KR20110071212A - 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 - Google Patents
맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20110071212A KR20110071212A KR1020090127716A KR20090127716A KR20110071212A KR 20110071212 A KR20110071212 A KR 20110071212A KR 1020090127716 A KR1020090127716 A KR 1020090127716A KR 20090127716 A KR20090127716 A KR 20090127716A KR 20110071212 A KR20110071212 A KR 20110071212A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- pulse wave
- fall
- frame
- signal
- acceleration
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 51
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 41
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 40
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 31
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 19
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims description 4
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 11
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 7
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 4
- 210000002321 radial artery Anatomy 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 3
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
- A61B5/1117—Fall detection
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
- G08B21/0438—Sensor means for detecting
- G08B21/0446—Sensor means for detecting worn on the body to detect changes of posture, e.g. a fall, inclination, acceleration, gait
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
- G08B21/0438—Sensor means for detecting
- G08B21/0453—Sensor means for detecting worn on the body to detect health condition by physiological monitoring, e.g. electrocardiogram, temperature, breathing
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physiology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
본 발명은 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법에 관한 것으로, 일면에 따른 맥파측정 및 낙상감지 장치는 가속도 및 맥파를 센싱하는 센서부와, 센서부에 의해 센싱된 가속도 신호와 맥파 신호를 종합적으로 검사하여 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에 따른 응급상황 여부를 판단하는 맥파/낙상 판단모듈 및 판단 결과를 전송하는 통신모듈을 포함할 수 있다.
맥파, 낙상
Description
본 발명은 다양한 센서를 통해 사용자의 생체신호 및 행동변화 등을 관찰하고 특이상태가 감지될 경우 응급상황에 대한 판단을 내리는 기술에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부의 IT원천기술개발의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2008-F-039-01, 과제명: 인간-로봇 상호작용 매개 기술 개발].
온라인을 통한 헬스케어 기술이 IT기술과 접목되면서 만성질환자나, 고령자 또는 특이질환자들이 굳이 병원에 입원하지 않아도 가정이나, 양노원, 실버타운 등에서 휴대형측정장치를 통하여 생체정보를 획득하고 이를 분석, 판단하여 이상징후가 발생했을 때 상황에 대처할 수 있는 환경 구축이 현실화 되고 있다.
이런 환경에서 사용자의 생체신호를 획득하고 분석하는 것은 가장 기본적이고, 구현가능한 것이어야 한다.
구체적으로는 첫째, 사용자를 구속하지 않고 신뢰성 있는 생체신호를 측정할 수 있는 것이 바람직하다.
둘째, 사용자가 착용/휴대할 수 있도록 초소형장치인 것이 바람직하다.
셋째, 온라인을 통한 데이터 수집과 응급대처의 알림 수단으로 무선기반 통신 인프라가 지원되는 것이 바람직하다.
이러한 조건들이 갖추어져야 효과적이고 신뢰성 있는 서비스를 제공할 수 있다.
많은 생체신호들 중에 맥파 신호는 사용자의 맥박수, 산소포화도, HRV(심박변이도)등 다양한 정보들을 제공하는 기초자료로 사용되며 현재는 의료기관에서 환자의 중요한 Vital Sign 사용된다. 또한 맥파 신호는 산소포화도 장비를 통해 측정되어, 혈액속에 포함되어 있는 산소포화도 및 심박수를 계산하는데 이용되고, 산소포화도 및 심박수가 정상치를 벗어날 때 응급상황이 발생할 수 있는 가능성을 알려준다.
일상생활에서 사용자로부터 생체신호를 획득하는 것이 쉽지 않지만 맥파 신호, 체온, 피부컨덕턴스, 혈압, ECG 등은 무선통신기반의 신체착용형 장치로 획득가능 할 수 있다. 또한 MEMS반도체기술의 발달로 관성센서들이 보편화되면서 고령자의 일상생활의 행동정보들을 통해 행동패턴들을 유추해 낼 수 있을 것이다. 특히 고령자의 경우 일상 생활 동안 낙상을 1년에 여러 번 경험한다는 통계가 있는데, 낙상은 여러 위급한 응급상황을 초래하여 사망에 까지 이르게 하고 있다.
모바일화가 상대적으로 어려운 생체신호 측정과 달리, 낙상 감지 기술은 소형화된 장치를 허리나 가슴 또는 목걸이 형태로 착용하고 있다가 낙상이 발생하면 MEMS관성센서를 이용해 낙상을 감지하고 응급상황정보를 전송하는 시스템이 개발되 고 있다. 하지만 낙상이 아닌데 낙상이라고 하는 False Positive한 경우가 많이 발생하고 이런 경우 오보에 따른 시간과 불필요한 인력이 낭비되는 측면이 있다. 또한 실제 낙상인데 낙상이 아니라고 판명되는 False Negative로 판정으로 인해, 낙상을 당한 고령자가 스스로 회복하지 않는다면 위급상황에 놓이게 되는 취약점을 가지고 있다. 따라서 현재는 관성센서 이외에 낙상 판단에 대한 신뢰성을 높이기 위한는 추가적인 정보가 필요하다.
고령자를 대상으로 하는 헬스케어의 경우, 생체신호의 기본정보인 맥파 정보와 고령자들에게 자주 발생하는 낙상과 같은 행동패턴의 특이사항검출 기술은, 기존에 독립된 기기로 적용되었던 것을 통합하여 좀 더 신뢰성 있는 결과를 확보할 수 있다면 응급상황이 발생했을 때 최소한의 오류로 응급상황을 고지할 수 있을 것이다.
대한민국 특허출원번호 1999-0041503 및 2000-0059580는, 사람의 신체에서 측정할 수 있는 모바일 센서로부터 맥박을 검출하고 맥박수가 정상적인 범위를 초과하는 경우가 발생할 때 외부의 의료센터나 응급구조대응이 가능한 관련 기관 등에 알리는 간단한 구조를 제안하고 있다.
대한민국 특허출원번호 2007-0094904는, 사용자를 구속하지 않는 측정을 위해, 시계형태의 기기가 손목에 착용되어, 손목의 요골동맥에서 잡히는 맥박의 진동을 측정함으로써, 사용자가 자연스럽게 휴대하면서 맥파를 측정하는 방법을 제안했다. 이런 맥파를 측정하는 방식은 대체로 압전식과 광학식의 비침습적인 방법으로 측정이 되는데 압전식은 요골동맥의 맥파 진동을 측정하기 때문에 일정 정도의 공 기압력을 발생시켜 센서가 동맥을 지지해야 한다는 부담이 있고 광학식은 진동을 측정하는 것이 아니라 근적외선을 이용해 요골동맥의 혈관 용적의 변화율을 간접적으로 근적외선의 흡수 변화율로 측정하는 방법이다.
그러나 일상생활을 하는 사용자로부터 생체신호를 얻는 과정에서 행동잡음으로 인한 생체신호측정에 왜곡이 발생하므로, 전술한 방법들은 신뢰성이 떨어진다.
본 발명은 종래의 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 앞서 언급한 기존 기술들에서 서로 독립적이던 맥파 측정과 낙상감지기술의 각각의 취약점들을 보완하고 독립적이었던 두 기술을 융합하여 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일면에 따른 맥파 측정 및 낙상 감지 장치는 가속도 및 맥파를 센싱하는 센서부와, 상기 센서부에 의해 센싱된 가속도 신호와 맥파 신호를 종합적으로 검사하여 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에 따른 응급상황 여부를 판단하는 맥파/낙상 판단모듈 및 상기 판단 결과를 전송하는 통신모듈을 포함한다.
본 발명의 다른 면에 따른 맥파 측정 및 낙상 감지 방법은, 가속도 신호 및 맥파 신호를 센싱하는 단계 및 상기 가속도 신호와 맥파 신호를 종합적으로 검사하여 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에 따른 응급상황 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 사용자에게 생체신호측정기기 착용의 불편함을 최소화하고, 맥파와 낙상의 상호보완적 활용으로 신뢰성을 향상시키며, 온라인 기반 헬스케어 관련 기술의 상용화와 시장 형성에 기여할 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에서 하나의 소자(elements)가 다른 소자와 "연결된(connected to)" 이라고 지칭되는 것은, 다른 소자와 직접 연결 또는 커플링된 경우 또는 중간에 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법을 설명하기 위한 블록도이고, 도 2는 손목착용형의 맥파측정 및 낙상감지 장치를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 맥파측정 및 낙상감지 방 법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서 맥파측정 및 낙상감지 장치가 손목착용형인 경우를 예로 들어 설명하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
맥파측정 및 낙상감지 시스템은, 맥파측정 및 낙상감지 장치(100)와, 맥파측정 및 낙상감지 장치(100)에서 전송하는 정보를 응급상황대응 관련기관으로 정보를 전송하는 게이트웨이와(200), 응급상황 관련 기관(300)으로 구성될 수 있다. 여기서 맥파측정 및 낙상감지 장치(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이 예컨대 사용자의 손목에 착용되는 시계에 내장될 수 있다. 따라서 맥파측정 및 낙상감지 장치(100)는 사용자에게 불편함을 주지 않고 사용자에게 착용되어, 맥파 및 낙성을 동시에 감지할 수 있다.
맥파측정 및 낙상감지 장치(100)와 게이트웨이(200)는 무선통신(지그비, 블루투스)방식으로 인터페이스하며, 게이트웨이(200)에서 응급상황관련 기관(300)은 무선/유선 통신 프로토롤에 따라 인터페이스할 수 있다.
맥파측정 및 낙상감지 장치(100)는 센서부(101)와, 맥파/낙상 판단모듈(102)과, 무선통신 모듈(103) 및 배터리(104)를 포함할 수 있다.
센서부(101)는 사용자의 맥파와 낙상여부를 감지한다. 이러한 센서부(101)는, 예컨대 맥파를 측정하는 근적외선 LED와, 이를 감지하기 위한 포토디텍터의 한 쌍과, 낙상여부를 측정하기 위한 MEMS 3축가속도 센서를 포함할 수 있다.
맥파/낙상 판단모듈(102)은, 센서부(101)에서 감지된 신호들을 전처리하고, 특징을 추출하여 감지된 맥파와 감지된 가속도 정보를 상호 보완하고, 종합적을 검사하여 사용자의 응급상황에 대한 판단을 내린다.
무선통신모듈(103)은 사용자 상태정보 또는 응급상황정보를 외부로 전송하며,베터리부(104)는 무선통신모듈(103)과 맥파/낙상 판단모듈(102)에 전원을 공급한다.
게이트웨이(200)는 맥파측정 및 낙상감지 장치(100)로부터 전송되어진 정보를 수신하는 무선수신 모듈과(201)과, 해당기관으로 전송하기 위한 인터넷/PSTN/CDMA 게이트웨이(202)를 포함한다.
응급상황대응 관련기관은 응급정보 수신노드(301)와, 수신된 응급정보 또는 사용자의 상태정보를 분석하고 대응하는 응급정보 분석모듈(302)을 포함한다.
한편, 맥파측정 및 낙상감지 장치(100)에 내장된 맥파/낙상 판단모듈(102)은 도 1에 도시된 바와 달리, 구동환경에 따라 응급상황 대응 관련기관(300)의 응급정보 분석 모듈(302) 내부에 구비될 수도 있다.
도 3을 참조하여 맥파/낙상 판단모듈(102)의 동작과정을 설명한다.
도 3을 참조하면, 맥파/낙상 판단모듈(102)의 동작은 크게 <I>의 낙상에 따른 응급상황 여부를 판단하는 부분과, <II>의 맥파에 따른 응급상황 여부를 판단하는 부분으로 구분될 수 있고, <I> 및 <II> 부분에서 각각의 검사/분석 결과는 상호 보완하여 사용자의 현재상태의 정보를 종합적으로 판단해 응급상황에 대한 판단을 내린다.
맥파/낙상 판단모듈(102)은 과거의 맥파 검사결과 및 낙상 검사결과 등의 사용자의 상태 히스토리 정보를 저장하고, 그 저장된 정보를 바탕으로 현재의 맥파 검사 및 낙상 검사를 실시하여 응급상황 판단에 활용할 수 있다. 상태 히스토리 정 보는 상태 프레임저장소(10)에 하나의 프레임형태로 매 프레임마다 저장이 된다. 저장 가능한 프레임의 갯수는, 예컨대 도 2에 도시된 착용형 시계의 내부메모리 용량에 의존적이다. 한 프레임에 저장 가능한 정보는 각 프레임에서의 사용자의 행동패턴, 평균 심박수, 낙상발생 여부, 파형보정 여부 등이 기록된다.
먼저 맥파/낙상 판단모듈(102)이 맥파의 정보를 이용하여 낙상을 판단하는 과정 <I>을 설명한다.
첫째, 센서부(101)에 내장된 3축가속도센서는 손목의 가속도를 센싱하여(S301) 가속도 신호를 출력하고, 맥파/낙상 판단모듈(102)은 가속도 신호에서 잡음을 제거하고 중력성분을 제거하는 전처리 과정을 수행하며, 가속도 신호를 프레임 사이즈 △f 단위로 취합하여 프레임화고(S302), 현재 프레임을 다음 프레임과 △d(<△f)만큼 오버랩시켜며, 각 프레임 단위마다 가속도 신호를 검사한다(S303).
구체적으로 맥파/낙상 판단모듈(102)은 현재 프레임 구간의 가속도 신호를 분석하여 그 프레임의 구간이 낙상이 발생한 구간인지 일상행동이 발생한 구간인지를 분류한다. 예컨대 과거에 가속도 신호의 검사 결과를 이용하여 현재 프레임의 구간이 낙상이 발생한 구간인지 일상행동이 발생한 구간인지 분류할 수 있다. 예를 들어, 맥파/낙상 판단모듈(102)은 이전에 많은 실험 대상자를 대상으로 도출된 실험 데이터 또는 가중치 등을 이용하여 현재 프레임 구간의 가속도 신호를 분석하고, 그 프레임의 구간이 낙상이 발생한 구간인지 일상행동이 발생한 구간인지를 분류할 수 있다. 이러한 구체적인 과정에 대해서는 도 4를 참조하여 후술하기로 한다.
현재 프레임이 일상행동 구간으로 분류되면(S304), 현재 프레임의 가속도 신호를 토대로 일상생활의 행동 패턴을 분류하고, 그 결과를 상태 히스토리 정보로서 상태 프레임저장소(10)에 저장한다(S305). 예컨대 맥파/낙상 판단모듈(102)은 가속도 신호를 분석결과 일상행동으로 감지하면, 해당 프레임이 걷기, 뛰기, 비틀거림, 계단 오르내리기, 단순한 손의 충격, 정적인 행동(예컨대 앉거나 누운상태)으로 다시 분류하고, 이를 저장한다.
만약 현재 프레임이 낙상 구간으로 감지되면(S306), 맥파/낙상 판단모듈(102)은 일차적으로 응급상황이라고 전제하고, 현재 프레임 이전에 △t1동안의 이전 프레임들이 어떤 행동 구간이었는지 검사한다(S307). 고령자는 주로 계단 오르내리기를 하다 넘어지는 확률이 높고, 앉은 상태에서 넘어질 확률은 낮기 때문에 이전 프레임에서의 행동을 참조하기 위함이다. 또는 이후 프레임의 행동을 참조할 수도 있다. 즉 현재 프레임과 인접한 다른 시간의 프레임의 행동을 참조할 수 있다. 여기서 참조하는 행동들은 우선순위가 미리 정해질 수 있다. 예컨대 계단 오르내리기, 비틀거림, 뛰기, 걷기, 정적인 행동의 순으로 우선순위를 정하고, 행동 및 그 우선순위를 조사할 수 있다. 여기서 우선순위란 현재 프레임이 응급상황이라고 판단하기에 개연성이 높은 순서를 말할 수 있다.
낙상이 발생하면 낙상의 충격으로 인한 고령자의 상태가 급격히 나빠질 수도 있고 스스로 회복하여 일어나서 정상적으로 이후 행동을 할 수도 있다. 이런 경우에는 낙상에 따른 응급콜이 전송되지 않아야 하므로, 맥파/낙상 판단모듈(102)은 낙상 이후의 프레임의 행동을 더 검사할 수 있다. 낙상 이후의 프레임의 행동 검사 는 △t2 기간 동안의 프레임에 대한 S303 단계의 분류 결과를 참조하여 수행될 수 있다.
또한 맥파/낙상 판단모듈(102)은 <I>에서 낙상 판단을 위해 검사한 정보들을 보완하기 위해 맥파 정보를 활용할 수 있다. 즉 맥파/낙상 판단모듈(102)은 낙상이 발생한 프레임의 △t1 동안의 이전 프레임들과 △t2 동안의 이후 프레임들에서 맥파신호 검사 결과가 어떠했는지를 조회할 수 있다. 이러한 맥파 신호 검사 결과는 상태 히스토리 정보로서 상태 프레임저장소(10)에 저장되어 있다.
그리고 맥파/낙상 판단모듈(102)은 S307 단계에서 조회한 낙상 이전 및 이후 프레임의 행동검사 결과 및 맥파 검사 결과를 종합 판단하여, 낙상으로 인한 응급상황을 판단한다(S308).
이때 맥파/낙상 판단모듈(102)은 낙상 이전 프레임들과 낙상 이후 프레임들의 시간 순서를 고려하지 않은 제1 상태별 히스토그램과, 시간 순서를 고려한 제2 상태별 히스토그램으로부터 심박수의 변화를 관찰하고, 그 결과로부터 응급상황인지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로 맥파/낙상 판단모듈(102)은, 심박수의 변화율이 주로 정상범위에 있는지 검사하고, 제1 및 제2 상태별 히스토그램으로부터 주로 많이 분포한 심박수 범위와 심박수의 단조 증가, 단조 감소, 진동, 심박의 변이율을 측정한다. 그리고, 심박정상 범위 초과, 범위 초과 진동, 정상범위 진동, 단조증가 초과, 단조 감소 초가 등의 우선순위를 정하여 응급상황의 등급을 주의, 경고, 응급의 단계로 판단할 수 있다.
그리고 맥파/낙상 판단모듈(102)은 판단결과에 따라 응급콜을 수행한 다(S309).
다음으로 맥파/낙상 판단모듈(102)이 낙상 판단의 정보를 이용하여 맥파를 분석 및 판단하는 과정 <II>을 설명한다.
센서부(101)에 내장된 광학 센서, 예컨대 근적외선 LED와, 이를 감지하기 위한 포토디텍터의 한 쌍은 요골동맥의 맥파를 측정한다(S310). 맥파/낙상 판단모듈(102)은, 이 측정된 맥파 신호에서 사용자의 행동에 따른 잡음을 제거하기 위해 S302단계에서 전처리 및 필터링된 3축 가속도 신호를 이용하여 행동 잡음을 추정하고(S311), 추정된 잡음을 필터링하고 전처리하여, 가속도 신호와 마찬가지로 동일한 △f 시간 구간으로 맥파 신호를 프레임화한다(S312). 그리고 맥파/낙상 판단모듈(102)은 현재 프레임의 맥파 신호를 검사한다(S313).
구제적으로 맥파/낙상 판단모듈(102)은 맥파 신호로부터 왜곡측정, 주기도 검사, 맥파 신호의 진폭크기, 저주파대역의 전력 등을 측정하여, 현재 프레임이 정상구간인지 비정상 구간인지 구분한다.
현재 프레임이 정상구간으로 구분되면(S314), 맥파/낙상 판단모듈(102)은 현재 심박수 분석, 정상범위 검사와 심박 변이율 분석을 통해 현재 프레임구간의 심박수 상태를 결정하고, 이러한 맥파 검사 결과를 저장한다(S315).
현재 프레임이 비정상구간으로 구분되면(S316), 맥파/낙상 판단모듈(102)은 현재 프레임(또는 이전 프레임, 이후 프레임)의 가속도에 따른 행동 패턴이 무엇인지를 조회한다(S317). 이때 행동 패턴의 종류, 예컨대 계단 오르내리기, 뛰기 등의 행동 패턴에 따라 우선선위를 설정하고, S317 단계에서 조회된 행동 패턴의 우선순 위를 고려하여, 현재 심박수가 증가한 요인이 신체에 이상이 생긴 것인지 아니면 심박수를 증가시키는 일상행동 또는 행동 패턴에 따른 것인지 판단할 수 있다.
또한 맥파를 측정하는 목적이 고령자의 상태정보를 모니터링하는 것이므로 현재 순간의 상태뿐만 아니라 현재이전의 얼마 동안의 상태가 어떻게 변했는지가 중요하며 정상적인 범위를 초과한 상태가 얼마나 지속이 되었는지가 중요 고려사항이다. 따라서 현재 프레임에서 검사한 결과들을 상태 히스토리정보로서 상태프레임 저장소(10)에 저장한다. 그러나 무한히 긴 시간의 구간을 나누어 분석하는 것은 정확도나 계산면에서 비효율적이므로, 맥파/낙상 판단모듈(102)은 현재 프레임에서 인접한 다른 시간의 프레임, 예컨대 과거 5분 이내의(△t1) 프레임들의 행동 패턴을 조회하여, 과거의 행동패턴, 현재의 행동 패턴을 종합하여 분석하고, 응급상황 판단을 내릴 수 있다(S318). 그리고 응급상황이 발생되면 응급콜을 수행한다(S309).
도 4는 맥파/낙상 판단모듈(102)이 도 3의 가속도 신호 검사 단계(S303)에서 가속도 신호로부터 일상적인 행동이 발생했는지 낙상이 발생했는지를 판단하기위해, 미리 수행되어야 하는 과정과, S303 단계의 구체적인 방법이 도시되어 있다.
도 4에 도시된 흐름은, 사전에 많은 실험자를 대상으로 다양한 행동들 예컨대, 걷기, 뛰기, 계단 오르내리기, 낙상 등의 데이터를 대량으로 획득하여 교사학습방법을 이용하여 최저의 오류율로 낙상패턴과 일상적인 행동패턴을 잘 구분할 수 있는 패턴 구분 경계선을 제공한다. 이렇게 구해진 패턴 구분 경계선은 여러 개의 가중치들로 구성되며, 그 가중치는 도 3에서 맥파/낙상 판단모듈(102)이 도 3의 가 속도 신호 검사 단계(S303)에서 가속도 신호로부터 일상적인 행동이 발생했는지 낙상이 발생했는지를 판단할 때 사용된다.
구체적으로, 도 4를 참조하면, 가속도 패턴 DB(50)에 저장된 다수 실험자의 가속도 신호로부터 잡음제거, 중력성분제거의 전처리 필터링한 후, △f구간 동안 가속도 신호를 취합하여 프레임화하고(51), 각 프레임의 가속도 신호의 패턴이 가지고 있는 특징들을 추출하고 이를 특징벡터화 한다(52). 이때 벡터의 차수가 일반적으로 크기 때문에 계산량 감소를 위해 특정 정보를 잃어버리지 않는 최소한의 차원으로 특징벡터를 차원 축소한다(53). 차원 축소된 특징벡터들은 맥파/낙상 판단모듈(102) 내부에 구비된 낙상패턴 분류기에(54) 입력되면, 전술한 가중치를 이용하여 낙상이 발생한 구간인지 일상행동이 발생한 구간인지를 분류할 수 있다. 그리고, 현 단계에서 분류된 결과는 다시 가속도 패턴 DB(50)에 저장되고, 패턴 구분 경계선 또는 여러 개의 가중치들이 업데이트되는 데 이용될 수 있다. 즉, S303 단계에서의 검사 결과는 패턴 구분 경계선 또는 여러 개의 가중치에 반영되고, 새로 업데이트된 패턴 구분 경계선 또는 여러 개의 가중치를 이용하여 맥파/낙상 판단모듈(102)은 현재 프레임이 낙상이 발생한 구간인지 일상행동이 발생한 구간인지를 분류할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상 기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 손목착용형의 맥파측정 및 낙상감지 장치를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 맥파측정 및 낙상감지 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 1의 맥파/낙상 판단모듈이 도 3의 가속도 신호 검사 단계에서 가속도 신호로부터 일상적인 행동이 발생했는지 낙상이 발생했는지를 판단하는 구체적인 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
Claims (19)
- 가속도 및 맥파를 센싱하는 센서부;상기 센서부에 의해 센싱된 가속도 신호와 맥파 신호를 종합적으로 검사하여 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에 따른 응급상황 여부를 판단하는 맥파/낙상 판단모듈; 및상기 판단 결과를 전송하는 통신모듈을 포함하는 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은상기 가속도 신호 및 상기 맥파 신호를 취합하여 프레임화하고, 프레임 단위의 상기 가속도 신호 및 상기 맥파 신호를 검사하여 판단하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제2항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은한 프레임동안의 가속도 신호를 검사하여, 사용자가 일상행동을 한 것인지 또는 낙상한 것인지 구분하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제3항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은상기 검사 결과 일상행동으로 구분한 경우, 상기 한 프레임의 가속도 신호들 로부터 행동 패턴을 분류하고 저장하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제3항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은상기 검사 결과 낙상으로 구분한 경우, 상기 프레임과 인접한 적어도 하나의 다른 시간의 프레임의 가속도 신호들로부터 분류된 행동 패턴과, 맥파 신호의 검사 결과를 조회하여, 상기 낙상에 따른 응급상황을 판단하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제2항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은상기 가속도 신호를 이용하여 사용자의 움직임에 의한 잡음을 추정하고, 상기 맥파 신호에서 상기 추정된 잡음을 제거하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제2항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은한 프레임동안의 맥파 신호를 검사하여, 정상 맥파인지 비정상 맥파인지 구분하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제7항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은상기 검사 결과 정상맥파로 구분한 경우, 상기 한 프레임의 맥파 신호들로부 터 심박수 상태를 검사하고 저장하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제7항에 있어서, 상기 맥파/낙상 판단모듈은상기 검사 결과 비정상으로 구분한 경우, 상기 프레임과 인접한 적어도 하나의 다른 시간의 프레임의 가속도 신호들로부터 분류된 행동 패턴을 조회하여 조회하여, 상기 맥파에 따른 응급상황을 판단하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제1항에 있어서,상기 맥파 측정 및 낙상 감지 장치는 사용자의 신체에 착용되는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 통신모듈은상기 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에따른 응급상황을 게이트웨이를 통해 응급상황 관련기관으로 전송하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 가속도 신호 및 맥파 신호를 센싱하는 단계; 및상기 가속도 신호와 맥파 신호를 종합적으로 검사하여 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에 따른 응급상황 여부를 판단하는 단계를 포함하는 맥파측정 및 낙상감지 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 판단하는 단계는한 프레임동안의 가속도 신호를 취합하여 검사하는 단계; 및검사 결과, 한 프레임이 일상생활 구간인지 또는 낙상 구간인지 구분하는 단계를 포함하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 방법.
- 제13항에 있어서, 상기 판단하는 단계는상기 일상행동으로 구분한 경우, 상기 한 프레임의 가속도 신호들로부터 행동 패턴을 분류하고 저장하는 단계를 더 포함하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 방법.
- 제13항에 있어서, 상기 판단하는 단계는상기 검사 결과 낙상으로 구분한 경우, 상기 프레임과 인접한 적어도 하나의 다른 시간의 프레임의 가속도 신호들로부터 분류된 행동 패턴과, 맥파 신호의 검사 결과를 조회하여, 상기 낙상에 따른 응급상황을 판단하는 단계를 더 포함하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 판단하는 단계는상기 가속도 신호를 이용하여 사용자의 움직임에 의한 잡음을 추정하는 단계;상기 맥파 신호에서 상기 추정된 잡음을 제거하는 단계; 및상기 잡음이 제거된 상기 맥파 신호를 검사하여 하여, 정상 맥파인지 비정상 맥파인지 구분하는 단계를 포함하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 방법.
- 제16항에 있어서, 상기 판단하는 단계는상기 검사 결과 정상맥파로 구분한 경우, 상기 한 프레임의 맥파 신호들로부터 심박수 상태를 검사하고 저장하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 방법.
- 제16항에 있어서, 상기 판단하는 단게는상기 검사 결과 비정상으로 구분한 경우, 상기 프레임과 인접한 적어도 하나의 다른 시간의 프레임의 가속도 신호들로부터 분류된 행동 패턴을 조회하여 조회하여, 상기 맥파에 따른 응급상황을 판단하는 것인 맥파 측정 및 낙상 감지 장치.
- 제12항에 있어서,상기 낙상에 따른 응급상황 또는 맥파에 따른 응급상황을 게이트웨이를 통해 응급상황 관련기관으로 전송하는 단계를 더 포함하는 맥파 측정 및 낙상 감지 방법.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020090127716A KR101320545B1 (ko) | 2009-12-21 | 2009-12-21 | 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 |
| US12/973,852 US8552871B2 (en) | 2009-12-21 | 2010-12-20 | Apparatus and method for sensing photoplethysmogram and fall |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020090127716A KR101320545B1 (ko) | 2009-12-21 | 2009-12-21 | 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20110071212A true KR20110071212A (ko) | 2011-06-29 |
| KR101320545B1 KR101320545B1 (ko) | 2013-10-28 |
Family
ID=44150237
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020090127716A KR101320545B1 (ko) | 2009-12-21 | 2009-12-21 | 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8552871B2 (ko) |
| KR (1) | KR101320545B1 (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180095242A (ko) | 2017-02-17 | 2018-08-27 | (주)와이파이브 | 낙상 감지 장치 및 방법 |
| KR20220142683A (ko) * | 2021-04-15 | 2022-10-24 | 주식회사 누리온 | 활동센서 기반의 상황 감시 시스템 |
| KR20230049145A (ko) * | 2021-10-05 | 2023-04-13 | (주)디트리플 | 환자의 상태에 맞춰 낙상감지 및 신경자극이 가능한 스마트손목밴드 |
| US11842615B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-12-12 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10238305B2 (en) | 2014-05-30 | 2019-03-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Dynamic operation of optical heart rate sensors |
| CN105488314A (zh) * | 2014-09-15 | 2016-04-13 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法和装置 |
| CN104473648A (zh) * | 2014-09-24 | 2015-04-01 | 上海大学 | 一种结合生理参数监测的人体摔倒预警和检测方法 |
| EP3073400B1 (en) * | 2015-03-25 | 2022-05-04 | Tata Consultancy Services Limited | System and method for determining psychological stress of a person |
| JP7418614B2 (ja) | 2020-05-20 | 2024-01-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 生理学的感知を組み込んだ転倒検出器 |
| CN115844384A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-03-28 | 河北志晟信息技术股份有限公司 | 养老院危险事件处理方法 |
| CN116439694B (zh) * | 2023-06-14 | 2023-08-15 | 深圳市魔样科技有限公司 | 基于运动模型训练的智能手表动态数据监测方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200174538Y1 (ko) | 1999-09-28 | 2000-03-15 | 주식회사퓨트로닉 | 자동구급통보시스템 |
| KR20020028539A (ko) | 2000-10-10 | 2002-04-17 | 김종섭 | 맥박감지장치 및 자동구급통보시스템 |
| CN1551742A (zh) | 2002-05-15 | 2004-12-01 | ���µ�����ҵ��ʽ���� | 脉搏异常监视装置以及脉搏异常警报系统 |
| KR100725580B1 (ko) | 2005-07-28 | 2007-06-08 | 연세대학교 산학협력단 | 동적 외란을 가진 이동 생체 신호의 전송과 아티팩트 보상시스템 |
| KR100873495B1 (ko) * | 2006-12-04 | 2008-12-15 | 한국전자통신연구원 | 낙상 감지 장치 및 그 방법과 그를 이용한 낙상 구조서비스 시스템 및 그 방법 |
| KR20090029561A (ko) | 2007-09-18 | 2009-03-23 | (주)아이블포토닉스 | 손목형 맥파 검출 시계 |
| KR100981137B1 (ko) | 2008-03-17 | 2010-09-10 | 한국전기연구원 | 손목형 건강관리장치 |
| US8909330B2 (en) * | 2009-05-20 | 2014-12-09 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn device and associated system for alarms/alerts based on vital signs and motion |
| US9775529B2 (en) * | 2009-06-17 | 2017-10-03 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn pulse oximeter |
-
2009
- 2009-12-21 KR KR1020090127716A patent/KR101320545B1/ko active IP Right Grant
-
2010
- 2010-12-20 US US12/973,852 patent/US8552871B2/en active Active
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180095242A (ko) | 2017-02-17 | 2018-08-27 | (주)와이파이브 | 낙상 감지 장치 및 방법 |
| US11842615B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-12-12 | Apple Inc. | Detecting falls using a mobile device |
| KR20220142683A (ko) * | 2021-04-15 | 2022-10-24 | 주식회사 누리온 | 활동센서 기반의 상황 감시 시스템 |
| KR20230049145A (ko) * | 2021-10-05 | 2023-04-13 | (주)디트리플 | 환자의 상태에 맞춰 낙상감지 및 신경자극이 가능한 스마트손목밴드 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US8552871B2 (en) | 2013-10-08 |
| KR101320545B1 (ko) | 2013-10-28 |
| US20110148630A1 (en) | 2011-06-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101320545B1 (ko) | 맥파측정 및 낙상감지 장치 및 방법 | |
| CN111246798B (zh) | 呼吸紊乱的自动检测 | |
| US8529448B2 (en) | Computerized systems and methods for stability—theoretic prediction and prevention of falls | |
| Gay et al. | A health monitoring system using smart phones and wearable sensors | |
| US20060252999A1 (en) | Method and system for wearable vital signs and physiology, activity, and environmental monitoring | |
| EP2264988A1 (en) | Method of detecting a current user activity and environment context of a user of a mobile phone using an accelerator sensor and a microphone, computer program product, and mobile phone | |
| WO2017049958A1 (zh) | 瘫倒监测和预防装置及其处理方法 | |
| US20060282021A1 (en) | Method and system for fall detection and motion analysis | |
| US20160038061A1 (en) | Method for detecting falls and a fall detector | |
| US20090030289A1 (en) | Biological Information Monitoring System | |
| CN106725445B (zh) | 一种脑电波控制的便携式人体运动损伤监护系统与方法 | |
| KR101205908B1 (ko) | 보행과 심전도 모니터링을 통한 초기인지장애와 치매 평가 시스템 및 그 방법 | |
| KR100634549B1 (ko) | 건강관리장치 및 방법 | |
| NL2020786B1 (en) | Wearable device | |
| CN109770863A (zh) | 适用于高温高湿场所下人员安全监督手环 | |
| Kabanov et al. | Development of a wearable inertial system for motor epileptic seizure detection | |
| Andò et al. | A neurofuzzy approach for fall detection | |
| WO2022232992A1 (en) | System and method for determining risk of stroke for person | |
| KR101834906B1 (ko) | 생체신호와 웨어러블 디바이스 기반의 사용자 이상상태 검출 시스템 및 방법 | |
| Klonovs et al. | Monitoring technology | |
| CN209789865U (zh) | 一种震颤检测提示帕金森患病风险手环 | |
| CN115530774A (zh) | 癫痫检测方法和装置 | |
| van de Ven et al. | Integration of a suite of sensors in a wireless health sensor platform | |
| Gay et al. | Around the clock personalized heart monitoring using smart phones | |
| AU2021103601A4 (en) | System and method for monitoring post covid patient using machine learning and block chain |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160927 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170927 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20181001 Year of fee payment: 6 |