는 것이 가능하다. 전극은 어깨세모근 및 삼두근의 중심 근방에 위치되는 것이 바람직하고, 약 130mm 이격되고 보다 구체적으로 70-80 mm 이격되고, 중간 라인으로부터 팔의 후부쪽으로 약 30-45도로 가장 바람직하게는 30도로 틸팅되어 있다. 왼팔상 또는 근방의 특정 구체적인 바람직한 위치가 ECG 신호의 제2 태양의 전위와 관련되어 있는 것으로 여기에 기술되었지만, 이러한 위치는 단지 예시일 뿐이고 ECG 신호의 제2 태양의 전위와 관련된 왼팔상의 또는 근방의 다른 위치가 역시 전위 측정을 만듦으로써 식별될 수 있음을 이해해야 한다. 또한 구체적으로 전체 아래 팔 섹션(5')이 팔목(5)과 동일한 신호를 제공하는 것으로 식별되어 있다는 것에 주목해야 한다. 이제 도 2C에서, 동작 위치의 4개의 구체적인 쌍이 2개의 위치는 어깨세모근(20)상에 있고, 2개의 위치는 삼두근(10)상에 있는 것으로 도시되어 있다. 이 위치 사이의 점선은 동작 페어링을 나타내고, 솔리드의 하얀 점은 이러한 위치에 취득가능한 ECG 신호의 상대적인 태양을 나타낸다는 것에 주목해야 한다. ECG 신호의 2개의 태양을 제공하는 4개의 가능한 조합이 도시되어 있다. 비동작 페어(13)가 단지 특정 근육 또는 근육 그룹을 선택하는 것만으로는 적합한 신호를 취득하는데 충분하지 않고 특정 위치를 주의 깊게 선택하는 것이 요구된다는 것을 나타내기 위해 표시되었다.
또 다른 실시예에서, ECG 신호를 검출하기 위해 전극을 배치하기 위한 오른팔상의 또는 근방의 위치의 쌍이 식별된다. 도 3A 및 3B에서, 등세모근(35), 흉근(40) 및 어깨세모근(20)의 베이스는 ECG 신호의 제2 태양의 전위와 관련된 위치인데, 이것은 이러한 위치가 심장의 종래 정의된 우측 액션 포텐셜과 관련된 포텐셜에 있음을 의미한다. 삼두근(10), 특히, 그 측방향 헤드 영역, 및 이두근(45)은 ECG 신호의 제1 태양의 전위와 관련된 위치이고, 이것은 이러한 위치가 4분부 III 내에 이다 할지라도 심장의 종래 형성된 좌측 액션 포텐셜과 관련된 포텐셜에 있음을 의미한다. 따라서, 상술된 왼팔 실시예의 경우와 같이, 삼두근(10)상에 한 전극을 배치하고 어깨세모근(20)상에 제2 전극을 배치함으로써, 심장의 액션 포텐셜을 검출하여 ECG 신호를 검출하는 것이 바람직하다. 다시, 오른팔상의 또는 근방의 특정 바람직한 위치가 여기에 ECG 신호의 제1 태양의 전위와 관련되어 있는 것으로 여기에 기술되었지만, 이러한 위치는 단지 예시일 뿐이고 ECG 신호의 제1 태양의 전위와 관련된 오른팔상의 또는 근방의 다른 위치가 포텐셜을 측정함으로써 식별될 수 있음을 이해해야 한다.
이제, 도 3C, 3D, 3E에서, 일련의 전극 쌍 위치가 도시되어 있다. 도 3C, 3D에서, 종래 정의된 시상 평면(2) 및 트랜스버스 평면(3)인 몸통을 대략 이분하는 체인 라인으로 도시되어 있다. 각각의 동작 쌍은 솔리드의 흰 점 및 체인 라인에 의해 도 2C에서 같이 식별되어 있다. 비동작 쌍은 X 표시자 및 체인 라인으로 도시되어 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 위치의 단순한 무작위 선택 또는 독립 근육 또는 근육 그룹의 선택만으로는 위치의 동작 쌍을 위치시키기에 불충분하다는 것을 나타내기 위해 도시되었다. 공지된 동작 및 바람직한 실시예에서와 같이 식별된 특정 위치는 다음과 같이 표 4로 식별된다.
레퍼런스 문자 제1 위치(흰색) 제2 위치(솔리드)
A 삼두근 어깨세모근
B 삼두근 어깨세모근(톱)
C 우측 등세모근 좌측 등세모근
D 하부 외부 사근 상부 외빗근
E 상부 외빗근 하부 흉근
F 넓은 등근 상부 외빗근
G 상부 외빗근 상부 외빗근
H 큰볼기근 하부 외빗근
I 샅굴 인대 하부 외빗근
J 하부 측방향 빗근 대퇴직근
JJ 샅굴 인대 대퇴직근
K 큰마름근 넓은등근
L 넓은등근 넓은등근
LL 흉근막 넓은등근
M 좌흉근 어깨세모근
N 넓은등근 상부 외빗근
O 하부 등세모근 우측 하부 등세모근 좌측
P 흉근 좌측 흉근 우측
Q 우측 넙다리 좌측 넙다리
R 우측 이두근 우측 흉근
S 우측 샅굴 인대 좌측 외빗근
T 상부 외빗근 왼팔
U 큰볼기근 우측 큰볼기근 좌측
마찬가지로, 이러한 위치는 단지 예시일 뿐이기 때문에 4분부 I 또는 III내로부터 ECG의 측정을 위해 왼 팔 또는 오른 팔상에 전극의 상을 배치하는 것에 제한되지 않는 것을 이해해야 한다. 대신에, 단일 4분부내에 다른 위치를 위치시키는 것이 가능하다. 이러한 위치는 서로에 대하여 등전위가 아닌 이전에 설명되는 바와 같이 목, 흉부 사이드 및 골반 구역상의 위치의 쌍을 포함할 수 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 따라서, 본 발명은 임의의 특정 위치에 제한되는 것으로 보아서는 안되고 대신에 단일 4분부내의 임의의 2개의 등전위가 아닌 위치에 적용될 수 있다.
이러한 신호의 검출에서의 주요 도전중 하나는 이 2개 위치 사이의 상대적으로 작은 진폭 또는 차이이다. 또한, 이러한 낮은 진폭 신호는 디바이스 자체에 의해 생성된 노이즈는 물론 움직이는 신체에 의해 생성되는 전기 노이즈에 의해 보다 상당히 마스킹되고 및/또는 왜곡된다. 이러한 컨텍스트에서, 노이즈는 센서에 도달하는 신호의 일부로서 검출되는 전자 노이즈는 물론 신체 및 디바이스의 운동 및 상호작용에 의해 생성된 콘택트 노이즈 모두를 나타낸다. 노이즈를 제거하기 위한 중요한 생각은 원하는 신호와 노이즈사이의 차이를 증가시키는 것이다. 하나의 방법은 하나의 센서 또는 센서 어레이를 팔 위로, 흉부로 또는 단지 어깨 조인트를 지나도록 뻗게 함으로써 신호 강도를 증가시키는 단계를 포함한다. 센서 배치에 있어서, 증가된 신호 강도/차동화 및 센서 어레이 도는 풋프린트의 소형화의 2가지 경쟁적인 요구되는 결과를 고려해야만 한다. 이 소형화는 물론 센서를 수용 또는 지지하는 디바이스의 궁극적인 크기와 깊게 관련되어 있다. 여기에 보다 구체적으로 기술된 바와 같이 대안의 실시예는 여전히 4분부 I내에 위치된 좌측 어깨위 또는 심지어 또 다른 팔과 같은, 디바이스 자체로부터 임의의 단거리에 위치된 센서 위치 포인트로 가는 플라이-리드를 통합함으로써 센서 사이의 거리를 증가시키면서 디바이스에 대한 소형 하우징을 유지하려고 하는 센서의 배열을 포함한다. 이 시스템은 낮은 진폭의 신호를 나타내기 위해 전자 증폭 회로를 더 포함한다.
도 4에서, ECG 신호를 검출하고 이로부터 심장박동율와 같은 다른 심장 파라미터를 계산하기 위한 회로(100)의 블록도가 도시되어 있다. 회로(100)는 여기에 언급되어 통합된 미국 특허 번호 6,605,038호 및 미국 특허 출원 제 10/682,293에 기술된 암밴드 신체 모니터링 디바이스와 같은 착용가능 신체 모니터링 디바이스내에 구현되고 실현될 수 있다. 도 4를 좌측에서 우측으로 기술하면, 회로(100)는 전극(105A, 105B)를 포함하고, 이들이 단일 4분부내에 배치되어 있을지라도, 그중 하나는 ECG 신호의 제1 태양의 전위와 관련된 여기에 기술된 바와 같은 위치에 연결되어 있고, 다른 하나는 ECG 신호의 제2 태양의 전위와 관련된 신체상의 위치에 연결되어 있다. 피부와 제1단 증폭기(115) 사이의 인터페이스는 심장박동율 신호가 얼마나 잘 검출되는지를 결정하기 때문에 중요하다. 전극 콘택트 임피던스 갈바닉 포텐션은 제1단 증폭기 블록 및 연관된 바이어스/커플링 네트워크를 설계할 때 중용한 설계 고려사항이다.
전극(105A,105B)은 심근 활동을 나타내는 이 경우에는 대략 20㎶에서 상대적으로 작은 전압을 감지하도록 피부에 대하여 유지된다. 적합한 전극은 일회용 전극, 또는 예를 들어 스테인레스강, 도전성 탄소고무로 제조된 재사용가능한 전극인 3M에 의해 판매되는 레드 Dot™ 접착 전극, 또는 캐나다의 어드밴스트 바이오일렉트릭으로부터의 특정 제품과 같은 일부 다른 도전성 기판을 포함한다. 어드밴스트 바이오일렉트릭 디벨로프먼트와 달리, 대부분의 현재 재사용가능한 전극은 보통 회로(100)의 성능에 영향을 줄 수 있는 보다 높은 커플링 임피던스를 가지고 있다는 것에 주목해야 한다. 따라서, 이러한 문제를 방지하기 위해, 뉴저지주의 Get Ghythm, Inc.에 의해 제조되는 Buh-Bump와 같은 젤 또는 로션이 피부의 접촉 임피던스를 낮추기 위해 피부와 접촉하여 배치될 때 전극(105A, 105B0와 함께 사용될 수 있다. 또한, 전극(105)에 피부와 전기 접촉을 강화하고 에피더미스 내의 그리고 아래의 세포간 플로이드로의 실시간 액세스를 제오하기 위한 복수의 마이크로니들이 제공될 수 있다. 마이크로니들은 에피더미스에 도달하기 위해 피부의 피부각질층을 관통시킴으로써 전기 접촉을 강화시킨다. 상술된 바와 같이, 전압은 대략 20㎶로서 작고 에피더미스를 통하는 신호의 경로는 노이즈 결합을 야기하기 때문에 에피더미스 아래에 위치된 위치에서 ECG 신호를 측정하는 것은 유리하다. 이렇게 마이크로니들을 사용하면 측정된 신호를 위한 보다 양호한 신호 대 노이즈 비를 제공하고 피부 프리퍼레이션을 제공할 수 있다. 이러한 마이크로니들은 당업분야에서 공지되어 있고 금속, 실린콘 또는 플라스틱 재료로 제조될 수 있다. 종래의 마이크로니들은 Procter and Gamble Company에 허여된 미국 특허 제6,312,612,호에 설명되어 있다. 특정 애플리케이션에 기초하여, 마이크로니들의 수, 밀도, 길이, 포인트에서의 폭 또는 베이스, 분포 및 스페이싱이 변화할 것이다. 또한, 마이크로니들은 ECG 측정을 위해 전위를 강화하면서 다른 생리 전기화학 신호 또는 파라미터를 프로빙/검출하기 위해 전기 도전성, 히포알러르지 퀄리티를 위해 도금될 수 있고 심지어는 생화학적으로 코팅될 수 있다. 또한, 마이크로니들은 전기, 화학적으로, 또는 전기 화학적으로 검출하기 위한 에피더미스내의 플로이드를 이송하기 위해 마이크로 레벨의 캐필러리 튜브와 통신하는 채널을 통해 세포간 플로이드를 동시에 샘플링하도록 적용된다. 마이크로니들은 또한 사용자의 이동 동안 피부상에 적합하게 위치되어 있도록 전극의 기능을 강화시킨다. 그러나, 마이크로니들을 사용하면 보다 큰 디바이스의 하중이 마이크로니들이 이동 동안 시어링하도록 할 수 있기 때문에 보다 큰 디바이스 또는 하우징상에 센서가 장착되는 능력을 제한할 수 있다. 이러한 예에서, 마이크로니들-강화 센서는 여기의 복수의 실시예에 도시된 바와 같이 신체에 별도로 고정될 수 있다. 기초 센서상에 마이크로니들의사용을 보충하기 위한 접착제의 사용이 또한 고려된다. 여기에 더 설명되는 바와 같이, 상이한 가요성 또는 엘라스토메릭 또는 스프링 같은 응답성 또는 메모리를 통합한 재료를 사용하면 센서 접촉 및 국부적인 안정도를 더 향상시킬 수 있다.
특정 환경에서, 사용자의 의사 또는 다른 관찰자가 프로토콜 또는 다른 디렉티브와 의 컴플라이언스의 목적을 위해 전체 사용 시간 동안 디바이스가 정위치에 남아 있는지를 결정하는 것이 중요하다. 접착제 밴드의 성질을 갖는 플라스틱 또는 옷감과 연결된 특정 접착제는 피부에 디바이스를 고정시키기 이해 사용되고 파괴되거나 그렇지 않으면 디바이스의 제거가 일어났음을 나타내게 된다.
착용자가 이들의 팔위에 시스템을 정확하게 또는 가장 효과적으로 배치하기 위해, 전극의 원하는 위치가 위치에 대한 상당한 허용편차를 가진 영역을 포함할 지라도 적합한 방위 및 위치에 디바이스가 위치되어 있는지를 체크하는것이 최소한 필요하다. 본 발명의 특정 실시예에서, 상술된 암밴드 모니터링 디바이스(300)와 같은 전극(105)의 어레이를 갖는 디바이스가 착용자의 신체상의 초기 위치에 놓이고, 전극(105)의 각각은 초기 신체 접촉 위치에 있다. 그다음, 상술된 바와 같이 심장박동율 또는 ㄷ른 심장 관련된 파라미터 측정값을 만들고 측정된 신호를 여기에 보다 상세히 기술된 바와 같이 신장, 연령, 체중 및 성과 같은 시스템에 이전에 입력된 착용자의 신체 특성을 갖는 사람을 위해 예측된 신호 측정값인 것과 비교한다. 만약 측정된 신호가 신호 대 노이즈 비 또는 박동 높이 대 노이즈 높이의 비에 의해 결정되는 바와 같이 사전설정된 임계값인 예측된 신호보다 상당히 ㅗ다 더 열화되어 있다면, 디바이스는 촉각, 음향 , 시각 또는 다른 신호와 같은 신호를 착용자에게 주어 디바이스에 대한 새로운 배치 위치를 시도하게 하고 전극(105)에 대한 새로운 접촉 위치를 시도하게 한다. 제2 측정값이 그다음 새로운 위치에서 만들어지고 이 측정된 신호는 예측 신호와 비교된다. 측정 신호가 예측 신호보다 상당히 열화되어 있다면, 새로운 위치 신호가 한번더 착용자에게 주어진다. 이러한 프로세스는 측정된 신호가 디바이스에 의해 수용가능한 것으로 결정될 때까지 반복된다. 측정된 신호가 수용가능하다고 결정될 때, 디바이스는 착용자에게 디바이스를 현 배치 위치에 놓도록 명령하는 제2 성공 신호를 발생시킨다. 디바이스는 이러한 동작을 자동으로 또는 수동 요구로 개시할 수 있다.
회로(100)는 또한 편의를 위해 도 4에 2개의 박스로 도시된 바이어스/커플링 네트워크(110) 및 제1단 증폭기(115)를 포함한다. 당업자에게 이해되는 바와 같이, 전극(105A,105B)에 의해 검출되는 약 20㎶ 전위차는 검출될 때, 아래에 설명되는 제1단 증폭기(115)의 리미트에 매우 가깝게 바이어싱될 것이다. 따라서, 바이어스/커플링 네트워크(110)가 이러한 신호의 바이어싱을 증가시키고 이것을 제1단 증폭기(115)를 위한 허용가능한 입력 범위내에 놓기 위해 제공된다.
증폭기 입력을 위해 바이어스 전류를 제공하는 2가지 방법이 아래에 보다 상세하게 설명되는 도 5A, 5B에 도시되어 있다. 바이어스/커플링 네트워크(110)가 신호의 바이어스를 제1단 증폭기(115)의 중간 범위에까지 이동시키는 것이 바람직하다. 바람직한 실시예에서, 아래에 설명되는 바와 같이, 제1단 증폭기(115)는 0V 및 3V인 레일을 갖도록 증폭기를 레일링하는 레일이다. 따라서, 바이어스/커플링 네트워크(110)는 전극(105A,105B)의 전위차 신호의 바이어스를 약 1.5V가 되도록 증가시키는 것이 바람직하다.
구체적으로 설명되지 않았지만, 바이어스/커플링 네트워크는 디바이스가 처음 관련되거나 컨텍스트 상태를 바꾸는 상황하에서 생성되는 신호에 기초하여 조정이 이루어질 수 있다는 점에서 동적일 수 있다. 이러한 동적 능력은 또한 사용자 크기 또는 다른 신체 특성 때문에 유사한 디바이스의 상이한 배치를 위해 진폭의 개별적인 차이를 수용한다. 실험을 통해 거리에 기초한 신호 강도에서의 변화급수가 나타났다. 또한, 신호에서의 변화는 디바이스가 팔과 관련하여 이루고 있는 운동량, 전극의 휨량 및 이들의 피부와 의 접촉량, 피부 접촉 포인트 아래의 또는 둘레의 근육의 수축 및 이완량 및 신체의 운동량에 기초하여 예측된다.
바이어스/커플링 네트워크(110)가 유용한 동작 범위의 밖으로 제1단 증폭기(115)의 출력을 강제로 이동시키는 신체상에 배치될 때 전극(105A,105B)간의 임의의 갈바닉 전위(DC 전압)을 제거하기 위해 용량성 입력 커플링을 사용한다. 또한, 제1단 증폭기(115)의 논-제로 입력 바이어스 전류는 전원 레일로 입력이 플로팅하는 것을 방지하기 위해 전류원/싱크를 필요로 한다. 일실시예에서, 바이어스/커플링 네트워크(110)는 도 5A에 도시된 형태를 취할 수 있다. 도 5A에 도시된 실시예에서, 0.1㎌ 내지 1.0㎌의 범위에 있는 전극(105A,105B)에 각각 연결된 커패시터(120A,120B) 및 2㏁ 내지 20㏁ 사이의 값을 갖는 도시된 바와 같이 연결된 저항(125A,125B0를 포함한다. 이해되는 바와 같이, 저항(125A,125B)은 옴의 법칙, V=IR을 따르는 제1단 증폭기(115)에 대한 바이어스 전류를 제공한다. 또한, 바이어스/커플링 네트워크(110)는 커패시터(130A,130B)를 포함하고, 이들의 목적은 회로내의 증폭기 이전에 높은 임피던스에 연결될 수 있는 주변 RF 필터링 아웃하는 것이다. 커패시터(130A,130B,130C)는 대략 1000pF인 것이 바람직하다. 1.5V의 미드-서플라이 기준 전압(122)이 증폭기의 유용한 입력 범위내에 신호를 센터링하기 위해 또한 제공된다.
도 5B에서, 저항(125A,125B)이 각각, 다이오드(135A 및 140A, 135B 및 140B)로 도시된 백 투 백 형식으로 연결된 다이오드로 대체된 바이어스/커플링 네트워크(110)의 대안의 실시예가 도시되어 있다. 이러한 구성에서, 전극(105A,105B)으로부터 아무런 입력신호도 인가되지 않으면, 다이오드(135A,135B, 140A,140B)는 제1단 증폭기(115)에 의해 요구되는 전류를 제공하고 각각의 입력을 1.5V 기준전압(122)으로부터 경미하게 바이어싱한다. 신호가 전극(105A,105B)에 인가될 ㄸ, 전압에서의 매우 작은 변화, 보통, 20㎶가 다이오드에서의 전류의 매우 작은 변화를 유발하고, 그래서 고 입력 임피던스가 유지된다. 이러한 구성은 신체에 전극(105A,105B)의 초기 인가 동안과 같은 경우에, 큰 조정이 필요할 때 급속하게 제1단 증폭기(115)를 바이어싱할 수 있도록 지수적으로 보다 높은 전류를 허용한다. 이러한 구성의 추가 장점은 다이오드를 통해 1.5V의 기준 전압(122)상의 실질적인 커패시터(도시되지 않음)에 제공된 증가된 정전 방전 보호 경로이다. 실제로, 이러한 커패시터는 4.7과 10㎌ 사이의 값을 갖고 상당한 정전 방전을 흡수할 수 있다.
다시 도 4에서, 제1단 증폭기(115)의 목적은 바이어스/커플링 네트워크(110)로부터 수신된 신호를 필터(150)를 사용하여 여과하기 전에 증폭시키는 것이다. 필터(150)의 주요 목적은 사용자의 신체와 접촉할 때 전극(105A,105B)에 의해 취해진 주변 50/60 Hz 노이즈를 제거하는 것이다. 이러한 노이즈는 종종 메인 훔(hum)으로 불린다. 필터(150)는 여과되는 신호에 보통 1㎶의 범위의 노이즈를 더할 것이다. 따라서, 제1단 증폭기(115)의 목적은 바이어스/커플링 네트워크(110)로부터 수신된 신호를 필터(150)를 사용하여 여과되기 전에 증폭시켜 여과 공정에 의해 추가된 임의의 노이즈가 신호를 압도하지 않게 하는 것이다. 이해되는 바와 같이, 바이어스/커플링 네트워크(110)에 의해 출력된 신호가 대략 20㎶이기 때문에 먼저 제1단 증폭기(115)를 사용하여 신호를 증폭함 없이 필터(150)로 여과하면 신호가 필터(150)에 의해 추가된 노이즈에 의해 압도당하는 결과를 유발할 것이다. 따라서, 제1단 증폭기(115)는 바람직하게는 100과 10,000 사이의 이득, 가장 바람직하게는 255의 이득으로 신호를 증폭하는데 사용된다.
바람직하게 캘리포니아의 밀피타스의 리니어 테크놀로지 코포레이션에 의해판매되는 모델 LT1168 또는 매사추세츠의 노르우드의 아날로그 디바이스 인코퍼레이티드에 의해 판매되는 모델 AD627인 프로그래머블 이득 증폭기(116)를 포함하는 제1단 증폭기(115)의 적합한 예가 도 5C에 도시되어 있다. 이러한 증폭기의 이득은 증폭기의 적합한 입력에 연결된 이득 선택 저항에 의해 결정된다. 따라서, 아날로그 디바이스 인코퍼레이티드에 의해 판매되는 모델 ADG608 멀티플렉서와 같은 입력 멀티플렉서(117)는 증폭기를 위한 적합한 이득 선택 저항을 결정하기 위해 검사 기간 동안 제1단 증폭기(115)를 위해 사용되는 프로그래머블 이득 증폭기용 수많은, 바람직하게는 8개의 이득 선택 저항중 하나를 선택하여 스위칭 인 및 아웃하는데 사용될 수 있다. 일단 후보 이득이 검사 모드에서 입력 멀티플렉서를 사용하여 결정되면, 이득을 위한 단일 고정 저항이 제1단 증폭기(115)로서 사용되는 프로그래머블 이득 증폭기와 연결하여 사용되기 위해 선택될 수 있다.
제1단 증폭기(115)용 증폭기를 선택하는데 있어 핵심 파라미터는 입력 바이어스 전류, 입력 오프셋 전류, 및 입력 오프셋 전압이다. 바이어스/커플링 네트워크의 입력 임피던스에 의해 증배된 입력 바이어스 전류는 제1단 증폭기(115)에 정 및 부 입력의 공통 모드 입력 오프셋 전압을 준다. 요구되는 출력 신호를 클립핑하는 것을 방지하기 위해 전원 레일로부터 충분히 멀리 제1단 증폭기(115)의 입력을 유지시키도록 주의해야 한다. 바이어스/커플링 네트워크에 있어서, 대안의 설계는 파워 온, 팔로의 초기 부착, 또는 특정 높은 모션 활동과 같은 활동의 유형에 기초하여 입력 전압을 동적으로 제한시킬 수 있는 회로를 포함하여 정상 상태에서의 입력 전압이 최적이 되도록 할 수 있다. 당업자가 이해하는 바와 같이, 일부 클립핑은 수용가능하다. 심장박동율 또는 다른 심장 파라미터를 검출하기 위한 알고리즘이 신호 대 노이즈 비가 상대적으로 높다는 가정하에 어느 정도의 클립핑양과 함께 동작가능하다.
바이어스 임피던스에 의해 증배된 입력 오프셋 전류 파라미터는 제1단 증폭기(115)에 의해 인가된 차동 입력 전압을 준다. 이러한 차동 전압은 증폭기에서 고유인 입력 오프셋 전압 파라미터에 더하여지고 전체 입력 오프셋은 단순히 이 둘의 합이다. 이득에 의해 증배된 전체 차동 이력 전압은 출력 오프셋을 결정한다. 다시, 증폭기 출력의 포화를 방지하기 위해 전원 레일로부터 충분히 멀리 출력 신호를 유지하는데 주의를 해야 한다. 일예로서, 상술된 모델 AD627과 같은 바이폴라 증폭기는 10nA의 입력 바이어스 전류, 1nA의 입력 오프셋 전류 최대값, 및 150㎶의 입력 오프셋 전압를 가지고 있다(모든 값은 최악의 경우에 25℃에서 최대이다). 공통 모드 입력 오프셋을 0.5V 아래로 유지하기 위해, 바이어스 임피던스는 최대 0.5V/10nA=50㏁이어야 한다. 그러나, 입력 오프셋 전류는 최대 0.5V의 출력 오프셋 전압을 유지하기 위해, 최대 0.5V/이들/1nA의 입력 임피던스를 제공하여야 할 것을 요구한다. 100의 이득을 위해, 이것은 5㏁으로 결정된다. 500의 이득을 위해, 이것은 1㏁으로 결정된다. 제1단 증폭기(115)로서 사용되기 위한 기타 후보 증폭기는 FET 입력인 텍사스 인스투루먼트 모델 INA321 프로그래머블 이득 증폭기이다. 이러한 증폭기는 10pA의 입력 바이어스 전류 및 10pA(최대)의 입력 오프셋 전류를 갖는다. 공통 모드 입력 오프셋을 0.5V 미만으로 유지하기 위해, 최대 0/5V/10pA=50 GΩ의 임피던스를 제공해야만 한다. 그러나, 입력 오프셋 전류는 최대 0.5V 출력 오프셋을 유지하기 위해 최대 0.5V/이득/10pA의 입력 임피던스를 제공하여야만 한다. 100의 이득을 위해, 이것은 500㏁으로 결정된다. 1000의 이득을 위해, 이것은 50㏁으로 결정된다.
대안으로, 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 제1단 증폭기(115)는 저가 이산 연산 증폭기의 네트워크로 구현될 수 있다. 이러한 구현은 제1단 증폭기(115)와 연관된 비용 및 전원 소비를 감소시킬 가능성이 높을 것이다. 역시 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 증폭기 입력 바이어스 전류, 출력 포화, 및 입력 바이어스/커플링의 동일한 분석이 대안의 실시예에 적용된다.
다시 도 4에서, 필터(150)는 바람직하게 별도의 저역통과 및 고역통과 필터 섹션을 포함하는 대역통과 네트워크이다. 저역 통과 필터 섹션의 목적은 신체에 접촉할 때 전극(105A,105B)에 의해 픽업되는 주변 50/60 Hz 노이즈를 제거하는 것이다. 다극 필터가 고도의 감쇠를 달성하기 위해 사용되는 것이 바람직하다. 고역 통과 필터 섹션은 전극(105A,105B)내에서의 갈바닉 효과로 인해 신호 베이스라인의 DC 원더를 제거하여, 측정된 ECG 신호의 일부를 형성하는 심장박동 스파이크가 하드웨어 또는 소프트웨어 수단에 의해 보다 용이하게 검출될 수 있도록 한다.
일실시예에서, 필터(150)는 실험을 위해 조정가능한 컷오프 주파수를 갖는 스위칭된 커패시터 저역 및 고역 필터를 포함한다. 이러한 필터(150)는 칩이 매우 샤프한 컷오프 특성을 갖는 8차 타원 필터를 제공하는, 리니어 테크놀로지 코포레이션에 의해 판매되는 모델 LTC1164_6 저역 통과 필터 칩과 역시 리니어 테크놀로지 코포레이션에 의해 판매되는 모델 LTC1164 고역 통과 필터 칩을 사용하여 구성될 수 있다. 이러한 구현예에서의 실험은 30Hz의 저역 통과 차단 주파수 및 0.1 Hz와 3Hz 사이의 고역통과 차단 주파수가 양호하게 동작하였음을 보였다. 융통성을 허용함에도 불구하고, 이러한 구현예는 상대적으로 비싸고 상당한 양의 전력을 소비하는 것으로 밝혀졌다.
필터(150)에 대한 대안의 구현예가 도 6에 도시되어 있다. 도 6에 도시된 회로는 멀티플 피드백 토폴로리에서 이상 연산 증폭기를 사용하는 6차 액티브 필터를 를 구현한다. 도 6에 도시된 회로는 상술된 스위칭된 커패시터 설계보다 상당히 적은 비용 및 전류를 소비한다. 도 6에 도시된 저항 및 커패시터에 대한 값은 텍사스 인스투르먼트에 의해 제공된 필터프로 패키지와 같은 소프트웨어 트리 패키지를 사용하여 선택될 수 있다. 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 버터워쓰, 베셀 및 엘립틱과 같은 상이한 필터 스타일이 컴포넌트 값을 변경함으로써 구현될 수 있다. 또한, 이 필터프로 패키지는 각각의 단계에 대해 필요한 대역폭을 포함하는, 도 6에 도시된 증폭기를 선택하는 것에 유용한 정보를 제공한다. 적합한 증폭기는 텍사스주 달라스의 텍사스 인스투르먼트 인코퍼레이티드에 의해 판매되는 모델 TLV2764 및 OPA4347 쿼드 증폭기를 포함한다. 도 6에 도시된 회로의 일부를 형성하는 3단 (제 3개의 연산증폭기) 6차 필터는 충분한 60Hz의 필터링을 제공하여, 회로내의 4차 연산증폭기가 도 4에 도시되고 아래에 설명되는 제2단 증폭기(155)를 위해 사용될 수 있도록 한다. 또한, 져역 통과 필터의 제3단 연산증폭기를 제4 연산증폭기(이득 단계)에 연결하는 도 6에 도시된 R-C 망은 상술된 바와 같은 DC 드리프트를 제거하는 고역통과망을 제공한다.
다시 도 4에서, 회로(100)는 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 직접 샘플링될 수 있는 레벨로 필터(150)에 의해 출력된 신호를 증폭시키기 위한 제2단 증폭기(155)를 포함한다. 구체적으로, 제1단 증폭기(115)의 이득이 100과 10,000 사이에 있다면, 필터(150)에 의해 출력된 신호의 진폭은 2mV 내지 200mV의 범위에 있게 될 것이다. 제1단 증폭기(115)의 이득은 500이어서, 필터(150)에 의해 출력되는 신호의 진폭이 대약 10mV가 되는 것이 바람직하다. 아날로그-디지털 변화기9160)에 의해 보다 높은 샘플링 분해능을 허용하기 위해, 제2단 증폭기(155)가 신호를 더 증폭하기 위해 사용된다. 제2단 증폭기는 대략 30의 이득을 가져서, 바람직한 실시예에서 10mV를 300mV로 증폭시키는 것이 바람직하다. 그러나, 제2단 증폭기(155)의 이득은 또한 대략 10 내지 100이 될 수 있다. 제1단 증폭기(115)의 경우와 같이, 프로그래머블 이득 증폭기는 제2단 증폭기(155)를 위해 사용될 수 있다. 대안으로, 상술된 바와 같이, 도 6의 필터(150) 구현예에서 사용되지 않는 (제4) 연산증폭기는 제2단 증폭기(155)를 위해 사용될 수 있다.
아날로그-디지털 변환기(160)는 여기에 보다 상세하게 기술된 바와 같이, 심장박동율와 같은 심장 관련 파라미터를 결정하기 위해 하나 이상의 알고리즘에 ㅡ이해 처리될 수 있는 디지털 형식으로 제2 단 증폭기(155)에 의해 출력된 아날로그 파형을 변환시킨다. 아날로그-디지털 변환기(160) 초당 32-256 샘플에서 3V 기준전압을 갖는 12 비트 아날로그-디지털 변환기를 사용하여 구현될 수 있다. 이러한 디바이스는 텍사스 인스투르먼트 MSP430F135 프로세서내에 통합되어 있다. 아날로그-디지털 변환기(160)는 중앙 처리 장치(165)에 연결되고, 이것은 변환된 디지털 신호를 판독하고 다음의 기능중 하나를 실행한다. 즉, (i) 중앙처리장치는 연속 분석을 위해 플래시 또는 RAM과 같은 메모링 생 디지털 신호를 저장하거나, (ii) 다수의 생 디지털 신호를 메모리에 저장하고 이어서 이들을 여기에 설명되는 바와 같이 분석을 위해 원격 컴퓨터에 및/또는 실시간 디스플레이와 같은 디스플레이로 유선 또는 무선으로 전송하거나, (iii) 심장박동의 다양한 크기 및 타이밍, 심장박동율 및/또는 심장박동간 변이도와 같은 심장 관련 파라미터를 결정하기 위해 중앙 처리장치(165)에 제공된 여기에 기술된 알고리즘을 사용하여 생 디지털 신호를 처리한다. 이러한 마지막 기능에 있어서, 중앙 처리 장치(165)는 일단 심장박동 및/심장박동율이 결정되었다면, 각각의 박동에 대하여 LED를 블링크하거나 심장박동율 정보를 메모리에 저장하는 등의 다양한 업무를 실행할 수 있다. 선택사항으로, 중앙처리장치(165)는 연속제어를 제거하거나 최소, 오디오 플레이어 디바이스(166)의 선택을 제공할 수 있다. 당업자에게 명백한 바와 같이, 오디오 플레이어(166)는 별도로 저장된 오디오 매체를 저장하고 플레이하는 유형을 가지고 있다. 이 디바이스는 아래에 보다 상세하게 설명되는 바와 같이 오디오 플레이어(166)의 출력을 제어할 수 있거나 단순히 사용자 인터페이스를 공급하여 착용자에 의해 오디오 플레이어(166)의 제어가 이루어지게 할 수 있다.
이러한 기능은 또한 시퀀스에서 독립적으로 실행될 수 있다. 예를 들어, 데이터는 데이터 저장 매체내에 실시간으로 저장될 수 있고 동시에 분석되고 출력될 수 있다. 연속 처리로 인해 시스템은 보다 일찍 저장된 데이터를 검색할 수 있고 대안의 알고리즘 기술 또는 필터를 사용하여 상이한 정보를 검색시도할 수 있다. 또한, 상술된, 여과 처리에서의 상이한 포인트로부터의 데이터는 동시에 저장되고 비교되거나 개별적으로 분석되어 처리의 특정 포인트에서 상실된 신호 정보를 검출할 수 있다.
도 7에, 복수의 전극(105)의 어레이, 예를 들어, 4개의 전극(105A 내지 105D)이 사용된 ECG 신호를 측정하기 위한 대안의 회로가 도시되어 있다. 이러한 실시예에서의 전극(105)은 도 4에 도시된 회로(100)의 경우와 같이, 쌍으로 그룹화되어 있고, 각 쌍의 하나의 전극은 ECG 신호의 우측의 전위와 관련되어 있는 위치에 배치되어 있고 각 쌍의 또 다른 전극은 ECG 신호의 좌축의 전위와 관련된 위치에 배치되어 있다. 각 쌍의 제1 전극은 특정 일반 위치로부터 양호한 신호를 얻기 위해 서로 가까운 위치에 배치될 수 있거나 상이한 위치로부터 신호를 픽업하기 위해 아래에 보다 상세하게 기술된 특정 실시예에서 설명된 바와 같이, 서로로부터 떼어진 위치에 배치도리 수 있다. 각 쌍의 제2 전극은 유사하게 배치돌 수 있다. 전극(105)의 각 쌍은 상술된 바와 같이, 바이어스/커플링 네트워크(110)에 연결되어 있고, 출력은 상술된 바와 같이, 제1단 증폭기(115)에 연결되어 있다. 도 7, 8A-D 및 8F에 도시된 실시예에서, 각 제1단 증폭기(115)의 출력은 예를 들어, 저항망일 수 있는 합산 회로(170)로 공급된다. 합산 회로(170)는 제1단 증폭기(115)의 출력을 함께 가산한다. 합산된 신호는 상술된 바와 같이 필터(150), 제2단 증폭기(115), 아날로그-디지털 변환기(160) 및 중앙처리장치(165)로 통과된다.
이 회로가 최소 비용 및 컴포넌트 실시예로 구현될 수 있고, 이것은 대부분 디바이스의 게저가능한 애플리케이션에 적용될 수 있음을 특히 주목해야 한다. 이러한 실시예에서, 장치에 프로세서, 전압차를 픽업하기 위해 단지 전기적으로 분리된 전극, QRS 신호와 같은 전압 스파이크와 연관된 전류를 차동 통과시키기 위한 격자 메커니즘 및 전류 통과 특성을 표시하기 위한 메커니즘이 제공된다. 이러한장치는 모션, 배터링, 또는 태양열 전원에 의해 전력공급될 수 있다. 기타 옵션은 측정되는 전위차로부터 직접 장치에 전력 공급하는 것이다. 표시 메커니즘은 화학적, LCD 또는 다른 저전력 소비 디바이스일 수 있다. 전압 스파이크는 매우 느린 트리클 릴리스로 커패시터를 충전하고, 단순한 LED 디스플레이는 커패시터내의 충전을 보여진다. 다른 실시예에서, 단순 아날로그 디스플레이가 배터리에 의해 전력공급된다. 단순한 장치는 디지털 처리를 하지만 아무런 뚜렷한 프로세서를 사용하지 않고, 대신에 단순 콜렉션의 게이트, 임계 회로 및 누산기 회로가 상기 설명에 기초하여 당업자에게 명백한 바와 같이 필요한 프로그램화된 로직을 제어한다.
전극(105)의 어레이를 사용하는 도 7및 8A-F에 도시된 구현예는 전극(105)에 의해 검출된 신호가 전극(105)가 팔의 위치상에 배치된 일실시예에서의 팔에서의 근육 활동과 같은 신체의 근육 활동에 의해 포화될 수 있다는 사실로 인해 특히 유용하고 유리하다. 전극(105)에 의해 검출된 신호의 심장박동 관련 부분은 코히어런트한데, 이는 높은 상관관계를 의미하고, 이 신호의 근육 활동 노이즈부는 인코히런트한데, 이는 상관관계가 없음을 의미한다. 따라서, 이러한 신호의 상이한 부분의 코히어런트/인코히어런트 성질로 인해, 전극(105)에 의해 발생된 신호가 합산 회로(170)에 의해 합산되거나 감산되거나, 평균화되거나, 증배등이 되거나 할 때, 심장박동 관련된 컴포넌트는 서로 가산될 것이고 이로 인해 보다 양호한 신호 대 노이즈 비를 갖는 심장박동 스파이크를 생성할 수 있고, 근육 노이즈 관련 컴포넌트는 이러한 신호내의 "힐" 및 "밸리"가 서로 이상(off phase)이 되는 경향이 있기 때문에 서로 제거 또는 상쇄시키는 경향이 있다. 그 결과 보다 적은 근육 관련 노이즈를 갖는 보다 강한 심장박동 관련 신호가 얻어진다.
도 8A 내지 8F는 도 7에 도시된 복수의 전극을 통합하는 시스템의 대안의 실시예를 도시하고 있다. 도 8A는 전극 감산 및 가산의 다양한 조합을 허용하기 위해 임의의 1단 차동 증폭기(115)스위치(111)에 의해 상호교환가능하게 루팅되는 3개의 전극(105B-F)를 도시한다. 이러한 배열은 하나의 전극이 항상 긍정적으로 처리되게 한다. 도 8B는 도 8A와 유사한 배열을 도시하지만 도 8A에 도시된 이산 스위치와 달리 3x3 스위치 매트릭스(112)가 사용된다. 도 8C는 전극 쌍 가산/감산의 완전 제어를 허용하는 4x4 스위치 매트릭스(113)를 도시하고 있는데 개념적으로 가장 단순하다. 일부 실시예에서, 스위치 매트릭스(113)의 기능은 보다 깨끗한 신호를 얻기 위해 오직 특정 페어링만을 허용하도록 감소될 수 있다. 도 8D는 전극 쌍 가산/감산의 완전 제어를 허용하는 6x4 스위치 매트릭스(114)를 도시하고 있고 풀 슈트의 전극으로부터 2개의 쌍을 선택할 수 있도록 한다. 도 8D는 이러한 전극의 3개의 완전 쌍의 선택도를 설명하기 위해 추가 전극(105E-F)을 포함한다. 도 8C에 도시된 실시예에 있어서, 스위치의 기능은 오직 특정 페어링만을 허용하도록 감소될 수 있다. 이것은 개념적으로 필요한대로 많은 전극에 확장될 수도 있다. 도 8E는 전극 실딩을 제공하는 일실시예를 도시하고, 전극의 개별적인 쌍은 샘플링된 후 후속 분속을 위해 합산 및/또는 감산될 수 있고, 가장 강한 쌍이 단순히 선택되거나 신호의 어레이의 평균이 취해질 수 있다. 이러한 배열은 또한 신호 대 노이즈 비를 높게 유지하기 위해 50-60 필터링 및 보다 높은 제1단 증폭기 이득을 필요로 할 수 있다. 도 8F는 CPU가 AGC 회로(167)를 통해 제1단 증폭기의 이득을 제어하여, 시스템이 보다 약한 ECG 신호에 관한 문제 또는 불량한 전극 배치를 조정할 수 있도록 해주는 일 실시예를 도시한다. 이러한 실시예로 인해 분석을 위해 전극의 복수의 상으로부터 가장 강한 쌍 또는 최상의 신호를 선택할 수 있다. 이것은 단순한 신호 강도에 더하여 복수의 방법에 따라 달성될 수 있다. 이것들은 근육 결함 노이즈등을 고려하고 이것을 식별된 최상의 신호로부터 감산하기 위해 필터 신호로서 사용함으로써 신호의 모든 쌍 및 조합의 분석 또는 모든 신호의 평균값의 계산 또는 가장 왜곡된 신호의 식별을 포함한다.
도 4,7 및 8A-F에 도시된 아날로그-디지털 변환기(160)로 입력된 증폭된 신호에 영향을 줄 수 있는 복수 소스의 노이즈가 존재한다. 예를 들어, 상술된 바와 같이, 메인 훔 및 DC 원더 노이즈는 신호에 영향을 줄 수 있다. 도 4,7 및 8A-F에 도시된 실시예에서, 이러한 노이즈는 필터(150)를 사용하여 제거된다. 대안의 실시예에서, 전극(105)로부터 수신된 전위차 신호로부터 50/60Hz 메인 훔 및/또는 DC 원더 노이즈를 제거하기 위해 필터(150)와 같은 하드웨어 솔루션을 사용하기 보다는, 디지털화된 신호를 수신하는 별개의 컴퓨터에 또는 신체 모니터링 디바이스의 일부를 형성하는 CPU(165)에 존재하는 소프트웨어로 구현되는 공지된 소프트웨어 기술을 사용하여, 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 디지털화된 후에, 상기 노이즈의 일부 또는 모두가 신호로부터 여과될 수 있다. 이러한 실시예에서, 필터(150)가 제거되고 제1단 증폭기(115)와 같은 대략 500 내지 2500의 이득을 갖는 단일 증폭기만이 회로(100 또는 200)에서 사용될 수 있다. 50-500의 1단 이득 및 10-50의 2단 이득을 갖는 제2단 증폭기가 또한 사용될 수 있다. (하드웨어 또는 소프트에어 구현에서의)이러한 단계는 0/5-4 Hz의 범위의 주파수를갖는 전형적인 ECG 신호를 갖는, 심장 관련된 신호를 구성하기에 너무 높거나 너무 낮다고 생각되는 주파수를 가진 신호의 컴포넌트를 효과적으로 제거한다.
이 시스템은 처리 시간 지연 및 주요 신호로부터 처리되고 감산 또는 여과되는 노이즈에 의해 생성되는 인터럽션을 최소화하기 위해 구체적으로 설계된다. 노이즈가 처리되고 프로세서 리소스를 소비하고 있기 때문에 데이터는 나중에 저장되고 처리되어야 한다. 데이터의 백로그의 형성을 방지하기 위해 동시 모니터링으로 가능한 빨리 복귀하는 것이 중요하다. 이 시스템은 주요 신호를 신속히 식별하고 추출하고 신속히 실시간 모니터링으로 복귀하기 위해 상술된 바와 같은 복수의 측정 기술을 사용한다. 가장 바람직하게는, 회로가 심장의 3개의 박동내의 DC 원더를 최소화하도록 설계되는 것이다.
또한, 아날로그-디지털 변환기(160)로 입력되는 신호에 영향을 줄 수 있는 다른 소스의 노이즈는 근육의 전기적 활동에 의해 유발되는 근육 노이즈이다. 근전도검사, 또는 EMG는 근육 섬유내의 전기 활동의 측정값이고, 이것은 일반적으로 능동으로 측정되지만, 상술된 가장 왜곡된 신호가 근육 결합에 의해 대부분 영향받고 및/또는 심장 관련된 전기 활동과 관련된 임의의 신호가 없을지라도 매우 적기 때문에 가장 왜곡된 신호의 감산 또는 여과의 방법에 따라 수동으로 측정될 수도 있다. 환자가 운동중에 있을 때, ECG를 측정하기 위한 전극(105)은 동시에 EMG 신호를 픽업하고 측정할 수 있다. 이러한 동시 측정된 EMG 신호는 ECG 신호에는 노이즈이다. 따라서, 본 발명의 일태양에 따라, ECG 신호 측정은 바람직하게는 ECG 신호를 검출하기 곤란하거나 최소값을 갖는 신체 위치로부터 EMG 신호를 구체적으로 측정하기 위해 별도의 전극을 사용함으로써 향상될 수 있다. 그다음, 이러한 별도로 측정된 EMG 신호는 다양한 신호 처리 기술을 사용하여 별도로 그리고 동시에 측정된 ECG 신호내에 존재하는 EMG 신호를 감소시키거나 제거하는데 사용될 수 있다. 많은 경우에, EMG 신호의 진폭이 매우 커서 상술된 방법을 사용항 여과하는 ECG 신호는 유용한 ECG 신호가 아닐 수 있다. 이러한 경우에, 논-전극 센서가 상대적으로 약한 ECG 신호를 검출하기 위해 전극과 함께 사용될 수도 있다. 이러한 센서는 주요 전기 신호가 클립핑하거나 EMG 신호에 의해 과포화되거나 압도될 때 ECG 피크를 검출할지라도 박동 검출을 대체할 수도 있다. 센서의 일예는 도플러 신호를 지나 혈액등의 기계적 러싱을 픽업하도록 설계되어, 피크가 박동으로서 인식되고 타이밍될 수 있는 펄스파를 생성하는, 단일 픽업 또는 어레이로서의 마이크로-도플러 시스템이다. 이러한 실시예는 특정 위치로 튜닝될 수 있거나 각 사용자를 위해 최상의 신호를 최적화하고 위치시키기 위해 상이한 깊이로 튜닝되는 상이한 센서의 어레이를 사용할 수 있다. 또한, 이러한 어레이는 주지된 청각 또는 시각 피드백 메커니즘을 통해 팔위의 최상의 위치에 디바이스를 위치시키기 위해, 상이한 신호 및 신호 강도의 모니터링을 통해 사용될 수도 있다. 이 디바이스는 또한 평가의 도입 기간동안 검출된 특정 개별적인 특성으로 튜닝될 수 있거나 임의의 기간동안 동적으로 튜닝될 수 있다. 특정 높은 노이즈 환경에서, 기계 신호는 계산의 일부로서 전기 ECG 신호를 대신할 수도 있다. 기계파 및 전기파를 정렬시키기 위해, 타이밍 및 상시프트차가 계산되어 피크 또는 박동 인식 알고리즘으로 팩터링되어야 한다. 이러한 시스템은 혈압의 상대 및/또는 절대 측정값이 유도되거나 계산될 수 있도록 여기에 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 착용자의 펄스전이타임, 또는 PTT를 검출하고 측정하기 위해 사용될 수도 있다.
펄스전이시간, 또는 PTT는 동맥계의 주어진 길이를 통해 전달하는 심장박동율에의 펄스압력파형이 생성되는 시간이다. 펄스 압력 파형은 심장의 좌심실로부터 형액의 분출로 야기되는 파형이고, 혈액 앞의 동맥을 따라 이동하는 파형을 가지고 혈액 자체의 순방향 이동보다 큰 속도로 동맥계를 통해 이동한다. PTT는 ECG 신호의 R파를 사용하여 검출된, 심장박동의 피크와 맥박산소측정기 또는 다른 유형의 압력 검출기와 같은 디바이스에 의해 측정된 손가락, 팔 또는 발가락과 같은 신체상의 위치에서의 상응하는 압력파의 도달 사이의 시간 지연을 측정함으로써 결정될 수 있다. 혈압이 증가함에 따라, 보다 많은 압력이 심실벽에 의해 가해지고 펄스압력파형의 속도가 증가한다. 펄스압력파형의 속도는 심실 벽의 긴장도에 종속된다. 심실벽이 보다 많이 강성이되거나 수축될 때, 파속도를 보다 빨라진다. 그 결과, 고정된 심실관 거리에 대하여, PTT가 증가하고 펄스압력파형속도가 증가함에 따라 혈압이 감소하고, PTT가 감소하고 펄스압력파형속도가 증가함에 따라 혈압이 증가한다. 따라서, PTT는 측정되고 사용되어 실시간 급작스런 혈압 변화를 표시할 수 있다.
일실시예에서, 동일한 암밴드 디바이스는 ECG 신호를 검출하고 신체에 대하여 마이크로 도플러 어레이와 관련하여 함께 PTT를 측정한다. 본 발명의 일 태양은 PTT의 측정 및 모니터링과관련되어 있다. 구체적으로, 심장박동 피크의 시간은 여기에 설명된 바와 같이 전극을 사용하는 ECG 신호를 사용하여 결정될 수 있다. 신체상의 주어진 위치에서의 상응하는 압력파의 도달의 시간은 다수의 압력 센서중 임의의 하나를 사용하여 측정될 수 있다. 이러한 압력 센서는 맥반산소측정기, 도플러 어레이, 단일 압전 센서, 음향 압전 센서, 섬유 광음향 센서, 혈량압력 또는 BVP 센서, 광 혈량 측정센서, 마이크로파워 임펄스 레이더 검출기 및 진동폰을 포함할 수 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따라, PTT는 상술된 하나 이상의 압력 센서가 제공된 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)를 사용하여 혈압에서의 변화를 나타내기 위해 측정되고 모니터링된다. 따라서, 이러한 실시예에서, PTT는 위팔로부터 ECG 신호를 획득하고 위팔상의 위치에서 펄스압력파형의 도달을 검출하는 단일 디바이스내에서 측정된다. 대안으로, 압력 센서는 계산을 위해 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)에 전송된 도착 시각과 관련된 정보를 가지고, 손가락 또는 팔목과 같은 상이한 위치에서 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)로부터 별도로 위치될 수 있다. 또한, 이러한 계산은 손가락 제품 또는 다른 제3의 제품 또는 이것들의 임의의 조합 사이에 공유될 수 있다. 당업자에게 잘 알려진 바와 같이, 각각의 디바이스 사이의 통신은 유선 또는 무선 실시예에서 제공될 수 있거나 착용자의 피부를 통해 전송될 수 있다.
대안의 실시예는 심장 파라미터 데이터와 결합하여 또는 이 데이터를 지원하기 위해 추가 데이터를 수집하도록, 신체상에 착용할 필요가 없는 제3의 디바이스의 통합을 포함한다. 예는 휴대용 혈액분석기, 글루코스 모니터, 체중계, 혈압측정띠, 맥박산소측정기, CPAP 머신, 휴대용 산소 머신, 홈 써모스탓, 트레드밀, 휴대폰 및 GPS 로케이터를 포함한다. 시스템은 이러한 디바이스로부터 데이터를 수집하거나, 트레드밀 또는 CPAP의 경우에, 이러한 디바이스를 제어할 수 있고, 데이터를 수집하여 새로운 파라미터의 실시간으로 또는 미래의 도출을 위해 스트림으로 통합시킬 수 있다. 이것의 일예는 사용자의 손가락 위의 맥박산소측정기인데 이것은 PTT 측정을 도와 서 혈압을 위한 대용 판독 기능을 할 수 있다. 또한, 사용자는 이러한 다른 디바이스중 하나를 사용하여 디바이스를 보정하기 위해 베이스라인 리딩을 수립할 수 있다.
구체적인 실시예에서, 아래에 보다 상세하게 서령되는 디바이스의 복수의 실시예중 적어도 하나에 따라, 전극(105)이 근육 관련된 노이즈를 포함할 가능성이 높은 ECG 신호를 측정하기 위해 왼팔의 어깨세모근 및 삼두근상에 배치될 수 있고, 별개의 전극(105)이 ECG 성분을 전혀 갖지 않거나 거의 갖지 않는 EMG 신호를 수집하기 위해 하나가 각각 삼두근상에 또는 하나가 삼두근 및 하나가 위팔근상에 배치도리 수 있다. 그다음, 이러한 EMG 신호는 여기에 기술된 바와 같이 EMG 노이즈를 제거하기 위해, 측정된 ECG 신호를 처리하고 정제하는데 사용될 수 있다. 이러한 구성의 일예는 전극(105A,15B)이 근육 관련 노이즈를 포함할 가능성이 높은 ECG 신호를 측정하고 전극(105C,105D)가 ECG 성분을 거의 갖지 않거나 전혀 갖지 않는 EMG 신호를 측정하는, 디바이스의 특정 대안의 실시예, 보다 구체적으로는 도 15에 연결하여 아래에 설명된 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)이다.
이제 막 설명된 바와 같이 근육 노이즈가 별개의 EMG 센서를 사용하여 감소될 수 있지만, 이러한 노이즈는, 이러한 노이즈를 제거하거나 감소시키려는 노력에도 불구하고 아날로그-디지털 변환기(160)로의 신호 입력에 어느 정도까지는 남아 있게 된다는 것이 발견되었다. 수집된 신호내의, ECG 신호의 QRS파 부분을 포함하는 실제 심장박동 스파이크의 진폭은 신호 전반에 걸쳐 변할 수 있고, 남아있는 근육 노이즈는 신호내의 심장박동 스파이크를 흐리게 할 수 있거나 자체가 하나 이상의 심장박동 스파이크로 보일 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 태양은 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력된 디지털 신호에 존재하는 노이즈를 식별하여 제거하고 이 신호로부터 심장박동 및 심장박동 패턴을 식별하기 위한, 소프트웨어로 구현된 다양한 처리 및 기술과 관련되어 있다. 또한, 처리 노력에도 불구하고, 많은 노이즈를 포함하여 아무런 심장 관련 신호가 식별되지 않는 신호의 부분이 존재할 수 있다. 본 발명의 또다른 태양은 이러한 부분을 처리하고 연속이고 정확한 출력을 제공하기 위해 필요한 데이터를 보간시키는 처리 및 기술에 관한 것이다.
본 발명의 일실시예에 따라, 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력되는 신호는 먼저 신호가 전송된 별개의 컴퓨터 또는 CPU(165)상에 존재하는 소프트웨어를 사용하여 하나 이상의 노이즈 감소 단계를 거칠 수 있다. 예를 들어, 하나의 가능한 노이즈 감소 구현에 있어서, 신호가 먼저 신호내의 각가의 피크를 식별하기 위해 처리되는데, 이것은 진폭부가 증가하고 이어서 진폭부가 초대가 되고 이어서 진폭부가 증가하는 것을 의미한다. 이러한 피크의 일예가 도 9에 도시되어 있고 점 A,B,C를 포함하는데, 여기에서 X축은 시간이고 Y축은 신호 강도 또는 진폭이다. 각각의 식별된 피크에 대하여, 피크의 높이(진폭의 단위로) 및 피크의 폭(시간의 단위로)가 계산된다. 각각의 피크에 대한 높이는 min(BY-AY, BY-CY)로 결정되는 것이 바람직하고, 각각의 피크에 대한 폭은 (CX-AX)로 결정되는 것이 바람직하다. 또한, QRS파를 포함하는 심장박동 스파이크의 스탠더드 높이 및 폭 프로파일이 수립되고 저장되고, 저장된 프로파일 밖에 있는 신호내에 존재하는 식별된 피크는 제거되는데, 이것은 신호의 이러한 부분이 이들이 노이즈를 구성하고 있기 때문에 추가 처리 단계에 의해 무시되도록 마킹되는 것을 의미한다. 바람직한 실시예에서, 128Hz의 아날로그-디지털 샘플링레이트가 사용되고 신호의 12 비트의 인코딩이 사용될 때 약 400 포인트이고, 저장된 프로파일내의 스탠더드 폭은 128Hz의 아날로그-디지털 샘플링레이트가 사용되고 신호의 12 비트 인코딩이 사용될 때 약 3 내지 15 포인트이다. 특정 실시예에서, 이 프로파일은 이전의 측정의 이동 평균의 퍼센트에 기초하여 높이 및/또는 폭과 같은, 제거될 신호내의 스파이크를 식별하기 위해 저장되고 사용된 적응성 높이 및/또는 폭을 구성할 수 있다. 또한, 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력된 최대 및 최소값 레일을 치는 신호내의 피크 물론 제거될 수 있다. 피크는 또한, 둘러싸인 신호 컨텍스트에서 이들이 가능성이 없는 심장박동율을 나타내고 있다면, 즉, 이들이 최대일 가능성이 있는 값 위에 있는 계산된 심장박동율로 나타나는 근방의 다른 피크를 가리킨다면, 신호로부터 제거될 수 있다. 마지막으로, 노이즈는 가속도계, 모션 또는 텐션을 검출하기 위한 다른 모션 검출 센서, 청각 센서를 포함하지만 이제 제한되지 않거나, 근육 노이즈의 타임스펙트럼 시그너쳐를 사용하는 도 7에 도시된 회로(200) 이나 도 4에 도시된 회로(100)를 구현하는 신체 모니터링 디바이스에 제공되는 것이 바람직한 추가 센서를 사용하는 것에 기초하여 제거될 수 있다.
도 7A 내지 7D는 검출된 신호로부터 ECG 데이터 및 심장박동을 획득하고 추출하는 진보적인 단계를 도시하고 있다. 이제 도 7A에서, 검출된 신호(750는 종래의 ECG 모니텅 의해 동일한 심장박동의 동시에 기록된 기준 신호(76)와 함께 도시되어 있다. 검출된 신호(75)는 본질적으로 주목한말한 특징이 없고 전체 심장 관련된 신호는 노이즈로 마킹되어 있다. 도 7A의 가장 주요한 것은 역시 기준 신호내에 존재하는 60Hz 메인 훔(77)이다. 도 7B는 30Hz에 의해 여과한 후의 동일한 2개의 신호를 도시한다. 기준 신호(76)는 손상되지 않고 뚜렷한 ECG 신호를 나타낸다. 검출된 신호는 일부 주기적인 특징을 갖지만, 진폭 또는 신호강도가 최소이다. 도 7C는 증폭후의 검출된 신호(75)의 수정된 파를 도시한다. 기준 신호(76)는 수정되지 않았다. 도 7D는 피크(77)의 추가 신호 처리 및 식별후의 검출된 신호(75)만을 도시한 도면이고, 이에 대해서는 여기에 보다 상세히 설명되어 있다.
노이즈를 제거하기 위한 다른 방법은 신호가 전송된 별개의 컴퓨터 또는 CPU(165)에 존재하는 소프트웨어로 신호를 여과시키는 방법이다. 바람직한 실시예에서, 이러한 필터링은 노이즈와 심장박동사이의 차이를 강조하기 위해 설계된 비선형 필터로 구성되어 있다. 도 7E는 이러한 필터를 인가한 결과를 도시하고 있다. 검출된 신호(75)는 여과되지 않은 상태로 박스(80)에 도시되어 있고 여과후는 박스(79)에 도시되어 있다.
이러한 노이즈 감소 단계가 아날로그-디지털 변환기(160)로부터 수신된 신호로부터 노이즈의 상당한 양을 제거할 가능성이 높지만, 이러한 처리에도 불구하고, 여전히 신호내에 노이즈가 남아 있을 가능성이 높다. 이러한 노이즈는 심장박동 또는 기타 심장 관련된 파라미터와 같은 추가 처리의 목적을 위해 신호로부터 실제 심장박동 스파이크를 식별하는 작업을 곤란하게 한다. 따라서, 본 발명의 추가 태양은 임의의 남아 있는 노이즈에도 불구하고 신호로부터 심장박동 스파이크를 식별하기 위한, CPU(165) 또는 별개의 컴퓨터에 존재하는 소프트웨어로 구현되는 다양한 처리 및 기술과 관련되어 있다. 이해되는 바와 같이, 이러한 처리 및 기술은 상술된 하나 이상의 노이즈 감소 단계 후에 실행되는 것이 바람직하지만 실행된 임의의 이전의 노이즈 감소 단계에서 실행될 수 있다.
종래기술에서 주지된 바와 같이, 팬-톰킨스 방법은 먼저 심장박동에 의해 발생될 가능성이 높은 신호만을 통과시키고 그후에 통과된 신호상에 미분, 제곱 및 이동 윈도우 인티그레이션을 실행하는 처리를 행하도록 신호 처리 주파수 필터의 세트를 사용한다. 팬-톰킨스 방법은 여기에 언급되어 통합된 Pan, J.& Tompkins, W.J., "A Real-time QRS Detection Algorithm," IEEE Transaction on Biomedical Engineering, 32,230-236(1985)에 개시되어 있다.
본 발명의 이러한 태양에 따라, 신호로부터 수용가능한 심장박동 스파이크를 실제로 검출하기에는 과도한 노이즈, 즉, 너무 많은 노이즈를 갖는 (상술된 바와 같은 노이즈 감소를 갖거나 갖지 않는(아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력된 신호내의 영역이 먼저 식별되고 처리에서 무시되는 것으로 마킹된다. 이것은 예를 들어, 소정수 보다 많은 레일 히트를 갖는 신호내의 영역 또는 2개 이상의 레일 히트의 소정의 타임 윈도우, 예를 들어, 1초의 1/4내에 있는 신호의 영역를 식별함으로써 이루어질 수 있다. 다음으로, 남은 영역, 여기에 논-노이즈 신호로 불리는 너무 많은 노이즈가 존재함으로로 인해 제거되지 않는 영역이 심장박동과 같은 다양한 심장 파라미터를 계산하는데 사용되기 위해 수용가능한 심장박동 스파이크를 식별하기 위해 처리된다.
본 발명의 일실시예에서, 수용가능한 심장박동 스파이크는 상술된 바와 같이 먼저 논-농즈 신호내의 각각의 피크의 높이와 폭을 식별하고 계산함으로써 논-노이즈 신호에서 식별된다. 다음으로, 각각의 피크의 폭이 사전결정된 수용가능한 폭 범위와 비교되고, 이 폭이 수용가능한 범위내에 있다고 판정되면, 피크의 높이는 이전의 피크의 높이의 이동 평균의 0.75인 적응성 임계 높이와 비교된다. 폭의 수용가능한 범위는 128Hz의 아날로그-디지털 샘플링 속도가 사용될 때3내지 15 포인트이고, ECG 신호의 QRS 부분의 폭의 전형적인 범위를 나타낸다. 다음으로, 현 피크의 폭이 수용가능한 범위내에 있고 피크의 높이가 적응성 임계값보다 크다면, 피크는 추가 처리를 위한 수용가능한 피크가 되는 후보값으로서 인정된다. 이러한 요구를 충족하지 않는 피크는 무시된다. 다음으로, 서로의 사전결정된 타임프레임, 바람직하게는, 서로의 일초의 3/16내의 후보 수용가능한 피크에 대하여, 피크의 높이는 서로 비교되고, 이때에 보다 낮은 피크는 무시된다. 타임프레임내에 오직 하나의 후보 수용가능한 피크가 존재한다면, 이 피크는 후보 수용가능한 피크로 인정된다. 이 점에서, 수많은 후보 수용가능한 피크가 식별되어 있을 것이다. 다음으로, 각각의 식별된 후보 수용가능한 피크에 대하여, 이 피크와 시간상 바로 이전인 마지막 후ㅗ 수용가능한 피크 사이의 영역은 현 후보 수용가능한 피크의 높이의 0.75보다 큰 높이를 갖는 임의의 다른 신호 피크에 대하여 검사된다. 사전결정된 수, 바람직하게는 2보다 많은 이러한 피크가 식별되었다면, 현 후보 수용가능한 피크는 무효화되고 추가 처리에 대해 무시된다. 또한, 마지막 후보 수용가능한 피크와 현 후보 수용가능한 피크 사이에 상술된 바와 같은 임의의 레일의 히트가 존재한다면, 현 후보 수용가능한 피크는 무효화되고 추가 처리에 대해 무시된다. 이러한 단계가 완료되었을 때, 수많은 수용가능한 피크가 신호내에 식별되었을 것이고, 각각은 심장박동율을 포함하지만 이에 제한되지 않는 심장 관련 파라미터를 계산하는데 사용될 수 있는 수용가능한 심장박동 스파이크가 된다.
수용가능한 심장박동 스파이크를 식별하기 위한 대안의 실시예에 따라, 논-노이즈 신호내의 각각의 업-다운-업 시퀀스, 가능한 QRST 시퀀스가 먼저 식별된다. 여기에 사용되는 바와 같이, 업-다운-업 시퀀스는 증가하는 진폭부, 이어서 최대 진폭부, 이어서 감소하는 진폭부, 이어서 최소 진폭부, 이어서 증가하는 진폭부를 갖는 논-노이즈 신호상의 시퀀스를 말한다. 이러한 업-다운-업 시퀀스의 일예가 도 10에 도시되고 포인트 A,B,C,D를 포함하는데, 여기에서 X축은 시간이고, Y축은 신호강도 또는 진폭이다. 각각의 업-다운-업 시퀀스가 식별된 후에, 각 업다운업 시퀀스의 진폭인 높이 및 시간인 폭이 계산된다. 각각의 업다운업 시퀀스에 대한 높이는 (BY-AY) + (BY-CY) + (DY-CY)로 결정되는 것이 바람직하고, 각각의 피크에 대한 폭은 (DX-AX)로 결정되는 것이 바람직하다.
다음으로, 각각의 업다운업 시퀀스의 높이는 사전결정된 임계값, 바람직하게는, 이전 높이의 이동 평균의 임의의 퍼센트, 예를 들어, 75%과 같은 적응성 임계값과 비교되고, 각각의 업다운업 시퀀스의 폭은 사전결정된 임계값 범위, 바람직하게는, ECG 신호의 QRST 시퀀스의 폭의 전형저인 범위를 나타내는, 128Hz 아날로그=디지털 샘플링레이트가 사용될 때의 4 내지 20 포인트와 비교된다. 이 높이가 상기 임계값 보다 크고 폭이 상기 사전결정된 임계값 범위내에 있다면, 이 업다운업 시퀀스는 후보 수용가능한 QRST 시퀀스로 여겨진다. 다음으로, 논-노이즈 신호내의 각각의 식별된 호보 수용가능한 QRST 시퀀스에 대하여, 사전결정된 길이, 바람직하게는 1초의 3/16을 갖는 둘러싸는 시간 주기 윈도우조사되고 이 시간 주기 윈도우내의 현 후보 수용가능한 QRST 시퀀스의 높이가 시간 주기 윈도우내의 모든 다른 식별된 후보 수용가능한 QRST 시퀀스와 비교된다. 현 후보 수용ㄱ능한 QRST 시퀀스이거나 아닐 수 있는 시간 주기 윈도우내의 가장 큰 높이를 갖는 후보 수용가능한 QRST 시퀀스는 유효화되고, 현 후보 수용가능한 QRST 시퀀스를 포함할 수 있는 시간 주기 윈도우내의 다른 후보 수용가능한 QRST 시퀀스는 무효화되고 추가 처리에 대해 무시된다. 일단 이러한 단계가 완료되면, 수많은 수용가능한 QRST 시퀀스가 논-노이즈 신호에서 식별되어 있을 것이다. 다음으로, 식별되었던 각각의 수용가능한 QRST 시퀀스에 대하여, 시간상 바로 인전의 수용가능한 QRST 시퀀스와 시간상 바로 이후인의 QRST 시퀀스사이의 시간상 거리가 측정된다. 하나의 시퀀스의 R 포인트로부터 다른 시퀀스의 R 포인트까지 측정되는 것이 바람직하다. 각각의 수용가능한 QRST 시퀀스내의 R 포인트는 최고의 진폭 포인트인 도 10의 포인트 B에 상응한다. 또한, 2개의 스탠더드 편차는 각각의 수용가능한 QRST 시퀀스를 위해 계산된다. 제1 스탠더드 편차는 현 수용가능한 QRST 시퀀스의 도 10에 도시된 포인트 D엥 상으하는 T포인트와 시간상 바로 다음인 수용가능한 QRST 시퀀스의 도 10에 도시된 포인트 A에 상응하는 Q 포인트 사이의 샘플링된 포인트 모두의 진폭의 스탠더드 편차이다. 다른 스탠더드 편차는 현 수용가능한 QRST 시퀀스의 도 10에 도시된 포인트 A에 사응하는 Q 포인트와 시간상 바로 이전의 QRST 시퀀스의 도 10에 도시된 포인트 D에 상으하는 T 포인트 사이의 샘플링된 포인트의 모두의 진폭의 스탠더드 편차이다. 다음으로, 2개의 측정된 거리, 2개의 스탠더드 편차 및 각각의 수용가능한 QRST 시퀀스의 계산된 높이 및 폭은 수용가능한 QRST 시퀀스및 둘러싸인 영역이 믿을만한 심장박동인지 또는 너무 노이즈가 많은지를 결정하는 단순 심장박동 분류기에 입력된다. 예를 들어, 심장박동 분류기는 이전에 취득되고 라벨링된 심장박동 데이터를 사용하여 훈련된 판정 트리일 수 있다. 대안으로, 심장박동 분류기는 판정 트리, 인공 신경망, 서포트 벡터 머신, 바이에시안 빌리프 네트워크, 나이브 바이에스 및 판정 리스트를 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 공지된 분류기 메커니즘일 수 있다.
너무 노이즈가 많다고 결정된 시퀀스는 무시된다. 따라서, 이러한 단계의 종료시에, 수용가능한 QRST 시퀀스의 세트가 식별되었을 것이고, QRS는 각각의 부분이, 심장박동율을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 심장 관련 파라미터를 계산하는데 사용될 수 있는 수용가능한 심장박동 스파이크인 도 9내의 포인트 A,B,C에 상응한다.
가능한 QRST 시퀀스를 식별하기 위한 대안의 실시예에 따라, 여과된 신호에서 수용가능한 심장박동 스파이크, 각각의 업다운업 시퀀스가 먼저 식별된다. 그다음, 시퀀스의 성분의 높이가 계산된다. 후보 QRST 콤플렉스의 허용된 진폭이 신호 노이즈의 추정된 진폭을 적어도 더블링하도록 요구된다. 또한, 시퀀스의 폭은 신뢰할만한 QRST 콤플렉스에 대한 상한인 200밀리초를 초과하지 않아야 한다. 다음으로, 후보 QRST 콤플렉스가 여전히 실용적이라면, 현 심장박동율 추정에서 주어진 콤플렉스에 ㄷ한 시간에 대한 위치의 가능성이 검사된다. 후보 비트에 의해 제시된 심장박동율에서의 변화가 50% 미만이라면, 시퀀스는 심장박동인 것으로 식별된다. 도 7F는 박스 81내에 QRST 콤플렉스를 형성하는 일련의 상호연결된 데이터 포인트로서 플로팅된, 검출된 신호(75)를 사용하는 이러한 프로세스를 도시한다. 신호 바운더리 박스(83)는 상술된 50% 테스트를 실패하기 위해 제거된 검출된 신호(75)내의 2개의 QRST 콤플렉스를 식별한다. 심장박동 피크 포인트(84)는 박스(81)로부터 비트로서 식별된 QRST 콤플렉스를 나타내는 박스(82)내에 도시되어 있다. 상응하는 위치에서의 심장박동 피크 포인트의 부재에 주목하라,. 또한, 호흡 속도를 포함하는 호흡 데이터가 ECG 파형으로부터 추출될 수 있다. 호흡은 관찰된 ECG에서 정기적이고 검출가능한 진폭 변동으로 나타난다. 심전 활동의 등가 다이폴 모델에 있어서, 호흡은 평균 심전축의 방향으로 분명한 모듈레이션을 포함한다.
추가 방법이 심장박동율 데이터의 분석 및 표시를 위해 제시된다. 이러한 방법의 각각에서, 신호는 식별된 QRST 시퀀스에 기초하여 오버래핑 타임 슬라이스의 세트로 연속으로 세그멘팅된다. 각각의 타임 슬라이스는 시퀀스의 R 포인트상에 정확하게 센터링되고 이 시퀀스의 R 포인트의 어느 한측상에 예를 들어 1.5 초의 타임의 고정 윈도우를 포함하는 것이 바람직하다. 각각의 타임 슬라이스는 하나 보다 많은 QRST 시퀀스를 포함할 수 있지만 타임 슬라이스의 센터에서 적어도 하나를 포함할 것이다. 분석이 수학적으로 수행되지만, 도면 설명으로 인해 당업자는 분명히 이해할 수 있을 것이다. 다음으로, 시간상의 주어진 포인트에 대하여, 주어진 타임 슬라이스의 전후의 임의의 수의 타임 슬라이스는 함께 합쳐지거나 동일한 그래프상에 중첩된다. 하나의 특정 실시예에서, 주어진 포인트 전후의 10개의 타임 슬라이스가 동일한 그래프상에서 중첩되어 있다. 이러한 데이터가 사용자에게 출력의 형태로 어떻게 제시될 수 있는지를 나타내는 그래프 표시에 있어서, 타임 슬라이스 세그먼트는 중첩되고, 그래서 임의의 수의 QRST 시퀀스 또는 타임 스라이스 세그먼트가 동일한 그래프상에 중첩된다. 타임 슬라이스 세그먼트, 바람직하게는 1.5 초내의 각가의 검출된 주요 QRST 시퀀스 및 이웃하는 시퀀스는 이 윈도우내의 다른 비트의 상부에 중첩되어 있다. 예를 들어, 도 10A에서, 일련의 신호(50)가 중첩된 신호 사이에 정렬된 주요 비트(55)로써 서로에 대해 중첩되어 있다. 이것은 AND 기반 중첩 비트 그래프로서 부린다. 모든 중첩된 비트의 평균(60) 역시 계산되고 표시된다. 주요 비트(55)가 정렬된 그래프의 중심에서, 비트는 매우 유사하게 보이고, 깨끗한 신호가 식별될 수 있다. 또한, 이웃하는 비트(5)가 비트간 변동을 나타내는 일부 편차를 가지고 촘촘히 클러스터화되어 있음에 주목해야 한다. 당업자는 이러한 세트의 비트에 대한 심장박동율가 센터 QRS 콤플렉스와 이웃하는 콤플렉스의 센터 사이의 거리를 봄으로써 이러한 그래프로부터 용이하게 추출된다는 것을 이해할 것이다. 신호가 이러한 예에서와 같이 매우 깨끗할 때, 이러한 계산의 사용은 제한된다. 그러나, 신호가 노이즈가 있고 많은 잘못된 비트가 검출된다면, 이러한 기술은 신호 자체가 단순 또는 관찰의 방법을 사용하기에 너무 노이즈가 많을 때에 심장박동율을 찾을 수 있게 한다.
중첩 비트 그래프의 다른 실시예는 중첩에 대해 ADD기반 연구 접근법을 사용하는 단계를 포함한다. 도 10B에 도시된 이러한 방법에서, 비트 및 이웃하는 신호가 중첩할 때, 최종 그래프에서의 화소의 강도는 중첩 포인트의 수만큼 증가된다. 도 10B는 베이스 컬러가 블랙이고 중첩하는 각각의 신호가 컬러를 보다 밝게 하는 것으로 ECG 신호에 대한 일예를 도시하고 있다. 다시, 주요 비트(55)는 타임 슬라이스 세그먼트를 정렬시키도록 사용되고 이웃하는 비트(65)는 도 10A에서보다 많은 포인트의 구름으로서 도시되어 있다. 이러한 포인트의 구름의 폭은 관심의 신호의 비트간 변이도와 관련되어 있다. 개별적인 비트가 신뢰할 정도로 검출될 수 없고 중첩된 그래프가 라인으로 뚜렷한 패턴을 도시할 수 없지만, 평균(60)은 도 10A에 도시된 바와 같이 깨끗한 이웃하는 QRS 콤플렉스를 식별하는데 사용될 수 있다. 이로부터, 심장박동율가 이웃하는 QRS 시퀀스를 나타내는 타임 슬라이스의 센터로부터 포인트의 구름의 센터까지의 거리에 의해 결정될 수 있다. ADD-그래프가 시스템의 기능을 강화하기 위해 상당한 노이즈의 존재하는 이웃하는 QRS 컴플렉스에 대한 뚜렷한 스파이크를 식별하는데 사용될 수 있다. 대안의 실시예에서, 표시는 중첩하는 포인트의 수가 특정 화소에서 X이면, 그 강도가 X1.5로서 표현될 수 있도록 보다 많은 중첩 포인트를 가진 화소쪽으로 보다 진하게 바이어싱될 수도 있어서, 가장 중첩되는 포인트를 보다 선택적으로 하이라이팅할 수 있다.
사용자의 심장박동 신호의 모르폴로지에 대한 데이터베이스 또는 다른 레퍼런스를 수립하는 방법은 심장박동 패턴을 분류하고 특정 모르폴로지를 식별하는 방법을 필연적으로 포함한다. 이러한 패턴 및 모르폴로지는 그다음 특정 활동 또는 상태와 연관될 수 있다. 그러나, 제1 단계는 다음과 같이, 모르폴로리지 및 패턴을 식별하는 것이다.
예를 들어, N개 ECG 파형의 세트가 선택될 수 있다. 비트 사이의 평균 거리가 각각의 파형을 절단하기 위해 박동간 주기의 1/2전후에서 식별된다. 특히 다른 클립핑 거리가 가능하고 변경될 수 있음에 주목해야 한다. 상기 비트 매칭의 설명에 있어서, 프로세스의 그래프 설명은 가장 유명하다. N개의 신호 파형이 클립핑 모드에서 검출되고 강도 또는 휘도에 의해 측정되는 신호 특징을 갖도록, 상기 ADD 그래프에 있어서와 같이 모델링된다. 이 신호는 강도 또는 수치값이 할당된다. 둘러싸는 영역은 아무런 값도 갖지 않는다. 각각의 파형의 이쿼에이터 라인이 이러한 라인 우와 아래의 영역이 동일한 수평이 되도록 식별된다. 정점 라인이 신호의 피크값에서 분할된, 2개의 피스로 QRS 스파이크를 세분화하는 수직라인으로서 각각의 파 피크에 대해 식별된다. 모든 N개의 이미지가 모든 이쿼에이터가 일치하고 모든 정점부가 일치하도록 중첩된다. N개의 신호내의 각각의 포인트에 대한 모든 강도 또는 수치값은 모든 값이 0 및 1000과 같은 2개의 공지된 경계값 사이에 있도록 노멀라이징된다. 결과적으로 파형이 최상위값을 가지면 최고로 일치하고 최하위값을 가지면 최저로 일치하는 경향을 갖는 신호 세그먼트를 비일치 영역내에서, 포함하는 주기상에서 해당자에 대한 평균 심장박동 모르폴로리를 포획하는 그림을 얻을 수 있다. 또한, N개의 이미지의 각각은 중첩되기 전에 스케일링될 수 있는데, 여기에서, 각각의 파형의 R 포인트의 높이는 상수를 형성한다. 또한, 정확도가 일열내의 X 파형의 X 세그먼트를 선택하고 하나 대신에 X 파형의 시퀀스를 가진 상기 분석을 수행함으로써 증가될 수 있다.
당업자가 이해하는 바와 같이, 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력된 신호가 전극(150)의 배치로 인해 ECG 신호로부터 예측된 것과 비교할 때 그 극성이 반전될 수 있고, 이러한 경우에 신호내의 피크는 신호내의 밸리로서 나타날 것이다. 이러한 경우에, 상술된 처리는 그 극성을 먼저 반전시킴으로써 신호상에 성공적으로 실행될 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력된 신호는 상술된 바와 같이 추가 처리되기 위해 사용되는 최상의 출력으로써, 먼저 그 극성을 반전시키지 않고 그 다음 그 극성이 반전된 후에 다시해서, 여기에 설명된 바와 같이 2번 처리될 수 있다. 또한, 가속도계 또는 대안의 쌍의 전극과 같이, 복수의 센서의 사용이 적용될 처리의 유형 또는 성질을 보다 잘 조정하기 위해 신호 처리 동안 다양한 이득 빛 동적 신호 임계값 또는 상태를 위해 사용될 수 있다. 또한, 캘리포니아의 프레몬트 살루트론에 의해 제조된 것과 같이 피크 검출기 회로가 사용될 수 있다.
또한, 시스템은 비트 및 기타 신체전위와 관련된 특징 검출값에 대한 알고리즘에 의해 식별가능한 단순히 수용가능한 신호를 제공하지 않는 공지되고 인식가능한 컨텍스트 또는 신호 패턴을 검출할 수 있다. 이러한 상황에서, 시스템은 EMG 또는 모션 진폭이 피크 레벨에 있을 때, 시스템이 특정 사전설정되거나 동적으로 계산된 상태 또는 임계값에 따라, 이러한 상태를 검출하고 다음 적합한 신호가 수신될 때까지 신호를 처리를 중단하는 것 같이, 이러한 상태를 단순히 인식하고 데이터 스트림을 기록한다. 특정 경우에, 시스템이 놓친 타임의 세그먼트로부터의 데이터의 보간을 위한 기초를 제공함은 물론, 시스템이 적합하고 동작하고 있지만 코히어런트 신호가 부족한 것을 확인하는 다른 센서의 출력아 과도한 신체 모션과 같은 컨디션의 존재를 확인하는데 사용된다. 이러한 컨디션에서, 아무런 심장 정보가 신뢰할만하게 수집될 수 없는 시스템으로부터의 리턴된 값은 에러의 심장 정보를 리턴하는 것에 비하여 자체적으로 가치가 있다.
일단 수용가능한 심장박동 스파이크가 여기에 설명된 방법중 하나를 사용하여 아날로그-디지털 변환기(160)에 의해 출력되는 신호로부터 식별되었다면, 수용가능한 심장박동 스파이크는 복수의 방법중 임의의 것을 사용하여 심장박동율을 계산하는데 사용될 수 있다. 일분과 같은 특정 주기에 수용가능한 심장박동 스파이크의 수를 단순히 카운트하는 것은 심장박동율을 계산하는 수용가능한 방법으로 보일수도 있지만, 이러한 방버은 수많은 비트가 상술된 노이즈로서 무효화되었다는 사실로 인해 실제로 심장박동율을 과소평가할 것이라는 것이 이해될 것이다. 따라서, 심장박동율 및 비트간 변이성 및 호흡속도와 같은 다른 심장 관련 파라미터가 개별적인 비트를 고려하는 방식으로 계산되어야 한다. 일실시예에 따라, 심장박동율는 신호에서 식별된 2개의 연속적인 수용가능한 심장박동 스파이크의 각각의 그룹 사이의 거리를 결정함으로써 그리고 2개의 연속 수용가능한 심장박동 스파이크의 각각의 그룹에 대한 로컬 심장박동율을 구하기 위해 이러한 시간에 의해 60초를 나눔으로써 식별된 수용가능한 심장박동 스파이크로부터 계산될 수 있다. 그다음, 이러한 모든 로컬 심장박동율의 평균, 중간 및/또는 피크가 주어진 시간주기에서 계산될 수 있고 계산된 심장박동율값으로서 사용될 수 있다.
비트 검출에 대한 품질의 최소 레벨의 신호가 전혀 발견되지 않는 주기가 발생하는 경우에는, 이러한 주기의 이벤트가 추정되는 방법이 개발되어야 한다. 시스템은 이러한 놓친 주기에 대하여 심장박동율을 포함하여 일부 심장 파라미터에 대한 정확한 언급을 생성하는 기능을 제공한다. 이전에 학습된 데이터 및 어떻게 심장박동율가 시간에 따라 변하는지에 대한 확률의 이용함으로써, 신뢰할 만한 이전 데이터에 기초하여 심장박동 주파수에 확률이 할당된다. 이것은 놓친 섹션의 최상의 표시자일 수 있지만 놓친 시간 세그먼트 바로 이전의 주기에 제한되지 않는다. 또한, 비교는 저장되고 및/또는 카테고리화된 타임의 세그먼트 이전에, 또는 특정 컨디션하의 심장 파라미터과 관려된 정보의 데이터베이스에 매칭함으로써 수행될 수 있다. 이 시스템은 또한 이러한 확률의 계산에서 디바이스와 결합하여 사용된 다른 센서를 이용할 수 있다. 예를 들어, 심장박동 채널상의 놓친 심장박동의 확률은 가속도계 센서의 변동이 높다는 가정하에서 사용될 수 있다. 이로 인해 상이한 심장박동율 시퀀스의 매우 정확한 사전이 가능하고 가능성이 높은 심장박동율의 계산이 가능하다. 이러한 방법은 검출된 비트의 임의의 최소의 수가 존재할 때 가장 성공적이다.
놓친 주기동안 활동을 추정하는 추가 방법은 먼저 상술된 방법중 하나를 사용하여 후보 비트를 식별하는 것이다. 또한 강도 값을 생성하는 검출 기술이 사용될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 검출기는 위치된 박동이 사실 심장 박동일 확률과 연관되어 있다. 이진 투르/폴스 검출기는 참에 대해 강도값 1을 사용함으로써 사용될 수 있다. 다음으로, 포텐셜 비트의 모든 쌍은 비트간 갭의 세트를 주기위해 조합된다. 각각의 인터-비트 갭은 값이 갭의 크기, 갭이 검출된 이후에 통과된 시간량, 식별의 힘 및 가중 함수의 패밀리에 의해 필요한 임의의 메타 파라미타의 조합에 기초하는 가중 함수를 정의한다. 바람직한 실시예에서, 이러한 가중 함수는 역 노치 함수이다. 초 단위의 인터-비트 갭은 노치의피크의 위치를 결정한다. 노치의 높이는 식별의 힘, 연령과 같은, 갭이 식별된 히우의 시간 길이 및 수명으로 부리는 하이퍼 파라미터에 의해 구동된다. 노치의 폭은 하이퍼 파라미터 폭에 의해 정의된다. 도 7G는 노치 피크(87) 및 노치 폭(89)을 포함하는 이러한 역 노치 함수를 도시한다. 함수 자체는 수학적으로 다음과 같이 표현된다.
w(X,갭, 힘, 연령, 수명, 폭) = 맥스 (0,1-연령/수명)*힘*(1-절대(X-갭)/폭))
제3 단계에서, 개별적인 가중 함수는 전체 가중 함수를 얻기 위해 합산된다. 결국, 최종 함수는 심장박동율의 추정값을 얻기 위해 프로그램학적으로 분석된다.
바람직한 실시예에서, 트루 인터-비트 갭의 추정값은 함수가 그 제1 로컬 최대값에 도달하는 값이 되도록 취해진다. 도 7H는 최종 함수를 도시하고 있고 제1 로컬 최대값(91)을 나타낸다. 일단 인터-비트 갭이 선택되면, 심장박동율는 방정식 심장박동율= 60/인터비트갭으로부터 결정된다.
전체 가중 함수의 평가와 연관된 처리 로드를 최소화하기 위해, 인터-비트 갭이 생리학적으로 가능한 것보다 보다 크거나 작은 개별적인 가중 함수가 제거된다. 또한, 연령이 수명 하이퍼 라미터의 값을 초과한 가중 함수 또한 제거된다.
또 다른 실시예가 상술된 바와 같이 하드 투룬케이션의 허용된 인터비트 갭에 확률적인 필터를 사용한다. 이러한 확률적인 필터는 ECG 신호에 더하어 하나 이상의 신호를 입력값으로 취하고 허용가능한 심장박동에 대하여 확률 범위를 결정한다. 이것의 일예는 논-ECG 신호로부터 착용자의 컨텍스트를 결정하는 것이고, 그후에 각각의 컨텍스트에 대해서, ECG 신호 자체는 물론 착용자의 신체 파라미터, 컨텍스트에 의해 결정된 파라미터를 가진 특정 가우시안 분포를 적용시키는 것이다. 다른 확률 분포가 역시 이러한 바이어싱을 위해 용이하게 사용될 수 있다. 이러한 확률은 후부 분포를 생성하도록 각각의 인터비트 갭의 확률에 의해 증배될 수 있고, 이로부터 가장 가능성이 높은 심장박동이 용이하게 결정될 수 있다.
본 발명의 다른 태양은 특정 심장 파라미터가 노이즈로 인해 계산가능하지 않을 시간 동안, 이러한 파라미터가 역시 다른 센서상에 만들어진 다른 측정값의 시퀀스 및 시간상 가까운 측정된 값의 세트로부터 추정될 수 있다는 것이다. 이러한 방법의 실시예는 에너지소모량에 대해 사용되는 것과 유사한 컨텍스츄얼 예측이지만, 대신에 다른 유도된 생리 컨텍스츄얼 파라미터는 물론, 가속도계 데이터, 갈바닉 피부 응답 데이터, 피부 온도 및 커버 온도 데이터로부터 심장박동율을 예측하는데 사용된다. 이러한 방법은 먼저 착용자의 활동을 식별하고, 이 활동에 대해 적합한 유도값을 인가한다. 바람직한 실시예에서, 모든 활동에 대한 모든 유도값이 이러한 실행되는 활동의 확률에 따라 인가되고 조합된다.
본 발명의 추가 태양은 다른 유도된 신호의 품질에 대하여 피드백을 제공하는 복수의 노이즈 신호의 사용을 통해 특정 사용자에 대한 시간에 대한 적응의 방법이다. 이것을 보는 다른 방법은 주어진 사용자에 대한 교정의 방법이다. 먼저, 주어진 유도된 파라미터가 계산되는데, 이것은 착용자의 임의의 생리 상태를 나타낸다. 둘째로, 제2 유도된 파라미터가 계산되는데, 이것은 동일한 생리 상태를 나타낸다. 이러한 2개의 유도된 파라미터가 비교되고, 유도된 메트릭스의 각각에 대하여 계산된 컨피던스에 따라, 서로 조정하도록 사용된다. 계산은 이들을 트레이닝하거나 튜닝하는 것을 허용하도록 피드백 신호를 수용하도록 설계된다. 일 실시예에서, 이것은 인정된 노이즈 피드백 신호에 기초하여 파라미터를 튜닝하도록 단순히 그레디언트 디센트를 사용하는 단계로 구성된다. 다른 실시예에서, 이것은 확률 인피어런스의 시스템에 기초하여 계산에 사용되는 상수의 세트를 갱신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 태양에 따라, 알고리즘 개발 프로세스가 많은 것이 그래피 데이터 출력으로부터의 시각적인 인식 및 진단 만으로 식별될 수 없는 심장박동율 및 다른 심장 관련 파라미터를 계산하는데 사용되는 전극(105)을 사용하여 발생되는 ECG 신호를 포함하는, 여기 표 I에 식별된 바와 같이, 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)상에 복수의 생리 및/또는 컨텍스츄얼 센서로부터 수신된 데이터로부터 다양한 변수와 관련된 연속 정보를 발생시키기 위한 광범위한 알고리즘을 생성하는데 사용된다. 이것은 심장박동 변이도, 심장박동율 편차, 평균 심장박동율, 호흡속도, 심방세동, 부정맥, 인터비트 인터벌, 인터비트 인터벌 변이도등을 포함한다. 또한, 실시간으로 데이터를 이벤트 또는 타임 스탬핑하는 기능과 연결된, 이러한 타입의 연속 모니터링은 약 또는 다른 요법의 적용량을 적정하는 기능을 제공하고 이것의 즉각 및 장기 효과를 관찰하는 기능을 제공한다. 또한, 이 기능은 이전의 이벤트에 기초하여 심장 부정맥과 같은 특정 상태를 예측하기 위해 데이터 출력의 분석 및 패턴 인식을 통해 제시된다. 이러한 변수는 휴식, 액티브 및 전체 값을 포함하는 에너지 소모량; 매일 칼로리 섭취량; 수면, 수명 온셋, 수면 인터럽션, 기상 및 침대밖을 포함하는 수면 상태; 및 운동, 앉기, 오토바이 여행 및 눕기를 포함하는 활동 상태를 포함할 수 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 이러한 변수에 대한 값을 발생시키기 위한 알고리즘은 예를 들어, 여기에 설명된 실시예내의 2축 가속도계의 일축 또는 양축, 열유속 센서, GSR 센서, 피부 온도 센서, 신체 근방 주변 온도 센서 및 심장박동율 센서에 기초할 수 있다. 또한, 상술된 패턴 검출 및 예측 확률을 통해, 시스템은 이러한 이벤트의 이러한 에피소드 동안 파라미터의 공지된 상태 세트를 수립하고 유사한 프리-이벤트 파라미터를 검출함으로써 신코프, 부정맥 및 특정 생리 정신 건강 상태와 같은 특정 이벤트의 온셋을 예측할 수 있다. 알람 또는 다른 피드백은 이전의 이벤트를 매칭하는 특정 세트의 파라미터의 재발생시에 사용자에게 제시된다.
모니터링 디바이스는 상술된 예측 및 파라미터 식별 기능의 일부로서 도움이 되는 개인의 다양한 추가 생리 파라미터를 나타내는 데이터를 발생시킬 수 있다. 이것은 다른 곳에 기술된 파라미터에 더하여, 호흡속도, 피부온도, 신체내부 온도, 신체로부터의 열유속, 전기피부반응 또는 GSR, EMG, EEG, EOG, 혈압, 체지방, 수화 레벨, 활동 레벨, 산소소비량, 글루코스 또는 혈당 레벨, 신체 위치, 근육 또는 뼈에 대한 압력, 및 UV 방사선 노출 및 흡수 등과 같은 개개인의 다양한 생리 파라미터를 표시하는 데이터를 생성한다. 몇몇의 경우, 다양한 생리 파라미터를 표시하는 데이터는 하나 이상의 센서에 의해 생성된 신호 또는 신호들 그 자체이고, 몇몇 다른 경우에서는 하나 이상의 센서에 의해 생성된 신호 또는 신호들에 기초하여 마이크로프로세서에 의해 데이터가 계산된다. 다양한 생리 파라미터를 표시하는 데이터를 생성하는 방법 및 이를 위해 사용되는 센서는 공지되어 있다. 표1은 그러한 공지된 방법의 일부 예를 제공하며, 해당 파라미터, 사용된 방법, 사용된 센서 디바이스, 및 생성되는 신호를 나타낸다. 또한 표1은 데이터를 생성하기 위해 생성된 신호에 기초하여 추가의 프로세싱이 필요한지 여부에 대한 표식을 제공한다.
파라미터 방법 센서 신호 추가
프로세싱
심장박동율 EKG 2 전극 DC 전압 예
맥박속도 BVP LED 이미터 및 광센서 저항의 변화 예
비트 대 비트 변화성 심장박동율 2 전극 DC 전압 예
EKG 피부표면 전위 3-10 전극 DC 전압 아니오
호흡속도 가슴체적 변화 스트레인 게이지 저항의 변화 예
피부온도 표면온도 탐지 써미스터 저항의 변화 예
내부온도 식도 또는 창자 탐지 써미스터 저항의 변화 예
열유속 열유속 써모파일 DC 전압 예
전기피부반응 피부 전도도 2 전극 저항의 변화 아니오
EMG 피부표면 전위 3 전극 DC 전압 아니오
EEG 피부표면 전위 다중 전극 DC 전압 예
EOG 눈의 움직임 박막 압전 센서 DC 전압 예
혈압 비-침투성 코로츠커프 사운드 전자 맥박계 저항의 변화 예
체지방 신체 임피던스 2 활성 전극 임피던스변화 예
활동 신체 움직임 가속도계 DC 전압,
커패시턴스변화		 예
산소 소비 산소 흡입 전기화학 DC 전압 변화 예
글루코스 레벨 비-침투성 전기화학 DC 전압 변화 예
신체위치(예컨대, 누워있는, 서있는, 앉아있는) N/A 수은 스위치 어레이 DC 전압 변화 예
근육 압력 N/A 박막 압전 센서 DC 전압 변화 예
UV 방사선 흡수 N/A UV 반응성 포토셀 DC 전압 변화 예
특히, 수많은 다른 타입 및 카테고리의 센서가 단독으로 또는 상기 주어진 것과 연결되어 사용될 수 있는데, 이는 사용자의 모션 또는 위치의 결정을 위한 상대적 그리고 글로벌 위치 센서; 공간 방위를 결정학 위한 토크 및 회전 가속도계; 혈액 화학 센서; 세포간 플로이드 화학 센서; 바이오임피던스 센서; 및 바이오핑거프린팅 스킴의 디바이스를 사용하도록 적용된 화분, 습도, 오존, 음향, 신체 및 주변 노이즈 센서와 같은 복수의 컨텍스츄얼 센서를 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
표1에 기재된 데이터의 타입은 모니터링 디바이스에 의해 생성될 수 있는 데이터 타이의 예로서 의도된 것이다. 다른 파라미터에 관한 데이터의 다른 타입도 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 생성될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 또한, 개인의 생리 상태에 관한 특정 정보가 상기 데이터로부터 유도될 수 있다. 표2는 도출될 수 있는 정보 타입의 예를 제공하고, 그리고 이를 위해 사용될 수 있는 데이터의 일부 타입을 나타낸다.
도출되는 정보 사용된 데이터
배란 피부온도, 체내온도, 산소 소비량

수면 개시/깨어남		 비트 대 비트 변화성, 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 피부온도, 체내온도, 열유속, 전기피부반응, EMG, EEG, EOG, 혈압, 산소 소비량
소모된 칼로리 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 열유속, 활동, 산소 소비량
기저대사율 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 열유속, 활동, 산소 소비량
기저 온도 피부온도, 체내온도
활동 레벨 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 열유속, 활동, 산소 소비량

스트레스 레벨		 EKG, 비트 대 비트 변화성, 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 피부온도, 열유속, 전기피부반응, EMG, EEG, 혈압, 활동, 산소 소비량

이완 레벨		 EKG, 비트 대 비트 변화성, 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 피부온도, 열유속, 전기피부반응, EMG, EEG, 혈압, 활동, 산소 소비량
최대 산소 소비율 EKG, 심장박동율, 맥박속도, 호흡속도, 열유속, 혈압, 활동, 산소 소비량
상승시간 또는 휴식 속도에서부터 타켁 최대의 85%까지 상승하는데 걸리는 시간 심장박동율, 맥박속도, 열유속, 산소 소비량
존에서의 시간 또는 심장박동율이 타겟 최대의 85% 이상에 있었던 시간 심장박동율, 맥박속도, 열유속, 산소 소비량
회복 시간 또는 심장박동율이 타겟 최대의 85% 이상에 있은후 심장박동율이 휴식 속도까지 되돌아오는데 걸리는 시간 심장박동율, 맥박속도, 열유속, 산소 소비량
부가적으로, 이 디바이스는 또한 개인을 둘러싸는 환경과 관련된 활동 상태 또는 다른 데이터와 같은 다양한 컨텍스츄얼 파라미터를 나타내는 데이터를 생성시킬 수 있다. 예를 들어, 개인에 가까운 공기의 질, 사운드 레벨/질, 빛의 질, 또는 주위 온도, 또는 심지어 개인의 위성위치를 표시하는 데이터를 생성할 수 있다.
여기에 있는 테이터 및 센서로부터의 정보를 유도하기 위해, 사용자 특성, 계속적 측정, 지속적 컨텍스트, 순간적 사건, 및 누적 조건을 예측하기 위한 일련의 알고리즘이 개발되어 있다. 사용자 특성은 무게, 키, 및 착용자 신원 등과 같은 관점을 포함하는 착용자의 영구적 및 반영구적 파라미터를 포함한다. 계속적 측정의 예는 에너지 소모인데, 착용자에 의해 소모된 에너지의 칼로리 수를, 예를 들어 분마다 계속 측정한다. 지속적 컨텍스트는 잠자기, 운전, 또는 조깅 등 소정 기간 지속되는 행동이다. 순간적 사건은 심장 마비 또는 저하 등 고정 시간 또는 매우 짧은 시간에 발생하는 것들이다. 누적 조건은 사람의 조건이 특정의 이전 기간에 걸친 그 행동으로부터 추론될 수 있는 것들이다. 예를 들어, 사람이 36시간내에는 잠을 안잤고 10시간내에는 먹지 않았다면, 그는 피곤할 것이다. 아래의 표 3은 특정 개인 특성, 계속적 측정, 지속적 측정, 순간적 사건, 및 누적 조건의 많은 예를 나타낸다.
개인 특성 연령, 성별, 몸무게, 젠더, 운동 능력, 컨디셔닝, 질병, 키, 면역력, 활동 레벨, 개개의 검출, 잘 쓰는 손, 신진대사율, 신체 조성
계속적 측정 무드, 심장 박동 변화, 호흡, 에너지 소모량, 혈당 레벨, 케토시스 레벨, 심장 박동률, 스트레스 레벨, 피로도, 경계 레벨, 혈압, 레디니스, 힘, 끈기, 친화도, 시간당 스텝, 평온 레벨, 신체 위치 및 방향, 청결, 무드 또는 영향, 접근성, 칼로리 섭취량, TEF, XEF, '인 더 존'-니스, 활동 에너지 소모량, 탄수화물 섭취량, 지방 섭취량, 단백질 섭취량, 하이드레이션 레벨, 진실성, 수면 품질, 수면 상태, 의식 레벨, 약물 효과, 투약 예측, 수분 섭취량, 알콜 섭취량, 현기증, 고통, 편안, 새로운 자극에 대한 남아있는 프로세싱 파워, 암밴드의 적절한 사용, 화제에 대한 관심, 상대적 노력, 위치찾기, 혈중 알콜 레벨
지속적 측정 운동, 수면, 눕기, 앉기, 서기, 보행, 런닝, 워킹, 바이킹, 정지 바이킹, 로드 바이킹, 들어올리는 중량, 에어로빅 운동, 언에어로빅 운동, 근력 강화 운동, 정신집중 활동, 격렬한 감정의 기간, 완화, TV 시청, 정주성, REM 디텍터, 식사, 인 더 존, 방해성, 일반적인 활동 검출, 수면 단계, 열 스트레스, 열 스트로크, 가르침/학습 친화성, 양극 보상, (심장 신호, 활동 레벨, 사용자에 의한 측정에 있어서 등) 비정상 사건, 놀람, 고속도로 운전 또는 여행, 비행기 여행, 헬리콥터 여행, 지겨운 사건, 운동 검출(풋볼, 야구, 사커 등), 공부, 독서, 중독, 마약 효과
순간적 사건 저하, 심장 마비, 발작, 수면 환기 사건, PVC, 혈당 비정상, 심한 스트레스 또는 방향감각상실, 긴급상황, 심장부정맥, 쇼크, 구토, 급격한 혈량 손실, 약 복용, 삼키기
누적적 조건 알츠하이머, 쇄약 또는 저하 가능성 증가, 졸음, 피로, 케토시스의 존재, 배란, 임신, 질병, 아픔, 열병, 부종, 빈혈, 감기, 고혈압, 정신병, 심한 탈수, 전체온증, 인 더 존
본 발명은 착용자의 생리적 컨텍스츄얼 상태의 자동 저널링을 하는 방법으로 이용될 수 있음을 알 것이다. 시스템은 사용자가 무슨 활동에 참여하고 있는지, 무슨 사건이 일어났는지, 사용자의 생리 상태가 시간에 걸쳐 어떻게 변화하였는지, 및 사용자가 특정 조건을 경험하거나 경험할 가능성이 있었던 때에 대한 저널을 자동으로 만들 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자의 하루 내내 동안의 하이드레이션 레벨, 에너지 소모 레벨, 수면 레벨, 및 경계 레벨의 기록에 더하여, 사용자가 운동하거나, 운전하거나, 자거나, 심장 스트레스의 위험에 처해 있거나, 식사했을 때의 기록을 만들 수 있다. 이러한 검출된 컨디션은 특정 지연 또는 실시간 피드백 이벤트를 트리거하는 것은 물론, 데이터의 표현 또는 분석의 특정 파라미터를 수정하기 위해 데이터 레코드를 타임 또는 이벤트 스탬핑하도록 사용될 수 있다.
알고리즘 개발 프로세스에 따라, 복수의 센서로부터의 데이터를 소망의 변수로 맵핑하는 선형 또는 비선형 수학 모델 또는 알고리즘이 구성된다. 프로세스는 몇 단계로 이루어진다. 우선, (측정되고 있는 파라미터에 관하여) 실제 세계의 상황에 가능한 가까운 상황에 놓여 있는 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)를 착용하고 있는 대상자에 의해 데이터가 수집되어서, 대상자는 위험에 빠지지 않고, 동시에, 제안된 알고리즘이 예측하려는 변수는 매우 정확한 의학 그레이드 랩 장비를 사용하여 신뢰할만하게 측정될 수 있다. 이러한 첫번째 단계는 알고리즘 개발 프로세스로의 입력으로 사용되는 이하의 데이터 2세트를 제공한다: (i)암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)로부터의 원시 데이터, 및 (ii)더 정확한 랩 장비로 측정된 골드-스탠다드 라벨로 구성된 데이터. 제안된 알고리즘이 예측하려는 변수가 자동차로 이동 등 컨텍스트 검출에 관한 것인 경우에 대해서는, 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300), PC에 수동으로 입력되거나 수동으로 기록된 정보를 통하여 등 대상자 자신에 의해 골드-스탠다드 데이터가 제공된다. 수집된 데이터, 즉, 원시 데이터 및 대응하는 골드 스탠다드 라벨 데이터 양자는 그후 데이터베이스로 조직되고 트레이닝 및 테스트 세트로 분할된다.
다음으로, 트레이닝 세트의 데이터를 사용하여, 원시 데이터를 대응하는 골드 스탠다드 라벨 데이터에 관련시키는 수학적 모델이 만들어진다. 구체적으로, 다양한 머신 학습 기술은 2개 유형의 알고리즘을 발생시키도록 사용된다: 1)랩-측정 레벨과 고도로 상관되는 결과를 산출하는 피처 검출기로 알려진 알고리즘(예를 들어, 신진대사 카트, 더글라스 백, 또는 이중 라벨 워터로부터의 VO2 레벨 정보), 및 2)전반적인 알고리즘에 유용한 다양한 컨텍스트(예를 들어, 런닝, 운동, 눕기, 잠자기, 운전)를 예측하는 컨텍스트 검출기로 알려진 알고리즘. 인공 신경망, 결정 트리, 메모리 기반 방법, 부스팅, 크로스 밸리데이션을 통한 애트리뷰트 선택, 및 시뮬레이팅된 어닐링 및 진화된 컴퓨테이션 등의 스토캐스틱 서치 방법을 포함하는 다수의 주지의 머신 학습 기술이 이 단계에서 사용될 수 있다.
적합한 세트의 피처 검출기 및 컨텍스트 검출기가 구해진 후에, 트레이닝 데이터를 사용하여 모델을 크로스 밸리데이팅하고 데이터의 모델의 품질을 증가시키도록 몇몇 주지의 머신 학습 방법이 사용된다. 이러한 단계에서 사용되는 기술은, 멀티리니어 리그레션, 로컬 가중 리그레션, 결정 트리, 인공 신경망, 스토캐스틱 서치 방법, 서포트 벡터 머신, 및 모델 트리를 포함하지만, 이에 국한되는 것은 아니다. 이러한 모델은 오버피팅을 방지하기 위해 크로스-발리데이션을 사용하여 평가된다. 이러한 단계에서, 모델은, 예를 들어 매 분마다 예측한다. 분-간 효과는 매 분마다의 예측을 적분하는 총체적인 모델을 생성함으로써 다음에 고려된다. 데이터의 시간 연속성을 이용하기 위해 주지의 또는 커스텀 윈도우잉 및 임계값 최적화 툴이 이 단계에서 사용될 수 있다. 최종적으로, 모델의 성능은 알고리즘의 생성시에 아직 사용되지 않은 테스트 세트에 대하여 평가될 수 있다. 따라서, 테스트 세트에 대한 모델의 성능은 다른 보이지않는 데이터에 대한 알고리즘의 예상된 성능의 좋은 추정이다. 마지막으로, 알고리즘은 더 나아간 밸리데이션을 위해 새로운 데이터에 대하여 라이브 테스트를 할 수도 있다.
본 발명에서 사용될 수 있는 머신 학습 방법 및/또는 비선형 기능 유형의 다른 예는 컨디셔널, 케이스 스테이트먼트, 로지컬 프로세싱, 개연적 또는 논리적 추론, 신경망 처리, 커널 기반 방법, 메모리 기반 룩업(kNN, SOM), 결정 리스트, 결정 트리 예측, 서포트 벡터 머신 예측, 클러스터링, 부스팅된 방법, 케스케이드 상관, 볼츠만 분류기, 리그레션 트리, 케이스 기반 리즈닝, 가우시안, 베이즈 네트, 동적 베이지언 네트워크, HMM, 칼만 필터, 가우시안 프로세스, 알고리즘 예측기(예를 들어, 진화된 컴퓨테이션 또는 다른 프로그램 합성 툴에 의해 학습됨)를 포함한다.
원시 센서 값 또는 신호를 입력으로 취하고, 컴퓨테이션을 수행하고, 그후 소망의 출력을 산출할 때 알고리즘을 뷰잉할 수 있더라도, 바람직한 일실시예에 있어서는, 알고리즘을 원시 센서 값에 가해지는 일련의 미분(derivation)으로 뷰잉하는 것이 유용하다. 각각의 미분은 유도된 채널이라 불리는 신호를 산출한다. 또한, 원시 센서 값 또는 신호는 유도된 채널이라기보다는 특히 원시 채널이라 불린다. 함수라 불리기도 하는 이들 미분은 간단할 수도 복잡할 수도 있지만 원시 값에, 그리고 가능하게는 이미 존재하는 유도된 채널에, 소정의 오더로 적용된다. 첫번째 미분은, 물론, 원시 센서 신호를 입력으로서 취하여야 할 뿐이지만, 그후의 미분은 이전에 유도된 채널을 입력으로서 취할 수 있다. 소정의 유도된 채널을 유도하는데 이용되는 특별한 채널을 미분 적용의 오더로부터 용이하게 결정할 수 있음을 주목하자. 또한, 사용자가 I/O 디바이스상에서 또는 특정 방식으로 제공하는 입력은 알고리즘에 의해 사용될 수 있는 원시 신호로서 포함될 수도 있음을 주목하자. 예를 들어, 식사를 설명하도록 선택된 카테고리는 그 식사에 대한 칼로리 추정값을 컴퓨팅하는 미분에 의해 사용될 수 있다. 일실시예에 있어서, 원시 신호는 추후의 미분에 충분한 채널로 우선 요약되고 효율적으로 저장될 수 있다. 이들 채널은 합, 차의 합, 및 평균 등의 미분을 포함한다. 하이 레이트 데이터를 압축된 채널로 요약하는 것은 압축 및 유용한 피처의 저장 모두에 유용하지만, 적용의 정확한 디테일에 따라, 하이 레이트 데이터의 몇몇 또는 모든 세그먼트를 저장하는 것이 유용할 수 있음을 주목하자. 일실시예에 있어서, 그후 이들 요약 채널은 작은 측정가능한 제조시 차를 고려하여 적절한 스케일 및 올바른 단위의 값을 내도록 교정된다. 예를 들어, 제조 프로세스 동안, 특별한 온도 센서가 사소한 오프셋을 갖도록 결정되었다면, 이러한 오프셋이 적용되어, 온도를 섭씨로 표현하는 유도된 채널의 결과를 초래한다.
이러한 설명의 목적으로, 미분 또는 함수는 특정 오프셋과 함께 그 입력의 가중 조합으로 표현된다면 선형이다. 예를 들어, G 및 H가 2개의 원시 또는 유도된 채널이면, 그때 폼 A*G+B*H+C(A,B,C는 상수)의 모든 미분은 선형 미분이다. 미분은 그것이 상수 오프셋과 입력의 가중 합으로 표현되지 않는다면 입력에 관하여 비선형이다. 비선형 미분의 예는 다음과 같다: (G>7)이면 H*9를 리턴하고, 그렇지 않으면 (H*3.5+912)를 리턴한다. 채널은 그것을 컴퓨팅하는데 연루된 모든 미분이 선형이면 선형으로 유도되고, 채널은 그것을 생성할 때 사용된 미분 중 어느 것이 비선형이면 비선형으로 유도된다. 채널은 채널의 값에서의 변동이, 모든 다른 입력을 상수로 유지하면서, 미분에서 수행된 컴퓨테이션을 변화시키면 미분을 비선형으로 중재한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 이러한 프로세스를 사용하여 개발되는 알고리즘은 도 11에 개념적으로 도시된 포맷을 가질 것이다. 구체적으로, 알고리즘은 박스(400)에 도시된 바와 같은 개개인에 대한 데모그래픽 정보 및 다양한 센서로부터 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)에 의해 수집된 센서 데이터로부터 유도된 채널을 입력으로서 취할 것이다. 알고리즘은, 1분 동안 수집되는 바와 같은 수집된 데이터의 소정 부분은 착용자가 여러 가능한 컨텍스트의 각각에 있을 동안 수집되었다는 확률을 표현하는, W1 내지 WN으로 도시된, 웨이트를 산출하는 적어도 하나의 컨텍스트 검출기(405)를 포함한다. 그러한 컨텍스트는 개개인이 휴식중이였는지 활동중이였는지를 포함할 수 있다. 또한, 각각의 컨텍스트에 대하여, 리그레션 알고리즘(410)은 연속적인 예측이 원시 또는 유도된 채널을 입력으로 취하여 컴퓨팅되는 경우에 제공된다. 개개의 리그레션은 예를 들어 멀티배리에이트 리니어 또는 폴리노미얼 리그레션, 메모리 기반 방법, 서포트 벡터 머신 리그레션, 신경망, 가우시안 프로세스, 임의의 프로시저럴 함수 등을 포함하는 임의의 다양한 리그레션 방정식 또는 방법일 수 있다. 각각의 리그레션은 예를 들어 에너지 소모와 같이 알고리즘에서 관심있는 파라미터의 출력의 추정값이다. 최종적으로, 웨이트(W1 내지 WN), 및 A1 내지 AN으로 도시된, 각각의 컨텍스트에 대한 각각의 리그레션 알고리즘(410)의 출력은, 박스(420)에 도시된, 알고리즘에 의해 예측되거나 측정되고 있는 관심 파라미터를 출력하는 포스트-프로세서(415)에서 조합된다. 일반적으로, 포스트-프로세서(415)는 컴미티 방법, 부스팅, 보우팅 방법, 컨시스턴시 체킹, 또는 컨텍스트 기반 재조합을 포함하는 별개의 컨텍스츄얼 예측을 조합하는 많은 방법 중 임의의 것으로 구성될 수 있다.
도 12을 참조하면, 개개인의 에너지 소모를 측정하기 위한 예시적인 알고리즘이 개념적으로 도시되어 있다. 이러한 예시적인 알고리즘은 명세서가 여기에 언급되어 통합된 공동 계류중인 미국 특허 출원 제10/682,759에 개시된 바와 같이, 적어도 하나의 가속계, 열 유속 센서 및 GSR 센서를 갖는 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300), 또는 그러한 센서 디바이스로부터 데이터를 수신하는 I/O상에서 실행될 수 있다. 이러한 예시적인 알고리즘에 있어서, 센서로부터의 원시 데이터는 교정되고 거기에 기반한 많은 값, 즉, 유도된 채널이 생성된다. 특히, 도 12에서 400으로 도시된 이하의 유도된 채널은 원시 신호 및 데모그래픽 정보로부터 컴퓨팅된다:(1)가속계 데이터에 기반한 종방향 가속계 평균(LAVE); (2)가속계 데이터에 기반한, 평균 차의 횡방향 가속계 합(TSAD); (3)열 유속 센서 데이터에 기반한 열 유속 고이득 평균 분산(HFvar); (4)가속계 데이터에 기반한, 절대 차의 횡방향 및 종방향 가속계 합 또는 SAD의 벡터 합(VSAD); (5)GSR 데이터에 기반한 갈바닉 피부 반응 저이득(GSR); 및 (6)데모그래픽 정보에 기반한 기초대사율(BMR). 컨텍스트 검출기(405)는 LAVE, TSAD, 및 HFvar 유도된 채널을 사용하여 착용자가 활동중인지 휴식중인지를 예측하는 나이브 베이지언 분류기로 이루어져 있다. 출력은 개연적 웨이트(2개의 컨텍스트 휴식 및 활동에 대해 W1 및 W2)이다. 휴식 컨텍스트에 대하여, 리그레션 알고리즘(410)은 가속계, 열 유속 센서, 사용자의 데모그래픽 데이터, 및 갈바닉 피부 반응 센서로부터 유도된 채널을 조합하는 선형 리그레션이다. 알고리즘 디자인 프로세스를 통하여 획득된 방정식은 A*VSAD+B*HFvar+C*GSR+D*BMR+E(A,B,C,D 및 E는 상수)이다. 활동 컨텍스트를 위한 리그레션 알고리즘(410)은 상수가 다르다는 것을 제외하고는 동일하다. 이 예를 위한 포스트-프로세서(415)는 각각의 컨텍스츄얼 리그레션의 가중 결과를 함께 더하기 위한 것이다. A1이 휴식 리그레션의 결과이고 A2가 활동 리그레션의 결과이면, 그때 조합은 W1*A1+W2*A2로서 420으로 도시된 에너지 소모이다. 다른 예에 있어서, 착용자가 당해 기간에 모니터링하고 있는지(운전하고 있는지)를 계산하는 유도된 채널은 또한 포스트-프로세서(415)에 입력될 수 있다. 이러한 유도된 모니터링 채널이 컴퓨팅되는 프로세스는 알고리즘(3)이다. 그후, 이러한 경우에서의 포스트-프로세서(415)는, 착용자가 알고리즘(3)에 의해 운전하고 있는 것으로 예측될 때 에너지 소모는 그 매 분마다의 기초대사율로 특정 배수(예를 들어, 1.3)와 동일한 값으로 그 기간동안 제한되도록, 제약을 가할 수 있다.
다른 예로서, 도 11에 개념적으로 도시된 포맷을 갖는 알고리즘은 심장박동율 및/또는 심장 관련 파라미터가 계산되는, 2축 가속도계 및 전극(105)으로부터 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)에 의해 수집된 센서 데이터로부터 유도된 채널을 입력으로 사용하는 개인의 에너지 소모량을 측정하기 위하여 개발될 수 있다. 이러한 모션 및 심장박동율 센서 타입으로부터 유도된 파라미터는 크게 오소고날하고 사용자의 활동을 매우 잘 기술한다. 도 11에 개념적으로 도시된 포맷을 갖는 알고리즘내의 이러한 2개의 센서의 조합은 일부가 높음 심장박동율 및 낮은 모션에 의해 식별될 수 있는 스트레스성 이벤트, 일부가 낮은 심장박동율에 의해 식별될 수 있는 차량 모션 이벤트 및 일부가 높은 심장박동율 및 높은 모션에 의해 식별될 수 있는 높은 모션 및 운동 이벤트와 같은, 단일 센서에 혼동이 될 수 있는 상이한 활동 클래스 사이를 용이하게 구별하는 기능을 제공한다. 도 11에 도시된 바와 같이, 이러한 실시예에서, 이러한 센서로부터의 센서 데이터로부터 유도된 채널은 먼저 사용자의 컨텍스트를 검출하는데 사용된다. 그후에, 적합한 함수가 심장박동율 및 모션 데이터에 기초하여 에너지 소모량을 예측하는데 사용된다. 또 다른 대안으로서, 열유속 센서와 같은, 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)의 일부를 형성하는 추가 센서로부터 유도되는 채널이 도한 알고리즘으로의 추가 입력으로서 사용될 수 있다. 에너지 소모량을 예측하기 위한 알고리즘내의 심장박동율을 사용함으로써, 수많은 이유로 인해 보다 양호하고 보다 정확한 예측이 가능해진다. 예를 들어, 바이킹 또는 체중 리프팅과 같은 일부 낮은 모션 운동은 단독 입력으로서 가속도계로부터 팔 모션을 사용하는 에너지 소모 알고리즘에 대하여 문제점을 제시한다. 또한, 클로징은 열유속 센서에 의해 만들어진 측정에 역효과를 줄 수 있고, 그래서 에너지 소모량 예측에 역효과를 줄 수 있다. 심장박동율 또는 다른 심장 관련된 파라미터를 알고리즘에 통합함으로써 이러한 문제를 경감시키는 것을 도울 수 있다. 이러한 알고리즘에서의 사용이외의, 심장박동율 및 기타 심장 관련된 파라미터의 단순한 검출, 분석 및 보고에 있어서 고려할만한 유틸리티가 존재한다는 것은 분명하다. 또한,심장박동율은 잘 때 일반적으로 느리고 REM 기간 동안 상승한다. 따라서, 사람이 잠자고 있는지 및 이들이 어느 단계의 수명 상태에 있는지를 예측하기 위한 알고리즘이 여기에 식별된 다른 검출된 데이터 타입은 물론 심장박동율 및/또는 다른 심장 관련 파라미터가 계산되는 전극(105)으로부터 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)에 의해 수집되는 데이터를 다른 센서 데이터와 함께 입력으로서 사용하는 것으로서 본 발명에 따라 개발될 수 있다. 이러한 심방관련 데이터는 또한 무호흡과 같은 다양한 수면 곤란을 검출하기 위한 알고리즘에서 사용될 수 있다. 이와 마찬가지로, 스트레스 받을 때, 사람의 심장박동율은 가끔 모션 또는 신체 열 증가를 수반하지 않고 상승한다. 개인에 대한 이러한 데이터의 일간 또는 주기당 비교를 통해 추가 패턴 검출 또는 에측을 위해 사용될 수 있는 특정 패턴 또는 상태를 식별하는 것을 도울 수 있다. 가속도계로부터의 데이터와 같은 다른 센서 데이터와 함께, 심장박동율 및/또는 기타 심장 관련 파라미터가 계산되는 전극(105)로부터 수집되는 데이터를 사용하는, 스트레스를 검출하기 위한 알고리즘이 본 발명에 따라 개발될 수 있다. 스트레스 인식의 적용은 과거 활동을 리뷰하고 라이프 활동 또는 기타 비검출가능한 이벤트에 대한 검출되고 유도된 파라미터를 상관시키려는 상황에서 가장 가능성이 높지만, 스트레스를 검출하는 기능은 단순히 몰두하고 있는 일 또는 외부 조건에 의해 착용자로부터 마스킹될 수 있는 컨디션을 식별하는데 동시 측정으로서 효과적일 수 있다. 이것은 심장이 신체적 활동 없이 스트레스를 받고 있는 경우에 특히 사실이다.
다른 중요한 피드백 실시예는 심장 관련 파라미터를 통해 REM 수면을 검출하고 이러한 수면에 관여할 착용자의 기회를 최대화시키는 기능을 포함한다. 사전 정해진 시간에 사용자를 깨우는 종래의 알람보다는, 알람은 착용자를 REM 수명의 사전설정된 양 후, 또한 이러한 수면의 적합한 끝에서 또는 임의의 특정 수면 상태 동안 또는 바로 그 이후에 깨울 수도 있다.
이러한 알고리즘 개발 프로세스는 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)로 하여금 이하의 것 등을 포함하는 다양한 파라미터를 검출 및 측정하게 하는 알고리즘을 생성하도록 사용될 수 있다: (i)개개인이 구속되어 있을 때 무의식, 피로, 쇼크, 졸음, 열 스트레스 및 탈수 상태를 포함; 및 (ii)탈수, 영양 부족 및 수면 부족을 포함하는, 군사적 환경에서처럼, 개개인의 준비 상태, 헬스 및/또는 신진대사 상황. 또한, 알고리즘은, 여기서 설명되는 바와 같이 암밴드 신체 모니터링 디바이스에 의해 측정된 신호에 대해 필터링, 신호 클린업 및 잡음 상쇄 등의 목적으로 개발될 수 있다. 알게 되겠지만, 이러한 방법을 사용하여 개발되는 함수의 실제 알고리즘은 특정 센서 및 그 배치 및 센서 디바이스의 전체 구조 및 기하구조 등 사용된 센서 디바이스의 명세에 매우 의존할 것이다. 따라서, 하나의 센서 디바이스에 대해 개발된 알고리즘은 알고리즘을 생성하는데 사용된 센서 디바이스와 실질적으로 구조적으로 동일하지 않은 센서 디바이스들에서는, 전혀는 아니더라도, 잘 작동하지는 않을 것이다.
특히, 상술된 알고리즘을 생성하고, 비트 검출을 위한 방법을 제공하기 위해 입력으로서 장치로부터 검출된 신호를 사용하는 방법이 적용될 수 있음을 이해해야 한다. 이 검출된 신호는 상술된 바와 같이 채널로서 처리되고 동일한 기술이 적용된다.
본 발명의 다른 형태는 다양한 종류의 불확실성을 다루는 발달된 알고리즘의 능력에 관한 것이다. 데이터 불확실성은 센서 잡음 및 가능한 센서 고장을 말한다. 데이터 불확실성은 데이터를 완전하게 신뢰할 수는 없을 때이다. 이러한 조건에서는, 예를 들어, 센서, 예를 들어 가속계가 고장이라면, 시스템은 착용자가 자고 있거나 쉬고 있거나 또는 어떠한 움직임도 일어나지 않고 있다고 단정할 것이다. 이러한 조건에서, 데이터가 양호하지 못하다거나, 또는, 예측하고 단정하는 모델이 잘못되어 있다고 결론짓기는 어렵다. 애플리케이션이 모델 및 데이터 불확실성을 모두 포함하고 있을 때, 모델 및 데이터와 연관된 불확실성의 상대적인 크기를 식별하는 것은 매우 중요하다. 지능적 시스템은 센서가 틀린 데이터를 산출해내고 있는 것처럼 보이는 것을 알아차리고, 예측하기 전에, 대안의 알고리즘으로 전환하거나, 어떤 경우에서는, 지능적으로 갭을 채울 것이다. 센서가 고장났을 때 및 데이터 채널이 더이상 신뢰할만하지 못할 때를 판정하는 것은 하찮치 않은 태스크인데, 고장난 센서는, 때때로, 다른 센서들 중 일부와 일치하는 것처럼 보일 수 있는 판독값을 산출하여 데이터가 그 센서의 정상 동작 범위내에 있을 수도 있기 때문이다.
임상 불확실성은 다른 센서들이 겉보기에는 모순된 결론을 나타내는 사실을 일컫는다. 임상 불확실성은 데이터로부터 끌어내어진 결론을 확실할 수 없을 때이다. 예를 들어, 가속계는 착용자가 움직임이 없음을 나타내고("휴식중"이라는 결론에 도달), 갈바닉 피부 반응 센서는 매우 높은 반응을 제공하고("활동중"이라는 결론에 도달), 열 유속 센서는 착용자가 실질적인 열을 여전히 분산시키고 있다("활동중"이라는 결론에 도달)는 것을 나타낼 수 있다. 이들 차이나는 요소는 어떻게 평가되어야 하는가. 저급 시스템은 센서들간 투표를 시도할 뿐이거나 또는 근거없는 방법을 사용하여 다양한 판독값을 통합할 것이다. 본 발명은 중요한 조인트 확률을 웨이팅하고, 적절하고 가장 가망있는 결론을 내는데, 이 예에 있어서는, 정지한 바이킹 등 낮은 움직임의 활동을 현재 수행하고 있거나 최근 수행했다고 결론을 낸다.
이러한 동일한 알고리즘 개발 프로세스는 심장박동을 검출하기 위해, 심장박동율을 결정하고 노이즈 존재하에 심장박동율을 추정하기 위해 상기 개시도니 알고리즘을 개발하는데 사용되었다. 동일한 프로세스가 심장 관련된 파라미터의 측정을 향상시키기 위해 다른 센서를 통하거나 에너지 소모량과 같은 다른 생리 파라미터의 측정에 심장 관련된 파라미터를 통합시키는데 사용될 수 있음이 당업자에게 명백할 것이다.
본 발명의 또 다른 태양에 따라, 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)와 같은 센서 디바이스는 사람의 스테이트, 바람직하게는, 센서에 의해 직접 측정될 수 없는 사람의 스테이트에 관한 파라미터 Y를 자동으로 측정, 기록, 저장 및/또는 보고하는데 사용될 수 있다. 스테이트 파라미터 Y는 예를 들어, 소비된 칼로리, 에너지 소모량, 수면 상태, 수화 레벨, 케톤증 레벨, 쇼크, 인슐린 레벨, 신체적 탈진 및 열 소진이 있을 수 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 센서 디바이스는 하나 이상의 센서중 특정 센서의 출력으로 구성된 생 신호의 벡터를 관찰할 수 있는데, 이 센서들은 이러한 센서의 모두 또는 부분집합을 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 채널로 불리는 특정 신호의 동일한 잠재적인 용어 문제가 생 신호 신호의 벡터로부터 도출될 수 있다. 여기에서 생 및 도출된 채널 X로 불리는 이러한 생 및/또는 도출된 채널중 특정 채널의 벡터 X는 U로 불리는, Y의 임의의 지시자 또는 관심의 스테이트 파라미터 Y의 어느 하나의 스테이트, 이벤트 및/또는 레벨에 종속되거나 민감한 임의의 유기적인 방법으로 변할 것이다. 여기에서 Y 및 U 사이에는 Y가 U로부터 얻어질 수 있도록 하는 관계가 존재한다. 본 발명에 따라, 제1 알고리즘 또는 함수 f1은 생 및 유도 채널 X을 입력값으로서 취하는 센서 디바이스를 사용하여 생성되고, 예측값을 출력값으로서 내고 조건부로, 심볼 ∏로 표현되어, (i) 스테이트 파라미터 Y 또는 지시자 U 어느 하나 및 (ii) 개인의 일부 다른 상태 파라미터 Z에 종속된다. 이러한 알고리즘 또는 함수 f1는 다음과 같이 표현될 수 있다.
f1(X)∏ U + Z
또는
f1(X)∏ Y + Z
바람직한 실시예에 따라, f1은 수집된 데이터로부터 알고리즘을 발생시키기 위해 데이터, 구체적으로, 센서 디바이스에 의해 수집된 신호로부터 유도된 생 및 유도된 채널 X, 정확한 답이 되도록 취해지는 방법, 예를 들어, 정확도가 높은 의료 그레이드 랩 장비를 사용하여 동시에 측정된 U 또는 Y 및 Z와 관련된 검증가능한 스탠더드 데이터, 및 다양한 기계 학습법을 사용하는 본원 다른곳에서 설명된 알고리즘 개발 프로세스를 사용하여 개발되었다. 알고리즘 또는 함수 f1은 어느 경우이던간에 지시자 U 또는 스테이트 파라미터 Y가 존재한다는 조건하에서 생성된다. 이해될 수 있는 바와 같이 이러한 방법을 사용하여 개발되는 실제 알고리즘 또는 함수는 구체적인 센서 및 이들의 배치 및 전체 구조 및 센서 디바이스의 기하학 구조와 같은, 사용된 센서 디바이스의 상세사항에 크게 종속될 것이다. 따라서, 하나의 센서 디바이스로 개발된 알고리즘은 알고리즘을 생성하는데 사용되는 센서 디바이스에 실질상 구조적으로 동일하지 않은 센서 디바이스에서, 역시, 전혀는 아니지만 동작하지 않을 것이거나 저어도 공지된 변환 파라미터로 디바이스 대 디바이스 또는 센서 대 센서로 변환될 수 없다.
다음으로, 제2 알고리즘 또는 함수 f2는 생 및 유도된 채널 X를 입력으로 취하고 그 예측값을 출력으로 주는 센서 디바이스를 사용하여 생성되고, 어느 경우이던간에 Y 또는 U 를 제외하고 f1에 의해 출력되는 모든 것에 조건적으로 종송되고 어느 경우이던간에 Y 또는 U 중 어느 하나의 심볼 ㅛ 에 의해 지시되고 조건적으로 독립적이다. 아이디어는 하나 이상의 센서로부터의 특정의 생 및 유도된 채널 X에 의해, 논-X 또는 논-U 관련 이벤트로부터 나오는 생 및 유도된 채널 X에서의 변화를 설명하거나 필터링 아웃할 수 있다. 이러한 알고리즘 또는 함수 f2는 아리에 와 같이 표현될 수 있다.
f2(X) ∏ Z and (f2(X) ㅛ Y or f2(X) ㅛ U
f1와 같이 f2가 상기된 알고리즘 개발 프로세스를 사용하여 개발되는 것이 바람직하다. 그러나, f2는 어느 경우이던간에, U 또는 Y가 존재하지 않는 조건하에 개발되고 유효화된다. 따라서, f2를 생성하는데 사용되는 골드 스탠더드 데이터는 고정확도의 의료 그레이드 랩 장비를 사용하여 측정된 Z에만 관련된 데이터이다.
따라서, 본 발명의 이러한 태양에 따라, 2개의 함수가 생성될 것인데, 그중 하나인 f1는 U 또는 Y에 민감하고, 다른 하나인 f2는 U 또는 Y에 둔감하다. 이해되는 바와 같이, 어느 경우이던간에, U 또는 Y를 산출할 f1 및 f2 사이의 관계가 존재한다. 즉, f3(f1,f2)=U 또는 f3(f1,f2)=Y가 되도록 하는 함수 f3가 존재한다. 예를 들어, U 또는 Y는 2개의 함수 (U=f1-f2 또는 Y=f1-f2)에 의해 생성된 데이터를 감산함으로써 얻어질 수 있다. Y보다는 U가 f1과 f2사이의 관계로부터 결정되는 경우에, 다음 단계는 Y와 U 사이의 관계에 기초하여 U로부터 Y를 얻는 단계를 포함한다. 예를 들어, Y는 일부 팩터에 의해 U를 나눔으로써 Y가 얻어질 수 있도록 하는 일부 고정된 퍼센트의 U일 수 있다.
당업자는 본 발명에서, 2개보다 많은 이러한 함수, 예를 들어, (f1,f2,f3,...f_n-1)가 상술된 방식으로 마지막 함수 f_n에 의해 조합될 수도 있다. 일반적으로, 본 발명의 이러한 태양은 관심의 파라미터를 표시하는 방식으로 서로 출력이 변화하는 함수의 세트가 조합될 것을 필요로 한다. 여기에 사용되는 바와 같은 조건 종속성 또는 독립성이 정밀함 보다는 근사화를 위해 정의될 것이라는 것을 또한 이해할 것이다. 예를 들어, 전체 신체 대사량이 다음의 등식에 따라 전체 에너지 소모량(TEE)으로서 측정된다는 것이 알려져 있다.
TEE = BMR + AE + TEF + AT
여기에서, BMR은 수면과 같은 쉼 동안 신체에 의해 소모되는 에너지인 기초대사율이고, AE는 신체 활동 동안 소모되는 에너지인 활동 에너지 소모량이고, TEF는 섭취된 음식을 소화하고 처리하는 동안 소모되는 에너지인 음식의 열 효과량이고, AT는 신체가 극온에 대해 그 대사량을 수정하는 메커니즘인 적응성 열발생량이다. 섭취된 음식의 값의 약 10%를 음식을 처리하는데 소비하는 것으로 추정된다. 따라서, TEF는 전체 소비된 칼로리의 10%로 추정된다. 따라서, TEF를 측정하는 신뢰함하고 실제적인 방법에 의해 음식 관련 정보를 수동으로 추적하거나 기록할 필요 없이 칼로리소비량을 측정할 수 있다. 구체적으로, 일단 TEF가 측정되면, 칼로리 소비량은 TEF를 0.1로 나눔으로써 정확하게 추정될 수 있다(TEF = 0.1 * 소비된 칼로리; 소비된 칼로리 = TEF/0.1).
상술된 바와 같은 스테이트 파라미터 Y의 자동 측정값과 관련한 본 발명의 구체적인 실시예에 따라, 상술된 바와 같이,센서 디바이스는 개인에 의해 소비된 칼로리를 자동으로 측정 및/또는 기록하는데 사용될 수 있다. 이러한 실시예에서, 스테이트 파라미터 Y는 개인에 의해 소비된 칼로리이고 지시자 U는 TEF이다. 먼저, 센서 디바이스는 TEE를 예측하기 위한 알고리즘인 f1을 생성하는데 사용된다. f1은 음식을 섭취한 대상, 즉, 활동을 실행하고 있었고 TEF 효과를 경험하고 있었던 대상에 대해 개발되고 유효화된다. f1은 이것이 식사 효과를 포함하는 에너지 소모량을 예측하는 것을 나타내기 위해 EE(고지)로서 불린다. f1을 생성하기 위해 사용된 검증가능한 스탠더드 데이터는 VO@ 머신이다. TEE를 예측하는 함수 f1은 TEF인 관심의 아이템 U에 조건적으로 종속되고 아이템 U를 예측한다. 또한, f1은 이러한 경우에 BMR + AE + AT인 Z에 조건적으로 종속되고 Z를 예측한다. 다음으로, 센서 디바이스는 TEF를 제외하고 TEE의 모든 태양을 예측하기 위한 알고리즘인 f2를 생성하는데 사용된다. f2는 TEF가 존재하지 않고 팩터가 아니었음을 확실히 하기 위해 데이터의 수집 전에 임의의 기간 동안, 바람직하게는 4-6 시간동안 금식한 환자에 대해 개발되고 유효화된다. 이러한 환자는 임의의 TEF 효과 없이 신체적 활동을 실행하고 있을 것이다. 결과로서, f2는 BME + AE + AT에 조건부 종속되고 예측하지만 TEF에 대해서는 조건부 독립적이고 이를 예측하지 않는다. f2는 이것이 식사 효과를 포함하지 않고 에너지 소모량을 예측한다는 것을 나타내기 위해 EE(금식)으로 불린다. 따라서, 이렇게 개발된 f1는 TEF에 민감할 것이고 이렇게 개발된 f2는 TEF에 둔감할 것이다. 이해되는 바와 같이, 이러한 실시예에서, 이러한 경우에 TEF인 지시자 U를 산출할 f1과 f2 사이의 관계는 감산이다. 즉, EE(고지) - EE(금식) = TEF이다.
가장 바람직한 실시예에서, 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)는 모션을 나타내는 데이터를 발생시키도록 적응된 가속도계와 같은 신체 모션 센서, 전류에 ㄷ한 개인의 피부의 저항을 나타내는 데이터를 발생시키도록 적응된 GSR 센서와 같은 피부 도전성 센서, 신체로부터 흘러나오는 열을나타내는 데이터를 발생시키도록 적응된 열유속 센서, 개인의 심장박동의 속도 또는 다른 특성을 나타내는 데이터가 발생될 수 있는 ECG 신호를 발생시키기 위한 전극 및 개인의 피부의 온도를 나타ㅐㄴ는 데이터를 발생시키도록 적응된 온도 센서를 포함하고 및/또는 그것들과 통신상태에 있다. 이러한 바람직한 실시예에서, 착용자에 대한 인구통계학적인 정보와 더불어 이러한 신호는 생 및 유도 채널 X가 유도되는 신호의 벡터를 구성한다. 이러한 신호의 벡터는 모션, 전류에 대한 개인의 피부의 저항, 신호부터 흘러나오는 열, 및 심장속도를 나타내는 데이터를 포함하는 것이 가장 바람직하다.
본 발명이 사용돌 수 있는 또다른 특정 예는 사람이 피곤할 때를 검출하는 것과관련되어 있다. 이러한 검출은 적어도 2개의 방법으로 실행될 수 있다. 제1 방법은 피로의 추정값을 제공하기 위해 2개의 함수(f1 및 f2) 접근법을 사용하고 센서 디바이스를 사용하여 사용자의 칼로리 섭취량, 수분 레벨, 수면, 스트레스 및 에너지 소모량 레벨과 같은 파라미터를 정확하게 측정하는 단계를 포함한다. 제2 방법은 도 11 및 도 12와 연결하여 서령된 직접 유도 접근법을 사용하여 피로를 직접 모델링하는 단계를 포함한다. 제1 방법은 착용자의 생리 상태를 에측하는 복잡한 알고리즘 자체가 보다 복잡한 알고리즘에 입력으로 사용될 수 있음을 설명한다. 본 발명의 이러한 실시예에 대한 하나의 잠재적인 적용은 착용자가 상당한 극한의 상태 및 성능에 노출된 제1 리스폰더, 예를 들어, 소방수, 경찰, 군인이다. 예를 들어, 열유속이 너무 긴 시간동안 너무 낮지만 피부 온도가 지속적으로 상승한다면, 착용자는 심각한 열 디스트레스를 경험할 가능성이 높다. 또한, 착용자의 수분 레벨 및 그 레벨의 열화의 충격을 검출하는 기능이 상당히 유용하고, 시스템에 의해 검출된 파라미터 및 복수의 센서를 사용하여 유도될 수 있다. 사람이 탈수하게 되면, 보통 초기에 높은 레벨의 발한을 경험하고, 이어 쓰러지게 된다. 신체는 냉각 기능을 상실하게 되고 열유속 변화가 검출된다. 또한, 신체 온도가 상승한다. 이러한 점에서 심장혈관계통은 산소를 이동시키는데 덜 효율적이 되고 심장박동율은 가능하게는 10-20%만큼 보상하기 위해 증가하게 되고, 이는 호흡을 증가시키게 된다. 추후 단계에서, 사용자는 혈압을 감소시키고 활동, 인식 및 성능에서의 열화를 초래하는 주변 혈관 셧다운을 경험하게 된다. 수분 레벨을 측정하고 추적할 수 있는 모니터링 시스템은 시간에 대한 진폭의 상대 변화를 측정함으로써, 소모된 에너지와 관련되어, 현 시간에 대한 이벤트 때문에 진폭 변화가 예측되지 않는지 또는 예측되는지를 인식하고 확인할 ECG 검출과 연결되어 동작한다.
알고리즘이 보정된 센서값 및 복잡한 유도된 알고리즘 모두를 사용할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이것은 특정 생리 컨디션으로의 엔드포인트나 그 임계값을 예측하고 엔포인트가 도달될 가능성이 높을 때까지 시간 또는 다른 활동의 근사 측정값을 착용자 또는 다른 관찰자에게 통지하는데 있어 효과적이다.
현 발명의 다른 적용은 착용자 핑거프린팅 및 인증하기 위한 장치내의 컴포넌트로서이다. 128 Hz 심장박동율 신호는 풍부한 신호이고, 레스팅 심장박동율, 비트간 변이도, 자극에 대한 응답 및 휘트니스와 같은 개인 특성이 신호내에서 나타날 것이다. 이러한 개인 특성을 식별하는 단계는 착용자가 디바이스에 대해 정말 인증된 착용자인지 검증하거나 가능한 인증된 착용자의 범위의 어디가 디바이스를 현재 착용하고 있는지를 식별하는데 사용될 수 있다. 본 발명의 이러한 태양의 일실시예에서, 128Hz 신호및 이 신호로부터 유도된 파라미터만 식별을위해 사용된다. 다른 실시예여서, 모니터내의 모든 센서는 함께 식별 알고리즘에 대하여 입력으로서 사용된다.
이러한 발명의 태양의 다른 적용에 있어서, 인증 암밴드가 친구 또는 적 인식 시스템내의 컴포넌트로서 군사적 또는 제1 리스폰더 시스템에서 사용될 수 있다.
다른 디바이스와 의 상호작용이 도한 고려된다. 이 시스템은 다른 제품 및 컴퓨터 시스템의 인텔리전스 및 센스를 아규멘팅할 수 있다. 이로 인해 연관된 디바이스가 집합적으로 그들의 사용자에 대해 보다 많이 알수 있고, 깨어날 때 자동으로 불을 껴거나 잠잘 때 하우스내의 써모스탓을 턴온 또는 턴다운하는 것과 같이 적합하게 반응할 수 있다. 엔터테인먼트 컨텍스트에서, 특정 ㅅ트레스 및 심장 관련된 파라미터의 검출은 게임, 영화 또는 다른 타입의 대화형 엔터테인먼트에서 사운드, 광 및 다른 효과에 영향을 주도록 사용될 수 있다. 또한, 사용자의 컨디션은 운동 또는 묵상 동안 사용자의 심장박동율의 변화에 일치하여 음악의 템포를 증가시키는 등의 음악 프로그래밍을 변경시키는데 사용될 수 있다. 추가 예는 사람이 주소를 찾고 있기 때문에 이들이 운전하는 동안 스트레스 받을 때 카 라디오를 턴다운하는 단계; 사람이 피곤할 때 카페인 드링크를 어플라이언스가 준비하도록 하는 단계; 동일한 무드 또는 동일한 취향을 가진 사교적 환경의 사람을 매칭시키는 단계; 학생의 진행을 최대화하기 위해 인텔리전트 튜너 또는 비행 시뮬레이터와 같은 학습 시스템을 튜닝하는데 경고 및 스트레스 지시자를 사용하는 단계; 예를 들어, 트럭운전사가 8시간의 수면을 취할 때까지 운전사가 그의 트럭을 다시 시동걸지 못하게 하는 등, 사람의 신체 상태에 기초하여 사람의 권리를 제거하거나 주는 단계; 생물 측정의 지문에 기초하여 착용자의 개인 컴퓨터와 같은 시스템에 자동 로그인을 제공하는 단계; 및 자폐증아와 같은 약한 개인에 대하여 전체 신체 상태에 의해 부분적으로 또는 전체적으로 가이드되는 바와 같은 새로운 사용자 인터페이스를 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 어떻게 컴퓨터가 인가에게 반응하는지를 조정하기 위해 생물 상태를 사용하는 새로운 인간-컴퓨터 상호작용이 구상될 수 있다. 예를 들어, 사람은 로봇 팔을 원격 조정할 것이다. 시스템은 사람이 피곤한지를 보고 그래서 그의 피로로 인해 임의의 예상되는 경련에 대해 조정하기 위해 그의 모션의 일부를 스무딩 아웃할 수 있다.
예측된 심장 리듬 불규칙성을 갖는 개인은 종종 임의의 타입의 홈 또는 좌상 ECG 모니터링을 거치게 될 것이다. 매우 자주, 개인의 증상은 하루에 한번, 일주일에 한번, 한달에 한번, 또는 그보다 덜 자주, 드물게 그리고 비정기적으로 나타난다. 이러한 경우에, 고전적인 ECG 측정이 행해지는 내진동안 증상이 검출되지 않을 가능성이 높다. 따라서, 홈 또는 좌상 ECG 모니터링은 이러한 드문 에피소드를 포착할 필요가 있다. 가장 보편적인 홈 또는 좌상 ECG 모니터링 방버은 상술된 바와 같이, 홀터 모니터링, 이벤트 레코딩, 및 연속 루트 레코딩이다.
본 발명의 다른 태양에 따라, ECG 신호를 측정하는 상술된 바와 같은 디바이스는 홀터 모니터, 이벤트 레코더, 또는 연속 루프 레코더의 기능을 실행하도록 적응되고 구성될 수 있다. 이러한 디바이스가 여기에 도시되고 설명된 바와 같이 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)인 것이 바람직하다. 이러한 디바이스는 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)의 경우에서의 위팔과 같이 사지상의 편리한 위치상의 홀터 모니터 또는 이벤트 레코더와 달리, 확장된 기간동안 편안하게 착용될 수 있다. 기록된 ECG 신호는 컨텍스트 및/또는 파라미터 주석달린 심장 관련된 정보를 제공하기 위해, 여기에 기술된 알고리즘을 사용하여 예측되고 측정될 수 있는 다양한 생리 파라미터 및/또는 컨텍스트를 포함하는, 여기에 기술된 본 발명의 다른 태양에 따라 이러한 디바이스에 의해 동시에 측정되는 다른 데이터와 조합될 수 있다. 예를 들어, 도 12Aㅇ 도시된 바와 같이, 주기 동안 측정된 ECG 신호(70)는 에너지 소모량(75)과 같은 측정된 파라미터 및 동일한 기간동안의 걷기, 운전 및 쉼과 같은 생 센서 값 및 검출된 컨텍스트(80)에 따라 맵핑되거나 제시될 수 있다. 이러한 ECG 신호의 주석달린 뷰는 이것이 심장 증상이 나타나고 있는 동안 개인이 무엇을 하고 있었는지를 식별할 것이고 진단 및 치료에 도움이 될 수 있는 특정 다른 생리 파라미터를 제공할 것이기 때문에 헬스케어 프로바이더에게 유용하다. 이것은 에를 들어, 적합한 디스플레이를 생성하는 PC와 같은 컴퓨팅 장치에 측정된 ECG 신호, 측정된 파라미터 및 검출된 컨텍스트를 다운로딩함으로써 달성될 수 있다.
심장 관련된 스트레스에 이르는 특정 부정맥 또는 컨디션에 주기성 패턴이 존재한다는 것은 주지된 사실이다. 갑작스런 심장 정지는 예를 들어, 이른 아침에 높은 빈도수를 갖는다. 따라서, 검출이 특정 기간동안 강화될 수 있거나 다른 디바이스가 특정 일치하거나 부정확한 활동 또는 인터랙션을 방지하기 위해 모니터링 시스템에 의해 큐잉될 수 있다는 것이 예상된다. 예를 들어, 페이스메이커는 착용자가 REM 단계의 수면의 끝에서 사용자가 깨울때 사전설정된 프로토콜에 따라 페이스를 상승시킬 수 있다.
이 시스템은 연속으로 및 비침입방식으로 모니터링되는 의료 애플리케이션 및 프로시져의 즉각 및 실시간 효과를 갖는, 약물요법, 후수술 또는 후수술 환경 또는 약물 전달 모니터링의 교정과 같은 진단 설정에 추가로 적용가능하다.
이러한 타입의 애플리케이션은 또한, 희생자가 한 위치(예를 들어, 체육관)에서 모여 있고 간호사, EMT. 의사, 자원봉사자에 의해 돌보아지고 있는 대형 응급상황 또는 다른 위기 상화에 사용될 수 있다. 이러한 경우에, 이러한 스탭은 이러한 타입의 상황에 대해 기본적으로 단기 스태핑되고 이제 환자인 모든 희생자에 대해 진단하거나 주시 모니터링한다(어떻이는 매우 부상이 심하고 어떤이는 신체/촉각시각 증상에 있어서 부상 또는 충격이 지연되는 경우에 관찰된다). 심장 관련 진단 기능 및 선택적으로, 수분, 체온저하, 스트레스 또는 충격 진단 기능을 갖는 시스템이 모니터링을 위해 각 희생자의 입장시에 분포될 수 있다. 모니터링을 위해 가장 많이 벗을 필요를 경감하는 시스템의 설계는 디바이스를 적용하는 케어기버의 능력을 가속화하고 용이하게 한다. 이러한 시스템은 일련의 번호가 하이라이팅되는 팩실리티내의 중앙 시스템에 경고를 전송할 수 있고 참가자는 우선순위는 물론 컨디션, 컨디션의 성질이 트리거링되었다는 것을 경고받게 된다. 이러한 협동 암밴드 시나리오에서, 컨디션 감지/트리거링 암밴드 둘레의 모든 암밴드는 또한 보다 용이하게 참가자의 주의를 그 방향으로 포커싱하기 위해 상이하게 신호를 보내거나 비핑할 수 있다. 또한, 상술된 바와 같이 특정 기술은 모든 암밴드는 둘러싸는 암밴드와 연속적으로 이들의 상대 위치를 코디네이팅하고 유효화하여, 중앙 모니터링 스테이션이 팩실리티내에서 임의의 특정 암밴드의 위치가 위치되는 곳에 그리고 특히 가장 급한 주의가 필요한 개인이 있는 이치에 위치될 수 있게 한다.
보다 구체적으로, 디바이스는 네트워크내의 각 디바이스의 정확한 또는 상대적인 위치를 디바이스의 네트워크로서 해결하는 디바이스의 네트워크의 일부가 도도록 설계될 수 있다. 이러한 실시예에서, 각가의 디바이스는 네트워크내의 다른 디바이스에 대해 자체의 상대적인위치를 결정학 위한 하나 이상의 메커니즘을 가지고 있다. 어떻게 이것이 이루어질 수 있는가의 예는 디바이스 사이의 RF, IR, 또는 음향 신호를 전송하는 단계 및 디바이스 사이의 거리를 결정하기 위해 비행 시간 및/또는 위상 변이과 같은 임의의 기술을 사용하는 단계를 포함한다. 이와 방법이 실 세상 환경하에서 에러에 취약하고 위상변이 방법과 같은 일부 경우에, 수신 디바이스에 상대적인 거리 문제에 대해 무한의 주기적 솔루션을 준다는 것이 공지된 문제점이다. 이러한 디바이스는 전력 제한성, 환경등으로부터의 비번한 간섭등으로 인해 손실되고 추후에 네트워크내의 다른 디바이스와 구역 접촉을 상실하게 되어, 임의의 시간에 각각의 디바이스가 단지 네트워크내의 다른 디바이스의 부분집합과만 통신하게 되는 것이 보통이다.
각 쌍의 디바이스 사이의 상대적인 거리를 각 시간의 순간에서 수립하는 이러한 능력과 N개의 디바이스에 대한 네트워크에 대하여, 네트워크내의 모든 다른 디바이스와 이들이 알고 있는 것을 공유하는 디바이스의 능력이 주어졌다면, 측정될 초 (N*(N-1))/2개의 거리가 존재하고, 모든 디바이스는 이들이 알고 있는 모든 것을 이들이 그 순간에 통신할 수 있는 모든 디바이스에 전달함으로써, 서로에 대하여 착용자가 변하고 있는 속도에 대하여, 측정될 (N*(N-1))/2개의 가능한 거리의 일부 부분집합이고 자주, 예를 들어, 분당 수번 이러한 리스트의 수로 갱신될 수 있는, 측정될 수 있는 상대적인 모든 유용한 거리를 네트워크내의 모든 디바이스가 갖는 상태에 도달하게 된다.
일단 각 디바이스가 이러한 거리의 리스트를 갖게 되면, 각각의 디바이스는 효과적으로 등식 및 미지수의 시스템을 갖게 된다. 예를 들어, A는 B로부터 약 X 미터이고, B는 C로부터 약 Y미터이고, C는 A로부터 약 Z미터이고, A는 D로부터 U미터이고, B는 D로부터 T미터이고, C는 D로부터 V미터이다. 대안으로, 위상 변이만의 모델에서, 이러한 등식은 다음과 같을 수 있다: A는 B로부터 6인치의 임의의 정수배이고, B는 C로부터 8인치의 임의의 정수배이고, C는 D로부터 일 피트의 임의의 정수배이고, D는 A로부터 7인치의 임의의 정수배이다. 네트워크내에 리던던트 정보가 존재하는 한, 이제 막 주어진 예에서와 같이, 그리고 평편한 에어리어, 최고 6%의 그레이드를 갖고 상승/하강하는 힐과 같은, 착용자가 처해 있는 토폴로지에 대한 가능한 추가 가정하에서, 각각의 디바이스는 등식 및 미지수 또는 등식 및 부정확한 값의 시스템을 풀어 각 상의 디바이스 사이의 거리를 상당히 정제할 수 있다. 그다음, 이러한 결과는 디바이스 사이에서 공유되어 모든 디바이스는 가장 정확한, 최신 정보를 갖게 되고 모두 각 순간에서 이들의 상대적인 위치를 승인하게 된다. 이러한 등식의 해결은 동적 프로그래밍과 같은 프로세서 및 단일 값 디컴포지션과 같은 매트릭스 솔루션을 통해 이루어질 수 있다. 모든 다른 디바이스로의 그 거리에 대하여 각 착용자의 디바이스가 갖는 이전의 값은 A가 5초전에 B로부터 10 피트있었다면 등식 및 미지수의 시스템에 대한 가능한 솔루션중 하나라 할지라도 A가 이제 B로부터 2백 피트 거리에 있을 가능성은 희박하다는 것과 같은 장점을 갖도록, 이러한 계산에 포함될 수 있다.
대안의 실시예가 가능한 센서 노이즈 및 예측된 모션을 고려하기 위해 각각의 착용자의 상대 위치의 확률적인 추정을 추적하기 위해 확률적인 추리를 사용하는 단계를 포함한다. 칼만 필터는 단일 이동 엔티티를 추적하는데 자주 적용되는 이러한 종류의 추리의 일예이고, 복수 상호작용 엔티티로의 확장이 유용하다.
이러한 디바이스가 내장된 GPS 칩등을 통해 이들의 실제적이거나 근사 글로벌 위치를 수시로 알거나 보고받는 기능을 가지고 있다면, 이러한 정보는 또한 네트워크내에의 모든 다른 디바이스와 공유될 수 있어 이들의 상대 거리를 조정함으로서, 각각의 디바이스는 그 글로벌 위치를 알게 될 것이다.
이러한 프로세스를 돕기 위해, 상대적인 위치가 전체 네트워크에 대해 알려진 적어도 하나의 인터발이 제공되는 것이 바람직하다. 이것은 디바이스의 상대적인 거리에 대해 이들이 서로에 대해 이동하는 레이트에 대하여 자주 갱신되고, 이러한 등식의 시스템에 대한 가능한 솔루션을 감소시키고 그래서 프로세스의 정확도를 향상시킨다. 이러한 디바이스의 동기화는 예를 들어, 임의의 시간동안 그 자체위에 결정되는 각각의 디바이스 전의 순간동안 동일한 위치에 함께 이들을 갖기 위해 달성될 수 있다.
도 13에, 편의상 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)로 불리는 어깨 및 팔꿈치 사이의 위팔상에 개인에 의해 착용되도록 적응된 암밴드의 형태를 갖는 센서 디바이스의 특정 실시예가 도시되어 있다. 암밴드 센서 디바이스(300)는 하우징(305), 가용성 윙 몸체(307), 및 탄성 스트랩(309)을 포함한다. 하우징(305) 및 가요성 윙 몸체(307)는 몰딩 프로세스에 의해 고무 또는 고무-실리콘 블렌드와 같은 엘라스토머 재료 또는 가용성 우레탄 재료로 제조되는 것이 바람직하다. 가요성 윙 몸체(307)는 각각 이 단부 근방에 위치된 스루홀(312)을 갖는 제1 및 제2 윙(311)을 포함한다. 제1 및 제2 윙(311)은 착용자의 위팔의 일부를 둘러싸도록 적용된다.
탄성 스트랩(309)은 개인의 위팔에 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)를 제거가능하게 고정하는데 사용된다. 탄성 스트랩의 표면에는 그 일부를 따라 벨크로 루프가 제공된다. 탄성 스트랩(309)의 각 단부에는 풀 탭 및 바닥면상에 벨클로 후크 패치가 제공된다. 각 풀 탭의 일부는 각 단부(427)의 에지 위로 뻗는다.
기동 버튼(314)이 적합한 사용자 입력을 위해 제공되고, LED 출력 표시기(316)가 컨텍스트 감지 출력을 제공한다. 특히, 회로(200)가 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)의 하우징(305)에 제공되고, 여기에 식별된 다양한 전극 및 센서가 당업자에게 알려진 바와 같이, 이 회로에 전기적으로 접속되어 있다. 이 실시예에서, 회로(200)의 CPU(165)는 모두 여기에 언급되어 통합된 미국 특허 제6,605,038호 및 미국 특허 출원 번호 제10/682,293호에 기술된 암밴드 신체 모니터링 디바이스 회로의 일부를 형성하는 처리 장치인 것이 바람직하다.
이제 도 14 및 도 15에서, 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)에, 전류에 대한 피부의 저항을 측정하기 위한 GSR 센서(315), 신체로부터 흘러나오는 열을 측정하기 위한 열유속 피부 인터페이스 컴포넌트(320)과 열 통신상태에 있는 열유속 센서, 피부온도를 측정하기 위한 피부 온도 피부 인터페이스 컴포넌트(325)과 열 통신하기 위한 피부 온도 센서, 신체 운동에 관한 데이터를 측정하기 위한 가속도계(도시되지 않음)와 같은 신체 모션 센서, 및 착용자의 신체 근방 온도를 측정하기 위한 주변 온도 센서(도시되지 않음)을 포함하지만 이에 제한되지는 않는, 착용자의 다양한 생리 및/또는 컨텍스츄얼 파라미터를 검출하기 위한 추가 생리 및/또는 컨텍스츄얼 센서가 제공된다. 도 14에서, 적어도 하나의 바람직하게는 2개의 전극 서포트 커넥터(318)가 일련의 전극 서포트 모듈중 임의의 하나의 임시 및 제거가능한 부착을 위해 제공된다. 도 15에, 전극(105A 내지 105D)를 포함하는 회로(200)가 본원의 양수인이 소유한, 상술된 미국 특허 제 6,605,038호 및 미국 특허 출원 제10/682,293호내에 기술된 바와 같이(예를 들어, '038 특허 및/또는 '293 출원에 기술된 센서 디바이스(400,800,1201) 참조), 절연전선(310)을 통해 하우징(305) 및 회로(200)에 접속된, 암밴드 신체 모니터링 디바이스의 일부로서 제공될 수 있다. 전극(105')은 하우징 또는 서포트 부재상의 다양한 위치에서 대안의 위치에 도 14,14,18에 도시되어 있다. 특히 전극이 적합한 힘 및 태양의 신호를 검출하기 위해 신체상의 상응하는 적합한 위치와 관련될 목적을 위해 하우징상에 또는 하우징과 연관된 임의의 적합한 위치에 배치될 수 있다는 것에 주목해야 한다. 도 14에 대하여, 대안의 전극(105')이 GSR 센서(315)내에 위치된다. 도 15에서, 대안의 전극(105')이 하우징(305)내에 직접 실장되어 있다.
암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)는 위팔의 후방에, 특히 위팔의 삼두근상에, 가장 바람직하게는 왼팔상에 착용되도록 설계되어 있다. 도 15에 도시된 특정 실시예에서, 위왼팔상에 착용될 때, 전극(105A)은 어깨세모근와 접촉되어 있고, 전극(105B)는 세모근과 접촉되어 있고, 전극(105C,105D)은 검출가능한 심장 관련 신호를 생성하지 않지만 베이스라인 EMG 노이즈의 검출을 허용할 수 있는 근육의 영역과 접촉한다. 제1 및 제2 상상의 진단 라인은 전극(105A)을 전극(105B)에 전극(105C)를 전극(105D)에 각각 수직으로부터 약 31도의 각도로 연결한다. 이러한 실시예에서, 전극(105A,105B)은 제1 신호를 검출하기 위해 서로 쌍을 이루고 전극(105C,105D)는 상술된 바와 같이 제2 신호를 검출하기 위해 서로 쌍을 이루고, 이 신호들은 회로(200)의 합산 회로(170)에 의해 함께 합산된다.
도 16에, 도 15에 도시된 디바이스의 대안의 실시예가 도시되어 있다. 전극 서포트 커넥터(318)는 전기 통신은 물론 센서 또는 센서 서포트 하우징을 물리적으로 지지할 목적을 위해 제공된다. 전극 서포트 커넥터(318)는 신체상에 장착되어 있는 동안 센서 또는 센서 하우징의 어느 정도의 이동 또는 회전을 허용하면서 양호한 물리적 서포트를 제공할 핀 타입의 플러그인 또는 스냅인 커넥터일 수 있다. 필요한대로, 디바이스 및 센서 또는 센서 서포트는 최상의 물리적 및 전기적 접속을 위해 통합된다. 보통 서포팅 커넥터의 복수의 독립 절연 세그먼트를 사용하는 다중 채널 전기 접속이 또한 종래 수단에 따라 제공된다. 센서 서포트 하우징(322)이 도 16에 도시된 바와 같이, 전극(105)의 지지 또는 위치지정을 위해 제공될 수 있거나, 전극(105) 또는 다른 센서가 전극 서포트 커넥터(318)에 직접 그리고 독립적으로 장착될 수 있다. 이러한 실시예에서, 서포트 하우징(322)은 동일한 물리 배열로 전극(105) 자체로 전체가 대체된다. 전극(105)은 서포트 하우징(322)의 표면상의 임의의 포인트에 위치될 수 있고, 도 16에 도시된 바와 같이, 센터에 위치될 필요는 없다. 또한, 센서는 이들이 종래 적용되고 사용될 때, 정보의 포인트 소스일 필요는 없다. 센서는 센서의 표면 영역내의 신호 검출을 위해 적합한 포인트의 위치를 최대화하도록 하우징 표면의 실질적인 부분을 커버하는 감지 재료의 넓은 세그먼트로 추가 구성될 수 있다. 서포트 하우징(322)이 사용되는 경우에, 가요성 재료가 피부와 밑에 있는 조직과 양호한 접촉을 이루도록 장착된 팔의 표면에 하우징이 합치될 수 있도록 사용된다. 이것은 도 15에 도시된 실시예에 동일하게 적용가능하다. 특히, 여기에 기술되고 설명된 센서, 전극 및 서포트 하우징 실시예의 각각은 특정 애플리케이션에 대하여 선택된 특정 형상 또는 다른 물리적 파라미터와 함께 상호변경가능하다는 것에 주목해야 한다. 또한, 센서, 전극 및 서포트 하우징의 수 및 배열이 도면에 도시된 실시예에 제한되지 않지만 역시 상호교환될 수 있음을 이해해야 한다. 마지막으로, 센서, 전극 또는 이것들의 어레이의 특정 기하구조를 수립하기 위해, 디바이스의 하우징(305)은 상술된 바와 같이, 신호를 향상시킬 목적을 위해 임의의 특정 치수로 길어지거나 감소되도록 수정될 수 있다.
도 17에서, 도 16에 도시된 바와 같이 전극의 유사한 방위를 제공하는 추가 대안의 실시예가 보다 길어진 기하구조를 갖는 서포트 하우징(322)을 가지고 도시되어 있다. 보통, 보다 길어지거나 아웃보드 전극 배치는 양호한 피부 접촉을 유지하기 위해 서포트 하우징(322)에 대한 보다 단단한 재료의 사용을 필요로 한다. 도시되고 설명된 하우징 실시예의 임의의 것은 피부에 대한 압력을 내기 위해 구부러진 실시예에서 사전 성형된 가요성 또는 부분적으로 가요성인 하우징 섹션을 더 포함할 수 있다는 것에 특히 주목해야 한다.
도 18은 사람의 위팔의 세모근의 어깨세모근 및 위팔근에 인접한 상하 전극(105)를 구체적으로 배치하기 위해 의도된 측방향 서포트 암(323)을 갖는 서포트 하우징(322)의 비대칭 배열을 도시한다. 측방향 서포트 암(323)은 또한 도면에 표시된 체인 라인 섹션을 따라 서포트 하우징(322)로부터 분리되고 구속부(324)에 으해 윙(311)에 고정될 수 있다. 하우징(305) 또는 윙(311)은 도면에 도시된 대략 알 형상 넘어 더 뻗어, 신체상의 적합한 위치와 맞물리기 위해 필요한 특정 형상으로 될 수 있다. 보다 구체적으로, 하우징(305) 및 윙(311)의 비규칙적인 확장이 대안의 전극(105')을 장착하기 위해 고려된다.
도 19는 특정 알 형상을 갖는 서포트 하우징(322)을 도시한다.
도 20은 도 15에 도시된 것과 유사한 대안의 실시예를 도시하지만, 절연 와이어(310)를 통해 전기 통신하는 오직 하나의 아웃보드 또는 외부 전극(10%)이 사용된다. 이전 식별된 전극 기하구조의 임의의 것이 제2 전극 서포트 커넥터(318)에 고정되기 위해 사용될 수 있다. 종종 플라이 리드로서 식별되는, 절연 와이어(310)에 접속된 아웃 보드 전극(105)의 사용은 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)의 일체형 하우징(305)의 생성이 비실제적이게 하는 신체의 원격부상의 특정 위치를 위해 적응된다. 도 21은 신체 위팔(A)상에 장착된 도 20의 실시예를 도시한다. 암밴드 신체 모니터링 디바이스(300)는 적합 위치에 피부에 인접하여 배치되어 있고, 탄성 스트랩(309)은 팔을 둘러싸고 혈류를 감소시키지 않고 하우징을 단단히 고정시킬정도로 단단히 당겨진다. 센서 서포트 하우징(322)이 전극(도시되지 않음)을 지지하고 피부에 서포트 하우징(322)을 장착하는 부착 서포트(323)에 의해 정위치에 유지된다. 서포트 하우징의 위치는 도 21에 도시된 위치에 제한되지 않고 착용자의 다른 팔을 포함하는 신체의 임의의 파트로 확장될 수 있음에 특히 주목해야 한다. 가장 바람직한 실시예는 절연 와이어(310)의 사용 및 길이의 최소화를 추구한다.
도 22는 전극(105), 서포트 하우징(322) 및 하우징(305) 사이의 인터페이스로의 보다 모듈식의 접근법을 제시하는 대안의 실시예를 도시한다. 도 14에 도시된 바와 같이 유사한 피부 맞물림 페이스(도시되지 않음)이 하우징(305)에 제공된다. 일회용 일체식 제거가능 서포트 하우징(22)은 피부에 대하여 서포트 하우징(322)의 하측상의 전극(도시되지 않음)에 적합한 힘을 가하기 위한 서포트 재료, 이 전극과 하우징(305)사이의 전자 커넥션은 물론 전극 자체 모두를 포함한다. 서포트 하우징에 하우징과 전자 맞물리기 위해 적어도 하나의 전극 콘택트(324)가 제공되고, 서포트 하우징(324)과 연결하여 전극(105)과 통신하도록 특별히 적응된 GSR(315) 또는 전극 서포트 커넥터(318)과 맞물리기 위해 조정될 수 있다. 선택의 부착 서포트(323)는 또한 서포트 하우징(322)의 하측상에 제공될 수 있다. 대안의 실시예에서, 부착 서포트(323)는 또한 여기에 언급되어 통합된 미국 특허 출원 제10/227,575호에 기술된 바와 같이 다른 하우징 또는 의류 서포트 디바이스와 연결되거나 탄성 스트랩(309)에 의해 팔상에 제약되는 바와 같이 하우징(305)의 힘에 의해 단독으로 피부상에 지지될 수 있다. 출력 스크린(327)은 사용자에게 특정 성능 또는 다른 상태 정보를 표시하기 위하여 하우징(305)의 사우 표면상에 도시되어 있다. 출력 스크린은 전기화학 또는 LCD 스크린을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 타입일 수 있고, 처부가능하고, 또한 여기에 도시된 임의의 실시예에 제공될 수 있다.
도 23A-C는 관련되지 않은 기능을 위해 홈(329)이 제공된 슬리머 하우징(305)를 통합하는 디바이스의 또 다른 실시예를 도시한다. 부착 서포트(323)가 세미 적도 방식으로(semi-equatorially) 장착되고 하우징(305)의 하측상에 장차고딜 수 있는 전극(105)을 포함할 수 있다. 동작에 있어서, 하우징은 하우징(305) 및/또는 전그(105) 및/또는 신체 및 하우징(305)내에 포함된 임의의 다른 관련 센서 사이의 일정한 접촉을 유지하는 부착 서포트(323)상에 제공된 접착제의 사용을 통해 신체에 고정되어 있다. 이러한 부착 실시예는 신체상의 임의의 포인트에 장착될 수 있고 임의의 첨가물 또는 위치에 제한되지 않는다는 것에 특히 주목해야 한다.
여기에 도시된 실시예의 추가 태양은 도 22에 특별히 도시된 바와 같이, 각각의 디바이스의 특정 태양을 선택하고 이것을 처분가능한 디바이스의 세그먼트로 배치힐 기회를 제공한다. 이것은 디바이스의 기능의 남아있는 태양을 포함하는 영구 또는 내구성이 강한 하우징(305)과 연결하여 사용될 수 있다. 또한, 각각의 시스템에 대하여 제한된 연속 착용 시간을 예상하는 전체 디바이스가 처분가능한 방식으로 될 수 있다. 이러한 실시예에서, 이전에 설명된 바와 같이, 임의의 신체상에 장착될 수 있고 모두 스프링 형상을 가질 수 있는 다른 서포트 엔벨로프, 패치 형상의 가요성 하우징, 폴리머, 필름, 섬유로 설계될 수 있다. 이것은 재료 자체내에 상호착용된 전극 및 다른 전자장치를 갖고, 신호의 수신을 위해 적합한 접촉을 유지하도록 신체에 대하여 충분한 힘을 내는 섬유 재료를 포함한다. 모두 듀퐁에 의해 제조되는 아라콘, 케블라의 힘 특성을 갖는 금속 클래드 섬유와 같은 파브릭스가 전류 또는 신호를 전송할 수 있다. 엘레센 주식회사의 엘렉텍스는 이동 또는 압력을 검출할 수 있는 전극 및/또는 센서를 포함하는 클로딩 또는 베딩에 사용되기에 적합한 연섬유이다. 이러한 파브릭스는 의류내의 다양한 편리한 위치에 위치될 수 있는 다양한 전기 컴포넌트의 상호연결을 위한 네트워크를 제공하는 것은 물론 적합한 신호를 검출할 수 있는 착용가능한 셔츠 또는 다른 의류내의 디바이스 컴포넌트와 조합되어 사용될 수 있다.
임의의 등가 클래스의 구역내측으로부터 수집된 ECG 파형은 스탠더드 ECG 파형의 형상을 반드시 가질 필요는 없을 것이다. 이러한 경우에, 맵핑이 단일 등가 클래스 구역내에서 취해진 ECG 파형과 등가 클래스 구역사이에서 취해진 ECG 파형 사이에 형성될 수 있다. 이것은 상술된 알고리즘 개발 프로세스를 사용하여 이루어질 수 있고, 스탠더드 ECG 파형으로서 표시될 때 보다 분명해지기 위해 등가 클래스 구역내를 래핑하는 기능을 생성할 수 있다.
본원의 특정 실시예가 도면에 도시되고 상기 상세한 설명에서 설명되었지만, 본원은 개시된 실시예에만 제한되지 않고 다음의 청구범위에서와 같이 수많은 재배열, 수정 및 대안이 가능하다는 것이 또한 이해할 것이다.

Claims (174)

  1. 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치에 있어서,
    신체상에 착용될 수 있는 적어도 2개의 전극을 갖는 센서로서, 상기 신체는 상기 심장의 시상 및 트랜스버스 평면에 상응하는 상기 신체의 평면 섹션에 의해 정의되고 경계지어진 심장 등가 구역으로 분할되고, 상기 전극은 상기 신체의 동일한 등가 구역내의 비등전위 심장 관련 신호 위치로부터 전자 비등전위 심장 관련 신호를 검출하도록 서로 이격된 관계로 상기 신체에 맞물림가능한 상기 센서;
    상기 센서와 통신상태에 있고, 상기 동일한 등가 구역내의 상기 적어도 2개의 전극으로부터 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호를 수신하고, 상기 신체의 동일한 등가 구역에 장착된 상기 적어도 2개의 전극에 의해 맞물려진 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호로부터 심장 관련 상태 파라미터를 얻도록 프로그래밍된 프로세싱 팩실리티(facility);
    상기 전자 비등전위 심장 관련 신호의 강도를 증가시키기 위하여 상기 센서와 전기 접속되어 있는 증폭기; 및
    상기 전자 비등전위 심장 관련 신호로부터 노이즈를 제거하기 위한, 상기 센서와 전기 접속되어 있는 필터;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 전극은 피부와의 전기 접촉을 강화하기 위한 마이크로니들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 마이크로니들은 세포간 플로이드를 추출하도록 사용된 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 센서를 지지하는 모니터링 디바이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  5. 제4항에 있어서, 적어도 하나의 추가 센서를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 장치는 착용자의 적어도 하나의 생리 파라미터를 나타내는 데이터를 검출하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함하고, 상기 장치는 상기 적어도 하나의 생리 파라미터를 나타내는 데이터 및 상기 심장 관련 상태 파라미터를 사용하여 상기 센서중 임의의 센서에 의해 직접 측정될 수 없는 제3 파라미터를 유도하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 장치는 (i) 착용자의 적어도 하나의 생리 파라미터를 나타내는 데이터를 검출하기 위한 적어도 하나의 센서, 및 (ii) 착용자의 적어도 하나의 컨텍스츄얼 파라미터를 나타내는 데이터를 검출하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함하고, 상기 장치는 상기 적어도 하나의 생리 파라미터를 나타내는 데이터, 상기 적어도 하나의 컨텍스츄얼 파라미터를 나타내는 데이터 및 상기 심장 관련 상태 파라미터를 사용하여, 상기 센서중 임의의 센서에 의해 직접 측정될 수 없는 제3 파라미터를 유도하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  8. 제1항에 있어서, 추가 모션 검출 센서를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  9. 제1항에 있어서, 노이즈를 검출하고 노이즈 관련 신호를 생성할 수 있는 적어도 하나의 전극을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 노이즈 관련 신호는 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호를 여과하는데 사용되는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 노이즈는 신체의 근육에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  12. 제1항에 있어서, 컨텍스츄얼 정보를 검출하기 위한 적어도 하나의 센서를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  13. 제12항에 있어서, 추가의 신체 생리 상태 파라미터를 검출하기 위한 적어도 하나의 센서를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 심장 관련 상태 파라미터, 상기 추가의 신체 생리 상태 파라미터 및 상기 컨텍스츄얼 정보는 착용자의 활동의 특성을 나타내는 데이터를 유도하는데 사용되는 것을 특징으로 하는 사람의 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 장치.
  15. 신체로부터 심장 관련 상태 파라미터를 모니터링하기 위한 방법으로서, 상기 신체는 상기 심장의 시상 및 트랜스버스 평면을 따라 상기 신체의 평면 섹션에 의해 정의되고 경계지어진 등가 구역으로 분할되고, 상기 방법은,
    상기 신체의 단일 등가 구역내의 신체상에 비등전위 심장 관련 신호 위치를 위치시키는 단계;
    상기 등가 구역내의 상기 비등전위 심장 관련 신호 위치와 맞물리도록 서로 이격된 관계로 장착된 적어도 2개의 전극을 갖고 있는 센서를 상기 신체상에 배치하는 단계;
    상기 전극으로부터 상기 심장 관련 상태 파라미터를 나타내는 심장 관련 신호를 검출하는 단계; 및
    상기 심장 관련 신호로부터 상기 심장 관련 파라미터를 추출하도록 상기 심장 관련 신호를 처리하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 신체상에 상기 센서를 제한하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  17. 제15항에 있어서, 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호는 전극의 어레이에 의해 검출되는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 전극의 어레이에서 선택된 쌍의 전극으로부터 최상의 신호를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호를 여과하기 위해 상기 전극의 어레이로부터 취득된 노이즈 신호를 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  20. 제15항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호의 제1 증폭, 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호의 여과 및 상기 전자 비등전위 심장 관련 신호의 제2 증폭의 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  21. 제15항에 있어서, 상기 심장 관련 상태 파라미터는 사람의 ECG 신호이고, 상기 방법은,
    상기 신체의 상기 등가 구역에 상기 ECG 신호의 제1 애스펙트를 위치시키는 단계;
    상기 신체의 상기 등가 구역에 상기 ECG 신호의 제2 상이한 애스펙트를 위치시키는 단계;
    상기 전극으로부터 상기 ECG 신호의 상기 애스펙트들을 검출하는 단계; 및
    상기 ECG 신호의 상기 애스펙트들로부터 상기 ECG 신호를 추출하도록 상기 ECG 신호를 처리하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 상기 ECG 신호의 피크를 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 여과된 ECG 신호의 각 피크의 높이와 폭을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  24. 제23항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 각 피크의 폭을 사전결정된 수용가능한 범위의 폭과 비교하는 단계 및 상기 피크의 높이를 그 이전의 피크의 높이의 이동 평균의 대략 0.75인 적응성 임계 높이와 비교하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 식별된 피크의 높이의 0.75 보다 큰 높이를 갖는 임의의 다른 신호 피크에 대한 임의의 식별된 피크 사이의 에어리어를 리뷰하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
  26. 제22항에 있어서, 상기 처리하는 단계는 증가하는 진폭부, 이어서 최대 진폭부, 이어서 감소하는 진폭부, 이어서 최소 진폭부, 이어서 증가하는 진폭부를 갖는 가능한 QRST 시퀀스를 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장 관련 상태 파라미터 모니터링 방법.
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